01 컨베어 트랙킹

컨베어 트랙킹을 하기 위해서 기존의 방식인 카메라 캘리브레이션, 컨베어와 로봇의 캘리브레이션에 소모되었던 많은 시간을 PLAIF의 솔루션은 캘리브레이 필요없이 로봇이 스스로 알아서 제품의 이동위치를 예측하여 제품을 Pick할 수 있습니다.

04 폐기물 분류

플라스틱, 병, 종이, 캔등 다양한 폐기물을 분류 할 수 있습니다. 무한대에 가까운 폐기물의 형태와 종류를 학습 시키기 위해 Synthetic data 를 적용하였으며, 컨베어 트랙킹의 캘리브레이션데이에 강화학습 ( Reinforcement Learning ) 을 적용하였습니다. 이는 기존 해외 경쟁사 대비 50% 이상 비용을 줄일 수 있습니다.

02 PACKING

기존 방식은 카메라 프로그램 + 로봇 프로그램 혹은 AI Vision + 로봇 프로그램 방식이었다면, PLAIF의 솔루션은 AI Vsion + AI motion control로 작업자가 별도로 프로그램을 하지 않아도 로봇 스스로 학습하면서 최적화하여 생산 싸이클 시간을 줄여 줍니다.

03 BIN PICKING

제품의 3D pose를 인식하고 6D ( x, y, z, a, b, c)의 값을 기반으로 로봇 스스로 이동하여 제품을 pick 합니다. 학습 기반의 데이터로 확률이 낮은 pose