概要

物流業界における貨物の取扱量は、電子商取引の世界的な普及により、近年爆発的に増大しています。その結果、恒常的な人手および処理能力不足が慢性的かつ深刻な課題となっています。そのため、物流センターの自動化・省人化の動きが急速に広がっており、解決の切り札としてマシンビジョンが注目されています。バーコードリーダーによる荷物の識別と仕分けに加え、ロボットによる荷物のピッキング、倉庫内の自動搬送、宅配にいたるまで、物流のさまざまな工程で多種多様なイメージセンサーが活用されています 。また、作業員による荷物のピッキングでは、各荷物を指定の位置からピッキングする作業を正確に素早くヒューマンエラーなく実行するために、ARグラスの導入が進んでいます。

活用事例

コード認識、仕分け

高速で動くコンベア上の荷物を仕分けする工程では、歪みなくコードを撮像できるグローバルシャッタ―方式イメージセンサーが多く活用されています。一方、高速での読み取りを必要としない用途では低照度下でも低ノイズで撮像できるローリングシャッター方式イメージセンサーを利用するケースもあります。

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倉庫内での荷物ピッキング

作業員がARグラスを利用することで探している荷物の位置や数量を即座に確認して、確実かつ迅速に荷物をピッキングすることができるようになります。ARグラスにはそれ以外にもハンズフリー作業が可能となることによる生産性の向上と作業ミスの低減が期待できます。こうしたARグラスには、高コントラストで視認性の高いOLEDマイクロディスプレイが適しています。

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ロボットピッキング

ロボットアームを活用した部品のピッキングでは三次元情報の算出が重要になります。
三次元情報を得るには2台のイメージセンサーを使うステレオカメラ方式が広く利用されていますが、ここに1台のカメラで三次元情報を得られるToF方式距離画像センサーを用いれば、コンパクトなシステム構成が可能です。

各画素の輝度変化を検出し「座標」および「時間の情報」と組み合わせて軽いデータで高速出力できるイベントベースビジョンセンサーを、色情報を必要としない三次元計測と機械学習に利用可能です。

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自動搬送機(AMR/Autonomous mobile robot)

大きな物流倉庫や工場内では、目的地まで人に代わって荷物を搬送する自動搬送機のニーズが高まっています。これまではガイド付きの搬送機が主流でしたが、近年はガイドを必要としない自律走行式のAMRが注目を集めています。

ToF方式距離画像センサーは、三次元センサーの特徴を生かし、自動搬送ロボットの衝突検知に応用可能です。また、イベントベースビジョンセンサーも、物体の外観の特長を輝度変化の情報から検出して障害物を高速に検知できるため、倉庫内の自動搬送への活用が期待されています。

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宅配ロボット

配達先までの"ラストワンマイル"にかかるコスト、スピードといった課題の解決に向けて宅配ロボットへの注目と期待が高まっています。

そうしたロボットの衝突検知や外界状況認識に役立つセンサーとして、イベントベースビジョンセンサーToF方式距離画像センサーが注目されています。

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