24時間空調なしの過酷環境で、針金結束とAI荷姿検査を自動化。カメラなしでセンサだけで鋼材の形状を把握した。
コンベアで送られてくる鉄鋼に針金とラベルを巻きつける工程。数分置きに数十秒しか作業できない過酷な環境での自動化。カメラを使わずセンサだけで鋼材の形状を把握し、数十種類の製品に対応しながら針金を結束する複雑な動作を実現した。
提案内容
カメラなし、センサだけで形状を把握する方式を選択した
油分・粉塵が多い鉄鋼製造環境では、カメラのレンズが汚れてすぐに機能しなくなるリスクがある。メンテナンス性と精度の両立を考え、センサのみで形状把握と結束位置の特定を行う方式を採用した。
1
センサによる鋼材の形状把握・位置特定
カメラを使わず、複数センサの組み合わせで品種を判別し結束位置を特定。
2
ロボットによる針金結束
FANUC製ロボット1台が、センサ情報をもとに針金を巻きつけ結束する複雑な動作を実行。
3
AIによる製品の荷姿検査
結束後にAIが製品の荷姿を検査。出荷前の品質確認を自動化した。
技術選定の背景
不採用にした方式とその理由
カメラによる形状認識を最初に検討したが、環境要因で不採用とした
当初はカメラ画像で鋼材の形状を認識する方式を検討した。しかし鉄鋼製造環境の油分・粉塵によりカメラレンズが短期間で汚れることが判明。清掃頻度が高くなりメンテナンスコストが見合わないと判断し、センサによる形状把握に切り替えた。結果として、カメラより安定した稼働が実現している。
導入後の変化
過酷な環境での人作業がゼロになった
24時間空調なしの環境に人が入る必要がなくなった。針金結束とAI荷姿検査が一貫して自動化されたことで、品質の安定化も実現している。