　組み立てるモチーフのCADモデルを事前に読み込むことで、どのような順番でレゴブロックを組めばいいのか、その際にどのようにピッキングすればいいのかなどをコンピュータが自動で計算する。また、上部から4つのカメラでトレー上のブロックを見ることで、AI（人工知能）を活用して必要なブロックがどこにあるのかを認識。組み付けるために姿勢の転換が必要な場合は、自動で判断してブロックを治具の上に置いてつかみ直すことで姿勢変更を行う。

パネルで紹介されたキヤノンロボットセルの特長［クリックで拡大］出所：キヤノン

　AIの学習も仮想空間上で行う。各ブロックのデータを取り込み、複数個のブロックがトレーに落ちてくるシミュレーションをランダムに繰り返してAIに学習させることで、必要なブロックの中でどれが一番取りやすいかを判断できるようになる。仮想空間と現実空間では最大で5cm程度の誤差が発生するが、ロボットセルはその誤差を検出して自動補正できる。

　「われわれの工場でもロボットのために部品を並べていたが、その分手間が掛かってしまう。そのため、ばらばらの状態で供給してもロボットが取れるようにする取り組みが進んでいる」（キヤノンの説明員）。

　内製のモニタリングシステムによってロボットの電流値などを常時監視しており、予兆保全によって適切なタイミングでのメンテナンスが可能になる。協働ロボットとして安全柵なしでも人の隣で作業できるよう、安全認証の取得に向けた開発も進めている。

　会場では、台車で移動できるようにしたロボットセルによるカバーやピン、フレキケーブルなどの組み付けデモンストレーションも行った。台車を移動した際には、ロボットは作業する架台の4隅にある穴の中にある位置調整用のマークを手元のカメラで認識することでX、Y軸を、マークの隣にあるくぼみをハンドでタッチすることでZ軸の位置合わせを行う。

カバーやピン、フレキケーブルなどの組み付けデモンストレーションも披露［クリックで拡大］

　高度な制御機能のアピールとして行ったゴルフボールの積み上げデモンストレーションも来場者の注目を集めた。

　ゴルフボールには空気抵抗を抑えて飛距離を伸ばすためにディンプルといわれるくぼみが付いている。台の上でロボットがゴルフボールを転がし、安定しやすい大きめのディンプルが真下になり、なおかつゴルフボールがハンドの真ん中に来るように位置調整を行い、それぞれのボールの上に載せていく。取材時点では、最高で6個まで重ねることができていた。