IDS、クリーニング工場向けインテリジェントロボットでオートメーションのギャップに対応

繊維および衣料品業界は、現在のサプライチェーンおよびエネルギー問題による大きな課題に直面している。今後の回復については、労働力や設備に不足など、生産を妨げる要因によっても脅かされている。

業界での競争力は、とりわけグローバル市場においては、これらのフレームワーク条件に企業がいかに対応するかにかかっている。解決策の 1 つは、経済的に存続できる方法で、衣料品の生産をヨーロッパに引き戻すことである。

輸送ルートを短縮すると、輸送関連のコストと温室効果ガスが大幅に削減されるということが、その推進要因となる。その一方で、関連する賃金が高く、熟練した作業者が慢性的に不足している点に対処しなければなりません。後者の問題には、繊維処理のオートメーションを推進する必要がある。

ドイツのディープテック新興企業 sewts GmbH (ミュンヘン) は、このタスクが持つ大きなチャンスに注目している。人間を模したロボットを活用するソリューションを開発している。これは布地がどのように動き、それに応じて動作をどのように調整するかを予測する。最初のステップとして、sewts は大規模産業用クリーニングへの応用に視点を定めた。

IDS Imaging Development Systems GmbH の 2D と 3D カメラの両方を使用するシステムを使い、同社の若い起業家は大規模産業用クリーニングのオートメーションにおいて最後に残されていた手作業の手順を自動化している。それは衣類を広げるプロセスである。

産業用洗浄の処理ステップの 90% がすでに自動化されていますが、残りの手動作業が人件費の 30% を占めています。したがって、この時点でのオートメーションによる費用削減の可能性は多大であるといえる。

用途

実のところ、産業用クリーニングはオートメーションが進んだ環境で運用されており、大量の洗濯物が処理されている。中でも、洗濯済みの衣類は機械でたたまれている。ただし、これらの機械は一般に、従業員が手作業で洗濯物を広げて、しわをなくしてから機械に投入する必要がある。

折り畳み機械に衣類を投入するという単調ながら骨の折れる作業が人件費に与える影響は、、それに見合わないものである。さらに、熟練したスタッフの確保が困難で、生産能力の利用率に影響を与えることが多く、さらには産業用クリーニングの収益性にも影響が及ぶ。この事業は季節性が強いことから、高い柔軟性も求められる。

sewts は IDS カメラを新しいタイプのインテリジェントシステムの画像処として取り入れた。このシステムのテクノロジーを使用して、汚れた衣類の仕分けや洗濯物の折り畳み機械への投入など、個々のステップを自動化できるようになった。

「ここで特に問題となるのは、繊維の順応性です」と、共同設立者兼 CTO の Tim Doerks 氏は説明する。

金属などの固体材料の加工のオートメーションはロボットや AI ソリューションによる問題が比較的少ないのに対して、容易に変形する材料の場合は、現状のソフトウェアソリューションと従来の画像処理ではまだ限界がある。

そのため、市販のロボットや把持システムは今のところ、タオルや衣類の一部を不完全に掴むなどのシンプルな操作しか実行できていない。

しかし、sewts のシステム VELUM はこうした機能を実現した。インテリジェントなソフトウェアと、統合が容易な IDS カメラを利用して、布地などのサイズが変わりやすい素材を分析できる。

新しいテクノロジーのおかげで、ロボットが把持する際にこのような素材の動きをリアルタイムで予測できる。VELUM がタオルやパイル地のリネン類を既存の折り畳み機械にしわを付けずに容易に取り込めるので、コスト重視のオートメーションにおけるギャップを解消する。

sewts が開発するソフトウェアスイートは、市販のロボット、グリッパー、カメラをインテリジェントシステムに組み合わせている。ミュンヘンに拠点を置く同社は、適切なカメラモジュールを求めていたが、産業への卓越した適合性に加えて、いくつかの決定的な基準があった。

「システム構成に応じて 2 台から 3 台の 3D カメラを使用するので、コスト効果に優れた 3D カメラを必要としています。さらに何よりも、高精度の奥行データを確保する必要があります」と Tim Doerks 氏は言う。

「さらには、光感度に優れ、ハイダイナミックレンジを持ち、マルチカメラシステムでの使用に適した 2D カメラも必要です」設立者たちは、IDS ポートフォリオに求めているものを見出した。

VELUM マルチカメラシステムには、新しい Ensenso S10 3D カメラと uEye CP カメラシリーズのモデルが選択対象となった。

2D および 3D において、コンテナ内やコンベヤベルト上に整理されていない状態にあり、洗浄および乾燥後にシステムに取り込まれる布地の特徴と把持ポイントを特定することが、このシステムのタスクである。

個々の物体の形状と位置は予測できない。カメラは素材のさまざまなテクスチャを撮影。タオルの縁や角の位置を識別する。

「2D カメラと 3D カメラから得た画像を一致させ、3D データと組み合わせて 2D 解像度を向上させます。つまり、2D カメラの解像度の高さと、3D カメラの奥行データの精度という、それぞれのメリットを利用しています。」と Tim Doerks 氏は言う。

1.6 MP Sony 製センサーを搭載した Ensenso S10 は、構造化照明に基づく 3D プロセスを使用している。ナローバンド赤外線レーザープロジェクタで高コントラストのドットパターンを作成する。困難な表面を持つ物体や暗い環境でも可能である。

1.6 MP Sony 製センサー撮影された各画像から、最大 85,000 の奥行ポイントを持つ完全な点群が生成される。人工知能により、見つかったレーザーポイントを投影のハードコードされた位置に確実に対応付けできる。

この結果、必要な奥行の精度を備えた強固な 3D データが得られ、ここからVELUM がグリッパーポイントの座標を抽出する。

これを補完する GV-5280CP-C-HQ 産業用カメラには GigE Vision ファームウェアと、Sony 製 IMX264 2/3 インチグローバルシャッタCMOS センサが搭載されている。

明るさが変動する条件の用途でも、22 fps のフル GigE で、ほぼノイズのない高コントラストの 5 MP 画像を 5:4 フォーマットで提供する。

uEye CP カメラは広範なピクセル前処理で機能が最大限に発揮され、120 MB 内蔵画像メモリを画像シーケンスのバッファリングに利用できるので、マルチカメラシステムに最適です。約 50 g のマグネシウム製小型ハウジングは、軽量かつ堅牢で、狭いスペースでの用途やロボットアームでの使用に最適である。

ソフトウェア

顧客の要件や構成に応じて、2 台または 3 台の uEye 2D カメラまたは Ensenso 3D カメラを VELUM にシームレスに統合できる。

「私たちは生成されたデータの準備を専門としており、3D 点群を処理する際には特に重要です。この前処理は、人工知能への適切な入力を生成するために、私たちのシステムにとって重要な要素です」と Tim Doerks 氏は強調する。

sewts が開発した AI が uEye CP または Ensenso S カメラから供給されるデータを処理する。インテリジェントなソフトウェアが、縫い目の流れ、縫い目の局所的な盛り上がりや相対位置などの特徴を使用して布地のトポロジを分析し、さまざまなテクスチャおよびエンブロイダリーのパターンを使用して布地の種類とクラスに応じて分類し、その結果をロボットのコマンドに変換する。

データは畳み込みニューラルネットワーク (CNN) と従来の画像処理によって処理される。「IDS peak という、IDS のソフトウェア開発キットを使用しています。当社のシステムと、Python と IDS ライブラリによってつなげています」と sewts の共同設立者であり CPO の Till Rickert 氏は語る。

IDS ソフトウェアパッケージの主な付加価値は、校正しやすく、当社のハイテクビジョンシステムに容易に統合できる点である。

「AI は当社のテクノロジーの中心です。非決定論的オートメーションプロセスに対処できる、適応型のシステムを構築するには、インテリジェントなアルゴリズムが必要です。そこで、AI 研究の最新の成果を使用し、当社のニーズに合わせて調整し、最終的にまとめ上げて完成させたのです」と Till Rickert 氏は言う。

さまざまなセンサーデータ (光学的情報など) を受け取り、人間と同等の認知機能で結論を導き、ロボットコマンドへと変換する。このようにして、VELUM のようなシステムで以前は人間が考えなければいけなかったタスクを実行する。

これこそが、sewts が企業理念としていることである。「私たちの目標は、複雑な手作業をスムーズな自動化へと変革することです」

今後の予定

VELUM なおのシステムで、クリーニング向上は人材配置の状況にかかわらずスループットを大幅に増加でき、収益性も増大する。「このオートメーションの大きなギャップを解消することで、衣類洗浄ラインの生産性をほぼ 2 倍にすることができます」と CEO の Alexander Bley 氏は請け合う。

将来的には、シャツやズボンなどの衣類にも IDS カメラを使用できる。「強固なプロセスを実装するためには、これらの素材の性質を理解することが重要です。当社では、高度な材料シミュレーションによってこれを達成しています。布地の動作をシミュレーションするために、有限要素法を使用して特殊な FE シミュレーションを作成しました」と Alexander Bley 氏は説明する。

しかし、ミュンヘンに拠点を置く同社にはさらに大きなビジョンがある。「衣類の生産を自動化して、コスト効果に優れた方法で使用される場所に戻したいと考えています。すると、輸送距離が短縮され、サプライチェーンの信頼性が高まり、CO2 排出量が削減され、過剰生産の問題に対処できます」

繊維以外の材料へのさらなる応用も、将来的に計画されている。このようなテクノロジーの使用例は数多く考えられ、画像処理は常に重要な役割を果たす。人工知能により、この開発は加速される。

カメラ

■Ensenso S: 人工知能搭載の 3D レーザー三角測量
• 超コンパクトで高いコスト効果
• AI のサポートで高い 3D データレートと精度
• 暗い条件でも確実な 3D データ
• AI ベースのレーザードットパターン三角測量を使用した構造化照明
• 物流のオートメーション、ロボットビジョン、障害物検知、監視と園芸の自動化などの用途に最適

■驚くほど高速、これまでにない高信頼性、卓越したセンサ:uEye CP
• インタフェイス:イーサネット
• モデル:GV-5280CP-C-HQ
• センサのタイプ:CMOS
• メーカ:Sony
• フレームレート:24.0 fps
• 解像度 (h x v):2448 x 2048
• シャッター:グローバルシャッタ
• 解像度:5.01 MP
• 寸法:29 x 29 x 29 mm
• 重量:52 g
• コネクタ:GigE RJ45、ねじ止め式
• 用途: 産業用画像処理、機械工学、表面検査、医療技術、交通/輸送、品質管理など