26

あいち産業科学技術総合センター

研究報告2023

研究論文

M Z Pla tf or m を用 い た ロ ボッ ト自 動 化 シス テムの I oT 化
木 村 宏 樹 *1 、 酒 井 昌 夫 *1 、 島 津 達 哉 *1 、 平 出 貴 大 *1

I oT A p plic at ion of Ro botic Au tom a tion Syste m Usin g M Z Pla tfor mHiroki KIMURA *1 , Masao SAKAI *1 , Tatsuya SIMADZU *1 and Takahiro HIRADE * 1Industrial Research Center * 1
中 小 企 業 支 援 に お け る ロ ボ ッ ト や IoT 活 用 の 例 示 の た め 、 安 価 で 手 軽 に 利 用 可 能 な 既 存 技 術 を 活 用 して 、 組 立 ・ 検 査 の ロ ボ ッ ト 自 動 化 シ ス テ ム の 構 築 と そ の IoT 化 を 行 っ た 。 Raspberry Pi や オ ー プ ン ソ ース ソ フ ト ウ ェ ア 等 を 用 い て 、 ロ ボ ッ ト や 周 辺 機 器 を 制 御 す る PLC と 組 立 良 否 を AI 画 像 判 定 す る シ ス テ ムを 構 築 し 、 (国 研 )産 業 技 術 総 合 研 究 所 の Io T ツ ー ル 「 MZ Platform・ ス マ ー ト 製 造 ツ ー ル キ ッ ト 」 を 用 いて 、 検 査 不 良 数 の カ ウ ン ト と そ の 遠 隔 モ ニ タ リ ン グ を 実 現 す る IoT 化 を 行 っ た 。

1. はじめに製造現場における生産性向上を目的にロボットや IoT活用の取組が進められる中、中小企業においてもこれら

2 . 実験方 法
2 . 1 ロボ ッ ト 自 動 化 シ ス テ ム の 構 築
2. 1. 1 ロボットによるボールペ ンの組立と検査の 自動 化の技術を容易に利用できることが求められる。ロボット

図 1 に構築した組立・検査のロボット自動化システム

システムや IoT システムの構築は、SIer(システムインを示す。本システムでは、アームロボットがボールペンテグレータ)などのベンダー企業が担うのが一般的だが、を組み立て、キャップのねじ込みの状況を撮影したカメ

低価格で高機能なハードウェアの普及やソフトウェア開ラ画像に対して AI 推論により良・不良を判定し、不良発手法の発展により、小規模なシステムの自作も難しいの場合に表示灯が点灯する。システムは、大きく「組立」ことではなくなってきている。と「検査」の工程に分けられる。それぞれの技術的な要ロボットに関してはオープンソースソフトウェアやミドルウェア等、IoT に関しては各種支援ツールやモジュール化されたセンサ等によるシステム構築の簡易化や効素である PLC、AI について、システムを構築した。
2. 1. 2 PLC による制御ロボットやその周辺機器は、一般に産業用 PLC でシ率化の流れがある。ただし、中小企業に対して、これらステム構築される。産業用 PLC は高価であり、機器をの技術にアクセスする機会や習得へのモチベーションを制御するためのプログラム言語も機種により異なるため、高める機会が十分に提供されているとは言えない。

未経験の企業等が使用するには簡単なものではない。本このため、これらの技術の活用の具体例を利用可能な研究では、Raspberry Pi(3B+)と DC24V アイソレート

既存技術を用いて具現化し、例示することは、本分野のI/O 基板を使用し、ロボットやコンベア、表示灯、光電企業支援に取り組むうえで重要であると考えられる。そ図 2)4)。PLC の制センサ等を制御する PLC を構築した(図こで本研究では、安価で手軽に利用可能な既存技術を活御には、ラダー・プログラムの開発環境であるオープン用して、アームロボットを用いた組立・検査の自動化シソースソフトウェア「OpenPLC」を使用した 4) 。作成

ステムの構築とその IoT 化を行った。具体的には、シン

図 3 に示す。センサの入力信号したプログラムの一例を図グルボードコンピュータ「Raspberry Pi」やオープンソに対して、アームロボットの駆動や表示灯の点灯などをースソフトウェア等を用いて、ロボットや周辺機器を制制御することができる。アームロボットには、人協働ロ御する PLC (Programmable Logic Controller)と組立良

ボット COBOTTA ((株)デンソーウェーブ製)を使用した。

否を AI 画像判定するシステムを構築した。このロボッ3D プリンタで作製した専用のハンドと治具により、ボト自動化システムを対象に、(国研)産業技術総合研究所ールペンのキャップの把持・組立を行う動作を教示した。の IoT ツール「MZ Platform・スマート製造ツールキッ2. 1. 3 A I による画像分 類ト」 1)~3) を用いて、検査不良数のカウントとその遠隔モニタリングを実現する IoT 化を行った。
*1 産業技術センター

自動車・機械技術室

組立後のボールペンの良・不良を AI によって判定するシステムを構築した。AI 学習には、Windows 環境で

27

図1

組立・検査のロボット自動化システム
マイコンボード等への実装も可能である。
本研究では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN:Convolutional Neural Network)を設計し、ボー図
ルペンのすき間画像からすき間の良否を学習させた(図4、図図 5)。学習に用いたデータセット(画像サイズ 40 px×40px、学習用 38 枚、評価用 22 枚)は小規模であり、ごく短時間で処理できた。学習結果を Python コードで出力し、PLC とは別の Raspberry Pi(3B+)に実装した。
AI 推論結果が不良と判定された場合、Raspberry Pi の

図2構築した PLC

I/O からの出力信号が PLC に入力され、表示灯が点灯するよう PLC のラダー・プログラムを作成した。

図4
図3

Neural Network Console と設計した CNN

OpenPLC で作成したラダー・プログラム動作する「Neural Network Console」(ソニーネットワークコミュニケーションズ(株)) 5),6) を使用した。本アプ
リは、ドラッグ&ドロップで簡単にニューラルネットワークを設計でき、ディープラーニングを用いた高度なAI 開発が可能である。無料で使用でき(クラウド版は有料)、また、学習結果を Python コードで出力できるため、

図5

AI 推論の実装

28

あいち産業科学技術総合センター

研究報告2023

2. 2 MZ Plat fo rm による IoT 化スする。本アプリでは、データベースに登録された識別

2. 2. 1 MZ Plat fo rm・ スマ ート製造ツールキット

番号の登録回数をカウントする。カウント数を時間・MZ Platform は、中小企業の IT 化支援を目的に開発されたソフトウェア開発ツールである。高度なスキルを日・月別でグラフ表示することも可能である。
2. 2. 3 ロボット自動化シス テムへの IoT シス テムの実装必要とせずに、コンポーネントと呼ばれるソフトウェアスマート製造ツールキットを用いて、今回構築したロの部品を画面上に組み合わせることで、ソフトウェアをボット自動化システム(図 1)に IoT システムを実装した作成することができる。これを拡張した「スマート製造図 7)。ロボット自動化システムでは、キャップのすき(図ツールキット」は、ソフトウェアだけでなくハードウェ間が不良(NG)の場合、表示灯が点灯(橙色)するため、こアまで含めた IoT システムの構築を可能とする IoT ツー

れを照度センサで検知する。表示灯に照度センサを設置ルである。具体的には、安価なセンサやマイコンを使用し、エッジ PC の計測用アプリ「IoTEdgeApp」でセンした計測・可視化などのシステムを自作することができ、サ出力値に対する閾値ルールと識別番号を設定した(図そのためのアプリケーション(MZApp)も提供されてい7(a))。この閾値ルールに基づき、表示灯の点灯の有無る。これらのツールは、MZ プラットフォームユーザーを判定し、識別番号がデータベースに登録される。クラ会 2)から配布され、会員登録すれば無償で利用すること

イアント PC の可視化用アプリ「IoTDBViewer」を用いができる。操作マニュアルや開発チュートリアルも充実てデータベースにアクセスし、識別番号の登録回数を参しており、独自アプリの開発も可能である。

照することで、不良数をカウントする。

2. 2. 2 Io T シス テムの構築
スマート製造ツールキットを使用して構築した IoT シ
図 6 に示す。機器の稼働状況をデータ計ステムの構成を図測部(エッジ PC)で取得し、データ蓄積部(サーバ PC)に送信する。モニタリング部(クライアント PC)からサーバ PC のデータベースにアクセスすることで、LAN 内において稼働状況の遠隔モニタリングが可能である。
具体的には、Raspberry Pi(4B)をエッジ PC とし、アナ ロ グ ・ デ ジ タ ル 入 出 力 可 能 な マ イ コ ン 「 A r du in oNano」を接続した。スマート製造ツールキットの計測用アプリ「IoTEdgeApp」を利用して、接続したセンサの出力値を取得する。本アプリでは、取得したセンサ値に対する閾値と識別番号を設定する。センサ値が設定した閾値ルールを満たした場合、識別番号がサーバ PC のデータベースに登録される。データベースは、スマート製造ツールキットが提供するもので構築した。クライア
ント PC からデータベースにスマート製造ツールキットの可視化用アプリ「IoTDBViewer」を利用してアクセ

図7

IoT システムの実装

2. 2. 4 センサ出力値の保存計測用アプリ「IoTEdgeApp」では、センサ出力値はアプリの画面上での表示と閾値ルールの判定に利用されるが、その値は保存されない仕様となっている。「データ活用」を考えた場合、センサ値を保存できることが求められる。そこで、アプリを改良し、センサ値を一定周
図 8 )。本ア期でエッジ PC に保存する機能を追加した(図図6

構築した IoT システム

プリでは、設定したサンプリング周期で、設定したデータ数分のセンサ値を保持し、一度にまとめて保存する。

29

図8

計測用アプリの改良

3 . 実験結 果 及び考 察
3 . 1 シ ス テム の 動 作 確 認
構築したシステムの動作確認のため、ボールペンの組立と検査、不良数の遠隔モニタリングを行った。クライ
アント PC の可視化用アプリ「IoTDBViewer」で表示した日別のグラフから、不良数をカウントできることを確図9認した(図 7(b))。

センサ値の取得例

4 . 結び3 . 2 セ ン サ 出 力 の サ ン プリ ン グ 周 期 の 評 価
センサ出力値の保存について、設定したサンプリング

本研究の結果は、以下のとおりである。

周期に対するセンサ値の取得周期を評価した。

(1) 安価で手軽に利用可能な既 存技術を活用し て、組Raspberry Pi(3B+)をエッジ PC とし、センサ値(データ立・検査のロボット自動化システムを構築した。

数 60)を時刻情報とともに保存し、サンプリング周期を(2) ロボットや周辺機器を制御する PLC と AI 画像判定表 )。設定周期に対する実際の周期の結果から、評価した(表システムを Raspberry Pi やオープンソースソフト

サンプリング周期 80ms を下限としてセンサ値を保存でウェア等で構築した。

きることが分かった。本アプリによる具体的な測定例と(3) 「MZ Platform・スマート製造ツールキット」を用して、アームロボットで加速度センサを把持して旋回いて検査不良数のカウントとその遠隔モニタリング(約 1 回/秒)させた際のセンサ値(サンプリング周期をした。また、センサ出力値を一定周期で保存する

図 9 に示す。概ね一定
100ms、データ数 50、5 秒間)を図機能を追加し、その取得周期を評価した。

周期でセンサ値を保存できることが確認できた。

文献表1) 澤田浩之, 徳永仁史, 古川慈之: Synthesiology, 8(3),サンプリング周期の評価結果

設定周期(ms)

158(2015)

実際の周期(ms)
平均値2) 国立研究開発法人

標準偏差産業技術総合研究所

製造技術500500

1

研 究 部 門 : MZ プ ラ ッ ト フ ォ ー ム ユ ー ザ ー 会 ,

200

199

9

https://ssl.monozukuri.org/mzplatform/.

100

100

28081

95066

12256816(2023/05/15)
3) 古 川 慈 之 : 人 工 知 能 学 会 第 二 種 研 究 会 資 料 ,2017(KST-32), 1(2017)4) 今 関 雅 敬 : ラ ズ パ イ で PLC ハ ー ド & 開 発 環 境 編 ,21(2021), CQ 出版社
5) 足立悠: ソニー開発の Neural Network Console 入門,
61(2018), 株式会社リックテレコム
6) ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社:
Neural Network Console, https://dl.sony.com/ja/.
(2023/05/15)