ਉਦਯੋਗਿਕ ਰੋਬੋਟ 3D ਵਿਜ਼ਨ ਡਿਸਆਰਡਰਡ ਗ੍ਰਾਸਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰਨ ਲਈ ਮੁੱਖ ਨੁਕਤੇ ਕੀ ਹਨ?

ਉਦਯੋਗਿਕ ਰੋਬੋਟ 3D ਵਿਜ਼ਨਵਿਗਾੜ ਗ੍ਰਸਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਦਯੋਗਿਕ ਰੋਬੋਟ, 3D ਵਿਜ਼ਨ ਸੈਂਸਰ, ਐਂਡ ਇਫੈਕਟਰ, ਕੰਟਰੋਲ ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਹੇਠਾਂ ਹਰੇਕ ਹਿੱਸੇ ਦੇ ਸੰਰਚਨਾ ਬਿੰਦੂ ਹਨ:
ਉਦਯੋਗਿਕ ਰੋਬੋਟ
ਲੋਡ ਸਮਰੱਥਾ: ਰੋਬੋਟ ਦੀ ਲੋਡ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਫੜੀ ਹੋਈ ਵਸਤੂ ਦੇ ਭਾਰ ਅਤੇ ਆਕਾਰ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਅੰਤ ਪ੍ਰਭਾਵਕ ਦੇ ਭਾਰ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਚੁਣਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਭਾਰੀ ਵਾਹਨਾਂ ਦੇ ਪੁਰਜ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਫੜਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਲੋਡ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਦਸਾਂ ਕਿਲੋਗ੍ਰਾਮ ਜਾਂ ਇਸ ਤੋਂ ਵੀ ਵੱਧ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ; ਜੇ ਛੋਟੇ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਫੜਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਲੋਡ ਲਈ ਸਿਰਫ ਕੁਝ ਕਿਲੋਗ੍ਰਾਮ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਕੰਮ ਦਾ ਘੇਰਾ: ਕੰਮ ਦਾ ਦਾਇਰਾ ਉਸ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਵਸਤੂ ਨੂੰ ਫੜਿਆ ਜਾਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪਲੇਸਮੈਂਟ ਲਈ ਟੀਚਾ ਖੇਤਰ. ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਵੇਅਰਹਾਊਸਿੰਗ ਅਤੇ ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ,ਰੋਬੋਟ ਦੀ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਰੇਂਜਗੋਦਾਮ ਦੀਆਂ ਅਲਮਾਰੀਆਂ ਦੇ ਹਰ ਕੋਨੇ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਇੰਨਾ ਵੱਡਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੀ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ: ਇਹ ਸਹੀ ਸਮਝ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਉੱਚ ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ± 0.05mm - ± 0.1mm) ਵਾਲੇ ਰੋਬੋਟ ਹਰੇਕ ਗ੍ਰੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਪਲੇਸਿੰਗ ਐਕਸ਼ਨ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਾਲੇ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
3D ਵਿਜ਼ਨ ਸੈਂਸਰ
ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ: ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਕਿਸੇ ਵਸਤੂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਅਤੇ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਵਸਤੂ ਦੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਛੋਟੀਆਂ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਆਕਾਰ ਵਾਲੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਲਈ, ਉੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਚਿਪਸ ਨੂੰ ਫੜਨ ਵਿੱਚ, ਸੈਂਸਰਾਂ ਨੂੰ ਛੋਟੀਆਂ ਬਣਤਰਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਪ ਦੇ ਪਿੰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵੱਖ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਦਾ ਖੇਤਰ ਅਤੇ ਫੀਲਡ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ: ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦਾ ਖੇਤਰ ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਕਈ ਵਸਤੂਆਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਖੇਤਰ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ ਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦੂਰੀਆਂ 'ਤੇ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰਿਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ ਛਾਂਟਣ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ, ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦੇ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਕਨਵੇਅਰ ਬੈਲਟ 'ਤੇ ਸਾਰੇ ਪੈਕੇਜਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਆਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਸਟੈਕਿੰਗ ਉਚਾਈਆਂ ਦੇ ਪੈਕੇਜਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਖੇਤਰ ਦੀ ਕਾਫ਼ੀ ਡੂੰਘਾਈ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀ ਗਤੀ: ਰੋਬੋਟ ਦੀ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਤਾਲ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦੀ ਗਤੀ ਕਾਫ਼ੀ ਤੇਜ਼ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਰੋਬੋਟ ਦੀ ਗਤੀ ਤੇਜ਼ ਹੈ, ਤਾਂ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਸੈਂਸਰ ਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਰੋਬੋਟ ਨਵੀਨਤਮ ਵਸਤੂ ਸਥਿਤੀ ਅਤੇ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅੰਤ ਪ੍ਰਭਾਵਕ

2.en

ਫੜਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ: ਫੜੀ ਜਾ ਰਹੀ ਵਸਤੂ ਦੀ ਸ਼ਕਲ, ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਸਤਹ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਢੁਕਵੀਂ ਸਮਝਦਾਰੀ ਵਿਧੀ ਚੁਣੋ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕਠੋਰ ਆਇਤਾਕਾਰ ਵਸਤੂਆਂ ਲਈ, ਗ੍ਰਿਪਰਾਂ ਨੂੰ ਫੜਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਨਰਮ ਵਸਤੂਆਂ ਲਈ, ਪਕੜਨ ਲਈ ਵੈਕਿਊਮ ਚੂਸਣ ਕੱਪ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਅਤੇ ਲਚਕਤਾ: ਅੰਤ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਕਾਂ ਕੋਲ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਡਿਗਰੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਵਸਤੂ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਲਚਕੀਲੇ ਉਂਗਲਾਂ ਵਾਲੇ ਕੁਝ ਗ੍ਰਿੱਪਰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸੀਮਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕਲੈਂਪਿੰਗ ਫੋਰਸ ਅਤੇ ਪਕੜਣ ਵਾਲੇ ਕੋਣ ਨੂੰ ਆਟੋਮੈਟਿਕਲੀ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਤਾਕਤ ਅਤੇ ਟਿਕਾਊਤਾ: ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਪਕੜਨ ਵਾਲੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਤਾਕਤ ਅਤੇ ਟਿਕਾਊਤਾ 'ਤੇ ਗੌਰ ਕਰੋ। ਕਠੋਰ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਟਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਅੰਤ ਪ੍ਰਭਾਵਕਾਂ ਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੀ ਤਾਕਤ, ਪਹਿਨਣ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧ, ਖੋਰ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਕੰਟਰੋਲ ਸਿਸਟਮ
ਅਨੁਕੂਲਤਾ: ਨਿਯੰਤਰਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਉਦਯੋਗਿਕ ਰੋਬੋਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ,3D ਵਿਜ਼ਨ ਸੈਂਸਰ,ਅੰਤ ਪ੍ਰਭਾਵਕ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਥਿਰ ਸੰਚਾਰ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗੀ ਕੰਮ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹੋਰ ਉਪਕਰਣ।
ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੀ ਗਤੀ: ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਸੈਂਸਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਰੋਬੋਟ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਨਿਯੰਤਰਣ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਜਾਰੀ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਹਾਈ-ਸਪੀਡ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਉਤਪਾਦਨ ਲਾਈਨਾਂ 'ਤੇ, ਨਿਯੰਤਰਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਦੀ ਗਤੀ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੀ ਹੈ.
ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਬਿਲਟੀ: ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਨਵੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਾਂ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਲਈ ਇਸ ਵਿੱਚ ਮਾਪਯੋਗਤਾ ਦੀ ਇੱਕ ਖਾਸ ਡਿਗਰੀ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਦੌਰਾਨ, ਚੰਗੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਬਿਲਟੀ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲਚਕੀਲੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਸਮਝਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਸਾਫਟਵੇਅਰ
ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ: ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ3D ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਡਾਟਾ, ਫੰਕਸ਼ਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ, ਸਥਾਨੀਕਰਨ, ਅਤੇ ਪੋਜ਼ ਅਨੁਮਾਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਅਨਿਯਮਿਤ ਰੂਪ ਵਾਲੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਮਾਨਤਾ ਦਰ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ।
ਪਾਥ ਪਲੈਨਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨ: ਇਹ ਰੋਬੋਟ ਲਈ ਇੱਕ ਵਾਜਬ ਗਤੀ ਮਾਰਗ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਟੱਕਰਾਂ ਤੋਂ ਬਚ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਮਝ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ, ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੇ ਸਥਾਨ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਰੋਬੋਟ ਦੀ ਸਮਝ ਅਤੇ ਪਲੇਸਮੈਂਟ ਮਾਰਗਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਯੂਜ਼ਰ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੋਸਤੀ: ਓਪਰੇਟਰਾਂ ਲਈ ਮਾਪਦੰਡ, ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕਾਰਜ, ਅਤੇ ਮਾਨੀਟਰ ਸੈੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ। ਇੱਕ ਅਨੁਭਵੀ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਇੰਟਰਫੇਸ ਓਪਰੇਟਰਾਂ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਕੰਮ ਦੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਮੋਲਡ ਇੰਜੈਕਸ਼ਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ

ਪੋਸਟ ਟਾਈਮ: ਦਸੰਬਰ-25-2024