3Dロボットビジョンのしくみ

3Dロボットビジョンシステムを構成するものと役割

製造や物流の効率化のために導入されてきた産業用ロボットですが、これまでは決まった位置に置かれた決まったワークを動かすだけで、人間のような柔軟な作業を行うことはできませんでした。そんなロボットの活用範囲を広げたのがロボットビジョンです。ロボットビジョンは産業用ロボットに取り付けられたカメラシステムのことで、マシンビジョンとも呼ばれています。

ロボットビジョンは人間が目で見るように状況を捉えられるセンサ（カメラ）、撮像したワークを認識・判断する画像処理システムなどで構成され、画像処理結果に合わせてロボットに指示が出されます。人間のように部品や製品を認識しながら作業を行うことができるので、ロボット単体だけよりも高度な作業を行うことが可能となります。

ロボットビジョンには「2Dビジョン」と「3Dビジョン」があり、3Dビジョンは縦横情報に加えて奥行き情報の取得ができます。ワークまでの距離を正確に測定できるため、バラ積みされているワークでも人間のような精度のピックアップが実現できます。

センサ(カメラ)～認識

3Dビジョンで取得する縦・横・奥行きの3D情報は、3Dカメラによって取得されます。3Dカメラの方式は、主に「ステレオ方式」「ToF方式」「プロジェクション方式」があります。

センサの方式1：ステレオ方式

人間が両眼で物体を立体的に見ているのと同じ仕組みで、ステレオ方式は複数カメラで撮影した画像を組み合わせて奥行き情報を取得します。カメラからワークまでの距離は、カメラ間の距離、焦点距離、視差（左右カメラの見える方向の違い）で算出します。人間の目に近い空間把握能力があるので安定した作業ができますが、正確な情報を取得するためにカメラの校正が必要となります。カメラ位置を変更しながら校正を行うので製造ライン上では難しいこともあります。

センサの方式2：ToF方式

ToF（Time of Flight：飛行時間）方式は光の飛行時間から距離と奥行きを求める方式です。光源とカメラがセットになっていて、光源から照射された光が物体に反射して戻ってくる時間をもとに距離を算出します。ToF方式で用いられる光源には短く点滅するパルス光と連続光があります。撮影距離の広さと低コストであることから物流分野のピッキングロボットとして数多く導入されています。しかし太陽光がある屋外などでは光源から出た光の反射を見ることができないため利用することができません。

センサの方式3：プロジェクション方式

ステレオ方式やToF方式のようにカメラに入ってくる光から距離を算出する方法ではなく、カメラとプロジェクタを使って光を照射して光の状態から物体を立体視する方法です。照明と異なった角度にカメラを配置しカメラが当たった光の歪みから物体の奥行を測定します。高精度での撮影が可能ですが屋外での利用には適していません。

画像処理システム～記憶・処理

撮像された対象物を認識して判断する画像処理システムは人間でいえば脳の役割をしています。

記憶

対象となるワークの大きさ、形、つかむ場所をカメラで事前に把握し記憶します。複雑な形や不規則な位置にあるワークを把握するには時間がかかるため、時間を短縮するために「QRコード」や「AIによる画像認識」を搭載した3Dロボットビジョンもあります。AIによる画像認識では複数ワークの画像を3Dカメラで撮影し、ディープラーニングによってワークの向きや位置を推定することができます。

処理

記憶させた作業プロセスでアームを動かします。カメラからの情報と事前登録した情報をもとにして対象ワークの場所とつかむ場所を特定し、指示された位置にアームを移動させ、対象ワークをつかんで所定の場所に置きます。

ロボット

対象ワークをつかんだり、離したりするロボットは人間でいえば体（手）の役割をしています。ロボット単体だけでは考えて行動することは不可能ですが、ロボットビジョンを搭載することで人間が行うように判断しながら作業することができるようになります。

まとめ

3Dロボットビジョンのしくみについて解説しました。
産業用ロボットに人間の目のような役割を与える3Dロボットビジョンの活用により、これまで自動化の難しかったデパレタイズ、ビンピッキング（バラバラに置かれたワークの山の中からつかむ作業）、検査などの自動化を実現することができます。そのため、人手不足が問題となっている物流現場での導入が急ピッチで進んでいます。

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