EEP-Robotics、Photoneo 3Dビジョン搭載の高度なオーダー・ピッキング・システムを発表

By Pavel Soral || 2026年1月20日

ロボットに、単なる箱の山ではなく、層間の薄いスリップ・シートや、それらを固定するストレッチ・バンドまで「見せる」にはどうすればよいでしょうか？

EEP-Robotics GmbHのエキスパート・チームにとって、この複雑な課題への答えは、単にお客様の問題を解決しただけではありません。Photoneo Technology & Applications Conference 2024で第1位を獲得しました。

4台のPhoXi 3DスキャナLを核として構築されたソリューションにより、EEPは真にインテリジェントで自律的なオーダー・ピッキング・システムを実現しました。

課題：複雑で非構造化されたオーダー・ピッキング・システムの自動化

EEPのクライアントは、ユーロ・パレットから多種多様な段ボール箱とプラスチック・ロード・キャリア（KLT）をデパレタイズする自動化を必要としていました。

自動化への市場需要の高まりは、確立された手法をはるかに超えるソリューションを求めており、特に柔軟性、速度、知能が要求されています。

段ボール箱が木製パレット・フレームに入っている様子 プラスチック・ロード・キャリア

主な課題は以下の通りでした：

• 非構造化パレット：箱とキャリアが定義されたパターンで配置されておらず、箱同士の継ぎ目を含め、各アイテムの正確な位置と姿勢を特定するビジョン・システムが必要。
• オブジェクトの多様性：7種類のロード・キャリアと、128×62×65mmから395×265×270mmまでの寸法の段ボール箱を処理する必要。
• 複雑な層構造：パレットには中間段ボール層、木製取り付けフレーム、各層のストレッチ・バンドが含まれ、これら全てを検出しロボットで処理する必要。
• 大容量スキャン範囲：パレットの全高が単一静止スキャナのスキャン範囲を超えており、トップからボトムまで高解像度スキャンを実現する上で大きな課題。
• 高性能要求：ロボット・グリッパー交換10回分の時間を含め、最低時間あたり250ピックのスループットが要求。

EEPは、トップクラスの3Dビジョン・システムなしでは、速度、精度、信頼性へのこれらの要求を満たすことは不可能だと認識しました。

ソリューション：PhoXi 3Dスキャナとハイブリッド・ソフトウェア・アプローチ

EEPは複数の3Dビジョン・プロバイダーを徹底的に評価した結果、PhoXi 3Dスキャナ・デバイスを選択しました。「3Dビジョン・アプリケーションにおいて豊富なノウハウと経験を持つ、戦略的に優れたパートナーを持つことが重要だった」と述べています。

サーボ軸に搭載された4台のPhoXi 3Dスキャナ・ユニット

4台のPhoXi 3DスキャナLユニットが天井のサーボ軸システムに搭載されました。この革新的なメカニカル・セットアップにより、スキャナが垂直に移動し、高解像度を維持しながらパレット全高をカバーするようスキャン範囲を効果的に拡張します。

ソリューションの核心は、Photoneoネイティブ・ソフトウェアの強みと、スキャナ・コントローラー上で直接実行されるEEPのカスタムAIアルゴリズムを組み合わせた、独自のハイブリッド・ソフトウェア・アーキテクチャにあります。

• Photoneoのオンボード・ソフトウェア：強力な組み込み物体認識ソフトウェアを「プラグアンドプレイ」機能として活用し、最上層のすべての段ボール箱とプラスチック・キャリアを確実に検出・位置特定。
• EEPのカスタムDockerアプリケーション：EEPにとっての重要な決め手は、Photoneoコントローラー上のDockerコンテナで独自のカスタム・ソフトウェアを実行できることでした。このEEP開発ソフトウェアは、生のポイントクラウドを処理して、中間段ボール層、木製パレット・フレーム、ストレッチ・バンドの検出など、特殊なタスクを実行します。

このデータ・フローは、EEPの通信アーキテクチャで最もよく説明されます：

このインフォグラフィックは、プロセスのステップバイステップの内訳を示しています：

1. PLCからのトリガー：メインのロボット・セル・コントローラ（EEP PLC）が「トリガー」コマンドを送信し、ビジョン・タスクを開始。
2. EEPソフトウェアがコマンドを受信：コマンドはEEPのカスタム・ソフトウェア環境（中央のブレイン）に送られ、PLCが何を要求しているかを理解するためにトリガーを解析。
3. 標準Photoneoスキャン：EEPのソフトウェアが標準Photoneoアプリケーションをトリガー。スキャナがスキャンを実行し、組み込みパイプラインを使用して箱などの標準オブジェクトを迅速に検出。これらの結果は即座にEEPのソフトウェアに返される。
4. 生データへの同時アクセス：並行して、カスタム機能によりEEPのソフトウェアがスキャンで生成された生の3Dポイントクラウド・データにアクセス。
5. カスタムAI処理：EEPのソフトウェアがこの生データを取り込み、独自の高度なアルゴリズム（TensorFlow、PyTorchなどの技術を使用）を実行して、中間層やストレッチ・バンドなどの特殊なアイテムを検出。
6. 結果の統合と処理：最後に、EEPのソフトウェアがPhotoneoパイプラインからの標準結果と独自の分析によるカスタム結果を統合。この統一データを単一の包括的なコマンド・セットに処理し、EEP PLCに送り返す。

要するに、EEPはPhotoneoの高速で信頼性の高いオンボード・ソフトウェアを標準検出に活用しながら、同時にシステムの開放性を利用して独自の高度なAIをカスタム・タスクに実行させ、非常に柔軟でインテリジェントなビジョン・ソリューションを構築しました。

オーダー・ピッキング・システムのステップバイステップ・ワークフロー

EEPオーダー・ピッキング・システムのフロア・プラン

フロアでは、箱の処理用とKLT（小型ロード・キャリア）処理用の2つの並列フロア「スフィア」の間を単一のロボットがインテリジェントに切り替えて作業します。ロボットはPhotoneo 3Dスキャナと完全に同期し、この複雑なアプリケーションに伴うすべての作業をカバーするために自律的にグリッパーを交換します。

サイクル全体のステップバイステップ説明：

1. パレットのロボット・セルへの自動搬入：パレットが自動的に搬入され、ロボットの作業セル内に位置決めされ、処理の準備が整う。
2. サーボ軸上のPhoXi 3Dスキャナによるパレット・スキャン：サーボ軸に搭載されたPhoXi 3Dスキャナがパレットとその内容物を詳細にスキャン。このスキャンにより、ロボットはピック対象アイテムの正確な位置、姿勢、寸法を取得。
3. Kukaロボットで適切なグリッパーを装着：スキャン結果とタスク（箱またはKLT/トレイのハンドリング）に基づき、Kukaロボットがツール・チェンジャーから適切なグリッパーを自律的に選択・装着。
4. 箱またはトレイをピック：装着されたグリッパーを使用して、パレットから指定された箱またはトレイをピック。
5. 箱またはトレイのラベリング：ピックされたアイテムは、内容物と行き先を特定するためのラベリング・プロセスを経る。
6. トレイのRFIDタグ読み取り：アイテムがトレイの場合、そのRFIDタグを読み取り、身元確認とシステム内での進捗追跡を行う。
7. 顧客コンベヤ・システム上のトートに製品を配置：最終製品が、さらなる輸送や処理のために顧客のコンベヤ・システム上のトートやコンテナに慎重に配置される。
8. パレットのロボット・セルへの自動搬入：製品がトートに配置された後、サイクルが完了し、最初に戻る。次のパレット搬入の準備、または現在のパレットの全アイテム処理完了まで継続。

結果とメリット：受賞に値する優位性

初期テストからゴーライブまで、複雑さゆえに約1年を要しました。その結果、速度、精度、信頼性の要求を満たす堅牢でよく訓練された3Dビジョン・システムが完成し、大きなメリットをもたらしました。

• 高性能と高精度：システムは時間あたり250ピックという性能目標を無事達成し、多様な製品とパレットの複雑さを正確に処理。EEPによると、Photoneo技術の背後にあるAIは「非常に、非常にうまく」機能するとのこと。
• 使いやすさと強力なカスタマイズ性：EEPは製品のユーザー・フレンドリーな性質を称賛し、「わずかな労力で非常に早く良い結果が得られる」と述べています。特に「段ボール箱検出がプラグアンドプレイ・ソリューションとして迅速かつ確実に機能する」ことを強調。このシンプルさと、複雑なカスタム・アルゴリズムの展開能力の組み合わせが、シンプルさとパワーの完璧なバランスを提供しました。
• 再利用可能で拡張可能なソリューション：EEPはよく訓練されたビジョン・システムを開発し、新たな開発なしで他のアプリケーションに展開可能。これにより大きなROIと市場での技術的優位性を創出。
• 戦略的パートナーシップ：大規模な開発チームを持つ経験豊富な欧州サプライヤーを持つことをEEPは評価。プロセス全体を通じたシームレスな統合とサポートが、Photoneoを戦略的パートナーとして選んだことを確信させました。

EEPはPhotoneo Technology & Applications Conference 2024で第1位を獲得。

EEP-RoboticsのIng. Horst Hörmann氏が述べたように、Photoneoを推奨する最大の理由は、「あらゆるアプリケーションに適したスキャナ・サイズがあり、その背後にあるAIが非常に、非常にうまく機能するから」です。

この受賞アプリケーションは、インテグレーターがPhotoneoの高度な3Dビジョンを使用して、次世代の自動化ソリューションを構築できることを明確に示しています。

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