AI駆動ロボット袋ピッキング：課題から現実へ

ランダムに配置された不定形の物体、変形しやすい柔軟な素材、シワだらけで位置特定が困難？これはもはや過去の問題です。

「当社の経験、知識、スキルを活用し、AI搭載ソリューションの性能をさらに高め、袋を検出してピックすることを『教える』ことにしました。」

ビンピッキング（CADモデルに基づき、ビン内にランダムに配置された物体をロボットが検出・ピックすること）は、困難な産業環境でも扱う一般的なアプリケーションです。当社のBin Picking Studioは、ロボットシステムインテグレーター向けのオールインワンピッキングソリューションで、コンピュータビジョンの知識がなくてもセットアップ可能です。その堅牢な機能により、自動車、製造、物流など、事実上すべての産業分野への導入が可能になりました。

しかし、次第に不定形でビン内のランダムな位置にある物体をピックできるソリューションへの要望がお客様から寄せられるようになりました。当社はこうした物体をピックするアルゴリズムの開発に着手し、集中的な取り組みの末、AI駆動ソリューションが誕生しました。高度なアルゴリズムにより、さまざまなサイズ、テクスチャ、変形を含む任意の形状の物体を位置特定・ピックできるようになりました。さらに、物体が整然と積まれている必要はなく、完全にランダムに配置されていてもロボットが認識・ピック可能です。精密な3Dビジョンと高度なAIアルゴリズムの組み合わせによるAI搭載ソリューションは、マテリアルハンドリング、製造、物流などにおける自動化の莫大な可能性を世界に示しました。

そして物流分野が、すべての種類の物体とアプリケーションをカバーする上で、最後の隙間が袋にあることを教えてくれました。商品は常に固い箱で運ばれるわけではなく、袋に入っているものもあります。袋は形状を保持せず、柔軟で、シワがあり、容易に変形し、したがって位置特定が非常に困難なため、自動仕分けの大きな課題となっています。当社は経験、知識、スキルを活用し、AI搭載ソリューションの性能をさらに高め、「袋を検出してピックする」ことを「教える」ことにしました。

コンテナ内に混沌と配置された袋同士の境界を認識するのは、人間にとってもしばしば困難です。透明な袋の場合、さらに難易度が上がります。困難ですが、可能です。当社は袋を認識するネットワークを開発しました。時には人間よりも優れています。袋が重なり合い、互いを遮っていても、システムは容易に対処し、完全または部分的に覆われた袋をロボットが掴まないように制御します。

もう一つの一般的な難点は、袋の素材の性質に起因します。折り目やシワが多いため、検出・持ち上げに成功した直後にグリッパーから落ちてしまうことがよくあります。このような失敗を防ぐため、フィードバック機能付きバキュームグリッパーの使用を推奨します。

PhotoneoのAI搭載ソリューションは、これまで以上にインテリジェントになりました。そして、皆様を支援する準備ができています！

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