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基于深度學習和3D相機的無序抓取解決方案

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更新時間：2024-02-13 14:26:14瀏覽次數(shù)：300次

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產(chǎn)品簡介

基于深度學習和的解決方案一站式RandomBinPicking解決方案，集成2D深度學習算法，準確率更高！無序抓取RandomBinPicking，在機器視覺領(lǐng)域被認為挑戰(zhàn)性，難度在于，如何讓機械手臂從隨機堆放的工件/物料中，準確無誤的拿取所需工件/物料，并擺放至正確目的位置

詳細介紹

基于深度學習和的解決方案

一站式Random Bin Picking解決方案，集成2D深度學習算法，準確率更高！

無序抓取Random Bin Picking，在機器視覺領(lǐng)域被認為挑戰(zhàn)性，難度在于，如何讓機械手臂從隨機堆放的工件/物料中，準確無誤的拿取所需工件/物料，并擺放至正確目的位置?；谏疃葘W習和3D相機的解決方案AccuPick 3D，通過深度學習和3D相機快速辨識不同工件/物料在三維空間擺放的位置與姿態(tài)，并精準引導六軸協(xié)作機械手臂進行取放，由于工件/物料不需要事先整理及排列即可被辨識，因此能有效提升許多工廠的生產(chǎn)效率。AccuPick 3D作為一站式的Random Bin Picking解決方案，顯然更有利于不同行業(yè)應(yīng)用的的導入與使用。

AccuPick 3D是一套基于深度學習和3D相機的機器人智能無序抓取解決方案，AccuPick 3D無縫集成了3D相機、進行2D圖像識別的深度學習算法、碰撞檢測、機器人路徑規(guī)劃和機器人手臂運動控制為一體，可滿足客戶的無序抓取需求。

AccuPick 3D優(yōu)勢

1.基于深度學習算法的2D圖像識別，縮短辨識訓練時間；柔性制造換線快，免CAD適用行業(yè)應(yīng)用更廣

「訓練」機器如何辨識物料在三維空間中的各種擺放狀態(tài)通常需花費大量時間進行調(diào)試。但是無論物件的復雜度或種類，AccuPick 3D無序抓取系統(tǒng)都能通過深度學習算法讓機器快速識別物件，節(jié)省工程師「訓練」機器建模時間70%以上，即使工件無CAD文件也不是問題。

2. 減少3D中復雜的物品識別訓練時間

在隨機動作中訓練機器來識別復雜的或非常規(guī)形狀的物品經(jīng)常會占據(jù)很多時間。通過AccuPick 3D無序抓取系統(tǒng)，這項工作隨著深度學習算法會被簡化– 所有的需求會被同時輸入多張工件的圖片成像，并且來讓深度學習來辨識。

3. 沒有三維設(shè)計圖？這不是問題

傳統(tǒng)的無序抓取系統(tǒng)要求使用者輸入三維設(shè)計圖。然而，很多工件沒有三維設(shè)計圖，或者用戶不想公開它的設(shè)計圖。AccuPick 3D就是一個的解決方案了，因為它根本不需要設(shè)計圖– 它只需要給軟件上傳物品的圖像供其訓練和學習。

4. 支持16個主要機器人品牌

AccuPick 3D已與16個主要機器人品牌完成整合，可支持的品牌名單仍在持續(xù)擴增中。同時，AccuPick 3D能與羅克韋爾自動化（Rockwell Automation）、西門子（Siemens）、三菱（Mitsubishi）、歐姆龍（Omron）等主要PLC品牌通訊聯(lián)接。AccuPick 3D所提供的開放式平臺，使客戶對機器人品牌擁有更多的彈性選擇，以滿足其需求。

5. 能快速規(guī)劃機器人路徑以防止碰撞

在無序抓取解決方案中，除了要能識別工件及其位置，更大的挑戰(zhàn)是，機器人如何精準揀選工件而不碰撞到料箱和其他障礙物。AccuPick 3D所搭載的機器人路徑規(guī)劃模塊（選配），能夠快速決定機器人完成每個工件抓取所需的路徑。此機器人路徑規(guī)劃系統(tǒng)適用于AccuPick 3D所支持的16個機器人品牌。

6. 快速圖像掃描和處理

AccuPick 3D機器人智能無序抓取系統(tǒng)用由2個230萬像素的相機組成的3D相機來掃描，每個圖像0.2秒。每一個掃描的圖像由大約200萬個點組成，并且無論被掃描的影像多么復雜，不需一秒鐘即可處理。快速影像掃描和處理使AccuPick 3D機器人智能無序抓取系統(tǒng)成為提升工廠和倉儲生產(chǎn)力中的部分。

AccuPick 3D主要應(yīng)用

汽車行業(yè)

隨機分揀-正反面

汽車零部件的無序抓取和分揀，基于AccuPick 3D. 這個系統(tǒng)使Kawasaki 5公斤的機械臂，能夠準確識別出工件的正反面。

汽車引擎蓋機器人涂膠

汽車引擎蓋涂膠用到AccuPick 3D解決方案中的3D相機和路徑規(guī)劃模塊。3D相機自動識別引擎蓋的位置，并且依次調(diào)整機械臂的運動路徑，無需機械的固定工件的位置。這個應(yīng)用場景利用優(yōu)傲機械臂UR10的360度柔性特點，在復雜的汽車引擎蓋輪廓進行作業(yè)。

食品與飲料行業(yè)

水果取放

高速變形字符識別

印在瓶蓋上的高度變形字符需要以每秒10個瓶子的速率被識別，通過深度學習算法和少量的樣本訓練，字符馬上就可以被軟件識別。

機械與金屬行業(yè)

復雜形狀工件的隨機分揀

借助基于深度學習算法的2D圖像識別功能和3D相機，機械臂被訓練來抓取復雜形狀的工件。不需要CAD圖來匹配物體的3D位置，相較于傳統(tǒng)的模板匹配方法，訓練時間明顯縮短。

一個物料箱中兩個不同工件的隨機分揀

通過使用AccuPick 3D解決方案，7公斤Fanuc機械臂被訓練來抓取和分揀兩個不同的工件。

鑄造機的

通過使用AccuPick 3D解決方案，優(yōu)傲機械臂UR10被訓練來隨機抓取放在物料箱中的圓形金屬片，在控制系統(tǒng)的同步下插入鑄造機中。

隨機撿取黑色螺絲