지금까지 비전 시스템이 산업 로봇에 추가되어 픽업되면 객체가 잡히는 위치의 패턴은 산업 부품과 같은 엄격한 물체의 경우 일정하므로 실제로 가능했습니다. 그러나 케이블과 같은 유연하거나 불규칙한 물체를 선택할 때 개별 차이가 있으므로 자동화가 어렵고 인적 자원에 의존하는 것 외에는 선택의 여지가 없었습니다.
원래 바카라 필승법 기술 "Alliom"을 활용하여 시뮬레이터에서 실제 세계에 더 가깝게 학습 데이터를 만들 수 있으므로 단단한 객체뿐만 아니라 같은 손으로 유연한 객체를 선택할 수 있습니다. 바카라 필승법 생성 프로세스 (학습 데이터 생성 + 학습 + 바카라 필승법 생성)는 시뮬레이터에서 완료 될 수있어 바카라 필승법 개발을 포함하여 운영을 구현하는 데 훨씬 짧은 시간을 초래하고 실제 설치의 정확도를 향상시킬 수 있습니다.
예를 들어, 대형 스택에서 부품을 선택할 때 대상 부분은 시뮬레이터로 가져오고 바카라 필승법는 가상 공간에서의 부품의 마찰과 광원의 각도를 포함하여 가능한 한 현실에 가까운 작업 환경을 만듭니다. 바카라 필승법를 사용하여 많은 양의 부품 데이터와 별도의 로딩 방법을 생성함으로써, 우리는 로봇 핸드가 어떤 궤적을 잡을 수 있는지를 알게되며,이 시점에서 반복 될 수 있으므로 반복되면 정확도가 향상됩니다.
실제 기계에서 이전에 생성 된 교육 데이터는 더 이상 필요하지 않으며 실제 기계는 약 3-4 시간 안에 검증 및 적용 할 수있어 설치에 필요한 시간과 비용이 크게 줄어 듭니다. 궁극적으로, 대상은 금속 품목과 같은 단단한 부분에서 같은 손을 사용하여 프라이드 치킨과 같은 불규칙한 품목까지 꺼낼 수 있습니다.
또한, 결함이있는 제품을 생산하고 빅 데이터로 바꾸는 데 오랜 시간이 걸리는 프로세스에서도 수십 개의 이미지의 시뮬레이션을 통해 현실적인 결함 데이터를 생성하고 구현할 수있는 바카라 필승법를 생성합니다. 이 기술은 로봇과 카메라를 연결하여 긁힘 검사 프로세스를 포함하여 응용 프로그램 범위를 확장합니다.
기타 솔루션
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생산
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품질
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보존
