JPH0242586A - 光学的シーム追跡装置用画像処理システム - 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】 本発明は一般的には画像処理、更に詳細にはロボット用
光学的シーム追跡システムで得られる２−Ｄカメ９画像
信号の画像処理に係わる。

説明の便宜上、工具の前方で感知されるシーム経路を辿
るようにロボットまたはその他の作働端マニピュレータ
ーを案内する、ロボット・アークによる溶接シームの追
跡に関連して、次いでシーム経路を検出し、産業用ロボ
ットの制御に利用すべきパラメータ情報を作成するため
の画像処理に関連して以下に本発明を説明する。

画像信号を２−Ｄ画像信号からデジタル信号に変換し、
下部の目的でこのデジタル信号を処理することは一般に
公知である： １）画像の賞を高め； ２）画像の全体的な幾何形状特性を求め；３）画像の固
有点の座標を求め、 ４）シームに沿って感知される点座標に基づきシーム経
路に沿った作働端の動作を制御する。

これについては下記の文献を参照されたい：１　）　１
９８６年１１月刊Ｗｅｌｄｉｎ　　Ｊｏｕｒｎａｌ　　
誌の３３−４１ページに掲載されたＪ、Ｅ、＾ｇａｐａ
ｋ１ｓ、　Ｊ、Ｄ。

Ｋａｔｚ、Ｍ、Ｋｏｉｆｍａｎ％　Ｇ、Ｎ、Ｅｐｓｔｅ
ｉｎ、Ｊ、Ｍ、Ｆｒｌｅｄｍａｎ。

Ｄ、０．Ｅｙｒｌｎｇ及び）１．Ｊ、Ｒｕｔｉｓｈａｕ
ｓｅｒの論文“ＪｏｌｎｔＴｒａｃｋｉｎｇ　　ａｎｄ
　　Ａｄａｐｔｉｖｅ　　Ｒｏｂｏｔｉｃ　　Ｗｅｌｄ
ｉｎｇ　　ＵｓｉｎｇＶｉｓｉｏｎ　　Ｓｅｎｓｉｎｇ
　ｏｆ　　ｔｈｅ　Ｗｅｌｄ　Ｊｏｉｎｔ　Ｇｅｏｍｅ
ｔｒｙ　２：）１９８８年１０月７日付米国特許第４，
６１６．１２１号。

情報を改善、変換または分析するためパイプライン処理
によってデジタル配列を処理することも公知である。下
記の文献を参照されたい：１　）　５ＰＩＥ％Ｖｏ１．
１５ｆｉ、Ｍｏｄｅｒｎ　ｔｌｔｉｌｉｘａｔｉｏｎ　
ｏｆＩｎｆｒａｒｅｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏ　　ＩＶ　（
１９８７）の４３−４８ページに掲載されたＲｌｃｈａ
ｒｄ　Ｊ、Ｊｏｎｅｓ、　Ｊｏｓａｐｈ　Ｒ。

Ｂｕｒｎｓ及びＤｕｖｉｄ　Ｃ，Ｓｍ１ｔｈの論文″Ｒ
ｅａｌ−ＴＩ＋＊ｅＳｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎ
ｇ　Ｗｉｔｈ　Ｔｗｏ−Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ　Ｆ１
１ｔｅｒｓ”及び ２　）　１９８６年５月刊ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓａｃｔ
ｉｏｎｓ　ｏｎ　Ｃｏｗ＋１ｕｔｅｒｓ、　Ｖｏｌ、Ｃ
−３５、Ｎｏ、５の４３１−４３９ページに掲載された
Ｖ、ＪａｇａｄＩｓｈ　Ｈｏｓａｇｒａｈａｒ％Ｒｏｂ
、Ｇ、Ｍａｔｈｅｗｓ。

Ｔｈｏｍａｓ　Ｋａｉｌａｔｈ及びＪｏｈｎ　Ａ、Ｎｅ
ｗｋｉｒｄの論文″Ａ　５ｔｕｄｙ　　ｏｆ　　Ｐｉｐ
ｅｌｉｎｉｎｇ　　ｉｎ　　Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ　　Ａ
ｒｒａｙｓさらに、１９７７年にＡｄｄｉｓｏｎ４ｅｓ
ｌｅｙ　ＰｕｂｌｉｓｈｉｎｇＣｏ、から刊行されたＲ
ａｆａｅｌ　Ｃ，Ｇｏｎｘａｌｅｓ及びＰａｕｌＷｉｎ
ｔｚ共署“Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｉｍａｇｅ　Ｐｒｏｃｅｓ
ｓｉｎｇ”　；及びＩＥＥＥ　　Ｐｒｅｓｓ、ＮＹ（Ａ
ｕｄｉｏ　　ａｎｄ　　Ｅｌｅｃｔｒｏａｃｏｕｓｔｉ
ｃｓ　　Ｇｒ。

ｕｐ）から復刻されたＬａｗｒｅｎｃｅ　Ｒ，Ｒａｂｉ
ｎｅｒ　　及びＣｇａｒｋｅｓ　Ｍ、Ｒａｄｅｒ　ＮＡ
”Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｉｎｇ　”をも参照さ
れたい。

近傍の画素と共に２−Ｄ画像を構成する各画素の２進化
デンタル表示値を求め、これをデジタル処理して画像の
質を高めることも画像処理の分野において公知である。

この処理では、画像をそれぞれが１つの画素を中心とす
るブロック、マスク、または画素マトリックスと呼ばれ
る基本領域に分割し、所定コードまたは比較法則に従っ
て中心画素及びその近傍画素について全体的な、即ち、
平均的な値を求め、各画素ごとに画像全体を行及び列に
つき走査する。従来この技術は画像、即ち、白色画像の
輪郭をその黒色背景に対して描くのに利用されている０
例えば、米国特許第４，８７２，６４３号；第４，６７
０，７９３号：第４，６３８，６９４号；及び第４．６
３８，３６９号を参照されたい。

画像の鮮明さを求め、そのエツジを明確にするというの
ではなく、公知技術では考えられなかったことであるが
、エツジによって画定される線として画像を単純化する
という新しいアプローチがある。これは本発明の思想の
基本となるアプローチである。この技術の要点はロボッ
トが辿るべきシームを識別することにあるから、これは
シームの追跡に特に好適である。シームまたはシトυト
を確認し、その座標によってセンサー及び作働端が辿る
シームのクリティカル・センターを検出するのに広く利
用されるいわゆるストライプ法は制御の正確を期するた
め鮮明な線を必要とする。

従って、本発明の主な目的の１つはシーム追跡において
得られるシームのストライプ画像を画像の１つのエツジ
によって画定される線として単純化することにある。そ
のため、本発明はストライプ画像を１画素幅の線に変換
する。

この技術は下記論文に記載されているエツジ抽出、画像
簡略化または線抽出のような公知技術とは対照的に異な
るものである： １　）　１９８６年１１月刊、ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓａ
ｃｔｉｏｎｓ％Ｖｏｌ。

ＰＡ旧−８、Ｎ０１６に掲載されたＶｌｓｈｖｉＪｔ　
Ｓ、Ｎａｌｗａ及びＴｈｏｍａｓ　Ｏ，Ｂｉｎｆｏｒｄ
の論文″Ｏｎ　Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ　Ｅｄｇｅｓ２　）
　１９８５年７月刊、ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏ
ｎｓ％Ｖａｔ。

ＰＡＭＩ−７，Ｎｏ、４に掲載されたＣａｒｌｏ　Ａｒ
ｃｅ１１ｉ及びＧａｂｒｉｅ１１ａ　５ａｎｎｉｔｉ　
Ｄｉ　Ｂａｊａの論文“＾Ｗｉｄｔｈ−１ｎｄｅｐｅｎ
ｄｅｎｔ　Ｆａｓｔ　Ｔｈｉｎｎｉｎｇ　Ａｌｇｏｒｉ
ｔｈｍ　　　；及び３　）　１９８６年７月刊ＩＥＥＥ
　Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ、Ｖｏｌ。

ＰＡＭＩ−８、Ｎｏ、４に掲載されたＪ、Ｂｒ１ａｎ、
　Ａ１１ｅｎ　Ｒ，Ｈａｎｓｏｎ及びＥｄｗａｒｄ　Ｍ
、Ｒｉｓｅｍａｎの論文″Ｅｘｔｒａｎｔｉｎｇ　Ｓｔ
ｒａｉｇｈｔ　　Ｌｉｎｅｓ　　　。

光線兼画像を単純化して１画素幅の輪郭線を得たら、被
感知シームに沿った線上の任意の場所の実座標を求める
前に、シームの主な特徴、特にシーム感知経路及び作働
端が配慮すべきギャップを特徴づける限界隅部または中
心の位置を確認しなければならない、そこで、光線兼画
像から抽出された線に対して高度の画像処理レベルで下
記の操作が行われる： １）ポイント選別： ２）光線条モデリング； ３）形状マツチング；及び ４）３−Ｄ座標変換。

１画素幅光線条画像とは別の分野で応用されるこれらの
操作については、１９８６年１１月刊ＷｅｌｄｌｎｇＪ
ｏｕｒｎａｌ　（３３−４１ページ）に掲載された上記
Ａｇａｐａｋｉｓ論文、及び米国特許第４．６１６，１
２１号及び第４，５９６．９１９号に記載されている。

本発明において行われる上記処理はこれら公知技術の処
理操作とは異なり光線兼画像を１画素幅の線として電気
的に画定するのであるから、簡単、迅速に実行できる、
光学的シーム追跡装置によるリアルタイム・ロボット制
御、特にロボット・シーム追跡システムに最適である。

本発明は画像処理システムに係わり、ビデオ・カメラか
ら得られる画像信号を連続的なデジタル信号に変換し、
このデジタル信号を瞬間的に存在する画素及びその近傍
画素から成るカーネルを表わす瞬間的な複数データ・ビ
ットを符号化することによって処理する０本発明の特徴
はこの複数データ・ビットを、画像のエツジの１つを画
定する白色及θ黒色画素の存否を表わす２つの相反する
基準状態と比較し、もし一方の状態にマツチするなら瞬
間画素を白色画素に、反対の状態にマツチするなら黒色
画素にそれぞれ変換したのち、元の画像の前記１つのエ
ツジを表わす画素線として第２画像を形成することにあ
る。

実際にはカメラからの画像はインターレースによって得
られる。従って、本発明がデジタル・パイプラインから
得る“画素線”画像は“倍画素線”である、この線を細
くすることによって１画素線を得る。この処理において
は、デジタル・パイプラインが光線条の各半画像におけ
る互いに全く同じ２つの符号化画素表示値に作用するの
であるから、最初に現れる画素信号はコピーの過程で無
視される。

さらにまた、本発明では光線条画像の基本表現として符
号化された１画素幅線をデジタル・バイブライン処理に
よって形成する方式をシーム追跡に利用することで、 １）シーム画像なノードで区分化し； ２）作働端によって加工すべきシームまたはジヨイント
の所定の標準に基づいてパターン認識を行ない； ３）シーム・センサーによって感知される瞬間的なシー
ム場所を特徴づける隅部または中心点、及び作働端の動
作条件を決定するギャップ距離を光線条の中から識別し
； ４）シーム追跡の過程で、追跡経路に沿って１つの光線
条画像から次の光線条画像への均質な座標変化を前記隅
部または中心点、及び前記ギャップ距離に基づいて求め
る。

これは元の光線条画像のエツジの１つを表わす２−Ｄ画
素線を１−Ｄ開数の表示値に変換したのち達成される。

順次現れる画素に対応する離散的信号で得られるこの１
−Ｄ関数は上記シーム及び隅部確認に利用される。即ち
、この１−Ｄ関数はマツチングのための標準シーム作成
に利用される、限界隅部、即ち、作働端ターゲットを識
別したのち、本発明では１−Ｄから３−Ｄへの直接変換
によってロボット制御のための座標を求める。

上記画素線デジタル信号をデジタル・パイプラインによ
る低レベル処理で求めることによりて２−り画素線を形
成し、高レベル処理下に１−Ｄ画素縁関数を利用するこ
とによってシーム経路の３−〇座標を得る。この２つの
処理は感知下にあるシーム経路に沿って１つの光線条か
ら次の光線条へリアル・タイムで、かつほぼ瞬間的に行
われ、関連の産業用ロボットは同一のステップで作働端
の位置ぎめ及び制御を行う。

次に本発明の実施例を添付の図面に沿って、特に産業用
ロボットがシーム経路を感知しながら、このシーム経路
に沿って作業する作働端を制御するのに利用する光学的
シーム追跡システムに関連して説明する。

第１図にはロボット・プロセッサーＲＰを含む公知のロ
ボット・システムを示した。ロボット・プロセッサーは
指示経路ＲＴＰからライン１を介して得られる指示経路
制御信号と、ロボットＲＢによフて作動される工具の動
作及び位置ぎめに伴なうエラーを示すフィードバック信
号からライン２′ｌｔ、介して得られる修正入力とを組
み合わせる。

ライン１及び２の信号はロボット・ボロセッサーＲＰ内
の制御加算器インターブリーターによフて組み合わせら
れ、前記インターブリーターはロボット制御に必要なパ
ラメーター、即ち、工具の３−り座標Ｘ％　ｙ％Ｚ及び
工具軸線に関するリード／ラグ角（またはピッチ）、ロ
ーリング及びヨーイングをライン３を介して出力する。

ライン３のパラメーターを数学的に組み合わせることに
より、そのワールド座標をライン４の工具座標に変換す
る。従って、これらが移動のためのモータ及び位置ぎめ
のための各継手のアームを作動させるサーボを制御して
、シーム経路に沿ったロボットの瞬間的な位置に対して
工具が必要な空間位置及び姿勢を取るようにする。

後述するように、本発明では１）ライン５（第１３Ａ図
ライン１３７）を介してロボット・プロセッサーから繰
り返し得られる工具の実際の位置及び姿勢に関する情報
、及び２）工具前方に配置されて工具が加工すべきシー
ムまたはジヨイントを光学的に追跡する光学センサーか
ら画像プロセッサーを介して繰り返し得られる情報に基
づきフィードフォワードで求められる制御信号がライン
１（第１３Ａ図ライン１３６）を介して供給される。

第２Ａ、’４Ｂ及び２０図には３つのタイプのシームま
たはシミインド、即ち、（ａ）には２つの工作片または
プレートＰ１、Ｐ２を接合するため、工具、例えば溶接
トーチによって加工できるようなシームまたはシミイン
ドを、（ｂ）には典型的には階段状、Ｖ字状及びＵ字状
をそれぞれ呈するシームまたはジヨイントの断面形状を
略示した次に、溝に溶接材を充填すべきジヨイントまた
はシームに沿ってトーチを位置ぎめし、移動させて行わ
れる溶接操作との関連で本発明を説明する。第３図から
明らかなように、辿るべき“指示経路”をロボットに与
えて工具またはトーチをこれに沿フて位置ぎめできるよ
うにし、同時に、基準信号に従って動作するように工具
を制御する。従って、指示経路とシーム経路との間に基
本的な対応関係が成立する。しかし、シーム経路は工具
の動作、即ち、溶接操作を決定する正確な移動経路であ
るから、シームに対する加工位置への工具制御と、指示
経路に沿ったキャリッジ移動制御は空間的時間的に相関
関係にある。第１図に示すライン１及び２の信号の機能
はライン３によって工具の移動及び位置ぎめを制御する
際にこのような空間的時間的相関関係を決定することに
ある。

指示経路を略示する第３図から明らかなように、指示経
路は初期場所１ｔ１から直線に沿って第２場所Ｌ＃２に
達し、場所Ｌ＃２において９０＠回転したのち、場所Ｌ
＃２から、同じく直線に沿って、ただし、直線Ｌ＃”ｌ
−Ｌ１２に対して直角の直線に沿って場所Ｌ＃３へ移動
する。場所Ｌ＃３において指令信号の制御下にロボット
のキャリッジによって回転が行われ、直線に沿って、た
だし、直線Ｌ＃１−Ｌ＃２と平行な直線に沿って場所Ｌ
＃３から場所Ｌ＃４への移動が行われる。指示経路とシ
ームそのものとの関係は第３図における指示経路、例え
ばＬ１２−Ｌ１２、またはＬ１２−Ｌ１２、またはＬ１
２−Ｌ１２について直線経路を考察するだけで説明でミ
る。そこで、第４図ではロボットが先ず指示経路上の初
期場所ＩＬＴＰから動作し、トーチまたは工具がシーム
経路上の場所ＩＬＳＰからスタートすると想定する。

さらにまた、ロボット・システムにおいて通常想定する
ように、制御は経路に沿って、サイズは必ずしも等しく
はないがその継続時間がｔである基本ステップまたは直
線もしくは線分ずつ行われるものとする。即ち、個々の
制御は一連の基本制御動作の一部として制御サイクル下
で行われる。その結果、ロボットは場所ＩＬＴＰから線
分ａｂ。

ｂｃ、ｃｄを画定する場所ａ％ｂ％Ｃ％ｄを順次通過し
て指示経路、を辿り、これと同時に工具は同じく線分Ａ
Ｂ％ＢＣ，ＣＤを画定するシーム経路沿いの場所Ａ％Ｂ
％Ｃ％Ｄを順次通過する。移動経路において、指示経路
の場所ｍにつき起点からの通過距離がｅｄ、シーム経路
の場所Ｍにつき通過距離がＥＤとなる。サイクリング処
理において、経過時間の代りにこの通過距離が考察され
る。

即ち、ロボット・システムは各サイクルごとに、ロボッ
トが指示経路上のどこに位置するかを知ると共に、工具
制御からの逆プロセスによって工具がシーム経路上のど
こに位置すべきかをも知ることになる。

ただし、以上は簡略化し過ぎた考察であり、動作が完全
に同期し、経路が真に平行であるとの仮定に基づいた考
察である。実際にはこの仮定は成り立たない、即ち、第
４図に示すように、シーム経路は理想の経路からややず
れている。しかも、指示経路は実際のシーム、ジヨイン
トまたは経路を極端に簡略化した形となっている。ロボ
ットを制御するには、工具またはトーチと、点から点へ
または連続的に加工を施されるシームとを高精度で相関
させねばならない、換言すれば、工具はシームを追跡し
なければならない、即ち、ロボットは工具と共にシーム
を追跡しなければならない。

この場合、シーム追跡装置がシームまたはジヨイントを
正確に追跡し、工具に対して、追跡装置が読み取ったシ
ームを辿るように指令するものと仮定する。これが、フ
ィードバック・システム、即ち、場所ごとに検出され、
フィードバックされるエラーを即刻オフセットできるシ
ステムに期待されている。第４図に示す例では、同図の
ＡからＭまでに感知される値＠　ａ　ｓ　　＠　ｂ　ｓ
　　ｅ　Ｃｓ　ｅ　ｄ　％ｅｍに従って、フィードバッ
ク・システムがシームのある経路と指示経路との間の偏
差を即時的に補正する。

実際には、ロボット・システムにおいて指示経路に基づ
く工具制御とシーム経路を追跡させる工具制御との関係
は極めて複雑である。

先づ、溶接継ぎ目の性質、工具またはトーチの性質、及
び工具で行われる作業の性質が工具をどのように移動さ
せ、位置ぎめすべきかに影響を与える０例えば継ぎ目溶
接の場合、工具先端と溶接材を充填すべき溝の底との間
に維持すべきアークまたはギャップを考慮して工具基準
を設定しなければならない、また、アークに供給すべき
必要な電圧及び電流や、溶接ワイヤーを進めたりアーク
にトーチを近づける際に維持する必要のある工具または
トーチのピッチがある。このような条件を示す第５図で
は、工具先端から溝縁までの横方向またはバイアス・オ
フセットがｄ、溝底までの垂直オフセットまたはギャッ
プが互というのがジヨイント溝に対する工具の姿勢であ
る。　工具を、６つの軸線、即ち、工具の３−Ｄ座標、
ピッチ・ローリング及びヨーイング軸線を中心に制御す
る能力も複雑さを増す要因である。第６図が工具がヨー
イング軸線見、ローリング軸線旦及びピッチ軸線ｎを中
心に姿勢制御されると同時に、位置ぎめされている状態
を示す。

さらにまた、６つの軸線、即ち、工具の３−Ｄ座標、ピ
ッチ軸線、ローリング軸線及びヨーイング軸線に沿って
工具をロボットと共に制御するという複雑な課題がある
。第６図ではベクトルＬの先端を３−Ｄワールド座標系
の座標Ｘ　ｓ　３’　ｓ　Ｚ内で姿勢制御しながら、ヨ
ーイング軸線上、ロージング軸線旦及びピッチ軸線ユに
沿って工具を姿勢制御している。制御はベクトル／マト
リックス代数学、均一座標変換理論、及び不連続時間線
形力学系理論をそのプロセスに含む。

工具の位置及び姿勢の変換はワールド座標においてｗＴ
ｔで与えられ、これに伴なうマトリックスベクトル上は
３−Ｄロボット・ベースまたはワールド座標におけるｗ
Ｔｔとして表わされる工具先端の座標を示す位置ベクト
ルである。ａは（工具アプリケータ方向の）″アプロー
チ”ベクトル、ユは“ノーマル”ベクトル、０は“姿勢
”ベクトルである。

ｗＴｔ変換から、下記式で与えられる逆変換［ｔ’ｒド
１が得らｈる； ロボット・システムによる制御の演算には微分変換も伴
なう、即ち、位置及び姿勢の増分ベクトルは下記式で与
えられる６元ベクトルである：ただし、χ軸については
Δ８がχ方向の位置増分、δ８がχ軸を中心とする回転
増分を表わし、同様に、ｙ軸及び２軸については、１つ
の座標系における微分ベクトルを下記式により他の座標
系における微分ベクトルに変換することができる：（以
　下　余　白） この場合旦、旦、見及びヱベクトルは［ｗｒｔ］−’を
起点とする。

ロボット移動及びシーム経路に関しロボット・キャリッ
ジ及び工具の自由度数が少なければこのような複雑さの
要因も少なくなる。

本発明の場合、工具位置ぎめ及び姿勢制御には６つの自
由度があり、第３図では考慮しなかったことであるが、
シームの位置を感知し、確認すると同時に、工具を位置
ぎめしなければならず、このシーム追°跡と工具作動を
共にリアル・タイムで行わねばならないから、この点で
複雑さが増大する。

この問題に対する正攻法が負フィードバックというアプ
ローチであり、このアプローチを第７図に示した。

−数的なフィードバック法によれば、工具の位置をライ
ン１３によって、シームをライン１１によってそれぞれ
感知する。ライン１１の検出信号を実シーム経路感知ユ
ニットＳＰＳによって増幅し、スケーリングすることに
より、ライン１２を介して信号を出力し、この信号がラ
イン１３の工具位置と比較されるようにする。アナログ
加算器Ｓ１がライン１４を介してエラー信号を出力し、
ロボット制御装置がこのエラー信号を利用してエラーを
Ｏにしようとする。ライン１０を介して工具基準信号が
アナログ加算器Ｓ１に供給され、エラーが存在しない場
合には、ロボットＲＢが工具を、第５図の場合のように
、溝加工に備えて位置ぎめし、姿勢制御できるようにす
る。制御はコントローラＣＮＴ、一般的には第１図に略
示したアームＡＲＭを介してロボットによって行われる
。

ライン１５からの指示経路とライン１４からの制御信号
がアナログ加算器Ｓ２を介して制御信号となり、これが
ライン１６を介してコントローラに供給される。

第８図にはコントローラ動作のこの部分を詳細に図示し
た。

指示経路はこれを画定するロケーション・リストから得
られる。リストからのデータは経路プランナーＰＰによ
って動的に制御信号に翻訳される、コントローラを典型
的には２８ミリ秒の周期で周期的に動作させることによ
り次のサイクルに対する準備段階を完了し、確立する。

工具位置ぎめ及びシーム位置検出も３つの連続的な位置
に基づき、これを平均することによって行うのが普通で
ある。即ち、現在位置及び先行する２つの位置について
それぞれの値を記憶する。新しい位置に関するデータを
加えたら、前記先行位置に関するデータを記憶手段から
消去する。この操作をそれぞれの新しい工具位置に関す
る制御作業ごとに行う。この操作を以下に３チツク遅延
（３ＴＤ）と呼称する。従って、ライン１４のエラー信
号はライン１４°の平均エラー信号に翻訳され、この平
均エラー信号はスイッチＳＷの位置に応じて累積的にま
たは非累積的に利用される。累積モードの場合、加算器
が３チツク情報を受信し、アナログ加算器Ｓ２に至るラ
イン１８の出力からのフィードバック値を前記３チツク
情報に加算する。非累積モードの場合にはライン１４°
のエラー信号がスイッチＳＷを介してそのままアナログ
加算器Ｓ２に伝送される。

ライン１６の信号はコントローラＣＮＴ内で特定軸に関
する変数、または全部で６つの継手に関する座標に変換
される。第８図はＩＫＳにおける逆変換に利用される１
つの継手に関する個別エラー信号と、３つのフィードバ
ック・ループ、即ち、トルク・フィードバック・ループ
（ＴＴＢ）、速度フィードバック・ループ（ＶＦＲ）及
び位置フィードバック・ループ（ＰＦＢ）を介して継手
角度に作用するライン１７の後続制御信号を図解する。

なお、前記後続制御信号は時変化継手動的制御ループＪ
ＤＬを介し、継手モータへの出力ライン１９の制御信号
で継手を制御することにより制御ライン１６のエラーを
同時にＯにする。

特定ロボットの動作は継手動作の力学的作用が２８ミリ
秒以内に消えるように制御されるから、制御のためにロ
ボットをモデリングする際には設定点と遅延効果だけを
考慮すればよい、非累積モードの場合の運動は ｗＰ’（に）　＝　ｗＰ”ｔａｕｔｈｔ（Ｋ）”Ｐ＊ｈ
＋ｒｔ（に−３）及び ｗＯｔ（に）−（に）：Ｒｏｔ［ｘ、δｘ（Ｋ−３）］
：Ｒｏｔ［ｙ、δｙ（に−３）】：Ｒｏｔ［ｘ、δ言に
−３）］：ｗｏｔｔａｕ＊ｈｔで表わすことができる。

ただし、ｗＯｔ（に）は工具の姿勢サブマトリックス、
Ｒｏｔ　［ｘ、δ、ｌ］はχ軸を中心とする角度６つだ
けの回転を表わす。累積モードの場合、上記式は次のよ
うになる： １１Ｐ’（に）　−ｗＰ”ｔａｕｔｈｔ（に）◆　ΣＰ
＊ｈ＋ｒｔ（ｍ）及び ｗＯｔ（Ｋ）　＝　（Ｋ）　：Ｒｏｔ（ｘ、　　Σδ、
（ｍ）］：Ｒｏｔ［ｙ、Σδ、　（ｍ）　］　：Ｒｏｔ
［ｚ、２６ｇ　（１）　］　：ＷＯｔｔａｕａｈｔ鵡ｌ
ＩＯ フィードバック制御には感知が必要であり、追跡すべき
シームに関する情報システムを提供すると共に最新のコ
ンピューター制御ロボット・システムの演算素子に対す
る適切なデータを作成するセンサーの開発が必要であっ
た。この目的を達成するため、多くの場合電子光学的な
方法が採用されている。電子光学システムの場合、シー
ムを自動的に追跡するためシームまたはジヨイントの位
置及び寸法を測定できる視認システムを使用する、好ま
しい実施態様としては、第９図に示すように、ジヨイン
トから反射されたレーザー光線条画像で位置、寸法の測
定が行われている。投光器ＰＲＪからの光線が横断方向
にジヨイントＪＮＴを走査し、走査光線の平面に対して
角度φで、カメラＣＡＭが溝及び境界平面または境界板
Ｐ１、Ｐ２の表面に形成される光線条の像を、捕捉する
。典型的な像は第２Ａ、２Ｂ、２Ｃ図の（ｂ）に示した
ような形状を呈する。このプロセスは周期的に行われ、
駒ごとにカメラ画像が読み取られるから、シーム沿いの
ストローブ・シーケンスの個々の場所において不連続の
形で光線条が検出される。

この方向で、シームに沿って１つの場所から次の場所へ
追跡すべき光線条の中心Ｃを検出する。

第１０図は経路に沿ってシームを感知し、移動経路を１
つの場所から次の場所へ追跡するのに利用される光学系
を示す、投光器ＰＲＪは接合すべきプレートを光線ＬＢ
で走査し、所与の瞬間にプレート上の点Ｍに入射する。

光線は光学系の軸２、即ち、中心０、及び縦座標ｙに沿
って軸２と直交する平面を有するレンズＬＮＳで表わさ
れるレンズ系の軸に対する角度位置φによって与えられ
る。レンズの後方、中心Ｏから距離ｆの位置に、像アレ
イＩＡを結像する焦点面があり、投光器の光線が点Ｍに
入射するごとに前記焦点面上で像点ｍが点Ｍに対応する
。点Ｍは縦座標ｙ及び横座標２を有し、像点ｍは縦座標
ｊ及び横座標ｌを有し、横座標ｉは第１０図の平面に垂
直であり、かつ像アレイＩＡの平面内に含まれる。光学
系は３−Ｄ座標χ、ＶｓＺを有し、χは中心Ｏにおいて
第１０図の平面に垂直である０点ｍを含む光線条の像は
像アレイＩＡの平面内にあって座標（１％　ｊ）で与え
られる２−Ｄ像である。もし第１０図の平面内で軸ｙが
距離すの位置で光線と交差し、光学系の軸２が中心Ｏを
通る線ｍＭに対して角度φを形成するなら、光線条の基
本的な三角測量分析から下記式が得られる： 同様の三角形を利用してｔａｎφを像座標と関連させる
ことができる。Ｊｍがセンサーの垂直方向最大解像度、
Ｋｉが像アレイＩＡ上の垂直方向画素間隔、ｊがアレイ
上のｍの縦座標を表わすとすれば、像（１％ｊ）の中心
点Ｃからセンサー上の光線条像までの距離は Ｊｍ Ｋ　ｊ　　（ｊ　−−） で与えられる。ただし、ＫＪは垂直方向画素間隔Ｊｍは
センサーの垂直方向最大解像度である。

この場合、　ｔａｎφの値は で与えられる。ただし、ｆはレンズ中心０から焦点面ま
での距離である。（この距離はレンズを無限大に焦点合
わせしない限り、レンズの焦点距離ではない。）これを
式（２）代入すると、上記のｙ式を同時に解けば、 （以　下　余　白） とができる。

ただし、ＫＪは垂直方向画素間隔、Ｊｍはセンサーの垂
直方向最大解像度である。

χ方向に関する同様の分析から によって与えられる表面勾配成分ｍｉｘは、扁平面がレ
ンズ主軸に対して直角である場合ｌ軸に平行な線を形成
するように投光器を整列させれば、像勾配Δｊ／Δｉと
相関関係となる０例えばｄｚについては、 ただし、Ｋｉは水平方向画素間隔、Ｉｍはセンサーの水
平方向最大解像度である。

式（３）及び（４）は既知または校正ずみ定数と単一の
変数ｊの関数である。ｊの変動範囲は（１乃至５１２）
の程度に過ぎないから、これらの式を探索表の形で実現
することができる０式（５）は２定数及び像変数ｉの関
数であり、この式もまた探索表と１回の乗算を利用して
実現できる。

像の勾配分析により回転自由度の１つを得るこ第１１図
に図解したように、光学系は第２Ａ、２Ｂ、２０図の（
ｂ）に示すような２次元（ｉ、ｊ）像をカメラに供給し
、ビデオカメラ信号としてデジタル化情報がライン８０
を介して画像プロセッサーＩＰに入力される０画像プロ
セッサー！Ｐ内のＣＤにおいて、シーム・プロフィルの
中心Ｃがその座標ｉ％ｊによって検出される。この情報
がライン８１を解してプロセッサー・サブユニットＳＬ
Ｃに伝送され、前記サブユニットＳＬＣはχ軸沿いに連
続する画像を収集し、３−Ｄ座標の形でシーム経路を出
力する。従って、中心Ｃの連続する個々の場所の軌跡と
して、光学的に感知されたシーム経路の３−Ｄ座標がラ
イン８２を介して得られる。

他方、ロボット・プロセッサーＲＰはワールド座標で表
わされる工具先端が所与の瞬間においていかなる位置を
占めたかを知りている。これはｗＴｔで表わされ、ロボ
ットからライン１３フを介して得られ、制御プロセッサ
ーＣＰに入力される、制御プロセッサーＣＰはこの情報
を、ライン１３７°を介して画像プロセッサーＩＰに転
送する、他方、制御プロセッサーはシーム経路追跡のエ
ラーを補正するため、ライン１３５を介してロボット・
プロセッサーに修正信号を送る。この時点では、工具よ
りも前方に設けた光学的センサーによりライン８２を介
して感知されたシーム経路の場所は工具が位置する場所
と一致しない、即ち、処理サイクルにおける一定の遅延
、典型的には１００チツク後に初めて工具が感知場所に
到達し、前記連通は２８ミリ秒／チックの場合なら２．
８秒である。

後述するように、本発明では感知場所が個々の場所ごと
に画像プロセッサーによって順次識別され、これと同時
に画像プロセッサーは起点からの距離、卯ち、シーム上
の通過距離を指示すると共に、必要に応じて工具の３−
Ｄ座標及び３軸姿勢をも指示する。これらの値はライン
１０３を介して制御プロセッサーに伝達されて記憶され
る。制御プロセッサーＣＰはライン１６９を介して画像
プロセッサＴＩＰに前記通過距離データを送ることによ
り、このデータを、現時制御サイクルにおける工具先端
の位置及び姿勢を表わす座標であるライン１３７を介し
てロボット・プロセッサーＲＰから得られる情報に基づ
く工具の通過距離と相関させる。この時点において、制
御プロセッサーは工具がこの経路に沿って直進するとし
て、直前の２つの場所から外挿する。同時に、制御プロ
セッサーは産業ロボットから直接得られない指示バスを
回復し、この回復された指示経路についても直前に制御
が行われた２つの場所から外挿する。工具の通過距離、
この通過距離及び感知された個々の場所での空間位置及
び姿勢に関して画像プロセッサーＩＰからライン１０３
を介して受信された情報を利用して、外挿工具位置に対
応する実通過距離を、２つの連続して感知された場所を
補間することによフて求め、これに対応する工具の予想
される位置及び姿勢を識別する。

前記補間処理の結果及その前に行われた外挿位置及び姿
勢から、ライン１３６を介してロボットを指示経路に対
して制御する制御プロセッサーによって、従って、ロボ
ット・プロセッサーＲＢにおいてエラーが算出される。

既に述べたように、制御プロセスには３チツクの遅延が
行われる。このことはＫが現時点の制御及び計算を表わ
すとして工具の外挿位置が求められるのは時点に＋３で
あることを意味する。同時に、指示経路の回復は時点に
−３におけるロボットの制御に伴なう制御エラーに基づ
き、時点Ｋにおいて行われる。

第１２図には、本発明のフィードフォワード制御をブロ
ックダイヤグラムで示した。光学センサーはカメラＣＡ
Ｍが捕捉する画像シーケンス中のそれぞれの場所ごとに
光線条の中心Ｃがどこに位置するかを検出するのに必要
なすべての情報をリアル・タイムで画像プロセッサーＩ
Ｐに供給する、従って、画像プロセッサーＩＰの出力に
おいて、即ち、ライン１０３または１２１にシームの実
位置データが現われる。また、ライン１３７を介してロ
ボットＲＢは工具先端の位置をワールド座標で知る。セ
ンサーによって検出される一連のシーム位置よりも後方
の工具位置に基づいてブロックＢＬＫが工具位置の外挿
処理を行う。以下の説明において、時間差が３−チック
であると仮定する。即ち、もし時点Ｋ（現時点）におけ
る工具がライン１３フによって示される通りなら、必要
な場合に外挿位置で完全修正を行うのに３サイクルを要
することになる。従って、工具先端位置ｗＴｔは時点（
Ｋ＋３）まで外挿される。ブロックＢＬＫ内で、アナロ
グ加算器Ｓ１はライン１０３．１２１を介して示された
対応のシーム場所を比較し、工具基準の出力ライン１２
６に応答して法線制御を調整するのに必要なエラーを算
出し、ライン１３６を介してロボットＲＢに修正入力を
供給する。その他の点では、ロボットの機能は第７及び
８図のフィードバック・アプローチと同様であり、光学
センサーが感知するシームに対して工具先端が正しく位
置ぎめされるように工具を位置ぎめし、姿勢制御する。

先ず制御プロセッサーｃｐの内部構造を第１３Ａ−１３
Ｄ、１４Ａ、１４Ｂ及び１５図を参照しながら考察し、
次いで画像プロセッサーＩＰの構造及び作用を考察する
。

第１３Ａ図から明らかなように、制御プロセッサーはロ
ボットＡＬＴＥＲボート１０２を介して前記制御プロセ
ッサーが連携するロボット・プロセッサーＲＢと、ＩＰ
ポート１０１を介して連携する画像プロセッサーとの間
に介在する。産業ロボットは公知のように指示経路に対
して作働端の位置及び姿勢を制御する。ただし、指示経
路をロボットが知ることはで咎ず、本発明ではロボット
に組込まれた制御プロセッサーが指示経路を“回復“す
る、このため、現時点における工具先端の実位置に関す
る情報をロボットＡＬＴＥＲポート１０２からライン１
３フを介して求める。この情報はワールド座標に変形さ
れたｗ７ｔ　（Ｋ）で表わされる。既辷述べたように、
関連のマトリックスは乍記の通りである： ベクトルｐは工具先端の座標を示す位置ベクトルであり
、上記のようにａ（アプローチ）、ｎ（法線）及び０（
姿勢）ベクトルが与えられる。これは第１４Ａ図に示す
時点Ｋにおけるシーム経路上の工具位置りである。時点
（ｋ−１）における位置はＣであった。（図示の実施例
では）制御が３チツク・ステップで行われるから、時点
Ｋにおけるシーム経路上の工具位置りは３サイクルΔを
前にロボットによつて検出及び指令された指示経路位置
ｄｄとの偏差Ｄ　（Ｋ−３）を修正することによって得
られる。指示経路は産業ロボットから知ることができな
いから、ライン１３７を介して得られる情報を利用する
ことによって下記のように指示経路を“回復”する。

再び第１３図に戻って、ライン１４０を介して位置ベク
トルＬが得られ、ライン１５２を介して待ち行列１５１
から偏差Ｄ　（Ｋ−３）が検索される。ライン１４０及
び１５２がブロック１４３へ情報を供給し、ブロック１
４３は ｗｐｔ　（Ｋ　）−Δｐ　（Ｋ−３） を計算して空間位置の形で第１４Ａ図の煮立を提示する
。同様に、ライン１４０′ＥＬび１５２からの人力に基
づいてブロック１４４はｗＴｔ：Ｒｏｔ−’を利用する
ことにより推定される指示経路庄に対応する姿勢（δχ
、δｙ１δ２）を提示する。この作業が過去のすべての
時点（Ｋ−１）、（Ｋ−２）（−３）、・・・に関連し
て行われ、指示経路は位置ａ％ｂ％Ｃ％ｄに関して図示
したように線分として回復される。具体的には、“回復
された”経路はジヨイントの起点からスタートしている
、ライン１５３を介して時点Ｋに対応する変換ＷＴｔｔ
ａｕｇｈｔ　（Ｋ）が得られ、ブロック１５４での遅延
により、回復された指示経路上の先行位置１１１Ｔｔｔ
ａｕｙｈ、（に−１）が得られる。

同時に（第１３Ｂ図）にライン１３７からライン１３８
を介して時点Ｋにおけるベクトル位置ｗＰｔ（Ｋ）が得
られ、ライン１３９を介して１サイクルの遅延を伴ない
、ブロック１４２に記憶されていたベクトル位置ｗｐｔ
　（Ｋ−１）が得られる。ブロック１４１はライン１３
８及びブロック１４２に応答してライン１６１を介して
下記式で表わされるΔＳｔ　（Ｋ）を出力する； １１Ｌ（に）−２（に−１）１１瓢ΔＳ　ｔ　（Ｋ）こ
れは第１４Ａ図のシーム経路グラフにおける点Ｃ，Ｄの
間隔である。この計算は起点から順次行われ、（第１３
Ｂ図に示すように）個々の線分をブロック１６３及び１
６５が合計することにより（ブロック１６３は最後の線
分をライン１６８のそれまでの合計に加算する）、シー
ム経路上における工具の起点、即ち５ｔ（Ｋ）からの“
通過距離”をライン１フＯに出力する。最終サイクルに
おいてライン１７０の合計結果が遅延して与えられたか
ら、時点Ｋにおいて得られる最新の通過距離は時点（Ｋ
−１）に対応する点Ｃまでの合計である。従って、それ
ぞれのライン１７６及び１７７に２通りの通過距離が現
われ、後述のようにブロック１７３及び１７５にそれぞ
れ入力される、同様に、ライン１６１から、かつブロッ
ク１６２′ＥＬび１６４によって、シーム経路に沿った
センサーの通過距離５ｓ（Ｋ）が起点Ｏからのカウント
として求められる。ただし、工具の事実上の起点０′は
センサー起点０よりも後方にあり、工具に対して距離−
Ｓｔに相当する位相差で通過距離が求められる。センサ
ーの現時点道通距離５ｓ（Ｋ）はライン１６９及び画像
プロセッサー・ポート１０１を介して画像プロセッサー
に伝送される。既に述べたように、センサーは工具より
も進んで穆相されており、この位相差は典型的には１０
０ミリ秒である。なお、典型的な制御サイクルは２８ミ
リ秒である。後述するように、画像プロセッサーＩＰは
感知されたそれぞれの位置を、算出された工具空間位置
及び姿勢と連携させる。即ち、それぞれの感知された位
置において得られた通過距離（Ｓｓ（Ｋ７）ごとに対応
のワールド座標変換ｗＴ’（Ｋ）が得られる。このよう
な１対ずつのデータがＩＰボート１０１を介して受信さ
れ、起点から順次待ち行列１０４に記憶され、（ＲＡＭ
のアドレスとして利用される）連続する通過距離ごとに
分類される０時点Ｋにおいて制御プロセッサーによって
予測される特定工具位置とこれに対応するＩＰからの通
過距離データ（またはＲＡＭ１０４のアドレス）に基づ
き、前記工具（ライン１２５）における工具の座標及び
姿勢を確認する０回復された指示経路上の対応位置（ラ
イン１２８）を求めることにより時点Ｋにおける偏差Ｄ
　（Ｋ）を求め、これを利用してライン１２６によりロ
ボットを制御して工具を感知位置へ戻すことができる。

第１４Ａ図に示すように、予想工具位置は線分ＣＤから
線形に外挿することによって得られ、その結果、通過距
離という形でブロック１フ１及び１６５により外挿位置
Ｅｘ、Ｃ及びＤが得られる、工具道通距離を３チツクで
外挿するため、下記式によって与えられる予想距離を時
点（Ｋ＋３）における外挿工具位置にする： ただし、ｔ（に）−ｔ（に−１）はΔｔに、即ち、２８
ミリ秒に等しい。従って、上記の式′は次のように簡略
化される： Ｓ　ｔ（Ｋ＋３）−Ｓ　ｔ（Ｋ）＋３［Ｓｔ（に＞−ｓ
　ｔ　（Ｋ−１）　］この式は簡単な速度依存未来位置
予測式であり、第１３Ｂ図のブロック１７３がライン１
フ２及びブロック１フ１に応答してこの機能を行う、そ
の結果、ライン１フ４を介して５ｔ（Ｋ◆３）が出力さ
れる。しかし、こうしてシーム沿いの通過距離が予測さ
れても実際の空間位置は判明しない、そこで、回復指示
経路に沿って外挿処理することによフて先ず外挿された
対応の位置ｅ（第１４Ａ図）を検出する。この検出は回
復指示経路上の点Ｃ１旦及び二の変換をシーム経路上の
Ｃ，Ｄ及びＥＸ（第１４Ａ図）に対応する通過距離と相
関させることによって達成される０回復指示経路のサン
プルから得られた指示経路上の外挿は下記式によって与
えられる： ｗＴｔｔａｕｇｈｔ：（ｆ１１　ｗＴｔｔａｕｇｈｔ：
［ｗ’ｒｔ（に−１）　−”）ただし、ｆｅは式 で与えられる外挿係数である。

ライン１７６及び１フ７に応答してブロック１７５（第
１３Ｂ図）からライン１７８を介して外挿係数を出力す
る。ブロック１５フは上記式に従って、ライン１５５．
１５６及び１７８を伴なう演算に基づき、（ライン１２
８を介して）外挿位置を出力する０回復指示経路上のｅ
１１位置（第１４Ａ図）は既知であるから、Ｅｘ　　（
第１４Ａ図）における外挿工具位置と同じ連通位置のサ
ンプルを゛画像プロセッサが感知したサンプルから探し
出すだけでよい。該当のサンプルが見つかれば、待ち行
列１０４から、この特定場所に対応する位置及び姿勢の
座標が、従フて、工具Ｅの真の外挿位置がＥｘ　　（第
１４Ａ図）でなくどこであるかが判明する。この知見に
より、制御プロセッサがロボットを制御することで工具
をシーム経路上に正しく位置ぎめし、かつ姿勢制御する
のに必要な偏差Ｄ　（Ｋ）をも求めることができる。

第１４Ａ図の点ＥＸに間してライン１７４を介して求め
られた経通距離Ｓｔ（に＋３）と一致するサンプルを発
見するため、第１４Ｂ図に示すようにこの値Ｓｔ（に＋
３）を利用して待ち行列１０４内の記憶値のうちの２つ
の連続サンプルを補間する。検索されたこの２つの連続
値を第１３Ｃ図のブロック１８０に５（ｉ）及びＳ　　
（ｊ！−１）として示した。

この２つの値を検索する態様を第１５図のブロックダイ
ヤグラムで示したが、検索はソフトウェアで行われる。

スキャナーＳＣＮがブロック１０４内のＲＡＭのアドレ
スをデータリストの順に走査する。走査の過程でライン
２５から得られるそれぞれのサンプルはライン２６．２
７を介してコンパレーターＣＭＰＩへ、ライン２６．２
８を介してコンパレーターＣＭＰ２へそれぞれ伝送され
るコンｌ＜　Ｌ／−ターＣＭＰ　１は閾値としてライン
１２３の値Ｓｉ（に＋３）を表わす基準信号を受信する
。

走査され、ライン２フに送られる値がライン１２３の値
よりも小さくなると、コンパレータＣＭＰ１はライン２
９を介してラッチＬＴＣＩに対する制御信号を出力し、
ラッチＬＴＣＩはこの時点でサンプル及びその変換、即
ち、５ｓ（ｆＬ）及びｗＴ！（１）をラッチする。同様
に、コンパレーターＣＭＰ２はライン１２３の信号がス
キャナーＳＣＮによって走査されるサンプルよりも大き
くなるとこれに応答して、ライン３１を介して他のラッ
チしＴｅ３を制御し、この時点におけるライン２５及び
３２からの値をラッチさせる。従って、ラッチＬＴＣＩ
及びＬＴＣ２はライン１２３の値で補間された２つのサ
ンプルをライン１２１を介して第１３Ｃ図のブロック１
２２に入力する。ブロック１２２はライン１２１及び１
２３の信号に従ってブロック１８０が決定する補間係数
ｆｔに応答する補間回路である。第１５図のブロックダ
イヤグラムは第１３Ｃ図の制御プロセッサーに組込まれ
るブロックＢＬＫ２の一部であると考えることができる
。（第１４Ａ図のＥ、に招ける、ライン１２３によって
与えられる）工具の通過距離を、ライン１２１から得ら
れる５（Ｕ）とＳ　　（ｕ−１）の間で利用することに
よりブロック１８０において補間係数ｆ、を決定し、ラ
イン１２４を介してブロック１２２にむかって出力する
。補間係数ｆｔは下記式によフて与えられる： この補間係数に基づき、サンプル５（ｊｌ）及びＳ　　
（ｆ−１）の変換を下記式によって補間する：ｗＴｌ′
（に＋３）−ｗＴ’　（４１）：　（ｆｔ、Ｔ”（ｊＬ
）：［ｗＴ’　（ＪＬ−１）ド１経験に照らして、ユ、
！、見、！ベクトルの各要素を変換から線形補間する方
が能率的であることが判明した。従って、例えばｎベク
トル及びｐベクトルに関して、式は次のようになる：吐
′（Ｋ◆３）−４七Ａ−１）◆ｒｔ［４七１−１）−４
七１）】″１これと同じ形式の式が合計１２通り成立す
る。

これらの式に従ってブロック１２２が演算し、その結果
、外挿処理された、即ち、予測されるシーム上における
工具の真の空間位置及び姿勢（第１４Ａ図のＥ）を表わ
すｗｒ”（に＋３）がライン１２５を介して出力される
。ブロック１２フは回復指示経路上の座標（ライン１２
８）を、時点（Ｋ◆３）に予測される通過距離５ｔ（Ｋ
◆３）における工具の感知経路上の位置及び姿勢として
得られたばかりの座標と比較する。ブロック１２フはま
た、シームに対する工具の動作条件（溶接におけるオフ
セット、ギャップ、電圧、電流など）を決定するブロッ
ク１２６からの基準信号をも考慮する。ブロック１２フ
によって利用される一般式は次のように表わされる： １〒 １１１Ｔ’　（）Ｄ３）　−ｗＴ”　（に＋３）　：　
［ｗｒｔ（Ｋ＋３）ｌ＠ｒ、ｔ７ｍ］　−１この機能は
′ｓ１２図のフィードフォワード制御ダイヤグラムに示
すアナログ加算器Ｓ１によりて行われる０式 ％式％］ かうの抽出によって経路修正に必要な差分ベクトルが得
られる。即ち： Ｄ（Ｋ）−１”Ｐ薯・二τＰ〉、−は７δア、τδ〉、
′７δτ】Ｔ上記式から明らかなように、基本的なフィ
ードフォワード・エラー式は次のような５つの非ゼロ要
素を含んでいる。即ち、３つの位置エラーと、ｙ軸を中
心とするローリング・エラーと、χ軸を中心とするピッ
チング・エラーであり、最後の２ｏｎｔｒｉｖＬｎｇ　
Ｓｙｓｔｅｍ　ｆｏｒ　　ａｎ　０ｐｔｉｃａｌ　　Ｓ
ｅａｍ　Ｔｒａｃｋｅｒ（光学的シーム追跡装置のため
の経路制御システム）“にも説明されており、本明細書
でも後述するように、第３の工具座標、即ち、ヨーイン
グ角度は別の判断基準及び制御法則に従って制御される
。

ロボットのワールド座標に対する工具のシーム上におけ
る“好ましい”位置は下記式によって与えられる： ｐｒｅｆｗ丁”　（Ｋ＋３）−１，７ｔ（に＋３）：Ｒ
ａｆｔＴ’第１２図に示すライン１２６の基準信号Ｒｅ
ｆｔＴ”が要求するオフセットで工具を維持するために
は、シームは上記式によって与えられる位置になければ
ならない。

具体的には、第１５図の補間回路からライン１２５を介
して得られるシーム位置は ｗｉ”（に−１＋３）−ｗ丁″（に−λ−１）：　（ｆ
ｔ−Ｔ”　　（に−１−１）：［ｗＴ”　（Ｋ−１）］
−’） であり、この式はエラー ｗＴ’（Ｋ）＝　　ｗＴ”（Ｋ）：［”ｗＴ’］−’を
伴なうから、次のようなエラー変換となる：ｆｆ ｗＴ’　（に＋３）　−ｗＴ”　（Ｋ”３）　：　［ｗ
Ｔ’　（Ｋ＋３）　：ＲｅｆｔＴ”ド１この式から位置
エラー・ベクトル１ｒｒヱ１１（Ｋ◆３）が＠ｅｓ；ｒ
１１（ｓｔ◆３）からの！ベクトルとして直接抽出され
る０回転エラー・ベクトルは小さい角度偏差に対応する
姿勢サブマトリックスの形態 を認識することによって抽出される。

従って、（ヨーイング姿勢を含まない）差分運動ベクト
ルは下記の通り： 既に述べたように、また、あらためて後述するように、
これがヨーイング・エラーに関係なく回復経路位置Ｃと
予想工具位置Ｅとの間の時点Ｋにおける偏差Ｄ（に）と
なる、これがライン１３６（第１３Ａ図）及びロボット
のＡＬＴＥＲポート１０２を介して行われる制御によっ
て補正されるエラーである。偏差Ｄ（に）は作働端の３
−Ｄ座標ΔＰ’ｔｓΔｐ、、ΔＰ、及び３つの方向（姿
勢）δｅ１、δφ１、δψ１を表わし、ブロック１２７
（第１３Ｃ図）の出力ライン１２９に現われる。これら
のエラーに対して（これも後述するが）ブロックＢＬＫ
Ｉ　（第１３Ｄ図）のヨーイング弦演算回路からライン
１３１を介して送られる修正量を表わす座標値δげａ、
Δψ、δ、ｓａ、Δψ、及びδ１−ａ８Δψが加算され
る。ブロック１３０においてライン１２９及び１３１の
値が合成され、ライン１３２を介して値Δχ、Δｙ、Δ
之、Δｅ１Δφ、Δψが出力され、ライン１３３によっ
てブロックＢＬに３内に示すフィルターに送られ、前記
フィルターはライン１３６の制御信号を出力し、この制
御信号がライン１５０，１び＾ＬＴＥＲボート１０２を
通って、最後の３つの修正値を記憶する待ち行列１５１
に入力される。

第１４Ａ図に示すように、ロボットは線分ＡＢＢＣ％Ｃ
Ｄのような各制御ステップごとに直線に沿って工具を移
動させる。第１４Ａ図では、線分ごとに時点Ｋにおける
作働端の位置及び姿勢を先行の運動から判断し、次の運
動を判断するのに利用される（例えば第１３Ｆ図の制御
プロセッサーＣＰ内のブロックＢＬＫ２を参照されたい
）。

１ステツプずつ繰り返される工具のこのような移動は感
知されるシーム経路に沿って得られた複数の通過距離及
び位置／姿勢変換に基づいて行われるから（例えば第１
３Ｃ図のブロック１０４を参照されたい）、図示例では
１００チツクだけ工具の手前に位置するセンサーを常時
シームの上方に位置ぎめしなければならない、センサー
は工具と同一平面内を移動するから、シームが厳密に直
線的であれば問題は起こらない、しかし、もしシームが
カーブを辿ると、もはや整列関係は成立せず、第１６図
に示すように、光学的感知のためにはシームの上方位置
ＰＳ２を占めねばならないのに、センサーはシームに対
する接線上の位置ＰＳ１に残る。第１７図に示すように
、センサーが位置ＰＳ２を占める場合、シームの平面内
において、工具先端とカメラ中心を結ぶベクトルＣ射影
ＭＣは時点Ｋにおけるシームに対する作用点Ｍとシーム
が光学的にサンプリングされる場所Ｃとを結ぶ弦に相当
する。従って、センサーを位置ＰＳ１から所要の位置Ｐ
ｓｉ（第１６図）へ移動させるためにはΔψだけの回転
が必要である。

第１８図には工具が点Ｍに位置ぎめされ、第１３Ｃ図の
ブロック１２７及びライン１２９からのデータに従って
姿勢制御された時点における光学系とシーム平面との関
係を示した。換言すると、工具ＴＬはΔＰＩｌ、ΔＰｙ
ｓ△Ｐ８、Δｅ１、△φ１、Δψ１に従って位置ぎめさ
れ、姿勢制御されている。この時点で、工具先端に対し
て固定されているセンサーＳＮＳ　（ただし場合によっ
ては固定しなくてもよい）はシーム経路平面の位置Ｒ１
に射影するが、所要の位置は弦ＭＲ２の端部に相当する
シーム経路上の位置Ｒ２である０位置ＭＲＩを位置ＭＲ
２まで回転させるための角度はΔψである。第１３Ｄ図
のブロックＢＬＤＩは角度Δψを求める方法、及びこの
ようにして得られた角度をライン１１９、ブロック１２
０及びライン１３１を介してブロック１３０内でライン
１２９のデータと合成することにより工具を回転させ、
センサーをＲ１からＲ２（第１８図）まで移動させる態
様を示す。

ベクトル／マトリックス代数及び均質座標変換理論を利
用しなければならない、下線を施した小文字、例えば（
ｎ）でベクトルを表わし、右下に軸の名称を付した小文
字、例えばχ軸なら（ｎｘ）でベクトル成分を表わす、
均質座標変換マトリックスは右下及び右肩に文字を付し
た大文字、例えば（ｗＴ’）で表わす、従って、ＭＲＩ
に沿った点Ｍにおける工具先端は下記マトリックスによ
って与えられる： （以　下　余　白） ベクトルヱはワールド座標による。丁ゝで表わされる位
置ベクトルである。他に点Ｍにおいて互いに直交する３
つのベクトルがある。即ち、既に述べたように旦（法線
）、旦（姿勢）及び！（アプローチ）である、これらは
ベクトル相互績によって互いと相関する０例えば、ｎｍ
ｏｘａｏ、再び第１８図において、ＭＨＩ及びＭＲ２を
知ることによってこの両者間の角度を求めることができ
る、ＭＨＩは工具に先行するセンサーで得られた最新サ
ンプルから検出される弦である。センサーから工具まで
のチック数をｎとすれば（既に述べたように典型的なチ
ック数は１００）、（工具が位置Ｍに来る）時点Ｋにお
いて、センサーは位置（Ｋ−ｎ）に来る。ブロック１０
４内の待ち行列の最下段にはシーム上の点Ｒ２の変換が
、最上段には点Ｍの変換がそれぞれ記憶されている。従
ってライン１０５を介してブロック１０６が下記のよう
にベクトル弦ＭＲ２を求める： ｔＰｃｈｏｒｄ　−ｗＰ”　（Ｋ）　−ｗＰ”　（Ｋ−
ｎ）（Ｄで表わされる）ベクトルＭＲＩはシーム経路平
面におけるベクトルＭＯの射影であると考えることがで
きる。ＭＯ及びＲＩＯが既知なら、ＭＲｌまたは旦を求
めることがで鮒る。ＭＯは光学センサー系から与えられ
る。中心０は第１３図の１０９に＋ａｐｃａ−として示
すように既知である。工具とセンサーとの関係はｔｐａ
ｓｓとして与えられる、工具先端位置も既知であり、ｗ
Ｔｔとして与えられる。従って、ブロック１１０は計算
式［、ｒｔ］　−１−ｐＣａ１１によってＭＯを求める
。

垂直ベクトルＲＩＯを求めるため、先ず両ベクトルＭＲ
２及び０（に）に垂直なユニタリー・ベクトルユ（即ち
、ライン１０５を介して待ち行列１０４から得られる点
Ｍにおける姿勢のユニタリー・ベクトル）を求める。こ
れはブロック１０６から得られる結果と、Ｏベクトルに
関してライン１０５を介し、待ち行列１０４から検索さ
れる情報に基づき、ブロック゛１０７において行われる
。この直交ベクトルは相互績 且、。ｒｄ　ｘ旦（Ｋ） によって得られる。

これを単位（Ｕｎ）に換算するため、スカラー値Ｊ−ｃ
ｈｏｒｄＸ　Ｏ（Ｋ）で割算する。その結果はブロック
１０７から出力される。ＲＩＯはブロック１０８か・ら
得られるＭＯを演算［ｔＰ””−ＵｎｌＵｎニＪ：　ッ
てＵに射影することで計算される。

ＭＯはＭＲＩ及びＲ１０のベクトル和であるから、ＭＲ
Ｉに相当するＤはブロック１０８において計算されるベ
クトル差ｔＰ””−［ｔＰ””４ｎｌ！ｎから得られる
。

（ライン１１３を介してブロック１０６から得られる）
ベクトル弦ＭＲ２及び（ライン１１２を介してブロック
１０Ｂから得られる）ベクトルＭＲ１を利用して、ブロ
ック１１４及びライン１１５は式 ％式％ に従って前記ベクトル弦ＭＲ２ｉびベクトルＭＲ１間の
角度ｃｏｓΔψを求める。

角度ΔψはｓｉｎΔψに極めて近似であるからライン１
１５の値がブロック１８１内で△ψ寓ｓｉｎΔψ−４シ
ー変換され、その結果はライン１１８を介して求められ
る。ただし、ベクトル０に関する曲率は左右いずれかに
寄る可能性があるから、正負いずれの符号を付するかの
問題が残る。

この符号決定はブロック１１６内でベクトルＯの方向を
ベクトルＤの方向と相関させることによって、即ち、ｓ
ｇｎ［旦・！（Ｋ）］によって行われる０、具体的には
アナログ加算器Ｓ１がライン１１８の角度Δψを符号子
または−と相関させる。

既に第１３Ｂ図に関連して述べたように、ライン１３１
を介して得られるΔψの値がブロック１３０においてラ
イン１２９の値に加算される。ヨーイングは座標エラー
ΔＰ８、ΔＰ、またはΔＰ８に影響していない、ただし
、ライン１２９の姿勢パラメータ、即ち、Δθ１、Δφ
１、Δψ１に対してはピッチ、ローリング及びヨーイン
グに関して、ブロック１２０及び１３０に示すように、
それぞれ８χ！Δψ・ａｙ１Δψ及びａＺ、Δψだけ、
影響を及ぼす。その結果、対応の制御信号によって補正
されるべきものとしてライン１３３にエラーΔχ、Δｙ
、Δ２、Δθ、△φ及びΔψが現われ、第１３Ｃ図のブ
ロックＢＬＫ３によってフィルタされたのち、ライン１
３６を介してロボット・コントローラＲＢのＡＬＴＥＲ
ポート１０１に送られるか、または直前の３チツクだけ
についてライン１ら０を介して待ち行列１５１に記憶さ
れる有効制御信号となる。

ここで第１９乃至３４図を参照して本発明の画像プロセ
ッサーを説明する。第１０図に関連して既に述べたよう
に、光学系はアレイＩＡの平面内に座標がｉ及びｊの点
ｍを含む２−Ｄ光線条像を形成する。ｋｊが垂直方向画
素間隔、Ｊｍがセンサーの垂直方向最大解像度、ｋｉが
水平方向画素間隔、Ｉｎがセンサーの水平方向の最大解
像度を表わすとすれば、センサー上の光線条像は像（ｉ
ｊ）の中心点Ｃから２つの直交方向にそれぞれｋｊ（Ｊ
−Ｊｍ／２）及びｋｉ（ｉ−Ｉｎ／２）だけ離れている
。この像がＴＶカメラで形成され、ＴＶカメラは標準的
Ｒ５−１７０閉回路画像信号を出力する。

低レベル画像処理によって光線条の一方のエツジを表わ
す１画素幅線に簡略化された光線条画像を得るためのデ
ジタル・バイブラインを設ける。

画像処理のためのデジタル・バイブラインは公知であり
、例えばＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　Ｔｒａ
ｎｓ、　Ｃｏｍｐｕｔ、　ｖｏｌ　Ｇ−１９、Ｉ）Ｉ）
、１０１５−１０１９　（１９７０年１１月刊）　に掲
載された）ｌｅｒｂｅｒｔ　Ｌ、Ｇｒｏｇｉｎｓｋｙ及
びＧｅｏｒｇｅ＾、Ｗｏｒｋｓの論文“Ａ　Ｐｉｐｅｌ
ｉｎｅ　Ｆａｓｔ　Ｆｏｕｒｉｅｒ　Ｔｒａｎｓｆｏｒ
ｍ”を参照されたい。

後述するように、本発明の画像プロセッサーは２通りの
レベルで処理を行う。先ず、バイブラインによってカメ
ラからの画像信号をデジタル処理する低レベル画像処理
では、光線条画像をその一方のエツジを表わす１画素幅
の線に簡略化し、次いで処理済みバイブライン出力によ
る高レベルの光線条を表示し、シーム・センサーの光線
条に包含されるシーム経路の座標を求める。

バイブライン処理について考察すると、カメラはフリー
・ラン・モードで動作し、その同期信号が画像処理バイ
ブラインの残り部分のタイミングを駆動する。第１９図
に示すように、ボードＤＧＶＦ％ＦＳ％ＳＰ、５ＮＡＰ
及びＦＭに配設されている一連のソリッドステート回路
から成るバイブラインによってデジタル画像信号を処理
する、画像信号がカメラＣＡＭからライン２０１を介し
て受信される一方、アナログ再変換信号がライン２０２
を介してＴＶモニターに送られる０画像プロセッサー！
Ｐはその主要部分としてマイクロコンビエータ−Ｍ６８
０１０３ＢＣを含み、このマイクロコンピュータ−はラ
イン２２０及びデータ・バス（ＶＭＥ）を介して、さら
に２方向性ライン即ち、ボードＤＧについてはライン２
１３、ボードＶＦについてはライン２１４、ボードＦＳ
についてはライン２１５、ボードＳＰについてはライン
２１６、ボード５ＮＡＰについてはライン２１７、ボー
ドＦＭについてはライン２１８をそれぞれ介してバイブ
ライン各段のすべての動作をモニターし、制御する。す
べてのボードはタイミング及び同期化に関してライン２
１２を介して互いに連携する。さらにまた、画像プロセ
ッサーはライン２２０、データ・パスＶＭＥ及びライン
２２１を介して第１１及び１２図の制御プロセッサーＣ
Ｐと連携する。この制御プロセッサーはその主要部分と
して、Ｒ３−２３２ボート（第１３Ａ図のポート１０２
）を介してロボット・プロセッサーと接続する別のマイ
クロコンピュータ−ｍ６８０１０を含むのが典型的であ
る。

ボードＤＧはライン２０１を介してカメラ信号に位相ロ
ックし、バイブラインを構成する他のボードに必要なす
べてのタイミング信号を出力する、３０駒／秒で信号は
５１２ｘ５１２ｘ８の解像度でデジタル化されるのが普
通であり、それぞれの画素は１バイト量として表わされ
る。データ流れを１６組の選択可能かつプログラム可能
な探索表の１つに送り、使用する探索表をユニット・ラ
ンフ手段によって初期設定することで透過モードにする
。その目的はバックグラウンドを抑制し、画像の画素を
行及び列から順次ピット列に翻訳することにあり、この
ビット列は後述のようにバイブラインのいくつかの段に
沿ってグループ分け、分析、変形またはデジタル変換さ
れる０次段との接続はリボン・ケーブル２０３によって
なされ、ライン２０４を介してボードＤＧのデジタル入
力に至るフィツトパック・ルータが形成される。

次が２−Ｄ線形フィルター係数である。フィルターＶＦ
はＴＶ駒速度で有限インパルス応答（ＴＩＲ）フィルタ
ー作用を行い、支持部材の３×３領域は１画素に対応す
るマスクまたは隣接領域のサイズを画定する。複数のＶ
Ｆフィルター・ボードを縦続したり、もっと支持部材領
域の広いフィルターを使用することもできるが、図面で
はあえてフィルター・ボードＶＦを１つだけ示しである
、線形フィルターは２つの機能を果たす：即ち、カメラ
のノイズ分散を軽減すると共に光線巣発生装置に組込ま
れるレーザー・ダイオードに起因するスベクル（ｓｐｅ
ｃｋｌｅ）を平滑化する。低域フィルターとなるように
フィルター係数を選択し、オンボード・バレル・シフタ
ーを利用することによってフィルターに直流で１のゲイ
ンを与える。平均分離を低下させることなく、ノイズ分
散及び光線条ノイズの分散を軽減することによって光線
条に対する検出能力を高めることになる。

ライン２０５を介してボードＶＦはボードＦＳと、ライ
ン２０９を介してボードＳＰとそれぞれ接続する。ここ
ではスパッター及びスパークに起因する縞を消すことに
ある。狭帯域光学フィ゛ルタリングではスパークによる
縞を消すことができない、スパーク縞が１つのＴＶ駒だ
けに現われる場合、ＣＣＤカメラのようなラグのないカ
メラを使用しない限り、カメラ・ラグのため複数の駒に
縞信号が持ち越される。光線条には有効な自己相関ラグ
値があるのに対して、スパーク縞にはない。

そこで、ボードＦＳ及びＳＰは空間的ではなく時間的な
自己相関に基づくフィルター作用を行う。

このため、第２０図に示すように、ボードＦＳは画素プ
ロセッサーＳＰと連携する駒記憶ボードとして作用する
。ＴＶ駒速度（３０駒／秒）で自己相関ラグを発生させ
るため、米国特許第４，８８３，４９３号に開示されて
いるような２つの全フレーム・バッファーＦＢＩ及びＢ
Ｆ２を駒記憶ボードに設ける。第１バツフアーは先行駒
からのデータを保持してこれをＳＰボードへ読み出し、
第２のバッファーはライン２０５から現時人ビデオ駒を
得る、第１バツフアーの出力には限時点の駒が乗算され
、第２フレームバツフアーは現時点の駒を記憶するのに
利用される。駒の端部においてスイッチＳＷが両バッフ
ァーの役割を切り換える。従って、ＦＳボードはＳＰボ
ードに対して常に１駒だけ遅延した画像駒を出力する。

ＩＰマイクロプロセッサがライン２１５を介してバッフ
ァーの切り換えをモニターすると共に、マルチプレクサ
の設定をもモニターしてバイブライン遅延を補正する。

画像流れは８ビット／画素の形式を取る。ＶＦボードか
らの一方の出力はライン２０８を介してＳＰボードに伝
送され、他方の出力はライン２０５°　　２０５”を介
してＦＳボードに入力する。１フレーム遅延に加えてラ
イン２０５を通るデータ・バスに１０画素線遅延が現わ
れ、このような遅延はライン２０Ｂには存在しない、有
効な自己相関が成立するには２つの画像が正しく整合し
なければならない、従って、ＳＰボードに対して読み出
されるバッファーに関して１０画素だけ進めることによ
って前記１０画素ラグを補正する。この時点で他方のバ
ッファーはそのパン・レジスターが０にセットされてお
り、その結果、バッファー切り換えごとにモニターＩＰ
からの割り込みタスクで２つのパン・レジスターが組み
込まれる。従って、ＶＦボードからの画像流れとＦＳボ
ードからの画像流れが同時にＳＰボードに入力する。現
時点画像に先行画像を画素ごとに乗算することにより１
駒の時間的自己相関ラグが確立される。ＳＰボードは２
つの８ビツト形式画像データ流れからの１対ずつの画素
に作用する乗算回路である。

１６ビツト積の最上位バイトがライン２１０を介して出
力される。このバイトは画像の瞬間ごとの時間的自己相
関ラグを表わす、スパーク縞をなくするだけでなく、こ
の方法は画像のコントラストを高めるという点でも有利
である。これは信号の平均値がパックグラウンド・ノイ
ズの平均値よりも低いことによる。この場合、平均値の
２乗の比は平均値の比よりも常に大きい、従って、ノイ
ズ平均値が低ければ、乗算後置上位バイトだけを維持す
ることでパックグラウンド・ノイズの大部分を消すこと
ができる。

はとんどスパーク縞効果を伴なわない平滑な低ノイズ１
像がライン２１０を介して出力される。

後述するように、まり黒のバックグラウンドとフル・ス
ケール白色光線条から成る２元画像とするため、振幅を
閾値と比較する（即ち、画素強度値２５５以上をすべて
“白”、以下をすべて“黒”として保持することによっ
て）画像を分ける。しかし、元の光線条像の太さ及びバ
イブラインＶＦ段における２−Ｄ低帯域フィルターの空
間的ぼかし効果のため、光線条が不都合に太い。

特にシーム追跡及びロボット制御のための座標抽出に関
連する以後の処理を行うには幅が狭く、かつ正確な光線
条でなければならない、そこで、本発明の画像処理では
、ライン２１０から得られる光線条画像を正確に、かつ
−様に、即ち、光線条のすべての位置で１画素幅となる
ように細くする。この方法を第１９及び２０図のデジタ
ル・パイプラインとの関連で説明する。第１９”図はバ
イブラインを形成するプリント回路として形成された一
連のソリッドステート回路を示す、第２０図は第１９図
のＦＳ％　ｓｐ及び５ＮＡＰボードを略示するブロック
ダイヤグラムである。

５ＮＡＰボードについて考察すると、ライ２２１００人
デジタル画像データは先ず入力探索表回路Ｉ　ＲＡＭを
通過したのち、ライン２２０を介して、画素近傍発生器
として作用する入力シーケンス論理回路ＰＮＧに入力し
、このように得られたカーネル（図示例では３×３近傍
）がマルチプレックスで、１０本の並列ライン２２５を
介して、個々の画素に対し上記の閾値と比較され、その
結果得られた画素を並列ライン２２６を介して出力する
コンパレータ・パンクＣＭＰＢに伝送される（入力にお
いて２５５以上はすべて白色、２５５以下はすべて黒）
、ライン２２６は探索表回路ＣＲＡＭに達し、このＣＲ
ＡＭは本発明の画像処理方式に従い光線条の下縁が明暗
２つのゾーンと境を接する第２２Ａ図に示す１０通りの
状況の１つがそうであるようにライン２２５に現われる
画素だけを白色画素として保持する。（光線条の上縁に
対応するものを含む）その他のすべての近傍組み合わせ
がバックグラウンド、即ち、黒色画素として翻訳される
。このような状況の典型例は第２２Ｂ図のマスク１１．
１２及び１３の近傍である、結果がライン２２７に現わ
れ、ライン２２７は本発明の画像処理において高レベル
処理に使用されるカメラの光線条画像下縁を特徴づける
“画素線”を多重化する。

シストリック近傍領域プロセッサー用５ＮＡＰとして知
られるハードウェア回路についてはＰｅａｂｏｄｙ、　
ＭＡ、　０１９６ＱのＤａｔａｃｕｂｅから出版されて
いる（１９８６年５月）、この回路はＣＭＰＢ回路によ
る閾値比較後にＣＲＡＭ回路が１０本のライン２２６の
画素を処理することにより、ライン２１０の画像信号に
基づいて光線条を検出し、かつ光線条画像下縁を表わす
１画素幅線まで細めるように！Ｐマイクロプロセッサー
によって管理され、制御される、５ＮＡＰに組み込まれ
るＩ　ＲＡＭ回路はソフトウェアで選択できる８組の２
５６に一バイト×ａビット探索表から成る。この８組の
バンクは典型的には初期設定の際にロードされ、動作の
過程でブランキング・インターバル中に画像を乱すこと
なく作用パンクが１つのバンクから他のバンクへと変わ
る。入力シーケンス論理回路ＰＮＧはライン２１０によ
りて送られ、かつパイプライン入力ライン２０１から走
査されるカメラ画像の１行及び１列に対応する現時点画
素である中心画素の周りに３×３近傍画素、即ち、８つ
の周囲画素を形成する。中心画素をＣとすれば、８つの
近傍Ｗｉｌｔはコンパス・カージナル及び２次点に従フ
て第１５及び１６図のように、上列の画素はＮＷ。

Ｎ、ＮＥとして、下列の画素はＳＷ％Ｓ、ＳＥとして、
同一列の近接画素はＷ％Ｅとして示されるこれらの画素
はライン２２１により左から右へ１列に、かつ１つの列
から次の列へ接続される。

コンパレーター・バンクＣＭＰＢは１群の画素と同じ参
照記号で示す１０個のコンパレーター・ユニットを含み
、中央部は共に中心画素Ｃから入力される２つのユニッ
トＣＰ　（Ｃｅｎｔｅｒ　Ｐｉｍａｒｙ）及びＣＳ　（
Ｃｅｎｔｅｒ　５ｅｃｏｎｄａｒｙ）に分割されている
。その他のコンパレーター・ユニットはいずれも８つの
近傍画素のうちの対応画素から入力される。ライン２２
台は回路ＣＭＰＢの１０個のコンパレーター・ユニット
への入力ラインである。閾値以下の画素はすべて黒とし
て出力され、閾値以上の画素はすべて白として出力され
るように各コンパレーター・ユニットごとに基準閾値が
設定されている。出力ライン２２６は１０個のコンパレ
ーター・ユニットのそれぞれから単一ビット出力を受信
するＣＲＡＭ回路への１０本のアドレス・ラインとして
多重化される。ＣＲＡＭは典型的には２組の１０２４Ｘ
　８ビツト探索表から成ってコンパレーター出力データ
を８ビツトの結果に翻訳し、１０２４通りの入力コード
・アドレスが２５６個の出力コードを形成できるように
する。２つのバンクは初期設定時にロードされ、動作中
、適当な時点に、即ち、垂直ブランキング・インターバ
ルに交換自在に利用される。５ＮＡＰの動作は７．１５
ＭＨｚプロセスとして行われる。

次にＰＧＮブロック内の３×３カーネルについて考察す
る。ライン２２１沿いのすべての点は同一線上にある。

中心点（Ｐｒｉｍａｒｙ　Ｃｅｎｔｅｒ、５ｅｃｏｎｄ
ａｒｙ　Ｃｅｎｔｅｒ）の処理結果は中心点が入力され
てから９画素後に出力される。中心点にむかって、また
は中心点からカウントした適当な画素数を加算または減
算することによってカーネル中の他のすべての点からの
遅延を設定する。即ち、５ＮＡＰ回路はカーネル中心点
に対してｖ＋６画素に相当するプロセス遅延を導入する
。ただし、■は画像上の線の長さである。処理結果は中
心点（Ｐｒｉｍａｒｙ　Ｃｅｎｔｅｒ及び５ｅｃｏｎｄ
ａｒｙ　Ｃｅｎｔｅｒ）が入力されてからＶ＋６画素後
に５ＮＡＰ回路から出力される。カーネル中の他の点に
関連の遅延は前記遅ｇｖ＋ａに対して対応の画素数を加
算または減算することによって得られる。

スライディング・ウィンドー内に画定した形でカーネル
を考察すると、中心Ｃが同一線上の１つの画素から次の
画素へ左方向に移動するのに伴ない、点Ｅが新しい中心
Ｃとなり、Ｎ％Ｃ％ＳがそれぞれＮＷ％Ｗ％ＳＷとなり
、ＮＥ％Ｅ及びＳＥの左方に続く画素が新しいＮＥ％Ｅ
、ＳＥとなる１つの列からその下方の列へ９個の画素コ
ンビネーシ目ンが同様にシフトすると新しい近傍画素が
形成され、ＮＷ、Ｎ％ＮＥが画像から消え、ＳＷ％Ｓ％
ＳＥの代りにその真下にあった３個の近傍画素が現われ
る。５ＮＡＰは中心画素の移動を追いながら、カーネル
画像全体の、パイプラインによってデジタル化された明
るさと考慮する。なお、ウィンドーのサイズは任意であ
り、図示例では３×３カーネルとした。

閾値に基づく白黒分類はコンパレータ・バンクＣＭＰＢ
の１０個のコンパレータ・ユニット（ＮＥ〜ＳＷ）のそ
れぞれにおいて行われ、基準入力はいずれも強さレベル
２５５である。強さが２２５以上の画素値はすべて対応
のライン２２６に白色として出力され、２２５以下の値
はすべて黒色としてライン２２６に出力される。１０本
のライン２２６がＣＲＡＭ回路をアドレスする。

第２２Ａ図には、ウィンドーが光線条画像の一方のエツ
ジ、ここでは下縁にオーバラップした時の白黒画素の組
み合わせをマスク１〜１０として示し、第２２Ｂ図には
その他の組み合わせのうちの３列をマスク１１〜１３と
して示した。本発明では、第２２Ａ図の組み合わせの場
合、中心画素５ＮＡＰ出力信号は１　（白色）となるが
、マスク１１〜１３のような他の組み合わせの場合には
Ｏ（黒色）となる。第２３図は第２２Ａ図に示すマスク
１〜ｔｏ２１び第２２Ｂ図に示すマスク１１〜１３に関
して探索テーブルＣＲＡＭをアドレスする１０本のライ
ン２２６のエンコーディングを示す表である。このよう
なＣＲＡＭ回路動作原理により、ウィンドーを通して見
える光線条のエツジに存在しないバックグラウンドが黒
色となるだけでなく、エインドーに現われる画素がすべ
て白色画素であるような光線条画像自体または（図示例
に見られるような）上縁については、画素組み合わせが
第１６Ａ図に示した組み合わせとは補完関係になる。こ
の場合′、５ＮＡＰがデジタル出力される光線条は１画
素幅線の形態を取る。探索表に関して公知のように、光
線条下縁に関する１０通りの状況に対応する基準値が記
憶されており、ライン２２６からの入力コードがアドレ
スとして該当のマスク状況の記憶場所を検出する。５１
２Ｘ５１２Ｘ８駒／秒のカメラが使用される場合、探索
表には１０進同値５１２Ｘ５１２の記憶場所がある。第
２０図に示す１０本の入力ライン２２６は既に述べた１
３通りの組み合わせに対して第２３図に示すようなアド
レスを形成する０例えばマスク＃１に対する１０本の入
力ラインの２進コードは１０進同値１２７であり、探索
表中のこの記憶場所が選択されると、白色として規定さ
れ、出力コードは２２５となるが、マスク＃１１．１２
．１３の場合、いずれも出力コードはＯとなる。

総合的な結果として、（第２２Ａ図のマスク１〜１０で
は）下縁と特徴づける画素線がライン２１１に出力され
る。この段階でバイブラインは画像の低レベル処理を完
了したことになる。第１３Ｃ図に示す制御プロセッサＣ
Ｐの待ち行列１０４に必要な座標を得るための高レベル
画像処理を考察する前に、カメラ画像がインターレース
されているため、バイブラインの５ＮＡＰによる光線条
を細める処理にもかかわらず、単一の行列組み合わせに
必要な１画素幅は得られず、２画素幅にとどまる。従つ
て画像エツジを所期の１画素幅線として表現するために
はさらにもう１つの処理段階が必要である。

第２１図に示す画像プロセッサーの全体的なブロックダ
イヤグラムには（バイブラインＰＰ１及び２→１画素幅
縮小オペレータから成る）低レベル処理部ＬＬＴと（補
足段を含む）高レベル処理部）ＩＬＴを含む、高レベル
処理は点分類、抽象表現による光線条モデリング、形状
マツチング、ターゲット限定、及び３−Ｄ座標変換から
成る。これらの段階はすでに公知であるが、光線条を１
画素幅の線にすれば２−Ｄカメラ画像として受像される
画素線上の点の座標（ｔ、ｊ）を迅速かつ直接的に処理
できるという知見に基づき、本発明では前記高レベル画
像処理のため新しいアプローチを試みる。

本発明の好ましい実施例では２→１画素幅縮小回路ＰＲ
Ｄの機能に含まれるためあえて第２１図には示さなかっ
た重要な機能として、バイブラインＰＰＬから得られる
画素線の２−Ｄ表現を１−〇表現に変える機能がある。

即ち、（第２４Ｂ図に示すように）画像の画素が配分さ
れている（第２４Ａ図に示すような）２−Ｄ行列格子を
画素ごとに列ｉ及び行ｊによって求め、（第２４Ｃ図に
示すように）それぞれ点について、横座１［ｉの関数ｊ
＝ｆ　（ｉ）である値ｊの不連続縦座標によって１−Ｄ
表現を求める。これはそれぞれのアドレスｌに対応する
ｊ値すストを表（第２４Ｄ図のＲＡＭ）中に配列するこ
とによって簡単に達成される。その結果が上記ｉの不連
続関数であり、後述するように公知の数値及び代数計算
方法によって迅速かつ正確に処理することができる。こ
の計算は′ｓ２１図の高レベル処理部）ＩＬＴのすべて
のブロックの動作をモニター及び制御するマイクロプロ
セッサーによって行われる。

次に２→１画素幅縮小について考察する。これは２−Ｄ
−１−Ｄ信号変形と同時的にブロックＰＲＤ内で行われ
る。インターレースのため、第２４Ｃ図に図解したよう
に、第２０図のＣＲＡＭ回路出力ライン２１１で得られ
る信号は多くの場合、二重の白色画素を表わす、第２４
Ｂ図のＲＡＭでは第１の駒でアドレスｌの各画素が記憶
され、第２の駒で再び記憶される。ただし、２回目の記
憶で同じアドレスについて白色画素が現われると先行画
素が消去される。即ち、２回目の記憶が最初の記憶に取
って代わる。その他の画素を第２４Ｃ図には陰影域とし
て示しである。従って、“画素線”が２画素幅から１画
素幅に縮小されるだけでなく、第２４Ｂ図のＲＡＭにお
いて、第２４Ｄ図に示す１−Ｄ不連続関数ｊ■ｆ　（ｉ
）が得られる。マイクロコンピュータ−ＣＭＰＴは列ご
とに、かつ行ごとに列ｌの白色画素のｊ値、即ち、横座
標ｉの特定白色画素の縦座標位置を記憶し、第２４Ｂ図
のＲＡＭのｌ記憶場所にこのｊ値を書き込む、これと同
時に、同じｌ記憶場所に別のｊ値が既に記憶されている
場合、先行のｊ値を取り消す、その結果、所与の線上位
置に白色画素が記録されている場合、１回だけ記憶され
たか、２度目に記憶されたかに関係なく、記録される画
素縦座標は１うたけとなる。ブロックＰＲＤにおけるこ
のプロセスの結果として、１画素幅線への縮小が達成さ
れ、２−Ｄ表現が不連続関数ｊ−ｆ　（ｉ）に置き換え
られ、これが低レベル処理部ＬＬＴの出力ライン２５０
で出力される。

制御プロセッサーｃｐのうち、待ち行列１０４がライン
１０３を介して感知シーム経路を示すサンプルを受信す
る部分を除く第２１図部分はマイクロプロセッサ−ＣＭ
ＰＴの制御下に動作する画像プロセッサーに係わる。待
ち行列１０４は制御プロセッサーＣＰ及び画像プロセッ
サーＩＰによって共用されるＲＡＭであるが、説明の便
宜上、第１３Ｃ図では制御プロセッサーに属するものと
して待ち行列１０４を図示した。

シーム追跡システムがシーム経路に沿ってレーザー・ビ
ームでシームを走査しながら少しずつ進むものと想定す
る。従フて、一画素幅線に縮小された一連の光線条がデ
ジタル・バイブラインの出力ライン２５０からブロック
ＧＲＦへ順次伝送される。こうして得られるそれぞれの
光線条表現は不連続間数Ｊ−ｆ　（ｉ）の形と取る。ブ
ロックＧＲＦはマイクロコンピュータ−ＣＭＰＴの制御
下にライン２５０からのデータに基づいてストライブ・
グラフ、即ち、本発明の画像プロセッサーの場合には後
述のように光線条の記号表現である１−Ｄグラフを作成
する関数発生器である。

次に、感知されるシーム経路に沿った個々の光線条部分
に対し、ライン２５０の不連続関数データに基づいて検
知器ＥＤ、ＣＲＤ％ＣＲＬ及びＬＡＤが順次行う検出段
階に関連してブロックＧＲＦの動作を説明する。その目
的はブロックＧＲＦの出力をコンパレーターＣＭＰ３で
の比較に先立って得られる標準図形からライン３０２を
介して出力される信号とマツチングさせることにある。

第２５図は想定される６通りの光線条画像を示す、典型
的には光線条画像（ａ）、（ｂ）及び（ｄ）の特徴は直
線から成ることにある。光線条画像（ａ）に対応するシ
ームは上方ノード及び下方ノードが同一の垂直線上に、
即ち、バイブラインのライン２１１から得られる画素線
で表わされる画像の同一列上に位置する０本発明の画像
プロセッサーでは、同一列上に２つの連続する画素が存
在することをマイクロコンピュータ−が検出すると第２
ノードが自動的に１列だけ前へ移動するように画像信号
の処理が行われる。従って、１−Ｄレベルでの処理及び
解読はライン１５０を越えると連続的に、かつ明瞭にな
る。第２５図の画像（ｂ）に対応するシームはＶ字形シ
ームであり、画像（ｄ）に対応するシームはＵ字形であ
る。画像（Ｃ）及び（ｆ）はノード間に直線ではなく円
弧が存在することを特徴とするが、画像（ｆ）は直線と
円弧の双方を含む０画像（ｅ）は直線だけで構成されて
いるが、それぞれタイプの異なる２つのシームを複合し
ている。ブロックＧＲＦの動作原理は第２５図に示した
ような光線条像を特徴づける第２６図の図形から明らか
になるのであろう。

コーナーまたはノード小円で表わし、想定される状況を
８通り示しである。先ず、ＥＮＤ＆：ＬＩＮＥが続く（
図形（ａ７）またはＡＲＣが続く（図示（ｇ７）場合が
考えられる。ＬＩＮＥまたはＡＲＣが続く場合、この状
況は図形の開始と同時に自動的に検出され、状況を表わ
す記号はＥＮＤ／ＬＩＮＥまたはＥＮＤ／ＡＲＣである
。同様に、図形（ｂ）に示す記号ＬＩＮＥ／ＬＩＮＥは
２木の直線の間にＥＮＤがあることを意味し、図形（ｅ
）の記号ＡＲＣ／ＡＲＣは２つの円弧の間にＥＮＤがあ
ることを意味する。第２６図は８通りの状況：ＥＮＤ／
ＬＩＮＥ：ＬＩＮＥ／ＬＩＮＥ；ＬＩＮＥ／ＡＢＣ，Ａ
ＲＣ／ＬＩＮＥｕＡＲＣ／ＡＲＣ；ＬＩＮＥ／ＥＮＤ；
ＥＮＤ／ＡＲＣ：及びＡＲＣ／ＥＮＤを示すことによっ
て一般法則を図解している。ＬＩＮＥまたはＡＲＣの終
り、新しいＬＩＮＥまたはＡＢＣに対する別の検出が続
く場合、またはＬＩＮＥまたはＡＢＣ検出の前後に全く
画像がない場合にＥＮＤが検出される。これらの記号は
“コーナー”の形状を特徴づけ、コーナー”自体は作働
端によたて加工すべきシームの形状を特徴づける。

パイプラインからライン２１１を介して得られる出力画
像は２画素幅に細められた光線兼画像を表わす多数の黒
色画素及び４００〜６００白色画素から成る。これらの
白色画素の位置が表面再構成情報のすべてを含んでいる
。高レベル処理（第２１図のＨＬＴ部）の目的は画像か
ら白色画素の座標を抽出することにある。

従来のシステムでは、画像中のすべての画素を走査し、
白黒をチエツクし、白色画素の座標を抽出するのに汎用
プロセッサーが使用された。その場合には必然的な結果
として、細められた線画像を記憶する駒バッファが必要
となり、７００万乃至１０００万バイト／秒という極め
てゆっくりしたプロセスでデータを走査し、座標を抽出
することになる。これに対して、ＦＭボード（第２０図
）は５ＮＡＰボードからの画像データ流れを走査し、１
駒ずつ白色画素座標を抽出する。抽出されたデータは一
連のｉ及びｊ座標の形を取り、画像データのインテリジ
ェント分析を行うＭＣＰＴ（Ｍ６８０１０汎用プロセッ
サー）にアクセス可能な大型の表（ＲＡＭ）に記憶され
る。パイプラインの各ボードはＶＭＥバスのＰ１コネク
ターに差し込まれる、ｔＯＭｌ（ｚクロック（１２，５
ＭＨｚ）で動作する単一ボード・コンピューター（ＣＭ
Ｐ丁）、５１２バイトＲＡＭ、リアルタイム・クロック
及び２つの直列ボートを含むＭｉｘａｒ７１００ボード
を使用する。この旧ｚａｒ７１ＱＱボードは画像のイン
テリジェント分析のためにパイプラインが行う低レベル
処理（ＬＬＴ）及び高レベル処理（ＨＬＴ）をモニター
する。　Ｍ７１０Ｇプロセッサーは制御プロセッサーＣ
Ｐとインターフェース関係にあり、これをラム１０４と
共用する。ＤＧボードはビデオ・バス・マスターとして
作用し、画像処理ボードの残りの部分に対して５ＹＮＣ
Ｉびタイミング信号と供給する。ＦＭボードはビデオ・
バスを成端し、ビデオ・バスのスレーブとして作用する
。その他の画像処理ボードはすべてビデオ・バスの非成
端スレーブとして構成されている。

次に第２１図の高レベル処理部（ｌ（ＬＴ）について考
察する。ロボット・シーム追跡システムが追跡すべき表
面は多様である。公知のシーム追跡システムの多くは明
確に、または少なくとも暗示的に、いくつかのジヨイン
ト形状だけが重要であるとの仮定の下に設計されている
。しかし、これは現実的ではない、考慮しなければなら
ない形状が余りに多く、所与の形状についても、その長
さ、角度及び半径は決して一定ではない、従って、正確
な形状認識には上記の特定属性以外のアプローチが必要
である。

そこで、光線兼画像の特徴記述に基づいて光線条認識を
行う、このため、光線兼画像の不変要素を捕捉し、これ
に基づいて記述を得る。既に述べたように、長さ、角度
及び半径は光線兼画像を記述するための不変要素ではな
く、最終分析に利用される数値属性ではあっても形状認
識に利用できるものではない、光線条センサーには幾何
的制約があるから、ｔｇ＋素幅線幅線めたのち、所与の
画像列から光線条サンプルを２つ以上検出することは不
可能であり、これを達成するのが第２１図に示ｔｐＲＤ
回路の目的である。これにより・カメラにより２−Ｄ画
像に変換された３−Ｄ画像が元の３−Ｄ面形状を再構成
するのに利用されるライン２５０１−Ｄ信号に変換され
る。

線条信号は（１）線分（ＬＩＮＥ）；　（２）円弧（Ａ
ＲＣ）、及び（３）隅部、即ち、線分及び／または円弧
の交差点の３つの特徴に関してモデリングされる０円弧
は抽出し難いから、単純化のため、円弧を線分になぞら
えてもよい。

コーナーは光線条から抽出すべき重要な特徴であり、左
から右へ走査しながら、いくつかのタイプに分類されて
識別される。即ち、（１）左ＥＮＤ／ＬＩＮＥ；　（２
）ＬＩＮＥ／ＬＩＮＥ；　（３）Ｌ　Ｉ　ＮＥ／ＡＲＣ
；　（４）ＡＢＣ／Ｌ　Ｉ　ＮＥ　；（５）ＡＩ’ｔＣ
／ＡＲＣ、（６）Ｌ　Ｉ　ＮＥ／右ＥＮＤ　；　（７）
ＥＮＤ／ＡＲＣ；及び（８）ＡＲＣ／ＥＮＤ、２本の線
分が交差してコーナーを形成する場合、追跡中の表面に
は自然な変化があるから交差角度は不変ではない、コー
ナーは“ターン”と考えることができる。しかし、“タ
ーンアップ“または“ラーンダウン”だけでは事態の正
確な記述とはならない０本発明では、コーナーにおいて
光線条が湾曲する場合、コーナーにおける方向性に間道
なく“左ターン“または“右ターン”として記述される
。従って、それぞれのコーナーはこの第２属性で分類さ
れる。

以上は記号属性である。記号属性のほかに、ライン２５
０の光線条から数値属性も抽出される。

この数値属性は２つの目的に利用される。その１つは表
面の位置及び向きとギャップ・サイズのサンプルを作成
するための正確な測定値の抽出を容易にすることにある
。第２の目的は第２１図の分析オペレータＰＯＰに関連
して後述するように、いくつかのコーナーを省いてジヨ
イント認識プロセスを容易にすることにある。これらの
数値属性は（１）コーナーの水平座標；（２）コーナー
の垂直座標；及び（３）コーナーの法線距離である後述
するように本発明の画像プロセッサーの究極的な目標は
ＬＩＮＥ％ＡＲＣ，ＥＮＤ、またはその他の幾何的特徴
及これらの組み合わせを検出することによって、いかな
るコーナーがいくつ存在するか、例えばＬＩＮＥまたは
ＡＲＣ間にいくつのコーナーが存在するかを明らかにす
ることで。

ある、このようなデータから形状を識別することができ
る。ジヨイントまたはシーム経路上の基準点検出を目的
とする場合、重要な要素となるのがコーナーである。識
別された形状から優先される“コーナー”、即ち、作働
端が加工すべき“ターゲット”がどこにあるか、従って
、特定の光線条画像に対応するシーム位置が実際にはど
こにあるかを知ることができる。換言すると、最終分析
において、ターゲットの座標が求められ、これが本発明
の制御プロセッサーとの関連で利用されることになる。

再び第２１図において、ライン２５１を介してライン２
５０の信号（１ｓ２４Ｄ図参照）が受信されると、先ず
ブロックＥＤがＥＮＤを検出し、これがライン２５１′
を介してブロックＧＲＦに伝送される０次いでコーナー
検出ブロックＣＲＤがライン２５２から、ライン２５０
の信号中に存在するコーナーを検出する。このために、
不連続信号差オペレータによってブロックＣＨＤの機能
が行われる。第２４Ｅ図に示すように、数値計算である
この動作は不連続間数ｊ＝ｆ　（ｉ）の連続値間の差を
求め、２つの連続する差値の間で所定の最小量旦　だけ
値が跳ぶのを検出するというものである。不規則な分布
のために生ずるノイズを解消するため１、最大値（図示
例では最大値であるが、最小値でもよい）の直前、直後
の値、即ち、勾配変化に基づいて演算するのではなく、
両側に位置するランク互の値を利用するのが普通である
。

従って、検出される差は次のような計算から得られる： ｃ−ｆ　（１）　−ｆ　（ｉ−ｓ）　−［ｆ　（ｉｔｓ
）　−ｆ　（ｉ）　］−２ｆ　（ｉ）　−ｆ　（ｉ−ｓ
）−ｆ　（ｉ◆Ｓ） 関数ｆ（ｉ）の最大値または最小値を順次検出すること
によって逐次現われるコーナーの数が明らかになったら
、次の段階として例えば第２１図に示すＣＲＬのような
オペレーター（ライン２５４．２５４゛及び２５６．２
５６’）それぞれのコーナーとこれに接続している先行
または後続線分の勾配との関係を検出する。これは同じ
間数ｊ−ｆ　（ｉ）に基づいて行われる。このため、（
第１導関数により）前記コーナーから画素線が右ターン
するか（負勾配）、左ターンするか（正勾配）を検出す
る。されにまた、２つの連続するコーナーに基づいて、
これらのコーナーがＬＩＮＥによって接続されているか
ＡＲＣによフて接続しているかを検出する。これはオペ
レーターＬＡＤ　（ライン２５３．２５３°及び２５５
．２５５′）において行われる。再び、曲線Ｊ＝ｆ　（
ｉ）の不連続点を処理する簡単な代数演算によって直線
上に配列されてＬＩＮＥを形成しているのか、曲線上に
配列されてＡＲＣを形成しているのかを明らかにする。

最終段階として、画素線の末尾においてＥＮＤを検出す
る（ライン２５７及び２５７′）。

点行列を線分、円弧、　　　・などに区切る作業は多大
の時間を要し、例えばＢｏｕｇｈ　＊換アプローチの場
合、線形方程式または円形方程式に従って点行列のエツ
ジ点から多数の点を発生させねばらならい、再帰釣線分
割というアプローチもあるがこの場合、典型的な形状及
び線分だけについても約１００ミリ秒を必要とする。こ
れらに対して本発明のアプローチでは僅か８ミリ秒であ
る。

第２７Ａ及び２７Ｂ図に示すように、それぞれの“コー
ナー　（第２７Ａ図の場合には左右両端とＥ、Ｆ及びＧ
）と連携する５個のＲＡＭ　（第２８Ａ図の場合は４個
）によって構成される記号図形をモニターするための図
形ヘッダーＧＲＨを設ける。ＲＡＭはテール・エンド接
続されており、それぞれが隣接する光線条部分に対して
コーナー識別を行なう。即ち、ＲＡＭ１は記号（第２６
図（ａ）のようなＥＮＤ／ＬＩＮＥを表わすＬ−ＥＮＤ
）、タイプＥ−Ｌ　（第２７Ａ図点Ｅまでの線分のタイ
プを表わすＥＮＤ／ＬＩＮＥ）、（勾配変化の大きさを
表わす）値Ｃ１コーナーの座標、及びこのコーナーにお
けるターンを含んでいる。

（以　下　余　白） ブロックＧＲＦが多数のコーナーを含む画素線を識別し
、コーナーの接続態様をも検出すると、残された作業と
して、第３０図に示すように二重コーナーである可能性
もあるこれらのコーナーから真のコーナーを選別しなけ
ればならない。第３０図の′（ａ）では画素線が上方の
線ＥＦと下方の線ＧＫとを結ぶ同一垂直線に２つのコー
ナーＦ及びＧを含む（後述するように、実際には画素線
を求めるプロセスにおいてＧはＦとは別の列に位置する
）、第３０図（ｂ）の場合は二重コーナー（Ｆ、Ｆ’及
びＧ、Ｇ’　）であるから、各対のうちの一方のコーナ
ーを無視して他の一方だけ、即ち、第３０図（ａ）の真
のシームにおけるコーナーと同じ状況のコーナーだけを
使用しなければならない。これが第２１図に示した分析
オペレーターＰＯＰの機能である。第２７Ａまたは２８
Ａ図から明らかなように、３つのコーナーＥ％Ｆ％Ｇの
うち、２つのコーナーは例えばＥとＧなら一線ＥＧ上に
整列し、第３のコーナーＦはこれと対向する三角形の１
辺に対する垂線Ｆｌ（上に位置する。

Ｅ及びＧを求めたら線分ＥＧを計算し、線分ＥＧまでの
距離ＦＨも計算する。第３０図（ｂ）においてＦＦ’　
またはＧＧ’を比較すれば、上記三角形に基づくアプロ
ーチによりて二重コーナーが判明する。従って、分析オ
ペレーターＰＯＰは２つの隣接コーナーのうち、一方の
指示を取り消すことにより第３０図（ａ）に示すような
概略的な線形状を回復する。

第２７Ａ、２７Ｂ図及び第２８Ａ、２８Ｂ図を参照して
第２１図に示した図形ブロックＧＲＦ及び分析オペレー
ターＰｏＰの作用を考察する。関数ｊ＝ｆ　（ｉ）の形
でライン２５０を介して受信された画素線は第２７Ａま
たは２８Ａ図の図形で見て左から右にむかってマイクロ
コンピュータ−によって読み取られる。例えば第２７Ａ
及び２７Ｂ図の場合、センサーがシームを追跡する（第
１１図、ブロック５ＬＣ）のと並行して発生するそれぞ
れの光線条を順次チエツクする図形ヘッダーＧＲＨはチ
エツクする特定画素（第２７Ａ図）に対してファイルを
開く、即ち、（第２７Ａ図に示す）重要な特徴を認識し
、これに関連する情報をファイル中に記憶するためであ
る。第１の動作はコーナー検出（第２１図のブロックＣ
ＲＤ）であり、これはＣ１即ち、既に第２４Ｅ図に関連
して考察した第２差オペレーターによって検出される勾
配変化率を検出することによって達成される。

これによりコーナーの数が判明する。従って、各コーナ
ーごとに１つずつファイルＲＡＭＩ、ＲＡＭ２、ＲＡＭ
３、ＲＡＭ４及びＲＡＭ５が開かれる０次にこれらのフ
ァイルの特徴を各ファイルごとに詳しく説明する。

先ず、左手に第１のＥＮＤが存在する。ファイルＲＡＭ
ＩにはＣ＝Ｏと共にこのＥＮＤの座標、即ち、１−１０
．ｊ＝２５０が記憶され、さらに第２７Ｂ図のＲＡＭＩ
に示すように、記号“ＬＥＦＴ　　ＥＮＤ″　（Ｌ−Ｅ
ＮＤ）及びタイプ（第２６図（Ａ）に示すようなＥ−Ｌ
）が記憶される。

動作は起点から右にむかって進行し、逆向きのリンクは
存在しないから、システムは次のコーナーを求めて右へ
進む。従って、この第１フアイルから、次のコーナーと
対応する欣のファイルの先頭に至る“順方向リンク”が
存在することになる。

ファイルＲＡＭ２はコーナーＥを特徴づける勾配変化に
基づくコーナー検出動作中（第２１図のＣＲＤ）開いて
いる。同時にこのファイルにコーナーＥの１−５０及び
Ｊ−２５０が記憶される。

ここでブロックＣＲＬ　（第２１図）はコーナーＥにつ
いて右ターンがあるか左ターンがあるかを判定する。勾
配検出の結果に照らしてタニンは右向きである。ファイ
アルにはこの情報が与えられるコーナーＦ　（ＲＡＭ３
）についてもコーナーＧ（ＲＡＭ４）についても同様の
動作が行われる。

コーナーＥ％ＥからＦ、ＦからＧ％Ｇから右端（ＲＡＭ
５）まで、これらのコーナーが線分で結ばれているか（
第２７Ａ図）、円弧で結ばれているか（第２７Ｂ図）を
判定することができ、これは３８２１図のブロックＬＡ
Ｄによって達成される。

簡単なアプローチとして、線分で結ばれている場合を想
定すると、記号（３４２７Ｂ図）はＲＡＭＩがＬ−ＥＮ
Ｄ　（左端）？ＲＡＭ２がＲＴ−ＴＵＲＮ　（ｒｉｇｂ
ｉｔｕｒｎ）　；　ＲＡ　Ｍ　３がＬＴ−ＴＵＲＮ（ｌ
ｅｆｔ　ｔｕｒｎ）　；　ＲＡＭ４がＲＴ−ＴＵ　ＲＮ
　（ｒｉｇｈｔ　ｔｕｒｎ）；ＲＡＭ５がＲ−ＥＮＤ　
（右ｍ）である、順方向リンク（ｆ　１ｉｎｋ）及び逆
方向リンク（ｒ　１ｉｎｋ）もファイルに記憶され、第
２７Ａ図の図形において連続するラアイルを左から右へ
読むのか、右から左へ読むべきかを示唆する。図形ヘッ
ダーＧＲＨに組み込まれている図形ポインター（ｇｒａ
ｐｈ　ｐｔｒ）はセンサーがとのファイルに進むべきか
を指示する、同じく図形ヘッダーに含まれているトラッ
ク・ポインタ（ｔｒａｃｋ　ｐｔｒ）は作働端にとって
重要なコーナー、即ち、ターゲットの位置を指示する。

このように識別された図形を標準図形（第２１図のコン
パレーターＣＭＰ３によるマツチングのためブロックＳ
ＧＦに送られるブロックＳＭＤのシーム・モデル）とマ
ツチングさせる前に、第２１図に示すブロックＰＯＰの
分析オペレーターによる分析プロセスが必要である。即
ち、コーナー検出プロセスの結果として、必要以上のコ
ーナーが提示されるからである。典型的には、プロセス
の進行に従って３４１コーナー検出器によって（第３０
図（ｂ）のＦｏ及びＧｏのような）二重コーナーが形成
され、これが光線条画像中に現われる、コーナー分析プ
ロセスではコーナー構造プレイが走査され、無関係なコ
ーナーが削除される。削除プロセス、即ち、最初のコー
ナー群を整理してマツチング用の唯一のコーナーを求め
る分析は種々の分析法則に従フて行うことができるが、
好ましい実施態様としては、分析プロセスにおいて２つ
の隣接コーナー間の直線に対するコーナーからの垂直距
離という新しいコーナー属性を計算するコーナー（第２
７Ａ図のＦ）から隣接コーナーを結ぶ線分（第２７Ａ図
のＥＧ）までの距離（第２７Ａ図のＦＨ）を求めるので
ある。第２コーナーＦ’が第１コーナーＦに極めて近接
している第３０図のような二重コーナーが存在する場合
には（２つの隣接コーナーがＥ、ＧではなくＥ％Ｆ。

として）線分ＥＦ’　までの距離ＦＨ’　を求める。

当然の結果として距離ＦＨ’　は極めて短くなる。

法則として、最短距離以下ならば中間コーナーを無視し
て以後これを使用しない、従って、この場合はコーナー
Ｆを削除する。残るのはＦに極めて近い次のコーナーＦ
°である。Ｆは削除されたから、ＦｏからＥ及びＧまで
の距離を計算する。二重コーナーＦ％Ｆ′がこのように
削除されたのちも、説明のための想定に従ってプロセス
が進められる。−数的な法９則として、コーナーごとに
距離が極めて短いかどうか（第３０図のＦＦ’またはＧ
Ｇ’のような場合にはこれらのコーナ一対のそれぞれ最
初のコーラに現われる）を検討し、このようなコーナー
を即刻削除し、次のコーナ一対の一方だけを取り出して
これを計算する。第２９図は５つのコーナー１乃至５（
第２７Ｂ図のＲＡＭ１乃至ＲＡＭ５に対応）について、
図形全体の左から右へそれぞれのコーナーに基づいて順
次記号が作成されて行く態様を示す、垂直距離は下記式
に従フて計算される： ただし、ａ＝　（）’２−ｙｌ）、ｂ”　（ｚ２−ｚｌ
）、（χ１、ｙｌ）及び（χ２、ｙ２）は中央コーナー
（χ、ｙ）と隣接するコーナーの座標である。それぞれ
のＲＡＭに立植０．２３．２００．１８及びＯが記憶さ
れる。

立植を計算し、結論が得られ、単純化がなされたら、コ
ーナー記号を割り当てればよい（第２７Ｂ図のＲＡＭ１
、ＲＡＭ２、ＲＡＭ３、ＲＡＭ４及びＲＡＭ５）。なお
、方向（図形作成プロセスにおいて左から右へ）を決定
するため、勾配の代りに距離上の符号を利用することが
できる。従って、このような場合にはターン方向（ＲＴ
−ＴＵＡＲＮまたはＬＴ−ＴＵＲＮ）はｈの符号で決定
される。

特定の光線条について得られたデータを記憶させたら、
ＲＡＭ　（第２７Ｂまたは２８Ｂ図）はｌｊ及びｈのよ
うな数値属性と、Ｌ−ＥＮＤ、Ｅ−Ｌ、ＬＦ−ＴＵＲＮ
％ＲＴ−ＴＵＲＮ、ｆ　１ｉｎｋ、ｒ　１ｉｎｋのよう
な記号属性を含むことになる６分析ルーチン完了と同時
にライン２６０（第２１図）を介して出力される結果は
すべての数値属性及び記号属性で画かれた光線条画像の
単純化された図形である。第２１図のコンパレーターＣ
ＭＰ３は記号属性をテスト過程でライン３０２を介して
基準として出力される標準図形の記号属性とマツチング
させる。

図形マツチングプロセスにおいて、標準図形（第２１歯
のＳＭＤ）を各画像（第１１図の５ＬＣ）から（ライン
２６０を介して）リアル・タイムで抽出される図形とマ
ツチングさせることによってジヨイントの幾何的特徴が
認識される。このプロセスは（金属板に共通の現象であ
るが）経路沿いの形態変化と、起点、停止点、分岐点が
著しく異なる形態を有するため、１つのジヨイントにい
くつかの異なる表現が与えられる可能性があることから
複雑になる。この問題に対する解決策はそれぞれのジヨ
イントを任意の数のコーナー図形で記述できるようにす
ることである。各コーナー図形は二重リンク・リストの
形で一連のコーナー構造を含んでおり、所与のジヨイン
トに対応す、るすべてのコーナー図形群を１つにリンク
させることで木構造としてまとめたものを、マツチング
が検出されるまで、あるいはすべての基準を使い果たす
までサンプルと比較する。

単一図形マツチングは標準図形（ライン３０２）及びサ
ンプル図形（ライン２６０）に含まれるコーナーを−・
緒に走査することによって行われ、図形が標準図形とマ
ツチングするには次の条件が満たされねばならない：　
（１）双方の図形中に含まれるコーナーの数が同じ；　
（２）サンプル中の各コーナーが標準図形中の対応コー
ナーと同じ記号（ターン方向）を有する；　（３）各コ
ーナーが同じタイプ（ｌｉｎｅ７１ｉｎｅ、ａｒｃ／１
ｉｎｅ、　　・・・）である。マツチングテストが逐次
性われている間、標準図形中の追跡特徴コーナー（ター
ゲット）に出会うと図形ヘッダー（第２７Ｂ図のＧＲＨ
）に含まれるサンプル追跡特徴ポインターがセットされ
る。

木構造マツチングは木構造に含まれる個々のコーナー図
形についてマツチングが見つかるまで、あるいはすべて
の選択を使い果たすまでマツチングを試みることによっ
て行われる。

マツチングが成立すると、コンパレーターＣＭＰ３はゲ
ートＧＴＥを介してライン２６１からライン２６２に図
形を送り、図形の数値属性が利用される。どのタイプの
図形が感知下のシームと対応するかをライン２６７を介
して標準図形に従って判定したら、ＴＲ３に進んでター
ゲットの検出、即ち、工具によるジヨイント加工とシー
ム経路位置の検出に関連して重要なコーナーの選択を行
う（ＲＡＭに記憶されている（ｔＳｊ）値のうちターゲ
ット座標となるもの、即ち、第２７Ａ図のコーナーＥを
選択する）。

第２６図にはＲＡＭ（第２７Ｂまたは２８Ｂ図）に記憶
させることのできる８つの記号属性を示した。これ“左
ターン”または“右ターン”属性が追加される。数値属
性はコーナーの水平及び垂直座標（ｉ％ｊ）及びコーナ
ーの垂直距離りである。

このプロセスではＲＡＭだけでなく、ヘッダーＧＲＨ（
第２７Ｂ図）にも情報が記憶される。記憶される情報は
図形全体に亘る、コーナー以外の３つの属性である。こ
れらはマツチングプロセスのあとに求められる。

その１つは図形中のコーナーの１つを、ターゲットを表
わすコーナーとして規定する追跡特徴であり、このター
ゲットの座標を利用することにより、シーム経路を３−
Ｄ空間座標を表わす一連の均質変形座標を作成し、これ
らの変形座標を利用することによりロボット制御関数を
作成する。既に述べたように、コーナー図形ヘッダー（
第２７Ｂ図のＲＡＭＩ乃至ＲＡＭ５）はどのコーナーが
追跡特徴であるかを指示するポインターを含む。

標準図形ではこのポインターがトレーニング（ｔｒａｉ
ｎｉｎｇ）によって初期設定され、サンプル図形ではマ
ツチングが成立するまでゼロである。

図形全体に関する第２の属性はターゲットのコーナー座
標を正確に求めるためラスター・データを使用する場合
、いくつかの発見的方法のうちどの方法を適用すべきか
を規定するターゲット画定コードである。このコードは
個々の標準図形に対するトレーニング（ｔｒａｉｎｉｎ
ｇ）によって初期設定される。

第３の属性はライン２６０の特定図形にマツチングが成
立した時、制御プロセッサーＣＰが何をなすべきかを規
定する作用コードである。これらの作用の典型例として
はＭＯＭＡＴＩＩ：Ｈ（エラー状態。

現時点めサンプルから制御ベクトルを発生させない）　
；　　ＭＡＴＣＨ（待ち行列１０４のために追跡制御サ
ンプルを発生させる）　；　　５ＴＡＲＴ（ジヨイント
開始シーケンスを実行する）　；　　５ＴＯＰ　　（シ
ミインド終結シーケンスを実行する）　；　ＢＲＡＮＣ
Ｈ（新経路への分岐シーケンスを実行する）、それぞれ
のジヨイントごとに異なる制御作用が行われる可能性が
ある。それぞれの値はトレーニング（ｔｒａｉｎｉｎｇ
）によって初期設定される。

以上３つの属性が図形ヘッダーＧＲＨ（第２７Ｂ図）に
追加される。

図形マツチングによってターゲット・コーナーが選択さ
れたら、元のラスター・データを再分析してターゲット
の正確な座標を求める。第２１図のブロックＣＲＦがラ
イン２６３に応答してこの機能を行う。具体的にはライ
ン２６８を介して標準図形から得られるデータに基づい
て行われる。

基本的な方法としては、線形回帰を利用して方程式をラ
スター・データにフィツトさせる。これによって最小平
均２乗誤差が得られる。公知の線形方程式を利用し、次
に挙げるいくつかの法則の１つに従って正確なターゲッ
ト座標を得る：　（１）２本の隣接線分の交差点；（２
）左手または右手“差し金解″（ｃａｒｐｅｎｔｅｒ’
ｓ　５ｑｕａｒｅ　５ｏｌｕｔｉｏｎ）　　（３）最良
の左手フィツトまたは最良の右手フィツト；及び（４）
元のコーナー。第３１図は線分Ｌ１またはＬ２、法線Ｎ
１垂直線Ｈがターゲット・ポイントＣにおいて交差する
上記法則に対応する４通りの状況を示す。差し金解は第
３１図に例示するようなビーム・エツジの丸く摩耗また
は剥落したコーナーを対象とするのが普通である。

この段階で第２１図のライン２４６．２４６゜を介して
得られた情報がブロックＧＤＭに送られこのブロックに
おいて、サンプル図形からライン２６９を介して受信さ
れる情報に基づいてギャップが測定される。これは（ラ
イン２６５及び制御プロセッサーＣＰを介して）ロボッ
トに供給され、ギャップに金属を充填するように、溶接
プロセスを自動的に調節する距離である。これは“適応
充填”の名称で知られているが、本発明におけるロボッ
ト制御はフィードフォワード制御であって、理論的には
適応制御ではない。

ターゲット・ポイントの正確な座標が得られたら、本発
明の画像プロセッサーの作用で前記座標が（待ち行列１
０４を含む制御プロセッサーＣＰによってあとで利用さ
れる）カメラ座標系の３−り座標に直接交換される。関
連の方程式は第１０図に関連して既に述べた。データ・
ポイントを迅速に変換するためには、水平及び垂直座標
、及び画像座標の限られた変動範囲を分解することによ
って関数探索表を作成する。標準的方法として、下記の
座標変換を行う： （以　下　余　白） この場合、マトリックス乗算を行うには１２回の乗算と
８回の加算が必要である。この新しい方法では画像縦座
標Ｊｍの２及びｙ（第１０図）関・数と、２及び画像横
座ＰＡＩ　ｍのχ関数を作成する。第１０図に関連して
既に述べたように、関数は次のように表わされる： χは第１０図に示すようにχ方向のユニット・ベクトル
、ｎは光線条平面に垂直なユニット・ベクトルである。

従って、制約は（χ・ｎ）　−〇、ただし符号（・）は
ベクトル・ドツト積を表わすｙ及び２は定数を含む画像
縦座標Ｊｍの関数であり、χは同じく定数を含む、画像
横座標の２倍で与えられる。

この方法は専用ハードウェア、埋め込みファームウェア
または汎用ソフトウェアで行うことができる。この方法
には３つの探索表χＬＵＴ％ｙＬＵＴ及びｚＬＵＴ（第
３２図）と、第３２図の３１における１回の乗算が利用
される。ライン４００を介してｙＬＵＴ探索表へ、ライ
ン４０１を介してｚＬＵＴ探索表ヘアドレスｊが送られ
、ライン４０２．４０３を介して座標ｙ及びＺがそれぞ
れ出力される。アドレスｉχＬＵＴ探索表へ送られ、ラ
イン４０５の出力に、ライン４０３．４０６から得られ
る２が乗算される。ライン４０７に座標χが現われる。

演算のスピードアップのため整数演算が利用されるから
、χの計算はやや複雑になる。従って、χＬＵＴ探索表
は正規化（ｚ−１）χ関数の変動範囲を広げるために位
取り因数を必要とする。この位取り因数は変換時に除算
しなければならないが、能率的であるという点では２の
累乗でもよい０表面オリエンテーシ菖ンのｍ■酸成分関
しては、もう少し複雑になる。第３３△ 図に示すように、３つの探索表ｇＬＵＴ、？２ＬＵＴ及
びｈＬｔＪＴが使用され、Ｓ６及びＳ８において２つの
加算、Ｓ３、Ｓ４、Ｓ５、Ｓフにおいて４つの乗算、４
３０において１つの除算がそれぞれ行われる。Ｓ８では
ライン４１０から得られるｉにライン４１１から得られ
るＩ　ｍ　／　２が乗算される。出力はライン４１２を
介して乗算器ｓ３に送られる。３つの探索表はライン４
１３及びそれぞれに連携のライン４１４．４１５．４１
６からアドレスｊを受信し、ライン４２０，４２６及び
４２３をそれぞれ介して連携の乗算器ｓ３、Ｓ５、Ｓ７
に出力する。ライン４２゛Ｏもライン４１２と同様に乗
算器Ｓ３を接続し、その出力はライン４２１に現われる
６乗算器Ｓ４はライン４２１に応答し、Ｓ５はライン４
２６に、Ｓ７はライン４２３にそれぞれ応答する。さら
に、ライン４１７．４１８からのΔｊがＳ４への第２の
入力となり、ライン４１７．４１９を介してＳ５へも第
２の入力として供給される。同様に、ライン４２４から
の△ｌがＳ７への第２の入力となる。アナログ加算器Ｓ
６が３４からのライン４２２とＳフからのライン４２５
を組み合わせて除数Ｂを形成し、ライン４２７がＳ７か
ら除算器４２０に被除数を入力する。このアプローチに
より、方程式の冗長度を考慮したあとのスループットを
４６％改善することができる。平凡な計算なら２８．５
相当の加算を必要とするのに対して、探索表方式では１
９．５相当の加算で済む。

この結果、ライン２６６を介してシーム上の点の位置及
び姿勢：χ、ｙ、ｚ、θ、φ、ψが得られる０次にブロ
ックＳＣＣを考察すると、均質座標変換は４つのベクト
ルから成るマトリックスであり、１つは位置を示すベク
トル、残り３つは姿勢を示す直交ユニット・ベクトルで
ある。既に述べたように、ｈｃｔｍは相対座標フレーム
を左下及び右上に付記した記号Ｔで表わされる。従って
ロボットのワールド座標からシーム・サンプルへの変換
はｗＴ”で表わされる。なお、ここに使用する変分はシ
ームが王、ワールドが！、工具が１カメラがＣである拳 画像プロセッサーはシーム位置の位置オフセット成分を
カメラ座標で直接測定する。これらの値はそのままカメ
ラ−シーム変換値となる。ＩＩ画像ロセッサーは単一フ
レームから直接ｍ８．を測定する（扁平面がｍ９Ｅｔび
１０図に示すようにレンズ主軸に垂直な状態でｌ軸と並
゛行な線を投光するように投光器を整列された場合、第
３４図、ライン５２３の画像勾配Δｊ／Δｉと相関する
記のように計算する： で表わされる面勾配成分がｍｏであり、第３４図のライ
ン５２８を介して得られる）、移動しながらいくつかの
シーム・サンプル位置のサンプルを採収したのち、ｍ８
ア及びｍ、ｙをも直接計算する。

これらの値を利用してｈｃｔｍの姿勢サブマトリックス
の法線（２）及び姿勢（旦）ベクトルを下接近ベクトル
（ａ）は！及び！のベクトル積として計算される。

参考のため、光線条の幾何的分析に関する光線条デザイ
ンのためのフォートラン・プログラムを付録に示した。

第３４図のフォローチャートは第２１図に示した画像プ
ロセッサーの動作全体を図解したものである。ブロック
５００はバイブラインから出力される画素線のデータ・
ラスターに招ける各列ｌに対応するｊ値をリストアツブ
する第２４Ｂ図図示ＲＡＭの典型例であり、インターレ
ーシングの場合、ブロック５０２はライン５０１に応答
してライン２５０の１画素幅線を出力する６次いで、ラ
イン５０３を介してシステムは５０４に進み、ここで第
２１図のＣＨＤにおいてなされたように、コーナー検出
が行われる。ブロックＧＲＦに含まれるＲＡＭ情報につ
ながる第２１図のブロックＥＤ％ＬＡＤ及びＣＲＬによ
る予備的図形作成が５０６において行われる。ライン２
５８を介して出力され、第２１図に示す分析オペレータ
ーに送される粗面形が図形分析器５０Ｂにおいて簡略化
され、この簡略化された図形は分析器５０８からライン
５０９を通って最終属性計算器５１０へ送られ、最終的
に属性を決定された図形は計算器５１０からライン５１
１を通ってマツチング段階５１３へ送られる（ライン５
１２から得られる標準図形の木構造に応答してマツチン
グテストが行われる）、なお、感知される光線条画像の
実図形とのマツチングテストに供せられる標準図形は実
図形として得られるマツチング図形と共通の総合的属性
を具えている。これらの属性は標準として選択されたシ
ーム・モデルに基づいてあらかじめ設定される。マツチ
ング５１３に続き、ライン５１４を通ってギャップ抽出
５１５に進み、５１７においてギャップ・コードがスケ
ールされ、ライン２６５を介して制御プロセッサーＣＰ
へギャップ・コードが出力される。他方、図形マツチン
グ５１３に続いて（第２１図のＣＲＦにおいて行われる
ように）ターゲット画定５２０が行われ、ライン５２１
にターゲット座標ｌが、ライン５２２にターゲット座標
ｊがそれぞれ出力される０画像勾配もライン５２３を介
して得られる。

次いで、（第２１図のＣＲＹで行われるように）５２４
において１−Ｄから３−Ｄへの変換が行われ、ライン５
２５．５２６．５２７を介して３つの座標χ、Ｖ”−、
ｚがそれぞれ出力される０画像勾配はｙ軸に対する傾斜
としての面勾配ｍｚｘ・に変換される。３つの座標は既
に述べたように式：％式％） から得られ１．これと同時に、全微分ｄｚ及びｄχで表
面勾配ｍｚｘが計算され、ライン５２８を介して出力さ
れる。

こうして得られた情報を組み立ててｈｃｔ’ｍとし、シ
ーム・サンプルを形成するシーム変換の基本マトリック
スは： （以　下　余　白） ただし、第１８図に関連して既に述べたように、旦はカ
メラとシームの間における姿勢ベクトル、見は接近ベク
トル、旦は法線ベクトル、ヱは位置ベクトルである。ラ
イン５２５乃至５２８のデータを利用すれば、マトリッ
クスは下記のようになる： これはブロック５２９からライン５３０に現われる出力
である。ここで、制御プロセッサーに対してロボット・
プロセッサーを制御するように指令する前に、シーム座
標をワールド座標に変換しなければならない、その関係
式は： ＝ＴＩ＝Ｊｔ　、　ｔ７Ｃａｍ：、、Ｊ＊ただし、変換
、７ｔ、即ち、工具座標は制御プロセッサーを介してロ
ボット・プロセッサーからライン１３フに出力される。

変換ｅ、ａ　１１ｌ　Ｔ１はライン５３０によってブロ
ック５３２へ入力され、ｔＴＣＩＩＩＩはセンサーから
工具固定関数に与えられる。その結果がライン５３３に
現われるｗ丁″である。

、Ｔ”−、Ｔｔ：ｔＴ″ であるから、この変換はブロック５３４において（制御
プロセッサーのライン１３７からの）ライン５３３及び
ライン５３４で行われ、ライン５３５で時点Ｘに対応す
る。Ｔ’　（Ｋ）が出力される。

シーム経路座標はライン１０３”を介して待ち行列１０
４に対して出力される。これに対する通過距離が５３６
においてすべてのサンプルについて求められ、サンプリ
ングされた場所がライン１０３を介して待ち行列１０４
に記憶される。

本発明の好ましい実施例を構成する画像プロセッサーと
の関連でいくつかの特徴を述べたが、同じ目的を達成し
、すぐれた成果をもたらすなら、その他の解決手段もま
た本発明から除外されるものではない。

要約すれば、本発明の画像プロセッサーの特徴を次のよ
うに列記することができる： シーム・サンプル確認の際に考慮される幾何的形状を感
知するセンサー； 光線条画像を処理し、画像信号を１画素幅画像に変換す
るため相互に接続する電子ボードの集合体： 光線条画像を抽象データ構造として表現する方法； 長す、角度などの数値属性に歪みがあってもマツチング
が得られるようにデータ構造を標準構造とマツチングさ
せる方法； 本質的形態変化を動的かつ非同期的に処理できるように
いくつかの標準モデルのうちのいずれかにマツチングさ
せることができること；ターゲット位置、ギャップ・サ
イズなどのような正確な数値属性を抽出するため、マツ
チングに関連してデータを正確に解読できること；本発
明の制御プロセッサーの特徴を要約すると次の通りであ
る： ロボットがその作業範囲内の任意の場所へセンサーを移
動させ、シーム起点を検出し、起点が検出されたらロボ
ットを停止させることができること； 追跡を開始し、所要の作！１１端基準オフセットを考慮
する前に、６つの自由度すべてに関して作働端をシーム
起点に“センター・アップ”するようロボットに指令で
きること； ロボット経路を更新しながらリアルタイムで行われるフ
ィードフォワード方式による６自由度追跡、動的回復、
及び視覚システムによるロボット経路の外挿処理：及び 本発明のロボット・システムの重要な特徴として制御プ
ロセッサー及び画像プロセッサーを単一のロボット・シ
ステムに組み込んだこと。

以上、好ましい実施例に関して本発明を説明したが、本
発明の重要な構成要件を採用するその他の実施例も本発
明の範囲に含まれる。例えば、産業用ロボットからの指
示経路回復を重要な構成要件として上述したが、本発明
の制御プロセッサーによるフィードフォワード制御は指
示経路が得られる限り、ロボットで行うこともできる。

また、光学センサーを利用するシーム追跡システムにつ
いて述べたが、本発明の制御プロセッサーによって使用
される、工具に先行して感知されるシーム上の不連続な
一連の場所に関するデータを得るため、他の方式の感知
システムを採用することも可能である。工具から一定距
離に位置するようにセンサーを取り付けることも必須条
件ではない０通過距離ごとの感知場所と工具の位置及び
姿勢との相関関係を両者間の特定の関係を考慮して求め
ることも可能である。

【図面の簡単な説明】

第１図は公知ロボット・システムを示すブロックダイヤ
グラムである。 第２Ａ１２Ｂ及び２０図は典型的なジヨイントまたはシ
ームをそれぞれの特徴的断面形状と共に示す斜視図であ
る。 第３図はロボット・システムに対する指示経路の概略図
である。 第４図は指示経路とロボット工具が作業に際して追跡す
べきシームとの間の関係を略伝する説明図である。 第５図は加工すべきジヨイント溝に対する工具の位置及
び姿勢を決定するパラメーターを示す斜視図である。 第６−は工具姿勢のワールド座標系における座標軸を示
す斜視図である。 第７図はフィードバック・アプローチを利用するシーム
追跡系と共にロボットの制御系を示すブロックダイヤグ
ラムである。 第８図は記憶されている指示経路に基づくロボット・シ
ステムの動作を示すブロックダイヤグラムである。 第９図は投光してジヨイントに光線条を形成しこれをカ
メラが捕捉し、自動追跡システムによるシーム経路検出
の際に前記光線条がさらに処理されるように構成された
光学センサーの斜視図である。 第１０図は光学系及び光線条の三角測量分析用幾何パラ
メーターを示す説明図である。 第１１図は光学系とロボット・システムとの接続関係を
本発明の画像プロセッサー及び制御プロセッサーと共に
示すブロックダイヤグラムである第１２図は第１１図の
制御プロセッサーによるロボット・システムフィードフ
ォワード制御の態様を示すブロックダイヤグラムである
。 第１３Ａ−１３Ｄ図は第１１及び１２図の制御プロセッ
サーの動作を説明するためのブロックダイヤグラムであ
る。 第１４Ａ図は本発明の制御プロセッサーの作用下に行わ
れる産業用ロボットの制御シーケンスの各サイクルにお
ける、３チツク移動する工具のシーム上における外挿位
置と共に、シーム経路及び回復された指示経路を略伝す
る説明図である。 第１４Ｂ図はシームまたはジヨイントに沿って光学セン
サーが通過距離との関連で位置感知し、第１４Ａ図の外
挿位置における通過距離を夾叉する通過距離サンプルを
識別する態様を示す説明図である。 第１５図は工具の外挿位置に対応する通過距離に応答す
る夾叉通過距離サンプルの選択と、第１３Ｃ図において
誤差計算と産業用ロボットに対する制御指令の作成に利
用される前記位置に対応の工具座標を求めるための連続
的補間をアナログ形式で示すブロックダイヤグラムであ
る。 第１６図は工具よりも前方に位置するようにセンサーを
工具に取り付けた場合、現在位置における工具の姿勢が
センサーをシーム上に位置させるような姿勢でなければ
ならないことを示す説明図である。 第１７図はセンサーが有効に感知するためにはシーム経
路平面における工具からセンサーまでの距離がシーム経
路に対する弦に相当しなければならないことを示す説明
図である。 第１８図は補正すべきヨーイング角度を第１７図の弦で
画定するシーム平面に射影されたセンサーから工具まで
の光学的距離を示すベクトル図である。 第１９図はシーム追跡システムとして使用される画像プ
ロセッサー全体を、本発明の画像プロセッサーにおいて
使用されるマイクロコンピュータ−によってモニターさ
れ、かつ制御されて感知シームの光線束画像の一方のエ
ツジを表わす画素線を形成すると共にロボット制御のた
めの制御プロセッサー（ＣＰ）が必要とするシーム経路
座標を出力するデジタル・パイプライン及びそのソリッ
ドステート・デバイスと共に示すブロックダイヤグラム
である。 第２０図は第１９図のブロックダイヤグラムの詳細図で
ある。 第２１図は第１３Ａ乃至１３Ｄ図の制御プロセッサー（
ＣＰ）と接続した状態で示す画像プロセッサー（ＩＰ）
全体のブロックダイヤグラムである。 第２２Ａ図は光線条の下方エツジに位置するマスクまた
はカーネルを特徴づける１０通りの状況を示す説明図で
ある。 第２２Ｂ図は第２２Ａ図の１０通りの状況とは異なる３
つの状況を示す説明図である。 第２３図は第２２Ａ及び２２Ｂ図の１３通りの状況のそ
れぞれに対応する画素マスクのコード化を示す表である
。 第２４Ａ乃至２４Ｄ図は本発明の画像プロセッサーによ
り画素線を２画素幅から１画素幅に細めながら、′パイ
プライン画像を２−Ｄから１−Ｄに変換する段階を示す
グラフである。 第２４Ｅ図は第２１図に示すコーナー検出用不連続第２
微分オペレーターの動作を示すグラフである。 第２５図は本発明の画像プロセッサーによる画素線によ
って特徴づけられる６通りのシーム形状を示す簡略図で
ある。 第２６図は本発明の画像プロセッサーによる画素線の形
状を特徴づけるコーナーと隣接のリンクとの間に考えら
れる８通りの幾何的関係を示す簡略図である。 第２７Ａ図は典型的な画素線プロフィル、第２７Ｂ図は
これに対応する光線条画像コーディングである。 第２８Ａ図は他の典型的な画素線プロフィルである。 第２８Ｂ図はこれに対応する光線束画像のコーディング
である。 第２９図は第２７Ａ、２７Ｂ、２８Ａ、２８Ｂ図との関
連において、特定の場合における画素線形状を翻訳する
コーナー図形の展開である。 第３０図は画素線上に識別される擬似コーナーを例示す
る説明図である。 第３１図は本発明の画像プロセッサーによって可能とな
るターゲット画定の５例を示す説明図である。 第３２図は画像の１−Ｄ−３−Ｄ変換を示すブロックダ
イヤグラムである。 第３３図は画像→勾配変換を示すブロックダイヤグラム
である。 第３４図は第１１．１２＆び１３Ａ乃至１３Ｄ図の制御
プロセッサーにシーム経路位置サンプル・データを供給
するための画像プロセッサーによるパターン認識、中心
点抽出及び座標検出動作を示すフローチャートである。 出願人：　　ウエスチンクへウス・エレクトリック・コ
ーポレーション代　理　人：加　藤　紘　一部（ほか１
名）Ｕ ＩＮＥＳ ＩＮＦＳ ｒ−−−−一−−−−−−−−− （ｂ） ＦＩＧ、２６

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 （１）指示された経路に対して作働端をエラー補正制御
   信号（１３６）で反復制御するロボット・コントローラ
   ー（ＲＢ）と、作働端前方に順次現われるシーム上の個
   々の場所において感知されるシームの個々の映像を表わ
   す個々の２−Ｄ光線条画像（ＳＬＣ）を反復的に得るた
   め作働端ＴＬの前方に配置した光学的センサー（ＳＮＳ
   ）を含むシーム・センサー視認システムと、前記画像の
   それぞれを処理することにより各画像に関して対応の感
   知位置を表わす第１信号（１０３）を得る画像プロセッ
   サー（ＩＰ）と、作働端現在位置（１３７）を表わす第
   ２信号及び前記第１信号に応答して、作働端位置と感知
   場所との間の誤差を示す前記制御信号（１３６）を出力
   する制御プロセッサー（ＣＰ）を含むロボット・システ
   ムを作動する方法であって、 それぞれが複数のアドレス可能な画素を有する複数の線
   をラスター中に有する２−Ｄ光線条画像から、前記線を
   順次走査することにより、それぞれが画素を表わし、全
   体で前記ラスターに固有の一連のデジタル信号を得る段
   階（ＬＬＴ）と、前記２−Ｄ光線条画像のエッジの１つ
   と境を接するデジタル信号を所定の白色画素デジタル信
   号に変換する一方、前記エッジと境を接しないデジタル
   信号を所定の黒色画素デジタル信号に変換することによ
   り、前記デジタル信号が全体で前記光線条画像に固有の
   １画素幅の線を表わすように前記デジタル信号を処理す
   る段階（ＰＲＤ）と、前記光学的センサーがシーム上に
   感知した場所に固有の点を識別するため前記１画素幅の
   線を処理する段階（ＥＤ、ＣＲＤ、ＬＡＤ）と、 感知されたシーム場所を示すものとして３−Ｄ座標を前
   記固有点から求める段階とから成る画像プロセッサによ
   る動作段階を特徴とするロボット・システム作動方法。 （２）２−Ｄ光線条画像が画像駒をインターレースする
   ことによって得られるカメラ画像であって、前記デジタ
   ル信号が２画素幅の線を表わし、同じ線走査位置に関し
   て白色画素デジタル信号に別の白色画素デジタル信号が
   続くごとに（第２４Ｂ図の）ＲＡＭにおいて捕捉的な処
   理段階（ＰＲＤ）が行われて１画素幅の線が得られるこ
   とを特徴とする請求項第（１）項に記載の方法。 （３）前記捕捉的な処理段階として１つの走査線位置を
   表わすアドレスに関連して得られるデジタル信号をすべ
   て記憶し、同じアドレスにおいて得られ、最初に記憶さ
   れたデジタル信号を２番目に得られたデジタル信号で置
   き換えることにより、前記２−Ｄ画像を１画素幅の線を
   意味する１−Ｄ画素線に変換することを特徴とする請求
   項第（２）項に記載の方法。 （４）前記画素線処理の段階が前記１−Ｄ画素線の表示
   値を基準１−Ｄ画素線モデルとマッチさせる段階（ＣＭ
   Ｐ３）を含むことを特徴とする請求項第（３）項に記載
   の方法。 （５）前記１−Ｄ画素線の表示値を数値及び記号属性を
   有するグラフ（ＧＲＦ）に変換し、基準モデルの同一記
   号属性とマッチさせ、このマッチングを利用して前記固
   有点を識別し、マッチする基準モデル（ＳＭＤ）の記号
   属性に従って前記数値属性を選択して前記識別された固
   有点に加え、選択された数値属性を利用して前記３−Ｄ
   座標を求めることを特徴とする請求項第（４）項に記載
   の方法。 （６）前記３−Ｄ座標を求める段階において、１−Ｄ座
   標から３−Ｄ座標への直接的な変換（ＣＮＶ、第２１図
   ）を行うことを特徴とする請求項第（５）項に記載の方
   法。 （７）固有点に関して得られたシーム座標を、制御プロ
   セッサによる制御に必要な作働端座標とマッチする座標
   に変換する段階（ＳＣＣ、第２１図）を含むことを特徴
   とする請求項第（６）項に記載の方法。 （８）感知場所に関して得られた座標を、シーム感知プ
   ロセス開始後の通過距離に関連して分類することを特徴
   とする請求項第（７）項に記載の方法。 （９）制御プロセッサが 前記制御信号及び前記第２信号に応答して作働端位置の
   通過距離を繰り返し計算しかつ記憶し、前記制御信号及
   び前記第２信号に応答して、作働端とセンサーの間の距
   離と相関させることにより、最初の感知場所から現時点
   の感知場所までの通過距離を繰り返し計算しかつ記憶し
   、 前記シーム座標を前記感知場所の移動距離に従って配列
   し、前記順次感知された場所を前記移動距離と相関させ
   ることにより探索表を作成し、作働端の現在位置を示す
   前記第２信号及び作働端を位置ぎめする前記第制御信号
   で、回復された指示経路を表わす逐次位置を繰り返し求
   め、前記回復経路上の過去の位置から予想位置までの所
   定量を外挿し、 過去の移動距離から前記作働端の予想される移動距離ま
   での前記所定量を外挿し、 前記予想移動距離に対応する予想感知場所を前記探索表
   によって検出し、 前記対応する感知場所（１２１）を前記予想回復指示経
   路位置（１２５）と比較することによって前記作働端位
   置に関する現時点制御信号（１３６）を求め、前記現時
   点制御信号（１３６）に応答してフィードフォワードに
   よりロボット・コントローラを制御することを特徴とす
   る請求項第（８）項に記載の方法。 （１０）前記探索表に含まれる２つの記憶された感知場
   所間に前記予想移動距離を補間する（１８０）ことによ
   って前記対応感知場所検出を行うことを特徴とする請求
   項第（９）項に記載の方法。 （１１）前記探索表が移動距離のモデリング関数として
   記憶された前記感知場所を含み、前記モデリング関数か
   ら対応感知場所を求めるための基準として前記予想移動
   距離を利用して前記対応感知場所検出を行うことを特徴
   とする請求項第（９）項に記載の方法。 （１２）作働端現在位置を示す前記第２信号が作働端位
   置をワールド座標で指示することと、 制御プロセッサーがさらに、 シーム経路を横切って作働端現在位置と現時点の感知シ
   ーム場所を結ぶ前記所定距離の弦をワールド座標で求め
   （第１３Ｄ図）、 前記作働端現在位置ワールド座標からシーム経路に沿っ
   た作働端移動方向を求めると共に、前記弦及び移動方向
   によってこの両者間の角度（１１ａ）を求めることと、 別のシーム場所を感知する前にセンサーをシーム上に位
   置ぎめするため、センサーを前記作働端周りに前記所定
   角度だけ移動させる手段を設けたことを特徴とする請求
   項第（９）項に記載の方法。 （１３）前記制御信号が作働端ワールド座標の座標軸及
   び方位角を決定し、前記弦と移動方向との間の角度が加
   算角度として対応の前記方位角に加えられることを特徴
   とする請求項第（１２）項に記載の方法。 （１４）前記第２及び制御信号を一連のクロック・サイ
   クルの各サイクルごとに供給して、各クロックごとに現
   時点制御信号の作用下に作働端を順次感知されるシーム
   場所に沿って現在位置から次の位置へ移動させることを
   特徴とする請求項第（９）項に記載の方法。 （１５）現時点制御信号が作働端現在位置の３クロック
   先に予想される作働端場所との関連で制御プロセッサー
   によって決定されることを特徴とする請求項第（１４）
   項に記載の方法。 （１６）光線条上に位置する白色画素及びその背景とし
   ての黒色画素を有する走査線ラスターとして画定された
   光線条画像を表わす画像信号を出力する、画像処理を利
   用した光学的シーム追跡システムであつて、 前記画像信号を走査線上の画素を表わすデジタル信号に
   変換する手段と、 前記デジタル信号の通過を可能にする移動マスクを前記
   走査線沿いに形成するスライディング・ウィンドー手段
   （第２０図）と、 それぞれが前記光線条の特定エッジと境を接する画素に
   対応するマスク状況（第２２Ａ及び２２Ｂ図）の１つを
   表わす複数の基準信号と、 マスクによって通過を可能にされたデジタル信号及び前
   記基準に応答して、デジタル信号が前記基準信号の１つ
   とマッチするなら白色画素デジタル信号を通過させ、さ
   もなければ黒色画素デジタル信号を通過させ、光線条画
   像を１画素幅線に変換する（ＰＲＤ）手段から成ること
   を特徴とする光学的シーム追跡システム。 （１７）インターレースすることによって前記画像信号
   を得て、インターレースの半駒ごとに前記線を求めるこ
   とと、 前記通過した白色及び黒色画素信号を線位置の離散的関
   数として記憶し、同じ線位置に関して別の通過白色信号
   を記憶すると同時にそれぞれの記憶ずみ白色信号を取り
   消し、画像ごとに１−Ｄ固有信号として表わされる１本
   の１画素幅の線を求める記憶手段を設けたことを特徴と
   する請求項第（１６）項に記載のシステム。 （１８）前記マスクが３×３画素近傍を表わすことを特
   徴とする請求項第（１７）項に記載のシステム（１９）
   前記複数の基準信号が１０通りの前記状況に対応するこ
   とを特徴とする請求項第（１８）項に記載のシステム。 （２０）前記手段のすべてを包含するデジタル・パイプ
   ラインが前記画像信号に応答して前記１−Ｄ固有信号を
   出力することを特徴とする請求項第（１９）項に記載の
   システム。 （２１）前記デジタル・パイプラインがマイクロコンピ
   ューターによって監視及び制御されることを特徴とする
   請求項第（２０）項に記載のシステム。 （２２）マイクロコンピューターが前記１−Ｄ信号に基
   づいて、前記光線条上の感知シーム場所を表わす前記画
   素線上のターゲット・ポイントを識別することを特徴と
   する請求項第（２１）項に記載のシステム。 （２３）前記マイクロコンピューターが前記１−Ｄ信号
   から前記画素線に関する数値データを求めてこれをＲＡ
   Ｍに記憶させることと、前記データの１つが前記ターゲ
   ット・ポイントの座標であることを特徴とする請求項第
   （２１）項に記載のシステム。 （２４）前記マイクロコンピューターによる制御下に前
   記１−Ｄ信号を前記ターゲット・ポイントの３−Ｄ表示
   値に変換する手段を設けたことを特徴とする請求項第（
   ２３）項に記載のシステム。 （２Ｓ）シーム追跡システムがシームにむかって軸方向
   に投光する投光器及び光軸ｚを中心とするレンズ系を含
   み、レンズが垂直平面（ｘ、ｙ）内に、投光器軸がｚ軸
   と角度φを形成して平面（ｙ、ｚ）内に位置し、投光器
   がｚ軸から距離をに位置し、画像がレンズ平面から距離
   ｆの平面（ｘ，ｙ）内で受像され、１−Ｄから３−Ｄへ
   の変換（５２６）がコンピューターにより下記式に従っ
   て行われることを特徴とする請求項第（２４）項に記載
   のシステム： ｚ＝ｂ／｛ｔａｎφ−ｋ／ｒ（Ｊｍ／２−Ｊ）｝ｙ＝（
   ｂｋ／ｆ）（Ｊｍ／２−Ｊ）／｛ｔａｎφ−ｋ／ｆ（Ｊ
   ｍ／２−Ｊ）｝ｚ＝ｚ・ｋ／ｆ（Ｉｍ／２−Ｉ） ただし、ｊは前記１−Ｄ信号を特徴づける離散的関数ｆ
   （ｉ）の縦座標、ｋｊは画素間垂直距離、Ｊｍはセンサ
   ーの垂直方向最大解像度、ｋｉは水平方向画素間距離、
   Ｉｍはセンサーの水平方向最大解像度である。 （２６）前記画素線の固有勾配を表わす画像勾配信号を
   標準シーム幾何形状に対する前記１−Ｄ信号の関係から
   求め、前記マイクロコンピューターが前記画像勾配信号
   をｙ軸３−Ｄシーム表面の傾斜ｍ＿ｚ＿ｘを特徴づける
   表面勾配信号に変換することを特徴とする請求項第（２
   ５）項に記載のシステム。 （２７）ｍ＿ｚ＿ｘが下記式に従って計算される（第３
   ３図）ことを特徴とする請求項第（２６）項に記載のシ
   ステム： ｍ＿ｚ＿ｘ＝ｋｊΔｊ／ｋｉ／｛Δｊ（Ｉ−Ｉｍ／２）
   ｋｊ／ｆ＋［ｔａｎφ−ｋｊ／ｆ（ｊ−Ｊｍ／２）］Δ
   ｉ｝ただし、ｊ／ｉは画像勾配であり、表面がレンズ軸
   に垂直な場合に線がｉ軸に平行となるように投光器が位
   置ぎめされている。 （２８）前記マイクロコンピューターが前記１画素幅の
   線の幾何形状に固有の隅部を、勾配変化に基づいて前記
   １−Ｄ信号から識別し、前記識別された隅部のそれぞれ
   に関する特徴として数値及び記号属性が隅部ＲＡＭに記
   憶されることを特徴とする請求項第（２４）項に記載の
   システム（第３４図）。 （２９）前記隅部の識別及び前記隅部ＲＡＭの順位づけ
   が前記１画素幅線に沿って連続的に順次行われることを
   特徴とする請求項第（２８）項に記載のシステム。 （３０）隅部ＲＡＭに記憶される数値属性が対応隅部の
   座標（ｉ、ｊ）を含みことを特徴とする請求項第（２９
   ）項に記載のシステム。 （３１）隅部ＲＡＭに記憶される数値属性が１つの隅部
   から２つの隣接隅部を結ぶ線までの距離（ＦＨ）を含み
   、所定の距離（ＦＨ）を最小距離として設定し、この最
   小距離に満たない場合には対応の隅部が連続の隅部のコ
   ピーであるとして取り消されることを特徴とする請求項
   第（３０）項に記載のシステム（第２８Ａ図）。 （３２）隅部ＲＡＭに記憶される記号属性が隣接隅部と
   のリンクの幾何形状を含むことを特徴とする請求項第（
   ３０）項に記載のシステム。 （３３）少なくとも１つの標準シーム（５１２）をモデ
   ルとして選択し、その光線条画像を対応の１−Ｄ信号に
   よって特徴づけ、標準シームを表わすモデル・グラフを
   対応の１−Ｄ信号で、その記号属性を記憶することによ
   って形成し、感知されたシームを表わす実グラフを関連
   の１−Ｄ信号との関係で、その信号属性を記憶すること
   によつて形成し、前記モデル・グラフと前記実グラフと
   をマッチさせるため記号属性を比較し、前記両グラフが
   マッチした場合、前記モデル・グラフとの関係で選択さ
   れた識別隅部で前記ターゲット・ポイントを検出するこ
   とを特徴とする特許請求の範囲第（３２）項に記載のシ
   ステム。 （３４）作働端に適用されるシームまでのギャップ距離
   をマッチングモデルのグラフに基づいて求めることを特
   徴とする請求項第（３３）項に記載のシステム。 （３５）３−Ｄターゲット・ポイントの表示値（５２４
   ）への変換に先立ってマッチングモデル・グラフに基づ
   き前記１−Ｄ信号で前記ターゲット・ポイントを正確に
   検出する（５２０）ことを特徴とする請求項第（３４）
   項に記載のシステム。