ロボットに3Dの“目”を持たせて品質検査を自動化、リンクウィズの挑戦と課題：羽田卓生のロボットDX最前線（2）（2/4 ページ）

[Mira Robotics 取締役COO 羽田卓生，MONOist]

3Dスキャナーで実現する3つの機能

　吹野氏はL-QUALIFYを開発した過程を振り返り「3Dスキャナーの急速な高性能化が、外部環境を認識するロボットシステムを実現する土壌を作った。センシングデバイスの進化が、産業用ロボットの用途を拡大しつつある」と語った。

L-QUALIFYのデモ環境

　そもそも3Dスキャナーは、立体物の形状をレーザー照射やセンサーによる接触といった手法で測定して、3次元（X、Y、Z軸）の座標データ（点群データ）を取得するというものだ。この点群データを用いることで、さまざまな解析が可能になる。

　具体的にL-QUALIFYでは、以下のような解析が行える。

　1つ目は「3D形状比較機能」だ。正しく、溶接ができている部分は緑色、盛り上がり過ぎていると赤色、逆に基準より標高が低いと青色に表示される。わずかな高さの違いも3Dスキャンで見分けられるようになっている。

「3D形状比較機能」のイメージ画像。アーク溶接の品質を確認した結果の3Dデータを想定した＊出典：リンクウィズ

　2つ目は「ホール認識機能」である。座標情報だけでなく、製品に空いている穴の径の大きさや中心位置の正確性を確認できる。

「ホール認識機能」のイメージ画像。穴同士の中心位置が正確かを確認する＊出典：リンクウィズ

　3つ目は「在荷確認機能」。ねじ穴に正しくねじが収まっているかを確認する。ねじが正確にはまっていなければ、当然、その箇所だけ点群データが空白化する。このため、マスターデータに登録した正常時のデータと比べると点の数が著しく少なくなり、そうした箇所を「（ねじのはまっていない）穴が残っている」とシステムは判定する。

「在荷確認機能」のイメージ画像。点群データの量で穴の位置を確認する＊出典：リンクウィズ