JP6671648B2 - コントローラ、鍛圧機械、および制御方法 - Google Patents

Description

本発明は、鍛圧機械の動作を制御するコントローラ、コントローラを備えた鍛圧機械、および鍛圧機械の制御方法に関する。

従来、プレス機械およびプレスブレーキ等の鍛圧機械が知られている。
特開昭６０−１０７１１５号公報（特許文献１）には、プレスブレーキに対してワーク（被加工材）を自動供給する供給装置の制御方法が開示されている。特許文献１では、撮像装置を、ワークのプレスブレーキへの供給状態を撮像可能に配置している。また、特許文献１の制御方法は、ワークを含まない背景を撮像したときの二値化信号と当該背景と同一背景内にワークを含まて撮像したときの二値化信号との撮像装置の同一画素に対応した差を演算して、ワークのみの二値化信号を抽出する。さらに、当該制御方法は、ワークのみの二値化信号に基づいてワークの位置を演算し、演算した位置に基づいて供給装置を制御する。

特開２００６−０６１９５８号公報（特許文献２）には、ＣＣＤカメラと、画像処理装置と、異常検出部とを備えるプレスブレーキが開示されている。詳しくは、ＣＣＤカメラは、ワーク表面の曲げ加工部位近傍の所定視野範囲を撮像する。画像処理装置は、ＣＣＤカメラにより撮像された画像から所定視野範囲内に作業者の手の画像が存在しているか否かを判定する。異常検出部は、画像処理装置からの信号に基づき、所定視野範囲内に作業者の手の画像が存在しているときにラムの動作を停止させるように制御する。

特開昭６０−１０７１１５号公報 特開２００６−０６１９５８号公報

しかしながら、特許文献１では、ワークの位置を演算できるが、作業者の位置を演算できない。

また、特許文献２では、上述したように、作業者の手の画像を判断する際に、ＣＣＤカメラにより撮像された画像を用いる。しかしながら、ＣＣＤカメラによって得られる画像は、周辺環境の影響を受けやすい。特に、照明等によって作業場の明るさが変化するに従い、ＣＣＤカメラから出力される画像データは変化する。

それゆえ、ＣＣＤカメラを用いた構成よりも高い精度で作業者の位置を検出できれば、作業者にとってプレスブレーキ等の鍛圧機械の利便性を高めることができる。

本発明は、上記の問題点に鑑みなされたものであって、その目的は、鍛圧機械の動作速度の制御に作業者の実際の位置をより正確に反映させることが可能なコントローラ、当該コントローラを備えた鍛圧機械、鍛圧機械の動作を制御するための制御方法を提供することにある。

本発明のある局面に従うと、コントローラは、被加工材を鍛圧する鍛圧機械の動作を制御する。コントローラは、鍛圧機械の加工領域を含む予め定められた領域をセンシングすることによって高さ方向の距離を判別するための画像データを出力するセンサから、画像データとして、被加工材と鍛圧機械の作業者との画像を含まない第１の画像データと、鍛圧機械が動作しているときの前記予め定められた領域の現況を表した第２の画像データとを取得する取得部と、第１の画像データと第２の画像データとの差分データを算出し、かつ差分データに基づいて作業者の領域を判定する判定部と、判定部による判定結果に基づいて、鍛圧機械の動作速度を制御する速度制御部とを備える、コントローラ。

上記の発明によれば、高さ方向の距離を判別するための画像データを出力するセンサから得た画像データを用いて、作業者の領域を判別することができる。当該画像データは、ＣＣＤカメラ等によって得られた画像データに比べて、周辺環境により影響を受けにくい。それゆえ、作業者の領域を高い精度で判定することが可能となる。したがって、鍛圧機械の動作速度の制御に作業者の実際の位置をより正確に反映させることが可能となる。

好ましくは、判定部は、差分データに基づいて被加工材の領域をさらに判定する。
上記の発明によれば、コントローラが、被加工材と作業者とを区別することが可能となる。したがって、被加工材の位置も考慮した動作速度の制御が可能となる。

好ましくは、被加工材は、平らな被加工面を有する。判定部は、被加工材の領域の判定として、被加工材の平らな領域を判定する。

平らな被加工面を有する被加工材は、通常の鍛圧作業の際には高さ方向が一定（水平）となるため、平らでない被加工面に比べて判別がしやすい。したがって、被加工材の領域をより精度よく判別することができる。

好ましくは、判定部は、差分データに基づく差分画像を複数のセルに分割し、かつ、差分データにおける輝度勾配方向ヒストグラム特徴量をセル毎に算出する特徴量算出部と、輝度勾配方向ヒストグラム特徴量と被加工材の形状の特徴量との類似度を、セル毎に算出する類似度算出部とを含む。判定部は、算出された類似度に基づき、作業者の領域と被加工材の領域とを判定する。

上記の発明によれば、被加工材の形状の特徴量を用いることによって、被加工材の領域と作業者の領域とを判定することができる。

好ましくは、判定部は、差分データに基づく差分画像を複数のセルに分割し、かつ、差分データにおけるエッジ部分の法線ベクトルをセル毎に算出する特徴量算出部と、法線ベクトルと被加工材の形状の特徴を表したベクトルとの類似度を、セル毎に算出する類似度算出部とを含む。判定部は、算出された類似度に基づき、作業者の領域と被加工材の領域とを判定する。

上記の発明によれば、被加工材の形状の特徴を表したベクトルを用いることによって、被加工材の領域と作業者の領域とを判定することができる。

好ましくは、判定部は、類似度が基準値未満のセルを所定の割合以上含む領域を、作業者の領域と判定する。

上記の発明によれば、類似度算出部によって算出された類似度に基づき、作業者の領域を判定することができる。

好ましくは、判定部は、類似度が基準値以上のセルを所定の割合以上含む領域を、被加工材の領域と判定する。

上記の発明によれば、類似度算出部によって算出された類似度に基づき、被加工材の領域を判定することができる。

好ましくは、判定部は、差分データに基づいて、一定の角度で傾斜している傾斜領域をさらに判定する。速度制御部は、傾斜領域が予め定められた広さ以上である場合には、動作速度を制限する。

平らな被加工面を有する被加工材を鍛圧する際には、被加工面が水平状態になければ、加工精度が低下する。上記の発明によれば、傾斜領域が予め定められた広さ以上ある場合には、被加工面が水平状態にないと判断できるため、動作速度を制限することにより加工精度が低下してしまうことを防止できる。

好ましくは、速度制御部は、傾斜領域が予め定められた広さ以上である場合には、鍛圧処理を停止させる。

上記の発明によれば、被加工面が水平状態にある状態で鍛圧処理がなされることを防止することができる。

本発明の他の局面に従うと、鍛圧機械は、被加工材を鍛圧する。鍛圧機械は、被加工材を加工する加工領域を有する本体と、鍛圧機械の動作を制御するコントローラと、鍛圧機械の加工領域を含む予め定められた領域をセンシングすることによって高さ方向の距離を判別するための画像データを出力するセンサとを備える。コントローラは、センサから、画像データとして、被加工材と鍛圧機械の作業者との画像を含まない第１の画像データと、鍛圧機械が動作しているときの前記予め定められた領域の現況を表した第２の画像データとを取得する。コントローラは、第１の画像データと第２の画像データとの差分データに基づいて、作業者の領域を判定する。コントローラは、判定結果に基づいて、鍛圧機械の動作を制御する。

上記の発明によれば、高さ方向の距離を判別するための画像データを出力するセンサから得た画像データを用いて、作業者の領域を判別することができる。当該画像データは、ＣＣＤカメラ等によって得られた画像データに比べて、周辺環境により影響を受けにくい。それゆえ、作業者の領域を高い精度で判定することが可能となる。したがって、鍛圧機械は、動作速度の制御に作業者の実際の位置をより正確に反映させることが可能となる。

好ましくは、センサは、加工領域の上方において本体に取り付けられている。
上記の発明によれば、加工領域を含む予め定められた領域をセンシングすることが可能となる。

好ましくは、鍛圧機械は、プレス機械である。
上記の発明によれば、プレス機械において、作業者の実際の位置をより正確に反映させた動作速度（プレス速度）の制御が可能となる。

本発明のさらに他の局面に従うと、制御方法は、被加工材を鍛圧する鍛圧機械の動作を制御するためのものである。制御方法は、鍛圧機械の加工領域を含む予め定められた領域をセンシングすることによって高さ方向の距離を判別するための画像データを出力するセンサから、画像データとして、被加工材と鍛圧機械の作業者との画像を含まない第１の画像データを取得するステップと、第１の画像データの取得後に、センサから、画像データとして、鍛圧機械が動作しているときの前記予め定められた領域の現況を表した第２の画像データを取得するステップと、第１の画像データと第２の画像データとの差分データを算出するステップと、差分データに基づいて、作業者の領域を判定するステップと、判定結果に基づいて、鍛圧機械の動作を制御するステップとを備える。

上記の発明によれば、高さ方向の距離を判別するための画像データを出力するセンサから得た画像データを用いて、作業者の領域を判別することができる。当該画像データは、ＣＣＤカメラ等によって得られた画像データに比べて、周辺環境により影響を受けにくい。それゆえ、作業者の領域を高い精度で判定することが可能となる。したがって、鍛圧機械の動作速度の制御に作業者の実際の位置をより正確に反映させることが可能となる。

上記の発明によれば、鍛圧機械の動作速度の制御に作業者の実際の位置をより正確に反映させることが可能となる。

プレスシステムの構成を説明するための図である。 作業者が作業領域内でプレス作業をしているときの状態を表した図である。 背景画像を表した模式図である。 現況画像の一例を表した模式図である。 差分データに基づく差分画像を表した模式図である。 判定された作業者の領域と短尺材の領域とを表した図である。 情報処理装置とプレスコントローラとの機能的構成を説明するための機能ブロック図である。 センサから取得した背景画像データに基づく背景画像を表した図である。 センサから取得した現況画像データに基づく現況画像を表した図である。 差分データに基づいた差分画像を表した図である。 ノイズを除去した後の差分データに基づく差分画像を表した図である。 ＨＯＧ特徴量の算出方法を説明するための図である。 セルＣｉ，ｊのヒストグラム（ＨＯＧ特徴量）の例を表した図である。 ブロックおよび正規化処理を説明するための図である。 正規化後のＨＯＧ特徴量を可視化した図である。 ２つの参照ベクトルを表した図である。 算出された類似度に基づいて作成された画像を表した図である。 プレスシステムにおける処理の流れを説明するためのシーケンスチャートである。 情報処理装置における処理の流れを説明するためのフローチャートである。 情報処理装置の典型的なハードウェア構成を表した図である。 作業者が作業領域内でプレス作業を開始する直前の状態を表した図である。 システムコントローラの機能的構成を説明する図である。 複数の判定領域の設定について説明する図である。 他の情報処理装置における処理の流れを説明するフロー図である。 検出信号出力処理のサブルーチンについて説明するフロー図である。 速度制御部が有する動作速度制限テーブルについて説明する図である。

以下の説明では、同一部品には、同一の符号を付している。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。

本実施の形態では、鍛圧機械の一例として、プレス機械を例に挙げて説明する。また、プレス機械でプレス加工する被加工材として、平らな被加工面を有する部材を例に挙げて説明する。特に、被加工部材として、短尺材を例に挙げて説明する。

なお、鍛圧機械は、プレス機械に限定されず、プレスブレーキ等の他の機械であってもよい。また、被加工材は、平らな被加工面を有している必要はない。少なくとも、加工対象となる各々の被加工材が一定の形状を有していればよい。

＜Ａ．全体構成＞
図１は、プレスシステム１の構成を説明するための図である。

図１に示されるように、プレスシステム１は、プレス機械１０と、センサ２０と、情報処理装置３０と、入出力ターミナル４０とを備える。情報処理装置３０は、センサ２０と入出力ターミナル４０とに通信可能に接続されている。入出力ターミナル４０は、さらに、プレス機械１０に通信可能に接続されている。

プレス機械１０は、本体フレーム１１と、ベッド１２と、ボルスタ１３と、スライド１４と、コントロールパネル１５と、プレスコントローラ１６とを備える。

本体フレーム１１の略中央部には、スライド１４が上下動自在に支持されている。スライド１４に対する下方には、ベッド１２上に取り付けられたボルスタ１３が配置されている。本体フレーム１１の前方には、コントロールパネル１５が設けられている。本体フレーム１１の側方には、コントロールパネル１５が接続されたプレスコントローラ１６が設けられている。

スライド１４の下面には、図示しない上金型が装着される。ボルスタ１３の上面には、図示しない下金型が装着される。上金型と下金型とから構成される金型に対応する所定の被加工部材を下金型に位置させ、上金型をスライド１４と共に降下させることにより、プレス加工が行われる。

コントロールパネル１５は、プレス機械１０を制御するために必要な各種データを入力するものであり、データを入力するためのスイッチやテンキー、および設定画面やプレス機械１０から出力されるデータを表示する表示器を有している。

コントロールパネル１５は、予め設定されたデータを記憶したＩＣカード等の外部記憶媒体からのデータ入力装置、または無線や通信回線を介してデータを送受信する通信装置を備えていてもよい。

なお、プレス機械１０の上記の構成は、一例であり、特に当該構成に限られるものではない。

プレス機械１０のプレスコントローラ１６は、プレス機械１０全体を制御する装置である。プレスコントローラ１６は、コントロールパネル１５および入出力ターミナル４０に接続される。プレスコントローラ１６は、ＣＰＵ、高速数値演算プロセッサ、およびメモリ等を主体に構成され、決められた手順に従って入力データの算術・論理演算を行うコンピュータ装置と、指令電流を入出力する入出力インターフェイスとを備えて構成されている。

プレスコントローラ１６のメモリは、ＲＯＭ、ＲＡＭ等の適宜な記憶媒体を含んで構成されている。このメモリは、プレスコントローラ１６が各種の機能を実現するためのプログラムが格納されている。なお、当該メモリは、各種演算処理を実行するためのワーク領域としても用いられる。

センサ２０は、デプスセンサである。センサ２０は、プレス機械１０の加工領域の上方において本体フレーム１１に取り付けられている。

センサ２０は、加工領域を含む予め定められた領域（以下、「作業領域」とも称する）をセンシングすることによって、高さ方向の距離を判別するための画像データを、通信ケーブルを介して、情報処理装置３０に送信する。なお、センサ２０から出力される画像データについては後述する。

情報処理装置３０は、センサ２０から、画像データを取得する。情報処理装置３０は、センサから取得した画像データに基づき各種の演算処理を実行する。たとえば、情報処理装置３０は、輝度勾配方向ヒストグラム（ＨＯＧ：Histograms of Oriented Gradients）特徴量の算出等を行なう。また、情報処理装置３０は、処理結果に応じた信号を、プレス機械１０のプレスコントローラ１６に送信する。

なお、情報処理装置３０における具体的処理内容、および情報処理装置３０のハードウェア構成については、後述する。

図２は、作業者が作業領域内でプレス作業をしているときの状態を表した図である。
図２に示されるように、作業者９０は、ワークとしての短尺材８０を把持しつつ、短尺材８０をプレス機械１０の加工領域に移動させる。さらに、作業者９０は、短尺材８０の平らな被加工面を上金型１８に対向させた状態で、下金型１７の上に短尺材８０を載置する。この状態で、スライド１４が下降することにより、短尺材８０が金型によってプレスされる。

また、図２の状態では、作業者９０と短尺材８０とが作業領域に存在するので、作業者９０および短尺材８０もセンサ２０によってセンシングされる。

なお、上記においては、プレスシステム１が、プレスコントローラ１６とは別に情報処理装置３０を有する構成を例に挙げて説明したが、これに限定されるものではない。プレスコントローラ１６が情報処理装置３０における各種の演算処理を実行するように、プレスコントローラ１６を構成してもよい。このような構成の場合には、プレスシステム１は、情報処理装置３０および入出力ターミナルを備える必要がなくなる。

＜Ｂ．処理の概要＞
プレスシステム１における処理の概要について説明する。詳しくは、情報処理装置３０における演算処理の概要と、当該演算結果に基づくプレス機械１０の動作の概要とについて説明する。

（ｂ１．情報処理装置３０における演算処理）
情報処理装置３０は、センサ２０から作業領域の背景画像を表した画像データ（以下、「背景画像データ」とも称する）を予め取得しておく。詳しくは、情報処理装置３０は、プレス加工が開始される前に、センサ２０から、短尺材８０とプレス機械１０の作業者９０との画像を含まない画像データを取得しておく。

図３は、背景画像を表した模式図である。図３（Ａ）に示すように、背景画像は、プレス機械１０の画像と、加工領域の画像と、プレス機械１０が設置された作業場の床面の画像とを含む。

情報処理装置３０は、背景画像データを取得した後、少なくともプレス機械１０が動作（典型的には、スライド１４が上下に移動）している期間において、所定のタイミング（典型的には所定の周期）で当該タイミングにおける作業領域の画像データ（以下、「現況画像データ」とも称する）を、センサ２０から取得する。たとえば、情報処理装置３０は、ある局面において、短尺材８０と作業者９０との画像を含む現況画像データを所定の周期でセンサ２０から取得する。なお、以下では、現況画像データに基づく画像を、「現況画像」とも称する。

なお、センサ２０からの画像データの取得は、情報処理装置３０からの取得要求に基づくものであってもよい。あるいは、センサ２０が、情報処理装置３０からの取得要求なしに画像データを情報処理装置３０に送信する構成であってもよい。

図４は、現況画像の一例を表した模式図である。図４に示すように、ある局面において、現況画像は、プレス機械１０の画像と、加工領域の画像と、作業場の床面の画像と、作業者９０の画像と、短尺材８０の画像とを含んでいる。

情報処理装置３０は、現況画像データと背景画像データとの差分データを算出する。典型的には、情報処理装置３０は、現況画像データをセンサ２０から取得する度に、差分データを算出する。詳しくは、情報処理装置３０は、センサ２０の画素毎に現況画像データ（画素値）から背景画像データ（画素値）を差し引くことにより、差分データを算出する。

なお、情報処理装置３０は、現況画像データをセンサ２０から取得する度に、差分データを算出する必要は必ずしもない。現況画像データの取得の周期と、差分データの算出の周期とは同じである必要は必ずしもない。たとえば、画像データを複数回取得した後に、当該複数の取得のうちの最後に取得した現況画像データと、背景画像データとの差分データを算出してもよい。

図５は、差分データに基づく差分画像を表した模式図である。差分データにおいては、作業者９０および短尺材８０の領域以外の領域（作業領域に侵入した物体の周囲の領域）の画素値は相殺される。したがって、情報処理装置３０は、図５に示すように、差分データにおいて、作業者９０および短尺材の領域と、当該領域以外の領域とを判別することができる。

なお、スライド１４は上下に移動するため、背景画像データを取得したときのスライド１４の位置と、現況画像データを取得したときのスライド１４の位置とが、異なる場合もある。つまり、差分データに、スライド１４の一部のデータが残る場合もある。しかしながら、差分データにおけるスライド１４の存在可能領域（範囲）は予め特定できるため、情報処理装置３０は、作業者９０および短尺材８０の領域と、当該領域以外の領域とを判別することができる。

情報処理装置３０は、さらに、差分データに基づいて、作業者９０の領域と短尺材８０の領域とを判定する。詳しくは、情報処理装置３０は、ＨＯＧ特徴量を用いた類似度の算出処理によって、作業者９０の領域と、短尺材８０の領域とを区別する。

図６は、判定された作業者９０の領域と短尺材８０の領域とを表した図である。図６に示されるように、情報処理装置３０による演算処理によって、作業者９０の位置と、短尺材８０の位置とを特定することができる。

情報処理装置３０は、判定結果に応じた信号を、入出力ターミナル４０を介して、プレス機械１０のプレスコントローラ１６に送信する。判定結果に応じた信号は、作業者の位置データと短尺材の位置データそのものであってもよいし、作業者と加工領域との離間距離であってもよい。あるいは、判定結果に応じた信号は、作業者と加工領域との離間距離を長さに応じて複数の区分（領域）に分けた場合に、どの区分に属するのかを表した信号（領域判断信号）ものであってもよい。

なお、「センサ２０」、「背景画像データ」、「現況画像データ」、「作業領域」は、それぞれ本発明の「センサ」、「第１の画像データ」、「第２の画像データ」、「予め定められた領域」の一例である。

（ｂ２．演算結果に基づくプレス機械１０の動作）
プレス機械１０は、情報処理装置３０から受信した判定結果に応じた信号に基づいて、動作速度を制御する。たとえば、プレス機械１０は、作業者９０が加工領域に近づいた場合にはプレス速度（具体的には、スライド１４の移動速度）を遅くし、作業者９０が加工領域から離れた場合にはプレス速度を早くする。これにより、従来よりも安全性の高いプレス作業が実現し得る。なお、動作速度の制御の詳細については、後述する。

＜Ｃ．機能的構成＞
図７は、情報処理装置３０とプレスコントローラ１６との機能的構成を説明するための機能ブロック図である。なお、情報処理装置３０とプレスコントローラ１６とを含んだ構成の「システムコントローラ５０」が、本発明の「コントローラ」の一例である。

情報処理装置３０は、取得部３１と、判定部３２とを備える。判定部３２は、ＨＯＧ処理部３２１と、類似度算出部３２２とを含む。プレスコントローラ１６は、速度制御部１６１を備える。

取得部３１は、センサ２０から、背景画像データと、現況画像データとを取得する。なお、取得部３１は、現況画像データを周期的に取得する。取得部３１は、取得した背景画像データと現況画像データとを、判定部３２に送る。

判定部３２は、背景画像データと現況画像データとの差分データを算出し、かつ差分データに基づいて作業者９０の領域と短尺材８０の領域とを判定する。具体的には、判定部３２は、当該領域判定処理を、ＨＯＧ処理部３２１と、類似度算出部３２２とを用いて実行する。

ＨＯＧ処理部３２１は、差分画像を複数のセルに分割する。典型的には、ＨＯＧ処理部３２１は、差分画像を複数の単位領域に分割する。さらに、ＨＯＧ処理部３２１は、差分データにおける輝度勾配方向ヒストグラム特徴量（以下、「ＨＯＧ特徴量」）をセル毎に算出する。ＨＯＧ処理部３２１は、算出されたＨＯＧ特徴量を類似度算出部３２２に送る。

類似度算出部３２２は、セル毎に、算出されたＨＯＧ特徴量と、予め記憶されている短尺材８０形状の特徴量との類似度を算出する。

判定部３２は、算出された類似度に基づき、作業者９０の領域と短尺材８０の領域とを判定する。判定部３２は、判定結果に応じた信号を、入出力ターミナル４０を介して、プレスコントローラ１６に送る。

プレスコントローラ１６は、判定結果に応じた信号を情報処理装置３０から受信する。プレスコントローラ１６の速度制御部１６１は、判定結果に応じた信号に基づいて、プレス機械１０の動作速度を制御する。詳しくは、プレスコントローラ１６は、スライド１４の移動速度を制御するための制御信号を生成することにより、スライド１４の移動速度を制御する。

なお、「取得部３１」、「判定部３２」、「ＨＯＧ処理部３２１」、「類似度算出部３２２」は、それぞれ本発明の「取得部」、「判定部」、「特徴量算出部」、「類似度算出部」の一例である。

＜Ｄ．処理の具体例＞
以下では、実際に得られた画像データに基づき、システムコントローラ５０（図７）で実行される処理の具体例を説明する。

（ｄ１．差分画像の取得）
図８は、センサ２０から取得した背景画像データに基づく背景画像を表した図である。具体的には、図８は、情報処理装置３０のディスプレイに表示される背景画像を表した図である。図８に示すように、背景画像は、典型的には、グレースケールの画像として表示される。背景画像は、センサ２０からの高さ方向の距離に応じた濃淡を有する。背景画像は、センサ２０からの距離が近い程、色が濃くなり、センサ２０からの距離が遠い程、色が薄くなる。

図９は、センサ２０から取得した現況画像データに基づく現況画像を表した図である。具体的には、図９は、情報処理装置３０のディスプレイに表示される現況画像を表した図である。なお、現況画像も背景画像と同様、典型的には、グレースケールの画像として表示される。

図９に示すように、現況画像は、作業者９０の画像と短尺材８０の画像とを含む点において、図８に示した背景画像とは異なる。

図１０は、差分データに基づいた差分画像を表した図である。具体的には、図１０は、情報処理装置３０のディスプレイに、図８に示した背景画像と図９に示した現況画像との差分画像を表示させたときの図である。

図１０に示すように、差分画像においては、作業者９０の領域と短尺材８０の領域とにおいては、全体的に白色となっていることが分かる。また、差分データは、差分画像からわかるように、ノイズを含んでいる。そこで、情報処理装置３０は、差分データからノイズを除去する処理を実行する。当該ノイズの除去処理は、たとえば、判定部３２において行われる。

図１１は、ノイズを除去した後の差分データに基づく差分画像を表した図である。図１１に示すように、ノイズ除去後の差分画像においては、作業者９０および短尺材８０の領域と、当該領域外の領域との違いが明確になる。

（ｄ２．ＨＯＧ処理）
以下では、情報処理装置３０のＨＯＧ処理部３２１（図７）で実行される処理を説明する。なお、ＨＯＧ処理は、ノイズを除去した後の差分データに対して実行される。

図１２は、ＨＯＧ特徴量の算出方法を説明するための図である。図１２に示すように、ＨＯＧ処理部３２１は、差分画像を複数のセルＣ_ｉ，ｊに分割する（ｉおよびｊは、１以上の自然数）。各セルＣ_ｉ，ｊは、典型的には正方形であって、たとえば縦横の各々が６ピクセルの３６ピクセルから構成される。

ＨＯＧ処理部３２１は、各ピクセルにおいて、勾配ベクトルを算出する。具体的には、ＨＯＧ処理部３２１は、輝度の変化している方向（勾配方向：０°〜１８０°）と、輝度の差（勾配強度）とを算出する。図１２においては、セルＣ_１，１における各ピクセルの勾配ベクトルを可視化した状態で模式的に表している。なお、勾配方向のみを算出し、勾配強度を算出しない構成であってもよい。

ＨＯＧ処理部３２１は、さらに、０°から１８０°までを、０°から２０°刻みで９方向に分割する。ＨＯＧ処理部３２１は、各セルＣ_ｉ，ｊにおいて、横軸が９つの角度（０°，２０°，４０°，…，１４０°，１６０°）、縦軸が当該角度の勾配強度の和（頻度）のヒストグラムを作成する。

図１３は、ある１つのセルＣ_ｉ，ｊのヒストグラム（ＨＯＧ特徴量）の例を表した図である。図１３に示すように、９つの角度の各々について、頻度が求められる。なお、以下では、各セルＣ_ｉ，ｊにおけるＨＯＧ特徴量Ｆ_ｉ，ｊは、たとえば以下の式（１）のように９次元のベクトルとして表わされる。

Ｆ_ｉ，ｊ ＝ ｛ｆ_１，ｆ_２，ｆ_３，ｆ_４，ｆ_５，ｆ_６，ｆ_７，ｆ_８，ｆ_９｝ … （１）
なお、ｆ_１，ｆ_２，ｆ_３，…，ｆ_９は、それぞれ、０°，２０°，４０°，…，１６０°に対する。

ＨＯＧ処理部３２１は、複数のセルで構成されるブロック毎に正規化処理を実行する。各ブロックは、たとえば、縦横の各々が３セルの９セルで構成される。

図１４は、ブロックおよび正規化処理を説明するための図である。図１４に示されるように、ブロックＢ_ｉ，ｊは、セルＣ_ｉ，ｊと、セルＣ_{ｉ，ｊ＋１}と、セルＣ_{ｉ，ｊ＋２}と、セルＣ_{ｉ＋１，ｊ}と、セルＣ_{ｉ＋１，ｊ＋１}と、セルＣ_{ｉ＋１，ｊ＋２}と、セルＣ_{ｉ＋２，ｊ}と、セルＣ_{ｉ＋２，ｊ＋１}と、セルＣ_{ｉ＋２，ｊ＋２}とで構成される。

図１４においては、ブロックＢ_１，１と、ブロックＢ_１，８と、ブロックＢ_６，１とを図示している。特に、ブロックＢ_１，１，Ｂ_１，８については、各々を構成するセルと、各セルにおけるＨＯＧ特徴量Ｆ_ｉ，ｊとを図示している。

ＨＯＧ処理部３２１は、各ブロックＢ_ｉ，ｊの中心のセルＣ_{ｉ＋１，ｊ＋１}を、当該セルＣ_{ｉ＋１，ｊ＋１}の周囲の８個のセル（当該ブロック内の他のセル）のＨＯＧ特徴量を用いて正規化する。たとえば、ブロックＢ_１，１に着目すると、中心のセルＣ_２，２は、セルＣ_２，２の周囲の８個のセル（具体的には、セルＣ_１，１，Ｃ_１，２，Ｃ_１，３，Ｃ_２，１，Ｃ_２，３，Ｃ_３，１，Ｃ_３，２，Ｃ_３，３）のＨＯＧ特徴量を用いて正規化される。

具体的には、ＨＯＧ処理部３２１は、以下の式（２）を用いてブロック毎に正規化処理を実行し、各セルＣ_ｉ，ｊの正規化後のＨＯＧ特徴量ｖを算出する。

なお、式（２）において、Ｖは、ブロックＢ_ｉ，ｊに含まれる９つのセルのＨＯＧ特徴量（Ｆ_ｉ，ｊ，Ｆ_{ｉ，ｊ＋１}，Ｆ_{ｉ，ｊ＋２}，Ｆ_{ｉ＋１，ｊ}，Ｆ_{ｉ＋１，ｊ＋１}，Ｆ_{ｉ＋１，ｊ＋２}，Ｆ_{ｉ＋２，ｊ}，Ｆ_{ｉ＋２，ｊ＋１}，Ｆ_{ｉ＋２，ｊ＋２}）で定義されるベクトルである。ノルムの添え字ｋが１のときはＬ１ノルムを、ｋが２のときはＬ２ノルムを、ｋが∞のときはＬ∞ノルムを示す。また、本実施の形態では、εの値は１である。

図１５は、正規化後のＨＯＧ特徴量を可視化した図である。図１５においては、短尺材８０の被加工面における領域Ｐ内の１つのセルのＨＯＧ特徴量と、短尺材８０の端部（縁部）における領域Ｑ内の１つのセルのＨＯＧ特徴量とを、拡大して表示している。

ところで、短尺材８０の領域は、直線的な輪郭と、平坦な表面とで構成される。その一方で、作業者９０の領域は、曲線的な輪郭と、丸みのある表面とで構成される。それゆえ、短尺材８０の領域と、作業者９０の領域とでは、傾向が異なるＨＯＧ特徴量が得られることになる。たとえば、作業者９０の領域において得られるＨＯＧ特徴量は、図１５において拡大した表示した２つのＨＯＧ特徴量とは異なる傾向を示す。

判定部３２は、このようなＨＯＧ特徴量の傾向の相違を利用して、作業者９０の領域と、短尺材８０との領域を判別する。具体的には、判定部３２は、類似度算出部３２２によって算出される類似度によって、作業者９０の領域と、短尺材８０との領域を判別する。

なお、作業者９０および短尺材８０の領域外の周囲の領域は物体が何も存在しない領域であるので、当該周囲の領域に固有のＨＯＧ特徴量が得られる。それゆえ、判定部３２は、作業者９０の領域と短尺材８０の領域とを判別する際に、周囲の領域を除外することができる。

（ｄ３．類似度の算出）
以下では、類似度算出部３２２による類似度算出処理について説明する。

類似度算出部３２２は、ＨＯＧ特徴量（具体的には、正規化後のＨＯＧ特徴量）と短尺材８０の形状の特徴量との類似度を、セルＣ_ｉ，ｊ毎に算出する。短尺材８０の形状の特徴量は、以下のような処理を行うことにより、予め求めておく。

情報処理装置３０は、短尺材８０の平らな被加工面（水平状態にある被加工面）における１０個の位置における特徴ベクトルの平均値を算出する。類似度算出部３２２は、算出された平均値（特徴ベクトル）を１つ目の参照ベクトルＩ_ｒｅｆ１として利用する。また、情報処理装置３０は、さらに、短尺材８０のエッジ部分における複数個（たとえば１０個）の位置における特徴ベクトルの平均値を算出する。類似度算出部３２２は、エッジ部分における平均値（特徴ベクトル）を２つ目の参照ベクトルＩ_ｒｅｆ２として利用する。なお、以下では、２つの参照ベクトルを区別しない場合には、「Ｉ_ｒｅｆ」と表記する。

図１６は、２つの参照ベクトルＩ_ｒｅｆを表した図である。図１６（Ａ）は、１つ目の参照ベクトルＩ_ｒｅｆ１の例を表した図である。図１６（Ｂ）は、２つ目の参照ベクトルＩ_ｒｅｆ２の例を表した図である。図１６を参照して、横軸は、９つの傾斜角度（０°，２０°，４０°，…，１４０°，１６０°）を示し、縦軸は、上記頻度に対応する強度（傾斜の強さ）を表している。

類似度算出部３２２は、短尺材８０の形状の特徴量として、図１６に示すような２つの参照ベクトルＩ_ｒｅｆを利用し、ＨＯＧ特徴量との類似度を算出する。典型的には、類似度算出部３２２は、コサイン類似度を用いて類似度を算出する。具体的には、類似度算出部３２２は、以下の式（３）を用いて類似度を算出する。

図１７は、算出された類似度に基づいて作成された画像を表した図である。図１７に示すとおり、差分画像において類似度が基準値以上であると判定された領域と、差分画像において類似度が基準値未満であると判定された領域とが区別できる。

判定部３２は、算出された類似度に基づき、作業者９０の領域と短尺材８０の領域とを判定する。具体的には、判定部３２は、算出された類似度が基準値未満のセルを所定の割合以上含む領域を、作業者９０の領域と判定する。また、判定部３２は、算出された類似度が上記基準値以上のセルを所定の割合以上含む領域を、短尺材８０の領域と判定する。なお、基準値および所定の割合は、予め規定されている。

判定部３２は、上述したように、判定結果に応じた信号を、入出力ターミナル４０を介して、プレスコントローラ１６に送る。なお、プレスコントローラ１６は、上述したように、当該判定結果に応じた信号に基づいて、プレス機械１０の動作速度を制御する。

＜Ｅ．制御構造＞
図１８は、プレスシステム１における処理の流れを説明するためのシーケンスチャートである。図１８に示されるように、シーケンスＳＱ１１において、センサ２０は、背景画像データを情報処理装置３０に送信する。情報処理装置３０は、当該背景画像データをメモリに記憶しておく。シーケンスＳＱ１２において、センサ２０は、現況画像データを送信する。現況画像データの送信は、典型的には、上述したように所定の周期で繰り返し行われる。

シーケンスＳＱ２１において、情報処理装置３０は、背景画像データと現況画像データの差分データを算出する。情報処理装置３０は、現況画像データをセンサ２０から取得する度に、差分データを算出する。シーケンスＳＱ２２において、情報処理装置３０は、差分データに基づいて、作業者９０の領域と短尺材８０の領域とを判定する。シーケンスＳＱ２３において、情報処理装置３０は、判定結果に応じた信号を、プレス機械１０のプレスコントローラ１６に送信する。

シーケンスＳＱ３１において、プレスコントローラ１６は、判定結果に応じた信号に基づいて、スライド１４の移動速度を制御するための制御信号を生成する。シーケンスＳＱ３２において、プレスコントローラ１６は、スライド１４を動作させる駆動回路に生成された制御信号を送信する。

その後、シーケンスＳＱ１２，ＳＱ２１，ＳＱ２２，ＳＱ２３，ＳＱ３１，ＳＱ３２で示される一連の処理と同様の処理が繰り返される。情報処理装置３０は、シーケンスＳＱ１３においてセンサ２０から次の現況画像データを受信した場合、シーケンスＳＱ２４において、シーケンスＳＱ２１と同様に、差分データを算出する。さらに、シーケンスＳＱ２５において、情報処理装置３０は、シーケンスＳＱ２２と同様に、シーケンスＳＱ２４で算出された差分データに基づいて、作業者９０の領域と短尺材８０の領域とを判定する。シーケンスＳＱ２６において、情報処理装置３０は、シーケンスＳＱ２３と同様に、判定結果に応じた信号をプレスコントローラ１６に送信する。

図１９は、情報処理装置３０における処理の流れを説明するためのフローチャートである。図１９に示されるように、ステップＳ１において、情報処理装置３０は、センサ２０から作業領域の背景画像を表した背景画像データを取得する。ステップＳ２において、情報処理装置３０は、センサ２０から作業領域の現在の状況を撮像することにより得られた現況画像データを取得する。

ステップＳ３において、情報処理装置３０は、現況画像データから背景画像データを差し引くことにより、背景画像データと現況画像データとの差分データを算出する。ステップＳ４において、情報処理装置３０は、算出された差分データに対して、ＨＯＧ処理を実行する。ステップＳ５において、情報処理装置３０は、セルＣ_ｉ，ｊ毎に、ＨＯＧ特徴量と、短尺材８０の特徴を表した上記２つの参照ベクトルＩ_ｒｅｆとの類似度を算出する。

ステップＳ６において、情報処理装置３０は、算出された類似度に基づいて、作業者９０の領域と短尺材８０の領域とを判定する。ステップＳ７において、情報処理装置３０は、判定結果に応じた信号をプレスコントローラ１６に送信する。

＜Ｆ．ハードウェア構成＞
図２０は、情報処理装置３０の典型的なハードウェア構成を表した図である。図２０を参照して、情報処理装置３０は、ＣＰＵ等のプロセッサ１０１と、メモリ１０２と、ディスプレイ１０３と、操作キー１０４と、通信インターフェイス１０５，１０６と、電源回路１０７とを備える。

プロセッサ１０１は、情報処理装置３０の全体の動作を制御する。
メモリ１０２は、オペレーシングシステム、上述した判定処理等を実現するためのプログラム、および各種のデータを記憶している。

ディスプレイ１０３は、プロセッサ１０１に指示に基づき、各種の情報を表示する。たとえば、ディスプレイ１０３は、背景画像、現況画像、差分画像等の各種の画像を表示する。

通信インターフェイス１０５は、センサ２０と通信するための通信処理部である。通信インターフェイス１０５は、センサ２０から出力された画像データを受信する。なお、通信インターフェイス１０５は、受信された画像データをプロセッサ１０１に送る。

通信インターフェイス１０６は、入出力ターミナル４０と通信するための通信処理部である。プロセッサ１０１は、通信インターフェイス１０６を介して、入出力ターミナル４０に、判定結果に応じた信号を送信する。

電源回路１０７は、作業場に引き込まれた電源から、情報処理装置３０内の各ブロックおよび図示しない回路に電力を供給するための回路である。

なお、図７に示した取得部３１は、通信インターフェイス１０５に対応する。図７に示した判定部３２は、プロセッサ１０１がメモリ１０２に格納されたプログラムを実行することにより実現される。

＜Ｇ．小括＞
（１）以上のように、プレスシステム１では、高さ方向の距離を判別するための画像データを出力するセンサ２０から得た画像データを用いて、作業者９０の領域を判別することができる。ところで、当該画像データは、ＣＣＤカメラ等によって得られた画像データに比べて、周辺環境により影響を受けにくい。それゆえ、プレスシステム１では、作業者９０の領域を高い精度で判定することが可能となる。したがって、プレスシステム１では、プレス機械１０の動作速度の制御に作業者９０の実際の位置をより正確に反映させることが可能となる。

（２）また、プレスシステム１では、差分データに基づいて短尺材８０の領域をさらに判定する。それゆえ、プレスシステム１は、被加工材と作業者とを区別することが可能となる。したがって、プレスシステム１では、短尺材８０の位置も考慮した動作速度の制御が可能となる。

（３）短尺材８０のような平らな被加工面を有する被加工材は、通常のプレス作業の際には高さ方向が一定（水平）となるため、平らでない被加工面に比べて判別がしやすい。したがって、プレスシステム１では、短尺材８０の領域をより精度よく判別することができる。

（４）また、プレスシステム１では、短尺材８０の形状の特徴量（特徴を表した参照ベクトルＩ_ｒｅｆ）を用いることによって、短尺材８０の領域と作業者９０の領域とを判定することができる。詳しくは、プレスシステム１では、類似度算出部３２２によって算出された類似度に基づき、短尺材８０の領域と作業者９０の領域とを判定することができる。

（５）センサ２０が、加工領域の上方において本体フレーム１１に取り付けられているため、センサ２０は、加工領域を含む作業領域をセンシングすることが可能となる。

＜Ｈ．変形例＞
（ｈ１．傾斜判定）
上記の実施の形態においては、短尺材８０の被加工面が水平の状態にある場合には、上記の２つの参照ベクトルＩ_ｒｅｆの利用により短尺材８０の領域を判定することができる。以下では、作業者９０が短尺材８０の被加工面を水平面から傾けた状態で短尺材８０を加工領域に近づけた場合の処理について説明する。

図２１は、作業者が作業領域内でプレス作業を開始する直前の状態を表した図である。図２１に示されるように、作業者９０が短尺材８０の被加工面８０ａを水平状態から傾けた状態で短尺材８０を加工領域に入れた場合、精度の高いプレス処理が行えない可能性がある。

また、情報処理装置３０は、短尺材８０が図２１に示すように傾いた場合、上述した２つの参照ベクトルＩ_ｒｅｆでは、短尺材８０の領域を判定できない可能性が高い。そこで、情報処理装置３０の判定部３２は、差分データに基づいて、作業者９０の領域とともに、一定の角度で傾斜している傾斜領域を判定する。判定部３２は、判定結果に基づく信号をプレスコントローラ１６の速度制御部１６１に送る。

速度制御部１６１は、一定の角度で傾斜している傾斜領域が予め定められた広さ以上である場合には、プレス機械１０のプレス速度を制限する。たとえば、速度制御部１６１は、プレス処理（スライド１４の動作）を停止させる。

このようなに動作速度を制限することによって、加工精度が低下してしまうことを防止できるため、精度の高いプレス処理を維持することが可能となる。また、従来よりも安全性の高いプレス作業が実現し得る。特に、上記のように、傾斜領域が予め定められた広さ以上である場合にプレス処理を停止させる構成とした場合には、被加工面が水平状態にない状態で鍛圧処理がなされることを防止することができる。

（ｈ２．法線ベクトルの利用）
上記の実施の形態においては、ＨＯＧ処理部３２１によりセルのＨＯＧ特徴量を算出する構成を例に挙げて説明したが、これに限定されるものでない。セルの特徴量を算出できる構成であれば、特に限定されない。たとえば、以下のような構成とすることができる。

まず、ＨＯＧ特徴量を算出する代わりに、差分データにおけるエッジ部分の法線ベクトルをセルＣ_ｉ，ｊ毎に算出する。さらに、類似度算出部３２２によって、算出された法線ベクトルと短尺材８０の特徴を表した参照ベクトルＩ_ｒｅｆとの類似度を、Ｃ_ｉ，ｊ毎に算出する。そして、判定部３２が、算出された類似度に基づき、作業者９０の領域と短尺材８０の領域とを判定する。

このような構成であっても、上述した実施の形態の場合と同様の効果を得られる。
＜Ｉ．プレス機械１０の動作速度の制限方式＞
次に、画像データに基づいて判定領域を設定し、それに基づくプレス機械１０の動作速度を適切に制限する方式について説明する。

図２２は、実施形態に基づくシステムコントローラ５０＃の機能的構成を説明する図である。

図２２を参照して、システムコントローラ５０＃は、図７のシステムコントローラ５０と比較して、情報処理装置３０を情報処理装置３０＃に、プレスコントローラ１６をプレスコントローラ１６＃に置換した点が異なる。

情報処理装置３０＃は、情報処理装置３０と比較して判定部３２を判定部３２＃に置換した点が異なる。

判定部３２＃は、判定部３２と比較して、設定部３２３と、検出部３２４とをさらに含む点で異なる。

プレスコントローラ１６＃は、プレスコントローラ１６と比較して通知部１６２をさらに含む点で異なる。その他の構成については、図７で説明したのと同様であるのでその詳細な説明については繰り返さない。

判定部３２＃は、ＨＯＧ処理部３２１と類似度算出部３２２とを含み、上記したように取得部３１で取得した背景画像データと現況画像データとの差分データを算出する。

そして、上記したように、ＨＯＧ処理部３２１と類似度算出部３２２とにより作業者９０の領域と、短尺材８０の領域とがそれぞれ判別される。したがって、被加工材である短尺材８０およびプレス機械１０以外の物体である作業者９０の領域が判別される。

設定部３２３は、取得部３１で取得された画像データに基づいて複数の判定領域を設定する。具体的には、設定部３２３は、取得した背景画像データに含まれるプレス機械１０のボルスタ１３の形状を抽出する。設定部３２３は、抽出したボルスタ形状に基づいて複数の判定領域を設定する。

複数の判定領域は、それぞれの判定領域において上記ＨＯＧ処理部３２１と類似度算出部３２２とにより判別された物体（一例として作業者９０の領域）が進入したか否かを判定するために用いられる。

検出部３２４は、設定部３２３で設定された複数の判定領域のそれぞれについて物体（作業者９０の領域）の進入を検出する。検出部３２４は、検出に応じた信号をプレスコントローラ１６＃に出力する。

プレスコントローラ１６＃は、情報処理装置３０＃から出力された検出に応じた信号に基づいて所定の動作を実行する。具体的には、速度制御部１６１は、検出に応じた信号に基づいてプレス速度を制限するための制御信号をプレス機械１０に対して出力する。プレス機械１０は、当該制御信号に従ってプレス速度を制限する。

また、通知部１６２は、検出に応じた信号に基づいて情報を通知する。具体的には、通知部１６２は、検出に応じた信号に基づいてアラーム音を報知したり、図示しないディスプレイに情報を表示する。

図２３は、実施形態に基づく複数の判定領域の設定について説明する図である。
図２３を参照して、本例においては複数の判定領域Ａ１〜Ａ８が示されている。

判定領域Ａ１は、ボルスタ１３の形状と同等の領域である。本例においては、ボルスタ１３の形状が矩形状である場合が示されている。なお、矩形状の形状としてボルスタ１３の角部が直角であることは必ずしも必要ではなく、角部が丸みを有している場合も含まれるものとする。なお、判定領域Ａ１は、ボルスタ１３の形状と完全に対応している必要は無く略同一の形状であればよい。

本例におけるボルスタ１３は、本体フレーム１１の上方に取り付けられたセンサ２０から加工領域に対してセンシングした画像データから抽出することが可能である。具体的には、パターンマッチングによりボルスタの形状を抽出することが可能である。なお、本例においては、画像データに含まれるボルスタ１３の一部の形状を抽出する場合について説明するが、ボルスタ１３の全部の形状を抽出するようにしても良い。

設定部３２３は、画像データに基づいてボルスタ形状を抽出して判定領域Ａ１を設定し、さらに複数の判定領域を設定する。具体的には、設定部３２３は、ボルスタ形状の大きさ（判定領域Ａ１）の倍率を変更することにより判定領域Ａ２〜Ａ８を設定する。

判定領域Ａ１の面積が最も狭く、以降判定領域の面積が昇順的に広くなる。
複数の判定領域の各々の判定領域について、４辺のうちの下側の一辺を同一方向に揃えながら倍率を変更した場合が示されている。なお、当該判定領域の設定の方式は一例であり、判定領域Ａ１の重心を基準位置として倍率を変更して複数の判定領域を設定しても良く、特に判定領域の設定の方式については限定されない。

画像データのうちの加工領域に含まれるボルスタ形状に従って判定領域が設定されるためプレス機械１０毎に手入力等に基づいて判定領域を設定する必要がなく簡易に設定することが可能である。

なお、本例においては、８個の判定領域を設定する場合について説明しているが、特に８個に限られずさらに複数の判定領域を設定しても良く、２個以上であれば任意の個数に設定することが可能である。

図２４は、実施形態に基づく情報処理装置３０＃における処理の流れを説明するフロー図である。

図２４を参照して、情報処理装置３０＃は、画像データを取得する（ステップＳ１２）。具体的には、取得部３１は、センサ２０から背景画像データを取得する。

次に、情報処理装置３０＃は、ボルスタ形状を抽出する（ステップＳ１４）。具体的には、設定部３２３は、取得部３１で取得いた背景画像データに基づいてボルスタ形状を抽出する。

次に、情報処理装置３０＃は、判定領域を設定する（ステップＳ１６）。具体的には、設定部３２３は、抽出したボルスタ形状に基づいて図２３で説明したように複数の判定領域を設定する。

次に、情報処理装置３０＃は、検出信号出力処理を実行する（ステップＳ１８）。検出信号出力処理の詳細については後述する。

そして、次に、情報処理装置３０＃は、処理が終了したか否かを判断する（ステップＳ２０）。具体的には、プレス機械１０の処理が終了した場合に処理が終了したと判断することが可能である。

ステップＳ２０において、情報処理装置３０＃は、処理が終了したと判断した場合（ステップＳ２０においてＹＥＳ）には終了する（エンド）。

一方、ステップＳ２０において、情報処理装置３０＃は、処理が終了していないと判断した場合（ステップＳ２０においてＮＯ）には、ステップＳ１８に戻り、検出信号出力処理を実行する。

図２５は、検出信号出力処理のサブルーチンについて説明するフロー図である。
図２５を参照して、情報処理装置３０＃は、物体が有るか否かを判断する（ステップＳ２２）。上記したようにＨＯＧ処理部３２１および類似度算出部３２２により物体が有るか否かを判断する。具体的には、取得部３１で取得した背景画像データと現況画像データとの差分データを算出し、図１９で説明した方式に従って作業者９０の領域と、短尺材８０の領域とを判別する。これにより、被加工材である短尺材８０およびプレス機械１０以外の物体（作業者９０の領域）が有るか否かが判断される。

ステップＳ２２において、情報処理装置３０＃は、物体が有ると判断した場合（ステップＳ２２においてＹＥＳ）には、物体の進入を検出する（ステップＳ２４）。

検出部３２４は、判別された物体が複数の判定領域のそれぞれについての進入を検出する。検出部３２４は、物体が複数の判定領域にあると判断した場合には、最小の番号の判定領域（面積が狭い判定領域）を優先して検出する。たとえば、物体が判定領域Ａ６〜Ａ８で検出された場合には、判定領域Ａ６で検出した（判定領域Ａ６に物体が進入した）と判断する。

次に、情報処理装置３０＃は、判定領域に基づく検出信号を出力する（ステップＳ２６）。検出部３２４は、検出結果に基づく判定領域に基づく検出信号を出力する。たとえば、検出部３２４は、判定領域Ａ６で検出したと判断した場合には判定領域Ａ６で検出された旨を示す信号を出力しても良い。あるいは領域番号に関する情報を出力するようにしても良い。

そして、情報処理装置３０＃は、検出信号出力処理を終了する（リターン）。
ステップＳ２２において、物体が無いと判断した場合（ステップＳ２２においてＮＯ）には、検出信号出力処理を終了する（リターン）。

図２６は、速度制御部１６１が有する動作速度制限テーブルについて説明する図である。

図２６を参照して、動作速度制限テーブルは、検出領域と速度とが関連付けられたテーブルである。

速度制御部１６１は、情報処理装置３０＃からの判定領域に基づく検出信号に従って速度制限に関する制御信号をプレス機械１０に出力する。

具体的には、判定領域Ａ１で物体が検出された場合には停止を指示する制御信号を出力する。判定領域Ａ２で物体が検出された場合には速度を１０％に設定指示する制御信号を出力する。当該制御信号に従い、プレス機械１０で設定されている目標速度（スライド１４の速度等）が所定の割合の速度に制限される。判定領域Ａ３で物体が検出された場合には速度を２０％に設定指示する制御信号を出力する。判定領域Ａ４で物体が検出された場合には速度を３０％に設定指示する制御信号を出力する。判定領域Ａ５で物体が検出された場合には速度を４０％に設定指示する制御信号を出力する。判定領域Ａ６で物体が検出された場合には速度を６０％に設定指示する制御信号を出力する。判定領域Ａ７で物体が検出された場合には速度を８０％に設定指示する制御信号を出力する。判定領域Ａ８で物体が検出された場合には速度は１００％である。したがって、動作速度は制限されない。この場合には速度を１００％に設定指示する制御信号を出力してもよいし、速度を制限する制御信号を出力しなくても良い。

例えば、速度制御部１６１は、情報処理装置３０＃から物体が判定領域Ａ６で検出された旨を示す信号を受けた場合には、速度を６０％に設定指示する制御信号を出力する。これに伴いプレス機械１０の速度が適正に制限されて、たとえば作業者９０の安全を確保することが可能である。

本例においては、加工領域に含まれるボルスタ形状に従って複数の判定領域が設定され、物体の進入が検出された判定領域に基づいてプレス機械１０の速度が制限される。

したがって、加工領域に対する種々の方向からの物体の進入を検出することが可能であり、プレス機械１０の速度を適切に制御することが可能である。

また、プレスコントローラ１６＃は、通知部１６２を含む。通知部１６２は、検出結果に基づく判定領域に基づく検出信号を受けて所定の通知処理を実行する。

具体的には、判定領域に応じて報知信号の音量を変更することも可能である。たとえば、判定領域Ａ１に近づくほど警告音の音量を増大させることが可能である。また、音声に限られずメッセージ表示により警告を通知するようにしても良い。たとえば、判定領域Ａ１に近づくほどメッセージ表示の文字の大きさを変更したり、点滅等の表示処理を実行するようにしても良い。

また、上記においては、短尺材８０の領域と作業者９０の領域とを判別して作業者９０の領域を物体とする場合について説明したが、上記の短尺材８０の被加工面の傾斜判定でも説明したように、一定の角度で傾斜している傾斜領域が予め定められた広さ以上である場合には、当該領域部分を物体と判定するようにしても良い。

そして、当該判定結果に基づいて動作速度を制限することによって、加工精度が低下してしまうことを防止できるため、精度の高いプレス処理を維持することが可能となる。また、従来よりも安全性の高いプレス作業が実現し得る。上記のように、傾斜領域が予め定められた広さ以上である場合にプレス処理を停止させる構成とした場合には、被加工面が水平状態に無い状態での鍛圧処理がなされることを防止することができる。

今回開示された実施の形態は例示であって、上記内容のみに制限されるものではない。本発明の範囲は請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１ プレスシステム、１０ プレス機械、１１ 本体フレーム、１２ ベッド、１３ ボルスタ、１４ スライド、１５ コントロールパネル、１６，１６＃ プレスコントローラ、１７ 下金型、１８ 上金型、２０ センサ、３０，３０＃ 情報処理装置、３１ 取得部、３２，３２＃ 判定部、４０ 入出力ターミナル、５０，５０＃ システムコントローラ、８０ 短尺材、８０ａ 被加工面、９０ 作業者、１０７ 電源回路、１６１ 速度制御部、１６２ 通知部、３２１ ＨＯＧ処理部、３２２ 類似度算出部、３２３ 設定部、３２４ 検出部、Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４，Ａ５，Ａ６，Ａ７，Ａ８ 判定領域。

Claims (11)

1. 被加工材を鍛圧する鍛圧機械の動作を制御するコントローラであって、
   前記鍛圧機械の加工領域を含む予め定められた領域をセンシングすることによって高さ方向の距離を判別するための画像データを出力するセンサから、前記画像データとして、前記被加工材と前記鍛圧機械の作業者との画像を含まない第１の画像データと、前記鍛圧機械が動作しているときの前記予め定められた領域の現況を表した第２の画像データとを取得する取得部と、
   前記第１の画像データと前記第２の画像データとの差分データを算出し、かつ前記差分データに基づいて前記作業者の領域を判定する判定部と、
   前記判定部による判定結果に基づいて、前記鍛圧機械の動作速度を制御する速度制御部とを備える、コントローラ。
2. 前記判定部は、前記差分データに基づいて前記被加工材の領域をさらに判定する、請求項１に記載のコントローラ。
3. 前記被加工材は、平らな被加工面を有し、
   前記判定部は、前記被加工材の領域の判定として、前記被加工材の平らな領域を判定する、請求項２に記載のコントローラ。
4. 前記判定部は、
   前記差分データに基づく差分画像を複数のセルに分割し、かつ、前記差分データにおける輝度勾配方向ヒストグラム特徴量を前記セル毎に算出する特徴量算出部と、
   前記輝度勾配方向ヒストグラム特徴量と、前記被加工材の形状の特徴量との類似度を、前記セル毎に算出する類似度算出部とを含み、
   算出された前記類似度に基づき、前記作業者の領域と前記被加工材の領域とを判定する、請求項２または３に記載のコントローラ。
5. 前記判定部は、
   前記差分データに基づく差分画像を複数のセルに分割し、かつ、前記差分データにおけるエッジ部分の法線ベクトルを前記セル毎に算出する特徴量算出部と、
   前記法線ベクトルと、前記被加工材の形状の特徴を表したベクトルとの類似度を、前記セル毎に算出する類似度算出部とを含み、
   算出された前記類似度に基づき、前記作業者の領域と前記被加工材の領域とを判定する、請求項２または３に記載のコントローラ。
6. 前記判定部は、前記類似度が基準値未満の前記セルを所定の割合以上含む領域を、前記作業者の領域と判定する、請求項４または５に記載のコントローラ。
7. 前記判定部は、前記類似度が基準値以上の前記セルを所定の割合以上含む領域を、前記被加工材の領域と判定する、請求項４または５に記載のコントローラ。
8. 前記判定部は、前記差分データに基づいて、一定の角度で傾斜している傾斜領域をさらに判定し、
   前記速度制御部は、前記傾斜領域が予め定められた広さ以上である場合には、前記動作速度を制限する、請求項３に記載のコントローラ。
9. 被加工材を鍛圧する鍛圧機械であって、
   前記被加工材を加工する加工領域を有する本体と、
   前記鍛圧機械の動作を制御するコントローラと、
   前記鍛圧機械の加工領域を含む予め定められた領域をセンシングすることによって高さ方向の距離を判別するための画像データを出力するセンサとを備え、
   前記コントローラは、
   前記センサから、前記画像データとして、前記被加工材と前記鍛圧機械の作業者との画像を含まない第１の画像データと、前記鍛圧機械が動作しているときの前記予め定められた領域の現況を表した第２の画像データとを取得し、
   前記第１の画像データと前記第２の画像データとの差分データに基づいて、前記作業者の領域を判定し、
   前記判定結果に基づいて、前記鍛圧機械の動作を制御する、鍛圧機械。
10. 前記センサは、前記加工領域の上方において前記本体に取り付けられている、請求項９に記載の鍛圧機械。
11. 被加工材を鍛圧する鍛圧機械の動作を制御する制御方法であって、
    前記鍛圧機械の加工領域を含む予め定められた領域をセンシングすることによって高さ方向の距離を判別するための画像データを出力するセンサから、前記画像データとして、前記被加工材と前記鍛圧機械の作業者との画像を含まない第１の画像データを取得するステップと、
    前記第１の画像データの取得後に、前記センサから、前記画像データとして、前記鍛圧機械が動作しているときの前記予め定められた領域の現況を表した第２の画像データとを取得するステップと、
    前記第１の画像データと前記第２の画像データとの差分データを算出するステップと、
    前記差分データに基づいて、前記作業者の領域を判定するステップと、
    前記判定結果に基づいて、前記鍛圧機械の動作を制御するステップとを備える、制御方法。