이 솔루션은 3D 비전, 딥러닝 알고리듬(Instance Segmentation)과

강화학습(Reinforcement Learning) 및 모션 플래닝( OMPL ) 알고리듬

활용하여 제품 분류 작업, 조립, 패킹 등 자동화를 위한 솔루션입니다. 

3D 비전을 활용하여 실시간으로 제품 위치와 종류, 그리고 박스 위치 인식하여

작업을 수행하기 때문에 제품의 위치가 변경되거나 박스의 위치가 변경되더라도

자동으로 보정하여 작업이 가능하며 딥러닝 알고리듬과 강화학습으로

물체를 판별하기 때문에 비정형 물체에도 적용이 가능합니다.   

비전/로봇이 틀어지거나 물체가 바뀌는 등 조건이 변경되더라도

학습을 통해 보정되기 때문에 운영 및 유지보수가 쉽고 Downtime을 최소화할 수 있습니다. 
 

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 

시뮬레이션 데이터를 활용한 학습시간 단축

제품이 그리핑에 적합하지 않은 상태일 경우 제품을 쓰러뜨리거나 움직여 피킹 수행

0.2초 이하의 빠른 제품 자세 인식(6D pose estimation)

비정형 물체에도 적용 가능한 솔루션으로 설치 시간 단축

컴팩트하고 간단한 설치

투입 박스를 정위치로 고정할 필요가 없어 별도 피더 제작 불필요

작업자가 작업하던 공간에 로봇만 추가 설치하여 작업 가능 

빠른 투자회수 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