JPH05337804A

JPH05337804A - 自動仕上げ装置

Info

Publication number: JPH05337804A
Application number: JP14025992A
Authority: JP
Inventors: Koichiro Ohara; 光一郎大原; Genji Ito; 源治伊藤; Kenji Maeda; 健次前田; Masayuki Ichinohe; 誠之一戸; Koichi Sugimoto; 浩一杉本; Kazuo Yamaguchi; 和夫山口
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1992-06-01
Filing date: 1992-06-01
Publication date: 1993-12-21

Abstract

(57)【要約】【目的】本発明は視覚認識機能を用いた自動仕上げ装置
に関し、除去対象の大きさと形状が多様に変化するワー
クの仕上げ加工にも柔軟に対応できる仕上げ装置を提供
することにある。【構成】実際の加工時にツールが接触する除去対象上の
面形状データを、直接測定したデータを、あるいは視覚
センサから得られる除去対象の面形状データを変換した
データを除去対象形状情報として、これを用いて仕上げ
加工を行う。【効果】実際に加工する際にツールが接触する除去対象
上の面の除去対象形状情報に基づいて、加工パラメータ
を決定することで、実際の加工に則したより最適な仕上
げ加工のパラメータを決定することができ、良好な仕上
げ面の実現が可能になる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、仕上げ加工を視覚認識
機能を用いて機械により自動的に行う方法、及びこの方
法を用いた仕上げ装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、鋳物のバリ取り作業などの、大き
さと形状が多様に変化する除去対象を持つワークの仕上
げ作業は、グラインダなどを用い手作業で行われてき
た。除去対象の大きさと形状が比較的一様といえる、溶
接ビード部の研磨方法及びその装置としては、特開昭６
２−２４６４６５号公報に、面形状センサで溶接ビード
の中心位置、高さ、幅を検出し、中心位置とのずれ量を
補正し、また、研磨すべき量を求め研磨ツールの押し付
け圧を一定圧の範囲に抑えながら、研磨することによ
り、製品の製作精度のばらつきによる位置ずれの吸収、
理想仕上げ面に沿った研磨、押し付け圧を一定範囲に保
つことによる無理のない良好な研磨を実現する方法が開
示されている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、鋳物部品のバ
リ取り作業など、除去対象の大きさや形状が多様に変化
するワークの仕上げ作業では、良好な仕上げ面を得るた
めには、除去対象の大きさや形状の多様な変化を的確に
認識して、これに対応させてツールの押し付け圧などを
調節する必要があることから自動化が難しい。このた
め、経験を積んだ作業者による手作業で行われることが
多い。これは、粉塵、騒音、振動を伴う悪環境下の作業
であり、これらの作業から作業者を開放することが望ま
れる。

【０００４】グラインダなどの仕上げ加工用ツールは、
効率及び安全の点から、仕上げ面に対してある一定の範
囲の角度で使用することが要求されるため、従来の方法
においては、面形状センサにより抽出した除去対象情報
と、実際の加工時にツールが接触する除去対象上の面に
関する除去対象形状情報とは異なる。このため、この面
形状センサにより測定した面形状データから抽出した除
去対象形状情報に基づいてツール等を制御しても、この
除去対象形状情報が誤差を含んでいるため、完全に良好
な仕上げ面を得ることはできない。上記特開昭６２−２
４６４６５号公報では、面形状センサにより測定した面
形状データから除去対象形状情報を抽出し、これらを用
いて仕上げ作業を行う方法について示されているが、こ
の測定する除去対象上の面と実際の加工時にツールが接
触する除去対象上の面との関係については考慮されてな
い。すなわち、従来の仕上げ加工方法では、測定した面
形状データより抽出した除去対象形状情報と実際の加工
時にツールが接触する除去対象上の面形状データより抽
出した除去対象形状情報とが異なり、除去対象の形状と
大きさが多様に変化するワークの仕上げ加工において
は、これらの除去対象形状情報の間の誤差が一様となら
ず、大きく変化するため、良好な仕上げ面を得ることが
できない。

【０００５】本発明は、上記問題を解決するために、視
覚認識情報を用いた自動仕上げ装置に関し、除去対象の
大きさと形状が多様に変化するワークの仕上げ加工にも
柔軟に対応できる視覚認識方法と、その方法を実施する
仕上げ装置を提供することを目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記目的は、実際の加工
時にツールが接触する除去対象上の面についての面形状
データを測定できるように視覚センサを配置するか、視
覚センサにより測定される面形状データを実際の加工時
にツールが接触する除去対象上の面についての面形状デ
ータに変換するか、のいずれかあるいは両方の組合せに
より、実際の加工時にツールが接触する除去対象上の面
についての除去対象形状情報を抽出し、これに基づい
て、押し付け圧、送り速度等を調整し、仕上げ加工用ツ
ールを制御することにより達成される。

【０００７】

【作用】実際の加工時にツールが接触する除去対象上の
面についての面形状データを測定できるように配置した
視覚センサにより面形状データを測定する。あるいは、
視覚センサにより測定される面形状データを、位置補
正、角度補正等を行い、実際の加工時にツールが接触す
る除去対象上の面についての面形状データに変換する。
これに基づき実際の加工時にツールが接触する除去対象
上の面についての除去対象形状情報を抽出する。また、
対象ワークのＣＡＤデータから仕上げ部分がエッジ上か
平面上かの情報を得る。これらの情報とそれを削るため
の最適な仕上げ加工パラメータ、力制御方法、１回で削
れる最大量等との対応を関係付けた仕上げ加工知識デー
タベースとから、その位置にある除去対象を削る際の最
適な仕上げ加工パラメータの導出、力制御方向の選択、
仕上げ作業回数の決定等を行う。これをワーク全周にわ
たって行い、そのワークに対する仕上げ作業計画を作成
する。その後、この計画に基づいて、仕上げ装置により
力制御を行いながら仕上げ加工を行う。本発明では、ツ
ールが接触する除去対象上の面形状データを用いて除去
対象形状情報を抽出し、これに基づいて仕上げ作業計画
を作成するので、正確な仕上げ加工パラメータを得るこ
とができる。これによって、大きさや形状が多様に変化
する除去対象に対して、除去対象の大きさや形状、及び
発生場所に応じた最適な仕上げ加工パラメータ、力制御
方法により仕上げを行うことが可能となり、仕上げ作業
時間の短縮、良好な仕上げ面の実現が可能となる。

【０００８】

【実施例】図１に本発明を鋳物部品のバリ取り仕上げに
応用した実施例の装置構成を示す。ロボット1 の手先に
は、視覚センサ2 、力センサ3 、グラインダ4 が取付け
られている。視覚センサ2 からの面形状データ22は下位
コンピュータ5（制御部）に送られ、ここでバリ形状情
報23を抽出する。ワークのＣＡＤ情報21は上位コンピュ
ータ6（制御部）内に蓄えられているが、これもネット
ワーク7 を介して下位コンピュータ5 に送られる。ここ
で、これらの情報を元にバリ取りパラメータ51を決定
し、ロボット制御装置8（制御部）に送る。ロボット制
御装置8 は力センサ3 からの値を元に、所定の押し付け
圧になるように制御しながら、ロボット1 を動かしてワ
ーク9 のバリ取りを行う。

【０００９】全体の作業手順及びその時に使用する情報
を図２に示す。まず、ワークのＣＡＤ情報21から、視覚
認識時のロボットの動作軌跡20を生成する。この動作軌
跡20に基づいてロボット1 を動かし、バリ形状認識を行
う。図３に示すように、この動作軌跡20は、グラインダ
4 が接触するバリ31上の面形状データ22を直接測定でき
るように生成することもできる。視覚センサの測定面33
をグラインダ4 が接触するバリ31上の面と関係なく動作
軌跡20を生成する場合には、測定された面形状データ22
a を視覚センサ2 の姿勢と位置、測定したワ−ク9 の理
想仕上げ面32の形状と位置、さらにはグラインダ4 の接
触角度などから、位置補正40a 、角度補正40b 等を行う
ことで、グラインダが接触するバリ上の面形状データ22
b を得ることができる。この時の面形状データ22の変換
の手順を図４に示す。これに基づきバリ形状情報23を抽
出する。このバリ形状情報23とワークのＣＡＤ情報21を
元に、バリ取りに関する知識データベース25を参照して
加工パラメータ51a 、力制御方法51b 、バリ取り回数51
c を決定し、バリ取り計画24を作成する。作成されたバ
リ取り計画24に基づいてロボット1 によりバリ取りを行
う。

【００１０】下位コンピュータ5 内部でのバリ取りパラ
メータ51の決定手順の概略を図５に示す。視覚センサ2
からの面形状データ22に基づいて抽出したグラインダが
接触するバリ上の面についてのバリ形状情報23a と、ロ
ボット制御装置からの情報であるロボットの手先位置か
ら求めたバリの位置50と、ＣＡＤ情報によるその位置が
エッジ上か平面上かの情報21a が、ワーク9 上のポイン
トごとにバリ取りパラメータ決定機構52に入ってくる。
バリ取りパラメータ決定機構52は、あるバリのバリ形状
情報25a 、発生場所とそのバリを除去するための最適な
加工パラメータ25b 、力制御方法25c 、１回で削れる最
大量25d 等の関係を蓄積した知識データベース25に基づ
いて、各位置における加工パラメータ51a 、力制御方法
51b 、バリ取り回数51c 等を決定し、そのワーク9 に対
するバリ取り計画24を作成する。

【００１１】以下、全体の流れを一項目ずつ詳細に説明
する。最初に、上位コンピュータ6 上でＣＡＤ情報21か
ら、バリ31が発生する可能性のある曲線を人間がマウス
等により抽出する。この方法は、ＣＡＤ情報21を用いる
ことにより、曲線上の全ての点を指示する必要は無く、
曲線そのものを指示するだけで良い。これにより、曲線
抽出にかかる時間を短縮することができる。

【００１２】さらに、視覚センサの測定面33の方向を曲
線に対して決定し、ワーク9 のセット位置を決めること
により、視覚認識時のロボットの動作軌跡20を生成する
ことができる。これをネットワーク7 を介して下位コン
ピュータ5 に送る。下位コンピュータ5 では、これを元
に視覚認識を行う際のロボットの動作軌跡20を生成し、
ロボット制御装置8 に送る。ロボット制御装置8 ではこ
の指令に基づきロボット1 を駆動して、ワーク9 上のバ
リ31の発生する可能性のある場所を視覚センサ2 により
形状認識を行う。

【００１３】形状認識時のロボットの動作軌跡20はＣＡ
Ｄ情報21から生成する以外に、通常のティーチングによ
り生成することも可能である。また、本実施例における
ロボット1 は、力センサ3 を有しているために、通常の
ティーチングボックスからの数値指令によりロボット1
を動かすティーチング方法以外に、人間がロボット1の
手先を持ってティーチングを行うダイレクトティーチも
行うことが可能である。この場合も、視覚センサの測定
する面形状データ22a とグラインダが接触するバリ上の
面形状データ22b とは異なるので、上記と同様の補正を
行いグラインダが接触するバリ上の面のバリ形状情報23
a を抽出する必要がある。また、グラインダ4 をワーク
9 に倣わせてティーチングする場合は、図６に示すよう
に、視覚センサ2 をグラインダ9 に対して配置すること
で、補正を不必要とすることもがきる。

【００１４】視覚によるバリ形状認識の方法を図７に示
す。視覚センサ2 としてはレーザスポットセンサ2aを使
用する。このセンサは三角測量の原理に基づくものであ
り、１ヵ所にレーザを照射した場合、センサから対象ワ
ークまでの距離を得ることができる。このレーザスポッ
トをバリ31がつながっている方向と垂直方向に走査する
ことによって、面形状データ22を得ることができる。

【００１５】面形状データ22から理想仕上げ面の位置8
1、バリ断面積31c 等を算出するアルゴリズムを図８に
より説明する。図８に示すように、バリ31の発生しない
場所を理想仕上げ面位置算出基準80として、これらの平
均値より理想仕上げ面位置81を得る。次に、バリ31の発
生する可能性のあるバリ認識範囲82において、理想仕上
げ面位置81より高い部分をバリ31として認識する。これ
により、バリ高さ31a 、バリ幅31b 、バリ断面積31c 等
が得られる。このアルゴリズムにより得られる情報を図
９に示す。面形状データ22から得られるバリ形状情報23
は、視覚センサからワークの理想仕上げ面までの距離9
0、バリ高さ31a 、バリ幅31b 、バリ断面積31c であ
る。

【００１６】視覚センサ2 としてはレーザスポットセン
サ2a以外に、図１０に示すようなＴＶカメラ2bを用いた
光切断法によるものも利用可能である。また、バリ形状
認識を行なう視覚センサ2 は、実際にバリ取りを行うロ
ボット1 の手先に常時付けていても良いし、事前に形状
認識を行なった後、これをグラインダ4 と交換しても良
い。また、図１１のようにバリ取りロボット1 とは別な
装置に付けて形状認識を行うことも可能である。

【００１７】視覚センサ2 によりバリ形状認識を行って
いるのと同時に、ロボット制御装置8 からロボット1 の
手先の位置、姿勢の情報が送られてくる。これと、視覚
センサ2 により得られる視覚センサからワークの理想仕
上げ面までの距離90の情報とから、その時に視覚センサ
2 が見ているワーク9 上の位置が得られる。視覚センサ
2 が見ているワーク9 上の位置がわかると、上位コンピ
ュータ6 に蓄えられているワークのＣＡＤ情報21をネッ
トワーク7 を介して下位コンピュータ5 に取り込むこと
によって、バリの発生している場所がエッジ上である
か、平面上であるかの情報21a を知ることができる。こ
の違いを図１２に示す。以上により、下位コンピュータ
5 の内部には図１３に示すようなワーク9 上のある位置
におけるバリの断面積31c 、その部分がエッジ上である
か、平面上であるかの情報21a を表わすグラフが生成さ
れる。

【００１８】一方、下位コンピュータ5 の内部には、今
までで得た情報とは別に、バリの属性とそのバリを削る
際の最適な加工パラメータ25b 、力制御方法25c 、１回
で削れる最大量25d 等の対応関係を示す知識データベー
ス25を持っておく。その具体的な内容の一つの例を図１
４に、別な例を図１５に示す。まず、バリ31がエッジ上
にある場合と平面上にある場合とでは、エッジ上にある
場合の方が、理想仕上げ面32より深く削り込んだ場合の
研削力が、平面上にある場合よりも小さいため、最適な
押し付け圧も小さくなる。これをあらかじめ実験により
求めて、エッジ上のバリ120aの最適押し付け圧は１５
Ｎ、平面上のバリ120bの最適押し付け圧は２０Ｎといっ
た情報として知識データベース25に蓄えておく。

【００１９】この値はワーク9 の材質、グラインダ4 や
砥石の種類等によっても変化する。

【００２０】また、グラインダ4 の単位時間当りの研削
量には上限が存在するが、バリ取り時間を短縮するため
には、常にこの値で削る方が良い。単位時間当りの研削
量は、バリ断面積31c と送り速度170cの積であるので、
上限値を維持するためには、バリ断面積31c に応じて送
り速度170cを変化させる必要がある。基本的には、バリ
断面積31c が大きくなるにつれて送り速度170cを遅くす
るのである。この関係を図１５の送り速度170cを求める
式として示す。

【００２１】微小なバリについては正確にそのバリ断面
積31c を得ることは困難なので、微小な値の範囲ではバ
リ断面積31c にかかわらず送り速度170cを一定とした方
が良い。これが図１５における最高速度であり、バリ断
面積31c が微小であるかどうかのしきい値が下限断面積
である。逆にバリ断面積31c が大きい場合に、送り速度
170cを限り無く０に近づけると正確にその速度に制御す
ることが困難なので、仕上げ面にむらが生じてしまう。
このため、送り速度170cには下限を設定する必要があ
る。これが、図１５における最低速度である。そして、
最低速度で削れる限界の断面積が上限断面積である。バ
リ断面積31c がこの値以上のバリ31を削る際には削る回
数を２回に増やす必要がある。その際には、バリ断面積
31c を２で割った値により、前出の送り速度を求める式
で送り速度170cを求め、この速度で２回削る。グライン
ダ4 の出力が大きくなると、単位時間当りの研削量が増
えるので、このグラフも右斜め上にシフトする。また、
バリ31が大きくなり、研削量が多くなると、グラインダ
4 の負荷が大きくなって良好な仕上げ面が得られなくな
る。そこで、１回の研削で良好な仕上げ面が得られない
と考えられる部分は２回で研削するようにバリ取り計画
24を変更する。

【００２２】バリ取りを行う際には力制御によりロボッ
ト1 を動かしているが、その制御方法にもいくつかあ
る。これを図１６に示す。要求されている仕上げ面の精
度が高い場合には、ロボット1 の軌跡誤差を吸収するた
めに、面に垂直な方向に一定の押し付け圧で押し付ける
よう力制御を行い、面の接線方向には位置制御を行う。
しかし、理想仕上げ面の位置81が正確に求められている
場合、あるいは、要求される仕上げ面の精度がそれほど
高くない場合には、逆に面に垂直な方向に位置制御を行
い、面の接線方向に力制御を行うことにより、削る量に
応じた送り速度170cで削ることが可能となり、バリ取り
時間を短縮することができる。

【００２３】さらに、力制御の一方法として仮想コンプ
ライアンス制御があるが、この方法を用いてバリ取りを
行うことも可能である。この方法は、純粋な力制御では
なく、位置の偏差に応じて力を発生させる、位置と力の
ハイブリッド制御である。仮想コンプライアンス制御を
行う場合には図１８に示すようなパラメータを各点ごと
に実時間で変えることができる。このときの制御パラメ
ータは、ロボット1 の手先とグラインダ4の間の粘性抵
抗係数Ｃ170a、弾性定数Ｋ170b、グラインダ送り速度Ｖ
170cなどである。

【００２４】以上により、視覚センサ2 から得られるバ
リ断面積31c の情報からグラインダ4 の送り速度170c、
研削回数51c 等が決定され、ＣＡＤ情報21とロボット制
御装置8 からの情報により得られる、バリの発生位置が
エッジ上か平面上かの情報21aとワーク9 の材質から押
し付け圧が決定され、仕上げ面32に要求される精度から
力制御方法51b が決定されて、一つのワークに対するバ
リ取り計画24が作成される。その例を図１８に示す。

【００２５】バリ取り計画24は、下位コンピュータ5 内
部で作成されるので、これをロボット制御装置8 に送
る。ロボット制御装置8 では、この作成されたバリ取り
計画24に基づいて力センサ3 からの値をフィードバック
して力制御を行いながら、バリ取りを行う。

【００２６】

【発明の効果】実際に加工時にツールが接触する除去対
象上の面の除去対象形状情報に基づいて、加工パラメー
タを決定することで、実際の加工に則したより最適な仕
上げ加工のパラメータを決定することができ、良好な仕
上げ面の実現が可能になる。

【００２７】さらに、作業者による手作業と変わらない
仕上げ精度を実現することで、今までは人手に頼ってい
た仕上げ作業を自動化することが可能になり、騒音、粉
塵等の劣悪な作業環境が改善される。

【図面の簡単な説明】

【図１】自動バリ取り装置の構成を示す図である。

【図２】作業手順と使用する情報を示す図である。

【図３】視覚認識時の動作軌跡を示す図である。

【図４】面形状データ変換の手順を示す図である。

【図５】バリ取りパラメータ決定の概略を示す図であ
る。

【図６】視覚センサとグラインダの配置例を示す図であ
る。

【図７】視覚によるバリ形状認識方法を示す図である。

【図８】バリ形状認識のアルゴリズムを示す図である。

【図９】視覚認識により得られる情報を示す図である。

【図１０】ＴＶカメラを用いた光切断法を示す図であ
る。

【図１１】視覚センサをロボットの手先以外に付けた例
を示す図である。

【図１２】バリの発生位置の違いを示す図である。

【図１３】バリの属性情報を示す図である。

【図１４】知識データベースの例１を示す図である。

【図１５】知識データベースの例２を示す図である。

【図１６】力制御の適用方向を示す図である。

【図１７】仮想コンプライアンス制御のパラメータを示
す図である。

【図１８】バリ取り計画の例を示す図である。

【符号の説明】

１…ロボット、２…視覚センサ、３…力センサ、４…バ
リ取りツール、５…下位コンピュータ（制御部）、６…
上位コンピュータ（制御部）、７…ネットワーク、８…
ロボット制御装置（制御部）、９…ワーク。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者一戸誠之神奈川県横浜市戸塚区吉田町292番地株式会社日立製作所生産技術研究所内 (72)発明者杉本浩一神奈川県横浜市戸塚区吉田町292番地株式会社日立製作所生産技術研究所内 (72)発明者山口和夫神奈川県横浜市戸塚区吉田町292番地株式会社日立製作所生産技術研究所内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】ワークの除去対象の形状を視覚認識する視
覚センサと、ワークを加工するツールと、上記視覚セン
サで検知された認識情報に基づいて上記ツールを制御す
る制御部を備えた自動仕上げ装置において、上記制御部
は上記認識情報として加工時にツールが実際に接触する
除去対象上の面についての除去対象形状情報に基づいて
上記ツールを制御することを特徴とする自動仕上げ装
置。
【請求項２】上記視覚センサは、認識情報として加工時
にツールが実際に接触する除去対象上の面についての面
形状データを測定する位置に配置されたことを特徴とす
る請求項１記載の自動仕上げ装置。
【請求項３】上記制御部は上記視覚センサが測定した面
形状データを、実際の加工時にツールが接触する除去対
象上の面についての面形状データに変換し、変換された
面形状データに基づいて上記ツールを制御することを特
徴とする請求項１記載の自動仕上げ装置。