【連載・全3回】 ロボットテクノロジージャパン2024 京セラ展示の技術紹介（1）
京セラは、7/4～6に愛知県国際展示場で開催したロボットテクノロジージャパン2024(RTJ)に出展いたしました。
弊社ブースにお越しいただきました皆様、誠にありがとうございました。
今回より3回にわたって、RTJで展示した実機によるデモの技術を紹介いたします！
京セラのデモはどのような技術で実現しているのでしょうか？
本記事をお読み頂き、弊社の技術を一層ご理解頂けますと幸いです。
第1回はデモンストレーション① モーター梱包作業の自動化についてです。
デモ内容について以下の記事もご参照ください。
AIと3Dビジョンによる物体認識技術
本デモではロボットがトレー上にランダムに並んだモーターをピックし、位置決めされていない梱包用の仕切り付き段ボールに整列してプレースする作業を行いました。
弊社が提供する「京セラロボティックサービス」（https://www.kyocera.co.jp/prdct/robotics/）によって知能化されたロボットがモーターと段ボールの仕切りを正確に認識することで実現しています。
この認識に使用されているAI技術がインスタンス・セグメンテーションと呼ばれるものです。
インスタンス・セグメンテーションは画像の中にある物体を画素（ピクセル）単位で識別するAI技術です。今回のデモでは、次の左側の撮影画像をインスタンス・セグメンテーションすると、右側の様に個々のモーターの姿勢を認識する事ができます。
仕切り付き段ボールに関しても同じ技術を使用しています。
段ボールの外枠を等分割して仕切り位置を算出するのではなく、個々の仕切りを認識します。これによって、仕切に歪みがある場合でも正確にモーターを格納する事ができます。
各作業現場に応じたAIモデルを開発するには、元となるAIモデルの選定、学習データの準備、また学習方法のノウハウが必要となります。特に、製造現場で安定して動作するAIモデルを開発するには高度なスキルが必要となります。
「京セラロボティックサービス」ではお客様のワークやトレーなどに最適化された認識モデルを京セラが作成いたします。さらに、運用後のAIモデルのメンテナンスもサービスに含まれております。この為、お客様はAI技術の習得や人材獲得にコストを費やす必要がなく、お客様の事業の付加価値を生み出す作業にリソースを集中させる事ができます。
京セラロボティックサービスについて内容を詳しく知りたい方はお気軽にお問合せください。
次回の連載では、デモンストレーション② ばら積み金属薄板の整列配膳作業の自動化の技術紹介をします。
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