নির্বাচন করছেএকটি বাছাই এবং স্থান রোবট জন্য একটি দৃষ্টি সিস্টেম3D প্রযুক্তি 2D এর চেয়ে বেশি উন্নত কিনা তা সিদ্ধান্ত নেওয়ার বিষয় নয়। আরও দরকারী প্রশ্ন হল:একটি নির্ভরযোগ্য বাছাই করার আগে রোবটটিকে কতটা অবস্থানগত অনিশ্চয়তা সমাধান করতে হবে?
যদি প্রতিটি অংশ একই অবস্থানে এবং অভিযোজনে আসে, তাহলে রোবটের দৃষ্টিশক্তির প্রয়োজন হবে না। অংশগুলি যদি সমতল পৃষ্ঠ জুড়ে অপ্রত্যাশিতভাবে সরে যায় তবে 2D দৃষ্টি যথেষ্ট হতে পারে। যদি রোবটকে উচ্চতা, কাত বস্তু, স্তুপীকৃত পণ্য বা এলোমেলো বিনগুলির সাথে মোকাবিলা করতে হয় তবে 3D দৃষ্টি অনেক বেশি প্রাসঙ্গিক হয়ে ওঠে।
একটি ব্যবহারিক নিয়ম হল: ত্রিমাত্রিক পণ্যের অবস্থান এবং অভিযোজনে যত বেশি অনিশ্চয়তা থাকবে, অ্যাপ্লিকেশনটির জন্য তত বেশি সেন্সিং ক্ষমতার প্রয়োজন হবে।
যাইহোক, দৃষ্টি বিচ্ছিন্নভাবে নির্বাচন করা উচিত নয়। পণ্যের উপস্থাপনা, গ্রিপিং, চক্রের সময়, নির্ভুলতার প্রয়োজনীয়তা, আলো, পৃষ্ঠের বৈশিষ্ট্য এবং একীকরণ জটিলতা সবই নির্ধারণ করতে পারে যে একটি তাত্ত্বিকভাবে উপযুক্ত দৃষ্টি ব্যবস্থা উৎপাদনে নির্ভরযোগ্যভাবে কাজ করবে কিনা। এই নির্দেশিকা ব্যাখ্যা করে কখন কোন দৃষ্টিভঙ্গি, 2D দৃষ্টি, এবং 3D দৃষ্টিভঙ্গি বাছাই এবং স্থানের অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ব্যবহার করতে হবে এবং তাদের মধ্যে নির্বাচন করার জন্য একটি বাস্তব কাঠামো প্রদান করে।
আপনি যদি বাছাই-এবং-অটোমেশনের পরিকল্পনা করছেন, তাহলে অন্বেষণ করুনRBTIC বাছাই-এবং-রোবট সিরিজ রাখুন৷কনফিগারেশন এবং স্পেসিফিকেশন পর্যালোচনা করতে.
একটি বাছাই এবং স্থান রোবট সবসময় দৃষ্টি প্রয়োজন?
A রোবট বাছাই এবং স্থাপন করুনকেবলমাত্র মেশিনের দৃষ্টি প্রয়োজন যখন এটি পণ্যের বৈচিত্র্য সনাক্ত করতে বা ক্ষতিপূরণ দিতে হবে যা যান্ত্রিকভাবে বা অন্যান্য সেন্সিং পদ্ধতির মাধ্যমে নিয়ন্ত্রণ করা যায় না।
দুটি ভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন।
|
দৃশ্যকল্প |
পার্ট পজিশন কন্ডিশন |
রোবট অপারেশন লজিক |
ভিশন সিস্টেমের প্রয়োজনীয়তা |
|
দৃশ্যকল্প 1 |
একটি উপাদান সবসময় একটি পুনরাবৃত্তিযোগ্য সহনশীলতার মধ্যে একই ফিক্সচারে অবস্থিত। |
পিক এবং প্লেস রোবট প্রতিটি চক্রের একটি শেখানো স্থানাঙ্কে যেতে পারে। |
একটি ক্যামেরা ছাড়া নির্ভরযোগ্যভাবে কাজ করতে পারেন |
|
দৃশ্যকল্প 2 |
অংশগুলি বিভিন্ন অবস্থান এবং অভিযোজনে একটি পরিবাহক জুড়ে এলোমেলোভাবে আসে। |
রোবটটি এটি বাছাই করার আগে প্রতিটি অংশ কোথায় তা নির্ধারণ করতে হবে। |
সাধারণত কিছু দৃষ্টি বা অবস্থান{0}} সনাক্তকরণ ব্যবস্থার প্রয়োজন হয় |
রোবট দৃষ্টির উদ্দেশ্য তাই অটোমেশন সিস্টেমকে আরও পরিশীলিত করা নয়। এর উদ্দেশ্য হল অনিশ্চয়তা অপসারণ করা যা অন্যথায় একটি নির্ভরযোগ্য বাছাই প্রতিরোধ করবে।
আপনার কতটা বাছাই এবং স্থান রোবট দৃষ্টি প্রয়োজন তা নির্ধারণ করে যে মূল বিষয়গুলি
কোন দৃষ্টি, 2D দৃষ্টি এবং 3D দৃষ্টি তুলনা করার আগে, অ্যাপ্লিকেশন নিজেই মূল্যায়ন করুন।
বেশ কয়েকটি ভেরিয়েবল বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ।
|
মূল ফ্যাক্টর |
বর্ণনা |
|
পণ্য অবস্থানের তারতম্য |
পণ্যটি চক্র থেকে চক্রে কতটা চলে তা জিজ্ঞাসা করুন। একটি নির্ভুল ফিক্সচারে রাখা একটি অংশে প্রায় কোনো অবস্থানগত পরিবর্তন থাকতে পারে না। একটি পরিবাহকের উপর ভ্রমণ করা একটি আলগা পণ্য X এবং Y দিকগুলিতে উল্লেখযোগ্যভাবে স্থানান্তরিত হতে পারে। একটি এলোমেলোভাবে স্তূপ করা উপাদান X, Y, Z, পিচ, রোল এবং ইয়াওতে পরিবর্তিত হতে পারে। অনিয়ন্ত্রিত ভেরিয়েবলের সংখ্যা প্রয়োজনীয় সেন্সিং ক্ষমতার অন্যতম শক্তিশালী সূচক। |
|
উচ্চতা এবং গভীরতার তারতম্য |
যদি প্রতিটি পণ্য প্রায় একই উচ্চতায় উপস্থাপিত হয়, তাহলে গভীরতা পরিমাপের প্রয়োজন নাও হতে পারে। একবার পণ্যগুলি উল্লেখযোগ্যভাবে ভিন্ন উচ্চতায় প্রদর্শিত হতে পারে, তবে, একটি 2D চিত্র আর নির্ভরযোগ্য বাছাই করার ভঙ্গি নির্ধারণের জন্য পর্যাপ্ত তথ্য সরবরাহ করতে পারে না। স্তুপীকৃত পণ্য, এলোমেলো বিন, অসম পৃষ্ঠ এবং কাত হতে পারে এমন উপাদানগুলির জন্য এটি বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ। |
|
পণ্য অভিযোজন |
একটি রোবটের একটি পণ্যের কেন্দ্র অবস্থানের চেয়ে বেশি প্রয়োজন হতে পারে। অ্যাপ্লিকেশনের উপর নির্ভর করে, এটি নির্ধারণ করতেও হতে পারে: বিমানের ঘূর্ণনে-; সম্পূর্ণ তিন-মাত্রিক অভিযোজন; পণ্যের কোন দিকে ঊর্ধ্বমুখী হয়; একটি প্রয়োজনীয় গ্রিপিং বৈশিষ্ট্য অ্যাক্সেসযোগ্য কিনা। একটি পণ্যের যত বেশি ওরিয়েন্টেশন স্বাধীনতা থাকে, সেন্সিং সমস্যাটি তত বেশি দাবি করে। |
|
ওভারল্যাপ এবং অক্লুশন |
যে পণ্যগুলি আলাদা থাকে এবং সম্পূর্ণরূপে দৃশ্যমান থাকে সেগুলি সনাক্ত করা সহজ৷ স্তুপীকৃত, ওভারল্যাপিং বা আংশিকভাবে সমাহিত পণ্য একটি ভিন্ন চ্যালেঞ্জ তৈরি করে। সিস্টেমটিকে পৃথক বস্তুকে আলাদা করতে হবে, কোনটি অ্যাক্সেসযোগ্য তা নির্ধারণ করতে হবে এবং পার্শ্ববর্তী পণ্যগুলির সাথে সংঘর্ষ এড়াতে হবে। এটি একটি কারণ র্যান্ডম বিন বাছাইয়ের জন্য সাধারণত ফ্ল্যাট কনভেয়র বাছাইয়ের চেয়ে আরও পরিশীলিত সেন্সিং এবং পরিকল্পনার প্রয়োজন হয়। |
|
নির্ভুলতা প্রয়োজনীয়তা |
প্রক্রিয়ার সহনশীলতা অনুযায়ী দৃষ্টিও নির্বাচন করা উচিত। একটি বড় শক্ত কাগজে পণ্য স্থাপন করা একটি প্যাকেজিং অ্যাপ্লিকেশন একটি শক্তভাবে নিয়ন্ত্রিত বৈশিষ্ট্যে একটি ছোট উপাদান ঢোকানোর একটি সমাবেশ অপারেশনের চেয়ে বেশি অবস্থানগত ত্রুটি সহ্য করতে পারে। ক্যামেরা রেজোলিউশন, ক্রমাঙ্কন গুণমান, মাউন্টিং স্থায়িত্ব, কাজের দূরত্ব, লেন্স নির্বাচন এবং রোবট পুনরাবৃত্তিযোগ্যতা সবই চূড়ান্ত সিস্টেমের নির্ভুলতাকে প্রভাবিত করতে পারে। |
|
সাইকেল সময় |
একটি প্রযুক্তিগতভাবে সক্ষম দৃষ্টি ব্যবস্থা স্বয়ংক্রিয়ভাবে সঠিক উত্পাদন সমাধান নয়। ছবি অধিগ্রহণ, বস্তু সনাক্তকরণ, ভঙ্গি গণনা, রোবট যোগাযোগ, পথ পরিকল্পনা, এবং গ্রিপিং সব সময় ব্যয় করে। উচ্চ গতির অ্যাপ্লিকেশানগুলির জন্য, সম্পূর্ণ সেন্সিং এবং রোবট চক্রকে শুধুমাত্র ক্যামেরার কর্মক্ষমতা বিবেচনা না করে মূল্যায়ন করা উচিত৷ |
কখন দর্শন ছাড়া একটি পিক অ্যান্ড প্লেস রোবট ব্যবহার করবেন
A কোন-ভিশন পিক অ্যান্ড প্লেস সিস্টেমপণ্যটি ইতিমধ্যে পরিচিত এবং পুনরাবৃত্তিযোগ্য অবস্থানে উপস্থাপিত হলে সবচেয়ে উপযুক্ত সমাধান হতে পারে।
সাধারণ অ্যাপ্লিকেশন অন্তর্ভুক্ত:
নির্দিষ্ট ফিক্সচারে অবস্থিত অংশ;
সঠিকভাবে অবস্থান করা ট্রে মধ্যে উপস্থাপিত উপাদান;
পণ্য একটি নিয়ন্ত্রিত সূচক অবস্থানে থামে;
স্থির মেশিনের মধ্যে পুনরাবৃত্তিমূলক স্থানান্তর;
অ্যাপ্লিকেশন যেখানে যান্ত্রিক গাইড পণ্যের অবস্থান নির্ধারণ করে।
এই পরিস্থিতিতে, যান্ত্রিক ব্যবস্থা ইতিমধ্যে বেশিরভাগ অনিশ্চয়তা দূর করেছে। রোবট প্রায়ই প্রতিটি চক্রের জন্য একটি নতুন ভঙ্গি গণনা না করে পূর্বনির্ধারিত বা শেখানো বাছাই স্থানাঙ্কে যেতে পারে।
এই পদ্ধতির বেশ কয়েকটি সম্ভাব্য সুবিধা রয়েছে। এটি হার্ডওয়্যার প্রয়োজনীয়তা হ্রাস করতে পারে, প্রোগ্রামিং এবং ক্রমাঙ্কনকে সরল করতে পারে, কমিশন করার সময়কে ছোট করতে পারে এবং অপ্রয়োজনীয় ছবি{1}}প্রসেসিং ধাপগুলিকে দূর করতে পারে৷ আরও প্রযুক্তি স্বয়ংক্রিয়ভাবে একটি ভাল অটোমেশন সেল তৈরি করে না। যদি যান্ত্রিক পজিশনিং ইতিমধ্যেই অত্যন্ত পুনরাবৃত্তিযোগ্য হয়, তাহলে একটি ভিশন সিস্টেম যোগ করা অর্থপূর্ণ উৎপাদন সমস্যা সমাধান না করেই জটিলতা প্রবর্তন করতে পারে।
নো ভিশন মানে নো সেন্সিং
মেশিন ভিশন ছাড়া একটি রোবট সেলের এখনও সেন্সর প্রয়োজন হতে পারে।
সাধারণ উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে ফটোইলেকট্রিক উপস্থিতি সেন্সর, প্রক্সিমিটি সুইচ, ফিক্সচার কনফার্মেশন সেন্সর, ভ্যাকুয়াম প্রেসার সুইচ, পার্ট-বর্তমান সেন্সর, নিরাপত্তা সেন্সর।
এই ডিভাইসগুলি প্রশ্নের উত্তর দেয় যেমন একটি পণ্য উপলব্ধ কিনা বা একটি ফিক্সচার সঠিকভাবে অবস্থিত কিনা। মূল পার্থক্য হল যে তারা সাধারণত একটি ইমেজ থেকে একটি নতুন পিক পোজ গণনা করে না।
একটি দরকারী সিদ্ধান্ত প্রশ্ন হল:রোবটকে কি প্রতিটি চক্রের জন্য আলাদা পণ্যের অবস্থান বা অভিযোজন গণনা করতে হবে? উত্তর না হলে, একটি স্থির-সমন্বয় পদ্ধতি যথেষ্ট হতে পারে।
যখন কোন দৃষ্টি ঝুঁকিপূর্ণ হয়ে ওঠে না
যখন পণ্য উপস্থাপনা প্রবাহিত হতে শুরু করে তখন একটি না-ভিশন সিস্টেম কম উপযুক্ত হয়ে ওঠে।
সম্ভাব্য সমস্যাগুলির মধ্যে অসঙ্গত ফিক্সচার লোডিং, জমা কনভেয়র পজিশনিং ত্রুটি, পরিবর্তনশীল প্যাকেজিং, পণ্যের অভিযোজন পরিবর্তন, অস্থির যান্ত্রিক স্টপ, ঘন ঘন বিন্যাস পরিবর্তন অন্তর্ভুক্ত।
যদি এই বৈচিত্রগুলি অনুমোদিত বাছাই সহনশীলতা অতিক্রম করে, তবে প্রক্রিয়াটির জন্য উন্নত যান্ত্রিক নিয়ন্ত্রণ, অতিরিক্ত সেন্সিং বা মেশিন দৃষ্টি প্রয়োজন হতে পারে।
যখন 2D দৃষ্টি বাছাই এবং স্থানের জন্য সঠিক পছন্দ
2D দৃষ্টি সাধারণত ব্যবহৃত হয় যখন পণ্যগুলি প্রাথমিকভাবে একটি পরিচিত সমতল জুড়ে চলে যখন তাদের উচ্চতা তুলনামূলকভাবে স্থিতিশীল থাকে।
সাধারণ উদাহরণ অন্তর্ভুক্ত:
একটি ফ্ল্যাট পরিবাহক উপর পৃথক পণ্য;
বিভিন্ন X-Y অবস্থান সহ উপাদান;
একটি সমতল পৃষ্ঠের উপর আবর্তিত পণ্য;
অংশগুলি একটি একক-স্তর ট্রে জুড়ে বিতরণ করা হয়;
চাক্ষুষ সনাক্তকরণ বা বৈশিষ্ট্য সনাক্তকরণ প্রয়োজন অ্যাপ্লিকেশন.
একটি 2D ক্যামেরা সাধারণত X পজিশন, Y পজিশন, বিমানে ঘূর্ণন, দৃশ্যমান আকৃতি বা বৈশিষ্ট্যের তথ্য, পণ্যের পরিচয় নির্ধারণে সাহায্য করতে পারে যখন পার্থক্যযোগ্য চাক্ষুষ বৈশিষ্ট্য উপলব্ধ থাকে।
উদাহরণস্বরূপ, একটি পরিবাহকের উপর ভ্রমণ করা পণ্যগুলি অনিয়মিত ব্যবধান এবং বিভিন্ন অভিযোজনের সাথে আসতে পারে। একটি নির্দিষ্ট বাছাই স্থানাঙ্কের উপর নির্ভর করার পরিবর্তে, একটি 2D ভিশন সিস্টেম প্রতিটি পণ্য সনাক্ত করতে পারে এবং রোবটকে একটি আপডেট অবস্থান প্রদান করতে পারে। যদি পরিবাহক অবিচ্ছিন্নভাবে চলতে থাকে, তাহলে রোবট নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থারও পরিবাহক ট্র্যাকিং এবং এনকোডার সিঙ্ক্রোনাইজেশনের প্রয়োজন হতে পারে যাতে পণ্যটি সরানোর সময় গণনা করা বাছাই অবস্থান বৈধ থাকে।
কেন 2D দৃষ্টি প্রায়শই একটি ব্যবহারিক মধ্য স্থল
মূলত প্ল্যানার অ্যাপ্লিকেশনের জন্য, 2D দৃষ্টি অপ্রয়োজনীয় গভীরতা পরিমাপ প্রবর্তন না করে প্রয়োজনীয় নমনীয়তা প্রদান করতে পারে।
আরও জটিল 3D অ্যাপ্লিকেশনের তুলনায়, সেন্সিং সমস্যায় সাধারণত কম ভেরিয়েবল থাকে।
এটি ক্যামেরা সেটআপ, চিত্র প্রক্রিয়াকরণ, ক্রমাঙ্কন, রোবট ইন্টিগ্রেশন, সমস্যা সমাধানকে সহজ করতে পারে।
যাইহোক, এই সুবিধাগুলি পর্যাপ্ত প্ল্যানার থাকা অ্যাপ্লিকেশনের উপর নির্ভর করে।
2D ভিশনের সীমাবদ্ধতা
একটি প্রচলিত 2D চিত্র সরাসরি সম্পূর্ণ গভীরতার তথ্য প্রদান করে না।
সমস্যা দেখা দিতে পারে যখন:
পণ্যগুলি উল্লেখযোগ্যভাবে বিভিন্ন উচ্চতায় উপস্থিত হয়;
বস্তু স্ট্যাক করা হয়;
গ্রিপিং পৃষ্ঠ কাত হতে পারে;
উচ্চতা প্রয়োজনীয় পিক অবস্থান প্রভাবিত করে;
ওভারল্যাপিং পণ্য স্থানিকভাবে পৃথক করা আবশ্যক;
রোবটের একটি সম্পূর্ণ 3D পোজ প্রয়োজন।
আলো আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয়। খারাপ বৈসাদৃশ্য, ছায়া, একদৃষ্টি, বা অসামঞ্জস্যপূর্ণ আলোকসজ্জা অন্যথায় সাধারণ 2D সনাক্তকরণকে অবিশ্বস্ত করে তুলতে পারে। প্রতিফলিত এবং স্বচ্ছ পণ্যগুলির জন্য সতর্ক আলো এবং অপটিক্যাল ডিজাইনের প্রয়োজন হতে পারে।
তাই সিদ্ধান্তটি প্রকৃত উৎপাদন পরিবেশের জ্যামিতি এবং পরিবর্তনশীলতার উপর ভিত্তি করে হওয়া উচিত এই ধারণার পরিবর্তে যে 2D দৃষ্টি সর্বদা সহজ উত্তর।
যখন 3D দৃষ্টি বাছাই এবং স্থানের জন্য ভাল পছন্দ
3D দৃষ্টি উপযোগী হয়ে ওঠে যখন গভীরতা, উচ্চতা বা ত্রিমাত্রিক অভিযোজন বাছাই সমস্যার অংশ।
সাধারণ অ্যাপ্লিকেশন অন্তর্ভুক্ত:
এলোমেলো বিন বাছাই;
স্ট্যাক করা উপাদান;
বিভিন্ন উচ্চতায় পণ্য;
অনিয়মিত পৃষ্ঠতল;
ওভারল্যাপিং বস্তু;
এলোমেলোভাবে কাত উপাদান;
অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য একটি ত্রিমাত্রিক বস্তুর ভঙ্গি- প্রয়োজন৷
শুধুমাত্র একটি চিত্র সমতলের মধ্যে একটি বস্তুর অবস্থানের পরিবর্তে, 3D সেন্সিং গভীরতা এবং পৃষ্ঠের জ্যামিতি সম্পর্কে তথ্য প্রদান করতে পারে। সেন্সিং টেকনোলজি এবং প্রয়োগের উপর নির্ভর করে, এই তথ্যটি সিস্টেমকে একটি বস্তুর ত্রিমাত্রিক ভঙ্গি অনুমান করতে এবং সম্ভাব্য পিকিং সারফেস শনাক্ত করতে সাহায্য করতে পারে।
র্যান্ডম বিন পিকিং: কেন গভীরতা গুরুত্বপূর্ণ
একটি এলোমেলো বিন প্ল্যানার এবং ত্রিমাত্রিক সংবেদনের মধ্যে পার্থক্য বিশেষভাবে ভালভাবে প্রদর্শন করে।
কল্পনা করুন যে কয়েকটি ধাতব উপাদান একসাথে স্তূপ করা হয়েছে। একটি 2D চিত্রের কেন্দ্রের কাছে একটি উপাদান উপস্থিত হয় তা জানা যথেষ্ট নাও হতে পারে।
উপাদানটি স্তূপের উপরে আছে কিনা, এটি কতটা উঁচু, এটি কাত কিনা, অন্য একটি উপাদান এটিকে ঢেকে রাখছে কিনা, অভিপ্রেত গ্রিপিং পৃষ্ঠ অ্যাক্সেসযোগ্য কিনা, রোবটটি আশেপাশের অংশগুলির সাথে সংঘর্ষ ছাড়াই কাছে যেতে পারে কিনা তাও নির্ধারণ করতে হতে পারে। এই প্রশ্নগুলি মৌলিক X-Y অবস্থান তথ্যের চেয়ে বেশি প্রয়োজন।
3D দৃষ্টি প্রতিটি বাছাই সমস্যার সমাধান করে না
রোবোটিক পিকিংয়ের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ ডিজাইনের নীতিগুলির মধ্যে একটি হল সফল বস্তু সনাক্তকরণ সফল বস্তু বাছাইয়ের মতো নয়। একটি 3D ভিশন সিস্টেম সঠিকভাবে একটি উপাদান সনাক্ত করতে পারে যখন বাছাই এবং স্থান রোবট এখনও এটি ধরতে বা বের করতে পারে না।
সম্ভাব্য কারণগুলির মধ্যে রয়েছে গুরুতর বাধা, দুর্বল গ্রিপিং জ্যামিতি, অস্থির পণ্যের স্তূপ, দুর্গম গ্রিপিং পৃষ্ঠ, সংঘর্ষের ঝুঁকি, প্রতিফলিত বা স্বচ্ছ উপকরণ, পণ্যগুলির মধ্যে অপর্যাপ্ত ক্লিয়ারেন্স।
এই কারণে, গ্রিপার, রোবট পৌঁছানোর, সংঘর্ষের কৌশল, পণ্যের জ্যামিতি, এবং পথ-পরিকল্পনা পদ্ধতির সাথে 3D দৃষ্টি একসাথে মূল্যায়ন করা উচিত। একে প্রতিটি কঠিন বাছাই সমস্যার একটি স্বাধীন সমাধান হিসাবে বিবেচনা করা উচিত নয়।
নো ভিশন বনাম 2D ভিশন বনাম 3D ভিশন: তুলনা
নিম্নলিখিত সারণী প্রধান পার্থক্য সারসংক্ষেপ.
|
ফ্যাক্টর |
কোন ভিশন নেই |
2D দৃষ্টি |
3D দৃষ্টি |
|
সাধারণ পণ্য অবস্থান |
স্থির এবং পুনরাবৃত্তিযোগ্য |
পরিবর্তনশীল প্রধানত X-Y তে |
X-Y-Z-এ ভেরিয়েবল |
|
উচ্চতার তারতম্য |
ন্যূনতম |
কম বা অনুমানযোগ্য |
মাঝারি থেকে উচ্চ |
|
ওরিয়েন্টেশন |
স্থির বা যান্ত্রিকভাবে নিয়ন্ত্রিত |
প্রধানত প্লেন রোটেশনে- |
সম্পূর্ণ 3D অভিযোজন সম্ভব হতে পারে |
|
ওভারল্যাপিং পণ্য |
সাধারণত অনুপযুক্ত |
দৃশ্যমানতার উপর নির্ভর করে সীমিত ক্ষমতা |
স্ট্যাক করা বা ওভারল্যাপিং দৃশ্যের জন্য আরও উপযুক্ত |
|
সাধারণ অ্যাপ্লিকেশন |
ফিক্সচার, ইনডেক্স করা স্টেশন, স্থির স্থানান্তর |
পরিবাহক বাছাই, প্ল্যানার বাছাই, ট্রে বাছাই |
বিন বাছাই, স্ট্যাক করা অংশ, পরিবর্তনশীল-উচ্চতা বাছাই |
|
সিস্টেম জটিলতা |
সর্বনিম্ন |
পরিমিত |
সাধারণত সর্বোচ্চ |
|
ক্রমাঙ্কন প্রয়োজনীয়তা |
ন্যূনতম |
রোবট ক্রমাঙ্কন-এর জন্য-দৃষ্টি প্রয়োজন৷ |
আরো চাহিদা 3D ক্রমাঙ্কন এবং বৈধতা |
|
আলো সংবেদনশীলতা |
একটি দৃষ্টি দৃষ্টিকোণ থেকে নিম্ন |
প্রায়ই গুরুত্বপূর্ণ |
সেন্সিং প্রযুক্তি এবং পৃষ্ঠ বৈশিষ্ট্যের উপর দৃঢ়ভাবে নির্ভর করে |
|
আপেক্ষিক একীকরণ প্রচেষ্টা |
কম |
মাঝারি |
উচ্চতর |
|
জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত |
নির্ধারক পণ্য উপস্থাপনা |
নমনীয় প্ল্যানার পিকিং |
ত্রি-মাত্রিক অনিশ্চয়তা |
এই টেবিলটিকে একটি কঠোর নিয়মের পরিবর্তে একটি সূচনা পয়েন্ট হিসাবে বিবেচনা করা উচিত।
বাস্তব অ্যাপ্লিকেশন প্রযুক্তি একত্রিত করতে পারেন. উদাহরণস্বরূপ, একটি সিস্টেম পণ্যের বৈচিত্র কমাতে যান্ত্রিক নির্দেশিকা, স্থানীয়করণের জন্য 2D দৃষ্টি এবং প্রক্রিয়া নিশ্চিতকরণের জন্য অতিরিক্ত সেন্সর ব্যবহার করতে পারে। লক্ষ্য সবচেয়ে উন্নত সেন্সিং সিস্টেম নির্বাচন করা হয় না. এটি হল সবচেয়ে সহজ সেন্সিং আর্কিটেকচার ব্যবহার করা যা প্রক্রিয়াটির জন্য গুরুত্বপূর্ণ অনিশ্চয়তাকে ধারাবাহিকভাবে সমাধান করতে পারে।
পিক এবং প্লেসের জন্য রোবট দৃষ্টি কর্মক্ষমতা প্রভাবিত করে এমন অন্যান্য কারণ
নো ভিশন, 2ডি ভিশন এবং 3ডি ভিশনের মধ্যে বেছে নেওয়া অটোমেশন ডিজাইনের অংশ মাত্র। অন্যান্য বেশ কয়েকটি কারণ নির্ভরযোগ্যতার উপর সমানভাবে বড় প্রভাব ফেলতে পারে।
|
অন্যান্য প্রভাবক ফ্যাক্টর |
বর্ণনা |
|
আলোর অবস্থা |
মেশিনের দৃষ্টি ব্যবহারযোগ্য চিত্র ডেটার উপর নির্ভর করে৷ পরিবেষ্টিত আলো, ছায়া, একদৃষ্টি, প্রতিফলন এবং অসামঞ্জস্যপূর্ণ আলোকসজ্জার পরিবর্তনগুলি সনাক্তকরণের কার্যকারিতা হ্রাস করতে পারে৷ আলোকে তাই চিন্তাভাবনার পরিবর্তে দৃষ্টি ব্যবস্থার অংশ হিসাবে বিবেচনা করা উচিত৷ |
|
প্রতিফলিত এবং স্বচ্ছ পণ্য |
অত্যন্ত প্রতিফলিত, চকচকে, অন্ধকার বা স্বচ্ছ পৃষ্ঠতলগুলি 2D এবং 3D সেন্সিং উভয়ের জন্যই চ্যালেঞ্জিং হতে পারে৷ তীব্রতা সেন্সিং প্রযুক্তি, ক্যামেরা বিন্যাস, আলোকসজ্জা, পণ্যের জ্যামিতি এবং প্রয়োজনীয় নির্ভুলতার উপর নির্ভর করে৷ বিশুদ্ধভাবে প্রযুক্তি নির্বাচন করার চেয়ে প্রতিনিধি উত্পাদন নমুনা পরীক্ষা করা প্রায়শই বেশি কার্যকর৷ |
|
ক্যামেরা এবং রোবট ক্রমাঙ্কন |
রোবটকে অবশ্যই বুঝতে হবে কিভাবে দৃষ্টি ব্যবস্থা দ্বারা পরিমাপ করা স্থানাঙ্কগুলি তার নিজস্ব স্থানাঙ্ক ব্যবস্থার সাথে সম্পর্কিত৷ ক্রমাঙ্কন ত্রুটিগুলি সঠিক চাক্ষুষ সনাক্তকরণকে ভুল রোবট গতিতে পরিণত করতে পারে৷ মাউন্টিং স্থায়িত্ব, ক্রমাঙ্কন পদ্ধতি, টুল-সেন্টার-বিন্দু নির্ভুলতা, এবং রোবটের পুনরাবৃত্তিযোগ্যতা একসাথে বিবেচনা করা উচিত৷ |
|
গ্রিপার ডিজাইন |
দৃষ্টিভঙ্গি নির্ধারণ করে পণ্যটি কোথায়। গ্রিপার নির্ধারণ করে যে পণ্যটি আসলে বাছাই করা যাবে কিনা। ভ্যাকুয়াম কাপ, যান্ত্রিক আঙ্গুল, চৌম্বকীয় গ্রিপার এবং কাস্টম এন্ড-এর-আর্ম টুলিং সবই পণ্যের অভিযোজন, পৃষ্ঠের অবস্থা, যোগাযোগের ক্ষেত্র এবং পদ্ধতির দিকনির্দেশের উপর বিভিন্ন প্রয়োজনীয়তা আরোপ করে। এই কারণেই দৃষ্টি নির্বাচন এবং শেষের হাতিয়ারের অংশ- প্রয়োগের অংশ হিসাবে বিকাশ করা উচিত- কৌশল |
|
পণ্য উপস্থাপনা |
পণ্যের উপস্থাপনা উন্নত করা কখনও কখনও আরও জটিল দৃষ্টিভঙ্গির প্রয়োজনকে কমিয়ে দিতে পারে৷ ফিক্সচার, গাইড, এস্কেপমেন্ট, ফিডার, সিঙ্গুলেশন মেকানিজম এবং নিয়ন্ত্রিত কনভেয়রগুলি রোবট পণ্যটি দেখার আগে অনিশ্চয়তা দূর করতে পারে৷ কিছু অ্যাপ্লিকেশনে, আরও ভাল পণ্য উপস্থাপনায় বিনিয়োগ অতিরিক্ত চিত্র প্রক্রিয়াকরণের মাধ্যমে প্রতিটি বৈচিত্র সমাধান করার চেষ্টা করার চেয়ে আরও নির্ভরযোগ্য সিস্টেম তৈরি করতে পারে৷ |
|
প্রয়োজনীয় উত্পাদন নির্ভরযোগ্যতা |
একটি সংক্ষিপ্ত প্রদর্শনের সময় কাজ করে এমন একটি সিস্টেম স্বয়ংক্রিয়ভাবে উত্পাদন-তৈরি হয় না৷ পরীক্ষায় বাস্তবসম্মত পরিবর্তনগুলি অন্তর্ভুক্ত করা উচিত যেমন গ্রহণযোগ্য পণ্য সহনশীলতা, বিভিন্ন ব্যাচ, পৃষ্ঠের পরিবর্তন, আলোর পরিবর্তন, আংশিকভাবে ক্ষতিগ্রস্ত প্যাকেজিং, অবস্থানের চরম, বাস্তবসম্মত পরিবাহকের গতি, স্বাভাবিক দূষণ বা ধূলিকণার অবস্থা যেখানে প্রযোজ্য। |
প্রাসঙ্গিক প্রশ্নটি এই নয় যে সিস্টেমটি একটি সফল বাছাই করতে পারে কিনা৷ এটি হল প্রত্যাশিত পরিসরের উত্পাদন অবস্থার উপর প্রয়োজনীয় কর্মক্ষমতা বজায় রাখতে পারে কিনা৷
ভিশন সিলেকশন চেকলিস্ট পিক এবং প্লেস করুন
একটি ভিশন আর্কিটেকচার নির্বাচন করার আগে, নিম্নলিখিত প্রশ্নের উত্তর দিন।
|
শ্রেণী |
প্রশ্ন চেক করুন |
|
পণ্য উপস্থাপনা |
পণ্যের অবস্থান কি স্থির বা পরিবর্তনশীল? অভিযোজন নিয়ন্ত্রিত হয়? পণ্য ওভারল্যাপ করতে পারেন? পণ্য স্ট্যাক করা যাবে? পণ্যের উচ্চতা কি পরিবর্তন হয়? |
|
প্রয়োজনীয়তা বাছাই |
কোন অবস্থানগত নির্ভুলতা প্রয়োজন? রোবটের কি শুধুমাত্র X-Y পজিশন বা সম্পূর্ণ 3D পোজ দরকার? গ্রিপিং পয়েন্ট কি অ্যাক্সেসযোগ্য থাকে? গ্রিপার কিছু অবস্থান পরিবর্তন সহ্য করতে পারে? |
|
উৎপাদন শর্তাবলী |
পণ্য স্থির বা চলন্ত? কি চক্র সময় প্রয়োজন? আলোর অবস্থা কি স্থিতিশীল? পণ্যগুলি কি প্রতিফলিত, স্বচ্ছ, অন্ধকার, বা দৃশ্যত বেমানান? একাধিক পণ্য বিন্যাস একই ঘর ব্যবহার করবে? |
|
সিস্টেম ডিজাইন |
যান্ত্রিক গাইড বা ফিক্সচার কিছু অনিশ্চয়তা দূর করতে পারে? ক্যামেরা-থেকে-রোবট ক্রমাঙ্কন কি বাস্তবসম্মত? রোবট কি পরিবাহক ট্র্যাকিং প্রয়োজন? ভিশন সিস্টেম কি প্রয়োজনীয় চক্রের জন্য যথেষ্ট দ্রুত যোগাযোগ করতে পারে? প্রতিনিধি উত্পাদন নমুনা সঙ্গে আবেদন পরীক্ষা করা হয়েছে? |
একটি ব্যবহারিক নির্বাচন ক্রম হল:
যখন পণ্য উপস্থাপনা ইতিমধ্যে পুনরাবৃত্তিযোগ্য অবস্থান প্রদান করে তখন কোন দৃষ্টি ব্যবহার করবেন না।
একটি পূর্বাভাসযোগ্য সমতল জুড়ে প্রধান অনিশ্চয়তা দেখা দিলে 2D দৃষ্টি ব্যবহার করুন।
3D দৃষ্টি ব্যবহার করুন যখন অর্থপূর্ণ উচ্চতা, গভীরতা, কাত, স্ট্যাকিং, বা ত্রিমাত্রিক অভিযোজন সমাধান করা আবশ্যক৷
তারপর গ্রিপিং, নির্ভুলতা, চক্রের সময়, পরিবেশ এবং উত্পাদন নির্ভরযোগ্যতার বিরুদ্ধে সেই পছন্দটি যাচাই করুন।
রোবট ভিশন বাছাই এবং স্থানের জন্য প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী
ফাইনাল টেকঅ্যাওয়ে
নো ভিশন, 2ডি ভিশন এবং 3ডি ভিশনের মধ্যে পছন্দ বাছাই টাস্কের অনিশ্চয়তা দিয়ে শুরু হওয়া উচিত, ক্যামেরার পরিশীলিততা দিয়ে নয়।
যদি পণ্যটি যান্ত্রিকভাবে একটি স্থিতিশীল অবস্থানে সীমাবদ্ধ থাকে তবে পূর্বনির্ধারিত রোবট স্থানাঙ্ক যথেষ্ট হতে পারে। যদি অবস্থান প্রধানত একটি সমতল সমতল জুড়ে পরিবর্তিত হয়, তাহলে 2D দৃষ্টি পণ্যটি সনাক্ত করতে এবং অভিমুখী করার জন্য প্রয়োজনীয় নমনীয়তা প্রদান করতে পারে। যদি রোবটকে অবশ্যই অর্থপূর্ণ গভীরতা, উচ্চতা, কাত, স্ট্যাকিং বা ত্রিমাত্রিক অভিযোজন বুঝতে হবে, 3D দৃষ্টি একটি শক্তিশালী প্রার্থী হয়ে ওঠে।
কিন্তু দৃষ্টি একটি নির্ভরযোগ্য বাছাই এবং স্থান ব্যবস্থার শুধুমাত্র একটি অংশ। পণ্যের উপস্থাপনা, গ্রিপার ডিজাইন, ক্রমাঙ্কন, আলো, চক্রের সময়, নির্ভুলতা এবং প্রকৃত উৎপাদন পরিবর্তনশীলতা সবই চূড়ান্ত ফলাফলকে প্রভাবিত করে। সবচেয়ে কার্যকর সমাধান তাই অগত্যা সবচেয়ে উন্নত দৃষ্টি প্রযুক্তির সাথে এক নয়। এটি এমন একটি যা প্রতিটি প্রয়োজনীয় রোবট বাছাইকে পুনরাবৃত্তিযোগ্য, ব্যবহারিক এবং নির্ভরযোগ্য করার জন্য যথেষ্ট অনিশ্চয়তা দূর করে।
রোবোটিক বাছাই এবং স্থান বাস্তবায়নের জন্য প্রস্তুত?
আপনি আপনার এন্ড-অফ-লাইন অটোমেশন আপগ্রেড করছেন বা একটি নির্ভরযোগ্য বাছাই-এবং-রোবট সরবরাহকারীর জন্য অনুসন্ধান করছেন, বিনামূল্যে কাস্টম বাছাই-এবং-স্থানের সমাধান এবং লেআউট ডিজাইনের জন্য RBTIC-এর সাথে যোগাযোগ করুন, অথবা একটি ফ্যাক্টরি ট্যুর বুক করতে৷
