공정 레이아웃
이 공정은 2D 비전과 딥러닝 알고리즘(Instance Segmentation)을 활용하여 형상 인식 및 제품 분류 자동화를 위한 데모입니다.
2D 비전을 활용하여 실시간으로 제품 위치와 종류를 인식하여 작업을 수행하기 때문에 제품의 위치가 변경되거나 종류가 변경되더라도 자동으로 인식하여 작업이 가능합니다.
구성요소
| 로봇 | Indy7;
- 6축 협동로봇, 가반하중 7kg, 최대 동작영역 1.3m, 무게 28kg, 반복정밀도 : ± 0.1 mm |
|---|
작업순서
| STEP 1. | 작업물이 컨베이어 벨트를 타고 지정된 위치로 이동 |
|---|---|
| STEP 2. | 딥러닝을 통한 물체의 형상 인식 |
| STEP 3. | 작업물 픽 앤 플레이스 |
특장점
쉽고 간편한 로봇 티칭
딥러닝을 활용한 비전 캘리브레이션 및 티칭 자동화로 티칭 시간 단축
딥러닝 기반으로 물체를 인식하여 다양한 물체에 대한 인식력이 뛰어남
제품 형상에 맞춰 최적 Pick 위치 자동 학습
컴팩트하고 간편한 설치
투입물을 정위치로 고정할 필요가 없어 별도 피더 제작 불필요
작업자가 작업하던 공간에 로봇만 추가 설치하여 작업 가능
도입효과
| 도입기업 피드백 | 딥러닝과 비전 센서를 사용하는 IndyEye덕에 빠르고 간편한 티칭을 할 수 있고, 실시간으로 제품의 형상을 인식해 픽 앤 플레이스 할 수 있습니다. |
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