무작위 빈 피킹은 일반적으로 제조 공정의 초기 단계에 위치합니다. 고정된 수치를 입력하는 재래식 방법이나 적층 패턴을 사전에 지정한 방식을 사용하지 않고, 부품이 무더기로 쌓인 빈에서 로봇이 부품을 피킹하여 피더, 컨베이어, 분류기 등에 놓으면 이를 거쳐 플랜트 내 후속 공정으로 이어집니다. 비전 시스템을 선택할 때는 로봇이 모든 부품을 제대로 탐지하고 집어내어 제자리에 놓는 데 특히 3D 카메라의 성능이 큰 영향을 끼친다는 점을 염두에 두어야 합니다.
Zivid Two 3D 카메라를 이용하면 어떻게 더욱 다양한 종류의 부품을 피킹하면서도 속도가 유지되는지 알아보십시오.
Zivid Two는 사물의 경계를 정확하게 탐지하여 최적의 방식으로 집어내고, 사물의 크기, 놓인 방향을 실제와 같이 인식하며 로봇 좌표계를 기준으로 사물의 정확한 절대 위치를 잡아냅니다. 이는오피킹이나 충돌 없이 사물을 정확하게 피킹하는 데 필수적인 요소입니다.
혁신적인 정밀성을 자랑하는 Zivid Two를 이용하면 놓기 매우 까다로운 사물도 정확하게 놓을 수 있습니다. 충돌이나 손상 없이, 부품을 제 위치에 올바른 방향으로 정확하게 놓고 집어넣을 수 있으므로 후속 공정이 원활해집니다.
Zivid Two는 오클루전이 최소화된 고분해능, 정밀 포인트 클라우드로, 모양과 크기를 정밀한 디테일까지 놓치지 않고 포착합니다.
Zivid Two 포인트 클라우드 예시 - 산업용 빈 피킹에서 흔히 볼 수 있는 자재들로 빈 내에 다양한 금속 자재가 쌓인 모습. View in 3D HERE
3D HDR 및 ART(왜곡 억제 기술)가 적용되어 반사, 상호 반사(Inter-reflections), 난반사는 물론, 장면 전환 시 높은 대비 차이로 인한 이미지 왜곡(High Contrast transition)을 효과적으로 억제합니다.
Zivid Two 포인트 클라우드 예시 - 매우 반짝이고 반사율이 높은 크롬 도금, 절삭 가공, 광택 처리 부품이 놓인 모습. View in 3D HERE.
Zivid Two는 대형 베이스라인 카메라 및 스캐너로 구성된 시스템보다 베이스라인이 작은 초소형 제품임에도 더욱 최적화된 오클루전 성능을 자랑합니다. 베이스라인이 크면 프로젝터/카메라의 그늘이 크게 드리우므로 피사 장면에서 디테일을 놓치기 쉬워지고 일종의 구멍이 생겨 결과적으로 탐지에 영향을 주는 데이터가 누락됩니다. 모서리 근처나 벽면 근처 등, 빈의 그늘에 가린 작은 물체를 누락할 위험성이 높아지고, 이는 박스의 크기가 작을수록 더 심합니다.
빈 가장자리의 오클루전. 왼쪽 이미지는 레이저 시스템(베이스라인이 큼)으로 촬영, 오른쪽 이미지는 Zivid Two로 촬영. View in 3D HERE.
A plug-&-play 3D automation empowering manufacturing automation.
Learn More →Detect, select, classify, and pick any food components in a short time.
Learn More →Picking and kitting medical equipment enabled by 3D machine vision.
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