　ベッコフオートメーションの「TwinCAT Speech」を音声認識機能に活用したデモンストレーションでは、事前に登録した「運転開始」「定位置移動」などの音声コマンドを、「TwinCAT3 PLC」でI/Oに変換してロボットに指示を与える。2つの容器に入ったワークを移し替える作業においても、「もっと深く」「もっと浅く」「もっと手前」など、ワークの取り出し位置を操作することができる。

　作業者がティーチングペンダントや操作パネルを直接触れることができない工程や、作業者の両手がふさがっていて操作ができない場合などに音声操作を有効に活用できる。大勢の来場者がいる会場では音声の認識ができないこともあったが、実際の現場ではヘッドセットマイクなどを活用することでスムーズに認識可能だ。

音声認識機能による直接ロボット制御のデモ［クリックで再生］

　OpenAIの生成AI「ChatGPT」を活用した自然言語によるロボットプログラムの生成のデモも行った。作業者が音声で伝えた作業内容をOpenAIの音声認識モデル「Whisper」を通してテキストに変換、ChatGPTに入力することでロボットプログラムを生成し、ロボットに送信する。将来的には、プログラミング経験の少ない作業者でも、作業内容を把握していれば高度なプログラムを作成できるようになる。

ChatGPTを活用した自然言語によるロボットプログラムの生成のデモ［クリックで再生］

ChatGPTを活用した自然言語によるロボットプログラムの生成［クリックで拡大］

　AIを活用した3Dビジョンシステムによる小サイズ、透明、光沢ワークのピッキングも紹介した。米国と英国に本社を構えるCambrianのビジョンシステムを活用し、従来の3Dビジョンが苦手としていた小サイズ、透明、光沢ワークの素早いばら積みピッキングを可能とした。

　撮像から約0.3秒でワークの画像処理を行い、高精度な認識で1x1mmといった極小サイズのワークもピッキングできる。TwinCAT内に機能実装することでロボットが動作中もシャッター信号に連動して正確な位置情報を把握し、ロボットが止まらずに撮像することでサイクルタイムを短縮する。

AIを活用した3Dビジョンシステムによる小サイズ、透明、光沢ワークのピッキングのデモ［クリックで再生］

AIを活用した3Dビジョンシステムによる小サイズ、透明、光沢ワークのピッキング［クリックで拡大］

　粉体や液体のひょう量AIスキルを活用し、自然言語でのオーダーに応じる自動コーヒー調合ロボットも展示した。

粉体や液体のひょう量AIスキルを活用し、自然言語でのオーダーに応じる自動コーヒー調合ロボット［クリックで再生］

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