대상 물체 구성 프로세스 선택

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아래 표를 참조하여 대상 물체 구성을 위한 다양한 워크플로에 대해 알아보고 실제 응용 시나리오에 따라 적합한 워크플로를 선택할 수 있습니다.

대상 물체 구성 프로세스 소프트웨어에서의 대상 물체 구성 프로세스 적용 시나리오 예시

STL 파일을 통한 포인트 클라우드 모델 생성 및 픽 포인트 수동 구성

STL 파일을 가져오기

  • 카메라에서 획득한 포인트 클라우드와 STL 모델 파일 간의 일관성이 높습니다.

  • 들어오는 대상 물체의 포즈가 다양하며 대상 물체 포즈의 변화로 인해 대상 물체 특징 포인트 클라우드가 크게 변경될 수 있습니다.

  • 대상 물체 표면은 반사성이 있으며, 다른 대상 물체의 포인트 클라우드에서 누락된 부분이 다르다는 시나리오에 적합합니다.

  • 질서정연한 대상 물체 피킹 시나리오에 적합합니다.

  • 피킹 정확도에 대한 요구 사항이 비교적 높은 시나리오에 적합합니다.

무질서한 판금 부품, 샤프트, 체인 링크, 내부 바퀴, 링, 브레이크 디스크 피킹 및 질서정연한 크랭크 축, 캠축, 요크 샤프트 로딩

카메라로 포인트 클라우드를 캡처하여 포인트 클라우드 모델을 생성하고 픽 포인트를 수동으로 구성하기

카메라로 포인트 클라우드 획득

  • STL 모델이 없거나 카메라에서 획득한 포인트 클라우드와 STL 모델 파일 간의 일관성이 낮습니다.

  • 대상 물체 표면 특징 포인트 클라우드에 뚜렷한 변화가 없습니다.

  • 들어오는 대상 물체의 포즈가 단일합니다.

  • 피킹 정확도에 대한 요구 사항이 비교적 낮은 시나리오에 적합합니다.

빈 인식

일반 3D shapes를 생성하여 포인트 클라우드 모델을 생성하고 픽 포인트를 수동으로 구성하기

일반 3D shape 생성

원기둥이나 직육면체와 같이 인식할 대상 물체의 모양이 비교적 규칙적입니다.

질서정연한 샤프트, 링, 직사각형 대상 물체 피킹 및 무질서한 샤프트 피킹

로봇을 조깅하여 픽 포인트를 설정하고 획득한 포인트 클라우드를 기반으로 포인트 클라우드 모델을 생성하기

포인트 클라우드 획득 및 티칭

피킹 정확도에 대한 요구 사항이 비교적 높은 시나리오에 적합합니다.

엔진 하우징 피킹, 압축기 디팔레타이징

처리된 후의 포인트 클라우드를 가져와서 포인트 클라우드 모델과 픽 포인트를 생성하기

처리된 포인트 클라우드를 가져오기

포인트 클라우드 모델 사전 처리에 대한 특별한 요구 사항이 있는 시나리오에 적합합니다.

포인트 클라우드 스티칭 필요한 시나리오

포인트 클라우드 모델 필요 없는 대상 물체 구성

포인트 클라우드 모델 불필요

디팔레타이징, 3D 매칭 방법이 없는 파티션이나 빈을 사용한 로드&언로드 시나리오, 규칙적인 기하학체 부품 로드&언로드, 알려진 대상 물체 치수를 기반으로 포인트 클라우드 모델을 생성 시나리오에 적합합니다.

박스/포대 디팔레타이징, 브레이크 디스크 로드&언로드, 대상 물체 치수에 따른 생산량 증가 시나리오

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