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品牌	其他品牌	產地類別	進口
應用領域	食品/農產品,電子/電池,包裝/造紙/印刷,汽車及零部件

基于深度學習和3D相機的無序抓取解決方案

無序抓取Random Bin Picking，在機器視覺領域被認為具有挑戰性，難度在于，如何讓機械手臂從隨機堆放的工件/物料中，準確無誤的拿取所需工件/物料，并擺放至正確目的位置。基于深度學習和3D相機的解決方案AccuPick 3D，通過深度學習和3D相機快速辨識不同工件/物料在三維空間擺放的位置與姿態，并精準引導六軸協作機械手臂進行取放，由于工件/物料不需要事先整理及排列即可被辨識，因此能有效提升許多工廠的生產效率。AccuPick 3D作為一站式的Random Bin Picking解決方案，顯然更有利于不同行業應用的的導入與使用。

AccuPick 3D是一套基于深度學習和3D相機的機器人智能無序抓取解決方案，AccuPick 3D無縫集成了3D相機、進行2D圖像識別的深度學習算法、碰撞檢測、機器人路徑規劃和機器人手臂運動控制為一體，可滿足客戶*的無序抓取需求。

AccuPick 3D優勢

1.基于深度學習算法的2D圖像識別，縮短辨識訓練時間；柔性制造換線快，免CAD適用行業應用更廣

「訓練」機器如何辨識物料在三維空間中的各種擺放狀態通常需花費大量時間進行調試。但是無論物件的復雜度或種類，AccuPick 3D無序抓取系統都能通過深度學習算法讓機器快速識別物件，節省工程師「訓練」機器建模時間70%以上，即使工件無CAD文件也不是問題。

2. 減少3D中復雜的物品識別訓練時間

在隨機動作中訓練機器來識別復雜的或非常規形狀的物品經常會占據很多時間。通過AccuPick 3D無序抓取系統，這項工作隨著深度學習算法會被簡化– 所有的需求會被同時輸入多張工件的圖片成像，并且來讓深度學習來辨識。

3. 沒有三維設計圖？這不是問題

傳統的無序抓取系統要求使用者輸入三維設計圖。然而，很多工件沒有三維設計圖，或者用戶不想公開它的設計圖。AccuPick 3D就是一個完美的解決方案了，因為它根本不需要設計圖– 它只需要給軟件上傳物品的圖像供其訓練和學習。

4. 支持16個主要機器人品牌

AccuPick 3D已與16個主要機器人品牌完成整合，可支持的品牌名單仍在持續擴增中。同時，AccuPick 3D能與羅克韋爾自動化（Rockwell Automation）、西門子（Siemens）、三菱（Mitsubishi）、歐姆龍（Omron）等主要PLC品牌通訊聯接。AccuPick 3D所提供的開放式平臺，使客戶對機器人品牌擁有更多的彈性選擇，以滿足其需求。

5. 能快速規劃機器人路徑以防止碰撞

在無序抓取解決方案中，除了要能識別工件及其位置，更大的挑戰是，機器人如何精準揀選工件而不碰撞到料箱和其他障礙物。AccuPick 3D所搭載的機器人路徑規劃模塊（選配），能夠快速決定機器人完成每個工件抓取所需的路徑。此機器人路徑規劃系統適用于AccuPick 3D所支持的16個機器人品牌。

6. 快速圖像掃描和處理

AccuPick 3D機器人智能無序抓取系統用由2個230萬像素的相機組成的3D相機來掃描，每個圖像0.2秒。每一個掃描的圖像由大約200萬個點組成，并且無論被掃描的影像多么復雜，不需一秒鐘即可處理。快速影像掃描和處理使AccuPick 3D機器人智能無序抓取系統成為提升工廠和倉儲生產力中*的部分。

AccuPick 3D主要應用

汽車行業

汽車零部件的無序抓取和分揀，基于AccuPick 3D. 這個系統使Kawasaki 5公斤的機械臂，能夠準確識別出工件的正反面。

汽車引擎蓋機器人涂膠

汽車引擎蓋涂膠用到AccuPick 3D解決方案中的3D相機和路徑規劃模塊。3D相機自動識別引擎蓋的位置，并且依次調整機械臂的運動路徑，無需機械的固定工件的位置。這個應用場景利用優傲機械臂UR10的360度柔性特點，在復雜的汽車引擎蓋輪廓進行作業。

食品與飲料行業

高速變形字符識別

印在瓶蓋上的高度變形字符需要以每秒10個瓶子的速率被識別，通過深度學習算法和少量的樣本訓練，字符馬上就可以被軟件識別。

機械與金屬行業

借助基于深度學習算法的2D圖像識別功能和3D相機，機械臂被訓練來抓取復雜形狀的工件。不需要CAD圖來匹配物體的3D位置，相較于傳統的模板匹配方法，訓練時間明顯縮短。

鑄造機的無序分揀

通過使用AccuPick 3D解決方案，優傲機械臂UR10被訓練來隨機抓取放在物料箱中的圓形金屬片，在控制系統的同步下插入鑄造機中。

隨機撿取黑色螺絲

使用優傲機械臂UR5在料箱中隨機抓取M4黑色螺絲。

包裝與物流行業

拆碼垛

基于標簽信息抓取隨意擺放的箱子。

倉儲

裝在自走車上的物料箱將物料運載到工作站，AcciPick 3D通過深度學習算法和3D相機，能夠分辨有細微顏色差別的小包裝盒子，并分揀至不同的料箱。

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