औद्योगिक रोबोट सिखावट की मुक्ति पर स्वतंत्र प्रोग्रामिंग प्रौद्योगिकी

आधुनिक निर्माण उत्पादन में, वेल्डिंग सबसे महत्वपूर्ण प्रक्रिया विधियों में से एक है, यह यांत्रिक निर्माण, परमाणु उद्योग, पेट्रोchem उद्योग, अंतरिक्ष और कई अन्य क्षेत्रों में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। क्योंकि वेल्डिंग एक औद्योगिक "टेलर" के रूप में, औद्योगिक उत्पादन में बहुत महत्वपूर्ण व्यापार है, एक साथ, वेल्डिंग धूम्रपान, चाप, धातु फूटने के कारण, वेल्डिंग कार्य पर्यावरण बहुत खराब है, वेल्डिंग की गुणवत्ता उत्पाद की गुणवत्ता पर निर्णायक प्रभाव डालती है।

औद्योगिक रोबोट, सेंसर और कृत्रिम बुद्धि प्रौद्योगिकियों के विकास के साथ, औद्योगिक वेल्डिंग रोबोट धीरे-धीरे मजदूरों को जटिल, कठिन और भयंकर वेल्डिंग कार्य स्थलों से मुक्त कर रहे हैं। IFR 2021 में जारी की गई जानकारी के अनुसार, पूरे दुनिया के कारखानों में काम कर रहे औद्योगिक रोबोटों की संख्या रिकॉर्ड 30 लाख पहुंच गई है, जो वर्षांतर पर 10% बढ़ गई है। IFR 2018 के डेटा के अनुसार, 40% औद्योगिक रोबोट वेल्डिंग और कटिंग उद्योग में उपयोग किए जाते हैं।

वेल्डिंग रोबोट अपने जन्म से अब तक, लगभग तीन पीढ़ियों का अनुभव कर चुका है: पहली पीढ़ी का रोबोट कार्य मोड "शिक्षण-पुनर्उत्पादन" (Teaching and playing) है, इसकी संचालन सरल है, पर्यावरण मॉडल की आवश्यकता नहीं है, शिक्षण मैकेनिकल संरचना और अन्य विशेषताओं के कारण बनने वाली त्रुटियों को सही कर सकता है, इसलिए इसका उपयोग औद्योगिक वेल्डिंग उत्पादन में व्यापक रूप से किया जाता है। दूसरी पीढ़ी संरचनात्मक पर्यावरण और ऑफ़-लाइन प्रोग्रामिंग (Off-line programming) वाले वेल्डिंग रोबोट पर आधारित है, यह प्राप्त वेल्डिंग पर्यावरण जानकारी और कार्यपत्र की CAD/CAM डेटा को जोड़ता है, कंप्यूटर ग्राफिक्स तकनीकों का उपयोग करके, वेल्डिंग कार्यों की ऑफ़-लाइन योजना और 3D डायनेमिक सिम्यूलेशन करता है, ऐसे वेल्डिंग रोबोट आमतौर पर 'औद्योगिक रोबोट + ऑफ़-लाइन प्रोग्रामिंग' कार्यस्थल के रूप में दिखाई देते हैं, उदाहरण के लिए, बाजार में उपलब्ध आम तृतीय पक्ष के ऑफ़-लाइन प्रोग्रामिंग सॉफ्टवेयर RobotMaster, Sprutcam, RobotSmart और रोबोट शरीर निर्माताओं के ऑफ़-लाइन सॉफ्टवेयर RobotStudio, Roboguide आदि। तीसरी पीढ़ी को वेल्डिंग पर्यावरण के बाद संचालन निर्देश प्राप्त करने पर स्वतंत्र रूप से प्रोग्रामिंग और योजना बनाने वाले विभिन्न सेंसरों से युक्त बुद्धिमान (Intelligent) वेल्डिंग रोबोट कहा जाता है। इसकी तकनीक की जटिलता और कृत्रिम बुद्धिमानी की थाम के कारण, यह पीढ़ी का वेल्डिंग रोबोट प्रयोगात्मक अनुसंधान चरण में है। वर्तमान में, घरेलू और विदेशी कुछ निर्माताओं के पास संबंधित उत्पाद हैं। लेखक द्वितीय पीढ़ी को मॉडल-ड्राइवन रोबोट प्रोग्रामिंग कहते हैं, और तीसरी पीढ़ी को दृष्टि आधारित मॉडल-ड्राइवन स्वचालित प्रोग्रामिंग कहते हैं।

निम्नलिखित सामग्री शुष्क माल है, जो लेखक के व्यक्तिगत दृष्टिकोण से है, और यह पूरी तरह से मिन युए तकनीक की आधिकारिक निर्देशिका को प्रतिनिधित्व नहीं करती है। कारखाने की उत्पादन प्रक्रिया में, चाकू और कटिंग की उच्च विश्वसनीयता और प्रक्रिया की मांग होती है। शुद्ध दृश्य-आधारित चाकू और कटिंग योजनाएँ शैक्षणिक अनुसंधान के लिए उपयुक्त हैं, लेकिन वर्तमान औद्योगिक स्थल के लिए यह उपयुक्त नहीं हैं या फिर केवल एक विशिष्ट उप-विभाजित परिदृश्य के लिए उपयुक्त हैं। कारण नीचे दिए गए हैं। पहले, पर्यावरण (कार्यक्षेत्र) डेटा इकट्ठा करने के बाद, चाकू रोबोट को कार्यक्षेत्र के चाकू या कटिंग स्थान का निर्णय लेने और गणना करनी पड़ती है, जो LEVEL 4 स्वचालित ड्राइविंग तकनीक से मिलता-जुलता समस्या है। कठिनाइयाँ ये हैं: 1. इकट्ठा किए गए डेटा की कमी है या डेटा पर्याप्त रूप से सटीक नहीं है; 2. यहाँ तक कि यदि डेटा मान्य है, तो जटिल स्पॉट काउंड डेटा या छवि डेटा से वेल्ड को कैसे स्वचालित और विश्वसनीय रूप से निकाला जाए; 3. प्रोसेसिंग पथ को निकालना और वेल्डिंग और कटिंग प्रक्रिया का निर्धारण कैसे करना है, जो पहले दो बिंदुओं की तुलना में अधिक कठिन है।

परीक्षा-मुक्त शिक्षण कार्यक्रम की तीसरी पीढ़ी और चौथी पीढ़ी की तुलना

इस मामले में, CAD/CAM, रोबोटिक्स और 3D दृष्टि, कृत्रिम बुद्धिमत्ता में संवेदनशील प्रौद्योगिकी का उपयोग, सालों की संचयन, मौजूदा परिपक्व रोबोट बुद्धिमान प्रोग्रामिंग सॉफ्टवेयर और 3D दृश्य सेंसर, दूसरे और तीसरे पीढ़ी के दो प्रोग्रामिंग फायदों के आधार पर, चौथी पीढ़ी मुक्त शिक्षण स्वचालित प्रोग्रामिंग विधि प्रस्तुत की - यानी मॉडल ड्राइव और दृश्य सेंसर पर आधारित स्वचालित प्रोग्रामिंग।

उपरोक्त आंकड़े में दिखाया गया है कि, उत्पादन से पहले, रोबोट ट्रेजेक्टरी का उपयोग किसी कार्य पiece संख्या मॉड्यूल के लिए योजना बनाने के लिए किया जाता है। प्रत्येक भाग की संगत प्रक्रिया को मॉडल अनुसूची और स्वचालित निकासी के माध्यम से निर्धारित किया जाता है। हालांकि, डिजिटल ऑफ़लाइन सॉफ्टवेयर और वास्तविक कार्य स्टेशन के बीच अंतर होते हैं, जिनमें मॉडल और वास्तविक कार्यपiece का विचलन शामिल है, और वेल्डिंग और कटिंग प्रक्रिया के दौरान विकृति। इस समस्या को हल करने के लिए, विभिन्न पैमानों के 3D दृश्य सेंसरों का उपयोग ट्रेजेक्टरी के सक्रिय और सूक्ष्म स्थिति-निर्धारण के लिए किया जाता है। विभिन्न सेंसरों के संयोजन के माध्यम से, एक बड़े प्रांत के प्रोग्रामिंग (100mm से अधिक) और उच्च शुद्धता (0.1mm से कम) ट्रेजेक्टरी प्रतिकार की आवश्यकताओं को पूरा किया जा सकता है। यह योजना बहुत व्यापक है, उत्पादन की प्रक्रिया में कोई मानविक हस्तक्षेप नहीं होता है, और डिजिटल अनुकरण और सेंसर मापी गई डेटा का संयोजन विश्वसनीयता में सुधार करता है।

ऑफ़लाइन प्रोग्रामिंग सॉफ्टवेयर रोबोटस्मार्ट के संचालन का विस्तृत वर्णन नीचे दिया गया है। एक उदाहरण के रूप में, एक धीमी गति वाले बिजली संचालित ट्रायक (ट्रिश) के अग्र ऊर्ध्वाधर बीम के स्वतंत्र वेल्डिंग को समझाया गया है।

चरण 1, सॉफ्टवेयर को खोलें और वेल्डिंग मॉड्यूल में प्रवेश करें। कार्यक्रम के अनुसार, पहले वेल्डिंग से पहले स्कैनिंग, स्थाननिर्धारण या ट्रैकिंग का चयन करें। दूसरा चरण ट्रेजेक्टरी प्लानिंग और स्वचालित प्रक्रिया की गणना के लिए कार्यक्रम और वेल्डिंग किनारे का चयन करना है।

इसका उल्लेख करने योग्य है कि वर्तमान में, रोबोटस्मार्ट चार परिवार के रोबोट्स और व्यापक रोबोट्स का समर्थन करता है। लाइन लेज़र सेंसर केवल मिन्युए टेक्नोलॉजी के HA, WR और LDW मॉडल का समर्थन करता है, और स्मार्टआई विज़न WR युए के स्व-विकसित R/HA श्रृंखला सहित दोनों आँखों की संरचना प्रकाश का समर्थन करता है।