JPH0754444B2 - 視覚コントロ−ラ - Google Patents
視覚コントロ−ラInfo
- Publication number
- JPH0754444B2 JPH0754444B2 JP59125545A JP12554584A JPH0754444B2 JP H0754444 B2 JPH0754444 B2 JP H0754444B2 JP 59125545 A JP59125545 A JP 59125545A JP 12554584 A JP12554584 A JP 12554584A JP H0754444 B2 JPH0754444 B2 JP H0754444B2
- Authority
- JP
- Japan
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- work
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- pattern data
- image
- data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/18—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form
- G05B19/406—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form characterised by monitoring or safety
- G05B19/4063—Monitoring general control system
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/49—Nc machine tool, till multiple
- G05B2219/49302—Part, workpiece, code, tool identification
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Numerical Control (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 〔発明の技術分野〕 本発明はロボットシステムにおける視覚コントローラに
関するものである。
関するものである。
第１図は従来技術による視覚コントローラの一例を示す
ブロック図である。同図において1a,1bは撮像手段とし
てのテレビカメラ、２は２値化手段としての画像入力装
置で、テレビカメラ1a,1bからの入力画像信号を２値化
し、孤立点除去などの処理を行なう。なお、孤立点除去
とは、孤立した１点の情報は、その点を囲む画素の情報
と同一として判断することにより孤立点を除去する処理
である。３は画像データ圧縮装置で、画像入力装置２の
出力からランレングスを生成する。４は画像全体を記憶
する画像メモリで、256×256ビットつまり画素数は256
×256である。５は制御手段としての中央処理装置（以
下CPUと記す）、６は基準パターンデータを含む記憶装
置、７はGPIBインターフェース、８はRS232Cインターフ
ェース、９はモニタインターフェース、10はライトペン
インターフェースであり、上記２〜10により視覚コント
ローラ11が構成されている。上記視覚コントローラ11に
は、上記各インターフェース７〜10を介してそれぞれロ
ボットコントローラ12,カセット磁気テープ装置13,CRT
表示装置によるモニタ14及びライトペン15が接続されて
いる。上記モニタ14を用いたライトペン15の操作によ
り、各種メニューの選択，ティーチング等の視覚コント
ローラ11の各種操作が行なわれる。またモニタ14には入
力された情報をともにCPU5により処理された結果が表示
される。カセット磁気テープ装置13はティーチングデー
タを長期保持したりするときに使用する。
ブロック図である。同図において1a,1bは撮像手段とし
てのテレビカメラ、２は２値化手段としての画像入力装
置で、テレビカメラ1a,1bからの入力画像信号を２値化
し、孤立点除去などの処理を行なう。なお、孤立点除去
とは、孤立した１点の情報は、その点を囲む画素の情報
と同一として判断することにより孤立点を除去する処理
である。３は画像データ圧縮装置で、画像入力装置２の
出力からランレングスを生成する。４は画像全体を記憶
する画像メモリで、256×256ビットつまり画素数は256
×256である。５は制御手段としての中央処理装置（以
下CPUと記す）、６は基準パターンデータを含む記憶装
置、７はGPIBインターフェース、８はRS232Cインターフ
ェース、９はモニタインターフェース、10はライトペン
インターフェースであり、上記２〜10により視覚コント
ローラ11が構成されている。上記視覚コントローラ11に
は、上記各インターフェース７〜10を介してそれぞれロ
ボットコントローラ12,カセット磁気テープ装置13,CRT
表示装置によるモニタ14及びライトペン15が接続されて
いる。上記モニタ14を用いたライトペン15の操作によ
り、各種メニューの選択，ティーチング等の視覚コント
ローラ11の各種操作が行なわれる。またモニタ14には入
力された情報をともにCPU5により処理された結果が表示
される。カセット磁気テープ装置13はティーチングデー
タを長期保持したりするときに使用する。
次に第２図ないし第４図を用いて、上記従来例における
対象物体つまりワークの登録及び識別について説明す
る。まずあらかじめ、各種ワークをテレビカメラ1a,1b
により撮像することによりティーチングが行なわれる。
上記ティーチングはテレビカメラ1a,1bからの入力画像
信号を画像入力装置２により２値化し、画像データ圧縮
装置３からの出力を元にCPU5はワークの全体的特徴を各
項目ごとに抽出し、基準パターンデータとして記憶装置
６に記憶させて登録することにより行なわれる。なお上
記基準パターンデータはワークと１対１に対応して登録
されている。上記画像入力装置２による入力画像信号の
２値化は、画像入力装置２内の第２図に示すような回路
により行なわれる。同図において、16はコンパレータで
あり、上記コンパレータ16は、スレッショルドレベルと
して、CPU5からD/A変換器17を介して設定される２値化
レベル信号Ｌとテレビカメラ1a,1bからの入力画像信号
Ｖとを比較して、２値化された画像信号VBを画像データ
圧縮装置３に出力する。これは、例えば円盤状のワーク
の場合、第３図に示すような入力画像信号Ｖが入力され
ると２値化レベル信号Ｌにもとづき、２値化され、図示
したような円形の２値化画像Ａが得られる。そして上記
２値化画像Ａの半径，中心から外周までの最大値と最小
値との差等の特徴が各項目ごとに抽出されて基準パター
ンデータとして登録される。このようにして、形状の異
なった複数のワークが、それぞれ１対１に対応する基準
パターンデータとして記憶装置６に記憶される。
対象物体つまりワークの登録及び識別について説明す
る。まずあらかじめ、各種ワークをテレビカメラ1a,1b
により撮像することによりティーチングが行なわれる。
上記ティーチングはテレビカメラ1a,1bからの入力画像
信号を画像入力装置２により２値化し、画像データ圧縮
装置３からの出力を元にCPU5はワークの全体的特徴を各
項目ごとに抽出し、基準パターンデータとして記憶装置
６に記憶させて登録することにより行なわれる。なお上
記基準パターンデータはワークと１対１に対応して登録
されている。上記画像入力装置２による入力画像信号の
２値化は、画像入力装置２内の第２図に示すような回路
により行なわれる。同図において、16はコンパレータで
あり、上記コンパレータ16は、スレッショルドレベルと
して、CPU5からD/A変換器17を介して設定される２値化
レベル信号Ｌとテレビカメラ1a,1bからの入力画像信号
Ｖとを比較して、２値化された画像信号VBを画像データ
圧縮装置３に出力する。これは、例えば円盤状のワーク
の場合、第３図に示すような入力画像信号Ｖが入力され
ると２値化レベル信号Ｌにもとづき、２値化され、図示
したような円形の２値化画像Ａが得られる。そして上記
２値化画像Ａの半径，中心から外周までの最大値と最小
値との差等の特徴が各項目ごとに抽出されて基準パター
ンデータとして登録される。このようにして、形状の異
なった複数のワークが、それぞれ１対１に対応する基準
パターンデータとして記憶装置６に記憶される。
次に、実際にワークが流れてきたとき、あるいはロボッ
トがワークのある場所に移動したときのワークの識別に
ついて、第４図フローチャートを用いて説明する。ステ
ップ１においてロボットコントローラ12からワークＡを
探せという動作コマンドが出力される。次にステップ２
により実際のワークの入力画像信号Ｖにより前記ティー
チングと同様にして抽出されたワークデータと対応する
ワークの基準パターンデータが比較され、該当ワークか
否かが識別される。該当ワークであればステップ３に進
んで位置補正演算が行なわれロボットコントローラ12が
制御される。ステップ２において該当ワークが検出され
なければ、ステップ４に分岐してあらかじめ定められた
識別回数を越えたか否かが判定され、越えていなければ
再度新たに抽出されたワークデータと基準パターンデー
タの比較が繰返し行なわれる。ステップ４において定め
られた回数を越えると、ステップ５に進んで該当ワーク
を識別不可としてエラー処理が行なわれる。
トがワークのある場所に移動したときのワークの識別に
ついて、第４図フローチャートを用いて説明する。ステ
ップ１においてロボットコントローラ12からワークＡを
探せという動作コマンドが出力される。次にステップ２
により実際のワークの入力画像信号Ｖにより前記ティー
チングと同様にして抽出されたワークデータと対応する
ワークの基準パターンデータが比較され、該当ワークか
否かが識別される。該当ワークであればステップ３に進
んで位置補正演算が行なわれロボットコントローラ12が
制御される。ステップ２において該当ワークが検出され
なければ、ステップ４に分岐してあらかじめ定められた
識別回数を越えたか否かが判定され、越えていなければ
再度新たに抽出されたワークデータと基準パターンデー
タの比較が繰返し行なわれる。ステップ４において定め
られた回数を越えると、ステップ５に進んで該当ワーク
を識別不可としてエラー処理が行なわれる。
以上のように、従来の視覚コントローラは１個のワーク
に対して１つの基準パターンデータをあらかじめティー
チングにより記憶装置６に登録しておき、上記基準パタ
ーンデータと実際に検出されたワークデータを比較して
ワークの識別を行なっていた。しかしながら、実際のワ
ークの２値化画像は光量，光の反射率等の変化により安
定した結果が得られないため、上記従来例によるとワー
クが識別不可となる誤動作をするという欠点を有してい
た。すなわち、基準パターンデータとしては、第３図に
示したような２値化画像Ａの半径，中心から外周までの
最大長と最小長の差等の特徴値が登録されているが、ワ
ーク識別時に外乱，例えば光量が減少した場合、第３図
に示した入力画像信号Ｖのレベルが下がり、対象の２値
化画像Ａが相対的に小さくなってしまう。このため、登
録してある基準パターンデータとずれが生じ、対象の認
識ができなくなる。
に対して１つの基準パターンデータをあらかじめティー
チングにより記憶装置６に登録しておき、上記基準パタ
ーンデータと実際に検出されたワークデータを比較して
ワークの識別を行なっていた。しかしながら、実際のワ
ークの２値化画像は光量，光の反射率等の変化により安
定した結果が得られないため、上記従来例によるとワー
クが識別不可となる誤動作をするという欠点を有してい
た。すなわち、基準パターンデータとしては、第３図に
示したような２値化画像Ａの半径，中心から外周までの
最大長と最小長の差等の特徴値が登録されているが、ワ
ーク識別時に外乱，例えば光量が減少した場合、第３図
に示した入力画像信号Ｖのレベルが下がり、対象の２値
化画像Ａが相対的に小さくなってしまう。このため、登
録してある基準パターンデータとずれが生じ、対象の認
識ができなくなる。
本発明は、基準パターンデータとして、各ワーク毎に互
いに近似する複数の基準パターンデータを記憶する記憶
手段を設け、制御手段は、基準パターンデータ登録時、
各ワークに対して２値化手段の２値化レベル信号を互い
に近似する複数段階に設定し、各２値化画像からワーク
の特徴を抽出してそれぞれ基準パターンデータとして上
記記憶手段に登録するとともに、実際のワーク識別時に
は、各基準パターンデータのいずれかと、１個のワーク
データとが一致したとき基準パターンのワークが捕えら
れたと判定してロボットコントローラを制御するように
して、上記欠点を除去するものであり、以下実施例を用
いて詳細に説明する。
いに近似する複数の基準パターンデータを記憶する記憶
手段を設け、制御手段は、基準パターンデータ登録時、
各ワークに対して２値化手段の２値化レベル信号を互い
に近似する複数段階に設定し、各２値化画像からワーク
の特徴を抽出してそれぞれ基準パターンデータとして上
記記憶手段に登録するとともに、実際のワーク識別時に
は、各基準パターンデータのいずれかと、１個のワーク
データとが一致したとき基準パターンのワークが捕えら
れたと判定してロボットコントローラを制御するように
して、上記欠点を除去するものであり、以下実施例を用
いて詳細に説明する。
まず、第５図を用いて本発明の実施例のティーチングに
よるワークの登録方式について説明する。同図に示すよ
うに本実施例においては、２値化レベル信号Ｌとして互
いに近似するハイレベルLh,ノーマルレベルLn,ローレベ
ルLlを設定し、上記各レベルにより入力画像信号Ｖを３
段階に２値化している。そして、上記３段階の２値化画
像をそれぞれ別個のワークとして、各特徴値が抽出され
て基準パターンデータとして登録される。例えば、ここ
では円盤状のワークとすると、図示したようにノーマル
レベルLnで２値化されたワークA1,ローレベルLlで２値
化されたワークA2,ハイレベルLhで２値化されたワークA
3のそれぞれの半径，中心から外周までの最大長と最小
長の差等の特徴値が抽出され、基準パターンデータとし
て登録される。ここで、ワークＡの半径を100mm、当該
装置の分解能を1mmと仮定して、ノーマルレベルLnで２
値化されワークA1として登録される基準パターンデータ
の半径が100mm、ローレベルLlで２値化されワークA2と
して登録される基準パターンデータの半径が101mm、ハ
イレベルLhで２値化されワークA3として登録される基準
パターンデータの半径が99mmになったとする。また、実
際のワーク識別時、ワークに照射される光量が少なく
て、２値化されて抽出されるワークデータの半径が99mm
になったとすると、上記ハイレベルLhで２値化されワー
クA3として登録された基準パターンデータと一致し、当
該ワークはワークＡと識別することができる。すなわ
ち、ワークＡの識別可能範囲が半径に関して99mm〜101m
mに拡大したことになる。
よるワークの登録方式について説明する。同図に示すよ
うに本実施例においては、２値化レベル信号Ｌとして互
いに近似するハイレベルLh,ノーマルレベルLn,ローレベ
ルLlを設定し、上記各レベルにより入力画像信号Ｖを３
段階に２値化している。そして、上記３段階の２値化画
像をそれぞれ別個のワークとして、各特徴値が抽出され
て基準パターンデータとして登録される。例えば、ここ
では円盤状のワークとすると、図示したようにノーマル
レベルLnで２値化されたワークA1,ローレベルLlで２値
化されたワークA2,ハイレベルLhで２値化されたワークA
3のそれぞれの半径，中心から外周までの最大長と最小
長の差等の特徴値が抽出され、基準パターンデータとし
て登録される。ここで、ワークＡの半径を100mm、当該
装置の分解能を1mmと仮定して、ノーマルレベルLnで２
値化されワークA1として登録される基準パターンデータ
の半径が100mm、ローレベルLlで２値化されワークA2と
して登録される基準パターンデータの半径が101mm、ハ
イレベルLhで２値化されワークA3として登録される基準
パターンデータの半径が99mmになったとする。また、実
際のワーク識別時、ワークに照射される光量が少なく
て、２値化されて抽出されるワークデータの半径が99mm
になったとすると、上記ハイレベルLhで２値化されワー
クA3として登録された基準パターンデータと一致し、当
該ワークはワークＡと識別することができる。すなわ
ち、ワークＡの識別可能範囲が半径に関して99mm〜101m
mに拡大したことになる。
第６図は本実施例の構成を示すブロック図であり、第１
図と同一，または相当部分には同一符号を用い、その説
明は省略する。同図に示すように本実施例においては、
記憶手段として１個のワークに対して互いに近似する３
段階の基準パターンデータを記憶する記憶装置18が設け
られている。上記記憶装置18は基準パターンデータをノ
ーマルレベルLn,ローレベルLl,ハイレベルLhとして記憶
し、ロボットコントローラ12からの動作コマンドに対し
て上記各レベルの基準パターンデータが選択的に読み出
されて前記ティーチングと同様にして抽出された実際の
ワークデータと比較される。これは第７図に示すフロー
チャートに従って行なわれる。ステップ１において、ロ
ボットコントローラ12より識別対象としての１個のワー
クに対してノーマルレベルLnで登録されたワークA1を探
せという動作コマンドが出力される。次にステップ２に
おいて、上記ワークの基準パターンデータと実際のワー
クのワークデータが比較されて、該当ワークが否かが識
別される。同様にステップ4,5において、ローレベルLl
で登録されたワークA2の基準パターンデータを用いて比
較され、ステップ6,7においてハイレベルLhで登録され
たワークA3の基準パターンデータを用いて比較される。
上記いずれかで該当ワークと識別されると、ステップ３
に進んで位置補正演算が行なわれロボットコントローラ
12が制御される。一方、識別されない場合には、ステッ
プ８により再度上記各識別が繰り返し行なわれる。そし
てステップ８において繰返し回数を越えるとステップ９
に進んでエラー処理が行なわれる。
図と同一，または相当部分には同一符号を用い、その説
明は省略する。同図に示すように本実施例においては、
記憶手段として１個のワークに対して互いに近似する３
段階の基準パターンデータを記憶する記憶装置18が設け
られている。上記記憶装置18は基準パターンデータをノ
ーマルレベルLn,ローレベルLl,ハイレベルLhとして記憶
し、ロボットコントローラ12からの動作コマンドに対し
て上記各レベルの基準パターンデータが選択的に読み出
されて前記ティーチングと同様にして抽出された実際の
ワークデータと比較される。これは第７図に示すフロー
チャートに従って行なわれる。ステップ１において、ロ
ボットコントローラ12より識別対象としての１個のワー
クに対してノーマルレベルLnで登録されたワークA1を探
せという動作コマンドが出力される。次にステップ２に
おいて、上記ワークの基準パターンデータと実際のワー
クのワークデータが比較されて、該当ワークが否かが識
別される。同様にステップ4,5において、ローレベルLl
で登録されたワークA2の基準パターンデータを用いて比
較され、ステップ6,7においてハイレベルLhで登録され
たワークA3の基準パターンデータを用いて比較される。
上記いずれかで該当ワークと識別されると、ステップ３
に進んで位置補正演算が行なわれロボットコントローラ
12が制御される。一方、識別されない場合には、ステッ
プ８により再度上記各識別が繰り返し行なわれる。そし
てステップ８において繰返し回数を越えるとステップ９
に進んでエラー処理が行なわれる。
以上のように本実施例によれば、１個のワークに対して
二値化レベルＬをノーマルレベルLn,ローレベルLl,ハイ
レベルLhの３段階に設定して、それぞれの基準パターン
データを抽出し、記憶装置18に登録させているので、３
段階の識別動作を行なうことができ、光量，光の反射率
等の変化によりワークが識別不可となる誤動作を防止す
ることができる。すなわち、基準パターンデータとして
は、第５図に示したような２値化レベルLh,Ln,Ll毎の半
径，中心から外周までの最大長と最小長との差等の特徴
値が登録されている。このように３段階の２値化レベル
で特徴値を抽出し登録しているので、例えば光量が変動
して対象の２値化画像の大きさが変動したとしても、登
録してあるもののうちのいずれかに合致する確率が高く
なる。つまり、対象の認識ができなくなる確立が減少す
る。
二値化レベルＬをノーマルレベルLn,ローレベルLl,ハイ
レベルLhの３段階に設定して、それぞれの基準パターン
データを抽出し、記憶装置18に登録させているので、３
段階の識別動作を行なうことができ、光量，光の反射率
等の変化によりワークが識別不可となる誤動作を防止す
ることができる。すなわち、基準パターンデータとして
は、第５図に示したような２値化レベルLh,Ln,Ll毎の半
径，中心から外周までの最大長と最小長との差等の特徴
値が登録されている。このように３段階の２値化レベル
で特徴値を抽出し登録しているので、例えば光量が変動
して対象の２値化画像の大きさが変動したとしても、登
録してあるもののうちのいずれかに合致する確率が高く
なる。つまり、対象の認識ができなくなる確立が減少す
る。
なお、上記実施例においては二値化レベルＬを３段階に
設定したが、さらに多段階に設定し、記憶装置18をそれ
に対応するものとすることにより、より確実な識別を行
なうことができる。
設定したが、さらに多段階に設定し、記憶装置18をそれ
に対応するものとすることにより、より確実な識別を行
なうことができる。
以上、説明したように本発明による視覚コントローラに
よれば、基準パターンデータとして、各ワーク毎に互い
に近似する複数の基準パターンデータを記憶する記憶手
段を設け、制御手段は、基準パターンデータ登録時、各
ワークに対して２値化手段の２値化レベル信号を互いに
近似する複数段階に設定し、各２値化画像からワークの
特徴を抽出してそれぞれ基準パターンデータとして上記
記憶手段に登録するとともに、実際のワーク識別時に
は、各基準パターンデータのいずれかと、１個のワーク
データとが一致したとき基準パターンのワークが捕えら
れたと判定してロボットコントローラを制御するように
したので、光量，光の反射率等の変化によりワークが識
別不可となる誤動作を防止することができるという効果
がある。また、各ワークに対して２値化レベル信号を互
いに近似する複数段階に設定するだけで各ワーク毎の複
数の基準パターンデータが登録できるので、各ワーク毎
の複数の基準パターンデータの登録を簡単かつ短時間で
行える効果がある。また、時間的制約のあるワーク識別
時に２値化レベル信号を変えるのではなく、時間的制約
の余りない基準パターンデータ登録時に行なうので、ワ
ーク識別に要する時間の増大を比較判定処理の増加のみ
に抑えることができる。
よれば、基準パターンデータとして、各ワーク毎に互い
に近似する複数の基準パターンデータを記憶する記憶手
段を設け、制御手段は、基準パターンデータ登録時、各
ワークに対して２値化手段の２値化レベル信号を互いに
近似する複数段階に設定し、各２値化画像からワークの
特徴を抽出してそれぞれ基準パターンデータとして上記
記憶手段に登録するとともに、実際のワーク識別時に
は、各基準パターンデータのいずれかと、１個のワーク
データとが一致したとき基準パターンのワークが捕えら
れたと判定してロボットコントローラを制御するように
したので、光量，光の反射率等の変化によりワークが識
別不可となる誤動作を防止することができるという効果
がある。また、各ワークに対して２値化レベル信号を互
いに近似する複数段階に設定するだけで各ワーク毎の複
数の基準パターンデータが登録できるので、各ワーク毎
の複数の基準パターンデータの登録を簡単かつ短時間で
行える効果がある。また、時間的制約のあるワーク識別
時に２値化レベル信号を変えるのではなく、時間的制約
の余りない基準パターンデータ登録時に行なうので、ワ
ーク識別に要する時間の増大を比較判定処理の増加のみ
に抑えることができる。
第１図は従来の視覚コントローラの一例を示すブロック
図、第２図は入力画像信号の２値化を行う回路路、第３
図は従来例における２値化レベル信号による２値化画像
を示す図、第４図は従来例による識別動作を示すフロー
チャート、第５図は本発明の一実施例における２値化レ
ベル信号による２値化画像を示す図、第６図及び第７図
は同じくブロック図及びフローチャートである。 1a,1b……テレビカメラ、２……画像入力装置、３……
画像データ圧縮装置、４……画像メモリ、５……中央処
理装置（CPU）、6,18……記憶装置、12……ロボットコ
ントローラ。 なお、図中、同一または相当部分には同一符号を用いて
いる。
図、第２図は入力画像信号の２値化を行う回路路、第３
図は従来例における２値化レベル信号による２値化画像
を示す図、第４図は従来例による識別動作を示すフロー
チャート、第５図は本発明の一実施例における２値化レ
ベル信号による２値化画像を示す図、第６図及び第７図
は同じくブロック図及びフローチャートである。 1a,1b……テレビカメラ、２……画像入力装置、３……
画像データ圧縮装置、４……画像メモリ、５……中央処
理装置（CPU）、6,18……記憶装置、12……ロボットコ
ントローラ。 なお、図中、同一または相当部分には同一符号を用いて
いる。
Claims (1)
- 【請求項１】撮像手段によって撮像されたワークの画像
信号を２値化レベル信号にもとづき２値化する２値化手
段と、２値化画像からワークの特徴を示すワークデータ
を抽出し、このワークデータと予め登録してある基準パ
ターンデータとを比較して、この比較結果にもとづきロ
ボットコントローラを制御する制御手段を含む視覚コン
トローラにおいて、上記基準パターンデータとして、各
ワーク毎に互いに近似する複数の基準パターンデータを
記憶する記憶手段を設け、上記制御手段は、基準パター
ンデータ登録時、各ワークに対して上記２値化手段の２
値化レベル信号を互いに近似する複数段階に設定し、各
２値化画像からワークの特徴を抽出してそれぞれ基準パ
ターンデータとして上記記憶手段に登録するとともに、
実際のワーク識別時には、各基準パターンデータのいず
れかと、１個のワークデータとが一致したとき基準パタ
ーンのワークが捕えられたと判定してロボットコントロ
ーラを制御するようにしたことを特徴とする視覚コント
ローラ。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59125545A JPH0754444B2 (ja) | 1984-06-19 | 1984-06-19 | 視覚コントロ−ラ |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59125545A JPH0754444B2 (ja) | 1984-06-19 | 1984-06-19 | 視覚コントロ−ラ |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS615309A JPS615309A (ja) | 1986-01-11 |
| JPH0754444B2 true JPH0754444B2 (ja) | 1995-06-07 |
Family
ID=14912848
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP59125545A Expired - Lifetime JPH0754444B2 (ja) | 1984-06-19 | 1984-06-19 | 視覚コントロ−ラ |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0754444B2 (ja) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0335302A (ja) * | 1989-06-30 | 1991-02-15 | Osaka Kiko Co Ltd | 工作物の画像再生装置 |
| JPH083784Y2 (ja) * | 1989-08-09 | 1996-01-31 | トヨタ自動車株式会社 | チェック弁装置 |
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Family Cites Families (3)
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|---|---|---|---|---|
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-
1984
- 1984-06-19 JP JP59125545A patent/JPH0754444B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS615309A (ja) | 1986-01-11 |
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