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
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
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.
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
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
(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
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
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
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
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
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
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
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 /
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
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
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
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
(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 /
(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
(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
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
(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
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
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
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
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
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
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
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
(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)
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.
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