JP7022076B2 - 産業機器用の画像認識プロセッサ及びコントローラ - Google Patents
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Description
図1は、本実施形態の産業機器用の画像認識プロセッサを備えたピッキングシステムの概略的なシステムブロック構成の一例を表している。このピッキングシステムは、コンテナ内に乱雑に配置された複数種類で多数個の工業部品を、種類別に分類して複数の目標容器に取り分けるようピッキングするシステムである。図1においてピッキングシステム1(産業機器)は、カメラ2と、ロボットコントローラ3と、サーボアンプ4と、ピッキングロボット5とを有している。また、さらに3次元センサ8を有する場合もある。
近年における機械学習技術の発達により、画像データから所定のパターンを認識する画像認識の処理精度が飛躍的に向上している。
図3は本実施形態のピッキングシステム1においてカメラ2がコンテナ6内を撮像した画像データの一例を表し、図4は当該画像データに対して画像認識プロセッサ11が画像認識処理した結果の一例を表している。
画像認識プロセッサ11は、上述したように、ニューラルネットワークを用いた機械学習によって各工業部品10の種類の認識と配置領域の検出を行う。本実施形態の例におけるこのニューラルネットワークは、例えば図5に示すモデル概略図のように、カメラ2から入力された2次元ピクセル列の画像データに基づいて、その画像中に存在する1つの工業部品10の種類(A,B,C)の識別情報をクラスタリングして出力する。なお図示する例では、識別情報を出力する具体的態様として、認識すべきパターンの種類(A,B,C)と同数の出力ノードを用意してそれらのうちから認識したパターンの種類に対応する1つの出力ノードのみから2値出力(例えば正論理で出力)している。また、このニューラルネットワークでは、認識した工業部品10の配置領域を示す包囲枠線Sの2対向点の各座標位置(xia、yia、xib、yib)も出力するよう設計されている。なお配置領域の出力は、いわゆる回帰問題により整数値の座標位置を出力するようニューラルネットワークを設計する。
以上説明したように、本実施形態の画像認識プロセッサ11は、事前の学習に基づき確定した画像データ処理のアルゴリズムを記憶し、所定のパターンを含む画像の画像データを取得し、アルゴリズムに基づいて画像データの認識処理を行い、認識したパターンを識別する識別情報を出力する機能を集積回路に実装している。例えば、対象物が食品であれば惣菜専用の画像認識プロセッサや魚の切り身専用の画像認識プロセッサ、工業製品であればネジ専用の画像認識プロセッサやコンロッド専用の画像認識プロセッサ、化粧品であれば口紅専用の画像認識プロセッサや香水瓶専用の画像認識プロセッサ、薬品であれば風邪薬専用の画像認識プロセッサや胃腸薬専用の画像認識プロセッサ、文房具であればハサミ専用の画像認識プロセッサなどを作成することもできる。このように、特に工場などの作業現場で最小限必要とされるパターン認識とその識別情報の出力と言う機能だけに特化して集積回路に実装しているため、画像認識処理に必要な装置構成全体における大幅な小型化及び軽量化、消費電力の低減、及び処理の高速化が可能となる。この結果、画像認識処理の実用性を向上できる。
なお、以上説明した実施形態は、その趣旨及び技術的思想を逸脱しない範囲内で種々の変形が可能である。
例えば、上記実施形態では、カメラ2を固定した定点撮像により画像データを取得していたが、これに限られない。例えば、図6に示すように、6軸ロボット5Aのアーム先端部5aにカメラ2を固定し、対象となる構造物21を構成する細部部品の形状を多様な視野方向で撮像して当該構造物21の組立検査を行えるようにしてもよい。
図7に示す例では、それぞれの撮像領域が重複する2台のカメラ41,42で構成されたいわゆる3次元カメラ43を用いて1つの食品50(図示する例では鳥唐揚げ)をそれぞれ異なる撮像方向から撮像している。これにより、図8の左側に示すように、1つの食品50に対して相互に視差を有する2つの画像データ(それぞれ2次元ピクセル列)を取得することができる。
また特に図示しないが、対象物の画像データを取得する光学的センシング手段としてレーザースキャナ等をカメラ2(および3次元センサ8)の代わりに用いてもよい。この場合には、例えばレーザースキャナから投光された走査線で対象物の表面上における各点との距離を計測し、これらの距離データの集合で画像データを取得する。
1A 検査システム(産業機器)
2 カメラ
3 ロボットコントローラ
4 サーボアンプ
5 ピッキングロボット
6 コンテナ
8 3次元センサ
10 工業部品(対象物、制御対象物)
11 画像認識プロセッサ(産業機器用の画像認識プロセッサ)
12 作業計画部
13 逆キネマティクス演算部
16 距離認識部
43 3次元カメラ
50 食品
S 包囲枠線
Claims (10)
- 事前の学習に基づき確定した画像データ処理のアルゴリズムを記憶し、
所定の属性の対象物の外観パターンを含む画像の画像データを取得し、
前記アルゴリズムに基づいて前記画像データの認識処理を行い、認識した前記外観パターンを識別する識別情報と、認識した前記外観パターンの配置領域とを出力する機能を集積回路に実装した、産業機器用の画像認識プロセッサであって、
前記識別情報は、
予め用意された複数の外観パターンの種類のうちから前記認識した外観パターンに対応する種類が選択的に分類して出力され、
前記配置領域は、
前記画像データに設定された互いに直交するX軸及びY軸にそれぞれ平行な4辺を備えた四角形状であって前記対象物を包囲する包囲枠線における対角線の両端の2点の座標位置として出力され、
前記集積回路は、FPGA(Field Programmable Gate Array)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、又はDSP(Digital Signal Processor)のいずれかの形態で構成され、
かつ、
前記画像認識プロセッサは、
ロボットを制御するロボットコントローラの回路基板に対し、ピン-ソケット型若しくはカセット-コネクタ型の装着構成により、着脱可能に構成されている
ことを特徴とする産業機器用の画像認識プロセッサ。 - 前記配置領域の出力は、前記画像データを加工して前記画像中に出力することを特徴とする請求項1記載の産業機器用の画像認識プロセッサ。
- 前記アルゴリズムは、認識する前記外観パターンと前記識別情報及び前記配置領域との対応関係を学習したニューラルネットワークにより処理されることを特徴とする請求項1又は2に記載の産業機器用の画像認識プロセッサ。
- 前記ニューラルネットワークは、ノイマン型デバイスによるソフトウェア処理で実装されることを特徴とする請求項3記載の産業機器用の画像認識プロセッサ。
- 前記ニューラルネットワークは、ニューロモーフィック型デバイスでハードウェア的に実装されることを特徴とする請求項3記載の産業機器用の画像認識プロセッサ。
- 前記集積回路は、前記FPGAの形態で構成され、
前記アルゴリズムは、書き換え可能に実装されることを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項記載の産業機器用の画像認識プロセッサ。 - 前記アルゴリズムは、予め別の情報機器を用いて行われる学習によって確定されることを特徴とする請求項1乃至6のいずれか1項に記載の産業機器用の画像認識プロセッサ。
- 所定の属性の対象物の外観パターンを含む画像データを認識処理して学習することによって作成された画像データ認識処理のアルゴリズムを記憶する記憶部と、
前記アルゴリズムを用いて前記画像データの画像に含まれる前記外観パターンの認識処理を行い、認識した前記外観パターンを識別する識別情報と、認識した前記外観パターンの配置領域とを出力する認識処理部と、
を集積回路に実装した、産業機器用の画像認識プロセッサであって、
前記識別情報は、
予め用意された複数の外観パターンの種類のうちから前記認識した外観パターンに対応する種類が選択的に分類して出力され、
前記配置領域は、
前記画像データに設定された互いに直交するX軸及びY軸にそれぞれ平行な4辺を備えた四角形状であって前記対象物を包囲する包囲枠線における対角線の両端の2点の座標位置として出力され、
前記集積回路は、FPGA(Field Programmable Gate Array)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、又はDSP(Digital Signal Processor)のいずれかの形態で構成され、
かつ、
前記画像認識プロセッサは、
ロボットを制御するロボットコントローラの回路基板に対し、ピン-ソケット型若しくはカセット-コネクタ型の装着構成により、着脱可能に構成されている
ことを特徴とする産業機器用の画像認識プロセッサ。 - 請求項1乃至8のいずれか1項に記載の産業機器用の画像認識プロセッサから入力された、認識した外観パターンを識別する識別情報と認識した前記外観パターンの配置領域とに基づいて、認識した前記外観パターンに対応する制御対象物に対して所定の後続制御を実行することを特徴とするコントローラ。
- 前記産業機器用の画像認識プロセッサを着脱交換可能に備えていることを特徴とする請求項9記載のコントローラ。
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A521 | Request for written amendment filed |
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A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
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C21 | Notice of transfer of a case for reconsideration by examiners before appeal proceedings |
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A912 | Re-examination (zenchi) completed and case transferred to appeal board |
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C211 | Notice of termination of reconsideration by examiners before appeal proceedings |
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C22 | Notice of designation (change) of administrative judge |
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C23 | Notice of termination of proceedings |
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C03 | Trial/appeal decision taken |
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C30A | Notification sent |
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