　これらの技術により、ロボットのピッキング動作を妨げない約0.5秒での高速部品認識が可能となった。さらに、カメラを小型化、かつ約500gに軽量化したことで、小型ロボットのハンド部分へ搭載可能となった。3D画像センサーの視点を移動できるため、さまざまな位置姿勢の部品に対応する柔軟な自動ピッキングシステムの構築が可能となる。

　同技術を搭載したピッキングシステムを、東京ビッグサイトで2019年11月27～29日に開催される「IIFES2019」、同年12月18～21日に開催される「iREX2019」に出展する。

部品の位置姿勢認識イメージ出典：オムロン

ロボットと3D画像センサーの組み合わせイメージ出典：オムロン

バラ積み部品のピッキングイメージ出典：オムロン

「FAニュース」バックナンバー

マシンビジョンとは何か？
製造現場のプロセス自動化や品質向上に役立つマシンビジョンの基礎知識をお伝えする本連載。第1回は、マシンビジョンとは何かを解説するとともに利点について紹介する。
製造現場における画像処理【前編】
製造現場における画像処理技術とは何か？その特徴や導入時のポイントなどをきちんと理解し、生産性向上に役立てていきましょう。連載第5回のテーマは「製造現場における画像処理」についてです。具体的に画像処理が製造現場で効果的に利用されている実例を紹介します。
人手不足対策で完全自動化は逆効果、人とロボットの協力をどのように切り開くか
人手不足に苦しむ中で、工場でもあらためて自動化領域の拡大への挑戦が進んでいる。その中で導入が拡大しているのがロボットである。AIなどの先進技術と組み合わせ、ロボットを活用した“自律的な全自動化”への取り組みも進むが現実的には難易度が高く、“人とロボットの協調”をどう最適に実現するかへ主流はシフトする。
協働ロボット、ロボットシステムに残された課題と未来
協働ロボットを現場で活用するのにどのような工夫が必要か――。ロボット技術の総合展示会「2017国際ロボット展」では、ロボットメーカーおよびユーザー企業によるパネルディスカッション「ロボットフォーラム2017」が実施され、協働ロボットの意義について語った。
機械は人の仕事を奪わない、“人とロボットがともに働く現場”が拡大へ
2016年は人工知能関連技術が大きな注目を集めて「機械が人間の仕事を奪う」という議論が大いに盛り上がりを見せた。こうした一方で2017年には「現場」において、こうした動きと逆行するように見える「人とロボットが協力して働く世界」が始まりを迎える。
いまさら聞けない産業用ロボット入門〔前編〕
日本は「ロボット大国」とも呼ばれていますが、その根幹を支えているのが「産業用ロボット」です。それは世界の産業用ロボット市場で圧倒的に日本企業がシェアを握っているからです。では、この産業用ロボットについてあなたはどれくらい知っていますか？今やあらゆるモノの製造に欠かせない産業用ロボットの本質と基礎を解説します。
製造現場での普及を2倍に、ロボット新戦略が目指すロボットと共に働く未来
日本政府が主催する「ロボット革命実現会議」は、ロボット活用の技術的および規制面でのロードマップを示した「ロボット新戦略」を発表した。本稿では、この新戦略の中で示されている「モノづくり」分野への取り組みにフォーカスし、その内容を紹介する。