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Infaimon presentó la nueva versión del software InPicker en Advaced Factories

  • Publicado el 25 de Junio de 2021

Como promotores de la transformación del sector industrial y de la Industria 4.0, INFAIMON ha sido una de las compañías de referencia presente en la feria Advanced Factories, a la que ha acudido como Global Partners. Este año INFAIMON ha presentado la nueva versión del software InPicker, una solución que combina visión artificial para la identificación de las piezas y robótica para su manipulación. Los sistemas de robótica guiada por visión como InPicker ofrecen una mayor productividad, una mejora en la salud de los operarios en cuanto al manejo de piezas pesadas y peligrosas, optimizar las tasas de utilización de máquina o la reducción de la necesidad de maquinaria adicional para lograr los volúmenes de producción deseados.

Infaimon presentó la nueva versión del software InPicker en Advaced Factories

InPicker detecta la posición de cualquier objeto de forma precisa y fiable, independientemente de su forma, tamaño, color, material o superficie. Los objetos pueden estar organizados de forma estructurada, semiestructurada o colocados aleatoriamente en contenedores, cajas, estanterías o cintas transportadoras. El software calcula la trayectoria completa y los puntos de agarre desde la recogida hasta la dejada, evitando las posibles singularidades y colisiones.

InPicker es compatible con múltiples tecnologías de análisis de imagen y visión artificial 2D/3D. El software ofrece un asistente de configuración intuitivo y una herramienta de calibración automática, lo que simplifica la gestión del proceso para los usuarios sin experiencia en visión artificial. El sistema es compatible e interactúa directamente con los principales robots industriales y colaborativos del mercado, incluidos los robots móviles autónomos (AMR) para una mayor flexibilidad y movilidad.

InPicker puede trabajar con o sin modelos CAD de los objetos gracias a los algoritmos de preprocesamiento y búsqueda sin modelo, así como el matching de formas primitivas (cilindros, esferas, cajas, etc.) que mejoran la configuración del modelo del objeto y aumentan la velocidad de búsqueda. Además, InPicker emplea algoritmos de Deep Learning para la detección de objetos desconocidos sin CAD.

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