카메라를 통해 전달되는 정보를 이용하여 로봇 팔을 운용하는 시스템에서 핸드 아이 캘리브레이션을 위한 입력 정보를 실시간 획득하고, 이를 기초로 카메라와 로봇 시스템의 운용에 대한 유효성을 판단하여 카메라의 좌표 시스템과 로봇 팔의 좌표 시스템 간 의 변환 관계를 보정 및 개선할 수 있다.
수작업 중심으로 운영되었던 기존 생산방식의 틀을 벗어나 현장 데이터를 실시간으로 수집/분석하고 전체 제조과정을 모니터링 및 통제할 수 있는 보다 향상된 서비스를 체험해 보십시오
어떤 데이터도 다양한 형태로 디자인하고, 모니터링 가능합니다.
잠자고 있는 데이터를 춤주게 하자!
빈피킹이나 팔레타이징과 같은 로봇을 기반으로 구현되는 응용 어플리케이션을 효율적으로 개발할 수 있는 웹 기반 로봇 응용 어플리케이션 플래폼
딥러닝 프로젝트에서 데이터 수집, 데이터 전처리, 데이터 학습, 데이터 예측의 전과정을 task단위로 실행 또는 스케줄 실행 하고 대시보드 및 레포트를 웹 환경으로 제공하는 MLOPS Workflow 도구
01
카메라 및 로봇의 연결 기능과 개별 장치 파라미터를 변경하는 파라미터 설정 기능 제공.
카메라 영상에서 인식한 물체를 로봇이 핸들링 할 수 있도록 좌표계 변환 및 캘리브레이션 기능 제공.
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마커 혹은 특정 물체를 인식하고 피킹 위치를 판단하는 영상 처리와 딥러닝 알고리즘을 이용한 Object Detection & Tracking 기능 제공.
시나리오 엔진의 태스크 형태로 제공되어 간단한 태스크 추가와 설정으로 피킹 시나리오 구현 가능.
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웹기반 시각화 및 시스템 통합 시나리오
MQTT, MODBUS, OPC 등을 활용하여 사용자가 직접 모델링
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웹표준 클라우드 기반 실시간 모니터링 UI
대시보드, 챠트, 2D, 3D 및 VR 모델링
카메라를 통해 전달되는 정보를 이용하여 로봇 팔을 운용하는 시스템에서 핸드 아이 캘리브레이션을 위한 입력 정보를 실시간 획득하고, 이를 기초로 카메라와 로봇 시스템의 운용에 대한 유효성을 판단하여 카메라의 좌표 시스템과 로봇 팔의 좌표 시스템 간 의 변환 관계를 보정 및 개선할 수 있다.
물체 피킹 시스템 구성에 있어서 최종 피킹 위치를 별도의 영상신호처리 기반의 지식을 요구하는 후처리 작업 없이 기계학습을 이용한 단순 원시데이터 생성 및 학습을 통해서 결정할 수 있도록 해서, 카메라 및 로봇을 활용한 물체 피킹 과정을 단순화하여 사용자의 접근성을 극대화하는 로봇 피킹 시스템 구성을 가능하게 할 수 있다.