제조 기술 센터의 로봇 혁신

제조 기술 센터(Manufacturing Technology Center)의 자동화 전문가들이 알려지지 않은 물체 피킹 로봇 공학 분야에서 획기적인 발전을 이루었습니다.

MTC(Manufacturing Technology Center)의 자동화 전문가가 만든 최신 혁신은 로봇 공학이 로봇 솔루션을 더 빠르게 배포할 수 있도록 CAD 데이터나 설계된 손잡이 없이도 물체를 처리할 수 있음을 의미합니다.

“이 프로젝트는 제조 분야에서 로봇을 혁신할 가능성이 있는 학문적 발전을 채택하려는 MTC의 결의를 보여줍니다. 새로운 개체를 선택하기 위한 이 기술의 이전 가능성을 통해 MTC는 고객 부품으로 신속하게 테스트하고 구현 전략에 대해 조언할 수 있습니다.”라고 MTC의 Robotics 수석 연구원인 Mark Robson이 말했습니다.

프로젝트

단일 개체를 구조화되지 않은 대량 입력에서 분리해야 하는 산업에서 일반적인 처리 작업인 빈 피킹.

전통적인 방법으로 공장은 고비용 센서와 함께 CAD 데이터를 사용하여 개별 부품을 정확하게 식별하고 타당성을 위해 사전 엔지니어링된 다양한 파악을 테스트합니다.

시간과 비용을 줄이기 위해 MTC는 빈 피킹을 위한 '최첨단' 기술을 시연했습니다. 이 기술은 훈련된 모델을 사용하여 진공 컵을 놓을 최적의 위치를 ​​찾고, 시뮬레이션 데이터로 훈련하여 노동 집약적인 수동 데이터 수집 및 라벨링의 필요성을 줄일 수 있습니다.

MTC의 기술 관리자인 Alejandra Matamoros 박사는 "MTC Robotics Engineers는 미리 결정된 프로그래밍이 덜 실행 가능한 작업을 자동화하기 위해 비용 효율적인 지능형 솔루션을 생성할 때 설계 및 개발이 비물질화될 수 있음을 증명하고 있습니다."라고 덧붙였습니다.

결과

프로젝트 기술은 금속 부품, 과일 및 화장품 용기를 포함한 다양한 물체에 대해 MTC에서 테스트했습니다.

수동으로 레이블이 지정된 데이터와 시뮬레이션 날짜로 훈련된 이 기술은 각각 92%와 94%의 성공적인 선택으로 잘 수행되었습니다.

MTC는 "순수하게 시뮬레이션된 데이터에 대해 훈련된 모델의 성능은 이 접근 방식이 특정 사용 사례에 대한 데이터 수집 부담을 줄이는 좋은 솔루션임을 보여주었다"고 덧붙이며 "훈련 데이터에 없는 항목에 대한 탁월한 성능은 방법은 모든 항목에 잘 일반화됩니다.”

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