Ovisão 3D do robô industrialO sistema de preensão desordenado consiste principalmente em robôs industriais, sensores de visão 3D, efetores finais, sistemas de controle e software. A seguir estão os pontos de configuração de cada parte:
Robô industrial
Capacidade de carga: A capacidade de carga do robô deve ser selecionada com base no peso e tamanho do objeto agarrado, bem como no peso do atuador final. Por exemplo, se for necessário agarrar peças pesadas de veículos, a capacidade de carga precisa chegar a dezenas de quilos ou até mais; Se pegar pequenos produtos eletrônicos, a carga pode exigir apenas alguns quilos.
Escopo do trabalho: O escopo do trabalho deve ser capaz de cobrir a área onde o objeto a ser agarrado está localizado e a área alvo para colocação. Em um cenário de armazenamento e logística em grande escala,a faixa de trabalho do robôdeve ser grande o suficiente para alcançar todos os cantos das prateleiras do armazém.
Precisão de posicionamento repetitivo: Isso é crucial para uma preensão precisa. Robôs com precisão de posicionamento de alta repetibilidade (como ± 0,05 mm - ± 0,1 mm) podem garantir a precisão de cada ação de agarrar e colocar, tornando-os adequados para tarefas como montagem de componentes de precisão.
Sensor de visão 3D
Precisão e resolução: A precisão determina a precisão da medição da posição e da forma de um objeto, enquanto a resolução afeta a capacidade de reconhecer detalhes do objeto. Para objetos pequenos e de formatos complexos, são necessárias alta precisão e resolução. Por exemplo, na captura de chips eletrônicos, os sensores precisam ser capazes de distinguir com precisão pequenas estruturas, como os pinos do chip.
Campo de visão e profundidade de campo: O campo de visão deve ser capaz de obter informações sobre vários objetos ao mesmo tempo, enquanto a profundidade de campo deve garantir que objetos a diferentes distâncias possam ser visualizados com clareza. Em cenários de classificação logística, o campo de visão precisa cobrir todos os pacotes na correia transportadora e ter profundidade de campo suficiente para lidar com pacotes de diferentes tamanhos e alturas de empilhamento.
Velocidade de coleta de dados: A velocidade de coleta de dados deve ser rápida o suficiente para se adaptar ao ritmo de trabalho do robô. Se a velocidade de movimento do robô for rápida, o sensor visual precisa ser capaz de atualizar rapidamente os dados para garantir que o robô possa compreender com base na posição e status mais recentes do objeto.
Efetor final
Método de preensão: Escolha o método de preensão apropriado com base na forma, material e características da superfície do objeto que está sendo agarrado. Por exemplo, para objetos retangulares rígidos, pinças podem ser usadas para agarrar; Para objetos macios, podem ser necessárias ventosas a vácuo para agarrar.
Adaptabilidade e flexibilidade: Os efetores finais devem ter um certo grau de adaptabilidade, capazes de se adaptar às mudanças no tamanho do objeto e aos desvios de posição. Por exemplo, algumas garras com dedos elásticos podem ajustar automaticamente a força de fixação e o ângulo de preensão dentro de uma determinada faixa.
Resistência e durabilidade: Considere sua resistência e durabilidade em operações de preensão frequentes e de longo prazo. Em ambientes agressivos, como processamento de metal, os efetores finais precisam ter resistência suficiente, resistência ao desgaste, resistência à corrosão e outras propriedades.
Sistema de controle
Compatibilidade: O sistema de controle deve ser bem compatível com robôs industriais,Sensores de visão 3D,efetores finais e outros dispositivos para garantir comunicação estável e trabalho colaborativo entre eles.
Desempenho em tempo real e velocidade de resposta: É necessário ser capaz de processar dados visuais do sensor em tempo real e emitir rapidamente instruções de controle para o robô. Em linhas de produção automatizadas de alta velocidade, a velocidade de resposta do sistema de controle afeta diretamente a eficiência da produção.
Escalabilidade e programabilidade: Deve ter um certo grau de escalabilidade para facilitar a adição de novos recursos ou dispositivos no futuro. Enquanto isso, a boa programabilidade permite aos usuários programar e ajustar parâmetros de forma flexível de acordo com diferentes tarefas de preensão.
Programas
Algoritmo de processamento visual: O algoritmo de processamento visual no software deve ser capaz de processar com precisãoDados visuais 3D, incluindo funções como reconhecimento de objetos, localização e estimativa de pose. Por exemplo, usando algoritmos de aprendizagem profunda para melhorar a taxa de reconhecimento de objetos de formato irregular.
Função de planejamento de caminho: pode planejar um caminho de movimento razoável para o robô, evitar colisões e melhorar a eficiência de preensão. Em ambientes de trabalho complexos, o software precisa considerar a localização dos obstáculos circundantes e otimizar os caminhos de preensão e posicionamento do robô.
Facilidade da interface do usuário: conveniente para os operadores definirem parâmetros, programarem tarefas e monitorarem. Uma interface de software intuitiva e fácil de usar pode reduzir o custo de treinamento e a dificuldade de trabalho dos operadores.
Horário da postagem: 25 de dezembro de 2024
