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鉱石 ピッキング・仕分け

鉱石 ピッキング・仕分け
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■業界:化学
モノづくり現場では鉱石のような原料を、加工前に仕分ける工程があります。鉱石は、サイズ、形状、重さが異なる不規則物のため、事前にマスター登録を行う必要があるロボットでの仕分け作業は実現が難しいとされていました。
本事例は、独自のマシンビジョン技術により不規則形状物の仕分け作業をロボットで自動化した事例をご紹介します。

課題

【業務課題】
・作業量が多く長時間におよぶ単純作業の低減
・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】
・不規則形状物のピッキング
・対象物のサイズによる仕分け

解決ポイント

マスターレススキャン技術

【課題】不規則形状物のピッキング

原料となる鉱石は、原材料への加工工程に投入するため、山済みされた状態から形状やサイズが異なる鉱石を1つずつピッキングし、確認する必要があります。バラ積みされている中から効率良く鉱石をピッキングするためには、鉱石の特徴に合わせたピッキング座標の算出が不可欠です。ビジョンロボットシステム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次元情報を取得し、独自のマスターレススキャン技術により、鉱石の形状・サイズを解析します。バラ積み時の特徴も踏まえたうえで撮像画像を解析することで、独自のピッキング座標の算出を行い、効率的なピッキング作業を実現します。

マスターレススキャンにより、鉱石の形状・サイズを解析図1. マスターレススキャンにより、鉱石の形状・サイズを解析

※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。

 

画像処理によるサイズ測定

【課題】対象物のサイズによる仕分け

ピッキングした鉱石はサイズにより仕分け作業を行います。TriMath は対象物をピッキングした後に、ロボットハンドで姿勢を制御し、サイズ判定に必要な撮像・計測・画像処理を行い、瞬時にサイズを算出し仕分け動作に反映することができます。これにより対象物のピッキングからサイズ判定、仕分けまでの一連の作業をまとめて自動化します。サイズ判定以外にも色、重量なども仕分け基準として組み込みが可能です。

対象物のサイズを計測し仕分け判定図2. 対象物のサイズを計測し仕分け判定

紹介動画

原料(鉱石)ピッキング・仕分け

不規則形状品をマスターレスでピッキングし、大きさ・重さを画像処理で計測し、仕分け作業を行います。

 

 

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