JPH07319525A - 山積み部品の高速ピッキング装置 - Google Patents
山積み部品の高速ピッキング装置Info
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- JPH07319525A JPH07319525A JP13659394A JP13659394A JPH07319525A JP H07319525 A JPH07319525 A JP H07319525A JP 13659394 A JP13659394 A JP 13659394A JP 13659394 A JP13659394 A JP 13659394A JP H07319525 A JPH07319525 A JP H07319525A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 山積み部品の中から、ロボットのハンドによ
り把持可能な部品の単純形状から成る特定部位を高速に
認識すること。 【構成】 画像入力用カメラ10によりトレーT内に山
積み状態で収容されたワークWが撮像される。物体認識
装置20はその映像信号を処理し輪郭線から線分画像を
得る。この線分画像とワークWの把持可能な単純形状か
ら成る複数の特定部位に対応した複数の照合モデルとが
照合経過に伴って変換する優先準位に従って順次照合さ
れ、ワークWの1つの特定部位の位置が認識される。こ
の後、複数の特定部位に対応してそれぞれ把持し得る複
数のハンドが設定されているので、位置決めの位置とハ
ンドの情報がロボット側へ出力される。又、照合が成功
する度にその照合モデルの照合成功回数が加算更新さ
れ、次照合時における照合優先準位がその照合成功回数
に基づいて決定される。
り把持可能な部品の単純形状から成る特定部位を高速に
認識すること。 【構成】 画像入力用カメラ10によりトレーT内に山
積み状態で収容されたワークWが撮像される。物体認識
装置20はその映像信号を処理し輪郭線から線分画像を
得る。この線分画像とワークWの把持可能な単純形状か
ら成る複数の特定部位に対応した複数の照合モデルとが
照合経過に伴って変換する優先準位に従って順次照合さ
れ、ワークWの1つの特定部位の位置が認識される。こ
の後、複数の特定部位に対応してそれぞれ把持し得る複
数のハンドが設定されているので、位置決めの位置とハ
ンドの情報がロボット側へ出力される。又、照合が成功
する度にその照合モデルの照合成功回数が加算更新さ
れ、次照合時における照合優先準位がその照合成功回数
に基づいて決定される。
Description
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、ロボットによりトレー
内に収容された山積み部品の中から一つずつ部品を把持
することができる高速ピッキング装置に関する。特に、
部品の握持部分を高速で認識することが可能な装置に関
する。
内に収容された山積み部品の中から一つずつ部品を把持
することができる高速ピッキング装置に関する。特に、
部品の握持部分を高速で認識することが可能な装置に関
する。
【0002】
【従来技術】従来、複数の部品の中から部品を一つずつ
ピッキングする手段として、画像入力用カメラにて取り
込まれた映像信号から濃淡画像データを生成し、微分し
たエッジ画像データの稜線を追跡して輪郭線を抽出し線
分画像を得る。この線分画像と把持する部品形状に対応
した照合モデルとのパターンマッチングを行い、最上部
に位置する部品を認識してピックアップする方法が知ら
れている。
ピッキングする手段として、画像入力用カメラにて取り
込まれた映像信号から濃淡画像データを生成し、微分し
たエッジ画像データの稜線を追跡して輪郭線を抽出し線
分画像を得る。この線分画像と把持する部品形状に対応
した照合モデルとのパターンマッチングを行い、最上部
に位置する部品を認識してピックアップする方法が知ら
れている。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】ところで、一般的な工
業製品における部品などは、通常、トレーなどに山積み
状態にて供給される。すると、それら部品は互いに重な
り合い、それぞれ傾きが激しい状態にて存在することに
なる。このような、山積みの最上部に位置する部品が傾
きがない場合の照合モデルとほぼ一致するということは
極めて稀であり、山積み部品から一つの部品を認識しピ
ッキングすることは不可能に近いという問題があった。
業製品における部品などは、通常、トレーなどに山積み
状態にて供給される。すると、それら部品は互いに重な
り合い、それぞれ傾きが激しい状態にて存在することに
なる。このような、山積みの最上部に位置する部品が傾
きがない場合の照合モデルとほぼ一致するということは
極めて稀であり、山積み部品から一つの部品を認識しピ
ッキングすることは不可能に近いという問題があった。
【0004】又、この問題を解決するために、特開平5
−127722号公報に記載されたように、ワークの握
持可能な単純形状から成る複数の特定部位に対応した複
数の照合モデルを記憶しておき、2次元画像の中におい
て、1つの照合モデルと照合する部位を検出し、その部
位を握持するようにした装置が知られている。この装置
は、1つのワークに対して形状簡単な複数の照合モデル
を設けることで、部位の認識を容易にしたものである。
−127722号公報に記載されたように、ワークの握
持可能な単純形状から成る複数の特定部位に対応した複
数の照合モデルを記憶しておき、2次元画像の中におい
て、1つの照合モデルと照合する部位を検出し、その部
位を握持するようにした装置が知られている。この装置
は、1つのワークに対して形状簡単な複数の照合モデル
を設けることで、部位の認識を容易にしたものである。
【0005】しかしながら、上記の装置は複数の照合モ
デルの照合準位が予め決定された準位であるために、2
次元画像の中から照合可能な照合モデルを検出するに
は、時間が掛かった。又、上記のように照合準位が固定
されていると、照合準位が先の照合モデルが検出された
ワークだけが先に握持されていくので、ワークのピッキ
ングが進行して行くに連れて、照合準位が高い照合モデ
ルが検出されずに、照合準位の低い照合モデルが検出さ
れるワークだけが残る。
デルの照合準位が予め決定された準位であるために、2
次元画像の中から照合可能な照合モデルを検出するに
は、時間が掛かった。又、上記のように照合準位が固定
されていると、照合準位が先の照合モデルが検出された
ワークだけが先に握持されていくので、ワークのピッキ
ングが進行して行くに連れて、照合準位が高い照合モデ
ルが検出されずに、照合準位の低い照合モデルが検出さ
れるワークだけが残る。
【0006】従って、それらのワークに対しても、固定
順序で照合モデルの照合が実行されるので、照合準位の
高い照合モデルに対する照合判定の演算が無駄に実行さ
れ、特定の部位を認識するまでに時間がかかるという問
題がある。
順序で照合モデルの照合が実行されるので、照合準位の
高い照合モデルに対する照合判定の演算が無駄に実行さ
れ、特定の部位を認識するまでに時間がかかるという問
題がある。
【0007】本発明は、上記の課題を解決するために成
されたものであり、その目的とするところは、山積み部
品の中から、ロボットのハンドにより把持可能な部品の
単純形状から成る特定部位を高速に認識することであ
る。
されたものであり、その目的とするところは、山積み部
品の中から、ロボットのハンドにより把持可能な部品の
単純形状から成る特定部位を高速に認識することであ
る。
【0008】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
の発明の構成は、図6にその概念を示したように、2次
元画像から山積み部品の輪郭線を求め、その輪郭線から
輪郭線を構成する複数の構成線分を抽出し、その構成線
分から前記部品を認識してロボットのハンドにより把持
させる高速ピッキング装置において、前記2次元画像に
おいて前記部品の把持可能な単純形状から成る複数の特
定部位を認識するための該複数の特定部位に対応した複
数のモデルであって、前記複数の特定部位がそれぞれ基
準姿勢をとるときの形状を特定するデータにより予め設
定される複数の照合モデルを記憶する照合モデル記憶手
段と、前記複数の特定部位に対応して該複数の特定部位
をそれぞれ把持し得る複数のハンドの情報を記憶したハ
ンド情報記憶手段と、前記2次元画像と、可変的に決定
される優先準位に従って前記照合モデル記憶手段に記憶
されている前記複数の照合モデルを、順次、照合させ
て、1つの照合モデルが前記2次元画像に存在すると判
定された場合に、照合演算を終了して、照合により認識
された1つの部分を前記複数の特定部位のうちの1つと
して検出する特定部位検出手段と、前記各照合モデル毎
に、前記特定部位検出手段により認識された回数を記憶
し、その回数の多い順に前記優先準位を決定する照合優
先準位決定手段と、検出された前記特定部位の位置を決
定する位置決定手段と、決定された前記位置の前記特定
部位に対応する前記複数のハンドのうちの1つを選択す
ると共に位置決めして前記特定部位をピックアップさせ
る指令手段とを備えたことを特徴とする。
の発明の構成は、図6にその概念を示したように、2次
元画像から山積み部品の輪郭線を求め、その輪郭線から
輪郭線を構成する複数の構成線分を抽出し、その構成線
分から前記部品を認識してロボットのハンドにより把持
させる高速ピッキング装置において、前記2次元画像に
おいて前記部品の把持可能な単純形状から成る複数の特
定部位を認識するための該複数の特定部位に対応した複
数のモデルであって、前記複数の特定部位がそれぞれ基
準姿勢をとるときの形状を特定するデータにより予め設
定される複数の照合モデルを記憶する照合モデル記憶手
段と、前記複数の特定部位に対応して該複数の特定部位
をそれぞれ把持し得る複数のハンドの情報を記憶したハ
ンド情報記憶手段と、前記2次元画像と、可変的に決定
される優先準位に従って前記照合モデル記憶手段に記憶
されている前記複数の照合モデルを、順次、照合させ
て、1つの照合モデルが前記2次元画像に存在すると判
定された場合に、照合演算を終了して、照合により認識
された1つの部分を前記複数の特定部位のうちの1つと
して検出する特定部位検出手段と、前記各照合モデル毎
に、前記特定部位検出手段により認識された回数を記憶
し、その回数の多い順に前記優先準位を決定する照合優
先準位決定手段と、検出された前記特定部位の位置を決
定する位置決定手段と、決定された前記位置の前記特定
部位に対応する前記複数のハンドのうちの1つを選択す
ると共に位置決めして前記特定部位をピックアップさせ
る指令手段とを備えたことを特徴とする。
【0009】
【作用】照合モデル記憶手段には2次元画像において部
品の把持可能な単純形状から成る複数の特定部位を認識
するためのそれら特定部位に対応した複数のモデルであ
って、上記複数の特定部位がそれぞれ基準姿勢をとると
きの形状を特定するデータにより予め設定された複数の
照合モデルが記憶されている。又、ハンド情報記憶手段
には上記複数の特定部位に対応してそれら複数の特定部
位をそれぞれ把持し得る複数のハンドの情報が記憶され
ている。
品の把持可能な単純形状から成る複数の特定部位を認識
するためのそれら特定部位に対応した複数のモデルであ
って、上記複数の特定部位がそれぞれ基準姿勢をとると
きの形状を特定するデータにより予め設定された複数の
照合モデルが記憶されている。又、ハンド情報記憶手段
には上記複数の特定部位に対応してそれら複数の特定部
位をそれぞれ把持し得る複数のハンドの情報が記憶され
ている。
【0010】特定部位検出手段により、2次元画像は、
可変的に決定される優先準位に従って複数の照合モデル
と、順次、照合される。そして、1つの照合モデルが2
次元画像に存在すると判定された場合に、照合演算は終
了し、照合により認識された1つの部分は複数の特定部
位のうちの1つとして検出される。次に、位置決定手段
により検出された上記特定部位の位置が決定される。こ
の後、指令手段により上記位置決定手段にて決定された
位置に上記ハンド情報記憶手段に記憶された複数のハン
ドの情報のうちの1つからハンドを選択し位置決めして
上記特定部位をピックアップさせる指令がロボット側に
出力される。
可変的に決定される優先準位に従って複数の照合モデル
と、順次、照合される。そして、1つの照合モデルが2
次元画像に存在すると判定された場合に、照合演算は終
了し、照合により認識された1つの部分は複数の特定部
位のうちの1つとして検出される。次に、位置決定手段
により検出された上記特定部位の位置が決定される。こ
の後、指令手段により上記位置決定手段にて決定された
位置に上記ハンド情報記憶手段に記憶された複数のハン
ドの情報のうちの1つからハンドを選択し位置決めして
上記特定部位をピックアップさせる指令がロボット側に
出力される。
【0011】
【実施例】以下、本発明を具体的な実施例に基づいて説
明する。図1は本発明に係る山積み部品の高速ピッキン
グ装置を示した全体構成図であり、図2は同実施例装置
の主要部の構成を示したブロックダイヤグラムである。
高速ピッキング装置100は主として、画像入力用カメ
ラ10と物体認識装置20とフィンガが先端に配設され
山積み部品の中から一つの部品(以下、ワークともい
う)Wを把持するためのハンド40を有するピッキング
用ロボット30と交換用ハンド41,42,43とから
成る。尚、各ハンドはワークWの特定部位に対応し適宜
ピッキング用ロボット30に装着される。例えば、図の
ピッキング用ロボット30に装着されたハンド40はワ
ークWの単純形状から成る特定部位として丸穴の内径な
ど、交換用ハンド41はワークWの外形など、交換用ハ
ンド42はワークWの穴に挿入して裏側からの引っ掛け
など、又、交換用ハンド43はワークWの平面部に吸着
などによりそれぞれワークWを把持可能である。そし
て、作業台の上には山積み状態でワークWが収容された
トレーTが載置されている。
明する。図1は本発明に係る山積み部品の高速ピッキン
グ装置を示した全体構成図であり、図2は同実施例装置
の主要部の構成を示したブロックダイヤグラムである。
高速ピッキング装置100は主として、画像入力用カメ
ラ10と物体認識装置20とフィンガが先端に配設され
山積み部品の中から一つの部品(以下、ワークともい
う)Wを把持するためのハンド40を有するピッキング
用ロボット30と交換用ハンド41,42,43とから
成る。尚、各ハンドはワークWの特定部位に対応し適宜
ピッキング用ロボット30に装着される。例えば、図の
ピッキング用ロボット30に装着されたハンド40はワ
ークWの単純形状から成る特定部位として丸穴の内径な
ど、交換用ハンド41はワークWの外形など、交換用ハ
ンド42はワークWの穴に挿入して裏側からの引っ掛け
など、又、交換用ハンド43はワークWの平面部に吸着
などによりそれぞれワークWを把持可能である。そし
て、作業台の上には山積み状態でワークWが収容された
トレーTが載置されている。
【0012】図2において、トレーT内には山積み状態
でワークWが収容されており、そのトレーTの上部から
ワークWを撮像する画像入力用カメラ10が設けられて
いる。又、トレーTの中央上部からワークWを一様に照
明する照明装置Lが設けられている。物体認識装置20
は、照合、判定等のデータ処理を行う中央処理装置21
と、画像入力用カメラ10により得られた映像信号を処
理して、検出物体の輪郭線を検出して、輪郭線を構成す
る構成線分を抽出し、又、合成エッジ画像を求めるなど
のデータ処理を行う画像処理装置22と、照合モデルに
関するデータや検出物体に関するデータを記憶する記憶
装置23と、照明制御回路24とで構成されている。
でワークWが収容されており、そのトレーTの上部から
ワークWを撮像する画像入力用カメラ10が設けられて
いる。又、トレーTの中央上部からワークWを一様に照
明する照明装置Lが設けられている。物体認識装置20
は、照合、判定等のデータ処理を行う中央処理装置21
と、画像入力用カメラ10により得られた映像信号を処
理して、検出物体の輪郭線を検出して、輪郭線を構成す
る構成線分を抽出し、又、合成エッジ画像を求めるなど
のデータ処理を行う画像処理装置22と、照合モデルに
関するデータや検出物体に関するデータを記憶する記憶
装置23と、照明制御回路24とで構成されている。
【0013】更に、画像処理装置22は、画像入力用カ
メラ10の出力する映像信号をサンプリングして、濃淡
レベルをディジタル化した濃淡画像データを生成する画
像入力装置221と、その濃淡画像データから微分演算
により明度勾配を求め、物体画像のエッジを表すエッジ
画像データを生成するエッジ検出装置222と、そのエ
ッジ画像データから輪郭線を追跡し、その輪郭線を構成
する構成線分を抽出し、その構成線分の位置に関するデ
ータを生成する線分抽出装置223とで構成されてい
る。
メラ10の出力する映像信号をサンプリングして、濃淡
レベルをディジタル化した濃淡画像データを生成する画
像入力装置221と、その濃淡画像データから微分演算
により明度勾配を求め、物体画像のエッジを表すエッジ
画像データを生成するエッジ検出装置222と、そのエ
ッジ画像データから輪郭線を追跡し、その輪郭線を構成
する構成線分を抽出し、その構成線分の位置に関するデ
ータを生成する線分抽出装置223とで構成されてい
る。
【0014】又、記憶装置23はRAM等で構成されて
おり、ワークWの複数の特定部位が基準姿勢をとるとき
の形状を特定するデータにより予め設定される複数の照
合モデルを記憶し、照合モデル記憶手段を達成する照合
モデルメモリ領域231と、複数の特定部位をそれぞれ
把持し得る複数のハンドの情報を記憶し、ハンド情報記
憶手段を達成するハンド情報メモリ領域232と、トレ
ーT内の山積みの多数のワークWに対応する線分画像が
照合された結果を記憶する認識結果メモリ領域233、
照合モデルの照合準位を記憶する照合準位メモリ領域2
34などから成る。
おり、ワークWの複数の特定部位が基準姿勢をとるとき
の形状を特定するデータにより予め設定される複数の照
合モデルを記憶し、照合モデル記憶手段を達成する照合
モデルメモリ領域231と、複数の特定部位をそれぞれ
把持し得る複数のハンドの情報を記憶し、ハンド情報記
憶手段を達成するハンド情報メモリ領域232と、トレ
ーT内の山積みの多数のワークWに対応する線分画像が
照合された結果を記憶する認識結果メモリ領域233、
照合モデルの照合準位を記憶する照合準位メモリ領域2
34などから成る。
【0015】次に、画像入力用カメラ10により山積み
状態の多数のワークWの映像信号を入力して構成線分抽
出後、雑多な構成線分群の中から複数の特定部位とし
て、次の5つの照合モデルを設けることができる。例え
ば、図4の状態3の傾斜状態で示されるピンがワークW
である。この形状のワークにおいて、図4に示すよう
に、No. 1〜No. 5までの単純形状の照合モデルが準備
される。この照合モデルはワークの握持可能な部分で且
つ照合が簡単な形状をしたものである。
状態の多数のワークWの映像信号を入力して構成線分抽
出後、雑多な構成線分群の中から複数の特定部位とし
て、次の5つの照合モデルを設けることができる。例え
ば、図4の状態3の傾斜状態で示されるピンがワークW
である。この形状のワークにおいて、図4に示すよう
に、No. 1〜No. 5までの単純形状の照合モデルが準備
される。この照合モデルはワークの握持可能な部分で且
つ照合が簡単な形状をしたものである。
【0016】No. 1、No. 2、No. 5、No. 6の照合モ
デルは、“平行で長さの等しい線分”とするモデルであ
り、No. 3とNo. 4は丸孔で“円”とするモデルであ
る。
デルは、“平行で長さの等しい線分”とするモデルであ
り、No. 3とNo. 4は丸孔で“円”とするモデルであ
る。
【0017】次に、物体認識装置20の処理手順を示し
た図3のフローチャートに基づいて本装置の作用を説明
する。照明制御回路24により照明装置Lが点燈され、
画像入力用カメラ10で得られた映像信号が画像入力装
置221に入力される。そして、画像入力装置221で
は、映像信号をサンプリングしてディジタル信号に変換
して濃淡画像が生成される。その濃淡画像データはエッ
ジ検出装置222に入力し、微分されてエッジ画像が生
成される。そのエッジ画像データは線分抽出装置223
に入力し、稜線を追跡することで物体の輪郭線が抽出さ
れる。更に、その輪郭線は折線や円などで近似され線分
画像が得られる。
た図3のフローチャートに基づいて本装置の作用を説明
する。照明制御回路24により照明装置Lが点燈され、
画像入力用カメラ10で得られた映像信号が画像入力装
置221に入力される。そして、画像入力装置221で
は、映像信号をサンプリングしてディジタル信号に変換
して濃淡画像が生成される。その濃淡画像データはエッ
ジ検出装置222に入力し、微分されてエッジ画像が生
成される。そのエッジ画像データは線分抽出装置223
に入力し、稜線を追跡することで物体の輪郭線が抽出さ
れる。更に、その輪郭線は折線や円などで近似され線分
画像が得られる。
【0018】そして、ステップ100において、中央処
理装置1は画像処理装置22にて得られた線分画像を入
力する。次にステップ102に移行して、優先準位変数
iが1の初期値に設定される。次に、優先準位iの照合
モデル番号kを優先準位メモリ領域234に記憶されて
いる優先準位テーブルから決定する。この優先準位テー
ブルは、図5に示すように、優先準位i、照合モデルN
o. k、照合成功回数nとで構成されている。この優先
準位テーブルはワークを山積みした1つのパレットのピ
ッキングが終了する毎に、優先準位1〜5は、照合モデ
ルNo. 1〜No. 5に順次割り当てられ、照合成功回数n
は0に初期設定される。
理装置1は画像処理装置22にて得られた線分画像を入
力する。次にステップ102に移行して、優先準位変数
iが1の初期値に設定される。次に、優先準位iの照合
モデル番号kを優先準位メモリ領域234に記憶されて
いる優先準位テーブルから決定する。この優先準位テー
ブルは、図5に示すように、優先準位i、照合モデルN
o. k、照合成功回数nとで構成されている。この優先
準位テーブルはワークを山積みした1つのパレットのピ
ッキングが終了する毎に、優先準位1〜5は、照合モデ
ルNo. 1〜No. 5に順次割り当てられ、照合成功回数n
は0に初期設定される。
【0019】次に、ステップ104において、優先準位
テーブルがサーチされ、優先準位変数iに対応した照合
モデルNo. kが決定される。次に、ステップ106にお
いて、入力された線分画像から一続きの線分群が抽出さ
れ、照合モデルNo. kによる探索が実行される。次に、
ステップ108において、ステップ106の照合モデル
No. kと照合される部分を有する該当ワークが見つかっ
たか否かが判定される。
テーブルがサーチされ、優先準位変数iに対応した照合
モデルNo. kが決定される。次に、ステップ106にお
いて、入力された線分画像から一続きの線分群が抽出さ
れ、照合モデルNo. kによる探索が実行される。次に、
ステップ108において、ステップ106の照合モデル
No. kと照合される部分を有する該当ワークが見つかっ
たか否かが判定される。
【0020】ステップ108で該当ワークがあると判定
されると、ステップ110に移行し、照合モデルNo. k
にて探索されたワークWの特定部位の位置(方向を有す
る中心座標位置)及びその特定部位を把持できるハンド
(ハンド番号)などの情報をピッキング用ロボット30
側へ送信する。そして、ステップ112へ移行して、優
先準位テーブルの照合モデルNo. kの欄の照合成功回数
nが1だけ加算更新される。そして、ステップ114へ
移行して、優先準位テーブルの照合モデルNo.kと照合
成功回数nとが、照合成功回数nの大きい順に優先準位
1〜5に再整列される。これにより、照合モデルNo. k
は、照合成功回数の多い順に並べ代えられる。そして、
ステップ100へ戻り、上記の処理が繰り返され、次の
ワークに対する照合モデルの探索が実行される。
されると、ステップ110に移行し、照合モデルNo. k
にて探索されたワークWの特定部位の位置(方向を有す
る中心座標位置)及びその特定部位を把持できるハンド
(ハンド番号)などの情報をピッキング用ロボット30
側へ送信する。そして、ステップ112へ移行して、優
先準位テーブルの照合モデルNo. kの欄の照合成功回数
nが1だけ加算更新される。そして、ステップ114へ
移行して、優先準位テーブルの照合モデルNo.kと照合
成功回数nとが、照合成功回数nの大きい順に優先準位
1〜5に再整列される。これにより、照合モデルNo. k
は、照合成功回数の多い順に並べ代えられる。そして、
ステップ100へ戻り、上記の処理が繰り返され、次の
ワークに対する照合モデルの探索が実行される。
【0021】一方、ステップ108で該当ワークがない
と、ステップ116で優先準位変数iの値が最終値(本
実施例では5)か否かが判定され、最終値でなければ、
ステップ118に移行して、優先準位変数iが1だけ加
算更新されて、ステップ104に戻り、次の優先準位の
照合モデルの探索が実行される。又、ステップ116で
優先準位変数iが最終値と判定されると、画像の中には
照合モデルと照合される部分が全く存在しないことにな
る。よって、この場合には、ステップ120へ移行し
て、次回の画像入力時には山積みされたワークWの状態
を変え、照合モデルにて探索される確率を増すために図
示しない加振装置にトレーTの加振指令が出力される。
と、ステップ116で優先準位変数iの値が最終値(本
実施例では5)か否かが判定され、最終値でなければ、
ステップ118に移行して、優先準位変数iが1だけ加
算更新されて、ステップ104に戻り、次の優先準位の
照合モデルの探索が実行される。又、ステップ116で
優先準位変数iが最終値と判定されると、画像の中には
照合モデルと照合される部分が全く存在しないことにな
る。よって、この場合には、ステップ120へ移行し
て、次回の画像入力時には山積みされたワークWの状態
を変え、照合モデルにて探索される確率を増すために図
示しない加振装置にトレーTの加振指令が出力される。
【0022】次にステップ122に移行し、加振回数C
がカウントされる。この加振回数は、プログラムの最初
に0とされ、全ての照合モデルについて各1回の探索が
不成功に終わる毎にカウントアップされる。そして、ス
テップ124で、加振回数C≧3であるか否かが判定さ
れる。即ち、3回加振しても状態が変わらず全ての照合
モデルについて各3回の探索が不成功であれば、トレー
T内にワークWがなくなっているか或いはトレーT内の
ワークWが存在する状態が余程悪く、これ以上ワーク探
索を続けることは不適当であるとして、本プログラムを
終了する。
がカウントされる。この加振回数は、プログラムの最初
に0とされ、全ての照合モデルについて各1回の探索が
不成功に終わる毎にカウントアップされる。そして、ス
テップ124で、加振回数C≧3であるか否かが判定さ
れる。即ち、3回加振しても状態が変わらず全ての照合
モデルについて各3回の探索が不成功であれば、トレー
T内にワークWがなくなっているか或いはトレーT内の
ワークWが存在する状態が余程悪く、これ以上ワーク探
索を続けることは不適当であるとして、本プログラムを
終了する。
【0023】一方、ステップ124で加振回数Cが3以
上でない場合には、ステップ100に戻り、次のワーク
に対する照合モデルとの照合演算が繰り返し実行され
る。
上でない場合には、ステップ100に戻り、次のワーク
に対する照合モデルとの照合演算が繰り返し実行され
る。
【0024】このようにして、ステップ104〜118
のループで優先準位の高い順で照合モデルの画像中での
探索が実行される。又、優先準位は過去の照合成功回数
の多い順に決定されることから、最も照合され安いもの
から順に照合モデルの探索が実行されるので、照合不成
功に終わる照合モデルの無駄な探索の実行が行わなくな
り、ワークWの特定部位の決定が速く行われる。
のループで優先準位の高い順で照合モデルの画像中での
探索が実行される。又、優先準位は過去の照合成功回数
の多い順に決定されることから、最も照合され安いもの
から順に照合モデルの探索が実行されるので、照合不成
功に終わる照合モデルの無駄な探索の実行が行わなくな
り、ワークWの特定部位の決定が速く行われる。
【0025】尚、照合モデルNo. 1、No. 2、No. 5、
No. 6は、“平行(幅m1 ) で長さ(l1,l2 ) の異な
る線分”という情報で照合される。又、照合モデルNo.
3、No. 4は“円(半径r1 ) ”という情報で照合され
る。
No. 6は、“平行(幅m1 ) で長さ(l1,l2 ) の異な
る線分”という情報で照合される。又、照合モデルNo.
3、No. 4は“円(半径r1 ) ”という情報で照合され
る。
【0026】又、ステップ110において、ハンドで握
持するためのワークWの特定部位の位置の演算が実行さ
れる。これは、照合モデルNo. 1、No. 2、No. 5、N
o. 6と照合した場合には、その平行線の中心点の座標
が演算される。そして、その中心点の座標と幅m1 、長
さ(l1,l2 ) と共に、その平行線で表される部位を握
持するのに適切なハンド(ハンド番号)などの情報をピ
ッキング用ロボット30側へ送信する。又、照合モデル
No. 3、No. 4の場合には、その円の中心点の座標と半
径r1 と共にその円柱部を握持するのに適切なハンド
(ハンド番号)などの情報をピッキング用ロボット30
側へ送信する。
持するためのワークWの特定部位の位置の演算が実行さ
れる。これは、照合モデルNo. 1、No. 2、No. 5、N
o. 6と照合した場合には、その平行線の中心点の座標
が演算される。そして、その中心点の座標と幅m1 、長
さ(l1,l2 ) と共に、その平行線で表される部位を握
持するのに適切なハンド(ハンド番号)などの情報をピ
ッキング用ロボット30側へ送信する。又、照合モデル
No. 3、No. 4の場合には、その円の中心点の座標と半
径r1 と共にその円柱部を握持するのに適切なハンド
(ハンド番号)などの情報をピッキング用ロボット30
側へ送信する。
【0027】尚、上述のステップ106における各照合
モデルNo.1〜No.5はワークWの特定部位が基準姿勢をと
るときの形状を特定するデータにより予め設定されるの
であるが、ワークWが傾斜した場合にも把持可能となる
許容限界角度などにより照合の一致範囲が拡大されて探
索される。
モデルNo.1〜No.5はワークWの特定部位が基準姿勢をと
るときの形状を特定するデータにより予め設定されるの
であるが、ワークWが傾斜した場合にも把持可能となる
許容限界角度などにより照合の一致範囲が拡大されて探
索される。
【0028】ここで、特定部位検出手段はステップ10
0〜118、位置決定手段はステップ110、指令手段
はステップ110、照合優先準位決定手段はステップ1
12、114にてそれぞれ達成される。
0〜118、位置決定手段はステップ110、指令手段
はステップ110、照合優先準位決定手段はステップ1
12、114にてそれぞれ達成される。
【0029】上述のプログラムが実行されることによ
り、部品の複数の特定部位に対応した複数の照合モデル
の何れかにて認識された部品はピッキング用ロボット3
0のハンド40或いは交換用ハンド41,42,43の
何れかによりピッキングされることになる。このよう
に、部品の複数の特定部位に対応した複数のハンドによ
るピッキングではピッキング用ロボット30による部品
のピッキング速度を大幅に向上できるという効果があ
る。
り、部品の複数の特定部位に対応した複数の照合モデル
の何れかにて認識された部品はピッキング用ロボット3
0のハンド40或いは交換用ハンド41,42,43の
何れかによりピッキングされることになる。このよう
に、部品の複数の特定部位に対応した複数のハンドによ
るピッキングではピッキング用ロボット30による部品
のピッキング速度を大幅に向上できるという効果があ
る。
【0030】前述の実施例においては、特定部位を探索
する照合モデルとピッキングするためのロボットのハン
ドが1対1に対応しているように説明されているが、認
識する特定部位が異なってもそれらを同一のハンドにて
ピッキングできる場合には、複数のハンドを必ずしも用
意する必要はない。この例としては、幅が異なった平行
な特定部位などがある。
する照合モデルとピッキングするためのロボットのハン
ドが1対1に対応しているように説明されているが、認
識する特定部位が異なってもそれらを同一のハンドにて
ピッキングできる場合には、複数のハンドを必ずしも用
意する必要はない。この例としては、幅が異なった平行
な特定部位などがある。
【0031】又、前述の実施例においては、部品の複数
の特定部位として円や平行な部分を選定した場合を述べ
たが、この他、長穴、直線、円弧、コーナ部などを特定
部位として選定することもできる。更に、外形形状では
ない刻印又は印刷マークなどを特定部位として選定する
こともできる。この場合には、特定部位の認識によりそ
の位置から確定される外形形状の部位を把持位置として
選定すれば良い。
の特定部位として円や平行な部分を選定した場合を述べ
たが、この他、長穴、直線、円弧、コーナ部などを特定
部位として選定することもできる。更に、外形形状では
ない刻印又は印刷マークなどを特定部位として選定する
こともできる。この場合には、特定部位の認識によりそ
の位置から確定される外形形状の部位を把持位置として
選定すれば良い。
【0032】前述の実施例においては、一つの部品に把
持可能な幾つかの特定部位がある場合を想定したピッキ
ングについて述べたが、トレー内に異種の部品が混在収
容されているような場合にも本装置は適用可能である。
この場合には、各部品の特定部位をそれぞれ限定認識さ
せることにより、それぞれの特定部位に適したハンドに
より部品を確実に把持させることができる。又、本発明
は山積み部品を対象としているが、平面上に単独に1個
だけ置かれた部品や数個散在した状態で置かれた部品、
更に、仕切りの付いたトレー内に分離された状態で置か
れた部品に対しても同様に適用可能なことは明白であ
る。
持可能な幾つかの特定部位がある場合を想定したピッキ
ングについて述べたが、トレー内に異種の部品が混在収
容されているような場合にも本装置は適用可能である。
この場合には、各部品の特定部位をそれぞれ限定認識さ
せることにより、それぞれの特定部位に適したハンドに
より部品を確実に把持させることができる。又、本発明
は山積み部品を対象としているが、平面上に単独に1個
だけ置かれた部品や数個散在した状態で置かれた部品、
更に、仕切りの付いたトレー内に分離された状態で置か
れた部品に対しても同様に適用可能なことは明白であ
る。
【0033】
【発明の効果】本発明は、以上説明したように構成さ
れ、部品の把持可能な単純形状から成る複数の特定部位
が基準姿勢をとるときの形状を特定するデータにより予
め設定された複数の照合モデルと、複数の特定部位に対
応してそれら複数の特定部位をそれぞれ把持し得る複数
のロボットのハンドの情報とが記憶され、2次元画像の
中から複数の照合モデルとの照合により認識された1つ
の部分が上記複数の特定部位のうちの1つとして検出さ
れ、その検出された特定部位の位置が決定され、その位
置に複数のハンドのうちの1つを選択し位置決めして特
定部位をピックアップさせる指令がロボット側に送信さ
れる。そして、2次元画像において照合モデルを探索す
る場合に、可変的に決定される優先準位に従って複数の
照合モデルが、順次、照合され、1つの照合モデルが2
次元画像に存在すると判定された場合に、照合演算を終
了される。又、各照合モデル毎に、特定部位検出手段に
より認識された回数を記憶し、その回数の多い順に照合
の優先準位が決定される。
れ、部品の把持可能な単純形状から成る複数の特定部位
が基準姿勢をとるときの形状を特定するデータにより予
め設定された複数の照合モデルと、複数の特定部位に対
応してそれら複数の特定部位をそれぞれ把持し得る複数
のロボットのハンドの情報とが記憶され、2次元画像の
中から複数の照合モデルとの照合により認識された1つ
の部分が上記複数の特定部位のうちの1つとして検出さ
れ、その検出された特定部位の位置が決定され、その位
置に複数のハンドのうちの1つを選択し位置決めして特
定部位をピックアップさせる指令がロボット側に送信さ
れる。そして、2次元画像において照合モデルを探索す
る場合に、可変的に決定される優先準位に従って複数の
照合モデルが、順次、照合され、1つの照合モデルが2
次元画像に存在すると判定された場合に、照合演算を終
了される。又、各照合モデル毎に、特定部位検出手段に
より認識された回数を記憶し、その回数の多い順に照合
の優先準位が決定される。
【0034】従って、部品の複数の特定部位のうち一つ
でも照合され認識される限りその特定部位を把持するの
に適したロボットのハンドが選択され、認識され決定さ
れた特定部位の位置にそのハンドが位置決めされ部品が
ピックアップされる。又、照合の可能性の高い照合モデ
ルから順に照合モデルの探索が実行され、1つの照合モ
デルが検出された時点で探索演算は停止するので、特定
部位の認識が極めて速くなる。よって、山積み部品の高
速ピッキングが可能となる。
でも照合され認識される限りその特定部位を把持するの
に適したロボットのハンドが選択され、認識され決定さ
れた特定部位の位置にそのハンドが位置決めされ部品が
ピックアップされる。又、照合の可能性の高い照合モデ
ルから順に照合モデルの探索が実行され、1つの照合モ
デルが検出された時点で探索演算は停止するので、特定
部位の認識が極めて速くなる。よって、山積み部品の高
速ピッキングが可能となる。
【図1】本発明の具体的な一実施例に係る山積み部品の
高速ピッキング装置を示した全体構成図である。
高速ピッキング装置を示した全体構成図である。
【図2】同実施例装置の主要部の構成を示したブロック
ダイヤグラムである。
ダイヤグラムである。
【図3】同実施例装置で使用されている中央処理装置の
処理手順を示したフローチャートである。
処理手順を示したフローチャートである。
【図4】同実施例に係るワークが山積みでトレー内に収
容されている状態を示した説明図である。
容されている状態を示した説明図である。
【図5】優先準位テーブルを示した説明図。
【図6】本発明の概念を示したブロックダイヤグラムで
ある。
ある。
10…画像入力用カメラ 20…物体認識装置 21…中央処理装置 22…画像処理装置 23…記憶装置 24…照明制御回路 30…ピッキング用ロボット 40…(ロボットの)ハンド 41,42,43…交換用ハンド T…トレー W…ワーク(部品) 100…高速ピッキング装置
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 FI 技術表示箇所 G05B 19/19 H
Claims (1)
- 【請求項1】 2次元画像から山積み部品の輪郭線を求
め、その輪郭線から輪郭線を構成する複数の構成線分を
抽出し、その構成線分から前記部品を認識してロボット
のハンドにより把持させる高速ピッキング装置におい
て、 前記2次元画像において前記部品の把持可能な単純形状
から成る複数の特定部位を認識するための該複数の特定
部位に対応した複数のモデルであって、前記複数の特定
部位がそれぞれ基準姿勢をとるときの形状を特定するデ
ータにより予め設定される複数の照合モデルを記憶する
照合モデル記憶手段と、 前記複数の特定部位に対応して該複数の特定部位をそれ
ぞれ把持し得る複数のハンドの情報を記憶したハンド情
報記憶手段と、 前記2次元画像と、可変的に決定される優先準位に従っ
て前記照合モデル記憶手段に記憶されている前記複数の
照合モデルを、順次、照合させて、1つの照合モデルが
前記2次元画像に存在すると判定された場合に、照合演
算を終了して、照合により認識された1つの部分を前記
複数の特定部位のうちの1つとして検出する特定部位検
出手段と、 前記各照合モデル毎に、前記特定部位検出手段により認
識された回数を記憶し、その回数の多い順に前記優先準
位を決定する照合優先準位決定手段と、 検出された前記特定部位の位置を決定する位置決定手段
と、 決定された前記位置の前記特定部位に対応する前記複数
のハンドのうちの1つを選択すると共に位置決めして前
記特定部位をピックアップさせる指令手段とを備えたこ
とを特徴とする山積み部品の高速ピッキング装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP13659394A JP3225740B2 (ja) | 1994-05-25 | 1994-05-25 | 山積み部品の高速ピッキング装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP13659394A JP3225740B2 (ja) | 1994-05-25 | 1994-05-25 | 山積み部品の高速ピッキング装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH07319525A true JPH07319525A (ja) | 1995-12-08 |
JP3225740B2 JP3225740B2 (ja) | 2001-11-05 |
Family
ID=15178929
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP13659394A Expired - Fee Related JP3225740B2 (ja) | 1994-05-25 | 1994-05-25 | 山積み部品の高速ピッキング装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP3225740B2 (ja) |
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH11300670A (ja) * | 1998-04-21 | 1999-11-02 | Fanuc Ltd | 物品ピックアップ装置 |
US7200260B1 (en) | 1999-04-08 | 2007-04-03 | Fanuc Ltd | Teaching model generating device |
JP2007319997A (ja) * | 2006-06-01 | 2007-12-13 | Nissan Motor Co Ltd | 教示装置および教示方法 |
US7474939B2 (en) | 2003-01-30 | 2009-01-06 | Fanuc Ltd | Object taking-out apparatus |
WO2010041371A1 (ja) * | 2008-10-10 | 2010-04-15 | 本田技研工業株式会社 | ワーク取り出し方法 |
JP2011110629A (ja) * | 2009-11-24 | 2011-06-09 | Idec Corp | ロボット制御方法およびロボット制御システム |
US7996114B2 (en) | 2006-05-29 | 2011-08-09 | Fanuc Ltd | Workpiece picking device and method |
JP2018535320A (ja) * | 2015-10-30 | 2018-11-29 | シューラット テクノロジーズ, インク.Seurat Technologies Inc. | 付加製造システム及び方法 |
CN109015653A (zh) * | 2018-08-30 | 2018-12-18 | 黄河科技学院 | 抓取控制方法、装置、存储介质及电子设备 |
CN109186457A (zh) * | 2018-09-14 | 2019-01-11 | 天津玛特检测设备有限公司 | 一种双目的零件识别方法和装置及使用该装置的生产线 |
KR102218246B1 (ko) * | 2020-06-30 | 2021-02-22 | 파워오토메이션 주식회사 | 하이브리드 이형부품 삽입로봇용 그리핑 시스템 |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5464176B2 (ja) * | 2011-06-20 | 2014-04-09 | 株式会社安川電機 | ピッキングシステム |
JP5787642B2 (ja) | 2011-06-28 | 2015-09-30 | キヤノン株式会社 | 対象物保持装置、対象物保持装置の制御方法、およびプログラム |
-
1994
- 1994-05-25 JP JP13659394A patent/JP3225740B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6328523B1 (en) | 1998-04-21 | 2001-12-11 | Fanuc Ltd. | Apparatus for picking up articles using a vision controlled robot |
JPH11300670A (ja) * | 1998-04-21 | 1999-11-02 | Fanuc Ltd | 物品ピックアップ装置 |
US7200260B1 (en) | 1999-04-08 | 2007-04-03 | Fanuc Ltd | Teaching model generating device |
US7474939B2 (en) | 2003-01-30 | 2009-01-06 | Fanuc Ltd | Object taking-out apparatus |
US7996114B2 (en) | 2006-05-29 | 2011-08-09 | Fanuc Ltd | Workpiece picking device and method |
JP2007319997A (ja) * | 2006-06-01 | 2007-12-13 | Nissan Motor Co Ltd | 教示装置および教示方法 |
WO2010041371A1 (ja) * | 2008-10-10 | 2010-04-15 | 本田技研工業株式会社 | ワーク取り出し方法 |
JP2011110629A (ja) * | 2009-11-24 | 2011-06-09 | Idec Corp | ロボット制御方法およびロボット制御システム |
JP2018535320A (ja) * | 2015-10-30 | 2018-11-29 | シューラット テクノロジーズ, インク.Seurat Technologies Inc. | 付加製造システム及び方法 |
US11666971B1 (en) | 2015-10-30 | 2023-06-06 | Seurat Technologies, Inc. | Additive manufacturing system and method |
CN109015653A (zh) * | 2018-08-30 | 2018-12-18 | 黄河科技学院 | 抓取控制方法、装置、存储介质及电子设备 |
CN109186457A (zh) * | 2018-09-14 | 2019-01-11 | 天津玛特检测设备有限公司 | 一种双目的零件识别方法和装置及使用该装置的生产线 |
KR102218246B1 (ko) * | 2020-06-30 | 2021-02-22 | 파워오토메이션 주식회사 | 하이브리드 이형부품 삽입로봇용 그리핑 시스템 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP3225740B2 (ja) | 2001-11-05 |
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---|---|---|---|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |