JPH0679325B2 - 位置姿勢判定方法 - Google Patents

位置姿勢判定方法

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JPH0679325B2
JPH0679325B2 JP60224857A JP22485785A JPH0679325B2 JP H0679325 B2 JPH0679325 B2 JP H0679325B2 JP 60224857 A JP60224857 A JP 60224857A JP 22485785 A JP22485785 A JP 22485785A JP H0679325 B2 JPH0679325 B2 JP H0679325B2
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    • G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の利用分野〕 本発明は、特徴形状部分に対する直線方程式やその重心
位置などを求めることによって、特徴形状部分を含む対
象全体の位置とその姿勢状態を判定するための位置姿勢
判定方法に関するものである。
〔発明の背景〕
これまで部品認識技術としては、例えば電気学会全国大
会（昭和58年春季）において発表された「線分化パター
ンマッチングによる部品認識技術」なるものが知られて
いる。これによる場合認識対象の全体をとらえたうえそ
の重心や主軸などの特徴量を求めた後、適当に選択され
た辞書パターンとの間で主軸が一致すべくされた状態で
パターン一致度が求められるものとなっている。しかし
ながら、対象が電子部品実装基板などであってその画像
が極めて複雑であったり、あるいは外形寸法が大である
ような場合には対象全体の画像を直ちには明確にとらえ
なかったり、あるいは同時にその外形形状をとらえ得な
いという不具合がある。
即ち、特徴量が容易迅速に得られず、これがために対象
を実際上殆ど認識し得ないというものである。
一方、特開昭58−62503号公報には、画像の一部に設定
されたウインドウにかかる部材の面積にもとづいて部材
を位置決め制御することが示されている。しかしなが
ら、これによる場合は位置決め制御が面積だけによって
いることから、精度良好にして部材を位置決めし得ない
ものとなっている。
ところで、これまでにあっては一般に対象は予め定めら
れた基準としての位置姿勢におかれるべく積極的に制御
されていたが、位置姿勢が正しく認識される場合は基準
としてのそれとの相対的位置姿勢関係は一義的に定ま
り、この相対的関係で以て基準としての位置姿勢を補正
することによって対象は正しく制御され得るものとなっ
ている。即ち、対象を正しく制御するには、現におかれ
ている位置姿勢状態を正しく認識すれば十分であるとい
うものである。
〔発明の目的〕
よって本発明の目的は、対象の全体形状からではなくそ
の一部としての特徴形状部分より対象全体としての位置
姿勢を正しく認識し得る位置姿勢判定方法を供するにあ
る。
〔発明の概要〕
この目的のため、本発明は、位置姿勢が求められるべき
対象が、該対象の実際の位置姿勢が基準の位置姿勢より
一定のずれ範囲内にあることが許容された状態で、該対
象の少なくとも１部分に対する２次元的画像を検出した
後、該画像上に存在している２以上の特徴形状部分各々
に対し設定されたウインドウ内で該特徴形状部分につい
ての輪郭が、線分化方式により多角形近似された線分化
データとして抽出された上、該線分化データから把握さ
れた特徴形状対応の特徴量種別にもとづき、該特徴形状
部分各々からは第１の特徴量としての重心位置、第２の
特徴量としての重心位置および２次モーメント、第３の
特徴量としての直線方程式、第４の特徴量としての２直
線交点の何れか１つが求められ、少なくとも２つの特徴
形状部分についての特徴量の組合せから、上記対象の全
体としての位置姿勢が判定されるようにしたものであ
る。即ち、対象がある範囲内でその位置姿勢がアトラン
ダムであるとすれば、予め任意に定められた特徴形状部
分の存在位置も概略的に知れ、したがって、それら特徴
形状部分を任意に少なくとも２つ選択した上で、特徴形
状部分各々から、画像処理によって特徴量としての受信
位置、直線方程式等を求め、これら特徴量を組合せるこ
とによっては、対象の全体としての位置姿勢が精度良好
にして、しかも容易に判定され得るものである。
〔発明の実施例〕
以下、本発明を第１図から第９図により説明する。
先ず本発明が適用可とされた、ロボットによる自動組立
システムについて説明する。第２図はその一例でのシス
テム構成を示したものである。図示の如くベルトコンベ
ア１上をランダムに流れてくるシャーシ２はTVカメラ３
でとらえられ、シャーシ２全体の画像あるいはその一部
画像は画像処理装置４に転送されるようになっている。
画像処理装置４ではその入力画像からシャーシ２の位置
姿勢を計算したうえこれを組立ロボット５に転送するも
のとなっている。組立ロボット５は部品供給用マガジン
６から取り出した部品をシャーシ２に組付けするが、そ
の際画像処理装置４からの情報をもとに基準としての位
置姿勢データを補正したうえシャーシ２に対し部品の組
付けを行なうようになっているわけである。一般にシャ
ーシ２はベルトコンベア１上では２次元的に任意の位置
姿勢にあるが、組立ロボット５が部品をシャーシ２に対
し正しく組付けるためには入力画像からシャーシ２のず
れ分を求め、これによって基準位置姿勢データを補正す
ればよいものである。
第３図は特徴形状部分の各種例を示したものである。図
示の如くTVカメラ３より得られる画像７中にはシャーシ
に取付けされている基板の一部が像８として検出されて
おり、像８中にはまたコネクタ像９や穴像10、基板縁像
11,12などが存在するが、これらを特徴形状部分として
抽出したうえ処理しようというものである。シャーシは
この場合その位置姿勢がアトランダムであるといっても
基準の位置姿勢よりそれ程ずれていないとすれば、ウイ
ンドウ13〜16を予め適当に設定しておく場合はそれら特
徴形状部分がウインドウ13〜16内のものとして抽出され
得るものである。したがって、抽出された特徴形状部分
としては穴像10のように特徴全体のものと、コネクタ像
９や基板縁像11,12のように特徴全体の一部として得ら
れるものとに分けられる。
第４図（ａ），（ｂ）は抽出された特徴形状部分の例を
それぞれ示したものである。このうち第４図（ａ）に示
すものは穴像10、つまり特徴全体を線分化方式により多
角形近似した例であり、データとして点（丸印）列の座
標が保存されるものとなっている。また、第４図（ｂ）
に示すものは基板縁像11、つまり特徴の一部とウインド
ウ15枠を線分化方式により多角形近似し、そのウインド
ウ15枠を除く内側部分には更に他のウインドウ18を設定
することによって抽出すべき特徴部分だけを線分列に近
似した例であり、データとしては点（丸印）列の座標が
保存されるようになっている。
第５図，第６図は第４図（ａ），（ｂ）で求めた線分化
図形により特徴量を抽出するための方法を示したもので
ある。第４図（ａ）のような特徴形状全体を抽出し得る
ものに対しては、重心（図心）Ｇが求められるようにな
っている。重心Ｇのｘ座標xg,y座標ygは第５図に示す台
形TxP1,P2,台形TyP1,P2を単位とし、しかも点列ＰをＰ
＝｛P1（x1,y1）,P2（x2,y2），……,P7（x7,y7）｝
（但し、P8（x8,y8）＝P1（x1,y1））として求めた多角
形全体の１次モーメントMx,Myと面積Ｓとから以下のよ
うに求められるようになっている。
但し、Mx,Myはそれぞれｘ軸,y軸に対するものである。
また、第４図（ｂ）においてウインドウ18枠の部分を除
いた線分列である、第６図に示すような特徴形状の一部
を抽出したものに対しては、点列を最小２乗法により直
線近似し、直線方程式ｙ＝ax＋ｂ（ｘ＝ａ′ｙ＋ｂ′）
が求められるようになっている。この場合係数a,bは点
列ＬをＬ＝｛L1（x1,y1）,L2（x2,y2），……,L4（x4,y
4）｝として以下のように求められる。
但し、 であり、 はそれぞれ の逆行列、転置行列である。
次に以上のようにして求めた特徴量にもとづき位置姿勢
を判定する方法を第７図（ａ）〜（ｃ）により説明すれ
ば、求められた特徴量は重心と直線であることから、し
たがって、これらの組合せとしては重心と重心，重
心と直線、直線と直線の場合がある。以下それぞれの
組合せについて、位置姿勢の判定方法を説明するが、一
般に位置姿勢の基準のそれからのずれには、ｘ方向、ｙ
方向のずれの他、xy平面上での回転ずれがある。
の場合：ある１つの特徴形状部分対応の重心G1（x1g,
y1g）よりその特徴形状部分の位置、したがって、x,y方
向の位置ずれが求められるが、回転方向のずれ角度θは
G1（x1g,y1g）,G2（x2g,y2g）から以下のように求めら
れるものである。
θ＝tan-1（y1−y2/x1−x2） ……（７） 但し、G2は他の特徴形状部分対応の重心を示す。
の場合：の場合と同様にして重心G3（x3g,y3g）よ
り位置ずれが求められるが、次に重心G3と、重心G3から
直線（ｙ＝ax＋ｂ）に下した垂線との交点J1（ｘ′,
y′）とにもとづき回転方向のずれ角度θを以下のよう
に求めるものである。
θ＝tan-1（ｙ′−y3g/x′−x3g） ……（８） の場合：直線（ｘ＝ａ″ｙ＋ｂ″）と直線（ｙ＝ax＋
ｂ）との交点J2（ｘ″,y″）より位置を求め、更に直線
の傾きａ（またａ″）より回転方向のずれ角θを求める
ものである。
θ＝tan-1a or tan-1a″ ……（９） 第８図は第７図（ａ）〜（ｃ）に示す方法による位置姿
勢判定処理全体の一例でのフローを示したものである。
これに従って処理を説明すれば、TVカメラから入力され
た対象の画像に対しては適当な特徴形状部分が抽出され
るべくウインドウが設定され処理範囲が決定されるよう
になっている。この後ウインドウ内の特徴と輪郭が抽出
されたうえ線分化方式により多角形近似されるが、この
後は更に線分化データから特徴形状が把握され抽出し得
る特徴量種別毎に分類されるようになっている。分類さ
れた特徴形状毎に、指定された重心や直線方程式等の特
徴量の抽出が行なわれ、求められた２つの特徴量の組合
せにより姿勢判定を行なうようになっているものであ
る。
ここで特徴形状の分類について詳細に説明すれば、求め
るべき特徴量は原則的には特徴形状全体から求まる重心
と特徴の一部を直線として抽出する直線方程式である。
しかしながら、特徴形状全体から重心が求められるもの
の中には、１つの特徴量で位置姿勢の判定が可とされる
２次モーメントの求められるものがある。また、直線方
程式を求める際に特殊な態様としてかぎ形になった直線
２本が同時求まる場合があり、このような場合には１つ
の特徴形状部分に含まれる直線２本によって位置姿勢の
判定が可能であり、これら２直線の交点は直ちに求めら
れるものとなっている。交点は位置姿勢の判定において
は重心と同様に位置姿勢の判定上重要なものである。よ
って、これらの特殊な特徴量であるところの重心＋２次
モーメント、２直線＋交点が求まる場合を考慮したうえ
で特徴形状を４つのパターンに分類したのが第９図であ
る。これによると特徴形状全体から重心のみ求まる形
状，特徴形状全体から重心および２次モーメントが求
まる形状，直線が１本求まる形状，非平行な直線２
本のみ、あるいは更にそれらの交点が求まる形状（この
場合２本の直線が長ければ精度良好な判定が可能である
が、短いと不安定となるため単独での判定は不可），と
いった具合に４つのパターンに分類されるものとなって
いる。
最後に特徴量の組合せによる位置姿勢の判定方法を第１
図を用い説明する。第１図は第８図に示した特徴形状の
組合せによる位置姿勢判定方法を示したものである。組
合せは４つのパターン全てについて行なうことが可能と
なっている。例えば、２直線の交点が２つ求まる場合に
ついても重心が２つ求まる場合と同様にして位置姿勢が
求められるようになっている。他の場合も部分的な２つ
の特徴形状にもとづき対象全体の位置姿勢が求められる
ものである。
〔発明の効果〕
以上説明したように本発明は対象全体における各特徴形
状部分相互間の相対的位置関係が予め固定的であること
に着目し、少なくとも１以上の特徴形状部分より対象全
体としての位置姿勢を正しく認識するようにしたもので
ある。したがって、本発明による場合は対象の外形寸法
が大きくても、また、その像が複雑である場合でも対象
全体の位置姿勢を正しく認識し得るという効果がある。
【図面の簡単な説明】
第１図は、本発明による、特徴形状の組合せによる位置
姿勢判定方法を説明するための図、第２図は、本発明が
適用可とされた、ロボットによる自動組立システムを示
す図、第３図は、本発明に係る特徴形状部分に対するウ
インドウ設定方法を説明するための図、第４図（ａ），
（ｂ）は、ウインドウにもとづき抽出された特徴形状部
分を多角形近似したものとして示す図、第５図，第６図
は、本発明に係る特徴量抽出方法を説明するための図、
第７図（ａ）〜（ｃ）は、本発明に係る位置姿勢判定方
法を概略的に説明するための図、第８図は、本発明に係
る位置姿勢判定処理の一例でのフローを示す図、第９図
は、本発明に係る４つの基本的特徴形状パターンを説明
するための図である。 ２……（対象としての）シャーシ、３……TVカメラ、４
……画像処理装置、９〜12……（特徴形状部分として
の）コネクタや穴、基板縁の像、13〜19……ウインド
ウ。

Claims (1)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】位置姿勢が求められるべき対象が、該対象
    の実際の位置姿勢が基準の位置姿勢より一定のずれ範囲
    内にあることが許容された状態で、該対象の少なくとも
    １部分に対する２次元的画像を検出した後、該画像上に
    存在している２以上の特徴形状部分各々に対し設定され
    たウインドウ内で該特徴形状部分についての輪郭が、線
    分化方式により多角形近似された線分化データとして抽
    出された上、該線分化データから把握された特徴形状対
    応の特徴量種別にもとづき、該特徴形状部分各々からは
    第１の特徴量としての重心位置、第２の特徴量としての
    重心位置および２次モーメント、第３の特徴量としての
    直線方程式、第４の特徴量としての２直線交点の何れか
    １つが求められ、少なくとも２つの特徴形状部分につい
    ての特徴量の組合せから、上記対象の全体としての位置
    姿勢が判定されるようにした位置姿勢判定方法。
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