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Préparation robotisée des sacs – pas si utopique après tout

Des objets disposés au hasard, de formes irrégulières, constitués de matériaux souples facilement déformables, froissés et donc difficiles à localiser ? C'est désormais un problème du passé.

« Nous avons décidé d'utiliser notre expérience, nos connaissances et nos compétences pour pousser encore plus loin les performances de nos solutions basées sur l'IA et leur « enseigner » à détecter et ramasser les sacs. »

Le prélèvement de bacs - c'est-à-dire la détection et le prélèvement robotisés d'objets disposés de manière aléatoire à l'intérieur d'un bac sur la base de modèles CAO - est un type d'application courant que nous traitons même dans des environnements industriels difficiles. Notre Studio de prélèvement de bacs est une solution de picking tout-en-un pour les intégrateurs robotiques, qui n'ont pas besoin de connaître la vision par ordinateur pour la mettre en place. Ses fonctionnalités robustes ont permis d'entrer dans pratiquement tous les secteurs industriels :l'automobile, la fabrication, la logistique et autres.

Cependant, nous avons progressivement commencé à recevoir des demandes de nos clients pour une solution qui leur permettrait de prélever des objets de formes irrégulières et dans des positions aléatoires dans le bac . Nous nous sommes mis à travailler sur des algorithmes qui nous permettraient de sélectionner ces types d'objets et après un certain temps d'efforts intensifs, nos solutions basées sur l'IA a vu le jour pour la première fois. Grâce à des algorithmes sophistiqués, ils nous ont permis de localiser et de sélectionner des objets de différentes tailles, de diverses textures et de formes arbitraires incluant des déformations. De plus, les objets n'ont pas besoin d'être empilés dans des motifs ordonnés mais peuvent être placés de manière absolument aléatoire et le robot est toujours capable de les reconnaître et de les choisir. Nos solutions basées sur l'IA, rendues possibles par une combinaison de vision 3D précise et d'algorithmes d'IA avancés, ont montré au monde les immenses opportunités d'automatisation de la manutention, la fabrication, la logistique et bien d'autres.

Et c'est la logistique qui nous a montré qu'il restait une dernière lacune pour couvrir toutes sortes d'objets et d'applications - et cela résidait dans le fait que les marchandises ne sont pas toujours transportées dans des boîtes solides mais que certaines d'entre elles viennent dans des sacs . Ceux-ci posent un grand défi pour le tri automatisé car ils ne conservent pas leur forme - ils sont flexibles, froissés, facilement déformables et donc très difficiles à localiser . Nous avons décidé d'utiliser notre expérience, nos connaissances et nos compétences pour pousser encore plus loin les performances de nos solutions basées sur l'IA et leur "apprendre" à détecter et à ramasser les sacs .

La reconnaissance des limites entre les sacs qui sont placés de manière chaotique dans un conteneur peut souvent être difficile même pour les humains. La tâche devient encore plus compliquée pour lessacs transparents . Difficile – mais possible. Nous avons développé un réseau capable de reconnaître les sacs, parfois mieux que nous. Ils peuvent se chevaucher et s'empêcher d'être ramassés, mais notre système peut gérer cela facilement et ne permettra pas au robot de saisir des sacs entièrement ou partiellement couverts .

Une autre difficulté courante provient de la nature du matériau dont sont faits les sacs - ils sont pleins de plis et de rides, ce qui les fait souvent tomber de la pince juste après avoir été détectés et soulevés avec succès. Nous vous recommandons d'utiliser un préhenseur à vide avec rétroaction pour éviter de tels échecs.

Les solutions Photoneo alimentées par l'IA sont désormais plus intelligentes que jamais. Et ils sont prêts à vous aider !


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