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 (740 x 365 x 230 mm) 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。