RUTILEA

CASE STUDY: 自動車メーカー

ロボットアームを用いた段積みクランクシャフトのピッキング

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クランクシャフトをはじめとする鍛造素材は重量物であり、これを繰り返し取り出す作業は作業員の負担が大きく、ロボットアームによる自動化について高い需要があります。鍛造素材や機械部品など、重量物ワークを人の手によって取り出すことは労力が大きいだけでなく、落下による事故やケガなど危険を伴うものでもあります。ロボットによって安定したピッキングを実現することで作業員の身体的な負荷を大きく軽減することが可能になり、製造ライン全体の生産性向上に貢献します。クライアントでは, 段積みされた状態のクランクシャフトについて、 中央軸部分を挟んでピッキングするロボットアームを実現することで効率的な動きを可能にし、工程間のハンドリング作業をよりスムーズにしたいというニーズがありました。

クランクシャフトのピッキングに伴う要求

クランクシャフトのピッキングには以下の2つの要求がありました。

  • 作業員の負荷軽減による作業の効率化や安全のために、 安定して部品を取り出せるロボットシステムが必要です。
  • 段積みされた状態のクランクシャフトについて、中央軸部分を掴んでピッキングするというスムーズな動きを実現したい。

弊社アルゴリズムによって確実なピッキングを実現

段積みされた複数のクランクシャフトの画像から、ピッキングの対象となる1つのワークの画像を切り取り、テンプレートとマッチングして認識、中央軸部分からピッキング点を推定します。 さらに、いくつかのサンプリング点の情報を元に、三次元カメラの座標からロボットの座標への変換行列を実行するキャリブレーションプログラムを作成しました。これらにより、カメラで撮影した画像を用いてクランクシャフトとロボットアームの位置関係を推定し、確実なピッキング作業が可能になります。

ピッキングを所定の動きで早く実現することに成功し, 製造ラインの効率化に貢献

段積みのクランクシャフトに対し、中央軸部分を挟持するピッキングを30回試行の内99.7%(29回)で成功しました。また、カメラ座標系からロボット座標系に変換するキャリブレーションプログラムについては、 1.3mm誤差での座標変換に成功しました。これらによって、ロボットアームを用いたクランクシャフトのピッキングを実現することに成功し、製造ラインの効率化に貢献しました。