JPH05337859A - ワークの状態教示方法、ワークの状態識別方法およびそれらの装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 ユーザー・プログラムを作成する必要がなく
なり、ワークの状態を高速にかつ高精度に識別できる。 【構成】 サンプル・ワークの特徴位置に所定大きさの
ウインドウ３１を生成し、ウインドウ３１の位置を慣性
主軸方向ベクトルＷに対する極座標（ｒ２，θ２）で保
持するとともに、ウインドウ内のサンプル・ワーク画像
の特徴値を抽出し、識別対象ワークにおいてウインドウ
から抽出された特徴値と比較することにより、識別対象
ワークの状態（方向、勝手違いなど）を検出する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明はワークの状態教示方
法、ワークの状態識別方法およびそれらの装置に関し、
さらに詳細にいえば、サンプル・ワークの状態をワーク
状態識別データとして教示する場合に好適なワークの状
態教示方法およびその装置と、ボウルフィーダ等の部品
供給装置により順次送り出される識別対象ワークの状態
を識別する場合に好適なワークの状態識別方法およびそ
の装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来から産業用ロボットを用いて部品等
のワークを把持するシステムにおいて、ワークの位置決
めを不要にできるという利点に着目して画像検出装置お
よび画像処理装置からなる視覚システムを組み込み、視
覚システムにより得られたワークの位置、姿勢等に基づ
いて産業用ロボットを制御するようにしたシステムが提
案されている（「ビジョンを用いた部品供給システム」
日立製作所生産技術研究所 高橋道郎 昭和６３年１
月２９日 精密工学会自動組立専門委員会第６２回研究
発表会参照）。

【０００３】このシステムにおいては、２値画像領域の
輪郭を多角形で近似し、その頂点列のデータを用いて、
重心、面積、周囲長等の１０数項目の図形的特徴量を算
出し、これら多数の図形的特徴量をユーザー・プログラ
ムにより組み合せ、ワークの種別、向き、位置等を決定
するようにしている。したがって、図形的特徴量をどの
ように組み合せるかを指示するユーザー・プログラムを
作成すれば、その後は何ら特別な作業を必要とせずワー
クの種別の判定、向き、把持位置の決定等を行なうこと
ができる。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上述のように
ユーザー・プログラムの作成が必須であり、しかもユー
ザー・プログラムはワークの種類に応じて作成しておく
ことが必要になるのであるから、多品種少量生産が一般
化しつつある現状においてユーザー・プログラムを作成
するための作業量が著しく大きくなるのみならず、モデ
ル・チェンジ等に伴なうワークの形状変化等に対応して
ユーザー・プログラムの変更が必要になり、ユーザー・
プログラム変更のための作業量も大きくなるという不都
合がある。尚、上記ではワークの種別の判定、向き、把
持位置の決定等を全て遂行する場合について説明した
が、これらのうち、ワークの向きの識別のみに着目して
も同様の不都合がある。

【０００５】また、ワークの特定位置にウインドウを生
成して、そのウインドウ内の特徴値によってワークの種
別、方向などを検出するする方法も開示されているが
（ＣＴＺロボットとその応用事例 今野敏夫 精密工学
会自動組立専門委員会、研究例会講演前刷集Ｎｏ９２−
１）、ワークの種別に応じてウインドウの設定条件を決
めるユーザー・プログラムの作成が必須であることはか
わりなく、プログラムの専門家が作成、変更を行なわな
ければならないという問題点は同様に残っている。さら
に上記方法では勝手違いが生じるワークの場合、勝手違
いワークを識別するために４つのウインドウ内の画像の
検出処理が必要になり識別処理が遅くなるとともに、勝
手違いを識別できるワークの対応箇所に４つのウインド
ウを配置するプログラムを作成することは困難であり、
ウインドウの相対位置がずれると正確な識別を達成でき
なくなるという問題があった。

【０００６】

【発明の目的】この発明は上記の問題点に鑑みてなされ
たものであり、ワーク毎のユーザー・プログラムの作成
を不要とし、プログラムの経験のない初心者でも簡単に
ワークの状態識別データを生成できる新規なワークの状
態教示方法およびその装置と、ワークの方向、勝手違い
などの識別対象ワークの状態を高速にかつ高精度に識別
することができる新規なワークの状態識別方法およびそ
の装置を提供することを目的としている。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めの、請求項１のワークの状態教示方法は、画像検出手
段により検出されたサンプル・ワークの取り込み画像に
基づいて基準点および基準点を通る基準軸を算出し、基
準軸の方向を規定する基準軸方向ベクトルを設定し、所
定大きさのウインドウを生成し、基準点、基準軸方向ベ
クトルおよびウインドウをサンプル・ワークの取り込み
画像とともに画像表示手段に表示し、教示者がサンプル
・ワーク取り込み画像の所望の特徴位置にウインドウの
位置および大きさを入力し、設定された教示位置にある
教示大きさのウインドウ内のサンプル・ワーク取り込み
画像の特徴値を抽出し、ウインドウの所定点の基準点か
らの距離、基準点からウインドウの所定点に向かうベク
トルと基準軸方向ベクトルのなす角度、ウインドウの大
きさおよび抽出された特徴値をワーク状態識別データと
して保持する。

【０００８】請求項２のワークの状態識別方法は、画像
検出手段により検出されたサンプル・ワークの取り込み
画像に基づいて基準点および基準点を通る基準軸を算出
し、基準軸の方向を規定する基準軸方向ベクトルを設定
し、所定大きさのウインドウを生成し、基準点、基準軸
方向ベクトルおよびウインドウをサンプル・ワークの取
り込み画像とともに画像表示手段に表示し、教示者が、
サンプル・ワーク取り込み画像の所望の特徴位置にウイ
ンドウの位置および大きさを入力し、設定された教示位
置にある教示大きさのウインドウ内のサンプル・ワーク
取り込み画像の特徴値を抽出し、ウインドウの所定点の
基準点からの距離、基準点からウインドウの所定点に向
かうベクトルと基準軸方向ベクトルのなす角度、ウイン
ドウの大きさおよび抽出された特徴値をワーク状態識別
データとして保持し、画像検出手段により検出された識
別対象ワークの取り込み画像に基づいて基準点および基
準点を通る基準軸を算出し、基準軸の方向を規定する基
準軸方向ベクトルを設定し、識別対象ワークの基準点お
よび基準軸方向ベクトルとワーク状態識別データに基づ
いて教示位置に教示大きさのウインドウを生成し、生成
されたウインドウ内の識別対象ワークの取り込み画像の
選択された特徴値を抽出し、ワーク状態識別データの特
徴値と抽出された特徴値に基づいて識別対象ワークの状
態を識別する。

【０００９】請求項３のワークの状態教示装置は、所定
範囲内のサンプル・ワークの画像を取り込む画像検出手
段と、画像検出手段により検出されたサンプル・ワーク
の取り込み画像に基づいて基準点を算出する第１基準点
算出手段と、画像検出手段により検出されたサンプル・
ワークの取り込み画像に基づいて基準点を通る基準軸を
算出する第１基準軸算出手段と、基準軸の方向を規定す
る基準軸方向ベクトルを設定する第１基準軸方向ベクト
ル設定手段と、所定大きさのウインドウを生成する第１
ウインドウ生成手段と、基準点、基準軸方向ベクトルお
よびウインドウをサンプル・ワークの取り込み画像とと
もに表示する画像表示手段と、教示者の位置入力に基づ
いてウインドウの位置を移動させるウインドウ移動手段
と、教示者の大きさの入力に基づいてウインドウの大き
さを変化させるウインドウ大きさ補正手段と、設定され
た教示位置にある教示大きさのウインドウ内のサンプル
・ワーク取り込み画像の特徴値を抽出する第１特徴値抽
出手段と、ウインドウの所定点の基準点からの距離、基
準点からウインドウの所定点に向かうベクトルと基準軸
方向ベクトルのなす角度、ウインドウの大きさおよび特
徴値をワーク状態識別データとして保持する保持手段と
を含んでいる。

【００１０】請求項４のワークの状態識別装置は、所定
範囲内のサンプル・ワークの画像を取り込む画像検出手
段と、画像検出手段により検出されたサンプル・ワーク
の取り込み画像に基づいて基準点を算出する第１基準点
算出手段と、画像検出手段により検出されたサンプル・
ワークの取り込み画像に基づいて基準点を通る基準軸を
算出する第１基準軸算出手段と、基準軸の方向を規定す
る基準軸方向ベクトルを設定する第１基準軸方向ベクト
ル設定手段と、所定大きさのウインドウを生成する第１
ウインドウ生成手段と、基準点、基準軸方向ベクトルお
よびウインドウをサンプル・ワークの取り込み画像とと
もに表示する画像表示手段と、教示者の位置入力に基づ
いてウインドウの位置を移動させるウインドウ移動手段
と、教示者の大きさの入力に基づいてウインドウの大き
さを変化させるウインドウ大きさ補正手段と、設定され
た教示位置にある教示大きさのウインドウ内のサンプル
・ワーク取り込み画像の特徴値を抽出する第１特徴値抽
出手段と、ウインドウの所定点の基準点からの距離、基
準点からウインドウの所定点に向かうベクトルと基準軸
方向ベクトルのなす角度、ウインドウの大きさおよび特
徴値をワーク状態識別データとして保持する保持手段
と、画像検出手段により検出された識別対象ワークの取
り込み画像に基づいて基準点を算出する第２基準点算出
手段と、画像検出手段により検出された識別対象ワーク
の取り込み画像に基づいて基準点を通る基準軸を算出す
る第２基準軸算出手段と、基準軸の方向を規定する基準
軸方向ベクトルを設定する第２基準軸方向ベクトル設定
手段と、識別対象ワークの基準点および基準軸方向ベク
トルとワーク状態識別データに基づいて教示位置に教示
大きさのウインドウを生成する第２ウインドウ生成手段
と、生成されたウインドウ内の識別対象ワークの取り込
み画像の選択された特徴値を抽出する第２特徴値抽出手
段と、ワーク状態識別データの特徴値と抽出された特徴
値に基づいて識別対象ワークの状態を識別する識別手段
とを含んでいる。

【００１１】

【作用】請求項１のワークの状態教示方法であれば、ワ
ークの状態教示において、画像表示手段を参照して判別
しやすい位置に所定大きさのウインドウを教示者が入力
するだけで、どのようなワークであってもワークの方
向、勝手違いなどのワーク状態の識別データの生成が行
なえる。したがって、ワークの種別毎にユーザー・プロ
グラムを作成する必要がなくなり、プログラムの経験の
ない初心者であっても、ワークの状態識別データを生成
することができ、プログラム作成、変更のための作業量
を大幅に低減できる。

【００１２】請求項２のワークの状態識別方法であれ
ば、請求項１の作用に加えて、基準点および基準軸方向
ベクトルを基準にして、極座標でウインドウの特徴位置
を指定しているので、識別対象ワークの状態を識別する
ときに直交座標からワークの方向軸への変換作業が不要
になり、高速にワークの状態を識別することができる。
さらに、識別対象ワークの状態識別において判別しやす
い位置に所定大きさのウインドウが形成されるので、ワ
ークの方向、勝手違いなどのワーク状態の識別が高精度
に行なえる。

【００１３】請求項３のワークの状態教示装置であれ
ば、画像検出手段が所定範囲内のサンプル・ワークの画
像を取り込むと、第１基準点算出手段がサンプル・ワー
クの取り込み画像に基づいて基準点を算出し、第１基準
軸算出手段がサンプル・ワークの取り込み画像に基づい
て基準点を通る基準軸を算出し、第１基準軸方向ベクト
ル設定手段が基準軸の方向を規定する基準軸方向ベクト
ルを設定する。また、第１ウインドウ生成手段が基準と
なる所定大きさのウインドウを生成し、画像表示手段が
基準点、基準軸方向ベクトルおよびウインドウをサンプ
ル・ワークの取り込み画像とともに表示する。したがっ
て、教示者は画像表示を参照してサンプル・ワークの識
別しようとするワークの状態に対してウインドウをどの
ように設定すれば、より高精度に識別できるかが分かり
易くなっている。そして、教示者は、ワークの状態の識
別が高精度に行なえるウインドウの位置および大きさを
入力すると、ウインドウ移動手段が教示者の位置入力に
基づいてウインドウの位置を移動させ、ウインドウ大き
さ補正手段が教示者の大きさの入力に基づいてウインド
ウの大きさを変化させる。そして、第１特徴値抽出手段
が設定された教示位置にある教示大きさのウインドウ内
のサンプル・ワーク取り込み画像の特徴値を抽出し、保
持手段がウインドウの所定点の基準点からの距離、基準
点からウインドウの所定点に向かうベクトルと基準軸方
向ベクトルのなす角度、ウインドウの大きさおよび特徴
値の各データをワーク状態識別データとして保持する。
このように簡単な処理でワークの状態識別データの生成
作業を行なうことができる。

【００１４】請求項４のワークの状態識別装置であれ
ば、識別対象ワークの状態識別処理は以下のようにして
行なわれる。即ち、上記のようにしてワークの状態識別
データが保持手段に保持された状態において、第２基準
点算出手段が画像検出手段により検出された識別対象ワ
ークの取り込み画像に基づいて基準点を算出し、第２基
準軸算出手段が識別対象ワークの取り込み画像に基づい
て基準点を通る基準軸を算出し、第２基準軸方向ベクト
ル設定手段が基準軸の方向を規定する基準軸方向ベクト
ルを設定する。そして、第２ウインドウ生成手段が識別
対象ワークの基準点および基準軸方向ベクトルと保持手
段に保持されたワーク状態識別データに基づいて教示位
置に教示大きさのウインドウを生成し、第２特徴値抽出
手段が生成されたウインドウ内の識別対象ワークの取り
込み画像の前記教示処理で選択された特徴値を抽出し、
識別手段がワーク状態識別データの特徴値と抽出された
特徴値に基づいて識別対象ワークの状態を識別する。即
ち、教示時にサンプル・ワーク画像の基準点と基準軸に
方向を持たせた基準軸方向ベクトルに基づいて、ワーク
の状態を識別しやすいサンプル・ワークの部分的な画像
に基づいて特徴値を抽出するウインドウを生成し、識別
対象ワーク画像の基準点および基準軸方向ベクトルに基
づいて所定位置に所定大きさのウインドウを生成してそ
れらの特徴値を比較することにより、識別対象ワークの
状態を識別するのである。

【００１５】したがって、高速にワークの状態を識別す
ることができるとともに、教示者がワークの状態を識別
しやすい位置および画像領域を探して入力するだけで、
ワークの状態識別の精度が高いワーク状態識別データを
生成することができ、そのワーク状態識別データを用い
て高精度に識別対象ワークの識別処理が行なえる。

【００１６】

【実施例】以下、実施例を示す添付図面によって詳細に
説明する。図１２はこの発明のワークの状態教示方法お
よびワークの状態識別方法が適用される部品供給装置の
構成を概略的に示す図であり、循環式ボウルフィーダ１
の部品搬送トラック１ａの一部を透光性のある板１ｂで
構成しているとともに、透光性のある板１ｂの上方およ
び下方に照明装置２，３を配置している。そして、透光
性のある板１ｂと下方の照明装置３との間にハーフミラ
ー３ａを配置し、ハーフミラー３ａにより反射される光
を受光できる所定位置にＣＣＤカメラ等からなる画像検
出部４を配置している。さらに、状態が識別されたワー
クを吸着するための吸着ヘッド５ａを産業用ロボット５
に装着している。また、画像検出部４から取り込まれた
画像信号を入力として２値化処理等を行なう画像処理部
４ａと、画像検出部４から取り込まれた画像や２値化処
理等された画像を表示するＣＲＴなどの画像表示部４ｂ
と、指示点、移動点、選択信号、確定信号などを入力す
る入力部４ｃと、画像処理部４ａからの処理結果信号を
受け取って産業用ロボット５に動作指令を与えるロボッ
ト・コントローラ４ｄとを有している。

【００１７】図１および図２はこの発明のワークの状態
教示方法およびワークの状態識別方法の一実施例として
ワークの方向識別方法のフローチャートであり、図１は
サンプル・ワークに基づく教示処理、図２は識別対象ワ
ークに基づくワークの方向識別処理をそれぞれ示してい
る。先ず、図１のフローチャートについて説明する。

【００１８】ステップＳＰ１において画像検出部４の視
野内にサンプル・ワークがセットされるまで待ち、ステ
ップＳＰ２において画像処理部４ａによって、サンプル
・ワーク取り込み画像を２値化してサンプル・ワーク画
像を得て、ステップＳＰ３においてサンプル・ワーク画
像に基づいて基準点としてのサンプル・ワーク画像の重
心を算出するとともに画像表示部４ｂにサンプル・ワー
ク画像とともに表示し、ステップＳＰ４において慣性主
軸２０（図３参照）を算出し、ステップＳＰ５において
慣性主軸２０が規定する２つの方向の任意の一方あるい
は教示者の選択により一方の方向を慣性主軸方向ベクト
ルＷ（図３参照）として得て、サンプル・ワーク画像と
ともに画像表示部４ｂに表示する。

【００１９】次いで、ステップＳＰ６において所定大き
さのウインドウを生成して画像表示部４ｂにサンプル・
ワーク画像と生成されたウインドウ２１（図３参照）を
同時に表示し、ステップＳＰ７において教示者が、表示
された重心Ｇ（図３参照）および慣性主軸方向ベクトル
Ｗを参考にしてサンプル・ワークの方向識別として特徴
値の差がでやすい位置に、ウインドウ２１を移動させる
べき移動指定量を入力する。具体的にはウインドウの中
心点Ｃ（図３参照）の重心Ｇからの距離ｒ（図３参照）
と重心Ｇからウインドウの中心点Ｃに向かうベクトルと
基準軸方向ベクトルＷのなす角度θ（図３参照）として
入力する。そしてステップＳＰ８において教示者が、基
準となる予め決められたウインドウ２１の大きさに対す
る倍率をサンプル・ワークの方向により特徴値の差がで
やすい倍率ｆに入力し、ステップＳＰ９においてウイン
ドウの位置および大きさの設定作業が完了したか否か
を、例えば、教示者が確定入力を行なったか否かに基づ
いて判別する。

【００２０】ウインドウの位置、大きさの設定作業が完
了していないと判別された場合は再びステップＳＰ７の
処理を行なう。逆にステップＳＰ９においてウインドウ
の位置、大きさの設定作業が完了したと判別された場合
は、ステップＳＰ１０においてワークの方向を識別する
ための特徴値の種類（面積、穴数、周囲長など）を選択
し、ステップＳＰ１１において確定されたウインドウ２
２（図３参照）内のサンプル・ワーク画像に基づいて選
択された特徴値ｇ（図３中斜線部参照）を抽出し、ステ
ップＳＰ１２においてウインドウを移動させるときに得
られている距離ｒと角度θと、ウインドウの倍率ｆおよ
び抽出された特徴値ｇとを慣性主軸方向ベクトルＷに対
応づけてワークの方向識別教示データとしてメモリ等に
保持して、一連の教示処理を終了する。なお、図１のフ
ローチャートに基づく処理はワークの種別毎に行なわれ
る。

【００２１】次に図２のフローチャートについて説明す
る。まず、ステップＳＰ１において、このワーク方向識
別システムの識別対象ワークが画像検出部４の視野内に
到達するまで待ち、ステップＳＰ２において画像検出部
４によって識別対象ワークの画像を取り込み、画像処理
部４ａにより２値化処理を施して識別対象ワーク画像を
得て、ステップＳＰ３において識別対象ワーク画像から
得られる特徴値および対応する閾値に基づいて識別対象
ワークの種別を識別し、識別対象ワークであると判別さ
れた場合はステップＳＰ４において２値化された識別対
象ワーク画像に基づいて識別対象ワークの重心Ｇ（図４
参照）を算出し、ステップＳＰ５において２値化された
識別対象ワーク画像に基づいて識別対象ワークの慣性主
軸２０（図４参照）を算出し、ステップＳＰ６において
慣性主軸２０が規定する２つの方向の任意の一方を仮の
慣性主軸方向ベクトルＷ（図４参照）として得て、ステ
ップＳＰ７においてメモリ等に保持されている識別対象
ワークの方向識別データである距離ｒ、角度θ、ウイン
ドウの倍率ｆおよび抽出された特徴値ｇを読み出し、ス
テップＳＰ８において読み出された状態識別データの中
から距離ｒ、角度θおよびウインドウの倍率ｆと識別対
象ワークの重心Ｇと慣性主軸方向ベクトルＷとに基づい
て識別対象ワーク画像の所定位置に所定大きさのウイン
ドウ２２（図４参照）を生成し、ステップＳＰ９におい
てウインドウ２２内の識別対象ワーク画像の特徴値を抽
出し、ステップＳＰ１０において抽出された特徴値と読
み出された特徴値ｇとに基づいてワークの方向の識別を
行ない、該当するワークの方向であると判別された場合
はステップＳＰ１１において識別対象ワークの慣性主軸
方向ベクトルＷの方向を識別対象ワークの方向と判別し
て一連の処理を終了する。また、ステップＳＰ９におい
て該当するワークの方向でないと判別された場合にはス
テップＳＰ１２において慣性主軸方向ベクトルＷを１８
０度回転した方向を識別対象ワークの方向と判別して一
連の処理を終了する。

【００２２】次に図３および図４を参照しながら、さら
にワークの状態教示方法およびワークの方向識別方法に
ついて詳細に説明する。図３および図４はワークの形状
が台形の場合を示しており、実施例の方法によりサンプ
ル・ワークの識別教示が簡単になるとともに、精度良く
識別対象ワークの方向を識別できることを説明するため
の図である。

【００２３】まず、図３で示すサンプル・ワーク画像の
方向において、サンプル・ワークの重心がＧ、算出され
た慣性主軸が符号２０であるとき、画像表示部４ｂのサ
ンプル・ワーク画像を参照して１８０°反対方向のサン
プル・ワーク画像があるときに、両者間で最もウインド
ウ内のサンプル・ワーク画像の面積の比率が大きい位置
および範囲にウインドウを生成すれば、精度良く識別対
象ワークの方向性を識別できることが分かる。したがっ
て、ウインドウ２１の中心点をＣ点の位置まで移動させ
るべく、距離ｒを角度θを入力するとともに、ウインド
ウ２１の大きさを調整してサンプル・ワークの方向をよ
り正確に検出できるウインドウ２２を決定する。そして
角度θに対応する慣性主軸２０の一方の方向できまるベ
クトルを慣性主軸方向ベクトルＷとして定義し、その方
向に対応づけて、ウインドウ２２内の抽出されたサンプ
ル・ワーク画像の面積（特徴値ｇ）を保持する。そし
て、識別対象ワーク画像が図４のような方向に読み込ま
れた場合には、教示されたウインドウ２２で抽出される
識別対象ワーク画像の面積が異なるので、図４に示す慣
性主軸方向ベクトルＷの方向と正反対の方向をワークの
方向とする。

【００２４】このように、慣性主軸２０の一方の方向に
対する特徴値を保持させることにより、識別対象ワーク
画像の特徴値から識別対象ワークの方向を識別すること
ができる。またウインドウ２１を極座標（ｒ，θ）で設
定することにより、直交座標からワーク座標の変換演算
処理が不要になり識別速度を速くできる。また、教示者
はサンプル・ワークの方向によって特徴値の差が大きく
なるウインドウの位置および範囲を表示画像から探すだ
けでよく、サンプル・ワークの方向識別データの教示作
業が極めて簡単に行なえる。さらに教示作業で教示され
たワーク方向識別データは特徴値の差が大きくなるウイ
ンドウの位置および範囲で与えられているので、精度良
く識別対象ワークの方向を識別することができる。

【００２５】

【実施例２】図５および図６はこの発明のワークの状態
教示方法およびワークの状態識別方法の他の実施例とし
てのワークの勝手違い識別方法のフローチャートであ
り、図５はサンプル・ワークに基づく教示処理、図６は
識別対象ワークに基づくワークの勝手違い識別処理をそ
れぞれ示している。

【００２６】まず、図５に示すサンプル・ワークに基づ
く教示処理について説明する。まず、ステップＳＰ１に
おいて図１に示すフローチャートの処理を行ない、算出
されたサンプル・ワーク画像の重心Ｇとウインドウの中
心点Ｃとの距離ｒ、慣性主軸方向ベクトルＷと重心Ｇか
らウインドウの中心点Ｃへ向かうウインドウベクトルと
のなす角度θ、ウインドウの大きさの倍率ｆおよび抽出
された特徴値ｇをワークの方向識別教示データとしてメ
モリ等に保持し、ステップＳＰ２において所定大きさの
ウインドウを生成して画像表示部４ｂにサンプル・ワー
ク画像と生成されたウインドウ２１（図７参照）を同時
に表示し、ステップＳＰ３において教示者が表示された
慣性主軸方向ベクトルＷおよび重心Ｇを参考にしてサン
プル・ワークの勝手違いにより特徴値の差がでやすい位
置の移動指定量（ｒ２，θ２）を入力し、ステップＳＰ
４において教示者が予め決められたウインドウ２１の大
きさに対する倍率をサンプル・ワークの勝手違いにより
特徴値の差がでやすい倍率ｆ２に設定し、ステップＳＰ
５において教示者の希望するウインドウの位置および大
きさに設定が完了したか否かを、例えば教示者が確定入
力を行なったか否かに基づいて判別する。

【００２７】ウインドウ位置および大きさの設定が完了
していないと判別された場合は再びステップＳＰ３の処
理を行ない、ステップＳＰ５においてウインドウの位置
および大きさの設定が完了したと判別された場合は、ス
テップＳＰ６においてワークの勝手違いを識別するため
の特徴値の種類を選択し、ステップＳ７において確定さ
れたウインドウ３１（図７参照）内のサンプル・ワーク
画像に基づいて選択された特徴値ｇ２（図９参照）を抽
出し、ステップＳＰ８において重心Ｇウインドウの中心
点Ｃとの距離ｒ２（図７参照）、慣性主軸方向ベクトル
Ｗと重心Ｇからウインドウの中心点Ｃへ向かうウインド
ウベクトルとの角度θ２（図７参照）、ウインドウの倍
率ｆ２、抽出された特徴値ｇ２をメモリ等に保持して、
一連の教示処理を終了する。

【００２８】つまり、ワークの方向識別教示データを求
める基礎となった重心Ｇ、および慣性主軸方向ベクトル
は同一のままで、勝手違い識別用のウインドウの位置、
大きさを設定し、ワークの勝手違い識別教示データとし
てワークの方向識別教示データとともにメモリ等に保持
するのである。次に図６のフローチャートについて説明
する。

【００２９】まず、ステップＳＰ１において図２に示す
フローチャートの全ての処理を行ない、識別対象ワーク
の方向を識別して、識別対象ワークの方向性を示す慣性
主軸方向ベクトルＷを得て、ステップＳＰ２においてメ
モリ等に保持されている識別対象ワークの勝手違い識別
データである距離ｒ２と角度θ２、ウインドウの倍率ｆ
２および抽出された特徴値ｇ２を読み出し、ステップＳ
Ｐ３において読み出された状態識別データの中から距離
ｒ２、角度θ２およびウインドウの倍率ｆ２と、識別対
象ワークの重心Ｇおよび慣性主軸方向ベクトルＷとに基
づいて識別対象ワーク画像の所定位置に所定大きさのウ
インドウ３１（図８参照）を生成し、ステップＳＰ４に
おいてウインドウ３１内の識別対象ワーク画像の特徴値
を抽出し、ステップＳＰ５において抽出された特徴値と
読み出された特徴値ｇ２に基づいてワークの勝手違いの
判別を行ない、該当するワークであると判別された場合
はステップＳＰ６において所望のワークであることを示
す信号を出力して一連の処理を終了する。また、ステッ
プＳＰ５において勝手違いワークであると判別された場
合にはステップＳＰ７において所望のワークの勝手違い
のワークであることを示す信号を出力して一連の処理を
終了する。

【００３０】次に図７から図９を参照しながら、さらに
ワークの勝手違い識別方法について詳細に説明する。図
７および図８はワークの形状が台形の場合でかつ一方側
の斜辺にワーク全体からに比べると極めて小さい切り込
み３０が形成されているワークを示している。まず、図
７で示すサンプル・ワーク画像の方向において、すでに
サンプル・ワークの方向を示す慣性主軸方向ベクトルＷ
は図３で説明したようなサンプル・ワークの方向教示処
理により決定されている。この状態から、画像表示部４
ｂにおいて予め決められた位置にあるウインドウ２１を
移動させて、図７に示す慣性主軸方向ベクトルＷを基準
にして図８に示すように裏向きにワークが取り込まれた
場合に、例えば両者間でウインドウ内のワーク画像の面
積の比が大きいように位置および大きさをウインドウを
設定すれば、精度良く勝手違いを識別できることが分か
る。したがって、ウインドウを小さい切り込み３０近く
の位置Ｃまで移動させるとともに、ウインドウ２１の大
きさを調整して小さい切り込みがあるか否かによる識別
が精度良く検出できる大きさのウインドウ３１に設定す
る。

【００３１】図９は設定されたウインドウ３１内のサン
プル・ワーク画像を示した図である。そしてサンプル・
ワークの慣性主軸方向ベクトルＷに対応づけて、ウイン
ドウ３１内の抽出された特徴値ｇ２を保持することによ
り、図８に示す切り込み３０のない勝手違いの状態を精
度良く識別することができる。このように、ワークの方
向が慣性主軸方向ベクトルＷで与えられた状態から勝手
違いの特徴値を勝手違い識別用のウインドウ内の画像の
みに基づく値として保持することにより、識別対象ワー
ク画像の特徴値から勝手違いのワークを識別することが
できるとともに、ウインドウを所定位置に移動させかつ
ウインドウの大きさを調整できるようにすることによ
り、教示者はサンプル・ワークの勝手違いの位置によっ
て特徴値の差が大きくなるウインドウの位置を表示画像
から探すだけでよく、勝手違い検出を極めて精度良く行
なうことができる。

【００３２】さらに、勝手違いの識別をワークの方向識
別のためのウインドウ生成処理と勝手違い識別のための
ウインドウの生成処理との２段階に分けることにより、
サンプル・ワーク取り込み画像から勝手違いを精度良く
識別するウインドウの教示をイメージ的に理解しやすい
利点があるとともに、勝手違いの識別データを生成する
際に、ワークの方向識別の処理と勝手違い識別の処理が
同じ作業で行なわれるので、プログラムの知識がない初
心者でも簡単にワークの勝手違い識別教示データの生成
ができる利点がある。また、この勝手違い識別方法によ
れば、ワークの方向性を示す慣性主軸方向ベクトルを定
義し慣性主軸方向ベクトルを基準にして識別用ウインド
ウを生成するので、勝手違いを識別するためのウインド
ウの数が２つで足りるという利点もある。

【００３３】

【実施例３】図１０はこの発明のワークの状態教示装置
およびワークの状態識別装置の一実施例としてのワーク
の方向識別装置のブロック図である。このワークの方向
識別装置は画像検出部４から取り込まれたワークの画像
に基づいてワークの特徴値を得て出力する特徴値出力部
４２と、特徴値出力部４２から出力される特徴値のう
ち、ワークの重心および慣性主軸を選択する第１選択部
４３と、慣性主軸が規定する２つの方向の任意の一方あ
るいは教示者の選択により一方の方向を慣性主軸方向ベ
クトルとして得る第１慣性主軸方向ベクトル設定部４４
と、所定大きさのウインドウを生成する第１ウインドウ
生成部４５と、重心、慣性主軸方向ベクトル、生成され
たウインドウを取り込まれたワーク画像とともに表示す
る画像表示部４ｂ（図１２参照）と、入力部４ｃ（図１
２参照）からの位置信号に基づいて、ウインドウの中心
点の重心からの距離と重心からウインドウの中心点に向
かうベクトルと基準軸方向ベクトルのなす角度としてウ
インドウを移動させるウインドウ移動部４７と、入力部
４ｃからの倍率信号に基づいて予め決められたウインド
ウの大きさを補正するウインドウ大きさ補正部４８と、
入力部４ｃからの選択信号に基づいてワークの方向を識
別するための特徴値の種類（面積、穴数、周囲長など）
を選択する特徴値選択部５０と、確定されたウインドウ
内の画像に基づいて、選択された特徴値を抽出する第１
特徴値抽出部５１と、距離、角度、ウインドウの大きさ
および抽出された特徴値を慣性主軸方向ベクトルに対応
づけてワークの方向識別教示データとして保持するワー
ク方向識別データ保持部５２と、入力部４ｃからワーク
の方向識別モードが指示されたことに応答して、特徴値
出力部４２から出力される特徴値を用いて識別対象ワー
クであるか否かを判別するワーク識別部５３と、識別対
象ワークであると判別されたことに応答して特徴値出力
部４２から重心、慣性主軸および特徴値選択部５０で選
択された特徴値を選択する第２選択部５４と、慣性主軸
が規定する２つの方向の任意の一方を慣性主軸方向ベク
トルとして決定する第２慣性主軸方向ベクトル設定部５
５と、ワーク方向識別データ保持部５２に保持されてい
る識別対象ワークの方向識別データである距離と角度、
ウインドウの倍率を読み出し、第２選択部５４で選択さ
れた重心および慣性主軸方向ベクトルに基づいて識別対
象ワーク画像の所定位置に所定大きさのウインドウを生
成する第２ウインドウ生成部５６と、識別用ウインドウ
内の識別対象ワーク画像の特徴値を抽出する第２特徴値
抽出部５７と、抽出された特徴値とワーク方向識別デー
タ保持部５２から読み出された特徴値とを比較して両者
の誤差が所定範囲内であるか否かを判別するワーク方向
判別部５８と、両者の誤差が所定範囲内であるという判
別に応答して第２慣性主軸方向ベクトル設定部５５で決
定された慣性主軸方向ベクトルの方向をワークの方向と
して決定する第１ワーク方向決定部５９と、両者の誤差
が所定範囲内でないという判別に応答して第２慣性主軸
方向ベクトル設定部５５で決定された慣性主軸方向ベク
トルの方向を１８０度回転した方向をワークの方向とし
て決定する第２ワーク方向決定部６０を有している。

【００３４】なお、図１２に示す画像表示部４ｂは各部
からの画像信号（例えば、ワーク取り込み画像、重心、
慣性主軸方向ベクトルおよびウインドウの生成、ウイン
ドウの移動、拡大縮小など）に基づく表示を行なう。上
記構成のワークの方向識別装置の作用は次のとおりであ
る。入力部４ｃから教示モードが指示されている場合に
は、第１選択部４３は特徴値出力部４２から出力される
特徴値のうち、ワークの重心および慣性主軸を選択し、
第１慣性主軸方向ベクトル設定部４４が慣性主軸が規定
する２つの方向の一方の方向を慣性主軸方向ベクトルと
して決定する。そして、教示者はウインドウ生成部４５
で生成された教示用ウインドウを画像表示部４ｂの表示
画像で見ながら、入力部４ｃから入力により、ウインド
ウ移動部４７およびウインドウ大きさ補正部４８によっ
てワークの方向を識別しやすい位置および大きさに設定
する。そして、ウインドウ内の特徴値を教示者が特徴値
選択部５０によって選択すると、第１特徴値抽出部５１
はウインドウ内の特徴値を抽出する。そして、ワーク方
向識別データ保持部５２は、ウインドウの中心点の重心
からの距離、重心からウインドウの中心点に向かうベク
トルと基準軸方向ベクトルのなす角度、大きさ情報であ
る倍率、および抽出された特徴値をワークの方向識別デ
ータとして保持する。

【００３５】以上のようにしてサンプル・ワークの教示
が行なわれた後は、識別対象ワークの識別モードを指示
すればよい。即ち、まず、入力部４ｃからワークの方向
識別モードが指示されたことに応答して、ワーク識別部
５３は取り込まれた画像が識別対象ワークであるか否か
を判別し、識別対象ワークであると判別されたことに応
答して第２選択部５４は特徴値出力部４２から重心、慣
性主軸および特徴値選択部５０で選択された特徴値を選
択する。次いで、第２慣性主軸方向ベクトル設定部５５
は慣性主軸の任意の一方を慣性主軸方向ベクトルとして
決定し、第２ウインドウ生成部５６はワーク方向識別デ
ータ保持部５２に保持されている識別対象ワークの方向
識別データである距離、角度、ウインドウの倍率を読み
出し、第２選択部５４で選択された重心および慣性主軸
方向ベクトルに基づいて識別対象ワーク画像の所定位置
に所定大きさの識別用ウインドウを生成する。

【００３６】そして、第２特徴値抽出部５７が識別用ウ
インドウ内の識別対象ワーク画像の特徴値を抽出した
後、ワーク方向判別部５８が抽出された特徴値とワーク
方向識別データ保持部５２から読み出された特徴値とを
比較して両者の誤差が所定範囲内であるか否かを判別す
る。両者の誤差が所定範囲内であると判別されたとき
は、サンプル・ワークの教示された場合のワークの方向
と識別対象ワークの方向が一致していることなので、第
１ワーク方向決定部５９において第２慣性主軸方向ベク
トル設定部５５で決定された慣性主軸方向ベクトルの方
向をワークの方向として決定し、両者の誤差が所定範囲
内でないと判別されたときは、第２ワーク方向決定部６
０において第２慣性主軸方向ベクトル設定部５６で決定
された慣性主軸方向ベクトルの方向を１８０度回転した
方向をワークの方向として決定する。以上の説明から明
らかなように、重心および慣性主軸方向ベクトルを基準
にしてウインドウの位置を決定し、かつ教示用のウイン
ドウをワークの方向を識別しやすい位置および大きさに
設定しているので、ワークの方向識別を精度良く行なう
ことができる。

【００３７】

【実施例４】図１１はこの発明のワークの状態教示装置
およびワークの状態識別装置の他の実施例としてのワー
クの勝手違い識別装置のブロック図である。この勝手違
い識別装置は、図１０に示すワークの方向識別装置のう
ち、教示処理に対応する構成要素（図示せず）が勝手違
い識別装置の教示処理に対応する構成要素に並列的に組
み込まれ、図１０に示すワークの方向識別装置のうち、
識別処理に対応する構成要素（図示せず）が勝手違い識
別装置の識別処理に対応する構成要素に並列的に組み込
まれた構成となっている。なお、図１１においては勝手
違いの処理に対応する構成要素のみ示してある。

【００３８】この勝手違い識別装置は、図１０に示すワ
ークの方向識別装置の構成要素と、図１０に示す第１選
択部４３のサンプル・ワークの重心と第１慣性主軸方向
ベクトル設定部４４で決定された慣性主軸方向ベクトル
に基づいて所定大きさのウインドウを生成する第１ウイ
ンドウ生成部７５と、重心、慣性主軸方向ベクトル、生
成されたウインドウを取り込まれたサンプル・ワーク画
像とともに表示する画像表示部４ｂ（図１２参照）と、
入力部４ｃ（図１２参照）からの位置信号に基づいて、
ウインドウの中心点の重心からの距離と重心からウイン
ドウの中心点に向かうベクトルと基準軸方向ベクトルの
なす角度として位置データを得てウインドウを移動させ
るウインドウ移動部７７と、入力部４ｃからの倍率信号
に基づいて予め決められたウインドウの大きさを補正す
るウインドウ大きさ補正部７８と、入力部４ｃからの選
択信号に基づいてワークの勝手違いを識別するための特
徴値の種類（面積、穴数、周囲長など）を選択する特徴
値選択部８０と、確定されたウインドウ内の画像に基づ
いて、選択された特徴値を抽出する特徴値抽出部８１
と、距離、角度、ウインドウの大きさおよび抽出された
特徴値をワークの方向ベクトルである慣性主軸方向ベク
トルに対応づけてワークの勝手違い識別データとして保
持するワーク勝手違い識別データ保持部８２と、入力部
４ｃからワークの勝手違い識別モードが指示されたこと
に応答して特徴値出力部４２から特徴値選択部８０で選
択された特徴値を特徴値出力部４２から選択する第２選
択部８４と、図１０に示す第２選択部５４の識別対象ワ
ークの重心、第１ワーク方向決定部５９または第２ワー
ク方向決定部６０からの慣性主軸方向ベクトルと、ワー
ク勝手違い識別データ保持部８２の勝手違い識別データ
に基づいて識別対象ワーク画像の所定位置に所定大きさ
のウインドウを生成する第２ウインドウ生成部８６と、
識別用ウインドウ内の識別対象ワーク画像の特徴値を抽
出する第２特徴値抽出部８７と、抽出された特徴値とワ
ーク勝手違い識別データ保持部８２から読み出された特
徴値とを比較して両者の誤差が所定範囲内であるか否か
を判別することによりワークが勝手違いであるか否かを
判別するワーク勝手違い判別部８８とを有している。

【００３９】上記ワークの勝手違い識別装置の作用は次
の通りである。まず、図１０に示したワークの方向識別
装置の処理により、図示しないワーク方向識別データ保
持部５２には、ワーク方向識別データが保持される。そ
して入力部４ｃから勝手違い識別教示モードが指示され
た場合には、教示者はウインドウ生成部７５で生成され
た教示用ウインドウを画像表示部４ｂの画像を見なが
ら、入力部４ｃから入力してウインドウ移動部７７およ
びウインドウ大きさ補正部７８によってワークの勝手違
いを識別しやすい位置および大きさに設定する。そし
て、教示用ウインドウ内の特徴値を教示者が特徴値選択
部８０によって選択すると、第１特徴値抽出部８１はウ
インドウ内の特徴値を抽出する。そして、ワーク勝手違
い識別データ保持部８２は、ウインドウの中心点の重心
からの距離、重心からウインドウの中心点に向かうベク
トルと基準軸方向ベクトルのなす角度、大きさ情報であ
る倍率、および抽出された特徴値をワークの勝手違い識
別データとして保持する。

【００４０】以上のようにしてサンプル・ワークの教示
が行なわれた後は、識別対象ワークの識別モードを指示
すればよい。即ち、まず図１０に示したワークの方向識
別装置の処理により、図示しない第１ワーク方向決定部
５９または第２ワーク方向決定部６０にはワークの方向
を示す慣性主軸方向ベクトルが得られる。次いで、第２
選択部８４は特徴値選択部８０で選択された特徴値を特
徴値出力部４２から選択し、第２ウインドウ生成部８６
は方向識別処理で得られた識別対象ワークの重心および
慣性主軸方向ベクトルとワーク勝手違い識別データ保持
部８２に保持されている識別対象ワークの勝手違い識別
データである距離、角度、ウインドウの倍率を読み出し
て、それらのデータに基づいて識別対象ワーク画像の所
定位置に所定大きさの識別用ウインドウを生成する。

【００４１】そして、第２特徴値抽出部８７が識別用ウ
インドウ内の識別対象ワーク画像の特徴値を抽出した
後、ワーク勝手違い判別部８８が、抽出された特徴値と
ワーク勝手違い識別データ保持部８２から読み出された
特徴値とを比較して両者の誤差が所定範囲内であるか否
かを判別する。そして両者の誤差が所定範囲内であると
判別された場合は、識別対象ワークの方向が所望の状態
で位置していることになるので、ワーク勝手違い判別部
８８は識別対象ワークが所望のワークであるという信号
を出力する。また、両者の誤差が所定範囲内でないと判
別された場合はワーク勝手違い判別部８８は識別対象ワ
ークが所望のワークの勝手違いワークであるという信号
を出力する。

【００４２】以上の説明から明らかなように、ワークの
方向識別処理において得られた慣性主軸方向ベクトルを
基準にして勝手違い識別用のウインドウの位置を決定
し、かつ教示用のウインドウをワークの勝手違いを識別
しやすい位置および大きさに設定しているので、ワーク
の勝手違い識別を簡単にかつ精度良く行なうことができ
る。

【００４３】また、上記の説明ではワークの勝手違い識
別装置の構成要素をワーク方向識別装置と並列に設けた
場合を説明したが、ウインドウの生成、移動、大きさの
補正、特徴値の選択、特徴値の抽出などの処理はワーク
の方向識別、ワークの勝手違いの識別において同様の処
理なので、図１０に示すワークの方向識別装置の構成要
素を反復して動作させることにより、ワークの方向識別
装置の大部分の構成要素を兼用することが可能であり、
大がかりな新たな要素を追加することなく、簡単に勝手
違いの識別を行なうことができる。

【００４４】尚、この発明は上記の実施例に限定される
ものではなく、この発明の要旨を変更しない範囲内にお
いて種々の設計変更を施すことが可能である。例えば、
勝手違いを識別するときにワークの方向性の検出が必要
になるが、ワークの方向検出はウインドウによる特徴値
比較では行なわず、他の方向識別ベクトルを用いて慣性
主軸方向ベクトルとの内積の符号が正負になるか否かで
行なってもよい。そのような方向識別ベクトルにはワー
クの重心を始点として最大穴重心を終点とするベクト
ル、ワークの重心を始点として最大半径通過点を終点と
するベクトルなどがある。

【００４５】また、この発明のワークの状態は前記実施
例に示すワークの方向やワークの勝手違いのみならず、
ワークの各種の状態、例えば、特定ワークの特定部分の
状態（小さい突起、小さい凹み、判別しにくいキズ）な
どを検出する場合にも同様に適用できることは明らかで
ある。さらに、前記実施例においてワークの方向識別用
のウインドウの教示と勝手違い識別用のウインドウの教
示を２段階に行なったように、ワーク取り込み画像の全
体画像から見ると識別しにくいワークの状態を検出する
ための識別用ウインドウの教示を組み合わせることによ
り、通常の特徴値識別では極めて識別しにくいワークの
状態検出を精度良く行なうことができる。そのような例
としては、通常、ワーク識別に使用される面積値、周囲
長、穴の数などの特徴値は殆ど差がなく、小さい突起、
小さい切り込みが複数箇所にあり、それらの配置位置が
微妙に違う類似ワークの識別がある。

【００４６】

【発明の効果】以上のように請求項１の発明は、ワーク
の種別毎にユーザー・プログラムを作成する必要がなく
なりプログラム作成、変更のための作業量を大幅に低減
できるという特有の効果を奏する。請求項２の発明は、
請求項１の発明の効果に加え、ワークの状態を高速にか
つ高精度に識別できるという特有の効果を奏する。

【００４７】請求項３の発明は、ワークの種別毎にユー
ザー・プログラムを作成する必要がなくなりプログラム
作成、変更のための作業量を大幅に低減できるという特
有の効果を奏する。請求項４の発明は、請求項３の発明
の効果に加え、ワークの状態を高速にかつ高精度に識別
できるという特有の効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明のワークの状態教示方法およびワーク
の状態識別方法の一実施例のワークの方向識別方法のう
ち、サンプル・ワークに基づく教示処理を示すフローチ
ャートである。

【図２】この発明のワークの状態教示方法およびワーク
の状態識別方法の一実施例のワークの方向識別方法のう
ち、識別対象ワークに基づく方向識別処理を示すフロー
チャートである。

【図３】サンプル・ワークの形状が台形の場合における
ワークの方向教示処理を説明するための図である。

【図４】識別対象ワークの形状が台形の場合におけるワ
ークの方向識別処理を説明するための図である。

【図５】この発明のワークの状態教示方法およびワーク
の状態識別方法の一実施例のワークの勝手違い識別方法
のうち、サンプル・ワークに基づく教示処理を示すフロ
ーチャートである。

【図６】この発明のワークの状態教示方法およびワーク
の状態識別方法の一実施例のワークの勝手違い識別方法
のうち、識別対象ワークに基づく方向識別処理を示すフ
ローチャートである。

【図７】サンプル・ワークの形状が台形の場合における
ワークの勝手違い教示処理を説明するための図である。

【図８】処理対象ワークの形状が台形の場合におけるワ
ークの勝手違い識別処理を説明するための図である。

【図９】設定されたウインドウにより抽出された切欠部
を示す図である。

【図１０】この発明のワークの状態教示装置およびワー
クの状態識別装置の一実施例としてのワークの方向識別
装置のブロック図である。

【図１１】この発明のワークの状態教示装置およびワー
クの状態識別装置の一実施例としてのワークの勝手違い
識別装置のブロック図である。

【図１２】この発明のワークの状態識別方法が適用され
る部品供給装置の構成を概略的に示す図である。

【符号の説明】

４ 画像検出部 ４ｂ 画像表示部 ４２ 特徴値
出力部 ４４ 第１慣性主軸方向ベクトル設定部 ４５ 第１
ウインドウ生成部 ４７ ウインドウ移動部 ４８ ウインドウ大きさ補
正部 ５１ 第１特徴値抽出部 ５２ ワーク方向識別デー
タ保持部 ５５ 第２慣性主軸方向ベクトル設定部 ５６ 第２
ウインドウ生成部 ５７ 第２特徴値抽出部 ５８ ワーク方向判別部 ７５ 第１ウインドウ生成部 ７７ ウインドウ移動
部 ７８ ウインドウ大きさ補正部 ８１ 第１特徴値抽
出部 ８２ ワーク勝手違い識別データ保持部 ８６ 第２
ウインドウ生成部 ８７ 第２特徴値抽出部 ８８ ワーク勝手違い判別
部

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像検出手段（４）により検出されたサ
   ンプル・ワークの取り込み画像に基づいて基準点および
   基準点を通る基準軸を算出し、基準軸の方向を規定する
   基準軸方向ベクトルを設定し、所定大きさのウインドウ
   を生成し、基準点、基準軸方向ベクトルおよびウインド
   ウをサンプル・ワークの取り込み画像とともに画像表示
   手段（４ｂ）に表示し、教示者がサンプル・ワーク取り
   込み画像の所望の特徴位置にウインドウの位置および大
   きさを入力し、設定された教示位置にある教示大きさの
   ウインドウ内のサンプル・ワーク取り込み画像の特徴値
   を抽出し、ウインドウの所定点の基準点からの距離、基
   準点からウインドウの所定点に向かうベクトルと基準軸
   方向ベクトルのなす角度、ウインドウの大きさおよび抽
   出された特徴値をワーク状態識別データとして保持する
   ことを特徴とするワーク状態教示方法。
2. 【請求項２】 画像検出手段（４）により検出されたサ
   ンプル・ワークの取り込み画像に基づいて基準点および
   基準点を通る基準軸を算出し、基準軸の方向を規定する
   基準軸方向ベクトルを設定し、所定大きさのウインドウ
   を生成し、基準点、基準軸方向ベクトルおよびウインド
   ウをサンプル・ワークの取り込み画像とともに画像表示
   手段（４ｂ）に表示し、教示者がサンプル・ワーク取り
   込み画像の所望の特徴位置にウインドウの位置および大
   きさを入力し、設定された教示位置にある教示大きさの
   ウインドウ内のサンプル・ワーク取り込み画像の特徴値
   を抽出し、ウインドウの所定点の基準点からの距離、基
   準点からウインドウの所定点に向かうベクトルと基準軸
   方向ベクトルのなす角度、ウインドウの大きさおよび抽
   出された特徴値をワーク状態識別データとして保持し、
   画像検出手段により検出された識別対象ワークの取り込
   み画像に基づいて基準点および基準点を通る基準軸を算
   出し、基準軸の方向を規定する基準軸方向ベクトルを設
   定し、識別対象ワークの基準点および基準軸方向ベクト
   ルとワーク状態識別データに基づいて教示位置に教示大
   きさのウインドウを生成し、生成されたウインドウ内の
   識別対象ワークの取り込み画像の選択された特徴値を抽
   出し、ワーク状態識別データの特徴値と抽出された特徴
   値に基づいて識別対象ワークの状態を識別するワーク状
   態識別方法。
3. 【請求項３】 所定範囲内のサンプル・ワークの画像を
   取り込む画像検出手段（４）と、画像検出手段（４）に
   より検出されたサンプル・ワークの取り込み画像に基づ
   いて基準点を算出する第１基準点算出手段（４２）と、
   画像検出手段（４）により検出されたサンプル・ワーク
   の取り込み画像に基づいて基準点を通る基準軸を算出す
   る第１基準軸算出手段（４２）と、基準軸の方向を規定
   する基準軸方向ベクトルを設定する第１基準軸方向ベク
   トル設定手段（４４）と、所定大きさのウインドウを生
   成する第１ウインドウ生成手段（４５）（７５）と、基
   準点、基準軸方向ベクトルおよびウインドウをサンプル
   ・ワークの取り込み画像とともに表示する画像表示手段
   （４ｂ）と、教示者の位置入力に基づいてウインドウの
   位置を移動させるウインドウ移動手段（４７）（７７）
   と、教示者の大きさの入力に基づいてウインドウの大き
   さを変化させるウインドウ大きさ補正手段（４８）（７
   ８）と、設定された教示位置にある教示大きさのウイン
   ドウ内のサンプル・ワーク取り込み画像の特徴値を抽出
   する第１特徴値抽出手段（５１）（８１）と、ウインド
   ウの所定点の基準点からの距離、基準点からウインドウ
   の所定点に向かうベクトルと基準軸方向ベクトルのなす
   角度、ウインドウの大きさおよび特徴値をワーク状態識
   別データとして保持する保持手段（５２）（８２）とを
   含むことを特徴とするワーク状態教示装置。
4. 【請求項４】 所定範囲内のサンプル・ワークの画像を
   取り込む画像検出手段（４）と、画像検出手段（４）に
   より検出されたサンプル・ワークの取り込み画像に基づ
   いて基準点を算出する第１基準点算出手段（４２）と、
   画像検出手段（４）により検出されたサンプル・ワーク
   の取り込み画像に基づいて基準点を通る基準軸を算出す
   る第１基準軸算出手段（４２）と、基準軸の方向を規定
   する基準軸方向ベクトルを設定する第１基準軸方向ベク
   トル設定手段（４４）と、所定大きさのウインドウを生
   成する第１ウインドウ生成手段（４５）（７５）と、基
   準点、基準軸方向ベクトルおよびウインドウをサンプル
   ・ワークの取り込み画像とともに表示する画像表示手段
   （４ｂ）と、教示者の位置入力に基づいてウインドウの
   位置を移動させるウインドウ移動手段（４７）（７７）
   と、教示者の大きさの入力に基づいてウインドウの大き
   さを変化させるウインドウ大きさ補正手段（４８）（７
   ８）と、設定された教示位置にある教示大きさのウイン
   ドウ内のサンプル・ワーク取り込み画像の特徴値を抽出
   する第１特徴値抽出手段（５１）（８１）と、ウインド
   ウの所定点の基準点からの距離、基準点からウインドウ
   の所定点に向かうベクトルと基準軸方向ベクトルのなす
   角度、ウインドウの大きさおよび特徴値をワーク状態識
   別データとして保持する保持手段（５２）（８２）と、
   画像検出手段（４）により検出された識別対象ワークの
   取り込み画像に基づいて基準点を算出する第２基準点算
   出手段（４２）と、画像検出手段（４）により検出され
   た識別対象ワークの取り込み画像に基づいて基準点を通
   る基準軸を算出する第２基準軸算出手段（４２）と、基
   準軸の方向を規定する基準軸方向ベクトルを設定する第
   ２基準軸方向ベクトル設定手段（５５）と、識別対象ワ
   ークの基準点および基準軸方向ベクトルとワーク状態識
   別データに基づいて教示位置に教示大きさのウインドウ
   を生成する第２ウインドウ生成手段（５６）（８６）
   と、生成されたウインドウ内の識別対象ワークの取り込
   み画像の選択された特徴値を抽出する第２特徴値抽出手
   段（５７）（８７）と、ワーク状態識別データの特徴値
   と抽出された特徴値に基づいて識別対象ワークの状態を
   識別する識別手段（５８）（８８）とを含むことを特徴
   とするワーク状態識別装置。