京セラ、AIビジョンで光沢・極小・半透明ワークのばら積みピッキングに対応

京セラは、2026年9月9〜11日に幕張メッセで開催された「ファクトリーイノベーションWeek 秋 2026」内の「ロボデックス 秋」に出展し、ロボットを知能化する「AI（人工知能）ビジョンソリューション」を紹介した。

同社は2023年10月から、AIと3Dビジョンを用いて協働ロボットを知能化する「京セラロボティクスサービス」を開始している。このサービスは、AIと3Dビジョンでその都度状況を認識することで、ロボットの動作をあらかじめ固定することなく、柔軟な生産対応を可能にするものだ。今回紹介した「AIビジョンソリューション」は、その延長にあるAI認識モデルで、ばら積みピッキングを成立させることに主眼を置いている。

技術的な要点は、3DビジョンとAIを組み合わせた高度な認識にある。これにより、ばら積みされた光沢品、極小品、半透明品といったワークを高精度に認識し、ピッキングできるようにする。光沢のある表面は反射で距離が取れず、半透明品は光が透過し、極小品は点群の解像度が足りない——いずれも従来の3Dビジョンが苦手としてきた対象で、ここに対応できることが実用上の分かれ目になる。もうひとつの特徴は、ロボットアームやPLCなどハードウェアの機種による制約を受けない点だ。3DビジョンとAIコントローラーを設置すれば、既存のロボットでも活用できるとしている。

展示では、必要とされる用途に合わせたパッケージソリューションの整備状況も示した。紹介されたのは、パレタイジング（パレットに荷物を載せること）とデパレタイジング（パレットから荷物を降ろすこと）に対応したパッケージだ。さまざまな形状やサイズのケースでも、その場で3DビジョンとAIが認識し、ワークの形が変わった場合でも設定変更なしで荷物の積み下ろしができる様子をデモで見せた。京セラは「ロボットによる自動化を進めても、3Dビジョンの設定やAIモデルの作成が難しいという声は多い。京セラの社内工場の成果などを生かし、現場の課題に対してアプローチする」とコメントしている。

ここで効いているのは、性能そのものよりも導入工数の話だ。ばら積みピッキング自体は珍しい技術ではないが、品種が変わるたびにモデルを作り直し、ビジョンを再調整する手間が現場導入の壁になってきた。設定変更なしで形状の異なるワークを扱えるという訴求は、その壁を下げにいく方向である。自社工場での運用実績を持ち込んでいる点も、ベンダー提案としては説得力を補強する材料になる。（※本件は元記事の本文データに文字化けがあり、確実に判読できた範囲で構成している）