開發機械手臂快速且精準抓取透明與光澤物體技術 ～推動生產現場自動化，有助於縮短作業時間並提升生產力～
東京理科大學研究團隊開發出新演算法，能讓機械手臂使用單一相機精準抓取透明或光澤物體，成功率達96%，並大幅縮減作業時間。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年3月30日 19:00
- 🔍 收集: 2026年3月30日 22:56（發表後3小時56分鐘）
- 🤖 AI分析完成: 2026年4月24日 05:49（收集後582小時53分鐘）
**【研究摘要與重點】**
我們開發了一項技術，即使面對傳統3D量測不擅長處理的透明容器或具光澤的包裝材料等物體，也能從單一相機影像中估算形狀，使機械手臂得以進行抓取。
我們開發了一種方法，即使需要從多個視角進行觀察，也能在考量形狀估算精度與移動距離的平衡下，自動決定拍攝位置與移動路徑。
透過實體機器人的驗證，達成了96.0%的抓取成功率，與傳統方法相比，相機移動距離縮短了52%，整體搬運的執行時間縮短了19%。
本研究成果有望促進過去高度依賴人工作業流程的自動化，透過兼顧高精度抓取與高效動作，為提升生產力做出貢獻。
**【研究概要】**
東京理科大學創域理工學部機械航空宇宙工學科的荒井翔悟副教授，與該大學研究所創域理工學研究科機械航空宇宙工學專攻的Kenneth Ginga（2025學年度碩士班二年級）組成的研究團隊，針對機械手臂難以抓取的透明物體或光澤物體，開發了「3D量測（*1）」與「抓取規劃（*2）」的手法。此外，在眼在手（Hand-eye）配置（*3）中，成功減少了為拍攝影像的移動時間與處理時間。
過去，透明容器與光澤包裝材料因表面光線的反射與穿透，會導致深度感測器或一般的3D量測變得不穩定，使得機械手臂難以自動抓取。因此，本研究團隊著眼於結合較不受光學特性影響的RGB影像「語義分割（*4）」技術，以及從多視角輪廓資訊重建形狀的「Shape from Silhouette（*5）」技術。然而，多視角拍攝雖能提升精度，但相機移動需耗費時間，如何與製造現場要求的作業週期（Tact time）取得平衡成為一項課題。為解決此問題，團隊導入了能兼顧提升3D量測精度與縮短相機移動距離的成本函數，對拍攝位置與移動路徑進行了最佳化。
在實體機器人的驗證中，針對透明、光澤、不透明物體達成了96.0%的抓取成功率，並成功將相機移動距離較基準方法縮短了52%，整體搬運的執行時間縮短了19%。
本研究實現了對具備困難光學特性物體的抓取強健性，同時降低了多視角觀察所伴隨的時間成本。這將擴展機器人的應用範圍，預期將為推動製造現場的自動化與提升生產力帶來貢獻。
本研究成果已於2026年1月12日線上刊載於國際學術期刊《IEEE ROBOTICS AND AUTOMATION LETTERS》。此外，本成果也預定在機器人領域的頂級會議 2026 IEEE International Conference on Robotics & Automation (ICRA 2026) 上發表，正受到全球的矚目。
圖1 先行...
我們開發了一項技術，即使面對傳統3D量測不擅長處理的透明容器或具光澤的包裝材料等物體，也能從單一相機影像中估算形狀，使機械手臂得以進行抓取。
我們開發了一種方法，即使需要從多個視角進行觀察，也能在考量形狀估算精度與移動距離的平衡下，自動決定拍攝位置與移動路徑。
透過實體機器人的驗證，達成了96.0%的抓取成功率，與傳統方法相比，相機移動距離縮短了52%，整體搬運的執行時間縮短了19%。
本研究成果有望促進過去高度依賴人工作業流程的自動化，透過兼顧高精度抓取與高效動作，為提升生產力做出貢獻。
**【研究概要】**
東京理科大學創域理工學部機械航空宇宙工學科的荒井翔悟副教授，與該大學研究所創域理工學研究科機械航空宇宙工學專攻的Kenneth Ginga（2025學年度碩士班二年級）組成的研究團隊，針對機械手臂難以抓取的透明物體或光澤物體，開發了「3D量測（*1）」與「抓取規劃（*2）」的手法。此外，在眼在手（Hand-eye）配置（*3）中，成功減少了為拍攝影像的移動時間與處理時間。
過去，透明容器與光澤包裝材料因表面光線的反射與穿透，會導致深度感測器或一般的3D量測變得不穩定，使得機械手臂難以自動抓取。因此，本研究團隊著眼於結合較不受光學特性影響的RGB影像「語義分割（*4）」技術，以及從多視角輪廓資訊重建形狀的「Shape from Silhouette（*5）」技術。然而，多視角拍攝雖能提升精度，但相機移動需耗費時間，如何與製造現場要求的作業週期（Tact time）取得平衡成為一項課題。為解決此問題，團隊導入了能兼顧提升3D量測精度與縮短相機移動距離的成本函數，對拍攝位置與移動路徑進行了最佳化。
在實體機器人的驗證中，針對透明、光澤、不透明物體達成了96.0%的抓取成功率，並成功將相機移動距離較基準方法縮短了52%，整體搬運的執行時間縮短了19%。
本研究實現了對具備困難光學特性物體的抓取強健性，同時降低了多視角觀察所伴隨的時間成本。這將擴展機器人的應用範圍，預期將為推動製造現場的自動化與提升生產力帶來貢獻。
本研究成果已於2026年1月12日線上刊載於國際學術期刊《IEEE ROBOTICS AND AUTOMATION LETTERS》。此外，本成果也預定在機器人領域的頂級會議 2026 IEEE International Conference on Robotics & Automation (ICRA 2026) 上發表，正受到全球的矚目。
圖1 先行...