Sənayi robotlarının müsbət proqramlaşdırılma texnologiyasına dair öyrənməsiz metod

Əsasən, modern istehsalda vəziyyətə baxmayaraq, zımbalama əməliyyat üsulu kimi ən vacib proseslərdən biridir, maşın inkişafında, nüclear sanoatda, petrokimyada, kosmos texnikasında və başqa sahələrdə çox geniş istifadə olunur. Zımbalama, sanoat "tayyoru" kimi, sanoat inkişafında çox vacib əməliyyatdır, lakin zımbalama dumanları, qovşaqlar və metal püskürmələri mühitini pis edir və məhsulun keyfiyyətinə qarşı müəyyən təsir edir.

Sensör və yapay intellekt texnologiyalarının inkişafı ilə birlikdə, sanoat robotlarının zımbalama sahəsində istifadəsi işçiləri mürəkkəb, ciddi və hətta tehlikəli şərtlərdən azad etdi. IFR 2021-də nəticələrə görə, dünya genelində fabrikalarda işleyən sanoat robotlarının sayı rekor 3 milyonun üstən keçib və illik 10% artıq göstəricilərə çatmışdır. IFR 2018 statistikasına görə, sanoat robotlarının %40-i zımbalama və kesim sanoatında istifadə olunur.

Qovma robotu əsasən üç nesildən keçib: ilk nesil "təlim-təkrar" (Teaching and playing) işləmə rejimi ilə tanışdırılıb, bu rejim sadə idarəetmə və çevrə modelinə ehtiyac olmaması ilə xarakterizə olunur, təlim məkaniki struktur tərəfindən cəlb edilən xətləri düzəltmək imkan verir və bu sifati ilə endüstriyal qovma istehsalatında geniş sahədə istifadə edilib. İkinci nesil isə struktural çevrə və offline proqramlaşdırılma (Off-line programming) tipində qovma robotudur, bu halda əldə edilən qovma çevrə məlumatları və iş parçalarının CAD/CAM verilənləri birləşdirilir, kompüter grafik texnikalarından istifadə edilərək offline planlaşdırma və qovma tapşırıqlarının 3D dinamik simulyasiyası aparılır. Bu növ qovma robotu ümumiyyətlə "endüstriya robodu + offline proqramlaşdırma" iş stansiyası şəklində görünür, misal olaraq, RobotMaster, Sprutcam, RobotSmart kimi populyar üçüncü tərəf offline proqramlaşdırma proqramları və robot ontologiya fabriklərinin RobotStudio, Roboguide kimi offline proqramları var. Üçüncü nesil isə çoxsaylı sensorlarla donanmış, qovma çevrəsinə görə əməliyyat talimatlarını alıb özü proqramlaşdırabilən və planlaşdırabilən intellektual (Intelligent) qovma robotudur. Məhsulun texnologiyası olanın murəkkəbliyi və insana intellektinin gecikməsi səbəbindən, bu nesil qovma robotları eksperimental araşdırma stadiyasındadır. Hal-hazırda daxili və xarici bir neçə istehsalçı ilə bağlı məhsullar var. Müəllif ikinci nesil offline proqramlaşdırma proqramını model-drvnen robot proqramlaşdırması adlandırır və üçüncü nesil isəVISION əsaslı model-drvn avtomatik proqramlaşdırma olaraq tanınırlar.

Aşağıdakı məzmun yuxu maddələridir, bu da müəllifin şəxsi nəzarətidir və tam olaraq Min Yue texnologiyasını rəsmi olaraq təmsil etmir. Zavudun istehsal prosesində, qovma və kəsmə əməliyyatləri yüksək güvəndilliğə və proses tələblərinə malikdir. Sadə görsəl bazəli kəsmə və qovma sxemləri akademik araşdırma üçün uyğundur, lakin hazırda endüstriyal sahədə bu sxemlər uyğun deyil və ya yalnız müəyyən bir alt sahnə üçün uyğundur. Səbəblər aşağıdakı kimi göstərilmişdir. Birincil səbəb, çevrə (iş parçası) məlumatlarını topladıqdan sonra, qovma robotu iş parçasının qovma və ya kəsmə yerini qiymətləndirmək və hesablamaq üçün məcburdur, bu da LEVEL 4 avtomatlaşdırılmış sürüş texnologiyasına bənzər bir problemdir. Məsələn: 1. Toplanan məlumatlar eksikdir və ya yetəri qədər dəqiqliyə malik deyil; 2. Hətta məlumatlar tələblərə uygundursa, kompleks nöqtə bulutu məlumatından və ya görsəl məlumatlarından qovma yolunu necə avtomatik və güvəndilə üsul ilə çıxaracaqsınız; 3. İşlem yolu çıxarılınca, qovma və kəsmə prosesi necə təyin edilir, bu isə əvvəlki iki nöqtədən daha çətin bir məsələdir.

İmtahan olmayan öyrənmə proqramının üçüncü və dördüncü nesli arasında müqayisə

Bu halda, CAD/CAM, robotika və 3D görsəldə həssas texnologiyalar istifadə edilir, yapay intellekt, illər boyu toplanmış təcrübə, mövcud olgun robotların intelligent proqramlaşdırma proqramları və 3D görsəl sensorlar, ikinci və üçüncü nesillərin proqramlaşdırma üstünlükləri əsasında, dördüncü nesil özəlləşdirilməmiş avtomatik proqramlaşdırma metodunu təklif edir - yəni model sürücülərə və görsəl sensorlara əsaslanan avtomatik proqramlaşdırma.

Yukarıdakı şəkildə göstərilən kimi, istehsaldan əvvəl, robot traqetoriyası iş parçalarının nömrələnməsi modulu üçün planlaşdırılır. Hər bir hissənin uyğun prosesini model qeydləri vasitəsilə və avtomatik çıxarış ilə belirləyin. Amma rəqəmsal offline proqramları və həqiqi iş stansiyası arasında fərqlər var, bu da model və həqiqi iş parçası arasındakı səfəlişikliklərə və zihni və ya kəsmə prosesi zamanı deformatsiyağa səbəb olur. Bu problemə görə, fərqli ölçülərdə 3D görsəl sensorları traqetoriya üçün buraxılış və dəqiqlik pozisiyaları təmin etmək üçün istifadə olunur. Fərqli sensorların birləşməsi ilə (100mm-dən çox) böyük diapazonlu proqramlaşdırma və (0.1mm-dən az) dəqiqliklə traqetoriya təkmilləşdirilməsi tələbləri ödənilir. Bu sxem çox ümumiyyətə malikdir, istehsal prosesində insan daxilolmaz və rəqəmsal analog və sensor ölçümlü verilənlərin birləşməsi güvəndiliyi artırır.

Əsasən, RobotSmart adlı oflayn proqramlaşdırma proqramının işləməsi aşağıda detallı şəkildə təsvir edilib. Azad öyrənməli və ya yuksək sürətlilikli elektrikli triçiklın əvvəlki üzlü kəsrinin zərpirilənini nümunə olaraq alaraq, əməliyyat prosesini izah edirik.

Adım 1: Proqramı açın və zərpirəşim moduluna daxil olun. İş parçasına əsasən, ilk sürgüdən əvvəl istifadə etmək, yerləşdirmək və ya izləmək lazımdır. İkinci addımda, traqetoriya planlaması və avtomatik proses hesablanması üçün iş parçasını və zərpirəşim sərhədlərini seçin.

Qeyd etmək lazımdır ki, hazırda RobotSmart dörd familya robotunu və geniş robotları dəstəkləyir. Xətt lazer sensoru yalnız Minyue Texnologiyalarının HA, WR və LDW modellərini dəstəkləyir və binokular struktur ədədi işarələri, məcburi olaraq SmartEye Vision WR-yun özünü inkişaf etdirmiş R/HA seriyasını dəstəkləyir.