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로보스타 RA007과 딥러닝을 활용한 Non-Stop 제품 분류 자동화

적용분야
산업 > 물류, 공정 > 분류, 자동화 분야 > 제조

솔루션에 사용된 로봇이 궁금하다면?

퍼넬커먼 이미지퍼넬인더스트리얼 이미지

공정 레이아웃

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. 

 

가성비가 뛰어난 3D 비전을 활용하여 실시간으로 제품 위치와 종류, 그리고 박스 위치 인식하여 작업을 수행하기 때문에 제품의 위치가 변경되거나 박스의 위치가 변경되더라도 자동으로 보정하여 작업이 가능합니다. 

 

또한 2개의 비전과 빠른 비전 처리 속도를 통해 물류 현장에서 가장 중요한 사이클 타임을 크게 단축할 수 있습니다.  

 

비전/로봇/작업 지그들이 틀어져서 조건이 변경되더라도 학습을 통해 보정되기 때문에 운영 및 유지보수가 쉽고 Downtime을 최소화할 수 있습니다. 
 

구성요소

로봇
로보스타 6축 다관절 RA007; - 가반하중 7kg, 작업반경 930mm, 반복정밀도 ±0.03mm, 무게 38kg ; - 그리퍼 : 진공 그리퍼 (제작품) ; - 3D Vision ; - 3D stereo camera 2EA (자체 알고리듬 탑재)
주변기기
로봇 베이스(제작품) ; 비전거치대 2EA

작업순서

STEP 1.다양한 물건이 섞여 있는 투입박스에서 제품별로 구분 인식
STEP 2.상단 적재품부터 피킹
STEP 3.피킹한 제품을 지정된 배출박스내 위치에 적재
STEP 4.투입 박스내 물품을 개별 박스로 분류 작업이 완료될때까지 작업 수행 (투입 배출 박스의 위치 변경에 관계 없이 비전에서 Pick & Place 위치를 인지하여 작업 수행)

특장점


컴팩트하고 간단한 설치

손쉬운 로봇 티칭

딥러닝을 활용한 비전 캘리브레이션 및 티칭 자동화로 티칭 시간 단축

작업 조건이 변경되더라도 캘리브레이션 및 재티칭 불필요

딥러닝 기반의 3D 물체 인식으로 다양한 물체에 대한 인식력이 뛰어남

제품 형상에 맞춰 최적 Pick 위치 자동 학습 

컴팩트하고 간단한 설치

투입 박스와 배출 박스를 별도 정위치로 고정할 필요가 없어 별도 피더 제작 불필요

작업자가 작업하던 공간에 로봇만 추가 설치하여 작업 가능 


 

빠른 투자회수 가능 

빠른 사이클 타임

빠른 산업용 로봇과 개별 스탠딩 비전 사용으로 Handeye 솔루션 대비 2초 이상 사이클 타임 단축 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

 

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로봇 모델
LD-250
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자동차 배터리 팔레타이징 자동화, 야스카와 GP250로 60kg이 넘는 배터리를 안전하게 쌓아요 💪

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본 솔루션은 아틀라스 배터리(자동차 배터리)의 수출을 위한 리팔레타이징 공정을 자동화한 사례입니다. 국가별 수입 팔레트 규격과 고객사 별로 지정한 팔레타이징 패턴, 제품의 품종 또한 다양하기에 경우의 수의 합이 200가지를 넘겨 이에 대한 규격화와 중형 10/min, 대형 6/min의 물량을 대응하여 라인 안정성 확보를 목표로 하고 있습니다.

로봇 모델
GP250
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조립자동화&휴머노이드 인케이싱

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비전 시스템 기반 볼트 체결 및 품질검사와 휴머노이드를 활용한 인케이싱 공정을 통합한 자동화 시스템으로 불량 제품 유출 방지 및 생산성을 향상하였습니다.

로봇 모델
Mech Eye Pro M Enhanced
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