선택, 이동, 배치
로봇이 AI 지원 이미지 프로세싱을 활용하여 픽 앤 플레이스 프로세스를 자동화합니다.
픽 앤 플레이스 애플리케이션은 로봇공학의 핵심 애플리케이션입니다. 업계에서 조립 공정 속도를 높이고 수작업을 줄이기 위해 자주 사용되는 이 기술은 Kempten 응용 과학 대학교의 데이터 최적화 제조 연구소의 컴퓨터 과학 석사 과정 학생들에게 흥미로운 주제입니다. 그들은 인공 지능과 컴퓨터 비전을 사용하여 프로세스를 최적화하는 로봇을 개발했습니다. 이 시스템은 조립 도면을 기반으로 직소 퍼즐을 맞추듯 개별 컴포넌트를 집어 미리 정의된 위치에 배치할 수 있습니다. 그런 다음 직원이 부품을 수동으로 붙일 수 있습니다.
필요한 이미지 정보를 제공하는 두 대의 IDS 산업용 카메라
이 시스템은 두 대의 uEye XC 카메라와 AI 지원 이미지 프로세싱을 통해 환경을 분석하고 정확한 픽업 및 적재 좌표를 계산합니다. 카메라 한 대는 작업 표면 위에, 다른 한 대는 추출 지점 위에 배치했습니다. 구체적으로, AI 파이프라인이 두 카메라의 이미지를 여러 단계로 처리하여 물체의 정확한 위치와 방향을 결정합니다. 시스템은 컴퓨터 비전 알고리즘과 신경망을 사용하여 관련 특징을 인식하고 최적의 파지 지점을 계산하며 물체를 집어 올려 놓을 수 있는 정확한 좌표를 생성합니다. 또한 이 시스템은 부품의 표면을 분할하고 윤곽을 데이터베이스와 비교하여 부품을 고유하게 식별합니다. 또한 결과를 사용하여 이미 배치된 부품의 근사치를 계산할 수 있습니다. 따라서 이 자동화 솔루션은 전문 지식에 대한 의존도를 낮추고 프로세스 시간을 단축하며 숙련된 노동력 부족에 대응할 수 있습니다.
카메라 요구 사항
인터페이스, 센서, 크기, 가격이 카메라 모델 선택의 결정적인 기준이었습니다. uEye XC는 웹캠의 사용자 친화성과 산업용 카메라의 성능이 결합된 제품입니다. 케이블만 연결하면 작동할 수 있습니다. 13MP onsemi 모노 센서(AR1335)가 장착된 오토포커스 카메라로, 고해상도 이미지와 동영상을 제공합니다. 교체 가능한 매크로 부착 렌즈를 사용하면 피사체 거리를 단축할 수 있어 근거리 촬영 애플리케이션에 적합합니다. Kempten 응용 과학 대학교의 연구 조교 Raphael Seliger가 설명하듯이 통합도 매우 간단했습니다: "IDS peak 인터페이스를 통해 카메라를 Python 백엔드에 연결합니다."
전망
향후에는 시행착오에 기반한 머신러닝 방법인 강화 학습을 통해 시스템을 더욱 발전시킬 예정입니다. "AI 기능을 확장하여 픽 앤 플레이스 프로세스를 더욱 지능적으로 만들고 싶습니다. 로봇 팔에 직접 카메라를 추가해야 할 수도 있습니다."라고 Seliger는 설명합니다. 또한, 투입된 부품에 대한 자동 정확도 검사도 계획되어 있습니다. 장기적으로는 로봇이 조립 도면만으로 필요한 모든 단계를 독립적으로 수행할 수 있어야 합니다.
사진 (© Kempten 응용 과학 대학교):
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