2Dビジョンとの違い

3Dと2Dのしくみの違い

ロボットビジョンでは、人間が目で見るように「カメラ（センサ）」が状況を捉えて撮像し、「画像処理システム」でカメラから得た情報を処理し、「ロボット」に対象の位置や掴む位置など伝えタスクを実行させます。

ロボットビジョンには2次元の縦x横情報を取得する「2Dビジョン」と3次元の縦x横x奥行情報を取得する「3Dビジョン」があります。2Dビジョンは平面的ワーク（物品）の形状確認やピッキング、外観検査はできますが、バラ積みされたワークの中から対象ワークをピックアップするピンピッキングはできませんでした。
しかし3Dビジョンによって人間が作業するような精度でバラ積みされたワークの中からのピッキングもできるようになりました。

カメラ（センサ）

カメラは光情報を受け取る人間の目の役割をします。

• 2Dカメラ…明るさ、色などの光情報とXY(縦横）の座標情報を取得します。
• 3Dカメラ…明るさ、色などの光情報とXYZ(縦横奥行）の座標情報を取得します。奥行を求める方式は複数台カメラと三角測量から求めるステレオ方式が多いですが、ToF（Time of Flight）方式やプロジェクター方式も利用されます。

画像処理システム

画像処理システムはワークの大きさや形などを記憶する、モデルと照合して対象ワークを認識するなど、人間の脳の役割をします。画像処理システムで処理された情報はロボットに伝えられピッキングなどのタスクが実行されます。

可能なタスクの違い

2Dビジョン

ロボットに2Dビジョンを搭載することで平面的ワークの柔軟なピッキングや検査が可能になり、ティーチングやプログラミングの手間を省くことができるので工数を削減することがきます。

3Dビジョン

3次元の画像情報が得られるので、バラ積みしたワークの中からワークの向きや位置にかかわらず安定したピッキングや高精度の画像処理が可能となります。

2Dビジョンと3Dビジョンの組み合わせ

3Dロボットビジョンでバラ積みしたワークの中からのピッキングを行い、2Dロボットビジョンで品種判別、掴みずれの補正、プレースの位置ずれ補正などを行うことができます。2Dビジョンと3Dビジョンを組み合わせることで、精度の高い作業だけでなく、異なる作業を同時に行うことができるので作業効率もアップします。

3Dロボットビジョンの具体例

3Dロボットビジョンには3Dカメラと画像認識が必要となりますが、AI（ディープラーニング）による画像認識によって、不規則な位置のワークや複雑な形のワークも高精度で推定できるようになります。

複雑な形状のワークのピッキング

複雑な形状のワークがバラバラに積まれている場合、周りのワークに影響を与えないようにピッキングしなければならずピッキングの自動化トレーニングに多くの時間がかかっていました。AI（ディープラーニング）搭載3Dロボットビジョンなら AIによる画像認識によって、不規則な位置のワークや複雑な形のワークも高精度で推定できるようになり、トレーニング時間の短縮や効率的なピンピッキングが可能となります。

異なる種類の箱のデパレタイズ

異なる種類の箱が混載されている場合のデパレタイズ（パレットに積み上げられた荷物をおろす作業）では正確に箱の種類、向き、位置を把握しなくてはなりません。奥行き情報が把握できる3Dロボットビジョンなら箱の大きさ、位置を推定してピッキングできるので正確でスピーディなデパレタイズ作業が実現できます。

まとめ

2Dロボットビジョンと3Dロボットビジョンのしくみの違い、可能なタスクの違いなどについて解説しました。
産業用ロボットは視覚機能がなくても作業ができますが、ロボットビジョン（視覚機能）を持つ産業用ロボットを導入することで、より複雑で人間に近い作業が可能となり、さらなる省人化、生産性アップにつながります。

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