ams OSRAM ファクトリーオートメーションソリューション

ams OSRAMの詳細

ams OSRAM ファクトリオートメーションソリューションは、スマートライトとセンサソリューションを活用して、オープンな作業環境での機能の安全性を保証し、最新の製造プロセスにおける効率と製品品質を向上させます。ams OSRAMは、生産プロセスの改善を可能にする光学ソリューションの包括的なポートフォリオを提供しています。

アプリケーション

工場オートメーション、ロボティクス、インダストリ5.0
ロボット工学、モノのインターネット(IoT) 、人工知能(AI) 、機械学習(ML) 用センサ
自律誘導車両(AGV) と倉庫ロボット
ヒューマンインタラクションのための共同ロボット (cobot)

医療ロボット
民生ロボット
産業用制御［ノブ、ポテンショメータ、ステッパモータ、ブラシレスDCモータ(BLDC)]
工場検査とオートメーション用のマシンビジョン（イメージセンサとイルミネータ）

マシンビジョン

マシンビジョンを対象としたams OSRAM光学ソリューションによって、マシンは世界を正確に見ることができます。マシンビジョンは、広範なアプリケーションを網羅しています。所望の画像品質の達成に不可欠な品質管理のための自動光学的検査には、例としてイメージャ解像度、フレーム/秒画像サンプリング速度、ライン/2Dシーンスキャン、グローバル/ローリングシャッター技術、マッチングシーン照明の適した組み合わせなどがあります。シーン照明が通常の昼光に補完される場合、センサによって制御されるスペクトル適応型照明が必要になる場合があります。ams OSRAMは、さまざまなマシンビジョン・アプリケーションと使用事例のニーズに対処できる幅広い最先端の製品ソリューションを提供しています。フラッドイルミネーターおよび高コントラストドットイルミネータを用いた近赤外照明は、敏感なNIRイメージセンサと組み合わされており、ユーザー制御外の周囲照明条件に対するコンパクトで費用対効果の高い高性能ビジョンシステムを実現できます。

3Dセンシング

構造化された光、パッシブ/アクティブなステレオビジョン、統合飛行時間型、直接飛行時間型、あるいは強度近接型？距離をセンシングして3Dシーンをキャプチャする広範な光センシング技術があり、すべてに異なるトレードオフがあります。ams OSRAMによって設計者は、イルミネータ、センサ、ドライバの包括的なポートフォリオによってアプリケーションに一致するソリューションを選択および実装できます。

3Dセンシングによって、マシンは特定の環境内で作業する必要のあるオブジェクトを正確に特定できます。ビジョンベースの3Dセンシングソリューションは、一般的にステレオビジョンまたはシングルカメラ用のデュアルカメラセットアップを使用して実現されています。これらは構造化されたビジョンセットアップに向けた定義されたパターンプロジェクションセットアップと組み合わされています。構造化された光プロジェクションをステレオビジョンと組み合わせて、より高い3Dスキャン性能を実現できる場合は、「アクティブ」ステレオビジョンと呼ばれます。さらに、放出された光子と物体が反射する光子の間で、単一パルス（直接ToF）または連続変調（iToF）のランタイムのいずれが測定される場合に、飛行時間（ToF）ベースの3Dスキャニングコンセプトが展開されます。

デプスセンシングと3Dセンシング技術

バーコードリーダー

自動識別およびデータキャプチャ(AIDC) とは、物体を正確に識別し、ID、ターゲット/宛先アドレスデータなどの重要なメトリクスを取得することを指します。AIDCスキャナは、小売、販売時点管理端末、宅配業者ピックアップ、倉庫筐体で、バーコードまたはQRコードを読み取るために使用されます。これらは、一般的にリニア画像センサまたは2Dアレイイメージャに基づいています。また、AIDCスキャナは、QRコードとパッケージ・ボリュームが監視されている配送センターで、高速コンベヤベルト周辺に見ることができます。

安全性

従来の生産環境は、安全フェンスといった多数の機械的保護デバイスで構成されており、人間や機器が危険または敏感な機械や生産ステップに近づきすぎることを防止します。さらにオープンで柔軟性に富んだ生産環境では、2Dまたは3D-LiDARレーザースキャナまたは1D-/2D-LED光カーテンによって必要な安全機能を実現します。これらは、分離されたエミッタとレシーバ装置で構成されており、組み込み光検出器が搭載されています。何百ものLiDARスキャナ、ライトビーム/カーテン、制御された機械安全フェンスは、各製造環境に見られます。インダストリ4.0の原則によって駆動されており、生産環境はよりオープンで柔軟性に富んでいます。実績のある品質と信頼性を備えたLED、レーザー、ams OSRAMの整合フォトダイオードは、多くの設置機器に使用されています。

状態監視/予測保守

機械学習や人工知能と組み合わされた状態監視と予測保守アルゴリズムによって、最適な機械動作と時間保守のためのデータ駆動型の洞察が得られます。工場オートメーションは、5つのメンテナンスレベルを区別します。最低レベルは反応/予防保守であり、固定間隔または破損前に修理を引き起こします。状態ベースのメンテナンスは、継続的な機械監視に依存しており、既知の良好な状態から機械の偏差をできるだけ早く検出および信号を発し、必要な保守アクションをトリガーします。予測保守によって、状態監視の上に「将来を見る」層が追加され、保守アクションが必要になる前に機械がどのくらい動作できるかを評価できます。残りのランタイムをプロジェクトするために、過去の幅広い統計データに依存します。機械学習は、より広い状況で使用パターンを評価することによってメンテナンス予測と機械操作をさらに向上させます。すべてのさまざまな監視と予測に共通していることですが、アルゴリズムはスマートで正確なセンサによって提供される正確なマシンデータにとって必要です。