자동차빈피킹제조물류
#다관절로봇#딥러닝#3D 비전#자동차 베어링#빈피킹#플라잎
이 솔루션은 3D 비전, 딥러닝 알고리듬(Instance Segmentation)과 강 화학습 (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.

UR5e와 딥러닝을 활용한 자동차 부품 빈피킹

예상 프로젝트 기간
6(설계 2주, 제작 2주, 설치 및 시운전 2주)
적용분야
자동차, 빈피킹, 제조, 물류