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JP6562619B2 - Information processing apparatus, information processing method, and program - Google Patents
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Description

本発明は、ロボットによる部品ピッキングにおける部品不足を検知する技術に関する。   The present invention relates to a technique for detecting a component shortage in component picking by a robot.

工業製品の部品等の組付けや分類の自動化のために、ロボットを用いた部品のピッキングを行う技術が近年盛んに提案されている。その中の一例として、部品容器の中に部品が山積みにされており、それを撮影・認識し、ロボットが把持して取り出し、組付けや分類を行うものがある。ここで、部品の「山積み」とは、部品が整列することなく集められ、積み重なっている状態を指す。   In recent years, techniques for picking parts using a robot have been actively proposed to automate the assembly and classification of parts and the like of industrial products. As an example, there are components in which components are piled up in a component container, which is photographed / recognized, gripped and taken out by a robot, and assembled and classified. Here, “stacking” of parts refers to a state in which parts are collected and stacked without being aligned.

このようなロボットピッキングシステムにおいて、容器内に山積みにされた部品を取り出して行くと、やがて容器内から部品がなくなる状況が訪れる。部品が無い状態で、部品を撮影・認識しようとすると、想定外のエラーが生じたり、ロボットが把持をしようとして予測不能な動作が発生したりするおそれがある。   In such a robot picking system, when parts piled up in a container are taken out, there will eventually be a situation where the parts disappear from the container. If an attempt is made to photograph / recognize a part in the absence of the part, an unexpected error may occur, or an unpredictable action may occur when the robot tries to grip.

部品不足への対策としては、部品供給フィーダを用いて、部品を把持して取りだす度に新しい部品を供給する方法がある。この場合には、部品の種類に応じた特注の部品供給フィーダが必要である。また、ロボットピッキングシステムと部品供給フィーダをセットで扱う必要が出てくるために、システムが巨大化してしまうといった問題点がある。   As a countermeasure against the shortage of parts, there is a method of supplying a new part every time the part is grasped and taken out by using a part supply feeder. In this case, a custom-made component supply feeder corresponding to the type of component is required. Further, since it is necessary to handle the robot picking system and the component supply feeder as a set, there is a problem that the system becomes huge.

特許文献1では、容器内に部品が有るかどうかを検知するために、光を透過する容器を用いて、容器の上下片側から光源を照らし、反対側からカメラで撮影する。そして、撮影された画像から、部品の影の有無を検出することによって、容器内の部品の有無を検知することを開示している。   In Patent Document 1, in order to detect whether there is a part in the container, a light transmitting container is used to illuminate the light source from the upper and lower sides of the container, and the camera is photographed from the opposite side. And it has disclosed detecting the presence or absence of the component in a container by detecting the presence or absence of the shadow of a component from the image | photographed image.

特開2001−300877号公報Japanese Patent Laid-Open No. 2001-300877

特許文献1による方法では、容器を光が透過するものに制限する必要があった。また、容器の一方に光源、他方にカメラを配置しなければならないという制約があり、装置が簡素化できないという課題があった。   In the method according to Patent Document 1, it is necessary to limit the container to one that transmits light. Further, there is a restriction that a light source must be arranged on one side of the container and a camera on the other side, and there is a problem that the apparatus cannot be simplified.

本発明は、以上の課題を鑑みてなされたものであり、簡易な構成で部品の不足を検出することを目的とする。   The present invention has been made in view of the above problems, and an object thereof is to detect a shortage of parts with a simple configuration.

上記課題を解決するために、本発明の情報処理装置は、例えば、対象物体が格納された容器を含む画像を取得する取得手段と、前記画像に基づいて前記物体の位置姿勢を推定する位置姿勢推定手段と、前記位置姿勢推定手段によって推定された位置姿勢に基づいて、保持手段に部品を保持するように制御する制御手段と、前記画像に基づいて前記容器内の状態を推定する状態推定手段と、前記状態推定手段によって推定された結果に基づいて、前記容器内の部品が不足しているか否かを判断する判断手段と、前記判断手段によって判断された結果を出力する出力手段とを備え、前記状態推定手段は、前記容器の底面に描かれている模様を検出することにより、前記容器内において前記物体が積まれていない底面領域を検出し、前記判断手段は、該検出された結果に基づいて前記容器内の物体が不足しているか否かを判断する。   In order to solve the above problems, an information processing apparatus according to the present invention includes, for example, an acquisition unit that acquires an image including a container in which a target object is stored, and a position and orientation that estimates the position and orientation of the object based on the image An estimation means, a control means for controlling the holding means to hold a part based on the position and orientation estimated by the position and orientation estimation means, and a state estimation means for estimating the state in the container based on the image And a judging means for judging whether or not there are insufficient parts in the container based on the result estimated by the state estimating means, and an output means for outputting the result judged by the judging means. The state estimating means detects a bottom surface area where the object is not stacked in the container by detecting a pattern drawn on the bottom surface of the container, and the judging means Based on the detected result to determine whether or not the object in the container is insufficient.

本発明により、簡易な構成で部品の不足を検出することができる。   According to the present invention, a shortage of parts can be detected with a simple configuration.

第1実施形態のロボットピッキングシステムの構成例を示す図。The figure which shows the structural example of the robot picking system of 1st Embodiment. 第1実施形態の処理の流れを示すフローチャート。The flowchart which shows the flow of a process of 1st Embodiment. 部品領域と底面領域の例を示す図。The figure which shows the example of a components area | region and a bottom face area | region. 山積み部品の三次元空間上での分布の例を示す模式図。The schematic diagram which shows the example of distribution on the three-dimensional space of pile components. 第3実施形態のロボットピッキングシステムの構成例を示す図。The figure which shows the structural example of the robot picking system of 3rd Embodiment. 第3実施形態の処理の流れを示すフローチャート。The flowchart which shows the flow of the process of 3rd Embodiment. 本発明の情報処理装置のハードウェア構成を示す図である。It is a figure which shows the hardware constitutions of the information processing apparatus of this invention.

本発明にかかる各実施形態を説明するのに先立ち、各実施形態に示す情報処理装置が実装されるハードウェア構成について、図7を用いて説明する。   Prior to describing each embodiment according to the present invention, a hardware configuration in which the information processing apparatus shown in each embodiment is mounted will be described with reference to FIG.

図7は、本実施形態における情報装置のハードウェア構成図である。同図において、CPU710は、バス700を介して接続する各デバイスを統括的に制御する。CPU1710は、読み出し専用メモリ(ROM)720に記憶された処理ステップやプログラムを読み出して実行する。オペレーティングシステム(OS)をはじめ、本実施形態に係る各処理プログラム、デバイスドライバ等はROM720に記憶されており、ランダムアクセスメモリ(RAM)730に一時記憶され、CPU710によって適宜実行される。また、入力I/F740は、外部の装置(表示装置や操作装置など)から情報処理装置1で処理可能な形式で入力信号として入力する。また、出力I/F750は、外部の装置(表示装置)へ表示装置が処理可能な形式で出力信号として出力する。   FIG. 7 is a hardware configuration diagram of the information apparatus according to the present embodiment. In the figure, a CPU 710 comprehensively controls each device connected via a bus 700. The CPU 1710 reads and executes processing steps and programs stored in a read only memory (ROM) 720. In addition to the operating system (OS), each processing program, device driver, and the like according to the present embodiment are stored in the ROM 720, temporarily stored in a random access memory (RAM) 730, and appropriately executed by the CPU 710. The input I / F 740 is input as an input signal in a format that can be processed by the information processing apparatus 1 from an external device (display device, operation device, or the like). The output I / F 750 is output as an output signal in a format that can be processed by the display device to an external device (display device).

これらの各機能部は、CPU710が、ROM720に格納されたプログラムをRAM730に展開し、後述する各フローチャートに従った処理を実行することで実現されている。また例えば、CPU710を用いたソフトウェア処理の代替としてハードウェアを構成する場合には、ここで説明する各機能部の処理に対応させた演算部や回路を構成すればよい。   Each of these functional units is realized by the CPU 710 developing a program stored in the ROM 720 on the RAM 730 and executing processing according to each flowchart described below. Further, for example, when hardware is configured as an alternative to software processing using the CPU 710, an arithmetic unit or a circuit corresponding to the processing of each functional unit described here may be configured.

(第1の実施形態)
第1の実施形態にかかる情報処理装置3および情報処理装置3を備えるピッキングシステムについて、図1を参照して説明する。第1の実施形態にかかる情報処理装置3は、画像取得部31と、部品位置姿勢推定部32と、山積み状態推定部33と、部品状態判断部34とを備える。そして、情報処理装置3は、撮像装置2、部品供給装置5、ロボット制御装置41と接続されることで、ピッキングシステムを構成している。
(First embodiment)
An information processing apparatus 3 according to the first embodiment and a picking system including the information processing apparatus 3 will be described with reference to FIG. The information processing apparatus 3 according to the first embodiment includes an image acquisition unit 31, a component position / posture estimation unit 32, a piled state estimation unit 33, and a component state determination unit 34. The information processing device 3 is connected to the imaging device 2, the component supply device 5, and the robot control device 41 to constitute a picking system.

ロボット制御部41は、部品位置姿勢推定部32による部品11の位置姿勢の推定結果に基づいて、ロボットハンド42で動かすべき各回転角度を算出し、部品11を把持するためにロボットハンド42を制御する。ロボット制御部41のハードウェアは、CPU、メモリ、ハードディスクなどの記憶装置、入出力用の各種インタフェース等を具備する汎用のコンピュータ(ハードウェア)から構成されるが、情報処理装置3と同じハードウェア内のソフトウェアとして構成されても良い。   The robot control unit 41 calculates each rotation angle to be moved by the robot hand 42 based on the estimation result of the position and orientation of the component 11 by the component position and orientation estimation unit 32, and controls the robot hand 42 to hold the component 11. To do. The hardware of the robot control unit 41 is composed of a general-purpose computer (hardware) having a storage device such as a CPU, a memory, and a hard disk, and various interfaces for input / output, but the same hardware as the information processing device 3 It may be configured as internal software.

ロボットハンド42は、ロボット制御部41からの命令を受けて、容器内の部品11を把持(保持)して取り出し、組付け等を行う。ロボットハンド42は、例えば6軸自由度のアームであり、エンドエフェクタとして二指ハンド機構を備える。また、部品11の平面部に押しつけることで保持を行う磁石式あるいは吸着式のハンドでもよい。   The robot hand 42 receives a command from the robot control unit 41, grips (holds) the component 11 in the container, takes it out, and performs assembly. The robot hand 42 is, for example, an arm with six axes of freedom, and includes a two-finger hand mechanism as an end effector. Further, a magnet type or adsorption type hand that holds the component 11 by pressing it against the flat surface portion may be used.

部品(物体)11は、ロボットハンド42によって把持して取り出し、組付けなどを行う対象となるものである。   The component (object) 11 is a target to be gripped and taken out by the robot hand 42 and assembled.

容器12は、複数の部品11を格納する容器である。容器12は、底面部13を有している。以下実施形態の説明では複数の部品11が容器12内に山積みにされているものとして話を展開するが、容器に限るわけではなく、台の上など部品を置くことができる領域であれば何でもよい。底面部13は部品11が置くことができる領域の面を表している。   The container 12 is a container for storing a plurality of parts 11. The container 12 has a bottom surface portion 13. In the following description of the embodiment, the description will be made on the assumption that a plurality of parts 11 are piled up in the container 12, but the present invention is not limited to the container, and any area can be used as long as the parts can be placed on a table or the like. Good. The bottom surface portion 13 represents a surface of an area where the component 11 can be placed.

撮像装置2は対象部品1および容器12を画角におさめるように配置されており、対象部品1および容器12を撮像する。撮像装置2は、容器12を真上から撮像できるよう配置される撮像装置であり、例えばデジタルカメラなどである。撮像された画像信号は画像取得部31に送られる。   The imaging device 2 is arranged so as to keep the target component 1 and the container 12 at an angle of view, and images the target component 1 and the container 12. The imaging device 2 is an imaging device arranged so that the container 12 can be imaged from directly above, and is, for example, a digital camera. The captured image signal is sent to the image acquisition unit 31.

画像取得部31は、撮像装置2で標本化ならびに量子化されたデジタルの画像信号を取り込む。さらに、取り込んだ画像信号から各画素の輝度(濃度値)で表される画像データを取得してメモリに記憶する機能を有する。なお、画像取得部32は、RS232CやIEEE488などの汎用の通信インタフェースを介して撮像装置2の動作(撮像のタイミングなど)を制御する機能を有する。   The image acquisition unit 31 captures a digital image signal sampled and quantized by the imaging device 2. Furthermore, it has a function of acquiring image data represented by luminance (density value) of each pixel from the captured image signal and storing it in the memory. Note that the image acquisition unit 32 has a function of controlling the operation (such as imaging timing) of the imaging apparatus 2 via a general-purpose communication interface such as RS232C or IEEE488.

部品位置姿勢推定部32は、画像取得部31から得られた少なくとも1枚の画像データを用いて、複数の部品11の中から把持すべき部品を決定し、その位置姿勢を推定する。   The component position / orientation estimation unit 32 determines a component to be gripped from the plurality of components 11 using at least one piece of image data obtained from the image acquisition unit 31, and estimates the position and orientation thereof.

山積み状態推定部33は、画像取得部31から得られた少なくとも1枚の画像データを用いて、対象部品部1の領域において、部品領域と底面領域の少なくとも一つを検出する。これにより、山積み状態推定部33は、容器内の部品の山積み状態を推定する(状態推定)。   The pile state estimation unit 33 detects at least one of the component region and the bottom region in the region of the target component unit 1 using at least one piece of image data obtained from the image acquisition unit 31. Thereby, the pile state estimation part 33 estimates the pile state of the components in a container (state estimation).

部品状態判断部34は、山積み状態推定部33によって検出された部品領域と底面領域に基づいて、容器12内の部品11が不足しているかどうかを判断する。ロボットハンド42によって、部品を取り出し続けていると、やがて部品が不足してくる。そのため、部品状態判断部34は、撮像装置2で撮影された画像データに基づいて、部品の不足を判断し、判断した結果を、部品供給部5に出力する。   The component state determination unit 34 determines whether or not the component 11 in the container 12 is insufficient based on the component region and the bottom region detected by the piled state estimation unit 33. If the robot hand 42 continues to take out the parts, the parts will eventually run out. For this reason, the component state determination unit 34 determines the lack of components based on the image data captured by the imaging device 2 and outputs the determined result to the component supply unit 5.

部品供給装置5は、部品タンクを備えており、部品状態判断部34で部品が不足していると判断された場合に、部品タンクから一定量の部品を容器12内に送り込むことで部品を供給する。供給するタイミングとしては、ロボットハンド42が把持して取り出してから、組付けを行っている間に行うのが、サイクルタイムの観点から最も効率良いと考えられる。   The component supply device 5 includes a component tank. When the component state determination unit 34 determines that the component is insufficient, the component supply device 5 supplies the component by sending a certain amount of component from the component tank into the container 12. To do. Regarding the supply timing, it is considered to be most efficient from the viewpoint of cycle time to be performed while the assembly is performed after the robot hand 42 grasps and takes out.

図2のフローチャートを参照して、第1実施形態に係る部品の供給までの全体の流れを説明する。   With reference to the flowchart of FIG. 2, the overall flow up to the supply of components according to the first embodiment will be described.

(ステップS1)
ステップS1では、撮像装置2が部品11を含んだ領域を撮影する。撮影される領域は部品11を置くことができる容器底面13全体が含まれる領域である。撮影する画像の枚数は後の部品位置姿勢推定処理や山積み状態推定処理で扱うデータによって異なる。撮影されたデータは画像信号として画像取得部32に送られる。
(Step S1)
In step S <b> 1, the imaging device 2 captures an area including the part 11. The area to be photographed is an area including the entire container bottom surface 13 on which the part 11 can be placed. The number of images to be photographed differs depending on the data handled in the subsequent component position / orientation estimation processing and stacking state estimation processing. The photographed data is sent to the image acquisition unit 32 as an image signal.

(ステップS2)
ステップS2では、部品位置姿勢推定部32は、撮影画像に基づいて、把持すべき部品の位置姿勢推定を行う。位置姿勢の推定方法としては、画像データの部分領域からSIFTなどの特徴量を抽出した特徴量を使って、画像特徴から2Dのモデルフィッティングを行うことで推定する。また、例えば予め複数の部品の姿勢データを保持しておき、それぞれの姿勢データの特徴量と、画像データの部分領域の特徴量とを比較することで推定しても良い。ただし、位置姿勢推定方法はこれに限るものではなく、例えば撮像装置を複数台のカメラから構成したステレオ法や、プロジェクタなどの投影部を用意し、位相シフト法や空間符号化法などのアクティブステレオ法を用いて距離画像を求め、距離画像とのモデルフィッティングによって、把持すべき部品の位置姿勢を推定しても良い。部品位置姿勢推定部32は、推定した位置姿勢情報をロボット制御部41に送出する。
(Step S2)
In step S2, the component position / orientation estimation unit 32 estimates the position / orientation of the component to be gripped based on the captured image. As a position / orientation estimation method, estimation is performed by performing 2D model fitting from image features using feature amounts such as SIFT extracted from partial regions of image data. Further, for example, it may be estimated by holding posture data of a plurality of parts in advance and comparing the feature amount of each posture data with the feature amount of the partial area of the image data. However, the position / orientation estimation method is not limited to this. For example, a stereo method in which the imaging apparatus is configured by a plurality of cameras, or a projection unit such as a projector is prepared, and an active stereo such as a phase shift method or a spatial encoding method is prepared. A distance image may be obtained using a method, and the position and orientation of a component to be grasped may be estimated by model fitting with the distance image. The component position / orientation estimation unit 32 sends the estimated position / orientation information to the robot control unit 41.

(ステップS3a、3b)
ステップS3aでは、ロボット制御部41は、部品位置姿勢推定部32からの出力に応じて、ロボットハンド42に命令を出力し、ロボットハンド42は、受け取った命令に応じて、部品11を把持して取り出す。この処理は次に説明するステップS3と並列して処理を行う。そして、ステップS3bで終了命令があった場合には処理を終了させる。一方、終了命令が無かった場合は、メインループに合流し、処理を続ける。
(Steps S3a, 3b)
In step S3a, the robot control unit 41 outputs a command to the robot hand 42 according to the output from the component position / orientation estimation unit 32, and the robot hand 42 holds the component 11 according to the received command. Take out. This process is performed in parallel with step S3 described below. If there is an end command in step S3b, the process is ended. On the other hand, if there is no end instruction, it joins the main loop and continues processing.

(ステップS3)
ステップS3では、山積み状態推定部33は、画像データに基づいて、容器1内の部品の山積み状態として、部品領域と底面領域を検出する。図3は部品領域と底面領域の検出結果の一例である。部品領域と底面領域の検出法方としては、部品11と容器底面13の色が異なることを利用して、色によって領域分割を行い、部品領域と底面領域を検出する。ただし、この方法に限るわけではなく、例えば、容器の底面に円マーカー等のテクスチャを一定間隔に描いておき、画像データから円マーカーを検出することによって、底面領域を検出しても良いし、ステレオ法やアクティブステレオ法によって求めた距離画像に基づいて、山積みに部品11が存在している領域での距離計測値と、容器の底面13までの距離計測値と、の違いから部品領域と底面領域を検出しても良い。
(Step S3)
In step S <b> 3, the piled state estimation unit 33 detects a component region and a bottom region as a piled state of components in the container 1 based on the image data. FIG. 3 shows an example of the detection result of the component area and the bottom area. As a method for detecting the component region and the bottom region, the difference between the colors of the component 11 and the container bottom surface 13 is used to divide the region according to the color and detect the component region and the bottom region. However, it is not limited to this method, for example, by drawing a texture such as a circular marker on the bottom surface of the container at regular intervals, and detecting the circular marker from the image data, the bottom region may be detected, Based on the distance image obtained by the stereo method or the active stereo method, the component region and the bottom surface are determined from the difference between the distance measurement value in the region where the component 11 exists in the pile and the distance measurement value to the bottom surface 13 of the container. An area may be detected.

ここで用いる画像データは、部品位置姿勢推定に用いたのと同じ画像データを利用することで、撮影回数を減らし効率良く部品領域と底面領域の検出を行うことができる。ただし、これに限るものではなく、ロボットハンド42によって部品が把持され取り出された後に、再度撮像装置2によって撮影し、画像取得部31から得られた画像データに基づいて検出しても良い。   As the image data used here, by using the same image data as that used for estimating the component position and orientation, it is possible to efficiently detect the component region and the bottom region by reducing the number of photographing. However, the present invention is not limited to this, and after the component is grasped and taken out by the robot hand 42, the image may be taken again by the imaging device 2 and detected based on the image data obtained from the image acquisition unit 31.

(ステップS4)
ステップS4では、部品状態判断部34は、容器底面における部品領域と底面領域の割合に基づいて、部品の不足状態を判断する。不足状態の判断方法としては、底面13の全領域に占める部品領域の割合を求め、その割合が閾値以下であれば部品不足であると判断する。また底面領域の割合から逆算して求めても良い。山積みの状態が狭い領域に高く積みあがっている場合は、部品の数は十分多いが、把持しやすい部品は少ないため、この場合も同様に部品不足であると判断する。
(Step S4)
In step S4, the component state determination unit 34 determines a component shortage state based on the ratio of the component region and the bottom region on the bottom surface of the container. As a determination method of the shortage state, the ratio of the part area occupying the entire area of the bottom surface 13 is obtained. Further, it may be obtained by calculating backward from the ratio of the bottom region. When the piled state is piled up high in a narrow area, the number of parts is sufficiently large, but there are few parts that are easy to grip, so in this case as well, it is determined that there are insufficient parts.

ステップS4において、部品不足であると判断された場合は、次のステップS5に進み、部品不足ではないと判断された場合は、ステップS1へ戻り、部品の把持、取り出しを継続して行う。   If it is determined in step S4 that there is a shortage of parts, the process proceeds to the next step S5. If it is determined that there is no shortage of parts, the process returns to step S1, and the gripping and taking out of the parts are continued.

(ステップS5)
ステップS5では、部品供給装置5は、部品の供給を行う。部品タンクから一定量の部品を容器12内に送り込むことで部品を供給する。部品の供給およびロボットでの把持ステップを終えると、ステップS1に戻り、再び画像の撮影ステップから行っていく。
(Step S5)
In step S5, the component supply device 5 supplies components. Parts are supplied by feeding a certain amount of parts from the parts tank into the container 12. When the supply of parts and the gripping step by the robot are finished, the process returns to step S1 and starts again from the image capturing step.

以上のように、終了命令が与えられるまで自動で部品を供給しながら把持処理を繰り返し行う。   As described above, the gripping process is repeatedly performed while automatically supplying parts until an end command is given.

第1の実施形態によれば、部品が無くなってしまう前に、部品領域と底面領域の割合から、部品の不足を検知して自動的に部品を供給できるため、一度に補充する部品の量も少なくて済み、ピッキングシステム全体を一時停止させることなく把持を継続することができる。   According to the first embodiment, since the shortage of parts can be detected and the parts can be automatically supplied from the ratio of the parts area and the bottom area before the parts are lost, the amount of parts to be replenished at a time Less gripping is required, and gripping can be continued without pausing the entire picking system.

(第2の実施形態)
第2の実施形態では、山積み状態推定方法として、部品11および容器12を計測した距離画像の分布を構成し、その結果に基づいて部品状態判断を行う。第2実施形態に係る部品不足を検知するロボットピッキングシステムの概略構成は図1と同様である。第2実施形態のフローチャートは第1実施形態で説明した図2とほぼ同様であるため、同様の処理に関しては説明を省略し、差異があるステップS3とS4に関して説明する。
(Second Embodiment)
In the second embodiment, as a pile state estimation method, a distribution of distance images obtained by measuring the component 11 and the container 12 is configured, and the component state is determined based on the result. The schematic configuration of a robot picking system for detecting a component shortage according to the second embodiment is the same as that shown in FIG. Since the flowchart of the second embodiment is substantially the same as that of FIG. 2 described in the first embodiment, the description of the same processing will be omitted, and steps S3 and S4 having differences will be described.

第2実施形態におけるステップS3では、画像データに基づいて、ステレオ法やアクティブステレオ法を用いて計算された距離画像を構成し、山積み部品の三次元空間上での分布を構成する。図4は距離画像から得られた三次元空間上での分布を模式的に表したものである。対象部品部1に対して、これを三次元空間上での分布として表したものが1aである。同図において、三次元空間上での分布の例をさらに二つあげているが、1bは均等に部品が配置されており、把持する候補を選びやすく、把持しやすい部品が多い山積み状態である。一方、1cは狭い領域に部品が密集して積み重ねられており、把持する候補が少なく、把持しやすい部品が不足している山積み状態である。   In step S3 in the second embodiment, a distance image calculated using a stereo method or an active stereo method is constructed based on the image data, and a distribution in a three-dimensional space of piled parts is constructed. FIG. 4 schematically shows the distribution in the three-dimensional space obtained from the distance image. For the target component part 1, 1 a represents this as a distribution in a three-dimensional space. In the same figure, two examples of distribution in a three-dimensional space are given, but 1b is a state in which parts are evenly arranged, it is easy to select candidates for gripping, and there are many parts that are easy to grip. . On the other hand, 1c is a piled-up state in which parts are densely stacked in a narrow area, there are few candidates for gripping, and there are not enough parts that are easy to grip.

ステップS4では、ステップS3で求めた部品の三次元空間上での分布に基づいて、部品の不足を判断する。図4の1bのような分布が得られた場合は、部品は不足していないと判断しステップS1へ戻り、1cのような分布が得られた場合は、把持しやすい部品が不足していると判断し、次のステップS5に移行する。ステップS5では、警告を受けてユーザが部品を供給したり、終了命令を出すなどの対応が行われる。   In step S4, the lack of parts is determined based on the distribution of the parts obtained in step S3 in the three-dimensional space. If a distribution such as 1b in FIG. 4 is obtained, it is determined that there are not enough parts, and the process returns to step S1, and if a distribution such as 1c is obtained, there are insufficient parts that are easy to grip. And the process proceeds to the next step S5. In step S5, upon receiving a warning, the user supplies a part or issues an end command.

このようにして部品の三次元空間上の分布に基づいて部品の不足状態を判断することで、第1実施形態とほぼ同じように部品の不足を検出できるため、他の説明は省略する。   By determining the component shortage state based on the distribution of the component in the three-dimensional space in this manner, it is possible to detect the component shortage in substantially the same manner as in the first embodiment, and thus other descriptions are omitted.

図4を用いて部品の三次元空間上での分布における、把持のしやすさの一例について述べたが、この分布に限るものではなく、部品11とロボットハンド42との配置や部品11の形状などによって把持しやすい部品の三次元空間上での分布は異なるため、そのような分布を新たに定義して用いても良い。   Although an example of the ease of gripping in the distribution of the parts in the three-dimensional space has been described with reference to FIG. 4, the present invention is not limited to this distribution, and the arrangement of the parts 11 and the robot hand 42 and the shape of the parts 11 are described. Since the distribution in the three-dimensional space of components that are easily gripped differs depending on the above, such a distribution may be newly defined and used.

以上が、本発明の第2実施形態に係る部品不足を検知するロボットピッキングシステムの説明である。   The above is the description of the robot picking system for detecting the shortage of parts according to the second embodiment of the present invention.

(第3の実施形態)
第3の実施形態では、部品が不足している場合に、それをユーザに警告する。図5は第3実施形態に係る部品不足を検知するロボットピッキングシステムの概略構成である。第1実施形態で説明した図1とほぼ同様であるが、本実施形態では、部品供給部5ではなく、部品不足警告部6を有する点が異なる。図6は第3実施形態のフローチャートである。このフローチャートも第1実施形態で説明した図2とほぼ同様であるため、同様の処理に関しては説明を省略し、差異があるステップS6(第1の実施形態のステップS5に相当)に関して説明する。
(Third embodiment)
In the third embodiment, when there is a shortage of parts, a warning is given to the user. FIG. 5 is a schematic configuration of a robot picking system for detecting a component shortage according to the third embodiment. Although it is substantially the same as FIG. 1 demonstrated in 1st Embodiment, in this embodiment, the point which has the components shortage warning part 6 instead of the components supply part 5 differs. FIG. 6 is a flowchart of the third embodiment. Since this flowchart is also substantially the same as FIG. 2 described in the first embodiment, the description of the same processing is omitted, and step S6 (corresponding to step S5 in the first embodiment) having a difference will be described.

第3実施形態におけるステップS6では、前のステップで部品が不足していると判断された場合に、部品不足をユーザに警告する。ユーザがロボットピッキングシステムを使用する際に用いるディスプレイに部品不足の警告表示と共に、アラーム音を鳴らすことで、部品が不足していることをユーザに警告(報知)する。ただし、報知方法はこれに限るものではなく、部品不足警告ランプを点灯させるなどの他の方法を用いても良い。   In step S6 in the third embodiment, if it is determined in the previous step that there is a shortage of parts, the user is warned of the shortage of parts. A warning is displayed on the display used when the user uses the robot picking system, and an alarm sound is sounded together with a warning indicating that there is a shortage of parts. However, the notification method is not limited to this, and other methods such as lighting a component shortage warning lamp may be used.

以上が、本発明の第3実施形態に係る部品不足を検知するピッキングシステムの説明である。   The above is the description of the picking system for detecting a component shortage according to the third embodiment of the present invention.

(変形例)
容器の底面13は水平面である必要はなく、斜面になっていても良い。その場合、次のような方法で部品の山積み状態検知および部品の不足状態判断を行うことができる。部品を斜面に置くと部品はその重みで斜面を滑るものとすると、部品は自然と斜面の低い位置に集まり、部品の数が多くなると、斜面の高い位置にも存在できるようになる。そこで、底面13のある高さに線を引いておき、撮像装置2で撮影した画像からその線が見えるかどうか検出することによって、部品の不足状態を判断することができる。
(Modification)
The bottom surface 13 of the container does not need to be a horizontal plane and may be a slope. In that case, it is possible to detect the piled-up state of components and determine the shortage of components by the following method. If a part is placed on a slope, the part will naturally slide on the slope with its weight, and the part will naturally gather at a low position on the slope, and if the number of parts increases, it can also exist at a high position on the slope. Therefore, by drawing a line at a certain height of the bottom surface 13 and detecting whether or not the line is visible from the image captured by the imaging device 2, it is possible to determine the shortage of parts.

またその他の変形例として、第2の実施形態のように、部品の三次元空間上での分布を求めており、把持しやすい部品が不足していると判断された場合、部品を供給したり警告するだけでなく、たとえば、容器12を振動させたり、ロボットハンド42で部品の山積みをつついたりして、山を崩すことによって把持しやすい部品を増やしても良い。   As another modification, as in the second embodiment, the distribution of parts in a three-dimensional space is obtained, and if it is determined that there are not enough easy-to-grip parts, parts are supplied. In addition to warning, for example, the container 12 may be vibrated or the robot hand 42 may be piled up to increase the number of parts that are easy to grip.

(その他の実施形態)
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア(プログラム)を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ(またはCPUやMPU等)がプログラムを読み出して実行する処理である。
(Other embodiments)
The present invention can also be realized by executing the following processing. That is, software (program) that realizes the functions of the above-described embodiments is supplied to a system or apparatus via a network or various storage media, and a computer (or CPU, MPU, or the like) of the system or apparatus reads the program. It is a process to be executed.

<実施形態の効果>
第1の実施形態では部品領域と底面領域を検出して、部品の不足状態を判断する。部品領域または底面領域の割合を計算するだけであるため、非常に高速に処理を行うことができる。また、入力として二次元画像1枚だけでも部品の不足状態を判断することができる。
<Effect of embodiment>
In the first embodiment, the component region and the bottom region are detected to determine the shortage of components. Since only the ratio of the component area or the bottom area is calculated, processing can be performed at a very high speed. Further, it is possible to determine the shortage of parts even with only one two-dimensional image as an input.

第2の実施形態では山積み部品の三次元空間上での分布に基づいて、部品の不足状態を判断する。部品の個数や重さを測る方法による部品不足検知では、部品の個数が多い場合は、不足していると見なすことができないが、本発明では、把持のしやすい部品が少ない、ということを検出することができる。   In the second embodiment, the shortage state of the parts is determined based on the distribution of the stacked parts in the three-dimensional space. In parts shortage detection by measuring the number and weight of parts, if the number of parts is large, it cannot be regarded as shortage, but the present invention detects that there are few parts that are easy to grip. can do.

第3の実施形態では部品が不足状態の場合に、警告をする。これによって部品供給以外に、ユーザが自由に部品不足に対処することができる。   In the third embodiment, a warning is given when there are insufficient parts. As a result, the user can freely deal with the shortage of parts in addition to the parts supply.

Claims (10)

物体が格納された容器を含む画像を取得する取得手段と、
前記画像に基づいて前記容器内の状態を推定する状態推定手段と、
前記状態推定手段によって推定された結果に基づいて、前記容器内の物体が不足しているか否かを判断する判断手段と、
前記判断手段によって判断された結果を出力する出力手段とを備え
前記状態推定手段は、前記容器の底面に描かれている模様を検出することにより、前記容器内において前記物体が積まれていない底面領域を検出し、前記判断手段は、該検出された結果に基づいて前記容器内の物体が不足しているか否かを判断することを特徴とする情報処理装置。
Acquisition means for acquiring an image including a container in which an object is stored;
State estimating means for estimating a state in the container based on the image;
Determination means for determining whether or not an object in the container is insufficient based on the result estimated by the state estimation means;
Output means for outputting the result determined by the determination means ,
The state estimation means detects a bottom surface area in which the object is not stacked in the container by detecting a pattern drawn on the bottom surface of the container, and the determination means determines the result of the detection. the information processing apparatus according to claim that you determine whether or not the object in the container is insufficient based.
前記状態推定手段は、前記物体の領域と前記容器の底面領域のうち、少なくともいずれか一方を検出し、該検出された結果に基づいて前記容器内の物体が不足しているか否かを判断することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。   The state estimation means detects at least one of the object region and the bottom surface region of the container, and determines whether or not the object in the container is insufficient based on the detected result. The information processing apparatus according to claim 1. 前記状態推定手段は、前記容器内での前記物体の領域と前記容器の底面領域との分布を取得し、該取得した分布に基づいて、前記容器内の物体が不足しているか否かを判断することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The state estimating means acquires the distribution of the region of the object and the bottom region of the container in the container, and determines whether or not the object in the container is insufficient based on the acquired distribution. The information processing apparatus according to claim 1, wherein: 更に、前記判断手段によって前記容器内の物体が不足していると判断された場合に、前記容器に物体を供給する供給手段を備えることを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の情報処理装置。   4. The apparatus according to claim 1, further comprising supply means for supplying an object to the container when the determination means determines that an object in the container is insufficient. The information processing apparatus described. 更に、前記判断手段によって前記容器内の物体が不足していると判断された場合に、前記容器内の物体が不足していることを報知する報知手段を備えることを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の情報処理装置。   Furthermore, when the judgment means judges that the object in the said container is insufficient, it has an alerting | reporting means to alert | report that the object in the said container is insufficient. 5. The information processing apparatus according to any one of 4. 前記画像に基づいて前記物体の位置姿勢を推定する位置姿勢推定手段と、
前記位置姿勢推定手段によって推定された位置姿勢に基づいて、物体を保持するように保持手段を制御する制御手段と、を更に有することを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載の情報処理装置。
Position and orientation estimation means for estimating the position and orientation of the object based on the image;
6. The apparatus according to claim 1, further comprising a control unit configured to control the holding unit so as to hold an object based on the position and orientation estimated by the position and orientation estimation unit. Information processing device.
前記位置姿勢推定手段は、前記画像から特徴量を抽出し、当該抽出した特徴量に基づいて前記物体の位置姿勢を推定することを特徴とする請求項6に記載の情報処理装置。   The information processing apparatus according to claim 6, wherein the position and orientation estimation unit extracts a feature amount from the image and estimates the position and orientation of the object based on the extracted feature amount. 前記制御手段は、物体を保持するように保持手段を制御する処理を、前記状態推定手段が前記容器内の状態を推定する処理と並行して実行することを特徴とする請求項6または7に記載の情報処理装置。   8. The control unit according to claim 6, wherein the control unit executes the process of controlling the holding unit so as to hold the object in parallel with the process of estimating the state in the container by the state estimation unit. The information processing apparatus described. 物体が格納された容器を含む画像を取得する取得工程と、
前記画像に基づいて前記物体の位置姿勢を推定する位置姿勢推定工程と、
前記画像に基づいて前記容器内の状態を推定する状態推定工程と、
前記状態推定工程において推定された結果に基づいて、前記容器内の物体が不足しているか否かを判断する判断工程と、
前記判断工程において判断された結果を出力する出力工程とを備え
前記状態推定工程は、前記容器の底面に描かれている模様を検出することにより、前記容器内において前記物体が積まれていない底面領域を検出し、前記判断手段は、該検出された結果に基づいて前記容器内の物体が不足しているか否かを判断することを特徴とする情報処理方法
An acquisition step of acquiring an image including a container in which an object is stored;
A position and orientation estimation step of estimating the position and orientation of the object based on the image;
A state estimation step of estimating a state in the container based on the image;
A determination step of determining whether or not an object in the container is insufficient based on the result estimated in the state estimation step;
An output step of outputting the result determined in the determination step ,
The state estimation step detects a bottom surface area where the object is not stacked in the container by detecting a pattern drawn on the bottom surface of the container, and the determination means an information processing method characterized that you determine whether or not the object in the container is insufficient based.
コンピュータを、請求項1乃至8のいずれか1項に記載の情報処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。   The program for functioning a computer as each means of the information processing apparatus of any one of Claims 1 thru | or 8.
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