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軟包装、段ボール箱、サックは、変形、密着、傾きが生じやすく、ロボットアームによる認識、把持、動作順序の計画を難しくします。このソリューションは、樹脂ペレット、肥料、食品などの自動デパレタイズを対象としています。

ソリューションの概要

RGB-D カメラが積載物からカラー情報と点群データを取得します。カメラ内のアルゴリズムが対象パッケージとその位置を識別します。結果から把持順序を生成し、ロボットアームの座標変換に必要なキャリブレーションデータを提供できます。

ソリューションの特徴

3D 認識

表面テクスチャと点群データを組み合わせ、不規則な袋や段ボール箱の形状と位置を識別します。

カメラ内処理

デパレタイズアルゴリズムをカメラ内で実行し、外部産業用コンピューターへの依存を低減します。

積み付けパターンへの対応

六花、五花、環状配置などの積み付けパターンに対応します。

把持順序の計画

パッケージ位置から把持順序を生成し、ロボットアームによる 1 包ずつの搬送を誘導します。
3D 軟包装荷物デパレタイズの認識結果

キャリブレーションと統合

このシステムは、カメラとロボットアーム間の変換行列を算出する 4 点キャリブレーション方式を提供します。ABB、KUKA、FANUC、AUBO、DOBOT などの産業用ロボットブランドに対応し、TCP/IP 通信をサポートします。実際の統合範囲は、プロジェクト検証で確認してください。
軟包装荷物デパレタイズの 4 点キャリブレーション
ロボットと統合された軟包装荷物デパレタイズシステム