2026-08-31
यह रोबोट इलेक्ट्रॉनिक प्रौद्योगिकी, सेंसर प्रौद्योगिकी और बुद्धिमान नियंत्रण प्रौद्योगिकी को एकीकृत करता है। यह एक मशीन उपकरण है जो स्वचालित रूप से कार्य कार्य कर सकता है।यह मानव कमान स्वीकार कर सकता है और कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकी द्वारा तैयार किए गए सिद्धांतों और कार्यक्रमों के अनुसार स्वतंत्र रूप से कार्य कर सकता हैइसे अनेक क्षेत्रों में लागू किया गया है।
वर्तमान में, औद्योगिक रोबोट केवल एक सख्ती से परिभाषित संरचित वातावरण में पूर्व निर्धारित निर्देशों को निष्पादित कर सकते हैं और पर्यावरण को समझने और अनुकूलित करने की क्षमता नहीं रखते हैं,जो रोबोटों के अनुप्रयोग को बहुत सीमित करता है. विशेष छवि प्रसंस्करण सॉफ्टवेयर के साथ संयुक्त कार्य टुकड़े की दृश्य स्थिति विधि,औद्योगिक रोबोट के गति प्रक्षेपवक्र को पूर्व में सिखा या ऑफ़लाइन प्रोग्राम करने की आवश्यकता के बिना रोबोट के दृश्य नियंत्रण का उपयोग करता हैयह औद्योगिक रोबोट दृश्य प्रणाली की विश्वसनीय स्थिति प्राप्त कर सकता है और वर्कपीस पोजिशनिंग सटीकता और प्रसंस्करण प्रभाव में सुधार में एक सक्रिय भूमिका निभा सकता है।यह बहुत अधिक प्रोग्रामिंग समय बचा सकता है और उत्पादन दक्षता और प्रसंस्करण गुणवत्ता में सुधार कर सकता हैचीन में, इस पहलू का उपयोग मुख्य रूप से वेल्डिंग रोबोट द्वारा वेल्डिंग सीम को ट्रैक करने में किया जाता है।
रोबोट विजुअल पोजिशनिंग सिस्टम (जैसा कि नीचे चित्र में दिखाया गया है) से बना है।एक छिड़काव उपकरण और एक एकल कैमरा articulated रोबोट के अंत में स्थापित कर रहे हैं ताकि काम टुकड़ा पूरी तरह से कैमरे की छवि में दिखाई दे सकते हैंइस प्रणाली में कैमरा प्रणाली और नियंत्रण प्रणाली शामिल हैः
कार्यक्षेत्र को सीसीडी कैमरे द्वारा चित्रित किया जाता है, और कंप्यूटर डेटा पहचान और गणना के लिए छवि पहचान विधियों के माध्यम से ट्रैकिंग सुविधाओं को निकालता है।
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चित्र 1 छिड़काव रोबोट की दृश्य स्थिति प्रणाली की संरचना
अमेरिकी टीईओ ब्रांड डिजिटल कैमरा टीएम-सी 6597 ई का उपयोग किया जाता है, जो एक टीएम-सी 520 एचपी छवि अधिग्रहण प्रणाली से लैस है। यह एक समर्पित कैमरा, संतुलित ट्रांसमिशन लाइन,और छवि अधिग्रहण कार्ड कैलकुलेटर में वीडियो सिग्नल इनपुट और इसे जल्दी से संसाधित करने के लिए. सबसे पहले, ट्रैक किया जा रहा वस्तु की एक स्थानीय छवि का चयन करें. यह कदम ऑफ़लाइन सीखने की प्रक्रिया के बराबर है,छवि में एक निर्देशांक प्रणाली स्थापित करना और ट्रैकिंग ऑब्जेक्ट 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,विपरीत गति विज्ञान के माध्यम से रोबोट के प्रत्येक जोड़ के दिए गए स्थिति मूल्यों को हल करता है, और अंत में रोबोट की स्थिति को समायोजित करने के लिए उच्च परिशुद्धता वाले अंत actuator को नियंत्रित करता है।
इस प्रकार दृश्य स्थिति प्रणाली डेटा पहचान और गणना के लिए क्षेत्र आधारित मिलान और आकार सुविधा पहचान को जोड़ती है,और जल्दी और सटीक रूप से सीमाओं और वस्तु सुविधाओं के केंद्र की पहचान कर सकते हैंरोबोट नियंत्रण प्रणाली विपरीत गतिज समाधान के माध्यम से रोबोट के प्रत्येक जोड़ की स्थिति की कोण त्रुटि प्राप्त करती है,और अंत में इस त्रुटि को खत्म करने के लिए रोबोट की मुद्रा को समायोजित करने के लिए उच्च परिशुद्धता अंत actuator नियंत्रित करता हैयह इस समस्या को हल करता है कि रोबोट के अंत की वास्तविक स्थिति वांछित स्थिति से दूर है, और पारंपरिक रोबोट की स्थिति सटीकता में सुधार करता है।
कार्यक्षेत्र पर कार्यक्षेत्र और कार्यक्षेत्र की पृष्ठभूमि के बीच का अंतर रंग में एक बड़ा अंतर बनाता है, अर्थात कार्यक्षेत्र को काले रंग के रूप में पहचाना जाता है,और काले छवि के केंद्र रेखा निकाला जाता हैअधिग्रहण प्रणाली इस जानकारी का उपयोग वर्कपीस की पहचान के लिए एक महत्वपूर्ण विशेषता के रूप में करती है।
जब एक सामान्य दृष्टि प्रणाली एक workpiece छवि प्राप्त करता है, यह विभिन्न परिस्थितियों और शोर हस्तक्षेप के कारण दृष्टि प्रणाली में सीधे इस्तेमाल नहीं किया जा सकता है।छवि पूर्व प्रसंस्करण जैसे ग्रेस्केल सुधार और शोर फ़िल्टरिंग छवि विश्लेषण और पहचान के माध्यम से किया जाना चाहिए.
