JP2014240110A5 - - Google Patents

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Claims (14)

視覚センサ及びロボットハンドを備えたビンピッキング装置がワークを取り出すサイクルタイムを模擬的に評価するビンピッキング性能評価装置において、
上記ビンピッキング性能評価装置は記憶手段及び演算手段を備え、
上記記憶手段は、
上記ワークの形状を表すワーク形状モデルと、
上記ロボットハンドの形状を表すロボットハンド形状モデルと、
1回の試行で上記ワークの取り出しに成功するときの単位サイクルタイムとを格納し、
上記演算手段は、
上記ワーク形状モデルに基づいて、上記ワークを複数の方向から模擬的に撮影して複数のワーク画像を生成する画像生成手段と、
上記複数のワーク画像及び上記ロボットハンド形状モデルに基づいて、上記ワークを取り出す成功率を評価する成功率評価手段と、
上記成功率及び上記単位サイクルタイムに基づいて、上記ワークを取り出す推定サイクルタイムを計算する推定サイクルタイム計算手段とを備えたことを特徴とするビンピッキング性能評価装置。
In a bin picking performance evaluation apparatus that evaluates a cycle time in which a bin picking apparatus including a visual sensor and a robot hand takes out a workpiece in a simulated manner,
The bin picking performance evaluation apparatus includes a storage unit and a calculation unit,
The storage means is
A workpiece shape model representing the shape of the workpiece,
A robot hand shape model representing the shape of the robot hand;
Stores the unit cycle time when the work is successfully taken out in one trial,
The computing means is
Based on the workpiece shape model, image generating means for capturing a plurality of workpiece images by simulating the workpiece from a plurality of directions;
Success rate evaluation means for evaluating the success rate of taking out the workpiece based on the plurality of workpiece images and the robot hand shape model,
An binning picking performance evaluation apparatus comprising: an estimated cycle time calculating means for calculating an estimated cycle time for taking out the workpiece based on the success rate and the unit cycle time.
上記成功率評価手段は、
上記複数のワーク画像に基づいて、異なる姿勢のワークを区別する認識率を評価する認識率評価手段と、
上記複数のワーク画像及び上記ロボットハンド形状モデルに基づいて、上記ロボットハンドが上記ワークを取り出す把持率を評価する把持率評価手段と、
上記複数のワーク画像に基づいて、上記ワークを取り出すときの単離率を評価する単離率評価手段とのうち、少なくとも1つを備えたことを特徴とする請求項1記載のビンピッキング性能評価装置。
The success rate evaluation means is:
A recognition rate evaluation means for evaluating a recognition rate for distinguishing workpieces of different postures based on the plurality of workpiece images;
Based on the plurality of workpiece images and the robot hand shape model, a gripping rate evaluating means for evaluating a gripping rate at which the robot hand takes out the workpiece;
The bin picking performance evaluation according to claim 1, further comprising at least one of an isolation rate evaluation means for evaluating an isolation rate when the workpiece is taken out based on the plurality of workpiece images. apparatus.
上記認識率評価手段は、上記複数のワーク画像間の相関値を計算することにより、上記認識率を評価することを特徴とする請求項2記載のビンピッキング性能評価装置。 3. The bin picking performance evaluation apparatus according to claim 2, wherein the recognition rate evaluation means evaluates the recognition rate by calculating a correlation value between the plurality of work images. 上記把持率評価手段は、上記各ワーク画像において、当該ワーク画像のワークを把持可能な把持位置を特定し、上記ロボットハンドが上記ワークの他の位置に干渉することなく上記ワークを上記把持位置において把持できるか否かを判断することにより、上記把持率を評価することを特徴とする請求項2又は3記載のビンピッキング性能評価装置。 The gripping rate evaluation means specifies a gripping position where the workpiece of the workpiece image can be gripped in each workpiece image, and the robot hand does not interfere with other positions of the workpiece in the gripping position. 4. The bin picking performance evaluation apparatus according to claim 2, wherein the grip rate is evaluated by determining whether or not gripping is possible. 上記単離率評価手段は、上記各ワーク画像において、当該ワーク画像のワークにおける凹部の面積及び上記凹部の内周の曲率の少なくとも一方を計算することにより、上記単離率を評価することを特徴とする請求項2から4のうちのいずれか1つに記載のビンピッキング性能評価装置。 The isolation rate evaluation means evaluates the isolation rate in each workpiece image by calculating at least one of the area of the recess in the workpiece of the workpiece image and the curvature of the inner periphery of the recess. The bin picking performance evaluation apparatus according to any one of claims 2 to 4. 上記記憶手段は、上記ワークの拡散反射率を表すワーク表面モデルをさらに格納し、
上記画像生成手段は、上記ワーク形状モデル及び上記ワーク表面モデルに基づいて上記複数のワーク画像を生成することを特徴とした請求項1から5のうちのいずれか1つに記載のビンピッキング性能評価装置。
The storage means further stores a workpiece surface model representing the diffuse reflectance of the workpiece,
6. The bin picking performance evaluation according to claim 1, wherein the image generation unit generates the plurality of workpiece images based on the workpiece shape model and the workpiece surface model. apparatus.
上記ワーク表面モデルをユーザ入力に応じて対話的に決定する手段を備えたことを特徴とした請求項6記載のビンピッキング性能評価装置。 7. The bin picking performance evaluation apparatus according to claim 6, further comprising means for interactively determining the workpiece surface model in response to a user input. 視覚センサ及びロボットハンドを備えたビンピッキング装置がワークを取り出すサイクルタイムを模擬的に評価するビンピッキング性能評価方法において、
上記ワークの形状を表すワーク形状モデルと、上記ロボットハンドの形状を表すロボットハンド形状モデルと、1回の試行で上記ワークの取り出しに成功するときの単位サイクルタイムとを記憶手段に格納するステップと、
上記ワーク形状モデルに基づいて、上記ワークを複数の方向から模擬的に撮影して複数のワーク画像を生成する画像生成ステップと、
上記複数のワーク画像及び上記ロボットハンド形状モデルに基づいて、上記ワークを取り出す成功率を評価する成功率評価ステップと、
上記成功率及び上記単位サイクルタイムに基づいて、上記ワークを取り出す推定サイクルタイムを計算する推定サイクルタイム計算ステップとを含むことを特徴とするビンピッキング性能評価方法。
In a bin picking performance evaluation method in which a bin picking device including a visual sensor and a robot hand evaluates a cycle time for taking out a workpiece in a simulated manner,
Storing in a storage means a workpiece shape model representing the shape of the workpiece, a robot hand shape model representing the shape of the robot hand, and a unit cycle time when the workpiece is successfully taken out in one trial; ,
Based on the workpiece shape model, an image generating step of generating a plurality of workpiece images by simulating the workpiece from a plurality of directions;
A success rate evaluation step of evaluating a success rate of taking out the workpiece based on the plurality of workpiece images and the robot hand shape model;
An estimated cycle time calculating step for calculating an estimated cycle time for taking out the workpiece based on the success rate and the unit cycle time.
上記成功率評価ステップは、
上記複数のワーク画像に基づいて、異なる姿勢のワークを区別する認識率を評価する認識率評価ステップと、
上記複数のワーク画像及び上記ロボットハンド形状モデルに基づいて、上記ロボットハンドが上記ワークを取り出す把持率を評価する把持率評価ステップと、
上記複数のワーク画像に基づいて、上記ワークを取り出すときの単離率を評価する単離率評価ステップとのうち、少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項8記載のビンピッキング性能評価方法。
The success rate evaluation step
A recognition rate evaluation step for evaluating a recognition rate for distinguishing workpieces of different postures based on the plurality of workpiece images;
Based on the plurality of workpiece images and the robot hand shape model, a gripping rate evaluation step for evaluating a gripping rate at which the robot hand takes out the workpiece;
The bin picking performance evaluation method according to claim 8, further comprising at least one of an isolation rate evaluation step for evaluating an isolation rate when the workpiece is taken out based on the plurality of workpiece images. .
上記認識率評価ステップは、上記複数のワーク画像間の相関値を計算することにより、上記認識率を評価するステップを含むことを特徴とする請求項9記載のビンピッキング性能評価方法。 10. The bin picking performance evaluation method according to claim 9, wherein the recognition rate evaluation step includes a step of evaluating the recognition rate by calculating a correlation value between the plurality of work images. 上記把持率評価ステップは、上記各ワーク画像において、当該ワーク画像のワークを把持可能な把持位置を特定し、上記ロボットハンドが上記ワークの他の位置に干渉することなく上記ワークを上記把持位置において把持できるか否かを判断することにより、上記把持率を評価するステップを含むことを特徴とする請求項9又は10記載のビンピッキング性能評価方法。 In the gripping rate evaluation step, in each of the workpiece images, a gripping position where the workpiece of the workpiece image can be gripped is specified, and the robot hand is moved to the gripping position without interfering with another position of the workpiece. The bin picking performance evaluation method according to claim 9, further comprising a step of evaluating the grip rate by determining whether or not gripping is possible. 上記単離率評価ステップは、上記各ワーク画像において、当該ワーク画像のワークにおける凹部の面積及び上記凹部の内周の曲率の少なくとも一方を計算することにより、上記単離率を評価するステップを含むことを特徴とする請求項9から11のうちのいずれか1つに記載のビンピッキング性能評価方法。 The isolation rate evaluation step includes a step of evaluating the isolation rate by calculating at least one of an area of a recess in the workpiece of the workpiece image and a curvature of an inner periphery of the recess in each workpiece image. The bin picking performance evaluation method according to any one of claims 9 to 11, wherein: 上記ビンピッキング性能評価方法は、上記ワークの拡散反射率を表すワーク表面モデルを上記記憶手段にさらに格納するステップを含み、
上記画像生成ステップは、上記ワーク形状モデル及び上記ワーク表面モデルに基づいて上記複数のワーク画像を生成するステップを含むことを特徴とした請求項8から12のうちのいずれか1つに記載のビンピッキング性能評価方法。
The bin picking performance evaluation method includes a step of further storing a workpiece surface model representing the diffuse reflectance of the workpiece in the storage means,
The bin according to any one of claims 8 to 12, wherein the image generation step includes a step of generating the plurality of workpiece images based on the workpiece shape model and the workpiece surface model. Picking performance evaluation method.
上記ワーク表面モデルをユーザ入力に応じて対話的に決定するステップを含むことを特徴とした請求項13記載のビンピッキング性能評価方法。 The bin picking performance evaluation method according to claim 13, further comprising the step of interactively determining the workpiece surface model in response to a user input.
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