JP2002200588A - ロボットによる把持可能部品の把持位置検出方法及びその装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 二次元画像の認識に基づいて部品の把持位置
を検出するものにあって、高い認識効率を得る。 【解決手段】 部品がばら積み状態とされた部品供給部
をカメラにより撮影した二次元画像が入力されると（Ｓ
１）、部品の全体形状に対応した第１のマスタモデルと
照合し、一致度Ｍ１がしきい値（０．５）以上である部
分を把持可能候補部品として抽出する（Ｓ２）。その把
持可能候補部品に対し、把持部位の形状に対応した第２
のマスタモデルとの照合を行い、一致度Ｍ２を求める
（Ｓ４）。一致度Ｍ２と一致度Ｍ１とを比較し、Ｍ２が
大きい場合には（Ｓ５；Ｙ）、把持可能な部品である判
断して、その把持部位の位置情報を送信する（Ｓ６）。
Ｍ２がＭ１以下の場合には他の部品との重なり等があっ
て把持可能でないと判断し、把持可能候補部品が他にも
ある場合には（Ｓ７；Ｙ）、ステップＳ４からの処理を
繰返す。把持可能候補部品が抽出されないときには、部
品供給部に対するカメラの撮影方向を変更し（Ｓ８）、
ステップＳ１からの処理を繰返す。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、所定形状の部品が
ばら積み状態とされた部品供給部から、ロボットにより
該部品をその特定の把持部位にて１個ずつ把持してピッ
キングするにあたり、部品供給部を撮影した二次元画像
の認識に基づいて部品の把持位置を検出するロボットに
よる把持可能部品の把持位置検出方法及びその装置に関
する。

【０００２】

【発明が解決しようとする課題】ロボットが実行する作
業として、例えばトレイ（パレット）に所定形状の多数
個の部品をばら積み状態で収容したなかから、ハンドに
より１個ずつ部品をその特定の把持部位にて把持してピ
ッキングし、組付けや治具への整列等を行うものがあ
る。この場合、ばら積み状態の部品を、上方からカメラ
にて撮影し、その二次元画像情報を処理することによっ
て、部品の把持位置を検出することが行われる。

【０００３】このような二次元画像に基づいて把持位置
を認識する手法として、従来では、特開平５−１２７７
２２号公報に示されるような、二次元画像に含まれる輪
郭線を抽出して線分画像を得た後、部品の把持可能な単
純形状からなる特定部位に対応したマスタモデル（パタ
ーン）と照合することにより、特定部位（把持部位）の
位置を高速に認識する技術が知られている。また、特開
平７−３１９５２５号公報には、更にその手法を効率化
するため、複数のマスタモデルの照合優先順位を決定す
るようにした技術が示されている。

【０００４】しかしながら、上記従来技術では、部品の
特定の把持部位のみをマスタモデルとして、マスタモデ
ルとの一致度の高い部分を把持位置として抽出するよう
にしているため、例えば把持部位に対応したマスタモデ
ルが２本の線分が所定幅をもって平行とされている場合
などは、隣り合って位置する別々の部品から２本の平行
な線分が得られる場合でも把持位置と判断してしまうと
いったように、類似形状やノイズなどにより、誤認識す
る可能性が比較的高く、十分に高い認識効率が得られな
い不具合があった。

【０００５】本発明は上記事情に鑑みてなされたもの
で、その目的は、二次元画像の認識に基づいて部品の把
持位置を検出するものにあって、高い認識効率を得るこ
とができるロボットによる把持可能部品の把持位置検出
方法及びその装置を提供するにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明者は、上記した問
題点が、部品のうちの特定の把持部位という、狭い領域
に関する画像情報のみに基づいて部品の抽出を行うよう
にしたことが原因として発生することに着目した。そこ
で、部品の把持部位を含む広域形状（全体形状を含む）
に対応したマスタモデルとの照合を行って把持可能候補
部品を探索し、探索した部品の把持部位について該把持
部位のみに対応したマスタモデルとの照合を行うといっ
た、マスタモデルとの照合をいわば広域と狭域との２段
階で行うことにより、把持部位の認識効率を大幅に高め
得ることを確認し、本発明を成し遂げたのである。

【０００７】即ち、本発明は、部品供給部を撮影した二
次元画像を、部品の把持部位を含む広域形状に対応した
第１のマスタモデルと照合することにより、把持可能候
補部品を抽出し、その把持可能候補部品に対し、部品の
把持部位に対応した第２のマスタモデルとの照合を行っ
て把持可能かどうかを判断するように構成したところに
特徴を有する（請求項１，５の発明）。これによれば、
第１のマスタモデルとの照合によって、２個の部品に跨
がった線分画像を抽出するといった誤認識を排除して１
個の把持可能候補部品に絞ることができ、この後、その
把持可能候補部品に対する第２のマスタモデルとの照合
によって、把持部位の位置を確実に認識することが可能
となり、高い認識効率を得ることができる。

【０００８】ところで、ばら積み状態の部品にあって
は、部品同士の重なりの発生は避けられない事情がある
が、ここで把持可能かどうかの問題となるのは、重なり
の発生している位置であり、基本的には、把持部位から
外れた位置で他の部品との重なりがあっても、把持は可
能となる。この場合、上記広域形状つまり第１の照合段
階における一致度のしきい値については、一部の重なり
を許容する程度に、適宜設定すれば良く、把持部位に重
なりが発生しているかどうかは、第２段階である把持部
位の照合において判断できれば良い。

【０００９】このとき、把持部位において、他の部品と
の重なりが生じている場合には、第２の照合段階におけ
る一致度が、第１の照合段階における一致度よりも小さ
いあるいは同等となる筈であるから、把持可能候補部品
の把持部位の第２のマスタモデルとの一致度が、第１の
マスタモデルとの一致度よりも大きいときに、把持可能
と判断するようにすれば（請求項２，６の発明）、把持
可能候補部品の抽出確率を十分大きくしながらも、把持
可能かどうかを確実に判断することが可能となる。

【００１０】また、ばら積み状態とされた部品は、様々
な向きとされているので、上記第１及び第２のマスタモ
デルを、部品の複数の方向に夫々対応して複数設けるよ
うに構成すれば（請求項３，７の発明）、把持可能候補
部品を抽出する確率が高くなり、より効率的な把持位置
の検出を行うことができる。

【００１１】さらには、ばら積み状態とされた部品にお
いては、撮影方向に対して傾斜して向いているため、第
１の照合段階において抽出されることがないものも出て
くる。そこで、把持可能候補部品が抽出されなくなった
場合に、部品供給部に対する撮影方向を変更するように
すれば（請求項４，８の発明）、把持可能候補部品の抽
出される確率を高くすることができ、この場合、例えば
部品供給部を振動させて部品側のばら積み状態を変動さ
せることを行わずとも済むので、把持可能候補部品の抽
出に要する時間の短縮化を図ることができる。

【００１２】

【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施例につい
て、図面を参照しながら説明する。まず、図３は、本実
施例に係るロボット１の外観構成を概略的に示してお
り、このロボット１は、作業台２上に設置されるロボッ
ト本体３と、このロボット本体３を制御するロボットコ
ントローラ４とを備えて構成されている。前記ロボット
本体３は、例えば垂直多関節型アームからなり、その先
端部には、部品を把持するためのハンド５が取付けられ
るようになっている。

【００１３】そして、前記作業台２上には、ロボット本
体３の前方に位置して、トレイ（パレット）６内に、多
数個の部品７をばら積み状態で収容する部品供給部８が
設けられる。ロボット本体３は、マイコン等から構成さ
れるロボットコントローラ４により制御され、部品供給
部８へハンド５を移動させて１個の部品７を把持してピ
ッキングし、その部品７を図示しない治具へ搬送して整
列状に移載する作業を繰返し実行するようになってい
る。このとき、後述する本実施例に係る把持位置検出装
置９により、部品７の把持位置が検出され、その検出に
基づいて、部品７のピッキング作業が行われるようにな
っている。

【００１４】ここで、本実施例では、図４に示すよう
に、部品７として、車両用ヒータに用いられる合成樹脂
製のレバーを例としてあげており、この部品（レバー）
７は、ヒータ装置側に回動可能に取付けられる軸部７ａ
と、その軸部７ａの基端部から水平方向に延びる薄板状
のレバー部７ｂとを一体に有した形状をなし、さらに前
記レバー部７ｂには、途中で鈍角的に折曲がる長穴７ｃ
が形成されている。このとき、前記ハンド５による把持
は、特定の把持部位であるレバー部７ｂの先端側の平板
な部分にて行われるようになっている。尚、本実施例で
は、便宜上、部品７のうち図４に矢印Ｆ方向で示す側を
正面として部品７の方向（向き）を説明することとす
る。

【００１５】さて、本実施例に係る把持位置検出装置９
について述べる。図３及び図４に示すように、この把持
位置検出装置９は、撮像手段としての例えばＣＣＤカメ
ラからなるカメラ１０と、このカメラ１０の撮影画像デ
ータを処理する画像認識装置１１とを備えて構成され
る。

【００１６】そのうちカメラ１０は、図４に示すよう
に、前記ロボット本体３の先端部（ハンド５の近傍）に
取付けられており、前記部品供給部８の二次元画像を上
方から撮影するようになっている。この場合、ロボット
本体３のアームの動作により、部品供給部８に対するカ
メラ１０の撮影位置（撮影方向）を変更でき、もって撮
影位置変更手段が構成されるようになっている。尚、こ
のカメラ１０には図示しない照明光源が添設されてい
る。

【００１７】前記画像認識装置１１は、図３に示すよう
に、中央処理装置１２、画像処理装置１３、記憶手段と
して機能する記憶装置１４等を備えている。前記記憶装
置１４には、後述する照合用のマスタモデルのデータが
記憶されるマスタモデルメモリ領域１４ａ、及び、認識
結果が格納される認識結果メモリ領域１４ｂが設けられ
ている。また、前記画像処理装置１３は、画像入力部１
５及び一致度測定部１６を備えている。

【００１８】そのうち画像入力部１５は、カメラ１０に
より撮影された二次元画像が入力され、その画像をサン
プリングして濃淡レベルをデジタル化した濃淡画像デー
タを作成するようになっている。そして、一致度測定部
１６は、その画像データを、前記記憶装置１４（マスタ
モデルメモリ領域１４ａ）に記憶されたマスタモデルと
照合し、例えば周知のパターンマッチング法を用いて一
致度を演算するようになっている。

【００１９】このとき、前記マスタモデルメモリ領域１
４ａには、前記部品７の形状（平面的に見た形状）に対
応したマスタモデルが記憶されているのであるが、ここ
では、部品７の把持部位（レバー部７ｂ）に対応した第
２のマスタモデルと、該把持部位（レバー部７ｂ）を含
む広域形状この場合全体形状に対応した第１のマスタモ
デルとが記憶されるようになっている。さらに、本実施
例では、それら第１及び第２のマスタモデルが、部品７
の複数の方向に夫々対応して複数設けられるようになっ
ている。

【００２０】即ち、図５〜図７は、それらマスタモデル
をイメージ的に示しており、まず、図５（ａ）に示す第
１のマスタモデルＡ１は、部品７を左側面から見た全体
形状に対応したものとなっており、同図（ｂ）に示す第
２のマスタモデルＡ２は、そのうち把持部位（レバー部
７ｂ）に対応したものとなっている。同様に、図６
（ａ），（ｂ）に夫々示す第１，第２のマスタモデルＢ
１，Ｂ２は、部品７を右側面から見た形状に対応してお
り、図７（ａ），（ｂ）に夫々示す第１，第２のマスタ
モデルＣ１，Ｃ２は、部品７を底面から見た形状に対応
している。

【００２１】そして、後の作用説明でも述べるように、
この画像認識装置１１（中央処理装置１２）は、そのソ
フトウエア的構成により、カメラ１０により撮影された
二次元画像が入力されると、まず、全体の画像データ
を、第１のマスタモデルＡ１，Ｂ１，Ｃ１と照合し、そ
の一致度Ｍ１がしきい値（例えば０．５）以上である部
分を把持可能候補部品として抽出する。次いで、その把
持可能候補部品に対し、第２のマスタモデルＡ２，Ｂ
２，Ｃ２との照合を行い、その一致度に基づいて把持可
能かどうかを判断する。この場合、本実施例では、把持
可能候補部品の把持部位の第２のマスタモデルＡ２，Ｂ
２，Ｃ２との一致度Ｍ２が、第１のマスタモデルＡ１，
Ｂ１，Ｃ１との一致度Ｍ１よりも大きいときに、把持可
能と判断するようになっている。従って、画像認識装置
１１が、部品抽出手段及び判断手段として機能するので
ある。

【００２２】さらに、上記のような画像認識により、把
持可能と判断されたつまり把持部位の位置が検出された
ときには、その把持部位の位置情報が、前記ロボットコ
ントローラ４へ送信されるようになっている。また、把
持可能候補部品が存在しない（存在しなくなった）場合
には、ロボットコントローラ４に対しカメラ姿勢変更信
号を送信する。ロボットコントローラ４は、送信された
位置情報をロボット本体３の把持目標位置に変換してロ
ボット本体３を制御し、ピッキング作業を行うようにな
っており、また、カメラ姿勢変更信号が送信された場合
には、図３に示すように、ロボット本体３を移動させて
カメラ１０の位置（部品供給部８に対しての撮影角度）
を変更させるようになっている。

【００２３】次に、上記構成の作用について、図１並び
に図８及び図９も参照して述べる。上記したロボット１
により部品７のピッキング作業を行うにあたっては、部
品供給部８（トレイ６）内には、多数個の部品７が、左
側面を上にした状態、右側面を上にした状態、底面を上
にした状態、上面を上にした状態、各方向に傾斜した状
態等、様々な向きに収容されている。そこで、把持位置
検出装置９により部品供給部８内の把持可能な部品７の
把持位置が検出され、その検出に基づいてロボット本体
３が動作制御される。

【００２４】図１のフローチャートは、その際に把持位
置検出装置９（画像認識装置１１）が実行する処理手順
の概略を示している。即ち、まず、ステップＳ１にて、
上述のようにカメラ１０により部品供給部８が撮影され
（撮像工程）、その二次元画像が画像認識装置１１に入
力される。尚、このとき、図３に示すように、作業開始
初期には、カメラ１０は、例えば部品供給部８の中心部
の上方に真下を向けて位置される。

【００２５】次のステップＳ２では、全体の画像データ
を、第１のマスタモデルＡ１，Ｂ１，Ｃ１と照合し、把
持可能候補部品として抽出する処理が実行される（部品
抽出工程）。この照合は、図９に示すように、まず第１
のマスタモデルＡ１に関して、周知のパターンマッチン
グ法を用いて画像データ上を探索し、一致度Ｍ１がしき
い値（この場合０．５）以上である部分を把持可能候補
部品として抽出していくことにより行われる。この場
合、まず第１のマスタモデルＡ１を用いて照合が行わ
れ、それが済むと、第１のマスタモデルＢ１、次いで第
１のマスタモデルＣ１という順に行われる。また、把持
可能候補部品が複数あれば全ての把持可能候補部品が抽
出される。

【００２６】ステップＳ３では、把持可能候補部品が抽
出されたかどうかが判断され、抽出された場合には（Ｙ
ｅｓ）、ステップＳ４にて、その把持可能候補部品に対
し、第２のマスタモデルＡ２，Ｂ２，Ｃ２との照合を行
い、その一致度Ｍ２が求められる。この場合、上記した
ステップＳ２（第１の照合段階）で第１のマスタモデル
Ａ１，Ｂ１，Ｃ１との照合によって抽出された把持可能
候補部品に対してのみ、第２のマスタモデルＡ２，Ｂ
２，Ｃ２との照合が行われるので、把持部位と類似した
別の部位例えば２個の部品７に跨がった線分画像を照合
により抽出してしまうといった誤認識を排除することが
できるのである。

【００２７】尚、このステップＳ４の照合にあたって
は、第１のマスタモデルＡ１により抽出された把持可能
候補部品に関しては第２のマスタモデルＡ２が用いら
れ、第１のマスタモデルＢ１により抽出された把持可能
候補部品に関しては第２のマスタモデルＢ２が用いら
れ、第１のマスタモデルＣ１により抽出された把持可能
候補部品に関しては第２のマスタモデルＣ２が用いられ
ることは勿論である。

【００２８】そして、次のステップＳ５では、ステップ
Ｓ４にて求められた第２のマスタモデルＡ２，Ｂ２，Ｃ
２に関する一致度Ｍ２と、上記ステップＳ２にて求めら
れた第１のマスタモデルＡ１，Ｂ１，Ｃ１に関する一致
度Ｍ１との比較が行われ、第２のマスタモデルＡ２，Ｂ
２，Ｃ２に関する一致度Ｍ２が、第１のマスタモデルＡ
１，Ｂ１，Ｃ１に関する一致度Ｍ１よりも大きいかどう
かが判断される（判断工程）。

【００２９】一致度Ｍ２が一致度Ｍ１よりも大きい場合
には（ステップＳ５にてＹｅｓ）、把持可能な部品７で
あるとして、その把持部位の位置情報がロボットコント
ローラ４に送信され（ステップＳ６）、ロボット本体３
によるその部品に対するピッキング作業が行われるので
ある。一方、一致度Ｍ２が一致度Ｍ１以下であった場合
には（ステップＳ５にてＮｏ）、他の部品との重なり等
があって把持可能でないと判断され、次のステップＳ７
にて、把持可能候補部品が他にもあるかどうかが判断さ
れ、ある場合には（Ｙｅｓ）、ステップＳ４からの処理
が繰返されるようになっている。

【００３０】ここで、上記ステップＳ２（第１の照合段
階）にて把持可能候補部品を抽出するにあたっては、他
の部品との一部での重なりが許容される程度の一致度の
しきい値（０．５）が設定されていることになり、図８
にＰ１〜Ｐ３のイメージで示すように、抽出された把持
可能候補部品（一致度Ｍ１が０．５以上のもの）につい
ては、他の部品７と一部で重なっているものが含まれて
いる。つまり、把持可能候補部品においては、図８にＰ
１で示すような、重なりがあっても把持部位以外の部分
で重なっているもの、Ｐ２で示すような、把持部位で他
の部品７と接触する程度の僅かな重なりがあるもの、Ｐ
３で示すような、把持部位で他の部品７と重なっている
状態のものが含まれることになる。

【００３１】このとき、把持可能かどうかの問題となる
のは、重なりの発生している位置であり、Ｐ１で示した
ような、把持部位から外れた位置で他の部品７との重な
りがあっても、把持は可能となる。この場合、上記ステ
ップＳ４の把持部位の照合（第２の照合段階）におい
て、Ｐ３の状態では、一致度Ｍ２が小さく（０．５以
下）なり、Ｐ２の状態では、一致度Ｍ２が比較的大きい
ものの一致度Ｍ１以下となり、Ｐ１の状態では、一致度
Ｍ２が比較的大きく且つ一致度Ｍ１より大きくなる（図
８に斜線を付して示す領域）。従って、一致度Ｍ２が一
致度Ｍ１よりも大きいことをもって、把持部位に他の部
品７との重なりがなく、把持が可能であることを確実に
判断することができるのである。

【００３２】また、図１のフローチャートに戻って、上
記ステップＳ３にて把持可能候補部品が抽出されなかっ
たとき（Ｎｏ）、及び、ステップＳ７にて把持可能候補
部品がなくなったとき（Ｎｏ）には、ステップＳ８に
て、ロボットコンロとローラ４に対してカメラ姿勢変更
信号が送信され、これにより、図３に想像線で示すよう
に、ロボット本体（アーム）３が移動して部品供給部８
に対するカメラ１０の撮影方向が変更され、その上で再
度ステップＳ１（撮像工程）からの処理が繰返されるよ
うになる。これにより、例えば傾斜状とされていて真上
からの撮影では抽出されなかった部品７を、新たに抽出
できるようになるというように、把持可能候補部品が抽
出される確率を高くすることができるのである。

【００３３】このように本実施例によれば、二次元画像
の認識に基づいて部品７の把持位置を検出するものにあ
って、まず、画像データを部品７の全体形状に対応した
第１のマスタモデルＡ１，Ｂ１，Ｃ１と照合することに
基づいて把持可能候補部品を抽出し、この後、その把持
可能候補部品に対する把持部位の形状に対応した第２の
マスタモデルＡ２，Ｂ２，Ｃ２との照合によって把持可
能かどうかを判断するようにしたので、従来のような特
定の把持部位のマスタモデルのみで照合を行うため誤認
識の可能性の大きかったものと異なり、把持部位の位置
を確実に認識することが可能となり、高い認識効率を得
ることができるという優れた効果を得ることができる。

【００３４】また、特に本実施例では、把持可能候補部
品の把持部位の第２のマスタモデルＡ２，Ｂ２，Ｃ２と
の一致度Ｍ２が、第１のマスタモデルＡ１，Ｂ１，Ｃ１
との一致度Ｍ１よりも大きいときに、把持可能と判断す
るようにしたので、重なりのないことを確実に検出する
ことができて把持可能かどうかを確実に判断することが
可能となる。しかも、第１及び第２のマスタモデルを、
部品７の複数の方向に夫々対応して複数設けるようにし
たので、把持可能候補部品を抽出する確率が高くなり、
より効率的な把持位置の検出を行うことができる。

【００３５】さらに、特に本実施例では、把持可能候補
部品が抽出されなくなった場合に、カメラ１０による部
品供給部８に対する撮影方向を変更するようにしたの
で、把持可能候補部品の抽出される確率を高くしながら
も、例えば部品供給部８を振動させて部品７の位置を変
動させるといった動作を行わずに済むので、把持可能候
補部品の抽出に要する時間の短縮化を図ることができる
といった利点も得ることができるものである。

【００３６】尚、上記実施例では、第２のマスタモデル
Ａ２，Ｂ２，Ｃ２に関する一致度Ｍ２が、第１のマスタ
モデルＡ１，Ｂ１，Ｃ１に関する一致度Ｍ１よりも大き
いときに、把持可能と判断するようにしたが、第２のマ
スタモデルＡ２，Ｂ２，Ｃ２に関する一致度Ｍ２を所定
のしきい値と比較して把持可能を判断するように構成し
ても良く、この場合のしきい値は比較的大きな値とする
ことが望ましい。

【００３７】画像データとマスタモデルとの照合の方法
（手順）としては、上記実施例の他にも、全体の画像デ
ータを、まず例えば第１のマスタモデルＡ１と照合して
把持可能候補部品を全て抽出し、それらを第２のマスタ
モデルＡ２と照合して把持可能かどうかを判断してピッ
キング作業を行い、次に、全体の画像データを第１のマ
スタモデルＢ１と照合して把持可能候補部品を全て抽出
し、それらを第２のマスタモデルＢ２と照合して把持可
能かどうかを判断してピッキング作業を行い、以下、マ
スタモデルＣ１，Ｃ２を用いて同様の処理を行い、再び
マスタモデルＡ１，Ａ２を用いた処理を行うといったこ
とも可能である。

【００３８】また、上記実施例では、第１のマスタモデ
ルＡ１，Ｂ１，Ｃ１を部品７の全体形状に対応したもの
としたが、把持部位を含む広域な形状に対応した部分を
第１のマスタモデルとすることにより、所期の目的を達
成し得る。部品７についてもレバーに限らず、様々な形
状のものに適用することができ、この場合、第１及び第
２のマスタモデルを３種類（３組）設けるもののに限ら
ず、例えば部品形状が単純なものであれば、マスタモデ
ルを１組み設ければ済むことも考えられ、部品形状が比
較的複雑なものであれば、もっと多くのマスタモデルを
設けることができる。

【００３９】その他、本発明は上記した実施例に限定さ
れるものではなく、例えばカメラ１０をロボット本体３
に取付けるものに限らず、カメラを部品供給部の上方に
固定的に設けるようにしても良く、また、把持可能候補
部品の抽出に用いるしきい値としても、０．５は一例に
過ぎず、適宜設定することができる等、要旨を逸脱しな
い範囲内で適宜変更して実施し得るものである。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例を示すもので、把持位置検出
の手順を示すフローチャート

【図２】把持位置検出装置の電気的構成を概略的に示す
ブロック図

【図３】ロボットの構成を概略的に示す斜視図

【図４】部品の斜視図

【図５】第１のマスタモデル（ａ）及び第２のマスタモ
デル（ｂ）をイメージで示す図

【図６】別の第１，第２のマスタモデルをイメージで示
す図

【図７】更に別の第１，第２のマスタモデルをイメージ
で示す図

【図８】一致度と他の部品の重なり状態との関係を説明
するための図

【図９】マッチングの手法を説明するための図

【符号の説明】

図面中、１はロボット、３はロボット本体、４はロボッ
トコントローラ、５はハンド、７は部品、７ｂはレバー
部（把持部位）、８は部品供給部、９は把持位置検出装
置、１０はカメラ（撮像手段）、１１は画像認識装置
（部品抽出手段，判断手段）、１４は記憶装置（記憶手
段）、Ａ１，Ｂ１，Ｃ１は第１のマスタモデル、Ａ２，
Ｂ２，Ｃ２は第２のマスタモデルを示す。

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 所定形状の部品がばら積み状態とされた
   部品供給部から、ロボットにより該部品をその特定の把
   持部位にて１個ずつ把持してピッキングするにあたっ
   て、前記部品供給部を撮影した二次元画像の認識に基づ
   いて前記部品の把持位置を検出する方法であって、 前記部品供給部を撮影する撮像工程と、 この撮像工程において得られた前記二次元画像を、前記
   部品の把持部位を含む広域形状に対応した第１のマスタ
   モデルと照合し、一致度がしきい値以上である部分を把
   持可能候補部品として抽出する部品抽出工程と、 この部品抽出工程において抽出した把持可能候補部品に
   対し、前記部品の把持部位に対応した第２のマスタモデ
   ルとの照合を行い、その一致度に基づいて把持可能かど
   うかを判断する判断工程とを含むことを特徴とするロボ
   ットによる把持可能部品の把持位置検出方法。
2. 【請求項２】 前記判断工程においては、前記把持可能
   候補部品の把持部位の第２のマスタモデルとの一致度
   が、前記部品抽出工程における第１のマスタモデルとの
   一致度よりも大きいときに、把持可能と判断することを
   特徴とする請求項１記載のロボットによる把持可能部品
   の把持位置検出方法。
3. 【請求項３】 前記第１及び第２のマスタモデルは、前
   記部品の複数の方向に夫々対応して複数が設けられてい
   ることを特徴とする請求項１又は２記載のロボットによ
   る把持可能部品の把持位置検出方法。
4. 【請求項４】 前記部品抽出工程において把持可能候補
   部品が抽出されない場合には、前記部品供給部に対する
   撮影方向を変更した上で再度撮像工程からの工程を繰返
   すことを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載
   のロボットによる把持可能部品の把持位置検出方法。
5. 【請求項５】 所定形状の部品がばら積み状態とされた
   部品供給部から、ロボットにより該部品をその特定の把
   持部位にて１個ずつ把持してピッキングするにあたっ
   て、前記部品供給部を撮影した二次元画像の認識に基づ
   いて前記部品の把持位置を検出する装置であって、 前記部品供給部を撮影する撮像手段と、 前記部品の把持部位に対応した第２のマスタモデル及び
   該把持部位を含む広域形状に対応した第１のマスタモデ
   ルを記憶する記憶手段と、 前記撮像手段により得られた前記二次元画像を、前記第
   １のマスタモデルと照合し、一致度がしきい値以上であ
   る部分を把持可能候補部品として抽出する部品抽出手段
   と、 この部品抽出手段により抽出された把持可能候補部品に
   対し、前記第２のマスタモデルとの照合を行い、その一
   致度に基づいて把持可能かどうかを判断する判断手段と
   を具備することを特徴とするロボットによる把持可能部
   品の把持位置検出装置。
6. 【請求項６】 前記判断手段は、前記把持可能候補部品
   の把持部位の第２のマスタモデルとの一致度が、前記第
   １のマスタモデルとの一致度よりも大きいときに、把持
   可能と判断することを特徴とする請求項５記載のロボッ
   トによる把持可能部品の把持位置検出装置。
7. 【請求項７】 前記記憶手段には、前記第１及び第２の
   マスタモデルが、前記部品の複数の方向に夫々対応して
   複数設けられていることを特徴とする請求項５又は６記
   載のロボットによる把持可能部品の把持位置検出装置。
8. 【請求項８】 前記撮像手段による前記部品供給部に対
   する撮影方向を変更する撮影位置変更手段を具備するこ
   とを特徴とする請求項５ないし７のいずれかに記載のロ
   ボットによる把持可能部品の把持位置検出装置。