課題
ラボの自動化が普及しない原因は幾つかありますが、その一つが難解さであると言えます。様々な実験容器を搬送するのは多関節ロボットで、ティーチングと呼ばれる位置設定が不可欠です。
わずかなズレや設定ミスが、処理中のクラッシュや誤動作を引き起こすことになり、この複雑な操作を軽減することが求められます。
取り組み
研究に使用されるワークの中には、非常に小さいバイアルやチューブなどがあり、いくら厳密なティーチングをしても容器そのものの成型誤差や他の要因で、連続安定性が低下します。
今日、機械学習やAIの自動化応用は、多くの産業で利用されつつあります。我々は多軸協働ロボットとステレオカメラを用いて、パターン認識によるマシンビジョン応用に着目しました。
通常のティーチングとマシンビジョンを融合させ、リアルタイムで形状認識と位置補正を行う、ユーザーフレンドリーなシステムの開発に取り組んでいます。
コンセプト
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リアルタイム補正
あらかじめ定義した形状・サイズ設定に基づき、ステレオカメラを用いて画像を取得し、位置補正を行います。
- 誰でも簡単に
高度な知識や技術を有していなくても、直感的なインターフェイスと操作で、自動化プログラムの構築ができます。 -
コストパフォーマンス
導入しやすい価格体系とシンプルな構成で、投資に見合う成果を追求します。
開発ギャラリー
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