Home Nieuws Case sharing: AI Vision Cobot lost de uitdaging van het hanteren van...

Case sharing: AI Vision Cobot lost de uitdaging van het hanteren van aluminiumstaven van 7 kg op

8
0
Case sharing: AI Vision Cobot lost de uitdaging van het hanteren van aluminiumstaven van 7 kg op

Achtergrond en klant

Behoeften Een internationaal gerenommeerde motorfietsfabrikant werd geconfronteerd met aanzienlijke hindernissen in het grondstoffenverwerkingsgedeelte van hun gietproces. De lijn vereiste de verwerking van aluminium blokken die 21 lagen hoog waren gestapeld, waarbij elke lange staaf 7 kg woog. De klant was dringend op zoek naar een geautomatiseerde oplossing die robotarmen en AI-visie integreert om handmatige arbeid te vervangen, met als doel de hoge arbeidskosten op te lossen en de positioneringsnauwkeurigheid te verbeteren.

Uitdagingen

  • Arbeidsintensiteit en letselrisico:
    Het herhaaldelijk tillen van lasten van 7 kg en het voortdurend buigen brachten ernstige risico’s op arbeidsongevallen met zich mee, verergerd door een tekort aan arbeidskrachten.
  • Beperkingen van het gezichtsveld (FOV).:
    Vanwege de grotere lengte van de blokken kon een standaard cameralens niet het hele object van dichtbij in één frame vastleggen.
  • Complex stapelen:
    De blokken werden in een afwisselend patroon over 21 lagen met reflecterende oppervlakken gestapeld, waardoor diepte- en positiedetectie moeilijk werd voor traditionele zichtsystemen.
  • Kostenbeperkingen:
    De klant zocht een kosteneffectief alternatief voor dure 3D-camerasystemen.

Oplossing

We hebben een krachtige AI-visieoplossing geïmplementeerd die softwaremogelijkheden benutte om hardwarebeperkingen te overwinnen:

  • Segmentatie van AI-instanties (2D over 3D):
    In plaats van dure 3D-camera’s hebben we AI Instance Segmentation-technologie gebruikt. Door middel van deep learning identificeert het systeem nauwkeurig de contouren en lagen van gestapelde blokken met behulp van standaard 2D-beeldvorming, waardoor de hardwarekosten aanzienlijk worden verlaagd.
  • Eigen positioneringsalgoritme:
    Om de FOV-beperking aan te pakken, hebben we een gespecialiseerd algoritme ontwikkeld dat de “bovenste” en “onderste” uiteinden van de lange staaf afzonderlijk detecteert. Het systeem berekent vervolgens automatisch de middencoördinaten, zodat de robotarm het zwaartepunt nauwkeurig vasthoudt.

Resultaten en voordelen

  • Verbeterde productiviteit:
    Eén enkele robotarm ondersteunt nu een werkruimte die vier pallets beslaat, waardoor een verwerkingssnelheid van 100 blokken per uur wordt bereikt.
  • Kosteneffectieve implementatie:
    Door dure hardware te vervangen door geavanceerde AI-algoritmen realiseerde de klant aanzienlijke besparingen op investeringen in apparatuur.
  • Werkplek zonder letsel:
    Automatisering heeft het zware tillen volledig overgenomen, waardoor het risico op arbeidsongevallen als gevolg van langdurig buigen en dragen wordt geëlimineerd, waardoor een veiligere omgeving voor werknemers wordt gecreëerd.

Conclusie

Deze casestudy laat zien hoe geavanceerde AI-software fysieke hardwarebeperkingen effectief kan overwinnen. Door middel van nauwkeurige algoritmen en een kosteneffectieve 2D-visieoplossing hebben we niet alleen de complexe uitdaging van het hanteren van aluminium staven opgelost, maar hebben we de klant ook geholpen een win-winsituatie te bereiken op het gebied van zowel productie-efficiëntie als veiligheid op de werkplek binnen hun gietproces.

Bronlink

Nieuwsbron

LAAT EEN REACTIE ACHTER

Vul alstublieft uw commentaar in!
Vul hier uw naam in