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東大発ベンチャー、段ボールを自動で検知するシステムを開発 物流倉庫の作業効率向上へ

 TRUST SMITH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。 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。

ロボットアームとの連動

 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。 人がかか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できるとの考えから、TRUST SMITHは段ボール認識技術を開発した。

  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次元画像データを取得する
  3. 独自のアルゴリズムにより段ボールを自動検出する

 画像データから段ボールの情報を得ることで、アームロボットによる積み上げ(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容易になる。

2次元センサーから取得した特徴を元にした矩形認識アルゴリズム
2次元センサーから取得した特徴を元にした矩形認識アルゴリズム

 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なのが特徴である。

3次元センサーから取得した特徴を元にした矩形認識アルゴリズム
3次元センサーから取得した特徴を元にした矩形認識アルゴリズム

  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。

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