本記事では、部品供給工程への3Dマシンビジョン活用における課題やメリット、活用事例などを紹介します。
部品供給工程の課題
部品供給工程へ3Dマシンビジョンを導入する際の課題の一つとして、「部品の位置や姿勢の把握」が指摘されています。供給対象となる部品がバラバラに置かれている状態では、ロボットが正確に位置や姿勢を把握してピックアップすることが困難です。このため、3D認識技術によって、高精度な位置把握を可能にする必要があります。
部品の種類が多岐にわたり、供給タイミングの制御が求められる現場では、柔軟性と適応力に優れた供給システムが必要です。さらに、3Dセンサーを活用したビジョンシステムを実際の生産現場で運用するには、環境の変化への対応や、導入後の設定・調整においても課題が残ります。これらの課題を解消することで、ロボットによる部品供給の自動化が現実的になります。
部品供給工程に3Dマシンビジョンを活用するメリット
安定したピッキングが可能になる
部品がランダムに置かれている状況でも、3Dマシンビジョンによって位置と姿勢を正確に把握できれば、ロボットが高い精度でピッキングを行えます。整列工程の省略により、ラインの簡素化と自動化を図ることができます。
多品種対応と柔軟性の向上
従来の固定装置とは異なり、3Dビジョンは形状の異なる部品にも対応できます。多品種少量生産にも柔軟に対応できる点がメリットです。また、品種ごとに設備を入れ替える必要がない点も、製造現場の効率化や省人化にもつながると考えられます。
段取り時間の削減と立ち上げの高速化
3D認識技術による部品認識はティーチングの手間が少なく、学習済みモデルを用いることで、装置の立ち上げなどにかかる時間を大幅に短縮できます。生産の柔軟性を維持しつつ、立ち上げ時間の短縮にも寄与する点が特長です。
作業者への依存度を低減と品質の安定化に貢献
人の判断や熟練度に左右されていた工程を、3Dビジョンとロボットに置き換えることで、人員コストの削減につながります。また、人的ミスの削減や品質の均一化が可能になり、製品精度の向上が期待できる点もメリットです。
部品供給工程に3Dマシンビジョンを活用した事例
自動車部品の供給作業を自動化
自動車部品の製造を行っているある企業は、将来的な人手不足のリスクを考慮し、部品の供給作業の自動化を検討していました。そこで、3Dピッキングロボット「PickWorker」を導入。自動化を実現し、さらに作業効率の向上も確認されています。
参照元：Mujin（https://mujinspire.mujin.co.jp/ja/2022/06/yagi-industries/）
3Dビジョンカメラでピッキングの安定化に成功
ブレーキディスクのピッキング作業は、ロボットビジョンでは表面の反射が強くなるため、表裏の判別が難しいケースがあります。そこで、Mech-Mindの「Mech-Eye」を導入。複雑な部品の状態もリアルタイムで判断し、正確なピッキングを実現する仕組みが導入されています。
参照元：はじめの工作機械（https://monoto.co.jp/kaizen-mechmind-002/）
部品供給工程に3Dマシンビジョンを活用しよう
識別の難しい部品や、バラバラに積まれた部品を正確にピッキングする上で、3Dマシンビジョンが活躍します。部品供給工程の自動化や、作業効率化を目指している企業は、導入を検討することも一案といえるでしょう。
以下のページでは、3Dマシンビジョンに関する幅広い情報を発信しています。ぜひ参考にしてください。
