特徴 FEATURES
パレティーナ・コンテナ内にパラバラに入れてある製品をロボットと3Dカメラの組み合わせで認識し、数パターンの掴み方から一番適した掴み方で取り出し、製品を次工程へ送ります。ロボット自動化設備の第一歩としておすすめです。
導入後に移設可能な可搬式フレーム仕様。
ワーク重量10kgまで対応。
周辺機器の追加、フレームサイズ変更対応。
既存設備への追加依頼も対応。
一部特別仕様も対応します。
本社工場にデモ機設置、いつでも見学できます。導入前に一度テストをして導入可能か判断致します。ワークのテストも可能です。KEYENCE(キーエンス)カメラも対応致します。お気軽にご相談下さい。
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ワークを「立体的」に撮像
3D Vision & AI標準仕様のカメラとしてMech-Mind社製の「Mech-Eye」を採用。 ２次元画像と、AI を用いた３次元データを複合的に用いることで、完全かつ正確な高密度点群データを瞬時に生成。 外乱光耐性に優れており、今まで光反射などの影響で撮像が難しかったワークに対しても、識別の精度を高めることに成功しました。 遮光設備は必要ありません。 ※ご要望や作業環境に応じて、KEYENCE 社「3Dロボット ビジョンシステム(RBシリーズ) 」、MUJIN社「ビジョン3D＆コントローラ」もご用意できます。
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ワークに最適な把持方法をご提案
ハンド設計・製作標準システム一式には１機種分のハンドの設計・製作費用が含まれます。 過去の豊富な経験を元にアクチュエータ選定からフィンガ設計まで、対象ワークに最適な把持方式を提案させていただきます。 ※事前に、把持テストやカメラテストなどの検証作業が必要な場合や、２機種目以降のハンド設計・製作はオプションとなります。
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チョコ亭などのトラブル対策も万全！
自社開発による機能追加過去に多くの3Dビジョンシステムを扱った経験から、チョコ停などのトラブルを回避するためのノウハウを多数蓄積しております。 ワンショット表裏判別、把持ミス後のリトライ、自動荷崩し（くずし）などの独自機能で、あらゆるお客様のご要望にお応えします。
詳細紹介INTRODUCTION
WORK TEST
貴社ワークで3Dビジョンの認識テストができます
3Dビジョンの導入を検討する際、 「自社のワークを正しく認識できるか」 「バラ積み状態でも位置や姿勢を検出できるか」 「ロボットピッキングに活用できるか」は、 実際のワークで確認することが重要です。
ティーエスでは、実ワークを用いた事前テストのご相談を承っています。 導入前の検証や、自動化に向けた判断材料としてご活用ください。
導入前に、実物で検証しませんか？
ワークの形状・置かれ方・表面状態などを確認し、 3Dビジョンでの認識可否や活用可能性を検証します。
このような方におすすめです
- 自社ワークで3Dビジョンが使えるか確認したい
- バラ積みピッキングの自動化を検討している
- 2Dカメラでは認識が難しかった
- ワークの向きや姿勢にばらつきがある
- 設備導入前に、社内検討用の判断材料がほしい
テストで確認できること
- ワークの認識可否
- 位置・姿勢の検出可否
- バラ積み状態での検出可能性
- ロボットピッキングへの活用可能性
- 導入に向けた課題や確認事項
ワークテストの流れ
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01
お問い合わせ
お問い合わせフォームよりご連絡ください。 お電話、一般のコンタクトフォームからも承ります。
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02
担当者から折り返しのご連絡
弊社担当者より、折り返しのご連絡させていただきます。
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03
お問合せ内容の確認
対象ワークの形状・サイズ・材質・現在の課題などを確認します。 必要に応じて、写真や動画の共有をお願いする場合があります。
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04
ワークテストの実施
実際のワークを用いて、3Dビジョンでの認識可否や 活用可能性を確認します。
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05
結果の共有・導入相談
テスト結果をもとに、写真付きの簡易レポートをご案内します。
事前にご共有いただきたい情報
より具体的な検証を行うため、対象ワークの写真・動画・サイズ・材質・ 現在の工程内容などを、可能な範囲でご共有ください。
- 対象ワークの名称・用途
- ワークのサイズ・重量・材質
- ワークの表面状態：光沢、黒色、透明、反射、凹凸など
- ワークの置かれ方：バラ積み、整列、重なり、向きのばらつきなど
- 現在困っていること、自動化したい作業内容
- 写真・動画などの参考資料
よくあるご質問
どのようなワークでもテストできますか？
透明、強い反射、極小サイズ、変形しやすいもの、粉体、液体などは対応ができない可能性がございます。 まずは対象ワークの情報をご共有ください。
テスト前に何を準備すればよいですか？
ワークの写真や動画、サイズ、材質、現在の工程内容、 自動化したい作業の概要などをご共有いただけるとスムーズです。
テスト結果だけで導入可否を判断できますか？
ワークテストは導入検討のための判断材料のひとつです。 実際の導入にあたっては、周辺設備・搬送条件・ロボット構成・ 作業環境なども含めて検討する必要があります。
仕様 Spec
- 高い認識能力と外乱光に強い高精度ｶﾒﾗ(Mech-Eye)
- 外乱光の影響を受けにくいため、照明条件が悪い場合でも、より正確でクリアな画像を取得できます。照明環境が変化してもカメラの性能が安定し、撮影結果の一貫性が保たれ、データの信頼性が向上します。
外乱光に強いカメラは、照明設備を過度に強化する必要がなくなるため、エネルギーコストやメンテナンスコストを削減でき工場や屋外など、さまざまな環境条件でも使用できるため、用途が広がります。 - 自由に作成できる画像処理(Mech-Vision)
- 画像処理フローを自由に作成することできる高い汎用性
アルゴリズムを作成することで、優先度の並べ替えや不要な候補の削除などができるので、安定性が向上 - 画像処理をサポートする高度なAI推論(DLK)
- 高度なAI推論(DLK)でビニールなどに隠れたワークの識別・混在機種判別・色の判別・向きの判別を識別サポート
- 自由に作成できるフロー素早い動作計画(Mech-Viz)
- 動作計画もフロー式で自由に作成できる高い汎用性・高度なシュミレーションによる動作の可視化・画像処理との組み合わせで高速な動作計画
- Mech-mind IPC
- Mech-IPCがパソコンであることを利用してさらに便利に管理や調整が行えます。PCを用意せずとも、ラダーの確認や画面の変更などが手軽に行えます。又オプションでモニターを設備に取り付けるとその場で確認・調整が行え遠隔サポートも行えます。