Das Palettieren oder Depalettieren basiert immer darauf, dass die Objekte, seien es Kartons, Beutel oder sonstige Objekte, sicher und schnell erkannt werden. Die ermittelten Greifdaten werden dann an den Roboter weiter gegeben.
Die Basis für das korrekte Greifen ist die Hand-Eye Calibration, damit der Roboter an der Position greift wo die Kamera das Objekt sieht. Damit das Erkennen robust und sicher funktioniert, ist eine sichere Erkennung der Objekte notwendig. Hier ist die neue, auf DeepLearning basierte, Erkennung die Basis. Sobald der Roboter mit dem DL die Objekte erkennt, werden die Greifpositionen und Winkel im 3D Bild bestimmt.
Durch die Punktewolke wird sicher erkannt welches der Objekte ganz oben liegt, so dass mit diesem Objekt das Depalletizing begonnen wird. Die in der EyeVision vordefinierten Netze erlauben es eine Vielzahl von Objekten ohne weiteres direkt zu erkennen. Sollte ein Objekt, wie z.B. Seifen, Milchtüten, etc., nicht bekannt sein, kann dies mit dem integrierten Lerntool innerhalb kürzester Zeit nachgelernt werden, so dass auch diese Objekte sicher erkannt werden.
Die Basis für das korrekte Greifen ist die Hand-Eye Calibration, damit der Roboter an der Position greift wo die Kamera das Objekt sieht. Damit das Erkennen robust und sicher funktioniert, ist eine sichere Erkennung der Objekte notwendig. Hier ist die neue, auf DeepLearning basierte, Erkennung die Basis. Sobald der Roboter mit dem DL die Objekte erkennt, werden die Greifpositionen und Winkel im 3D Bild bestimmt.
Durch die Punktewolke wird sicher erkannt welches der Objekte ganz oben liegt, so dass mit diesem Objekt das Depalletizing begonnen wird. Die in der EyeVision vordefinierten Netze erlauben es eine Vielzahl von Objekten ohne weiteres direkt zu erkennen. Sollte ein Objekt, wie z.B. Seifen, Milchtüten, etc., nicht bekannt sein, kann dies mit dem integrierten Lerntool innerhalb kürzester Zeit nachgelernt werden, so dass auch diese Objekte sicher erkannt werden.
