Visualizing the Flow
3D認識から把持位置推定へ
カメラ・3Dセンサーで対象を認識し、把持位置を推定してロボット動作へつなげるまでの考え方を示します。
バラ積みされた部品・物体の把持位置推定からロボット動作まで、Nsight EdgeとPhysical AIを土台に実装します。3D認識・姿勢推定・把持位置推定を現場の対象物に合わせて設計し、認識結果をロボットの動作指示へつなげます。ロボット・設備連携は構想段階・PoCから相談できる領域です。
バラ積みの取り出しや移載が人手に依存し、自動化を検討している製造・物流の現場を想定しています。
ティーチングや治具を前提とした従来のロボット運用は、条件が整った現場には有効ですが、バラ積みや多品種の現場には対応しきれない場面があります。
撮影・3D計測から動作までを一つの流れとして設計し、3DロボットピッキングをNsight Edge上で実装します。
カメラ・3Dセンサーでバラ積みの対象を撮影・計測する。
対象の位置・向き・姿勢を3D情報から認識する。
どこをどう掴むかの把持位置を推定する。
推定結果をロボットの動作指示として出力する。
指示をもとにロボットがピッキング動作を実行する。
カメラ・3Dセンサーで対象を認識し、把持位置を推定してロボット動作へつなげるまでの考え方を示します。
現場でAIを動かす産業向けエッジAIプロダクト。撮影・3D計測から認識、把持位置推定、動作指示までを現場のエッジ端末で処理します。
Nsight Edgeを見る →認識結果をロボット・FA設備・物流設備の動作へつなげる拡張領域。把持位置推定から動作指示までをロボット連携で担います。
Physical AIを見る →画像・3Dで対象を認識するビジョンエンジン。バラ積みの物体・姿勢の認識を担い、ピッキングの起点となります。
Vision AIを見る →3Dロボットピッキングは、単独のツールではなく、Nsightの中核プロダクト「Nsight Edge」と、その上で動作するロボット・設備連携エンジン「Physical AI」を土台に、現場ごとに実装します。AIモデルだけでなく、カメラ・3Dセンサー・エッジ端末・ロボット/PLC連携まで含めて設計することで、認識から動作までを現場で成立させます。ロボット・設備連携は構想段階・PoCから相談できる領域です。
バラ積みの状態・自動化したい取り出し作業・対象物・既存設備の情報をお送りいただければ、Nsight EdgeとPhysical AIを土台にした認識から動作までの進め方をご提案します。構想段階・PoCから伴走します。