画像による計測と位置決め

最初に確認したこと

お客様の課題は精度ではなく速度でした。作業者がノギスで一つずつ測定し、その数値をシステムに入力する——誤りが入り込む機会が二度あります。

ワークを拝見したうえでビジョンが成立すると判断しました。根拠は具体的で、背景とのコントラストが十分に確保でき、置き方の姿勢のばらつきが一定範囲に収まっていたことです。この二つが成立しない場合、ビジョン方式は照明とパラメータの調整が際限なく続くため、見送りをご提案していたはずです。

ハードウェア構成

Basler ace 2 シリーズの GigE 産業用カメラ（モノクロセンサ）に C マウント単焦点レンズを組み合わせ、穴あきアルミブラケットで EPSON のスカラロボットの脇に固定し、定点俯瞰で撮影します。

ワークは暗いマット仕上げの背板の上に置きます。これは偶然ではありません。高いコントラストがワークの輪郭を画像上で明確に分離し、画像計測が安定するかどうかを最初に左右する要素です。

ソフトウェアは自社開発です

映像に映っている計測アプリケーションは当社が開発したものです。macOS 上で動作し、TCP で装置と通信します。

映像で確認できる機能は次のとおりです。

• 面積フィルタ　面積の下限と上限を設定し、ノイズと対象外の物体を除外します
• 寸法計測　検出したワークにミリ単位で寸法を表示します。映像では 4.3 mm、2.7 mm、2.3 mm と表示されています
• 角度出力　ワークの回転角を算出します。映像では 9.03 度です
• 四軸座標　X、Y、Z、U の四項目。U はスカラロボットの回転軸で、この値がなければ斜めに置かれたワークに対してアームが何度回せばよいか分かりません
• パラメータの保存と読み込み、画面の回転とミラー、計測データの記録

自社で開発する理由

市販の画像処理パッケージの多くは閉じています。顧客の既存ラインに合わせようとするとき、障害になるのはアルゴリズムではなく、ライセンス形態と拡張性です。

自社で書けば、計測ロジックも通信プロトコルもデータ形式も現場に合わせられます。機械学習による判定が有効な箇所には、そのまま組み込めます。

詳細について

計測精度、タクトタイム、対応可能なワークの範囲は、実際のワークをもとに評価してご提示します。