AI Piece Picking Solution 

AI Piece Picking 솔루션은 다양한 제품의 파지 자세를 

6D로 인식해서 피킹하고, 잡기 어려운 제품은 밀치기를 통해 위치 및 자세를 변경한 후 파지합니다. 

또한, 추가 학습 없이 다양한 제품을 피킹하기 위한 

슈퍼모델을 제공합니다.

  
주요 기술
혼합 물체 파지 자세 추정 
6D Grasp Pose Estimation
Deep Learning 기술을 이용하여 물체의 형상에 따라 
최적의 파지자세를 추정하는 기술입니다.
제품의 겹침을 구별 할 수 있는 
Occlusion Network
Occlusion Classification Network는 학습하지 않은 
제품의 겹침을 식별할 수 있습니다.
잡을 수 있는 위치 추천 알고리즘 개발
6D Grasp Pose Estimation과 Occlusion 
Classification Network를 통해 얻은 정보인 제품, 
겹침 상태를 이용하여 파지 가능한 제품 선정합니다.
Deep Reinforcement Learning 
기반의 Push & Pull
제품을 집을 수 없는 경우 스스로가 제품을 Push & Pull 하여 제품을 집게 할 수 있는 위치로 옮길 수 있습니다.
합성 데이터 생성 
Synthetic Data Generation
정교한 시뮬레이션으로 대량의 학습 데이터를 생성하여 딥러닝에 필요한 실제 데이터를 보완합니다.
Auto Labeling 적용
학습을 통해 어느 정도의 Labeling이 가능하도록 하고,
약간의 사용자 수정만으로 학습 데이터를 생성합니다. 
  
관련 제품
AI Controller
AI Controller는 가장 빠른 추론을 지원하고 빠른 속도로 
모델을 학습합니다. Digital I/O와 LAN 4 Port를 이용하여 놀라운 확장성을 제공합니다.
3-Finger Suction Gripper
한층 더 업그레이드 된 Fin-ray 방식의 
3-Finger Suction 그리퍼는 작업로봇에게 견고한 그립과 
섬세한 핸들링을 제공합니다. 물류·F&B·Retail·제조 등 다양하게 활용할 수 있으며, 불규칙한 형태 취급도 가능합니다. 
     
주요 기술
혼합 물체 파지 자세 추정 
6D Grasp Pose Estimation


Deep Learning 기술을 이용하여 물체의 형상에 따라 
최적의 파지자세를 추정하는 기술입니다.


제품의 겹침을 구별 할 수 있는 
Occlusion Network


Occlusion Classification Network는 학습하지 않은 제품의 겹침을 식별할 수 있습니다.


잡을 수 있는 위치 추천 알고리즘 개발



6D Grasp Pose Estimation과 Occlusion Classification Network를 통해 얻은 정보인 제품, 
겹침 상태를 이용하여 파지 가능한 제품 선정합니다.


Deep Reinforcement Learning 기반 Push & Pull


제품을 집을 수 없는 경우 스스로가 제품을 Push & Pull
하여 제품을 집게 할 수 있는 위치로 옮길 수 있습니다.


합성 데이터 생성 
Synthetic Data Generation


정교한 시뮬레이션으로 대량의 학습 데이터를 생성하여
딥러닝에 필요한 실제 데이터를 보완합니다.
Auto Labeling 적용



학습을 통해 어느 정도의 Labeling이 가능하도록 하고, 
약간의 사용자 수정만으로 학습데이터를 생성합니다.
     
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AI Controller는 가장 빠른 추론을 지원하고 빠른 속도로 모델을 학습합니다.

Digital I/O와 LAN 4 Port를 이용하여 놀라운 확장성을 제공합니다.


3-Finger Suction Gripper 

Gr

한층 더 업그레이드 된 Fin-ray 방식의 3-Finger Suction 그리퍼는 작업로봇에게 견고한 그립과 섬세한 핸들링을 제공합니다.

물류 · F&B  · Retail  · 제조 등 다양하게 활용할 수 있으며, 불규칙한 형태 취급도 가능합니다.


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