JPH08285526A - 画像認識方式 - Google Patents
画像認識方式Info
- Publication number
- JPH08285526A JPH08285526A JP7093420A JP9342095A JPH08285526A JP H08285526 A JPH08285526 A JP H08285526A JP 7093420 A JP7093420 A JP 7093420A JP 9342095 A JP9342095 A JP 9342095A JP H08285526 A JPH08285526 A JP H08285526A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- work
- camera
- image recognition
- time
- Prior art date
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- Image Analysis (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Manipulator (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 カメラで撮影した対象物の位置を認識する画
像認識方式において、対象物の振動の減衰を正確にかつ
効率よく検出できるようにする。 【構成】 画像認識の対象物としてのワーク１をカメラ
２が撮影すると、このカメラ２からの画像を画像取り込
み手段３が所定周期で取り込む。ズレ量検出手段４は、
ワーク１の今回取り込んだ画像と前回取り込んだ画像と
のズレ量を検出する。位置検出手段５は、ズレ量が所定
値以下となった場合にワーク１の位置を検出する。
像認識方式において、対象物の振動の減衰を正確にかつ
効率よく検出できるようにする。 【構成】 画像認識の対象物としてのワーク１をカメラ
２が撮影すると、このカメラ２からの画像を画像取り込
み手段３が所定周期で取り込む。ズレ量検出手段４は、
ワーク１の今回取り込んだ画像と前回取り込んだ画像と
のズレ量を検出する。位置検出手段５は、ズレ量が所定
値以下となった場合にワーク１の位置を検出する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明はカメラで撮影した対象物
の位置を認識する画像認識方式に関し、特に対象物の振
動の減衰を待って位置を認識する画像認識方式に関す
る。
の位置を認識する画像認識方式に関し、特に対象物の振
動の減衰を待って位置を認識する画像認識方式に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】ロボットを使用した自動車の加工ライン
等では、ワークをハンガーで搬送し、各作業場で停止さ
せ、溶接等の加工作業を行う。このとき、移動停止直後
のワークは、ほとんどが振動している。ワークの正確な
停止位置を検出するためには、ワークの停止後、その振
動が十分に収まってから停止位置の検出をする必要があ
る。この位置の検出の方法として、従来は、ワークの搬
送停止後、ワークの振動が十分に収まると考えられる設
定時間の経過を待ってから、位置の確認を行うようにし
ていた。
等では、ワークをハンガーで搬送し、各作業場で停止さ
せ、溶接等の加工作業を行う。このとき、移動停止直後
のワークは、ほとんどが振動している。ワークの正確な
停止位置を検出するためには、ワークの停止後、その振
動が十分に収まってから停止位置の検出をする必要があ
る。この位置の検出の方法として、従来は、ワークの搬
送停止後、ワークの振動が十分に収まると考えられる設
定時間の経過を待ってから、位置の確認を行うようにし
ていた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、ワークの振動
は、ワークの大きさや形状、あるいは搬送速度等の状態
で異なり、常に一定ではない。ところが、従来の方式で
は、常に一定の設定時間だけ待つようにしていたので、
ワークが設定時間よりも早く振動減衰した場合には、無
駄な時間が生じていた。このため、ライン全体の作業効
率に悪影響を与えていた。
は、ワークの大きさや形状、あるいは搬送速度等の状態
で異なり、常に一定ではない。ところが、従来の方式で
は、常に一定の設定時間だけ待つようにしていたので、
ワークが設定時間よりも早く振動減衰した場合には、無
駄な時間が生じていた。このため、ライン全体の作業効
率に悪影響を与えていた。
【０００４】本発明はこのような点に鑑みてなされたも
のであり、対象物の振動の減衰を正確にかつ効率よく検
出することのできる画像認識方式を提供することを目的
とする。
のであり、対象物の振動の減衰を正確にかつ効率よく検
出することのできる画像認識方式を提供することを目的
とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明では上記課題を解
決するために、カメラで撮影した対象物の位置を認識す
る画像認識方式において、画像認識するための対象物を
撮影するカメラと、前記カメラからの画像を所定周期で
取り込む画像取り込み手段と、前記対象物の今回取り込
んだ画像と前回取り込んだ画像とのズレ量を検出するズ
レ量検出手段と、前記ズレ量が所定値以下となった場合
に前記対象物の位置を検出する位置検出手段と、を有す
ることを特徴とする画像認識方式が提供される。
決するために、カメラで撮影した対象物の位置を認識す
る画像認識方式において、画像認識するための対象物を
撮影するカメラと、前記カメラからの画像を所定周期で
取り込む画像取り込み手段と、前記対象物の今回取り込
んだ画像と前回取り込んだ画像とのズレ量を検出するズ
レ量検出手段と、前記ズレ量が所定値以下となった場合
に前記対象物の位置を検出する位置検出手段と、を有す
ることを特徴とする画像認識方式が提供される。
【０００６】
【作用】画像認識するための対象物をカメラが撮影する
と、このカメラからの画像を画像取り込み手段が所定周
期で取り込む。ズレ量検出手段は、対象物の今回取り込
んだ画像と前回取り込んだ画像とのズレ量を検出する。
位置検出手段は、ズレ量が所定値以下となった場合に対
象物の位置を検出する。
と、このカメラからの画像を画像取り込み手段が所定周
期で取り込む。ズレ量検出手段は、対象物の今回取り込
んだ画像と前回取り込んだ画像とのズレ量を検出する。
位置検出手段は、ズレ量が所定値以下となった場合に対
象物の位置を検出する。
【０００７】
【実施例】以下、本発明の一実施例を図面に基づいて説
明する。図１は本実施例の機能の概念を示す図である。
画像認識の対象物としてのワーク１をカメラ２が撮影す
ると、このカメラ２からの画像を画像取り込み手段３が
所定周期で取り込む。ズレ量検出手段４は、ワーク１の
今回取り込んだ画像と前回取り込んだ画像とのズレ量を
検出する。位置検出手段５は、ズレ量が所定値以下とな
った場合にワーク１の位置を検出する。
明する。図１は本実施例の機能の概念を示す図である。
画像認識の対象物としてのワーク１をカメラ２が撮影す
ると、このカメラ２からの画像を画像取り込み手段３が
所定周期で取り込む。ズレ量検出手段４は、ワーク１の
今回取り込んだ画像と前回取り込んだ画像とのズレ量を
検出する。位置検出手段５は、ズレ量が所定値以下とな
った場合にワーク１の位置を検出する。
【０００８】図２は本実施例の画像処理方式が実行され
る加工ラインの作業場の概略構成を示す図である。ここ
では、加工ラインとして、自動車の車体フレームの加工
ラインの例を示す。ワーク（車体フレーム）１１は、ハ
ンガー１２によって加工ライン上を搬送される。この搬
送の制御は、シーケンサ１３によって行われる。シーケ
ンサ１３は、シーケンス・プログラムに従ってハンガー
１２を所定の位置で停止させる。シーケンサ１３は、こ
の停止の完了を示す信号を画像処理装置３０に送る。
る加工ラインの作業場の概略構成を示す図である。ここ
では、加工ラインとして、自動車の車体フレームの加工
ラインの例を示す。ワーク（車体フレーム）１１は、ハ
ンガー１２によって加工ライン上を搬送される。この搬
送の制御は、シーケンサ１３によって行われる。シーケ
ンサ１３は、シーケンス・プログラムに従ってハンガー
１２を所定の位置で停止させる。シーケンサ１３は、こ
の停止の完了を示す信号を画像処理装置３０に送る。
【０００９】画像処理装置３０は、ハンガー１２が停止
すると、ワーク１１の所定の３ヵ所に設けられたマーク
を、３台のカメラ２１，２２，２３によってそれぞれ撮
影する。画像処理装置３０は、これらカメラ２１，２
２，２３の撮影画像に基づいて、後述する手法によりワ
ーク１１の正確な３次元位置を検出する。そして、位置
の補正量をロボット制御装置１５に送る。
すると、ワーク１１の所定の３ヵ所に設けられたマーク
を、３台のカメラ２１，２２，２３によってそれぞれ撮
影する。画像処理装置３０は、これらカメラ２１，２
２，２３の撮影画像に基づいて、後述する手法によりワ
ーク１１の正確な３次元位置を検出する。そして、位置
の補正量をロボット制御装置１５に送る。
【００１０】ロボット制御装置１５は、位置の補正量を
受け取ると、ワーク１１の認識位置を補正し、ロボット
１４を制御して溶接等の加工制御を行う。図３は画像処
理装置３０のハードウェアの構成を示すブロック図であ
る。画像処理装置３０は、プロセッサ３１を中心とした
構成となっている。プロセッサ３１は、バス４０に接続
されたＲＯＭ３２に格納されたシステム・プログラムに
従って画像処理装置３０全体を制御する。カメラ２１，
２２，２３が撮影した画像データは、カメラインタフェ
ース（ＩＮＴ）３４を介して取り込まれ、ＲＡＭ３８に
格納される。プロセッサ３１は、ＲＡＭ３８内の画像デ
ータを読み出し、不揮発性メモリ３７に格納された画像
処理プログラムに従って、後述する位置検出処理を行
う。
受け取ると、ワーク１１の認識位置を補正し、ロボット
１４を制御して溶接等の加工制御を行う。図３は画像処
理装置３０のハードウェアの構成を示すブロック図であ
る。画像処理装置３０は、プロセッサ３１を中心とした
構成となっている。プロセッサ３１は、バス４０に接続
されたＲＯＭ３２に格納されたシステム・プログラムに
従って画像処理装置３０全体を制御する。カメラ２１，
２２，２３が撮影した画像データは、カメラインタフェ
ース（ＩＮＴ）３４を介して取り込まれ、ＲＡＭ３８に
格納される。プロセッサ３１は、ＲＡＭ３８内の画像デ
ータを読み出し、不揮発性メモリ３７に格納された画像
処理プログラムに従って、後述する位置検出処理を行
う。
【００１１】画像処理プロセッサ３３は、検出データに
対して、ヒストグラム、コンボリューション等の演算処
理を行う。この演算処理によって生成された画像データ
は、フレームメモリ３６に格納され、モニタインタフェ
ース（ＩＮＴ）３５を介して、図示されていないモニタ
に表示される。
対して、ヒストグラム、コンボリューション等の演算処
理を行う。この演算処理によって生成された画像データ
は、フレームメモリ３６に格納され、モニタインタフェ
ース（ＩＮＴ）３５を介して、図示されていないモニタ
に表示される。
【００１２】通信プロセッサ３９は、シーケンサ１３や
ロボット制御装置１５との通信の制御を行う。次に、画
像処理装置３０による位置検出処理の具体的な処理につ
いて説明する。
ロボット制御装置１５との通信の制御を行う。次に、画
像処理装置３０による位置検出処理の具体的な処理につ
いて説明する。
【００１３】画像処理装置３０は、カメラ２１，２２，
２３が撮影したマークの画像データを数十ｍｓ程度の所
定周期で取り込む。そして、今回取り込んだ画像データ
と前回取り込んだ画像データとの各画素の濃度差を演算
して、その濃度差に対応する画素数のヒストグラムを生
成する。
２３が撮影したマークの画像データを数十ｍｓ程度の所
定周期で取り込む。そして、今回取り込んだ画像データ
と前回取り込んだ画像データとの各画素の濃度差を演算
して、その濃度差に対応する画素数のヒストグラムを生
成する。
【００１４】図４は濃度差に対応する画素数のヒストグ
ラムの一例を示す図である。ここで、横軸は濃度差、縦
軸はその濃度差を有する画素数である。また、濃度は、
例えば２５６段階のディジタル値である。画像処理装置
３０は、カメラ２１，２２，２３の各画像データについ
て、このヒストグラムを生成する。ワーク１１の振動が
完全に無くなっていれば、今回取り込んだ画像データと
前回取り込んだ画像データはほぼ一致する。このため、
全ての画素の濃度差は０近傍に集中するはずである。一
方、ワーク１１が大きく振動している場合には、各画素
の濃度差は当然拡散した値となり、ヒストグラムの形状
も図よりも広がりを持ったり、複数の山ができたりす
る。
ラムの一例を示す図である。ここで、横軸は濃度差、縦
軸はその濃度差を有する画素数である。また、濃度は、
例えば２５６段階のディジタル値である。画像処理装置
３０は、カメラ２１，２２，２３の各画像データについ
て、このヒストグラムを生成する。ワーク１１の振動が
完全に無くなっていれば、今回取り込んだ画像データと
前回取り込んだ画像データはほぼ一致する。このため、
全ての画素の濃度差は０近傍に集中するはずである。一
方、ワーク１１が大きく振動している場合には、各画素
の濃度差は当然拡散した値となり、ヒストグラムの形状
も図よりも広がりを持ったり、複数の山ができたりす
る。
【００１５】このヒストグラムの標準偏差をσとする
と、画像処理装置３０は、分散σ2 が所定値Ｘａ以下と
なった場合に、ワーク１１の振動がほぼ停止していると
判断し、そのときのワーク１１の位置を検出し、位置の
補正量を算出する。
と、画像処理装置３０は、分散σ2 が所定値Ｘａ以下と
なった場合に、ワーク１１の振動がほぼ停止していると
判断し、そのときのワーク１１の位置を検出し、位置の
補正量を算出する。
【００１６】図５はこのような位置検出処理を行うため
のプロセッサ３１側の処理手順を示すフローチャートで
ある。 〔Ｓ１〕フレームメモリ３６内の画像フレームをクリア
する。 〔Ｓ２〕カメラからの画像データを取り込む。 〔Ｓ３〕前回の画像データの取り込みから所定周期の経
過まで待機する。 〔Ｓ４〕今回の画像データを取り込む。 〔Ｓ５〕今回取り込んだ画像データと前回取り込んだ画
像データとの各画素の濃度差を演算する。 〔Ｓ６〕濃度差に対応する画素数のヒストグラムを生成
する。 〔Ｓ７〕分散σ2 が所定値Ｘａ以下となったか否かを判
断し、なればステップＳ８に進み、ならなければステッ
プＳ３に進む。 〔Ｓ８〕画像データに基づいて、現在のワーク１１の位
置を検出する。 〔Ｓ９〕ワーク１１の位置の補正量を演算する。 〔Ｓ１０〕演算した補正量をロボット制御装置１５に送
る。
のプロセッサ３１側の処理手順を示すフローチャートで
ある。 〔Ｓ１〕フレームメモリ３６内の画像フレームをクリア
する。 〔Ｓ２〕カメラからの画像データを取り込む。 〔Ｓ３〕前回の画像データの取り込みから所定周期の経
過まで待機する。 〔Ｓ４〕今回の画像データを取り込む。 〔Ｓ５〕今回取り込んだ画像データと前回取り込んだ画
像データとの各画素の濃度差を演算する。 〔Ｓ６〕濃度差に対応する画素数のヒストグラムを生成
する。 〔Ｓ７〕分散σ2 が所定値Ｘａ以下となったか否かを判
断し、なればステップＳ８に進み、ならなければステッ
プＳ３に進む。 〔Ｓ８〕画像データに基づいて、現在のワーク１１の位
置を検出する。 〔Ｓ９〕ワーク１１の位置の補正量を演算する。 〔Ｓ１０〕演算した補正量をロボット制御装置１５に送
る。
【００１７】このように、本実施例では、今回取り込ん
だ画像データと前回取り込んだ画像データとの各画素の
濃度差を演算し、その分散σ2 が所定値Ｘａ以下となっ
た場合にワーク１１の振動が停止していると見なすよう
にしたので、ワーク１１の振動の減衰を正確にかつ効率
よく検出することができる。よって、加工ライン全体の
作業効率が向上する。
だ画像データと前回取り込んだ画像データとの各画素の
濃度差を演算し、その分散σ2 が所定値Ｘａ以下となっ
た場合にワーク１１の振動が停止していると見なすよう
にしたので、ワーク１１の振動の減衰を正確にかつ効率
よく検出することができる。よって、加工ライン全体の
作業効率が向上する。
【００１８】
【発明の効果】以上説明したように本発明では、カメラ
からの画像を所定周期で取り込み、対象物の今回取り込
んだ画像と前回取り込んだ画像とのズレ量を検出し、ズ
レ量が所定値以下となった場合に対象物の位置を検出す
るようにしたので、対象物の振動の減衰を正確に、かつ
効率よく検出でき、対象物の位置検出をより正確に行う
ことができる。したがって、加工ライン全体の作業効率
が向上する。
からの画像を所定周期で取り込み、対象物の今回取り込
んだ画像と前回取り込んだ画像とのズレ量を検出し、ズ
レ量が所定値以下となった場合に対象物の位置を検出す
るようにしたので、対象物の振動の減衰を正確に、かつ
効率よく検出でき、対象物の位置検出をより正確に行う
ことができる。したがって、加工ライン全体の作業効率
が向上する。
【図１】本実施例の機能の概念を示す図である。
【図２】本実施例の画像処理方式が実行される加工ライ
ンの作業場の概略構成を示す図である。
ンの作業場の概略構成を示す図である。
【図３】画像処理装置のハードウェアの構成を示すブロ
ック図である。
ック図である。
【図４】濃度差に対応する画素数のヒストグラムの一例
を示す図である。
を示す図である。
【図５】位置検出処理を行うためのプロセッサ側の処理
手順を示すフローチャートである。
手順を示すフローチャートである。
１ ワーク ２ カメラ ３ 画像取り込み手段 ４ ズレ量検出手段 ５ 位置検出手段 １１ ワーク １３ シーケンサ １４ ロボット １５ ロボット制御装置 ２１，２２，２３ カメラ ３０ 画像処理装置 ３１ プロセッサ ３２ ＲＯＭ ３４ カメラインタフェース ３７ 不揮発性メモリ ３８ ＲＡＭ ３９ 通信プロセッサ
Claims (2)
- 【請求項１】 カメラで撮影した対象物の位置を認識す
る画像認識方式において、 画像認識するための対象物を撮影するカメラと、 前記カメラからの画像を所定周期で取り込む画像取り込
み手段と、 前記対象物の今回取り込んだ画像と前回取り込んだ画像
とのズレ量を検出するズレ量検出手段と、 前記ズレ量が所定値以下となった場合に前記対象物の位
置を検出する位置検出手段と、 を有することを特徴とする画像認識方式。 - 【請求項２】 前記ズレ量検出手段は、前記対象物の今
回取り込んだ画像と前回取り込んだ画像の各画素の濃度
差を演算し、前記濃度差に対応する画素数のヒストグラ
ムの分散を前記ズレ量とするように構成されていること
を特徴とする請求項１記載の画像認識方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7093420A JPH08285526A (ja) | 1995-04-19 | 1995-04-19 | 画像認識方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7093420A JPH08285526A (ja) | 1995-04-19 | 1995-04-19 | 画像認識方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08285526A true JPH08285526A (ja) | 1996-11-01 |
Family
ID=14081815
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7093420A Withdrawn JPH08285526A (ja) | 1995-04-19 | 1995-04-19 | 画像認識方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH08285526A (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003506699A (ja) * | 1999-08-05 | 2003-02-18 | ダイムラークライスラー アクチエンゲゼルシャフト | 時間分解による写真測量式のホイール位置値の測定装置 |
| KR100763521B1 (ko) * | 2006-10-31 | 2007-10-04 | 한국전자통신연구원 | 이동 로봇의 시선 안정화 장치 |
| KR101487158B1 (ko) * | 2013-03-29 | 2015-02-06 | 아진산업(주) | 진동적응 비전검사시스템 |
| JP2015136778A (ja) * | 2014-01-24 | 2015-07-30 | キヤノン株式会社 | ロボット制御方法、ロボット装置、プログラム及び記録媒体 |
| JP2020055059A (ja) * | 2018-10-01 | 2020-04-09 | 株式会社Ｆｕｊｉ | 作業システム |
| JP7325666B1 (ja) * | 2022-04-14 | 2023-08-14 | 三菱電機株式会社 | ロボット制御装置およびピッキングシステム |
| JP2023124073A (ja) * | 2022-02-25 | 2023-09-06 | Dmg森精機株式会社 | 搬送装置、制御方法、および制御プログラム |
-
1995
- 1995-04-19 JP JP7093420A patent/JPH08285526A/ja not_active Withdrawn
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003506699A (ja) * | 1999-08-05 | 2003-02-18 | ダイムラークライスラー アクチエンゲゼルシャフト | 時間分解による写真測量式のホイール位置値の測定装置 |
| KR100763521B1 (ko) * | 2006-10-31 | 2007-10-04 | 한국전자통신연구원 | 이동 로봇의 시선 안정화 장치 |
| KR101487158B1 (ko) * | 2013-03-29 | 2015-02-06 | 아진산업(주) | 진동적응 비전검사시스템 |
| JP2015136778A (ja) * | 2014-01-24 | 2015-07-30 | キヤノン株式会社 | ロボット制御方法、ロボット装置、プログラム及び記録媒体 |
| JP2020055059A (ja) * | 2018-10-01 | 2020-04-09 | 株式会社Ｆｕｊｉ | 作業システム |
| JP2023124073A (ja) * | 2022-02-25 | 2023-09-06 | Dmg森精機株式会社 | 搬送装置、制御方法、および制御プログラム |
| JP7325666B1 (ja) * | 2022-04-14 | 2023-08-14 | 三菱電機株式会社 | ロボット制御装置およびピッキングシステム |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20020702 |