　同社は産業用ロボットとさまざまなセンサーとの組み合わせによるソリューションを提案している。中でも2016年6月に発表した力覚センサーは、競合他社との差別化につながる技術として注目を集めている。「産業用ロボットは基本的に位置制御を行うだけだったが、力覚センサーで接触状態が分かるようになり、さまざまなアプリケーションの可能性が広がっている」（セイコーエプソンの説明員）という。

　ただし、そういった高度なセンサーがあったとしても、そのセンサー情報を用いた効率的な作業を行うためのロボットプログラミングは手間が掛かる上に、熟練技術者のノウハウが求められる。最近では、機械学習をはじめとするAI（人工知能）技術を活用して最適なロボットプログラミングの探索の自動化に関する取り組みも始まっているが、実際にロボットを動かして学習を積み重ねる場合、貴重な産業用ロボットの稼働時間を占有することに加え、ロボットやワークを破損するリスクもあることが課題になっていた。

　今回の参考展示では、セイコーエプソンが2019年2月から資本業務提携しているクロスコンパスと共同開発したシミュレーション環境を活用。力覚センサーを用いた産業用ロボットによるピンとリングのはめ合わせ作業のプログラミングに関する機械学習を、実機を使わないシミュレーション環境で積み重ねることにより、作業のサイクルタイムについて機械学習を行う前の5分から40～45秒程度に短縮することに成功した。「熟練技術者が調整する場合とほぼ同じレベルのサイクルタイムを実現できている」（同説明員）。

調整前、熟練者による調整後、シミュレーション環境と機械学習の組み合わせによる調整後のサイクルタイムを動画で比較して見せた（クリックで拡大）

　セイコーエプソンはこの他にも、製造ラインに組み込み可能な小型軽量の分光カメラや、和歌山大学発ベンチャーの4Dセンサーが手掛ける2Dカメラを用いた3Dスキャン技術など、さまざまなセンサーと産業用ロボットの組み合わせをアピールしていた。

小型軽量の分光カメラを用いたインライン検査（左）や、和歌山大学発ベンチャーの2Dカメラを用いた3Dスキャン技術で対象物を追従するデモ（右）なども披露した（クリックで拡大）

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