バラ積み部品を容易にピッキングできるロボット、阪大スタートアップのThinkerが発売

Thinker Model Aでは、透明素材や柔軟な部品、脆弱な部品、たわむトレイ上の部品などをピッキングできるほか、従来のロボットでは対応が難しかった検査工程での対応、工程間の搬送などにも利用できる。ロボットにデンソーウェーブの協働ロボット「COBOTTA」を活用し、爪に標準品を使用した場合であれば対応可搬重量は約300g。手のひらに乗るサイズまでの部品を扱うことができる。

「なぞって、まさぐって、掴む」ことで、バラ積みされた部品を素早くピッキングすることが可能になり、人力に頼らざるを得なかった少量多品種の現場の省人化に貢献できるとしている。

Thinker 取締役兼CTOの中野基輝氏は、「バラ積みのワークや、掴みにくいワークで力を発揮することができる。イニシャルコストの高さや、設備が肥大化しやすいという傾向があった検査工程や工程間搬送のロボット化においても、安価なカメラと小さなロボットによる導入が可能になり、導入コストを引き下げ、早期の回収が可能になる。また、1時間に700個という人の手作業と遜色がないスピードも実現している。省人化だけでなく、一人が複数の機械を管理するなど、高付加価値作業への人の転換にも貢献。人の募集費用や教育費用の削減にもつながる」とした。

Thinker Model Aのベースとなるロボットハンド「Think Hand F」は、Thinkerが独自に開発したもので、3次元の変位計測が可能な近接覚センサーと、柔軟な関節を持つことで、カメラに頼らず、対象物の形に合わせて、つまみ上げることができる。

部品がバラ積みとなった状態を、カメラで見ながらピッキングし、向きを揃えたり、きれいに整頓したりといった作業を行うことも可能だ。

2Dカメラの採用と独自アプリケーションの開発により、計算コストを抑えながら、どこにモノがあり、どんな形で折り重なっているのかを立体的に把握。掴みにくい部分をThink Hand Fで手探りし、どこを掴めばいいのかをビジョンシステムで確認する。

「ランダムで折り重なっている部品に対応するという点では強みを発揮していたが、搬送効率には課題があった。2Dカメラとの組み合わせにより、高さ方向が見えるようになり、改善を図ることができた。しかも、カメラ側で厳密な計測をすることがないため、安価なカメラで対応が可能となり、シンプル化とともにコストダウンを図っている」(中野CTO)という。