QDレーザのLSPモジュールを活用した小型3Dセンサーの最新動向と、フィジカルAIの精度を左右する「眼」の技術的進化について解説します。
フィジカルAIの成否を握る「眼」の重要性
現場でAIが正常に判断できない主な原因は、AIアルゴリズム自体の性能不足にある
不具合の多くはAIの計算能力ではなく、外来光や粉じんなど過酷な現場環境下で正確なデータを取得できていない「眼（センシング技術）」の認識精度に起因する
ロボットや人工知能（AI）の活躍領域は、従来の工場内だけに留まらず、物流倉庫、建設現場、インフラ点検、あるいは惑星ローバーなどの宇宙探査といった多様な実世界へと急速に拡大しています。人間の代わりに思考して物理的な作業を遂行する「フィジカルAI」に対する世界的な投資や開発競争が加速する一方で、現場においては「AIが正しく判断を下せない」という理由によって導入プロセスが停滞するケースが後を絶ちません。こうした不具合の多くは、AIそのものの性能不足ではなく、その手前の段階である「現場を正しく認識する」というプロセスに起因しています。
実世界の現場環境は一様ではなく、光の反射具合、ワーク（対象物）の微細な位置のずれ、外来光の侵入、空気中の粉じんなど、困難な条件が重なり合います。どれほど高度で優れたAIアルゴリズムであっても、正確に撮影・取得されたデータが入力されなければ、適切な判断を下すことは不可能です。この課題を解決するためには、光学設計、機械構造、電気回路、そして処理ソフトウェアのすべてを緻密に統合し、現場の状況に適応する高性能な「眼」を構築することが不可欠となっています。
近年では、単に2次元の画像情報を取得するだけでなく、対象物の立体的な形状や高低差を高精度に捉える3Dセンサー技術の需要が高まっています。AIと3Dセンシングが一体となることで、ロボットは複雑な形状の部品を正確に把持したり、肉眼では判別しにくい微細な変形や凹みを検知したりすることが可能になります。フィジカルAIの進化は、突き詰めるとこの「眼」の性能向上と小型化・高信頼化にかかっていると言えるでしょう。
QDレーザプロジェクターとMEMS技術による小型3Dセンサーの革新
従来の外観検査や寸法計測の分野では、対象物に縞模様やライン状の光を投影し、その光の歪みや変形から立体形状を割り出す方式が広く採用されてきました。しかし、これまでは投影装置が大型で重量が増しがちな点や、斜め方向に投影するとピントが合わず画像がぼける点などが、ロボットの手先や狭い生産ラインへ組み込む際の大きな障壁となっていました。この制約を解消するのが、株式会社QDレーザが開発したレーザスキャニングプロジェクター（LSPモジュール）です。
QDレーザのLSPモジュールは、半導体レーザと2軸のMEMSミラー（心臓部には台湾Ultimems社のスキャンエンジンを採用）を組み合わせることで、PCから送られた画像をダイレクトに描画する仕組みを持っています。レーザ光を活用した走査方式であるため完全なフォーカスフリーを実現しており、斜め方向から投影した場合であっても像がぼけることがありません。モジュール自体の重量は約35グラムと非常に軽量であり、電源や映像の接続には汎用的なUSB Type-Cが採用されているため、限られた空間への設置性に優れています。
株式会社浅原技研などが、このLSPモジュールに高精度なカメラや同期機構、計測ソフトウェアを組み合わせることで、手のひらサイズながら本格的な3Dセンサーとしての機能を実装しています。このシステムでは、投影する画像を切り替えるだけで、位相シフト法、モアレ法、光切断法という3つの異なる3D計測方式を1台のモジュールで使い分けることができます。撮影した縞模様のデータは独自の計測ソフトウェアによって即座に3D点群へと変換され、対象物の高低差を色分けして視覚化するなど、高度なセンシングが現場のあらゆる場所で手軽に行えるようになっています。
「2D＋3D＋AI」による総合的な検査システムの展望
製造業の現場における外観検査や寸法計測の自動化では、単一の視点や情報だけで判定を下すのは困難であり、多角的な視点が求められます。浅原技研が提唱・開発する「2D＋3D＋AI」のシステムは、こうした複合的な課題への有効な解決策を提示しています。具体的には、高さ・凹み・反り・変形といった形状情報を捉える「3D」、傷・汚れ・異物・印字といった色や模様に関する情報を捉える「2D」、そして良品の許容ばらつきと不良品を厳格に切り分けて人間の目に近い判定を行う「AI」の3つの要素を1つのシステムに統合しています。
自社開発のAI外観検査ソフトウェアなどを組み合わせることで、現場の技術者自身がAIに対して良否の基準を学習させ、必要に応じて調整やメンテナンスを行える環境が整えられています。微細な半導体・電子部品の検査から、高さ10メートルクラスの重工業製品に至るまで、対象物のスケールや現場の環境に応じた最適な計測方式を選択・適用することが重要です。内製化支援や自社の検証施設を通じた事前検証の枠組みも相まって、現場に「眼をつくる力」を定着させる取り組みが進行しています。
QDレーザのLSPモジュールの登場は、これまで大掛かりな設備を必要としていた3Dセンシング技術のハードルを大きく引き下げました。今後は、ロボットビジョンや自動化設備への組み込みが一層加速し、さまざまな産業分野の現場においてフィジカルAIが真価を発揮するための基盤技術として、その役割と重要性がますます高まっていくことが期待されています。
