응용 사례
대형 버스 공장
3D 비전 가이드 접착제 도포(유리)
수천 장의 유리를 수작업으로 접착제를 도포하는 것은 비효율적일 뿐만 아니라 품질을 보장할 수 없고 접착제가 낭비되는 현상이 많이 발생합니다. Mech-Mind AI +3D 비전 솔루션은 이러한 문제를 해결하고 접착제 도포 프로세스를 자동화할 수 있어야 합니다.
자동차 OEM
서브프레임 인라인 측정
비전 가이드 로봇은 서브프레임의 각 조립 특징(직경, 위치, 평탄도 등)의 주요 파라미터를 정밀하게 측정하여 서브프레임을 적절하고 안전하게 결합할 수 있도록 보장해야 합니다.
대형 자동차 부품 공장
3D 비전 가이드 머신 텐딩(차축)
사이즈가 크고 기름 잔여물이 있는 빛 반사형 차축을 안정적으로 피킹해야 합니다.
대형 자동차 부품 공장(카운터 샤프트)
3D 비전 가이드 빈 피킹(카운터 샤프트)
카운터 샤프트는 어둡고 반사되는 특성을 가지며, 대형 빈에 촘촘히 배열되어 있습니다. 유사한 색상의 카운터 샤프트와 빈은 3D 비전 시스템에 높은 인식력을 요구합니다.
자동차 OEM
3D 비전 가이드 머신 텐딩(자동차 도어 패널)
사이즈가 작고 변형이 가능한 도어 패널을 고정밀도로 피킹하는 데 어려움이 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 3D 비전 시스템이 필요했습니다.
자동차 OEM
3D 비전 가이드 어셈블리(배터리 모듈)
배터리 팩 조립 공정은 트레이와 커버 등 하우징 구성 요소를 준비하는 단계에서 시작됩니다. 다음으로 냉각판이나 방열판과 같은 열 관리 구성 부품은 배터리 팩 내부에 설치되여 배터리 모듈의 최적 작동 온도를 조절하고 유지합니다. 이후 배터리 모듈을 팩 하우징에 삽입하고 단단히 고정합니다. 이 과정에서 3D 비전 시스템은 트레이의 위치를 식별하고 로봇이 모듈을 피킹하도록 가이하며, 모듈을 트레이에 정확히 조립하는 데 핵심적인 역할을 합니다.
대형 자동차 부품 공장
3D 비전 가이드 빈 피킹(기어박스 하우징)
복잡한 구조로 인해 기어박스 하우징을 정확하게 이미징하는 데 어려움이 있습니다. 3D 비전 시스템은 기어박스 하우징을 정확하게 인식하고 겹치는 경우에도 선명한 3D 데이터를 제공해야 하고 비전 가이드 로봇은 기어박스 하우징을 정확하게 피킹하고 배치해야 합니다.
자동차 OEM
3D 비전 가이드 스탬핑 부품 랙킹(Racking)
글로벌 톱티어 자동차 OEM은 스탬핑 부품의 랙킹 프로세스를 자동화하여 최종 라인 랙킹의 확장성과 효율성을 높이기 위해 생산 라인에 원활하게 통합되며 높은 유연성과 안정성으로 로봇이 다양한 스탬핑 부품을 특정 컨테이너에 매우 정확하게 넣도록 가이드하는 Mech-Mind AI+3D 비전 도구가 필요했습니다.
대형 트럭 제조업체
3D 비전 가이드 어셈블리(타이어)
조립 프로세스에서 타이어, 휠 캡, 밸브 코어와 같은 다양한 부품을 정확하게 인식하고 배치하는 작업은 매우 중요합니다. 기존의 수동 조립 방식은 작업 강도가 크고 효율성이 낮아 생산성에 한계가 있었습니다. 따라서 효율성과 생산성을 극대화하기 위해 자동화된 조립 시스템이 필요합니다.