JP2020183019A

JP2020183019A - ワーク識別方法

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Publication number: JP2020183019A
Application number: JP2019088965A
Authority: JP
Inventors: 亮津久井; Akira Tsukui; 将樹小池; Masaki Koike; 小池　　将樹
Original assignee: Toyota Motor Corp
Current assignee: Toyota Motor Corp
Priority date: 2019-05-09
Filing date: 2019-05-09
Publication date: 2020-11-12
Anticipated expiration: 2039-05-09
Also published as: KR20200130110A; CN111914608A; JP7183941B2; KR102475773B1; KR20220139254A; US20200353583A1

Abstract

【課題】複数のワークの軟体部が交差する態様で複数のワークがワーク置き場に存在している（バラ積みされている）場合に、これらのワークの中から最も上方に位置する最上位ワークを識別することができるワーク識別方法を提供する。【解決手段】撮像によって取得した画像ＶＤに基づいて、ワーク置き場ＷＳにワーク８０が存在するか否かを判定し、ワーク８０が存在すると判定した場合に、画像ＶＤに基づいて、ワーク置き場ＷＳにおいて複数のワーク８０の軟体部８５が交差して重なる交差部ＣＰが存在するか否かを判定し、交差部ＣＰが存在すると判定した場合に、画像ＶＤに基づいて、交差している複数の軟体部８５のうち最も上方に位置する最上位軟体部８５Ｔを判別し、判別した最上位軟体部８５Ｔを有するワーク８０を、最も上方に位置する最上位ワーク８０Ｔと決定する。【選択図】図３

Description

本発明は、ワーク識別方法に関する。

特許文献１には、以下のようなワークピッキング方法が開示されている。具体的には、バラ積みされたワークを距離センサで三次元計測し、得られた計測結果とワークの三次元ＣＡＤモデルとを照合することによって、個別のワークの三次元位置と姿勢を認識する。その後、ロボットハンドによって、三次元位置と姿勢を認識したワークをピッキングする。

特開２０１０−６９５４２号公報

ところで、剛体部と自由線形状である軟体部とによって構成されるワークを、ピッキング対象とする場合がある。このようなワークとしては、例えば、剛体部であるコネクタと、自由線形状の軟体部であるケーブルとによって構成されるワイヤーハーネスがある。このようなワークがバラ積みされている場合は、特許文献１のピッキング方法では、適切に、個別のワークをピッキングすることができないことがあった。

具体的には、まず、剛体部と自由線形状である軟体部とによって構成されるワークでは、剛体部の三次元ＣＡＤデータは存在するが、自由線形状（換言すれば、不定形）である軟体部の三次元ＣＡＤデータは存在しない。このため、特許文献１のように、ワークの三次元計測データと三次元ＣＡＤデータとをマッチングさせる場合は、三次元ＣＡＤデータが存在する剛体部について、三次元計測データと三次元ＣＡＤデータとをマッチングさせて、剛体部の三次元位置と姿勢を認識することになる。従って、三次元ＣＡＤデータが存在しない軟体部については、その三次元位置と姿勢を認識することができない。このため、剛体部の三次元計測データと三次元ＣＡＤデータとのマッチングによって剛体部の三次元位置と姿勢を認識した後、当該剛体部を把持するようにして、当該剛体部を有するワークをピッキングする。

しかしながら、複数のワークの軟体部が交差する態様で複数のワークが存在している（バラ積みされている）場合には、三次元位置と姿勢を認識した剛体部を有するワークの軟体部の上に、他のワークの軟体部が交差する態様で重なっている場合がある。このような場合に、ロボットハンドによって、三次元位置と姿勢を認識した剛体部を把持するようにして当該剛体部を有するワークを持ち上げると、当該ワークの軟体部の上に交差する態様で軟体部が重なっているワークも一緒に持ち上げることになる。このため、ロボットハンドによって複数のワークを同時に持ち上げることになり、ロボットハンドによって把持するワークの想定重量（許容重量）を上回ることになる。その結果、ロボットハンドによるワークの把持状態を維持することができなくなり、把持したワーク及びこれと一緒に持ち上げたワークを落下させてしまう虞がある。このため、複数のワークの軟体部が交差する態様で複数のワークがワーク置き場に存在している（バラ積みされている）場合に、これらのワークの中から最も上方に位置する最上位ワークを識別する方法が求められていた。

本発明は、かかる現状に鑑みてなされたものであって、複数のワークの軟体部が交差する態様で複数のワークがワーク置き場に存在している（バラ積みされている）場合に、これらのワークの中から最も上方に位置する最上位ワークを識別することができるワーク識別方法を提供することを目的とする。

本発明の一態様は、剛体部と自由線形状である軟体部とによって構成されるワークが複数置かれるワーク置き場を撮像し、前記撮像によって取得した画像に基づいて、前記ワーク置き場に前記ワークが存在するか否かを判定し、前記ワークが存在すると判定した場合に、前記画像に基づいて、前記ワーク置き場において前記複数のワークの前記軟体部が交差して重なる交差部が存在するか否かを判定し、前記交差部が存在すると判定した場合に、前記画像に基づいて、交差している複数の前記軟体部のうち最も上方に位置する最上位軟体部を判別し、判別した前記最上位軟体部を有する前記ワークを、最も上方に位置する最上位ワークと決定するワーク識別方法である。

上述のワーク識別方法では、剛体部と自由線形状（線状をなす自由形状）である軟体部とによって構成されるワークを識別対象とする。このワーク識別方法によれば、複数のワークの軟体部が交差する態様で複数のワークがワーク置き場に存在している（バラ積みされている）場合において、これらのワークから、最も上方に位置する最上位ワークを識別することができる。

上述のワーク識別方法は、例えば、剛体部と自由線形状（換言すれば、不定形の線形状）である軟体部とによって構成されるワークが複数置かれるワーク置き場を撮像する撮像ステップと、前記撮像ステップの撮像によって取得した画像に基づいて、前記ワーク置き場に前記ワークが存在するか否かを判定するワーク有無判定ステップと、前記ワーク有無判定ステップにおいて前記ワークが存在すると判定した場合に、前記画像に基づいて、前記ワーク置き場において前記複数のワークの前記軟体部が交差して重なる交差部が存在するか否かを判定する交差部有無判定ステップと、前記交差部有無判定ステップにおいて前記交差部が存在すると判定した場合に、前記画像に基づいて、交差している複数の前記軟体部のうち最も上方に位置する最上位軟体部を判別する最上位軟体部判別ステップと、前記最上位軟体部判別ステップにおいて判別した前記最上位軟体部を有する前記ワークを、最も上方に位置する最上位ワークと決定する最上位ワーク決定ステップと、を備えるワーク識別方法である。

さらに、前記のワーク識別方法であって、前記最上位軟体部を判別した後で、且つ、前記最上位ワークを決定する前に、前記画像に基づいて、判別した前記最上位軟体部を有する前記ワークについて、前記軟体部及び前記剛体部を認識できるか否かを判定し、前記軟体部及び前記剛体部を認識できると判定した場合に、前記最上位軟体部を有する前記ワークを前記最上位ワークと決定するワーク識別方法とすると良い。

上述のワーク識別方法では、判別した最上位軟体部を有するワークについて、軟体部及び剛体部を認識できるか否かを判定する。ここで、最上位軟体部を有するワークについて軟体部及び剛体部を認識できる場合とは、例えば、取得した画像に軟体部の全体及び剛体部の全体が現れており、取得した画像において軟体部の全体及び剛体部の全体を確認できる場合である。このように、判別した最上位軟体部を有するワークにおいて軟体部及び剛体部を認識することで、当該ワークが剛体部と軟体部とによって構成された（剛体部と軟体部とが一体となった）ワークであることを確認できる。このようにすることで、最上位ワークをより適切に識別することができる。

上述のワーク識別方法は、例えば、前記のワーク識別方法であって、前記最上位軟体部判別ステップの後であって前記最上位ワーク決定ステップの前に、前記画像に基づいて、前記最上位軟体部判別ステップにおいて判別した前記最上位軟体部を有する前記ワークについて、前記軟体部及び前記剛体部を認識できるか否かを判定するワーク認識可否判定ステップを備え、前記ワーク認識可否判定ステップにおいて前記軟体部及び前記剛体部を認識できると判定した場合に、前記最上位ワーク決定ステップにおいて、前記最上位軟体部を有する前記ワークを前記最上位ワークと決定するワーク識別方法である。

実施形態にかかる把持装置の構成図である。ワークの平面図である。実施形態にかかるワーク識別方法の流れを示すフローチャートである。撮像によって取得した画像の一例である。同画像の部分拡大図である。実施形態にかかるワーク識別方法を説明する図である。

次に、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ説明する。図１は、実施形態にかかる把持装置１の構成図である。把持装置１は、図１に示すように、把持ロボット１０と、３Ｄビジョンセンサ２０と、２Ｄビジョンセンサ３０と、画像分析部４０と、ロボットコントローラ５０と、３Ｄビジョンコントローラ６０と、フレーム７０とを備える。

この把持装置１は、ワーク置き場ＷＳであるワーク収容箱９０の内部に置かれている（バラ積みされている）１または複数のワーク８０を、１つずつ順に把持してワーク収容箱９０内から取り出す装置である。なお、本実施形態のワーク８０は、図２に示すように、剛体部であるコネクタ８１，８２と自由線形状（換言すれば、不定形の線形状）の軟体部であるケーブル８５とによって構成されたワイヤーハーネスである。

把持ロボット１０は、図１に示すように、ワーク８０を把持する把持部１１と、この把持部１１に連結された多関節アーム部１２とを備える。この把持ロボット１０は、把持部１１によって、ワーク置き場ＷＳ（ワーク収容箱９０の内部）に位置するワーク８０の剛体部（コネクタ８１またはコネクタ８２）を把持し、把持したワーク８０を、ワーク置き場ＷＳ（ワーク収容箱９０の内部）から取り出す。なお、本実施形態では、多関節アーム部１２を、安川電機社製の多関節ロボット（YASUKAWA GP-7）により構成している。

３Ｄビジョンセンサ２０は、公知の３Ｄ（三次元）ビジョンセンサであり、フレーム７０の天井部に取り付けられている。この３Ｄビジョンセンサ２０は、ワーク置き場ＷＳであるワーク収容箱９０の内部に位置するワーク８０の三次元計測データ（三次元画像データ）を生成する。なお、本実施形態では、３Ｄビジョンセンサ２０を、Ｃａｎｏｎ社製のマシンビジョン（RV500）により構成している。

２Ｄビジョンセンサ３０は、公知の２Ｄ（二次元）ビジョンセンサであり、把持ロボット１０の先端部に取り付けられている。この２Ｄビジョンセンサ３０は、ワーク置き場ＷＳであるワーク収容箱９０の内部を撮像して、ワーク収容箱９０の内部の二次元画像ＶＤ（二次元画像データ、図４参照）を生成する。

画像分析部４０は、ＡＩ（人工知能）等を構成するコンピュータであり、２Ｄビジョンセンサ３０によって生成されたワーク８０の二次元画像ＶＤ（二次元画像データ）を取得し、これを分析する。具体的には、画像分析部４０は、例えば、２Ｄビジョンセンサ３０によって生成された二次元画像ＶＤ（二次元画像データ）を取得し、取得した二次元画像ＶＤ（図４参照）に基づいて、ワーク置き場ＷＳであるワーク収容箱９０の内部にワーク８０が存在するか否かを判定する。

さらに、画像分析部４０は、ワーク８０が存在すると判定した場合に、取得した二次元画像ＶＤに基づいて、ワーク置き場ＷＳ（ワーク収容箱９０の内部）において、複数のワーク８０のケーブル８５（軟体部）が交差して重なる交差部ＣＰ（図４及び図５参照）が存在するか否かを判定する。さらに、画像分析部４０は、交差部ＣＰが存在すると判定した場合に、取得した二次元画像ＶＤに基づいて、交差している複数のケーブル８５（軟体部）のうち最も上方（図４及び図５において最も紙面手前側）に位置する最上位ケーブル８５Ｔ（最上位軟体部）を判別する（図５参照）。

なお、画像分析部４０には、ワーク置き場ＷＳ（ワーク収容箱９０の内部）に複数のワーク８０が様々な位置に配置されている複数の配置パターンの画像と、それぞれの配置パターンにおける最上位ケーブル８５Ｔ（最上位軟体部）との組み合わせデータを、予め記憶（教示）させて学習させてある。このような画像分析部４０は、取得した二次元画像ＶＤ（図４及び図５参照）に基づいて、交差している複数のケーブル８５（軟体部）から最上位ケーブル８５Ｔ（最上位軟体部）を判別（識別）する処理を行うことが可能となっている。

さらに、画像分析部４０は、取得した二次元画像ＶＤに基づいて、判別した最上位ケーブル８５Ｔを有するワーク８０（図６に示す例では、図６に示す２つのワーク８０のうち、剛体部であるコネクタ８２が図６において上方に位置するワーク８０）について、軟体部であるケーブル８５及び剛体部であるコネクタ８１，８２を認識できるか否かを判定する。具体的には、例えば、取得した二次元画像ＶＤに、ケーブル８５（軟体部）の全体及びコネクタ８１，８２（剛体部）の全体が現れており、取得した二次元画像ＶＤにおいてケーブル８５（軟体部）の全体及びコネクタ８１，８２（剛体部）の全体を確認できる場合には、判別した最上位ケーブル８５Ｔを有するワーク８０について、軟体部であるケーブル８５（最上位ケーブル８５Ｔ）及び剛体部であるコネクタ８１，８２を認識できると判定する（図６参照）。

このように、判別した最上位ケーブル８５Ｔ（最上位軟体部）を有するワーク８０において、ケーブル８５（軟体部）及びコネクタ８１，８２（剛体部）を認識することで、当該ワーク８０が、剛体部であるコネクタ８１，８２と軟体部であるケーブル８５とによって構成されたワイヤーハーネス（換言すれば、剛体部であるコネクタ８１，８２と軟体部であるケーブル８５とが一体となったワイヤーハーネス）であることを確認できる。

さらに、画像分析部４０は、軟体部であるケーブル８５（最上位ケーブル８５Ｔ）及び剛体部であるコネクタ８１，８２を認識できると判定した場合に、最上位ケーブル８５Ｔを有するワーク８０を最上位ワーク８０Ｔと決定する。なお、本実施形態では、画像分析部４０のソフトウエアとして、ＣＯＧＮＥＸ社製のVisionPro ViDiを用いている。

３Ｄビジョンコントローラ６０は、３Ｄビジョンセンサ２０によって生成された三次元計測データ（三次元画像データ）を取得して処理する装置である。この３Ｄビジョンコントローラ６０には、予め、ワーク８０のコネクタ８１，８２（剛体部）の三次元ＣＡＤデータを記憶させている。この３Ｄビジョンコントローラ６０は、例えば、３Ｄビジョンセンサ２０によって生成されたワーク置き場ＷＳ（ワーク収容箱９０の内部）に位置するワーク８０の三次元計測データ（三次元画像データ）を取得し、この取得した三次元計測データ（三次元画像データ）から選択した剛体部（コネクタ８１またはコネクタ８２）の三次元計測データと、剛体部（コネクタ８１またはコネクタ８２）の三次元ＣＡＤデータとをマッチングさせることによって、ワーク８０の剛体部（コネクタ８１またはコネクタ８２）の三次元位置と姿勢を認識（検出）する。

ロボットコントローラ５０は、把持ロボット１０の動きを制御する装置である。このロボットコントローラ５０は、画像分析部４０による処理結果、または、３Ｄビジョンコントローラ６０による処理結果に基づいて、把持ロボット１０の動きを制御する。具体的には、例えば、ロボットコントローラ５０は、３Ｄビジョンコントローラ６０によって認識（検出）されたワーク８０の剛体部（コネクタ８１またはコネクタ８２）の三次元位置と姿勢に基づいて、把持ロボット１０の多関節アーム部１２及び把持部１１の動作を制御することによって、把持部１１によってワーク８０の剛体部（コネクタ８１またはコネクタ８２）を把持させて、このワーク８０をワーク置き場ＷＳ（ワーク収容箱９０の内部）から取り出させる制御を行う。

次に、本実施形態のワーク識別方法について説明する。図３は、実施形態にかかるワーク識別方法の流れを示すフローチャートである。まず、ステップＳ１（撮像ステップ）において、２Ｄビジョンセンサ３０によって、ワーク置き場ＷＳであるワーク収容箱９０の内部を撮像して、ワーク収容箱９０の内部の二次元画像ＶＤ（二次元画像データ、図４参照）を生成する。次いで、ステップＳ２（ワーク有無判定ステップ）において、画像分析部４０は、２Ｄビジョンセンサ３０によって生成された二次元画像ＶＤ（二次元画像データ）を取得し、取得した二次元画像ＶＤ（図４参照）に基づいて、ワーク置き場ＷＳであるワーク収容箱９０の内部にワーク８０が存在するか否かを判定する。

ステップＳ２において、ワーク置き場ＷＳ（ワーク収容箱９０の内部）にワーク８０が存在しない（ＮＯ）と判定した場合、ステップＳ９に進み、画像分析部４０は、ワーク収容箱９０の内部が空であると判定し、一連のワーク識別処理を終了する。一方、ワーク置き場ＷＳ（ワーク収容箱９０の内部）にワーク８０が存在すると判定した場合は、ステップＳ３（交差部有無判定ステップ）に進み、画像分析部４０は、取得した二次元画像ＶＤに基づいて、ワーク置き場ＷＳ（ワーク収容箱９０の内部）において、複数のワーク８０のケーブル８５（軟体部）が交差して重なる交差部ＣＰ（図４及び図５参照）が存在するか否かを判定する。

ステップＳ３において、交差部ＣＰが存在しない（ＮＯ）と判定した場合は、後述するステップＳ６に進む。一方、ステップＳ３において、交差部ＣＰが存在する（ＹＥＳ）と判定した場合は、ステップＳ４（最上位軟体部判別ステップ）に進み、画像分析部４０は、取得した二次元画像ＶＤ（図４及び図５参照）に基づいて、交差している複数のケーブル８５（軟体部）のうち最も上方（図４及び図５において最も紙面手前側）に位置する最上位ケーブル８５Ｔ（最上位軟体部）を判別することが可能であるか否かを判定する。

ステップＳ４において、画像分析部４０は、最上位ケーブル８５Ｔ（最上位軟体部）を判別することができない（ＮＯ）と判定した場合は、ステップＳ１０に進み、識別不具合と判定する。その後、一連のワーク識別処理を終了する。一方、ステップＳ４において、最上位ケーブル８５Ｔ（最上位軟体部）を判別することができる（ＹＥＳ）と判定した場合は、ステップＳ５（最上位軟体部判別ステップ）において、交差している複数のケーブル８５（軟体部）のうち最も上方に位置すると判別したケーブル８５を、最上位ケーブル８５Ｔ（最上位軟体部）として確定する（図４及び図５参照）。

次に、ステップＳ６（ワーク認識可否判定ステップ）において、画像分析部４０は、取得した二次元画像ＶＤに基づいて、判別（確定）した最上位ケーブル８５Ｔを有するワーク８０について、軟体部であるケーブル８５及び剛体部であるコネクタ８１，８２を認識できるか否かを判定する。なお、図４〜図６に示す例では、図４〜図６に示す２つのワーク８０のうち、剛体部であるコネクタ８２が図において上方に位置するワーク８０が、最上位ケーブル８５Ｔを有するワーク８０になる。

具体的には、例えば、図６に示すように、取得した二次元画像ＶＤに、最上位ケーブル８５Ｔを有するワーク８０（図６において二点鎖線で囲んだワーク８０）について、ケーブル８５（軟体部）の全体及びコネクタ８１，８２（剛体部）の全体が現れており、取得した二次元画像ＶＤにおいてケーブル８５（軟体部）の全体及びコネクタ８１，８２（剛体部）の全体を確認できる場合には、最上位ケーブル８５Ｔを有するワーク８０において、軟体部であるケーブル８５（最上位ケーブル８５Ｔ）及び剛体部であるコネクタ８１，８２を認識できると判定する。

ステップＳ６において、最上位ケーブル８５Ｔを有するワーク８０について、ケーブル８５及びコネクタ８１，８２のいずれかを認識することができない（ＮＯ）と判定した場合は、ステップＳ１０に進み、識別不具合と判定する。その後、一連のワーク識別処理を終了する。一方、ステップＳ６において、最上位ケーブル８５Ｔを有するワーク８０について、ケーブル８５及びコネクタ８１，８２を認識することができる（ＹＥＳ）と判定した場合は、ステップＳ７（最上位ワーク決定ステップ）において、画像分析部４０は、最上位ケーブル８５Ｔを有するワーク８０を、最上位ワーク８０Ｔとして決定する。

以上説明したように、本実施形態のワーク識別方法によれば、複数のワーク８０の軟体部（ケーブル８５）が交差する態様で、複数のワーク８０がワーク置き場ＷＳ（ワーク収容箱９０の内部）に存在している（バラ積みされている）場合において、これらのワーク８０から、最も上方に位置する最上位ワーク８０Ｔを識別することができる。

次に、ステップＳ８に進み、把持ロボット１０の把持部１１によって、最上位ワーク８０Ｔの剛体部（コネクタ８１またはコネクタ８２）を把持し、把持した最上位ワーク８０Ｔを、ワーク置き場ＷＳ（ワーク収容箱９０の内部）から取り出す。

具体的には、まず、３Ｄビジョンセンサ２０によって、ワーク置き場ＷＳ（ワーク収容箱９０の内部）に位置する最上位ワーク８０Ｔの三次元計測データ（三次元画像データ）を生成する。その後、３Ｄビジョンコントローラ６０が、３Ｄビジョンセンサ２０によって生成された最上位ワーク８０Ｔの三次元計測データを取得する。さらに、３Ｄビジョンコントローラ６０は、取得した三次元計測データから、最上位ワーク８０Ｔの剛体部（コネクタ８１またはコネクタ８２）を検出し、検出した剛体部（コネクタ８１またはコネクタ８２）の三次元計測データと、剛体部（コネクタ８１またはコネクタ８２）の三次元ＣＡＤデータとをマッチングさせることによって、最上位ワーク８０Ｔの剛体部（コネクタ８１またはコネクタ８２）の三次元位置と姿勢を認識（検出）する。

次に、ロボットコントローラ５０が、３Ｄビジョンコントローラ６０によって認識（検出）された最上位ワーク８０Ｔの剛体部（コネクタ８１またはコネクタ８２）の三次元位置と姿勢に基づいて、把持ロボット１０の多関節アーム部１２及び把持部１１の動作を制御して、把持部１１によって、最上位ワーク８０Ｔの剛体部（コネクタ８１またはコネクタ８２）を把持させる。例えば、ロボットコントローラ５０は、３Ｄビジョンコントローラ６０によって認識（検出）された最上位ワーク８０Ｔのコネクタ８２（剛体部）の三次元位置と姿勢に基づいて、把持ロボット１０の多関節アーム部１２及び把持部１１の動作を制御して、把持部１１によって、最上位ワーク８０Ｔのコネクタ８２（剛体部）を把持させる。

その後、把持部１１によって把持された最上位ワーク８０Ｔは、ロボットコントローラ５０の制御によって、把持ロボット１０によってワーク置き場ＷＳ（ワーク収容箱９０の内部）から取り出される。

（最上位ワーク識別試験）
次に、最上位ワーク識別試験について説明する。本試験では、ワーク置き場ＷＳ（ワーク収容箱９０の内部）にバラ積みするワーク８０の数を、２本、３本、または４本と異ならせて、それぞれの場合について、実施形態の把持装置１によって最上位ワーク８０Ｔ（ワーク置き場ＷＳにおいて最も上方に位置するワーク８０）を識別できるか否かを調査した。

具体的には、例えば、ワーク置き場ＷＳに２本のワーク８０を無作為に配置（バラ積み）した場合について、実施形態の把持装置１によって、最上位ワーク８０Ｔを識別して把持できるか否かの試験を複数回（例えば、１００回）行って、最上位ワーク８０Ｔの識別の成功率（最上位ワーク識別率という）を調査した。なお、最上位ワーク８０Ｔの識別に成功したか否かの判定は、把持装置１によって最上位ワーク８０Ｔを把持したか否かによって行った。ワーク置き場ＷＳにバラ積みするワーク８０の数を、３本または４本にした場合についても、同様にして試験を行った。これらの結果を、最上位ワーク識別率（％）として、表１に示す。

また、ワーク置き場ＷＳにおいて交差している複数のケーブル８５（軟体部）から最上位ケーブル８５Ｔ（最上位軟体部）を判別（識別）するために、予め画像分析部４０に教示した画像の数（教示画像数とする、表１参照）は、ワーク置き場ＷＳにバラ積みされたワーク８０の数が２本である場合には１０枚、３本である場合には３０枚、４本である場合には５０枚としている。より具体的には、ワーク置き場ＷＳにバラ積みされたワーク８０の数が２本である場合には、１０通りのワーク８０の配置（バラ積み）パターンの画像データ（１０枚の画像）と、それぞれの配置パターンにおける最上位ケーブル８５Ｔ（最上位軟体部）との組み合わせデータを、予め、画像分析部４０に教示している。

ワーク置き場ＷＳにバラ積みされたワーク８０の数が３本である場合には、３０通りのワーク８０の配置（バラ積み）パターンの画像データ（３０枚の画像）と、それぞれの配置パターンにおける最上位ケーブル８５Ｔ（最上位軟体部）との組み合わせデータを、予め、画像分析部４０に教示している。ワーク置き場ＷＳにバラ積みされたワーク８０の数が４本である場合には、５０通りのワーク８０の配置（バラ積み）パターンの画像データ（５０枚の画像）と、それぞれの配置パターンにおける最上位ケーブル８５Ｔ（最上位軟体部）との組み合わせデータを、予め、画像分析部４０に教示している。

表１に示すように、ワーク置き場ＷＳにバラ積みされたワーク８０の数が２本である場合には、最上位ワーク識別率が１００％となった。すなわち、複数回（例えば、１００回）行った全ての試験において、最上位ワーク８０Ｔ（最上位ケーブル８５Ｔ）の識別を誤ることなく、最上位ワーク８０Ｔを識別して把持することができた。また、ワーク置き場ＷＳにバラ積みするワーク８０の数を３本にした場合は、最上位ワーク識別率が９７％となった。また、ワーク置き場ＷＳにバラ積みするワーク８０の数を４本にした場合でも、最上位ワーク識別率が８５％となり、高い識別率を得ることができた。

以上において、本発明を実施形態に即して説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で、適宜変更して適用できることはいうまでもない。

例えば、実施形態では、識別対象となるワーク８０として、剛体部であるコネクタ８１，８２と自由線形状の軟体部であるケーブル８５とによって構成されたワイヤーハーネスを例示した。しかしながら、本発明の識別対象となるワークは、ワイヤーハーネスに限定されるものではなく、剛体部と自由線形状である軟体部とによって構成されるワークであれば、いずれのワークであっても良い。

１把持装置
１０把持ロボット
２０３Ｄビジョンセンサ
３０２Ｄビジョンセンサ
４０画像分析部
５０ロボットコントローラ
６０３Ｄビジョンコントローラ
８０ワーク（ワイヤーハーネス）
８０Ｔ最上位ワーク
８１，８２コネクタ（剛体部）
８５ケーブル（軟体部）
８５Ｔ最上位ケーブル（最上位軟体部）
９０ワーク収容箱
ＣＰ交差部
ＶＤ二次元画像
ＷＳワーク置き場

Claims

剛体部と自由線形状である軟体部とによって構成されるワークが複数置かれるワーク置き場を撮像し、
前記撮像によって取得した画像に基づいて、前記ワーク置き場に前記ワークが存在するか否かを判定し、
前記ワークが存在すると判定した場合に、前記画像に基づいて、前記ワーク置き場において前記複数のワークの前記軟体部が交差して重なる交差部が存在するか否かを判定し、
前記交差部が存在すると判定した場合に、前記画像に基づいて、交差している複数の前記軟体部のうち最も上方に位置する最上位軟体部を判別し、
判別した前記最上位軟体部を有する前記ワークを、最も上方に位置する最上位ワークと決定する
ワーク識別方法。
請求項１に記載のワーク識別方法であって、
前記最上位軟体部を判別した後で、且つ、前記最上位ワークを決定する前に、前記画像に基づいて、判別した前記最上位軟体部を有する前記ワークについて、前記軟体部及び前記剛体部を認識できるか否かを判定し、
前記軟体部及び前記剛体部を認識できると判定した場合に、前記最上位軟体部を有する前記ワークを前記最上位ワークと決定する
ワーク識別方法。