현재 식품 및 음료 포장 산업의 로봇 작업은 기본적으로 워크스테이션 형태입니다. 분류에서 포장, 팔레타이징 및 핸들링까지 모두 로봇이 완료합니다. 로봇은 자동 생산 라인의 기술 레이아웃을 테스트할 뿐만 아니라 높은 비용 압박을 받습니다. 더욱이 일부 제품의 분업은 여전히 로봇이 완성하기 어려운 부분이기 때문에 어떻게 로봇의 효율성을 최대한 발휘할 수 있을지는 장기적으로 논의할 가치가 있는 주제다.
선발:
피킹 작업은 로봇이 수행합니다. 종류가 많고 모양이 다른 경우 로봇에 이미지 인식 시스템과 다기능 매니퓰레이터가 장착되어야 합니다. 로봇이 아이템 트레이에 도착할 때마다 해당 조작기를 사용하여 이미지 인식 시스템이 "본" 아이템의 모양에 따라 로봇을 잡고 일치하는 트레이에 놓을 수 있습니다.
현재 식품 및 음료 산업에서 그래빙 및 분류 로봇의 적용이 점차 증가하고 있으며 주로 후면 포장에 집중되어 있습니다. 예를 들어, 작은 초콜릿, 사탕 또는 상자나 가방에 든 음식과 음료를 신속하게 잡고 지정된 분류 컨베이어 벨트나 포장 상자에 넣을 수 있습니다. 이 로봇은 인간의 손만큼 민첩할 뿐만 아니라 충분한 판단력을 가지고 있습니다. 미래에는 빈 창고에서 로봇이 선반을 포장 플랫폼으로 보내고, 상품을 정확하게 식별하여 필요한 상품을 분류하고 포장 후 컨베이어 벨트에 올려놓을 것입니다. 분류 로봇이 프로토타입을 형성했습니다. 이러한 지능형 분류 로봇이 포장 산업에 적용되면 창고 관리 효율성이 크게 향상되고 인건비가 절감됩니다. 분류 로봇이 시장에 진입하려면 시간이 좀 걸릴 것입니다. 단기적으로 포장 및 피킹은 자동화 및 수동 지원의 형태로 존재해야 합니다.
현재 분류 로봇은 일반적으로 소위 스파이더 핸드(spider hand)라고 불리는 병렬 로봇을 기반으로 하며 일반적으로 4축 및 6축 병렬 로봇입니다.
포장:
식품 및 음료 산업에서 분류 작업은 일반적으로 효율성을 첫 번째 요구 사항으로 간주하는 반면 동일한 어려움 요소는 포장입니다. 로봇의 유연성과 정확성을 테스트할 뿐만 아니라 시각적 및 계산 기능을 갖춘 로봇이 필요합니다.