도입된 로봇이 궁금하다면?
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 |
|---|---|
| 주변기기 | 그리퍼: 진공 그리퍼 (제작품) ;
3D Vision: 3D Stereo Camera (자체 알고리듬 탑재) ;
주변기기: 로봇 베이스 (제작품) ; |
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) |
※ 마로솔 내의 모든 콘텐츠를 무단으로 복사 및 재창작할 경우 부정경쟁방지법 및 저작권법에 위반될 수 있음을 밝힙니다.
추천 도입사례
태양광 패널 설치 자동, 이동형 로봇팔(모바일 매니퓰레이터)에게 맡긴 이유(루미너스로보틱스)
호주의 대규모 태양광 발전소 건설 현장에 적용된 본 솔루션은 루미너스로보틱스(Luminous Robotics)가 개발한 자율이동형 로봇, 'LUMI'를 중심으로 한 모바일 매니퓰레이터 기반 설치 자동화 시스템입니다. 현장은 고온, 강풍, 거친 지형 등 사람이 작업하기에 까다로운 환경이었으며, 노동력 부족 및 인건비 상승 문제로 인해 건설 자동화에 대한 요구가 높아지고 있는 상황이었습니다. LUMI는 무거운 태양광 패널을 빠르고 정확하게 설치할 수 있도록 설계된 이동식 로봇팔로, 자율주행 기능과 로봇 암, 고정밀 센서가 통합된 구조입니다. 특히 기존 인력 중심의 설치 방식과 충돌 없이 통합되도록 설계되어, 별도 인프라 변경 없이도 현장 자동화 전환이 가능합니다.
AMR 오므론(omron) 물류로봇, 상품 종류별로 인식하고, 회수도 가능하다고? 😮
해당 도입사례는 오므론 AMR 물류로봇을 활용해 약 20~30kg에 이르는 개별 상품을 자동으로 회수하고 이동하도록 설계 되었습니다. 기존에는 작업자가 직접 중량 상품을 옮겨야 했기 때문에 근골격계 질환 위험이 높았고, 반복적인 수작업에서 오는 오분류 문제로 물류 효율성도 떨어지는 상황이었습니다. 오므론 AMR은 이러한 문제를 해결하기 위해 도입되었으며, 다양한 크기와 형태의 상품을 안정적으로 이송할 수 있도록 구성되었습니다. AMR의 탑모듈에는 포토센서가 장착되어 상품의 유무를 감지하고, 제품을 안전하게 이송할 수 있는 거리 설정 기능이 포함되어 있어 원활한 반송이 가능합니다.
휴머노이드 로봇 공장 도입, 정말 가능할까? 볼트 체결부터 휴머노이드 인케이싱까지 무인화한 스마트팩토리 라인
본 솔루션은 비전 시스템 기반 볼트 체결 및 품질검사와 휴머노이드를 활용한 인케이싱 공정을 통합한 자동화 시스템입니다. 공정은 볼트 체결 → 비전 기반 품질 검사 → 제품 이송 → 휴머노이드 인식 및 분류 → 인케이싱의 흐름으로 구성되어 있으며, 조립부터 최종 인케이싱까지 전 공정을 자동화 라인으로 통합하였습니다.
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 |
|---|---|
| 주변기기 | 그리퍼: 진공 그리퍼 (제작품) ;
3D Vision: 3D Stereo Camera (자체 알고리듬 탑재) ;
주변기기: 로봇 베이스 (제작품) ; |
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) |
※ 마로솔 내의 모든 콘텐츠를 무단으로 복사 및 재창작할 경우 부정경쟁방지법 및 저작권법에 위반될 수 있음을 밝힙니다.
도입된 로봇이 궁금하다면?
추천 도입사례
태양광 패널 설치 자동, 이동형 로봇팔(모바일 매니퓰레이터)에게 맡긴 이유(루미너스로보틱스)
AMR 오므론(omron) 물류로봇, 상품 종류별로 인식하고, 회수도 가능하다고? 😮