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ADAM SMITH

センサーで障害物を自動で検知し、衝突を回避しながら目的物まで到達するアームロボット。最先端の3次元オブジェクト認識の技術を用いて目的物を分別し、ピックアップ作業までを一貫して行うことが出来ます。東京大学理学部物理学科出身、京都大学基礎物理学研究所 高柳研究室在籍の研究者により開発されました。

DEEP HORNET

ドローンを自動航行させるAI。画像認識のAI技術と組み合わせることで、指定した範囲内の監視やあらゆる場面での異常検知を自動で行うことが出来ます。

GARDIA

画像認識技術を用いて自動で異常検知を行うAI。工場における機械の故障等といった異常をいち早く発見し、生産効率の向上や効率の良いメンテナンスを実現します。

Kaghelo

ロボット自身が前後左右や路面の凹凸、段差などを検知して、目的とする場所まで自律走行し移動するタイプのロボット。作業者が荷物を積載すると、それらをロボットが自動で運搬し、作業者の移動量を大幅に低減でき、搬送作業における生産性向上が期待出来ます。

Labelo

画像認識技術とOCR技術を用いることにより、荷姿・ラベルの位置・種類にとらわれる事なくラベル内の情報を自動で読み取ります。

SMITH PICK

2D/3Dセンサを用いた独自の物体認識アルゴリズムと独自のロボットアーム経路生成アルゴリズムにより、ロボットアームによる高精度なピッキングが実現できます。対応範囲が微小物体~段ボール(それ以上のサイズも可)、黒色物体の認識も可能と幅広いので、従来導入を諦めていたような難しいタスクの自動化も可能となります。

YOKOHAMA RUNNER

「環境協調型」フォークリフト。他機材や動体等自動回避しながら、目的地まで走行し、荷物をピックアップした後、所定の位置まで戻るという一連の動きを自動でこなします。自律走行機能、マッピング機能(自動で地図を生成、目的地までの経路生成)、障害物回避機能を搭載。重い荷物でも運搬することができます。

HAT HOR

振動解析技術を用いて製鉄所における生産設備の異常検知を行うシステム。
従来の簡素な手法では手が届かなかった、相異なる周波数間の関係性の抽出や複雑な特徴に対する高感度な異常検知を実現できます。