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ROBOS Robot Core Value
생체측정 / 연산 / 로봇제어를 스스로 반복 학습
60~150kg 편차 한국양돈 도축사양 최적화

비정형 생체 머신비전 딥러닝 AI

01
비정형 생체물 외형 라이다 스캔 데이터 취득
비정형 생체물 외형 라이다 스캔 데이터 취득
02
취득 데이터 연상용 3D 데이터 변환
취득 데이터 연상용 3D 데이터 변환
03
해부학적 생체 제어를 위한 핵심 포뮬러 개발 [머신딥러닝]
해부학적 생체 제어를 위한 핵심 포뮬러 개발
[ 머신딥러닝 ]
04
로봇 제어용 좌표 생성
로봇 제어용 좌표 생성
05
로봇 제어 반복 학습
로봇 제어 반복 학습
생체 데이터 수집

매일 4,000개

생체데이터 딥러닝 누적 데이터

300만개 이상

비정형 학습 AI 모델 자체 개발

ROBOS AI

도축 자동화 로봇

안전하고 효율적인 작업 환경을 위한 도축 자동화 솔루션

산업 현장에서의 도축업은 그 특성상 육체적, 심리적으로 고통을 겪는 노동자들로 인해 많은 문제를 안고 있습니다. 반복적인 동작과 사고 위험이 높은 작업 환경, 열악한 부산물실의 환기 문제, 배수 문제로 '똥물'에 발을 담그고 일하는 상황 등은 도축업 노동자들이 매일 마주하는 현실입니다. 이런 열악한 환경과 위험한 업무는 반드시 개선되어야 합니다.
ROBOS는 이러한 문제를 해결하기 위해 '비정형 생체 AI'를 연구하고 개발하였습니다. 도축장은 다양한 크기와 형태의 도체(60kg~150kg)를 다루어야 하기 때문에, 정확한 위치를 산출하는 것은 매우 중요합니다. 우리의 비정형 생체 AI 시스템은 Lidar Vision과 Open CV 기반 Object Detection 기술을 활용하여 도체의 비전 데이터를 분석하고, 자체 개발한 하드웨어와 소프트웨어 기술로 높은 반복 정밀도를 자랑하며 도체를 정확하게 절단합니다.

제품 보기

육가공 자동화

돼지, 소 도축, 육가공 무인화 스마트팩토리 솔루션

고객사는 자동화 설비를 도입했음에도 불구하고 여전히 많은 작업자가 필요하여 효율성이 떨어지는 문제를 겪고 있습니다. 작업자의 오류로 인한 지육 정보의 오판단은 제품의 품질과 신뢰도를 저하시킵니다. 또한, 반복적인 작업으로 인해 작업자들의 피로도가 높아지고 근골격계 질환의 위험이 증가하는 상황입니다.
이를 해결하기 위해, ROBOS 비전 시스템과 로봇을 이용해 정확하고 빠르게 포장지를 선별하여 포장, 포장 작업 인력을 기존 5명에서 2명으로 줄여 인력 비용을 절감하고 효율성을 증대 방안 등 자동화 시스템을 통해 작업자의 오류를 줄임으로써 제품의 품질과 신뢰도를 높이고, 잦은 인원 변경으로 인한 관리 부담을 감소시킬 수 있습니다. ROBOS 육가공 자동화 프로젝트는 작업 환경을 더욱 안전하고 효율적으로 만들어 줄 것입니다.