* Q1:로봇 암은 Heavy H - 빔 발기에 대한 정확한 위치의 도전을 어떻게 극복합니까?
* A1:고급 힘/토크 센서와 컴퓨터 비전 시스템이 장착 된 로봇 암은 정확한 위치를 달성합니다. Vision Systems (레이저 스캐너, 카메라)는 건설 현장의 실제 - 시간 3D 맵을 만듭니다. 로봇은 빔 편향 및 잠재적 장애물을 보상하는 최적의 경로를 계산합니다. 강제 피드백은 끝 - 이펙터 (특수 그리퍼 또는 자기 클램프)를 연결 지점 또는 인접한 멤버와 접촉 할 때 마이크로 - 조정을 만들어 구성 요소를 손상시키지 않고 완벽한 정렬을 보장합니다. ARM 조인트의 높은 - 정밀 인코더는 닫힌 - 루프 컨트롤을 제공합니다. 이 조합은 밀리미터 내의 배치 정확도를 가능하게 할 수 있으며, 수 톤의 무게를 가진 빔의 경우 수동 크레인 배치를 훨씬 초과합니다.
* Q2:h - 빔을 그립 및 조작하기 위해 로봇에서 어떤 특수 끝 - 이펙터가 사용됩니까?
* A2:로봇은 다양한 끝 - 이펙터를 사용합니다. 강력한 전자기 클램프는 물리적 러그없이 빔의 플랜지에 안전하고 즉각적인 첨부 파일/분리를 제공하여 매끄러운 표면에 이상적입니다. 적응 형 턱이있는 기계식 그리퍼는 H - 빔의 플랜지 프로파일을 준수하고 제어 된 클램핑 력을 적용합니다. 큰 흡입 패드가있는 진공 리프터는 깨끗하고 평평한 플랜지 표면에서 작동합니다. 하이브리드 시스템은 중복성을 위해 자석과 기계적 클램프를 결합합니다. 일부 종료 - 이펙터에는 통합 볼트 -가 도구 배치 또는 임시 고정 메커니즘을 통합합니다. 결정적으로, 이러한 도구에는 안전한 그립을 확인하고 하중 배포를 모니터링하는 센서가 포함됩니다. 선택은 빔 크기, 표면 조건, 필요한 기동성 및 코팅의 존재에 따라 다릅니다.
* Q3:h - 빔 연결의 로봇 용접을 안내하기 위해 컴퓨터 비전이 어떻게 사용됩니까?
* A3:컴퓨터 비전 시스템은 여러 단계를 통해 로봇 용접을 안내합니다. 용접 로봇에 장착 된 카메라 또는 근처 스캔 h - 빔과 연결 (열, 거더) 사이의 준비된 조인트. 고급 알고리즘은 정확한 조인트 지오메트리, 갭 변형 및 오정렬을 식별합니다. 이 실제 - 시간 데이터는 로봇의 사전 - 프로그래밍 된 용접 경로를 동적으로 조정하여 조인트 이음새를 정확하게 추적하여 용접 중에 제조 공차 또는 열 왜로를 보상합니다. 비전 시스템은 또한 용접 풀 특성 (크기, 모양, 침투)을 모니터링하고 - 비행에서 용접 매개 변수 (전압, 전류, 이동 속도)를 조정하여 일관된 품질을 보장 할 수 있습니다. Post - 용접 검사 카메라는 초기 품질 검사를 수행 할 수 있습니다.
* Q4:로봇 H - 빔 어셈블리를 조정하는 데있어 BIM (Building Information Modeling)은 어떤 역할을합니까?
* A4:BIM은 로봇 어셈블리의 중추 신경계입니다. 자세한 3D 모델은 모든 h - 빔과 연결에 대한 정확한 공간 좌표와 방향을 제공합니다. 이 데이터는 로봇 팔의 움직임 경로를 직접 프로그램하고 - 이펙터 동작을 종료합니다. BIM은 조립 프로세스를 시퀀싱하여 로봇이 충돌없이 올바른 순서로 빔을 배치 할 수 있도록합니다. 로봇 공구를위한 연결 세부 사항 (볼트 패턴, 용접 준비)을 정의합니다. 실제 - as - 사이트로 구축 된 사이트 센서 (예 : 레이저 트래커)에서 구축 된 데이터는 BIM 모델로 공급 될 수 있으므로 디자인과 실제 사이트 조건간에 약간의 불일치가 발생할 경우 동적 조정을 허용합니다. BIM은 설계 의도와 로봇 실행 사이의 원활한 의사 소통을 보장합니다.
* Q5:자율적 인 모바일 로봇 (AMRS)은 조립식 야드 내에서 H -을 어떻게 전송합니까?
* A5:자율 모바일 로봇 (AMRS) 내부 물류 혁명 : 무거운 - 듀티 리프팅 메커니즘 (포크, 리프트, 특수 크래들) 및 강력한 배터리 및 강력한 배터리, AMRS는 Lidar, Cameras 및 Onboard Conseror를 사용하여 Fabrication Yard 내에서 사전 정의되거나 동적으로 매핑 된 경로를 장착합니다. 그들은 디지털로 운송 명령을받습니다 (예 : "W24x162 빔 #105를 용접 스테이션 3으로 이동"). AMRS는 장애물 및 기타 차량을 피하면서 최적의 경로를 자율적으로 계산합니다. 그들은 랙에 저장된 빔 아래 또는 옆에 자신을 배치하고, 하중을 단단히 들어 올리며, 지정된 워크 스테이션으로 전송하여 종종 고정 로봇 어셈블리 셀과 직접 인터페이스합니다. 이 자동화는 워크 플로를 간소화하고 수동 처리 위험을 줄이며 야드 공간 활용을 최적화합니다.
