JPH0991441A - 物品の干渉検出方法 - Google Patents
物品の干渉検出方法Info
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- JPH0991441A JPH0991441A JP7248108A JP24810895A JPH0991441A JP H0991441 A JPH0991441 A JP H0991441A JP 7248108 A JP7248108 A JP 7248108A JP 24810895 A JP24810895 A JP 24810895A JP H0991441 A JPH0991441 A JP H0991441A
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- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 20
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- 238000003491 array Methods 0.000 description 2
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 2
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Abstract
(57)【要約】
【課題】接触、近接、重複のいずれの状態でも干渉とし
て検出することが可能な物品の干渉検出方法を提供す
る。 【解決手段】物品の外観を非接触で計測し、物品の既知
の形状との照合により物品の位置および角度を求める
（Ｓ１）。各物品には干渉検出領域が設定されており、
部品の位置および角度が決まると、干渉検出領域を決定
することができる（Ｓ４）。この干渉検出領域において
他部材との干渉を検出する（Ｓ５）。
て検出することが可能な物品の干渉検出方法を提供す
る。 【解決手段】物品の外観を非接触で計測し、物品の既知
の形状との照合により物品の位置および角度を求める
（Ｓ１）。各物品には干渉検出領域が設定されており、
部品の位置および角度が決まると、干渉検出領域を決定
することができる（Ｓ４）。この干渉検出領域において
他部材との干渉を検出する（Ｓ５）。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、主として生産ライ
ンにおいてロボットでピッキングしようとする部品と他
部材との干渉の有無を検出することにより、他部材との
干渉が生じていない部品をピッキングの可能な部品とし
て検出する物品の干渉検出方法に関するものである。
ンにおいてロボットでピッキングしようとする部品と他
部材との干渉の有無を検出することにより、他部材との
干渉が生じていない部品をピッキングの可能な部品とし
て検出する物品の干渉検出方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】一般に、生産ラインにおいてロボットを
用いて部品をピッキングする際に、ピッキングしようと
する部品が他部材（他の部品や装置）と干渉（近接、接
触、重複）していると、その部品をロボットでピッキン
グすることができない場合があり、その部品をピッキン
グしようとした処理に要した時間が無駄になる。また、
部品をピッキングすることができたとしても、干渉して
いた部材が部品のピッキングに伴って移動する（たとえ
ば、重なっていた部品が落ちたり、近接ないし接触して
いた部品がロボットの移動で押されたりする）ことによ
り、他の部品の位置が変化することがある。ここで、ロ
ボットでのピッキングの際には処理効率を向上させるた
めに、通常はピッキングしようとする部品の位置を一度
に複数個ずつ計測しているものであるから、ピッキング
の際に他の部品の位置が変化すると、位置が変化した部
品はピッキングすることができなくなる。
用いて部品をピッキングする際に、ピッキングしようと
する部品が他部材（他の部品や装置）と干渉（近接、接
触、重複）していると、その部品をロボットでピッキン
グすることができない場合があり、その部品をピッキン
グしようとした処理に要した時間が無駄になる。また、
部品をピッキングすることができたとしても、干渉して
いた部材が部品のピッキングに伴って移動する（たとえ
ば、重なっていた部品が落ちたり、近接ないし接触して
いた部品がロボットの移動で押されたりする）ことによ
り、他の部品の位置が変化することがある。ここで、ロ
ボットでのピッキングの際には処理効率を向上させるた
めに、通常はピッキングしようとする部品の位置を一度
に複数個ずつ計測しているものであるから、ピッキング
の際に他の部品の位置が変化すると、位置が変化した部
品はピッキングすることができなくなる。
【０００３】このように、部品の干渉があるとピッキン
グの際に作業時間が増加したり、作業ができなくなるな
どの不都合が生じるから、部品のピッキングの際には部
品の干渉を検出することが要求される。物品の干渉を検
出する技術としては、着目する物品をＴＶカメラのよう
な画像入力装置によって撮像し、濃淡を２値化すること
によって着目する物品の画像内での面積を求め、この面
積が物品の既知の面積に基づいて設定した閾値を越える
ときには他部材との干渉があると判断するものが知られ
ている。
グの際に作業時間が増加したり、作業ができなくなるな
どの不都合が生じるから、部品のピッキングの際には部
品の干渉を検出することが要求される。物品の干渉を検
出する技術としては、着目する物品をＴＶカメラのよう
な画像入力装置によって撮像し、濃淡を２値化すること
によって着目する物品の画像内での面積を求め、この面
積が物品の既知の面積に基づいて設定した閾値を越える
ときには他部材との干渉があると判断するものが知られ
ている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】上記技術を採用すれ
ば、着目する物品と他部材とが接触しているような場合
には干渉を検出することができるが、１つの物品の上に
他の物品が載っているような場合や、物品同士が離れて
位置しているがロボットには干渉する程度に近接してい
るような場合には干渉として検出することができない。
ば、着目する物品と他部材とが接触しているような場合
には干渉を検出することができるが、１つの物品の上に
他の物品が載っているような場合や、物品同士が離れて
位置しているがロボットには干渉する程度に近接してい
るような場合には干渉として検出することができない。
【０００５】本発明は上記事由に鑑みて為されたもので
あり、その目的は、接触、近接、重複のいずれの状態で
も干渉として検出することが可能な物品の干渉検出方法
を提供することにある。
あり、その目的は、接触、近接、重複のいずれの状態で
も干渉として検出することが可能な物品の干渉検出方法
を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】請求項１の発明では、物
品の外観を非接触で計測し、物品の既知の形状との照合
により物品の位置および角度を求めた後、物品の位置お
よび角度に基づいて干渉検出領域を設定し、干渉検出領
域において他部材との干渉を検出する。この方法では、
物品の位置および角度に応じて干渉検出領域を設定し、
干渉検出領域内での干渉の有無を判定するから、一つの
物品の上に他の物品が重なっている場合や物品同士が近
接しているような場合でも干渉を容易に検出することが
可能である。つまり、接触、近接、重複のいずれの場合
も干渉として検出することが可能になる。
品の外観を非接触で計測し、物品の既知の形状との照合
により物品の位置および角度を求めた後、物品の位置お
よび角度に基づいて干渉検出領域を設定し、干渉検出領
域において他部材との干渉を検出する。この方法では、
物品の位置および角度に応じて干渉検出領域を設定し、
干渉検出領域内での干渉の有無を判定するから、一つの
物品の上に他の物品が重なっている場合や物品同士が近
接しているような場合でも干渉を容易に検出することが
可能である。つまり、接触、近接、重複のいずれの場合
も干渉として検出することが可能になる。
【０００７】請求項２の発明は、請求項１の発明におい
て、画像入力装置により撮像して得た物品を含む画像内
で、テンプレートを所定角度ずつ回転させるとともに、
各角度ごとにテンプレートを画像内で走査し、テンプレ
ートの各位置および各角度において物品の画像との重複
の程度を求め、重複の程度が極大となる位置および角度
を物品の位置および角度として求めることを特徴とす
る。
て、画像入力装置により撮像して得た物品を含む画像内
で、テンプレートを所定角度ずつ回転させるとともに、
各角度ごとにテンプレートを画像内で走査し、テンプレ
ートの各位置および各角度において物品の画像との重複
の程度を求め、重複の程度が極大となる位置および角度
を物品の位置および角度として求めることを特徴とす
る。
【０００８】請求項３の発明では、請求項１の発明にお
いて、テンプレートを構成する画素群の各画素の極座標
と各画素の近傍の濃度勾配を画像の基準方向に対する角
度で表した方向値とを対応付けたテンプレートテーブル
を設け、画像入力装置により撮像して得た物品を含む濃
淡画像の画素群の各画素の座標と方向値とを求めた後、
物品を含む濃淡画像の基準方向を所定角度ずつ変化させ
て得た方向値をテンプレートテーブルに照合することに
より物品を含む濃淡画像の各画素の極座標の候補を求
め、上記角度と極座標の候補とに一般化ハフ変換を施し
て得られる座標の発生度数を各基準方向ごとに求め、度
数が極大になる座標および基準方向の角度をそれぞれ物
品の位置および角度として求めることを特徴とする。
いて、テンプレートを構成する画素群の各画素の極座標
と各画素の近傍の濃度勾配を画像の基準方向に対する角
度で表した方向値とを対応付けたテンプレートテーブル
を設け、画像入力装置により撮像して得た物品を含む濃
淡画像の画素群の各画素の座標と方向値とを求めた後、
物品を含む濃淡画像の基準方向を所定角度ずつ変化させ
て得た方向値をテンプレートテーブルに照合することに
より物品を含む濃淡画像の各画素の極座標の候補を求
め、上記角度と極座標の候補とに一般化ハフ変換を施し
て得られる座標の発生度数を各基準方向ごとに求め、度
数が極大になる座標および基準方向の角度をそれぞれ物
品の位置および角度として求めることを特徴とする。
【０００９】請求項４の発明では、請求項１の発明にお
いて、物品を含む空間領域でスリット光を走査するとと
もに、スリット光により形成される光パターンの像の位
置を撮像装置によって検出することにより、三角測量法
の原理によって求めた上記空間領域内での高さの変化に
基づいて物品の輪郭線を求め、輪郭線を構成する画素の
位置関係に基づいて部品の位置および角度を求めること
を特徴とする。
いて、物品を含む空間領域でスリット光を走査するとと
もに、スリット光により形成される光パターンの像の位
置を撮像装置によって検出することにより、三角測量法
の原理によって求めた上記空間領域内での高さの変化に
基づいて物品の輪郭線を求め、輪郭線を構成する画素の
位置関係に基づいて部品の位置および角度を求めること
を特徴とする。
【００１０】請求項２ないし請求項４の発明は、物品の
位置および角度を求める方法の望ましい実施態様であっ
て、請求項２、３の方法では画像入力装置の視野内に含
まれる個数の物品を一度に撮像することができるから、
物品の位置および角度を求める処理は画像処理の能力に
依存し、比較的短時間で多数の物品の位置および角度を
求めることができる。また、請求項４の方法ではスリッ
ト光を走査することによって物品の位置および角度を求
める処理にやや時間がかかるが、高さ情報が得られるか
ら、高さ情報を用いる干渉の判定と処理を共通化するこ
とができ、全体としては効率よく干渉を判定することが
できる。
位置および角度を求める方法の望ましい実施態様であっ
て、請求項２、３の方法では画像入力装置の視野内に含
まれる個数の物品を一度に撮像することができるから、
物品の位置および角度を求める処理は画像処理の能力に
依存し、比較的短時間で多数の物品の位置および角度を
求めることができる。また、請求項４の方法ではスリッ
ト光を走査することによって物品の位置および角度を求
める処理にやや時間がかかるが、高さ情報が得られるか
ら、高さ情報を用いる干渉の判定と処理を共通化するこ
とができ、全体としては効率よく干渉を判定することが
できる。
【００１１】請求項５の発明では、請求項１の発明にお
いて、干渉検出領域は、物品の輪郭線の外側に所定の幅
で形成されることを特徴とする。この方法によれば、干
渉検出領域を自動的に作成することが可能になる。請求
項６の発明では、請求項１の発明において、干渉検出領
域内に含まれる他部材の面積が所定値を越えるとときに
干渉があると判断することを特徴とする。
いて、干渉検出領域は、物品の輪郭線の外側に所定の幅
で形成されることを特徴とする。この方法によれば、干
渉検出領域を自動的に作成することが可能になる。請求
項６の発明では、請求項１の発明において、干渉検出領
域内に含まれる他部材の面積が所定値を越えるとときに
干渉があると判断することを特徴とする。
【００１２】請求項７の発明は、請求項１の発明におい
て、干渉検出領域において検出された他部材について、
干渉検出領域外の面積が所定値を越えるときに干渉があ
ると判断することを特徴とする。請求項６、７の発明
は、干渉の有無の判断を面積の大小によって行なうもの
であるが、干渉検出領域を物品の輪郭線の外側に設定し
ていることによって、物品に接触していないが近接して
いるような他部材の干渉も検出することができる。しか
も、請求項７のように、干渉検出領域の外側の面積を検
出すれば、ごみ等の異物程度では干渉とみなさないよう
にすることができる。つまり、物品をロボットでピッキ
ングする場合にはロボットの稼働率を高めることが可能
になる。
て、干渉検出領域において検出された他部材について、
干渉検出領域外の面積が所定値を越えるときに干渉があ
ると判断することを特徴とする。請求項６、７の発明
は、干渉の有無の判断を面積の大小によって行なうもの
であるが、干渉検出領域を物品の輪郭線の外側に設定し
ていることによって、物品に接触していないが近接して
いるような他部材の干渉も検出することができる。しか
も、請求項７のように、干渉検出領域の外側の面積を検
出すれば、ごみ等の異物程度では干渉とみなさないよう
にすることができる。つまり、物品をロボットでピッキ
ングする場合にはロボットの稼働率を高めることが可能
になる。
【００１３】請求項８の発明は、請求項１の発明におい
て、干渉検出領域内に含まれる他部材の面積が所定値を
越えるとときに干渉があると判断し、干渉検出領域内に
含まれる他部材の面積が所定値以下であるときには物品
の高さを計測し、物品の高さが所定値を越えるときには
干渉があると判断することを特徴とする。この方法によ
れば、最初は面積を用いて干渉を判定することによっ
て、ほとんどの干渉については比較的短時間で検出でき
るようにし、面積によっては検出されないような干渉
（重複の場合）については、高さ情報を用いることによ
って検出することができるのであって、比較的短時間で
各種の干渉状態を確実に検出することができる。
て、干渉検出領域内に含まれる他部材の面積が所定値を
越えるとときに干渉があると判断し、干渉検出領域内に
含まれる他部材の面積が所定値以下であるときには物品
の高さを計測し、物品の高さが所定値を越えるときには
干渉があると判断することを特徴とする。この方法によ
れば、最初は面積を用いて干渉を判定することによっ
て、ほとんどの干渉については比較的短時間で検出でき
るようにし、面積によっては検出されないような干渉
（重複の場合）については、高さ情報を用いることによ
って検出することができるのであって、比較的短時間で
各種の干渉状態を確実に検出することができる。
【００１４】請求項９の発明では、物品の外観を非接触
で計測し、物品の既知の形状との照合により物品の位置
および角度を求めた後、物品の位置および角度に基づい
て設定した領域の高さを計測し、物品の高さが所定値を
越えるときには干渉があると判断する。この方法では、
干渉検出領域を設定する必要がなく、高さ情報のみを用
いて干渉を検出することができるのであり、とくに重複
や近接を検出する場合に有効である。しかも、物品の位
置および角度を求めることによって高さ情報を求める領
域を制限するから、比較的時間のかかる高さ計測に際し
て計測領域を制限して計測時間の短縮を図ることができ
る。
で計測し、物品の既知の形状との照合により物品の位置
および角度を求めた後、物品の位置および角度に基づい
て設定した領域の高さを計測し、物品の高さが所定値を
越えるときには干渉があると判断する。この方法では、
干渉検出領域を設定する必要がなく、高さ情報のみを用
いて干渉を検出することができるのであり、とくに重複
や近接を検出する場合に有効である。しかも、物品の位
置および角度を求めることによって高さ情報を求める領
域を制限するから、比較的時間のかかる高さ計測に際し
て計測領域を制限して計測時間の短縮を図ることができ
る。
【００１５】
【発明の実施の形態】 （実施形態１）本実施形態では、物品として生産ライン
においてロボットによりピッキングする部品を対象と
し、図２に示すように、部品Ｘの外観を計測する手段と
してＴＶカメラ１１を用いる。部品ＸにはＴＶカメラ１
１の光軸方向と同じ方向から光源１２によって光が照射
されており、ＴＶカメラ１１では部品Ｘの外表面の陰影
を撮像する。ＴＶカメラ１１で撮像した画像はデジタル
信号として取り出され画像メモリ１３に格納される。ま
た、画像メモリ１３に格納された濃淡情報を含む画像
（白黒画像でもカラー画像でもよいがここでは白黒画
像）に基づいて、マイクロコンピュータよりなる画像処
理部１４では着目する部品と他部材との干渉の有無を検
出する。ここに、ＴＶカメラ１により撮像された画像に
は少なくとも１つの部品Ｘの画像が含まれるようにして
あり、通常は複数の部品Ｘが１画面に含まれることにな
る。
においてロボットによりピッキングする部品を対象と
し、図２に示すように、部品Ｘの外観を計測する手段と
してＴＶカメラ１１を用いる。部品ＸにはＴＶカメラ１
１の光軸方向と同じ方向から光源１２によって光が照射
されており、ＴＶカメラ１１では部品Ｘの外表面の陰影
を撮像する。ＴＶカメラ１１で撮像した画像はデジタル
信号として取り出され画像メモリ１３に格納される。ま
た、画像メモリ１３に格納された濃淡情報を含む画像
（白黒画像でもカラー画像でもよいがここでは白黒画
像）に基づいて、マイクロコンピュータよりなる画像処
理部１４では着目する部品と他部材との干渉の有無を検
出する。ここに、ＴＶカメラ１により撮像された画像に
は少なくとも１つの部品Ｘの画像が含まれるようにして
あり、通常は複数の部品Ｘが１画面に含まれることにな
る。
【００１６】画像処理部１４の処理手順は、基本的には
図１のようになる。まず、画像メモリ１３に格納された
濃淡画像に基づいて画像内の部品Ｘの位置および角度を
認識する（Ｓ１）。ここで、部品Ｘの位置とは画像内で
の部品Ｘの代表点（たとえば、画像内での重心）の座標
であり、部品Ｘの角度とは画像内での部品Ｘの向き（た
とえば、慣性主軸の方向）である。
図１のようになる。まず、画像メモリ１３に格納された
濃淡画像に基づいて画像内の部品Ｘの位置および角度を
認識する（Ｓ１）。ここで、部品Ｘの位置とは画像内で
の部品Ｘの代表点（たとえば、画像内での重心）の座標
であり、部品Ｘの角度とは画像内での部品Ｘの向き（た
とえば、慣性主軸の方向）である。
【００１７】画像内の部品Ｘの位置および角度が認識さ
れると、他部材との干渉の有無を判定する干渉検出領域
Ｄ1 を設定する（図３参照）。干渉検出領域Ｄ1 は、各
部品Ｘの形状に応じてあらかじめ設定され領域設定ファ
イルＦ1 に格納されている。そこで、着目する１種類の
部品Ｘについて領域設定ファイルＦ1 から干渉検出領域
Ｄ1 を読み出し（Ｓ２）、ステップＳ１において求めた
部品Ｘの位置に応じて領域設定ファイルＦ1 から読み出
した干渉検出領域Ｄ1 の位置を合わせる（Ｓ４）。こう
して干渉検出領域Ｄ1 を設定した後に、干渉検出領域Ｄ
1 の中に他部材が存在するか否かを判定し、他部材の存
在が検出されると干渉があると判断する（Ｓ５）。干渉
を判定した後、画像内に他に部品Ｘが存在していれば
（Ｓ３）、他の部品Ｘについても干渉検出領域Ｄ1 の位
置を合わせて干渉の判定を繰り返して行なう。ただし、
繰り返し処理は同種類の部品Ｘについて行ない、繰り返
し処理の際には領域設定ファイルＦ1 からの干渉検出領
域Ｄ1 の読み出しは行なわない。こうしてＴＶカメラ１
１の視野内に存在する着目すべき１種類の部品Ｘのすべ
てについて干渉の判定を行なうと、ＴＶカメラ１１によ
って次にピッキングすべき部品Ｘを撮像する。
れると、他部材との干渉の有無を判定する干渉検出領域
Ｄ1 を設定する（図３参照）。干渉検出領域Ｄ1 は、各
部品Ｘの形状に応じてあらかじめ設定され領域設定ファ
イルＦ1 に格納されている。そこで、着目する１種類の
部品Ｘについて領域設定ファイルＦ1 から干渉検出領域
Ｄ1 を読み出し（Ｓ２）、ステップＳ１において求めた
部品Ｘの位置に応じて領域設定ファイルＦ1 から読み出
した干渉検出領域Ｄ1 の位置を合わせる（Ｓ４）。こう
して干渉検出領域Ｄ1 を設定した後に、干渉検出領域Ｄ
1 の中に他部材が存在するか否かを判定し、他部材の存
在が検出されると干渉があると判断する（Ｓ５）。干渉
を判定した後、画像内に他に部品Ｘが存在していれば
（Ｓ３）、他の部品Ｘについても干渉検出領域Ｄ1 の位
置を合わせて干渉の判定を繰り返して行なう。ただし、
繰り返し処理は同種類の部品Ｘについて行ない、繰り返
し処理の際には領域設定ファイルＦ1 からの干渉検出領
域Ｄ1 の読み出しは行なわない。こうしてＴＶカメラ１
１の視野内に存在する着目すべき１種類の部品Ｘのすべ
てについて干渉の判定を行なうと、ＴＶカメラ１１によ
って次にピッキングすべき部品Ｘを撮像する。
【００１８】以下では、ステップＳ１において部品の位
置を検出する方法と、ステップＳ５において干渉を判定
する方法について具体的に説明する。 １．部品の位置を認識する方法 １．１ パターンマッチングによる方法 部品Ｘの位置をパターンマッチングにより認識する場合
には、画像処理部１４を図４のように構成しておく。す
なわち、画像処理部１４に、パターンマッチング部２１
を設け、テンプレートファイルＦ2 にあらかじめ設定し
てあるテンプレートとＴＶカメラ１１により撮像した部
品Ｘの画像とのパターンマッチングを行なう。パターン
マッチングの際には、ＴＶカメラ１１により撮像した画
像（以下では原画像という）の中で、テンプレートを１
゜ずつ回転させ、各角度のテンプレートを１画素ずつラ
スタスキャンするとともに一致度を判定する。ここで、
テンプレートは、検査対象となる部品Ｘと同じ条件（照
明方向や撮像倍率）で基準とする部品Ｘを撮像し、濃度
を正規化したものを用いる。したがって、原画像につい
ても濃度を正規化する。濃度の正規化には各画素の濃度
を画像内の全画素の濃度の総和で除算する。このように
濃度を正規化しておくことにより、光源１２の光量変化
によらずパターンマッチングを行なうことができる。
置を検出する方法と、ステップＳ５において干渉を判定
する方法について具体的に説明する。 １．部品の位置を認識する方法 １．１ パターンマッチングによる方法 部品Ｘの位置をパターンマッチングにより認識する場合
には、画像処理部１４を図４のように構成しておく。す
なわち、画像処理部１４に、パターンマッチング部２１
を設け、テンプレートファイルＦ2 にあらかじめ設定し
てあるテンプレートとＴＶカメラ１１により撮像した部
品Ｘの画像とのパターンマッチングを行なう。パターン
マッチングの際には、ＴＶカメラ１１により撮像した画
像（以下では原画像という）の中で、テンプレートを１
゜ずつ回転させ、各角度のテンプレートを１画素ずつラ
スタスキャンするとともに一致度を判定する。ここで、
テンプレートは、検査対象となる部品Ｘと同じ条件（照
明方向や撮像倍率）で基準とする部品Ｘを撮像し、濃度
を正規化したものを用いる。したがって、原画像につい
ても濃度を正規化する。濃度の正規化には各画素の濃度
を画像内の全画素の濃度の総和で除算する。このように
濃度を正規化しておくことにより、光源１２の光量変化
によらずパターンマッチングを行なうことができる。
【００１９】しかして、テンプレートをラスタスキャン
し、原画像と重なる位置の各画素の濃度差の総和を求め
ると、部品Ｘが存在しかつ角度が一致するときに差濃度
の総和は極小値になる。つまり、パターンマッチング部
２１でのテンプレートの回転およびスキャンと一致度の
演算との結果に基づいて、位置角度検出部２２では差濃
度の総和が極小値をとるようなテンプレートの位置およ
び角度を部品Ｘの位置および角度として求める。このよ
うな処理を正規化相関演算と称している。
し、原画像と重なる位置の各画素の濃度差の総和を求め
ると、部品Ｘが存在しかつ角度が一致するときに差濃度
の総和は極小値になる。つまり、パターンマッチング部
２１でのテンプレートの回転およびスキャンと一致度の
演算との結果に基づいて、位置角度検出部２２では差濃
度の総和が極小値をとるようなテンプレートの位置およ
び角度を部品Ｘの位置および角度として求める。このよ
うな処理を正規化相関演算と称している。
【００２０】つまり、正規化相関演算の処理をまとめる
と、図５に示すように、まずテンプレートの回転角度θ
を０°に初期化し（Ｓ１１）、テンプレートの位置を初
期化した後（Ｓ１４）、画素の差濃度の総和を求める
（Ｓ１６）。次に、テンプレートの位置を１画素分移動
して（Ｓ１７）、同様に一致度を求める（Ｓ１６）。こ
のようにして画像内の全位置について一致度を求めた後
（Ｓ１５）、テンプレートの角度を１゜だけ回転させ
（Ｓ１８、Ｓ１３）、位置を再び初期化し、同様の手順
でテンプレートをラスタスキャンして一致度を求める
（Ｓ１４〜Ｓ１７）。以上の処理を繰り返すことによ
り、テンプレートの回転角度が３６０゜に達すれば（Ｓ
１２）、テンプレートはすべての位置と角度についてス
キャンされたことになるから、次に差濃度の総和の極小
値を求めると（Ｓ１９）、その位置および角度が部品Ｘ
の位置および角度になる（Ｓ２０）。ここで、極小値を
求める際に閾値を設定しておき閾値以下の極小値のみを
対象として位置および角度を求めるようにすれば誤検出
を防止することができる。
と、図５に示すように、まずテンプレートの回転角度θ
を０°に初期化し（Ｓ１１）、テンプレートの位置を初
期化した後（Ｓ１４）、画素の差濃度の総和を求める
（Ｓ１６）。次に、テンプレートの位置を１画素分移動
して（Ｓ１７）、同様に一致度を求める（Ｓ１６）。こ
のようにして画像内の全位置について一致度を求めた後
（Ｓ１５）、テンプレートの角度を１゜だけ回転させ
（Ｓ１８、Ｓ１３）、位置を再び初期化し、同様の手順
でテンプレートをラスタスキャンして一致度を求める
（Ｓ１４〜Ｓ１７）。以上の処理を繰り返すことによ
り、テンプレートの回転角度が３６０゜に達すれば（Ｓ
１２）、テンプレートはすべての位置と角度についてス
キャンされたことになるから、次に差濃度の総和の極小
値を求めると（Ｓ１９）、その位置および角度が部品Ｘ
の位置および角度になる（Ｓ２０）。ここで、極小値を
求める際に閾値を設定しておき閾値以下の極小値のみを
対象として位置および角度を求めるようにすれば誤検出
を防止することができる。
【００２１】上述のようにして部品Ｘの位置および角度
が求まれば、領域設定部２３において領域設定ファイル
Ｆ1 から部品Ｘに応じた干渉検出領域Ｄ1 を読み出し、
この干渉検出領域Ｄ1 内での干渉の有無を干渉検出部２
４において判定する。 １．２ 一般化ハフ変換による方法 部品Ｘの位置は一般化ハフ変換により求めることができ
る。一般化ハフ変換を適用するには、原画像（濃淡画
像）から求めた方向値（各画素間の濃度勾配の方向）を
用いる。方向値φは、各画素の近傍（一般に８近傍）の
画素の濃度を用いて水平方向（ｘ方向）と垂直方向（ｙ
方向）との濃淡の変化率（微分値ｄｘ，ｄｙ）を求め、
φ＝Arctan（ｄｙ／ｄｘ）として求められる。ただし、
方向値φは量子化されている。
が求まれば、領域設定部２３において領域設定ファイル
Ｆ1 から部品Ｘに応じた干渉検出領域Ｄ1 を読み出し、
この干渉検出領域Ｄ1 内での干渉の有無を干渉検出部２
４において判定する。 １．２ 一般化ハフ変換による方法 部品Ｘの位置は一般化ハフ変換により求めることができ
る。一般化ハフ変換を適用するには、原画像（濃淡画
像）から求めた方向値（各画素間の濃度勾配の方向）を
用いる。方向値φは、各画素の近傍（一般に８近傍）の
画素の濃度を用いて水平方向（ｘ方向）と垂直方向（ｙ
方向）との濃淡の変化率（微分値ｄｘ，ｄｙ）を求め、
φ＝Arctan（ｄｙ／ｄｘ）として求められる。ただし、
方向値φは量子化されている。
【００２２】ここで、一般化ハフ変換を適用する場合に
は、図８に示すように、部品Ｘに対するテンプレートＭ
が設定されており、テンプレートＭについて輪郭線Ｌｂ
上の各画素の極座標（ｒi ，αi ）と方向値φi とが求
められ、さらに、同じ方向値φi を持つ画素（極座標
（ｒi ，αi ）で表す）がまとめられる。つまり、方向
値φk は量子化されており、輪郭線Ｌｂの上の各画素は
いずれかの方向値を持つから、表１のように、各方向値
φi ごとに画素の極座標（ｒi ，αi ）を分類したテン
プレートテーブルＴ1 が作成される。このテンプレート
テーブルＴ1 がテンプレートＭに相当するものとして使
用される。
は、図８に示すように、部品Ｘに対するテンプレートＭ
が設定されており、テンプレートＭについて輪郭線Ｌｂ
上の各画素の極座標（ｒi ，αi ）と方向値φi とが求
められ、さらに、同じ方向値φi を持つ画素（極座標
（ｒi ，αi ）で表す）がまとめられる。つまり、方向
値φk は量子化されており、輪郭線Ｌｂの上の各画素は
いずれかの方向値を持つから、表１のように、各方向値
φi ごとに画素の極座標（ｒi ，αi ）を分類したテン
プレートテーブルＴ1 が作成される。このテンプレート
テーブルＴ1 がテンプレートＭに相当するものとして使
用される。
【００２３】
【表１】
【００２４】テンプレートＭに対する部品Ｘの画像の相
対位置を求めるには、図９のように、まず部品Ｘの画像
の輪郭線（輪郭線の抽出には周知のエッジ抽出処理を施
す）の上の各画素について画像の水平方向および垂直方
向の座標軸を持つ右手系の直交座標系での座標（ｘj ，
ｙj ）を求めるとともに、各画素の方向値φj を求め
る。
対位置を求めるには、図９のように、まず部品Ｘの画像
の輪郭線（輪郭線の抽出には周知のエッジ抽出処理を施
す）の上の各画素について画像の水平方向および垂直方
向の座標軸を持つ右手系の直交座標系での座標（ｘj ，
ｙj ）を求めるとともに、各画素の方向値φj を求め
る。
【００２５】いま、上記直交座標系において、部品Ｘの
画像のテンプレートＭに対する相対位置が（ｘ，ｙ）で
あり、部品Ｘの画像のテンプレートＭに対する角度がθ
であるものとする。ここで、上記直交座標系において部
品Ｘの輪郭線上の座標（ｘj，ｙj ）の画素の方向値が
φj であるものとすると、テンプレートＭの対応する画
素の方向値φi は（φj −θ）になる。また、部品Ｘの
画像はテンプレートＭに対して（ｘ，ｙ）だけ離れて位
置しているから、テンプレートＭの基準点の座標を
（０，０）とすれば、部品Ｘの画像の基準点の座標は
（ｘ，ｙ）であって、テンプレートＭの基準点（０，
０）を原点としテンプレートＭの基準方向に対して角度
θだけ回転した極座標系を考えると、上記直交座標系で
の座標（ｘj ，ｙj ）と極座標（ｒj ，αj ）との間に
は次の関係式が成立する。 ｘ＝ｘj −ｒj ・cos(αj ＋θ） ｙ＝ｙj −ｒj ・sin(αj ＋θ） 上式が一般化ハフ変換式であって、部品Ｘの画像の輪郭
線上の画素とテンプレートＭの輪郭線Ｌｂの上の画素と
が等価であれば、ｒj ＝ｒi かつαj ＝αi であるか
ら、角度θを所定角度ずつ変化させながら部品Ｘの画像
の輪郭線の上の各画素の方向値φi に対して（φi −
θ）を求め、この値をテンプレートテーブルＴ 1 に照合
して得た極座標（ｒi ，αi ）を上式に適用したとき
に、部品Ｘの輪郭線の上の多数の点について（ｘ，ｙ）
がほぼ一致していれば、そのときの角度θを部品Ｘの角
度とし、求めた（ｘ，ｙ）を部品Ｘの位置とみなせる。
画像のテンプレートＭに対する相対位置が（ｘ，ｙ）で
あり、部品Ｘの画像のテンプレートＭに対する角度がθ
であるものとする。ここで、上記直交座標系において部
品Ｘの輪郭線上の座標（ｘj，ｙj ）の画素の方向値が
φj であるものとすると、テンプレートＭの対応する画
素の方向値φi は（φj −θ）になる。また、部品Ｘの
画像はテンプレートＭに対して（ｘ，ｙ）だけ離れて位
置しているから、テンプレートＭの基準点の座標を
（０，０）とすれば、部品Ｘの画像の基準点の座標は
（ｘ，ｙ）であって、テンプレートＭの基準点（０，
０）を原点としテンプレートＭの基準方向に対して角度
θだけ回転した極座標系を考えると、上記直交座標系で
の座標（ｘj ，ｙj ）と極座標（ｒj ，αj ）との間に
は次の関係式が成立する。 ｘ＝ｘj −ｒj ・cos(αj ＋θ） ｙ＝ｙj −ｒj ・sin(αj ＋θ） 上式が一般化ハフ変換式であって、部品Ｘの画像の輪郭
線上の画素とテンプレートＭの輪郭線Ｌｂの上の画素と
が等価であれば、ｒj ＝ｒi かつαj ＝αi であるか
ら、角度θを所定角度ずつ変化させながら部品Ｘの画像
の輪郭線の上の各画素の方向値φi に対して（φi −
θ）を求め、この値をテンプレートテーブルＴ 1 に照合
して得た極座標（ｒi ，αi ）を上式に適用したとき
に、部品Ｘの輪郭線の上の多数の点について（ｘ，ｙ）
がほぼ一致していれば、そのときの角度θを部品Ｘの角
度とし、求めた（ｘ，ｙ）を部品Ｘの位置とみなせる。
【００２６】ここで、部品Ｘの画像の輪郭線の上の各画
素の方向値φi を求め、テンプレートテーブルＴ1 に照
合し、さらにテンプレートテーブルＴ1 から求めた極座
標（ｒi ，αi ）を一般化ハフ変換式に適用して、部品
Ｘの輪郭線の上の多数の点について（ｘ，ｙ）がほぼ一
致するか否かを判定するという演算が必要であるから、
この演算を簡単に行なうために、以下の手法が考えられ
ている。つまり、テンプレートテーブルＴ1 との照合に
よって得られた極座標（ｒi ，αi ）を一般化ハフ変換
式に代入して得た座標（ｘ，ｙ）の発生度数を求め、発
生度数が極大になれば部品Ｘの画像とテンプレートＭと
の一致度が高いと考えることができる。そこで、座標
（ｘ，ｙ）の発生度数を求めるために、図１０に示すよ
うに、部品Ｘを含む画像と同じサイズを有するアドレス
空間（アキュムレータ配列Ａと称する）を各角度θごと
に設け、各角度θごとに一般化ハフ変換によって上述の
ようにして座標（ｘ，ｙ）を求めたときに、その座標
（ｘ，ｙ）に対応したアドレスのアキュムレータ配列Ａ
の格納値を１つずつインクリメントする。このような処
理によって、アキュムレータ配列Ａの各アドレスには、
一般化ハフ変換によってそのアドレスに対応する座標
（ｘ，ｙ）が得られた度数が格納される。
素の方向値φi を求め、テンプレートテーブルＴ1 に照
合し、さらにテンプレートテーブルＴ1 から求めた極座
標（ｒi ，αi ）を一般化ハフ変換式に適用して、部品
Ｘの輪郭線の上の多数の点について（ｘ，ｙ）がほぼ一
致するか否かを判定するという演算が必要であるから、
この演算を簡単に行なうために、以下の手法が考えられ
ている。つまり、テンプレートテーブルＴ1 との照合に
よって得られた極座標（ｒi ，αi ）を一般化ハフ変換
式に代入して得た座標（ｘ，ｙ）の発生度数を求め、発
生度数が極大になれば部品Ｘの画像とテンプレートＭと
の一致度が高いと考えることができる。そこで、座標
（ｘ，ｙ）の発生度数を求めるために、図１０に示すよ
うに、部品Ｘを含む画像と同じサイズを有するアドレス
空間（アキュムレータ配列Ａと称する）を各角度θごと
に設け、各角度θごとに一般化ハフ変換によって上述の
ようにして座標（ｘ，ｙ）を求めたときに、その座標
（ｘ，ｙ）に対応したアドレスのアキュムレータ配列Ａ
の格納値を１つずつインクリメントする。このような処
理によって、アキュムレータ配列Ａの各アドレスには、
一般化ハフ変換によってそのアドレスに対応する座標
（ｘ，ｙ）が得られた度数が格納される。
【００２７】このようにアキュムレータ配列Ａに度数を
格納する処理を、各角度θごとに設けたすべてのアキュ
ムレータ配列Ａに対して行なえば、角度θが部品Ｘの角
度θに一致するアキュムレータ配列Ａでは、特定の座標
（ｘ，ｙ）に対応したアドレスの格納値が他のすべての
アキュムレータ配列Ａの各アドレスの格納値よりも大き
くなると考えられる。つまり、格納値の大きなアドレス
を持つアキュムレータ配列Ａに対応する角度θが部品Ｘ
の角度θであり、そのアキュムレータ配列Ａのうち格納
値が極大値になるアドレスに対応した座標（ｘ，ｙ）が
部品Ｘの位置（ｘ，ｙ）になる。要するに、パターンマ
ッチングの場合と同様に、各アキュムレータ配列Ａの中
で各アドレスの格納値が極大になるものを求めれば、部
品Ｘの位置および角度を求めることになる。ここで、格
納値について閾値を設定しておき、格納値が閾値以上に
なるもののみを採用すれば、誤検出を防止することがで
きる。
格納する処理を、各角度θごとに設けたすべてのアキュ
ムレータ配列Ａに対して行なえば、角度θが部品Ｘの角
度θに一致するアキュムレータ配列Ａでは、特定の座標
（ｘ，ｙ）に対応したアドレスの格納値が他のすべての
アキュムレータ配列Ａの各アドレスの格納値よりも大き
くなると考えられる。つまり、格納値の大きなアドレス
を持つアキュムレータ配列Ａに対応する角度θが部品Ｘ
の角度θであり、そのアキュムレータ配列Ａのうち格納
値が極大値になるアドレスに対応した座標（ｘ，ｙ）が
部品Ｘの位置（ｘ，ｙ）になる。要するに、パターンマ
ッチングの場合と同様に、各アキュムレータ配列Ａの中
で各アドレスの格納値が極大になるものを求めれば、部
品Ｘの位置および角度を求めることになる。ここで、格
納値について閾値を設定しておき、格納値が閾値以上に
なるもののみを採用すれば、誤検出を防止することがで
きる。
【００２８】上述の処理を行なう画像処理部１４は、図
６のように、テンプレートテーブルＴ1 を用いて各角度
θのアキュムレータ配列Ａを作成するハフ変換処理部２
５と、アキュムレータ配列Ａの各アドレスの格納値の極
大値に基づいて部品Ｘの位置および角度を求める位置角
度検出部２６とにより構成される。部品Ｘの位置および
角度が求められると、領域設定部２３において領域設定
ファイルＦ1 から部品Ｘに応じた干渉検出領域Ｄ1 が読
み出され、この干渉検出領域Ｄ1 内での干渉の有無が干
渉検出部２４において判定される。
６のように、テンプレートテーブルＴ1 を用いて各角度
θのアキュムレータ配列Ａを作成するハフ変換処理部２
５と、アキュムレータ配列Ａの各アドレスの格納値の極
大値に基づいて部品Ｘの位置および角度を求める位置角
度検出部２６とにより構成される。部品Ｘの位置および
角度が求められると、領域設定部２３において領域設定
ファイルＦ1 から部品Ｘに応じた干渉検出領域Ｄ1 が読
み出され、この干渉検出領域Ｄ1 内での干渉の有無が干
渉検出部２４において判定される。
【００２９】以上の処理をまとめると、図７のようにな
る。つまり、まずテンプレートＭについて角度θを初期
化し（Ｓ２１）、テンプレートテーブルＴ1 を用いて一
般化ハフ変換を施し１つの角度についてのアキュムレー
タ配列Ａを作成する（Ｓ２３）。その後、角度θをイン
クリメントして（Ｓ２４）、同様の処理を角度θが３６
０゜になるまで繰り返し（Ｓ２２）、各角度θのアキュ
ムレータ配列Ａを作成する。このようにしてテンプレー
トＭのすべての角度θについてアキュムレータ配列Ａが
作成されると、各アキュムレータ配列Ａの格納値が極大
であるアドレスを求める（Ｓ２５）。このアドレスが部
品Ｘの位置を示し、アキュムレータ配列Ａの角度θが部
品Ｘの角度θを示すのである（Ｓ２６）。
る。つまり、まずテンプレートＭについて角度θを初期
化し（Ｓ２１）、テンプレートテーブルＴ1 を用いて一
般化ハフ変換を施し１つの角度についてのアキュムレー
タ配列Ａを作成する（Ｓ２３）。その後、角度θをイン
クリメントして（Ｓ２４）、同様の処理を角度θが３６
０゜になるまで繰り返し（Ｓ２２）、各角度θのアキュ
ムレータ配列Ａを作成する。このようにしてテンプレー
トＭのすべての角度θについてアキュムレータ配列Ａが
作成されると、各アキュムレータ配列Ａの格納値が極大
であるアドレスを求める（Ｓ２５）。このアドレスが部
品Ｘの位置を示し、アキュムレータ配列Ａの角度θが部
品Ｘの角度θを示すのである（Ｓ２６）。
【００３０】２．干渉を判定する方法 干渉を判定するには、上述のように干渉検出領域Ｄ1 を
各部品Ｘごとに設定し領域設定ファイルＦ1 に格納して
おくことが必要である。干渉検出領域Ｄ1 は、以下のよ
うにして設定される。まず、登録すべき部品Ｘを画像の
基準方向に対して角度が０゜となるように配置した状態
でＴＶカメラ１１により撮像し、表２に示すような微分
マスクを用いることにより、各画素の濃度に重み付けを
行なって、各画素の近傍での濃度の変化の大きさを求め
る。
各部品Ｘごとに設定し領域設定ファイルＦ1 に格納して
おくことが必要である。干渉検出領域Ｄ1 は、以下のよ
うにして設定される。まず、登録すべき部品Ｘを画像の
基準方向に対して角度が０゜となるように配置した状態
でＴＶカメラ１１により撮像し、表２に示すような微分
マスクを用いることにより、各画素の濃度に重み付けを
行なって、各画素の近傍での濃度の変化の大きさを求め
る。
【００３１】
【表２】
【００３２】ここで、濃度の変化は、微分マスクを演算
子として用いた結果であるｘ方向の微分値ｄｘとｙ方向
の微分値ｄｙとを用いて、（ｄｘ2 ＋ｄｙ2 ）1/2 で表
す。このような濃度変化の大きい場所は部品Ｘと背景と
の境界線であると考えられるから、濃度変化が所定の閾
値以上になる画素を求めれば、図１１（ａ）のように部
品Ｘの輪郭線を求めたことになる（図１２のＳ３１，Ｓ
３２）。ここで、輪郭線処理では１画素幅になるように
処理を行ない、その後、輪郭線が閉じた図形を形成する
ように線の延長処理を行なう。この種の処理は細線化処
理として周知のものである。次に、求めた輪郭線を図１
１（ｂ）の斜線部のように３画素の幅に膨張させる（図
１２のＳ３３）。最後に、図１１（ｃ）のように部品Ｘ
と重複する部分を消去すれば、斜線部のような干渉検出
領域Ｄ1 が得られる（図１２のＳ３４）。このように干
渉検出領域Ｄ1 を設定すれば、部品Ｘの外側に干渉検出
領域Ｄ1 を設定することになる。以上のような処理を各
種の部品Ｘについて行ない、各部品Ｘごとに干渉検出領
域Ｄ1 を求めて領域設定ファイルＦ1 に登録しておくの
である。
子として用いた結果であるｘ方向の微分値ｄｘとｙ方向
の微分値ｄｙとを用いて、（ｄｘ2 ＋ｄｙ2 ）1/2 で表
す。このような濃度変化の大きい場所は部品Ｘと背景と
の境界線であると考えられるから、濃度変化が所定の閾
値以上になる画素を求めれば、図１１（ａ）のように部
品Ｘの輪郭線を求めたことになる（図１２のＳ３１，Ｓ
３２）。ここで、輪郭線処理では１画素幅になるように
処理を行ない、その後、輪郭線が閉じた図形を形成する
ように線の延長処理を行なう。この種の処理は細線化処
理として周知のものである。次に、求めた輪郭線を図１
１（ｂ）の斜線部のように３画素の幅に膨張させる（図
１２のＳ３３）。最後に、図１１（ｃ）のように部品Ｘ
と重複する部分を消去すれば、斜線部のような干渉検出
領域Ｄ1 が得られる（図１２のＳ３４）。このように干
渉検出領域Ｄ1 を設定すれば、部品Ｘの外側に干渉検出
領域Ｄ1 を設定することになる。以上のような処理を各
種の部品Ｘについて行ない、各部品Ｘごとに干渉検出領
域Ｄ1 を求めて領域設定ファイルＦ1 に登録しておくの
である。
【００３３】２．１ 干渉検出領域内での干渉検出 干渉検出領域Ｄ1 を用いた干渉の有無の判定は、図１３
のような手順で行なう。まず、上述のように部品Ｘの位
置および角度を求めた後に（Ｓ４１）、干渉検出領域Ｄ
1 を領域設定ファイルＦ1 から読み出し（Ｓ４２）、部
品Ｘの位置および角度に干渉検出領域Ｄ1 の位置および
角度を合わせる（Ｓ４４）。このようにして部品Ｘの位
置および角度に合わせた干渉検出領域Ｄ1 の上で走査し
つつ、濃度が所定の閾値以上になる画素の個数を計数す
る（Ｓ４５）。ただし、これは部品Ｘなどの存在箇所
が、背景よりも濃度が高くなる（明るい）ように照明し
ている場合であり、背景よりも濃度の低い部品Ｘでは濃
度が閾値以下の画素を計数することになる。干渉検出領
域Ｄ1 の走査は、図１４に矢印で示すように周回するよ
うにして外側から内側に向かって行ない、１周すれば次
に内側でまた１周するように走査する。このようにして
干渉検出領域Ｄ1 の全画素について走査が終了した後に
計数値を所定値と比較し（Ｓ４６）、所定値以上であれ
ば干渉があると判断するのである（Ｓ４７）。また計数
値が閾値よりも小さいときには、他に部品Ｘがあるか否
かを判定し（部品の位置および角度を求める処理によっ
て部品の個数は認識されている）、部品Ｘが残っていれ
ば（Ｓ４３）、残りのすべての部品Ｘについても同様の
処理を繰り返す。
のような手順で行なう。まず、上述のように部品Ｘの位
置および角度を求めた後に（Ｓ４１）、干渉検出領域Ｄ
1 を領域設定ファイルＦ1 から読み出し（Ｓ４２）、部
品Ｘの位置および角度に干渉検出領域Ｄ1 の位置および
角度を合わせる（Ｓ４４）。このようにして部品Ｘの位
置および角度に合わせた干渉検出領域Ｄ1 の上で走査し
つつ、濃度が所定の閾値以上になる画素の個数を計数す
る（Ｓ４５）。ただし、これは部品Ｘなどの存在箇所
が、背景よりも濃度が高くなる（明るい）ように照明し
ている場合であり、背景よりも濃度の低い部品Ｘでは濃
度が閾値以下の画素を計数することになる。干渉検出領
域Ｄ1 の走査は、図１４に矢印で示すように周回するよ
うにして外側から内側に向かって行ない、１周すれば次
に内側でまた１周するように走査する。このようにして
干渉検出領域Ｄ1 の全画素について走査が終了した後に
計数値を所定値と比較し（Ｓ４６）、所定値以上であれ
ば干渉があると判断するのである（Ｓ４７）。また計数
値が閾値よりも小さいときには、他に部品Ｘがあるか否
かを判定し（部品の位置および角度を求める処理によっ
て部品の個数は認識されている）、部品Ｘが残っていれ
ば（Ｓ４３）、残りのすべての部品Ｘについても同様の
処理を繰り返す。
【００３４】２．２ 干渉検出領域外での干渉検出 干渉の有無の判定は、図１５の手順で行なうことができ
る。まず、上述のように部品Ｘの位置および角度を求め
た後に（Ｓ５１）、干渉検出領域Ｄ1 の位置および角度
を領域設定ファイルＦ1 から読み出し（Ｓ５２）、部品
Ｘの位置および角度に干渉検出領域Ｄ1 の位置および角
度を合わせる（Ｓ５４）。このようにして部品Ｘの位置
および角度に合わせた干渉検出領域Ｄ1 を図１６に矢印
で示すように周回するようにして外側から内側に向かっ
て走査する（Ｓ５５）。走査の途中で濃度が所定の閾値
以上になる画素があれば（Ｓ５６）、その画素を始点と
して、濃度が閾値以上になる部分を干渉検出領域Ｄ1 の
外側で追跡し（Ｓ５７）、その画素数を求める（Ｓ５
８）。このようにして求めた画素数（面積）が所定値以
上であれば（Ｓ５９）、干渉があると判断し、閾値より
小さければ、ごみ等の異物の付着であってピッキングに
影響がないものとし干渉がないと判断するのである（Ｓ
６０）。このようにして１つの部品Ｘについて干渉の有
無を判断した後、他の部品Ｘがあるか否かを判定し、部
品Ｘが残っていれば（Ｓ５３）、残りのすべての部品Ｘ
についても同様の処理を施す。
る。まず、上述のように部品Ｘの位置および角度を求め
た後に（Ｓ５１）、干渉検出領域Ｄ1 の位置および角度
を領域設定ファイルＦ1 から読み出し（Ｓ５２）、部品
Ｘの位置および角度に干渉検出領域Ｄ1 の位置および角
度を合わせる（Ｓ５４）。このようにして部品Ｘの位置
および角度に合わせた干渉検出領域Ｄ1 を図１６に矢印
で示すように周回するようにして外側から内側に向かっ
て走査する（Ｓ５５）。走査の途中で濃度が所定の閾値
以上になる画素があれば（Ｓ５６）、その画素を始点と
して、濃度が閾値以上になる部分を干渉検出領域Ｄ1 の
外側で追跡し（Ｓ５７）、その画素数を求める（Ｓ５
８）。このようにして求めた画素数（面積）が所定値以
上であれば（Ｓ５９）、干渉があると判断し、閾値より
小さければ、ごみ等の異物の付着であってピッキングに
影響がないものとし干渉がないと判断するのである（Ｓ
６０）。このようにして１つの部品Ｘについて干渉の有
無を判断した後、他の部品Ｘがあるか否かを判定し、部
品Ｘが残っていれば（Ｓ５３）、残りのすべての部品Ｘ
についても同様の処理を施す。
【００３５】２．３ 高さ情報を用いた干渉検出 上述した干渉検出の方法は、部品Ｘの位置がずれている
場合には適用可能であるが、図１８のように、複数の部
品Ｘ1 ，Ｘ2 が重なっている場合には干渉を検出するこ
とができない。そこで、高さ情報を用いることによって
部品Ｘ1 ，Ｘ2が重なっている場合の干渉を検出する方
法について説明する。ここでは、部品Ｘ 1 ，Ｘ2 は異品
種であって、部品Ｘ2 は部品Ｘ1 よりもサイズが小さい
ものとする。また、部品Ｘ1 ，Ｘ2 が近接ないし接触し
ているような状態は高さ情報のみでは検出できないこと
がある（部品Ｘ1 ，Ｘ2 の高さが等しい場合）。そこ
で、濃度を用いる干渉検出と高さを用いる干渉検出とを
併用する。
場合には適用可能であるが、図１８のように、複数の部
品Ｘ1 ，Ｘ2 が重なっている場合には干渉を検出するこ
とができない。そこで、高さ情報を用いることによって
部品Ｘ1 ，Ｘ2が重なっている場合の干渉を検出する方
法について説明する。ここでは、部品Ｘ 1 ，Ｘ2 は異品
種であって、部品Ｘ2 は部品Ｘ1 よりもサイズが小さい
ものとする。また、部品Ｘ1 ，Ｘ2 が近接ないし接触し
ているような状態は高さ情報のみでは検出できないこと
がある（部品Ｘ1 ，Ｘ2 の高さが等しい場合）。そこ
で、濃度を用いる干渉検出と高さを用いる干渉検出とを
併用する。
【００３６】すなわち、図１７に示すように、部品
Ｘ1 ，Ｘ2 の品種ごとに位置および角度を求め（Ｓ６
１）、部品Ｘ1 ，Ｘ2 の品種ごとに領域設定ファイルＦ
1 に格納されている干渉検出領域Ｄ1 を読み出して（Ｓ
６２）、干渉検出領域Ｄ1 を設定する（Ｓ６４）。基本
的には「２．１」の手法を用いるのであって、干渉検出
領域Ｄ1 の上で走査しつつ、濃度が閾値以上である画素
の個数を計数する（Ｓ６５）。画素数が所定個数以上で
あれば（Ｓ６６）干渉があると判断する（Ｓ６７）。こ
こで、「２．１」の方法では画素数が所定個数以下であ
ると干渉がないものとしていたが、ここでは濃度が閾値
以上である画素数が所定個数以下であるときには、部品
Ｘ1 ，Ｘ2 について高さを計測する（Ｓ６８）。
Ｘ1 ，Ｘ2 の品種ごとに位置および角度を求め（Ｓ６
１）、部品Ｘ1 ，Ｘ2 の品種ごとに領域設定ファイルＦ
1 に格納されている干渉検出領域Ｄ1 を読み出して（Ｓ
６２）、干渉検出領域Ｄ1 を設定する（Ｓ６４）。基本
的には「２．１」の手法を用いるのであって、干渉検出
領域Ｄ1 の上で走査しつつ、濃度が閾値以上である画素
の個数を計数する（Ｓ６５）。画素数が所定個数以上で
あれば（Ｓ６６）干渉があると判断する（Ｓ６７）。こ
こで、「２．１」の方法では画素数が所定個数以下であ
ると干渉がないものとしていたが、ここでは濃度が閾値
以上である画素数が所定個数以下であるときには、部品
Ｘ1 ，Ｘ2 について高さを計測する（Ｓ６８）。
【００３７】高さの計測には図１９に示すように部品Ｘ
に線状の光パターンを形成するスリット光を照射し、部
品Ｘをスリット光の長手方向に直交する方向に搬送する
ことによって、部品Ｘの上で光パターンが走査されるよ
うにする。つまり、ＴＶカメラ１１と光源１２との位置
関係は固定的に設定されているから、ＴＶカメラ１１の
受光面に形成される光パターンの像の位置に基づいて基
線長三角測量法を適用して光切断法により部品Ｘの高さ
を求めることができる。また、光パターンの長手方向の
位置情報はＴＶカメラ１１の受光面の上でも保存され、
光パターンの長手方向に直交する方向の位置情報は部品
Ｘを搬送する装置の情報（あるいは光源１２の点灯後の
時間情報）として得ることができる。
に線状の光パターンを形成するスリット光を照射し、部
品Ｘをスリット光の長手方向に直交する方向に搬送する
ことによって、部品Ｘの上で光パターンが走査されるよ
うにする。つまり、ＴＶカメラ１１と光源１２との位置
関係は固定的に設定されているから、ＴＶカメラ１１の
受光面に形成される光パターンの像の位置に基づいて基
線長三角測量法を適用して光切断法により部品Ｘの高さ
を求めることができる。また、光パターンの長手方向の
位置情報はＴＶカメラ１１の受光面の上でも保存され、
光パターンの長手方向に直交する方向の位置情報は部品
Ｘを搬送する装置の情報（あるいは光源１２の点灯後の
時間情報）として得ることができる。
【００３８】このようにして得た画像は３次元画像（画
像の各画素に高さ情報を対応付けた画像）であり、部品
Ｘの高さが得られているから、この高さが部品Ｘの既知
の高さに対して設定した基準値を越えるとき（Ｓ６
９）、図１８のような状態であって干渉があるものと判
断する（Ｓ６７）。このようにして１箇所で干渉の有無
を判断した後、他箇所に部品Ｘ1 ，Ｘ2 があるか否かを
判定し、部品Ｘ1 ，Ｘ2 が残っていれば（Ｓ６３）、残
りのすべての部品Ｘ1 ，Ｘ2 についても同様の処理を施
す。
像の各画素に高さ情報を対応付けた画像）であり、部品
Ｘの高さが得られているから、この高さが部品Ｘの既知
の高さに対して設定した基準値を越えるとき（Ｓ６
９）、図１８のような状態であって干渉があるものと判
断する（Ｓ６７）。このようにして１箇所で干渉の有無
を判断した後、他箇所に部品Ｘ1 ，Ｘ2 があるか否かを
判定し、部品Ｘ1 ，Ｘ2 が残っていれば（Ｓ６３）、残
りのすべての部品Ｘ1 ，Ｘ2 についても同様の処理を施
す。
【００３９】ところで、濃度と高さとを併用する場合
に、高さを用いる前に濃度を用いて干渉を検出している
のは、濃度を用いる方法では複数の部品Ｘ1 ，Ｘ2 の情
報を短時間で得ることができるからであって、この段階
で干渉を検出することができれば、干渉の判定を短時間
で行なうことができるからである。高さを計測する方法
は、スリット光を部品Ｘ1 ，Ｘ2 に対して相対的に走査
する必要があるから計測に時間がかかるのであり、この
ように時間のかかる測定の機会を低減することによって
比較的短時間で干渉の有無を検出できることになる。ま
た、濃度を用いる場合に、サイズの大きい部品Ｘ1 の干
渉検出領域Ｄ1 で部品Ｘ2 の干渉を検出することはでき
ないが、サイズの小さい部品Ｘ2 の干渉検出領域Ｄ1 で
は部品Ｘ1の干渉を検出することができる可能性がある
から、サイズの小さい部品Ｘ2 から順に干渉検出領域Ｄ
1 を設定すれば、高さを計測する機会をさらに低減する
ことができる。
に、高さを用いる前に濃度を用いて干渉を検出している
のは、濃度を用いる方法では複数の部品Ｘ1 ，Ｘ2 の情
報を短時間で得ることができるからであって、この段階
で干渉を検出することができれば、干渉の判定を短時間
で行なうことができるからである。高さを計測する方法
は、スリット光を部品Ｘ1 ，Ｘ2 に対して相対的に走査
する必要があるから計測に時間がかかるのであり、この
ように時間のかかる測定の機会を低減することによって
比較的短時間で干渉の有無を検出できることになる。ま
た、濃度を用いる場合に、サイズの大きい部品Ｘ1 の干
渉検出領域Ｄ1 で部品Ｘ2 の干渉を検出することはでき
ないが、サイズの小さい部品Ｘ2 の干渉検出領域Ｄ1 で
は部品Ｘ1の干渉を検出することができる可能性がある
から、サイズの小さい部品Ｘ2 から順に干渉検出領域Ｄ
1 を設定すれば、高さを計測する機会をさらに低減する
ことができる。
【００４０】（実施形態２）上述した実施形態では、部
品Ｘの全体を照明する光源１２を用いて部品Ｘの位置お
よび角度を求めていたが、本実施形態では実施形態１に
おける「２．３」と同様の方法で部品Ｘの高さを計測
し、高さに基づいて部品Ｘの位置および角度を求める。
つまり、図１９に示すように、部品Ｘに線状の光パター
ンを形成するスリット光を照射し、部品Ｘをスリット光
の長手方向に直交する方向に搬送することによって、部
品Ｘの上で光パターンが走査されるようにして部品Ｘの
高さ情報を得ている。つまり、ＴＶカメラ１１と光源１
２との位置関係は固定的に設定されているから、ＴＶカ
メラ１１の受光面に形成される光パターンの像の位置に
基づいて基線長三角測量法を適用して部品Ｘの高さを求
めることができる。また、光パターンの長手方向の位置
情報はＴＶカメラ１１の受光面の上でも保存され、光パ
ターンの長手方向に直交する方向の位置情報は部品Ｘを
搬送する装置の情報（あるいは光源１２の点灯後の時間
情報）として得ることができる。
品Ｘの全体を照明する光源１２を用いて部品Ｘの位置お
よび角度を求めていたが、本実施形態では実施形態１に
おける「２．３」と同様の方法で部品Ｘの高さを計測
し、高さに基づいて部品Ｘの位置および角度を求める。
つまり、図１９に示すように、部品Ｘに線状の光パター
ンを形成するスリット光を照射し、部品Ｘをスリット光
の長手方向に直交する方向に搬送することによって、部
品Ｘの上で光パターンが走査されるようにして部品Ｘの
高さ情報を得ている。つまり、ＴＶカメラ１１と光源１
２との位置関係は固定的に設定されているから、ＴＶカ
メラ１１の受光面に形成される光パターンの像の位置に
基づいて基線長三角測量法を適用して部品Ｘの高さを求
めることができる。また、光パターンの長手方向の位置
情報はＴＶカメラ１１の受光面の上でも保存され、光パ
ターンの長手方向に直交する方向の位置情報は部品Ｘを
搬送する装置の情報（あるいは光源１２の点灯後の時間
情報）として得ることができる。
【００４１】このようにして得た画像は３次元画像（画
像の各画素に高さ情報を対応付けた画像）であるから、
画像内でラスタスキャンを行ない、最初に高さ情報に閾
値以上の変化を生じた画素を始点として高さ情報が許容
範囲内である画素をトレースする。このような処理によ
って高さ変化のある部分（つまり部品Ｘの輪郭）に沿っ
たエッジを求めることができる。また、１つの部品Ｘに
ついてトレースが終了すると（トレースした画素が始点
に戻る）、始点の次の画素からラスタスキャンを再開し
て部品Ｘの内側や外側における高さ情報の変化を検出す
る。このようにして高さ情報の変化により、部品Ｘの上
に重なっている他部材の存否や画面内の他の部品Ｘの存
否を知ることができる。
像の各画素に高さ情報を対応付けた画像）であるから、
画像内でラスタスキャンを行ない、最初に高さ情報に閾
値以上の変化を生じた画素を始点として高さ情報が許容
範囲内である画素をトレースする。このような処理によ
って高さ変化のある部分（つまり部品Ｘの輪郭）に沿っ
たエッジを求めることができる。また、１つの部品Ｘに
ついてトレースが終了すると（トレースした画素が始点
に戻る）、始点の次の画素からラスタスキャンを再開し
て部品Ｘの内側や外側における高さ情報の変化を検出す
る。このようにして高さ情報の変化により、部品Ｘの上
に重なっている他部材の存否や画面内の他の部品Ｘの存
否を知ることができる。
【００４２】本実施形態では、図２０に示すように、上
述のようにして部品Ｘの輪郭線を抽出した後（Ｓ７
１）、この輪郭線を用いて部品Ｘの位置（たとえば、重
心の位置）を求める（Ｓ７２）。部品Ｘの位置が求めら
れると、テンプレートの位置を部品Ｘに一致させ、テン
プレートを０゜から始めて１゜ずつ回転させ各角度での
部品Ｘとの一致度（重なる画素数）を判定することによ
り一致度が最大になる角度を部品Ｘの角度として求める
ことができる（Ｓ７３）。部品Ｘの位置と角度とが求ま
ると（Ｓ７４）、実施形態１と同様に領域設定ファイル
Ｆ1 から部品Ｘに応じた干渉検出領域Ｄ1 を読み出し、
この干渉検出領域Ｄ1 内での干渉の有無を判定する。
述のようにして部品Ｘの輪郭線を抽出した後（Ｓ７
１）、この輪郭線を用いて部品Ｘの位置（たとえば、重
心の位置）を求める（Ｓ７２）。部品Ｘの位置が求めら
れると、テンプレートの位置を部品Ｘに一致させ、テン
プレートを０゜から始めて１゜ずつ回転させ各角度での
部品Ｘとの一致度（重なる画素数）を判定することによ
り一致度が最大になる角度を部品Ｘの角度として求める
ことができる（Ｓ７３）。部品Ｘの位置と角度とが求ま
ると（Ｓ７４）、実施形態１と同様に領域設定ファイル
Ｆ1 から部品Ｘに応じた干渉検出領域Ｄ1 を読み出し、
この干渉検出領域Ｄ1 内での干渉の有無を判定する。
【００４３】（実施形態３）図２２のように、複数の部
品Ｘが完全に一致して重なっている場合には高さ情報を
用いることによって干渉を検出する。すなわち、図２１
に示すように、部品Ｘの位置および角度を求めた後（Ｓ
８１）、部品Ｘの位置および角度に基づいて制限した領
域内で部品Ｘについて高さを計測する（Ｓ８３）。ここ
では、干渉検出領域Ｄ1 の設定は不要であるから、干渉
検出領域読Ｄ1 を領域設定ファイルＦ1 から読み出すこ
とはしない。高さの計測には、実施形態１の「２．３」
の方法と同様に、部品Ｘに線状の光パターンを形成する
スリット光を照射し、部品Ｘをスリット光の長手方向に
直交する方向に搬送することによって、部品Ｘの上で光
パターンが走査されるようにする。そして、ＴＶカメラ
１１の受光面に形成される光パターンの像の位置に基づ
いて基線長三角測量法を適用して光切断法により部品Ｘ
の高さを求める。また、高さの計測の際には部品Ｘの位
置および角度に基づいてスリット光を照射する計測領域
を制限する。
品Ｘが完全に一致して重なっている場合には高さ情報を
用いることによって干渉を検出する。すなわち、図２１
に示すように、部品Ｘの位置および角度を求めた後（Ｓ
８１）、部品Ｘの位置および角度に基づいて制限した領
域内で部品Ｘについて高さを計測する（Ｓ８３）。ここ
では、干渉検出領域Ｄ1 の設定は不要であるから、干渉
検出領域読Ｄ1 を領域設定ファイルＦ1 から読み出すこ
とはしない。高さの計測には、実施形態１の「２．３」
の方法と同様に、部品Ｘに線状の光パターンを形成する
スリット光を照射し、部品Ｘをスリット光の長手方向に
直交する方向に搬送することによって、部品Ｘの上で光
パターンが走査されるようにする。そして、ＴＶカメラ
１１の受光面に形成される光パターンの像の位置に基づ
いて基線長三角測量法を適用して光切断法により部品Ｘ
の高さを求める。また、高さの計測の際には部品Ｘの位
置および角度に基づいてスリット光を照射する計測領域
を制限する。
【００４４】このようにして部品Ｘの高さが得られるか
ら、高さが部品Ｘの既知の高さに対して設定した基準値
を越えるとき（Ｓ８４）、部品Ｘの重複による干渉があ
るものと判断する（Ｓ８５）。このようにして１つの部
品Ｘについて干渉の有無を判断した後、他の部品Ｘがあ
るか否かを判定し、部品Ｘが残っていれば（Ｓ８２）、
残りのすべての部品Ｘについても同様の処理を施す。他
の方法は実施形態１と同様である。
ら、高さが部品Ｘの既知の高さに対して設定した基準値
を越えるとき（Ｓ８４）、部品Ｘの重複による干渉があ
るものと判断する（Ｓ８５）。このようにして１つの部
品Ｘについて干渉の有無を判断した後、他の部品Ｘがあ
るか否かを判定し、部品Ｘが残っていれば（Ｓ８２）、
残りのすべての部品Ｘについても同様の処理を施す。他
の方法は実施形態１と同様である。
【００４５】
【発明の効果】請求項１の発明では、物品の外観を非接
触で計測し、物品の既知の形状との照合により物品の位
置および角度を求めた後、物品の位置および角度に基づ
いて干渉検出領域を設定し、干渉検出領域において他部
材との干渉を検出するものであり、物品の位置および角
度に応じて干渉検出領域を設定し、干渉検出領域内での
干渉の有無を判定するから、一つの物品の上に他の物品
が重なっている場合や物品同士が近接しているような場
合でも干渉を容易に検出することが可能になるという利
点がある。つまり、接触、近接、重複のいずれの場合も
干渉として検出することが可能になる。
触で計測し、物品の既知の形状との照合により物品の位
置および角度を求めた後、物品の位置および角度に基づ
いて干渉検出領域を設定し、干渉検出領域において他部
材との干渉を検出するものであり、物品の位置および角
度に応じて干渉検出領域を設定し、干渉検出領域内での
干渉の有無を判定するから、一つの物品の上に他の物品
が重なっている場合や物品同士が近接しているような場
合でも干渉を容易に検出することが可能になるという利
点がある。つまり、接触、近接、重複のいずれの場合も
干渉として検出することが可能になる。
【００４６】請求項２の方法ではパターンマッチングを
行ない、請求項３の方法では一般化ハフ変換を行なうの
であって、画像入力装置の視野内に含まれる個数の物品
を一度に撮像することができるから、物品の位置および
角度を求める処理は画像処理の能力に依存し、比較的短
時間で多数の物品の位置および角度を求めることができ
るという利点がある。
行ない、請求項３の方法では一般化ハフ変換を行なうの
であって、画像入力装置の視野内に含まれる個数の物品
を一度に撮像することができるから、物品の位置および
角度を求める処理は画像処理の能力に依存し、比較的短
時間で多数の物品の位置および角度を求めることができ
るという利点がある。
【００４７】請求項４の方法は 高さ情報を用いて部品
の位置および角度を求めるから、スリット光を走査する
ことによって物品の位置および角度を求める処理にやや
時間がかかるが、高さ情報が得られることによって高さ
情報を用いる干渉の判定と処理を共通化することがで
き、全体としては効率よく干渉を判定することができる
という利点がある。
の位置および角度を求めるから、スリット光を走査する
ことによって物品の位置および角度を求める処理にやや
時間がかかるが、高さ情報が得られることによって高さ
情報を用いる干渉の判定と処理を共通化することがで
き、全体としては効率よく干渉を判定することができる
という利点がある。
【００４８】請求項５の発明は、干渉検出領域は、物品
の輪郭線の外側に所定の幅で形成されるから、干渉検出
領域を自動的に作成することが可能になる。請求項６、
７の発明は、干渉の有無の判断を面積の大小によって行
なうものであるが、干渉検出領域を物品の輪郭線の外側
に設定していることによって、物品に接触していないが
近接しているような他部材の干渉も検出することができ
るという利点がある。しかも、請求項７のように、干渉
検出領域の外側の面積を検出すれば、ごみ等の異物程度
では干渉とみなさないようにすることができる。つま
り、物品をロボットでピッキングする場合にはロボット
の稼働率を高めることが可能になる。
の輪郭線の外側に所定の幅で形成されるから、干渉検出
領域を自動的に作成することが可能になる。請求項６、
７の発明は、干渉の有無の判断を面積の大小によって行
なうものであるが、干渉検出領域を物品の輪郭線の外側
に設定していることによって、物品に接触していないが
近接しているような他部材の干渉も検出することができ
るという利点がある。しかも、請求項７のように、干渉
検出領域の外側の面積を検出すれば、ごみ等の異物程度
では干渉とみなさないようにすることができる。つま
り、物品をロボットでピッキングする場合にはロボット
の稼働率を高めることが可能になる。
【００４９】請求項８の発明は、干渉検出領域内に含ま
れる他部材の面積が所定値を越えるとときに干渉がある
と判断し、干渉検出領域内に含まれる他部材の面積が所
定値以下であるときには物品の高さを計測し、物品の高
さが所定値を越えるときには干渉があると判断するか
ら、最初は面積を用いて干渉を判定することによって、
ほとんどの干渉については比較的短時間で検出できるよ
うにし、面積によっては検出されないような干渉（重複
の場合）については、高さ情報を用いることによって検
出することができるのであって、比較的短時間で各種の
干渉状態を確実に検出することができるという利点があ
る。
れる他部材の面積が所定値を越えるとときに干渉がある
と判断し、干渉検出領域内に含まれる他部材の面積が所
定値以下であるときには物品の高さを計測し、物品の高
さが所定値を越えるときには干渉があると判断するか
ら、最初は面積を用いて干渉を判定することによって、
ほとんどの干渉については比較的短時間で検出できるよ
うにし、面積によっては検出されないような干渉（重複
の場合）については、高さ情報を用いることによって検
出することができるのであって、比較的短時間で各種の
干渉状態を確実に検出することができるという利点があ
る。
【００５０】請求項９の発明は、物品の外観を非接触で
計測し、物品の既知の形状との照合により物品の位置お
よび角度を求めた後、物品の位置および角度に基づいて
設定した領域の高さを計測し、物品の高さが所定値を越
えるときには干渉があると判断するものであり、干渉検
出領域を設定する必要がなく、高さ情報のみを用いて干
渉を検出することができるので、とくに重複や近接を検
出する場合に有効である。しかも、物品の位置および角
度を求めることによって高さ情報を求める領域を制限す
るから、比較的時間のかかる高さ計測に際して計測領域
を制限して計測時間の短縮を図ることができるという利
点がある。
計測し、物品の既知の形状との照合により物品の位置お
よび角度を求めた後、物品の位置および角度に基づいて
設定した領域の高さを計測し、物品の高さが所定値を越
えるときには干渉があると判断するものであり、干渉検
出領域を設定する必要がなく、高さ情報のみを用いて干
渉を検出することができるので、とくに重複や近接を検
出する場合に有効である。しかも、物品の位置および角
度を求めることによって高さ情報を求める領域を制限す
るから、比較的時間のかかる高さ計測に際して計測領域
を制限して計測時間の短縮を図ることができるという利
点がある。
【図１】実施形態１を示す基本の動作説明図である。
【図２】実施形態１における装置の概略構成図である。
【図３】実施形態１における干渉検出領域の概念図であ
る。
る。
【図４】実施形態１における画像処理部のブロック図で
ある。
ある。
【図５】実施形態１における動作説明図である。
【図６】実施形態１における画像処理部のブロック図で
ある。
ある。
【図７】実施形態１における動作説明図である。
【図８】実施形態１における一般化ハフ変換のテンプレ
ートを示す図である。
ートを示す図である。
【図９】実施形態１における一般化ハフ変換の概念を説
明する図である。
明する図である。
【図１０】実施形態１で用いるアキュムレータ配列を示
す図である。
す図である。
【図１１】実施形態１における干渉検出領域の設定手順
の概念説明図である。
の概念説明図である。
【図１２】実施形態１における干渉検出領域の設定手順
の動作説明図である。
の動作説明図である。
【図１３】実施形態１における干渉検出方法を示す動作
説明図である。
説明図である。
【図１４】実施形態１における干渉の概念を示す図であ
る。
る。
【図１５】実施形態１における干渉検出方法を示す動作
説明図である。
説明図である。
【図１６】実施形態１における干渉の概念を示す図であ
る。
る。
【図１７】実施形態１における干渉検出方法を示す動作
説明図である。
説明図である。
【図１８】実施形態１における干渉の概念を示す図であ
る。
る。
【図１９】実施形態１における高さ計測装置の概略構成
図である。
図である。
【図２０】実施形態２の動作説明図である。
【図２１】実施形態３の動作説明図である。
【図２２】実施形態３における干渉の概念を示す図であ
る。
る。
１１ ＴＶカメラ １２ 光源 １３ 画像メモリ １４ 画像処理部
Claims (9)
- 【請求項１】 物品の外観を非接触で計測し、物品の既
知の形状との照合により物品の位置および角度を求めた
後、物品の位置および角度に基づいて干渉検出領域を設
定し、干渉検出領域において他部材との干渉を検出する
ことを特徴とする物品の干渉検出方法。 - 【請求項２】 画像入力装置により撮像して得た物品を
含む画像内で、テンプレートを所定角度ずつ回転させる
とともに、各角度ごとにテンプレートを画像内で走査
し、テンプレートの各位置および各角度において物品の
画像との重複の程度を求め、重複の程度が極大となる位
置および角度を物品の位置および角度として求めること
を特徴とする請求項１記載の物品の干渉検出方法。 - 【請求項３】 テンプレートを構成する画素群の各画素
の極座標と各画素の近傍の濃度勾配を画像の基準方向に
対する角度で表した方向値とを対応付けたテンプレート
テーブルを設け、画像入力装置により撮像して得た物品
を含む濃淡画像の画素群の各画素の座標と方向値とを求
めた後、物品を含む濃淡画像の基準方向を所定角度ずつ
変化させて得た方向値をテンプレートテーブルに照合す
ることにより物品を含む濃淡画像の各画素の極座標の候
補を求め、上記角度と極座標の候補とに一般化ハフ変換
を施して得られる座標の発生度数を各基準方向ごとに求
め、度数が極大になる座標および基準方向の角度をそれ
ぞれ物品の位置および角度として求めることを特徴とす
る請求項１記載の物品の干渉検出方法。 - 【請求項４】 物品を含む空間領域でスリット光を走査
するとともに、スリット光により形成される光パターン
の像の位置を撮像装置によって検出することにより、三
角測量法の原理によって求めた上記空間領域内での高さ
の変化に基づいて物品の輪郭線を求め、輪郭線を構成す
る画素の位置関係に基づいて部品の位置および角度を求
めることを特徴とする請求項１記載の物品の干渉検出方
法。 - 【請求項５】 干渉検出領域は、物品の輪郭線の外側に
所定の幅で形成されることを特徴とする請求項１記載の
物品の干渉検出方法。 - 【請求項６】 干渉検出領域内に含まれる他部材の面積
が所定値を越えるとときに干渉があると判断することを
特徴とする請求項１記載の物品の干渉検出方法。 - 【請求項７】 干渉検出領域において検出された他部材
について、干渉検出領域外の面積が所定値を越えるとき
に干渉があると判断することを特徴とする請求項１記載
の物品の干渉検出方法。 - 【請求項８】 干渉検出領域内に含まれる他部材の面積
が所定値を越えるとときに干渉があると判断し、干渉検
出領域内に含まれる他部材の面積が所定値以下であると
きには物品の高さを計測し、物品の高さが所定値を越え
るときには干渉があると判断することを特徴とする請求
項１記載の物品の干渉検出方法。 - 【請求項９】 物品の外観を非接触で計測し、物品の既
知の形状との照合により物品の位置および角度を求めた
後、物品の位置および角度に基づいて設定した領域の高
さを計測し、物品の高さが所定値を越えるときには干渉
があると判断することを特徴とする物品の干渉検出方
法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP24810895A JP3543442B2 (ja) | 1995-09-26 | 1995-09-26 | 物品の干渉検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP24810895A JP3543442B2 (ja) | 1995-09-26 | 1995-09-26 | 物品の干渉検出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0991441A true JPH0991441A (ja) | 1997-04-04 |
| JP3543442B2 JP3543442B2 (ja) | 2004-07-14 |
Family
ID=17173353
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP24810895A Expired - Fee Related JP3543442B2 (ja) | 1995-09-26 | 1995-09-26 | 物品の干渉検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3543442B2 (ja) |
Cited By (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| JP2006133049A (ja) * | 2004-11-05 | 2006-05-25 | Sick Optex Kk | 高さ形状センサ |
| JP2007532929A (ja) * | 2004-04-19 | 2007-11-15 | シック アイヴィピー エービー | 分配システムにおける測定装置および方法 |
| US7657346B2 (en) | 2004-04-23 | 2010-02-02 | Fanuc Ltd | Object picking system |
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