位置決めの問題を解決しています。

今日の位置決めテーブルとステージには、特定の出力要件を満たすためにこれまで以上にカスタマイズされたハードウェアとソフトウェアが含まれています。これは、複雑な多軸コマンドでも正確に動作するモーション設計のために作られています。

このような機能の鍵となるのは正確なフィードバックです。多くの場合、ナノメートルスケールの分解能と再現性を実現する光学エンコーダまたは（電子強化された）磁気エンコーダの形をとります…長距離移動であっても。

実際、小型ステージの設計は、非常に大きな負荷でもサブサブミクロンの精度で移動させるためのフィードバックおよび制御アルゴリズムによる最も多くの革新を引き起こしています。

まず背景について説明します。ラピッド プロトタイピング、自動化された研究アプリケーション、市場投入までの時間の逼迫に伴い、プレエンジニアリング ステージとデカルト ロボットの使用が増加し続けています。これは、フォトニクス、医療機器、半導体の研究開発と製造に特に当てはまります。以前は、自動化やその他の方法でタスクを改善するために多軸モーションを構築するには、設計エンジニアが社内でリニア ステージを調達して XYZ 組み合わせに組み合わせる必要がありました。

これ以上の自由度を得るには、ゴニオメーター、回転ステージ、その他のエンドエフェクターを後から追加する必要がありました。

シリアルキネマティクスと呼ばれるこのようなマシン構築では、公差の積み重ねによりエラーが蓄積され、セットアップが大きくなる場合があります。場合によっては、ベアリングによってそのようなアセンブリが 1 つの回転中心に制限されることもあります。

設計が動作要件を満たしている場合、これらは問題になりません…しかし、特に小型の動作設計では、そのような要素がそれほど寛容ではありません。

これらのビルドを、運動用の平行運動学アクチュエーターの形式であるヘキサポッドまたはスチュワート プラットフォームと比較してください。少なくとも小型の多軸モーション アセンブリの場合、これらはシリアル キネマティクスを上回ります。その理由の 1 つは、ヘキサポッドの出力動作がベアリング (直線および回転) 定格によって制限されないためです。

代わりに、モーション コントロールは、エラーの蓄積に邪魔されることなく、アプリケーションで定義されたピボット ポイント (回転の中心) までアルゴリズムを実行します。コンポーネント数が減り、慣性が小さくなり、剛性が高くなるという利点もあります。