공정 레이아웃
이 분류자동화 솔루션은 3D 비전검사, 딥러닝 알고리듬(Instance Segmentation)과 강화학습 (Reinforcement Learning) 및 모션 플래닝(OMPL) 알고리즘 활용하여 제품 분류 작업, 조립, 패킹 등 자동화가 가능합니다.
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. 모션 플래닝의 활용으로 작업자의 티칭 시간이 줄어들며, 강화학습으로 전체 싸이클 타임을 줄여 줍니다.
비전/로봇/작업 지그들이 틀어져서 조건이 변경되더라도 학습을 통해 보정되기 때문에 운영 및 유지보수가 쉽고 다운타임을 최소화할 수 있습니다.
구성요소
| 로봇 | UR5e ;
- 6축 다관절, 가반하중 5kg, 작업반경 850mm, 무게 20.6kg;
- 로보스타 6축, 가반하중 1, 5, 7, 10, 12, 20, 50kg 로봇으로도 대응 가능 |
|---|---|
| 주변기기 | 그리퍼: 진공 그리퍼 (제작품) ;
3D Vision: 3D Stereo Camera (자체 알고리듬 탑재) ;
주변기기: 로봇 베이스 (제작품) ; |
작업순서
| STEP 1. | 다양한 물건이 섞여 있는 투입박스에서 제품별로 구분 인식 |
|---|---|
| STEP 2. | 인식된 제품을 지정된 배출박스내 위치에 적재 |
| STEP 3. | 투입 박스내 물품을 개별 박스로 분류 작업이 완료될때까지 작업 수행 (투입 배출 박스의 위치 변경에 관계 없이 비전에서 Pick & Place 위치를 인지하여 작업 수행) |
특장점
간단하게 설치
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
투입 박스와 배출 박스를 별도 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
도입효과
| 주요지표 | - |
|---|---|
| 도입기업 피드백 | - |
※ 마로솔 내의 모든 콘텐츠를 무단으로 복사 및 재창작할 경우 부정경쟁방지법 및 저작권법에 위반될 수 있음을 밝힙니다.
솔루션에 사용된 로봇이 궁금하다면?
추천 솔루션
AMR을 활용한 물류창고 내 오더피킹 시스템
이 적용사례는 마로솔 원격관제시스템 SOLlink를 활용하여 유진 Gocart 180 10대를 운영 최적화하는 오더피킹 시스템입니다. 자체 개발한 SOLlink로 다수 AMR을 군집 제어하여 물류 시스템 효율성을 극대화하였으며, WMS 연동을 통한 오더피킹 시스템으로 물동량 Peak 시기에 추가 작업자 고용 없이 유연하게 대처할 수 있습니다.
AMR과 TM협동로봇을 활용한 자동화
이 적용사례는 AMR과 TM협동로봇을 활용한 CNC 자동화 솔루션입니다. 기존에는 작업자가 작업물을 이동하고 CNC선반에 투입하고 가공할 때까지 기다렸다가 운반했어야 했지만 로봇을 사용함으로 작업자 없이 가공뿐 아니라 가공이 끝나면 운반까지 가능하여 효율이 증가했습니다.
현대로보틱스 HS220을 활용한 포대 팔레타이징 솔루션
이 적용사례는 현대로보틱스 HS220에 자체 개발한 OP system을 접목하여 종이 포대를 팔레타이징하는 솔루션입니다. 자체 개발한 OP system은 팔레트 사이즈, 포장재 특성에 따라 유연하게 설정하여 효율적으로 사용할 수 있습니다. 특히 다년간의 포대 제작 설비 납품 경험을 토대로 작업장에서 안정적으로 작동하는 팔레타이징 시스템을 책임 구현하였습니다.