Ituvisi 3D robot industrisistem genggaman yang tidak teratur terutama terdiri dari robot industri, sensor penglihatan 3D, efektor akhir, sistem kontrol, dan perangkat lunak. Berikut ini adalah titik konfigurasi masing-masing bagian:
Robot industri
Kapasitas beban: Kapasitas beban robot harus dipilih berdasarkan berat dan ukuran benda yang digenggam, serta berat efektor akhir. Misalnya, jika perlu mengambil bagian-bagian kendaraan yang berat, maka kapasitas muatannya harus mencapai puluhan kilogram atau bahkan lebih; Jika mengambil produk elektronik berukuran kecil, muatannya mungkin hanya membutuhkan beberapa kilogram.
Lingkup Pekerjaan : Lingkup pekerjaan harus dapat mencakup area dimana benda yang akan digenggam berada dan area sasaran penempatannya. Dalam skenario pergudangan dan logistik skala besar,jangkauan kerja robotharus cukup besar untuk menjangkau setiap sudut rak gudang.
Akurasi pemosisian berulang: Ini penting untuk genggaman yang tepat. Robot dengan akurasi posisi pengulangan yang tinggi (seperti ± 0,05 mm - ± 0,1 mm) dapat memastikan keakuratan setiap tindakan menggenggam dan menempatkan, sehingga cocok untuk tugas seperti merakit komponen presisi.
Sensor Penglihatan 3D
Akurasi dan Resolusi: Akurasi menentukan keakuratan pengukuran posisi dan bentuk suatu benda, sedangkan resolusi mempengaruhi kemampuan mengenali detail objek. Untuk objek berbentuk kecil dan kompleks, diperlukan presisi dan resolusi yang tinggi. Misalnya, dalam pengambilan chip elektronik, sensor harus mampu membedakan struktur kecil seperti pin chip secara akurat.
Bidang pandang dan kedalaman bidang: Bidang pandang harus dapat memperoleh informasi tentang beberapa objek sekaligus, sedangkan kedalaman bidang harus memastikan bahwa objek pada jarak yang berbeda dapat dicitrakan dengan jelas. Dalam skenario penyortiran logistik, bidang pandang harus mencakup semua paket di ban berjalan dan memiliki kedalaman bidang yang cukup untuk menangani paket dengan ukuran dan ketinggian penumpukan yang berbeda.
Kecepatan pengumpulan data: Kecepatan pengumpulan data harus cukup cepat untuk beradaptasi dengan ritme kerja robot. Jika kecepatan gerak robot cepat, sensor visual harus mampu memperbarui data dengan cepat untuk memastikan robot dapat menangkap berdasarkan posisi dan status objek terkini.
Efektor akhir
Metode penggenggaman: Pilih metode penggenggaman yang sesuai berdasarkan bentuk, bahan, dan karakteristik permukaan benda yang digenggam. Misalnya, untuk benda persegi panjang yang kaku, gripper dapat digunakan untuk menggenggam; Untuk benda lunak, mangkuk penghisap vakum mungkin diperlukan untuk menggenggamnya.
Kemampuan beradaptasi dan fleksibilitas: Efektor akhir harus memiliki tingkat kemampuan beradaptasi tertentu, mampu beradaptasi terhadap perubahan ukuran objek dan penyimpangan posisi. Misalnya, beberapa gripper dengan jari elastis dapat secara otomatis mengatur gaya penjepitan dan sudut cengkeraman dalam rentang tertentu.
Kekuatan dan daya tahan: Pertimbangkan kekuatan dan daya tahannya dalam pengoperasian cengkeraman jangka panjang dan sering. Dalam lingkungan yang keras seperti pemrosesan logam, efektor akhir harus memiliki kekuatan yang cukup, ketahanan aus, ketahanan terhadap korosi, dan sifat lainnya.
Sistem kendali
Kompatibilitas: Sistem kontrol harus kompatibel dengan robot industri,Sensor penglihatan 3D,efektor akhir, dan perangkat lain untuk memastikan komunikasi yang stabil dan kerja kolaboratif di antara mereka.
Kinerja dan kecepatan respons waktu nyata: Hal ini diperlukan untuk dapat memproses data sensor visual secara waktu nyata dan dengan cepat mengeluarkan instruksi kontrol ke robot. Pada jalur produksi otomatis berkecepatan tinggi, kecepatan respons sistem kontrol secara langsung mempengaruhi efisiensi produksi.
Skalabilitas dan kemampuan program: Ini harus memiliki tingkat skalabilitas tertentu untuk memfasilitasi penambahan fitur atau perangkat baru di masa depan. Sementara itu, kemampuan program yang baik memungkinkan pengguna memprogram dan menyesuaikan parameter secara fleksibel sesuai dengan tugas genggaman yang berbeda.
Perangkat lunak
Algoritma pemrosesan visual: Algoritme pemrosesan visual dalam perangkat lunak harus dapat memproses secara akuratData visual 3D, termasuk fungsi seperti pengenalan objek, lokalisasi, dan estimasi pose. Misalnya, penggunaan algoritma pembelajaran mendalam untuk meningkatkan tingkat pengenalan objek yang bentuknya tidak beraturan.
Fungsi perencanaan jalur: Dapat merencanakan jalur gerak yang masuk akal untuk robot, menghindari tabrakan, dan meningkatkan efisiensi genggaman. Dalam lingkungan kerja yang kompleks, perangkat lunak perlu mempertimbangkan lokasi hambatan di sekitarnya dan mengoptimalkan jalur penangkapan dan penempatan robot.
Keramahan antarmuka pengguna: nyaman bagi operator untuk mengatur parameter, tugas program, dan monitor. Antarmuka perangkat lunak yang intuitif dan mudah digunakan dapat mengurangi biaya pelatihan dan kesulitan kerja bagi operator.
Waktu posting: 25 Des-2024
