ソリューション概要

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本節では、ステーター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

ステーター

scope of application 1

部品の材質

金属

scope of application 2

積み方

整列して並べられている

scope of application 3

部品箱

パレット

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。

  • あらゆる仕様のステーターピックアップに適用可能。

  • 最先端のカメライメージングアルゴリズムを使用し、ステーターとパレットの画像を安定して生成します。

  • 最先端の認識アルゴリズムを使用してステーターの向きを確実に認識します。

  • 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

4s 以内

99% 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

ビジョンシステムの処理時間とは、カメラで画像を取得してから対象物の位置姿勢を出力するまでの時間です。

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。

  • ワークの安定的撮影:ステーターは高反射性材質で表面構造が複雑で、パレットは黒色で両方ともきれいに撮影するのは難しいです。また、高品質な点群も求められます。

  • 位置決めと把持の精度が高い:ワークの損傷を回避するために、高精度な位置決めと把持が求められます。適切なロボットハンドを選択して把持位置姿勢を決定し、ロボット経路の制限や衝突回避なども考慮しなければなりません。

  • 柔軟性・使いやすさ:様々なステーター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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