JPH0798217A - 3次元物体の自動検査装置および方法 - Google Patents
3次元物体の自動検査装置および方法Info
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- JPH0798217A JPH0798217A JP5241371A JP24137193A JPH0798217A JP H0798217 A JPH0798217 A JP H0798217A JP 5241371 A JP5241371 A JP 5241371A JP 24137193 A JP24137193 A JP 24137193A JP H0798217 A JPH0798217 A JP H0798217A
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Abstract
た検査対象物の外観を自動的に検査し、欠陥を検出した
とき、その解析、要因分析を行い、設計・製造の見直し
を自動的に行うことができるようにすること。 【構成】 検査対象物に関するCAD/CAMなどから
設計データを入手し、またセンサおよび照明系さらには
画像処理系で検査対象物の特徴を抽出し、こうして検査
対象物の同定、認識を行い、こうして同定した検査対象
物に対して行うべき計測法および検査法を決定し、セン
サおよび照明系の位置、姿勢を制御して検査を自動的に
行う。さらにこの検査結果から、欠陥の要因分析を行
い、設計および製造部門へ検討結果を送出する。
Description
おける3次元形状をもった検査対象物の外観を自動的に
検査するためなどに実施することができる3次元物体の
自動検査装置および方法に関する。
る従来からの検査装置では、人手がかかり、無駄時間が
長いという問題がある一部自動化されたものでも、特定
対象の検査用であり、多様な状況(多品種、種々の姿勢
など)に対応できない。またその検査で検査対象物の欠
陥を検出しても、その解析、要因分析、さらにはその結
果をもとにした設計の見直しを行うループは特になく、
担当技術者の熱意にまかされている。したがって設計上
の欠陥が修正されず、またはその修正が遅れることにな
る。
に応じた多様な検査を自動的に行うことができるように
し、たとえ欠陥が検出されても、その解析などを自動的
に行うことができるようにした3次元物体の自動検査装
置および方法を提供することである。
ハンドリングする手段と、センサ・照明系と、センサや
照明装置の位置姿勢を制御する手段と、センサ信号を処
理する手段と、対象物の同定・認識を行う第1演算手段
と、対象物のデータを外部と通信する手段と、データと
認識結果から対象に適した計測法や検査法を決定する第
2演算手段とを含むことを特徴とする3次元物体の自動
検査装置である。
検査結果から不良部分の要因分析をする第3演算手段
と、該第3演算手段の演算結果を外部の設計手段または
製造手段に出力する手段とを含むことを特徴とする。
データを出力する形状データ出力手段と、検査対象物の
3次元の形状、位置、姿勢のいずれか少なくとも1つを
計測する手段と、形状データ出力手段および計測手段の
出力に応答して、検査対象物の認識を行い、計測のため
の検査指令情報を出力し、その検査指令情報によって計
測手段は、検査対象物の予め定める部位の計測を行う認
識/指令手段と、形状データ出力手段と計測手段との出
力に応答して、検査対象物の欠陥などの検査をする手段
とを含むことを特徴とする3次元物体の自動検査装置で
ある。
象物の検査を行う検査方法と、その検査方法を行う計測
手段の検査ツールとを決定して、計測手段を計測動作さ
せることを特徴とする。
を光学的に検査する光学的検出手段と、検査対象物に光
を照射する光源と、光学的検査手段および光源を予め定
める検査条件となるように動作させる手段とを含むこと
を特徴とする。
のデータと初期計測データから、対象物の同定に必要な
計測が実現できるように、対象物やセンサ・照明系等の
位置姿勢を決定しハンドリング手段に指令を生成する工
程と、登録データと計測データを比較して対象物の同定
を行う工程と、同定された対象物に求められる検査を実
現することができるように、対象物やセンサ・照明系等
の位置姿勢を決定しハンドリング手段に指令を生成する
工程と、検査結果を外部に出力する工程とを含むことを
特徴とする3次元物体の自動検査方法である。
めのセンサ、検査対象物を搬送する手段、検査対象物に
光を照射する光源である照明系およびそれを光学的に検
出する画像処理系などを備える装置にさらに、検査対象
物の設計、その他、検査に関するデータを、通信手段を
介して与え、これによってセンサおよび照明系の位置お
よび姿勢などを制御し、検査対象物を同定、認識し、検
査対象物の検査法を生成する。こうしてセンサ、照明系
および画像処理系などで検査対象物の特徴を抽出し、た
とえば通信手段などを通じて入手した設計データなどか
ら検査対象物の同定、認識を行い、同定した検査対象物
に対して行うべき計測法および検査法を決定し、センサ
および照明系の位置、姿勢などを制御して検査を行う。
された欠陥の要因を推定し、その演算結果を、設計およ
び生産計画を行う部分に通信手段によって出力し、この
ようにして検査結果から欠陥の要因分析を行い、設計お
よび製造部門へ検討結果を送る。そのため設計の見直し
および生産の検討を行うことができず、たとえば設計上
の欠陥を修正することができるようになる。
る。
CAMシステムが導入され、設計から製造に至る合理化
が図られている。これに伴い、品質向上と生産性向上の
ため設計、製造から検査加工に至る有機的に結合された
システムが望まれているが、現状、CAD情報の利用は
加工のためのNCデータの生成や3次元測定機のオフラ
インティーチングといった決められた手続きに従う動作
レベルのプログラム生成に利用されているにすぎない。
「製品Aを検査せよ」とか「製品Bを組立てろ」といっ
た作業レベルの指示により、検査対象の形状などのCA
D情報や公差、検査箇所、計測精度といった非形状情報
に基づいて、自律的にまた学習的に計測・検査のための
動作計画を立案し、柔軟性とタフさを備えたシステムの
開発が望まれる。
ィブな自動検査システム」を提案し、その早期実現の必
要性を述べている。
られる機能として次の項目a〜dが挙げられる。
ては、検査の対象が3次元形状をした物体であるため、
3次元形状ならびに位置・姿勢の計測、物体の認識が重
要である。
合、2次元に比べてデータ量が増え、検査の高速化に適
した計測方法、検査モデルの生成、計測結果と検査モデ
ルとの比較照合のアルゴリズムが必要となる。
るため複雑な形状や凹凸などの段差のある形状の場合、
一方向からの計測だけでは、死角等が存在し対象物体の
必要な形状を計測するのは不可能であり、アクティブな
計測を行うためにCAD情報や計測する場の環境情報に
基づき、自律的に計測および検査のための動作計画を立
案できる検査システムが望まれる。
ためのプログラミングを要し、多品種少量生産において
は、検査プログラムの作成に要する費用が莫大なものと
なる。
えられたら、合目的的、経済的かつ安全な計測・認識お
よび検査のためのプログラムを自律的に生成していく機
能と、汎用性、柔軟性を有した3次元物体の計測・認識
・検査システムが必要となる。
を示す斜視図である。製造ラインにおける3次元形状を
もった検査対象物1の外観を、自動的に検査する。検査
対象物1は自律無人搬送ロボット2によって搬送され、
ハンドリングロボット3,4,5などを用いて計測台6
に搬入/搬出され、テレビカメラおよびその他の光学的
検出手段あるいはその他の検出手段であるセンサ7は、
光源である照明手段8によって照射される検査対象物1
を検出する。センサ7および照明手段8は、ロボット3
だけでなくロボット9,10,11などによってその位
置および姿勢などが制御される。
査および計測装置の全体の構成の概略を示すブロック図
であり、図3はその実施例のさらに具体的な構成を示す
ブロック図である。この図3に示される構成のさらに詳
細な構成は、図4および図5に示されている。このよう
な図4および図5に示される構成のさらに詳細な説明
を、図6以降の図面を参照して詳述する。
0は、図7に示される3次元物体の認識および検査部A
1と、3次元物体の計測部A2とから構成される。図6
のリソースとは、検査を行う際に必要となる物理的な手
段であり、たとえば検査具、取付具、搬送装置およびそ
の他検査対象物を除くすべてのものを含む。3次元物体
の認識および検査部A1には、図8のように3次元物体
の計測部A2で計測された3次元情報A2aやCADに
よる設計システムより送られた形状などの検査に関する
情報を伴ったプロダクトモデルデータA1aから、検査
に必要な検査モデルの生成と複数のモデルの中から特定
の3次元物体を認識するための3次元物体の認識部A1
2が設けられ、生成された検査モデルから検査の目的に
応じてエキスパートシステムなどにより、検査方法を自
動的に選定し、検査プログラムを自動的に生成するため
の検査方法の自動選定・自動プログラミング部A11、
検査モデルと計測データの比較により寸法・形状・欠陥
の検査を行うための寸法・形状・欠陥検査部A13であ
る。
のように検査指令データに基づき計測をアクティブに行
うためにセンシングデバイス、照明装置、ハンド、ロボ
ット、搬送装置から構成されるアクティブな計測部A2
3、計測された3次元点列データより距離・傾き・エッ
ジ・密度画像を生成する3次元情報の獲得部A21と、
獲得されたデータにより3次元形状を生成する3次元物
体の計測部A22である。
に展開し、情報および処理の流れと、必要となる要素技
術について述べることとする。
A11 検査方法の自動選定・自動プログラミング部A11は、
図8のように3次元物体の認識部A12および設計シス
テムから種々の情報を受け、検査作業計画を立案し、検
査方法、順序、ツール、条件および経路に関して自動選
定・自動プログラミング作業を行い、その結果を図9の
3次元物体の計測部A2の中のアクティブな計測部A2
3および3次元情報の獲得部A21に送る。
理およびアクティブな検査を行うマニピュレータ等の運
転プログラムのマイナーな変更は、アクティブな計測部
におけるローカル処理として行う。
動プログラミング部A11には図10のように、以下の
6つの構成要素a1〜a6を設ける。
おりである。
から送られてくる情報は、被検査物の識別情報IDが未
確認である場合の特徴抽出要求A12aと、IDを確認
した後、3次元物体の認識部A12で作成された検査モ
デル、位置・姿勢データ、検査精度・部位等A12bで
ある。このような情報A12a,A12bから全体的な
検査作業計画を立案するために、検査・特徴抽出作業展
開部A111を設ける。
3次元物体の認識部A12からの情報が特徴抽出要求A
12aの場合は、その旨であることを確認し、検査指令
データとしてそのまま特徴抽出要求を3次元物体の計測
部A2へ送る。
報が、抽出された特徴から確認されたID情報を伴った
検査対象物の検査モデル、位置・姿勢データ、検査精度
・部位等A12bの場合は、検査作業を行う意図を確認
し、送られてきた情報をベースに検査作業計画の立案を
行う。ここでは、視覚情報処理のアルゴリズムや制御戦
略等の汎用的な知識がすでに与えられており、さらに被
検査物や目的等が情報として与えられることにより、全
体的な作業計画の概要が決定される。この構成要素で
は、検査作業計画を行うAI(人工知能)プランナが重
要である。
作業計画が立てられると、それをもとに被検査物や目的
等の応用に対し、最適な検査方法とその情報処理アルゴ
リズム、さらにその適用手順を自動的に生成する必要が
生じる。そこで、検査方法決定部A112、検査順序決
定部A113および検査ツール決定部A114を設け
た。
や位置・姿勢データ等の情報から、検査部位の最適な検
査方法とその情報処理アルゴリズムが自動選定される。
ここでは検査方法データベースより、過去の事例が参照
され、検査部位の形状、大きさ、精度等から接触式また
は非接触式、非接触式の場合は受動型または能動型とい
った検査方法やその情報処理アルゴリズムが決定され
る。ここでは過去の事例を用いることが可能で、さらに
学習機能を兼ね備えた事例ベース推論を応用している。
等の情報と検査方法決定部A112で決定された検査方
法を受け、複数の検査部位を検査方法や情報処理アルゴ
リズムを考慮しながら、どの順序で検査するかを決定す
る。ここでは検査作業の効率等を考慮して、エキスパー
トシステムを用いたスケジューリング機能を設けてい
る。
決定部A112で決定された検査方法をもとに検査ツー
ルが自動選定される。検査精度等の情報を加味しなが
ら、多眼視(CCD(電荷蓄積素子)またはPSD(光
検出素子))、レンジファインダ、タッチプローブ等の
検査ツールが選定される。ここでは検査精度・部位等の
情報を利用し、検査ツール選定のルールを作成すること
により、検査ツールデータベースからルールベース推論
を用いた検査ツール選定システムを構築している。
は、入力された画像の情報処理能力を向上させるだけで
なく、カメラの焦点や絞り、あるいはその位置や方向、
さらには照明光の位置、方向明るさ等をシステムが自律
的に制御して、能動的に処理しやすい画像を入力するこ
とが重要である。このため、カメラや照明系等、画像化
についての知識(有効な対象物、目的、機能、効率等)
をシステムに与えておき、アクティブな計測部A23で
応用目的に応じた最適な画像が得られるように、検査条
件決定部A115および検査経路生成部A116を設け
る。
等の情報と検査順序決定部A113で決定された検査順
序、検査ツール決定部で決定された検査ツール等の情報
からカメラの焦点や絞り、ライティング等の最適な検査
条件を決定する。また、照明系がマニピュレータに設置
され、アクティブなライティング作業が行われる場合
は、その位置や方向を決定し、マニピュレータの経路生
成を行う。ここでは、事例ベース推論による検査条件の
決定と、マニピュレータの動作計画技術が重要な技術と
して必要とされると思われる。
の情報と検査順序決定部A113で決定部された検査順
序、検査ツール決定部で決定された検査ツールの情報か
らカメラ等の検査ツールを搭載したマニピュレータの経
路生成を行う。この過程には、マニピュレータが検査ツ
ールを搭載したり、被検査物をセッティングしたりする
一連の動作計画を含む。ここではマニピュレータの動作
計画技術が重要な技術であり、障害物回避等のロボット
の動作計画に関する現状の技術を応用している。
指令データA11bとしてまとめられ、3次元物体の計
測部A2の構成要素であるアクティブな計測部A23お
よび3次元情報の獲得部A21に送られることになる。
を通過することになる。認識部A12は、被検査物が入
荷されたという信号を受けると、検査方法の自動選定・
自動プログラミング部A11へ特徴抽出要求を発し、計
測部A22から被検査物の特徴量データ(計測データ)
を受けて、これに基づいて認識を行う。認識後、認識結
果である被検査物の種類と位置・姿勢を、検査情報を含
んだ検査モデルとともに、検査方法の自動選定・自動プ
ログラミング部A11や寸法・形状・欠陥検査部A13
へ渡す。認識された被検査物は搬送系によって検査ステ
ージへと送られる。
ンの3次元画像から得られた被検査物の記述と予め用意
しておいた被検査物の認識モデルの記述を照合すること
により、被検査物の種類、および3次元的な位置・姿勢
を求めることである。したがって、3次元形状認識は、
図11のように、予め認識のための被検査物の認識モデ
ルを作成する認識・検査モデル作成部A122と、計測
データが入ってきた時点で認識モデルとシーンの記述を
照合させて認識を行う3次元物体の認識部A123から
構成される。
2において、認識モデルは被検査物の3次元形状モデル
に基づいて作成される場合が多い。被検査物が製品また
は製品の一部という位置付けからすると、3次元形状モ
デルは、CADモデルまたはプロダクトモデルの形状デ
ータとして設計工程などの上流から与えられる場合が想
定されるが、CADモデルがない場合には、被検査物自
体やクレイモデルの表面を直接センシングし、得られた
3次元座標データから3次元形状モデルを作成する処理
を行う3次元形状モデル作成部A121が要求される。
3次元形状モデル作成部A121では、被計測物が計測
台にセットされたという信号を受けると、検査方法の自
動選定・自動プログラミング部A11へセンシング指令
を発し、計測部A22から被計測物表面の3次元座標デ
ータ(x,y,z)を受け、これを処理して被検査物の
3次元形状モデルを作成する。
識した後の検査モデルデータに基づいて、寸法・形状・
欠陥検査および仕分け・分類の検査を行うシステムの参
照モデルを示している。
査物のID、ならびに検査項目・検査部位等の検査指令
系統の情報および、寸法や公差・検査精度といった検査
に要求される基本情報、さらに被検査物の状態を表す形
状・位置・姿勢等の情報が備わっているものとする。
り、図中、検査項目の選択部A131で検査項目の選択
処理を行い、その選択結果を、寸法・形状の検査部A1
32、または外観の欠陥検査部A133、または仕分け
・分類の検査部A134に対して、検査実行指示として
指令を与える。
た検査項目が複数の場合は、検査処理の順序を含めた検
査実行指示として、検査項目の選択部A131から指令
され、順次検査が行われる。
(A132−A134)では、検査モデル中の位置・姿
勢情報と被検査物の確認ID情報ならびに、被検査物の
認識が終わった後のさらに詳細な、3次元情報に含まれ
る座標基準値等のデータに基づいて、検査のための、ロ
ーカルな座標系の設定を行う。
と、検査モデル中の検査部位・検査精度情報、ならびに
3次元情報中の詳細計測データの組合わせにより、検査
対象部分の抽出を実行する。
決定されると、実際の検査の判定が行われる。これは、
検査モデルに含まれる寸法・形状あるいは公差と、検査
評価用のデータベースに蓄えられている、判定方法・判
定基準データにより実行される。この場合データベース
は、判定の結果も過去の検査結果として記憶され、常に
最新の検査に対して判定基準値としてフィードバックが
かけられる仕組みとなっている。
値化・グラフ化等に加工されたデータとともに、検査情
報として、表示・印字され、同時に必要に応じて上流の
工程に対して送出される。
報を入力し、計測処理した結果を3次元物体の認識部A
12へ出力する。入力データの内容によっては、簡易的
な認識処理まで行い、寸法・形状・欠陥検査部A13へ
出力する。
は、入力されたデータを判別し、その後の処理方法の選
択に必要なデータ種類IDを設定する。データは、画像
データを基本とするが、寸法データ等も対象とする。
別結果に従い、その後の計測処理プロセス選択に必要な
処理IDを設定する。入力が単眼画像(TVカメラ1台
を用いる構成)の場合、不足している3次元情報を付加
する処理プロセスを行うものとする。複眼画像(カメラ
を複数台用いる構成)の場合、そのまま3次元情報を抽
出する処理プロセスを行う。
ロセスIDに従い、最適な画像分割方法を選択し、処理
を行う。
いてはそのまま通過させる。
た場合、他の処理方法を選択して、自動的にリトライさ
せる。
セスへ出力する。
ロセスIDに従い、最適な特徴抽出方法と選択し、処理
を行う。
まま通過させる。また、選択した処理により、結果が得
られなかった場合、他の処理方法と選択し自動的にリト
ライさせる。
セスへ出力する。
を、内容に応じて出力する。本プロセスで得た計測デー
タを、3次元物体の認識処理を行う場合は、3次元物体
の認識部A123へ出力する。本プロセスで得た計測デ
ータを、そのまま検査をして活用できる場合は寸法・形
状・欠陥検査部A13へ出力する。本プロセスの過程に
おいて、うまくデータが得られなかったケースについて
データベースへ入力し、ノウハウとして蓄積を図る。
たセンシングデータに処理を施し、3次元データに合成
して3次元物体の計測部A22に転送する役割を果す。
以下に図14を参照してモデル展開図を説明する。
報とそれ以外のものがあり、センシングデータ分類部A
212で分類される。視覚センサからの情報は通常、セ
ンシングデータによる距離データ生成部A214に入力
されるが、獲得手法により1)単眼視の濃淡画像、2)
三角測量法に基づくものや距離センサからの情報のよう
にすでに距離情報の形に変換されているデータの2種類
がある。1)については2値化およびパターンマッチン
グ(対応点決定)等により距離データに加工する。単眼
視画像は距離生成において何らかの仮定、つまりシーン
知識が必要であり、それはこの部分に予め用意されてい
る。なお本ブロックにおける情報のみで3次元データを
構築できない場合、画像前処理等の部A213で前処理
のみを行う場合もある。
や製品の搬送などの動画像を構成する要素として距離デ
ータ生成に必要なものであり、相対位置・運動による距
離データ生成部A215に入力される。検査方法展開部
A211では、上位からの検査指令情報から検査方法
を抽出、光学系の位置関係や視野、投影パターンなどの
固定パラメータを、相対位置・運動による距離データ生
成部A215に送る。ここで前述の3)とともに視覚情
報以外で距離データ生成を行う。
215、およびセンシングデータによる距離データ生成
部A214で生成される距離データは、いずれかが1次
元座標データであれば、もう一方は2次元座標データと
いうように互いを補い合って、最終的に、3次元データ
生成部A216において3次元データを生成し、3次元
物体の計測部A22に送られる。
より検査指令情報を受取りセンシングデータと走査情
報、照明情報等を出力する5つのサブモジュールから構
成される。
シング作業展開部A231で解釈され、被検査物の搬送
を制御する搬送制御部A235と、被検査物およびセン
サ・照明系の位置・経路等を制御する被検査物取出し/
検査経路制御部A234へ制御情報として転送される。
センシングに必要とされる照明装置やセンサの種類・数
とセンシング系固有のパラメータ等も同時に、照明装置
選択部A233と、センサ選択部A232へ出力され
る。センサ選択部A232〜搬送制御部A235は、そ
れぞれ指示された情報に従って所定の作業を行いセンシ
ングデータと各部状態情報を上位へ返す。センシングデ
バイスとしては、CCD、PSD等の画像センサや距離
センサだけでなく、電気信号、質量等の物理量を計測す
るセンサについても補助的に用いられる。
制御されるAGV(AutomaticGuided Vehicle、電磁波
および光などによって案内走行する移動体をいう)、コ
ンベア等によって検査ステーションヘローディングされ
所定の治具あるいは計測台等へセッティングされる。被
検査物が未知の場合、ロボットハンドとセンシング系に
より探索的計測が行われる。このデータにより上位シス
テムが対象の認識を行った後、再度詳細な検査・計測が
行われる。計測完了後、被検査物は再び、搬送制御部A
235の制御により次工程へ搬送される。
ティブな計測を行うためのセンシングシステムの一部を
構成する。したがって、実際に検査を行うセンシング部
はセンサ群、照明装置群、ロボットハンドの3つのモジ
ュールより構成される。
査対象の種類と、その検査項目を、一例として表1に示
す。
物の検査を、自動的に、効率よく、しかも必要十分に、
行うことができるようになり、これによって人手が省か
れ、無駄時間がなくなる。
結果から、自動的に、製品の設計および製造上の修正情
報を得ることができ、これによって設計の見直しなどを
行うことができるようになる。
ある。
の全体の構成を示すブロック図である。
ロック図である。
詳細に示すブロック図である。
に詳細に示すブロック図である。
構成を示すブロック図である。
ク図である。
展開したブロック図である。
成を示すブロック図である。
A11の展開した構成を示すブロック図である。
開した構成を示すブロック図である。
3の展開した構成を示すブロック図である。
示すブロック図である。
成の展開したブロック図である。
ロック図である。
された欠陥の要因を推定し、その演算結果を、設計およ
び生産計画を行う部分に通信手段によって出力し、この
ようにして検査結果から欠陥の要因分析を行い、設計お
よび製造部門へ検討結果を送る。そのため設計の見直し
および生産の検討を行うことができ、たとえば設計上の
欠陥を修正することができるようになる。
0は、図7に示される3次元物体の認識および検査部A
1と、3次元物体の計測部A2とから構成される。図6
のリソースとは、検査を行う際に必要となる物理的な手
段であり、たとえば検査具、取付具、搬送装置およびそ
の他検査対象物を除くすべてのものを含む。3次元物体
の認識および検査部A1には、図7,8のように3次元
物体の計測部A2で計測された3次元情報A2aやCA
Dによる設計システムより送られた形状などの検査に関
する情報を伴ったプロダクトモデルデータA1aから、
検査に必要な検査モデルの生成と複数のモデルの中から
特定の3次元物体を認識するための3次元物体の認識部
A12が設けられ、生成された検査モデルから検査の目
的に応じてエキスパートシステムなどにより、検査方法
を自動的に選定し、検査プログラムを自動的に生成する
ための検査方法の自動選定・自動プログラミング部A1
1、検査モデルと計測データの比較により寸法・形状・
欠陥の検査を行うための寸法・形状・欠陥検査部A13
である。
Claims (6)
- 【請求項1】 検査対象物をハンドリングする手段と、 センサ・照明系と、 センサや照明装置の位置姿勢を制御する手段と、 センサ信号を処理する手段と、 対象物の同定・認識を行う第1演算手段と、 対象物のデータを外部と通信する手段と、 データと認識結果から対象に適した計測法や検査法を決
定する第2演算手段とを含むことを特徴とする3次元物
体の自動検査装置。 - 【請求項2】 センサ信号処理手段による検査結果から
不良部分の要因分析をする第3演算手段と、 該第3演算手段の演算結果を外部の設計手段または製造
手段に出力する手段とを含むことを特徴とする請求項1
記載の3次元物体の自動検査装置。 - 【請求項3】 検査対象物の形状に関するデータを出力
する形状データ出力手段と、 検査対象物の3次元の形状、位置、姿勢のいずれか少な
くとも1つを計測する手段と、 形状データ出力手段および計測手段の出力に応答して、
検査対象物の認識を行い、計測のための検査指令情報を
出力し、その検査指令情報によって計測手段は、検査対
象物の予め定める部位の計測を行う認識/指令手段と、 形状データ出力手段と計測手段との出力に応答して、検
査対象物の欠陥などの検査をする手段とを含むことを特
徴とする3次元物体の自動検査装置。 - 【請求項4】 認識/指令手段は、 検査対象物の検査を行う検査方法と、その検査方法を行
う計測手段の検査ツールとを決定して、計測手段を計測
動作させることを特徴とする請求項3記載の3次元物体
の自動検査装置。 - 【請求項5】 検査ツールは、 検査対象物を光学的に検査する光学的検出手段と、 検査対象物に光を照射する光源と、 光学的検査手段および光源を予め定める検査条件となる
ように動作させる手段とを含むことを特徴とする請求項
4記載の3次元物体の自動検査装置。 - 【請求項6】 予め登録された検査対象物のデータと初
期計測データから、対象物の同定に必要な計測が実現で
きるように、対象物やセンサ・照明系等の位置姿勢を決
定しハンドリング手段に指令を生成する工程と、 登録データと計測データを比較して対象物の同定を行う
工程と、 同定された対象物に求められる検査を実現することがで
きるように、対象物やセンサ・照明系等の位置姿勢を決
定しハンドリング手段に指令を生成する工程と、 検査結果を外部に出力する工程とを含むことを特徴とす
る3次元物体の自動検査方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP24137193A JP3583450B2 (ja) | 1993-09-28 | 1993-09-28 | 3次元物体の自動検査装置および方法 |
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