Terobosan robot yang dibuat oleh Pusat Teknologi Manufaktur
Pakar otomasi di Pusat Teknologi Manufaktur telah membuat terobosan dalam robotika pengambilan objek yang tidak diketahui...
Terobosan terbaru yang dibuat oleh para ahli otomatisasi di The Manufacturing Technology Center (MTC), berarti robotika dapat menangani objek tanpa memerlukan data CAD atau genggaman yang dirancang untuk memungkinkan penerapan solusi robot yang lebih cepat.
“Proyek ini menunjukkan tekad MTC untuk mengadopsi perkembangan akademik dengan potensi untuk mengubah robotika di bidang manufaktur. Pengalihan teknik ini untuk memilih objek baru akan memungkinkan MTC untuk menguji dengan cepat dengan suku cadang pelanggan dan memberi saran tentang strategi implementasi,” komentar Mark Robson, Senior Research Engineer, Robotics, MTC.
Proyek
Pengambilan bin, tugas penanganan umum di industri di mana satu objek perlu dipisahkan dari input massal yang tidak terstruktur.
Dengan metode tradisional, pabrik menggunakan data CAD bersama sensor berbiaya tinggi untuk mengidentifikasi bagian-bagian individual secara akurat, serta menguji berbagai genggaman pra-rekayasa untuk kelayakan.
Untuk mengurangi waktu dan biaya, MTC telah mendemonstrasikan teknik 'canggih' untuk pengambilan sampah. Teknik ini menggunakan model terlatih untuk menemukan posisi terbaik untuk menempatkan cangkir vakum, dan dapat dilatih dengan data simulasi untuk mengurangi kebutuhan pengumpulan dan pelabelan data manual yang padat karya.
“Insinyur Robotika MTC membuktikan bahwa desain dan pengembangan dapat didematerialisasikan dalam penciptaan solusi cerdas hemat biaya untuk mengotomatisasi operasi di mana pemrograman yang telah ditentukan sebelumnya kurang layak,” tambah Dr Alejandra Matamoros, Manajer Teknologi, MTC.
Hasilnya
Teknik proyek diuji oleh MTC pada berbagai objek termasuk komponen logam, buah, dan wadah kosmetik.
Dilatih dengan bulan Data berlabel manual dan tanggal simulasi, teknik ini bekerja dengan baik dengan masing-masing 92% dan 94% berhasil memetik.
“Kinerja model yang dilatih pada data simulasi murni menunjukkan bahwa pendekatan ini adalah solusi yang baik untuk mengurangi beban pengumpulan data untuk kasus penggunaan tertentu,” kata MTC, menambahkan bahwa “kinerja luar biasa pada item yang tidak ada dalam data pelatihan menunjukkan bahwa metode yang digeneralisasi dengan baik untuk item apa pun. ”
Untuk informasi lebih lanjut tentang topik manufaktur - silakan lihat edisi terbaru
Ikuti kami di dan .
Sumber gambar
