หยิบง่ายขึ้นด้วยแอปพลิเคชั่นช่วยหยิบออกจากกล่อง
การยื่นเข้าไปในภาชนะและดึงสกรูออกมาโดยแขนไม่แตะขอบนั้นอาจไม่ใช่เรื่องท้าทายสำหรับมนุษย์ แต่กลับกัน สำหรับหุ่นยนต์ เพื่อให้หุ่นยนต์สามารถยื่นเข้าไปในกล่องในมุมที่เหมาะสมและหยิบชิ้นส่วนที่ถูกต้องออกมาได้ จะต้องมีการวางแผนการเคลื่อนไหวเอาไว้อย่างแม่นยำ แล้วหุ่นยนต์จะสามารถแบ่งเบางานที่น่าเบื่อและซ้ำซากของมนุษย์ด้วยโซลูชันการหยิบชิ้นส่วนออกจากกล่องได้ ซึ่งทั้งรวดเร็วและไม่เหน็ดเหนื่อย เพื่อให้สามารถคำนวณการเคลื่อนที่และมุมของหุ่นยนต์ในระหว่างการหยิบชิ้นส่วนออกจากกล่องได้อย่างแม่นยำ KUKA จึงได้พัฒนาแพ็กเกจเทคโนโลยีร่วมกับ Roboception ผู้เชี่ยวชาญด้านการมองเห็น ซึ่งสามารถผสานรวมเข้ากับกระบวนการผลิตได้โดยไม่ต้องพยายามตั้งโปรแกรมมากนัก
หยิบได้อย่างง่ายดาย: เซลล์การหยิบชิ้นส่วนออกจากกล่องและซอฟต์แวร์ที่เหมาะสมทำให้การยื่นเข้าไปในภาชนะต่างๆ นั้นปราศจากปัญหา
การวางแผนเส้นทางที่พัฒนามาเป็นอย่างดีเพื่อการหยิบชิ้นส่วนออกจากกล่องโดยไม่มีการชนกัน
กล้อง 3 มิติจาก Roboception ที่อยู่ในแพ็กเกจเทคโนโลยีจะส่งภาพสภาพแวดล้อมและวัตถุที่นำออกมาไปยังคอมพิวเตอร์เพื่อวางแผนเส้นทางที่ปราศจากภาวะเอกฐาน (Singularity Free Path Planning) อย่างสมบูรณ์แบบ โดยจะมีการคำนวณเส้นทางที่แน่นอนสำหรับแขนหุ่นยนต์เพื่อไปถึงวัตถุที่ต้องการ อีกทั้งยังรวมเอาข้อมูลของโครงสร้างหุ่นยนต์และกริปเปอร์มาไว้ด้วยกันอีกด้วย ซอฟต์แวร์ KUKA.SmartBinPicking จะคำนวณเส้นทางที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด เพื่อหยิบส่วนประกอบออกจากกล่องโดยที่แขนหุ่นยนต์ไม่ชนกัน การวางแผนเส้นทางที่ไม่มีการชนกันนี้เองที่จะช่วยลดเวลาหยุดทำงานให้เหลือน้อยที่สุด เมื่อตรวจพบวัตถุ ไม่ว่าจะมีความผิดปกติหรือไม่มีก็ตาม ซอฟต์แวร์จะจัดลำดับความสำคัญของชิ้นส่วนที่หุ่นยนต์จะจับก่อน เช่น เนื่องจากชิ้นส่วนดังกล่าวนั้นอยู่ด้านบน
การเปลี่ยนเป็นระบบอัตโนมัติด้วย 3D Machine Vision ช่วยรับประกันได้ว่าจะสามารถหยิบได้จากทุกภาชนะ
กระบวนการเรียนรู้แบบใช้ AI เพื่อการเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดล CAD
มีการฝึกการรู้จำวัตถุล่วงหน้าในสภาพแวดล้อมการจำลองแบบเสมือนจริง ในสภาพแวดล้อมดังกล่าว มีการเพิ่มประสิทธิภาพให้กับโมเดล CAD ในแง่ของปฏิกิริยาการเกิดสี วัสดุ และสภาพแสง “วัตถุทุกชิ้นที่หยิบออกจากกล่องได้รับการฝึกมาแล้วล่วงหน้าเป็นระยะเวลาหนึ่งในสภาพแวดล้อมจำลองโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ กระบวนการฝึกนี้สามารถดำเนินได้ตลอดทั้งคืน เพื่อให้สามารถใช้งานได้เลยในวันถัดไป” มิชาเอล โฮเฮนแนคเคอ ผู้จัดการกลุ่มผลิตภัณฑ์สำหรับการจัดการและการมองเห็นที่ KUKA กล่าว การใช้ AI จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพให้กับการรู้จำวัตถุใดๆ อย่างเหมาะสม เพื่อให้สามารถแยกแยะสิ่งเหล่านั้นได้แม้ในสถานการณ์ที่ยากลำบาก
การหยิบชิ้นส่วนออกจากกล่องอัจฉริยะเพื่อระบบอัตโนมัติในอีกระดับ
นอกจากนี้ การทำงานร่วมกับ Roboception ยังทำให้ KUKA ประสบความสำเร็จในการวางแผนเส้นทางไปยังคอมพิวเตอร์ภายนอกได้อีกด้วย ซึ่งทำให้ไม่จำเป็นต้องใช้พลังงานจากชุดควบคุมหุ่นยนต์เลย ข้อได้เปรียบที่พิเศษมากๆ ได้แก่ “แม้ในขณะที่หุ่นยนต์กำลังยื่นเข้าไปในกล่อง ระบบก็คำนวณการวางแผนเส้นทางต่อไปควบคู่กันไปด้วย” โฮเฮนแนคเคอ อธิบาย ซึ่งช่วยประหยัดรอบการทำงานได้ นอกจากนี้ลูกค้ายังประหยัดเวลาในการรวมโซลูชันอีกด้วย เทคโนโลยีเว็บที่ทันสมัยสำหรับการกำหนดค่าจะช่วยให้ลูกค้าสามารถดูกรณีที่แน่นอนในโมเดล 3 มิติและควบคุมข้อจำกัดในระบบได้อย่างง่ายดาย ในการทำเช่นนี้ใช้เพียงแค่ความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับหุ่นยนต์เท่านั้น ไม่จำเป็นต้องใช้ประสบการณ์ในการตั้งโปรแกรมเชิงลึก
