製造技術センターによるロボットの飛躍的進歩
マニュファクチャリングテクノロジーセンターの自動化の専門家は、未知のオブジェクトピッキングロボティクスに飛躍的な進歩を遂げました...
マニュファクチャリングテクノロジーセンター（MTC）の自動化の専門家による最新のブレークスルーは、ロボット工学がCADデータや設計された把握を必要とせずにオブジェクトを処理できることを意味し、ロボットソリューションのより迅速な展開を可能にします。
「このプロジェクトは、製造業でロボット工学を変革する可能性のある学術的発展を採用するというMTCの決意を示しています。新しいオブジェクトを選択するためのこの手法の移転可能性により、MTCは顧客の部品をすばやくテストし、実装戦略についてアドバイスすることができます」と、MTCのロボット工学担当シニアリサーチエンジニアであるマークロブソンはコメントしています。
プロジェクト
ビンピッキングは、単一のオブジェクトを構造化されていないバルク入力から分離する必要がある業界で一般的な処理タスクです。
従来の方法では、工場はCADデータと高コストのセンサーを使用して個々の部品を正確に識別し、事前に設計されたさまざまな把握をテストして実現可能性を確認します。
時間とコストを削減するために、MTCはビンピッキングの「最先端の」技術を実証しました。この手法では、トレーニング済みのモデルを使用して真空カップを配置するのに最適な位置を見つけ、シミュレーションデータを使用してトレーニングして、労働集約的な手動のデータ収集とラベル付けの必要性を減らすことができます。
「MTCRoboticsEngineersは、事前に決定されたプログラミングが実行可能でない操作を自動化するための費用対効果の高いインテリジェントソリューションの作成において、設計と開発を非実体化できることを証明しています」とMTCのテクノロジーマネージャーであるAlejandraMatamoros博士は付け加えました。
結果
プロジェクトの手法は、金属部品、果物、化粧品の容器など、さまざまなオブジェクトでMTCによってテストされました。
月ごとに手動でラベル付けされたデータとシミュレートされた日付でトレーニングされたこの手法は、それぞれ92％と94％のピッキングに成功しました。
「純粋にシミュレートされたデータでトレーニングされたモデルのパフォーマンスは、このアプローチが特定のユースケースのデータ収集の負担を軽減するための優れたソリューションであることを示しました」とMTCは述べ、「トレーニングデータに存在しないアイテムの優れたパフォーマンスは、方法はどのアイテムにもよく一般化されています。」
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画像ソース
自動制御システム