JP7269622B2 - Dishwashing support device and control program - Google Patents

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    • B25HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25JMANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J13/00Controls for manipulators

Description

本開示は、食器洗浄機による食器の洗浄を支援する食器洗浄支援装置及び制御プログラムに関する。 The present disclosure relates to a dishwashing support device and a control program that support washing of dishes by a dishwasher.

例えば、商業施設や病院、学校や事業所のように大量の食事を提供する施設では、使用された大量の皿や茶わん、コップ等の食器類を洗浄するため、業務用の食器洗浄機が設置されていることが多い。この食器洗浄機は、使用後の食器類を樹脂等により形成された専用のラックに載置し、ラックごと食器洗浄機の庫内に入れると、自動で洗浄が行われるものである。近年では家庭用の食器洗浄機も普及しているが、商業施設等の施設では、業務用である大型の食器洗浄機が使用されている。 For example, in facilities such as commercial facilities, hospitals, schools, and offices that serve a large amount of food, commercial dishwashers are installed to wash a large amount of used dishes such as plates, bowls, and cups. It is often done. In this dishwasher, used tableware is placed on a special rack made of resin or the like, and the rack is put into the cabinet of the dishwasher for automatic washing. In recent years, household dishwashers have become popular, but in facilities such as commercial facilities, large commercial dishwashers are used.

商業施設等では、使用後の食器を食器洗浄機で洗浄する前に、水や洗浄液等で浸漬する予備洗浄を行う。この予備洗浄を行うのは、食器の汚れの状態によっては食器洗浄機で落とすことが出来ない場合があり、特に食器にこびりついたような汚れを食器洗浄機で洗浄するのは困難であるからである。しかしながら、商業施設等で予備洗浄を行うのは、そのための人手が必要であり、大変な手間である。 In commercial facilities and the like, pre-washing is performed by immersing used tableware in water, a washing liquid, or the like before washing it with a dishwasher. This pre-washing is performed because depending on the state of the dirt on the dishes, it may not be possible to remove it with a dishwasher, and it is particularly difficult to wash the dirt stuck to the dishes with a dishwasher. be. However, pre-cleaning in commercial facilities or the like requires manpower for that purpose, which is a great deal of time and effort.

そのため、例えば特許文献1には、高速で洗浄可能な食器洗浄機が開示されている。特許文献1には、この食器洗浄機において予備洗浄デバイスが設けられても良いことが開示されている。この予備洗浄デバイスは、例えば、スプレーガンやブラシ等により構成されているものである。 Therefore, Patent Document 1, for example, discloses a dishwasher capable of washing at high speed. The document WO 2005/020000 discloses that a pre-washing device may be provided in this dishwasher. This preliminary cleaning device is composed of, for example, a spray gun, a brush, or the like.

特開2011-067644号公報JP 2011-067644 A

しかしながら、特許文献1に記載された食器洗浄機の予備洗浄デバイスであっても、人の手により食器を予備洗浄しなければならないことに変わりはなく、人手を削減することにはつながらないものであった。そのため、予備洗浄の手間を削減することが可能な装置やシステムが望まれていた。 However, even with the pre-washing device for the dishwasher disclosed in Patent Document 1, the tableware still needs to be pre-washed manually, and it does not lead to a reduction in manpower. rice field. Therefore, an apparatus or system capable of reducing the labor of preliminary cleaning has been desired.

そこで、本開示では、ロボットアームにより予備洗浄を行うことで、予備洗浄による人手を削減することが可能な食器洗浄支援装置及び制御プログラムについて説明する。 Therefore, in the present disclosure, a tableware washing assisting apparatus and a control program capable of reducing manpower for preliminary washing by performing preliminary washing with a robot arm will be described.

本開示の一態様における食器洗浄支援装置は、食器洗浄機による食器の洗浄を支援する食器洗浄支援装置であって、食器を持ち上げて保持すると共に移動し、食器に対して予備洗浄を行い、食器を食器洗浄機で洗浄させるためのラックに載置するロボットアームと、食器及びラックを検知する検知部と、検知された検知結果から、食器の位置及び形状を判定し、ラックの位置を判定する判定部と、判定部の判定結果に基づき、ロボットアームの動作を制御する動作制御部と、を備える。 A dishwashing support device according to one aspect of the present disclosure is a dishwashing support device that supports washing of dishes by a dishwasher, lifts and holds the dishes, moves the dishes, pre-washes the dishes, The position and shape of the tableware is determined from the robot arm that is placed on the rack for washing the tableware in the dishwasher, the detection unit that detects the tableware and the rack, and the detection results, and the position of the rack is determined. A determination unit and a motion control unit that controls the motion of the robot arm based on the determination result of the determination unit.

また、本開示の一態様における制御プログラムは、ロボットアームを備える食器洗浄支援装置に対して、食器洗浄機による食器の洗浄を支援する制御プログラムであって、食器を検知する食器検知ステップと、検知結果から、食器の位置及び形状を判定する食器位置形状判定ステップと、食器の位置及び形状の判定結果に基づき、食器を持ち上げて保持する食器保持ステップと、食器を保持した状態で移動し、食器に対して予備洗浄を行う予備洗浄ステップと、食器を食器洗浄機で洗浄させるためのラックを検知するラック検知ステップと、検知結果から、ラックの位置を判定するラック位置判定ステップと、ラックの位置の判定結果に基づき、食器をラックに載置する食器載置ステップと、を電子計算機に実行させる。 Further, a control program according to one aspect of the present disclosure is a control program for assisting a dishwashing support device having a robot arm to wash dishes by a dishwasher, comprising: a tableware detection step of detecting dishes; A tableware position and shape determination step for determining the position and shape of the tableware from the results; a tableware holding step for lifting and holding the tableware based on the determination results of the position and shape of the tableware; moving while holding the tableware; a pre-washing step of pre-washing the tableware, a rack detection step of detecting a rack for washing the dishes in the dishwasher, a rack position determination step of determining the position of the rack from the detection results, and a rack position and a tableware placement step of placing the tableware on the rack based on the determination result.

本開示によれば、ロボットアームにより、食器を持ち上げて保持すると共に移動し、食器に対して予備洗浄を行う。また、予備洗浄後の食器を、食器洗浄機で洗浄させるためのラックに載置する。これにより、ロボットアームが予備洗浄を行うことが可能であるため、予備洗浄による人手を削減することが可能である。 According to the present disclosure, a robotic arm picks up, holds, and moves tableware to pre-wash the tableware. Also, the pre-washed tableware is placed on a rack for washing in a dishwasher. As a result, since the robot arm can perform the preliminary cleaning, it is possible to reduce the manpower required for the preliminary cleaning.

本開示の一実施形態に係る食器洗浄支援装置を示す機能ブロック構成図である。1 is a functional block configuration diagram showing a dishwashing assistance device according to an embodiment of the present disclosure; FIG. 図1のロボットアーム100が使用される例である洗い場10を示す外観図である。FIG. 2 is an external view showing a washing place 10 as an example in which the robot arm 100 of FIG. 1 is used; 図1のロボットアーム100の外観の例を示す右側面図である。FIG. 2 is a right side view showing an example of the appearance of the robot arm 100 of FIG. 1; 図1の食器洗浄支援装置1の動作を示すフローチャートである。FIG. 2 is a flow chart showing the operation of the dishwashing support device 1 of FIG. 1. FIG. 図1の判定部321において判定される食器Dの重心位置Gを示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the gravity center position G of the tableware D determined in the determination part 321 of FIG. 本開示の一実施形態に係る、図3のロボットアーム100の吸着部190がラックRを持ち上げる一例を示す斜視図である。4 is a perspective view showing an example of the suction portion 190 of the robot arm 100 of FIG. 3 lifting the rack R according to an embodiment of the present disclosure; FIG. 本開示の一実施形態に係るコンピュータ500を示す機能ブロック構成図である。5 is a functional block configuration diagram showing a computer 500 according to one embodiment of the present disclosure; FIG.

以下、本開示の実施形態について図面を参照して説明する。なお、以下に説明する実施形態は、特許請求の範囲に記載された本開示の内容を不当に限定するものではない。また、実施形態に示される構成要素のすべてが、本開示の必須の構成要素であるとは限らない。 Hereinafter, embodiments of the present disclosure will be described with reference to the drawings. It should be noted that the embodiments described below do not unduly limit the content of the present disclosure described in the claims. Also, not all the components shown in the embodiments are essential components of the present disclosure.

(実施形態1)
<構成>
図1は、本開示の実施形態1に係る食器洗浄支援装置1を示す機能ブロック構成図である。この食器洗浄支援装置1は、主に商業施設や病院、学校や事業所のように大量の食事を提供する施設において、業務用の食器洗浄機を使用して使用済食器を洗浄する作業を支援する装置である。具体的には、前述のように使用済食器を食器洗浄機で洗浄する前に行う、水や洗浄液等で浸漬する予備洗浄を自動で行い、食器洗浄機で洗浄するためのラックに予備洗浄を行った食器を載置する装置である。
(Embodiment 1)
<Configuration>
FIG. 1 is a functional block configuration diagram showing a dishwashing assistance device 1 according to Embodiment 1 of the present disclosure. This dishwashing support device 1 supports the work of washing used tableware using commercial dishwashers, mainly in facilities such as commercial facilities, hospitals, schools, and offices that serve large amounts of food. It is a device that Specifically, as described above, pre-washing is automatically performed by immersing used dishes in water or cleaning liquid before washing them in a dishwasher, and pre-washing is performed on the racks for washing in the dishwasher. It is a device for placing the dishes that have been washed.

食器洗浄支援装置1は、ロボットアーム100と、カメラ(検知部)200と、制御端末300と、ネットワークNWとを有している。ロボットアーム100と、カメラ200と、制御端末300とは、ネットワークNWを介して相互に接続される。ネットワークNWは、通信を行うための通信網であり、限定ではなく例として、インターネット、イントラネット、LAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)、ワイヤレスLAN(Wireless LAN:WLAN)、ワイヤレスWAN(Wireless WAN:WWAN)、仮想プライベートネットワーク(Virtual Private Network:VPN)等を含む通信網により構成されている。また、ロボットアーム100と、カメラ200と、制御端末300とは、限定ではなく例として、USB(Universal Serial Bus)ケーブル等により相互に直接接続しても良い。 The dishwashing assistance device 1 has a robot arm 100, a camera (detection unit) 200, a control terminal 300, and a network NW. The robot arm 100, camera 200, and control terminal 300 are interconnected via a network NW. The network NW is a communication network for communication, and non-limiting examples include the Internet, an intranet, a LAN (Local Area Network), a WAN (Wide Area Network), a wireless LAN (WLAN), a wireless WAN ( Wireless WAN (WWAN), virtual private network (VPN) and other communication networks. Also, the robot arm 100, the camera 200, and the control terminal 300 may be directly connected to each other by a USB (Universal Serial Bus) cable or the like, for example and not limitation.

ロボットアーム100は、人間の手のようにつかむ、離す、運ぶ等の動作を行う装置であり、使用済食器に対する予備洗浄を行い、その食器を食器洗浄機用のラックに載置するための一連の動作を行うために設けられている。 The robot arm 100 is a device that performs actions such as grasping, releasing, and carrying like a human hand. is provided to perform the operation of

図2は、図1のロボットアーム100が使用される例である洗い場10を示す外観図である。洗い場10は、商業施設等における食器を洗浄するための水回りの施設であり、洗い場10の右端の台に食器Dが表面を下方に向けて大量に積み重なるように載置されている。この台の左側に隣接してシンクSが設けられ、シンクSの奥側には、ロボットアーム100が設置されている。このシンクSには、予備洗浄を行うための水または洗浄液(例えば、食器用の洗剤を水で薄めたもの)が貯留されている。さらに、シンクSの左側に隣接する台には、食器Dが載置されているラックRが載置され、その台の左側に隣接して食器洗浄機400が設置されている。 FIG. 2 is an external view showing a washing place 10 as an example in which the robot arm 100 of FIG. 1 is used. The washing area 10 is a plumbing facility for washing tableware in a commercial facility or the like, and a large amount of tableware D is placed on a stand at the right end of the washing area 10 with the surface facing downward. A sink S is provided adjacent to the left side of this table, and a robot arm 100 is installed behind the sink S. The sink S stores water or a washing liquid (for example, dishwashing detergent diluted with water) for pre-washing. Further, a rack R on which tableware D is placed is placed on a table adjacent to the left side of the sink S, and a dishwasher 400 is installed adjacent to the left side of the table.

図2の使用例において、ロボットアーム100は、右端の台に載置されている食器Dの表面が下方を向けた状態で1枚ずつ持ち上げて保持し、そのまま移動してシンクSに降下させて水または洗浄液に浸漬することにより、予備洗浄を行う。次に、ロボットアーム100は、食器Dをそのまま保持しながら移動し、表面を側方に向けた状態にし、ラックRに設けられている溝に食器Dを挟持させるように立てて載置する。一定量の食器DがラックRに載置されると、ロボットアーム100は、ラックRを食器洗浄機400の入り口方向に押し出す。押し出されたラックRに載置されている食器Dは、食器洗浄機400により洗浄が行われる。ラックRは、例えばプラスチック等の樹脂により、底面がメッシュ状に形成されたものや、小さい食器や箸等も載置可能なかご状のものが含まれる。 In the example of use in FIG. 2, the robot arm 100 lifts and holds the tableware D placed on the right end table one by one with the surface facing downward, and then moves and lowers them onto the sink S. Pre-cleaning is performed by immersion in water or a cleaning solution. Next, the robot arm 100 moves while holding the tableware D as it is, turns the surface sideways, and places the tableware D upright so as to be sandwiched between the grooves provided in the rack R. When a certain amount of tableware D is placed on the rack R, the robot arm 100 pushes the rack R toward the entrance of the dishwasher 400 . The tableware D placed on the extruded rack R is washed by the dishwasher 400 . The rack R includes, for example, a rack made of resin such as plastic having a mesh-like bottom surface, and a basket-shaped rack on which small tableware, chopsticks, and the like can be placed.

カメラ200は、食器D及びラックRを撮影し、画像データを生成する(撮像する)装置であり、例えばCCD(Charge Coupled Device)等の撮影装置と、撮影した画像を画像データに変換する変換装置とを備えるデジタルカメラ等により構成されている。このカメラ200は、所定の時間間隔で画像の撮影及び画像データへの変換を行っている。 The camera 200 is a device that photographs the tableware D and the rack R and generates (images) image data. and a digital camera or the like. This camera 200 takes an image and converts it into image data at predetermined time intervals.

このカメラ200は、例えば、ロボットアーム100の先端側に配置されており、さらに、洗い場10の全体を撮影可能な図示しない位置に、1台または複数のカメラ200が固定されて配置されている。このような配置にしているのは、ロボットアーム100の先端側に配置されたカメラ200でロボットアーム100の先端の位置や目的とする物、例えば食器Dの位置及び形状、及びラックRの位置を把握し、他のカメラ200で洗い場10の全体の状況を把握するためである。なお、カメラ200は食器D及びラックRを検知できる装置であれば良く、例えば赤外線センサのようなセンサにより構成しても良い。 This camera 200 is arranged, for example, on the tip side of the robot arm 100, and one or more cameras 200 are fixed and arranged at a position (not shown) capable of photographing the entire washing area 10. The reason for this arrangement is that the position of the tip of the robot arm 100, the position and shape of a target object such as tableware D, and the position of the rack R are determined by the camera 200 arranged on the tip side of the robot arm 100. This is for grasping the overall situation of the washing place 10 with another camera 200 . Note that the camera 200 may be any device that can detect the tableware D and the rack R, and may be configured by a sensor such as an infrared sensor.

制御端末300は、ロボットアーム100及びカメラ200の動作を制御する装置であり、限定ではなく例として、各種Webサービスを提供するコンピュータ(デスクトップ、ラップトップ、タブレットなど)や、サーバ装置を含む装置等により構成されている。具体的には、カメラ200が撮像する画像データに基づき、ロボットアーム100に食器Dを持ち上げさせて予備洗浄を行わせ、ラックRに載置させるように制御する。なお、制御端末300をサーバ装置で構成する場合、単体で動作するサーバ装置に限られず、ネットワークNWを介して通信を行うことで協調動作する分散型サーバシステムや、クラウドサーバにより構成しても良い。 The control terminal 300 is a device that controls the operation of the robot arm 100 and the camera 200, and as a non-limiting example, it may be a computer (desktop, laptop, tablet, etc.) that provides various web services, a device including a server device, or the like. It is composed of Specifically, based on the image data captured by the camera 200, the robot arm 100 is caused to lift the tableware D, pre-wash it, and place it on the rack R. When the control terminal 300 is configured by a server device, it is not limited to a server device that operates alone, and may be configured by a distributed server system or a cloud server that cooperates by communicating via a network NW. .

また、制御端末300は、通信部310と、記憶部320と、制御部330とを備える。 The control terminal 300 also includes a communication unit 310 , a storage unit 320 and a control unit 330 .

通信部310は、ネットワークNWを介してロボットアーム100及びカメラ200と有線または無線で通信を行うための通信インタフェースであり、互いの通信が実行できるのであればどのような通信プロトコルを用いても良い。この通信部310は、限定ではなく例として、TCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol)等の通信プロトコルにより通信が行われる。 The communication unit 310 is a communication interface for performing wired or wireless communication with the robot arm 100 and the camera 200 via the network NW, and any communication protocol may be used as long as mutual communication can be executed. . The communication unit 310 performs communication using a communication protocol such as TCP/IP (Transmission Control Protocol/Internet Protocol) as an example and not a limitation.

記憶部320は、各種制御処理や制御部330内の各機能を実行するためのプログラム、入力データ等を記憶するものであり、限定ではなく例として、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)等を含むメモリや、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)、フラッシュメモリ等を含むストレージから構成される。また、記憶部320は、ロボットアーム100及びカメラ200と通信を行ったデータや、後述する各処理にて生成されたデータを一時的に記憶する。 The storage unit 320 stores programs for executing various control processes and functions in the control unit 330, input data, and the like. Memory), etc., and storage including HDD (Hard Disk Drive), SSD (Solid State Drive), flash memory, and the like. In addition, the storage unit 320 temporarily stores data obtained through communication with the robot arm 100 and the camera 200 and data generated in each process described later.

制御部330は、記憶部320に記憶されているプログラムを実行することにより、制御端末300の全体の動作を制御するものであり、限定ではなく例として、CPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)、マイクロプロセッサ(Microprocessor)、プロセッサコア(Processor core)、マルチプロセッサ(Multiprocessor)、ASIC(Application-Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field Programmable Gate Array)を含む装置等から構成される。制御部330の機能として、判定部331と、動作制御部332と、機械学習部333とを備えている。この判定部331、動作制御部332、及び機械学習部333は、記憶部320に記憶されているプログラムにより起動されて制御端末300にて実行される。 The control unit 330 controls the overall operation of the control terminal 300 by executing a program stored in the storage unit 320, and non-limiting examples include a CPU (Central Processing Unit), MPU (Micro Processing Unit), GPU (Graphics Processing Unit), Microprocessor, Processor core, Multiprocessor, ASIC (Application-Specific Integrated Circuit), FPGA (Field Programmable Gate Array), etc. consists of Functions of the control unit 330 include a determination unit 331 , an operation control unit 332 , and a machine learning unit 333 . The determination unit 331 , the operation control unit 332 , and the machine learning unit 333 are activated by a program stored in the storage unit 320 and executed by the control terminal 300 .

判定部331は、カメラ200が撮像する画像データから、食器Dの位置及び形状を判定し、ラックRの位置を判定する。ロボットアーム100は、食器Dの予備洗浄をするために食器Dを1枚ずつ持ち上げるため、撮像時点のロボットアーム100の先端部の位置から見た(カメラ200により撮像された)食器Dの相対位置を、画像データから判定する。また、後述するように、ロボットアーム100はコンプレッサー180の吸引力により食器Dを持ち上げる構成であり、食器Dを偏りなく持ち上げられるようにするため、判定部331は、食器Dの水平方向における略重心の位置を画像データから判定する。 The determination unit 331 determines the position and shape of the tableware D and determines the position of the rack R from the image data captured by the camera 200 . Since the robot arm 100 lifts the tableware D one by one in order to pre-wash the tableware D, the relative position of the tableware D (imaged by the camera 200) seen from the position of the tip of the robot arm 100 at the time of imaging. is determined from the image data. As will be described later, the robot arm 100 is configured to lift the tableware D by the suction force of the compressor 180. In order to lift the tableware D evenly, the determination unit 331 determines the approximate center of gravity of the tableware D in the horizontal direction. is determined from the image data.

さらに、判定部331は、ロボットアーム100が予備洗浄を行った食器DをラックRに載置するため、撮像時点のロボットアーム100の位置から見たラックRの相対位置を画像データから判定する。また、ラックRに食器Dを載置できる量は、食器洗浄機400の仕様等により限りがあるので、食器DがラックRに載置される量が定められた所定の量に達すると食器洗浄機400による食器Dの洗浄を行う必要があるため、判定部331は、画像データからラックRに載置されている食器Dの量を判定し、所定の量に達しているか否かの判定を行う。 Further, the determination unit 331 determines the relative position of the rack R viewed from the position of the robot arm 100 at the time of imaging from the image data in order to place the pre-washed tableware D on the rack R by the robot arm 100 . In addition, since the amount of dishes D that can be placed on the rack R is limited by the specifications of the dishwasher 400, etc., when the amount of dishes D placed on the rack R reaches a predetermined amount, the dishes are washed. Since it is necessary to wash the tableware D by the machine 400, the determination unit 331 determines the amount of the tableware D placed on the rack R from the image data, and determines whether or not the predetermined amount has been reached. conduct.

動作制御部332は、判定部331の判定結果に基づき、ロボットアーム100及びカメラ200の動作制御を行う。具体的には、ロボットアーム100による食器Dの予備洗浄やラックRへの載置を行わせるため、後述するようにロボットアーム100に内蔵されているサーボモータを動作させる制御信号を、通信部310を介してロボットアーム100へ送信する。また、カメラ200による食器DやラックRの撮像の際、ピントを合わせて精度の高い画像データを取得するため、カメラ200を構成するCCDのレンズ位置等の動作制御を行う制御信号を、通信部310を介してカメラ200へ送信する。 The motion control unit 332 performs motion control of the robot arm 100 and the camera 200 based on the determination result of the determination unit 331 . Specifically, in order to cause the robot arm 100 to pre-wash the tableware D and place it on the rack R, the communication unit 310 sends a control signal for operating a servo motor built in the robot arm 100 as will be described later. to the robot arm 100 via. Further, when the camera 200 captures images of the tableware D and the rack R, in order to acquire high-precision image data by adjusting the focus, a control signal for controlling the operation such as the lens position of the CCD constituting the camera 200 is sent to the communication unit. 310 to camera 200 .

機械学習部333は、カメラ200が撮像する画像データから、食器Dの形状に基づいて機械学習を行い、食器Dの形状に基づいて重心位置を判定するためのモデル情報を生成する。このときの機械学習は、限定ではなく例として、ロボットアーム100により食器Dを持ち上げたときの食器Dの傾き等が教師データとなり、教師あり学習が行われる。機械学習部333により生成されたモデル情報は、判定部331で使用される。 The machine learning unit 333 performs machine learning based on the shape of the tableware D from the image data captured by the camera 200, and generates model information for determining the center-of-gravity position based on the shape of the tableware D. In the machine learning at this time, as a non-limiting example, supervised learning is performed using the inclination of the tableware D when the robot arm 100 lifts the tableware D and the like as teacher data. The model information generated by the machine learning section 333 is used by the determination section 331 .

また、機械学習部333は、カメラ200が撮像する画像データから、ラックRに載置される食器Dの量に基づいて機械学習を行い、食器洗浄機400による食器Dの洗浄における食器Dの最適な量について、モデル情報を生成しても良い。なお、この機械学習は他の装置で行われても良く、他の装置で行われた機械学習により生成されたモデル情報が食器洗浄支援装置1に組み込まれても良い。この場合、機械学習部333は備えなくても良い。 In addition, the machine learning unit 333 performs machine learning based on the amount of the tableware D placed on the rack R from the image data captured by the camera 200, and optimizes the tableware D in washing the tableware D by the dishwasher 400. model information may be generated for such quantities. Note that this machine learning may be performed by another device, and model information generated by machine learning performed by another device may be incorporated into the dishwashing assistance device 1 . In this case, the machine learning section 333 may not be provided.

図3は、図1のロボットアーム100の外観の例を示す右側面図である。ロボットアーム100は、図3に示すように、固定部110と、載置可動部120と、上腕部130と、継手部140と、前腕部150と、手首部160と、支持部170と、コンプレッサー(吸引装置)180と、吸着部190とから構成されている。 FIG. 3 is a right side view showing an example of the appearance of the robot arm 100 of FIG. As shown in FIG. 3, the robot arm 100 includes a fixed portion 110, a movable placement portion 120, an upper arm portion 130, a joint portion 140, a forearm portion 150, a wrist portion 160, a support portion 170, a compressor It is composed of a (suction device) 180 and a suction unit 190 .

固定部110は、ロボットアーム100が載置台TAに固定されている箇所である。載置可動部120は、上腕部130の一端が接続され、載置台TAの上面との角度が変更自在な可動箇所である。載置可動部120には、サーボモータが内蔵されており、動作制御部332の制御によりサーボモータが駆動して、上腕部130を回動させるように構成されている。上腕部130は、ロボットアーム100における載置台TA側の棒状部材である。 The fixed part 110 is a part where the robot arm 100 is fixed to the mounting table TA. The mounting movable portion 120 is a movable portion to which one end of the upper arm portion 130 is connected and whose angle with respect to the upper surface of the mounting table TA can be freely changed. The placement movable section 120 incorporates a servomotor, and is configured to rotate the upper arm section 130 by driving the servomotor under the control of the motion control section 332 . The upper arm portion 130 is a rod-shaped member on the mounting table TA side of the robot arm 100 .

継手部140は、上腕部130の他端と前腕部150の一端とを回動自在に接続する箇所である。継手部140には、サーボモータが内蔵されており、動作制御部332の制御によりサーボモータが駆動して、前腕部150を回動させるように構成されている。前腕部150は、ロボットアーム100における先端側の棒状部材である。 The joint portion 140 is a portion that rotatably connects the other end of the upper arm portion 130 and one end of the forearm portion 150 . The joint portion 140 incorporates a servomotor, and is configured to rotate the forearm portion 150 by driving the servomotor under the control of the motion control portion 332 . The forearm 150 is a rod-shaped member on the tip side of the robot arm 100 .

手首部160は、前腕部150の他端と支持部170の一端とを回動自在に接続する箇所である。手首部160には、サーボモータが内蔵されており、動作制御部332の制御によりサーボモータが駆動して、支持部170を回動させるように構成されている。支持部170は、ロボットアーム100の先端部においてコンプレッサー180及び吸着部190を支持する箇所である。初期状態では、支持部170は下方を向いた状態になる。 The wrist portion 160 is a portion that rotatably connects the other end of the forearm portion 150 and one end of the support portion 170 . A servomotor is built in the wrist portion 160 , and is configured to rotate the support portion 170 by driving the servomotor under the control of the motion control portion 332 . The support part 170 is a part that supports the compressor 180 and the adsorption part 190 at the tip of the robot arm 100 . In the initial state, the support portion 170 faces downward.

コンプレッサー180は、後述する吸着部190が食器Dを吸着するための吸引力を提供する装置であり、空気を圧縮することで空気を吸引する装置である。このコンプレッサー180は、支持部170の他端側(ロボットアーム100の腕側)に接続されている。吸着部190は、食器Dを吸着する部材であり、限定ではなく例として、ゴムや合成樹脂等の可撓性を有する素材により吸盤状に形成されている。この吸着部190は、コンプレッサー180に接続され、コンプレッサー180の吸引力が吸着部190を介して外部に伝わるように構成されている。 The compressor 180 is a device that provides a suction force for a later-described suction unit 190 to suction the tableware D, and is a device that sucks air by compressing the air. This compressor 180 is connected to the other end side of the support portion 170 (the arm side of the robot arm 100). The suction part 190 is a member for sucking the tableware D, and is formed in the shape of a suction cup made of flexible material such as rubber or synthetic resin, for example and not limitation. The adsorption section 190 is connected to the compressor 180 and configured so that the suction force of the compressor 180 is transmitted to the outside via the adsorption section 190 .

また、支持部170には、1または複数のカメラ200が接続されて配置され、ロボットアーム100の吸着部190が吸着する食器Dの位置や形状を撮像可能になっている。 One or a plurality of cameras 200 are connected to the support section 170 and arranged so that the position and shape of the tableware D to be picked up by the suction section 190 of the robot arm 100 can be imaged.

<処理の流れ>
図4を参照しながら、食器洗浄支援装置1が実行する処理の流れの一例について説明する。図4は、図1の食器洗浄支援装置1の動作を示すフローチャートである。
<Process flow>
An example of the flow of processing executed by the dishwashing support device 1 will be described with reference to FIG. 4 . FIG. 4 is a flow chart showing the operation of the dishwashing support device 1 of FIG.

ステップS101の処理として、制御端末300の動作制御部332の制御信号によりロボットアーム100の動作が開始すると、動作制御部332の制御信号によりロボットアーム100が稼働し、図2に示す洗い場10の右端の台に載置されている食器Dの近傍へ支持部170が移動する。 As the process of step S101, when the robot arm 100 starts to operate according to the control signal from the operation control unit 332 of the control terminal 300, the robot arm 100 operates according to the control signal from the operation control unit 332, and the right end of the washing place 10 shown in FIG. The support portion 170 moves to the vicinity of the tableware D placed on the table.

ステップS102の処理として、支持部170に接続されているカメラ200では、洗い場10の右端の台に載置されている食器Dの撮像が行われ、食器Dの画像データが生成される。 As the process of step S102, the camera 200 connected to the support portion 170 takes an image of the tableware D placed on the rightmost stand of the washing area 10, and image data of the tableware D is generated.

ステップS103の処理として、判定部331では、ステップS102でカメラ200により撮像された画像データから、ロボットアーム100の先端部の位置から見た食器Dの相対位置が判定される。また、食器Dの水平方向における略重心の位置が画像データから判定される。 As the process of step S103, the determination unit 331 determines the relative position of the tableware D viewed from the position of the tip of the robot arm 100 from the image data captured by the camera 200 in step S102. Further, the position of the approximate center of gravity of the tableware D in the horizontal direction is determined from the image data.

図5は、図1の判定部321において判定される食器Dの重心位置Gを示す模式図であり、食器Dの形状が円形である食器D1の重心位置Gを示す模式図(a)、及び食器Dの形状が方形である食器D2の重心位置Gを示す模式図(b)である。判定部331では、カメラ200により撮像された画像データから、食器D1,D2のような食器全体を上方から見た場合の平面形状を把握し、吸着可能位置として、例えば食器D1,D2の略重心となる重心位置Gの位置を判定する。なお、吸着可能位置は重心位置とは限られず、食器が乱雑に配置されている場合、上方に露出されている平坦な面を判定しても良い。 FIG. 5 is a schematic diagram showing the center-of-gravity position G of the tableware D determined by the determination unit 321 of FIG. It is a schematic diagram (b) which shows the center-of-gravity position G of the tableware D2 whose shape of the tableware D is a square. The determination unit 331 grasps the planar shape of the entire tableware such as the tableware D1 and D2 when viewed from above from the image data captured by the camera 200, and selects, for example, the approximate center of gravity of the tableware D1 and D2 as the suction position. The position of the center of gravity position G is determined. Note that the position that can be adsorbed is not limited to the position of the center of gravity, and if the tableware is randomly arranged, a flat surface exposed upward may be determined.

そして、食器D1,D2が平板状であった場合に略重心となる重心位置Gの位置を、図5(a),(b)に示すように判定する。このとき、機械学習部333により生成された、食器Dの形状に基づいて重心位置Gを判定するためのモデル情報が使用される。図5に示す食器D1,D2の形状は例であり、実際には食器の形状は様々であるため、機械学習により生成されるモデル情報が有効になる。このように判定した重心位置Gを吸着させることにより、食器D1,D2を偏りなく持ち上げることが可能である。 Then, the position of the center of gravity G, which is the approximate center of gravity when the dishes D1 and D2 are flat plates, is determined as shown in FIGS. 5(a) and 5(b). At this time, model information for determining the center-of-gravity position G based on the shape of the tableware D generated by the machine learning unit 333 is used. The shapes of the tableware D1 and D2 shown in FIG. 5 are examples, and the actual tableware has various shapes, so the model information generated by machine learning is effective. By attracting the position of the center of gravity G determined in this way, the dishes D1 and D2 can be lifted evenly.

ステップS104の処理として、動作制御部332の制御信号によりロボットアーム100が稼働し、ステップS103で判定された食器Dの重心位置Gへ支持部170が移動し、食器Dの裏面に吸着部190が接触するまで支持部170が降下される。 As the processing of step S104, the robot arm 100 is operated by the control signal of the operation control unit 332, the support unit 170 moves to the center of gravity position G of the tableware D determined in step S103, and the suction unit 190 is attached to the back surface of the tableware D. Support 170 is lowered until contact is made.

ステップS105の処理として、動作制御部332の制御信号によりロボットアーム100が稼働してコンプレッサー180が空気の吸引を行う。すると、この吸引力により食器Dの裏面が吸着部190に吸い寄せられ、食器Dの表面が下方を向いた状態で吸着される。この状態でロボットアーム100が上昇すると、食器Dが吸着部190に吸着された状態で保持される。 As the process of step S105, the robot arm 100 is operated by the control signal of the motion control unit 332, and the compressor 180 sucks air. Then, the back surface of the tableware D is attracted to the suction part 190 by this suction force, and the tableware D is sucked with the front surface facing downward. When the robot arm 100 rises in this state, the tableware D is held in a state of being adsorbed by the adsorption portion 190 .

ステップS106の処理として、動作制御部332の制御信号によりロボットアーム100が稼働し、図2に示す洗い場10のシンクSの上方へ支持部170が移動する。 As the process of step S106, the robot arm 100 is operated by the control signal of the motion control section 332, and the support section 170 moves above the sink S of the washing place 10 shown in FIG.

ステップS107の処理として、動作制御部332の制御信号によりロボットアーム100が稼働し、支持部170が水または洗浄液が貯留されているシンクSへ降下し、食器Dが水または洗浄液に浸漬される。この状態でロボットアーム100が数回上下動を行うことで、食器Dの予備洗浄が行われる。 As the processing of step S107, the robot arm 100 is operated by the control signal of the operation control section 332, the support section 170 is lowered to the sink S in which water or cleaning liquid is stored, and the tableware D is immersed in water or cleaning liquid. By moving the robot arm 100 up and down several times in this state, the tableware D is preliminarily washed.

ステップS108の処理として、動作制御部332の制御信号によりロボットアーム100が稼働し、図2に示す洗い場10のラックRの上方へ支持部170が移動する。 As the process of step S108, the robot arm 100 is operated by the control signal of the motion control section 332, and the support section 170 is moved above the rack R of the washing place 10 shown in FIG.

ステップS109の処理として、支持部170に接続されているカメラ200では、洗い場10のラックRの撮像が行われ、ラックRの画像データが生成される。 As the process of step S109, the camera 200 connected to the support section 170 captures an image of the rack R in the washing area 10, and image data of the rack R is generated.

ステップS110の処理として、判定部331では、ステップS109でカメラ200により撮像された画像データから、ロボットアーム100の先端部の位置から見たラックRの相対位置が判定される。このとき、吸着部190に吸着されている食器Dが、ラックR上にすでに載置されている食器Dと衝突しない位置になるように画像データから判定される。すなわち、後のステップにおいて食器DがラックR上に載置される位置決めが行われる。 As the process of step S110, the determination unit 331 determines the relative position of the rack R viewed from the position of the tip of the robot arm 100 from the image data captured by the camera 200 in step S109. At this time, it is determined from the image data that the tableware D sucked by the suction unit 190 is positioned so as not to collide with the tableware D already placed on the rack R. That is, positioning is performed so that the tableware D is placed on the rack R in a later step.

ステップS111の処理として、動作制御部332の制御信号によりロボットアーム100が稼働し、手首部160の回動により下方に向いている支持部170が約90°上方に向けて回動し、食器Dの表面が側方を向くように移動する。この状態で、ステップS110で判定されたラックR上の載置位置へ支持部170が移動する。そして、コンプレッサー180が空気の吸引を停止すると、吸着部190に吸着されていた食器Dが吸着部190から離脱し、ラックR上に載置される。 As the process of step S111, the robot arm 100 is operated by the control signal of the motion control unit 332, and the supporting unit 170 facing downward is rotated upward by about 90 degrees due to the rotation of the wrist unit 160, and the tableware D face to the side. In this state, the support portion 170 moves to the placement position on the rack R determined in step S110. Then, when the compressor 180 stops sucking air, the tableware D that has been sucked by the sucking portion 190 is separated from the sucking portion 190 and placed on the rack R.

ステップS112の処理として、判定部331では、ステップS109でカメラ200により撮像された画像データから、ラックRに載置されている食器Dの量が、食器洗浄機400による食器Dの洗浄を行える所定量に達しているか否かが判定される。この食器Dの量は、機械学習部333により機械学習が行われて生成された、食器洗浄機400による食器Dの洗浄における食器Dの最適な量のモデル情報に基づいて判定されても良い。この処理において、食器Dの載置量が所定量に達していると判定された場合、ステップS113の処理を行い、達していないと判定された場合、ステップS101の処理に戻り、他の食器Dの予備洗浄が行われる。 As the process of step S112, the determination unit 331 determines from the image data captured by the camera 200 in step S109 that the amount of the dishes D placed on the rack R is a place where the dishes D can be washed by the dishwasher 400. It is determined whether the quantity has been reached. The amount of the tableware D may be determined based on the model information of the optimum amount of the tableware D for washing the tableware D by the dishwasher 400 , which is generated by machine learning by the machine learning unit 333 . In this process, when it is determined that the amount of the tableware D placed has reached the predetermined amount, the process of step S113 is performed. is pre-washed.

なお、ステップS102でカメラ200により撮像された画像データから、他の食器Dがもう残っていないと判定される場合、これ以上予備洗浄を行う食器Dがないので、ステップS112の処理を行わずにステップS113の処理を行っても良い。また、このとき洗い場10の右端の台に載置されている食器Dの撮像がカメラ200により再度行われ、判定部331により食器Dが追加されているか否かの判定が行われても良い。 If it is determined in step S102 from the image data captured by the camera 200 that there are no other tableware D left, there is no more tableware D to be pre-washed, so the process of step S112 is not performed. You may perform the process of step S113. Also, at this time, the camera 200 may take an image of the tableware D placed on the rightmost table of the washing area 10, and the determination unit 331 may determine whether or not the tableware D has been added.

ステップS113の処理として、動作制御部332の制御信号によりロボットアーム100が稼働し、ステップS111の処理による支持部170が側方を向いた状態のまま、ラックRの側面方向へ移動し、ラックRの側面を押して食器洗浄機400の入り口方向に押し出すように移動する。このとき、ラックの位置が食器洗浄機400の入り口方向に押し出せるように、事前に位置合わせが行われる。これにより、食器Dが載置されたラックRが食器洗浄機400内にセットされ、食器洗浄機400により洗浄が行われる。 As the processing of step S113, the robot arm 100 is operated by the control signal of the motion control unit 332, moves to the side of the rack R while the support unit 170 faces the side by the processing of step S111, and moves to the side of the rack R. , and push it out toward the entrance of the dishwasher 400. - 特許庁At this time, alignment is performed in advance so that the position of the rack can be pushed out toward the entrance of the dishwasher 400 . As a result, the rack R on which the tableware D is placed is set in the dishwasher 400, and the dishwashing machine 400 performs washing.

さらに、例えば、ラックRの重量から、ラックRに載置されている食器Dの量が、食器洗浄機400による食器Dの洗浄を行える所定の量に達しているか判定し、達していると判定された場合にラックRを食器洗浄機400側に移動させるラック移送装置(ラック移送部)を備えても良い。この場合、食器洗浄支援装置1の動作として、ステップS112及びステップS113の処理は行わなくても良い。 Furthermore, for example, from the weight of the rack R, it is determined whether the amount of the dishes D placed on the rack R has reached a predetermined amount that allows the tableware D to be washed by the dishwasher 400, and it is determined that the amount has been reached. A rack transporting device (rack transporting section) may be provided to move the rack R to the dishwasher 400 side when the rack is loaded. In this case, the processing of steps S112 and S113 may not be performed as the operation of the dishwashing support device 1 .

<効果>
以上のように、本実施形態に係る食器洗浄支援装置は、ロボットアームの動作により食器が持ち上げられ、この状態でシンクへ移動されて水または洗浄液が貯留されているシンクに浸漬され、予備洗浄が行われる。その後、食器が食器洗浄機用のラックへ移動されて縦方向に向けられ、ラックに載置される。ラックに所定以上の量の食器が載置されると、ロボットアームの動作により、ラックが食器洗浄機側へ移動されて、食器洗浄機による洗浄が行われる。これにより、ロボットアームにより予備洗浄を行い、食器洗浄機による洗浄を行うことが可能であるため、人手を削減することが可能である。
<effect>
As described above, in the dishwashing assisting apparatus according to the present embodiment, the tableware is lifted by the operation of the robot arm, moved to the sink in this state, and immersed in the sink in which water or the cleaning liquid is stored, so that the tableware is pre-washed. done. The dishes are then moved to a dishwasher rack, oriented vertically, and placed on the rack. When more than a predetermined amount of tableware is placed on the rack, the rack is moved to the dishwasher side by the operation of the robot arm and washed by the dishwasher. As a result, it is possible to perform pre-washing by the robot arm and to perform washing by the dishwasher, thereby reducing manpower.

また、ロボットアームの先端にコンプレッサーが配置され、その吸引力により吸着部が食器を吸着するので、食器がロボットアームから外れてしまうことを防止し、確実に食器を保持することが可能になる。 A compressor is arranged at the tip of the robot arm, and the suction force of the compressor attracts the tableware to the suction part.

さらに、判定部により食器の形状が判定され、食器の水平方向における略重心の位置が判定され、その位置を吸着部が吸着するので、食器を偏りなく安定した状態で保持し、移動することが可能になる。このとき、機械学習部により、食器の形状に基づいて重心位置を判定するためのモデル情報が生成され、このモデル情報が判定部により使用されるため、食器の重心位置を正確に判定することが可能になる。 Furthermore, the shape of the tableware is determined by the determination unit, the position of the approximate center of gravity of the tableware in the horizontal direction is determined, and the position is adsorbed by the suction unit. be possible. At this time, the machine learning unit generates model information for determining the center-of-gravity position based on the shape of the tableware, and the model information is used by the determination unit, so that the center-of-gravity position of the tableware can be accurately determined. be possible.

(実施形態2)
図6は、本開示の実施形態2に係る食器洗浄支援装置1における、図3のロボットアーム100の吸着部190がラックRを持ち上げる一例を示す外観図である。本実施形態では、例えば、ラックRが図2に図示されていない他の場所、例えばラックRが載置されている台の裏側に載置されている場合、ステップS113の処理後、新たなラックRをロボットアーム100の動作により補充する場合について説明する。食器洗浄支援装置1の構成、及び実施形態1に示した処理の流れについては、実施形態1に係る食器洗浄支援装置1と同様である。
(Embodiment 2)
FIG. 6 is an external view showing an example of lifting the rack R by the suction unit 190 of the robot arm 100 of FIG. 3 in the dishwashing assistance device 1 according to Embodiment 2 of the present disclosure. In this embodiment, for example, if the rack R is placed at another location not shown in FIG. 2, for example, on the back side of the table on which the rack R is placed, after the process of step S113, a new rack A case in which R is replenished by the operation of the robot arm 100 will be described. The configuration of the dishwashing assistance device 1 and the flow of processing shown in the first embodiment are the same as those of the dishwashing assistance device 1 according to the first embodiment.

本実施形態において、判定部331は、カメラ200が撮像する画像データから、ラックRの形状を判定し、ラックRの水平方向における略中央である中央位置を判定する。 In this embodiment, the determination unit 331 determines the shape of the rack R from the image data captured by the camera 200, and determines the center position, which is substantially the center of the rack R in the horizontal direction.

図6に示すように、判定部331の判定結果に基づき、動作制御部332の制御信号によりロボットアーム100が稼働し、ラックRの中央位置へ支持部170が移動し、ラックRに吸着部190が接触するとコンプレッサー180の吸引力により、ラックRを持ち上げる。これにより、ラックRを偏りなく安定した状態で保持し、移動することが可能になる。 As shown in FIG. 6, based on the determination result of the determination unit 331, the robot arm 100 is operated by the control signal of the motion control unit 332, the support unit 170 is moved to the center position of the rack R, and the suction unit 190 is moved to the rack R. contact, the suction force of the compressor 180 lifts the rack R. This makes it possible to hold and move the rack R in a stable state without bias.

本実施形態によれば、上記実施形態1の効果に加え、ラックを補充することが可能になるので、より人手を削減することが可能である。 According to this embodiment, in addition to the effect of the first embodiment, it is possible to replenish the racks, so that it is possible to further reduce manpower.

(実施形態3(プログラム))
図7は、コンピュータ(電子計算機)500の構成の例を示す機能ブロック構成図である。コンピュータ500は、CPU501、主記憶装置502、補助記憶装置503、インタフェース504を備える。
(Embodiment 3 (program))
FIG. 7 is a functional block diagram showing an example of the configuration of a computer (electronic calculator) 500. As shown in FIG. A computer 500 includes a CPU 501 , a main memory device 502 , an auxiliary memory device 503 and an interface 504 .

ここで、実施形態1及び2に係る判定部331、動作制御部332、及び機械学習部333を構成する各機能を実現するための制御プログラムの詳細について説明する。これらの機能ブロックは、コンピュータ500に実装される。そして、これらの各構成要素の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置503に記憶されている。CPU501は、プログラムを補助記憶装置503から読み出して主記憶装置502に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、CPU501は、プログラムに従って、上述した記憶部に対応する記憶領域を主記憶装置502に確保する。 Here, the details of the control program for realizing each function constituting the determination unit 331, the operation control unit 332, and the machine learning unit 333 according to the first and second embodiments will be described. These functional blocks are implemented in computer 500 . The operations of these components are stored in the auxiliary storage device 503 in the form of programs. The CPU 501 reads out the program from the auxiliary storage device 503, develops it in the main storage device 502, and executes the above processing according to the program. In addition, the CPU 501 secures a storage area corresponding to the storage unit described above in the main storage device 502 according to the program.

当該プログラムは、具体的には、コンピュータ500において、食器を撮像する食器撮像ステップと、撮像された食器の画像データから、食器の位置及び形状を判定する食器位置形状判定ステップと、食器の位置及び形状の判定結果に基づき、食器を持ち上げて保持する食器保持ステップと、食器を保持した状態で移動し、食器に対して予備洗浄を行う予備洗浄ステップと、食器を食器洗浄機で洗浄させるためのラックを撮像するラック撮像ステップと、撮像されたラックの画像データから、ラックの位置を判定するラック位置判定ステップと、ラックの位置の判定結果に基づき、食器をラックに載置する食器載置ステップと、をコンピュータによって実現する制御プログラムである。 Specifically, in the computer 500, the program includes a tableware imaging step of imaging the tableware, a tableware position and shape determination step of determining the position and shape of the tableware from the image data of the imaged tableware, and the position and shape of the tableware. Based on the shape determination result, a tableware holding step of lifting and holding the tableware, a pre-washing step of moving while holding the tableware and pre-washing the tableware, and a step of washing the tableware with the dishwasher. A rack imaging step of imaging the rack, a rack position determining step of determining the position of the rack from the image data of the imaged rack, and a dish placing step of placing dishes on the rack based on the determination result of the rack position. and is a control program for realizing by a computer.

なお、補助記憶装置503は、一時的でない有形の媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例としては、インタフェース504を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、CD-ROM、DVD-ROM、半導体メモリ等が挙げられる。また、このプログラムがネットワークを介してコンピュータ500に配信される場合、配信を受けたコンピュータ500が当該プログラムを主記憶装置502に展開し、上記処理を実行してもよい。 Note that the auxiliary storage device 503 is an example of a non-temporary tangible medium. Other examples of non-transitory tangible media include magnetic disks, magneto-optical disks, CD-ROMs, DVD-ROMs, semiconductor memories, etc. that are connected via interface 504 . Further, when this program is distributed to the computer 500 via a network, the computer 500 receiving the distribution may develop the program in the main storage device 502 and execute the above process.

また、当該プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、当該プログラムは、前述した機能を補助記憶装置503に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで実現するもの、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)であってもよい。 Also, the program may be for realizing part of the functions described above. Further, the program may be a so-called difference file (difference program) that implements the above-described functions in combination with another program already stored in the auxiliary storage device 503 .

以上、開示に係る実施形態について説明したが、これらはその他の様々な形態で実施することが可能であり、種々の省略、置換および変更を行なって実施することが出来る。これらの実施形態および変形例ならびに省略、置換および変更を行なったものは、特許請求の範囲の技術的範囲とその均等の範囲に含まれる。 Although the disclosed embodiments have been described above, they can be implemented in various other forms, and can be implemented with various omissions, substitutions, and modifications. These embodiments, modifications, omissions, substitutions and modifications are included within the technical scope of the claims and their equivalents.

1 食器洗浄支援装置、100 ロボットアーム、110 固定部、120 載置可動部、130 上腕部、140 継手部、150 前腕部、160 手首部、170 支持部、180 コンプレッサー(吸引装置)、190 吸着部、200 カメラ(検知部)、300 制御端末、310 通信部、320 記憶部、330 制御部、331 判定部、332 動作制御部、333 機械学習部、NW ネットワーク 1 Dishwashing Support Device, 100 Robot Arm, 110 Fixed Part, 120 Placement Movable Part, 130 Upper Arm Part, 140 Joint Part, 150 Forearm Part, 160 Wrist Part, 170 Support Part, 180 Compressor (Suction Device), 190 Adsorption Part , 200 camera (detection unit), 300 control terminal, 310 communication unit, 320 storage unit, 330 control unit, 331 determination unit, 332 operation control unit, 333 machine learning unit, NW network

Claims (7)

食器洗浄機による食器の洗浄を支援する食器洗浄支援装置であって、
前記食器の表面が下方を向けた状態で持ち上げて保持すると共に移動し、前記食器を前記食器洗浄機で洗浄させるためのラックに前記食器の表面が側方を向くように載置するロボットアームと、
前記食器及び前記ラックを検知する検知部と、
検知された検知結果から、前記食器の位置及び形状を判定し、前記ラックの位置を判定する判定部と、
前記判定部の判定結果に基づき、前記ロボットアームの動作を制御する動作制御部と、を備え
前記ロボットアームの先端部には、前記食器の裏面を吸着することにより保持する吸着部が設けられる、食器洗浄支援装置。
A dishwashing assistance device for assisting dishwashing with a dishwashing machine,
a robot arm that lifts, holds and moves the tableware with the surface facing downward , and places the tableware on a rack for washing the tableware in the dishwasher so that the surface of the tableware faces the side; ,
a detection unit that detects the tableware and the rack;
A determination unit that determines the position and shape of the tableware from the detected detection result and determines the position of the rack;
a motion control unit that controls the motion of the robot arm based on the determination result of the determination unit ;
A tableware washing assisting apparatus , wherein a suction unit that holds the tableware by suction is provided at the tip of the robot arm .
前記検知部は、画像データに基づいて前記食器を検知し、
前記判定部は、前記検知結果に基づいて、前記吸着部による食器吸着可能な吸着可能位置として、前記食器の水平方向における重心位置を判定する、請求項1に記載の食器洗浄支援装置。
The detection unit detects the tableware based on image data,
2. The dishwashing support device according to claim 1, wherein said determination unit determines a center-of-gravity position of said tableware in the horizontal direction as a suctionable position at which said tableware can be suctioned by said suction unit based on said detection result.
前記動作制御部は、前記食器を洗浄液が貯留されているシンクに降下させ、前記洗浄液に浸漬して予備洗浄を行わせる、請求項1または請求項2に記載の食器洗浄支援装置。 3. The dishwashing assisting apparatus according to claim 1, wherein said operation control unit lowers said tableware into a sink in which cleaning liquid is stored and immerses said tableware in said cleaning liquid for pre-cleaning. 前記ロボットアームには、空気を吸引する吸引装置が設けられ、
前記動作制御部は、前記食器を吸着させるときに前記吸引装置を動作させ、前記食器の表面を側方に向けて前記ラックに載置するときに前記吸引装置の動作を停止させる、請求項1から請求項3のいずれか1項に記載の食器洗浄支援装置。
The robot arm is provided with a suction device for sucking air,
2. The operation control unit operates the suction device when the tableware is sucked, and stops the operation of the suction device when the tableware is placed on the rack with the surface of the tableware facing sideways. 4. The dishwashing assistance device according to any one of claims 3 to 4.
前記ロボットアームは、前記吸着部を回転可能に支持する手首部を備え、
前記動作制御部は、前記手首部により前記吸着部を回動させることにより、前記吸着部により保持された前記食器を、前記食器の表面が下方を向く状態から側方を向く状態へ回転させる、請求項1から請求項4のいずれか1項に記載の食器洗浄支援装置。
The robot arm includes a wrist portion that rotatably supports the suction portion,
The operation control unit rotates the tableware held by the suction unit by rotating the suction unit with the wrist, thereby rotating the tableware held by the suction unit from a state in which the surface of the tableware faces downward to a state in which the surface of the tableware faces sideways. The dishwashing support device according to any one of claims 1 to 4 .
前記動作制御部は、前記先端部に前記吸着部が設けられた状態の前記ロボットアームを前記ラックに押し当てて稼動させることにより前記ラックを移動させる、請求項1から請求項5のいずれか1項に記載の食器洗浄支援装置。 6. The motion control unit moves the rack by pressing the robot arm, which has the suction unit at the tip end, against the rack to operate the robot arm. 10. The dishwashing support device according to the above item . 前記動作制御部は、前記吸着部により前記ラックを吸引して保持するとともに、前記ロボットアームを稼動させることにより、前記吸着部により保持された前記ラックを移動させる、請求項1から請求項6のいずれか1項に記載の食器洗浄支援装置。


7. The apparatus according to any one of claims 1 to 6, wherein the motion control unit attracts and holds the rack by the suction unit, and operates the robot arm to move the rack held by the suction unit. The dishwashing assistance device according to any one of the above items.


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