基于人工智能的学习过程可对 CAD 模型进行优化
物体识别事先在一个逼真的仿真环境中进行训练。在此过程中，CAD 模型在颜色反应、材料和照明条件方面得到优化。“每一个要从料箱中抓取的物体都要提前在这个人工智能支持的仿真环境中训练一段时间。这种训练过程可以通宵进行，因此第二天就可以使用该应用。”KUKA 搬运和视觉产品组合经理 Michael Hohenäcker 说道。通过人工智能的应用，对任意物体的识别都进行了优化，因此，即使在困难的场景下也能识别这些物体。
为自动化开辟道路：KUKA 推出市场上第一台智能箱中取物机器人
借助箱中取物功能，取出特定零件：我们的机器人配备了 KUKA.SmartBinPicking 软件和相关组件，完美胜任这项工作。自动化解决方案现在首次以 Vision-Tool-Kit 软件包的形式提供，从而能够更简单地集成到生产中。
2022年10月6日
由于采用箱中取物应用，所以可以实现箱中取物
人将手伸入容器中，例如取出一根螺栓，而手臂不会撞到容器边缘，这对人类而言并不是什么挑战。但对于机器人而言，则截然不同。为了让机器人以正确的角度将机械手伸进料箱中，并从那里抓取正确的零件，运动轨迹必须精确地规划好。这样，机器人可以完成箱中取物，替代人类从事那些枯燥、单调的工作 – 可靠、快速，而且不知疲倦。为了精确计算机器人运动轨迹和抓取时的角度，KUKA 联袂视觉专家 Roboception 共同开发了一款工艺程序包，无需太多的编程工作即可整合到生产流程中。
为零碰撞箱中取物，深度开发轨迹规划
包含在工艺程序包中的 Roboception 的 3D 视觉系统，将环境和待取出物体的图像发送至计算机，以实现完美的无奇点轨迹规划。计算机将计算出机器人小臂至需要抓取物体的确切路径，其中也包括计算机器人结构和抓手的数据。KUKA.SmartBinPicking 软件可计算出从料箱中抓取工件的最高效路径，而机器人小臂不会发生碰撞。此零碰撞轨迹规划将停机时间减少到最低限度。当识别到物体时，无论是否杂乱无章，软件还会优先考虑机器人首先抓取哪些零件。例如，因为零件处于上部。
KUKA.SmartBinPicking：了解软件及其功能
KUKA.SmartBinPicking 软件完美结合了基于人工智能的物体识别功能和精确的机器人轨迹规划。在高速运行时，一个抓取动作就能将零件从料箱中取出，而且不会发生碰撞。
搭配 KUKA.SmartBinPicking，客户会获得一个工艺程序包，从而能够简单且高效地控制箱中取物。
智能箱中取物，可提升自动化程度
此外，KUKA 通过与 Roboception 合作成功地将轨迹规划转移到外部计算机上，从而不需要占用机器人控制器的性能。这具有一定的优势：“即使在机器人执行箱中取物期间，也会同时计算下一个轨迹规划。”Hohenäcker 解释说。这样可以节省周期时间。客户在整合该解决方案时也可节省时间。由于采用了现代化网络技术进行配置，客户可以在 3D 模型中查看其确切情况，并非常简单地控制系统中的规定。这只需要掌握机器人基础知识即可，而不需要具备深入的编程经验。
