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3次元画像認識 ソフトウェア ライブラリBin Picking

3次元形状認識
Bin Picking

3次元形状認識

山積み状態の部品から、個々の部品を画像認識し、重心位置と法線ベクトルを算出いたします。 定型品の場合には、モデルデータとのマッチングを行い認識する方法や、表面積を認識させる面フィッティング、物体の外形の輪郭から個体を認識させる手法、不定形物の大まかな重心座標取得する方法等、ピッキング対象物やタクトタイム等の条件を加味した様々な認識方法とシステム構成を提案させていただきます。

3次元画像認識 ライブラリ構成

認識した物体からピッキングを行うには、複数認識した物体から、ロボットハンドの形状を認識した物体に当てはめ、アプローチ可能か干渉チェックを行い、どの物体からピックするか順位付けをします。
弊社の開発したソフトウェアでは、各種パラメーターの設定により、干渉チェックから、順位付けまで行いますので、システム構築にかかる工数を大幅に削減できます。また、各種ロボット通信にサンプルソフトウェアも用意しております。

定型品・幾何形状の認識(自動車・電子部品等)

自動車・電子部品などの幾何形状に近い製品は3CADなどのモデルデータと使用して3次元認識を行います。バラ積みピッキングの場合には、3Dカメラで取得した製品のバラ積み状態の点群データから、3次元認識により部品の位置を特定致します。より単純な形状、例えば円筒、リングなどの部品は、3CADを使用せず、部品の形状の数値データを入力するとソフトウェア内部でモデルデータを自動で作成し認識を行います。

不定形品・箱/袋などの認識

不定形品の認識は、主に不定形でサイズ情報もない場合と、不定形ではあるがサイズ情報(誤差は多い)はある場合があり、ぞれぞれで認識ライブラリは異なります。サイズ情報がある場合は、概算のサイズLWHを数値入力し、サイズ情報に基づく3Dマッチング用のモデルを内部で作成し、幾何形状とマッチングと同じような手法で、物体の位置を認識させます。箱などの同一平面情報に製品が連なってある場合には、サイズ情報があれば、個体認識の精度は上がります。
不定形物のピッキング 不定形物のピッキング  
から揚げや肉団子のような食品は、個々に形状が異なり通常の3Dモデルマッチングでは認識が困難なため、取得した3次元の点群情報から、点群密度などから個体認識させる手法や極小平面を作成し認識させる手法などがございます

 袋の認識

不定形ワークでも袋と箱では認識手法が異なります。袋は灘かなに曲面となっている製品、特に袋の端のエッジ部はRとなっている場合が多い。一方、箱などはエッジが垂直を成しており、密着した箱を認識させることは、3次元画像処理のみは現状困難。弊社では独自の2次元画像処理やDeepLearningを弊社のアルゴリズムに付加することで、より認識精度を向上させることに成功致しました。

ランダムワークのピッキング

無限に近い形状があり、混載状態にある製品の認識は非常に難易度が高く、認識対象物の事前情報(次に流れてくるワークの種類も形状もわかならい)が無い場合には、ロボットハンドが干渉せず、混載状態にある製品の形状情報(3Dの点群情報)から、ぞれぞれの点群の密度や2次元の色情報などを組合せ、個体認識をさせます。事前情報がないため、認識率は高いとは言い切れませんが、ピック&プレースの場合は、本来の目的であるピックするという考えに基づき、認識し、ピックNGの場合には次の候補に以降する方法で稼働率を上げていきます。現在の弊社にランダムワーク認識は、認識率を向上させるために、DeepLearningによる認識を併用して行う場合が増えてきております。
 ランダムワークの形状は、主に、円筒ボトル系、箱物、袋・パウチ・ブリスターパック系、薄物(封筒)、異型物(洗剤ボトル等)様々、3Dモデルマッチング方式では認識はほぼ不可能に近い。弊社では、個体認識で重要な、個々の分断ポイント・境界線などを3次元と2次元を組合せて認識させ、更に精度向上を目的としてAI(Deep Learningなどの機械学習)を使用し、認識高めております。      不定形物のピッキング                                                                                              

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

外形輪郭ベースの認識

ピッキング対象物のモデルデータを作成し、対象物の輪郭ベースでマッチングを行い、位置を認識いたします。リアルタイムでの認識が可能です。単純な幾何形状の物体認識に最適です。
外形輪郭ベースの認識 外形輪郭ベースの認識

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