”指先で考えるロボットハンド”で協働ロボットの革新を目指す株式会社Thinker(読み:シンカー、本社:大阪府大阪市、代表取締役兼CEO:藤本弘道、以下Thinker)は、世界最大級の食品製造総合展「FOOMA JAPAN 2024」(6月4日(火)~7日(金)、東京ビッグサイトにて開催)に出展いたします(当社ブース番号:東7S-17)。
会期中は、Thinkerの近接覚センサーTK-01を用いたロボットハンドによる食材ピッキングのデモンストレーションを実施します。これまで食品製造現場では、ゆで玉子のように表面がツルツルとしてすべりやすい食材や、青果のように形状が不揃いの食材、焼き菓子のように割れやすい・壊れやすい食材の取り扱いは、ロボットハンドには難しいとされてきました。が、近接覚センサーがその”難題”を解決する様子をご覧になっていただけます。
また、会期最終日には創業メンバーである取締役兼CTOの中野基輝がピッチプレゼンに登壇。近接覚センサーを用いることによるピッキング対象の広がりだけでなく、食品製造現場へのロボットハンド導入の可能性についてもお話しいたします。
中野基輝のピッチプレゼン情報
『近接覚センサーがロボットの「つかむ」を進化させる』
日時:6月7日(金) 10:30~10:50
場所:東京ビッグサイト東7ホール スタートアップゾーン
https://www.foomajapan.jp/exhibitor/detail/29/
<プロフィール>
中野基輝(なかの・もとき)/株式会社Thinker 取締役兼CTO
1983年、北海道生まれ、北海道育ち。北海道大学大学院情報科学研究科システム制御情報学専攻博士課程修了。株式会社ATOUNでパワードスーツやパワードウェアの開発に9年にわたって携わったのち、2022年8月に大阪大学発のスタートアップ、株式会社Thinkerの創業に参画し、CTOに就任。ヒトと一緒に働く協働ロボットに革新を起こすべく、次世代技術である近接覚センサーの開発に取り組んでいる。
■FOOMA JAPAN 2024
一般社団法人日本食品機械工業会が開催する世界最大級の食品製造総合展。47回目となる2024年は”Breakthrough"をテーマに掲げている。出展社数は過去最多となる982社、展示ソリューションは5,000を超える。
主催:一般社団法人 日本食品機械工業会
会期:6/4(火)~6/7(金) 10:00 – 17:00
会場:東京ビッグサイト 東1~8ホール(当社ブース番号:東 7S-17)
FOOMA JAPAN 公式URL:https://www.foomajapan.jp/
※当日、会場にて「近接覚センサーTK-01」に関する詳しい説明や用途相談などをご希望される方は、下記「株式会社Thinkerへのお問合せ」欄のお問合せページからご連絡ください。
■近接覚センサーTK-01
Thinkerが提供する新しい方式を用いたセンサー。カメラを用いることなく、赤外線とAIを組み合わせた独自の高速・高分解能なセンシングによりモノの位置と形を非接触かつ高速に把握できるセンサーです。これにより、従来の産業用ロボットでは難しいとされていた鏡面・透明物質の取り扱いや、現場環境に応じた臨機応変なピックアップが可能となり、ロボットハンドによるピッキングの可能性を飛躍的に広げることができます。また、ティーチング(ロボットに作業を教え込む工程)の時間や労力を大幅に軽減できることから、これまでとは異なる領域でのロボットハンドの活用も期待されています。
○近接覚センサーTK-01の紹介動画(YouTube):
https://youtu.be/9ngE1IxFgHw
〇動く対象物をセンシングすることで把持部が追従する動画(YouTube):
https://www.youtube.com/watch?v=MtwL4D1kWuU
■ロボットハンドThink Hand F
独自のセンシング技法によって、死角とされてきた部分の認知をも可能にする「近接覚センサーTK-01」と、“指”の関節を柔軟に保つフローティング機構※ を搭載した次世代型のロボットハンド。
【特徴】
・“指先”によって「まさぐる」ことで、ばら積み部品のピッキングをカメラレスで実現
・フローティング機構※ を搭載することで、“つき指”による作業停止や故障などを回避
・“つかみ損ね”を瞬時に検知でき、素早いリトライで、タクト時間を削減
※ フローティング機構……対象物とロボットハンドの縦方向、横方向の位置のギャップを埋めるために、ばねを介して力を吸収する機構。Think Hand Fの機構はThinkerの取締役で、大阪大学大学院基礎工学研究科の小山佳祐助教が独自に研究・開発。柔軟な関節と、3次元の変位計測が可能な近接覚センサーを組み合わせることで、カメラレスで対象物の形に合わせてつまみ上げることを可能にしました。自動化システムのトータルコスト低減にも貢献。