도입된 로봇이 궁금하다면?
이 솔루션은 3D 비전, 딥러닝 알고리듬(Instance Segmentation)과 강화학습 (Reinforcement Learning) 및
모션 플래닝( OMPL ) 알고리듬을 활용하여 제품 분류 작업, 조립, 패킹 등 자동화를 위한 솔루션 입니다.
3D 비전을 활용하여 실시간으로 제품 위치와 종류, 그리고 박스 위치 인식하여 작업을 수행하기 때문에
제품의 위치가 변경되거나 박스의 위치가 변경되더라도 자동으로 보정하여 작업이 가능합니다.
비전/로봇/작업 지그들이 틀어져서 조건이 변경되더라도 학습을 통해 보정되기 때문에
운영 및 유지보수가 쉽고 Downtime을 최소화할 수 있습니다.
구성요소
| 로봇 | UR5e;
- 6축 다관절,가반하중 5kg,작업반경 850mm,무게 20.6kg |
|---|---|
| 주변기기 | 로봇 베이스(제작품);
공압 그리퍼 (제작품);
3D 비전 카메라 (자체 알고리듬 탑재);
비전거치대;
작업물 정렬 지그 |
작업순서
| STEP 1. | 작업물 투입 |
|---|---|
| STEP 2. | 작업물 최적 피킹 플래닝 |
| STEP 3. | 작업물 피킹 및 정렬 |
| STEP 4. | 배출 박스에 정렬하여 적재 |
※ 마로솔 내의 모든 콘텐츠를 무단으로 복사 및 재창작할 경우 부정경쟁방지법 및 저작권법에 위반될 수 있음을 밝힙니다.
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3D 비전을 활용하여 실시간으로 제품 위치와 종류, 그리고 박스 위치 인식하여 작업을 수행하기 때문에
제품의 위치가 변경되거나 박스의 위치가 변경되더라도 자동으로 보정하여 작업이 가능합니다.
비전/로봇/작업 지그들이 틀어져서 조건이 변경되더라도 학습을 통해 보정되기 때문에
운영 및 유지보수가 쉽고 Downtime을 최소화할 수 있습니다.
구성요소
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- 6축 다관절,가반하중 5kg,작업반경 850mm,무게 20.6kg |
|---|---|
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|---|---|
| STEP 2. | 작업물 최적 피킹 플래닝 |
| STEP 3. | 작업물 피킹 및 정렬 |
| STEP 4. | 배출 박스에 정렬하여 적재 |
※ 마로솔 내의 모든 콘텐츠를 무단으로 복사 및 재창작할 경우 부정경쟁방지법 및 저작권법에 위반될 수 있음을 밝힙니다.
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