JP5729219B2 - ロボット制御システムのカメラ座標系とロボット座標系の結合方法、画像処理装置、プログラム、及び記憶媒体 - Google Patents
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特許文献1では、ロボットアームの先端に視覚センサが取り付けられており、ロボットのハンドにて、治具を正確に把持した状態で、異なる2点にそれぞれ治具を置いた時の各点におけるロボット座標値を取得する等の作業を行うようにして、取得した座標値等により、カメラ座標系とロボット座標系との関係を得るようにしている(従来技術2)。
従来技術3の実施例3では、ハンドリングロボットで把持した認識対象物を、移動する毎に教示作業が必要であり、手間が掛かる問題がある。
請求項5の発明は、ハンドツールをロボット先端のツール軸の周りで回転させて、前記ハンドツールが保持する認識対象治具の動画像(以下、回転動画像という)を固定カメラから取得し、前記回転動画像から得られたフレーム差分に基づいて前記認識対象治具の特徴部位が描いた軌跡から閉曲線を割り出し、前記閉曲線の中心点をカメラ座標系で算出する第1算出手段と、ロボット座標系の座標軸であって、前記ツール軸が交差可能な座標平面を構成する2つの座標軸のうち少なくとも一方の座標軸(以下、傾き計測座標軸という)に対して、沿うように前記認識対象治具を保持したハンドツールを直線移動させて、前記認識対象治具の動画像(以下、直線移動動画像という)を前記固定カメラで取得し、前記直線移動動画像に基づいて、カメラ座標系に対する前記傾き計測座標軸の傾き指標パラメータを算出する第2算出手段と、前記閉曲線の中心点と前記傾き指標パラメータに基づいてカメラ座標系とロボット座標系の相対位置関係を算出する第3算出手段を備えることを特徴とする画像処理装置を要旨としている。
以下、本発明のカメラ座標系とロボット座標系の結合方法、画像処理装置、プログラム、並びに記憶媒体を具体化した第1実施形態を図1〜図7を参照して説明する。図1は、本実施形態のロボット制御システムの全体の概略を示している。ロボット制御システムはロボット制御装置10及びハンドリングロボット(以下、単にロボットという)20、固定カメラとしてのカメラ30及び画像処理装置としての2次元視覚装置40を備えている。本実施形態のロボット制御システムは、パレット等のワーク台60上の図示しないワークに対する物***置認識によって一つのワークの位置及び姿勢を認識し、ワーク台60上のワークを保持し、目標位置に運搬するためのシステムである。
次に、本実施形態のロボット制御システムにおいて、カメラ30のカメラ座標系とロボット20のロボット座標系を結合する手順について説明する。
図4(a)において、S10〜S18は、CPU41が、カメラ座標系とロボット座標系の結合のための画像処理プログラムを実行する際、ロボットのハンドツール25の中心座標の求め方のフローチャートである。
この作動制御は、オペレータが入力装置15に対する入力操作により、手動制御されてもよく、或いは、カメラ座標系とロボット座標系の結合のための画像処理プログラムを実行する際に、ロボット制御装置10のROMに格納された自動制御プログラムに基づいて自動制御で行うようにしてもよい。
<2.ロボット座標系の傾き>
図4(b)において、S20〜S28は、CPU41が、カメラ座標系とロボット座標系の結合のための画像処理プログラムを実行する際、ロボット座標系のカメラ座標系に対する傾きの求め方のフローチャートである。
この作動制御は、オペレータが入力装置15に対する入力操作により、手動制御されてもよく、或いは、カメラ座標系とロボット座標系の結合のための画像処理プログラムを実行する際に、ロボット制御装置10のROMに格納された自動制御プログラムに基づいて自動制御で行うようにしてもよい。
S24では、CPU41は、前記フレーム差分結果である画像データ(以下、フレーム差分画像という)中において、認識対象治具70の特徴部位に関する複数の特徴点Q1〜Qsのカメラ座標系の座標値を取得する。この特徴点の座標値の取得は、フレーム差分画像を予め定められた閾値で2値化処理等の公知の画像処理を行い、特徴点Q1〜Qsを割り出して行う。
S28では、CPU41は、この得られた直線Dは、ロボット座標系のX軸に平行な直線であるため、この直線Dとカメラ座標系のX軸との傾きαを算出し、RAM43に記憶する。なお、カメラ座標系のX軸は、図6(b)に示す水平方向画素数(640画素)、垂直方向画素数(480画素)からなる画像データにおいて、左上角を原点とした水平方向の軸である。又、カメラ座標系のY軸は、前記原点から下方へ垂直方向に延びる軸である。
<3.カメラ座標系とロボット座標系の相対位置関係の算出>.
上記のようにS18及びS28で取得されたツール軸26のカメラ座標系の円弧の中心の座標値(m,n)と、ロボット座標系のX軸とカメラ座標系のX軸の傾きαに基づいて、CPU41は、カメラ座標系とロボット座標の相対位置関係の算出を行う。この算出は、第3ステップに相当する。
ロボット座標の原点OR(x0,y0)とツール軸の中心(円弧の中心)Tを結ぶ線分のカメラ座標系X軸との角度をθとすると、下記式(1)で求めることができる。なお、ツール軸26の中心Tのロボット座標値(p,q)は、CPU41は通信によりロボット制御装置10から取得し、RAM43に格納されている。
線分OR−Tのロボット座標系での長さUは、
√(p2+q2) [mm]
である。
U= √(p2+q2)× 1/μ [pixel] ……(2)
である。ここで、μは距離係数である。
y0=n−√(p2+q2)× 1/μ ×sinθ ……(4)
このため、CPU41は、式(3)、式(4)を使用して、ロボット座標の原点ORのカメラ座標値(x0,y0)を算出する。θの算出は式(1)を使用する。
以後、カメラ座標系とロボット座標系の相対位置関係が得られているため、実作業を行う際に、2次元視覚装置40からロボット制御装置10へこの相対位置関係が反映された正しい指示を出すことが可能となる。
(1) 本実施形態のロボット制御システムのカメラ座標系とロボット座標系の結合方法は、第1ステップでは、ハンドツール25をロボット先端のツール軸26の周りで回転させて、ハンドツール25が保持する認識対象治具70の回転動画像をカメラ30(固定カメラ)で取得し、前記回転動画像から得られたフレーム差分に基づいて認識対象治具70の突起71(特徴部位)が描いた軌跡から円弧(すなわち、閉曲線)を割り出し、前記円弧曲線の中心点をカメラ座標系で算出する。
又、認識対象治具70を回転させるツール軸26の位置のロボット座標系の座標値を予めロボット制御装置のプログラムにセットして固定化するとともに、ロボット座標系のX軸に沿って移動するようにプログラムを組み込みすることにより、全ての演算が自動化できるため、オペレータは、画像処理装置(本実施形態では、2次元視覚装置40)を作動させながらロボットを決められた通りに動かすだけでよい。
(7) 本実施形態の記憶媒体としてのROM42は、コンピュータが読み取り可能であって、上記(6)に記載の画像処理プログラムを記憶する。
次に、第2実施形態を図8、図9を参照して説明する。なお、第2実施形態のロボット制御システムのハード構成は、第1実施形態と同一構成であるため、同一構成については、同一符号を付してその説明を省略する。
第1実施形態では、ロボット座標系のXY座標平面と、カメラ座標系のXY座標平面とが互いに平行であるとともに、カメラ30から見たロボット座標系のX軸及びY軸が直交している場合に有効としている。それに対して、第2実施形態では、ロボット座標系のXY座標平面と、カメラ座標系のXY座標平面とが互いに平行ではないとともに、実機(ロボット)上において、ハンドツール25をロボット座標系のX軸及びY軸に沿ってそれぞれ移動させたときの軌跡が直交していない場合に有効である。なお、ここで前記両軌跡が直交しない理由は、ロボットを構成しているアームの連結構成に機械誤差があるためである。
本実施形態のロボット制御システムにおいて、カメラ30のカメラ座標系とロボット20のロボット座標系を結合する手順について説明する。
図8(a)は、CPU41が、カメラ座標系とロボット座標系の結合のための画像処理プログラムを実行する際、ロボットのハンドツール25の中心座標の求め方のフローチャートである。同フローチャートにおいて、S10〜S14は、第1実施形態と同様であるため、説明を省略するが、なお、S10では、第1実施形態で記述したようにツール軸26は、前記制御により、ロボット座標系のX座標値及びY座標値(p,q)で回転する。
S10〜S18Aは、第1ステップに相当する。
図8(b)において、S20A〜S28Aは、CPU41が、カメラ座標系とロボット座標系の結合のための画像処理プログラムを実行する際、ロボット座標系のカメラ座標系に対する傾きの求め方のフローチャートである。
この作動制御は、オペレータが入力装置15に対する入力操作により、手動制御されてもよく、或いは、カメラ座標系とロボット座標系の結合のための画像処理プログラムを実行する際に、ロボット制御装置10のROMに格納された自動制御プログラムに基づいて自動制御で行うようにしてもよい。
S22Aでは、CPU41は、軸(X軸及びY軸)毎に、時系列順に生成されたフレーム画像において、時間的に隣接するフレーム画像間のフレーム差分を抽出する。
S20A〜S24Aは、第2ステップに相当する。
<3.カメラ座標系とロボット座標系の相対位置関係の算出>.
上記のようにS18Aで取得されたツール軸26のカメラ座標系の楕円弧の中心の座標値(m,n)と、S24Aで取得された始点及び終点の座標値に基づいた2つのベクトルに基づいて、CPU41は、カメラ座標系とロボット座標の相対位置関係の算出を、S28Aで行う。この算出は、第3ステップに相当する。
具体的には、直線距離L(mm)移動したときの、X軸に沿った始点、終点を、
Us(x1,y1)、Ue(x2,y2)
とし、Y軸に沿った始点、終点を、
Vs(x3,y3)、Ve(x4,y4)
とする。
次に、CPU41は、カメラ座標値からロボット座標値への変換式を求める。すなわち、カメラ座標系とロボット座標の相対位置関係の算出を行う。
以後、カメラ座標系とロボット座標系の相対位置関係が得られているため、実作業を行う際に、2次元視覚装置40からロボット制御装置10へこの相対位置関係が反映された正しい指示を出すことが可能となる。
(1) ロボット制御システムのカメラ座標系とロボット座標系の結合方法は、第1ステップでは、ハンドツール25をロボット先端のツール軸26の周りで回転させて、ハンドツール25が保持する認識対象治具70の回転動画像をカメラ30(固定カメラ)で取得し、前記回転動画像から得られたフレーム差分に基づいて認識対象治具70の突起71(特徴部位)の楕円弧(すなわち、閉曲線)を割り出し、前記楕円弧の中心点をカメラ座標系で算出する。
第2実施形態の2次元視覚装置40では、認識対象治具70を回転させるツール軸26の位置のロボット座標系の座標値を予めロボット制御装置のプログラムにセットして固定化するとともに、ロボット座標系のX軸、及びY軸に沿って移動するようにプログラムを組み込みすることにより、全ての演算が自動化できるため、オペレータは、画像処理装置(本実施形態では、2次元視覚装置40)を作動させながらロボットを決められた通りに動かすだけでよい。
(4) 本実施形態の記憶媒体としてのROM42は、コンピュータが読み取り可能であって、第2実施形態の(3)に記載の画像処理プログラムを記憶する。
次に、参考例を図10〜図14を参照して説明する。参考例は下記の問題を解消するためのものである。
又、本実施形態では、発光体102は、モールWbの表面色に対して補色関係にある色を発光するように設けられている。
さて、上記のように構成された2次元視覚装置40の作用を説明する。
前記説明した条件下で照明装置100によりワークWを照明すると、図12に示すように、カメラ視野内において、本体Waでは正反射し、モールWbでは拡散反射する。ここで、正反射した反射光の色は、光源色に支配されて、本体Waは光源色で撮像素子32により撮像される。一方、モールWbは、拡散反射するため、その反射光はモールWbの表面色に支配される。
2次元視覚装置40は、カメラ30により、取得した画像に対して公知の画像処理を行い、カメラ視野に入った、光源色で撮像された領域(本体Waの領域、すなわち、明るい部分)と、黒色で撮像された領域(モールWbの領域、すなわち、暗い部分)との境界線を抽出する。この境界線の抽出により、該境界線で規定される本体Waの外形形状が得られる。
・ なお、前記参考例では、本体Waの全周部にモールWbを配置したが、モールの配置は全周部に限定するものではない。全周部にモールWbを配置していない場合、ワークWが載置されるワーク台の載置面とモールWbが配置されていない本体Waの部分との境界線(外形線)が識別できるように、前記載置面は拡散反射する面とすることが好ましい。
・ 前記各実施形態では、ロボットのハンドツール25は、真空吸着パッド付きのハンド装置としたが、機械式チャック装置に代えても良い。この場合、例えば、機械式チャック装置が互いに対向する指部材で、ワークを把持可能である場合、図2(b)に示すように、認識対象治具70の形状は、長手方向に延びる互いに反対側に位置する両側部に凹部72を設けるものとする。なお、凹部72の形状は、限定するものではない。この変形例の認識対象治具においても、特徴的部位としての端部には、突起71が設けられている。
・ 第2実施形態では、S10〜S18Aを実行した後に、S20A〜S28Aを実行したが、S20A〜S28Aを実行後、S10〜S18Aを実行してもよい。
技術的思想(1)は、光源色を、拡散反射部材の表面色の補色関係の色とすることにより、画像処理手段が取得する画像において、拡散反射部材が撮像された画像領域は黒色となり、正反射光が得られた画像領域は白色となる。このため、ワークにおける本体と拡散反射部材間における境界の形状認識は、前記境界以外の拡散反射部材の変形の影響を受けず精度良く行うことができる。
光を拡散する拡散板を有するとともに、前記拡散反射部材の表面色と補色関係の色を投射して前記拡散板により面光源として前記ワークに対して照明する照明手段と、
前記照明手段から投射されて前記ワークの本体の表面で正反射した正反射光、及び前記拡散反射部材で拡散反射した拡散反射光を、前記カメラで取得して得られた画像中の前記正反射光の光源色と前記拡散反射光による拡散反射部材の表面色の違いに基づいて前記本体及び拡散反射部材の形状認識を行う画像処理手段を備えることを特徴とするワーク形状認識装置。
光を拡散する拡散板を有するとともに、白色光を投射して前記拡散板により面光源として前記ワークに対して照明する照明手段と、
前記照明手段から投射されて前記ワークの本体の表面で正反射した正反射光、及び前記拡散反射部材で拡散反射した拡散反射光を、前記カメラで取得して得られた画像中の前記正反射光の光源色と前記拡散反射光による拡散反射部材の表面色の違いに基づいて前記本体及び拡散反射部材の形状認識を行う画像処理手段を備えることを特徴とするワーク形状認識装置。
26…ツール軸、30…カメラ(固定カメラ)、
40…2次元視覚装置(画像処理装置)、
41…CPU(第1算出手段、第2算出手段、第3算出手段)、
42…ROM(記憶媒体)、70…認識対象治具、71…突起(特徴部位)。
Claims (9)
- ロボットの先端にツール軸を介して設けられたハンドツールと、前記ハンドツールの作業を撮像する固定カメラを備えたロボット制御システムのカメラ座標系とロボット座標系の結合方法において、ハンドツールをロボット先端のツール軸の周りで回転させて、前記ハンドツールが保持する認識対象治具の動画像(以下、回転動画像という)を固定カメラで取得し、前記回転動画像から得られたフレーム差分に基づいて前記認識対象治具の特徴部位が描いた軌跡から閉曲線を割り出し、前記閉曲線の中心点をカメラ座標系で算出する第1ステップと、ロボット座標系の座標軸であって、前記ツール軸が交差可能な座標平面を構成する2つの座標軸のうち少なくとも一方の座標軸(以下、傾き計測座標軸という)に対して、沿うように前記認識対象治具を保持したハンドツールを直線移動させて、前記認識対象治具の動画像(以下、直線移動動画像という)を前記固定カメラで取得し、前記直線移動動画像に基づいて、カメラ座標系に対する前記傾き計測座標軸の傾き指標パラメータを算出する第2ステップと、前記閉曲線の中心点と前記傾き指標パラメータに基づいてカメラ座標系とロボット座標系の相対位置関係を算出する第3ステップを備えることを特徴とするロボット制御システムのカメラ座標系とロボット座標系の結合方法。
- 前記閉曲線が楕円であり、
第2ステップでは、ロボット座標系の2つの座標軸を傾き計測座標軸とし、
前記傾き指標パラメータは、前記2つの傾き計測座標軸に沿って、ハンドツールをそれぞれ移動させた際の、カメラ座標系での始点及び終点の座標値に基づいたベクトルであることを特徴とする請求項1に記載のロボット制御システムのカメラ座標系とロボット座標系の結合方法。 - 前記閉曲線が円であり、
第2ステップでは、ロボット座標系の1つの座標軸を傾き計測座標軸とし、
前記傾き指標パラメータは、前記1つの傾き計測座標軸に沿って、ハンドツールを移動させた際の、直線軌跡と傾き計測座標軸との角度であることを特徴とする請求項1に記載のロボット制御システムのカメラ座標系とロボット座標系の結合方法。 - 前記認識対象治具の特徴部位が、前記認識対象治具の一端に設けられた突起であることを特徴とする請求項1乃至請求項3のうちいずれか1項に記載のロボット制御システムのカメラ座標系とロボット座標系の結合方法。
- ハンドツールをロボット先端のツール軸の周りで回転させて、前記ハンドツールが保持する認識対象治具の動画像(以下、回転動画像という)を固定カメラから取得し、前記回転動画像から得られたフレーム差分に基づいて前記認識対象治具の特徴部位が描いた軌跡から閉曲線を割り出し、前記閉曲線の中心点をカメラ座標系で算出する第1算出手段と、
ロボット座標系の座標軸であって、前記ツール軸が交差可能な座標平面を構成する2つの座標軸のうち少なくとも一方の座標軸(以下、傾き計測座標軸という)に対して、沿うように前記認識対象治具を保持したハンドツールを直線移動させて、前記認識対象治具の動画像(以下、直線移動動画像という)を前記固定カメラで取得し、前記直線移動動画像に基づいて、カメラ座標系に対する前記傾き計測座標軸の傾き指標パラメータを算出する第2算出手段と、
前記閉曲線の中心点と前記傾き指標パラメータに基づいてカメラ座標系とロボット座標系の相対位置関係を算出する第3算出手段を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記閉曲線が楕円であり、
第2算出手段は、ロボット座標系の2つの座標軸を傾き計測座標軸とし、前記傾き指標パラメータとして、前記2つの傾き計測座標軸に沿って、ハンドツールをそれぞれ移動させた際の、カメラ座標系での始点及び終点の座標値に基づくベクトルを算出することを特徴とする請求項5に記載の画像処理装置。 - 前記閉曲線が円であり、
第2算出手段は、ロボット座標系の1つの座標軸を傾き計測座標軸とし、
前記傾き指標パラメータとして、前記1つの傾き計測座標軸に沿って、ハンドツールを移動させた際の、直線軌跡と傾き計測座標軸との角度を算出することを特徴とする請求項5に記載の画像処理装置。 - コンピュータを、
ハンドツールをロボット先端のツール軸の周りで回転させて、前記ハンドツールが保持する認識対象治具の動画像(以下、回転動画像という)を固定カメラから取得し、前記回転動画像から得られたフレーム差分に基づいて前記認識対象治具の特徴部位が描いた軌跡から閉曲線を割り出し、前記閉曲線の中心点をカメラ座標系で算出する第1算出手段と、
ロボット座標系の座標軸であって、前記ツール軸が交差可能な座標平面を構成する2つの座標軸のうち少なくとも一方の座標軸(以下、傾き計測座標軸という)に対して、沿うように前記認識対象治具を保持したハンドツールを直線移動させて、前記認識対象治具の動画像(以下、直線移動動画像という)を前記固定カメラで取得し、前記直線移動動画像に基づいて、カメラ座標系に対する前記傾き計測座標軸の傾き指標パラメータを算出する第2算出手段と、
前記閉曲線の中心点と前記傾き指標パラメータに基づいてカメラ座標系とロボット座標系の相対位置関係を算出する第3算出手段
として機能させるプログラム。 - コンピュータを、
ハンドツールをロボット先端のツール軸の周りで回転させて、前記ハンドツールが保持する認識対象治具の動画像(以下、回転動画像という)を固定カメラから取得し、前記回転動画像から得られたフレーム差分に基づいて前記認識対象治具の特徴部位が描いた軌跡から閉曲線を割り出し、前記閉曲線の中心点をカメラ座標系で算出する第1算出手段と、
ロボット座標系の座標軸であって、前記ツール軸が交差可能な座標平面を構成する2つの座標軸のうち少なくとも一方の座標軸(以下、傾き計測座標軸という)に対して、沿うように前記認識対象治具を保持したハンドツールを直線移動させて、前記認識対象治具の動画像(以下、直線移動動画像という)を前記固定カメラで取得し、前記直線移動動画像に基づいて、カメラ座標系に対する前記傾き計測座標軸の傾き指標パラメータを算出する第2算出手段と、
前記閉曲線の中心点と前記傾き指標パラメータに基づいてカメラ座標系とロボット座標系の相対位置関係を算出する第3算出手段として機能させるプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
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