Dressing bij je Salade
De nieuwe mogelijkheden in machine-vision is voor ons de aanleiding geweest om ons te specialiseren in AI. Sinds de introductie van convolutionele modellen, zijn er tal van nieuwe mogelijkheden. Met deze technieken hebben we in dit project Dero ondersteunt. Dero is een integrator en machine-leverancier en al meerdere jaren een van onze partners. Het bedrijf vroeg ons om te helpen met de uitdaging om met 50 picks per minuut uit bulk, dressing zakjes te plaatsen bij salades.
Een zakje dressing oppakken en bij de juiste salade neerleggen klinkt simpel. Maar als ze een doorzichtige verpakking hebben en je niet weet wanneer er eentje aankomt, dan wordt het al lastiger voor een machine. Bedenk je dat de zakjes ook nog over elkaar heen, gedraaid, ondersteboven of zelfs opgevouwen kunnen liggen, dan wordt duidelijke hoe groot de uitdaging eigenlijk is.
Maar de echte uitdaging is niet eens zozeer om de machine de zakjes te laten herkennen. Het is eigenlijk belangrijker dat de robot herkent wat hij niet kan oppakken, zodat de productiesnelheid nooit onnodig afremt.
We hebben ervoor gezorgd dat de robot altijd locaties beschikbaar heeft om de gewenste snelheid te halen. Dat hebben we in deze vision-applicatie opgelost door een state of the art MASK-RCNN model te implementeren, in combinatie met uitgebreide applicatie-specifieke logica.
Heb je ook een vision-uitdaging waar je hulp bij zoek?
#Daheng-imaging #Pytorch #Google-coral #Dero