JP2014126494A - 検査支援装置、検査支援方法、ロボットシステム、制御装置、ロボット、及び、プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】検査対象物の不良をより精度よく検出でき、検査対象物と撮影装置との相対位置を決定する検査支援装置を提供する。
【解決手段】検査支援装置１０は、検査合格の第一の対象物３、及び検査不合格の第二の対象物３のそれぞれを、複数の撮影位置で撮影した撮影画像を取得し、取得した撮影画像を用いて、撮影位置ごとに、撮影位置における第一の対象物の撮影画像、及び撮影位置における第二の対象物の撮影画像の、一致の度合いを示す評価値を算出し、算出された前記評価値に基づいて、複数の撮影位置の中から、一致の度合いが最小である撮影位置を選択し、検査において使用する撮影位置として決定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、検査支援装置、検査支援方法、ロボットシステム、制御装置、ロボット、及び、プログラムに関する。

ロボットを用いた製品の製造工程では、例えば、ロボットアーム等に取り付けたカメラ等の撮影装置により製品を撮影し、撮影画像に基づいて当該製品に不良がないかなどを検査する外観検査が行われる。特許文献１には、被検体と撮像部とを相対移動させて検査位置を変化させる外観検査装置が記載されている。

特開２００７−１９８８２５号公報

外観検査においては、製品等の検査対象物と撮影装置の相対位置を決定する必要がある。従来、相対位置は、ユーザーにより、例えば、ユーザー自身の経験等に基づいて主観で決定される。

そのため、検査対象物の検査箇所が多い場合やユーザーの経験が少ない場合などに、相対位置を決定するのに手間がかかっている。また、ユーザーの主観に基づいて決定された相対位置が、不良を精度よく検出できる最適な位置ではないことがある。

そこで、本発明は、外観検査において、検査対象物の不良をより精度よく検出できる、検査対象物と撮影装置との相対位置を決定することを目的とする。

上記の課題を解決する本発明の第一の態様は、対象物を当該対象物の撮影画像に基づいて行う検査を支援する検査支援装置であって、検査合格の第一の対象物、及び検査不合格の第二の対象物のそれぞれを、複数の撮影位置で撮影した撮影画像を取得する取得部と、前記取得部により取得した前記撮影画像を用いて、前記撮影位置ごとに、当該撮影位置における前記第一の対象物の撮影画像、及び当該撮影位置における前記第二の対象物の撮影画像の、一致の度合いを示す評価値を算出する評価値算出部と、前記評価値算出部により算出された前記評価値に基づいて、前記複数の撮影位置の中から、前記一致の度合いが最小である撮影位置を選択し、前記検査において使用する撮影位置として決定する決定部と、を有する、ことを特徴とする。このような構成により、検査合格の検査対象物と検査不合格の検査対象物を複数の視点で撮影し、検査合格と検査不合格の対象物の撮影画像を比較した結果の一致の度合いが最小となる視点位置が、実際の検査で使用する撮影位置として決定される。そのため、ユーザーの主観でなく客観的に、検査対象物の不良をより精度よく検出できる、検査対象物と撮影装置との相対位置を決定することができる。

ここで、上記の検査支援装置であって、前記複数の撮影位置を設定する設定部を有し、前記取得部は、前記設定部により設定された前記複数の撮影位置において、前記第一の対象物及び前記第二の対象物の３次元の形状データを２次元の平面に投影することにより、前記複数の撮影画像を取得する、ことを特徴としてもよい。このような構成により、撮影位置を決定するために実際に撮影を行う場合と比べて、ユーザーの手間を省き、検査時間などの検査コストを低減することができる。

また、上記の検査支援装置であって、前記第二の対象物には、複数の対象物が含まれ、前記取得部は、前記第二の対象物ごとに、当該第二の対象物を前記複数の撮影位置で撮影した撮影画像を取得し、前記評価値算出部は、前記第二の対象物ごとに、前記撮影位置ごとに、当該撮影位置における前記第一の対象物の撮影画像、及び当該撮影位置における前記第二の対象物の撮影画像の、前記一致の度合いを示す評価値を算出し、前記決定部は、前記第二対象物ごとに、前記複数の撮影位置の中から、前記一致の度合いが最小である撮影位置を選択し、前記検査において使用する撮影位置として決定する、ことを特徴としてもよい。このような構成により、検査不合格のパターンのそれぞれについて、検査対象物の不良をより精度よく検出できる撮影位置を決定することができる。

また、上記の検査支援装置であって、前記決定部は、前記第二の対象物ごとに決定した前記検査において使用する撮影位置の位置関係に基づいて前記第二の対象物をグループ分けし、前記グループごとに、当該グループに属する前記第二の対象物の撮影位置に基づいて代表撮影位置を決定し、前記検査において使用する撮影位置として決定する、ことを特徴としてもよい。このような構成により、複数の検査不合格のパターンごとの視点位置をグルーピングし、グループごとに撮影位置が決定されるため、撮影位置を減らすことで検査の効率を向上させることができる。また、複数の検査不合格のパターン全てについて撮影位置を一つ決定した場合には、当該撮影位置での不良の検出の精度が低くなる検査不合格のパターンが発生するおそれがあるが、グループ分けすることで、不良を精度よく検出することができる。

また、上記の検査支援装置であって、前記第二の対象物には、複数の対象物が含まれ、前記取得部は、前記第二の対象物ごとに、当該第二の対象物を前記複数の撮影位置で撮影した撮影画像を取得し、前記評価値算出部は、前記第二の対象物ごとに、前記撮影位置ごとに、当該撮影位置における前記第一の対象物の撮影画像、及び当該撮影位置における前記第二の対象物の撮影画像の、前記一致の度合いを示す評価値を算出し、さらに、前記撮影位置ごとに、当該撮影位置における前記第二対象物ごとの前記評価値を合計し、前記決定部は、前記撮影位置ごとの前記評価値の合計に基づいて、前記複数の撮影位置の中から、前記一致の度合いが最小である撮影位置を選択し、前記検査において使用する撮影位置として決定する、ことを特徴としてもよい。このような構成により、各パターンの検査対象物の不良を精度よく検出することができる撮影位置を決定できる。また、撮影位置を減らすことで検査の効率を向上させることができる。

また、上記の検査支援装置であって、前記決定部は、前記第二の対象物ごとに、前記決定した前記検査において使用する撮影位置における当該第二の対象物の前記一致の度合いを示す評価値が所定の閾値を超えるか否かを判定し、当該第二の対象物の前記一致の度合いを示す評価値が前記所定の閾値を超える場合に、当該第二の対象物については、前記複数の撮影位置の中から、前記一致の度合いが最小である撮影位置を選択し、前記検査において使用する撮影位置として決定する、ことを特徴としてもよい。このような構成により、複数の検査不合格のパターン全てについて決定した撮影位置での不良の検出の精度が低くなる検査不合格のパターンについては、個別の撮影位置を決定して不良を精度よく検出できる。

また、上記の検査支援装置であって、前記設定部は、前記３次元の形状データを２次元に投影する撮影位置を設定する３次元の所定の範囲を設定し、当該所定の範囲内に前記複数の撮影位置を設定する、ことを特徴としてもよい。このような構成により、撮影位置の決定に要する処理時間を短縮することができる。

上記の課題を解決する本発明の第二の態様は、対象物を当該対象物の撮影画像に基づいて行う検査を支援する検査支援方法であって、検査合格の第一の対象物、及び検査不合格の第二の対象物のそれぞれを、複数の撮影位置で撮影した撮影画像を取得する取得ステップと、前記取得ステップで取得した前記撮影画像を用いて、前記撮影位置ごとに、当該撮影位置における前記第一の対象物の撮影画像、及び当該撮影位置における前記第二の対象物の撮影画像の、一致の度合いを示す評価値を算出する評価値算出ステップと、前記評価値算出ステップで算出された前記評価値に基づいて、前記複数の撮影位置の中から、前記一致の度合いが最小である撮影位置を選択し、前記検査において使用する撮影位置として決定する決定ステップと、を含む、ことを特徴とする。このような構成により、検査合格の検査対象物と検査不合格の検査対象物を複数の視点で撮影し、検査合格と検査不合格の対象物の撮影画像を比較した結果の一致の度合いが最小となる視点位置が、実際の検査で使用する撮影位置として決定される。そのため、ユーザーの主観でなく客観的に、検査対象物の不良をより精度よく検出できる、検査対象物と撮影装置との相対位置を決定することができる。

上記の課題を解決する本発明の第三の態様は、対象物を当該対象物の撮影画像に基づいて行う検査を支援する検査支援装置としてコンピューターを機能させるプログラムであって、検査合格の第一の対象物、及び検査不合格の第二の対象物のそれぞれを、複数の撮影位置で撮影した撮影画像を取得する取得部と、前記取得部により取得した前記撮影画像を用いて、前記撮影位置ごとに、当該撮影位置における前記第一の対象物の撮影画像、及び当該撮影位置における前記第二の対象物の撮影画像の、一致の度合いを示す評価値を算出する評価値算出部と、前記評価値算出部により算出された前記評価値に基づいて、前記複数の撮影位置の中から、前記一致の度合いが最小である撮影位置を選択し、前記検査において使用する撮影位置として決定する決定部として、コンピューターを機能させる、ことを特徴とする。このような構成により、検査合格の検査対象物と検査不合格の検査対象物を複数の視点で撮影し、検査合格と検査不合格の対象物の撮影画像を比較した結果の一致の度合いが最小となる視点位置が、実際の検査で使用する撮影位置として決定される。そのため、ユーザーの主観でなく客観的に、検査対象物の不良をより精度よく検出できる、検査対象物と撮影装置との相対位置を決定することができる。

上記の課題を解決する本発明の第四の態様は、ロボットと撮影装置を制御して対象物を撮影し、撮影画像を用いて前記対象物の検査を行う制御装置であって、検査合格の第一の対象物、及び検査不合格の第二の対象物のそれぞれを、複数の撮影位置で撮影した撮影画像を取得する取得部と、前記取得部により取得した前記撮影画像を用いて、前記撮影位置ごとに、当該撮影位置における前記第一の対象物の撮影画像、及び当該撮影位置における前記第二の対象物の撮影画像の、一致の度合いを示す評価値を算出する評価値算出部と、
前記評価値算出部により算出された前記評価値に基づいて、前記複数の撮影位置の中から、前記一致の度合いが最小である撮影位置を選択し、前記検査において使用する撮影位置として決定する決定部と、前記対象物と前記撮影装置の相対位置が前記決定部により決定された前記撮影位置となるように前記ロボットの動作を制御する制御部と、を有する、ことを特徴とする。このような構成により、検査合格の検査対象物と検査不合格の検査対象物を複数の視点で撮影し、検査合格と検査不合格の対象物の撮影画像を比較した結果の一致の度合いが最小となる視点位置が、実際の検査で使用する撮影位置として決定される。そのため、ユーザーの主観でなく客観的に、検査対象物の不良をより精度よく検出できる、検査対象物と撮影装置との相対位置を決定することができる。

上記の課題を解決する本発明の第五の態様は、撮影装置を制御して対象物を撮影し、撮影画像を用いて前記対象物の検査を行うロボットであって、検査合格の第一の対象物、及び検査不合格の第二の対象物のそれぞれを、複数の撮影位置で撮影した撮影画像を取得する取得部と、前記取得部により取得した前記撮影画像を用いて、前記撮影位置ごとに、当該撮影位置における前記第一の対象物の撮影画像、及び当該撮影位置における前記第二の対象物の撮影画像の、一致の度合いを示す評価値を算出する評価値算出部と、前記評価値算出部により算出された前記評価値に基づいて、前記複数の撮影位置の中から、前記一致の度合いが最小である撮影位置を選択し、前記検査において使用する撮影位置として決定する決定部と、前記対象物と前記撮影装置の相対位置が前記決定部により決定された前記撮影位置となるように前記ロボットの動作を制御する制御部と、を有する、ことを特徴とする。このような構成により、検査合格の検査対象物と検査不合格の検査対象物を複数の視点で撮影し、検査合格と検査不合格の対象物の撮影画像を比較した結果の一致の度合いが最小となる視点位置が、実際の検査で使用する撮影位置として決定される。そのため、ユーザーの主観でなく客観的に、検査対象物の不良をより精度よく検出できる、検査対象物と撮影装置との相対位置を決定することができる。

上記の課題を解決する本発明の第六の態様は、ロボットと、撮影装置と、前記ロボット及び前記撮影装置を制御して対象物を撮影し、撮影画像を用いて前記対象物の検査を行う制御装置と、を備えるロボットシステムであって、前記制御装置は、検査合格の第一の対象物、及び検査不合格の第二の対象物のそれぞれを、複数の撮影位置で撮影した撮影画像を取得する取得部と、前記取得部により取得した前記撮影画像を用いて、前記撮影位置ごとに、当該撮影位置における前記第一の対象物の撮影画像、及び当該撮影位置における前記第二の対象物の撮影画像の、一致の度合いを示す評価値を算出する評価値算出部と、前記評価値算出部により算出された前記評価値に基づいて、前記複数の撮影位置の中から、前記一致の度合いが最小である撮影位置を選択し、前記検査において使用する撮影位置として決定する決定部と、前記対象物と前記撮影装置の相対位置が前記決定部により決定された前記撮影位置となるように前記ロボットの動作を制御する制御部と、を有する、ことを特徴とする。このような構成により、検査合格の検査対象物と検査不合格の検査対象物を複数の視点で撮影し、検査合格と検査不合格の対象物の撮影画像を比較した結果の一致の度合いが最小となる視点位置が、実際の検査で使用する撮影位置として決定される。そのため、ユーザーの主観でなく客観的に、検査対象物の不良をより精度よく検出できる、検査対象物と撮影装置との相対位置を決定することができる。

本発明の第一実施形態に係るロボットシステム１の構成の一例を示す図である。 検査支援装置１０の機能構成の一例を示す図である。 コンピューター４０のハードウェア構成の一例を示す図である。 撮影位置決定処理の流れの一例を示すフロー図である。 検査合格の検査対象物３の撮影画像の一例を説明する図である。 検査不合格の検査対象物３の撮影画像の一例を説明する図である。 検査合格の検査対象物３の撮影画像の他の例を説明する図である。 検査不合格の検査対象物３の撮影画像の他の例を説明する図である。 検査対象物３に対する撮影装置３５の視点位置の定義の一例を説明する図である。 検査対象物３に対する撮影装置３５の視点位置の設定範囲の一例を説明する図である。 第一実施形態の第一変形例に係る撮影位置決定処理の流れの一例を示すフロー図である。 第一実施形態の第二変形例に係る撮影位置決定処理の流れの一例を示すフロー図である。 第一実施形態の第三変形例に係る撮影位置決定処理の流れの一例を示すフロー図である。 視点位置をグループに分ける手順の例を説明する図。 第一実施形態の第四変形例に係る撮影位置決定処理の流れの一例を示すフロー図である。

＜第一実施形態＞
本発明の第一実施形態について、図面を参照して説明する。

図１は、本実施形態に係るロボットシステム１の構成の一例を示す図である。ロボットシステム１は、主として、検査支援装置１０と、制御装置２０と、ロボット３０とを備える。ロボットシステム１では、制御装置２０がロボット３０の動作を制御することで、作業台２に置かれている検査対象物３に対して外観検査が行われる。

検査支援装置１０は、ロボット３０の撮影装置３５の検査対象物３に対する相対位置、すなわち撮影位置を決定し、制御装置２０に出力する。検査支援装置１０の詳細は後述する。

なお、検査対象物３を撮影するためには、撮影装置３５の撮影位置（例えば、三次元座標）だけでなく、撮影装置３５を向ける方向も決定する必要があるが、後述するように、本実施形態では、方向は、撮影位置に応じて決まるものとする。従って、撮影位置の決定に着目して説明する。

制御装置２０は、ロボット３０の全体を制御する。制御装置２０は、例えば、製品などの検査対象物３の組み立てや移動などの作業を行うように、ロボット３０を制御する。また、制御装置２０は、外観検査工程において、例えば、検査支援装置１０から入力された撮影位置に撮影装置３５が移動するようにロボット３０を制御するとともに、当該撮影位置で撮影を行うようにロボット３０を制御する。また、制御装置２０は、例えば、検査対象物３を撮影した撮影画像を撮影装置３５から取得し、当該取得した撮影画像と、予め用意した検査合格の検査対象物３の撮影画像とを比較することで、外観検査を行う。外観検査は、公知の技術で実現できるため、詳細な説明を省略する。

ロボット３０は、検査対象物３の組み立てや移動、検査対象物３の撮影などを行う。ロボット３０は、２本のアーム部３１を備える。アーム部３１は、リンク３２と、ジョイント３３とを含む。ロボット３０は、一方のアーム部３１の先端部に、対象物（「ワーク」ともいう）を把持したり、道具を把持して対象物に対して所定の作業を行ったりすることが可能なハンド３６を備える。また、他方のアーム部３１の先端部に、対象物を撮影するカメラなどの撮影装置３５を備える。

ロボット３０は、制御装置２０から与えられる制御命令などに従って、各ジョイント３３を連動させて駆動することにより、アーム部３１の先端部の位置を、所定の可動範囲内で、自在に移動させたり、自由な方向へ向けたりすることができる。また、ロボット３０は、制御装置２０から与えられる制御命令などに従って、撮影装置３５により、対象物を撮影することができる。撮影画像は、制御装置２０に出力される。

なお、上記のロボット３０の構成は、上記の構成に限られない。また、一般的なロボットが備える構成を排除するものではない。例えば、ジョイントの数（「軸数」ともいう）やリンクの数を増減させてもよい。また、ジョイント、リンク、ハンド等の各種部材の形状、大きさ、配置、構造等も適宜変更してよい。また、撮影装置３５の設置場所は、対象物の撮影ができれば、特に限定されず、例えば、ロボット３０の胴体部に取り付けられていてもよいし、ロボット３０と別に設置されていてもよい。

上記のロボットシステム１の構成は、本実施形態の特徴を説明するにあたって主要構成を説明したのであって、一般的なロボットシステムが備える構成を排除するものではない。例えば、検査支援装置１０は、制御装置２０に含まれていてもよい。また、例えば、制御装置２０は、ロボット３０に含まれていてもよい。また、例えば、検査支援装置１０及び制御装置２０は、ロボット３０に含まれていてもよい。

図２は、検査支援装置１０の機能構成の一例を示す図である。図中の矢印は、主要な処理の流れを示している。検査支援装置１０は、主として、検査対象物情報取得部（取得部とも呼ぶ。）１１と、三次元描画部（描画部とも呼ぶ。）１２と、撮影パラメーター設定部（設定部とも呼ぶ。）１３と、撮影部１４と、評価値算出部（算出部とも呼ぶ。）１５と、撮影位置決定部（決定部とも呼ぶ。）１６と、撮影位置出力部（出力部とも呼ぶ。）１７と、を有する。

検査対象物情報取得部１１は、検査対象物３の形状データを取得する。形状データには、例えば、検査対象物３の形状や大きさを表す三次元ＣＡＤデータなどを用いることができる。形状データは、例えば、後述する補助記憶装置４３から取得したり、後述する通信Ｉ／Ｆ（通信インターフェイス）４４を介して外部のコンピューターから取得したり、後述するメディアＩ／Ｆ（メディアインターフェイス）４７を介して記憶媒体から取得する。

本実施形態では、検査対象物情報取得部１１は、検査合格の検査対象物３（第一の対象物）の形状データと、検査不合格の検査対象物３（第二の対象物）の形状データと、を取得する。検査合格の検査対象物とは、外観検査を行った場合に検査合格となる、すなわち、所定の検査基準を満たした状態（例えば、不良がない状態）の検査対象物である。検査不合格の検査対象物とは、外観検査を行った場合に検査不合格となる、すなわち、所定の検査基準を満たしていない状態（例えば、何らかの不良がある状態）の検査対象物である。本実施形態では、検査不合格の検査対象物３の形状データを一つ取得する、すなわち、検査不合格のパターンを一つ用意するものとする。

三次元描画部１２は、撮影部１４で二次元の撮影画像を生成するための前段階として、検査対象物情報取得部１１により取得された検査対象物３の形状データに基づいて、当該検査対象物３の三次元グラフィックスを生成する。

撮影パラメーター設定部１３は、撮影部１４で二次元の撮影画像を生成する際に使用する撮影パラメーターを設定する。撮影パラメーターには、例えば、焦点距離、画角などの撮影装置３５の内部パラメーターに対応するパラメーターと、撮影装置３５の位置や向きなどの外部パラメーターに対応するパラメーターとが含まれる。

なお、以下では、三次元グラフィックス空間における検査対象物３に対する相対的な撮影装置３５の位置を、「視点位置」と呼ぶ。また、実空間における検査対象物３に対する相対的な撮影装置３５の位置を「撮影位置」と呼ぶ。

また、撮影パラメーター設定部１３は、三次元グラフィックス空間において検査合格の検査対象物３及び検査不合格の検査対象物３を複数の視点位置から撮影するため、視点位置ごとに撮影パラメーターを設定する。

撮影部１４は、三次元描画部１２により生成された検査合格の検査対象物３の三次元グラフィックスと検査不合格の検査対象物３の三次元グラフィックスに対して、撮影パラメーター設定部１３により設定された撮影パラメーターに基づいて、複数の視点位置からの撮影画像を生成する。例えば、撮影部１４は、検査対象物３の三次元グラフィックスを、設定された視点位置と検査対象物３の三次元グラフィックスとの間の二次元平面に透視投影することで、二次元の撮影画像を生成する。

なお、本実施形態では、実空間における撮影装置３５の内部パラメーター及び外部パラメーターと、三次元グラフィックス空間における撮影パラメーターとを関連付ける。すなわち、実空間において、ある内部パラメーター及び外部パラメーターで撮影装置３５が撮影した撮影画像と、三次元グラフィックス空間において、前記内部パラメーター及び外部パラメーターに対応する撮影パラメーターで撮影部１４が撮影した撮影画像とが、同じ（「ほぼ同じ」を含んでいてもよい。）画像となるように設定する。

上記の三次元描画部１２、撮影パラメーター設定部１３、及び撮影部１４の処理は、例えば、ＯｐｅｎＧＬ（登録商標）などの公知の技術を用いて実現することができる。簡単に説明すると、例えば、三次元描画部１２は、形状データをＯｐｅｎＧＬが扱う三次元グラフィックスに変換する。また、撮影パラメーター設定部１３は、ＯｐｅｎＧＬで三次元グラフィクスを二次元グラフィックスに透視投影するための撮影パラメーターを設定する。撮影部１４は、ＯｐｅｎＧＬにより設定された撮影パラメーターで二次元グラフィックス処理を行って、二次元の撮影画像を生成する。もちろん、実空間における撮影装置３５による検査対象物３の撮影を、検査支援装置１０においてシミュレーションできれば、実現方法はＯｐｅｎＧＬに限られない。

評価値算出部１５は、視点位置ごとに、当該視点位置における検査合格の検査対象物３の撮影画像、及び当該視点位置における検査不合格の検査対象物３の撮影画像の、一致の度合いを表す評価値を算出する。

一致の度合いを表す評価値の算出方法としては、例えば、検査合格の検査対象物３の撮影画像を構成する画素の画素値と、検査不合格の検査対象物３の撮影画像を構成する画素の画素値の、差分や相関を評価する関数を用いることができる。具体的には、例えば、差分絶対値和（ＳＡＤ：Sum of Absolute Differences）、差分二乗和（ＳＳＤ：Sum of Squared Differences）、正規化相互相関（ＮＣＣ：Normalized Cross-Correlation）、正規化相互相関（ＺＮＣＣ：Zero-mean Normalized Cross-Correlation）などを用いることができる。

撮影位置決定部１６は、評価値算出部１５により算出された、視点位置ごとの、検査合格の検査対象物３の撮影画像及び検査不合格の検査対象物３の撮影画像の一致の度合いに基づいて、一致の度合いが最小の視点位置を選択し、実際に検査対象物３の外観検査に使用する撮影装置３５の撮影位置として決定する。

撮影位置出力部１７は、撮影位置決定部１６により決定された撮影位置を、制御装置２０に出力する。

なお、外観検査において、上記のように決定した撮影位置では、発生が予測される検査不合格の検査対象物３の撮影画像と、検査合格の検査対象物３の撮影画像との一致の度合いが小さくなる可能性が高い。そのため、より精度の高い外観検査を行うことができる。

上述した検査支援装置１０は、例えば、図３（コンピューター４０のハードウェア構成の一例を示す図）に示すような、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４１と、メモリー４２と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の補助記憶装置４３と、有線又は無線により通信ネットワークや制御装置２０に接続するための通信Ｉ／Ｆ４４と、マウス、キーボード、タッチセンサーやタッチパネルなどの入力装置４５と、液晶ディスプレイなどの出力装置４６と、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）などの持ち運び可能な記憶媒体に対する情報の読み書きを行うメディアＩ／Ｆ４７と、を備えるコンピューター４０で実現できる。なお、制御装置２０も、例えば、図３に示すようなコンピューター４０で実現できる。

例えば、上述した検査支援装置１０の各機能は、補助記憶装置４３に記憶されている所定のプログラムをメモリー４２にロードしてＣＰＵ４１で実行することで実現可能である。検査支援装置１０と制御装置２０の通信は、例えば、ＣＰＵ４１が通信Ｉ／Ｆ４４を利用することで実現可能である。なお、上記の所定のプログラムは、例えば、通信Ｉ／Ｆ４４を介してネットワーク上からダウンロードされてもよいし、メディアＩ／Ｆ４７に接続された記憶媒体からロードされてもよい。

上記の機能構成は、検査支援装置１０の構成を理解容易にするために、主な処理内容に応じて分類したものである。構成要素の分類の仕方や名称によって、本願発明が制限されることはない。検査支援装置１０の構成は、処理内容に応じて、さらに多くの構成要素に分類することもできる。また、１つの構成要素がさらに多くの処理を実行するように分類することもできる。また、各構成要素の処理は、１つのハードウェアで実行されてもよいし、複数のハードウェアで実行されてもよい。

また、例えば、検査支援装置１０の少なくとも一部の機能は、制御装置２０に含まれ、制御装置２０により実現されてもよい。また、例えば、制御装置２０の少なくとも一部の機能は、ロボット３０に含まれ、ロボット３０により実現されてもよい。また、例えば、検査支援装置１０及び制御装置２０の少なくとも一部の機能は、ロボット３０に含まれ、ロボット３０により実現されてもよい。なお、ロボット３０や撮影装置３５の制御等を行う制御装置２０の機能部を制御部と呼んでもよい。

次に、上記の検査支援装置１０の特徴的な処理について説明する。

図４は、撮影位置決定処理の流れの一例を示すフロー図である。本フローは、例えば、検査支援装置１０が通信Ｉ／Ｆ４４や入力装置４５などを介して撮影位置決定処理の開始指示をユーザーから受け付けることにより開始される。

検査対象物情報取得部１１は、検査合格の検査対象物３の形状データを取得する（ステップＳ１Ａ）。また、検査対象物情報取得部１１は、検査不合格の検査対象物３の形状データを取得する（ステップＳ１Ｂ）。

三次元描画部１２は、ステップＳ１Ａで取得された検査合格の検査対象物３の形状データに基づいて、当該検査対象物３の三次元グラフィックスを生成する（ステップＳ２Ａ）。また、三次元描画部１２は、ステップＳ１Ｂで取得された検査不合格の検査対象物３の形状データに基づいて、当該検査対象物３の三次元グラフィックスを生成する（ステップＳ２Ｂ）。

説明を分かり易くするため、図５〜図８を参照する。図５は、検査合格の検査対象物３の撮影画像の一例を説明する図である。図６は、検査不合格の検査対象物３の撮影画像の一例を説明する図である。図７は、検査合格の検査対象物３の撮影画像の他の例を説明する図である。図８は、検査不合格の検査対象物３の撮影画像の他の例を説明する図である。

検査対象物３の三次元グラフィックスは、例えば、図５（Ａ）、図６（Ｂ）、図７（Ａ）、図８（Ｂ）に示すように表すことができる。本実施形態では、これらの検査対象物３の三次元グラフィックスを、様々な視点位置で、当該視点位置と三次元グラフィックスとの間の二次元平面に透視投影することで、当該視点位置における二次元の撮影画像を生成する。

図５（Ａ）、及び図６（Ｂ）において、検査対象物３は、ネジ穴（不図示）を有する基板３Ａと、当該ネジ穴に挿入されたネジ部材３Ｂとからなる。図５（Ａ）、及び図６（Ｂ）の検査対象物３は、基板３Ａの位置及び向きが同じであるが、ネジ部材３Ｂの挿入の程度が異なっている。図５（Ａ）は、検査合格のパターンであり、ネジ部材３Ｂはネジ穴に完全に挿入されている。当該検査合格の検査対象物３を、様々な視点位置で二次元平面に透視投影すると、例えば、図５（Ａ１）、（Ａ２）、（Ａ３）のような撮影画像が生成される。一方、図６（Ｂ）は、検査不合格のパターンであり、ネジ部材３Ｂはネジ穴に最後まで挿入されていない。当該検査不合格の検査対象物３を、図５と同じ視点位置で二次元平面に透視投影すると、例えば、図６（Ｂ１）、（Ｂ２）、（Ｂ３）のような撮影画像が生成される。

図７（Ａ）、及び図８（Ｂ）において、検査対象物３は、位置及び向きが異なっている。図７（Ａ）は、検査合格のパターンであり、当該検査対象物３を様々な視点位置で二次元平面に透視投影すると、例えば、図７（Ａ１）、（Ａ２）、（Ａ３）のような撮影画像が生成される。一方、図８（Ｂ）は、検査不合格のパターンであり、当該検査不合格の検査対象物３を、図７と同じ視点位置で二次元平面に透視投影すると、例えば、図８（Ｂ１）、（Ｂ２）、（Ｂ３）のような撮影画像が生成される。

図４に戻って説明する。撮影パラメーター設定部１３は、ステップＳ２Ａで描画された検査合格の検査対象物３の三次元グラフィックスを撮影する視点位置を一つ選択する（ステップＳ３Ａ）。また、撮影パラメーター設定部１３は、ステップＳ２Ｂで描画された検査不合格の検査対象物３の三次元グラフィックスを撮影する視点位置を一つ選択する（ステップＳ３Ｂ）。

本実施形態では、視点位置は、所定の設定範囲内で、所定の複数の位置に設定される。例えば、図９（検査対象物３に対する撮影装置３５の視点位置の定義の一例を説明する図）、及び図１０（検査対象物３に対する撮影装置３５の視点位置の設定範囲の一例を説明する図）に示すように、検査対象物３の検査箇所を三次元空間の原点に設定する。また、視点位置を極座標系（ｒ、θ、φ）で表す。ｒは、検査箇所と視点位置の距離であり、θは、Ｚ軸と視点位置を示すベクトルとが成す角度であり、φは、視点位置を示すベクトルをＸＹ平面に射影したベクトルとＸ軸が成す角度である。

このとき、図１０に示すように、θの範囲を定めたり（例えば、θ＝０〜６０度に設定）、ｒの範囲を定めたり（例えば、撮影装置３５の被写界深度に基づいて決定する）することで、視点位置の設定範囲を設定する。また、この設定範囲の中で、例えば、検査箇所を様々な視点位置から撮影できるように、複数の視点位置を設定する。より具体的には、例えば、図１０に示すようなθ及びｒで定まる円錐状の３次元の範囲内において、互いの距離が一定距離となるように視点位置を分布させることで、視点位置を複数設定する。また、例えば、θ及びｒで定まる円錐状の３次元の範囲を、Ｚ方向の位置が異なる一以上のＸＹ平面で区切り、各ＸＹ平面（円状の平面である）の上又は周囲に、互いの距離が一定距離となるように視点位置を分布させることで、視点位置を複数設定してもよい。

上記のように視点位置の設定範囲及び視点位置の数を限定することで、撮影位置決定処理に要する処理時間を短縮することができる。もちろん、処理時間を短縮することができれば、視点位置の設定範囲、視点位置、視点位置の数などの決定方法は、上記の方法に限られない。

図４に戻って説明する。撮影パラメーター設定部１３は、上述のように予め設定されている複数の視点位置の中から、視点位置を一つ選択する。なお、本実施形態では、検査合格の検査対象物３と検査不合格の検査対象物３に対して、同一の視点位置を選択する。

また、撮影パラメーター設定部１３は、ステップＳ３Ａで選択した視点位置で、検査合格の検査対象物３の三次元グラフィックスを撮影するための撮影パラメーターを設定する（ステップＳ４Ａ）。また、撮影パラメーター設定部１３は、ステップＳ３Ｂで選択した視点位置で、検査不合格の検査対象物３の三次元グラフィックスを撮影するための撮影パラメーターを設定する（ステップＳ４Ｂ）。なお、撮影装置３５を向ける方向、すなわち、三次元グラフィックスにおける視点位置からの視線方向は、例えば、視点位置から原点（図１０参照）へのベクトル方向に設定すればよい。

撮影部１４は、ステップＳ４Ａで設定された撮影パラメーターで、検査合格の検査対象物３の三次元グラフィックスを撮影、すなわち、二次元平面に透視投影する（ステップＳ５Ａ）。また、撮影部１４は、ステップＳ４Ｂで設定された撮影パラメーターで、検査不合格の検査対象物３の三次元グラフィックスを撮影、すなわち、二次元平面に透視投影する（ステップＳ５Ｂ）。このようにして、選択された視点位置での、検査合格の検査対象物３の撮影画像及び検査不合格の検査対象物３の撮影画像が生成される。

撮影部１４は、予め設定されている複数の視点位置の全てにおいて撮影が終了したか否かを判定する（ステップＳ６）。全視点位置の撮影が終了してない場合（ステップＳ６：Ｎ）、処理をステップＳ３Ａ、及びステップＳ３Ｂに戻す。

全視点位置の撮影が終了した場合（ステップＳ６：Ｙ）、評価値算出部１５は、同一視点位置における、検査合格の検査対象物３の撮影画像及び検査不合格の検査対象物３の撮影画像の一致の度合いを評価する（ステップＳ７）。具体的には、視点位置ごとに、ステップＳ５Ａで撮影された撮影画像と、ステップＳ５Ｂで撮影された撮影画像との一致の度合い示す評価値を算出する。一致の度合いを示す評価値の算出には、例えば、差分絶対値和、差分二乗和、正規化相互相関などを用いることができる。なお、以下では、一致の度合いが小さいほど評価値が大きくなるものとする。

撮影位置決定部１６は、ステップＳ７で算出された各視点位置の評価値に基づいて、評価値が最大となる視点位置を撮影位置として決定する（ステップＳ８）。そして、本フローを終了する。

例えば、図５（Ａ１）と図６（Ｂ１）とでは、画像に差がないため、その評価値（１）は、最小値となる。図５（Ａ２）と図６（Ｂ２）とでは、画像に差があるため、その評価値（２）は、最小値よりも大きくなる。図５（Ａ３）と図６（Ｂ３）とでは、画像に差があるため、その評価値（３）は、最小値よりも大きくなる。従って、評価値（２）と評価値（３）のいずれか大きい方に対応する視点位置が、撮影位置として決定される。

例えば、図７（Ａ１）と図８（Ｂ１）とでは、画像に差があるため、その評価値（１）は、最小値よりも大きくなる。図７（Ａ２）と図８（Ｂ２）とでは、画像に差があるため、その評価値（２）は、最小値よりも大きくなる。図７（Ａ３）と図８（Ｂ３）とでは、画像に差があるため、その評価値（３）は、最小値よりも大きくなる。従って、評価値（１）〜評価値（３）のうち最も大きいものに対応する視点位置が、撮影位置として決定される。

なお、上記の図４のフローの各処理単位は、検査支援装置１０の処理を理解容易にするために、主な処理内容に応じて分割したものである。処理単位の分割の仕方や名称によって、本願発明が制限されることはない。検査支援装置１０の処理は、処理内容に応じて、さらに多くの処理単位に分割することもできる。また、１つの処理単位がさらに多くの処理を含むように分割することもできる。

また、本願発明の目的を達成できるのであれば、各処理単位の順序を適宜変更してもよい。例えば、上記フローにおいて、ステップＳ１Ａ〜Ｓ５Ａと、ステップ１Ｂ〜Ｓ５Ｂとを並列的に説明しているが、ステップＳ１Ａ〜Ｓ５Ａとステップ１Ｂ〜Ｓ５Ｂのいずれか一方を先に行うようにしてもよい。また、例えば、ステップＳ７を、ステップＳ６の直前に行うようにしてもよい。

以上、本発明の第一実施形態について説明した。本実施形態では、検査合格の検査対象物と検査不合格の検査対象物を複数の視点位置で撮影し、撮影画像の一致の度合いが最小となる視点位置を、実際の検査で使用する撮影位置として決定する。そのため、ユーザーの主観でなく客観的に、検査対象物の不良をより精度よく検出できる、検査対象物と撮影装置との相対位置を決定することができる。また、ユーザーの手間を省き、検査時間などの検査コストを低減することができる。

また、本実施形態では、検査対象物の形状データを三次元グラフィックス化し、三次元グラフィクスを様々な視点位置で二次元グラフィックス化することで、撮影画像を生成している。そのため、撮影位置を決定するために実際に撮影を行う場合と比べて、ユーザーの手間を省き、検査時間などの検査コストを低減することができる。

＜第一変形例＞
第一実施形態では、一つの検査不合格のパターンに基づいて、一つの撮影位置を決定しているが、第一変形例では、複数の検査不合格のパターンに基づいて、パターンごとに一つの撮影位置を決定する。以下、第一実施形態と異なる点を中心に説明する。

図１１は、第一実施形態の第一変形例に係る撮影位置決定処理の流れの一例を示すフロー図である。

検査対象物情報取得部１１は、検査不合格のパターンを一つ選択する（ステップＳ２１）。具体的には、本変形例では、検査不合格の検査対象物３の形状データが、複数パターンの用意されている。例えば、不良の態様が異なる複数のパターンを用意すればよい。なお、検査合格の検査対象物３の形状データは、第一実施形態と同様に、１パターン用意されている。検査対象物情報取得部１１は、用意されている複数パターンの検査不合格の検査対象物３の形状データの中から、一つのパターンを選択する。

ステップＳ２２では、検査合格の検査対象物３の形状データと、ステップＳ２１で選択された検査不合格の検査対象物３の形状データとに関して、ステップＳ１Ａ〜Ｓ７、ステップＳ１Ｂ〜Ｓ７（図４参照）が実行される。

検査対象物情報取得部１１は、検査不合格の全てのパターンを選択したか否かを判定する（ステップＳ２３）。全パターンが選択されていない場合（ステップＳ２３：Ｎ）、処理をステップＳ２１に戻す。

全パターンが選択された場合（ステップＳ２３：Ｙ）、撮影位置決定部１６は、検査不合格のパターンごとに、評価値が最大となる視点位置を撮影位置として決定する（ステップＳ２４）。具体的には、撮影位置決定部１６は、検査不合格のパターンごとに、ステップＳ７（図４参照）で算出された各視点位置の評価値に基づいて、評価値が最大となる視点位置を撮影位置として決定する。そして、本フローを終了する。

本変形例によれば、検査不合格のパターンのそれぞれについて、撮影位置が決定されるため、各パターンの検査対象物の不良をより精度よく検出できる撮影位置を決定することができる。なお、本変形例により決定される撮影位置を用いる外観検査は、例えば、予め用意した検査合格の検査対象物の上記各パターンの撮影位置での撮影画像と、検査対象物を上記各パターンの撮影位置で撮影した撮影画像とを比較することで、行われる。

＜第二変形例＞
第一変形例では、複数の検査不合格のパターンに基づいて、パターンごとに一つの撮影位置を決定しているが、第二変形例では、複数の検査不合格のパターンに基づいて、共通の一つの撮影位置を決定する。以下、第一変形例と異なる点を中心に説明する。

図１２は、第一実施形態の第二変形例に係る撮影位置決定処理の流れの一例を示すフロー図である。

ステップＳ３１〜Ｓ３３は、ステップＳ２１〜Ｓ２３（図１１参照）と同様である。

全パターンが選択された場合（ステップＳ３３：Ｙ）、評価値算出部１５は、各パターンの同一視点位置における撮影画像の評価値を合計する（ステップＳ３４）。具体的には、評価値算出部１５は、検査不合格のパターンごとにステップＳ７（図４参照）で算出された各視点位置の評価値に基づいて、同一視点位置ごとに、当該視点位置における各検査不合格のパターンの評価値の合計値を算出する。

撮影位置決定部１６は、ステップＳ３４で算出された各視点位置の評価値の合計値に基づいて、評価値の合計値が最大となる視点位置を、全ての検査不合格のパターンの共通の撮影位置として決定する（ステップＳ３５）。

本変形例によれば、複数の検査不合格のパターンに基づいて、一つの共通の撮影位置が決定されるため、各パターンの検査対象物の不良を精度よく検出することができる撮影位置を決定できる。また、撮影位置を減らすことで検査の効率を向上させることができる。なお、本変形例により決定される撮影位置を用いる外観検査は、例えば、予め用意した検査合格の検査対象物の上記共通の撮影位置での撮影画像と、検査対象物を上記共通の撮影位置で撮影した撮影画像とを比較することで、行われる。

＜第三変形例＞
第一変形例では、複数の検査不合格のパターンに基づいて、パターンごとに一つの撮影位置を決定しているが、第三変形例では、パターンごとの撮影位置をグルーピングする。以下、第一変形例と異なる点を中心に説明する。

図１３は、第一実施形態の第三変形例に係る撮影位置決定処理の流れの一例を示すフロー図である。

ステップＳ４１〜Ｓ４３は、ステップＳ２１〜Ｓ２３（図１１参照）と同様である。

全パターンが選択された場合（ステップＳ４３：Ｙ）、撮影位置決定部１６は、検査不合格のパターンごとに、評価値が最大となる視点位置を選択する（ステップＳ４４）。具体的には、撮影位置決定部１６は、検査不合格のパターンごとに、ステップＳ７（図４参照）で算出された各視点位置の評価値に基づいて、評価値が最大となる視点位置を選択する。

撮影位置決定部１６は、検査不合格のパターンごとにステップＳ４４で選択された視点位置を、グルーピングする（ステップＳ４５）。具体的には、撮影位置決定部１６は、各パターンの視点位置を、各視点位置間の距離に基づいてグループ分けする。なお、各グループには、一又は複数の視点位置が属するものとする。

図１４は、視点位置をグループに分ける手順の例を説明する図である。本図では、説明を分かり易くするため、各視点位置を二次元平面上に表している。また、図１４（Ａ）〜（Ｃ）に示すように、５つの検査不合格のパターンに対応する視点位置ｐ１〜ｐ５があるものとする。なお、視点位置間の距離は、破線で示されている。

図１４（Ｂ）に示すグルーピングの手順では、互いの距離が所定距離Ｄ以内の視点位置を同一グループとする。図の例では、視点位置ｐ１及びｐ２がグループｇ１に、視点位置ｐ３がグループｇ２に、視点位置ｐ４がグループｇ３に、視点位置ｐ５がグループｇ４に、グループピングされる。

図１４（Ｃ）に示すグルーピングの手順では、互いの距離が所定距離Ｄ以内の視点位置を同一グループとし、さらに、当該グループの各視点位置から所定距離Ｄ以内の視点位置を当該グループに含める。図の例では、視点位置ｐ１、ｐ２、及びｐ４がグループｇ１に、視点位置ｐ３がグループｇ２に、視点位置ｐ５がグループｇ３に、グループピングされる。

なお、撮影位置決定部１６は、例えば、出力装置４６を介して、所定距離Ｄの設定やグルーピング手順の選択などを受け付けるユーザーインターフェイス画面を表示し、通信Ｉ／Ｆ４４や入力装置４５などを介して、所定距離Ｄの設定やグルーピング手順の選択などを受け付けるようにしてもよい。また、図１４に示すような各視点位置の位置関係を示す画面を表示し、各視点位置をどのグループに属させるかのグルーピングの設定を受け付けるようにしてもよい。

図１３に戻って説明する。撮影位置決定部１６は、各グループの撮影位置を決定する（ステップＳ４６）。具体的には、撮影位置決定部１６は、ステップＳ４５のグルーピングの結果に基づいて、グループごとに、一つの代表撮影位置を決定する。一つの視点位置が含まれるグループについては、当該視点位置を当該グループの代表撮影位置として決定する。

複数の視点位置が含まれるグループについては、複数の視点位置の中から一つの視点位置を選択し、当該視点位置を当該グループの代表撮影位置として決定する。視点位置の選択の方法は、例えば、視点位置ごとに、当該視点位置に対応する検査不合格のパターンの当該視点位置における評価値（ステップＳ４４で選択された視点位置の評価値）を取得し、評価値が最大の視点位置を選択する。また、例えば、視点位置ごとに、当該視点位置に対応する検査不合格のパターンの当該視点位置における評価値（ステップＳ４４で選択された視点位置の評価値）と、グループ内の他の視点位置に対応する検査不合格のパターンの当該視点位置における評価値（ステップＳ７で算出された当該視点位置の評価値）とを取得し、評価値の合計値が最大の視点位置を選択してもよい。また、例えば、ランダムに一つの視点位置を選択してもよい。

また、複数の視点位置が含まれるグループについては、複数の視点位置に基づいて、新たな視点位置を設定し、当該視点位置を当該グループの代表撮影位置として決定してもよい。例えば、複数の視点位置を頂点とする多角形を描き、当該多角形の重心を求め、当該重心を代表視点位置として決定する。

本変形例によれば、複数の検査不合格のパターンごとの視点位置をグルーピングし、グループごとに撮影位置が決定されるため、各パターンの検査対象物の不良を精度よく検出することができる撮影位置を決定できる。また、撮影位置を減らすことで検査の効率を向上させることができる。また、第二変形例では、撮影位置を一つに共通化するため、当該共通の撮影位置での不良の検出の精度が低くなる検査不合格のパターンが発生するおそれがあるが、そのような検査不合格のパターンについても不良を精度よく検出することができる。なお、本変形例により決定される撮影位置を用いる外観検査は、例えば、予め用意した検査合格の検査対象物の上記各グループの撮影位置での撮影画像と、検査対象物を上記各グループの撮影位置で撮影した撮影画像とを比較することで、行われる。

＜第四変形例＞
第二変形例では、複数の検査不合格のパターンに基づいて、共通の一つの撮影位置を決定しているが、第四変形例では、状況に応じて一部のパターンについては、共通の一つの撮影位置以外の撮影位置を決定する。以下、第二変形例と異なる点を中心に説明する。

図１５は、第一実施形態の第四変形例に係る撮影位置決定処理の流れの一例を示すフロー図である。

ステップＳ５１〜Ｓ５４は、ステップＳ３１〜Ｓ３４（図１２参照）と同様である。

撮影位置決定部１６は、ステップＳ５４で算出された各視点位置の評価値の合計値に基づいて、評価値の合計値が最大となる視点位置を、全ての検査不合格のパターンの共通の視点位置として選択する（ステップＳ５５）。

撮影位置決定部１６は、共通の視点位置における評価値が、所定の閾値以下である検査不合格のパターンを特定する（ステップＳ５６）。具体的には、撮影位置決定部１６は、検査不合格のパターンごとにステップＳ７（図４参照）で算出された各視点位置の評価値に基づいて、ステップＳ５５で選択した共通の視点位置における各パターンの評価値が、所定の閾値以下であるか否かを判定し、所定の閾値以下であるパターンを特定する。所定の閾値には、例えば、精度よく不良を検出することができない評価値を区別するための値が予め設定される。

なお、撮影位置決定部１６は、例えば、出力装置４６を介して、所定の閾値の設定を受け付けるユーザーインターフェイス画面を表示し、通信Ｉ／Ｆ４４や入力装置４５などを介して、当該所定の閾値の設定を受け付けるようにしてもよい。

撮影位置決定部１６は、ステップＳ５６で特定した評価値が所定の閾値以下の検査不合格のパターンについては、検査不合格のパターンごとに、ステップＳ７（図４参照）で算出された各視点位置の評価値に基づいて、評価値が最大となる視点位置を撮影位置として決定する（ステップＳ５７）。

撮影位置決定部１６は、ステップＳ５６で特定した評価値が所定の閾値を超える検査不合格のパターンについては、ステップ５５で選択した共通の視点位置を、撮影位置として決定する（ステップＳ５８）。

本変形例によれば、評価値が所定値を超える検査不合格のパターンに対して共通の撮影位置が決定されるとともに、当該共通の撮影位置における評価値が所定値以下である検査不合格のパターンに対しては個別に撮影位置が決定される。そのため、共通の撮影位置での不良の検出の精度が低くなる検査不合格のパターンについては、個別の撮影位置により不良を精度よく検出できる。なお、本変形例により決定される撮影位置を用いる外観検査は、例えば、予め用意した検査合格の検査対象物の上記共通の撮影位置での撮影画像と、検査対象物３を上記共通の撮影位置で撮影した撮影画像とを比較するとともに、予め用意した検査合格の検査対象物の上記個別の撮影位置での撮影画像と、検査対象物を上記個別の撮影位置で撮影した撮影画像とを比較することで、行われる。

上記の本発明の実施形態及び各変形例は、本発明の要旨と範囲を例示することを意図し、限定するものではない。多くの代替物、修正および変形例が当業者にとって明らかである。

例えば、検査対象物情報取得部１１は、図４、図１１、図１２、図１３、及び図１５のフローの開始前に、通信Ｉ／Ｆ４４や入力装置４５などを介して、撮影位置を決定する対象である検査不合格のパターンの選択を受け付けるようにしてもよい。

例えば、検査支援装置１０は、第一実施形態の撮影位置決定処理と、第一〜第四変形例の撮影位置決定処理の少なくとも一つとを、選択的に実行するようにしてもよい。具体的には、検査支援装置１０は、通信Ｉ／Ｆ４４や入力装置４５などを介して、上記の各撮影位置決定処理の中から実行対象の撮影位置決定処理の選択を受け付ける。

例えば、共通の視点位置を決定又は選択するときに、評価値の合計値の代わりに、評価値の平均値、評価値の分散値などを用いるようにしてもよい。

例えば、検査支援装置１０は、検査合格の検査対象物３と検査不合格の検査対象物３を、複数の視点位置で撮影装置３５により実際に撮影し、撮影画像に基づいて撮影位置決定処理を実行してもよい。

具体的には、図４のフローを開始する際に、ステップＳ１で形状データを取得する対象の検査対象物３を、作業台２などの上に置いておく。また、ステップＳ４において、撮影パラメーター設定部１３は、ステップＳ３で選択された視点位置で作業台２の上の検査対象物３を実際に撮影するための撮影パラメーターを、制御装置２０に出力する。また、ステップＳ５において、撮影部１４は、ステップＳ４で出力した撮影パラメーターで撮影を行うように、制御装置２０に指示し、撮影画像を制御装置２０から取得する。なお、制御装置２０は、ロボット３０を制御し、検査支援装置１０から出力された撮影パラメーターに従って撮影装置３５を対応する視点位置に移動させ、撮影装置３５で撮影を行い、撮影画像を検査支援装置１０に出力する。このようにすれば、検査合格の検査対象物の実際の撮影画像と、検査不合格の検査対象物の実際の撮影画像に基づいて、撮影位置決定を行うことができる。

なお、本発明は、撮影位置決定処理で決定する撮影位置を相対位置として扱うことにより、撮影装置３５の位置および向きを固定し、ロボット３０により又は可動式の作業台２により検査対象物３の位置及び向きを変えることで行う外観検査にも適用できる。

以上、実施形態を用いて説明したが、本発明は、検査支援装置だけでなく、検査支援装置で行われる検査支援方法、検査支援装置としてコンピューターを機能させるプログラム、検査支援機能を備えた制御装置、検査支援機能を備えたロボット、検査支援機能を備えたロボットシステムなどの様々な態様で提供することもできる。

１：ロボットシステム、２：作業台、３：検査対象物、３Ａ：基板、３Ｂ：ネジ部材、１０：検査支援装置、１１：検査対象物情報取得部、１２：三次元描画部、１３：撮影パラメーター設定部、１４：撮影部、１５：評価値算出部、１６：撮影位置決定部、１７：撮影位置出力部、２０：制御装置、３０：ロボット、３１：アーム部、３２：リンク、３３：ジョイント、３５：撮影装置、３６：ハンド、４０：コンピューター、４１：ＣＰＵ、４２：メモリー、４３：補助記憶装置、４４：通信Ｉ／Ｆ、４５：入力装置、４６：出力装置
４７：メディアＩ／Ｆ

Claims (12)

1. 対象物を当該対象物の撮影画像に基づいて行う検査を支援する検査支援装置であって、
   検査合格の第一の対象物、及び検査不合格の第二の対象物のそれぞれを、複数の撮影位置で撮影した撮影画像を取得する取得部と、
   前記取得部により取得した前記撮影画像を用いて、前記撮影位置ごとに、当該撮影位置における前記第一の対象物の撮影画像、及び当該撮影位置における前記第二の対象物の撮影画像の、一致の度合いを示す評価値を算出する評価値算出部と、
   前記評価値算出部により算出された前記評価値に基づいて、前記複数の撮影位置の中から、前記一致の度合いが最小である撮影位置を選択し、前記検査において使用する撮影位置として決定する決定部と、を有する、
   ことを特徴とする検査支援装置。
2. 請求項１に記載の検査支援装置であって、
   前記複数の撮影位置を設定する設定部を有し、
   前記取得部は、前記設定部により設定された前記複数の撮影位置において、前記第一の対象物及び前記第二の対象物の３次元の形状データを２次元の平面に投影することにより、前記複数の撮影画像を取得する、
   ことを特徴とする検査支援装置。
3. 請求項１又は２に記載の検査支援装置であって、
   前記第二の対象物には、複数の対象物が含まれ、
   前記取得部は、前記第二の対象物ごとに、当該第二の対象物を前記複数の撮影位置で撮影した撮影画像を取得し、
   前記評価値算出部は、前記第二の対象物ごとに、前記撮影位置ごとに、当該撮影位置における前記第一の対象物の撮影画像、及び当該撮影位置における前記第二の対象物の撮影画像の、前記一致の度合いを示す評価値を算出し、
   前記決定部は、前記第二対象物ごとに、前記複数の撮影位置の中から、前記一致の度合いが最小である撮影位置を選択し、前記検査において使用する撮影位置として決定する、
   ことを特徴とする検査支援装置。
4. 請求項３に記載の検査支援装置であって、
   前記決定部は、前記第二の対象物ごとに決定した前記検査において使用する撮影位置の位置関係に基づいて前記第二の対象物をグループ分けし、前記グループごとに、当該グループに属する前記第二の対象物の撮影位置に基づいて代表撮影位置を決定し、前記検査において使用する撮影位置として決定する、
   ことを特徴とする検査支援装置。
5. 請求項１又は２に記載の検査支援装置であって、
   前記第二の対象物には、複数の対象物が含まれ、
   前記取得部は、前記第二の対象物ごとに、当該第二の対象物を前記複数の撮影位置で撮影した撮影画像を取得し、
   前記評価値算出部は、前記第二の対象物ごとに、前記撮影位置ごとに、当該撮影位置における前記第一の対象物の撮影画像、及び当該撮影位置における前記第二の対象物の撮影画像の、前記一致の度合いを示す評価値を算出し、さらに、前記撮影位置ごとに、当該撮影位置における前記第二対象物ごとの前記評価値を合計し、
   前記決定部は、前記撮影位置ごとの前記評価値の合計に基づいて、前記複数の撮影位置の中から、前記一致の度合いが最小である撮影位置を選択し、前記検査において使用する撮影位置として決定する、
   ことを特徴とする検査支援装置。
6. 請求項５に記載の検査支援装置であって、
   前記決定部は、前記第二の対象物ごとに、前記決定した前記検査において使用する撮影位置における当該第二の対象物の前記一致の度合いを示す評価値が所定の閾値を超えるか否かを判定し、当該第二の対象物の前記一致の度合いを示す評価値が前記所定の閾値を超える場合に、当該第二の対象物については、前記複数の撮影位置の中から、前記一致の度合いが最小である撮影位置を選択し、前記検査において使用する撮影位置として決定する、
   ことを特徴とする検査支援装置。
7. 請求項２に記載の検査支援装置であって、
   前記設定部は、前記３次元の形状データを２次元に投影する撮影位置を設定する３次元の所定の範囲を設定し、当該所定の範囲内に前記複数の撮影位置を設定する、
   ことを特徴とする検査支援装置。
8. 対象物を当該対象物の撮影画像に基づいて行う検査を支援する検査支援方法であって、
   検査合格の第一の対象物、及び検査不合格の第二の対象物のそれぞれを、複数の撮影位置で撮影した撮影画像を取得する取得ステップと、
   前記取得ステップで取得した前記撮影画像を用いて、前記撮影位置ごとに、当該撮影位置における前記第一の対象物の撮影画像、及び当該撮影位置における前記第二の対象物の撮影画像の、一致の度合いを示す評価値を算出する評価値算出ステップと、
   前記評価値算出ステップで算出された前記評価値に基づいて、前記複数の撮影位置の中から、前記一致の度合いが最小である撮影位置を選択し、前記検査において使用する撮影位置として決定する決定ステップと、を含む、
   ことを特徴とする検査支援方法。
9. 対象物を当該対象物の撮影画像に基づいて行う検査を支援する検査支援装置としてコンピューターを機能させるプログラムであって、
   検査合格の第一の対象物、及び検査不合格の第二の対象物のそれぞれを、複数の撮影位置で撮影した撮影画像を取得する取得部と、
   前記取得部により取得した前記撮影画像を用いて、前記撮影位置ごとに、当該撮影位置における前記第一の対象物の撮影画像、及び当該撮影位置における前記第二の対象物の撮影画像の、一致の度合いを示す評価値を算出する評価値算出部と、
   前記評価値算出部により算出された前記評価値に基づいて、前記複数の撮影位置の中から、前記一致の度合いが最小である撮影位置を選択し、前記検査において使用する撮影位置として決定する決定部として、コンピューターを機能させる、
   ことを特徴とするプログラム。
10. ロボットと撮影装置を制御して対象物を撮影し、撮影画像を用いて前記対象物の検査を行う制御装置であって、
    検査合格の第一の対象物、及び検査不合格の第二の対象物のそれぞれを、複数の撮影位置で撮影した撮影画像を取得する取得部と、
    前記取得部により取得した前記撮影画像を用いて、前記撮影位置ごとに、当該撮影位置における前記第一の対象物の撮影画像、及び当該撮影位置における前記第二の対象物の撮影画像の、一致の度合いを示す評価値を算出する評価値算出部と、
    前記評価値算出部により算出された前記評価値に基づいて、前記複数の撮影位置の中から、前記一致の度合いが最小である撮影位置を選択し、前記検査において使用する撮影位置として決定する決定部と、
    前記対象物と前記撮影装置の相対位置が前記決定部により決定された前記撮影位置となるように前記ロボットの動作を制御する制御部と、を有する、
    ことを特徴とする制御装置。
11. 撮影装置を制御して対象物を撮影し、撮影画像を用いて前記対象物の検査を行うロボットであって、
    検査合格の第一の対象物、及び検査不合格の第二の対象物のそれぞれを、複数の撮影位置で撮影した撮影画像を取得する取得部と、
    前記取得部により取得した前記撮影画像を用いて、前記撮影位置ごとに、当該撮影位置における前記第一の対象物の撮影画像、及び当該撮影位置における前記第二の対象物の撮影画像の、一致の度合いを示す評価値を算出する評価値算出部と、
    前記評価値算出部により算出された前記評価値に基づいて、前記複数の撮影位置の中から、前記一致の度合いが最小である撮影位置を選択し、前記検査において使用する撮影位置として決定する決定部と、
    前記対象物と前記撮影装置の相対位置が前記決定部により決定された前記撮影位置となるように前記ロボットの動作を制御する制御部と、を有する、
    ことを特徴とするロボット。
12. ロボットと、撮影装置と、前記ロボット及び前記撮影装置を制御して対象物を撮影し、撮影画像を用いて前記対象物の検査を行う制御装置と、を備えるロボットシステムであって、
    前記制御装置は、
    検査合格の第一の対象物、及び検査不合格の第二の対象物のそれぞれを、複数の撮影位置で撮影した撮影画像を取得する取得部と、
    前記取得部により取得した前記撮影画像を用いて、前記撮影位置ごとに、当該撮影位置における前記第一の対象物の撮影画像、及び当該撮影位置における前記第二の対象物の撮影画像の、一致の度合いを示す評価値を算出する評価値算出部と、
    前記評価値算出部により算出された前記評価値に基づいて、前記複数の撮影位置の中から、前記一致の度合いが最小である撮影位置を選択し、前記検査において使用する撮影位置として決定する決定部と、
    前記対象物と前記撮影装置の相対位置が前記決定部により決定された前記撮影位置となるように前記ロボットの動作を制御する制御部と、を有する、
    ことを特徴とするロボットシステム。

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