スロバキアのベンチャー企業であるPhotoneo(フォトネオ)は、市販ロボットアームを用いた教示(ティーチング)レスのばら積みピッキングのデモンストレーションを産業技術の展示会「Hannover Messe 2019」(2019年4月1~5日、ドイツ・ハノーバー)で披露した。画像データによる物体認識アルゴリズムと動作計画アルゴリズムの組み合わせで教示レスを実現している。

Photoneoによるばら積みピッキングのデモ
Photoneoによるばら積みピッキングのデモ
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 デモでは、浅めのトレーの中に乱雑に置かれた多様なワークを同社製の3Dスキャナーで撮影し、その画像データからワークの形状や把持可能な箇所を認識。ロボットアームの最適な経路を計算し、動作プログラムも自動で生成する。同社が「Bin Picking Turnkey Solution」として提供しているものだ。ロボットアームはデンマークUniversal Robot(ユニバーサルロボット)のものを、ハンドは多様なワークに対応するために圧縮空気による吸着式のものを使用していた。

3Dスキャナーで撮影した画像からワークの把持可能な箇所を都度計算する
3Dスキャナーで撮影した画像からワークの把持可能な箇所を都度計算する
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 Photoneoはもともと3Dスキャナーのメーカーだったが、近年はその3Dスキャナーを生かしたばら積みピッキング関連に事業領域を拡大している。既に製品化しているものとして、CADデータによる物体認識アルゴリズムと動作計画アルゴリズムを組み合わせた「Bin Picking Studio」がある。

 Bin Picking Studioは、あらかじめCADデータや把持可能な箇所などを登録したワークだけしか扱えないので、ワークの種類が限られている場合に向く。一方、画像データによる物体認識アルゴリズムも備えているBin Picking Turnkey Solutionは、未知のワークを扱えるので、多品種少量生産や物流などワークの種類が多様な用途に向くという。

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