JP7209859B2

JP7209859B2 - 組み立て装置

Info

Publication number: JP7209859B2
Application number: JP2021551111A
Authority: JP
Inventors: 義浩細川; 祥一市岡; 勇人山中; 沙織松永
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2019-10-09
Filing date: 2020-03-06
Publication date: 2023-01-20
Anticipated expiration: 2040-03-06
Also published as: WO2021070404A1; JPWO2021070404A1

Description

本開示は、組み立て装置に関する。

部品を把持する把持部と力センサとを備えるロボットと、力センサの検出値に基づいて把持部に加わる力積を算出する力積算出部と、力積が閾値を超えた場合にロボットによる作業を停止させる動作制御部とを有するシステムが提案されている。例えば、特許文献１を参照。

特開２０１４－２３３７９２号公報（例えば、請求項１及び８）

上記システムでは、把持部によって把持された部品が他の部品と衝突し、そのときに検出された力積が閾値を超えた場合に、ロボットによる作業が停止するので、製造効率が低いという課題がある。

本開示は、製造効率の低下を抑制することができる組み立て装置を提供することを目的とする。

本開示に係る組み立て装置は、第１の部品及び第２の部品の一方が被挿入部分を有し他方が挿入部分を有し、前記挿入部分を前記被挿入部分に挿入する組み立て動作を行う装置であって、前記組み立て動作に使用される前記第２の部品を把持し、前記第２の部品を第１の方向及び前記第１の方向に直交する第２の方向に移動させる移動装置と、前記組み立て動作に使用される前記第１の部品を搬送する搬送装置と、前記移動装置に把持されている前記第２の部品に付与される力及びモーメントの少なくとも一方を検出する力覚センサと、前記移動装置及び前記搬送装置を制御する制御装置と、を有し、前記制御装置は、前記組み立て動作に使用される前記第１の部品と前記移動装置に把持されている前記第２の部品との組み立て動作を実行する際に、前記移動装置に前記第２の部品を前記第１の部品に向かう前記第１の方向に移動させる移動動作を実行させ、前記力覚センサから出力される現在の検出値が予め定められた基準値を超えたときには、前記移動装置に前記移動動作を停止させ、前記力覚センサから出力される検出値と、前記挿入部分と前記被挿入部分との間の前記第２の方向の位置ずれ量と、の関係を示す予め取得されたデータに基づいて、前記力覚センサから出力される現在の検出値に対応する現在の位置ずれ量であって並進軸と回転軸との両方の情報を含む前記現在の位置ずれ量を取得し、前記両方の情報を含む前記現在の位置ずれ量を０に近づけるように前記移動装置に前記第２の部品の前記第２の方向の位置を調整させる調整動作を実行させ、前記調整動作の後に、前記移動装置に前記移動動作を再開させることを特徴とする。

本開示によれば、製造効率の低下を抑制することができる。

実施の形態１に係る組み立て装置の構成を概略的に示す図である。実施の形態１に係る組み立て装置の構成を概略的に示す機能ブロック図である。実施の形態１に係る組み立て装置の制御装置のハードウェア構成の例を示す図である。（Ａ）から（Ｆ）は、実施の形態１に係る組み立て装置による動作を示す図である。実施の形態１に係る組み立て装置における力覚センサの出力とずれ量との関係の例を示す図である。実施の形態１に係る組み立て装置による動作を示すフローチャートである。実施の形態２に係る組み立て装置の構成を概略的に示す機能ブロック図である。実施の形態３に係る組み立て装置による動作を示すフローチャートである。実施の形態５に係る組み立て装置の構成を概略的に示す図である。実施の形態５に係る組み立て装置の構成を概略的に示す機能ブロック図である。

以下に、本開示の実施の形態に係る組み立て装置を、図面を参照しながら説明する。以下の実施の形態は、例にすぎず、実施の形態を適宜組み合わせること及び各実施の形態を適宜変更することが可能である。

実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係る組み立て装置１の構成を概略的に示す図である。図２は、組み立て装置１の構成を概略的に示す機能ブロック図である。図１に示される組み立て装置１は、第１の部品としての被挿入部品１００の被挿入部分である挿入孔１０１に、第２の部品としての挿入部品２００の挿入部分を挿入する組み立て動作を行う。図１は、挿入部品２００を－Ｚ軸方向に移動させて、挿入部品２００の挿入部分を被挿入部品１００の挿入孔１０１に挿入させる例を示しているが、挿入部品と被挿入部品との位置関係は逆であってもよい。また、挿入部品２００の形状、被挿入部品１００の形状、挿入孔１０１の形状は、図１に示されるものに限定されない。

組み立て装置１は、移動装置１０と、搬送装置４０と、力覚センサ３０と、制御装置５０とを有している。組み立て装置１は、力覚センサ・ずれ量データベース（すなわち、力覚センサ・ずれ量ＤＢ）６０を記憶する記憶装置を有してもよい。ただし、力覚センサ・ずれ量ＤＢ６０は、組み立て装置１の一部である必要はなく、ネットワーク上のクラウドサーバなどの外部装置に記憶されてもよい。

移動装置１０は、挿入部品２００を把持する機構である把持部２１と、把持部２１を駆動するアクチュエータなどを含む把持駆動部２２とを有している。移動装置１０は、把持部２１をＸＹＺ軸方向に移動させる移動機構１１と、移動機構１１を駆動するモータなどを含む移動駆動部１５とを有している。移動装置１０は、挿入部品２００を第１の方向であるＺ軸方向及びＺ軸方向に直交する第２の方向であるＸ軸方向及びＹ軸方向に移動させる。図１に示される移動機構１１は、挿入部品２００をＸ軸方向に移動させる直線移動機構であるＸ軸方向移動部１２と、Ｙ軸方向に移動させる直線移動機構であるＹ軸方向移動部１３と、Ｚ軸方向に移動させる直線移動機構であるＺ軸方向移動部１４とを有している。図１では、－Ｚ軸方向は、挿入方向であり、＋Ｘ軸方向は、被挿入部品１００の搬送方向、すなわち、Ｄ４１方向であり、Ｙ軸方向は、Ｘ軸及びＺ軸に直交する方向である。なお、移動装置１０は、多関節のアームを有するロボットであってもよい。

搬送装置４０は、複数の被挿入部品１００が一定間隔で載置され、複数の被挿入部品１００をＤ４１方向に搬送する。搬送装置４０は、コンベア４１と、コンベア４１を駆動するモータなどを含む搬送駆動部４２とを有している。搬送装置４０は、組み立て対象の被挿入部品１００が予め設定された位置に達したときにコンベア４１を停止する。コンベア４１と、コンベア４１を駆動するモータなどを含む搬送駆動部４２とを有している。

力覚センサ３０は、例えば、把持部２１によって把持される挿入部品２００と移動機構１１との間に介在する。力覚センサ３０は、挿入部品２００と駆動部との間に発生する力［Ｎ］及びトルク（すなわち、モーメント）［Ｎｍ］の少なくとも一方を検出することができるセンサであり、１軸以上の軸数を有する。

力覚センサ３０は、例えば、力及びモーメントの大きさ及び方向を、検出するセンサである。力覚センサ３０が検出するＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸方向の力をそれぞれＦＸ，ＦＹ，ＦＺで示し、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の軸回りに作用するモーメントをそれぞれＭＸ，ＭＹ，ＭＺで示す。力覚センサ３０が、力ＦＸ，ＦＹ，ＦＺと、モーメントＭＸ，ＭＹ，ＭＺとを検出する場合には、力覚センサ３０の軸数Ｎは６である。力覚センサ３０の軸数は、検出される力の数と検出されるモーメントの数の合計数である。

力覚センサ３０の必要軸数は、被挿入部品１００と挿入部品２００の位置ずれが発生する軸数に依存する。例えば、被挿入部品１００と挿入部品２００の位置ずれがＸＹ平面に平行な方向に発生する場合、力覚センサ３０の必要軸数は、２軸以上である。

図１に示される例では、力覚センサ３０は、挿入部品２００に付与される力及びモーメントの少なくとも一方を検出する。検出されるモーメントは、例えば、Ｘ軸回りのモーメントＭＸ、Ｙ軸回りのモーメントＭＹ、の少なくとも一方を含む。検出されるモーメントは、Ｚ軸回りのモーメントＭＺを含んでもよい。また、力覚センサ３０は、Ｘ軸方向の力ＦＸ、Ｙ軸方向の力ＦＹ、Ｚ軸方向の力ＦＺのいずれか１つ以上を検出してもよい。

制御装置５０は、力覚センサ３０から出力される検出値と、挿入部分と被挿入部分としての挿入孔１０１との間のＸ軸方向、Ｙ軸方向の位置ずれ量と、の関係を示す予め取得されたデータである力覚センサ・ずれ量ＤＢ６０に基づいて、力覚センサ３０から出力される現在の検出値に対応する現在の位置ずれ量Ｄを取得する。制御装置５０は、現在の位置ずれ量Ｄに基づいて挿入部品２００のＸ軸方向、Ｙ軸方向の位置を調整する。制御装置５０は、現在の位置ずれ量Ｄに基づいて位置ずれ量Ｄが０に近づくように、望ましくは、０になるように、挿入部品２００のＸ軸方向、Ｙ軸方向の位置を調整する。

なお、上記説明では、挿入部品２００のＸ軸方向、Ｙ軸方向の位置を調整する場合を説明したが、位置の調整は、Ｘ軸方向、Ｙ軸方向の一方の場合もある。

被挿入部品１００は、搬送装置４０のコンベア４１上に置かれ、コンベア４１の流れ方向であるＤ４１方向（すなわち、＋Ｘ軸方向）に移動する。コンベア４１の上方には、挿入部品２００を把持する把持部２１を有する移動装置１０の移動機構１１が設置されている。移動機構１１は、例えば、その先端部分に挿入部品２００を把持する機構である把持部２１を有している。移動機構１１は、把持部で把持した挿入部品２００を３次元の方向に移動可能である。

被挿入部品１００は、コンベア４１により移動機構１１の下まで搬送されたときに、コンベア４１は停止する。Ｚ軸方向移動部１４により挿入部品２００を－Ｚ軸方向に移動することで、被挿入部品１００の挿入孔１０１に挿入部品２００が挿入される。挿入後、被挿入部品１００は挿入部品２００と一体となり、コンベア４１によりＤ４１方向へ搬送される。

移動装置１０は、Ｘ軸方向移動部１２、Ｙ軸方向移動部１３及びＺ軸方向移動部１４を有し、動作指令ケーブルにより制御装置５０と接続されている。移動装置１０の移動駆動部１５は、制御装置５０の指令に従って移動機構１１を駆動する。また、力覚センサ３０は、力情報伝達ケーブルにより制御装置５０に接続されている。なお、動作指令ケーブル及び力情報伝達ケーブルによる有線通信に代えて、電磁波、光、磁気などを利用した無線通信を用いてもよい。また、制御装置５０は、複数の制御装置群によって構成されてもよい。

図３は、組み立て装置１の制御装置５０のハードウェア構成の例を示す図である。制御装置５０は、ソフトウェアとしてのプログラムを格納する記憶装置としてのメモリ５２と、メモリ５２に格納されたプログラムを実行する情報処理部としてのプロセッサ５１とを用いて（例えば、コンピュータにより）実現することができる。なお、制御装置５０を半導体集積回路からなる処理回路で実現してもよい。また、制御装置５０の一部を、図３に示されるメモリ５２と、プログラムを実行するプロセッサ５１とによって実現し、他の部分を半導体集積回路からなる処理回路で実現してもよい。

図４（Ａ）から（Ｆ）は、組み立て装置１による動作を示す図である。図４（Ａ）及び（Ｂ）に示されるように、被挿入部品１００には挿入孔１０１がある。被挿入部品１００と挿入部品２００とのＸ軸方向及びＹ軸方向の位置関係が正常であれば。図４（Ｃ）及び（Ｄ）に示されるように、被挿入部品１００の挿入孔１０１のＸ軸方向及びＹ軸方向の位置が挿入部品２００の挿入部分のＸ軸方向及びＹ軸方向の位置にほぼ一致し、挿入部品２００が被挿入部品１００の挿入孔１０１に挿入され、組み立て動作が完了する。

一方、何らかの原因により、図４（Ｅ）及び（Ｆ）に示されるように、被挿入部品１００の挿入孔１０１と挿入部品２００の位置が一致しない場合がある。図４（Ｅ）及び（Ｆ）は、Ｘ軸方向に位置ずれ量Ｄの位置ずれが発生している例を示している。これは、例えば、被挿入部品１００の製造ばらつきによる影響及び、コンベア４１の動作ばらつき、移動機構１１の動作ばらつきなどが考えられる。このとき、挿入部品２００と被挿入部品１００は衝突して、挿入部品２００を、被挿入部品１００の挿入孔１０１に挿入することができない。

図５は、組み立て装置１における力覚センサ３０の出力である検出値と、位置ずれ量との関係の例を示す図である。図５は、力覚センサ・ずれ量ＤＢ６０に予め記憶されているデータの例である。図５において、横軸はタイムステップを示し、時間軸に相当する。縦軸は、Ｘ軸回りのモーメントＭＸ［Ｎｍ］を示す。図５は、Ｄ＝０ｍｍ、Ｄ＝±２ｍｍ、Ｄ＝±４ｍｍでは、モーメントＭＸは、概ね－０．２から＋０．２の範囲内であり、小さい値であることを示している。また、図５は、Ｄ＝±６ｍｍでは、モーメントＭＸ［Ｎｍ］は、ピーク値で概ね±０．５の範囲内であり、比較的大きい値であることを示している。このように、制御装置５０は、力覚センサ３０によって検出された検出値であるモーメントＭＸと、力覚センサ・ずれ量ＤＢ６０のデータとに基づいて、位置ずれ量Ｄを求めることができる。

図６は、組み立て装置１の動作を示すフローチャートである。まず、移動装置１０は、挿入部品２００を把持する把持部２１を－Ｚ軸方向に下げる（ステップＳ１０１）。このとき、制御装置５０は、力覚センサ３０の検出値（例えば、モーメントＭＸ又は力ＦＺ）が予め定められた基準値α０を超えたか否かを判断する（ステップＳ１０２）。基準値α０は、挿入部品２００及び被挿入部品１００が突き当り、力が加わった場合であっても破損が生じない許容値α１より小さく設定される。また、基準値α０は、挿入部品２００及び被挿入部品１００に突き当りが生じないときに、挿入部品２００の－Ｚ軸方向の移動により力覚センサ３０に発生すると予想される力α２よりも大きい値に設定される。センサ検出値・ずれ量ＤＢ６０は、力覚センサ３０の検出値に対し、被挿入部品１００と挿入部品２００の位置ずれがいくらであったか、を示すデータベースである。力覚センサ３０とずれ量の間には、図６で示されるように相関があり、この相関を数値データとしたものがセンサ検出値・ずれ量ＤＢ６０である。

力覚センサ３０の検出値が基準値α０以下である場合（ステップＳ１０２においてＮＯ）、Ｚ軸が既定値Ｌ［ｍｍ］下がった場合（ステップＳ１０３）、制御装置５０は、把持部２１による挿入部品２００の把持を外し（ステップＳ１０４）、把持部２１を＋Ｚ軸方向に上げる（ステップＳ１０５）ことで、組み立て動作（すなわち、挿入動作）を終了する。

力覚センサ３０の検出値が基準値α０を超えた場合（ステップＳ１０２においてＹＥＳ）、制御装置５０は、把持部２１を－Ｚ軸方向に下げる動作を停止し（ステップＳ１０６）、力覚センサ３０の検出値を取得する（ステップＳ１０７）。制御装置５０は、取得した力覚センサ３０の検出値とセンサ検出値・ずれ量ＤＢ６０から、位置ずれ量Ｄを取得し（ステップＳ１０８）、位置ずれ量Ｄを補償するように、Ｘ軸及びＹ軸を駆動した後（ステップＳ１０９）、処理をステップＳ１０１へ戻す。

図６のステップＳ１０２にて力覚センサ３０の検出値が基準値α０を超えるのは、図４（Ｅ）及び（Ｆ）のように、被挿入部品１００の挿入孔１０１と挿入部品２００の位置が一致せず、位置ずれ量Ｄが補償可能な上限値を超えた場合である。

以上に説明したように、実施の形態１によれば、力覚センサ３０の検出値から挿入部品２００と被挿入部品１００の位置ずれ量Ｄを取得し、取得した位置ずれ量Ｄをもとに挿入位置を再設定し、再設定された挿入位置で組み立て動作を継続することで、位置ずれ量Ｄが変化しても組み立て装置１を停止させずに組み立て作業を継続することができる。このため、製造効率の低減を抑制することができる。

実施の形態２．
実施の形態２では、実施の形態１におけるセンサ検出値・ずれ量データベース６０の代わりに、力覚センサ３０の検出値を入力とし、ずれ量を出力する関数を用いる例を説明する。この関数は、事前に多項式として決定されているものである。また、この関数は、機械学習を利用して決定されるものであってもよい。

図７は、実施の形態２に係る組み立て装置の構成を概略的に示す機能ブロック図である。図７において、図２に示される構成要素と同一又は対応する構成要素には、図２に示される符号と同じ符号が付されている。実施の形態２に係る組み立て装置は、センサ検出値・ずれ量データベース６０の代わりに機械学習装置７０を備えている点が、実施の形態１に係る組み立て装置１と異なる。なお、実施の形態２の説明では、図１をも参照する。

機械学習装置７０は、力覚センサ３０の検出値と、位置ずれ量Ｄを取得する。ここで、位置ずれ量Ｄとは、機械学習装置７０又は制御装置５０にて設定したオフセット値で、制御装置５０にてＸ軸方向移動部１２及びＹ軸方向移動部１３に加算することで被挿入部品１００の挿入孔１０１と挿入部品２００の位置ずれ量を示している。すなわち、オフセット値としてＸ１ｍｍを設定した場合、制御装置５０がＸ軸方向移動部１２を１ｍｍ動かすため、結果として被挿入部品１００の挿入孔１０１と挿入部品２００は、Ｘ軸方向に１ｍｍずれることとなる。力覚センサ３０の検出値は、この状態にてＺ軸方向に駆動したときに発生する力覚センサ３０の検出値である。

本関数を決定するための機械学習装置７０は、例えば、状態観測部７１と学習部７２とを備える。状態観測部７１は、力覚センサ３０の検出値と位置ずれ量を状態変数として観測する。ここで、位置ずれ量は、複数軸の組み合わせによって構成されてもよい。さらに、位置ずれ量には、並進軸だけでなく回転軸の情報を含んでもよい。また、力覚センサ３０の検出値も、複数軸の組み合わせ、さらに並進軸だけでなく回転軸の情報を含んでもよい。

機械学習装置７０は、力覚センサ３０の検出値の状態変数に基づいて作成されるデータセットに従って、位置ずれ量を学習する。

機械学習装置７０が用いる学習アルゴリズムは、どのようなものを用いてもよい。一例として、強化学習（ＲｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔＬｅａｒｎｉｎｇ）を適用した場合について説明する。強化学習は、ある環境内におけるエージェント（すなわち、行動主体）が、現在の状態を観測し、取るべき行動を決定する、というものである。エージェントは、行動を選択することで環境から報酬を得て、一連の行動を通じて報酬が最も多く得られるような方策を学習する。強化学習の代表的な手法として、Ｑ学習（Ｑ－ｌｅａｒｎｉｎｇ）及びＴＤ学習（ＴＤ－ｌｅａｒｎｉｎｇ）が知られている。例えば、Ｑ学習の場合、行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）の一般的な更新式（あるいは、行動価値テーブル）は、以下の式（１）で表される。

式（１）において、ｓ_ｔは、時刻ｔにおける環境を表し、ａ_ｔは、時刻ｔにおける行動を表す。行動ａ_ｔにより、環境はｓ_ｔからｓ_ｔ＋１に変わる。ｒ_ｔ＋１は、ｓ_ｔからｓ_ｔ＋１への環境の変化によってもらえる報酬を表す。γは、割引率を表し、αは、学習係数を表す。なお、γは、０＜γ≦１を満たし、αは、０＜α≦１を満たす。Ｑ学習を適用した場合、位置ずれ量は、行動ａ_ｔである。

式（１）で表される更新式は、時刻ｔ＋１における最良の行動ａの行動価値が、時刻ｔにおいて実行された行動ａの行動価値Ｑよりも大きい場合は、行動価値Ｑを大きくし、逆の場合は、行動価値Ｑを小さくする。換言すれば、時刻ｔにおける行動ａの行動価値Ｑを、時刻ｔ＋１における最良の行動価値に近づけるように、行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）を更新する。それにより、或る環境における最良の行動価値が、それ以前の環境における行動価値に順次伝播するようになる。

機械学習装置７０の学習部７２は、報酬計算部７３と、関数更新部７４とを備えている。報酬計算部７３は、状態変数に基づいて報酬を計算する。報酬計算部７３は、ずれ量との差（すなわち、報酬基準）に基づいて、報酬ｒを計算する。例えば、報酬計算部７３は、ずれ量との差が小さい場合には、報酬ｒを増大させる（例えば、「１」の報酬を与える。）他方、ずれ量との差が大きい場合には、報酬ｒを低減する（例えば、「－１」の報酬を与える。）。

関数更新部７４は、報酬計算部７３によって計算される報酬に従って、位置ずれ量を決定するための関数を更新する。例えば、Ｑ学習の場合、上記式（１）で表される行動価値関数Ｑ（ｓ_ｔ，ａ_ｔ）を、位置ずれ量を算出するための関数として用いる。

なお、実施の形態２では、機械学習装置７０が用いる学習アルゴリズムに強化学習を適用した場合について説明したが、学習アルゴリズムはこれに限られるものではない。学習アルゴリズムについては、強化学習以外にも、教師あり学習、教師なし学習、又は半教師あり学習等を適用することも可能である。

また、上述した学習アルゴリズムとしては、特徴量そのものの抽出を学習する、深層学習（ＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇ）を用いることもでき、他の公知の方法、例えば、ニューラルネットワーク、遺伝的プログラミング、機能論理プログラミング、サポートベクターマシンなどに従って機械学習を実行してもよい。

なお、機械学習装置７０は、移動機構１１の位置ずれ量を学習するために使用されるが、例えば、ネットワークを介して移動機構１１に接続され、移動機構１１とは、別個の外部装置であってもよい。また、機械学習装置７０は、移動機構１１に内蔵されていてもよい。さらに、機械学習装置７０は、クラウドサーバ上に存在していてもよい。

また、機械学習装置７０は、複数の移動機構１１に対して作成されるデータセットに従って位置ずれ量を学習するようにしてもよい。なお、機械学習装置７０は、同一の現場で使用される複数の移動機構１１からデータセットを取得してもよいし、或いは、異なる現場で独立して稼働する複数の工作機械から収集されるデータセットを利用して位置ずれ量を学習してもよい。さらに、データセットを収集する移動機構１１を途中で対象に追加し、或いは、逆に対象から除去することも可能である。さらに、ある移動機構１１に関して位置ずれ量を学習した機械学習装置７０を、これとは、別の移動機構１１に取り付け、前記別の移動機構１１に関して位置ずれ（学習内容）を再学習して更新するようにしてもよい。

以上に説明したように、実施の形態２によれば、力覚センサ３０の検出値から挿入部品２００と被挿入部品１００の位置ずれ量Ｄを取得し、取得した位置ずれ量Ｄをもとに挿入位置を再設定し、再設定された挿入位置で組み立て動作を継続することで、位置ずれ量Ｄが変化しても組み立て装置を停止させずに組み立て作業を継続することができる。このため、製造効率の低減を抑制することができる。また、機械学習を用いることにより、位置ずれ量の補償の精度が向上する。

上記以外に関し、実施の形態２は、実施の形態１と同じである。

実施の形態３．
実施の形態１及び２においては、図６にステップＳ１０９として示されるように、位置ずれ量Ｄを補償する動作が実行された後に、次の挿入動作を実行する。実施の形態３では、位置ずれ量Ｄを補償した後に、被挿入部品１００が不適合品であることを示す情報を、被挿入部品１００に関連付けて付与する処理を行っている。

図８は、実施の形態３に係る組み立て装置の動作を示すフローチャートである。図８において、図６に示される処理ステップと同じ処理ステップには、図６に示されるステップ番号と同じステップ番号が付されている。図８に示されるように、実施の形態３に係る組み立て装置は、位置ずれ量Ｄを補償するようにＸ軸方向及びＹ軸方向に挿入部品２００の位置を変更した後（ステップＳ１０９）、被挿入部品１００が不適合品であることを示す情報を付与する処理を行う（ステップＳ２０１）、コンベア４１を駆動して次の被挿入部品１００を移動機構１１の下に移動した後（ステップＳ２０２）、処理をステップＳ１０２へ戻す。これは、位置ずれが、被挿入部品１００又は挿入部品２００のロットばらつき、及び移動機構１１及びコンベア４１の部品摩耗など、再現性のある位置ずれの場合において、効果を発揮する。

ステップＳ２０１にて不適合品と情報付与された被挿入部品１００は、後の工程にて除去されるなど、製品として採用しない処置が取られる。また、ステップＳ２０２にて、被挿入部品１００ではなく挿入部品２００を変更してもよく、また、被挿入部品１００と挿入部品２００の両方を変更してもよい。

実施の形態３によれば、ステップＳ１０２において基準値α０が挿入部品２００及び被挿入部品１００が衝突したときに、基準値α０を、許容値α１より小さくできない場合、又は、基準値α０を、Ｚ軸方向の移動により力覚センサ３０に発生する力α２よりも大きい値とできない場合に、衝突した被挿入部品１００と挿入部品２００を利用しない。したがって、次の新しい挿入部品と被挿入部品とによる正常な組み立てが可能となる。

上記以外に関し、実施の形態３は、実施の形態１又は２と同じである。

実施の形態４．
実施の形態４においては、挿入動作時に意図的に微小なずれ量を発生させ、力覚センサ３０の検出値を検出することで、センサ検出値・ずれ量ＤＢ６０又は、実施の形態２におけるセンサ検出値と位置ずれ量との関係を示す関数を更新する仕組みを採用してもよい。

実施の形態４では、挿入動作時に微小なオフセット量β分、Ｘ軸又はＹ軸方向に意図的に位置ずれを発生させる。この場合、挿入時に力覚センサ３０の検出値が変化する。このため、検出値とオフセット量βとに基づいて、力覚センサ・ずれ量ＤＢ６０、又は、実施の形態２における関数を更新することが可能である。実施の形態４では、組み立て作業中に力覚センサ・ずれ量ＤＢ６０又は実施の形態２における関数の更新が可能となり、より精度良く、力覚センサ３０の検出値から位置ずれ量を推定することが可能となる。

上記以外に関し、実施の形態４は、実施の形態１から３のいずれかと同じである。

実施の形態５．
図９は、実施の形態５に係る組み立て装置１ａの構成を概略的に示す図である。図９において、図１に示される構成要素と同一又は対応する構成要素には、図１に示される符号と同じ符号が付される。図１０は、組み立て装置１ａの構成を概略的に示す機能ブロック図である。図１０において、図２に示される構成要素と同一又は対応する構成要素には、図２に示される符号と同じ符号が付される。実施の形態５に係る組み立て装置１ａは、搬送装置４０ａを駆動するためのコンベア駆動用の搬送駆動部４２のモータ３００の回転数（すなわち、搬送用ベルトの搬送方向の移動距離）に対応する値を計数するエンコーダ３０１の出力値を利用する点が、実施の形態１に係る組み立て装置１と異なる。また、実施の形態５に係る組み立て装置１ａの構成は、実施の形態２から４のいずれかに適用することも可能である。

実施の形態５に係る組み立て装置１ａは、コンベア４１の搬送用ベルトの搬送方向（すなわち、Ｄ４１方向）の移動距離に対応する値（例えば、モータ３００の回転数）を計測する移動距離検出部としてのエンコーダ３０１の出力に基づいて、上記実施の形態１から４のいずれかに記載した動作を実施する。例えば、制御装置５０は、モータ３００の動作誤差によりコンベア４１の搬送用ベルトの搬送方向の位置（すなわち、被挿入部品１００の位置）が＋Ｅ［ｍｍ］ずれた場合、被挿入部品１００の位置を＋Ｅ［ｍｍ］オフセットさせたうえで、前述の各実施の形態１から４で記載した動作を実施する。ここで、被挿入部品１００の位置を＋Ｅ［ｍｍ］オフセットさせるとは、被挿入部品１００の目標位置として＋Ｅ［ｍｍ］差し引き計算した位置を用いることを意味する。例えば、被挿入部品１００の位置が＋０．１［ｍｍ］進み過ぎることが分かった場合には、被挿入部品１００の目標位置として＋０．１［ｍｍ］を差し引き計算した位置を用いる。

なお、実施の形態５におけるエンコーダ３０１は、被挿入部品１００の位置を検出する機能があればよいため、必ずしもコンベア駆動用のモータ３００に設置されたエンコーダである必要はない。例えば、モータ３００とは異なる位置に設置されたエンコーダ３０１、被挿入部品１００の位置を直接検出するレーザ変位計若しくはレーザースキャナ、又はカメラなどを、移動距離検出部として用いてもよい。

実施の形態５に係る組み立て装置１ａを用いれば、実施の形態１において説明した位置ずれ量Ｄが変化しても組み立て装置を停止させずに組み立て作業を継続することが可能となるという効果を、より確実に得ることができる。仮に、１つ目の被挿入部品１００の位置と２つ目の被挿入部品１００の位置が異なる場合、組み立て装置は異なる位置（例えば、図１においては、Ｘ方向にオフセットした位置）にて組み立て動作を行う必要がある。したがって、組み立て動作を継続して実行することができない可能性が高くなる。これに対し、実施の形態５では、コンベア４１の搬送方向の移動距離を計測するエンコーダ３０１を備え、エンコーダ３０１の出力値を考慮に入れて、組み立て装置１ａの動作を制御している。つまり、制御装置５０は、移動距離検出部としてのエンコーダ３０１から出力された移動距離を示す値に基づいて、搬送駆動部４２のモータ３００を制御している。このように、実施の形態５の制御を用いることによって、被挿入部品１００の位置のずれ量が変化しても、組み立て作業が停止する頻度が低くなり、組み立て作業を継続することできるという効果を、より確実に得ることが可能である。

また、実施の形態５に係る組み立て装置１ａを実施の形態２の組み立て装置に適用した場合には、機械学習における収束を早めることができるという効果がある。一般に、機械学習を実施するためには被挿入部品１００に対する挿入部品２００の挿入を複数回実施し、データを収集する必要がある。コンベア４１が存在しない場合には、（ａ）被挿入部品１００を手動にて移動させること、又は（ｂ）挿入部品２００と被挿入部品１００との相対位置を移動装置２０によって変化させること、のいずれかが必要がある。（ａ）の場合には、作業者による作業が必要となり、比較的長い時間を要する。また、（ｂ）の場合には、組み立て装置の特性が挿入位置によって異なる場合、学習効率を下げる原因となる。これに対し、実施の形態５に係る組み立て装置１ａの制御を用いることによって、被挿入部品１００の搬送方向の位置のずれ量が変化しても、組み立て装置１ａを停止させずに組み立て作業を継続することが可能となり、その結果、機械学習における収束を早めることができるという効果を、より確実に得ることが可能である。

変形例．
実施の形態１から５で示した組み立て装置の形状及び動作は、例えば、単軸の挿入装置とベルトコンベアの組み合わせにより部品を挿入する装置及び多軸ロボットなど、においても効果を発揮できる。特に、組み立て用多軸ロボットを利用すると、力覚センサ３０が搭載されている製品が存在する、複数軸を駆動することで位置ずれの補正が容易であることから、実施の形態１から５で示した組み立て装置によって得られる効果を十分に発揮できる。

１、１ａ組み立て装置、１０移動装置、１１移動機構、１２Ｘ軸方向移動部、１３Ｙ軸方向移動部、１４Ｚ軸方向移動部、１５移動駆動部、２１把持部、２２把持駆動部、３０力覚センサ、４０、４０ａ搬送装置、４１コンベア、４２搬送駆動部、５０、５０ａ制御装置、５１プロセッサ、５２メモリ、６０力覚センサ・ずれ量ＤＢ、７０機械学習装置、１００被挿入部品、１０１挿入孔、２００挿入部品、３００モータ、３０１エンコーダ。

Claims

第１の部品及び第２の部品の一方が被挿入部分を有し他方が挿入部分を有し、前記挿入部分を前記被挿入部分に挿入する組み立て動作を行う組み立て装置であって、
前記組み立て動作に使用される前記第２の部品を把持し、前記第２の部品を第１の方向及び前記第１の方向に直交する第２の方向に移動させる移動装置と、
前記組み立て動作に使用される前記第１の部品を搬送する搬送装置と、
前記移動装置に把持されている前記第２の部品に付与される力及びモーメントの少なくとも一方を検出する力覚センサと、
前記移動装置及び前記搬送装置を制御する制御装置と、
を有し、
前記制御装置は、前記組み立て動作に使用される前記第１の部品と前記移動装置に把持されている前記第２の部品との組み立て動作を実行する際に、
前記移動装置に前記第２の部品を前記第１の部品に向かう前記第１の方向に移動させる移動動作を実行させ、前記力覚センサから出力される現在の検出値が予め定められた基準値を超えたときには、
前記移動装置に前記移動動作を停止させ、
前記力覚センサから出力される検出値と、前記挿入部分と前記被挿入部分との間の前記第２の方向の位置ずれ量と、の関係を示す予め取得されたデータに基づいて、前記力覚センサから出力される現在の検出値に対応する現在の位置ずれ量であって並進軸と回転軸との両方の情報を含む前記現在の位置ずれ量を取得し、
前記両方の情報を含む前記現在の位置ずれ量を０に近づけるように前記移動装置に前記第２の部品の前記第２の方向の位置を調整させる調整動作を実行させ、
前記調整動作の後に、前記移動装置に前記移動動作を再開させる
ことを特徴とする組み立て装置。
前記予め取得されたデータは、外部装置から提供されることを特徴とする請求項１に記載の組み立て装置。
前記予め取得されたデータは、前記力覚センサの前記検出値から前記位置ずれ量を算出する関数であることを特徴とする請求項１に記載の組み立て装置。
前記関数を、外部装置が実行する機械学習を利用して決定されることを特徴とする請求項３に記載の組み立て装置。
前記関数を、機械学習を利用して決定する機械学習装置をさらに有することを特徴とする請求項３に記載の組み立て装置。
前記制御装置は、前記第１の部品と前記第２の部品とに衝突が発生したと判断したときに、前記第１の部品、前記第２の部品、又は前記第１の部品及び前記第２の部品の両方に、不適合品であることを示す情報を付与する処理を行うことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の組み立て装置。
前記制御装置は、前記第１の部品と前記第２の部品との間の位置ずれを発生させ、挿入動作時における前記力覚センサの検出値に基づいて、前記力覚センサの検出値と位置ずれ量との関係を更新する処理を行うことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の組み立て装置。
前記搬送装置は、
前記第１の部品を搬送する搬送用ベルトと、
前記搬送用ベルトを搬送方向に移動させる搬送駆動部と、
前記搬送用ベルトの移動距離を示す値を出力する移動距離検出部と、
を有し、
前記制御装置は、前記移動距離検出部から出力された前記移動距離を示す値に基づいて、前記搬送駆動部を制御する
ことを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の組み立て装置。