EEP-Robotics が Photoneo 3D Vision を活用した高度なオーダーピッキング システムを発表

パベル・ソラル著 || 2026 年 1 月 20 日

箱の積み重ねだけでなく、層の間にある薄い合紙や箱をまとめているストレッチバンドも見えるようにロボットにどのように教えればよいでしょうか? 

EEP-Robotics GmbH の専門家チームにとって、この複雑な課題に対する彼らの答えは、顧客の問題を解決するだけではありませんでした。 Photoneo Technology &Applications Conference 2024 で 1 位を獲得しました。

EEP は、4 台の PhoXi 3D スキャナ L を中心にソリューションを構築することで、真にインテリジェントで自律的な注文ピッキング システムを設計しました。

課題:複雑で構造化されていない注文ピッキング システムの自動化

EEP のクライアントは、ユーロ パレットからのさまざまな段ボール箱やプラスチック ロード キャリア (KLT) のパレタイズ解除を自動化する必要がありました。

自動化に対する市場の需要が高まっているため、確立された方法をはるかに超えたソリューションが必要であり、特に柔軟性、スピード、インテリジェンスが求められています。

木製パレットフレームに入った段ボール箱プラスチック製ロードキャリア

主な課題は次のとおりです。

• 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いなかったため、箱間の接合部を含め、各アイテムの正確な位置と方向を識別するには視覚システムが必要でした。
• オブジェクトの種類: このシステムは、128 x 62 x 65 mm から 395 x 265 x 270 mm までの寸法の 7 種類のロード キャリアと段ボール箱を処理する必要がありました。
• 複雑なレイヤー: パレットには中間の段ボール層、木製の取り付けフレーム、各層のストレッチ バンドが含まれており、これらすべてをロボットが検出して処理する必要がありました。
• 大量のスキャン: パレットの全高は単一の静的スキャナのスキャン範囲を超えており、上から下まで高解像度のスキャンを実現することが大きな課題となっていました。
• 高いパフォーマンス: クライアントは、1 時間あたり 250 ピックの最小スループットを必要としていました。 、ロボット グリッパー交換 10 回の時間を含む

EEP は、最高レベルの 3D ビジョン システムがなければ、速度、精度、信頼性に対するこれらの要求を満たすのは不可能であることを認識していました。

解決策:ハイブリッド ソフトウェア アプローチを採用した PhoXi 3D スキャナ

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後、Photoneo を選択しました。最終的には PhoXi 3D スキャナ デバイスを採用することを決定し、「3D ビジョン アプリケーションにおける多くの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」 ことが重要であると指摘しました。

サーボ軸に取り付けられた 4 つの Phoxi 3D スキャナ ユニット

4 台の PhoXi 3D Scanner L ユニットが天井のサーボ軸システムに取り付けられました。この革新的な機械的セットアップにより、スキャナは垂直方向に移動し、正確な位置検出に必要な高解像度を維持しながら、スキャン範囲を効率的に拡張してパレットの高さ全体をカバーできるようになります。

このソリューションの中核は、Photoneo のネイティブ ソフトウェアの長所と、スキャナのコントローラ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: 当社の強力な内蔵物体認識ソフトウェアは、「プラグ アンド プレイ」機能に使用され、最上層にある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して位置を特定しました。
• EEP のカスタム Docker アプリケーション: EEP の主な決定要因は、Photoneo コントローラ上の 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 開発のソフトウェア サーボ軸に取り付けられた 4 台の Phoxi 3D スキャナ ユニットは、生の点群を処理して、段ボールの中間層、木製パレット フレーム、ストレッチ バンドの検出などの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によって最もよく示されます。

このインフォグラフィックは、プロセスを段階的に示しています。

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PLC からのトリガー: このプロセスは、メイン ロボット セル コントローラー (EEP PLC) がビジョン タスクを開始する「トリガー」コマンドを送信すると始まります。

EEP のソフトウェアはコマンドを受信します: コマンドは、中枢頭脳として機能する EEP のカスタム ソフトウェア環境に送られます。このソフトウェアはトリガーを解析して、PLC が何を要求しているかを理解します。

標準 Photoneo スキャン: EEP のソフトウェアは、標準の Photoneo アプリケーションをトリガーします。スキャナーはスキャンを実行し、内蔵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します。これらの結果はすぐに EEP のソフトウェアに送信されます。

生データへの同時アクセス: 並行して、カスタム関数により、EEP のソフトウェアはスキャンによって生成された生の 3D 点群データにアクセスできるようになります。

カスタム AI 処理: EEP のソフトウェアは、この生データを取得し、（TensorFlow や PyTorch などのテクノロジーを使用した）独自の高度なアルゴリズムを実行して、中間層やストレッチ バンドなどのアイテムの特殊な検出を実行します。

結果の結合と処理: 最後に、EEP のソフトウェアは、Photoneo のパイプラインからの標準結果と独自の分析からのカスタム結果を組み合わせます。この統合データを単一の包括的なコマンド セットに処理し、EEP PLC に送り返します。

つまり、EEP は標準検出に Photoneo の高速で信頼性の高いオンボード ソフトウェアを見事に使用し、同時にシステムのオープン性を活用してカスタム タスク用に独自の高度な AI を実行し、非常に柔軟でインテリジェントなビジョン ソリューションを作成します。

注文ピッキング システムの段階的なワークフロー

EEP オーダーピッキング システムのフロア プラン

フロアは 2 つの平行なフロア「球体」の間をインテリジェントに交互に操作する 1 台のロボットを操作します。1 つは箱を扱うため、もう 1 つは KLT (小型ロード キャリア) を扱うためです。このロボットは Photoneo 3D スキャナと完全に同期して動作し、グリッパーを自律的に変更して、この複雑なアプリケーションに伴うすべてのジョブをカバーします。

ここでは、サイクル全体を段階的に説明します。

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ロボットセル内のパレットの自動搬送 :このプロセスは、パレットが自動的に配送され、ロボットの作業セル内に配置され、処理の準備が整うことから始まります。

サーボ軸上の PhoXi 3D スキャナによるパレット スキャン :サーボ軸に取り付けられた PhoXi 3D スキャナは、パレットとその内容物の詳細なスキャンを実行します。このスキャンにより、ロボットはピッキング対象のアイテムの正確な位置、方向、寸法が得られます。 

Kuka ロボットで適切なグリッパーをつかみます :スキャン結果とタスク (箱または KLT/トレイの処理) に基づいて、Kuka ロボットはツール チェンジャーから適切なグリッパーを自律的に選択して装備します。

ボックスまたはトレイを選択します :ロボットは、装備されているグリッパーを使用して、指定されたボックスまたはトレイをパレットからピッキングします。

箱またはトレイのラベル :選択したアイテムはラベル付けプロセスを受けて、その内容と宛先を識別します。

トレイの RFID タグの読み取り :商品がトレイの場合、その RFID タグが読み取られてその身元が確認され、システムを通じてその進行状況が追跡されます。

顧客のコンベア システムに用意されているトートに製品を置きます :最終製品は、その後の輸送または処理のために、お客様のコンベア システム上にあるトートまたはコンテナに慎重に入れられます。

ロボットセル内のパレットの自動搬送 :商品がトートに入れられるとサイクルが完了し、最初に戻ります。次のパレット配送の準備が整うか、すべての商品が処理されるまで現在のパレットを継続します。

結果とメリット:受賞歴のある利点

このプロジェクトは、その複雑さのため、初期テストから運用開始まで約 1 年かかりました。その結果、堅牢でよく訓練された 3D ビジョン システムが誕生し、大きなメリットをもたらしました。

• 高いパフォーマンスと精度: このシステムは1 時間あたり 250 件のピックというパフォーマンス目標を達成しています。 多様な製品や複雑なパレットに正確に対応します。 EEP によると、Photoneo のテクノロジーを支える AI は「非常にうまく」機能しています。
• 使いやすさと強力なカスタマイズ: EEP は、当社製品のユーザーフレンドリーな性質を賞賛し、「多くの労力をかけずにすぐに良い結果が得られる」と述べました。彼らは特に、「段ボール箱の検出がプラグアンドプレイのソリューションとして迅速かつ確実に機能する」ことを強調しました。これに、複雑なカスタム アルゴリズムを導入できる機能と組み合わせることで、シンプルさとパワーの完璧なバランスが実現されました。
• 再利用可能でスケーラブルなソリューション: EEP は、十分に訓練されたビジョン システムを開発しており、新たな開発を行わずに他のアプリケーションに導入できるようになり、市場で大きな投資収益率と技術的優位性を生み出しています。
• 戦略的パートナーシップ: EEP は、大規模な開発チームを擁する経験豊富なヨーロッパのサプライヤーを重視しました。プロセス全体にわたるシームレスな統合とサポートにより、戦略的パートナーとして Photoneo を選択したことが確認されました。

EEP は、Photoneo Technology &Applications Conference 2024 で 1 位を獲得しました。

イングとして。 EEP-Robotics の Horst Hörmann 氏は、Photoneo を推奨する唯一の最大の理由は「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 が非常にうまく動作する」 ことであると述べています。  

この受賞歴のあるアプリケーションは、インテグレータが 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する方法を示す明確な例です。

 詳細については、PhoXi 3D スキャナのパンフレットをダウンロードしてください:

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