檢索結果：共11筆資料 檢索策略： "Random bin picking".ekeyword (精準)
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機器人隨機取放(Random Bin Picking)是一個突出、有用且具有挑戰性的工業機器人應用。物件識別和姿勢估計是實現場景理解的兩個最關鍵的任務,也是全自主物件操作系統的基本技術。幾十年來,這…
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現今自動化檢測流程大都透過機構或振動盤的方式讓料桶中的零件轉成特定方位，再利用工業相機進行定位或人工排列的方式將零件放置至特定位置，以利機械手臂將零件夾至檢測區域，但此方式需針對不同零件來進行調整且…
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隨著工業4.0及智慧製造技術的蓬勃發展，機器視覺與運動控制系統的搭配成為相關技術與應用的焦點，許多食品業和超商也漸漸導入機器人自動化技術，來協助店鋪營運與提升消費者的便利性，因技術的廣泛應用使得機器…
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為了因應越來越多少量多樣的生產模式，生產系統已漸漸由彈性製造系統發展為智慧製造系統，在發展智慧機械的領域中智慧機器人又常常扮演著不可或缺的角色，要讓目前工業機器人具有智慧，第一階段就是賦予機器人各種…
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以機械手臂進行零件分類是自動化生產線的主要工作之一，利用結構光掃描器搭配AI深度學習及點雲匹配技術，可快速辨識產線上各個零件的類型，並自動計算每個零件的拾取資訊，然而，隨著零件類型、數量及幾何複雜度…
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本研究探討3D深度學習應用於零件辨識的可能性，並結合機械手臂，開發一套「隨機取放零件分類系統」，進行零件拾取與放置，達到自動化零件分類之目的。在零件拾取方面，本研究使用3D結構光掃描器擷取零件群之點…
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隨機物件夾取系統為基於機械手臂及三維影像處理之整合技術，完成三維場景擷取及物件後指揮機器手臂自動夾取於一隨意堆疊在托盤或籃子內多個物件。其中三維場景擷取使用結構光掃描系統進行深度資訊之取得，並利用物…
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在自動化生產線中，使用機械手臂進行零件分類為主要工作之一，在機械手臂拾取零件前，可透過3D深度學習快速辨識零件種類及數量。然而，當零件堆疊擺放於工作平台上時，難以將零件分割並分別進行辨識，且收集堆疊…
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機械手臂經常搭配3D視覺對零件進行掃描，將掃描所得之點資料透過各種演算法計算出零件擺放的方位，然後根據計算之方位以機械手臂拾取零件。當零件變得複雜時，受限於零件的幾何形狀及掃描的角度，掃描的點資料可…