当前位置: 首页 > news >正文

Tesollo展示灵巧手自动化精准测量系统

日本领先的精密测量设备品牌Mitutoyo和机器人夹具和自动化解决方案的专业提供商Tesollo 于釜山BEXCO举行的2025釜山国际机械展(BUTECH 2025)上联合展示使用夹具和测量仪器全过程的自动化系统。

通过将测量设备与Tesollo的Delto Gripper-3Finger (DG-3F)和Delto Gripper-2Finger (DG-2F)相结合,展示了适用于汽车、航空航天和电子等各种制造行业的高精度工业自动化精密测量解决方案。

在展会上,Tesollo展示了一种能够精确测量和处理各种尺寸和形状的工具的机器人拾取和组装过程。

  

于今年推出的DG-5F是Tesollo的Delto手爪系列中最拟人化的手指型手爪。凭借五个手指,DG-5F可以轻松处理不规则形状和不同纹理的物体。它能够精确操纵和抓握,堪比人手的表现。它已经通过了200多万次重复的精密测试,确保了久经考验的耐用性。其模块化设计允许轻松更换组件,实现快速简单的维护。DG-5F还兼容各种控制系统和通信协议,如ROS2、Modbus和以太网,使其成为工业应用的理想抓手。

这种机器人手可以很容易地与各种协作机器人和机械手以及用户开发的控制器或PC集成,而不需要改变设备。

Tesollo的一名代表表示:“DG-5F已经应用于汽车、电子和半导体等行业的自动化生产线。它能够用夹爪处理不同尺寸和形状的产品,这引起了制造商的强烈兴趣。”该代表补充说,“它对位置和电流的实时反馈能够实现快速准确的控制。”


规格参数Tesollo DG-5F
电源24【V】
电流最大10【A】
连接Modbus(RTU,TCP),以太网(TCP/IP)
操作频率250Hz
编码器绝对编码器
自由度20 DoF(4 DoF 每个手指)
抓取能力

夹持有效载荷(额定,最大):2.5,5[kg]

封套有效载荷(额定,最大):10,20[kg]

*性能可能取决于摩擦。

重量1.763【g】

由于电机旋转直接驱动手指运动,DG-5F可即时响应和控制。Tesollo的目标是实现人工流程的完全自动化和无人值守,此前在今年3月举行的亚洲最大的智能工厂和自动化展览会Automation World上,Tesollo公司展示了使用DG-5F的双臂机器人解决方案,引起了业界的广泛关注。

此外本次展台上展出的还有Tesollo的旗舰机型DG-3F,该产品在2025年1月美国最大的消费电子产品贸易展上获得了CES 2025创新奖,进一步展示了Tesollo的卓越技术。

http://www.dtcms.com/a/395045.html

相关文章:

  • 11MySQL触发器实战:用户操作日志审计系统
  • 【深度学习计算机视觉】06:目标检测数据集
  • visual studio 2019离线安装
  • 【Unity笔记】Unity 模型渲染优化:从 Batching 到 GI 设置的完整指南
  • 【AI领域】如何写好Prompt提示词:从新手到进阶的完整指南
  • Unity 性能优化 之 内存优化
  • PCB 通孔技术全解析:结构参数、制造工艺与质量控制指南
  • 1.13-Web身份鉴权技术
  • 【完整源码+数据集+部署教程】水母图像分割系统: yolov8-seg-rtdetr
  • 《从零到精通:PyTorch (GPU 加速版) 完整安装指南
  • B站的视频资源转换为可用的MP4文件
  • 5. 数据类型转换
  • 有没有更多Java进阶项目?
  • Rada and the Chamomile Valley(Tarjan缩点+多源BFS)
  • Jfrog开源替代,推荐一款国产开源免费的制品管理工具 - Hadess
  • 《C++进阶之C++11》【列表初始化 + 右值引用】
  • 【Redis】:从应用了解Redis
  • 从零到一打造前端内存监控 SDK,并发布到 npm ——基于 TypeScript + Vite + ECharts的解决方案
  • 【星海随笔】RabbitMQ容器篇
  • OpenCV:人脸识别实战,3 种算法(LBPH/EigenFaces/FisherFaces)代码详解
  • OneSignal PHP SDK v2 版本实现指南
  • Dockerfile构建镜像以及网络
  • 鸿蒙音乐播放器基础实现
  • Vue3》》Vite》》文件路由 vite-plugin-pages、布局系统 vite-plugin-vue-layouts
  • 深入解析 MySQL MVCC:高并发背后的数据时光机
  • 汽车冷却系统的冷却水管介绍
  • 基础架构设计
  • 从分散到统一:基于Vue3的地图模块重构之路
  • JVM实际内存占用
  • Spark SQL 桶抽样(Bucket Sampling)