ＲＤＬ活用ガイド　FAロボット向け3次元ピッキング FAにおける3次元認識、ピッキングの課題に対してトヨテックのRDLを基に課題解決を行った事例です。 ロボットピッキングシステムにおけるレンズ課題 ■物体検知だけでなく、形状・サイズ計測まで行いたい ■汎用品のカメラユニットでは処理速度、精度が不足する ■自社独自仕様でレンズ、レンズユニットを製作すると コストが掛かりすぎる FAにおけるロボットピッキングはメーカー各社が切磋琢磨するロボット適用のメイン領域であり、シビアな条件とスピードがレンズユニットにも求められます。

アプリケーションガイド：人認識・人監視システム用カメラ・照明レンズ トヨテックが過去に解決した事例を元に、人認識・人監視システムのカメラレンズにおけるポイントを解説します。 人認識・人監視システムにおけるレンズ課題 ■時間や場所等により 周囲の状況が大きく変化する ■常時静止しない“人”の正確な情報をシステムに提供する必要がある ■既製品のLED照明では照射強度分布にばらつきがある 人認識・人監視システムにおいては、認識・監視の観点から周囲環境の変化に影響を受けず、安定して動作することがまず求められます。システムに渡される情報はノイズが少なく、かつ必要な情報が漏れなく含まれている必要があり、得たい情報に応じてレンズ仕様は変化します。機器の設計時には光学設計の知識とレンズ設計の細かなノウハウが必要となります。

人間の視野角に近い焦点距離を持つレンズを「標準レンズ」と言い、標準レンズよりも近い焦点距離を持つレンズのことを「広角レンズ」と呼びます。広角レンズは標準レンズよりも広い範囲を像として捉えることができるため、カメラをはじめとしたあらゆる光学系において用いられるレンズです。 一方で広角レンズに求められる要件として、「低歪み」であることが求められます。 広角レンズにおける歪みとしては、ディストーションとボリューム歪像が代表的な歪みとして挙げられますが、これは広角レンズが凸レンズであることに由来します。広角レンズを用いて広い範囲の情報を得ようとすれば、必ず大小レベルの違いはあれど発生する課題が「歪み」です。 この歪みの解消法についてご紹介します。