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メッキ部品のハンドリングロボット

メッキ部品のハンドリングロボット
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諦めていた光沢部品の作業を自動化
自動化の第一歩は対象物を正しく認識する事です。メッキ部品などの光物は撮像自体が難しいため部品を認識することができないためハンドリングの自動化は不可能でした。本ロボットシステムはメッキ部品のみならず、透明部品、黒色部品など、撮像が難しいと言われている対象物をAI認識技術を使用することで解決。ハンドリングできる部品の枠が格段と広がりました。

導入現場

メッキ部品の出荷工程では、製造された部品が次々とコンベアで運ばれてきます。この部品をピッキングし、正しい姿勢で出荷箱に整頓して詰めていきます。

 

メッキ部品の出荷工程

動作ポイント

位置と姿勢を捉える

ロボットハンドに取り付けられたカメラにより、メッキ部品の位置と姿勢を正確に取られえ、ロボットハンドによる正確な把持位置を算出します。

向きを揃えて陳列

メッキ部品は特定の姿勢、特定の位置にて把持されているため、部品の向きを揃えて出荷箱に格納することが可能です。

 

位置と姿勢を捉える
向きを揃えて陳列

利用ポイント

1. メッキ部品登録

AI-TriMathビジョンが部品の姿勢を正確に認識しピッキングを行います。部品は事前に登録しておく必要がありますが、独自の登録シーケンスにより、人手をかけずにアノテーションが可能です。

2. マテハン同期設定

メッキ部品の認識には、撮影環境が影響します。コンベア上の部品を扱う場合には、デパレタイズ中はコンベアを停止するよう同期信号を出力可能です。

3. 動作指定

・ピッキング先の振り分け

複数部品を扱う場合、認識結果によりデパレタイズ先を設定可能です。

・部品の整頓

デパレタイズ先において部品の置き方を設定可能(整頓)です。

 

※メッキ部品:金メッキ、硬質クロムメッキ、光沢ニッケル、スズコバルト合金メッキ、クロムメッキ、半光沢ニッケル

システム構成

現場作業は、個々の動作の組み合わせと連携で構成されている

システム構成

全体システム構成要素例

全体システム構成要素例

導入ステップ

導入ステップ

 

TriMath 導入後サポートサービス

TriMath 導入後サポートサービス

デモセンター見学

TED ロボットセンター(TRC)は、実演を通してお客様に体感いただき超えるべき実用性の壁を明確にし、現場課題の解決をスタートできる場を提供します。不定形・不規則形状物の柔軟なピッキング・仕分け作業の自動化デモンストレーションや、実機によるビジョン技術解説、現場課題と対策検討会を行っています。

 

デモセンター見学

 

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