iiQKA.AI Vision：ロボット向け産業用画像処理

iiQKA.AI Visionは中核となるソフトウェアコンポーネントであり、画像処理、AIアルゴリズム、ロボット統合を1つのソリューションに統合しています。アプリケーションは視覚的に設定され、ロボットコントローラーに直接転送されます。これにより、拡張性の高いデジタル画像処理システムが実現します。

iiQKA.AI Visionは、さまざまなビジョンセンサーに対応しており、カメラ、ソフトウェア、AIを組み合わせることで、照明や環境条件が変化する場合でも、それぞれのユースケースに合わせて正確に調整することが可能です。

2Dビジョンと3Dビジョンは、それぞれどのような場合に使用すべきでしょうか？

2Dビジョンと3Dビジョンのどちらを選択するかは、空間情報に対する要件、部品の形状、およびプロセス条件によって異なります。

• 2D Vision: 画像データに基づく従来の画像処理、検査、位置決め ― 所定の部品配置や高速サイクルに最適

• 3D Vision: 複雑な形状、無秩序に配置された部品、空間認識に対応 ― 例えば、ばら積みピッキングや空間内での高精度な位置決めにおいて。

この演算ユニットはiiQKA.AI Visionの不可欠な構成要素であり、システム内で直接画像処理およびAIアルゴリズムを実行します。処理はコントローラー内でローカルに行われるため、低レイテンシーを実現し、安定した、ほぼリアルタイムの統合が可能となります。

AIボード拡張機能は、計算負荷の高いAI機能の高速化を担います。GPUベースの技術 (例：NVIDIA) により、コントローラー内で高性能な3Dデータ処理とAIを活用した画像解析を直接実行できます。

iiQWorksでは、構成からシミュレーション、そして試運転に至るまで、一貫した視覚的なガイド付き環境でエンジニアリングが行われます。Visionアプリケーションは、従来のプログラミングを必要とせずに作成され、直接統合されます。

• ビジュアル設定：従来のプログラミングの代わりにドラッグ＆ドロップ
• テンプレートを使った入門：一般的なビジョンアプリケーションの迅速な構築
• データと校正：カメラの設定、撮影、およびシステム調整
• AIを活用したモデル：エンジニアリングワークフロー内で直接行うトレーニングと最適化
• シームレスな統合: ロボットプロセスへの結果の引き渡し
• シミュレーションおよび試運転：同一環境内での検証と微調整

iiQKA.AI VisionはKUKAプラットフォームに完全に統合されており、センサー、ソフトウェア、ロボットコントローラーを一体となった一貫性のあるシステムとして結びつけています。結果は動作シーケンスに直接反映されるため、自動化における安定したプロセスと的確な意思決定が可能になります。

2D Vision is suitable for applications in which components are positioned in a defined manner and arranged flat. It is primarily used for traditional image processing, inspection, and positioning based on image data, and is particularly efficient when component positions are constant and cycle speeds are high.

Typical applications of 2D Vision:

• Pick & place on a conveyor belt or tray
• Surface inspection (e.g., scratches, color, defects)
• Barcode, OCR, and label verification
• Presence/absence checks and quality control

 

Advantages of 2D vision in industrial automation:?

• High speed and short cycle times
• Cost-effective integration
• Proven and robust technology for structured processes

This makes 2D vision particularly suitable for standardized applications with a defined component layout where depth information is not required

3D Vision is used when components need to be spatially captured and handled flexibly—especially in cases involving complex geometries, unordered components, or variable positions and orientations in space. Typical applications include, for example, bin picking and precise position determination in 3D space.

This makes 3D vision particularly well-suited for complex and unstructured scenarios in which the exact position and orientation of a component is critical for a safe and reproducible process.

Typical applications of 3D vision:

• Bin picking (unordered, stacked components)
• Depalletizing and handling mixed parts
• Gripping complex geometries
• Applications with variable position, height, or orientation
• Precise positioning and robot-assisted assembly

 

 When is 3D vision absolutely necessary?

• Components are scattered or stacked
• Height, position, or angle are relevant to the process
• A safe grasping position in space (including orientation) must be determined

実装方法は、用途や複雑さによって異なります。ビジュアル設定、テンプレート、およびガイド付きワークフローにより、エンジニアリングの負担を軽減しつつ、効率的に導入を行うことができます。

はい、このソリューションは、グラフィカルなエンジニアリング環境での視覚的な設定、ガイド付きプロセス、および既成のテンプレートを活用することで、専門的な知識が深くなくてもビジョンアプリケーションを実装できるよう特別に設計されています。

はい、このソリューションは既存のロボットおよび自動化環境に統合可能であり、ビジョン、制御、アプリケーションをシームレスに連携させることができます。

画像処理とデータ処理は、エッジコンピューティングとしてコントローラー内で直接行われます。これにより、クラウドへの接続が不要となり、低遅延と安全なローカル処理が保証されます。