KR0148848B1 - Measuring range correction device for measuring device - Google Patents
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Abstract
본 발명은 계측영역을 자동적으로 로트내의 작업물의 어긋남에 추종시킬 수 있는 계측장치에 있어서의 계측영역 보정장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.An object of the present invention is to provide a measurement area correction device in a measurement device that can automatically follow the measurement area to the deviation of the workpiece in the lot.
이를 위해 본 발명에 따른 상기 계측영역 보정장치는 로트내의 작업물의 계측하여 그 특징점을 추출하는 계측센서(10)와, 그 추출결과를 기억축적하는 특징점 이력데이타 메모리(15)와, 그 특징점 이력데이타를 통계 처리하여 특징점의 어긋남량 (즉, 작업물의 어긋남량)의 경향을 분석하는 통계처리부(16)와, 그 분석 결과에 따라 다음 작업물의 어긋남량의 예측값을 산출하는 예측연산부(17)와, 그 예측값에 따라 계측영역을 보정하는 데이타를 산출하는 보정데이타 산출부(18)와, 그 보정데이타와 교시데이타에 따라 계측영역을 작업물의 어긋남량에 추종시키는 보정교시 데이타를 산출하는 보정교시 데이타 산출부(20)를 구비하여 구성되어 있다.To this end, the measuring region correction apparatus according to the present invention includes a measurement sensor 10 for measuring a workpiece in a lot and extracting a feature point, a feature point history data memory 15 for storing and storing the extraction result, and a feature point history data. A statistical processing unit 16 for analyzing the tendency of the deviation amount of the feature point (that is, the deviation amount of the workpiece) by performing statistical processing, and a predictive calculation unit 17 for calculating a predicted value of the deviation amount of the next workpiece according to the analysis result; Compensation data calculation unit 18 for calculating data for correcting the measurement area according to the predicted value, and correction teaching data for calculating correction teaching data for tracking the measurement area to the amount of displacement of the workpiece according to the correction data and the teaching data. The part 20 is comprised.
Description
제1도는 본 발명의 일실시예를 나타낸 블럭도이다.1 is a block diagram showing an embodiment of the present invention.
제2도는 상기 실시예의 동작 흐름도이다.2 is an operational flowchart of the above embodiment.
제3도는 로트(lot)내의 작업물의 어긋남 경향이 일예를 나타낸 도면이다.FIG. 3 is a diagram showing an example of dislocation tendency of the workpiece in the lot.
제4도는 비접촉식 패널계측장치의 개략 구성도이다.4 is a schematic configuration diagram of a non-contact panel measuring device.
제5도는 계측센서의 부분을 나타낸 개략도이다.5 is a schematic view showing a part of a measurement sensor.
제6도는 종래기술의 설명을 위한 도면이다.6 is a view for explaining the prior art.
* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명* Explanation of symbols for main parts of the drawings
10 : 계측센서 11 : 로보트10: measuring sensor 11: robot
12 : 계측 컨트롤러 13 : 로보트 컨트롤러12: measurement controller 13: robot controller
15 : 특징점 이력데이타 메모리(기억수단)15: feature point history data memory (memory means)
16 : 통계 처리부(통계처리수단)16: statistical processing unit (statistical processing means)
17 : 예측연산부(예측연산수단)17: prediction operation unit (prediction operation means)
18 : 보정데이타 산출부(보정데이타 산출수단)18: correction data calculation unit (calibration data calculation means)
20 : 보정교시데이타 산출부(보정교시 데이타 산출수단)20: correction teaching data calculation unit (calibration instruction data calculation means)
22 : 교시데이타 메모리22: teaching data memory
본 발명은 계측장치에 있어서의 계측영역 보정장치에 관한 것으로, 특히 계측영역을 자동적으로 로트내의 작업물의 어긋남에 추종시키도록 한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION Field of the Invention The present invention relates to a measurement area correction device in a measurement device, and in particular, to automatically track the measurement area to the deviation of the workpiece in the lot.
최근, 레이저광을 이용한 비접촉식 계측장치가 보급되어 여러 분야에서 사용되고 있다. 제4도는 예를들어 자동차의 패널부품의 형상을 측정하는 패널계측장치의 일예를 나타낸 것이다. 이 패널계측장치(1)는 계측센서(2)가 결합된 계측장치 본체(3)와, 계측센서(2)를 포함하여 계측장치 본체(3)를 제어하는 계측 컨트롤러(4)와, 계측센서(2)의 계측 결과를 통계처리하는 계측데이타 통계처리장치(5)로 구성되어 있다. 계측센서(2)는 예를들어 제5도에 도시한 바와 같이 레이저광원(6)과 검출기(7)(수광소자 등)를 가지며, 로보트의 아암부(8)에 결합되어 있다. 이 경우, 계측센서(2)의 레이저광원(6)으로부터 조사된 레이저광은 패널부품(9)의 표면에서 반사되어 계측센서(2)의 검출기(7)에 수광되도록 되어 있다.Recently, a non-contact measuring device using a laser light has been widely used in various fields. 4 shows an example of a panel measuring device for measuring the shape of a panel part of an automobile, for example. The panel measuring device 1 includes a measuring device body 3 to which the measuring sensor 2 is coupled, a measuring controller 4 for controlling the measuring device main body 3 including the measuring sensor 2, and a measuring sensor. It is comprised by the measurement data statistical processing apparatus 5 which performs a statistical process of the measurement result of (2). For example, the measurement sensor 2 has a laser light source 6 and a detector 7 (a light receiving element or the like) as shown in FIG. 5, and is coupled to the arm portion 8 of the robot. In this case, the laser light irradiated from the laser light source 6 of the measurement sensor 2 is reflected on the surface of the panel part 9 and is received by the detector 7 of the measurement sensor 2.
그런데, 이러한 패널계측장치(1)의 계측영역(M)은 로보트에 결합된 계측센서(2)의 가동범위, 환언하면 레이저광의 조사범위에 따라 결정되지만 (제6a도 참조), 이러한 패널계측등에 있어서는 로트내의 작업물의 어긋남량이 커져 계측장치(M)로부터 어느 정도 벗어나 버리면 계측할 수 없게 된다. 예를들어 제6a도에 도시한 바와 같이 작업물인 패널부품(9)이 계측영역(M)내의 P위치에 존재하면 그때의 계측점 열데이타인 제6b도의 상부 같이 취할 수 있기 때문에 연산영역(E)을 설정하여 특징점(T)을 산출할 수 있다. 그러나, 작업물이 제6a도 중 점선으로 나타낸 Q위치 또는 R위치로 어긋나면, 이들 계측점 열데이타는 제6b도의 아래 도면과 같이 취할 수 있으므로, 계측영역(M)내에 연산영역(E)이 들어가지 않음으로써 특징점(T)을 산출할 수 없게 된다.By the way, the measurement area M of the panel measuring device 1 is determined by the movable range of the measuring sensor 2 coupled to the robot, in other words, the irradiation range of the laser light (see also FIG. 6A). In this case, if the amount of deviation of the workpiece in the lot is large, and it leaves the measuring device M to some extent, measurement becomes impossible. For example, as shown in FIG. 6A, when the panel part 9, which is a work piece, is present at the P position in the measurement area M, it can be taken as the upper part of FIG. 6B, which is the measurement point column data at that time, the calculation area E The feature point T can be calculated by setting. However, if the workpiece is shifted to the Q position or the R position indicated by the dotted line in Fig. 6A, these measurement point column data can be taken as shown in the figure below in Fig. 6B, so that the calculation region E is contained in the measurement region M. By not going, the feature point T cannot be calculated.
따라서, 종래에는 계측센서(2)의 위치와 계측영역(M)을 일정하게 유지한 채 계측하여 계측 에러가 되면 교시 시점에서 계측센서(2)의 계측영역(M) 계측대상의 어긋남량 중심 부근에 가지고 있거나, 혹은 계측에러가 발생되지 않도록 계측영역을 충분히 크게 취하거나 하였다.Therefore, in the related art, when the measurement error occurs when the position of the measurement sensor 2 and the measurement area M are constantly maintained and a measurement error occurs, the center of the deviation amount of the measurement area M of the measurement area M of the measurement sensor 2 is near the teaching point. The measurement area was made large enough so as not to have or to cause measurement errors.
그러나, 전자의 방법에서는 어긋남량을 예측하여 교시를 행하기 때문에 편차가 커 예측 이상의 어긋남이 있는 작업물에 대해서는 2번, 3번 교시를 다시 해야 하는 일이 있어 교시에 품이 든다. 또한, 후자의 방법에서는 계측영역을 크게 취하기 때문에 계측처리에 시간이 걸리고, 큰 메모리용량이 필요해진다.However, in the former method, the teaching is performed by predicting the amount of misalignment. Therefore, the teaching may be repeated twice or three times for the workpiece having a large deviation and the misalignment more than the prediction, resulting in teaching. In addition, in the latter method, since the measurement area is large, the measurement process takes time, and a large memory capacity is required.
본 발명은 이러한 종래기술의 문제점을 감안하여 이루어진 것으로, 계측영역을 자동적으로 로트내의 작업물의 어긋남에 추종시킬 수 있는 계측장치에 있어서의 계측영역 보정장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of the problems of the prior art, and an object thereof is to provide a measurement area correction device in a measurement device that can automatically follow the measurement area to the deviation of the workpiece in the lot.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 로트내의 작업물을 계측하여 그 특징점을 추출하는 계측수단과, 상기 계측수단의 추출결과를 기억하는 기억수단과, 상기 기억수단의 기억 데이타를 통계 처리하여 작업물의 어긋남량의 경향을 분석하는 통계처리수단과, 상기 통계처리수단의 분석결과에 따라 다음 작업물의 어긋남량의 예측치를 산출하는 예측연산수단과, 상기 예측연산수단의 연산결과에 따라 계측영역을 보정하는 데이타를 산출하는 보정데이타 산출수단과, 상기 보정 산출수단의 연산결과와 교시데이타에 따라 계측영역을 작업물의 어긋남량에 추종시키는 보정교시데이타를 산출하는 보정교시 데이타 산출수단을 가지는 것을 특징으로 한다.According to the present invention for achieving the above object, there is provided a measuring means for measuring a workpiece in a lot and extracting feature points thereof, a storage means for storing the extraction result of the measuring means, and statistical data processing of the storage data of the storage means. Statistical processing means for analyzing the tendency of the water displacement amount, a prediction calculation means for calculating a prediction value of the displacement amount of the next work according to the analysis result of the statistical processing means, and correcting the measurement area according to the calculation result of the prediction calculation means. And correction teaching data calculating means for calculating correction teaching data for tracking the measurement area to the amount of deviation of the workpiece according to the calculation result and teaching data of the correction calculating means. .
본 발명은 로트내의 작업물의 어긋남량은 일정한 경향을 가지고 변화한다는 특성에 착안한 것이다. 상기와 같이 구성된 본 발명에 있어서 계측수단은 로트내의 작업물을 계측하여 그 특징점을 추출한다. 이 추출결과는 기억수단에 기억 축적된다. 통계처리수단은 기억수단의 기억 데이타를 통계처리하여 특징점의 어긋남량, 즉 작업물의 어긋남량의 경향을 분석한다. 예측연산수단은 겨 분석결과에 따라 다음 작업물의 어긋남량의 예측값을 산출하고, 보정데이타 산출수단은 예측연산수단의 연산결과에 따라 계측영역을 보정하는 데이타를 산출한다. 보정교시데이타 산출수단은 보정데이타 산출수단의 연산결과와 교시데이타에 따라 계측영역을 작업물의 어긋남량에 추종시키는 보정교시데이타를 산출한다. 그리고, 이 보정교시데이타에 따라 계측수단을 제어한다. 이에 따라, 계측영역은 자동적으로 로트내의 작업물의 어긋남에 추종하게 되어 편차가 큰 작업물에 대해서도 항상 계측할 수 있게 된다.This invention focuses on the characteristic that the shift | deviation amount of the workpiece | work in a lot changes with a fixed tendency. In the present invention configured as described above, the measuring means measures the workpiece in the lot and extracts the feature points. This extraction result is stored and stored in the storage means. The statistical processing means performs statistical processing on the stored data of the storage means to analyze the tendency of the deviation amount of the feature point, that is, the deviation amount of the workpiece. The predictive calculating means calculates a predicted value of the amount of deviation of the next work in accordance with the result of the analysis, and the correction data calculating means calculates data for correcting the measurement area according to the result of the calculation of the predictive calculating means. The correction teaching data calculating means calculates correction teaching data for following the measurement area to the amount of deviation of the workpiece in accordance with the calculation result and the teaching data of the correction data calculating means. Then, the measurement means is controlled in accordance with this correction teaching data. As a result, the measurement area automatically follows the deviation of the workpiece in the lot, so that the measurement area can always be measured even with a large deviation.
따라서, 본 발명에 따르면 로트내의 작업물을 계측할 때 계측영역을 작업물의 어긋남에 추종시키도록 했으므로, 편차가 큰 작업물에 대해서도 계측영역을 확대시키지 않고 확실하게 계측할 수 있게 되어, 교시의 간단화, 계측처리의 고속화, 메모리용량의 축소화를 꾀할 수 있다.Therefore, according to the present invention, when the workpiece in the lot is measured, the measurement area is followed by the deviation of the workpiece, so that even a workpiece having a large deviation can be reliably measured without expanding the measurement area. It is possible to achieve higher speed, faster measurement processing, and reduced memory capacity.
이하, 본 발명의 일실시예를 도면을 참조하여 설명한다.Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
제1도는 본 발명의 일실시예를 나타낸 블럭도, 제2도는 그 동작 흐름도, 제3도는 작업물의 어긋남 경향의 일예를 나타낸 도면이다.FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of the present invention, FIG. 2 is an operation flowchart thereof, and FIG. 3 is a diagram showing an example of a shift tendency of the workpiece.
제1도에 도시한 본 장치는 예를들어 자동차의 패널부품의 형상을 레이저광을 이용하여 계측하는 것으로서, 패널부품인 작업물에 레어저광을 조사하여 계측을 행하는 계측수단으로서의 계측센서(10)와, 이 계측센서(10)를 지지하는 로보트(11)를 가지며, 계측센서(10)는 계측컨트롤러(12), 로보트(11)는 로보트 컨트롤러(13)에 의해 각각 제어되도록 되어 있다. 계측센서(10)는 종래의 것과 마찬가지로 레이저광선과 검출기(수광소자등)를 가지고 있으며, 로보트(11)의 아암부에 기계적으로 결합되어 있다(제5도 참조). 계측영역은 로보트(11)에 지지되어 있는 계측센서(10)의 가동범위, 환언하면 레이저광의 조사범위에 의해 결정된다. 계측센서(10)의 가동범위는 로보트(11)에 대한 교시데이타에 의해 임의로 부여할 수 있다. 또한, 계측센서(10)는 얻어진 계측점 열데이타로부터 특징점(T)을 추출하는 기능을 구비하고 있다(제6b도의 상부 도면 참조). 계측센서(10), 계측컨트롤러(12) 및 로보트 컨트롤러(13)는 각각 입출력 인터페이스(14)에 접속되어 있다.The apparatus shown in FIG. 1 measures, for example, the shape of a panel part of an automobile using a laser beam, and measures the sensor 10 as measurement means for measuring by irradiating a laser beam to a workpiece which is a panel part. And a robot 11 supporting the measurement sensor 10, the measurement sensor 10 being controlled by the measurement controller 12, and the robot 11 being controlled by the robot controller 13, respectively. The measurement sensor 10 has a laser beam and a detector (a light receiving element, etc.) like the conventional one, and is mechanically coupled to the arm part of the robot 11 (refer FIG. 5). The measurement area is determined by the movable range of the measurement sensor 10 supported by the robot 11, in other words, the irradiation range of the laser light. The movable range of the measurement sensor 10 can be given arbitrarily by the teaching data with respect to the robot 11. In addition, the measurement sensor 10 has a function of extracting the feature point T from the obtained measurement point thermal data (see the upper figure in FIG. 6B). The measurement sensor 10, the measurement controller 12, and the robot controller 13 are connected to the input / output interface 14, respectively.
이 입출력 인터페이스(14)에는 계측센서(10)의 추출결과를 기억 축적하는 기억수단으로서의 특징점 이력 데이타 메모리(15)가 접속되어 있다. 이 특징점 이력 데이타 메모리(15)에는 이것과 직렬로, 통계처리수단으로서의 통계처리부(16), 예측연산수단으로서의 예측연산부(17), 보정데이타 산출수단으로서의 보정데이타 산출부(18), 기억매체로서의 보정데이타 메모리(19) 및 보정교시 데이타 산출수단으로서의 보정교시 데이타 산출부(20)의 순서대로 각각 접속되어 있다. 보정교시 데이타 산출부(20)는 기억매체로서의 보정교시 데이타 메모리(21)와 교시데이타 메모리(22)에 접속되어 있으며, 보정교시 데이타 메모리(21)와 교시데이타 메모리(22)는 그 어느 것이나 입출력 인터페이스(14)에 접속되어 있다. 또한 이 입출력 인터페이스(14)에서는 이 장치를 조작하기 위한 조작패널(23)과, 계측센서(10)나 로보트(11)에 대한 교시데이타를 설정하기 위한 교시패널(24)이 접속되어 있다.The input / output interface 14 is connected to a feature point history data memory 15 as a storage means for storing and storing the extraction result of the measurement sensor 10. The feature point history data memory 15 has a serial processing unit 16 as a statistical processing unit, a predictive calculating unit 17 as a predictive calculating unit, a correction data calculating unit 18 as a correcting data calculating unit, and a storage medium in series with this. The correction data memory 19 and the correction teaching data calculating section 20 as the correction teaching data calculating means are respectively connected in order. The correction teaching data calculation unit 20 is connected to the correction teaching data memory 21 and the teaching data memory 22 as a storage medium, and the correction teaching data memory 21 and the teaching data memory 22 are both input and output. It is connected to the interface 14. In addition, the input / output interface 14 is connected with an operation panel 23 for operating the apparatus and a teaching panel 24 for setting teaching data for the measurement sensor 10 or the robot 11.
본 발명은 로트내의 작업물의 어긋남량이 로트마다 일정 경향을 가지고 변화한다는 특성에 착안한 것으로, 통계처리부(16)는 특징점 이력 데이타 메모리(15)에 축적되어 있는 특징점 이력 데이타를 통계처리하여 특징점의 어긋남량(즉, 작업물의 어긋남량)의 경향을 분석한다. 예를들어 제3도에 도시한 바와 같이, 로트내의 작업물열에 대한 특징점의 어긋남량의 변화를 그래프하여 작업물의 어긋남량(또는 편차)경향을 인식한다.The present invention focuses on the characteristic that the deviation amount of the workpiece in the lot changes with a certain tendency for each lot, and the statistical processing unit 16 statistically processes the characteristic point history data stored in the characteristic point history data memory 15 to shift the characteristic points. Analyze the tendency of the amount (ie, the amount of deviation of the workpiece) For example, as shown in FIG. 3, the change in the amount of shift of the feature point with respect to the workpiece row in the lot is graphed to recognize the shift amount (or deviation) of the workpiece.
예측연산부(17)는 통계처리부(16)의 분석 결과에 따라 다음 작업물의 특징점의 어긋남량의 예측값을 산출한다. 구체적으로는, 예를들어 제3도에 도시한 바와 같이 연산샘플범위(S)를 설정하고, 그 범위(S)내에서의 미세한 변화율에 따라 다음 특징점의 어긋남량의 예측값(TP)을 구한다.The predictive calculating unit 17 calculates the predicted value of the shift amount of the feature point of the next work piece according to the analysis result of the statistical processing unit 16. Specifically, for example, as shown in FIG. 3, the calculation sample range S is set, and the predicted value TP of the deviation amount of the next feature point is obtained according to the minute rate of change in the range S. As shown in FIG.
보정데이타 산출부(18)는 그 예측값(Tp)에 따라 작업물이 계측영역내 또는 계측영역내의 소정위치(예를들어 중심부근)에 오도록 미리 설정된 교시데이타에 따라 계측영역을 보정하는 데이타를 산출한다. 이 보정데이타는 보정 데이타 메모리(19)에 보존된다.The correction data calculation unit 18 calculates data for correcting the measurement area according to the pre-set teaching data such that the workpiece is located in the measurement area or at a predetermined position (for example, near the center) in accordance with the predicted value Tp. do. This correction data is stored in the correction data memory 19.
보정교시데이타 산출부(20)는 상기 보정데이타와 상기 교시데이타에 따라 보정교시데이타를 산출한다. 이 보정교시데이타는 작업물이 계측영역내 또는 계측영역내의 소정위치(예를들어 중심부근)에 오도록 계측영역을 작업물의 어긋남량에 추종시키는 내용의 것으로 되어 있다. 또한 이 보정교시데이타는 보정교시 데이타 메모리(21)에 보존된다.The correction teaching data calculation unit 20 calculates correction teaching data according to the correction data and the teaching data. This correction teaching data is intended to track the measurement area to the amount of displacement of the work so that the work is in the measurement area or at a predetermined position in the measurement area (for example, near the center). This correction teaching data is also stored in the correction teaching data memory 21.
다음, 이와같이 구성된 본 장치의 동작을 제2도의 흐름도에 따라 설명한다.Next, the operation of the apparatus thus constructed will be described according to the flowchart of FIG.
본 발명에서는 전술한 바와 같이 로트내의 작업물의 어긋남량이 로트마다 일정 경향을 가지고 변화한다는 특성에 착안하여 그 특성을 통계적으로 분석하여 계측영역을 추종시키도록 되어 있다.In the present invention, focusing on the characteristic that the deviation amount of the workpiece in the lot changes with a certain tendency for each lot as described above, the characteristic is analyzed statistically to follow the measurement area.
우선, 조작자는 미리 교시패널(24)에 따라 로트마다 계측센서(10)와 로보트(11)에 대한 교시데이타를 설정하고, 입출력 인터페이스(14)를 개재시켜 교시데이타 메모리(22)에 격납해 둔다. 그후, 조작패널(23)을 통해 조작자에 의해 장치가 기동되고, 또한 이전의 로트에 대한 계측작업이 모두 종료되어 다음 로트로 절환되면, 제어부(미도시)는 로트내의 작업물번호 n을 1로 리세트하는 등 초기설정을 실행한다(S1).First, the operator sets the teaching data for the measurement sensor 10 and the robot 11 for each lot according to the teaching panel 24 in advance, and stores them in the teaching data memory 22 via the input / output interface 14. . Then, when the apparatus is started by the operator through the operation panel 23, and all the measurement work for the previous lot is finished and switched to the next lot, the control unit (not shown) changes the workpiece number n in the lot to one. Initial settings such as reset are executed (S1).
그리고 나서 상기 제어부는 이번에 계측해야 할 작업물의 번호 n이 1보다 큰지 어떤지를 판단하여(S2), 이 판단의 결과로서 n=1이라면, 즉 로트의 최초 작업물의 경우에는 계측에러가 발생하지 않도록 계측영역을 충분히 크게 취하여 계측작업을 행해야 하며, 계측컨트롤러(12)와 로보트 컨트롤러(13)를 제어한다(S3). 이때의 데이타는 미리 교시데이타의 일부로서 설정되어 교시데이타 메모리에 기억되어 있다.The controller then determines whether or not the number n of the workpiece to be measured at this time is greater than 1 (S2), and if n = 1 as a result of this determination, i.e., no measurement error occurs in the case of the first workpiece of the lot. The measurement operation must be performed by taking the area large enough to control the measurement controller 12 and the robot controller 13 (S3). The data at this time is set in advance as part of the teaching data and stored in the teaching data memory.
이에 대해, 스텝2의 판단 결과로서 n1이면, 상기 제어부는 보정교시 데이타 메모리(21)에 격납되어 있는 보정교시 데이타를 실행교시 데이타로서 계측컨트롤러(12)와 로보트 컨트롤러(13)를 제어하여, 그 보정교시 데이타에 의한 계측영역에서 계측작업을 행하도록 한다(S4).On the other hand, if it is n1 as a result of the determination in Step 2, the control unit controls the measurement controller 12 and the robot controller 13 as the execution teaching data using the correction teaching data stored in the correction teaching data memory 21, The measurement operation is performed in the measurement area by the correction teaching data (S4).
그리고 나서 스텝3의 경우나 스텝4의 경우 계측작업이 종료되면, 계측센서(10)는 얻어진 계측점 열데이타로부터 특징점(T)를 추출하여(제6b도의 상부 도면 참조), 이 추출결과를 입출력 인터페이스(14)를 개재시켜 특징점 이력 데이타 메모리(15)에 격납한다(S5).Then, in the case of step 3 or step 4, when the measurement operation is completed, the measurement sensor 10 extracts the feature point T from the obtained measurement point thermal data (see the upper figure in FIG. 6B), and outputs this extraction result to the input / output interface. It stores in the characteristic-point history data memory 15 via (14) (S5).
그리고, 통계처리부(16)는 특징점 이력 데이타 메모리(15)에 축적되어 있는 특징점 이력데이타를 통계처리하여, 특징점의 어긋남량(즉 작업물의 어긋남량)의 경향을 분석하고 (제3도 참조)(S6), 예측연산부(17)는 그 통계처리부(16)의 분석 결과에 따라 다음 작업물의 특징점의 어긋남량의 예측값(Tp)을 구한다(제3도 참조).Then, the statistical processing unit 16 statistically processes the feature point history data stored in the feature point history data memory 15, and analyzes the tendency of the amount of deviation (that is, the amount of deviation of the workpiece) of the feature points (see FIG. 3) ( S6), the predictive calculating unit 17 obtains the predicted value Tp of the amount of deviation of the feature point of the next work piece according to the analysis result of the statistical processing unit 16 (see FIG. 3).
그리고 나서 보정데이타 산출부(18)는 스텝17에서 구한 예측값(Tp)에 따라 작업물이 계측영역내 또는 계측영역내의 소정위치에 오도록 미리 설정된 교시데이타에 따라 계측영역을 보정하는 데이타를 산출하고, 이 보정데이타를 보정데이타 메모리(19)에 격납한다(S8). 그후, 보정교시 데이타 산출부(20)는 보정데이타 메모리(19)에 기억되어 있는 보정데이타와 교시데이타 메모리(22)에 기억되어 있는 교시데이타에 따라 작업물이 계측영역내 또는 계측영역내의 소정위치에 오도록 계측영역을 작업물의 어긋남량에 추종시키는 내용의 보정교시 데이타를 산출하여, 이 보정교시 데이타를 보정교시 데이타 메모리(21)에 격납한다(S9). 상기와 같이(S4 참조)이 보정교시 데이타를 실행교시 데이타로서 다음 작업물을 계측할 때의 계측영역이 결정되므로, 계측영역은 작업물의 어긋남량에 추종한 것이 되며, 작업물은 항상 계측영역내 또는 계측영역내의 소정위치(예를들어 중심부근)에서 계측되게 된다. 따라서, 계측에러의 발생은 없다.Then, the correction data calculation unit 18 calculates data for correcting the measurement area according to the teaching data set in advance so that the workpiece is at a predetermined position in the measurement area or in the measurement area according to the predicted value Tp obtained in step 17, This correction data is stored in the correction data memory 19 (S8). Thereafter, the correction teaching data calculation section 20 calculates the workpiece in the measurement area or the predetermined position in the measurement area according to the correction data stored in the correction data memory 19 and the teaching data stored in the teaching data memory 22. The correction teaching data of the contents which follow the measurement area to the amount of deviation of the workpiece is calculated so that the correction teaching data is stored in the correction teaching data memory 21 (S9). As described above (see S4), the measurement area when the next workpiece is measured as the execution teaching data is determined, so that the measurement area follows the shift amount of the workpiece, and the workpiece is always in the measurement area. Alternatively, the measurement is performed at a predetermined position (for example, near the center) in the measurement area. Therefore, no measurement error occurs.
그리고 나서 제어부는 번호 n을 1만큼 증가시킨 후(S10), 갱신후의 번호 n이 N(여기서 N은 로트내의 작업물의 총수)보다 큰지 어떤지를 판단한다(S11), 이 판단결과로서 nN이면, 상기 로트에 대한 계측작업이 모두 종료한 것이라 판단하여 상기 루틴을 종료하지만, nN이면 스텝2로 되돌아가 다음 작업물에 대한 계측작업을 실행한다.Then, the control unit increases the number n by 1 (S10), and judges whether the number n after the update is greater than N (where N is the total number of works in the lot) (S11). The routine is terminated after determining that the lot has been measured for the lot. If nN, the routine returns to Step 2 to execute the next work.
따라서, 본 실시예에 따르면 패널부품의 계측등에 있어서, 로트내의 작업물의 어긋남량이 일정 경향을 가지고 변화하고 있음에 착안하여 계측센서(10)에 의한 특징점 추출결과의 경향 분석으로부터 다음 특징점의 어긋남량(즉 다음 작업물의 어긋남량)을 예측하고, 그 데이타를 교시데이타로 피드백하여 보정교시 데이타를 산출하며, 이 보정교시 데이타에 따라 계측컨트롤러(12)와 로보트 컨트롤러(13)를 제어하고, 이로써 계측영역을 자동적으로 작업물의 어긋남에 추종시키도록 했으므로 편차가 큰 작업물에 대해서도 항상 작업물이 계측영역내(예를들어 그 중심부근)에 오게 되어 계측에러의 발생이 없어진다. 따라서, 계측영역을 미리 최적 위치에 정해 둘 필요가 없어져 교시가 간단해진다. 또한, 계측영역을 작업물의 어긋남에 추종시키기 위해 미리 계측영역을 크게 취해 둘 필요가 없어지며, 따라서 계측처리가 고속화되며, 또한 작은 메모리 용량으로 대응할 수 있게 된다.Therefore, according to the present embodiment, the shift amount of the next feature point is determined from the trend analysis of the feature point extraction result by the measurement sensor 10 in view of the fact that the shift amount of the workpiece in the lot changes with a constant tendency in the measurement of the panel parts. That is, the amount of misalignment of the next workpiece) is predicted, and the data is fed back to the teaching data to calculate the correction teaching data, and the measurement controller 12 and the robot controller 13 are controlled according to the correction teaching data, thereby measuring the measurement area. Since it automatically tracks the deviation of the workpiece, the workpiece always comes within the measurement area (for example, near its center), even for a large deviation workpiece, so that a measurement error does not occur. Therefore, it is not necessary to set the measurement area at the optimum position in advance, which simplifies the teaching. In addition, it is not necessary to take the measurement area large in advance in order to track the measurement area to the deviation of the work piece, so that the measurement process can be speeded up and cope with a small memory capacity.
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