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.
추천 도입사례
AI 3D 비전 빈피킹 사례: 기존 3D 비전이 못 잡던 화장품 용기 자동화
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.
전자부품 조립 자동화 도입사례 : 빈피킹부터 조립까지 협동로봇+AI 3D비전으로 완결
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.
추천 도입사례
AI 3D 비전 빈피킹 사례: 기존 3D 비전이 못 잡던 화장품 용기 자동화
휴머노이드 로봇 공장 도입, 정말 가능할까? 볼트 체결부터 휴머노이드 인케이싱까지 무인화한 스마트팩토리 라인