Thevisi 3D robot industriSistem nangkep anu teu kaganggu biasana diwangun ku robot industri, sénsor visi 3D, éféktor tungtung, sistem kontrol, sareng parangkat lunak. Ieu mangrupikeun titik konfigurasi unggal bagian:
Robot industri
Kapasitas beban: Kapasitas beban robot kedah dipilih dumasar kana beurat sareng ukuran obyék anu digenggam, ogé beurat éféktor tungtung. Contona, upami diperlukeun pikeun grab bagian kandaraan beurat, kapasitas beban kudu ngahontal puluhan kilogram atawa malah leuwih luhur; Lamun nyekel produk éléktronik leutik, beban bisa jadi ngan merlukeun sababaraha kilogram.
Lingkup Pagawéan: Lingkup pagawéan kudu bisa nutupan wewengkon tempat obyék nu bakal dicekel jeung wewengkon udagan pikeun ditempatkeun. Dina skenario gudang sareng logistik skala ageung,rentang gawé robot urangkudu cukup badag pikeun ngahontal unggal sudut rak gudang.
Repetitive positioning akurasi: Ieu krusial pikeun grasping tepat. Robot kalayan akurasi posisi pangulangan anu luhur (sapertos ± 0.05mm - ± 0.1mm) tiasa mastikeun katepatan unggal tindakan nangkep sareng nempatkeun, ngajantenkeun aranjeunna cocog pikeun tugas sapertos ngarakit komponén presisi.
Sénsor Visi 3D
Akurasi sareng Resolusi: Akurasi nangtukeun katepatan ngukur posisi sareng bentuk hiji obyék, sedengkeun résolusi mangaruhan kamampuan pikeun mikawanoh detil objék. Pikeun objék ngawangun leutik tur kompléks, precision tinggi na resolusi diperlukeun. Contona, dina nyekel chip éléktronik, sensor kudu bisa akurat ngabedakeun struktur leutik kayaning pin chip.
Widang panempoan sareng jero lapangan: Widang pandang kedah tiasa nampi inpormasi ngeunaan sababaraha objék sakaligus, sedengkeun jero lapangan kedah mastikeun yén objék dina jarak anu béda tiasa digambar sacara jelas. Dina skenario asihan logistik, sawah pandang kedah nutupan sadaya bungkusan dina sabuk conveyor sareng gaduh jero lapangan anu cekap pikeun nanganan bungkusan tina ukuran anu béda sareng jangkungna tumpukan.
Laju ngumpulkeun data: Laju ngumpulkeun data kedah cukup gancang pikeun adaptasi sareng wirahma kerja robot. Upami laju gerak robot gancang, sénsor visual kedah tiasa gancang ngapdet data pikeun mastikeun yén robot tiasa nangkep dumasar kana posisi sareng status obyék panganyarna.
Éféktor tungtung
Métode keupeul: Pilih metode keupeul anu pas dumasar kana bentuk, bahan, sareng karakteristik permukaan obyék anu dicekel. Contona, pikeun objék rectangular kaku, grippers bisa dipaké pikeun grasping; Pikeun objék lemes, cangkir nyeuseup vakum bisa jadi diperlukeun pikeun gripping.
Adaptasi sareng kalenturan: Éféktor tungtung kedah gaduh tingkat adaptasi anu tangtu, tiasa adaptasi kana parobahan ukuran obyék sareng panyimpangan posisi. Contona, sababaraha grippers kalawan ramo elastis bisa otomatis nyaluyukeun gaya clamping sarta sudut gripping dina rentang nu tangtu.
Kakuatan sareng daya tahan: Pertimbangkeun kakuatan sareng daya tahanna dina operasi cengkraman jangka panjang sareng sering. Dina lingkungan anu kasar sapertos pamrosésan logam, éféktor tungtung kedah gaduh kakuatan anu cekap, résistansi ngagem, résistansi korosi, sareng pasipatan sanésna.
Sistim kontrol
Kasaluyuan: Sistem kontrol kedah cocog sareng robot industri,sénsor visi 3D,effectors tungtung, jeung alat sejenna pikeun mastikeun komunikasi stabil sarta gawé kolaborasi antara aranjeunna.
Kinerja waktos nyata sareng kagancangan réspon: Perlu tiasa ngolah data sensor visual sacara real waktos sareng gancang ngaluarkeun paréntah kontrol ka robot. Dina garis produksi otomatis-speed tinggi, laju respon sistem kontrol langsung mangaruhan efisiensi produksi.
Scalability sareng programmability: Éta kedah ngagaduhan tingkat skalabilitas anu tangtu pikeun ngagampangkeun tambihan fitur atanapi alat énggal di hareup. Samentara éta, programmability alus ngamungkinkeun pamaké pikeun flexibly program tur saluyukeun parameter nurutkeun tugas grasping béda.
Parangkat lunak
Algoritma pamrosésan visual: Algoritma pamrosésan visual dina parangkat lunak kedah tiasa ngolah sacara akuratdata visual 3D, kaasup fungsi sapertos pangakuan obyék, lokalisasi, sareng estimasi pose. Contona, ngagunakeun algoritma deep learning pikeun ngaronjatkeun laju pangakuan objék irregularly ngawangun.
Fungsi perencanaan jalur: Éta tiasa ngarencanakeun jalur gerak anu lumayan pikeun robot, ngahindarkeun tabrakan, sareng ningkatkeun efisiensi nangkep. Dina lingkungan kerja anu kompleks, parangkat lunak kedah mertimbangkeun lokasi halangan-halangan di sakurilingna sareng ngaoptimalkeun jalur nangkep sareng panempatan robot.
Pamaké friendly interface: merenah pikeun operator pikeun nyetel parameter, tugas program, jeung monitor. Antarbeungeut parangkat lunak anu intuitif sareng gampang dianggo tiasa ngirangan biaya palatihan sareng kasusah damel pikeun operator.
waktos pos: Dec-25-2024
