AIロボティクス

視覚ガイドによるピック アンド プレイスにより、厳密な自動化に必要な治具やフィーダーが不要になり、固定されていない状態や混在した状態で到着したアイテムの位置が特定されます。これらの導入では、ロボットが部品ごとに専用の工具を使用せずに、ギアの積み込み、組立ラインへの供給、壊れやすい商品の取り扱いを行っていることが示されています。

3D マッチングによってガイドされるロボットによる研削とレール エッジのトリミング。鋳造部品と溶接部品のばらつきが大きく、教示されたパスでは材料が残されたり、深く切断されすぎたりします。ロボットは各部品を測定し、ツールパスを実際の形状に適合させます。

グラスファイバーボビンのロボットによるラック外し、さまざまな間隔と位置合わせで到着する輸送ラックから重いスプールを持ち上げます。 3D ビジョンが各ボビンの位置を特定するため、ロボットは扱いにくい大量の部品を手作業で扱うことなくアンロードできます。

部品の向きが固定されていない状態で到着するため、ロボット機械が積み込みステップを手作業で行っています。これらの導入では、3D ビジョンが生のワークピースをビンから直接ピック座標を生成するため、機械はサイクル間で人を待つ必要がなくなりました。

視覚誘導ロボット工学は、プログラムが想定する場所に正確に配置されることのない、教示されたパスと実際の部分との間のギャップを埋めます。これらの導入では、ロボットがワークピースの実際の位置にシール、トリミング、マーキング、研削を行い、サイクルごとに新たに測定されることを示しています。

箱のサイズ、ラベル、積み上げパターンが異なる場合、混合ケースの荷物をロボットでデパレタイズします。 AI ビジョンは最上層をセグメント化し、サイクルごとにいくつかのケースを選択し、プログラム対象の固定パターンなしで到着するパレットを処理します。

ロボットによるビンピッキングは、ロボットをビンから遠ざけていたプレゼンテーション上の問題、つまり部品がランダムに乱雑になったり、重なり合ったり、反射したり、半透明になったりする問題を解決します。これらの展開では、3D ビジョンが各部品の衝突のないピックを、直径数ミリメートルの破片に至るまで見つけ出すことを示しています。

ロボットによるキッティングは、フィーダーベースの自動化を打ち破る部品の多様性を実現します。1 つのキットには、5 ミリメートルのワッシャーに至るまで数十のコンポーネントが含まれます。これらの展開では、部品番号ごとに専用のフィーダーを構築することなく、混合セットが識別され、ビンから組み立てられることが示されています。

3D マッチングは、サイクルごとに、プログラムが部品が配置されていると想定している場所と実際の場所との間のギャップを埋めます。これらの展開では、参照モデルに位置合わせされたスキャンされたワークピースが表示されるため、ツールは再固定せずに曲面や一貫性のない表面を追跡します。