MIRAI: Eine Computer Vision-basierte Robotersteuerung zum Umgang mit Varianzen

Mit Hilfe von MIRAI können Industrieroboter mit Varianzen bei Position oder Form von Werkstücken und mit Bewegung im Arbeitsbereich umgehen. Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz erzeugt MIRAI Roboterbewegungen direkt und in Echtzeit, statt einzelne Positionsmessungen auszugeben. Setzen Sie MIRAI in der Montage, Qualitätsprüfung, Maschinenbeschickung, zum Verfolgen von Konturen oder für andere Anwendungen ein. MIRAI kann mehrere Schritte innerhalb einer Aufgabe mit einer einzigen Kamera steuern. Zudem kann das System jederzeit für neue Aufgaben flexibel neu trainiert werden.

MIRAI-Fähigkeiten werden nicht programmiert, sondern in wenigen Tagen durch Vorführung eintrainiert – dazu sind keine Programmier- oder KI-Kenntnisse nötig. Zum Trainieren eines Roboters führt ein Mensch die Ausführung einer Aufgabe mehrfach vor, indem er den Roboter am Handgelenk führt. Bewegungen werden von einer Kamera und einem Kraft-Momenten-Sensor aufgezeichnet und anschließend in eine MIRAI-Fähigkeit verallgemeinert.

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Vorteile von MIRAI

Umgang mit Varianzen: Mit MIRAI ausgestattete Industrieroboter können mit Varianzen im Arbeitsbereich umgehen und Aufgaben ausführen, die nur sehr schwer oder unmöglich von Hand zu implementieren wären.

Einfacher Einsatz: Roboterbewegungen können schnell und einfach in wenigen Tagen trainiert werden. Es sind keine Programmier- oder KI-Kenntnisse erforderlich

Flexibilität in der Anwendung: Da mit MIRAI ausgestattete Roboter viele Aufgaben lernen können, können sie für verschiedene Arbeitsschritte trainiert werden.

Kostenefzienz: MIRAI ist eine kosteneffiziente Lösung für hochkomplexe Aufgaben. Kostspielige Spezialsysteme sind nicht mehr notwendig. Das System kann für verschiedene Arbeitsschritte verwendet werden.

WIE FUNKTIONIERT ES?

MIRAI-Steuerung anschließen

Roboter, Kraftsensor, Kameras und die MIRAI-Steuerung miteinander verbinden.

Zeigen, wie mit
Varianz umgegangen werden soll

Dem Roboter verschiedene Beispiele für gute Bewegungen vorführen (er beobachtet mit der Kamera): Wie kann die
Aufgabe variieren? Wie würde man es als Mensch machen?

Maschinelles Lernen für die
Verallgemeinerung

micropsi industries Cloud-Server erzeugen anhand der Vorführungen eine Roboter-Fähigkeit. Der Roboter kann dann nicht nur mit den exakten gezeigten Varianten umgehen, sondern verallgemeinert über alle gesehenen Beispiele.

Verbessern und Einsetzen

Ergebnisse testen, ggf. mehr Beispiele zeigen, Abbruchbedinungen konfigurieren. Danach kann die Fähigkeit in einem traditionellen Roboter-Programm eingesetzt werden. Eine Internetverbindung ist jetzt nicht mehr nötig.

Technische Daten

Kompatibilität
Universal Robots and ABB

Erforderliche Softwareversion
Polyscope 5.3.0 oder neuer

Zertifizierungen und Standards
CE, FCC, RoHS

Maße
MIRAI-Steuerung: 210 mm x 177 mm x 45 mm

Lizenztyp
Einmaliger Erwerb oder
Monatliche Lizenzzahlung (mit regelmäßigen Feature-Updates)

Was ist im MIRAI-Paket enthalten?

1 x MIRAI ux-1-Robotersteuerung
1 x L-Mount für Steuerungsbox
1 x universelles AC-Netzteil DC19V/120W
1 x AC-Anschlusskabel für EU- und US-Raum
2 x Funkantenne
1 x USB3-Kamera Ximea xiQ
1 x USB3-Kabel
1 x Fujinon-Objektiv
1 x Kamerahalterung für UR-Roboterarme
4 x Befestigungsschraube für Kamerahalterung
1 x USB-Stick mit MIRAI URCaps-Plugin und Produktdokumentation

Whitepaper: Einfaches Automatisieren

Die Steuerung von micropsi industries gibt Industrierobotern mächtige Machine Learning-Fähigkeiten - und sie kann ohne KI-Kenntnisse eingesetzt werden. Zur Zeit werden Systeme von Universal Robots und ABB unterstützt.

MIRAI bringt Computer Vision-basierte Echtzeitsteuerung in die Welt der leichtgewichtigen, erschwinglichen Robotik. Sie spielt eine entscheidende Rolle bei der Automatisierung von Aufgaben, die bislang von Hand ausgeführt wurden, da keine wirtschaftlich sinnvolle Automatisierungslösung existierte.

Unser Whitepaper „Einfaches Automatisieren mit Robotern“ bietet eine erste Orientierungshilfe für die Implementierung von leichtgewichtigen Lösungen für solche Aufgaben.

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