JP5928923B2 - ロボットシステム及び作業設備 - Google Patents

Description

開示の実施形態は、ロボットシステム及び作業設備に関する。

特許文献１には、ロボット教示システムが開示されている。このロボット教示システムは、ロボットと、ロボット制御装置（ロボットコントローラ）と、ロボット教示装置（教示操作端末）とから構成される。ロボットは、教示された位置情報に基づき動作する。ロボット制御装置は、ロボットを所定のプログラムに基づいて作動させる。ロボット教示装置は、ロボットに位置情報を教示する。

特開２００８−２１２３９号公報

一般に、ロボットにより作業を行う現場では、作業を行う前に、教示者がロボット教示装置を用いてロボットの作業目標に対する動作の教示を行って、その教示情報をロボット制御装置に記憶させておく。そして、作業を行う際に、ロボット制御装置が事前に記憶した教示情報に基づいてロボットの動作を制御することで、作業目標に対する動作をロボットに実行させる。しかしながら、一般に、ロボットの作業目標が変わるたびに教示者はロボットの作業目標に対する動作の教示を改めて行う必要があり、不便であった。

本発明はこのような問題に鑑みてなされたものであり、教示作業にかかる教示者の労力負担を低減でき、教示者の利便性を向上できるロボットシステム及び作業設備を提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明の一の観点によれば、所定の作業を行うロボット、前記ロボットの動作を規定する教示情報を記憶する記憶部を備え当該記憶部に記憶された前記教示情報に基づいて前記ロボットの動作を制御するロボット制御装置、及び、前記ロボットの作業目標の画像情報を生成する画像センサ、をそれぞれ有する複数の作業設備と、前記複数の作業設備のそれぞれに対しデータ通信可能に接続された中央コンピュータ装置と、を有し、前記中央コンピュータ装置は、各作業設備における前記画像情報に対する複数種類の処理アルゴリズムが記憶されたアルゴリズム記憶部と、前記処理アルゴリズムに基づく画像処理を前記画像情報に対し施した処理画像情報に関連付けられた複数の前記教示情報を記憶する教示情報データベースと、各作業設備の前記画像センサにより生成された前記画像情報を受け付ける情報受付部と、前記アルゴリズム記憶部に記憶された前記処理アルゴリズムに基づいて、前記情報受付部が受け付けた前記画像情報に対し特徴抽出処理を行い、前記処理画像情報を抽出する特徴抽出処理部と、前記特徴抽出処理部が抽出した前記処理画像情報に基づいて、前記教示情報データベースに記憶された前記複数の教示情報のうち、当該処理画像情報に対し所定の相関を備える教示情報が含まれているかどうかを判定する相関判定部と、前記相関判定部により前記相関を備えると判定された特定の前記教示情報を、前記教示情報データベースから、対応する前記作業設備の前記記憶部に対し転送する第１転送部と、を有し、前記作業設備は、さらに、前記中央コンピュータ装置への前記処理アルゴリズムを指示する指示情報を入力するためのインターフェイス装置を有し、前記中央コンピュータ装置は、さらに、前記インターフェイス装置からの前記指示情報に応じて、前記アルゴリズム記憶部に記憶された複数種類の前記処理アルゴリズムから、前記特徴抽出処理部における前記特徴抽出処理に用いる前記処理アルゴリズムを選択して構成するアルゴリズム構成部を有し、前記特徴抽出処理部は、前記アルゴリズム構成部により構成された前記処理アルゴリズムに基づいて、前記画像情報に対し前記特徴抽出処理を行い、前記処理画像情報を抽出するロボットシステムが適用される。

本発明によれば、教示作業にかかる教示者の労力負担を低減することができ、教示者の利便性を向上することができる。

一実施の形態のロボットシステムの全体構成を模式的に表すシステム構成図である。 中央サーバの別の例を表す説明図である。 一現場の作業設備の構成を模式的に表す模式図である。 一現場のロボットコントローラ、カメラ、及びＩＦ装置と中央サーバとの機能的構成を表す機能ブロック図である。 教示情報データベースの記憶内容の一例を表す説明図である。 中央サーバの制御部により実行される制御手順の一例を表すフローチャートである。 中央サーバから特定の教示情報及び相関度データが転送された場合に対応して、ロボットコントローラの制御部により実行される制御手順の一例を表すフローチャートである。 中央サーバからエラー信号が出力された場合に対応して、ロボットコントローラの制御部により実行される制御手順の一例を表すフローチャートである。

以下、一実施の形態について図面を参照しつつ説明する。

図１に示すように、本実施形態のロボットシステム１は、例えば生産ラインを備えた工場等の複数の現場（図１中では「現場Ａ」「現場Ｂ」「現場Ｃ」「現場Ｄ」「現場Ｅ」・・・と記載）のそれぞれに設けられた複数の作業設備１００（図１中では図示省略。後述の図３参照）と、中央サーバ２００（中央コンピュータ装置）とを有している。中央サーバ２００は、複数の現場の作業設備１００間で共通（共有）化されたサーバである。この中央サーバ２００は、ネットワーククラウドＮＷ１（ネットワーク）で連結された１以上の演算装置及び記憶装置の集合体として構成されており、複数の作業設備１００のそれぞれに対しデータ通信可能に接続されている。なお、図２に示すように、中央サーバ２００として、各作業設備１００と適宜のネットワークＮＷ２を介して接続される単一の演算装置を用いることもできる。この場合、中央サーバ２００は、例えばロボットシステム１の管理会社の社屋等に設置される。

図３に示すように、一現場には、ワークＷを所定の搬送方向（図３中の矢印Ａで示す方向）に搬送するコンベア１０１が設けられている。ワークＷは、この例では、個体間で形状・大きさにばらつきがあって、個体間で形状・大きさが不定な不定形物である。また、この現場には、作業設備１００として、ロボット１１０と、ロボットコントローラ１２０（ロボット制御装置）と、レンズ１３１を備えたカメラ１３０（画像センサ、センサ）と、インターフェイス装置１４０（ロボット教示装置。以下、「ＩＦ装置１４０」と略記する）とが設けられている。なお、図３中では、一現場だけを図示しているが、他の現場についてもこれと同様である。各現場のロボットコントローラ１２０と、上記中央サーバ２００とは、上記ネットワーククラウドＮＷ１を介しそれぞれ相互にデータ通信可能に接続されている。

ロボット１１０は、所定の作業として、コンベア１０１により連続して続々と搬送されてくる作業目標であるワークＷを保持しつつ移送する、のハンドリング作業を行う。このロボット１１０は、アーム１１１と、このアーム１１１を駆動するためのサーボモータをそれぞれ備えたアクチュエータＡｃ１，Ａｃ２，Ａｃ３，Ａｃ４，Ａｃ５，Ａｃ６とを有している。アーム１１１の先端には、ワークＷを真空吸着により持ち上げ可能な吸着式ハンド１１２が取り付けられている。また、図３中では図示を省略しているが、ロボット１１０の近傍には、吸着式ハンド１１２とは種類の異なるツール１１２（例えば、サーボハンド、フォーク式ハンド、チャック式ハンド等）が設けられている。ロボット１１０は、ＡＴＣ（Ａｕｔｏ Ｔｏｏｌ Ｃｈａｎｇｅｒ）等を用いたツール交換動作を行うことにより、アーム１１１の先端のツール１１２を交換できるようになっている。

ロボットコントローラ１２０は、上記アーム１１１に設けられた各アクチュエータＡｃ１〜Ａｃ６のサーボモータと相互通信可能に接続されており、これら各サーボモータの駆動制御を行う。これにより、各アクチュエータＡｃ１〜Ａｃ６の全体の動作、すなわちロボット１１０の動作を制御する。また、ロボットコントローラ１２０は、上記アーム１１１の先端に取り付けられたツール１１２の動作（例えば吸着式ハンド１１２の吸着部を真空状態とするための図示しない真空装置のオン・オフ等）を制御する。

カメラ１３０は、ワークＷの搬送経路の上流側上方において、搬送されてくるワークＷを上記レンズ１３１を介し撮像可能なように、図示しない支持部材に固定されている。なお、カメラ１３０をロボット１１０側（例えばアーム１１１の先端側等）に設けてもよい。このカメラ１３０は、搬送されてくるワークＷをレンズ１３１を介し撮像し、その撮像したワークＷの画像を含む画像情報を生成する。生成された画像情報は、検出情報として、ロボットコントローラ１２０へ出力され、後述の通信制御部１２２の送信部１２２ａにより上記ネットワーククラウドＮＷ１を介し中央サーバ２００へ送信される。なお、カメラ１３０が画像情報を中央サーバ２００へ直接送信してもよい。

ＩＦ装置１４０は、教示者がロボット１１０の動作を規定する教示情報の作成や編集を行ったり、操作者が各種情報の入力を行うための装置であり、パーソナルコンピュータやティーチングペンダント等で構成されている。ＩＦ装置１４０により作成又は編集された教示情報は、ロボットコントローラ１２０へ出力され記憶される（詳細は後述）。また、操作者がＩＦ装置１４０を介し入力した中央サーバ２００への情報（後述）は、ロボットコントローラ１２０へ出力され、後述の通信制御部１２２の送信部１２２ａにより上記ネットワーククラウドＮＷ１を介し中央サーバ２００へ送信される。なお、ＩＦ装置１４０が上記中央サーバ２００への情報を中央サーバ２００へ直接送信してもよい。

中央サーバ２００は、各現場のロボットコントローラ１２０から送信された画像情報をそれぞれ受け付け、受け付けた画像情報に対し特徴抽出処理（画像処理）を施して、その画像情報に固有の特徴（パターン）を抽出する（詳細は後述）。なお、この抽出された画像情報のパターンが、処理情報及び処理画像情報に相当する。

図４に示すように、一現場に設けられた作業設備１００のカメラ１３０は、機能的構成として、上記レンズ１３１と、制御部１３２と、入出力部１３３とを備えている。

制御部１３２は、カメラ１３０全体の制御を行う。例えば、制御部１３２は、レンズ１３１を介し撮像した上記ワークＷの画像を含む画像情報を生成する。

入出力部１３３は、ロボットコントローラ１２０との間で行われる情報通信の制御を行う。例えば、入出力部１３３は、制御部１３２により生成された画像情報をロボットコントローラ１２０へ出力する際の情報通信の制御を行う。

ＩＦ装置１４０は、機能的構成として、制御部１４１と、操作部１４２と、入出力部１４３（情報出力部）とを備えている。

制御部１４１は、ＩＦ装置１４０全体の制御を行う。

操作部１４２は、教示者が教示情報等の各種情報を操作入力するためのキー、ボタン、スイッチ等で構成されている。教示者は、この操作部１４２を適宜に操作して、教示情報の作成や、ロボットコントローラ１２０の記憶装置１２４に記憶された教示情報の編集、各種情報の入力を行う。

入出力部１４３は、ロボットコントローラ１２０との間で行われる情報通信の制御を行う。例えば、入出力部１４３は、教示者により操作部１４２を介し作成又は編集された教示情報を、ロボットコントローラ１２０の記憶装置１２４へ出力する。これにより、その出力された教示情報が、記憶装置１２４に記憶される。また例えば、入出力部１４３は、操作者により操作部１４２を介し入力された中央サーバ２００への情報（後述）を、ロボットコントローラ１２０へ出力する。

ロボットコントローラ１２０は、機能的構成として、制御部１２１と、通信制御部１２２と、第１入出力部１２３ａと、第２入出力部１２３ｂと、記憶装置１２４（記憶部）とを備えている。

第１入出力部１２３ａは、ロボット１１０やカメラ１３０との間で行われる情報通信の制御を行う。例えば、第１入出力部１２３ａは、カメラ１３０から出力された画像情報を入力する際の情報通信の制御を行う。

第２入出力部１２３ｂは、ＩＦ装置１４０との間で行われる情報通信の制御を行う。例えば、第２入出力部１２３ｂは、ＩＦ装置１４０から出力された教示情報や上記中央サーバ２００への情報を入力する際の情報通信の制御を行う。

通信制御部１２２は、送信部１２２ａ（送信機）及び受信部１２２ｂ（受信機）を備えており、中央サーバ２００との間でネットワーククラウドＮＷ１を介し行われる情報通信の制御を行う。例えば、送信部１２２ａは、第１入出力部１２３ａで入力されたカメラ１３０からの画像情報や、第２入出力部１２３ｂで入力されたＩＦ装置１４０からの教示情報や上記中央サーバ２００への情報を、ネットワーククラウドＮＷ１を介し中央サーバ２００へ送信する際の情報通信の制御を行う。受信部１２２ｂは、中央サーバ２００から送信された特定の教示情報（後述）をネットワーククラウドＮＷ１を介し受信する際の、情報通信の制御を行う。

記憶装置１２４は、例えばＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等で構成されており、各種情報等を記憶する。例えば、記憶装置１２４には、第２入出力部１２３ｂで入力されたＩＦ装置１４０からの教示情報や、受信部１２２ｂで受信された上記特定の教示情報が記憶されている。

制御部１２１は、ロボットコントローラ１２０全体の制御を行う。例えば、制御部１２１は、記憶装置１２４に記憶された教示情報に基づいて、ロボット１１０の上記各サーボモータの駆動制御や、上記ツール１１２の動作制御等を行って、ロボット１１０の動作を制御する。

中央サーバ２００は、機能的構成として、制御部２０１と、通信制御部２０２（情報受付部、信号出力部）と、大容量記憶装置２０３とを備えている。

通信制御部２０２は、各現場のロボットコントローラ１２０との間でネットワーククラウドＮＷ１を介し行われる情報通信の制御を行うように構成されている。この通信制御部２０２は、各現場のロボットコントローラ１２０から送信された画像情報を受け付ける（受信する）情報受付部としての構成と、後述のエラー信号を、対応する現場のロボットコントローラ１２０へ送信（出力）する信号出力部としての構成とを有している。

制御部２０１は、中央サーバ２００全体の制御を行う。例えば、制御部２０１は、通信制御部２０２で受信された画像情報に対し特徴抽出処理を施して、その画像情報のパターンを抽出する。

大容量記憶装置２０３は、ネットワーククラウドＮＷ１内に存在する複数の記憶媒体の集合として構成されており、記憶容量等を可変に設定することができる。この大容量記憶装置２０３には、教示情報データベース２０３０（後述の図５参照）が記憶されると共に、アルゴリズム記憶部（図示省略）が構成されている。アルゴリズム記憶部には、被検出対象物の形状パターンが関連付けられた複数種類の処理アルゴリズムが記憶されている。

処理アルゴリズムとしては、通信制御部２０２で受信された画像情報から円形の領域を切り出して、その切り出された各領域の位置情報を出力するもの（円形の穴が開いた対象を検出する場合に適する）や、画像情報から各物体の長軸の長さ及び位置姿勢を検出するもの（ボルト等の細長い対象を検出する場合に適する）が含まれる。また、単純に画像情報を条件に沿って２値化するだけのものや、画像情報に基づいて領域分割をするだけのものも含まれ、複数の処理アルゴリズムの組み合わせにより１つの処理アルゴリズムを構成するものも含まれる。

本実施形態では、制御部２０１は、各現場から送信されたＩＦ装置１４０からの中央サーバ２００への情報、具体的には、特徴抽出処理の処理アルゴリズムを指示する情報（以下適宜、「指示情報」と称する）に応じて、アルゴリズム記憶部に記憶された複数種類の処理アルゴリズムから、特徴抽出処理に用いる処理アルゴリズムを選択して構成すると共に、処理アルゴリズムに用いるパラメータ等を設定する。特に、本実施形態では、制御部２０１は、現場からの画像情報に対し特徴抽出処理を施してその画像情報のパターンを抽出する処理アルゴリズムを構成する。なお、各現場において同様の処理を行う場合、制御部２０１により構成された処理アルゴリズムが、各現場からの画像情報に対し共通の処理アルゴリズム（以下適宜、「共通画像処理アルゴリズム」と称する）として用いられる。

なお、以上では、一現場の作業設備１００について説明したが、他の現場についてもこれと同様に、作業設備１００として、ロボット１１０、ロボットコントローラ１２０、カメラ１３０、及び、ＩＦ装置１４０（いずれも上記現場とは異なる構造・構成を備えたタイプでもよい）が少なくとも設けられている。

図５に示すように、教示情報データベース２０３０には、複数の画像情報のパターン（図５中では「パターン０１」「パターン０２」「パターン０３」「パターン０４」「パターン０５」・・・と記載）と、当該画像情報に係わるワークＷに対するロボット１１０の動作を規定した複数の教示情報（図５中では「教示情報Ａ」「教示情報Ｂ」「教示情報Ｃ」「教示情報Ｄ」「教示情報Ｅ」・・・と記載）とが、それぞれ関連付けられて記憶されている。以下適宜、教示情報データベース２０３０に記憶された画像情報のパターンを「登録パターン」と称する。

登録パターンは、中央サーバ２００の制御部２０１が上記共通画像処理アルゴリズムに基づく特徴抽出処理を、カメラ１３０により撮像されたワークＷの画像情報に対し施して抽出した、当該画像情報のパターンである。

教示情報は、ロボット１１０のワークＷに対する動作を規定した教示情報である。教示情報は、例えば、ワークＷのハンドリング作業に使用するツール１１２の種類を表す情報、ツール１１２によるワークＷの持ち上げ位置（座標）を表す情報、ワークＷのハンドリング作業時の動作速度を表す情報等の、ワークＷのハンドリング作業に係わる複数の情報を含んでいる。なお、ワークＷの形状・大きさの情報や、ワークＷの識別情報（例えば名称等）等の情報についても、教示情報として記憶させてもよい。

以下、図６を用いて、中央サーバ２００の制御部２０１により実行される制御手順を説明する。

図６において、このフローに示す処理は、所定の開始操作（例えば、中央サーバ２００の電源オン）が行われることによって開始される。すなわち、操作者がＩＦ装置１４０の操作部１４２を操作して上記指示情報を入力すると、その指示情報が入出力部１４３によりロボットコントローラ１２０へ出力される。すると、ロボットコントローラ１２０の制御部１２０は、ＩＦ装置１４０の入出力部１４３から出力された指示情報を、第２入出力部１２３ｂにより入力して、その指示情報を、送信部１２２ａによりネットワーククラウドＮＷ１を介し中央サーバ２００へ送信する。これにより、制御部２０１は、まずステップＳＢ２で、ロボットコントローラ１２０の送信部１２２ａから送信された指示情報を、通信制御部２０２により受信する。

その後、ステップＳＢ４で、制御部２０１は、上記ステップＳＢ２で受信された指示情報に応じて、アルゴリズム記憶部に記憶された複数種類の処理アルゴリズムから、特徴抽出処理に用いる処理アルゴリズムを選択して、上記共通画像処理アルゴリズムを構成する。

そして、コンベア１０１によりレンズ１３１の画角内に搬送されてきたワークＷがカメラ１３０により撮像されると、そのワークＷの画像情報が生成され、その画像情報が入出力部１３３によりロボットコントローラ１２０へ出力される。すると、ロボットコントローラ１２０の制御部１２０は、カメラ１３０の入出力部１３３から出力された画像情報を第１入出力部１２３ａにより入力して、その画像情報を、送信部１２２ａによりネットワーククラウドＮＷ１を介し中央サーバ２００へ送信する。これにより、制御部２０１は、ステップＳＢ１０で、ロボットコントローラ１２０の送信部１２２ａから送信された画像情報を、通信制御部２０２により受信する。

その後、ステップＳＢ２０で、制御部２０１は、上記ステップＳＢ４で構成された共通画像処理アルゴリズムに基づいて、上記ステップＳＢ１０で受信された画像情報に対し、公知の適宜の特徴抽出処理を施す。これにより、その画像情報のパターンを抽出する。以下適宜、抽出されたパターンを「入力パターン」と称する。

そして、ステップＳＢ３０に移り、制御部２０１は、上記ステップＳＢ２０で抽出された入力パターンと、上記教示情報データベース２０３０に記憶された複数の登録パターンとを、公知の適宜のパターンマッチング（正規化相関）処理技術を用いて順次照合（マッチング）する。これにより、教示情報データベース２０３０に記憶された複数の教示情報のうち、関連する登録パターンが入力パターンに対し所定の相関を備える教示情報が含まれているかどうかを判定する。具体的には、教示情報データベース２０３０に記憶された複数の教示情報のうち、関連する登録パターンの入力パターンに対する相関の程度を表す相関度が予め設定された所定値よりも大きくなる教示情報が含まれているかどうかを判定する。なお、相関度は、言い換えれば、上記マッチングの精度とも言える。このステップＳＢ３０の手順が、相関判定部として機能する。

その後、ステップＳＢ４０で、制御部２０１は、上記ステップＳＢ３０において、関連する登録パターンの相関度が所定値よりも大きくなる教示情報が含まれていると判定されていたかどうかを判定する。関連する登録パターンの相関度が所定値よりも大きくなる教示情報が含まれていると判定されていた場合には、ステップＳＢ４０の判定が満たされて、ステップＳＢ５０に移る。

ステップＳＢ５０では、制御部２０１は、教示情報データベース２０３０に記憶された複数の教示情報のうち、関連する登録パターンの相関度が最も大きい特定の教示情報を選定して、教示情報データベース２０３０から取得する。そして、取得した特定の教示情報を、その特定の教示情報に対応する相関度を表す相関度データと共に、通信制御部２０２によりネットワーククラウドＮＷ１を介し、対応する現場のロボットコントローラ１２０の記憶装置１２４へ転送する。このステップＳＢ５０の手順が、第１転送部として機能する。その後、このフローに示す処理を終了する。

以下、図７を用いて、中央サーバ２００から特定の教示情報及び相関度データが転送された場合に対応して、ロボットコントローラ１２０の制御部１２１により実行される制御手順を説明する。

図７において、上記図６のステップＳＢ５０で中央サーバ２００の通信制御部２０２から特定の教示情報及び相関度データが転送されると、まずステップＳＣ１０で、制御部１２１は、その特定の教示情報及び相関度データを、受信部１２２ｂにより受信する。そして、受信した特定の教示情報を記憶装置１２４に記憶させる。

その後、ステップＳＣ２０で、制御部１２１は、上記ステップＳＣ１０で受信された相関度データで表される相関度が、予め設定された所定のしきい値よりも大きいかどうかを判定する。このステップＳＣ２０の手順が、相関度判定部に相当する。相関度がしきい値よりも大きい場合には、ステップＳＣ２０の判定が満たされて、ステップＳＣ３０に移る。

ステップＳＣ３０では、制御部１２１は、上記ステップＳＣ１０で記憶装置１２４に記憶された特定の教示情報に基づいて（そのまま用いてもよいし、適宜にアレンジして用いてもよい）、ワークＷに対するロボット１１０の動作を制御する。このとき、ロボット１１０のアーム１１１の先端に取り付けられたツール１１２が、教示されたツール１１２と異なる場合には、前述のツール交換動作をロボット１１０に実行させ、アーム１１１の先端のツール１１２を交換させた後に、ワークＷに対する動作を実行させる。これにより、ワークＷのハンドリング作業をロボット１１０に実行させる。

そして、ステップＳＣ４０に移り、制御部１２１は、ロボット１１０のワークＷに対する動作が正常に実行されたかどうかを判定する。この判定は、例えば、各現場にロボット１１０の動作ミスを検知するためのセンサを設け、このセンサにより動作ミスが検知されたかどうかを判定することにより行ってもよい。又は、各現場に監視者（教示者でもある。以下同様）がロボット１１０の動作ミスを見つけた際に操作するための操作ボタンを設け、監視者によりこの操作ボタンが操作されたかどうかを判定することにより行ってもよい。このステップＳＣ４０の手順が、動作判定部として機能する。ロボット１１０の動作が正常に実行された場合には、ステップＳＣ４０の判定が満たされて、ステップＳＣ５０に移る。

ステップＳＣ５０では、制御部１２１は、上記ステップＳＣ４０において正常に実行されたと判定されたロボット１１０の動作を規定した教示情報（例えば、ツール１１２の種類を表す情報、ワークＷの持ち上げ位置を表す情報、ワークＷのハンドリング作業時の動作速度を表す情報等）を、記憶装置１２４から取得する。そして、取得した教示情報を、送信部１２２ａによりネットワーククラウドＮＷ１を介し中央サーバ２００の上記教示情報データベース２０３０へ転送する。このステップＳＣ５０の手順が、第２転送部として機能する。その後、このフローに示す処理を終了する。これにより、中央サーバ２００の制御部２０１は、ロボットコントローラ１２０の送信部１２２ａから転送された教示情報を、通信制御部２０２により受信する。そして、受信した教示情報を、その教示情報により規定されるロボット１１０の動作によってハンドリングされたワークＷに係わる入力パターンに関連付けて、教示情報データベース２０３０に記憶させる。

一方、上記ステップＳＣ２０において相関度が所定のしきい値以下であったためステップＳＣ２０の判定が満たされなった場合、及び、上記ステップＳＣ４０においてロボット１１０の動作が正常に実行されていなかったためステップＳＣ４０の判定が満たされなかった場合には、ステップＳＣ６０に移る。

ステップＳＣ６０では、制御部１２１は、図示しない報知部（例えば、スピーカ、ランプ、ディスプレイ等）に所定のエラー報知（例えば、スピーカからの音声出力、ランプの点灯、ディスプレイによる表示等）を実行させるための報知指示信号を生成する。そして、生成した報知指示信号を報知部へ出力して、報知部にエラー報知を実行させる。これにより、監視者に対し、ＩＦ装置１４０の操作部１４２による教示情報の編集（又は新たな教示情報の作成）を要求する。その後、このフローに示す処理を終了する。

図６に戻り、上記ステップＳＢ３０において、関連する登録パターンの相関度が所定値よりも大きくなる教示情報が含まれていないと判定されていた場合には、ステップＳＢ４０の判定が満たされず、ステップＳＢ６０に移る。

ステップＳＢ６０では、制御部２０１は、教示情報データベース２０３０に、関連する登録パターンの相関度が所定値よりも大きくなる教示情報が含まれていない旨を表す信号（以下適宜、「エラー信号」と称する）を、通信制御部２０２によりネットワーククラウドＮＷ１を介し、対応する現場のロボットコントローラ１２０へ送信する。その後、このフローに示す処理を終了する。

以下、図８を用いて、中央サーバ２００からエラー信号が送信された場合に対応して、ロボットコントローラ１２０の制御部１２１により実行される制御手順を説明する。

図８において、上記図６のステップＳＢ６０で中央サーバ２００の通信制御部２０２からエラー信号が出力されると、まずステップＳＣ１１０で、制御部１２１は、そのエラー信号を、受信部１２２ｂにより受信する。

その後、ステップＳＣ１２０で、制御部１２１は、上記図７のステップＳＣ６０と同様、報知指示信号を報知部へ出力して、報知部にエラー報知を実行させる。これにより、監視者に対し、ＩＦ装置１４０の操作部１４２による教示情報の編集（又は新たな教示情報の作成）を要求する。その後、このフローに示す処理を終了する。このステップＳＣ１２０と上記図７のステップＳＣ６０との手順が、入力要求部として機能する。

以上説明した本実施形態のロボットシステム１においては、中央サーバ２００が、各現場のカメラ１３０で撮像されたワークＷの画像情報をそれぞれ受信し、受信した画像情報のパターンを抽出する。そして、抽出した入力パターンと、教示情報データベース２０３０に記憶された複数の登録パターンとを順次マッチングする。このとき、教示情報データベース２０３０に、関連する登録パターンの入力パターンに対する相関度が所定値よりも大きくなる教示情報が記憶されていれば、中央サーバ２００は、教示情報データベース２０３０から上述した特定の教示情報を取得して、対応する現場のロボットコントローラ１２０の記憶装置１２４へ転送する。これにより、中央サーバ２００から転送された特定の教示情報を受信したロボットコントローラ１２０が、その特定の教示情報に基づいてロボット１１０の動作を制御することで、ワークＷのハンドリング作業をロボット１１０に実行させることができる。また、本実施形態のようにワークＷが不定形物である場合、一般にはロボット１１０の作業の対象となるワークＷが変わるたびに教示者が教示作業を行わなくてはならない。これに対し本実施形態では、教示情報データベース２０３０に、作業の対象となるワークＷと相関のある（例えば形状・大きさが類似する）ワークＷに対する教示情報が記憶されていれば、上記のようにして、ロボットコントローラ１２０が、その教示情報に基づいてロボット１１０の動作を制御することで、ワークＷのハンドリング作業をロボット１１０に実行させることができる。

以上のように、本実施形態によれば、教示者はワークＷに対するロボット１１０の動作の教示を改めて行う必要がなくなるので、教示者による教示作業を省略又は簡素化することができる。この結果、教示作業にかかる教示者の労力負担を低減することができ、教示者の利便性を向上することができる。

また、本実施形態では特に、教示情報データベース２０３０に、関連する登録パターンの入力パターンに対する相関度が所定値よりも大きくなる教示情報が記憶されていなければ、中央サーバ２００は、上述したエラー信号を、対応する現場のロボットコントローラ１２０へ送信する。すると、中央サーバ２００から送信されたエラー信号を受信したロボットコントローラ１２０が、報知部にエラー報知を実行させ、ＩＦ装置１４０の操作部１４２による教示情報の編集等を要求する。この要求に応じて、教示者が教示情報の編集等を行うと、ロボットコントローラ１２０が、その教示情報に基づいてロボット１１０の動作を制御することで、ワークＷのハンドリング作業をロボット１１０に実行させることができる。

また、本実施形態では特に、ロボットコントローラ１２０が、ロボット１１０のワークＷに対する動作が正常に実行されたかどうかを判定する。そして、ロボット１１０の動作が正常に実行されたと判定した場合には、記憶装置１２４からその動作を規定した教示情報を取得して、中央サーバ２００の教示情報データベース２０３０へ転送する。これにより、教示情報データベース２０３０は、ロボットコントローラ１２０から転送された教示情報を、その教示情報により規定されたロボット１１０の動作によってハンドリングされたワークＷに係わる入力パターンに関連付けて記憶する。これにより、実際にロボット１１０によりワークＷに対する動作が正常に実行されたことが確認された教示情報を教示情報データベース２０３０に蓄積していくことができるので、教示情報データベース２０３０内の教示情報の信頼性を向上することができる。

また、本実施形態では特に、中央サーバ２００が、特定の教示情報をその特定の教示情報に対応する相関度データと共に、対応する現場のロボットコントローラ１２０の記憶装置１２４へ転送する。すると、中央サーバ２００から転送された特定の教示情報及び相関度データを受信したロボットコントローラ１２０が、受信された相関度データで表される相関度がしきい値よりも大きいかどうかを判定する。そして、相関度がしきい値よりも大きいと判定した場合には、入力された特定の教示情報に基づいてロボット１１０の動作を制御する。一方、相関度がしきい値以下であると判定した場合には、報知部にエラー報知を実行させ、ＩＦ装置１４０の操作部１４２による教示情報の編集等を要求する。以上のように、相関度を数値的な指標として用いて、教示情報データベース２０３０から転送された特定の教示情報を利用するかしないかを使い分けることにより、ロボット１１０の作業の対象となるワークＷとの類似性があまり高くないワークＷに対する教示情報を使用したために、ロボット１１０の動作が正常に実行されないといった不具合が生じるのを未然に回避することができる。

なお、実施の形態は、上記内容に限られるものではなく、その趣旨及び技術的思想を逸脱しない範囲内で種々の変形が可能である。例えば、上記実施形態においては、各現場のカメラ１３０で撮像したワークＷの画像情報を中央サーバ２００へ送信して、中央サーバ２００側で、当該画像情報に対し特徴抽出処理を施して、その画像情報のパターンを抽出していたが、これに限られない。すなわち、上記画像情報に対する特徴抽出処理を、各現場側で行ってもよい。この場合、各現場からは、特徴抽出処理が施された画像情報のパターンが、中央サーバ２００へ送信される。その後は、上記実施形態と同様である。

また、上記実施形態においては、教示情報データベース２０３０には、複数の画像情報のパターンと複数の教示情報とがそれぞれ関連付けられて記憶されていたが、これに限られない。すなわち、教示情報データベース２０３０に、複数の画像情報と複数の教示情報とをそれぞれ関連付けて記憶させてもよい。

また、上記実施形態においては、ロボット１１０によりワークＷのハンドリング作業を行う場合を説明したが、これに限られず、ロボットにより、ワークの塗装、ワークの溶接等を行う場合にも適用可能である。この場合、上記ワークの塗装、ワークの溶接等が、所定の作業に相当する。

また、上記以外にも、センサとしてのマイクを備えたロボットにより人との会話を含むコミュニケーション（例えば、会社の社屋や会場等での来訪者の受付や、現実世界又は仮想世界でのサービス等）を行う場合にも適用可能である。この場合、上記人との会話を含むコミュニケーションが、所定の作業に相当する。

また以上では、現場の作業設備の一部としてカメラ１３０やマイク等を設けていたが、これに限られず、その他のセンサ（例えば触覚センサ等）を設けてもよい。

また以上では、複数の現場の作業設備１００で共通化された中央サーバ２００の大容量記憶装置２０３に、技術情報（ノウハウ）の一例である教示情報を格納した教示情報データベース２０３０を記憶させていたが、これに限られない。例えば、中央サーバ２００の大容量記憶装置２０３に、他の技術情報を格納したデータベースを記憶させてもよい。

また、前述の図６、図７、及び図８に示すフローチャートは実施の形態を図示する手順に限定するものではなく、趣旨及び技術的思想を逸脱しない範囲内で手順の追加・削除又は順番の変更等をしてもよい。

また、以上既に述べた以外にも、上記実施形態等による手法を適宜組み合わせて利用してもよい。

その他、一々例示はしないが、上記実施形態等は、その趣旨を逸脱しない範囲内において、種々の変更が加えられて実施されるものである。

１ ロボットシステム
１００ 作業設備
１１０ ロボット
１２０ ロボットコントローラ（ロボット制御装置）
１２１ 制御部
１２２ａ 送信部（送信機）
１２２ｂ 受信部（受信機）
１２４ 記憶装置（記憶部）
１３０ カメラ（画像センサ、センサ）
１４０ ＩＦ装置（ロボット教示装置）
１４２ 操作部
１４３ 入出力部（情報出力部）
２００ 中央サーバ（中央コンピュータ装置）
２０１ 制御部
２０２ 通信制御部（情報受付部、信号出力部）
２０３０ 教示情報データベース
ＮＷ１ ネットワーククラウド（ネットワーク）

Claims (7)

1. 所定の作業を行うロボット、前記ロボットの動作を規定する教示情報を記憶する記憶部を備え当該記憶部に記憶された前記教示情報に基づいて前記ロボットの動作を制御するロボット制御装置、及び、前記ロボットの作業目標の画像情報を生成する画像センサ、をそれぞれ有する複数の作業設備と、
   前記複数の作業設備のそれぞれに対しデータ通信可能に接続された中央コンピュータ装置と、
   を有し、
   前記中央コンピュータ装置は、
   各作業設備における前記画像情報に対する複数種類の処理アルゴリズムが記憶されたアルゴリズム記憶部と、
   前記処理アルゴリズムに基づく画像処理を前記画像情報に対し施した処理画像情報に関連付けられた複数の前記教示情報を記憶する教示情報データベースと、
   各作業設備の前記画像センサにより生成された前記画像情報を受け付ける情報受付部と、
   前記アルゴリズム記憶部に記憶された前記処理アルゴリズムに基づいて、前記情報受付部が受け付けた前記画像情報に対し特徴抽出処理を行い、前記処理画像情報を抽出する特徴抽出処理部と、
   前記特徴抽出処理部が抽出した前記処理画像情報に基づいて、前記教示情報データベースに記憶された前記複数の教示情報のうち、当該処理画像情報に対し所定の相関を備える教示情報が含まれているかどうかを判定する相関判定部と、
   前記相関判定部により前記相関を備えると判定された特定の前記教示情報を、前記教示情報データベースから、対応する前記作業設備の前記記憶部に対し転送する第１転送部と、
   を有し、
   前記作業設備は、さらに、
   前記中央コンピュータ装置への前記処理アルゴリズムを指示する指示情報を入力するためのインターフェイス装置を有し、
   前記中央コンピュータ装置は、さらに、
   前記インターフェイス装置からの前記指示情報に応じて、前記アルゴリズム記憶部に記憶された複数種類の前記処理アルゴリズムから、前記特徴抽出処理部における前記特徴抽出処理に用いる前記処理アルゴリズムを選択して構成するアルゴリズム構成部を有し、
   前記特徴抽出処理部は、
   前記アルゴリズム構成部により構成された前記処理アルゴリズムに基づいて、前記画像情報に対し前記特徴抽出処理を行い、前記処理画像情報を抽出する
   ことを特徴とする、ロボットシステム。
2. 各作業設備は、さらに、
   前記教示情報を操作入力するための操作部、及び、前記操作部により操作入力された前記教示情報を前記ロボット制御装置の前記記憶部に対し出力する情報出力部、を備えるロボット教示装置を有し、
   前記中央コンピュータ装置は、さらに、
   前記相関判定部により前記相関を備える教示情報が含まれていないと判定された場合に、その旨を表す信号を、対応する前記作業設備に対し出力する信号出力部を有し、
   各作業設備は、さらに、
   前記信号出力部から出力された前記信号が入力された場合に、前記操作部による前記教示情報の操作入力を要求する入力要求部を有する
   ことを特徴とする、請求項１に記載のロボットシステム。
3. 各作業設備は、さらに、
   前記ロボットの動作が正常に実行されたかどうかを判定する動作判定部を有し、
   各作業設備の前記ロボット制御装置は、さらに、
   前記動作判定部により前記動作が正常に実行されたと判定された場合に、その動作に係わる前記教示情報を、当該ロボット制御装置の前記記憶部から前記中央コンピュータ装置の前記教示情報データベースに対し転送する第２転送部を有し、
   前記教示情報データベースは、
   前記第２転送部により転送された前記教示情報を、その教示情報に基づいた動作時の前記処理画像情報に関連付けて記憶する
   ことを特徴とする、請求項２に記載のロボットシステム。
4. 前記第１転送部は、
   前記特定の教示情報を、前記特徴抽出処理部が抽出した前記処理画像情報に対する相関の程度を表す相関度と共に、転送する
   ことを特徴とする、請求項３に記載のロボットシステム。
5. 各作業設備の前記ロボット制御装置は、
   前記第１転送部により転送された前記相関度が所定のしきい値よりも大きいかどうかを判定する相関度判定部をさらに備え、前記相関度判定部により前記相関度が前記しきい値よりも大きいと判定された場合に、前記特定の教示情報に基づいて、前記ロボットの動作を制御し、
   前記入力要求部は、
   前記相関度判定部により前記相関度が前記しきい値以下であると判定された場合に、前記ロボット教示装置の前記操作部による前記教示情報の操作入力を要求する
   ことを特徴とする、請求項４に記載のロボットシステム。
6. 前記中央コンピュータ装置は、
   ネットワークで連結された１以上の演算装置及び記憶装置の集合体として構成される
   ことを特徴とする、請求項１乃至５のいずれか１項に記載のロボットシステム。
7. 所定の作業を行うロボット、前記ロボットの動作を規定する教示情報を記憶する記憶部を備え当該記憶部に記憶された前記教示情報に基づいて前記ロボットの動作を制御するロボット制御装置、及び、前記ロボットの作業目標の画像情報を生成する画像センサ、を有する、請求項１乃至６のいずれか１項に記載のロボットシステムに用いられる作業設備であって、
   前記画像センサにより生成された前記画像情報を、ネットワークを介し、記憶された処理アルゴリズムに基づく画像処理を前記画像情報に対し施した処理画像情報に関連付けられた複数の前記教示情報を記憶する教示情報データベースを備えた中央コンピュータ装置へ送信する送信機と、
   前記教示情報データベースに記憶された前記複数の教示情報のうち、前記送信機により送信された前記画像情報に対応する前記処理画像情報に対し所定の相関を備えると判定された特定の前記教示情報を、ネットワークを介し受信する受信機と、
   前記中央コンピュータ装置への前記処理アルゴリズムを指示する指示情報を入力するためのインターフェイス装置と、
   を有し、
   前記記憶部は、
   前記受信機により受信された前記特定の教示情報を記憶する
   ことを特徴とする、作業設備。
   

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