Tecnología de Visión 4D

Comenzamos con un modelo CAD o un escaneo 3D. La pieza se entrena en un entorno de gemelo digital usando datos sintéticos. Cuando el entrenamiento alcanza un punto de muy alta fiabilidad—99.99%—se proporciona un programa de visión completo a nuestro cliente. Se carga en su computadora ejecutando el software Vue y la operación del robot puede comenzar después de un breve proceso de calibración de 15 minutos.

La escena es capturada por pares de cámaras 2D y combinada en un entendimiento 3D del área de captura. Una sola computadora ejecutando Apera Vue puede operar hasta 4 pares de cámaras para cubrir un área de operación grande. Esas imágenes se procesan a través de nuestra tecnología de IA patentada.

Los objetos identificados como recogibles, incluso con cientos de posibilidades, se priorizan. Se elige la pieza “más recogible” y se proporcionan instrucciones completas de planificación de trayectoria a través del controlador del robot. Debido al número de ciclos simulados ejecutados durante el proceso de entrenamiento de IA, este proceso ocurre muy rápidamente—en tan solo 0.3 segundos (3 Hz).

Los algoritmos convencionales de aprendizaje automático se basan en tener imágenes de referencia o un modelo CAD como fundamento para identificar la posición 3D de los objetos. ¿Pero qué pasa si esta es una pieza completamente nueva y no existen fotos de ella? ¿O el modelo CAD no muestra cómo se ve el objeto bajo diferentes iluminaciones o su textura?

En el entrenamiento de sus redes neuronales, Apera AI utiliza datos sintéticos. Esto nos permite omitir la necesidad de imágenes de referencia o depender puramente de modelos CAD. Los datos sintéticos nos permiten mejorar el proceso de IA e introducir variables como la iluminación, la textura y las etiquetas o marcas.