Im Kontext der KI-Robotik ist ein Skill eine individuelle Fähigkeit, die Roboter befähigt eine spezifische Aufgabe auszuführen. robobrain® ist nicht limitiert auf eine spezielle Aufgabe - durch den flexiblen Einsatz von KI-Skills kann die benötigte Fähigkeit - und somit auch der Automatisierungsprozess - je nach Bedürfnissen individuell und flexibel angepasst werden. robominds verfügt über ein breites Spektrum unterschiedlicher, eigens entwickelter KI-Skills, die bereits Einsatz in verschiedenen Prozessen der Lager- und Laborautomatisierung finden. Dazu zählen unter Anderem Vision Skills, Control Skills und Connect Skills.
Optimiert für die generische Teilerkennung von kleinen bis mittelgroßen Objekten. Unterscheidet zwischen verschiedenen Produkten und gibt den Mittelpunkt des erkannten Objekts an. Verwendbar mit verschiedenen Greifertechniken.
Vereinzelung von Waren in einem Lagerhaus
› Kameramontage statisch oder dynamisch
› Kamera-Abstand: 35 - 45cm
› Objektgröße: 5 - 15 cm
› Material der Objekte: matt bis leichte Reflexion
› Durchschnittliche Erkennungszeit <0,5 sec.
› Unterstützte Greifer: Vakuum, Magnet, 1-Kontaktpunkt-Greifer
Warehouse Automation (Order Picking)
Erkennung kleiner bis mittelgroßer Teile mit Vakuum Greifern. Keine Unterscheidung zwischen verschiedenen Objekten, sondern Analyse optimaler Greifpunkte der Waren.
In Warenlagern mit einer Vielzahl unbekannter Objekte oder einem stetig wechselnden Artikelbestand
› Kameramontage statisch oder dynamisch
› Kamera-Abstand: 35 - 45cm
› Objektgröße: 2 - 8 cm
› Material der Objekte: matt bis leichte Reflexion
› Durchschnittliche Erkennungszeit <0,5 sec.
› unterstützte Greifer: Vakuum, Magnet, 1-Kontaktpunkt-Greifer, u.a. Piab
Warehouse Automation (Order Picking)
Erkennung kleiner bis mittelgroßer Teile mit Zweifingergreifern. Analyse der besten Greifachse für ein Objekt.
Kitting Prozesse im Warenlager (u.a. Automotive-Kitting-Prozesse)
› Kameramontage statisch oder dynamisch
› Kamera-Abstand: 35 - 45cm
› Objektgröße: 2 - 6cm
› Material der Objekte: matt bis leichte Reflexion
› Durchschnittliche Erkennungszeit <0,5 sec.
› unterstützte Greifer: Zweifingergreifer, u.a. Robotiq, Zimmer, OnRobot, Schunk
Warehouse Automation (Kitting)
Positions- und Inhaltsdetektion von KLT und ähnlichen Behältern. Bei der Positionserkennung wird die Position der KLT Kiste an das robobrain® zurückgegeben, was ermöglicht aus Kisten zu greifen, dessen Position nicht fest im System hinterlegt ist oder Kisten keine feste Position in der Picking Zone haben bzw. verrutschen können. Zudem ist es möglich KLT Kisten mit Hilfe eines Kistengreifers auf ein Förderband oder eine Palette zu stapeln.
Automatische Erkennung des ROI für eine Bin Picking Lösung. Oder Erkennen und Greifen eines Behälters von einem Förderband und das anschließende Palettieren auf eine Palette.
› Kameramontage statisch oder dynamisch
› Unterstützte Behältertypen: KLT
› Durchschnittliche Erkennungszeit <1 sec.
› unterstützte Greifer: Parallel, Vakuum
Warehouse Automation (Order Picking, Palettieren)
Marker-ID-Erkennung und Rückgabe von Inhalts- sowie Positionsinformationen an das robobrain®
Vielfältige Anwendungsmöglichkeiten: Erkennung von IDs und Positionen, Orientierung im Raum oder für relative Roboterbewegungen, zum Beispiel um eine Tür eines Gerätes neben dem Marker zu öffnen
› Kameramontage statisch oder dynamisch
› unterstützte Marker: Aruco Marker, April Tags
Durchschnittliche Erkennungszeit <0,5 sec.
Warehouse Automation; Lab Automation
Erkennung und Sortierung in einem Rack stehender Proben nach Größe und Farbe. Das Rack kann mit einer Kamera-Aufnahme komplett geleert werden.
Automatisierung von Laboren, in denen Träger mit verschiedenen Proben flexibel sortiert werden müssen
› Kameramontage statisch oder dynamisch
› Unterstützte Farben: Blau, Orange, Grün, Gelb, Rot, Lila
› Unterstützte Probendurchmesser: 5 - 80 mm
› Durchschnittliche Erkennungszeit <2 sec.
› unterstützte Greifer: Parallel
Lab Automation
Erkennung und Analyse von Paketen und Boxen. Ermittelt die Position und Dimensionen unbekannter quaderförmiger Objekte.
Mehrfach einsetzbar: Automatisiertes Vermessen und Palettieren von Paketen im Warenausgang. Maschinenbeladung von quaderförmigen Objekten.
› Kameramontage: dynamisch
› Kamerasicht: 2 oder mehr Seitenkanten müssen sich im Blickfeld der Kamera befinden
› Durchschnittliche Erkennungszeit 2 sec.
› Unterstützte Greifer: Vakuum, Parallel
Warehouse Automation (Palettieren, Maschinenbeladung)
Erkennung und Verarbeitung von Kartons, gestapelt auf einer Palette. Erkennung aller Kartons einer Lage und anschließende Depalettierung Lage für Lage.
Ideal geeignet für den Wareneingang von Lagern, bei dem die Anlieferung auf Paletten erfolgt.
› Kameramontage statisch oder dynamisch
› Kamera-Abstand: 1,25 - 3,5 m
› Kartongröße: 20 - 40 cm pro Seite
› Durchschnittliche Erkennungszeit: 1sec. (480x620px); 4sec. (1080x1920px)
› unterstützte Greifer: Vakuum
Warehouse Automation (Depalettieren)
Erkennung und Verarbeitung von zylindrischen Objekten (aus Schüttgut)
Zylinderförmige Rohlinge können damit z.B. positionsgenau in eine Maschine eingeladen werden.
› Kameramontage: statisch oder dynamisch
› Kamera-Abstand: 35 - 45cm
› Objektgröße: 0,5 - 6cm
› Material der Objekte: matt bis leichte Reflexion
› Durchschnittliche Erkennungszeit <0,5 sec
› unterstützte Greifer: Zweifingergreifer, u.a. von Robotiq, Zimmer, OnRobot
Warehouse Automation (Order Picking, Maschinenbeladung)
Kommissionieren verschiedener Produkte mit dem Smart Item Detection Skill
Intelligentes Depalettieren mit dem Depalletier Skill
Smartes Probenhandling mit dem Sample Tube Detection Skill
