JP7268628B2 - Robot control system, robot control method and control program - Google Patents
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Description
本発明は、大容器に収容されている多量の細長い形状の食品を、ロボットにより小容器に一定量で投入させる制御システム,方法及びプログラムに関する。 TECHNICAL FIELD The present invention relates to a control system, method, and program for feeding a large amount of elongated food stored in a large container into a small container by a robot.
例えば蕎麦やうどん,パスタ等の麺類を用いた弁当を製造する際には、所謂番重と称する大きな容器に収容されている調理済みの麺類の一部を取り出して、複数の弁当容器に一定量だけ小分けして盛り付ける作業が必要となる。このような作業は一般に人手により行われているが非常に手間を要するため、自動化することができれば好ましい。例えば、特許文献1には、魚介類や農産物等を定量計測する装置が開示されている。
For example, when producing lunch boxes using noodles such as soba, udon, and pasta, a portion of the cooked noodles stored in a large container called a so-called Banju is taken out, and a certain amount is placed in a plurality of lunch box containers. It is necessary to subdivide and serve. Such work is generally performed manually, but it is very time-consuming, so it would be preferable if it could be automated. For example,
しかしながら、番重に麺類のような細長い形状の食品が多量収容されている場合には、麺同士が絡み合っているため、その状態で特許文献1のような装置を用いて麺類の重量を一定にすることは困難であることから、細長い形状の食品が多量に収容されている番重から定量に小分けする作業の自動化は達成されていない。 However, when a large amount of elongated foods such as noodles are stored in the tray, the noodles are entangled with each other. Since it is difficult to do this, the automation of the task of subdividing a large amount of elongated foods from a weighted container into a fixed amount has not been achieved.
本発明は、上記実情に鑑みてなされたものであり、その目的は、従来は達成できなかった細長い形状の食品を複数の小容器により略一定量に小分けする作業の自動化を、ロボットを用いて達成可能としたロボットの制御システム,ロボットの制御方法及び制御プログラムを提供することにある。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and its object is to automate the task of subdividing elongated food into a plurality of small containers into substantially constant amounts, which could not be achieved in the past, by using a robot. An object of the present invention is to provide a robot control system, a robot control method, and a control program that can achieve the above.
請求項1記載のロボットの制御システムによれば、ロボットが、大容器に収容されている細長い形状の多量の食品の一部を把持して複数の小容器に投入する動作を行う際に、ロボットに把持された食品の重量を検知する。そして、小容器の食品の重量と今回ロボットが把持した食品の重量との合計が、既定の重量を基準とする閾値の範囲内に収まる小容器を複数の小容器のうちから選択して投入させるように制御する。また、ロボットに大容器より食品の一部を今回把持させる位置は、ロボットが過去に食品を把持したことにより少なくとも影響を受ける位置である。
According to the robot control system of
このように構成すれば、例えば調理済みの麺類のように互いに絡み易い状態にあり、ロボットのツールで把持される重量を一定にするのが困難な食品であっても、1つ以上の小容器に投入された食品とロボットが把持した食品との重量の組み合わせをチェックすれば、閾値の範囲内に収まる組み合わせができる可能性が高くなる。したがって、細長い形状の食品を略一定量に小分けする作業を、ロボットを用いて自動化することができる。 With this configuration, even food such as cooked noodles, which tends to get entangled with each other and is difficult to maintain a constant weight, can be held in one or more small containers. By checking the combination of the weight of the food put into the robot and the food picked up by the robot, the possibility of creating a combination that falls within the range of the threshold increases. Therefore, the robot can be used to automate the task of subdividing the elongated food into substantially constant amounts.
また、ロボットが大容器より食品の一部を把持すれば、その把持された位置の食品の量は周辺よりも相対的に少なくなる。例えば、ロボットが食品を把持した位置を矩形枠でモデル化して考えると、その矩形枠に接している周辺の部分においても、ロボットが食品を把持した影響を受けて食品の量が変動する。 Also, if the robot grips part of the food from the large container, the amount of food at the gripped position is relatively smaller than the surrounding area. For example, if the position where the robot grips the food is modeled by a rectangular frame, the amount of food will fluctuate even in the surrounding area that is in contact with the rectangular frame due to the influence of the robot's gripping of the food.
したがって、今回食品を把持させる位置を、上記のようにロボットが過去に食品を把持したことにより少なくとも影響を受ける位置にすれば、ロボットが把持する食品の重量にばらつきを生じさせることが期待できる。そして、上記の重量にばらつきが生れば、既に小容器に投入された食品の重量と組合せた値のバリエーションが増加するので、重量の組合せ値が閾値の範囲内に収まる可能性をより高めることができる。 Therefore, if the position where the food is gripped this time is set to a position that is at least affected by the food gripped by the robot in the past as described above, it can be expected that the weight of the food gripped by the robot will vary. If the above-mentioned weight variation occurs, the variation in the value combined with the weight of the food that has already been put into the small container increases. can.
以下、一実施形態について図面を参照して説明する。図1及び図2に示すように、本実施形態のロボット制御システム1は、垂直6軸型のアームを有するロボット2と、ロボット2のコントローラ3とを備える。大容器の一例である番重4は、重量検知部に相当する電子秤5の上に載置されており、番重4には、例えば調理済みのパスタのような麺類,すなわち多量の細長い形状の食品が収容されている。ロボット2のアームの手先には、ツールとして麺を把持するためのトング6が配置されている。電子秤5により計測された麺を含む番重4の重量は、コントローラ3に入力される。
An embodiment will be described below with reference to the drawings. As shown in FIGS. 1 and 2, the
コントローラ3は内部のメモリに記憶されている制御プログラムに基づきロボット2を制御して、番重4から麺の一部をトング6により把持させると、小容器の一例であるホッパ7(1)~7(6)に投入させる。ホッパ7(1)~7(6)は、コントローラ3が排出機構8を制御することで、投入された麺を排出するために用いられる。コントローラ3は制御装置の一例である。ティーチングペンダント11は、作業者がロボット2のティーチングを行うための入力操作をコントローラ3に対して行う際に使用される。
The
図3に示すように、排出機構8は、走行レール9に乗った状態の排出容器10を走行レール9に沿って直線的に移動させる駆動部と、排出容器10の上方に位置するホッパ7を傾斜させる駆動部とを有している。但し、これら駆動部の図示は省略している。ホッパ7は、縦断した円筒の一方の底面を開放した形状であり、その開放した方が排出容器10側である内側を向くように配置されている。ホッパ7は、常には水平を維持する状態で支持されており、駆動部によって外側が持ち上げられるように傾斜されると、投入されている麺が排出容器10に落下する。
As shown in FIG. 3 , the
次に、本実施形態の作用について図4から図10を参照して説明する。図4に示すように、コントローラ3は、大きく分けて3つの処理を実行する。すなわち、把持量の測定(S1),目標値組み合わせの確認(S2),ホッパ7からの排出(S3)である。
Next, the operation of this embodiment will be described with reference to FIGS. 4 to 10. FIG. As shown in FIG. 4, the
図5に示すように「把持量の測定」では、先ず電子秤5により番重4の重量を計測し、(n-1)の重量値とする(S11,第1ステップ)。次に、ロボット2を制御して、番重4から麺の一部をトング6により把持させると(S12,第2ステップ)、番重4の重量を再度計測してn重量値とする(S13)。そして、(n-1)重量値とn重量値との差を求め、その差をロボット2がステップS12で把持した麺の重量nとする(S14,第3ステップ)。
As shown in FIG. 5, in the "measurement of gripping amount", first, the weight of the
図6に示すように「目標値組合わせの確認」では、その時点で各ホッパ7に投入されている麺の重量と、ロボット2が把持している麺の重量nとの組合せを計算する(S21)。ここでの組み合わせは、ホッパ7の数が「6」であれば以下のようなパターンになる。但し、例えば麺の目標重量が100gであり、1回の把持量が概ね30g~50g程度であるとすると、4回の組み合わせでは略確実に100gを大幅に超えることが想定されるため、最大組合せ数は「3」とする。
組合せ1:把持量n+ホッパ(1)
2:把持量n+ホッパ(1)+ホッパ(2)
3:把持量n+ホッパ(1)+ホッパ(3)
…
6:把持量n+ホッパ(1)+ホッパ(6)
7:把持量n+ホッパ(2)
8:把持量n+ホッパ(2)+ホッパ(3)
…
20:把持量n+ホッパ(2)+ホッパ(6)
21:把持量n+ホッパ(3)
ホッパ7の数がxであれば、パターン数はx(1+x)/2となる。
As shown in FIG. 6, in the "confirmation of target value combination", the combination of the weight of the noodles put into each
Combination 1: grip amount n + hopper (1)
2: grip amount n + hopper (1) + hopper (2)
3: grip amount n + hopper (1) + hopper (3)
…
6: grip amount n + hopper (1) + hopper (6)
7: grip amount n + hopper (2)
8: grip amount n + hopper (2) + hopper (3)
…
20: grip amount n + hopper (2) + hopper (6)
21: grip amount n + hopper (3)
If the number of
ここで、組み合わせの重量が麺の既定量,すなわち目標値に対して0%~+3%の範囲内であればOKとする。つまり、目標値が例えば100gであれば100g~103gまでの組み合わせを目標成立とする。目標値に対して0%~+3%となる組み合わせが無ければ(S22;NO)、各ホッパ7の重量と把持量nとの合計を計算する(S26)。そして、合計が閾値を超えないホッパ7が1つ以上あるか否かを判断する(S27)。すなわち、何れのホッパ7に把持量nを加えても103gを超えるようであれば(NO)、把持量nが多過ぎであることになる。したがって、ロボット2の手先を、番重4内で未だ麺が残っている位置に移動させてから、トング6を開いて麺を番重4に戻し(S29)再試行させる。
Here, if the weight of the combination is within the range of 0% to +3% with respect to the predetermined amount of noodles, that is, the target value, it is acceptable. For example, if the target value is 100g, the combination of 100g to 103g is considered to be the target. If there is no combination of 0% to +3% with respect to the target value (S22; NO), the sum of the weight of each
ここで、ロボット2が一旦把持した麺を未だ麺が残っている位置に戻せば、図14に示すように、その位置における麺の量は確実に増加する。したがって、ロボット2が次回に前記位置より把持する麺の量に変化を与えることができる。尚、「未だ麺が残っている位置」については、例えば番重4の麺の初期重量や、トング6により把持される麺の平均重量、既に1回以上麺を把持した位置か否か等の情報によってコントローラ3が判断すれば良い。また、CCDカメラのような撮像素子を用い、番重4内の麺の状態を画像処理により把握することで判断しても良い。
Here, if the
一方、ステップS27において、合計が閾値を超えないホッパ7が1つ以上あれば(YES)、ロボット2が把持している麺をそのホッパ7に投入させて、そのホッパ7の重量を把持量nを加えて更新する(S25,第4ステップ)。
On the other hand, in step S27, if there is one or
上記の処理を繰り返すことで、目標値に対して0%~+3%となる組み合わせが発生すると(S22;YES)、目標値に最も近くなる組合せとなるホッパ7の番号を排出対象として決定する(S23)。そして、ロボット2が把持している麺を排出対象のホッパ7に投入させて前記ホッパ7の「排出フラグ」のステータスをオンにする(S24)。ここでステータスがオンになるホッパ7は1つ以上である。それから、ステップS25に移行する。
By repeating the above process, if a combination of 0% to +3% with respect to the target value is generated (S22; YES), the number of the
図7に示すように「ホッパからの排出」では、「排出フラグ」のステータスがオンのホッパ7があるか否かを判断し(S31)、そのホッパ7があれば(YES)排出容器10への排出処理を行う(S32)。そして、排出させたホッパ7の重量を0gに更新して「排出フラグ」のステータスをオフにする(S33)。
As shown in FIG. 7, in "discharge from hopper", it is determined whether or not there is a
例えばホッパ7(3)とホッパ7(6)との組み合わせが目標成立となった場合の、排出機構8による動作例を図8に示す。(A)排出容器10が、初期位置であるホッパ7(1)及び7(2)の下方から、(B)ホッパ7(3)の下方に移動して停止する。(C)そして、ホッパ7(3)を傾斜させて収容されている面を排出容器10に落下させる。(D)次に、排出容器10が、ホッパ7(6)の下方に移動して停止する。(E)そして同様に、ホッパ7(6)を傾斜させて収容されている面を排出容器10に落下させる。(F)これにより、排出容器10に収容された面の重量が目標成立相当値になる。
FIG. 8 shows an operation example of the
図9は、ロボット2が番重4より麺を把持させる位置の順序の一例を示すもので、番重4の平面を4×4=「16」の区画に分割して、図中では丸数字である(1)~(16)の順で麺を把持させる。図10は、各ホッパ7(1)~7(6)に対する投入重量の変化の一例を示す。ホッパ7(1)~7(6)の初期重量は0gであり、6回目まではホッパ7(1)~7(6)に順次麺を投入する。
FIG. 9 shows an example of the order of positions in which the
7回目におけるロボット2の把持量nが32.5gであったとする。この時、ホッパ7(3),7(6)及び把持量nの合計が
36+34.5+32.5=103(g)となる。したがって、コントローラ3は、ホッパ7(3)に麺を投入させた後、ホッパ7(3),7(6)の「排出フラグ」のステータスをオンにして、これらの麺を排出容器10に排出させる。これにより、ホッパ7(3),7(6)の重量は0gとなる。
Assume that the grip amount n of the
続く8回目におけるロボット2の把持量nが30.5gであり、この時点で合計が100g~103gの範囲になる組合せは無いので、麺をホッパ7(3)に投入する。次の9回目におけるロボット2の把持量nが27.5gであったとする。この時、ホッパ7(1),7(3)及び把持量nの合計が
44.5+30.5+27.5=102.5(g)となる。したがって、コントローラ3は、ホッパ7(1)に麺を投入させた後、ホッパ7(1),7(3)の「排出フラグ」のステータスをオンにして、これらの麺を排出容器10に排出させる。
The gripping amount n of the
次に、ロボット2が番重4から麺を把持する順序の好ましいバリエーションについて図11から図13を参照して説明する。各図において丸数字の右隣に示す数字は、それ以前の把持位置によって影響を受ける矩形枠の辺の数を示している。例えば、図9では上記の数字を示していないが、(2)又は(5)の把持位置は、破線で示すようにそれ以前の把持位置(1)によりそれぞれ1辺だけ影響を受ける。
Next, preferred variations of the order in which the
把持位置(1)における麺の量はその周辺位置よりも減少するので、その把持位置(1)に接している位置(2)や(5)における麺の量も、位置(1)の麺の量が減少した影響を受けて変化する可能性が高い。つまり「影響を受ける」とは、ある位置で麺が既に把持されていることで、今回の麺の把持量nにばらつきが生じ易くなることを意味する。 Since the amount of noodles at the gripping position (1) is smaller than that at the surrounding positions, the amount of noodles at the positions (2) and (5) adjacent to the gripping position (1) is also the same as the amount of noodles at the position (1). likely to change under the influence of reduced volume. In other words, "affected" means that the noodle is already gripped at a certain position, so that the gripping amount n of the current noodle tends to vary.
図11において、(1)の把持位置は過去の把持位置が無いので「0」であり、(2)の把持位置は、図9と同様に1辺だけ影響を受けるので「1」となる。また、(6)の把持位置は、過去の把持位置(3),(5)により2辺に影響を受けるので「2」となる。図12に示すように、把持位置(1)を番重4の隅以外に設定しても良い。この場合、以降の把持位置(2)~(5)の1辺が、把持位置(1)の左,下,右,上の各辺に接するように設定すれば、影響を受ける数は何れも「1」となる。
In FIG. 11, the gripping position (1) is "0" because there is no past gripping position, and the gripping position (2) is "1" because only one side is affected as in FIG. Also, the gripping position (6) is "2" because it is affected by the past gripping positions (3) and (5) on two sides. As shown in FIG. 12, the gripping position (1) may be set at a position other than the corner of the
また、図13に示すように、(1)~(12)まで番重4の外周に沿うように把持した後に、(13)~(16)を番重4の内部側として渦巻き状の順序にすると、(14)及び(15)が影響を受ける数は「3」となり、(16)が影響を受ける数は「4」となる。したがって、把持量nのばらつきをより大きくすることができる。
Further, as shown in FIG. 13, after (1) to (12) are gripped along the outer periphery of the
以上のように本実施形態によれば、コントローラ3は、電子秤8により多量の麺が収容されている状態の番重4の重量を検知し、ロボット2のアームが番重4から麺の一部を把持して複数のホッパ7に投入する動作を行う際に、ロボット2に把持させた前後の番重4の重量の差分より把持された麺の重量を検知して複数のホッパ7に順次投入させる。その際に、複数のホッパ7の何れか1つ以上に既に投入された麺の重量と今回ロボット2が把持した麺の重量との合計が、既定の重量を基準とする閾値の範囲内に収まると、その合計が既定の重量に最も近くなるホッパ7を選択して投入させる。
As described above, according to the present embodiment, the
このように構成すれば、例えば調理済みの麺類のように互いに絡み易い状態にあり、ロボット2がトング6で把持する重量を一定にするのが困難な食品であっても、1つ以上のホッパ7に投入された麺とロボット2が把持した麺との重量の組み合わせをチェックすれば、閾値の範囲内に収まる組み合わせができる可能性が高くなる。したがって、従来は自動化することができなかった麺を略一定量に小分けする作業を、ロボット2を用いて自動化することが可能になる。
With this configuration, even food such as cooked noodles, which is likely to be entangled with each other and difficult to maintain a constant weight with the
また、コントローラ3は、ロボット2に番重4より麺の一部を今回把持させる位置を、過去に麺を把持したことで麺の量が変動した範囲が係るように設定する。すなわち、ロボット2が番重4より麺の一部を把持すれば、その把持された位置の麺の量は周辺よりも相対的に少なくなる。したがって、今回麺を把持させる位置を、上記のように麺の量が変動した範囲が係るようにすれば、ロボット2が把持する麺の重量にばらつきを生じさせることが期待できる。そして、上記の重量にばらつきが生れば、既にホッパ7に投入された麺の重量と組合せた値のバリエーションが増加するので、重量の組合せ値が閾値の範囲内に収まる可能性をより高めることができる。
In addition, the
更に、コントローラ3は、ロボット2に番重4より麺の一部を把持させる位置を一定の順序で変化させる。これにより、ロボット2が毎回把持する麺の重量に、より確実にばらつきを生じさせることが期待できる。
Further, the
加えて、コントローラ3は、既にホッパ7に投入された麺の重量と今回ロボット2が把持した麺の重量との合計が閾値の範囲を超えると、ロボット2が把持している麺を、番重4内で未だ麺がある位置に戻してから再度把持させる。これにより、ロボット2が次に把持する麺の重量を変化させて、重量の合計を閾値の範囲内とするために再試行させることができる。また、ロボット2が把持している麺を、麺が未だ残っている位置に戻すことで、その位置における麺の量は確実に増加するので、ロボット2が次回に前記位置より把持する麺の重量にも変化を与えることができる。
In addition, when the sum of the weight of the noodles already put into the
尚、本実施形態では、「可能性」や「期待」といった曖昧性のある文言も使用しているが、これは、麺のように細長い形状の食品の一部を定量的に取り扱うことが現実的に困難であることに基づいている。しかしながら、本実施形態のように処理を実行することにより、ロボットを用いて多量の食品からその一部を一定量に小分けする作業が現実的に達成できる方向に近付く、ということは確実に言えるはずである。 In this embodiment, ambiguous terms such as “possibility” and “expectation” are also used, but this is because it is realistic to handle part of long and narrow foods like noodles quantitatively. based on the fact that it is technically difficult. However, by executing the processing as in this embodiment, it should be possible to say with certainty that the work of using a robot to subdivide a portion of a large amount of food into a certain amount can be realistically achieved. is.
本発明は上記した、又は図面に記載した実施形態にのみ限定されるものではなく、以下のような変形又は拡張が可能である。
「既定の重量を基準とする閾値の範囲内」は、+0%~+3%以内に限ることはない。
目標重量は、100gに限らない。
ホッパの数は、「5」以下又は「7」以上でも良い。
番重4より麺を把持する順序は、必ずしも図9,図11~図13に示すものに限らない。
番重4の平面を分割する区画数は「16」に限ることなく、例えば「9」や「25」でも良く、また平方数に限ることもない。
食品は麺類に限ることなく、その他例えば千切りされたキャベツやもやし等でも良い。
ロボットは、垂直6軸型に限ることはない。
The present invention is not limited to the embodiments described above or illustrated in the drawings, but can be modified or expanded as follows.
"Within the threshold range based on the predetermined weight" is not limited to +0% to +3%.
The target weight is not limited to 100g.
The number of hoppers may be "5" or less or "7" or more.
The order of gripping the noodles from the
The number of partitions into which the plane of
The food is not limited to noodles, and may be shredded cabbage, bean sprouts, or the like.
The robot is not limited to the vertical 6-axis type.
図面中、1はロボット制御システム、2はロボット、3はコントローラ、4は番重、5は電子秤、6はトング、7はホッパ、8は排出機構、9は走行レール、10は排出容器10を示す。
In the drawings, 1 is a robot control system, 2 is a robot, 3 is a controller, 4 is a weight, 5 is an electronic scale, 6 is a tong, 7 is a hopper, 8 is a discharge mechanism, 9 is a running rail, and 10 is a
Claims (1)
前記ロボットに把持された食品の重量を検知し、
前記小容器の食品の重量と今回ロボットが把持した食品の重量との合計が、既定の重量を基準とする閾値の範囲内に収まる小容器を前記複数の小容器のうちから選択して投入させるように制御し、
前記ロボットに前記大容器より前記食品の一部を今回把持させる位置は、前記ロボットが過去に食品を把持したことにより少なくとも影響を受ける位置であるロボットの制御システム。
A robot that grasps a portion of food in a large container containing a large amount of elongated food and puts it into a plurality of small containers,
detecting the weight of the food gripped by the robot;
A small container in which the sum of the weight of the food in the small container and the weight of the food gripped by the robot this time falls within a threshold range based on a predetermined weight is selected from the plurality of small containers and thrown. control like
A control system for a robot, wherein the position at which the robot is caused to grip a portion of the food from the large container this time is a position that is at least affected by past gripping of the food by the robot.
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