JP7341550B1 - 把持システム - Google Patents

Abstract

【課題】ロボットによって対象物を把持する作業をより適切に行う。【解決手段】取り分けシステム１は、具材供給部１０と、多関節ロボット３０と、制御装置４０と、を備える。多関節ロボット３０は、把持対象となる対象物を把持する。制御装置４０は、多関節ロボット３０の動作を制御する。多関節ロボット３０は、制御装置４０の制御に従って、多関節ロボット３０のハンド３１が備える把持部材を対象物の物理量が所定量になると推定される深さまで対象物の表面から差し込んで把持する。【選択図】図２

Description

本発明は、把持システムに関する。

近年、弁当の盛り付け作業等、具材を取り分ける作業にロボットが用いられるようになっている。
例えば、弁当を盛り付ける作業をロボットが行う場合、バット等の容器に蓄えられた具材をロボットが所定量把持し、弁当内の定められた領域に移送してリリースする動作が繰り返される。
なお、具材を取り分ける作業にロボットを用いる技術は、例えば、特許文献１に記載されている。

特開２０２２－０１３２３６号公報

しかしながら、具材をロボットが取り分ける場合、具材の種類によっては、適切な量をロボットが把持することが困難な場合がある。例えば、ポテトサラダのように粘性あるいは粘着性を有する具材の場合、バット等の容器に蓄えられた具材の状態や、ロボットの把持の仕方等の種々の要因により、一度に把持される具材の量がばらつく可能性がある。
なお、このような課題は、具材を取り分ける場合に限らず、練ったモルタル、コンクリート等、粘性あるいは粘着性を有する材料からなる対象物を把持する場合に共通するものである。
即ち、従来の技術においては、ロボットによって対象物を把持する作業を適切に行うことが困難であった。

本発明の課題は、ロボットによって対象物を把持する作業をより適切に行うことである。

上記課題を解決するため、本発明の一実施形態に係る取り分けシステムは、
把持対象となる対象物を把持するロボットと、
前記ロボットの動作を制御する制御装置と、
を備え、
前記ロボットは、前記制御装置の制御に従って、前記ロボットのハンドが備える把持部材を前記対象物の物理量が所定量になると推定される深さまで前記対象物の表面から差し込んで把持することを特徴とする。

本発明によれば、ロボットによって対象物を把持する作業をより適切に行うことができる。

本発明に係る取り分けシステム１が複数並べられた状態を示す斜視図である。 本発明に係る取り分けシステム１の主要部を拡大した斜視図である。 ハンド３１の先端に設置される把持部材３１ａの形状例を示す模式図である。 制御装置４０のハードウェア構成を示す模式図である。 制御装置４０の機能的構成を示すブロック図である。 具材容器内の具材の状態例を示す模式図である。 レベリング動作の概念を示す模式図である。 スクレイピング動作の概念を示す模式図である。 ハンド３１による把持動作の一例を示す模式図である。 取り分けシステム１が実行する具材取り分け処理の流れを示すフローチャートである。 レベリング動作の一例を示す模式図である。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。
［第１実施形態］
［構成］
図１及び図２は、本発明に係る取り分けシステム１全体の構成を示す模式図であり、図１は、取り分けシステム１が複数並べられた状態を示す斜視図、図２は、取り分けシステム１の主要部を拡大した斜視図である。
本実施形態における取り分けシステム１は、材料を取り分けるシステムに本発明を適用した例を示すものであり、以下の説明においては、取り分けシステム１が、弁当に盛り付けられる総菜（具材）を把持し、弁当の容器に取り分ける場合を例に挙げて説明する。なお、以下の説明において、盛り付けられる具材の量として、重量を例に挙げて説明するが、本発明は、重量以外であっても、体積、かさ、質量等、各種呼称の物理量を対象に適用することが可能である。

図１及び図２に示すように、取り分けシステム１は、具材供給部１０と、容器供給部２０と、多関節ロボット３０と、制御装置４０と、遮蔽部５０と、を備えている。なお、取り分けシステム１に隣接して、弁当の容器を自動的に運搬するベルトコンベア２が設置されている。

具材供給部１０は、取り分けシステム１において取り分けられる総菜（具材）を収容した具材容器を備えている。具材容器として、例えば、大型のバットやトレー等を用いることができる。具材供給部１０には、例えば、ポテトサラダ等の練りサラダ（粘性・粘着性を有する具材を含むサラダ）、おから、切り干し大根、なます、ひじき、煮豆、バターコーン等の総菜が収容される。本実施形態において、具材供給部１０には、１種類の具材が複数食分（例えば、数十～数百食分）収容されているものとする。したがって、複数の取り分けシステム１がそれぞれ異なる具材を１つの弁当の容器に盛り付けることで、弁当の盛り付け作業を完了させることができる。具材供給部１０の具材容器は、作業員が手作業によって、または、多関節ロボット３０が自動的に交換することが可能である。

容器供給部２０は、取り分けシステム１において、具材が盛り付けられる所定位置（図２中の盛り付け位置Ｐ１）に弁当の容器を供給する。容器供給部２０には、弁当の容器が複数収容されており、取り分けシステム１が動作を開始すると、容器を１つずつ盛り付け位置Ｐ１に供給する。また、盛り付け位置Ｐ１には、弁当の容器の重量を計測する重量センサ２１が設置されており、盛り付け位置Ｐ１において具材が盛り付けられると、盛り付けられた具材の重量（即ち、盛り付けによって増加した重量）を計測する。このとき計測された重量のデータは、制御装置４０に出力される。そして、重量の計測が終了すると、容器供給部２０に備えられた押し出し機構によって、弁当の容器がベルトコンベア２に搬出される。

多関節ロボット３０は、例えば、水平多関節ロボットあるいは垂直多関節ロボット等によって構成され、盛り付けられる具材を把持可能なハンド３１と、可動範囲において任意の位置にハンド３１を移動させるロボットアーム３２と、ハンド３１付近を撮影する撮像装置３３と、を備えている。
また、多関節ロボット３０のハンド３１を保持する関節には、ハンド３１が把持した具材の物理量を取得する手段の一例として、把持した具材の重量を計測する重量センサ３０Ａが設置されている。重量センサ３０Ａによって計測された具材の重量（即ち、把持された具材の重量）のデータは、制御装置４０に出力される。さらに、ハンド３１を保持する関節は、ロボットアーム３２に対してハンド３１を捻り方向に回転させる軸を備えている。そのため、ハンド３１が具材を把持する際に、ハンド３１の向きを変化させることにより、ハンド３１が開閉する方向を調整することができる。これにより、ハンド３１が容器の内壁に達した際に、容器内壁と平行な方向にハンド３１が開閉するようにハンド３１の向きを変更することが可能となり、容器内壁近傍の具材を把持し易くなる。

図３は、ハンド３１の先端に設置される把持部材３１ａの形状例を示す模式図である。
なお、図３においては、一対で用いられる把持部材３１ａの一方のみが示されている。
図３に示すように、本実施形態においては、先端が平坦な板状部材（即ち、先端が直線状の縁部を有する平板）の左右に、側板を備えた形状の把持部材３１ａが用いられている。したがって、図３に示す把持部材３１ａの形状においては、ハンド３１が一対の把持部材３１ａを閉じた場合に、把持部材３１ａ同士が当接することにより、少なくとも下部及び側部が閉じた容器形状の構造となる。

このような把持部材３１ａの形状の場合、練りサラダ等の具材に対して、把持部材３１ａの先端を表面から垂直に差し込み、所定の深さで一対の把持部材３１ａを閉じて具材を持ち上げることで、ほぼ一定量の具材を取り出すことが可能となる。
また、把持部材３１ａの先端は平坦（先端が直線状の縁部を有する形状）であると共に、外面は平面となっており、縁部が具材容器の底面と平行となるように設置されることから、図３に示す把持部材３１ａは、後述するレベリング動作（具材の表面を平坦化する動作）に適した形状であると共に、レベリング動作を行い易い形態で設置することが可能となっている。

図１及び図２の説明に戻り、多関節ロボット３０の撮像装置３３は、具材供給部１０から具材を取り出す工程及び取り出した具材を弁当の容器に盛り付ける工程において、ハンド３１付近の画像を含む撮影対象箇所の画像を逐次撮影する。このとき撮影された画像のデータは、制御装置４０に出力される。なお、撮像装置３３に代えて、または、撮像装置３３に加えて、多関節ロボット３０の稼動範囲を撮影可能な撮像装置を取り分けシステム１の所定箇所に備えておき、この撮像装置によって、ハンド３１付近を含む撮影対象箇所の画像を撮影することとしてもよい。また、撮像装置３３等、取り分けシステム１に設置される撮像装置をステレオカメラ等の立体形状を取得可能なものとしてもよい。ただし、２次元画像を撮影する撮像装置の撮像位置を変化させて取得した２つの２次元画像を基に、被写体の３次元形状を算出することも可能である。

制御装置４０は、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）またはプログラマブルコントローラ等の情報処理装置によって構成され、各種プログラムを実行することにより、取り分けシステム１全体を制御する。例えば、制御装置４０は、容器供給部２０が容器を供給する動作及び多関節ロボット３０が具材を把持して盛り付ける動作等を制御する。
遮蔽部５０は、取り分けシステム１において、具材供給部１０、容器供給部２０及び多関節ロボット３０が設置された領域の周囲及び情報を囲う板状部材によって構成されている。遮蔽部５０を構成する板状部材は、ガラスまたは樹脂等の透明な材料によって構成され、外部から取り分けシステム１の稼動状況を視認することが可能となっている。また、遮蔽部５０が構成する側壁の一部には、開閉可能な扉が設置されている。具材供給部１０の具材容器の交換、容器供給部２０への容器の追加あるいは取り分けシステム１のメンテナンス等が行われる場合、遮蔽部５０の扉を開けて各種作業を行うことができる。

［制御装置４０のハードウェア構成］
図４は、制御装置４０のハードウェア構成を示す模式図である。
図４に示すように、制御装置４０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）７１１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）７１２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）７１３と、バス７１４と、入力部７１５と、出力部７１６と、記憶部７１７と、通信部７１８と、ドライブ７１９と、を備えている。

ＣＰＵ７１１は、ＲＯＭ７１２に記録されているプログラム、または、記憶部７１７からＲＡＭ７１３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。
ＲＡＭ７１３には、ＣＰＵ７１１が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。

ＣＰＵ７１１、ＲＯＭ７１２及びＲＡＭ７１３は、バス７１４を介して相互に接続されている。バス７１４には、入力部７１５、出力部７１６、記憶部７１７、通信部７１８及びドライブ７１９が接続されている。

入力部７１５は、マウスやキーボード等の入力装置を備え、制御装置４０に対する各種情報の入力を受け付ける。なお、入力部７１５としてマイクを備え、作業者の音声入力によって各種情報の入力を受け付けることとしてもよい。
出力部７１６は、ディスプレイやスピーカ等で構成され、画像や音声を出力する。
記憶部７１７は、ハードディスクあるいはＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成され、各サーバで管理される各種データを記憶する。
通信部７１８は、ネットワークを介して他の装置との間で行う通信を制御する。

ドライブ７１９には、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、あるいは半導体メモリ等よりなる、リムーバブルメディア７３１が適宜装着される。ドライブ７１９によってリムーバブルメディア７３１から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部７１７にインストールされる。
なお、上記ハードウェア構成は、制御装置４０の基本的構成であり、一部のハードウェアを備えない構成としたり、付加的なハードウェアを備えたり、ハードウェアの実装形態を変更したりすることができる。

［機能的構成］
次に、制御装置４０の機能的構成について説明する。
図５は、制御装置４０の機能的構成を示すブロック図である。
図５に示すように、取り分けシステム１の動作を制御するためのプログラムを実行することにより、制御装置４０のＣＰＵ７１１においては、センサ情報取得部１５１と、撮像制御部１５２と、具材状態判定部１５３と、具材量判定部１５４と、多関節ロボット制御部１５５と、容器供給制御部１５６と、記録制御部１５７と、が機能する。また、記憶部７１７には、パラメータ記憶部１７１と、履歴データベース（履歴ＤＢ）１７２と、が形成される。

パラメータ記憶部１７１には、取り分けシステム１が動作する際に用いられる各種パラメータが記憶されている。例えば、パラメータ記憶部１７１には、具材供給部１０の具材容器の位置、容器供給部２０から供給される弁当の容器の位置、弁当の容器内における具材を盛り付ける領域の位置、具材を把持する際のハンド３１の具材への差し込み量と把持される具材の重量との関係（関数あるいはテーブル形式のデータ等）、多関節ロボット３０の動作パターンを定義するパラメータ等が記憶される。本実施形態において、ハンド３１の具材への差し込み量は、具材の重量（物理量）を推定する指標となっている。即ち、ハンド３１の具材への差し込み量と把持される具材の重量との関係から、把持された具材の実際の重量（目標とする把持重量）は、ハンド３１の具材への差し込み量を基に推定される。

履歴ＤＢ１７２には、取り分けシステム１が動作した際に取得される制御に関するパラメータあるいは取り分けシステム１で取り分けられた具材の重量の計測データが記憶される。また、履歴ＤＢ１７２には、取り分けシステム１が動作する過程で撮影された画像のデータも逐次記憶される。

センサ情報取得部１５１は、取り分けシステム１に設置された各種センサによって検出された情報（センサ情報）を取得する。例えば、センサ情報取得部１５１は、多関節ロボット３０の関節に設置された重量センサ３０Ａによって計測された具材の重量のデータや、容器供給部２０の重量センサ２１によって計測された具材の重量のデータを取得する。

撮像制御部１５２は、撮像装置３３を制御し、多関節ロボット３０のハンド３１付近の画像、具材供給部１０の具材の画像あるいは弁当の容器の画像等を所定時間間隔で撮影させる。
具材状態判定部１５３は、撮像装置３３によって撮影された具材の画像に基づいて、具材の状態を判定する。例えば、具材状態判定部１５３は、撮像装置３３によって撮影された具材の画像から、具材容器内の具材の深さ（具材容器内の具材表面から具材容器底面までの深さ）、表面の平坦度合（表面がどの程度荒れているか）を認識する。なお、具材の深さについては、少なくとも、ハンド３１が把持を行う位置における具材の深さを認識すればよい。ただし、具材容器内の具材全体の深さを認識してもよい。また、具材状態判定部１５３は、具材の深さ及び表面の平坦度合が具材を把持するための条件に適合しているか否か（例えば、具材の深さ及び平坦度合が設定された閾値以上であるか否か）を判定する。なお、具材の表面の平坦度合は、例えば、表面が有する凹凸の大きさの絶対値等に基づいて定義することができ、具材の表面が平坦であるほど大きい値となるように定義することができる。また、具材の表面の部分毎に平坦度合を判定することとしてもよい。また、具材状態判定部１５３は、具材容器内の具材の状態が、一度の把持動作で規定量の具材を把持可能であるか否かを判定する。

具材量判定部１５４は、多関節ロボット３０の重量センサ３０Ａによって計測された具材の重量のデータや、容器供給部２０の重量センサ２１によって計測された具材の重量のデータに基づいて、規定量の具材が把持されたか否か、及び、規定量の具材が弁当の容器に取り分けられたか否かを判定する。
多関節ロボット制御部１５５は、多関節ロボット３０の動作を制御し、取り分けシステム１において定義されている動作パターンに従って、具材を取り分けるための一連の動作を多関節ロボット３０に実行させる。例えば、多関節ロボット制御部１５５は、多関節ロボット３０のハンド３１によって具材を把持する動作、把持した具材を弁当の容器に移送する動作、把持している具材をリリースする動作、具材容器内の具材の表面を平坦にする動作（レベリング動作）、具材容器内の具材を寄せ集める動作（スクレイピング動作）等を多関節ロボット３０に実行させる。

図６は、具材容器内の具材の状態例を示す模式図である。
また、図７は、レベリング動作の概念を示す模式図、図８は、スクレイピング動作の概念を示す模式図である。
図６に示すように、具材容器内の具材の表面の平坦度合が低い（荒れている）場合、図７に示すように、多関節ロボット３０がレベリング動作を行い、把持部材３１ａによって表面を平坦化する。なお、レベリング動作を行う場合、把持部材３１ａの先端が平坦である（直線状の縁部を有する）ことを利用し、具材容器の底面と把持部材３１ａの先端とが平行な状態を維持して、把持部材３１ａを具材容器の底面から同一の高さで移動させることができる。また、レベリング動作において、把持部材３１ａの外面が平面であることを利用して、具材に把持部材３１ａの外面を押し付けて平坦化したり、把持部材３１ａの外面で具材表面をなでることで平坦化したりすることも可能である。
また、図６に示すように、具材容器内の具材の深さが把持動作を行うために十分でない場合、図８に示すように、多関節ロボット３０がスクレイピング動作を行い、把持部材３１ａによって具材を寄せ集めて、把持動作を行うために十分な深さとする。なお、図８に示すように、具材に把持部材３１ａの外面を押し当てて移動させることによって、具材を寄せ集めることの他、具材を把持部材３１ａで把持し、他の部分の具材の上に積み上げることで寄せ集めることとしてもよい。

容器供給制御部１５６は、容器供給部２０を制御し、取り分けシステム１において取り分けられる具材を盛り付けるための弁当の容器を所定のタイミングで盛り付け位置Ｐ１に供給させる。また、容器供給制御部１５６は、容器供給部２０を制御し、具材が盛り付けられた弁当の容器をベルトコンベア２に搬出させる。
記録制御部１５７は、取り分けシステム１が動作した際に取得された制御に関するパラメータ及び取り分けシステム１で取り分けられた具材の重量の計測データを履歴ＤＢ１７２に記憶する。また、記録制御部１５７は、取り分けシステム１が動作する過程で撮影された画像のデータを履歴ＤＢ１７２に記憶する。

［具材の具体的な把持方法］
本実施形態に係る取り分けシステム１においては、具材及び使用されるハンド３１の種類に応じて、ハンド３１を具材に差し込む深さ（差し込み量）と、そのときに把持される具材の重量との関係が、予め把握されている。例えば、把持される具材の密度（単位深さあたりの重量を表すパラメータ）を予め計測しておき、具材の密度とハンド３１を差し込む深さとの乗算値を要素とする関数によって、把持される重量を算出（推定）することができる。これにより、簡単な演算によって、把持される具材の重量を推定することができる。また、このように算出される重量をテーブル形式のデータとして保持しておくこともできる。さらに、１回の把持動作で平坦性が低下する具材の表面の範囲が把握できるため、具材容器内の具材の表面において、把持動作毎に把持位置をずらすピッチが設定されている。また、予め設定されたハンド３１を差し込む深さ及びピッチに基づいて、具材の表面のいずれの位置からどのように具材を把持するかの基本的な動作パターンが設定されている。

なお、上述したように、具材容器内の具材の表面の平坦度合が具材を把持するための条件に適合しない場合、レベリング動作が行われ、具材の表面が平坦化される。また、具材容器内の具材の深さが具材を把持するための条件に適合しない場合、スクレイピング動作が行われ、具材が寄せ集められる。
そして、具材の表面の平坦度合及び深さが具材を把持するための条件に適合している場合、基本的な動作パターンに従って、以下のように把持動作が行われる。

図９は、ハンド３１による把持動作の一例を示す模式図である。
図９に示すように、ハンド３１が具材を把持する場合、（１）具材にアプローチする、（２）具材の表面を検出する、（３）把持部材３１ａを具材に差し込む、（４）把持部材３１ａを閉じる、（５）把持した具材の重量（物理量）を計測する、という手順で具材が把持される。把持した重量が規定量に適合する場合、弁当の容器に具材が移送されてリリースされる。なお、把持した重量が規定量に適合するとは、例えば、目標とする重量に対して、把持した具材の重量が所定誤差以内（±１５％以内等）にあることをいう。ただし、把持部材３１ａに具材が粘着してリリースされないケースを考慮し、把持した重量が規定量よりも多い場合の誤差を少ない場合の誤差よりも大きく設定することとしてもよい。一方、把持した重量が規定量に適合しない場合、さらに、（６）具材容器における把持した位置に具材をリリースする（具材を戻す）、（７）把持した具材の重量が超過していた場合（例えば、把持した具材の重量が規定量の範囲の上限を超えている場合）には、前回よりも把持部材３１ａを具材に差し込む深さを浅く修正して具材を把持する、（８）把持した具材の重量が不足していた場合（例えば、把持した具材の重量が規定量の範囲の下限を下回っている場合）には、前回よりも把持部材３１ａを具材に差し込む深さを深く修正して具材を把持する、という手順で具材が再把持される。

手順（２）において具材の表面を検出する場合、多関節ロボット３０のハンド３１が具材に接触することで受ける反力を検出したり、撮像装置３３が撮像した画像によって具材の表面とハンド３１との接触を検出したりすることが可能である。
また、手順（３）で具材に把持部材３１ａを差し込む場合、多関節ロボット３０の制御パラメータ（関節の回転角度等）から差し込み量を算出したり、撮像装置３３が撮像した画像によって把持部材３１ａの差し込み量を推定したりすることが可能である。
また、手順（６）において具材がリリースされる場合、具材の種類に応じて、単純に把持部材３１ａを開いてリリースしたり、把持部材３１ａを開いた後に、ハンド３１を降下させて急激に停止させることにより、具材を振るい落としてリリースしたりすることができる。また、具材を振るい落とす動作を繰り返すこととしてもよい。
また、手順（８）において、前回よりも把持部材３１ａを具材に深く差し込んだとしても、規定量の具材を把持できない場合（規定量を取るために必要な差し込み深さよりも、把持予定位置における具材の深さが浅い場合）等には、具材表面の複数箇所から具材を把持することにより、複数回で把持した合計の具材の量が規定量となるように制御することも可能である。この場合、例えば、具材の表面における複数箇所に把持部材３１ａを差し込む深さの合計（差し込み量の合計）が、一度で規定量の具材を把持する場合に把持部材３１ａを具材に差し込む深さと同一となるように制御することができる。また、例えば、２箇所目以降の把持を行う場合に、把持済みの具材を次の把持予定位置に一旦リリースし、リリースした具材が存在する具材の表面に対して、一度で規定量の具材を把持する場合に差し込む深さまで把持部材３１ａを具材に差し込み、規定量の具材を改めて一度で把持するように制御することも可能である。

なお、把持部材３１ａを具材に差し込む深さ（差し込み量）と、そのときに把持される具材の重量との関係については、具材の密度から算出（推定）することの他、把持部材３１ａを差し込んだ深さのデータと、そのときに把持された具材の重量を計測したデータとを機械学習し、機械学習によって生成された機械学習モデルを用いて、把持される重量を推定することとしてもよい。また、この機械学習の過程において具材の密度を算出し、算出した密度を用いて、把持部材３１ａを具材に差し込んだ深さ（差し込み量）から、把持された具材の重量を算出してもよい。

［動作］
次に、取り分けシステム１の動作を説明する。
図１０は、取り分けシステム１が実行する具材取り分け処理の流れを示すフローチャートである。
具材取り分け処理が開始されると、ステップＳ１において、多関節ロボット制御部１５５は、具材を把持するためのデータ（動作パターンのデータ及びハンド３１の差し込み量のデータ等）を読み込む。

ステップＳ２において、多関節ロボット制御部１５５は、動作パターンのデータに従って、具材容器へハンド３１を移送する。
ステップＳ３において、具材状態判定部１５３は、撮像装置３３によって撮影された具材の画像に基づいて、具材の状態を認識する。

ステップＳ４において、具材状態判定部１５３は、具材の表面の平坦度合が具材を把持するための条件に合致しているか否かの判定を行う。
具材の表面の平坦度合が具材を把持するための条件に適合していない場合、ステップＳ４においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ５に移行する。
具材の表面の平坦度合が具材を把持するための条件に適合している場合、ステップＳ４においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ６に移行する。
ステップＳ５において、多関節ロボット制御部１５５は、具材の表面を平坦化するためのレベリング動作を実行する。

ステップＳ６において、具材状態判定部１５３は、具材容器内の具材の深さが具材を把持するための条件に適合しているか否かの判定を行う。
具材容器内の具材の深さが具材を把持するための条件に適合していない場合、ステップＳ６においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ７に移行する。
具材容器内の具材の深さが具材を把持するための条件に適合している場合、ステップＳ６においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ８に移行する。
ステップＳ７において、多関節ロボット制御部１５５は、具材を寄せ集めるスクレイピング動作を実行する。

ステップＳ８において、具材状態判定部１５３は、一度の把持動作で規定量の具材を把持可能であるか否かの判定を行う。
一度の把持動作で規定量の具材を把持可能ではない場合、ステップＳ８においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ９に移行する。
一度の把持動作で規定量の具材を把持可能である場合、ステップＳ８においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ１４に移行する。

ステップＳ９において、多関節ロボット制御部１５５は、具材に対して設定された深さまでハンド３１（把持部材３１ａ）を差し込む。
ステップＳ１０において、多関節ロボット制御部１５５は、把持部材３１ａを閉じて具材を把持する。
ステップＳ１１において、多関節ロボット制御部１５５は、他の位置（具材が平坦な位置）へハンド３１を移送する。

ステップＳ１２において、多関節ロボット制御部１５５は、具材に対して追加して把持する分に対応する深さまでハンド３１（把持部材３１ａ）を差し込む。
ステップＳ１３において、多関節ロボット制御部１５５は、把持部材３１ａを閉じて具材を把持する。
ステップＳ１３の後、処理はステップＳ１６に移行する。
ステップＳ１４において、多関節ロボット制御部１５５は、具材に対して設定された深さまでハンド３１（把持部材３１ａ）を差し込む。

ステップＳ１５において、多関節ロボット制御部１５５は、把持部材３１ａを閉じて具材を把持する。
ステップＳ１６において、具材量判定部１５４は、把持した具材の重量（物理量）を計測する。
ステップＳ１７において、具材量判定部１５４は、規定量の具材が把持されているか否かの判定を行う。
規定量の具材が把持されていない場合、ステップＳ１７においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ１８に移行する。

規定量の具材が把持されている場合、ステップＳ１７においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ２１に移行する。
ステップＳ１８において、多関節ロボット制御部１５５は、直前に把持した位置に具材を戻す。
ステップＳ１９において、多関節ロボット制御部１５５は、修正された深さまで具材に対してハンド３１を差し込む。
ステップＳ２０において、多関節ロボット制御部１５５は、把持部材３１ａを閉じて具材を把持する。
ステップＳ２０の後、処理はステップＳ１７に移行する。

ステップＳ２１において、多関節ロボット制御部１５５は、把持した具材を弁当の容器の位置に移送し、容器内の所定の領域にリリースする。容器内の所定の領域に具材がリリースされると、具材量判定部１５４によって、取り分けられた具材の量が規定量に適合するか否かが判定される。この判定結果は、弁当の容器と対応付けられて、後段の処理に引き継がれる。

ステップＳ２２において、多関節ロボット制御部１５５は、具材取り分け処理を終了する条件に適合したか否かの判定を行う。具材取り分け処理を終了する条件としては、予定された数の弁当の容器に具材を盛り付けたこと、あるいは、具材取り分け処理を終了させる操作が行われたこと等を定義することができる。
具材取り分け処理を終了する条件に適合していない場合、ステップＳ２２においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ２に移行する。
具材取り分け処理を終了する条件に適合している場合、ステップＳ２２においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ２３に移行する。

ステップＳ２３において、記録制御部１５７は、具材取り分け処理において取得された制御に関するパラメータ及び取り分けられた具材の重量の計測データ（履歴データ）を履歴ＤＢ１７２に記憶する。なお、履歴データは、多関節ロボット３０が具材を弁当の容器に取り分ける毎に、履歴ＤＢ１７２に記憶することとしてもよい。
ステップＳ２３の後、具材取り分け処理は終了する。

以上のように、本実施形態に係る取り分けシステム１は、把持部材３１ａを具材に差し込む深さを基に、把持される具材の重量（物理量）を算出（推定）することができる。
そのため、多関節ロボット３０によって同様の把持動作を行うことで、ばらつきが抑制された正確な量の具材を取り分けることが可能となる。
即ち、取り分けシステム１によれば、ロボットによって具材を取り分ける作業をより適切に行うことができる。
また、本実施形態に係る取り分けシステム１によれば、把持対象となる具材の表面の平坦度合を認識し、具材の表面の平坦度合が具材を把持するための条件に適合していない場合、具材の表面を平坦にするレベリング動作が実行される。
したがって、把持部材３１ａをより正確な差し込み量で具材に差し込むことができるため、具材をより適切に取り分けることができる。
また、本実施形態に係る取り分けシステム１によれば、具材容器内の具材の量が減少した場合等、具材の深さが具材を把持するための条件に適合しない場合、具材容器内の具材を寄せ集めるスクレイピング動作が実行される。
そのため、具材が少ない状態であっても、具材を把持するために必要な深さに調整することができ、具材を有効活用できると共に、具材を供給する頻度を低下させることができる。
したがって、ロボットによって具材を取り分ける作業をより効率的に実行することが可能となる。
また、本実施形態に係る取り分けシステム１によれば、一度で規定量の具材を把持できない場合、複数回の把持動作によって規定量の具材が把持される。
したがって、具材容器内の具材の量が減少した場合や一度の把持で規定量の具材を把持し難い具材を取り分ける場合等において、より柔軟な動作によって、必要な重量の具材を把持することが可能となる。

［変形例１］
上述の実施形態において、先端が平坦な板状部材の左右に、側板を備えた形状の把持部材３１ａ（図３参照）を用いる例について説明したが、これに限られない。
例えば、固形物の割合が多い具材を取り分ける場合等には、先端に爪を有する把持部材３１ａの形状とすることができる。
このような形状の把持部材３１ａとした場合、爪が固形物を押し退けること等により、具材に対して把持部材３１ａを差し込み易くなるという効果を有する。また、このとき、具材の表面に対して、爪を斜交させて差し込むことにより、把持部材３１ａをより差し込み易くすることができる。
なお、ハンド３１の一対の把持部材３１ａを異なる種類の把持部材３１ａで構成することとしてもよい。
例えば、ハンド３１が備える一対の把持部材３１ａの一方を先端が平坦な形状（図３参照）とし、他方を先端に爪を有する形状とすることも可能である。
この場合、具材の状態等に応じて、適切な形状の把持部材３１ａを選択して、把持動作、レベリング動作あるいはスクレイピング動作を行うことができる。

［変形例２］
上述の実施形態において、具材状態判定部１５３が具材の表面の状態を認識し、具材の表面の平坦度合が具材を把持するための条件に適合していない場合にレベリング動作が行われるものとしたが、これに限られない。
例えば、把持動作毎に具材の表面における把持位置をずらすピッチが設定されていることから、具材容器内の具材の表面全体から具材を把持した後（即ち、所定回数の把持動作が行われる毎）に、レベリング動作を行うこととしてもよい。
この場合、撮像装置等によって具材の表面の状態を検出することなく、具材の表面を一定の平坦度合を有する状態に調整することができる。
なお、第１実施形態におけるレベリング動作に対し、所定回数の把持動作が行われる毎のレベリング動作を併せて実行することとしてもよい。

［変形例３］
上述の実施形態において、具材状態判定部１５３が具材の深さを認識し、具材の深さが具材を把持するための条件に適合していない場合にスクレイピング動作が行われるものとしたが、これに限られない。
例えば、把持動作毎に具材の表面から取り出される具材の量（把持部材３１ａが差し込まれる深さ）が設定されていることから、具材容器内の具材の表面全体から具材を把持した後（即ち、所定回数の把持動作が行われる毎）に、スクレイピング動作を行うこととしてもよい。
この場合、撮像装置等によって具材の深さを検出することなく、具材が一定の深さを有する状態に調整することができる。
なお、第１実施形態におけるスクレイピング動作に対し、所定回数の把持動作が行われる毎のスクレイピング動作を併せて実行することとしてもよい。

［変形例４］
上述の実施形態において、撮像装置として、ステレオカメラあるいは２次元画像を撮影する撮像装置を用いる例について説明したが、これに限られない。
例えば、撮像装置として、被写体までの距離（深度）を測定する機能を備えたＤｅｐｔｈカメラを用いることも可能である。
この場合、被写体を撮影することで、カラー画像と共に、各部の正確な深度情報を容易に取得することができる。
そのため、各部の深度情報によって、具材表面や具材容器等の立体的な形状を把握することが可能となる。
したがって、具材表面の平坦度合を判定し、レベリング動作の要否を決定したり、具材の深さを判定し、スクレイピング動作の要否を決定したりすることが可能となる。

［変形例５］
上述の実施形態において、多関節ロボット３０が把持した具材の重量あるいは弁当の容器に取り分けられた具材の重量を重量センサ３０Ａ，２１によって計測するものとしたが、これに限られない。
例えば、撮像装置によって撮像された具材の画像から、具材の体積を推定し、密度と推定された体積を乗算すること等により、具材の重量を算出することも可能である。
この場合、重量センサ３０Ａ，２１を用いることなく、具材の重量を算出する手段を実装することができる。

［変形例６］
上述の実施形態において、具材の表面の平坦度合を撮像装置によって撮影された画像を基に判定するものとしたが、これに限られない。
例えば、多関節ロボット３０が具材の表面に接触することにより検出される力覚によって、具材の表面の平坦度合（表面がどの程度荒れているか）を判定することも可能である。
この場合、撮像装置を用いることなく、具材の表面の平坦度合を検出する手段を実装することができる。

［変形例７］
上述の実施形態において、レベリング動作を実行する場合、図７に示すように、具材容器の底面と把持部材３１ａの先端とが平行な状態を維持して、把持部材３１ａを具材容器の底面から同一の高さで移動させるものとして説明したが、これに限られない。
即ち、レベリング動作を実行する場合、具材表面を平坦化可能な各種形態の動作を実行することができる。
図１１は、レベリング動作の一例を示す模式図である。
図１１に示すように、レベリング動作を実行する場合、具材の表面に把持部材３１ａの先端が接触する状態（図１１（ａ）参照）で、把持部材３１ａを開閉させる動作（図１１（ｂ）参照）を実行し、把持部材３１ａが開閉動作する範囲の具材表面を平坦化（図１１（ｃ）参照）することが可能である。
この場合、一対の把持部材３１ａの中央に位置する具材の表面が平坦化されるため、次に具材を把持する予定の位置を確実に平坦化することができる。また、ハンド３１自体を搬送する動作が必要ないため、レベリング動作に要する時間を短縮することができる。

［変形例８］
上述の実施形態において、スクレイピング動作を実行する場合、図８に示すように、具材に把持部材３１ａの外面を押し当てて移動させることによって、具材を寄せ集める例や、具材を把持部材３１ａで把持し、他の部分の具材の上に積み上げることで寄せ集める例について説明したが、これに限られない。
即ち、スクレイピング動作を実行する場合、具材を寄せ集めることが可能な各種形態の動作を実行することができる。
例えば、一対の把持部材３１ａの少なくとも一方の形状を、具材を寄せ集めるために好適な形状（一例として、平板状等）とすることも可能である。この場合、スクレイピング動作を実行する際には、この把持部材３１ａをスクレイピング用のブレードとして機能させ、効率的に具材を寄せ集めることができる。

［変形例９］
上述の実施形態において、多関節ロボット３０のハンド３１が備える把持部材３１ａを具材の物理量が所定量になると推定される深さまで具材供給部１０の具材に差し込むことにより、目的とする量の具材を把持する例について説明したが、これに限られない。
即ち、ハンド３１の開き具合を調整して具材に差し込むことで、ハンド３１が把持する具材の量を調整することも可能である。例えば、把持した具材の重量が超過していた場合（例えば、把持した具材の重量が規定量の範囲の上限を超えている場合）には、把持部材３１ａを具材に差し込む際のハンド３１の開き具合を前回よりも狭く修正して具材を把持する、把持した具材の重量が不足していた場合（例えば、把持した具材の重量が規定量の範囲の下限を下回っている場合）には、把持部材３１ａを具材に差し込む際のハンド３１の開き具合を前回よりも広く修正して具材を把持する、といったことが可能である。
これにより、ハンド３１を具材に差し込む深さ（差し込み量）を調整できない場合であっても、把持する具材の量を調整することが可能となる。

［変形例１０］
上述の実施形態において、具材を把持のし易さを反映させて、ハンド３１で具材を把持する際の動作を調整することとしてもよい。
例えば、ハンド３１で具材を把持する際に、具材の一部がハンド３１から漏れて（逃げて）把持位置の周囲に移動するという現象が起こり得る。
発明者らの検証により、ハンド３１が具材を把持する位置（即ち、具材容器の側壁や底からの距離等）によって、具材の逃げ易さに相違が生じることが判明した。
特に壁際では、ハンド３１の向きが具材の逃げ易さに影響することが判明した。具体的には、ハンド３１から具材が漏れ易い方向に壁が存在する場合、具材は逃げ場所が無いため、逃げ易さが低下（即ち、把持のし易さが向上）した。
このことを踏まえ、把持位置（即ち、具材容器の壁や底からの距離）とハンド３１の向きという２つ要素と、具材の逃げ易さ（または取り込み易さ）というパラメータの関係性を機械学習によって取得し、その結果に応じて、ハンド３１が具材を把持する把持位置におけるハンド３１を差し込む深さ（差し込み量）を調整することができる。例えば、具材が逃げ易い把持位置では、ハンド３１を具材に差し込む深さ（差し込み量）をより大きく設定する等の調整を行うことができる。
これにより、多関節ロボット３０によって具材を把持する際に、状況に応じて、より適切な把持動作を行うことが可能となる。

以上のように、本実施形態における取り分けシステム１は、具材供給部１０と、多関節ロボット３０と、制御装置４０と、を備える。
多関節ロボット３０は、把持対象となる対象物を把持する。
制御装置４０は、多関節ロボット３０の動作を制御する。
多関節ロボット３０は、制御装置４０の制御に従って、多関節ロボット３０のハンド３１が備える把持部材３１ａを対象物の物理量が所定量になると推定される深さまで対象物の表面から差し込んで把持する。
これにより、多関節ロボット３０によって同様の把持動作を行うことで、ばらつきが抑制された正確な量の対象物を把持することが可能となる。
即ち、取り分けシステム１によれば、ロボットによって対象物を把持する作業をより適切に行うことができる。

制御装置４０は、対象物の単位深さあたりの物理量に関する情報（密度等）に基づいて、把持する対象物の物理量の目標値から対象物に把持部材３１ａを差し込む深さを推定する。単位深さあたりの物理量は、予め作業者が計測しておくか、把持部材３１ａの差し込み深さと把持された具材の重量との関係性に基づいて、事前に推測値を取得しておくのが好ましい。
これにより、簡単な演算によって、把持される具材の重量を推定することができる。

制御装置４０は、対象物の表面を多関節ロボット３０のハンド３１によって平坦化するレベリング動作を多関節ロボット３０に実行させる。
これにより、把持部材３１ａをより正確な差し込み量で具材に差し込むことができるため、対象物をより適切に把持することができる。

制御装置４０は、対象物の表面における平坦度合を判定し、平坦度合が設定された条件に適合しない場合、レベリング動作を多関節ロボット３０に実行させる。
これにより、対象物の表面が平坦でない場合に、対象物の表面を平坦に調整して、把持部材３１ａをより正確な差し込み量で具材に差し込むことができる。

制御装置４０は、対象物の表面から設定された回数、多関節ロボット３０による対象物の把持が行われた場合に、レベリング動作を多関節ロボット３０に実行させる。
これにより、対象物の表面の状態を検出することなく、対象物の表面を一定の平坦度合を有する状態に調整することができる。

制御装置４０は、レベリング動作において、対象物の表面に把持部材３１ａの先端が接触する状態で把持部材３１ａを開閉させることにより、対象物の表面を平坦化する。
これにより、一対の把持部材３１ａの中央に位置する具材の表面が平坦化されるため、次に具材を把持する予定の位置を確実に平坦化することができる。また、ハンド３１自体を搬送する動作が必要ないため、レベリング動作に要する時間を短縮することができる。

制御装置４０は、対象物を多関節ロボット３０のハンド３１によって寄せ集めるスクレイピング動作を多関節ロボット３０に実行させる。
これにより、対象物を有効活用できると共に、対象物を供給する頻度を低下させることができる。

制御装置４０は、容器に収容された対象物の表面から容器の底面までの深さを判定し、対象物の表面から容器の底面までの深さが設定された条件に適合しない場合、スクレイピング動作を多関節ロボット３０に実行させる。
これにより、対象物が少ない状態であっても、対象物を把持するために必要な深さに調整することができる。

制御装置４０は、対象物の表面から設定された回数、多関節ロボット３０による対象物の把持が行われた場合に、スクレイピング動作を多関節ロボット３０に実行させる。
これにより、撮像装置等によって対象物の深さを検出することなく、対象物が一定の深さを有する状態に調整することができる。

多関節ロボット３０は、把持した対象物の重量（物理量）を取得する重量センサ３０Ａを備える。
制御装置４０は、多関節ロボット３０が把持した対象物が規定量に適合していない場合、把持された対象物を具材供給部１０における元の位置でリリースさせる。
これにより、一度把持された適切な重量（物理量）でない対象物を元の位置に戻し、再度、把持の対象とすることができる。

制御装置４０は、多関節ロボット３０が把持した対象物が具材供給部１０における元の位置にリリースされた後、対象物の物理量が所定量になると推定される深さを修正し、多関節ロボット３０の把持部材３１ａを修正された深さまで差し込んで再度把持させる。
これにより、修正された深さで対象物を再度把持し、適切な重量の対象物を把持し直すことができる。

制御装置４０は、多関節ロボット３０が一度の把持で規定量の対象物を把持できない場合、具材供給部１０における異なる箇所から対象物を把持させ、複数回の把持によって規定量の対象物を把持させる。
これにより、具材容器内の対象物の量が減少した場合や一度の把持で規定量の対象物を把持し難い対象物を取り分ける場合等において、より柔軟な動作によって、必要な重量の対象物を把持することが可能となる。

把持部材３１ａは、先端が平坦な形状を有する。
これにより、レベリング動作をより適切に行うことができる。

把持部材３１ａは、先端に爪を備える形状を有する。
これにより、具材に対して把持部材３１ａが差し込み易いものとなる。

多関節ロボット３０のハンド３１は、複数の把持部材３１ａを備える。
複数の把持部材３１ａは、異なる形状を有する把持部材３１ａを含む。
これにより、具材の状態等に応じて、適切な形状の把持部材３１ａを選択して、多関節ロボット３０の動作を行うことができる。

なお、上述の実施形態及び変形例は、本発明の実施形態の一例であり、本発明の機能を実現する種々の実施形態が本発明の範囲に含まれる。
例えば、上述の実施形態及び変形例において、総菜を取り分ける取り分けシステムに本発明を適用する場合を例に挙げて説明したが、本発明は、種々の対象物を把持するシステムに適用することができる。例えば、練ったモルタル、コンクリート、漆喰、粘土等、粘性あるいは粘着性が高い材料を把持するシステムに本発明を適用することができる。本発明は、作業温度または室温において中粘度以上（５０００ｍＰａ・ｓ）以上の粘度を有する対象物を把持する際に好適である。
また、上述の実施形態に記載された例を適宜組み合わせて、本発明を実施することが可能である。
上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。
換言すると、図５の機能的構成は例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が取り分けシステム１に備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは特に図５の例に限定されない。
また、１つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。

一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ等にネットワークや記録媒体からインストールされる。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えば汎用のパーソナルコンピュータであってもよい。

プログラムを記憶する記憶媒体は、装置本体とは別に配布されるリムーバブルメディア、あるいは、装置本体に予め組み込まれた記憶媒体等で構成される。リムーバブルメディアは、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスクあるいはフラッシュメモリ等により構成される。光ディスクは、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ－Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ），ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ），Ｂｌｕ－ｒａｙ Ｄｉｓｃ（登録商標）等により構成される。光磁気ディスクは、ＭＤ（Ｍｉｎｉ－Ｄｉｓｋ）等により構成される。フラッシュメモリは、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリあるいはＳＤカードにより構成される。また、装置本体に予め組み込まれた記憶媒体は、例えば、プログラムが記憶されているＲＯＭやハードディスク等で構成される。

なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
また、本明細書において、システムの用語は、複数の装置や複数の手段等より構成される全体的な装置を意味するものとする。

上記実施形態は、本発明を適用した一例を示しており、本発明の技術的範囲を限定するものではない。即ち、本発明は、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、省略や置換等種々の変更を行うことができ、上記実施形態以外の各種実施形態を取ることが可能である。本発明が取ることのできる各種実施形態及びその変形は、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１ 取り分けシステム、２ ベルトコンベア、１０ 具材供給部、２０ 容器供給部、２１，３０Ａ 重量センサ、３０ 多関節ロボット、３１ ハンド、３１ａ 把持部材、３２ ロボットアーム、３３ 撮像装置、４０ 制御装置、５０ 遮蔽部、１５１ センサ情報取得部、１５２ 撮像制御部、１５３ 具材状態判定部、１５４ 具材量判定部、１５５ 多関節ロボット制御部、１５６ 容器供給制御部、１５７ 記録制御部、１７１ パラメータ記憶部、１７２ 履歴データベース（履歴ＤＢ）、７１１ ＣＰＵ、７１２ ＲＯＭ、７１３ ＲＡＭ、７１４ バス、７１５ 入力部、７１６ 出力部、７１７ 記憶部、７１８ 通信部、７１９ ドライブ、７３１ リムーバブルメディア

Claims (14)

1. 把持対象となる対象物を把持するロボットと、
   前記ロボットの動作を制御する制御装置と、
   前記ロボットのハンドに設置され、先端が直線状の縁部を有する平板状部分を含む把持部材と、
   を備え、
   前記ロボットは、前記制御装置の制御に従って、前記ロボットのハンドが備える前記把持部材を前記対象物の物理量が所定量になると推定される深さまで前記対象物の表面から差し込んで把持し、
   前記制御装置は、前記対象物の表面を前記ロボットのハンドが備える前記把持部材によって平坦化するレベリング動作を前記ロボットに実行させることを特徴とする把持システム。
2. 前記制御装置は、前記対象物の単位深さあたりの物理量に関する情報に基づいて、把持する前記対象物の物理量の目標値から前記対象物に前記把持部材を差し込む深さを推定することを特徴とする請求項１に記載の把持システム。
3. 前記制御装置は、前記対象物の表面における平坦度合を判定し、前記平坦度合が設定された条件に適合しない場合、前記レベリング動作を前記ロボットに実行させることを特徴とする請求項１または２に記載の把持システム。
4. 前記制御装置は、前記対象物の表面から設定された回数、前記ロボットによる前記対象物の把持が行われた場合に、前記レベリング動作を前記ロボットに実行させることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の把持システム。
5. 前記制御装置は、前記レベリング動作において、前記対象物の表面に前記把持部材の先端が接触する状態で前記把持部材を開閉させることにより、前記対象物の表面を平坦化することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の把持システム。
6. 把持対象となる対象物を把持するロボットと、
   前記ロボットの動作を制御する制御装置と、
   を備え、
   前記ロボットは、前記制御装置の制御に従って、前記ロボットのハンドが備える把持部材を前記対象物の物理量が所定量になると推定される深さまで前記対象物の表面から差し込んで把持し、
   前記制御装置は、前記対象物を前記ロボットのハンドが備える前記把持部材によって寄せ集めることにより、前記対象物の深さが前記把持に必要な深さとなるよう調整するスクレイピング動作を前記ロボットに実行させることを特徴とする把持システム。
7. 前記制御装置は、容器に収容された前記対象物の表面から前記容器の底面までの深さを判定し、前記対象物の表面から前記容器の底面までの深さが設定された条件に適合しない場合、前記スクレイピング動作を前記ロボットに実行させることを特徴とする請求項６に記載の把持システム。
8. 前記制御装置は、前記対象物の表面から設定された回数、前記ロボットによる前記対象物の把持が行われた場合に、前記スクレイピング動作を前記ロボットに実行させることを特徴とする請求項６または７に記載の把持システム。
9. 把持対象となる対象物を把持するロボットと、
   前記ロボットの動作を制御する制御装置と、
   を備え、
   前記ロボットは、前記制御装置の制御に従って、前記ロボットのハンドが備える把持部材を前記対象物の物理量が所定量になると推定される深さまで前記対象物の表面から差し込んで把持し、
   前記ロボットは、把持した前記対象物の物理量を取得する物理量取得手段を備え、
   前記制御装置は、前記ロボットが把持した前記対象物が規定量に適合していない場合、把持された前記対象物を元の位置でリリースさせ、前記ロボットが把持した前記対象物が前記元の位置にリリースされた後、前記対象物の物理量が所定量になると推定される深さを修正し、前記ロボットの前記把持部材を前記修正された深さまで差し込んで、リリースされた前記対象物の少なくとも一部を含めて再度把持させることを特徴とする把持システム。
10. 前記対象物は、粘性を有するものであることを特徴とする請求項９に記載の把持システム。
11. 前記制御装置は、前記ロボットが一度の把持で規定量の前記対象物を把持できない場合、異なる箇所から前記対象物を把持させ、複数回の把持によって規定量の前記対象物を把持させることを特徴とする請求項１から１０のいずれか１項に記載の把持システム。
12. 前記把持部材は、先端が平坦な形状を有することを特徴とする請求項１から１１のいずれか１項に記載の把持システム。
13. 前記把持部材は、先端に爪を備える形状を有することを特徴とする請求項１から１２のいずれか１項に記載の把持システム。
14. 前記ロボットのハンドは、複数の把持部材を備え、
    前記複数の把持部材は、異なる形状を有する前記把持部材を含むことを特徴とする請求項１から１３のいずれか１項に記載の把持システム。

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