JP4437750B2 - Lamp cleaning system - Google Patents
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Description
本発明は、路面灯、滑走路誘導灯等の灯器の洗浄システムに関する。 The present invention relates to a cleaning system for lamps such as road lights and runway guide lights.
航空機滑走路、誘導路、車両用道路、分離帯等に間隔をおいて埋め込まれ、もしくは設置される路面灯、誘導灯等の灯器は、雨水・埃による汚れ以外に、航空機やトラックの走行及び停止・発進によって生じる排気ガスやタイヤの磨耗屑の付着、さらには路面灯設置部分を防水処理するコーキング材の飛散焼き付きなどの汚れによって、所定の機能を発揮することができなくなる。雨水・埃の付着による汚れは容易に除去できるが、タイヤの磨耗屑やコーキング材が路面灯等のガラス面に油分とともに摩擦熱により焼き付いて(蒸着)ガラス表面に付着したものを完全に除去することは容易ではない。 Lights such as road lights, guide lights, etc. that are embedded or installed at intervals in aircraft runways, taxiways, vehicle roads, separation zones, etc., in addition to dirt from rainwater and dust, run aircraft and trucks. Further, the exhaust gas generated by stopping / starting, adhesion of tire wear debris, and contamination such as scattering of caulking material that waterproofs the road light installation part cannot perform a predetermined function. Dirt due to rainwater / dust adhesion can be easily removed, but tire wear debris and caulking material are rubbed on the glass surface of road lights and the like together with oil by frictional heat (evaporation) to completely remove the deposit on the glass surface. It is not easy.
このような物の表面に焼き付いた汚染物の洗浄として、路面灯、滑走路誘導灯または反射鏡の汚れに対しては従来、手作業によるスクレーパ作業により洗浄していた。
また、このような物の表面に焼き付いた汚染物の洗浄には、一般に、塗装・メッキ工場等で、ワーク表面の錆落し、研磨等に利用されているサンドブラストおよび、対象物が傷付きやすい場合にはソフトブラストを適用することが考えられる。ソフトブラストシステムのブラスト材(洗浄材、研浄材)は、その対象物と目的に応じて、拡散しても人体には無害な重曹(重炭酸水素ナトリウム)またはドライアイス(二酸化炭素)のいずれかが使用されている(例えば、特許文献1参照)。また、自走する台車へ管理棟の管理PCから洗浄作業ルートに即した絶対位置情報を送り,GPS電波を受信参照して灯火位置へ台車を移動する洗浄台車において、滑走路灯の照度を測定し画像処理により判別処理しドライアイスブラストで洗浄することも開示されている(例えば、特許文献2)。さらに、保守点検の対象である滑走路の灯器を検知カメラの画像に基づき、予め入力されている画像データと比較して灯器のボルト位置と清掃位置を算出し、ロボット作業装置を駆動して清掃する装置も知られている(例えば、特許文献3)。
As a cleaning of the contaminants burned on the surface of such an object, the dirt on the road lamp, the runway guide lamp or the reflecting mirror has been conventionally cleaned by a manual scraper operation.
In addition, when cleaning contaminants that have burned onto the surface of such objects, sandblasting used for rusting and polishing of the workpiece surface, etc., and objects are generally easily damaged at painting and plating plants, etc. It is conceivable to apply soft blasting. Blasting materials (cleaning materials, polishing materials) of soft blasting systems are either sodium bicarbonate (sodium bicarbonate) or dry ice (carbon dioxide) that is harmless to the human body even if diffused, depending on the object and purpose. Is used (see, for example, Patent Document 1). Also, the absolute position information corresponding to the cleaning work route is sent from the management building management PC to the self-propelled carriage, and the illuminance of the runway lamp is measured in the washing carriage that moves the carriage to the lighting position by referring to the received GPS radio wave. Discrimination processing by image processing and cleaning with dry ice blasting are also disclosed (for example, Patent Document 2). In addition, the lamp on the runway that is the object of maintenance inspection is compared with the image data input in advance based on the image of the detection camera, and the bolt position and cleaning position of the lamp are calculated, and the robot working device is driven. A cleaning device is also known (for example, Patent Document 3).
上記のように、洗浄対象物である路面灯、滑走路誘導灯または反射鏡の汚れに対しては従来、手作業によるスクレーパ作業により洗浄していたため能率の向上が望めないばかりか、トラックを通行させたまま路面灯等を洗浄するには危険であり、作業区域の交通を長時間遮断すると交通渋滞を招くおそれがある。このため、路面灯または反射鏡等をソフトブラストによって比較的短時間に洗浄することの出来るシステムの開発が望まれている。
本発明は、作業用ロボットをトラックに搭載し、モニタを見ながら運転者がトラックを運転して、トラックと相対的にある範囲に灯器を位置させたのち、洗浄対象物の位置や種類を自動検出しながらマニピュレータ先端のブラストノズルを接近させてソフトブラストすることにより、路面灯または反射鏡を容易、迅速に洗浄をするようにしたガラス面洗浄システムを提供することを目的とする。
As mentioned above, dirt on the object to be cleaned, such as road lights, runway guide lights, or reflectors, has been conventionally cleaned by manual scraper work. It is dangerous to wash the street lights and the like while it is left, and if traffic in the work area is blocked for a long time, there is a risk of causing traffic congestion. For this reason, development of the system which can wash | clean a road surface lamp, a reflective mirror, etc. by a soft blast in a comparatively short time is desired.
In the present invention, a work robot is mounted on a truck, a driver drives the truck while looking at a monitor, positions a lamp in a certain range relative to the truck, and then determines the position and type of the object to be cleaned. An object of the present invention is to provide a glass surface cleaning system in which a blast nozzle at the tip of a manipulator is approached and soft blasted while automatically detecting to easily and quickly clean a road lamp or a reflecting mirror.
上記目的を達成するため、本発明の請求項は、三次元空間を自在に動かせる多関節アームの先端付近にブラストノズル、距離センサおよびCCDカメラを取り付け、距離センサによりX−Y軸上にある路面灯等の灯器との距離をはかりながら、自動認識システムにより作業目標の位置や寸法・形状から対象物の種別を探索して設定した後、洗浄材をブラストして洗浄する方法であって、
灯器の外形およびランプ位置をモデル化して初期登録し、カメラ撮像データをカメラ入力1,2,3及び4として、画像処理ユニットの「登録モデル1粗サーチ」、「登録モデル1精密検出」、「登録モデル2精密検出」、及び「登録モデル3検出」の各処理にそれぞれ入力し、
「登録モデル1粗サーチ」で灯器形状である「登録モデル1」を検出し、座標点算出と高さ検出のため多関節アームを制御しながら計算処理を行い、「登録モデル1」を検出できないときは反復してシャタースピードを変更して、カメラ入力1から再度処理して画像を認識し、
多関節アームを制御しながら座標点直上に距離センサを位置させ高さ検出が終了したのち、多関節アームを制御しながらCCDカメラを座標点直上に位置させ撮影したデータである、カメラ入力2の入力に基づき、「登録モデル1精密検出」で灯器形状と灯器上ランプ位置である「登録モデル1」を検出したのち、「登録モデル2精密検出」で灯器が備えているボルト位置である「登録モデル2」を検出した結果と、X−Y軸座標算出結果とから、灯器の種別の判断を行う「演算」を行って灯器種別を決定し、この「登録モデル2」を検出できないときは反復してシャタースピードを変更しカメラ入力2から再度処理して画像を認識し、
「演算」を経て灯器を決定後、カメラ入力3の入力から「登録モデル3検出」の処理から座標軸とボルト対角線のなす角θから割り出されるランプ位置である「登録モデル3」を精密検出して洗浄対象とその位置を決定する一方、
この「登録モデル3」が検出NGのときは、カメラ入力3データの階調段階の白黒レベル設定を変更し、カメラのシャタースピードを変更してカメラ入力3を再び「登録モデル3検出」の処理に入力して洗浄対象とその位置を決定することを特徴とする灯器の洗浄方法である。
In order to achieve the above object, the present invention claims that a blast nozzle, a distance sensor, and a CCD camera are attached near the tip of an articulated arm that can freely move in a three-dimensional space, and the road surface is on the XY axis by the distance sensor. It is a method of blasting and cleaning the cleaning material after searching for and setting the type of object from the position, size and shape of the work target with an automatic recognition system while measuring the distance from the lamp such as a lamp,
The external shape of the lamp and the lamp position are modeled and initially registered, and the camera image data is set as
“Registered
After the distance sensor is positioned immediately above the coordinate point while controlling the multi-joint arm and the height detection is completed, the data of the
After determining the lamp through “calculation”, “
When the “registered
上記のように、本発明は、洗浄材ブラスト装置と、マニピュレータ先端にブラストノズル及びCCDカメラを備えた作業用ロボットとを搭載したトラックを、洗浄対象物とする路面灯または反射鏡近傍の所定の位置にモニタを見ながら運転者が運転して、トラックと相対的にある範囲に灯器を位置させて停止させ、前記CCDカメラから取り込まれた前記洗浄対象物の画像に基き、車載コンピュータの処理により位置情報から寸法(高さ、灯器の寸法および後記ボルト位置の角度θ(図3))を認識し、画像の洗浄対象物の形状を記憶している形状と照らし合わせて認識し、それによって対象として認識した洗浄対象物の位置情報を探索し、前記作業用ロボットのマニピュレータ先端のブラストノズルから洗浄対象物に向けて洗浄材を吹付けることで、人手に頼って手間と時間をかけることなく、また交通に脅かされたり妨害することなく、安全、簡便で効率的に対象物を洗浄することができる。また、灯器の外形およびランプ位置をモデル化して初期登録する事で、対象エリアの灯器の種別とその位置を全体として登録したり、その洗浄ルートを管理用PCなどで管理する必要が無いことから、灯器の変更や追加に対してシステムを何ら変えずに対応ができる。そして、灯器のランプ位置の検出に対して、画像の処理を階調段階の白黒レベル設定を変更して再検出できるようにしたことから、ランプの点灯か消灯かの状態にかかわらず、確実にランプ位置が検出できる。さらに、精密にランプ位置が割り出されるため、洗浄対象をランプ位置(正確にはランプ発光を導くプリズム表面ガラス面)のみと限定でき、洗浄剤を無駄にせず、かつ短時間に洗浄できる。 As described above, the present invention provides a predetermined material in the vicinity of a road lamp or reflector that uses a cleaning material blasting device and a track equipped with a working robot equipped with a blast nozzle and a CCD camera at the tip of a manipulator as an object to be cleaned. The driver drives while looking at the monitor at the position, stops the lamp by positioning the lamp in a certain range relative to the truck, and processes the vehicle-mounted computer based on the image of the object to be cleaned captured from the CCD camera. To recognize the dimensions (height, lamp dimensions and bolt angle θ (see Fig. 3)) from the position information, and recognize the shape of the object to be cleaned in comparison with the stored shape. The position information of the object to be cleaned recognized as a target is searched for, and the cleaning material is sprayed from the blast nozzle at the tip of the manipulator of the working robot toward the object to be cleaned. It is, without applying relying on manual labor and time, and without disturbing or threatened by traffic, can be cleaned safely and conveniently in efficient object. In addition, by modeling and initial registration of the external shape of the lamp and the lamp position, it is not necessary to register the type and position of the lamp in the target area as a whole, or to manage the cleaning route with a management PC or the like. Therefore, it is possible to respond to changes or additions of lamps without changing the system. In addition, the detection of the lamp position of the lamp can be detected again by changing the monochrome level setting at the gradation level for the image processing, regardless of whether the lamp is on or off. The lamp position can be detected. Furthermore, since the lamp position is accurately determined, the object to be cleaned can be limited to only the lamp position (more precisely, the prism surface glass surface that guides the lamp emission), and the cleaning agent can be cleaned in a short time without wasting it.
図1は本発明洗浄システムの機器構成図である。
天蓋付のトラック1の荷台に、洗浄材タンク及び洗浄材定量供給装置(図示省略)と作業用ロボット(多関節ロボット)9、ロボットコントローラ2及び画像処理コントローラ3を搭載する。作業用ロボット9は、ロボットアーム先端のマニピュレータにブラストノズル(図示省略)と洗浄対象物(誘導灯などの灯器)30の清掃面を検出する距離センサ10aとCCDカメラ10bを取付けている。画像処理コントローラ3は、データ通信用コントローラ4、外部メモリ6を有し、且つデータ入力機器7に接続された画像処理ユニット5から構成されており、その出力側に画像認識ユニット用照明装置8を導出している。
FIG. 1 is an equipment configuration diagram of the cleaning system of the present invention.
A cleaning material tank, a cleaning material constant supply device (not shown), a working robot (articulated robot) 9, a
図2は洗浄対象とする灯器30の概略平面を示すもので、(a)は平行する2つの光源(ハロゲンランプ)31を持つ大型灯器両目、(b)は1つの光源31を持つ大型灯器片目、(c)は平行して位置ずれした位置に2つの光源(両目)31を持つ中型灯器、(d)は1つの光源(片目)31を持つ中型灯器、(e)は傾けた位置に2つの光源(両目)31を持つ中型灯器、(f)は中央に1つの光源31を持つ小型灯器である。
FIG. 2 shows a schematic plan view of the
図3は2つの光源(両目)を持つ中型灯器の角度補間検査状態を示し、(a)は灯器取付用ボルトの位置(太線矢印方向)の角度補間検査(サンプル)画像1、(b)はサンプル画像1を180°旋回させたときのサンプル画像2を示す。サンプル画像2はサンプル画像1に対し180°非鏡面像で、例えばグレー処理で色合白黒、255階層とする。
図4は1つの光源(片目)を持つ中型灯器のサンプル画像で、(a)は灯器判別サンプル画像1、(b)はサンプル画像1を反転させたときのサンプル画像2を示す。図4中、符号18は前記灯器の取付用ボルト(図示のように4ヶ所ずつ)である。
FIG. 3 shows an angle interpolation inspection state of a medium-sized lamp having two light sources (both eyes), and (a) shows an angle interpolation inspection (sample)
4A and 4B are sample images of a medium-sized lamp having one light source (one eye). FIG. 4A shows a lamp
図5は本発明洗浄システムのブロック図である。
コンピュータ12の入力側に起動スイッチ11と距離センサ13を接続し出力側にカメラ10bとロボットコントローラ2を接続する。カメラ10bの撮影データは画像メモリ14、位置データメモリ15、演算器16及び登録種別データ17からなる「登録モデル1粗サーチ」部A,と画像メモリ24、位置データメモリ25、演算器26からなる「登録モデル1精密検出」部Bと、画像メモリ34、位置データメモリ35、演算器36からなる「登録モデル2精密検出」部Cと、画像メモリ44、位置データメモリ45、演算器46からなる「登録モデル3検出」部Dとから構成されている。
FIG. 5 is a block diagram of the cleaning system of the present invention.
The
図6は作業の前段、すなわち画像処理ユニット5に洗浄対象の灯器種別の判断画像として外形およびランプ位置をモデル化して初期登録した後、灯器形状の大まかな形を画像処理する「登録モデル1粗サーチ」の検出処理を行い、灯器の大きさと座標点を求めた後、座標点の真上に距離センサを移動して、高さ検出を行う処理を示すフローチャートである。
図7は作業の中段、すなわち座標点の真上にCCDカメラを移動して、再び灯器形状の形状およびランプ位置を画像認識する「登録モデル1精密検出」、および灯器の備えているボルト位置を画像処理する「登録モデル2精密検出」をそれぞれ行い、その後「演算」して灯器種別を判定する処理を示すフローチャートである。
図8は作業の後段、すなわち「演算」を経て灯器を決定後、カメラ入力3の入力から「登録モデル3検出」の処理から座標軸とボルト対角線のなす角θから割り出されるランプ位置である「登録モデル3」を精密検出して洗浄対象とその位置を決定する一方、
この「登録モデル3」が検出NGのときは、カメラ入力3データの階調段階の白黒レベル設定を変更し、カメラのシャタースピードを変更してカメラ入力3を再び「登録モデル3検出」の処理に入力して洗浄対象とその位置を決定する処理であり、そのあと洗浄動作をかけることを示すフローチャートである。
FIG. 6 shows the “registration model” in which the rough shape of the lamp shape is subjected to image processing after modeling and initial registration of the outer shape and the lamp position as a judgment image of the type of lamp to be cleaned in the image processing unit 5 before the work. It is a flowchart which shows the process which performs a detection process of "1 rough search", calculates | requires the magnitude | size and coordinate point of a lamp, and moves a distance sensor just above a coordinate point, and performs height detection.
FIG. 7 shows “registered
FIG. 8 shows the lamp position calculated from the angle θ formed by the coordinate axis and the bolt diagonal line from the input of the
When the “registered
具体的に灯器の洗浄に至るまでの洗浄対象の自動認識と、位置の検出について以下にステップを追って説明する。
あらかじめデータ入力機器7を操作し、カメラ10bを用いて、図2に示す各種灯器を撮影して画像をモデル化して初期登録しておく。モデル1,2,3を初期登録(ステップST1)しておく。まず、洗浄材ブラスト装置と、マニピュレータ先端にブラストノズル及びCCDカメラを備えた作業用ロボットとを搭載したトラックを、洗浄対象物とする路面灯または反射鏡近傍の所定の位置にモニタを見ながら運転者が運転して、トラックと相対的にある範囲に灯器を位置させて停止させ、起動スイッチ入力(ST2)にてロボット動作(ST3)を行う。カメラ入力1(ST4)で登録モデル1を検出し(ST5)、座標点算出(ST6)、ロボット動作(ST11)、高さ検出(ST12)を行う。
すなわち、図6に示すように、起動スイッチ入力にてPLC12をスタンバイ状態から動作状態に移す(ST2)。PLC12の指令にてロボット2を動作させ、対象の洗浄物(灯器)30の近傍へカメラ10bを移動して灯器30をカメラで初期設定シャッタースピードにて撮影する(ST3)。その撮影データを信号カメラ入力1として「登録モデル1粗サーチ」部Aの画像メモリ14へ送信する(ST4)。カメラ入力1を受けた「登録モデル1粗サーチ」部Aは、画像メモリ14に受取ったデータから位置データを切り出して位置データメモリ15へ出力し、かつ演算(1)部16へデータ送信し、灯器形状である「登録モデル1」として外形寸法を演算し、大型か中型か小型かを判定する。その位置データ(1)や「登録モデル1」判定結果を登録種別データ部17へ送信し初期登録データを照合する(ST5)。位置データメモリ(1)はPLC12へ送信し、灯器上に座標点をとる演算をPLC12で行い(ST6)、その結果を受けてロボット9を動作させ、多関節アームを制御しながら距離センサ10aを座標点直上に移動する(ST11)。そして距離センサ10aにより高さ検出を行う(ST12)。
Specifically, the automatic recognition of the object to be cleaned and the position detection until the lamp is cleaned will be described below step by step.
The data input device 7 is operated in advance, and various types of lamps shown in FIG. 2 are photographed using the
That is, as shown in FIG. 6, the
ステップ5で登録モデル1を検出できないときは2回目計測(カメラ入力1及び登録モデル1検出の実施)(ST7)してシャッタースピード変更(ST8)してST4に戻り、またST7でNGのときは3回目計測(ST9)を経てシャッタースピードを変更(ST8)するが、3回目計測不能のときはNG終了する。
高さ検出(ST12)を終了したもの(ア)は、図7のロボット動作でPLC12の指令により多関節アームを動作させ、制御しながら距離センサ10aを座標点直上に移動する(ST13)。そして、カメラ10bにより直上から灯器30を撮影する。そして、その撮影データをカメラ入力2として「登録モデル1精密検出」部Bの画像メモリ24へ送信する(ST14)。カメラ入力2を受けた「登録モデル1精密検出」部Bは、画像メモリ24に受取ったデータから位置データを切り出して位置データメモリ15へ出力し、かつ演算(2)部26へデータ送信して、灯器形状及びランプ位置を「登録モデル1」として演算し、灯器の種別を概ね判定する。その位置データ(2)や「登録モデル1」判定結果を登録種別データ部17へ送信し、初期登録データと照合する(ST15)。
その後、座標点から座標を算出する(ST16)。ST15画像データを情報として「登録モデル2精密検出」部Cの画像メモリ34へ送信する。そのデータを用いて、灯器の備えているボルト位置を画像から読み取る処理を行い、ボルト位置算出結果を精密検出する(ST17)。
そして、ST16,17の出力を合わせて演算として、(1)灯器の種別最終判定、(2)ボルトの位置からその初期登録モデルとの比較によるランプ位置の演算までを行う(ST18)。ST18でNGのときは2回目計測(ST19)として、まず、シャッタースピード変更(ST20)へ進み、シャッタースピードを初期値からさらに速い速度として画像のコントラストをつける(ST20)。そしてカメラ入力2(ST14)へもどり、2回目の計測に入る。その後ST15からST18までの処理を行い、ST18の演算がうまくいった場合、次へ進むが、NGの場合2回目計測(ST19)へ戻る。ここでNGの方へ進み3回目計測(ST21)へ移り、以下2回目計測と同様でST18で良好なら次へ進み、NGならここでNG終了(ST21)に入り、終る。
If
After completing the height detection (ST12) (a), the articulated arm is operated by the command of the
Thereafter, coordinates are calculated from the coordinate points (ST16). The ST15 image data is transmitted as information to the
Then, the outputs of ST16 and ST17 are combined to calculate (1) final determination of lamp type, and (2) calculation of the lamp position from the bolt position by comparison with the initial registration model (ST18). When ST18 is NG, as the second measurement (ST19), first, the process proceeds to the shutter speed change (ST20), and the contrast of the image is set with the shutter speed being faster than the initial value (ST20). And it returns to camera input 2 (ST14) and starts the second measurement. Thereafter, the processing from ST15 to ST18 is performed, and if the calculation of ST18 is successful, the process proceeds to the next, but in the case of NG, the process returns to the second measurement (ST19). Here, the process proceeds to NG, moves to the third measurement (ST21), and thereafter proceeds to the next if it is good in ST18 as in the second measurement, and if NG, NG ends (ST21) here and ends.
演算(ST18)を経たもの(イ)は、図8のカメラ入力3により灯器30を再び撮影して、その撮影データをカメラ入力3として「登録モデル3検出」部Dの画像メモリ44へ送信する(ST22)。カメラ入力3を受けた「登録モデル3検出」部Dは画像データからボルトのうち対角に位置するボルト中心間距離を演算し、初期登録モデルと比較して登録正位置データに対し座標軸とボルト対角線のなす角度θを求め、撮影データの正位置に対する回転角を算出する。また、画像と現状のθから灯器のランプ位置を正確に算出する(ST23)。良好に算出できたものは次の洗浄(ST24)へ移行し、灯器のランプを洗浄したのち、データクリア(ST25)して終了する。
ST23で算出結果がNGのときは、灯器のボルトやランプの画像のコントラストがはっきりしていないことがある。撮影画像処理する際にトーンを255階調に分けて信号化しているが、ST23において画像を単純化する白と黒の2トーン化処理のしきい値の初期設定階調値を変更する(ST26)。次の白黒レベル変更NG再計測1(ST27)のあと、再びST23の前段へ戻り、「登録モデル3検出(ST23)」を行う。良好演算結果であれば洗浄(ST24)移る。ST23の結果がNGならST26からST27へ移りNGの下(ST28)へ移り、再度2トーン処理のしきい値の階調設定値を変更する。再度ST23へ戻る処理を行い、ST23結果がNGとなると、ST26、27、28、29と移り、3回目計測(ST30)へ移行する。ここで元の撮影データのコントラスト不足が想定されるのでST22へ戻り、再度カメラ10bで撮影する(ST22)。以降同様の処理でST23の結果がNGの場合ST30、31、32、34へと移り、それでもNGならNG終了(ST35)となる。
After the calculation (ST18), the
If the calculation result is NG in ST23, the contrast of the lamp bolt or lamp image may not be clear. When the captured image is processed, the tone is divided into 255 gradations and converted into a signal. In ST23, the initial gradation value of the threshold value for the white and black two-toning process that simplifies the image is changed (ST26). ). After the next black-and-white level change NG remeasurement 1 (ST27), the process returns to the previous stage of ST23 again to perform “registered
上記のように、三次元空間を自在に動かせる多関節アームの先端付近にブラストノズル23、距離センサおよびCCDカメラを取り付け、距離センサによりX−Y軸上にある作業対象面との距離をはかりながら、自動認識システムにより作業目標の位置や寸法・形状から対象物の種別を探索して設定した後、Z軸方向に所定の距離を保ってブラストノズル23を接近させるようにマニピュレータ22を駆動制御する自動洗浄システムによって、ブラストノズル23から洗浄材を吹き付けて路面灯または反射鏡30を洗浄する。その後、路面灯や反射鏡の輝度により洗浄判定し、洗浄完了を判断する。この間、起動ボタンを起動するだけで自動操作でき、路面灯または反射鏡30が多数配置してあっても短時間に順次移動洗浄できる。
As described above, the blast nozzle 23, the distance sensor, and the CCD camera are attached near the tip of the articulated arm that can freely move in the three-dimensional space, and the distance to the work target surface on the XY axis is measured by the distance sensor. Then, after searching and setting the type of the object from the position, size, and shape of the work target by the automatic recognition system, the manipulator 22 is driven and controlled so that the blast nozzle 23 is approached while maintaining a predetermined distance in the Z-axis direction. By the automatic cleaning system, the cleaning material is sprayed from the blast nozzle 23 to clean the road lamp or the reflecting
上記のように、本発明の路面灯、滑走路誘導灯または反射鏡のガラス面洗浄システムは、圧縮空気源ユニットと、洗浄材粉末タンクと、洗浄材を高圧空気によって吸引混合するエゼクタと、エゼクタから導いたホース端のブラストノズルとCCDカメラとをマニピュレータ先端に取付けた作業用ロボットとモニタとを車載し、圧縮空気源ユニット以下作業用ロボットまでの機器を搭載したトラックを、対象とする路面灯または路面反射鏡の近くの作業位置に停止し、自動カメラ撮影データの画像処理により対象種別の自動判定や位置割り出しを行い、作業用ロボットを操作して、前記CCDカメラによる寸法、形状認識を行って位置を検出しながら前記マニピュレータ先端のブラストノズルを接近させて洗浄材を吹付けるものである。
画像認識として、対象物を形状から種別等を判断するステップ、対象物の備えたボルトから登録画像との回転角を割り出すステップ及び、ランプ位置の精密な割り出しステップを備え、対象判別する。
As described above, the glass surface cleaning system for a road lamp, runway guide lamp, or reflector according to the present invention includes a compressed air source unit, a cleaning material powder tank, an ejector that sucks and mixes cleaning material with high-pressure air, and an ejector. The target road lamp for trucks equipped with a working robot and monitor equipped with a blast nozzle at the end of the hose and a CCD camera attached to the tip of the manipulator and a monitor with a compressed air source unit. Or stop at the work position near the road surface reflector, perform automatic determination of target type and position determination by image processing of automatic camera shooting data, operate the work robot, and recognize the size and shape by the CCD camera The cleaning material is sprayed by bringing the blast nozzle at the tip of the manipulator close to the position while detecting the position.
As the image recognition, the object is determined by determining the type of the object from the shape, determining the rotation angle with the registered image from the bolt provided on the object, and accurately determining the lamp position.
本発明は、ブラスト機器と作業用ロボットと、モニタとをトラックに搭載したまま、作業用ロボットを操作して、対象物である路面灯又は路面誘導灯などの陶器反射鏡にブラストノズルを接近させ、洗浄材をブラストして路面灯または反射鏡のガラス面を洗浄するようにしたので、対象物を傷付けず、環境負荷も高くならない。また、噴射圧力が低いので、省エネ性が高く、安全、簡便に対象物を洗浄することができる。 The present invention operates a work robot with a blasting device, a work robot, and a monitor mounted on a truck, and brings a blast nozzle closer to a ceramic reflector such as a road light or a road surface guide light that is an object. Since the cleaning material is blasted to clean the glass surface of the road lamp or reflector, the object is not damaged and the environmental load is not increased. Moreover, since the injection pressure is low, the energy saving property is high, and the object can be washed safely and easily.
1 トラック 2 ロボットコントローラ
3 画像処理コントローラ 4 データ通信用コントローラ
5 画像処理ユニット 6 外部メモリ
7 データ入力機器 8 画像処理用照明ユニット
9 多関節ロボット 10a 距離センサ
10b CCDカメラ 12 コンピュータ
14、24、34、44 画像メモリ
15、25、35、45 位置データメモリ
16、26、36、46 演算部
17 登録種別データ 18 ボルト
30 灯器 31 光源
DESCRIPTION OF
Claims (1)
灯器の外形およびランプ位置をモデル化して初期登録し、カメラ撮像データをカメラ入力1,2,3及び4として、画像処理ユニットの「登録モデル1粗サーチ」、「登録モデル1精密検出」、「登録モデル2精密検出」、及び「登録モデル3検出」の各処理にそれぞれ入力し、
「登録モデル1粗サーチ」で灯器形状である「登録モデル1」を検出し、座標点算出と高さ検出のため多関節アームを制御しながら計算処理を行い、「登録モデル1」を検出できないときは反復してシャタースピードを変更して、カメラ入力1から再度処理して画像を認識し、
多関節アームを制御しながら座標点直上に距離センサを位置させ高さ検出が終了したのち、多関節アームを制御しながらCCDカメラを座標点直上に位置させ撮影したデータである、カメラ入力2の入力に基づき、「登録モデル1精密検出」で灯器形状と灯器上ランプ位置である「登録モデル1」を検出したのち、「登録モデル2精密検出」で灯器が備えているボルト位置である「登録モデル2」を検出した結果と、X−Y軸座標算出結果とから、灯器の種別の判断を行う「演算」を行って灯器種別を決定し、この「登録モデル2」を検出できないときは反復してシャタースピードを変更しカメラ入力2から再度処理して画像を認識し、
「演算」を経て灯器を決定後、カメラ入力3の入力から「登録モデル3検出」の処理から座標軸とボルト対角線のなす角θから割り出されるランプ位置である「登録モデル3」を精密検出して洗浄対象とその位置を決定する一方、
この「登録モデル3」が検出NGのときは、カメラ入力3データの階調段階の白黒レベル設定を変更し、カメラのシャタースピードを変更してカメラ入力3を再び「登録モデル3検出」の処理に入力して洗浄対象とその位置を決定することを特徴とする灯器の洗浄方法。 A blast nozzle, a distance sensor, and a CCD camera are installed near the tip of an articulated arm that can move freely in a three-dimensional space, and automatic recognition is performed while measuring the distance from a road lamp such as a road lamp on the XY axis by the distance sensor. It is a method of blasting and cleaning the cleaning material after searching for and setting the type of object from the position, size and shape of the work target by the system,
The external shape of the lamp and the lamp position are modeled and initially registered, and the camera image data is set as camera inputs 1, 2, 3 and 4, and “registered model 1 coarse search”, “registered model 1 precision detection” of the image processing unit, Input each process of “Registered model 2 precision detection” and “Registered model 3 detection”
“Registered model 1” is detected by “registered model 1 rough search”, and calculation processing is performed while controlling the articulated arm for coordinate point calculation and height detection, and “registered model 1” is detected. If you can't, change the shutter speed repeatedly, re-process from camera input 1 to recognize the image,
After the distance sensor is positioned immediately above the coordinate point while controlling the multi-joint arm and the height detection is completed, the data of the camera input 2 is taken by controlling the multi-joint arm and positioning the CCD camera directly above the coordinate point. Based on the input, “Registered Model 1 Precision Detection” detects the lamp shape and lamp position “Registered Model 1”, then “Registered Model 2 Precision Detection” at the bolt position that the lamp has. From the result of detecting a certain “registration model 2” and the XY axis coordinate calculation result, “calculation” for determining the type of the lamp is performed to determine the lamp type, and this “registration model 2” is determined. If it cannot be detected, iteratively change the shutter speed and process again from camera input 2 to recognize the image,
After determining the lamp through “calculation”, “registration model 3”, which is the lamp position calculated from the angle θ between the coordinate axis and the bolt diagonal line, is detected from the input of camera input 3 and “registration model 3 detection”. While determining the object to be cleaned and its position,
When the “registered model 3” is detected NG, the black / white level setting of the gradation level of the camera input 3 data is changed, the camera shutter speed is changed, and the camera input 3 is processed again for the “registered model 3 detection” process. A method for cleaning a lamp, characterized in that the object to be cleaned and its position are determined by inputting to the lamp.
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Families Citing this family (10)
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CN105780692B (en) * | 2016-03-24 | 2017-09-19 | 江苏嘉隆工程建设有限公司 | A kind of collapsible road cleaning equipment |
JP6226212B2 (en) * | 2016-11-11 | 2017-11-08 | 清水建設株式会社 | Filling method of water-swellable clay material |
JP2018168531A (en) * | 2017-03-29 | 2018-11-01 | 三和テッキ株式会社 | Leading-light cleaning device for runway |
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JP7418951B2 (en) * | 2018-09-28 | 2024-01-22 | 東芝ライテック株式会社 | Light cleaning device and method |
JP2020056173A (en) * | 2018-09-28 | 2020-04-09 | 東芝ライテック株式会社 | Lamp cleaning system and lamp cleaning method |
CN110238145B (en) * | 2019-05-22 | 2020-10-27 | 西安交通大学 | Rocket tank surface intelligent cleaning and detecting robot system and method |
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108682162A (en) * | 2018-05-25 | 2018-10-19 | 深圳市奈士迪技术研发有限公司 | A kind of electronic police with regulatory function |
US10771665B1 (en) | 2019-02-27 | 2020-09-08 | Ford Global Technologies, Llc | Determination of illuminator obstruction by known optical properties |
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