JP2021121306A - Automatic dish washing system, automatic dish washing method, automatic dish washing program, and storage medium - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、食器等を自動的に洗浄する食器自動洗浄システム、食器自動洗浄方法、食器自動洗浄プログラム、及び記憶媒体に関する。 The present invention relates to an automatic dishwashing system for automatically washing dishes and the like, an automatic dishwashing method, an automatic dishwashing program, and a storage medium.
近年、飲食店における従業員不足等の背景から、飲食店における業務やサービスの工程を自動化したいという要請がある。食器の洗浄についても、自動化の要請があり、従来、特許文献1のような技術が提案されている。 In recent years, due to the shortage of employees in restaurants, there has been a demand for automating the processes of operations and services in restaurants. There is also a demand for automation of dishwashing, and techniques such as Patent Document 1 have been proposed in the past.
上記特許文献1に記載の食器洗浄システムは、洗浄用ラックに収納された食器を洗浄室内で洗浄する食器洗浄機と、洗浄室に搬入される洗浄用ラックを載置するための搬入台と、洗浄室から搬出された洗浄用ラックを載置するための搬出台と、ロボットアーム機構を有するロボット装置とを具備する。搬入台と食器洗浄機とはロボットアーム機構の可動範囲内に配置される。ロボットアーム機構は、洗浄用ラックを搬入台から洗浄室に移送するとともに食器洗浄機を操作する。 The dishwashing system described in Patent Document 1 includes a dishwasher for washing dishes stored in a washing rack in a washing room, a loading stand for mounting a washing rack carried into the washing room, and a loading table. It is provided with a carrying-out table for mounting a washing rack carried out from the washing room and a robot device having a robot arm mechanism. The carry-in table and the dishwasher are arranged within the movable range of the robot arm mechanism. The robot arm mechanism transfers the washing rack from the loading platform to the washing room and operates the dishwasher.
上記特許文献1に記載の食器洗浄システムでは、ロボットアームによって食器の底面以外の部分を保持して取り上げることが難しい。
また、上記特許文献1に記載の食器洗浄システムでは、洗浄用ラックに使用済みの食器を自動で収容することについては記載されておらず、自動化されているとは言えなかった。
In the dishwashing system described in Patent Document 1, it is difficult to hold and pick up a portion other than the bottom surface of the tableware by a robot arm.
Further, in the dishwashing system described in Patent Document 1, it is not described that the used dishes are automatically stored in the washing rack, and it cannot be said that the dishes are automated.
本発明の目的は、ロボットアームによって食器の底面以外の部分を保持することによって食器を取り上げることができると共に、ロボットアームによって取り上げた食器を洗浄用ラックに自動で収容することができる食器自動洗浄システム、食器自動洗浄方法、食器自動洗浄プログラム、及び記憶媒体を提供することにある。 An object of the present invention is an automatic tableware washing system capable of picking up dishes by holding a part other than the bottom surface of the dishes by a robot arm and automatically storing the dishes picked up by the robot arm in a washing rack. , An automatic dishwashing method, an automatic dishwashing program, and a storage medium.
本発明の上記目的は、以下の構成によって達成できる。すなわち、本発明の第1の態様の食器自動洗浄システムは、
アームの先端にハンドを有するロボットアームと、
食器が載置されたトレーが配置されるトレー配置部と、
前記ロボットアームによって取り上げた食器を収容する洗浄用ラックが配置されたラック配置部と、
前記トレー配置部に配置されたトレー上の食器の画像情報を取得する食器情報取得部と、
前記食器情報取得部によって取得された食器の画像情報に基づいて、前記ハンドが保持する食器のハンド保持部分を認識し、前記ハンド保持部分を保持して前記トレー配置部から食器を取り上げると共に、取り上げた食器を前記洗浄用ラックに収容するように前記ロボットアームを制御する食器搬送制御部と、
を備えることを特徴とする。
The above object of the present invention can be achieved by the following configuration. That is, the automatic dishwashing system according to the first aspect of the present invention is
A robot arm with a hand at the tip of the arm,
The tray placement section where the tray on which the tableware is placed is placed,
A rack arrangement part in which a washing rack for accommodating tableware picked up by the robot arm is arranged, and
A tableware information acquisition unit that acquires image information of tableware on the tray arranged in the tray arrangement unit, and
Based on the image information of the tableware acquired by the tableware information acquisition unit, the hand holding portion of the tableware held by the hand is recognized, the hand holding portion is held, and the tableware is picked up from the tray arrangement unit and picked up. A tableware transport control unit that controls the robot arm so that the tableware is housed in the washing rack.
It is characterized by having.
本発明によれば、ロボットアームによって食器の底面以外の部分を保持することによって食器を取り上げることができると共に、ロボットアームによって取り上げた食器を洗浄用ラックに自動で収容することができる食器自動洗浄システム、食器自動洗浄方法、食器自動洗浄プログラム、及び記憶媒体を提供することができる。 According to the present invention, the tableware can be picked up by holding a part other than the bottom surface of the tableware by the robot arm, and the tableware picked up by the robot arm can be automatically stored in the washing rack. , Tableware automatic cleaning methods, tableware automatic cleaning programs, and storage media can be provided.
以下、図面を参照して本発明の実施形態に係る食器自動洗浄システム、食器自動洗浄システム、食器自動洗浄方法、食器自動洗浄プログラム、及び記憶媒体を説明する。但し、以下に示す実施形態は本発明の技術思想を具体化するための食器自動洗浄システムを例示するものであって、本発明をこれらに特定するものではなく、特許請求の範囲に含まれるその他の実施形態のものにも等しく適用し得るものである。 Hereinafter, the tableware automatic washing system, the tableware automatic washing system, the tableware automatic washing method, the tableware automatic washing program, and the storage medium according to the embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. However, the embodiments shown below exemplify an automatic dishwashing system for embodying the technical idea of the present invention, and do not specify the present invention as these, but are included in the scope of claims. It is equally applicable to those of the embodiment of.
[実施形態1]
本発明の実施形態1に係る食器自動洗浄システムについて、図1〜図6を参照して説明する。
[Embodiment 1]
The automatic dishwashing system according to the first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 6.
図1は、本発明の実施形態1に係る食器自動洗浄システム100の斜視図である。図2は、食器自動洗浄システム100の制御及び駆動に関する部分を含む全体構成を概略的に示すブロック図である。図3は、ロボットアーム110のハンド112周辺を示す斜視図である。図4は、ロボットアーム110によって取り上げるためにハンド112が挟持して保持する食器180のハンド保持部分180aを説明するための図である。図5は、AIによる画像認識の出力結果を示した図である。図6は、ロボットアーム110によって取り上げた食器180の情報と、洗浄用ラック142の空スペースの情報とから洗浄用ラック142への食器180の収容位置を算出する処理を説明するための図である。
FIG. 1 is a perspective view of the tableware
本実施形態の食器自動洗浄システム100は、アーム111の先端にハンド112を有するロボットアーム110と、使用済みの食器180が載置されたトレー182が配置されるトレー配置部120と、ロボットアーム110がトレー配置部120に配置されたトレー182から取り上げた食器180を予洗いする予洗い部130と、ロボットアーム110によって取り上げた食器180を洗浄のために収容する洗浄用ラック142が配置されるラック配置部140と、洗浄用ラック142に収容された食器180を洗浄する食器洗浄部150と、トレー配置部120に配置されたトレー182上の食器180の画像情報を取得する食器情報取得部160と、食器自動洗浄システム100全体の動作を制御する制御装置170と、を備える。
尚、食器180としては、例えば、洋食器、和食器、形状等の種類を問わず、例えば食品を盛るための皿、ボール、碗、丼、鉢等、飲料を入れるカップ、コップ、グラス、茶碗,酒器等,食物を取り扱う箸、フォーク、ナイフ、スプーン、マドラー、レンゲ等、調理用具ないしキッチン用品である鍋、フライパン、まな板、包丁、ナイフ、ボール、カップ、コンテナ、フライ返し、へら、杓子等、食事に用いられる道具や器具の全てを含む。
The tableware
The
ロボットアーム110は、例えば、6軸の多関節型のロボットアームが用いられ、アーム111の先端にハンド112を有する。尚、ロボットアーム110は多関節型であれば6軸以外のものを用いても構わない。
このロボットアーム110は、ロボットアーム110の動作を制御するロボット制御部110aを有し、このロボット制御部110aが制御装置170に接続されている。
As the
The
ハンド112は、一対の挟持片113を有し、この一対の挟持片113によって食器180の一部が挟持される。
一対の挟持片113は、一方の挟持片113の先端部が外側に向けて屈曲され、他方の挟持片113の先端部が内側に向けて屈曲されている。一対の挟持片113は、食器180を挟持する側の面となる挟持面113aがR状に屈曲された屈曲部分から先端に向けて平面形状になっている。
尚、ハンド112は、先端部の内側に耐水性、耐油性のあるシリコン材等の滑り止めを貼りつけて食器180を安定して挟持することができるようになっている。
このハンド112は、一対の挟持片113が互いに近づけられると、互いの先端部の挟持側の挟持面113aが平行に向かい合うようになっており、一対の挟持片113の先端部で食器180の開口縁部周辺を平行に対峙された平面形状の挟持面113aの間に挟持することができる。
The
In the pair of
The
In this
また、ハンド112は、ハンド112の向きを鉛直下方に向けた場合、一対の挟持片113の先端部が横方向を向いた状態になるため、食器洗浄部150の回転ノズルから噴射される水が当たりやすい食器180の姿勢、すなわち、開口端縁面を下方に傾けた姿勢、あるいは下方に伏せた姿勢で食器180を配置し易くすることができる。
Further, when the
なお、ハンド112により、箸、カトラリー類を把持するためには、例えば二股ハンド部やエアーグリッパー等で把持する構成とするとよい。また、複数種類のハンド112を用意しておき、把持する対象に合わせてハンドを使い分けるような構成とすることもできる。
In order to grip chopsticks and cutlery with the
トレー配置部120は、使用済みの食器180が載置された複数のトレー182が受け入れられる受入用トレー配置部121と、受入用トレー配置部121から1つのトレー182がロボットアーム110によって食器180が取り上げられる位置に移送配置される食器取上用トレー配置部122と、を有する。
The
受入用トレー配置部121は、複数のトレー182を1列に並べて配置可能であると共に、トレー182の並び方向前方に向けてトレーを移動することができるトレー載置台121aを有する。
このトレー載置台121aは、トレー182の並び方向前方側に向けて下り傾斜状に傾斜されており、不図示のばね機構を用いてトレー182が前方に向けて自動で移動されるようになっている。
The receiving
The tray mounting table 121a is inclined downward toward the front side in the arrangement direction of the
なお、トレー載置台121aの前方端には最前位置のトレー182が突き当てられるガイド部材123が配置されている。このガイド部材123は、ロボットアーム110によって食器取上用トレー配置部122に、引き入れることができるようにトレー載置台121aと食器取上用トレー配置部122との間でスライド移動可能に設けられている。
ガイド部材123に突き当てられた最前位置の1つのトレー182が、ロボットアーム110によってスライド移動されるガイド部材123に押され、ガイド部材123と共に移動されることによって、食器取上用トレー配置部122に配置されるようになっている。
A
One
食器取上用トレー配置部122は、制御装置170に接続された昇降駆動部122bによって駆動される不図示の昇降機構によって昇降駆動されるトレー載置テーブル122aを有する。この食器取上用トレー配置部122は、トレー載置テーブル122aに複数重ねて載置することができる。
食器取上用トレー配置部122は、受入用トレー配置部121から移送されたトレー182からロボットアーム110によって全ての使用済みの食器180が洗浄用ラック142に移動されると、新たに最上位置に1つのトレー182を受け入れできるようにトレー載置テーブル122aが下降されるようになっている。
このような、食器取上用トレー配置部122は、受入用トレー配置部121で受け入れられた複数のトレー182を重ね配置することができ、使用済みのトレー182としてまとめて回収することができるようになっている。
The tableware picking
The tableware pick-up
In such a tableware pick-up
予洗い部130は、流し台130aを有し、ロボットアーム110が取り上げた食器180を流し台130aに溜め置かれた水の中に配置されたブラシ(不図示)に押し当てながらロボットアーム110によって動かすことによって食器180を予洗いする部分である。
The
ラック配置部140は、最上位置の洗浄用ラック142にロボットアーム110によって食器180を収容することができるように複数の洗浄用ラック142を上下方向にストックすると共に、食器180の収容が完了された最上位置の洗浄用ラック142が食器洗浄部150に移動された場合、下方に配置された洗浄用ラック142を最上位置に上昇させることができるようになっている。
このラック配置部140は、ストックされた複数の洗浄用ラック142を制御装置170に接続された昇降駆動部141aによって昇降移動させる昇降機構141を有し、この昇降機構141によって下方にストックされた洗浄用ラック142を最上位置に順次供給する。
尚、ラック配置部140から食器洗浄部150への洗浄用ラック142の移動は、ラック送出機構143によって行われる。このラック送出機構143は、制御装置170に接続された駆動部143aによって駆動される。
The
The
The
食器洗浄部150は、例えば、回転ノズルから噴射される水、さらには自動注入される洗剤を用いることにより洗浄用ラック142に収容された食器180に付着した汚れを落とした後、食器180を乾燥するものである。
この食器洗浄部150は、洗浄から乾燥までの食器180の洗浄に関する一連の動作を制御する食洗制御部150aを有しており、この食洗制御部150aに制御装置170が接続されている。
食器洗浄部150によって食器180の洗浄が完了されると、洗浄用ラック142が食器洗浄部150から送り出され、例えば不図示のロボットアームによって洗浄用ラック142から各食器180が取り出され、洗浄済みの食器180として不図示の収容容器に収容される。
The
The
When the
食器情報取得部160は、例えば、2次元画像情報及び/又は3次元点群による食器180の3次元画像情報を取得することができるステレオカメラ160によって実現される。
本実施形態では、ステレオカメラとしては、カラーカメラを用いる例を説明するが、本願発明はカラーカメラに限定されるものではなく、モノクロカメラを用いてもよい。
本実施形態では、ステレオカメラ160が、ハンド112に固定されている。ステレオカメラ160は、ロボットアーム110を動かすことによってステレオカメラ160の光軸を任意の方向に向けて画像情報を取得することができる。すなわち、ロボットアームを動かすことで様々な角度から撮影が可能であり、またその撮影位置・角度はロボット側から正確に情報を得ることができる。
このため、ステレオカメラ160は、ハンド112がトレー配置部120に配置されたトレー182、あるいは、ラック配置部140に配置された洗浄用ラック142に向けられることによって、トレー182上の食器180及びラック配置部140に配置された洗浄用ラック142の収容部の2次元情報及び/又は3次元画像情報を取得する。
The tableware
In the present embodiment, an example in which a color camera is used as the stereo camera will be described, but the present invention is not limited to the color camera, and a monochrome camera may be used.
In this embodiment, the
Therefore, in the
本実施形態では食器情報取得部160として、ステレオカメラ160を用いることを例示したが、食器情報取得部160はステレオカメラだけに限定されるものでは無く、他のさまざまな形式のカメラや画像取得手段を含む。また、本実施形態では、カメラを1台設けた例を説明するが、本願はこれに限定されるものではなく、複数のカメラを用いるようにすることもできる。例えば、ハンドに設けた移動カメラと、別の固定カメラとを用いることもできる。複数のカメラを用いると、複数に重なった食器を認識しやすくなる。
In the present embodiment, the use of the
尚、食器180の3次元点群を得る方法として上述のステレオカメラ方式の他に、1)レーザー光やLED等のパターンを照射して、その模様の映り方を撮影し、3次元点群を取る方法(Structured Light方式)、2)レーザー光やLED等の光を照射し、反射して帰ってくるまでの時間を計測する方式(Time of Flight方式)、及び、3)画像の焦点が合う位置を探索して奥行情報を知る方式(合焦方式)等も用いることができる。
In addition to the stereo camera method described above, as a method of obtaining a three-dimensional point cloud of the
制御装置170は、例えばパーソナルコンピュータあるいはタブレット端末等で実現できる。制御装置170は、上述したように食器自動洗浄システム100の各部に接続され、使用済みの食器180が載置されたトレー182が受入用トレー配置部121に受け入れられてから食器洗浄部150によって洗浄完了されるまでの食器自動洗浄システム100による食器洗浄処理の一連の処理を制御する。
この制御装置170は、食器搬送制御部171を有する。食器搬送制御部171は、例えば、ソフトフェアとして制御装置170の不図示の記憶媒体としての記憶部にインストールされる。
The
The
食器搬送制御部171は、ステレオカメラ160によって取得された食器180の2次元画像情報及び/又は3次元点群による食器180の3次元画像情報に基づいて、食器取上用トレー配置部122に配置されたトレー182上の食器180をロボットアーム110によって取り上げるためにハンド112が挟持して保持する食器180のハンド保持部分180aを算出し、ハンド保持部分180aを保持してトレー配置部120から食器180を取り上げると共に、取り上げた食器180を洗浄用ラック142に収容するようにロボットアーム110を制御する。
尚、2次元画像情報とは、食器180の配置、形状、大きさ、及び色を含む情報である。また、3次元画像情報とは、食器の形状、縁部の高さ、色を含む情報である。
The tableware
The two-dimensional image information is information including the arrangement, shape, size, and color of the
食器搬送制御部171は、ステレオカメラ160によって取得された2次元画像情報あるいは3次元画像情報から食器180の配置、形状、大きさ、色、及び縁部の高さを認識し、食器180を挟持して保持するハンド保持部分を算出する。
このハンド保持部分180aは、図4に示されるように、例えば、食器180の開口端周辺の領域である。
The tableware
As shown in FIG. 4, the
食器搬送制御部171は、一般的な食器180の画像情報によって学習されているため、モデルデータではない様々な形状、大きさ、色、及び縁部の高さの食器180の認識が可能である。
すなわち、食器搬送制御部171は、食器180の2次元画像情報及び/又は3次元画像情報を登録していない状態(モデルレス)でも、機械学習を用いて食器180の配置、形状、大きさ、色、及び縁部の高さを推定することができ、この推定に基づいてハンド保持部分を算出することによって、ロボットアーム110を用いて食器180を取り上げることが可能である。
Since the tableware
That is, the tableware
尚、ロボットアーム110は、姿勢が制限されるため、アーム先端のハンド112を最短距離で移動させることができない場合がある。現在の食器180を取り上げる動作に続けて次の食器180を滑らかに取り上げることができるように、ロボットアーム110のアーム先端の軌道の補正量、トレー182上のどの食器180を取り上げ対象に選出するかを最適化するような学習も可能である。例えば学習済みのAIを用いれば、食器自動洗浄システム100の導入初期から、ロボットアーム110が熟練者のような滑らかな動きで迅速に食器180を取り上げることが可能になる。例えば、ロボットアーム110の取り上げ時の軌道に補正量を入れ、取り上げが上手くいく方向に強化学習、あるいは、DNN(ディープニューラルネットワーク)による教師あり学習等により、その補正量の最適化を行うことは効果的であり、ロボットアーム110の高速化にも寄与する。
Since the posture of the
ロボットアーム110により食器180を取り上げるためのロボットアーム110の姿勢は無数に存在するが、姿勢を適切に選ばないと、ロボットアーム110が可動限界に近すぎて停止してしまう。そこで、ロボットアーム110の動きやすさの指標である可操作度と、可動限界までの近さを用いて、いくつかの姿勢の候補のうち、ロボットアーム110が動きやすい姿勢を選んで食器180を取り上げる。
There are innumerable postures of the
また、食器搬送制御部171は、ステレオカメラ160によって取得された洗浄用ラック142の収容部内の画像情報に基づいて洗浄用ラック142の空スペースを算出し、洗浄用ラック142に収容するためにロボットアーム110によって取り上げた食器180の情報と、洗浄用ラック142の空スペースの情報とから洗浄用ラック142への食器180の収容位置を算出し、算出された食器180の収容位置にロボットアーム110によって食器180を収容する。
より具体的には、食器搬送制御部171は、洗浄用ラック142の上部から視た空きスペースを例えば四角形状のパターンPで認識し、洗浄用ラック142の空きスペースとなる1以上のパターンPの中からロボットアーム110によって取り上げた食器180が収まるパターンPを選択し、選択されたパターンPの位置に食器180を配置するようにロボットアーム110を制御する。
Further, the tableware
More specifically, the tableware
食器搬送制御部171は、ロボットアーム110が現在取り上げている食器180の2次元画像情報及び/又は3次元画像情報から食器180の形状を認識し、食器180の形状と1以上の空きスペースのパターンPとの一致度を評価し、一致度の高いパターンPの位置に食器180を配置するようにロボットアーム110を制御する。
The tableware
洗浄用ラック142内全体は画像認識されており、すでに収容された食器が画像認識され、空きスペースも把握されている。この空いたスペースに合理的に食器を詰めるためには、今ロボットアームで把持している食器の種類だけでなく、次の食器、また次の食器等、後続のトレーに載せられている食器の情報を用いるとよい。
また洗浄用ラック142に各種の食器を詰めるときには、「ガラスのコップの直後に丼を重ねてはいけない」(丼に当たってガラスのコップが割れないように)、あるいは、「同じ種類の皿はなるべく種類ごとに揃えて入れると容積効率がよい」等のルールがある。
後続の食器情報や、洗浄用ラック142に食器を詰めるルール等を用いて、洗浄用ラック142への食器の詰め方を、機械学習によりAIを訓練することによって、より適正化することができる。
The entire inside of the
Also, when packing various dishes in the
By using the subsequent tableware information, the rules for packing the dishes in the
洗浄用ラック142に食器を詰める配置について、AIでは次のような仕様となっている。
(1)洗浄用ラック142内の食器物体認識により、洗浄用ラック142内の位置・サイズの判別を含む空き空間領域把握を行う。
(2)把持中の食器の大きさ・高さ・形状情報に基づいて、プレース時の姿勢制御を行う。
(3)食器のプレースルールはピック側の食器順序の制約があるためそのルールベースに従う。
Regarding the arrangement for packing dishes in the
(1) By recognizing the tableware object in the
(2) Attitude control at the time of placement is performed based on the size, height, and shape information of the tableware being held.
(3) The tableware place rule follows the rule base because there are restrictions on the order of tableware on the pick side.
次に、食器洗浄処理における食器自動洗浄システム100の一連の動作について説明する。
先ず、ロボットアーム110が使用済みの食器180が載置された1つのトレー182を受入用トレー配置部121から食器取上用トレー配置部122に引き入れる。
尚、ロボットアーム110がガイド部材123を食器取上用トレー配置部122側に引き入れることによって、ガイド部材123に突き当てられた最前位置の1つのトレー182がガイド部材123と共に移動される。これによって使用済みの食器180が載置された1つのトレー182が食器取上用トレー配置部122に配置される。
Next, a series of operations of the
First, the
When the
1つのトレー182が受入用トレー配置部121から食器取上用トレー配置部122に移動され、ロボットアーム110によってガイド部材123が受入用トレー配置部121側に戻されると、受入用トレー配置部121にある残りのトレー182が前方にシフト移動され、最前位置のトレー182がガイド部材123に突き当てられて位置決め停止すると共に、後続のトレー182についても互いのトレー182同士が当接されて停止する。
When one
食器取上用トレー配置部122にトレー182が配置されると、ロボットアーム110が食器180を挟持するためハンド112をトレー182に向けると共に、ステレオカメラ160によってトレー182上の食器180の画像情報が取得される。ステレオカメラ160によって取得される食器180の画像情報としては、食器180の2次元画像情報及び/又は3次元画像情報であり、トレー182に複数の食器180が載置されている場合、複数の食器180の2次元画像情報及び/又は3次元画像情報が取得される。
ステレオカメラ160によって取得された食器180の画像情報は制御装置170に送信され食器搬送制御装部171によってハンド112が挟持して保持する食器180のハンド保持部分180aが算出される。
When the
The image information of the
その後、ロボットアーム110が、食器搬送制御部171によって算出されたハンド保持部分180aをハンド112によって挟持し、食器180を取り上げた後、取り上げた食器180を予洗い部130にて予洗いする。これによって、食器洗浄部150による洗浄の前に食器180に付着した汚れの一部が除去される。
After that, the
その後、ロボットアーム110が、予洗いした食器180をラック配置部140に配置された洗浄用ラック142に収容する。
ここでロボットアーム110は、食器搬送制御部171によって算出された洗浄用ラック142への収容位置に食器180を収容する。
ロボットアーム110によって取り上げられた食器180は、例えば、洗浄用ラック142への複数の食器180の収容効率、及び、食器洗浄部150内部での洗浄水の当たり具合等の洗浄性の観点から食器180の形状に応じて予め決められたルールに従って洗浄用ラック142に収容される。
食器搬送制御部171は、洗浄用ラック142に食器180を収容する空きスペースが無いと判断した場合、洗浄用ラック142をラック送出機構143によって食器洗浄部150に送り出すと共に、最上位置の一段下方位置に配置されている洗浄用ラック142を最上位置に上昇移動させる制御を実行する。
After that, the
Here, the
The
When the tableware
洗浄用ラック142がラック送出機構143によってラック配置部140から食器洗浄部150に送られると、洗浄用ラック142内に収容された食器180が洗浄される。
食器洗浄部150によって洗浄された食器180は、例えば、不図示のロボットアームによって洗浄用ラック142から食器180が取り出され、洗浄済みの食器180として不図示の収納コンテナ等に収納される。空になった洗浄用ラック142は、不図示の搬送ロボットによって回収され、ラック配置部140に自動でセットされる。
When the
For the
[画像認識について]
本実施形態の画像認識では、2次元情報及び3次元情報の両方を用いる。2次元画像情報により、食器の配置・形状・大きさ・色等を識別し、3次元画像情報により食器の形状・縁部高さ・色等を識別している。
訓練済みAIに、2次元入力を入力することにより、出力として食器の形状・色・種類・大きさ・配置等の情報を得る。そして、AIの出力に3次元情報を加味して、食器の形状・把持位置・縁部高さ・色をより精緻に特定する。
また、本実施形態は2次元情報による機械学習に限定されるものでは無く、3次元画像情報も用いた機械学習や、2次元情報及び3次元情報の両方を用いた機械学習による食器の画像認識も可能である。
[About image recognition]
In the image recognition of this embodiment, both two-dimensional information and three-dimensional information are used. The arrangement, shape, size, color, etc. of the tableware are identified by the two-dimensional image information, and the shape, edge height, color, etc. of the tableware are identified by the three-dimensional image information.
By inputting a two-dimensional input to the trained AI, information such as the shape, color, type, size, and arrangement of tableware is obtained as output. Then, three-dimensional information is added to the output of AI to more precisely specify the shape, gripping position, edge height, and color of the tableware.
Further, the present embodiment is not limited to machine learning using two-dimensional information, and machine learning using three-dimensional image information and image recognition of tableware by machine learning using both two-dimensional information and three-dimensional information. Is also possible.
2次元画像情報は、大まかな食器の種類・位置・サイズの特定に利用され、3次元画像情報は、2次元情報で得られた情報を参照した上で、食器の形状・把持位置をより精緻に特定するために利用される。特に、3次元画像情報は、食器内の把持位置の高さや角度情報を得るために利用される。 The 2D image information is used to roughly identify the type, position, and size of the tableware, and the 3D image information refers to the information obtained from the 2D information to make the shape and grip position of the tableware more precise. It is used to identify to. In particular, the three-dimensional image information is used to obtain information on the height and angle of the gripping position in the tableware.
[AIの訓練について]
まずは、データセットを生成について説明する。
(1)画像の準備
(1−1)食器11種の写真を異なる角度から5枚ずつ撮る
(1−2)トレー3種の写真を1枚ずつ撮る
(1−3)適用場所の辺の画像を5枚撮る
(1−4)上記1−1と1−2のバックグラウンドを抜き透明化する。
[About AI training]
First, data set generation will be described.
(1) Image preparation (1-1) Take 5 pictures of 11 kinds of tableware from different angles (1-2) Take 1 picture of 3 kinds of trays (1-3) Image of the side of the application place Take 5 pictures (1-4) Remove the background of 1-1 and 1-2 above and make them transparent.
(2)画像数を増やすための画像処理
(2−1)トレー用
・明るさ調整:γ=0.7-1.5
・回転:±10°
・ノイズ:ガウシアン、ポワゾン、塩コショウ
(2−2)食器用
・明るさ調整:γ=0.7-1.5
・回転:±180°
・アフィン変換:0°-45°
・ノイズ:ガウシアン、ポワゾン、塩コショウ
(2) Image processing to increase the number of images (2-1) For trays ・ Brightness adjustment: γ = 0.7-1.5
・ Rotation: ± 10 °
・ Noise: Gaussian, Poisson, Salt and pepper (2-2) For tableware ・ Brightness adjustment: γ = 0.7-1.5
・ Rotation: ± 180 °
・ Affine transformation: 0 ° -45 °
・ Noise: Gaussian, Poisson, salt and pepper
(3)食器を置く際の条件
(3−1)既存の食器との重なる比率が12.5%未満或いは95%以上であること
(3−2)トレーが回転する前に置ける場所の縁を超えないこと
(3−3)食器が回転する前にトレーの縁を超えないこと
(3−4)リトライ回数が50回を超えないこと
(3) Conditions for placing tableware (3-1) The overlapping ratio with existing tableware must be less than 12.5% or 95% or more (3-2) Do not exceed the edge of the place where the tray can be placed before it rotates. (3-3) Do not exceed the edge of the tray before the tableware rotates (3-4) Do not exceed 50 retries
(4)画像の合成
(4−1)ランダムに一枚の応用場所の辺の画像を取って背景とする
(4−2)ランダムに一つトレーの画像を取り、上記(3)のように画像数を増やす画像処理をかけてランダムにトレーの置ける範囲内に置く
(4−3)ランダムに最小4個最大8個の透明化した食器の画像を取り、上記(3)のように画像数を増やす画像処理をかけてトレーのランダムな位置に置く
(4−4)合成枚数:35,000
(4−5)合成画像の大きさ:1280x960ピクセル
(4) Image composition (4-1) Randomly take an image of the side of one application place and use it as a background (4-2) Randomly take an image of one tray and use it as in (3) above. Increase the number of images Apply image processing and place them randomly within the range where the tray can be placed (4-3) Randomly take images of a minimum of 4 and a maximum of 8 transparent tableware, and the number of images as shown in (3) above. Place in random positions on the tray with image processing (4-4) Number of composites: 35,000
(4-5) Size of composite image: 1280x960 pixels
写真撮影された食器に対する学習データの生成は、次の手順でソフトウェアにより自動的に行われている。
・個々の食器や食器トレーの写真を撮影する。
・食器および食器トレーなどの複数の写真をソフトウェアで合成して擬似的に食器トレーを生成し、また、学習用のラベルもソフトウェアで自動的に生成する。
・生成された画像・ラベルデータを元に機械学習を行う。
The software automatically generates the learning data for the photographed tableware by the following procedure.
-Take pictures of individual dishes and tableware trays.
-Multiple photos of tableware and tableware trays are combined by software to generate a pseudo tableware tray, and a label for learning is also automatically generated by the software.
-Perform machine learning based on the generated image / label data.
次にAIの訓練について説明する。
(1)フレームワークは次のとおりとする。
a) OpenCV
b) Darknet
c) CUDA 10.2
(2)ネットワークはYOLOv3-106層を用いた。
(3)パラメーターは次のように設定した。
a)Number of classes: 12 (食器11とトレー)
b)Epochs: 50,000
c)Batch_size: 8
d)Subdivisions: 4
e)Input_size: 608x352
f)Channels: 3
g)Learning_rate: 0.001
h)Momentum: 0.9
i)Decay: 0.0005
j)Anchors: 適宜設定i),ii), iii)
k)学習する際に画像毎の水増しパラメーター
・Angle: 180
・Saturation: 1.5
・Exposure: 1.5
・Hue: 0.1
Next, AI training will be described.
(1) The framework is as follows.
a) OpenCV
b) Darknet
c) CUDA 10.2
(2) The YOLO v3-106 layer was used as the network.
(3) The parameters were set as follows.
a) Number of classes: 12 (tableware 11 and tray)
b) Epochs: 50,000
c) Batch_size: 8
d) Subdivisions: 4
e) Input_size: 608x352
f) Channels: 3
g) Learning_rate: 0.001
h) Momentum: 0.9
i) Decay: 0.0005
j) Anchors: Set as appropriate i), ii), iii)
k) Inflated parameters for each image when learning ・ Angle: 180
・ Saturation: 1.5
・ Exposure: 1.5
・ Hue: 0.1
なお、以上の設定は本実施形態の一例であり、本実施形態は上記の設定に限定されるものではない。 The above settings are an example of the present embodiment, and the present embodiment is not limited to the above settings.
[AIの出力結果について]
AIによる画像認識の出力結果を図5に示す。本実施形態のAIにより食器の形状・色・種類・大きさ・配置等の情報が正確に認識されている。図5では、食器が四角囲みにより認識され、その食器の種類に応じて適切なラベルが表示されている。また、本実施形態のAIは、皿、丼、小鉢、コップ等の器だけでなく、箸、フォーク、スプーンナイフ、カトラリー類も認識することができる。さらには、その他・ゴミ等の不定形物の推定も可能である。例えば、紙屑が認識された場合には、アームによって除去される。
[About AI output results]
The output result of image recognition by AI is shown in FIG. Information such as the shape, color, type, size, and arrangement of tableware is accurately recognized by the AI of this embodiment. In FIG. 5, the tableware is recognized by the box, and appropriate labels are displayed according to the type of the tableware. Further, the AI of the present embodiment can recognize not only vessels such as plates, bowls, small bowls and cups, but also chopsticks, forks, spoon knives and cutlery. Furthermore, it is also possible to estimate irregular shapes such as other and garbage. For example, if paper scraps are recognized, they are removed by the arm.
AIによる画像認識の処理スピードは、25-34 fps程度であり、認識正解率は平均で、confident:92%が得られた。 The processing speed of image recognition by AI was about 25-34 fps, and the average recognition accuracy rate was confident: 92%.
[洗浄ラックからの食器の取り上げについて]
尚、ロボットアームが洗浄用ラック142から食器180を取り上げる場合、洗浄用ラック142上には底面が見える状態で食器180が配置されている。この場合、食器180の2次元カメラによって取得された2次元画像情報のみを用いてロボットアームによって食器180を取り上げることができる。
ロボットアームを制御する不図示の制御装置に設けられた2次元画像を処理する画像処理部に食器180の種類、食器180の外形に加え、外形内の特徴領域である食器180の糸底をマルチタスク学習・認識させることで、糸底領域のマスク画像についても、きれいに丸みを描けるようにしておく。
[About picking up dishes from the washing rack]
When the robot arm picks up the
In addition to the types of
このためには、画像処理部に予め、食器180の画像と、食器180の領域と、ラベルとからなるデータを複数与えておき、さらに、特徴領域の形状として既知の形状を与えておく。食器180の例では、食器180の画像と、食器180の領域(輪郭)と、食器180の種類(ラベル)とを複数組与えて学習させる。さらに、一般的な糸底の糸底形状を、既知の形状(円、正方形、長方形など)と対比させることにより、次の方法により、その位置と姿勢を演算することができる。食器の糸底の傾きに応じて、二次元画像上では見かけ上、円などの形状が細長く歪んで見える。この関係を利用し、既知の形状、例えば円形が二次元カメラに写した時に二次元画像上でどのように見えるかを演算により解くことで、二次元カメラからみて食器がどの方向に位置し、どの方広に傾いているかを推定することが可能である。
For this purpose, a plurality of data including the image of the
ここで、画像処理部に予め与えられるのは、いわゆるモデルデータではない。画像処理部は、一般的な食器180の画像情報によって学習されているため、モデルデータではない様々な種類、色、大きさの食器の認識が可能である。
Here, what is given to the image processing unit in advance is not so-called model data. Since the image processing unit is learned from the image information of the
一般的に画像処理により出力された食器の位置は、カメラの光軸方向(奥行方向)に精度が悪く、また、食器180のモデルデータによって予め物体の寸法が既知でないと奥行方向の距離を推定できない。本実施形態の、画像処理部はモデルレスであるため、二次元カメラから物体までの距離を正確に演算することは困難である。
そこで、画像処理部を用いてモデルレスで食器180の位置及び姿勢を推定して当該食器180を取り上げる方法について、以下に説明する。
Generally, the position of the tableware output by image processing is inaccurate in the optical axis direction (depth direction) of the camera, and the distance in the depth direction is estimated if the dimensions of the object are not known in advance from the model data of the
Therefore, a method of estimating the position and posture of the
ロボットアームを物体に近付ける軌道を、画像取得装置、例えば二次元カメラの光軸方向に沿うように、カメラ座標系原点と物体とを結ぶ直線に沿ってロボットアームを動かすようにする。ここでは、ロボットアームの先端に設けた吸着バットの吸着面で食器180の糸底を吸着して取り上げる例を説明する。二次元カメラの光軸方向に沿ってロボットアームが食器にアプローチするピックアップ軌道として、カメラ座標系原点と食器180を結ぶ直線に沿ってロボットアームを動かす。
The orbit that brings the robot arm closer to the object is moved along the straight line connecting the origin of the camera coordinate system and the object so as to be along the optical axis direction of the image acquisition device, for example, a two-dimensional camera. Here, an example will be described in which the thread bottom of the
直線軌道をロボットアームの吸着面の姿勢を維持したまま、移動する場合、位置姿勢によってはロボットアームの軸が回りきってしまったり、特異姿勢を経由してしまったりすることで計画した軌跡に沿ってロボットアームを制御することが不可能となることを避ける必要がある。このために、食器180の姿勢と位置に応じた取り上げ目標終点姿勢までの経由点において可操作性を一定値以上確保できることと、ロボットアーム各軸の回転量が少ないような、食器法線周りの振り角と吸着パッドの使い分けを行う。すなわち、ロボットアームには、向きが異なる(例えば90度向きが異なる)2つの吸着パッドが設けることができる。
When moving in a straight trajectory while maintaining the posture of the suction surface of the robot arm, the axis of the robot arm may rotate completely or pass through a peculiar posture depending on the position and posture, so that the robot arm follows the planned trajectory. It is necessary to avoid the inability to control the robot arm. For this reason, the operability can be secured at a certain value or more at the waypoint to the pick-up target end point posture according to the posture and position of the
吸着パッドを真空引きしている真空経路内に設けられた吸着センサが反応したら取り上げ成功としてロボットアームによって食器180を取り上げ、続いて、食器180を所定の収納コンテナ等に収納する。奥行きの距離が不定である場合でも、食器180を取り上げることができるように、食器180の載置面の高さまはロボットアームの吸着パッドを食器180の糸底に近づけていく。もしも食器180の載置面の高さまでロボットアームの吸着パッドが到達したら取り上げ失敗と判断し、ロボットアームを待機位置まで引き上げる。尚、食器180が載置されている載置面の高さは予めロボットアーム駆動装置が把握しているパラメータである。これにより、画像処理部は、二次元画像を用い、モデル画像を登録していない状態(モデルレス)でも、食器180を位置及び姿勢を推定して、当該食器180を取り上げることができる。
When the suction sensor provided in the vacuum path that evacuates the suction pad reacts, the
この画像認識装置を食器洗浄部150により洗浄された食器180の洗浄用ラック142からの取り上げに適用すれば、食器洗浄部150により洗浄された食器を、食器洗浄部150から、あるいは、食器洗浄部150に投入された洗浄用ラック142から食器180の糸底の中心に対し、ロボットアームに設けた吸引パッドを接触させ、食器180を取り上げ、食器180の種類ごとに食器180を収容コンテナに収容することが可能である。
If this image recognition device is applied to pick up the
本発明の実施形態1に係る食器自動洗浄システム100では、食器搬送制御部171が食器情報取得部としてのステレオカメラ160によって取得された食器180の画像情報に基づいて、トレー配置部120に配置されたトレー182上の食器180をロボットアーム110によって取り上げるためにハンド112が挟持して保持する食器180のハンド保持部分180aを算出し、ハンド保持部分180aを保持してトレー配置部120から食器180を取り上げると共に、取り上げた食器180を洗浄用ラック142に収容するようにロボットアーム110を制御する。
このため、本発明の実施形態1に係る食器自動洗浄システム100では、ロボットアーム110によって食器180の底面以外の部分を保持することによって食器180を取り上げることができると共に、ロボットアーム110によって取り上げた食器180を洗浄用ラック142に自動で収容することができる。
In the tableware
Therefore, in the tableware
また、本発明の実施形態1に係る食器自動洗浄システム100では、ステレオカメラ160が、3次元点群による食器180の3次元形状の情報を取得可能であり、食器搬送制御部171が、ステレオカメラ160によって食器180の縁部の高さの情報を考慮したハンド保持部分180aを算出することが可能であるため、ロボットアーム110によって食器180の縁部を保持して食器180を取り上げることができる。
Further, in the tableware
また、本発明の実施形態1に係る食器自動洗浄システム100では、トレー配置部120が、使用済みの食器180が載置された複数のトレー182が受け入れられる受入用トレー配置部121と、受入用トレー配置部121からロボットアーム110によって食器180が取り上げられる位置に1つのトレー182が移送配置される食器取上用トレー配置部122と、を有し、ステレオカメラ160が、食器取上用トレー配置部122に配置されたトレー182上の食器180の画像情報を取得し、食器搬送制御部171が、食器取上用トレー配置部122に配置されたトレー182上の食器180の画像情報に基づいて、ハンド保持部分180aを算出するため、ロボットアーム110によって取り上げる食器180が載置された1つのトレー182をステレオカメラ160による撮像領域内に確実に収めることができる。
Further, in the tableware
また、本発明の実施形態1に係る食器自動洗浄システム100では、ステレオカメラ160が、ラック配置部140に配置された洗浄用ラック142の収容部内の画像情報を取得し、食器搬送制御部171が、ステレオカメラ160によって取得された洗浄用ラック142の収容部内の画像情報に基づいて洗浄用ラック142の空スペースPを算出し、洗浄用ラック142に収容するためにロボットアーム110によって取り上げた食器180の画像情報と、洗浄用ラック142の空スペースPの画像情報とから洗浄用ラック142への食器180の収容位置を算出し、算出された食器180の収容位置にロボットアーム110によって食器180を収容するため、洗浄用ラック142に収容効率よく食器180を収容することができる。
Further, in the tableware
本発明の実施形態1に係る食器自動洗浄方法では、使用済みの食器180が載置されたトレー182をトレー配置部120に配置するトレー配置工程と、ロボットアーム110によって取り上げた食器180を洗浄のために収容する洗浄用ラック142を配置するラック配置工程と、トレー配置部120に配置されたトレー182上の食器180の画像情報を取得する食器情報取得工程と、食器情報取得工程によって取得された食器180の画像情報に基づいて、トレー配置部120に配置されたトレー182上の食器180をロボットアーム110によって取り上げるためにハンド112が挟持して保持する食器180のハンド保持部分180aを算出するハンド保持部分算出工程と、ロボットアーム110によってハンド保持部分180aを保持してトレー配置部120から食器180を取り上げると共に、取り上げた食器180を洗浄用ラック142に収容する食器搬送工程と、を含むため、ロボットアーム110によって食器180の底面以外の部分を保持することによって食器180を取り上げることができると共に、ロボットアーム110によって取り上げた食器180を洗浄用ラック142に自動で収容することができる。
In the tableware automatic washing method according to the first embodiment of the present invention, the tray arranging step of arranging the
本発明の実施形態1に係る食器自動洗浄プログラムでは、上記の食器自動洗浄方法における各工程をコンピュータ部により実行可能にしているため、ロボットアーム110によって食器180の底面以外の部分を保持することによって食器180を取り上げることができると共に、ロボットアーム110によって取り上げた食器180を洗浄用ラック142に自動で収容する制御プログラムをコンピュータ部により実行させることができる。
In the automatic tableware cleaning program according to the first embodiment of the present invention, since each step in the above automatic tableware cleaning method can be executed by the computer unit, the
本発明の実施形態1に係る記憶媒体では、上記の食器自動洗浄プログラムが記憶されているため、当該記憶媒体に記憶された食器自動洗浄プログラムをコンピュータ部により実行させることができる。 Since the storage medium according to the first embodiment of the present invention stores the above-mentioned automatic dishwashing program, the automatic dishwashing program stored in the storage medium can be executed by the computer unit.
[実施形態2]
本発明の実施形態2に係る食器自動洗浄システム200について図7を用いて説明する。
図7は、本発明の実施形態2に係る食器自動洗浄システム200の全体構成を示すブロック図である。
[Embodiment 2]
The tableware
FIG. 7 is a block diagram showing the overall configuration of the tableware
この実施形態2に係る食器自動洗浄システム200は、食器情報取得部260としてのステレオカメラ260を複数設けている点で、実施形態1の食器自動洗浄システム100と異なる。
尚、上述した実施形態1の食器自動洗浄システム100と同一構成部分について対応する200番台の符号を付すことにより、その重複する説明を省略する。また、図7に示されていない部分については、実施形態1と同一の符号を付す。
The tableware
In addition, by assigning the corresponding 200-series reference numerals to the same components as the tableware
食器自動洗浄システム200は、食器取上用トレー配置部222に配置されたトレー182に載置された使用済みの食器180の2次元画像情報あるいは3次元画像情報を取得するステレオカメラ260が天井に固定されている。
食器自動洗浄システム200は、ロボットアーム210のハンド212に設けられたステレオカメラ260が食器取上用トレー配置部222に配置されたトレー182を向いておらず、食器180の画像情報を取得できない場合であっても、天井に固定されたステレオカメラ260によって食器180の画像情報を取得することができる。
In the tableware
In the tableware
このため、ハンド112に固定されたステレオカメラ260がロボットアーム210の動きに伴って食器取上用トレー配置部222に配置されたトレー182とは異なる方向に向けられている場合であっても、天井に固定されたステレオカメラ260によって食器取上用トレー配置部222に配置されたトレー182上の食器180の画像情報を継続的に取得することができる。
従って、本発明の実施形態2に係る食器自動洗浄システム200は、実施形態1に係る食器自動洗浄システム100と同様の効果を奏すると共に、食器搬送制御部271によるハンド保持部分180aの算出速度をロボットアームの動きによらずに継続的に実行することができ、結果的に、ロボットアーム210をより高速化することが可能になる。
Therefore, even when the
Therefore, the tableware
また、ステレオカメラ260としては、受入用トレー配置部221に配置されたトレー182上の食器180の画像情報を取得するものをさらに設けてもよい。
このステレオカメラ260によって取得された食器180の画像情報を取得することによって、食器取上用トレー配置部222に配置されるトレー182上の食器180の画像情報を予め取得することが可能となり、食器搬送制御部271によるハンド保持部分180aの算出速度を上げることができる。
また、より収容効率を高めて洗浄用ラック142に食器180を収容するため、食器取上用トレー配置部222に配置されるトレー182上の食器180の画像情報だけでなく、次に食器取上用トレー配置部222に配置されるトレー182上の食器180の画像情報も合わせて、食器搬送制御部271によって洗浄用ラック142への食器180の収容位置を算出するようにしてもよい。
Further, the
By acquiring the image information of the
Further, in order to further improve the storage efficiency and store the
尚、本発明の実施形態1,2に係る食器自動洗浄システム100,200では、ロボットアーム110,210が食器180を取り上げる場合、ハンド112,212によって食器180を挟持するものを例示したが、ハンドに設けた吸着部によって食器180を吸着して取り上げるようにしてもよい。
In the automatic
以上、本発明のいくつかの実施形態について説明したが、これらの実施形態は本発明の技術思想を具体化するための食器自動洗浄システムを例示するものであって、本発明をこれらに特定するものではなく、その他の実施形態のものにも等しく適用し得るものであり、また、これらの実施形態の一部を省略、追加、変更することや、各実施形態の態様を組み合わせることが可能である。 Although some embodiments of the present invention have been described above, these embodiments exemplify an automatic dishwashing system for embodying the technical idea of the present invention, and specify the present invention to these. It is not a thing, and can be applied equally to those of other embodiments, and it is possible to omit, add, or change a part of these embodiments, or to combine the embodiments of each embodiment. be.
100,200 ・・・食器自動洗浄システム
110,210 ・・・ロボットアーム
110a,210a ・・・ロボット制御部
111 ・・・アーム
112 ・・・ハンド
113 ・・・挟持片
113a ・・・挟持面
120,220 ・・・トレー配置部
121,221 ・・・受入用トレー配置部
121a ・・・トレー載置台
122,222 ・・・食器取上用トレー配置部
122a ・・・トレー載置テーブル
122b,222b ・・・昇降駆動部
123,223 ・・・ガイド部材
130,230 ・・・予洗い部
130a ・・・流し台
140,240 ・・・ラック配置部
141 ・・・昇降機構
141a,241a ・・・昇降駆動部
142 ・・・洗浄用ラック
143 ・・・ラック送出機構
143a ・・・駆動部
150,250 ・・・食器洗浄部
150a,250a ・・・食洗制御部
160,260 ・・・ステレオカメラ(食器情報取得部)
170,270 ・・・制御装置
171,271 ・・・食器搬送制御部
180 ・・・食器
180a ・・・ハンド保持部分
182 ・・・トレー
100, 200 ・ ・ ・ Automatic
170, 270 ・ ・ ・ Control device 171,271 ・ ・ ・ Tableware
Claims (8)
食器が載置されたトレーが配置されるトレー配置部と、
前記ロボットアームによって取り上げた食器を収容する洗浄用ラックが配置されたラック配置部と、
前記トレー配置部に配置されたトレー上の食器の画像情報を取得する食器情報取得部と、
前記食器情報取得部によって取得された食器の画像情報に基づいて、前記ハンドが保持する食器のハンド保持部分を認識し、前記ハンド保持部分を保持して前記トレー配置部から食器を取り上げると共に、取り上げた食器を前記洗浄用ラックに収容するように前記ロボットアームを制御する食器搬送制御部と、
を備えることを特徴とする食器自動洗浄システム。 A robot arm with a hand at the tip of the arm,
The tray placement section where the tray on which the tableware is placed is placed,
A rack arrangement part in which a washing rack for accommodating tableware picked up by the robot arm is arranged, and
A tableware information acquisition unit that acquires image information of tableware on the tray arranged in the tray arrangement unit, and
Based on the image information of the tableware acquired by the tableware information acquisition unit, the hand holding portion of the tableware held by the hand is recognized, the hand holding portion is held, and the tableware is picked up from the tray arrangement unit and picked up. A tableware transport control unit that controls the robot arm so that the tableware is housed in the washing rack.
An automatic dishwashing system characterized by being equipped with.
前記食器搬送制御部が、前記食器情報取得部によって取得された食器の2次元及び/又は3次元形状の情報を用いて食器の前記ハンド保持部分を算出することを特徴とする請求項1に記載の食器自動洗浄システム。 The tableware information acquisition unit can acquire information on the two-dimensional and / or three-dimensional shape of the tableware.
The first aspect of claim 1, wherein the tableware transport control unit calculates the hand-holding portion of the tableware using information on the two-dimensional and / or three-dimensional shape of the tableware acquired by the tableware information acquisition unit. Dishware automatic cleaning system.
前記食器情報取得部が、前記食器取上用トレー配置部に配置されたトレー上の食器の画像情報を取得し、
前記食器搬送制御部が、前記食器取上用トレー配置部に配置されたトレー上の食器の画像情報に基づいて、前記ハンド保持部分を算出することを特徴とする請求項1〜3のいずれか1項に記載の食器自動洗浄システム。 One tray is transferred from the receiving tray arranging part to a receiving tray arranging part that accepts a plurality of trays on which used tableware is placed and a position where the tableware is picked up by the robot arm from the receiving tray arranging part. It has a tray arrangement part for tableware collection, and
The tableware information acquisition unit acquires image information of the tableware on the tray arranged in the tableware pick-up tray arrangement unit.
Any of claims 1 to 3, wherein the tableware transport control unit calculates the hand holding portion based on image information of the tableware on the tray arranged in the tableware pick-up tray arrangement unit. The automatic dishwashing system according to item 1.
前記食器搬送制御部が、前記食器情報取得部によって取得された洗浄用ラックの収容部内の画像情報に基づいて洗浄用ラックの空スペースを算出し、洗浄用ラックに収容するために前記ロボットアームによって取り上げた食器の画像情報と、洗浄用ラックの空スペースの画像情報とから洗浄用ラックへの食器の収容位置を算出し、算出された食器の収容位置に前記ロボットアームによって食器を収容することを特徴とする請求項1〜4のいずれか1項に記載の食器自動洗浄システム。 The tableware information acquisition unit acquires image information in the storage unit of the washing rack arranged in the rack arrangement unit, and obtains image information.
The tableware transport control unit calculates an empty space of the washing rack based on the image information in the storage unit of the washing rack acquired by the tableware information acquisition unit, and uses the robot arm to store the empty space in the washing rack. From the image information of the picked up tableware and the image information of the empty space of the washing rack, the storage position of the tableware in the washing rack is calculated, and the tableware is stored in the calculated storage position of the tableware by the robot arm. The automatic dishwashing system according to any one of claims 1 to 4.
ロボットアームによって取り上げた食器を洗浄のために収容する洗浄用ラックを配置するラック配置工程と、
前記トレー配置部に配置されたトレー上の食器の画像情報を取得する食器情報取得工程と、
前記食器情報取得工程によって取得された食器の画像情報に基づいて、前記トレー配置部に配置されたトレー上の食器を前記ロボットアームによって取り上げるために前記ハンドが挟持又は吸着して保持する食器のハンド保持部分を算出するハンド保持部分算出工程と、
前記ロボットアームによって前記ハンド保持部分を保持して前記トレー配置部から食器を取り上げると共に、取り上げた食器を前記洗浄用ラックに収容する食器搬送工程と、
を含むことを特徴とする食器自動洗浄方法。 The tray placement process in which the tray on which the used tableware is placed is placed in the tray placement section,
The rack placement process of arranging the washing rack that houses the dishes picked up by the robot arm for washing,
A tableware information acquisition process for acquiring image information of tableware on a tray arranged in the tray arrangement unit, and
Based on the image information of the tableware acquired by the tableware information acquisition step, the hand of the tableware held by the hand in order to pick up the tableware on the tray arranged in the tray arrangement portion by the robot arm. Hand holding part calculation process to calculate the holding part and
A tableware transporting process in which the hand holding portion is held by the robot arm, tableware is picked up from the tray arrangement portion, and the picked up tableware is stored in the washing rack.
An automatic dishwashing method characterized by including.
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