JP2012040634A - Calibration device and method for power-controlled robot - Google Patents
Calibration device and method for power-controlled robot Download PDFInfo
- Publication number
- JP2012040634A JP2012040634A JP2010182873A JP2010182873A JP2012040634A JP 2012040634 A JP2012040634 A JP 2012040634A JP 2010182873 A JP2010182873 A JP 2010182873A JP 2010182873 A JP2010182873 A JP 2010182873A JP 2012040634 A JP2012040634 A JP 2012040634A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- robot
- force sensor
- tool
- force
- measurement value
- 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.)
- Granted
Links
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Manipulator (AREA)
- Robotics (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
Abstract
Description
本発明は、力制御を使用するロボットシステムにおけるロボットの設置位置誤差等に関わらず接触力を計測するキャリブレーション装置と方法に関する。 The present invention relates to a calibration apparatus and method for measuring a contact force regardless of an installation position error of a robot in a robot system using force control.
ロボットのツール位置較正手段に関連して、特許文献１〜４が既に開示されている。 Patent documents 1 to 4 have already been disclosed in relation to a tool position calibration means of a robot.
特許文献１、２は治具などを用いて較正するものである。また図面情報などをベースに数値入力により設定することも知られている。
さらに特許文献３は視覚センサなどを利用して撮像したデータから特定点の認識を行うことなどで、較正・設定するものである。
また、特許文献４はロボットに複数の姿勢をとらせ、各姿勢おける力センサ出力から力センサを較正するものである。
Patent Documents 1 and 2 calibrate using a jig or the like. It is also known to set by numerical input based on drawing information or the like.
Furthermore, Patent Document 3 performs calibration and setting by recognizing a specific point from data captured using a visual sensor or the like.
Japanese Patent Laid-Open No. 2004-228561 causes a robot to take a plurality of postures and calibrates the force sensor from the force sensor output in each posture.
従来は、手先に力センサを設け、作業中のツール反力を計測しながら接触作業するロボットの重力補償において、作業前にツールの重量と重心位置を計測し、作業中の重心位置の移動、変動を計測してツールの重力成分を差し引くことが行われている。
また、重心位置などの計測は、従来は、（ａ）ツールの３ＤＣＡＤモデルを作成し、手先の重心位置を算出する手段や、特許文献４のように、（ｂ）ロボットに複数の姿勢を取らせ、計測した力センサの値からツールの重量と重心位置を算出する手段が提案されている。
Conventionally, in the gravity compensation of the robot that performs contact work while providing a force sensor at the hand and measuring the tool reaction force during work, the weight and center of gravity of the tool are measured before work, and the center of gravity position during work is moved. It is done to measure the variation and subtract the gravity component of the tool.
Conventionally, the measurement of the center of gravity position and the like has conventionally been done by (a) creating a 3D CAD model of the tool and calculating the center of gravity position of the hand, or (b) taking a plurality of postures on the robot as in Patent Document 4. Means have been proposed for calculating the weight and center of gravity position of the tool from the measured force sensor values.
しかし、上述した従来の技術では、ロボットの設置姿勢の誤差を考慮されていないため、微小なツール押し付け力での制御が行えないといった問題点があった。 However, the above-described conventional technique has a problem in that control with a minute tool pressing force cannot be performed because an error in the installation posture of the robot is not taken into consideration.
すなわち、従来、ロボットを所定の位置・姿勢に設置する際に、正確に設計値どおりに設置することは困難であり、設置誤差が生じることがある。この場合、従来の技術では、この誤差を考慮せず、ロボット座標系における重力方向に誤差を含んだ状態でツール重心等をキャリブレーションするため、正確な重力補償ができない。
なお、力覚センサの計測データは、ツールに加わる重力と、ツールに加わる外力との合力である。この計測データから、ツール重心位置やツールの姿勢等からツールに加わる重力を差し引くことで、ツールに加わる外力を算出することを重力補償と呼ぶ。
このため、例えばバリ取りロボットなどでは、微小なツール押し付け力での制御が行えない問題点があった。
In other words, conventionally, when a robot is installed at a predetermined position / posture, it is difficult to install it exactly as designed, and an installation error may occur. In this case, the conventional technique does not consider this error and calibrates the tool center of gravity and the like in a state in which the error is included in the gravity direction in the robot coordinate system, so accurate gravity compensation cannot be performed.
Note that the measurement data of the force sensor is the resultant force of gravity applied to the tool and external force applied to the tool. The calculation of the external force applied to the tool by subtracting the gravity applied to the tool from the measurement data and the position of the center of gravity of the tool, the posture of the tool, etc. is called gravity compensation.
For this reason, for example, a deburring robot has a problem in that it cannot perform control with a small tool pressing force.
本発明はかかる問題点を解決するために創案されたものである。すなわち、本発明の目的は、ロボットの設置精度が低い場合でもロボット座標系における重力方向、ツール重量、ツール重心位置を含むパラメータをキャリブレーションすることができる力制御ロボットのキャリブレーション装置と方法を提供することにある。 The present invention has been made to solve such problems. That is, an object of the present invention is to provide a calibration apparatus and method for a force control robot capable of calibrating parameters including the gravity direction, tool weight, and tool center of gravity position in the robot coordinate system even when the installation accuracy of the robot is low. There is to do.
本発明によれば、３次元動作するロボットアームの手先に力センサを介してツールが取り付けられている力制御ロボットのキャリブレーション装置であって、
前記ロボットアームを複数の姿勢に動作させて前記力センサの計測値と、前記計測値を取得するときの力覚センサの姿勢データを取得するロボット制御装置と、
前記力センサの計測値と、前記計測値を取得するときの力センサのロボットの姿勢データと、を記憶する記憶装置と、
前記力センサ計測値と、前記計測値を取得するときの力覚センサの姿勢データから、重力方向、ツール重量、ツール重心位置を含む複数のパラメータを算出する演算装置とを備える、ことを特徴とする力制御ロボットのキャリブレーション装置が提供される。
According to the present invention, there is provided a calibration apparatus for a force control robot in which a tool is attached to a hand of a robot arm that moves three-dimensionally via a force sensor,
A robot control device for operating the robot arm in a plurality of postures and obtaining posture values of the force sensor when obtaining the measurement values of the force sensor; and
A storage device for storing the measurement value of the force sensor and posture data of the robot of the force sensor when acquiring the measurement value;
An arithmetic unit that calculates a plurality of parameters including a gravity direction, a tool weight, and a tool barycentric position from the force sensor measurement value and posture data of the force sensor at the time of obtaining the measurement value; A force control robot calibration apparatus is provided.
また本発明によれば、３次元動作するロボットアームの手先に力センサを介してツールが取り付けられている力制御ロボットのキャリブレーション方法であって、
前記ロボットアームを複数の姿勢に動作させて前記力センサの計測値と、力センサのロボットの姿勢データと、を取得し、
前記力センサ計測値と、前記計測値を取得するときの力覚センサの姿勢データとから、重力方向、ツール重量、ツール重心位置を含む複数のパラメータを算出する、ことを特徴とする力制御ロボットのキャリブレーション方法が提供される。
According to the present invention, there is also provided a calibration method for a force control robot in which a tool is attached to a hand of a robot arm that moves three-dimensionally via a force sensor,
The robot arm is moved to a plurality of postures to obtain the measurement value of the force sensor and the posture data of the robot of the force sensor,
A force control robot characterized by calculating a plurality of parameters including a gravitational direction, a tool weight, and a tool barycentric position from the force sensor measurement value and posture data of the force sensor when the measurement value is acquired. A calibration method is provided.
本発明の実施形態によれば、重力方向、ツール重量、ツール重心位置以外の前記パラメータは、力センサのバイアス値である。 According to an embodiment of the present invention, the parameters other than the direction of gravity, the tool weight, and the position of the center of gravity of the tool are bias values of the force sensor.
上記本発明の装置と方法によれば、ロボット座標系における重力方向ベクトルを含む複数のパラメータと力センサの検出値との関係を示す計算モデルと、ロボットアームを複数の姿勢に動作させて取得した力センサの計測値とから、前記複数のパラメータを算出するので、パラメータであるロボット座標系における重力方向ベクトル、力センサ座標系におけるツール重心位置ベクトル、力センサ座標系におけるツール重量、及び力センサのバイアス値を同時にキャリブレーションすることができる。 According to the apparatus and method of the present invention, the calculation model showing the relationship between the plurality of parameters including the gravity direction vector in the robot coordinate system and the detection value of the force sensor, and the robot arm obtained by operating the robot arm in a plurality of postures. Since the plurality of parameters are calculated from the measurement values of the force sensor, the gravity direction vector in the robot coordinate system, the tool gravity center position vector in the force sensor coordinate system, the tool weight in the force sensor coordinate system, and the force sensor The bias value can be calibrated simultaneously.
従って、ロボットの設置精度が低い場合でも、その誤差を考慮して、必要なパラメータをキャリブレーションすることができるので、ツール重心位置ベクトルやツール重量のキャリブレーション精度を向上することができる。
そのため、これらのパラメータを使った重力補償の精度が向上し、高精度での力制御が可能になる。
Therefore, even if the installation accuracy of the robot is low, necessary parameters can be calibrated in consideration of the error, so that the calibration accuracy of the tool centroid position vector and the tool weight can be improved.
Therefore, the accuracy of gravity compensation using these parameters is improved, and force control with high accuracy becomes possible.
特にバリ取りロボットでは位置・力のハイブリッド制御で一定の加工反力を得られるよう制御しており、力センサの誤差はツールの押し付け力の誤差に直結しているため仕上げに大きな影響を与える。また、精度よく加工反力が得られることで微小な加工押し付け力で制御する必要のある３次元曲面加工が可能になる。
In particular, deburring robots are controlled so that a constant machining reaction force can be obtained by hybrid control of position and force, and the error of the force sensor is directly linked to the error of the pressing force of the tool, so that the finishing is greatly affected. Further, since the machining reaction force can be obtained with high accuracy, three-dimensional curved surface machining that needs to be controlled with a minute machining pressing force can be performed.
以下、本発明の好ましい実施例を図面を参照して説明する。なお、各図において共通する部分には同一の符号を付し、重複した説明を省略する。 Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In addition, the same code | symbol is attached | subjected to the common part in each figure, and the overlapping description is abbreviate | omitted.
図１は、本発明による力制御ロボットのキャリブレーション装置を備えたロボットの全体構成図である。この図において、（Ａ）は全体図、（Ｂ）は（Ａ）のＢ部説明図である。 FIG. 1 is an overall configuration diagram of a robot including a force control robot calibration apparatus according to the present invention. In this figure, (A) is an overall view, and (B) is an explanatory view of part B of (A).
図１（Ａ）において、ロボット１は、その手先に力センサ３を介してツール４（工具）が取り付けられている。
本発明による力制御ロボットのキャリブレーション装置１０は、ロボット座標系ΣＲにおけるロボット１の力センサ３のキャリブレーション装置である。
ここでロボット座標系ΣＲとは、ロボット１の土台に固定された座標系であり、Ｘ，Ｙ，Ｚの座標軸を有する。
In FIG. 1 (A), the robot 1 has a tool 4 (tool) attached to its hand via a force sensor 3.
Calibration apparatus 10 of the force control robot according to the present invention is a calibration apparatus of the force sensor 3 of the robot 1 in the robot coordinate system sigma R.
Here, the robot coordinate system sigma R, a coordinate system fixed to the base of the robot 1, having X, Y, the coordinate axes of Z.
また図１（Ｂ）に示すように、力センサ３に固定された座標系を力センサ座標系ΣＳと呼ぶ。力センサ座標系ΣＳも、Ｘ，Ｙ，Ｚの座標軸を有する。 Further, as shown in FIG. 1 (B), it referred to a coordinate system fixed to the force sensor 3 and the force sensor coordinate system sigma S. The force sensor coordinate system sigma S also has X, Y, the coordinate axes of Z.
ロボット座標系ΣＲ基準での力覚センサ座標系ΣＳの位置・姿勢は、Ｘ，Ｙ，Ｚの座標軸に沿った並進量と、各軸周りの回転角度、ヨー角Ａ（Ｚ軸回り）、ピッチ角Ｂ（Ｙ軸回り）、ロール角Ｃ（Ｘ軸回り）で表現する。ただし、姿勢の表現方法はこの限りではなく、オイラー角を用いた方法などもある。 The position and orientation of the force sensor coordinate system Σ S based on the robot coordinate system Σ R are the translation amount along the X, Y, and Z coordinate axes, the rotation angle around each axis, and the yaw angle A (around the Z axis). , Pitch angle B (around Y axis) and roll angle C (around X axis). However, the method of expressing the posture is not limited to this, and there is a method using Euler angles.
本発明でキャリブレーションするパラメータ５は、ロボット座標系ΣＲ基準での重力方向ベクトルｎＧ、力センサ座標系ΣＳにおけるツール重心位置ベクトルＳｒＧ、ツール重量ｆＴ、及び力センサ３のバイアス値ＳＦｂｉａｓである。
なお、力センサのバイアス値とは、力センサ３に負荷を加えない状態での力センサ３の計測値を意味する。力センサのバイアス値は、理想的には０だが、実際には誤差が生じる。
Parameter 5 calibrating in the present invention, the gravity direction vector n G of the robot coordinate system sigma R criteria, the tool center-of-gravity position vector S r G in the force sensor coordinate system sigma S, tool weight f T, and the bias of the force sensor 3 The value S F bias .
Note that the bias value of the force sensor means a measured value of the force sensor 3 in a state where no load is applied to the force sensor 3. The bias value of the force sensor is ideally 0, but an error actually occurs.
図２は、本発明による力制御ロボットのキャリブレーション装置の構成図である。
この図に示すように、本発明の力制御ロボットのキャリブレーション装置１０は、記憶装置１２、ロボット制御装置１４、及び演算装置１６を備える。
FIG. 2 is a configuration diagram of a force control robot calibration apparatus according to the present invention.
As shown in this figure, the force control robot calibration device 10 of the present invention includes a storage device 12, a robot control device 14, and an arithmetic device 16.
記憶装置１２は、例えばハードディスク、メモリカード、ＲＯＭ、ＲＡＭ等であり、力センサ計測値と、前記計測値を取得するときの力覚センサの姿勢データとを記憶する。
この計算モデル６は、図示しない入力装置、例えばキーボード、メモリリーダから記憶装置１２に入力されている。
The storage device 12 is, for example, a hard disk, a memory card, a ROM, a RAM, or the like, and stores a force sensor measurement value and force sensor posture data when the measurement value is acquired.
The calculation model 6 is input to the storage device 12 from an input device (not shown) such as a keyboard or a memory reader.
本発明でキャリブレーションするパラメータ５は、ロボット座標系ΣＲ基準での重力方向ベクトルｇ、力センサ座標系ΣＳにおけるツール重心位置ベクトルＳｒＧ、ツール重量ｆＴ、及び力センサ３のバイアス値ＳＦｂｉａｓである。 Parameter 5 calibrating in the present invention, the gravity direction vector g in the robot coordinate system sigma R criteria, the force sensor coordinate system sigma tools barycentric position vector S in S r G, tool weight f T, and the bias value of the force sensor 3 S F bias .
ロボット制御装置１４は、例えばコンピュータであり、ロボットアーム１を複数の姿勢に動作させて力センサ３の計測値と、前記計測値を取得するときの力覚センサの姿勢データと、を取得する。取得された計測値と、前記計測値を取得するときの力覚センサの姿勢データとは、記憶装置１２に記憶される。
ロボット制御装置１４は、ロボットアーム１を制御するロボットコントローラの機能を備えていることが好ましい。
The robot control device 14 is, for example, a computer, and acquires the measurement value of the force sensor 3 and the posture data of the force sensor when the measurement value is acquired by operating the robot arm 1 in a plurality of postures. The acquired measurement value and the posture data of the force sensor when acquiring the measurement value are stored in the storage device 12.
The robot controller 14 preferably has a robot controller function for controlling the robot arm 1.
演算装置１６は、例えばコンピュータのＣＰＵであり、記憶した計算モデル６と記憶した計測値と、前記計測値を取得するときの力覚センサの姿勢データとから、パラメータ５を算出する。
なお、記憶装置１２、ロボット制御装置１４、演算装置１６を１台または複数のコンピュータで構成してもよい。
The arithmetic device 16 is, for example, a CPU of a computer, and calculates the parameter 5 from the stored calculation model 6, the stored measurement value, and the posture data of the force sensor when the measurement value is acquired.
The storage device 12, the robot control device 14, and the arithmetic device 16 may be configured by one or a plurality of computers.
図３は、本発明の力制御ロボットのキャリブレーション方法を示すフローチャートである。この図に示すように、本発明の方法は、ロボット座標系ΣＲにおけるロボット１の力センサ３のキャリブレーション方法であり、Ｓ１〜Ｓ４の各ステップ（工程）からなる。 FIG. 3 is a flowchart showing the calibration method of the force control robot of the present invention. As shown in this figure, the method of the present invention is a calibration method of the force sensor 3 of the robot 1 in the robot coordinate system sigma R, consists of the steps of S1 to S4 (step).
Ｓ１では、ロボット制御装置１４によりロボットアーム１を複数の姿勢に動作させ、Ｓ２で力センサの計測値と、前記計測値を取得するときの力覚センサの姿勢データと、を取得する。取得した計測値と、前記計測値を取得するときの力覚センサの姿勢データとは、記憶装置１２に記憶する。
Ｓ３で、演算装置１６により、記憶した計測値と、前記計測値を取得するときの力覚センサの姿勢データとから、パラメータ５を算出する。
Ｓ４では、Ｓ３で算出したパラメータ５を出力する。パラメータ５の出力先は、例えばＣＲＴ、記憶装置１２、ロボット制御装置１４である。
In S1, the robot control device 14 operates the robot arm 1 in a plurality of postures, and in S2, the measurement values of the force sensor and the posture data of the force sensor when acquiring the measurement values are acquired. The acquired measurement value and the posture data of the force sensor when acquiring the measurement value are stored in the storage device 12.
In S3, the arithmetic device 16 calculates the parameter 5 from the stored measurement value and the posture data of the force sensor when the measurement value is acquired.
In S4, the parameter 5 calculated in S3 is output. The output destination of the parameter 5 is, for example, the CRT, the storage device 12, and the robot control device 14.
以下、本発明の実施例を詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail.
１．本発明では、手先に力覚センサ（以下、「力センサ」という）を搭載した産業用ロボットアームにおいて、手先のツール重心等の計測手段について説明する。また、本発明を適用する装置として、バリ取り・仕上げロボットを想定する。 1. In the present invention, a measuring means such as a tool center of gravity of a hand in an industrial robot arm having a force sensor (hereinafter referred to as “force sensor”) mounted on the hand will be described. A deburring / finishing robot is assumed as an apparatus to which the present invention is applied.
２．記法について
本発明では、左上の添え字はその座標系を表す。例えば、座標系ΣＬにおけるツール目標位置・姿勢をＬＹＤと表す。なお、図中の表記などでは一部省略している場合がある。
2. Notation In the present invention, the upper left subscript represents the coordinate system. For example, it represents the tool target position and orientation in the coordinate system sigma L and L Y D. Note that some of the notations in the figure may be omitted.
座標系ΣＰと座標系ΣＱとの位置関係が、座標系ΣＰのＺ軸周りにＰａＱだけ回転させた座標系がΣＰＰであり、座標系ΣＰＰのＹ軸周りにＰｂＱだけ回転させた座標系がΣＰＰＰであり、座標系ΣＰＰＰのＸ軸周りにＰｃＱだけ回転させた座標系がΣＱである場合、座標系ΣＱ上の位置ベクトルＱｒを座標系ΣＰ上の位置ベクトルｐｒに座標変換する回転行列ＰＲＱを数１の式（１）（２）と定義する。
ここで、ＰａＱはヨー角、ＰｂＱはピッチ角、ＰｃＱはロール角である。
Positional relationship between the coordinate system sigma P and the coordinate system sigma Q is, the coordinate system is rotated by P a Q around the Z axis of the coordinate system sigma P is the sigma PP, P b around the Y axis of the coordinate system sigma PP When the coordinate system rotated by Q is Σ PPP and the coordinate system rotated by P c Q around the X axis of the coordinate system Σ PPP is Σ Q , the position vector Q r on the coordinate system Σ Q is coordinated system Σ rotation matrix P R Q number 1 in equation (1) to coordinate transformation on the position vector p r on P is defined as (2).
Here, P a Q is the yaw angle, P b Q is the pitch angle, and P c Q is the roll angle.
回転行列には、ＰＲＱ＝ＱＲＰ Ｔ・・・（２．１）の性質があり、ここでの添字Ｔは転置を表す。
位置ベクトルｒ＝［ｘ ｙ ｚ］Ｔ・・・（２．２）について、［ｒ×］は外積行列を表し、数１の式（３）で表される。
The rotation matrix has a property of P R Q = Q R P T (2.1), where the subscript T represents transposition.
With respect to the position vector r = [x y z] T (2.2), [r ×] represents an outer product matrix, and is represented by Expression (3) of Equation 1.
３．キャリブレーションするパラメータ
本発明で使用する座標系を図１に示す。キャリブレーションするパラメータ５は、以下の通り。
（１）ロボット座標系ΣＲにおける重力方向ベクトルＲｎＧ
（長さ１の単位ベクトルとする）
（２）力センサ座標から先のツール重量ｆＴ
（３）力センサ座標系ΣＳにおけるツール４の重心位置ベクトルＳｒＧ
（４）力センサ３の各軸ごとの零点からのバイアス値ＳＦｂｉａｓ
3. Parameters to be calibrated A coordinate system used in the present invention is shown in FIG. The parameter 5 to be calibrated is as follows.
(1) gravity direction vector in the robot coordinate system Σ R R n G
(It is a unit vector of length 1)
(2) The tool weight f T from the force sensor coordinates
(3) force centroid position vector S r G of the tool 4 in the sensor coordinate system sigma S
(4) The bias value S F bias from the zero point for each axis of the force sensor 3
ロボット座標系ΣＲと力センサ座標系ΣＳとの相対位置は、ロボットコントローラにおけるロボット１の姿勢データを使って算出する。 The relative position between the robot coordinate system sigma R and the force sensor coordinate system sigma S is calculated by using the orientation data of the robot 1 in the robot controller.
４．キャリブレーション方法
ロボット１の姿勢を複数変えて、力センサ３の計測値と、前記計測値を取得するときの力覚センサの姿勢データとを取得することで、前述のパラメータ５をキャリブレーションする。
4). Calibration Method The parameter 5 described above is calibrated by changing the posture of the robot 1 and acquiring the measured value of the force sensor 3 and the posture data of the force sensor when the measured value is acquired.
５．力センサ３の計測値の取得
ロボット１の姿勢をｎ通りに変えて力センサ３の計測値を取得する。ｎ番目のロボット姿勢［ａｎ ｂｎ ｃｎ］Ｔ・・・（３．１）を式（２）に代入して算出される回転行列をＳＲｎＲとし、その時の力センサ３の計測値をＳＦｎ＝［ＳＦｎｘ ＳＦｎｙ ＳＦｎｚ ＳＴｎｘ ＳＴｎｙ ＳＴｎｚ］Ｔ・・・（３．２）とすると、力センサ３の計測値の計算モデル６は、数２の式（４）となる。
5. Acquisition of Measurement Value of Force Sensor 3 The measurement value of the force sensor 3 is acquired by changing the posture of the robot 1 in n ways. The rotation matrix calculated by substituting the n-th robot posture [a n b n c n ] T (3.1) into equation (2) is S R nR, and the measured value of the force sensor 3 at that time Is S F n = [ S F nx S F ny S F nz S T nx S T ny S T nz ] T (3.2), the calculation model 6 of the measurement value of the force sensor 3 is expressed as 2 (4).
ここでの未知数は、力センサ３のバイアス値ＳＦｂｉａｓ＝［ＳＦｂｘ ＳＦｂｙ ＳＦｂｚ ＳＴｂｘ ＳＴｂｙ ＳＴｂｚ］Ｔ・・・（４．１）、力センサ３から先のツール４の質量ｍＴ、重力方向ベクトルＲｎＧ＝［ｎｘ ｎｙ ｎｚ］Ｔ・・・（４．２）、ツール４の重心位置ベクトルＳｒＧ＝［ＳｘＧ ＳｙＧ ＳｚＧ］Ｔ・・・（４．３）である。 The unknown here is the bias value of the force sensor 3 S F bias = [ S F bx S F by S F bz S T bx S T by S T bz ] T (4.1), from the force sensor 3 Mass m T of the previous tool 4, gravity direction vector R n G = [n x n y n z ] T (4.2), center of gravity position vector S r G = [ S x G S y of the tool 4 G S z G ] T (4.3).
６．重力方向ベクトルの算出
数３の式（５）に示すように、２つの計測値の差を取ることでバイアス値ＳＦｂｉａｓを消去する。
6). Calculation of Gravity Direction Vector As shown in Equation 3 (5), the bias value S F bias is eliminated by taking the difference between the two measured values.
ｎ個の計測値からのペアを作って同様に、バイアス値ＳＦｂｉａｓを消去し、それぞれの１〜３行目を使って、重力方向ベクトルｎＧについての連立方程式を、式（６）とおく。 Similarly, by making a pair from n measurement values, the bias value S F bias is deleted, and using the first to third rows, simultaneous equations for the gravity direction vector n G are expressed by Equation (6) and deep.
通常、式（６）の連立方程式は解を持たないが、｜ｆＴＡ・ｎＧ−ｂ｜・・・（６．１）を最小にする近似解の一般解ｆＴｎＧは、式（７）（８）と表される。ここで、Ａ＋はＡの擬似逆行列、ｋは１×３の任意ベクトルである。 Normally, the simultaneous equations of Equation (6) have no solution, but the general solution f T n G of the approximate solution that minimizes | f T A · n G −b | (6.1) (7) Represented as (8). Here, A + is a pseudo inverse matrix of A, and k is a 1 × 3 arbitrary vector.
さらに、この解のうちで解自身のノルム｜ｆＴｎＧ｜・・・（７．１）を最小にするものは、式（９）と表される。以降は、式（９）で算出したｆＴ，ｎＧを使用する。 Further, among these solutions, the one that minimizes the norm | f T n G |... (7.1) of the solution itself is expressed as Equation (9). Thereafter, f T , n G calculated by Expression (9) is used.
東京における重力加速度｜ｇ｜＝９．７９７６３を使用するなどして，ツール質量を算出することもできる。 The tool mass can also be calculated, for example using gravitational acceleration in Tokyo | g | = 9.79763.
７．重心位置の算出
式（５）のそれぞれの４〜６行目を使って、重心位置ベクトルｒＧに関する連立方程式を数４の式（１０）とおく。重力方向ベクトルｎＧの算出と同様に、ｒＧの近似解を式（１２）として算出する。
7). Calculation of the center of gravity position Using the 4th to 6th lines of the expression (5), the simultaneous equations relating to the center of gravity position vector r G are set as Expression (10). Similar to the calculation of the gravity direction vector n G, to calculate the approximate solution of r G as an expression (12).
８．力センサのバイアス値の算出
算出したツール重量ｆＴ、重力方向ベクトルｎＧ、重心位置ベクトルｒＧを、式（４）に代入し、力センサ３のバイアス値ＳＦｂｉａｓを算出する。
8). Calculation of Bias Value of Force Sensor The calculated tool weight f T , gravity direction vector n G , and gravity center position vector r G are substituted into Equation (4) to calculate the bias value S F bias of the force sensor 3.
９．計測する姿勢の選択
ロボット１の姿勢や計測する回数は、式（６）、式（１０）においてｒａｎｋＡ＝３かつｒａｎｋＡｒ＝３（ｒａｎｋは行列の階数）・・・（１２．１）となるように選択する。
9. Selection of posture to measure The posture of the robot 1 and the number of times to measure are rankA = 3 and rankA r = 3 (rank is the rank of the matrix) (12.1) in Equations (6) and (10). To choose.
ロボットの姿勢数が２の場合、ｒａｎｋＡ＝３かつｒａｎｋＡｒ＝３であることの必要十分条件は、ｒａｎｋ（ＳＲ２−ＳＲ１）＝３かつｒａｎｋ（［ｒ×］・（ＳＲ２−ＳＲ１））＝３・・・（１２．２）であり、さらにこの必要十分条件は「計測時のロボット姿勢における力センサ座標系Σ１、Σ２のＸ・Ｙ・Ｚ軸が一致しない」かつ「２つの座標系の回転軸がｒＧと平行でない」となる。このときＡ、Ａｒは６×３の行列となる。ここで、Ａ，Ａｒの階数を減らさないように適当な行のみを選択して、３×３の行列Ａ’，Ａｒ ’を再度構成すれば、Ａ’，Ａｒ ’には逆行列が存在するため、重力方向ベクトルｎＧ、重心位置ベクトルｒＧは解を持ち、逆行列を使った演算によって解を算出できる。
また、計測データの数を多くして最小二乗法の近似解を使用すると、｜ｆＴＡ・ｎＧ−ｂ｜や｜ｆＴＡｒ・ｒＧ−ｂｒ｜によって、解の妥当性を定量的に判定できるため、計測の失敗によって計測値中に異常値を含んだ場合に、エラー判定ができる。
When the number of postures of the robot is 2, the necessary and sufficient condition that rankA = 3 and rankA r = 3 is rank ( S R 2 −S R 1 ) = 3 and rank ([r ×] · ( S R 2 − S R 1 )) = 3 (12.2), and the necessary and sufficient condition is that “the X, Y, and Z axes of the force sensor coordinate systems Σ 1 and Σ 2 in the robot posture at the time of measurement coincide. And “the rotation axes of the two coordinate systems are not parallel to r G ”. At this time, A and Ar become a 6 × 3 matrix. Here, A, by selecting only appropriate row to not reduce the rank of A r, 3 × 3 matrix A ', A r' if again configure, A ', A r' inverse to Therefore, the gravity direction vector n G and the gravity center position vector r G have solutions, and the solution can be calculated by an operation using an inverse matrix.
In addition, if the number of measurement data is increased and an approximate solution of the least square method is used, the validity of the solution is determined by | f T A · n G −b | or | f T Ar · r G −b r |. Since the determination can be made quantitatively, an error can be determined when an abnormal value is included in the measured value due to a measurement failure.
近似解の算出方法はこの限りではなく、擬似逆行列を逐次最小二乗法を使って算出する方法では、計測データを取得するたびごとにパラメータを算出・更新していき、パラメータの算出結果は次第に収束していく。処理のフローは図４のようになる。 The method of calculating the approximate solution is not limited to this, and in the method of calculating the pseudo inverse matrix using the sequential least squares method, the parameter is calculated and updated each time measurement data is acquired. Converge. The processing flow is as shown in FIG.
上述した本発明の装置と方法によれば、ロボットアーム１を複数の姿勢に動作させて取得した力センサ３の計測値と、前記計測値を取得するときの力覚センサの姿勢データとから、複数のパラメータ５を算出するので、パラメータ５であるロボット座標系ΣＲにおける重力方向ベクトルｎＧ、力センサ座標系ΣＳにおけるツール重心位置ベクトルＳｒＧ、力センサ座標系ΣＳにおけるツール重量ｆＴ及び力センサ３のバイアス値ＳＦｂｉａｓを同時にキャリブレーションすることができる。 According to the apparatus and method of the present invention described above, from the measured value of the force sensor 3 obtained by operating the robot arm 1 in a plurality of postures, and the posture data of the force sensor when obtaining the measured values, since calculating a plurality of parameters 5, the gravity direction vector n G in the robot coordinate system sigma R is a parameter 5, tool's center of gravity in the force sensor coordinate system sigma S position vector S r G, the force sensor coordinate system sigma tools in S weight f T and the bias value S F bias of the force sensor 3 can be calibrated simultaneously.
従って、ロボット１の設置精度が低い場合でも、その設置誤差を考慮して、重力方向ベクトルｎＧ、ツール重心位置、ツール重量を含むパラメータ５を同時にキャリブレーションすることができるので、ツール重心位置ベクトルやツール重量のキャリブレーション精度を向上することができる。
そのため、これらのパラメータを使った重力補償の精度が向上し、高精度での力制御が可能になる。
Therefore, even when the installation accuracy of the robot 1 is low, the gravity direction vector n G , the tool centroid position, and the parameter 5 including the tool weight can be simultaneously calibrated in consideration of the installation error. And the calibration accuracy of the tool weight can be improved.
Therefore, the accuracy of gravity compensation using these parameters is improved, and force control with high accuracy becomes possible.
特にバリ取りロボットでは位置・力のハイブリッド制御で一定の加工反力を得られるよう制御しており、力センサ３の誤差はツール４の押し付け力の誤差に直結しているため仕上げに大きな影響を与える。また、精度よく加工反力が得られることで微小な加工押し付け力で制御する必要のある３次元曲面加工が可能になる。 In particular, the deburring robot is controlled so that a constant machining reaction force can be obtained by hybrid control of position and force, and the error of the force sensor 3 is directly linked to the error of the pressing force of the tool 4, so that the finishing is greatly affected. give. Further, since the machining reaction force can be obtained with high accuracy, three-dimensional curved surface machining that needs to be controlled with a minute machining pressing force can be performed.
なお、本発明は上述した実施の形態に限定されず、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更を加え得ることは勿論である。 In addition, this invention is not limited to embodiment mentioned above, Of course, a various change can be added in the range which does not deviate from the summary of this invention.
１ ロボット（バリ取りロボット）
３ 力センサ（力覚センサ）、４ ツール（工具）、
５ パラメータ、６ 計算モデル、
１０ 力制御ロボットのキャリブレーション装置、
１２ 記憶装置、
１４ ロボット制御装置、
１６ 演算装置
1 Robot (Deburring Robot)
3 force sensor (force sensor), 4 tool (tool),
5 parameters, 6 calculation models,
10 Force control robot calibration device,
12 storage devices,
14 robot controller,
16 Arithmetic unit
Claims (3)
前記ロボットアームを複数の姿勢に動作させて前記力センサの計測値と、前記計測値を取得するときの力覚センサの姿勢データを取得するロボット制御装置と、
前記力センサの計測値と、前記計測値を取得するときの力センサのロボットの姿勢データと、を記憶する記憶装置と、
前記力センサ計測値と、前記計測値を取得するときの力覚センサの姿勢データから、重力方向、ツール重量、ツール重心位置を含む複数のパラメータを算出する演算装置とを備える、ことを特徴とする力制御ロボットのキャリブレーション装置。 A force control robot calibration device in which a tool is attached to a hand of a robot arm that moves three-dimensionally via a force sensor,
A robot control device for operating the robot arm in a plurality of postures and obtaining posture values of the force sensor when obtaining the measurement values of the force sensor; and
A storage device for storing the measurement value of the force sensor and posture data of the robot of the force sensor when acquiring the measurement value;
An arithmetic unit that calculates a plurality of parameters including a gravity direction, a tool weight, and a tool barycentric position from the force sensor measurement value and posture data of the force sensor at the time of obtaining the measurement value; A force control robot calibration device.
前記ロボットアームを複数の姿勢に動作させて前記力センサの計測値と、力センサのロボットの姿勢データと、を取得し、
前記力センサ計測値と、前記計測値を取得するときの力覚センサの姿勢データとから、重力方向、ツール重量、ツール重心位置を含む複数のパラメータを算出する、ことを特徴とする力制御ロボットのキャリブレーション方法。 A force control robot calibration method in which a tool is attached to a hand of a robot arm that moves three-dimensionally via a force sensor,
The robot arm is moved to a plurality of postures to obtain the measurement value of the force sensor and the posture data of the robot of the force sensor,
A force control robot characterized by calculating a plurality of parameters including a gravitational direction, a tool weight, and a tool barycentric position from the force sensor measurement value and posture data of the force sensor when the measurement value is acquired. Calibration method.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2010182873A JP5618066B2 (en) | 2010-08-18 | 2010-08-18 | Force control robot calibration apparatus and method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2010182873A JP5618066B2 (en) | 2010-08-18 | 2010-08-18 | Force control robot calibration apparatus and method |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2012040634A true JP2012040634A (en) | 2012-03-01 |
| JP5618066B2 JP5618066B2 (en) | 2014-11-05 |
Family
ID=45897503
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2010182873A Active JP5618066B2 (en) | 2010-08-18 | 2010-08-18 | Force control robot calibration apparatus and method |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP5618066B2 (en) |
Cited By (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014014902A (en) * | 2012-07-10 | 2014-01-30 | Seiko Epson Corp | Control system, program and control method for mechanical device |
| DE102014005758A1 (en) | 2013-04-18 | 2014-10-23 | Fanuc Corporation | A robot system comprising a robot for conveying a workpiece |
| DE102014005434A1 (en) | 2013-04-18 | 2014-11-06 | Fanuc Corporation | Control device for a robot for conveying a workpiece |
| KR20160007791A (en) * | 2014-06-30 | 2016-01-21 | 현대중공업 주식회사 | Calibration Method of Robot for Interventional treatment |
| JPWO2016208467A1 (en) * | 2015-06-22 | 2017-09-07 | 三菱電機株式会社 | Calibration apparatus and robot system using the same |
| US10173325B2 (en) | 2015-03-30 | 2019-01-08 | Seiko Epson Corporation | Robot, robot control apparatus and robot system |
| DE102017211641B4 (en) * | 2016-07-12 | 2019-11-07 | Fanuc Corporation | Robot focus display device, robot control device, and robot simulation device |
| DE102018200249B4 (en) * | 2017-01-17 | 2019-11-07 | Fanuc Corporation | Robot control device |
| WO2019238940A1 (en) | 2018-06-15 | 2019-12-19 | Universal Robots A/S | Estimation of payload attached to a robot arm |
| KR20200042952A (en) | 2017-11-02 | 2020-04-24 | 미쓰비시덴키 가부시키가이샤 | Calibration device, calibration method and control device |
| WO2021132107A1 (en) * | 2019-12-25 | 2021-07-01 | 株式会社Ｐｒｅｆｅｒｒｅｄ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ | Robot, control method, and program |
| CN113492398A (en) * | 2020-04-02 | 2021-10-12 | 北京配天技术有限公司 | Calibration rod, calibration system for gravity acceleration direction and calibration method thereof |
| CN114174006A (en) * | 2019-07-19 | 2022-03-11 | 西门子（中国）有限公司 | Robot eye calibration method, device, computing equipment, medium and product |
| US11325268B2 (en) * | 2018-08-31 | 2022-05-10 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Electronic device and method for calculating at least one parameter for measuring external force |
| JP7080507B2 (en) | 2020-07-21 | 2022-06-06 | 株式会社トキワシステムテクノロジーズ | Calibration device, calibration program, calibration method |
| CN115847392A (en) * | 2021-09-26 | 2023-03-28 | 苏州艾利特机器人有限公司 | Method and device for compensating no-load reading of force sensor and storage medium |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108548510B (en) * | 2018-05-10 | 2020-05-01 | 珞石（山东）智能科技有限公司 | Force sensor-based calibration method for base calibration system of obliquely-installed robot |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6274594A (en) * | 1985-09-30 | 1987-04-06 | 松下電器産業株式会社 | Method of calibrating force sensor for robot device |
| JPS62114892A (en) * | 1985-11-13 | 1987-05-26 | 松下電器産業株式会社 | Force-sensor drift compensation method of robot |
| JPH0355189A (en) * | 1989-07-20 | 1991-03-08 | Mitsubishi Electric Corp | Force control method of robot |
| JPH05116081A (en) * | 1991-10-25 | 1993-05-14 | Hitachi Constr Mach Co Ltd | Weight and center of gravity position correcting device for force control working machine |
| JPH07205075A (en) * | 1994-01-25 | 1995-08-08 | Nippon Steel Corp | Weight compensation method of end effector at force control robot |
-
2010
- 2010-08-18 JP JP2010182873A patent/JP5618066B2/en active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6274594A (en) * | 1985-09-30 | 1987-04-06 | 松下電器産業株式会社 | Method of calibrating force sensor for robot device |
| JPS62114892A (en) * | 1985-11-13 | 1987-05-26 | 松下電器産業株式会社 | Force-sensor drift compensation method of robot |
| JPH0355189A (en) * | 1989-07-20 | 1991-03-08 | Mitsubishi Electric Corp | Force control method of robot |
| JPH05116081A (en) * | 1991-10-25 | 1993-05-14 | Hitachi Constr Mach Co Ltd | Weight and center of gravity position correcting device for force control working machine |
| JPH07205075A (en) * | 1994-01-25 | 1995-08-08 | Nippon Steel Corp | Weight compensation method of end effector at force control robot |
Cited By (30)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014014902A (en) * | 2012-07-10 | 2014-01-30 | Seiko Epson Corp | Control system, program and control method for mechanical device |
| DE102014005758A1 (en) | 2013-04-18 | 2014-10-23 | Fanuc Corporation | A robot system comprising a robot for conveying a workpiece |
| DE102014005434A1 (en) | 2013-04-18 | 2014-11-06 | Fanuc Corporation | Control device for a robot for conveying a workpiece |
| DE102014005758B4 (en) * | 2013-04-18 | 2015-06-18 | Fanuc Corporation | A robot system comprising a robot for conveying a workpiece |
| US9126337B2 (en) | 2013-04-18 | 2015-09-08 | Fanuc Corporation | Robot system having a robot for conveying a workpiece |
| DE102014005434B4 (en) * | 2013-04-18 | 2016-03-17 | Fanuc Corporation | Control device for a robot for conveying a workpiece |
| US9296103B2 (en) | 2013-04-18 | 2016-03-29 | Fanuc Corporation | Control device for robot for conveying workpiece |
| KR102269776B1 (en) | 2014-06-30 | 2021-06-29 | 큐렉소 주식회사 | Calibration Method of Robot for Interventional treatment |
| KR20160007791A (en) * | 2014-06-30 | 2016-01-21 | 현대중공업 주식회사 | Calibration Method of Robot for Interventional treatment |
| US10173325B2 (en) | 2015-03-30 | 2019-01-08 | Seiko Epson Corporation | Robot, robot control apparatus and robot system |
| CN107708937A (en) * | 2015-06-22 | 2018-02-16 | 三菱电机株式会社 | Calibrating installation and the robot system using the calibrating installation |
| DE112016002797B4 (en) | 2015-06-22 | 2019-12-12 | Mitsubishi Electric Corporation | CALIBRATION DEVICE AND ROBOT SYSTEM WITH SUCH A CALIBRATION DEVICE |
| JPWO2016208467A1 (en) * | 2015-06-22 | 2017-09-07 | 三菱電機株式会社 | Calibration apparatus and robot system using the same |
| DE102017211641B4 (en) * | 2016-07-12 | 2019-11-07 | Fanuc Corporation | Robot focus display device, robot control device, and robot simulation device |
| DE102018200249B4 (en) * | 2017-01-17 | 2019-11-07 | Fanuc Corporation | Robot control device |
| US10583558B2 (en) | 2017-01-17 | 2020-03-10 | Fanuc Corporation | Robot control device |
| KR20200042952A (en) | 2017-11-02 | 2020-04-24 | 미쓰비시덴키 가부시키가이샤 | Calibration device, calibration method and control device |
| DE112017008018T5 (en) | 2017-11-02 | 2020-07-16 | Mitsubishi Electric Corporation | CALIBRATION DEVICE, CALIBRATION METHOD AND CONTROL DEVICE |
| US11298828B2 (en) | 2017-11-02 | 2022-04-12 | Mitsubishi Electric Corporation | Calibration device, calibration method, and control device |
| DE112017008018B4 (en) * | 2017-11-02 | 2021-03-04 | Mitsubishi Electric Corporation | CALIBRATION DEVICE, CALIBRATION PROCEDURE AND CONTROL DEVICE |
| WO2019238940A1 (en) | 2018-06-15 | 2019-12-19 | Universal Robots A/S | Estimation of payload attached to a robot arm |
| CN112368116A (en) * | 2018-06-15 | 2021-02-12 | 优傲机器人公司 | Estimation of payload attached to a robotic arm |
| US11325268B2 (en) * | 2018-08-31 | 2022-05-10 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Electronic device and method for calculating at least one parameter for measuring external force |
| CN114174006A (en) * | 2019-07-19 | 2022-03-11 | 西门子（中国）有限公司 | Robot eye calibration method, device, computing equipment, medium and product |
| CN114174006B (en) * | 2019-07-19 | 2024-03-05 | 西门子（中国）有限公司 | Robot hand-eye calibration method, device, computing equipment, medium and product |
| WO2021132107A1 (en) * | 2019-12-25 | 2021-07-01 | 株式会社Ｐｒｅｆｅｒｒｅｄ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ | Robot, control method, and program |
| CN113492398A (en) * | 2020-04-02 | 2021-10-12 | 北京配天技术有限公司 | Calibration rod, calibration system for gravity acceleration direction and calibration method thereof |
| JP7080507B2 (en) | 2020-07-21 | 2022-06-06 | 株式会社トキワシステムテクノロジーズ | Calibration device, calibration program, calibration method |
| CN115847392A (en) * | 2021-09-26 | 2023-03-28 | 苏州艾利特机器人有限公司 | Method and device for compensating no-load reading of force sensor and storage medium |
| CN115847392B (en) * | 2021-09-26 | 2023-10-27 | 苏州艾利特机器人有限公司 | Force sensor no-load reading compensation method, device and storage medium |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP5618066B2 (en) | 2014-11-05 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP5618066B2 (en) | Force control robot calibration apparatus and method | |
| CN109822574B (en) | Industrial robot end six-dimensional force sensor calibration method | |
| Du et al. | Online serial manipulator calibration based on multisensory process via extended Kalman and particle filters | |
| CN107433590B (en) | Gravity compensation method based on mechanical arm load mass and sensor null shift online identification | |
| US10357879B2 (en) | Robot zero-point calibration device and method | |
| JP5083194B2 (en) | Robot calibration method and robot control apparatus | |
| EP1809446A2 (en) | Method and system to provide imporved accuracies in multi-jointed robots through kinematic robot model parameters determination | |
| Du et al. | IMU-based online kinematic calibration of robot manipulator | |
| Li et al. | A dynamic pre-travel error prediction model for the kinematic touch trigger probe | |
| JP2515594B2 (en) | Robot force control method and device | |
| Xiao et al. | A new fixed axis-invariant based calibration approach to improve absolute positioning accuracy of manipulators | |
| Traversaro et al. | In situ calibration of six-axis force-torque sensors using accelerometer measurements | |
| Majarena et al. | Modelling and calibration of parallel mechanisms using linear optical sensors and a coordinate measuring machine | |
| Santolaria et al. | Self-alignment of on-board measurement sensors for robot kinematic calibration | |
| Žlajpah et al. | Kinematic calibration for collaborative robots on a mobile platform using motion capture system | |
| Munoz-Barron et al. | Sensor fusion for joint kinematic estimation in serial robots using encoder, accelerometer and gyroscope | |
| JP5512406B2 (en) | Fault detection method for external force detection interface | |
| CN113319855B (en) | Gravity compensation method under compliance control mode of multi-joint diagnosis and treatment robot | |
| JP6485620B2 (en) | Robot control system and robot control method | |
| US10800041B2 (en) | Absolute position determination of a robotic device and robotic device | |
| CN109983299A (en) | The measuring system and method for industrial robot | |
| JP5316396B2 (en) | Robot spring constant identification method and robot spring constant identification apparatus | |
| JPS61133409A (en) | Automatic correction system of robot constant | |
| CN113878586B (en) | Robot kinematics calibration device, method and system | |
| WO2022025060A1 (en) | Robot control device |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20130625 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20140313 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20140317 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20140514 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20140820 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20140902 |
|
| R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 5618066 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |