ロボットシステム協働ロボット(パッケージ含む)

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処理能力
(サイクルタイム・動作回数/分)

・AI ビジョンと動作計画によるピッキングから盛り付けまでの一連動作を自動化。
・不定形な食材の認識 → 取り出し → 盛り付け作業を 1 台で完結できるロボット。

仕上がりの安定性
(繰り返し精度・衝突検知の安定性)

・ディープラーニングを活用した AI Vision System により、ばら積み食材を高精度に認識し、安定した動作でピッキング→盛り付けを実施。
・人と同じラインで安全に作業協働可能な設計とされ、誤認識・衝突検知の安定性向上が図られている。

対応条件
(可搬重量・可動範囲・安全速度設定範囲)

・人型双腕ロボットとして、小柄な成人サイズの体格で食品工場の作業スペースに適合する設計。
・食品工場ラインで使用される多種食材のピック&プレイス動作に対応するための 3D AI ビジョンを搭載。

設置条件
(設置寸法/電源/安全対策要件)

・食品ラインに隣接して設置し、周辺機器(コンベア等)と組み合わせた運用を想定した協働ロボット。
・安全柵などを大きく必要とせず、食品ラインに 人と並んで 作業可能な仕様。
・電源等は本体仕様に準じる一般的な電力環境から供給される設計。

切替・段取り
(ティーチングの簡便さ・現場変更のしやすさ)

・AI Vision+自動計画により、食品形状の変化に対して柔軟な認識が可能とされ、ティーチングや条件変更の負担を低減。
・ライン変更・作業パターン変更時の再設定など、ソフトウェア制御で対応できることが想定される(詳細は導入支援時の設計次第)。

清掃・安全・メンテナンス
(安全規格対応・保守体制)

・食品業界の衛生要求に応じたロボット構造で、接触部分など衛生管理が考慮された設計。
・ロボット本体の点検や定期保守は、メーカーまたは導入先の保守体制に応じた対応が可能。
・協働ロボットとして安全規格(ISO/TS 等)の設計基準を満たし、周囲作業者との共存を実現。

特徴

・AI Vision System による食材認識と、人と同ラインで 協働可能な双腕動作 を備えた人型ロボット。
・食材の不定形形状やバラ積みの認識に強く、生産性向上と衛生管理の向上に寄与。
・食品工場における盛り付け作業の自動化を目指すソリューションとして設計・提供されている。

得意な分野・カテゴリー

惣菜・調理食品

冷凍食品

食肉・水産物

製品説明・スペック紹介

1台に複数の食材・容器を登録できるため、様々なラインに対応可能。
ピッキング可能な食材は主に丸みのある固形物で、から揚げ、ミニトマト、肉団子、ちくわ天、チキンナゲット、ハンバーグ、シューマイ、ミニウィンナー、がんもどき、里芋、小茄子、乱切り人参、高野豆腐、いなり寿司、ロールキャベツなどの多くのメニューの盛り付け作業をカバーします。

盛付速度 約800食/時間に対応。※食材によって変動
食材テストや導入試験、お客様の条件に合わせたカスタマイズも承ります。

取り扱い企業

企業名
株式会社アールティ同企業の情報・その他製品を見る
所在地
〒101-0021 東京都千代田区外神田3-9-12末広ビル 3F
電話
03-6666-2566
Webサイト
サービス提供エリア
北海道・東北
北海道、青森県、岩手県、宮城県、秋田県、山形県、福島県
関東
東京都、神奈川県、埼玉県、千葉県、茨城県、群馬県、栃木県
東海
愛知県、静岡県、岐阜県、三重県
北陸・甲信越
山梨県、新潟県、富山県、石川県、福井県、長野県
関西
大阪府、京都府、兵庫県、滋賀県、奈良県、和歌山県
中国・四国
鳥取県、島根県、岡山県、広島県、山口県、徳島県、香川県、愛媛県、高知県
九州・沖縄
福岡県、佐賀県、長崎県、熊本県、大分県、宮崎県、鹿児島県、沖縄県
海外
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盛り付けロボット 『M-Robo』

これまで難しかった惣菜の計量盛り付けを、 高い重量精度で自動で盛り付け! 惣菜、弁当工場の人手不足を解消します。 食品工場における盛り付け工程を高い重量精度※で自動化し、 人手不足を解消します。 ※計量法範囲内で実現(+10%~-4%) <製品の特長> 特長① 【独自に開発食品用グリッパ】 食品コンテナに入れられた惣菜をグリッパで一定量つかみ、 計量器の上の製品用トレイの上に盛り付けていきます。 ロボットの手にあたる部分には独自に開発した食品用グリッパを用いていて、 様々な食材を正確な量を掴むことが出来るように設計されています。 特長② 【画像センサによる知的なピッキング制御】 ロボットは3次元の距離画像センサを用いてコンテナ内の食品の形状を取得し、 食品のピッキング位置での取得重量を推定しながら、 目標重量に近づけていくように制御されます。 特長③ 【高い重量精度で自動盛り付け】 惣菜を商品として販売するためには、 盛り付けた重量と目標重量との誤差が一定範囲に収まっている必要があります。 実験では99%のサンプルが計量法*範囲内の重量となり、 自動で盛り付けることができました。 * 例:目標重量が115g の場合、 上限126.5g(+10%), 下限110.4g(-4%)であることが計量法では定められています。

解決できる課題

  • 人手不足解決
  • 品質向上
  • 自動化
  • 生産効率改善

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