MITは、ミリ波（mmWave）を用いてパッケージを開封することなく欠陥製品を検出する新しいロボットシステムを発表しました。この技術により、ロボットは隠れた物体の3D画像を再構成し、製品が使用または出荷される前に、その正確な位置、形状、状態を特定することが可能になります。
mmWaveは、30～300GHzの周波数を持つ電磁波の一種で、レーダーや5G通信で広く使用されています。mmWave信号はプラスチック、段ボール、布などの素材を透過するため、物体に直接接触することなく反射します。この反射データに基づいて、システムは空間内の物体の3D画像を再構築できます。
精度向上のため、MITチームはmmNormと呼ばれる新しいアルゴリズムを開発しました。このシステムは基本形状を再構築するだけでなく、様々な方向からの反射を収集することで表面の曲率を分析します。物体上の各点には最も強い反射の方向があり、これにより傾きと全体的な形状を正確に特定することができます。テスト結果によると、mmNormは従来の技術と比較して誤差が約40%少ない3D画像を生成しました。
このシステムは、カップ、手工具、キッチン家電など、60種類以上の一般的な物体でテストされています。ミリ波レーダーはロボットアームに搭載され、非侵襲的なスキャンを実行し、リアルタイムでデータを収集します。この技術は、多くの妨害要因がある環境下でも、様々な材質の物体に良好に機能します。
この技術を生産ラインや倉庫に導入すれば、ロボットが不良品、へこみ、梱包ミスのある製品を自動的に識別し、出荷前に除去できるようになります。製造現場では、ロボットが人間の介入なしに、混在する製品群から適切な工具を選び出すことも可能になります。開発チームはまた、この技術を拡張現実（AR）グラスに応用することも提案しており、工業空間や技術設備における見えにくい物体の可視化に役立つ可能性があります。
しかし、ミリ波技術には依然として一定の限界があり、特に反射率が低い物体や厚い物質層で覆われた物体を扱う場合には顕著です。研究チームは、より複雑な実世界の状況下における3D画像の解像度と再構成能力を向上させるアルゴリズムの改良に取り組んでいます。
ミリ波と自律ロボットの組み合わせは、検査・品質管理業界に新たな方向性をもたらします。この技術は、業務効率の向上、リスクの最小化、そして現代の製造業におけるロボットシステムの適用拡大に貢献します。
出典: https://khoahocdoisong.vn/robot-hoc-cach-nhin-xuyen-do-vat-nho-song-milimet-post1553263.html
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