JP7011063B2 - Parts serving device for kitting tray - Google Patents
Parts serving device for kitting tray Download PDFInfo
- Publication number
- JP7011063B2 JP7011063B2 JP2020525046A JP2020525046A JP7011063B2 JP 7011063 B2 JP7011063 B2 JP 7011063B2 JP 2020525046 A JP2020525046 A JP 2020525046A JP 2020525046 A JP2020525046 A JP 2020525046A JP 7011063 B2 JP7011063 B2 JP 7011063B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- serving
- parts
- rule
- kitting tray
- kitting
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J13/00—Controls for manipulators
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Robotics (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Manipulator (AREA)
- Automatic Assembly (AREA)
Description
本発明は、サイズの異なる複数種の部品を、複数の収容部を備えたキッティングトレイに配膳する部品配膳装置に関する。 The present invention relates to a parts serving device for serving a plurality of types of parts having different sizes to a kitting tray provided with a plurality of accommodating portions.
キッティングトレイは、例えば一つの機械製品の組立に際して用いられるネジ、ボルト、ワッシャー等の締結部品、Oリングやガスケット等のシール部品などからなる部品群のセットを収容するトレイである。特許文献1には、このようなキッティングトレイからのロボットハンドによる部品のピッキング、及び前記ピッキングを的確に行わせるための機械学習の適用について開示されている。 The kitting tray is a tray that houses a set of parts including fastening parts such as screws, bolts and washers used for assembling one machine product, and sealing parts such as O-rings and gaskets.
キッティングトレイは、枠体で区分された複数の収容区画を備える。これら収容区画には、各種部品を各々収容する保管トレイから、それぞれ部品が配膳される。前記収容区画に入らない大型部品については、前記枠体の上縁に載置されたり、立て掛けられたりする場合もある。このキッティングトレイへの部品の配膳についても、ロボットハンドを用いて自動化すること望ましい。特許文献1は、部品のピッキングについての技術の開示に止まり、キッティングトレイへの部品配膳については触れられていない。 The kitting tray includes a plurality of storage compartments divided by a frame. Parts are served in these storage compartments from storage trays that store various parts. Large parts that do not fit in the storage compartment may be placed on or leaned against the upper edge of the frame. It is desirable to automate the serving of parts to this kitting tray using a robot hand.
本発明の目的は、ロボットハンドを用いてキッティングトレイへ各種部品を的確に配膳させることができる部品配膳装置を提供することにある。 An object of the present invention is to provide a parts serving device capable of accurately serving various parts to a kitting tray using a robot hand.
本発明の一局面に係るキッティングトレイへの部品配膳装置は、サイズの異なる複数種の部品を、複数の収容部を備えたキッティングトレイに配膳する部品配膳装置であって、部品のピッキング及びリリースが可能なヘッド部を有し、前記部品の保管位置において前記複数種の部品の中から対象部品を前記ヘッド部でピッキングすると共に運搬し、当該対象部品を前記ヘッド部から前記キッティングトレイにリリースする配膳動作を行うロボットハンドと、前記ロボットハンドの動作を制御する制御部と、前記ロボットハンドによる前記配膳動作が実行された後の前記キッティングトレイの三次元画像を取得する撮像装置と、前記三次元画像に基づいて、前記キッティングトレイにおける部品の配膳状態を評価する評価部と、を備え、前記制御部は、前記複数種の部品及び前記複数の収容部の態様に応じて、前記部品の前記キッティングトレイへの配膳ルールを設定するルール設定部と、前記配膳ルールに基づき前記ロボットハンドに前記配膳動作を実行させる駆動制御部と、を備え、前記ルール設定部は、前記キッティングトレイに対して前記複数種の部品が理想的に配膳された状態の理想配膳情報を取得すると共に、当該理想配膳情報に基づいて前記配膳ルールを初期設定し、前記評価部の評価に応じて前記配膳ルールを修正する。
或いは、前記ルール設定部は、前記キッティングトレイ及びその収容部に関する情報と、部品のサイズに関する情報を取得すると共に、これら情報に基づいて前記配膳ルールを初期設定し、前記評価部の評価に応じて前記配膳ルールを修正する。
The parts serving device for a kitting tray according to one aspect of the present invention is a parts serving device for serving a plurality of types of parts having different sizes to a kitting tray provided with a plurality of accommodating portions, and picking and releasing of the parts can be performed. Serving that has a possible head portion, picks and transports the target component from the plurality of types of components by the head portion at the storage position of the component, and releases the target component from the head portion to the kitting tray. A robot hand that performs an operation, a control unit that controls the operation of the robot hand , an image pickup device that acquires a three-dimensional image of the kitting tray after the serving operation by the robot hand is executed, and the three-dimensional image. The control unit includes an evaluation unit for evaluating the serving state of the parts in the kitting tray based on the above, and the control unit is the kitting tray of the parts according to the mode of the plurality of types of parts and the plurality of accommodating parts. The rule setting unit is provided with a rule setting unit for setting a serving rule to the robot hand and a drive control unit for causing the robot hand to execute the serving operation based on the serving rule . While acquiring the ideal serving information in the state where the parts of the above are ideally served, the serving rule is initially set based on the ideal serving information, and the serving rule is modified according to the evaluation of the evaluation unit.
Alternatively, the rule setting unit acquires information on the kitting tray and its accommodating unit and information on the size of parts, and initially sets the serving rule based on the information, and responds to the evaluation of the evaluation unit. Modify the serving rule.
[部品配膳装置の全体構成]
以下、本発明の実施形態を、図面を参照しながら詳細に説明する。まず、図1のブロック図を参照して、本発明の実施形態に係るキッティングトレイへの部品配膳装置1の構成を説明する。部品配膳装置1は、サイズの異なる複数種の部品をキッティングトレイ40に配膳する装置であって、部品の配膳動作を行うロボットハンド10と、部品の三次元画像を撮像する三次元計測装置20(撮像装置)と、ロボットハンド10及び三次元計測装置20の動作を統括的に制御する制御部30とを備えている。[Overall configuration of parts serving equipment]
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. First, the configuration of the component serving
ロボットハンド10は、サイズの異なる複数種の部品Wa、Wb・・・を各々収納する部品収納トレイTa、Tb・・・から対象部品をピッキングし、キッティングトレイ40に移載させるロボット装置である。部品収納トレイTa、Tb・・・は、部品Wa、Wb・・・の各々個別の保管位置となるトレイであり、各種の部品Wa、Wb・・・がバラ積み又は整列状態で収容されている。キッティングトレイ40は、複数種の部品Wa、Wb、Wc、Wd・・・を、予め区画された複数の収容部に個別に収容することができるトレイである。ロボットハンド10は、対象部品をピッキングして運搬し、前記収容部にピッキングしている前記対象部品をリリースする配膳動作を行う。 The
ロボットハンド10は、ベース部11、胴部12、第1アーム13、第2アーム14、ヘッド部15及びハンド部16を備えた多軸多関節ロボットである。ベース部11は、床面や台座等の上に固定設置される筐体である。胴部12は、ベース部11の上面において、鉛直に延びる第1軸1Aの軸回りに、正逆両方向に回転可能に配置されている。第1アーム13は、所定の長さを有するアーム部材であり、その基端部が水平方向に延びる第2軸1Bの軸周りに回動可能に胴部12に取り付けられている。第2アーム14は、第1アーム13に連設されるアーム部材であり、その基端部が水平方向に延びる第3軸1Cの軸周りに回動可能に、第1アーム13の先端部に取り付けられている。 The
ヘッド部15は、第2アーム14の先端側に、水平方向に延びる第4軸1Dの軸周りに回動可能に取り付けられている。ハンド部16は、第4軸1Dに対して垂直な第5軸1Eを介して、ヘッド部15に取り付けられている。ハンド部16は、部品収納トレイTa、Tb・・・から部品Wa、Wb・・・を個別にピッキングすると共に、これらをキッティングトレイ40にリリースすることが可能である。ハンド部16は、一対の把持片からなり、第5軸1Eの軸周りに回動自在であると共に、前記ピッキング及びリリースのために前記一対の把持片の間隔が調整自在とされている。なお、部品のピッキング及びリリースが可能な機構がヘッド部15に具備されていればよく、例えば、ハンド部16に代えて、部品に対して吸引力を発生する電磁石又は負圧発生装置等をヘッド部15に具備させても良い。 The
三次元計測装置20は、第1カメラ21、第2カメラ22及びカメラ制御部23を含む。第1カメラ21は、部品収納トレイTa、Tb・・・の上空に配置され、これらトレイに収納された部品Wa、Wb・・・を含む画像を撮像する。第2カメラ22は、キッティングトレイ40の上空に配置され、当該キッティングトレイ40に収納された部品Wa、Wb、Wc、Wdを含む画像を撮像する。なお、三次元計測装置20、若しくは第1、第2カメラ21、22は、ロボットハンド10に搭載されていても良い。 The three-
カメラ制御部23は、第1、第2カメラ21、22に撮像動作を実行させ、得られた画像に基づき部品の三次元計測を実行するものであり、撮像制御部24と画像処理部25とを含む。撮像制御部24は、部品Wa、Wb・・・のピッキングの際に、第1カメラ21に部品収納トレイTa、Tb・・・を撮像する動作を実行させる。また、撮像制御部24は、キッティングトレイ40の収納部の位置確認の際、或いは部品配膳後のキッティングトレイ40の情報を取得する際などに、第2カメラ22にキッティングトレイ40を撮像する動作を実行させる。 The
画像処理部25は、第1、第2カメラ21、22が取得した画像を画像処理することによって、各部品の三次元位置情報を含む画像データを生成する。各部品の三次元位置情報は、例えば、XYZ直交座標系を用いた座標値(X,Y,Z)で表される。第1カメラ21により取得された画像より、部品収納トレイTa、Tb・・・に収納された部品Wa、Wb・・・の位置情報が取得される。この位置情報は、ロボットハンド10による部品Wa、Wb・・・のピッキングの際に利用される。また、第2カメラ22により取得された画像より、キッティングトレイ40に配膳された部品Wa、Wb、Wc、Wdの位置情報が取得される。この位置情報に基づき、部品配膳状態の評価を行うことが可能となる。 The
制御部30は、駆動制御部31、ルール設定部32、情報取得部33及び学習部34を備えている。駆動制御部31は、ルール設定部32が設定する配膳ルールに基づいて、ロボットハンド10に部品の配膳動作を実行させる。駆動制御部31は、前記配膳ルールに従って部品のピッキングと、当該部品の保持及び運搬と、当該部品のリリースを順次実行するよう、ロボットハンド10に具備されている駆動モータ(図示せず)の動作を制御する。学習部34において、配膳動作に関する機械学習が実行される場合、前記ピッキング及びリリースにおいて駆動制御部31がどのようにロボットハンド10を動作させたかに関する情報が学習部34に出力される。 The
ルール設定部32は、複数種の部品Wa、Wb・・・のサイズ、形状などの態様及びキッティングトレイ40の収容部の広さや深さなどの態様に応じて、部品Wa、Wb・・・のキッティングトレイ40への配膳ルールを設定する。この配膳ルールは、部品をキッティングトレイ40に配膳するに際して優先すべき事項、忌避すべき事項などの配膳のコンセプトに関する取り決めである。例えば、配膳ルールは、小さいサイズの部品は小さい収容部に優先的に配膳する、部品を上下方向に重なるように配膳する場合にどの部品を先に配膳する、といったルールである(図4~図8に基づき後記で詳述する)。この配膳ルールは、操作者から入力部26等を介して教示された配膳ルール、或いは教示された配膳ルールを配膳結果に基づいて評価して改訂した配膳ルールであっても良いし、学習部34による機械学習の結果として作成乃至は改訂された配膳ルールであっても良い。 The
情報取得部33は、入力部26から操作者が入力する情報、及びカメラ制御部23から三次元計測情報を取得する。入力部26からは、例えば部品のサイズや形状などの属性情報、キッティングトレイ40の形状に関する情報などが与えられる。カメラ制御部23からは、部品収納トレイTa、Tb・・・内における部品Wa、Wb・・・の三次元位置情報や、キッティングトレイ40の収容部の三次元位置情報、キッティングトレイ40内における部品Wa、Wb、Wc、Wdの三次元位置情報などが与えられる。情報取得部33に与えられた各種情報に基づいて、ルール設定部32は前記配膳ルールを設定乃至は改訂する。 The
学習部34は、ロボットハンド10の動作を学習する学習処理を実行する機能部である。機械学習によって前記配膳ルールを設定する場合、学習部34は、駆動制御部31によるロボットハンド10の制御情報と、カメラ制御部23から入力されるキッティングトレイ40への配膳結果を示す三次元計測情報とを、学習サイクル毎に取得する。そして、学習部34は、これらの情報から、各々の部品を配膳する場合における最適なロボットハンド10の行動パターンを学習し、これを配膳ルールに反映させる。前記行動パターンは、例えば、どの位置で部品をどのようなグリップ力で把持してピッキングするか、キッティングトレイ40のどの三次元位置で当該部品をリリースするか、複数種の部品をどのような順番で配膳するか、などに関するロボットハンド10の行動である。学習部34は、変位量観測部35、報酬設定部36及び価値関数更新部37を含む。これらについては、機械学習が適用される実施形態を後記で説明する際に、詳細に説明する。 The
[キッティングトレイ]
図2(A)は、部品が配膳されたキッティングトレイ40の一例を示す上面視の平面図、図2(B)は、図2(A)のIIB-IIB線断面図である。キッティングトレイ40は、例えば一つの機械製品の組立に際して用いられるネジ、ボルト、ワッシャー等の締結部品、Oリングやガスケット等のシール部品などからなる部品群のセットを収容するトレイである。キッティングトレイ40は、上面が開口した比較的底浅の直方体形状の容器であって、外形部を形成する外枠部41と、外枠部41の内側に配設された内枠部42と、キッティングトレイ40の底面を形成する底板43とを備えている。[Kitting tray]
2 (A) is a plan view of a top view showing an example of a kitting
外枠部41は、図2(A)の上面視の通り矩形の形状を有しており、また図2(B)の断面視に表れているように、その上端縁41Tはキッティングトレイ40において最も高い位置にある側板である。内枠部42は、平面視において外枠部41内で縦横に延び、複数の収容部A1、A2、A3を区画する枠板である。ここでは、最も大きな収容空間を有する1つの大収容部A1と、次に大きな収容空間を有する4つの中収容部A2と、最も小さな収容空間を有する8つの小収容部A3とが、内枠部42で区画されている例を示している。内枠部42の上端縁42Tの高さは、外枠部41の上端縁41Tよりも低い位置にある。これにより、上端縁42Tを底面とし、外枠部41を区画壁とする上段収容部A0が形成されている。 The
各収容部A1、A2、A3には、それぞれ同一部品が配膳されている。ここでは、大収容部A1に大口径のシールリングからなる大型部品W1が、中収容部A2に中口径のCリングなどの中型部品W21、W22が、小収容部A3にボルトやナットなどの小型部品W31、W32が収容されている例を示している。これらの部品W1、W21、W22、W31、W32は、底板43に接面する態様で、各収容部A1、A2、A3に収容されている。また、いずれの収容部A1~A3に入らないガスケットなどの超大型部品W0が、上段収容部A0に収容されている例を示している。超大型部品W0は、内枠部42の上端縁42Tに接面している。 The same parts are served in each of the accommodating portions A1, A2, and A3. Here, the large accommodating portion A1 has a large component W1 composed of a large-diameter seal ring, the medium accommodating portion A2 has medium-sized parts W21 and W22 such as a medium-diameter C ring, and the small accommodating portion A3 has small parts such as bolts and nuts. An example in which the parts W31 and W32 are housed is shown. These parts W1, W21, W22, W31, and W32 are housed in the accommodating portions A1, A2, and A3 in a manner of contacting the
部品W0~W32が配膳されたキッティングトレイ40は、作業者により、若しくは運搬ロボット等により、所定の作業場まで運搬される。或いは、当該キッティングトレイ40から、他のロボットハンドにより部品W0~W32が取り出される場合もある。なお、ここでは部品として機械部品を例示したが、キッティングトレイ40に収容される部品は特に制限はない。例えば、電力・電子用部品、材料チップや材料ロッド、工具類などを、部品としてキッティングトレイ40に収容することができる。 The kitting
[配膳動作の基本フロー]
図3は、部品配膳装置1の基本動作を示すフローチャートである。先ず、制御部30の情報取得部33が、キッティングトレイ40及び部品W0~W32に関する情報を取得する(ステップS1)。この情報は、キッティングトレイ40の形状、収容部A1~A3の態様(開口サイズや深さ、配置位置等)、ロボットハンド10に対する配置位置などに関する情報、部品W0~W32の種別、形状、サイズ、ロボットハンド10に対する配置位置などである。情報取得部33は、入力部26を介した入力操作、若しくは、三次元計測装置20による計測結果に基づき、上述の情報を取得する。[Basic flow of serving operation]
FIG. 3 is a flowchart showing the basic operation of the
次に、ルール設定部32が、情報取得部33が取得した上記情報に基づいて、キッティングトレイ40に収容される対象部品W0~W32の配膳ルールを設定する(ステップS2)。後に、前記配膳ルールのいくつかの具体例を説明する。既述の通り、配膳ルールとしては、情報取得部33が取得した情報から策定されたもの、或いは、実際の配膳が実行された結果を三次元計測装置20の計測によって評価した機械学習により策定したものを用いることができる。 Next, the
続いて、駆動制御部31が、設定された配膳ルールに従ってロボットハンド10を駆動し、対象部品W0~W32をキッティングトレイ40の収容部A1~A3へ配膳する配膳動作を実行させる(ステップS3)。すなわち、駆動制御部31は、ロボットハンド10を第1軸1Aの軸回りに回動させる他、第2軸1B~第5軸1Eを適宜動作させることにより、ハンド部16を部品収納トレイTa、Tb・・・に向かわせ、収納された部品Wa、Wb・・・を個別にピッキングさせ、キッティングトレイ40の指定の収容部A1~A3まで運搬させ、リリースさせる動作を実行させる。駆動制御部31は、1つのキッティングトレイ40に対して、予定されている全ての部品W0~W32の配膳が終了したか否かを確認し(ステップS4)、配膳が未了である場合(ステップS4でNO)は、ステップS3の配膳動作を継続する。 Subsequently, the
配膳が終了した場合(ステップS4でYES)は、制御部30は配膳の結果評価を実行するか否かを判定する(ステップS5)。結果評価を実行する場合(ステップS5でYES)、情報取得部33は、三次元計測装置20の第2カメラ22に配膳後のキッティングトレイ40の画像を撮像させ、配膳された部品W0~W32の三次元計測結果を取得する。そして、ルール設定部32が、前記三次元計測結果に基づくキッティングトレイ40内における部品W0~W32の状態情報から、配膳結果を評価する(ステップS6)。 When the serving is completed (YES in step S4), the
ルール設定部32は、前記評価結果に基づき、現状の配膳ルールの修正が必要であるか否かを判定する(ステップS7)。評価結果が、予め定めた閾値を超えるレベルである場合には、ルール設定部32は、配膳ルールの修正要と判定し(ステップS7でYES)、前記配膳ルールを修正する(ステップS8)。ここでの修正としては、部品W0~W32のハンド部16によるピッキング位置、グリップ力、グリップ方向、リリースの高さ位置、配膳順序の修正などを例示することができる。 Based on the evaluation result, the
一方、前記配膳不良が前記閾値以下である場合は、ルール設定部32は、配膳ルールの修正不要と判定し(ステップS7でNO)、処理を終える。また、ステップS5において、配膳の結果評価を実行しないと判定された場合(ステップS5でNO)も、処理を終える。なお、ステップS5~S8は、操作者がマニュアルで実行しても良いし、予め定めた修正ルールに従って実行させても良い。さらに、ステップS5~S8と実質的に同一のプロセスを、学習部34による機械学習に代替することができる。この機械学習の例については、図9、図10に基づいて後述する。 On the other hand, when the serving defect is equal to or less than the threshold value, the
[配膳ルールの具体例]
以下、図4~図8に基づいて、ルール設定部32が設定する配膳ルールの具体例を説明する。図4(A)~(D)は、配膳ルールの一例を説明するための図であって、部品W11、W12同士に、上下方向の重なりが生じる配膳が行われる場合の配膳ルールを示す図である。図4(A)は、部品W11、W12の、キッティングトレイ40への望ましい配膳状態を示す上面図、図4(B)は、図4(A)の矢印a方向の側面図である。[Specific example of serving rules]
Hereinafter, a specific example of the serving rule set by the
部品W11はパッキンのようなリング状部品、部品W12は、ボルトのような長尺の棒状部品である。部品W11は、キッティングトレイ40の内枠部42で区画された収容部A11の底板43上に、2個×3個のマトリクス状に整列する態様で配膳されている。一方、部品W12は、収容部A11を区画する内枠部42の上端縁42Tで支持される態様で配膳されている。 The component W11 is a ring-shaped component such as a packing, and the component W12 is a long rod-shaped component such as a bolt. The parts W11 are arranged on the
図4(A)及び(B)に示す配膳状態を形成する場合、ルール設定部32は、配膳位置が下方となる部品W11を先行して配膳させる配膳ルールを設定する。すなわち、図4(C)に示すように、まずロボットハンド10に、収容部A11内の所定位置に各部品W11を配膳させる。この場合、収容部A11の区画をフル活用できるよう、リング状の部品W11の場合には、図4(A)に例示するようにマトリクス状に整列配置することが望ましい。 When forming the serving state shown in FIGS. 4A and 4B, the
収容部A11への配膳が予定されている全て部品W11の配膳が終了したら、続いて、図4(D)に示すように、ロボットハンド10に棒状の部品W12を配膳させる。この際、部品W12の一端側と他端側とが、互いに対向する一対の内枠部42の上端縁42Tで各々支持されるように、ハンド部16から部品W12をリリースさせる。これにより、部品W11の上に部品W12が重なる態様で、両部品がキッティングトレイ40内に配膳される。図4(C)及び(D)の配膳ルールを採用することで、配膳位置が下方となるべき部品W11が、配膳位置が上方となる部品W12の上に配膳されてしまう、或いは部品W11の配膳が部品W12に阻害されるといった不具合を防止することができる。 After the serving of all the parts W11 scheduled to be served to the accommodating portion A11 is completed, the
図5(A)、(B)、図6(A)~(D)は、配膳ルールの一例を説明するための図であって、同じ収容部に収容される部品同士の重なり合いをなるべく少なくする配膳ルールを示す図である。ルール設定部32は、キッティングトレイ40において部品が水平方向に並ぶ配膳と上下方向に重なる配膳との双方が実行可能である場合に、部品が上下方向に重なる配膳よりも部品が水平方向に並ぶ配膳を優先して実行させる配膳ルールを設定する。 5 (A), 5 (B), and 6 (A) to 6 (D) are diagrams for explaining an example of the serving rule, and the overlap of the parts accommodated in the same accommodating portion is reduced as much as possible. It is a figure which shows the serving rule. In the kitting
図5(A)及び(B)は、内枠部42で区画される収容部A12に、断面六角形の部品W21が共に6個収容されている例を示している。収容部A12に対して6個の部品W21は、図5(A)に示すように、水平方向へ一列に並ぶ配膳とすることもできるし、図5(B)に示すように、上下方向に複数段(二段)に重ねて俵積み状に配膳することもできる。つまり、部品W21のサイズ、積み上げが容易な断面六角形の形状からして、平面的な配膳と立体的な配膳との双方を採用可能である。 FIGS. 5A and 5B show an example in which six parts W21 having a hexagonal cross section are housed in the housing part A12 partitioned by the
このような場合、ルール設定部32は、図5(A)の平面的な配膳を優先する。すなわち、徒に上下方向に部品W21が積み重なるような配膳を行わせるのではなく、収容部A12の水平方向のスペースを有効活用し、バランスの良い配膳を行わせる。また、部品W21の個数が多く、上下方向に重ねて配膳することが必要なケースでも、収容部A12内の底板43の直上に可能な限りの数の部品W21を配膳させ、その上で二段目の配膳を行わせるようにする。これにより、複数の部品W21の収容部A12における収容安定性を向上させることができる。また、部品W21を俵積みした場合、底面43から比較的高い位置に配膳される部品W21が生じることになり、配膳後のキッティングトレイ40の運搬時等に部品W21が収容部A12から飛び出し易い状態となる。これらに鑑みると、図5(B)の立体的な配膳よりも、図5(A)の平面的な配膳が有利である。 In such a case, the
図6(A)~(D)も図5と同様な事例を示している。図6(A)は、ボルト状の部品W31~W34の、キッティングトレイ40の収容部A13への望ましい配膳状態を示す上面図、図6(B)は、図6(A)の矢印b方向の側面図である。ここでは、ボルト頭が交互に反対向きとなるように、部品W31~W34が水平方向へ一列に並べて配膳されている。このように部品W31~W34を配膳することで、収容部A13の水平方向のスペースを有効活用できると共に、部品W31~W34の収容部A13内における配膳高さ(重心位置の高さ)を抑制することができる。 6 (A) to 6 (D) also show the same example as in FIG. 6 (A) is a top view showing a desirable serving state of the bolt-shaped parts W31 to W34 to the accommodating portion A13 of the kitting
一方、図6(C)は、比較例に係る部品W31~W34の配膳状態を示す上面図、図6(D)は、図6(C)の矢印c方向の側面図である。ここでは、4つの部品W31~W34のうち、部品W33、W34が底板43上に配膳され、部品W31、W32がこれらの上側に載るように配膳され、これにより格子状に重ね合わせ配膳されている例を示している。このように、部品W31~W34を収容部A13へ配膳するに際し、平面的に配膳するのではなく、格子状に立体的に配膳することも可能である。しかし、ルール設定部32は、図6(A)及び(B)に示すような、平面的な配膳を優先する配膳ルールを設定する。これにより、部品W31~W34の収容部A13内における収容安定性を高め、部品W31~W34の飛び出しを抑止することができる。 On the other hand, FIG. 6C is a top view showing the serving state of the parts W31 to W34 according to the comparative example, and FIG. 6D is a side view in the direction of arrow c of FIG. 6C. Here, of the four parts W31 to W34, the parts W33 and W34 are served on the
図7(A)~(D)は、配膳ルールの一例を説明するための図であって、外形面積に応じて配膳順序を設定する配膳ルールを示す図である。図4に示した配膳ルールと類似しているが、ルール設定部32は、キッティングトレイ40において部品同士に上下方向の重なりが生じる配膳を行う場合に、平面視で占有面積の小さい部品を先行して配膳させる配膳ルールを設定する。ここでの占有面積とは、平面視の外形輪郭によって定まる面積であり、その外形輪郭内に空間が存在している場合には、その空間も含む面積である。 7 (A) to 7 (D) are diagrams for explaining an example of the serving rule, and are diagrams showing the serving rule for setting the serving order according to the external area. It is similar to the serving rule shown in FIG. 4, but the
図7(A)は、占有面積の異なる部品W41、W42がキッティングトレイ40へ配膳されている状態を示す平面図である。部品W41は、ボルト状の部品であり、内枠部42で区画された収納部A14へ配膳されている。つまり、部品W41は、1つの収納部A14へ収容可能な程度の小さな専有面積を備える。一方、部品W42は、ガスケットのような大型のリング状部品であり、内枠部42で区画されるいずれの収容部へも収容できない大きな専有面積を備える。従って、部品W42は、内枠部42の上端縁42Tで支持されるように配膳されている。 FIG. 7A is a plan view showing a state in which parts W41 and W42 having different occupied areas are served on the kitting
このようなケースでは、ルール設定部32は、占有面積の小さい部品W41を先行して収納部A14内へ配膳させ、次いで占有面積の大きい部品W42を配膳させる。すなわち、図7(B)に示すように、先ずはロボットハンド10に部品W41を収納部A14内へ配膳させ、底板43に接面させる。他の収容部への区画へ収容すべき他の部品があれば、当該他の部品も配膳させる。その後、図7(C)に示すように、占有面積の大きい部品W42を、内枠部42の上端縁42Tに接面する所定の位置へ配膳させる。 In such a case, the
占有面積の大きい部品W42を先行して配膳させた場合、当該部品W42が収納部A14の上側開口部を塞いでしまう。これにより、占有面積の小さい部品W41の配膳を不可としてしまう不具合や、図7(D)に示すように、部品W42の上に部品W41が配膳されてしまう不具合が生じる。図7(B)、(C)に示すような配膳ルールを設定することで、これらの不具合を防止することができる。 When the component W42 having a large occupied area is served in advance, the component W42 closes the upper opening of the storage portion A14. This causes a problem that the part W41 having a small occupied area cannot be served, and a problem that the part W41 is served on the part W42 as shown in FIG. 7 (D). By setting the serving rules as shown in FIGS. 7 (B) and 7 (C), these problems can be prevented.
図8(A)~(C)は、配膳ルールの一例を説明するための図であって、部品の重心がなるべく低い状態となるようキッティングトレイ40に収容させる配膳ルールを示す図である。ルール設定部32は、キッティングトレイ40への部品の配膳状態として、当該部品の重心の高さ位置が第1位置となる第1配膳状態と、当該部品の重心の高さ位置が前記第1位置よりも高い第2位置となる第2配膳状態とを取り得る場合に、当該部品が前記第1配膳状態を取るように前記配膳ルールを設定する。 8 (A) to 8 (C) are diagrams for explaining an example of the serving rule, and are views showing the serving rule to be accommodated in the kitting
図8(A)は、内枠部42で区画される収容部A15への、部品W51、W52の配膳状態を示す上面視の平面図である。部品W51、W52は、ボルト頭B1とボルト本体B2とを有する同一のボルト部品であって、収容部A15の区画には部品全体が入りきらない長さを有している。部品W51は、ボルト頭B1の側が収容部A15内に収容(底板43に接面)され、ボルト本体B2の側が内枠部42の上端縁42Tに乗り上げた状態で配膳されている。逆に、部品W52は、ボルト本体B2の側が収容部A15内に収容され、ボルト頭B1の側が内枠部42の上端縁42Tから上方に飛び出す状態で配膳されている。図中の符号G1、G2は、部品W51、W52の各々の重心位置を示している。部品W51、W52においてボルト頭B1は重量の大きい部分であるので、重心G1、G2はボルト本体B2のボルト頭B1に近い位置となる。 FIG. 8A is a top view showing the serving state of the parts W51 and W52 to the accommodating portion A15 partitioned by the
図8(B)は、部品W51の収容部A15への収容状態を示す側面図である。部品W51は、ボルト頭B1側が下方となり、ボルト本体B2の先端側付近が上端縁42Tで持ち上げられるように傾斜した状態で、収容部A15へ配膳されている(第1配膳状態)。部品W51の重心G1は、底板43に対して、ボルト頭B1のサイズによって定まる高さh1(第1位置)に位置する。 FIG. 8B is a side view showing a state in which the component W51 is accommodated in the accommodating portion A15. The component W51 is served to the accommodating portion A15 in a state where the bolt head B1 side is downward and the vicinity of the tip end side of the bolt body B2 is inclined so as to be lifted by the
これに対し、図8(C)は、部品W52の収容部A15への収容状態を示す側面図である。部品W52は、ボルト本体B2の先端が下方となり、ボルト本体B2のボルト頭B1に近い根元部付近が上端縁42Tで持ち上げられるように傾斜した状態で、収容部A15へ配膳されている(第2配膳状態)。この場合、ボルト頭B1側が上方となることから、部品W52の重心G2は、部品W51の重心G1よりもΔhだけ高い高さh2(第2位置)に位置する。 On the other hand, FIG. 8C is a side view showing a state in which the component W52 is accommodated in the accommodating portion A15. The component W52 is served to the accommodating portion A15 in a state where the tip of the bolt body B2 is downward and the vicinity of the root portion of the bolt body B2 near the bolt head B1 is inclined so as to be lifted by the
このようなケースでは、ルール設定部32は、図8(B)の部品W51に対して採用した配膳状態を取るように、配膳ルールを設定する。すなわち、収容部A15へ収容した状態において、最も重心G1の高さ位置が低くなる配膳が行えるように、配膳ルールが設定される。図8(C)に示すように、重心G2が比較的高い位置に存在する部品W52の如き収納態様では、当該部品W52が収容部A15から落下し易くなる。これに対し、図8(B)に示すように、重心G1がより低い状態となる部品W51の如き収納態様を採用することで、部品W51が収容部A15から落下し難くすることができる。 In such a case, the
[機械学習の具体例]
続いて、ルール設定部32が、学習部34(評価部)による機械学習によって配膳ルールを設定する例を説明する。ここでは、ロボットハンド10による配膳動作が実行された後のキッティングトレイ40の三次元画像を三次元計測装置20(撮像装置)が取得し、その三次元画像に基づいて学習部34が評価する例を示す。[Specific examples of machine learning]
Subsequently, an example in which the
<学習部の構成>
学習部34は、機械学習が実行される際、ある配膳動作を実行した際のロボットハンド10の制御情報と、その配膳動作が実行されたキッティングトレイ40における部品の位置情報とから、各々の部品を配膳する場合における最適なロボットハンド10の行動パターンを学習する。学習部34により取得された学習結果は、ルール設定部32が設定する配膳ルールに反映される。上述した通り、学習部34は、変位量観測部35、報酬設定部36及び価値関数更新部37を含む(図1)。<Structure of learning department>
When machine learning is executed, the
変位量観測部35は、部品が配膳された比較元のキッティングトレイ40の三次元画像データ(以下、基礎画像データという)と、新たに部品が配膳された比較対象のキッティングトレイ40の三次元画像データ(以下、比較画像データという)とを比較する。そして、変位量観測部35は、比較対象の部品の三次元位置の、比較元の部品の三次元位置に対する変位量を導出する。基礎画像データは、例えば、配膳見本となるような、キッティングトレイ40に対象部品が理想的に配膳された状態を、三次元計測装置20にて撮像させ、その撮像により画像処理部25が導出した前記対象部品についての三次元位置情報(X、Y、Z座標値)を含む画像データである。比較画像データも、学習工程において対象部品が配膳されたキッティングトレイ40を、三次元計測装置20にて撮像させることによって取得された、同様な三次元位置情報を含む画像データである。 The displacement
報酬設定部36は、ロボットハンド10が実行した配膳動作(行動パターン)と、その行動パターンによって配膳された対象部品の配膳状態とを関連付けて、当該行動パターンに対して報酬Rを与える処理を行う。具体的には報酬設定部36は、駆動制御部31から、ある対象部品のピッキング及びリリースの際にロボットハンド10に実行させた行動パターンの制御データを取得する。また、報酬設定部36は、当該行動パターンによって配膳された対象部品について変位量観測部35が導出した変位量のデータを取得する。前記行動パターンの制御データと、前記変位量のデータとに基づいて、当該行動パターンに対して報酬Rが与えられる。 The
報酬Rは、前記変位量が小さいほど、大きい値が付与されるように設定することができる。例えば、前記変位量が予め設定された閾値Thよりも大きい場合には報酬R=0とするが、前記変位量が閾値Thよりも小さい場合には報酬R>0とする。そして、前記変位量が閾値Thよりも小さい場合において、より変位量が小さいほど、より大きな報酬Rが与えられるように設定することができる。また、報酬Rは、部品の重心がより低い配膳が行われない場合、部品同士の重なり合いがより少ない場合、或いは、1回の配膳サイクルのタクトタイムがより短い場合などに、より大きな値が与えられるように設定することができる。 The reward R can be set so that the smaller the displacement amount, the larger the value is given. For example, when the displacement amount is larger than the preset threshold value Th, the reward R = 0, but when the displacement amount is smaller than the threshold value Th, the reward R> 0 is set. Then, when the displacement amount is smaller than the threshold value Th, the smaller the displacement amount, the larger the reward R can be set. Further, the reward R is given a larger value when the center of gravity of the parts is not served lower, the overlap between the parts is less, or the tact time of one serving cycle is shorter. Can be set to be.
価値関数更新部37は、ロボットハンド10の行動パターンの価値Q(s,a)を規定する価値関数を、報酬設定部36により設定された報酬Rに応じて更新する。価値関数更新部37は、下記式(1)で示される価値Q(s,a)の更新式を用いて価値関数を更新する。 The value
上記式(1)において、「s」は、ロボットハンド10の状態を表し、「a」は、行動パターンに従ったロボットハンド10の行動を表す。行動「a」によってロボット2の状態が、状態「s」から状態「s’」へ移行する。R(s,a)は、その状態の移行により得られた報酬Rを表している。「max」が付された項は、状態「s’」において最も価値の高い行動「a’」を選択した場合の価値Q(s’,a’)に「γ」を乗算したものになる。「γ」は、減衰率と呼ばれるパラメータであり、0<γ≦1の範囲(例えば0.9)とされる。また、「α」は、学習率と呼ばれるパラメータであり、0<α≦1の範囲(例えば0.1)とされる。 In the above equation (1), "s" represents the state of the
上記式(1)は、行動「a」に対して報酬設定部36により設定された報酬R(s,a)に基づいて、状態「s」における行動「a」の価値Q(s,a)を更新する更新式を表している。すなわち、上記式(1)は、状態「s」における行動「a」の価値Q(s,a)よりも、状態「s’」における行動「a’」の価値Q(s’,a’)と報酬R(s,a)との合計値の方が大きければ、価値Q(s,a)を大きくし、反対に小さければ、価値Q(s,a)を小さくすることを示している。つまり、価値関数更新部37は、上記式(1)で示される更新式を用いて価値関数を更新することによって、或る状態「s」における或る行動「a」の価値Q(s,a)を、その行動「a」に対して設定される報酬Rと、その行動「a」による次の状態「s’」における最良の行動「a’」の価値Q(s’,a’)に近付けるようにしている。 In the above equation (1), the value Q (s, a) of the action “a” in the state “s” is based on the reward R (s, a) set by the
<学習部による機械学習処理>
図9及び図10は、配膳ルールの学習動作の一例を示すフローチャートである。先ず、制御部30の情報取得部33が、部品が配膳されたキッティングトレイ40の基礎画像データ、及びキッティングトレイ40自体の形状データを取得する(ステップS11)。前記基礎画像データは、例えば図2に示したような、複数種の部品W0~W32が理想的に配膳された状態のキッティングトレイ40を、三次元計測装置20の第2カメラ22にて撮像させて得た三次元画像データ(理想配膳情報)に基づき取得される。また、前記形状データは、キッティングトレイ40の外枠部41のサイズ、それぞれの内枠部42のサイズや深さ等に関するデータである。情報取得部33は、空のキッティングトレイ40を第2カメラ22にて撮像させて得た三次元画像データ、若しくは入力部26から与えられるデータを、前記形状データとして取得する。<Machine learning process by the learning department>
9 and 10 are flowcharts showing an example of the learning operation of the serving rule. First, the
ルール設定部32は、上記の理想配膳情報及びキッティングトレイ40の形状データに基づき、配膳ルールを初期設定する。つまり、どの部品W0~W32が、キッティングトレイ40のどの収容部A1~A3に配膳されるかが決定される。そして、配膳順序の設定に際して、先に図4~図8に基づいて説明したような、配膳順序や配膳態様に関する基礎ルールが予め制御部30に記憶されており、配膳ルールの初期設定に活用される。この初期設定された配膳ルールが、学習部34による学習結果(評価部の評価)に応じて修正されるものである。 The
次に、情報取得部33は、キッティングトレイ40に配膳される対象部品の形状及び収納位置情報を取得する(ステップS12)。すなわち、部品W0~W32の形状に関する情報と、これら部品W0~W32をそれぞれ収納する部品収納トレイの、ロボットハンド10に対する位置情報とが取得される。これらの情報は、三次元計測装置20の第1カメラ21の撮像結果に基づく三次元画像データ、或いは、入力部26から与えられた入力データから取得させることができる。以上のステップS11,S12が、学習処理に際しての事前準備である。 Next, the
学習処理に入ると、情報取得部33は、これから部品の配膳が行われるキッティングトレイ40の位置情報を、第2カメラ22の撮像結果より取得する(ステップS13)。つまり、キッティングトレイ40のロボットハンド10に対する位置情報を取得する。続いて、情報取得部33は、第1カメラ21に配膳対象部品を収容している部品収納トレイを撮像させ、画像処理部25の物体認識処理の結果に基づく配膳対象部品の三次元位置情報を取得する(ステップS14)。これにより、これから配膳される対象部品の、前記部品収納トレイ内における座標値が取得される。情報取得部33が取得した位置情報は、ルール設定部32を通して駆動制御部31に与えられる。 When the learning process is started, the
駆動制御部31は、ルール設定部32が設定した配膳ルール及び情報取得部33が取得した前記位置情報に基づきロボットハンド10を動作させ、順次対象部品をピッキングさせる(ステップS15)。そして、ロボットハンド10のハンド部16に把持された部品を下面側から撮像する図略の部品認識カメラの撮像結果に基づき、制御部30がハンド部16に対象部品が把持されているか否かを判定する(ステップS16)。対象部品が把持されていない場合、つまりハンド部16が部品の把持に失敗している場合(ステップS16でNO)、ステップS14に戻って、対象部品のピッキングのリトライが実行される。 The
対象部品が把持されている場合(ステップS16でYES)、駆動制御部31は、ロボットハンド10を駆動させて、キッティングトレイ40までピッキングした対象部品を運搬させると共に、前記配膳ルール及び前記位置情報に基づき、所定のXYZ位置で前記対象部品をリリースさせる(ステップS17)。これにより、一つの対象部品の配膳が終わる。 When the target part is gripped (YES in step S16), the
その後、予定されている部品の配膳が全て完了したか否かが確認される(ステップS18)。全ての配膳が完了していない場合(ステップS18でNO)、続いてハンド部16による部品の把持成功率が良好であるか否か確認される(ステップS19)。把持成功率が良好である場合(ステップS19でYES)、ステップS14で取得した物体認識処理結果に基づき良好なピッキングが実行されていると言える。この場合、ステップS15に移行して、駆動制御部31が次の対象部品のピッキングを実行する。一方、把持成功率が良好ではない場合(ステップS19でNO)、前記物体認識処理結果と実際のピッキングとに乖離が生じていると言える。この場合、ステップS14に戻り、再度第1カメラ21に部品収納トレイを撮像させ、物体認識処理を行わせる。 After that, it is confirmed whether or not all the scheduled serving of the parts has been completed (step S18). When all the servings have not been completed (NO in step S18), it is subsequently confirmed whether or not the success rate of gripping the parts by the
全ての配膳が完了した場合(ステップS18でYES)、図10のフローに移行して、配膳を終えた後のキッティングトレイ40の情報が取得される(ステップS21)。具体的には、三次元計測装置20の撮像制御部24が、第2カメラ22に配膳後のキッティングトレイ40を撮像させ、画像処理部25がキッティングトレイ40における部品の配膳位置を示す三次元位置情報を導出する。学習部34の変位量観測部35は、このような部品の三次元位置情報を含む画像データを、カメラ制御部23から上述の比較画像データとして取得する。ハンド部16で把持した部品をリリースした後、当該部品がキッティングトレイ40においてどの様な挙動を示すかは不明である。一つの部品を特定の位置で把持してピッキングし、特定の高さ位置でリリースするというロボットハンド10の一つの行動パターンの実行結果が、このステップS21で把握される。 When all the servings are completed (YES in step S18), the process proceeds to the flow of FIG. 10, and the information of the kitting
変位量観測部35は、ステップS21で取得した比較画像データと、ステップS11で取得した基礎画像データとを比較し、比較画像データにおける部品の三次元位置の、基礎画像データにおける部品の三次元位置に対する変位量を導出する(ステップS22)。なお、それまでの学習処理で取得された配膳後のキッティングトレイ40の画像データを、比較元の基礎画像データとして用いることができる。この場合、配膳後のキッティングトレイ40内における部品の位置安定性を評価することができる。また、前記変位量は、主に部品の重心位置の変位量を求めることが望ましい。 The displacement
続いて、報酬設定部36が、前記変位量が予め設定された閾値Thよりも大きいか否かを判定する(ステップS23)。前記変位量が大きいということは、今回のロボットハンド10の行動パターンでは、部品が所期の位置に配膳されていない、若しくは、部品を安定的に配膳できていないということを意味する。報酬設定部36は、前記変位量が閾値Th以上である場合(ステップS23でYES)、そのようなロボットハンド10の行動パターンに対して「0;ゼロ」の報酬Rを与える(ステップS24)。これに対し、報酬設定部36は、前記変位量が閾値Th未満である場合(ステップS23でNO)、そのようなロボットハンド10の行動パターンに対して「0;ゼロ」より大きい報酬Rを与える(ステップS25)。 Subsequently, the
その後、価値関数更新部37が、ロボットハンド10の行動パターンの価値Q(s,a)を規定する価値関数を、上記式(1)の更新式を用いて更新する(ステップS26)。上記のステップS13~S26で示される各処理が、学習部34による学習処理の1サイクルにおいて実行される処理である。学習部34は、学習回数が所定回数Nに達したか否かを判定する(ステップS27)。所定回数Nに達していない場合は(ステップS27でNO)、学習部34は、ステップS13に戻り、次のキッティングトレイ40への部品配膳を実行させ、学習処理を繰り返す。一方、所定回数Nに達した場合は(ステップS27でYES)、学習部34は、学習処理を終える。 After that, the value
<機械学習処理の変形例>
上記の機械学習処理例では、図9のステップS11において、部品が配膳されたキッティングトレイ40の基礎画像データ(理想配膳情報)を、情報取得部33に取得させる例を示した。これに代えて、理想配膳情報を情報取得部33に与えず、部品が配膳されていないキッティングトレイ40及びその収容部に関する情報と、部品のサイズに関する情報だけを取得させるようにしても良い。<Variation example of machine learning processing>
In the above machine learning processing example, in step S11 of FIG. 9, an example is shown in which the
すなわち、この変形例では、図9のステップS11において、情報取得部33はキッティングトレイ40自体の形状データだけを取得する。そして、ルール設定部32は、ステップS12で取得される対象部品の形状データに基づき、暫定的な配膳ルールを初期設定する。この配膳ルールが、学習部34の学習結果(評価部の評価)に応じて修正される。 That is, in this modification, in step S11 of FIG. 9, the
この変形例によれば、理想配膳情報が与えられずとも、機械学習によって理想的な配膳に近い配膳ルールを探知させることが可能となる。理想配膳情報では、配膳ルールが固定的な前提に従って設定される傾向がある。例えば、サイズの小さい部品は、キッティングトレイ40に用意されているサイズの小さい収容部に配膳する、という前提に基づいて配膳ルールが設定される傾向がある。しかし、このような前提に基づくと、良好な部品の配膳が行えない場合が生じることがある。この点を図11に基づいて説明する。 According to this modification, it is possible to detect a serving rule close to the ideal serving by machine learning even if the ideal serving information is not given. In ideal serving information, serving rules tend to be set according to fixed assumptions. For example, there is a tendency for a serving rule to be set based on the premise that small-sized parts are served in a small-sized accommodating portion prepared in the kitting
図11(A)、(B)は、比較的サイズの大きい大サイズ部品W61と、比較的サイズの小さい小サイズ部品W62との、キッティングトレイ40への配膳例を示す図である。キッティングトレイ40には、比較的広い収容空間を有する広収容部A16と、比較的狭い収容空間を有する狭収容部A17とが備えられている。 11 (A) and 11 (B) are views showing an example of serving a relatively large large-sized component W61 and a relatively small-sized small-sized component W62 to the kitting
図11(A)は、広収容部A16には大サイズ部品W61を、狭収容部A17には小サイズ部品W62を、それぞれ配膳させた状態を示している。図11(A)に示す配膳例は、サイズの小さい部品はサイズの小さい収容部へ配膳するという、一般的な配膳の考え方に沿ったものではある。しかし、実際の配膳結果では、小サイズ部品W62の配膳数が多いことから、狭収容部A17に小サイズ部品W62が山積みされた状態となっている。つまり、多くの小サイズ部品W62の重心位置が、狭収容部A17内において底板43に対して高い位置に存在している。この場合、小サイズ部品W62がキッティングトレイ40(狭収容部A17)から溢れ易い状態となるので好ましくない。 FIG. 11A shows a state in which a large-sized component W61 is served in the wide accommodating portion A16 and a small-sized component W62 is served in the narrow accommodating portion A17. The serving example shown in FIG. 11A is in line with the general concept of serving, in which small-sized parts are served to a small-sized accommodating portion. However, in the actual serving result, since the number of small size parts W62 served is large, the small size parts W62 are piled up in the narrow accommodating portion A17. That is, the position of the center of gravity of many small-sized parts W62 exists at a position higher than the
これに対し、図11(B)に示す配膳例では、狭収容部A17に大サイズ部品W61が、広収容部A16に部品数の多い小サイズ部品W62が配膳されている。この配膳例では、小サイズ部品W62及び大サイズ部品W61の重心位置が、それぞれの収容部A16、A17において底板43に対して低い位置に存在している。これにより、部品W61、W62がキッティングトレイ40から落下し難い配膳が実現できる。理想配膳情報をあえて与えないと共に、学習部34による学習処理により、なるべく重心を低くする配膳態様を学習させることで、図11(B)の如き配膳態様を探知させることが可能となる。 On the other hand, in the serving example shown in FIG. 11B, the narrow accommodating portion A17 is provided with the large-sized component W61, and the wide accommodating portion A16 is provided with the small-sized component W62 having a large number of parts. In this serving example, the positions of the centers of gravity of the small-sized parts W62 and the large-sized parts W61 are located lower than the
[上記実施形態に包含される発明]
なお、上述した具体的実施形態には以下の構成を有する発明が主に含まれている。[Invention included in the above embodiment]
The specific embodiments described above mainly include inventions having the following configurations.
本発明の一局面に係るキッティングトレイへの部品配膳装置は、サイズの異なる複数種の部品を、複数の収容部を備えたキッティングトレイに配膳する部品配膳装置であって、部品のピッキング及びリリースが可能なヘッド部を有し、前記部品の保管位置において前記複数種の部品の中から対象部品を前記ヘッド部でピッキングすると共に運搬し、当該対象部品を前記ヘッド部から前記キッティングトレイにリリースする配膳動作を行うロボットハンドと、前記ロボットハンドの動作を制御する制御部と、を備え、前記制御部は、前記複数種の部品及び前記複数の収容部の態様に応じて、前記部品の前記キッティングトレイへの配膳ルールを設定するルール設定部と、前記配膳ルールに基づき前記ロボットハンドに前記配膳動作を実行させる駆動制御部と、を備える。 The parts serving device for a kitting tray according to one aspect of the present invention is a parts serving device for serving a plurality of types of parts having different sizes to a kitting tray provided with a plurality of accommodating portions, and picking and releasing of the parts can be performed. Serving that has a possible head portion, picks and transports the target component from the plurality of types of components by the head portion at the storage position of the component, and releases the target component from the head portion to the kitting tray. The robot hand is provided with a robot hand that performs an operation and a control unit that controls the operation of the robot hand. It is provided with a rule setting unit for setting a serving rule to the robot hand, and a drive control unit for causing the robot hand to execute the serving operation based on the serving rule.
この部品配膳装置によれば、キッティングトレイの複数の収容部の態様と、当該キッティングトレイに配膳される部品の態様に応じて、配膳ルールが設定される。すなわち、プログラミング等によってロボットハンドによる配膳手順を厳格に決定するのではなく、部品や収容部の態様に応じて、ルール設定部がフレキシブルに配膳ルールを決定することが可能とされている。従って、手間やスキルを要するプログラミング等を行うことなく、キッティングトレイへ部品を適正に配膳させることが可能となる。 According to this parts serving device, a serving rule is set according to the mode of the plurality of accommodating portions of the kitting tray and the mode of the parts served in the kitting tray. That is, it is possible for the rule setting unit to flexibly determine the serving rule according to the mode of the parts and the accommodating portion, instead of strictly determining the serving procedure by the robot hand by programming or the like. Therefore, it is possible to properly serve the parts to the kitting tray without performing programming that requires labor and skill.
上記の部品配膳装置において、前記ルール設定部は、前記キッティングトレイにおいて部品同士に上下方向の重なりが生じる配膳を行う場合に、配膳位置が下方となる部品を先行して配膳させる配膳ルールを設定することが望ましい。 In the above-mentioned parts serving device, the rule setting unit sets a serving rule for serving parts whose serving position is lower in advance when serving parts that overlap each other in the vertical direction in the kitting tray. Is desirable.
この部品配膳装置によれば、配膳位置が下方となるべき部品が、配膳位置が上方となる部品の上に配膳されてしまう不具合を防止することができる。 According to this parts serving device, it is possible to prevent a problem that a part whose serving position should be lower is served on a part whose serving position is upper.
上記の部品配膳装置において、前記ルール設定部は、前記キッティングトレイにおいて部品が水平方向に並ぶ配膳と上下方向に重なる配膳との双方が実行可能である場合に、部品が上下方向に重なる配膳よりも部品が水平方向に並ぶ配膳を優先して実行させる配膳ルールを設定することが望ましい。 In the above-mentioned parts serving device, the rule setting unit is more than a serving in which the parts are overlapped in the vertical direction when both the serving in which the parts are arranged in the horizontal direction and the serving in which the parts are overlapped in the vertical direction can be performed in the kitting tray. It is desirable to set a serving rule that gives priority to serving the parts arranged in the horizontal direction.
この部品配膳装置によれば、徒に上下方向に部品が積み重なるような配膳が行われることなく、キッティングトレイの水平方向のスペースを有効活用した配膳を行わせることが可能となる。 According to this parts serving device, it is possible to serve by effectively utilizing the horizontal space of the kitting tray without having to serve the parts in the vertical direction.
上記の部品配膳装置において、前記ルール設定部は、前記キッティングトレイにおいて部品同士に上下方向の重なりが生じる配膳を行う場合に、平面視で占有面積の小さい部品を先行して配膳させる配膳ルールを設定することが望ましい。 In the above-mentioned parts serving device, the rule setting unit sets a serving rule for serving parts having a small occupied area in a plan view in advance when the parts are served in the kitting tray in which the parts overlap in the vertical direction. It is desirable to do.
この部品配膳装置によれば、占有面積の大きい大型部品がキッティングトレイの収容部を塞いでしまい、占有面積の小さい小型部品の配膳を不可としてしまう不具合や、大型部品の上に小型部品が配膳されてしまう不具合を防止することができる。 According to this parts serving device, large parts with a large occupied area block the accommodation part of the kitting tray, making it impossible to serve small parts with a small occupied area, and small parts are served on top of the large parts. It is possible to prevent problems that occur.
上記の部品配膳装置において、前記ルール設定部は、前記キッティングトレイへの部品の配膳状態として、当該部品の重心の高さ位置が第1位置となる第1配膳状態と、当該部品の重心の高さ位置が前記第1位置よりも高い第2位置となる第2配膳状態とを取り得る場合に、当該部品が前記第1配膳状態を取るように前記配膳ルールを設定することが望ましい。 In the above-mentioned parts serving device, the rule setting unit determines the first serving state in which the height position of the center of gravity of the parts is the first position and the height of the center of gravity of the parts as the serving state of the parts to the kitting tray. When it is possible to take a second serving state in which the position is higher than the first position, it is desirable to set the serving rule so that the component takes the first serving state.
この部品配膳装置によれば、キッティングトレイにおいて各部品が、より重心が低い状態で配膳されるようにすることができる。これにより、配膳後にキッティングトレイを移動させる際に、部品がキッティングトレイから落下し難くすることができる。 According to this component serving device, each component can be served in a kitting tray with a lower center of gravity. This makes it difficult for the parts to fall from the kitting tray when the kitting tray is moved after serving.
上記の部品配膳装置において、前記ロボットハンドによる前記配膳動作が実行された後の前記キッティングトレイの三次元画像を取得する撮像装置と、前記三次元画像に基づいて、前記キッティングトレイにおける部品の配膳状態を評価する評価部と、をさらに備え、前記ルール設定部は、前記評価部の評価に応じて前記配膳ルールを設定することが望ましい。 In the above-mentioned parts serving device, an image pickup device that acquires a three-dimensional image of the kitting tray after the serving operation by the robot hand is executed, and a serving state of parts in the kitting tray based on the three-dimensional image. It is desirable that the rule setting unit further includes an evaluation unit for evaluating the above, and the rule setting unit sets the serving rule according to the evaluation of the evaluation unit.
この部品配膳装置によれば、記評価部の評価を通して、より良好な配膳を行わせる手法、例えばヘッド部によるピッキングの態様やリリースの位置についてルール設定部に機械学習を行わせることができる。そして、前記機械学習に基づき、前記ルール設定部が配膳ルールを設定することが可能となるので、プログラミングレスで配膳性に優れた配膳ルールを設定することができる。 According to this component serving device, it is possible to make the rule setting unit perform machine learning about a method of performing better serving through the evaluation of the recording and evaluation unit, for example, the mode of picking by the head unit and the release position. Then, based on the machine learning, the rule setting unit can set the serving rule, so that it is possible to set the serving rule excellent in serving performance without programming.
上記の部品配膳装置において、前記ルール設定部は、前記キッティングトレイに対して前記複数種の部品が理想的に配膳された状態の理想配膳情報を取得すると共に、当該理想配膳情報に基づいて前記配膳ルールを初期設定し、前記評価部の評価に応じて前記配膳ルールを修正することが望ましい。 In the above-mentioned parts serving device, the rule setting unit acquires the ideal serving information in a state where the plurality of types of parts are ideally served to the kitting tray, and the serving based on the ideal serving information. It is desirable to initialize the rules and modify the serving rules according to the evaluation of the evaluation unit.
この部品配膳装置によれば、想配膳情報に基づいて初期設定された配膳ルールを、ルール設定部による配膳手法の機械学習に応じて修正し、究極的に最適な配膳ルールを設定することができる。 According to this parts serving device, the serving rule initially set based on the serving information can be modified according to the machine learning of the serving method by the rule setting unit, and the ultimate optimum serving rule can be set. ..
上記の部品配膳装置において、前記ルール設定部は、前記キッティングトレイ及びその収容部に関する情報と、部品のサイズに関する情報を取得すると共に、これら情報に基づいて前記配膳ルールを初期設定し、前記評価部の評価に応じて前記配膳ルールを修正することが望ましい。 In the above-mentioned parts serving device, the rule setting unit acquires information on the kitting tray and its accommodating portion and information on the size of the parts, and initially sets the serving rule based on the information, and the evaluation unit. It is desirable to modify the serving rule according to the evaluation of.
この部品配膳装置によれば、キッティングトレイ及び部品のサイズに関する情報に基づいて配膳ルールが初期設定され、当該配膳ルールがルール設定部による配膳手法の機械学習に応じて修正される。従って、上記のような理想配膳情報が与えられずとも、機械学習によって理想的な配膳に近い配膳ルールを探知させることが可能となる。 According to this component serving device, the serving rule is initially set based on the information regarding the size of the kitting tray and the component, and the serving rule is modified according to the machine learning of the serving method by the rule setting unit. Therefore, even if the ideal serving information as described above is not given, it is possible to detect a serving rule close to the ideal serving by machine learning.
以上説明した通りの本発明によれば、ロボットハンドを用いてキッティングトレイへ各種部品を的確に配膳させることができるキッティングトレイへの部品配膳装置を提供することができる。 According to the present invention as described above, it is possible to provide a parts serving device for a kitting tray that can accurately serve various parts to the kitting tray by using a robot hand.
[符号の説明]
Wa、Wb、Wc、Wd、W1~W62 部品(対象部品)
Ta、Tb 部品収納トレイ(保管位置)
A1~A3、A11~A17 収容部
G1、G2 重心
h1、h2 第1位置、第2位置
1 部品配膳装置
10 ロボットハンド
15 ヘッド部
16 ハンド部
20 三次元計測装置(撮像装置)
21 第1カメラ
22 第2カメラ
23 カメラ制御部
24 撮像制御部
25 画像処理部
30 制御部
31 駆動制御部
32 ルール設定部
33 情報取得部
34 学習部(評価部)
35 変位量観測部
36 報酬設定部
37 価値関数更新部
40 キッティングトレイ
41 外枠部41
42 内枠部42
42T 上端縁42T
43 底板43
[Explanation of code]
Wa, Wb, Wc, Wd, W1 to W62 parts (target parts)
Ta, Tb parts storage tray (storage position)
A1 to A3, A11 to A17 Accommodating parts G1, G2 Center of gravity h1, h2 First position,
21
35 Displacement
42
43
Claims (6)
部品のピッキング及びリリースが可能なヘッド部を有し、前記部品の保管位置において前記複数種の部品の中から対象部品を前記ヘッド部でピッキングすると共に運搬し、当該対象部品を前記ヘッド部から前記キッティングトレイにリリースする配膳動作を行うロボットハンドと、
前記ロボットハンドの動作を制御する制御部と、
前記ロボットハンドによる前記配膳動作が実行された後の前記キッティングトレイの三次元画像を取得する撮像装置と、
前記三次元画像に基づいて、前記キッティングトレイにおける部品の配膳状態を評価する評価部と、を備え、
前記制御部は、
前記複数種の部品及び前記複数の収容部の態様に応じて、前記部品の前記キッティングトレイへの配膳ルールを設定するルール設定部と、
前記配膳ルールに基づき前記ロボットハンドに前記配膳動作を実行させる駆動制御部と、を備え、
前記ルール設定部は、前記キッティングトレイに対して前記複数種の部品が理想的に配膳された状態の理想配膳情報を取得すると共に、当該理想配膳情報に基づいて前記配膳ルールを初期設定し、前記評価部の評価に応じて前記配膳ルールを修正する、キッティングトレイへの部品配膳装置。 A parts serving device that serves multiple types of parts of different sizes to a kitting tray equipped with multiple accommodating parts.
It has a head part that can pick and release parts, and at the storage position of the parts, the target part is picked and transported from the plurality of types of parts by the head part, and the target part is picked and transported from the head part. A robot hand that performs serving operations to be released to the kitting tray,
A control unit that controls the operation of the robot hand,
An image pickup device that acquires a three-dimensional image of the kitting tray after the serving operation by the robot hand is executed, and
An evaluation unit for evaluating the serving state of parts in the kitting tray based on the three-dimensional image is provided.
The control unit
A rule setting unit for setting a serving rule for the parts to the kitting tray according to the mode of the plurality of types of parts and the plurality of accommodating portions.
A drive control unit that causes the robot hand to execute the serving operation based on the serving rule is provided .
The rule setting unit acquires ideal serving information in a state where the plurality of types of parts are ideally served to the kitting tray, and initially sets the serving rule based on the ideal serving information. A parts serving device for a kitting tray that modifies the serving rule according to the evaluation of the evaluation unit.
部品のピッキング及びリリースが可能なヘッド部を有し、前記部品の保管位置において前記複数種の部品の中から対象部品を前記ヘッド部でピッキングすると共に運搬し、当該対象部品を前記ヘッド部から前記キッティングトレイにリリースする配膳動作を行うロボットハンドと、 It has a head part that can pick and release parts, and at the storage position of the parts, the target part is picked and transported from the plurality of types of parts by the head part, and the target part is picked and transported from the head part. A robot hand that performs serving operations to be released to the kitting tray,
前記ロボットハンドの動作を制御する制御部と、 A control unit that controls the operation of the robot hand,
前記ロボットハンドによる前記配膳動作が実行された後の前記キッティングトレイの三次元画像を取得する撮像装置と、 An image pickup device that acquires a three-dimensional image of the kitting tray after the serving operation by the robot hand is executed, and
前記三次元画像に基づいて、前記キッティングトレイにおける部品の配膳状態を評価する評価部と、を備え、 An evaluation unit for evaluating the serving state of parts in the kitting tray based on the three-dimensional image is provided.
前記制御部は、 The control unit
前記複数種の部品及び前記複数の収容部の態様に応じて、前記部品の前記キッティングトレイへの配膳ルールを設定するルール設定部と、 A rule setting unit for setting a serving rule for the parts to the kitting tray according to the mode of the plurality of types of parts and the plurality of accommodating portions.
前記配膳ルールに基づき前記ロボットハンドに前記配膳動作を実行させる駆動制御部と、を備え、 A drive control unit that causes the robot hand to execute the serving operation based on the serving rule is provided.
前記ルール設定部は、前記キッティングトレイ及びその収容部に関する情報と、部品のサイズに関する情報を取得すると共に、これら情報に基づいて前記配膳ルールを初期設定し、前記評価部の評価に応じて前記配膳ルールを修正する、キッティングトレイへの部品配膳装置。 The rule setting unit acquires information on the kitting tray and its accommodating unit and information on the size of parts, initially sets the serving rule based on the information, and sets the serving rule according to the evaluation of the evaluation unit. A parts serving device for the kitting tray that modifies the rules.
前記ルール設定部は、前記キッティングトレイにおいて部品同士に上下方向の重なりが生じる配膳を行う場合に、配膳位置が下方となる部品を先行して配膳させる配膳ルールを設定する、キッティングトレイへの部品配膳装置。 In the parts serving device for the kitting tray according to claim 1 or 2 .
The rule setting unit sets a serving rule for serving parts whose serving position is lower when serving parts that overlap each other in the vertical direction in the kitting tray. Device.
前記ルール設定部は、前記キッティングトレイにおいて部品が水平方向に並ぶ配膳と上下方向に重なる配膳との双方が実行可能である場合に、部品が上下方向に重なる配膳よりも部品が水平方向に並ぶ配膳を優先して実行させる配膳ルールを設定する、キッティングトレイへの部品配膳装置。 In the parts serving device for the kitting tray according to claim 1 or 2 .
In the rule setting unit, when both the serving in which the parts are arranged in the horizontal direction and the serving in which the parts are overlapped in the vertical direction are feasible in the kitting tray, the serving in which the parts are arranged in the horizontal direction is more than the serving in which the parts are overlapped in the vertical direction. A parts serving device for a kitting tray that sets a serving rule that gives priority to execution.
前記ルール設定部は、前記キッティングトレイにおいて部品同士に上下方向の重なりが生じる配膳を行う場合に、平面視で占有面積の小さい部品を先行して配膳させる配膳ルールを設定する、キッティングトレイへの部品配膳装置。 In the parts serving device for the kitting tray according to claim 3 ,
The rule setting unit sets a serving rule for serving parts having a small occupied area in a plan view in advance when serving parts that overlap each other in the vertical direction in the kitting tray. Serving device.
前記ルール設定部は、前記キッティングトレイへの部品の配膳状態として、当該部品の重心の高さ位置が第1位置となる第1配膳状態と、当該部品の重心の高さ位置が前記第1位置よりも高い第2位置となる第2配膳状態とを取り得る場合に、当該部品が前記第1配膳状態を取るように前記配膳ルールを設定する、キッティングトレイへの部品配膳装置。 In the parts serving device for the kitting tray according to any one of claims 1 to 5 .
In the rule setting unit, as the serving state of the component to the kitting tray, the first serving state in which the height position of the center of gravity of the component is the first position and the height position of the center of gravity of the component are the first position. A component serving device for a kitting tray that sets the serving rule so that the component takes the first serving state when the second serving state, which is a higher second position, can be obtained.
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/JP2018/022811 WO2019239565A1 (en) | 2018-06-14 | 2018-06-14 | Component serving apparatus for kitting tray |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPWO2019239565A1 JPWO2019239565A1 (en) | 2021-06-10 |
JP7011063B2 true JP7011063B2 (en) | 2022-01-26 |
Family
ID=68843111
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020525046A Active JP7011063B2 (en) | 2018-06-14 | 2018-06-14 | Parts serving device for kitting tray |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7011063B2 (en) |
CN (1) | CN112218746B (en) |
WO (1) | WO2019239565A1 (en) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2021220394A1 (en) * | 2020-04-28 | 2021-11-04 | ヤマハ発動機株式会社 | Machine-learning method and robot system |
JP7376927B2 (en) * | 2020-06-26 | 2023-11-09 | 株式会社なんつね | Meat serving unit |
TWI832052B (en) * | 2021-05-05 | 2024-02-11 | 達明機器人股份有限公司 | Method of teaching and correcting for robotic arm |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010128646A (en) | 2008-11-26 | 2010-06-10 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Marshaling support system |
JP2010188459A (en) | 2009-02-17 | 2010-09-02 | Fanuc Ltd | Production system using part kit |
JP2012238170A (en) | 2011-05-11 | 2012-12-06 | Hitachi Ltd | Component layout support device and method |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2788909B2 (en) * | 1993-01-14 | 1998-08-20 | 株式会社日立製作所 | Parts supply device |
JPH05138466A (en) * | 1991-11-19 | 1993-06-01 | Nec Corp | Service device |
JP3579931B2 (en) * | 1994-10-14 | 2004-10-20 | 石川島播磨重工業株式会社 | Automatic picking device and automatic warehouse system |
DE102004028743A1 (en) * | 2003-06-20 | 2005-03-03 | Omron Corp. | Work support device |
JP2012030320A (en) * | 2010-07-30 | 2012-02-16 | Dainippon Screen Mfg Co Ltd | Work system, working robot controller, and work program |
JP5468034B2 (en) * | 2011-03-08 | 2014-04-09 | 株式会社日立製作所 | Bed mat electronic system and table |
-
2018
- 2018-06-14 JP JP2020525046A patent/JP7011063B2/en active Active
- 2018-06-14 CN CN201880094190.4A patent/CN112218746B/en active Active
- 2018-06-14 WO PCT/JP2018/022811 patent/WO2019239565A1/en active Application Filing
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010128646A (en) | 2008-11-26 | 2010-06-10 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Marshaling support system |
JP2010188459A (en) | 2009-02-17 | 2010-09-02 | Fanuc Ltd | Production system using part kit |
JP2012238170A (en) | 2011-05-11 | 2012-12-06 | Hitachi Ltd | Component layout support device and method |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112218746A (en) | 2021-01-12 |
CN112218746B (en) | 2023-08-22 |
WO2019239565A1 (en) | 2019-12-19 |
JPWO2019239565A1 (en) | 2021-06-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7011063B2 (en) | Parts serving device for kitting tray | |
US10124489B2 (en) | Locating, separating, and picking boxes with a sensor-guided robot | |
JP7430319B2 (en) | Robot system with robot arm suction control mechanism and its operating method | |
JP5837065B2 (en) | Parts supply device | |
JP5458274B2 (en) | Gripping position calculation device and gripping position calculation method | |
JP6931457B2 (en) | Motion generation method, motion generator, system and computer program | |
JP7022076B2 (en) | Image recognition processors and controllers for industrial equipment | |
JP7026102B2 (en) | How to use a gripper robot to automatically load an object into a box | |
JP6734402B2 (en) | Work machine | |
US20210129319A1 (en) | Controller, control method, and computer program product | |
EP3670106A1 (en) | Task-specific robot grasping system and method | |
JP2012030320A (en) | Work system, working robot controller, and work program | |
JP7228292B2 (en) | Control device | |
JP2020082322A (en) | Machine learning device, machine learning system, data processing system and machine learning method | |
JP7233858B2 (en) | ROBOT CONTROL DEVICE, ROBOT CONTROL METHOD, AND ROBOT CONTROL PROGRAM | |
US11926057B2 (en) | Robot system | |
CN114620479A (en) | Mechanical arm control system and method for improving stacking efficiency of rectangular packaging boxes | |
JP2022049486A (en) | Handling device and program | |
JP7102241B2 (en) | Machine learning device and robot system equipped with it | |
CN211051839U (en) | Automatic material placing machine | |
JPWO2019230931A1 (en) | Robots and robot control methods | |
WO2022030414A1 (en) | Robot device for detecting interference of constituent member of robot | |
CN117715845A (en) | System and method for planning and adapting article handling of robotic systems | |
JP2020146805A (en) | System for removing a plurality of objects stacked at random | |
CN116197888A (en) | Method and device for determining position of article, electronic equipment and storage medium |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20201119 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20210706 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20210827 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20220111 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20220113 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7011063 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |