2D画像データと3D点群データを組合せ、段ボールを自動検出するセンシングシステムを開発

TRUST SMITH(株)は、段ボールを自動で検知するセンシングシステムを開発した。本技術は2D画像データと3D点群データを組み合わせることで実現し、製造・物流業界における労働力不足の補填や作業効率の向上を狙う。

●本技術開発の背景
近年、新型コロナウイルス感染拡大の影響により、物流・製造現場では労働力不足や作業効率への対応が必要とされている。人が関わる工程を自動化することで物流の可視化、拡張性と生産性の向上を実現することが可能である。そこで、TRUST SMITHは、段ボール認識技術を開発した。画像データから段ボールの情報を得ることで、積み上げ(パレタイジング)や荷下ろし(デパレタイジング)など次の工程に移る作業が格段に容易となる。
本技術は物流・製造現場における自動化を促進させ、時代のニーズに応えるシステムであるという。

●本技術開発の特徴
・2次元画像から得られるデータだけでなく、段ボールの表面の3次元的な形状の特徴を利用することで、認識精度を向上
・段ボールの位置や段ボールのサイズ・種類に関する事前情報の登録が不要

●本技術の流れ
①段ボールが複数載った台車をカメラのある位置まで移動させる
②カメラを用いて2次元画像と3次元画像データを得る
③独自のアルゴリズムにより段ボールを自動検出する

●今後の展望
本技術をロボットアームなどと連動させることにより、パレタイジングやデパレタイジングの作業を自動で行うことができる。段ボールの自動認識によってこれらの一連の動作から人の関与を不要とする。
TRUST SMITHは、他にもロボットアーム経路生成アルゴリズムや、自動搬送ロボット、自動走行フォークリフトなどハードウェアを含めた研究開発に積極的に取り組んでいる。今後、このような様々な技術を組み合わせることにより、従来手作業で行われていた工場・倉庫内のあらゆる作業の省人化・無人化を目指すとしている。

ニュースリリースサイト:https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000061.000049040.html