JP2010247959A - 箱状ワーク認識装置および方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】隣接して荷積みした複数の箱状ワーク1を上方から撮影して全体画像を取得する単眼カメラ11と、複数の箱状ワーク全体の3次元形状を計測する距離センサ12と、全体画像から箱状ワークのエッジ部分を検出し、エッジ部分を境界として3次元形状から各箱状ワークの位置と姿勢を認識し、ピッキングする箱状ワークの位置と姿勢を出力する物体認識処理装置16とを備える。
【選択図】図1
Description
そこで、荷積み状態のワークの位置姿勢を認識し、ワークの把持および搬送を行う手段として、特許文献1〜4が既に提案されている。
特許文献4では、荷崩れを検出する方法であり、正しく積載された場合の画像を事前に撮影し、現在の画像との差分を比較して、荷崩れが発生しているかを判断する。
特許文献4では、荷崩れを判断するのみであり、ピッキングなどは実施していない。また、あらかじめ正しく積載された状態の画像を事前に登録しておく必要があり、積載方法や対象となるワークが変わった場合に対応できない。さらに、バラ積みにも対応できない。
前記複数の箱状ワーク全体の3次元形状を計測する距離センサと、
前記全体画像から箱状ワークのエッジ部分を検出し、前記エッジ部分を境界として前記3次元形状から各箱状ワークの位置と姿勢を認識し、ピッキングする箱状ワークの位置と姿勢を出力する物体認識処理装置とを備えた、ことを特徴とする箱状ワーク認識装置が提供される。
前記複数の箱状ワーク全体の3次元形状を計測し、
前記全体画像から箱状ワークのエッジ部分を検出し、
前記エッジ部分を境界として前記3次元形状から各箱状ワークの位置と姿勢を認識し、
ピッキングする箱状ワークの位置と姿勢を出力する、ことを特徴とする箱状ワーク認識方法が提供される。
前記ラベル値を同一の箱状ワークごとにグループ化し、
各グループ内の点群の情報から、ピッキングする箱状ワークの位置と姿勢を出力する。
隣接する点群間の距離が閾値以上の箇所を境として異なるラベル値を割り当て、
隣接する点群の法線ベクトル間の角度が閾値以上の部分を境として異なるラベル値を割り当てる。
各ラベル値の代表法線ベクトルと、隣接するラベル値の代表法線ベクトル間の角度が所定の範囲にあるラベル値をグループ化する。
(1) ティーチングを必要としないため、単眼カメラの撮影範囲内及び距離センサの計測範囲内に箱状ワークが存在すれば、ワーク毎に位置がずれていてもピッキングができる。
(2) 単眼カメラの全体画像を併用し、エッジが抽出された部分(エッジ部分)に相当する3次元形状の点群データに、その部分が箱の境界であるという情報を与えるので、箱の境界部分を容易に認識できる。距離センサにレーザレーダなどを利用すれば、テクスチャがない場合でも認識できる。また、全体画像と3次元形状のデータ処理のみでピッキングするワークの位置と姿勢の認識を行うため、事前にワーク形状を登録する必要がない。
(3) エッジが直交しているという条件は使用しない。また、3次元データの法線ベクトルの角度を見て認識するため、荷崩れや荷積みのようにエッジが直交しない場合でも認識可能である。
(4) 本発明はワークをピッキングすることを想定している。荷崩れがあるかの判断ではなく、検出したラベルグループに含まれる点群の座標値や法線ベクトルから位置、姿勢を計算してピッキングすることができる。
この図において、1はワーク、2はロボット、3はロボットハンド、4はハンド制御部、5はロボット制御部、6は総括処理部、7はロボット制御装置であり、ロボット制御装置7はロボット制御部5と総括処理部6からなる。
この図において、複数のワーク1は、計測用の台8の上に隣接して密に荷積みされている。計測用台8は、固定されている必要はなく、例えば計測時間が短いなど、後述する3次元形状の計測に支障が生じない限りで、コンベア装置等であってもよい。
ロボットハンド3は、例えば真空による吸着パッド、開閉機構を有する把持装置、或いはこれらの複合装置であり、ピッキングする箱状ワーク1の上面を吸着又は把持して、1つずつ持ち上げ、別の位置まで保持するようになっている。
なおハンド制御部4は必須ではなくこれを省略し、その機能を総括処理部6に含ませてもよい。
この例において、距離センサ12は、レーザレーダであり、計測用台8の上方に位置し、複数の箱状ワーク1の3次元形状を上方から計測する。また、距離センサ12の高さ及び姿勢を制御する移動・回転機構13(例えば直動テーブルや回転テーブル)を備え、距離センサ12の姿勢を自由に変え、視野を調節できるようになっている。
例えば、対象が小さいときに近づいて計測し、対象が大きいときに遠ざかって計測して、視野を適正化するようになっている。
なおセンサ制御部14は必須ではなくこれを省略し、その機能を物体認識処理装置16に含ませてもよい。
物体認識処理装置16は、この例ではPC(コンピュータ)である。なお、上述したロボット制御装置7(ロボット制御部5と総括処理部6)、及びセンサ制御部14を同一のPCで構成しても、それぞれ独立のPCで構成してもよい。
この図において、このピッキングシステムは、S1〜S6の各ステップ(工程)からなる。
なお、ステップS2とステップS3は、順序が逆でも、同時でもよい。
ステップS5では、統括処理部に認識の結果から必要な情報を送る。必要な情報とは認識した物体の数や、各認識した物体の位置、姿勢情報などである。
この図において、認識アルゴリズムは、T1〜T12の各ステップ(工程)からなる。
ステップT2では、3次元形状のマスキングを行い、ワーク外の位置にある点群や地面に相当する点群を除去する。このステップは必須ではなく、省略してもよい。
ステップT3では、単眼カメラ11による全体画像から箱状ワーク1のエッジ部分1aを検出する。この場合、無地の箱を想定するなら、検出されたエッジをそのまま利用してもよい。また、箱の面に模様などがあるならば直線のエッジを抽出する。
単眼カメラ11と距離センサ12の位置が既知であれば、画像上のある点(例えばエッジ部分1a)は、カメラ位置と画像上の点とを結ぶ直線と、3次元形状とが交差する点を抽出すればよい。
図4(A)は、下段5個、上段4個、計9個の箱状ワーク1が、隣接して密に積層され、上段の1個の箱状ワーク1が荷崩れしている状態を示している。
この図において、黒丸(●)は、距離センサ12による3次元形状の計測点、白丸(○)は、距離センサ12による3次元形状の計測点であり、かつエッジ部分1aに対応する3次元の点群である。この図に示すように、エッジ部分1aに対応する3次元の点群は、エッジに隣接して1つ又は2つが存在する。
ステップT7では、以下の条件1〜3により、各点群にラベル値を設定する。
条件1:隣接する点にフラグが振られている場合は、異なるラベル値を割り当てる。
条件2:隣接する点の距離が閾値以上の点は異なるラベル値を割り当てる。
条件3:隣接する点の法線ベクトル間の角度の差が閾値以上の点は異なるラベル値を割り当てる。
ここで、ラベル値は、任意の数字または記号である。
ステップT8では、極端にラベル値の大きいものや小さいものを除去する。すなわち、不必要なラベル値を除去する。なお、このステップは不可欠ではない。また、ラベル値の大きさ以外で判断してもよい。
この時点で、各ラベル値が箱(箱状ワーク)の面を表す。すなわち、図4(B)では、1〜7の7面が検出されている。
図4(B)における矢印は、代表の法線ベクトルを示している。
この時点で各グループが各ワーク(箱状ワーク)を表す。
図4(B)において、ラベル値5,6の法線ベクトル間の角度が90度なのでグループ化する。
ラベル値4,5の法線ベクトルは内側に向いているので、グループ化しない。
ラベル値6,7の法線ベクトルも内側に向いているので、グループ化しない。
上面を認識する手段として、以下が挙げられるが、本発明はこれに限定されない。
(1)あらかじめ上面の面積を登録しておく。
各点群は3次元座標を持っている。従って、各ラベルのXY座標の最大値、最小値から各面の面積を算出することができる。これを事前に登録した面積と比較し、認識する。この手段は、主に姿勢がばらばらに積まれている状態に適する。
(2)ラベル内に含まれる点群の数をヒストグラム化し上面を認識する。
ひどい荷崩れが頻繁に起きなければ、多くの箱は上面が見えている。そこでワークが搬送されて最初の認識にて、各ラベルに含まれる点群の座標値から面積を算出し、図5のようにヒストグラム化し、もっとも数の多い面を上面とする。
(1) ティーチングを必要としないため、単眼カメラ11の撮影範囲内及び距離センサ12の計測範囲内に箱状ワーク1が存在すれば、ワーク毎に位置がずれていてもピッキングができる。
(2) 単眼カメラ11の全体画像を併用し、エッジが抽出された部分(エッジ部分1a)に相当する3次元形状の点群データに、その部分が箱の境界であるという情報を与えるので、箱の境界部分を容易に認識できる。距離センサ12にレーザレーダなどを利用すれば、テクスチャがない場合でも認識できる。また、全体画像と3次元形状のデータ処理のみでピッキングするワークの位置と姿勢の認識を行うため、事前にワーク形状を登録する必要がない。
(3) エッジが直交しているという条件は使用しない。また、3次元データの法線ベクトルの角度を見て認識するため、荷崩れやばらばらに積まれている状態のようにエッジが直交しない場合でも認識可能である。
(4) 本発明はワークをピッキングすることを想定している。荷崩れがあるかの判断ではなく、検出したラベルグループに含まれる点群の座標値や法線ベクトルから位置、姿勢を計算してピッキングすることができる。
2 ロボット、3 ロボットハンド、
4 ハンド制御部、5 ロボット制御部、
6 総括処理部、7 ロボット制御装置、
8 計測用台、
10 箱状ワーク認識装置、
12 距離センサ、13 移動・回転機構、
14 センサ制御部、16 物体認識処理装置
Claims (7)
- 隣接して荷積みした複数の箱状ワークを上方から撮影して全体画像を取得する単眼カメラと、
前記複数の箱状ワーク全体の3次元形状を計測する距離センサと、
前記全体画像から箱状ワークのエッジ部分を検出し、前記エッジ部分を境界として前記3次元形状から各箱状ワークの位置と姿勢を認識し、ピッキングする箱状ワークの位置と姿勢を出力する物体認識処理装置とを備えた、ことを特徴とする箱状ワーク認識装置。 - 隣接して荷積みした複数の箱状ワークを上方から撮影して全体画像を取得し、
前記複数の箱状ワーク全体の3次元形状を計測し、
前記全体画像から箱状ワークのエッジ部分を検出し、
前記エッジ部分を境界として前記3次元形状から各箱状ワークの位置と姿勢を認識し、
ピッキングする箱状ワークの位置と姿勢を出力する、ことを特徴とする箱状ワーク認識方法。 - 前記3次元形状の点群に箱状ワークの異なる面を表すように異なるラベル値を設定し、
前記ラベル値を同一の箱状ワークごとにグループ化し、
各グループ内の点群の情報から、ピッキングする箱状ワークの位置と姿勢を出力する、ことを特徴とする請求項2に記載の箱状ワーク認識方法。 - 前記ラベル値は、
単眼カメラで得られた画像中のエッジ部分を境界に異なるラベル値を割り当て、
隣接する点群間の距離が閾値以上の箇所を境として異なるラベル値を割り当て、
隣接する点群の法線ベクトル間の角度が閾値以上の部分を境として異なるラベル値を割り当てる、ことを特徴とする請求項3に記載の箱状ワーク認識方法。 - 各ラベル値の点群から平均の法線ベクトルを求めて、各ラベル値の代表法線ベクトルとし、
各ラベル値の代表法線ベクトルと、隣接するラベル値の代表法線ベクトル間の角度が所定の範囲にあるラベル値をグループ化する、ことを特徴とする請求項3に記載の箱状ワーク認識方法。 - 箱状ワークの上面面積を予め記憶し、前記各ラベル値に属する点群の占める面積と比較して、各グループから上面に相当するラベルを認識する、ことを特徴とする請求項5に記載の箱状ワーク認識方法。
- 前記各ラベル値に属する点群の占める面積を算出し、これをヒストグラム化して最も投票数の多い面積から上面に相当するラベルを認識する、ことを特徴とする請求項5に記載の箱状ワーク認識方法。
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