이 솔루션은 2D 비전, 딥러닝 알고리듬(Instance Segmentation)과 강화학습 (Reinforcement Learning) 및 모션 플래닝( OMPL )
알고리듬을 활용하여 움직이는 컨베이어 위에 있는 재활용 플라스틱을 빠르게 인식하고 분류하는 솔루션 입니다.
대상의 형태가 불규칙하더라고 빠르게 인식 가능플한 비전 성능과 모션 플래닝을 통해 분류 작업을 신속하게 수행합니다.
구성요소
| 로봇 | 3축 델타로봇 |
|---|---|
| 주변기기 | 천장형 로봇 베이스;
진공 그리퍼;
2D 비전 (자체 알고리듬 탑재);
컨베이어 |
작업순서
| STEP 1. | 쓰레기 더미 투입 |
|---|---|
| STEP 2. | 플라스틱 대상 인식 |
| STEP 3. | 플라스틱 제품 피킹 및 배출 |
※ 마로솔 내의 모든 콘텐츠를 무단으로 복사 및 재창작할 경우 부정경쟁방지법 및 저작권법에 위반될 수 있음을 밝힙니다.
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이 솔루션은 2D 비전, 딥러닝 알고리듬(Instance Segmentation)과 강화학습 (Reinforcement Learning) 및 모션 플래닝( OMPL )
알고리듬을 활용하여 움직이는 컨베이어 위에 있는 재활용 플라스틱을 빠르게 인식하고 분류하는 솔루션 입니다.
대상의 형태가 불규칙하더라고 빠르게 인식 가능플한 비전 성능과 모션 플래닝을 통해 분류 작업을 신속하게 수행합니다.
구성요소
| 로봇 | 3축 델타로봇 |
|---|---|
| 주변기기 | 천장형 로봇 베이스;
진공 그리퍼;
2D 비전 (자체 알고리듬 탑재);
컨베이어 |
작업순서
| STEP 1. | 쓰레기 더미 투입 |
|---|---|
| STEP 2. | 플라스틱 대상 인식 |
| STEP 3. | 플라스틱 제품 피킹 및 배출 |
※ 마로솔 내의 모든 콘텐츠를 무단으로 복사 및 재창작할 경우 부정경쟁방지법 및 저작권법에 위반될 수 있음을 밝힙니다.