Automatisiertes Palettieren und Depalettieren mit KI

Chaotischer Palettenaufbau: Falschfarbenbild von Tiefeninformation und Graunstufenbild (l.o.), 3D-Punktwolke und Objektberfläche der erkannten Pakete (r.o.), Versuchsaufbau (l.u.) und das integrierte InfluxDB Dashboard von Adlink, um die Menge an Objekten
Chaotischer Palettenaufbau: Falschfarbenbild von Tiefeninformation und Graunstufenbild (l.o.), 3D-Punktwolke und Objektberfläche der erkannten Pakete (r.o.), Versuchsaufbau (l.u.) und das integrierte InfluxDB Dashboard von Adlink, um die Menge an Objekten
Chaotischer Palettenaufbau: Falschfarbenbild von Tiefeninformation und Graunstufenbild (l.o.), 3D-Punktwolke und Objektberfläche der erkannten Pakete (r.o.), Versuchsaufbau (l.u.) und das integrierte InfluxDB Dashboard von Adlink, um die Menge an Objekten
Chaotischer Palettenaufbau: Falschfarbenbild von Tiefeninformation und Graunstufenbild (l.o.), 3D-Punktwolke und Objektberfläche der erkannten Pakete (r.o.), Versuchsaufbau (l.u.) und das integrierte InfluxDB Dashboard von Adlink, um die Menge an ObjektenBild: Adlink Technology GmbH

Mit KI-basierter Bildverarbeitung können Palettierungsaufgaben während des laufenden Betriebs automatisiert werden. Um eine Orientierung im Raum beim Greifvorgang durch den Roboter zu ermöglichen, werden 3D-bildgebende Verfahren, wie Time-of-Flight oder Stereo-Vision-Kamerasysteme verwendet. Mit der Software Deep Learning DS von Data Spree lässt sich die Softwarelogik im Hintergrund effizient umsetzen. Zuerst müssen Bilder von den Objekten aufgenommen werden. Dann erfolgt die Zuordnung der Objekte in Klassen. Danach trainiert die KI iterativ die Erkennung und korrekte Zuordnung sowie die Position, Größe und Orientierung der Objekte.

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