機械学習を用いたロボットによる、連続搬送ラインでの仕分けと不良品選別
製品はどのような状態でも構いません。カメラが製品を認識し、向きを特定します。
同一のカメラが不良品を検出します：傷、詰まり、剥がれたラベルなど。
新しい製品をカメラに提示し、モデルを学習させることで、システムは正常に動作します。
このシステムは、モンスクで開催される展示会で実演できます。
01 この提案は誰に向けたものですか
製造、物流、品質管理の責任者向け。手作業で製品を種類、サイズ、色などで分類したり、不良品を選別したりする際に役立ちます。
手作業による仕分けは、単調でミスも多い作業です。視力のない従来のロボットは、製品を正確に配置する必要があります。カメラ付きのロボットは、製品を自分で探し、どこに置くかを判断します。
02 それが工場にとってどのようなメリットがあるのか
人々は単調な作業からより価値のある仕事へとシフトします。
AIは疲れません：午前と午後の勤務で、同じ判断が可能です。
ロボットを誘導するカメラは、製品を検査し、不良品を別の容器に分類します。
各製品ごとに、専用の固定具や防振槽が不要—これは、従来の自動化の予算の半分を占める可能性があります。
検査した製品の数、不良品の数などを記録・分析します。
事前に計算できます：選別作業員による、エラー、不良品の数などを無料でお知らせください。
03ソートセルがどのように機能するか
カメラは、テーブルやコンベア上の製品の流れを撮影します。
ニューラルネットワークは、製品の種類、向き、および品質を、ビデオカード上でミリ秒単位で判断します。
各判断には、対応するロボットのプログラムが割り当てられます：タイプAはここに、タイプBはそこ、不良品は別の容器に分類されます。
ロボットは、製品に対して正確に角度までグリッパーを操作します。
各操作は、時間と結果とともに記録されます。
04 どのような基準で分類しますか
このシステムは、あなたの製品に基づいて学習します：プログラムは、複数の画像から学習データを自動的に生成し、オペレーターが再学習を行います。
| 特徴 | 例 |
|---|---|
| 製品の種類とモデル | 同じベルト上に、異なる箱、部品、または梱包材がある。 |
| サイズと高さ | スタイロカメラは、レーザーを使用せずに寸法を測定する。 |
| 色とマーキング | ラベル、文字、色のマーキング。 |
| 欠陥 | 傷、詰まり、剥がれたラベル、組み立て不良。 |
05 どのようなロボットと協力していますか
高性能で、コストパフォーマンスに優れた6軸産業用ロボットは、短期間での投資回収が可能です。当社のRobot1というプログラムを使用することで、コンピューターからこれらのロボットを制御できます。
人とロボットが共同で作業する、狭い場所での作業に適した協調型ロボット。
製品の重量、射出量、動作速度、予算に合わせてロボットを選定します。選定したロボットに合わせたプログラムと機器との接続を行います。
06 まずは、デジタルモデル上で
ロボットの購入前に、Robot1というプログラム上で、3Dモデルに、機器、ロボット、梱包材、製品の配置を行います。これにより、ロボットが各ポイントに到達できるか、サイクルにかかる時間、および1シフトで処理できる製品の数を確認できます。判断は、視覚的な確認ではなく、数値に基づいて行います。
07 自分の土地の収益を計算する方法
- 1交代でソート作業を行う人数と、その作業時間の費用（税金を含む）はいくらですか？
- 顧客に届くソートミスと、不良品の数
- 作業エリアの交代回数
- 1つのセル（ロボット、カメラ、グリッパー、プログラム、起動）の費用は？
投資回収期間は、セルの費用を年間節約額と追加生産量で割ったものです。元のデータをご提供いただければ、無料で計算いたします。
08 どのように始めるか
作業現場の動画、製品の写真、または図面、および必要な生産性を送付してください。
ワークフロー、ロボット、および必要な設備に関する提案を提示し、スケジュールと費用を提示します。
ユニットのデジタルモデルを表示し、サイクル時間を計算します。
納品、設置、プログラム、起動、および従業員へのトレーニングを行います。
弊社担当者が現地へ訪問し、モスクワでの展示会でロボットを展示します。ロボット導入による税制優遇措置について、詳細については「ベラルーシにおける生産ロボット導入」のページをご覧ください。
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