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智慧物流

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所羅門參加台北自動化展 展出智慧物流分揀與包裝方案

2020臺北國際自動化工業大展將於8月19日至22日在南港展覽館舉行!看好人工智慧(AI)發展與自動化需求,所羅門集團將聚焦智慧物流、智慧製造兩大主題,與其他合作夥伴聯合展出16個視覺應用項目,包括智慧物流、焊道檢測、智能化打磨與檢測等。 所羅門指出,許多倉儲、發貨中心已全面啟動自動化,唯獨在分揀流程仍高度依賴人力運作。所羅門自主研發的智慧物流解決方案,透過AI 3D視覺與深度學習,賦予機器人感知能力,如同裝上眼睛與大腦,讓機器人突破使用限制,即便商品隨機推放,機器人依舊不需事先學習即能成功辨識上千萬種商品包裝、物流箱等物件,因此相當適用物流業的分揀作業。 此外,這套系統還能教會機器人根據訂單內容,即時量測所有商品品項的材積,因此無論是為客戶訂單找尋最合適大小的包裝紙箱,或是將物流箱內排列空間使用到極致,都能幫客戶找到空間利用的最佳化解決方案,為業者省下包材與運費成本。 所羅門的AI-3D視覺系統是目前市面上品牌相容度最高的系統,可支援20家以上國際機械手臂品牌及主要PLC廠牌,客戶涵蓋全球500大企業。卓越的研發能力,讓所羅門連續獲得三屆台灣精品獎、連續兩年世界性工業視覺獎(Vision Systems Design),最近剛結束的中國視覺展Vision China,也拿下視覺領域創新金獎。今年首度報名德國紅點設計大獎,簡潔直觀的圖形化介面獲得評審團激賞,榮獲其中的頂級獎項最佳設計獎(Best Of The Best)。
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安捷科擁智慧物流車隊技術 強化智慧車聯定位管理

宜鼎旗下安捷科Antzer,長期專注於車聯網市場,受惠近期宅經濟物流車隊崛起商機,以其創新的CAN-to-ADR技術,成功導入美國、印度與台灣物流產業。由安捷科研發的專利CAN-to-ADR技術,透過CAN bus 讀取行車電腦內的車速資訊,將汽車慣性導航技術(Automotive Dead Reckoning, ADR)再升級,適用於車用後裝市場,無論在室內或是任何衛星訊號受到干擾的路段,都能精準掌握車隊位置及狀態。除了物流車隊外,如巴士系統、計程車隊、警消防車隊等,也已有許多成功案例,後勢可期。 汽車行經高樓林立的都會區時,常會遇到全球導航衛星系統訊號不良或受到干擾的狀況,除了來自建築物的反射訊號外,隧道、高架橋地下室路段遮蔽的狀況都將導致定位偏移,小至幾公尺,有時偏移甚至可達一條街。安捷科總經理魏廷晃表示,由安捷科所開發的CAN-to-ADR專利應用於車用後裝市場具兩大優勢:省去傳統ADR所需的施工配線,克服過去整合成本高、時間長的缺點,CAN-to-ADR技術能輕鬆導入客戶車用系統內;整合CAN-to-ADR後,無論是行經隧道、高樓林立的都會區、或是停放在多樓層的停車塔中,都能提供不中斷且精確的GNSS定位資訊。 安捷科產品使用汽車慣性導航(Automotive Dead Reckoning, ADR)模組,除了模組內建的運動、方向和高度傳感器,安捷科進一步透由車內CAN bus獲得行車電腦資訊並將其整合進慣性導航的演算法中,在衛星訊號微弱或失去衛星訊號的情況下、能推算出準確的定位資訊。傳統的ADR技術需繁複的車體配線作業來蒐集車輛的車速及檔位資訊,因此,使用者往往因高整合成本而望之卻步。安捷科所提供的CAN-to ADR技術無需額外配線作業,為車用後裝市場提供快速且便利的導入方案。 安捷科產品包含GNSS Mini PCIe / M.2 Cards, CAN Bus and GNSS Mini PCIe Combo Card以及Vehicle...
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所羅門於MODEX SHOW秀智慧製造透明物體辨識技術

AI-3D機器視覺系統品牌所羅門日前於3月9日至12日參加美國最大物流與製造展MODEX SHOW,結合AI展出智慧物流與智慧製造解決方案,其中透明物體辨識技術為一大亮點。 所羅門表示,宅經濟讓電商、物流業產能逐年增加,面對不斷湧入的物件包裹,加速物流揀貨程序是業者的勝出關鍵,所羅門的AccuPick智慧取放系統,讓機器人有眼睛且變聰明,是業主解決痛點的利器—導入過程簡單、不需要複雜程式設定即能上線,有如人腦的AI(人工智慧)3D機器視覺系統,讓機器手臂能在最短時間精確完成包裹揀貨或上下料。 過去如何正確辨識透明物體一直是光學檢測的一大難題,但所羅門的AI-3D機器視覺系統技術領先市場,去年已成功克服傳統自動光學檢測(AOI)無法辨識透明物體的難題,可正確分辨透明物件不同的擺放狀態,成功解決產業應用端問題,這項技術也會在展覽亮相。 所羅門指出,公司自主研發AI(人工智慧)與3D視覺技術,所羅門的AccuPick智慧取放系統不僅讓機器人有眼睛,更具有像人一樣的判斷能力,大幅縮短辨識時間,且辨識精確度讓業者能處理更多型態的物件,甚至是精細物,如小於0.5公分的螺絲帽、或玻璃瓶等,提升整體營運效益。而過往工業機器手臂或協作機器人,少了AI,前置作業時間長,能夠辨識的物件有限,辨識度也不夠精確,造成揀貨或上下料流程效率不彰。
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