2026年6月11日(木)から13日（土）にAichi Sky Expoで開催された「Robot Technology Japan 2026（RTJ2026）」。エウレカロボティックス(Eureka Robotics)は「3D Picking with AI Vision」をテーマに、これまで実現が難しかった4つのアプリケーションの自動化例をご紹介しました。
以下に、各デモのハイライト動画をご案内します。ぜひ社内のチームや部署の皆様でご覧ください。
ロボット軌道自動生成
ロボットを安全かつ効率的に動作させるため、事前のティーチングが必要です。しかし生産現場ではワークやレイアウトの変更が頻繁に発生し、そのたびに軌道の見直しや再ティーチングが必要となります。結果として、立ち上げや運用に多くの工数がかかり、自動化導入の障壁となっています。
Eureka の解決策
✔ 高速自動干渉回避機能：事前学習不要で高速かつ高精度な経路計画を実現可能
✔ 多様なロボットに適用可能：6軸/7軸ロボット、スカラロボット、ガントリーロボット 等
クルマ部品のマスターレスピッキング
クルマ業界ではモデルチェンジに伴い部品が変更される都度、膨大な時間をかけて画像の事前登録とAIの再学習が必要です。運用担当者の大きな負担となることから、「技術的には自動化できそうだが、登録作業が多すぎて導入できない」というケースも少なくありません。
Eureka の解決策
✔ ワーク画像の事前登録が不要： 新しい部品に即座に対応可能
✔ アノテーション作業が不要： AIに形状や特徴を教え込む工数がゼロに
✔ 品種追加・変更時の再学習が最小限： 頻繁なライン構成の変更や多品種生産に最適
複雑形状部品のバラ積みピッキング
細く入り組んだ凹凸があったり、金属等光沢のある部品は3D点群データが乱れやすくなります。バラ積みの場合姿勢が毎回異なるため、従来のルール方式では特徴点が取りにくいことも自動化が難しい要因でした。
Eureka Rの解決策
✔ 安定した3D認識：金属・樹脂・反射物など多様な材質でも高品質な3D点群を生成。手先カメラ（オンハンド）の撮像でさまざまな角度で姿勢を認識
✔ 高精度モーション制御：高度なモーションプラニングと制御により、さまざまな姿勢でも正確にピック＆プレース
✔ AIによる高度な形状理解：複雑に入り組んだ形状を高精度に認識し、適切にピック。CADデータから複数の画像データを自動生成しバラ積み環境をシミュレーションするため、導入工数を大幅に削減
金属部品のバラ積みピッキングと整列
金属部品のピッキングにおいて、パターン投影方式のビジョンシステムを使うと光沢物の認識にムラが生じることがあります。またバラ積みピック、表裏判定、整列という複数工程を自動化する場合、システム統合が複雑になり、負荷やコストが増大します。
Eureka の解決策
✔ 光沢物を安定認識：パターン投影なし
✔ システム統合・拡張が容易：1台のEurekaコントローラでロボット、3D/2Ｄカメラ、周辺機器を制御
✔ オールインワン開発環境：必要なドライバ、 ロボットシミュレータ、直観的に使える編集・学習ツールを備え、ロボットの統合作業を大幅短縮
無料ワーク評価 受付中！
自社ワークのピッキングの自動化ができそうか、確認されたい場合には、ぜひエウレカにお問合せください。
アプリケーションに応じ、複数のサンプルをお送りいただけましたら、エウレカにて早急に画像認識とピック可否を検証し、動画をお送りします。
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