MTC、ロボティクスにおける未知物体ピッキングでブレークスルー達成
The Manufacturing Technology Centre（MTC）の自動化専門家たちが、未知物体ピッキングロボティクスでブレークスルーを達成しました。
「このプロジェクトは、製造業におけるロボティクスを変革する可能性のある学術的発展を採用するMTCの決意を示しています。新しい物体をピックするこの技術の移転性により、MTCは顧客パーツで迅速にテストし、実装戦略について助言できます」と、MTCのシニアリサーチエンジニア、ロボティクス、Mark Robson氏はコメントしています。
プロジェクト
ビンピッキングは、非構造化されたバルク入力から単一オブジェクトを分離する必要がある業界での一般的なハンドリングタスクです。
従来の手法では、工場はCADデータと高コストセンサーを使用して個々のパーツを正確に識別し、事前設計された多様な把持方法の実現可能性をテストしていました。
時間とコストを削減するため、MTCはビンピッキングのための「最先端」技術を実証しました。この技術は、吸着カップを配置する最適な位置を見つけるために訓練されたモデルを使用し、シミュレーションデータで訓練することで、労働集約的な手動データ収集とラベリングの必要性を減らします。
「MTCロボティクスエンジニアたちは、設計と開発が、所定のプログラミングがあまり実行可能でない運用を自動化するための、コスト効率の良いインテリジェントなソリューションの創造において非物質化できることを証明しています」と、MTCのテクノロジーマネージャー、Dr. Alejandra Matamoros氏は付け加えています。
成果
プロジェクト技術は、金属部品、果物、化粧品容器など多様なオブジェクトでMTCによってテストされました。
手動ラベル付けデータとシミュレーションデータでそれぞれ1ヶ月訓練した結果、技術はそれぞれ92%と94%の成功率でピッキングを達成しました。
「純粋にシミュレーションデータで訓練されたモデルの性能は、このアプローチが特定ユースケースのデータ収集負担を減らす良い解決策であることを示しました」とMTCは述べ、「訓練データに存在しないアイテムでの優れた性能は、この手法があらゆるアイテムにうまく一般化することを示しました。」
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