Theпромисловий робот 3D баченняСистема невпорядкованого захоплення в основному складається з промислових роботів, датчиків 3D-огляду, кінцевих ефекторів, систем керування та програмного забезпечення. Нижче наведено точки конфігурації кожної частини:
Промисловий робот
Вантажопідйомність: Вантажопідйомність робота слід вибирати на основі ваги та розміру захопленого предмета, а також ваги кінцевого ефектора. Наприклад, якщо необхідно захопити важкі деталі автомобіля, вантажопідйомність повинна досягати десятків кілограмів і навіть вище; Якщо взяти невеликі електронні вироби, вантаж може знадобитися лише кілька кілограмів.
Обсяг роботи: обсяг роботи повинен охоплювати область, де розташований об’єкт, який потрібно захопити, і цільову область для розміщення. У сценарії великомасштабного складування та логістики,робочий діапазон роботамає бути достатньо великим, щоб досягти кожного куточка складських полиць.
Повторювана точність позиціонування: це має вирішальне значення для точного захоплення. Роботи з високою повторюваністю точності позиціонування (наприклад, ± 0,05 мм - ± 0,1 мм) можуть забезпечити точність кожного захоплення та розміщення, що робить їх придатними для таких завдань, як складання точних компонентів.
3D-датчик зору
Точність і роздільна здатність: точність визначає точність вимірювання положення та форми об’єкта, а роздільна здатність впливає на здатність розпізнавати деталі об’єкта. Для невеликих об’єктів складної форми потрібна висока точність і роздільна здатність. Наприклад, під час захоплення електронних чіпів датчики повинні мати можливість точно розрізняти невеликі структури, такі як контакти чіпа.
Поле зору та глибина різкості: поле зору має забезпечувати можливість отримання інформації про декілька об’єктів одночасно, тоді як глибина різкості має забезпечувати чітке зображення об’єктів на різних відстанях. У сценаріях логістичного сортування поле зору повинно охоплювати всі пакунки на конвеєрній стрічці та мати достатню глибину різкості, щоб обробляти пакунки різного розміру та висоти штабеля.
Швидкість збору даних: швидкість збору даних має бути достатньо високою, щоб адаптуватися до робочого ритму робота. Якщо швидкість руху робота висока, візуальний датчик повинен мати можливість швидко оновлювати дані, щоб гарантувати, що робот може схопити на основі останнього положення та стану об’єкта.
Кінцевий ефектор
Метод захоплення: виберіть відповідний метод захоплення на основі форми, матеріалу та характеристик поверхні об’єкта, який хапається. Наприклад, для твердих прямокутних предметів можна використовувати захвати для захоплення; Для захоплення м’яких предметів можуть знадобитися вакуумні присоски.
Адаптивність і гнучкість: Кінцеві ефектори повинні мати певний ступінь адаптивності, здатні адаптуватися до змін розміру об’єкта та позиційних відхилень. Наприклад, деякі захвати з еластичними пальцями можуть автоматично регулювати силу затиску та кут захоплення в певному діапазоні.
Міцність і довговічність: враховуйте його міцність і довговічність під час тривалих і частих операцій захоплення. У суворих умовах, таких як обробка металу, кінцеві ефектори повинні мати достатню міцність, зносостійкість, стійкість до корозії та інші властивості.
Система контролю
Сумісність: система керування має бути добре сумісною з промисловими роботами,Датчики 3D зору,кінцеві ефектори та інші пристрої для забезпечення стабільного зв’язку та спільної роботи між ними.
Продуктивність у реальному часі та швидкість реакції: необхідно мати можливість обробляти дані візуального датчика в режимі реального часу та швидко видавати керуючі інструкції роботу. На високошвидкісних автоматизованих виробничих лініях швидкість реакції системи керування безпосередньо впливає на ефективність виробництва.
Масштабованість і програмованість: він повинен мати певний ступінь масштабованості, щоб полегшити додавання нових функцій або пристроїв у майбутньому. У той же час хороша можливість програмування дозволяє користувачам гнучко програмувати та налаштовувати параметри відповідно до різних завдань захоплення.
програмне забезпечення
Алгоритм візуальної обробки. Алгоритм візуальної обробки в програмному забезпеченні повинен мати можливість точної обробки3D візуальні дані, включаючи такі функції, як розпізнавання об’єктів, локалізація та оцінка пози. Наприклад, використання алгоритмів глибокого навчання для підвищення швидкості розпізнавання об’єктів неправильної форми.
Функція планування шляху: вона може планувати розумну траєкторію руху для робота, уникати зіткнень і покращувати ефективність хапання. У складних робочих середовищах програмне забезпечення має враховувати розташування оточуючих перешкод і оптимізувати траєкторії хапання й розміщення робота.
Зручність інтерфейсу користувача: операторам зручно встановлювати параметри, програмувати завдання та контролювати. Інтуїтивно зрозумілий і простий у використанні інтерфейс програмного забезпечення може зменшити витрати на навчання та ускладнити роботу операторів.
Час публікації: 25 грудня 2024 р
