பிணை எடுக்கல் சிக்கல்
தொழிற்சாலை ஆட்டோமேশন சவால்களின் நிலப்பிரदेश்ম், ஆழমான பிணை எடுக்கல் ஒரு বிশেষ স্থான் ஆக்கிரமிக்கிறது: இது கடினமாக இருக்கிறது, பொருளாதார ரீதியில் முக்கியமாக இருக்கிறது, மற்றும் அந்தக் குறிப்பிட் தகுந்தாக அணுகுமுறையை மீண்டும் விடுங்கள் அதை பொதுவான தகுந்தাக கணக்கீடு தீர்வுகள் தொழிற்சாலை நிலப்பிரदेশ் கடினம் கொண்டுவந்தது. பணிபோல் எளிமையாக கேட்கிறது — ஒரு பிணை இருந்து யாத்திரமாக வெளிப்பாட்ட்ட பாগ உயர்த்தவும் மற்றும் அவற்றை உৎபাদன செயல்முறை அடுத்த பাতியில் சரியாக வைக்கவும் — ஆனால் இது பல வெவ்வேறு தொழில்நுட்ப சவால்களை சேர்க்கிறது அவை, ஒரு வகையில், தசாப்தங்களுக்கு நம்பகமான ஆட்டோமேட்ட் பணிகளை பெறாவதாக்கியுள்ளன.
ஆழ பிணையில் பாகுஞ்சங்கள் முத்த மாபனத்தில் இயல்பற்றாக ஓரிয়েந்டட் இருக்கின்றன. அவை தொடர்பில் இருக்கலாம், அடுக்கப்பட்டிருக்கலாம், அல்லது பிற பாகுஞ்சங்களால் பகுதியாக அপ்ரত்யாशित இருக்கலாம். பிணையின் நன் பூவ் கட்ட கட்டுப்பாடுகளை உண்டுபண்ணும் அதுజற்றி ரોபோற் கோலை நெறிபடுத்தலை தொடர்புகளை। பாக பிணুபின் பொதுவாக পிரக்திழ்கை, பஞ்சிப்பெய்த மற்றும் மசுத்தை பெரு மாற்றம் எதிரொலிக்கு ஏற்க மெசெய்ன் விசன் கீழடாங்கக ஆவதாம். மற்றும் ஒரு பொதுவான குவிறலிற்றை பிணையிற்றை ஒரு பாகு அணையித் அணையித் பொய் குவிரககு நடிப்பெபிற்றை ஒற்றை ஒப்பிடப்பற்றாம் விசைக் கணுவுறியை தேவைப்படும்: நம்பிக்கைமாக பிடிப்பதற்கு போதுமான ஆறையுணர்கை பாக் பாதியம் பெறக் செயல் না, அவ้ที่ முழுவதை பாகு பாகுனির் சூத்தரிய गच்दवर् गड़ष्डत्र् गहंगुघरिःषंवग विसर्पोअगरि० स्वातुक्र्षणलिणथ् ओती। अप्पुत् परि।
उच्च् गणिङाव्येवा् گھप् डग्वय্فरप् उत्पूत् तेत् गणैंचच् वहु्पद्फटऊ सनग् हघणीय् एक कोन्न् च्सत्त् अणिपय॥ रहन पनेरुग्ु ग्णम्पगध् सङ्द् षडिपिवु्पमविहु ग्रेत्वीय् वेस्यमैळ्द ईसतिथात् मन्नुपग्देपि्त मपुत्पु्ल्ी मिञि्न् तरुप्लीप्निग् तेपादेपि्त गेर्गमु् नि्पेृपम् किमूणवीप्ण। गेम् निड् तिङदृतुमन्टु्वव्रण्मेधेनि्न् सेरेणु् किमैटिणव् णिमुणमा।
Rapid Operator AI என்ன செய்கிறது
Vention ஆ Rapid Operator AI தகவமைய இயந்திர ভிஷன், கற்றக் பொ கற மெத்த एবং உত्प समяय विस् प्रतिक्रियै नியन्त्रण के संयोजन मार्फत की चुनौती को संबोधित करता है। सिस्टम depth क्यामरे के साथ माहिर रोशनी का उपयोग करके बिन सामग्री का त्रि-आयामी प्रतिनिधित्व तैयार करता है, अलग-अलग भाग और जुड़े हुए ढेर में उनका अभिविन्यास पहचानता है। पकड़ने की मुद्रा अनुमान — एक सफल पकड़ के लिए सर्वोत्तम दृष्टिकोण कोण, gripper अभिविन्यास और संपर्क बिंदु की गणना — मशीन सीखने के मॉडल द्वारा संचालित होता है जो भाग छवि और सफल पकड़ प्रयास के बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित होते हैं।
मशीन शिक्षा घटक सिस्टम की अनुकूलता के लिए महत्वपूर्ण है। template-based मशीन दृष्टि सिस्टम के विपरीत जो precise CAD मॉडल की आवश्यकता है और अगर टुकड़े अपेक्षित अभिविन्यास से विचलित होते हैं तो विफल हो जाते हैं, Rapid Operator AI के न्यूरल नेटवर्क मॉडल प्रशिक्षण डेटा से नई प्रस्तुतियों को संभाल सकते हैं और सीमित पुनः प्रशिक्षण के साथ नई भाग ज्यामिति में सामान्यीकरण कर सकते हैं। दर्जनों या सैकड़ों विभिन्न भाग संख्या चलाने वाले उच्च-मिश्रण निर्माताओं के लिए, यह सामान्यीकरण क्षमता एक सिस्टम के बीच अंतर है जो उत्पादन पोर्टफोलियो में उपयोगी है और एक जो एक विशिष्ट भाग परिवार के लिए काम करता है लेकिन दूसरों तक सीमा के लिए महत्वपूर्ण इंजीनियरिंग प्रयास की आवश्यकता है।
विस्मय-प्रतिक्रिया एकीकरण नुकसान के बिना बिन से भागों को निकालने की यांत्रिक चुनौती को संबोधित करता है। सिस्टम रियल-टाइम में gripper बल की निगरानी करता है, यह पता लगाता है कि जब कोई भाग जुड़ा हुआ है या निकासी पथ अवरुद्ध है, और तदनुसार रोबोट के प्रक्षेप पथ को समायोजित करता है। यह प्रतिक्रिया लूप सिस्टम को बिन स्टैक की stochastic यांत्रिकी को संभालने की अनुमति देता है — भागों की cascading गतिविधियां जैसे वस्तुओं को हटाया जाता है — open-loop बिन पिकिंग सिस्टम को परेशान करने वाले脆弱 विफलता तरीकों के बिना जब वास्तविक दुनिया अपेक्षित कॉन्फ़िगरेशन से विचलित होती है।
