이 솔루션은 3D 비전, 딥러닝 알고리듬(Instance Segmentation)과 강화학습 (Reinforcement Learning) 및
모션 플래닝( OMPL ) 알고리듬을 활용하여 제품 분류 작업, 조립, 패킹 등 자동화를 위한 솔루션 입니다.
3D 비전을 활용하여 실시간으로 제품 위치와 종류, 그리고 박스 위치 인식하여 작업을 수행하기 때문에
제품의 위치가 변경되거나 박스의 위치가 변경되더라도 자동으로 보정하여 작업이 가능합니다.
비전/로봇/작업 지그들이 틀어져서 조건이 변경되더라도 학습을 통해 보정되기 때문에
운영 및 유지보수가 쉽고 Downtime을 최소화할 수 있습니다.
구성요소
| 로봇 | UR5e;
- 6축 다관절,가반하중 5kg,작업반경 850mm,무게 20.6kg |
|---|---|
| 주변기기 | 로봇 베이스(제작품);
공압 그리퍼 (제작품);
3D 비전 카메라 (자체 알고리듬 탑재);
비전거치대;
작업물 정렬 지그 |
작업순서
| STEP 1. | 작업물 투입 |
|---|---|
| STEP 2. | 작업물 최적 피킹 플래닝 |
| STEP 3. | 작업물 피킹 및 정렬 |
| STEP 4. | 배출 박스에 정렬하여 적재 |
※ 마로솔 내의 모든 콘텐츠를 무단으로 복사 및 재창작할 경우 부정경쟁방지법 및 저작권법에 위반될 수 있음을 밝힙니다.
추천 도입사례
All picker gripper을 이용한 자동화 및 부품 조립&가공라인을 자동화한 솔루션
이 적용사례는 All picker gripper 을 이용한 자동화 및 부품 조립&가공라인을 자동화한 솔루션입니다. All picker gripper는 이름 그대로 어떠한 물체도 피킹이 가능한 그리퍼이며, 작업물에 구멍이 뚫려있어 불안정한 상황에서도 안정적으로 피킹을 할 수 있습니다.
AI비전 + 산업용로봇으로 2D 피킹 시스템 구현! 🦾 CTR 2D picking system 사례
산업용 Pick and Place 작업을 위해 Robot 과 AI 비전을 활용한 Robot vision picking system 스마트 진동판을 이용한 부품의 유연한 공급과 AI를 기반으로 한 비전으로 이종품 검사 및 위치 등 부품 정보를 획득하여 로봇과 연계 빠르고 정확한 Pick and Place 자동화 실현 회사소개 . 회사명 : CTR로보틱스 . 설립일 : 2012년 4월 2일 . 소재지 : 부산광역시 강서구 (지사)과학산단로 333번길 21 . 경쟁력 - 자동화 설비 제작 토탈 솔루션 보유 : 고객 맞춤형 시스템 설계 , 제어 및 시공 관련 다년간 경험 인력 보유 - 트렌드를 리드하는 로봇 자동화 솔루션 확보 : 로봇과 비젼을 활용한 지능형 설비 양산 적용 경험 보유 - POC를 통한 선행 개발 기술 및 표준화 능력 보유 : 기업부설연구소내 선행 기술 개발 인력 보유
260708 산업 자동화 사례 테스트
첫번째 베스트 콘텐츠 테스트 입니다.
이 솔루션은 3D 비전, 딥러닝 알고리듬(Instance Segmentation)과 강화학습 (Reinforcement Learning) 및
모션 플래닝( OMPL ) 알고리듬을 활용하여 제품 분류 작업, 조립, 패킹 등 자동화를 위한 솔루션 입니다.
3D 비전을 활용하여 실시간으로 제품 위치와 종류, 그리고 박스 위치 인식하여 작업을 수행하기 때문에
제품의 위치가 변경되거나 박스의 위치가 변경되더라도 자동으로 보정하여 작업이 가능합니다.
비전/로봇/작업 지그들이 틀어져서 조건이 변경되더라도 학습을 통해 보정되기 때문에
운영 및 유지보수가 쉽고 Downtime을 최소화할 수 있습니다.
구성요소
| 로봇 | UR5e;
- 6축 다관절,가반하중 5kg,작업반경 850mm,무게 20.6kg |
|---|---|
| 주변기기 | 로봇 베이스(제작품);
공압 그리퍼 (제작품);
3D 비전 카메라 (자체 알고리듬 탑재);
비전거치대;
작업물 정렬 지그 |
작업순서
| STEP 1. | 작업물 투입 |
|---|---|
| STEP 2. | 작업물 최적 피킹 플래닝 |
| STEP 3. | 작업물 피킹 및 정렬 |
| STEP 4. | 배출 박스에 정렬하여 적재 |
※ 마로솔 내의 모든 콘텐츠를 무단으로 복사 및 재창작할 경우 부정경쟁방지법 및 저작권법에 위반될 수 있음을 밝힙니다.