JP2020108909A

JP2020108909A - 状態判定装置

Info

Publication number: JP2020108909A
Application number: JP2019000592A
Authority: JP
Inventors: 英郎成田; Hideo Narita
Original assignee: Toyota Motor Corp
Current assignee: Toyota Motor Corp
Priority date: 2019-01-07
Filing date: 2019-01-07
Publication date: 2020-07-16

Abstract

【課題】ロボットアームの軸ズレによる異常予兆か、それ以外の異常予兆かを判定できる。【解決手段】状態判定装置は、ロボットアーム２に取り付けられたカメラ１０を所定の位置へ制御してマーク２０を撮影し、マーク２０の予め定めた位置からのズレ量に基づいてロボットアームの制御状態を判定する。状態判定装置は、ズレ量をロボットアーム２の各軸成分に分解できる場合は、ロボットアームの軸ズレによる異常予兆と判定し、ズレ量を前記ロボットの各軸成分に分解できない場合は、ロボットアームの軸ズレ以外の異常予兆と判定する。【選択図】図３

Description

本発明は、状態判定装置に関する。

ロボットアームに設けられたカメラで、工作機械等の設備の外表面の視覚ターゲット（マーカー）を撮影することで、ロボットと工作機械との相対位置関係（位置ずれ）を検出し、補正する生産システムが開示されている。

特開２０１６―２２１６２２号公報

しかしながら、撮影位置のずれは単なる位置ずれだけではなく、ロボット構成部品の摩耗や締結部位の緩み等のロボットそのものの異常が原因である場合がある。また、工作機械等に設けられたマーカーそのものの位置がずれてしまった場合も考えられる。そのため、ロボットアームの異常が原因であるか、マーカーの位置ズレが原因であるかを特定することは困難であった。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、ロボットアームの異常か、ロボットアーム以外の異常かを判定することができる状態判定装置を提供するものである。

本発明に係る状態判定装置は、ロボットアームに設けられたカメラを所定の位置へ制御してマークを撮影し、当該マークの予め定めた位置からのズレ量に基づいてロボットアームの制御状態を判定する状態判定装置であって、
前記ズレ量を前記ロボットアームの各軸成分に分解できる場合は、前記ロボットアームの軸ズレによる異常予兆と判定し、
前記ズレ量を前記ロボットアームの各軸成分に分解できない場合は、前記ロボットアームの軸ズレ以外の異常予兆と判定するものである。

本発明によれば、ロボットの軸ズレによる異常か、ロボットの軸ズレ以外の異常かを判定することができる状態判定装置を提供することができる。

本発明の実施形態にかかるロボットを含む生産システムを示す概略図である。本発明の実施形態にかかるカメラ（撮像部）とターゲットマークを説明する図である。本発明の実施形態にかかるロボットによるターゲットマークのズレ量確認動作の流れの一例を説明するフロー図である。初期登録状態とズレ発生状態におけるカメラ映像及びロボット各軸値を説明する図である。本発明の実施形態にかかるズレた軸を特定する方法を説明する図ある。本発明の実施形態にかかるズレた軸を特定する別の方法を説明する図である。本発明の実施形態にかかるズレた軸を特定する別の方法を説明する図である。

以下、本発明を適用した具体的な実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。ただし、本発明が以下の実施形態に限定される訳ではない。また、説明を明確にするため、以下の記載および図面は、適宜、簡略化されている。

図１は、本実施の形態にかかるロボットを含む生産システムの構成を示す概略図である。生産システムには、工作機械（図示せず）等の各種設備にワークを搬入し搬出するロボット１と、工作機械等の設備の外表面や作業デスク（図示せず）上に設けられたターゲットマーク２０と、ロボット１及び工作機械の動作を制御する制御部（図示せず）と、を有する。この制御部は、図３を参照して後述する状態判定処理を行う状態判定装置として機能する。

ロボット１は、例えば、６軸の多関節ロボットであり、ロボットアーム２，ロボットアーム２の先端に設けられたハンド等の作業ツール８と、カメラ等の撮像部１０と、を有する。

撮像部１０で撮影されたターゲットマーク２０の画像は、ロボット１の制御部（画像処理装置）により画像処理が施され、工作機械等の各種設備に対するロボット１の相対位置を測定することができる。

図２は、撮像部１０とターゲットマーク２０との位置関係を示す。撮像部１０は、６軸の多関節ロボット１の動きに合わせて、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸、α軸、β軸、γ軸からなる座標系（カメラ座標系）を有する。ロボット１を予め定められた位置（初期位置）に配置して、ターゲットマーク２０を撮像し、その映像を初期登録位置として登録することができる。

図３及び図４を参照して、ロボット１によるターゲットマーク２０のズレ量確認フロー動作の一例を説明する。
まず、図２で前述したように、ロボット１を初期位置（ロボットの各軸値）に配置し、ターゲットマーク２０を撮影し、ターゲットマーク２０の初期登録を行う（ステップＳ１０１）。図４（ａ）は、初期登録状態のカメラ映像を示す。図４（ａ）はターゲットマーク２０の線分ＡＢはＸ軸上に配置され、線分ＡＣはＹ軸上に配置されることから、ズレが生じていない状態であることを示す。このときのロボット１の各軸値（角度）をＰ０（ロボットの各軸角度（＝エンコーダパルス数））として登録する。

この後、ロボット１は、工作機械等の設備へワークの搬入搬出動作を行う。この搬入搬出動作を所定回数行った後（例えば、ワーク搬入毎）、ロボット１は、再び初期位置（Ｐ０）に戻り、ターゲットマーク２０を撮影し、現在撮影した画像と初期登録した画像から、稼働時におけるズレを確認する（ステップＳ１０３）。図４（ｂ）は、ズレが生じた状態を示す。このズレた映像からカメラの位置を逆変換することで、カメラの位置となる各軸値（角度）Ｐ１（ロボットの各軸角度（＝エンコーダパルス数））を算出する。さらに、Ｐ１−Ｐ０から、ロボットの各軸値（角度）におけるズレ量も算出する。ここで算出されたズレ量が、許容値内（ステップＳ１０５でＹＥＳ）であれば、ズレ量を記憶部等に記憶・管理し、再びステップＳ１０３に戻り、所定回のワークの搬入搬出動作後、ズレの確認を行う。一方、確認されたズレが許容値を超えていた場合（ステップＳ１０５でＮＯ）は、ズレ量を記憶・管理するとともに、アラームを出力し、システムの監督者（オペレータ）に連絡する（ステップＳ１０７）。

管理されているズレ量が増加傾向である場合は、ロボットの駆動部の摩耗や弛みの可能性があると判断し、別のアラームを出力する（ステップＳ１０９）。これにより、監督者は、ロボットの駆動部に対して、部品交換等の必要な対策を講じることができる。

次に、認識したズレをロボット各軸成分でのズレ量（角度）に分解し、６軸のうち、ズレを生じた軸を特定する（ステップＳ１１１）。ここで、ズレ量がどの軸に対応するかを特定する２通りの方法を説明する。

図５は、映像ズレからカメラの位置を算出し、ズレた軸を特定する方法を説明する図である。図５（ａ）は、初期登録状態におけるカメラの位置およびカメラの映像を示す。図５（ｂ）は、ズレ発生状態のカメラの位置およびカメラの映像を示す。

図５（ｂ）のズレ映像から逆変換しカメラの位置を算出する。その後、ズレたカメラの位置となるロボットの各軸値Ｐ１を算出する。その後、各軸のズレ量をＰ１−Ｐ０から算出する。経験則から、ロボットの軸ズレは、６軸のうち１軸のみで発生することが多い。換言すると、複数の軸でズレが発生することは非常に稀である。そのため、Ｐ１−Ｐ０の結果から、ズレが発生した単一の軸（ズレた軸）とズレ量を特定することができる（ステップＳ１１３でＹＥＳ）。

一方、Ｐ１−Ｐ０で結果が「０」にならない複数の軸が存在する場合は、軸ズレとは考えられず、ズレた軸とズレ量を特定できない（ステップＳ１１３でＮＯ）。そのため、ロボットの軸ズレ以外の異常予兆、すなわち、カメラ等のツールやターゲットマークのズレと判定することができる（ステップＳ１１５）。

続いて、図６及び図７を参照して、ズレた軸の別の特定方法を説明する。
本方法は、自動的に１軸毎にズレ分を少なくする方向に動作させ、初期状態に一致するか否かを判定することで、ズレた軸を特定することができる。

まず、１軸について、ズレ量が少なくなる方向で動作させる（ステップＳ２０１）。次に、図７（ｂ）に示すような１軸単独動作軌跡に沿って動作後に、初期状態（図７（ａ）参照）に対するズレ量が許容値内にあるか否かを判定する（ステップＳ２０３）。ズレ量が許容値内にある（ステップＳ２０３でＹＥＳ）場合は、当該１軸にズレが発生したものと特定でき、その際の動作量分のズレ量を記憶・保管する（ステップＳ２０７）。一方、ズレ量が許容値を超えている（ステップＳ２０３でＮＯ）場合は、動作させた当該１軸を元の位置に戻す（ステップＳ２０５）。その後、ステップＳ２０１に戻って、次の軸（２〜６軸）について、同様の処理を繰り返す。

前述した通り、ロボットの軸ズレは、単独の軸で発生することが多いという経験則から、複数の軸で軸ズレが発生した場合は、ズレた軸とズレ量を特定できず（ステップＳ１１３でＮＯ）、ロボットの軸ズレ以外の異常予兆、すなわち、カメラ等のツールやターゲットマークのズレと判断することができる（ステップＳ１１５）。

カメラ等のツールやターゲットマークのズレと判断された場合、ズレた原因を対策し、再びロボットを稼働する（ステップＳ１１７）。この場合、再びステップＳ１０１に戻って、ターゲットマーク２０の映像を初期登録する。

一方、ズレた軸を特定できた（ステップＳ１１３でＹＥＳ）場合は、ズレ分を補正し（ズレた角度分ビットシフトを実施し）、そのままロボットを稼働する（ステップＳ１１４）。

以上のように、本実施の形態によれば、ロボットの稼働中、そのズレの原因を切り分けることができ、必要な対策を施して、ロボットの稼働を継続することができる。例えば、監督者は、そのままズレ量を補正させてロボットの稼働を継続することができ、結果的にロボットの稼働率を向上させることができる。また、ロボットの１つの軸でズレが生じている場合でも、そのズレ量が増加傾向にある場合には、その軸の駆動系で接触部の摩耗、緩みが発生していると判定することができ、適切な対策をとることができる。

上述の例において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＢＤ（Blu-ray（登録商標） Disc）、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。

なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。

１ロボット
２ロボットアーム
８作業ツール
１０撮像部
２０ターゲットマーク

Claims

ロボットアームに設けられたカメラを所定の位置へ制御してマークを撮影し、当該マークの予め定めた位置からのズレ量に基づいてロボットアームの制御状態を判定する状態判定装置であって、
前記ズレ量を前記ロボットアームの各軸成分に分解できる場合は、前記ロボットアームの軸ズレによる異常予兆と判定し、
前記ズレ量を前記ロボットアームの各軸成分に分解できない場合は、前記ロボットアームの軸ズレ以外の異常予兆と判定する、状態判定装置。