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로보스타 RA007과 딥러닝을 활용한 Non-Stop 제품 분류 자동화

calendarimg 2021년 03월 17일
수행업체
플라잎
본사 소재지
경기도 성남
예상금액
0 만원 (미정)
  • 개요
  • 특장점
  • 도입효과
  • 수행업체 정보

 

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 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. 

 

수행연도

  • 수행연도 : 2021년

 

 프로젝트 기간

  • 총 7주 : 설계 3주, 제작 2주, 설치 1주, 시운전 1주

 

프로젝트 배경 및 목적

  • 작업 사이클 시간 단축
  • 딥러닝을 활용한 제품 인식 정밀도 향상 및 데이터 처리시간 단축 
  • 딥러닝을 활용한 Pick & Place 성공률 향상
  • Pick & Place 티칭 시간 단축 (캘리브레이션 포함)
  • 모션플래닝을 활용한 작업자 티칭 시간 단축
  • 강화학습과 딥러닝을 활용한 cycle time 단축 및 gravity, friction, DH-parameter, vibration, backlash 보상

 

솔루션 구성 요소

  • 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

 

작업 프로세스

다양한 물건이 섞여 있는 투입박스에서 제품별로 구분 인식  → 상단 적재품부터 피킹 → 피킹한 제품을 지정된 배출박스내 위치에 적재 →  투입 박스내 물품을 개별 박스로 분류 작업이 완료될때까지 작업 수행

 * 투입 배출 박스의 위치 변경에 관계 없이 비전에서 Pick & Place 위치를 인지하여 작업 수행 

 

설치 면적 및 평면도 

  • 설치면적 : 약 반경 1m (컴팩트한 설치 공간)

 

 

 

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