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2017年11月21日(火)日川 佳三（IT Leaders編集部）

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　ロボットアームの先端に取り付けたカメラの画像情報をコントローラに入力し、ディープラーニングを用いて、ロボットみずから適切なつかみ方を学習する。人間がつかみ方を教える必要がない。ピッキングの実行時には、対象物の状態に合わせて適切につかむようになる。また、学習したAIはロボットに依存しないため、他のロボットに移植できる。

図1●AIピッキング機能の概要。カメラ画像を深層学習で学習して適切なつかみ方を学習する（出所：安川電機）
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　単一のグリッブ部を使って多数の対象物を学習するため、対象物の形状に依存することなく、単一のグリップ部で多数の物品をピッキングできる。これに対し、現状のロボットを用いた複数物品のピッキングシステムでは、多くの場合、グリップ部を対象物ごとに変更して使っているという。

　2Dカメラによる低コスト化も図った。現状のバラ積みピッキングシステムでは、3Dカメラを用いたシステムを用いて、高精度に対象物の位置姿勢を認識してピッキングを行うのが一般的であるという。これに対して今回開発した機能では、安価な2Dカメラの画像で学習を行うため、低コストでシステムを導入できる。

図2●単一のグリップ部で多様な部品をつかむことができる（出所：安川電機）
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　なお、AIピッキング機能は、AIに特化したベンチャー企業であるクロスコンパスと共同で開発した。