AlliomPickingはバラ積みピッキング用AI開発プラットフォームです。
AlliomPickingを使うと、ロボットの“ピッキング作業に適用できるAIモデル”を構築・導入できます。
PC(シミュレータ)上でピッキングの学習に必要な大量の画像データを自動生成し、
バラ積みワークの画像から最適な把持・吸着位置を導き出すAI機能を短時間で、かつ簡単な操作で作成できます。
ロボットのピッキング作業に適用できるAIモデルを開発するAlliomPicking Studioと、
開発したAIモデルを現場へ導入するためのAlliomPicking Edgeがあります。
AIを使うとワーク(ピッキング対象物)の特徴を自ら学習することができます。
バラ積み画像から、形状のマッチング手法よりも柔軟にワークの特徴を見つけ出すことができるので、
不定形物や柔軟物の認識に有効です。
従来のビジョンのマッチング手法ではできなかったワークにも対応できます。
AIピッキングのモデルを生成するにはたくさんの学習用の
画像データとそれを使った学習が必要です。
AlliomPicking Studioを使えばPC(シミュレータ)上で
大量の画像を自動生成し、AIモデルの学習ができます。
AlliomPicking Studioではシミュレータ上で大量に自動生成した画像に対して、Deep Learningを使ってリアルな画像に近づけるという処理を
行い、その画像に対して学習をしているので実機投入時の精度も非常に
高い結果が出ています。
AlliomPickingの技術は、吸着はもちろん把持によるピッキングでも高い精度を実現できます。
ピッキング時のワーク（対象物）の見た目の判断
色味や大きさ等の見た目を判断してピッキングする or しないを決めることができます。つまり、人がやっているのと同じようにNG品をピッキング時にはじくこともできます。
二指ハンドによる安定した把持を実現
当社独自の解析アルゴリズムで最適な把持位置を導き出すことができます。ロボットによるピッキングで高精度の把持を実現できます。
把持位置の指定が可能
専用UIでの簡単な操作でワークの把持可能位置を設定できます。ワークのつかんでほしくな箇所はつかまないように学習します。
※当社独自のアルゴリズムで最適な把持位置を導き出します。
※当社独自のアルゴリズムで最適な把持位置を導き出します。
AlliomPicking Studioはプログラミング不要で、AIモデルの作成は
簡単な画面操作でお客様ご自身で行うことができます。
STEP①
現場のデータ準備
ピッキングしたいワークの3Dモデルデータ、実際のバラ積み画像を準備します。
※ピッキングしたいワークの3Dモデルデータをスキャナで作成します。
（CADデータ等の3Dモデルデータがある場合はそれを使用することが可能です。）
STEP②
データを作る
AlliomPicking StudioにSTEP①のデータを入力することで、シミュレータ上で大量のバラ積み画像を作成し、
AIを使って学習に使用するリアルな画像に変換します。
STEP③
AIを作る
STEP②で作った学習データを用いて把持位置を検出するAIモデルを生成します。
STEP④
AI実行
STEP③で生成したAIモデルを現場の推論用PC内のAlliomPicking Edgeにダウンロードし、
ロボットと接続することでバラ積みピッキングが実行されます。
STEP①
お問い合わせ
AlliomPickingについてご興味がございましたら、
お気軽にお問い合わせフォームよりお問い合わせください。
STEP②
ヒアリング
AlliomPickingのご紹介をさせていただきます。
ピッキングについて具体的な課題などがございましたら、お聞かせください。
STEP③
事前検証
お客様よりご相談いただいたワークに対して、
AlliomPickingを使用したAIモデルを作成し、机上で検証を実施します。
検証結果をお客様へ報告させていただきます。
STEP④
実環境による検証
AIモデルの作成と作成済みのAIモデルを使用した実環境での検証作業は
お客様の方で実施いただきます。
STEP⑤
導入
お客様の実環境で作成したAIモデルを実機で運用いただきます。
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