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#딥러닝#재활용 분류#2D 비전#델타로봇#플라잎

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.

로봇	3축 델타로봇
주변기기	천장형 로봇 베이스; 진공 그리퍼; 2D 비전 (자체 알고리듬 탑재); 컨베이어

※ 마로솔 내의 모든 콘텐츠를 무단으로 복사 및 재창작할 경우 부정경쟁방지법 및 저작권법에 위반될 수 있음을 밝힙니다.

손쉬운 로봇 티칭

딥러닝을 활용한 비전 캘리브레이션 및 티칭 자동화로 티칭 시간 단축

작업 조건이 변경되더라도 캘리브레이션 및 재티칭 불필요

딥러닝 기반의 플라스틱 물체 인식으로 다양한 형상에 대한 인식력이 뛰어남

제품 형상에 맞춰 최적 Pick 위치 자동 학습

빠른 투자회수 가능

빠른 사이클 타임

초당 1 pick 수준의 빠른 작업 수행 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

투자회수기간	null

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델타로봇과 딥러닝을 활용한 재활용 플라스틱 분류

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