JP3004279B2 - 光学的シーム追跡装置用画像処理システム - Google Patents
光学的シーム追跡装置用画像処理システムInfo
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Classifications
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- G—PHYSICS
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- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/42—Recording and playback systems, i.e. in which the programme is recorded from a cycle of operations, e.g. the cycle of operations being manually controlled, after which this record is played back on the same machine
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- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- B23K—SOLDERING OR UNSOLDERING; WELDING; CLADDING OR PLATING BY SOLDERING OR WELDING; CUTTING BY APPLYING HEAT LOCALLY, e.g. FLAME CUTTING; WORKING BY LASER BEAM
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- B23K9/12—Automatic feeding or moving of electrodes or work for spot or seam welding or cutting
- B23K9/127—Means for tracking lines during arc welding or cutting
- B23K9/1272—Geometry oriented, e.g. beam optical trading
- B23K9/1274—Using non-contact, optical means, e.g. laser means
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- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- B23Q—DETAILS, COMPONENTS, OR ACCESSORIES FOR MACHINE TOOLS, e.g. ARRANGEMENTS FOR COPYING OR CONTROLLING; MACHINE TOOLS IN GENERAL CHARACTERISED BY THE CONSTRUCTION OF PARTICULAR DETAILS OR COMPONENTS; COMBINATIONS OR ASSOCIATIONS OF METAL-WORKING MACHINES, NOT DIRECTED TO A PARTICULAR RESULT
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- G—PHYSICS
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- G05B2219/4701—Edge detector, project line, inclined camera detects discontinuity
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Description
【発明の詳細な説明】 本発明は一般的には画像処理、更に詳細にはロボット
用光学的シーム追跡システムで得られる２−Ｄカメラ画
像信号の画像処理に係わる。
用光学的シーム追跡システムで得られる２−Ｄカメラ画
像信号の画像処理に係わる。
説明の便宜上、工具の前方で感知されるシーム経路を
辿るようにロボットまたはその他の作働端マニピュレー
ターを案内するロボットによるアーク溶接のためのシー
ムの追跡に関連して、次いでシーム経路を検出し、産業
用ロボットの制御に利用すべきパラメータ情報を作成す
るための画像処理に関連して以下に本発明を説明する。
辿るようにロボットまたはその他の作働端マニピュレー
ターを案内するロボットによるアーク溶接のためのシー
ムの追跡に関連して、次いでシーム経路を検出し、産業
用ロボットの制御に利用すべきパラメータ情報を作成す
るための画像処理に関連して以下に本発明を説明する。
画像信号を２−Ｄ画像信号からデジタル信号に変換
し、下記の目的でこのデジタル信号を処理することは一
般に公知である： １）画像の質を高め； ２）画像の全体的な幾何形状特性を求め； ３）画像の固有点の座標を求め、 ４）シームに沿って感知される点座標に基づきシーム経
路に沿った作働端の動作を制御する。
し、下記の目的でこのデジタル信号を処理することは一
般に公知である： １）画像の質を高め； ２）画像の全体的な幾何形状特性を求め； ３）画像の固有点の座標を求め、 ４）シームに沿って感知される点座標に基づきシーム経
路に沿った作働端の動作を制御する。
これについては下記の文献を参照されたい： １）1986年11月刊Welding Journal誌の33−41ページに
掲載されたJ.E.Agapakis、J.D.Katz、M.Koifman、G.N.E
pstein、J.M.Friedman、D.O.Eyring及びH.J.Rutishause
rの論文“Joint Tracking and Adaptive Robotic Weldi
ng Using Vision Sensing of the Weld Joint Geometr
y"。
掲載されたJ.E.Agapakis、J.D.Katz、M.Koifman、G.N.E
pstein、J.M.Friedman、D.O.Eyring及びH.J.Rutishause
rの論文“Joint Tracking and Adaptive Robotic Weldi
ng Using Vision Sensing of the Weld Joint Geometr
y"。
２）1986年10月７日付米国特許第4,616,121号。
情報を改善、変換または分析するためパイプライン処
理によってデジタル信号を処理することも公知である。
下記の文献を参照されたい： １）SPIE、Vol.156、Modern Utilization of Infrared
Technology IV（1987）の43−48ページに掲載されたRic
hard J.Jones、Joseph R.Burns及びDuvid C.Smithの論
文“Real−Time Signal Processing With Two−Dimensi
onal Filters"及び ２）1986年５月刊IEEE Transactions on Computers、Vo
l.C−35、No.5の431−439ページに掲載されたV.Jagadis
h Hosagrahar、Rob.G.Mathews、Thomas Kailath及びJoh
n A.Newkirdの論文“A Study of Pipelining in Comput
ing Arrays"。
理によってデジタル信号を処理することも公知である。
下記の文献を参照されたい： １）SPIE、Vol.156、Modern Utilization of Infrared
Technology IV（1987）の43−48ページに掲載されたRic
hard J.Jones、Joseph R.Burns及びDuvid C.Smithの論
文“Real−Time Signal Processing With Two−Dimensi
onal Filters"及び ２）1986年５月刊IEEE Transactions on Computers、Vo
l.C−35、No.5の431−439ページに掲載されたV.Jagadis
h Hosagrahar、Rob.G.Mathews、Thomas Kailath及びJoh
n A.Newkirdの論文“A Study of Pipelining in Comput
ing Arrays"。
さらに、1977年にAddison−Wesley Publishing Co.か
ら刊行されたRafael C.Gonzales及びPaul Wintz共著“D
igital Image Processing";及びIEEE Press、NY（Audio
and Electroacoustics Group）から復刻されたLawrenc
e R.Rabiner及びCgarkes M.Rader編“Digital Procesin
g"をも参照されたい。
ら刊行されたRafael C.Gonzales及びPaul Wintz共著“D
igital Image Processing";及びIEEE Press、NY（Audio
and Electroacoustics Group）から復刻されたLawrenc
e R.Rabiner及びCgarkes M.Rader編“Digital Procesin
g"をも参照されたい。
近傍の画素と共に２−Ｄ画像を構成する各画素の２進
化デジタル表示値を求め、これをデジタル処理して画像
の質を高めることも画像処理の分野において公知であ
る。この処理では、画像をそれぞれが１つの画素を中心
とするブロック、マスク、または画素マトリックスと呼
ばれる基本領域に分割し、所定コードまたは比較法則に
従って中心画素及びその近傍画素について全体的な、即
ち、平均的な値を求め、各画素ごとに画像全体を行及び
列につき走査する。従来この技術は画像、即ち、白色画
像の輪郭をその黒色背景に対して描くのに利用されてい
る。例えば、米国特許第4,672,643号；第4,670,703号；
第4,638,694号；及び第4,638,369号を参照されたい。
化デジタル表示値を求め、これをデジタル処理して画像
の質を高めることも画像処理の分野において公知であ
る。この処理では、画像をそれぞれが１つの画素を中心
とするブロック、マスク、または画素マトリックスと呼
ばれる基本領域に分割し、所定コードまたは比較法則に
従って中心画素及びその近傍画素について全体的な、即
ち、平均的な値を求め、各画素ごとに画像全体を行及び
列につき走査する。従来この技術は画像、即ち、白色画
像の輪郭をその黒色背景に対して描くのに利用されてい
る。例えば、米国特許第4,672,643号；第4,670,703号；
第4,638,694号；及び第4,638,369号を参照されたい。
画像の鮮明さを求め、そのエッジを明確にするという
のではなく、公知技術では考えられなかったことである
が、エッジによって画定される線として画像を単純化す
るという新しいアプローチがある。これは本発明の思想
の基本となるアプローチである。この技術の要点はロボ
ットが辿るべきシームを識別することにあるから、これ
はシームの追跡に特に好適である。シームまたはジョイ
ントを確認し、その座標によってセンサー及び作働端が
辿るシームのクリティカル・センターを検出するのに広
く利用されるいわゆるストライプ（線条）法は制御の正
確を期するため鮮明な線を必要とする。従って、本発明
の主な目的の１つはシーム追跡において得られるシーム
の線条画像を画像の１つのエッジによって画定される線
として単純化することにある。そのため、本発明は線条
画像を１画素幅の線に変換する。
のではなく、公知技術では考えられなかったことである
が、エッジによって画定される線として画像を単純化す
るという新しいアプローチがある。これは本発明の思想
の基本となるアプローチである。この技術の要点はロボ
ットが辿るべきシームを識別することにあるから、これ
はシームの追跡に特に好適である。シームまたはジョイ
ントを確認し、その座標によってセンサー及び作働端が
辿るシームのクリティカル・センターを検出するのに広
く利用されるいわゆるストライプ（線条）法は制御の正
確を期するため鮮明な線を必要とする。従って、本発明
の主な目的の１つはシーム追跡において得られるシーム
の線条画像を画像の１つのエッジによって画定される線
として単純化することにある。そのため、本発明は線条
画像を１画素幅の線に変換する。
この技術は下記論文に記載されているエッジ抽出、画
像簡略化または線抽出のような公知技術とは対照的に異
なるものである： １）1986年11月刊、IEEE Transactions、Vol.PAMI−
８、No.6に掲載されたVishvijt S.Nalwa及びThomas O.B
infordの論文“On Detecting Edges"; ２）1985年７月刊、IEEE Transactions、Vol.PAMI−
７、No.4に掲載されたCarlo Arcelli及びGebriella San
niti Di Bajaの論文“A Width−Independent Fast Thin
ning Algorithm";及び ３）1986年７月刊IEEE Transactions、Vol.PAMI−８、N
o.4に掲載されたJ.Brian、Allen R.Hanson及びEdward
M.Risemanの論文“Extranting Straight Lines"。
像簡略化または線抽出のような公知技術とは対照的に異
なるものである： １）1986年11月刊、IEEE Transactions、Vol.PAMI−
８、No.6に掲載されたVishvijt S.Nalwa及びThomas O.B
infordの論文“On Detecting Edges"; ２）1985年７月刊、IEEE Transactions、Vol.PAMI−
７、No.4に掲載されたCarlo Arcelli及びGebriella San
niti Di Bajaの論文“A Width−Independent Fast Thin
ning Algorithm";及び ３）1986年７月刊IEEE Transactions、Vol.PAMI−８、N
o.4に掲載されたJ.Brian、Allen R.Hanson及びEdward
M.Risemanの論文“Extranting Straight Lines"。
光線条画像を単純化して１画素幅の輪郭線を得たら、
被感知シームに沿った線上の任意の場所の実座標を求め
る前に、シームの主な特徴、特にシーム感知経路及び作
働端が配慮すべきギャップを特徴づける限界隅部または
中心の位置を確認しなければならない。そこで、光線条
画像から抽出された線に対して高度の画像処理レベルで
下記の操作が行われる： １）ポイント選別； ２）光線条モデリング； ３）形状マッチング；及び ４）３−Ｄ座標変換。
被感知シームに沿った線上の任意の場所の実座標を求め
る前に、シームの主な特徴、特にシーム感知経路及び作
働端が配慮すべきギャップを特徴づける限界隅部または
中心の位置を確認しなければならない。そこで、光線条
画像から抽出された線に対して高度の画像処理レベルで
下記の操作が行われる： １）ポイント選別； ２）光線条モデリング； ３）形状マッチング；及び ４）３−Ｄ座標変換。
１画素幅光線条画像とは別の分野で応用されるこれら
の操作については、1986年11月刊Welding Journal（33
−41ページ）に掲載された上記Agapakis論文、及び米国
特許第4,616,121号及び第4,596,919号に記載されてい
る。
の操作については、1986年11月刊Welding Journal（33
−41ページ）に掲載された上記Agapakis論文、及び米国
特許第4,616,121号及び第4,596,919号に記載されてい
る。
本発明において行われる上記処理はこれら公知技術の
処理操作とは異なり光線条画像を１画素幅の線として電
気的に画定するのであるから、簡単、迅速に実行でき
る、光学的シーム追跡装置によるリアルタイム・ロボッ
ト制御、特にロボット・シーム追跡システムに最適であ
る。
処理操作とは異なり光線条画像を１画素幅の線として電
気的に画定するのであるから、簡単、迅速に実行でき
る、光学的シーム追跡装置によるリアルタイム・ロボッ
ト制御、特にロボット・シーム追跡システムに最適であ
る。
本発明は画像処理システムに係わり、ビデオ・カメラ
から得られる画像信号を連続的なデジタル信号に変換
し、このデジタル信号を瞬間的に存在する画素及びその
近傍画素から成るカーネルを表わす瞬間的な複数データ
・ビットを符号化することによって処理する。本発明の
特徴はこの複数データ・ビットを、画像のエッジの１つ
を画定する白色及び黒色画素の存否を表わす２つの相反
する基準状態と比較し、もし一方の状態にマッチするな
ら瞬間画素を白色画素に、反対の状態にマッチするなら
黒色画素にそれぞれ変換したのち、元の画像の前記１つ
のエッジを表わす画素線として第２画像を形成すること
にある。
から得られる画像信号を連続的なデジタル信号に変換
し、このデジタル信号を瞬間的に存在する画素及びその
近傍画素から成るカーネルを表わす瞬間的な複数データ
・ビットを符号化することによって処理する。本発明の
特徴はこの複数データ・ビットを、画像のエッジの１つ
を画定する白色及び黒色画素の存否を表わす２つの相反
する基準状態と比較し、もし一方の状態にマッチするな
ら瞬間画素を白色画素に、反対の状態にマッチするなら
黒色画素にそれぞれ変換したのち、元の画像の前記１つ
のエッジを表わす画素線として第２画像を形成すること
にある。
実際にはカメラからの画像はインターレースによって
得られる。従って、本発明がデジタル・パイプラインか
ら得る“画素線”画像は“倍画素線”である。この線を
細くすることによって１画素線を得る。この処理におい
ては、デジタル・パイプラインが光線条の各半画像にお
ける互いに全く同じ２つの符号化画素表示値に作用する
のであるから、最初に現れる画素信号はコピーの過程で
無視される。
得られる。従って、本発明がデジタル・パイプラインか
ら得る“画素線”画像は“倍画素線”である。この線を
細くすることによって１画素線を得る。この処理におい
ては、デジタル・パイプラインが光線条の各半画像にお
ける互いに全く同じ２つの符号化画素表示値に作用する
のであるから、最初に現れる画素信号はコピーの過程で
無視される。
さらにまた、本発明では光線条画像の基本表現として
符号化された１画素幅線をデジタル・パイプライン処理
によって形成する方式をシーム追跡に利用することで、 １）シーム画像をノードまたは節目で区分化し； ２）作働端によって加工すべきシームまたはジョイント
を所定の基準に従ってパターン認識し； ３）シーム・センサーによって感知される瞬間的なシー
ム場所を特徴づける隅部（コーナー）または中心点、及
び作働端の動作条件を決定するギャップ距離を光線条の
中から識別し； ４）シーム追跡の過程で、追跡経路に沿って１つの光線
条画像から次の光線条画像への均質な座標変化を前記隅
部または中心点、及び前記ギャップ距離に基づいて求め
る。
符号化された１画素幅線をデジタル・パイプライン処理
によって形成する方式をシーム追跡に利用することで、 １）シーム画像をノードまたは節目で区分化し； ２）作働端によって加工すべきシームまたはジョイント
を所定の基準に従ってパターン認識し； ３）シーム・センサーによって感知される瞬間的なシー
ム場所を特徴づける隅部（コーナー）または中心点、及
び作働端の動作条件を決定するギャップ距離を光線条の
中から識別し； ４）シーム追跡の過程で、追跡経路に沿って１つの光線
条画像から次の光線条画像への均質な座標変化を前記隅
部または中心点、及び前記ギャップ距離に基づいて求め
る。
これは元の光線条画像のエッジの１つを表わす２−Ｄ
画素線を１−Ｄ関数の表示値に変換したのち達成され
る。順次現れる画素に対応する離散的信号で得られるこ
の１−Ｄ関数は上記シーム及び隅部確認に利用される。
即ち、この１−Ｄ関数はマッチングのための標準シーム
作成に利用される。限界隅部、即ち、作働端ターゲット
を識別したのち、本発明では１−Ｄから３−Ｄへの直接
変換によってロボット制御のための座標を求める。
画素線を１−Ｄ関数の表示値に変換したのち達成され
る。順次現れる画素に対応する離散的信号で得られるこ
の１−Ｄ関数は上記シーム及び隅部確認に利用される。
即ち、この１−Ｄ関数はマッチングのための標準シーム
作成に利用される。限界隅部、即ち、作働端ターゲット
を識別したのち、本発明では１−Ｄから３−Ｄへの直接
変換によってロボット制御のための座標を求める。
上記画素線デジタル信号をデジタル・パイプラインに
よる低レベル処理で求めることによって２−Ｄ画素線を
形成し、高レベル処理下に１−Ｄ画素線関数を利用する
ことによってシーム経路の３−Ｄ座標を得る。この２つ
の処理は感知下にあるシーム経路に沿って１つの光線条
から次の光線条ヘリアル・タイムで、かつほぼ瞬間的に
行われ、関連の産業用ロボットは同一のステップで作働
端の位置ぎめ及び制御を行う。
よる低レベル処理で求めることによって２−Ｄ画素線を
形成し、高レベル処理下に１−Ｄ画素線関数を利用する
ことによってシーム経路の３−Ｄ座標を得る。この２つ
の処理は感知下にあるシーム経路に沿って１つの光線条
から次の光線条ヘリアル・タイムで、かつほぼ瞬間的に
行われ、関連の産業用ロボットは同一のステップで作働
端の位置ぎめ及び制御を行う。
次に本発明の実施例を添付の図面に沿って、特に産業
用ロボットがシーム経路を感知しながら、このシーム経
路に沿って作業する作働端を制御するのに利用する光学
的シーム追跡システムに関連して説明する。
用ロボットがシーム経路を感知しながら、このシーム経
路に沿って作業する作働端を制御するのに利用する光学
的シーム追跡システムに関連して説明する。
第１図にはロボット・プロセッサーRPを含む公知のロ
ボット・システムを示した。ロボット・プロセッサーは
指示経路RTPからライン１を介して得られる指示経路制
御信号と、ロボットRBによって作動される工具の動作及
び位置ぎめに伴なうエラーを示すフィードバック信号か
らライン２を介して得られる修正入力とを組み合わせ
る。ライン１及び２の信号はロボット・ポロセッサーRP
内の制御加算器インタープリーターによって組み合わせ
られ、前記インタープリーターはロボット制御に必要な
パラメーター、即ち、工具の３−Ｄ座標ｘ、ｙ、ｚ及び
工具軸線に関するリード／ラグ角（またはピッチ）、ロ
ーリング及びヨーイングをライン３を介して出力する。
ライン３のパラメーターを数学的に組み合わせることに
より、そのワールド座標をライン４の工具座標に変換す
る。従って、これらが移動のためのモータ及び位置ぎめ
のための各継手のアームを作動させるサーボを制御し
て、シーム経路に沿ったロボットの瞬間的な位置に対し
て工具が必要な空間位置及び姿勢を取るようにする。
ボット・システムを示した。ロボット・プロセッサーは
指示経路RTPからライン１を介して得られる指示経路制
御信号と、ロボットRBによって作動される工具の動作及
び位置ぎめに伴なうエラーを示すフィードバック信号か
らライン２を介して得られる修正入力とを組み合わせ
る。ライン１及び２の信号はロボット・ポロセッサーRP
内の制御加算器インタープリーターによって組み合わせ
られ、前記インタープリーターはロボット制御に必要な
パラメーター、即ち、工具の３−Ｄ座標ｘ、ｙ、ｚ及び
工具軸線に関するリード／ラグ角（またはピッチ）、ロ
ーリング及びヨーイングをライン３を介して出力する。
ライン３のパラメーターを数学的に組み合わせることに
より、そのワールド座標をライン４の工具座標に変換す
る。従って、これらが移動のためのモータ及び位置ぎめ
のための各継手のアームを作動させるサーボを制御し
て、シーム経路に沿ったロボットの瞬間的な位置に対し
て工具が必要な空間位置及び姿勢を取るようにする。
後述するように、本発明では１）ライン５（第13A図
ライン137）を介してロボット・プロセッサーから繰り
返し得られる工具の実際の位置及び姿勢に関する情報、
及び２）工具前方に配置されて工具が加工すべきシーム
またはジョイントを光学的に追跡する光学センサーから
画像プロセッサーを介して繰り返し得られる情報に基づ
きフィードフォワードで求められる制御信号がライン１
（第13A図ライン136）を介して供給される。
ライン137）を介してロボット・プロセッサーから繰り
返し得られる工具の実際の位置及び姿勢に関する情報、
及び２）工具前方に配置されて工具が加工すべきシーム
またはジョイントを光学的に追跡する光学センサーから
画像プロセッサーを介して繰り返し得られる情報に基づ
きフィードフォワードで求められる制御信号がライン１
（第13A図ライン136）を介して供給される。
第2A、2B及び2C図には３つのタイプのシームまたはジ
ョイント、即ち、（ａ）には２つの工作片またはプレー
トP1、P2を接合するため、工具、例えば溶接トーチによ
って加工できるようなシームまたはジョイントを、
（ｂ）には典型的には階段状、Ｖ字状及びＵ字状をそれ
ぞれ呈するシームまたはジョイントの断面形状を略示し
た。
ョイント、即ち、（ａ）には２つの工作片またはプレー
トP1、P2を接合するため、工具、例えば溶接トーチによ
って加工できるようなシームまたはジョイントを、
（ｂ）には典型的には階段状、Ｖ字状及びＵ字状をそれ
ぞれ呈するシームまたはジョイントの断面形状を略示し
た。
次に、溝に溶接材を充填すべきジョイントまたはシー
ムに沿ってトーチを位置ぎめし、移動させて行われる溶
接操作との関連で本発明を説明する。第３図から明らか
なように、辿るべき“指示経路”をロボットに与えて工
具またはトーチをこれに沿って位置ぎめできるように
し、同時に、基準信号に従って動作するように工具を制
御する。従って、指示経路とシーム経路との間に基本的
な対応関係が成立する。しかし、シーム経路は工具の動
作、即ち、溶接操作を決定する正確な移動経路であるか
ら、シームに対する加工位置への工具制御と、指示経路
に沿ったキャリッジ移動制御は空間的時間的に相関関係
にある。第１図に示すライン１及び２の信号の機能はラ
イン３によって工具の移動及び位置ぎめを制御する際に
このような空間的時間的相関関係を決定することにあ
る。
ムに沿ってトーチを位置ぎめし、移動させて行われる溶
接操作との関連で本発明を説明する。第３図から明らか
なように、辿るべき“指示経路”をロボットに与えて工
具またはトーチをこれに沿って位置ぎめできるように
し、同時に、基準信号に従って動作するように工具を制
御する。従って、指示経路とシーム経路との間に基本的
な対応関係が成立する。しかし、シーム経路は工具の動
作、即ち、溶接操作を決定する正確な移動経路であるか
ら、シームに対する加工位置への工具制御と、指示経路
に沿ったキャリッジ移動制御は空間的時間的に相関関係
にある。第１図に示すライン１及び２の信号の機能はラ
イン３によって工具の移動及び位置ぎめを制御する際に
このような空間的時間的相関関係を決定することにあ
る。
指示経路を略示する第３図から明らかなように、指示
経路は初期場所Ｌ＃１から直線に沿って第２場所Ｌ＃２
に達し、場所Ｌ＃２において90゜回転したのち、場所Ｌ
＃２から、同じく直線に沿って、ただし、直線Ｌ＃１−
Ｌ＃２に対して直角の直線に沿って場所Ｌ＃３へ移動す
る。場所Ｌ＃３において指令信号の制御下にロボットの
キャリッジによって回転が行われ、直線に沿って、ただ
し、直線Ｌ＃１−Ｌ＃２と平行な直線に沿って場所Ｌ＃
３から場所Ｌ＃４への移動が行われる。指示経路とシー
ムそのものとの関係は第３図における指示経路、例えば
Ｌ＃１−Ｌ＃２、またはＬ＃２−Ｌ＃３、またはＬ＃３
−Ｌ＃４について直線経路を考察するだけで説明でき
る。そこで、第４図ではロボットが先ず指示経路上の初
期場所ILTPから動作し、トーチまたは工具がシーム経路
上の場所ILSPからスタートすると想定する。さらにま
た、ロボット・システムにおいて通常想定するように、
制御は経路に沿って、サイズは必ずしも等しくはないが
その継続時間がｔである基本ステップまたは直線もしく
は線分ずつ行われるものとする。即ち、個々の制御は一
連の基本制御動作の一部として制御サイクル下で行われ
る。その結果、ロボットは場所ILTPから線分ab、bc、cd
を画定する場所ａ、ｂ、ｃ、ｄを順次通過して指示経路
を辿り、これと同時に工具は同じく線分AB、BC、CDを画
定するシーム経路沿いの場所Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄを順次通過
する。移動経路において、指示経路の場所ｍにつき起点
からの通過距離がed、シーム経路の場所Ｍにつき通過距
離がEDとなる。サイクリング処理において、経過時間の
代りにこの通過距離が考察される。即ち、ロボット・シ
ステムは各サイクルごとに、ロボットが指示経路上のど
こに位置するかを知ると共に、工具制御からの逆プロセ
スによって工具がシーム経路上のどこに位置すべきかを
も知ることになる。
経路は初期場所Ｌ＃１から直線に沿って第２場所Ｌ＃２
に達し、場所Ｌ＃２において90゜回転したのち、場所Ｌ
＃２から、同じく直線に沿って、ただし、直線Ｌ＃１−
Ｌ＃２に対して直角の直線に沿って場所Ｌ＃３へ移動す
る。場所Ｌ＃３において指令信号の制御下にロボットの
キャリッジによって回転が行われ、直線に沿って、ただ
し、直線Ｌ＃１−Ｌ＃２と平行な直線に沿って場所Ｌ＃
３から場所Ｌ＃４への移動が行われる。指示経路とシー
ムそのものとの関係は第３図における指示経路、例えば
Ｌ＃１−Ｌ＃２、またはＬ＃２−Ｌ＃３、またはＬ＃３
−Ｌ＃４について直線経路を考察するだけで説明でき
る。そこで、第４図ではロボットが先ず指示経路上の初
期場所ILTPから動作し、トーチまたは工具がシーム経路
上の場所ILSPからスタートすると想定する。さらにま
た、ロボット・システムにおいて通常想定するように、
制御は経路に沿って、サイズは必ずしも等しくはないが
その継続時間がｔである基本ステップまたは直線もしく
は線分ずつ行われるものとする。即ち、個々の制御は一
連の基本制御動作の一部として制御サイクル下で行われ
る。その結果、ロボットは場所ILTPから線分ab、bc、cd
を画定する場所ａ、ｂ、ｃ、ｄを順次通過して指示経路
を辿り、これと同時に工具は同じく線分AB、BC、CDを画
定するシーム経路沿いの場所Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄを順次通過
する。移動経路において、指示経路の場所ｍにつき起点
からの通過距離がed、シーム経路の場所Ｍにつき通過距
離がEDとなる。サイクリング処理において、経過時間の
代りにこの通過距離が考察される。即ち、ロボット・シ
ステムは各サイクルごとに、ロボットが指示経路上のど
こに位置するかを知ると共に、工具制御からの逆プロセ
スによって工具がシーム経路上のどこに位置すべきかを
も知ることになる。
だたし、以上は簡略化し過ぎた考察であり、動作が完
全に同期し、経路が真に平行であるとの仮定に基づいた
考察である。実際にはこの仮定は成り立たない。即ち、
第４図に示すように、シーム経路は理想の経路からやや
ずれている。しかも、指示経路は実際のシーム、ジョイ
ントまたは経路を極端に簡略化した形となっている。ロ
ボットを制御するには、工具またはトーチと、点から点
へまたは連続的に加工を施されるシームとを高精度で相
関させねばならない。換言すれば、工具はシームを追跡
しなければならない。即ち、ロボットは工具と共にシー
ムを追跡しなければならない。この場合、シーム追跡装
置がシームまたはジョイントを正確に追跡し、工具に対
して、追跡装置が読み取ったシームを辿るように指令す
るものと仮定する。これが、フィードバック・システ
ム、即ち、場所ごとに検出され、フィードバックされる
エラーを即刻オフセットできるシステムに期待されてい
る。第４図に示す例では、同図のＡからＭまでに感知さ
れる値ea、eb、ec、ed、emに従って、フィードバック・
システムがシームのある経路と指示経路との間の偏差を
即時的に補正する。
全に同期し、経路が真に平行であるとの仮定に基づいた
考察である。実際にはこの仮定は成り立たない。即ち、
第４図に示すように、シーム経路は理想の経路からやや
ずれている。しかも、指示経路は実際のシーム、ジョイ
ントまたは経路を極端に簡略化した形となっている。ロ
ボットを制御するには、工具またはトーチと、点から点
へまたは連続的に加工を施されるシームとを高精度で相
関させねばならない。換言すれば、工具はシームを追跡
しなければならない。即ち、ロボットは工具と共にシー
ムを追跡しなければならない。この場合、シーム追跡装
置がシームまたはジョイントを正確に追跡し、工具に対
して、追跡装置が読み取ったシームを辿るように指令す
るものと仮定する。これが、フィードバック・システ
ム、即ち、場所ごとに検出され、フィードバックされる
エラーを即刻オフセットできるシステムに期待されてい
る。第４図に示す例では、同図のＡからＭまでに感知さ
れる値ea、eb、ec、ed、emに従って、フィードバック・
システムがシームのある経路と指示経路との間の偏差を
即時的に補正する。
実際には、ロボット・システムにおいて指示経路に基
づく工具制御とシーム経路を追跡させる工具制御との関
係は極めて複雑である。
づく工具制御とシーム経路を追跡させる工具制御との関
係は極めて複雑である。
先づ、溶接継ぎ目の性質、工具またはトーチの性質、
及び工具で行われる作業の性質が工具をどのように移動
させ、位置ぎめすべきかに影響を与える。例えば継ぎ目
溶接の場合、工具先端と溶接材を充填すべき溝の底との
間に維持すべきアークまたはギャップを考慮して工具基
準を設定しなければならない。また、アークに供給すべ
き必要な電圧及び電流や、溶接ワイヤーを進めたりアー
クにトーチを近づける際に維持する必要のある工具また
はトーチのピッチがある。このような条件を示す第５図
では、工具先端から溝縁までの横方向またはバイアス・
オフセットがｄ、溝底までの垂直オフセットまたはギャ
ップがｈというのがジョイント溝に対する工具の姿勢で
ある。工具を、６つの軸線、即ち、工具の３−Ｄ座標、
ピッチ・ローリング及びヨーイング軸線を中心に制御す
る能力も複雑さを増す要因である。第６図が工具がヨー
イング軸線ａ、ローリング軸線ｏ及びピッチ軸線ｎを中
心に姿勢制御されると同時に、位置ぎめされている状態
を示す。
及び工具で行われる作業の性質が工具をどのように移動
させ、位置ぎめすべきかに影響を与える。例えば継ぎ目
溶接の場合、工具先端と溶接材を充填すべき溝の底との
間に維持すべきアークまたはギャップを考慮して工具基
準を設定しなければならない。また、アークに供給すべ
き必要な電圧及び電流や、溶接ワイヤーを進めたりアー
クにトーチを近づける際に維持する必要のある工具また
はトーチのピッチがある。このような条件を示す第５図
では、工具先端から溝縁までの横方向またはバイアス・
オフセットがｄ、溝底までの垂直オフセットまたはギャ
ップがｈというのがジョイント溝に対する工具の姿勢で
ある。工具を、６つの軸線、即ち、工具の３−Ｄ座標、
ピッチ・ローリング及びヨーイング軸線を中心に制御す
る能力も複雑さを増す要因である。第６図が工具がヨー
イング軸線ａ、ローリング軸線ｏ及びピッチ軸線ｎを中
心に姿勢制御されると同時に、位置ぎめされている状態
を示す。
さらにまた、６つの軸線、即ち、工具の３−Ｄ座標、
ピッチ軸線、ローリング軸線及びヨーイング軸線に沿っ
て工具をロボットと共に制御するという複雑な課題があ
る。第６図ではベクトルｐの先端を３−Ｄワールド座標
系の座標ｘ、ｙ、ｚ内で姿勢制御しながら、ヨーイング
軸線a,ローリング軸線ｏ及びピッチ軸線ｎに沿って工具
を姿勢制御している。制御はベクトル／マトリックス代
数学、均一座標変換理論、及び不連続時間線形力学系理
論をそのプロセスに含む。
ピッチ軸線、ローリング軸線及びヨーイング軸線に沿っ
て工具をロボットと共に制御するという複雑な課題があ
る。第６図ではベクトルｐの先端を３−Ｄワールド座標
系の座標ｘ、ｙ、ｚ内で姿勢制御しながら、ヨーイング
軸線a,ローリング軸線ｏ及びピッチ軸線ｎに沿って工具
を姿勢制御している。制御はベクトル／マトリックス代
数学、均一座標変換理論、及び不連続時間線形力学系理
論をそのプロセスに含む。
工具の位置及び姿勢の変換はワールド座標においてwT
tで与えられ、これに伴なうマトリックスは ベクトルｐは３−Ｄロボット・ベースまたはワールド座
標におけるwTtとして表わされる工具先端の座標を示す
位置ベクトルである。ａは（工具アプリケータ方向の）
“アプローチ”ベクトル、ｎは“ノーマル”ベクトル、
ｏは“姿勢”ベクトルである。
tで与えられ、これに伴なうマトリックスは ベクトルｐは３−Ｄロボット・ベースまたはワールド座
標におけるwTtとして表わされる工具先端の座標を示す
位置ベクトルである。ａは（工具アプリケータ方向の）
“アプローチ”ベクトル、ｎは“ノーマル”ベクトル、
ｏは“姿勢”ベクトルである。
wTt変換から、下記式で与えられる逆変換［tTw］-1が
得られる： ロボット・システムによる制御の演算には微分変換も伴
なう。即ち、位置及び姿勢の増分ベクトルは下記式で与
えられる６元ベクトルである： ただし、χ軸については△ｘがχ方向の位置増分、δ
ｘがχ軸を中心とする回転増分を表わし、同様に、ｙ軸
及びｚ軸については、１つの座標系における微分ベクト
ルを下記式により他の座標系における微分ベクトルに変
換することができる： △x w＝δｔ・（ｐ×ｎ）＋dt・ｎ △y w＝δｔ・（ｐ×ｏ）＋dt・ｏ △z w＝δｔ・（ｐ×ａ）＋dt・ａ δx w＝δx t・nx＋δy t・ox＋δz t・ax δy w＝δx t・ny＋δy t・oy＋δz t・ay δz w＝δx t・nz＋δy t・oz＋δz t・az この場合ｎ、ｏ、ａ及びｐベクトルは［wTt］-1起点
とする。
得られる： ロボット・システムによる制御の演算には微分変換も伴
なう。即ち、位置及び姿勢の増分ベクトルは下記式で与
えられる６元ベクトルである： ただし、χ軸については△ｘがχ方向の位置増分、δ
ｘがχ軸を中心とする回転増分を表わし、同様に、ｙ軸
及びｚ軸については、１つの座標系における微分ベクト
ルを下記式により他の座標系における微分ベクトルに変
換することができる： △x w＝δｔ・（ｐ×ｎ）＋dt・ｎ △y w＝δｔ・（ｐ×ｏ）＋dt・ｏ △z w＝δｔ・（ｐ×ａ）＋dt・ａ δx w＝δx t・nx＋δy t・ox＋δz t・ax δy w＝δx t・ny＋δy t・oy＋δz t・ay δz w＝δx t・nz＋δy t・oz＋δz t・az この場合ｎ、ｏ、ａ及びｐベクトルは［wTt］-1起点
とする。
ロボット移動及びシーム経路に関しロボット・キャリ
ッジ及び工具の自由度数が少なければこのような複雑さ
の要因も少なくなる。
ッジ及び工具の自由度数が少なければこのような複雑さ
の要因も少なくなる。
本発明の場合、工具位置ぎめ及び姿勢制御には６つの
自由度があり、第３図では考慮しなかったことである
が、シームの位置を感知し、確認すると同時に、工具を
位置ぎめしなければならず、このシーム追跡と工具作動
を共にリアル・タイムで行わねばならないから、この点
で複雑さが増大する。
自由度があり、第３図では考慮しなかったことである
が、シームの位置を感知し、確認すると同時に、工具を
位置ぎめしなければならず、このシーム追跡と工具作動
を共にリアル・タイムで行わねばならないから、この点
で複雑さが増大する。
この問題に対する正攻法が負フィードバックというア
プローチであり、このアプローチを第７図に示した。
プローチであり、このアプローチを第７図に示した。
一般的なフィードバック法によれば、工具の位置をラ
イン13によって、シームをライン11によってそれぞれ感
知する。ライン11の検出信号を実シーム経路感知ユニッ
トSPSによって増幅し、スケーリングすることにより、
ライン12を介して信号を出力し、この信号がライン13の
工具位置と比較されるようにする。アナログ加算器S1が
ライン14を介してエラー信号を出力し、ロボット制御装
置がこのエラー信号を利用してエラーを０にしようとす
る。ライン10を介して工具基準信号がアナログ加算器S1
に供給され、エラーが存在しない場合には、ロボットRB
が工具を、第５図の場合のように、溝加工に備えて位置
ぎめし、姿勢制御できるようにする。制御はコントロー
ラCNT、一般的には第１図に略示したアームARMを介して
ロボットによって行われる。ライン15からの指示経路と
ライン14からの制御信号がアナログ加算器S2を介して制
御信号となり、これがライン16を介してコントローラに
供給される。
イン13によって、シームをライン11によってそれぞれ感
知する。ライン11の検出信号を実シーム経路感知ユニッ
トSPSによって増幅し、スケーリングすることにより、
ライン12を介して信号を出力し、この信号がライン13の
工具位置と比較されるようにする。アナログ加算器S1が
ライン14を介してエラー信号を出力し、ロボット制御装
置がこのエラー信号を利用してエラーを０にしようとす
る。ライン10を介して工具基準信号がアナログ加算器S1
に供給され、エラーが存在しない場合には、ロボットRB
が工具を、第５図の場合のように、溝加工に備えて位置
ぎめし、姿勢制御できるようにする。制御はコントロー
ラCNT、一般的には第１図に略示したアームARMを介して
ロボットによって行われる。ライン15からの指示経路と
ライン14からの制御信号がアナログ加算器S2を介して制
御信号となり、これがライン16を介してコントローラに
供給される。
第８図にはコントローラ動作のこの部分を詳細に図示
した。
した。
指示経路はこれを画定するロケーション・リストから
得られる。リストからのデータは経路プランナーPPによ
って動的に制御信号に翻訳される。コントローラを典型
的には28ミリ秒の周期で周期的に動作させることにより
次のサイクルに対する準備段階を完了し、確立する。工
具位置ぎめ及びシーム位置検出も３つの連続的な位置に
基づき、これを平均することによって行うのが普通であ
る。即ち、現在位置及び先行する２つの位置についてそ
れぞれの値を記憶する。新しい位置に関するデータを加
えたら、前記先行位置に関するデータを記憶手段から消
去する。この操作をそれぞれの新しい工具位置に関する
制御作業ごとに行う。この操作を以下に３チック遅延
（3TD）と呼称する。従って、ライン14のエラー信号は
ライン14′の平均エラー信号に翻訳され、この平均エラ
ー信号はスイッチSWの位置に応じて累積的にまたは非累
積的に利用される。累積モードの場合、加算器が３チッ
ク情報を受信し、アナログ加算器S2に至るライン18の出
力からのフィードバック値を前記３チック情報に加算す
る。非累積モードの場合にはライン14′のエラー信号が
スイッチSWを介してそのままアナログ加算器S2に伝送さ
れる。
得られる。リストからのデータは経路プランナーPPによ
って動的に制御信号に翻訳される。コントローラを典型
的には28ミリ秒の周期で周期的に動作させることにより
次のサイクルに対する準備段階を完了し、確立する。工
具位置ぎめ及びシーム位置検出も３つの連続的な位置に
基づき、これを平均することによって行うのが普通であ
る。即ち、現在位置及び先行する２つの位置についてそ
れぞれの値を記憶する。新しい位置に関するデータを加
えたら、前記先行位置に関するデータを記憶手段から消
去する。この操作をそれぞれの新しい工具位置に関する
制御作業ごとに行う。この操作を以下に３チック遅延
（3TD）と呼称する。従って、ライン14のエラー信号は
ライン14′の平均エラー信号に翻訳され、この平均エラ
ー信号はスイッチSWの位置に応じて累積的にまたは非累
積的に利用される。累積モードの場合、加算器が３チッ
ク情報を受信し、アナログ加算器S2に至るライン18の出
力からのフィードバック値を前記３チック情報に加算す
る。非累積モードの場合にはライン14′のエラー信号が
スイッチSWを介してそのままアナログ加算器S2に伝送さ
れる。
ライン16の信号はコントローラCNT内で特定軸に関す
る変数、または全部で６つの継手に関する座標に変換さ
れる。第８図はIKSにおける逆変換に利用される１つの
継手に関する個別エラー信号と、３つのフィードバック
・ループ、即ち、トルク・フィードバック・ループ（TT
B）、速度フィードバック・ループ（VFB）及び位置フィ
ードバック・ループ（PFB）を介して継手角度に作用す
るライン17の後続制御信号を図解する。なお、前記後続
制御信号は時変化継手動的制御ループJDLを介し、継手
モータへの出力ライン19の制御信号で継手を制御するこ
とにより制御ライン16のエラーを同時に０にする。
る変数、または全部で６つの継手に関する座標に変換さ
れる。第８図はIKSにおける逆変換に利用される１つの
継手に関する個別エラー信号と、３つのフィードバック
・ループ、即ち、トルク・フィードバック・ループ（TT
B）、速度フィードバック・ループ（VFB）及び位置フィ
ードバック・ループ（PFB）を介して継手角度に作用す
るライン17の後続制御信号を図解する。なお、前記後続
制御信号は時変化継手動的制御ループJDLを介し、継手
モータへの出力ライン19の制御信号で継手を制御するこ
とにより制御ライン16のエラーを同時に０にする。
特定ロボットの動作は継手動作の力学的作用が28ミリ
秒以内に消えるように制御されるから、制御のためにロ
ボットをモデリングする際には設定点と遅延効果だけを
考慮すればよい。
秒以内に消えるように制御されるから、制御のためにロ
ボットをモデリングする際には設定点と遅延効果だけを
考慮すればよい。
フィードバック制御には感知が必要であり、追跡すべ
きシームに関する情報システムを提供すると共に最新の
コンピューター制御ロボット・システムの演算素子に対
する適切なデータを作成するセンサーの開発が必要であ
った。この目的を達成するため、多くの場合電子光学的
な方法が採用されている。電子光学システムの場合、シ
ームを自動的に追跡するためシームまたはジョイントの
位置及び寸法を測定できる視認システムを使用する。好
ましい実施態様としては、第９図に示すように、ジョイ
ントから反射されたレーザー光線条画像で位置、寸法の
測定が行われている。投光器PRJからの光線が横断方向
にジョイントJNTを走査し、走査光線の平面に対して角
度φで、カメラCAMが溝及び境界平面または境界板P1、P
2の表面に形成される光線条の像を捕捉する。典型的な
像は第2A、2B、2C図の（ｂ）に示したような形状を呈す
る。このプロセスは周期的に行われ、駒ごとにカメラ画
像が読み取られるから、シーム沿いのストロープ・シー
ケンスの個々の場所において不連続の形で光線条が検出
される。この方法で、シームに沿って１つの場所から次
の場所へ追跡すべき光線条の中心Ｃを検出する。
きシームに関する情報システムを提供すると共に最新の
コンピューター制御ロボット・システムの演算素子に対
する適切なデータを作成するセンサーの開発が必要であ
った。この目的を達成するため、多くの場合電子光学的
な方法が採用されている。電子光学システムの場合、シ
ームを自動的に追跡するためシームまたはジョイントの
位置及び寸法を測定できる視認システムを使用する。好
ましい実施態様としては、第９図に示すように、ジョイ
ントから反射されたレーザー光線条画像で位置、寸法の
測定が行われている。投光器PRJからの光線が横断方向
にジョイントJNTを走査し、走査光線の平面に対して角
度φで、カメラCAMが溝及び境界平面または境界板P1、P
2の表面に形成される光線条の像を捕捉する。典型的な
像は第2A、2B、2C図の（ｂ）に示したような形状を呈す
る。このプロセスは周期的に行われ、駒ごとにカメラ画
像が読み取られるから、シーム沿いのストロープ・シー
ケンスの個々の場所において不連続の形で光線条が検出
される。この方法で、シームに沿って１つの場所から次
の場所へ追跡すべき光線条の中心Ｃを検出する。
第10図は経路に沿ってシームを感知し、移動経路を１
つの場所から次の場所へ追跡するのに利用される光学系
を示す。投光器PRJは接合すべきプレートを光線LBで走
査し、所与の瞬間にプレート上の点Ｍに入射する。光線
は光学系の軸ｚ、即ち、中心ｏ、及び縦座標ｙに沿って
軸ｚと直交する平面を有するレンズLNSで表わされるレ
ンズ系の軸に対する角度位置φによって与えられる。レ
ンズの後方、中心ｏから距離ｆの位置に像アレイIAを結
像する焦点面があり、投光器の光線が点Ｍに入射するご
とに前記焦点面上で像点ｍが点Ｍに対応する。点Ｍは縦
座標ｙ及び横座標ｚを有し、像点ｍは縦座標ｊ及び横座
標ｉを有し、横座標ｉは第10図の平面に垂直であり、か
つ像アレイIAの平面内に含まれる。光学系は３−Ｄ座標
χ、ｙ、ｚを有し、χは中心ｏにおいて第10図の平面に
垂直である。点ｍを含む光線条の像は像アレイIAの平面
内にあって座標（ｉ、ｊ）で与えられる２−Ｄ像であ
る。もし第10図の平面内で軸ｙが距離ｂの位置で光線と
交差し、光学系の軸ｚが中心ｏを通る線mMに対して角度
φを形成するなら、光線条の基本的な三角測量分析から
下記式が得られる： ｙ＝tan［φ］・［ｚ］−ｂ （１） ｙ＝tan［φ］・ｚ （２） 同様の三角形を利用してtanφを像座標と関連させる
ことができる。Jmがセンサーの垂直方向最大解像度、Ki
が像アレイIA上の垂直方向画素間隔、ｊがアレイ上のｍ
の縦座標を表わすとすれば、像（ｉ、ｊ）の中心点Ｃか
らセンサー上の光線条像までの距離は で与えられる。ただし、Kjは垂直方向画素間隔、Jmはセ
ンサーの垂直方向最大解像度である。
つの場所から次の場所へ追跡するのに利用される光学系
を示す。投光器PRJは接合すべきプレートを光線LBで走
査し、所与の瞬間にプレート上の点Ｍに入射する。光線
は光学系の軸ｚ、即ち、中心ｏ、及び縦座標ｙに沿って
軸ｚと直交する平面を有するレンズLNSで表わされるレ
ンズ系の軸に対する角度位置φによって与えられる。レ
ンズの後方、中心ｏから距離ｆの位置に像アレイIAを結
像する焦点面があり、投光器の光線が点Ｍに入射するご
とに前記焦点面上で像点ｍが点Ｍに対応する。点Ｍは縦
座標ｙ及び横座標ｚを有し、像点ｍは縦座標ｊ及び横座
標ｉを有し、横座標ｉは第10図の平面に垂直であり、か
つ像アレイIAの平面内に含まれる。光学系は３−Ｄ座標
χ、ｙ、ｚを有し、χは中心ｏにおいて第10図の平面に
垂直である。点ｍを含む光線条の像は像アレイIAの平面
内にあって座標（ｉ、ｊ）で与えられる２−Ｄ像であ
る。もし第10図の平面内で軸ｙが距離ｂの位置で光線と
交差し、光学系の軸ｚが中心ｏを通る線mMに対して角度
φを形成するなら、光線条の基本的な三角測量分析から
下記式が得られる： ｙ＝tan［φ］・［ｚ］−ｂ （１） ｙ＝tan［φ］・ｚ （２） 同様の三角形を利用してtanφを像座標と関連させる
ことができる。Jmがセンサーの垂直方向最大解像度、Ki
が像アレイIA上の垂直方向画素間隔、ｊがアレイ上のｍ
の縦座標を表わすとすれば、像（ｉ、ｊ）の中心点Ｃか
らセンサー上の光線条像までの距離は で与えられる。ただし、Kjは垂直方向画素間隔、Jmはセ
ンサーの垂直方向最大解像度である。
この場合、tanφの値は で与えられる。ただし、ｆはレンズ中心Ｏから焦点面ま
での距離である。（この距離はレンズを無限大に焦点合
わせしない限り、レンズの焦点距離ではない。）これを
式（２）代入すると、 上記のｙ式を同時に解けば、 ｚを式（１）に代入すると、 ただし、Kjは垂直方向画素間隔、Jmはセンサーの垂直方
向最大解像度である。
での距離である。（この距離はレンズを無限大に焦点合
わせしない限り、レンズの焦点距離ではない。）これを
式（２）代入すると、 上記のｙ式を同時に解けば、 ｚを式（１）に代入すると、 ただし、Kjは垂直方向画素間隔、Jmはセンサーの垂直方
向最大解像度である。
χ方向に関する同様の分析から ただし、Kiは水平方向画素間隔、Imはセンサーの水平方
向最大解像度である。
向最大解像度である。
式（３）及び（４）は既知または校正ずみ定数と単一
の変数ｊの関数である。ｊの変動範囲は（１乃至512）
の程度に過ぎないから、これらの式を探索表の形で実現
することができる。式（５）はｚ定数及び像変数ｉの関
数であり、この式もまた探索表と１回の乗算を利用して
実現できる。
の変数ｊの関数である。ｊの変動範囲は（１乃至512）
の程度に過ぎないから、これらの式を探索表の形で実現
することができる。式（５）はｚ定数及び像変数ｉの関
数であり、この式もまた探索表と１回の乗算を利用して
実現できる。
像の勾配分析により回転自由度の１つを得ることがで
きる。
きる。
によって与えられる表面勾配成分mzxは、扁平面がレン
ズ主軸に対して直角である場合ｉ軸に平行な線を形成す
るように投光器を整列させれば、像勾配Δj/Δｉと相関
関係となる。例えばdzについては、 第11図に図解したように、光学系は第2A、2B、2C図の
（ｂ）に示すような２次元（ｉ、ｊ）像をカメラに供給
し、ビデオカメラ信号としてデジタル化情報がライン80
を介して画像プロセッサーIPに入力される。画像プロセ
ッサーIP内のCDにおいて、シーム・プロフィルの中心Ｃ
がその座標ｉ、ｊによって検出される。この情報がライ
ン81を解してプロセッサー・サブユニットSLCに伝送さ
れ、前記サブユニットSLCはχ軸沿いに連続する画像を
収集し、３−Ｄ座標の形でシーム経路を出力する。従っ
て、中心Ｃの連続する個々の場所の軌跡として、光学的
に感知されたシーム経路の３−Ｄ座標がライン82を介し
て得られる。
ズ主軸に対して直角である場合ｉ軸に平行な線を形成す
るように投光器を整列させれば、像勾配Δj/Δｉと相関
関係となる。例えばdzについては、 第11図に図解したように、光学系は第2A、2B、2C図の
（ｂ）に示すような２次元（ｉ、ｊ）像をカメラに供給
し、ビデオカメラ信号としてデジタル化情報がライン80
を介して画像プロセッサーIPに入力される。画像プロセ
ッサーIP内のCDにおいて、シーム・プロフィルの中心Ｃ
がその座標ｉ、ｊによって検出される。この情報がライ
ン81を解してプロセッサー・サブユニットSLCに伝送さ
れ、前記サブユニットSLCはχ軸沿いに連続する画像を
収集し、３−Ｄ座標の形でシーム経路を出力する。従っ
て、中心Ｃの連続する個々の場所の軌跡として、光学的
に感知されたシーム経路の３−Ｄ座標がライン82を介し
て得られる。
他方、ロボット・プロセッサーRPはワールド座標で表
わされる工具先端が所与の瞬間においていかなる位置を
占めたかを知っている。これはwTtで表わされ、ロボッ
トからライン137を介して得られ、制御プロセッサーCP
に入力される。制御プロセッサーCPはこの情報を、ライ
ン137′を介して画像プロセッサーIPに転送する。他
方、制御プロセッサーはシーム経路追跡のエラーを補正
するため、ライン135を介してロボット・プロセッサー
に修正信号を送る。この時点では、工具よりも前方に設
けた光学的センサーによりライン82を介して感知された
シーム経路の場所は工具が位置する場所と一致しない。
即ち、処理サイクルにおける一定の遅延、典型的には10
0チック後に初めて工具が感知場所に到達し、前記遅延
は28ミリ秒／チックの場合なら2.8秒である。
わされる工具先端が所与の瞬間においていかなる位置を
占めたかを知っている。これはwTtで表わされ、ロボッ
トからライン137を介して得られ、制御プロセッサーCP
に入力される。制御プロセッサーCPはこの情報を、ライ
ン137′を介して画像プロセッサーIPに転送する。他
方、制御プロセッサーはシーム経路追跡のエラーを補正
するため、ライン135を介してロボット・プロセッサー
に修正信号を送る。この時点では、工具よりも前方に設
けた光学的センサーによりライン82を介して感知された
シーム経路の場所は工具が位置する場所と一致しない。
即ち、処理サイクルにおける一定の遅延、典型的には10
0チック後に初めて工具が感知場所に到達し、前記遅延
は28ミリ秒／チックの場合なら2.8秒である。
後述するように、本発明では感知場所が個々の場所ご
とに画像プロセッサーによって順次識別され、これと同
時に画像プロセッサーは起点からの距離、即ち、シーム
上の通過距離を指示すると共に、必要に応じて工具の３
−Ｄ座標及び３軸姿勢をも指示する。これらの値はライ
ン103を介して制御プロセッサーに伝達されて記憶され
る。制御プロセッサーCPはライン169を介して画像プロ
セッサーIPに前記通過距離データを送ることにより、こ
のデータを、現時制御サイクルにおける工具先端の位置
及び姿勢を表わす座標である、ライン137を介してロボ
ット・プロセッサーRPから得られる情報に基づく工具の
通過距離と相関させる。この時点において、制御プロセ
ッサーは工具がこの経路に沿って直進するとして、直前
の２つの場所から外挿する。同時に、制御プロセッサー
は産業ロボットから直接得られない指示パスを回復し、
この回復された指示経路についても直前に制御が行われ
た２つの場所から外挿する。工具の通過距離、この通過
距離及び感知された個々の場所での空間位置及び姿勢に
関して画像プロセッサーIPからライン103を介して受信
された情報を利用して、外挿工具位置に対応する実通過
距離を、２つの連続して感知された場所を補間すること
によって求め、これに対応する工具の予想される位置及
び姿勢を識別する。
とに画像プロセッサーによって順次識別され、これと同
時に画像プロセッサーは起点からの距離、即ち、シーム
上の通過距離を指示すると共に、必要に応じて工具の３
−Ｄ座標及び３軸姿勢をも指示する。これらの値はライ
ン103を介して制御プロセッサーに伝達されて記憶され
る。制御プロセッサーCPはライン169を介して画像プロ
セッサーIPに前記通過距離データを送ることにより、こ
のデータを、現時制御サイクルにおける工具先端の位置
及び姿勢を表わす座標である、ライン137を介してロボ
ット・プロセッサーRPから得られる情報に基づく工具の
通過距離と相関させる。この時点において、制御プロセ
ッサーは工具がこの経路に沿って直進するとして、直前
の２つの場所から外挿する。同時に、制御プロセッサー
は産業ロボットから直接得られない指示パスを回復し、
この回復された指示経路についても直前に制御が行われ
た２つの場所から外挿する。工具の通過距離、この通過
距離及び感知された個々の場所での空間位置及び姿勢に
関して画像プロセッサーIPからライン103を介して受信
された情報を利用して、外挿工具位置に対応する実通過
距離を、２つの連続して感知された場所を補間すること
によって求め、これに対応する工具の予想される位置及
び姿勢を識別する。
前記補間処理の結果及びその前に行われた外挿位置及
び姿勢から、ライン136を介してロボットを指示経路に
対して制御する制御プロセッサーによって、従って、ロ
ボット・プロセッサーRBにおいてエラーが算出される。
既に述べたように、制御プロセスには３チックの遅延が
行われる。このことはＫが現時点の制御及び計算を表わ
すとして工具の外挿位置が求められるのは時点Ｋ＋３で
あることを意味する。同時に、指示経路の回復は時点Ｋ
−３におけるロボットの制御に伴なう制御エラーに基づ
き、時点Ｋにおいて行われる。
び姿勢から、ライン136を介してロボットを指示経路に
対して制御する制御プロセッサーによって、従って、ロ
ボット・プロセッサーRBにおいてエラーが算出される。
既に述べたように、制御プロセスには３チックの遅延が
行われる。このことはＫが現時点の制御及び計算を表わ
すとして工具の外挿位置が求められるのは時点Ｋ＋３で
あることを意味する。同時に、指示経路の回復は時点Ｋ
−３におけるロボットの制御に伴なう制御エラーに基づ
き、時点Ｋにおいて行われる。
第12図には、本発明のフィードフォワード制御をブロ
ックダイヤグラムで示した。光学センサーはカメラCAM
が捕捉する画像シーケンス中のそれぞれの場所ごとに光
線条の中心Ｃがどこに位置するかを検出するのに必要な
すべての情報をリアル・タイムで画像プロセッサーIPに
供給する。従って、画像プロセッサーIPの出力におい
て、即ち、ライン103または121にシームの実位置データ
が現われる。また、ライン137を介してロボットRBは工
具先端の位置をワールド座標で知る。センサーによって
検出される一連のシーム位置よりも後方の工具位置に基
づいてブロックBLKが工具位置の外挿処理を行う。以下
の説明において、時間差が３−チックであると仮定す
る。即ち、もし時点Ｋ（現時点）における工具がライン
137によって示される通りなら、必要な場合に外挿位置
で完全修正を行うのに３サイクルを要することになる。
従って、工具先端位置wTtは時点（Ｋ＋３）まで外挿さ
れる。ブロックBLK内で、アナログ加算器S1はライン10
3、121を介して示された対応のシーム場所を比較し、工
具基準の出力ライン126に応答して法線制御を調整する
のに必要なエラーを算出し、ライン136を介してロボッ
トRBに修正入力を供給する。その他の点では、ロボット
の機能は第７及び８図のフィードバック・アプローチと
同様であり、光学センサーが感知するシームに対して工
具先端が正しく位置ぎめされるように工具を位置ぎめ
し、姿勢制御する。
ックダイヤグラムで示した。光学センサーはカメラCAM
が捕捉する画像シーケンス中のそれぞれの場所ごとに光
線条の中心Ｃがどこに位置するかを検出するのに必要な
すべての情報をリアル・タイムで画像プロセッサーIPに
供給する。従って、画像プロセッサーIPの出力におい
て、即ち、ライン103または121にシームの実位置データ
が現われる。また、ライン137を介してロボットRBは工
具先端の位置をワールド座標で知る。センサーによって
検出される一連のシーム位置よりも後方の工具位置に基
づいてブロックBLKが工具位置の外挿処理を行う。以下
の説明において、時間差が３−チックであると仮定す
る。即ち、もし時点Ｋ（現時点）における工具がライン
137によって示される通りなら、必要な場合に外挿位置
で完全修正を行うのに３サイクルを要することになる。
従って、工具先端位置wTtは時点（Ｋ＋３）まで外挿さ
れる。ブロックBLK内で、アナログ加算器S1はライン10
3、121を介して示された対応のシーム場所を比較し、工
具基準の出力ライン126に応答して法線制御を調整する
のに必要なエラーを算出し、ライン136を介してロボッ
トRBに修正入力を供給する。その他の点では、ロボット
の機能は第７及び８図のフィードバック・アプローチと
同様であり、光学センサーが感知するシームに対して工
具先端が正しく位置ぎめされるように工具を位置ぎめ
し、姿勢制御する。
先ず制御プロセッサーCPの内部構造を第13A−13D、14
A、14B及び15図を参照しながら考察し、次いで画像プロ
セッサーIPの構造及び作用を考察する。
A、14B及び15図を参照しながら考察し、次いで画像プロ
セッサーIPの構造及び作用を考察する。
第13A図から明らかなように、制御プロセッサーはロ
ボットALTERポート102を介して前記制御プロセッサーが
連携するロボット・プロセッサーRBと、IPポート101を
介して連携する画像プロセッサーとの間に介在する。産
業ロボットは公知のように指示経路に対して作働端の位
置及び姿勢を制御する。ただし、指示経路をロボットが
知ることはできず、本発明ではロボットに組込まれた制
御プロセッサーが指示経路を“回復”する。このため、
現時点における工具先端の実位置に関する情報をロボッ
トALTERポート102からライン137を介して求める。この
情報はワールド座標に変形されたwTt（Ｋ）で表わされ
る。既に述べたように、関連のマトリックスは下記の通
りである： ベクトルｐは工具先端の座標を示す位置ベクトルであ
り、上記のようにａ（アプローチ）、ｎ（法線）及びｏ
（姿勢）ベクトルが与えられる。これは第14A図に示す
時点Ｋにおけるシーム経路上の工具位置Ｄである。時点
（ｋ−１）における位置はＣであった。（図示の実施例
では）制御が３チック・ステップで行われるから、時点
Ｋにおけるシーム経路上の工具位置Ｄは３サイクル△ｔ
前にロボットによって検出及び指令された指示経路位置
ddとの偏差Ｄ（Ｋ−３）を修正することによって得られ
る。指示経路は産業ロボットから知ることができないか
ら、ライン137を介して得られる情報を利用することに
よって下記のように指示経路を“回復”する。
ボットALTERポート102を介して前記制御プロセッサーが
連携するロボット・プロセッサーRBと、IPポート101を
介して連携する画像プロセッサーとの間に介在する。産
業ロボットは公知のように指示経路に対して作働端の位
置及び姿勢を制御する。ただし、指示経路をロボットが
知ることはできず、本発明ではロボットに組込まれた制
御プロセッサーが指示経路を“回復”する。このため、
現時点における工具先端の実位置に関する情報をロボッ
トALTERポート102からライン137を介して求める。この
情報はワールド座標に変形されたwTt（Ｋ）で表わされ
る。既に述べたように、関連のマトリックスは下記の通
りである： ベクトルｐは工具先端の座標を示す位置ベクトルであ
り、上記のようにａ（アプローチ）、ｎ（法線）及びｏ
（姿勢）ベクトルが与えられる。これは第14A図に示す
時点Ｋにおけるシーム経路上の工具位置Ｄである。時点
（ｋ−１）における位置はＣであった。（図示の実施例
では）制御が３チック・ステップで行われるから、時点
Ｋにおけるシーム経路上の工具位置Ｄは３サイクル△ｔ
前にロボットによって検出及び指令された指示経路位置
ddとの偏差Ｄ（Ｋ−３）を修正することによって得られ
る。指示経路は産業ロボットから知ることができないか
ら、ライン137を介して得られる情報を利用することに
よって下記のように指示経路を“回復”する。
再び第13図に戻って、ライン140を介して位置ベクト
ルｐが得られ、ライン152を介して待ち行列151から偏差
Ｄ（Ｋ−３）が検索される。ライン140及び152がブロッ
ク143へ情報を供給し、ブロック143は wPt（Ｋ）−△ｐ（Ｋ−３） を計算して空間位置の形で第14A図の点ｄを提示する。
同様に、ライン140及び152からの入力に基づいてブロッ
ク144はwTt:Rot-1を利用することにより推定される指示
経路ｄに対応する姿勢（δχ、δｙ、δｚ）を提示す
る。この作業が過去のすべての時点（Ｋ−１）、（Ｋ−
２）、（−３）、・・・に関連して行われ、指示経路は
位置ａ、ｂ、ｃ、ｄに関して図示したように線分として
回復される。具体的には、“回復された”経路はジョイ
ントの起点からスタートしている。ライン153を介して
時点Ｋに対応する変換wTt taught（Ｋ）が得られ、ブロ
ック154での遅延により、回復された指示経路上の先行
位置wTt taught（Ｋ−１）が得られる。
ルｐが得られ、ライン152を介して待ち行列151から偏差
Ｄ（Ｋ−３）が検索される。ライン140及び152がブロッ
ク143へ情報を供給し、ブロック143は wPt（Ｋ）−△ｐ（Ｋ−３） を計算して空間位置の形で第14A図の点ｄを提示する。
同様に、ライン140及び152からの入力に基づいてブロッ
ク144はwTt:Rot-1を利用することにより推定される指示
経路ｄに対応する姿勢（δχ、δｙ、δｚ）を提示す
る。この作業が過去のすべての時点（Ｋ−１）、（Ｋ−
２）、（−３）、・・・に関連して行われ、指示経路は
位置ａ、ｂ、ｃ、ｄに関して図示したように線分として
回復される。具体的には、“回復された”経路はジョイ
ントの起点からスタートしている。ライン153を介して
時点Ｋに対応する変換wTt taught（Ｋ）が得られ、ブロ
ック154での遅延により、回復された指示経路上の先行
位置wTt taught（Ｋ−１）が得られる。
同時に（第13B図）にライン137からライン138を介し
て時点Ｋにおけるベクトル位置wPt（Ｋ）が得られ、ラ
イン139を介して１サイクルの遅延を伴ない、ブロック1
42に記憶されていたベクトル位置wPt（Ｋ−１）が得ら
れる。ブロック141はライン138及びブロック142に応答
してライン161を介して下記式で表わされる△St（Ｋ）
を出力する： ||p（Ｋ）−ｐ（Ｋ−１）||＝△St（Ｋ） これは第14A図のシーム経路グラフにおける点Ｃ、Ｄ
の間隔である。この計算は起点から順次行われ、（第13
B図に示すように）個々の線分をブロック163及び165が
合計することにより（ブロック163は最後の線分をライ
ン168のそれまでの合計に加算する）、シーム経路上に
おける工具の起点、即ちSt（Ｋ）からの“通過距離”を
ライン170に出力する。最終サイクルにおいてライン170
の合計結果が遅延して与えられたから、時点Ｋにおいて
得られる最新の通過距離は時点（Ｋ−１）に対応する点
Ｃまでの合計である。従って、それぞれのライン176及
び177に２通りの通過距離が現われ、後述のようにブロ
ック173及び175にそれぞれ入力される。同様に、ライン
161から、かつブロック162及び164によって、シーム経
路に沿ったセンサーの通過距離Ss（Ｋ）が起点０からの
カウントとして求められる。ただし、工具の事実上の起
点０′はセンサー起点０よりも後方にあり、工具に対し
て距離−Stに相当する位相差で通過距離が求められる。
センサーの現時点通過距離Ss（Ｋ）はライン169及び画
像プロセッサー・ポート101を介して画像プロセッサー
に伝送される。既に述べたように、センサーは工具より
も進んで移相されており、この位相差は典型的には100
ミリ秒である。なお、典型的な制御サイクルは28ミリ秒
である。後述するように、画像プロセッサーIPは感知さ
れたそれぞれの位置を、算出された工具空間位置及び姿
勢と連携させる。即ち、それぞれの感知された位置にお
いて得られた通過距離（Ss（Ｋ））ごとに対応のワール
ド座標変換wTs（Ｋ）が得られる。このような１対ずつ
のデータがIPポート101を介して受信され、起点から順
次待ち行列104に記憶され、（RAMのアドレスとして利用
される）連続する通過距離ごとに分類される。時点Ｋに
おいて制御プロセッサーによって予測される特定工具位
置とこれに対応するIPからの通過距離データ（またはRA
M104のアドレス）に基づき、前記工具（ライン125）に
おける工具の座標及び姿勢を確認する。回復された指示
経路上の対応位置（ライン128）を求めることにより時
点Ｋにおける偏差Ｄ（Ｋ）を求め、これを利用してライ
ン126によりロボットを制御して工具を感知位置へ戻す
ことができる。
て時点Ｋにおけるベクトル位置wPt（Ｋ）が得られ、ラ
イン139を介して１サイクルの遅延を伴ない、ブロック1
42に記憶されていたベクトル位置wPt（Ｋ−１）が得ら
れる。ブロック141はライン138及びブロック142に応答
してライン161を介して下記式で表わされる△St（Ｋ）
を出力する： ||p（Ｋ）−ｐ（Ｋ−１）||＝△St（Ｋ） これは第14A図のシーム経路グラフにおける点Ｃ、Ｄ
の間隔である。この計算は起点から順次行われ、（第13
B図に示すように）個々の線分をブロック163及び165が
合計することにより（ブロック163は最後の線分をライ
ン168のそれまでの合計に加算する）、シーム経路上に
おける工具の起点、即ちSt（Ｋ）からの“通過距離”を
ライン170に出力する。最終サイクルにおいてライン170
の合計結果が遅延して与えられたから、時点Ｋにおいて
得られる最新の通過距離は時点（Ｋ−１）に対応する点
Ｃまでの合計である。従って、それぞれのライン176及
び177に２通りの通過距離が現われ、後述のようにブロ
ック173及び175にそれぞれ入力される。同様に、ライン
161から、かつブロック162及び164によって、シーム経
路に沿ったセンサーの通過距離Ss（Ｋ）が起点０からの
カウントとして求められる。ただし、工具の事実上の起
点０′はセンサー起点０よりも後方にあり、工具に対し
て距離−Stに相当する位相差で通過距離が求められる。
センサーの現時点通過距離Ss（Ｋ）はライン169及び画
像プロセッサー・ポート101を介して画像プロセッサー
に伝送される。既に述べたように、センサーは工具より
も進んで移相されており、この位相差は典型的には100
ミリ秒である。なお、典型的な制御サイクルは28ミリ秒
である。後述するように、画像プロセッサーIPは感知さ
れたそれぞれの位置を、算出された工具空間位置及び姿
勢と連携させる。即ち、それぞれの感知された位置にお
いて得られた通過距離（Ss（Ｋ））ごとに対応のワール
ド座標変換wTs（Ｋ）が得られる。このような１対ずつ
のデータがIPポート101を介して受信され、起点から順
次待ち行列104に記憶され、（RAMのアドレスとして利用
される）連続する通過距離ごとに分類される。時点Ｋに
おいて制御プロセッサーによって予測される特定工具位
置とこれに対応するIPからの通過距離データ（またはRA
M104のアドレス）に基づき、前記工具（ライン125）に
おける工具の座標及び姿勢を確認する。回復された指示
経路上の対応位置（ライン128）を求めることにより時
点Ｋにおける偏差Ｄ（Ｋ）を求め、これを利用してライ
ン126によりロボットを制御して工具を感知位置へ戻す
ことができる。
第14A図に示すように、予想工具位置は線分CDから線
形に外挿することによって得られ、その結果、通過距離
という形でブロック171及び165により外挿位置Ex、Ｃ及
びＤが得られる。工具通過距離を３チックで外挿するた
め、下記式によって与えられる予想距離を時点（Ｋ＋
３）における外挿工具位置にする： ただし、ｔ（Ｋ）−ｔ（Ｋ−１）は△ｔに、即ち、28ミ
リ秒に等しい。従って、上記の式は次のように簡略化さ
れる： St（Ｋ＋３）＝St（Ｋ）＋３[St（Ｋ）−St（Ｋ−１）] この式は簡単な速度依存未来位置予測式であり、第13
B図のブロック173がライン172及びブロック171に応答し
てこの機能を行う。その結果、ライン174を介してS
t（Ｋ＋３）が出力される。しかし、こうしてシーム沿
いの通過距離が予測されても実際の空間位置は判明しな
い。そこで、回復指示経路に沿って外挿処理することに
よって先ず外挿された対応の位置ｅ（第14A図）を検出
する。この検出は回復指示経路上の点ｃ、ｄ及びｅの変
換をシーム経路上のＣ、Ｄ及びEx（第14A図）に対応す
る通過距離と相関させることによって達成される。回復
指示経路のサンプルから得られた指示経路上の外挿は下
記式によって与えられる： wTt taught:｛fe wTt taught:［wTt（Ｋ−１）］-1｝ ただし、feは式 で与えられる外挿係数である。
形に外挿することによって得られ、その結果、通過距離
という形でブロック171及び165により外挿位置Ex、Ｃ及
びＤが得られる。工具通過距離を３チックで外挿するた
め、下記式によって与えられる予想距離を時点（Ｋ＋
３）における外挿工具位置にする： ただし、ｔ（Ｋ）−ｔ（Ｋ−１）は△ｔに、即ち、28ミ
リ秒に等しい。従って、上記の式は次のように簡略化さ
れる： St（Ｋ＋３）＝St（Ｋ）＋３[St（Ｋ）−St（Ｋ−１）] この式は簡単な速度依存未来位置予測式であり、第13
B図のブロック173がライン172及びブロック171に応答し
てこの機能を行う。その結果、ライン174を介してS
t（Ｋ＋３）が出力される。しかし、こうしてシーム沿
いの通過距離が予測されても実際の空間位置は判明しな
い。そこで、回復指示経路に沿って外挿処理することに
よって先ず外挿された対応の位置ｅ（第14A図）を検出
する。この検出は回復指示経路上の点ｃ、ｄ及びｅの変
換をシーム経路上のＣ、Ｄ及びEx（第14A図）に対応す
る通過距離と相関させることによって達成される。回復
指示経路のサンプルから得られた指示経路上の外挿は下
記式によって与えられる： wTt taught:｛fe wTt taught:［wTt（Ｋ−１）］-1｝ ただし、feは式 で与えられる外挿係数である。
ライン176及び177に応答してブロック175（第13B図）
からライン178を介して外挿係数を出力する。ブロック1
57は上記に従って、ライン155、156及び178を伴なう演
算に基づき、（ライン128を介して）外挿位置を出力す
る。回復指示経路上のex位置（第14A図）は既知である
から、Ex（第14A図）における外挿工具位置と同じ通過
位置のサンプルを画像プロセッサが感知したサンプルか
ら探し出すだけでよい。該当のサンプルが見つかれば、
待ち行列104から、この特定場所に対応する位置及び姿
勢の座標が、従って、工具Ｅの真の外挿位置がEx（第14
A図）でなくどこであるかが判明する。この知見によ
り、制御プロセッサがロボットを制御することで工具を
シーム経路上に正しく位置ぎめし、かつ姿勢制御するの
に必要な偏差Ｄ（Ｋ）をも求めることができる。
からライン178を介して外挿係数を出力する。ブロック1
57は上記に従って、ライン155、156及び178を伴なう演
算に基づき、（ライン128を介して）外挿位置を出力す
る。回復指示経路上のex位置（第14A図）は既知である
から、Ex（第14A図）における外挿工具位置と同じ通過
位置のサンプルを画像プロセッサが感知したサンプルか
ら探し出すだけでよい。該当のサンプルが見つかれば、
待ち行列104から、この特定場所に対応する位置及び姿
勢の座標が、従って、工具Ｅの真の外挿位置がEx（第14
A図）でなくどこであるかが判明する。この知見によ
り、制御プロセッサがロボットを制御することで工具を
シーム経路上に正しく位置ぎめし、かつ姿勢制御するの
に必要な偏差Ｄ（Ｋ）をも求めることができる。
第14A図の点Exに関してライン174を介して求められた
経過距離St（Ｋ＋３）と一致するサンプルを発見するた
め、第14B図に示すようにこの値St（Ｋ＋３）を利用し
て待ち行列104内の記憶値のうちの２つの連続サンプル
を補間する。検索されたこの２つの連続値を第13C図の
ブロック180にＳ（）及びＳ（−１）として示し
た。この２つの値を検索する態様を第15図のブロックダ
イヤグラムで示したが、検索はソフトウェアで行われ
る。スキャナーSCNがブロック104内のRAMのアドレスを
データリストの順に走査する。走査の過程でライン25か
ら得られるそれぞれのサンプルはライン26、27を介して
コンパレーターCMP1へ、ライン26、28を介してコンパレ
ーターCMP2へそれぞれ伝送される。コンパレーターCMP1
は閾値としてライン123の値St（Ｋ＋３）を表わす基準
信号を受信する。走査され、ライン27に送られる値がラ
イン123の値よりも小さくなると、コンパレーターCMP1
はライン29を介してラッチLTC1に対する制御信号を出力
し、ラッチLTC1はこの時点でサンプル及びその変換、即
ち、Ss（）及びwTs（）をラッチする。同様に、コ
ンパレーターCMP2はライン123の信号がスキャナーSCNに
よって走査されるサンプルよりも大きくなるとこれに応
答して、ライン31を介して他のラッチLTC2を制御し、こ
の時点におけるライン25及び32からの値をラッチさせ
る。従って、ラッチLTC1及びLTC2はライン123の値で補
間された２つのサンプルをライン121を介して第13C図の
ブロック122に入力する。ブロック122はライン121及び1
23の信号に従ってブロック180が決定する補間係数fiに
応答する補間回路である。第15図のブロックダイヤグラ
ムは第13C図の制御プロセッサーに組込まれるブロックB
LK2の一部であると考えることができる。（第14A図のEx
における、ライン123によって与えられる）工具の通過
距離を、ライン121から得られるＳ（）とＳ（−
１）の間で利用することによりブロック180において補
間係数fiを決定し、ライン124を介してブロック122にむ
かって出力する。補間係数fiは下記式によって与えられ
る： この補間係数に基づき、サンプルＳ（）及びＳ（
−１）の変換を下記式によって補間する：w Ts（Ｋ＋３）＝wTs（）：｛fi.Ts（）：［wTs（−１）］-1｝ 経験に照らして、ｎ、ｏ、ａ、ｐベクトルの各要素を
変換から線形補間する方が能率的であることが判明し
た。従って、例えばｎベクトル及びｐベクトルに関し
て、式は次のようになる：w Ps（Ｋ＋３）＝▲wPs x▼（−１）＋fi［▲wPs x▼（−１）−▲wPs x▼
（）］-1 これと同じ形式の式が合計12通り成立する。これらの式
に従ってブロック122が演算し、その結果、外挿処理さ
れた、即ち、予測されるシーム上における工具の真の空
間位置及び姿勢（第14A図のＥ）を表わすwTs（Ｋ＋３）
がライン125を介して出力される。ブロック127は回復指
示経路上の座標（ライン128）を、時点（Ｋ＋３）に予
測される通過距離St（Ｋ＋３）における工具の感知経路
上の位置及び姿勢として得られたばかりの座標と比較す
る。ブロック127はまた、シームに対する工具の動作条
件（溶接におけるオフセット、ギャップ、電圧、電流な
ど）を決定するブロック126からの基準信号をも考慮す
る。ブロック127によって利用される一般式は次のよう
に表わされる： この機能は第12図のフィードフォワード制御ダイヤグ
ラムに示すアナログ加算器S1によって行われる。式 からの抽出によって経路修正に必要な差分ベクトルが得
られる。即ち： 上記式から明らかなように、基本的なフィードフォワ
ード・エラー式は次のような５つの非ゼロ要素を含んで
いる。即ち、３つの位置エラーと、ｙ軸を中心とするロ
ーリング・エラーと、χ軸を中心とするピッチング・エ
ラーであり、最後の２つは工具３座標のうちの２つであ
る。1987年12月31日付米国特許出願第140,262号（WE53,
673）“Path Contriving System for an Optical Seam
Tracker（光学的シーム追跡装置のための経路制御シス
テム）”にも説明されており、本明細書でも後述するよ
うに、第３の工具座標、即ち、ヨーイング角度は別の判
断基準及び制御法則に従って制御される。
経過距離St（Ｋ＋３）と一致するサンプルを発見するた
め、第14B図に示すようにこの値St（Ｋ＋３）を利用し
て待ち行列104内の記憶値のうちの２つの連続サンプル
を補間する。検索されたこの２つの連続値を第13C図の
ブロック180にＳ（）及びＳ（−１）として示し
た。この２つの値を検索する態様を第15図のブロックダ
イヤグラムで示したが、検索はソフトウェアで行われ
る。スキャナーSCNがブロック104内のRAMのアドレスを
データリストの順に走査する。走査の過程でライン25か
ら得られるそれぞれのサンプルはライン26、27を介して
コンパレーターCMP1へ、ライン26、28を介してコンパレ
ーターCMP2へそれぞれ伝送される。コンパレーターCMP1
は閾値としてライン123の値St（Ｋ＋３）を表わす基準
信号を受信する。走査され、ライン27に送られる値がラ
イン123の値よりも小さくなると、コンパレーターCMP1
はライン29を介してラッチLTC1に対する制御信号を出力
し、ラッチLTC1はこの時点でサンプル及びその変換、即
ち、Ss（）及びwTs（）をラッチする。同様に、コ
ンパレーターCMP2はライン123の信号がスキャナーSCNに
よって走査されるサンプルよりも大きくなるとこれに応
答して、ライン31を介して他のラッチLTC2を制御し、こ
の時点におけるライン25及び32からの値をラッチさせ
る。従って、ラッチLTC1及びLTC2はライン123の値で補
間された２つのサンプルをライン121を介して第13C図の
ブロック122に入力する。ブロック122はライン121及び1
23の信号に従ってブロック180が決定する補間係数fiに
応答する補間回路である。第15図のブロックダイヤグラ
ムは第13C図の制御プロセッサーに組込まれるブロックB
LK2の一部であると考えることができる。（第14A図のEx
における、ライン123によって与えられる）工具の通過
距離を、ライン121から得られるＳ（）とＳ（−
１）の間で利用することによりブロック180において補
間係数fiを決定し、ライン124を介してブロック122にむ
かって出力する。補間係数fiは下記式によって与えられ
る： この補間係数に基づき、サンプルＳ（）及びＳ（
−１）の変換を下記式によって補間する：w Ts（Ｋ＋３）＝wTs（）：｛fi.Ts（）：［wTs（−１）］-1｝ 経験に照らして、ｎ、ｏ、ａ、ｐベクトルの各要素を
変換から線形補間する方が能率的であることが判明し
た。従って、例えばｎベクトル及びｐベクトルに関し
て、式は次のようになる：w Ps（Ｋ＋３）＝▲wPs x▼（−１）＋fi［▲wPs x▼（−１）−▲wPs x▼
（）］-1 これと同じ形式の式が合計12通り成立する。これらの式
に従ってブロック122が演算し、その結果、外挿処理さ
れた、即ち、予測されるシーム上における工具の真の空
間位置及び姿勢（第14A図のＥ）を表わすwTs（Ｋ＋３）
がライン125を介して出力される。ブロック127は回復指
示経路上の座標（ライン128）を、時点（Ｋ＋３）に予
測される通過距離St（Ｋ＋３）における工具の感知経路
上の位置及び姿勢として得られたばかりの座標と比較す
る。ブロック127はまた、シームに対する工具の動作条
件（溶接におけるオフセット、ギャップ、電圧、電流な
ど）を決定するブロック126からの基準信号をも考慮す
る。ブロック127によって利用される一般式は次のよう
に表わされる： この機能は第12図のフィードフォワード制御ダイヤグ
ラムに示すアナログ加算器S1によって行われる。式 からの抽出によって経路修正に必要な差分ベクトルが得
られる。即ち： 上記式から明らかなように、基本的なフィードフォワ
ード・エラー式は次のような５つの非ゼロ要素を含んで
いる。即ち、３つの位置エラーと、ｙ軸を中心とするロ
ーリング・エラーと、χ軸を中心とするピッチング・エ
ラーであり、最後の２つは工具３座標のうちの２つであ
る。1987年12月31日付米国特許出願第140,262号（WE53,
673）“Path Contriving System for an Optical Seam
Tracker（光学的シーム追跡装置のための経路制御シス
テム）”にも説明されており、本明細書でも後述するよ
うに、第３の工具座標、即ち、ヨーイング角度は別の判
断基準及び制御法則に従って制御される。
ロボットのワールド座標に対する工具のシーム上にお
ける“好ましい”位置は下記式によって与えられる： prefwTs（Ｋ＋３）＝wTt（Ｋ＋３）:ReftTs 第12図に示すライン126の基準信号ReftTsが要求する
オフセットで工具を維持するためには、シームは上記式
によって与えられる位置になければならない。
ける“好ましい”位置は下記式によって与えられる： prefwTs（Ｋ＋３）＝wTt（Ｋ＋３）:ReftTs 第12図に示すライン126の基準信号ReftTsが要求する
オフセットで工具を維持するためには、シームは上記式
によって与えられる位置になければならない。
具体的には、第15図の補間回路からライン125を介し
て得られるシーム位置は wTs（Ｋ−＋３）＝wTs（Ｋ−−１）：｛fiwTs（Ｋ−−１）： ［wTs（Ｋ−）］-1｝ であり、この式はエラー を伴なうから、次のようなエラー変換となる： この式から位置エラー・ベクトル が からのｐベクトルとして直接抽出される。回転エラー・
ベクトルは小さい角度偏差に対応する姿勢サブマトリッ
クスの形態 を認識することによって抽出される。
て得られるシーム位置は wTs（Ｋ−＋３）＝wTs（Ｋ−−１）：｛fiwTs（Ｋ−−１）： ［wTs（Ｋ−）］-1｝ であり、この式はエラー を伴なうから、次のようなエラー変換となる： この式から位置エラー・ベクトル が からのｐベクトルとして直接抽出される。回転エラー・
ベクトルは小さい角度偏差に対応する姿勢サブマトリッ
クスの形態 を認識することによって抽出される。
従って、（ヨーイング姿勢を含まない）差分運動ベク
トルは下記の通り： 既に述べたように、また、あらためて後述するよう
に、これがヨーイング・エラーに関係なく回復経路位置
ｅと予想工具位置Ｅとの間の時点Ｋにおける偏差Ｄ
（Ｋ）となる。これがライン136（第13A図）及びロボッ
トのALTERポート102を介して行われる制御によって補正
されるエラーである。偏差Ｄ（Ｋ）は作働端の３−Ｄ座
標△Px、△Py、△Pz及び３つの方向（姿勢）δΘ１、δ
φ１、δΨ１を表わし、ブロック127（第13C図）の出力
ライン129に現われる。これらのエラーに対して（これ
も後述するが）ブロックBLK1（第13D図）のヨーイング
弦演算回路からライン131を介して送られる修正量を表
わす座標値δｘ＝ax△Ψ、δｙ＝ay△Ψ、及びδｚ＝az
△Ψが加算される。ブロック130においてライン129及び
131の値が合成され、ライン132を介して値△χ、△ｙ、
△ｚ、△Θ、△φ、△Ψが出力され、ライン133によっ
てブロックBLK3内に示すフィルターに送られ、前記フィ
ルターはライン136の制御信号を出力し、この制御信号
がライン150及びALTERポート102を通って、最後の３つ
の修正値を記憶する待ち行列151に入力される。
トルは下記の通り： 既に述べたように、また、あらためて後述するよう
に、これがヨーイング・エラーに関係なく回復経路位置
ｅと予想工具位置Ｅとの間の時点Ｋにおける偏差Ｄ
（Ｋ）となる。これがライン136（第13A図）及びロボッ
トのALTERポート102を介して行われる制御によって補正
されるエラーである。偏差Ｄ（Ｋ）は作働端の３−Ｄ座
標△Px、△Py、△Pz及び３つの方向（姿勢）δΘ１、δ
φ１、δΨ１を表わし、ブロック127（第13C図）の出力
ライン129に現われる。これらのエラーに対して（これ
も後述するが）ブロックBLK1（第13D図）のヨーイング
弦演算回路からライン131を介して送られる修正量を表
わす座標値δｘ＝ax△Ψ、δｙ＝ay△Ψ、及びδｚ＝az
△Ψが加算される。ブロック130においてライン129及び
131の値が合成され、ライン132を介して値△χ、△ｙ、
△ｚ、△Θ、△φ、△Ψが出力され、ライン133によっ
てブロックBLK3内に示すフィルターに送られ、前記フィ
ルターはライン136の制御信号を出力し、この制御信号
がライン150及びALTERポート102を通って、最後の３つ
の修正値を記憶する待ち行列151に入力される。
第14A図に示すように、ロボットは線分AB、BC、CDの
ような各制御ステップごとに直線に沿って工具を移動さ
せる。第14A図では、線分ごとに時点Ｋにおける作働端
の位置及び姿勢を先行の運動から判断し、次の運動を判
断するのに利用される（例えば第13F図の制御プロセッ
サーCP内のブロックBLK2を参照されたい）。１ステップ
ずつ繰り返される工具のこのような移動は感知されるシ
ーム経路に沿って得られた複数の通過距離及び位置／姿
勢変換に基づいて行われるから（例えば第13C図のブロ
ック104を参照されたい）、図示例では100チックだけ工
具の手前に位置するセンサーを常時シームの上方に位置
ぎめしなければならない。センサーは工具と同一平面内
を移動するから、シームが厳密に直線的であれば問題は
起こらない。しかし、もしシームがカーブを辿ると、も
はや整列関係は成立せず、第16図に示すように、光学的
感知のためにはシームの上方位置PS2を占めねばならな
いのに、センサーはシームに対する接線上の位置PS1に
残る。第17図に示すように、センサーが位置PS2を占め
る場合、シームの平面内において、工具先端とカメラ中
心を結ぶベクトルの射影MCは時点Ｋにおけるシームに対
する作用点Ｍとシームが光学的にサンプリングされる場
所Ｃとを結ぶ弦に相当する。従って、センサーを位置PS
1から所要の位置PS2（第16図）へ移動させるためには△
Ψだけの回転が必要である。
ような各制御ステップごとに直線に沿って工具を移動さ
せる。第14A図では、線分ごとに時点Ｋにおける作働端
の位置及び姿勢を先行の運動から判断し、次の運動を判
断するのに利用される（例えば第13F図の制御プロセッ
サーCP内のブロックBLK2を参照されたい）。１ステップ
ずつ繰り返される工具のこのような移動は感知されるシ
ーム経路に沿って得られた複数の通過距離及び位置／姿
勢変換に基づいて行われるから（例えば第13C図のブロ
ック104を参照されたい）、図示例では100チックだけ工
具の手前に位置するセンサーを常時シームの上方に位置
ぎめしなければならない。センサーは工具と同一平面内
を移動するから、シームが厳密に直線的であれば問題は
起こらない。しかし、もしシームがカーブを辿ると、も
はや整列関係は成立せず、第16図に示すように、光学的
感知のためにはシームの上方位置PS2を占めねばならな
いのに、センサーはシームに対する接線上の位置PS1に
残る。第17図に示すように、センサーが位置PS2を占め
る場合、シームの平面内において、工具先端とカメラ中
心を結ぶベクトルの射影MCは時点Ｋにおけるシームに対
する作用点Ｍとシームが光学的にサンプリングされる場
所Ｃとを結ぶ弦に相当する。従って、センサーを位置PS
1から所要の位置PS2（第16図）へ移動させるためには△
Ψだけの回転が必要である。
第18図には工具が点Ｍに位置ぎめされ、第13C図のブ
ロック127及びライン129からのデータに従って姿勢制御
された時点における光学系とシーム平面との関係を示し
た。換言すると、工具TLは△Px、△Py、△Pz、△Θ１、
△Φ１、△Ψ１に従って位置ぎめされ、姿勢制御されて
いる。この時点で、工具先端に対して固定されているセ
ンサーSNS（ただし場合によっては固定しなくてもよ
い）はシーム経路平面の位置R1に射影するが、所要の位
置は弦MR2の端部に相当するシーム経路上の位置R2であ
る。位置MR1を位置MR2まで回転させるための角度は△Ψ
である。第13D図のブロックBLD1は角度△Ψを求める方
法、及びこのようにして得られた角度をライン119、ブ
ロック120及びライン131を介してブロック130内でライ
ン129のデータと合成することにより工具を回転させ、
センサーをR1からR2（第18図）まで移動させる態様を示
す。
ロック127及びライン129からのデータに従って姿勢制御
された時点における光学系とシーム平面との関係を示し
た。換言すると、工具TLは△Px、△Py、△Pz、△Θ１、
△Φ１、△Ψ１に従って位置ぎめされ、姿勢制御されて
いる。この時点で、工具先端に対して固定されているセ
ンサーSNS（ただし場合によっては固定しなくてもよ
い）はシーム経路平面の位置R1に射影するが、所要の位
置は弦MR2の端部に相当するシーム経路上の位置R2であ
る。位置MR1を位置MR2まで回転させるための角度は△Ψ
である。第13D図のブロックBLD1は角度△Ψを求める方
法、及びこのようにして得られた角度をライン119、ブ
ロック120及びライン131を介してブロック130内でライ
ン129のデータと合成することにより工具を回転させ、
センサーをR1からR2（第18図）まで移動させる態様を示
す。
ベクトル／マトリックス代数及び均質座標変換理論を
利用しなければならない。下線を施した小文字、例えば
（ｎ）でベクトルを表わし、右下に軸の名称を付した小
文字、例えばχ軸なら（nx）でベクトル成分を表わす。
均質座標変換マトリックスは右下及び右肩に文字を付し
た大文字、例えば（wTs）で表わす。MR1に沿った点Ｍに
おける工具先端は下記マトリックスによって与えられ
る： ベクトルｐはワールド座標によるwTtで表わされる位
置ベクトルである。他に点Ｍにおいて互いに直交する３
つのベクトルがある。即ち、既に延べたようにｎ（法
線）、ｏ（姿勢）及びａ（アプローチ）である。これら
はベクトル相互積によって互いに相関する。例えば、ｎ
＝ｏ×ao、再び第18図において、MR1及びMR2を知ること
によってこの両者間の角度を求めることができる。MR1
は工具に先行するセンサーで得られた最新サンプルから
検出される弦である。センサーから工具までのチック数
をｎとすれば（既に述べたように典型的なチック数は10
0）、（工具が位置Ｍに来る）時点Ｋにおいて、センサ
ーは位置（Ｋ−ｎ）に来る。ブロック104内の待ち行列
の最下段にはシーム上の点R2の変換が、最上段には点Ｍ
の変換がそれぞれ記憶されている。従って、ライン105
を介してブロック106が下記のようにベクトル弦MR2を求
める： tPchord＝wPs（Ｋ）−wPs（Ｋ−ｎ） （Ｄで表わされる）ベクトルMR1はシーム経路平面に
おけるベクトルMOの射影であると考えることができる。
MO及びR10が既知なら、MR1またはＤを求めることができ
る。MOは光学センサー系から与えられる。中心Ｏは第13
図の109にmPcamとして示すように既知である。工具とセ
ンサーとの関係はtPcamとして与えられる。工具先端位
置も既知であり、wTtとして与えられる。従って、ブロ
ック110は計算式▲［wTt］-1m t▼PcamによってMOを求め
る。
利用しなければならない。下線を施した小文字、例えば
（ｎ）でベクトルを表わし、右下に軸の名称を付した小
文字、例えばχ軸なら（nx）でベクトル成分を表わす。
均質座標変換マトリックスは右下及び右肩に文字を付し
た大文字、例えば（wTs）で表わす。MR1に沿った点Ｍに
おける工具先端は下記マトリックスによって与えられ
る： ベクトルｐはワールド座標によるwTtで表わされる位
置ベクトルである。他に点Ｍにおいて互いに直交する３
つのベクトルがある。即ち、既に延べたようにｎ（法
線）、ｏ（姿勢）及びａ（アプローチ）である。これら
はベクトル相互積によって互いに相関する。例えば、ｎ
＝ｏ×ao、再び第18図において、MR1及びMR2を知ること
によってこの両者間の角度を求めることができる。MR1
は工具に先行するセンサーで得られた最新サンプルから
検出される弦である。センサーから工具までのチック数
をｎとすれば（既に述べたように典型的なチック数は10
0）、（工具が位置Ｍに来る）時点Ｋにおいて、センサ
ーは位置（Ｋ−ｎ）に来る。ブロック104内の待ち行列
の最下段にはシーム上の点R2の変換が、最上段には点Ｍ
の変換がそれぞれ記憶されている。従って、ライン105
を介してブロック106が下記のようにベクトル弦MR2を求
める： tPchord＝wPs（Ｋ）−wPs（Ｋ−ｎ） （Ｄで表わされる）ベクトルMR1はシーム経路平面に
おけるベクトルMOの射影であると考えることができる。
MO及びR10が既知なら、MR1またはＤを求めることができ
る。MOは光学センサー系から与えられる。中心Ｏは第13
図の109にmPcamとして示すように既知である。工具とセ
ンサーとの関係はtPcamとして与えられる。工具先端位
置も既知であり、wTtとして与えられる。従って、ブロ
ック110は計算式▲［wTt］-1m t▼PcamによってMOを求め
る。
垂直ベクトルR10を求めるため、先ず両ベクトルMR2及
びｏ（Ｋ）に垂直なユニタリー・ベクトルｕ（即ち、ラ
イン105を介して待ち行列104から得られる点Ｍにおける
姿勢のユニタリー・ベクトル）を求める。これはブロッ
ク106から得られる結果と、ｏベクトルに関してライン1
05を介し、待ち行列104から検索される情報に基づき、
ブロック107において行われる。この直交ベクトルは相
互積 pchord×ｏ（Ｋ） によって得られる。
びｏ（Ｋ）に垂直なユニタリー・ベクトルｕ（即ち、ラ
イン105を介して待ち行列104から得られる点Ｍにおける
姿勢のユニタリー・ベクトル）を求める。これはブロッ
ク106から得られる結果と、ｏベクトルに関してライン1
05を介し、待ち行列104から検索される情報に基づき、
ブロック107において行われる。この直交ベクトルは相
互積 pchord×ｏ（Ｋ） によって得られる。
これを単位（Un）に換算するため、スカラー値pchord
×ｏ（Ｋ）で割算する。その結果はブロック107から出
力される。R10はブロック108から得られるMOを演算［tP
cam・Un］Unによってｕに射影することで計算される。
×ｏ（Ｋ）で割算する。その結果はブロック107から出
力される。R10はブロック108から得られるMOを演算［tP
cam・Un］Unによってｕに射影することで計算される。
MOはMR1及びR10のベクトル和であるから、MR1に相当
するＤはブロック108において計算されるベクトル差tP
cam−［tPcam・Un］Unから得られる。
するＤはブロック108において計算されるベクトル差tP
cam−［tPcam・Un］Unから得られる。
（ライン113を介してブロック106から得られる）ベク
トル弦MR2及び（ライン112を介してブロック108から得
られる）ベクトルMR1を利用して、ブロック114及びライ
ン115は式 に従って前記ベクトル弦MR2及びベクトルMR1間の角度co
s△Ψを求める。
トル弦MR2及び（ライン112を介してブロック108から得
られる）ベクトルMR1を利用して、ブロック114及びライ
ン115は式 に従って前記ベクトル弦MR2及びベクトルMR1間の角度co
s△Ψを求める。
角度△Ψはsin△Ψに極めて近似であるから、ライン1
15の値がブロック181内で△Ψ＝ に変換され、その結果はライン118を介して求められ
る。ただし、ベクトル０に関する曲率は左右いずれかに
寄る可能性があるから、正負いずれの符号を付するかの
問題が残る。この符号決定はブロック116内でベクトル
０の方向をベクトルＤの方向と相関させることによっ
て、即ち、sgn［Ｄ・０（Ｋ）］によって行われる。具
体的にはアナログ加算器S1がライン118の角度△Ψを符
号＋または−と相関させる。
15の値がブロック181内で△Ψ＝ に変換され、その結果はライン118を介して求められ
る。ただし、ベクトル０に関する曲率は左右いずれかに
寄る可能性があるから、正負いずれの符号を付するかの
問題が残る。この符号決定はブロック116内でベクトル
０の方向をベクトルＤの方向と相関させることによっ
て、即ち、sgn［Ｄ・０（Ｋ）］によって行われる。具
体的にはアナログ加算器S1がライン118の角度△Ψを符
号＋または−と相関させる。
既に第13B図に関連して述べたように、ライン131を介
して得られる△Ψの値がブロック130においてライン129
の値に加算される。ヨーイングは座標エラー△Px、△Py
または△Pzに影響していない。ただし、ライン129の姿
勢パラメータ、即ち、△θ１、△φ１、△Ψ１に対して
はピッチ、ローリング及びヨーイングに関して、ブロッ
ク120及び130に示すように、それぞれａχ１△Ψ,ay1△
Ψ及びaz1△ψだけ影響を及ぼす。その結果、対応の制
御信号によって補正されるべきものとしてライン133に
エラー△χ、△ｙ、△ｚ、△θ、△φ及び△Ψが現わ
れ、第13C図のブロックBLK3によってフィルタされたの
ち、ライン136を介してロボット・コントローラRBのALT
ERポート101に送られるか、または直前の３チックだけ
についてライン150を介して待ち行列151に記憶される有
効制御信号となる。
して得られる△Ψの値がブロック130においてライン129
の値に加算される。ヨーイングは座標エラー△Px、△Py
または△Pzに影響していない。ただし、ライン129の姿
勢パラメータ、即ち、△θ１、△φ１、△Ψ１に対して
はピッチ、ローリング及びヨーイングに関して、ブロッ
ク120及び130に示すように、それぞれａχ１△Ψ,ay1△
Ψ及びaz1△ψだけ影響を及ぼす。その結果、対応の制
御信号によって補正されるべきものとしてライン133に
エラー△χ、△ｙ、△ｚ、△θ、△φ及び△Ψが現わ
れ、第13C図のブロックBLK3によってフィルタされたの
ち、ライン136を介してロボット・コントローラRBのALT
ERポート101に送られるか、または直前の３チックだけ
についてライン150を介して待ち行列151に記憶される有
効制御信号となる。
ここで第19乃至34図を参照して本発明の画像プロセッ
サーを説明する。第10図に関連して既に述べたように、
光学系はアレイIAの平面内に座標がｉ及びｊの点ｍを含
む２−Ｄ光線条像を形成する。kjが垂直方向画素間隔、
Jmがセンサーの垂直方向最大解像度、kiが水平方向画素
間隔、Imがセンサーの水平方向の最大解像度を表わすと
すれば、センサー上の光線条像は像（ｉ、ｊ）の中心点
Ｃから２つの直交方向にそれぞれkj（ｊ−Jm/2）及びki
（ｉ−Im/2）だけ離れている。この像がTVカメラで形成
され、TVカメラは標準的RS−170閉回路画像信号を出力
する。
サーを説明する。第10図に関連して既に述べたように、
光学系はアレイIAの平面内に座標がｉ及びｊの点ｍを含
む２−Ｄ光線条像を形成する。kjが垂直方向画素間隔、
Jmがセンサーの垂直方向最大解像度、kiが水平方向画素
間隔、Imがセンサーの水平方向の最大解像度を表わすと
すれば、センサー上の光線条像は像（ｉ、ｊ）の中心点
Ｃから２つの直交方向にそれぞれkj（ｊ−Jm/2）及びki
（ｉ−Im/2）だけ離れている。この像がTVカメラで形成
され、TVカメラは標準的RS−170閉回路画像信号を出力
する。
低レベル画像処理によって光線条の一方のエッジを表
わす１画素幅線に簡略化された光線条画像を得るための
デジタル・パイプラインを設ける。画像処理のためのデ
ジタル・パイプラインは公知であり、例えばIEEE Trans
actions Trans.Comput.vol C−19、pp.1015−1019（197
0年11月刊）に掲載されたHerbert L.Groginsky及びGeor
ge A.Worksの論文“A Pipeline Fast Fourier Transfor
m"を参照されたい。
わす１画素幅線に簡略化された光線条画像を得るための
デジタル・パイプラインを設ける。画像処理のためのデ
ジタル・パイプラインは公知であり、例えばIEEE Trans
actions Trans.Comput.vol C−19、pp.1015−1019（197
0年11月刊）に掲載されたHerbert L.Groginsky及びGeor
ge A.Worksの論文“A Pipeline Fast Fourier Transfor
m"を参照されたい。
後述するように、本発明の画像プロセッサーは２通り
のレベルで処理を行う。先ず、パイプラインによってカ
メラからの画像信号をデジタル処理する低レベル画像処
理では、光線条画像をその一方のエッジを表わす１画素
幅の線に簡略化し、次いで処理済みパイプライン出力に
よる高レベルの光線条を表示し、シーム・センサーの光
線条に包含されるシーム経路の座標を求める。
のレベルで処理を行う。先ず、パイプラインによってカ
メラからの画像信号をデジタル処理する低レベル画像処
理では、光線条画像をその一方のエッジを表わす１画素
幅の線に簡略化し、次いで処理済みパイプライン出力に
よる高レベルの光線条を表示し、シーム・センサーの光
線条に包含されるシーム経路の座標を求める。
パイプライン処理について考察すると、カメラはフリ
ー・ラン・モードで動作し、その同期信号が画像処理パ
イプラインの残り部分のタイミングを駆動する。第19図
に示すように、ボードDG,VF、FS、SP、SNAP及びFMに配
設されている一連のソリッドステート回路から成るパイ
プラインによってデジタル画像信号を処理する。画像信
号がカメラCAMからライン201を介して受信される一方、
アナログ再変換信号がライン202を介してTVモニターに
送られる。画像プロセッサーIPはその主要部分としてマ
イクロコンピューターM68010SBCを含み、このマイクロ
コンピューターはライン220及びデータ・バス（VME）を
介して、さらに２方向性ライン即ち、ボードDGについて
はライン213、ボードVFについてはライン214、ボードFS
についてはライン215、ボードSPについてはライン216、
ボードSNAPについてはライン217、ボードFMについては
ライン218をそれぞれ介してパイプライン各段のすべて
の動作をモニターし、制御する。すべてのボードはタイ
ミング及び同期化に関してライン212を介して互いに連
携する。さらにまた、画像プロセッサーはライン220、
データ・バスVME及びライン221を介して第11及び12図の
制御プロセッサーCPと連携する。この制御プロセッサー
はその主要部分として、RS−232ポート（第13A図のポー
ト102）を介してロボット・プロセッサーと接続する別
のマイクロコンピューターm68010を含むのが典型的であ
る。
ー・ラン・モードで動作し、その同期信号が画像処理パ
イプラインの残り部分のタイミングを駆動する。第19図
に示すように、ボードDG,VF、FS、SP、SNAP及びFMに配
設されている一連のソリッドステート回路から成るパイ
プラインによってデジタル画像信号を処理する。画像信
号がカメラCAMからライン201を介して受信される一方、
アナログ再変換信号がライン202を介してTVモニターに
送られる。画像プロセッサーIPはその主要部分としてマ
イクロコンピューターM68010SBCを含み、このマイクロ
コンピューターはライン220及びデータ・バス（VME）を
介して、さらに２方向性ライン即ち、ボードDGについて
はライン213、ボードVFについてはライン214、ボードFS
についてはライン215、ボードSPについてはライン216、
ボードSNAPについてはライン217、ボードFMについては
ライン218をそれぞれ介してパイプライン各段のすべて
の動作をモニターし、制御する。すべてのボードはタイ
ミング及び同期化に関してライン212を介して互いに連
携する。さらにまた、画像プロセッサーはライン220、
データ・バスVME及びライン221を介して第11及び12図の
制御プロセッサーCPと連携する。この制御プロセッサー
はその主要部分として、RS−232ポート（第13A図のポー
ト102）を介してロボット・プロセッサーと接続する別
のマイクロコンピューターm68010を含むのが典型的であ
る。
ボードDGはライン201を介してカメラ信号に位相ロッ
クし、パイプラインを構成する他のボードに必要なすべ
てのタイミング信号を出力する。30駒／秒で信号は512
×512×８の解像度でデジタル化されるのが普通であ
り、それぞれの画素は１バイト量として表わされる。デ
ータ流れを16組の選択可能かつプログラム可能な探索表
の１つに送り、使用する探索表をユニット・ランプ手段
によって初期設定することで透過モードにする。その目
的はバックグラウンドを抑制し、画像の画素を行及び列
から順次ビット列に翻訳することにあり、このビット列
は後述のようにパイプラインのいくつかの段に沿ってグ
ループ分け、分析、変形またはデジタル変換される。次
段との接続はリボン・ケーブル203によってなされ、ラ
イン204を介してボードDGのデジタル入力に至るフィッ
ドバック・ループが形成される。
クし、パイプラインを構成する他のボードに必要なすべ
てのタイミング信号を出力する。30駒／秒で信号は512
×512×８の解像度でデジタル化されるのが普通であ
り、それぞれの画素は１バイト量として表わされる。デ
ータ流れを16組の選択可能かつプログラム可能な探索表
の１つに送り、使用する探索表をユニット・ランプ手段
によって初期設定することで透過モードにする。その目
的はバックグラウンドを抑制し、画像の画素を行及び列
から順次ビット列に翻訳することにあり、このビット列
は後述のようにパイプラインのいくつかの段に沿ってグ
ループ分け、分析、変形またはデジタル変換される。次
段との接続はリボン・ケーブル203によってなされ、ラ
イン204を介してボードDGのデジタル入力に至るフィッ
ドバック・ループが形成される。
次が２−Ｄ線形フィルターVFである。フィルターVFは
TV駒速度で有限インパルス応答（TIR）フィルター作用
を行い、支持部材の３×３領域は１画素に対応するマス
クまたは隣接領域のサイズを画定する。複数のVFフィル
ター・ボードを継続したり、もっと支持部材領域の広い
フィルターを使用することもできるが、図面ではあえて
フィルター・ボードVFを１つだけ示してある。線形フィ
ルターは２つの機能を果たす：即ち、カメラのノイズ分
散を軽減すると共に光線条発生装置に組込まれるレーザ
ー・ダイオードに起因するスペクル（speckle）を平滑
化する。低減フィルターとなるようにフィルター係数を
選択し、オンボード・バレル・シフターを利用すること
によってフィルターに直流で１のゲインを与える。平均
分離を低下させることなく、ノイズ分散及び光線条ノイ
ズの分散を軽減することによって光線条に対する検出能
力を高めることになる。
TV駒速度で有限インパルス応答（TIR）フィルター作用
を行い、支持部材の３×３領域は１画素に対応するマス
クまたは隣接領域のサイズを画定する。複数のVFフィル
ター・ボードを継続したり、もっと支持部材領域の広い
フィルターを使用することもできるが、図面ではあえて
フィルター・ボードVFを１つだけ示してある。線形フィ
ルターは２つの機能を果たす：即ち、カメラのノイズ分
散を軽減すると共に光線条発生装置に組込まれるレーザ
ー・ダイオードに起因するスペクル（speckle）を平滑
化する。低減フィルターとなるようにフィルター係数を
選択し、オンボード・バレル・シフターを利用すること
によってフィルターに直流で１のゲインを与える。平均
分離を低下させることなく、ノイズ分散及び光線条ノイ
ズの分散を軽減することによって光線条に対する検出能
力を高めることになる。
ライン205を介してボードVFはボードFSと、ライン209
を介してボードSPとそれぞれ接続する。ここではスパッ
ター及びスパークに起因する縞を消すことにある。狭帯
域光学フィルタリングではスパークによる縞を消すこと
ができない。スパーク縞が１つのTV駒だけに現われる場
合、CCDカメラのようなラグのないカメラを使用しない
限り、カメラ・ラグのため複数の駒に縞信号が持ち越さ
れる。光線条には有効な自己相関ラグ値があるのに対し
て、スパーク縞にはない。そこで、ボードFS及びSPは空
間的ではなく時間的な自己相関に基づくフィルター作用
を行う。このため、第20図に示すように、ボードFSは画
素プロセッサーSPと連携する駒記憶ボードとして作用す
る。TV駒速度（30駒／秒）で自己相関ラグを発生させる
ため、米国特許第4,683,493号に開示されているような
２つの全フレーム・バッファーFB1及びFB2を駒記憶ボー
ドに設ける。第１バッファーは先行駒からのデータを保
持してこれをSPボードへ読み出し、第２のバッファーは
ライン205から現時入ビデオ駒を得る。第１バッファー
の出力には限時点の駒が乗算され、第２フレームバッフ
ァーは現時点の駒を記憶するのに利用される。駒の端部
においてスイッチSWが両バッファーの役割を切り換え
る。従って、FSボードはSPボードに対して常に１駒だけ
遅延した画像駒を出力する。IPマイクロプロセッサがラ
イン215を介してバッファーの切り換えをモニターする
と共に、マルチプレクサの設定をもモニターしてパイプ
ライン遅延を補正する。画像流れは８ビット／画素の形
式を取る。VFボードからの一方の出力はライン208を介
してSPボードに伝送され、他方の出力はライン205′、2
05″を介してFSボードに入力する。１フレーム遅延に加
えてライン205を通るデータ・パスに10画素線遅延が現
われ、このような遅延はライン208には存在しない。有
効な自己相関が成立するには２つの画像が正しく整合し
なければならない。従って、SPボードに対して読み出さ
れるバッファーに関して10画素だけ進めることによって
前記10画素ラグを補正する。この時点で他方のバッファ
ーはそのパン・レジスターが０にセットされており、そ
の結果、バッファー切り換えごとにモニターIPからの割
り込みタスクで２つのパン・レジスターが組み込まれ
る。従って、VFボードからの画像流れとFSボードからの
画像流れが同時にSPボードに入力する。現時点画像に先
行画像を画素ごとに乗算することにより１駒の時間的自
己相関ラグが確立される。SPボードは２つの８ビット形
式画像データ流れからの１対ずつの画素に作用する乗算
回路である。16ビット積の最上位バイトがライン210を
介して出力される。このバイトは画像の瞬間ごとの時間
的自己相関ラグを表わす。スパーク縞をなくするだけで
なく、この方法は画像のコントラストを高めるという点
でも有利である。これは信号の平均値がバックグラウン
ド・ノイズの平均値よりも低いことによる。この場合、
平均値の２乗の比は平均値の比よりも常に大きい。従っ
て、ノイズ平均値が低ければ、乗算後最上位バイトだけ
を維持することでバックグラウンド・ノイズの大部分を
消すことができる。
を介してボードSPとそれぞれ接続する。ここではスパッ
ター及びスパークに起因する縞を消すことにある。狭帯
域光学フィルタリングではスパークによる縞を消すこと
ができない。スパーク縞が１つのTV駒だけに現われる場
合、CCDカメラのようなラグのないカメラを使用しない
限り、カメラ・ラグのため複数の駒に縞信号が持ち越さ
れる。光線条には有効な自己相関ラグ値があるのに対し
て、スパーク縞にはない。そこで、ボードFS及びSPは空
間的ではなく時間的な自己相関に基づくフィルター作用
を行う。このため、第20図に示すように、ボードFSは画
素プロセッサーSPと連携する駒記憶ボードとして作用す
る。TV駒速度（30駒／秒）で自己相関ラグを発生させる
ため、米国特許第4,683,493号に開示されているような
２つの全フレーム・バッファーFB1及びFB2を駒記憶ボー
ドに設ける。第１バッファーは先行駒からのデータを保
持してこれをSPボードへ読み出し、第２のバッファーは
ライン205から現時入ビデオ駒を得る。第１バッファー
の出力には限時点の駒が乗算され、第２フレームバッフ
ァーは現時点の駒を記憶するのに利用される。駒の端部
においてスイッチSWが両バッファーの役割を切り換え
る。従って、FSボードはSPボードに対して常に１駒だけ
遅延した画像駒を出力する。IPマイクロプロセッサがラ
イン215を介してバッファーの切り換えをモニターする
と共に、マルチプレクサの設定をもモニターしてパイプ
ライン遅延を補正する。画像流れは８ビット／画素の形
式を取る。VFボードからの一方の出力はライン208を介
してSPボードに伝送され、他方の出力はライン205′、2
05″を介してFSボードに入力する。１フレーム遅延に加
えてライン205を通るデータ・パスに10画素線遅延が現
われ、このような遅延はライン208には存在しない。有
効な自己相関が成立するには２つの画像が正しく整合し
なければならない。従って、SPボードに対して読み出さ
れるバッファーに関して10画素だけ進めることによって
前記10画素ラグを補正する。この時点で他方のバッファ
ーはそのパン・レジスターが０にセットされており、そ
の結果、バッファー切り換えごとにモニターIPからの割
り込みタスクで２つのパン・レジスターが組み込まれ
る。従って、VFボードからの画像流れとFSボードからの
画像流れが同時にSPボードに入力する。現時点画像に先
行画像を画素ごとに乗算することにより１駒の時間的自
己相関ラグが確立される。SPボードは２つの８ビット形
式画像データ流れからの１対ずつの画素に作用する乗算
回路である。16ビット積の最上位バイトがライン210を
介して出力される。このバイトは画像の瞬間ごとの時間
的自己相関ラグを表わす。スパーク縞をなくするだけで
なく、この方法は画像のコントラストを高めるという点
でも有利である。これは信号の平均値がバックグラウン
ド・ノイズの平均値よりも低いことによる。この場合、
平均値の２乗の比は平均値の比よりも常に大きい。従っ
て、ノイズ平均値が低ければ、乗算後最上位バイトだけ
を維持することでバックグラウンド・ノイズの大部分を
消すことができる。
ほとんどスパーク縞効果を伴なわない平滑な低ノイズ
画像がライン210を介して出力される。後述するよう
に、まっ黒のバックグラウンドとフル・スケール白色光
線条から成る２元画像とするため、振幅を閾値と比較す
る（即ち、画素強度値255以上をすべて“白”、以下を
すべて“黒”として保持することによって）画像を分け
る。しかし、元の光線条像の太さ及びパイプラインVF段
における２−Ｄ低帯域フィルターの空間的ぼかし効果の
ため、光線条が不都合に太い。
画像がライン210を介して出力される。後述するよう
に、まっ黒のバックグラウンドとフル・スケール白色光
線条から成る２元画像とするため、振幅を閾値と比較す
る（即ち、画素強度値255以上をすべて“白”、以下を
すべて“黒”として保持することによって）画像を分け
る。しかし、元の光線条像の太さ及びパイプラインVF段
における２−Ｄ低帯域フィルターの空間的ぼかし効果の
ため、光線条が不都合に太い。
特にシーム追跡及びロボット制御のための座標抽出に
関連する以後の処理を行うには幅が狭く、かつ正確な光
線条でなければならない。そこで、本発明の画像処理で
は、ライン210から得られる光線条画像を正確に、かつ
一様に、即ち、光線条のすべての位置で１画素幅となる
ように細くする。この方法を第19及び20図のデジタル・
パイプラインとの関連で説明する。第19図はパイプライ
ンを形成するプリント回路として形成された一連のソリ
ッドステート回路を示す。第20図は第19図のFS、SP及び
SNAPボードを略示するブロックダイヤグラムである。
関連する以後の処理を行うには幅が狭く、かつ正確な光
線条でなければならない。そこで、本発明の画像処理で
は、ライン210から得られる光線条画像を正確に、かつ
一様に、即ち、光線条のすべての位置で１画素幅となる
ように細くする。この方法を第19及び20図のデジタル・
パイプラインとの関連で説明する。第19図はパイプライ
ンを形成するプリント回路として形成された一連のソリ
ッドステート回路を示す。第20図は第19図のFS、SP及び
SNAPボードを略示するブロックダイヤグラムである。
SNAPボードについて考察すると、ライン210の入デジ
タル画像データは先ず入力探索表回路IRAMを通過したの
ち、ライン220を介して、画素近傍発生器として作用す
る入力シーケンス論理回路PNGに入力し、このように得
られたカーネル（図示例では３×３近傍）がマルチプレ
ックスで、10本の並列ライン225を介して、個々の画素
に対し上記の閾値と比較され、その結果得られた画素を
並列アイン226を介して出力するコンパレータ・バンクC
MPBに伝送される（入力において255以上はすべて白色、
255以下はすべて黒）。ライン226は探索表回路CRAMに達
し、このCRAMは本発明の画像処理方式に従い光線条の下
縁が明暗２つのゾーンと境を接する第22A図に示す10通
りの状況の１つがそうであるようにライン225に現われ
る画素だけを白色画素として保持する。（光線条の上縁
に対応するものを含む）その他のすべての近傍組み合わ
せがバックグラウンド、即ち、黒色画素として翻訳され
る。このような状況の典型的は第22B図のマスク11、12
及び13の近傍である。結果がライン227に現われ、ライ
ン227は本発明の画像処理において高レベル処理に使用
されるカメラの光線条画像下縁を特徴づける“画素線”
を多重化する。
タル画像データは先ず入力探索表回路IRAMを通過したの
ち、ライン220を介して、画素近傍発生器として作用す
る入力シーケンス論理回路PNGに入力し、このように得
られたカーネル（図示例では３×３近傍）がマルチプレ
ックスで、10本の並列ライン225を介して、個々の画素
に対し上記の閾値と比較され、その結果得られた画素を
並列アイン226を介して出力するコンパレータ・バンクC
MPBに伝送される（入力において255以上はすべて白色、
255以下はすべて黒）。ライン226は探索表回路CRAMに達
し、このCRAMは本発明の画像処理方式に従い光線条の下
縁が明暗２つのゾーンと境を接する第22A図に示す10通
りの状況の１つがそうであるようにライン225に現われ
る画素だけを白色画素として保持する。（光線条の上縁
に対応するものを含む）その他のすべての近傍組み合わ
せがバックグラウンド、即ち、黒色画素として翻訳され
る。このような状況の典型的は第22B図のマスク11、12
及び13の近傍である。結果がライン227に現われ、ライ
ン227は本発明の画像処理において高レベル処理に使用
されるカメラの光線条画像下縁を特徴づける“画素線”
を多重化する。
シストリック近傍領域プロセッサー用SNAPとして知ら
れるハードウエア回路についてはPeabody、MA、01960の
Datacubeから出版されている（1986年５月）。この回路
はCMPB回路による閾値比較後にCRAM回路が10本のライン
226の画素を処理することにより、ライン210の画像信号
に基づいて光線条を検出し、かつ光線条画像下縁を表わ
す１画素幅線まで細めるようにIPマイクロプロセッサー
によって管理され、制御される。SNAPに組み込まれるIR
AM回路はソフトウエアで選択できる８組の256K−バイト
×ビット探索表から成る。この８組のバンクは典型的に
は初期設定の際にロードされ、動作の過程でブランキン
グ・インターバル中に画像を乱すことなく作用バンクが
１つのバンクから他のバンクへと変わる。入力シーケン
ス論理回路PNGはライン210によって送られ、かつパイプ
ライン入力ライン201から走査されるカメラ画像の１行
及び１列に対応する現時点画素である中心画素の周りに
３×３近傍画素、即ち、８つの周囲画素を形成する。中
心画素をＣとすれば、８つの近傍画素はコンパス・カー
ジナル及び２次点に従って第15及び16図のように、上列
の画素はNW、Ｎ、NEとして、下列の画素はSW、Ｓ、SEと
して、同一列の近接画素はＷ、Ｅとして示される。これ
らの画素はライン221により左から右へ１列に、かつ１
つの列から次の列へ接続される。コンパレーター・バン
クCMPBは１群の画素と同じ参照記号で示す10個のコンパ
レーター・ユニットを含み、中央部は共に中心画素Ｃか
ら入力される２つのユニットCP（Center ぴPimary）及
びCS（Center Secondary）に分割されている。その他の
コンパレーター・ユニットはいずれも８つの近傍画素の
うちの対応画素から入力される。ライン225は回路CMPB
の10個のコンパレーター・ユニットへの入力ラインであ
る。閾値以下の画素はすべて黒として出力され、閾値以
上の画素はすべて白として出力されるように各コンパレ
ーター・ユニットごとに基準閾値が設定されている。出
力ライン226は10個のコンパレーター・ユニットのそれ
ぞれから単一ビット出力を受信するCRAM回路への10本の
アドレス・ラインとして多重化される。CRAMは典型的に
は２組の1024×８ビット探索表から成ってコンパレータ
ー出力データを８ビットの結果に翻訳し、1024通りの入
力コード・アドレスが256個の出力コードを形成できる
ようにする。２つのバンクは初期設定時にロードされ、
動作中、適当な時点に、即ち、垂直ブランキング・イン
ターバルに交換自在に利用される。SNAPの動作は7.15MH
zプロセスとして行われる。
れるハードウエア回路についてはPeabody、MA、01960の
Datacubeから出版されている（1986年５月）。この回路
はCMPB回路による閾値比較後にCRAM回路が10本のライン
226の画素を処理することにより、ライン210の画像信号
に基づいて光線条を検出し、かつ光線条画像下縁を表わ
す１画素幅線まで細めるようにIPマイクロプロセッサー
によって管理され、制御される。SNAPに組み込まれるIR
AM回路はソフトウエアで選択できる８組の256K−バイト
×ビット探索表から成る。この８組のバンクは典型的に
は初期設定の際にロードされ、動作の過程でブランキン
グ・インターバル中に画像を乱すことなく作用バンクが
１つのバンクから他のバンクへと変わる。入力シーケン
ス論理回路PNGはライン210によって送られ、かつパイプ
ライン入力ライン201から走査されるカメラ画像の１行
及び１列に対応する現時点画素である中心画素の周りに
３×３近傍画素、即ち、８つの周囲画素を形成する。中
心画素をＣとすれば、８つの近傍画素はコンパス・カー
ジナル及び２次点に従って第15及び16図のように、上列
の画素はNW、Ｎ、NEとして、下列の画素はSW、Ｓ、SEと
して、同一列の近接画素はＷ、Ｅとして示される。これ
らの画素はライン221により左から右へ１列に、かつ１
つの列から次の列へ接続される。コンパレーター・バン
クCMPBは１群の画素と同じ参照記号で示す10個のコンパ
レーター・ユニットを含み、中央部は共に中心画素Ｃか
ら入力される２つのユニットCP（Center ぴPimary）及
びCS（Center Secondary）に分割されている。その他の
コンパレーター・ユニットはいずれも８つの近傍画素の
うちの対応画素から入力される。ライン225は回路CMPB
の10個のコンパレーター・ユニットへの入力ラインであ
る。閾値以下の画素はすべて黒として出力され、閾値以
上の画素はすべて白として出力されるように各コンパレ
ーター・ユニットごとに基準閾値が設定されている。出
力ライン226は10個のコンパレーター・ユニットのそれ
ぞれから単一ビット出力を受信するCRAM回路への10本の
アドレス・ラインとして多重化される。CRAMは典型的に
は２組の1024×８ビット探索表から成ってコンパレータ
ー出力データを８ビットの結果に翻訳し、1024通りの入
力コード・アドレスが256個の出力コードを形成できる
ようにする。２つのバンクは初期設定時にロードされ、
動作中、適当な時点に、即ち、垂直ブランキング・イン
ターバルに交換自在に利用される。SNAPの動作は7.15MH
zプロセスとして行われる。
次にPGNブロック内の３×３カーネルについて考察す
る。ライン221沿いのすべての点は同一線上にある。中
心点（Primary Center、Secondary Center）の処理結果
は中心点が入力されてから９画素後に出力される。中心
点にむかって、または中心点からカウントした適当な画
素数を加算または減算することによってカーネル中の他
のすべての点からの遅延を設定する。即ち、SNAP回路は
カーネル中心点に対してＶ＋６画素に相当するプロセス
遅延を導入する。ただし、Ｖは画像上の線の長さであ
る。処理結果は中心点（Primary Center及びSecondary
Center）が入力されてからＶ＋６画素後にSNAP回路から
出力される。カーネル中の他の点に関連の遅延は前記遅
延Ｖ＋６に対して対応の画素数を加算または減算するこ
とによって得られる。
る。ライン221沿いのすべての点は同一線上にある。中
心点（Primary Center、Secondary Center）の処理結果
は中心点が入力されてから９画素後に出力される。中心
点にむかって、または中心点からカウントした適当な画
素数を加算または減算することによってカーネル中の他
のすべての点からの遅延を設定する。即ち、SNAP回路は
カーネル中心点に対してＶ＋６画素に相当するプロセス
遅延を導入する。ただし、Ｖは画像上の線の長さであ
る。処理結果は中心点（Primary Center及びSecondary
Center）が入力されてからＶ＋６画素後にSNAP回路から
出力される。カーネル中の他の点に関連の遅延は前記遅
延Ｖ＋６に対して対応の画素数を加算または減算するこ
とによって得られる。
スライディング・ウィンドー内に画定した形でカーネ
ルを考察すると、中心Ｃが同一線上の１つの画素から次
の画素へ左方向に移動するのに伴ない、点Ｅが新しい中
心Ｃとなり、Ｎ、Ｃ、ＳがそれぞれNW、Ｗ、SWとなり、
NE、Ｅ及びSEの左方に続く画素が新しいNE、Ｅ、SEとな
る。１つの列からその下方の列へ９個の画素コンビネー
ションが同様にシフトすると新しい近傍画素が形成さ
れ、NW、Ｎ、NEが画像から消え、SW、Ｓ、SEの代りにそ
の真下にあった３個の近傍画素が現われる。SNAPは中心
画素の移動を追いながら、カーネル画像全体の、パイプ
ラインによってデジタル化された明るさと考慮する。な
お、ウィンドーのサイズは任意であり、図示例では３×
３カーネルとした。
ルを考察すると、中心Ｃが同一線上の１つの画素から次
の画素へ左方向に移動するのに伴ない、点Ｅが新しい中
心Ｃとなり、Ｎ、Ｃ、ＳがそれぞれNW、Ｗ、SWとなり、
NE、Ｅ及びSEの左方に続く画素が新しいNE、Ｅ、SEとな
る。１つの列からその下方の列へ９個の画素コンビネー
ションが同様にシフトすると新しい近傍画素が形成さ
れ、NW、Ｎ、NEが画像から消え、SW、Ｓ、SEの代りにそ
の真下にあった３個の近傍画素が現われる。SNAPは中心
画素の移動を追いながら、カーネル画像全体の、パイプ
ラインによってデジタル化された明るさと考慮する。な
お、ウィンドーのサイズは任意であり、図示例では３×
３カーネルとした。
閾値に基づく白黒分類はコンパレータ・バンクCMPBの
10個のコンパレータ・ユニット（NE〜SW）のそれぞれに
おいて行われ、基準入力はいずれも強さレベル255であ
る。強さが225以上の画素値はすべて対応のライン226に
白色として出力され、225以下の値はすべて黒色として
ライン226に出力される。10本のライン226がCRAM回路を
アドレスする。
10個のコンパレータ・ユニット（NE〜SW）のそれぞれに
おいて行われ、基準入力はいずれも強さレベル255であ
る。強さが225以上の画素値はすべて対応のライン226に
白色として出力され、225以下の値はすべて黒色として
ライン226に出力される。10本のライン226がCRAM回路を
アドレスする。
第22A図には、ウィンドーが光線条画像の一方のエッ
ジ、ここでは下縁にオーバラップした時の白黒画素の組
み合わせをマスク１〜10として示し、第22B図にはその
他の組み合わせのうちの３列をマスク11〜13として示し
た。本発明では、第22A図の組み合わせの場合、中心画
素SNAP出力信号は１（白色）となるが、マスク11〜13の
ような他の組み合わせの場合には０（黒色）となる。第
23図は第22A図に示すマスク１〜10及び第22B図に示すマ
スク11〜13に関して探索テーブルCRAMをアドレスする10
本のライン226のエンコーディングを示す表である。こ
のようなCRAM回路動作原理により、ウィンドーを通して
見える光線条のエッジ上にないバックグラウンドは黒色
となるだけでなく、光線上画像自体についてはウィンド
ーに現われる画素がすべて白色画素であるかまたは（図
示例に見られるような）上縁部だけの場合も含めて、画
素組み合わせが第22A図に示した組み合わせの任意のも
のとは補完関係になる。この場合、SNAPがデジタル出力
される光線条は１画素幅線の形態を取る。探索表に関し
て公知のように、光線条下縁に関する10通りの状況に対
応する基準値が記憶されており、ライン226からの入力
コードがアドレスとして該当のマスク状況の記憶場所を
検出する。512×512×８駒／秒のカメラが使用される場
合、探索表には10進同値512×512の記憶場所がある。第
20図に示す10本の入力ライン226は既に述べた13通りの
組み合わせに対して第23図に示すようなアドレスを形成
する。例えばマスク＃１に対する10本の入力ラインの２
進コードは10進同値127であり、探索表中のこの記憶場
所が選択されると、白色として規定され、出力コードは
225となるが、マスク＃11、12、13の場合、いずれも出
力コードは０となる。総合的な結果として、（第22A図
のマスク１〜10では）下縁と特徴づける画素線がライン
211に出力される。この段階でパイプラインは画像の低
レベル処理を完了したことになる。第13C図に示す制御
プロセッサCPの待ち行列104に必要な座標を得るための
高レベル画像処理を考察する前に、カメラ画像がインタ
ーレースされているため、パイプラインのSNAPによる光
線条を細める処理にもかかわらず、単一の行列組み合わ
せに必要な１画素幅は得られず、２画素幅にとどまる。
従って画像エッジを所期の１画素幅線として表現するた
めにはさらにもう１つの処理段階が必要である。
ジ、ここでは下縁にオーバラップした時の白黒画素の組
み合わせをマスク１〜10として示し、第22B図にはその
他の組み合わせのうちの３列をマスク11〜13として示し
た。本発明では、第22A図の組み合わせの場合、中心画
素SNAP出力信号は１（白色）となるが、マスク11〜13の
ような他の組み合わせの場合には０（黒色）となる。第
23図は第22A図に示すマスク１〜10及び第22B図に示すマ
スク11〜13に関して探索テーブルCRAMをアドレスする10
本のライン226のエンコーディングを示す表である。こ
のようなCRAM回路動作原理により、ウィンドーを通して
見える光線条のエッジ上にないバックグラウンドは黒色
となるだけでなく、光線上画像自体についてはウィンド
ーに現われる画素がすべて白色画素であるかまたは（図
示例に見られるような）上縁部だけの場合も含めて、画
素組み合わせが第22A図に示した組み合わせの任意のも
のとは補完関係になる。この場合、SNAPがデジタル出力
される光線条は１画素幅線の形態を取る。探索表に関し
て公知のように、光線条下縁に関する10通りの状況に対
応する基準値が記憶されており、ライン226からの入力
コードがアドレスとして該当のマスク状況の記憶場所を
検出する。512×512×８駒／秒のカメラが使用される場
合、探索表には10進同値512×512の記憶場所がある。第
20図に示す10本の入力ライン226は既に述べた13通りの
組み合わせに対して第23図に示すようなアドレスを形成
する。例えばマスク＃１に対する10本の入力ラインの２
進コードは10進同値127であり、探索表中のこの記憶場
所が選択されると、白色として規定され、出力コードは
225となるが、マスク＃11、12、13の場合、いずれも出
力コードは０となる。総合的な結果として、（第22A図
のマスク１〜10では）下縁と特徴づける画素線がライン
211に出力される。この段階でパイプラインは画像の低
レベル処理を完了したことになる。第13C図に示す制御
プロセッサCPの待ち行列104に必要な座標を得るための
高レベル画像処理を考察する前に、カメラ画像がインタ
ーレースされているため、パイプラインのSNAPによる光
線条を細める処理にもかかわらず、単一の行列組み合わ
せに必要な１画素幅は得られず、２画素幅にとどまる。
従って画像エッジを所期の１画素幅線として表現するた
めにはさらにもう１つの処理段階が必要である。
第21図に示す画像プロセッサーの全体的なブロックダ
イヤグラムには（パイプラインPP1及び２→１画素幅縮
小オペレータから成る）低レベル処理部LLTと（補足段
を含む）高レベル処理部HLTを含む。高レベル処理は点
分類、抽象表現による光線条モデリング、形状マッチン
グ、ターゲット限定、及び３−Ｄ座標変換から成る。こ
れらの段階はすでに公知であるが、光線条を１画素幅の
線にすれば２−Ｄカメラ画像として受像される画素線上
の点の座標（ｉ、ｊ）を迅速かつ直接的に処理できると
いう知見に基づき、本発明では前記高レベル画像処理の
ため新しいアプローチを試みる。
イヤグラムには（パイプラインPP1及び２→１画素幅縮
小オペレータから成る）低レベル処理部LLTと（補足段
を含む）高レベル処理部HLTを含む。高レベル処理は点
分類、抽象表現による光線条モデリング、形状マッチン
グ、ターゲット限定、及び３−Ｄ座標変換から成る。こ
れらの段階はすでに公知であるが、光線条を１画素幅の
線にすれば２−Ｄカメラ画像として受像される画素線上
の点の座標（ｉ、ｊ）を迅速かつ直接的に処理できると
いう知見に基づき、本発明では前記高レベル画像処理の
ため新しいアプローチを試みる。
本発明の好ましい実施例では２→１画素幅縮小回路PR
Dの機能に含まれるためあえて第21図には示さなかった
重要な機能として、パイプラインPPLから得られる画素
線の２−Ｄ表現を１−Ｄ表現に変える機能がある。即
ち、（第24C図に示すように）画像の画素が分布してい
る（第24A図に示すような）２−Ｄ行列格子を画素ごと
に列ｉ及び行ｊによって求め、（第24C図に示すよう
に）それぞれ点について、横座標ｉの関数ｊ＝ｆ（ｉ）
である値ｊの不連続縦座標によって１−Ｄ表現を求め
る。これはそれぞれのアドレスｉに対応するｊ値リスト
を表（第24B図のRAM）中に配列することによって簡単に
達成される。その結果が上記ｉの不連続関数であり、後
述するように公知の数値及び代数計算方法によって迅速
かつ正確に処理することができる。この計算は第21図の
高レベル処理部HLTのすべてのブロックの動作をモニタ
ー及び制御するマイクロプロセッサーによって行われ
る。
Dの機能に含まれるためあえて第21図には示さなかった
重要な機能として、パイプラインPPLから得られる画素
線の２−Ｄ表現を１−Ｄ表現に変える機能がある。即
ち、（第24C図に示すように）画像の画素が分布してい
る（第24A図に示すような）２−Ｄ行列格子を画素ごと
に列ｉ及び行ｊによって求め、（第24C図に示すよう
に）それぞれ点について、横座標ｉの関数ｊ＝ｆ（ｉ）
である値ｊの不連続縦座標によって１−Ｄ表現を求め
る。これはそれぞれのアドレスｉに対応するｊ値リスト
を表（第24B図のRAM）中に配列することによって簡単に
達成される。その結果が上記ｉの不連続関数であり、後
述するように公知の数値及び代数計算方法によって迅速
かつ正確に処理することができる。この計算は第21図の
高レベル処理部HLTのすべてのブロックの動作をモニタ
ー及び制御するマイクロプロセッサーによって行われ
る。
次に２→１画素幅縮小について考察する。これは２−
Ｄ→１−Ｄ信号変換と同時的にブロックPRD内で行われ
る。インターレースのため、第24C図に図解したよう
に、第20図のCRAM回路出力ライン211で得られる信号は
多くの場合、二重の白色画素を表わす。第24B図のRAMで
は第１の駒でアドレスｉの各画素が記憶され、第２の駒
で再び記憶される。ただし、２回目の記憶で同じアドレ
スについて白色画素が現われると先行画素が消去され
る。即ち、２回目の記憶が最初の記憶に取って代わる。
その他の画素を第24C図には陰影域として示してある。
従って、“画素線”が２画素幅から１画素幅に縮小され
るだけでなく、第24B図のRAMにおいて、第24D図に示す
１−Ｄ不連続関数ｊ＝ｆ（ｉ）が得られる。マイクロコ
ンピューターCMPTは列ごとに、かつ行ごとに列ｉの白色
画素のｊ値、即ち、横座標ｉの特定白色画素の縦座標画
素を記憶し、第24B図のRAMのｉ記憶場所にこのｊ値を書
き込む。これと同時に、同じｉ記憶場所に別のｊ値が既
に記憶されている場合、先行のｊ値を取り消す。その結
果、所与の線上位置に白色画素が記録されている場合、
１回だけ記憶されたか、２度目に記憶されたかに関係な
く、記録される画素縦座標は１つだけとなる。ブロック
PRDにおけるこのプロセスの結果として、１画素幅線へ
の縮小が達成され、２−Ｄ表現が不連続関数ｊ＝ｆ
（ｉ）に置き換えられ、これが低レベル処理部LLTの出
力ライン250で出力される。
Ｄ→１−Ｄ信号変換と同時的にブロックPRD内で行われ
る。インターレースのため、第24C図に図解したよう
に、第20図のCRAM回路出力ライン211で得られる信号は
多くの場合、二重の白色画素を表わす。第24B図のRAMで
は第１の駒でアドレスｉの各画素が記憶され、第２の駒
で再び記憶される。ただし、２回目の記憶で同じアドレ
スについて白色画素が現われると先行画素が消去され
る。即ち、２回目の記憶が最初の記憶に取って代わる。
その他の画素を第24C図には陰影域として示してある。
従って、“画素線”が２画素幅から１画素幅に縮小され
るだけでなく、第24B図のRAMにおいて、第24D図に示す
１−Ｄ不連続関数ｊ＝ｆ（ｉ）が得られる。マイクロコ
ンピューターCMPTは列ごとに、かつ行ごとに列ｉの白色
画素のｊ値、即ち、横座標ｉの特定白色画素の縦座標画
素を記憶し、第24B図のRAMのｉ記憶場所にこのｊ値を書
き込む。これと同時に、同じｉ記憶場所に別のｊ値が既
に記憶されている場合、先行のｊ値を取り消す。その結
果、所与の線上位置に白色画素が記録されている場合、
１回だけ記憶されたか、２度目に記憶されたかに関係な
く、記録される画素縦座標は１つだけとなる。ブロック
PRDにおけるこのプロセスの結果として、１画素幅線へ
の縮小が達成され、２−Ｄ表現が不連続関数ｊ＝ｆ
（ｉ）に置き換えられ、これが低レベル処理部LLTの出
力ライン250で出力される。
制御プロセッサーCPのうち、待ち行列104がライン103
を介して感知シーム経路を示すサンプルを受信する部分
を除く第21図部分はマイクロプロセッサーCMPTの制御下
に動作する画像プロセッサーに係わる。待ち行列104は
制御プロセッサーCP及び画像プロセッサーIPによって共
用されるRAMであるが、説明の便宜上、第13C図では制御
プロセッサーに属するものとして待ち行列104を図示し
た。
を介して感知シーム経路を示すサンプルを受信する部分
を除く第21図部分はマイクロプロセッサーCMPTの制御下
に動作する画像プロセッサーに係わる。待ち行列104は
制御プロセッサーCP及び画像プロセッサーIPによって共
用されるRAMであるが、説明の便宜上、第13C図では制御
プロセッサーに属するものとして待ち行列104を図示し
た。
シーム追跡システムがシーム経路に沿ってレーザー・
ビームでシームを走査しながら少しずつ進むものと想定
する。従って、一画素幅線に縮小された一連の光線条が
デジタル・パイプラインの出力ライン250からブロックG
RFへ順次伝送される。こうして得られるそれぞれの光線
条表現は不連続関数ｊ＝ｆ（ｉ）の形と取る。ブロック
GRFはマイクロコンピューターCMPTの制御下にライン250
からのデータに基づいてストライプ・グラフ、即ち、本
発明の画像プロセッサーの場合には後述のように光線条
の記号表現である１−Ｄグラフを作成する関数発生器で
ある。
ビームでシームを走査しながら少しずつ進むものと想定
する。従って、一画素幅線に縮小された一連の光線条が
デジタル・パイプラインの出力ライン250からブロックG
RFへ順次伝送される。こうして得られるそれぞれの光線
条表現は不連続関数ｊ＝ｆ（ｉ）の形と取る。ブロック
GRFはマイクロコンピューターCMPTの制御下にライン250
からのデータに基づいてストライプ・グラフ、即ち、本
発明の画像プロセッサーの場合には後述のように光線条
の記号表現である１−Ｄグラフを作成する関数発生器で
ある。
次に、感知されるシーム経路に沿った個々の光線条部
分に対し、ライン250の不連続関数データに基づいて検
知器ED、CRD、CRL及びLADが順次行う検出段階に関連し
てブロックGRFの動作を説明する。その目的はブロックG
RFの出力をコンパレーターCMP3での比較に先立って得ら
れる標準図形からライン302を介して出力される信号と
マッチングさせることにある。第25図は想定される６通
りの光線条画像を示す。典型的には光線条画像（ａ）、
（ｂ）及び（ｄ）の特徴は直線から成ることにある。光
線条画像（ａ）に対応するシームは上方ノード及び下方
ノードが同一の垂直線上に、即ち、パイプラインのライ
ン211から得られる画素線で表わされる画像の同一列上
に位置する。本発明の画像プロセッサーでは、同一列上
に２つの連続する画素が存在することをマイクオコンピ
ューターが検出すると第２ノードが自動的に１列だけ前
へ移動するように画像信号の処理が行われる。従って、
１−Ｄレベルでの処理及び解読はライン150を越えると
連続的に、かつ明瞭になる。第25図の画像（ｂ）に対応
するシームはＶ字形シームであり、画像（ｄ）に対応す
るシームはＵ字形である。画像（ｃ）及び（ｆ）はノー
ド間に直線ではなく円弧が存在することを特徴とする
が、画像（ｆ）は直線と円弧の双方を含む。画像（ｅ）
は直線だけで構成されているが、それぞれタイプの異な
る２つのシームを複合している。ブロックGRFの動作原
理は第25図に示したような光線条像を特徴づける第26図
の図形から明らかになるのであろう。コーナーまたはノ
ードを小円で表わし、想定される状況を８通り示してあ
る。先ず、ENDにLINEが続く（図形（ａ））またはARCが
続く（図示（ｇ））場合が考えられる。LINEまたはARC
が続く場合、この状況は図形の開始と同時に自動的に検
出され、状況を表わす記号はEND/LINEまたはEND/ARCで
ある。同様に、図形（ｂ）に示す記号LINE/LINEは２本
の直線の間にENDがあることを意味し、図形（ｅ）の記
号ARC/ARCは２つの円弧の間にENDがあることを意味す
る。第26図は８通りの状況:END/LINE;LINE/LINE;LINE/A
RC;ARC/LINE;ARC/ARC;LINE/END;END/ARC;及びARC/ENDを
示すことによって一般法則を図解している。LINEまたは
ARCの終り、新しいLINEまたはARCに対する別の検出が続
く場合、またはLINEまたはARC検出の前後に全く画像が
ない場合にENDが検出される。これらの記号は“コーナ
ー”の形状を特徴づけ、“コーナー”自体は作働端によ
たて加工すべきシームの形状を特徴づける。
分に対し、ライン250の不連続関数データに基づいて検
知器ED、CRD、CRL及びLADが順次行う検出段階に関連し
てブロックGRFの動作を説明する。その目的はブロックG
RFの出力をコンパレーターCMP3での比較に先立って得ら
れる標準図形からライン302を介して出力される信号と
マッチングさせることにある。第25図は想定される６通
りの光線条画像を示す。典型的には光線条画像（ａ）、
（ｂ）及び（ｄ）の特徴は直線から成ることにある。光
線条画像（ａ）に対応するシームは上方ノード及び下方
ノードが同一の垂直線上に、即ち、パイプラインのライ
ン211から得られる画素線で表わされる画像の同一列上
に位置する。本発明の画像プロセッサーでは、同一列上
に２つの連続する画素が存在することをマイクオコンピ
ューターが検出すると第２ノードが自動的に１列だけ前
へ移動するように画像信号の処理が行われる。従って、
１−Ｄレベルでの処理及び解読はライン150を越えると
連続的に、かつ明瞭になる。第25図の画像（ｂ）に対応
するシームはＶ字形シームであり、画像（ｄ）に対応す
るシームはＵ字形である。画像（ｃ）及び（ｆ）はノー
ド間に直線ではなく円弧が存在することを特徴とする
が、画像（ｆ）は直線と円弧の双方を含む。画像（ｅ）
は直線だけで構成されているが、それぞれタイプの異な
る２つのシームを複合している。ブロックGRFの動作原
理は第25図に示したような光線条像を特徴づける第26図
の図形から明らかになるのであろう。コーナーまたはノ
ードを小円で表わし、想定される状況を８通り示してあ
る。先ず、ENDにLINEが続く（図形（ａ））またはARCが
続く（図示（ｇ））場合が考えられる。LINEまたはARC
が続く場合、この状況は図形の開始と同時に自動的に検
出され、状況を表わす記号はEND/LINEまたはEND/ARCで
ある。同様に、図形（ｂ）に示す記号LINE/LINEは２本
の直線の間にENDがあることを意味し、図形（ｅ）の記
号ARC/ARCは２つの円弧の間にENDがあることを意味す
る。第26図は８通りの状況:END/LINE;LINE/LINE;LINE/A
RC;ARC/LINE;ARC/ARC;LINE/END;END/ARC;及びARC/ENDを
示すことによって一般法則を図解している。LINEまたは
ARCの終り、新しいLINEまたはARCに対する別の検出が続
く場合、またはLINEまたはARC検出の前後に全く画像が
ない場合にENDが検出される。これらの記号は“コーナ
ー”の形状を特徴づけ、“コーナー”自体は作働端によ
たて加工すべきシームの形状を特徴づける。
パイプラインからライン211を介して得られる出力画
像は２画素幅に細められた光線条画像を表わす多数の黒
色画素及び400〜600白色画素から成る。これらの白色画
素の位置が表面再構成情報のすべてを含んでいる。高レ
ベル処理（第21図のHLT部）の目的は画像から白色画素
の座標を抽出することにある。
像は２画素幅に細められた光線条画像を表わす多数の黒
色画素及び400〜600白色画素から成る。これらの白色画
素の位置が表面再構成情報のすべてを含んでいる。高レ
ベル処理（第21図のHLT部）の目的は画像から白色画素
の座標を抽出することにある。
従来のシステムでは、画像中のすべての画素を走査
し、白黒をチェックし、白色画素の座標を抽出するのに
汎用プロセッサーが使用された。その場合には必然的な
結果として、細められた線画像を記憶する駒バッファが
必要となり、700万乃至1000万バイト／秒という極めて
ゆっくりとしたプロセスでデータを走査し、座標を抽出
することになる。これに対して、FMボード（第20図）は
SNAPボードからの画像データ流れを走査し、１駒ずつ白
色画素座標を抽出する。抽出されたデータは一連のｉ及
びｊ座標の形を取り、画像データのインテリジェント分
析を行うMCPT（M68010汎用プロセッサー）にアクセス可
能な大型の表（RAM）に記憶される。パイプラインの各
ボードはVMEバスのP1コネクターに差し込まれる。10MHz
クロック（12.5MHz）で動作する単一ボード・コンピュ
ーター（CMPT）、512バイトRAM、リアルタイム・クロッ
ク及び２つの直列ポートを含むMizar7100ボードを使用
する。このMizar7100ボードは画像のインテリジェット
分析のためにパイプラインが行う低レベル処理（LLT）
及び高レベル処理（HLT）をモニターする。M7100プロセ
ッサーは制御プロセッサーCPとインターフェース関係に
あり、これをラム104と共用する。DGボードはビデオ・
バス・マスターとして作用し、画像処理ボードの残りの
部分に対してSYNC及びタイミング信号と供給する。FMボ
ードはビデオ・バスを成端し、ビデオ・バスのスレーブ
として作用する。その他の画像処理ボードはすべてビデ
オ・バスの非成端スレーブとして構成されている。
し、白黒をチェックし、白色画素の座標を抽出するのに
汎用プロセッサーが使用された。その場合には必然的な
結果として、細められた線画像を記憶する駒バッファが
必要となり、700万乃至1000万バイト／秒という極めて
ゆっくりとしたプロセスでデータを走査し、座標を抽出
することになる。これに対して、FMボード（第20図）は
SNAPボードからの画像データ流れを走査し、１駒ずつ白
色画素座標を抽出する。抽出されたデータは一連のｉ及
びｊ座標の形を取り、画像データのインテリジェント分
析を行うMCPT（M68010汎用プロセッサー）にアクセス可
能な大型の表（RAM）に記憶される。パイプラインの各
ボードはVMEバスのP1コネクターに差し込まれる。10MHz
クロック（12.5MHz）で動作する単一ボード・コンピュ
ーター（CMPT）、512バイトRAM、リアルタイム・クロッ
ク及び２つの直列ポートを含むMizar7100ボードを使用
する。このMizar7100ボードは画像のインテリジェット
分析のためにパイプラインが行う低レベル処理（LLT）
及び高レベル処理（HLT）をモニターする。M7100プロセ
ッサーは制御プロセッサーCPとインターフェース関係に
あり、これをラム104と共用する。DGボードはビデオ・
バス・マスターとして作用し、画像処理ボードの残りの
部分に対してSYNC及びタイミング信号と供給する。FMボ
ードはビデオ・バスを成端し、ビデオ・バスのスレーブ
として作用する。その他の画像処理ボードはすべてビデ
オ・バスの非成端スレーブとして構成されている。
次に第21図の高レベル処理部（HLT）について考察す
る。ロボット・シーム追跡システムが追跡すべき表面は
多様である。公知のシーム追跡システムの多くは明確
に、または少なくとも暗示的に、いくつかのジョイント
形状だけが重要であるとの仮定の下に設定されている。
しかし、これは現実的ではない。考慮しなければならな
い形状が余りに多く、所与の形状についても、その長
さ、角度及び半径は決して一定ではない。従って、正確
な形状認識には上記の特定属性以外のアプローチが必要
である。
る。ロボット・シーム追跡システムが追跡すべき表面は
多様である。公知のシーム追跡システムの多くは明確
に、または少なくとも暗示的に、いくつかのジョイント
形状だけが重要であるとの仮定の下に設定されている。
しかし、これは現実的ではない。考慮しなければならな
い形状が余りに多く、所与の形状についても、その長
さ、角度及び半径は決して一定ではない。従って、正確
な形状認識には上記の特定属性以外のアプローチが必要
である。
そこで、光線条画像の特徴記述に基づいて光線条認識
を行う。このため、光線条画像の不変要素を捕捉し、こ
れに基づいて記述を得る。既に延べたように、長さ、角
度及び半径は光線条画像を記述するための不変要素では
なく、最終分析に利用される数値属性ではあっても形状
認識に利用できるものではない。光線条センサーには幾
何的制約があるから、１画素幅線に細めたのち、所与の
画像列から光線条サンプルを２つ以上検出することは不
可能であり、これを達成するのが第21図に示すFRD回路
の目的である。これにより、カメラにより２−Ｄ画像に
変換された３−Ｄ画像が元の３−Ｄ面形状を再構成する
のに利用されるライン2501−Ｄ信号に変換される。
を行う。このため、光線条画像の不変要素を捕捉し、こ
れに基づいて記述を得る。既に延べたように、長さ、角
度及び半径は光線条画像を記述するための不変要素では
なく、最終分析に利用される数値属性ではあっても形状
認識に利用できるものではない。光線条センサーには幾
何的制約があるから、１画素幅線に細めたのち、所与の
画像列から光線条サンプルを２つ以上検出することは不
可能であり、これを達成するのが第21図に示すFRD回路
の目的である。これにより、カメラにより２−Ｄ画像に
変換された３−Ｄ画像が元の３−Ｄ面形状を再構成する
のに利用されるライン2501−Ｄ信号に変換される。
線条信号は（１）線分（LINE）；（２）円弧（AR
C）；及び（３）隅部、即ち、線分及び／または円弧の
交差点の３つの特徴に関してモデリングされる。円弧は
抽出し難いから、単純化のため、円弧を線分になぞらえ
てもよい。
C）；及び（３）隅部、即ち、線分及び／または円弧の
交差点の３つの特徴に関してモデリングされる。円弧は
抽出し難いから、単純化のため、円弧を線分になぞらえ
てもよい。
コーナーは光線条から抽出すべき重要な特徴であり、
左から右へ走査しながら、いくつかのタイプに分類され
て識別される。即ち、（１）左END/LINE;（２）LINE/LI
NE;（３）LINE/ARC;（４）ARC/LINE;（５）ARC/ARC;
（６）LINE/右END;（７）END/ARC;及び（８）ARC/END。
２本の線分が交差してコーナーを形成する場合、追跡中
の表面には自然な変化があるから交差角度は不変ではな
い。コーナーは“ターン”と考えることができる。しか
し、“ターンアップ”または“ラーンダウン”だけでは
事態の正確な記述とはならない。本発明では、コーナー
において光線条が湾曲する場合、コーナーにおける方向
性に関係なく“左ターン”または“右ターン”として記
述される。従って、それぞれのコーナーはこの第２属性
で分類される。
左から右へ走査しながら、いくつかのタイプに分類され
て識別される。即ち、（１）左END/LINE;（２）LINE/LI
NE;（３）LINE/ARC;（４）ARC/LINE;（５）ARC/ARC;
（６）LINE/右END;（７）END/ARC;及び（８）ARC/END。
２本の線分が交差してコーナーを形成する場合、追跡中
の表面には自然な変化があるから交差角度は不変ではな
い。コーナーは“ターン”と考えることができる。しか
し、“ターンアップ”または“ラーンダウン”だけでは
事態の正確な記述とはならない。本発明では、コーナー
において光線条が湾曲する場合、コーナーにおける方向
性に関係なく“左ターン”または“右ターン”として記
述される。従って、それぞれのコーナーはこの第２属性
で分類される。
以上は記号属性である。記号属性のほかに、ライン25
0の光線条から数値属性も抽出される。この数値属性は
２つの目的に利用される。その１つは表面の位置及び向
きとギャップ・サイズのサンプルを作成するための正確
な測定値の抽出を容易にすることにある。第２の目的は
第21図の分析オペレータPOPに関連して後述するよう
に、いくつかのコーナーを省いてジョイント認識プロセ
スを容易にすることにある。これらの数値属性は（１）
コーナーの水平座標；（２）コーナーの垂直座標；及び
（３）コーナーの法線距離である。
0の光線条から数値属性も抽出される。この数値属性は
２つの目的に利用される。その１つは表面の位置及び向
きとギャップ・サイズのサンプルを作成するための正確
な測定値の抽出を容易にすることにある。第２の目的は
第21図の分析オペレータPOPに関連して後述するよう
に、いくつかのコーナーを省いてジョイント認識プロセ
スを容易にすることにある。これらの数値属性は（１）
コーナーの水平座標；（２）コーナーの垂直座標；及び
（３）コーナーの法線距離である。
後述するように本発明の画像プロセッサーの究極的な
目標はLINE、ARC、END、またはその他の幾何的特徴及こ
れらの組み合わせを検出することによって、いかなるコ
ーナーがいくつ存在するか、例えばLINEまたはARC間に
いくつのコーナーが存在するかを明らかにすることであ
る。このようなデータから形状を識別することができ
る。ジョイントまたはシーム経路上の基準点検出を目的
とする場合、重要な要素となるのがコーナーである。識
別された形状から優先される“コーナー”、即ち、作働
端が加工すべき“ターゲット”がどこにあるか、従っ
て、特定の光線条画像に対応するシーム位置が実際には
どこにあるかを知ることができる。換言すると、最終分
析において、ターゲットの座標が求められ、これが本発
明の制御プロセッサーとの関連で利用されることにな
る。
目標はLINE、ARC、END、またはその他の幾何的特徴及こ
れらの組み合わせを検出することによって、いかなるコ
ーナーがいくつ存在するか、例えばLINEまたはARC間に
いくつのコーナーが存在するかを明らかにすることであ
る。このようなデータから形状を識別することができ
る。ジョイントまたはシーム経路上の基準点検出を目的
とする場合、重要な要素となるのがコーナーである。識
別された形状から優先される“コーナー”、即ち、作働
端が加工すべき“ターゲット”がどこにあるか、従っ
て、特定の光線条画像に対応するシーム位置が実際には
どこにあるかを知ることができる。換言すると、最終分
析において、ターゲットの座標が求められ、これが本発
明の制御プロセッサーとの関連で利用されることにな
る。
再び第21図において、ライン251を介してライン250の
信号（第24D図参照）が受信されると、先ずブロックED
がENDを検出し、これがライン251′を介してブロックGR
Fに伝送される。次いでコーナー検出ブロックCRDがライ
ン252から、ライン250の信号中に存在するコーナーを検
出する。このために、不連続信号差オペレータによって
ブロックCRDの機能が行われる。第24E図に示すように、
数値計算であるこの動作は不連続関数ｊ＝ｆ（ｉ）の連
続値間の差を求め、２つの連続する差値の間で所定の最
少量Ｃだけ値が跳ぶのを検出するというものである。不
規則な分布のために生ずるノイズを解消するため、最大
値（図示例では最大値であるが、最小値でもよい）の直
前、直後の値、即ち、勾配変化に基づいて演算するので
はなく、両側に位置するランクＳの値を利用するのが普
通である。従って、検出される差は次のような計算から
得られる。
信号（第24D図参照）が受信されると、先ずブロックED
がENDを検出し、これがライン251′を介してブロックGR
Fに伝送される。次いでコーナー検出ブロックCRDがライ
ン252から、ライン250の信号中に存在するコーナーを検
出する。このために、不連続信号差オペレータによって
ブロックCRDの機能が行われる。第24E図に示すように、
数値計算であるこの動作は不連続関数ｊ＝ｆ（ｉ）の連
続値間の差を求め、２つの連続する差値の間で所定の最
少量Ｃだけ値が跳ぶのを検出するというものである。不
規則な分布のために生ずるノイズを解消するため、最大
値（図示例では最大値であるが、最小値でもよい）の直
前、直後の値、即ち、勾配変化に基づいて演算するので
はなく、両側に位置するランクＳの値を利用するのが普
通である。従って、検出される差は次のような計算から
得られる。
ｃ＝ｆ（ｉ）−ｆ（ｉ−ｓ）−［ｆ（ｉ＋ｓ）−ｆ（ｉ） ＝2f（ｉ）−ｆ（ｉ−ｓ）−ｆ（ｉ＋ｓ） 関数ｆ（ｉ）の最大値または最小値を順次検出するこ
とによって逐次現われるコーナーの数が明らかになった
ら、次の段階として例えば第21図に示すCRLのようなオ
ペレーター（ライン254、254′及び256、256′）それぞ
れのコーナーとこれに接続している先行または後続線分
の勾配との関係を検出する。これは同じ関数ｊ＝ｆ
（ｉ）に基づいて行われる。このため、（第１導関数に
より）前記コーナーから画素線が右ターンするか（負勾
配）、左ターンするか（正勾配）を検出する。されにま
た、２つの連続するコーナーに基づいて、これらのコー
ナーがLINEによって接続されているかARCによって接続
しているかを検出する。これはオペレーターLAD（ライ
ン253、253′及び255、255′）において行われる。再
び、曲線ｊ＝ｆ（ｉ）の不連続点を処理する簡単な代数
演算によって直線上に配列されてLINEを形成しているの
か、曲線上に配列されてARCを形成しているのかを明ら
かにする。最終段階として、画素線の末尾においてEND
を検出する（ライン257及び257′）。
とによって逐次現われるコーナーの数が明らかになった
ら、次の段階として例えば第21図に示すCRLのようなオ
ペレーター（ライン254、254′及び256、256′）それぞ
れのコーナーとこれに接続している先行または後続線分
の勾配との関係を検出する。これは同じ関数ｊ＝ｆ
（ｉ）に基づいて行われる。このため、（第１導関数に
より）前記コーナーから画素線が右ターンするか（負勾
配）、左ターンするか（正勾配）を検出する。されにま
た、２つの連続するコーナーに基づいて、これらのコー
ナーがLINEによって接続されているかARCによって接続
しているかを検出する。これはオペレーターLAD（ライ
ン253、253′及び255、255′）において行われる。再
び、曲線ｊ＝ｆ（ｉ）の不連続点を処理する簡単な代数
演算によって直線上に配列されてLINEを形成しているの
か、曲線上に配列されてARCを形成しているのかを明ら
かにする。最終段階として、画素線の末尾においてEND
を検出する（ライン257及び257′）。
点行列を線分、円弧、・・・などに区切る作業は多大
の時間を要し、例えばHough変換アプローチの場合、線
形方程式または円形方程式に従って点行列のエッジ点か
ら多数の点を発生させねばらならい。再帰的線分割とい
うアプローチもあるが、この場合、典型的な形状及び線
分だけについても約100ミリ秒を必要とする。これらに
対して本発明のアプローチでは僅か８ミリ秒である。
の時間を要し、例えばHough変換アプローチの場合、線
形方程式または円形方程式に従って点行列のエッジ点か
ら多数の点を発生させねばらならい。再帰的線分割とい
うアプローチもあるが、この場合、典型的な形状及び線
分だけについても約100ミリ秒を必要とする。これらに
対して本発明のアプローチでは僅か８ミリ秒である。
第27A及び27B図に示すように、それぞれの“コーナ
ー”（第27A図の場合には左右両端とＥ、Ｆ及びＧ）と
連携する５個のRAM（第28A図の場合は４個）によって構
成される記号図形をモニターするための図形ヘッダーGR
Hを設ける。RAMはテール・エンド接続されており、それ
ぞれが隣接する光線条部分に対してコーナー識別を行な
う。即ち、RFM1は記号（第26図（ａ）のようなEND/LINE
を表わすＬ−END）、タイプＥ−Ｌ（第27A図点Ｅまでの
線分のタイプを表わすEND/LINE）、（勾配変化の大きさ
を表わす）値ｃ、コーナーの座標、及びこのコーナーに
おけるターンを含んでいる。
ー”（第27A図の場合には左右両端とＥ、Ｆ及びＧ）と
連携する５個のRAM（第28A図の場合は４個）によって構
成される記号図形をモニターするための図形ヘッダーGR
Hを設ける。RAMはテール・エンド接続されており、それ
ぞれが隣接する光線条部分に対してコーナー識別を行な
う。即ち、RFM1は記号（第26図（ａ）のようなEND/LINE
を表わすＬ−END）、タイプＥ−Ｌ（第27A図点Ｅまでの
線分のタイプを表わすEND/LINE）、（勾配変化の大きさ
を表わす）値ｃ、コーナーの座標、及びこのコーナーに
おけるターンを含んでいる。
ブロックGRFが多数のコーナーを含む画素線を識別
し、コーナーの接続態様をも検出すると、残された作業
として、第30図に示すように二重コーナーである可能性
もあるこれらのコーナーから真のコーナーを選別しなけ
ればならない。第30図の（ａ）では画素線が上方の線EF
と下方の線GKとを結ぶ同一垂直線に２つのコーナーＦ及
びＧを含む（後述するように、実際には画素線を求める
プロセスにおいてＧはＦとは別の列に位置する）。第30
図（ｂ）の場合は二重コーナー（Ｆ、Ｆ′及びＧ、
Ｇ′）であるから、各対のうちの一方のコーナーを無視
して他の一方だけ、即ち、第30図（ａ）の真のシームに
おけるコーナーと同じ状況のコーナーだけを使用しなけ
ればならない。これが第21図に示した分析オペレーター
POPの機能である。第27Aまたは28A図から明らかなよう
に、３つのコーナーＥ、Ｆ、Ｇのうち、２つのコーナー
は例えばＥとＧなら一線EG上に整列し、第３のコーナー
Ｆはこれと対向する三角形の１辺に対する垂線FH上に位
置する。Ｅ及びＧを求めたら線分EGを計算し、線分EGま
での距離FHも計算する。第30図（ｂ）においてFF′また
はGG′を比較すれば、上記三角形に基づくアプローチに
よって三重コーナーが判明する。従って、分析オペレー
ターPOPは２つの隣接コーナーのうち、一方の指示を取
り消すことにより第30図（ａ）に示すような概略的な線
形状を回復する。
し、コーナーの接続態様をも検出すると、残された作業
として、第30図に示すように二重コーナーである可能性
もあるこれらのコーナーから真のコーナーを選別しなけ
ればならない。第30図の（ａ）では画素線が上方の線EF
と下方の線GKとを結ぶ同一垂直線に２つのコーナーＦ及
びＧを含む（後述するように、実際には画素線を求める
プロセスにおいてＧはＦとは別の列に位置する）。第30
図（ｂ）の場合は二重コーナー（Ｆ、Ｆ′及びＧ、
Ｇ′）であるから、各対のうちの一方のコーナーを無視
して他の一方だけ、即ち、第30図（ａ）の真のシームに
おけるコーナーと同じ状況のコーナーだけを使用しなけ
ればならない。これが第21図に示した分析オペレーター
POPの機能である。第27Aまたは28A図から明らかなよう
に、３つのコーナーＥ、Ｆ、Ｇのうち、２つのコーナー
は例えばＥとＧなら一線EG上に整列し、第３のコーナー
Ｆはこれと対向する三角形の１辺に対する垂線FH上に位
置する。Ｅ及びＧを求めたら線分EGを計算し、線分EGま
での距離FHも計算する。第30図（ｂ）においてFF′また
はGG′を比較すれば、上記三角形に基づくアプローチに
よって三重コーナーが判明する。従って、分析オペレー
ターPOPは２つの隣接コーナーのうち、一方の指示を取
り消すことにより第30図（ａ）に示すような概略的な線
形状を回復する。
第27A、27B図及び第28A、28B図を参照して第21図に示
した図形ブロックGRF及び分析オペレーターPOPの作用を
考察する。関数ｊ＝ｆ（ｉ）の形でライン250を介して
受信された画素線は第27Aまたは28A図の図形で見て左か
ら右にむかってマイクロコンピューターによって読み取
られる。例えば第27A及び27B図の場合、センサーがシー
ムを追跡する（第11図、ブロックSLC）との並行して発
生するそれぞれの光線条を順次チェックする図形ヘッダ
ーGRHはチェックする特定画素（第27A図）に対してファ
イルを開く。即ち、（第27A図に示す）重要な特徴を認
識し、これに関連する情報をファイル中に記憶するため
である。第１の動作はコーナー検出（第21図のブロック
CRD）であり、これはｃ、即ち、既に第24E図に関連して
考察した第２差オペレーターによって検出される勾配変
化率を検出することによって達成される。これによりコ
ーナーの数が判明する。従って、各コーナーごとに１つ
ずつファイルRAM1、RAM2、RAM3、RAM4及びRAM5が開かれ
る。次にこれらのファイルの特徴を各ファイルごとに詳
しく説明する。
した図形ブロックGRF及び分析オペレーターPOPの作用を
考察する。関数ｊ＝ｆ（ｉ）の形でライン250を介して
受信された画素線は第27Aまたは28A図の図形で見て左か
ら右にむかってマイクロコンピューターによって読み取
られる。例えば第27A及び27B図の場合、センサーがシー
ムを追跡する（第11図、ブロックSLC）との並行して発
生するそれぞれの光線条を順次チェックする図形ヘッダ
ーGRHはチェックする特定画素（第27A図）に対してファ
イルを開く。即ち、（第27A図に示す）重要な特徴を認
識し、これに関連する情報をファイル中に記憶するため
である。第１の動作はコーナー検出（第21図のブロック
CRD）であり、これはｃ、即ち、既に第24E図に関連して
考察した第２差オペレーターによって検出される勾配変
化率を検出することによって達成される。これによりコ
ーナーの数が判明する。従って、各コーナーごとに１つ
ずつファイルRAM1、RAM2、RAM3、RAM4及びRAM5が開かれ
る。次にこれらのファイルの特徴を各ファイルごとに詳
しく説明する。
先ず、左手に第１のENDが存在する。ファイルRAM1に
はｃ＝０と共にこのENDの座標、即ち、ｉ＝10、ｊ＝250
が記憶され、さらに第27B図のRAM1に示すように、記号
“LEFT END"（Ｌ−END）及びタイプ（第26図（Ａ）に
示すようなＥ−Ｌ）が記憶される。動作は起点から右に
むかって進行し、逆向きのリンクは存在しないから、シ
ステムは次のコーナーを求めて右へ進む。従って、この
第１ファイルから、次のコーナーと対応する次のファイ
ルの先頭に至る“順方向リンク”が存在することにな
る。
はｃ＝０と共にこのENDの座標、即ち、ｉ＝10、ｊ＝250
が記憶され、さらに第27B図のRAM1に示すように、記号
“LEFT END"（Ｌ−END）及びタイプ（第26図（Ａ）に
示すようなＥ−Ｌ）が記憶される。動作は起点から右に
むかって進行し、逆向きのリンクは存在しないから、シ
ステムは次のコーナーを求めて右へ進む。従って、この
第１ファイルから、次のコーナーと対応する次のファイ
ルの先頭に至る“順方向リンク”が存在することにな
る。
ファイルRAM2はコーナーＥを特徴づける勾配変化に基
づくコーナー検出動作中（第21図のCRD）開いている。
同時にこのファイルにコーナーＥのｉ＝50及びｊ＝250
が記憶される。ここでブロックCRL（第21図）はコーナ
ーＥについて右ターンがあるか左ターンがあるかを判定
する。勾配検出の結果に照らしてターンは右向きであ
る。ファイアルにはこの情報が与えられる。コーナーＦ
（RAM3）についてもコーナーＧ（RAM4）についても同様
の動作が行われる。コーナーＥ、ＥからＦ、ＦからＧ、
Ｇから右端（RAM5）まで、これらのコーナーが線分で結
ばれているか（第27A図）、円弧で結ばれているか（第2
7B図）を判定することができ、これは第21図のブロック
LADによって達成される。簡単なアプローチとして、線
分で結ばれている場合を想定すると、記号（第27B図）
はRAM1がＬ−END（左端）:RAM2がRT−TURN（right tur
n）;RAM3がLT−YURN（left turn）;RAM4がRT−TURN（ri
ght turn）;RAM5がＲ−END（右端）である。順方向リン
ク（f link）及び逆方リンク（r link）もファイルに記
憶され、第27A図の図形において連続するファイルを左
から右へ読むのか、右から左へ読むべきかを示唆する。
図形ヘッダーGRHに組み込まれている図ポインター（gra
ph ptr）はセンサーがとのファイルに進むべきかを指示
する。同じく図形ヘッダーに含まれているトラック・ポ
インタ（track ptr）は作働端にとって重要なコーナ
ー、即ち、ターゲットの位置を指示する。
づくコーナー検出動作中（第21図のCRD）開いている。
同時にこのファイルにコーナーＥのｉ＝50及びｊ＝250
が記憶される。ここでブロックCRL（第21図）はコーナ
ーＥについて右ターンがあるか左ターンがあるかを判定
する。勾配検出の結果に照らしてターンは右向きであ
る。ファイアルにはこの情報が与えられる。コーナーＦ
（RAM3）についてもコーナーＧ（RAM4）についても同様
の動作が行われる。コーナーＥ、ＥからＦ、ＦからＧ、
Ｇから右端（RAM5）まで、これらのコーナーが線分で結
ばれているか（第27A図）、円弧で結ばれているか（第2
7B図）を判定することができ、これは第21図のブロック
LADによって達成される。簡単なアプローチとして、線
分で結ばれている場合を想定すると、記号（第27B図）
はRAM1がＬ−END（左端）:RAM2がRT−TURN（right tur
n）;RAM3がLT−YURN（left turn）;RAM4がRT−TURN（ri
ght turn）;RAM5がＲ−END（右端）である。順方向リン
ク（f link）及び逆方リンク（r link）もファイルに記
憶され、第27A図の図形において連続するファイルを左
から右へ読むのか、右から左へ読むべきかを示唆する。
図形ヘッダーGRHに組み込まれている図ポインター（gra
ph ptr）はセンサーがとのファイルに進むべきかを指示
する。同じく図形ヘッダーに含まれているトラック・ポ
インタ（track ptr）は作働端にとって重要なコーナ
ー、即ち、ターゲットの位置を指示する。
このように識別された図形を標準図形（第21図のコン
パレーターCMP3によるマッチングのためブロックSGFに
送られるブロックSMDのシーム・モデム）とマッチング
させる前に、第21図に示すブロックPOPの分析オペレー
ターによる分析プロセスが必要である。即ち、コーナー
検出プロセスの結果として、必要以上のコーナーが提示
されるからである。典型的には、プロセスの進行に従っ
て第１コーナー検出器によって（第30図（ｂ）のＦ′及
びＧ′のような）二重コーナーが形成され、これが光線
条画像中に現われる。コーナー分析プロセスではコーナ
ー構造アレイが走査され、無関係なコーナーが削除され
る。削除プロセス、即ち、最初のコーナー群を整理して
マッチング用の唯一のコーナーを求める分析は種々の分
析法則に従って行うことができるが、好ましい実施態様
に従って行うことができるが、好ましい実施態様として
は、分析プロセスにおいて２つの隣接コーナー間の直線
に対するコーナーからの垂直距離という新しいコーナー
属性を計算する。コーナー（第27A図のＦ）から隣接コ
ーナーを結ぶ線分（第27A図のEG）までの距離（第27A図
のFH）を求めるのである。第２コーナーＦ′が第１コー
ナーＦに極めて近接している第30図のような二重コーナ
ーが存在する場合には（２つの隣接コーナーがＥ、Ｇで
はなくＥ、Ｆ′として）線分EF′までの距離FH′を求め
る。当然の結果として距離FH′は極めて短くなる。法則
として、最短距離以下ならば中間コーナーを無視して以
後これを使用しない。従って、この場合はコーナーＦを
削除する。残るのはＦに極めて近い次のコーナーＦ′で
ある。Ｆは削除されたから、Ｆ′からＥ及びＧまでの距
離を計算する。二重コーナーＦ、Ｆ′がこのように削除
されたのちも、説明のための想定に従ってプロセスが進
められる。一般的な法則として、コーナーごとに距離が
極めて短いかどうか（第30図のFF′またはGG′のような
場合にはこれらのコーナー対のそれぞれ最初のコーラに
現われる）を検討し、このようなコーナーを即刻削除
し、次のコーナー対の一方だけを取り出してこれを計算
する。第29図は５つのコーナー１乃至５（第27B図のRAM
1乃至RAM5に対応）について、図形全体の左から右へそ
れぞれのコーナーに基づいて順次記号が作成されて行く
態様を示す。垂直距離は下記式に従って計算される： ただし、ａ＝（y2−y1）、ｂ＝（χ２−χ１）、（χ
１、y1）及び（χ２、y2）は中央コーナー（χ、ｙ）と
隣接するコーナーの座標である。それぞれのRAMにｈ値
０、23、200、18及び０が記憶される。
パレーターCMP3によるマッチングのためブロックSGFに
送られるブロックSMDのシーム・モデム）とマッチング
させる前に、第21図に示すブロックPOPの分析オペレー
ターによる分析プロセスが必要である。即ち、コーナー
検出プロセスの結果として、必要以上のコーナーが提示
されるからである。典型的には、プロセスの進行に従っ
て第１コーナー検出器によって（第30図（ｂ）のＦ′及
びＧ′のような）二重コーナーが形成され、これが光線
条画像中に現われる。コーナー分析プロセスではコーナ
ー構造アレイが走査され、無関係なコーナーが削除され
る。削除プロセス、即ち、最初のコーナー群を整理して
マッチング用の唯一のコーナーを求める分析は種々の分
析法則に従って行うことができるが、好ましい実施態様
に従って行うことができるが、好ましい実施態様として
は、分析プロセスにおいて２つの隣接コーナー間の直線
に対するコーナーからの垂直距離という新しいコーナー
属性を計算する。コーナー（第27A図のＦ）から隣接コ
ーナーを結ぶ線分（第27A図のEG）までの距離（第27A図
のFH）を求めるのである。第２コーナーＦ′が第１コー
ナーＦに極めて近接している第30図のような二重コーナ
ーが存在する場合には（２つの隣接コーナーがＥ、Ｇで
はなくＥ、Ｆ′として）線分EF′までの距離FH′を求め
る。当然の結果として距離FH′は極めて短くなる。法則
として、最短距離以下ならば中間コーナーを無視して以
後これを使用しない。従って、この場合はコーナーＦを
削除する。残るのはＦに極めて近い次のコーナーＦ′で
ある。Ｆは削除されたから、Ｆ′からＥ及びＧまでの距
離を計算する。二重コーナーＦ、Ｆ′がこのように削除
されたのちも、説明のための想定に従ってプロセスが進
められる。一般的な法則として、コーナーごとに距離が
極めて短いかどうか（第30図のFF′またはGG′のような
場合にはこれらのコーナー対のそれぞれ最初のコーラに
現われる）を検討し、このようなコーナーを即刻削除
し、次のコーナー対の一方だけを取り出してこれを計算
する。第29図は５つのコーナー１乃至５（第27B図のRAM
1乃至RAM5に対応）について、図形全体の左から右へそ
れぞれのコーナーに基づいて順次記号が作成されて行く
態様を示す。垂直距離は下記式に従って計算される： ただし、ａ＝（y2−y1）、ｂ＝（χ２−χ１）、（χ
１、y1）及び（χ２、y2）は中央コーナー（χ、ｙ）と
隣接するコーナーの座標である。それぞれのRAMにｈ値
０、23、200、18及び０が記憶される。
ｈ値を計算し、結論が選られ、単純化がなされたら、
コーナー記号を割り当てればよい（第27B図のRAM1、RAM
2、RAM3、RAM4及びRAM5）。なお、方向（図形作成プロ
セスにおいて左から右へ）を決定するため、勾配の代り
に距離ｈの符号を利用することができる。従って、この
ような場合にはターン方向（RT−TUARNまたはLT−TUR
N）はｈの符号で決定される。
コーナー記号を割り当てればよい（第27B図のRAM1、RAM
2、RAM3、RAM4及びRAM5）。なお、方向（図形作成プロ
セスにおいて左から右へ）を決定するため、勾配の代り
に距離ｈの符号を利用することができる。従って、この
ような場合にはターン方向（RT−TUARNまたはLT−TUR
N）はｈの符号で決定される。
特定の光線条について得られたデータを記憶させた
ら、RAF（第27Bまたは28B図）はｉ、ｊ及びｈのような
数値属性と、Ｌ−END、Ｅ−Ｌ、LF−TURN、RT−TURN、f
link、r linkのような記号属性を含むことになる。分
析ルーチン完了と同時にライン260（第21図）を介して
出力される結果はすべての数値属性及び記号属性で画か
れた光線条画像の単純化された図形である。第21図のコ
ンパレーターCMP3は記号属性をテスト過程でライン302
を介して基準として出力される標準図形の記号属性とマ
ッチングさせる。
ら、RAF（第27Bまたは28B図）はｉ、ｊ及びｈのような
数値属性と、Ｌ−END、Ｅ−Ｌ、LF−TURN、RT−TURN、f
link、r linkのような記号属性を含むことになる。分
析ルーチン完了と同時にライン260（第21図）を介して
出力される結果はすべての数値属性及び記号属性で画か
れた光線条画像の単純化された図形である。第21図のコ
ンパレーターCMP3は記号属性をテスト過程でライン302
を介して基準として出力される標準図形の記号属性とマ
ッチングさせる。
図形マッチングプロセスにおいて、標準図形（第21図
のSMD）を各画像（第11図のSLC）から（ライン260を介
して）リアル・タイムで抽出される図形とマッチングさ
せることによってジョイントの幾何的特徴が認識され
る。このプロセスは（金属板に共通の現象であるが）経
路沿いの形態変化と、起点、停止点、分岐点が著しく異
なる形態を有するため、１つのジョイントにいくつかの
異なる表現が与えられる可能性があることから複雑にな
る。この問題に対する解決策はそれぞれのジョイントを
任意の数のコーナー図形で記述できるようにすることで
ある。各コーナー図形は二重リンク・リストの形で一連
のコーナー構造を含んでおり、所与のジョイントに対応
するすべてのコーナー図形群を１つにリンクさせること
で木構造としてまとめたものを、マッチングが検出させ
るまで、あるいはすべての基準を使い果たすまでサンプ
ルと比較する。
のSMD）を各画像（第11図のSLC）から（ライン260を介
して）リアル・タイムで抽出される図形とマッチングさ
せることによってジョイントの幾何的特徴が認識され
る。このプロセスは（金属板に共通の現象であるが）経
路沿いの形態変化と、起点、停止点、分岐点が著しく異
なる形態を有するため、１つのジョイントにいくつかの
異なる表現が与えられる可能性があることから複雑にな
る。この問題に対する解決策はそれぞれのジョイントを
任意の数のコーナー図形で記述できるようにすることで
ある。各コーナー図形は二重リンク・リストの形で一連
のコーナー構造を含んでおり、所与のジョイントに対応
するすべてのコーナー図形群を１つにリンクさせること
で木構造としてまとめたものを、マッチングが検出させ
るまで、あるいはすべての基準を使い果たすまでサンプ
ルと比較する。
単一図形マッチングは標準図形（ライン302）及びサ
ンプル図形（ライン260）に含まれるコーナーを一緒に
走査することによって行われ、図形が標準図形とマッチ
ングするには次の条件が満たされねばならない：（１）
双方の図形中に含まれるコーナーの数が同じ；（２）サ
ンプル中の各コーナーが標準図形中の対応コーナーと同
じ記号（ターン方向）を有する；（３）各コーナーが同
じタイプ（line/line、arc/line、・・・）である。マ
ッチングテストが逐次行われている間、標準図形中の追
跡特徴コーナー（ターゲット）に出会うと図形ヘッダー
（第27B図のGRH）に含まれるサンプル追跡特徴ポインタ
ーがセットされる。
ンプル図形（ライン260）に含まれるコーナーを一緒に
走査することによって行われ、図形が標準図形とマッチ
ングするには次の条件が満たされねばならない：（１）
双方の図形中に含まれるコーナーの数が同じ；（２）サ
ンプル中の各コーナーが標準図形中の対応コーナーと同
じ記号（ターン方向）を有する；（３）各コーナーが同
じタイプ（line/line、arc/line、・・・）である。マ
ッチングテストが逐次行われている間、標準図形中の追
跡特徴コーナー（ターゲット）に出会うと図形ヘッダー
（第27B図のGRH）に含まれるサンプル追跡特徴ポインタ
ーがセットされる。
木構造マッチングは木構造に含まれる個々のコーナー
図形についてマッチングが見つかるまで、あるいはすべ
ての選択を使い果たすまでマッチングを試みることによ
って行われる。
図形についてマッチングが見つかるまで、あるいはすべ
ての選択を使い果たすまでマッチングを試みることによ
って行われる。
マッチングが成立すると、コンパレーターCMP3はゲー
トGTEを介してライン261からライン262に図形を送り、
図形の数値属性が利用される。どのタイプの図形が感知
下のシームと対応するかをライン267を介して標準図形
に従って判定したら、TRSに進んでターゲットの検出、
即ち、工具によるジョイント加工とシーム経路位置の検
出に関連して重要なコーナーの選択を行う（RAMに記憶
されている（ｉ、ｊ）値のうち、ターゲット座標となる
もの、即ち、第27図ＡのコーナーＦを選択する）。
トGTEを介してライン261からライン262に図形を送り、
図形の数値属性が利用される。どのタイプの図形が感知
下のシームと対応するかをライン267を介して標準図形
に従って判定したら、TRSに進んでターゲットの検出、
即ち、工具によるジョイント加工とシーム経路位置の検
出に関連して重要なコーナーの選択を行う（RAMに記憶
されている（ｉ、ｊ）値のうち、ターゲット座標となる
もの、即ち、第27図ＡのコーナーＦを選択する）。
第26図にはRAM（第27Bまたは28B図）に記憶させるこ
とのできる８つの記号属性を示した。これ“左ターン”
または“右ターン”属性が追加される。数値属性はコー
ナーの水平及び垂直座標（ｉ、ｊ）及びコーナーの垂直
距離ｈである。
とのできる８つの記号属性を示した。これ“左ターン”
または“右ターン”属性が追加される。数値属性はコー
ナーの水平及び垂直座標（ｉ、ｊ）及びコーナーの垂直
距離ｈである。
このプロセスではRAMだけでなく、ヘッダーGRH（第27
B図）にも情報が記憶される。記憶される情報は図形全
体に亘る、コーナー以外の３つの属性である。これらは
マッチングプロセスのあとに求められる。
B図）にも情報が記憶される。記憶される情報は図形全
体に亘る、コーナー以外の３つの属性である。これらは
マッチングプロセスのあとに求められる。
その１つは図形中のコーナーの１つを、ターゲットを
表わすコーナーとして規定する追跡特徴であり、このタ
ーゲットの座標を利用することにより、シーム経路を３
−Ｄ空間座標を表わす一連の均質変形座標を作成し、こ
れらの変形座標を利用することによりロボット制御関数
を作成する。既に述べたように、コーナー図形ヘッダー
（第27B図のRAM1乃至RAM5）はどのコーナーが追跡特徴
であるかを指示するポインターを含む。標準図形ではこ
のポインターがトレーニング（training）によって初期
設定され、サンプル図形ではマッチングが成立するまで
ゼロである。
表わすコーナーとして規定する追跡特徴であり、このタ
ーゲットの座標を利用することにより、シーム経路を３
−Ｄ空間座標を表わす一連の均質変形座標を作成し、こ
れらの変形座標を利用することによりロボット制御関数
を作成する。既に述べたように、コーナー図形ヘッダー
（第27B図のRAM1乃至RAM5）はどのコーナーが追跡特徴
であるかを指示するポインターを含む。標準図形ではこ
のポインターがトレーニング（training）によって初期
設定され、サンプル図形ではマッチングが成立するまで
ゼロである。
図形全体に関する第２の属性はターゲットのコーナー
座標を正確に求めるためラスター・データを使用する場
合、いくつかの発見的方法のうちどの方法を適用すべき
かを規定するターゲット画定コードである。このコード
は個々の標準図形に対するトレーニング（training）に
よって初期設定される。
座標を正確に求めるためラスター・データを使用する場
合、いくつかの発見的方法のうちどの方法を適用すべき
かを規定するターゲット画定コードである。このコード
は個々の標準図形に対するトレーニング（training）に
よって初期設定される。
第３の属性はライン260の特定図形にマッチングが成
立した時、制御プロセッサーCPが何をなすべきかを規定
する作用コードである。これらの作用の典型例としては
MOMATCH（エラー状態。現時点のサンプルから制御ベク
トルを発生させない）;MATCH（待ち行列104のために追
跡制御サンプルを発生させる）;START（ジョイント開始
シーケンスを実行する）;STOP（ジョイント終結シーケ
ンスを実行する）;BRANCH（新経路への分岐シーケンス
を実行する）。それぞれのジョイントごとに異なる制御
作用が行われる可能性がある。それぞれの値はトレーニ
ング（training）によって初期設定される。
立した時、制御プロセッサーCPが何をなすべきかを規定
する作用コードである。これらの作用の典型例としては
MOMATCH（エラー状態。現時点のサンプルから制御ベク
トルを発生させない）;MATCH（待ち行列104のために追
跡制御サンプルを発生させる）;START（ジョイント開始
シーケンスを実行する）;STOP（ジョイント終結シーケ
ンスを実行する）;BRANCH（新経路への分岐シーケンス
を実行する）。それぞれのジョイントごとに異なる制御
作用が行われる可能性がある。それぞれの値はトレーニ
ング（training）によって初期設定される。
以上３つの属性が図形ヘッダーGRH（第27B図）に追加
される。
される。
図形マッチングによってターゲット・コーナーが選択
されたら、元のラスター・データを再分析してターゲッ
トの正確な座標を求める。第21図のブロックCRFがライ
ン263に応答してこの機能を行う。具体的にはライン268
を介して標準図形から選られるデータに基づいて行われ
る。基本的な方法としては、線形回帰を利用して方程式
をラスター・データにフィットさせる。これによって最
少平均２乗誤差が得られる。公知の線形方程式を利用
し、次に挙げるいくつかの法則の１つに従って正確なタ
ーゲット座標を得る：（１）２本の隣接線分の交差点；
（２）左手または右手“差し金解”（carpenter's squa
re solution）（３）最良の左手フィットまたは最良の
右手フィット；及び（４）元のコーナー。第31図は線分
L1またはL2、法線Ｎ、垂直線Ｈがターゲット・ポイント
Ｃにおいて交差する上記法則に対応する４通りの状況を
示す。差し金解は第31図に例示するようなビーム・エッ
ジの丸く摩耗または剥落したコーナーを対象とするのが
普通である。
されたら、元のラスター・データを再分析してターゲッ
トの正確な座標を求める。第21図のブロックCRFがライ
ン263に応答してこの機能を行う。具体的にはライン268
を介して標準図形から選られるデータに基づいて行われ
る。基本的な方法としては、線形回帰を利用して方程式
をラスター・データにフィットさせる。これによって最
少平均２乗誤差が得られる。公知の線形方程式を利用
し、次に挙げるいくつかの法則の１つに従って正確なタ
ーゲット座標を得る：（１）２本の隣接線分の交差点；
（２）左手または右手“差し金解”（carpenter's squa
re solution）（３）最良の左手フィットまたは最良の
右手フィット；及び（４）元のコーナー。第31図は線分
L1またはL2、法線Ｎ、垂直線Ｈがターゲット・ポイント
Ｃにおいて交差する上記法則に対応する４通りの状況を
示す。差し金解は第31図に例示するようなビーム・エッ
ジの丸く摩耗または剥落したコーナーを対象とするのが
普通である。
この段階で第21図のライン246、246′を介して得られ
た情報がブロックGDMに送られ、このブロックにおい
て、サンプル図形からライン269を介して受信される情
報に基づいてギャップが測定される。これは（ライン26
5及び制御プロセッサーCPを介して）ロボットに供給さ
れ、ギャップに金属を充填するように溶接プロセスを自
動的に調節する距離である。これは“適応充填”の名称
で知られているが、本発明におけるロボット制御はフォ
ードフォワード制御であって、理論的には適応制御では
ない。
た情報がブロックGDMに送られ、このブロックにおい
て、サンプル図形からライン269を介して受信される情
報に基づいてギャップが測定される。これは（ライン26
5及び制御プロセッサーCPを介して）ロボットに供給さ
れ、ギャップに金属を充填するように溶接プロセスを自
動的に調節する距離である。これは“適応充填”の名称
で知られているが、本発明におけるロボット制御はフォ
ードフォワード制御であって、理論的には適応制御では
ない。
ターゲット・ポイントの正確な座標が得られたら、本
発明の画像プロセッサーの作用で前記座標が（待ち行列
104を含む制御プロセッサーCPによってあとで利用され
る）カメラ座標系の３−Ｄ座標に直接交換される。関連
の方程式は第10図に関連して既に述べた。データ・ポイ
ントを迅速に変換するためには、水平及び垂直座標、及
び画像座標の限られた変動範囲を分解することによって
関連探索表を作成する。標準的方法として、下記の座標
変換を行う： この場合、マトリックス乗算を行うには12回の乗算と
８回の加算が必要である。この新しい方法では画像縦座
標Jmのｚ及びｙ（第10図）関数と、ｚ及び画像横座標Im
のχ関数を作成する。第10図に関連して既に述べたよう
に、関数は次のように表わされる： χは第10図に示すようにχ方向のユニット・ベクト
ル、ｎは光線条平面に垂直なユニット・ベクトルであ
る。従って、制約は（χ・ｎ）−０、ただし符号（・）
はベクトル・ドット積を表わす。ｙ及びｚは定数を含む
画像縦座標Jmの関数であり、χは同じく定数を含む、画
像横座標の２倍で与えられる。
発明の画像プロセッサーの作用で前記座標が（待ち行列
104を含む制御プロセッサーCPによってあとで利用され
る）カメラ座標系の３−Ｄ座標に直接交換される。関連
の方程式は第10図に関連して既に述べた。データ・ポイ
ントを迅速に変換するためには、水平及び垂直座標、及
び画像座標の限られた変動範囲を分解することによって
関連探索表を作成する。標準的方法として、下記の座標
変換を行う： この場合、マトリックス乗算を行うには12回の乗算と
８回の加算が必要である。この新しい方法では画像縦座
標Jmのｚ及びｙ（第10図）関数と、ｚ及び画像横座標Im
のχ関数を作成する。第10図に関連して既に述べたよう
に、関数は次のように表わされる： χは第10図に示すようにχ方向のユニット・ベクト
ル、ｎは光線条平面に垂直なユニット・ベクトルであ
る。従って、制約は（χ・ｎ）−０、ただし符号（・）
はベクトル・ドット積を表わす。ｙ及びｚは定数を含む
画像縦座標Jmの関数であり、χは同じく定数を含む、画
像横座標の２倍で与えられる。
この方法は専用ハードウエア、埋め込みファームウエ
アまたは汎用ソフトウエアで行うことができる。この方
法には３つの探索表χLUT、yLUT及びzLUT（第32図）
と、第32図のS1における１回の乗算が利用される。ライ
ン400を介してyLUT探索表へ、ライン401を介してzLUT探
索表へアドレスｊが送られ、ライン402、403を介して座
標ｙ及びｚがそれぞれ出力される。アドレスixLUT探索
表へ送られ、ライン405の出力に、ライン403、406から
得られるｚが乗算される。ライン407に座標χが現われ
る。演算のスピードアップのため整数演算が利用される
から、χの計算はやや複雑になる。従って、χLUT探索
表は正規化（ｚ＝１）χ関数の変動範囲を広げるために
位取り因数を必要とする。この位取り因数は変換時に除
算しなければならないが、能率的であるという点では２
の累乗でもよい。表面オリエンテーションのmzx成分に
関しては、もう少し複雑になる。第33図に示すように、
３つの探索表LUT、2LUT及びhLUTが使用され、S6及
びS8において２つの加算、S3、S4、S5、S7において４つ
の乗算、430において１つの除算がそれぞれ行われる。S
8ではライン410から得られるｉにライン411から得られ
るIm/2が乗算される。出力はライン412を介して乗算器S
3に送られる。３つの探索表はライン413及びそれぞれの
連携のライン414、415、416からアドレスｊを受信し、
ライン420、426及び423をそれぞれ介して連携の乗算器S
3、S5、S7に出力する。ライン420もライン412と同様に
乗算器S3を接続し、その出力はライン421に現われる。
乗算器S4はライン421に応答し、S5はライン426に、S7は
ライン423にそれぞれ応答する。さらに、ライン417、41
8からの△ｊがS4への第２の入力となり、ライン417、41
9を介してS5へも第２の入力として供給される。同様
に、ライン424からの△ｉがS7への第２の入力となる。
アナログ加算器S6がS4からのライン422とS7からのライ
ン425を組み合わせて除数Ｂを形成し、ライン427がS7か
ら除算器420に被除数を入力する。このアプローチによ
り、方程式の冗長度を考慮したあとのスループットを46
％改善することができる。平凡な計算なら28.5相当の加
算を必要とするのに対して、探索表方式では19.5相当の
加算で済む。
アまたは汎用ソフトウエアで行うことができる。この方
法には３つの探索表χLUT、yLUT及びzLUT（第32図）
と、第32図のS1における１回の乗算が利用される。ライ
ン400を介してyLUT探索表へ、ライン401を介してzLUT探
索表へアドレスｊが送られ、ライン402、403を介して座
標ｙ及びｚがそれぞれ出力される。アドレスixLUT探索
表へ送られ、ライン405の出力に、ライン403、406から
得られるｚが乗算される。ライン407に座標χが現われ
る。演算のスピードアップのため整数演算が利用される
から、χの計算はやや複雑になる。従って、χLUT探索
表は正規化（ｚ＝１）χ関数の変動範囲を広げるために
位取り因数を必要とする。この位取り因数は変換時に除
算しなければならないが、能率的であるという点では２
の累乗でもよい。表面オリエンテーションのmzx成分に
関しては、もう少し複雑になる。第33図に示すように、
３つの探索表LUT、2LUT及びhLUTが使用され、S6及
びS8において２つの加算、S3、S4、S5、S7において４つ
の乗算、430において１つの除算がそれぞれ行われる。S
8ではライン410から得られるｉにライン411から得られ
るIm/2が乗算される。出力はライン412を介して乗算器S
3に送られる。３つの探索表はライン413及びそれぞれの
連携のライン414、415、416からアドレスｊを受信し、
ライン420、426及び423をそれぞれ介して連携の乗算器S
3、S5、S7に出力する。ライン420もライン412と同様に
乗算器S3を接続し、その出力はライン421に現われる。
乗算器S4はライン421に応答し、S5はライン426に、S7は
ライン423にそれぞれ応答する。さらに、ライン417、41
8からの△ｊがS4への第２の入力となり、ライン417、41
9を介してS5へも第２の入力として供給される。同様
に、ライン424からの△ｉがS7への第２の入力となる。
アナログ加算器S6がS4からのライン422とS7からのライ
ン425を組み合わせて除数Ｂを形成し、ライン427がS7か
ら除算器420に被除数を入力する。このアプローチによ
り、方程式の冗長度を考慮したあとのスループットを46
％改善することができる。平凡な計算なら28.5相当の加
算を必要とするのに対して、探索表方式では19.5相当の
加算で済む。
この結果、ライン266を介してシーム上の点の位置及
び姿勢：χ、ｙ、ｚ、θ、φ、Ψが得られる。次にブロ
ックSCCを考察すると、均質座標変換は４つのベクトル
から成るマトリックスであり、１つは位置を示すベクト
ル、残り３つは姿勢を示す直交ユニット・ベクトルであ
る。既に述べたように、hctmは相対座標フレームを左下
及び右上に付記した記号Ｔで表わされる。従って、ロボ
ットのワールド座標からシーム・サンプルへの変換はwT
sで表わされる。なお、ここに使用する変分はシームが
ｓ、ワールドがｗ、工具がｔ、カメラがｃである。
び姿勢：χ、ｙ、ｚ、θ、φ、Ψが得られる。次にブロ
ックSCCを考察すると、均質座標変換は４つのベクトル
から成るマトリックスであり、１つは位置を示すベクト
ル、残り３つは姿勢を示す直交ユニット・ベクトルであ
る。既に述べたように、hctmは相対座標フレームを左下
及び右上に付記した記号Ｔで表わされる。従って、ロボ
ットのワールド座標からシーム・サンプルへの変換はwT
sで表わされる。なお、ここに使用する変分はシームが
ｓ、ワールドがｗ、工具がｔ、カメラがｃである。
画像プロセッサーはシーム位置の位置オフセット成分
をカメラ座標で直接測定する。これらの値はそのままカ
メラ→シーム変換値となる。画像プロセッサーは単一フ
レームから直接mzxを測定する（扁平面が第９及び10図
に示すようにレンズ主軸に垂直な状態でｉ軸と並行な線
を投光するように投光器を整列された場合、第34図、ラ
イン523の画像勾配△j/△ｉと相関する で表わされる面勾配成分がmzxであり、第34図のライン5
28を介して得られる）。移動しながらいくつかのシーム
・サンプル位置のサンプルを採収したのち、mxy及びmzy
をも直接計算する。これらの値を利用してhctmの姿勢サ
ブマトリックスの法線（ｎ）及び姿勢（ｏ）ベクトルを
下記のように計算する： 接近ベクトル（ａ）はｎ及びｏのベクトル積として計
算される。
をカメラ座標で直接測定する。これらの値はそのままカ
メラ→シーム変換値となる。画像プロセッサーは単一フ
レームから直接mzxを測定する（扁平面が第９及び10図
に示すようにレンズ主軸に垂直な状態でｉ軸と並行な線
を投光するように投光器を整列された場合、第34図、ラ
イン523の画像勾配△j/△ｉと相関する で表わされる面勾配成分がmzxであり、第34図のライン5
28を介して得られる）。移動しながらいくつかのシーム
・サンプル位置のサンプルを採収したのち、mxy及びmzy
をも直接計算する。これらの値を利用してhctmの姿勢サ
ブマトリックスの法線（ｎ）及び姿勢（ｏ）ベクトルを
下記のように計算する： 接近ベクトル（ａ）はｎ及びｏのベクトル積として計
算される。
第34図のフォローチャートは第21図に示した画像プロ
セッサーの動作全体を図解したものである。ブロック50
0はパイプラインから出力される画素線のデータ・ラス
ターにおける各列ｉに対応するｊ値をリストアップする
第24B図図示RAMの典型例であり、インターレーシングの
場合、ブロック502はライン501に応答してライン250の
１画素幅線を出力する。次いで、ライン503を介してシ
ステムは504に進み、ここで第21図のCRDにおいてなされ
たように、コーナー検出が行われる。ブロックGRFに含
まれるRAM情報につながる第21図のブロックED、LAD及び
CRLによる予備的図形作成が506において行われる。ライ
ン258を介して出力され、第21図に示す分析オペレータ
ーに送される粗図形が図形分析器508において簡略化さ
れ、この簡略化された図形は分析器508からライン509を
通って最終属性計算器510へ送られ、最終的に属性を決
定された図形は計算器510からライン511を通ってマッチ
ング段階513へ送られる（ライン512から得られる標準図
形の木構造に応答してマッチングテストが行われる）。
なお、感知される光線条画像の実図形とのマッチングテ
ストに供せられる標準図形は実図形として得られるマッ
チング図形と共通の総合的属性を具えている。これらの
属性は標準として選択されたシーム・モデルに基づいて
あらかじめ選定される。マッチング513に続き、ライン5
14を通ってギャップ抽出515に進み、517においてギャッ
プ・コードがスケールされ、ライン265を介して制御プ
ロセッサーCPへギャップ・コードが出力される。他方、
図形マッチング513に続いて（第21図のCRFにおいて行わ
れるように）ターゲット画定520が行われ、ライン521に
ターゲット座標ｉが、ライン522にターゲット座標ｊが
それぞれ出力される。画像勾配もライン523を介して得
られる。
セッサーの動作全体を図解したものである。ブロック50
0はパイプラインから出力される画素線のデータ・ラス
ターにおける各列ｉに対応するｊ値をリストアップする
第24B図図示RAMの典型例であり、インターレーシングの
場合、ブロック502はライン501に応答してライン250の
１画素幅線を出力する。次いで、ライン503を介してシ
ステムは504に進み、ここで第21図のCRDにおいてなされ
たように、コーナー検出が行われる。ブロックGRFに含
まれるRAM情報につながる第21図のブロックED、LAD及び
CRLによる予備的図形作成が506において行われる。ライ
ン258を介して出力され、第21図に示す分析オペレータ
ーに送される粗図形が図形分析器508において簡略化さ
れ、この簡略化された図形は分析器508からライン509を
通って最終属性計算器510へ送られ、最終的に属性を決
定された図形は計算器510からライン511を通ってマッチ
ング段階513へ送られる（ライン512から得られる標準図
形の木構造に応答してマッチングテストが行われる）。
なお、感知される光線条画像の実図形とのマッチングテ
ストに供せられる標準図形は実図形として得られるマッ
チング図形と共通の総合的属性を具えている。これらの
属性は標準として選択されたシーム・モデルに基づいて
あらかじめ選定される。マッチング513に続き、ライン5
14を通ってギャップ抽出515に進み、517においてギャッ
プ・コードがスケールされ、ライン265を介して制御プ
ロセッサーCPへギャップ・コードが出力される。他方、
図形マッチング513に続いて（第21図のCRFにおいて行わ
れるように）ターゲット画定520が行われ、ライン521に
ターゲット座標ｉが、ライン522にターゲット座標ｊが
それぞれ出力される。画像勾配もライン523を介して得
られる。
次いで、（第21図のCRVで行われるように）524におい
て１−Ｄから３−Ｄへの変換が行われ、ライン525、52
6、527を介して３つの座標χ、ｙ、ｚがそれぞれ出力さ
れる。画像勾配はｙ軸に対する傾斜としての面勾配
mxy′に変換される。３つの座標は既に述べたように
式： から得られ、これと同時に、全微分dz及びｄχで表面勾
配mzxが計算され、ライン528を介して出力される。
て１−Ｄから３−Ｄへの変換が行われ、ライン525、52
6、527を介して３つの座標χ、ｙ、ｚがそれぞれ出力さ
れる。画像勾配はｙ軸に対する傾斜としての面勾配
mxy′に変換される。３つの座標は既に述べたように
式： から得られ、これと同時に、全微分dz及びｄχで表面勾
配mzxが計算され、ライン528を介して出力される。
こうして得られた情報を組み立ててhct'mとし、シー
ム・サンプルを形成するシーム変換の基本マトリックス
は： ただし、第18図に関連して既に述べたように、ｏはカメ
ラとシームの間における姿勢ベクトル、ａは接近ベクト
ル、ｎは法線ベクトル、ｐは位置ベクトルである。ライ
ン525乃至528のデータを利用すれば、マトリックスは下
記のようになる： これはブロック529からライン530に現われる出力であ
る。ここで、制御プロセッサーに対してロボット・プロ
セッサーを制御するように指令する前に、シーム座標を
ワールド座標に変換しなければならない。その関係式： wTs＝wTt:tTcam:camTs ただし、変換wTs、即ち、工具座標は制御プロセッサー
を介してロボット・プロセッサーからライン137に出力
される。変換camTsはライン530によってブロック532へ
入力され、tTcamはセンサーから工具固定関数に与えら
れる。その結果がライン533に現われるwTsである。
ム・サンプルを形成するシーム変換の基本マトリックス
は： ただし、第18図に関連して既に述べたように、ｏはカメ
ラとシームの間における姿勢ベクトル、ａは接近ベクト
ル、ｎは法線ベクトル、ｐは位置ベクトルである。ライ
ン525乃至528のデータを利用すれば、マトリックスは下
記のようになる： これはブロック529からライン530に現われる出力であ
る。ここで、制御プロセッサーに対してロボット・プロ
セッサーを制御するように指令する前に、シーム座標を
ワールド座標に変換しなければならない。その関係式： wTs＝wTt:tTcam:camTs ただし、変換wTs、即ち、工具座標は制御プロセッサー
を介してロボット・プロセッサーからライン137に出力
される。変換camTsはライン530によってブロック532へ
入力され、tTcamはセンサーから工具固定関数に与えら
れる。その結果がライン533に現われるwTsである。
wTs＝wTt:tTs であるから、この変換はブロック534において（制御プ
ロセッサーのライン137からの）ライン533及びライン53
4で行われ、ライン535で時点ｋに対応するwTs（Ｋ）が
出力される。
ロセッサーのライン137からの）ライン533及びライン53
4で行われ、ライン535で時点ｋに対応するwTs（Ｋ）が
出力される。
シーム経路座標はライン103′を介して待ち行列104に
対して出力される。これに対する通過距離が536におい
てすべてのサンプルについて求められ、サンプリングさ
れた場所がライン103を介して待ち行列104に記憶され
る。
対して出力される。これに対する通過距離が536におい
てすべてのサンプルについて求められ、サンプリングさ
れた場所がライン103を介して待ち行列104に記憶され
る。
本発明の好ましい実施例を構成する画像プロセッサー
との関連でいくつかの特徴を述べたが、同じ目的を達成
し、すぐれた成果をもたらすなら、その他の解決手段も
また本発明から除外されるものではない。
との関連でいくつかの特徴を述べたが、同じ目的を達成
し、すぐれた成果をもたらすなら、その他の解決手段も
また本発明から除外されるものではない。
要約すれば、本発明の画像プロセッサーの特徴を次の
ように列記することができる： シーム・サンプル確認の際に考慮される幾何的形状を
感知するセンサー； 光線条画像を処理し、画像信号を１画素幅画像に変換
するため相互に接続する電子ボードの集合体； 光線条画像を抽象データ構造として表現する方法； 長さ、角度などの数値属性に歪みがあってもマッチン
グが得られるようにデータ構造を標準構造とマッチング
させる方法； 本質的形態変化を動的かつ非同期的に処理できるよう
にいくつかの標準モデルのうちのいずれかにマッチング
させることができること； ターゲット位置、ギャップ・サイズなどのような正確
な数値属性を抽出するため、マッチングに関連してデー
タを正確に解読できること； 本発明の制御プロセッサーの特徴を要約すると次の通
りである： ロボットがその作業範囲内の任意の場所へセンサーを
移動させ、シーム起点を検出し、起点が検出されたらロ
ボットを停止させることができること； 追跡を開始し、所要の作働端基準オフセットを考慮す
る前に、６つの自由度すべてに関して作働端をシーム起
点に“センター・アップ”するようロボットに指令でき
ること； ロボット経路を更新しながらリアルタイムで行われる
フィードフォワード方式による６自由度追跡、動的回
復、及び視覚システムによるロボット経路の外挿処理；
及び 本発明のロボット・システムの重要な特徴として制御
プロセッサー及び画像プロセッサーを単一のロボット・
システムに組み込んだこと。
ように列記することができる： シーム・サンプル確認の際に考慮される幾何的形状を
感知するセンサー； 光線条画像を処理し、画像信号を１画素幅画像に変換
するため相互に接続する電子ボードの集合体； 光線条画像を抽象データ構造として表現する方法； 長さ、角度などの数値属性に歪みがあってもマッチン
グが得られるようにデータ構造を標準構造とマッチング
させる方法； 本質的形態変化を動的かつ非同期的に処理できるよう
にいくつかの標準モデルのうちのいずれかにマッチング
させることができること； ターゲット位置、ギャップ・サイズなどのような正確
な数値属性を抽出するため、マッチングに関連してデー
タを正確に解読できること； 本発明の制御プロセッサーの特徴を要約すると次の通
りである： ロボットがその作業範囲内の任意の場所へセンサーを
移動させ、シーム起点を検出し、起点が検出されたらロ
ボットを停止させることができること； 追跡を開始し、所要の作働端基準オフセットを考慮す
る前に、６つの自由度すべてに関して作働端をシーム起
点に“センター・アップ”するようロボットに指令でき
ること； ロボット経路を更新しながらリアルタイムで行われる
フィードフォワード方式による６自由度追跡、動的回
復、及び視覚システムによるロボット経路の外挿処理；
及び 本発明のロボット・システムの重要な特徴として制御
プロセッサー及び画像プロセッサーを単一のロボット・
システムに組み込んだこと。
以上、好ましい実施例に関して本発明を説明したが、
本発明の重要な構成要件を採用するその他の実施例も本
発明の範囲に含まれる。例えば、産業用ロボットからの
指示経路回復を重要な構成要件として上述したが、本発
明の制御プロセッサーによるフィードフォワード制御は
指示経路が得られる限り、ロボットで行うこともでき
る。また、光学センサーを利用するシーム追跡システム
について述べたが、本発明の制御プロセッサーによって
使用される、工具に先行して感知されるシーム上の不連
続な一連の場所に関するデータを得るため、他の方式の
感知システムを採用することも可能である。工具から一
定距離に位置するようにセンサーを取り付けることも必
須条件ではない。通過距離ごとの感知場所と工具の位置
及び姿勢との相関関係を両者間の特定の関係を考慮して
求めることも可能である。
本発明の重要な構成要件を採用するその他の実施例も本
発明の範囲に含まれる。例えば、産業用ロボットからの
指示経路回復を重要な構成要件として上述したが、本発
明の制御プロセッサーによるフィードフォワード制御は
指示経路が得られる限り、ロボットで行うこともでき
る。また、光学センサーを利用するシーム追跡システム
について述べたが、本発明の制御プロセッサーによって
使用される、工具に先行して感知されるシーム上の不連
続な一連の場所に関するデータを得るため、他の方式の
感知システムを採用することも可能である。工具から一
定距離に位置するようにセンサーを取り付けることも必
須条件ではない。通過距離ごとの感知場所と工具の位置
及び姿勢との相関関係を両者間の特定の関係を考慮して
求めることも可能である。
【図面の簡単な説明】 第１図は公知ロボット・システムを示すブロックダイヤ
グラムである。 第2A、2B及び2C図は典型的なジョイントまたはシームを
それぞれの特徴的断面形成と共に示す斜視図である。 第３図はロボット・システムに対する指示経路の概略図
である。 第４図は指示経路とロボット工具が作業に際して追跡す
べきシームとの間の関係を略示する説明図である。 第５図は加工すべきジョイント溝に対する工具の位置及
び姿勢を決定するパラメーターを示す斜視図である。 第６図は工具姿勢のワールド座標系における座標軸を示
す斜視図である。 第７図はフィールドバック・アプローチを利用するシー
ム追跡系と共にロボットの制御系を示すブロックダイヤ
グラムである。 第８図は記憶されている指示経路に基づくロボット・シ
ステムの動作を示すブロックダイヤグラムである。 第９図は投光してジョイントに光線条を形成し、これを
カメラが捕捉し、自動追跡システムによるシーム経路検
出の際に前記光線条がさらに処理されるように構成され
た光学センサーの斜視図である。 第10図は光学系及び光線条の三角測量分析用幾何パラメ
ーターを示す説明図である。 第11図は光学系とロボット・システムとの接続関係を本
発明の画像プロセッサー及び制御プロセッサーと共に示
すブロックダイヤグラムである。 第12図は第11図の制御プロセッサーによるロボット・シ
ステムフィードフォワード制御の態様を示すブロックダ
イヤグラムである。 第13A−13D図は第11及び12図の制御プロセッサーの動作
を説明するためのブロックダイヤグラムである。 第14A図は本発明の制御プロセッサーの作用下に行われ
る産業用ロボットの制御シーケンスの各サイクルにおけ
る、３チック移動する工具のシーム上における外挿位置
と共に、シーム経路及び回復された指示経路を略示する
説明図である。 第14B図はシームまたはジョイントに沿って光学センサ
ーが通過距離との関連で位置感知し、第14A図の外挿位
置における通過距離を夾叉する通過距離サンプルを識別
する態様を示す説明図である。 第15図は工具の外挿位置に対応する通過距離に応答する
夾叉通過距離サンプルの選択と、第13C図において誤差
計算と産業用ロボットに対する制御指令の作成に利用さ
れる前記位置に対応の工具座標を求めるための連続的補
間をアナログ形式で示すブロックダイヤグラムである。 第16図は工具よりも前方に位置するようにセンサーを工
具に取り付けた場合、現在位置における工具の姿勢がセ
ンサーをシーム上に位置させるような姿勢でなければな
らないことを示す説明図である。 第17図はセンサーが有効に感知するためにはシーム経路
平面における工具からセンサーまでの距離がシーム経路
に対する弦に相当しなければならないことを示す説明図
である。 第18図は補正すべきヨーイング角度を第17図の弦で画定
するシーム平面に射影されたセンサーから工具までの光
学的距離を示すベクトル図である。 第19図はシーム追跡システムとして使用される画像プロ
セッサー全体を、本発明の画像プロセッサーにおいて使
用されるマイクロコンピューターによってモニターさ
れ、かつ制御されて感知シームの光線条画像の一方のエ
ッジを表わす画素線を形成すると共にロボット制御のた
めの制御プロセッサー（CP）が必要とするシーム経路座
標を出力するデジタル・パイプライン及びそのソリッド
ステート・デバイスと共に示すブロックダイヤグラムで
ある。 第20図は第19図のブロックダイヤグラムの詳細図であ
る。 第21図は第13A乃至13D図の制御プロセッサー（CP）と接
続した状態で示す画像プロセッサー（IP）全体のブロッ
クダイヤグラムである。 第22A図は光線条の下方エッジに位置するマスクまたは
カーネルを特徴づける10通りの状況を示す説明図であ
る。 第22B図は第22A図の10通りの状況とは異なる３つの状況
を示す説明図である。 第23図は第22A及び22B図の13通りの状況のそれぞれに対
応する画素マスクのコード化を示す表である。 第24A乃至24D図は本発明の画像プロセッサーにより画素
線を２画素幅から１画素幅に細めながら、パイプライン
画像を２−Ｄから１−Ｄに変換する段階を示すグラフで
ある。 第24E図は第21図に示すコーナー検出用不連続第２微分
オペレーターの動作を示すグラフである。 第25図は本発明の画像プロセッサーによる画素線によっ
て特徴づけられる６通りのシーム形状を示す簡略図であ
る。 第26図は本発明の画像プロセッサーによる画素線の形状
を特徴づけるコーナーと隣接のリンクとの間に考えられ
る８通りの幾何的関係を示す簡略図である。 第27A図は典型的な画素線プロフィル、第27B図はこれに
対応する光線条画像コーディングである。 第28A図は他の典型的な画素線プロフィルである 第28B図はこれに対応する光線条画像のコーディングで
ある。 第29図は第27A、27B、28A、28B図との関連において、特
定の場合における画素線形状を翻訳するコーナー図形の
展開である。 第30図は画素線上に識別される擬似コーナーを例示する
説明図である。 第31図は本発明の画像プロセッサーによって可能となる
ターゲット画定の５例を示す説明図である。 第32図は画像の１−Ｄ→３−Ｄ変換を示すブロックダイ
ヤグラム図である。 第33図は画像→勾配変換を示すブロックダイヤグラム図
である。 第34図は第11、12及び13A乃至13D図の制御プロセッサー
にシーム経路位置サンプル・データを供給するための画
像プロセッサーによるパターン認識、中心点抽出及び座
標検出動作を示すフローチャートである。
グラムである。 第2A、2B及び2C図は典型的なジョイントまたはシームを
それぞれの特徴的断面形成と共に示す斜視図である。 第３図はロボット・システムに対する指示経路の概略図
である。 第４図は指示経路とロボット工具が作業に際して追跡す
べきシームとの間の関係を略示する説明図である。 第５図は加工すべきジョイント溝に対する工具の位置及
び姿勢を決定するパラメーターを示す斜視図である。 第６図は工具姿勢のワールド座標系における座標軸を示
す斜視図である。 第７図はフィールドバック・アプローチを利用するシー
ム追跡系と共にロボットの制御系を示すブロックダイヤ
グラムである。 第８図は記憶されている指示経路に基づくロボット・シ
ステムの動作を示すブロックダイヤグラムである。 第９図は投光してジョイントに光線条を形成し、これを
カメラが捕捉し、自動追跡システムによるシーム経路検
出の際に前記光線条がさらに処理されるように構成され
た光学センサーの斜視図である。 第10図は光学系及び光線条の三角測量分析用幾何パラメ
ーターを示す説明図である。 第11図は光学系とロボット・システムとの接続関係を本
発明の画像プロセッサー及び制御プロセッサーと共に示
すブロックダイヤグラムである。 第12図は第11図の制御プロセッサーによるロボット・シ
ステムフィードフォワード制御の態様を示すブロックダ
イヤグラムである。 第13A−13D図は第11及び12図の制御プロセッサーの動作
を説明するためのブロックダイヤグラムである。 第14A図は本発明の制御プロセッサーの作用下に行われ
る産業用ロボットの制御シーケンスの各サイクルにおけ
る、３チック移動する工具のシーム上における外挿位置
と共に、シーム経路及び回復された指示経路を略示する
説明図である。 第14B図はシームまたはジョイントに沿って光学センサ
ーが通過距離との関連で位置感知し、第14A図の外挿位
置における通過距離を夾叉する通過距離サンプルを識別
する態様を示す説明図である。 第15図は工具の外挿位置に対応する通過距離に応答する
夾叉通過距離サンプルの選択と、第13C図において誤差
計算と産業用ロボットに対する制御指令の作成に利用さ
れる前記位置に対応の工具座標を求めるための連続的補
間をアナログ形式で示すブロックダイヤグラムである。 第16図は工具よりも前方に位置するようにセンサーを工
具に取り付けた場合、現在位置における工具の姿勢がセ
ンサーをシーム上に位置させるような姿勢でなければな
らないことを示す説明図である。 第17図はセンサーが有効に感知するためにはシーム経路
平面における工具からセンサーまでの距離がシーム経路
に対する弦に相当しなければならないことを示す説明図
である。 第18図は補正すべきヨーイング角度を第17図の弦で画定
するシーム平面に射影されたセンサーから工具までの光
学的距離を示すベクトル図である。 第19図はシーム追跡システムとして使用される画像プロ
セッサー全体を、本発明の画像プロセッサーにおいて使
用されるマイクロコンピューターによってモニターさ
れ、かつ制御されて感知シームの光線条画像の一方のエ
ッジを表わす画素線を形成すると共にロボット制御のた
めの制御プロセッサー（CP）が必要とするシーム経路座
標を出力するデジタル・パイプライン及びそのソリッド
ステート・デバイスと共に示すブロックダイヤグラムで
ある。 第20図は第19図のブロックダイヤグラムの詳細図であ
る。 第21図は第13A乃至13D図の制御プロセッサー（CP）と接
続した状態で示す画像プロセッサー（IP）全体のブロッ
クダイヤグラムである。 第22A図は光線条の下方エッジに位置するマスクまたは
カーネルを特徴づける10通りの状況を示す説明図であ
る。 第22B図は第22A図の10通りの状況とは異なる３つの状況
を示す説明図である。 第23図は第22A及び22B図の13通りの状況のそれぞれに対
応する画素マスクのコード化を示す表である。 第24A乃至24D図は本発明の画像プロセッサーにより画素
線を２画素幅から１画素幅に細めながら、パイプライン
画像を２−Ｄから１−Ｄに変換する段階を示すグラフで
ある。 第24E図は第21図に示すコーナー検出用不連続第２微分
オペレーターの動作を示すグラフである。 第25図は本発明の画像プロセッサーによる画素線によっ
て特徴づけられる６通りのシーム形状を示す簡略図であ
る。 第26図は本発明の画像プロセッサーによる画素線の形状
を特徴づけるコーナーと隣接のリンクとの間に考えられ
る８通りの幾何的関係を示す簡略図である。 第27A図は典型的な画素線プロフィル、第27B図はこれに
対応する光線条画像コーディングである。 第28A図は他の典型的な画素線プロフィルである 第28B図はこれに対応する光線条画像のコーディングで
ある。 第29図は第27A、27B、28A、28B図との関連において、特
定の場合における画素線形状を翻訳するコーナー図形の
展開である。 第30図は画素線上に識別される擬似コーナーを例示する
説明図である。 第31図は本発明の画像プロセッサーによって可能となる
ターゲット画定の５例を示す説明図である。 第32図は画像の１−Ｄ→３−Ｄ変換を示すブロックダイ
ヤグラム図である。 第33図は画像→勾配変換を示すブロックダイヤグラム図
である。 第34図は第11、12及び13A乃至13D図の制御プロセッサー
にシーム経路位置サンプル・データを供給するための画
像プロセッサーによるパターン認識、中心点抽出及び座
標検出動作を示すフローチャートである。
フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ Ｇ０６Ｔ 1/00 Ｇ０６Ｆ 15/62 ３８０ (72)発明者 ジェラルド・アンドリュー・ブレーキー アメリカ合衆国，ペンシルベニア州，ト ラッフォード，アール・ディー ２，ニ ューウェル・ライン100 (56)参考文献 特開 昭62−32582（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−283974（ＪＰ，Ａ) 特開 昭60−114974（ＪＰ，Ａ) 米国特許4616121（ＵＳ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06T 1/00 G01B 11/24 B23K 9/127 B25J 19/04 G01N 21/88
Claims (7)
- 【請求項１】指示された経路に対して作動端をエラー補
正制御信号（136）で反復制御するロボット・コントロ
ーラー（RB）と、作動端（TL）前方に順次現われ感知さ
れるシームの位置を示す個々の２−Ｄ線条画像（SLC）
を反復的に得るために作動端の前方に配置した光学的セ
ンサー（SNS）を含むシーム・センサー視認システム
と、線条画像を処理して各画像中のシーム位置を表わす
第１信号（103）を発生させる画像プロセッサ（IP）
と、作動端の位置を表わす第２信号（137）と第１信号
に応答して、作動端位置とシーム位置の誤差を示すエラ
ー補正制御信号（136）を出力する制御プロセッサ（C
P）とを含むロボット・システムを作動する方法であっ
て、 各々が複数のアドレス可能な画素を有する複数の走査線
を順次走査することによりラスター中の２−Ｄ線条画像
を一連のデジタル信号に変換するステップ（LLT）と、 ２−Ｄ線条画像の１つのエッジと境を接する画素からの
デジタル信号を所定の白色デジタル信号に変換する一
方、前記エッジと境を接しない画素からのデジタル信号
を所定の黒色デジタル信号に変換することにより、前記
線条画像を示す１画素幅の線を表わすデジタル信号を発
生させるステップ（PRD）と、 線条画像を示す１画素幅の線を表わすデジタル信号を１
つの走査線の位置を表わすアドレスに記憶させた後、同
一アドレスで得られる線条画像を示す１画素幅の線を表
わすデジタル信号で順次置き換えることにより、１画素
幅の線の２−Ｄ表現を１−Ｄ表現に変換するステップ
（PRD）と、 １画素幅の線の１−Ｄ表現を処理することにより、光学
的センサーが感知したシーム位置を示す固有の点の３−
Ｄ座標を求めるステップ（ED、CRD、LAD）と、 が画像プロセッサにより実行されることを特徴とするロ
ボット・システム作動方法。 - 【請求項２】２−Ｄ線条画像が画像駒をインターレース
することによって得られるカメラ画像であって、前記一
連のデジタル信号が２画素幅の線を表わし、 同一の線走査位置に関して白色デジタル信号に別の白色
デジタル信号が続くごとに（第24B図の）RAMにおいて捕
捉的な処理ステップ（PRD）を行うことにより１画素幅
の線を得ることを特徴とす請求項１に記載の方法。 - 【請求項３】前記１画素幅の線の２−Ｄ表現を１−Ｄ表
現に変換するステップが前記１−Ｄ表現を１画素幅の線
の基準１−Ｄモデルとマッチさせるステップ（CMP3）を
含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。 - 【請求項４】前記１画素幅の線の１−Ｄ表現を数値及び
記号属性を有するグラフ（GRF）に変換し、基準１−Ｄ
モデルの同一記号属性とマッチさせ、このマッチングを
利用して前記固有点を識別し、マッチする基準モデル
（SMD）の記号属性に従って前記数値属性を選択して前
記識別された固有点に加え、選択された数値属性を利用
して前記３−Ｄ座標を求めることを特徴とする請求項３
に記載の方法。 - 【請求項５】前記１画素幅の線の１−Ｄ表現から３−Ｄ
座標を求めるステップにおいて、１−Ｄ座標から３−Ｄ
座標への直接的な変換（CNV、第21図）を行うことを特
徴とする請求項４に記載の方法。 - 【請求項６】固有点に関して得られたシーム座標を、制
御プロセッサによる制御に必要な作動端座標とマッチす
る座標に変換するステップ（SCC、第21図）を含むこと
を特徴とする請求項５に記載の方法。 - 【請求項７】線条上の白色画素及びその背景としての黒
色画素を有する走査線ラスターとして画定された線条画
像を表わす画像信号を出力する、画像処理を利用した光
学的シーム追跡システムであって、 画像信号を走査線上の画素を表わすデジタル信号に変換
する手段と、 前記デジタル信号の通過を可能にする移動マスクを走査
線沿いに形成するスライディング・ウィンドー手段（SN
AP）と、 各々が線条の特定エッジと境を接する画素に対応するマ
スク状況（第22A及び22B図）の１つを表わす複数の基準
信号と、 マスクによって通過を許容されたデジタル信号と前記基
準信号に応答して、デジタル信号が基準信号の１つとマ
ッチするなら白色デジタル信号を通過させ、さもなけれ
ば黒色デジタル信号を通過させることにより、線条画像
を１画素幅の線に変換する（PRD）手段と、 通過した前記白色及び黒色デジタル信号を線位置の離散
的関数として記憶し、同じ線位置に関して別の通過白色
信号を記憶すると共に記憶済み白色信号を取り消すこと
により、各線条画像に対する１画素幅の線を１−Ｄ信号
として記憶する記憶手段と、 １−Ｄ信号に応答して線条画像上のシーム位置を表わす
固有の点の３−Ｄ座標を求める手段とから成ることを特
徴とする光学的シーム追跡システム。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2017046306A1 (de) * | 2015-09-18 | 2017-03-23 | Precitec Gmbh & Co. Kg | Verfahren zum führen eines bearbeitungskopfes entlang einer zu bearbeitenden spur |
Families Citing this family (32)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4965499A (en) * | 1987-12-31 | 1990-10-23 | Westinghouse Electric Corp | Parametric path modeling for an optical automatic seam tracker and real time robotic control system |
| US5040116A (en) * | 1988-09-06 | 1991-08-13 | Transitions Research Corporation | Visual navigation and obstacle avoidance structured light system |
| US4954962A (en) * | 1988-09-06 | 1990-09-04 | Transitions Research Corporation | Visual navigation and obstacle avoidance structured light system |
| US5396160A (en) * | 1991-03-11 | 1995-03-07 | General Motors Corporation | Method of real-time machine path planning from a math model |
| GB9209594D0 (en) * | 1992-05-02 | 1992-06-17 | British United Shoe Machinery | Apparatus for digitising a surface portion of a three-dimensional article |
| FR2701415B1 (fr) * | 1993-02-12 | 1995-05-19 | Technigaz Ste Nouvelle | Machine automatique de soudage "in situ" suivant un profil à tronçon curviligne, et avec commande programmable d'extrapolation. |
| JP3237975B2 (ja) * | 1993-09-20 | 2001-12-10 | 富士通株式会社 | 画像処理装置 |
| US5572102A (en) * | 1995-02-28 | 1996-11-05 | Budd Canada Inc. | Method and apparatus for vision control of welding robots |
| JPH08321984A (ja) * | 1995-03-22 | 1996-12-03 | Sony Corp | 自動追尾撮像装置 |
| US5970471A (en) * | 1996-03-22 | 1999-10-19 | Charles E. Hill & Associates, Inc. | Virtual catalog and product presentation method and apparatus |
| US6018593A (en) * | 1996-09-11 | 2000-01-25 | Ricoh Company, Ltd. | Method and system for correcting image position based upon predetermined pattern portions |
| KR100200639B1 (ko) * | 1996-11-13 | 1999-06-15 | 윤종용 | 자동 용접장치의 용접토오치 경로 보정방법 |
| US5889251A (en) * | 1997-04-11 | 1999-03-30 | Framatome Technologies, Inc. | Apparatus for narrow groove welding |
| US6421458B2 (en) * | 1998-08-28 | 2002-07-16 | Cognex Corporation | Automated inspection of objects undergoing general affine transformation |
| US6430472B1 (en) * | 1999-12-20 | 2002-08-06 | Servo-Robot Inc. | Robot feature tracking devices and methods |
| ATE506138T1 (de) * | 2001-11-15 | 2011-05-15 | Precitec Vision Gmbh & Co Kg | VERFAHREN UND VORRICHTUNG ZUR ERFASSUNG DER NAHTQUALITÄT EINER SCHWEIßNAHT BEI DER SCHWEIßUNG VON WERKSTÜCKEN |
| KR20030049325A (ko) * | 2001-12-14 | 2003-06-25 | 삼성전자주식회사 | 아크용접장치와 그 제어방법 |
| JP4678116B2 (ja) * | 2002-08-22 | 2011-04-27 | 株式会社Ｉｈｉ | 溶接制御装置及び方法 |
| DE10361018C9 (de) | 2003-12-23 | 2021-03-04 | QUISS Qualitäts-Inspektionssysteme und Service GmbH | Verfahren zum Erkennen einer auf einem Substrat aufzubringenden Struktur mit mehreren Kameras sowie eine Vorrichtung hierfür |
| US7620260B2 (en) * | 2005-11-10 | 2009-11-17 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Line thinning method and system for grayscale image |
| SG141355A1 (en) * | 2006-09-13 | 2008-04-28 | Asml Masktools Bv | A method for performing pattern decomposition based on feature pitch |
| CN102059435B (zh) * | 2010-12-14 | 2012-09-19 | 东南大学 | 带有线结构光型视觉传感器的纵缝焊接专机及其控制方法 |
| AT511177B1 (de) * | 2011-03-10 | 2015-12-15 | Fronius Int Gmbh | Verfahren und vorrichtung zur überwachung eines lichtbogenprozesses |
| CN102179598B (zh) * | 2011-03-31 | 2013-05-01 | 中国科学院自动化研究所 | 平板窄焊缝初始焊位对中和焊缝跟踪方法及装置 |
| DE102011108939A1 (de) * | 2011-07-29 | 2013-01-31 | Multivac Sepp Haggenmüller Gmbh & Co. Kg | Verfahren zum Schneiden von Packungen |
| EP2641694B1 (en) * | 2012-03-23 | 2014-05-21 | Chung-Shan Institute of Science and Technology, Armaments, Bureau, Ministry of National Defense | Actuating apparatus, actuating system and method for actuating a working stage to move relative to a platform with high-precision positioning capability |
| GB2506914A (en) * | 2012-10-12 | 2014-04-16 | Meta Vision Systems Ltd | Methods and systems for weld control |
| JP5965859B2 (ja) * | 2013-03-28 | 2016-08-10 | 株式会社神戸製鋼所 | 溶接線情報設定装置、プログラム、自動教示システム、および溶接線情報設定方法 |
| CN105458462B (zh) * | 2015-12-22 | 2017-08-29 | 河北工业大学 | 一种变间隙梯形焊缝多参数同步视觉检测跟踪方法 |
| CN112847353B (zh) * | 2020-12-31 | 2022-04-22 | 华南理工大学 | 一种基于离线编程软件的多段焊缝轨迹修正方法 |
| CN113450407B (zh) * | 2021-05-14 | 2023-10-13 | 东莞市李群自动化技术有限公司 | 定位方法及作业方法、电子设备、轨道设备和存储介质 |
| CN117300301B (zh) * | 2023-11-30 | 2024-02-13 | 太原科技大学 | 一种基于单目线激光的焊接机器人焊缝跟踪***与方法 |
Family Cites Families (29)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5214112B2 (ja) * | 1973-02-22 | 1977-04-19 | ||
| JPS5923467B2 (ja) * | 1979-04-16 | 1984-06-02 | 株式会社日立製作所 | 位置検出方法 |
| US4259694A (en) * | 1979-08-24 | 1981-03-31 | Xerox Corporation | Electronic rescreen technique for halftone pictures |
| JPS5725771A (en) * | 1980-07-23 | 1982-02-10 | Canon Inc | Picture signal processor |
| JPS57142072A (en) * | 1981-02-27 | 1982-09-02 | Canon Inc | Video signal processor |
| US4517607A (en) * | 1981-11-09 | 1985-05-14 | Ricoh Company, Ltd. | Method of and apparatus for compensating image in image reproduction system |
| US4517597A (en) * | 1982-09-14 | 1985-05-14 | New York Institute Of Technology | Method and apparatus for encoding and decoding video |
| JPS5977769A (ja) * | 1982-10-27 | 1984-05-04 | Canon Inc | 像再生装置 |
| WO1984001731A1 (en) * | 1982-11-01 | 1984-05-10 | Nat Res Dev | Automatic welding |
| ZA838150B (en) * | 1982-11-01 | 1984-06-27 | Nat Res Dev | Automatic welding |
| JPS5998283A (ja) * | 1982-11-27 | 1984-06-06 | Hitachi Ltd | パターン切出しおよび認識方法、ならびにそのシステム |
| JPH0778825B2 (ja) * | 1983-02-09 | 1995-08-23 | 株式会社日立製作所 | 画像処理プロセツサ |
| US4517604A (en) * | 1983-04-04 | 1985-05-14 | International Business Machines Corporation | Method for reducing line width variations in bilevel video images |
| US4636612A (en) * | 1983-04-19 | 1987-01-13 | Cyclomatic Industries, Inc. | Optical tracking device |
| JPS6038973A (ja) * | 1983-08-11 | 1985-02-28 | Dainippon Screen Mfg Co Ltd | 境界画素の処理方法 |
| US4633327A (en) * | 1983-11-10 | 1986-12-30 | Xerox Corporation | Enhancement halftoning |
| US4573197A (en) * | 1983-12-13 | 1986-02-25 | Crimmins Thomas R | Method for automatic recognition of two-dimensional shapes |
| JPS60140470A (ja) * | 1983-12-28 | 1985-07-25 | Hitachi Ltd | 画像情報処理装置 |
| JPS60169274A (ja) * | 1984-02-10 | 1985-09-02 | Dainippon Screen Mfg Co Ltd | 画像走査記録装置に於ける輪郭強調信号処理方法 |
| US4623778A (en) * | 1984-04-06 | 1986-11-18 | Cyclomatic Industries, Inc. | Optical tracker control system |
| US4602291A (en) * | 1984-05-09 | 1986-07-22 | Xerox Corporation | Pixel non-uniformity correction system |
| JPS60247475A (ja) * | 1984-05-23 | 1985-12-07 | Hitachi Ltd | 画像処理による溶接制御方法 |
| US4618988A (en) * | 1984-07-25 | 1986-10-21 | Fingermatrix, Inc. | Matcher |
| US4596919A (en) * | 1984-08-23 | 1986-06-24 | Sri International | Three-dimensional imaging device |
| US4638369A (en) * | 1984-09-04 | 1987-01-20 | Xerox Corporation | Edge extraction technique |
| US4618990A (en) * | 1984-11-15 | 1986-10-21 | General Electric Company | Edge enhancement filtering for digital fluorography images |
| JPS61230571A (ja) * | 1985-04-05 | 1986-10-14 | Dainippon Screen Mfg Co Ltd | 画像走査装置 |
| US4688095A (en) * | 1986-02-07 | 1987-08-18 | Image Technology Incorporated | Programmable image-transformation system |
| US4683493A (en) * | 1986-06-20 | 1987-07-28 | Westinghouse Electric Corp. | Compact optical apparatus for tracking a path of movement of a tool along a line of travel on a workpiece |
-
1987
- 1987-12-31 US US07/140,858 patent/US4849679A/en not_active Expired - Fee Related
-
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2017046306A1 (de) * | 2015-09-18 | 2017-03-23 | Precitec Gmbh & Co. Kg | Verfahren zum führen eines bearbeitungskopfes entlang einer zu bearbeitenden spur |
| CN108025395A (zh) * | 2015-09-18 | 2018-05-11 | 普雷茨特两合公司 | 用于沿着待加工的轨迹引导加工头的方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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| US4849679A (en) | 1989-07-18 |
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| EP0323279A2 (en) | 1989-07-05 |
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