JPS63174890A - 物体の認識方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は物体の認識方法、特に容器内にばら積み収納さ
れた物体をＴＶ右カメラ用いて撮影しその認識取出作業
を行う物体の認識方法の改良に関する。

［従来の技術］ 容器内にばら積み収納された部品を認識しロボットハン
ドを用いて取り出すため、ＴＶ右カメラ用いた物体の認
識方法が今日広く用いられている。

このような認識は、ＴＶ右カメラ、その信号を画像処理
する装置と、を用いて行なわれており、前記画像処理装
置は、ＴＶ右カメラら出力される映像信号を二値化処理
、グレー処理又は距離画像処理などを施し前述した各種
画像の認識を行うよう形成されている。

ところで、今日工場などの製造工程においては、その自
動化が強く望まれており、そのためのライン自動化は進
んでいるが、ラインに部品を自動供給するための物体の
認識技術が遅れており、その有効な対策が望まれていた
。

（・　　すなわち、ラインの入口に搬入される部品、特
に鋳造部品などは、パレット内にランダムにばら積みさ
れている。このため、その中から１つ１つの部品を正確
に認識して取り出し、ラインに整列供給する作業は技術
的に極めて自動化が困難であり、このような物体の認識
取出作業は人手に頼らざるを得ないという問題があった
。

とりわけ、このような認識取出作業は１．単調な繰返し
作業であり、また取り出す部品が重量物である場合も多
いため、この面からもその自動化が強く望まれていた。

このため、従来より画像処理の技術とロボット技術とを
用いたばら積み部品の取出ロボットシステムの開発が進
められており、ＴＶ右カメラ用いてパレット内の状態を
撮影し、画像処理によって取出し可能な部品の位置、姿
勢を計測する認識作業を行い、このようにして認識され
た部品の位置、姿勢データをロボットに与え、該ロボッ
トを用いてその部品を把持し定められた姿勢で製造ライ
ンに供給しようとする試みが進められている。

第３図には、このようなロボットシステムの一例が示さ
れており、第４図にはこのロボットシステムに用いられ
る物体認識方法の一例が示されている。

このロボットシステムは、パレット１０内にばら積み収
納された部品１２をＴＶ左カメラ４を用いて映し出し、
その映像信号を画像処理装置１６へ向は出力している。

このとき、ＴＶ左カメラ４の視野内に、ロボット２０の
ハンド２４またアーム２８がある場合には、これをＴＶ
左カメラ４の視野外へ移動した後、物体の認識作業を開
始する。

そして、画像処理装置１６は、ＴＶ左カメラ４から入力
される映像信号に基づき、パレット１０内内にばら積み
された部品から取出し可能な所望部品１２の座標、形状
及び姿勢を認識し、該データをロボット制御装置１８へ
向は出力している。

すなわち、この画像処理装置１６は、人力される映像信
号に画像処理を施し、パレット１０内の取出し可能な部
品１２の位置、姿勢を認識し、ロボットコントローラ１
８に向は認識完了信号を出力するとともに、認識した部
品１２の位置、姿勢をロボット座標系の値に変換しロボ
ット制御装置１８に向けて送信の準備を行う。

ロボット制御装置１８は、前記認識完了信号が出力され
たことを確認した後、画像処理装置１６から認識データ
を受信し、該データに基づき多関節ロボット２０を制御
し、アーム２８の先端に設けられたハンド２４を用いて
当該所望部品１２をパレット１０から拾い上げ、コンベ
ア２６上へ載置している。

すなわち、このロボット制御装置１８は、画像処理装置
１６からデータ、特に部品位置データを受信すると、該
データに基づきロボットハンド２４を当該部品１２の上
方へ移動し、その後目的とする部品１２へ向は接近を開
始する。

このとき、ロボット制御装置１８は、ロボットハンド１
８に設けられたワーク確認センサの信号を監視しながら
接近を続け、ワーク確認信号がオン（ワーク有り）とな
ったところでハンド２４の接近を停止し、当該部品１２
を把持する。

そして、ハンド２４を用いて把持された部品１２を部品
供給コンベア２６へ向は移動し、コンベア２６上に載置
する。

このとき、このロボットシステムは、ＴＶ左カメラ４の
視野からロボット２０のハンド２４及びアーム２８が外
れたところで、次の部品１２に対する認識動作を再開し
、当該部品をパレット１０からコンベア２６へ向は取り
出す一連の作業を繰り返して行う。

［発明が解決しようとする問題点］ このような従来のシステムでは、パレット１０内にばら
積み収納された部品１２が取出し可能であるか否かの判
断を、映像信号を画像処理して得゛られた部品寸法と、
予め設定しておいた実際の部品寸法と比較し、両者が所
定の認識許容範囲内で一致するか否かに基づき行うよう
形成されていた。

しかし、映像信号を画像処理することによって得られた
寸法は、パレット１０内に実際に収納されている部品の
寸法と異なる場合が多く、（イ）パレット１０内に他の
部品と重なり合って収納され、取出し不可能な部品１２
を、誤って取出し可能と判断してしまい、ロボット２０
が取り出しに行き取出作業の失敗を繰り返したり、（ロ
）パレット１０内において複雑に少しずつ重なり合った
部品を、全て取出し不可能と判定してパレット１０内に
取り残してしまったりする、などの結果を招き、パレッ
ト１０内に収納され°た部品１２を正確に認識しこれを
効率良く取出すことができず、部品１２の取出供給能力
が低下する大きな原因となってしまうという問題があっ
た。

本発明者らは、このような認識誤差がどのようにして発
生するかについての解析を行ったところ、次のような原
因が考えられ、以下第５図に示すシャフト形状をした部
品１２を例にとりその発生原因を簡単に説明する。

まず、第６図に示すように、シャフト部品１２（前記第
５図に示す）がバレッ１−１０の底板上（第６図におけ
るＡの位置）に置かれている場合に、ＴＶ左カメラ４と
該物品１２との距離がり。

であると想定し、該パレット１ｏの底板からり。

の高さを基準高さく第６図におけるＢの位置）とする。

そして、／ルット１０内の基準高さり。位置にシャフト
部品１２が水平に置かれたとき、これをＴＶ左カメラ４
から見た長さを１とすると、ＴＶ左カメラ４から見たシ
ャフト部品１２の長さが違って見える原因は大きく分け
て次の３つの原因に分類される。

■まず第１の原因は、シャフト部品１２が第７図に示す
ように水平面に対し角度θだけ傾いている場合であり、
例えばシャフト部品１２が基準高さり。において、水平
面に対しθＭ□だけ傾くと、その長さがｆｌ　ｃｏｓθ
ＭＡＸと短く見えることが理解される。

■第２の原因としては、パレット１０内に収納された各
シャフト部品１２のＴＶガメラ１４に対する距離が異な
る場合であり、例えばシャフト部品１２が基準高さより
り。高い位置（第６図におけるＣの位置）では、その長
さは、 Ｊ　（ｈｃ−ｈｏ）／　（ｈ。−２ｈｏ）＝と長く見え
、また基準高さ位置よりり。低い位置（′：ｊ５６図に
おけるＡの位置）では、Ｊ！（ｈｃ−ｈｏ）／ｈ。

と短く見える。

すなわち、シャフト部品１２が、基準高さＣＢ＞より高
い位置にある場合にはＴＶ左カメラ４から見た部品１２
の長さは実際の部品の長さより長く見え、また基準高さ
くＢ）より低い位置にある場合には実際の部品の長さよ
り短く見えることが理解されよう。

■第３の原因としては、複数のシャフト部品１２が互い
に重なり合っている場合である。

例えば第８図に示すようにシャフト部品どうしが重なり
合っている場合には、実際の部品１２の長さが１である
にもかかわらずＴＶカメラ１４から見た部品の長さは１
″と誤って認識されてしまうことになる。

このような■〜■の原因により発生する問題を解決する
ために、例えば映像信号を画像処理し、シャフト部品１
２の寸法１を判別する際、前記■。

■の原因により発生する誤差を見込んで、認識されたシ
ャフト部品１２の寸法が実際の部品の寸法ｌと多少異な
っても、これを取出し可能部品と認識するような対策を
施すことも考えられる。

しかし、誤差許容範囲を±２０ないし３０％にとると、
結果として、前記■の原因で示したように、他の部品が
上に重なって取出し不可能な状態にある部品を誤って取
出し可能と判定してしまい、ロボットハンド２４による
取出作業ミスが頻繁に発生してしまうという問題が生ず
る。

これに対し、前記誤差許容範囲を厳しく設定すると、第
９図に示すように、幾つかのシャフト部品が互いに少し
ずつ重なり合ったり或いは立っているような場合には、
パレット１δ内に取出し可能なシャフト部品１２がある
にもかかわらず、いずれの部品１２も許容誤差範囲外の
短いものとして全て取出し不可能と判定し、パレット１
０内の取出し可能な部品を取り残してしまうという問題
が発生する。

このため、従来よりこのように相反する２つの要求を同
時に満足し、パレット１０内にばら積みされた部品を正
確に認識し、その取出し作業を行うことが可能な物体の
認識方法の開発が要求されていた。

［関連技術］ 本発明の関連技術としては、特開昭５９−１９８３０７
号に係る出願が知られており、この出願は棒状物体が接
触したり重なり合って散在している状態であっても適確
な判断ができる装置物体の追跡判定方法に関するもので
あり、その判定にＴＶカメラによって撮影された映像信
号を使用するという点においては本発明と共通するかも
しれない。

しかし、この出願は、棒状物体の横断位置から該棒状物
体を斜め方向に棒状物体を追跡探査することを特徴とす
るものであり、認識の対象となる物体の基準寸法に対す
る認識許容範囲を複数段階設けておき、適宜最適な許容
範囲に基づき容器内にばら積み収納された物体をロボッ
トハンドを用いて取り出す本発明とは明らかに相違する
ものである。

［発明の目的］ 本発明は、このような従来の課題に鑑みなされたもので
あり、その目的は、容器内にばら積み収納された物体の
認識を正確に行い、ロボットハンドを用いてこれを効率
良く取り出すことを可能とする物体の認識方法を提供す
ることによる。

［問題を解決するための手段コ 前記目的を達成するため、本発明は、容器内にばら積み
収納された物体をＴＶカメラを用いて撮影し、その映像
信号に基づき以下の各工程に従って容器内から取出し可
能な所望の物体を認識し、該認識物体をロボットハンド
を用いて容器外の所定位置へ取り出す一連の作業を繰り
返して行うことを特徴とする。

（イ）認識対象となる物体の基準寸法に対し、最も厳し
い許容範囲、比較的緩い許容範囲、最も緩い許容範囲の
少なくとも三段階以上の認識範囲を設定しておき、映像
信号を画像処理することにより得られた物体寸法に基づ
き、ロボットハンドによって容器内から取出しすること
ができる物体が存在すると認識されるまで、その認識作
業を前記認識許容範囲を順次引き下げながら行う第１の
工程。

（ロ）前記第１の工程において、 最も厳しい認識許容範囲に基づき、取出し可能な物体が
存在すると判断された場合には、当該物体をロボットハ
ンドを用いて容器外の所定位置へ取り出し、その後前記
第１の工程に戻り同様の作業を繰り返して行い、 また比較的緩い認識許容基準に基づき、取出し可能な物
体が存在すると判断された場合には、当該物体をロボッ
トハンドを用いて容器外の所定位置へ取り出すとともに
、該取出物体の認識作業時に得られた物体寸法が、前記
各許容範囲のいずれに該当するかの判断を行い、その後
前記第１の工程に戻り、判断された許容範囲から次の物
体に対する認識作業を再開させる第２の工程。

（ハ）前記第１の工程において、 最も緩い認識許容範囲に基づき、取出し可能な物体が存
在すると認識された場合には、ロボットハンドを用いて
その物体の取出撹拌作業を行うとともに、 該取出撹拌物体の認識作業時に得られた物体寸法が、前
記各許容範囲のいずれに該当するかの判断を行い、その
後前記第１の工程に戻り、判断された許容範囲から次の
物体に対する認識作業を再開させ、 また前記第１の工程において、最も緩い認識許容範囲に
基づいても取出し可能な物体が存在しな゛いと認識され
た場合には、物体の認識作業を終了する第３の工程。

［作用］ このように、本発明によれば物体の認識許容範囲を状況
に合わせて流動的に設定することにより、それぞれの条
件下で最も取り出しやすい物体から順に取り出す畳とが
でき、その取出作業を確実かつ効率的に行うことができ
る。

また、従来であれば容器内に取出し可能な物体がなくな
ったと判定されるような場合でも、ロボットハンドを用
いて物体をかきまぜることによって、物体どうしが絡み
合った状態を解消し、容器内に収納された物体を取出可
能な状態にすること°ができ、これにより容器内に取出
し可能な物体が収納されているにもかかわらず、これを
取り残すような作業ミスの発生を防止することができる
。

［実施例〕 次に本発明に係る物体の認識方法を、前記第３図に示す
ばら積み部品取出しロボットシステムに適用した場合を
例にとり説明する。なお前記第３図ないし第９図に対応
する部材には同一符号を付しその説明は省略する。

本実施例のシステムは、パレット１０内にばら積み収納
されたシャフト部品１２をＴＶ左カメラ４を用いて撮影
し、この映像信号を画像処理して認識したシャフト部品
１２がロボットによって取出し可能であるか否かを判定
し、取出し可能部品１２をロボットハンド２４を用いて
パレット１０からコンベア２６上に取り出すよう形成さ
れている。

本発明において、パレット１０内のシャフト部品１２が
取出し可能であるか否かの判定は、映像信号により画像
処理して認識されたシャフト部品１２の全体の長さ、す
なわち第５図に示すように、シャフト部品１２の円筒形
状部分の長さが予め設定された物体の認識許容範囲にお
さまるか否かに基づき行っている。

しかし、前述したようにＴＶ左カメラ４から見ると、仮
に部品１２の全体が見えていても、既に述べたように、 （１）ＴＶ左カメラ４から部品１２までの距離、（２）
部品１２の傾き、 によって部品１２の円筒部分の長さは異なって見える。

このため、本実施例のシステムにおいても、第６図に示
すように、深さｄのパレット１０の底面からｈ　の位置
にＴＶ左カメラ４を設置し、パレツー・の底からｈｏの
高さを基準高さく第６図のＢの位置）とし、この基準高
さ位置に水平に設置されたシャフト部品１２の長さＪを
基準長さとして画像処理装置１６内に予め登録しておく
。

また、本発明者は、パレット１０内にばら積み収納され
た部品１２が水平面に対し最大σＭＡＸまで傾いてもロ
ボットハンド２４により取出し可能である場合に、ＴＶ
右カメラ４から見た取出し可能なシャフト部品１２の寸
法はどのように変化するかについての解析を行った。

第２図には、この解析結果が示されており、同図におい
て横軸はパレット１０内におけるシャフト部品１２の収
納位置（高さ）を表し、縦軸はＴＶ右カメラ４から見た
シャフト部品１２の寸法が表されている。

同図において、ロボットハンド２４により取出し可能な
シャフト部品１２は、同図において斜線で示される範囲
をとることが幾何学的関係から容易に求められる。また
、パレット内におけるシャフト部品１２の収納位置が低
くなると、その一端がパレット１０の底に当たるので、
とり得る傾き角が小さくなることも同図に示さ杵ている
。

本発明にかかる物体認識方法の第１の特徴的事項は、シ
ャフト部品１２の基準寸法１に対する認識許容範囲を複
数段階設けておき、対象となるシャフト部品１２が認識
されるまで前記許容範囲の段階を順次下げながらシャフ
ト部品１２の認識を行うことにある。

本実施例においては、画像処理装置１６の認識した部品
１２が取出し可能であるかを判定するために、長さの許
容範囲を次にように三段階設けている。

（イ）許容範囲１　；　　（Ｊ！−０）ないしくｊ！＋
ａ）の範囲 （第２図においてＡで示される範囲） （ロ）許容範囲２　；　　（Ｊ！−ｂ）ないしくＪ！＋
ａ）（第２図においてＢで示す範囲） （ハ）許容範囲３；ロボットハンドの幅Ｗ以上でかつ（
Ｊｌ＋ａ）以下の範囲 そして、これら三段階の許容範囲を状況に応じて切り替
えながら部品１２の認識作業を進める。

第１図には、本発明に係る物体の認識方法の好適な一例
が示されており、実施例によればまず一番厳しい認識許
容範囲１を選択しくステップ１）、パレット１０から取
出し可能な部品１２があるか否かの認識作業を行う（ス
テップ２．３）。

そして、取出し可能な部品１２があると認識された場合
には、ロボットハンド２４を用いて当該部品１２の取出
作業を行い（ステップ４）、しかもこのような一連の物
品認識取出作業（ステップ２．３．４）を、許容範囲１
に基づき取出し可能な部品１２がなくなったと判断され
るまで繰り返して行う。

ここにおいて、前記許容範囲１に基づき取出し可能と判
断される部品１２は、第２図のＡの範囲に示される長さ
を有する部品、すなわちパレット１０内の基準高さり。

におかれた部品の長さ１よりも長い部品のみであり、従
って前記許容範囲１に基づき認識取出作業が行なわれる
部品１２は、パレット１０内において基準高さｈｏより
高い位置にありかつ傾きの小さい取出しの容易なものの
みが対象となることが理解される。

このようにして、本発明によれば、パレット１０内にば
ら積みされた部品１２から、パレット１０の上の方に積
まれた部品でかつ傾きの小さな、確実に取り出せるもの
から順に取り出すという極めて合理的な作業が可能とな
り、部品の取出しミスを大幅に減らしその作業効率を上
げることが可能となる。

そして、許容範囲１に基づく認識作業では、もはや取出
し可能な部品１２かみつからないと判断された場合（ス
テップ３）には、次にその許容範囲を１ランク下げ、許
容範囲２に基づき取出し可能な部品が存在するか否かの
認識を行う（ステップ５．６）。

そして、取出し可能な部品１２が存在すると認識された
場合（ステップ７）には、ロボットハンド２４を用いて
同様に当該部品の取出作業を行う（ステップ８）。

ここにおいて、前記許容範囲２に基づき取出し可能であ
ると判断される部品１２は、第２図においてＢの範囲に
示される長さの部品である。従って、この種の部品は、
パレット１０内のあらゆる高さ位置にまんべんなく存在
し、しかもその傾き角θがロボットハンド２４の制約か
ら決まる最大傾き角ＯＭＡＸ以内のものであることが理
解されよう。

そして、許容範囲２に基づき取出し可能と判断された部
品１２に対する取出作業が終了すると、該取出作業時に
ロボットハンド２４が他の部品にぶつかったり、部品が
互いにぶつかり合ったりすることにより、互いに重なり
合ったり又は立ったりしている部品どうしの荷姿が変化
し、パレット１０内に取り出しやすい姿勢の部品１２が
現れることも考えられる。

本発明の第２の特徴的事項は、このような点に若目し物
体の認識取出作業を行うようにしたことにある。

すなわち、一番厳しい許容範囲以外の許容範囲（実施例
においては許容範囲２、許容範囲３）に基づき部品の認
識取出作業が行われた場合には、その認識作業時に得ら
れた部品１２の寸法（画像処理により得られた寸法）が
、前記許容範囲１．２、または３のいずれに該当するか
を判断する（ステップ９、ステップ１５、ステップ１６
）。

その後、次の部品１２に対する認識取出作業を、このよ
うにして判断された許容範囲から開始することを特徴と
するものである。

実施例においては、許容範囲２に基づく部品の認識取出
作業（ステップ６．７）を実行する際、取出の対象とな
る部品１２の長さを一時的に記憶しておく。

そして、当該部品の認識取出作業が終了すると（ステッ
プ８）、次に取り出された部品１２の長さが許容範囲１
に属するか否かを判断する（ステップ９）。

この結果、許容範囲１に属する長さの部品１２が存在し
ないと判断された場合には、許容範囲２に基づく認識取
出作業（ステップ６．７．８）を同様にして行い、この
取出作業終了後、取り出された部品１２の長さが許容範
囲１に属するか否かの判断を行う（ステップ９）。

本実施例によれば、このような一連の作業を繰り返して
行い、パレット１０から許容範囲２に基づき認識された
部品１２を順次取り出していく。

ところで、このようにして部品１２の取出作業を続行し
ていくと、前述したようにパレット１０内の荷姿が次第
に変化していき、パレット１０内に、より取り出しやす
い姿勢の部品１２が現れることが多い。

本発明によれば、取り出された部品１２が許容範囲１に
属するか否かの判断をも同時に行っているため（ステッ
プ９）、パレット１０内の荷姿が変化しより取り出しや
すい姿勢の部品１２が現れると、次の認識作業は１ラン
ク上の許容範囲、すなわち許容範囲１に基づき行われる
ことになる。

従って、この場合にはパレット１０内にばら積みされた
部品１２から、パレット１０の上の方に積まれた部品で
かつ傾きの小さな、確実に取り出せるものから順に取り
出すという極めて合理的な作業を再開することができ、
その作業効率を更に高めることが可能となる。

また、実施例の認識方法によれば、許容範囲２に基づく
認識によっても、取出し可能な部品１２が存在しないと
判断された場合（ステップ７）には、更に認識レベルを
１ランク下げ、許容範囲３に基づき取出し可能な部品１
２が存在するか否かの認識作業を行う（ステップ１１）
。

すなわち、許容範囲２に基づき取出し可能な部品１２が
存在しないと判断されるような場合は、パレット１０内
に収納されている部品１２が第９図に示すように互いに
重なり合ったり立ったりしているような場合か、或いは
パレット１０からすべての部品を取りつくしてしまった
場合かのいずれかである。

このため、本実施例によれば、このような場合に一旦物
品の認識レベルを１ランク下げ、許容範囲３を選択し取
出し可能な物品が存在するか否かの認識を行う（ステッ
プ１１．１２．１３）。

この認識範囲３は、パレット１０内に部品のほんの一部
でも見えていれば取出し可能と判断するよう設定されて
いるため、この許容範囲３で取出し可能な部品が存在し
ないと判断された場合には（ステップ１３）、パレット
１０内に既に部品１２が存在しない場合であり、このよ
うな場合には速やかに物品の認識取出し作業を終了する
。

また、許容範囲３に基づき取出し可能と判断される部品
１２が存在すると認識された場合には（ステップ１３）
、ロボットハンド２４は当該部品を取り出しに行く　（
ステップ１４）。

この場合、取出し可能であると判断された部品は、実際
にはパレット１０内において重なり合ったり、立ったり
しているため、ロボットハンド２４による取出し作業は
必ずしも成功しないが、その取出し作業時に部品の山を
崩し、その荷姿を部品１２の取出しが容易な形に変化さ
せることができる。

特に、この許容範囲３に基づき取出し可能と判断された
部品１２をロボットハンド２４を用いて取出す場合には
、前記許容範囲１、許容範囲２の場合とは異なり、部品
１２自体を撹拌するようロボットハンド２４を制御する
ことが好ましく、このようにすることにより部品の荷姿
を大きく変化させパレット１０内に収納された部品を取
出し容易なものとすることができる。

そして、このような許容範囲３に基づく部品の認識取出
作業が終了した場合には、この認識取出作業時に画像処
理により求められた部品１２の寸法が、許容範囲１に属
するか、許容範囲２に属するかあるいは許容範囲３に属
するかの判断を行う（ステップ１５．１６）。

そして、前回取り出した部品１２が許容範囲３に属する
と判断された場合には、前述したようにステップ１２な
いし１５の一連の認識取出作業を繰り返して行う。

また、許容範囲２に属すると判断された場合には、許容
範囲を１ランク上げ、ステップ５ないし９で示すように
許容範囲２に基づく物品の認識取出作業を同様にして行
う。

また、許容範囲１に属すると判断された場合には、許容
範囲を２ランク上げ、ステップ１ないし４に示すように
許容範囲１に基づく、一連の認識取出作業をおこなう。

このように、本発明の認識方法によれば、認識の対象と
なる物品の基準寸法に対する認識許容範囲を少なくとも
三段階以上設けておき、常に一番厳しい認識許容範囲か
ら順次許容範囲を下げながら取出しが可能な物品が存在
するか否かの認識を行うため、パレット１０内にばら積
みされた部品１２の中から、上のほうに積まれかつ傾き
の小さな部品、すなわち確実に取り出せる部品から順に
その取出作業を行うという極めて合理的な作業が可能と
なり、部品の取出しミスが大幅に減少することが理解さ
れよう。

更に、本発明によれば、パレット１０から部品１２が容
易に取出しできないような状況になった場合、すなわち
実施例においては許容範囲３に基づいてしか取出し可能
な部品が認識できなくなったような場合には、ロボット
ハンド２４を用いてパレット１０内の部品の山をかきま
ぜ取出し容易な荷姿を作りだすことができるため、パレ
ット１０内に存在する物品の認識取出作業を確実かつ効
率的に行うことが可能となり、特にパレット１０内に部
品１２が完全になくなるまでその認識取出作業を行うこ
とができるという優れた効果を発揮することができる。

従って、本発明の方法を第３図に示すようなロボットシ
ステムに適用することにより、コンベア２６への部品供
給タイムサイクルを短縮することができ、また取出しミ
スの減少により取出周期が一定になる。この結果、コン
ベア２６を介して生産ラインに部品を供給する場合に、
後工程と同期するための余分なバッファや、取出し能力
の余裕度の設定が容易になり、生産ラインにおけるコス
ト低減に大幅に寄与することが可能となる。

更に、本発明によれば、パレット１０内に取出しができ
ずに残ってしまう部品１２がほとんどなくなるため、例
えば第３図に示すようなロボットシステムでは、コンベ
ア２６に対する部品供給能力を大幅に高めることが可能
となる。

なお、本実施例においては、認識の対象として、パレッ
ト１０内にばら積み収納されたシャフト部品を例にとり
説明したが、本発明はこれに限らず、これ以外の形状を
した他の物品の認識作業も同様に行うことができる。

また、本実施例においては、物品に対する認識許容範囲
を三段階設けた場合を例にとり説明したが、本発明はこ
れに限らず、必要に応じて認識許容段階を四段階以上設
けることも可能である。

［発明の効果コ 以上説明したように、本発明によれば、容器内にばら積
み収納された物品の認識を正確に行い、ロボットハンド
を用いてこれを効率良く取り出すことができるため、各
種生産設備及びその他の用途に幅広く用いることができ
、特に製造工程における自動化を図る上で極めて効果的
なものとなる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明に係る物品の認識方法の好適な実施例を
示すフローチャート図、 第２図は本実施例において用いられる認識許容範囲の説
明図、 第３図は本発明の方法が適用されるばら積み部品取出し
ロボットシステムの説明図、 第４図は第３図に示すロボットシステムの一般動作を示
すフローチャート図、 第５図は取出し対象となる物品の一例を示す説明図、 第６図は画像処理により認識される物品の長さがＴＶ左
カメラらの距離によりどのように変化するかを表す説明
図、 第７図ないし第９図は第３図に示すパレット内にばら積
み収納された部品の状態を示す説明図である。 １０　・・・パレット １２　・・・　部品 １４　・・・　ＴＶ左カメ ラ６　・・・　画像処理装置 １８　・・・　ロボット制御装置 ２０　・・・　ロボット ２４　・・・　ロボットハンド ２６　・・・　コンベア ２８　・・・　アーム 第３図 第４図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. （１）容器内にばら積み収納された物体をＴＶカメラを
   用いて撮影し、その映像信号に基づき以下の各工程に従
   って容器内から取出し可能な所望の物体を認識し、該認
   識物体をロボットハンドを用いて容器外の所定位置へ取
   り出す一連の作業を繰り返して行うことを特徴とする物
   体の認識方法。 （イ）認識対象となる物体の基準寸法に対し、最も厳し
   い許容範囲、比較的緩い許容範囲、最も緩い許容範囲の
   少なくとも三段階以上の認識範囲を設定しておき、映像
   信号を画像処理することにより得られた物体寸法に基づ
   き、ロボットハンドによって容器内から取出しすること
   ができる物体が存在すると認識されるまで、その認識作
   業を前記認識許容範囲を順次引き下げながら行う第１の
   工程。 （ロ）前記第１の工程において、 最も厳しい認識許容範囲に基づき、取出し可能な物体が
   存在すると判断された場合には、当該物体をロボットハ
   ンドを用いて容器外の所定位置へ取り出し、その後前記
   第１の工程に戻り同様の作業を繰り返して行い、 また比較的緩い認識許容基準に基づき、取出し可能な物
   体が存在すると判断された場合には、当該物体をロボッ
   トハンドを用いて容器外の所定位置へ取り出すとともに
   、該取出物体の認識作業時に得られた物体寸法が、前記
   各許容範囲のいずれに該当するかの判断を行い、その後
   前記第１の工程に戻り、判断された許容範囲から次の物
   体に対する認識作業を再開させる第２の工程。 （ハ）前記第１の工程において、 最も緩い認識許容範囲に基づき、取出し可能な物体が存
   在すると認識された場合には、ロボットハンドを用いて
   その物体の取出撹拌作業を行うとともに、 該取出撹拌物体の認識作業時に得られた物体寸法が、前
   記各許容範囲のいずれに該当するかの判断を行い、その
   後前記第１の工程に戻り、判断された許容範囲から次の
   物体に対する認識作業を再開させ、 また前記第１の工程において、最も緩い認識許容範囲に
   基づいても取出し可能な物体が存在しないと認識された
   場合には、物体の認識作業を終了する第３の工程。