基于人工智能的學習過程可對 CAD 模型進行優化
物體識別事先在一個逼真的仿真環境中進行訓練。在此過程中，CAD 模型在顏色反應、材料和照明條件方面得到優化。“每一個要從料箱中抓取的物體都要提前在這個人工智能支持的仿真環境中訓練一段時間。這種訓練過程可以通宵進行，因此第二天就可以使用該應用。”KUKA 搬運和視覺產品組合經理 Michael Hohen?cker 說道。通過人工智能的應用，對任意物體的識別都進行了優化，因此，即使在困難的場景下也能識別這些物體。
為自動化開辟道路：KUKA 推出市場上第一臺智能箱中取物機器人
借助箱中取物功能，取出特定零件：我們的機器人配備了 KUKA.SmartBinPicking 軟件和相關組件，完美勝任這項工作。自動化解決方案現在首次以 Vision-Tool-Kit 軟件包的形式提供，從而能夠更簡單地集成到生產中。
2022年10月6日
由于采用箱中取物應用，所以可以實現箱中取物
人將手伸入容器中，例如取出一根螺栓，而手臂不會撞到容器邊緣，這對人類而言并不是什么挑戰。但對于機器人而言，則截然不同。為了讓機器人以正確的角度將機械手伸進料箱中，并從那里抓取正確的零件，運動軌跡必須精確地規劃好。這樣，機器人可以完成箱中取物，替代人類從事那些枯燥、單調的工作 – 可靠、快速，而且不知疲倦。為了精確計算機器人運動軌跡和抓取時的角度，KUKA 聯袂視覺專家 Roboception 共同開發了一款工藝程序包，無需太多的編程工作即可整合到生產流程中。
為零碰撞箱中取物，深度開發軌跡規劃
包含在工藝程序包中的 Roboception 的 3D 視覺系統，將環境和待取出物體的圖像發送至計算機，以實現完美的無奇點軌跡規劃。計算機將計算出機器人小臂至需要抓取物體的確切路徑，其中也包括計算機器人結構和抓手的數據。KUKA.SmartBinPicking 軟件可計算出從料箱中抓取工件的最高效路徑，而機器人小臂不會發生碰撞。此零碰撞軌跡規劃將停機時間減少到最低限度。當識別到物體時，無論是否雜亂無章，軟件還會優先考慮機器人首先抓取哪些零件。例如，因為零件處于上部。
KUKA.SmartBinPicking：了解軟件及其功能
KUKA.SmartBinPicking 軟件完美結合了基于人工智能的物體識別功能和精確的機器人軌跡規劃。在高速運行時，一個抓取動作就能將零件從料箱中取出，而且不會發生碰撞。
搭配 KUKA.SmartBinPicking，客戶會獲得一個工藝程序包，從而能夠簡單且高效地控制箱中取物。
智能箱中取物，可提升自動化程度
此外，KUKA 通過與 Roboception 合作成功地將軌跡規劃轉移到外部計算機上，從而不需要占用機器人控制器的性能。這具有一定的優勢：“即使在機器人執行箱中取物期間，也會同時計算下一個軌跡規劃。”Hohen?cker 解釋說。這樣可以節省周期時間。客戶在整合該解決方案時也可節省時間。由于采用了現代化網絡技術進行配置，客戶可以在 3D 模型中查看其確切情況，并非常簡單地控制系統中的規定。這只需要掌握機器人基礎知識即可，而不需要具備深入的編程經驗。
