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バラ積みピッキング、“ばらして再認識” で成功率90%超 阪大と産総研が新手法

8/3(木) 16:20配信

日刊工業新聞電子版

■数個つかんでばらす、“急がば回れ” の2ステップ

 大阪大学の原田研介教授と産業技術総合研究所の万偉偉(ワン・ウェイウェイ)研究員らは、ロボットが認識できない部品のバラ積みピッキングの成功率を高める手法を開発した。まず数個の部品をつかんで作業台にばらけさせ、改めて一つずつつかむ。光沢がある部品や色が黒い部品は識別しにくかったが、一手間加えると90%以上の成功率になった。

 箱にまとめて入れられた部品を一つ一つ認識することは難しい。特に光沢のある部品や黒い部品は、カメラで撮影しても部品一つ一つの輪郭を判別しにくかった。そこで数個の部品を粗くつかんで作業台にばらけさせ、一個ずつ認識させた。

 部品の色にあわせて作業台の色を変えられるため、通常のカメラと簡単な画像処理で部品を検出できる。レーザーなどで立体形状を計測する必要もない。

 実験では最初のつかみ動作に磁力式のグリッパーを採用した。作業台にばらけさせた後に複数の部品が隣接して並んでいる場合は再度つかんで落としてばらけさせる。部品の推定精度は96%、把持成功率は92%以上だった。

 部品認識の難しい部品でも一手間加えるとバラ積み状態からピッキングできる。専用機に比べ、部品変更に対応しやすい。今後タクトタイムを短縮して効率を上げる。

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