ソリューション概要

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本節では、深いかごの小型部品ソリューションの概要を紹介します。適用シーンとソリューションの強み、技術要件などについて説明していきます。

適用範囲

以下の表では、本ソリューションに適用可能な部品のタイプと材質、積み方、部品箱の種類を示しています。

適用範囲 説明図

部品のタイプ

直通型、エルボー、三方、四方など多様な仕様に対応

scope of application 1

部品の材質

非反射性・低反射性部品

scope of application 2

積み方

バラ積み

scope of application 3

部品箱

深いかご

scope of application 4

ソリューションの強み

本ソリューションは以下のような機能を実現できます。

  • 多品種・小ロット・混合ライン生産における小型部品の掴み作業に最適です。

  • ピックアップの順序と方法をスマート計画し、小型部品を安定的に把持可能。

  • 3D ビジョンガイドによるロボット把持を制御して現場の効率を改善可能。

  • ソフトウェアのサンプルプロジェクトを使用し、本節の説明を参考にして、誰でも簡単にビジョンシステムを構築できます。

技術仕様

以下の表では、本ソリューションの要件を示しています。

位置決め精度 認識の成功率 ビジョンシステムの処理時間 切り取り率 デバッグ時間

±2mm

99% 以上

3s 以内

97% 以上

8h×2(一種の部品)

  • ビジョンソリューションの実装は 8h

  • ビジョンソリューションの安定性チェックは 8h

ソリューションにおける難点

本ソリューションの難点は以下の通りです。

  • 高い位置決め精度が必須:かごにバラ積みされた小型部品を処理するので、ビジョンシステムにより高品質な点群を生成するほか、部品の位置姿勢を正確に計算しなければなりません。

  • 適切な把持戦略を算出する:バラ積みされた部品に対しては、部品の位置姿勢やロボットの移動経路、衝突回避などの制限を考慮して適切な把持位置姿勢と把持戦略を算出しなければなりません。

  • 柔軟性・使いやすさ:多様な部品に適用しなければなりません。また、低コストで使いやすくて効率を改善できることが期待されます。

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