Producătorii din întreaga lume se pregătesc să adopte industria 4.0. Implementarea reușită depinde de capacitatea companiilor de a gestiona fabrici cu mașini inteligente și sisteme informatice conectate prin software avansat. Roboții sunt părți esențiale ale ecuației. Cu puține excepții, roboții din majoritatea fabricilor de astăzi sunt utilizați pentru a îndeplini sarcini monotone, deoarece acestea nu au capabilitățile cognitive intrinsece ale operatorilor umani de a prelua sarcini care necesită senzorial și inteligență. Asta incepe sa se schimbe, cu toate acestea, cu tehnologii transformatoare, cum ar fi inteligenta artificiala si sisteme avansate de viziune 3D, ambele fiind facute posibile prin cresterea rapida a puterii de calcul. Prin valorificarea acestor noi tehnologii puternice, suita Solomon a soluțiilor de viziune automată bazate pe tehnologia AI poate spori semnificativ productivitatea robotului, făcându-i mai inteligenți și mai flexibili.
Suita Solomon a soluțiilor de viziune automată bazate pe tehnologia AI poate spori semnificativ productivitatea robotului, făcându-i mai inteligenți și flexibili. Prin integrarea fără probleme a unui hardware avansat de scanare, a software-ului de procesare 3D și a tehnologiilor AI de ultimă generație, sistemul AccuPick 3D al lui Solomon este capabil să efectueze colectarea de bin cu o rată de recunoaștere ridicată și ușurință în utilizare.
Vision Robot ghidat
Tot ce este necesar este ca scanerul 3D Solscan să ia un instantaneu al piesei de prelucrat, iar software-ul se potrivește imediat și calculează rutele necesare pentru ca robotul să se deplaseze. Aplicațiile includ etanșarea pieselor auto, lipirea pieselor de încălțăminte, inspecția calității obiectelor de injectare a metalelor sau a plasticului, sudarea motoarelor, pentru a numi câteva.
Inspecția vizuală bazată pe AI
Progresele rapide aduse de AI încep să schimbe modul în care sunt abordate problemele legate de viziunea mașinilor. În condiții industriale, defectele și caracteristicile cu modele neregulate, cum ar fi zgârieturi greu de definit, pete, fisuri și multe alte tipuri de defecte, au fost greu de inspectat pentru metodele convenționale bazate pe reguli, dar pot fi acum identificate cu mult mai ușoară folosind rețele neuronale.