JPH08272414A - ロボットとハンドカメラを用いた視覚センサのキャリブレーション方法 - Google Patents
ロボットとハンドカメラを用いた視覚センサのキャリブレーション方法Info
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- JPH08272414A JPH08272414A JP9414295A JP9414295A JPH08272414A JP H08272414 A JPH08272414 A JP H08272414A JP 9414295 A JP9414295 A JP 9414295A JP 9414295 A JP9414295 A JP 9414295A JP H08272414 A JPH08272414 A JP H08272414A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 ロボット並びにハンドカメラを含む視覚セン
サのキャリブレーションを同時に行なうこと。 【構成】 ロボットコントローラ１で制御されるロボッ
ト２０を移動させ、治具５０の上面５１上に用意された
基準点Ｐ1 〜Ｐm の計測に適した位置に位置決めする。
Ｐ1 〜Ｐm のロボットの基準座標系上での座標値は既知
とする。ロボット２０と視覚センサに関して定められる
パラメータをＱ1 〜Ｑn とする。Ｐ1 〜Ｐm 点の認識誤
差をΔｘ1 〜Δｘm として、ｂ＝［Δｘ1t，Δｘ2t・・
・Δｘmt］、並びに、Ｄ＝［Ｃ1t，Ｃ2t・・・Ｃmt］
（Ｃ1t，Ｃ2t・・・Ｃmtは、点Ｐ1 〜Ｐm のロボット座
標系上の位置を表わすＱ1 〜Ｑn の関数ｆのＱ1 〜Ｑn
に関するヤコビアンを要素とする行列の転置行列のｘ＝
ｘ1 ，ｘ＝ｘ2 ・・・ｘ＝ｘm に対応した値）を計算す
る。そして、σ＝（Ｑ1 〜Ｑn ）とその微小変化量Δσ
を用いて、繰り返し計算σ(k) ＝σ(k-1) ＋Δσ(k-1)
［ｋ＝１，２，３・・・］を、σが収束するまで実行す
る。
サのキャリブレーションを同時に行なうこと。 【構成】 ロボットコントローラ１で制御されるロボッ
ト２０を移動させ、治具５０の上面５１上に用意された
基準点Ｐ1 〜Ｐm の計測に適した位置に位置決めする。
Ｐ1 〜Ｐm のロボットの基準座標系上での座標値は既知
とする。ロボット２０と視覚センサに関して定められる
パラメータをＱ1 〜Ｑn とする。Ｐ1 〜Ｐm 点の認識誤
差をΔｘ1 〜Δｘm として、ｂ＝［Δｘ1t，Δｘ2t・・
・Δｘmt］、並びに、Ｄ＝［Ｃ1t，Ｃ2t・・・Ｃmt］
（Ｃ1t，Ｃ2t・・・Ｃmtは、点Ｐ1 〜Ｐm のロボット座
標系上の位置を表わすＱ1 〜Ｑn の関数ｆのＱ1 〜Ｑn
に関するヤコビアンを要素とする行列の転置行列のｘ＝
ｘ1 ，ｘ＝ｘ2 ・・・ｘ＝ｘm に対応した値）を計算す
る。そして、σ＝（Ｑ1 〜Ｑn ）とその微小変化量Δσ
を用いて、繰り返し計算σ(k) ＝σ(k-1) ＋Δσ(k-1)
［ｋ＝１，２，３・・・］を、σが収束するまで実行す
る。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本願発明は、産業用ロボット（以
下、単に「ロボット」と言う。）と該ロボットの手先に
取り付けられたカメラ（以下、「ハンドカメラ」あるい
は単に「カメラ」と言う。）を含むビジョンシステムの
キャリブレーション方法に関する。
下、単に「ロボット」と言う。）と該ロボットの手先に
取り付けられたカメラ（以下、「ハンドカメラ」あるい
は単に「カメラ」と言う。）を含むビジョンシステムの
キャリブレーション方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】ロボットを正しく動作させる為には、各
ロボット軸の角度変数とロボットの手先の位置・姿勢
（ハンド基準点、例えばフェイスプレートに設定された
フェイスプレート座標系の位置・姿勢）の関係を規定す
る諸パラメータの値を知る必要がある。これらパラメー
タの最適値を推定し、決定する手続きは一般にキャリブ
レーションと呼ばれている。キャリブレーションで定め
られるパラメータには、内部パラメータと外部パラメー
タがある。
ロボット軸の角度変数とロボットの手先の位置・姿勢
（ハンド基準点、例えばフェイスプレートに設定された
フェイスプレート座標系の位置・姿勢）の関係を規定す
る諸パラメータの値を知る必要がある。これらパラメー
タの最適値を推定し、決定する手続きは一般にキャリブ
レーションと呼ばれている。キャリブレーションで定め
られるパラメータには、内部パラメータと外部パラメー
タがある。
【０００３】前者の代表的な例としては、リンク長、隣
接リンク間の位置ずれ（オフセット）とねじれ、各ロボ
ット軸の角度変数を検出するエンコーダのオフセット値
（マスタリング姿勢時のカウンタ値）、各リンクの撓み
などがある。後者は、ワールド座標系からみたロボット
座標系（内部パラメータと角度変数値からハンド基準点
の位置・姿勢を計算する時の基準となる、ロボットに固
定された座標系。以下、同じ。）の位置・姿勢を表わす
パラメータである。外部パラメータを決定するキャリブ
レーションについては別途考慮するものとし、以下、内
部パラメータを定めるキャリブレーションのみを考え
る。
接リンク間の位置ずれ（オフセット）とねじれ、各ロボ
ット軸の角度変数を検出するエンコーダのオフセット値
（マスタリング姿勢時のカウンタ値）、各リンクの撓み
などがある。後者は、ワールド座標系からみたロボット
座標系（内部パラメータと角度変数値からハンド基準点
の位置・姿勢を計算する時の基準となる、ロボットに固
定された座標系。以下、同じ。）の位置・姿勢を表わす
パラメータである。外部パラメータを決定するキャリブ
レーションについては別途考慮するものとし、以下、内
部パラメータを定めるキャリブレーションのみを考え
る。
【０００４】内部パラメータは対象とするロボットを表
現する適当なロボット機構モデルに関連して定義され
る。一般に、ロボットの内部パラメータを定めるキャリ
ブレーションを実行する為には、複数のロボット姿勢に
ついて、ハンド基準点の位置を計測する必要がある。
現する適当なロボット機構モデルに関連して定義され
る。一般に、ロボットの内部パラメータを定めるキャリ
ブレーションを実行する為には、複数のロボット姿勢に
ついて、ハンド基準点の位置を計測する必要がある。
【０００５】そこで、ハンドカメラを使用した視覚セン
サを含むビジョンシステムにおけるロボットのキャリブ
レーションを行なう場合には、その視覚センサ自身を利
用することが考えられる。その場合には、ロボットにい
くつかの姿勢をとらせた状態で、ワールド座標系上での
位置が既知である点に関する視覚センサの出力からハン
ド基準点の位置を計算することになる。しかし、その為
には、視覚センサの出力を記述するセンサ座標系とハン
ド基準点（フェイスプレート座標系）との関係が判って
いなければならない。即ち、視覚センサのキャリブレー
ションが前もって行なわれている必要がある。
サを含むビジョンシステムにおけるロボットのキャリブ
レーションを行なう場合には、その視覚センサ自身を利
用することが考えられる。その場合には、ロボットにい
くつかの姿勢をとらせた状態で、ワールド座標系上での
位置が既知である点に関する視覚センサの出力からハン
ド基準点の位置を計算することになる。しかし、その為
には、視覚センサの出力を記述するセンサ座標系とハン
ド基準点（フェイスプレート座標系）との関係が判って
いなければならない。即ち、視覚センサのキャリブレー
ションが前もって行なわれている必要がある。
【０００６】しかし、ロボットのキャリブレーションが
完了していない時点では、ハンドカメラを用いた視覚セ
ンサのキャリブレーションに、ロボット自身の位置決め
機能を利用することが出来ない。従って、従来は、ロボ
ットのキャリブレーションとハンドカメラを含む視覚セ
ンサのキャリブレーションを別々に行なう必要があっ
た。
完了していない時点では、ハンドカメラを用いた視覚セ
ンサのキャリブレーションに、ロボット自身の位置決め
機能を利用することが出来ない。従って、従来は、ロボ
ットのキャリブレーションとハンドカメラを含む視覚セ
ンサのキャリブレーションを別々に行なう必要があっ
た。
【０００７】即ち、ロボットのキャリブレーションをそ
のビジョンシステムとは別の手段を用いて行い、然る後
にハンドカメラを含む視覚センサのキャリブレーション
を行なう方法が採用されていた。また、場合によって
は、ロボットのキャリブレーションを行なわずに視覚セ
ンサのキャリブレーションを行なっていた。しかし、前
者の方法は作業が煩雑であり、後者の方法では高い精度
が得られなかった。
のビジョンシステムとは別の手段を用いて行い、然る後
にハンドカメラを含む視覚センサのキャリブレーション
を行なう方法が採用されていた。また、場合によって
は、ロボットのキャリブレーションを行なわずに視覚セ
ンサのキャリブレーションを行なっていた。しかし、前
者の方法は作業が煩雑であり、後者の方法では高い精度
が得られなかった。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】そこで本願発明の目的
は、上記従来技術の欠点を克服し、ビジョンシステムを
構成するロボット並びにハンドカメラを含む視覚センサ
のキャリブレーションを一括して同時に行なう方法を提
供することにある。また、本願発明は、そのことを通し
て、ビジョンシステムのキャリブレーションを精度を犠
牲にすることなく簡便に行えるようにしようとするもの
である。
は、上記従来技術の欠点を克服し、ビジョンシステムを
構成するロボット並びにハンドカメラを含む視覚センサ
のキャリブレーションを一括して同時に行なう方法を提
供することにある。また、本願発明は、そのことを通し
て、ビジョンシステムのキャリブレーションを精度を犠
牲にすることなく簡便に行えるようにしようとするもの
である。
【０００９】
【課題を解決するための手段】本願発明は、ビジョンシ
ステムを構成するロボットを記述する内部パラメータ
と、ハンドカメラを含む視覚センサを記述する内部パラ
メータを統括的に取り扱い、両者のキャリブレーション
を同時に行なうことによって、上記課題を解決したもの
である。
ステムを構成するロボットを記述する内部パラメータ
と、ハンドカメラを含む視覚センサを記述する内部パラ
メータを統括的に取り扱い、両者のキャリブレーション
を同時に行なうことによって、上記課題を解決したもの
である。
【００１０】本願発明では、これらパラメータと視覚セ
ンサによって認識される３次元位置の間の関係として、
関数ｆで与えられる非線形方程式で表わされる関係を想
定し、ｍ通り（但し、ｍはｎ及び非線形方程式の形に応
じて決まる２より大きな正整数を下回らない正整数）の
点に関する前記視覚センサによる認識位置の微小変化量
と、関数ｆの各パラメータに関するヤコビアンを要素と
する行列とから計算される各パラメータの微小変化量の
関係から、パラメータの値を逐次近似計算によって求め
る。視覚センサで認識されるｍ通りの点は、ロボット座
標系上に座標値が既知のｍ個の点として用意することが
出来る。また、ｍ個の点に関する微小変化量は、それら
の点に関する認識誤差として与えられる。
ンサによって認識される３次元位置の間の関係として、
関数ｆで与えられる非線形方程式で表わされる関係を想
定し、ｍ通り（但し、ｍはｎ及び非線形方程式の形に応
じて決まる２より大きな正整数を下回らない正整数）の
点に関する前記視覚センサによる認識位置の微小変化量
と、関数ｆの各パラメータに関するヤコビアンを要素と
する行列とから計算される各パラメータの微小変化量の
関係から、パラメータの値を逐次近似計算によって求め
る。視覚センサで認識されるｍ通りの点は、ロボット座
標系上に座標値が既知のｍ個の点として用意することが
出来る。また、ｍ個の点に関する微小変化量は、それら
の点に関する認識誤差として与えられる。
【００１１】
【作用】本願発明の骨格をなす原理は次の通りである。
キャリブレーションで定められるべきロボットの内部パ
ラメータ（リンク長、ロボット軸間オフセット等）とハ
ンドカメラを含む視覚センサの内部パラメータ（センサ
出力からロボット座標系上のデータを計算する為のパラ
メータ）を適当な順に並べたものをＱ1 ，Ｑ2 ・・・Ｑ
n とする。本願発明では、これらパラメータが以下の考
え方に従って求める。
キャリブレーションで定められるべきロボットの内部パ
ラメータ（リンク長、ロボット軸間オフセット等）とハ
ンドカメラを含む視覚センサの内部パラメータ（センサ
出力からロボット座標系上のデータを計算する為のパラ
メータ）を適当な順に並べたものをＱ1 ，Ｑ2 ・・・Ｑ
n とする。本願発明では、これらパラメータが以下の考
え方に従って求める。
【００１２】これらパラメータＱ1 ，Ｑ2 ・・・Ｑn と
視覚センサによって認識される３次元位置ｘ（ベクトル
量；以下、単に「認識位置」とも言う。）の間の関係
は、一般に、次の（１）式のような非線形方程式で表わ
される。 ｘ＝ｆ（Ｑ1 ，Ｑ2 ・・・Ｑn ）＝ｆ（σ） ・・・（１） ここで、σ＝（Ｑ1 ，Ｑ2 ・・・Ｑn ）である。
視覚センサによって認識される３次元位置ｘ（ベクトル
量；以下、単に「認識位置」とも言う。）の間の関係
は、一般に、次の（１）式のような非線形方程式で表わ
される。 ｘ＝ｆ（Ｑ1 ，Ｑ2 ・・・Ｑn ）＝ｆ（σ） ・・・（１） ここで、σ＝（Ｑ1 ，Ｑ2 ・・・Ｑn ）である。
【００１３】パラメータσの微小変化量をΔσ＝（ΔＱ
1 ，ΔＱ2 ・・・ΔＱn ）とすれば、これに対応した認
識位置ｘの変化量Δｘは、次式（２）で表わされる。
1 ，ΔＱ2 ・・・ΔＱn ）とすれば、これに対応した認
識位置ｘの変化量Δｘは、次式（２）で表わされる。
【００１４】
【数１】 ロボット座標系上の座標値が既知となるように、ｍ通り
の点（但し、ｍ≧Ｍで、Ｍはｎ及び関数ｆの形に応じて
決まる正整数）を用意する。用意された各点の座標値を
ｘ1tr ，ｘ2tr ・・・ｘmtr とする。また、これらの点
について行なわれた計測の認識位置をｘ1 ，ｘ2 ・・・
ｘm とする。そして、各点についてのｘの微小変化量Δ
ｘとして、Δｘj ＝ｘjtr −ｘj （ｊ＝１，２・・・
ｍ）を採用する。
の点（但し、ｍ≧Ｍで、Ｍはｎ及び関数ｆの形に応じて
決まる正整数）を用意する。用意された各点の座標値を
ｘ1tr ，ｘ2tr ・・・ｘmtr とする。また、これらの点
について行なわれた計測の認識位置をｘ1 ，ｘ2 ・・・
ｘm とする。そして、各点についてのｘの微小変化量Δ
ｘとして、Δｘj ＝ｘjtr −ｘj （ｊ＝１，２・・・
ｍ）を採用する。
【００１５】このΔｘj を用いて、次の式（３），
（４）で表わされるｂ及びＤが得られる。
（４）で表わされるｂ及びＤが得られる。
【００１６】 ｂ＝［Δｘ1t，Δｘ2t・・・Δｘmt］ ・・・（３） Ｄ＝［Ｃ1t，Ｃ2t・・・Ｃmt］ （ｔ；転置行列） ・・・（４） ｂ，Ｄ，Δσの間には、次の関係式（５）が成立する。 ｂ＝Ｄ・Δσ ・・・（５） 上記（３）式をΔσに関する方程式とみた時、最小二乗
解はＤの疑似逆行列であり、次式（６）で与えられる。
（６）式の右辺は、上記（３）式、（４）式から計算さ
れる。
解はＤの疑似逆行列であり、次式（６）で与えられる。
（６）式の右辺は、上記（３）式、（４）式から計算さ
れる。
【００１７】 Δσ＝（Ｄt Ｄ）-1Ｄt ・ｂ （ｔ；転置行列） ・・・（６） パラメータσは、次式（７）で表わされる繰り返し計算
によって求められる。
によって求められる。
【００１８】 σ(k) ＝σ(k-1) ＋Δσ(k-1) ・・・（７） 但し、ｋは繰り返し計算の指標で、ｋ＝１，２・・・で
ある。先ず、ｋ＝１におけるσとして適当なσ0 （真の
σに近いと考えられる値、例えば設計値）を設定し、ｍ
通りの点に関する計測結果、ロボット機構モデル並びに
ハンドカメラを含む視覚センサの機構モデルを使って上
式（３），（４）を計算し、σ0 に対するΔσ0 を上式
（６）に従って求める。
ある。先ず、ｋ＝１におけるσとして適当なσ0 （真の
σに近いと考えられる値、例えば設計値）を設定し、ｍ
通りの点に関する計測結果、ロボット機構モデル並びに
ハンドカメラを含む視覚センサの機構モデルを使って上
式（３），（４）を計算し、σ0 に対するΔσ0 を上式
（６）に従って求める。
【００１９】これを（７）式にｋ＝１として、σ0 とと
もに代入すれば、σ(1) が求められる。以下、同様の手
順をｋ＝２，３・・・として繰り返すことで、σ(k) は
一定値に収束する。実際の計算処理においては、Δσ
(k) が予め設定された０レベルに近いしきいレベルεを
下回った段階で計算を終了し、最終段階で計算されたΔ
σ(k)をσの最適値として採用すれば良い。
もに代入すれば、σ(1) が求められる。以下、同様の手
順をｋ＝２，３・・・として繰り返すことで、σ(k) は
一定値に収束する。実際の計算処理においては、Δσ
(k) が予め設定された０レベルに近いしきいレベルεを
下回った段階で計算を終了し、最終段階で計算されたΔ
σ(k)をσの最適値として採用すれば良い。
【００２０】
【実施例】図１は、本願発明の方法を適用する際の配置
の概要を例示した要部ブロック図である。配置されるシ
ステム全体は、ロボットコントローラ１、画像処理装
２、ハンドカメラ１０、ロボット２０、並びに治具５か
ら構成されている。ロボットコントローラ１にはロボッ
ト２０と画像処理装２が接続されている。画像処理装置
２には、ハンドカメラ１０が接続されている。ロボット
コントローラ１から画像処理装置２にセンシング指令が
出されると、画像処理装置２からハンドカメラセンサ１
０にカメラインターフェイスを介して撮影指令が送られ
る。ハンドカメラ１０で撮影された画像は、カメライン
ターフェイスを介して画像処理装置２に取り込まれ、画
像解析が行なわれる。
の概要を例示した要部ブロック図である。配置されるシ
ステム全体は、ロボットコントローラ１、画像処理装
２、ハンドカメラ１０、ロボット２０、並びに治具５か
ら構成されている。ロボットコントローラ１にはロボッ
ト２０と画像処理装２が接続されている。画像処理装置
２には、ハンドカメラ１０が接続されている。ロボット
コントローラ１から画像処理装置２にセンシング指令が
出されると、画像処理装置２からハンドカメラセンサ１
０にカメラインターフェイスを介して撮影指令が送られ
る。ハンドカメラ１０で撮影された画像は、カメライン
ターフェイスを介して画像処理装置２に取り込まれ、画
像解析が行なわれる。
【００２１】ロボットコントローラ１は通常使用されて
いる型のもので、マイクロプロセッサからなる中央演算
処理装置（以下、「ＣＰＵ」と言う。）と、ＣＰＵにバ
ス結合されたＲＯＭメモリ、ＲＡＭメモリ、教示操作
盤、ロボットの軸制御器、汎用信号インターフェイス等
を備えている。
いる型のもので、マイクロプロセッサからなる中央演算
処理装置（以下、「ＣＰＵ」と言う。）と、ＣＰＵにバ
ス結合されたＲＯＭメモリ、ＲＡＭメモリ、教示操作
盤、ロボットの軸制御器、汎用信号インターフェイス等
を備えている。
【００２２】ＲＯＭメモリには、システム全体を制御す
るプログラムが格納される。ＲＡＭメモリには、ロボッ
ト動作や画像処理装置への指令送信、画像処理装置から
の画像解析結果の受信等を制御するプログラム、関連設
定値等が格納され、また、ＣＰＵによる演算実行時の一
時記憶用のメモリや必要に応じて設定されるレジスタ領
域としても使用される。軸制御器は、ロボット２０の各
軸をサーボ回路を介して制御する。汎用信号インターフ
ェイスは、画像処理装置２やオフラインプログラミング
装置、製造ラインの制御部等に対する入出力装置の役割
を果たす。これら個別要素の図示及び詳しい説明は省略
する。
るプログラムが格納される。ＲＡＭメモリには、ロボッ
ト動作や画像処理装置への指令送信、画像処理装置から
の画像解析結果の受信等を制御するプログラム、関連設
定値等が格納され、また、ＣＰＵによる演算実行時の一
時記憶用のメモリや必要に応じて設定されるレジスタ領
域としても使用される。軸制御器は、ロボット２０の各
軸をサーボ回路を介して制御する。汎用信号インターフ
ェイスは、画像処理装置２やオフラインプログラミング
装置、製造ラインの制御部等に対する入出力装置の役割
を果たす。これら個別要素の図示及び詳しい説明は省略
する。
【００２３】ロボット２０の動作は、ロボットコントロ
ーラ１のメモリに格納された動作プログラムによって制
御される。ロボット２０は、関節６軸ロボットで、その
先端にハンドカメラ１０とハンドＨが装着されている。
ーラ１のメモリに格納された動作プログラムによって制
御される。ロボット２０は、関節６軸ロボットで、その
先端にハンドカメラ１０とハンドＨが装着されている。
【００２４】符号５は正確に工作されたキャリブレーシ
ョン用の治具で、基部５０の上面５１には複数の基準点
Ｐ1 ，Ｐ2 ，Ｐ3 ・・・（３個のみ図示）が描かれてい
る。各基準点Ｐ1 ，Ｐ2 ，Ｐ3 ・・・の位置は、設計デ
ータで与えられているロボット２０のベースの基準点近
傍を原点として設定されたロボット座標系上で、既知デ
ータ（ｘ1tr ，ｘ2tr ・・・ｘmtr ）で与えられている
ものとする。
ョン用の治具で、基部５０の上面５１には複数の基準点
Ｐ1 ，Ｐ2 ，Ｐ3 ・・・（３個のみ図示）が描かれてい
る。各基準点Ｐ1 ，Ｐ2 ，Ｐ3 ・・・の位置は、設計デ
ータで与えられているロボット２０のベースの基準点近
傍を原点として設定されたロボット座標系上で、既知デ
ータ（ｘ1tr ，ｘ2tr ・・・ｘmtr ）で与えられている
ものとする。
【００２５】キャリブレーションによって定めるパラメ
ータについては、以下の通りする。
ータについては、以下の通りする。
【００２６】１．ロボットの内部パラメータとしては、
ＤＨパラメータを採用する。ＤＨパラメータによるロボ
ット機構の表現方法は、周知であるから詳細説明は省略
し、図２を参照して定義のみを簡単に記す。
ＤＨパラメータを採用する。ＤＨパラメータによるロボ
ット機構の表現方法は、周知であるから詳細説明は省略
し、図２を参照して定義のみを簡単に記す。
【００２７】θi ；リンクｉの回転軸における回転角
（回転関節の場合、これが軸ｉの変位量になる。 ｄi ；リンクｉのリンク長 ａi ；リンクｉとリンクｉ−１に関する２本の共通垂線
間の距離（直動関節の場合、これが軸ｉの変位量にな
る。 αi ；軸ｉ上に設定された座標系Ｚi と軸ｉ−１上に設
定された座標系Ｚi-1の間のねじれ ２．視覚センサについては、ハンドカメラ１０の画像面
における点像位置（ｕ，ｖ）とその点像を与える点のロ
ボット座標系上の位置（ｘ，ｙ，ｚ）の位置との関係
が、次式（８），（９）で与えられる場合を考える。な
お、この関係は、ハンドカメラ１０にピンホールカメラ
のモデルを適用した時に成立する関係として周知であ
る。
（回転関節の場合、これが軸ｉの変位量になる。 ｄi ；リンクｉのリンク長 ａi ；リンクｉとリンクｉ−１に関する２本の共通垂線
間の距離（直動関節の場合、これが軸ｉの変位量にな
る。 αi ；軸ｉ上に設定された座標系Ｚi と軸ｉ−１上に設
定された座標系Ｚi-1の間のねじれ ２．視覚センサについては、ハンドカメラ１０の画像面
における点像位置（ｕ，ｖ）とその点像を与える点のロ
ボット座標系上の位置（ｘ，ｙ，ｚ）の位置との関係
が、次式（８），（９）で与えられる場合を考える。な
お、この関係は、ハンドカメラ１０にピンホールカメラ
のモデルを適用した時に成立する関係として周知であ
る。
【００２８】
【数２】 内部パラメータとしては上式に含まれるパラメータ、ｕ
0 ，ｖ0 ；ηu ，ηv；ａ11，ａ12・・・・ａ33；ｃ1
，ｃ2 ，ｃ3 を考える。各パラメータの意味は次の通
りである。 ｕ0 ，ｖ0 ；ハンドカメラ１０の光軸と画像面の交点位
置 ηu ，ηv ；画像メモリ上の座標系軸と画像面（撮像
面）上の座標軸とを関係付ける２軸（ｕ軸とｖ軸）の換
算比 ｃ1 〜ｃ3 ；ハンドカメラ１０のレンズの主点位置 ａ11〜ａ33；ハンドカメラ１０の光軸方位＝カメラ座標
系のロボット座標系の座標軸周りの回転角（α，φ，
β）を用いて、次式（１０）で計算される行列要素 Ｌ；光軸長＝画面距離＝ハンドカメラ１０のレンズから
画像面（撮像面）までの距離
0 ，ｖ0 ；ηu ，ηv；ａ11，ａ12・・・・ａ33；ｃ1
，ｃ2 ，ｃ3 を考える。各パラメータの意味は次の通
りである。 ｕ0 ，ｖ0 ；ハンドカメラ１０の光軸と画像面の交点位
置 ηu ，ηv ；画像メモリ上の座標系軸と画像面（撮像
面）上の座標軸とを関係付ける２軸（ｕ軸とｖ軸）の換
算比 ｃ1 〜ｃ3 ；ハンドカメラ１０のレンズの主点位置 ａ11〜ａ33；ハンドカメラ１０の光軸方位＝カメラ座標
系のロボット座標系の座標軸周りの回転角（α，φ，
β）を用いて、次式（１０）で計算される行列要素 Ｌ；光軸長＝画面距離＝ハンドカメラ１０のレンズから
画像面（撮像面）までの距離
【００２９】
【数３】 以上の内部パラメータをまとめたもの（θi ；ｄi ；ａ
i ；αi ；ｕ0 ，ｖ0；ηu ，ηv ；ａ11，ａ12・・・
・ａ33；ｃ1 ，ｃ2 ，ｃ3 ）を適当な順番に並べたもの
を（Ｑ1 ，Ｑ2 ・・・Ｑn ）とする（ｎはパラメータ総
数）。
i ；αi ；ｕ0 ，ｖ0；ηu ，ηv ；ａ11，ａ12・・・
・ａ33；ｃ1 ，ｃ2 ，ｃ3 ）を適当な順番に並べたもの
を（Ｑ1 ，Ｑ2 ・・・Ｑn ）とする（ｎはパラメータ総
数）。
【００３０】以上の事を前提に、キャリブレーションの
手順と処理について説明する。
手順と処理について説明する。
【００３１】処理は、繰り返し計算の指標ｋをｋ＝１と
して開始される。先ず、未キャリブレーションのロボッ
ト２０を治具５の上面５１上に用意された基準点Ｐ1 〜
Ｐmの計測が可能な位置に移動させる（ステップＳ
１）。そして、ハンドカメラ１０を含む視覚センサで、
基準点Ｐ1 〜Ｐm の位置を認識する（ステップＳ２）。
但し、視覚センサが二次元視覚センサであれば、ロボッ
ト座標系でみてＸ，Ｙ，Ｚ成分のうちの一成分について
は、基準点の座標値を用いる。
して開始される。先ず、未キャリブレーションのロボッ
ト２０を治具５の上面５１上に用意された基準点Ｐ1 〜
Ｐmの計測が可能な位置に移動させる（ステップＳ
１）。そして、ハンドカメラ１０を含む視覚センサで、
基準点Ｐ1 〜Ｐm の位置を認識する（ステップＳ２）。
但し、視覚センサが二次元視覚センサであれば、ロボッ
ト座標系でみてＸ，Ｙ，Ｚ成分のうちの一成分について
は、基準点の座標値を用いる。
【００３２】次に、視覚センサの認識誤差として、Δｘ
j ＝ｘjtr −ｘj （ｊ＝１，２・・・ｍ）を計算する
（ステップＳ３）。そして、これを用いて、前述の式
（３），（４）から、ｂ及びＤを計算する（ステップＳ
４）。パラメータＱ1 〜Ｑn に関するヤコビアンを計算
しなければならないが、視覚センサのパラメータに関す
るヤコビアンは、前述の式（８），（９）から計算され
る。また、ロボットのパラメータ（ＤＨパラメータ）に
関するヤコビアンは、ＤＨパラメータを使ってハンド基
準点（フェイスプレート座標系の原点）の位置を表わす
一般的な式から計算される。この式はロボットの型に依
存して決まるもので、周知であるから、ここでは詳細は
省略する。
j ＝ｘjtr −ｘj （ｊ＝１，２・・・ｍ）を計算する
（ステップＳ３）。そして、これを用いて、前述の式
（３），（４）から、ｂ及びＤを計算する（ステップＳ
４）。パラメータＱ1 〜Ｑn に関するヤコビアンを計算
しなければならないが、視覚センサのパラメータに関す
るヤコビアンは、前述の式（８），（９）から計算され
る。また、ロボットのパラメータ（ＤＨパラメータ）に
関するヤコビアンは、ＤＨパラメータを使ってハンド基
準点（フェイスプレート座標系の原点）の位置を表わす
一般的な式から計算される。この式はロボットの型に依
存して決まるもので、周知であるから、ここでは詳細は
省略する。
【００３３】次いで、パラメータの誤差を表わす量とし
て、（Ｄt Ｄ）-1Ｄt ・ｂを前述の式（６）に従って計
算し、Δσ(k-1) とする（ステップＳ５）。そして、こ
のΔσ(k-1) を使い、前述の式（６）に従ってσ(k) ＝
σ(k-1) ＋Δσ(k-1) を計算する（ステップＳ６）。但
し、ｋ＝１の場合のσ(k-1) については、設計値から計
算された初期値Δσ0 を用いる。
て、（Ｄt Ｄ）-1Ｄt ・ｂを前述の式（６）に従って計
算し、Δσ(k-1) とする（ステップＳ５）。そして、こ
のΔσ(k-1) を使い、前述の式（６）に従ってσ(k) ＝
σ(k-1) ＋Δσ(k-1) を計算する（ステップＳ６）。但
し、ｋ＝１の場合のσ(k-1) については、設計値から計
算された初期値Δσ0 を用いる。
【００３４】続いて、Δσの収束状態を知る為に、Δσ
(k-1) が０レベルに到達しているか否かをチェックする
（ステップＳ７）。このチェックは、Δσ(k-1) を、そ
れを構成するパラメータ成分（ｎ個）からなるベクトル
と見た時のノルム｜Δσ(k-1) ｜を０に近い正の設定値
εと比較することによって行なわれる。
(k-1) が０レベルに到達しているか否かをチェックする
（ステップＳ７）。このチェックは、Δσ(k-1) を、そ
れを構成するパラメータ成分（ｎ個）からなるベクトル
と見た時のノルム｜Δσ(k-1) ｜を０に近い正の設定値
εと比較することによって行なわれる。
【００３５】もし、｜Δσ(k-1) ｜＜εであれば、ステ
ップＳ６で計算されたσ(k) をσの成分（Ｑ1 ，Ｑ2 ・
・・Ｑn ）＝（θi ；ｄi ；ａi ；αi ；ｕ0 ，ｖ0 ；
ηu，ηv ；ａ11，ａ12・・・・ａ33；ｃ1 ，ｃ2 ，ｃ3
）を最適のパラメータとして記憶し（ステップＳ
８）、処理を終了する。
ップＳ６で計算されたσ(k) をσの成分（Ｑ1 ，Ｑ2 ・
・・Ｑn ）＝（θi ；ｄi ；ａi ；αi ；ｕ0 ，ｖ0 ；
ηu，ηv ；ａ11，ａ12・・・・ａ33；ｃ1 ，ｃ2 ，ｃ3
）を最適のパラメータとして記憶し（ステップＳ
８）、処理を終了する。
【００３６】もし、｜Δσ(k-1) ｜≧εであれば、指標
ｋを１アップして、ステップＳ４へ戻り、新しいσ(k-
1) 、Δσ(k-1) の下で、ステップＳ４〜ステップＳ７
の処理を繰り返す。ステップＳ７で、σの収束が確認さ
れたら、ステップＳ８を経て処理を完了する。確認され
なければ、再度ステップＳ４へ戻る。以下、同様に、ス
テップＳ７でσの収束が確認されるまでステップＳ４〜
ステップＳ７の処理を繰り返す。何度目かのサイクル
で、ステップＳ７でσの収束が確認されたならば、ステ
ップＳ８を経て処理を完了する。以上の手順に従った処
理によって、ロボットと視覚センサのパラメータ（θ
i；ｄi ；ａi ；αi ；ｕ0 ，ｖ0 ；ηu ，ηv ；ａ1
1，ａ12・・・・ａ33；ｃ1，ｃ2 ，ｃ3 ）の最適値がロ
ボットコントローラ１内のメモリに格納され、キャリブ
レーションが完了する。
ｋを１アップして、ステップＳ４へ戻り、新しいσ(k-
1) 、Δσ(k-1) の下で、ステップＳ４〜ステップＳ７
の処理を繰り返す。ステップＳ７で、σの収束が確認さ
れたら、ステップＳ８を経て処理を完了する。確認され
なければ、再度ステップＳ４へ戻る。以下、同様に、ス
テップＳ７でσの収束が確認されるまでステップＳ４〜
ステップＳ７の処理を繰り返す。何度目かのサイクル
で、ステップＳ７でσの収束が確認されたならば、ステ
ップＳ８を経て処理を完了する。以上の手順に従った処
理によって、ロボットと視覚センサのパラメータ（θ
i；ｄi ；ａi ；αi ；ｕ0 ，ｖ0 ；ηu ，ηv ；ａ1
1，ａ12・・・・ａ33；ｃ1，ｃ2 ，ｃ3 ）の最適値がロ
ボットコントローラ１内のメモリに格納され、キャリブ
レーションが完了する。
【００３７】
【発明の効果】本願発明によれば、ビジョンシステムを
構成するロボット並びにハンドカメラを含む視覚センサ
のキャリブレーションを一括して同時に行なうことが出
来る。
構成するロボット並びにハンドカメラを含む視覚センサ
のキャリブレーションを一括して同時に行なうことが出
来る。
【００３８】従って、視覚センサを利用してロボットの
キャリブレーションを行なうことが出来る。また、視覚
センサのキャリブレーションに先だってロボットのキャ
リブレーションを行なう必要がない。
キャリブレーションを行なうことが出来る。また、視覚
センサのキャリブレーションに先だってロボットのキャ
リブレーションを行なう必要がない。
【００３９】即ち、本願発明により、ビジョンシステム
を構成するロボット並びにハンドカメラを含む視覚セン
サのキャリブレーションが、精度を犠牲にすることなく
簡便に行えるようになった。
を構成するロボット並びにハンドカメラを含む視覚セン
サのキャリブレーションが、精度を犠牲にすることなく
簡便に行えるようになった。
【図１】本願発明の方法を適用する際の配置の概要を例
示した要部ブロック図である。
示した要部ブロック図である。
【図２】ＤＨパラメータについて説明する図である。
【図３】本実施例におけるキャリブレーションの手順と
処理の概要を説明するフローチャートである。
処理の概要を説明するフローチャートである。
【符号の説明】 １ ロボットコントローラ ２ 画像処理装置 ５ キャリブレーション用治具 １０ ハンドカメラ ２０ ロボット ５０ キャリブレーション用治具の基部 ５１ キャリブレーション用治具の上面 Ｈ ハンド Ｐ1 ，Ｐ2 ，Ｐ3 ・・・基準点
───────────────────────────────────────────────────── 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 19/18 Ｇ０５Ｂ 19/18 Ａ
Claims (2)
- 【請求項１】 ロボットを記述する内部パラメータと、
該ロボットに取り付けられたハンドカメラを含む視覚セ
ンサを記述する内部パラメータからなる計ｎ個のパラメ
ータを統括的に定めるようにした、ロボットとハンドカ
メラを用いた視覚センサのキャリブレーション方法であ
って、 （ａ）前記ｎ個のパラメータをＱ1 ，Ｑ2 ・・・Ｑn と
し、 （ｂ）空間内の任意の点について前記視覚センサによっ
て認識される３次元位置ｘ（ベクトル量）とこれらパラ
メータの関係が、σ＝（Ｑ1 ，Ｑ2 ・・・Ｑn）に関す
る非線形方程式ｘ＝ｆ（σ）で表現されるものとした場
合に、 （ｃ）前記パラメータσの微小変化量をΔσ＝（ΔＱ1
，ΔＱ2 ・・・ΔＱn）とし、 （ｄ）ｍ通り（ｍ≧Ｍ、但し、Ｍはｎ及び関数ｆの形に
応じて決まる正整数）の、前記ロボットの基準座標系上
での座標値ｘ1tr ，ｘ2tr ・・・ｘmtr が与えられた点
に関する前記視覚センサによる認識位置をｘ1 ，ｘ2 ・
・・ｘm とし、 （ｅ）Δｘj ＝ｘjtr −ｘj （ｊ＝１，２・・・ｍ）と
して、 ｂ＝［Δｘ1t，Δｘ2t・・・Δｘmt］（ｔ；転置行列を
表わす記号）、並びに、Ｄ＝［Ｃ1t，Ｃ2t・・・Ｃmt］
（但し、Ｃ1t，Ｃ2t・・・Ｃmtは、関数ｆのＱ1 ，Ｑ2
・・・Ｑn に関するヤコビアンを要素とする行列の転置
行列のｘ＝ｘ1 ，ｘ＝ｘ2 ・・・ｘ＝ｘm に対応した
値）を計算し、 （ｆ）σに関する初期値σ0 とそれに対応した微小変化
量Δσ0 から出発して、Δσ＝（Ｄt Ｄ）-1Ｄt ・ｂの
関係式に基づき、 σ(k) ＝σ(k-1) ＋Δσ(k-1) ［ｋ＝１，２，３・・
・］で定義される繰り返し計算をσ(k) が収束するまで
実行する前記ロボットとハンドカメラを用いた視覚セン
サのキャリブレーション方法。 - 【請求項２】 前記ロボットの基準座標系の原点は、前
記ロボットの設置位置付近に設定されており、 前記ｍ通りの点は、空間内の所定位置に配置された治具
上に前記ハンドカメラを含む視覚センサによる認識が可
能であり、且つ、前記ロボットの基準座標系上における
座標値が既知な点として用意され、 前記ｘjtr （ｊ＝１，２・・・ｍ）の値として、前記既
知の座標値が使用される、請求項１に記載されたロボッ
トとハンドカメラを用いた視覚センサのキャリブレーシ
ョン方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9414295A JPH08272414A (ja) | 1995-03-29 | 1995-03-29 | ロボットとハンドカメラを用いた視覚センサのキャリブレーション方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9414295A JPH08272414A (ja) | 1995-03-29 | 1995-03-29 | ロボットとハンドカメラを用いた視覚センサのキャリブレーション方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08272414A true JPH08272414A (ja) | 1996-10-18 |
Family
ID=14102143
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9414295A Pending JPH08272414A (ja) | 1995-03-29 | 1995-03-29 | ロボットとハンドカメラを用いた視覚センサのキャリブレーション方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH08272414A (ja) |
Cited By (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| US6993450B2 (en) | 2002-01-31 | 2006-01-31 | Canon Kabushiki Kaisha | Position and orientation determination method and apparatus and storage medium |
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-
1995
- 1995-03-29 JP JP9414295A patent/JPH08272414A/ja active Pending
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|---|---|---|---|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Effective date: 20040217 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 |
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| A521 | Written amendment |
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| A02 | Decision of refusal |
Effective date: 20040608 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 |