![ロボットピッキングセル Newリリース!箱・袋デパレ、パレタイズ、ピースピッキングなどを実現します!](http://www.microtechnica.jp/dcms_media/image/ロボットセル.png)
Robot Vision
物流業界向けロボット自動
ピッキングシステム
従来の3次元画像技術と2次元画像処理にDeep Leariningによる学習アルゴリズムを加えたマイクロ・テクニカ最新の画像処理技術により、品種登録なしの場合でも不定形やランダムワークに対して認識率を大幅に高めます。
![物流業界向けロボット自動 ピックングシステム](/dcms_media/image/new_robot_img01.jpg)
Robot Visionのお知らせ
![ロボットピッキングセル Newリリース!箱・袋デパレ、パレタイズ、ピースピッキングなどを実現します!](http://www.microtechnica.jp/dcms_media/image/ロボットセル.png)
![次世代型ロボットピッキングシステム|Mech-Eyeシステムならランダムワークに対応可能](http://www.microtechnica.jp/dcms_media/image/Mechアイキャッチ.jpg)
![AI箱デパレビジョンユニットの紹介](http://www.microtechnica.jp/dcms_media/image/pagetitle_bg_depallet_system.jpg)
AI箱デパレシステム
![AI箱デパレシステム](/dcms_media/image/new_robot_img02.jpg)
ロボットにより、パレットやかご車から、箱の荷卸しを行うシステムです。ランダムワークに対応し、PPバンドテープ付き、PPバンドテープ無し、 黒テープ、透明テープなど、ほぼ全ての箱の認識が可能です。また、ビジョンシステムにより、最上面の個々の箱の3次元の位置を認識して、ピッキングポイントが可能です。
AI袋デパレシステム
![AI袋デパレシステム](/dcms_media/image/new_robot_img03.jpg)
ロボットにより、パレット上に積まれた袋などの荷印しを行うシステムです。重なり合う薄く不安定 な袋や、絵柄もない無地の袋などの認識が可能です。また、ビジョンシステムにより、袋をロボットによるデパレタイズ自動化が可能です。
ピースピッキング
![ピースピッキング](/dcms_media/image/new_robot_img04.jpg)
小箱などの比較的小さなワークの画像認識は、絵柄などのテンプレートマッチングを使用する手法の他弊社では、3次元と2次元を組合わせた3次元画像認識やDeepLearningの学習モデルを使用し認識させる手法を用います。
Mech-Mindロボットビジョン
![Mech-Eyeロボットビジョン](/dcms_media/image/Mech_image.jpg)
3次元画像認識及びDeep Learning技術を活用した物体認識に加え、独自のロボット行動計画を形成することによりティーチングレスによるロボット動作を可能とした究極のロボットシビジョンステムです
ロボットピッキングセル
![ロボットピッキングセル](/dcms_media/image/copy_%E5%8D%94%E5%83%8D%E3%83%AD%E3%83%9C%E3%83%83%E3%83%88%E3%83%94%E3%83%83%E3%82%AD%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%82%BB%E3%83%AB%E8%83%8C%E6%99%AF%E6%9C%89%E3%82%8A.png)
ロボットピッキングセルは、ロボットと、3次元ビジョンユニット、ビジョンシステムが一つにパッケージ化された弊社オリジナルのパッケージセルです。箱デパレ、袋デパレ、パレタイズ、ピースピッキングなどの様々な用途でご導入いただけます。安定したパフォーマンスと優れたコストパフォーマンスを実現しました。
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〜
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!
![絵柄登録不要で、同一・レイヤー積みの箱を高速で認識!](/dcms_media/image/new_robot_img05.jpg)
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!
![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!](/dcms_media/image/new_robot_img06.jpg)
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。
![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](/dcms_media/image/new_robot_img08.jpg)
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。
![袋の認識に点群処理にカラー画像処理を追加](/dcms_media/image/new_robot_img09_01.jpg)
![3D認識結果](/dcms_media/image/new_robot_img09.jpg)
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。
![コントラスト法にて精度向上](/dcms_media/image/new_robot_img10.jpg)
![コントラスト法にて精度向上](/dcms_media/image/new_robot_img11.jpg)
![コントラスト法にて精度向上](/dcms_media/image/new_robot_img12.jpg)
![コントラスト法にて精度向上](/dcms_media/image/new_robot_img13.jpg)
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。
![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!!](/dcms_media/image/new_robot_img14.jpg)
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。
特徴
- 箱の形状登録不要!
- 多関節ロボットとの接続も容易!
- 計測値
上面の面積・上面の高さ、長さ、幅
重心座標・体積・上面の回転角度(θ) - 計測時間 1秒以下
- 段ボールが傾いた状態でも計測可能
![箱の体積算出ユニット](/dcms_media/image/new_robot_img15.jpg)
![高さを計測中](/dcms_media/image/new_robot_img16.jpg)
高さを計測中
![幅・長さを計測中](/dcms_media/image/new_robot_img17.jpg)
幅・長さを計測中
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