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。

特徴

パレット積みされた段ボールの積み替えを自動化

パレット積みされている段ボールを積み替えるタスクを、デパレタイズ・パレタイズロボットにより全自動化。該当タスクの完全な省人化を実現することで、作業員を重労働から解放し本質的に集中するべきタスクにリソースを集中させることに成功。

モデルのない対象物もピッキング可能

従来方式では難しかった「CADモデルの存在しない対象物」をモデルレス物体認識アルゴリズムにより認識し、ピッキングタスクの代替が可能になりました。
同様に難しいとされていた「黒色物体」「微小物体」などについても、独自のアルゴリズムに加えて撮像環境の調整・ハード選定から関わることができるTRUST SMITH の強みを活かして認識を可能とし、ピッキングタスクの代替が可能です。

導入事例

パレット積みされた段ボールの積み替え

クライアント物流企業N社様
課題同社は、自社倉庫内に届いたパレット積みされた荷物をデパレタイズし、再度パレタイズして最適な積み方に積み替える作業が重労働かつルーティンワークとしてあり、作業のロボット化を検討していましたが既存マテハン製品では自動化できずにいました。
解決方法と導入後の成果TRUST SMITH 独自の物体認識技術による高精度な段ボール認識、独自のロボットアームの経路生成技術を用いてタスクの自動化を達成し、アームロボットも含めて現場へ導入することで該当タスクにおける完全な省人化に成功しました。同技術は、倉庫に限らずパレタイズ・デパレタイズ作業を行うすべての事業者様に役立ちます。

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