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デパレタイジング用ロボットビジョン 弊社実績と技術の進歩

• 2019年〜
• 2016～2018年
• 2015～2016年
• 2014～2016年
• 2013～2015年
• 2010～2013年

2019年〜

箱認識用　MOP（数理最適化）新アルゴリズムを開発 

絵柄登録不要で、同一・レイヤー積みの箱を高速で認識！

2016～2018年

3DとAI(DeepLearning)併用し学習により認識改善 

AIの実装により、混載状態にある、ほぼ全てに箱の認識が可能になりました！

2015～2016年

3Dカメラの点群情報とカラー画像を併用し認識精度アップ 

3Dカメラにより箱上面の形状をより正確に高速に計測するとかできるようになり、2Dカラーカメラとの併用やコントラストにより箱の分断精度を向上させることに成功。標準デパレソフトウェアに、新たに複数の3Dカメラと各種ロボットメーカー用のロボットキャリブレーションソフトウェア、ハンド干渉チェック機能などを実装。

2014～2016年

袋の認識に点群処理にカラー画像処理を追加 

袋は箱と異なり、個々の境界箇所(エッジ部)は緩やかな谷と山になっている。極小平面上のメッシュを作成し、法線ベクトルの違いなどを境界部と設定し、個々の袋ごとに分断、コントラストなどと併用して認識する手法によって袋認識の製品化を実現。

2013～2015年

コントラスト法にて精度向上 

箱の同一平面に複数あり、高さの差がほとんどない状態・且つ箱同士の隙間も、ほとんどない状態の認識手法として、コントラストの差を活用して、同一平面の箱の分断を行う手法と取り入れました。

2010～2013年

格子レーザとステレオカメラを併用 

世界初と言える　ランダムワーク対応の箱認識用ロボットビジョンを納品！！

事前情報もなく種類が無限にある箱が、パレットやカゴ車にランダムに積載されている状態。『どのように画像認識をさせるか？』弊社がチャレンジを開始したのが、2010年になります。
種別がわかり、箱のサイズや絵柄の事前情報がある場合は、通常の２次元画像処理のテンプレートマッチングなどを使用すれば比較的容易に箱の個体認識は可能です。
但し、事前情報がなく、何が積載されているかわからない状況では、いかに正確に箱の個体認識を行うかがキーになります。2010年の当時は現在よりデバイスである3Dカメラの性能も劣っており、試行錯誤の末、弊社にて格子レーザとステレオカメラを組合せて、３次元計測を行う手法を開発し、大手物流センターに導入いたしました。

箱の体積算出ユニット 

コンベア上の箱等のワークの長さ・幅・高さを正確に計測致します。
基準面を自由に設定し高さが計測でき、上面の面積、傾き、重心座標など、自動パレタイズに欠かせない、計測を瞬時に行います。