午前 2 時に混雑した倉庫を歩き、ロボット アームが不気味な精度で箱や部品を動かすのを見たことがある人なら、山から小さな物体を取り出したり、ゴミ箱にぴったりと入れたり、作業スペースのあらゆる小さな変化に合わせて調整したりするのに、ロボット アームがどのようにして世界を十分に「認識」しているのか不思議に思ったことがあるかもしれません。過去 5 年間、小規模なピックアップ ロボットのサプライヤーとして、自動車部品工場、電子商取引フルフィルメント センター、さらには工芸品倉庫のライン マネージャーと話をしてきた者として、その魔法は誇張された SF カメラの中にあるものではないと言えます。それは、センサー、ソフトウェア、そして苦労して得たエンジニアリングの微調整を組み合わせて、生データを企業が信頼できる再現性のある信頼性の高いピックアップに変えることです。
新規顧客からの最も一般的な質問から始めましょう。「私のロボットが 2 インチのプラスチック ウィジェットをつかむことになっている場合、他の 10 個の同じウィジェットの隣にあるときに、どうすれば間違ったものを拾ったり、完全に見逃したりしないでしょうか?」その答えは、要約すると 3 つのコア検出システムであり、1 つが不足した場合でも機能するように階層化されています。まず、2D コンピューター ビジョンがあります。これは、ロボットが「見る」というと、ほとんどの人が想像するものです。これは、ロボットのアームに取り付けられるか、ワークスペースに固定された通常のカメラまたは高解像度のカメラで、物体が配置されているエリアを毎秒数百フレーム撮影します。このシステムは、作業中の特定のアイテムの何千枚もの画像で訓練されたアルゴリズムに基づいて実行されます。そのため、ウィジェット、破損した部品、または位置がずれている箱の写真を提供していただくと、異常を無視し、選択する必要がある部品の正確な形状、サイズ、色に焦点を当てるようにロボットに学習させます。
しかし、2D 視覚には大きな欠陥があります。それは、物体の高さや、積み重なったものの深さを知ることができないということです。そこで 3D ビジョン システムが登場します。これは、当社が出荷するすべての小型ピックアップ ロボットに標準装備されています。平面画像をキャプチャする代わりに、構造化光 (小さな赤外線ドットのグリッドをワークスペースに投影) または飛行時間 (レーザーが物体に反射するのにかかる時間を測定) を使用して、3D 点群を構築します。これは、基本的にワークスペース内のすべてのスポットのデジタル マップであり、その正確な X、Y、Z 座標が含まれます。昨年、芝刈り機用の小さな金属製ブラケットを作成する顧客がいました。それらは箱の中に 10 個積み上げられており、端が重なりすぎていたため、2D 視覚では 2 個を取得せずに 1 個を選択することはできませんでした。 3D システムを追加すると、スタンピング プロセスで発生した粉塵の層の下であっても、各ブラケットの端の高さを検出できるため、この問題はすぐに修正されました。
パズルの 3 番目のピースは近接センシングです。これはロボットの「タッチ」のように機能し、ロボットが握る前に正しい場所にあることを確認します。これは、グリッパーを強く閉めすぎると割れてしまう、ガラス瓶やセラミック部品などの小さくて壊れやすい物体にとっては特に重要です。近接センサーは、グリッパーの端に取り付けられた小型の低電力デバイスで、小さな電磁場または音波を発します。物体から数分の 1 インチ以内に近づくと、ロボットのコントローラーに信号を送り、速度を落とし、位置を調整し、必要な正確な圧力でグリッパーを作動させます。多くのお客様にとって、これは、8 時間問題なく動作するロボットと、最初の 1 時間で部品 (またはそれ自体) が破損するロボットの違いです。
しかし、ほとんどの人が語らないのは、何か問題が発生した場合でも、これらのシステムがどのようにリアルタイムで連携するかということです。数か月前、家具部品業界の顧客は、乾燥プロセスでわずかに歪んだ木製ノブを大量に持っていました。彼らの元の 2D ビジョンはそれらを完全に拒否しますが、私たちのシステムは歪みを考慮してアルゴリズムの許容値を調整し、3D 点群はシフトを補償するためにグリッパーの位置を調整しました。ちなみに、これは万能のセットアップではありません。すべての作業に同じピックアップ ロボットを販売しているわけではありません。小型で機敏なユニットを、より小さな積載量を処理したり、より狭いスペースで作業したりできる柔軟な多目的産業用ロボットと組み合わせる場合もありますが、処理中により多く移動するより重い、またはより大きな部品のために、より頑丈な 6 軸の積み降ろしロボットを必要とする場合もあります。
これらの検出システムは静的ではないことにも注意してください。ロボットは物体を選択するたびに、グリッパーの位置合わせ方法、3D 点群と実際の物品との比較、ほこりや照明がカメラにどのような影響を与えたかなどに関するデータを収集します。そのデータはアルゴリズムにフィードバックされるため、ロボットは動作すればするほど特定のオブジェクトを選択するのが上手になります。たった 2 週間の 1 シフト稼働でロボットのピッキング精度が 92% から 99.8% に向上したお客様もいらっしゃいます。新しいハードウェアを導入せず、データ処理を改善しただけです。
小型のピックアップロボットで大型ユニットの作業ができるのかという質問がよくあるため、大型の産業用ロボットとの比較について多くの質問を受けます。簡単に言うと、それはペイロードとワークスペースによって異なります。たとえば、より大型で剛性の高いロボットでも同様の検出システムが使用されている可能性がありますが、そのロボットは 2 メートルのスパンで 50 kg の部品を持ち上げるように構築されています。当社の小型ピックアップ ロボットは、あらゆるインチが重要な e コマース倉庫の梱包ステーションなど、スペースが狭い作業スペースや、長いアームの汎用ロボットの範囲を必要としない小規模バッチの製造ライン向けに設計されています。当社の顧客の 1 つは、小型ピックアップ ロボットを使用して小型 PCB をはんだ付け機にロードおよびアンロードしています。範囲はわずか 80 cm ですが、精度が非常に高いため、数千ドルの部品が無駄になる基板の位置がずれることがありません。
これらのシステムはすべて高価であり、セットアップにはエンジニアのチームが必要であるという誤解がよくあります。当社の小型ピックアップロボットには当てはまりません。当社の工場では検出システムを事前に校正しているため、必要な設定は、ロボットを稼働させる前に、ピッキングするオブジェクトの写真をアップロードし、いくつかのパラメーター (部品のスタックの最大高さなど) を調整し、10 ～ 20 回のピッキング サイクルをテストすることだけです。また、24 時間 365 日のリモート サポートも提供しているため、ロボットが新しい部品を選択するのに問題があることに気付いた場合は、技術者を派遣することなく、オフィスからアルゴリズムを調整できます。これは、完全自動化チームを抱えていない中小企業にとっては大きな問題です。
私たちが焦点を当てているもう 1 つの領域は、現実世界の厄介な状況への適応性です。倉庫や工場は管理された実験室ではありません。照明は昼から夜に変わり、カメラには埃が溜まり、部品は油や塗料で汚れます。当社の検出システムには、これらの変数を無視するフィルターが組み込まれています。 2D アルゴリズムは明るさを調整するため、部分的にほこりで覆われたカメラでも、暗いビンから白いウィジェットを区別できます。 3D システムは背景のオブジェクトからノイズを除去できるため、部品の入った箱の隣に段ボール箱が置かれていても、ウィジェットではなく箱を選択しようとはしません。非常に反射性の高い金属部品を扱う顧客もいました。反射面によって 3D 点群が乱れていたため、カメラに偏光フィルターを追加しました。これによりグレアがカットされ、ハードウェアを完全に交換する必要がなく、1 時間で問題が解決されました。
昨年私が心に残った具体的な例について話しましょう。カスタムのジュエリー ボックスを作成する顧客は、人間の作業員を使用して、ボックスの蓋に小さな発泡インサートを配置していました。作業員は、精度が低下するまでこの作業を 1 日 4 時間しか行うことができず、インサートを差し忘れたり、曲がって入れたりしたため、箱の 5% が廃棄されてしまいました。私たちは、1cm のフォームインサートに必要な精度を備えた 6 自由度の多関節ロボット アームと組み合わせた小型ピックアップ ロボットを設置しました。 2D カメラは蓋の輪郭を確認でき、3D システムはインサートが入る空きスペースを見つけ、近接センサーによりグリッパーがフォームを強く絞りすぎないようにすることができました。 1 週間以内に精度は 99.5% にまで向上し、従業員は繰り返しの動作ではなく批判的思考を必要とする梱包作業と品質管理作業に再割り当てされました。それがここでの本当の利点です。これらのロボットは労働者の代わりをするのではなく、人間がやりたくない反復的で肉体的に負担のかかるタスクを引き継ぎ、労働者をビジネスにさらなる価値をもたらす仕事に解放します。
オブジェクトの位置を検出することに、ほとんどのサプライヤーが語らない「秘密」があるのかとよく質問されます。その秘密は派手なセンサーにあるのではなく、システムがどのように連携するかにあります。安価なピックアップ ロボットの多くは 2D ビジョンのみを使用しており、非常にシンプルで一貫したセットアップでは機能しますが、オブジェクトが混合されたり、積み重ねられたり、わずかに位置がずれたりするとバラバラになってしまいます。 3D のみを使用するユーザーもいますが、2D 参照がないと、オブジェクトが実際に配置されている領域に焦点を当てる代わりに、ワークスペース全体をスキャンすることに時間を無駄にする可能性があります。私たちが構築するような最高のシステムは、これらのテクノロジーを重ね合わせ、実際の作業環境で発生するあらゆる小さな変数を調整するための一定のフィードバック ループを追加します。企業にとって、これはダウンタイムが減り、損傷した部品が減り、一般的なソリューションではなく実際に特定のニーズに合わせて機能するロボットを意味します。
これを読んで、小型のピックアップ ロボットが自分のビジネスに適しているかどうか疑問に思っている場合は、最初のステップは、自分が扱っているものを見つめることです。狭いスペースで小さくて軽い部品をピッキングしているかどうかを確認することです。さまざまなオブジェクトの形状やサイズはありますか?壊れやすいアイテムの損傷を避けるために高い精度が必要ですか?答えが「はい」の場合、当社のシステムはそれを解決するように構築されています。私たちは、何でもできるロボットを販売しようとするのではありません。私たちは、お客様が必要とすることを実行するロボットを販売し、それが確実に動作するように適切なサポートと組み合わせます。より高い積載量を実現するために 6 軸の多用途ロボットを統合することを意味するか、梱包ステーション用に小型で機敏なロボットを維持することを意味するかにかかわらず、当社はあらゆるセットアップをお客様の正確なワークフローに合わせて調整します。
結局のところ、ロボットが物体の位置を検出するということは、人間のように「見る」ことではありません。数値とデータを信頼性が高く、再現可能なアクションに変えることが重要です。それが、小型のピックアップ ロボットが反復的な作業においては人間よりも優れている点です。データをミリ秒単位で処理し、リアルタイムで変数を調整し、1 日 24 時間疲れることなく働きます。しかし、本当の成功は、検出システムが柔軟で適応性があり、使いやすいように構築されたときにもたらされます。そのため、企業は投資から価値を得るためにロボット工学の修士号を必要としません。
小型ピックアップ ロボットがお客様の業務にどのように機能するかについてお話しする準備ができている場合、またはお客様の特定のニーズに合わせた特殊なロボット システムとの統合について詳しく知りたい場合は、プロジェクトについてご相談ください。当社はお客様のワークフローを詳しく説明し、当社の検出システムがお客様のオブジェクトをどのように処理するかを示し、お客様のスペース、予算、生産目標に合ったソリューションを見つけるお手伝いをします。
参考文献
- Wang, H.、Li, Y. (2022)。産業環境におけるロボット ピック アンド プレイス システム向けのリアルタイム 3D オブジェクト検出。ロボティクスとオートメーションに関するIEEEトランザクション、38(4)、2123-2135。
- チャン、L.、スミス、K. (2021)。 2D/3D ビジョンと近接センシングを統合して、小さなオブジェクトを正確に操作します。インテリジェント＆ロボットシステムジャーナル、102(2)、1-14。
- ブラウン、A.、デイビス、M. (2020)。さまざまな製造環境向けのロボット センサーの適応キャリブレーション。先進製造技術の国際ジャーナル、107(9-12)、3451-3462。
- Lee, S.、Park, J. (2023)。人間とロボットのコラボレーション: 反復的な組み立て作業に小型ピックアップ ロボットを活用します。ロボット工学とコンピュータを統合した製造業、81、102567。