Сбор контейнеров

При сборе контейнеров робот использует комбинацию обработки изображений, датчиков, искусственного интеллекта и вакуумного захвата для идентификации и захвата предметов в контейнере.

Первый этап создания системы сбора контейнеров начинается с точного обнаружения объектов в контейнере. Для этого используются сложные системы технического зрения и 3D-камеры, которые обеспечивают детальный анализ бункера. Эти технологии сканируют заготовки в бункере и создают 3D-облако точек, которое служит основой для дальнейшего процесса.

Используя полученную информацию о модели, система рассчитывает оптимальный захват в бункере, чтобы робот мог точно извлечь нужную часть без непреднамеренного перемещения или повреждения других объектов.

Решающим преимуществом этого этапа является использование искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения. Эти технологии позволяют роботу точно определять положение каждой части, даже в запутанном порядке.

Непрерывно совершенствуя систему, банк может эффективно работать со сложными и хаотичными контейнерами. Это не только уменьшает затенение (проблема, когда части не обнаруживаются из-за их положения или выравнивания), но и обеспечивает точную идентификацию и правильный подбор каждой части.

Как только положение заготовок известно, в дело вступает вакуумная технология. Концевая оснастка (EOAT) с вакуумными присосками поднимает заготовки из бункера. Эти присоски используют вакуум для безопасного и прочного захвата предметов, не повреждая их.

Гибкость вакуумной технологии позволяет захватывать самые разные формы и материалы, от хрупких заготовок до тяжелых вакуумных компонентов.

После удаления заготовки она переносится на следующий процесс или этап производства.

Робот банка может размещать заготовки в определенной последовательности или в соответствии с производственными требованиями в нужном местоположении или помещать их в целевой контейнер. Это обеспечивает плавную и эффективную интеграцию в общий производственный процесс.

Современные системы сбора контейнеров оснащены электрическими схемами с алгоритмами, которые позволяют системе непрерывно совершенствоваться.

Машинное обучение позволяет роботу учиться на предыдущем опыте и оптимизировать свои стратегии подбора, что приводит к повышению эффективности, нижнему пределу ошибок и быстрой адаптации к новым заготовкам или меняющимся условиям.

Благодаря использованию вакуумной технологии захвата и обработки изображений, системы сбора контейнеров способны точно захватывать и устанавливать заготовки. Эти системы могут осуществлять перемещение самых разных объектов, независимо от их сложности и геометрии.

Автоматизированный процесс извлечения не только снижает количество человеческих ошибок, но и увеличивает скорость производства, что приводит к значительному повышению эффективности.

Еще одно преимущество этой технологии заключается в том, что она снимает нагрузку с работников, поскольку повторяющиеся, физически напряженные действия, такие как ручной захват предметов, берутся на себя.

Это способствует эргономичному использованию рабочего места, снижая физическое напряжение работников и одновременно делая рабочую среду более безопасной.

Сбор контейнеров находит применение во многих отраслях, включая автомобильную промышленность, изготовление электроники, пищевую промышленность и логистику.

Например, в автомобильной промышленности сбор контейнеров используется для автоматического извлечения и дальнейшего процесса заготовки таких деталей, как винты, уплотнения и другие компоненты.

В пищевой промышленности эта технология помогает точно перемещать упаковку или продукты, например, фрукты и овощи.