で展開
何でもソート。どんな固定ルールシステムよりも速く、正確に、確実に。.
ルールベースの仕分けシステムは、新しいSKUが入荷したり、パッケージが変わったり、2つの商品がほとんど同じに見えるようになるまでは機能する。その後、予測も修正も難しい方法で失敗する。AIを搭載した分類システムは、形状、色、サイズ、ラベル、バーコード、ダメージのすべてを一度に判断します。その結果、ソート・ラインは、新しい品目に優雅に対応し、より高いスループットに拡張し、商品構成が進化しても99%以上の精度を維持します。.
リアルタイム分類
すべてのアイテムが検出されました。クラシファイド。追跡。リアルタイムで。.
カメラの視野に品物が入ると、VisionAI Sortingはそれを検出し、それが何であるかを識別し、移動ベルト上の位置を追跡します。システムはコンベアの速度と検出を同期させるため、たとえフルラインの速度であっても、仕分けの判断がロボットに正確なタイミングで届き、きれいなピックを行うことができます。.
- ✓ アイテムごとに100ms以下の検出
- ✓ コンベア速度の完全同期化
- ✓ マルチクラス認識（SKU、サイズ、色、形状）
- ✓ 損傷と品質の検出
- ✓ 未知の製品を優雅に扱う
99.5%+
検出精度
リアルタイム
ラインスピードでの物体追跡
マルチクラス
任意の条件で並べ替え
ロボット
ブランドにとらわれない統合
マルチロボットコーディネーション
単一ロボットからフル仕分けラインまでのスケール
一台のピッキングロボットではスループットに限界がある。ロボットを増やすということは、誰が、いつ、ベルトのどのセグメントから何をピッキングするかを調整するということです。VisionAI Sortingは全てのアイテムを検出からピッキングまで追跡し、ライン上の全てのロボットに作業を割り振り、衝突やダブルピックすることなく全てのアームの生産性を維持します。.
“「1台のロボットでは処理能力に限界がある。複数のロボットには調整の問題がある。VisionAI Sortingはその両方を解決します-ライン上の全てのロボットの検出、割り当て、ピッキングのタイミングを同期させます。”
基本的な検出を超えて
より深いインテリジェントな分類
一般的な仕分けシステムはバーコードを読み取り、商品をルーティングします。VisionAI Sortingは、バーコードを読み取り、カタログからSKUを特定し、寸法を推定し、損傷がないか検査し、色と形状を期待値と照合します。1回のカメラキャプチャで、専用センサーのチェーン全体を置き換えることができます。.
VisionAIがラインスピードで商品を仕分ける仕組み
01
アイテムがFOVに入る
ベルトコンベア上のカメラの視野に物品が移動する。システムは最初の検出の瞬間からトラッキングを開始する。.
02
カメラで撮影
2Dまたは3Dカメラは、色、寸法、表面の詳細、目に見えるラベルやバーコードなど、アイテムを1つのフレームに収めます。.
03
AIが物体を分類
AI分類はSKUと属性を識別し、カタログと照合するか、完全に一致しない場合は視覚的特徴から推論する。.
04
ソート決定
ルートは、カテゴリ、宛先、サイズ、品質、その他ソートロジックで設定された条件に基づいて割り当てられます。.
05
ロボット割り当て
マルチロボット協調ロジックは、ライン全体の負荷のバランスをとりながら、最適な位置にいて利用可能なロボットにピックを割り当てます。.
06
ピック＆プレース実行
ロボットは、同期した瞬間に商品をピックし、ラインを減速させることなく、シュート、ビン、ベルト、トートなど、正しい送り先に商品を入れる。.
ルールベースの仕分けシステムは、新製品が入荷するたびに失敗する。VisionAI Sortingは、プログラムされたものでなく、見たものに対して理由をつけるので、新しいSKUがラインを壊すことはない。.
- Viroteqビジョンチーム
検出以上のもの - 全オブジェクトの理解
SKUの認識
パッケージが部分的に覆われていたり、回転していたり、取り扱いによる摩耗が見られる場合でも、既知のカタログと照らし合わせて製品を高い信頼性で識別できます。.
サイズと重量の見積もり
カメラ画像から直接寸法分析 - 長さ、幅、高さ、密度に基づく重量推定値により、サイズクラス別に下流の選別に反映。.
品質検査
SKUを分類するのと同じパスで、損傷、欠陥、表面異常、包装の完全性の問題を検出します。.
バーコードとラベルの読み取り
出荷ラベルや印刷テキストの1次元バーコード、2次元コード（QR、DataMatrix）、OCR - 専用バーコードスキャナなしでラインスピードで読み取り。.
色と形の分析
SKUが一致しない場合、視覚的特徴で分類する - 色の等級、形状のカテゴリー、熟度、その他外観に基づく属性で分ける。.
ダメージ検出
包装の破れ、変形、漏れ、目に見える製品の損傷を発見する。.
ソートの動作を見る
ライブデモを予約して、VisionAI Sortingがラインスピードで実際の製品ミックスを分類する様子をご覧ください。当社のエンジニアが、検出、分類、仕分けの決定、複数ロボットの連携について、実際に稼働しているラインでご説明します。.
よくある質問
AIを搭載し、コンベア上の対象物を検出、分類、追跡するビジョン・ソフトウェア。小包の仕分け、食品の仕分け、品質検査に対応。.
RobotStackr Visionはスタッキングフィードバック用である。VisionAI Sortingはルーティング用 - アイテムを識別し、どこに行くべきかを決定する。異なるユースケース、同じAIプラットフォーム。.
小包、ポリ袋、箱、食品、包装商品、部品。カメラで見ることができ、カテゴリー間の視覚的区別があれば、AI分類はそれを分類することができる。.
はい。WCS（Warehouse Control Systems）とREST APIを統合し、仕分けの決定をシュート、ベルト、ロボット、手動ステーションなど、あらゆる下流システムにフィードすることができます。.
対象物1個あたり100ms以下。ベルトを減速させる必要がなく、コンベアの全速度運転が可能。マルチロボットラインは1時間に3000以上のアイテムを処理します。.
既知のカタログの場合はそうです - 最高の精度を実現するために、商品画像で学習します。未知のアイテムの場合、AIは特別なトレーニングなしで視覚的特徴（色、形、サイズ）によって分類します。.
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仕分けラインの自動化の準備はできましたか？
VisionAI Sortingは、小包を配送ルートごとに仕分けする場合でも、食品を品質等級ごとに仕分けする場合でも、eコマースの返品をSKUごとに仕分けする場合でも、スループットを維持し、製品構成の変化に対応するために必要なインテリジェンスを提供します。お客様の仕分けアプリケーションについてご相談ください。.
