Deprecated: The each() function is deprecated. This message will be suppressed on further calls in /home/zhenxiangba/zhenxiangba.com/public_html/phproxy-improved-master/index.php on line 456
JPH0425583B2 - - Google Patents
[go: Go Back, main page]

JPH0425583B2 - - Google Patents

Info

Publication number
JPH0425583B2
JPH0425583B2 JP58123260A JP12326083A JPH0425583B2 JP H0425583 B2 JPH0425583 B2 JP H0425583B2 JP 58123260 A JP58123260 A JP 58123260A JP 12326083 A JP12326083 A JP 12326083A JP H0425583 B2 JPH0425583 B2 JP H0425583B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
robot
image
distance
detector
distance image
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Lifetime
Application number
JP58123260A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JPS6015780A (en
Inventor
Takanori Ninomya
Yasuo Nakagawa
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi Ltd
Original Assignee
Hitachi Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi Ltd filed Critical Hitachi Ltd
Priority to JP58123260A priority Critical patent/JPS6015780A/en
Publication of JPS6015780A publication Critical patent/JPS6015780A/en
Publication of JPH0425583B2 publication Critical patent/JPH0425583B2/ja
Granted legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Image Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
  • Manipulator (AREA)

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の利用分野〕 本発明は、ロボツトにより組立、検査、調整等
各種作業を行う上で必要となる対象物体の有無、
位置、姿勢、作業範囲内の空間的状況をロボツト
を固定する基台部を基準に認識し、更にロボツト
の可動部を基準にして対象物体の位置、姿勢を認
識し、完全な視覚フイードバツクによるロボツト
制御を実現して作業対象物に対してロボツトによ
る高精度な組立、検査、調整等の各種作業を行う
ようにしたロボツト制御装置に関するものであ
る。
[Detailed Description of the Invention] [Field of Application of the Invention] The present invention relates to the presence or absence of a target object necessary for performing various operations such as assembly, inspection, and adjustment by a robot.
The robot recognizes the position, posture, and spatial situation within the work area based on the base that fixes the robot, and further recognizes the position and posture of the target object based on the movable parts of the robot, making it possible to control the robot using complete visual feedback. The present invention relates to a robot control device that realizes control so that the robot can perform various tasks such as highly accurate assembly, inspection, and adjustment on work objects.

〔発明の背景〕[Background of the invention]

ロボツト視覚として物体の位置、姿勢を認識す
るものとしては、第1図に例示するように作業テ
ーブル1上に像検出器3を置き、周辺から照明器
4で作業テーブル上を照明し、像を検出する。そ
して対象物の位置、姿勢を認識し、その情報に従
い、ロボツトアーム2が動作する。この方法にお
いては、テーブル平面上の物体の平面上における
位置、姿勢が認識できるが、立体的な形状の認識
はできない。例えば、テーブル上に山積みされた
物体に対し、各物体の傾き情報に従つて、その物
体のグリツプ面に合致するようロボツトアームを
傾けて、物体にアプローチするということはでき
ない。また、対象物と作業テーブルの間にコント
ラスト(濃淡の違い)が明瞭に存在しないと、テ
ーブル平面上での位置、姿勢も決定できない。
To recognize the position and orientation of an object using robot vision, an image detector 3 is placed on a work table 1 as shown in FIG. To detect. Then, the position and orientation of the object are recognized, and the robot arm 2 operates according to that information. In this method, the plane position and orientation of an object on the table plane can be recognized, but the three-dimensional shape cannot be recognized. For example, it is not possible to approach objects piled up on a table by tilting the robot arm so as to match the grip surface of the object according to the inclination information of each object. Furthermore, unless there is a clear contrast (difference in shading) between the object and the work table, the position and orientation on the table plane cannot be determined.

一方、ロボツトの手先に視覚装置を付け、フイ
ードバツクするものがある。第2図は、その例で
あり、溶接ヘツド7で溶接を行う溶接線5をトラ
ツキングするものである。これは、スリツト光投
光器6をロボツトアーム2の先端につけ、溶接線
上にスリツト光8を投光する。そしてその像をロ
ボツトアームの先端につけた像検出器3でななめ
方向から検出し、溶接線の位置を求め、これの目
標値からのずれがゼロとなるようにロボツトアー
ムを制御するものである。しかし、この方式では
溶接線の位置、すなわち溝状の対象の位置の検出
しかできず、対象物の3次元的な位置、姿勢を認
識し、組立、検査、調整等の作業をすることはで
きない。
On the other hand, there are robots with visual devices attached to their hands that provide feedback. FIG. 2 shows an example of this, in which a welding line 5 to be welded by a welding head 7 is tracked. This involves attaching a slit light projector 6 to the tip of the robot arm 2 and projecting a slit light 8 onto the welding line. The image is detected diagonally by an image detector 3 attached to the tip of the robot arm, the position of the weld line is determined, and the robot arm is controlled so that the deviation from the target value is zero. However, this method can only detect the position of the weld line, that is, the position of the groove-shaped object, and cannot recognize the three-dimensional position and posture of the object and perform operations such as assembly, inspection, and adjustment. .

〔発明の目的〕[Purpose of the invention]

本発明の目的は、上記従来技術の課題を解決す
べく、対象物体の姿勢、形状にかかわらず、対象
物体の位置、姿勢をロボツトの座標系で認識し
て、ロボツトの位置、姿勢を補正してロボツトに
非常に複雑な探索動作等をさせることなく、対象
物体に対してロボツトによる高精度な組立、検
査、調整等の各種作業を行えるように、完全な視
覚フイードバツクによるロボツト制御を実現した
ロボツト制御装置を提供することにある。
An object of the present invention is to correct the position and orientation of the robot by recognizing the position and orientation of the target object in the coordinate system of the robot, regardless of the orientation and shape of the target object, in order to solve the problems of the prior art described above. A robot that realizes robot control using complete visual feedback so that the robot can perform various tasks such as high-precision assembly, inspection, and adjustment of the target object without having the robot perform extremely complicated search operations. The purpose is to provide a control device.

〔発明の概要〕[Summary of the invention]

本発明は、上記目的を達成するために、可動部
材を有するロボツトと、該ロボツトを固定する基
台部に対して定められた点より、上記ロボツトの
作業領域全体の各点までの距離の情報を2次元の
距離画像信号として一括して検出する距離画像検
出手段と、該距離画像検出手段により検出される
距離画像信号を2次元的に微分し、該2次元的に
微分された2次元微分信号に基いて、2次元的に
取り囲む領域を抽出して作業対象物を発見すると
共に該抽出された領域において上記距離画像検出
手段により検出される距離画像信号に基いて作業
対象物の表面の法線方向と位置を決定する第1の
画像処理手段と、上記ロボツトの可動部材に固定
されたロボツト画像検出器と、該ロボツト画像検
出器が、上記画像処理手段によつて決定された作
業対象物の表面の法線方向と位置に対して特定の
角度および距離関係となるように上記ロボツトの
可動部を駆動制御してロボツトの位置と姿勢を制
御するロボツト制御手段と、上記ロボツト画像検
出器によつて検出された画像信号からロボツト画
像検出器を基準にして作業対象物の位置と姿勢を
算出する第2の画像処理手段と、該第2の画像処
理手段から算出されるロボツト画像検出器を基準
にした作業対象物の位置と姿勢に基いて上記ロボ
ツトの可動部を駆動制御してロボツトの位置と姿
勢を補正する補正制御手段とを備えたことを特徴
とするロボツト制御装置である。
In order to achieve the above object, the present invention provides a robot having a movable member, and information on the distance from a point determined with respect to a base portion to which the robot is fixed to each point in the entire working area of the robot. A distance image detection means for detecting the distance image signal as a two-dimensional distance image signal at once, and a distance image detection means for two-dimensionally differentiating the distance image signal detected by the distance image detection means, Based on the signal, a two-dimensional surrounding area is extracted to find the workpiece, and the surface of the workpiece is detected based on the distance image signal detected by the distance image detection means in the extracted area. a first image processing means for determining a line direction and position; a robot image detector fixed to a movable member of the robot; and a first image processing means for determining a workpiece determined by the image processing means. a robot control means for controlling the position and attitude of the robot by driving and controlling a movable part of the robot so as to have a specific angle and distance relationship with respect to the normal direction and position of the surface of the robot; a second image processing means for calculating the position and orientation of the workpiece based on the robot image detector from the image signal thus detected; and a robot image detector calculated from the second image processing means. This robot control device is characterized by comprising a correction control means for correcting the position and orientation of the robot by driving and controlling the movable parts of the robot based on the position and orientation of the work object as a reference.

〔発明の実施例〕[Embodiments of the invention]

以下、本発明を図面により詳細に説明する。 Hereinafter, the present invention will be explained in detail with reference to the drawings.

まず、本発明における処理内容について説明す
る。前述したように、処理内容はロボツトの座標
系の固定された点から作業対象全体の距離画像を
検出し、対象物体の発見とその位置、姿勢を認識
する第1の段階と、第1の段階よりの結果を用い
てロボツトアームを対象物体に接近させた後、ロ
ボツトアーム上の画像検出器よりの画像を用いて
さらに正確な対象物の位置、姿勢を検出する第2
の段階より成る(第13図)。
First, the processing contents in the present invention will be explained. As mentioned above, the processing consists of the first step of detecting a distance image of the entire work object from a fixed point in the robot's coordinate system, discovering the target object, and recognizing its position and orientation; After the robot arm approaches the target object using the results of
It consists of the following stages (Figure 13).

第1の段階で検出する距離画像9は、第3図に
示すように、その画像の各点の値Vijが、対象物
11表面上の対応する点Pijと検出器10との距
離lijに対して Vij=Klij+C ……(1) K:非零の定数、C:定数 なる線形の関係を持つた画像である。したがつ
て、特にKが負数の場合、Vijは対象物表面の各
点の高さを表わしたものと見なすことができる。
さて、第4図のように、いくつかの物体が折り重
なつている状態を、真上より距離画像の検出器で
とらえた場合を規定すると、これに対応して第5
図のような距離画像9が検出される。この第5図
よりも明らかなように、物体と物体もしくは物体
と背景の境界線では、一般に検出器までの距離が
急激に変化するため、距離画像の値も急激に変化
する。距離画像ではこのような境界線をジヤンプ
エツジと呼ぶ。この変化を画像の2次元的な微分
を用いて検出すると、第6図のようになる。画像
の2次元的な微分には何種類かの方式が知られて
いるが、ここでは第7図に示す画像上の点(i、
j)の微分値dijを dij=max(|Vij−Vi−1、j−1|、 |Vi−1、j−Vi、j−1|) i、j=1、2、3… ……(2) とする様な演算である。但し、(i、j)は検出
器と対象物との距離方向に垂直な面の直交座標と
する。得られた微分画像をある固定閾値で2値化
すると、第8図に示すようなジヤンプエツジ画像
が得られる。同図において、黒線はジヤンプエツ
ジ12を表わし、これは物体の輪郭線に対応する
ことは前述した通りである。したがつて、ジヤン
プエツジ12に囲まれた領域は、物体一つ一つに
対応し、それぞれの領域を画像上で分離抽出する
ことによつて、物体を画像上で分離できる。
In the distance image 9 detected in the first step, as shown in FIG. Vij=Klij+C...(1) It is an image with a linear relationship where K: non-zero constant and C: constant. Therefore, especially when K is a negative number, Vij can be regarded as representing the height of each point on the object surface.
Now, as shown in Fig. 4, if we define a situation in which several objects are folded on top of each other and are captured by a distance image detector from directly above, then the fifth
A distance image 9 as shown in the figure is detected. As is clear from FIG. 5, since the distance to the detector generally changes rapidly at the boundary line between objects or between objects and the background, the value of the distance image also changes rapidly. In distance images, such boundaries are called jump edges. If this change is detected using two-dimensional differentiation of the image, the result will be as shown in FIG. 6. Several methods are known for two-dimensional differentiation of images, but here we will use the point (i,
The differential value dij of j) is dij=max(|Vij−Vi−1, j−1|, |Vi−1, j−Vi, j−1|) i, j=1, 2, 3… ……( 2) The calculation is as follows. However, (i, j) are orthogonal coordinates of a plane perpendicular to the distance direction between the detector and the object. When the obtained differential image is binarized using a certain fixed threshold value, a jump edge image as shown in FIG. 8 is obtained. In the figure, the black line represents the jump edge 12, which corresponds to the outline of the object as described above. Therefore, the area surrounded by the jump edge 12 corresponds to each object, and by separating and extracting each area on the image, the objects can be separated on the image.

以上のようにして分離抽出した各物体に対応す
る領域Rから、その面積Sおよび領域の平均的な
高さH、すなわち について S1≦S≦S2 H1≦H≦H2 ……(4) なる判定基準に合致した領域を、目的とする対象
物体の領域として抽出する。S1、S2は対象とする
物体をある平面上に投影した場合の面積の変動範
囲の上限および下限、H1、H2は対象とする物体
が存在すると予想される高さの上限値と下限値
で、それぞれ、予め設定しておく値である。この
ようにして分離された対象物体の画像上での領域
の形状は、一般に一定の形状を示さない。すなわ
ち、この形状はある平面に対して投影された対象
物体の2次元的な形状であつてたとえば対象物体
の立体的な形状が直方体である場合、第9図に示
すようにその姿勢により長方形または六角形にな
る。本発明では対象物体の立体的な形状、位置、
姿勢を認識するため、対象物体がいくつかの平面
で構成されていると考え、平面と平面の交線、す
なわち陵線を検出する。陵線は、距離画像上では
第10図に示すように値の変化率が変化する点、
すなわち画像の2次微分値が極値をもつ点に対応
する。このような線群を距離画像においてはハー
フエツジ13と呼ぶ。画像の2次微分法には種々
の方法があるが、ここでは なる2次微分値rijを用いる。ここでnは2以上
の整数であり、rijの値は、着目点(i、j)の
距離画像値Vijの傾き角度の変化に対応する。つ
ぎに式(5)を用いて演算された2次微分画像をある
閾値に従つて2値化することにより、ルーフエツ
ジ13を検出する。式(5)に示した演算は、検出し
た距離画像全体にわたつてほどこしてもよいが、
先に分離抽出した、対象物体の領域のみで演算し
た方が、処理時間の短縮につながる。
From the region R corresponding to each object separated and extracted as described above, its area S and the average height H of the region, i.e. For S 1 ≦S≦S 2 H 1 ≦H≦H 2 . . . (4) A region that meets the criterion is extracted as a region of the target object. S 1 and S 2 are the upper and lower limits of the area variation range when the target object is projected onto a certain plane, and H 1 and H 2 are the upper limits of the height at which the target object is expected to exist. Each of these is a lower limit value that is set in advance. The shape of the area on the image of the target object separated in this way generally does not have a constant shape. That is, this shape is the two-dimensional shape of the target object projected onto a certain plane. For example, if the three-dimensional shape of the target object is a rectangular parallelepiped, it may be rectangular or rectangular depending on its orientation as shown in Figure 9. It becomes a hexagon. In the present invention, the three-dimensional shape and position of the target object,
In order to recognize the pose, the target object is assumed to be composed of several planes, and the intersection lines between the planes, that is, the ridge lines, are detected. The crest line is a point on the distance image where the rate of change in value changes, as shown in Figure 10.
That is, it corresponds to a point where the second-order differential value of the image has an extreme value. Such a group of lines is called a half edge 13 in a distance image. There are various methods for second-order differentiation of images, but here we will use The second-order differential value rij is used. Here, n is an integer of 2 or more, and the value of rij corresponds to a change in the inclination angle of the distance image value Vij of the point of interest (i, j). Next, the roof edge 13 is detected by binarizing the second-order differential image calculated using equation (5) according to a certain threshold value. The calculation shown in equation (5) may be applied to the entire detected range image, but
Performing calculations only on the region of the target object that was previously separated and extracted leads to a reduction in processing time.

以上のような処理を経て検出された対象物体の
ジヤンプエツジ12、ハーフエツジ13よりなる
画像は、例えば第10図に示したかたむいた直方
体の距離画像の場合、第11図のようになる。ジ
ヤンプエツジ12およびハーフエツジ13に囲ま
れた領域は物体を構成する個々の面に対応するか
ら領域を画像上で分離し、最も面積の大きな領域
14を抽出することによつて、物体を構成する主
要な面15の1つを取り出すことができる。次に
この領域に対して平面近似を行う。すなわち、求
める平面方程式を t1x+t2y+t3=z ……(6) とし、領域内m個の点の距離画像より検出された
xyz座標を(ak1、ak2、bk)k=1、2…、mと
すれば式(6)のt1、t2、t3は、(tk)を行とする行列
tとして、 t=(ATA)-1ATb ……(7) と計算される。ここにAは(ak1、ak2、1.0)を
行とする行列、bは(bk)を行とする行列、T
は転置行列、- 1は逆行列を表わす。またxyz座標
(ak1、ak2、bk)は、距離画像上の座標(i,
j)および距離画像の値Vijに線形変換をほどこ
し次の(8)式として求められる。
An image composed of jump edges 12 and half edges 13 of the target object detected through the above-described processing is as shown in FIG. 11, for example, in the case of the distance image of the tilted rectangular parallelepiped shown in FIG. 10. Since the regions surrounded by the jump edges 12 and half edges 13 correspond to the individual faces that make up the object, by separating the regions on the image and extracting the region 14 with the largest area, the main parts that make up the object can be extracted. One of the faces 15 can be taken out. Next, plane approximation is performed for this region. In other words, the plane equation to be found is t 1 x + t 2 y + t 3 = z ...(6), and the distance image of m points in the area is
If the xyz coordinates are (ak 1 , ak 2 , bk) k = 1, 2..., m, then t 1 , t 2 , t 3 in equation (6) are t as a matrix t whose row is (tk). It is calculated as = (A T A) -1 A T b ...(7). Here, A is a matrix whose rows are (ak 1 , ak 2 , 1.0), b is a matrix whose rows are (bk), and T
represents the transposed matrix, - 1 represents the inverse matrix. Also, the xyz coordinates (ak 1 , ak 2 , bk) are the coordinates (i,
j) and the distance image value Vij are subjected to linear transformation and obtained as the following equation (8).

ak1=P1.i+q1 ak2=P2.j+q2 bk=P3.Vij+q3 ……(8) これは検出画像上の座標から検出系の実座標へ
の変換処理であり、p1、p2、p3、q1、q2、q3は検
出器の検出分解能等より決定される定数である。
ak 1 = P 1 .i + q 1 ak 2 = P 2 . , p 2 , p 3 , q 1 , q 2 , and q 3 are constants determined based on the detection resolution of the detector, etc.

このようにして求めた対象とする物体の主要な
平面15の近似式(6)より、この物体の3次元的な
姿勢はその主要な平面の法線方向16のz軸との
なす角と法線のxy平面への投影とx軸とのな
す角θを用いて θ=tan-1t2/t1 ……(10) と表わされる(第12図)。法線の方向が求めら
れれば、この方向から見た主要な平面の形状を簡
単な座標変換で求めることができ、変換後の形状
より、従来の平面的な画像処理技術を用いた対象
物体形状、姿勢の認識も可能である。
From the approximation formula (6) for the main plane 15 of the target object obtained in this way, the three-dimensional posture of this object is determined by the angle between the normal direction 16 of the main plane and the z-axis and the normal direction. Using the angle θ between the projection of the line onto the xy plane and the x-axis, It is expressed as θ=tan -1 t 2 /t 1 (10) (Figure 12). Once the direction of the normal line is determined, the shape of the main plane seen from this direction can be determined by simple coordinate transformation, and from the transformed shape, the shape of the target object can be determined using conventional planar image processing technology. , posture recognition is also possible.

また対象物体の位置は、主要な平面の重心位置
(x0、y0、z0)として次の(11)式により求めら
れる。
Further, the position of the target object is determined by the following equation (11) as the center of gravity position (x 0 , y 0 , z 0 ) of the main plane.

x0=k1 y0=k2 z0=k ……(11) ここで−は領域内での平均を表わす。また、こ
の場合の平均は領域内のm個点に限らず、領域全
面にわたつて求めれば、精度の良いものとなる。
x 0 =k 1 y 0 =k 2 z 0 =k (11) where - represents the average within the area. Further, the average in this case is not limited to m points within the region, but can be calculated over the entire region to obtain a more accurate one.

さて、以上説明した第1の段階による処理結
果、すなわち、対象物体の主要な平面の重心の位
置(x0、y0、z0)および法線の方向、θは、検
出系の座標系によるものであり、この座標系は一
般にロボツトアームの座標系と異なるから、これ
らの値を用いて直接ロボツトアームを制御するこ
とはできない。このために、ロボツトアームの座
標系に座標変換する。ロボツトアームの制御系の
方式により、直角座標系、円筒座標系、極座標系
など種々の座標系が考えられるがこれらの座標系
への変換は、線型代数学の公式より公知である。
Now, the processing results from the first stage explained above, that is, the position of the center of gravity of the main planes of the target object (x 0 , y 0 , z 0 ) and the direction of the normal, θ, are determined by the coordinate system of the detection system. Since this coordinate system is generally different from the coordinate system of the robot arm, it is not possible to directly control the robot arm using these values. For this purpose, the coordinates are transformed into the coordinate system of the robot arm. Depending on the control system of the robot arm, various coordinate systems such as a rectangular coordinate system, a cylindrical coordinate system, and a polar coordinate system can be considered, and conversion to these coordinate systems is well known from the formulas of linear algebra.

なお、以上説明した第1の段階の各処理過程に
おいて、式(2)、(5)、(7)など演算方式を限定した
が、同様の機能を有する他の演算方式を用いても
良いことは勿論である。
Although the calculation methods such as equations (2), (5), and (7) are limited in each process of the first stage explained above, other calculation methods having similar functions may be used. Of course.

つぎにロボツトアーム上に設けた画像検出器が
求められた対象物体の主要な平面の重心位置に立
てた法線方向から物体を検出できるよう、ロボツ
トアームを制御する。
Next, the robot arm is controlled so that the image detector installed on the robot arm can detect the object from the direction normal to the center of gravity of the main plane of the object.

以降、ロボツトアーム上から画像を検出し、ロ
ボツトアームと対象物体の位置関係を更に正確に
検出し、ロボツトアームの正確な作業へと導く処
理の第2の段階へ移行する。ロボツトアーム上の
画像検出器20は、第1の段階で使用した距離画
像検出器より高分解能のものを用いるが、第1の
段階で対象物体が発見されているのでその検出視
野は小さくてよい。検出画像としては、第1の段
階と同様、距離画像を検出し類似の処理を行うも
の、2次元濃淡画像を検出、処理するもの、その
2値画像を処理するもの、スリツト光による光切
断法を応用した方法など種々のものが考えられる
が、いずれを用いても良い。
Thereafter, an image is detected from above the robot arm, the positional relationship between the robot arm and the target object is detected more accurately, and the process moves to the second stage, which leads to accurate work of the robot arm. The image detector 20 on the robot arm uses one with higher resolution than the range image detector used in the first stage, but since the target object has been discovered in the first stage, its detection field of view can be small. . As in the first stage, the detection images include those that detect distance images and perform similar processing, those that detect and process two-dimensional grayscale images, those that process binary images, and the optical cutting method using slit light. There are various methods that can be considered, such as a method that applies the above, but any of them may be used.

次に以上説明した処理内容を実現する装置の具
体例について説明する。第13図に全体構成の概
略を示す。同図に示すように、装置はロボツトア
ーム17およびロボツト制御装置18よりなるロ
ボツト系、距離画像検出器19、ロボツトアーム
上の画像検出器20、イメージプロセツサ21か
らなる視覚系よりなる。
Next, a specific example of an apparatus that implements the processing contents described above will be described. FIG. 13 shows an outline of the overall configuration. As shown in the figure, the apparatus includes a robot system consisting of a robot arm 17 and a robot control device 18, a visual system consisting of a distance image detector 19, an image detector 20 on the robot arm, and an image processor 21.

まず、ロボツト系について第13図を用いて説
明する。17は産業用ロボツトで、例えば5自由
度を有する関節形ロボツトである。産業用ロボツ
ト17はベース22に対して垂直軸を中心に旋回
する旋回台17a、水平軸23aを中心に回転す
る上腕17b、その先に水平軸23bを中心に回
転する前腕17c、その先に水平軸23cを中心
に回転し、更にこの水平軸23cに直角な軸を中
心に回転する手首17dとから構成されている。
この手首17dには指(チヤツク)25を付けた
手機構24が備え付けられている。ロボツトアー
ム上に取り付ける画像検出器20は、これらのう
ちいずれの部位に取り付けてもよいが、ロボツト
を動作させ、最も適切な方向より画像検出するた
めには、手機構24上に取り付けることが望まし
い。18はロボツトを制御するロボツト制御装置
である。
First, the robot system will be explained using FIG. 13. 17 is an industrial robot, for example, an articulated robot having five degrees of freedom. The industrial robot 17 has a rotating base 17a that rotates around a vertical axis with respect to the base 22, an upper arm 17b that rotates around a horizontal axis 23a, a forearm 17c that rotates around a horizontal axis 23b, and a horizontal arm 17c that rotates around a horizontal axis 23b. The wrist 17d rotates around an axis 23c, and further rotates around an axis perpendicular to the horizontal axis 23c.
A hand mechanism 24 with fingers (chucks) 25 is attached to the wrist 17d. The image detector 20 attached to the robot arm may be attached to any of these locations, but it is preferably attached to the hand mechanism 24 in order to operate the robot and detect images from the most appropriate direction. . 18 is a robot control device that controls the robot.

次に第14図に従つてロボツト制御装置18に
ついて説明する。ロボツト制御装置18は5自由
度をもつた関節形ロボツト17を制御するための
制御ユニツト26とロボツトをポイント.ツー.
ポイントでプログラムされた速度にもとづいて所
定の軌跡に沿つて動作または動かすために、予め
プログラムされた軌跡および速度の情報を教示す
るための教示ユニツト27とによつて構成されて
いる。制御ユニツト26とロボツト機構17は位
置制御システムを構成している。この位置制御シ
ステムは、アクチユエークMに連結されたパルス
エンコーダPEによつて発生された出力パルスを
カウンタ28で計数して制御ユニツト26にフイ
ードバツクし、マイクロプロセツサ29によつて
予め定められている目標値あるいは外部より与え
られた所望の座標値との相違のデイジタル信号を
検出し、このデイジタル信号をD/A変換器30
でアナログ信号に変換し、アクチユエータMを駆
動するように構成している。
Next, the robot control device 18 will be explained with reference to FIG. The robot control device 18 has a control unit 26 for controlling the articulated robot 17 having five degrees of freedom and a robot. Two.
In order to operate or move along a predetermined trajectory based on the speed programmed at the point, the teaching unit 27 is configured to teach information on a pre-programmed trajectory and speed. The control unit 26 and the robot mechanism 17 constitute a position control system. This position control system counts the output pulses generated by the pulse encoder PE connected to the actuator M with a counter 28 and feeds them back to the control unit 26 to obtain a target predetermined by a microprocessor 29. A digital signal that is different from the value or a desired coordinate value given from the outside is detected, and this digital signal is sent to the D/A converter 30.
The configuration is such that the signal is converted into an analog signal and the actuator M is driven.

駆動回路31はアクチユエータMに接続された
タコジエネレータTGからの速度信号とD/A変
換器30からのアナログ信号にもとづいてアクチ
ユエータMを駆動する回路である。シリアルイン
ターフエース32は教示ユニツト27と接続する
ためのものである。ROM33はロボツトを動作
させるためのプログラムを収納したメモリーであ
る。RAM34は、教示ユニツト27に用いて行
う教示操作による情報、またはインタフエース3
5を介して入力されるイメージプロセツサ29よ
りの動作情報を演算部36により補間演算した結
果であるロボツトの手機機24の動作軌跡を記憶
するものである。37はバスラインである。
The drive circuit 31 is a circuit that drives the actuator M based on a speed signal from a tachogenerator TG connected to the actuator M and an analog signal from the D/A converter 30. Serial interface 32 is for connecting to teaching unit 27. The ROM 33 is a memory that stores programs for operating the robot. The RAM 34 stores information from the teaching operation performed using the teaching unit 27 or the information from the interface 3.
The operation trajectory of the robot's hand machine 24, which is the result of interpolation calculation performed by the calculation section 36 on the operation information input from the image processor 29 via the image processor 5, is stored. 37 is a bus line.

RAM34に記憶されたロボツトの手機構24
の位置データがマイクロプロセツサ29によつて
読み出され、カウンター28より検出される回転
変位θ1,θ2,…θ5に座標変換し、所望あるいは目
標位置(例えば視覚系より入力される対象物体位
置)へロボツトの手機構24を駆動させる。
Robot hand mechanism 24 stored in RAM 34
The position data is read out by the microprocessor 29, coordinates are transformed into rotational displacements θ 1 , θ 2 , ... θ 5 detected by the counter 28, and the coordinates are converted into rotational displacements θ 1 , θ 2 , ... θ 5 detected by the counter 28 . The hand mechanism 24 of the robot is driven to the object position).

以上のロボツト系の説明は5自由度を持つロボ
ツトに限定したが、他の自由度例えば6自由度の
ロボツトについても同様に構成できる。本発明に
おいては、特に自由度についての限定を行うもの
ではない。
Although the above description of the robot system is limited to a robot having five degrees of freedom, a robot having other degrees of freedom, for example, six degrees of freedom, can be constructed in the same way. In the present invention, there are no particular limitations on the degree of freedom.

次に本実施例のもう一つの構成要素である視覚
系について説明する。
Next, the visual system, which is another component of this embodiment, will be explained.

距離画像検出器19の一実施例を第15図に示
す。同図に示すように検出器は、対象物11の上
方からスリツト光38を投光するスリツト光源3
9と、スリツト光38と対象物11の交線、すな
わちスリツト輝線の光学像をななめ方向より検出
する撮像器40とこれらの位置関係を保つたま
ま、水平方向に定速で駆動する送り装置41、お
よび撮像器40で検出されたスリツト輝線を画像
上から分離抽出し、その形状を波形信号として出
力する交切断線抽出装置42より成る。この動作
を第16図〜第20図を用いて説明すると、スリ
ツト光38が対象物11に対して第16図に示す
位置に当つているとする。そうすると撮像器40
にて検出される画像は、例えば第17図のように
なる。この画像上において縦方向の線、例えば線
ABに沿つた明るさの変化は、第18図のように
なる。この線ABに沿つた明るさで最も明るい点
の位置(第18図ではc)を、順次線ABをi方
向に動かして抽出して行くと、第19図のように
スリツト輝線の形状を波形信号として取り出すこ
とができる。この形状は、対象物11の断面の形
状を示している。以上の波形信号の分離抽出は、
第15図の光切断線抽出装置42により行われ
る。この光切断線抽出装置42の具体例は、例え
ば特開昭56−70407号に開示されている。
An embodiment of the distance image detector 19 is shown in FIG. As shown in the figure, the detector includes a slit light source 3 that emits slit light 38 from above the object 11.
9, an image pickup device 40 that detects an optical image of the intersection line of the slit light 38 and the object 11, that is, the slit bright line from a diagonal direction, and a feed device 41 that drives at a constant speed in the horizontal direction while maintaining their positional relationship. , and an intersection line extraction device 42 that separates and extracts the slit bright line detected by the imager 40 from the image and outputs its shape as a waveform signal. This operation will be explained using FIGS. 16 to 20. It is assumed that the slit light 38 hits the object 11 at the position shown in FIG. 16. Then the imager 40
The image detected in this step is, for example, as shown in FIG. Vertical lines on this image, e.g.
The change in brightness along AB is shown in Figure 18. By sequentially moving line AB in the i direction and extracting the position of the brightest point (c in Figure 18) along this line AB, the shape of the slit bright line can be changed into a waveform as shown in Figure 19. It can be taken out as a signal. This shape indicates the cross-sectional shape of the object 11. The separation and extraction of the above waveform signals is as follows:
This is performed by the optical cutting line extraction device 42 shown in FIG. A specific example of this optical cutting line extraction device 42 is disclosed in, for example, Japanese Patent Laid-Open No. 70407/1983.

即ち第26図に示す如く光切断線抽出装置42
は像検出器からの映像信号V、設定値V1、V2
(V1>V2)、及び像検出器の各走査のトリガー信
号Hd(TVカメラの場合、水平同期信号)を入力
とし、最大値位置検出回路57と中心位置検出回
路58と選択回路59で構成される。
That is, as shown in FIG. 26, the optical cutting line extraction device 42
are the video signal V from the image detector, the set values V 1 , V 2
(V 1 > V 2 ), and the trigger signal Hd for each scan of the image detector (horizontal synchronization signal in the case of a TV camera) are input, and the maximum value position detection circuit 57, center position detection circuit 58, and selection circuit 59 configured.

その機能は、第27図aに例示するように、ま
ず、映像信号の最大値Vmaxが、第1と第2の設
定値V1とV2の範囲内に入つている場合、最大値
位置検出回路7によりそのy位置Yを求めめる。
また、VmaxがV1より大きい時、(第27図bの
場合)は、中心位置検出回路58により最初にV
=V1となつたy位置Y1、最後にV=V1となつた
y位置Y2を求め、さらにY′=(Y1+Y2)/2と
して、その中心位置を求める。そして、1つの走
査中に、回路58内でVがV1以上になつた場合
は選択回路59は回路58の出力を、他方、Vが
V1以上にならなかつた場合は、選択回路59は
回路57の出力を、それぞれ光切断線の位置とし
て出力する。また、Vが1つの走査中にV2以上
になる事がなかつた場合、選択回路59はゼロあ
るいは不定出力を出力する。
As illustrated in FIG. 27a, the function first detects the maximum value position when the maximum value Vmax of the video signal is within the range of the first and second set values V1 and V2 . The y position Y can be determined by the circuit 7.
Further, when Vmax is larger than V1 (in the case of FIG. 27b), the center position detection circuit 58 first detects that Vmax is
The y position Y 1 where V = V 1 is obtained, and finally the y position Y 2 where V = V 1 is determined, and further, the center position thereof is determined by setting Y' = (Y 1 + Y 2 )/2. During one scan, if V becomes equal to or greater than V 1 in the circuit 58, the selection circuit 59 selects the output of the circuit 58, while V
If the value does not exceed V 1 , the selection circuit 59 outputs the output of the circuit 57 as the position of each optical cutting line. Further, if V does not exceed V 2 during one scan, the selection circuit 59 outputs zero or an undefined output.

第26図の実施例をより詳細に記したものが第
28図である。第28図を使用して、動作内容を
より具体的に説明する。
FIG. 28 shows the embodiment of FIG. 26 in more detail. The contents of the operation will be explained in more detail using FIG. 28.

最大位置検出回路57は、ピークホルダ60、
コンパレータ61、ワンシヨツト回路62、アン
ド回路63、レジスタ64、コンパレータ66お
よびフリツプフロツプ67で構成される。一方、
中心位置検出回路58は、コンパレータ68、フ
リツプフロツプ69、ワンシヨツト回路70,7
1、Y1レジスタ72Y2レジスタ73およびアン
ド回路74で構成される。また、各瞬間でのy位
置を知るためカウンタ65を有している。最大位
置検出回路57では、映像信号Vはピークホルダ
60に入り、1つの走査中における、ある瞬間ま
でのVのピーク値をホールドする。コンパレータ
61はこのホールドされたピーク値とその瞬間の
Vとを比較し、Vがホールドされたピーク値より
も所定値以上大きくなつた時、ワンシヨツト回路
62に信号を出力する。一方、Vはコンパレータ
66においてV2と比較され、V≧V2の時出力す
る。これとワンシヨツト回路62の出力のアンド
をアンド回路63でとる事により、V≧V2でか
つVがピークとなつた瞬間を検出する事ができ
る。これをレジスタ64のロード信号として使用
し、トリガー信号Hdでリセツトされるカウンタ
65のその瞬間の値をレジスタ64に記憶する。
従つて、一走査の終了時には、映像信号Vが最大
値Vmaxを示すy座標の位置Yをホールドしてい
る。
The maximum position detection circuit 57 includes a peak holder 60,
It is composed of a comparator 61, a one-shot circuit 62, an AND circuit 63, a register 64, a comparator 66, and a flip-flop 67. on the other hand,
The center position detection circuit 58 includes a comparator 68, a flip-flop 69, and one-shot circuits 70, 7.
1, Y1 register 72 Y2 register 73 and AND circuit 74. It also has a counter 65 to know the y position at each moment. In the maximum position detection circuit 57, the video signal V enters a peak holder 60, which holds the peak value of V up to a certain moment during one scan. Comparator 61 compares this held peak value with V at that moment, and outputs a signal to one shot circuit 62 when V becomes larger than the held peak value by a predetermined value or more. On the other hand, V is compared with V 2 in a comparator 66, and outputs when V≧V 2 . By ANDing this with the output of the one-shot circuit 62 in an AND circuit 63, it is possible to detect the moment when V≧V 2 and V reaches its peak. This is used as a load signal for the register 64, and the instantaneous value of the counter 65, which is reset by the trigger signal Hd, is stored in the register 64.
Therefore, at the end of one scan, the video signal V holds the y-coordinate position Y where the maximum value Vmax is shown.

中心位置検出回路58では、映像信号Vは、設
定値V1とコンパレータ68で比較され、その出
力は、フリツプフロツプ69のセツト側Sに入力
される。なお、フリツプフロツプ69は、トリガ
信号Hdによりリセツトされる。従つて、ワンシ
ヨツト回路70は、一つの走査において最初にV
≧V1となる瞬間を検出する。これをレジスタ7
2のロード信号として使用することにより、レジ
スタ72には最初にV≧V1となつたy座標上の
位置Y1がホールドされる。一方、ワンシヨツト
回路71は、V≧V1でなくなる瞬間を検出して
おり、これをレジスタ73のロード信号として使
用すれば、レジスタ73には、一つの走査終了時
に、V≧V1でなくなるy座標上の位置Y2がホー
ルドされる。74は、Y′=(Y1+Y2)/2を演算
する平均値回路である。
In the center position detection circuit 58, the video signal V is compared with a set value V1 by a comparator 68, and its output is input to the set side S of a flip-flop 69. Note that the flip-flop 69 is reset by the trigger signal Hd. Therefore, the one-shot circuit 70 initially receives V in one scan.
Detect the moment when ≧V 1 . Add this to register 7
By using it as a load signal of 2, the register 72 holds the position Y 1 on the y coordinate where V≧V 1 first. On the other hand, the one-shot circuit 71 detects the instant when V≧V 1 no longer holds, and if this is used as a load signal for the register 73, the register 73 will contain y when V≧V 1 no longer holds at the end of one scan. The coordinate position Y 2 is held. 74 is an average value circuit that calculates Y'=(Y 1 +Y 2 )/2.

フリツプフロツプ69の出力は、V≧V1なる
状態が、一つの走査中に存在したか否かの検出に
使用することができる。また、フリツプフロツプ
67は、トリガ信号Hdをリセツト信号とし、コ
ンパレータ66の出力をセツト信号としているの
で、V≧V2というケースが一つの走査中に存在
したかどうかの検出に使用する事ができる。従つ
て、選択回路59では、これらを条件信号とし、
V≧V1が存在した場合、74のホールド値Y′を、
V2<V≦V1であつた場合64のホールド値Yを
V≧V2なるケースがなかつた場合、ゼロあるい
は不定を表わす信号を出力する。
The output of flip-flop 69 can be used to detect whether the condition V≧V 1 existed during one scan. Furthermore, since the flip-flop 67 uses the trigger signal Hd as a reset signal and the output of the comparator 66 as a set signal, it can be used to detect whether the case of V≧V 2 exists during one scan. Therefore, the selection circuit 59 uses these as condition signals,
If V≧V 1 exists, the hold value Y′ of 74 is
When V 2 <V≦V 1 , if there is no case in which the hold value Y of 64 is V≧V 2 , a signal representing zero or indeterminate is output.

なお、この実施例では、像検出器40,42の
詳細については触れなかつたが、これはTVカメ
ラ2次固体撮像素子、1次元固体撮像素子と光学
的走査方式の組合せ、光電子増倍管等受光器と光
学的走査方式の組合せのいずれであつても良い。
In this embodiment, the details of the image detectors 40 and 42 are not mentioned, but they may include a TV camera secondary solid-state image sensor, a combination of a one-dimensional solid-state image sensor and an optical scanning method, a photomultiplier tube, etc. It may be any combination of a light receiver and an optical scanning method.

更に、第26図および第28図の実施例では、
各手段を達成する専用ハードを有するものとして
図示したが、これらの手段は、いずれもマイク
ロ.コンピユータを用いて、そのプログラムにて
処理することができる。
Furthermore, in the embodiments of FIGS. 26 and 28,
Although illustrated as having dedicated hardware for achieving each means, all of these means are micro. It can be processed using a program using a computer.

更に送り装置41により定速で少しずつスリツ
ト光38の位置および撮像位置を移動させながら
遂次スリツト輝線の形状の波形信号を抽出して行
くと、全体として第20図に示すように、距離画
像9が得られる。
Furthermore, by gradually moving the position of the slit light 38 and the imaging position using the feeding device 41 at a constant speed and successively extracting waveform signals in the shape of the slit bright line, a distance image is obtained as a whole as shown in FIG. 9 is obtained.

本実施例における撮像器40は、TVカメラあ
るいはリニアセンサとガルバノミラーの組合せ等
2次元画像検出器であれば何でもよく、本実施例
によれば、距離画像を比較的簡単な構成で高精度
に検出できる。
The imager 40 in this embodiment may be any two-dimensional image detector such as a TV camera or a combination of a linear sensor and a galvano mirror.According to this embodiment, distance images can be captured with high precision with a relatively simple configuration. Can be detected.

第21図に距離画像検出器19の他の実施例を
示す。同図に示すように、本実施例は、第15図
に示した検出器の撮像器および光切断線抽出装置
を2組組合せた構造を持つ。すなわち、スリツト
光38のなす平面に対して、対称の位置に2台の
撮像器40a,40bを設け、やはり送り装置4
1によつてスリツト光源39を移動させる。光切
断波形の抽出法は前例と全く同様であるが、本実
施例では得られた波形信号を互いに波形の切れて
いる部分を補うように合成43し、距離画像を生
成する。ここで波形の切れている部分は、第22
図に示すようにスリツト輝線が片方の撮像器で検
出できない部分44に対応し、距離画像では一種
の影となる。本実施例では前述のように2方向か
ら検出した波形信号を合成しているので影の少な
い距離画像が得られるという効果がある。
FIG. 21 shows another embodiment of the distance image detector 19. As shown in the figure, this embodiment has a structure in which two sets of the detector imager and the optical cutting line extraction device shown in FIG. 15 are combined. That is, two imagers 40a and 40b are provided at symmetrical positions with respect to the plane formed by the slit light 38, and the feeding device 4
1 to move the slit light source 39. The method for extracting the optically cut waveform is exactly the same as in the previous example, but in this embodiment, the obtained waveform signals are combined 43 so as to compensate for the cut portions of the waveforms to generate a distance image. Here, the broken part of the waveform is the 22nd
As shown in the figure, the slit bright line corresponds to a portion 44 that cannot be detected by one of the imagers, and becomes a kind of shadow in the distance image. In this embodiment, as described above, since waveform signals detected from two directions are combined, there is an effect that a distance image with fewer shadows can be obtained.

なお、距離画像の検出器として、パルスレーザ
を対応する点に照射して、反射光の飛行時間を計
測することにより距離画像を生成する方式、レー
ザ光に高周波振幅変調をかけて対応する点に照射
し、反射光の高周波振幅の位相遅れを計測するこ
とにより距離画像を生成する方式が知られている
が、これらを用いても良い。これらの方式では、
対称物各点各点の距離をレーザスポツトを用いて
計測しているので、スポツトを2次元的に走査す
る機構、例えば2組のガルバノミラーが必要であ
るが、一方これらは真上より光を当てて、真上よ
り反射光を検出できるので、見えない部分の無
い、つまり死角、影の無い距離画像を生成できる
という利点がある。
In addition, as a distance image detector, there is a method that generates a distance image by irradiating a pulsed laser beam onto corresponding points and measuring the flight time of the reflected light, and a method that generates a distance image by applying high frequency amplitude modulation to the laser beam. There is a known method of generating a distance image by emitting light and measuring the phase delay of the high frequency amplitude of the reflected light, but these may also be used. In these methods,
Since the distance between each point on the object is measured using a laser spot, a mechanism for scanning the spot two-dimensionally, such as two sets of galvano mirrors, is required. Since the reflected light can be detected from directly above, it has the advantage of generating a distance image with no invisible parts, that is, no blind spots or shadows.

次に、ロボツトアームに取り付ける画像検出器
20の実施例について説明する。
Next, an embodiment of the image detector 20 attached to the robot arm will be described.

第23図は、ロボツトアームに取り付ける画像
検出器20としての距離画像検出器の実施例であ
る。スリツト光源39より投光されたスリツト光
38による光切断波形をTVカメラ45により検
出する。この検出器をロボツトの手機構24上に
取り付け、手を動かしながら光切断線を抽出、波
形信号を取り込むことによつて距離画像を生成で
きる。距離画像の処理方法は、前述した固定した
位置に取り付けられた距離画像の場合と全く同様
にできる。なお、本実施例の詳細および他の実施
例は次のようになる。即ち77は産業用ロボツト
で、例えば5自由度を有する関節形ロボツトがあ
る。産業用ロボツト17はベース22に対して垂
直軸を中心に旋回する旋回台17a、水平軸23
aを中心に回転する上腕17b、その先に水平軸
23bを中心に回転する前腕17c、その先に水
平軸23cを中心に回転し、更にこの水平軸23
cに直角な軸を中心に回転する手首17dとから
構成されている。この手首17dには指(チヤツ
ク)25を付けた手機構24が備え付けられてい
る。この手機構24には主体形状検出器76が備
え付けられている。主体形状検出器76は光切断
ヘツド77と、この光切断ヘツド77をy軸方向
に走査する直線移動機構79と、該直線移動機構
79を駆動するモータ80と、該直線移動機構7
9によつて走査される光切断ヘツド77の走査量
を基準位置から検出するロータリエンコーダ等の
変位検出器82とから構成されている。
FIG. 23 shows an embodiment of a distance image detector as an image detector 20 attached to a robot arm. The TV camera 45 detects a light cut waveform caused by the slit light 38 projected from the slit light source 39. This detector is attached to the robot's hand mechanism 24, and a distance image can be generated by extracting a light section line and capturing a waveform signal while moving the hand. The distance image can be processed in exactly the same way as the distance image attached to a fixed position described above. Note that details of this embodiment and other embodiments are as follows. That is, 77 is an industrial robot, for example, an articulated robot having five degrees of freedom. The industrial robot 17 has a rotating base 17a that rotates around a vertical axis with respect to a base 22, and a horizontal axis 23.
The upper arm 17b rotates around a, the forearm 17c rotates around a horizontal axis 23b, the forearm 17c rotates around a horizontal axis 23c, and the upper arm 17c rotates around a horizontal axis 23c.
and a wrist 17d that rotates around an axis perpendicular to c. A hand mechanism 24 with fingers (chucks) 25 is attached to the wrist 17d. This hand mechanism 24 is equipped with a main body shape detector 76. The main body shape detector 76 includes a light cutting head 77, a linear movement mechanism 79 that scans the light cutting head 77 in the y-axis direction, a motor 80 that drives the linear movement mechanism 79, and a linear movement mechanism 79.
9, and a displacement detector 82 such as a rotary encoder for detecting the amount of scanning of the optical cutting head 77 from the reference position.

第29図では直線移動機構79として送りネジ
とナツトしか描写していないが、実際には摺動機
構がある。
Although FIG. 29 only depicts a feed screw and a nut as the linear movement mechanism 79, there is actually a sliding mechanism.

83は上記モータ80を一定速度で駆動するモ
ータ制御回路である。42は像検出器78から得
られる二次元的映像信号を入力して特開昭56−
70407号に記載されているように光切断線を抽出
する光切断線抽出回路である。21はイメージプ
ロセツサで、ロボツトに最も近く、且つロボツト
で作業したい目的物の位置、傾きを検出するもの
である。18はロボツト17を制御するロボツト
制御装置である。
83 is a motor control circuit that drives the motor 80 at a constant speed. 42 inputs the two-dimensional video signal obtained from the image detector 78 and
This is an optical cutting line extraction circuit that extracts optical cutting lines as described in No. 70407. Reference numeral 21 denotes an image processor which detects the position and inclination of the object closest to the robot and which the robot wishes to work on. A robot control device 18 controls the robot 17.

第23図は、第29図の実施例における光切断
ヘツド77をより詳細に示したものである。スリ
ツト投光器39は直線フイラメントのランプ8
4、スリツト85、円筒レンズ86で構成されて
いる。像検出器78は、結像レンズ87、TVカ
メラ45で構成されている。図中88は固体TV
カメラ内の2次元アレイセンサのチツプを示した
ものである。
FIG. 23 shows the optical cutting head 77 in the embodiment of FIG. 29 in more detail. The slit floodlight 39 is a linear filament lamp 8.
4, a slit 85, and a cylindrical lens 86. The image detector 78 includes an imaging lens 87 and a TV camera 45. 88 in the figure is a solid-state TV
This figure shows the chip of the two-dimensional array sensor inside the camera.

スリツト投光器39はランプ84が発生した光
の内、スリツト8sを投光した直線状の光を、円
筒レンズ86により平行光線として前方を照射す
る。第23図に示す38は発せられるスリツト光
の面を示している。像検出器78は、保持部20
により、その光軸がスリツト光面38aに斜め
(角度α)交わるように傾けて固定されている。
第23図38bの台形面はスリツト光面38a
中、像検出器78が検出する視野を示している。
この視野内に物体があると、第30図に例示する
ように輝線38bが物体表面に生じ、この輝線像
が像検出器で検出される。第30図はロボツト作
業の一例としてワイヤのついたコネクタ部品90
の位置、姿勢を検出し、これを握み、基板91上
のピン92にさし込む作業を示している。第31
図は第23図に示す像検出器78の検出画像であ
り、スリツト輝線像として明るく検出される。こ
の画面は第23図のスリツト投光器39と像検出
器78の機何的関係で明らかなように画面上が遠
く、下が近い遠近関係にある。光切断線抽出回路
42では、第31図のスリツト輝線像を画面上か
らスリツト輝線までの距離として、光切断線を抽
出する。第32図にその処理例を示す。(詳細に
は特開昭56−70407号に開示されている。)第32
図aは像検出器78から光切断線抽出回路42に
入力する入力画像である。今像検出器78から得
られる縦方向の例えば1本の走査線xiの映像信号
は第32図bのようになつている。これより閾値
V1と映像信号を比較し、V1の交点の中心位置Zi
を求める。各XiについてZiを求め出力すれば第
32図cのように光切断線(波形データ)を得る
ことができる。なお、光切断抽出はここに示した
閾値処理で中心を求める他、ピーク位置検出であ
つても良い。また、この例では、Z軸座標は遠い
方を原点としたが、近い方を原点としても良い。
また遠近法に従つてZ軸方向を座標変換すること
も容易に可能である。またこの処理は電気回路で
高速に行うことができるが、すべてソフトウエア
処理であつても良い。
The slit projector 39 uses a cylindrical lens 86 to turn linear light emitted from the slit 8s out of the light generated by the lamp 84 into parallel light rays and irradiates the front thereof. 38 shown in FIG. 23 indicates the surface of the emitted slit light. The image detector 78 is connected to the holding section 20
The optical axis is fixed at an angle so that it intersects the slit optical surface 38a obliquely (at an angle α).
The trapezoidal surface in FIG. 23 38b is the slit light surface 38a.
In the middle, the field of view detected by the image detector 78 is shown.
When there is an object within this field of view, a bright line 38b is generated on the object surface as illustrated in FIG. 30, and an image of this bright line is detected by an image detector. Figure 30 shows a connector part 90 with wires as an example of robot work.
The figure shows the work of detecting the position and posture of the robot, grasping it, and inserting it into the pin 92 on the board 91. 31st
The figure shows an image detected by the image detector 78 shown in FIG. 23, which is brightly detected as a slit bright line image. As is clear from the mechanical relationship between the slit projector 39 and the image detector 78 in FIG. 23, this screen has a perspective relationship in which the top of the screen is far away and the bottom is close. The light cutting line extraction circuit 42 extracts light cutting lines using the slit bright line image shown in FIG. 31 as the distance from the screen to the slit bright line. FIG. 32 shows an example of the processing. (Details are disclosed in JP-A No. 56-70407.) No. 32
Figure a shows an input image input from the image detector 78 to the optical cutting line extraction circuit 42. For example, the video signal of one scanning line xi in the vertical direction obtained from the image detector 78 is as shown in FIG. 32b. Threshold from this
Compare V 1 and the video signal, and find the center position Zi of the intersection of V 1
seek. By determining and outputting Zi for each Xi, an optical section line (waveform data) can be obtained as shown in FIG. 32c. Note that, in addition to finding the center using the threshold value processing shown here, the optical cutting extraction may also be performed by detecting the peak position. Further, in this example, the far side of the Z-axis coordinate is set as the origin, but the near side may be set as the origin.
It is also easily possible to perform coordinate transformation in the Z-axis direction according to the perspective law. Further, although this processing can be performed at high speed using an electric circuit, it may also be performed entirely by software processing.

以上の処理をモータ80により光切断ヘツドを
移動させながら行うと距離画像を得ることができ
る。第33図にその例を示す。第33図は光切断
線を間引いて表示した例である。すなわち、xy
平面画像として見ると、明るさZが、光切断ヘツ
ド3からの距離Sに対応している。明るい方が近
い画像である。(第34図においてZ2=S2sinα、
Z1=S1sinαで示される。) ヘツドの移動、すなわち、y軸方向の送りは定
速モータで行い、イメージプロセツサ21から得
られるサンプリング信号92で光切断線抽出回路
42は、一定時間間隔で光切断線をサンプリング
する。パルスモータ80で送りながら一定パルス
間隔毎に(一定距離PでZ方向に移動する間隔毎
に)光切断線をサンプリングする。DCモータ8
0とエンコーダ82を組合せ一定量移動毎にサン
プリングする等いずれであつても良い。検出する
光切断線の本数は2本以上ロボツト視覚の作業対
象に応じて選定すれば良い。ピツチについても同
じである。これらはイメージプロセツサ21によ
り制御される。イメージプロセツサ21に入力さ
れた距離画像の処理内容もロボツト視覚の作業対
象に応じて選定すれば良い。ここで一実施例とし
て第30図の作業対象について言えば、得られる
距離画像は第33図のものであり、この距離画像
(サンプリングされた光切断線yi毎にxiに対応し
た距離の値Zi)は光切断線抽出回路42から得ら
れパラレルインターフエース50bを介してイメ
ージメモリ用のRAM51aに記憶される。イメ
ージプロセツサ21のマイクロプロセツサ48は
例えば第36図に示すように隣り合つた光切断線
yi−1とyi+1に対するxi−1とxi+1について
(3×3の絵素について)の距離Zi−1j−1、Zi
+1、j−1、Zi−1、j+1、Zi+1、j+1
を読み出し、 Zi、j=|Zi−1、j−1−Zi+1、j+1|+
|Zi+1、j−1−Zi−1、j+1|/2 なる微分を施し、この値がある大きな基準値より
大きいときジヤンプエツジ(物体と背景の境界
線)があるということで上記Zi、jの値をRAM
62の別の領域に記憶する。更にマイクロプロセ
ツサ48は第35図のように実線(ジヤンプエツ
ジ)Ejで囲まれた閉領域をセグメンテーシヨンを
する。そして各閉領域毎A1、A2の面積、重心の
高さを求め、これらが指定された範囲内でありか
つ重心の高さが最も高い目的とする対象物を分離
抽出する。
By performing the above processing while moving the light cutting head using the motor 80, a distance image can be obtained. An example is shown in FIG. FIG. 33 is an example in which the optical cutting lines are thinned out and displayed. i.e. xy
When viewed as a planar image, the brightness Z corresponds to the distance S from the light cutting head 3. The brighter the image, the closer the image. (In Figure 34, Z 2 = S 2 sin α,
It is expressed as Z 1 =S 1 sinα. ) The movement of the head, that is, the feeding in the y-axis direction, is performed by a constant speed motor, and the optical cutting line extraction circuit 42 samples the optical cutting line at regular time intervals using a sampling signal 92 obtained from the image processor 21. While being fed by the pulse motor 80, the optical cutting line is sampled at constant pulse intervals (at every interval of movement in the Z direction by a constant distance P). DC motor 8
0 and the encoder 82 and sampled every time a certain amount of movement is performed. The number of optical cutting lines to be detected may be selected from two or more depending on the object of robot vision work. The same goes for Pituchi. These are controlled by the image processor 21. The processing content of the distance image input to the image processor 21 may also be selected depending on the object of robot vision work. As an example, regarding the work target shown in FIG. 30, the obtained distance image is that shown in FIG. ) is obtained from the optical cutting line extraction circuit 42 and stored in the image memory RAM 51a via the parallel interface 50b. For example, the microprocessor 48 of the image processor 21 processes adjacent light cutting lines as shown in FIG.
Distance Zi−1j−1, Zi for xi−1 and xi+1 (for 3×3 picture elements) for yi−1 and yi+1
+1, j-1, Zi-1, j+1, Zi+1, j+1
Read out, Zi, j=|Zi−1, j−1−Zi+1, j+1|+
|Zi+1, j-1-Zi-1, j+1|/2 If this value is larger than a certain large reference value, there is a jump edge (boundary line between the object and the background), so the above values of Zi, j RAM
62 in a separate area. Furthermore, the microprocessor 48 performs segmentation on a closed area surrounded by a solid line (jump edge) Ej as shown in FIG. Then, the area of A 1 and A 2 and the height of the center of gravity are determined for each closed region, and the target object whose center of gravity is within the specified range and has the highest height is extracted.

更に例えば第35図に点線で示されるルーフエ
ツジErとジヤンプエツジEjとに囲まれた平面領
域を抽出し、分離抽出された平面領域を平面近似
し、その法線方向を部品の3次元的姿勢として認
識する。即ちジヤンプエツジとルーフエツジとで
囲まれた主要平面の領域を最小2乗法で平面近似
する。求める平面方程式を t1x+t2y+t3=z ……(6) とし、距離画像より抽出した主要平面内m個の点
のxyz座標を(ar1、ar2、bi)i=1、2、…、
mとすれば式(1)のt1、t2、t3は、(tj)j=1、2、
3を行とする行列tとして、 t=(ATA)-1ATb ……(7) と計算される。ここにAは(ar1、ar2、1.0)を
行とする行列、bは(bi)を行とする行例、Tは
転置行列、-1は逆マトリツクスを表わす。
Furthermore, for example, a plane area surrounded by the roof edge Er and jump edge Ej shown by dotted lines in FIG. 35 is extracted, the separated and extracted plane area is approximated as a plane, and its normal direction is recognized as the three-dimensional posture of the part. do. That is, the area of the main plane surrounded by the jump edge and the roof edge is approximated by the least squares method. The plane equation to be found is t 1 x + t 2 y + t 3 = z ...(6), and the xyz coordinates of m points in the main plane extracted from the range image are (ar1, ar2, bi) i = 1, 2, ...,
If m, t 1 , t 2 , t 3 in equation (1) are (tj)j=1, 2,
Assuming a matrix t with 3 as a row, it is calculated as t=(A T A) -1 A T b (7). Here, A is a matrix whose rows are (ar1, ar2, 1.0), b is a row example whose rows are (bi), T is a transposed matrix, and -1 is an inverse matrix.

なお主要平面領域の重心位置は、すでにセグメ
ンテーシヨンの際に求められている。この主要平
面の法線方向は法線とZ軸のなす角と法線の
x、y平面への投影とX軸とのなす角θで表わ
す。
Note that the position of the center of gravity of the main plane area has already been determined during segmentation. The normal direction of this main plane is expressed by the angle between the normal and the Z axis, the angle θ between the projection of the normal on the x and y planes, and the X axis.

とθは、平面近似の際に求めたt(式(6))を
用いて、 θ=tan-1t2/t1 ……(10) と表わされる。
and θ are calculated using t (formula (6)) obtained during plane approximation, It is expressed as θ=tan -1 t 2 /t 1 ...(10).

更に第35図に示すようにこの、θの値に従
つて主要平面のパラメータを回転させ、x′、y′、
z′に変換すれば、法線方向からみた主要平面の形
状を認識することができる。
Furthermore, as shown in Fig. 35, the parameters of the principal plane are rotated according to the value of θ, and x', y',
By converting to z', the shape of the main plane seen from the normal direction can be recognized.

このようにしてマイクロプロセツサ48は、目
的とする物品の主要な面の位置と空間的傾きがロ
ボツトの手機構を基準にして求めることができ
る。これがコネクタの表面であるかどうかを前記
に述べたようにその面の大きさ、形状から検定で
きる。また付近にワイヤA2のある方向を検知す
ることにより、その反対側がピンを差し込むべき
方向であることを決定できる。残りの2側面がロ
ボツトフインガーが握むべき面である。なお、イ
メージプロセツサ21のROM49には、各々ジ
ヤンプエツジ検出とセグメンテーシヨンと、目的
部品の分離抽出とルーフエツジ検出による部品の
平面領域の抽出と、平面の法線方向による部品の
3次元的姿勢の認識と、部品の認識等のプログラ
ムが記憶されている。RAM51bは演算部53
で計算されたデータを一時記憶するものである。
93はバスラインである。
In this way, the microprocessor 48 can determine the location and spatial tilt of the major surfaces of the object of interest relative to the robot's hand mechanism. Whether this is the surface of a connector can be determined from the size and shape of the surface as described above. Also, by detecting the direction in which the wire A2 is located nearby, it can be determined that the opposite side is the direction in which the pin should be inserted. The remaining two sides are the surfaces that the robot finger should grip. Note that the ROM 49 of the image processor 21 has the following functions: jump edge detection and segmentation, separation and extraction of the target part, extraction of the plane area of the part by roof edge detection, and three-dimensional orientation of the part based on the normal direction of the plane. Programs for recognition, parts recognition, etc. are stored. RAM51b is the arithmetic unit 53
This is used to temporarily store the calculated data.
93 is a bus line.

そしてイメージプロセツサ21のインターフエ
ース52から目的物の主要面の位置と姿勢と、方
向のデータがロボツト制御装置18に送られる。
即ちロボツトの指25の握み点、アプローチすべ
き位置とその方向が決定されたのでロボツト制御
装置18のマイクプロセツサ29はこれらを
ROM33に記憶されているロボツトアーム制御
のデータに加えてロボツトの制御座標系に変換
し、D/A変換器30を介して駆動回路31に伝
達する。ロボツト17に備えられた各アクチユエ
ータMが駆動され、ロボツト17の指は上記情報
を元にコネクタ90を握み、あらかじめ教示によ
つて与えられた位置に存在するピン92にこれを
差込む。
The interface 52 of the image processor 21 sends data on the position, orientation, and direction of the main surface of the object to the robot controller 18.
That is, since the grasping point of the robot's fingers 25, the position to approach, and the direction thereof have been determined, the microphone processor 29 of the robot control device 18 determines these points.
In addition to the robot arm control data stored in the ROM 33, it is converted into a robot control coordinate system and transmitted to the drive circuit 31 via the D/A converter 30. Each actuator M provided in the robot 17 is driven, and the fingers of the robot 17 grip the connector 90 based on the above information and insert it into the pin 92 located at the position given in advance by teaching.

なお、本発明の実施例としては、光切断法とし
て定常的なスリツト光を使用したが、これをスト
ロボ発光としても良い。また本発明の実施例で
は、スリツト光を使用したが、片側が明るく他の
側が暗い、明暗の直線エツジであつても良い。ま
たスリツト光にかわつて、スポツト光を光切断面
25上を走査させる方式であつてもよい。
In the embodiment of the present invention, steady slit light is used as the light cutting method, but strobe light may be used instead. Further, in the embodiment of the present invention, a slit light is used, but it may be a bright and dark straight edge where one side is bright and the other side is dark. Further, instead of the slit light, a method may be adopted in which the light cutting surface 25 is scanned with a spot light.

また距離画像をロボツト17の手機構24に取
付けた光切断検出ヘツド77から得るためには、
第29図に示す実施例の如く手機構24の先に設
けられた検出ヘツド走査機構によつて直線的に走
査させる他、ロボツト制御装置18によつてロボ
ツトの手機構24をy軸方向に等速度に移動させ
ながら、その座標値をイメージプロセツサ21に
送ると共に一定間隔Pでサンプリングすればよい
ことは明らかである。しかしロボツトの手機構2
4を平行に移動させて走査する実施例は、第29
図に示す実施例に比べ応答性が悪い。
Furthermore, in order to obtain a distance image from the light cutting detection head 77 attached to the hand mechanism 24 of the robot 17,
As in the embodiment shown in FIG. 29, in addition to linearly scanning by the detection head scanning mechanism provided at the tip of the hand mechanism 24, the robot controller 18 also controls the robot's hand mechanism 24 to move in the y-axis direction. It is clear that it is sufficient to send the coordinate values to the image processor 21 and sample them at constant intervals P while moving at a certain speed. However, robot hand mechanism 2
4 is moved in parallel to scan the 29th
The response is poorer than the embodiment shown in the figure.

また距離画像を光切断検出ヘツドから得るため
には、検出ヘツド走査機構が不可欠であるが、こ
れは実施例第29図に示した直線移動機構の他第
37図に例示するように紙面に垂直な回転軸94
を中心に回転モータ95により撮像装置とスリツ
ト投光器39を揺動させる機構であつても、第3
8図に例示するように、スリツト投光器39のみ
を揺動させる機構であつても良い。
In addition, in order to obtain a distance image from the light-cutting detection head, a detection head scanning mechanism is essential, and in addition to the linear movement mechanism shown in FIG. rotating shaft 94
Even if the mechanism is such that the imaging device and the slit projector 39 are oscillated by the rotating motor 95 around the third
As illustrated in FIG. 8, a mechanism for swinging only the slit projector 39 may be used.

この場合距離画像は各回転角に比例せず、三角
画数を含む複雑な関係式になるため、目的とする
物体のある平面の傾き、方向、位置を求めること
が非常に複雑となる。しかし、物体のある平面の
傾き、方向、位置を正確に求める必要のないとき
は、上記関係式を近似式でおきかえられるため、
走査機構として揺動機構を用いることができる。
ただ手機構24に付ける走査機構として直線走査
機構より揺動機構の方が機構として簡素化でき
る。
In this case, the distance image is not proportional to each rotation angle and becomes a complex relational expression including the number of triangular strokes, making it extremely complicated to determine the inclination, direction, and position of the plane where the target object is located. However, when it is not necessary to accurately determine the inclination, direction, and position of the plane on which the object is located, the above relational expression can be replaced with an approximate expression, so
A swinging mechanism can be used as the scanning mechanism.
However, as a scanning mechanism attached to the hand mechanism 24, a swinging mechanism can be simpler as a mechanism than a linear scanning mechanism.

また前述したように距離画像の検出器として光
切断法によらない方法を用いてもよいことは勿論
である。
Furthermore, as described above, it is of course possible to use a method other than the light cutting method as a distance image detector.

第24図はロボツトアームに取り付ける画像検
出器としての斜十字スリツト光46を用いた検出
器の実施例である。本実施例では、2台のスリツ
ト光源39a,39bを斜十字状のスリツト光4
6が照射できる様に配置し、2台のスリツト光源
39a,39bを一つづつ発光させた場合の光切
断波形をTVカメラ45を用いて検出する。
FIG. 24 shows an embodiment of a detector using a diagonal cross slit beam 46 as an image detector attached to a robot arm. In this embodiment, two slit light sources 39a and 39b are used as diagonal cross-shaped slit light 4.
A TV camera 45 is used to detect the light cutting waveform when the two slit light sources 39a and 39b are emitted one by one.

TV画像信号より光切断線抽出装置42を用い
て波形信号を抽出し、予め求めておいた波形信号
値と実際の座標との対応関係を示すデータ27を
用いて対象物までの実際の距離、姿勢などを検出
する。なお、本実施例の詳細については特願昭57
−201931号に記載されている。
A waveform signal is extracted from the TV image signal using the optical cutting line extraction device 42, and the actual distance to the object is determined using data 27 indicating the correspondence between the waveform signal value obtained in advance and the actual coordinates. Detect posture, etc. For details of this example, please refer to the patent application filed in 1983.
-Described in No. 201931.

以下に、本発明のロボツト視覚装置を用いた物
体の位置検出および姿勢検出の一実施例について
説明する。
An example of detecting the position and posture of an object using the robot vision device of the present invention will be described below.

ここでは、説明をわかりやすくするために、第
39図に示した装置構成を例にして説明する。
尚、以下の説明は、第40図に示す装置構成にお
いても全く同様に適用できるものである。
Here, in order to make the explanation easier to understand, the apparatus configuration shown in FIG. 39 will be explained as an example.
Incidentally, the following explanation can be applied in exactly the same manner to the apparatus configuration shown in FIG. 40.

第39図において、2個のスリツト光源101
a,101bをそれぞれ1つずつ発光させた場
合、撮像装置2によつて検出される光切断線と物
体の実際の位置等幅線Wと等距離線Dとの対応関
係は、第41図a,bに示すように、ななめ格子
状になる。この対応関係をあらかじめ寸法が既知
の物体を用いて検出器からの位置を変えながら求
め記憶装置に記憶しておく。そして、物体の位
置・姿勢の検出の際には、このあらかじめ記憶さ
れている対応関係と撮像装置102から検出され
た光切断線の画像上の位置を照合することによつ
て、物体の実際の位置と傾きを求めることができ
る。本発明では、2つのスリツト光103a,1
03bを切替えて投光し、2つの互いに平行でな
い平面における物体までの距離・位置および傾き
が求められるから、これらにより物体の3次元的
な位置と姿勢を一意的に求めることができる。
In FIG. 39, two slit light sources 101
When a and 101b are emitted one by one, the correspondence between the light cutting line detected by the imaging device 2, the actual position of the object, the equispaced line W, and the equidistant line D is shown in Fig. 41a. , b, it forms a diagonal grid. This correspondence relationship is determined in advance using an object whose dimensions are known while changing its position from the detector and stored in a storage device. When detecting the position and orientation of an object, the actual position and orientation of the object is determined by comparing this pre-stored correspondence with the position on the image of the light cutting line detected by the imaging device 102. You can find the position and tilt. In the present invention, two slit lights 103a, 1
Since the distance, position, and inclination to the object in two planes that are not parallel to each other are determined by switching the 03b and emitting light, the three-dimensional position and orientation of the object can be uniquely determined from these.

なお、本発明では2つのスリツト光103a,
103bの交線106が対象物表面と交わるよう
に検出器または対象物があらかじめ大まかに位置
合せされているものとし、本発明のロボツト視覚
装置を用いて、検出器と対象物の相対的な位置と
姿勢を精密に検出するものとする。
Note that in the present invention, two slit lights 103a,
It is assumed that the detector or the object is roughly aligned in advance so that the intersection line 106 of 103b intersects with the surface of the object, and the relative position of the detector and the object is determined using the robot vision device of the present invention. and posture shall be accurately detected.

つぎに、検出される光切断線の画像上での位置
と物体の実際の位置の対応関係を求める方法につ
いて、第42図を用いて説明する。ここでは第3
9図に示すスリツト光源101aの場合について
のみ説明するが、第39図に示すスリツト光源1
01bおよび第40図に示すスリツト光源101
a,101bの場合も同様である。第42図に示
すように、2つのスリツト光の交線105がz軸
に一致し、スリツト光源101aによるスリツト
光103aがxy平面に一致するような座標系xyz
を仮定する。まず、第42図に示すようにz軸に
垂直で撮像装置102の視野より広い平面106
を、z軸方向に平行移動できるように、目盛付の
レール107上に立てる。平面106をたとえば
1cmきざみで検出器から遠ざけながら検出画像上
での光切断線の位置を求めて行くと、第43図に
示す様な等距離線図が得られる。つぎに平面10
6を幅一定の長方形とし、このようなものをいく
つかの幅について用意し、やはりレール107上
をz軸に垂直になるように立ててz軸方向に移動
させる。平面106のx軸方向に測つた幅をたと
えば2cmきざみとし、それぞれの平面106をz
軸方向に移動させたとき検出される光切断線の端
点の軌跡を求めると、第44図に示すような等幅
線図(x座標に関する)が得られる。第43図に
示した等距離線図と第44図に示した等幅線図に
おいて、線図上のある水平の線hh′に沿つた距離
およびx′方向の位置の変化を見ると、それぞれ第
45図、第46図のようになる。これらを線図上
の縦方向の座標jにおける距離の関数zおよびx
方向の位置の関数xとして、線図上の横方向の座
標iを変数として表わすと、 zj=f(i)=aj0−aj1i+aj2i2+aj3i3+…
(12) xj=g(i)=bj0−bj1i+bj2i2+bj3i3+…
(13) と近似することができる。何次まで近似するかは
必要とされる検出精度により決定する。線図上の
すべてのj(たとえばj=1〜256)について、
ajn、bjn(n=0、1、2、…)を以上の方法で
あらかじめ求めておけば、検出された光切断線か
ら式(1)(2)を用いて、逆にそのz方向およびx方向
の位置を求めることができる。また、検出対象物
を構成する一平面の傾きを求める場合には、以上
の様にして求めた光切断線の端点の実際の座標
(x、z)(x′、z′)より、 θx=tan-1z′−z/x′−x (14) を用いて、その平面とx軸のなす角を求めること
ができる。
Next, a method for determining the correspondence between the position of the detected light section line on the image and the actual position of the object will be explained using FIG. Here the third
Although only the case of the slit light source 101a shown in FIG. 9 will be explained, the slit light source 1 shown in FIG.
01b and the slit light source 101 shown in FIG.
The same applies to a and 101b. As shown in FIG. 42, the coordinate system xyz is such that the intersection line 105 of two slit beams coincides with the z-axis, and the slit beam 103a from the slit light source 101a coincides with the xy plane.
Assume that First, as shown in FIG. 42, a plane 106 perpendicular to the z-axis and wider than the field of view of the imaging device 102 is
is placed on a scaled rail 107 so that it can be moved in parallel in the z-axis direction. By moving the plane 106 away from the detector in steps of 1 cm, for example, and finding the position of the light cutting line on the detected image, an equidistant line diagram as shown in FIG. 43 is obtained. Next plane 10
6 is a rectangle with a constant width, such rectangles are prepared in several widths, and are also erected on the rail 107 perpendicular to the z-axis and moved in the z-axis direction. For example, the width measured in the x-axis direction of the plane 106 is set in 2 cm increments, and each plane 106 is
When the locus of the end point of the optical section line detected when the light section is moved in the axial direction is determined, a monospaced line diagram (regarding the x coordinate) as shown in FIG. 44 is obtained. In the equidistant line diagram shown in FIG. 43 and the equispaced line diagram shown in FIG. The result will be as shown in FIGS. 45 and 46. These can be expressed as distance functions z and x at vertical coordinate j on the diagram.
When the horizontal coordinate i on the diagram is expressed as a variable as a function x of the position in the direction, zj=f(i)=aj0−aj1i+aj2i 2 +aj3i 3 +…
(12) xj=g(i)=bj0−bj1i+bj2i 2 +bj3i 3 +…
It can be approximated as (13). The degree of approximation is determined by the required detection accuracy. For every j on the diagram (for example, j = 1 to 256),
If ajn, bjn (n = 0, 1, 2, ...) are determined in advance using the above method, then using equations (1) and (2) from the detected light cutting line, the z direction and You can find the position in the direction. In addition, when determining the inclination of a plane constituting the detection target, from the actual coordinates (x, z) (x', z') of the end points of the light section line determined as above, θ x = tan -1 z'-z/x'-x (14) The angle between that plane and the x-axis can be found.

次に検出画像より光切断線を抽出する手段につ
いて具体的に説明する。この場合もやはり第39
図に示した片側のスリツト光103aの場合につ
いて説明する。撮像装置102によつて撮像した
光切断線は、スリツト光の幅や光学系のボケなど
により、一般的にはある幅を持つている。そこ
で、撮像装置102の水平走査方向を第43図と
第44図に示した線hh′の方向(横方向)に一致
させて配置し、各水平走査信号のピーク位置(す
なわち最明点)の座標iを各jにおける光切断線
の位置iとする(第47図参照)。このようにし
て、式(12)(13)を計算するための光切断線の
位置の座標を抽出する。
Next, the means for extracting the optical cutting line from the detected image will be specifically explained. In this case, the 39th
The case of the slit light beam 103a on one side shown in the figure will be explained. The optical cutting line imaged by the imaging device 102 generally has a certain width due to the width of the slit light, the blur of the optical system, etc. Therefore, the horizontal scanning direction of the imaging device 102 is arranged to match the direction (horizontal direction) of the line hh' shown in FIGS. 43 and 44, and the peak position (i.e., the brightest point) of each horizontal scanning signal is Let the coordinate i be the position i of the optical cutting line at each j (see FIG. 47). In this way, the coordinates of the position of the optical cutting line for calculating equations (12) and (13) are extracted.

次に、本発明のロボツト視覚装置による対象物
の3次元的な位置・姿勢の検出過程を第48図に
示す円柱状の物体109および第149図に示す
平面上にあいた円形の穴110の検出を例にして
説明する。
Next, the process of detecting the three-dimensional position and orientation of an object using the robot vision device of the present invention will be described as follows: Detection of a cylindrical object 109 shown in FIG. 48 and a circular hole 110 on a plane shown in FIG. 149. This will be explained using an example.

まず、円柱状の対象物109の位置・姿勢の検
出法について説明する。第40図に示すスリツト
光103aを投光した場合、たとえば第50図に
実線Aに示すような光切断像が撮像装置102に
より検出されたとする。同図において、先に説明
した様に横方向の最明点の位置を検出し、光切断
線の形を抽出すると第51図に示す様になる。第
51図に示す波形を折線近似し、各線分の端点の
座標(i、j)をあらかじめ求めておいた式
(12)(13)を用いて実際の座標(x、z)に変換
すると、第52図に示す様になる。この図におい
て、最もz座標の小さい線分A、すなわち最も検
出器に近い線分の中点から、円柱状の物体109
の上面のx方向の近似的な中心位置が求められ
る。また、式(14)を用いてxz平面における物
体109の傾きが求められる。つぎにスリツト光
源を切替え第40図に示すもう一方のスリツト光
103bについて得られる光切断像(第50図中
に破線Bで示す)についても、全く同様の検出を
行うことにより、円柱状の物体109の上面y方
向近似中心位置と、yz平面における物体109
の傾きを求める。更に、以上の検出結果をもと
に、検出器から物体109の上面の中心位置まで
の距離zは、円柱状の物体109の上面がz軸に
ほぼ垂直である場合、 z=z1+z2/2+z4−z3/y2−y1・y1+y2/2(
15) または、 z=z3+z4/2+z2−z1/x2−x1・x1+x2/2(
16) として求められる。ここで、x1、x2は円柱状の物
体109の上面におけるxz平面の光切断像(第
50図に示すA)の端点のx座標であり、y1、y2
はyz平面の光切断像(第50図に示すB)の端
点のy座標であり、z1、z2、z3、z4はそれぞれ4
つの端点のz座標を表わす。以上の検出結果より
もし円柱状物体109の上面のxz平面およびyz
平面における傾きが90゜と著しく異なり、光切断
線の中点から中心位置を求める方法および式
(15)または(16)による距離の計算の誤差が無
視できないと判断される場合には、傾きの検出結
果に従つてロボツトアームを移動させ、z軸すな
わちスリツト光3a,3bの交線が面にほぼ垂直
になるようにし、再度中心位置および距離の検出
を行う。
First, a method for detecting the position and orientation of the cylindrical object 109 will be described. Suppose that when the slit light 103a shown in FIG. 40 is projected, for example, a light cut image as shown by the solid line A in FIG. 50 is detected by the imaging device 102. In FIG. 51, when the position of the brightest point in the horizontal direction is detected as described above and the shape of the light section line is extracted, it becomes as shown in FIG. When the waveform shown in FIG. 51 is approximated by a broken line and the coordinates (i, j) of the end points of each line segment are converted into actual coordinates (x, z) using equations (12) and (13) obtained in advance, we get The result will be as shown in FIG. In this figure, a cylindrical object 109 is traced from the midpoint of the line segment A with the smallest z-coordinate, that is, the line segment closest to the detector.
An approximate center position in the x direction of the upper surface of is determined. Furthermore, the inclination of the object 109 in the xz plane is determined using equation (14). Next, by switching the slit light source and performing the same detection on the optically sectioned image (indicated by the broken line B in FIG. 50) obtained for the other slit light 103b shown in FIG. Approximate center position of upper surface 109 in y direction and object 109 in yz plane
Find the slope of Furthermore, based on the above detection results, the distance z from the detector to the center position of the top surface of the object 109 is z=z 1 + z 2 when the top surface of the cylindrical object 109 is approximately perpendicular to the z-axis. /2+z 4 −z 3 /y 2 −y 1・y 1 +y 2 /2(
15) Or, z= z3 + z4 /2+ z2 - z1 / x2 - x1x1 + x2 /2(
16). Here, x 1 , x 2 are the x coordinates of the end points of the optically sectioned image (A shown in FIG. 50) of the xz plane on the upper surface of the cylindrical object 109, and y 1 , y 2
is the y-coordinate of the end point of the optically sectioned image on the yz plane (B shown in Figure 50), and z 1 , z 2 , z 3 , and z 4 are each 4
represents the z-coordinate of the two endpoints. From the above detection results, if the xz plane and yz plane of the top surface of the cylindrical object 109
If the inclination in the plane is significantly different from 90° and it is determined that the method of determining the center position from the midpoint of the light section line and the error in calculating the distance using equation (15) or (16) cannot be ignored, the inclination The robot arm is moved according to the detection result so that the z-axis, that is, the line of intersection of the slit beams 3a and 3b, is substantially perpendicular to the plane, and the center position and distance are detected again.

つぎに、第49図に示す平面上に垂直にあいた
円形状の穴110の中心位置および穴のあいてい
る方向の検出法について説明する。第53図は第
49図に示す穴110を撮像装置で撮像したとき
得られる光切断線の一例を示す図である。この場
合も、前例と同様にxz平面およびyz平面におけ
る2組の光切断線をスリツト光源を切替えること
によつて、独立に検出する。第53図における実
線と破線は、このようにして得られる2組の光切
断像を示している。同図において、点a1,a2を結
ぶ線分と点b1,b2を結ぶ線分をそれぞれ前例の第
50図における線分A,Bに対応させた処理を行
うことによつて、全く同様に穴110の位置およ
び穴のあいている方向の検出を行うことができ
る。
Next, a method for detecting the center position and direction of the circular hole 110 perpendicular to the plane shown in FIG. 49 will be described. FIG. 53 is a diagram showing an example of a light section line obtained when the hole 110 shown in FIG. 49 is imaged by an imaging device. In this case, as in the previous example, two sets of optical cutting lines in the xz plane and the yz plane are detected independently by switching the slit light source. The solid line and broken line in FIG. 53 indicate two sets of optically sectioned images obtained in this way. In the same figure, by processing the line segment connecting points a 1 and a 2 and the line segment connecting points b 1 and b 2 to correspond to the line segments A and B in FIG. 50 of the previous example, respectively, The position of the hole 110 and the direction in which the hole is formed can be detected in exactly the same manner.

以下に、本発明のロボツト視覚装置の具体的実
施例について説明する。まず、装置全体の構成お
よびその動作について説明し、しかる後検出器各
部の具体的構成について述べる。
Below, specific embodiments of the robot vision device of the present invention will be described. First, the overall structure and operation of the apparatus will be explained, and then the specific structure of each part of the detector will be described.

第24図は本発明のロボツト視覚装置の全体構
成の一実施例を示す図である。検出器は撮像装置
2とスリツト光源39a,101a,39b,1
01bから構成されており、次の様な配置構成法
によつている。すなわち、 (1) 2つのスリツト光46a,103a,46
b,103bのなす平面の交線105を、ロボ
ツトのグリツパ25の回転軸に一致させる。
FIG. 24 is a diagram showing an embodiment of the overall configuration of a robot visual system according to the present invention. The detector includes an imaging device 2 and slit light sources 39a, 101a, 39b, 1
01b, and is arranged and constructed as follows. That is, (1) two slit lights 46a, 103a, 46
The intersection line 105 of the planes formed by b and 103b is made to coincide with the rotation axis of the gripper 25 of the robot.

(2) スリツト光源39a,39bの光軸108
a,108bおよび撮像装置45,102の光
軸108cはスリツト光46a,46bの交線
105上のほぼ一点で交わる。
(2) Optical axis 108 of slit light sources 39a, 39b
a, 108b and the optical axis 108c of the imaging devices 45, 102 intersect at approximately one point on the intersection line 105 of the slit lights 46a, 46b.

(3) スリツト光源39a,39bの光軸108
a,108bおよび撮像装置45,102の光
軸108cは同一平面上にある。
(3) Optical axis 108 of slit light sources 39a and 39b
a, 108b and the optical axis 108c of the imaging devices 45, 102 are on the same plane.

(4) スリツト光源39aの光軸108aとスリツ
ト光の交線105のなす角と、スリツト光源3
9bの光軸108bとスリツト光の交線105
のなす角とは等しい。
(4) The angle between the optical axis 108a of the slit light source 39a and the intersection line 105 of the slit light and the slit light source 3
Intersection line 105 of optical axis 108b of 9b and slit light
is equal to the angle formed by

(5) スリツト光源39aの光軸108aと撮像装
置45,102の光軸108cのなす角と、ス
リツト光源39bの光軸108bと撮像装置4
5の光軸108cのなす角とは等しい。
(5) The angle between the optical axis 108a of the slit light source 39a and the optical axis 108c of the imaging devices 45 and 102, and the angle between the optical axis 108b of the slit light source 39b and the imaging device 4.
The angle formed by the optical axis 108c of No. 5 is equal to the angle formed by the optical axis 108c of No. 5.

以上の様な配置でロボツトアーム24上に検出
器を構成する。検出器の構成法の他の変形例とし
ては、上記の(1)〜(5)のうち論理的に可能な1〜4
個の組合せがある。また、第24図では検出器が
ロボツトのグリツパ25を回転駆動する部分に固
定されているが、グリツパ25上に固定し、グリ
ツパ25と一体に回転させる様に構成しても良
い。
A detector is configured on the robot arm 24 with the arrangement as described above. Other modified examples of the detector configuration method include logically possible 1 to 4 of the above (1) to (5).
There are several combinations. Further, in FIG. 24, the detector is fixed to a portion of the robot that rotates the gripper 25, but it may be fixed on the gripper 25 and rotated integrally with the gripper 25.

このロボツト視覚装置の全体は第24図中のイ
メージプロセツサ47によつて制御される。すな
わち、スリツト光切替装置113を制御し、スリ
ツト光源39a,39bが1つずつ発光するよう
にし、それぞれの光切断像を撮像装置45,10
2によつて検出する。検出された画像信号は光切
断線抽出回路42に入力され、光切断波形がイメ
ージプロセツサ47に入力される。光切断線抽出
回路42は、先に説明した方法に従つて2次元画
像データを1次元波形データに圧縮するものであ
り、特開昭56−70407号に開示されている装置を
用いても良い。このようにして得られた2組の光
切断線波形データは、イメージプロセツサ(マイ
クロコンピユータ)47内に先に説明した手順で
処理される。すなわち、波形データの折線近似の
後、式(12)〜(16)の計算を行つて対象物の3
次元的位置及び姿勢を検出し、そのデータ117
をロボツト腕機構の制御装置に出力する。式
(12)(13)を計算するのに必要な係数ajn、bjn
(j=0、1、2、3…、n=0、1、2、3…)
は、先に説明した方法であらかじめ求められ、記
憶装置116内に格納されており、必要な時適宜
読み出されて使用される。
The entire robot visual system is controlled by an image processor 47 shown in FIG. That is, the slit light switching device 113 is controlled so that the slit light sources 39a and 39b emit light one by one, and the respective light section images are captured by the imaging devices 45 and 10.
Detected by 2. The detected image signal is input to the optical cutting line extraction circuit 42, and the optical cutting waveform is input to the image processor 47. The optical cutting line extraction circuit 42 compresses two-dimensional image data into one-dimensional waveform data according to the method described above, and may use the device disclosed in Japanese Patent Application Laid-open No. 70407/1983. . The two sets of optical section line waveform data thus obtained are processed in the image processor (microcomputer) 47 according to the procedure described above. In other words, after the polygonal line approximation of the waveform data, calculations of equations (12) to (16) are performed to calculate the three
Detect the dimensional position and orientation and collect the data 117
is output to the control device of the robot arm mechanism. Coefficients ajn, bjn necessary to calculate equations (12) and (13)
(j=0, 1, 2, 3..., n=0, 1, 2, 3...)
is determined in advance using the method described above, is stored in the storage device 116, and is read out and used as needed.

次に本実施例のロボツト視覚装置の動作につい
て詳細に説明する。
Next, the operation of the robot vision device of this embodiment will be explained in detail.

対象物の検出を行う前に、すでに説明した様
に、式(1)(2)に示した係数ajn、bjn(および同様に
して得られるyjの係数)を記憶装置116に格納
する作業が必要である。第42図に示した装置を
用いてスリツト光の交線105がレール107と
平行になる様にロボツトを動作・固定し、すでに
説明した方法で第43図に示す等距離線図と第4
4図に示す等幅線図を求める。この作業はスリツ
ト切替装置113で切替え、2つのスリツト光4
6a,103a,46b,103bについてそれ
ぞれ行う。つぎに、これらのデータをもとにイメ
ージプロセツサ47によつて多項式近似を行い、
各jにおける式(12)(13)の係数ajn、bjnを求
め、記憶装置116に格納する。
Before detecting the object, as already explained, it is necessary to store the coefficients ajn and bjn (and the coefficient of yj obtained in the same way) shown in equations (1) and (2) in the storage device 116. It is. Using the device shown in FIG. 42, the robot is operated and fixed so that the intersection line 105 of the slit beams is parallel to the rail 107, and the equidistant line diagram shown in FIG.
Obtain the monospaced line diagram shown in Figure 4. This operation is performed by switching between the two slit lights 4 using the slit switching device 113.
6a, 103a, 46b, and 103b, respectively. Next, based on these data, the image processor 47 performs polynomial approximation,
The coefficients ajn and bjn of equations (12) and (13) for each j are determined and stored in the storage device 116.

対象物体の検出過程では、すでに第48図及び
第49図を例にして説明した様に、イメージプロ
セツサ47がスリツト光切替装置113を制御
し、2組のスリツト光源101a,101bをそ
れぞれ発光させた場合の光切断像に基づく光切断
波形を光切断抽出回路42によつて得て、これを
イメージプロセツサ47によつて折線近似した
後、それぞれの線分の実際の位置座標が記憶装置
116に格納された係数ajn、bjnをもとにして式
(12)(13)(および同様なyjを求める式)を用い
て求められる。イメージプロセツサ47は、2組
のスリツト光源101a,101bをそれぞれ発
光させた場合の線分のうち、対象物体上の線分
を、距離zを判定基準にそれぞれ1本ずつ選び出
し(通常、最も検出器に近く、視野の中央近くに
ある線分)、それぞれの4つの端点から、式(14)
〜(16)および線分の中点の計算を行つて、対象
物体の位置および姿勢を検出し、ロボツト腕機構
の制御装置に出力する。
In the target object detection process, as already explained using FIGS. 48 and 49 as examples, the image processor 47 controls the slit light switching device 113 to cause the two sets of slit light sources 101a and 101b to emit light, respectively. A photocutting waveform based on the photocutting image in the case of It is calculated using equations (12) and (13) (and similar equations for finding yj) based on the coefficients ajn and bjn stored in . The image processor 47 selects one line segment on the target object from among the line segments when the two sets of slit light sources 101a and 101b are emitted, using the distance z as a criterion (usually the most detected line segment). (line segment near the vessel and near the center of the field of view), from each of its four endpoints, Equation (14)
- (16) and calculate the midpoint of the line segment to detect the position and orientation of the target object and output it to the control device of the robot arm mechanism.

次に検出器各部の具体的構成について説明す
る。撮像装置45にはTVカメラを用い、第47
図に示したiの方向と水平走査方向を一致させる
ことにより、高速で光切断線を検出することがで
きる。もちろん、TVカメラ以外の2次元画像検
出器、例えば1次元フオトダイオードアレーとガ
ルバノミラーとの組合せでも良い。TVカメラの
うち、特に2次元固体イメージセンサを用いたも
のは、(イ)耐震・耐衝撃性、(ロ)寿命、(ハ)画像ひず
み、(ニ)小型・軽量、(ホ)省電力、の5つの点で、電
子管を用いたものよりも優れている。第54図は
2次元固体イメージセンサ119を用いた撮像装
置の一具体例を示す図である。本具体例では、ロ
ボツトアームに搭載される部分は、第55図に点
線で囲んで示す様に、TVカメラ制御ユニツト1
22を除いた2次元固体イメージセンサ119と
前置画像信号増幅器120と同期駆動信号波形整
形回路121のみであり、さらに小型・軽量化が
図られている。第54図において前置画像信号増
幅器120は基板123a上に搭載され、2次元
固体イメージセンサ119と同期駆動信号波形整
形回路121は基板123b上に搭載され、支柱
124で裏ぶた125上に固定されている。裏ぶ
た125にはコネクタ126が取付けられ、一切
の信号・電源の供給はこのコネクタ126を介し
て行われる。また、裏ぶた125および外枠12
7は内面に静電シールド用の銅箔を貼つた(また
は金属メツキを施した)プラスチツク等の非金属
で構成されている。さらに、結像レンズ128を
プラスチツク化することも可能である。以上の様
に、本実施例による撮像装置を用いれば、耐震・
耐衝撃性、長寿命、低画像ひずみ、省電力という
特徴に加え、検出器を著しく小型・軽量化できる
効果がある。
Next, the specific configuration of each part of the detector will be explained. A TV camera is used as the imaging device 45, and the 47th
By matching the direction of i shown in the figure with the horizontal scanning direction, the optical cutting line can be detected at high speed. Of course, a two-dimensional image detector other than a TV camera, such as a combination of a one-dimensional photodiode array and a galvanometer mirror, may also be used. Among TV cameras, those that use two-dimensional solid-state image sensors in particular have the following characteristics: (a) earthquake resistance and shock resistance, (b) lifespan, (c) image distortion, (d) small size and light weight, and (e) power saving. It is superior to those using electron tubes in five respects. FIG. 54 is a diagram showing a specific example of an imaging device using a two-dimensional solid-state image sensor 119. In this specific example, the part mounted on the robot arm is the TV camera control unit 1, as shown by the dotted line in FIG.
22, there are only the two-dimensional solid-state image sensor 119, the front image signal amplifier 120, and the synchronous drive signal waveform shaping circuit 121, and further reduction in size and weight is achieved. In FIG. 54, a front image signal amplifier 120 is mounted on a substrate 123a, a two-dimensional solid-state image sensor 119 and a synchronous drive signal waveform shaping circuit 121 are mounted on a substrate 123b, and are fixed on a back cover 125 with a support 124. There is. A connector 126 is attached to the back cover 125, and all signals and power are supplied via this connector 126. In addition, the back cover 125 and the outer frame 12
7 is made of a non-metallic material such as plastic with copper foil for electrostatic shielding applied to the inner surface (or metal plating applied). Furthermore, the imaging lens 128 can also be made of plastic. As described above, if the imaging device according to this embodiment is used, earthquake resistance and
In addition to features such as impact resistance, long life, low image distortion, and low power consumption, it also has the effect of significantly reducing the size and weight of the detector.

次に、スリツト光源101a,101bの具体
的構成について説明する。光源としては、ハロゲ
ンランプや放電管や発光ダイドード等を使用する
ことができるが、(イ)耐震・耐衝撃性、(ロ)寿命、(ハ)
小型・軽量性の3点で発光ダイオードが最も優れ
ている。第56図は発光ダイオードを用いたスリ
ツト光源の一具体例を示す図である。発光ダイオ
ード129には、赤外発光の高出力タイプが用い
られる。通常2次元固体イメージセンサの最大感
度波長は、800nm付近であるので、この波長の
発光ダイオードを用いれば検出感度を最大にでき
る。第56図に示す様に、発光ダイオード129
は、複数個をシリンドリカルレンズ130の長手
方向に一致させて一例に並べて配置する。第56
図aに示す平面図において、発光ダイオード12
9とスリツト131はシリンドリカルレンズ13
0に関して結像関係にある。また、結像面132
の位置は概略の対象物位置に設定し、結像面13
2とスリツト131のは結像レンズ133に関し
て結像関係にある。以上の様な構成をとることに
より、発光ダイオード129から発光される光を
効率良く集光し、スリツト光を形成できるので、
上記した3つの特徴に加え明るいスリツト光源を
実現できる。さらに、発光ダイオード29にレン
ズを用いた指向性の強いものを用いることによ
り、更に強力なスリツト光源も実現可能である。
Next, the specific configuration of the slit light sources 101a and 101b will be explained. As a light source, halogen lamps, discharge tubes, light emitting diodes, etc. can be used, but they have the following characteristics: (a) seismic/impact resistance, (b) lifespan, and (c)
Light-emitting diodes are the best in three respects: small size and light weight. FIG. 56 is a diagram showing a specific example of a slit light source using a light emitting diode. The light emitting diode 129 is of a high output type that emits infrared light. Since the maximum sensitivity wavelength of a two-dimensional solid-state image sensor is usually around 800 nm, detection sensitivity can be maximized by using a light emitting diode of this wavelength. As shown in FIG. 56, a light emitting diode 129
For example, a plurality of lenses are arranged in parallel in the longitudinal direction of the cylindrical lens 130. 56th
In the plan view shown in Figure a, the light emitting diode 12
9 and slit 131 are cylindrical lenses 13
There is an imaging relationship with respect to 0. In addition, the imaging plane 132
The position of is set to the approximate object position, and the imaging plane 13
2 and the slit 131 are in an imaging relationship with respect to the imaging lens 133. By adopting the above configuration, the light emitted from the light emitting diode 129 can be efficiently collected and a slit beam can be formed.
In addition to the above three features, a bright slit light source can be realized. Furthermore, by using a lens-based light emitting diode 29 with strong directivity, an even more powerful slit light source can be realized.

第57図は発光ダイオードを用いたスリツト光
源の他の具体例を示す図である。第57図に示す
様に、発光ダイオード129を複数個スリツト1
31に沿つて配置し、スリツト131と結像面1
32は結像レンズ133に関して結像関係にあ
る。またシリンドリカルレンズ130は、スリツ
ト光に結像面132上でむらが出ない様に、結像
レンズ133とスリツト131の間に挿入され
る。本具体例では、結像面132の結像関係が狂
うと、スリツト光にむらが生じる欠点があるが、
光切断線の位置検出を行う本発明では無視でき
る。本具体例によれば、第22図と比較して明ら
かな様に、光軸方向の長さを短かくすることがで
き、発光ダイオード129の持つ特徴に加え、ス
リツト光源を著しく小型にできる特徴がある。
FIG. 57 is a diagram showing another specific example of a slit light source using a light emitting diode. As shown in FIG.
31, and the slit 131 and the imaging surface 1
32 is in an imaging relationship with respect to the imaging lens 133. Further, the cylindrical lens 130 is inserted between the imaging lens 133 and the slit 131 so that the slit light does not become uneven on the imaging surface 132. In this specific example, if the imaging relationship of the imaging surface 132 is out of order, the slit light may become uneven.
This can be ignored in the present invention, which detects the position of the optical cutting line. According to this specific example, as is clear from a comparison with FIG. 22, the length in the optical axis direction can be shortened, and in addition to the characteristics of the light emitting diode 129, the slit light source can be made significantly smaller. There is.

また、撮像装置と同様に、外枠をプラスチツク
等の非金属で構成すれば検出器を著しく小型・軽
量にできる効果がある。
Further, like the imaging device, if the outer frame is made of non-metal such as plastic, the detector can be made significantly smaller and lighter.

なお、第56図と第57図に示すスリツト光源
の具体例では、スリツト光が完全な平板状になら
ない。この問題は結像レンズ133の径を必要以
上に大きくしないことで回避できる。
Note that in the specific examples of the slit light source shown in FIGS. 56 and 57, the slit light does not have a perfect flat shape. This problem can be avoided by not making the diameter of the imaging lens 133 larger than necessary.

ロボツトアームに取り付ける画像検出器20の
他の実施例としては、TVカメラ、リニアセンサ
またはポイントセンサ(フオトダイオード、フオ
トマルなど)とガルバノミラーなどの走査機構と
の組合せによる濃淡画像検出器がある。本発明で
はロボツトアーム上の画像検出器による認識処理
の前に固定した位置にある距離画像検出器よりの
画像の処理を行い、対象物体の主要な平面の法線
方向よりロボツトアームを接近させ、その方向よ
りロボツトアーム上の画像検出器より画像検出で
きるので、主要な平面の平面的に正しい形状が検
出できるため、従来の濃淡画像処理による平面的
な認識法の応用により、対象物体の形状、位置、
姿勢の認識ができる。また、背景と対象物体とを
濃淡画像の2値化により分離検出できる場合、2
値画像処理、たとえばテンプレートマツチングな
どを用いて、高速に対象物体の形状、位置、姿勢
の検出ができる。
Other embodiments of the image detector 20 mounted on the robot arm include a grayscale image detector using a combination of a TV camera, a linear sensor, or a point sensor (photodiode, photomal, etc.) and a scanning mechanism such as a galvanometer mirror. In the present invention, before the recognition processing by the image detector on the robot arm, the image from the distance image detector at a fixed position is processed, and the robot arm approaches the target object from the normal direction of the main plane. Since the image can be detected from that direction by the image detector on the robot arm, it is possible to detect the correct planar shape of the main plane. position,
Can recognize posture. In addition, if the background and the target object can be detected separately by binarizing the grayscale image,
Using value image processing, such as template matching, the shape, position, and orientation of a target object can be detected at high speed.

以上説明したロボツトアーム上の画像検出器か
らの画像の処理によつて得られる対象物体の位置
および姿勢は、画像検出器に固定された座標系に
よるもの、すなわちロボツトアームとの相対位置
関係であるから、ロボツトアームのたわみなどに
よつて絶対位置決め精度が悪い場合にもロボツト
アームを精度良く対象物体にアプローチさせるこ
とができる。また、この場合ロボツト制御装置
は、ロボツトアームからの検出時点のロボツトア
ームの姿勢と、イメージプロセツサからの対象物
体の位置と姿勢から、ロボツトの各軸の動作量を
計算する必要がある。
The position and orientation of the target object obtained by processing the images from the image detector on the robot arm described above are based on the coordinate system fixed to the image detector, that is, the relative positional relationship with the robot arm. Therefore, even if the absolute positioning accuracy is poor due to deflection of the robot arm, the robot arm can be made to approach the target object with high precision. Further, in this case, the robot control device needs to calculate the amount of movement of each axis of the robot from the posture of the robot arm at the time of detection from the robot arm and the position and posture of the target object from the image processor.

次に視覚系の他の構成要素の一つであるイメー
ジプロセツサ21の一実施例を第25図に示す。
イメージプロセツサ21は、距離画像検出器19
およびロボツトアーム上の画像検出器20より検
出された画像を前述した方法に従つて処理し、対
象物体11を発見、その位置、姿勢を認識し、そ
の情報をロボツト制御装置18に伝送する。イメ
ージプロセツサ21は、マイクロプロセツサ48
で制御され、ROM49に収納されたプログラム
によつて動作する。距離画像を生成するための光
切断線抽出装置42およびロボツトアーム上の画
像検出器20とは高速のパラレルI/F50a,
50bにより接続され、検出された画像情報は、
RAM51aに収納される。RAM51はこのよ
うに画像情報の一時的な保存に用いられるほか
に、画像処理過程における作業領域として用いら
れる。また、ロボツト制御装置18とは、インタ
ーフエイス52を介して接続され、認識結果を伝
送する。
Next, FIG. 25 shows an embodiment of the image processor 21, which is one of the other components of the visual system.
The image processor 21 includes a distance image detector 19
The image detected by the image detector 20 on the robot arm is processed in accordance with the method described above, the target object 11 is discovered, its position and orientation are recognized, and the information is transmitted to the robot controller 18. The image processor 21 is a microprocessor 48
It is controlled by the ROM 49 and operates according to a program stored in the ROM 49. The optical cutting line extraction device 42 for generating a distance image and the image detector 20 on the robot arm are a high-speed parallel I/F 50a,
The image information connected and detected by 50b is
It is stored in the RAM 51a. In addition to being used to temporarily store image information in this way, the RAM 51 is also used as a work area in the image processing process. It is also connected to the robot control device 18 via an interface 52 to transmit recognition results.

上記したイメージプロセツサ21の実施例は、
マイクロプロセツサ48を用いたソフトウエア処
処理をする場合について述べたが、例えば、2値
化処理、微分処理等は比較的簡単なハードウエア
構成で実行できるので、部分的にハードウエアに
よる処理を行えば、処理の高速化が図れる。ま
た、非常に高速の処理を行うため、処理アルゴリ
ズムを全てハードウエア化することも装置規模は
大きくなるが可能である。
The embodiment of the image processor 21 described above is as follows.
Although we have described the case where software processing is performed using the microprocessor 48, for example, binarization processing, differentiation processing, etc. can be executed with a relatively simple hardware configuration, so it is possible to partially perform processing by hardware. If you do this, you can speed up the processing. In addition, since extremely high-speed processing is performed, it is possible to implement all processing algorithms in hardware, although the scale of the device becomes larger.

また以上説明した本発明による実施例では、関
節形ロボツトについて説明したが、直交形ロボツ
ト、円筒形ロボツトでもよいことは明らかであ
る。
Further, in the embodiments of the present invention described above, an articulated robot has been described, but it is clear that an orthogonal robot or a cylindrical robot may also be used.

さらに、本発明の他の変形例としては、作業対
象によつては、距離画像検出器19のみによる対
象物体の認識、ロボツトアーム上の画像検出器2
0のみによる対象物体の認識も可能であることを
付け加えておく。
Furthermore, as another modification of the present invention, depending on the work object, the target object may be recognized only by the distance image detector 19, or the image detector 2 on the robot arm may be used.
It should be added that it is also possible to recognize a target object using only 0.

〔発明の効果〕〔Effect of the invention〕

以上説明したように、本発明によれば、完全な
視覚フイードバツクによるロボツト制御を実現で
き、更に距離画像検出手段によるロボツトを固定
する基台部を基準にした作業対象物の発見および
その姿勢、位置の認識と、ロボツト画像検出器を
基準にした作業対象物の位置と姿勢の認識基づく
ロボツトの位置と姿勢を補正するという段階的な
処理により、作業対象物の姿勢、形状にかかわら
ず、ロボツトに非常な複雑な探索動作等をさせる
ことなく、作業対象物を発見してその作業対象物
に対するロボツトによる高精度の組立、検査、調
整等の広い分野に亘る作業を行うことができる効
果を奏する。また、本発明によれば、距離画像検
出手段によるロボツトを固定する基台部を基準に
した作業対象物の発見およびその姿勢、位置の認
識するので、作業対象物の表面の色、明暗、面粗
さ、よごれ等に影響を受けることなく、常に能率
の良い認識も可能であり、更に距離画像信号を2
次元的微分して作業対象物の境界線を検出してい
るので、やはり作業対象物の表面の状態によるこ
となく安定して作業対象物を発見することができ
る効果も奏する。
As explained above, according to the present invention, it is possible to realize robot control using complete visual feedback, and furthermore, it is possible to realize the robot control using complete visual feedback, and also to detect the workpiece based on the base part on which the robot is fixed using the distance image detection means, and to detect its posture and position. This step-by-step process of correcting the position and orientation of the robot based on the recognition of the position and orientation of the workpiece based on the robot image detector allows the robot to This has the effect that a work target can be found and a robot can perform work in a wide range of fields such as high-precision assembly, inspection, and adjustment on the work target without performing extremely complicated search operations. Further, according to the present invention, since the distance image detection means detects the object to be worked on and recognizes its posture and position with reference to the base on which the robot is fixed, the color, brightness, and surface of the surface of the object to be worked on are recognized. Efficient recognition is always possible without being affected by roughness, dirt, etc. Furthermore, distance image signals can be divided into two
Since the boundaries of the workpiece are detected through dimensional differentiation, the workpiece can be found stably regardless of the surface condition of the workpiece.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of drawings]

第1図及び第2図は従来のロボツト視覚を示し
た図、第3図は距離画像を説明した図、第4図、
第5図、第6図、第7図及び第8図は本発明によ
る距離画像の処理過程を示した図、第9図は直方
体の2つの見え方を示した図、第10図及び第1
1図は距離画像のルーフエツジ、ジヤンプエツジ
を示した図、第12図は距離画像処理による物体
の姿勢の定義を表わした図、第13図は本発明に
よる実施例の全体構成を示した図、第14図はロ
ボツト制御装置を説明した図、第15図は距離画
像検出器の一実施例を示した図、第16図、第1
7図、第18図、第19図及び第20図はその検
出過程を示した図、第21図は他の距離画像検出
器の例、第22図は距離画像の影の生じる原因を
説明した図、第23図及び第24図はロボツトア
ーム上の画像検出器の一実施例を示す図、第25
図はイメージプロセツサの一実施例を示した図、
第26図は本発明に係る光切断線抽出回路を示す
概略構成図、第27図は第26図の示す回路の機
能を説明するための図、第28図は第27図に示
す回路を具体的に示した構成図、第29図は第2
3図に示す本発明に係るロボツト視覚装置の一実
施例を具体的に示した図、第30図は第23図及
び第29図に示す実施例における作業対象を説明
するための図、第31図は光切断線の例を示す
図、第32図は光切断抽出処理を説明するための
図、第33図は距離画像の例を示す図、第34図
は光切断線と撮像装置の中心と目的物表面との関
係を示した図、第35図は距離画像におけるジヤ
ンプエツジとルーフエツジとを示す図、第36図
は距離画像信号を微分してジヤンプエツジを検出
するために3×3の絵素についての距離を切出し
た状態を示す図、第37図は本発明に係る第29
図と異なる他の一実施例を示した図、第38図は
更に本発明に係る他の一実施例を示した図、第3
9図は第24図に示す如く本発明に係るロボツト
十字切断線視覚装置の原理となる検出器の斜視
図、第40図は第39図に示す検出器の基本構成
を示す斜視図、第41図は第39図に示す検出器
による等距離線と等幅線を表わした図、第42図
は等距離線と等幅線を得る検出器の斜視図、第4
3図は等距離線の一例を示す図、第44図は等幅
線の一例を示す図、第45図は第43図に示す等
距離線の変化を表わした図、第46図は第44図
に示す等幅線の変化を表わした図、第47図は光
切断線の抽出方法を表わす図、第48図及び第4
9図は検出対象物体の一例を示す図、第50図、
第51図、第52図は第48図に示す検出対象物
体の検出処理過程を示す図、第53図は第49図
に示す検出対象物体の検出画像を示す図、第54
図は第24図に示す撮像装置の全体構成の一実施
例を示す図、第55図は第54図に示すイメージ
センサの信号処理回路を示した図、第56図aと
第57図aは本発明に係るロボツト視覚装置の検
出器に用いるスリツト光源の具体例を示す平面
図、第56図bと第57図bは本発明のロボツト
視覚装置の検出器に用いるスリツト光源の具体例
を示す正面図である。 9……距離画像、11……対象物体、17……
ロボツトアーム、18……ロボツト制御装置、1
9……距離画像検出器、20……ロボツトアーム
上の画像検出器、21……イメージプロセツサ、
38……スリツト光、39……スリツト光源、4
2……光切断線抽出装置、45……TVカメラ。
Figures 1 and 2 are diagrams showing conventional robot vision, Figure 3 is a diagram explaining a distance image, Figure 4,
5, 6, 7 and 8 are diagrams showing the process of processing a distance image according to the present invention, FIG. 9 is a diagram showing two ways of viewing a rectangular parallelepiped, and FIGS.
1 is a diagram showing the roof edge and jump edge of a distance image, FIG. 12 is a diagram showing the definition of the posture of an object by distance image processing, and FIG. 13 is a diagram showing the overall configuration of an embodiment according to the present invention. Fig. 14 is a diagram explaining the robot control device, Fig. 15 is a diagram showing an embodiment of the distance image detector, Fig. 16, Fig. 1
Figures 7, 18, 19, and 20 are diagrams showing the detection process, Figure 21 is an example of another distance image detector, and Figure 22 explains the cause of shadows in distance images. 23 and 24 are diagrams showing an embodiment of the image detector on the robot arm, and FIG.
The figure shows an example of an image processor.
FIG. 26 is a schematic configuration diagram showing the optical cutting line extraction circuit according to the present invention, FIG. 27 is a diagram for explaining the function of the circuit shown in FIG. 26, and FIG. 28 is a diagram showing the circuit shown in FIG. 27 in detail. The configuration diagram shown in Figure 29 is the second
3 is a diagram specifically showing an embodiment of the robot visual device according to the present invention, FIG. 30 is a diagram for explaining the work object in the embodiment shown in FIGS. 23 and 29, and FIG. The figure shows an example of a light section line, FIG. 32 is a diagram for explaining the light section extraction process, FIG. 33 shows an example of a distance image, and FIG. 34 shows the light section line and the center of the imaging device. FIG. 35 is a diagram showing the jump edge and roof edge in a distance image, and FIG. 36 is a diagram showing the relationship between the distance image signal and the target object surface. FIG. 37 is a diagram showing a state in which the distances are cut out, and FIG.
FIG. 38 is a diagram showing another embodiment different from the figure, and FIG. 38 is a diagram showing another embodiment according to the present invention.
9 is a perspective view of a detector which is the principle of the robot cross cutting line vision device according to the present invention as shown in FIG. 24, FIG. 40 is a perspective view showing the basic configuration of the detector shown in FIG. 39, and FIG. The figure shows equidistant lines and equispaced lines obtained by the detector shown in Fig. 39, Fig. 42 is a perspective view of the detector for obtaining equidistant lines and equispaced lines, and Fig. 4
Fig. 3 is a diagram showing an example of equidistant lines, Fig. 44 is a diagram showing an example of equidistant lines, Fig. 45 is a diagram showing changes in the equidistant lines shown in Fig. 43, and Fig. 46 is a diagram showing an example of equidistant lines. 47 is a diagram showing the method of extracting the light cutting line, and 48 and 4
Figure 9 is a diagram showing an example of an object to be detected; Figure 50;
51 and 52 are diagrams showing the process of detecting the object to be detected shown in FIG. 48, FIG. 53 is a diagram showing the detected image of the object to be detected shown in FIG. 49, and FIG.
55 is a diagram showing an example of the overall configuration of the imaging device shown in FIG. 24, FIG. 55 is a diagram showing a signal processing circuit of the image sensor shown in FIG. 54, and FIGS. 56a and 57a are A plan view showing a specific example of the slit light source used in the detector of the robot vision device according to the present invention, FIG. 56b and FIG. 57b show a specific example of the slit light source used in the detector of the robot vision device of the present invention. It is a front view. 9...Distance image, 11...Target object, 17...
Robot arm, 18... Robot control device, 1
9... Distance image detector, 20... Image detector on robot arm, 21... Image processor,
38...Slit light, 39...Slit light source, 4
2... Optical cutting line extraction device, 45... TV camera.

Claims (1)

【特許請求の範囲】 1 可動部材を有するロボツトと、該ロボツトを
固定する基台部に対して定められた点より、上記
ロボツトの作業領域全体の各点までの距離の情報
を2次元の距離画像信号として一括して検出する
距離画像検出手段と、該距離画像検出手段により
検出される距離画像信号を2次元的に微分し、該
2次元的に微分された2次元微分信号に基いて、
2次元的に取り囲む領域を抽出して作業対象物を
発見すると共に該抽出された領域において上記距
離画像検出手段により検出される距離画像信号に
基いて作業対象物の表面の法線方向と位置を決定
する第1の画像処理手段と、上記ロボツトの可動
部材に固定されたロボツト画像検出器と、該ロボ
ツト画像検出器が、上記画像処理手段によつて決
定された作業対象物の表面の法線方向と位置に対
して特定の角度および距離関係となるように上記
ロボツトの可動部を駆動制御してロボツトの位置
と姿勢を制御するロボツト制御手段と、上記ロボ
ツト画像検出器によつて検出された画像信号から
ロボツト画像検出器を基準にして作業対象物の位
置と姿勢を算出する第2の画像処理手段と、該第
2の画像処理手段から算出されるロボツト画像検
出器を基準にした作業対象物の位置と姿勢に基い
て上記ロボツトの可動部を駆動制御してロボツト
の位置と姿勢を補正する補正制御手段とを備えた
ことを特徴とするロボツト制御装置。 2 上記イメージプロセツサは、距離画像信号を
微分してジヤンプエツジ画像信号を形成する微分
手段と、このジヤンプエツジで閉じられた領域に
分離する分離手段と、この分離された領域から必
要な領域を抽出し、この抽出された領域から主要
な平面の距離画像を抽出する抽出手段と、この距
離画像によりこの主要な平面の重心の位置及び傾
き等を検出する検出手段とによつて構成したこと
を特徴とする特許請求の範囲第1項のロボツト。
[Scope of Claims] 1. A robot having a movable member, and information on the distance from a point determined with respect to a base portion to which the robot is fixed to each point in the entire working area of the robot as a two-dimensional distance. A distance image detection means that detects the image signals all at once; a distance image signal detected by the distance image detection means is two-dimensionally differentiated; and based on the two-dimensionally differentiated two-dimensional differential signal,
The work target is discovered by extracting a two-dimensionally surrounding area, and the normal direction and position of the surface of the work target are determined based on the distance image signal detected by the distance image detection means in the extracted area. a first image processing means for determining the normal to the surface of the workpiece determined by the image processing means; a robot image detector fixed to a movable member of the robot; robot control means for controlling the position and attitude of the robot by driving and controlling the movable parts of the robot so as to have a specific angle and distance relationship with respect to the direction and position; a second image processing means for calculating the position and orientation of the work object from the image signal with reference to the robot image detector; and a work object calculated from the second image processing means with reference to the robot image detector. A robot control device comprising: correction control means for correcting the position and orientation of the robot by driving and controlling the movable parts of the robot based on the position and orientation of the object. 2. The image processor includes a differentiating means for differentiating a distance image signal to form a jump edge image signal, a separating means for separating into regions closed by the jump edge, and a separating means for extracting a necessary region from the separated regions. , is characterized by comprising an extraction means for extracting a distance image of the main plane from this extracted area, and a detection means for detecting the position and inclination of the center of gravity of this main plane from this distance image. The robot according to claim 1.
JP58123260A 1983-07-08 1983-07-08 robot control device Granted JPS6015780A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP58123260A JPS6015780A (en) 1983-07-08 1983-07-08 robot control device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP58123260A JPS6015780A (en) 1983-07-08 1983-07-08 robot control device

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPS6015780A JPS6015780A (en) 1985-01-26
JPH0425583B2 true JPH0425583B2 (en) 1992-05-01

Family

ID=14856157

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP58123260A Granted JPS6015780A (en) 1983-07-08 1983-07-08 robot control device

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JPS6015780A (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2003039820A1 (en) * 2001-11-06 2003-05-15 Kabushiki Kaisha Yaskawa Denki Method for determining three-dimensional position and posture of object being sensed and visual sensor for robot
JP2013130426A (en) * 2011-12-20 2013-07-04 Canon Inc Information processing apparatus, control method of information processing apparatus and program

Families Citing this family (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6081681A (en) * 1983-10-07 1985-05-09 Seiko Instr & Electronics Ltd Picture processor for assembling robot
JPS61203285A (en) * 1985-03-04 1986-09-09 株式会社日立製作所 Method of controlling operation of robot
JPS61296409A (en) * 1985-06-25 1986-12-27 Fanuc Ltd Robot control system
JPS629894A (en) * 1985-07-08 1987-01-17 石川県 Method of determining optimum position of holding in shape recognition device
JPS6257004A (en) * 1985-09-05 1987-03-12 Fanuc Ltd Visual sensor for robot
US5189707A (en) * 1985-10-11 1993-02-23 Hitachi, Ltd. Method of loading surface mounted device and an apparatus therefor
EP0222072B1 (en) * 1985-10-11 1993-12-15 Hitachi, Ltd. Method of loading surface mounted device and an apparatus therefor
JPS62165206A (en) * 1986-01-17 1987-07-21 Hitachi Metals Ltd Determining method for work position in robot visual device
JPH07120416B2 (en) * 1986-06-04 1995-12-20 オムロン株式会社 High speed visual recognition device
JPS62292377A (en) * 1986-06-10 1987-12-19 日産自動車株式会社 Visual system for picking up scattered and stuck body by robot hand
JPS6334093A (en) * 1986-07-29 1988-02-13 シャープ株式会社 Visual device
JPH07104937B2 (en) * 1986-08-11 1995-11-13 松下電工株式会社 Visual inspection method for mounted parts
EP0471196A3 (en) * 1990-08-13 1994-09-07 Siemens Ag Image analysis method
JP3503207B2 (en) * 1994-08-19 2004-03-02 井関農機株式会社 Fruit identification device of harvest robot
JP3711105B2 (en) 2002-12-20 2005-10-26 ファナック株式会社 3D measuring device
JP3860552B2 (en) 2003-03-25 2006-12-20 富士通株式会社 Imaging device
JP4645177B2 (en) * 2004-11-30 2011-03-09 パナソニック電工株式会社 Measuring device
WO2009028489A1 (en) * 2007-08-30 2009-03-05 Kabushiki Kaisha Yaskawa Denki Object detecting method, object detecting device, and robot system
EP2718211B1 (en) * 2011-06-07 2015-09-30 CareFusion Germany 326 GmbH Device for separating piece goods to be stored in an automated storage facility
JP2013111672A (en) * 2011-11-25 2013-06-10 Chiba Inst Of Technology Obtaining system for environment information using unmanned traveling body
JP5736622B1 (en) * 2014-05-01 2015-06-17 機械設計中畑株式会社 Detection device and operation control of manipulator equipped with the device
JP6807821B2 (en) 2017-10-31 2021-01-06 株式会社東芝 Inspection system
WO2019146201A1 (en) * 2018-01-23 2019-08-01 ソニー株式会社 Information processing device, information processing method, and information processing system
JP7178802B2 (en) * 2018-06-04 2022-11-28 アズビル株式会社 2D Position and Posture Estimation Apparatus and 2D Position and Posture Estimation Method
US11396101B2 (en) 2018-11-08 2022-07-26 Kabushiki Kaisha Toshiba Operating system, control device, and computer program product
JP7034971B2 (en) * 2018-11-08 2022-03-14 株式会社東芝 Actuation systems, controls, and programs
JP6836628B2 (en) * 2019-07-18 2021-03-03 株式会社ファースト Object recognition device for picking or devanning, object recognition method for picking or devanning, and program
JP7176148B1 (en) * 2021-09-24 2022-11-21 株式会社ダイヘン Weld line detection system

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5135988B2 (en) * 1972-04-05 1976-10-06
JPS5423545A (en) * 1977-07-22 1979-02-22 Mitsubishi Paper Mills Ltd Heat sensitive paper with reduced adherability of dregs to thermal head
JPS57168384A (en) * 1981-04-08 1982-10-16 Nissan Motor Co Ltd Detecting method for shape of object

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2003039820A1 (en) * 2001-11-06 2003-05-15 Kabushiki Kaisha Yaskawa Denki Method for determining three-dimensional position and posture of object being sensed and visual sensor for robot
JP2013130426A (en) * 2011-12-20 2013-07-04 Canon Inc Information processing apparatus, control method of information processing apparatus and program

Also Published As

Publication number Publication date
JPS6015780A (en) 1985-01-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JPH0425583B2 (en)
US4575304A (en) Robot system for recognizing three dimensional shapes
EP0107820B1 (en) Robot vision system
JP5290324B2 (en) Method and system for accurately positioning at least one object in a final pose in space
US11267142B2 (en) Imaging device including vision sensor capturing image of workpiece
CN102735166B (en) Spatial digitizer and robot system
CN102448679B (en) Method and system for extremely precise positioning of at least one object in the end position in space
CN105651177A (en) A Measuring System Suitable for Measuring Complex Structures
JP2011027724A (en) Three-dimensional measurement apparatus, measurement method therefor, and program
JP2000317660A (en) Method and device for removing burr by using laser beam
US12128571B2 (en) 3D computer-vision system with variable spatial resolution
JP7680190B2 (en) Optical Imaging and Scanning of Holes
US11090812B2 (en) Inspection apparatus for optically inspecting an object, production facility equipped with the inspection apparatus, and method for optically inspecting the object using the inspection apparatus
JP2021152525A (en) Measurement device, measurement method, mobile body, robot, electronic device, and modeling device
JP2003136465A (en) Method for determining 3D position / posture of detection target and visual sensor for robot
JPS6365884B2 (en)
KR20210028503A (en) Objection recognition system and method
JPH0820207B2 (en) Optical 3D position measurement method
Umeagukwu et al. Investigation of an array technique for robotic seam tracking of weld joints
KR100340012B1 (en) Method of checking products and computer vision system using rotating mirror
JPH0413115B2 (en)
JPH0428516B2 (en)
JPH0474155B2 (en)
TWI776694B (en) Automatic robot arm system and method of coordinating robot arm and computer vision thereof
JP7275688B2 (en) Robot parts picking system