JP2555822B2 - 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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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。
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。
【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】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。
【０００５】
【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次元画像の中から前記複数
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、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次元画像の中から前記複数
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、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。
【０００６】
【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。特定部位検出手段により上記２次元画像の中か
ら上記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
れる。そして、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。
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。特定部位検出手段により上記２次元画像の中か
ら上記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
れる。そして、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。
【０００７】
【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。
【０００８】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。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２２
１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。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などから成る。
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。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２２
１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。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などから成る。
【０００９】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、例えば、図４の状態１のハッチングされた平行なピ
ン部の稜線を照合モデル“平行で長さの等しい線分”と
した照合モデル(1) 、図４の状態２のハッチングされた
平行なピン部の稜線を照合モデル“平行で長さの異なる
線分”とした照合モデル(2) 、又、図４の状態３のハッ
チングされた丸穴を照合モデル“円”とした照合モデル
(3) によりそれぞれ照合選定させる場合について、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。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、入力された線分画像から一続き
の線分群が抽出され、ワークＷの特定部位“平行（距離
ｍ1)で長さ（ｌ1)の等しい線分”に対応する照合モデル
(1) により探索される。尚、複数の照合モデルに対する
探索の順序は、例えば、図４に示されたトレー内におけ
る各状態の存在比率の高いものからとされる。又、予め
各状態におけるピッキング成功確率が分かっていれば、
そのピッキング成功確率の高い状態に対応した照合モデ
ルから順に探索するようにしても良い。次にステップ１
０４に移行して、ステップ１０２の照合モデル(1) の探
索によって該当ワークが見つかったか否かが判定され
る。ステップ１０４で該当ワークがあると、ステップ１
０６に移行し、照合モデル(1) 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
の特定部位を把持可能なハンド（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。ここで、
ステップ１０４で該当ワークがないと、ステップ１０８
に移行し、入力された線分画像から一続きの線分群が抽
出され、ワークＷの特定部位“平行（距離ｍ2)で長さ
（ｌ2,ｌ3)の異なる線分”に対応する照合モデル(2) に
より探索される。次にステップ１１０に移行して、ステ
ップ１０８の照合モデル(2) の探索によって該当ワーク
が見つかったか否かが判定される。ステップ１１０で該
当ワークがあると、ステップ１１２に移行し、照合モデ
ル(2) 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可能な
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。ここで、ステップ１１０で該当ワ
ークがないと、ステップ１１４に移行し、入力された線
分画像から一続きの線分群が抽出され、ワークＷの特定
部位“円（φｃ）”に対応する照合モデル(3) により探
索される。尚、上述のステップ１０２，１０８，１１４
における照合モデル(1),(2),(3)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。次にステップ１１６に移行し
て、ステップ１１４の照合モデル(3) の探索によって該
当ワークが見つかったか否かが判定される。ステップ１
１６で該当ワークがあると、ステップ１１８に移行し、
照合モデル(3) にて探索されたワークＷの特定部位の位
置（中心座標位置）及びその特定部位を把持可能なハン
ド（ハンド番号）などの情報をピッキング用ロボット３
０側へ送信する。ここで、ステップ１１６でも該当ワー
クがないと、ステップ１２０に移行し、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。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。ここで、特定部位検出
手段はステップ１０２，１０８，１１４にて、位置決定
手段はステップ１０４，１１０，１１６にて指令手段は
ステップ１０６，１１２，１１８にてそれぞれ達成され
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、例えば、図４の状態１のハッチングされた平行なピ
ン部の稜線を照合モデル“平行で長さの等しい線分”と
した照合モデル(1) 、図４の状態２のハッチングされた
平行なピン部の稜線を照合モデル“平行で長さの異なる
線分”とした照合モデル(2) 、又、図４の状態３のハッ
チングされた丸穴を照合モデル“円”とした照合モデル
(3) によりそれぞれ照合選定させる場合について、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。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、入力された線分画像から一続き
の線分群が抽出され、ワークＷの特定部位“平行（距離
ｍ1)で長さ（ｌ1)の等しい線分”に対応する照合モデル
(1) により探索される。尚、複数の照合モデルに対する
探索の順序は、例えば、図４に示されたトレー内におけ
る各状態の存在比率の高いものからとされる。又、予め
各状態におけるピッキング成功確率が分かっていれば、
そのピッキング成功確率の高い状態に対応した照合モデ
ルから順に探索するようにしても良い。次にステップ１
０４に移行して、ステップ１０２の照合モデル(1) の探
索によって該当ワークが見つかったか否かが判定され
る。ステップ１０４で該当ワークがあると、ステップ１
０６に移行し、照合モデル(1) 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
の特定部位を把持可能なハンド（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。ここで、
ステップ１０４で該当ワークがないと、ステップ１０８
に移行し、入力された線分画像から一続きの線分群が抽
出され、ワークＷの特定部位“平行（距離ｍ2)で長さ
（ｌ2,ｌ3)の異なる線分”に対応する照合モデル(2) に
より探索される。次にステップ１１０に移行して、ステ
ップ１０８の照合モデル(2) の探索によって該当ワーク
が見つかったか否かが判定される。ステップ１１０で該
当ワークがあると、ステップ１１２に移行し、照合モデ
ル(2) 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可能な
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。ここで、ステップ１１０で該当ワ
ークがないと、ステップ１１４に移行し、入力された線
分画像から一続きの線分群が抽出され、ワークＷの特定
部位“円（φｃ）”に対応する照合モデル(3) により探
索される。尚、上述のステップ１０２，１０８，１１４
における照合モデル(1),(2),(3)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。次にステップ１１６に移行し
て、ステップ１１４の照合モデル(3) の探索によって該
当ワークが見つかったか否かが判定される。ステップ１
１６で該当ワークがあると、ステップ１１８に移行し、
照合モデル(3) にて探索されたワークＷの特定部位の位
置（中心座標位置）及びその特定部位を把持可能なハン
ド（ハンド番号）などの情報をピッキング用ロボット３
０側へ送信する。ここで、ステップ１１６でも該当ワー
クがないと、ステップ１２０に移行し、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。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。ここで、特定部位検出
手段はステップ１０２，１０８，１１４にて、位置決定
手段はステップ１０４，１１０，１１６にて指令手段は
ステップ１０６，１１２，１１８にてそれぞれ達成され
る。
【００１０】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
のピッキング成功確率を大幅に向上できるという効果が
ある。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。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。
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
のピッキング成功確率を大幅に向上できるという効果が
ある。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。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。
【００１１】図５に山積み部品からの高速ピッキングの
基本ステップと多形状部品への対応法を示した。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。
基本ステップと多形状部品への対応法を示した。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。
【００１２】
【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。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。このように、部品の複数の特定部位に対
応した複数の照合モデルによる照合では、それら特定部
位の認識される確率が増えることになる。そして、認識
された部品の特定部位に対応した位置及びハンドの選択
などのピッキング情報がロボット側に指示されるので、
ロボットのハンドにより部品が把持されるピッキング成
功確率を大幅に向上することができる。
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。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。このように、部品の複数の特定部位に対
応した複数の照合モデルによる照合では、それら特定部
位の認識される確率が増えることになる。そして、認識
された部品の特定部位に対応した位置及びハンドの選択
などのピッキング情報がロボット側に指示されるので、
ロボットのハンドにより部品が把持されるピッキング成
功確率を大幅に向上することができる。
【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】山積み部品からの高速ピッキングの基本ステッ
プと多形状部品への対応法を示した説明図である。
プと多形状部品への対応法を示した説明図である。
【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 ２
１−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 ステップ１０２，１０８，１１４−特定部位検出手段 ステップ１０４，１１０，１１６−位置決定手段 ステップ１０６，１１２，１１８−指令手段
１−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 ステップ１０２，１０８，１１４−特定部位検出手段 ステップ１０４，１１０，１１６−位置決定手段 ステップ１０６，１１２，１１８−指令手段
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 原田 浩史 愛知県刈谷市昭和町１丁目１番地 日本 電装株式会社内 (56)参考文献 特開 昭62−28877（ＪＰ，Ａ) 特開 昭60−116005（ＪＰ，Ａ)
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次元画像の中から前記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、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 (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3313974A JP2555822B2 (ja) | 1991-10-30 | 1991-10-30 | 山積み部品の高速ピッキング装置 |
| GB9222280A GB2261069B (en) | 1991-10-30 | 1992-10-23 | High speed picking system for stacked parts |
| US07/968,065 US5446835A (en) | 1991-10-30 | 1992-10-29 | High-speed picking system for stacked parts |
| DE4236813A DE4236813C2 (de) | 1991-10-30 | 1992-10-30 | Hochgeschwindigkeits-Greifsystem für übereinanderliegende Gegenstände oder Teile |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3313974A JP2555822B2 (ja) | 1991-10-30 | 1991-10-30 | 山積み部品の高速ピッキング装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05127722A JPH05127722A (ja) | 1993-05-25 |
| JP2555822B2 true JP2555822B2 (ja) | 1996-11-20 |
Family
ID=18047725
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3313974A Expired - Fee Related JP2555822B2 (ja) | 1991-10-30 | 1991-10-30 | 山積み部品の高速ピッキング装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2555822B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2422937A2 (en) | 2010-08-31 | 2012-02-29 | Kabushiki Kaisha Yaskawa Denki | Robot system |
| CN108136595A (zh) * | 2015-09-22 | 2018-06-08 | 富士机械制造株式会社 | 元件供给系统 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| JP3300682B2 (ja) | 1999-04-08 | 2002-07-08 | ファナック株式会社 | 画像処理機能を持つロボット装置 |
| JP4715539B2 (ja) * | 2006-02-15 | 2011-07-06 | トヨタ自動車株式会社 | 画像処理装置、その方法、および画像処理用プログラム |
| JP5289087B2 (ja) * | 2009-02-10 | 2013-09-11 | ファナック株式会社 | ワーク取り出し装置 |
| JP5316580B2 (ja) | 2011-05-17 | 2013-10-16 | 株式会社安川電機 | ロボットシステム |
| JP6190672B2 (ja) * | 2013-09-05 | 2017-08-30 | パナソニックヘルスケアホールディングス株式会社 | 薬品仕分装置、薬品仕分装置のための仕分けトレイ |
| JP6036662B2 (ja) * | 2013-11-22 | 2016-11-30 | 三菱電機株式会社 | ロボットシミュレーション装置、プログラム、記録媒体及び方法 |
| JP6176091B2 (ja) * | 2013-12-02 | 2017-08-09 | トヨタ自動車株式会社 | 把持方法、運搬方法及びロボット |
| JP5905549B1 (ja) * | 2014-09-16 | 2016-04-20 | ファナック株式会社 | バラ積みされた物品を取出す物品取出装置 |
| JP6140204B2 (ja) * | 2015-02-06 | 2017-05-31 | ファナック株式会社 | ３次元センサを備えた搬送ロボットシステム |
| EP4137256A1 (en) * | 2015-10-30 | 2023-02-22 | Seurat Technologies, Inc. | Additive manufacturing system and method |
| JP6944572B2 (ja) * | 2018-11-07 | 2021-10-06 | 株式会社Ｆｕｊｉ | 部品保持装置 |
| JP7289770B2 (ja) * | 2019-10-16 | 2023-06-12 | トヨタ紡織株式会社 | ピッキング装置 |
| JP6857767B2 (ja) * | 2020-05-15 | 2021-04-14 | 株式会社Ｆｕｊｉ | 散在部品のピッキング装置、および部品保持具の交換方法 |
| US11981518B2 (en) * | 2020-11-05 | 2024-05-14 | Mujin, Inc. | Robotic tools and methods for operating the same |
| CN113021346A (zh) * | 2021-03-23 | 2021-06-25 | 江南造船(集团)有限责任公司 | 船舶吊马自动焊接打磨的控制方法、计算机存储介质及终端 |
-
1991
- 1991-10-30 JP JP3313974A patent/JP2555822B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| EP2422937A2 (en) | 2010-08-31 | 2012-02-29 | Kabushiki Kaisha Yaskawa Denki | Robot system |
| US8954182B2 (en) | 2010-08-31 | 2015-02-10 | Kabushiki Kaisha Yaskawa Denki | Robot system |
| CN108136595A (zh) * | 2015-09-22 | 2018-06-08 | 富士机械制造株式会社 | 元件供给系统 |
| CN108136595B (zh) * | 2015-09-22 | 2021-12-17 | 株式会社富士 | 元件供给系统及分散元件的拾取装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH05127722A (ja) | 1993-05-25 |
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