Videos de la industria
Maquinaria y Metales
Picking 3D de bolsas transparentes
AccuPick3D utiliza el reconocimiento de aprendizaje profundo para identificar cada bolsa y colocarla en la ubicación predefinida. Esto permite a la solución de Solomon recoger bolsas transparentes que contienen piezas de metal que se han colocado aleatoriamente en un contenedor utilizando una pinza neumática con alta precisión.
SOLOMON Recogida aleatoria de objetos extremadamente pequeños
Solomon AccuPick 3D ofreció al cliente un único paquete de software que era capaz de reconocer 50+ piezas diferentes en una estación de trabajo. Gracias a la potencia de su software de IA, AccuPick 3D fue capaz de reconocer una arandela de 5 mm, incluso cuando había objetos superpuestos. Ser capaz de reconocer piezas de tamaño tan pequeño siempre ha sido una tarea desafiante para las soluciones de visión 3D, pero AccuPick 3D lo resuelve activamente confiando en un único software de visión que le permite Satisfacer las necesidades de los clientes, ayudándoles a reducir los costos operativos y maximizar los beneficios.
Solomon se une como miembro de MVtec Image Acquisition Partner
Con el objetivo de dar forma juntos al futuro de la manipulación de materiales, SOLOMON está ampliando su red de socios en todo el mundo.
Recogida de contenedores Yaskawa Motoman (con prevención de colisiones)
Un robot Yaskawa recoge objetos metálicos y distingue los lados delantero y trasero utilizando AccuPick 3D de Solomon. Se incluye la planificación del movimiento para evitar que el robot y la pinza choquen contra el contenedor.
Inspección de aprendizaje profundo utilizando solo Golden Sample (GS)
Las imágenes de placas de circuito impreso (GS) sin defectos se utilizan como conjunto de entrenamiento y como entrada en el software de inspección de IA de Solomon. A diferencia de la inspección óptica automatizada (AOI) convencional, no es necesario escribir un código ni entrenarlo con imágenes que contengan defectos individuales.
Recogida de contenedores de tornillos M3 con un robot Mecademic
Como se mostró en el Stuttgart Vision Show 2018, este sistema de visión 3D está entrenado para reconocer las orientaciones de los objetos utilizando tecnología de aprendizaje profundo que le permite recoger tornillos M3 de manera efectiva de la papelera.
Recogida de contenedores de objetos de formas complejas
El robot está entrenado para seleccionar objetos de formas complejas a través del aprendizaje profundo combinado con la visión 3D. No se requiere ningún archivo CAD para que coincida con la pose 3D del objeto. El tiempo de formación se reduce significativamente en comparación con los métodos convencionales de emparejamiento de plantillas.
Recogida de dos objetos diferentes en una ubicación
El robot está entrenado para recoger y clasificar dos artículos diferentes utilizando nuestro escáner 3D y software, junto con una cámara 2D para la alineación de apilamiento. Para esta demostración, se utilizó un robot Fanuc con una carga útil de 7 kg.
Selección de contenedores para máquina de moldeo
Un robot UR5 se encarga de recoger piezas metálicas de forma redonda que han sido colocadas aleatoriamente en un contenedor, para posteriormente insertarlas en una máquina de moldeo con sincronización de los sistemas de control.
Recogida de contenedores de tornillos negros
Un robot UR5 tiene la tarea de recoger tornillos negros de tamaño M4 que se han colocado aleatoriamente en un contenedor.