JPH10124130A - 組立装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 より複雑な組立作業を実現するためのロボッ
トプログラムをオフラインで短時間で自動生成して、実
際の環境で組立作業を実現する組立装置を提供する。 【解決手段】 ＣＡＤデータ入力手段１より組立部品の
３次元ＣＡＤデータを入力し、組立作業モデル生成手段
２においてペトリネットにより組立作業状態の遷移モデ
ルを自動生成する。ここで生成された複数の経路の中か
ら一つの経路を選択し、ロボットプログラム変換手段４
にてペトリネットの遷移図からロボットプログラムに変
換する。また、作業パラメータ抽出手段５により、必要
な作業パラメータをＣＡＤデータから抽出し、ロボット
プログラムに入力する。次に、プログラム評価手段６に
このロボットプログラムを入力し、ロボットの動作時間
等のコスト関数を用いて評価する。経路選択から評価ま
でを総当り的に繰り返し、その中で最適な経路をロボッ
トプログラムに変換して出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、組立装置、より詳
細には、多品種少量生産にフレクシブルに対応できる組
立装置の設計情報を用いた自動プログラミングに関す
る。

【０００２】

【従来の技術】従来、産業用ロボットに組立作業を行わ
せるためには、オペレータがその動作を手続き型のプロ
グラムにより記述し、更に各作業点を教示する必要があ
った。この方法は、多くの作業をロボットに行わせる場
合に、オペレータの多大な労力を要す。また、この方法
は、ロボットを教示するために生産を停止させる必要が
あり、経済的に大きな問題があった。

【０００３】これを解決する手段として、オフラインで
構成されたロボットシュミレータ上でロボットおよび作
業環境の幾何形状モデルを構築し、これをグラフィック
ディスプレイ上に表示して、この仮想環境内でオペレー
タが前記プログラミングと教示を行い、ロボットの教示
データを作成するオフライン教示方法がある。しかし、
このオフライン教示方法を用いてもオペレータは前記ロ
ボットの作業位置や経路を一つ一つ指定する必要があ
り、これも煩雑で時間のかかる大変な作業である。

【０００４】これを解決する手段として、ＣＡＤ上に構
築されたワークの幾何形状モデルから有用な特徴データ
や判別データを導出し、これをもとにロボットの教示位
置，姿勢，軌跡，動作コマンド列を自動生成する方法が
提案されている（特開平７−１６８６１７号公報）。し
かし、この方法では、 ・作業目標指令段階において、オペレータが作業の最終
目標を指示する手間がかかる、 ・動作データ設定段階において、オペレータが予め幾何
形状モデルから導出されたデータと動作データとのルー
ル付けを設定しておく必要があり、事前に予想できる簡
単な動作であれば可能だが、複雑な組立作業への応用は
記述が煩雑になり、困難である、 等の問題があった。

【０００５】これまでのロボットは手続き的なプログラ
ムを用いているが、これはセンサからの情報による条件
分岐や複雑な作業を表現するには記述が煩雑になり、困
難である。この問題を解決する手段として、並列的な動
作の記述が可能で、視覚化することで人間にとっても直
感的に理解しやすいネット型のプログラムがある。ネッ
ト型のプログラムとして、離散事象をモデル化すること
に有効な手法であるペトリネットが一般に知られてい
る。

【０００６】また、実際の作業環境は部品，ロボット，
部品供給装置，治具等の間に位置誤差等のバラツキが存
在し、シュミレータ内の仮想環境とはギャップがあるた
め、このオフライン教示方法によるプログラムをそのま
まロボットにダウンロードしただけでは組立作業を実現
することはできない。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】本発明は、より複雑な
組立作業を実現するためのロボットプログラムをオフラ
インで短時間で自動生成して、仮想環境だけでなく実際
の環境で組立作業を実現する組立装置を提供することを
目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】請求項１の発明は、ネッ
ト型プログラムを用いてＣＡＤデータからロボットの組
立プログラムを自動生成することを特徴とし、もって、
組立部品の３次元ＣＡＤデータを入力とし、ペトリネッ
トを用いて組立作業をモデル化し、最適経路を探索して
ロボットプログラムに変換することで、ロボットの組立
プログラムを短時間に自動生成することができ、これに
より大幅な作業者の労力，時間を低減でき、また、情報
が設計から製造へスムーズに移行でき迅速な対応がで
き、さらに、共通のモデルを使用した改善活動が可能と
なり、設計段階において既に考慮されている組立作業内
容，組立順序，組立効率を考慮した設計上の工夫等の設
計意図情報を有効利用できるようにしたものである。

【０００９】請求項２の発明は、請求項１の発明におい
て、組立性評価情報抽出手段を備えたことを特徴とし、
もって、組立性評価情報を抽出してＣＡＤ情報に反映さ
せることにより、設計段階で組立性の情報を知ることが
でき、組立性を考慮した設計を可能とし、これにより組
立性を向上し、大幅な生産時間の短縮，コストダウン，
作業者の労力の低減を可能としたものである。

【００１０】請求項３の発明は、請求項１の発明におい
て、ロボットに外界認識手段を備えたことを特徴とし、
もって、ロボットの手先に外界認識手段を備えることに
より、ロボットシュミレータ内の仮想環境と現実の環境
のギャップを補正し、これにより仮想環境だけではなく
実際の環境で組立作業を実現可能としたものである。

【００１１】請求項４の発明は、請求項３の発明におい
て、外界認識手段からの情報を用い、対象移動レベルの
モデル化をするための初期姿勢設定手段を備えたことを
特徴とし、もって、外界認識手段により認識した部品や
組立基体の姿勢を対象移動レベルのモデル化の初期姿勢
として入力することにより、モデルの組み合わせ爆発を
防ぐことができ、事前に組み合わせを絞り込み、短時間
での最適な経路生成を可能としたものである。

【００１２】請求項５の発明は、請求項３の発明におい
て、座標校正手段を備えることを特徴とし、もって、ロ
ボットの座標系とＬＲＦの座標系を容易に校正すること
ができ、構成作業の大幅な労力，時間短縮を可能とした
ものである。

【００１３】請求項６の発明は、請求項１の発明におい
て、作業良否判断手段と作業位置変更手段を備えること
を特徴とし、もって、外界認識手段からの情報を用いて
把持や組立の各作業に対する良否を判断し、作業がエラ
ーの場合、設定したオフセット量だけ教示位置を変更し
て作業を繰り返すことにより、部品のバラツキ，位置決
めによるバラツキ等に柔軟に対応して組立不良を防ぐこ
とができ、また、チョコ停を防ぎ、設備の稼働率を向上
させ、大幅なコストダウンを可能としたものである。

【００１４】

【発明の実施の形態】

（請求項１の発明）図１は、請求項１の発明の構成を示
す図で、まず、ＣＡＤデータ入力手段１により組立部品
の３次元ＣＡＤデータを入力し、組立作業モデル生成手
段２においてペトリネットにより組立作業状態の遷移モ
デルを自動生成する。ここで生成された複数の経路の中
から一つの経路を経路選択手段３により選択し、ロボッ
トプログラム変換手段４にてペトリネットの遷移図から
ロボットプログラムに変換する。ロボットプログラム変
換手段４は、ペトリネットとロボット言語の変換テーブ
ルを持つインタプリタである。また、作業パラメータ抽
出手段５により、必要な作業パラメータ（組立位置，組
み付け方向等）をＣＡＤデータから抽出し、ロボットプ
ログラムに入力する。次に、ロボットシュミレーション
機能を持つプログラム評価手段６にこのロボットプログ
ラムを入力し、ロボットの動作時間等のコスト関数を用
いて評価する。さらにここでは過去の経路と比較して最
適な経路を記憶する。経路選択手段３から評価手段６ま
でを総当り的に繰り返し、その中で最適な経路をロボッ
トプログラムに変換してロボットプログラム出力手段７
より出力する。

【００１５】図２は、図１に示した組立作業モデル生成
手段２を説明するための図で、組立作業計画は対象状態
レベル，対象移動レベル，手先移動レベル，サーボレベ
ルに分けられる。ここでは前者３つのレベルについてペ
トリネットによるモデル化を行う。

【００１６】〔対象状態レベル〕組立順序をペトリネッ
トでモデル化する。モデルの各トランジションは、ロボ
ットによる作業を表す。図３（Ａ），（Ｂ）は簡単な組
立例と組立順序のモデル化を示し、図３（Ａ）に部品
Ａ，Ｂ，Ｃを、図３（Ｂ）にこれら部品Ａ，Ｂ，Ｃの組
立順序を示す。

【００１７】〔対象移動レベル〕部品の姿勢の変化をペ
トリネットを用いてモデル化する。これは組立作業を容
易にするために基体の姿勢を変えることがあるためであ
る。これにより上記の作業モデルを拡張する。基本的に
は、代表的な基体の姿勢と、組み付け部品の接近位置を
モデル化する。図４に基体Ａの姿勢変化と部品Ｂ，Ｃが
接近位置まで搬送されるまでの組立動作をモデル化した
ものを示す。

【００１８】〔手先移動レベル〕ここでは組立作業とし
て一般的である以下のような要素作業を手続き的に定義
し、ペトリネットによりモデル化する。 ・組立対象へ移動 ・目標部品の選択，把持 ・組立位置まで移送 ・組立 ・退避

【００１９】以上より階層的にモデル化でき、各階層で
ペトリネットの種類を変えることができる。例えば、対
象状態レベルと対象移動レベルでは単純ペトリネットを
用い、手先移動レベルではロボットの動作時間を評価す
るために時間ペトリネットを用いる。また、各階層でペ
トリネット要素の持つ意味が異なる。表１に各階層のペ
トリネット要素の持つ意味を示す。

【００２０】

【表１】

【００２１】作業パラメータ抽出手段では、組立に必要
な作業パラメータをＣＡＤデータより抽出する。その中
で組み付け方向については、特殊な組立を除いて拘束さ
れていない自由度の方向となる。部品の拘束条件は単位
球でモデル化する。図５に組み付け方向抽出方法の説明
図を示す。各部品に対して拘束されている方向ベクトル
を計算し、単位球１０上にプロットする。プロットされ
ていない領域の中心における方向ベクトルが組み付け方
向である。この値は、部品の組み立て状態によって変化
するため、注意が必要である。

【００２２】（請求項２の発明）図６は、請求項２の発
明の構成を示す図で、この発明は、請求項１の発明に加
えて組立性評価情報抽出手段１１を備え、現段階の設計
における最適なロボットプログラムの評価結果（例え
ば、ロボットの動作時間等）を抽出し、ＣＡＤ情報に反
映させる。

【００２３】（請求項３の発明）図７は、請求項３の発
明の構成を示す図で、例えば、ロボットの手先に高速に
高精度な距離画像を撮像することができるLaser Range
Finder（ＬＲＦ）を備え、これにより得られた距離画像
を処理することにより外界認識を行う。請求項１の発明
によりオフライン教示されたロボットプログラムは、ロ
ボットシュミレータ内の仮想環境での位置を基準として
いるため現実の環境とはギャップが存在し、このままで
は組立が不可能である。そこで、供給された部品や組立
基体の位置姿勢を外界認識手段（ＬＲＦ）により認識し
ロボットにフィードバックすることにより、シュミレー
タ内の仮想環境と現実の環境とのギャップを補正する。

【００２４】（請求項４の発明）図８は、請求項４の発
明の構成を示す図で、この発明は、請求項３の外界認識
手段（ＬＲＦ）１２により認識した部品や組立基体の姿
勢を、初期姿勢設定手段１３により対象移動レベルのモ
デル化の初期姿勢として入力するようにしたものであ
る。

【００２５】（請求項５の発明）図９は、請求項５の発
明の構成を示す図で、この発明は、請求項３の発明の構
成に加えて座標校正手段を備える。例えば、外部視覚装
置（ＣＣＤ）を備え、これによりロボットの座標系とＬ
ＲＦの座標系を校正するようにしたものである。

【００２６】（請求項６の発明）図１０は、請求項６の
発明の構成を示す図で、この発明は、請求項１の発明の
構成に加えて作業良否判断手段１４と作業位置変更手段
１５を備え、例えば、ＬＲＦのような外界認識手段から
の情報を用いて把持や組立の各作業に対する良否を判断
する手段１４を備え、作業の良否判断結果がエラーの場
合、作業位置変更手段１５において部品自体のバラツ
キ，位置決めによるバラツキ等を考慮して設定したオフ
セット量だけ教示位置を変更して作業を繰り返すように
したものである。

【００２７】（その他の発明例１）図１１は、その他の
発明例１の構成を示す図で、この発明例１は、請求項１
の発明の構成に加えて作業良否判断手段１４と作業変更
手段１５を備え、作業変更手段１５は繰り返し作業等の
エラー処理作業モデルをマクロ定義したデータベースを
持ち、作業の良否判断結果がエラーの場合、そのエラー
に合ったエラー処理作業を選択，実行する。この発明例
１によると、作業変更手段１５は繰り返し作業等のエラ
ー処理作業モデルをマクロ定義したデータベースを持
ち、作業がエラーの場合、そのエラーに合ったエラー処
理作業をデータベースから選択，実行することにより、
部品のバラツキ，位置決めによるバラツキ等に柔軟に対
応し組立不良を防ぐことができる。また、チョコ停を防
ぎ、設備の稼働率を向上することができるので、大幅な
コストダウンが可能となる。

【００２８】（その他の発明例２）図１２は、その他の
発明例２の構成を示す図で、この発明例２は、前記発明
例１の構成に加えて作業学習手段１６を備え、これによ
り作業の良否判断結果がエラーである頻度が多いと判断
された場合、ロボットプログラムにエラー処理作業を追
加する。また、追加したエラー処理作業の使用頻度が少
ないと判断された場合、その作業をロボットプログラム
から削除する。この発明例２によると、作業学習手段１
６により、作業の良否判断結果がエラーである頻度が多
いと判断された場合、ロボットプログラムにエラー処理
作業を追加する。また、追加したエラー処理作業の使用
頻度が少ないと判断された場合、その作業をロボットプ
ログラムから削除する。このことにより、エラー処理を
含むロボットの組立プログラムが自律的に生成でき、部
品のバラツキ，位置決めによるバラツキ等に柔軟に対応
できチョコ停に強い組立装置が実現できる。

【００２９】

【発明の効果】

請求項１の発明の効果：組立部品の３次元ＣＡＤデータ
を入力とし、ペトリネットを用いて組立作業をモデル化
し、最適経路を探索してロボットプログラムに変換する
ことでロボットの組立プログラムを短時間に自動生成す
ることができる。これにより大幅な作業者の労力，時間
を低減できる。また、情報が設計から製造へスムーズに
移行でき迅速な対応ができるようになる。さらに、共通
のモデルを使用した改善活動が可能となるため、設計段
階において既に考慮されている組立作業内容，組立順
序，組立効率を考慮した設計上の工夫等の設計意図情報
を有効利用できる（コンカレント生産）。

【００３０】請求項２の発明の効果：組立性評価情報を
抽出しＣＡＤ情報に反映させることにより、設計段階で
組立性の情報を知ることができ、組立性を考慮した設計
が可能となる。これにより、組立性が向上し大幅な生産
時間短縮，コストダウン，作業者の労力の低減が可能と
なる。

【００３１】請求項３の発明の効果：ロボットの手先に
外界認識手段を備えることにより、ロボットシュミレー
タ内の仮想環境と現実の環境のギャップを補正する。こ
れにより、仮想環境だけではなく実際の環境で組立作業
を実現することができる。

【００３２】請求項４の発明の効果：外界認識手段によ
り認識した部品や組立基体の姿勢を対象移動レベルのモ
デル化の初期姿勢として入力することにより、モデルの
組み合わせ爆発を防ぐことができ、事前に組み合わせを
絞り込めるので短時間に最適な経路生成が可能となる。

【００３３】請求項５の発明の効果：外部視覚装置を備
えることにより、ロボットの座標系とＬＲＦの座標系を
容易に校正することができ、構成作業の大幅な労力，時
間短縮が可能となる。

【００３４】請求項６の発明の効果：外界認識手段から
の情報を用いて把持や組立の各作業に対する良否を判断
し、作業がエラーの場合、設定したオフセット量だけ教
示位置を変更して作業を繰り返すことにより、部品のバ
ラツキ，位置決めによるバラツキ等に柔軟に対応し組立
不良を防ぐことができる。また、チョコ停を防ぎ、設備
の稼働率を向上することができるので、大幅なコストダ
ウンが可能となる。

【００３５】発明例１の効果：作業変更手段１５は繰り
返し作業等のエラー処理作業モデルをマクロ定義したデ
ータベースを持ち、作業がエラーの場合、そのエラーに
合ったエラー処理作業をデータベースから選択，実行す
ることにより、部品のバラツキ，位置決めによるバラツ
キ等に柔軟に対応し組立不良を防ぐことができる。ま
た、チョコ停を防ぎ、設備の稼働率を向上することがで
きるので、大幅なコストダウンが可能となる。

【００３６】発明例２の効果：作業学習手段１６によ
り、作業の良否判断結果がエラーである頻度が多いと判
断された場合、ロボットプログラムにエラー処理作業を
追加する。また、追加したエラー処理作業の使用頻度が
少ないと判断された場合、その作業をロボットプログラ
ムから削除する。このことにより、エラー処理を含むロ
ボットの組立プログラムが自律的に生成でき、部品のバ
ラツキ，位置決めによるバラツキ等に柔軟に対応できチ
ョコ停に強い組立装置が実現できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 請求項１の発明の構成を示す図である。

【図２】 組立作業モデル生成手段を説明するための図
である。

【図３】 簡単な組立例と組立順序のモデル化を示す図
である。

【図４】 基体の姿勢変化と部品が接近位置まで搬送さ
れるまでの組立動作をモデル化したものを示す図であ
る。

【図５】 組み付け方向抽出方法の説明するための図で
ある。

【図６】 請求項２の発明の構成を示す図である。

【図７】 請求項３の発明の構成を示す図である。

【図８】 請求項４の発明の構成を示す図である。

【図９】 請求項５の発明の構成を示す図である。

【図１０】 請求項６の発明の構成を示す図である。

【図１１】 発明例１の構成を示す図である。

【図１２】 発明例２の構成を示す図である。

【符号の説明】

１…ＣＡＤデータ入力手段、２…組立作業モデル生成手
段、３…経路選択手段、４…ロボットプログラム変換手
段、５…作業パラメータ抽出手段、６…プログラム評価
手段、７…ロボットプログラム出力手段、１０…単位
球、１１…組立性評価情報抽出手段、１２…外界認識手
段（ＬＲＦ）、１３…初期姿勢設定手段、１４…作業良
否判断手段、１５…作業位置変更手段、１６…作業学習
手段。

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ネット型プログラムを用いてＣＡＤデー
   タからロボットの組立プログラムを自動生成することを
   特徴とする自動組立装置。
2. 【請求項２】 組立性評価情報抽出手段を備えることを
   特徴とする請求項１記載の自動組立装置。
3. 【請求項３】 ロボットに外界認識手段を備えることを
   特徴とする請求項１記載の自動組立装置。
4. 【請求項４】 前記外界認識手段からの情報を用い、対
   象移動レベルのモデル化をするための初期姿勢設定手段
   を備えることを特徴とする請求項３記載の自動組立装
   置。
5. 【請求項５】 座標校正手段を備えることを特徴とする
   請求項３記載の自動組立装置。
6. 【請求項６】 作業良否判断手段と作業位置変更手段を
   備えることを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記
   載の自動組立装置。