Recognition Robotics hat ein kleineres, kosteneffektiveres Robot Guidance System entwickelt, das auf früheren Produktanforderungen für einen großen Kfz-OEM basiert. Nach dem Vision Systems Design-Bericht, Recognition Robotics startete die Robeye Robot Guidance Programm in 2012. Das System benutzt eine Industrie Kamera, die an den Roboterarm angeschlossen ist, um Teile Bilder zu erfassen, um die korrekte Position der Roboter Teile zu lenken und einen unabhängigen Industrie Computer zu haben, um das Bild zu handhaben und mit der Robotersteuerung zu kommunizieren. Vor kurzem muss ein Auto-Kunde eine geringere Stellfläche, niedrigere Kosten zu nehmen, und einrichten und betreiben einfachere Systeme. Recognition Robotics arbeitete dann mit AdLINK zusammen, um Robeye es verbesserte Version Robeye all-in-One (Raio) zu entwickeln, die visuelle Anleitung für den Roboterarm liefert, der verwendet wird, um das Karosserie Paneel aus dem Rack zu entfernen und es auf das Fahrzeug zu legen. Raio ausgestattet mit AdLINK Neon-1020 Smart Camera. Die Kamera verwendet AMS-Sensoren Belgien (cmosis) 2 Millionen-Element CMV2000 CMOS-Bildsensor, Zeichnung Elementgröße bis zu 5,5 Mikron, Bildrate bis zu fps. Die AdLINK Industrial Smart Camera trägt den Intel (Intel) Atom 4 Core Prozessor E3845 1.91 GHz, 1 FPGA-Prozessoren zur Unterstützung von Windows-oder Linux-Betriebssystemen. AdLINK sagt, diese Architektur reduziert den Fußabdruck von Robeye Produkten und bietet IP67-Grade in sich geschlossene Vision Erkennung und Leitsysteme. AdLINK sagt Raio ist eine leichte Lösung, die direkt an den Maschinen Arm montiert werden kann und, weil es ein Stand-alone-System ist, kann Remote angeschlossen Raio und Roboter-Controller für die physische Lehre, Einstellung und Ausführung. Mit dieser Funktion können mehrere Raio-Einheiten ferngesteuert auf einem Produktionsstandort Netzwerk programmiert und überwacht werden. Raio verwendet auch Erkennungs Robotik visuelle Algorithmen, die Bilder in einer Weise handhaben, die dem menschlichen visuellen Kortex ähnelt. Das System erkennt die Teile aus einem einzigen 2D-Bild und übermittelt die Positionsinformationen X, Y, Z, RX, Ry und RZ des Teils an die Roboter-Benutzer Architektur. Mit diesen Daten kann der Roboter die Daten an der aktuellen Position des Bauteils ausgleichen und den vorprogrammierten Pfad aktualisieren. Recognition Robotics, Executive Simon Melikian, sagte der Algorithmen wurden entwickelt, basierend auf der Fähigkeit des Menschen, Objekte wahrzunehmen.
