滑り分布

対象物自体を認識しその対象物がカメラと相対的に動く状態を滑りとして認識します。60fpsに画素の差分を認識することで、滑りのセンシングを行えます。

力分布

センサの表面がシリコンのスキンで覆われています。
そのスキンにドットマークを配置。その移動量と方向・大きさから画像処理にて力の分布(XYZ)を推定することで、力のセンシングを行えます。

マルチモダリティ

カメラで取得した画像情報から力分布（x, y, z方向)のみならず、滑り分布や対象物の重さ、把持位置・姿勢、形状、テクスチャ、異物、などの複数のモダリティを取得できます。

カメラ（高解像度）を利用するため、他の種類の触覚センサと比べて、力分布や滑り分布が高解像度です。性能向上のドライバーがソフトウエア側にあるため機動的な性能Updateが可能となります。

安価

「画像（カメラ）に基づく」という特性上、センサーを構成するハードウエアの機構が極めてシンプルであり、原価が低く経済性に優れます。

​汎用ロボットアームに着脱できるため、安価なロボットアームを選定すれば、その分、安価に実利用できます。

高耐久

外力は皮膚で吸収され、電子部品（カメラ）とは物理的に遮断されており、原理的に高耐久です。

​皮膚が破損しても、安価に取り替えることが可能です。

Cyl1

曲面形状の把持面により、円筒形のワークや束ねられているワーク、小型のウエハなどのハンドリングを実現します。

SS2

指先よりも細い形状により、バラ積みなどのPick時のスペースが狭いワークや小型ワークへの汎用的な対応を実現します。

α on β

従来形状のバージョンアップタイプ。グリッパからの距離を近くすることで把持力をロスなく伝達できるようになります。今まで同様の汎用性の安定化を狙います。

M6

弊社のプロダクトであるおかず盛り付けロボットに使用されているフィンガーと同形状（取り外し機構なし）。カップ状かつ把持面に凹凸を作ることで摩擦を作り、食材に代表される柔らかく、不定形なワークに対して、少ない把持力でのナイーブなハンドリングを実現します。

Parallelタイプ

Parallelタイプはカメラ画質に優位性があります。 そのため、センシング性能(滑りや力のセンシング)にこだわりたい場合は Parallelタイプをベースにご選定ください。

Angleタイプ

Angleタイプはミラーで曲げる構造になっているため、機能性(形状や薄さなど)に優れ、形状バラエティに富んだ設計が可能となります。カメラサイズによる制約を回避できるため、様々なタスクに対応しやすくなります。