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UR5e와 딥러닝 및 강화학습을 사용한 전원케이블 빈피킹

지도 위치마크, 수행업체 수행업체
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시계모양, 예상 프로젝트 기간 예상 프로젝트 기간
6주 (설계 2주, 제작 2주, 설치 및 시운전 2주)
원화표시, 예상금액 예상금액
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로봇 기계팔, 로봇모델 로봇모델
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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. 
 

구성 요소

로봇

UR5e

6축 다관절, 가반하중 5kg, 작업반경 850mm, 무게 20.6kg

주변기기

로봇 베이스(제작품)

전기 그리퍼(OnRobot RG2)

3D 비전 카메라 (자체 알고리듬 탑재)

비전거치대

작업 순서

STEP 1. 작업물 투입
STEP 2. 작업물 최적 피킹 플래닝
STEP 3. 작업물 피킹 및 정렬
STEP 4. 배출 박스에 정렬하여 적재

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