バルク材から未知の製品を全自動でピッキング

1 台目のカメラはソースボックス上に取り付けられます。ソースボックスはロボットアームの経路計画において衝突物として考慮されます。ここで未知の部品が提示され、適切な処理ポイントを検索する点群が生成されます。計算には isys vision の Mikado ARC (適応型ロボット制御) ソフトウェアが使用されます。Ensenso の 3D ステレオビジョンカメラのテクノロジーと、設定が簡単な適応型ロボットコントローラーが組み合わされます。その結果、autopick が提供する自律的に動作するロボットを備えた、ビンピッキングおよびパーツハンドリングを行う完全な 3D ロボットビジョンソリューションが実現します。事前定義され、トレーニングによって固定的に定義された経路に従うのではなく、ワークスペース内を独立して移動し、各状況に反応します。

2 台目のカメラはターゲットボックス上にあり、空いている保管位置を探します。さらに、ボックス内部の Z 軸方向の高さが決定され、保管位置を決定する際に考慮されます。ターゲットボックス内に均一に収容し、製品を慎重に配置することが重要です。製品の配置は、壊れやすい部品をピッキングするときには特に重要です。画像撮影はロボットの動きと非同期に行われ、サイクルタイムを最適化します。

「カメラの構成をそれぞれの製品ポートフォリオに対して簡単かつ正確に調整でき、処理中であっても調節できます」と psb intralogistics のシステムマネージャーは説明します。.処理情報とピッキング順序はインターフェースを通じてウェアハウス管理システムと交換されます。

今後の予定

オンライン取引は今後も大きな成長を続けていきます。同時に、e コマース分野の厳しさは増していきます。そのため、競争力を維持するために革新的なイントラロジスティクス技術が必要となる場面が多々あります。同時に、現在経済セクターの中でも物流業界は、適切な若年層の人材の不足に最も悩まされています。ピッキングロボットの経済的メリットは非常に高く、中長期的に稼働して永続的に使用される見込みがあります。人工知能を搭載した基盤ソリューションは、グリップ以外の課題をトレーニングによって習得します。独立して、または人間との共同作業により、確実かつ精密に動作します。3D カメラによる画像処理からは、決定的な全体像と必要とされる安全性を得られます。