2026-08-02
रोबोट इलेक्ट्रॉनिक प्रौद्योगिकी, संवेदन प्रौद्योगिकी और बुद्धिमान नियंत्रण प्रौद्योगिकी को एकीकृत करता है। यह एक मशीन उपकरण है जो स्वचालित रूप से कार्य कार्यों को कर सकता है। यह मानव आदेश स्वीकार कर सकता है और कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकी द्वारा तैयार किए गए सिद्धांतों और कार्यक्रमों के अनुसार स्वतंत्र रूप से कार्य कर सकता है। इसे कई क्षेत्रों में लागू किया गया है।
वर्तमान में, औद्योगिक रोबोट केवल एक कड़ाई से परिभाषित संरचित वातावरण में पूर्वनिर्धारित निर्देशों को ही कर सकते हैं और पर्यावरण को समझने और उसके अनुकूल होने की क्षमता का अभाव रखते हैं, जो रोबोट के अनुप्रयोग को बहुत सीमित करता है। वर्कपीस विज़ुअल पोजिशनिंग विधि, समर्पित छवि प्रसंस्करण सॉफ्टवेयर के साथ मिलकर, रोबोट के विज़ुअल नियंत्रण का उपयोग करती है, जिसमें औद्योगिक रोबोट की गति प्रक्षेपवक्र की पूर्व-शिक्षण या ऑफ़लाइन प्रोग्रामिंग की आवश्यकता नहीं होती है। यह औद्योगिक रोबोट के विज़ुअल सिस्टम की विश्वसनीय पोजिशनिंग प्राप्त कर सकता है और वर्कपीस पोजिशनिंग सटीकता और प्रसंस्करण प्रभावों को बेहतर बनाने में सक्रिय भूमिका निभा सकता है। यह बहुत सारा प्रोग्रामिंग समय बचा सकता है और उत्पादन दक्षता और प्रसंस्करण गुणवत्ता में सुधार कर सकता है। चीन में, इस पहलू का उपयोग मुख्य रूप से वेल्डिंग रोबोट द्वारा वेल्ड सीम की ट्रैकिंग में किया जाता है।
रोबोट विज़ुअल पोजिशनिंग सिस्टम (जैसा कि नीचे चित्र में दिखाया गया है) से बना है। एक छिड़काव उपकरण और एक एकल कैमरा आर्टिकुलेटेड रोबोट के अंत में स्थापित होते हैं ताकि वर्कपीस पूरी तरह से कैमरे की छवि में दिखाई दे। सिस्टम में कैमरा सिस्टम और नियंत्रण प्रणाली शामिल है:
यह एक एकल कैमरा, एक कंप्यूटर और एक संग्रह प्रणाली (एक छवि कैप्चर कार्ड सहित) से बना है, जो विज़ुअल छवियों के संग्रह और मशीन विज़न एल्गोरिदम के लिए जिम्मेदार है; इस प्रणाली के लिए एक डिजिटल कैमरे का उपयोग करने की सिफारिश की जाती है, और निष्कर्षण सटीकता एक सामान्य कैमरे की तुलना में अधिक होगी।
एक कंप्यूटर और एक नियंत्रण बॉक्स से बना है, जिसका उपयोग रोबोट के अंत की वास्तविक स्थिति को नियंत्रित करने के लिए किया जाता है;
कार्य क्षेत्र को एक सीसीडी कैमरे द्वारा fotograf किया जाता है, और कंप्यूटर डेटा पहचान और गणना के लिए छवि पहचान विधियों के माध्यम से ट्रैकिंग सुविधाओं को निकालता है।
अमेरिकी TEO ब्रांड डिजिटल कैमरा TM-C6597E का उपयोग किया जाता है, जो TM-C520HP छवि अधिग्रहण प्रणाली से सुसज्जित है। यह एक समर्पित कैमरे, संतुलित ट्रांसमिशन लाइन और छवि अधिग्रहण कार्ड के साथ डिज़ाइन किया गया है ताकि वीडियो सिग्नल को कैलकुलेटर में इनपुट किया जा सके और इसे तेज़ी से संसाधित किया जा सके। सबसे पहले, ट्रैक की जा रही वस्तु की एक स्थानीय छवि का चयन करें। यह कदम ऑफ़लाइन सीखने की प्रक्रिया के बराबर है, छवि में एक समन्वय प्रणाली स्थापित करना और ट्रैकिंग ऑब्जेक्ट को खोजने के लिए सिस्टम को प्रशिक्षित करना। सीखने के बाद, छवि कार्ड लगातार छवियों को एकत्र करता है, ट्रैकिंग सुविधाओं को निकालता है, डेटा पहचान और गणना करता है, व्युत्क्रम किनेमेटिक्स के माध्यम से रोबोट के प्रत्येक जोड़ के दिए गए स्थिति मानों को हल करता है, और अंत में रोबोट की स्थिति को समायोजित करने के लिए उच्च-सटीकता वाले अंत एक्चुएटर को नियंत्रित करता है।
इस तरह, विज़ुअल पोजिशनिंग सिस्टम डेटा पहचान और गणना के लिए क्षेत्र-आधारित मिलान और आकार सुविधा पहचान को जोड़ता है, और वस्तु सुविधाओं की सीमाओं और केंद्रों को जल्दी और सटीक रूप से पहचान सकता है। रोबोट नियंत्रण प्रणाली व्युत्क्रम किनेमेटिक्स समाधान के माध्यम से रोबोट की प्रत्येक जोड़ स्थिति के कोण त्रुटि को प्राप्त करती है, और अंत में इस त्रुटि को समाप्त करने के लिए रोबोट की मुद्रा को समायोजित करने के लिए उच्च-सटीकता वाले अंत एक्चुएटर को नियंत्रित करती है। यह उस समस्या को हल करता है कि रोबोट के अंत की वास्तविक स्थिति वांछित स्थिति से बहुत दूर है, और पारंपरिक रोबोट की पोजिशनिंग सटीकता में सुधार करता है।
वर्कबेंच पर वर्कपीस और वर्कबेंच की पृष्ठभूमि के बीच कंट्रास्ट रंग में एक बड़ा अंतर पैदा करता है, यानी, वर्कपीस को काला के रूप में पहचाना जाता है, और काली छवि की केंद्र रेखा निकाली जाती है। अधिग्रहण प्रणाली इस जानकारी का उपयोग वर्कपीस की पहचान के लिए एक महत्वपूर्ण सुविधा के रूप में करती है।
जब एक सामान्य विज़न सिस्टम वर्कपीस छवि प्राप्त करता है, तो विभिन्न स्थितियों और शोर हस्तक्षेप के कारण इसे सीधे विज़न सिस्टम में उपयोग नहीं किया जा सकता है। छवि विश्लेषण और पहचान के माध्यम से ग्रेस्केल सुधार और शोर फ़िल्टरिंग जैसे छवि प्रीप्रोसेसिंग को किया जाना चाहिए।
