Robotischer Durchbruch des Manufacturing Technology Centre

Automatisierungsexperten des Manufacturing Technology Centre ist ein Durchbruch bei einem unbekannten Objekt gelungen Roboter pflücken...

Der jüngste Durchbruch, der von Automatisierungsexperten des Manufacturing Technology Center (MTC) erzielt wurde, bedeutet, dass Roboter Objekte handhaben können, ohne dass CAD-Daten oder entworfene Greifer erforderlich sind, um eine schnellere Bereitstellung von Roboterlösungen zu ermöglichen.

„Dieses Projekt zeigt die Entschlossenheit von MTC, akademische Entwicklungen mit dem Potenzial zu übernehmen, die Robotik in der Fertigung zu transformieren. Die Übertragbarkeit dieser Technik auf die Auswahl neuer Objekte ermöglicht es MTC, schnell mit Kundenteilen zu testen und Empfehlungen zu Implementierungsstrategien zu geben“, kommentierte Mark Robson, Senior Research Engineer, Robotics, MTC.

Das Projekt

Bin Picking, eine gängige Handhabungsaufgabe in Branchen, in denen ein einzelnes Objekt von einem unstrukturierten Massengut getrennt werden muss.

Bei herkömmlichen Methoden verwenden Fabriken neben teuren Sensoren auch CAD-Daten, um einzelne Teile genau zu identifizieren und eine Reihe vorgefertigter Griffe auf Machbarkeit zu testen.

Um Zeit und Kosten zu reduzieren, hat das MTC seine hochmoderne Technik für den Griff in die Kiste demonstriert. Die Technik verwendet ein trainiertes Modell, um die beste Position zum Platzieren eines Vakuumsaugers zu finden, und kann mit simulierten Daten trainiert werden, um den Bedarf an arbeitsintensiver manueller Datenerfassung und Etikettierung zu reduzieren.

„MTC Robotics Engineers beweisen, dass Design und Entwicklung bei der Schaffung kosteneffizienter intelligenter Lösungen zur Automatisierung von Vorgängen entmaterialisiert werden können, wo eine vorgegebene Programmierung weniger praktikabel ist“, fügte Dr. Alejandra Matamoros, Technology Manager, MTC, hinzu.

Das Ergebnis

Die Projekttechnik wurde von MTC an einer Reihe von Objekten getestet, darunter Metallkomponenten, Obst- und Kosmetikbehälter.

Trainiert mit manuell gekennzeichneten Monatsdaten und simuliertem Datum, schnitt die Technik mit 92 % bzw. 94 % erfolgreicher Entnahme gut ab.

„Die Leistung des Modells, das mit rein simulierten Daten trainiert wurde, hat gezeigt, dass dieser Ansatz eine gute Lösung ist, um den Aufwand der Datenerfassung für bestimmte Anwendungsfälle zu verringern“, erklärte MTC und fügte hinzu, dass „die hervorragende Leistung bei Elementen, die nicht in den Trainingsdaten vorhanden sind, gezeigt hat, dass die Methode lässt sich gut auf beliebige Elemente verallgemeinern.“

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