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メカトロニクス制御

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不定形物ハンドリングとは?課題と対策・製品を解説

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複雑なタスクの自動化における不定形物ハンドリングとは?

メカトロニクス制御業界において、形状や位置が一定しない「不定形物」を、高度な自動化技術を用いて正確かつ効率的に掴み、移動させる技術のこと。製造、物流、検査など多岐にわたる分野で、人手に頼っていた作業の自動化を実現し、生産性向上やコスト削減を目指す。

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【電子機器製造向け】丸洗い可能!防塵/防滴協働ロボット*
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電子機器製造業界では、製品の品質と生産性の向上が常に求められています。研磨工程においては、精密な作業が求められる一方で、粉塵や水分の影響を受けやすい環境での作業が課題となります。これらの課題に対し、当社の丸洗い可能な防塵/防滴協働ロボットは、研磨作業の自動化と、過酷な環境下での安定した稼働を実現します。

【活用シーン】
・電子機器部品の研磨作業
・防塵・防滴性能が求められる研磨工程
・人手不足による生産性低下の対策

【導入の効果】
・研磨作業の自動化による生産性向上
・IP68対応による過酷な環境下での安定稼働
・人件費削減と作業スペースの節約

【ロボティクス向け】高感度 小型圧力センサ XCS-093
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ロボティクス業界では、ロボットの動作精度と安全性を高めるために、正確な触覚情報の取得が求められます。特に、複雑な形状の物体を扱う場合や、人との協働作業においては、微小な圧力変化を捉えることが重要です。不正確な触覚情報は、ロボットの誤動作や事故につながる可能性があります。当社の高感度 小型圧力センサ XCS-093は、高感度で微小な圧力変化を捉え、ロボットの触覚センシングを支援します。

【活用シーン】
・ロボットハンドによる部品の把持
・人型ロボットの皮膚感覚
・研究開発における触覚センシング実験

【導入の効果】
・高精度な触覚情報の取得によるロボットの動作精度向上
・安全性の向上
・研究開発の効率化

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複雑なタスクの自動化における不定形物ハンドリング

複雑なタスクの自動化における不定形物ハンドリングとは?

メカトロニクス制御業界において、形状や位置が一定しない「不定形物」を、高度な自動化技術を用いて正確かつ効率的に掴み、移動させる技術のこと。製造、物流、検査など多岐にわたる分野で、人手に頼っていた作業の自動化を実現し、生産性向上やコスト削減を目指す。

​課題

形状・姿勢の多様性への対応

対象物の形状や姿勢が一定しないため、従来の固定的な把持機構では対応が困難。掴み損じや破損のリスクが高い。

高精度な位置・姿勢推定の必要性

不定形物を正確に掴むためには、リアルタイムで対象物の位置や姿勢を高精度に認識する必要があるが、これが技術的なハードルとなる。

柔軟かつ適応的な把持制御

対象物の形状や材質に合わせて、掴む力や方法を柔軟に調整する制御が求められるが、これを実現するメカトロニクス制御は複雑。

多様な作業環境への適応

照明条件の変化、異物の混入、振動など、実際の作業環境における様々な要因が、ハンドリングの精度に影響を与える可能性がある。

​対策

高度な画像認識・センシング技術の活用

3DカメラやAIを用いた画像認識により、対象物の形状、位置、姿勢をリアルタイムで高精度に把握する。

多自由度・ソフトグリッパーの導入

人間の手のように柔軟に動く多自由度のロボットアームや、対象物に優しくフィットするソフトグリッパーを採用する。

AI・機械学習による適応制御

過去のデータや学習を通じて、対象物の特性に応じた最適な把持方法や制御パラメータを自動的に生成・調整する。

シミュレーションと実機連携

仮想空間でのシミュレーションで事前に動作検証を行い、実機での調整を最小限に抑え、開発期間を短縮する。

​対策に役立つ製品例

知能型ビジョンシステム

対象物の3次元形状や位置をリアルタイムで高精度に認識し、ロボットアームへの指示を可能にする。

適応型ソフトグリッパー

様々な形状や材質の不定形物を、破損させることなく優しく掴むことができる柔軟な把持機構。

自律学習型ロボット制御ソフトウェア

AIが対象物の特性を学習し、最適な把持戦略や動作を自律的に生成・実行する。

統合型ロボットシミュレーションシステム

仮想環境でロボットの動作を詳細にシミュレーションし、実機導入前の課題発見と最適化を支援する。

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