শক্তি সেন্সর এবং রোবট

ফোর্স সেন্সর এবং রোবট
নিম্নলিখিত অংশটি চীনা কন্টেন্ট থেকে নেওয়া হয়েছে:

শিল্প প্রযুক্তির উন্নতির সাথে সাথে, রোবটের ব্যবহার ক্রমশ বাড়ছে, এবং তাদের দক্ষ কর্মক্ষমতা সংস্থাগুলির উৎপাদন ক্ষমতা অনেক বাড়িয়ে দেয়। তবে, শিল্প রোবটগুলি তাদের চারপাশের পরিবেশ ভালোভাবে সনাক্ত করতে পারে না এবং কিছু নির্দিষ্ট কাজ সম্পাদনের জন্য পেশাদার যন্ত্রপাতির সাথে একত্রিত হতে হয়। যেহেতু আরও বেশি সংখ্যক বিভিন্ন সেন্সর রোবটগুলিতে যুক্ত করা হচ্ছে, তাই তারা আরও সংবেদনশীল এবং বুদ্ধিমান হয়ে উঠছে। এখানে রোবটগুলিতে ফোর্স সেন্সরগুলির পাঁচটি প্রয়োগক্ষেত্র দেওয়া হলো:
১. হিংলি
টর্ক সেন্সর প্রথম তৈরি করা হয়েছিল গ্রাইন্ডিং এবং পলিশিংয়ের মতো অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য। এই অ্যাপ্লিকেশনগুলি স্বয়ংক্রিয় করা কঠিন হওয়ার কারণে, রোবটগুলির জন্য কিছু ফোর্স ফিডব্যাক প্রয়োজন হয়, যাতে তারা বুঝতে পারে যে তারা যে বল প্রয়োগ করছে তা যথেষ্ট কিনা।
প্রোগ্রামে ফোর্স ফিডব্যাক লুপ যুক্ত করার মাধ্যমে, এই অ্যাপ্লিকেশনগুলি স্বয়ংক্রিয় করা এবং উত্পাদন প্রক্রিয়ায় ধারাবাহিকতা অর্জন করা সহজ। এই ক্ষেত্রে, রোবট প্রস্তুতকারকের দেওয়া এম্বেডেড সমাধানের পরিবর্তে একটি বাহ্যিক ডিভাইসের প্রয়োজন।
২. লক্ষ্য নির্ধারণ
ব্যবহারিক প্রয়োগে, অনেক ব্যবহারকারী সাধারণত মনে করেন যে উপাদানগুলি সনাক্তকরণ এবং পরিমাণ নির্ধারণের একমাত্র উপায় হল ভিজ্যুয়াল সেন্সর ব্যবহার করা। তবে বাস্তবে, এটিই একমাত্র সমাধান নয়। ভিজ্যুয়াল সিস্টেম উপাদান সনাক্তকরণ বা পরিমাণ নির্ধারণের একটি ভালো উপায়, তা অস্বীকার করা যায় না, তবে ফোর্স সেন্সর ব্যবহার করে উপাদানগুলি খুঁজে বের করা এবং সনাক্ত করাও সম্ভব। তাদের X-Y তলে অবস্থান নির্ধারণ করা একটি বিষয়, তাদের উচ্চতা নির্ধারণ করা আরেকটি। প্রকৃতপক্ষে, এটি অর্জনের জন্য একটি 3D ভিজ্যুয়াল সিস্টেমের প্রয়োজন। যদি এটি বস্তুর স্তূপ হয়, তবে বস্তুর পুরো স্তূপের সঠিক আকার জানার দরকার নেই, কেবল প্রতিবার স্তূপের ভিতরে গেলেই অনুসন্ধান করুন। রোবটটিকে কেবল বস্তুর স্তূপের উচ্চতা নির্ধারণ করতে হবে এবং তার গ্রাসপিং উচ্চতা ক্রমাগতভাবে সামঞ্জস্য করতে হবে।
ফোর্স সেন্সর ব্যবহার করে এমন আরেকটি অনুসন্ধান ফাংশন হল সেন্সরের "ফ্রি মোড"। এটি ফোর্স সেন্সরের প্যারামিটারগুলির অপর্যাপ্ত ব্যবহারের কারণে হতে পারে। "ফ্রি মোড" বা "শূন্য মাধ্যাকর্ষণ" মোড রোবটের অক্ষকে "মুক্ত" করতে পারে, যা এটিকে তার নমনীয়তা উন্নত করতে সক্ষম করবে। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনি একটি CNC মেশিনে একটি অংশ শক্ত করতে চান, তবে আপনি দুটি অক্ষকে মুক্ত করতে পারেন যাতে অংশটি পুরোপুরি বন্ধ হতে পারে এবং একই সাথে একটি নির্দিষ্ট গ্রিপ বজায় থাকে। এটি নিশ্চিত করে যে সমস্ত বল উপাদানগুলির কেন্দ্রে প্রয়োগ করা হচ্ছে, রোবটের অক্ষের উপর কোনও অতিরিক্ত বল কাজ করছে না।
৩. পুনরাবৃত্তিমূলক বল
যদি ব্যবহারকারীরা অ্যাসেম্বলি কাজের জন্য রোবট ব্যবহার করার কথা ভাবেন, তবে তারা আশা করেন যে রোবটগুলি একই কাজ বারবার করতে পারবে। তবে, অ্যাসেম্বলি কাজগুলি স্বয়ংক্রিয় করা কঠিন হওয়ার একটি কারণ হল তাদের জন্য অপারেটরদের ফোর্স টেস্টিং করতে হয়। ফোর্স সেন্সর যুক্ত করার মাধ্যমে, অ্যাসেম্বলি প্রক্রিয়া চলাকালীন প্রয়োগ করা বাহ্যিক বল অনুভব করা যেতে পারে। মোবাইল ফোনে ব্যাটারি লাগানোর সময় রোবটগুলিকে খুব সুনির্দিষ্ট বল প্রয়োগ করতে হবে। এই উপাদানগুলির সহজে ক্ষতির কারণে, সেগুলি অক্ষত এবং ক্ষতিগ্রস্ত না করে একত্রিত করা সত্যিই কঠিন। এই কারণেই উপাদানগুলির ভুল সারিবদ্ধকরণ এবং ক্ষতি রোধ করতে খুব কম ফোর্স থ্রেশহোল্ড সেট করা উচিত।  
নিম্নলিখিত অংশটি চীনা কন্টেন্ট থেকে নেওয়া হয়েছে:

৪. জিনিস ওজন করা
উপরের ছবিতে অ্যাপ্লিকেশনটি কমলা এবং নীল বরফের বল আলাদা করার জন্য। তবে, আমরা যেভাবে সেগুলি ব্যবহার করি তার সাথে তাদের রঙের কোনও সম্পর্ক নেই। আসলে, এটি তাদের ওজনের সাথে সম্পর্কিত। কমলা রঙের বলটি নীল বলের চেয়ে ভারী। সেন্সরটি ওজন অনুসারে তাদের আলাদা করতে পারে।
এটি একই রকম দেখতে বিভিন্ন উপাদান সনাক্ত করতেও ব্যবহার করা যেতে পারে। তবে বাস্তব জীবনে, আপনার গ্রিপে সঠিক জিনিসটি আছে কিনা বা জিনিসটি পড়ে গেছে কিনা তা জানা আপনার উত্পাদন প্রক্রিয়ায় খুব সহায়ক হতে পারে। টর্ক সেন্সর এটি সহজেই অর্জন করতে পারে।
৫. ম্যানুয়াল গাইডেন্স
বেশিরভাগ সহযোগী রোবট বিল্ট-ইন ফোর্স সেন্সর ব্যবহার করে ম্যানুয়াল গাইডেন্স অর্জন করে, তবে ঐতিহ্যবাহী শিল্প রোবটগুলিতে এই ধরণের সেন্সর বিল্ট-ইন থাকে না। এই কারণেই ঐতিহ্যবাহী শিল্প রোবটগুলির একটি ফোর্স সেন্সর প্রয়োজন। Xi'an ফোর্স সেন্সর ব্যবহার করে, আপনি একটি শিক্ষণ ডিভাইস ব্যবহার না করেই ম্যানুয়ালি শিক্ষণ রোবটকে গাইড করতে পারেন। কেবল একটি ফোর্স সেন্সর ব্যবহার করে, রোবটটিকে তার শুরু এবং শেষের পয়েন্টগুলি সেট করে এবং মাঝখানে একটি লিনিয়ার ট্র্যাজেক্টরি সেট করে শেখানো যেতে পারে।
এ পর্যন্ত যা দেখা গেছে, ফোর্স ফিডব্যাক খুবই উপযোগী এবং এটি বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনে প্রয়োগ করা যেতে পারে। আপনি আপনার কর্মপ্রবাহ বিশ্লেষণ করতে পারেন এবং দেখতে পারেন যে আপনি ভিজ্যুয়াল সিস্টেমের পরিবর্তে ফোর্স সেন্সর ব্যবহার করতে পারেন কিনা। বেশিরভাগ সময়, ফোর্স সেন্সরগুলি একত্রিত করা সহজ এবং তাদের জন্য ইন্টিগ্রেটরের প্রয়োজন হয় না, কারণ ব্যবহারকারীরা নিজেরাই সেগুলি সম্পন্ন করতে পারেন।