【比較表付き】7つの位置測位技術で100m範囲内の人・モノをデータ化【事例12選あり】

比較表付き！7つの位置測位技術 位置測位 100m範囲内の 人・モノをデータ化 活用事例 12 選 画像処理のプロフェッショナル だからできること

こんな課題はありませんか？  作業者の転倒検査をしたい 現場の安全管理  フォークリフトと作業者の接触事故を防ぎたい  危険エリアへの進入を検知したい  作業者の稼働状況を管理したい  作業時の手順や工程を判定したい 作業の可視化  作業ミス・モレを防止したい  熟練者技術をデータ化して、伝承したい  ドローンを指定位置通りに動かしたい  ロボットのコントロールを行いたい モノの動きを制御  設計通りの動きをするか製品の性能検査をし たい これら すべて 位置測位 で解決します 位置測位 とは 人やモノが、どこにあるかの情報をデータとして取得すること。 位置測位を行う技術はGPS・Wi-Fi・ビーコン・モーションキャプチャなど多岐にわたり、 屋外位置測位に適しているもの・屋内位置測位に適しているものがあります。また、 測位範囲も技術によって異なり、測位精度もそれぞれ異なります。 なんのために位置測位を行いたいのか。なんの位置を測位したいのか。それによって最 適な位置測位技術を選択する必要があります。

位置測位技術 の 種類 測位対象へ 種類 測位範囲 測位環境 精度 取りつけるセンサー 衛星からの電波が 受信機 GPS 屋外 2-5m 届けばどこでも (スマートフォン等) 受信機 Wi-Fi 50m 屋内 5-10ｍ (スマートフォン等) 受信機 ビーコン 10-100m 屋内 0.5-10m (スマートフォン等) 受信機 IMES 10-15m 屋内 5m (スマートフォン等) UWB 10m 屋内 5-10cm タグ カメラ・スキャナ・ SLAM 300m 屋内・屋外 1-2m ToFセンサー等 モーションキャプチャ 100m 屋内・屋外 0.1-1mm 反射マーカー 位置がわかると人・モノの動き がわかる 位置測位 の 活用例 転倒検知  フォークリフトの接触事故防止 危険エリアへの進入検知 手元作業のミス防止 動線分析 部品の所在管理  エリア内の人の在否判定 設備の性能検査 生産実績・作業稼働状況の可視化  ドローンやロボットの制御

位置測位技術 の 測位範囲と精度 位置測位ができる技術は複数ありますが、測位できる範囲とその精度には大きな違いがあります。 ここでは、どの技術がどの程度の範囲で機能し、精度はどれくらいなのかをご紹介しています。 測位範囲 誤差 測位範囲はGPSが一番広く、人工衛星が出す電波が届けばどこでも測位可能です。 次点でSLAMの測位範囲：最大300m。100m程度のエリア内の位置測位であれば、モーションキャプ チャやビーコンが最適です。 また、精度はモーションキャプチャが圧倒的に高く、実数値と測定値の精度誤差は±0.1mmと高精度。 正確に人やモノの位置データを取得できます。 GPSでは、2～5m程の精度。ビーコンは、それよりもさらに精度が低く、最大10m程度となっています。

Acuity の 位置測位技術 センシングテック企業Acuityの位置測位は、モーションキャプチャ技術を用いて行います。 測位対象である人・モノに、マーカーを貼りつけ、そのマーカー位置情報をカメラで取得します。 マーカー情報の取得範囲は、カメラの撮像範囲内である必要があります。 カメラで構築した空間内で マーカーの位置座標を取得 モーションキャプチャ による位置測位の メリット  作業者の姿勢をリアルタイムにデータ化 現場の安全管理  フォークリフトと作業者の位置情報を取得  危険エリアへの進入を精度0.1mmで検知  作業者の位置情報から稼働状況をログ管理  手元や道具の位置から作業工程を判定 作業の可視化  作業者の動きから作業ミス・モレを防止  熟練者技術のデータ化で、若手と技術比較  0.1mm以下の高精度でドローンを制御  人の動きをトレースして、ロボットの動きのコン モノの動きを制御 トロール  縦・横・奥行・回転まで、製品の性能を検査 マーカーを貼付するだけで、全身・手元・モノの位置が高精度かつ3次元で取得できます。 これにより、現場の安全性が向上し、作業の効率化が図れるほか、様々な用途に活用できます。

活用事例 人・モノを問わず、位置測位を行いたい対象にマーカーを貼付することで、簡単かつ高精度に、 「今どこにあるか」の位置情報をデータ化することができるモーションキャプチャ技術を活用した事例一覧。 課題と現状① 導入後の効果 現状  口頭説明やマニュアルでの指導 熟練者の技術や勘・ をメインにしている コツを数値化して、若  長期間にわたって技術習得のた 手を育成したい めトレーニング・研修制度を設け ている 作業者の動きだけでなく作業道具の 動きも同時に計測。熟練者と若手の 動きのAB比較も実現。 課題と現状② 導入後の効果 現状 組付け位置をリアルタ  複数人で作業～チェックを日数 イムにログ管理し、 をかけて行っている 生産性を向上したい  チェック漏れが発生し、想定外の コストがかかっている 工具の先端位置を測定することで、 作業結果をリアルタイムにログに反映。 作業～チェックまでを1人で完了。 課題と現状③ 導入後の効果 現状  3次元測定やコンベックスでは、 20m超えの大型製 製品を運搬しながら、現在の位 品の運搬作業で、 置情報が確認できず、大幅に工 正確な位置に運搬 数がかかっている したい  そもそも大型製品のため、正確に リアルタイムな位置測位に優れており、 位置を測定できていない 常に所定位置との差分を計測。 0.1mm以下の高精度で運搬が完了。 手元位置取得による作業技術の伝承 溶接の技術伝承 活 用 事 工具の位置測位による組付けトレーサビリティ 作業者の進入出検知 例 造船パネルの溶接位置合わせ ドローンの位置制御

AI によるセンサーレス 位置測位 GPS・ビーコン・Wi-Fi・モーションキャプチャ等で行う位置測位は、どれも受信機やマーカー等、 センサーが必要な技術になります。実際の現場の運用ではハードルが高いといった課題もある中で、 AIを活用すれば、センサーなしでできる位置測位があります。 課題と現状① 導入後の効果 現状 組み立て・ピッキング  ヒューマンエラーが起きていて、生 工程における、 産性が課題となっている 部品の取り間違いを  熟練者と新人では作業時間に なくしたい 差があり、スキルのバラつきが見 受けられる カメラ一台で左右の手がどこにあるかを 検知。任意のエリアごとに手の進入を 検知し、部品の取り間違いを防止。 課題と現状② 導入後の効果 現状  カメラでチェックはしているが、人に 作業者がどこにいるか よる管理で、自動検知はできて を可視化し、 いない 稼働状況をデータで  ビーコン設置で端末を作業者が 管理したい 携帯する運用だが、不携帯があ エリアを設定すると、どのエリアに何人ど り、正確にデータが取れていない のタイミングで進入出したかをデータで 管理可能。カメラ一台で可視化。 課題と現状③ 導入後の効果 現状  GPSやWi-Fi等を導入し、大体 個々の導線を分析し、 の位置と稼働状況はデータ化で 現場改善や作業の効 きているが、精度が悪く、正確な 率化を図りたい データにはなっていない  実際の作業映像と稼働状況の 個別に作業者を特定し、カメラ一台で データの連携はできていない 導線を分析。実際の作業映像と稼働 状況のデータの一元管理が可能。 組み立て・ピッキング作業の手元判定 部品の取り間違い検知・防止 活 用 事 生産工場の稼働状況の可視化 指定エリアへの進入回数のカウント 例 作業者別の導線分析 危険エリアへの進入検知

センシングテック企業 Acuity その他の技術 Acuityではマーカーの位置情報から0.1mm精度で人・モノの位置をデータ化できる モーションキャプチャ技術を活用し、変位計測や3次元測定、視線解析、動作分析のほか、 AI技術による製品の外観検査等の導入実績があります。 課題と現状① 導入後の効果 現状 測定精度0.1mmの  3次元で計測ができていない 高精度計測を  測定エリアによって精度が 3次元で行いたい 0.1mmより大きくなる 精度保証が取れているシステムであり、 信頼性の高い計測結果を3次元で取 得。 課題と現状② 導入後の効果 現状  透明な製品のためスキャナでの メジャーやゲージでの 寸法測定ができず、メジャーを使 測定の手間を解消し 用して測定を実施 たい  複雑な形状のため手作業での寸 法測定を実施 3Dスキャナで測れない透明・黒・濡れ た対象のほか、円形や複雑な形状の 測定を実現。 課題と現状③ 導入後の効果 現状  製品の傷・バリ・ほつれ・汚れを 製品の外観検査を 検査するため5人以上で作業し 自動化・省人化 ている したい  閑散期と繁忙期があり、人手不 足が課題となっている 15人体制の検品作業がシステム稼働 確認のため2人体制に変わり、1年間で 87%のコスト削減。 5階建てビルの振動試験 鉄骨の曲げ試験 活 用 事 コンクリートの3次元測定 鋳造品のCAD比較 例 マスクの自動検品・寸法計測 コンテナの損傷箇所の自動検知