JPH0212710B2 - - Google Patents
Info
- Publication number
- JPH0212710B2 JPH0212710B2 JP58162829A JP16282983A JPH0212710B2 JP H0212710 B2 JPH0212710 B2 JP H0212710B2 JP 58162829 A JP58162829 A JP 58162829A JP 16282983 A JP16282983 A JP 16282983A JP H0212710 B2 JPH0212710 B2 JP H0212710B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- workpiece
- robot
- shape
- overall
- local
- 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
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- Manipulator (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
〔発明の技術分野〕
この発明はロボツト用視覚センサに関し、更に
詳しくは対象物体すなわちワークの形状を識別
し、識別されたワークの位置、傾きなど計測し、
ロボツトに把持位置、組付位置などを送信する機
能を有するロボツト用視覚センサに関するもので
ある。
詳しくは対象物体すなわちワークの形状を識別
し、識別されたワークの位置、傾きなど計測し、
ロボツトに把持位置、組付位置などを送信する機
能を有するロボツト用視覚センサに関するもので
ある。
従来、ロボツトで組立作業、搬送作業などを行
なう、いわゆるフアクトリーオートメーシヨンに
おいて、ロボツトにより高速でかつ正確な作業を
行なわせるためには、ロボツトの目となる視覚セ
ンサーとして高精度、高機能のものが必要で、そ
の実現が望まれていた。
なう、いわゆるフアクトリーオートメーシヨンに
おいて、ロボツトにより高速でかつ正確な作業を
行なわせるためには、ロボツトの目となる視覚セ
ンサーとして高精度、高機能のものが必要で、そ
の実現が望まれていた。
この発明はこのような点にかんがみてなされた
もので、カメラによつて受像された画像データか
ら視野内の１個又は分離して存在する２個以上の
ワークの形状の全体的特徴を抽出し、あらかじめ
登録された複数種類のワークの全体形状に関する
データを検索することにより視野内のワークが登
録されたワークの何れに該当するかを識別する全
体識別手段と、該全体識別手段によつて識別され
たワークのあらかじめ定められた２点の座標を計
測することによりワーク全体の位置及び傾きに関
する情報をロボツトに送信する全体計測手段と、
前記全体識別手段によつて識別されたワークの所
望の部分領域について、あらかじめ教示された局
所形状に関するデータに基づいて局所的特徴を抽
出することにより教示された局所形状と合致する
形状が存在するか否かを識別する部分識別手段
と、該部分識別手段によつて識別された局所形状
について、あらかじめ定められた点の座標を計測
することにより局所の重心位置及び傾きに関する
情報をロボツトに送信する部分計測手段を備える
ことにより、ロボツトの能力を飛躍的に拡大し、
各作業における高度な適応力を付加することがで
きるロボツトの視覚センサを提供することを目的
とするものである。以下、ワークの全体的あるい
は部分的形状に関するデータを予め教示すること
をテイーチングと表現する。
もので、カメラによつて受像された画像データか
ら視野内の１個又は分離して存在する２個以上の
ワークの形状の全体的特徴を抽出し、あらかじめ
登録された複数種類のワークの全体形状に関する
データを検索することにより視野内のワークが登
録されたワークの何れに該当するかを識別する全
体識別手段と、該全体識別手段によつて識別され
たワークのあらかじめ定められた２点の座標を計
測することによりワーク全体の位置及び傾きに関
する情報をロボツトに送信する全体計測手段と、
前記全体識別手段によつて識別されたワークの所
望の部分領域について、あらかじめ教示された局
所形状に関するデータに基づいて局所的特徴を抽
出することにより教示された局所形状と合致する
形状が存在するか否かを識別する部分識別手段
と、該部分識別手段によつて識別された局所形状
について、あらかじめ定められた点の座標を計測
することにより局所の重心位置及び傾きに関する
情報をロボツトに送信する部分計測手段を備える
ことにより、ロボツトの能力を飛躍的に拡大し、
各作業における高度な適応力を付加することがで
きるロボツトの視覚センサを提供することを目的
とするものである。以下、ワークの全体的あるい
は部分的形状に関するデータを予め教示すること
をテイーチングと表現する。
以下、図面にもとづいてこの発明の一実施例に
ついて説明する。
ついて説明する。
第１図はこの発明の一実施例を示すシステム構
成図である。第１図において、１ａ，１ｂはテレ
ビカメラ、２は画像入力装置で、テレビカメラ１
ａ，１ｂからの入力画像信号を２値化し、弧立点
除去などの処理を行なう。なお、弧立点除去と
は、弧立した１点の情報は、その点を囲む画素の
情報と同一として判断することにより弧立点を除
去する処理である。３は画像処理装置で、画像入
力装置２の出力からランレングスを生成する。４
は画像メモリで、画像全体を記憶するもの、この
実施例では256×256ビツトである。つまり、画素
数は256×256である。５は中央処理装置
（CPU）、６は記憶装置、７はGPIBインターフエ
イス、８はRS232Cインターフエイス、９はモニ
タインターフエイス、１０はライトペンインター
フエイス、１１は視覚センサコントローラであ
り、上記５〜１０により構成される。１２はロボ
ツトコントローラ、１３はカセツト磁気テープ装
置、１４はヴラウン管表示装置によるモニタ、１
５はライトペンで、メニユーの選択、テイーチン
グなどセンサの各種操作を行なう。
成図である。第１図において、１ａ，１ｂはテレ
ビカメラ、２は画像入力装置で、テレビカメラ１
ａ，１ｂからの入力画像信号を２値化し、弧立点
除去などの処理を行なう。なお、弧立点除去と
は、弧立した１点の情報は、その点を囲む画素の
情報と同一として判断することにより弧立点を除
去する処理である。３は画像処理装置で、画像入
力装置２の出力からランレングスを生成する。４
は画像メモリで、画像全体を記憶するもの、この
実施例では256×256ビツトである。つまり、画素
数は256×256である。５は中央処理装置
（CPU）、６は記憶装置、７はGPIBインターフエ
イス、８はRS232Cインターフエイス、９はモニ
タインターフエイス、１０はライトペンインター
フエイス、１１は視覚センサコントローラであ
り、上記５〜１０により構成される。１２はロボ
ツトコントローラ、１３はカセツト磁気テープ装
置、１４はヴラウン管表示装置によるモニタ、１
５はライトペンで、メニユーの選択、テイーチン
グなどセンサの各種操作を行なう。
モニタ１４には入力された情報をもとにCPU
５により処理された結果が表示される。カセツト
磁気テープ装置１３はテイーチングデータを長期
保存したりするときに使用する。
５により処理された結果が表示される。カセツト
磁気テープ装置１３はテイーチングデータを長期
保存したりするときに使用する。
先づ、対象物体つまりワークの全体識別につい
て説明する。これは全体的特徴の抽出によつて行
なう。すなわち、あらかじめ対象ワークを見せる
ことにより複数個のワークについて全体的特徴と
してワークの面積、周長つまり外周長、穴の数、
全周長つまり穴があればその穴の周長も含めた全
周長、穴の面積、重心から外周までの最大長及び
最小長、コンパクトさ等を演算し、さらにライト
ペンにより指示されたＡ、B2点のワーク固有の
２次モーメントを基準とした座標を演算して、１
からｎ迄のワークについてそれぞれ記憶させてお
く。なお、コンパクトさとは（周長）2／面積であ
らわし、複雑な形状のもの程この値が大きくな
る。
て説明する。これは全体的特徴の抽出によつて行
なう。すなわち、あらかじめ対象ワークを見せる
ことにより複数個のワークについて全体的特徴と
してワークの面積、周長つまり外周長、穴の数、
全周長つまり穴があればその穴の周長も含めた全
周長、穴の面積、重心から外周までの最大長及び
最小長、コンパクトさ等を演算し、さらにライト
ペンにより指示されたＡ、B2点のワーク固有の
２次モーメントを基準とした座標を演算して、１
からｎ迄のワークについてそれぞれ記憶させてお
く。なお、コンパクトさとは（周長）2／面積であ
らわし、複雑な形状のもの程この値が大きくな
る。
次に、実際にワークが流れてきたとき、或はロ
ボツトがワークの所へ見に行つたとき、カメラ１
ａ，１ｂから入力されたデータにより上記全体的
特徴を演算して、あらかじめ登録されたデータの
中から検索してワークが何番のワークであるかを
判断する。
ボツトがワークの所へ見に行つたとき、カメラ１
ａ，１ｂから入力されたデータにより上記全体的
特徴を演算して、あらかじめ登録されたデータの
中から検索してワークが何番のワークであるかを
判断する。
次に、ワークの位置と傾きを計測する。これは
ワークのあらかじめ決めたＡ及びＢの２点の座標
をワークの固有の２次モーメントを基準として演
算し、Ａ点→Ｂ点のベクトルがｘ軸となす角度つ
まり傾きを求めて、Ａ点の座標と上記角度をロボ
ツトに送信する。
ワークのあらかじめ決めたＡ及びＢの２点の座標
をワークの固有の２次モーメントを基準として演
算し、Ａ点→Ｂ点のベクトルがｘ軸となす角度つ
まり傾きを求めて、Ａ点の座標と上記角度をロボ
ツトに送信する。
すなわち、ロボツトに送信するデータはワーク
が何かを示す上記全体的特徴に基づくワーク番
号、Ａ点の座標、及び傾きである。これにより例
えばロボツトがワークをつかむときにＡ点から何
mmの所をつかむかを指定しておくことにより、傾
きがわかるからロボツトはハンドを傾けてワーク
をつかみに行くことができる。視野内に複数個の
ワークがある場合は、左上隅から水平方向に順に
走査し、つまりモニタ１４画面の左上隅から水平
方向に順に走査し、最初に当つたワークを計測し
た結果例えば未登録であつた場合「未登録エラ
ー」をロボツトに送信し、次のワークの計測を行
ないそのワークが登録済の場合はワーク番号とＡ
点の座標及びＡ点→Ｂ点のベクトルがＸ軸となす
角度を演算しロボツトに送信する。また、ワーク
がある場合には続いてそのワークを計測し、デー
タをロボツトに送信する。そして、把持すべきワ
ークの選択は、視覚センサが送信したワーク番号
からロボツトが判断して把持する。
が何かを示す上記全体的特徴に基づくワーク番
号、Ａ点の座標、及び傾きである。これにより例
えばロボツトがワークをつかむときにＡ点から何
mmの所をつかむかを指定しておくことにより、傾
きがわかるからロボツトはハンドを傾けてワーク
をつかみに行くことができる。視野内に複数個の
ワークがある場合は、左上隅から水平方向に順に
走査し、つまりモニタ１４画面の左上隅から水平
方向に順に走査し、最初に当つたワークを計測し
た結果例えば未登録であつた場合「未登録エラ
ー」をロボツトに送信し、次のワークの計測を行
ないそのワークが登録済の場合はワーク番号とＡ
点の座標及びＡ点→Ｂ点のベクトルがＸ軸となす
角度を演算しロボツトに送信する。また、ワーク
がある場合には続いてそのワークを計測し、デー
タをロボツトに送信する。そして、把持すべきワ
ークの選択は、視覚センサが送信したワーク番号
からロボツトが判断して把持する。
なお、座標はセンサ側とロボツト側で別々に持
つているので両座標間にはオフセツトがあるが、
このオフセツトはあらかじめキヤリブレイシヨン
によりロボツトに教えておき、センサの計測結果
はロボツト側で補正するようになつている。さら
に、センサはスケーリングにより１画素に相当す
るmm数を計測することができるようになつてい
る。
つているので両座標間にはオフセツトがあるが、
このオフセツトはあらかじめキヤリブレイシヨン
によりロボツトに教えておき、センサの計測結果
はロボツト側で補正するようになつている。さら
に、センサはスケーリングにより１画素に相当す
るmm数を計測することができるようになつてい
る。
第２図はワークの位置及び傾きの計測を説明す
るための説明図で、２０はワーク、Ｇは重心位
置、矢印はワークに固有の２次モーメントの最小
方向を示している。
るための説明図で、２０はワーク、Ｇは重心位
置、矢印はワークに固有の２次モーメントの最小
方向を示している。
次に、ワークの部分識別について説明する。第
３図は局所特徴抽出を説明するための説明図、第
４図は識別図形例を示す説明図である。第３図、
第４図において、２１はモニタ画面、２２はウイ
ンドウで、任意にライトペンで設定することがで
き、この中のみ情報処理することを示すもの、つ
まり処理範囲を示すものである。２３はワークに
あけられた穴である。この部分識別は、穴２３に
何かをさし込んだり、ねじを挿入するときなどに
使うものである。
３図は局所特徴抽出を説明するための説明図、第
４図は識別図形例を示す説明図である。第３図、
第４図において、２１はモニタ画面、２２はウイ
ンドウで、任意にライトペンで設定することがで
き、この中のみ情報処理することを示すもの、つ
まり処理範囲を示すものである。２３はワークに
あけられた穴である。この部分識別は、穴２３に
何かをさし込んだり、ねじを挿入するときなどに
使うものである。
ウインドウ２２内で穴２３を見付けることを指
定すると、テイーチングされたデータにもとづき
ウインドウ２２内の指定された半径の円を見付
け、その重心点の座標を計測する。
定すると、テイーチングされたデータにもとづき
ウインドウ２２内の指定された半径の円を見付
け、その重心点の座標を計測する。
長円２４については、長径Ll及び短径Lsを指定
することにより、指定された長円の重心Ｇと一番
長い点とを結ぶ矢印２５がｘ軸となす角度つまり
傾きとを計測する。
することにより、指定された長円の重心Ｇと一番
長い点とを結ぶ矢印２５がｘ軸となす角度つまり
傾きとを計測する。
矩形２６については、長辺Ll及び短辺Lsを指定
することにより、長円と同じく重心Ｇと傾きを計
測する。
することにより、長円と同じく重心Ｇと傾きを計
測する。
溝２７については、四角を想定し、巾Ｗと深さ
Ｌを指定することにより、指定された溝の重心Ｇ
を求め、傾きは、重心Ｇから外向方向の矢印２５
ａとｘ軸となす角により求める。
Ｌを指定することにより、指定された溝の重心Ｇ
を求め、傾きは、重心Ｇから外向方向の矢印２５
ａとｘ軸となす角により求める。
かど２８については、長さL1及びL2とコーナ
ー部LCと角θを指定すると、指定されたかどの
重心Ｇの位置を求め、傾きは、かどの半分の角度
を示す矢印２５ｂとｘ軸となす角により求める。
ー部LCと角θを指定すると、指定されたかどの
重心Ｇの位置を求め、傾きは、かどの半分の角度
を示す矢印２５ｂとｘ軸となす角により求める。
以上のようにして指令と合致したものを部分識
別し、その重心位置及び傾きがロボツトへ送信さ
れる。合致するものがなければエラーでかえされ
る。
別し、その重心位置及び傾きがロボツトへ送信さ
れる。合致するものがなければエラーでかえされ
る。
２台のカメラ１ａ，１ｂはロボツトコントロー
ラ１２からの命令により、２台のカメラを任意に
切換えて使用する。例えば１台で全体識別を行な
い他の１台で局所識別を行なう。但し、１台で両
者を同時に行なうことはできない。
ラ１２からの命令により、２台のカメラを任意に
切換えて使用する。例えば１台で全体識別を行な
い他の１台で局所識別を行なう。但し、１台で両
者を同時に行なうことはできない。
以上のようにこの発明によれば、全体識別機能
と部分識別機能とを備えることにより、視覚セン
サとして高精度、高機能のものが得られ、ロボツ
トの能力を飛躍的に拡大し、各作業における高度
な適応力を付加することができる。
と部分識別機能とを備えることにより、視覚セン
サとして高精度、高機能のものが得られ、ロボツ
トの能力を飛躍的に拡大し、各作業における高度
な適応力を付加することができる。
第１図はこの発明の一実施例を示すシステム構
成図、第２図は全体識別においてワークの位置及
び傾きの計測を説明するための説明図、第３図は
局所特徴抽出を説明するための説明図、第４図は
識別図形例を示す説明図である。 図中、１ａ，１ｂはカメラ、２は画像入力装
置、３は画像処理装置、４は画像メモリ、５は
CPU、６は記憶装置、１２はロボツトコントロ
ーラ、１３はカセツト磁気テープ装置、１４はモ
ニタ、１５はライトペンである。なお、図中、同
一符号は同一又は相当部分を示す。
成図、第２図は全体識別においてワークの位置及
び傾きの計測を説明するための説明図、第３図は
局所特徴抽出を説明するための説明図、第４図は
識別図形例を示す説明図である。 図中、１ａ，１ｂはカメラ、２は画像入力装
置、３は画像処理装置、４は画像メモリ、５は
CPU、６は記憶装置、１２はロボツトコントロ
ーラ、１３はカセツト磁気テープ装置、１４はモ
ニタ、１５はライトペンである。なお、図中、同
一符号は同一又は相当部分を示す。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ カメラによつて受像された画像データから視
野内の１個又は分離して存在する２個以上のワー
クの形状の全体的特徴を抽出し、あらかじめ登録
された複数種類のワークの全体形状に関するデー
タを検索することにより視野内のワークが登録さ
れたワークの何れに該当するかを識別する全体識
別手段と、 該全体識別手段によつて識別されたワークのあ
らかじめ定められた２点の座標を計測することに
よりワーク全体の位置及び傾きに関する情報をロ
ボツトに送信する全体計測手段と 前記全体識別手段によつて識別されたワークの
所望の部分領域について、あらかじめ教示された
局所形状に関するデータに基づいて局所的特徴を
抽出することにより教示された局所形状と合致す
る形状が存在するか否かを識別する部分識別手段
と、 該部分識別手段によつて識別された局所形状に
ついて、予め定められた点の座標を計測すること
により局所の重心位置及び傾きに関する情報をロ
ボツトに送信する部分計測手段とを備えたことを
特徴とするロボツトの視覚センサ。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16282983A JPS6056895A (ja) | 1983-09-05 | 1983-09-05 | ロボツトの視覚センサ |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16282983A JPS6056895A (ja) | 1983-09-05 | 1983-09-05 | ロボツトの視覚センサ |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6056895A JPS6056895A (ja) | 1985-04-02 |
| JPH0212710B2 true JPH0212710B2 (ja) | 1990-03-26 |
Family
ID=15762026
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP16282983A Granted JPS6056895A (ja) | 1983-09-05 | 1983-09-05 | ロボツトの視覚センサ |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS6056895A (ja) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS61203285A (ja) * | 1985-03-04 | 1986-09-09 | 株式会社日立製作所 | ロボツトの動作制御方法 |
| JPS61241611A (ja) * | 1985-04-19 | 1986-10-27 | Mitsubishi Electric Corp | 視覚センサ |
| JPS61241606A (ja) * | 1985-04-19 | 1986-10-27 | Mitsubishi Electric Corp | 視覚センサ |
| JP5686279B2 (ja) * | 2010-09-16 | 2015-03-18 | いすゞ自動車株式会社 | ワーク姿勢検出装置、ワーク処理実行装置及びワーク姿勢検出方法 |
| JP2023028945A (ja) * | 2021-08-20 | 2023-03-03 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | ロボット制御システム及びイベント履歴情報管理方法、プログラム |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5877487A (ja) * | 1981-10-28 | 1983-05-10 | 富士通株式会社 | ロボツト用視覚認識装置 |
| JPS58114892A (ja) * | 1981-12-26 | 1983-07-08 | 日産自動車株式会社 | ロボツトの視覚装置 |
-
1983
- 1983-09-05 JP JP16282983A patent/JPS6056895A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS6056895A (ja) | 1985-04-02 |
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