JPH06278064A - 視覚センサの座標変換方法 - Google Patents
視覚センサの座標変換方法Info
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- JPH06278064A JPH06278064A JP9730593A JP9730593A JPH06278064A JP H06278064 A JPH06278064 A JP H06278064A JP 9730593 A JP9730593 A JP 9730593A JP 9730593 A JP9730593 A JP 9730593A JP H06278064 A JPH06278064 A JP H06278064A
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- Japan
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- coordinate
- visual sensor
- coordinate system
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Abstract
(57)【要約】
【目的】視覚センサの座標系に対応する作業座標系への
変換を精度良く行う。 【構成】視覚センサを備えたロボットにおいて、ロボッ
トによって所定の位置に置かれた基準対象物の座標位置
を、視覚センサ座標系１２とロボットの作業座標系１０
の２通りの組で記憶し、視覚センサ座標系１２と作業座
標系１０との対応を与える変換式における変換パラメー
タを、記憶した少なくとも３組以上の値に対して最小自
乗法に基づく演算処理を行うことによって算出する。
変換を精度良く行う。 【構成】視覚センサを備えたロボットにおいて、ロボッ
トによって所定の位置に置かれた基準対象物の座標位置
を、視覚センサ座標系１２とロボットの作業座標系１０
の２通りの組で記憶し、視覚センサ座標系１２と作業座
標系１０との対応を与える変換式における変換パラメー
タを、記憶した少なくとも３組以上の値に対して最小自
乗法に基づく演算処理を行うことによって算出する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、視覚センサを備えたロ
ボットにおいて、視覚センサの座標系を作業平面上の座
標系に座標変換するための方法に関し、特に、視覚セン
サで作業対象物を撮像し、作業対象物の撮像データを処
理することによって、作業対象物の作業平面上の座標値
を算出し、算出した座標値に基づいて作業対象物をハン
ドリングするロボットの座標変換に関するものである。
ボットにおいて、視覚センサの座標系を作業平面上の座
標系に座標変換するための方法に関し、特に、視覚セン
サで作業対象物を撮像し、作業対象物の撮像データを処
理することによって、作業対象物の作業平面上の座標値
を算出し、算出した座標値に基づいて作業対象物をハン
ドリングするロボットの座標変換に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】一般に、生産現場の様な場所で、ロボッ
トなどを用いて作業対象物をハンドリングするような作
業においては、予め作業対象物の厳密な位置が分かって
いないか、あるいは位置を特定できない場合がある。こ
のような場合、作業対象物に応じた冶具などを作成し、
作業対象物の位置を機械的に特定する方法がある。一
方、カメラなどの視覚センサによって、作業対象物の厳
密な位置を求め、その座標値に基づいて作業を行う方法
もよく用いられる。
トなどを用いて作業対象物をハンドリングするような作
業においては、予め作業対象物の厳密な位置が分かって
いないか、あるいは位置を特定できない場合がある。こ
のような場合、作業対象物に応じた冶具などを作成し、
作業対象物の位置を機械的に特定する方法がある。一
方、カメラなどの視覚センサによって、作業対象物の厳
密な位置を求め、その座標値に基づいて作業を行う方法
もよく用いられる。
【０００３】視覚センサを用いて作業対象物の位置を求
め、求めた位置に基づいて作業を行う方法について考え
た場合、視覚センサとしてカメラを想定すると、カメラ
によって形成された視覚センサの座標系と実際の座標系
である作業平面上の座標系（以下、作業座標系と略
す。）とでは、本来同一座標を示すはずの点がそれぞれ
の座標系で同一の点を指し示すとは限らないので、適切
な座標変換を行ない、それぞれの座標系の間で対応をと
らなければ、期待する作業を行うことができない。適切
な座標変換を行うためには、それぞれの座標系の間の対
応関係の簡単なモデルを想定し、各モデル間の対応を表
現する数式の変換パラメータを求めることが必要であ
る。
め、求めた位置に基づいて作業を行う方法について考え
た場合、視覚センサとしてカメラを想定すると、カメラ
によって形成された視覚センサの座標系と実際の座標系
である作業平面上の座標系（以下、作業座標系と略
す。）とでは、本来同一座標を示すはずの点がそれぞれ
の座標系で同一の点を指し示すとは限らないので、適切
な座標変換を行ない、それぞれの座標系の間で対応をと
らなければ、期待する作業を行うことができない。適切
な座標変換を行うためには、それぞれの座標系の間の対
応関係の簡単なモデルを想定し、各モデル間の対応を表
現する数式の変換パラメータを求めることが必要であ
る。
【０００４】代表的な方法として、図３に示す様な、作
業座標系１０の座標軸１３に対して、視覚センサ座標系
１２の座標軸１４がφの傾きを持ち、原点のＸ、Ｙ軸方
向にそれぞれ（δｘ、δｙ）をもち、Ｘ，Ｙ軸のそれぞ
れのスケールファクタがρx、ρy であるようなモデル
を考える。この場合、５つの変換パラメータ（ρx 、ρ
y 、δｘ、δｙ、φ）を求めるために、作業座標系にお
いて、予め座標の分かっている３点を用意し、以下の数
１に示す６本の方程式を求める。
業座標系１０の座標軸１３に対して、視覚センサ座標系
１２の座標軸１４がφの傾きを持ち、原点のＸ、Ｙ軸方
向にそれぞれ（δｘ、δｙ）をもち、Ｘ，Ｙ軸のそれぞ
れのスケールファクタがρx、ρy であるようなモデル
を考える。この場合、５つの変換パラメータ（ρx 、ρ
y 、δｘ、δｙ、φ）を求めるために、作業座標系にお
いて、予め座標の分かっている３点を用意し、以下の数
１に示す６本の方程式を求める。
【数１】 数１で示されるこれらの方程式を厳密に満たすような
（ρx 、ρy 、δｘ、δｙ、φ）の解は得られないかも
しれないので、一般には実際の作業において問題のない
レベルで変換パラメータ（ρx 、ρy 、δｘ、δｙ、
φ）が決められる。
（ρx 、ρy 、δｘ、δｙ、φ）の解は得られないかも
しれないので、一般には実際の作業において問題のない
レベルで変換パラメータ（ρx 、ρy 、δｘ、δｙ、
φ）が決められる。
【０００５】また別の方法では、予め用意した作業座標
系上の基準直線の長さと傾きから、変換パラメータを算
出し、視覚センサ座標系と作業座標系の間の対応を求め
る簡便なものもある。
系上の基準直線の長さと傾きから、変換パラメータを算
出し、視覚センサ座標系と作業座標系の間の対応を求め
る簡便なものもある。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら従来の技
術では、用意した３点の座標や基準直線の傾きが、実際
には予め指定した値からズレていて、そもそも誤差を含
んでいる可能性がある。また、カメラの像の局所的なひ
ずみなどの誤差が存在する場合には、そもそも図３に示
したモデルでは表現し得ないわけであり、まして、一度
の測定結果による変換パラメータでは、最悪の変換パラ
メータを算出してしまう可能性が高い。
術では、用意した３点の座標や基準直線の傾きが、実際
には予め指定した値からズレていて、そもそも誤差を含
んでいる可能性がある。また、カメラの像の局所的なひ
ずみなどの誤差が存在する場合には、そもそも図３に示
したモデルでは表現し得ないわけであり、まして、一度
の測定結果による変換パラメータでは、最悪の変換パラ
メータを算出してしまう可能性が高い。
【０００７】また、実際に変換パラメータの算出のため
に用意した３点や基準直線は、数学的な点（直線）では
ありえず、ある面積を持つ対象物（基準対象物）とな
る。このため、重心位置を対象物の座標値とすることに
して、公知の重心算出アルゴリズムから座標値を求め
て、変換パラメータ算出のために用いている。しかしな
がら、撮像状態によっては、実際の重心位置とズレた値
が計算されてしまう場合がある。この場合、たとえ作業
座標系内に基準対象物が正しい座標値で、あるいは正し
い傾きで置かれていたとしても、視覚センサ座標系での
座標値の算出値がズレていては、変換パラメータの精度
が失われてしまうことになる。
に用意した３点や基準直線は、数学的な点（直線）では
ありえず、ある面積を持つ対象物（基準対象物）とな
る。このため、重心位置を対象物の座標値とすることに
して、公知の重心算出アルゴリズムから座標値を求め
て、変換パラメータ算出のために用いている。しかしな
がら、撮像状態によっては、実際の重心位置とズレた値
が計算されてしまう場合がある。この場合、たとえ作業
座標系内に基準対象物が正しい座標値で、あるいは正し
い傾きで置かれていたとしても、視覚センサ座標系での
座標値の算出値がズレていては、変換パラメータの精度
が失われてしまうことになる。
【０００８】
【課題を解決するための手段】以上述べたような問題を
解決するために、本発明においては、基準対象物をロボ
ットが作業座標系のある座標に位置決めし、位置決めさ
れた基準対象物を視覚センサで撮像し、視覚センサが撮
像して得た基準対象物の撮像データに対する重心を基準
対象物の視覚センサ座標系における座標値とし、２つの
座標系（作業座標系および視覚センサ座標系）における
座標値の組を、記憶装置に記憶する。同様の操作を３回
以上繰り返して、少なくとも３組以上記憶した座標値の
組に対して最小自乗法を用いて、変換パラメータを算出
する。作業時においては、このようにして算出した変換
パラメータを用いて、視覚センサが得た作業対象物の視
覚センサ座標系における座標値を作業座標系の座標値に
変換することによってロボットの教示を行う。
解決するために、本発明においては、基準対象物をロボ
ットが作業座標系のある座標に位置決めし、位置決めさ
れた基準対象物を視覚センサで撮像し、視覚センサが撮
像して得た基準対象物の撮像データに対する重心を基準
対象物の視覚センサ座標系における座標値とし、２つの
座標系（作業座標系および視覚センサ座標系）における
座標値の組を、記憶装置に記憶する。同様の操作を３回
以上繰り返して、少なくとも３組以上記憶した座標値の
組に対して最小自乗法を用いて、変換パラメータを算出
する。作業時においては、このようにして算出した変換
パラメータを用いて、視覚センサが得た作業対象物の視
覚センサ座標系における座標値を作業座標系の座標値に
変換することによってロボットの教示を行う。
【０００９】また、本発明においては、５個の変換パラ
メータ（ρx 、ρy 、δｘ、δｙ、φ）を、後述する数
６に示す６本の方程式より求める。
メータ（ρx 、ρy 、δｘ、δｙ、φ）を、後述する数
６に示す６本の方程式より求める。
【００１０】
【実施例】以下、本発明の一実施例を説明する。図１
は、本発明の方法の概略を説明するものであり、作業座
標系１０上に割り当てられた視覚センサエリア１１が、
視覚センサ座標系１２を有している状態を示している。
また図２は本発明を実現するための装置構成の一実施例
を示したものである。以下、図に沿って動作を説明す
る。まず、図２に示される様な装置構成において、ロボ
ット２１は基準対象物２０を、視覚センサ２２で撮像
し、図１に示される視覚センサエリア１１内に入るよう
にＰ１（ｘ1 、ｙ1 ）の位置に置くものとする。ここ
で、視覚センサエリアの原点Ｖ０は、作業座標系上の
（δｘ、δｙ）にあり、それぞれの座標軸１３、１４の
なす角をφとする。また、視覚センサ座標系の作業座標
系に対するＸ軸方向、Ｙ軸方向のスケールファクタをそ
れぞれρx 、ρy とする。作業座標系におけるＰ１の座
標が、視覚センサ座標系１２ではＰc1に位置するとする
と、その座標の値が（ｘc1、ｙc1）であるとき、
（ｘc1、ｙc1）より推定される作業座標系上の座標値
（ｘe1、ｙe1）と（ｘc1、ｙc1）の関係は数２の式で示
される。
は、本発明の方法の概略を説明するものであり、作業座
標系１０上に割り当てられた視覚センサエリア１１が、
視覚センサ座標系１２を有している状態を示している。
また図２は本発明を実現するための装置構成の一実施例
を示したものである。以下、図に沿って動作を説明す
る。まず、図２に示される様な装置構成において、ロボ
ット２１は基準対象物２０を、視覚センサ２２で撮像
し、図１に示される視覚センサエリア１１内に入るよう
にＰ１（ｘ1 、ｙ1 ）の位置に置くものとする。ここ
で、視覚センサエリアの原点Ｖ０は、作業座標系上の
（δｘ、δｙ）にあり、それぞれの座標軸１３、１４の
なす角をφとする。また、視覚センサ座標系の作業座標
系に対するＸ軸方向、Ｙ軸方向のスケールファクタをそ
れぞれρx 、ρy とする。作業座標系におけるＰ１の座
標が、視覚センサ座標系１２ではＰc1に位置するとする
と、その座標の値が（ｘc1、ｙc1）であるとき、
（ｘc1、ｙc1）より推定される作業座標系上の座標値
（ｘe1、ｙe1）と（ｘc1、ｙc1）の関係は数２の式で示
される。
【数２】 ここで、視覚センサの座標変換装置２３は、数２におけ
る（ｘc1、ｙc1）と（ｘ1 、ｙ1 ）を合わせて（ｘ1 、
ｙ1 、ｘc1、ｙc1）の組を記憶装置２６に格納する。
る（ｘc1、ｙc1）と（ｘ1 、ｙ1 ）を合わせて（ｘ1 、
ｙ1 、ｘc1、ｙc1）の組を記憶装置２６に格納する。
【００１１】上述した様に、基準対象物をロボットによ
り位置決めし、作業座標系上および視覚センサ座標系上
での基準対象物の重心位置の値を記憶装置に格納する操
作を、後述する条件が満たされるまで繰り返す。ｉ番目
の操作で基準対象物がＰi の位置に置かれたときに、視
覚センサ座標系の座標値を用いて、作業座標系の座標値
を推定する関係式を数３で示す形で表現する。
り位置決めし、作業座標系上および視覚センサ座標系上
での基準対象物の重心位置の値を記憶装置に格納する操
作を、後述する条件が満たされるまで繰り返す。ｉ番目
の操作で基準対象物がＰi の位置に置かれたときに、視
覚センサ座標系の座標値を用いて、作業座標系の座標値
を推定する関係式を数３で示す形で表現する。
【数３】 この場合も視覚センサの座標変換装置は（ｘi 、ｙi 、
ｘci、ｙci）の組を記憶装置に格納し、記憶装置は最終
的にｎ組のデータを記憶することになる。
ｘci、ｙci）の組を記憶装置に格納し、記憶装置は最終
的にｎ組のデータを記憶することになる。
【００１２】Ｐi に対して、作業座標系における座標値
は（ｘi 、ｙi ）であるから、変換パラメータの誤差を
評価する２つの関数を、数４に示す式で定義すると、そ
れぞれ未知の変換パラメータの誤差を最小にするための
条件式は、数５に示す様になる。
は（ｘi 、ｙi ）であるから、変換パラメータの誤差を
評価する２つの関数を、数４に示す式で定義すると、そ
れぞれ未知の変換パラメータの誤差を最小にするための
条件式は、数５に示す様になる。
【数４】
【数５】 Ｃ1 ＝ρx ｃｏｓφ、Ｃ2 ＝−ρy ｓｉｎφ、Ｃ3 ＝ρ
x ｓｉｎφ、Ｃ4 ＝ρyｃｏｓφとし、数３に示す式を
数４に示す式に代入して数５に示す式を計算すると、数
６に示す式が導き出される。この方程式を解いて数６の
６個の未知パラメータ（Ｃ1 、Ｃ2 、Ｃ3 、Ｃ4 、δ
ｘ、δｙ）を求めることができる。
x ｓｉｎφ、Ｃ4 ＝ρyｃｏｓφとし、数３に示す式を
数４に示す式に代入して数５に示す式を計算すると、数
６に示す式が導き出される。この方程式を解いて数６の
６個の未知パラメータ（Ｃ1 、Ｃ2 、Ｃ3 、Ｃ4 、δ
ｘ、δｙ）を求めることができる。
【数６】
【００１３】Ｃ1 、Ｃ3 の値よりρx 、φが求められ
る。また、Ｃ2 、Ｃ4 の値よりρy 、φが求められる。
φに関しては２つの値が導き出され、理想的には２つの
φの値は同じになるはずである。しかし実際には、作業
平面の状態や照明光の位置や向きによる画像の明暗の不
均一性に起因して、算出される視覚センサ座標系上での
重心位置に偏りが生じるために、ほとんどの場合、算出
される２つのφの値は異なる値となる。
る。また、Ｃ2 、Ｃ4 の値よりρy 、φが求められる。
φに関しては２つの値が導き出され、理想的には２つの
φの値は同じになるはずである。しかし実際には、作業
平面の状態や照明光の位置や向きによる画像の明暗の不
均一性に起因して、算出される視覚センサ座標系上での
重心位置に偏りが生じるために、ほとんどの場合、算出
される２つのφの値は異なる値となる。
【００１４】従って、得られた２つのφの値の差が予め
経験的に設定されたしきい値を越えるようであれば、視
覚センサにより与えられた視覚センサ座標系での座標値
から数１に示す式を用いて作業座標系上の座標値を求め
て任意の処理を行うのに十分な環境を作業平面は提供し
ていないとして、照明の位置や向きを変化させ、得られ
た２つのφの値の差が小さくなり、定められた所定の値
の範囲内におさまるまで環境の再設定を繰り返す。算出
された２つのφの差が定められた所定の値の範囲内にお
さまれば、φの値は２つの値の中間値を選択することに
より決定する。
経験的に設定されたしきい値を越えるようであれば、視
覚センサにより与えられた視覚センサ座標系での座標値
から数１に示す式を用いて作業座標系上の座標値を求め
て任意の処理を行うのに十分な環境を作業平面は提供し
ていないとして、照明の位置や向きを変化させ、得られ
た２つのφの値の差が小さくなり、定められた所定の値
の範囲内におさまるまで環境の再設定を繰り返す。算出
された２つのφの差が定められた所定の値の範囲内にお
さまれば、φの値は２つの値の中間値を選択することに
より決定する。
【００１５】以上の様にして求めた変換パラメータ（ρ
x 、ρy 、δｘ、δｙ、φ）を用いれば、作業座標系上
の全領域にわたって作業座標系上の座標値（ｘi 、
ｙi ）と、視覚センサ座標系上の座標値（ｘci、ｙci）
とから数３の式を用いて算出した作業座標系上の座標値
の推定値（ｘei、ｙei）とはほぼ一致するので、座標値
の推定値（ｘei、ｙei）を作業座標系上の座標値
（ｘi 、ｙi ）の代わりに用いることにより、ロボット
での種々の作業を視覚センサによって求められた座標値
を基に行うことができる。
x 、ρy 、δｘ、δｙ、φ）を用いれば、作業座標系上
の全領域にわたって作業座標系上の座標値（ｘi 、
ｙi ）と、視覚センサ座標系上の座標値（ｘci、ｙci）
とから数３の式を用いて算出した作業座標系上の座標値
の推定値（ｘei、ｙei）とはほぼ一致するので、座標値
の推定値（ｘei、ｙei）を作業座標系上の座標値
（ｘi 、ｙi ）の代わりに用いることにより、ロボット
での種々の作業を視覚センサによって求められた座標値
を基に行うことができる。
【００１６】また、全領域にわたって、均一な座標変換
を行うことが困難な場合には、上述した手法に加えて以
下のようにしてもよい。すなわち算出された２通りのφ
の差が所定の値を満足する領域ごとに変換パラメータ
（ρx 、ρy 、δｘ、δｙ、φ）j （ｊ＝１、２、３・
・・）を記憶装置に記憶させる。ロボットは、手先が今
どこの領域にあるかによって、座標変換する際、どの変
換パラメータを用いるかを使い分けるようにする。
を行うことが困難な場合には、上述した手法に加えて以
下のようにしてもよい。すなわち算出された２通りのφ
の差が所定の値を満足する領域ごとに変換パラメータ
（ρx 、ρy 、δｘ、δｙ、φ）j （ｊ＝１、２、３・
・・）を記憶装置に記憶させる。ロボットは、手先が今
どこの領域にあるかによって、座標変換する際、どの変
換パラメータを用いるかを使い分けるようにする。
【００１７】
【発明の効果】以上述べたように、少なくとも３点以上
の座標値の組により複数の条件式を作成し、これらの条
件式に対して最小自乗法を適用することにより、変換パ
ラメータを求めるので、測定上避けられない誤差が含ま
れていても、測定した数多くの条件から一番もっともら
しい変換パラメータを求めることができ、諸誤差要因を
減少させることができ、精度の高い視覚センサ座標系と
作業座標系の対応を提供することができ、高精度の作業
が実現できる。また本発明においては、上述した実施例
で示した様に、５個の変換パラメータを６本の方程式よ
り求めるため、方程式の１つが冗長になっている。その
ため変換パラメータの一つであるφの値が２通り算出さ
れるが、その２つのφの値の差を、変換パラメータのも
っともらしさを評価する一つの定量的な指標として用い
ることができるため、この評価指標を基に照明の位置や
向きなどの環境設定条件を作業平面の状態に応じて細か
く調整することにより、視覚センサ付ロボットの作業を
より高精度で行うことができる。
の座標値の組により複数の条件式を作成し、これらの条
件式に対して最小自乗法を適用することにより、変換パ
ラメータを求めるので、測定上避けられない誤差が含ま
れていても、測定した数多くの条件から一番もっともら
しい変換パラメータを求めることができ、諸誤差要因を
減少させることができ、精度の高い視覚センサ座標系と
作業座標系の対応を提供することができ、高精度の作業
が実現できる。また本発明においては、上述した実施例
で示した様に、５個の変換パラメータを６本の方程式よ
り求めるため、方程式の１つが冗長になっている。その
ため変換パラメータの一つであるφの値が２通り算出さ
れるが、その２つのφの値の差を、変換パラメータのも
っともらしさを評価する一つの定量的な指標として用い
ることができるため、この評価指標を基に照明の位置や
向きなどの環境設定条件を作業平面の状態に応じて細か
く調整することにより、視覚センサ付ロボットの作業を
より高精度で行うことができる。
【００１８】以上、本発明によれば、視覚センサを備
え、座標変換を行うことによって位置決め動作を行うロ
ボットなどにおいて、高精度な教示作業を実現すること
ができる。
え、座標変換を行うことによって位置決め動作を行うロ
ボットなどにおいて、高精度な教示作業を実現すること
ができる。
【図１】本発明の一実施例を示すパラメータ算出におけ
る方法を説明するための図である。
る方法を説明するための図である。
【図２】本発明の一実施例を示す概念図である。
【図３】従来例のパラメータ算出における方法を説明す
るための図である。
るための図である。
１０ 作業座標系 １２ 視覚センサ座標系 １３ 作業座標系の座標軸 １４ 視覚センサ座標系の座標軸 ２０ 基準対象物 ２１ ロボット ２２ 視覚センサ ２３ 座標変換装置
Claims (1)
- 【請求項１】 視覚センサで作業対象物を撮像し、視覚
センサの座標系と作業平面上の座標系との対応関係を表
す座標変換のための変換パラメータを用いて、作業対象
物の撮像データを処理することにより作業対象物の作業
平面上の座標値を算出し、算出した作業対象物の作業平
面上の座標値を基に作業を行うロボットにおける視覚セ
ンサの座標変換方法において、ロボットにより基準対象
物を作業平面上の所定の座標に位置決めし、基準対象物
を撮像し、撮像した基準対象物の撮像データを処理し、
視覚センサ座標系での座標値を算出し、基準対象物の、
作業平面上の座標系における第１の座標値と、視覚セン
サの座標系における第２の座標値とを記憶し、前記第１
の座標値と第２の座標値は少なくとも３組以上記憶する
ものとし、記憶した座標値に基づいて最小自乗法を用い
て、座標変換のための変換パラメータを求め、得られた
座標変換のための変換パラメータを用いて座標変換する
ことを特徴とする視覚センサの座標変換方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9730593A JPH06278064A (ja) | 1993-03-31 | 1993-03-31 | 視覚センサの座標変換方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9730593A JPH06278064A (ja) | 1993-03-31 | 1993-03-31 | 視覚センサの座標変換方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06278064A true JPH06278064A (ja) | 1994-10-04 |
Family
ID=14188781
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9730593A Pending JPH06278064A (ja) | 1993-03-31 | 1993-03-31 | 視覚センサの座標変換方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06278064A (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000067238A (ja) * | 1998-08-18 | 2000-03-03 | Meidensha Corp | 位置データ較正機能付きビンピッキング方法及びその方法を実現するソフトウェアを記録した媒体並びにこの方法を実施する装置 |
| US7706919B2 (en) | 2001-09-07 | 2010-04-27 | Kabushiki Kaisha Yaskawa Denki | Wafer position teaching method and teaching jig |
| JP2015066603A (ja) * | 2013-09-26 | 2015-04-13 | キヤノン株式会社 | ロボット校正装置及びロボット校正方法、並びにロボット装置及びロボット装置の制御方法 |
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- 1993-03-31 JP JP9730593A patent/JPH06278064A/ja active Pending
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