　YOODSは2026年5月27日、画像処理技術とAI（人工知能）を組み合わせ、光沢がある対象物でも3次元情報を取得できる3次元ビジョンセンサーを開発したと発表した。ラインアップは、広視野モデル「YCAM3DM」と軽量モデル「YCAM3D」の2種類だ。従来は認識が困難であった反射性の高いワークに対しても、位置や姿勢を安定して把握できる。

3次元ビジョンセンサー。（左）広視野モデル「YCAM3DM」、（右）軽量モデル「YCAM3D」［クリックで拡大］出所：YOODS

　新システムは、画像処理技術とAIを組み合わせた独自アプローチを導入することで、ロボットによる自動化が難しかった工程でも対象物を安定して認識できるようにした。ロボットによる把持、搬送、位置決め、デパレタイズなどへ活用できる領域を拡大する。

　具体的な適用例として2つのシステムを提示。1つ目は反射性の高い金属部品（ホイール）の認識だ。光沢の強い金属部品を高精度に認識して確実な把持と搬送を可能にする。画像認識とAIの処理に加え、円筒形状という特徴を活用して向きの推定も安定化させており、マスターレスでの運用に対応する。

金属部品（ホイール）の認識デモ［クリックで拡大］出所：YOODS

　2つ目は、光沢のある銀色の箱や袋を安定して認識し、ロボットが1つずつ取り出す光沢物デパレタイズシステムだ。反射の影響を受けやすい対象でも安定したピッキングを可能にし、取り順制御、検査範囲登録、サイズ判定などの機能によって現場での運用性を高めている。

光沢物デパレタイズシステムのデモ［クリックで拡大］出所：YOODS

⇒その他の「製造現場向けAI技術」の記事はこちら

フィジカルAIやヒューマノイドに中堅中小製造業はどう向き合うべきか
本連載では、自動化に初めて取り組む中堅中小企業の製造現場向けに協働ロボット、外観検査機器、無人搬送機にフォーカスして、自動化を成功させるためのポイントを解説する。最終回となる今回は、中堅中小企業の製造現場における将来展望などについて記述する。
「工場の自動化がうまく進まない…」その原因はどこにあり、何をすべきなのか
本連載では、自動化機器の導入やロボットの活用に初めて取り組む中堅中小企業の製造現場向けに、昨今ニーズが高い協働ロボット、外観検査機器、無人搬送機にフォーカスして、導入前（準備）、導入時（立ち上げ）、導入後（運用）の各ステップにおいて導入がうまくいかなくなる要因や、ユーザーが思い描くような自動化を進めていくためのポイントを解説する。
「自動化の成果をどう評価すれば……」知っておきたい“3”という数字の使い方
本連載では、自動化に初めて取り組む中堅中小企業の製造現場向けに協働ロボット、外観検査機器、無人搬送機にフォーカスして、自動化を成功させるための導入前（準備）、導入時（立ち上げ）、導入後（運用）におけるポイントを解説する。今回は、生産性向上について、そのポイントと評価の基準などについて具体的な数値を含めて説明する。
味の素が目指すスマートファクトリーの姿とは、不可欠な設備データ標準化
本稿では、「ITmedia Virtual EXPO 2026 冬」において、「味の素グループが実現するスマートファクトリーと生産設備データ標準化への取り組み」と題して味の素食品 DX戦略推進部変革推進グループ長の海老澤明彦氏が行った講演の模様を一部抜粋して紹介する。IoT技術とデータ活用による生産現場の働き方改革、改善スピード向上への取り組みについて説明された。
生成AIがPythonコードでファナックロボット操作「サイは投げられた」
ファナックは食品製造総合展「FOOMA JAPAN 2026」において、ステンレス製パラレルリンクロボット「DR/8-16B Stainless」を使ったピザ搬送デモや、生成AIを活用して自然言語でロボットを操作するデモを行った。