example形状検査の自動化を実現。Robotic社では正確な精度の多関節機器を取り扱うロボットメーカーです。PROCMMによって実現しています。Robotic社では検査ルーチンの自動化のために、様々なソフトウェアパッケージ及び測定機器を使用しています。リアルタイムの位置合わせや測定データの統合などを行うには複数のコンポーネントを使う必要があり、人員を最小限にする課題がありました。要件:ロボットアームの6DOFの座標とレーザースキャナ、プロ-ビングツールの座標を正確に統合する必要がありました。6軸多関節ロボットに装着し、複雑な形状の自動車シートの表面に沿って全自動で三次元形状の計測を行いました。NDI社のProCMMを使用することによってこのような大型の対象物の自動測定が可能になりました。バラ積みピッキングユニバーサルロボット+3Dピッキングビジョン協働ロボットと三次元ビジョンシステムを使用する事で、膨大な作業量と反復動作というストレスの高い作業から従業員を解放する事ができます。フェンスなしで動作が可能という利点により、ライン上で従業員と並んで稼働させることができます。既存のロボットソリューションでは、稼働中の生産環境への設置が高価かつ困難になる場合があります。安全性も大きな関心事です。私たちの3次元ロボットビジョンと組み合わせる事によって、ますます応用範囲が広がっています。物流倉庫の仕分け自動化ライン物流業界ではさまざまな品種を扱っており、いまだ人手による仕分け作業が主流です。近年のネット通販の急増と競争の激化により短納期で出荷する必要に迫られています。そのため物流背センターでの作業者の負担増は避けられず、また人員の確保も深刻な課題です。品種登録しなくても認識できる技術により、物流業界でのロボットによる自動化が可能になってきました。物流倉庫の仕分け自動化のためのロボットビジョン例です。System)三次元画像処理は、ロボットビジョンの重要な技術の一つです。パーツフィーダーに代わって多品種に対応でき、自動組み立てや検査の前工程として、多くのアプリケーションに対応できます。小さなネジから大型の自動車部品まで、応用範囲が広がっています。山積み状態のボルト、ネジのような円筒形の部品の3次元座標データより、部品複数の重心座標等を算出。ボルトのような円筒形の部品座標算出であれば、モデルデータは不要です。品種判定(2010年~現在_3Dモデルマッチング)登録されたモデルデータより、数10種類の部品の種別を判定いたします。トレー上の部品のピッキング後の自動仕分けなどに有効です。12不定形物のピッキング(2010年~)無数の形状パターンがあり、形状登録できない不定形物を認識し、個々の3次元座標や表面の重心座標を自動で算出いたします。段ボールデパレタイジング(2010年~2013年)今まで困難であった形状パターンが無限ワークの対して3次元認識を行います。デパレ用ビジョンユニットは、段ボールのサイズの事前登録が不要です。異なる大きさの箱が混在したパレットやカーゴからのデパレを自動化することを可能とします。段ボールの体積算出ユニット(2013年~)コンベア上の箱等のワークの長さ・幅・高さを正確に計測いたします。基準面を自由に設定し高さ計測ができ、上面の面積・傾き、重心座標など、自動パレタイズには欠かせない、計測を瞬時に行います。