JP3137739B2 - ワーク位置検出方法 - Google Patents
ワーク位置検出方法Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、ビデオカメラ等により
ワークを撮影し、得られた画像を予め設定された閾値に
基づいて２値化してワークの位置を検出することを複数
のワークについて行なうワーク位置検出方法に関するも
のである。
ワークを撮影し、得られた画像を予め設定された閾値に
基づいて２値化してワークの位置を検出することを複数
のワークについて行なうワーク位置検出方法に関するも
のである。
【０００２】
【従来の技術】従来、パレット内に収納された自動車部
品等のワークをロボットのハンドによって掴んで取り出
し、このワークを、例えばコンベア上に載置された車体
に対する組付部へ搬送する搬送システムが知られてい
る。
品等のワークをロボットのハンドによって掴んで取り出
し、このワークを、例えばコンベア上に載置された車体
に対する組付部へ搬送する搬送システムが知られてい
る。
【０００３】この搬送システムにあっては、上記パレッ
ト内に収納されたワークの位置がずれていると、ロボッ
トがワークを掴めない場合が生じるため、例えば、特開
昭５２−９１４６２号公報に示されるようなパターン認
識方法を応用してワークの位置を検出することにより、
ロボットのハンドとワークとのずれを演算し、このずれ
量に応じてロボットを駆動するものがある。また、この
ワーク位置検出方法としては、照明器によって上記ワー
クを照射するとともに、このワークをビデオカメラによ
り撮影し、この撮影された画像の各画素の濃淡信号を所
定の閾値に基づいて２値化し、この２値化データに基づ
いてワークに予め設けられた位置検出用のマークを判別
し、このマークからワーク全体の位置を検出するように
なっている。
ト内に収納されたワークの位置がずれていると、ロボッ
トがワークを掴めない場合が生じるため、例えば、特開
昭５２−９１４６２号公報に示されるようなパターン認
識方法を応用してワークの位置を検出することにより、
ロボットのハンドとワークとのずれを演算し、このずれ
量に応じてロボットを駆動するものがある。また、この
ワーク位置検出方法としては、照明器によって上記ワー
クを照射するとともに、このワークをビデオカメラによ
り撮影し、この撮影された画像の各画素の濃淡信号を所
定の閾値に基づいて２値化し、この２値化データに基づ
いてワークに予め設けられた位置検出用のマークを判別
し、このマークからワーク全体の位置を検出するように
なっている。
【０００４】ところで、上記照明器に用いられるランプ
は時間経過とともに劣化して次第に暗くなるため、ビデ
オカメラにより撮影された画像も暗くなり、この画像上
の上記マークが不鮮明になって上記マークを正確に検出
することが困難になる。このため、従来では、一定期間
毎に上記ランプを交換していた。
は時間経過とともに劣化して次第に暗くなるため、ビデ
オカメラにより撮影された画像も暗くなり、この画像上
の上記マークが不鮮明になって上記マークを正確に検出
することが困難になる。このため、従来では、一定期間
毎に上記ランプを交換していた。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】ところが、上記ランプ
は使用環境等によって劣化の進行が変わるため、一定期
間毎にランプを交換したのでは、劣化する前にランプが
交換されてランプの有効利用が図れなかったり、ランプ
の劣化が進み過ぎてマークの検出が不可能になり、ロボ
ットがワークを掴むことができなくなってロボットの稼
働率の低下を招いていた。
は使用環境等によって劣化の進行が変わるため、一定期
間毎にランプを交換したのでは、劣化する前にランプが
交換されてランプの有効利用が図れなかったり、ランプ
の劣化が進み過ぎてマークの検出が不可能になり、ロボ
ットがワークを掴むことができなくなってロボットの稼
働率の低下を招いていた。
【０００６】本発明は、上記問題を解決するもので、メ
ンテナンスの時期を正確に判断することができるワーク
位置検出方法を提供することを目的とする。
ンテナンスの時期を正確に判断することができるワーク
位置検出方法を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明は、ワークを撮影し、得られた画像を予め設
定された閾値に基づいて２値化し、この２値化データに
基づいて上記ワークの位置を検出するワーク位置検出方
法において、上記閾値に基づく２値化によっては上記ワ
ークの検出が不可能な場合に上記閾値を変更し、この変
更された閾値により上記画像の２値化を行なうととも
に、この閾値の変更回数を積算するものである。
に、本発明は、ワークを撮影し、得られた画像を予め設
定された閾値に基づいて２値化し、この２値化データに
基づいて上記ワークの位置を検出するワーク位置検出方
法において、上記閾値に基づく２値化によっては上記ワ
ークの検出が不可能な場合に上記閾値を変更し、この変
更された閾値により上記画像の２値化を行なうととも
に、この閾値の変更回数を積算するものである。
【０００８】
【作用】上記構成のワーク位置検出方法によれば、ワー
クが撮影されることによって、得られた画像が予め設定
された閾値に基づいて２値化され、この２値化データに
よってワークの位置が検出される。この検出処理は各ワ
ーク毎に繰り返され、上記閾値に基づく２値化によって
はワークの検出が不可能な場合には上記閾値が変更さ
れ、この変更された閾値により上記画像の２値化が行な
われてワークの位置が検出されることにより、照明の変
化があってもワークの位置検出が可能になる。また、上
記閾値の変更回数が積算されることにより、この積算値
を確認してメンテナンスの時期を判断することができ
る。
クが撮影されることによって、得られた画像が予め設定
された閾値に基づいて２値化され、この２値化データに
よってワークの位置が検出される。この検出処理は各ワ
ーク毎に繰り返され、上記閾値に基づく２値化によって
はワークの検出が不可能な場合には上記閾値が変更さ
れ、この変更された閾値により上記画像の２値化が行な
われてワークの位置が検出されることにより、照明の変
化があってもワークの位置検出が可能になる。また、上
記閾値の変更回数が積算されることにより、この積算値
を確認してメンテナンスの時期を判断することができ
る。
【０００９】
【実施例】図１は、本発明に係るワーク位置検出方法が
実行されるワーク搬送ステーションの一実施例を示すも
のである。このワーク搬送ステーションには、ロボット
１とロボット制御盤２と画像処理装置３と警報灯４とが
備えられている。また、上記ロボット１のアーム１１の
先端には、ビデオカメラ５と照明器６とハンド１２とが
配設されている。
実行されるワーク搬送ステーションの一実施例を示すも
のである。このワーク搬送ステーションには、ロボット
１とロボット制御盤２と画像処理装置３と警報灯４とが
備えられている。また、上記ロボット１のアーム１１の
先端には、ビデオカメラ５と照明器６とハンド１２とが
配設されている。
【００１０】上記ロボット１は、ロボット制御盤２によ
る制御に応じてアーム１１等が駆動されるもので、パレ
ット７内に収納された自動車部品等の複数個のワーク８
をハンド１２によって順次掴んで取り出した後、例えば
図示しないコンベア上の車体に対する組付部まで搬送す
るようになっている。ビデオカメラ５は、照明器６によ
って照射されたワーク８を撮影し、画像信号として画像
処理装置３へ出力するものである。
る制御に応じてアーム１１等が駆動されるもので、パレ
ット７内に収納された自動車部品等の複数個のワーク８
をハンド１２によって順次掴んで取り出した後、例えば
図示しないコンベア上の車体に対する組付部まで搬送す
るようになっている。ビデオカメラ５は、照明器６によ
って照射されたワーク８を撮影し、画像信号として画像
処理装置３へ出力するものである。
【００１１】ロボット制御盤２は、予め記憶されている
プログラム及び画像処理装置３からの信号に基づいてロ
ボット１を制御するものである。また、ロボット制御盤
２は、警報灯４へ故障の発生等を報知させるための異常
報知信号を出力するようになっている。また、ロボット
制御盤２には、後述する第２の閾値への変更回数等を表
示する表示部２１が設けられている。画像処理装置３
は、ビデオカメラ５からの画像信号に基づいてワーク８
の予め設定された位置に穿設された位置検出用の穴（マ
ーク）８１の位置を検出し、この検出結果をロボット制
御盤２に出力するものである。そして、ロボット制御盤
２は、この画像処理装置３からの信号に基づいてワーク
８全体の位置を検出し、ロボット１のハンド１２とワー
ク８との位置ずれを修正するようになっている。警報灯
４は、ロボット制御盤２からの異常報知信号に応じて点
灯することで異常を報知するものである。
プログラム及び画像処理装置３からの信号に基づいてロ
ボット１を制御するものである。また、ロボット制御盤
２は、警報灯４へ故障の発生等を報知させるための異常
報知信号を出力するようになっている。また、ロボット
制御盤２には、後述する第２の閾値への変更回数等を表
示する表示部２１が設けられている。画像処理装置３
は、ビデオカメラ５からの画像信号に基づいてワーク８
の予め設定された位置に穿設された位置検出用の穴（マ
ーク）８１の位置を検出し、この検出結果をロボット制
御盤２に出力するものである。そして、ロボット制御盤
２は、この画像処理装置３からの信号に基づいてワーク
８全体の位置を検出し、ロボット１のハンド１２とワー
ク８との位置ずれを修正するようになっている。警報灯
４は、ロボット制御盤２からの異常報知信号に応じて点
灯することで異常を報知するものである。
【００１２】次に、ワーク位置検出方法について図２の
フローチャートを用いて説明する。なお、後述する第１
の閾値には、正常な照明器６によって照射されたワーク
８表面の明るさに相当する画像信号を２値化データ
“１”に、マーク８１の明るさに相当する画像信号を２
値化データ“０”に変換する値が選択されている。
フローチャートを用いて説明する。なお、後述する第１
の閾値には、正常な照明器６によって照射されたワーク
８表面の明るさに相当する画像信号を２値化データ
“１”に、マーク８１の明るさに相当する画像信号を２
値化データ“０”に変換する値が選択されている。
【００１３】まず、複数個のワーク８が収納されたパレ
ット７が、例えば搬送車に載せられてワーク搬送ステー
ションまで搬送され、ロボット１の近傍の所定位置にセ
ットされる。この後、ロボット制御盤２によるロボット
１の駆動が開始され、アーム１１の先端が、図１に示す
ように、パレット７の上方に移動する。この状態で、ワ
ーク８が照明器６によって照明され、ビデオカメラ５に
よりワーク８が撮影されてワーク８の画像が画像処理装
置３へ入力される（ステップＳ１）。
ット７が、例えば搬送車に載せられてワーク搬送ステー
ションまで搬送され、ロボット１の近傍の所定位置にセ
ットされる。この後、ロボット制御盤２によるロボット
１の駆動が開始され、アーム１１の先端が、図１に示す
ように、パレット７の上方に移動する。この状態で、ワ
ーク８が照明器６によって照明され、ビデオカメラ５に
よりワーク８が撮影されてワーク８の画像が画像処理装
置３へ入力される（ステップＳ１）。
【００１４】続いて、上記入力画像の各画素の濃淡信号
が第１の閾値に基づいて２値化され（ステップＳ２）、
この２値化データからワーク８に穿設された位置検出用
の穴（マーク）８１が検出される（ステップＳ３）。す
なわち、上記入力画像では、照明器６によって照射され
たワーク８は反射して白くなっているが、マーク８１は
穴であるために照明光が反射せずに黒くなっている。こ
のため、この画像の濃淡信号を第１の閾値に基づいて２
値化すると、ワーク８に対応する画素が２値化データ
“１”に、マーク８１に対応する画素が２値化データ
“０”に変換される。そして、上記画像の２値化データ
からマーク８１に相当する２値化データ“０”を抽出す
ることによってマーク８１が検出される。
が第１の閾値に基づいて２値化され（ステップＳ２）、
この２値化データからワーク８に穿設された位置検出用
の穴（マーク）８１が検出される（ステップＳ３）。す
なわち、上記入力画像では、照明器６によって照射され
たワーク８は反射して白くなっているが、マーク８１は
穴であるために照明光が反射せずに黒くなっている。こ
のため、この画像の濃淡信号を第１の閾値に基づいて２
値化すると、ワーク８に対応する画素が２値化データ
“１”に、マーク８１に対応する画素が２値化データ
“０”に変換される。そして、上記画像の２値化データ
からマーク８１に相当する２値化データ“０”を抽出す
ることによってマーク８１が検出される。
【００１５】上記マーク８１が検出された場合には（ス
テップＳ３でＹＥＳ）、上記マーク８１の位置からワー
ク８とハンド１２との位置ずれが演算され、このずれ量
に応じてアーム１１が駆動され、ハンド１２によりワー
ク８が掴まれてパレット７から取り出され、コンベア上
の車体へ搬送される（ステップＳ４）。この後、次のワ
ーク８をパレット７から取り出すため、アーム１１が駆
動され、その先端がパレット７の上方に移動し、パレッ
ト７内のワーク８が照明器６によって照射された状態で
ビデオカメラ５により撮影され、ワーク８の画像が画像
処理装置３へ入力される（ステップＳ１）。
テップＳ３でＹＥＳ）、上記マーク８１の位置からワー
ク８とハンド１２との位置ずれが演算され、このずれ量
に応じてアーム１１が駆動され、ハンド１２によりワー
ク８が掴まれてパレット７から取り出され、コンベア上
の車体へ搬送される（ステップＳ４）。この後、次のワ
ーク８をパレット７から取り出すため、アーム１１が駆
動され、その先端がパレット７の上方に移動し、パレッ
ト７内のワーク８が照明器６によって照射された状態で
ビデオカメラ５により撮影され、ワーク８の画像が画像
処理装置３へ入力される（ステップＳ１）。
【００１６】一方、上記ステップＳ３で上記マーク８１
が検出されなかった場合には（ステップＳ３でＮＯ）、
上記第１の閾値によるマーク８１の検出が３回実行され
たかどうかが判別される（ステップＳ５）。ここで、１
回目あるいは２回目の場合には（ステップＳ５でＮ
Ｏ）、ステップＳ２に戻り、再び上記入力画像が第１の
閾値に基づいて２値化される。すなわち、ノイズ等の影
響によってマーク８１の検出ができなかった場合があ
り、この場合、再度２値化することによって検出される
可能性があるからである。
が検出されなかった場合には（ステップＳ３でＮＯ）、
上記第１の閾値によるマーク８１の検出が３回実行され
たかどうかが判別される（ステップＳ５）。ここで、１
回目あるいは２回目の場合には（ステップＳ５でＮ
Ｏ）、ステップＳ２に戻り、再び上記入力画像が第１の
閾値に基づいて２値化される。すなわち、ノイズ等の影
響によってマーク８１の検出ができなかった場合があ
り、この場合、再度２値化することによって検出される
可能性があるからである。
【００１７】そして、上記ステップＳ２，Ｓ３の処理を
３回繰り返しても上記マーク８１が検出されなかった場
合（ステップＳ５でＹＥＳ）には、ロボット制御盤２に
より照明器６のランプの劣化によって暗くなったものと
判断され、ステップＳ６に移行する。ステップＳ６で
は、上記第１の閾値から後述する第２の閾値への変更回
数をカウント（積算）するカウント値Ｎが、インクリメ
ントされる。
３回繰り返しても上記マーク８１が検出されなかった場
合（ステップＳ５でＹＥＳ）には、ロボット制御盤２に
より照明器６のランプの劣化によって暗くなったものと
判断され、ステップＳ６に移行する。ステップＳ６で
は、上記第１の閾値から後述する第２の閾値への変更回
数をカウント（積算）するカウント値Ｎが、インクリメ
ントされる。
【００１８】次いで、上記カウント値Ｎが予め設定され
た値、例えば“２０”を越えたかどうかが判別される
（ステップＳ７）。そして、上記カウント値Ｎが“２
０”以下の場合（ステップＳ７でＮＯ）、ロボット制御
盤２により照明器６のランプの劣化度が小さいと判断し
て上記ビデオカメラ５から画像処理装置３へ入力された
画像が第２の閾値（＜第１の閾値）に基づいて２値化さ
れる（ステップＳ８）。すなわち、照明器６のランプが
劣化等により暗くなると入力画像全体が暗くなり、この
ときの入力画像を上記第１の閾値によって２値化した場
合、ワーク８に対応する画素の２値化データと、マーク
８１に対応する画素の２値化データとが共に“０”にな
る場合が生じ、このためマーク８１の検出が不可能にな
る。そこで、上記第１の閾値よりも小さい値である第２
の閾値に基づいて入力画像を２値化することにより、ワ
ーク８に対応する画素が２値化データ“１”に、マーク
８１に対応する画素が２値化データ“０”になるように
している。
た値、例えば“２０”を越えたかどうかが判別される
（ステップＳ７）。そして、上記カウント値Ｎが“２
０”以下の場合（ステップＳ７でＮＯ）、ロボット制御
盤２により照明器６のランプの劣化度が小さいと判断し
て上記ビデオカメラ５から画像処理装置３へ入力された
画像が第２の閾値（＜第１の閾値）に基づいて２値化さ
れる（ステップＳ８）。すなわち、照明器６のランプが
劣化等により暗くなると入力画像全体が暗くなり、この
ときの入力画像を上記第１の閾値によって２値化した場
合、ワーク８に対応する画素の２値化データと、マーク
８１に対応する画素の２値化データとが共に“０”にな
る場合が生じ、このためマーク８１の検出が不可能にな
る。そこで、上記第１の閾値よりも小さい値である第２
の閾値に基づいて入力画像を２値化することにより、ワ
ーク８に対応する画素が２値化データ“１”に、マーク
８１に対応する画素が２値化データ“０”になるように
している。
【００１９】次いで、上記第２の閾値による２値化でマ
ーク８１が検出されたかどうかが判別され（ステップＳ
９）、上記マーク８１が検出された場合には（ステップ
Ｓ９でＹＥＳ）、上記ステップＳ４に移行して上記マー
ク８１の位置からワーク８とハンド１２とのずれが演算
され、このずれ量に応じてアーム１１が駆動された後、
ハンド１２によりワーク８が掴まれてパレット７から取
り出される。
ーク８１が検出されたかどうかが判別され（ステップＳ
９）、上記マーク８１が検出された場合には（ステップ
Ｓ９でＹＥＳ）、上記ステップＳ４に移行して上記マー
ク８１の位置からワーク８とハンド１２とのずれが演算
され、このずれ量に応じてアーム１１が駆動された後、
ハンド１２によりワーク８が掴まれてパレット７から取
り出される。
【００２０】一方、上記ステップＳ９でマーク８１が検
出されなかった場合には（ステップＳ９でＮＯ）、上記
第２の閾値によるマーク８１の検出が３回実行されたか
どうかが判別される（ステップＳ１０）。ここで、１回
目あるいは２回目の場合には（ステップＳ１０でＮ
Ｏ）、ステップＳ８に戻り、再び上記入力画像が上記第
２の閾値に基づいて２値化される。
出されなかった場合には（ステップＳ９でＮＯ）、上記
第２の閾値によるマーク８１の検出が３回実行されたか
どうかが判別される（ステップＳ１０）。ここで、１回
目あるいは２回目の場合には（ステップＳ１０でＮ
Ｏ）、ステップＳ８に戻り、再び上記入力画像が上記第
２の閾値に基づいて２値化される。
【００２１】そして、上記ステップＳ８，Ｓ９の処理を
３回繰り返しても上記マーク８１が検出されなかった場
合には（ステップＳ１０でＹＥＳ）、照明器６のランプ
切れ、ビデオカメラ５の故障等により、マーク８１の検
出が不可能になった場合が考えられるので、ステップＳ
１１に移行し、上記マーク８１が検出されなかった旨を
報知すべく警報灯４が点灯される。これによって、作業
者は、この点灯を確認してビデオカメラ５等の修理等を
行なう。
３回繰り返しても上記マーク８１が検出されなかった場
合には（ステップＳ１０でＹＥＳ）、照明器６のランプ
切れ、ビデオカメラ５の故障等により、マーク８１の検
出が不可能になった場合が考えられるので、ステップＳ
１１に移行し、上記マーク８１が検出されなかった旨を
報知すべく警報灯４が点灯される。これによって、作業
者は、この点灯を確認してビデオカメラ５等の修理等を
行なう。
【００２２】一方、照明器６のランプが劣化して暗くな
った状態で、ロボット１によるパレット７からのワーク
８の取り出しが繰り返されると、上記ステップＳ５でＹ
ＥＳとなって、入力画像が第２の閾値によって２値化さ
れることが多くなる。そして、このステップＳ５でＹＥ
Ｓとなる毎にカウント値Ｎがインクリメントされ、カウ
ント値Ｎが“２０”を越える（ステップＳ７でＹＥＳ）
とステップＳ１１に移行し、警報灯４が点灯される。ま
た、このときロボット制御盤２の表示部２１には上記カ
ウント値Ｎ、すなわち“２０”が表示される。これによ
って、作業者は、警報灯４の点灯及び表示部２１の表示
によって照明器６のランプが劣化したと判断し、照明器
６のランプを交換する。
った状態で、ロボット１によるパレット７からのワーク
８の取り出しが繰り返されると、上記ステップＳ５でＹ
ＥＳとなって、入力画像が第２の閾値によって２値化さ
れることが多くなる。そして、このステップＳ５でＹＥ
Ｓとなる毎にカウント値Ｎがインクリメントされ、カウ
ント値Ｎが“２０”を越える（ステップＳ７でＹＥＳ）
とステップＳ１１に移行し、警報灯４が点灯される。ま
た、このときロボット制御盤２の表示部２１には上記カ
ウント値Ｎ、すなわち“２０”が表示される。これによ
って、作業者は、警報灯４の点灯及び表示部２１の表示
によって照明器６のランプが劣化したと判断し、照明器
６のランプを交換する。
【００２３】このように、照明器６のランプが劣化して
暗くなること等に起因して第１の閾値による２値化では
マーク８１が検出されなかった場合には、第１の閾値か
ら第２の閾値（＜第１の閾値）に変更されて入力画像が
２値化されるので、上記照明器６のランプがある程度暗
くなった状態でもマーク８１を検出することができる。
また、照明器６のランプが劣化して暗くなった状態で、
ロボット１によるパレット７からのワーク８の取り出し
が繰り返されると、警報灯４が点灯するとともに、表示
部２１にカウント値“２０”が表示されるので、適正に
照明器６のランプを交換することができる。
暗くなること等に起因して第１の閾値による２値化では
マーク８１が検出されなかった場合には、第１の閾値か
ら第２の閾値（＜第１の閾値）に変更されて入力画像が
２値化されるので、上記照明器６のランプがある程度暗
くなった状態でもマーク８１を検出することができる。
また、照明器６のランプが劣化して暗くなった状態で、
ロボット１によるパレット７からのワーク８の取り出し
が繰り返されると、警報灯４が点灯するとともに、表示
部２１にカウント値“２０”が表示されるので、適正に
照明器６のランプを交換することができる。
【００２４】なお、カウント値Ｎが“２０”を越える状
態は、ビデオカメラ５のレンズが汚れに起因することも
考えられるため、上記警報灯４が点灯し、表示部２１の
カウント値Ｎの表示が“２０”を越えたことにより、ビ
デオカメラ５の清掃等のメンテナンス時期を検出するこ
とができる。
態は、ビデオカメラ５のレンズが汚れに起因することも
考えられるため、上記警報灯４が点灯し、表示部２１の
カウント値Ｎの表示が“２０”を越えたことにより、ビ
デオカメラ５の清掃等のメンテナンス時期を検出するこ
とができる。
【００２５】また、上記実施例では、ワーク８の予め設
定された位置に穿設された位置検出用の穴（マーク）８
１に基づいてワーク８の位置を検出したが、ワーク８を
直接検出するようにしてもよい。
定された位置に穿設された位置検出用の穴（マーク）８
１に基づいてワーク８の位置を検出したが、ワーク８を
直接検出するようにしてもよい。
【００２６】
【発明の効果】本発明は、予め設定された閾値に基づく
２値化によってはワークの検出が不可能な場合には上記
閾値を変更して入力画像の２値化を行ない、更にこの閾
値の変更回数を積算するので、照明器のランプが暗くな
る場合のような環境の変化があってもワークの位置検出
が可能になるとともに、積算値を確認してメンテナンス
の時期を判断することができる。
２値化によってはワークの検出が不可能な場合には上記
閾値を変更して入力画像の２値化を行ない、更にこの閾
値の変更回数を積算するので、照明器のランプが暗くな
る場合のような環境の変化があってもワークの位置検出
が可能になるとともに、積算値を確認してメンテナンス
の時期を判断することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係るワーク位置検出方法が実行される
ワーク搬送ステーションの一実施例を示す斜視図であ
る。
ワーク搬送ステーションの一実施例を示す斜視図であ
る。
【図２】ロボット等の動作を示すフローチャートであ
る。
る。
１ ロボット ２ ロボット制御盤 ３ 画像処理装置 ４ 警報灯 ５ ビデオカメラ ６ 照明器 ７ パレット ８ ワーク １１ ロボットのアーム １２ ロボットのハンド ２１ ロボット制御盤の表示部 ８１ 位置検出用の穴（マーク）
Claims (1)
- 【請求項１】 ワークを撮影し、得られた画像を予め設
定された閾値に基づいて２値化し、この２値化データに
基づいて上記ワークの位置を検出するワーク位置検出方
法において、上記閾値に基づく２値化によっては上記ワ
ークの検出が不可能な場合に上記閾値を変更し、この変
更された閾値により上記画像の２値化を行なうととも
に、この閾値の変更回数を積算することを特徴とするワ
ーク位置検出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP04155231A JP3137739B2 (ja) | 1992-06-15 | 1992-06-15 | ワーク位置検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP04155231A JP3137739B2 (ja) | 1992-06-15 | 1992-06-15 | ワーク位置検出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
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| JPH05346307A (ja) | 1993-12-27 |
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