识别、结构化、抓取：这就是箱中取物的工作原理
可靠地抓取料箱中的零件，而且不会撞到容器：技术套件 KUKA.SmartBinPicking 可以自动实现这样的作业。这套软件与 Roboception 的视觉识别系统结合使用，可实现零碰撞和不会形成奇点的抓取应用，可用于控制例如 KR AGILUS、KR CYBERTECH 或是 KR IONTEC 等六轴机器人从料箱中抓取零件。
KUKA.SmartBinPicking
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。
为自动化和工业 4.0 铺路
当机器人正在精准地抓取料箱中零件的同时，系统已经在规划下一条轨迹了。如此可大幅缩短周期时间。3D 视觉系统的图像处理和轨迹规划是由安装在外部工控机上的 KUKA 插件执行。然而，作为客户的您不必担心，因为您将获得一个完整的软件包。客户只需：敞开双臂迎接智能自动化箱中取物系统。
专门为您开发：KUKA.SmartBinPicking 软件的显著优势
基于人工智能的工件识别功能搭配同时进行的精确轨迹规划，为集成商或最终用户提供适合工业生产的自动化解决方案：
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简单
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快速
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高效
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智能
Smart HMI 插件
通过用于传感器配置和校准的插件，简单快速地为箱中取物解决方案执行调试。此外，还可以使用各种箱中取物功能，例如进行 CAD 比照和选择已识别的物体。可利用自动生成的 KRL 程序进行标准化编程。
网页用户界面
用于配置应用程序的现代化网络技术让操作更简单。可以在 3D 环境中将应用程序（例如机器人、料箱和轨迹）进行可视化。可以将新的模型简单地导入系统。在确定零碰撞运动时可以使用一个强大的数据库，该数据库能够计算机器人的运动系统、环境模型和传感器所提供的其他点。
WorkVisual 插件
另外，还有许多其他插件能够为客户在信号配置和定义故障策略提供支持。通过与 KUKA.Sim 连接，可以标准定义不同的碰撞模型，以便借助自动化和机器人技术优化箱中取物。
人工智能在物体识别中扮演了哪些角色？
为了尽可能为箱中取物和智能抓取做好准备，会将 CAD 模型加载一个逼真的仿真环境。在这个环境中，系统会受到训练，并且一个全面广泛的数据库会在颜色反应和照明条件等方面，对图像进行优化，以满足所有要求。这个自动化过程可以通宵执行，以便第二天可以使用机器人应用。
KUKA.Sim 实现更高程度的自动化
KUKA.Sim 软件包易于导入。如此一来，您就可以例如激活 SmartPathPlanning，将标准化的碰撞模型应用到例如机器人、抓手和作业环境中，从中获益。
