JP6807450B2

JP6807450B2 - 多関節ロボットの平行度判定方法および多関節ロボットの傾き調整装置

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Publication number: JP6807450B2
Application number: JP2019506828A
Authority: JP
Inventors: 崇種池; 信夫大石; 雅登鈴木; 識西山; 慎也三浦
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Priority date: 2017-03-23
Filing date: 2017-03-23
Publication date: 2021-01-06
Anticipated expiration: 2037-03-23
Also published as: WO2018173192A1; JPWO2018173192A1

Description

本明細書は、多関節ロボットの平行度判定方法および多関節ロボットの傾き調整装置について開示する。

従来より、ワークの基準面に対する平行度を判定するものが知られている。例えば、特許文献１には、位置合わせプレート（磁気プレート）上に位置決めされたウエハを、ロボットアームに装着されたカメラで撮影し、ウエハの撮影画像に基づいて磁気プレートに対するウエハの平行度を算出する制御装置を備えるものが開示されている。平行度の算出は、具体的には、制御装置により以下のようにして行なわれる。即ち、制御装置は、カメラによりウエハに付された２つのアライメントマークを撮像する。続いて、制御装置は、各アライメントマークの撮像画像に基づいて各アライメントマークにおける焦点のずれを算出し、焦点のずれから磁気プレートに対するウエハの平行度を算出する。そして、制御装置は、算出したウエハの平行度に基づいて磁気プレートに対してウエハが平行となるようにロボットアームの各関節部のアクチュエータを制御してウエハを傾斜させる。

特開２０１４−５３３４３号公報

特許文献１記載の手法は、マークの撮像画像から焦点のずれを検出するものであるが、専用の検出装置が必要となったり、十分な検出精度を確保するために処理が複雑となったりする問題が生じる。こうした問題は、多関節ロボットの基準面に対する平行度を判定する場合にも同様に生じうる。

本開示は、より簡単に多関節ロボットの基準面に対する平行度を判定することを主目的とする。

本開示は、上述の主目的を達成するために以下の手段を採った。

本開示は、多関節ロボットの基準面に対する平行度を判定する多関節ロボットの平行度判定方法であって、前記多関節ロボットの作業台に所定パターンの模様を有するプレートを配置し、前記多関節ロボットのアームに装着されたカメラにより前記プレートを撮像し、前記プレートの撮像画像中に認識される模様の間隔を複数箇所で測定し、該測定した各間隔の対比に基づいて前記平行度を判定することを要旨とする。

プレートが有する模様の撮像画像は、カメラ（アーム）とプレートとが相対的に傾いていると、模様が実際よりも大きく写る領域と模様が実際よりも小さく写る領域とが生じる。そして、カメラとプレートとが大きく傾いているほど、各領域で写った模様の大小の差が大きくなる。本開示の多関節ロボットの平行度判定方法は、撮像画像中の模様の間隔を複数箇所で測定し、測定した複数の間隔を対比することにより平行度を判定するため、より簡単に多関節ロボットの基準面に対する平行度を判定することができる。

ロボット２０の構成の概略を示す構成図である。ロボット２０の可動域を示す説明図である。ロボット２０の可動域を示す説明図である。ロボット２０とロボット制御装置７０と画像処理装置８０の電気的な接続関係を示すブロック図である。傾き調整工程の一例を示す説明図である。ジグプレートＰの撮像の様子を示す説明図である。ジグプレートＰの上面模様を示す説明図である。ジグプレートＰの上面模様を示す説明図である。カメラ２４がジグプレートＰに対して平行な場合のジグプレートＰの撮像の様子を示す説明図である。図７Ａの位置から撮像されたジグプレートＰの撮像画像を示す説明図である。カメラ２４がジグプレートＰに対して平行でない場合のジグプレートＰの撮像の様子を示す説明図である。図８Ａの位置から撮像されたジグプレートＰの撮像画像を示す説明図である。イメージセンサのサイズＨと焦点距離Ｆと視野ＦＯＶとワーキングディスタンスＷＤとを示す説明図である。ワーキングディスタンスＷＤと分解能ＲＥＳとの関係を示す説明図である。カメラ２４が対象物に対して所定角θ傾いている場合の視野の左端（Ａ端）におけるワーキングディスタンスＷＤ１と視野の右端（Ｂ端）におけるワーキングディスタンスＷＤ２とを示す説明図である。Ａ端のドット中心間距離Ｌａ１，Ｌａ２およびＢ端のドット中心間距離Ｌｂ１，Ｌｂ２とを示す説明図である。

次に、本開示の発明を実施するための形態について図面を参照しながら説明する。

図１は、ロボット２０の構成の概略を示す構成図である。図２Ａ，図２Ｂは、ロボット２０の可動域を示す説明図である。図３は、ロボット２０とロボット制御装置７０と画像処理装置８０の電気的な接続関係を示すブロック図である。

ロボット２０は、ロボット制御装置７０（図３参照）による制御を受けて、ワーク搬送装置１２（図３参照）により搬送されるワーク（作業対象物）に対して所定の作業を行なうものである。なお、所定の作業としては、ワークをピックアップするピックアップ作業や、ワークを所定位置にプレースするプレース作業、ワークを所定位置に組み付ける組み付け作業などを挙げることができる。

ロボット２０は、図１に示すように、５軸の垂直多関節アーム（以下、アームという）２２を備える。アーム２２は、６つのリンク（第１〜第６リンク３１〜３６）と、各リンクを回転または旋回可能に連結する５つの関節（第１〜第５関節４１〜４５）とを有する。各関節（第１〜第５関節４１〜４５）には、対応する関節を駆動するモータ（サーボモータ）５１〜５５と、対応するモータの回転位置を検出するエンコーダ（ロータリエンコーダ）６１〜６５とが設けられている。

アーム２２の先端リンク（第６リンク３６）には、エンドエフェクタとしての作業ツールが着脱可能となっている。なお、作業ツールとしては、電磁チャックやメカニカルチャック、吸着ノズルなどを挙げることができる。先端リンクに装着するツールは、作業対象のワークの形状や素材に合わせて適宜選択される。

また、アーム２２の先端部（第５リンク３５）には、カメラ２４が取り付けられている。カメラ２４は、ワークの位置および姿勢を認識するために当該ワークを撮像するためのものである。

こうして構成された本実施形態のアーム２２は、図２Ａに示すように、ロボット２０を正面から見て前（手前）後（奥）の方向をＸ軸とし、ロボット２０の上下方向（第１関節４１の回転軸の延在方向）をＺ軸とし、Ｘ軸およびＺ軸に直交する方向をＹ軸とする三次元空間内の移動と、Ｚ軸周りの回転方向（ＲＣ）の移動とが可能である。更に、アーム２２は、図２Ｂに示すように、Ｙ軸周りの回転方向（ＲＢ）の移動が可能である。

ロボット制御装置７０は、図３に示すように、ＣＰＵ７１を中心としたマイクロプロセッサとして構成され、ＣＰＵ７１の他に、ＲＯＭ７２やＨＤＤ７３、ＲＡＭ７４、図示しない入出力インタフェース、図示しない通信インタフェースなどを備える。なお、ＨＤＤ７３は、ロボット２０の動作プログラムなどを記憶している。ロボット制御装置７０には、エンコーダ６１〜６５などからの検知信号が入力される。また、ロボット制御装置７０からは、モータ５１〜５５やワーク搬送装置１２などへの制御信号が出力される。

ロボット制御装置７０は、ロボット２０の各モータ５１〜５５を駆動制御することにより、アーム２２の先端リンク（第６リンク３６）に装着された作業ルーツをワークに向けて移動させ、作業ツールを用いてワークに対して所定の作業を行なう。具体的には、ロボット制御装置７０は、ワークに対して作業を行なうための作業ツールの目標位置（Ｘ，Ｙ，Ｚ）および目標姿勢（ＲＢ，ＲＣ）を画像処理装置８０から取得する。続いて、ロボット制御装置７０は、取得した目標位置（Ｘ，Ｙ，Ｚ）および目標姿勢（ＲＢ，ＲＣ）を周知のＨＤパラメータ等を用いてアーム２２の各関節の目標位置（目標角度）に座標変換する。そして、ロボット制御装置７０は、各関節の位置（角度）が座標変換した目標位置（目標角度）に一致するように対応するモータ５１〜５５を駆動制御すると共にワークに対して作業が行なわれるよう作業ツールを駆動制御する。

また、ロボット制御装置７０には、画像処理装置８０が通信可能に接続されている。画像処理装置８０は、ＣＰＵ８１を中心としたマイクロプロセッサとして構成され、ＣＰＵ８１の他に、ＲＯＭ８２やＨＤＤ８３、ＲＡＭ８４、図示しない入出力インタフェース、図示しない通信インタフェースなどを備える。画像処理装置８０には、カメラ２４からの画像信号や入力装置８５からの入力信号などが入力される。また、画像処理装置８０からは、カメラ２４への駆動信号や出力装置８６への出力信号などが出力される。ここで、入力装置８５は、例えばキーボードやマウス等、オペレータが入力操作を行なう入力デバイスである。出力装置８６は、例えば液晶ディスプレイ等、各種情報を表示するための表示デバイスである。画像処理装置８０は、ロボット制御装置７０と通信可能に接続されており、互いに制御信号やデータのやり取りを行なっている。

次に、こうして構成されたロボット２０の基準面に対する傾きを調整する傾き調整工程について説明する。図４は、傾き調整工程の一例を示す説明図である。傾き調整工程は、オペレータが図５に示すようにジグプレートＰをロボット２０の作業台１１上に設置した後（Ｓ１００）、画像処理装置８０のＣＰＵ８１が以下のＳ１１０〜Ｓ１６０の処理を実行することにより行なわれる。図６Ａ，図６Ｂは、ジグプレートＰの上面模様を示す説明図である。ジグプレートＰの上面には、図６Ａに示すように、円形のドット（マーク）がマトリックス状に並んだパターンが形成されている。なお、ジグプレートＰの上面には、図６Ｂに示すように、二色（白，黒）の正方形が交互に並ぶ市松模様状のパターンが形成されてもよい。

画像処理装置８０のＣＰＵ８１は、ロボット２０のアーム２２に装着されたカメラ２４でジグプレートＰを撮像する（Ｓ１１０）。この処理は、ジグプレートＰの設置位置に対応したカメラ２４の撮像位置を含む制御信号をロボット制御装置７０に送信することにより行なわれる。ロボット制御装置７０は、画像処理装置８０から制御信号を受信すると、図５に示すようにジグプレートＰの上方にカメラ２４が来るようにモータ５１〜５５を駆動制御する。

続いて、ＣＰＵ８１は、ジグプレートＰの撮像画像に含まれるレンズ収差（歪曲収差）を周知の歪み補正アルゴリズムを用いて補正するレンズ歪み補正を行なう（Ｓ１２０）。レンズ歪み補正は、例えば、画像の各画素の位置と歪み量とを対応付けて予め求めて歪み量マッピングデータとしてＲＯＭ８２に記憶しておき、撮像画像の各画素の位置を対応する歪み量で補正することにより行なうことができる。そして、ＣＰＵ８１は、レンズ歪み補正後の撮像画像から背景色（白）とマーク色（黒）とを分離し、ジグプレートＰの４隅のマークの輪郭を抽出する（Ｓ１３０）。次に、ＣＰＵ８１は、ロボット２０のＸ方向（ロボット２０の前後方向）における一方側にあるＡ端の２つのドットの中心間距離（ドット中心間距離Ｌａ）と他方側にあるＢ端の２つのドットの中心間距離（ドット中心間距離Ｌｂ）とをドット中心間に含まれる画素数をカウントして計測する（Ｓ１４０）。そして、ＣＰＵ８１は、Ａ端のドット中心間距離Ｌｂに対するＢ端のドット中心間距離Ｌａの比（Ｌａ／Ｌｂ）に基づいてロボット２０の基準面（作業台１１の上面）に対する平行度θ（Ｙ軸周りの回転方向の傾き）を導出する（Ｓ１５０）。

図７Ａは、カメラ２４がジグプレートＰに対して平行な場合のジグプレートＰの撮像の様子を示す説明図である。図７Ｂは、図７Ａの位置から撮像されたジグプレートＰの撮像画像を示す説明図である。図８Ａは、カメラ２４がジグプレートＰに対して平行でない場合のジグプレートＰの撮像の様子を示す説明図である。図８Ｂは、図８Ａの位置から撮像されたジグプレートＰの撮像画像を示す説明図である。図７Ａに示すように、カメラ２４がジグプレートＰに対して平行な場合、ジグプレートＰの撮像画像は、図７Ｂに示すように、全てのマークが同じ大きさ且つ同じ間隔で写る。一方、図８Ａに示すように、カメラ２４がジグプレートＰに対して相対的にＹ軸周りに傾いていると、ジグプレートＰの撮像画像は、図８Ｂに示すように、マークが大きく且つ広い間隔で写る領域と、マークが小さく且つ狭い間隔で写る領域とが生じる。そして、カメラ２４のジグプレートＰに対する相対的な傾きが大きいほど、マークの大小差および広狭差は、大きくなる傾向を示す。ＣＰＵ８１は、こうした現象を利用し、ジグプレートＰの撮像画像に写る各マークの間隔を複数箇所で計測してそれらを対比することにより、カメラ２４とジグプレートＰとの相対的な傾き、即ちロボット２０の基準面に対する平行度θ（傾き）を求めることができる。

Ｓ１５０の処理は、具体的には、Ａ端のドット中心間距離Ｌｂに対するＢ端のドット中心間距離Ｌａの比（Ｌａ／Ｌｂ）と平行度θとの関係を予め実験的に求めてマップとしてＲＯＭ８２に記憶しておき、比（Ｌａ／Ｌｂ）が与えられると、マップから対応する平行度θを導出することにより行なわれる。ここで、上述したＳ１００〜Ｓ１５０の工程は、ロボット２０の基準面に対する平行度（傾き）を判定する平行度判定工程に該当する。

ＣＰＵ８１は、こうしてロボット２０の基準面に対する平行度θを導出すると、導出した平行度θに基づいてロボット２０の傾き補正値を設定して（Ｓ１６０）、傾き調整工程を終了する。Ｓ１６０の処理は、Ｙ軸周りの回転方向の傾き分だけ逆方向にオフセットするように作業ツールの目標姿勢（ＲＢ）に対するオフセット角度ΔＲＢを設定することにより行なわれる。これにより、ロボット制御装置７０は、オフセット角度ΔＲＢだけオフセットされた作業ツールの目標姿勢（ＲＢ）に基づいてロボット２０を制御することとなる。

ここで、実施形態の主要な要素と発明の開示の欄に記載した発明の主要な要素との対応関係について説明する。即ち、カメラ２４がカメラに相当し、画像処理装置８０のＣＰＵ８１が制御装置に相当する。

以上説明した多関節ロボットの傾き補正装置では、画像処理装置８０のＣＰＵ８１は、上面（撮像面）に模様（マトリックス状のマーク）が形成されたジグプレートＰをカメラ２４で撮像する。続いて、ＣＰＵ８１は、ジグプレートＰの撮像画像中の４隅のマークのうち対角でない２つのマークのドット中心間距離Ｌａと、残りの２つのマークのドット中心間距離Ｌｂとを測定する。そして、ＣＰＵ８１は、測定した各ドット中心間距離の比（Ｌａ／Ｌｂ）に基づいてロボット２０の平行度θを導出する。これにより、ダイヤルゲージなどを用いることなく、より簡単に多関節ロボットの基準面に対する平行度を判定することができる。

また、ＣＰＵ８１は、ジグプレートＰの撮像画像にレンズ歪み補正を施し、レンズ歪み補正後の撮像画像に基づいてドット中心間距離Ｌａ，Ｌｂを測定する。これにより、ＣＰＵ８１は、ドット中心間距離Ｌａ，Ｌｂをより正確に測定することができ、平行度の判定をより適切に行なうことができる。

さらに、ＣＰＵ８１は、導出した平行度θに基づいてロボット２０の傾き補正値を設定する。これにより、ロボット２０の基準面に対する傾きをより簡易な手法により調整することができる。

本実施形態では、ＣＰＵ８１は、Ａ端のドット中心間距離Ｌｂに対するＢ端のドット中心間距離Ｌａの比（Ｌａ／Ｌｂ）に基づいてマップによりロボット２０の基準面に対する平行度θを導出した。しかし、ＣＰＵ８１は、所定の演算式を用いて演算により平行度θを算出してもよい。図９は、イメージセンサのサイズＨと焦点距離Ｆと視野ＦＯＶとワーキングディスタンスＷＤとを示す説明図である。レンズ２４ａとイメージセンサ２４ｂ（ＣＣＤなど）とを有するカメラ２４において、イメージセンサ２４ｂのサイズをＨ［ｍｍ］とし、イメージセンサ２４ｂからレンズ２４ａまでの距離である焦点距離をＦ［ｍｍ］とし、ワーキングディスタンスをＷＤ［ｍｍ］とし、ワーキングディスタンスの範囲における撮像範囲である視野をＦＯＶ［ｍｍ］とする。この場合、図９から解るように、Ｈ：Ｆ＝ＦＯＶ：ＷＤにより次式（１）が成り立つため、視野ＦＯＶは、次式（２）で算出される。一方、分解能ＲＥＳは、撮像画像中の１画素あたりの大きさを示すものであり、Ｘ方向の視野ＦＯＶとイメージセンサ２４ｂのＸ方向の画素数ＰＮとを用いて、次式（３）で算出される。式（３）に視野ＦＯＶの式（２）を代入すると、分解能ＲＥＳは、次式（４）で算出される。分解能ＲＥＳは、式（４）からワーキングディスタンスＷＤに比例することが解る。式（４）中のαは、ワーキングディスタンス単位長あたりの分解能（単位分解能とも呼ぶ）であり、イメージセンサ２４ｂの仕様（画素数，センササイズ）とレンズ２４ａの個体（焦点距離，倍率）とにより決まる定数となる。

F*FOV=H*WD …(1)
FOV=(H/F)*WD …(2)
RES=FOV/PN …(3)
RES=(H/(F*PN))*WD
=α*WD 但し、α=H/(F*PN)…(4)

ここで、図９に示すように、基準のワーキングディスタンスＷＤよりも短いＷＤ１と長いＷＤ２とを設定した場合、ワーキングディスタンスと分解能との関係は、図１０のように、単位分解能αを傾きとする直線で表わすことができる。単位分解能αは、次式（５）で算出される。

α=RES/WD
=ΔRES1/ΔWD1
=ΔRES1/ΔWD1
=(RES2-RES1)/(WD2-WD1) …(5)

図１１は、カメラ２４が対象物に対して所定角θ傾いている場合の視野の左端（Ａ端）におけるワーキングディスタンスＷＤ１と視野の右端（Ｂ端）におけるワーキングディスタンスＷＤ２とを示す説明図である。図１２は、Ａ端のドット中心間距離Ｌａ１，Ｌａ２およびＢ端のドット中心間距離Ｌｂ１，Ｌｂ２とを示す説明図である。ドット（マーク）がマトリックス状に配列された図６ＡのジグプレートＰをカメラ２４で撮像する場合、ＣＰＵ８１は、カメラ２４の視野の中心が中央のドットＤＣ（図１２参照）と一致するようにアーム２２を移動させて撮像を行なう。この場合、図１１に示すように、カメラ２４がジグプレートＰの上面に対して所定角θ傾いていると、視野の左端（Ａ端）におけるワーキングディスタンスＷＤ１は、本来のワーキングディスタンスＷＤよりも近くなり、視野の右端（Ｂ端）におけるワーキングディスタンスＷＤ２は、本来のワーキングディスタンスＷＤよりも遠くなる。このため、カメラ２４の撮像画像は、図１２に示すように、近距離側のＡ端で大きく写り、遠距離側のＢ端で小さく写る。このとき、カメラ２４の傾きθは、ＷＤ１とＷＤ２との差（ΔＷＤ=ＷＤ２−ＷＤ１）とジグプレートＰのＡ端とＢ端との間の距離Ｌとから、次式（６）で算出される。距離Ｌは既知であるから、ΔＷＤを検出することにより、カメラ２４の傾きθを算出することができる。

sinθ=ΔWD/L
θ=sin^-1(ΔWD/L) …(6)

式（５）は、次式（７）のように変形することができる。一方、Ａ端の分解能ＲＥＳ１とＢ端の分解能ＲＥＳ２は、図１２の撮像画像を処理することで算出することができる。即ち、Ａ端の分解能ＲＥＳ１は、撮像画像において写る図１２のＡ端における端辺中央のドットを含む隣接する２つのドットのドット中心間距離Ｌａ１，Ｌａ２［ｐｉｘ］の平均値と、ジグプレートＰの隣接する２つのドットの仕様上の中心間距離ＤＰ［ｍｍ］とを用いて、次式（８）で算出される。ドット中心間距離Ｌａ１，Ｌａ２［ｐｉｘ］は、それぞれ撮像画像に写る隣接するドットの中心間に含まれる画素数をカウントすることにより計測することができる。一方、Ｂ端の分解能ＲＥＳ２は、同様に、図１２のＢ端における端辺中央のドットを含む隣接する２つのドットのドット中心間距離Ｌｂ１，Ｌｂ２［ｐｉｘ］の平均値と、上記仕様上の中心間距離ＤＰ［ｍｍ］とを用いて、次式（９）で算出される。このように、分解能ＲＥＳ１，ＲＥＳ２は、それぞれＡ端，Ｂ端の各端辺にあるドット群のうち何れか２つのドット間の仕様上の距離と、撮像画像において当該２つのドット間に含まれる画素数とを用いて算出することができる。

WD2-WD1=ΔWD
=（RES2-RES1)/α …(7)
RES1=DP/Average(La1,La2)
=2*DP/(La1+La2) …(8)
RES2=DP/Average(Lb1,Lb2)
=2*DP/(Lb1+Lb2) …(9)

式（６）に、式（７）〜（９）を代入することによりカメラ２４の傾きθ、即ちロボット２０の基準面に対する平行度θを算出することができる。

本実施形態では、ジグプレートＰの上面（撮像面）に、マトリックス状のドットパターンや市松模様状の模様（パターン）が形成されるものとした。しかし、ジグプレートＰに形成される模様（パターン）は、少なくとも正方形状または長方形状に並んだ４つのマークを有するパターンであれば、如何なるパターンであってもよい。また、ジグプレートＰに形成される模様は、カメラ２４によるジグプレートＰの撮像画像に写る模様の間隔を複数箇所で計測することにより、ジグプレートＰに対するカメラ２４の平行度、すなわちロボット２０の基準面に対する平行度を判定できるものであればよい。

本実施形態では、ロボット２０は、５軸の垂直多関節アーム２２を備えるものとした。しかし、多関節アームは、５軸に限られず、例えば、６軸以上有するものとしてもよい。例えば、６軸の多関節アームは、Ｘ（ロボットの前後方向），Ｙ（左右方向），Ｚ（上下方向）の三次元空間内の移動と、Ｘ軸周りの回転方向（ＲＡ）の移動と、Ｙ軸周りの回転方向（ＲＢ）の移動と、Ｚ軸周りの回転方向（ＲＣ）の移動とが可能である。この場合、画像処理装置のＣＰＵは、カメラによるジグプレートの撮像画像中に含まれる４隅のマークのうちＹ方向における一方側の２つのマークのドット中心間距離と、他方側の２つのマークのドット中心間距離とを計測する。これにより、画像処理装置のＣＰＵは、計測した各ドット中心間距離の対比に基づいてＸ軸周りの回転方向におけるロボットの基準面に対する傾き（平行度）を判定することができる。

本実施形態では、本開示の発明を傾き調整装置の形態として説明したが、平行度判定方法の形態としてもよい。

なお、本発明は上述した実施形態に何ら限定されることはなく、本開示の発明の技術的範囲に属する限り種々の態様で実施し得ることはいうまでもない。

本開示は、ロボットの製造産業などに利用可能である。

１１作業台、２０ロボット、２２アーム、２４カメラ、３１第１リンク、３２第２リンク、３３第３リンク、３４第４リンク、３５第５リンク、３６第６リンク、４１第１関節、４２第２関節、４３第３関節、４４第４関節、４５第５関節、５１〜５５モータ、６１〜６５エンコーダ、７０ロボット制御装置、７１ＣＰＵ、７２ＲＯＭ、７３ＨＤＤ、７４ＲＡＭ、８０画像処理装置、８１ＣＰＵ、８２ＲＯＭ、８３ＨＤＤ、８４ＲＡＭ、８５入力装置、８６出力装置、Ｐジグプレート。

Claims

イメージセンサとレンズとを有するカメラがアームに装着された多関節ロボットの基準面に対する平行度を判定する多関節ロボットの平行度判定方法であって、
前記多関節ロボットの作業台に所定パターンの模様を有するプレートを配置し、
前記カメラで前記プレートを撮像し、
前記イメージセンサの所定方向におけるサイズＨと前記イメージセンサの前記所定方向における画素数ＰＮと前記イメージセンサから前記レンズまでの距離Ｆとに基づいて単位分解能αを式α＝Ｈ／（Ｆ＊ＰＮ）により導出し、
前記プレートの撮像画像を処理して前記プレートの前記所定方向一端側における仕様上の２点間の距離と該２点間に含まれる画素数とに基づいて該所定方向一端側における分解能ＲＥＳ１を算出すると共に前記プレートの前記所定方向他端側における仕様上の２点間の距離と該２点間に含まれる画素数とに基づいて該所定方向他端側における分解能ＲＥＳ２を算出し、
前記単位分解能αと前記分解能ＲＥＳ１，ＲＥＳ２とに基づいて前記所定方向一端側におけるワーキングディスタンスと前記所定方向他端側におけるワーキングディスタンスとの差分ΔＷＤを式ΔＷＤ＝（ＲＥＳ２−ＲＥＳ１）／αにより算出し、
前記差分ΔＷＤと前記所定方向一端側から前記所定方向他端側までの距離Ｌとに基づいて前記平行度として前記多関節ロボットの前記基準面に対する傾きθを式θ＝ｓｉｎ^-1（ΔＷＤ／Ｌ）により算出する、
多関節ロボットの平行度判定方法。
請求項１記載の多関節ロボットの平行度判定方法であって、
前記所定パターンの模様は、識別情報がマトリックス状に並んだ模様である、
多関節ロボットの平行度判定方法。
多関節ロボットの基準面に対する傾きを調整する多関節ロボットの傾き調整装置であって、
前記多関節ロボットのアームに装着され、イメージセンサとレンズとを有するカメラと
、
前記多関節ロボットの作業台に設置された所定パターンの模様を有するプレートを前記カメラで撮像し、前記イメージセンサの所定方向におけるサイズＨと前記イメージセンサの前記所定方向における画素数ＰＮと前記イメージセンサから前記レンズまでの距離Ｆとに基づいて単位分解能αを式α＝Ｈ／（Ｆ＊ＰＮ）により導出し、前記プレートの撮像画像を処理して前記プレートの前記所定方向一端側における仕様上の２点間の距離と該２点間に含まれる画素数とに基づいて該所定方向一端側における分解能ＲＥＳ１を算出すると共に前記プレートの前記所定方向他端側における仕様上の２点間の距離と該２点間に含まれる画素数とに基づいて該所定方向他端側における分解能ＲＥＳ２を算出し、前記単位分解能αと前記分解能ＲＥＳ１，ＲＥＳ２とに基づいて前記所定方向一端側におけるワーキングディスタンスと前記所定方向他端側におけるワーキングディスタンスとの差分ΔＷＤを式ΔＷＤ＝（ＲＥＳ２−ＲＥＳ１）／αにより算出し、前記差分ΔＷＤと前記所定方向一端側から前記所定方向他端側までの距離Ｌとに基づいて前記多関節ロボットの前記基準面に対する傾きθを式θ＝ｓｉｎ^-1（ΔＷＤ／Ｌ）により算出し、該算出した傾きθに基づいて前記多関節ロボットの傾き補正値を設定する制御装置と、
を備える多関節ロボットの傾き調整装置。