endüstriyel robot 3D görüşDüzensiz kavrama sistemi temel olarak endüstriyel robotlar, 3 boyutlu görüntü sensörleri, uç efektörler, kontrol sistemleri ve yazılımlardan oluşur. Aşağıda her parçanın yapılandırma noktaları verilmiştir:
Endüstriyel robot
Yük kapasitesi: Robotun yük kapasitesi, kavranan nesnenin ağırlığı ve boyutunun yanı sıra uç efektörün ağırlığına göre seçilmelidir. Örneğin ağır araç parçalarının tutulması gerekiyorsa, yük kapasitesinin onlarca kilograma, hatta daha yükseğe ulaşması gerekir; Küçük elektronik ürünleri yakalıyorsanız yük yalnızca birkaç kilogram gerektirebilir.
İşin kapsamı: İşin kapsamı, tutulacak nesnenin bulunduğu alanı ve yerleştirme için hedef alanı kapsayabilmelidir. Büyük ölçekli bir depolama ve lojistik senaryosunda,robotun çalışma aralığıDepo raflarının her köşesine ulaşabilecek büyüklükte olmalıdır.
Tekrarlayan konumlandırma doğruluğu: Bu, hassas kavrama için çok önemlidir. Yüksek tekrarlanabilirlik konumlandırma doğruluğuna (± 0,05 mm - ± 0,1 mm gibi) sahip robotlar, her kavrama ve yerleştirme eyleminin doğruluğunu garanti ederek onları hassas bileşenlerin montajı gibi görevlere uygun hale getirebilir.
3D Görüş Sensörü
Doğruluk ve Çözünürlük: Doğruluk, bir nesnenin konumunun ve şeklinin ölçülmesinin doğruluğunu belirlerken çözünürlük, nesne ayrıntılarını tanıma yeteneğini etkiler. Küçük ve karmaşık şekilli nesneler için yüksek hassasiyet ve çözünürlük gereklidir. Örneğin elektronik çiplerin yakalanmasında sensörlerin çipin pinleri gibi küçük yapıları doğru bir şekilde ayırt edebilmesi gerekiyor.
Görüş alanı ve alan derinliği: Görüş alanı aynı anda birden fazla nesne hakkında bilgi alabilmeli, alan derinliği ise farklı mesafelerdeki nesnelerin net bir şekilde görüntülenmesini sağlamalıdır. Lojistik sıralama senaryolarında görüş alanının konveyör bandındaki tüm paketleri kapsaması ve farklı boyut ve istifleme yüksekliklerindeki paketleri işlemek için yeterli alan derinliğine sahip olması gerekir.
Veri toplama hızı: Veri toplama hızı robotun çalışma ritmine uyum sağlayacak kadar hızlı olmalıdır. Robotun hareket hızı hızlıysa, robotun en son nesne konumu ve durumuna göre kavrayabilmesini sağlamak için görsel sensörün verileri hızlı bir şekilde güncelleyebilmesi gerekir.
Son efektör
Kavrama yöntemi: Tutulan nesnenin şekline, malzemesine ve yüzey özelliklerine göre uygun kavrama yöntemini seçin. Örneğin sert dikdörtgen nesneler için kavrama amacıyla kıskaçlar kullanılabilir; Yumuşak nesneleri kavramak için vakum vantuzları gerekebilir.
Uyarlanabilirlik ve esneklik: Uç efektörler belirli bir düzeyde uyarlanabilirliğe sahip olmalı, nesne boyutundaki değişikliklere ve konumsal sapmalara uyum sağlayabilmelidir. Örneğin, elastik parmaklara sahip bazı tutucular, kenetleme kuvvetini ve kavrama açısını belirli bir aralıkta otomatik olarak ayarlayabilir.
Güç ve dayanıklılık: Uzun süreli ve sık kavrama operasyonlarında gücünü ve dayanıklılığını göz önünde bulundurun. Metal işleme gibi zorlu ortamlarda uç efektörlerin yeterli güce, aşınma direncine, korozyon direncine ve diğer özelliklere sahip olması gerekir.
Kontrol sistemi
Uyumluluk: Kontrol sistemi endüstriyel robotlarla iyi uyumlu olmalı,3D görüş sensörleri,Aralarında istikrarlı iletişim ve işbirliğine dayalı çalışma sağlamak için uç efektörler ve diğer cihazlar.
Gerçek zamanlı performans ve tepki hızı: Görsel sensör verilerini gerçek zamanlı olarak işleyebilmek ve robota hızlı bir şekilde kontrol talimatları verebilmek gerekir. Yüksek hızlı otomasyonlu üretim hatlarında kontrol sisteminin tepki hızı, üretim verimliliğini doğrudan etkiler.
Ölçeklenebilirlik ve programlanabilirlik: Gelecekte yeni özelliklerin veya cihazların eklenmesini kolaylaştırmak için belirli bir düzeyde ölçeklenebilirliğe sahip olmalıdır. Bu arada, iyi programlanabilirlik, kullanıcıların farklı kavrama görevlerine göre parametreleri esnek bir şekilde programlamasına ve ayarlamasına olanak tanır.
Yazılım
Görsel işleme algoritması: Yazılımdaki görsel işleme algoritması doğru bir şekilde işleyebilmelidir3 boyutlu görsel verilerNesne tanıma, yerelleştirme ve poz tahmini gibi işlevler dahil. Örneğin, düzensiz şekilli nesnelerin tanınma oranını artırmak için derin öğrenme algoritmalarının kullanılması.
Yol planlama fonksiyonu: Robot için makul bir hareket yolu planlayabilir, çarpışmaları önleyebilir ve kavrama verimliliğini artırabilir. Karmaşık çalışma ortamlarında yazılımın çevredeki engellerin konumunu dikkate alması ve robotun kavrama ve yerleştirme yollarını optimize etmesi gerekir.
Kullanıcı arayüzü kolaylığı: operatörlerin parametreleri ayarlaması, görevleri programlaması ve izlemesi için uygundur. Sezgisel ve kullanımı kolay bir yazılım arayüzü, operatörlerin eğitim maliyetini ve çalışma zorluklarını azaltabilir.
Gönderim zamanı: 25 Aralık 2024
