더 똑똑한 로봇: AI, 머신러닝, 3D 비전

인공 지능 아래 새로운 로봇 기술을 사용하면 이제 복잡한 포장 작업을 자동화할 수 있습니다.

포장 및 가공 기술 협회인 PMMI의 새로운 보고서에서 "2022년 로봇과 코봇은 자동화된 미래"라는 제목으로 CPG와 OEM은 향후 5년 동안 가장 큰 영향을 미칠 로봇 기능의 상위 3가지 개선 사항을 믿고 있다고 밝혔습니다. OEM 애플리케이션에 영향을 미칠 것으로 예상되는 것은 각각 AI, 머신러닝, 비전이며, 모두 AI 애플리케이션에 뿌리를 두고 있습니다. 보고서에 따르면 포장 분야에서의 AI 활용은 향후 5년 동안 CAGR 50% 이상 증가할 것으로 예상됩니다.

PMMI는 "AI와 기계 학습은 로봇 응용 분야의 가능성 영역을 지속적으로 확장하는 로봇 공학의 핵심 발전이었습니다. 밀접하게 얽혀 있는 AI와 기계 학습을 통해 로봇은 지속적으로 증가하는 관련 데이터를 기반으로 새로운 시나리오에 적응할 수 있습니다. 이러한 기술은 로봇이 이전에 접하지 못했던 동적인 품목 선택부터 라인에 들어오고 나가는 제품을 신속하고 정확하게 검사하는 것까지 로봇에게 복잡한 작업의 세계를 열어주었습니다."

보고서 인터뷰에 응한 한 중소기업 가정용품 회사의 고급 제조 관리자는 "AI와 자가 학습 모두 혼합된 팔레트를 관리하고 즉시 수정하는 데 큰 도움이 될 것"이라고 말했습니다.

비전의 발전과 관련하여 한 OEM의 영업 및 마케팅 이사는 "비전은 지난 몇 년 동안 3D 비전을 통해 큰 발전을 이루었습니다. 비전 기능의 지속적인 개선이 핵심이 될 것입니다."라고 말했습니다.

ABB Robotics Depalletizer는 머신 비전 소프트웨어를 사용하여 복잡한 디팔레타이저 작업을 마스터합니다. 물류, 전자 상거래, 의료 및 CPG 산업에서 복잡한 디팔레타이저 작업을 마스터하기 위해 머신 비전 소프트웨어를 통합하는 솔루션 중 하나는 ABB Robotics의 새로운 ABB Robotic Depalletizer입니다. 무거운 수동 리프팅을 대체하고 효율성을 향상시킵니다. 디팔레타이저에는 ABB 4축 또는 6축 로봇과 ABB의 RobotStudio 디지털 트윈 소프트웨어가 장착되어 있어 고객은 매우 적은 엔지니어링 노력과 짧은 설정 시간으로 다양한 하중을 처리하는 맞춤형 솔루션을 구축할 수 있습니다.

ABB는 팔레트의 구성과 구성이 다양해짐에 따라 팔레트 제거 작업이 더욱 복잡해지고 있을 뿐만 아니라 이전의 수동 분류 작업은 일반적으로 직원 이직률이 높고 채용 비용이 증가하는 것이 특징이라고 말합니다. "ABB의 로봇식 디팔레타이저(Robotic Depalletizer)는 고급 머신 비전과 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 최대 2.8m 높이의 팔레트를 빠르고 효율적으로 처리함으로써 이러한 문제를 해결합니다. 이는 현재 이러한 높이에서 작동할 수 있는 유일한 솔루션입니다."라고 회사는 공유합니다.

로봇 디팔레타이저 소프트웨어는 비전 센서에서 수집한 정보를 사용하여 로봇에게 각 상자에 적합한 파지 지점을 제공합니다. 그런 다음 로봇은 최대 무게 30kg의 상자를 집어 다른 팔레트나 배출 컨베이어에 놓습니다. 시스템은 최대 650사이클/시간, 24시간/일의 최고 속도로 작동할 수 있습니다.

비전 센서를 사용하면 로봇이 팔레트에 있는 특정 상자를 감지하여 여러 가지 다양한 하중 유형을 팔레트에서 내릴 수 있습니다. 여기에는 정의된 레이어에 단일 유형의 상자로 구성된 팔레트가 포함됩니다. 다양한 상자 유형이 포함된 "무지개" 팔레트 다양한 무게, 모양 및 재료를 가진 다양한 상자가 포함된 혼합 팔레트가 있습니다.

AI를 사용하여 혼합 케이스 팔레타이징, 팔레타이징 및 디캔팅 애플리케이션을 처리하도록 유사하게 설계된 솔루션은 Automate 2022에서 AMT(Applied Manufacturing Technologies)가 시연한 솔루션입니다. Fanuc CRX-10iA 코봇과 Schmalz FXCB 진공 그리핑 암 끝 도구 사용 (EOAT)에서 로봇 셀은 토트 채우기를 최적화하고 전체 레이어를 해결하기 위해 정의된 상자 및 토트 매개변수를 사용하여 지연 및 토트 채우기를 표시했습니다.

AMT에 따르면 Schmalz의 FXCB 진공 그리핑 솔루션은 진공 발생기, 유량 저항기 및 디지털 압력 스위치를 작고 가벼운 디자인에 통합한 반면, AMT 파트너인 Liberty Reach의 비전 소프트웨어는 가장 적합한 찾기 및 사용 알고리즘을 사용하여 최적화합니다. 전반적인 사이클 시간 단축을 위한 솔루션을 선택하세요. 회사에 따르면 최적화된 주기에는 토트를 적재할 여러 케이스를 선택하는 것이 포함됩니다. 다중 선택 솔루션을 사용할 수 없는 경우 알고리즘은 로봇이 케이스를 선택할 수 있도록 다음으로 가장 좋은 위치를 선택합니다.