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Inbolt 推出由手臂式人工智能视觉技术支持的类人垃圾箱拣选解决方案
新型实时机器人引导系统可在非结构化环境中实现灵活且低成本的箱式拣选，在现场汽车生产中实现 95% 的成功率和低于 1 秒的拣选周期。
来源:RoboticsTomorrow News新型实时机器人引导系统可在非结构化环境中实现灵活且低成本的箱式拣选，在现场汽车生产中实现 95% 的成功率和低于 1 秒的拣选周期。
Inbolt 是机器人实时视觉引导系统的领导者，今天宣布推出下一代垃圾箱拣选解决方案，旨在为工业机器人带来类似人类的适应性。这一突破专为完全非结构化环境而设计，使机器人能够以无与伦比的灵活性和准确性识别、抓取和放置零件，即使物体随机放置或部分隐藏也是如此。
工业垃圾箱拣选的新标准
传统的垃圾箱拣选系统依赖于固定式高架高端和远程 3D 摄像机、复杂的校准和预先计算的抓取点。这些系统昂贵、僵化，并且当箱子移动、未检测到零件或无法访问预定义的拾取点时，很容易受到干扰。因博尔特的方法彻底颠覆了这个模型。
使用直接安装在机器人手臂上的 3D 摄像头，由 Inbolt 专有的 AI 提供支持，机器人可以持续实时感知、理解和适应。人工智能提供无限数量的抓取策略，无需完美抓取。这提供了一种更快、更便宜、更灵活的解决方案，每次拾取时间不到 1 秒，现场制造生产的成功率高达 95%。
解决方案如何运作
Inbolt 的垃圾箱拣选解决方案采用受人类行为启发的流程：
像人类一样挑选 — 机器人识别任何可挑选的面，就像人类一样。
手中查看 — 一旦抓住物体，机器人就会对其进行分析和定位。
调整位置 - 在运动过程中，人工智能不断完善机器人的轨迹以实现准确放置，这种功能称为手动定位。
这种闭环过程使机器人能够立即适应零件的变化和箱子的移动，从而达到传统箱子拾取系统中前所未有的稳健性水平。