JPH01283677A - 視覚認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［概要］ ロボットによる組み立て作業の際に対象物体の認識を行
う視覚認識装置、特に、対象物体の表、裏を判定する視
覚認識装置に関し、 組み立ての際に表と裏を区別しなければならない物体に
おいても、その表、裏の整列を行うことなく自由な姿勢
でロボットに供給することができる、視覚認識装置を提
供することを目的とし、物体の画像が入力する画像入力
部と、入力した画像から物体の輪郭を抽出する画像前処
理部と、物体の特徴量を記録しておくデータベースと、
物体の輪郭座標値により物体の特徴量を計算する特徴量
計算部と、該計算部で計算した特徴量とデータベースの
特徴量とを比較するデータ比較部と、を有する視覚認識
装置において、前記物体の外輪郭の重心、その慣性主軸
の方向および内輪郭の重心により求めた“慣性主軸の方
程式の正負および慣性主軸の方向の範囲により物体の左
右を判定する左右判定部と、該左右判定部の判定結果と
、前記データベースの所定の特徴量とを比較して物体の
表、裏を判定する表裏判定部と、で構成した。

［産業上の利用分野］ 本発明は、ロボットによる組み立て作業の際に対象物体
の認識を行う視覚認識装置、特に、対象物体の表、裏を
判定する視覚認識装置に関する。

一般に、ロボットを用いて組み立て作業を行うときは、
対象物体を認識するために、視覚認識装置か用いられる
。この視覚認識装置により対象物体の輪郭を抽出し、そ
の輪郭の座標値をもとに物体の重心の位置や面積、図表
などの特徴パラメータを計算して物体を認識する。

この場合、非対称な表裏のある物体は、表と裏の区別が
できないため、表と裏を判別することが必要となる。

［従来の技術］ 従来の視覚装置は、カメラにより取り込んだ物体の画像
から輪郭を抽出し、抽出した物体の輪郭座標から物体の
特徴パラメータを求め、この特徴パラメータと予め物体
の特徴量を記録しであるデータベースからのデータとを
比較して、物体の判別や位置の修正などを行っていた。

［発明が解決しようとする課題］ しかしながら、このような従来の視覚認識装置にあって
は、物体を特徴パラメータにより判別することができる
ものの、これらの特徴パラメータとして物体の左右を区
別する値がないため、非対称な表裏のある物体は表と裏
の区別ができず、物体をロボットで組み立てるには、物
体を表または裏に区別して整列しておかねばならなかっ
た。

その結果、ロボットに物体を自由な姿勢で供給すること
ができず、整列に手間がかかるという問題点があった。

本発明は、このような従来の問題点に鑑みてなされたも
のであって、組み立ての際に表と裏を区別しなければな
らない物体においても、予め表裏の整列を行うことなく
自由な姿勢でロボットに供給することができる視覚認識
装置を提供することを目的としている。

［課題を解決するための手段］ 第１図は本発明の基本構成図である。

第１図に（ａ）、（ｂ）において、 ６は物体１の画像が入力する画像入力部、７は入力した
画像から物体１の輪郭２１．２３を抽出して処理する画
像前処理部、９は物体１の特徴間を記録しておくデータ
ベース、８は物体の輪郭座標値により物体１の特徴量を
計算する特徴量計算部、１０は該耐算部８で計算した特
！！！墨とデータベース９の特徴量とを比較するデータ
比較部、１１は前記物体１の外輪郭２１の重心２２、そ
の慣性主軸の方向２５および内輪郭２３の重心２４によ
り求めた慣性主軸の方程式の正負および慣性主軸の方向
により物体の左右を判定する左右判定部、１２は該左右
判定部１１の判定結果と、前記データベース９の所定の
特徴量とを比較して物体の表、裏を判定する表裏判定部
である。

［作用コ 本発明においては、まず、カメラで取り込んだ物体１の
画像から物体１の輪郭２１．２３を抽出して前処理を行
い、物体１の輪郭座標から物体１の特徴間を計算し、こ
の特徴量とデータベース９に予め記録しである特＠最と
比較して、物体１の名前を判別する。

次に、物体１の外輪郭２１の重心２２、その慣性主軸の
方向２５、および内輪郭２３の重心２４により慣性主軸
の方程式を求め、この方程式に内輪郭２３の重心２４を
代入して方程式の正負を判別し、方程式の正負に基づい
て慣性主軸の方向により物体１の左右位置を判別し、こ
の判別結果と、ベータベース９の所定のデータとを比較
して物体１の表、裏を判別する（第１図（ｂ）、参照）
。

したがって、ロボットによる物体１の組み立ての際に表
と裏を区別しなければならない物体１においても、予め
表、裏に区別して整列しておく必要がなく、物体１を自
由な姿勢でロボットに供給することができる。

その結果、ロボットによる物体１の組み立て作業の効率
を向上させることができる。

［実施例］ 以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明する。

第２〜第１０図は本発明の一実施例を示す図である。

第２図において、１はロボット２が組み立て作業を行な
う対象物体であり、物体１の画像はカメラ３により取り
込まれる。カメラ３で取り込まれた物体１の画像は視覚
認識装置４で前処理され、物体１の位置や姿勢方向につ
いてのデータが計算される。視覚認識装置４で計算され
たデータはロボット制御装置５に送られ、ロボット制御
装置５から出力される制御信号によりロボット２は物体
１の組み立て作業を行なう。

視覚認識装置４は、第３図に示すように、画像入力部６
、画像前処理部７、特徴間計算部８、データベース９、
データ比較部１０、左右判定部１１、表裏判定部１２、
およびデータ出力部１３で構成されている。

画像入力部６にはカメラ３で取り込んだ物体１の画像が
入力する。画像前処理部７は取り込んだ物体１の画像か
ら輪郭を抽出し、前処理を行なう。

特徴間計算部８は抽出した輪郭の輪郭座標から特徴間を
計算する。

データベース９は、実際の物体１の特徴間を予め記録す
る。具体的には、第４図に示すように、外輪部の周長、
面積、断面モーメント、動径標準偏差、内輪郭の数、ま
た内輪郭１〜ｎの周長、面積、断面モーメント、動径標
準偏差、その位置などを記録する。なお、物体１の重心
や主軸の方向θは場所により変化するので、これらのデ
ータは記録しない。

データ比較部１０は特徴間計算部８で計算した特徴間と
データベース９に記録しである特＠量とを比較する。左
右判定部１１は、外輪部の重心、その慣性主軸の方向、
および内輪郭の重心により慣性主軸の方程式を求め、こ
の方程式に内輪郭の重心を代入して、方程式の正負およ
び慣性主軸の方向の範囲により物体１の左右を判定する
。

物体の表裏判定部１２は、左右判定部１１の判定結果と
前記データベース９の位置データと比較して物体１の表
裏を判定する。

データ出力部１３は、物体１の位置、姿勢方向、表裏な
どのデータをロボット制御装置５に送る。

次に、動作を説明する。

第５図は全体のフローチャートを示す。第５図において
、まず、ステップ＄１でカメラ３により画像入力部６に
物体１の画像を入力する。次に、ステップＳ２で画像前
処理部７により入力した物体１の画像の輪郭を抽出し、
ステップＳ３で特徴間計算部８により抽出した輪郭の輪
郭座標から物体１の特ｙ１間を計算する。

次に、ステップＳ４でデータ比較部１０により特徴間計
算部８で計算した特徴間とデータベース９に記録しであ
る特！Ｓ！Ｉを比較し、ステップＳ５で物体１の名前を
判別する。

次に、物体１の名前が判別したときは、ステップＳ６で
物体１の左右を判別する。この物体１の左右判別のフロ
ーチャー１〜は第６図に示される。

ここで、左右判別のパラメータとして、第７図に示すよ
うに、外輪郭２１の重心２２、内輪郭２３の重心２４、
および外輪郭の慣性主軸の方向２５を考える。内輪郭２
３が非対称な位置に存在する場合には、その重心２４の
位置が外輪郭２１の慣性主軸の方向２５の左右どちら側
にあるかを判別することができるからである。

第６図のステップ３２１では外輪郭２１の重心２２を（
ＸＧｏ、　ＹＧｏ）　、内輪郭２３の重心２４を（ＸＧ
Ｉ、　ＹＧｌ）　、慣性主軸の方向２５をθ（−１８０
＜θ≦１８０°〉とオイテ、（ＸＧｏ、　ＹＧ５）、（
ＸＧ１．　ＹＧＩ）　、およびθをそれぞれ入力する。

次に、ステップＳ２２で慣性主軸の方程式ｆ　（ｘ、ｙ
）を求める。慣性主軸の方程式ｆ　（ｘ。

ｙ）は、次式■で表わせる。

ｙ＝　（ｘ−ＸＧ５）　ｘｔａｎＯ＋ＹＧ５（Ｘ−ＸＧ
Ｏ）　ｔａｎθ−ｙ＋ＹＧσ＝０　＊　＊　＊■次に、
ステップＳ２３では方程式ｆ　（ｘ、ｙ）に内輪郭２３
の重心（ＸＧ１．　ＹＧｌ）を代入し、ステップＳ２４
で方程式ｆ　（ｘ、ｙ）の符号を調べる。方程式ｆ　（
ＸＧ１．　ＹＧＩ）　＜０のときは、第８図（ａ）に示
すように、内輪郭２３の重心（ＸＧＩ、　ＹＧＩ）が慣
性主軸の上側にあり、方程式ｆ（ＸＧｌ、　ＹＧｌ）　
＞０のときは、第８図（ｂ）に示すように、内輪郭２３
の重心（ＸＧＩ、　ＹＧＩ）が慣性主軸の下側におるこ
とがわかる（ステップＳ２５、ステップＳ２６、参照）
。

ここで、慣性主軸の方向θは、−１８０’＜θ≦１８０
°の範囲で求めているが、ｔａｎθは±９０°の周期関
数であるから、θの値により、内輪郭２３の重心（ＸＧ
１．　ＹＧｌ）が外輪郭２１の慣性主軸の方向に向って
左右どちら側にあるかを判別することができる。

すなわち、θが一９０°くθく９０°の範囲にある場合
に、第９図（ａ）に示すように、慣性主軸の上を左側、
第９図（ｂ）で示すように、・面性主軸の下を左側とし
、一方、θが一１８０°くθ≦−９０’　、９０’　＜
θ≦１８０°の範囲にある場合には、第１０図（ａ）に
示すように、慣性主軸の上を左側、また第１０図（ａ＞
示すように、慣性主軸の下を左とすると、ステップＳ２
５で内輪郭２３の重心（ＸＧＩ、　ＹＧＩ）が慣性主軸
の上にあり、かつステップＳ２７でθが一９０°〈θ≦
９０”のときは、ステップＳ２９で内輪郭２３は左側に
あることを判別することができ、θが一９Ｑ’　＜θ≦
９０’の範囲外のときは、ステップＳ３０で内輪郭２３
は右側にあると判別することができる。一方、ステップ
８２６で内輪郭２３の重心（ＸＧＩ、　ＹＧ２）が慣性
主軸の下にあり、かつステップＳ２８でθが一９０°＜
θ≦９０’のときは、ステップＳ３０で内輪郭２３は右
側にあことを判別することができ、θが一９０°くθ≦
９０°の範囲外にあるときは、ステップＳ２９で内輪郭
２３は左側にあることを判別することがで・きる。

次に、再び第５図のフローチャートに戻り、ステップＳ
６で物体１の左右を判定したら、ステップＳ７でその物
体１の名前が記録しである内輪郭２３の位置を調べ、こ
の位置データで左右判定結果を比較する。

次に、ステップＳ８で物体１の左右位置とデータベース
９の位置が同じであるときは、ステップＳ９で物体１は
表、同じでなければステップＳ１０で物体１は裏である
とし、ステップＳ１０で物体１の表、裏データをデータ
出力部１３からロボット制御装置５に出力する。

したがって、ロボット２により物体１の組み立ての際に
、表と裏を区別しなければならない物体１においても、
あらかじめ物体１を表、裏に区別して整列する必要がな
いため、物体１を自由な姿勢でロボット２に供給するこ
とができる。

［発明の効果］ 以上説明してきたように、本発明によれば、非対称な表
裏のある物体の表と裏を区別することができるため、物
体をロボットで組み立てる際に物体を予め表、裏に区別
して整列しておく必要がないので、ロボットの組み立て
作業の効率を向上さけることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の基本構成図、 第２図は全体構成図、 第３図は本発明の一実施例を示すブロック図、第４図は
データベースの構成図、 第５図は全体のフローチャート、 第６図は物体の左右判別のフローチャート、第７図は物
体の特徴パラメータを示す図、第８図（ａ）、（ｂ）は
慣性主軸と内輪郭の関係を示す図、 第９図（ａ）、（ｂ）および第１０図（ａ）。 （ｂ）は慣性主軸の方向の範囲による物体の左右判別を
説明する各説明図である。 図中、 １・・・物体、 ２・・・ロボット、 ３・・・カメラ、 ４・・・視覚認識装置、 ５・・・ロボット制御装置、 ６・・・画像入力部、 ７・・・画像前処理部、 ８・・・特徴量計算部、 ９・・・データベース、 １０・・・データ比較部、 １］・・・左右判定部、 １２・・・表裏判定部、 １３・・・データ出力部、 ２１・・・外輪郭、 ２２・・・外輪郭の重心、 ２３・・・内輪郭、 ２４・・・内輪郭の重心。 （ａ） 巷本４ｋＦＡ図 第１図 全体構成図 第２図 ！□ 本完明の一実施例を示すフ゛ロック図 第３図 データベースの構成図 第４図 ○コＩＤ 第５図 物体の右右判別のフローチャート 第６図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 物体（１）の画像が入力する画像入力部（６）と、入力
   した画像から物体（１）の輪郭（２１）、（２３）を抽
   出して処理する画像前処理部（７）と、物体（１）の特
   徴量を記録しておくデータベース（９）と、物体（１）
   の輪郭座標値により物体（１）の特徴量を計算する特徴
   量計算部（８）と、該計算部（８）で計算した特徴量と
   データベース（９）の特徴量とを比較するデータ比較部
   （１０）と、を有する視覚認識装置において、前記物体
   の外輪部（２１）の重心（２２）、その慣性主軸の方向
   （２５）および内輪郭（２３）の重心（２４）により求
   めた慣性主軸の方程式の正負および慣性主軸の方向（θ
   ）により物体（１）の左右を判定する左右判定部（１１
   ）と、該左右判定部（１１）の判定結果と、前記データ
   ベース（９）の所定の特徴量とを比較して物体（１）の
   表、裏を判定する表裏判定部（１２）と、を備えたこと
   を特徴とする視覚認識装置。