Nhận biết và xử lý các thành phần thép nhiều lớp phức tạp

Một hệ thống thị giác được giao nhiệm vụ nhận dạng chính xác hướng và vị trí của các bộ phận thép nhiều lớp—bao gồm xoay, hướng và nghiêng—đồng thời hướng dẫn rô-bốt nhặt và đặt các bộ phận tại một vị trí cụ thể trên băng tải cấp liệu.

Do chiều sâu của thùng (740 x 365 x 230 mm) và kích thước nhỏ của các bộ phận nên dụng cụ kẹp dài hơn đã được sử dụng để giảm thiểu nguy cơ va chạm với thùng.

Hơn nữa, hình dạng phức tạp của các hạng mục, góc chọn hạn chế và sự sắp xếp ngẫu nhiên của chúng đã đặt ra thách thức cho công nghệ bản địa hóa dựa trên CAD, ngăn cản công nghệ này đạt được kết quả mong muốn cho nhà thầu.

Lập kế hoạch chuyển động và bản địa hóa dựa trên AI để xử lý thành phần hiệu quả

Công nghệ bản địa hóa dựa trên AI AccuPick của Solomon và máy quét SolScan 2.3 MP cho phép Kỹ thuật chuyển động xác định chính xác hướng tiềm năng của từng thành phần. Những phát hiện này sau đó được sử dụng để định vị các thành phần trong một thanh trượt được thiết kế tùy chỉnh.

Việc triển khai Kế hoạch chuyển động ROS của AccuPick đảm bảo rằng rô-bốt có thể thực hiện các nhiệm vụ nhặt hàng của mình mà không có bất kỳ va chạm nào với thùng. Đáng chú ý, tất cả các yêu cầu của Siemens, bao gồm quét, nhận dạng, lập kế hoạch chuyển động cũng như việc nhặt và thả các bộ phận bằng robot Universal Robots UR10, đều được thực hiện thành công trong khung thời gian 6 giây.

Kết quả

- Các giải pháp tầm nhìn 3D và AI của Solomon đã nâng cao độ chính xác và hiệu quả trong quy trình sản xuất thiết bị đóng cắt của Siemens

- Lập kế hoạch chuyển động và bản địa hóa dựa trên AI với AccuPick cho phép nhận dạng và xử lý thành phần chính xác

- Lập kế hoạch chuyển động ROS của AccuPick đảm bảo chọn hàng không va chạm, đáp ứng yêu cầu của Siemens chỉ trong 6 giây