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Robots with 3D vision pick and place objects from bins automatically

ビンピッキング

ランダムビンピッキングは通常、製造プロセスの入力段階に行われるものです。従来の静的フィクスチャや事前に充填されたスタッキングパターンの代わりにロボットが行うのは、その後の工場処理のために、フィーダー、コンベヤー、ソーターなどに配置するための部品が詰め込まれたビンを空にすることです。どのビジョンシステム、特にどの3Dカメラを選ぶかは、ロボットがあらゆる種類の部品を正常に検出し、それを正確にピッキングして、目的の処理場所に正しく配置する能力に影響します。

 Zivid Two 3Dカメラを使って、作業スピードを落とさずにピッキングできる部品の数を向上できる方法をご確認ください。 

Zivid-Detect

検出

Zivid Twoは、高解像度と非常に高い精度、最小限のオクルージョンを備えたネイティブカラーの3D点群、そして優れたアーティファクト抑制を提供します。オブジェクト認識を大幅に改善し、検出可能な部品の数を増やします。

Zivid-Pick

ピッキング

Zivid Twoを使用すると、把持計画のためにオブジェクト境界を高い信頼性で検出し、ロボット座標系に対するオブジェクトサイズ、回転、絶対位置を現実に即して表現することが可能になります。これは、正確にピッキングし、ミスピッキングと衝突を回避するために不可欠です。

Zivid-Place

配置

画期的な正確性を備えたZivid Twoがあれば、より要求の厳しい場所での運用が可能になります。部品が衝突したり損傷したりすることなく、既知の位置と方向で、次の処理のためにより正確に配置または挿入することができます。

Zivid Two Datasheet

作業速度の向上。Zivid Twoは、今日ビンピッキングで使用されている一般的なレーザースキャナーよりも大幅に質が高いだけでなく、速度でも上回ります。光沢のあるオブジェクトや反射するオブジェクトでも、ハイダイナミックレンジ場面(HDR)のキャプチャ速度は300ms未満です。


課題とソリューション

ビンピッキングは依然としてロボットにとっての課題です。大手メーカーでさえ、ビンピッキングステーションの採用は少なく、中小企業ではその数はいまだゼロに近い状態です。典型的なピッキングできないオブジェクトは、形状が複雑なもの、操作が難しいもの、絡み合っているもの、反射率の高い機械加工または研磨された金属などです。その難しさは、物理学、知覚、および制御に固有の不確実性に起因します。 

密に積み重ねられたりランダムに配置されたりした、小さくて細かいオブジェクトを探知


Zivid Twoは、オクルージョンを最小限に抑えた高解像度で高精度の点群を提供し、細部まで形状とサイズをキャプチャします。

  • オブジェクトには、とても小さいもの、薄い板状のもの、とても細かいもの、不規則なものなどがあります。
  • それが隙間なく密に積み重ねられている場合もあれば、ランダムに配置されている場合もあります。
  • 信頼性の高いオブジェクト認識とピッキングのための境界の分離のために、5mm未満の特徴を区別します。
Image shows metal parts and cylinders in a bin captured by Zivid for picking applications

Zivid Twoを使用した点群の例 - 産業用ビンピッキングの場面で一般的な、ビンにあるさまざまな金属製オブジェクト。 3D表示はこちら。 

光沢のある部品、反射する部品、機械加工された部品、研磨された部品を探知

3D HDRおよびアーティファクト・リダクション・テクノロジー (ART) は、反射、相互反射、鏡面ハイライト、高コントラスト遷移によるイメージングアーティファクトの抑制に優れています。

  • 光沢のある反射性の部品、板金部品、シリンダー部品、ワッシャー部品、成形部品、機械加工された部品、研磨された部品、クロムメッキされた部品。
  • 光沢や反射などのハイダイナミックレンジ場面のキャプチャ速度は300ms未満
Zivid 3D camera captures high quality point clouds of reflective and shiny metal parts

Zivid Twoを使用した点群の例 - とても光沢のある反射性の部品、クロムメッキされた部品、機械加工された部品、研磨された部品。3D表示はこちら。 View in 3D HERE. 

オクルージョンの外れ値の減少

Zivid Twoは非常にコンパクトです。ベースラインが小さく、ベースラインの大きいカメラやスキャナーよりも最適なオクルージョンパフォーマンスを備えています。ベースラインが大きいと、プロジェクター/カメラによる過度の影、場面の細部の損失、穴、データの欠落が発生し、検出に影響します。また、特に小さな箱からピッキングする場合は、角や端の近くなど、ビン内の影で隠された小さなオブジェクトを見逃すリスクもあります。
オクルージョンについて詳しくは、こちらをご覧ください。 here.
To avoid occlusion from e.g. laser sensor, Zivid sensors have a small baseline to secure full bin point cloud

ビンの端によるオクルージョン。左の画像はレーザーシステムでキャプチャされ (ベースラインが大きい)、右の画像はZivid Twoでキャプチャされています。3D表示はこちら。 View in 3D HERE. 

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