マシンビジョンシステムが産業用ロボットによる製造業の変革にどのように役立つか

労働市場が逼迫しているため、今日の製造業者は、柔軟性を高め、生産性を向上させ、最も価値を付加する作業にのみ人間を雇用するという、飽くなきニーズを抱えているように見えます。機械の手入れ、組み立て、ビンピッキングから、ピックアンドプレイス、マテリアルハンドリング、梱包に至るまで、工場オートメーションにおける産業用ロボットや協働ロボット（コボット）の使用が増加しています。

ロボット アプリケーションを導入する主な理由には、コスト、量、品質、精度に加え、安全性や反復動作が含まれます。現在のユニットあたりのコストは高すぎますか?生産量を増やすためのリソースが不足していますか?成果物の品質に問題はありますか?部品のサイズや精度の要件は人間が処理できる範囲を超えていますか?取り扱われる物質は人体にとって危険ですか? それとも繰り返しの動作により怪我を引き起こしますか?そうであれば、産業用ロボットまたは協働ロボット アプリケーションがその答えとなる可能性があります。

多くの製造業者はすでにロボット工学にビジョン システムを使用して、組立および検査プロセスを自動化しています。ロボット誘導用のビジョン システムを指定するには、アプリケーションを徹底的に評価して理解し、性能要件を定義する必要があります。精度、再現性、精度、堅牢性、およびスループットは、ロボット ビジョン システムのパフォーマンスを決定するいくつかの考慮事項です。適切なロボットを選択するだけでなく、当面のタスクに適したビジョン システム ハードウェアを選択することも重要です。 

単純なロボット ビジョン システム アプリケーションでは、ロボット サプライヤーの VGR パッケージを使用して統合時間を短縮することは可能ですが、大部分の VGR アプリケーションには重大な課題があります。マシンビジョン企業は通常、画像形成、画像処理、画像分析に熟達しているため、高性能ビジョンベースのロボットソリューションを提供する際にロボットベンダーよりも大きな利点をもたらします。さらに、マシン ビジョンの経験を持つ信頼できるサプライヤーからロボット ビジョン システム用のカメラを指定すると、選択したロボットを使用し、幅広いカメラ製品の中から選択してロボット ビジョン システムのアプリケーションを最適化できる柔軟性が得られます。

Emergent Vision Technologies は統合して出荷可能 ターンキーパフォーマンスシステム 複数の関係がある マシンビジョンカメラ、複数のサーバー、GPU、FPGA カード、SSD、スイッチ、およびその他のコンポーネントが、特定のアプリケーション要件に合わせて設計されています。このアプローチは、ラピッド プロトタイピングやパフォーマンス アルゴリズムの一般的な展開に適しています。このようなシステムでは、パフォーマンス テストだけでなく、AI、推論、パターン マッチング、3D 再構成、ガウス スプラッティング、圧縮などのカスタム GPU アルゴリズムのプロトタイピングも可能になります。 NERF (神経放射フィールド)、RealityCapture、Theia Markerless、Agisoft などのソフトウェアを使用して、保存された画像を操作することもできます。

現在、ビジョン システムのコストが低いため、多くの新しい VGR アプリケーションのコストを簡単に正当化できます。また、VGR は、キャリブレーションの簡素化、統合の容易化、新しい接続標準のおかげで、これまでよりも迅速かつ簡単に導入できます。最先端のマシン ビジョン システムは、他の工場システムと簡単に統合でき、ネットワーク上の他のすべてのデバイスと通信できます。そのため、より接続性の高い自動化された工場の構築を検討しているメーカーにとっては良い選択肢となります。

ロボットのカメラはロボットの目として機能し、ロボットの作業セルエリアの高解像度の写真やビデオフィードを撮影します。ロボット ビジョン カメラは、標準的な RGB カメラから、NIR カメラや深度カメラなどの特殊なカメラまで多岐にわたります。 VGR の実装を成功させるには、適切なカメラを特定の視覚誘導ロボット アプリケーションに適合させることが重要です。 

Emergent Vision Technologies のカメラは、最適化された GigEビジョン 信頼性の高い画像伝送を必要とする VGR アプリケーション向けのストリーム プロトコル (GVSP) アプローチ。リアルタイム処理およびマルチカメラ VGR システムの場合、Emergent カメラはコピー不要の画像転送とデータ損失ゼロのイメージング機能を備えており、最小限の CPU オーバーヘッドで効率的な画像転送を保証します。

VGR およびその他の多くの品質管理および検査アプリケーションは、Sony Pregius S および Gpixel CMOS センサーを搭載した Emergent の 5GigE、10GigE、25GigE、および 100GigE カメラの恩恵を受けます。以下の Sony Pregius S CMOS イメージ センサーが、5GigE Erotics および 10GigE HR カメラで使用されています。 

• 5.1MP IMX547: HE-5000-SBL 5GigE カメラ (45.5fps)、 HR-5000-SBL 10GigE カメラ （99fps）
• 8.1MP IMX546: HE-8000-SBL 5GigE カメラ (36.5fps)、 HR-8000-SBL 10GigE カメラ （73fps）
• 12.4MP IMX545: HE-12000-SBL 5GigE カメラ (34fps)、 HR-12000-SBL 10GigE カメラ （68fps）
• 16.13MP IMX542: HE-16000-SBL 5GigE カメラ (26fps)、 HR-16000-SBL 10GigE カメラ （52fps）
• 20.28MP IMX541: HE-20000-SBL 5GigE カメラ (21.5fps)、 HR-20000-SBL 10GigE カメラ （43fps）
• 24.47MP IMX540: HE-25000-SBL 5GigE カメラ (17.5fps)、 HR-25000-SBL 10GigE カメラ （35fps）

25GigE Bolt シリーズは、5.1MP IMX537 も活用しています。 HB-5000-SB (269fps)、8.1MP IMX536 を搭載 HB-8000-SB (201fps)、12.3MP IMX535 を搭載 HB-12000-SB (192fps)、20.28MP IMX531 を搭載 HB-20000-SB、および 24.47MP IMX530 HB-25000-SB (98fps)。 

さらに、ロボットビジョンシステムのカメラ解像度は、アプリケーションの要件に応じて変化する可能性があります。多くのロボット ビジョン アプリケーションは、数メガピクセルの解像度を持つロボット ビジョン カメラで成功します。一方、高解像度の検査や、大きな FoV (視野) アプリケーションでロボットを誘導するマシン ビジョンの場合、一部のロボット ビジョン カメラは 64 メガピクセル以上の解像度を持つことが可能です。

小さな特徴を遠くから識別する必要がある場合や、非常に広い視野のアプリケーションなど、高解像度カメラを必要とする VGR アプリケーションの場合、Emergent は、さまざまなカメラ ファミリにわたって幅広い高解像度モデルを提供しています。 Zenith HZ-100-G 100GigE カメラ (103.7MP ピクセル GMAX32103) および Bolt HB-127-S 25GigE カメラ (127.7MP Sony IMX661) カメラ。

特定の VGR アプリケーションでは、ラベル上の偽造防止用の透かしやセキュリティ コードの検出など、特殊なイメージング テクノロジが必要となる場合があります。短波赤外線カメラを使用してこれらのボトルを通して画像を撮影し、正確な充填レベルを確保できます。などのカメラ HE-300-SI, HE-1300-SI, HE-3200-SI, HE-5300-SI – これらは、Eros 5GigE カメラ シリーズの一部であり、400 ～ 1700 nm の範囲で画像をキャプチャできる高度な Sony SenSWIR センサーを活用しています。これらのカメラは、Sony の 0.33MP IMX991、1.31MP IMX990、3.14MP IMX993、および 5.24MP IMX992 センサーをベースにしています。

リモート ダイレクト メモリ アクセス (RDMA) カメラなど、多くのロボット ビジョン カメラをロボットの誘導と検査に使用できます。このテクノロジーを使用すると、CPU を介さずに、パケットごとにネットワーク内のデバイス間でデータを移動できます。 

Emergent は、独自のインターフェイスやポイントツーポイント インターフェイスの代わりに、ユビキタス イーサネット インフラストラクチャを利用して、信頼性が高く堅牢なデータの取得と転送を実現します。 NVIDIA の GPUDirect テクノロジーをサポートしており、最適化された GigE Vision 実装により、画像を GPU メモリに直接転送できます。

Emergent eCapture Pro ソフトウェアを使用すると、GPUDirect テクノロジーを搭載したカメラで画像を GPU メモリに直接転送することもできます。このテクノロジーを導入することにより、データを損失することなく、CPU 使用率ゼロとメモリ帯域幅ゼロのイメージングが実現されます。このテクノロジーは、より強力な GPU 機能を使用することで、GigE Vision 標準との互換性と、準拠した周辺機器およびソフトウェアとの相互運用性を維持しながら、システムの CPU およびメモリに対する大規模なデータ転送の影響を軽減します。

産業用ロボットと協働ロボットは製造プロセスに不可欠な部分となっており、生産性、効率、品質、安全性の向上など、幅広いメリットをもたらします。メーカーは数種類のロボットを使用しています。各タイプのロボットには独自の機能があり、製造プロセスのさまざまなタイプのタスクに適しています。

多関節ロボット: 最も広く使用されている多関節ロボットは、回転点または軸の数によって分類されます。最も一般的なのは 6 軸多関節ロボットです。ほとんどのロボットや協働ロボットがこのカテゴリに分類されます。ロボット アームとしても知られる多関節ロボットは、その回転ジョイント構成により非常に多用途であり、プログラミングやロボット ビジョン システムとの統合を通じてプロセスの変更や変動に簡単に適応できます。多関節ロボットは、複数の回転軸により広い作業スペースをカバーでき、あらゆる角度に到達し、さまざまなワークピースを操作し、組み立て、溶接、マテリアルハンドリング、機械の手入れなどの複雑な作業を処理できます。

選択的コンプライアンス多関節ロボットアーム (SCARA) ロボット: スカラロボットは、部品をトレイからコンベアに移すなど、平行面間の移動が必要な垂直組立作業に優れています。産業用ロボットの中で最も高速なスカラは、高速プロセスの自動化やサイクルタイムの大幅な短縮に最適です。組み立て用途では、スカラ ロボットは柔軟性と剛性を兼ね備えており、サイズが小さく機械軸が少ないため、競争力のある価格性能比を実現します。比較的コンパクトなサイズと短いリーチにより、狭い作業領域や限られた作業領域に最適です。スカラ製造ロボット アームは非常に精密であるため、組み立てや分解の用途、ピック アンド プレイス、マテリアル ハンドリング、および精度、速度、スムーズな動作が必要なその他の作業に適しています。

デルタロボット: デルタ ロボットは、ベースに取り付けられた 30 つのモーターを使用して、手首の位置を決める制御アームを作動させます。デルタ ロボットは、パラレル リンク構造とモーターの重量配分により、他のほとんどのタイプのロボット マニピュレータよりも高速です。実際、スカラ ロボットよりも 3% 高速で、180 秒あたり最大 3 個の部品、または XNUMX 分あたり XNUMX 個の部品を処理できます。一般的なアプリケーションには、ピック アンド プレイス、接着剤の塗布、梱包と仕分け、はんだ付け、組み立て作業、XNUMXD 印刷、触覚コントローラーなどがあります。

図1： マシン ビジョン テクノロジは、デルタ ロボットが高速にピッキングできるようガイドするのに役立ちます。

直交ロボット: デカルト ロボットは通常、X、Y、Z 軸に沿って直線的に移動します。 Z の端にある回転軸により、軸数は最大 3 つになります。より複雑なロボット制御システムとプログラミングが必要な多関節アーム ロボットとは対照的に、ポイントツーポイントの移動にはシンプルな PLC を使用してカスタマイズ、保守、制御が簡単です。高い耐荷重能力と高度な機械的剛性と精度を備えたデカルトロボットは、ピックアンドプレイス操作、溶接、検査、CNC アプリケーション、XNUMXD プリンティング、プラズマ/レーザー切断、木材ルーティング、PCB アセンブリなどに応用されています。

極地ロボット: 球形ロボットとしても知られる極性ロボットは、ねじり機構によって接続された関節を備えており、これにより水平位置での長い到達能力と優れた荷重持ち上げ能力が可能になります。少量の垂直移動で十分な用途に適しています。高速性と精度、重い荷物の取り扱い、コンパクトなサイズで知られる極ロボットは、限られた作業スペースでの使用に適しています。アプリケーションには、工作機械のローディング、材料の移動、スタッキング、熱処理作業、鍛造、溶接の自動化、組立作業、ダイカストプロセスの管理、さらには塗装システムや塗装ラインの管理用途が含まれます。

円筒形ロボット: 円筒形ロボットは、コンパクトな円筒形の作業範囲内で動作します。機構はコスト効率が高くシンプルで、ベースでの回転用の 1 つの回転軸と、高さとアームの伸長用の 2 つの直線軸を備えています。円筒形ロボットは耐荷重能力が高く、マニピュレータの剛性も高くなります。これらは一般に、梱包、機械の手入れ、マテリアルハンドリング、パレット積み、分配、および単純な溶接およびはんだ付け作業におけるピックアンドプレース用途に適しています。

特定のアプリケーションに最適なロボットのタイプを選択する前に、必要な速度、精度、積載量、作業スペースの要件、予算など、タスクの具体的な要件を定義することが重要です。

固定自動化システムや従来のブラインドロボットや協働ロボットなどの従来の自動化は、単一部品またはいくつかの同様の部品を大量に生産する用途に最適です。ただし、ロボットが正確に把握できる適切な公差内で部品を供給したり固定したりできない場合は、正確なピックアップや配置を保証するためにロボットの誘導にマシン ビジョンが必要になります。

図2： 産業用ロボットにマシンビジョンを追加すると、より多くの機能を備えた柔軟なシステムが作成されます。

視覚誘導ロボットは、より柔軟で多用途な自動化ソリューションです。ロボットビジョンシステムアプリケーションは、ロボットが製品の変更に適応できるようにし、部品の小さなバッチや複数の部品の混合バッチを含む幅広い組み立てアプリケーションを自動化することで、柔軟な製造を可能にします。視覚誘導ロボットを使用すると、部品を高価な精密治具で保持する必要がなく、部品の積み込みや方向調整に追加の労働力を必要とせず、部品の仕分けや供給に上流のアクチュエータも必要ありません。

VGR システムは、幅広いアセンブリ アプリケーションの自動化に加えて、コンポーネントや完成したアセンブリの検査にも使用できます。 VGR は、自動パレタイジング、コンベア追跡、およびランダムな部品ピッキングにも役立ちます。さらに、統合ビジョン システム ガイダンスを備えた産業用ロボットは、部品や製品を測定したり、それらのバーコードを読み取ることもできるようになるでしょう。

メーカーは、超高速で提供されるカスタム製品に対する顧客の要求に応えるのに苦労しているため、自動化された生産および品質保証システムを導入する必要があります。しかし、メーカーが過去に依存してきたロボット工学用の従来のマシンビジョンは、製品、プロセス、およびパッケージの種類のバリエーションと変更頻度が増加しているため、現在ではそれほど効果的ではない可能性があります。

このような場合、AI、機械学習、ディープラーニングが介入して、マシンビジョンシステムが非常に高い精度で部品の位置を特定し、さまざまな製品や大規模な最終アセンブリに対して複雑な自動検査をより効率的に実行できるようになりました。その結果、今日のメーカーは、AI マシンビジョン ソリューションの機能と強みを組み合わせることで、AI またはルールベースのビジョン システムのみで達成できるよりも低い偽陰性拒否率で事実上あらゆる製品をチェックする自動検査システムを導入しています。 3D ビジョンを含む従来のマシンビジョン アルゴリズム。

さらに、ディープラーニングにより、コーナーやエッジのケースによるマイクロストップが減少し、ロボットが組立作業と検査作業の両方を同時に実行できるようになります。これらのタスクを組み合わせることで、部品のばらつきや欠陥の検出の遅れによって生じる生産性の損失が軽減されます。

図3: Emergent Vision Technologies の高速マシン ビジョン カメラは、ロボットがさまざまなタスクを実行するのに役立ちます。

追加のカメラオプションについては、こちらをご覧ください。 インタラクティブなシステムデザイナーツール。