JP2020093341A - 容易度判定装置及び容易度判定方法 - Google Patents
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Abstract
Description
そして、ロボットピッキングシステムでは、2次元位置姿勢推定装置により推定された物体の位置及び姿勢に基づいて、コンベア等の搬送路により供給された物体のピッキングを行う。
実施の形態1.
図1は実施の形態1に係る容易度判定装置3を備えたロボットピッキングシステムの構成例を示す図である。
容易度判定装置3は、例えば、FA(ファクトリーオートメーション)等における物体11のピッキング動作を行うロボットピッキングシステムに設けられる。
なお、カメラ2により得られる画像は、撮像領域に物体11が存在する場合に、その物体11を示す領域(物体領域)とその他の領域(背景領域)とを判別可能な画像であればよく、その形式は問わない。カメラ2は、例えば2次元画像を得てもよい。この2次元画像としては、一般的にはカラー又はモノクロの可視画像が挙げられるが、これに限らず、可視画像では上記の判別が容易ではない場合には、近赤外線画像又はマルチスペクトル画像等の特殊な2次元画像を用いてもよい。また、カメラ2は、物体11にある程度の奥行きがある場合には、距離画像を得てもよい。
方向推定部306は、例えば、上記接触面内方向として上記物体領域に基づく領域の長軸方向を推定する。
また、指標取得部301は、取得する指標として、上記各指標に加え、更に別の指標を含めてもよい。
なお、容易度算出部302は、例えば、指標取得部301により取得された指標に係数を乗じた多項式によって容易度を算出する。又は、容易度算出部302は、機械学習を行った学習済みの学習器を用いて容易度を算出する。
一般的に、物体11の姿勢を表現する場合、オイラー角(α,β,γ)及び四元数(w,x,y,z)に代表されるように、ある基準からの回転量(角度)で表現する場合が多い。この場合、物体11自体はその基準を持っていないため、ユーザは、任意に基準を設定する必要がある。また、基準の設定に関しては特に制限はない。よって、方向推定部306は、物体領域に基づく領域から再現性のある一意の方向を導出することで、基準となるテンプレートを用いずに物体11の姿勢が表現可能である。
また、画像上で物体11の姿勢を表現する場合、主にZ軸(カメラ2の光軸方向)周りの回転量で表現する場合が多い。よって、Z軸周りに回転対称な形状を有する物体11に対しては、姿勢の表現が不可能(不必要)である。このことから、画像上での姿勢推定が必要な物体11は、形状に何らかの幾何学的特徴を有するものに限定される。そして、物体11として形状に何らかの幾何学的特徴を有するものを想定した場合、その物体領域に基づく領域の長軸方向は一意に定まる。そこで、以下では、方向推定部306は物体11の接触面内方向として長軸方向を推定する。
F=AX+BY−CZ (10)
F=AX2+BY2−CZ2(11)
F=AX/S+BY/S−CZ/S (12)
F=AX2/S+BY2/S−CZ2/S (13)
2 カメラ(撮像装置)
3 容易度判定装置
11 物体
12 搬送路
101 平行グリッパ
301 指標取得部
302 容易度算出部
303 容易度提示部
304 画像取得部
305 領域抽出部
306 方向推定部
307 総距離算出部
308 最大距離算出部
309 実距離算出部
Claims (6)
- 画像から物体のうちの平行グリッパが接触する面の面内方向である接触面内方向を推定し、推定結果から物体の把持の容易度を評価するための指標を取得する指標取得部と、
前記指標取得部により取得された指標から、物体の把持の容易度を算出する容易度算出部と、
前記容易度算出部により算出された容易度を示す情報を提示する容易度提示部と
を備えた容易度判定装置。 - 前記指標取得部は、
画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部により取得された画像から、物体を示す領域である物体領域を抽出する領域抽出部と、
前記領域抽出部により抽出された物体領域に基づく領域から、再現性のある一意の方向に基づく物体の姿勢を推定することで、当該物体の接触面内方向を推定する方向推定部と、
前記領域抽出部により抽出された物体領域に基づく領域及び前記方向推定部により推定された接触面内方向から、物体の把持の容易度を評価するための指標を算出する指標算出部とを有する
ことを特徴とする請求項1記載の容易度判定装置。 - 前記指標算出部は、物体の把持の容易度を評価するための指標として、物体領域における接触面内方向に平行な両辺の合計の距離である総距離、当該両辺を当該接触面内方向に投影した際に重複する部分の距離である最大距離、及び、当該物体領域に基づく領域における当該接触面内方向に垂直な方向の距離である実距離のうちの少なくとも1つを算出する
ことを特徴とする請求項2記載の容易度判定装置。 - 前記容易度算出部は、前記指標取得部により取得された指標に係数を乗じた多項式によって容易度を算出する
ことを特徴とする請求項1から請求項3のうちの何れか1項記載の容易度判定装置。 - 前記容易度算出部は、機械学習を行った学習済みの学習器を用いて容易度を算出する
ことを特徴とする請求項1から請求項3のうちの何れか1項記載の容易度判定装置。 - 指標取得部が、画像から物体のうちの平行グリッパが接触する面の面内方向である接触面内方向を推定し、推定結果から物体の把持の容易度を評価するための指標を取得するステップと、
容易度算出部が、前記指標取得部により取得された指標から、物体の把持の容易度を算出するステップと、
容易度提示部が、前記容易度算出部により算出された容易度を示す情報を提示するステップと
を有する容易度判定方法。
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