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画像処理とロボットの組み合わせによるメリットと導入事例

製品カタログ

ロボットに用いる画像処理技術について、ロボットSIerが解説

産業用ロボットを導入することで生産効率が上がっていると同時に、
様々な課題が発生していることも事実です。

課題を以下の3つに仮定し、画像処理を組み合わせることによる
メリットも合わせて解説します。

【3つの課題】
1. ワークに合わせた治具や設定の変更
2. キャリブレーションが毎回必要
3. 現場に対して教育が必要な内容が増える

ロボットに用いる画像処理技術について、3つの処理方法を解説しています。
1. 位置補正
2. 濃淡補正
3. 傾き補正
内容が少しでも気になった方はぜひチェックしてみてください。

その他、工場自動化やスマートファクトリーに関する基礎知識の資料を
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このカタログについて

ドキュメント名 画像処理とロボットの組み合わせによるメリットと導入事例
ドキュメント種別 製品カタログ
ファイルサイズ 1.7Mb
取り扱い企業 株式会社FAプロダクツ (この企業の取り扱いカタログ一覧)

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このカタログの内容

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株式会社 FA プロダクツ 植地 祐奈 画像処理とロボットの組み合わせによる メリットと導入事例を紹介!
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画像処理とロボットの組み合わせによるメリットと導入事例を紹介! 「工場のラインにロボットアームを導入したけど、ワークの位置決め精度が厳しくて 思ったより効率が上がらない。」 「微妙に形状が違う製品に入れ替えるだけで、段取りを何度もしないといけないから 結局無人化できない。」 産業用ロボットの導入工程で期待通りの成果が出ず、困ったことはありませんか? ロボットの導入で期待した成果が出ない場合に対して、「ロボットと画像処理を組み合わせ ることで課題を解決する方法」「設備を新たに導入する際に誰に相談すればよいか」を解説 します。 画像処理ロボット(ロボットビジョン)の適用例や、どのような画像処理技術が使われてい るかということも合わせて紹介いたしますので、工程の改善が具体的にイメージできます。 目次 1.産業用ロボットと画像処理の組み合わせ (1)産業用ロボットの普及による課題 ①ワークに合わせた治具や設定の変更 ②キャリブレーションが毎回必要 ③現場に対して教育が必要な内容が増える (2)画像処理を組み合わせるメリット ①製品の整理が不要 ②多種類の製品に対応 ③複数の作業を同時にできる (3)人と画像処理ロボットの比較 2.画像処理ロボットの適用例 (1)位置がばらばらなものを正確に掴む (2)流れてくるものを正確に仕分ける (3)位置決めがされていないものにネジを打ち込む 3.画像処理ロボットに用いる画像処理技術 (1)位置補正 (2)濃淡補正 (3)傾き補正 1
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1. 産業用ロボットと画像処理の組み合わせ 産業用ロボットが多くの工場で採用され普及してきましたが、普及が進んだことでさまざ まな課題が顕在化してきています。ここでは、どのような課題が生じているかを解説し、そ れを解決する画像処理技術との組み合わせについて紹介します。また、産業用ロボットに組 み合わせる画像処理を用いたシステムを「ロボットビジョン」と呼ぶこともあります。 (1) 産業用ロボットの普及による課題 まず初めに、産業用ロボットの普及による課題について、以下の 3 点を紹介します。 1. ワークに合わせた治具や設定の変更 2. キャリブレーションが毎回必要 3. 現場に対して教育が必要な内容が増える ここで紹介するような課題の発生によって、当初産業用ロボットの導入によって期待して いたような成果が十分に出ていない企業もあります。具体的にそれぞれの課題を確認して いきましょう。 ① ワークに合わせた治具や設定の変更 1 つのラインで複数のワークを扱う場合には、以下の 2 点の方法が考えられます。 • ロボットの動かし方を変えずに治具でワークの調整 • ワークの調整はせずに、ロボットの動かし方に関する設定を変更 1 つのラインで 1 種類の製品を延々と作り続ける場合には必要ありませんが、少量多品種 生産の場合には、こうした段取り替えが頻繁に必要です。ロボットがワークの種類を自動的 に判別し、それによってあらかじめプログラムされた動かし方を切り替えてくれれば、毎回 の段取り替えが不要になります。 ② キャリブレーションが毎回必要 同じ製品を扱っていたとしても、ロボットで扱うタイミングで 1 つずつの形状ばらつきが 大きかったり、ライン上に毎回同じ向きで固定するのが難かったりする場合があります。こ の場合、ロボットが正しく認識して扱える状態に人が介入してキャリブレーションをする 必要があり、作業効率の悪化に繋がります。こちらも①と同様に、ロボット自身が製品の向 きやばらつきを認識し、それに合わせて自動調節をしてくれれば人が介入することなく生 産の効率化が可能です。 2
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③ 現場に対して教育が必要な内容が増える ①、②のように、ロボット導入前にはなかった段取り替えやキャリブレーションの仕事が 必要になることで、ロボットを扱うラインを担当する現場の担当者に対しても新たに教育 が必要な内容が増えます。ロボットの設定を微調整したり、新しい製品を同じラインで流し たりする度に、教育用のマニュアルを作成し、担当者に理解して動けるようになってもらわ ないといけません。省力化のためにロボットを導入したのに、ロボットの導入によって仕事 が増えてしまっては本来の目的を達成できていない状態です。 (2) 画像処理を組み合わせるメリット 画像処理技術の活用により、製品の位置ずれや個体ばらつきを認識したり種類の違う製品 の判別が自動でできたりするようになります。 ロボットを新規で導入するとき、もしくは既に導入済みのロボットがあるときには、 新たに画像処理の技術を組み合わせることで、次のような大きなメリットがあります。 1. 製品の整理が不要 2. 多種類の製品に 1 つのラインで対応 3. 複数の作業を同時にできる これらのメリットによって、そのラインで人がやらなければいけない作業が大幅に削減さ れ、業務の効率化と生産性の向上に繋がります。 ① 製品の整理が不要 ロボットが上手く扱えるように製品の位置ずれや個体ばらつきに応じて、人が調整する必 要がありましたが、画像処理技術と組み合わせることで不要になります。 画像処理により、製品の位置ずれや個体ばらつきを検出できるようになるため、あらかじめ 検出した内容に基づいてロボットの動きを調整するプログラムを組んでおけば、人の手を 介入させずに生産が進んでいきます。ラインを逐一止める必要がない上に、人手を他の場所 に充てることができるため、大幅な効率改善の実現です。 ② 多種類の製品に対応 1 つのラインで複数の品種を生産する場合には、治具を用いた調節やロボットの設定変更が 必要でした。これも画像処理の導入によって製品の分類ができるようになるため、人手を介 さずに勝手に設定を変更してくれます。特に少量多品種のラインでは今まで必要だった段 取り替えの時間を不要にできることも多いため、期待以上の成果に繋がる可能性もあるで しょう。 3
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③ 複数の作業を同時にできる 画像処理の導入によるメリットは製品ごとの調整だけではありません。例えば前工程で目 視による検査をしていた場合には、検査を失くし画像処理を導入した工程で検査を実施す ることも可能です。製品の種類や位置ずれの確認をしながら、適切なチェックポイントに基 づいた外観検査などを行うことが可能なため、特定の工程だけではなく複数の工程に 良い影響を与えてくれます。 (3) 人と画像処理ロボットの比較 ここで、人の機能と画像処理を用いたロボットの機能比較を行います。 それぞれ、どのような部分で何の役割を持っているのか、表で確認しましょう。 機能 人間(作業者) ロボット+画像処理 対象物の確認 目 センサ(カメラ) 対象物の認識・判断 脳 画像処理システム 対象物への作用 体(手) ロボット(ロボットアーム) このように、人間が行っているそれぞれの動作に対応した部分をロボット+画像処理 シス テムで実現することが可能です。また、人間のミスを全くしないようにはできませんが、ロ ボットは適切な設定や定期的なメンテナンスをしておくことで、ミスをせず同じ動きがで きる点が特徴と言えます。 2. 画像処理ロボットの適用例 ここからは、画像処理ロボットを適用する際に適用例を紹介していきます。自社のラインに どのように活用すればよいのか、イメージしながらご覧ください。 (1) 位置がばらばらなものを正確に掴む 生産ラインにおいて位置がばらばらなものを、画像処理によって適切に認識することで、ロ ボットアームで正確に掴むことが可能です。例えば、お菓子工場で箱詰めをする際には、正 確に掴んで適切に箱詰めをする必要がありますが、毎回人が流す位置や向きを設定してい てはロボットを導入する意味がありません。画像処理ロボットの活用によって、効率が大き く変わり生産性の向上やコスト削減に繋がります。 (2) 流れてくるものを正確に仕分ける 一つのラインで同時に複数の製品や、大きさの違うものを流す場合にも画像処理の技術は 4
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役に経ちます。分類ができるような特徴をあらかじめインプットしておくことで、自動的に 仕分けをしてくれるため、複数種類の分類だけでなく不良品の選別にも活用可能です。例え ば少量多品種で生産されることの多い、ネジなどの工具に用いられることもあります。 (3) 位置決めがされていないものにネジを打ち込む 画像処理は分類をするだけでなく、対象物に対して作用する際にも用いられます。製品に対 してネジを打ち込む際にも、通常は正確に位置決めがされていないとずれた場所にネジを 打ち込み壊れてしまう可能性があります。しかし、画像処理を用いてネジ打ちをすることで、 位置決めを逐一することなくロボットが位置を判断してネジの打ち込みが可能です。また、 画像処理で検査を併用することで検査結果に応じた対応も自動的にできるため、さまざま なラインに応用できます。 3. 画像処理ロボットに用いる画像処理技術 ここまで、従来の産業用ロボットに画像処理を組み合わせることでさまざまなメリットや、 活用方法があることを紹介してきました。では、ロボットが画像を判別できるようにする為 に、どのような画像処理技術が用いられているのでしょうか?ここでは、代表的な処理方法 を 3 種類解説します。より詳しい画像処理に関しては、下記の資料も合わせてご確認くだ さい。 ■ 【図解付き】画像処理の 6 つの種類 (1) 位置補正 ロボットに指示を出す際には、製品が「ロボットが認識できる形式でどの位置にあるのか」 を正確に伝達する必要があります。しかし、そのためには人間が製品の位置決めをしないと いけません。画像処理の位置補正技術を用いれば、ずれた位置に製品があったとしてもその 位置を座標軸や回転角度という観点で補正し、ロボットに伝達してくれます。ロボットは伝 達された位置補正情報に基づいて、従来と同じように動けばいいだけなので、位置補正によ り間違った処理をしてしまうことが無くなります。基準画像に基づいて現在の画像の位置 補正をするのが一般的なので、まずは基準となる画像を準備する所から始めましょう。 (2) 濃淡補正 画像は色や濃度の微妙な変化を補正することで、より鮮明にロボットが位置や向きを把握 5
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できるようになります。濃淡補正には、単に白と黒の 2 色に分けてしまう方法や、微妙な 色合いを数段階の濃さに分ける方法があります。また、カラー画像を処理する必要がある場 合には、色の成分ごとに濃淡を変化させることも可能です。これらの補正を用いることで、 位置や向きだけではなく製品の分類や不良品の検出精度を向上させられる可能性がありま す。 (3) 傾き補正 位置補正で製品の位置が特定できたとしても、傾いている状態では適切にアームで掴んだ り、ネジを打ち込んだりができない可能性があります。その場合に効果的なのは傾き補正で す。濃淡補正などによって明確化した画像をお手本の画像と比較することで、どの程度傾い ているかを検出し、ロボットの動作を補正できます。このように、さまざまな画像処理技術 を組み合わせることでロボットに狙い通りの働きをして貰うための、情報を生成する技術 が開発されています。 6
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4. 装置導入に関するお悩みは FAP へ こんなお悩みはありませんか? ・生産工程の自動化をしたいがノウハウがない ・複数社への発注、スケジュール管理の手間がかかる ・どのメーカーの製品を選べばいいか分からない ・他社の SIer から「専門外なので対応できない」と言われてしまった そんな時はぜひ、関東最大級のロボット SIer である株式会社 FA プロダクツにご相談くだ さい。 FAP の強み 加工から出荷まで、生産ライン全体の最適化にまとめて対応 エンジニアによる一貫生産体制で、高品質・低価格を実現 取引先 400 社以上の豊富な実績 省人化・省力化をご検討の際はお気軽に 050-1743-0310 までお問い合わせください。 (受付時間:平日 9:00~18:00) 企業概要 社名:株式会社 FA プロダクツ(FA Products Inc.) Web サイト:https://jss1.jp/ 所在地: つくばベース 茨城県土浦市卸町 2-13-3 TEL: 050-1743-0310 E-mail: jss_sales@jss1.jp 7