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테파로보틱스는 모방학습(Imitation learning)과 오프라인 강화학습으로 다양한 소재에 대응가능한 하나의 모델인 로봇 파운데이션 모델을 개발하고 있습니다. 본 영상에서는 HDMI 케이블을 위주로 학습한 모델이 다양한 케이블의 Picking에도 사용될 수 있음을 보임으로써 모델의 확장가능성을 보여줍니다.

테파로보틱스는 모방학습(Imitation learning)과 오프라인 강화학습으로 다양한 소재에 대응가능한 하나의 모델인 로봇 파운데이션 모델을 개발하고 있습니다. 본 영상에서는 HDMI 케이블을 위주로 학습한 모델이 다양한 케이블의 Picking에도 사용될 수 있음을 보임으로써 모델의 확장가능성을 보여줍니다.

테파로보틱스 솔루션인 TLS (TEFA Low-code Solution)를 활용하여 FC cable assembly를 구현하는 구현 예입니다. 자동화 시나리오 - FPC 20Pin, 0.5mm pitch 케이블을 Autolock이 없는 커넥터에 조립 - 2D Vision 피킹과 파지오차보정 - Force sensor를 이용하여 커넥터 Lock

테파로보틱스는 모방학습(Imitation learning)과 오프라인 강화학습(Offline Reinforcement Learning)을 이용한 비정형 물체의 피킹을 개발하고 있습니다. #fanuc #zimmer #ai #robot

테파로보틱스는 모방학습(Imitation learning)과 오프라인 강화학습(Offline Reinforcement Learning)을 이용한 비정형 물체의 피킹을 개발하고 있습니다. 본 영상은 비교적 간단한 비정형 물체인 HDMI 케이블 피킹의 초기 데이터 생성 작업의 예입니다. 지속적으로 벌크 상태에서 시행착오를 반복하며 강화학습을 위한 데이터를 생성합니다.

테파로보틱스 솔루션인 TLS (TEFA Low-code Solution)를 활용하여 3D bin picking을 구현하는 구현 예입니다. 이번 영상에서는 컨테이너, Fixed 3D 카메라로 Pick&Place, Assembly 를 지원하는 "TLS_CON_F3C"를 이용해 임의의 물체에 대한 3D bin picking을 시연합니다. 컨테이너(박스) 안에서 일어나는 일을 더 자세히 볼 수 있도록 투명한 컨테이너를 이용해 영상을 촬영하였습니다. 영상은 2회의 bin picking을 담고 있는데, 후반부에서는 흡착(파지)가 불가능한 상태의 물체가 있을 때의 대응을 포함하고 있습니다.

테파로보틱스 솔루션인 TLS (TEFA Low-code Solution)를 활용하여 peg-in-hole (shaft insertion)을 구현하는 구현 예입니다. 자동화 시나리오 - 마이크로미터 레벨의 정밀조립은 파지오차 및 반복정밀도 한계로 인해 티칭으로는 구현이 어려움 - 힘센서를 이용한 정밀조립 구현 영상 내용 1. 직경 24.110-24.022mm 홀, 직경 24.001-24.002mm 실린더 조립 2. 직경 24.032mm 홀, 직경 24.024mm 실린더 (틈 0.008mm) 조립 3. 직경 24.032mm 홀, 직경 24.024mm 실린더 8회 연속조립 4. 직경 24.032mm 홀, 직경 24.024mm 실린더 힘센서 데이터 시각화

테파로보틱스 솔루션인 TLS (TEFA Low-code Solution)를 활용하여 3D Conveyor Tracking을 구현하는 구현 예입니다. 물류 및 제조업에서는 Cycle time(공정시간)이 중요한데, 컨베이어를 정지하지 않고 작업을 수행함으로써 Cycle time을 단축시킬 수 있습니다. #테파로보틱스 #로봇 #tefarobotics #fanuc #manipulator #robot

테파로보틱스 솔루션인 TLS (TEFA Low-code Solution)를 활용하여 Mixed Depalletizing을 구현하는 구현 예입니다. TLS_TBL_F3C는 3D Bin-picking에 쓰이는 TLS_CON_F3C과 핵심 기술을 공유하며, 컨테이너(박스)의 제한이 없는 상황에 특화된 솔루션입니다. 화낙 펑션으로 작동하여 별도의 컨트롤러 없이 적용 가능하며, 룰 베이스 기반이므로 변수 조절을 통해 다양한 물체에 대응이 용이합니다. #테파로보틱스 #로봇 #tefarobotics #fanuc #manipulator #robot

테파로보틱스 솔루션인 TLS (TEFA Low-code Solution)를 활용하여 3D Conveyor Tracking을 구현하는 구현 예입니다. 물류 및 제조업에서는 Cycle time(공정시간)이 중요한데, 컨베이어를 정지하지 않고 작업을 수행함으로써 Cycle time을 단축시킬 수 있습니다. TLS_CNV_F3CT는 6자유도 Picking 또한 지원하지만, 박스 형태의 경우는 3자유도 Picking으로 제한하여 안정성과 속도 확보를 용이하게 할 수 있습니다. #테파로보틱스 #로봇 #tefarobotics #fanuc #manipulator #robot

테파로보틱스 솔루션인 TLS (TEFA Low-code Solution)를 활용하여 3D Bin picking을 구현하는 구현 예입니다. 3D bin picking은 제조, 푸드테크, 물류 등 산업 전반에서 다양하게 활용되는 작업이지만, 구현에는 숙련된 로봇 엔지니어를 필요로 합니다. 테파로보틱스에서는 숙련된 로봇 엔지니어가 아니더라도 위 자동화를 구현할 수 있게 하는 TLS를 개발 및 공급합니다. 컨테이너, Fixed 3D 카메라로 Pick&Place, Assembly 를 지원하는 "TLS_CON_F3C", 툴, Fixed/Hand-mounted/2D/3D 카메라로 파지 오차 및 툴 변형 보정을 지원하는 "TLS_TOOL_F2C" 를 적용하여 3D bin picking과 정렬을 구현할 수 있습니다. ...