高度なオートメーションを解き放つ：なぜ3Dビジョンがあなたのプロジェクトに不可欠か

今日のオートメーションプロジェクトは、ますます高度化しています。3Dビジョンは、プロジェクトを新たな高みへ導く上で不可欠な、極めて適切な改善の好例です。なぜそれほど重要なのか、そしてこの技術がいかに長年の短所を克服し、現在および将来のアプリケーションの汎用性を高めてきたかを解説します。

3Dビジョンがオートメーションをどう改善するか

この技術により、アプリケーションは物体の位置に関わらず検出できます。アイテムがスタックされていようが、ビンに入っていようが、別の配置であろうが、これらのソリューションは産業オートメーションをますます幅広いシナリオに適用可能にすることで前進させます。これらのシステムの多くは、人間の目のように振る舞うようセットアップされています──例えば、入力情報を処理するために2つのレンズを備えるなどです。

現実環境は通常、きれいなパラメータには収まりません。テクスチャが多様で、物体の高さが不均一で、他の要素が瞬間瞬間で静止し続けることは稀です。幸い、3Dセンシングはそれらの違いを吸収します。ロボットが非構造化環境に適応し、新しいタスクにより巧みに対応できるようにします。

コンピュータビジョンシステムがロボット、人間、他の物体を区別する能力も重要です。従業員が様々なタイプのロボット技術と共に働き、仕事をより速く、より少ないエラーでこなすのが一般的だからです。自動化マシンが混雑した環境の詳細を正しく認識できれば、全体としてより安全になります。

自動化アプリケーションがますます多様化・高度化するにつれ、人々は三次元コンピュータビジョンが期待通りに機能させるために不可欠である理由を理解し続けるでしょう。企業リーダーは一般に、スマート機器を導入してエラー率を下げ、生産性を高めます。物体を3Dで検出するマシンビジョンは、それらのメリットとさらなる価値を提供します。

産業用3Dビジョンを導入した一般的なロボット応用

最も先進的なロボットの多くは、特定タスク中の認識を高める3Dビジョン機能を備えています。潜在的な応用例をいくつか紹介します。

製造

多くの工場では、自律移動ロボット（AMR）を使って労働力不足に対応し、チームメンバーが過酷な反復作業をする必要を減らしています。AMRは多くの場合、オンボードビジョン機能を備え、障害物を認識・回避してクリアな経路を見つけます。

ヘルスケア

ロボット手術のような、並外れた精度を要する用途でも、機械認識の向上は不可欠です。ある企業はこの技術を脳と脊椎手術に適用し、患者を放射線に晒さずに外科医が必要領域を視認できるようにしました。

このシステムは、手術関連部位の三次元・画像ベースのキャンバスを作成することで、手術計画の改善にも役立ちます。

農業

この技術の産業オートメーションへのメリットは、大規模農業に適用しても明らかです。一部のロボットは完熟した作物のみに焦点を当て、収穫プロセス全体をより効果的にします。

研究者たちはまた、3Dマシンビジョンソリューションが酪農家の牛の体組成評価を助けると示唆しています。このような評価は、牛を泌乳状態に保ち、妊娠させ、代謝性疾患を減らすために不可欠です。

食品・飲料

食品・飲料企業は、ヨーグルトからピザ生地まであらゆるものをチェックするために、コンピュータビジョン検査システムを使用しています。このようなアプリケーションは、品質管理を大幅に加速できます。

しかし、太陽光や天井照明などの環境光が、それらチェックの品質と一貫性に影響を与える可能性があるため、導入を計画する人は、最高の結果を得るために環境をどう維持するかを理解することが不可欠です。

物流

荷物の多様な形状とサイズを考慮すれば、物流企業が3Dマシンビジョンの力を借りて生産性を高め始めたのも当然です。DHLはその一例です。

同社は最近、デパレタイズ用ロボットに投資しました。ワークフロー出力改善に加え、意思決定者はロボットアプリケーションが作業者安全の向上にもつながると考えています。

小売

それほど前ではない頃、小売従業員は手動で在庫チェックを行い、どの製品がどれくらいの速さで売れているか、いつ棚を補充すべきかを判断していました。それは今も一部で続きますが、多くの小売ブランドは今、3Dマシンビジョン搭載ロボットにそのタスクを任せています。ShopRiteなど一部の食料品小売では、ボットが1日3回まで通路を巡回し、商品ステータスをチェックします。ハイテクマシンは、商品が間違った場所に置かれていることも検出できます。

オートメーション課題を解決する3Dビジョンの進歩

上記の例は、3Dセンシングが如何に様々な業界で印象的な結果を出し、ペインポイントを解決するかを示しています。技術改善により、2Dシステムでは複雑すぎてうまく対応できなかった多様なタスクへのロボット導入も容易になりました。例として、山積みされた部品のピックアップが挙げられます。

三次元ビジョンシステムは、2Dビジョンシステムが深度情報を提供せず、X軸とY軸での物体撮像のみを必要とするシンプルな用途（バーコード読み取り、文字認識、寸法チェック、ラベル検証など）にしか適さないため、より適切な選択となることが多いです。3Dマシンビジョンシステムは、精密なX、Y、Z座標を持つ3Dポイントクラウドを提供するため、遥かに複雑なロボットタスクを可能にします。

ビンピッキングタスクでロボットを使う際にも課題が生じます。コンテナ内の製品配置にバリエーションがあるためです。アイテム位置が構造化されている場合（積み重ね、列整列）もありますが、ビン内で製品が重なり合ったり、絡み合ったりするケースもあります。幸い、最先端マシンビジョンシステムならこうしたシナリオも問題なく処理できます。

Parallel Structured Light技術で実現するより良い産業オートメーション

Photoneoはまた、自社3Dカメラ「MotionCam-3D」を駆動する新しいParallel Structured Light技術を持っています。従来のエリアセンシング技術では、動く3Dシーンを不要なブラーとアーティファクトなしで撮像・スキャンできませんでした。

これは、単一露光ウィンドウ内で複数の仮想画像を構築するスナップショットシステムに依存します。このアプローチにより、高解像度・高精度な結果が得られます。MotionCam-3Dは時速144kmまでの動的シーンをスキャンできます。あるいは静止シーンにも使用可能です。今や、カメラの機能はカラー情報提供にも拡張されています。

三次元コンピュータビジョンがオートメーションを支える

これらの例は、幅広い業界の意思決定者が、3Dビジョンが特定プロセスの自動化意図をどう支えられるかを真剣に検討すべき理由を示しています。この技術導入には時間と労力がかかりますが、通常はそれだけの価値があります。