JP2000304509A

JP2000304509A - 物体特定方法及び装置

Info

Publication number: JP2000304509A
Application number: JP11113170A
Authority: JP
Inventors: Hiroyuki Fujii; 裕之藤井; Tomoharu Nakahara; 智治中原; Hidekazu Araki; 秀和荒木; Kaishiyou Ko; 海松顧
Original assignee: Matsushita Electric Works Ltd
Current assignee: Panasonic Electric Works Co Ltd
Priority date: 1999-04-21
Filing date: 1999-04-21
Publication date: 2000-11-02
Anticipated expiration: 2019-04-21
Also published as: JP3654042B2

Abstract

(57)【要約】【課題】任意の載置状態にある複数の同一外形の認識
対象物体を正確に認識して１つの物体を確実に特定でき
る物体特定方法及び装置を提供すること。【解決手段】任意の載置状態にある複数の同一外形の
認識対象物体から１つの物体を特定する物体特定方法で
ある。略水平面上に載置された複数の認識対象物体を撮
像してその画像情報から各物体それぞれの載置状態情報
を求める。その各載置状態情報から各物体相互間の位置
情報を求める。この位置情報から各物体相互の重なり状
態を求めて判定して１つの物体を特定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、ロボット装置など
に設けられた把持手段にて把持する際に把持対象物体を
特定するため、任意の載置状態にある複数の同一外形の
認識対象物体から１つの物体を特定する物体特定方法に
関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、例えばコンテナ内にバラ積みされ
た部品を、ロボット装置に設けられた把持手段にてフレ
キシブルにピッキングするときには、多くの場合、画像
処理手法を用いて複数の認識対象物体の３次元位置・姿
勢計測を行い、その把持手段にてビンピッキングする方
法が採用されている。したがって、この３次元位置・姿
勢を計測して１つの物体を特定する物体特定プロセスに
おいては、把持すべき物体を的確に決定するとともに、
その位置・姿勢を正確に把持手段へ伝達することが重要
となる。

【０００３】上記の把持手段などにて物体を把持するた
めの、任意に載置されて不特定な位置・姿勢にある同一
外形の認識対象物体から把持対象物体を特定する方法と
して、例えば、日本機械学会［Ｎｏ．９７−２２］ロボ
ティクス・メカトロニクス講演会’９７講演論文集［Ｖ
ｏｌ．Ｂ］に記載されている、「画像処理による重畳対
象の最上位認識」がある。この場合、撮像した画像か
ら、認識対象物体のエッジデータを用いて２次元形状特
徴を抽出し、次いで、予め与えられた形状モデルとのマ
ッチングを行った後、重畳された物体相互間の上下関係
の判定を重畳によって生じる物体のエッジの有無により
行っていた。

【０００４】また、上記以外の把持対象物体を特定する
方法としては、特開平３−２０２２９０の「ばら積み物
体の取出装置」として開示されている方法がある。この
場合、まず、認識対象物体上面の高さを計測し、次い
で、この計測された上面高さ情報において所定の基準高
さ以上の物体の中から把持対象物体を特定していた。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の技術において、前者の場合は、均一な色合いを呈し
た複数の認識対象物体の上下関係における、重畳された
物体相互間に生じるエッジがあいまいで、重畳関係を正
確に決定することが困難なことがあった。また、後者の
場合は、その上面の高さが基準高さ以上の物体を選択し
て把持対象物体を特定するため、３次元姿勢における物
体の傾きが大きいとき、あるいは物体相互の重なり状態
が複雑なときには、的確に１つの物体を特定することが
できないという問題があった。さらに、上記どちらの場
合においても、画像情報である認識対象物体の載置状態
情報自体に対する誤差が考慮されておらず、ロボット装
置へ不正確な位置・姿勢を伝達することがあって上記の
把持手段を過った位置に移動させる恐れもあった。

【０００６】本発明は、上記事由に鑑みてなしたもの
で、その目的とするところは、任意の載置状態にある複
数の同一外形の認識対象物体を正確に認識して１つの物
体を確実に特定できる物体特定方法及び装置を提供する
ことにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明の物体特定方法にあっては、任意の載置状態
にある複数の同一外形の認識対象物体から１つの物体を
特定する物体特定方法であって、略水平面上に載置され
た複数の認識対象物体を撮像してその画像情報から各物
体それぞれの載置状態情報を求め、その各載置状態情報
から各物体相互間の位置情報を求め、この位置情報から
各物体相互の重なり状態を求めて判定して１つの物体を
特定することを特徴としている。

【０００８】また、任意の載置状態にある複数の同一外
形の認識対象物体から１つの物体を特定する物体特定方
法であって、略水平面上に載置された複数の認識対象物
体を撮像してその画像情報から各物体それぞれの載置状
態情報を求め、その各載置状態情報における任意の認識
対象物体の載置状態情報と予め与えられたその物体の外
形情報とにより前記載置状態情報の信頼度を求めるとと
もに、同各載置状態情報から各物体相互間の位置情報を
求め、この位置情報から各物体相互の重なり状態を求め
るとともに、その重なり状態の上方位置のものから順次
に前記信頼度が所定値以上か否かを判定して１つの物体
を特定することも特徴としている。

【０００９】そして、本発明の物体特定装置にあって
は、任意の載置状態にある複数の同一外形の認識対象か
ら１つの物体を特定する物体特定装置であって、略水平
面上に載置された複数の認識対象物体を撮像してその画
像情報から各物体それぞれの載置状態情報を取り込む情
報入力手段と、この情報入力手段にて得られる認識対象
物体の載置状態情報から各物体相互間の位置情報を求め
る位置演算手段と、この位置演算手段の位置情報から各
物体相互の重なり状態を求めて１つの物体を特定する特
定手段とを備えている。

【００１０】この場合、情報入力手段にて、略水平面上
に載置された複数の認識対象物体が撮像されてその画像
情報から各物体それぞれの載置状態情報を取り込むこと
ができる。位置演算手段にて、同情報入力手段にて得ら
れる認識対象物体の載置状態情報から各物体相互間の位
置情報を求めることができる。特定手段にて、同位置演
算手段の位置情報から、任意の載置状態にある複数の同
一外形の認識対象の各物体相互の重なり状態を求めて、
１つの物体を特定できる。

【００１１】また、任意の載置状態にある複数の同一外
形の認識対象から１つの物体を特定する物体特定装置で
あって、略水平面上に載置された複数の認識対象物体を
撮像してその画像情報から各物体それぞれの載置状態情
報を取り込む情報入力手段と、この情報入力手段にて得
られる任意の認識対象物体の載置状態情報と予め与えら
れたその物体の外形情報とにより該載置状態情報の信頼
度を求める信頼度演算手段と、前記情報入力手段にて得
られる認識対象物体の載置状態情報と前記信頼度の情報
とを演算して信頼度が所定値以上の物体相互間の位置情
報を求める位置演算手段と、この位置演算手段の位置情
報から各物体相互の重なり状態を求めて１つの物体を特
定する特定手段とを備えている。

【００１２】この場合、情報入力手段にて、略水平面上
に載置された複数の認識対象物体が撮像されてその画像
情報から各物体それぞれの載置状態情報を取り込むこと
ができる。信頼度演算手段にて、前記情報入力手段にて
得られる任意の認識対象物体の載置状態情報と予め与え
られたその物体の外形情報とにより該載置状態情報の信
頼度を求めることができる。位置演算手段にて、同情報
入力手段にて得られる認識対象物体の載置状態情報と前
記信頼度の情報とを演算して信頼度が所定値以上の物体
相互間の位置情報を求めることができる。特定手段に
て、同位置演算手段の位置情報から、任意の載置状態に
ある複数の同一外形の認識対象の各物体相互の重なり状
態を求めて、１つの物体を特定できる。

【００１３】そして、上記情報入力手段は、認識対象物
体の任意の基準面の３次元位置情報を取り込むととも
に、位置演算手段が、該認識対象物体相互の一方の物体
と他方の物体との該基準面どうしの相対的な高さ位置を
演算することが好ましい。

【００１４】この場合、情報入力手段にて、認識対象物
体の任意の基準面の３次元位置情報が取り込まれる。位
置演算手段にて、同認識対象物体相互の一方の物体と他
方の物体との該基準面どうしの相対的な高さ位置が演算
される。

【００１５】また、上記位置演算手段は、認識対象物体
の任意の基準面の、前記水平面上における一方の物体と
他方の物体相互間の距離を演算する距離演算手段を有
し、特定手段が、その演算結果の距離値を所定の距離値
とを比較する比較手段を備えるのが好ましい。

【００１６】この場合、位置演算手段に設けられた距離
演算手段にて、認識対象物体の任意の基準面の、前記水
平面上における一方の物体と他方の物体相互間の距離が
演算される。特定手段に設けられた比較手段にて、同演
算結果の距離値が所定の距離値とを比較され１つの物体
を特定される。

【００１７】また、上記位置演算手段は、認識対象物体
の任意の基準面を前記水平面上に投影した、その各投影
面相互の重なり状態を演算する投影面演算手段を有し、
特定手段が、その演算結果の重なり状態を判定する判定
手段を備えるのが好ましい。

【００１８】この場合、位置演算手段に設けられた投影
面演算手段にて、認識対象物体の任意の基準面を前記水
平面上に投影した、その各投影面相互の重なり状態が演
算される。特定手段に設けられた判定手段にて、同演算
結果の重なり状態が判定され１つの物体を特定される。

【００１９】また、位置演算手段は、前記情報入力手段
にて得られる任意の基準面の３次元位置情報から認識対
象物体の傾き状態を演算するとともにその傾き状態の大
きい物体を特定の除外対象として記憶する記憶手段を有
し、特定手段が、同記憶手段の記憶情報を加えて演算す
るのが好ましい。

【００２０】この場合、位置演算手段に設けられた記憶
手段にて、前記情報入力手段にて得られる任意の基準面
の３次元位置情報から認識対象物体の傾き状態を演算さ
れたその傾き状態の大きい物体が特定の除外対象として
記憶される。特定手段にて、同記憶手段の記憶情報を加
えて演算され１つの物体を特定される。

【００２１】

【発明の実施の形態】図１乃至図４は、本発明の請求項
１、３、５全てに対応する第１の実施の形態を示し、図
５乃至８は、本発明の請求項２、４、６に対応する第２
の実施の形態を示し、図９、１０は、本発明の請求項７
に対応する第３の実施の形態を示し、図１１、１２は、
本発明の請求項８に対応する第４の実施の形態を示して
いる。

【００２２】［第１の実施の形態］図１は、第１の実施
の形態の物体特定方法を使用する物体特定装置を示す概
略構成図である。図２は、同実施の形態の物体特定方法
を示すフローチャートである。図３は、同物体特定装置
の３次元画像処理を示す説明図である。図４は、同物体
特定装置の位置演算部の演算処理の説明図である。

【００２３】この実施の形態の物体特定装置１は、任意
の載置状態にある複数の同一外形の認識対象から１つの
物体を特定する物体特定装置であって、略水平面Ｐ上に
載置された複数の認識対象物体Ｂ、Ｂ…を撮像してその
画像情報から各物体それぞれの載置状態情報を取り込む
情報入力手段２と、この情報入力手段２にて得られる認
識対象物体Ｂ、Ｂ…の載置状態情報から各物体相互間の
位置情報を求める位置演算手段５と、この位置演算手段
５の位置情報から各物体相互の重なり状態を求めて１つ
の物体Ａを特定する特定手段６とを備えてなる。

【００２４】又、該実施の形態の物体特定装置１におい
ては、情報入力手段２は、認識対象物体Ｂ、Ｂ…の任意
の基準面の３次元位置情報を取り込むとともに、位置演
算手段５が、該認識対象物体Ｂ、Ｂ…相互の一方の物体
Ｂ１と他方の物体Ｂ２との該基準面どうしの相対的な高
さ位置を演算するようなしてもいる。

【００２５】又、該実施の形態の物体特定方法において
は、任意の載置状態にある複数の同一外形の認識対象物
体から１つの物体を特定する物体特定方法であって、略
水平面上に載置された複数の認識対象物体Ｂ、Ｂ…を撮
像してその画像情報から各物体それぞれの載置状態情報
を求め、その各載置状態情報から各物体相互間の位置情
報を求め、この位置情報から各物体相互の重なり状態を
求めて判定して１つの物体Ａを特定している。

【００２６】詳しくは、この物体特定装置１は、例えば
ロボット装置１２に設けられた把持手段１３にてフレキ
シブルにピッキングするときに、複数の認識対象物体
Ｂ、Ｂ…の３次元位置・姿勢計測を行い、その把持手段
１３にてビンピッキングするのに使用される。そして、
ＣＣＤカメラにて形成される撮像部３、３、及び、この
撮像部３、３から出力される画像情報の３次元画像処理
を行う３次元画像処理部４を備える情報入力手段２と、
位置演算手段５に相当する位置演算部と、特定手段６に
相当する物体特定部とを有して構成され、各部それぞれ
がマイクロコンピュータを中心に形成されている。

【００２７】撮像部３、３は、認識対象物体Ｂ、Ｂ…の
任意の基準面の３次元位置・姿勢計測のための２つの異
なる画像を取り込むもので、それぞれが２つの異なる位
置に固定されており、略水平面Ｐ上に載置された複数の
認識対象物体Ｂ、Ｂ…を撮像する。

【００２８】３次元画像処理部４は、この場合、撮像部
３、３により得られた、認識対象物体Ｂ、Ｂ…の２つの
異なる画像から、認識対象物体Ｂ、Ｂ…の載置状態情報
である平行ステレオ画像情報を得るためのもので、図２
に示す、Ｓ４１乃至Ｓ４５の手順にて、いわゆる平行ス
テレオ変換の演算処理を行う。この平行ステレオ変換処
理によって、撮像部３、３から出力される２つの異なる
画像は、その各画像が同じ焦点距離・同じ光軸方向のカ
メラで撮像したのと同様になるよう画像データの変換処
理がなされて平行ステレオ画像情報となる。なお、この
変換に必要なパラメータは，公知のキャリブレーション
手法により予め求められる。

【００２９】具体的には、まず、図３（ａ）に示す、平
行ステレオ画像のうちの一方の画像（以下、基準画像と
称する）中から、直線ｂ１、ｂ２、ｂ３、ｂ４を検出す
る。この直線検出は、例えばハフ変換と呼ばれている、
基準画像中のエッジ点をパラメータ空間に投票すること
によりその画像中の直線を検出する手法により行ってい
る。次いで、例えばエリアベースのステレオマッチング
法と呼ばれる方法にて、ステレオ３次元計測を行う。具
体的には、上記基準画像中から抽出した例えば直線ｂ１
上に設定した小領域ｓ１、ｓ２、ｓ３、ｓ４に対応する
領域が、図２（ｂ）に示す、他方の画像（以下、参照画
像と称する）中のどこにあるかが求められて各領域毎の
３次元データ演算処理を行い平行ステレオ画像情報を出
力する。

【００３０】位置演算手段５は、この場合、上記３次元
画像処理部４から出力される平行ステレオ画像の３次元
データから各物体相互間の位置情報を求めて、認識対象
物体Ｂ、Ｂ…の各物体相互の、一方の物体Ｂ１と他方の
物体Ｂ２との該基準面どうしの相対的な高さ位置を演算
するもので、平行ステレオ画像情報から精度良く各物体
相互間の位置情報を求めて重なりの上下を決定するた
め、図２に示すＳ５１乃至Ｓ５７の手順にて、図４に示
す、一方の物体Ｂ１と他方の物体Ｂ２とのそれぞれの基
準面どうしの相対的な高さ位置の演算を行う。

【００３１】具体的には、図４に示すように３次元位置
・姿勢の計測された２つの物体Ｂ１、Ｂ２を選び出し、
各物体Ｂ１、Ｂ２を代表する面Ｑ１、Ｑ２をそれぞれ決
定する。そして一方の面Ｑ１を参照面、他方の面Ｑ２を
対象面として、参照面である面Ｑ１を拡張した参照平面
Ｐ’の表向き方向を正領域Ｒ＋、その裏向き方向を負領
域Ｒ−とする。次いで、対象面である面Ｑ２を構成する
物体Ｂ２の頂点ｃ１、ｃ２、ｃ３、ｃ４のすべてについ
て、参照平面Ｐ’に対する正領域Ｒ＋にある頂点数を求
める。その後、面Ｑ１、Ｑ２の参照面と対象面との関係
を入れ替えて上記と同様の処理を行う。その結果、例え
ば正領域Ｒ＋にある頂点数の多い面を持つ物体Ｂ２を上
側に存在する物体と判定する。このようにして，物体の
相互位置関係の重なりの上下を決定するのである。

【００３２】上記の後、特定手段６である物体特定部に
より、全ての各物体相互の重なり状態を求めて判定して
１つの物体Ａを特定し、上記ロボット装置１２へ出力す
る。その結果、このロボット装置１２は、把持失敗の可
能性が低い物体Ａを把持対象物体として、このロボット
装置１２に設けられた把持手段１３によりアプローチ
し、把持する際に他の物体と干渉することなく特定され
た物体Ａをピックアップするのである。

【００３３】次に、上記の手順を図２のフローチャート
に基づいて説明する。情報入力手段２は、まず、ステレ
オペアを作成し（ステップ４１）、次いで、平行ステレ
オ変換を行い（ステップ４２）、その後、基準画像から
直線検出を行い（ステップ４３）、基準画像の直線上に
設定した小領域の３次元計測を行い（ステップ４４）、
認識対象物体の任意の基準面の各直線の３次元位置情報
を取り込む（ステップ４５）。

【００３４】位置演算手段５は、まず、２つの物体の代
表面Ｂ１、Ｂ２を決定し（ステップ５１）、次いで、一
方の面Ｑ１を参照面、他方の面Ｑ２を対象面とし（ステ
ップ５２）、参照面を拡張した参照平面Ｐ’の表向き方
向を正領域Ｒ＋、裏向き方向を負領域Ｒ−とする（ステ
ップ５３）。その後、対象面を構成する頂点ｃ１、ｃ
２、ｃ３、ｃ４すべてについて、参照平面Ｐ’に対して
正領域Ｒ＋ある頂点数を求め（ステップ５４）、フラグ
確認を行い（ステップ５５）、参照面と対象面を入れ替
えるとともにフラグを変更し（ステップ５６）、上記ス
テップ５３乃至５５の処理を行った後、正領域Ｒ＋にあ
る頂点数の多い面を持つ物体が、上側に存在する物体と
判定する（ステップ５７）。

【００３５】したがって、以上説明した物体特定装置１
及び物体特定方法によると、情報入力手段２にて、略水
平面Ｐ上に載置された複数の認識対象物体Ｂ、Ｂ…が撮
像されてその画像情報から各物体それぞれの載置状態情
報を取り込むことができる。位置演算手段５にて、同情
報入力手段２にて得られる認識対象物体Ｂ、Ｂ…の載置
状態情報から各物体相互間の位置情報を求めることがで
きる。特定手段６にて、同位置演算手段５の位置情報か
ら、任意の載置状態にある複数の同一外形の認識対象の
各物体相互の重なり状態を求めて、１つの物体を特定で
きるので、任意の載置状態にある複数の同一外形の認識
対象物体Ｂ、Ｂ…を正確に認識して１つの物体Ａを確実
に特定できる。

【００３６】そして、情報入力手段２にて、認識対象物
体Ｂ、Ｂ…の任意の基準面の３次元位置情報が取り込ま
れる。位置演算手段５にて、同認識対象物体Ｂ、Ｂ…相
互の一方の物体と他方の物体との該基準面どうしの相対
的な高さ位置が演算されるので、より正確に認識対象物
体Ｂ、Ｂ…を認識して１つの物体Ａをでき、以て、例え
ば把持失敗の発生を少なくできる。

【００３７】なお、本発明は、上記実施の形態として示
された、直線検出方法にハフ変換、及びステレオ３次元
計測にエリアベースのステレオマッチング方法を用いた
もの以外に、各種画像処理手段を用いた形態のものを含
むことは言うまでもない。

【００３８】［第２の実施の形態］図５は、第２の実施
の形態の物体特定装置の位置演算部の信頼度演算処理を
示すフローチャートである。図６は、同物体特定装置の
物体特定方法の信頼度演算手段の説明図である。図７
は、同物体特定装置の位置演算部の距離演算処理を示す
フローチャートである。図８は、同物体特定装置の位置
演算部の距離演算処理の説明図である。

【００３９】この実施の形態の物体特定装置１は、位置
演算部の演算処理の一部が第１の実施の形態と異なるも
ので、他の構成は第１の実施の形態のものと同一で、該
実施の形態の物体特定装置１は、任意の載置状態にある
複数の同一外形の認識対象から１つの物体を特定する物
体特定装置であって、略水平面Ｐ上に載置された複数の
認識対象物体Ｂ、Ｂ…を撮像してその画像情報から各物
体それぞれの載置状態情報を取り込む情報入力手段２
と、この情報入力手段２にて得られる任意の認識対象物
体Ｂ、Ｂ…の載置状態情報と予め与えられたその物体の
外形情報とにより該載置状態情報の信頼度を求める信頼
度演算手段７と、前記情報入力手段２にて得られる認識
対象物体の載置状態情報と前記信頼度の情報とを演算し
て信頼度が所定値以上の物体相互間の位置情報を求める
位置演算手段５と、この位置演算手段５の位置情報から
各物体相互の重なり状態を求めて１つの物体を特定する
特定手段６とを備えてなる。

【００４０】又、該実施の形態の物体特定装置は、位置
演算手段５は、認識対象物体Ｂ、Ｂ…の任意の基準面
の、前記水平面上における一方の物体と他方の物体相互
間の距離を演算する距離演算手段８を有し、特定手段６
が、その演算結果の距離値を所定の距離値とを比較する
比較手段９を備えてなる。

【００４１】又、該実施の形態の物体特定方法は、任意
の載置状態にある複数の同一外形の認識対象物体から１
つの物体を特定する物体特定方法であって、略水平面上
に載置された複数の認識対象物体Ｂ、Ｂ…を撮像してそ
の画像情報から各物体それぞれの載置状態情報を求め、
その各載置状態情報における任意の認識対象物体の載置
状態情報と予め与えられたその物体の外形情報とにより
前記載置状態情報の信頼度を求めるとともに、同各載置
状態情報から各物体相互間の位置情報を求め、この位置
情報から各物体相互の重なり状態を求めるとともに、そ
の重なり状態の上方位置のものから順次に前記信頼度が
所定値以上か否かを判定して１つの物体Ａを特定してい
る。

【００４２】このものの位置演算手段５は、第１の実施
の形態にて説明した３次元データの処理にて得られた載
置状態情報である平行ステレオ画像情報から、より精度
良く各物体相互間の位置情報を求めて重なりの上下を決
定するため、図５に示すフローチャートのＳ７１からＳ
７６に示す如く、個々の物体Ｂの載置状態情報の信頼度
演算行う信頼度演算手段７を備えている。

【００４３】具体的には、この場合、図２に示した３次
元データの計測処理にて得られた各小領域ｓ１、ｓ２、
ｓ３、ｓ４に係わるデータを、対応する小領域同士の類
似度として各領域毎に記憶する。次いで、直線ｂ１上の
各領域の３次元データから、直線ｂ１の３次元情報であ
る、位置及び方向を求めるのと同時に、直線ｂ１上の各
領域のステレオマッチング時の類似度を全て加算し、そ
の合計値を直線ｂ１の計測信頼度とし、直線ｂ１、ｂ
２、ｂ３、ｂ４が基準画像の水平方向との角度θをそれ
ぞれ求め、下記の（式１）に示す導出式にて算出される
係数αを、各々の直線の計測信頼度に乗じる。 α＝（１＋１００ｓｉｎ（θ））（式１）但し、θは直線ｂ１と基準画像水平方向とのなす角度で
ある。

【００４４】そして、上記の如く、基準画像中で検出し
た直線ｂ１、ｂ２、ｂ３、ｂ４に対する３次元情報（位
置・方向）と計測信頼度を求めた後、各直線の３次元情
報と、図４に示すように予め与えられたその物体の外形
情報と照合し、下記の（式２）に示す導出式にてその外
形情報との整合度を求める。

【００４５】Ｍ＝｜（直線ｂ１と直線ｂ２の距離）−Ｌ１｜＋｜（直線ｂ３と直線ｂ４の距離）−Ｌ２｜＋｜（直線ｂ１と直線ｂ４のなす角）−θ1｜＋｜（直線ｂ２と直線ｂ３のなす角）−θ2｜（式２）

【００４６】すなわち、画像から計測された直線の組み
合わせにより複数のモデルとの整合度Ｍがこの式２によ
り得られるが、この得られた整合度Ｍの中の最小の整合
度となる直線の組み合わせより，物体の位置・姿勢を求
め、さらに、その最小の整合度と組み合わせた各直線の
計測信頼度とを全て加算し、この加算された合計値を物
体の位置・姿勢である載置状態情報の信頼度とするので
ある。

【００４７】また、この位置演算手段５は、図７に示す
フローチャートに基づいて、前述の３次元データの処理
にて得られた載置状態情報と上記信頼度演算手段７によ
る信頼度の情報とを演算して信頼度が所定値以上の物体
相互間の一方の物体Ｂ１と他方の物体Ｂ２相互間の距離
の演算行う距離演算手段８を備えている。

【００４８】具体的には、まず，載置状態情報の３次元
データの位置・姿勢データにおいて認識対象物体Ｂ、Ｂ
…の位置・姿勢を高いものから順番に並べ替え、次い
で、その内の最も高い位置にある物体を取り出して仮の
対象物体とする。この場合、その対象物体の上記手順に
て求めた信頼度がしきいの所定値以下であれば、この仮
の対象物体より計測上の位置データが次に低い物体を改
めて対象物体とする。その後、残りの物体から対象物体
以外の物体を１つ選択し、そして，この２つの物体を物
体の置かれた前記の水平面Ｐ上へ投影して距離値を演算
する。

【００４９】なお、この場合の特定手段６は、上記の演
算結果の距離値を所定の距離値とを比較する比較手段９
を備えている。

【００５０】具体的には、比較手段９は、図８に示すよ
うに、投影された２つの物体Ｂ１、Ｂ２の代表点Ｔ１、
Ｔ２をそれぞれの中心点とした場合、２つの代表点Ｔ
１、Ｔ２間の距離が、図８（ａ）に示すような２つの物
体Ｂ１、Ｂ２の最大中心距離、すなわち、所定の距離値
である重なり可能のしきい値ＭＩよりも大きければ、例
えば図８（ｂ）に示すように、２つの物体Ｂ１、Ｂ２が
重なりを生じていないことを判定している。

【００５１】次に、上記の手順を図５、図７のフローチ
ャートに基づいて位置演算手段５の信頼度演算手段７、
距離演算手段８と特定手段６の比較手段９の説明を行
う。

【００５２】信頼度演算手段７は、前述のステップ４５
における、直線の３次元情報である、３次元データの計
測処理にて得られた各小領域ｓ１、ｓ２、ｓ３、ｓ４に
係わるデータ（位置・方向）から、まず、そのステレオ
マッチング時の類似度を加算して直線の計測信頼度（Ｃ
ｌｉ）を算出し（ステップ７１）、次いで、基準画像の
水平方向とのなす角度をθとして（Ｃｌｉ＝Ｃｌｉ×
（１+１００ｓｉｎ（θ））の計算を行い（ステップ７
２）、その後、直線の組み合わせを選択を行い（ステッ
プ７３）、モデルデータとマッチングさせて、各物体の
モデルとの整合度（Ｍｊ）の算出を行った（ステップ７
４）後、Ｍ（最小のＭｊ）となる直線の組み合わせよ
り、物体の位置・姿勢を算出し（ステップ７５）、（計
測信頼度＝Ｍ＋組み合わせた直線の計測計測信頼度）と
して計測信頼度の算出を行う（ステップ７６）。

【００５３】なお、このようにして、ステレオペア毎に
得られた計測結果の中で計測信頼度が最も高い計測結果
を物体の位置・姿勢としても良い。

【００５４】また、距離演算手段８は、まず、物体の３
次元位置・姿勢計測データを、高さ順に並べ替え（ステ
ップ８１）、次いで、上位高さにある物体を１つ、対象
物体として取り出し（ステップ８２）、そのものの計測
信頼度が所定の許容範囲内か否かの判定を行う。（ステ
ップ８３）。このとき許容範囲以上であれば再びステッ
プ８２へ戻るが、そうでない場合は、残りの物体から順
番に対象物体と比較するものとし（ステップ８４）、物
体を特定平面へ投影し（ステップ８５）、この２つの物
体の中心の２次元距離を計算を行う（ステップ８６）。

【００５５】上記の計算結果を受けて、比較手段９は、
まず、物体間の２次元距離が重なり可能しきい値Ｍ１よ
り大きいか否かを判定する（ステップ９１）。このとき
重なり可能しきい値Ｍ１以上であれば後述するステップ
９４へ移行するが、そうでない場合、投影された物体の
辺の関係で重なり判定を行うものとし（ステップ９
２）、重なり有りか否かの判定を行う（ステップ９
３）。このとき重なりがあれば再び上記距離演算手段８
のステップ８２へ戻るが、そうでない場合は、まだ比較
していない物体があるか否かを判定するものとし（ステ
ップ９４）、まだ比較していない物体のある場合は、上
記距離演算手段８のステップ８４へ戻るが、そうでない
場合は、上下に重なりのない物体と判定して物体Ａの特
定を行う（ステップ９５）。

【００５６】したがって、以上説明した物体特定装置１
及び物体特定方法によると、情報入力手段２にて、略水
平面Ｐ上に載置された複数の認識対象物体Ｂ、Ｂ…が撮
像されてその画像情報から各物体それぞれの載置状態情
報を取り込むことができる。信頼度演算手段７にて、前
記情報入力手段２にて得られる任意の認識対象物体の載
置状態情報と予め与えられたその物体の外形情報とによ
り該載置状態情報の信頼度を求めることができる。位置
演算手段５にて、同情報入力手段２にて得られる認識対
象物体Ｂ、Ｂ…の載置状態情報と前記信頼度の情報とを
演算して信頼度が所定値以上の物体相互間の位置情報を
求めることができる。特定手段６にて、同位置演算手段
５の位置情報から、任意の載置状態にある複数の同一外
形の認識対象の各物体相互の重なり状態を求めて、１つ
の物体を特定できるので、任意の載置状態にある複数の
同一外形の認識対象物体Ｂ、Ｂ…を正確に認識して１つ
の物体Ａを確実に特定できる。

【００５７】また、位置演算手段５に設けられた距離演
算手段８にて、認識対象物体Ｂ、Ｂ…の任意の基準面
の、前記水平面Ｐ上における一方の物体と他方の物体相
互間の距離が演算される。特定手段６に設けられた比較
手段９にて、同演算結果の距離値が所定の距離値とを比
較され１つの物体を特定されるので、簡単な処理手順に
て認識対象の各物体相互の重なり状態を求めて、１つの
物体Ａを特定することができ、以て、短い処理時間にて
１つの物体Ａを特定できる。

【００５８】［第３の実施の形態］図９は、第３の実施
の形態の物体特定装置の位置演算部の投影面演算処理を
示すフローチャートである。図１０は、同物体特定装置
の位置演算部の投影面演算処理の説明図である。

【００５９】この実施の形態の物体特定装置１は、位置
演算部の演算処理の一部が第１の実施の形態と異なるも
ので、他の構成は第１の実施の形態のものと同一で、該
実施の形態の物体特定装置１は、位置演算手段５は、認
識対象物体Ｂ、Ｂ…の任意の基準面を前記水平面Ｐ上に
投影した、その各投影面相互の重なり状態を演算する投
影面演算手段１０を有し、特定手段６が、その演算結果
の重なり状態を判定する判定手段を備えてなる。

【００６０】詳しくは、この位置演算手段５の投影面演
算手段１０は、図９に示すフローチャートに基づいて、
前述の３次元データの処理にて得られた載置状態情報を
前記水平面Ｐ上に投影させ、その各投影面相互の重なり
状態を演算して物体相互間の一方の物体Ｂ１と他方の物
体Ｂ２の重なり状態の判定演算行う。

【００６１】具体的には、この場合、まず，２つの物体
Ｂ１、Ｂ２に対して、図１０（ａ）に示すように物体の
輪郭を特定の面に投影し、一方の物体Ｂ１を参照物体、
他方の物体Ｂ２を対象物体とする。そして，図１０
（ｂ）に示すように、前記参照物体である物体Ｂ１の辺
を、左回りの辺ベクトルｄ１、ｄ２、ｄ３、ｄ４とお
き，対象物体である物体Ｂ２の頂点をｅ１、ｅ２、ｅ
３、ｅ４と置く。次いで、前記頂点ｅ１、ｅ２、ｅ３、
ｅ４が左回りの辺ベクトルｄ１、ｄ２、ｄ３、ｄ４それ
ぞれの左半平面に存在する数を調べる。ここで、前記左
半平面に存在する頂点が１つでも存在すれば、前記の物
体Ｂ１、Ｂ２は重なりを生じていると判定することがで
きる。

【００６２】また，前記左半平面に存在する頂点が全く
無ければ、前記の物体Ｂ１、Ｂ２を入れ替えて同様の演
算処理を行い、その結果、前記左半平面に存在する頂点
が全く存在しなければ、物体Ｂ１、Ｂ２は重なりを生じ
ていないと判定でき、前記左半平面に存在する頂点が1
つでも存在すれば、物体Ｂ１、Ｂ２は重なりを生じてい
ると判定できる。このようにして、２つの物体Ｂ１、Ｂ
２の重なり状態の判定することができる。

【００６３】次に、上記の手順を図９のフローチャート
に基づいて説明する。投影面演算手段１０は、まず、２
つの物体の輪郭を特定の面に投影し（ステップ１０
１）、次いで、一方の物体Ｂ１を参照物体、他方の物体
Ｂ２を対象物体とし（ステップ１０２）、参照物体であ
る物体Ｂ１の輪郭を左回りの辺ベクトルで構成する（ス
テップ１０３）。その後、対象物体である物体Ｂ２の１
つ以上の頂点が、物体Ｂ１の各辺ベクトルに対して、左
半平面にあるか否かの判定を行い（ステップ１０４）、
左半平面にある場合には物体Ｂ１、Ｂ２どうしは重なっ
ていると判定し（ステップ１０５）、前述の特定手段６
に設けられた判定手段にて、同演算結果の重なり状態が
判定され１つの物体を特定される。

【００６４】また、そうでないときにはフラグ確認を行
い（ステップ１０６）、参照面と対象面を入れ替えると
ともにフラグを変更して、再びステップ１０３へ移行す
る（ステップ１０７）が、上記ステップ１０６のフラグ
確認結果が、参照物体及び対象物体の入れ替え後の処理
であるときには、物体Ｂ１、Ｂ２どうしは重なっていな
い可能性があると判定する（ステップ１０８）。なお、
この場合には、その後、更に詳しい判定を行うために位
置演算手段５の前述のステップ５１に移行している。

【００６５】したがって、以上説明した物体特定装置１
によると、位置演算手段５に設けられた投影面演算手段
１０にて、認識対象物体の任意の基準面を前記水平面Ｐ
上に投影した、その各投影面相互の重なり状態が演算さ
れる。特定手段６に設けられた判定手段にて、同演算結
果の重なり状態が判定され１つの物体を特定されるの
で、簡単な処理手順にて認識対象の各物体相互の重なり
状態のある旨判定して１つの物体Ａを特定することがで
き、以て、短い処理時間にて重なりのある１つの物体Ａ
を特定できる。

【００６６】［第４の実施の形態］図１１は、第４の実
施の形態の物体特定装置の位置演算部の記憶処理を示す
フローチャートである。図１２は、同物体特定装置の位
置演算部の記憶処理の説明図である。

【００６７】この実施の形態の物体特定装置は、位置演
算部の演算処理の一部が第１の実施の形態と異なるもの
で、他の構成は第１の実施の形態のものと同一で、該実
施の形態の物体特定装置１は、位置演算手段５は、前記
情報入力手段２にて得られる任意の基準面の３次元位置
情報から認識対象物体Ｂ、Ｂ…の傾き状態を演算すると
ともにその傾き状態の大きい物体を特定の除外対象とし
て記憶する記憶手段１１を有し、特定手段６が、同記憶
手段１１の記憶情報を加えて演算するようなしている。

【００６８】詳しくは、この位置演算手段５は、第１の
実施の形態にて説明した情報入力手段２による３次元デ
ータの処理にて得られた載置状態情報から、前記の把持
手段１３による把持失敗が発生することなく、精度良く
把持しやすい状態の物体を特定するため、把持し損なう
可能性のあるものを把持対象物体から除外し特定する方
法で、この実施の形態の物体特定装置１のメインフロー
に連なる、図１１に示すフローチャートのＳ６１からＳ
６３に示す過程で、その傾き状態の大きい物体を特定の
除外対象として記憶するための記憶手段１１を備えてい
る。

【００６９】具体的には、把持失敗が発生しやすい状態
の物体とは、例えば図１２（ａ）に示すように、把持対
象物体Ｂの傾きが大きく，把持手段１３がアプローチで
きないもの、あるいは把持手段１３の接触等によってそ
のアプローチの把持以前に把持対象物体Ｂの位置・姿勢
が変化してしまう状態にある物体が一例として挙げられ
る。そのため、このような傾きの大きい物体は、把持手
段１３による把持失敗が発生する可能性が大として図１
１に示すフローチャートの手順に基づいて、前述の３次
元データの処理にて得られた物体の載置状態情報である
平行ステレオ画像情報から相互位置関係を判定し、把持
対象物体Ａとして決定した後、その傾きが大きい場合に
は把持失敗が発生しやすいものであると判定して記憶手
段１１に記憶させ、その後再びこの把持対象物体Ａと重
なりのない他の把持対象物体Ａを特定する。

【００７０】なお、把持失敗が発生しやすいものである
と判定して記憶手段１１に記憶させるものは、上記の傾
きが大きいもの以外に、図１２（ｂ）に示すように、例
えば計測誤差が大きくて前述の載置状態情報の信頼度の
低い場合に、実際の物体Ｂと外れた位置として載置状態
情報が求まる場合、あたかも破線にて示す位置に物体Ｂ
があるように誤った判定をするのを防止するために記憶
させても良い。

【００７１】次に、上記の手順を図１１のフローチャー
トに基づいて説明する。この物体特定装置１は、プログ
ラムがスタートすると（ステップ１）、まず、情報入力
手段２にて３次元位置・姿勢計測がなされ（ステップ
２）、次いで、位置演算手段５にて相互位置関係判定が
なされ（ステップ５）、その後、特定手段６にて、ま
ず、把持対象物体が決定され（ステップ６１）、把持対
象物体の位置・姿勢で傾きが大きいか否かが判定される
が（ステップ６２）、このときその傾き状態が所定の値
より大きいときには記憶手段１１に記憶され（ステップ
１１）、再びステップ２へ移行する。また、その傾き状
態が所定の値より小さいときにはこの把持対象物体と重
なりの無い他の把持対象物体を決定する（ステップ６
３）。なお、このとき、重なり状態の判定は、物体の重
なりのある場合についてのみ上記の処理を行うことで、
より効率的に物体同士の相互の位置関係を判定すること
ができる。

【００７２】したがって、以上説明した物体特定装置１
によると、位置演算手段５に設けられた記憶手段１１に
て、前記情報入力手段２にて得られる任意の基準面の３
次元位置情報から認識対象物体の傾き状態を演算された
その傾き状態の大きい物体が特定の除外対象として記憶
される。特定手段６にて、同記憶手段１１の記憶情報を
加えて演算され１つの物体を特定されるので、記憶手段
１１に記憶された把持失敗が発生しやすいものであると
判定された物体を予め除外して判定がなされ、以て、よ
り短時間に物体Ａを特定できる。

【００７３】なお、本発明の物体特定方法は、上記の処
理手順に示したもの以外に、例えば、図１３のフローチ
ャートに示すように、まず、物体の３次元位置・姿勢を
計測し、相互位置関係を判定し、次いで、前述の相互位
置関係の演算結果を用いて重なり状態のない物体が存在
するかを判定、重なり状態のない物体が存在する場合に
は、さらに重なり状態のないの物体は２つ以上存在する
かどうかを判定し、このとき、１つしか存在しなければ
この物体を把持対象物体と決定し、２つ以上存在すれば
計測信頼度の高い方の物体を把持対象物体とし、また、
一方、相互位置関係の演算結果において、重なり状態の
ある場合には、さらに重なりの状態の組みが２つ以上存
在するかどうかを判定して、重なりの状態の組みが１つ
であれば重なりの最上部の物体を把持対象物体と決定
し、また、重なりの状態の組みが２つ以上存在していれ
ば、各重なりの最上部の物体を全て選び出して計測信頼
度が最も高い物体を把持対象物体と決定する等、各種手
順を組み合わたものを含むことは言うまでもない。

【００７４】

【発明の効果】本発明の物体特定方法及び装置は、上述
の実施態様の如く実施されて、情報入力手段にて、略水
平面上に載置された複数の認識対象物体が撮像されてそ
の画像情報から各物体それぞれの載置状態情報を取り込
むことができる。位置演算手段にて、同情報入力手段に
て得られる認識対象物体の載置状態情報から各物体相互
間の位置情報を求めることができる。特定手段にて、同
位置演算手段の位置情報から、任意の載置状態にある複
数の同一外形の認識対象の各物体相互の重なり状態を求
めて、１つの物体を特定できるので、任意の載置状態に
ある複数の同一外形の認識対象物体を正確に認識して１
つの物体を確実に特定できる。

【００７５】また、情報入力手段にて、略水平面上に載
置された複数の認識対象物体が撮像されてその画像情報
から各物体それぞれの載置状態情報を取り込むことがで
きる。信頼度演算手段にて、前記情報入力手段にて得ら
れる任意の認識対象物体の載置状態情報と予め与えられ
たその物体の外形情報とにより該載置状態情報の信頼度
を求めることができる。位置演算手段にて、同情報入力
手段にて得られる認識対象物体の載置状態情報と前記信
頼度の情報とを演算して信頼度が所定値以上の物体相互
間の位置情報を求めることができる。特定手段にて、同
位置演算手段の位置情報から、任意の載置状態にある複
数の同一外形の認識対象の各物体相互の重なり状態を求
めて、１つの物体を特定できるので、任意の載置状態に
ある複数の同一外形の認識対象物体を正確に認識して１
つの物体を確実に特定できる。

【００７６】そして、情報入力手段にて、認識対象物体
の任意の基準面の３次元位置情報が取り込まれる。位置
演算手段にて、同認識対象物体相互の一方の物体と他方
の物体との該基準面どうしの相対的な高さ位置が演算さ
れるので、より正確に認識対象物体を認識して１つの物
体をでき、以て、例えば把持失敗の発生を少なくでき
る。

【００７７】また、位置演算手段に設けられた距離演算
手段にて、認識対象物体の任意の基準面の、前記水平面
上における一方の物体と他方の物体相互間の距離が演算
される。特定手段に設けられた比較手段にて、同演算結
果の距離値が所定の距離値とを比較され１つの物体を特
定されるので、簡単な処理手順にて認識対象の各物体相
互の重なり状態を求めて、１つの物体を特定することが
でき、以て、短い処理時間にて１つの物体を特定でき
る。

【００７８】また、位置演算手段に設けられた投影面演
算手段にて、認識対象物体の任意の基準面を前記水平面
上に投影した、その各投影面相互の重なり状態が演算さ
れる。特定手段に設けられた判定手段にて、同演算結果
の重なり状態が判定され１つの物体を特定されるので、
簡単な処理手順にて認識対象の各物体相互の重なり状態
のある旨判定して１つの物体を特定することができ、以
て、短い処理時間にて重なりのある１つの物体を特定で
きる。

【００７９】また、位置演算手段に設けられた記憶手段
にて、前記情報入力手段にて得られる任意の基準面の３
次元位置情報から認識対象物体の傾き状態を演算された
その傾き状態の大きい物体が特定の除外対象として記憶
される。特定手段にて、同記憶手段の記憶情報を加えて
演算され１つの物体を特定されるので、記憶手段に記憶
された把持失敗が発生しやすいものであると判定された
物体を予め除外して判定がなされ、以て、より短時間に
物体を特定できる。

【００８０】

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施の形態の物体特定方法を使
用する物体特定装置を示す概略構成図である。

【図２】同実施の形態の物体特定方法を示すフローチャ
ートである。

【図３】同物体特定装置の３次元画像処理を示す説明図
である。

【図４】同物体特定装置の位置演算部の演算処理の説明
図である。

【図５】第２の実施の形態の物体特定装置の位置演算部
の信頼度演算処理を示すフローチャートである。

【図６】同物体特定装置の物体特定方法の信頼度演算手
段の説明図である。

【図７】同物体特定装置の位置演算部の距離演算処理を
示すフローチャートである。

【図８】同物体特定装置の位置演算部の距離演算処理の
説明図である。

【図９】第３の実施の形態の物体特定装置の位置演算部
の投影面演算処理を示すフローチャートである。

【図１０】同物体特定装置の位置演算部の投影面演算処
理の説明図である。

【図１１】第４の実施の形態の物体特定装置の位置演算
部の記憶処理を示すフローチャートである。

【図１２】同物体特定装置の位置演算部の記憶処理の説
明図である。

【図１３】本発明の他の実施例の物体特定方法を示すフ
ローチャートである。

【符号の説明】

１物体特定装置２情報入力手段５位置演算手段６特定手段７信頼度演算手段８距離演算手段９比較手段１０投影面演算手段１１記憶手段Ａ物体Ｂ認識対象物体Ｂ１一方の物体Ｂ２他方の物体Ｐ水平面

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者荒木秀和大阪府門真市大字門真1048番地松下電工株式会社内 (72)発明者顧海松大阪府門真市大字門真1048番地松下電工株式会社内Ｆターム(参考） 2F065 AA00 AA04 AA06 AA20 AA24 AA31 AA51 BB05 DD06 FF05 JJ03 JJ05 PP11 PP25 QQ00 QQ21 QQ23 QQ24 QQ25 QQ27 QQ38 5B057 AA05 DA07 DB03

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】任意の載置状態にある複数の同一外形の
認識対象物体から１つの物体を特定する物体特定方法で
あって、略水平面上に載置された複数の認識対象物体を撮像して
その画像情報から各物体それぞれの載置状態情報を求
め、その各載置状態情報から各物体相互間の位置情報を
求め、この位置情報から各物体相互の重なり状態を求め
て判定して１つの物体を特定する物体特定方法。
【請求項２】任意の載置状態にある複数の同一外形の
認識対象物体から１つの物体を特定する物体特定方法で
あって、略水平面上に載置された複数の認識対象物体を撮像して
その画像情報から各物体それぞれの載置状態情報を求
め、その各載置状態情報における任意の認識対象物体の
載置状態情報と予め与えられたその物体の外形情報とに
より前記載置状態情報の信頼度を求めるとともに、同各
載置状態情報から各物体相互間の位置情報を求め、この
位置情報から各物体相互の重なり状態を求めるととも
に、その重なり状態の上方位置のものから順次に前記信
頼度が所定値以上か否かを判定して１つの物体を特定す
る物体特定方法。
【請求項３】任意の載置状態にある複数の同一外形の
認識対象から１つの物体を特定する物体特定装置であっ
て、略水平面上に載置された複数の認識対象物体を撮像して
その画像情報から各物体それぞれの載置状態情報を取り
込む情報入力手段と、この情報入力手段にて得られる認
識対象物体の載置状態情報から各物体相互間の位置情報
を求める位置演算手段と、この位置演算手段の位置情報
から各物体相互の重なり状態を求めて１つの物体を特定
する特定手段とを備えてなる物体特定装置。
【請求項４】任意の載置状態にある複数の同一外形の
認識対象から１つの物体を特定する物体特定装置であっ
て、略水平面上に載置された複数の認識対象物体を撮像して
その画像情報から各物体それぞれの載置状態情報を取り
込む情報入力手段と、この情報入力手段にて得られる任
意の認識対象物体の載置状態情報と予め与えられたその
物体の外形情報とにより該載置状態情報の信頼度を求め
る信頼度演算手段と、前記情報入力手段にて得られる認
識対象物体の載置状態情報と前記信頼度の情報とを演算
して信頼度が所定値以上の物体相互間の位置情報を求め
る位置演算手段と、この位置演算手段の位置情報から各
物体相互の重なり状態を求めて１つの物体を特定する特
定手段とを備えてなる物体特定装置。
【請求項５】情報入力手段は、認識対象物体の任意の
基準面の３次元位置情報を取り込むとともに、位置演算
手段が、該認識対象物体相互の一方の物体と他方の物体
との該基準面どうしの相対的な高さ位置を演算するよう
なしたことを特徴とする請求項３又は４記載の物体特定
装置。
【請求項６】位置演算手段は、認識対象物体の任意の
基準面の、前記水平面上における一方の物体と他方の物
体相互間の距離を演算する距離演算手段を有し、特定手
段が、その演算結果の距離値を所定の距離値とを比較す
る比較手段を備えてなることを特徴とする請求項５記載
の物体特定装置。
【請求項７】位置演算手段は、認識対象物体の任意の
基準面を前記水平面上に投影した、その各投影面相互の
重なり状態を演算する投影面演算手段を有し、特定手段
が、その演算結果の重なり状態を判定する判定手段を備
えてなることを特徴とする請求項５記載の物体特定装
置。
【請求項８】位置演算手段は、前記情報入力手段にて
得られる任意の基準面の３次元位置情報から認識対象物
体の傾き状態を演算するとともにその傾き状態の大きい
物体を特定の除外対象として記憶する記憶手段を有し、
特定手段が、同記憶手段の記憶情報を加えて演算するよ
うなしたことを特徴とする請求項５乃至７のいずれか一
つの請求項記載の物体特定装置。