SolMotion導入事例

ビジョンガイドロボティクスによる3Dオブジェクトの位置決め

課題

電気自動車のドアの検出とテスト

自動車生産では、最終的に車両を完成させる前に、組立ライン上でさまざまなコンポーネントを位置づけてテストする必要があります。例えば、電気自動車のドアは、各ドアのボタンを押して全機能が正常に動作することを確認する必要があります。しかし、異なる車種が交互に製造される従来の生産ラインでは、ドアのサイズやデザインの違いが位置のシフトを引き起こし、ロボットがボタンを見逃す可能性があるため、品質検査が不十分になることがあります。

graphic showing robotic grinding of metal bicycle frame using SolMotion VGR software

挑戦

従来の製造業における硬直性の克服

従来の自動車製造業では、生産プロセスはオブジェクトやツールの固定された位置に依存しています。このような設定で使用される通常のロボットには、生産部品の位置に応じて動きを適応させたり、オブジェクトが正しく配置されているかどうかを判断する能力が欠けています。その結果、この制限を解決するには、複雑な位置決めシステムや高価なセンサーを使用する必要があり、切り替え時間が長くなることがよくあります。製造ラインが今ではより多様な製品をより少ない数量で生産することが期待されているため、これらの課題は業界にとって大きな障害となっています。

ソリューション

精度と適応性:SolMotionが複雑な組立プロセスを向上させる

複雑な産業、例えば電子および自動車の組立のような産業では、必要な柔軟性を実現するために、現代の自動化ソリューションの役割は重要です。 SolMotionの最先端のAI技術は、位置、方向、外観に関係なく、ランダムに配置された部品を効果的に検出することによって、追加のハードウェアの取り付けが不要であるため、重要な役割を果たします。 この優れた機能は、高品質な3Dポイントクラウドをトレーニングされたゴールデンサンプルと比較することによって実現されます。 その結果、システムは車のドアとボタンの位置を正確に特定し、ロボットが品質検査を効率的に実行するために動作経路を適応させることができます。

関連記事
  • a stack of textile spindles behind a yellow robot arm

    3D AIビジョンソリューション

    Solomonの3D AIソリューションーSolomonの3Dスキャナがロボットアームの先端にマウントされており、そこからのスキャンとAI画像認識システムでのボビン位置の認識を可能としています。精密な座標(誤差±3mm)情報により、このシステムはロボットが正確に積み下ろしのタスクをこなしてボビンを次のステーションへ運ぶことに貢献しています。
  • assorted shiny metal parts

    光沢のある金属部品のビンピッキング

    Solomonの統合ビジョンシステムであるAccuPickとSolScanを含むものは、オーバーラップしたオブジェクトでも最適なピッキングポイントの特定を可能にします。
  • 透明な点滴バッグ上の印刷表示内容の認識・分類

    一般的な静脈用点滴液の種類はブドウ糖、塩化ナトリウムなど多種に渡ります。また、同じ点滴液でも状況に応じて使用する濃度や容量が異なります。通常ですと、点滴バッグは透明で、点滴液の種類、濃度、容量などが印字されており、中に点滴液が充填されています。
  • 自動車の鋼板塗装のAI欠陥検査

    AIビジョン技術を活用して自動車の鋼板塗装の欠陥を検出し、全体的な効率を向上させ、生産ラインの生産性を高めます。