弊社は、産業用ロボットにおける加工パスを自動生成する新技術を開発いたしました。

１．独自開発の検知アルゴリズム(特許技術)でロボット加工位置自動検出、加工パス自動生成。
２．非接触センシングにより軟弱部材、多品種生産に対応可。サンプル毎に変形の大きい部材についてもサンプル毎に計測する事で対応可。
３．弊社独自技術の自己倣い加工技術、高剛性加工技術と組み合わせる事により、炭素繊維強化プラスチック等の難削材の高精度加工も可能。

　近年ますます盛んとなっております、製造現場の自動化のカギとして産業用ロボットの活用が広く行われております。

　この産業用ロボットは使用にあたり専門技術者であるティーチングマンによる長時間のティーチング作業を必要といたします（この作業はロボット毎に作業内容が変更されるたびに必要になります。）が、2035年までに4.3兆円のロボット需要が見込まれる中、今後少子高齢化社会への移行でティーチングマンの大幅な不足が予測されており、ティーチング作業負担の軽減が広く求められております。

　製造現場の自動化、省人化技術により社会に貢献する事を使命とする弊社はこの市場要求を解決すべく、加工パス生成自動化に長年取り組んで参りました。

　この度開発した独自アルゴリズムは、最先端の非接触センシング技術により獲得した形状データから、独自の数学的アルゴリズムを応用する事により、従来人間が毎回長時間行ってきた加工ポイントの検知と加工パスの生成を短時間で自動生成できる技術です。

　非接触レーザーセンシングである事から広い範囲の対象ワークの部材特性、種類に対応可能であり、本技術と弊社が保有している加工データ、ノウハウを組み合わせる事により、作業者の経験、熟練度合いに左右されない加工パス生成が可能になります。

　また弊社独自技術の自己倣い加工技術、高剛性加工技術と組み合わせる事により、炭素繊維強化プラスチック等の難削材の高精度加工も可能です。

　将来的にはAI技術を導入する事により、加工システム全体の知能化に取り組む予定です。

　弊社は2035年のティーチング・プログラムの対象想定市場規模4.29兆円に対し、 約5％の2145億円を本技術の目標市場に見込んでいます。

　本技術は（公財）市村清新技術財団の助成対象技術です。

図１　システム概要

図２　アルゴリズム概要

動画　CFRTPバリ加工例

＞自動車部品、住設部品、家電部品のバリ取り、面取り、トリミング、サンディング等各種二次加工
＞各種溶接加工、シーリング、接着加工
＞各種難削材（CFRP等）、複合材、新素材（セルロース等）二次加工

図３　PC天板バリ加工例（CFRTP製）