The3D vizijo industrijskega robotasistem za neurejeno prijemanje v glavnem sestavljajo industrijski roboti, senzorji 3D vida, končni efektorji, nadzorni sistemi in programska oprema. Sledijo konfiguracijske točke vsakega dela:
Industrijski robot
Nosilnost: Nosilnost robota je treba izbrati glede na težo in velikost prijetega predmeta ter težo končnega efektorja. Na primer, če je treba zgrabiti dele težkih vozil, mora nosilnost doseči več deset kilogramov ali celo več; Če zgrabite majhne elektronske izdelke, bo tovor morda zahteval le nekaj kilogramov.
Obseg dela: Obseg dela mora pokrivati območje, kjer se nahaja predmet, ki ga želite prijeti, in ciljno območje za namestitev. V scenariju obsežnega skladiščenja in logistike,delovno območje robotamora biti dovolj velik, da doseže vsak kotiček skladiščnih polic.
Ponavljajoča se natančnost pozicioniranja: To je ključnega pomena za natančno prijemanje. Roboti z visoko ponovljivo natančnostjo pozicioniranja (kot je ± 0,05 mm - ± 0,1 mm) lahko zagotovijo natančnost vsakega prijemanja in nameščanja, zaradi česar so primerni za naloge, kot je sestavljanje natančnih komponent.
3D vidni senzor
Natančnost in ločljivost: Natančnost določa natančnost merjenja položaja in oblike predmeta, medtem ko ločljivost vpliva na sposobnost prepoznavanja podrobnosti predmeta. Za majhne in kompleksne oblike predmetov sta potrebni visoka natančnost in ločljivost. Na primer, pri prijemanju elektronskih čipov morajo biti senzorji sposobni natančno razlikovati majhne strukture, kot so nožice čipa.
Vidno polje in globinska ostrina: Vidno polje bi moralo omogočati pridobivanje informacij o več predmetih hkrati, medtem ko bi morala globinska ostrina zagotavljati, da je mogoče jasno prikazati predmete na različnih razdaljah. V scenarijih logističnega sortiranja mora vidno polje zajemati vse pakete na tekočem traku in imeti zadostno globino polja za obdelavo paketov različnih velikosti in višin zlaganja.
Hitrost zbiranja podatkov: Hitrost zbiranja podatkov mora biti dovolj visoka, da se prilagodi delovnemu ritmu robota. Če je hitrost premikanja robota visoka, mora imeti vizualni senzor možnost hitrega posodabljanja podatkov, da zagotovi, da lahko robot oprime na podlagi zadnjega položaja in stanja predmeta.
Končni efektor
Metoda prijemanja: Izberite ustrezno metodo prijemanja glede na obliko, material in značilnosti površine predmeta, ki ga prijemate. Na primer, za toge pravokotne predmete je mogoče uporabiti prijemala za prijemanje; Za prijemanje mehkih predmetov so morda potrebne vakuumske priseske.
Prilagodljivost in prožnost: Končni efektorji morajo imeti določeno stopnjo prilagodljivosti, sposobni prilagajanja spremembam velikosti objekta in položajnih odstopanj. Na primer, nekatera prijemala z elastičnimi prsti lahko samodejno prilagodijo vpenjalno silo in prijemalni kot v določenem območju.
Trdnost in vzdržljivost: upoštevajte njegovo moč in vzdržljivost pri dolgotrajnem in pogostem prijemanju. V težkih okoljih, kot je obdelava kovin, morajo imeti končni efektorji zadostno trdnost, odpornost proti obrabi, odpornost proti koroziji in druge lastnosti.
Nadzorni sistem
Združljivost: krmilni sistem mora biti dobro združljiv z industrijskimi roboti,3D vidni senzorji,končne efektorje in druge naprave za zagotavljanje stabilne komunikacije in sodelovanja med njimi.
Zmogljivost v realnem času in hitrost odziva: potrebno je imeti možnost obdelave podatkov vizualnih senzorjev v realnem času in robotu hitro izdati krmilna navodila. Na hitrih avtomatiziranih proizvodnih linijah hitrost odziva krmilnega sistema neposredno vpliva na učinkovitost proizvodnje.
Razširljivost in programabilnost: Imeti mora določeno stopnjo razširljivosti, da olajša dodajanje novih funkcij ali naprav v prihodnosti. Medtem pa dobra programljivost omogoča uporabnikom prilagodljivo programiranje in prilagajanje parametrov glede na različne prijemalne naloge.
Programska oprema
Algoritem za vizualno obdelavo: Algoritem za vizualno obdelavo v programski opremi bi moral imeti možnost natančne obdelave3D vizualni podatki, vključno s funkcijami, kot so prepoznavanje predmetov, lokalizacija in ocena položaja. Na primer uporaba algoritmov globokega učenja za izboljšanje stopnje prepoznavanja predmetov nepravilnih oblik.
Funkcija načrtovanja poti: lahko načrtuje razumno pot gibanja za robota, se izogne trkom in izboljša učinkovitost prijemanja. V zapletenih delovnih okoljih mora programska oprema upoštevati lokacijo okoliških ovir in optimizirati poti prijemanja in postavitve robota.
Prijaznost uporabniškega vmesnika: priročno za operaterje pri nastavljanju parametrov, programskih opravilih in spremljanju. Intuitiven in enostaven programski vmesnik lahko zmanjša stroške usposabljanja in težave pri delu operaterjev.
Čas objave: 25. december 2024
