Tamil
कैमरा मॉड्यूल औद्योगिक रोबोटों को उठाने और रखने में कैसे मदद करते हैं: सटीकता और उत्पादकता के लिए 2025 गाइड
12.05 துருக
தொழில்துறை தானியங்கி உலகில், எடுக்கவும் மற்றும் வைக்கவும் செயல்முறை உற்பத்தி, லாஜிஸ்டிக்ஸ் மற்றும் அசம்பிளி கோடிகளின் முதன்மை ஆகும். தொழில்துறை ரோபோக்கள் இந்த பணியை வேகமாக, துல்லியமாக மற்றும் பொருந்தக்கூடியதாக செய்ய, அவர்கள் மெக்கானிக்கல் துல்லியத்திற்கும் மேலாக, கண்கள் தேவை. கேமரா மாடுல்கள், ரோபோட்டிக் பார்வை அமைப்புகளின் மறுக்கப்பட்ட வீரர்கள், தொழில்துறை ரோபோக்கள் தங்கள் சுற்றுப்புறத்தை எப்படி உணர்ந்து, தொடர்பு கொள்ளுகிறார்கள் என்பதை மாற்றியமைத்துள்ளன, கம்பீரமான, முன்கூட்டியே நிரல்படுத்தப்பட்ட இயந்திரங்களை புத்திசாலி, பொருந்தக்கூடிய தொழிலாளர்களாக மாற்றுகின்றன. 2025-ல், ரோபோட்டிக் கேமரா அமைப்புகளுக்கான உலகளாவிய சந்தை, சீனாவில் மட்டும் 452.3 பில்லியன் யுவான் ($62.5 பில்லியன்) ஆக அடிக்கடி வளர்ந்து, 16.7% ஆண்டு விகிதத்தில் அடிக்கடி வளர்கிறது. இந்த வெடிப்பு வளர்ச்சி என்பது ஒரு எண் மட்டுமல்ல; இது கேமரா மாடுல்கள் எடுக்கவும் மற்றும் வைக்கவும் செயல்பாடுகளில் தொழில்துறை ரோபோக்கள் என்ன சாதிக்க முடியும் என்பதை மறுபரிசீலனை செய்யும் சான்று ஆகும்.
இந்த வழிகாட்டியில், நாங்கள் தொழில்நுட்பத்தை உடைக்கிறோம்கேமரா மாட்யூல்கள்தொழில்துறை பிக்-அண்ட்-பிளேஸ் ரோபோக்களுக்கு, அளவிடத்தக்க முடிவுகளை வழங்கும் உண்மையான பயன்பாடுகளை ஆராயுங்கள், மற்றும் இந்த முக்கியமான தானியங்கி கருவியை வடிவமைக்கும் எதிர்கால போக்குகளை வெளிப்படுத்துங்கள். நீங்கள் ஒரு உற்பத்தி தொழிற்சாலை மேலாளர், ஒரு ரோபோட்டிக்ஸ் பொறியாளர், அல்லது உங்கள் தானியக்க தொகுப்பை மேம்படுத்த விரும்பும் தொழில்துறை தலைவராக இருந்தாலும், கேமரா மாட்யூல்களைப் புரிந்து கொள்வது அடுத்த நிலை உற்பத்தி திறனை திறக்க முக்கியமாகும்.
கேமரா மாட்யூல்களின் வளர்ச்சி: 2D இல் இருந்து புத்திசாலி 3D உணர்வுக்கு
மிகவும் சமீபத்தில், தொழில்துறை ரோபோக்கள் எளிய 2D கேமரா மாட்யூல்களைப் பயன்படுத்தி எடுக்கவும் வைக்கவும் செய்யும் பணிகளில் நம்ப depended இருந்தன - நிலையான, நன்கு ஒளியூட்டப்பட்ட சூழல்களில் ஒரே மாதிரியான பொருட்களுக்கு மட்டுமே. இந்த அமைப்புகள் இரண்டு பரிமாணங்களில் மட்டுமே இடம் மற்றும் வடிவத்தை கண்டுபிடிக்க முடிந்தது, இதனால் பின் எடுக்கும், சீரற்ற பகுதிகளை வைக்க அல்லது இயக்கத்திற்குட்பட்ட அசம்பவ வரிசைகளுக்கு பயனற்றதாக இருந்தது. இன்று, நிலைமைகள் மிகவும் மாறிவிட்டன. தொழில்துறை ரோபோக்களுக்கு நவீன கேமரா மாட்யூல்கள் 3D காட்சி, AI-ஐ இயக்கும் செயலாக்கம் மற்றும் பல்வேறு முறை உணர்வுகளைப் பயன்படுத்தி மனிதனுக்கேற்ப உணர்வுடன் கூடிய சிக்கலான சூழல்களில் வழிசெலுத்துகின்றன.
2025 இன் பிக்-அண்ட்-பிளேஸ் ரோபோக்களை இயக்கும் முக்கிய கேமரா மொட்யூல் தொழில்நுட்பங்கள்
3D கட்டமைக்கப்பட்ட ஒளி & ToF (காலம்-ஃபிளைட்) கேமராக்கள்
3D கட்டமைப்பான ஒளி கேமராக்கள் (உதாரணமாக Orbbec இன் Gemini 335Lg) பொருட்களுக்குப் படிமம் கொண்ட ஒளியை ஒளிர்த்துப் பரப்புகளை கணக்கீடு செய்கின்றன, அதே சமயம் ToF கேமராக்கள் இன்ஃப்ராரெட் ஒளியைப் பயன்படுத்தி ஒளி கதிர்கள் ஒரு மேற்பரப்பில் இருந்து திரும்ப வருவதற்கான நேரத்தை அளிக்கின்றன. இரு தொழில்நுட்பங்களும் உயர் தீர்மானம் கொண்ட 3D புள்ளி மேகங்களை உருவாக்குகின்றன, இது ரோபோட்களுக்கு ஒரு பொருளின் திசை, அளவு மற்றும் இடத்தை உப-மில்லிமீட்டர் துல்லியத்துடன் கண்டறிய உதவுகிறது. அசாதாரண வடிவங்களைக் கொண்ட பகுதிகளை (எடுத்துக்காட்டாக, வாகன கூறுகள் அல்லது மின்சார சிப்) உள்ளடக்கிய எடுத்துக்கொண்டு வைக்கும் பணிகளுக்கு, இந்த ஆழம் உணர்வு விளையாட்டு மாற்றமாகும். Orbbec இன் Gemini 335Lg, எடுத்துக்காட்டாக, 2 மீட்டர் உள்ளே 0.8% க்கும் குறைவான ஆழ அளவீட்டு பிழைகளை வழங்குகிறது, இது உயர் வேகத்தில், அருகிலுள்ள எடுத்துக்கொண்டு வைக்கும் செயல்பாடுகளுக்கு உகந்ததாக இருக்கிறது.
2. உயர் வேகம், உயர் தீர்மான CMOS சென்சார்கள்
Sony-யின் FCB-ER9500 கேமரா மாடுல், 13-மேகாபிக்சல் onsemi சென்சாருடன் மற்றும் 25x ஆப்டிக்கல் சூம் கொண்டது, சென்சார் தொழில்நுட்பத்தில் உள்ள முன்னேற்றத்தை எடுத்துக்காட்டுகிறது. இது குறைந்த ஒளி அல்லது உயர் அதிர்வுகளான சூழ்நிலைகளில் கூட தெளிவான, விவரமான படங்களை பிடிக்கிறது - ரோபோட்டுகள் மிட்-கொன்வேயர் பெல்ட் பகுதியில் பாகங்களை எடுக்க வேண்டிய வேகமான அசம்பிளி கோடுகளில் இது முக்கியமாகும். FCB-ER9500-ன் உயர்ந்த ஃபிரேம் வீதம் இயக்கத்தின் மங்கல்களை நீக்குகிறது, ரோபோட்டுகள் இயக்கவியல் பொருட்களை கண்காணிக்கவும், நேரத்தில் தங்கள் பிடிப்பை சரிசெய்யவும் உறுதி செய்கிறது.
3. ஏ.ஐ.-உள்ளடக்கப்பட்ட காட்சி செயலாக்கம்
மாடர்ன் கேமரா மாட்யூல்கள் வெறும் படம் பிடிக்கும் சாதனங்கள் அல்ல—அவை புத்திசாலி செயலாக்க அலகுகள். KUKA போன்ற நிறுவனங்கள், தங்கள் கேமரா அமைப்புகளில் NVIDIA Jetson AI போர்ட்களை ஒருங்கிணைத்துள்ளன, இது நேரடி பொருள் அடையாளம் காணும் மற்றும் முடிவெடுத்தல் செயல்முறைகளுக்கான கற்றல் செயலியை இயக்குகிறது. KUKA-வின் AI Vision அமைப்பு, எடுத்துக்காட்டாக, லாஜிஸ்டிக்ஸ் மற்றும் மின் வர்த்தகப் பிக்ஸ்-அண்ட்-பிளேஸ் வேலைப்பாடுகளில் ஆயிரக்கணக்கான SKUs-ஐ அடையாளம் காண pre-trained deep learning மாதிரிகளை பயன்படுத்துகிறது, இது கையேடு நிரலாக்கத்தின் தேவையை குறைத்து, செயல்பாட்டை வேகமாக்குகிறது.
कैमरा मॉड्यूल्स कैसे सबसे बड़े पिक-एंड-प्लेस चुनौतियों को हल करते हैं
கைத்தொழில் தேர்வு மற்றும் இடமாற்ற செயல்பாடுகள் தொடர்ந்து சிக்கல்களை எதிர்கொள்கின்றன: தொழிலாளர் குறைபாடு, மாறுபட்ட பகுதி வடிவங்கள், இயக்கம் மாறும் சூழ்நிலைகள், மற்றும் பிழையில்லா துல்லியத்தின் தேவையை. கேமரா மாடுல்கள் இந்த சவால்களை நேரடியாக எதிர்கொண்டு, ரோபோட்டிக் அமைப்புகளுக்கு பொருத்தம், வேகம் மற்றும் நம்பகத்தன்மையை சேர்க்கின்றன. அவற்றின் தாக்கத்தை நாங்கள் உடைக்கலாம்:
1. அமைக்கப்படாத சூழ்நிலைகளில் துல்லியம்
பாரம்பரிய ரோபோக்களுக்கு கடுமையான கட்டுப்பாடுகள் மற்றும் முன்கூட்டியே நிரலிடப்பட்ட பாதைகள் தேவை, பாகங்களை எடுக்க—எந்த மாற்றமும் (எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு பாகம் ஒரு பெட்டியில் நகர்ந்தால்) தோல்விக்கு வழிவகுக்கிறது. 3D கண்ணோட்டத்துடன் கூடிய கேமரா மாடுல்கள், மனித müdahaleyi இல்லாமல், ரோபோக்கள் ஒழுங்கற்ற கொண்டேனர்களில் இருந்து பாகங்களை அடையாளம் காணவும், மீட்டெடுக்கவும் உதவுகிறது. பெல்ஜிய AI நிறுவனம் Captic, Orbbec இன் 3D கேமராக்களை தனது AIR Pick & Place அமைப்பில் பயன்படுத்துகிறது, இது மருந்து மற்றும் உணவு உற்பத்தி வரிசைகளில் நிமிடத்திற்கு 70 பிக்களை அடைய உதவுகிறது—முன்பு தானியங்கி செயலாக்கத்திற்கு மிகவும் பிழைபடுத்தக்கூடிய பணிகள். இந்த அமைப்பின் நேரத்தில் பாகத்தின் திசையை கண்டறிவதற்கான திறன், வீணாகும் மற்றும் மறுபணி செய்யும் செயல்களை குறைக்கிறது, மொத்த வரிசை செயல்திறனை 30% அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட அளவுக்கு அதிகரிக்கிறது.
2. துல்லியத்தை இழக்காமல் வேகம்
உயர்தர உற்பத்தி தொழில்களில், 3C மின்னணு உற்பத்தி (ஸ்மார்ட்போன்கள், லேப்டாப்புகள்) போன்றவற்றில், வேகம் எல்லாம். குறைந்த தாமத செயலாக்கம் மற்றும் உயர் ஃபிரேம் வீதங்களுடன் கூடிய கேமரா மாடுல்கள், ரோபோக்களை கான்வெயர் பெல்ட்கள் மற்றும் தானியங்கி அசம்பிளி வரிசைகளின் வேகத்துடன் ஒத்திசைக்க அனுமதிக்கின்றன. IDS Imaging இன் uEye XC கேமரா மாடுல், AI ஆல்காரிதம்களுடன் இணைக்கப்பட்டு, ஜெர்மனியின் Kampten Applied Sciences பல்கலைக்கழகத்தால் உருவாக்கப்பட்ட ரோபோட்டிக் பிக்-அண்ட்-பிளேஸ் அமைப்பை இயக்குகிறது. இரட்டை கேமரா அமைப்பு, வேலை மேற்பரப்பின் மேல் மற்றும் பிக் பாயிண்டில் இருந்து படங்களை பிடித்து, மில்லிசெகண்டுகளில் சிறந்த பிடிப்பு ஒருங்கிணைப்புகளை கணக்கீடு செய்கிறது. இந்த அமைப்பு, கையேடு அசம்பிளியுடன் ஒப்பிடும்போது, 40% சுழற்சி நேரங்களை குறைக்கிறது, 99.9% பிடிப்பு துல்லியத்தை பராமரிக்கும்போது.
3. திறமையான தொழிலாளர்களின் மீதான சார்பு குறைத்தல்
உலகளாவிய உற்பத்தி திறமையான தொழிலாளர்களின் குறைவால் grappling ஆகிறது, குறிப்பாக கவனம் மற்றும் நிலைத்தன்மை தேவைப்படும் மீண்டும் மீண்டும் எடுக்கவும் வைக்கவும் செய்யும் பணிகளுக்கு. கேமரா-மாட்யூல்-எடுத்துக்கொள்ளப்பட்ட ரோபோட்டுகள் இந்த பங்குகளை மேற்கொள்கின்றன, மனித தொழிலாளர்களை பராமரிப்பு, தரக் கட்டுப்பாடு மற்றும் செயல்முறை மேம்பாடு போன்ற உயர் மதிப்புள்ள பணிகளுக்கு விடுவிக்கின்றன. Robotiq இன் Wrist Camera, ஒத்துழைப்பு ரோபோட்டுகள் (cobots) க்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, ஒரு சிறந்த எடுத்துக்காட்டு. இதன் பிளக்-அண்ட்-பிளே வடிவமைப்பு அமைக்க எந்த ரோபோட்டிக்ஸ் நிபுணத்துவமும் தேவைப்படாது—கை fábrica தொழிலாளர்கள் சில நிமிடங்களில் தொடுதிரை இடைமுகம் மூலம் எடுக்கவும் வைக்கவும் செய்யும் பணிகளை நிரலாக்கலாம். இந்த ரோபோட்டிக் பார்வையின் ஜனநாயகமயமாக்கல், முந்தைய முறையில் சிக்கலான அமைப்புகளை வாங்க முடியாத சிறிய மற்றும் நடுத்தர அளவிலான உற்பத்தியாளர்களுக்கு (SMEs) தானியங்கி செயல்பாட்டை அணுகக்கூடியதாக மாற்றுகிறது.
4. மாற்றும் உற்பத்தி தேவைகளுக்கு ஏற்படுதல்
மூடிய உற்பத்தி நெறிமுறைகள் நெகிழ்வை கோருகிறது—பொருள் மாறுபாடுகளுக்கு இடையே வரிசைகள் விரைவாக மாற வேண்டும், இது நுகர்வோர் தேவைகளை பூர்த்தி செய்யும். AI இயக்கப்படும் பொருள் அடையாளம் காணும் கேமரா மாடுல்கள் நேரம் எடுத்துக்கொள்ளும் மறுபrogramming தேவையை நீக்குகின்றன. KUKA இன் AI Vision அமைப்பு, எடுத்துக்காட்டாக, பொதுவான எடுக்கவும் வைக்கவும் நிலைகளுக்கான முன் பயிற்றுவிக்கப்பட்ட மாதிரிகளை பயன்படுத்துகிறது (எ.கா., கார்டன் டெபாலெட்டிசிங்) மற்றும் பயனர்களுக்கு சில மாதிரிகளை நுணுக்கமாக அமைக்க அனுமதிக்கிறது. இதன் பொருள், ஒரு ரோபோட் ஸ்மார்ட்போன் கூறுகளை எடுக்கவும், கார் சென்சார்களுக்கு மாறுவதற்கு சில மணி நேரங்களில் முடியும், நாட்களில் அல்ல—இன்று நவீன உற்பத்தி சூழலில் இது ஒரு முக்கியமான நன்மை.
உண்மையான உலக வெற்றிக் கதைகள்: கேமரா மாடுல்கள் செயல்பாட்டில்
கேமரா மொட்யூல்களின் மதிப்பின் சான்று, அவற்றின் உண்மையான உலக பயன்பாடுகளில் உள்ளது. இந்த தொழில்நுட்பங்கள் பல்வேறு தொழில்களில் எவ்வாறு தேர்வு மற்றும் இடமாற்ற செயல்பாடுகளை மாற்றிக்கொண்டு இருக்கின்றன என்பதை வெளிப்படுத்தும் மூன்று வழக்கு ஆய்வுகளை நாங்கள் ஆராய்வோம்:
கேஸ் ஸ்டடி 1: காப்டிக் நிறுவனத்தின் உயர் வேக மருந்தியல் எடுக்கவும் வைக்கவும்
பெல்ஜியன் AI ஸ்டார்ட்அப் காப்டிக், மருந்து உற்பத்திக்கான AIR Pick & Place அமைப்பை உருவாக்க Orbbec உடன் கூட்டாண்மை செய்துள்ளது. இந்த அமைப்பு, Orbbec இன் Gemini 335Lg 3D கேமராவைப் பயன்படுத்தி, நுணுக்கமான மருந்து பாட்டில்கள் மற்றும் வியால்களை நிமிடத்திற்கு 70 முறை எடுக்கிறது - மனித தொழிலாளர்கள், 30–40 முறை எடுக்கும் அளவுக்கு மிக்க வேகமாக. 3D கேமராவின் உயர் தீர்மான ஆழத் தரவுகள், ரோபோட் ஒவ்வொரு வியாலையும் நசுக்காமல் பிடிக்க உறுதி செய்கின்றன, மேலும் AI அல்காரிதங்கள் பாட்டில்களின் இடத்தில் சிறிய மாறுபாடுகளுக்கு ஏற்ப அடிக்கடி மாறுகின்றன. முடிவு என்ன? உற்பத்தி throughput இல் 50% அதிகரிப்பு மற்றும் தயாரிப்பு சேதத்தில் 90% குறைப்பு.
கேஸ் ஸ்டடி 2: IDS இமேஜிங்-ன் AI-சக்தி கொண்ட புதிர் தொகுப்பு
காம்ப்டன் பயன்பாட்டு அறிவியல் பல்கலைக்கழகத்தின் ஆராய்ச்சியாளர்கள், தொழில்துறை இயந்திரங்களுக்கான புதிர் போன்ற கூறுகளை ஒன்றிணைக்கும் ரோபோட்டிக் அமைப்பை உருவாக்க இரண்டு IDS uEye XC கேமராக்களை பயன்படுத்தினர். கேமராக்கள் வேலை மேற்பரப்பின் மற்றும் கூறு உணவகங்களின் படங்களை பிடிக்கின்றன, பின்னர் AI ஆல்கொரிதங்கள் படங்களை பகுப்பாய்வு செய்து கூறுகளின் வடிவங்களை அடையாளம் காண்கின்றன, சிறந்த பிடிக்கும் புள்ளிகளை கணக்கிடுகின்றன மற்றும் ரோபோட்டின் கையை வழிநடத்துகின்றன. இந்த அமைப்பு 40% க்கான ஒன்றிணைப்பு நேரத்தை குறைக்கிறது மற்றும் மனித பிழையை நீக்குகிறது, இது உயர் துல்லியமான விண்வெளி மற்றும் வாகன கூறுகள் ஒன்றிணைப்புக்கு சிறந்தது.
கேஸ் ஸ்டடி 3: KUKA இன் AI பார்வை லாஜிஸ்டிக்ஸ் டெபாலெட்டிசிங்
KUKA-வின் AI Vision அமைப்பு, 3D கேமரா மாட்யூல்களுடன் ஒருங்கிணைக்கப்பட்டுள்ளது, களஞ்சியத்தின் டெபாலெட்டிசிங் - ஒரு தொழிலாளர் மையமான எடுத்துக்கொண்டு வைக்கும் பணியை புரட்டுகிறது. இந்த அமைப்பு, மிதவை மற்றும் எடையில் மாறுபட்ட கட்டுப்பட்ட காட்களை அடையாளம் காண ஆழமான கற்றல்களை பயன்படுத்துகிறது, பின்னர் ரோபோட்டை எடுக்கவும், அவற்றைப் கான்வெயர் பெல்ட்களில் வைக்கவும் வழிகாட்டுகிறது, எந்த மோதல்களும் இல்லாமல். ஒரு லாஜிஸ்டிக்ஸ் கிளையன்ட், இந்த அமைப்பை செயல்படுத்திய பிறகு, தொழிலாளர் செலவுகளில் 60% குறைப்பு மற்றும் டெபாலெட்டிசிங் வேகத்தில் 25% அதிகரிப்பு ஏற்பட்டதாகக் கூறினார், எடுக்கும்வழியில் 99.5% க்கும் மேற்பட்ட துல்லியத்தை அடைந்தது.
எதிர்கால நெறிகள்: பிக்-அண்ட்-பிளேஸ் ரோபோட்டிக்ஸில் கேமரா மாட்யூல்களுக்கு அடுத்தது என்ன?
தொழில்துறை ரோபோக்களுக்கு கேமரா மாட்யூல்களின் வளர்ச்சி இன்னும் முடிவுக்கு வந்தது இல்லை. 2025 மற்றும் அதற்குப் பிறகு ரோபோட்டிக் பார்வையின் எதிர்காலத்தை உருவாக்கும் முக்கியமான போக்குகள் இங்கே உள்ளன:
1. பல்வேறு மாதிரிகள் உணர்வு இணைப்பு
கேமரா மாடுல்கள் மற்ற சென்சார்களுடன் (எடுத்துக்காட்டாக, LiDAR, இன்ஃபிராரெட், பவர்-டார்க் சென்சார்கள்) ஒருங்கிணைக்கப்படும், இது ஒரு முழுமையான உணர்வு அமைப்பை உருவாக்கும். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு ரோபோ 3D கேமராவைப் பயன்படுத்தி பாகத்தின் நிலையை கண்டறியலாம், இன்ஃபிராரெட் சென்சாரைப் பயன்படுத்தி அதிக வெப்பம் கொண்ட கூறுகளைச் சரிபார்க்கலாம், மற்றும் ஒரு பவர் சென்சாரைப் பயன்படுத்தி பிடிப்பு அழுத்தத்தைச் சரிசெய்யலாம்—எல்லாம் நேரத்தில். இந்த இணைப்பு, எதிர்பாராத சூழ்நிலைகளில் பிக்-அண்ட்-பிளேஸ் ரோபோக்களை மேலும் வலிமையானதாக மாற்றும்.
2. எட்ஜ் ஏஐ மற்றும் ஓன்-போர்டு செயலாக்கம்
என் செயற்கை நுண்ணறிவு சிப்புகள் அளவிலும் செலவிலும் சுருக்கமாகும் போது, கேமரா மாடுல்கள் அதிகமாக உள்ளூர் முறையில் செயலாக்கத்தை கையாளும், இதனால் தாமதம் மற்றும் மேக இணைப்புக்கு சார்பு குறையும். இது நேரத்திற்கேற்ப உள்ள பிக்ஸ் மற்றும் இடம் மாற்றும் பணிகளுக்கு முக்கியமாகும், அங்கு ஒரு மில்லிசெகண்டின் தாமதம் கூட பிழைகளை ஏற்படுத்தலாம். NVIDIA மற்றும் Intel போன்ற நிறுவனங்கள் ஏற்கனவே ரோபோடிக் கேமராக்களுக்கு சுருக்கமான செயற்கை நுண்ணறிவு போர்ட்களை உருவாக்கி வருகின்றன, இது எல்லையில் நேரடி முடிவெடுக்க உதவுகிறது.
3. சிறியதாக்கம் மற்றும் ஒருங்கிணைப்பு
கேமரா மாடுல்கள் சிறியதாக, எளிதாக மற்றும் ரோபோட்டிக் கைகளில் மேலும் ஒருங்கிணைக்கப்பட்டு வருகின்றன. ரோபோட்டின் கையை நேரடியாகக் கட்டமைக்கப்பட்ட ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக் கையை உள்ளடக்கிய ரோபோடிக்
4. நிலைத்தன்மை மற்றும் எரிசக்தி திறன்
உற்பத்தி நிலைத்தன்மையை மையமாகக் கொண்டு, கேமரா மாடுல்கள் செயல்திறனை பராமரிக்கும் போது குறைந்த சக்தியை பயன்படுத்த வடிவமைக்கப்படும். குறைந்த சக்தி CMOS சென்சார்கள் மற்றும் சக்தி திறமையான AI செயலிகள் ரோபோட்டிக் அமைப்புகளின் கார்பன் கால் அச்சை குறைக்கும், உலகளாவிய பசுமை உற்பத்தி இலக்குகளை ஒத்துப்போகின்றன.
உங்கள் பிக்-அண்ட்-பிளேஸ் வேலைப்பாட்டில் கேமரா மாடுல்களை செயல்படுத்துவதற்கான முக்கியக் கருத்துக்கள்
உங்கள் தொழில்துறை ரோபோக்களை கேமரா மாட்யூல்களுடன் மேம்படுத்த தயாராக இருந்தால், நினைவில் கொள்ள வேண்டிய நான்கு முக்கிய அம்சங்கள் இங்கே உள்ளன:
1. இருக்கையிலுள்ள ரோபோட்டிக்ஸ் அமைப்புகளுடன் பொருந்துதல்
உங்கள் ரோபோட்டின் கட்டுப்பாட்டாளர் (எடுத்துக்காட்டாக, KUKA, Fanuc, Universal Robots) மற்றும் மென்பொருளுடன் கேமரா மாடுல் சீராக இணைகிறது என்பதை உறுதி செய்யவும். Robotiq இன் Wrist Camera போன்ற Plug-and-play தீர்வுகள் இணைப்பு சிரமங்களை குறைக்கின்றன.
2. அப்ளிகேஷன்-சிறப்பு தேவைகள்
உங்கள் பணிக்கு ஏற்ப வடிவமைக்கப்பட்ட கேமரா மாடுல்களை தேர்ந்தெடுக்கவும்: கட்டமைக்கப்படாத பின் எடுப்பதற்கான 3D கேமராக்கள், இயக்கம் கொண்ட கன்வெயர் கோடுகளுக்கான உயர் வேக CMOS கேமராக்கள், மற்றும் SKU-மிகுந்த லாஜிஸ்டிக்ஸ் வேலைப்பாட்டிற்கான AI-இயற்கை மாடுல்கள்.
3. செலவு மற்றும் ROI
உயர்தர 3D கேமரா மாடுல்கள் அதிக விலையை கொண்டிருக்கும்போது, அதிகரிக்கப்பட்ட உற்பத்தி மற்றும் குறைக்கப்பட்ட தொழிலாளர் செலவுகளிலிருந்து கிடைக்கும் ROI பெரும்பாலும் 6–12 மாதங்களில் உணரப்படுகிறது. சிறு மற்றும் நடுத்தர நிறுவனங்களுக்கு, அடிப்படைக் நிலை 2D/3D ஹைபிரிட் மாடுல்கள் செலவினத்தை குறைக்கும் ஆரம்ப புள்ளியை வழங்குகின்றன.
4. பயிற்சி மற்றும் ஆதரவு
வணிகர்களை தேடுங்கள், அவர்கள் பயிற்சி மற்றும் தொழில்நுட்ப ஆதரவை வழங்குகிறார்கள். பல கேமரா மாடுல் உற்பத்தியாளர்கள் (எடுத்துக்காட்டாக, Orbbec, IDS Imaging) உங்கள் குழுவிற்கு தொழில்நுட்பத்தின் திறனை அதிகரிக்க உதவுவதற்காக ஆன்லைன் பயிற்சிகள் மற்றும் இடத்தில் செயல்படும் பணிமனைகள் வழங்குகிறார்கள்.
கூட்டுத்தொடர்: கேமரா மாடுல்கள் புத்திசாலித்தனமான எடுத்துக்காட்டும் மற்றும் வைக்குமிடங்களின் எதிர்காலம்
2025-ல், கேமரா மாட்யூல்கள் தொழில்துறை ரோபோக்களுக்கு விருப்பமான கூடுதலாக இல்லை - அவை தானியங்கி செயல்முறையை கடுமையான செயல்முறையிலிருந்து அறிவார்ந்த, அடிப்படையான தீர்வாக மாற்றும் அடிப்படைக் கூறுகள் ஆகின்றன. 3D ஆழம் உணர்வு முதல் AI-ஐ அடிப்படையாகக் கொண்ட முடிவெடுத்தல் வரை, இந்த சிறிய ஆனால் சக்திவாய்ந்த சாதனங்கள் ரோபோக்களுக்கு துல்லியமாக, வேகமாக மற்றும் மாறுபட்ட முறையில் எடுக்கவும் வைக்கவும் உதவுகின்றன, இது ஒருபோதும் மனித தொழிலாளர்களின் தனிப்பட்ட பகுதி ஆக இருந்தது.
மொழிபெயர்ப்பு உள்ளடக்கம்:
எனினும், ரோபோட்டிக் கேமரா அமைப்புகளுக்கான சந்தை வளர்ந்துவருவதால் (இந்த ஆண்டு சீனாவில் 452.3 பில்லியன் யுவான் அடைய திட்டமிடப்பட்டுள்ளது), தொழில்நுட்பம் மேலும் அணுகலுக்கூடியதும் முன்னேற்றமடைந்ததும் ஆகும். நீங்கள் கார் உற்பத்தி, 3C மின்னணு, லாஜிஸ்டிக்ஸ் அல்லது மருந்தியல் துறையில் இருந்தாலும், உங்கள் பிக்-அண்ட்-பிளேஸ் ரோபோக்களுக்கு கேமரா மாட்யூல்களில் முதலீடு செய்வது போட்டி நன்மை மட்டுமல்ல - இது புத்திசாலி உற்பத்தி காலத்தில் உயிர்வாழ்வதற்கும் வளர்வதற்கும் தேவையாகும். நீங்கள் அடுத்த முறையாக ஒரு தொழிற்சாலையின் தரையில் நடந்து சென்று, ஒரு ரோபோட் குழப்பமான பெட்டியில் இருந்து பாகங்களை எளிதாக எடுத்து அல்லது மின்னல் வேகத்தில் நுட்பமான கூறுகளை ஒன்றிணைக்கிறதைக் காணும்போது, நினைவில் வையுங்கள்: இது அனைத்தும் கேமரா மாட்யூலுக்கு நன்றி - மனிதர்கள் காண முடியாததை காணும் ரோபோட்டின் கண்கள், மற்றும் நாங்கள் வெறும் ஆசைப்படும் துல்லியத்துடன் செயல்படுகிறது.
தொடர்பு
உங்கள் தகவலை விட்டு நாங்கள் உங்களை தொடர்பு கொள்ளுவோம்.
WhatsApp
WeChat