事前学習なしで0.1秒でピッキング 99%の成功率を誇るシステム「ANY PICKER」の提供を開始

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TRUST SMITH株式会社は10月26日、モデルレスでのばら積みピッキングを可能とするピッキングシステム「ANY PICKER」の提供を開始したと発表した。
本プロダクトは、事前学習なしで、高速(0.1秒で認識)かつ高精度(99.9%)なピッキングを可能とし、形が決まっていない食品からECの物流倉庫まで、あらゆる現場のピッキングタスクの省人化に大きく貢献する。

自動化と効率化で労働力不足を解決

人口減少による労働力の不足は、製造・物流の現場においても深刻な課題である。
その解決手段として、ロボットやAIによる自動化・効率化が求められており、ロボットアームによるピッキング業務の代替は工場・倉庫におけるDXの要となると言われている。

従来のピッキングソフトウェアは、対象物の事前登録または事前学習が欠かせず、事前にデータを用意できない対象物のピッキングはできなかった。たとえば、扱う商品が数万単位で存在しているEC物流倉庫や、食品工場における唐揚げなどの不定形物のピッキングなどは困難であった。

モデルレスピッキングシステムの特長

TRUST SMITHはこれらの課題を解決する独自のピッキングアルゴリズムを開発した。このアルゴリズムを搭載したANY PICKERTRUST SMITHの特長は以下のとおり。

  1. ティーチングレス(事前学習なし)でのピッキングが可能:事前学習が困難なために自動化が難しかった物体のピッキングを実現
  2. 不定形物など認識の難しい物体にも対応
  3. 高速ピッキング:0.1秒で対象の吸着位置を算出
  4. 高精度なピッキング:99.9%の吸着成功率を記録

不定形物(洗剤)を認識し吸着点を算出

技術詳細

本システムの、認識から吸着までの流れは大まかに下記のとおり。

  1. 深度カメラ、RGBカメラにより吸着対象の深度画像とRGB画像を取得
  2. 深度画像とRGB画像をフュージョン処理(※)し、終着位置を算出
  3. 経路計画・吸着
    ※フュージョン処理:複数の異なるタイプの画像データを組み合わせて処理すること

モデルレスピッキングシステムの応用範囲

本システムを活用すれば、以下のような範囲で省人化に貢献することができるという。

  1. 毎日取り扱う商品が変わる、EC物流倉庫の自動倉庫から搬送されてきたアイテムを注文ごとに同一の段ボールを詰めて梱包するタスク
  2. 唐揚げなどの不定形物を扱う、食品工場やスーパーにおける弁当箱などへの詰め込みタスク
  3. 金属光沢を有し、複数サイズ・形状が混在するばら積みネジのピッキング
  4. 農作物、水産物といった形がバラバラなものピッキング
  5. 宇宙空間などの無人環境におけるピッキング

汎用型搬送ロボットなどとの連携も視野に入れる

同社は今後、モデルレスピッキングシステム「ANY PICKER」の更なる改良を進めるとともに、 自動倉庫システム「RENATUS」やAGV最適制御システム「PYUTHIA」、汎用型搬送ロボットなど、グループ内で保有する製品と組み合わせることで、クライアントの事業のスマート化に貢献していく。

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