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ロボット 洗濯機ピッキング・デパレタイズ

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■業界:リサイクル
生産工場ではロボットによる自動化が進む一方で、それ以外の領域ではなかなか導入が進んでいません。その一因は、扱う対象物が工業製品のように均一ではなくサイズや重さがバラバラで、ロボットを活用するには技術的な課題があるためです。本事例は、洗濯機のリサイクル現場の搬送作業をロボットにより自動化した事例をご紹介します。

課題

【業務課題】
・作業者の安全確保と重筋作業低減
・ラインの省力化・自動化
・慢性的な人材不足の改善

【技術課題】
・対象物の認識と仕分け
・雑多な積載物の高さ測定
・対象物が不定形

解決ポイント

■不定形物の認識

不定形物のピッキング(撮像・認識)

リサイクル工場に搬送されてくる洗濯機はメーカや製造時期により形状やサイズが様々なうえ、コンテナに3段に積み上げられた状態で搬送されてくるため、従来のマシンビジョンシステムでは対応が難しく、人手により作業するしか方法がありませんでした。

不定形物デパレタイズシステムTriMathは、プロジェクタにより特殊パターンを対象物に投影し、そのパターンを撮像することで3次元情報を取得すると共に、独自の画像処理技術であるマスターレススキャンにより、洗濯機の荷姿状態を解析します。

その結果得られたピッキングに必要な座標情報をロボットに出力し不定形物のピッキングを実現します。従来のシステムで必要だった対象物の事前の情報登録が一切不要なため、導入・運用コストの削減も可能となりました。

不定形物のピッキング(撮像・認識)

※TriMathは東京エレクトロンデバイスが開発した不定形物デパレタイズロボットシステムです。

 

AIによる認識・制御

デパレタイズ(認識・制御)

ピッキングした洗濯機は解体ラインにデパレタイズされますが、その際、洗濯機の種類を認識し、仕分けをする必要がありました。ドラム式、タテ型、二層式など複数の種類があり、またメーカーによりその形状も異なります。そのため仕分けルールの明確化は非常に難しく、人の目に頼る作業でした。

そこで、独自のAI技術を活用し洗濯機の画像約1万枚を学習することで、ピッキングの可否を認識し、可能な対象物についてはドラム式かドラム式以外かを認識、さらに洗濯機の天面方向を認識することで、洗濯機の種類による仕分けと洗濯機デパレタイズ時の天面方向の配置制御を可能にしました。マスターレススキャンとAI技術の活用によりピッキング、デパレタイズ作業の完全自動化を実現させたことで、現場作業の負担を大幅に改善し、ライン全体の効率化検討といった新たなステップに進むことができました。

不定形物デパレタイズシステムTriMathは、アダプティブワーカーによりこのようなAI技術による認識を一連の作業の中に組み込んだり、色やサイズ、重量などさまざまな仕分け基準の組み込み,現場作業に合わせた一連のロボット作業が可能なため、インテグレーション等のコストを抑え、素早い導入を実現できます。

デパレタイズ(認識・制御)

関連情報

動画

導入事例

リサイクル工場における重筋作業の低減を目指して
【JFEアーバンリサイクル株式会社様】

本事例の記事はこちら

 

 

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