固定設置
コンテナ上方
- ロボットの動作中に撮像するため、画像認識によるサイクルタイムの増加なし
- 1回の撮像でコンテナ全体をカバー
- ロボットアームへのカメラケーブルの配線が不要
◆ AI搭載の3Dビジョン
Eureka 3Dカメラ
3Dピッキング向けに設計されたAIステレオビジョンカメラ。製造現場の厳しい環境下でも、卓越した認識精度を実現します。
01 AIステレオビジョン
AIによるワーク検出で
99.5%のピック信頼性
高解像度の3D点群データを活用し、AIが各ワークの形状や位置を高精度に認識。安定したワーク認識とピッキングを実現します。
- 1光沢・半透明のワークに対応光沢のある金属部品や、光を透過する樹脂部品にも対応します。
- 2ワークの重なりや容器の隅にも対応ワーク同士が重なっている場合や、容器の隅にある状態でも認識できます。
- 3CADデータと実物の形状差にも対応際のワーク形状がCADデータと完全に一致しない場合でも、認識できます。
1.6 MP
グローバルシャッター、最大1440×1080
レーザー不要
パッシブ方式のAIステレオ
0.2秒
最短ビジョンサイクル
0秒
ロボット動作と並行処理した場合の実効ビジョンサイクル
03 モデルと仕様
モデルラインナップ
ユーザーマニュアルをダウンロード- 推奨設置距離
- 300〜600 mm
- 最短視野範囲
- 210 × 188 mm
- 最長視野範囲
- 448 × 376 mm
- 横方向分解能
- 0.17〜0.35 mm/px
- 想定深度誤差（計算値）
- 0.26〜1.04 mm
- 基線長
- 120 mm
- サイズ (L × D × H) · 重量
- 160 × 65 × 43 mm · 0.6 kg
| モデル | 近距離 ECA-S-3001 | 中距離 ECA-M-3002 | 長距離 ECA-L-3002 |
|---|---|---|---|
| 推奨設置距離 | 300〜600 mm | 600〜1200 mm | 1200〜4000 mm |
| 最短視野範囲 | 210 × 188 mm | 454 × 374 mm | 917 × 746 mm |
| 最長視野範囲 | 448 × 376 mm | 918 × 749 mm | 3186 × 2486 mm |
| 横方向分解能 | 0.17〜0.35 mm/px | 0.35〜0.69 mm/px | 0.69〜2.3 mm/px |
| 想定深度誤差（計算値） | 0.26〜1.04 mm | 0.80〜3.18 mm | 3.18〜35.38 mm |
| 基線長 | 120 mm | 156 mm | 156 mm |
| サイズ (L × D × H) · 重量 | 160 × 65 × 43 mm · 0.6 kg | 200 × 65 × 45 mm · 0.9 kg | 200 × 65 × 45 mm · 0.9 kg |
全モデル共通
- センサ
- CMOS カラー、1.6 MP、グローバルシャッター
- 解像度 · 撮像時間
- 最大 1440 × 1080 · 標準 0.1〜1.2秒
- 深度
- AI ステレオマッチング、パッシブ方式（レーザー不要）
- 出力
- カラー画像、深度マップ、点群、ステレオペア
- インターフェース · 電源
- GigE Vision、M12 Xコード · PoE 802.3af、最大15 W
- I/O · トリガー
- M12 8ピン：入力1、出力1、GPIO 2 · ソフトウェア、ハードウェア
- 使用環境
- 0〜50 °C · IP55（試験予定）
- 同梱品
- 取付ブラケット、キャリブレーションセット、5 m M12–RJ45 ケーブル
Fanuc, ABB, Universal Robots, AUBO に標準対応 · オープン API全モデル：固定設置・ロボット搭載に対応PoEケーブル1本：電源供給とデータ通信に対応
04 取り付け
コンテナ上方にも、ロボット手首にも取り付け可能
ロボット搭載
ロボットハンドに搭載
- 近接撮像でより高精度に認識
- 複数の角度からワークを撮像し、より多くのピック候補を検出
- 撮像中はロボットが一時停止
模様や凹凸の少ないワークにも対応
オプションのパターン投影機を追加することで、ステレオカメラによる画像の対応点検出を可能にします。レーザは使用しません。
主要ロボットメーカー
すべてに対応
ロボットプログラムから次のピッキング位置を要求すると、把持位置の情報が返されます。 すべての処理はEureka コントローラ上で実行されるため、クラウド接続やサブスクリプション契約は不要です。
主な対応ロボット
その他のロボットオープンAPI経由
05 比較
AIステレオと他の3D方式の比較
深度の算出方法
- AIステレオ
- 2枚の画像を AI でマッチング
- 構造化光
- 投影した光パターン
- ToF方式
- 照射光の飛行時間
光沢のあるワーク
- AIステレオ
- 安定して対応
- 構造化光
- 反射光でデータが欠損
- ToF方式
- 反射で深度が歪む
透明なワーク
- AIステレオ
- 現状は一部対応、アップデートで改善中
- 構造化光
- パターンが散乱
- ToF方式
- 光が透過
つや消し・不透明なワーク
- AIステレオ
- ほとんどのピッキングに十分な精度
- 構造化光
- 最高精度（サブmm）
- ToF方式
- 深度の詳細度が低い
経時的な性能向上
- AIステレオ
- 対応。ソフトウェアアップデートでAIモデルが改善
- 構造化光
- 光学系で固定
- ToF方式
- センサで固定
AIステレオ | 構造化光 | ToF方式 | |
|---|---|---|---|
| 深度の算出方法 | 2枚の画像を AI でマッチング | 投影した光パターン | 照射光の飛行時間 |
| 光沢のあるワーク | 安定して対応 | 反射光でデータが欠損 | 反射で深度が歪む |
| 透明なワーク | 現状は一部対応、アップデートで改善中 | パターンが散乱 | 光が透過 |
| つや消し・不透明なワーク | ほとんどのピッキングに十分な精度 | 最高精度（サブmm） | 深度の詳細度が低い |
| 経時的な性能向上 | 対応。ソフトウェアアップデートでAIモデルが改善 | 光学系で固定 | センサで固定 |