JP2017170567A - ワーク認識方法及びランダムピッキング方法 - Google Patents
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Landscapes
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Abstract
Description
11 撮像装置
12 カラー画像センサー
13 距離画像センサー
21 ワーク認識装置
22 入出力手段
23 制御手段
24 記憶手段
25 演算手段
26 画像入力部
27 画像処理部
28 ワーク位置・姿勢算出部
29 ロボットデータ処理部
31 ロボット
32 ロボット本体
33 ロボット制御装置
35 ロボットアーム
36 ロボットハンド
101 箱
103 箱の側面(側壁)
105 箱の底面
107 枠(設定枠)
109 領域
H ワークの高さ
Hi 基準画像の高さ
N ワークWの孔
W ワーク
Claims (5)
- ロボットアームの先端に設けられたハンドによりバラ積みされたワークを把持し取出すランダムピッキングのためのワーク認識方法であって、
バラ積みされたワークの平面画像及び距離画像を取得する画像取得ステップと、
前記距離画像から最も高い位置にあるワークの高さを検出する高さ検出ステップと、
記憶手段に格納された基準画像の中から、前記高さ検出ステップで検出された高さに最も近い高さで撮像された基準画像を選出する基準画像選出ステップと、
前記基準画像選出ステップで選出した基準画像を用い前記画像取得ステップで取得した平面画像のパターンマッチングを行い、予め定める閾値以上の相関値を有するワークを検出するワーク検出ステップと、
前記ワーク検出ステップで検出されたワークの中から相関値の最も大きいワークを選出するワーク選出ステップと、
前記ワーク選出ステップで選出されたワークの中心座標及び傾きを算出するワーク位置・姿勢算出ステップと、
を含み、
前記記憶手段は、1個のワークに対して異なる高さで撮像された複数の平面画像からなる基準画像を格納することを特徴とするワーク認識方法。 - 前記基準画像選出ステップに代えて、1個のワークに対して既知の高さで撮像された1枚の平面画像からなる基準画像を元データとし、計算により前記高さ検出ステップで検出された高さの基準画像を算出する基準画像算出ステップを含み、
前記ワーク検出ステップでは、前記基準画像算出ステップで算出した基準画像を用い前記画像取得ステップで取得した平面画像のパターンマッチングを行い、
前記記憶手段は、1個のワークに対して既知の高さで撮像された1枚の平面画像からなる基準画像を格納することを特徴とする請求項1に記載のワーク認識方法。 - 前記ワークは、箱内にバラ積みされており、
さらに前記画像取得ステップで取得した平面画像に対してマッチングを行う領域を設定するマッチング領域設定ステップを含み、
前記ワーク検出ステップは、前記画像取得ステップで取得した平面画像に代えて、前記マッチング領域設定ステップで設定された領域内でパターンマッチングを行い、
マッチング領域は、箱の底面から、ロボットのアームが前記箱の側壁に接触しワークを把持できない領域を除外した領域に設定されていることを特徴とする請求項1又は請求項2に記載のワーク認識方法。 - 前記閾値は、形態の異なるワークに対して異なる値が設定され、
前記閾値と前記ワークの形態との間に相関関係が成立することを特徴とする請求項1から請求項3のいずれか1項に記載のワーク認識方法。 - ロボットアームの先端に設けられたハンドによりバラ積みされたワークを把持し取出すランダムピッキング方法であって、
請求項1から請求項4のいずれか1項に記載のワーク認識方法を含み、
前記ワーク選出ステップで選出されたワークをロボットアームの先端に設けられたハンドで把持するワーク把持ステップと、
前記ロボットアームを動かし、ワークを把持した状態で把持したワークの周囲のワークの配置状態を掻き乱す撹乱ステップと、
を含み、
前記撹乱ステップが、前記ワーク把持ステップ後に毎回実施されることを特徴とするランダムピッキング方法。
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