多関節構造
水平多関節ロボットは、複数の関節を持っているため、高い機動性と柔軟性を誇ります。これにより、さまざまなタスクを効率的にこなすことができます。
高い精度
この種のロボットは、高い精度と繰り返し性を持っています。これにより、高精度な作業や連続したタスクを効果的に実行できます。
プログラム可能性
水平多関節ロボットはプログラム可能であり、タスクや作業条件に応じて容易に再設定できます。これにより、多様な用途に対応可能です。
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世界中にある多くの神話や、伝説には泥や石、金属で作られたゴーレムという人造人間が登場するなど、その歴史は「ロボット」という言葉が生まれる前、紀元前にまで遡るとも言われています。
「人の形をした人間でない何か」をロボットと分類するとこのような過去にまでさかのぼることになります。
そこから時代が進み、12世紀～19世紀頃には、フランスのパリを中心に「オートマタ」という機械で動く自動人形が作られました。
オートマタとは
言葉の原義としては「自動機械」のことであり、語源のギリシャ語「automatos」は「自らの意志で動くもの」というような意味合いを持つ言葉である。どういう条件を満たせばオートマタと呼ぶのにふさわしいかは、作られた時代背景や用途、特徴によっていろいろな種類があるがゆえに見解が分かれるところである。本項では主に、18世紀から19世紀にかけてのドイツやスイスの時計技術の革新と、ルネサンス以降のフランスが持っていたディレッタンティズムの複合によって作られた、動力がぜんまいばねによる人形状のものを中心に説明する。また、表記は「オートマトン」「オートマータ」などが同様の意味で用いられるが、学術用語との区別がつきやすく「人形」の意味で使うケースが多い「オートマタ」とする。
日本でも、からくり人形と呼ばれる機械的な仕組みがあり、「茶運び人形」などがオートマタとおなじようなロボットの起源として紹介されることが多くあります。
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調理ロボットを導入する上で避けられない課題を紹介します。頭に入れておくべき課題は以下の2つです。
調理できるものが限られている
導入コストがかかる
順に紹介するので、どのような点に注意しなければならないのかチェックしておきましょう。
（１）調理できるものが限られている
調理ロボットは、調理できるものが限られている点が1つの課題です。初めから設定された作り方しか実践することができないので、人間のように状況に応じて臨機応変に調理することができません。
料理の数が多ければ、その分必要な調理ロボットも増えるので、業務効率は上がるかもしれませんが、人件費よりも運営コストがかさむ可能性が出てきます。現状1台のロボットでたくさんの料理を作ることは難しいので、ソフトクリームやたこ焼きなど、取り扱う料理の数が少ない店舗におすすめです。
（２）導入コストがかかる
調理ロボットを導入する上で、多額の導入コストがかかるのが難点です。導入した後は、人手不足の解消や業務効率の改善などメリットはありますが、導入するまでにある程度の予算を確保しておく必要があります。
数百万はするので、もし調理ロボットの導入を検討している人は、導入コストと運用コストでどのくらいかかるのか、計算しておきましょう。
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力覚センサとは、さまざまな方向から加わる「力」や回転する力のモーメントである「トルク」を、XYZ方向それぞれの成分に分解し、電気信号に変えて検知する電子部品のことです。人間は、指先などの皮膚内部にある感覚受容器によって、押す、引っ張る、ねじるといった力を感じて、モノの硬さや質感、実体感を感じています。力覚センサは、センサを感覚受容器として物理的な力の量とその方向を検知し、人間の触力覚を再現します。
いま、ロボットに触力覚を付与する技術として、力覚センサの活用に注目が集まっています。
生産ライン上の人手で行う作業の中には、手探りで感触を確かめながら行う繊細な作業が多くあります。例えば、電子部品の柔らかい端子を、壊さないような力加減でコネクタに挿し込むといった、一見簡単な作業が該当します。
ロボットでは、カメラや画像認識技術を活用することで、視覚情報を頼りに、扱うモノの形や状態に応じた精密な作業ができるようになりました。ただし、材質の硬さといった外観から判断できないモノの特徴に応じて、制御条件の微調整することはできません。
ロボットハンドに力覚センサを取り付ければ、これまで人手に頼らざるを得なかった作業を自動化できるようになります。その適用先は、端子が柔らかい電子部品やコネクタの挿入、遊びが少ない嵌合、精密なねじ締め、バリ取り、微妙な力加減での研磨、ピッキングなど、極めて多様です。また、協働ロボットや搬送ロボットなどが人やモノに接触したことを検知するためにも利用できます。
さらに、力覚センサの検知精度や得た触力覚情報をロボットの精密制御にフィードバックすれば、経験豊富な職人の匠の技も自動化できる可能性があります。これによって、高品質な製品を低コストで生産できるようにもなります。例えば、ワーク表面のミクロン単位の凹凸を指で確かめながら切削するといった精密機械の部品加工が応用先として挙がります。
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多関節ロボットは高い汎用性と柔軟性があり、多様なシーンで利用されています。
多関節ロボットの利用シーンは、自動車業界での溶接、塗装、組立、部品製造業での工作機の治具交換、バリ取り・研磨、電子部品・機器製造業におけるピッキング、基板への実装、はんだ付け、組立など、非常に多岐にわたります。
自動機への材料投入と取り出し（マシンテンディング）工程の自動化
生産ラインや加工機、検査機などの自動機への材料投入、取り出し一連の作業を、協働ロボットに任せることが可能です。加工機の例では、部品をトレイから取り上げて把持したり、部品を取り出すだけでなく、工程のなかで装置の扉を開けたり、閉じたりすることもできます。人手不足の解消、単純作業からの解放、労災リスク軽減といった効果が狙えます。
画像センサ（カメラ）を利用して、医薬品の6面外観検査を自動化
直多関節ロボットと画像センサを組み合わせ、多面外観検査で不良品出荷を大幅に低減できます。ベルトコンベアに取り付けたトリガセンサによって、流れてくる製品の位置を検出し、その位置情報をロボット側へ伝えます。ロボットは製品を把持し、製品の側面・底面など5面を高速に回転させながら、1台目の固定カメラで検査します。次に製品をコンベアに戻したのち、2台目の俯瞰カメラで製品の上面を検査します。
ここまで紹介してきたように、工場に多関節ロボットを導入することによって、生産工程の省人化だけでなく、人為ミスの削減、高速・高精度な作業による生産性のアップなど、さまざまなメリットを得られることが分かります。ただし工場や生産ラインの最適化には、多関節ロボット以外のさまざまな機器との連携も不可欠です。製品を送るフィーダ、製品の種類の識別、向きや位置を把握する各種センサやカメラ、それらを制御するソフトウェアなど、多くの機器との共同歩調によって、最適化が実現します。
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