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複雑な形状の認識とは?課題と対策・製品を解説

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センシング・マシンビジョン技術における複雑な形状の認識とは?

メカトロニクス制御において、製品の品質検査、組み立て、搬送などを自動化するためには、対象物の形状を正確に把握することが不可欠です。特に、従来の単純な形状だけでなく、曲面や凹凸が多い複雑な形状を高い精度で認識する技術は、自動化の高度化と適用範囲の拡大に大きく貢献します。

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3D-SLAM ソフトウェア『@mobi-SLAM』

3D-SLAM ソフトウェア『@mobi-SLAM』
当製品は、低特長量環境でも利用可能なマッチング性能と軽量・高速性を両立した3D-LiDAR SLAMソフトウェアです。 独自アルゴリズムにより、従来技術の課題である“高速走行”“車両スリップ”“地図作成序盤”での精度低下を軽減。自己位置ロストを防止し良質な地図を作成します。 当社「自律移動ソフトウェアパッケージ @mobi」にも組み込まれている、実績豊富かつ環境ロバスト性の高いSLAMソフトウェアで、自律移動アプリケーションを簡単に構成可能です。 【特長】 ■LiDAR、深度カメラなどのスキャン点群+車両情報を入力として動作 ■ロボット、センサ依存性を低減し、既存システムにも組み込み可能 ■主要な 2D/3D LiDAR に対応、IMUやカメラを組み合わせて高精度化することもできるため、コストやシステムに合わせてセンサ選択が可能 ■環境、車両特性、ユースケースに合わせカスタマイズ可能 ■適用システムに合わせ 2D版、3D版を選択可能 ■OSSへの依存が低く、軽量化のために独自実証したアルゴリズム(組み込み向けPCスペックで動作可能) ※詳しくはお気軽にお問い合わせ下さい。
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センシング・マシンビジョン技術における複雑な形状の認識

センシング・マシンビジョン技術における複雑な形状の認識とは?

メカトロニクス制御において、製品の品質検査、組み立て、搬送などを自動化するためには、対象物の形状を正確に把握することが不可欠です。特に、従来の単純な形状だけでなく、曲面や凹凸が多い複雑な形状を高い精度で認識する技術は、自動化の高度化と適用範囲の拡大に大きく貢献します。

​課題

多様な形状への対応困難

製品の形状が多岐にわたり、従来の画像処理では捉えきれない複雑な凹凸や曲面を持つ場合、正確な認識が難しい。

照明・姿勢変化への脆弱性

照明条件の変化や対象物の姿勢が一定でない場合、特徴点が失われ、認識精度が著しく低下する可能性がある。

高精度な3次元情報の取得

表面の微細な凹凸や内部構造など、2次元画像だけでは把握できない詳細な3次元情報を高精度に取得する必要がある。

リアルタイム処理の要求

生産ラインでの高速な処理が求められるため、複雑な形状であってもリアルタイムで高精度な認識を行う必要がある。

​対策

高度な画像処理アルゴリズム

エッジ検出、特徴点抽出、形状マッチングなどのアルゴリズムを高度化し、複雑な形状の特徴を捉える。

3次元センシング技術の活用

レーザースキャン、構造化光、ステレオビジョンなどを用いて、対象物の3次元形状データを取得する。

深層学習(ディープラーニング)の導入

大量の画像データから複雑な形状の特徴を学習させ、高い認識精度と汎用性を実現する。

適応的な照明制御

対象物の形状や表面特性に合わせて照明条件を動的に調整し、認識精度を向上させる。

​対策に役立つ製品例

高解像度3Dスキャナー

レーザーや構造化光を用いて、対象物の表面を詳細な点群データとして取得し、複雑な形状を正確に捉えることができる。

AI搭載画像認識モジュール

深層学習モデルを組み込み、多様な形状の物体を学習済みデータと比較して、高速かつ高精度に識別・認識する。

多視点カメラシステム

複数のカメラで対象物を異なる角度から撮影し、ステレオビジョンや構造解析により3次元的な形状情報を再構築する。

インテリジェント照明システム

対象物の形状や表面状態に応じて、最適な照明パターンや強度を自動で調整し、画像認識の質を向上させる。

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