ಕೈಗಾರಿಕಾ ರೋಬೋಟ್ 3D ದೃಷ್ಟಿ ಅಸ್ವಸ್ಥತೆಯ ಗ್ರಾಸ್ಪಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಲು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳು ಯಾವುವು?

ಗ್ರಹಿಸುವ ವಿಧಾನ: ವಸ್ತುವಿನ ಆಕಾರ, ವಸ್ತು ಮತ್ತು ಮೇಲ್ಮೈ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಗ್ರಹಿಕೆ ವಿಧಾನವನ್ನು ಆರಿಸಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕಠಿಣವಾದ ಆಯತಾಕಾರದ ವಸ್ತುಗಳಿಗೆ, ಗ್ರಿಪ್ಪರ್ಗಳನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು; ಮೃದುವಾದ ವಸ್ತುಗಳಿಗೆ, ಹಿಡಿತಕ್ಕಾಗಿ ನಿರ್ವಾತ ಹೀರುವ ಕಪ್‌ಗಳು ಬೇಕಾಗಬಹುದು.
ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಮತ್ತು ನಮ್ಯತೆ: ಎಂಡ್ ಎಫೆಕ್ಟರ್‌ಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಟ್ಟದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು, ವಸ್ತುವಿನ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಸ್ಥಾನದ ವಿಚಲನಗಳಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕ ಬೆರಳುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕೆಲವು ಗ್ರಿಪ್ಪರ್‌ಗಳು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯೊಳಗೆ ಕ್ಲ್ಯಾಂಪ್ ಮಾಡುವ ಬಲ ಮತ್ತು ಹಿಡಿತದ ಕೋನವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಸರಿಹೊಂದಿಸಬಹುದು.
ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಬಾಳಿಕೆ: ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಮತ್ತು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಹಿಡಿತದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಅದರ ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಬಾಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಲೋಹದ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಂತಹ ಕಠಿಣ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ, ಅಂತಿಮ ಎಫೆಕ್ಟರ್‌ಗಳು ಸಾಕಷ್ಟು ಶಕ್ತಿ, ಉಡುಗೆ ಪ್ರತಿರೋಧ, ತುಕ್ಕು ನಿರೋಧಕತೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು.
ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆ
ಹೊಂದಾಣಿಕೆ: ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಕೈಗಾರಿಕಾ ರೋಬೋಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು,3D ದೃಷ್ಟಿ ಸಂವೇದಕಗಳು,ಅಂತಿಮ ಎಫೆಕ್ಟರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಸಾಧನಗಳು ಅವುಗಳ ನಡುವೆ ಸ್ಥಿರವಾದ ಸಂವಹನ ಮತ್ತು ಸಹಯೋಗದ ಕೆಲಸವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು.
ನೈಜ ಸಮಯದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ವೇಗ: ದೃಶ್ಯ ಸಂವೇದಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ರೋಬೋಟ್‌ಗೆ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ವೇಗದ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಉತ್ಪಾದನಾ ಮಾರ್ಗಗಳಲ್ಲಿ, ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ವೇಗವು ಉತ್ಪಾದನಾ ದಕ್ಷತೆಯ ಮೇಲೆ ನೇರವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ.
ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮೆಬಿಲಿಟಿ: ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಹೊಸ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಅಥವಾ ಸಾಧನಗಳ ಸೇರ್ಪಡೆಗೆ ಅನುಕೂಲವಾಗುವಂತೆ ಇದು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಟ್ಟದ ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು. ಏತನ್ಮಧ್ಯೆ, ಉತ್ತಮ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮೆಬಿಲಿಟಿ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ನಮ್ಯತೆಯಿಂದ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಗ್ರಹಿಸುವ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್
ವಿಷುಯಲ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್: ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲಿನ ದೃಶ್ಯ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ನಿಖರವಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ3D ದೃಶ್ಯ ಡೇಟಾ, ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಸ್ಥಳೀಕರಣ ಮತ್ತು ಭಂಗಿ ಅಂದಾಜು ಮುಂತಾದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅನಿಯಮಿತ ಆಕಾರದ ವಸ್ತುಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ದರವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು.
ಮಾರ್ಗ ಯೋಜನೆ ಕಾರ್ಯ: ಇದು ರೋಬೋಟ್‌ಗೆ ಸಮಂಜಸವಾದ ಚಲನೆಯ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಯೋಜಿಸಬಹುದು, ಘರ್ಷಣೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಗ್ರಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಕೆಲಸದ ವಾತಾವರಣದಲ್ಲಿ, ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನ ಅಡೆತಡೆಗಳ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ರೋಬೋಟ್‌ನ ಗ್ರಹಿಕೆ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
ಬಳಕೆದಾರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಸ್ನೇಹಪರತೆ: ಆಪರೇಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಅನುಕೂಲಕರವಾಗಿದೆ, ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನಿಟರ್. ಒಂದು ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತ ಮತ್ತು ಬಳಸಲು ಸುಲಭವಾದ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ತರಬೇತಿ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆಪರೇಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಕೆಲಸದ ತೊಂದರೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.