공정 레이아웃
이 분류자동화 솔루션은 3D 비전검사, 딥러닝 알고리듬(Instance Segmentation)과 강화학습 (Reinforcement Learning) 및 모션 플래닝(OMPL) 알고리즘 활용하여 제품 분류 작업, 조립, 패킹 등 자동화가 가능합니다.
가성비가 뛰어난 3D 비전을 활용하여 실시간으로 제품 위치와 종류, 그리고 박스 위치 인식하여 작업을 수행하기 때문에 제품의 위치가 변경되거나 박스의 위치가 변경되더라도 자동으로 보정하여 작업이 가능합니다. 모션 플래닝의 활용으로 작업자의 티칭 시간이 줄어들며, 강화학습으로 전체 싸이클 타임을 줄여 줍니다.
비전/로봇/작업 지그들이 틀어져서 조건이 변경되더라도 학습을 통해 보정되기 때문에 운영 및 유지보수가 쉽고 다운타임을 최소화할 수 있습니다.
구성요소
| 로봇 | UR5e ;
- 6축 다관절, 가반하중 5kg, 작업반경 850mm, 무게 20.6kg;
- 로보스타 6축, 가반하중 1, 5, 7, 10, 12, 20, 50kg 로봇으로도 대응 가능 |
|---|
작업순서
| STEP 1. | 다양한 물건이 섞여 있는 투입박스에서 제품별로 구분 인식 |
|---|---|
| STEP 2. | 인식된 제품을 지정된 배출박스내 위치에 적재 |
| STEP 3. | 투입 박스내 물품을 개별 박스로 분류 작업이 완료될때까지 작업 수행 (투입 배출 박스의 위치 변경에 관계 없이 비전에서 Pick & Place 위치를 인지하여 작업 수행) |
특장점
간단하게 설치
손쉬운 로봇 티칭
딥러닝을 활용한 비전 캘리브레이션 및 티칭 자동화로 티칭 시간 단축
작업 조건이 변경되더라도 캘리브레이션 및 재티칭 불필요
딥러닝 기반의 3D 물체 인식으로 다양한 물체에 대한 인식력이 뛰어남
제품 형상에 맞춰 최적 Pick 위치 자동 학습
투입 박스와 배출 박스를 별도 정위치로 고정할 필요가 없어 별도 피더 제작 불필요
작업자가 작업하던 공간에 로봇만 추가 설치하여 작업 가능
빠른 투자회수 가능
운영 최적화 및 유지보수 비용 절감
지속적인 학습을 통해 작업 자세 및 경로 최적화를 수행하여 사이클 타임 단축
Layout이 틀어지거나 로봇이 노후되어 틀어지더라도 자동 보정 및 작업 수행 가능
Downtime 최소화로 안정적인 생산성 확보
도입효과
| 주요지표 | - |
|---|---|
| 도입기업 피드백 | - |
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