JP6425718B2 - Assembly teaching device and method - Google Patents
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Description
本発明は部品の組立教示装置及び方法に関する。 The present invention relates to an assembly teaching device and method.
ロボットを活用した組立自動化において事前に組立動作プログラムを生成する場合、通常は直接ロボットを動作させながら行うダイレクトティーチングが一般的である。このダイレクトティーチングは、ロボットに望むべき一連の動作を動作ごとに全てティーチングする必要があり、ティーチング作業が複雑になるので、多大な工数を要するため、ティーチング作業者の大きな負担となっている。 When an assembly operation program is generated in advance in assembly automation utilizing a robot, direct teaching which is usually performed while operating the robot directly is common. In this direct teaching, it is necessary to teach all the series of operations desired by the robot for each operation, and the teaching operation becomes complicated, requiring a large number of man-hours, which is a heavy burden on the teaching operator.
また、近年では、顧客ニーズの多様化により、商品の生産形態が少品種大量生産型から多品種変量生産型に移行してきており、ロボットを活用した組立工程も多品種に対応したものが望まれている。
このことは、ダイレクトティーチングを行なう作業者の負担を加速度的に増大させることになる。Also, in recent years, with the diversification of customer needs, the production mode of products has shifted from small-lot mass-production type to multi-variety variable-volume production type, and it is desirable that assembly processes using robots correspond to many types. ing.
This causes the burden on the operator performing direct teaching to increase at an accelerated rate.
そこで、従来より、ティーチングの作業負担を低減する自動化技術が提案されている。例えば特許文献1には、複数のツールの識別部位及び把持位置を画像処理装置により認識し、ツールを自動選択して把持し自動交換をすることにより、自動ツール交換装置の簡素化を図り、ツール選択に関するティーチングの作業負担を低減させる技術が開示されている。
Then, the automation technology which reduces the work burden of teaching conventionally is proposed. For example, in
また、例えば特許文献2には、ロボットハンドによる部品の把持作業のティーチングを自動化する技術が開示されている。 Further, for example, Patent Document 2 discloses a technology for automating teaching of a gripping operation of a part by a robot hand.
汎用的なハンドが数種類準備してあるロボットを活用した組立ラインの場合、新規部品の組立に対応しようとすると、既存のハンドの中から適切なハンドを選択・選定し、さらに部品の把持位置を決定する必要がある。このハンド選択及び把持位置決定において、部品の大きさや重量(質量)、摩擦力等を考慮した部品の特性に最も適合したハンドを選択しなければならない。 In the case of an assembly line utilizing a robot for which several types of general purpose hands are prepared, when trying to cope with the assembly of new parts, an appropriate hand is selected and selected from existing hands, and the gripping position of the part is further selected. It is necessary to decide. In this hand selection and gripping position determination, it is necessary to select the hand most suited to the characteristics of the part in consideration of the size, weight (mass) of the part, frictional force and the like.
しかし、このハンド選択のためのティーチング作業は、ティーチング作業全体の中でも特に作業内容が複雑であり、従来作業者の大きな負担となっているため、ティーチング作業の自動化の必要性が高い。 However, since the teaching operation for selecting the hand is particularly complicated in the entire teaching operation, and it is a heavy burden on the conventional worker, the need for automation of the teaching operation is high.
然るに、特許文献1に開示される従来技術は、ハンドが把持しようとする部品との相性や適合性は一切考慮せずに、予め与えられた複数のハンドの中から1つを選択するものである。
Therefore, the prior art disclosed in
また、特許文献2に開示される従来技術は、所定のハンドが所定の部品を把持する場合の部品の把持位置を決定するものであり、選択にあたって部品との相性や適合性は考慮していない。 Further, the prior art disclosed in Patent Document 2 determines the gripping position of a part when a predetermined hand grips a predetermined part, and does not consider compatibility or compatibility with the part in selection. .
そこで、本発明の目的は、把持する部品との適合性を考慮した適切なハンド選択作業のティーチングを自動化する、あるいは把持する部品の位置を適正化する組立教示装置及び方法を提供することである。 Therefore, an object of the present invention is to provide an assembly teaching apparatus and method for automating teaching of an appropriate hand selection operation in consideration of compatibility with a component to be gripped, or optimizing the position of the component to be gripped. .
本発明は、組立品の組み立て作業における部品を把持するハンドを選択する組立教示装置であって、ハンドを選択する処理プログラム(ハンド選択処理プログラム)及び関連データベースを格納する記憶部と、ハンド選択処理プログラムを実行するデータ処理部と、を備え、関連データベースは部品に関する情報を格納した部品情報DBと、一又は複数のハンドに関する情報を格納したハンド情報DBと、を含み、データ処理部は、ハンド選択処理プログラムを実行することにより、部品情報DBとハンド情報DBの情報に基づいて、部品を把持するハンドを選択するティーチング情報を生成することを特徴とする、また部品の把持位置情報を生成することを特徴とする組立教示装置として実現することができる。 The present invention is an assembly teaching apparatus for selecting a hand for gripping a part in assembly work of an assembly, comprising: a storage unit for storing a processing program (hand selection processing program) for selecting a hand and a related database; A data processing unit for executing a program, the related database includes a component information DB storing information on a component, and a hand information database storing information on one or more hands; By executing the selection processing program, teaching information for selecting a hand for holding a part is generated based on information of the part information DB and the hand information DB, and holding position information of the part is generated. It can be realized as an assembly teaching device characterized in that.
また、本発明は、上記の処理を実行する工程を有する組立教示方法として実現することができる。 Furthermore, the present invention can be realized as an assembly teaching method including the steps of performing the above-described processing.
本発明によれば、ハンドの選択及び部品の把持位置情報の生成を自動化することにより、ロボットのティーチング作業工数を大幅に低減することができる。 According to the present invention, by automating the selection of the hand and the generation of the holding position information of the part, it is possible to significantly reduce the number of teaching operations of the robot.
以下、本発明の実施例について図面を用いて説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
本発明の実施形態を図面にしたがって説明する。図1は本実施例による組立教示装置100の構成図である。
Embodiments of the present invention will be described according to the drawings. FIG. 1 is a block diagram of an
組立教示装置100は、プログラムの実行やデータの処理を行うコンピュータ等のデータ処理部(CPU10)と、ユーザからの指示を含む入力信号を受け付ける入力部20と、少なくとも入力画面を表示する表示部30と、部品やハンドのデータベース及び処理プログラムを格納する記憶部40と、ハンドの設計データを生成するハンド用3D−CAD装置101と、部品の設計データを生成する製品用3D−CAD装置102と、製品形状データを取込むことが可能なカメラやスキャナ等のビジョンシステム103と、から構成される。
The
記憶部40は、製品用3D−CAD装置102やビジョンシステム103から得られる部品の形状、大きさや材質、表面状態、質量の情報などを格納する部品情報DB104と、ハンドやドライバ、治具等のツール情報を格納するハンド・ツール情報DB117と、最適なハンドを選択するための処理プログラムであるハンド選択プログラム50と、を記憶する。
The storage unit 40 includes a
ハンド選択プログラム50は、複数部品から成る製品の組立順序や組立方向を生成する組立順序生成部105と、部品上においてハンドで把持できる面または位置を抽出する部品把持面抽出部106と、部品とハンドやツールの情報とを照らし合わせる部品−ハンド情報照合部107と、部品とハンド等の適合性を評価する部品−ハンド適合性評価部108と、最適なハンドを決定するハンド決定部109と、決定されたハンドで対象部品を把持する時の部品の把持位置を生成する部品把持位置生成部110と、各部品が初期位置から組立される組立位置まで移動する経路を生成する経路生成部111と、部品の組立が終るまでのハンド切替回数(交換回数)を計測するハンド切替回数カウント部112と、部品の組立時間を計算する組立時間計算部113と、を記憶する。
ここでハンド用3D−CAD装置101と製品用3D−CAD装置102は、お互いの機能を兼ね備えた装置としてひとつの装置として構成しても構わない。 このうち、ハンド・ツール情報DB117には、ハンド・ツール情報の内容の例として、図2(a)に示すように、ハンドの種類、例えば爪タイプ、それも2爪タイプ、3爪タイプ、また、内側閉じで部品を把持するタイプ、外側開きで部品を把持するタイプ、等、また爪ではなく吸着により製品の取扱いを行なうタイプ、指タイプなど様々なタイプの形状情報、ハンドの開閉動作範囲、可搬質量、等の様々な情報が格納されている。The
Here, the hand 3D-CAD apparatus 101 and the product 3D-
組立順序生成部105と部品把持面抽出部106において、該部品把持面抽出部106により部品の把持可能な面を網羅的に抽出した情報と、組立順序生成部105で生成された組立順序および組立方向情報により、組立時に部品を置く面、あるいは組立の際に他の部品と共有する必要のある面は、ハンドで把持しない(把持出来ない)ので、他の2面以上を使って部品把持面を決定する機能を備えている(詳細後述)。
In the assembly
また、部品−ハンド情報照合部107は、部品をハンドにより把持するために、部品情報DB104から得られる部品の形状や大きさや質量等の部品情報(図2(b)参照)と、ハンドやツールの情報を照らし合わせる。
In addition, the part-hand
この部品−ハンド情報照合部107では、部品の大きさとハンド可動範囲の比較、部品の質量とハンドの可搬質量との比較、ハンドと部品の滑りの程度を加味し、部品に適したハンドの候補を抽出する。その後、ハンドの各候補について、部品−ハンド適合性評価部108で、部品とハンドの適合性を定性的もしくは定量的に例えば評価関数を用いて計算して評価する。
The part-hand
この部品−ハンド情報照合部107、および部品−ハンド適合性評価部108では、任意の部品に対応するように予め準備されている複数種類のハンド、例えば、部品を吸着して把持する吸着タイプ、部品を複数の板状もしくは爪状の部材で挟持して把持する把持タイプ、中空タイプの部品を複数の板状もしくは爪状の部材を外開きして把持する外開きタイプ、とそれぞれ部品との相性を定性的、または定量的に評価する。ここで、本実施例による部品とハンドの組合せ評価の方法に関する詳細は後述する。
The component-hand
部品−ハンド適合性評価部108で評価されたハンドやツールに関して、次の処理であるハンド決定部109で部品−ハンド適合性評価部108で部品ごとに評価されたハンドやツールの中で、その評価値が例えば最大となるハンドやツールが決定される。ここで、評価値はその算出根拠となる評価関数(後述)の設定により、最大となる値を持ったハンドやツールを以って決定すべきか、最小となる値を持ったハンドやツールを以って決定すべきかが異なる。
Among the hands and tools evaluated by the parts-hand
ハンド決定部109でハンド・ツールが決定されると、次に、ハンドやツールで部品のどの領域を把持すべきかを部品把持位置生成部110で決定する(詳細後述)。続いて、経路生成部111でそれぞれの部品が初期位置から組立される組立位置まで移動する経路が生成される。その後、部品の組立が終るまでのハンド切替回数(交換回数)をハンド切替カウント部112で計測し、次に、組立時間計算部113で部品の組立時間を計算する。
When the hand / tool is determined by the
引き続き、本実施例による組立教示装置の動作フローを図3に示す。ここで、本実施例で考慮するハンドは、一例として2爪、3爪を有したハンドで、それぞれ内側閉じで部品を把持するタイプ、または外側開きで部品を把持するタイプ、または吸着タイプ、または人手を模した指タイプ(図示せず)、およびそれらの組合せにより構成されたハンド等が考えられる。 Subsequently, an operation flow of the assembly teaching device according to the present embodiment is shown in FIG. Here, the hand considered in this embodiment is, for example, a hand having two claws and three claws, a type in which parts are gripped by inner closing, a type in which parts are gripped by outer opening, or a suction type, or A finger type (not shown) imitating a human hand, and a hand configured by a combination thereof can be considered.
組立教示装置のスタートが開始される(START S2000)と製品用3D−CAD装置102の製品情報を基に組立順序生成部105で組立手順および部品の組立の際の方向が生成される(S2001)。
When the start of the assembly teaching device is started (START S2000) and based on the product information of the product 3D-
次に、部品数をN個、ハンド数をn個として設定する(S2002)。次に、本動作フロー中で部品数をカウントするカウンタK、ハンド数をカウントするカウンタQの値をそれぞれ初期化(値を0に)する(S2003)。 Next, the number of parts is set to N and the number of hands is set to n (S2002). Next, in this operation flow, the values of the counter K for counting the number of parts and the counter Q for counting the number of hands are initialized (the value is set to 0) (S2003).
引き続き、カウンタKを+1し(S2004)、まず組立の最初の部品、つまり第一番目の部品に対し、記憶部40内のハンド選択プログラム50にある部品−ハンド情報照合部107の情報を基に第一番目の部品に対し把持可能なハンド候補の絞込みおよび部品に対応した割振りが行なわれる(S2005)。続いて、部品把持面の数を確認(S2006)し、2面以上の面の存在が確認できた場合、次のステップに移り、ハンド数のカウンタQを+1する(S2008)。次に、ハンド種類別の選定、例えば爪タイブ、吸着タイプ、指タイプの各種類のハンドについて以降選定を行なうステップに移る(S2009)。ここで、吸着タイプのハンドは吸着面が少なくとも1面以上あれば吸着可能であるので、2面以上の条件でも言うまでもなく対応可能である(S2009)。
Subsequently, the counter K is incremented by 1 (S2004), and based on the information of the part-hand
部品把持面抽出部106で、第一部品の部品把持面を抽出し(S2010)、ハンドで把持可能な大きさの指標となる仮想6面体(以下、6面体の仮想空間)を生成する(S2011)。この仮想6面体については詳細を後述する。
The component gripping
引続き、2爪あるいは3爪タイプ等のハンドにより形成される仮想6面体空間と、把持すべき部品の大きさを比較し、第一のハンドで第一の部品が把持可能か否か評価する(S2012)。次に、ハンドで部品を把持する際、(把持できる面内において)把持後の動作においてモーメントが最少となるような把持位置を算出する(S2013)。 Subsequently, the virtual hexahedron space formed by the two- or three-nail type hand is compared with the size of the part to be gripped to evaluate whether the first part can be gripped by the first hand ( S2012). Next, when gripping the part with the hand, the gripping position is calculated so as to minimize the moment in the operation after gripping (within the surface that can be gripped) (S2013).
ここで、モーメントが最小となる把持位置の算出方法の一例の概略について図12の(a)を用いて説明する。 Here, an outline of an example of a method of calculating the grip position at which the moment is minimized will be described with reference to FIG.
ここで、説明のため、ハンドの移動方向は図中+Z方向(220Z)である。
図12の(a)において、部品223、部品223にある突起223a、本部品の重心位置223g、ハンド220、ハンドの2爪222において、部品把持中心を220c、部品の重心位置223gと部品把持中心220cとの距離をL、部品の質量をm、重力加速度をG、把持中心220c周りに発生するモーメント225は部品質量m×重力加速度Gとの積223fに距離Lを掛けた値m×G×Lとなる。ここで、把持中心220cが部品の重心223gに近付くことが可能である場合、できるだけ重心位置に近い位置にハンドを予め近付け、モーメントm×G×Lを小さくすることが望まれる。Here, for the sake of explanation, the movement direction of the hand is the + Z direction (220Z) in the drawing.
In FIG. 12A, the
ここで、図12の(b)は、図12の(a)において、ハンド220を部品の重心位置223gに最も近づけた図であるが、部品223には突起223aがあるので、L=0の位置までハンド220を部品重心223gまで近づけることができない。図12の(c)は横軸に部品重心(223g)からハンド把持中心220cまでの距離Lを、縦軸はハンド把持中心220cに加わるモーメントを示している。
Here, (b) of FIG. 12 is a diagram in which the
また、L=L2の状態を図12の(a)、L=L1の状態を図12の(b)としている。以上のことより、把持位置中心に加わるモートントを小さくしようとすれば、L=0に近づけることが望ましいが、把持する部品や、ハンドの構造、形状によりそれが困難である場合、図12の(c)の例では、L=L1で、モーメントMO=MOminとなる。このようなLが極小になる位置を製品用3D−CAD装置102のデータを基に部品把持位置生成部110で算出する。次に、図3を用いて組立教示フローを引き続き説明する。複数のハンドからハンド候補を抽出し、ハンドで部品を掴む把持位置を算出する(S2014)。
The state of L = L2 is shown in FIG. 12 (a), and the state of L = L1 is shown in FIG. 12 (b). From the above, it is desirable to approach L = 0 if it is desired to reduce the morton to be added to the center of the grip position, but if it is difficult due to the structure and shape of the grip parts, the hand, In the example of c), L = L1 and the moment MO = MOmin. The position where the L is minimized is calculated by the component gripping
また、次に、第一の部品およびそれを把持するハンドの組合せにおいて、部品把持から部品組立までの経路を経路生成部111で生成し、経路中に部品やハンドまたは図示しないロボットアーム等が存在しないか、また、ロボット周囲環境、例えば部品の供給台や、組立台を構成する櫓(やぐら)などの干渉物と干渉が発生しないか否か確認をする(S2016)。ここで、干渉物がない場合、次のステップとして部品累計組立時間、およびまたはハンドの切替(交換)回数をカウントする(S2017)。ここで、ひとつの部品に対して複数のハンドで同様な処理を行ない、部品とハンドとの適合性評価を計算する必要があるため、ハンドの数n種類回だけAとのループを繰返す。
Next, in the combination of the first part and the hand that holds it, the
また、更に部品の数であるN個分だけ同様な繰り返しが必要になるためS2004との間で、処理を繰返す。一連のN×n回分のループを終了すると、次に、部品累計組立時間Tが最少となるハンド組合せを抽出し(S2020)、実際のロボット動作プログラムの自動生成を行なう(S2021)。 Further, since the same repetition is necessary for the number N of parts, the process is repeated from S2004. When a series of N × n loops is completed, next, a hand combination that minimizes the component accumulation assembly time T is extracted (S2020), and an actual robot operation program is automatically generated (S2021).
ここで、部品累計組立時間Tが最少となるハンド組合せは低コストな組立作業と考えることもできる。
これらの処理フローを実行することで、組立てる部品に対応して交換すべきハンドの種類、ハンドの交換回数、ハンドの交換タイミング等のハンドの交換スケジュールを決定することが可能となる。Here, the hand combination in which the part accumulated assembly time T is minimum can be considered as a low cost assembly operation.
By executing these processing flows, it becomes possible to determine the hand replacement schedule such as the type of hand to be replaced, the number of times of hand replacement, the timing of hand replacement, etc., corresponding to the parts to be assembled.
引き続き、S2021で生成された動作プログラムを実行すると(S2022)、組立に必要な部品に見合ったハンドが取り付けられ(S2023)、図示しない製品の組立動作の一連が実行され(S2024)、動作終了となる(S2025)。 Subsequently, when the operation program generated in S2021 is executed (S2022), a hand corresponding to the parts necessary for assembly is attached (S2023), a series of assembly operations of products not shown are executed (S2024), and the operation ends (S2025).
続いて、図3において、S2012に記載のハンドと部品の組合せ評価方法について説明する。 Subsequently, in FIG. 3, a method of evaluating the combination of the hand and the part described in S2012 will be described.
まず、ハンドと部品の大小関係を評価し(S2012a)、次に、部品質量とハンドの耐荷重(以下、耐質量)の評価を行い(S2012b)、さらに部品表面とハンドの把持面の滑り具合評価を実施し(S2012c)、任意の部品に対するハンドの適合度を算出する。 First, the magnitude relationship between the hand and the part is evaluated (S2012a). Next, the mass of the part and the load resistance of the hand (hereinafter referred to as mass resistance) are evaluated (S2012b). Evaluation is carried out (S2012c), and the degree of fitness of the hand for any part is calculated.
この任意の部品に対するハンドの適合度に関しては、図10を用いて更に詳細を後述する。またここで、図13〜図14に吸着タイプのハンドの概要を示す。 The hand adaptability to this optional part will be described in more detail with reference to FIG. Here, FIGS. 13 to 14 show an outline of a suction type hand.
図13の(a)で示される吸着面が1箇所の吸着ハンド230は、ハンドのベース231と、吸着用中空シャフト232、吸盤233から構成される。230cは吸着ハンド230の略中心線、234は組立対象となる部品、234gは部品重心、234cは部品の重心を通る重心線である。また、図13の(a)に示す吸着ハンド230は図面下方の−Z方向へ移動し、部品234を吸着しようとしている。またここで、部品234の質量はmである。
The
また、図13の(b)は、部品234が吸着ハンド230に吸着されて、図面上方の+Z方向に移動する途中の図である。図13の(c)は図13の(a)における部品234の重心位置234g、および部品の大きさ(同図では幅)を示すものである。部品は略直方体であり、部品の幅は2L、重心位置から片端までの距離はLである。また、図13の(d)は図13の(c)において、部品の重心線234cと吸着ハンドの略中心線230cがL3だけずれている状態を示している。Further, FIG. 13B is a view showing that the
また、図13の(f)に吸着ハンドで部品を吸着して持ち上げた時に発生するモーメントMの関係を示す。横軸は部品重心から吸着ハンド把持(吸着)中心までの距離L、縦軸は吸着部に加わるモーメントMO、直線240はモーメントMOの直線で質量m×重力加速度G×距離Lなる線を示している。部品の質量mは吸着中に変化はしないものと仮定すると、言うまでもなくモーメントMOを小さい値にするには、部品重心との距離Lを小さくしなければならない。図13の図の例では、部品吸着面234Tは概略平らな状態であるので、部品吸着面234T内の領域で吸着ハンドでの吸着が可能である。
Moreover, the relationship of the moment M which generate | occur | produces at the time of adsorb | sucking and lifting components by a adsorption | suction hand at (f) of FIG. The horizontal axis is the distance L from the component center of gravity to the suction hand grip (suction) center, the vertical axis is the moment MO applied to the suction portion, and the
ここで、部品形状が異なった場合の例について、図13の(e)を図を用いて説明する。図13の(e)中、部品235に関する部分以外は図13の中で共通である。部品235は部品を形成する面が一様な面ではなく、吸着面235Tに一部分凸がある例を示している。また、部品235を吸着ハンド230で吸着しようとする場合、部品把持位置生成部110にて、優先的に吸着面235T以外の面を優先的な吸着面として算出する場合もあるが、本図13の(e)では説明のため吸着面235Tを吸着面として用いる場合について説明する。
Here, (e) of FIG. 13 will be described with reference to an example in the case where the part shapes are different. The part other than the part related to the
図13の(e)及びこれまでに説明した通り、部品重心からハンド把持位置までの距離が小さいほどモーメントの影響が小さくなり、ハンドに掛かる負荷は小さくなる。しかしながら、図13の(e)のように、部品の重心線235cの直上付近に吸着ハンドで吸着できない突起235Uがある場合、その場所を極力小さい距離で回避する必要がある。この回避方法の一例としては図12の(b)のところで説明した方法で回避するものである。また、この回避処理は部品把持面抽出部106にて算出するものである。引き続き、別な形態のハンドで部品を吸着する場合について説明する。
As described in FIG. 13E and so far, the smaller the distance from the center of gravity of the part to the hand holding position, the smaller the influence of the moment and the smaller the load applied to the hand. However, as shown in FIG. 13E, if there is a
図14の(a)及び(b)で示される吸着面が2箇所の吸着ハンド240は、ハンドのベース241と、吸着用中空シャフト242lと242r、吸盤243lと243r、から成る。また、240a、240bは、吸着用中空シャフト242l、242rの中心線である。244は組立を行なおうとする部品で、244gは重心位置を示している。また、図13の(a)と同様、図14の(a)に示す吸着ハンド240は図面下方の−Z方向へ移動し、部品244の吸着面244Tを吸着しようとしている。また、図14の(b)は、部品244が吸着面244Tで吸着ハンド240に吸着されて図面上方の+Z方向へ移動中の図である。
An
図14の(c)はモーメント図を示している。この図から吸盤間(−iから+iまでの間)に重心位置234gがある場合は、そうでない場合よりモーメントの発生が少ないことが分かる。このことはハンド240にかかる負荷も少ないことを示している。本図では、これらの算出も部品把持位置生成部110で行なうものであり、ハンドに対してあるいは図示しないハンドが取り付けられている上位装置の負荷を低減することが可能となる。図13及び図14で示すように、吸着タイプのハンドは、部品吸着に必要な面は基本的に1面だけであるので、複雑な形状をした部品や平面エリアが小さく限定される部品の取扱いに有効である。
(C) of FIG. 14 shows a moment diagram. It can be understood from this figure that when the center of
引き続き、図4の(a)に、吸着タイプのハンドに適用されるフローの一例と、図4の(b)に、図示しない指タイプのハンドに適用されるフローの一例を示す。図4の(a)に示す吸着タイプのハンドの場合、図3のS2006により、ハンドでの部品の把持面が2面以上取れない場合、まず部品吸着面の抽出を試みる(図4の(a)のS3001)。ここで、吸着面が見つからない場合は、後述する指タイプのハンドを使用する場合のフロー図4の(b)のDに処理フローが移る。 Subsequently, FIG. 4A shows an example of a flow applied to a suction type hand, and FIG. 4B shows an example of a flow applied to a finger type hand not shown. In the case of the suction type hand shown in (a) of FIG. 4, if two or more gripping surfaces of the component with the hand can not be taken at S2006 in FIG. )) S3001). Here, when the suction surface can not be found, the process flow moves to D in (b) of FIG. 4 which is a flow in the case of using a finger type hand described later.
S3001で吸着面が見つかった場合、ハンドと部品との適合度を算出する(S3002)。引き続き、ハンドが部品を吸着し、ハンドが次の姿勢まで移動しようとした場合、部品の質量によりハンドに作用するモーメントが最少になるようにハンド吸着位置を算出し(S3003)、ハンドの候補と吸着位置が決定され(S3004)、図3に示すS2015に動作が一旦移動する。このモーメントを把持可能な状態で最小にする方法については、図12及び図13で説明したので、ここでは省略する。ここで、S3002の吸着タイプハンドと部品との照合について次に説明する。 If a suction surface is found in S3001, the degree of matching between the hand and the part is calculated (S3002). Subsequently, when the hand picks up a part and the hand tries to move to the next posture, the hand suction position is calculated so that the moment acting on the hand is minimized by the mass of the part (S3003). The suction position is determined (S3004), and the operation temporarily moves to S2015 shown in FIG. The method of minimizing the moment in a grippable state has been described in FIGS. 12 and 13 and thus will not be described here. Here, the comparison between the suction type hand and the part in S3002 will be described next.
S3002aは部品質量とハンドの耐質量との評価を行なうステップであり、3D−CAD情報の属性情報などから得られる部品質量がハンドの耐質量を超えそうな時は部品とハンドが不適切な組合せと判断し、図3に示すAに処理を移動し、ハンドの再見直しを行なう。一方、ステップS005で耐質量をオーバーしていない場合は次のS3002bで部品とハンドの滑り具合の評価を行なう。 S3002a is a step of evaluating the mass of the part and the mass resistance of the hand, and when the mass of the part obtained from attribute information of 3D-CAD information is likely to exceed the mass resistance of the hand, the combination of the part and the hand is inappropriate Then, the process moves to A shown in FIG. 3 and the hand is reviewed again. On the other hand, if the mass tolerance is not exceeded in step S005, the degree of slippage between the part and the hand is evaluated in the next S3002b.
ここで、滑り具合の評価の基になる情報は、一例として3D−CAD装置101と102が有する属性情報からのものである。次に、図4の(b)を用いて、図示しない指タイプのハンドを選択した場合のフローを示す。
ここで、指タイプのハンドとは、関節を持った指形状の連結部材を1組以上備えたハンドである。Here, the information on which the evaluation of the slippage is based is, for example, from attribute information that the 3D-
Here, the finger-type hand is a hand provided with one or more sets of articulated finger-shaped connecting members.
図4の(a)のS3001で吸着面が検出できなかった際、図4の(b)の指タイプハンドを使用するフローに遷移する。まずS3007において、指タイプのハンドと把持すべき部品との組合せ評価の各ステップ(S3007aとS3007b)を行なう。この評価の詳細は後述する。この組立評価の後、部品を把持した際にハンドにかかるモーメントを計算する(S3008)。把持位置を例えば任意に数箇所変化させた場合、モーメント量が変化するが、少なくともそれら複数の把持可能な位置でモーメント量を算出し、最少になるように把持位置を決定する(S3009)。 When the suction surface can not be detected in S3001 of (a) of FIG. 4, the process transitions to the flow using the finger type hand of (b) of FIG. 4. First, in S3007, each step (S3007a and S3007b) of the combination evaluation of the finger type hand and the part to be gripped is performed. The details of this evaluation will be described later. After this assembly evaluation, the moment applied to the hand when gripping the part is calculated (S3008). For example, when the gripping position is changed at several places arbitrarily, the moment amount changes, but the moment amount is calculated at least at the plurality of grippable positions, and the gripping position is determined so as to be the minimum (S3009).
もし、部品質量がハンドの耐質量より重い時は、荷重オーバーとして図3に示すA(S2007)に処理を移動し、次のハンド候補を選択するフローに入る。
部品質量がハンドの耐質量以下の場合、部品とハンドの滑り具合を評価するステップに移り評価を行なう(S3007b)。If the part mass is heavier than the weight resistance of the hand, the processing is moved to A (S2007) shown in FIG. 3 as over load, and the flow for selecting the next hand candidate is entered.
If the part mass is equal to or less than the weight resistance of the hand, evaluation is performed in the step of evaluating the sliding degree of the part and the hand (S3007b).
続いて、図5を用いて、本実施例の特徴である製品の組立手順を加味したハンド把持位置の抽出について説明する。図5の(a)に、組立用の作業台180と、製品の一部品を構成する部品A181と、同じく部品B182が示されており、部品Aと部品Bは組立がまだ行なわれていない部品レベルの状態で作業台180に載置された状態が示されている。 Subsequently, extraction of the hand gripping position taking into consideration the assembly procedure of the product, which is a feature of the present embodiment, will be described with reference to FIG. FIG. 5A shows a work table 180 for assembly, a part A181 that constitutes one part of a product, and a part B182 as well, and parts A and B have not been assembled yet. A state of being placed on the work table 180 in the level state is shown.
ここで、部品181の一面を構成している面181aは将来組立を行なった際に、部品Bと接する面であり、面182bは面182aに対向する面で、例えば2爪タイプのハンドによればこの面182aと面182bを使って部品182を把持することが可能である。また、部品B182のハッチングを施した面182aは将来組立を行なった際に部品A181と接する面を示している。図5の(b)は部品181と部品182の組立途中の図であり、図5の(c)は部品A181と部品B182が組立てられた最終形態を示すものである。また、ここで、組立後に2つの部品の接触面となる181aおよび182aは図1の製品用3D−CAD装置102、もしくはビジョンシステム103で得られた部品情報DB104を基に組立順序生成部105にて抽出されるものである。
Here, the
ここで、使用するハンドは部品取出し用と部品組立て用と同じものとする。また、部品取り出しから部品組立てに動作が遷移する途中で、部品を持替えたりはしない場合を考える。 Here, the hand used is the same for part extraction and part assembly. Also, consider the case where parts are not exchanged during operation transition from part extraction to part assembly.
図5の(a)の部品B182では、作業台180と接しているのは面182cであり、この面182c以外であれば例えば面182a、および182b面をハンドを使って把持することができる。しかし図5の(c)に示す組立完了後の状態を予測すると、部品Bの面182aと部品Aの面181aはお互いに接触する状態にあるので、この面をハンドの把持面、あるいは吸着面とすることはできない。そこで、ハンド決定部109で決定される使用ハンド、部品把持位置生成部110で決定される把持位置において、組立終了後の状態を予め組立順序生成部105で算定し、ハンドでの把持もしくは吸着の際は、この組立後の接触面を予め除外して把持面を決定する。この過程が本実施例の大きな特徴となっており、これらを処理フローで表現した図を図17に示す。
In the
また、本図17で示されるフローは、部品把持面抽出部106により部品把持面抽出ステップ(図3のS2010)で処理が行なわれるものである(詳説省略)。次に、図6、図7を用いて、任意のハンドで任意の部品が把持できるか否かの判定方法について一例を説明する。ここで説明する内容は、図1、図3中の部品−ハンド情報照合部107と、ハンドと部品の大小関係評価ステップのS2012a、で処理が行なわれる。
Further, in the flow shown in FIG. 17, processing is performed in the component gripping surface extraction step (S2010 in FIG. 3) by the component gripping surface extraction unit 106 (detailed explanation is omitted). Next, an example of a method of determining whether an arbitrary part can be gripped by an arbitrary hand will be described using FIGS. 6 and 7. The contents to be described here are processed in the component-hand
図6は2爪ハンドを模式的に示した図である。図6の(a)は2爪ハンドの概略斜視図で、ハンド190は、ハンドのベース部191と、2つの爪192で構成されており、この2つの爪がX方向に内側および外側に開閉することで部品を把持することができる。(本説明ではハンドのツメを駆動するアクチュエータ等の駆動部については説明を省略する。)図6の(b)は2爪ハンドの爪部間隔をBmaxまで最大に開いた時の図で、ハンドのベース部191と2つの爪192で囲まれた領域に6面体の仮想空間193を形成した状態を示している。
FIG. 6 is a view schematically showing a two-nail hand. FIG. 6A is a schematic perspective view of a two-nail hand, and the
図6の(c)は2爪ハンドを正面から見た図であり、2つの爪が完全に開いた状態の爪間寸法をBmax、間隔が最小まで閉じた状態(破線192a)での爪間寸法をBminとしている。図6の(d)は前記6面体の仮想空間193を抜き出した図である。
図7は6面体の仮想空間193と、この2爪ハンドで把持しようとしている部品194を示している。FIG. 6C is a front view of the two-nail hand, in which the distance between the claws is Bmax, and the distance between the claws is minimally small (
FIG. 7 shows a hexahedron
図7の(a)は6面体の仮想空間193と部品194のお互いの寸法関係を示した図であり、ハンドの開閉方向寸法Bmaxに対し、部品の幅方向寸法BpはBmax>Bpという条件を満たしている場合の図である。図7の(b)は、6面体の仮想空間193と部品194を重ねて表現した図であり、Bmax>Bpであることから、ハンドのベース部分と2つの爪で形成された6面体の仮想空間193に部品194が含まれている状態、つまり2爪ハンド190にて部品194が把持可能なことを示している。
FIG. 7A is a view showing the dimensional relationship between the
図7の(c)は、6面体の仮想空間193の状態は図7の(a)、図7の(b)と同じだが、把持しようとしている部品195の寸法関係が部品194と異なっている場合を示している。本図7の(c)ではBmax<Bpとなっている。図7の(d)は図7の(b)と同様、6面体の仮想空間193と部品195を重ねて表現した図である。ここで、図7の(d)に示すようにBmax<Bpであるので部品195は6面体の仮想空間193よりはみ出した状態となっている。つまり2爪ハンド190にて部品195が把持不可能なことを示している。
In FIG. 7C, the state of the hexahedral
このように、ハンドの爪と爪の間に形成できる6面体の仮想空間と把持すべき部品を重ね合わせる処理を部品−ハンド情報照合部107で行うことで、部品に対し、2爪タイプのハンドが把持可能か否かを判定することができる。次に、別な把持例を図8を用いて説明する。
As described above, the part-hand
図8の(a)は図6および図7で示した2爪ハンドによって形成された6面体の仮想空間193と部品194を示している。前記同様193aは2つの爪で挟まれる面を示している。
FIG. 8A shows a hexahedron
図8(a)の状態では、Bmax<Bpであるから、2爪ハンドと部品の向きの関係が変化しなければ、部品194を2爪ハンド190で把持することはできない。図8の(b)は図8の(a)において2爪ハンド190の向きを部品に対して90度回転した様子を示している。この状態だと6面体の仮想空間193の部品に対する幅がBmax、部品の幅がWpとなり、図8の(b)に示すようにBmax>Wpであるため、図8の(c)に示すように両者を重ね合わせると6面体の仮想空間193に部品194が含まれる状態となる。
In the state of FIG. 8A, since Bmax <Bp, the
つまり部品に対してハンドで把持する面方向が固定の場合、6面体の仮想空間の幅に対し部品が大きい場合、ハンドでの把持は不可能であるが、ハンドを意図的に略90度回転させることにより、部品を把持できる場合があるので、図1内、部品−ハンド情報照合部107では、部品に対してハンドを回転させた状態も想定して照合を行なう。
That is, when the surface direction held by the hand with respect to the part is fixed, if the part is larger than the width of the virtual space of the hexahedron, it is impossible to hold the hand, but the hand is intentionally rotated about 90 degrees By doing this, it may be possible to grip the part, so in FIG. 1, the part-hand
続いて、図9はこれまでの2爪のハンドから3爪ハンドにハンド形態を変化させた場合の図である。図9の(a)は3爪ハンド200の概略斜視図、図9の(b)は図9の(a)において一例として爪の内側に6面体の仮想空間を想定した場合の図、図9の(c)は3爪ハンド200を上から見た図である。3爪ハンド200はハンドのベース部201と、3つの爪202で構成されており、この3つの爪が同図中矢印E方向に内側および外側に開閉することで、部品を把持することができる。
Then, FIG. 9 is a figure at the time of changing a hand form from the hand of 2 claws till now to 3 claws hand. 9 (a) is a schematic perspective view of the three-
3爪202は爪の間隔を最大に広げた状態での様子、破線202bで示す3爪は部品204を把持している状態を示す図である。
6面体の仮想空間および把持すべき部品との関係は、図6〜図8で説明した内容と基本的に同様であるので、ここでの説明は省略する。FIG. 6 is a view showing a state in which the 3-
The relationship between the hexahedron virtual space and the parts to be gripped is basically the same as the contents described with reference to FIGS.
次に、図10を用いて、ハンドと部品の把持動作に関する評価方法について一例を用いて説明する。ここで説明する内容は、図1、図3中の部品−ハンド適合性評価部108により、ハンドと部品の大小関係評価ステップS2012aと、部品質量とハンドの耐質量評価ステップS2012bと、部品とハンドの滑り具合評価ステップS2012cとで処理が行なわれる。
Next, with reference to FIG. 10, an evaluation method regarding the gripping operation of the hand and the part will be described using an example. The contents described here are the part-hand
図10は簡単のために構成が2爪タイプのハンドと把持すべき部品を示した図である。
ここで、2爪ハンド210は2爪ハンドのベース部分211と、ハンドの支軸211a、2爪212から構成されており、2つの爪間隔が最大となった場合の爪の状態を212aで示し、同じく最小になった場合の爪の状態を212bで示している。FIG. 10 is a view showing a two-nail type hand and components to be gripped for the sake of simplicity.
Here, the two-
2つの爪間隔が最大の時の間隔をL1、同じく爪間隔が最小の時の間隔をL2で示す。また、ここで把持しようとしている部品の幅寸法をLpで示す。ここで、ハンドとして望ましい理想的な状態は、爪が開いた状態の時、LpとL1の比率が充分小さく((Lp/L1)<<1)、爪が閉じた状態ではLpとL2の比率が充分大きい((Lp/L2)>>1)ことであり、これらの条件を満たせば、部品の大きさに対する爪の開閉余裕度が高くなる。そこで一例として爪の開閉余裕度の指標として(1)の式を定義した。
Lmargin(%)=[{1−(Lp/L1)}×100+{1−1/(Lp/L2)}×100]
=[{1−(Lp/L1)}+{1−(Lp/L2)}]×100 -----(1)
また、ここで、部品質量とハンドの耐質量との観点から評価すると、部品質量をMp、ハンドの耐質量をMlimitとすると、ハンドの耐質量に対し、部品質量が小さい方が余裕度が高くなる。ここで、質量に対する余裕度Mmarginを一例として定義すると(2)に示す式になる。The interval when the distance between the two claws is maximum is indicated by L1, and the interval when the distance between the claws is also minimum is indicated by L2. Further, the width dimension of the part to be gripped here is denoted by Lp. Here, in a desirable ideal state as a hand, the ratio of Lp to L1 is sufficiently small when the claw is open ((Lp / L1) << 1), and the ratio of Lp to L2 when the claw is closed Is sufficiently large ((Lp / L2) >> 1), and if these conditions are satisfied, the opening and closing margin of the nail with respect to the size of the part becomes high. Therefore, the equation (1) is defined as an index of the opening and closing margin of the nail as an example.
Lmargin (%) = [{1- (Lp / L1)} × 100 + {1-1 / (Lp / L2)} × 100]
= [{1- (Lp / L1)} + {1- (Lp / L2)}] x 100 ---- (1)
Here, when evaluating from the viewpoint of the mass of the part and the mass resistance of the hand, assuming that the mass of the part is Mp and the mass resistance of the hand is Mlimit, the smaller the mass of the part is, the higher the margin is with respect to the mass resistance of the hand. Become. Here, when the margin Mmargin with respect to mass is defined as an example, it becomes the formula shown in (2).
Mmargin(%)={1−(Mp/Mlimit)}×100 -----(2)
また、部品とハンドの滑り具合の評価としては、部品とハンド間の摩擦係数μ、およびハンドが部品を把持する力Fに左右される。部品の質量をMp、摩擦係数をμ、重力加速度をG、ハンドが部品を把持する力Fとの関係は部品を垂直方向に持ち上げようとした場合、(3)の式で示す条件の時に釣り合い状態になる。Mmargin (%) = {1- (Mp / Mlimit)} × 100 ---- (2)
Further, the evaluation of the degree of slippage between the part and the hand depends on the coefficient of friction μ between the part and the hand, and the force F with which the hand grips the part. When the mass of the part is Mp, the friction coefficient is μ, the gravitational acceleration is G, and the force with which the hand grips the part lifts the part vertically, the balance is balanced under the condition shown by equation (3) It will be in the state.
μ × F=Mp×G -----(3)
また、(4)の式で表される条件の時にハンドで部品を持ち上げることが可能となる。μ × F = Mp × G ---- (3)
In addition, it is possible to lift the part by the hand under the condition expressed by the equation (4).
μ × F>Mp×G
μ>(Mp×G)/F (但し μ≦1) -----(4)
また、さらにハンドに加わるモーメントの余裕度の指標として、ハンドに加わるモーメントをMOp、ハンドに許容できるモーメントをMOlimitとすると、ハンドの許容モーメントに対し、ハンドに加わるモーメントMOpが小さい方が余裕度が高くなる。ここで、モーメントに対する余裕度MOmarginを一例として定義すると
MOmargin(%)={1−(MOp/Mlimit)}×100 -----(5)
と定義することができる。μ × F> Mp × G
μ> (Mp × G) / F (where μ ≦ 1)-------(4)
Furthermore, assuming that the moment applied to the hand is MOp and the moment allowable to the hand is MOlimit as an index of the margin of moment applied to the hand, the margin is smaller when the moment MOp applied to the hand is smaller than the allowable moment of the hand. Get higher. Here, when the margin MOmargin for the moment is defined as an example, MOmargin (%) = {1- (MOp / Mlimit)} × 100 ---- (5)
It can be defined as
以上、部品の大きさ、質量、ハンドに加わるモーメント、摩擦状態を考慮した部品とハンドとの評価指標(評価関数f)を纏めると、一例として(6)の式に示すものとなる。ここで、係数a,b,c,dは、それぞれ大きさ、質量、モーメント、摩擦状態に関する重み係数を示し、言うまでもなくa=b=c=d=1の場合は、大きさ、質量、モーメント、摩擦状態の重み、つまり重要度は等しいと言うことを示す。 As described above, the evaluation index (evaluation function f) of the part and the hand in consideration of the size, mass, moment applied to the hand, and friction state is summarized as shown in the equation (6) as an example. Here, the coefficients a, b, c and d respectively indicate the weight, the mass, the moment, and the weighting coefficient relating to the friction state, and needless to say, in the case of a = b = c = d = 1, the size, mass, and moment , Indicates that the weight of the friction state, that is, the importance is equal.
f=a×Lmargin+b×Mmargin+c×MOmargin+d×μ -----(6)
a,b,c,d:重み係数
また、評価指標は(6)の式を拡張して、(7)の式に示すように、大きさ、質量、モーメント、摩擦状態の2乗平均の形を取っても構わない。f = a × Lmargin + b × Mmargin + c × MOmargin + d × μ ---- (6)
a, b, c, d: weighting factor
Further, the evaluation index may extend the equation (6) and take the form of the mean square of the size, mass, moment, and friction state as shown in the equation (7).
f={a×Lmargin2+b×Mmargin2+c×MOmargin2+d×μ2}1/2 -----(7)
a,b,c,d:重み係数
次に、図11に本実施例における組立教示装置の入力画面の一例を示す。本画面は図1における表示部30に表示され、キーボードやマウス等を含む入力部20で入力操作を行なう。図11において、製品用3D−CAD装置102のデータの製品名称(ファイル名)を入力する入力部501、同装置102に格納してある製品完成の3D−CAD情報を表示する表示部502a、確認用に部品配置レイアウトの様子を表示しているものを502bに示す。f = {a × Lmargin 2 + b × Mmargin 2 + c × MOmargin 2 + d × μ 2 } 1/2 ---- (7)
a, b, c, d: weighting factors Next, FIG. 11 shows an example of the input screen of the assembly teaching device in the present embodiment. This screen is displayed on the
また、ここで、ハンドにおける部品把持位置を入力または指定できるよう、ハンド把持位置面指定メニュー503を選択し、表示部504内でハンドの把持位置面指定用のカーソル506a、506bで把持位置面の指定を行なう。本図11ではハッチングで示された507aとその逆側の爪の対向面の508aがハンドの部品把持位置面に指定されたことを示す。ここで、ハンドの部品把持位置面はハンド用3D−CAD装置に格納してあるデータで例えば爪部のハンド把持面を予め属性設定等で設定しておいても構わない。
509はハンドと部品の評価関数の確認画面、510は組立順序生成ボタン、511は図2に示す組立教示処理の実行開始ボタンである。Also, here, the hand gripping position
また、CAD図面情報のデータ取り込み、ハンド把持位置の面指定が済むと、教示実行ボタンを押すことによって一連の組立教示が自動的に行なわれる。
ここで、これまでハンドは一組の把持部分しか持たない構造の例について述べたが、本実施例の適用範囲はこれに留まらず、例えば図16に示すように一つのハンドで2組以上の把持機能、もしくは2組以上の吸着機能、もしくは、把持機能と吸着機能を有した構造のものであっても構わない。In addition, after data acquisition of CAD drawing information and designation of the hand gripping position are completed, a series of assembly teaching is automatically performed by pressing the teaching execution button.
Here, the example of the structure in which the hand has only one set of gripping portions has been described above, but the scope of application of the present embodiment is not limited to this. For example, as shown in FIG. It may be a holding function, or a structure having two or more sets of suction functions, or a holding function and a suction function.
また、ここで、ハンドの形態が異なる例について図15を用いて説明する。
図15に示すハンド250はハンドベース251と3本の爪252から構成される。250cはハンド250の中心線を示している。253はリング状の部品であり、3本の爪252は部品253を中心穴235a部分で把持するのに適した構造となっている。
3本の爪252は図15に示すように、部品253を通す時は爪がお互いに接近していて、部品253を通った後は図中J方向にお互いの爪が広がり、部品253を把持することができる。Here, an example in which the form of the hand is different will be described with reference to FIG.
The
As shown in FIG. 15, the three
このハンドはこれまで説明してきたハンドと違い、外側開きで部品を把持する形態である。
図15の(f)にハンドの爪の可動範囲とリング状部品の内周径の関係を示している。ここで、爪の可動範囲をR1〜R2、リング状部品の内周径をrp1〜rp2とすると、R1<rp1<rp2<R2の条件の時に把持が可能である。この把持可能な範囲の算出も部品−ハンド情報照合部107部品により処理が行なわれるものである。ハンドの選択方法、把持位置の決定方法、部品とハンドの開閉余裕度の考え方はこれまで説明してきた方法と同様なので、ここでの詳説は省略する。This hand differs from the hand described so far in that it is configured to grip parts with an outer opening.
FIG. 15F shows the relationship between the movable range of the claw of the hand and the inner circumferential diameter of the ring-shaped part. Here, assuming that the movable range of the claw is R1 to R2 and the inner circumferential diameter of the ring-like part is rp1 to rp2, gripping is possible under the condition of R1 <rp1 <rp2 <R2. The calculation of the graspable range is also performed by the part-hand
図16に一例として2系統のハンド機能をひとつのハンドに集約した形態を示す。
図16は1つのハンドで2爪タイプのハンドが2系統形成された構造のハンド260の概略斜視図を示している。FIG. 16 shows an example in which two hand functions are integrated into one hand as an example.
FIG. 16 shows a schematic perspective view of a
ハンド260は、ハンドのベース部261と、2組の爪262(第一の爪)、263(第二の爪)で構成されており、この2組の爪がX方向に内側および外側に独立に開閉動作するようになっている。また、図中、ハッチングで示した262a、263aは、それぞれ爪262、263における部品に対する把持面を示している。本実施例は、これら1つのハンドに複数の爪や吸着用の吸盤を持ったハンドにも適用されうる。
The
以上、本実施例によれば新規部品を使用して製品の組立を行なう場合であっても、部品のハンドリングに適したハンド(ツールを含む)を自動的に選択し、更に部品の把持位置も自動的に生成する。また、それらハンド選択情報や把持位置情報がロボットの動作プログラムに反映されるため、ティーチング作業の効率化、省力化を図ることが可能となる。 As described above, according to the present embodiment, even when assembling a product using a new part, a hand (including a tool) suitable for handling the part is automatically selected, and the gripping position of the part is also selected. Automatically generate. In addition, since the hand selection information and the gripping position information are reflected in the operation program of the robot, it is possible to improve the efficiency of the teaching operation and save labor.
10…CPU(データ処理部)
20…入力部、30…表示部、40…記憶部、
50…ハンド選択プログラム、100…組立教示装置、
104…部品情報DB、105…組立順序生成部、
106…部品把持面抽出部、107…部品−ハンド情報照合部、
108…部品−ハンド適合性評価部、109…ハンド決定部、
110…部品把持位置生成部、111…経路生成部、
112…ハンド切替回数カウント部、113…組立時間計算部
117…ハンド・ツール情報DB。10 ... CPU (data processing unit)
20: input unit, 30: display unit, 40: storage unit,
50 ... hand selection program, 100 ... assembly teaching device,
104 ... part information DB, 105 ... assembly order generation unit,
106: part gripping surface extraction unit 107: part-hand information collating unit
108 ... parts-hand suitability evaluation unit, 109 ... hand determination unit,
110: Component gripping position generation unit 111: Path generation unit
112: Hand switching number counting unit 113: assembly time calculation unit 117: hand / tool information DB.
Claims (4)
ハンドを選択する処理プログラム及び関連データベースを格納する記憶部と、
前記処理プログラムを実行するデータ処理部と、
を備え、
前記関連データベースは、
部品に関する情報を格納した部品情報DBと、
複数のハンドに関する情報を格納したハンド情報DBと、
を含み、
前記データ処理部は、前記処理プログラムを実行することにより、
前記組立品を組立てる手順および組立方向を生成し、
前記部品情報DBと前記ハンド情報DBの情報に基づいて、部品に適したハンドの候補を抽出し、前記部品と前記ハンドの適合性を評価し、複数のハンドの中から前記部品を把持する前記ハンドを選択するティーチング情報を生成し、
前記組立品を組立てる手順および組立方向の情報と、前記部品情報DBと前記ハンド情報DBの情報に基づき、組立時に部品を置く面および組立の際に他の部品と共有する必要のある面を除外して、前記部品の把持位置を決定するティーチング情報を生成し、
更に、前記部品の組立て時間の合計を計算し、
前記計算された組立て時間の合計の情報を基に、組立て時間の合計が最小となるような、交換すべきハンドの種類、ハンドの交換回数、ハンドの交換タイミングのハンドの交換スケジュールを算定することを特徴とする組立教示装置。 An assembly teaching apparatus for selecting a hand for holding a part in an assembly operation of an assembly, comprising:
A storage unit for storing a processing program for selecting a hand and a related database;
A data processing unit that executes the processing program;
Equipped with
The related database is
A part information DB storing information on parts;
A hand information DB storing information on a plurality of hands,
Including
The data processing unit executes the processing program to
Generating a procedure and assembly direction for assembling the assembly,
The candidate of the hand suitable for the part is extracted based on the information of the part information DB and the hand information DB, the compatibility of the part and the hand is evaluated, and the part is gripped from among a plurality of hands. Generate teaching information to select a hand,
Based on the information on the procedure and direction of assembly of the assembly, and the information on the part information DB and the hand information DB , excluding the side on which the part is placed during assembly and the side that needs to be shared with other parts in assembly and to generate teaching information for determining the holding position of the component,
In addition, calculate the total assembly time of the parts,
Based on the information on the total of the calculated assembly time, calculate the type of hand to be exchanged, the number of times of exchange of the hand, the exchange schedule of the exchange timing of the hand so as to minimize the total assembly time. An assembly teaching device characterized by the above.
前記ハンド情報DBは、ハンドの種類、開閉動作範囲、可搬質量を示す情報を含むことを特徴とする請求項1に記載の組立教示装置。 The part information DB includes information indicating the size, mass, center of gravity position, material, and surface condition of the part,
The assembly teaching device according to claim 1, wherein the hand information DB includes information indicating a type of hand, an open / close operation range, and a portable mass.
前記ハンドと前記部品の大きさ、質量、重心位置、材質、表面状態の少なくとも1つ以上の物理属性に関する適合性に基づいて、前記ハンドを選択するティーチング情報を生成することを特徴とする請求項1または2に記載の組立教示装置。 The data processing unit refers to the information of the component information DB and the hand information DB in the generation of the teaching information.
The teaching information for selecting the hand is generated on the basis of compatibility with at least one or more physical attributes of the hand and the part, size, mass, center of gravity position, material, and surface condition of the hand. The assembly teaching device according to 1 or 2.
前記コンピュータは、データ処理部でハンドを選択する処理プログラムを実行することにより、
組立品を組立てる手順および組立方向を生成する組立順序生成処理工程と、
記憶部に格納した部品情報に関するDBとハンド情報に関するDBに基づいて、部品に適したハンドの候補を抽出し、前記部品と前記ハンドの適合性を評価し、複数のハンドの中から前記部品を把持するハンドを選択するティーチング情報を生成するハンド選択情報生成工程と、
前記組立順序生成処理工程で生成された前記組立品を組立てる手順および組立方向の情報と、前記部品情報DBと前記ハンド情報DBの情報に基づき、組立時に部品を置く面および組立の際に他の部品と共有する必要のある面を除外して、前記部品の把持位置を決定するティーチング情報を生成する把持位置情報生成工程と、
前記部品の組立て時間の合計を計算する累計組立時間計算工程と、
前記計算された組立て時間の合計の情報を基に、組立て時間の合計が最小となるような、交換すべきハンドの種類、ハンドの交換回数、ハンドの交換タイミングのハンドの交換スケジュールを算定するハンド交換スケジュール算定工程を実行することを特徴とする組立教示方法。 An assembly teaching method for selecting a hand for gripping a part in an assembly operation using a computer, comprising:
The computer executes a processing program for selecting a hand in the data processing unit,
An assembly sequence generation process for generating an assembly assembly procedure and an assembly direction;
Based on the DB related to the part information stored in the storage unit and the DB related to the hand information, the candidate of the hand suitable for the part is extracted, the compatibility of the part and the hand is evaluated, and the part is selected from a plurality of hands. A hand selection information generation step of generating teaching information for selecting a hand to be held;
Based on the information on the procedure and assembly direction for assembling the assembly generated in the assembly order generation processing step, and the information on the component information DB and the hand information DB, the surface on which the component is placed at the time of assembly and the other A gripping position information generation step of generating teaching information for determining the gripping position of the part excluding the surface that needs to be shared with the part ;
A cumulative assembly time calculating step of calculating a total of assembly time of the parts;
Based on the information on the total of the calculated assembly time, a hand for calculating the type of hand to be exchanged, the number of times of exchange of the hand, and the exchange schedule of the exchange timing of the hand so as to minimize the total assembly time. An assembly teaching method comprising: executing an exchange schedule calculating step.
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