【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（3）
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。
前回に引き続き、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3回はデモンストレーション③ ばら積み光沢金属部品の搬送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。
【連載・全3回】RTJ2024の京セラ ロボティクス事業部の展示を紹介（3）
AIと3Dビジョンでばら積みの金属ワークの表裏・向き判定しピック
本デモではロボットがトレー内にばら積みされた光沢のある金属ワークをピックし、表裏と向きを揃えてベルトコンベア上にプレイ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ばら積みされた光沢のある金属ワークを正確に認識し、さらに表裏と向きを判定してピック＆プレイスを実現しています。
これらは複数の技術を組み合わせることで実現にしています。
まず、ばら積みワークをハンドカメラで撮影してワークを検出します。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です。インスタンス・セグメンテーションに関しては、前々回の記事を参照ください。
【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）
続いて、ロボットはピックし易いワークを専用のアルゴリズムにより選定します。そして、選定したワークに対して3Dカメラを利用して平面を検出し、吸着のアプローチ方向を決めます。さらに、AIやアルゴリズムにて表裏および向きを判定します。
これらの検出・判定を、廉価なハンドカメラ1つと京セラ独自のAI技術や画像処理アルゴリズムにより実現しています。
これらの作業を実現するにはAIモデルの作成、および画像処理アルゴリズムとの組み合わせが必要です。しかし、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の作成、および画像処理アルゴリズムと組み合わせたティーチングを京セラが実施致します。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。
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