దిపారిశ్రామిక రోబోట్ 3D దృష్టిక్రమరహిత గ్రాస్పింగ్ సిస్టమ్ ప్రధానంగా పారిశ్రామిక రోబోలు, 3D విజన్ సెన్సార్లు, ఎండ్ ఎఫెక్టర్లు, కంట్రోల్ సిస్టమ్‌లు మరియు సాఫ్ట్‌వేర్‌లను కలిగి ఉంటుంది. ప్రతి భాగం యొక్క కాన్ఫిగరేషన్ పాయింట్లు క్రిందివి:
పారిశ్రామిక రోబోట్
లోడ్ కెపాసిటీ: రోబోట్ యొక్క లోడ్ కెపాసిటీని గ్రహించిన వస్తువు యొక్క బరువు మరియు పరిమాణం, అలాగే ఎండ్ ఎఫెక్టర్ యొక్క బరువు ఆధారంగా ఎంచుకోవాలి. ఉదాహరణకు, భారీ వాహన భాగాలను పట్టుకోవడం అవసరమైతే, లోడ్ సామర్థ్యం పదుల కిలోగ్రాములు లేదా అంతకంటే ఎక్కువ చేరుకోవాలి; చిన్న ఎలక్ట్రానిక్ ఉత్పత్తులను పట్టుకుంటే, లోడ్ కొన్ని కిలోగ్రాములు మాత్రమే అవసరం కావచ్చు.
పని యొక్క పరిధి: పని యొక్క పరిధిని గ్రహించవలసిన వస్తువు ఉన్న ప్రాంతం మరియు ప్లేస్‌మెంట్ కోసం లక్ష్య ప్రాంతాన్ని కవర్ చేయగలగాలి. పెద్ద ఎత్తున గిడ్డంగులు మరియు లాజిస్టిక్స్ దృష్టాంతంలో,రోబోట్ యొక్క పని పరిధిగిడ్డంగి అల్మారాలు ప్రతి మూలకు చేరుకోవడానికి తగినంత పెద్దదిగా ఉండాలి.
పునరావృత స్థాన ఖచ్చితత్వం: ఖచ్చితమైన గ్రహణానికి ఇది కీలకం. అధిక రిపీటబిలిటీ పొజిషనింగ్ ఖచ్చితత్వంతో (± 0.05 మిమీ - ± 0.1 మిమీ వంటివి) రోబోట్‌లు ప్రతి గ్రహణ మరియు ఉంచే చర్య యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని నిర్ధారిస్తాయి, వాటిని ఖచ్చితమైన భాగాలను సమీకరించడం వంటి పనులకు అనుకూలంగా ఉంటాయి.
3D విజన్ సెన్సార్
ఖచ్చితత్వం మరియు రిజల్యూషన్: ఖచ్చితత్వం ఒక వస్తువు యొక్క స్థానం మరియు ఆకృతిని కొలిచే ఖచ్చితత్వాన్ని నిర్ణయిస్తుంది, అయితే రిజల్యూషన్ వస్తువు వివరాలను గుర్తించే సామర్థ్యాన్ని ప్రభావితం చేస్తుంది. చిన్న మరియు సంక్లిష్టమైన ఆకారపు వస్తువులకు, అధిక ఖచ్చితత్వం మరియు స్పష్టత అవసరం. ఉదాహరణకు, ఎలక్ట్రానిక్ చిప్‌లను పట్టుకోవడంలో, సెన్సార్లు చిప్ యొక్క పిన్స్ వంటి చిన్న నిర్మాణాలను ఖచ్చితంగా గుర్తించగలగాలి.
వీక్షణ ఫీల్డ్ మరియు ఫీల్డ్ యొక్క లోతు: వీక్షణ క్షేత్రం ఒకేసారి బహుళ వస్తువుల గురించి సమాచారాన్ని పొందగలగాలి, అయితే ఫీల్డ్ యొక్క లోతు వేర్వేరు దూరాలలో ఉన్న వస్తువులను స్పష్టంగా చిత్రించగలదని నిర్ధారించుకోవాలి. లాజిస్టిక్స్ సార్టింగ్ దృశ్యాలలో, వీక్షణ క్షేత్రం కన్వేయర్ బెల్ట్‌లోని అన్ని ప్యాకేజీలను కవర్ చేయాలి మరియు విభిన్న పరిమాణాలు మరియు స్టాకింగ్ ఎత్తుల ప్యాకేజీలను నిర్వహించడానికి తగినంత లోతు ఫీల్డ్‌ను కలిగి ఉండాలి.
డేటా సేకరణ వేగం: రోబోట్ పని చేసే రిథమ్‌కు అనుగుణంగా డేటా సేకరణ వేగం తగినంత వేగంగా ఉండాలి. రోబోట్ కదలిక వేగం వేగంగా ఉంటే, తాజా వస్తువు స్థానం మరియు స్థితి ఆధారంగా రోబోట్ గ్రహించగలదని నిర్ధారించుకోవడానికి విజువల్ సెన్సార్ డేటాను త్వరగా అప్‌డేట్ చేయగలగాలి.
ఎండ్ ఎఫెక్టార్
గ్రాస్పింగ్ పద్ధతి: గ్రహించిన వస్తువు యొక్క ఆకారం, పదార్థం మరియు ఉపరితల లక్షణాల ఆధారంగా తగిన గ్రాస్పింగ్ పద్ధతిని ఎంచుకోండి. ఉదాహరణకు, దృఢమైన దీర్ఘచతురస్రాకార వస్తువుల కోసం, గ్రిప్పర్లు పట్టుకోవడం కోసం ఉపయోగించవచ్చు; మృదువైన వస్తువుల కోసం, గ్రిప్పింగ్ కోసం వాక్యూమ్ సక్షన్ కప్పులు అవసరం కావచ్చు.
అడాప్టబిలిటీ మరియు ఫ్లెక్సిబిలిటీ: ఎండ్ ఎఫెక్టర్లు నిర్దిష్ట స్థాయి అనుకూలతను కలిగి ఉండాలి, వస్తువు పరిమాణం మరియు స్థాన విచలనాలలో మార్పులకు అనుగుణంగా ఉండాలి. ఉదాహరణకు, సాగే వేళ్లతో ఉన్న కొన్ని గ్రిప్పర్లు స్వయంచాలకంగా బిగింపు శక్తి మరియు గ్రిప్పింగ్ కోణాన్ని నిర్దిష్ట పరిధిలో సర్దుబాటు చేయగలవు.
బలం మరియు మన్నిక: దీర్ఘకాలిక మరియు తరచుగా గ్రిప్పింగ్ కార్యకలాపాలలో దాని బలం మరియు మన్నికను పరిగణించండి. మెటల్ ప్రాసెసింగ్ వంటి కఠినమైన వాతావరణాలలో, ఎండ్ ఎఫెక్టర్లు తగినంత బలం, దుస్తులు నిరోధకత, తుప్పు నిరోధకత మరియు ఇతర లక్షణాలను కలిగి ఉండాలి.
నియంత్రణ వ్యవస్థ
అనుకూలత: నియంత్రణ వ్యవస్థ పారిశ్రామిక రోబోట్‌లకు బాగా అనుకూలంగా ఉండాలి,3డి విజన్ సెన్సార్లు,ఎండ్ ఎఫెక్టర్లు మరియు వాటి మధ్య స్థిరమైన కమ్యూనికేషన్ మరియు సహకార పనిని నిర్ధారించడానికి ఇతర పరికరాలు.
రియల్ టైమ్ పనితీరు మరియు ప్రతిస్పందన వేగం: విజువల్ సెన్సార్ డేటాను నిజ సమయంలో ప్రాసెస్ చేయగలగడం మరియు రోబోట్‌కు త్వరగా నియంత్రణ సూచనలను జారీ చేయడం అవసరం. హై-స్పీడ్ ఆటోమేటెడ్ ప్రొడక్షన్ లైన్లలో, నియంత్రణ వ్యవస్థ యొక్క ప్రతిస్పందన వేగం నేరుగా ఉత్పత్తి సామర్థ్యాన్ని ప్రభావితం చేస్తుంది.
స్కేలబిలిటీ మరియు ప్రోగ్రామబిలిటీ: భవిష్యత్తులో కొత్త ఫీచర్లు లేదా పరికరాల జోడింపును సులభతరం చేయడానికి ఇది కొంత స్థాయి స్కేలబిలిటీని కలిగి ఉండాలి. ఇంతలో, మంచి ప్రోగ్రామబిలిటీ వినియోగదారులను సులభంగా ప్రోగ్రామ్ చేయడానికి మరియు విభిన్న గ్రాస్పింగ్ టాస్క్‌ల ప్రకారం పారామితులను సర్దుబాటు చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
సాఫ్ట్‌వేర్
విజువల్ ప్రాసెసింగ్ అల్గోరిథం: సాఫ్ట్‌వేర్‌లోని విజువల్ ప్రాసెసింగ్ అల్గోరిథం ఖచ్చితంగా ప్రాసెస్ చేయగలగాలి3D విజువల్ డేటా, వస్తువు గుర్తింపు, స్థానికీకరణ మరియు భంగిమ అంచనా వంటి విధులతో సహా. ఉదాహరణకు, సక్రమంగా ఆకారంలో ఉన్న వస్తువుల గుర్తింపు రేటును మెరుగుపరచడానికి లోతైన అభ్యాస అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగించడం.
పాత్ ప్లానింగ్ ఫంక్షన్: ఇది రోబోట్ కోసం సహేతుకమైన చలన మార్గాన్ని ప్లాన్ చేయగలదు, ఘర్షణలను నివారించవచ్చు మరియు గ్రహించే సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది. సంక్లిష్టమైన పని వాతావరణంలో, సాఫ్ట్‌వేర్ చుట్టుపక్కల ఉన్న అడ్డంకుల స్థానాన్ని పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి మరియు రోబోట్ యొక్క గ్రాస్పింగ్ మరియు ప్లేస్‌మెంట్ మార్గాలను ఆప్టిమైజ్ చేయాలి.
వినియోగదారు ఇంటర్‌ఫేస్ స్నేహపూర్వకత: పారామీటర్‌లు, ప్రోగ్రామ్ టాస్క్‌లు మరియు మానిటర్‌లను సెట్ చేయడానికి ఆపరేటర్‌లకు అనుకూలమైనది. ఒక సహజమైన మరియు ఉపయోగించడానికి సులభమైన సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంటర్‌ఫేస్ శిక్షణ ఖర్చు మరియు ఆపరేటర్‌లకు పని కష్టాలను తగ్గిస్తుంది.
పోస్ట్ సమయం: డిసెంబర్-25-2024
