JP7387931B1

JP7387931B1 - Work loading system

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Publication number: JP7387931B1
Application number: JP2023035765A
Authority: JP
Inventors: アダムケイイチフォンダビスト; ドゥインドラスリスティオウトモ; 勉石田
Original assignee: 株式会社日立オートメーション
Priority date: 2023-03-08
Filing date: 2023-03-08
Publication date: 2023-11-28
Anticipated expiration: 2043-03-08

Abstract

【課題】ワークを、物流に用いる荷役台に積み付ける作業を、安価に自動化することができるワーク積み付けシステムを提供する。【解決手段】ロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ１の１個以上のワークＷを、カゴ台車Ｄの形状ｄに積み付ける様々な積み付け方の候補を算出する積み付け方候補算出部５０４と、積み付け方候補算出部５０４により算出された様々な積み付け方の候補を評価する積み付け方評価部５０５と、積み付け方評価部５０５の評価に基づき、ワークＷの積み付け方を決定する積み付け方決定部５０６と、を有してなる。【選択図】図１The present invention provides a workpiece stacking system that can automate, at low cost, the work of stacking workpieces onto a loading platform used for physical distribution. [Solution] A stacking method candidate calculation unit 504 that calculates various stacking method candidates for stacking one or more workpieces W in a range R1 that can be picked by a robot 2 on a shape d of a basket cart D; It has a stacking method evaluation unit 505 that evaluates various stacking method candidates calculated by the calculation unit 504, and a stacking method determining unit 506 that determines how to stack the work W based on the evaluation of the stacking method evaluation unit 505. It will be done. [Selection diagram] Figure 1

Description

本発明は、段ボール箱等のワークを、物流に用いる荷役台に積み付けるワーク積み付けシステムに関する。 The present invention relates to a workpiece stacking system for stacking workpieces such as cardboard boxes onto a loading platform used for physical distribution.

近年、物流業界において、倉庫内の仕分け、積込み、荷卸し等の作業の自動化が求められており、様々な自動化システムの導入が進められている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１に記載の発明は、複数の搬送要求情報により指令される搬送対象の複数のワークが、それらの搬送要求情報のそれぞれについて設定された搬送順位により定まる搬送順序にて搬送先に搬送されるように、２次搬送部の作動が制御され、各１次搬送部によりワーク払出部に搬送されたワークを切出コンベヤでラインコンベヤに切り出すタイミングを、他の切出コンベヤから切り出されるワークのタイミングを把握しながら制御することで、搬送先にワークが搬送順序にて搬送されるようにしているというものである。 In recent years, in the logistics industry, there has been a demand for automation of tasks such as sorting, loading, and unloading in warehouses, and various automation systems are being introduced (for example, see Patent Document 1). The invention described in Patent Document 1 is such that a plurality of workpieces to be transported instructed by a plurality of pieces of transport request information are transported to a transport destination in a transport order determined by a transport order set for each of the transport request information. The operation of the secondary conveyance section is controlled so that the timing at which the cut-out conveyor cuts out the workpiece conveyed to the workpiece unloading section by each primary conveyance section to the line conveyor is adjusted to match the timing of the workpiece cut out from the other cut-out conveyor. By controlling the timing while keeping track of the timing, the workpieces are transported to the transport destination in the transport order.

特開２００９－１８４７８４号公報Japanese Patent Application Publication No. 2009-184784

しかしながら、このような仕分設備は、自動化できるものの、搬送順位により定まる搬送順序にて、ワークを搬送先に搬送されるように制御していることから、非常に高価であるという問題があった。 However, although such sorting equipment can be automated, it is very expensive because it controls the workpieces to be transported to the transport destination in a transport order determined by the transport order.

そこで、本発明は、上記問題に鑑み、ワークを、物流に用いる荷役台に積み付ける作業を、安価に自動化することができるワーク積み付けシステムを提供することを目的としている。 SUMMARY OF THE INVENTION In view of the above problems, it is an object of the present invention to provide a workpiece stacking system that can automate, at low cost, the work of stacking workpieces onto a loading platform used for physical distribution.

上記本発明の目的は、以下の手段によって達成される。なお、括弧内は、後述する実施形態の参照符号を付したものであるが、本発明はこれに限定されるものではない。 The above object of the present invention is achieved by the following means. Note that reference numerals of embodiments to be described later are given in parentheses, but the present invention is not limited thereto.

請求項１に記載のワーク積み付けシステムは、
物流に用いる荷役台（例えば図１に示すカゴ台車Ｄ）に積み付けたい様々な種類のワーク（例えば図１に示すワークＷ）を搬送する搬送装置（例えば図１に示すコンベアＣ）と、
前記搬送装置（例えば図１に示すコンベアＣ）上に搬送されるワーク（例えば図１に示すワークＷ）を撮像可能な撮像装置（例えば図１に示す撮像部３）と、
前記搬送装置の所定範囲（例えば図１に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ１）内にある１個以上のワーク（例えば図１に示すワークＷＡ～ＷＤ）をピッキング可能なロボット（例えば図１に示すロボット２）と、
前記撮像装置（例えば図１に示す撮像部３）が撮像する画像に基づき、前記所定範囲（例えば図１に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ１）内にある１個以上のワーク（例えば図１に示すワークＷＡ～ＷＤ）を認識する認識手段（例えば図２に示すワーク情報認識部５０３、図３に示すステップＳ４）と、
前記荷役台の形状（例えば図４（ａ）に示すカゴ台車Ｄの形状ｄ）を受け付ける荷役台形状受付手段（例えば図２に示す荷役台形状受付部５０２、図３に示すステップＳ２）と、
前記認識手段（例えば図２に示すワーク情報認識部５０３、図３に示すステップＳ４）にて認識した１個以上のワーク（例えば図１に示すワークＷＡ～ＷＤ）を、前記受け付けた形状の荷役台（例えば図１に示すカゴ台車Ｄ）に積み付ける様々な積み付け方の候補（例えば図４（ｂ）に示す候補ｋ１、候補ｋ２、・・・、候補ｋｎ）を算出する積み付け方候補算出手段（例えば図２に示す積み付け方候補算出部５０４、図３に示すステップＳ５）と、
前記算出された様々な積み付け方の候補（例えば図４（ｂ）に示す候補ｋ１、候補ｋ２、・・・、候補ｋｎ）を、複数の評価観点（例えば図４（ｃ）に示す第１評価観点Ｐａ、第２評価観点Ｐｂ、第３評価観点Ｐｃ、第４評価観点Ｐｄ）に基づき評価値を算出し、前記複数の評価観点（例えば図４（ｃ）に示す第１評価観点Ｐａ、第２評価観点Ｐｂ、第３評価観点Ｐｃ、第４評価観点Ｐｄ）の各々に対して設定される重み係数（例えば重み係数ｗｎ）を対応する評価値に乗じ、それら重み係数（例えば重み係数ｗｎ）を乗じた評価値の合計を算出することにより評価する積み付け方評価手段（例えば図２に示す積み付け方評価部５０５、図３に示すステップＳ６）と、
前記評価値の合計が最も高い候補（例えば図４（ｂ）に示す候補ｋ１、候補ｋ２、・・・、候補ｋｎ）を、そのワークの積み付け方と決定することにより、所定範囲（例えば図１に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ１）内にある１個以上のワークのすべてのワーク（例えば図１に示すワークＷＡ～ＷＤ）の積み付け方を決定する積み付け方決定手段（例えば図２に示す積み付け方決定部５０６、図３に示すステップＳ７）と、
所定範囲（例えば図１に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ１）内にある１個以上のワークのすべてのワーク（例えば図１に示すワークＷＡ～ＷＤ）の積み付け方を決定したら、前記決定した積み付け方に従い、前記所定範囲（例えば図１に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ１）内にある１個以上のワーク（例えば図１に示すワークＷＡ～ＷＤ）のすべてを前記荷役台（例えば図１に示すカゴ台車Ｄ）に積み付けるロボット制御手段（例えば図２に示すロボットコントローラ指示部５０７、図３に示すステップＳ８）と、
前記所定範囲（例えば図１に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ１）内にある１個以上のワーク（例えば図１に示すワークＷＡ～ＷＤ）のすべてを前記荷役台（例えば図１に示すカゴ台車Ｄ）に積み付けたら、次の１個以上のワーク（例えば図１に示す次の１個以上のワークＷＥ～ＷＨ）を前記搬送装置の所定範囲（例えば図１に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ１）内に搬送する搬送装置制御手段（例えば図２に示すＰＬＣ（プログラマブルロジックコントローラ）６、図３に示すステップＳ３）と、を有してなることを特徴とする。 The workpiece stacking system according to claim 1 includes:
A conveyance device (for example, a conveyor C shown in FIG. 1) that conveys various types of works (for example, a work W shown in FIG. 1) to be loaded onto a cargo handling platform used for distribution (for example, a cart D shown in FIG. 1);
an imaging device (for example, the imaging unit 3 shown in FIG. 1) capable of capturing an image of the workpiece (for example, the workpiece W shown in FIG. 1) conveyed on the transport device (for example, the conveyor C shown in FIG. 1);
A robot (for example, as shown in FIG. 1) that can pick one or more works (for example, the works WA to WD shown in FIG. The robot 2) shown in FIG.
Based on the image captured by the imaging device (for example, the imaging unit 3 shown in FIG. 1), one or more workpieces (for example, as shown in FIG. a recognition means (for example, the workpiece information recognition unit 503 shown in FIG. 2, step S4 shown in FIG. 3) that recognizes the workpieces WA to WD shown in FIG.
A loading platform shape receiving means (for example, loading platform shape receiving unit 502 shown in FIG. 2, step S2 shown in FIG. 3) that receives the shape of the loading platform (for example, the shape d of the cart D shown in FIG. 4(a));
One or more workpieces (for example, the workpieces WA to WD shown in FIG. 1) recognized by the recognition means (for example, the workpiece information recognition unit 503 shown in FIG. 2, step S4 shown in FIG. 3) are handled as cargo having the received shape. A loading method candidate calculation means for calculating various loading method candidates (for example, candidates k1, candidates k2, . . . , candidates kn shown in FIG. 4(b)) for loading onto a cart (for example, the cart D shown in FIG. 1). (For example, the stacking method candidate calculation unit 504 shown in FIG. 2, step S5 shown in FIG. 3),
The calculated various stacking method candidates (for example, candidate k1, candidate k2, ..., candidate kn shown in FIG. 4(b)) are evaluated from a plurality of evaluation viewpoints (for example, the first evaluation shown in FIG. 4(c)). The evaluation value is calculated based on the viewpoint Pa, the second evaluation viewpoint Pb, the third evaluation viewpoint Pc, and the fourth evaluation viewpoint Pd), and the evaluation value is calculated based on the plurality of evaluation viewpoints (for example, the first evaluation viewpoint Pa, the The corresponding evaluation value is multiplied by the weighting coefficient (e.g., weighting coefficient wn) set for each of the second evaluation viewpoint Pb, the third evaluation viewpoint Pc, and the fourth evaluation viewpoint Pd), and the weighting coefficients (e.g., weighting coefficient wn) are multiplied by the corresponding evaluation value. A stowage method evaluation unit (for example, the stowage method evaluation unit 505 shown in FIG. 2, step S6 shown in FIG. 3) that evaluates by calculating the sum of evaluation values multiplied by
By determining the candidate with the highest total of the evaluation values (for example, candidate k1, candidate k2, . . . , candidate kn shown in FIG. 4B) as the method of stacking the workpieces, A stacking method determining means (for example, as shown in FIG. 2) that determines how to stack all the one or more workpieces (for example, the works WA to WD shown in FIG. 1) within the range R1 that the robot 2 can pick as shown in FIG. A stowage method determining unit 506, step S7) shown in FIG.
After determining how to stack all of the one or more workpieces (for example, the workpieces WA to WD shown in FIG. 1) within a predetermined range (for example, the range R1 that can be picked by the robot 2 shown in FIG. 1), According to the loading method, all of the one or more workpieces (for example, the works WA to WD shown in FIG. 1) within the predetermined range (for example, range R1 that can be picked by the robot 2 shown in FIG. 1) are loaded onto the loading platform (for example, the 1 (for example, the robot controller instruction unit 507 shown in FIG. 2, step S8 shown in FIG. 3),
All of the one or more works (for example, the works WA to WD shown in FIG. 1) within the predetermined range (for example, the range R1 that can be picked by the robot 2 shown in FIG. 1) are placed on the loading platform (for example, the basket shown in FIG. 1). Once loaded onto the trolley D), the next one or more workpieces (for example, the next one or more workpieces WE to WH shown in FIG. 1) can be picked within a predetermined range of the transport device (for example, the robot 2 shown in FIG. 1). The present invention is characterized in that it has a conveying device control means (for example, PLC (programmable logic controller) 6 shown in FIG. 2, step S3 shown in FIG. 3) for conveying within a range R1).

なお、本明細書における、積み付け方とは、積み付け位置、積み付け方向、積み付けはみだし量などの積み付け方をいうものとする。 In addition, in this specification, the stacking method refers to the stacking method such as the stacking position, stacking direction, and amount of stacking protrusion.

請求項２に記載のワーク積み付けシステムは、上記請求項１に記載のワーク積み付けシステムにおいて、
前記撮像装置（例えば図１に示す撮像部３）が、前記所定範囲（例えば図１に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ１）外のワーク（例えば図１に示すワークＷＥ～ＷＨ）を撮像しても、前記認識手段（例えば図２に示すワーク情報認識部５０３、図３に示すステップＳ４）は、該所定範囲（例えば図１に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ１）外のワーク（例えば図１に示すワークＷＥ～ＷＨ）を認識しないことにより、前記積み付け方候補算出手段（例えば図２に示す積み付け方候補算出部５０４、図３に示すステップＳ５）による前記所定範囲（例えば図１に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ１）外のワーク（例えば図１に示すワークＷＥ～ＷＨ）の積み付け方の候補を算出しないようにしてなることを特徴とする。 The workpiece stacking system according to claim 2 is the workpiece stacking system according to claim 1, which includes:
The imaging device (for example, the imaging unit 3 shown in FIG. 1) images a workpiece (for example, the workpieces WE to WH shown in FIG. 1) outside the predetermined range (for example, a range R1 that can be picked by the robot 2 shown in FIG. 1). However, the recognition means (for example, the workpiece information recognition unit 503 shown in FIG. 2, step S4 shown in FIG. 3) detects a workpiece (for example, a workpiece information recognition unit 503 shown in FIG. 2, step S4 shown in FIG. By not recognizing the workpieces WE to WH shown in FIG. 1, the predetermined range (for example, The present invention is characterized in that candidates for how to stack works (for example, works WE to WH shown in FIG. 1) outside the pickable range R1) by the robot 2 shown in FIG. 1 are not calculated.

請求項３に記載のワーク積み付けシステムは、上記請求項１または２に記載のワーク積み付けシステムにおいて、
前記搬送装置制御手段（例えば図２に示すプログラマブルロジックコントローラ６（ＰＬＣ６）、図３に示すステップＳ３）が前記次の１個以上のワーク（例えば図１に示す次の１個以上のワークＷＥ～ＷＨ）を前記搬送装置の所定範囲（例えば図１に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ１）内に搬送すると、前記積み付け方候補算出手段（例えば図２に示す積み付け方候補算出部５０４、図３に示すステップＳ５）は、前記ロボット制御手段（例えば図２に示すロボットコントローラ指示部５０７、図３に示すステップＳ８）によりワーク（例えば図１に示すワークＷＡ～ＷＤ）が既に積み付けられた前記荷役台（例えば図１に示すカゴ台車Ｄ）の状態から、前記次の１個以上のワーク（例えば図１に示す次の１個以上のワークＷＥ～ＷＨ）を更に積み付ける様々な積み付け方の候補（例えば図５に示す候補ｋ１１、候補ｋ１２、・・・、候補ｋｎｎ）を算出することを特徴とする。 The workpiece stacking system according to claim 3 is the workpiece stacking system according to claim 1 or 2, comprising:
The transfer device control means (for example, the programmable logic controller 6 (PLC6) shown in FIG. 2, step S3 shown in FIG. 3) controls the next one or more workpieces (for example, the next one or more workpieces WE to shown in FIG. 1). When the WH) is transported within a predetermined range of the transport device (for example, range R1 in which the robot 2 shown in FIG. Step S5) shown in FIG. 1 is performed by the robot control means (for example, the robot controller instruction unit 507 shown in FIG. 2, step S8 shown in FIG. From the state of the cargo handling platform (for example, the cart D shown in FIG. 1), there are various ways of loading the next one or more works (for example, the next one or more works WE to WH shown in FIG. 1). It is characterized by calculating candidates (for example, candidate k11, candidate k12, . . . , candidate knn shown in FIG. 5).

次に、本発明の効果について、図面の参照符号を付して説明する。なお、括弧内は、後述する実施形態の参照符号を付したものであるが、本発明はこれに限定されるものではない。 Next, the effects of the present invention will be explained with reference numerals in the drawings. Note that reference numerals of embodiments to be described later are given in parentheses, but the present invention is not limited thereto.

請求項１に係る発明によれば、ワーク（例えば図１に示すワークＷ）が搬送されてくる順番に頼ることなく、最適な積み付け方を決定しているから、従来のように荷役台（例えば図１に示すカゴ台車Ｄ）に積み付ける順にワーク（例えば図１に示すワークＷ）を搬送する必要がなくなる。そのため、ワーク（例えば図１に示すワークＷ）を積み付ける順に搬送するための仕分設備等の設備を必要としない。このことより、荷役台（例えば図１に示すカゴ台車Ｄ）にワーク（例えば図１に示すワークＷ）を積み付ける作業を、安価に自動化することが可能となる。 According to the invention according to claim 1, since the optimal stacking method is determined without depending on the order in which the workpieces (for example, the workpieces W shown in FIG. 1) are transported, the workpieces (for example, the workpieces W shown in FIG. It is no longer necessary to transport the works (for example, the works W shown in FIG. 1) in the order in which they are loaded onto the basket cart D) shown in FIG. Therefore, there is no need for equipment such as sorting equipment for transporting the works (for example, the works W shown in FIG. 1) in the order in which they are stacked. This makes it possible to automate the work of loading works (for example, the workpieces W shown in FIG. 1) onto a cargo handling platform (for example, the basket cart D shown in FIG. 1) at low cost.

請求項２に係る発明によれば、積み付け方を決定しないワーク（例えば図１に示すワークＷＥ～ＷＨ）についてまでサイズを認識する処理を行うことを避ければ、積み付け方候補算出部５０４にて無用な算出をしなくて良くなるから、不要な処理が省かれ、迅速な積み付け作業を行うことができる。 According to the invention according to claim 2, if it is avoided to perform the process of recognizing the size of works for which the stacking method is not determined (for example, the works WE to WH shown in FIG. Since there is no need to make calculations, unnecessary processing can be omitted and loading operations can be carried out quickly.

請求項３に係る発明によれば、既に積み付けられているワーク（例えば図５に示すワークＷＡ～ＷＤ）の積み付け状態を考慮し、次のワーク（例えば図１に示すワークＷＥ～ＷＨ）の積み付け方の候補（例えば図５に示す候補ｋ１１、候補ｋ１２、・・・。候補ｋｎｎ）を算出するから、より正確に積み付け方の候補を算出することができる。 According to the invention according to claim 3, the next workpiece (for example, the workpieces WE to WH shown in FIG. 1) is loaded in consideration of the stacking state of the workpieces that have already been stacked (for example, the workpieces WA to WD shown in FIG. 5). Since the stacking method candidates (for example, candidate k11, candidate k12, . . . , candidate knn shown in FIG. 5) are calculated, the stacking method candidates can be calculated more accurately.

本発明の実施形態に係るワーク積み付けシステムの概略全体図である。1 is a schematic overall diagram of a workpiece stacking system according to an embodiment of the present invention. 同実施形態に係る情報処理装置の機能構成図である。FIG. 2 is a functional configuration diagram of the information processing device according to the embodiment. 同実施形態に係るワーク積み付けシステムの動作内容を示すフローチャート図である。It is a flowchart figure showing the operation content of the workpiece stacking system concerning the same embodiment. （ａ）は、カゴ台車の形状をモデル化したものを示す図、（ｂ）は、（ａ）のモデル化したカゴ台車にワークを積み付ける積み付け方の候補を示す図、（ｃ）は積み付け方の候補を評価する際の評価観点を示す表である。(a) is a diagram showing a model of the shape of the basket trolley, (b) is a diagram showing candidate loading methods for loading workpieces onto the modeled basket trolley in (a), and (c) is a diagram showing the loading method of the modeled basket trolley. It is a table showing evaluation viewpoints when evaluating candidates for attachment methods. すでにワークがカゴ台車に積み付けられているときに、さらにカゴ台車にワークを積み付ける積み付け方の候補を示す図である。FIG. 7 is a diagram illustrating a candidate stacking method for further stacking workpieces on the basket cart when the workpieces are already stacked on the basket cart.

以下、本発明に係るワーク積み付けシステムの実施形態を、図面を参照して具体的に説明する。なお、以下の説明において、上下左右の方向を示す場合は、図示正面から見た場合の上下左右をいうものとする。 DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, embodiments of a workpiece stacking system according to the present invention will be specifically described with reference to the drawings. In the following description, when referring to directions such as up, down, left, and right, the directions are meant to be up, down, left, and right when viewed from the front in the drawing.

＜ワーク積み付けシステムの説明＞
図１に示すように、ワーク積み付けシステム１は、コンベアＣにて搬送されてきたカゴ台車Ｄに積み付けたい様々な種類のワークＷ（ＷＡ～ＷＩ）の１つをロボット２に備えた吸着ハンド２０を用いてカゴ台車Ｄに積み付けるものである。なお、本実施形態においては、荷役台としてカゴ台車Ｄを利用するが、荷役台は、カゴ台車に限らず、パレット、カートラック等どのようなものでも良い。 <Explanation of work loading system>
As shown in FIG. 1, a workpiece stacking system 1 includes a robot 2 equipped with a suction system that picks up one of various types of workpieces W (WA to WI) that are to be stacked on a cart D transported by a conveyor C. The baskets are loaded onto the cart D using the hand 20. In this embodiment, the cart D is used as a cargo handling platform, but the cargo handling platform is not limited to the cart, but may be of any type, such as a pallet or a car truck.

ここで、このワーク積み付けシステム１の動作について、より詳しく説明すると、ワーク積み付けシステム１は、まず、情報処理装置５（図１参照）を用いて、予めＣＡＤデータなどでカゴ台車Ｄ（図１参照）の形状データを受け付け、それに基づき、カゴ台車Ｄをモデル化した形状ｄ（図４（ａ）参照）を情報処理装置５内で生成しておく。次いで、撮像部３（図１参照）を用いて、コンベアＣ（図１参照）にて搬送されてきた１個以上のワークＷ（図１参照）のサイズを撮像する。より詳しくは、図１に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ１にある１個以上のワークＷＡ～ＷＤ（図１参照）を撮像し、情報処理装置５を用いて、その撮像した画像から１個以上のワークＷＡ～ＷＤ（図１参照）のサイズを認識する。かくして、情報処理装置５は、その認識した１個以上のワークＷＡ～ＷＤ（図１参照）のサイズと、カゴ台車Ｄをモデル化した形状ｄ（図４（ａ）参照）とによって、各ワークＷＡ～ＷＤ（図１参照）をカゴ台車Ｄのどの位置に積み付けるかの様々な積み付け方の候補ｋ１、候補ｋ２、・・・、候補ｋｎ（図４（ｂ）参照）を算出する。そして、それら候補を評価し、当該評価に基づき、ワークＷＡ～ＷＤをカゴ台車Ｄに積み付ける積み付け方を決定し、プログラマブルロジックコントローラ６（以下、ＰＬＣ６と呼ぶ）経由で、ロボットコントローラ７（図１参照）へ積み付けの指示を送信する。そして、このロボットコントローラ７（図１参照）は、ロボット２（図１参照）を制御し、ワークＷＡ～ＷＤ（図１参照）をピッキングし、カゴ台車Ｄ（図１参照）に積み付けることとなる。 Here, to explain in more detail the operation of the workpiece stacking system 1, the workpiece stacking system 1 first uses the information processing device 5 (see FIG. 1) to create a basket cart D (see FIG. 1) using CAD data or the like in advance. 1) is received, and based on the shape data, a shape d (see FIG. 4A), which is a model of the car cart D, is generated in the information processing device 5. Next, the size of one or more workpieces W (see FIG. 1) conveyed by the conveyor C (see FIG. 1) is imaged using the imaging unit 3 (see FIG. 1). More specifically, the robot 2 shown in FIG. 1 images one or more workpieces WA to WD (see FIG. 1) within the pickable range R1, and uses the information processing device 5 to extract one workpiece from the captured images. The sizes of the above works WA to WD (see FIG. 1) are recognized. In this way, the information processing device 5 determines the size of each workpiece based on the recognized size of one or more of the workpieces WA to WD (see FIG. 1) and the shape d that is a model of the basket cart D (see FIG. 4(a)). Candidates k1, candidates k2, . . . , candidates kn (see FIG. 4(b)) of various ways of stacking WA to WD (see FIG. 1) are calculated at which positions on the cart D. Then, these candidates are evaluated, and based on the evaluation, a method of loading the workpieces WA to WD on the basket cart D is determined, and the robot controller 7 (FIG. 1 Send loading instructions to (see). The robot controller 7 (see FIG. 1) controls the robot 2 (see FIG. 1), picks the workpieces WA to WD (see FIG. 1), and loads them onto the cart D (see FIG. 1). Become.

以下、図１の各部について詳細に説明することとする。 Hereinafter, each part of FIG. 1 will be explained in detail.

ロボット２は、例えば、４自由度の垂直多関節型ロボットである。より詳しく説明すると、このロボット２は、コンベアＣにて搬送されてきた１個以上のワークＷを、ロボットアーム２１に取付けられている吸着ハンド２０を用いてコンベアＣからカゴ台車Ｄへ積み付ける為のロボットアームである。なお、本実施形態においては、ロボット２として、４自由度の垂直多関節型ロボットを例示したが、これに限らず、６自由度であってもよいし、直角座標型ロボット、極座標型ロボット、水平多関節型(スカラ型)ロボット、パラレルリンク型ロボットであってもよい。すなわち、コンベアＣにて搬送されてきた１個以上のワークＷを、カゴ台車Ｄへ移載可能であれば、どのような形式であってもよい。 The robot 2 is, for example, a vertically articulated robot with four degrees of freedom. To explain in more detail, this robot 2 uses a suction hand 20 attached to a robot arm 21 to load one or more workpieces W transported by a conveyor C onto a basket cart D. It is a robot arm. In this embodiment, the robot 2 is a vertically articulated robot with four degrees of freedom; however, the robot 2 is not limited to this, and may have six degrees of freedom, a rectangular coordinate robot, a polar coordinate robot, It may be a horizontal multi-joint type (SCARA type) robot or a parallel link type robot. That is, any format may be used as long as one or more works W transported by the conveyor C can be transferred to the cart D.

ところで、吸着ハンド２０は、コンプレッサ８から送られる圧縮エアを吸着ハンド２０内に内蔵している真空発生装置を用いて、真空を発生させ、コンベアＣにて搬送されてきた１個以上のワークＷを吸着するものである。なお、本実施形態においては、吸着することにより、コンベアＣにて搬送されてきた１個以上のワークＷを移載する例を示したが、それに限らず、コンベアＣにて搬送されてきた１個以上のワークＷをグリッパーで挟み込むようなハンドであっても良く、コンベアＣにて搬送されてきた１個以上のワークＷを移載可能であれば、どのような形式のハンドでも良い。 By the way, the suction hand 20 generates a vacuum using compressed air sent from the compressor 8 using a vacuum generator built in the suction hand 20, and collects one or more workpieces W conveyed on the conveyor C. It adsorbs. In addition, in this embodiment, an example was shown in which one or more workpieces W conveyed by the conveyor C are transferred by suction, but the present invention is not limited thereto. The hand may be a hand that grips one or more workpieces W with a gripper, and any type of hand may be used as long as it can transfer one or more workpieces W conveyed by the conveyor C.

撮像部３は、図１に示す矢印Ｙ方向からコンベアＣにて搬送されてきた１個以上のワークＷのうち、ロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ１にある１個以上のワークＷ（図示ではワークＷＡ～ＷＤ）を撮像するものであって、三次元点群情報を出力可能な三次元画像センサである。この撮像部３は、カメラとプロジェクタを備えており、カメラとプロジェクタによるアクティブステレオ法により被写体の三次元点群情報を算出するものである。なお、カメラとプロジェクタを用いたアクティブステレオ法は、一般的な技術であるため、詳細な説明は省略する。 The imaging unit 3 picks up one or more workpieces W (in the figure, a workpiece It is a three-dimensional image sensor that can image 3-dimensional point clouds (WA to WD) and output three-dimensional point group information. The imaging unit 3 includes a camera and a projector, and calculates three-dimensional point group information of a subject using an active stereo method using the camera and projector. Note that the active stereo method using a camera and a projector is a common technique, so a detailed explanation will be omitted.

情報処理装置５は、図１に示すように、ＣＰＵ５０と、ＲＡＭ５１と、ＲＯＭ５２と、補助記憶装置５３と、入出力インタフェース５４と、通信インタフェース５５と、表示装置５６と、バス５７と、入力コントローラ５８と、入力装置５９と、を有している。ＣＰＵ５０は、情報処理装置５が備える各機能を実行、制御するもので、ＲＡＭ５１は、外部装置などから供給されるプログラムやデータを一時記憶するものである。 As shown in FIG. 1, the information processing device 5 includes a CPU 50, a RAM 51, a ROM 52, an auxiliary storage device 53, an input/output interface 54, a communication interface 55, a display device 56, a bus 57, and an input controller. 58 and an input device 59. The CPU 50 executes and controls each function included in the information processing device 5, and the RAM 51 temporarily stores programs and data supplied from external devices.

一方、ＲＯＭ５２は、変更を必要としないプログラムや各種パラメータを格納し、補助記憶装置５３は、各種情報を記憶するものである。そして、入出力インタフェース５４は、外部の機器とデータの送受信を行い、通信インタフェース５５は、ネットワークに接続するための装置であり、ネットワークを介して外部の機器とデータの送受信を行うものである。 On the other hand, the ROM 52 stores programs and various parameters that do not require modification, and the auxiliary storage device 53 stores various information. The input/output interface 54 transmits and receives data to and from external devices, and the communication interface 55 is a device for connecting to a network, and transmits and receives data to and from external devices via the network.

一方、表示装置５６は、ＣＰＵ５０で描画されたグラフィックスを表示し、バス５７は、システムバスであり、ＣＰＵ５０、ＲＡＭ５１、ＲＯＭ５２、補助記憶装置５３、入出力インタフェース５４、通信インタフェース５５、表示装置５６、入力コントローラ５８を接続するものである。そして、入力コントローラ５８は、入力装置５９からの入力信号を制御するコントローラであり、入力装置５９は、ユーザからの操作指示を受け付けるための外部入力装置であり、例えば、キーボード、マウスなどである。なお、後述する情報処理装置５の機能や処理は、ＣＰＵ５０がＲＯＭ５２等に格納されているプログラムを読み出し、このプログラムを実行することにより実現することとなる。 On the other hand, the display device 56 displays graphics drawn by the CPU 50, and the bus 57 is a system bus that includes the CPU 50, RAM 51, ROM 52, auxiliary storage device 53, input/output interface 54, communication interface 55, and display device 56. , to which the input controller 58 is connected. The input controller 58 is a controller that controls input signals from an input device 59, and the input device 59 is an external input device for receiving operation instructions from a user, such as a keyboard or a mouse. Note that the functions and processing of the information processing device 5, which will be described later, are realized by the CPU 50 reading a program stored in the ROM 52 or the like and executing this program.

ＰＬＣ６は、情報処理装置５とロボットコントローラ７との間の命令を受け渡すものである。そしてさらにＰＬＣ６は、コンベアＣを制御し、コンベアＣ上に載せた複数のワークＷを搬送するものである。具体的には、コンベアＣの下部には、図示しないが、光電センサ等のセンサが所定間隔置きに設けられており、ＰＬＣ６は、このセンサを利用し、ロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ１にワークＷが搬送されてくると、コンベアＣの駆動を止めるよう制御する。 The PLC 6 is for transferring commands between the information processing device 5 and the robot controller 7. Further, the PLC 6 controls the conveyor C and transports the plurality of works W placed on the conveyor C. Specifically, at the bottom of the conveyor C, although not shown, sensors such as photoelectric sensors are provided at predetermined intervals, and the PLC 6 uses these sensors to place the workpieces in the range R1 where the robot 2 can pick them. When W is conveyed, the conveyor C is controlled to stop driving.

ロボットコントローラ７は、サーボアンプや基板などが収納された制御装置であり、ロボット２の動きを総合的にコントロールする装置である。また、ロボットコントローラ７は、あらかじめ作成したロボット２を制御するプログラムを記憶し、実行することができるものである。 The robot controller 7 is a control device that houses a servo amplifier, a board, etc., and is a device that comprehensively controls the movement of the robot 2. Further, the robot controller 7 is capable of storing and executing a program for controlling the robot 2 created in advance.

コンプレッサ８は、空気を圧縮し供給する空気圧縮機であり、吸着ハンド２０へ圧縮エアを供給するものである。 The compressor 8 is an air compressor that compresses and supplies air, and supplies compressed air to the suction hand 20.

ワークＷは、所定の商品が収納された段ボールであって、様々な種類（サイズや重さ等）があり、カゴ台車Ｄに積み付けられるものである。なお、本実施形態においては、段ボールを例に説明するが、カゴ台車Ｄ上に積層可能であれば、材質は段ボール以外でも良く、例えば、プラスチックや木製であっても良く、箱形状に近似できれば袋状の物であっても良い。 The work W is a cardboard box in which a predetermined product is stored, and comes in various types (size, weight, etc.), and is loaded onto a cart D. In this embodiment, cardboard will be explained as an example, but the material may be other than cardboard as long as it can be stacked on the basket cart D. For example, it may be made of plastic or wood. It may be a bag-like object.

カゴ台車Ｄは、図１に示すような、物流に用いる荷物を載せるための荷役台である。より詳しく説明すると、カゴ台車Ｄの破線Ｄｅで示す開口部分からワークＷを底板Ｄａに積み付け、底板Ｄａの３辺に立設する右側枠Ｄｂ、後部枠Ｄｃ、左側枠Ｄｄなどを手で押し、底板Ｄａの裏側に設けられたキャスターを転がしながら、移動させるものである。 The cart D, as shown in FIG. 1, is a loading platform for loading cargo used for physical distribution. To explain in more detail, the workpieces W are stacked on the bottom plate Da from the opening shown by the broken line De of the cart D, and the right side frame Db, rear frame Dc, left side frame Dd, etc. set up on three sides of the bottom plate Da are pushed by hand. , it is moved by rolling the casters provided on the back side of the bottom plate Da.

コンベアＣは、ローラーコンベアであり、図３に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ１まで、ワークＷを搬送するものである。そして、このコンベアＣに搬送されるワークＷの順番は指定されていない。なお、コンベアＣは必ずしもローラ―コンベアである必要はなく、ベルトコンベアでも良い。 The conveyor C is a roller conveyor, and is used to transport the work W to a picking range R1 by the robot 2 shown in FIG. The order in which the works W are conveyed to this conveyor C is not specified. Note that the conveyor C does not necessarily have to be a roller conveyor, and may be a belt conveyor.

＜情報処理装置の説明＞
次に、図２を用いて、本実施形態に係る情報処理装置５の機能構成について説明する。図２に示すように、情報処理装置５の機能構成としては、判断部５００と、設定保持部５０１と、荷役台形状受付部５０２と、ワーク情報認識部５０３と、積み付け方候補算出部５０４と、積み付け方評価部５０５と、積み付け方決定部５０６と、ロボットコントローラ指示部５０７と、で構成されている。以下、各構成について説明することとする。 <Description of information processing device>
Next, the functional configuration of the information processing device 5 according to this embodiment will be described using FIG. 2. As shown in FIG. 2, the functional configuration of the information processing device 5 includes a determination section 500, a setting holding section 501, a cargo handling trapezoid shape reception section 502, a workpiece information recognition section 503, and a stacking method candidate calculation section 504. , a stacking method evaluation section 505, a stacking method determining section 506, and a robot controller instruction section 507. Each configuration will be explained below.

判断部５００は、判断部５００が保持する状態または、各機能ブロックが保持する状態に基づいて、各機能ブロック間との情報をやり取りし、さらに、外部機器とのやり取りも行い、撮像部３、ＰＬＣ６経由で、ロボット２、コンベアＣを制御するものである。 The determining unit 500 exchanges information between each functional block based on the state held by the determining unit 500 or the state held by each functional block, and also exchanges information with external devices, and the imaging unit 3, The robot 2 and conveyor C are controlled via the PLC 6.

設定保持部５０１は、処理に必要な設定値を保持するものである。 The setting holding unit 501 holds setting values necessary for processing.

荷役台形状受付部５０２は、カゴ台車Ｄ（図１参照）の形状データをＣＡＤデータなどで受け付け、カゴ台車Ｄをモデル化するものである。より詳しくは、作業者が予め図１に示すカゴ台車Ｄの形状のデータ（カゴ台車Ｄの底板Ｄａの縦・横の長さ、右側枠Ｄｂ、後部枠Ｄｃ、左側枠Ｄｄの縦・横の長さ等を示すデータ）を、ＣＡＤデータ等の任意の形式で、図１に示す情報処理装置５の入力装置５９を用いて、情報処理装置５に入力する。入力を受け付けると、判断部５００は、受け付けたデータを荷役台形状受付部５０２に出力する。 The cargo handling platform shape receiving unit 502 receives shape data of the cart D (see FIG. 1) as CAD data, and models the cart D. More specifically, the operator has previously obtained data on the shape of the car cart D shown in FIG. (data indicating length, etc.) is input into the information processing device 5 in any format such as CAD data using the input device 59 of the information processing device 5 shown in FIG. Upon receiving the input, the determining unit 500 outputs the received data to the cargo handling platform shape receiving unit 502.

荷役台形状受付部５０２は、上記のようにして受け付けたデータに基づき、カゴ台車Ｄ（図１参照）の形状を、図４（ａ）に示す形状ｄのようにモデル化する。すなわち、底板Ｄａ（図１参照）に相当する底板ｄａ、右側枠Ｄｂ（図１参照）、後部枠Ｄｃ（図１参照）、左側枠Ｄｄ（図１参照）に相当する右側枠ｄｂ、後部枠ｄｃ、左側枠ｄｄからなり、破線ｄｅで示す面が開口する、カゴ台車Ｄの形状ｄを生成する。 The cargo handling platform shape receiving unit 502 models the shape of the cart D (see FIG. 1) as a shape d shown in FIG. 4(a) based on the data received as described above. That is, a bottom plate da corresponding to the bottom plate Da (see FIG. 1), a right side frame Db (see FIG. 1), a rear frame Dc (see FIG. 1), a right side frame db corresponding to the left side frame Dd (see FIG. 1), and a rear frame. A shape d of a car cart D is generated, which is composed of a left frame dd and a left side frame dd, and has an open surface indicated by a broken line de.

ワーク情報認識部５０３は、図１に示す撮像部３にて撮像された、コンベアＣにて搬送されてきた１個以上のワークＷのうち、ロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ１にある１個以上のワークＷ（ＷＡ～ＷＤ）の三次元画像に基づいて、ワークＷ（ＷＡ～ＷＤ）それぞれの縦、横、高さのサイズを認識するものである。 The workpiece information recognition unit 503 detects one or more workpieces W, which are imaged by the imaging unit 3 shown in FIG. The length, width, and height of each workpiece W (WA to WD) is recognized based on the three-dimensional image of the workpiece W (WA to WD).

なお、図１に示すように、撮像部３が撮像可能な範囲Ｒ２は、ロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ１よりも広く、撮像部３は、ロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ１の外のワークＷ（ＷＥ～ＷＨ）の画像も撮像している。しかしながら、本実施形態においては、図１に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ１に存するワークＷ（ＷＡ～ＷＤ）についてのみ、積み付け方を決定し、カゴ台車Ｄに積み付けることとしているから、ワーク情報認識部５０３はワークＷ（ＷＥ～ＷＨ）については、サイズを認識することはしない。 As shown in FIG. 1, the range R2 in which the imaging unit 3 can image is wider than the range R1 in which the robot 2 can pick, and the imaging unit 3 can detect the work W outside the range R1 in which the robot 2 can pick. Images from (WE to WH) were also captured. However, in this embodiment, only the workpieces W (WA to WD) existing in the range R1 that can be picked by the robot 2 shown in FIG. The information recognition unit 503 does not recognize the size of the work W (WE to WH).

このように、積み付け方を決定しないワークＷについてまでワーク情報認識部５０３がサイズを認識する処理を行うことを避ければ、後述する積み付け方候補算出部５０４にて無用な算出をしなくて良くなるから、不要な処理が省かれるため、迅速な処理を行うことができる。 In this way, if the workpiece information recognition unit 503 avoids performing the process of recognizing the size of the workpieces W for which the stacking method is not determined, unnecessary calculations can be avoided in the stacking method candidate calculation unit 504, which will be described later. Since unnecessary processing is omitted, processing can be performed quickly.

積み付け方候補算出部５０４は、図１に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ１にある１個以上のワークＷ（ＷＡ～ＷＤ）を、図１に示すカゴ台車Ｄに積み付けるシミュレーションを行うものである。具体的には、積み付け方候補算出部５０４は、荷役台形状受付部５０２にて生成したカゴ台車Ｄの形状ｄ（図４（ａ）参照）に対して、ワーク情報認識部５０３にて認識したワークＷ（ＷＡ～ＷＤ）のサイズを用いて、ワークＷ（ＷＡ～ＷＤ）をどのような位置、方向にて積み付けることができるかの様々な積み付け方の候補を算出するものである。 The stacking method candidate calculation unit 504 performs a simulation of stacking one or more workpieces W (WA to WD) within the pickable range R1 by the robot 2 shown in FIG. 1 onto the cart D shown in FIG. be. Specifically, the stacking method candidate calculation unit 504 calculates the shape d of the cart D (see FIG. 4(a)) generated by the cargo handling platform shape reception unit 502 and the shape d recognized by the workpiece information recognition unit 503. Using the sizes of the workpieces W (WA to WD), candidates for various stacking methods are calculated in which positions and directions the workpieces W (WA to WD) can be stacked.

このような、積み付け方の候補の算出方法は種々考えられるが、そのような方法の一例を、ワークＷＡの場合を例に、図４（ａ）および（ｂ）を用いて説明する。 Various methods of calculating the stacking method candidates can be considered, and an example of such a method will be explained using FIGS. 4(a) and 4(b), taking the case of the work WA as an example.

まず、積み付け方候補算出部５０４は、荷役台形状受付部５０２が生成したカゴ台車Ｄの形状ｄ（図４（ａ）参照）から、底板ｄａの形状や大きさ、および、底板ｄａの周囲の右側枠ｄｂ、後部枠ｄｃ、左側枠ｄｄの高さを認識し、また、破線ｄｅで示す面が開口していることを認識する。 First, the stacking method candidate calculation unit 504 determines the shape and size of the bottom plate da and the surrounding area of the bottom plate da from the shape d of the cart D (see FIG. 4(a)) generated by the cargo handling platform shape reception unit 502. The heights of the right frame db, rear frame dc, and left frame dd are recognized, and the surface indicated by the broken line de is open.

そして、積み付け方候補算出部５０４は、ワーク情報認識部５０３が認識したワークＷＡの縦、横のサイズを用いて、図４（ｂ）に示す底板ｄａ上にワークＷＡを積み付けることができる位置を全て算出する。これら算出された位置が、ワークＷＡを積み付ける位置の候補となる。 Then, the stacking method candidate calculation unit 504 uses the vertical and horizontal sizes of the workpieces WA recognized by the workpiece information recognition unit 503 to determine the position where the workpieces WA can be stacked on the bottom plate da shown in FIG. 4(b). Calculate all. These calculated positions become candidates for the positions where the workpieces WA are to be stacked.

なお、積み付け方候補算出部５０４は、図４（ｂ）に示すように、底板ｄａの３辺に右側枠ｄｂ、後部枠ｄｃ、左側枠ｄｄがあることを認識しているため、底板ｄａの端部からはみ出さない位置にワークＷＡを積み付ける候補ｋ１、候補ｋ２を算出している。一方、積み付け方候補算出部５０４は、図４（ｂ）に示すように、破線ｄｅで示す箇所が開口していることを認識しているため、底板ｄａの端部からオーバーハングした位置にワークＷＡを積み付ける候補ｋｎを算出している。 Note that, as shown in FIG. 4B, the stacking method candidate calculation unit 504 recognizes that there are a right side frame db, a rear frame dc, and a left side frame dd on three sides of the bottom plate da. Candidates k1 and k2 for stacking the workpieces WA at positions that do not protrude from the edges are calculated. On the other hand, as shown in FIG. 4B, the stacking method candidate calculation unit 504 recognizes that the part indicated by the broken line de is open, so Candidates kn for loading WA are being calculated.

また、カゴ台車Ｄ上にすでに１以上のワークＷが積み付けられている場合、積み付け方候補算出部５０４は、カゴ台車Ｄ上のワークＷの積み付け状態を考慮し、積み付け方の候補を算出する。ワークＷＥの場合を例に、より具体的に説明すると、図１に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ１内のワークＷＡ～ＷＤがカゴ台車Ｄに積み付けられると、次の１個以上のワークＷＥ～ＷＨが図１に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ１に搬送される。そして、積み付け方候補算出部５０４は、ワークＷＥの積み付け方の候補を算出するにあたり、図５に示すように、底板ｄａ上に、すでに積み付けたワークＷＡ～ＷＤを再現する。そして、積み付け方候補算出部５０４は、何も積み付けられていない部分の底板ｄａ、および、すでに積み付けたワークＷ（ＷＡ～ＷＤ）の上面を積み付け可能な面として、ワークＷＥの積み付け方の候補ｋ１１、候補ｋ１２、・・・、候補ｋｎｎを算出する。 Furthermore, if one or more workpieces W are already stacked on the basket cart D, the stacking method candidate calculation unit 504 calculates the stacking method candidates by considering the stacking state of the workpieces W on the basket cart D. do. Taking the case of the workpiece WE as an example, to explain it more specifically, when the workpieces WA to WD within the range R1 that can be picked by the robot 2 shown in FIG. WE to WH are transported to a range R1 where the robot 2 shown in FIG. 1 can pick. Then, in calculating candidates for how to stack the workpieces WE, the stacking method candidate calculation unit 504 reproduces the workpieces WA to WD that have already been stacked on the bottom plate da, as shown in FIG. Then, the stacking method candidate calculation unit 504 determines how to stack the workpieces WE by considering the bottom plate da where nothing is stacked and the upper surface of the workpieces W (WA to WD) that have already been stacked as stackable surfaces. , candidate k11, candidate k12, . . . , candidate knn are calculated.

積み付け方評価部５０５は、積み付け方候補算出部５０４が算出した積み付け方の候補を評価するものである。 The stowage method evaluation section 505 evaluates the stowage method candidates calculated by the stowage method candidate calculation section 504.

積み付け方の候補の評価方法は種々考えられるが、そのような方法の一例を、図４（ｂ）および（ｃ）を用いて説明する。 Various methods for evaluating stacking options are possible, and one example of such a method will be described using FIGS. 4(b) and 4(c).

積み付け方評価部５０５は、「ｗ１・Ｆ１（ｅｉ－１）＋ｗ２・Ｆ２（ｅｉ－２）＋ｗ３・Ｆ３（ｅｉ－３）＋ｗ４・Ｆ４（ｅｉ－４）＋・・・」という評価式を用いて、積み付け方の候補を評価する。この評価式は、１つの候補を複数の評価観点に基づき評価したときの、その候補の評価値（スコア）の合計を表すもので、評価観点としては、例えば、図４（ｃ）に示すよう評価観点が挙げられる。 The stowage evaluation unit 505 uses the evaluation formula “w1・F1(ei-1)+w2・F2(ei-2)+w3・F3(ei-3)+w4・F4(ei-4)+...” Evaluate stacking options. This evaluation formula represents the sum of the evaluation values (scores) of one candidate when the candidate is evaluated based on multiple evaluation viewpoints. One example is the evaluation perspective.

評価式の各項に含まれる評価関数（Ｆｎ）は、評価観点に基づき積み付け方の候補を評価したときの評価値（スコア）を算出する関数である。また、評価要素（ｅｉ－ｎ）は、評価関数Ｆｎに引き渡す評価要素で、具体的には、底板ｄａ（図４（ｂ）参照）上での積み付け方の候補の位置を示す座標や、ワーク情報認識部５０３が認識したワークＷの縦、横、高さ等である。なお、重み係数（ｗｎ）については後述することとする。 The evaluation function (Fn) included in each term of the evaluation formula is a function that calculates an evaluation value (score) when a stacking method candidate is evaluated based on the evaluation viewpoint. In addition, the evaluation element (ei-n) is an evaluation element to be passed to the evaluation function Fn, and specifically, the coordinates indicating the position of the stacking method candidate on the bottom plate da (see FIG. 4(b)), the workpiece These are the length, width, height, etc. of the workpiece W recognized by the information recognition unit 503. Note that the weighting coefficient (wn) will be described later.

ここで、具体例を示して、上記評価式の各項について説明する。まず、「Ｆ１（ｅｉ－１）」について説明する。図４（ｃ）に示す第１評価観点Ｐａは、「カゴ台車Ｄの奥に積むほど評価は高い」という観点である。この評価観点に基づき評価値を算出する評価関数Ｆ１は、引き渡された評価要素ｅｉ－１から、評価する候補に基づきワークＷが積み付けられたときの底板ｄａ（図４（ｂ）参照）上での位置を求め、奥（図４（ｂ）に示す後部枠ｄｃ側）にあるほど、高い評価値を算出する。 Here, each term of the above evaluation formula will be explained using a specific example. First, "F1 (ei-1)" will be explained. The first evaluation viewpoint Pa shown in FIG. 4(c) is the viewpoint that "the further the cart is loaded into the cart D, the higher the evaluation is." The evaluation function F1 that calculates the evaluation value based on this evaluation viewpoint is calculated from the delivered evaluation element ei-1 on the bottom plate da (see FIG. 4(b)) when the workpieces W are stacked based on the candidates to be evaluated. The further back (toward the rear frame dc shown in FIG. 4B) the higher the evaluation value is calculated.

そのため、この評価関数Ｆ１は、ワークＷＡの積み付け方の候補ｋ１、候補ｋ２、・・・、候補ｋｎ（図４（ｂ）参照）を評価するにあたり、カゴ台車Ｄの奥に積むほど、高い評価を算出し、カゴ台車Ｄの手間に積むほど、低い評価を算出する。それゆえ、図４（ｂ）にて図示している候補ｋ１、候補ｋ２に対しては高い評価値を算出し、候補ｋｎに対しては低い評価値を算出する。 Therefore, when evaluating the candidates k1, k2, . is calculated, and the more the cart D is loaded, the lower the evaluation is calculated. Therefore, high evaluation values are calculated for candidates k1 and candidate k2 illustrated in FIG. 4(b), and low evaluation values are calculated for candidate kn.

次に、「Ｆ２（ｅｉ－２）」について説明する。図４（ｃ）に示す第２評価観点Ｐｂは、「ワークＷを置いたあとのカゴ台車Ｄ内の積み付け可能な面積が大きいほど評価は高い」という観点である。この評価観点に基づき評価値を算出する評価関数Ｆ２は、引き渡された評価要素ｅｉ－２から、評価する候補に基づき積み付けられるワークＷの底面の面積を算出し、これが積み付け方の候補に基づき積み付けられたあとの、カゴ台車Ｄ内の積み付け可能な面積を評価値として算出する。 Next, "F2 (ei-2)" will be explained. The second evaluation viewpoint Pb shown in FIG. 4C is the viewpoint that "the larger the area that can be stacked inside the basket cart D after placing the work W is, the higher the evaluation is." The evaluation function F2 that calculates the evaluation value based on this evaluation viewpoint calculates the area of the bottom surface of the work W to be stacked based on the candidate to be evaluated from the delivered evaluation element ei-2, and this is based on the candidate stacking method. After the baskets are loaded, the area within the cart D that can be loaded is calculated as an evaluation value.

ここで、カゴ台車Ｄ内の積み付け可能な面積は、底板ｄａ（図４（ｂ）参照）上で空いている面積（つまり、底板ｄａの面積から、評価する候補に基づき積み付けられるワークＷの底面積のうち、底板ｄａに接する部分の底面積を引いたもの）と、ワークＷの上面の面積（ワークＷの上面にも、別のワークＷを積み付けることが可能である）とからなる。 Here, the area that can be stowed inside the cart D is the vacant area on the bottom plate da (see FIG. 4(b)) (in other words, from the area of the bottom plate da, the workpieces W to be stacked based on the candidate to be evaluated are subtracting the bottom area of the part in contact with the bottom plate da from the bottom area of Become.

したがって、評価関数Ｆ２は、図４（ｂ）に図示しているワークＷＡの積み付け方の候補ｋ１、候補ｋ２、候補ｋｎを評価するにあたり、候補ｋ１、候補ｋ２について、同じ評価値を算出する。一方、候補ｋｎは、オーバーハングする分、底板ｄａに接するワークＷＡの底面積が、候補ｋ１、候補ｋ２に比べると小さい。すなわち、候補ｋｎの位置にワークＷＡが積み付けられた後の積み付け可能な面積が、候補ｋ１、候補ｋ２に比べると大きくなる。このため、評価関数Ｆ２は、候補ｋｎの評価値として、候補ｋ１、候補ｋ２より高い値を算出する。 Therefore, the evaluation function F2 calculates the same evaluation value for the candidates k1 and k2 when evaluating the candidates k1, k2, and kn of how to stack the workpieces WA illustrated in FIG. 4(b). On the other hand, candidate kn has a smaller bottom area of workpiece WA in contact with bottom plate da than candidates k1 and k2 due to the overhang. That is, after the workpieces WA are stacked at the position of the candidate kn, the area that can be stacked becomes larger than that of the candidates k1 and k2. Therefore, the evaluation function F2 calculates a higher value than the candidates k1 and k2 as the evaluation value of the candidate kn.

次に、「Ｆ３（ｅｉ－３）」について説明する。図４（ｃ）に示す第３評価観点Ｐｃは、「オーバーハングが小さくなるほど評価は高い」という観点である。この評価観点に基づき評価値を算出する評価関数Ｆ３は、引き渡された評価要素ｅｉ－３から、評価する候補に基づき積み付けられるワークＷの底面の面積を求め、これが積み付け方の候補に基づき積み付けられたときの、「底板ｄａに接するワークＷの底面の面積／ワークＷの底面の面積全体」を、評価値として算出する。 Next, "F3 (ei-3)" will be explained. The third evaluation viewpoint Pc shown in FIG. 4C is a viewpoint that "the smaller the overhang, the higher the evaluation." The evaluation function F3 that calculates the evaluation value based on this evaluation viewpoint calculates the area of the bottom surface of the work W to be stacked based on the candidate to be evaluated from the delivered evaluation element ei-3, and calculates the area of the bottom surface of the work W to be stacked based on the candidate for the When attached, "area of the bottom surface of the workpiece W in contact with the bottom plate da/total area of the bottom surface of the workpiece W" is calculated as an evaluation value.

したがって、この評価関数Ｆ３は、図４（ｂ）に図示しているワークＷＡの積み付け方の候補ｋ１、候補ｋ２、候補ｋｎ（図４（ｂ）参照）を評価するにあたり、候補ｋｎに対しては候補ｋ１、候補ｋ２より低い評価値を算出する。 Therefore, when evaluating the candidates k1, k2, and kn (see FIG. 4(b)) of the stacking method of the workpieces WA illustrated in FIG. 4(b), this evaluation function F3 is calculates a lower evaluation value than candidates k1 and k2.

次に、「Ｆ４（ｅｉ－４）」について説明する。図４（ｃ）に示す第４評価観点Ｐｄは、「ワークＷを置く位置の隣に壁になる他のワークＷ或いはカゴ台車Ｄの枠（右側枠Ｄｂ、後部枠Ｄｃ、左側枠Ｄｄ（図１参照））があると評価は高い」という観点である。この評価観点に基づき評価値を算出する評価関数Ｆ４は、引き渡された評価要素ｅｉ－４から、評価する候補に基づきワークＷが積み付けられたときの底板ｄａ（図４（ｂ）参照）上での位置を求め、このワークＷが図４（ｂ）に示す右側枠ｄｂ、後部枠ｄｃ、左側枠ｄｄに隣接するかを確認し、隣接する場合は、その数を評価値として算出する。 Next, "F4 (ei-4)" will be explained. The fourth evaluation point of view Pd shown in FIG. 1)), the evaluation is high." The evaluation function F4 that calculates the evaluation value based on this evaluation viewpoint is calculated based on the delivered evaluation element ei-4 on the bottom plate da (see FIG. 4(b)) when the workpieces W are stacked based on the candidates to be evaluated. It is determined whether this workpiece W is adjacent to the right side frame db, rear frame dc, and left side frame dd shown in FIG. 4(b), and if so, the number thereof is calculated as an evaluation value.

したがって、この評価関数Ｆ４は、図４（ｂ）に図示しているワークＷＡの積み付け方の候補ｋ１、候補ｋ２、候補ｋｎを評価するにあたり、候補ｋ１の評価値として２、候補ｋ２の評価値として１、候補ｋｎの評価値として１を算出する。 Therefore, when evaluating the candidates k1, k2, and kn of how to stack the workpieces WA shown in FIG. 4(b), this evaluation function F4 has an evaluation value of 2 for candidate k1 and an evaluation value of 1 as the evaluation value of the candidate kn.

また、カゴ台車Ｄ上にすでに１以上のワークＷが積み付けられている場合、評価関数Ｆ４は、カゴ台車Ｄ上のワークＷの積み付け状態を考慮し、評価値を算出する。ワークＷＥの場合を例に、より具体的に説明すると、ワーク積み付けシステム１が１個以上のワークＷＡ～ＷＤをカゴ台車Ｄに積み付けると、ワーク積み付けシステム１は次の１個以上のワークＷＥ～ＷＨを図１に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ１に搬送する。そして、積み付け方評価部５０５は、評価関数Ｆ４を用いてワークＷＥの積み付け方の候補を評価するにあたり、図５に示すように、底板ｄａ上に、すでに積み付けられたワークＷＡ～ＷＤを再現する。そして、積み付け方評価部５０５は、評価する候補に基づきワークＷＥを底板ｄａ上に積み付けたときに、そのワークＷＥが右側枠ｄｂ、後部枠ｄｃ、左側枠ｄｄに隣接するかに加え、すでに積み付けられたワークＷＡ～ＷＤに隣接するかどうかも確認する。もし隣接する場合、その数も、評価値に加算して算出する。 Further, when one or more works W are already stacked on the basket cart D, the evaluation function F4 takes into account the stacking state of the works W on the basket cart D and calculates the evaluation value. To explain more specifically using the case of work WE as an example, when the workpiece loading system 1 loads one or more workpieces WA to WD onto the basket cart D, the workpiece loading system 1 loads the next one or more workpieces WA to WD. The robot 2 shown in FIG. 1 transports the works WE to WH to a picking range R1. Then, in evaluating candidates for how to stack the workpieces WE using the evaluation function F4, the stacking method evaluation unit 505 reproduces the workpieces WA to WD that have already been stacked on the bottom plate da, as shown in FIG. do. Then, when the workpiece WE is stacked on the bottom plate da based on the candidates to be evaluated, the stacking method evaluation unit 505 determines whether the workpiece WE is adjacent to the right frame db, rear frame dc, or left frame dd, Also check whether it is adjacent to the stacked workpieces WA to WD. If they are adjacent, that number is also calculated by adding it to the evaluation value.

したがって、この評価関数Ｆ４は、図５に図示しているワークＷＥの積み付け方の候補ｋ１１、候補ｋ１２、候補ｋｎｎを評価するにあたり、候補ｋ１１の評価値として２、候補ｋ１２の評価値として２、候補ｋｎｎの評価値として１を算出する。 Therefore, when evaluating the candidates k11, k12, and knn of the stacking methods for the workpieces WE shown in FIG. 1 is calculated as the evaluation value of candidate knn.

以上のようにして算出された各評価値に対し、上記説明した評価式のように、重み係数ｗｎ（上記の説明では、ｗ１～ｗ４を例示）を乗じることにより、評価観点に軽重をつけることができる。たとえば、第３評価観点Ｐｃを重視する場合、ｗ３は１より大きい値とし、ｗ１、ｗ２、ｗ４は１とすることができる。なお、この重み係数は作業者が設定することができるものである。これにより、例えばオーバーハングしない積み方を優先するなど、どの評価観点を優先するかを選択しやすくなる。 Each evaluation value calculated as above is multiplied by a weighting coefficient wn (in the above explanation, w1 to w4 are exemplified), as in the evaluation formula explained above, to give weight to the evaluation viewpoint. Can be done. For example, when emphasizing the third evaluation viewpoint Pc, w3 can be set to a value larger than 1, and w1, w2, and w4 can be set to 1. Note that this weighting coefficient can be set by the operator. This makes it easier to select which evaluation viewpoint to prioritize, such as prioritizing stacking that does not overhang.

このようにして、積み付け方評価部５０５は、重み係数ｗｎを乗じた各評価値を合計し、積み付け方の候補の評価値の合計を算出することができる。 In this way, the stowage method evaluation unit 505 can calculate the sum of the evaluation values of the stowage method candidates by summing up each evaluation value multiplied by the weighting coefficient wn.

積み付け方決定部５０６は、積み付け方評価部５０５の算出した評価値の合計に基づき、図１に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ１にある１個以上のワークＷ（ＷＡ～ＷＤ）の、各々の積み付け方を決定する。 Based on the total evaluation value calculated by the stacking method evaluation unit 505, the stacking method determining unit 506 selects each of one or more workpieces W (WA to WD) within a range R1 that can be picked by the robot 2 shown in FIG. Decide how to stack the items.

より具体的には、積み付け方決定部５０６は、積み付け方評価部５０５が算出した、ワークＷの積み付け方の各候補の評価値の合計を比較し、評価値の合計が最も高かった候補を、そのワークＷの積み付け方と決定することができる。 More specifically, the stowage method determination unit 506 compares the sum of evaluation values of each candidate for the stowage method of the work W calculated by the stowage method evaluation unit 505, and selects the candidate with the highest total evaluation value. The method of stacking the work W can be determined.

ロボットコントローラ指示部５０７は、積み付け方決定部５０６にて決定したワークＷ（ＷＡ～ＷＤ）の積み付け方でワークＷ（ＷＡ～ＷＤ）を積み付けるよう、ＰＬＣ６を介して図１に示すロボットコントローラ７に指示を出すものである。なお、この指示を受けたロボットコントローラ７は、ワークＷ（ＷＡ～ＷＤ）をピッキングするようロボット２を制御し、積み付け方決定部５０６にて決定したワークＷ（ＷＡ～ＷＤ）の積み付け方でそのワークＷを積み付けるようロボット２を制御することとなる。なおまた、本実施形態においては、ＰＬＣ６を介してロボットコントローラ７へ指示を出すようにしたが、ＰＬＣ６を介さず、ロボットコントローラ７へ指示を出すようにしても良い。 The robot controller instruction unit 507 instructs the robot controller 7 shown in FIG. It gives instructions to the The robot controller 7 that received this instruction controls the robot 2 to pick the workpieces W (WA to WD), and picks the workpieces W (WA to WD) in the manner determined by the stowage method determination unit 506. The robot 2 will be controlled to stack the work W. Furthermore, in this embodiment, instructions are issued to the robot controller 7 via the PLC 6, but instructions may be issued to the robot controller 7 without going through the PLC 6.

＜情報処理装置の処理内容の説明＞
次に、図３に示すフローチャートも参照し、本実施形態に示す情報処理装置５の処理内容について説明する。 <Description of processing contents of the information processing device>
Next, with reference also to the flowchart shown in FIG. 3, the processing contents of the information processing apparatus 5 shown in this embodiment will be explained.

まず、図２に示す判断部５００は、作業者から、どのようなサイズの商品をいくつ倉庫から出荷するかの出荷リストの入力を受け付ける（ステップＳ１）。具体的には、作業者は、情報処理装置５の入力装置５９（図１参照）を用いて、情報処理装置５に出荷リストを入力する。出荷リストは、倉庫から出荷する商品（ワーク）に関する情報で、「商品Ａ（縦１０ｃｍ・横２０ｃｍ・高さ３０ｃｍ）：１個商品Ｂ（縦３０ｃｍ・横１０ｃｍ・高さ２０ｃｍ）：５個・・・」というように、商品名と、サイズと、出荷個数とからなる情報である。なお、判断部５００は、出荷リストを、ＲＡＭ５１（図１参照）に記憶する。 First, the determination unit 500 shown in FIG. 2 receives an input from an operator of a shipping list indicating how many products of what size are to be shipped from the warehouse (step S1). Specifically, the worker inputs the shipping list into the information processing device 5 using the input device 59 (see FIG. 1) of the information processing device 5. The shipping list is information about the products (workpieces) to be shipped from the warehouse.Item A (length 10cm, width 20cm, height 30cm): 1 piece Product B (height 30cm, width 10cm, height 20cm): 5 pieces The information consists of the product name, size, and number of items shipped. Note that the determination unit 500 stores the shipping list in the RAM 51 (see FIG. 1).

なお、商品のサイズは、予め情報処理装置５の設定保持部５０１（図２参照）が保持していることとしても良い。 Note that the size of the product may be stored in advance in the setting storage unit 501 (see FIG. 2) of the information processing device 5.

また、判断部５００は、出荷リストを、どのような方法で受け付けても良い。例えば、図示しない倉庫管理システムから通信インタフェース５５（図１参照）を介して受信しても良い。 Further, the determination unit 500 may receive the shipping list by any method. For example, the information may be received from a warehouse management system (not shown) via the communication interface 55 (see FIG. 1).

次いで、図２に示す荷役台形状受付部５０２は、作業者から、カゴ台車の形状データをＣＡＤデータなどで受け付け、カゴ台車Ｄ（図１参照）をモデル化する（ステップＳ２）。荷役台形状受付部５０２は、モデル化して生成したカゴ台車Ｄ（図１参照）の形状ｄ（図４（ａ）参照）を、ＲＡＭ５１（図１参照）に記憶する。 Next, the cargo handling platform shape reception unit 502 shown in FIG. 2 receives the shape data of the basket truck from the worker in the form of CAD data, etc., and models the basket truck D (see FIG. 1) (step S2). The cargo handling platform shape reception unit 502 stores the modeled and generated shape d (see FIG. 4A) of the cart D (see FIG. 1) in the RAM 51 (see FIG. 1).

次いで、図２に示すＰＬＣ６は、ロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ１（図１参照）に１個以上のワークを搬送する（ステップＳ３）。より具体的には、判断部５００は、ＰＬＣ６に、コンベアＣを制御するように指令を行う。これにより、ＰＬＣ６は、図１に示すように、ロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ１に１個以上のワークＷが搬送されるようにコンベアＣを制御する。そして、ＰＬＣ６は、図示しないセンサ等を利用し、ロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ１に１個以上のワークＷが搬送されてきたことを検知すると、コンベアＣの駆動を止めるよう制御する。なお、図１では、４個のワークＷ（ＷＡ～ＷＤ）が搬送されている例を示しているが、勿論、１個のワークＷだけでも良い。 Next, the PLC 6 shown in FIG. 2 transports one or more works to a picking range R1 (see FIG. 1) by the robot 2 (step S3). More specifically, the determination unit 500 instructs the PLC 6 to control the conveyor C. Thereby, the PLC 6 controls the conveyor C so that one or more workpieces W are transported to a picking range R1 by the robot 2, as shown in FIG. When the PLC 6 detects, using a sensor (not shown) or the like, that one or more workpieces W have been transported to the picking range R1 by the robot 2, it controls the conveyor C to stop driving. Although FIG. 1 shows an example in which four workpieces W (WA to WD) are being transported, it is of course possible to transport only one workpiece W.

次いで、図２に示すワーク情報認識部５０３は、図１に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ１内に搬送されてきたワークＷ（ＷＡ～ＷＤ）を認識する（ステップＳ４）。より具体的には、判断部５００が撮像部３を制御し、図１に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ１にある１個以上のワークＷを撮像する。そしてその撮像された三次元画像は、判断部５００にてワーク情報認識部５０３へ出力される。これを受けて、ワーク情報認識部５０３は、撮像された三次元画像に基づいて、ワークＷ（ＷＡ～ＷＤ）それぞれの縦、横、高さのサイズを認識する。なお、ワーク情報認識部５０３は、認識したサイズを、ＲＡＭ５１（図１参照）に記憶する。 Next, the workpiece information recognition unit 503 shown in FIG. 2 recognizes the workpiece W (WA to WD) that has been transported within the range R1 that can be picked by the robot 2 shown in FIG. 1 (step S4). More specifically, the determination unit 500 controls the imaging unit 3 to image one or more workpieces W within a range R1 that can be picked by the robot 2 shown in FIG. Then, the captured three-dimensional image is outputted to the workpiece information recognition section 503 by the determination section 500. In response to this, the workpiece information recognition unit 503 recognizes the length, width, and height of each workpiece W (WA to WD) based on the captured three-dimensional image. Note that the work information recognition unit 503 stores the recognized size in the RAM 51 (see FIG. 1).

次いで、図２に示す積み付け方候補算出部５０４は、各ワークについて、様々な積み付け方の候補を算出する（ステップＳ５）。より具体的には、まず、荷役台形状受付部５０２が記憶した、カゴ台車Ｄの形状ｄ（図４（ａ）参照）と、ワーク情報認識部５０３が記憶した、図１に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ１にある１個以上のワークＷ（ＷＡ～ＷＤ）のうち、最初のワークＷＡのサイズと、をＲＡＭ５１（図１参照）から読み出す。そして、積み付け方候補算出部５０４は、カゴ台車Ｄの形状ｄ（図４（ａ）参照）に対して、ワークＷＡをどのように積み付けることができるかの様々な積み付け方の候補ｋ１、ｋ２、・・・、ｋｎ（図４（ｂ）参照）を算出する。そして、積み付け方候補算出部５０４は、算出した候補ｋ１、ｋ２、・・・、ｋｎを、ＲＡＭ５１（図１参照）に記憶する。なお、積み付け方候補算出部５０４は、同様に、積み付け方の候補の算出とＲＡＭ５１への記憶を、残りのワークＷＢ～ＷＤについて行う。 Next, the stacking method candidate calculation unit 504 shown in FIG. 2 calculates various stacking method candidates for each work (step S5). More specifically, first, the robot 2 shown in FIG. The size of the first work WA among the one or more works W (WA to WD) in the pickable range R1 is read from the RAM 51 (see FIG. 1). Then, the stacking method candidate calculation unit 504 calculates various stacking method candidates k1 and k2 of how the workpieces WA can be stacked with respect to the shape d of the cart D (see FIG. 4(a)). , ..., kn (see FIG. 4(b)) is calculated. Then, the stacking method candidate calculation unit 504 stores the calculated candidates k1, k2, . . . , kn in the RAM 51 (see FIG. 1). Note that the stacking method candidate calculation unit 504 similarly calculates the stacking method candidates and stores them in the RAM 51 for the remaining works WB to WD.

次いで、図２に示す積み付け方評価部５０５は、積み付け方候補算出部５０４にて算出した積み付け方の候補を評価する（ステップＳ６）。より具体的には、積み付け方評価部５０５は、まずワークＷＡの積み付け方の候補ｋ１、ｋ２、・・・、ｋｎ（図４（ｂ）参照）をＲＡＭ５１（図１参照）から読み出す。そして、複数の評価観点（図４（ｃ）に示す第１評価観点Ｐａ～第４評価観点Ｐｄ参照）に基づき積み付け方の候補を評価するための評価式「ｗ１・Ｆ１（ｅｉ－１）＋ｗ２・Ｆ２（ｅｉ－２）＋ｗ３・Ｆ３（ｅｉ－３）＋ｗ４・Ｆ４（ｅｉ－４）＋・・・」を用いて、評価値の合計を候補ごとに算出する。そしてその後、積み付け方評価部５０５は、各候補の評価値の合計をＲＡＭ５１（図１参照）に記憶する。なお、積み付け方評価部５０５は、同様に、積み付け方の候補の評価とＲＡＭ５１への記憶を、残りのワークＷＢ～ＷＤについて行う。 Next, the stowage method evaluation section 505 shown in FIG. 2 evaluates the stowage method candidates calculated by the stowage method candidate calculation section 504 (step S6). More specifically, the stacking method evaluation unit 505 first reads candidates k1, k2, . Then, an evaluation formula ``w1・F1(ei-1)+w2・F2(ei-2)+w3・F3(ei-3)+w4・F4(ei-4)+...'', the total evaluation value is calculated for each candidate. Thereafter, the stowage evaluation unit 505 stores the total evaluation value of each candidate in the RAM 51 (see FIG. 1). Note that the stacking method evaluation unit 505 similarly evaluates the stacking method candidates and stores them in the RAM 51 for the remaining works WB to WD.

次いで、図２に示す積み付け方決定部５０６は、積み付け方を決定する（ステップＳ７）。より具体的には、積み付け方決定部５０６は、まず、ワークＷＡについて、ＲＡＭ５１（図１参照）から積み付け方評価部５０５が記憶した評価値の合計を読み出し、最も評価値の合計が高かった積み付け方の候補を、ワークＷＡの積み付け方と決定する。そしてその後、積み付け方決定部５０６は、決定した積み付け方をＲＡＭ５１（図１参照）に記憶する。なお、積み付け方決定部５０６は、同様に、積み付け方の決定とＲＡＭ５１への記憶を、残りのワークＷＢ～ＷＤについて行う。 Next, the stowage method determination unit 506 shown in FIG. 2 determines the stowage method (step S7). More specifically, the stacking method determining unit 506 first reads the total evaluation value stored by the stacking method evaluation unit 505 for the workpieces WA from the RAM 51 (see FIG. 1), and selects the stack with the highest total evaluation value. The candidate mounting method is determined as the method for stacking the workpieces WA. After that, the stacking method determining unit 506 stores the determined stacking method in the RAM 51 (see FIG. 1). Note that the stacking method determining unit 506 similarly determines the stacking method and stores it in the RAM 51 for the remaining works WB to WD.

次いで、図２に示すロボットコントローラ指示部５０７は、積み付け方決定部５０６にて決定した積み付け方に従い、図１に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ１内にあるワークＷ（ＷＡ～ＷＤ）のすべてをカゴ台車Ｄに積み付ける（ステップＳ８）。より具体的には、積み付け方決定部５０６にて決定した積み付け方で、各ワークＷ（ＷＡ～ＷＤ）を積み付けるよう、ＰＬＣ６を介して図１に示すロボットコントローラ７に指示を出す。これにより、ロボットコントローラ７は、各ワークＷ（ＷＡ～ＷＤ）をピッキングし、決定した積み付け方でカゴ台車Ｄに積み付けるようロボット２を制御することとなる。 Next, the robot controller instruction unit 507 shown in FIG. 2 selects all of the workpieces W (WA to WD) within the range R1 that can be picked by the robot 2 shown in FIG. are loaded onto the cart D (step S8). More specifically, an instruction is issued to the robot controller 7 shown in FIG. 1 via the PLC 6 to stack each workpiece W (WA to WD) in the stacking method determined by the stacking method determining unit 506. As a result, the robot controller 7 controls the robot 2 to pick each workpiece W (WA to WD) and stack it on the basket cart D in the determined stacking method.

次いで、図２に示す判断部５００は、出荷リスト上のすべての商品（ワーク）がカゴ台車Ｄに積み付けられたかどうかを確認する（ステップＳ９）。より具体的には、判断部５００は、ワーク情報認識部５０３が認識したワークＷ（ＷＡ～ＷＤ）の縦、横、高さのサイズと、判断部５００が記憶した出荷リストを、ＲＡＭ５１（図１参照）から読み出す。そして、判断部５００は、ステップＳ８にてカゴ台車Ｄに積み付けた各ワークＷ（ＷＡ～ＷＤ）の縦、横、高さのサイズと、出荷リストの各商品のサイズを照合し、各ワークＷ（ＷＡ～ＷＤ）が出荷リスト上のどの商品であるかを判定する。そして、該当する商品の出荷数から、１を減じた数を、その商品の残りの出荷数（あと何個その商品をカゴ台車Ｄに積み付ければよいかを表す数）として、ＲＡＭ５１の出荷リストを更新する。 Next, the determining unit 500 shown in FIG. 2 checks whether all the products (works) on the shipping list have been loaded onto the cart D (step S9). More specifically, the judgment unit 500 stores the length, width, and height sizes of the workpieces W (WA to WD) recognized by the workpiece information recognition unit 503 and the shipping list stored by the judgment unit 500 in the RAM 51 (Fig. 1)). Then, the determining unit 500 compares the length, width, and height of each workpiece W (WA to WD) loaded on the cart D in step S8 with the size of each product on the shipping list, and It is determined which product W (WA to WD) is on the shipping list. Then, the number obtained by subtracting 1 from the number of shipments of the corresponding product is set as the remaining number of shipments of that product (a number indicating how many more of the product should be loaded on cart D), and the number is stored in the shipping list of RAM 51. Update.

そして、図２に示す判断部５００は、出荷リストのすべての商品の出荷数が０になったかを確認する。もし、まだすべての商品の出荷数が０になっていなければ（ステップＳ９：Ｎｏ）、ステップＳ３に戻り、判断部５００は、ＰＬＣ６に指示を出し、次の１個以上のワークＷ（例えば図１に示すワークＷＥ～ＷＨ）を図１に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ１内に搬送させる。そして、ステップＳ４～９を繰り返す。 Then, the determining unit 500 shown in FIG. 2 checks whether the number of shipments of all products on the shipping list has become zero. If the shipment quantity of all products has not yet reached 0 (step S9: No), the process returns to step S3, and the determination unit 500 issues an instruction to the PLC 6 to select the next one or more works W (for example, The robot 2 shown in FIG. 1 transports the workpieces WE to WH) shown in FIG. 1 into a picking range R1. Then, steps S4 to S9 are repeated.

このとき、カゴ台車Ｄ上にはすでにワークＷ（ＷＡ～ＷＤ）が積み付けられていることから、積み付け方の候補を算出する（ステップＳ５）にあたって、積み付け方候補算出部５０４は、図５に示すように、すでに積み付けられているワークＷＡ～ＷＤの積み付け状態を考慮して、積み付け方の候補ｋ１１、候補ｋ１２、・・・、候補ｋｎｎを算出することとなる。 At this time, since the works W (WA to WD) have already been stacked on the basket cart D, in calculating the stacking method candidates (step S5), the stacking method candidate calculation unit 504 calculates the stacking method candidates according to FIG. As shown, the stacking method candidates k11, k12, .

また、同様に、カゴ台車Ｄ上にはすでにワークＷ（ＷＡ～ＷＤ）が積み付けられているから、積み付け方評価部５０５は、積み付け方の候補を評価する（ステップＳ６）にあたって、図５に示すように、すでに積み付けられているワークＷＡ～ＷＤの積み付け状態を考慮して、積み付け方の候補ｋ１１、候補ｋ１２、・・・、候補ｋｎｎを評価関数Ｆｎを用いて評価することとなる。 Similarly, since the workpieces W (WA to WD) have already been stacked on the basket cart D, the stacking method evaluation unit 505, in evaluating the stacking method candidates (step S6), As shown, the stacking method candidates k11, k12, . .

一方、出荷リストのすべての商品の出荷数が０になっていれば（ステップＳ９：Ｙｅｓ）、出荷リスト上のすべての商品がカゴ台車Ｄに積み付けられたと判断し、判断部５００は処理を終える。 On the other hand, if the number of shipments for all the products on the shipping list is 0 (step S9: Yes), it is determined that all the products on the shipping list have been loaded on the cart D, and the determination unit 500 executes the process. Finish.

したがって、以上説明した本実施形態によれば、図１に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ１内に搬送されてきたワークＷについて、カゴ台車Ｄへの積み付け方の候補を算出し、その候補を評価したうえで最適な積み付け方を決定し、決定した積み付け方によりワークＷをカゴ台車Ｄに積み付けている。このため、ワークＷが搬送されてくる順番に頼ることなく、最適な積み付け方により積み付け作業を行うことができる。 Therefore, according to the present embodiment described above, candidates for how to stack the work W transported to the range R1 that can be picked by the robot 2 shown in FIG. After the evaluation, the optimal stacking method is determined, and the workpieces W are stacked on the basket cart D according to the determined stacking method. Therefore, the stacking work can be carried out in an optimal stacking manner without relying on the order in which the works W are transported.

以上のことより、本実施形態によれば、従来のように仕分設備等の設備を設置してカゴ台車Ｄに積み付ける順にワークＷを搬送する必要がなくなり、もって、カゴ台車Ｄに積み付ける作業を、安価に自動化することが可能となる。 As described above, according to the present embodiment, it is no longer necessary to install equipment such as sorting equipment and transport the workpieces W in the order in which they are stacked on the basket trolley D, as is the case in the past. can be automated at low cost.

なお、本実施形態において示したワーク積み付けシステムはあくまで一例であり、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において種々の変形・変更が可能である。 Note that the workpiece stacking system shown in this embodiment is merely an example, and various modifications and changes can be made within the scope of the gist of the present invention as set forth in the claims.

たとえは、本実施形態においては、荷役台形状受付部５０２は、作業者によりＣＡＤデータ等の形式でカゴ台車Ｄの形状データを受け付け、それによりカゴ台車Ｄの形状ｄを生成したが、代わりに、カゴ台車Ｄを撮像可能な撮像部を設置し、カゴ台車Ｄを撮像した三次元画像を用いて、カゴ台車Ｄの形状ｄを生成してもよい。 For example, in the present embodiment, the cargo handling platform shape receiving unit 502 receives shape data of the cart D in the form of CAD data etc. from the operator, and thereby generates the shape d of the cart D. , an imaging unit capable of capturing an image of the car cart D may be installed, and a three-dimensional image of the car cart D may be used to generate the shape d of the car cart D.

また、本実施形態においては、積み付け方候補算出部５０４は、ワーク情報認識部５０３が認識したワークＷＡの縦、横のサイズを用いて、図４（ｂ）に示す底板ｄａ上にワークＷＡを積み付けることができる位置を全て算出したが、勿論、積み付け方によって、ワークＷの縦と高さ、あるいはワークＷの横と高さのサイズを用いて、図４（ｂ）に示す底板ｄａ上に積み付ける位置の候補を算出しても良い。 In addition, in this embodiment, the stacking method candidate calculation unit 504 uses the vertical and horizontal sizes of the workpieces WA recognized by the workpiece information recognition unit 503 to place the workpieces WA on the bottom plate da shown in FIG. 4(b). All possible stacking positions have been calculated, but of course, depending on the stacking method, using the length and height of the work W or the width and height of the work W, the position on the bottom plate da shown in Fig. 4(b) may be used. You may also calculate candidate locations for stacking.

また、本実施形態においては、積み付け方候補算出部５０４、積み付け方評価部５０５は、図５に示すように、底板ｄａ上に、積み付けられたワークＷＡ～ＷＤを再現し、次の１個以上のワークＷＥ～ＷＨの積み付け方の候補を算出したり評価したが、代わりに、カゴ台車Ｄを撮像可能な撮像部を設置し、カゴ台車Ｄを撮像した三次元画像を用いて、カゴ台車Ｄ上のワークＷの積み付け状態を把握して、次の１個以上のワークＷＥ～ＷＨの積み付け方の候補を算出したり評価したりしてもよい。 In addition, in this embodiment, the stacking method candidate calculation unit 504 and the stacking method evaluation unit 505 reproduce the stacked works WA to WD on the bottom plate da, as shown in FIG. The above candidates for how to stack the workpieces WE to WH have been calculated and evaluated, but instead, an imaging unit capable of capturing an image of the basket cart D is installed, and a three-dimensional image of the basket cart D is used to load the basket cart D. It is also possible to grasp the stacking state of the works W on D and calculate or evaluate candidates for how to stack the next one or more works WE to WH.

１ワーク積み付けシステム
２ロボット
５０２荷役台形状受付部（荷役台形状受付手段）
５０３ワーク情報認識部（認識手段手段）
５０４積み付け方候補算出部（積み付け方候補算出手段）
５０５積み付け方評価部（積み付け方評価手段）
５０６積み付け方決定部（積み付け方決定手段）
５０７ロボットコントローラ指示部（ロボット制御手段）
６プログラマブルロジックコントローラ（搬送装置制御手段）
Ｗ、ＷＡ～ＷＩワーク
Ｄカゴ台車（荷役台）
ｄカゴ台車Ｄの形状（荷役台の形状）
Ｃコンベア（搬送装置）
Ｒ１図１に示すロボット２がピッキング可能な範囲（所定範囲）
ｋ１～ｋｎ、ｋ１１～ｋｎｎ積み付け方の候補 1 Work loading system 2 Robot 502 Loading platform shape reception unit (loading platform shape reception means)
503 Work information recognition unit (recognition means)
504 Stowage method candidate calculation unit (stowage method candidate calculation means)
505 Stowage evaluation department (stowage evaluation means)
506 Stowage method determination unit (stowage method determination means)
507 Robot controller instruction unit (robot control means)
6 Programmable logic controller (conveyance device control means)
W, WA~WI Work D Cargo cart (cargo handling platform)
d Shape of cart truck D (shape of cargo handling platform)
C Conveyor (transport device)
R1 Range where robot 2 shown in Figure 1 can pick (predetermined range)
k1~kn, k11~knn Stowage options

Claims

物流に用いる荷役台に積み付けたい様々な種類のワークを搬送する搬送装置と、
前記搬送装置上に搬送されるワークを撮像可能な撮像装置と、
前記搬送装置の所定範囲内にある１個以上のワークをピッキング可能なロボットと、
前記撮像装置が撮像する画像に基づき、前記所定範囲内にある１個以上のワークを認識する認識手段と、
前記荷役台の形状を受け付ける荷役台形状受付手段と、
前記認識手段にて認識した１個以上のワークを、前記受け付けた形状の荷役台に積み付ける様々な積み付け方の候補を算出する積み付け方候補算出手段と、
前記算出された様々な積み付け方の候補を、複数の評価観点に基づき評価値を算出し、前記複数の評価観点の各々に対して設定される重み係数を対応する評価値に乗じ、それら重み係数を乗じた評価値の合計を算出することにより評価する積み付け方評価手段と、
前記評価値の合計が最も高い候補を、そのワークの積み付け方と決定することにより、所定範囲内にある１個以上のワークのすべてのワークの積み付け方を決定する積み付け方決定手段と、
所定範囲内にある１個以上のワークのすべてのワークの積み付け方を決定したら、前記決定した積み付け方に従い、前記所定範囲内にある１個以上のワークのすべてを前記荷役台に積み付けるロボット制御手段と、
前記所定範囲内にある１個以上のワークのすべてを前記荷役台に積み付けたら、次の１個以上のワークを前記搬送装置の所定範囲内に搬送する搬送装置制御手段と、を有してなるワーク積み付けシステム。 A transport device that transports various types of work that you want to stack on a loading platform used for logistics,
an imaging device capable of capturing an image of the workpiece being transported onto the transporting device;
a robot capable of picking one or more workpieces within a predetermined range of the transport device;
recognition means for recognizing one or more workpieces within the predetermined range based on an image captured by the imaging device;
loading platform shape receiving means for accepting the shape of the loading platform;
a stacking method candidate calculation means for calculating various stacking method candidates for stacking the one or more workpieces recognized by the recognition means on the loading platform having the accepted shape;
Calculate evaluation values for the various stacking method candidates calculated above based on a plurality of evaluation viewpoints, multiply the corresponding evaluation value by a weighting coefficient set for each of the plurality of evaluation viewpoints, and calculate the weighting coefficients. a loading method evaluation means that evaluates by calculating the sum of evaluation values multiplied by
a stacking method determining means for determining the stacking method for all of the one or more workpieces within a predetermined range by determining the candidate with the highest total of the evaluation values as the stacking method for that workpiece;
After determining how to stack all of the one or more workpieces within a predetermined range, robot control loads all of the one or more workpieces within the predetermined range onto the loading platform according to the determined stacking method. means and
After all of the one or more workpieces within the predetermined range are stacked on the loading platform, the transporting device control means transports the next one or more workpieces to the predetermined range of the transporting device. A work loading system.

前記撮像装置が、前記所定範囲外のワークを撮像しても、前記認識手段は、該所定範囲外のワークを認識しないことにより、前記積み付け方候補算出手段による前記所定範囲外のワークの積み付け方の候補を算出しないようにしてなる、請求項１に記載のワーク積み付けシステム。 Even if the imaging device images a workpiece outside the predetermined range, the recognition means does not recognize the workpiece outside the predetermined range, so that the stacking method candidate calculation means determines how to stack the workpiece outside the predetermined range. The workpiece stacking system according to claim 1, wherein the workpiece stacking system does not calculate the candidates.

前記搬送装置制御手段が前記次の１個以上のワークを前記搬送装置の所定範囲内に搬送すると、前記積み付け方候補算出手段は、前記ロボット制御手段によりワークが既に積み付けられた前記荷役台の状態から、前記次の１個以上のワークを更に積み付ける様々な積み付け方の候補を生成する、請求項１または２に記載のワーク積み付けシステム。 When the conveyance device control means conveys the next one or more workpieces within a predetermined range of the conveyance device, the stacking method candidate calculation means calculates whether the workpieces are already stacked on the loading platform by the robot control means. 3. The workpiece stacking system according to claim 1, wherein candidates for various stacking methods for further stacking the next one or more workpieces are generated from the state.