Theსამრეწველო რობოტი 3D ხედვაუწესრიგო დაჭერის სისტემა ძირითადად შედგება ინდუსტრიული რობოტების, 3D ხედვის სენსორებისგან, ბოლო ეფექტორებისგან, კონტროლის სისტემებისგან და პროგრამული უზრუნველყოფისგან. ქვემოთ მოცემულია თითოეული ნაწილის კონფიგურაციის წერტილები:
სამრეწველო რობოტი
დატვირთვის ტევადობა: რობოტის დატვირთვის სიმძლავრე უნდა შეირჩეს დაჭერილი ობიექტის წონისა და ზომის, ასევე ბოლო ეფექტორის წონის მიხედვით. მაგალითად, თუ საჭიროა მძიმე მანქანების ნაწილების დაჭერა, ტვირთამწეობამ უნდა მიაღწიოს ათეულ კილოგრამს ან უფრო მეტს; მცირე ზომის ელექტრონული პროდუქტების დაჭერისას, დატვირთვას შეიძლება დასჭირდეს მხოლოდ რამდენიმე კილოგრამი.
სამუშაოს ფარგლები: სამუშაოს მოცულობა უნდა მოიცავდეს იმ ადგილს, სადაც არის დასაჭერი ობიექტი და განსათავსებელი სამიზნე. ფართომასშტაბიანი სასაწყობო და ლოგისტიკური სცენარით,რობოტის მუშაობის დიაპაზონიუნდა იყოს საკმარისად დიდი, რომ მიაღწიოს საწყობის თაროების ყველა კუთხეს.
განმეორებითი პოზიციონირების სიზუსტე: ეს გადამწყვეტია ზუსტი დაჭერისთვის. რობოტებს მაღალი განმეორებადობის პოზიციონირების სიზუსტით (როგორიცაა ± 0,05 მმ - ± 0,1 მმ) შეუძლიათ უზრუნველყონ თითოეული დაჭერისა და განლაგების მოქმედების სიზუსტე, რაც მათ შესაფერისს გახდის ისეთი ამოცანებისთვის, როგორიცაა ზუსტი კომპონენტების აწყობა.
3D ხედვის სენსორი
სიზუსტე და გარჩევადობა: სიზუსტე განსაზღვრავს ობიექტის პოზიციისა და ფორმის გაზომვის სიზუსტეს, ხოლო გარჩევადობა გავლენას ახდენს ობიექტის დეტალების ამოცნობის უნარზე. მცირე და რთული ფორმის ობიექტებისთვის საჭიროა მაღალი სიზუსტე და გარჩევადობა. მაგალითად, ელექტრონული ჩიპების დაჭერისას, სენსორებს უნდა შეეძლოთ ზუსტად განასხვავონ მცირე სტრუქტურები, როგორიცაა ჩიპის ქინძისთავები.
ხედვის ველი და ველის სიღრმე: ხედვის ველს უნდა შეეძლოს ერთდროულად რამდენიმე ობიექტის შესახებ ინფორმაციის მოპოვება, ხოლო ველის სიღრმემ უნდა უზრუნველყოს, რომ სხვადასხვა დისტანციებზე არსებული ობიექტების ნათლად გამოსახვა. ლოჯისტიკური დახარისხების სცენარებში, ხედვის ველმა უნდა მოიცვას ყველა შეფუთვა კონვეიერის სარტყელზე და ჰქონდეს საკმარისი სიღრმე სხვადასხვა ზომისა და დაწყობის სიმაღლის პაკეტების დასამუშავებლად.
მონაცემთა შეგროვების სიჩქარე: მონაცემთა შეგროვების სიჩქარე უნდა იყოს საკმარისად სწრაფი, რათა მოერგოს რობოტის სამუშაო რიტმს. თუ რობოტის გადაადგილების სიჩქარე სწრაფია, ვიზუალურ სენსორს უნდა შეეძლოს მონაცემების სწრაფად განახლება, რათა უზრუნველყოს რობოტის აღქმა ობიექტის უახლესი პოზიციისა და სტატუსის მიხედვით.
ბოლო ეფექტორი
დაჭერის მეთოდი: აირჩიე დაჭერის შესაბამისი მეთოდი დასაჭერი საგნის ფორმის, მასალისა და ზედაპირის მახასიათებლების მიხედვით. მაგალითად, ხისტი მართკუთხა ობიექტებისთვის, დასაჭერად შეიძლება გამოვიყენოთ მჭიდები; რბილი საგნებისთვის შეიძლება საჭირო გახდეს ვაკუუმური შეწოვის ჭიქები დასაჭერად.
ადაპტაცია და მოქნილობა: ბოლო ეფექტორებს უნდა ჰქონდეთ ადაპტაციის გარკვეული ხარისხი, შეეძლოს მოერგოს ობიექტის ზომისა და პოზიციური გადახრების ცვლილებას. მაგალითად, ელასტიური თითების მქონე ზოგიერთ დამჭერს შეუძლია ავტომატურად დაარეგულიროს დაჭერის ძალა და დაჭერის კუთხე გარკვეულ დიაპაზონში.
სიმტკიცე და გამძლეობა: გაითვალისწინეთ მისი სიძლიერე და გამძლეობა გრძელვადიანი და ხშირი დაჭერისას. მკაცრ გარემოში, როგორიცაა ლითონის დამუშავება, ბოლო ეფექტორებს უნდა ჰქონდეთ საკმარისი სიმტკიცე, აცვიათ წინააღმდეგობა, კოროზიის წინააღმდეგობა და სხვა თვისებები.
კონტროლის სისტემა
თავსებადობა: კონტროლის სისტემა კარგად უნდა იყოს თავსებადი სამრეწველო რობოტებთან,3D ხედვის სენსორები,ბოლო ეფექტორები და სხვა მოწყობილობები მათ შორის სტაბილური კომუნიკაციისა და ერთობლივი მუშაობის უზრუნველსაყოფად.
რეალურ დროში შესრულება და რეაგირების სიჩქარე: აუცილებელია ვიზუალური სენსორის მონაცემების რეალურ დროში დამუშავება და კონტროლის ინსტრუქციების სწრაფად გაცემა რობოტისთვის. მაღალსიჩქარიან ავტომატიზირებულ საწარმოო ხაზებზე კონტროლის სისტემის რეაგირების სიჩქარე პირდაპირ გავლენას ახდენს წარმოების ეფექტურობაზე.
მასშტაბურობა და პროგრამირებადობა: მას უნდა ჰქონდეს მასშტაბურობის გარკვეული ხარისხი, რათა ხელი შეუწყოს მომავალში ახალი ფუნქციების ან მოწყობილობების დამატებას. იმავდროულად, კარგი პროგრამირება საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს მოქნილად დაპროგრამონ და დაარეგულირონ პარამეტრები სხვადასხვა ამოცანების მიხედვით.
პროგრამული უზრუნველყოფა
ვიზუალური დამუშავების ალგორითმი: პროგრამულ უზრუნველყოფაში ვიზუალური დამუშავების ალგორითმს უნდა შეეძლოს ზუსტი დამუშავება3D ვიზუალური მონაცემები, ფუნქციების ჩათვლით, როგორიცაა ობიექტების ამოცნობა, ლოკალიზაცია და პოზის შეფასება. მაგალითად, ღრმა სწავლის ალგორითმების გამოყენება არარეგულარული ფორმის ობიექტების ამოცნობის სიჩქარის გასაუმჯობესებლად.
ბილიკის დაგეგმვის ფუნქცია: მას შეუძლია დაგეგმოს გონივრული მოძრაობის გზა რობოტისთვის, თავიდან აიცილოს შეჯახება და გააუმჯობესოს დაჭერის ეფექტურობა. რთულ სამუშაო გარემოში პროგრამულმა უზრუნველყოფამ უნდა გაითვალისწინოს მიმდებარე დაბრკოლებების მდებარეობა და მოახდინოს რობოტის დაჭერისა და განთავსების გზების ოპტიმიზაცია.
მომხმარებლის ინტერფეისის კეთილგანწყობა: მოსახერხებელია ოპერატორებისთვის პარამეტრების, პროგრამის ამოცანების და მონიტორინგისთვის. ინტუიციურ და ადვილად გამოსაყენებელ პროგრამულ ინტერფეისს შეუძლია შეამციროს ტრენინგის ღირებულება და მუშაობის სირთულე ოპერატორებისთვის.
გამოქვეყნების დრო: დეკ-25-2024
