Սա հավանաբար այն տեխնոլոգիան է, որը շատ մարդկանց կարող է հայտնվել որպես դիւնակային կառուցվածքային լույսի տեսագրի սենսորներ: Այս սենսորները անհանգստ օգտագործելի են, բազմակի սենսորներ են, որոնք տալիս են ձեր նկարը այնպես, ինչպես մենք օգտագործում ենք իմանց այն, որպեսզի տեսնենք աշխարհը 3D-ում: Դա նման է թանգարանի խաղաzeugի կամ ծառի դիտումին: Կարող եք հասկանալ, թե որքան մեծ է և ո՞ր ձև ունի, ա? Լավ, այս սենսորները թույլ են տալիս մեքանիզմներին անդրադարձ այն նույն բանը անել! Միանալու ենք մեզ այսօր, որպեսզի հետաքրքրվենք որոշ հանգունական բաներից, որոնք այս սենսորները կարող են անել, և թե ինչպես դրանք դարձնում են մեր աշխարհը վibrանտ և հանդիսական տեղ լինելու համար:
Մեծ առողջականություններ են բինոկուլային կառուցվածքային լուսային տեսագրի censor-ից։ Ամենակարևոր աշխատանքներից մեկը՝ օգնել մեքանիզմներին տեսնել 3D-ում՝ կարողություն, որը բա *</> համակարգերից, ռոբոտներից մինչև ավտոմատացված տրանսպորտային միջոցներին, պետք է իմանալ իրենց միջավայրը։ Այդ censor-ների հիման վրա, մեքանիզմները կարող են գնահատել բազմաթիվ օբյեկտների չափերը կամ ձևը։ Սա օգտագործելի է, երբ անհրաժեշտ է բաներ վերցնել կամ հեռացվել այն օբյեկտներից, որոնք նույնիսկ գալիս են իրենց կողմից։ Օրինակ, եթե ռոբոտը փորձում է վերցնել գնդակ, ապա նրան պետք է իմանալ, թե որքան մեծ է գնդակը, որպեսզի կարողանա վերցնել այն առանց նախկինի։
Երկար այդ censor-ների կարողություններից մեկը՝ ստեղծել օբյեկտների 3D մոդելներ։ Բաժանեք շատ կառուցման բլոկներ հատվածի վրա։ Այսպիսով, եթե ցանկանում եք ստեղծել ձեր աշխարհի 디จի털 տարբերակը, այս MINYUE censor-ները ավտոմատ վարդակցման ռոբոտ կարող է օգնել! Սենսորները պրո젝տում են որոշակի լույսի ալգորիթմներ օբյեկտի վրա, օրինակ, բլոկի, և հետո օգտագործում են երկու քամերաներ՝ դիտարկելու համար, թե ինչպես փոխվում են լույսի ալգորիթմները, երբ դրանք հանդիսանում են բլոկի վրա: Երբ օբյեկտը շարժվում է, սենսորները կարող են ստեղծել այդ օբյեկտի ცիფրային 3D մոդելը՝ սեղմողությունները մոնիտորինգ են անում: Սա արդեն արդյոք շատ օգտագործվում է տարբեր դեպքերում: Օրինակ, այն կարող է օգնել մարդկանց համոզվել, որ մեքանիզմի մի բաղադրիչը ճիշտ տեղադրված է: Այն նաև օգնում է ստեղծել վիրտուալ մոդելներ խաղերում և ֆիլմերում, որպեսզի դրանք դիտարկվեն իրականացուն և հետաքրքիր:
This MINYUE welding robots for sale օգնում է մաքինաներին աշխատել ադամակար և ադամակար, սպանարաններում և գործkedաններում։ Մաքինաները և ռոբոտները հավանում են ավելի ամենագույն դարձնելու իրենց աշխարհը փորձելու համար, և այն դարձնում է համոզված։ Օրինակ, կեղծենք, որ դուք ունեք գործkedանի ռոբոտ, որի աշխատանքն է վերցնել առարկաներ տրանսպորտատորի գիծ։ Սենսորները թույլ են տալիս ռոբոտին հայտնաբերել առարկաները և հեռացնել դրանք՝ չինք մի անգամ սխալվել։ Դա շատ կարևոր է այն իմաստով, որ դա թույլ է տալիս կազմակերպություններին պահել ժամանակ և դրամներ և ապահովել բոլորը ադամակար։ Այն լավ է բոլորի համար, երբ մաքինաները կարող են համակարգել ավելի ադամակար!
Երբեմն, որ շատ օգտագործում է այս MINYUE ավտոմատացված 捍дինգ ռոբոտ դրանք տալիս են արդյունավետ չափումներ: Սկսենք ընդհանուր նկարագրությունով. Դուք պահում եք սահմանաչափ, որպեսզի որոշեք, թե ինչքան երկար է որևէ օբյեկտ: Այս հեռավորության չափող սենսորները թույլ են տալիս մեխանիզմներին չափել երկար հեռավորություններ և չափեր այնքան ճշգրիտությամբ, որ ցանկացած դюյմի կոտորակը կարող է հաշվարկվել: Այս հատկությունը ունի ամենամեծ կարևորություն շատ դեպքերում: Օրինակ, դա համոզվում է, որ ապրանքը ճիշտ չափով է, belum առաքելու ժամանակ գործընկերոջը: Նաև սա օգնում է ստորաբաժանման ժամանակ ստորագրել, որ ապրանքը ճիշտ տեղում է: Այս սենսորները թույլ են տալիս մեխանիզմներին աշխատել բարձր ճշգրիտությամբ, ինչը կարևոր է շատ տեսական աշխատանքների դեպքում:
Beijing Minyue Technology Co.,LTD, որը համարվում է աշխարհի նախկին գեղատեսական տехնոլոգիայի կազմակերպությունը՝ արդյոք ինդուստրիալ ռոբոտների ոչ տարածաշրջանային ինտելեկտուալ կիրառման ոլորտում։ Մենք մասնագետ ենք առանց ծրագրավորման սեփական ինտելեկտուալ UFACTURING-ի վրա, օգտագործելով մեր սեփական արտադրած RobotSmart - Ինտելեկտուալ 抉cision Making System, SmartVision - Binocular Structured Light Vision System և SmartEye - Laser Vision Seam Tracking System։ Առաջարկում ենք նոր գերասենյակային ինտելեկտուալ ռոբոտային համեմատում և ստիրում լուծումներ։
Օգտագործում է գտնելու և հետևելու ֆունկցիան, սկանավորելով վիճbum հատվածը, հաստատելով վիճbum հատվածի դիրքը և տեղեկատվությունը, որպեսզի حيحուղանակենք վիճbum դիրքը միջև 3D թվային մոդելային գծագրում և իրական աշխատանքային մասին, լուծելով վիճbum սխալների պատճառով մուտքային նյութերի սխալների և ջերմային դեֆորմացիայի պատճառով։
Առաջարկում է հզոր վիճակագրական ռոբոտ, որը ենթադրում է առաջի բեռնում, կողմից բեռնում, փոխադարձ բեռնում, գանտրի մուտք, բանավեճ տրայեկտորիայի պլանավորում մի քանի ռոբոտների համար, մի քանի արտաքին առանցքների և դիրքաշրջի համատեղումների: Հասնում է ռոբոտի շարժման միմաստիկական մոդելավորման, հարթադիրքի հայտնաբերում, միակության հանգումից խուսափումին և առանցքի սահմանների հայտնաբերում։
Արագ, ճշգրիտ, լինելով անծրագրային, բարձր արդյունավետությամբ և բարձր ճշգրտությամբ։ Դա լուծում է pä դարձնում է ավելի հեշտ այն բարդ ուսուցման գործընթացը, որը հանդիսանում է تقليստական ռոբոտների համար, ավելացնելով ուսուցման գործընթացի կանգ ժամանակը։
EN
AR
HR
NL
FR
DE
EL
HI
IT
JA
KO
PT
RO
RU
ES
TL
IW
ID
LV
LT
SR
SK
UK
VI
GL
HU
TH
TR
FA
AF
MS
MK
HY
AZ
KA
UR
BN
LA
MN
KK
