दऔद्योगिक रोबोट 3D दृष्टीअव्यवस्थित आकलन प्रणालीमध्ये प्रामुख्याने औद्योगिक रोबोट, 3D व्हिजन सेन्सर, एंड इफेक्टर्स, कंट्रोल सिस्टम आणि सॉफ्टवेअर यांचा समावेश होतो. प्रत्येक भागाचे कॉन्फिगरेशन बिंदू खालीलप्रमाणे आहेत:
औद्योगिक रोबोट
लोड क्षमता: पकडलेल्या वस्तूचे वजन आणि आकार तसेच एंड इफेक्टरचे वजन यावर आधारित रोबोटची लोड क्षमता निवडली पाहिजे. उदाहरणार्थ, जड वाहनांचे भाग पकडणे आवश्यक असल्यास, भार क्षमता दहापट किलोग्रॅम किंवा त्याहूनही जास्त पोहोचणे आवश्यक आहे; लहान इलेक्ट्रॉनिक उत्पादने पकडल्यास, लोडसाठी फक्त काही किलोग्रॅमची आवश्यकता असू शकते.
कामाची व्याप्ती: कामाची व्याप्ती ज्या भागात पकडली जाणार आहे ते क्षेत्र आणि प्लेसमेंटसाठी लक्ष्यित क्षेत्र व्यापण्यास सक्षम असावे. मोठ्या प्रमाणात गोदाम आणि लॉजिस्टिक परिस्थितीत,रोबोटची कार्य श्रेणीगोदामाच्या शेल्फ् 'चे प्रत्येक कोपऱ्यापर्यंत पोहोचण्यासाठी पुरेसे मोठे असावे.
पुनरावृत्तीची स्थिती अचूकता: अचूक आकलनासाठी हे महत्त्वपूर्ण आहे. उच्च रिपीटेबिलिटी पोझिशनिंग अचूकतेसह रोबोट्स (जसे की ± 0.05 मिमी - ± 0.1 मिमी) प्रत्येक ग्रासिंग आणि प्लेसिंग क्रियेची अचूकता सुनिश्चित करू शकतात, ज्यामुळे ते अचूक घटक एकत्र करणे यासारख्या कामांसाठी योग्य बनतात.
3D व्हिजन सेन्सर
अचूकता आणि रिझोल्यूशन: अचूकता ऑब्जेक्टची स्थिती आणि आकार मोजण्याची अचूकता निर्धारित करते, तर रिझोल्यूशन ऑब्जेक्ट तपशील ओळखण्याच्या क्षमतेवर परिणाम करते. लहान आणि जटिल आकाराच्या वस्तूंसाठी, उच्च सुस्पष्टता आणि रिझोल्यूशन आवश्यक आहे. उदाहरणार्थ, इलेक्ट्रॉनिक चिप्स पकडताना, सेन्सरना चिपच्या पिनसारख्या लहान संरचना अचूकपणे ओळखण्यात सक्षम असणे आवश्यक आहे.
फील्ड ऑफ व्ह्यू आणि डेप्थ ऑफ फील्ड: व्ह्यू फील्ड एकाच वेळी अनेक वस्तूंबद्दल माहिती मिळविण्यास सक्षम असावे, तर फील्डच्या खोलीने हे सुनिश्चित केले पाहिजे की वेगवेगळ्या अंतरावरील वस्तू स्पष्टपणे चित्रित केल्या जाऊ शकतात. लॉजिस्टिक्स सॉर्टिंग परिस्थितींमध्ये, व्ह्यू फील्डने कन्व्हेयर बेल्टवरील सर्व पॅकेजेस कव्हर करणे आवश्यक आहे आणि विविध आकारांचे आणि स्टॅकिंग हाइट्सचे पॅकेज हाताळण्यासाठी फील्डची पुरेशी खोली असणे आवश्यक आहे.
डेटा संकलनाचा वेग: रोबोटच्या कामाच्या लयशी जुळवून घेण्यासाठी डेटा संकलनाचा वेग पुरेसा वेगवान असावा. जर रोबोटच्या हालचालीचा वेग वेगवान असेल तर, व्हिज्युअल सेन्सरला त्वरीत डेटा अद्यतनित करण्यात सक्षम असणे आवश्यक आहे याची खात्री करण्यासाठी रोबोट नवीनतम ऑब्जेक्ट स्थिती आणि स्थितीवर आधारित आहे.
एंड इफेक्टर
ग्रासिंग पद्धत: पकडल्या जाणाऱ्या वस्तूचा आकार, सामग्री आणि पृष्ठभागाच्या वैशिष्ट्यांवर आधारित योग्य आकलन पद्धत निवडा. उदाहरणार्थ, कठोर आयताकृती वस्तूंसाठी, पकडण्यासाठी ग्रिपर वापरता येतात; मऊ वस्तूंसाठी, पकडण्यासाठी व्हॅक्यूम सक्शन कप आवश्यक असू शकतात.
अनुकूलता आणि लवचिकता: एंड इफेक्टर्समध्ये विशिष्ट प्रमाणात अनुकूलता असली पाहिजे, ते ऑब्जेक्टच्या आकारात आणि स्थितीतील विचलनांशी जुळवून घेण्यास सक्षम असावे. उदाहरणार्थ, लवचिक बोटांनी काही ग्रिपर आपोआप क्लॅम्पिंग फोर्स आणि ग्रिपिंग अँगल एका विशिष्ट मर्यादेत समायोजित करू शकतात.
सामर्थ्य आणि टिकाऊपणा: दीर्घकालीन आणि वारंवार पकडण्याच्या ऑपरेशनमध्ये त्याची ताकद आणि टिकाऊपणा विचारात घ्या. कठोर वातावरणात जसे की मेटल प्रोसेसिंग, एंड इफेक्टर्सना पुरेशी ताकद, पोशाख प्रतिरोध, गंज प्रतिकार आणि इतर गुणधर्म असणे आवश्यक आहे.
नियंत्रण प्रणाली
सुसंगतता: नियंत्रण प्रणाली औद्योगिक रोबोटशी सुसंगत असावी,3D व्हिजन सेन्सर्स,एंड इफेक्टर्स आणि इतर उपकरणे त्यांच्या दरम्यान स्थिर संवाद आणि सहयोगी कार्य सुनिश्चित करण्यासाठी.
रिअल टाइम परफॉर्मन्स आणि रिस्पॉन्स स्पीड: रिअल टाइममध्ये व्हिज्युअल सेन्सर डेटावर प्रक्रिया करण्यास सक्षम असणे आणि रोबोटला त्वरीत नियंत्रण सूचना जारी करणे आवश्यक आहे. हाय-स्पीड ऑटोमेटेड प्रोडक्शन लाइन्सवर, कंट्रोल सिस्टमचा प्रतिसाद वेग थेट उत्पादन कार्यक्षमतेवर परिणाम करतो.
स्केलेबिलिटी आणि प्रोग्रामेबिलिटी: भविष्यात नवीन वैशिष्ट्ये किंवा डिव्हाइसेस जोडण्याची सोय करण्यासाठी त्यामध्ये काही प्रमाणात स्केलेबिलिटी असणे आवश्यक आहे. दरम्यान, चांगली प्रोग्रामेबिलिटी वापरकर्त्यांना लवचिकपणे प्रोग्राम करण्याची आणि वेगवेगळ्या ग्रासिंग टास्कनुसार पॅरामीटर्स समायोजित करण्यास अनुमती देते.
सॉफ्टवेअर
व्हिज्युअल प्रोसेसिंग अल्गोरिदम: सॉफ्टवेअरमधील व्हिज्युअल प्रोसेसिंग अल्गोरिदम अचूकपणे प्रक्रिया करण्यास सक्षम असावे3D व्हिज्युअल डेटा, ऑब्जेक्ट ओळखणे, स्थानिकीकरण आणि पोझ अंदाज यासारख्या कार्यांसह. उदाहरणार्थ, अनियमित आकाराच्या वस्तूंच्या ओळखीचा दर सुधारण्यासाठी डीप लर्निंग अल्गोरिदम वापरणे.
पथ नियोजन कार्य: ते रोबोटसाठी वाजवी गतीची योजना आखू शकते, टक्कर टाळू शकते आणि आकलन कार्यक्षमता सुधारू शकते. जटिल कामाच्या वातावरणात, सॉफ्टवेअरला आजूबाजूच्या अडथळ्यांचे स्थान विचारात घेणे आणि रोबोटचे आकलन आणि प्लेसमेंट पथ ऑप्टिमाइझ करणे आवश्यक आहे.
वापरकर्ता इंटरफेस मित्रत्व: ऑपरेटरसाठी पॅरामीटर्स, प्रोग्राम टास्क आणि मॉनिटर सेट करण्यासाठी सोयीस्कर. अंतर्ज्ञानी आणि वापरण्यास सुलभ सॉफ्टवेअर इंटरफेस ऑपरेटरसाठी प्रशिक्षण खर्च आणि कामाची अडचण कमी करू शकतो.
पोस्ट वेळ: डिसेंबर-25-2024
