close up of switchgear in a smart factory

AccuPick成功案例

工業AI視覺應用之鋼製零件揀選

客戶

客戶是Motion Technique,總部位於印度的系統整合商。正在為Siemens ( 西門子 )在印度的開關設備工廠開創一個新項目。

挑戰

西門子項目中,複雜層壓鋼構造之準確識別和處理

視覺系統的任務是準確識別層壓鋼部件的方向和位置(包括旋轉、偏航和傾斜),並引導機器手臂夾取部件,將其放置在進料傳送帶上的特定位置。
由於垃圾箱的深度 (740x365x230mm) 和組件的尺寸較小,因此採用了較長的夾持工具,以盡量減少與垃圾箱碰撞的風險。
此外,物品的複雜形狀、有限的夾取角度及其隨機排列,基於 CAD 的定位技術帶來了挑戰,使其無法達到承包商的預期結果。

解決方案

基於人工智能-AI視覺的定位和動線規劃,以實現高效的組件處理

Solomon透過AccuPick 3D AI 視覺的定位技術和SolScan 2.3 MP 掃描儀使 Motion Technique 能夠準確識別每個組件的潛在方向。

然後利用這些發現將組件定位在定制設計的滑塊內。

AccuPick ROS 動線規劃的確保機械手臂可以執行Bin Picking任務,而不會與料箱發生任何碰撞。

值得注意的是,Siemens ( 西門子 ) 的所有要求,包括掃描、識別、動線規劃以及使用 UR10 機器人物理拾取和放下組件,都在 6 秒的時間內成功完成。

結論

Solomon 的 3D 視覺和人工智能AI解決方案提高了Siemens (西門子)開關設備製造流程的準確性和效率。
基於 AI 的定位和 AccuPick 3D 動線規劃可實現精確的組件識別和處理。
AccuPick的ROS運動規劃確保無碰撞揀選,只需6秒即可滿足Siemens(西門子)的要求。
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