Künstliche Intelligenz optimiert kamera-geführte Robotik, indem sie die Implementierung einfacher, schneller und prozesssicherer macht. Traditionell erforderte die Machine Vision Software aufwändige Parametrisierung und Anpassung an sich ändernde Bedingungen. Moderne, auf neuronalen Netzen basierende Software automatisiert diesen Lernprozess und passt sich kontinuierlich an, was Präzision und Output steigert. Ein Praxisbeispiel zeigt, wie die Umrüstung einer Schweißanlage mit KI-basierter Software die Effizienz um über 10% erhöhte. Die Software verbessert die Erkennungsrate und reduziert Fehlgriffe, während der Wartungsaufwand sinkt. Aktive 3D-Sensoren, unterstützt durch KI, sind zudem robuster gegenüber äußeren Einflüssen, was den Durchsatz in zeitzyklus-kritischen Anwendungen verbessert.
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Weil parametrisierte 3D-Systeme ohne KI viel größere Datenmengen zur Laufzeit verarbeiten müssen als 2D-Systeme, dauert die Auswertung tendenziell länger, wodurch das System den Greifpunkt nicht schnell genug an den Roboter melden kann. Die künstliche Intelligenz verlagert jetzt aber die rechenintensiven Workloads in den Trainingsprozess. Dadurch kann das System die Teile zur Laufzeit viel schneller erkennen und die Zykluszeit einhalten.
Sherpa Robotics plant, ein vollautomatisiertes, KI-gestütztes Kamerasystem für die Beladung von CNC-Maschinen in der Metall- und Kunststoffbearbeitung zu entwickeln.
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