도입된 로봇이 궁금하다면?
이 공정은 2D 비전과 딥러닝 알고리즘(Instance Segmentation)을 활용하여 형상 인식 및 제품 분류 자동화를 위한 데모입니다.
2D 비전을 활용하여 실시간으로 제품 위치와 종류를 인식하여 작업을 수행하기 때문에 제품의 위치가 변경되거나 종류가 변경되더라도 자동으로 인식하여 작업이 가능합니다.
구성요소
| 로봇 | Indy7;
- 6축 협동로봇, 가반하중 7kg, 최대 동작영역 1.3m, 무게 28kg, 반복정밀도 : ± 0.1 mm |
|---|---|
| 주변기기 | IndyEye (딥러닝 기반의 고성능 비전 솔루션);
전기그리퍼;
컨베이어 벨트;
작업물 정렬 지그 |
작업순서
| STEP 1. | 작업물이 컨베이어 벨트를 타고 지정된 위치로 이동 |
|---|---|
| STEP 2. | 딥러닝을 통한 물체의 형상 인식 |
| STEP 3. | 작업물 픽 앤 플레이스 |
※ 마로솔 내의 모든 콘텐츠를 무단으로 복사 및 재창작할 경우 부정경쟁방지법 및 저작권법에 위반될 수 있음을 밝힙니다.
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이 공정은 2D 비전과 딥러닝 알고리즘(Instance Segmentation)을 활용하여 형상 인식 및 제품 분류 자동화를 위한 데모입니다.
2D 비전을 활용하여 실시간으로 제품 위치와 종류를 인식하여 작업을 수행하기 때문에 제품의 위치가 변경되거나 종류가 변경되더라도 자동으로 인식하여 작업이 가능합니다.
구성요소
| 로봇 | Indy7;
- 6축 협동로봇, 가반하중 7kg, 최대 동작영역 1.3m, 무게 28kg, 반복정밀도 : ± 0.1 mm |
|---|---|
| 주변기기 | IndyEye (딥러닝 기반의 고성능 비전 솔루션);
전기그리퍼;
컨베이어 벨트;
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| STEP 1. | 작업물이 컨베이어 벨트를 타고 지정된 위치로 이동 |
|---|---|
| STEP 2. | 딥러닝을 통한 물체의 형상 인식 |
| STEP 3. | 작업물 픽 앤 플레이스 |
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