JP2021098560A - ワーク積み付けシステム - Google Patents

Abstract

【課題】ワークを、物流に用いる荷役台に積み付ける作業を、安価に自動化することができるワーク積み付けシステムを提供することを目的としている。【解決手段】ワーク情報認識部５０２にて認識したロボットがピッキング可能な範囲にある１個以上のワークと、三次元画像センサで認識した状態から、該１個以上のワークのうちどのワークをどの位置に積み付けるのが最適かを算出する積み付け方法算出部５０４と、積み付け方法算出部５０４にて算出されたワークについて、ロボットがピッキングすべき位置を算出するピッキング位置算出部５０５と、を有してなる。【選択図】図２

Description

本発明は、段ボール箱等のワークを、物流に用いる荷役台に積み付けるワーク積み付けシステムに関する。

近年、物流業界において、倉庫内の仕分け、積込み、荷卸し等の作業の自動化が求められており、様々な自動化システムの導入が進められている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１に記載の発明は、複数の搬送要求情報により指令される搬送対象の複数のワークが、それらの搬送要求情報のそれぞれについて設定された搬送順位により定まる搬送順序にて搬送先に搬送されるように、２次搬送部の作動が制御され、各１次搬送部によりワーク払出部に搬送されたワークを切出コンベヤでラインコンベヤに切り出すタイミングを、他の切出コンベヤから切り出されるワークのタイミングを把握しながら制御することで、搬送先にワークが搬送順序にて搬送されるようにしているというものである。

特開２００９−１８４７８４号公報

しかしながら、このようなシステムは、自動化できるものの、搬送順位により定まる搬送順序にて、ワークを搬送先に搬送されるように制御していることから、非常に高価であるという問題があった。

そこで、本発明は、上記問題に鑑み、ワークを、物流に用いる荷役台に積み付ける作業を、安価に自動化することができるワーク積み付けシステムを提供することを目的としている。

上記本発明の目的は、以下の手段によって達成される。なお、括弧内は、後述する実施形態の参照符号を付したものであるが、本発明はこれに限定されるものではない。

請求項１の発明に係るワーク積み付けシステムは、物流に用いる荷役台（例えば、図１に示すマテハンＭ）に積み付けたい様々な種類のワーク（例えば、図１に示すワークＷ）を搬送する搬送装置（例えば、図３に示すコンベアＣ）と、
前記搬送装置（例えば、図３に示すコンベアＣ）の所定範囲（例えば、図３に示すロボットがピッキング可能な範囲Ｒ）内にある１個以上のワーク（例えば、図３に示すワークＷ）をピッキング可能なロボット（例えば、図３に示すロボット２）と、
前記所定範囲（例えば、図３に示すロボットがピッキング可能な範囲Ｒ）内にある１個以上のワーク（例えば、図３に示すワークＷ）を認識する認識手段（例えば、図２に示すワーク情報認識部５０２）と、
前記物流に用いる荷役台（例えば、図１に示すマテハンＭ）に積み付けられたワーク（例えば、図１に示すワークＷ）の状態を認識する三次元画像センサ（例えば、図１に示す撮像部４）と、
前記認識手段（例えば、図２に示すワーク情報認識部５０２）にて認識した１個以上のワーク（例えば、図３に示すワークＷ）と、前記三次元画像センサ（例えば、図１に示す撮像部３）で認識した状態から、該１個以上のワーク（例えば、図３に示すワークＷ）のうちどのワーク（例えば、図３に示すワークＷ）をどの位置に積み付けるのが最適かを算出する最適算出手段（例えば、図２に示す積み付け方法算出部５０４）と、
前記最適算出手段（例えば、図２に示す積み付け方法算出部５０４）にて算出されたワーク（例えば、図３に示すワークＷ）について、前記ロボット（例えば、図３に示すロボット２）がピッキングすべき位置を算出する位置算出手段（例えば、図２に示すピッキング位置算出部５０５）と、を有してなることを特徴としている。

また、請求項２の発明に係るワーク積み付けシステムは、物流に用いる荷役台（例えば、図１０，図１１に示すマテハンＭ）に積み付けたい様々な種類のワーク（例えば、図１０，図１１に示すワークＷ）を搬送する第１搬送装置（例えば、図１０，図１１に示す第１コンベアＣ１）と、
前記第１搬送装置（例えば、図１０，図１１に示す第１コンベアＣ１）の所定範囲（例えば、図１０，図１１に示す第１コンベアＣ１から第２コンベアＣ２へ排出可能な範囲ＲＡ）内にある１個以上のワーク（例えば、図１０，図１１に示すワークＷ）を認識する認識手段（例えば、図２に示すワーク情報認識部５０２）と、
前記物流に用いる荷役台（例えば、図１０，図１１に示すマテハンＭ）に積み付けられたワーク（例えば、図１に示すワークＷ）の状態を認識する三次元画像センサ（例えば、図１に示す撮像部３）と、
前記認識手段（例えば、図２に示すワーク情報認識部５０２）にて認識した１個以上のワーク（例えば、図１０，図１１に示すワークＷ）と、前記三次元画像センサ（例えば、図１に示す撮像部３）で認識した状態から、該１個以上のワーク（例えば、図１０，図１１に示すワークＷ）のうちどのワークをどの位置に積み付けるのが最適かを算出する最適算出手段（例えば、図２に示す積み付け方法算出部５０４）と、
前記最適算出手段（例えば、図２に示す積み付け方法算出部５０４）にて算出されたワーク（例えば、図１０，図１１に示すワークＷ）を第２搬送装置（例えば、図１０，図１１に示す第２コンベアＣ２）に排出する排出手段（例えば、図示しない排出機構）と、
前記第２搬送装置（例えば、図１０，図１１に示す第２コンベアＣ２）に排出されたワーク（例えば、図１０，図１１に示すワークＷ）をピッキング可能なロボット（例えば、図１０，図１１に示すロボット２）と、
前記第２搬送装置（例えば、図１０，図１１に示す第２コンベアＣ２）に排出されたワーク（例えば、図１０，図１１に示すワークＷ）について、前記ロボット（例えば、図１０，図１１に示すロボット２）がピッキングすべき位置を算出する位置算出手段（例えば、図２に示すピッキング位置算出部５０５）と、を有してなることを特徴としている。

また一方、請求項３の発明に係るワーク積み付けシステムは、物流に用いる荷役台（例えば、図１２に示すマテハンＭ）に積み付けたい様々な種類のワーク（例えば、図１２に示すワークＷ）を搬送する搬送装置（例えば、図１２に示すコンベアＣ）と、
前記搬送装置（例えば、図１２に示すコンベアＣ）の所定範囲（例えば、図１２に示すロボットがピッキング可能な範囲Ｒ１）内にある１個以上のワーク（例えば、図１２に示すワークＷ）をピッキング可能なロボット（例えば、図１２に示すロボット２）と、
空きスペースがあれば、前記所定範囲（例えば、図１２に示すロボットがピッキング可能な範囲Ｒ１）内にある１個以上のワーク（例えば、図１２に示すワークＷ）が前記ロボット（例えば、図１２に示すロボット２）を用いて移送される仮置き場（例えば、図１２に示す仮置き場Ｋ）と、
前記所定範囲（例えば、図１２に示すロボットがピッキング可能な範囲Ｒ１）内及び前記仮置き場（例えば、図１２に示す仮置き場Ｋ）にある１個以上のワーク（例えば、図１２に示すワークＷ）を認識する認識手段（例えば、図２に示すワーク情報認識部５０２）と、
前記物流に用いる荷役台（例えば、図１に示すマテハンＭ）に積み付けられたワーク（例えば、図１に示すワークＷ）の状態を認識する三次元画像センサ（例えば、図１に示す撮像部４）と、
前記認識手段（例えば、図２に示すワーク情報認識部５０２）にて認識した１個以上のワーク（例えば、図１２に示すワークＷ）と、前記三次元画像センサ（例えば、図１に示す撮像部４）で認識した状態から、該１個以上のワーク（例えば、図１２に示すワークＷ）のうちどのワークをどの位置に積み付けるのが最適かを算出する最適算出手段（例えば、図２に示す積み付け方法算出部５０４）と、
前記最適算出手段（例えば、図２に示す積み付け方法算出部５０４）にて算出されたワーク（例えば、図１２に示すワークＷ）について、前記ロボット（例えば、図１２に示すロボット２）がピッキングすべき位置を算出する位置算出手段（例えば、図２に示すピッキング位置算出部５０５）と、を有してなることを特徴としている。

他方、請求項４の発明によれば、上記請求項１〜３の何れか１項に記載のワーク積み付けシステムにおいて、前記所定範囲（例えば、図１３に示すロボットがピッキング可能な範囲Ｒ）内以外（例えば、図１３に示すロボットがピッキング不可能な範囲ＸＲ）の１個以上のワーク（例えば、図１３に示すワークＷ（ＷＣａ）〜Ｗ（ＷＥａ））を認識する範囲外認識手段（例えば、図２に示すワーク情報認識部５０２）をさらに有し、
前記最適算出手段（例えば、図２に示す積み付け方法算出部５０４）は、前記範囲外認識手段（例えば、図２に示すワーク情報認識部５０２）にて認識したワーク（例えば、図１３に示すワークＷ（ＷＣａ）〜Ｗ（ＷＥａ））も含めてどのワークをどの位置に積み付けるのが最適かを算出してなることを特徴としている。

また、請求項５の発明によれば、上記請求項１〜４の何れか１項に記載のワーク積み付けシステムにおいて、前記物流に用いる荷役台（例えば、図１に示すマテハンＭ）に積み付けたい様々な種類のワーク（例えば、図１４に示すワークＷ）の重量を認識する重量認識手段（例えば、図１４（ａ）に示す重量センサＺＳ）をさらに有し、
前記最適算出手段（例えば、図２に示す積み付け方法算出部５０４）は、前記重量認識手段（例えば、図１４（ａ）に示す重量センサＺＳ）にて認識したワークの重量も含めてどのワークをどの位置に積み付けるのが最適かを算出してなることを特徴としている。

さらに、請求項６の発明によれば、上記請求項１〜４の何れか１項に記載のワーク積み付けシステムにおいて、前記所定範囲（例えば、図１４（ａ）に示すロボットがピッキング可能な範囲Ｒ）内に搬送される前に物流に用いる荷役台（例えば、図１に示すマテハンＭ）に積み付けたい様々な種類のワーク（例えば、図１４（ｂ）に示すワークＷ）の重量を認識する重量認識手段（例えば、図１４（ｂ）に示す重量センサＺＳ）と、
前記重量認識手段（例えば、図１４（ｂ）に示す重量センサＺＳ）にて認識されたワークの重量が所定の閾値に達しているか否かで搬送先を切り替える切替手段（例えば、図示しない切替機構）と、をさらに有し、
前記最適算出手段（例えば、図２に示す積み付け方法算出部５０４）は、前記切替手段（例えば、図示しない切替機構）にて搬送先が切り替えられたワーク（例えば、図１４（ｂ）に示すワークＷ）も含めてどのワークをどの位置に積み付けるのが最適かを算出してなることを特徴としている。

そしてさらに、請求項７の発明によれば、上記請求項１〜６の何れか１項に記載のワーク積み付けシステムにおいて、前記最適算出手段（例えば、図２に示す積み付け方法算出部５０４）は、前記ロボット（例えば、図１に示すロボット２）が前記１個のワーク（例えば、図６（ｂ）に示すワークＷ（Ｗｂ））をピッキングし、前記物流に用いる荷役台（例えば、図１に示すマテハンＭ）に積み付けた際、前記所定範囲（例えば、図６に示すロボットがピッキング可能な範囲Ｒ）内に新たなワーク（例えば、図６（ｃ）に示すワークＷ（Ｗｆ））が搬送されてくると、再度新たなワーク（例えば、図６（ｃ）に示すワークＷ（Ｗｆ））を含めてどのワークをどの位置に積み付けるのが最適かを算出してなることを特徴としている。

一方、請求項８の発明に係るワーク積み付けシミュレータは、上記請求項１〜７の何れか１項に記載のワーク積み付けシステムのシミュレーションをすることができるワーク積み付けシミュレータであって、
前記物流に用いる荷役台（例えば、図１に示すマテハンＭ）に積み付けたい様々な種類のワーク積み付けリスト（例えば、図１５（ａ）に示す出荷事例リストＬＳ１〜ＬＳ３）と、前記所定範囲（例えば、図１５（ａ）に示すロボットがピッキング可能な範囲）内のワークの数とを、入力手段（例えば、図１に示す入力装置５９）を用いて入力することによって、積み付け効率を出力手段（例えば、図１に示す表示装置５６）にて出力してなることを特徴としている。

また一方、請求項９の発明に係るワーク積み付けシミュレータは、上記請求項１〜７の何れか１項に記載のワーク積み付けシステムのシミュレーションをすることができるワーク積み付けシミュレータであって、
前記物流に用いる荷役台（例えば、図１に示すマテハンＭ）に積み付けたい様々な種類のワーク積み付けリスト（例えば、図１５（ａ）に示す出荷事例リストＬＳ１〜ＬＳ３）と、所望の積み付け効率とを、入力手段（例えば、図１に示す入力装置５９）を用いて入力することによって、前記所定範囲（例えば、図１５（ａ）に示すロボットがピッキング可能な範囲）内のワークの数を、出力手段（例えば、図１に示す表示装置５６）にて出力してなることを特徴としている。

次に、本発明の効果について、図面の参照符号を付して説明する。なお、括弧内は、後述する実施形態の参照符号を付したものであるが、本発明はこれに限定されるものではない。

請求項１〜３に係る発明によれば、ワークを、物流に用いる荷役台に積み付ける作業を、安価に自動化することができる。

また、請求項４に係る発明によれば、最適算出手段（例えば、図２に示す積み付け方法算出部５０４）にて、範囲外認識手段（例えば、図２に示すワーク情報認識部５０２）にて認識したワーク（例えば、図１３に示すワークＷ（ＷＣａ）〜Ｗ（ＷＥａ））も含めてどのワークをどの位置に積み付けるのが最適かを算出しているから、積み付け効率を向上させることができる。

さらに、請求項５に係る発明によれば、最適算出手段（例えば、図２に示す積み付け方法算出部５０４）にて、重量認識手段（例えば、図１４（ａ）に示す重量センサＺＳ）にて認識したワークの重量も含めてどのワークをどの位置に積み付けるのが最適かを算出しているから、積み付けの安定性を向上させることができ、もって、積み付け効率を向上させることができる。すなわち、積み付けが不安定であると荷崩れなどで、本来積み付けできる場所に積み付けできなくなり、積み付け効率が悪くなる。それゆえ、積み付けの安定性を向上させることにより、積み付け効率を向上させることができる。

そしてさらに、請求項６に係る発明によれば、最適算出手段（例えば、図２に示す積み付け方法算出部５０４）にて、切替手段（例えば、図示しない切替機構）にて搬送先が切り替えられたワーク（例えば、図１４（ｂ）に示すワークＷ）も含めてどのワークをどの位置に積み付けるのが最適かを算出しているから、積み付けの安定性を向上させることができ、もって、積み付け効率を向上させることができる。すなわち、積み付けが不安定であると荷崩れなどで、本来積み付けできる場所に積み付けできなくなり、積み付け効率が悪くなる。それゆえ、積み付けの安定性を向上させることにより、積み付け効率を向上させることができる。

一方、請求項７に係る発明によれば、最適算出手段（例えば、図２に示す積み付け方法算出部５０４）にて、ロボット（例えば、図１に示すロボット２）が１個のワーク（例えば、図６（ｂ）に示すワークＷ（Ｗｂ））をピッキングし、物流に用いる荷役台（例えば、図１に示すマテハンＭ）に積み付けた際、所定範囲（例えば、図６に示すロボットがピッキング可能な範囲Ｒ）内に新たなワーク（例えば、図６（ｃ）に示すワークＷ（Ｗｆ））が搬送されてくると、再度新たなワーク（例えば、図６（ｃ）に示すワークＷ（Ｗｆ））を含めてどのワークをどの位置に積み付けるのが最適かを算出しているから、積み付け効率を向上させることができる。

また一方、請求項８に係る発明によれば、物流に用いる荷役台（例えば、図１に示すマテハンＭ）に積み付けたい様々な種類のワーク積み付けリスト（例えば、図１５（ａ）に示す出荷事例リストＬＳ１〜ＬＳ３）と、所定範囲（例えば、図１５（ａ）に示すロボットがピッキング可能な範囲）内のワークの数とを、入力手段（例えば、図１に示す入力装置５９）を用いて入力することによって、積み付け効率を出力手段（例えば、図１に示す表示装置５６）にて出力することができるから、積み付け効率を向上させることができる。

また一方、請求項９に係る発明によれば、物流に用いる荷役台（例えば、図１に示すマテハンＭ）に積み付けたい様々な種類のワーク積み付けリスト（例えば、図１５（ａ）に示す出荷事例リストＬＳ１〜ＬＳ３）と、所望の積み付け効率とを、入力手段（例えば、図１に示す入力装置５９）を用いて入力することによって、所定範囲（例えば、図１５（ａ）に示すロボットがピッキング可能な範囲）内のワークの数を、出力手段（例えば、図１に示す表示装置５６）にて出力することができるから、積み付け効率を向上させることができる。

本発明の第１〜第８実施形態に係るワーク積み付けシステムの概略全体図である。 同実施形態に係る情報処理装置の機能構成図である。 本発明の第１実施形態に係るワーク積み付けシステムを説明するための説明図である。 同実施形態に係るワーク積み付けシステムの動作内容を示すフローチャート図である。 同実施形態に係る積み付け方法算出部にて評価値を算出する方法を説明する説明図であって、（ａ）は、評価値が高く、（ｂ）は、評価値が低い場合の例を示す説明図である。 １個のワークが積み付けられた後に、新たに１個のワークを搬送することを説明する説明図である。 本発明の第２実施形態に係るワーク積み付けシステムを説明する説明図である。 本発明の第３実施形態に係るワーク積み付けシステムを説明する説明図であって、（ａ）は、三次元画像センサである撮像部を用いた場合の説明図、（ｂ）は、ロボットのロボットアームに三次元画像センサである撮像部を取り付けた場合の説明図である。 本発明の第４実施形態に係るワーク積み付けシステムを説明する説明図であって、（ａ）は、コンベアにストッパを設けたことを示す説明図、（ｂ）は、所定箇所のワークがピッキングされた後のコンベアの状態の説明図、（ｃ）〜（ｄ）は、ピッキングされた所定箇所に、新たに１個のワークを搬送させる際の手順を説明する説明図である。 本発明の第５実施形態に係るワーク積み付けシステムを説明する説明図でああって、（ａ）は、ピッキング対象のワークを第１コンベアから第２コンベアへ排出し、第２コンベアに排出されたピッキング対象のワークをピッキングすることを説明する説明図、（ｂ）は、ピッキング対象のワークを、ストッパが設けられた第１コンベアから、第２コンベアへ排出し、第２コンベアに排出されたピッキング対象のワークをピッキングすることを説明する説明図である。 本発明の第５実施形態に係るワーク積み付けシステムを説明する説明図であって、（ａ）は、ピッキング対象のワークを第１コンベアから第２コンベアへ排出した際、直ちに第２コンベアに排出されたピッキング対象のワークをピッキングすることを説明する説明図、（ｂ）は、ピッキング対象のワークを、ストッパが設けられた第１コンベアから、第２コンベアへ排出した際、直ちに第２コンベアに排出されたピッキング対象のワークをピッキングすることを説明する説明図である。 本発明の第６実施形態に係るワーク積み付けシステムを説明する説明図であって、ロボットがピッキング可能な範囲のワークを仮置き場に仮置きする場合を説明する説明図である。 本発明の第７実施形態に係るワーク積み付けシステムを説明する説明図であって、ロボットがピッキング可能な範囲及びロボットがピッキング不可能な範囲のワークを含めて積み付け方法を算出することを説明する説明図である。 本発明の第８実施形態に係るワーク積み付けシステムを説明する説明図であって、（ａ）は、ワークの重量を認識する方法を説明する説明図、（ｂ）は、ワークの重量に応じて搬送先を変更することを説明する説明図である。 （ａ）は、積み付け効率をシミュレーションする際のシミュレーション方法を説明する説明図、（ｂ）は、ロボットがピッキング可能な範囲におけるワークの数が何個であれば所望の積み付け効率となるのかをシミュレーションする際のシミュレーション方法を説明する説明図である。

＜第１実施形態＞
以下、本発明に係るワーク積み付けシステムの第１実施形態を、図面を参照して具体的に説明する。なお、以下の説明において、上下左右の方向を示す場合は、図示正面から見た場合の上下左右をいうものとする。

＜ワーク積み付けシステムの説明＞
図１に示すように、ワーク積み付けシステム１は、コンベアＣにて搬送されてきたマテハンＭに積み付けたい様々な種類のワークＷの１つをロボット２に備えた吸着ハンド２０を用いてマテハンＭに積み付けるものである。なお、マテハンＭは、図１に示すように、パレットＰａ上に１個以上のワークＷが積み付けられているものであるが、パレットＰａに限らず、カゴ車、カートラック等どのようなものでも良い。

ここで、このワーク積み付けシステム１の動作について、より詳しく説明すると、ワーク積み付けシステム１は、まず、撮像部３を用いて、コンベアＣにて搬送されてきた１個以上のワークＷのサイズを撮像する。より詳しくは、図３に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒにある１個以上のワークＷを撮像する。そして、その撮像した画像から情報処理装置５を用いて、１個以上のワークＷのサイズを認識する。次いで、図１に示す撮像部４を用いて、パレットＰａ上に１個以上のワークＷが積み付けられているマテハンＭを撮像する。そして、その撮像した画像から情報処理装置５を用いて、マテハンＭにおけるワークＷの積み付け状態を認識する。かくして、情報処理装置５は、その認識した１個以上のワークＷのサイズと、マテハンＭにおけるワークＷの積み付け状態とによって、どのワークＷをどの位置に積み付けるのが最適かを算出した上で、１個以上のワークＷのうち該当するワークＷのピッキング位置をプログラマブルロジックコントローラ６（以下、ＰＬＣ６と呼ぶ）経由で、ロボットコントローラ７へ送信する。そして、このロボットコントローラ７は、ロボット２を制御し、図３に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒにある１個以上のワークＷの中から一つのワークＷをピッキングし、マテハンＭに積み付けることとなる。

以下、図１の各部について詳細に説明することとする。

ロボット２は、例えば、４自由度の垂直多関節型ロボットである。より詳しく説明すると、このロボット２は、コンベアＣにて搬送されてきた１個以上のワークＷを、ロボットアーム２１に取付けられている吸着ハンド２０を用いてコンベアＣからマテハンＭへ積み付ける為のロボットアームである。なお、本実施形態においては、ロボット２として、４自由度の垂直多関節型ロボットを例示したが、これに限らず、６自由度であってもよいし、直角座標型ロボット、極座標型ロボット、水平多関節型(スカラ型)ロボット、パラレルリンク型ロボットであってもよい。すなわち、コンベアＣにて搬送されてきた１個以上のワークＷを、マテハンＭへ移載可能であれば、どのような形式であってもよい。

ところで、吸着ハンド２０は、コンプレッサ８から送られる圧縮エアを吸着ハンド２０内に内蔵している真空発生装置を用いて、真空を発生させ、コンベアＣにて搬送されてきた１個以上のワークＷを吸着するものである。なお、本実施形態においては、吸着することにより、コンベアＣにて搬送されてきた１個以上のワークＷを移載する例を示したが、それに限らず、コンベアＣにて搬送されてきた１個以上のワークＷをグリッパーで挟み込むようなハンドであっても良く、コンベアＣにて搬送されてきた１個以上のワークＷを移載可能であれば、どのような形式のハンドでも良い。

撮像部３は、図３に示す矢印Ｙ１方向からコンベアＣにて搬送されてきた１個以上のワークＷのうち、ロボット２がピッキング可能な範囲Ｒにある１個以上のワークＷを撮像するものであって、三次元点群情報を出力可能な三次元画像センサである。この撮像部３は、カメラとプロジェクタを備えており、カメラとプロジェクタによるアクティブステレオ法により被写体の三次元点群情報を算出するものである。なお、カメラとプロジェクタを用いたアクティブステレオ法は、一般的な技術であるため、詳細な説明は省略する。

撮像部４は、図１に示すパレットＰａ上に１個以上のワークＷが積み付けられているマテハンＭにおけるワークＷの積み付け状態を撮像するものであって、三次元点群情報を出力可能な三次元画像センサである。この撮像部４は、カメラとプロジェクタを備えており、カメラとプロジェクタによるアクティブステレオ法により被写体の三次元点群情報を算出するものである。なお、カメラとプロジェクタを用いたアクティブステレオ法は、一般的な技術であるため、詳細な説明は省略する。

情報処理装置５は、図１に示すように、ＣＰＵ５０と、ＲＡＭ５１と、ＲＯＭ５２と、補助記憶装置５３と、入出力インタフェース５４と、通信インタフェース５５と、表示装置５６と、バス５７と、入力コントローラ５８と、入力装置５９と、を有している。ＣＰＵ５０は、情報処理装置５が備える各機能を実行、制御するもので、ＲＡＭ５１は、外部装置などから供給されるプログラムやデータを一時記憶するものである。

一方、ＲＯＭ５２は、変更を必要としないプログラムや各種パラメータを格納し、補助記憶装置５３は、各種情報を記憶するものである。そして、入出力インタフェース５４は、外部の機器とデータの送受信を行い、通信インタフェース５５は、ネットワークに接続するための装置であり、ネットワークを介して外部の機器とデータの送受信を行うものである。

一方、表示装置５６は、ＣＰＵ５０で描画されたグラフィックスを表示し、バス５７は、システムバスであり、ＣＰＵ５０、ＲＡＭ５１、ＲＯＭ５２、補助記憶装置５３、入出力インタフェース５４、通信インタフェース５５、表示装置５６、入力コントローラ５８を接続するものである。そして、入力コントローラ５８は、入力装置５９からの入力信号を制御するコントローラであり、入力装置５９は、ユーザからの操作指示を受け付けるための外部入力装置であり、例えば、キーボード、マウスなどである。なお、後述する情報処理装置５の機能や処理は、ＣＰＵ５０がＲＯＭ５２等に格納されているプログラムを読み出し、このプログラムを実行することにより実現することとなる。

ＰＬＣ６は、情報処理装置５とロボットコントローラ７との間の命令を受け渡すものである。そしてさらにＰＬＣ６は、コンベアＣを制御し、コンベアＣ上に載せた複数のワークＷを搬送するものである。具体的には、コンベアＣの下部には、図１に示すように光電センサ等のセンサＳＥが所定間隔置きに設けられており、ＰＬＣ６は、このセンサＳＥを利用し、ロボット２がピッキング可能な範囲ＲにワークＷが搬送されてくると、コンベアＣの駆動を止めるよう制御する。

ロボットコントローラ７は、サーボアンプや基板などが収納された制御装置であり、ロボット２の動きを総合的にコントロールする装置である。また、ロボットコントローラ７は、あらかじめ作成したロボット２を制御するプログラムを記憶し、実行することができるものである。

コンプレッサ８は、空気を圧縮し供給する空気圧縮機であり、吸着ハンド２０へ圧縮エアを供給するものである。

ワークＷは、所定の商品が収納された段ボールであって、様々な種類（サイズや重さ等）があり、マテハンＭに積み付けられるものである。なお、本実施形態においては、段ボールを例に説明するが、パレットＰａ上に積層可能であれば、材質は段ボール以外でも良く、例えば、プラスチックや木製であっても良く、箱形状に近似できれば袋状の物であっても良い。

パレットＰａは、物流に用いる荷物を載せるための荷役台であり、パレットＰａの脚と脚の間にフォークリフトやハンドリフトの爪を差し込んで持ち上げることができるものである。なお、本実施形態においては、パレットＰａ上に複数のワークＷを積載しているが、もちろんパレットではなくカゴ台車であってもよい。

コンベアＣは、ローラーコンベアであり、図３に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒまで、ワークＷを搬送するものである。そして、このコンベアＣに搬送されるワークＷの順番は指定されておらず、図３に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒにおける１個以上のワークＷ間には、隙間ができるように設計されている。この隙間は、ロボット２が備える吸着ハンド２０のサイズ以上空くように、図１に示すＰＬＣ６にてコンベアＣが制御されている。すなわち、ワークＷを吸着する吸着ハンド２０は、ワークＷのサイズよりも大きい場合がある。その際、ワークＷが隙間なく並んでいると、ワークＷを吸着ハンド２０にて吸着できなくなる。そのため、隙間は、ロボット２が備える吸着ハンド２０のサイズ以上空くように、図１に示すＰＬＣ６にてコンベアＣが制御されている。なお、コンベアＣは必ずしもローラ―コンベアである必要はなく、ベルトコンベアでも良い。

＜情報処理装置の説明＞
次に、図２を用いて、本実施形態に係る情報処理装置５の機能構成について説明する。図２に示すように、情報処理装置５の機能構成としては、情報処理装置５は、判断部５００と、設定保持部５０１と、ワーク情報認識部５０２と、積み付け状態認識部５０３と、積み付け方法算出部５０４と、ピッキング位置算出部５０５と、ロボットコントローラ指示部５０６と、で構成されている。以下、各構成について説明することとする。

判断部５００は、判断部５００が保持する状態または、各機能ブロックが保持する状態に基づいて、各機能ブロック間との情報をやり取りし、さらに、外部機器とのやり取りも行い、撮像部３、撮像部４、ＰＬＣ６経由で、ロボット２、コンベアＣを制御するものである。

設定保持部５０１は、処理に必要な設定値を保持するものである。

ワーク情報認識部５０２は、図１に示す撮像部３にて撮像された図３に示すコンベアＣにて搬送されてきた１個以上のワークＷのうち、ロボット２がピッキング可能な範囲Ｒにある１個以上のワークＷの三次元画像に基づいて、ワークＷそれぞれの縦、横、高さのサイズを認識するものである。

積み付け状態認識部５０３は、図１に示す撮像部４にて撮像されたマテハンＭにおけるワークＷの積み付け状態を三次元画像に基づいて認識するものである。

積み付け方法算出部５０４は、図３に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒにある１個以上のワークＷを、図１に示すマテハンＭに積み付けるシミュレーションを行うものである。具体的には、積み付け方法算出部５０４は、積み付け状態認識部５０３にて認識したマテハンＭにおけるワークＷの積み付け状態に対して、ワーク情報認識部５０２にて認識したワークＷのサイズを用いて、今後どのように積み付けるのが最適かを様々な積み付けパターンを作り、そのパターン毎に積み付け後の積み付け評価値Ｖを求めるものである。そして、積み付け方法算出部５０４は、様々な積み付けパターンの中で評価値Ｖが最も高いパターンを積み付けパターンとする。そしてさらに、積み付け方法算出部５０４は、その積み付けパターンを形成するためには、図３に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒにある１個以上のワークＷのうち、どのワークＷをどこに積み付ければ良いかを算出するというものである。

ところで、積み付け評価値Ｖを求める方法は、各種知られているが、一例を示すと以下のようにすることができる。

すなわち、評価値Ｖは、ｆ１（同じ高さの面積は大きい方が評価値高い）と、ｆ２（同じ高さの数は少ない方が評価値高い）と、を足し合わせることで、評価値Ｖが求められる。具体的に示すと、積み付け方法算出部５０４が、図５（ａ）に示すように、ワークＷを積み付けるパターン、図５（ｂ）に示すように、ワークＷを積み付けるパターンのシミュレーションをしたとすると、図５（ａ）に示す同じ高さＨＡの面積ＭＳ１は、図５（ｂ）に示す同じ高さＨＡ１の面積ＭＳ２よりも大きくなっている。そのため、ｆ１の評価値は、図５（ａ）に示すパターンの方が高くなる。さらに、図５（ａ）に示すパターンの場合、同じ高さの数は、ＨＡ，ＨＢ，ＨＣと３個であるのに対し、図５（ｂ）に示すパターンの場合、同じ高さの数は、ＨＡ１，ＨＡ２，ＨＢ１，ＨＢ２，ＨＣ１，ＨＣ２と６個となっている。それゆえ、同じ高さの数は、図５（ａ）に示すパターンの方が少なくなっている。そのため、ｆ２の評価値も、図５（ａ）に示すパターンの方が高くなる。

しかして、評価値Ｖは、図５（ａ）に示すように、ワークＷを積み付けるパターンの方が高いということとなる。

かくして、このように算出された評価値Ｖのうち、積み付け方法算出部５０４は、最も評価値の高いパターンを積み付けパターンとし、そのパターンを形成するためには、図３に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒにある１個以上のワークＷのうち、どのワークＷをどこに積み付ければ良いかを算出することとなる。

ピッキング位置算出部５０５は、積み付け方法算出部５０４にて算出したワークＷをロボット２でピッキングするにあたり、そのワークＷをロボット２がピッキングする位置を算出するものである。具体的には、図１に示す撮像部３にて撮像された図３に示すコンベアＣにて搬送されてきた１個以上のワークＷのうち、ロボット２がピッキング可能な範囲Ｒにある１個以上のワークＷの三次元画像に基づいて、当該ワークＷをロボット２がピッキングする位置を算出する。

ロボットコントローラ指示部５０６は、ピッキング位置算出部５０５にて算出したピッキング位置にてワークＷをピッキングし、積み付け方法算出部５０４にて算出した積み付け位置にそのワークＷを積み付けるよう、ＰＬＣ６を介して図１に示すロボットコントローラ７に指示を出すものである。なお、この指示を受けたロボットコントローラ７は、ピッキング位置算出部５０５にて算出したピッキング位置にてワークＷをピッキングするようロボット２を制御し、積み付け方法算出部５０４にて算出した積み付け位置にそのワークＷを積み付けるようロボット２を制御することとなる。なおまた、本実施形態においては、ＰＬＣ６を介してロボットコントローラ７へ指示を出すようにしたが、ＰＬＣ６を介さず、ロボットコントローラ７へ指示を出すようにしても良い。

＜情報処理装置の処理内容の説明＞
次に、図４に示すフローチャートも参照し、本実施形態に示す情報処理装置５の処理内容について説明する。

まず、図２に示す判断部５００は、ＰＬＣ６に、コンベアＣを制御するように指令を行う。これにより、ＰＬＣ６は、図３に示すように、ロボット２がピッキング可能な範囲Ｒに１個以上のワークＷが搬送されるようにコンベアＣを制御する。そして、ＰＬＣ６は、図１に示すセンサＳＥを利用し、ロボット２がピッキング可能な範囲Ｒに１個以上のワークＷが搬送されてくると、コンベアＣの駆動を止めるよう制御する（ステップＳ１）。なお、図３では、複数個のワークＷが搬入されている例を示しているが、勿論、１個のワークＷだけでも良い。

次いで、判断部５００は、撮像部３を制御し、図３に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒにある１個以上のワークＷを撮像する。そしてその撮像された三次元画像は、判断部５００にてワーク情報認識部５０２（図２参照）へ出力される。これを受けて、ワーク情報認識部５０２は、撮像された三次元画像に基づいて、ワークＷそれぞれの縦、横、高さのサイズを認識する（ステップＳ２）。

次いで、判断部５００は、撮像部４を制御し、図１に示すパレットＰａ上に複数のワークＷが積み付けられているマテハンＭにおけるワークＷの積み付け状態を撮像する。そしてその撮像された三次元画像は、判断部５００にて積み付け状態認識部５０３（図２参照）へ出力される。これを受けて、積み付け状態認識部５０３は、撮像された三次元画像に基づいて、マテハンＭにおけるワークＷの積み付け状態を認識する（ステップＳ３）。

次いで、積み付け方法算出部５０４は、積み付け状態認識部５０３にて認識したマテハンＭにおけるワークＷの積み付け状態に対して、ワーク情報認識部５０２にて認識したワークＷのサイズを用いて、今後どのように積み付けるのが最適か様々な積み付けパターンを作り、そのパターン毎に積み付け後の積み付け評価値Ｖを求める。そして、積み付け方法算出部５０４は、様々な積み付けパターンの中で評価値Ｖが最も高いパターンを積み付けパターンとする。そしてさらに、積み付け方法算出部５０４は、その積み付けパターンを形成するためには、図３に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒにある１個以上のワークＷのうち、どのワークＷをどこに積み付ければ良いかを算出する（ステップＳ４）。

次いで、ピッキング位置算出部５０５は、積み付け方法算出部５０４にて算出したワークＷをロボット２でピッキングするにあたり、そのワークＷをロボット２がピッキングする位置を算出する。具体的には、図１に示す撮像部３にて撮像された図３に示すコンベアＣにて搬送されてきた１個以上のワークＷのうち、ロボット２がピッキング可能な範囲Ｒにある１個以上のワークＷの三次元画像に基づいて、当該ワークＷをロボット２がピッキングする位置を算出する（ステップＳ５）。

次いで、ロボットコントローラ指示部５０６は、ピッキング位置算出部５０５にて算出したピッキング位置にてワークＷをピッキングし、積み付け方法算出部５０４にて算出した積み付け位置にそのワークＷを積み付けるよう、判断部５００及びＰＬＣ６を介して図１に示すロボットコントローラ７に指示を出す。これにより、ロボットコントローラ７は、ピッキング位置算出部５０５にて算出したピッキング位置にてワークＷをピッキングするようロボット２を制御し、積み付け方法算出部５０４にて算出した積み付け位置にそのワークＷを積み付けるようロボット２を制御することとなる（ステップＳ６）。

次いで、判断部５００は、ロボットコントローラ７にて制御終了の処理通知が送信されてくると、ＰＬＣ６に、コンベアＣを制御し、図３に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒに新たに１個のワークＷを搬入するよう指令を行う。これにより、ＰＬＣ６は、図３に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒに新たに１個のワークＷを搬入するようコンベアＣを制御する。具体的に説明すると、図６（ａ）に示すように、ロボット２がピッキング可能な範囲Ｒに、５個のワークＷ（Ｗａ〜Ｗｅ）が存在し、上記ステップＳ６の処理にて、図６（ｂ）に示すように、１個のワークＷ（Ｗｂ）（図示では、破線で示している）がピッキングされ、マテハンＭに積み付けられたとすると、ＰＬＣ６は、図６（ｃ）に示す状態となるように、コンベアＣを制御する。すなわち、図６（ｃ）に示すように、既存のワークＷ（Ｗａ、Ｗｃ〜Ｗｅ）のうち、右側のワークＷ（Ｗａ）の位置は固定したままで、他のワークＷ（Ｗｃ〜Ｗｅ）を右側のワークＷ（Ｗａ）まで移動させ、そして新たに、左側からワークＷ（Ｗｆ）を搬入するというものである（ステップＳ７）。

次いで、判断部５００は、上記ステップＳ７の処理後、ステップＳ２の処理に戻り、積み付けるワークＷが無くなるまで、ステップＳ２〜ステップＳ７の処理を繰り返し行うこととなる。

しかして、このように、１個のワークＷがマテハンＭに積み付ける度に、ロボット２がピッキング可能な範囲Ｒに新たに１個のワークＷを搬入し、再算出するようにすれば、ワークＷをマテハンＭにより最適に積み付けることが可能となり、もって、積み付け効率を向上させることができる。なお、新たなワークＷがまだ届いていない、或いは、積み付け効率よりも速度を優先するような場合は、新たに１個のワークＷを搬入せずとも良い。

しかして、以上説明した本実施形態によれば、ロボット２がピッキング可能な範囲Ｒにある１個以上のワークＷのうちどのワークＷを、マテハンＭのどの位置に積み付けるのが最適かを算出するようにしているから、従来のように、搬送順位により定まる搬送順序にて、ワークＷを搬送する必要がなくなり、もって、マテハンＭに積み付ける作業を、安価に自動化することが可能となる。

＜第２実施形態＞
次に、第２実施形態を、図７を参照して説明することとする。なお、第１実施形態と同一構成については、同一の符号を付し、説明は省略する。

第２実施形態と第１実施形態との相違は、ロボット２自体を移動できるか否かの相違だけである。すなわち、図７に示すように、ロボット２を移動させることができるレール等の移動装置２Ａを設置し、その移動装置２Ａ上をロボット２が移動できるようにしても良い。しかして、このようにすれば、ロボット２がピッキング可能な範囲Ｒが増加することとなるから、ロボット２がピッキング可能な範囲Ｒにある１個以上のワークＷの数も増大し、もって、積み付け効率を向上させることが可能となる。

＜第３実施形態＞
次に、第３実施形態を、図８を参照して説明することとする。なお、第１実施形態〜第２実施形態と同一構成については、同一の符号を付し、説明は省略する。

第３実施形態と第１実施形態との相違は、撮像部３を１個用いて、図３に示す矢印Ｙ１方向からコンベアＣにて搬送されてきた１個以上のワークＷを撮像するようにしたが、複数の撮像部を用いて撮像する点が相違するものである。すなわち、図８（ａ）に示すように、Ｌ字形のコンベアＣにおいて、ロボット２がピッキング可能な範囲Ｒが、垂直方向側と水平方向側にある場合、垂直方向側は、三次元画像センサである撮像部３Ａにて撮像し、水平方向側は、三次元画像センサである撮像部３Ｂにて撮像することができる。この際、図４に示すステップＳ２では、撮像部３Ａ，３Ｂにて撮像された三次元画像に基づいて、ワークＷそれぞれの縦、横、高さのサイズを認識することとなる。それ以外の処理は第１実施形態と同一である。

しかして、このようにしても、マテハンＭに積み付ける作業を、安価に自動化することが可能となる。

一方、図８（ａ）に示すように、複数の撮像部を用いずとも、図８（ｂ）に示すように、ロボット２に１個の三次元画像センサである撮像部３Ｃをロボットアーム２１に取り付けるようにしても良い。この際、図４に示すステップＳ２において、判断部５００は、ロボットコントローラ指示部５０６に、撮像部３Ｃにて、ロボット２がピッキング可能な範囲Ｒにある１個以上のワークＷを撮像するように指示する。これを受けて、ロボットコントローラ指示部５０６は、撮像部３Ｃにて、ロボット２がピッキング可能な範囲Ｒにある１個以上のワークＷを撮像するよう、ＰＬＣ６を介して図１に示すロボットコントローラ７に指示を出す。これにより、ロボットコントローラ７は、ロボット２のロボットアーム２１を移動させ、複数回、撮像部３Ｃにてロボット２がピッキング可能な範囲Ｒにある１個以上のワークＷを撮像するように制御する。かくして、その撮像された三次元画像は、ワーク情報認識部５０２にて、ワークＷそれぞれの縦、横、高さのサイズを認識する際に用いられることとなる。なお、それ以外の処理は第１実施形態と同一である。

しかして、このようにしても、マテハンＭに積み付ける作業を、安価に自動化することが可能となる。

なお、図４に示すステップＳ７にて新たなワークＷが搬送されてきた場合は、新たに搬送されてきたワークＷだけ撮像部３Ｃにて撮像されることとなり、既存のワークＷの情報は、図１に示すＲＡＭ５１に保存され、引き継がれることとなる。

＜第４実施形態＞
次に、第４実施形態を、図９を参照して説明することとする。なお、第１実施形態〜第３実施形態と同一構成については、同一の符号を付し、説明は省略する。

第４実施形態と第１実施形態との相違は、コンベアＣにストッパを設け、ワークＷの位置を固定する点が相違している。すなわち、図９（ａ）に示すように、コンベアＣの長手方向所定間隔置きに、幅方向に向かって、横ストッパＣａ１〜Ｃａ７が設けられている。そしてさらに、横ストッパＣａ１と横ストッパＣａ２との間には、ワークＷを図示右側位置で固定させる縦ストッパＣｂ１が設けられ、横ストッパＣａ２と横ストッパＣａ３との間には、ワークＷを図示右側位置で固定させる縦ストッパＣｂ２が設けられ、横ストッパＣａ３と横ストッパＣａ４との間には、ワークＷを図示右側位置で固定させる縦ストッパＣｂ３が設けられ、横ストッパＣａ４と横ストッパＣａ５との間には、ワークＷを図示右側位置で固定させる縦ストッパＣｂ４が設けられ、横ストッパＣａ５と横ストッパＣａ６との間には、ワークＷを図示右側位置で固定させる縦ストッパＣｂ５が設けられ、横ストッパＣａ６と横ストッパＣａ７との間には、ワークＷを図示右側位置で固定させる縦ストッパＣｂ６が設けられている。

かくして、このような横ストッパＣａ１〜Ｃａ７、縦ストッパＣｂ１〜Ｃｂ６が設けられたコンベアＣにおいては、三次元画像センサに代えて、測長センサ３Ｄを用いて、ワークＷの縦、横、高さのサイズを認識することができる。なお、この測長センサ３Ｄは、コンベアＣのどこか一箇所に設置されることとなる。また、図示では、１個の測長センサ３Ｄしか例示していないが、ワークＷの縦、横、高さのサイズを測定するにあたっては、複数個の測長センサ３Ｄを用いた方が好ましい。

かくして、このような横ストッパＣａ１〜Ｃａ７、縦ストッパＣｂ１〜Ｃｂ６が設けられたコンベアＣを用いて、ワークＷをマテハンＭに積み付けるにあたっては、図４に示すステップＳ１において、ＰＬＣ６は、横ストッパＣａ１〜Ｃａ７、縦ストッパＣｂ１〜Ｃｂ６を用いて、ワークＷの位置を固定するよう、コンベアＣを制御することとなる。そのため、第４実施形態では、図１に示すセンサＳＥは不要となる。

次いで、図４に示すステップＳ２において、判断部５００は、測長センサ３Ｄを制御し、測長センサ３Ｄを用いて、１個のワークＷを測定する（図示では、横ストッパＣａ１，Ｃａ２との間に位置するワークＷを測定する）。そしてその測定結果は、判断部５００にてワーク情報認識部５０２（図２参照）へ出力される。これを受けて、ワーク情報認識部５０２は、測定結果に基づいて、ワークＷの縦、横、高さのサイズを認識することとなる。なお、この認識情報は、図１に示すＲＡＭ５１に保存され、引き継がれることとなる。

かくして、図４に示すステップＳ３〜ステップＳ４にて第１実施形態と同様の処理が行われた後、ステップＳ５において、ピッキング位置算出部５０５は、積み付け方法算出部５０４にて算出したワークＷをロボット２でピッキングするにあたり、そのワークＷをロボット２がピッキングする位置を算出する。具体的には、図９（ａ）に示すように、ワークＷは、横ストッパＣａ１〜Ｃａ７、縦ストッパＣｂ１〜Ｃｂ６にて位置が固定されていることから、積み付け方法算出部５０４にて算出したワークＷのサイズに応じて、ピッキング位置を算出することなる。そしてその後、図４に示すステップＳ６にて第１実施形態と同様の処理が行われ後、ステップＳ７にて、判断部５００は、ロボットコントローラ７にて制御終了の処理通知が送信されてくると、ＰＬＣ６に、コンベアＣを制御し、図９（ａ）に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒに新たに１個のワークＷを搬入するよう指令を行う。これにより、ＰＬＣ６は、図９（ａ）に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒに新たに１個のワークＷを搬入するようコンベアＣを制御する。具体的に説明すると、図９（ｂ）に示すように、横ストッパＣａ２と横ストッパＣａ３との間に位置したワークＷが、ピッキングされた場合、ＰＬＣ６は、図９（ｃ）に示すように、横ストッパＣａ３を退避させると共に、縦ストッパＣｂ２を左方向に退避させ、矢印Ｙ２方向に、ワークＷを搬送させるようにコンベアＣを制御する。この際、搬送されたワークＷは、縦ストッパＣｂ３にて、図示右側位置に固定されることとなる。

次いで、ＰＬＣ６は、図９（ｄ）に示すように、横ストッパＣａ２を退避させると共に、縦ストッパＣｂ１を左方向に退避させ、矢印Ｙ３方向に、ワークＷを搬送させるようにコンベアＣを制御する。この際、搬送されたワークＷは、縦ストッパＣｂ２にて、図示右側位置に固定されることとなる。

かくして、このようにすることにより、図９（ａ）に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒに新たに１個のワークＷを搬入することができることとなる。

しかして、このようにしても、マテハンＭに積み付ける作業を、安価に自動化することが可能となる。

＜第５実施形態＞
次に、第５実施形態を、図１０を参照して説明することとする。なお、第１実施形態〜第４実施形態と同一構成については、同一の符号を付し、説明は省略する。

第５実施形態と第１実施形態との相違は、図１０に示すように、コンベアＣを第１コンベアＣ１と、第２コンベアＣ２とで構成している点が相違する。すなわち、第５実施形態では、第１実施形態と同様に、図４に示すステップＳ１〜ステップＳ４の処理を行い、図１０（ａ）に示す、第１コンベアＣ１上に位置する第１コンベアＣ１から第２コンベアＣ２へ排出可能な範囲ＲＡにある１個以上のワークＷのうち、どのワークＷをマテハンＭのどこに積み付ければ良いかを算出する。

次いで、図４に示すステップＳ５にて、ピッキング位置算出部５０５は、積み付け方法算出部５０４にて算出したワークＷをロボット２でピッキングするにあたり、当該ワークＷをロボット２がピッキングする位置を算出する。そして、その位置でワークＷをロボット２がピッキングできるように、判断部５００に処理通知を送信する。これを受けて、判断部５００は、ＰＬＣ６に、第１コンベアＣ１を制御し、第１コンベアＣ１から、該当するワークＷを第２コンベアＣ２に排出するよう指令を行う。これにより、ＰＬＣ６は、第１コンベアＣ１の長手方向所定間隔置きに設けられている周知の構成である排出機構（図示せず）を制御し、図１０（ａ）に示す矢印Ｙ１０方向に該当するワークＷを第２コンベアＣ２に排出させる。そして、ＰＬＣ６は、第２コンベアＣ２を制御し、図１０（ａ）に示すように、ロボット２がピッキング可能な位置まで、矢印Ｙ１１方向にワークＷを搬送させる。そしてその後、図４に示すステップＳ６〜ステップＳ７にて第１実施形態と同様の処理が行われることとなる。

しかして、このようにしても、マテハンＭに積み付ける作業を、安価に自動化することが可能となる。なお、この場合、ロボット２の可動範囲に影響されることがなくなるから、ロボット２がピッキング可能な範囲Ｒにある１個以上のワークＷの数も増大させることができ、もって、積み付け効率を向上させることが可能となる。また、第１コンベアＣ１の長手方向所定間隔置きに設けられている周知の構成である排出機構（図示せず）は、ワークＷの最大サイズを考慮して設置されることとなる。

ところで、図１０（ａ）に示す第１コンベアＣ１には、第４実施形態で示したような横ストッパＣａ１〜Ｃａ７、縦ストッパＣｂ１〜Ｃｂ６を設けていないが、勿論、図１０（ｂ）に示すように、横ストッパＣａ１〜Ｃａ６、縦ストッパＣｂ１〜Ｃｂ６を設けた第１コンベアＣ１にも適用可能である。

一方、第５実施形態における上記説明では、第１コンベアＣ１から、該当するワークＷを第２コンベアＣ２に排出した後、第２コンベアＣ２を制御し、図１０に示すように、ロボット２がピッキング可能な位置まで、矢印Ｙ１１方向にワークＷを搬送させる例を示したが、それに限らず、図１１に示すように、該当するワークＷを第２コンベアＣ２に排出した箇所で、ロボット２がピッキングしても良い。なお、この際、ピッキング位置算出部５０５にて、ロボット２がワークＷをピッキングする位置を算出するにあたっては、図１１に示す水平方向の位置は固定することが可能であり、図１１に示す垂直方向の位置はセンサ等で判断することができる。これにより、ピッキング位置算出部５０５は、ロボット２がワークＷをピッキングする位置を算出することができる。

しかして、このようにしても、マテハンＭに積み付ける作業を、安価に自動化することが可能となる。

＜第６実施形態＞
次に、第６実施形態を、図１２を参照して説明することとする。なお、第１実施形態〜第５実施形態と同一構成については、同一の符号を付し、説明は省略する。

第６実施形態と第１実施形態との相違は、図１２に示すように、仮置き場Ｋを設けている点が相違している。すなわち、第６実施形態では、第１実施形態と同様に、図４に示すステップＳ１の処理を行った後、図４に示すステップＳ２の処理にて、判断部５００が、測長センサ３Ｄを制御し、図１２に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ１にある１個以上のワークＷを測定する。そしてその測定された測定結果は、判断部５００にてワーク情報認識部５０２（図２参照）へ出力される。これを受けて、ワーク情報認識部５０２は、測定結果に基づいて、ワークＷそれぞれの縦、横、高さのサイズを認識する。そして、仮置き場Ｋに空きスペースがある場合、ロボットコントローラ指示部５０６は、図１２に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ１にある１個以上のワークＷを、ピッキングし、仮置き場Ｋに載置するよう、判断部５００及びＰＬＣ６を介して図１に示すロボットコントローラ７に指示を出す。これにより、ロボットコントローラ７は、図１２に示すロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ１にある１個以上のワークＷを、仮置き場Ｋに載置するようロボット２を制御することとなる。しかして、仮置き場Ｋに載置された１個以上のワークＷは、ロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ２となる。なお、仮置き場Ｋに空きスペースがあるか否かは、三次元画像センサ等で認識するようにすれば良い。

次いで、第１実施形態と同様に、図４に示すステップＳ３の処理が行われ、その後、図４に示すステップＳ４にて、ロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ１にある１個以上のワークＷと、ロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ２にある１個以上のワークＷのうち、どのワークＷをどこに積み付ければ良いかを算出する処理を行い、第１実施形態と同様に、図４に示すステップＳ５〜ステップＳ７の処理が行われることとなる。

しかして、このようにしても、マテハンＭに積み付ける作業を、安価に自動化することが可能となる。

＜第７実施形態＞
次に、第７実施形態を、図１３を参照して説明することとする。なお、第１実施形態〜第６実施形態と同一構成については、同一の符号を付し、説明は省略する。

第７実施形態と第１実施形態との相違は、積み付け方法算出部５０４にて、マテハンＭに積み付けるシミュレーションを行う際、ロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ以外のものを含めてシミュレーションが行われる点が相違している。すなわち、図１３に示すように、矢印Ｙ１方向からコンベアＣにて搬送されてきた１個以上のワークＷのうち、ワークＷ（ＷＡａ），Ｗ（ＷＢａ）は、ロボット２がピッキング可能な範囲Ｒにあり、ワークＷ（ＷＣａ），Ｗ（ＷＤａ），Ｗ（ＷＥａ）は、ロボット２がピッキング不可能な範囲ＸＲにある。この際、第７実施形態では、ロボット２がピッキング可能な範囲Ｒ及びロボット２がピッキング不可能な範囲ＸＲにあるワークＷ（ＷＡａ）〜Ｗ（ＷＥａ）を、撮像部３にて撮像する。そして、図４に示すステップＳ２にて、ワーク情報認識部５０２は、撮像された三次元画像に基づいて、ワークＷ（ＷＡａ）〜Ｗ（ＷＥａ）それぞれの縦、横、高さのサイズを認識する。それゆえ、図４に示すステップＳ４にて、積み付け方法算出部５０４は、積み付け状態認識部５０３にて認識したマテハンＭにおけるワークＷの積み付け状態に対して、ワーク情報認識部５０２にて認識したワークＷ（ＷＡａ）〜Ｗ（ＷＥａ）それぞれのサイズを用いて、今後どのように積み付けるのが最適か様々な積み付けパターンを作り、そのパターン毎に積み付け後の積み付け評価値Ｖを求めることとなる。なお、それ以外の処理は第１実施形態と同一である。

しかして、このようにすれば、積み付け効率を向上させることができる。すなわち、図１３に示すロボット２がピッキング可能な範囲ＲにあるワークＷ（ＷＡａ），Ｗ（ＷＢａ）のうちどちらか一方が、ロボット２にピッキングされると、図４に示すステップＳ７にて、ロボット２がピッキング可能な範囲Ｒに、ワークＷ（ＷＣａ）が搬送されてくることは分かっている。そのため、ロボット２がピッキング可能な範囲Ｒに、将来、搬送されてくることが分かっているワークＷ（ＷＣａ）〜Ｗ（ＷＥａ）も含めて積み付けパターンを作るようにすれば、積み付け効率を向上させることができる。

＜第８実施形態＞
次に、第８実施形態を、図１４を参照して説明することとする。なお、第１実施形態〜第７実施形態と同一構成については、同一の符号を付し、説明は省略する。

第８実施形態と第１実施形態との相違は、ワークＷを認識するにあたって、ワークＷの縦、横、高さのサイズに加え、重量も認識する点が相違している。すなわち、図１４（ａ）に示すように、コンベアＣのどこか一箇所に重量センサＺＳを配置し、矢印Ｙ１方向に搬送されてくるワークＷの重量を計測する。そして、重量センサＺＳにて計測された重量情報は、図２に示す判断部５００に通知され、図１に示すＲＡＭ５１に保存され、引き継がれることとなる。そして、図４に示すステップＳ２にて、ワーク情報認識部５０２は、撮像された三次元画像に基づいて、ワークＷそれぞれの縦、横、高さのサイズを認識すると共に、ＲＡＭ５１に保存されていた重量情報を読み出し、ワークＷそれぞれのサイズ及び重量を認識することとなる。それゆえ、図４に示すステップＳ４にて、積み付け方法算出部５０４は、積み付け状態認識部５０３にて認識したマテハンＭにおけるワークＷの積み付け状態に対して、ワーク情報認識部５０２にて認識したサイズ及び重量を用いて、今後どのように積み付けるのが最適か様々な積み付けパターンを作り、そのパターン毎に積み付け後の積み付け評価値Ｖを求めることとなる。この際、評価値Ｖを求めるにあたって、ｆ１，ｆ２に加え、ｆ３（重量の重いワークが下にある方が評価値高い）も考慮にて評価値Ｖを求めることとなる。なお、それ以外の処理は第１実施形態と同一である。

しかして、このように重量も考慮すれば、重量が重いワークＷは、下に積み付け、重量が軽いワークＷは、上に積み付ける等することができる。これにより、積み付けの安定性を向上させることができ、もって、積み付け効率を向上させることができる。すなわち、積み付けが不安定であると荷崩れなどで、本来積み付けできる場所に積み付けできなくなり、積み付け効率が悪くなる。それゆえ、積み付けの安定性を向上させることにより、積み付け効率を向上させることができる。

一方、図１４（ａ）に示すように、重量情報を図１に示すＲＡＭ５１に保存しなくとも、図１４（ｂ）に示すように、コンベアを分岐させることも可能である。すなわち、図１４（ｂ）に示すように、ロボット２でピッキング可能な範囲Ｒに搬送されてくる前に、コンベアＣに重量センサＺＳを配置し、矢印Ｙ１方向に搬送されてくるワークＷの重量を計測する。そして、その計測された重量情報は、図２に示す判断部５００に送信される。それを受け取った判断部５００は、予め定めておいた所定の閾値を確認し、ワークＷの重量が所定の閾値を下回っていれば、ＰＬＣ６に、コンベアＣを制御し、コンベアＣから、該当するワークＷを分岐コンベアＣＫに搬送するよう指令を行う。これにより、ＰＬＣ６は、周知の構成である切替機構（図示せず）を制御し、該当するワークＷを分岐コンベアＣＫに搬送させることとなる。なお、予め定めておいた所定の閾値以上であれば、ワークＷは分岐コンベアＣＫに搬送されずコンベアＣにて搬送されることとなる。

かくして、このようにすれば、コンベアＣにて搬送される１個以上のワークＷは、重量が重く、分岐コンベアＣＫにて搬送される１個以上のワークＷは、重量が軽いこととなるから、図４に示すステップＳ４にて、積み付け方法算出部５０４は、積み付け状態認識部５０３にて認識したマテハンＭにおけるワークＷの積み付け状態に対して、ワーク情報認識部５０２にて認識したサイズと、ワークＷがコンベアＣにいるのか、又は、分岐コンベアＣＫにいるのかの情報とを用いて、今後どのように積み付けるのが最適か様々な積み付けパターンを作り、そのパターン毎に積み付け後の積み付け評価値Ｖを求めることとなる。

しかして、このようにしても、重量が重いワークＷは、下に積み付け、重量が軽いワークＷは、上に積み付ける等することができる。これにより、積み付けの安定性を向上させることができ、もって、積み付け効率を向上させることができる。すなわち、積み付けが不安定であると荷崩れなどで、本来積み付けできる場所に積み付けできなくなり、積み付け効率が悪くなる。それゆえ、積み付けの安定性を向上させることにより、積み付け効率を向上させることができる。

なお、図１４（ｂ）では、２分岐する例を示したが、閾値を複数設け、３分岐以上するようにしても良い。

また、図１４では、重量センサＺＳを用いる例を示したが、それに限らず、ロボット２の吸着ハンド２０に重量センサを装着し、ワークＷを一旦吸着して重量を計測するようにしても良い。

ところで、第１実施形態〜第８実施形態において例示した内容は、あくまで一例であり、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において種々の変形・変更が可能である。例えば、ワークＷのサイズを認識する手法として、撮像部３，３Ａ〜３Ｃ、測長センサ３Ｄを例に示したが、それに限らず、２次元画像センサを用いても良く、コンベアに横ストッパＣａ１〜Ｃａ７、縦ストッパＣｂ１〜Ｃｂ６が設けられている場合は、横ストッパＣａ１〜Ｃａ７の移動情報からワークＷの一方向の長さを計測するようにしても良い。

また、データベースＤＢに１個以上のワークＷの各種情報（サイズや重量など）が格納されている場合は、ワークＷのＩＤを、バーコードリーダ等を用いて読み取り、その読み取った情報に対応するワークＷの各種情報をデータベースＤＢから読み出すことで、ワークＷを認識するようにしても良い。

さらに、第１実施形態〜第８実施形態の構成を適宜選択して、又は、適宜組み合わせて実施することも可能である。

ところで、第１実施形態〜第８実施形態においては、実際にワークＷを搬送させて、マテハンＭに積み付けるという実際の作業中に、最適な積み付け方法を算出するようにする例を示したが、実際の作業前に事前にシミュレーションさせることも可能である。すなわち、図１５（ａ）に示すように、データベースＤＢ内にマテハンＭに積み付ける様々なワークＷの縦、横、高さのサイズを格納しておく（図示では、商品Ａ：縦，横，高さ、商品Ｂ：縦，横，高さ、商品Ｃ：縦，横，高さ、・・・・）。そして、作業者は、ロボット２がピッキング可能な範囲に何個のワークＷをコンベア上に載置させるのかの数と、図１５（ａ）に示す、複数の出荷事例リストＬＳ１〜ＬＳ３・・・を、入力装置５９を用いて、情報処理装置５に入力する。これを受けて、図２に示す判断部５００は、図４に示すステップＳ１にて、シミュレーション内で、様々な搬送順序を実行する。

次いで、図４に示すステップＳ２にて、ワーク情報認識部５０２は、図１５（ａ）に示すデータベースＤＢから、ロボット２がピッキング可能な範囲にある１個以上のワークＷの縦、横、高さのサイズを読み出す。

次いで、図４に示すステップＳ３にて、積み付け状態認識部５０３は、シミュレーション内で積み付けられたマテハンＭにおけるワークＷの積み付け状態を認識する。

次いで、図４に示すステップＳ４にて、積み付け方法算出部５０４は、積み付け状態認識部５０３にて認識したマテハンＭにおけるワークＷの積み付け状態に対して、ワーク情報認識部５０２にて認識したワークＷのサイズを用いて、今後どのように積み付けるのが最適か様々な積み付けパターンを作り、そのパターン毎に積み付け後の積み付け評価値Ｖを求める。そして、積み付け方法算出部５０４は、様々な積み付けパターンの中で評価値Ｖが最も高いパターンを積み付けパターンとする。そしてさらに、積み付け方法算出部５０４は、その積み付けパターンを形成するためには、ロボット２がピッキング可能な範囲にある１個以上のワークＷのうち、どのワークＷをどこに積み付ければ良いかを算出する。

次いで、図４に示すステップＳ５にて、ピッキング位置算出部５０５は、積み付け方法算出部５０４にて算出したワークＷをロボット２でピッキングするにあたり、そのワークＷをロボット２がピッキングする位置を算出する。なお、本処理は、シミュレーション内で、位置を算出するものであるため、不要であれば省略してもよい。

次いで、図４に示すステップＳ６にて、ロボットコントローラ指示部５０６は、積み付け方法算出部５０４にて算出した積み付け位置にそのワークＷを積み付けるようにシミュレーション内で指示を出す。

次いで、図４に示すステップＳ７にて、判断部５００は、新たな１個のワークＷをロボット２がピッキング可能な範囲にシミュレーション内で搬送する。そして、判断部５００は、図４に示すステップＳ２の処理に戻り、ステップＳ２〜ステップＳ７の処理を繰り返し行うこととなる。

かくして、このような処理を経て、図２示す判断部５００は、最終的に、出荷事例リストＬＳ１〜ＬＳ３・・毎に、ロボット２がピッキング可能な範囲にＮ個のワークＷがある場合に、全てのワークＷをマテハンＭに積み付けた場合と比較した場合の積み付け率を算出し、図１に示す表示装置５６に表示させることとなる。

しかして、このようにすれば、作業者は、どのようにワークＷを搬送させれば、理想的に積み付けられるのかが分かることとなり、もって、積み付け効率を向上させることができる。

一方、作業者が、所望の積み付け効率と、図１５（ａ）に示す、複数の出荷事例リストＬＳ１〜ＬＳ３・・・を、入力装置５９を用いて、情報処理装置５に入力した際、判断部５００は、ロボット２がピッキング可能な範囲を様々な数にして上記と同様の処理をしたうえで、図１５（ｂ）に示すように、統合統計データを算出する。そして、判断部５００は、その統合統計データの結果から、所望の積み付け効率となる、或いは、近似となるのは、ロボット２がピッキング可能な範囲におけるワークＷの数が何個の場合なのかを算定し、その結果を表示装置５６に表示させることもできる。

しかして、このようにすれば、作業者は、ロボット２がピッキング可能な範囲におけるワークＷの数を何個にすれば良いのか分かることとなり、もって、積み付け効率を向上させることができる。

１ ワーク積み付けシステム
２ ロボット
３，３Ａ〜３Ｃ 撮像部
３Ｄ 測長センサ
４ 撮像部（三次元画像センサ）
５ 情報処理装置
５６ 表示装置（出力手段）
５９ 入力装置（入力手段）
５００ 判断部
５０２ ワーク情報認識部（認識手段）
５０３ 積み付け状態認識部
５０４ 積み付け方法算出部（最適算出部）
５０５ ピッキング位置算出部（位置算出手段）
５０６ ロボットコントローラ指示部
Ｗ ワーク
Ｒ，Ｒ１，Ｒ２ ロボットがピッキング可能な範囲（所定範囲）
ＲＡ 第１コンベアから第２コンベアへ排出可能な範囲（所定範囲）
Ｍ マテハン（物流に用いる荷役台）
Ｃ コンベア（搬送装置）
Ｃ１ 第１コンベア（第１搬送装置）
Ｃ２ 第２コンベア（第２搬送装置）
Ｋ 仮置き場
ＸＲ ロボットがピッキング不可能な範囲（所定範囲内以外）
ＺＳ 重量センサ（重量認識手段）
ＬＳ１〜ＬＳ３ 出荷事例リスト（ワーク積み付けリスト）

Claims (9)

1. 物流に用いる荷役台に積み付けたい様々な種類のワークを搬送する搬送装置と、
   前記搬送装置の所定範囲内にある１個以上のワークをピッキング可能なロボットと、
   前記所定範囲内にある１個以上のワークを認識する認識手段と、
   前記物流に用いる荷役台に積み付けられたワークの状態を認識する三次元画像センサと、
   前記認識手段にて認識した１個以上のワークと、前記三次元画像センサで認識した状態から、該１個以上のワークのうちどのワークをどの位置に積み付けるのが最適かを算出する最適算出手段と、
   前記最適算出手段にて算出されたワークについて、前記ロボットがピッキングすべき位置を算出する位置算出手段と、を有してなるワーク積み付けシステム。
2. 物流に用いる荷役台に積み付けたい様々な種類のワークを搬送する第１搬送装置と、
   前記第１搬送装置の所定範囲内にある１個以上のワークを認識する認識手段と、
   前記物流に用いる荷役台に積み付けられたワークの状態を認識する三次元画像センサと、
   前記認識手段にて認識した１個以上のワークと、前記三次元画像センサで認識した状態から、該１個以上のワークのうちどのワークをどの位置に積み付けるのが最適かを算出する最適算出手段と、
   前記最適算出手段にて算出されたワークを第２搬送装置に排出する排出手段と、
   前記第２搬送装置に排出されたワークをピッキング可能なロボットと、
   前記第２搬送装置に排出されたワークについて、前記ロボットがピッキングすべき位置を算出する位置算出手段と、を有してなるワーク積み付けシステム。
3. 物流に用いる荷役台に積み付けたい様々な種類のワークを搬送する搬送装置と、
   前記搬送装置の所定範囲内にある１個以上のワークをピッキング可能なロボットと、
   空きスペースがあれば、前記所定範囲内にある１個以上のワークが前記ロボットを用いて移送される仮置き場と、
   前記所定範囲内及び前記仮置き場にある１個以上のワークを認識する認識手段と、
   前記物流に用いる荷役台に積み付けられたワークの状態を認識する三次元画像センサと、
   前記認識手段にて認識した１個以上のワークと、前記三次元画像センサで認識した状態から、該１個以上のワークのうちどのワークをどの位置に積み付けるのが最適かを算出する最適算出手段と、
   前記最適算出手段にて算出されたワークについて、前記ロボットがピッキングすべき位置を算出する位置算出手段と、を有してなるワーク積み付けシステム。
4. 前記所定範囲内以外の１個以上のワークを認識する範囲外認識手段をさらに有し、
   前記最適算出手段は、前記範囲外認識手段にて認識したワークも含めてどのワークをどの位置に積み付けるのが最適かを算出してなる請求項１〜３の何れか１項に記載のワーク積み付けシステム。
5. 前記物流に用いる荷役台に積み付けたい様々な種類のワークの重量を認識する重量認識手段をさらに有し、
   前記最適算出手段は、前記重量認識手段にて認識したワークの重量も含めてどのワークをどの位置に積み付けるのが最適かを算出してなる請求項１〜４の何れか１項に記載のワーク積み付けシステム。
6. 前記所定範囲内に搬送される前に物流に用いる荷役台に積み付けたい様々な種類のワークの重量を認識する重量認識手段と、
   前記重量認識手段にて認識されたワークの重量が所定の閾値に達しているか否かで搬送先を切り替える切替手段と、をさらに有し、
   前記最適算出手段は、前記切替手段にて搬送先が切り替えられたワークも含めてどのワークをどの位置に積み付けるのが最適かを算出してなる請求項１〜４の何れか１項に記載のワーク積み付けシステム。
7. 前記最適算出手段は、前記ロボットが前記１個のワークをピッキングし、前記物流に用いる荷役台に積み付けた際、前記所定範囲内に新たなワークが搬送されてくると、再度新たなワークを含めてどのワークをどの位置に積み付けるのが最適かを算出してなる請求項１〜６の何れか１項に記載のワーク積み付けシステム。
8. 前記請求項１〜７の何れか１項に記載のワーク積み付けシステムのシミュレーションをすることができるワーク積み付けシミュレータであって、
   前記物流に用いる荷役台に積み付けたい様々な種類のワーク積み付けリストと、前記所定範囲内のワークの数とを、入力手段を用いて入力することによって、積み付け効率を出力手段にて出力してなるワーク積み付けシミュレータ。
9. 前記請求項１〜７の何れか１項に記載のワーク積み付けシステムのシミュレーションをすることができるワーク積み付けシミュレータであって、
   前記物流に用いる荷役台に積み付けたい様々な種類のワーク積み付けリストと、所望の積み付け効率とを、入力手段を用いて入力することによって、前記所定範囲内のワークの数を、出力手段にて出力してなるワーク積み付けシミュレータ。
   

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