3Dビジョンシステム搭載バッグデパレタイザー

1. 3Dビジョンシステムの仕組み

単純なセンサーとは異なり、3D ビジョン システムは高密度のポイント クラウド (パレット上面のデジタル 3D マップ) を作成します。

イメージング: 3D カメラ (通常は頭上に設置) が 1 回の「ショット」でレイヤー全体をキャプチャします。

セグメンテーション (AI): 人工知能アルゴリズムは、バッグがしっかりと押し付けられていたり、複雑なパターンがあったりする場合でも、個々のバッグを区別します。

ポーズ推定: システムは、選択する最適なバッグの正確な x、y、z 座標と方向を計算します。

衝突回避: ビジョン ソフトウェアは、ピッキング中にロボット アームがパレットの壁や隣接するバッグに衝突しないように、ロボット アームの経路を計画します。

2.解決された主な課題

「黒い袋」問題：暗い素材や反射性の高いプラスチックフィルムは、光を「吸収」または「散乱」することが多く、標準的なカメラでは見えません。最新のAI駆動型3Dシステムは、特殊なフィルターとハイダイナミックレンジ（HDR）画像を用いて、こうした難しい表面を鮮明に捉えます。

重なり合うバッグ: AI は、バッグが他のバッグの下に部分的に埋もれている場合でも、バッグの「端」を検出できます。

混合 SKU: システムは同じパレット上の異なるタイプのバッグを識別し、それに応じて分類できます。

パレットの傾斜: パレットが完全に水平でない場合、3D ビジョンがロボットのアプローチ角度を自動的に調整します。

3. 技術的な利点

高い成功率: 最新のシステムは 99.9% を超える認識精度を実現します。

速度: サイクル時間は通常、ロボットの積載量に応じて 1 時間あたり 400 ～ 1,000 袋です。

労働安全: 25kg～50kgの袋を手作業でデパレタイズすることで生じる慢性的な背中の怪我のリスクを排除します。