JP2023170315A - ワークの位置姿勢を認識する方法、システム、及び、コンピュータープログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ワーク位置姿勢についての認識の正誤を区別できる技術を提供する。【解決手段】本開示の方法は、（ａ）Ｎを１以上の整数とし、Ｍを２以上の整数としたとき、Ｎ個のワークを含む同一シーンを表すＭ個の入力情報のそれぞれを用いて、１つ以上のワーク位置姿勢をそれぞれ認識する工程と、（ｂ）Ｍ個の入力情報から認識された複数のワーク位置姿勢を用いて、同一ワーク位置姿勢と推定される２個以上の同一ワーク位置姿勢を抽出する工程と、（ｃ）同一ワーク位置姿勢の抽出結果を用いて、各同一ワーク位置姿勢の正誤を判定する工程と、を含む。【選択図】図４

Description

本開示は、ワークの位置姿勢を認識する方法、システム、及び、コンピュータープログラムに関する。

特許文献１には、カメラにより入力された画像からワークの状態を推定する際に、誤推定の低減を実現する技術が開示されている。この従来技術では、ポーズ毎の出現確率をあらかじめ記憶しておき、推定されたワークの状態と、当該ワークの状態に対応する前記出現確率とに基づいて、当該ワークの状態に対する信頼度を算出する。

特開２０１３－２５７１８２号公報

しかしながら、上記従来技術では、ポーズ毎の出現確率に応じた信頼度が高い場合は認識が正常な可能性は高いが、低コストのビジョンセンサーを使う場合や、ワークのCADデータと実物との差異が大きい場合などは、入力データ品質が悪くなる。このため、ポーズ毎の出現確率に応じた信頼度によって、認識の正誤を区別することが困難であるという問題があった。

本開示の第１の形態によれば、ワークの位置姿勢を認識する方法が提供される。この方法は、（ａ）Ｎを１以上の整数とし、Ｍを２以上の整数としたとき、Ｎ個のワークを含む同一シーンを表すＭ個の入力情報のそれぞれを用いて、１つ以上のワーク位置姿勢をそれぞれ認識する工程と、（ｂ）前記Ｍ個の入力情報から認識された複数の前記ワーク位置姿勢を用いて、同一ワークの位置姿勢と推定される２個以上の同一ワーク位置姿勢を抽出する工程と、（ｃ）前記同一ワーク位置姿勢の抽出結果を用いて、各同一ワーク位置姿勢の正誤を判定する工程と、を含む。

本開示の第２の形態によれば、ワークの位置姿勢を認識するシステムが提供される。このシステムは、Ｎを１以上の整数とし、Ｍを２以上の整数としたとき、Ｎ個のワークを含む同一シーンを表すＭ個の入力情報を取得する入力情報取得部と、前記Ｍ個の入力情報を用いて前記位置姿勢の認識処理を実行する認識部と、を備える。前記認識部は、（ａ）前記Ｍ個の入力情報のそれぞれを用いて、１つ以上のワーク位置姿勢をそれぞれ認識する処理と、（ｂ）前記Ｍ個の入力情報から認識された複数の前記ワーク位置姿勢を用いて、同一ワークの位置姿勢と推定される２個以上の同一ワーク位置姿勢を抽出する処理と、（ｃ）前記同一ワーク位置姿勢の抽出結果を用いて、各同一ワーク位置姿勢の正誤を判定する処理と、を実行する。

本開示の第３の形態によれば、ワークの位置姿勢を認識する処理をプロセッサーに実行させるコンピュータープログラムが提供される。このコンピュータープログラムは、（ａ）Ｎを１以上の整数とし、Ｍを２以上の整数としたとき、Ｎ個のワークを含む同一シーンを表すＭ個の入力情報のそれぞれを用いて、１つ以上のワーク位置姿勢をそれぞれ認識する処理と、（ｂ）前記Ｍ個の入力情報から認識された複数の前記ワーク位置姿勢を用いて、同一ワークの位置姿勢と推定される２個以上の同一ワーク位置姿勢を抽出する処理と、（ｃ）前記同一ワーク位置姿勢の抽出結果を用いて、各同一ワーク位置姿勢の正誤を判定する処理と、を前記プロセッサーに実行させる。

実施形態におけるロボットシステムの構成を示す説明図。 実施形態における情報処理装置の機能ブロック図。 ワーク位置姿勢認識処理の手順を示すフローチャート。 同一シーンの複数の入力情報とワーク位置姿勢の算出機能を示す説明図。 ワーク形状に応じたバウンディングボックスを示す説明図。 バウンディングボックスを用いた座標中心位置条件の判定処理を示す説明図。 同一ワーク位置姿勢の角度条件の判定処理を示す説明図。 類似位置姿勢の判定結果を示す説明図。 ワーク位置姿勢の正誤判定の表示例を示す説明図。 ワーク位置姿勢の正誤判定を変更した例を示す説明図。

図１は、一実施形態におけるロボットシステムの一例を示す説明図である。このロボットシステムは、ロボット１００と、ロボット１００を制御する制御装置２００と、情報処理装置３００と、ビジョンセンサー４００と、架台５００とを備える。情報処理装置３００は、例えばパーソナルコンピューターである。

ロボット１００は、基台１１０と、ロボットアーム１２０と、を備えている。ロボットアーム１２０の先端部であるアームエンド１２２には、エンドエフェクターとしてのロボットハンド１５０が装着されている。ロボットハンド１５０は、ワークＷＫを把持することが可能なグリッパーや吸着パッドとして実現可能である。ロボットハンド１５０の先端部には、ロボット１００の制御点としてのＴＣＰ(Tool Center Point)が設定されている。なお、制御点ＴＣＰは、任意の位置に設定可能である。

ロボットアーム１２０は、６つの関節Ｊ１～Ｊ６で順次接続されている。これらの関節Ｊ１～Ｊ６のうち、３つの関節Ｊ２，Ｊ３，Ｊ５は曲げ関節であり、他の３つの関節Ｊ１，Ｊ４，Ｊ６はねじり関節である。本実施形態では６軸ロボットを例示しているが、１個以上の関節を有する任意のロボットアーム機構を有するロボットを用いることが可能である。また、本実施形態のロボット１００は、垂直多関節ロボットであるが、水平多関節ロボットを使用してもよい。

架台５００には、第１トレイ５１０と第２トレイ５２０が設置されている。第１トレイ５１０には、複数のワークＷＫが収容される。第２トレイ５２０は、第１トレイ５１０から取り出されたワークＷＫを載置する場所として使用される。ロボット１００は、第１トレイ５１０からワークＷＫを取り出して、第２トレイ５２０に載置する作業を実行する。この際、ワークＷＫは、第２トレイ５２０内の予め定められた位置に、予め定められた姿勢で載置される。この作業を正確に行うため、ワークＷＫの位置姿勢の認識が実行される。ワークＷＫを「物体」とも呼ぶ。本実施形態では、同一仕様の複数のワークＷＫの位置姿勢を認識するが、仕様が異なる複数のワークの位置姿勢を認識する場合も本開示の内容を適用可能である。

第１トレイ５１０の上方には、第１トレイ５１０内のワークＷＫの画像を撮影するビジョンセンサー４００が設置されている。ビジョンセンサー４００で撮影された画像は、ワークＷＫの３次元的な位置及び姿勢を求めるために使用される。ワークＷＫの３次元的な位置及び姿勢を、以下では「位置姿勢」又は「ワーク位置姿勢」と呼ぶ。ビジョンセンサー４００としては、例えば、ＲＧＢＤカメラやステレオカメラなどのカメラや、ＬｉＤＡＲ(Light Detection And Ranging)やミリ波レーダーなどの測距センサーを用いることができる。ＲＧＢＤカメラは、ＲＧＢ画像を撮影するＲＧＢカメラと、深度画像（Depth image）を撮影するＤカメラと、を有するカメラである。ＲＧＢカメラの代わりにグレー画像を撮影するモノクロカメラを用いてもよい。また、ビジョンセンサー４００として、単眼ビジョンセンサーを用いることも可能である。また、ワークＷＫを含む同一のシーンを撮影して複数の入力情報を取得するために、複数のビジョンセンサーを用いてもよい。本開示における「ビジョンセンサー」という語句は、複数のビジョンセンサーを含む場合を含む広い意味で使用される。

図１には、ワールド座標系Σｗと、ロボット座標系Σｒと、ビジョンセンサー座標系Σｖとが示されている。ワールド座標系ΣｗのＸ軸とＹ軸は水平方向の軸であり、Ｚ軸は鉛直方向の軸である。他の座標系についは、３つの座標軸を区別する符号は省略されている。ロボット座標系Σｒは、ロボット１００の予め定められた位置を座標原点とする直交座標系である。ビジョンセンサー座標系Σｖは、ビジョンセンサー４００の予め定められた位置を座標原点とする直交座標系である。ビジョンセンサー４００は予め校正されており、座標系Σｗ，Σｒ，Σｖのそれぞれにおける位置及び姿勢は、座標変換によって互いに変換可能である。

図２は、情報処理装置３００の機能を示すブロック図である。情報処理装置３００は、プロセッサー３１０と、メモリー３２０と、インターフェイス回路３３０と、インターフェイス回路３３０に接続された入力デバイス３４０及び表示デバイス３５０と、を有している。インターフェイス回路３３０には、制御装置２００とビジョンセンサー４００も接続されている。

本実施形態において、ビジョンセンサー４００は、ＲＧＢ画像やグレー画像などの２次元画像を撮影する２次元カメラ４１０と、深度画像を撮影する深度カメラ４２０と、深度カメラ４２０用の照明光を照射する照明部４３０とを有する。照明部４３０は、深度画像を撮影するための赤外線パターンを照射するプロジェクターである。

プロセッサー３１０は、入力情報取得部６１０及び認識部６２０としての機能を有する。入力情報取得部６１０は、ビジョンセンサー４００を用いて、１つ以上のワークＷＫを含む同一シーンについて複数の入力情報を取得する。認識部６２０は、複数の入力情報を用いて、ワークＷＫの位置及び姿勢を認識する。認識部６２０は、位置姿勢算出部６２２と同一ワーク姿勢抽出部６２４と外れ姿勢抽出部６２６と正誤判定処理部６２８の機能を含む。位置姿勢算出部６２２は、ビジョンセンサー４００で撮影した同一シーンの複数の画像を入力情報として用いて、それぞれの入力情報からワーク位置姿勢を算出する処理を実行する。同一ワーク姿勢抽出部６２４は、算出されたワーク位置姿勢を用いて、同一ワークの位置姿勢と推定される同一ワーク位置姿勢群を抽出する。外れ姿勢抽出部６２６は、同一ワーク位置姿勢群から、外れ位置姿勢を抽出する。「外れ位置姿勢」とは、同一ワーク位置姿勢群の中で信頼度が低いと考えられる位置姿勢を意味する。正誤判定処理部６２８は、同一ワーク位置姿勢と外れ位置姿勢の抽出結果を使用して、ワーク位置姿勢の認識結果に対して正誤判定を実行する。入力情報取得部６１０と認識部６２０の機能は、メモリー３２０に格納されたコンピュータープログラムをプロセッサー３１０が実行することによってそれぞれ実現される。但し、入力情報取得部６１０と認識部６２０の機能の一部又は全部をハードウェア回路で実現してもよい。

メモリー３２０には、ワークＷＫの外形を表すＣＡＤデータＣＤと、ワーク位置姿勢の算出に使用する認識パラメーター情報ＩＰと、ロボット制御プログラムＲＰが格納される。ロボット制御プログラムＲＰは、ロボット１００を動作させる複数の命令で構成される。

図３は、ロボット１００のピッキング作業において実行されるワーク位置姿勢の認識処理の手順を示すフローチャートである。ステップＳ１１０では、入力情報取得部６１０が、ビジョンセンサー４００を用いて、Ｎ個のワークを含む同一シーンを表すＭ個の入力情報を生成する。ここで、Ｎは１以上の整数であり、Ｍは２以上の整数である。但し、Ｎを２以上の整数とすること、即ち、複数のワークをそれぞれ含む複数の入力情報を取得することが好ましい。入力情報としては、ビジョンセンサー４００の撮像結果から得られた画像情報及び点群情報を使用できる。また、入力情報に、ワーク位置姿勢の算出に使用する認識パラメーター情報ＩＰを含めるようにしてもよい。

同一シーンについて複数の入力情報を取得する理由は、後述するように、統計的な処理を利用して、ワーク位置姿勢の認識の正誤を判別するからである。統計的に正誤を正しく判別するには、同一シーンに関する入力情報の数Ｍが多いほど好ましい。複数の入力情報を取得する方法としては、以下のようないくつかの方法のいずれかを採用可能である。

＜入力情報の取得方法１＞
方法１では、同一シーンに対して繰り返し撮影を行うことによって複数の入力情報を生成する。実際のシーンでは同一条件下で撮影を実施しても撮影結果が多少バラつくため、異なる複数の入力情報が取得可能となる。撮影結果がバラつく理由は、撮影時の光源のちらつきやセンサー感度の影響で、画素レベルの輝度値が全く同じにならないことが一因である。なお、異なる時間帯などのように、環境光が異なる複数の条件で撮影を行うようにしてもよい。この方法１の利点は実装が簡単な点である。

＜入力情報の取得方法２＞
方法２では、一つの画像に対して、ノイズ付加やコントラスト調整などの画像処理を行うことによって、複数の入力情報を生成する。この画像処理では、繰り返し撮影によるバラツキなどを想定した比較的小さい変化を付加することが好ましい。この方法２は、撮影が１回で済むため、方法１に比べて時間短縮が期待できる。

＜入力情報の取得方法３＞
方法３は、一つの画像に対して異なる複数の認識パラメーター情報ＩＰを付加することによって、複数の入力情報を生成する。この方法３も、方法２と同様に撮影回数が１回で済み、さらには画像処理機能の実装が不要となる。この場合には、認識パラメーター情報ＩＰの違いによる認識結果の影響度合を予め把握して、異なる複数の認識パラメーター情報ＩＰを予め準備することが好ましい。認識パラメーター情報ＩＰは、ビジョンセンサー４００による撮影で得られた２次元画像や深度画像からワーク位置姿勢を算出する際に使用するパラメーターである。例えば、ワーク位置姿勢の算出の際に、画像から抽出されるエッジ強度や点群データから抽出される法線情報などの中間データを利用してテンプレートマッチングを行う場合には、中間データの作成に用いる探索範囲や閾値などのパラメーターを、認識パラメーター情報ＩＰとして使用することができる。異なる複数の認識パラメーター情報ＩＰを用いることによって、一組の２次元画像及び深度画像から、異なる複数の入力情報を作成することが可能である。

図４は、同一シーンについての複数の入力情報とワーク位置姿勢の算出機能を示す説明図である。入力情報取得部６１０は、ビジョンセンサー４００を用いて１つ以上のワークＷＫを含むシーンを撮影することによって２次元画像Ｍ１と深度画像Ｍ２を作成する。深度画像Ｍ２は、位相シフト法や空間コード法、ステレオブロックマッチング法などを用いて作成される。入力情報ＩＭは、これらの画像Ｍ１，Ｍ２を含んでいる。この例では、同一シーンについて、３つの入力情報ＩＭ１～ＩＭ３が取得されている。このシーンには、４つのワークＷＫ１～ＷＫ４が含まれている。前述したように、同一シーンに含まれるワークＷＫの数Ｎは１以上の任意の整数に設定可能であり、取得される入力情報ＩＭの数Ｍは２以上の任意の整数に設定可能である。

図４の例における３つの入力情報ＩＭ１～ＩＭ３は、互いに異なる情報となっている。入力情報ＩＭ１，ＩＭ２では、第２のワークＷＫ２の形状が不明瞭である。第３の入力情報ＩＭ３では、第２のワークＷＫ２の形状は明瞭であるが、第３のワークＷＫ３の形状が不明瞭である。第３の入力情報ＩＭ３では、更に、第１のワークＷＫ１の頭部が不明瞭である。入力情報ＩＭ１～ＩＭ３のこのような違いは、位置姿勢算出部６２２で算出されるワーク位置姿勢Ｐijに影響がある。この点については後述する。

図３のステップＳ１２０では、位置姿勢算出部６２２が、個々の入力情報ＩＭ１～ＩＭ３から、１つ以上のワーク位置姿勢Ｐijをそれぞれ認識する。ワーク位置姿勢の符号Ｐijは、ｉ番目の入力情報から算出されたｊ番目のワーク位置姿勢であることを意味する。ワーク位置姿勢Ｐij(x, y, z, u, v, w)は、例えば、ロボット座標系Σｒにおける位置(x, y, z)と姿勢(u, v, w)で表現される。姿勢(u, v, w)は、３軸廻りの回転角度で表される。なお、ロボット座標系Σｒの代わりに、ワールド座標系Σｗなどの他の座標系でワーク位置姿勢Ｐijを表現するようにしてもよい。

図４の右側には、３つの入力情報ＩＭ１～ＩＭ３のそれぞれから算出されたワーク位置姿勢Ｐijを示す直交座標系が描かれている。また、個々のワーク位置姿勢Ｐijの位置には、そのワーク位置姿勢Ｐijから推定されるワーク形状が点線で描かれている。

位置姿勢算出部６２２で算出されたワーク位置姿勢Ｐijには誤りがある可能性があるので、ワーク位置姿勢Ｐijから推定されるワーク形状の位置や姿勢は、入力情報ＩＭ１～ＩＭ３に実際に含まれているワークＷＫ１～ＷＫ４の位置や姿勢と異なる場合がある。例えば、第１の入力情報ＩＭ１から得られたワーク位置姿勢Ｐ11～Ｐ13は、実際のワークＷＫ１，ＷＫ３，ＷＫ４に対応しており、第２のワークＷＫ２に対応するワーク位置姿勢は第１の入力情報ＩＭ１から得られていない。この理由は、第１の入力情報ＩＭ１では、第２のワークＷＫ２の形状が不明瞭であるからである。第２の入力情報ＩＭ２から得られたワーク位置姿勢Ｐ21～Ｐ23も、実際のワークＷＫ１，ＷＫ３，ＷＫ４に対応しており、第２のワークＷＫ２に対応するワーク位置姿勢は第２の入力情報ＩＭ２から得られていない。第３の入力情報ＩＭ３から得られたワーク位置姿勢Ｐ31～Ｐ33は、実際のワークＷＫ１，ＷＫ２，ＷＫ４に対応しており、第３のワークＷＫ３に対応するワーク位置姿勢は第３の入力情報ＩＭ３から得られていない。また、ワーク位置姿勢Ｐ31から推定されるワーク形状の向きは、実際のワークＷＫ１とは逆向きである。

Ｎ個のワークを含むＭ個の入力情報からは、最大でＮ×Ｍ個の位置姿勢Ｐijが算出される。但し、ワーク同士が重なりあったりしている場合などには、ステップＳ１２０で得られる位置姿勢Ｐijの個数はＮ×Ｍよりも少なくなる。

ワーク位置姿勢Ｐijの算出処理は、例えばテンプレートマッチングを利用して行われる。すなわち、ワークＷＫのＣＡＤデータを用いて、入力情報ＩＭに含まれるワーク位置姿勢をシミュレーションすることによって、複数のワーク位置姿勢毎にテンプレートを予め作成しておく。そして、ビジョンセンサー４００で実際に撮影された入力情報ＩＭを用いてテンプレートマッチングを行うことによって、入力情報ＩＭ内のワークＷＫを検出し、そのワーク位置姿勢Ｐijを認識又は推定する。なお、テンプレートマッチングの代わりに、他の方法を用いてワーク位置姿勢Ｐijを認識してもよい。例えば、畳み込みニューラルネットワークなどの機械学習モデルを用いてワーク位置姿勢Ｐijを認識してもよい。

ステップＳ１３０では、同一ワーク姿勢抽出部６２４が、同一ワークの位置姿勢と推定される２個以上の同一ワーク位置姿勢Ｐijを抽出する。この抽出処理は、複数の入力情報から得られた複数のワーク位置姿勢Ｐijが、どのワークを対象とした認識結果であるかに応じてグルーピングする処理である。

同一ワーク位置姿勢の抽出処理では、ワーク位置姿勢Ｐijの差が予め定められた許容差以下である２個以上のワーク位置姿勢Ｐijを、同一ワーク位置姿勢として抽出することができる。例えば、以下のいずれかの方法を使用して同一ワーク位置姿勢を抽出できる。
＜同一ワーク位置姿勢の抽出方法１＞
抽出方法１では、ワーク位置姿勢Ｐijから推定されるワーク形状に関する座標中心位置条件と角度条件の両方を満足するワーク位置姿勢を、同一ワーク位置姿勢のグループとして抽出する。抽出方法１の詳細は後述する。
＜同一ワーク位置姿勢の抽出方法２＞
抽出方法２では、ワーク位置姿勢Ｐijを６次元ベクトルと見なして、異なる入力情報から得られたワーク位置姿勢Ｐijのうち、互いの距離が許容値以下のものを、同一ワーク位置姿勢のグループとして抽出する。

これらの抽出方法１，２のいずれにおいても、１つの同一ワーク位置姿勢グループに属するワーク位置姿勢は、異なる入力情報から取得されたものである。従って、Ｎ個のワークを含むＭ個の入力情報を用いる場合に、個々の同一ワーク位置姿勢グループは最大でＭ個のワーク位置姿勢を含んでおり、グループ数は最大でＮ個である。本実施形態では、上記抽出方法１を使用する。座標中心位置条件の判定では、隣接したワークはそれぞれの外形同士が干渉して位置が離れることを利用した判定を行う。

図５は、座標中心条件の判定に使用されるバウンディングボックスＢＢijと座標中心位置Ｃijを示している。バウンディングボックスＢＢijは、ワーク位置姿勢Ｐijから推定されるワーク形状ＷＳijに応じた３次元形状を有する。バウンディングボックスＢＢijは、例えば、ワーク形状ＷＳijに外接する形状を有するものとしてもよい。或いは、αを１未満の係数としたとき、ワーク形状ＷＳijに外接する形状をα倍した形状をバウンディングボックスＢＢijとしてもよい。座標中心位置Ｃijは、ワーク位置姿勢Ｐijから推定されるワーク形状ＷＳijの中心位置に相当する。ワーク形状ＷＳijは、ワークＷＫのＣＡＤデータで表される形状を有するとともに、ワーク位置姿勢Ｐijで示される位置及び姿勢を有している。前述したように、ｉは入力情報ＩＭｉの序数、ｊは認識されたワーク位置姿勢の序数であり、この例ではｉ＝１～３，ｊ＝１～３である。バウンディングボックスＢＢijは、例えば直方体などの予め定められた３次元形状を有する。バウンディングボックスＢＢijとして、ＣＡＤデータで表されるワーク形状そのものを用いてもよいが、ワーク形状に外接する直方体を使用すれば、座標中心位置条件の判定が容易である。また、ワーク形状に外接する直方体をα倍することによって得られるやや小さな直方体を使用すれば、座標中心位置条件を厳しくすることができ、ワーク位置姿勢の認識精度を高めることができる。

座標中心位置条件は、以下の手順で判断される。
（ｉ）個々のワーク位置姿勢Ｐijを基準ワーク位置姿勢Ｐijとして用いて、基準ワーク位置姿勢Ｐijから推定されるワーク形状ＷＳijに応じた３次元形状を有するバウンディングボックスＢＢijを設定する。
（ｉｉ）基準ワーク位置姿勢Ｐij以外の他のワーク位置姿勢Ｐmnを対象ワーク位置姿勢Ｐmnとして用いて、対象ワーク位置姿勢Ｐmnから推定されるワーク形状ＷＳmnの中心位置を決定する。なお、対象ワーク位置姿勢Ｐmnは、基準ワーク位置姿勢Ｐijと異なる入力情報から得られたものである。即ち、序数ｉ，ｍは、互いに異なる値である。
(ｉｉｉ)対象ワーク位置姿勢Ｐmnの中心位置が、基準ワーク位置姿勢ＰijのバウンディングボックスＢＢij内に存在する場合には、基準ワーク位置姿勢Ｐijと対象ワーク位置姿勢Ｐmnとが座標中心位置条件を満足するものと判定する。

図６は、バウンディングボックスＢＢijを用いた座標中心位置条件の判定処理を示す説明図である。上側の図は、第２の入力情報ＩＭ２から得られたワーク位置姿勢Ｐ22を基準ワーク位置姿勢とした場合の例であり、基準ワーク位置姿勢Ｐ22から推定されるバウンディングボックスＢＢ22が描かれている。また、第３の入力情報から得られたワーク位置姿勢Ｐ32を対象ワーク位置姿勢としており、対象ワーク位置姿勢Ｐ32から推定されるワーク形状ＷＳ32及びその座標中心位置Ｃ32が描かれている。対象ワーク位置姿勢Ｐ32から推定される座標中心位置Ｃ32は、基準ワーク位置姿勢Ｐ22から推定されるバウンディングボックスＢＢ22内に存在するので、これらの２つのワーク位置姿勢Ｐ22，Ｐ32は座標中心位置条件を満足するものと判定される。

図６の下側の図は、第３の入力情報ＩＭ３から得られたワーク位置姿勢Ｐ32を基準ワーク位置姿勢とした場合の例であり、基準ワーク位置姿勢Ｐ32から推定されるバウンディングボックスＢＢ32が描かれている。また、第２の入力情報から得られたワーク位置姿勢Ｐ22を対象ワーク位置姿勢としており、対象ワーク位置姿勢Ｐ22から推定されるワーク形状ＷＳ22及びその座標中心位置Ｃ22が描かれている。対象ワーク位置姿勢Ｐ22から推定される座標中心位置Ｃ22は、基準ワーク位置姿勢Ｐ32から推定されるバウンディングボックスＢＢ32内に存在するので、これらの２つのワーク位置姿勢Ｐ32，Ｐ22は座標中心位置条件を満足するものと判定される。

なお、図６の上側の図と下側の図のそれぞれの場合において、２つのワーク位置姿勢Ｐ22，Ｐ32が座標中心位置条件を満足するものと判定されている。但し、これらの２つのうちの少なくとも一方が成立する場合に、２つのワーク位置姿勢Ｐ22，Ｐ32が座標中心位置条件を満足するものと判定してもよい。図４で説明したように、第２の入力情報ＩＭ２から得られたワーク位置姿勢Ｐ22は第３のワークＷＫ３の位置姿勢であり、第３の入力情報ＩＭ３から得られたワーク位置姿勢Ｐ32は第２のワークＷＫ２の位置姿勢であって、実際は同一ワークの位置姿勢ではない。しかし、図３のステップＳ１３０では、比較的緩い判定条件で同一ワーク位置姿勢を抽出しており、後述するステップＳ１４０においてより厳しい判定条件を用いることによって、同一ワークのものではないワーク位置姿勢を外れ位置姿勢として除外している。同一ワーク位置姿勢の抽出処理において比較的緩い判定条件を用いる理由は、同一ワークのものと推定されるワーク位置姿勢Ｐijを確実にグループ化するためである。

図４に示したワーク位置姿勢Ｐijについて、上述した座標中心位置条件の判定結果は以下の通りとなる。
（１）同一ワーク位置姿勢の第１グループ：Ｐ11，Ｐ21，Ｐ31
（２）同一ワーク位置姿勢の第２グループ：Ｐ12，Ｐ22，Ｐ32
（３）同一ワーク位置姿勢の第３グループ：Ｐ13，Ｐ23，Ｐ33

図７は、同一ワーク位置姿勢の抽出処理における角度条件の判定処理を示している。角度条件の判定処理では、座標中心位置条件によってグループ化されたワーク位置姿勢Ｐij(x, y, z, u, v, w)に関して、その角度(u, v, w)で表される３つのベクトルのそれぞれについて、２つのワーク位置姿勢Ｐijの対応するベクトルの角度差が許容値以下であるか否かに応じて、角度条件を満足するか否かを判定する。このとき、３つのベクトルに関する角度差のうち、１つ以上が許容値を超えている場合に、角度条件を満足しないものと判定することができる。なお、ネジの様な回転対称性があるワークについては、軸対称ベクトル以外では真の姿勢が決定されないため、軸対称ベクトルのみについて判定を実行するようにしてもよい。

図７の例では、ワーク位置姿勢Ｐijで表されるｘ軸方向が、軸対称ベクトルとなっている。複数のワーク位置姿勢Ｐijについて、ｘ軸方向の角度差が許容値以下であれば角度条件を満足すると判定できる。同一ワーク位置姿勢の抽出処理における角度条件の許容値は、比較的緩い値に設定される。本実施形態では、角度差の許容値は１８０度に設定される。

図７において、座標中心位置条件によってグループ化されたワーク位置姿勢Ｐijについては、いずれも角度条件を満足するので、判定結果は以下の通りとなる。
（１）同一ワーク位置姿勢の第１グループ：Ｐ11，Ｐ21，Ｐ31
（２）同一ワーク位置姿勢の第２グループ：Ｐ12，Ｐ22，Ｐ32
（３）同一ワーク位置姿勢の第３グループ：Ｐ13，Ｐ23，Ｐ33

なお、角度差の許容値を１８０度に設定した場合には、角度条件は常に成立するので、任意の２つのワーク位置姿勢について上述した座標中心位置条件が成立すれば、それらは同一ワーク位置姿勢であると判定される。換言すれば、同一ワーク位置姿勢の抽出処理において、座標中心位置条件のみを用いて同一ワーク位置姿勢であるか否かを判定してもよい。

図３のステップＳ１４０では、外れ姿勢抽出部６２６が、予め定められた判定条件を用いて、同一ワーク位置姿勢グループから外れ位置姿勢を抽出する。この抽出処理は、統計的に実行される。具体的には、外れ姿勢抽出部６２６は、ステップＳ１３０で抽出された同一ワーク位置姿勢同士を比較して、予め定められた類似条件を満足する類似位置姿勢をカウントし、類似位置姿勢の数が閾値未満の同一ワーク位置姿勢を、「外れ位置姿勢」と判定する。この判定の閾値は、１以上の整数に設定することができ、入力情報の数Ｍが大きいほど大きな値に設定される。

類似位置姿勢か否かを決定する類似条件としては、例えば以下のものを使用することができる。
＜類似条件１＞
類似条件１では、２つの同一ワーク位置姿勢Ｐij(x, y, z, u, v, w)の位置(x, y, z)の距離同士が許容距離以下であり、且つ、角度(u, v, w)の差が許容角度以下である場合には、２つの同一ワーク位置姿勢Ｐijが類似するものと判定する。
＜類似条件２＞
類似条件２では、同一ワーク位置姿勢Ｐijを６次元ベクトルと見なして、２つの同一ワーク位置姿勢Ｐij同士の距離が許容値以下の場合には、２つの同一ワーク位置姿勢Ｐijが類似するものと判定する。

なお、類似位置姿勢の判定条件は、同一ワーク位置姿勢の抽出処理における判定条件よりも厳しいものとすることが好ましい。本実施形態では、上記類似条件１を使用する。

図８は、類似位置姿勢の判定結果を示す説明図である。この例では、第２の入力情報ＩＭ２から得られたワーク位置姿勢Ｐ21と、第３の入力情報ＩＭ３から得られたワーク位置姿勢Ｐ31は、上述した類似条件１のうちの角度(u, v, w)に関する条件を満足しないので、非類似であるものと判定されている。また、第２の入力情報ＩＭ２から得られたワーク位置姿勢Ｐ22と、第３の入力情報ＩＭ３から得られたワーク位置姿勢Ｐ32も、角度(u, v, w)に関する条件を満足しないので、非類似であるものと判定されている。

この結果、同一ワーク位置姿勢の各グループにおける類似／非類似の関係は以下の通りとなる。
（１）同一ワーク位置姿勢の第１グループ：Ｐ11，Ｐ21，Ｐ31
・類似：Ｐ11，Ｐ21
・非類似：Ｐ31
（２）同一ワーク位置姿勢の第２グループ：Ｐ12，Ｐ22，Ｐ32
・類似：Ｐ12，Ｐ22
・非類似：Ｐ32
（３）同一ワーク位置姿勢の第３グループ：Ｐ13，Ｐ23，Ｐ33
・類似：Ｐ13，Ｐ23，Ｐ33
・非類似：なし

本実施形態において、類似位置姿勢の閾値は１に設定されており、類似位置姿勢の数が１未満の同一ワーク位置姿勢は「外れ位置姿勢」と判定される。即ち、個々の同一ワーク位置姿勢について、自己に類似する他の同一ワーク位置姿勢が存在しない場合に、その同一ワーク位置姿勢が「外れ位置姿勢」と判定される。図８の例では、非類似と判定された２つのワーク位置姿勢Ｐ31，Ｐ32は、他に類似位置姿勢を有していないので、「外れ位置姿勢」と判定される。

なお、同一グループに属する同一ワーク位置姿勢の数が非常に少ない場合には、統計的信頼性が確保できないため、その同一位置姿勢グループは全て外れ位置姿勢と判定してもよい。このような判定は、入力情報の数Ｍが十分に大きな場合に有効である。

なお、上述したステップＳ１４０を実行せずに、ステップＳ１３０の処理のみで同一ワーク位置姿勢を決定するようにしてもよい。この場合には、ステップＳ１３０において、ステップＳ１４０と同様な厳しい判定基準を用いるようにすることが好ましい。但し、上述のように、やや緩い判定基準で同一ワーク位置姿勢を抽出すれば、同一のワークから得られたワーク位置姿勢を同じグループに分類し易いという利点がある。特に、上述したステップＳ１３０では、ワーク位置姿勢から推定されるワーク形状に応じた３次元形状を有するバウンディングボックスを用いて同一ワーク位置姿勢を抽出しているので、細長いワークや、薄板状のワークなどのように、隣接するワーク同士を区別しにくい場合にも、同一のワークから得られたワーク位置姿勢をより正しくグループ化できるという利点がある。

図３のステップＳ１５０では、正誤判定処理部６２８が、ワーク位置姿勢に対する認識の正誤を判定する。この正誤判定の判定方法としては、以下のいずれかを使用することができる。

＜判定方法１＞
判定方法１では、外れ位置姿勢の抽出結果を用いて、「外れ位置姿勢」をそのまま「誤認識された位置姿勢」と判定する。この判定方法１は、処理が単純で、ユーザーの負担が無いという利点がある。但し、入力情報の数が少ない場合や、認識部６２０内の各部の設定値が適切でない場合には、間違った判断となる可能性がある。

＜判定方法２＞
判定方法２においては、「外れ位置姿勢」を「誤認識されたワーク位置姿勢候補」と判定し、「誤認識されたワーク位置姿勢候補」をユーザーが確認して、最終的な正誤判定を決定する。この判定方法２では、ユーザーによる確認が加わるため、判定方法１に比べて正誤の判定精度が高くなるという利点がある。また、ユーザーの確認作業も、抽出された外れ位置姿勢のみを対処とすれば良いので、ステップＳ１２０で算出されたすべてのワーク位置姿勢についてユーザーの確認を行う場合に比べて、ユーザーの負担が小さいという利点がある。

上記判定方法１は、ロボット１００を用いた実際のピッキング作業を実行する際に適用することが好ましい。また、上記判定方法２は、ワーク位置姿勢の認識処理のパラメーターを調整する際に適用することが好ましい。例えば、認識部６２０が、ロボット１００を用いた実作業において認識を行うための実作業モードと、認識処理のパラメーターを調整するための調整モードのいずれかで選択的に動作可能であり、実作業モードでは上記判定方法１を使用し、調整モードでは上記判定方法２を使用するように構成されていることが好ましい。以下では、上記判定方法２を適用した例を説明する。

図９は、ワーク位置姿勢の正誤判定結果を表示するウィンドウＷ１の一例を示す説明図である。このウィンドウＷ１には、３つの入力情報ＩＭ１～ＩＭ３のうちの代表的入力情報ＩＭ１の画像が表示されており、また、代表的入力情報ＩＭ１内に設定された同一ワーク認識領域ＩＤ１～ＩＤ３が描かれている。本実施形態では、３グループの同一ワーク位置姿勢が抽出されており、３つの同一ワーク認識領域ＩＤ１～ＩＤ３はこれらの３つのグループに対応している。

代表的入力情報ＩＭ１の画像の下には、３つの同一ワーク認識領域ＩＤ１～ＩＤ３のそれぞれについて、３つの入力情報ＩＭ１～ＩＭ３から抽出されたワーク位置姿勢Ｐijが表示されている。また、ステップＳ１４０において外れ位置姿勢と判定されたワーク位置姿勢Ｐ31，Ｐ32に対しては、誤認識されたワーク位置姿勢であることを示すラベルＬＢ２として「no good」が表示されている。その他のワーク位置姿勢Ｐijに対しては、正しく認識されたワーク位置姿勢であることを示すラベルＬＢ１として「good」が表示されている。

代表的入力情報ＩＭ１の右側には、正誤の判定基準に用いる閾値をユーザーが設定するための２つのスライダーＳＬ１，ＳＬ２が表示されている。第１のスライダーＳＬ１は、ワーク位置姿勢Ｐij(x, y, z, u, v, w)の位置(x, y, z)の許容差としての位置閾値を設定するために使用される。第２のスライダーＳＬ２は、ワーク位置姿勢Ｐij(x, y, z, u, v, w)の角度(u, v, w)の許容差としての角度閾値を設定するために使用される。これらの閾値は、ステップＳ１４０の外れ位置姿勢の抽出処理で使用した類似条件の閾値に相当する。ユーザーは、これらのスライダーＳＬ１，ＳＬ２を用いて閾値を変更することによって、ワーク位置姿勢Ｐijの正誤判定結果を調整することができる。

ユーザーは、更に、ポインターＰＴを用いて任意のワーク位置姿勢Ｐijを選択することによって、正誤の判定結果を変更することが可能である。図９の例では、ワーク位置姿勢Ｐ32のラベルＬＢ２が選択されている。

図１０は、ワーク位置姿勢Ｐ32のラベルが、図９で示したラベルＬＢ２から、ラベルＬＢ１に変更された例を示している。また、この変更の結果として、角度閾値を設定するためのスライダーＳＬ２が標準値よりも大きな値に自動的に変更されている。このようなユーザーによる確認を行うようにすれば、正誤の判定精度を高めることが可能である。

なお、個々のワーク位置姿勢Ｐijについて、認識信頼度を算出するようにしてもよい。例えば、例えば、任意のワーク位置姿勢Ｐijについて、同一グループに属する同一ワーク位置姿勢の数が多いほど、そのワーク位置姿勢Ｐijの認識信頼度が高くなるようにしてもよい。また、同一グループに属する他の同一ワーク位置姿勢との位置姿勢の差の合計が小さいほど認識信頼度が高くなるようにしてもよい。認識信頼度を使用する場合には、認識信頼度が信頼度閾値未満のワーク位置姿勢を外れ位置姿勢として表示してもよい。また、認識信頼度の高い順にワーク位置姿勢を提示するようにしてもよい。更に、ユーザーが認識の正誤を変更した場合には、その変更に応じて、信頼度閾値を自動的に変更するようにしてもよい。

以上のように、上記実施形態では、同一シーンの複数の入力情報を用いて、同一ワーク位置姿勢を認識するとともに、その認識の正誤を判定するので、ワーク位置姿勢に関する認識の信頼度を高めることができる。

・他の形態：
本開示は、上述した実施形態に限られるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲において種々の形態で実現することができる。例えば、本開示は、以下の形態（aspect）によっても実現可能である。以下に記載した各形態中の技術的特徴に対応する上記実施形態中の技術的特徴は、本開示の課題の一部又は全部を解決するために、あるいは、本開示の効果の一部又は全部を達成するために、適宜、差し替えや、組み合わせを行うことが可能である。また、その技術的特徴が本明細書中に必須なものとして説明されていなければ、適宜、削除することが可能である。

（１）本開示の第１の形態によれば、ワーク位置姿勢を認識する方法が提供される。この方法は、（ａ）Ｎを１以上の整数とし、Ｍを２以上の整数としたとき、Ｎ個のワークを含む同一シーンを表すＭ個の入力情報のそれぞれを用いて、１つ以上のワーク位置姿勢をそれぞれ認識する工程と、（ｂ）前記Ｍ個の入力情報から認識された複数の前記ワーク位置姿勢を用いて、同一ワーク位置姿勢と推定される２個以上の同一ワーク位置姿勢を抽出する工程と、（ｃ）前記同一ワーク位置姿勢の抽出結果を用いて、各同一ワーク位置姿勢の正誤を判定する工程と、を含む。
この方法によれば、同一シーンの複数の入力情報を用いて同一ワーク位置姿勢を認識するとともに、その認識の正誤を判定するので、ワーク位置姿勢に関する認識の信頼度を高めることができる。

（２）上記方法において、前記工程（ｂ）は、（ｂ１）前記Ｍ個の入力情報から得られた複数の前記ワーク位置姿勢を用いて、前記ワーク位置姿勢の差が予め定められた許容差以下である２個以上のワーク位置姿勢を前記同一ワーク位置姿勢として抽出する工程を含むものとしてもよい。
この方法によれば、Ｍ個の入力情報から得られた複数のワーク位置姿勢の中から、その差が許容差以下であるものを同一ワーク位置姿勢として抽出できる。

（３）上記方法において、前記工程（ｂ１）は、各ワーク位置姿勢を基準ワーク位置姿勢として用いて、前記基準ワーク位置姿勢から推定されるワーク形状に応じた３次元形状を有するバウンディングボックスを設定する工程と、前記基準ワーク位置姿勢以外の他の前記ワーク位置姿勢を対象ワーク位置姿勢として用いて、前記対象ワーク位置姿勢から推定されるワーク形状の中心位置を決定する工程と、前記中心位置が前記バウンディングボックス内に存在する場合に、前記基準ワーク位置姿勢と前記対象ワーク位置姿勢とが前記同一ワーク位置姿勢であると判定する工程と、を含むものとしてもよい。
この方法によれば、ワーク形状に応じたバウンディングボックスを用いて同一ワーク位置姿勢を決定できる。

（４）上記方法において、前記工程（ｂ）は、
（ｂ２）前記２以上の同一ワーク位置姿勢のそれぞれについて、予め定められた判定条件を用いて、当該同一ワーク位置姿勢が外れ位置姿勢であるか否かを決定する工程を含むものとしてもよい。
この方法によれば、同一ワーク位置姿勢の中で、誤認識の可能性が高い外れ位置姿勢を決定できる。

（５）上記方法において、前記工程（ｂ２）は、前記２以上の同一ワーク位置姿勢のそれぞれについて、予め定められた類似条件を満足する類似位置姿勢の数を求める工程と、前記類似位置姿勢の数が予め決められた閾値よりも少ない場合に、前記同一ワーク位置姿勢を前記外れ位置姿勢と決定する工程と、を含むものとしてもよい。
この方法によれば、個々の同一ワーク位置姿勢について、外れ位置姿勢であるか否かを精度良く決定できる。

（６）上記方法において、前記工程（ｃ）は、前記外れ位置姿勢と認識された前記同一ワーク位置姿勢については、前記同一ワーク位置姿勢が誤まっているものと決定する工程を含むものとしてもよい。
この方法によれば、ユーザーの指示を必要とせずに、誤っている同一ワーク位置姿勢を簡易な処理で決定できる。

（７）上記方法において、前記工程（ｃ）は、（ｃ１）前記外れ位置姿勢と認識された前記同一ワーク位置姿勢をユーザーに提示する工程と、（ｃ２）前記ユーザーからの指示に応じて、前記同一ワーク位置姿勢が誤まっているか否かを決定する工程と、を含むものとしてもよい。
この方法によれば、ユーザーの指示に応じて同一ワーク位置姿勢が誤まっているか否かを決定するので、同一ワーク位置姿勢の正誤をより確実に決定できる。

（８）本開示の第２の形態によれば、ワーク位置姿勢を認識するシステムが提供される。このシステムは、Ｎを１以上の整数とし、Ｍを２以上の整数としたとき、Ｎ個のワークを含む同一シーンを表すＭ個の入力情報を取得する入力情報取得部と、前記Ｍ個の入力情報を用いて前記位置姿勢の認識処理を実行する認識部と、を備える。前記認識部は、（ａ）前記Ｍ個の入力情報のそれぞれを用いて、１つ以上のワーク位置姿勢をそれぞれ認識する処理と、（ｂ）前記Ｍ個の入力情報から認識された複数の前記ワーク位置姿勢を用いて、同一ワーク位置姿勢と推定される２個以上の同一ワーク位置姿勢を抽出する処理と、（ｃ）前記同一ワーク位置姿勢の抽出結果を用いて、各同一ワーク位置姿勢の正誤を判定する処理と、を実行する。

（９）本開示の第３の形態によれば、ワーク位置姿勢を認識する処理をプロセッサーに実行させるコンピュータープログラムが提供される。このコンピュータープログラムは、（ａ）Ｎを１以上の整数とし、Ｍを２以上の整数としたとき、Ｎ個のワークを含む同一シーンを表すＭ個の入力情報のそれぞれを用いて、１つ以上のワーク位置姿勢をそれぞれ認識する処理と、（ｂ）前記Ｍ個の入力情報から認識された複数の前記ワーク位置姿勢を用いて、同一ワーク位置姿勢と推定される２個以上の同一ワーク位置姿勢を抽出する処理と、（ｃ）前記同一ワーク位置姿勢の抽出結果を用いて、各同一ワーク位置姿勢の正誤を判定する処理と、を前記プロセッサーに実行させる。

本開示は、上記以外の種々の形態で実現することも可能である。例えば、ロボットとロボット制御装置とを備えたロボットシステム、ロボット制御装置の機能を実現するためのコンピュータープログラム、そのコンピュータープログラムを記録した一時的でない記録媒体（non-transitory storage medium）等の形態で実現することができる。

１００…ロボット、１１０…基台、１２０…ロボットアーム、１２２…アームエンド、１５０…ロボットハンド、２００…制御装置、３００…情報処理装置、３１０…プロセッサー、３２０…メモリー、３３０…インターフェイス回路、３４０…入力デバイス、３５０…表示デバイス、４００…ビジョンセンサー、４１０…２次元カメラ、４２０…深度カメラ、４３０…照明部、５００…架台、５１０…第１トレイ、５２０…第２トレイ、６１０…入力情報取得部、６２０…認識部、６２２…位置姿勢算出部、６２４…同一ワーク姿勢抽出部、６２６…外れ姿勢抽出部、６２８…正誤判定処理部

Claims (9)

1. ワークの位置姿勢を認識する方法であって、
   （ａ）Ｎを１以上の整数とし、Ｍを２以上の整数としたとき、Ｎ個のワークを含む同一シーンを表すＭ個の入力情報のそれぞれを用いて、１つ以上のワーク位置姿勢をそれぞれ認識する工程と、
   （ｂ）前記Ｍ個の入力情報から認識された複数の前記ワーク位置姿勢を用いて、同一ワークの位置姿勢と推定される２個以上の同一ワーク位置姿勢を抽出する工程と、
   （ｃ）前記同一ワーク位置姿勢の抽出結果を用いて、各同一ワーク位置姿勢の正誤を判定する工程と、
   を含む、方法。
2. 請求項１に記載の方法であって、
   前記工程（ｂ）は、
   （ｂ１）前記Ｍ個の入力情報から得られた複数の前記ワーク位置姿勢を用いて、前記ワーク位置姿勢の差が予め定められた許容差以下である２個以上のワーク位置姿勢を前記同一ワーク位置姿勢として抽出する工程を含む、方法。
3. 請求項２に記載の方法であって、
   前記工程（ｂ１）は、
   各ワーク位置姿勢を基準ワーク位置姿勢として用いて、前記基準ワーク位置姿勢から推定されるワーク形状に応じた３次元形状を有するバウンディングボックスを設定する工程と、
   前記基準ワーク位置姿勢以外の他の前記ワーク位置姿勢を対象ワーク位置姿勢として用いて、前記対象ワーク位置姿勢から推定されるワーク形状の中心位置を決定する工程と、
   前記中心位置が前記バウンディングボックス内に存在する場合に、前記基準ワーク位置姿勢と前記対象ワーク位置姿勢とが前記同一ワーク位置姿勢であると判定する工程と、
   を含む、方法。
4. 請求項１に記載の方法であって、
   前記工程（ｂ）は、
   （ｂ２）前記２以上の同一ワーク位置姿勢のそれぞれについて、予め定められた判定条件を用いて、当該同一ワーク位置姿勢が外れ位置姿勢であるか否かを決定する工程、
   を含む、方法。
5. 請求項４に記載の方法であって、
   前記工程（ｂ２）は、
   前記２以上の同一ワーク位置姿勢のそれぞれについて、予め定められた類似条件を満足する類似位置姿勢の数を求める工程と、
   前記類似位置姿勢の数が予め決められた閾値よりも少ない場合に、前記同一ワーク位置姿勢を前記外れ位置姿勢と決定する工程と、
   を含む、方法。
6. 請求項４又は５に記載の方法であって、
   前記工程（ｃ）は、前記外れ位置姿勢と認識された前記同一ワーク位置姿勢については、前記同一ワーク位置姿勢が誤まっているものと決定する工程を含む、方法。
7. 請求項４又は５に記載の方法であって、
   前記工程（ｃ）は、
   （ｃ１）前記外れ位置姿勢と認識された前記同一ワーク位置姿勢をユーザーに提示する工程と、
   （ｃ２）前記ユーザーからの指示に応じて、前記同一ワーク位置姿勢が誤まっているか否かを決定する工程と、
   を含む、方法。
8. ワークの位置姿勢を認識するシステムであって、
   Ｎを１以上の整数とし、Ｍを２以上の整数としたとき、Ｎ個のワークを含む同一シーンを表すＭ個の入力情報を取得する入力情報取得部と、
   前記Ｍ個の入力情報を用いて前記位置姿勢の認識処理を実行する認識部と、
   を備え、
   前記認識部は、
   （ａ）前記Ｍ個の入力情報のそれぞれを用いて、１つ以上のワーク位置姿勢をそれぞれ認識する処理と、
   （ｂ）前記Ｍ個の入力情報から認識された複数の前記ワーク位置姿勢を用いて、同一ワークの位置姿勢と推定される２個以上の同一ワーク位置姿勢を抽出する処理と、
   （ｃ）前記同一ワーク位置姿勢の抽出結果を用いて、各同一ワーク位置姿勢の正誤を判定する処理と、
   を実行する、システム。
9. ワークの位置姿勢を認識する処理をプロセッサーに実行させるコンピュータープログラムであって、
   （ａ）Ｎを１以上の整数とし、Ｍを２以上の整数としたとき、Ｎ個のワークを含む同一シーンを表すＭ個の入力情報のそれぞれを用いて、１つ以上のワーク位置姿勢をそれぞれ認識する処理と、
   （ｂ）前記Ｍ個の入力情報から認識された複数の前記ワーク位置姿勢を用いて、同一ワークの位置姿勢と推定される２個以上の同一ワーク位置姿勢を抽出する処理と、
   （ｃ）前記同一ワーク位置姿勢の抽出結果を用いて、各同一ワーク位置姿勢の正誤を判定する処理と、
   を前記プロセッサーに実行させる、コンピュータープログラム。

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