適応型オートメーション

自律型ロボットに 3D データを使用

最近まで、ロボットは規定の固定経路に従う、「目の見えない」指示待ちの存在でした。3D データを使用することで、ロボットは特定の状況に柔軟に適応し、周囲の環境に反応できるようになりました。夢が現実になりつつあります。ロボットは自律的な従業員へと成長しているのです。 利点として、設備更新の期間短縮、多種多様な生産対象、シンプルな教示、一貫した高度なオートメーションによる簡単なパーツフィーディングが挙げられます。

対象とする工程の各ステップで、あらゆる偶発性を排除しました。.オートメーションのおかげで、大量のユニットをきわめて高い効率で生産できます。高度な特殊化を施すことで、効率はさらに向上します。しかし、これほど特殊化された高価な装置であっても、柔軟性や迅速な設備更新の面では有効ではありません。少量バッチの代替部品を生産するには、コスト効果が低いからです。工程内の各ステップで調整が必要になります。少量バッチの生産には手間がかかることが多く、手作業で製造されます。このようが柔軟でコストを節約できますが、時間がかかり、工程が安定しません。

状況に適応するロボット

3D カメラおよび 3D 対応ソフトウェアの開発により、まったく新しいマシンビジョン技術を開発する機会が業界内に誕生しました。3D ビジョンを活用すると、2D では不可能だった新しい課題を解決できます。

あるロボットは、小さな搬送箱から直接、重なっているバラ積みの真空管の T 継手を、安全かつ確実に取り出します。別のロボットは、大型アルミニウム部品をパレットから取り出してコンベアベルトに直接載せます。頑丈なグリッパーは、ワークピースに少しもぶつかることなく、繊細な動作で 1 回でしっかりとつかみます。使用済みで汚れたパレットは、歪んでいたり、過剰なバリによって傾いていたりすることが多いのですが、部品がそのようなパレット上にあっても結果は同じです。このようなビンピッキングや部品を正しい位置に運ぶ動作のためには、ロボット工学は飛躍な進化を遂げなければなりません。

フライブルクを拠点とするシステム統合企業の isys vision は、こうした課題を解決するソリューション、MIKADO Adaptive Robot Control (略して ARC) を開発しました。独自の衝突回避経路計画機能を搭載した、設定可能なロボット制御です。独自の逆運動学を使用して、グリップ位置や移動経路に対するロボットアームの関節部の角度を計算します。ワークピースの形状、位置、場所、周囲の仮想画像などの 3D 情報を、複雑な計算の基準点として使用します。市販されているロボットの大多数は、MIKADO ARC を使用して制御でき、時間がかかるプログラミングは不要になります。部品をすばやく交換できるので、このロボット支援マテリアルハンドリングは少量バッチの生産に使用できます。

Mikado ARC を使用して工程のステップの順序を簡単に 変更可能

3D カメラで状況を撮影

ロボットの最適な制御には、出力データが欠かせません。isys vision は、プロジェクトと用途に適した 3D カメラ技術を選ぶことにしました。この決定は、一般的な適性だけでなく、コスト、精度、速度、確実なデータ補正にも基づいています。

ToF (time-of-flight)、ステレオビジョン、レーザー三角測量など、従来の手法における長所と短所が検討されるのは、初期の選定過程だけです。なぜなら、現在使用されている 3D カメラの多くはハイブリッドシステムであり、複数のプロセス特性を使用してさまざまな用途に対応し、優れた結果を得られるからです。