JPH1124724A - Method and device for generating robot program - Google Patents
Method and device for generating robot programInfo
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- JPH1124724A JPH1124724A JP18364297A JP18364297A JPH1124724A JP H1124724 A JPH1124724 A JP H1124724A JP 18364297 A JP18364297 A JP 18364297A JP 18364297 A JP18364297 A JP 18364297A JP H1124724 A JPH1124724 A JP H1124724A
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- teaching
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Abstract
Description
【0001】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、産業用ロボットの
稼働プログラムを生成するロボットプログラム生成方法
及び生成装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method and an apparatus for generating an operation program for an industrial robot.
【0002】[0002]
【従来の技術】近時では、生産工程や製造工程の自動化
に伴って産業用ロボットが積極的に導入されている。2. Description of the Related Art In recent years, industrial robots have been actively introduced along with automation of production processes and manufacturing processes.
【0003】このような産業用ロボットは、これを動作
させる動作プログラムを作成する必要があるが、特に対
象ワークの経路動作プログラムの作成では、実際に産業
用ロボットを用い、対象とするワークに沿わせて動かす
ことによりティーチングする方法が従来より採用されて
いる。すなわち、生産ライン上の産業用ロボットの作業
スペースに、製作した対象ワークを設置し、その対象ワ
ークと産業用ロボットとでティーチングを実施している
(これを従来技術1という)。In such an industrial robot, it is necessary to create an operation program for operating the industrial robot. In particular, when creating a path operation program for a target work, an industrial robot is actually used and the target work is performed in accordance with the target work. A method of teaching by moving the camera has been conventionally employed. That is, a manufactured target work is installed in a work space of an industrial robot on a production line, and teaching is performed between the target work and the industrial robot (this is referred to as conventional technology 1).
【0004】また、近時では、オフライン装置を用いて
ロボットプログラムを作成する方法(例えば、特開平7
−311613号公報参照)も提案されている(これを
従来技術2という)。Recently, a method of creating a robot program using an off-line device (for example, Japanese Patent Application Laid-Open
Japanese Patent No. 3111613) has also been proposed (this is referred to as prior art 2).
【0005】この従来技術2のプログラム作成方法は、
ロボット動作のための少なくとも1つのシーケンスパタ
ーンと、幾何学量表現変数を含む形式の教示点位置デー
タとを用意し、用意された少なくとも1つのシーケンス
パターンの中からの択一的な選択によってロボット動作
プログラム中に含まれるシーケンスを指定するととも
に、指定されたシーケンスに関連した教示点位置データ
に含まれる幾何学量表現変数の値を指定する。そして、
指定された幾何学量表現変数の値に基づいて、指定され
たシーケンスに関連した教示点位置を求め、この指定内
容と教示点位置とに基づいてロボット動作プログラムを
作成するものである。すなわち、入力した対象ワークの
特徴量を用い、ロボット言語に従って、その都度ロボッ
トプログラムを最初から最後までオフラインで生成する
ものである。[0005] The program creation method of the prior art 2 is as follows.
At least one sequence pattern for robot operation and teaching point position data in a format including a geometric quantity expression variable are prepared, and the robot operation is performed by an alternative selection from at least one prepared sequence pattern. A sequence included in the program is specified, and a value of a geometric quantity expression variable included in the teaching point position data related to the specified sequence is specified. And
A teaching point position related to a specified sequence is obtained based on a value of a specified geometric quantity expression variable, and a robot operation program is created based on the specified content and the teaching point position. That is, a robot program is generated off-line from the beginning to the end in each case according to the robot language using the input feature amount of the target work.
【0006】[0006]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来技
術1の方法では、以下に示すような問題点があった。す
なわち、対象ワークが製作されるまでティーチングを実
施することができない。ティーチングを行うことのでき
る技術者が必要であるため、技術者の能力差等によりテ
ィーチング精度にばらつきを生じる。プログラムを最初
から作成するため、多大なティーチング工数が必要とな
る。生産(製造)ラインを休止してティーチングを実施
する必要があるため、多大なティーチング時間(日数)
が必要となる。However, the method of the prior art 1 has the following problems. That is, teaching cannot be performed until the target work is manufactured. Since a technician who can perform teaching is required, there is a variation in teaching accuracy due to a difference in technician ability or the like. Since the program is created from the beginning, a large number of teaching steps are required. A large amount of teaching time (days) because the production (manufacturing) line must be stopped and teaching must be performed
Is required.
【0007】また、従来技術2の方法では、以下に示す
ような問題点があった。すなわち、ロボットが動作可能
な作業順を最初から生成するため、多大な工数が必要と
なる。形状の一部若しくは取付部品が異なる対象ワーク
には対応できない。ロボット動作を変更するためには、
プログラムを再度生成する必要がある。対象ワークの特
徴量を用いて全てのティーチングポイントデータを算出
するための式を、予め求めておく必要がある。Further, the method of the prior art 2 has the following problems. That is, since the work order in which the robot can operate is generated from the beginning, a large number of man-hours are required. It is not possible to cope with a target work having a part of the shape or a different mounting part. To change the robot behavior,
You need to generate the program again. An expression for calculating all the teaching point data using the feature amount of the target work needs to be obtained in advance.
【0008】本発明はこのような問題点を解決すべく創
案されたもので、その目的は、プログラム生成時間やテ
ィーチング時間の短縮、及びティーチング精度の均一化
が図れるとともに、異なったワークに対しても適用で
き、かつ全ティーチングポイントデータを求める式の作
成を不要としたロボットプログラム生成方法及び生成装
置を提供することにある。The present invention has been devised to solve such problems, and its object is to shorten the program generation time and the teaching time and to make the teaching accuracy uniform, and to solve different works. Another object of the present invention is to provide a method and an apparatus for generating a robot program which can also be applied and which does not require the creation of an equation for obtaining all teaching point data.
【0009】[0009]
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するた
め、本発明の請求項1記載のロボットプログラム生成方
法は、対象ワークをその特徴に基づいて分類した複数の
モデルと、各モデルに基づいてティーチングポイントデ
ータを算出するとともに、別の新たな付加モデルに基づ
いてティーチングポイントデータを算出するためのティ
ーチングルールと、加工用ツールの姿勢を決定するため
の姿勢マスタと、座標変換のための変換用データとが予
め登録されたマスタデータを備え、このマスタデータに
登録された前記複数のモデルから一つのモデルを選択
し、この選択したモデルに入力された特徴量と前記マス
タデータのティーチングルールとに基づいてティーチン
グポイントを算出する手順と、前記特徴量と前記マスタ
データに登録された付加モデルに対応するティーチング
ルールとに基づいてティーチングポイントを算出する手
順と、算出された各ティーチングポイントにおける姿勢
データを前記マスタデータの姿勢マスタに基づいて算出
する手順と、算出されたティーチングポイントデータと
姿勢データとを結合する手順と、結合により得られたデ
ータを入力された指示に従って並べ替える手順と、並べ
替えられたデータをロボット原点を基準とするデータに
変換する手順とを備えたものである。According to a first aspect of the present invention, there is provided a method for generating a robot program, comprising: a plurality of models in which a target work is classified based on its characteristics; A teaching rule for calculating teaching point data and calculating teaching point data based on another new additional model, a posture master for determining the posture of the machining tool, and a conversion for coordinate conversion Data is provided with master data registered in advance, one model is selected from the plurality of models registered in the master data, and the feature amount input to the selected model and the teaching rule of the master data are selected. Calculating the teaching point based on the characteristic amount and the attribute registered in the master data. A procedure for calculating a teaching point based on a teaching rule corresponding to a model, a procedure for calculating attitude data at each of the calculated teaching points based on the attitude master of the master data, a calculated teaching point data and an attitude It is provided with a procedure for combining the data, a procedure for rearranging the data obtained by the coupling according to the input instruction, and a procedure for converting the rearranged data into data based on the robot origin.
【0010】また、本発明の請求項2記載のロボットプ
ログラム生成方法は、請求項1記載のものにおいて、変
換された前記ロボット原点を基準とするデータを、その
ロボットに規定されているプログラム言語に変換する手
順を備えたものである。According to a second aspect of the present invention, there is provided a robot program generating method according to the first aspect, wherein the converted data based on the robot origin is converted into a program language defined for the robot. It has a procedure for conversion.
【0011】また、本発明の請求項3記載のロボットプ
ログラム生成装置は、対象ワークをその特徴に基づいて
分類した複数のモデル、各モデルに基づいてティーチン
グポイントデータを算出するとともに、別の新たな付加
モデルに基づいてティーチングポイントデータを算出す
るためのティーチングルール、加工用ツールの姿勢を決
定するための姿勢マスタ、及び座標変換のための変換用
データが予め登録されたマスタデータと、このマスタデ
ータに登録された前記複数のモデルから一つのモデルを
選択して、この選択したモデルに特徴量を入力するとと
もに、別の新たな付加モデルに基づいてティーチングル
ールを入力し、また並び替え順の指示を入力する入力手
段と、この入力手段により入力された特徴量と前記マス
タデータのティーチングルールとに基づいてティーチン
グポイントを算出するとともに、前記特徴量と前記マス
タデータに登録された付加モデルに対応するティーチン
グルールとに基づいてティーチングポイントを算出する
ティーチングポイント算出手段と、このティーチングポ
イント算出手段によって算出された各ティーチングポイ
ントにおける姿勢データを前記マスタデータの姿勢マス
タに基づいて算出する姿勢データ算出手段と、前記ティ
ーチングポイント算出手段によって算出されたティーチ
ングポイントデータと前記姿勢データ算出手段によって
算出された姿勢データとを結合するデータ結合手段と、
このデータ結合手段によって結合されたデータを、前記
入力手段により入力された指示に従って並べ替える並替
手段と、この並替手段によって並べ替えられたデータを
ロボット原点を基準とするデータに変換する変換手段と
を備えたものである。A robot program generating apparatus according to a third aspect of the present invention calculates a plurality of models obtained by classifying a target work based on the characteristics thereof, calculates teaching point data based on each model, and further develops another new model. A master data in which teaching rules for calculating teaching point data based on the additional model, an attitude master for determining the attitude of the processing tool, and conversion data for coordinate conversion are registered in advance, and the master data One model is selected from the plurality of models registered in, a feature value is input to the selected model, a teaching rule is input based on another new additional model, and a rearrangement order is specified. Input means for inputting the characteristic amount and the tee of the master data. Teaching point calculating means for calculating a teaching point based on a teaching rule and calculating a teaching point based on the feature amount and a teaching rule corresponding to the additional model registered in the master data; and a teaching point calculating means. Posture data calculating means for calculating the posture data at each teaching point calculated based on the posture master of the master data; teaching point data calculated by the teaching point calculating means; and posture data calculated by the posture data calculating means. Data combining means for combining the posture data;
Rearranging means for rearranging the data combined by the data combining means in accordance with an instruction input by the input means; and converting means for converting the data rearranged by the rearranging means into data based on the robot origin. It is provided with.
【0012】また、本発明の請求項4記載のロボットプ
ログラム生成装置は、対象ワークをその特徴に基づいて
分類した複数の本体モデル及び部品モデル、各本体モデ
ル及び各部品モデルに基づいてティーチングポイントデ
ータを算出するためのティーチングルール、加工用ツー
ルの姿勢を決定するための姿勢マスタ、及び座標変換の
ための変換用データが登録されたマスタデータと、対象
ワークをその特徴に基づいて複数の本体モデルと部品モ
デルとに分類するとともに、その分類した本体モデルに
対してその特徴量を登録するテーブルを格納した本体登
録ファイル、及び分類した部品モデルに対してその特徴
量を登録するテーブルを格納した部品登録ファイルと、
これら本体登録ファイル及び部品登録ファイルを用いて
新たに登録された本体モデル及び部品モデルを前記マス
タデータに登録する登録手段と、このマスタデータに登
録された前記複数の本体モデル及び部品モデルからーつ
の本体モデル及び部品モデルを選択して、この選択した
本体モデル及び部品モデルに特徴量を入力するととも
に、並び替え順の指示を入力する入力手段と、この入力
手段により入力された特徴量と前記マスタデータのティ
ーチングルールとに基づいてティーチングポイントを算
出するとともに、前記特徴量と前記マスタデータに登録
された付加モデルに対応するティーチングルールとに基
づいてティーチングポイントを算出するティーチングポ
イント算出手段と、このティーチングポイント算出手段
によって算出された各ティーチングポイントにおける姿
勢データを前記マスタデータの姿勢マスタに基づいて算
出する姿勢データ算出手段と、前記ティーチングポイン
ト算出手段によって算出されたティーチングポイントデ
ータと前記姿勢データ算出手段によって算出された姿勢
データとを結合するデータ結合手段と、このデータ結合
手段によって結合されたデータを、前記入力手段により
入力された指示に従って並べ替える並替手段と、この並
替手段によって並べ替えられたデータをロボット原点を
基準とするデータに変換する変換手段とを備えたもので
ある。According to a fourth aspect of the present invention, there is provided a robot program generating apparatus, comprising: a plurality of main body models and component models obtained by classifying a target work based on its characteristics; and teaching point data based on each main body model and each component model. The master data in which the teaching rule for calculating the position, the attitude master for determining the attitude of the processing tool, and the conversion data for coordinate conversion, and the target workpiece are divided into a plurality of body models based on their characteristics. And a part model, and a main body registration file storing a table for registering the characteristic amount for the classified main body model, and a part storing a table for registering the characteristic amount for the classified part model A registration file,
A registration unit for registering the newly registered body model and part model in the master data using the body registration file and the part registration file; and a plurality of body models and part models registered in the master data. Input means for selecting a body model and a part model, inputting a feature amount to the selected body model and part model, and inputting an instruction of a rearrangement order; a feature amount input by the input means; Teaching point calculating means for calculating a teaching point based on a data teaching rule, and calculating a teaching point based on the feature quantity and a teaching rule corresponding to the additional model registered in the master data; and Calculated by point calculation means Attitude data calculating means for calculating attitude data at the teaching point based on the attitude master of the master data, and combining the teaching point data calculated by the teaching point calculating means with the attitude data calculated by the attitude data calculating means. Data combining means, sorting means for sorting the data combined by the data combining means in accordance with an instruction input by the input means, and data sorted by the sorting means with reference to the robot origin. Conversion means for converting the data into data.
【0013】また、本発明の請求項5記載のロボットプ
ログラム生成装置は、請求項3又は4記載のものにおい
て、ティーチングルールを登録するテーブルを格納した
ティーチングルール登録ファイルと、このティーチング
ルール登録ファイルを用いて新たに登録されたティーチ
ングルールを前記マスタデータに登録する登録手段とを
備えたものである。According to a fifth aspect of the present invention, there is provided a robot program generating apparatus according to the third or fourth aspect, further comprising: a teaching rule registration file storing a table for registering a teaching rule; and a teaching rule registration file. Registering means for registering the newly registered teaching rule in the master data.
【0014】[0014]
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して説明する。図1は、本発明のロボット
プログラム生成方法を実行するためのロボットプログラ
ム生成装置の全体構成を示しており、本実施形態では、
塗装用ロボットに適用した例を示している。ただし、そ
の他の溶接ロボット等に対する駆動用プログラムの簡易
生成についても適用できることは当然である。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 shows an overall configuration of a robot program generation device for executing the robot program generation method of the present invention.
The example applied to the painting robot is shown. However, it is natural that the present invention can be applied to simple generation of a driving program for other welding robots and the like.
【0015】このロボットプログラム生成装置は、対象
ワークをその特徴に基づいて分類したモデルデータ1
a、分類された各モデルデータに基づいてティーチング
ポイントデータを算出するためのティーチングルール1
b、別の新たな付加モデルに基づいてティーチングポイ
ントデータを算出するためのティーチングルール1c、
加工用ツールの姿勢を決定するための姿勢マスタ1d、
ツールデータ1e、レイアウトデータ1f、ロボット幾
何データ1g、及びロボット言語データ1hが予め登録
されたマスタデータ1を備えている。This robot program generating apparatus is a model program which classifies a target work based on its characteristics.
a, Teaching rule 1 for calculating teaching point data based on each classified model data
b, a teaching rule 1c for calculating teaching point data based on another new additional model,
A posture master 1d for determining the posture of the processing tool,
It has master data 1 in which tool data 1e, layout data 1f, robot geometric data 1g, and robot language data 1h are registered in advance.
【0016】そして、このマスタデータ1に登録された
複数のモデルから一つのモデルを選択し、この選択した
モデルに特徴量(辺の長さ、角度、別の新たな付加モデ
ルに基づくティーチングルールなど)を入力するととも
に並び替え順の指示を入力する入力手段2と、この入力
手段2により選択されたモデル(対象ワーク)と入力さ
れた特徴量とに基づいて、その対象ワークの原点、傾
き、特徴点を算出する原点/傾き/特徴点算出手段3
と、入力手段2により入力された特徴量とマスタデータ
1のティーチングルール1bとに基づいてティーチング
ポイントを算出するとともに、この特徴量とマスタデー
タに登録された付加モデルに対応するティーチングルー
ル1cとに基づいてティーチングポイントを算出するテ
ィーチングポイント算出手段4と、このティーチングポ
イント算出手段4によって算出された各ティーチングポ
イントにおける姿勢データを、マスタデータ1の姿勢マ
スタ1dに基づいて算出する姿勢データ算出手段5と、
ティーチングポイント算出手段4によって算出されたテ
ィーチングポイントデータと姿勢データ算出手段5によ
って算出された姿勢データとを結合するデータ結合手段
6と、このデータ結合手段6によって結合されたデータ
を、入力手段2により入力された指示に従って並べ替え
る並替手段7と、この並替手段7によって並べ替えられ
たデータをロボット原点を基準とするデータに変換する
第1の変換手段8と、この第1の変換手段8により変換
されたロボット原点を基準とするデータを、さらにその
ロボットに規定されているプログラム言語に変換する第
2の変換手段9とを備えた構成となっている。Then, one model is selected from a plurality of models registered in the master data 1, and the selected model is given a feature amount (length of side, angle, teaching rule based on another new additional model, etc.). ) And inputting the instruction of the sorting order, and based on the model (target work) selected by the input means 2 and the input feature amount, the origin, inclination, Origin / tilt / feature point calculation means 3 for calculating feature points
The teaching point is calculated based on the feature amount input by the input means 2 and the teaching rule 1b of the master data 1, and the teaching point is calculated based on the feature amount and the teaching rule 1c corresponding to the additional model registered in the master data. Teaching point calculating means 4 for calculating a teaching point based on the position data; and attitude data calculating means 5 for calculating attitude data at each teaching point calculated by the teaching point calculating means 4 based on the attitude master 1d of the master data 1. ,
A data combining unit 6 for combining the teaching point data calculated by the teaching point calculating unit 4 with the posture data calculated by the posture data calculating unit 5, and the data combined by the data combining unit 6 are input by the input unit 2. Rearranging means 7 for rearranging according to the input instruction, first converting means 8 for converting the data rearranged by the rearranging means 7 into data based on the robot origin, and first converting means 8 And a second conversion means 9 for converting the data based on the robot origin converted by the above into a program language defined for the robot.
【0017】また、各手段3,4,5,7で算出された
データ、及び第2の変換手段9で作成されたロボットプ
ログラムは、RAM等の記憶手段10のそれぞれの記憶
領域に格納される。The data calculated by the means 3, 4, 5, 7 and the robot program created by the second conversion means 9 are stored in respective storage areas of the storage means 10 such as a RAM. .
【0018】モデルデータ1aには、対象ワークをその
特徴に基づいて分類した複数のモデルデータが記述され
ている。各モデルに基づいてティーチングポイントデー
タを算出するためのティーチングルール1bには、ワー
クの特徴点よりティーチングポイントデータを算出する
ためのルールが記述されている。ティーチングポイント
データとしては、例えば「基準ポイントからX軸方向に
吹付パターン幅だけ移動する。」、「基準ポイントから
Y軸方向に吹付パターン幅だけ移動する。」といったデ
ータである。The model data 1a describes a plurality of model data obtained by classifying the target work based on its characteristics. The teaching rule 1b for calculating the teaching point data based on each model describes a rule for calculating the teaching point data from the feature points of the work. The teaching point data is, for example, data "moves by the spray pattern width in the X-axis direction from the reference point", and "moves by the spray pattern width in the Y-axis direction from the reference point".
【0019】別の新たな付加モデルに対応するティーチ
ングルール1cには、対象ワークの特徴量を使って入力
手段2から入力されたティーチングポイントデータの算
出式に従って、ティーチングポイントデータを算出する
ためのルールが記述されている。A teaching rule 1c corresponding to another new additional model includes a rule for calculating teaching point data according to a formula for calculating teaching point data input from the input means 2 using the feature amount of the target work. Is described.
【0020】加工用ツールの姿勢を決定するための姿勢
マスタ1dには、対象ワークに対するロボットの手首
(フランジ面)の角度が記述されている。ツールデータ
1eには、使用する工具の寸法及びロボットのフランジ
面から対象ワークに作用する点までの距離等が記述され
ている。The posture master 1d for determining the posture of the working tool describes the angle of the robot's wrist (flange surface) with respect to the target work. The tool data 1e describes the dimensions of the tool to be used, the distance from the flange surface of the robot to the point acting on the target work, and the like.
【0021】レイアウトデータ1fには、ロボット座標
と対象ワークの基準座標との3次元的な位置関係が記述
されている。すなわち、各軸(X,Y,Z)の距離と、
各軸の回転角度(Rx ,Ry ,Rz )とが記述されてい
る。The layout data 1f describes a three-dimensional positional relationship between the robot coordinates and the reference coordinates of the target work. That is, the distance of each axis (X, Y, Z)
The rotation angle (Rx, Ry, Rz) of each axis is described.
【0022】ロボット幾何データ1gには、ロボットの
幾何データが記述されている。すなわち、3次元の空間
点へ移動するために必要なロボットデータ(ロボットア
ーム長さ、ロボット角関節データ等)が記述されてい
る。The robot geometric data 1g describes the robot geometric data. That is, robot data (robot arm length, robot corner joint data, etc.) necessary to move to a three-dimensional space point is described.
【0023】ロボット言語データ1hには、ロボットの
命令文が記述されている。すなわち、ロボットの移動命
令、工具を使用するための命令、搬送装置を稼働するた
めの命令、外部装置との信号の送受信を行うための命令
等である。The robot language data 1h describes a robot command sentence. That is, the commands include a command to move the robot, a command to use a tool, a command to operate the transfer device, and a command to transmit and receive signals to and from an external device.
【0024】入力手段2は、マスタデータ1のモデルデ
ータ1aに登録された複数のモデルから、対象ワークに
似たモデルを一つ選択し、この選択したモデルに特徴量
(各辺の長さや辺と辺とのなす角度等)を入力するとと
もに、別の新たな付加モデルに基づいてティーチングル
ールを入力し、また並び替え順(ロボットの移動順)の
指示を入力するブロックである。入力手段2から入力さ
れる新たなティーチングルールの登録方法は、予めルー
ルを登録する方法とは異なり、直接データを入力して登
録する方法や、登録してある変数と数値とを組み合わせ
て登録する方法などがある。この登録方法は、システム
開発用の知識を必要とせず、単に必要なポイントデータ
の算出式と吹き付け技術とをマスターすれば、誰でも実
行できる登録方法となっている。The input means 2 selects one model similar to the target work from a plurality of models registered in the model data 1a of the master data 1, and assigns a feature amount (length of each side or side) to the selected model. This is a block for inputting a teaching rule based on another new additional model, and inputting an instruction of a rearrangement order (a moving order of the robot) based on another new additional model. A method of registering a new teaching rule input from the input means 2 is different from a method of registering a rule in advance, a method of directly inputting and registering data, or a method of registering a combination of a registered variable and a numerical value. There are methods. This registration method does not require knowledge for system development, and is a registration method that can be executed by anyone simply by mastering the necessary point data calculation formula and spraying technique.
【0025】原点/傾き/特徴点算出手段3の原点算出
部は、入力手段2からの入力データに基づき、対象ワー
クの中心点(座標原点)を算出するブロックである。ま
た、原点/傾き/特徴点算出手段3の傾き算出部は、対
象ワークの各面の傾きを求めるブロックであり、各辺の
長さのみのデータの場合、2辺がなす角度を2辺の長さ
より求める。The origin calculation section of the origin / inclination / characteristic point calculation means 3 is a block for calculating the center point (coordinate origin) of the target work based on the input data from the input means 2. The inclination calculating unit of the origin / inclination / characteristic point calculating means 3 is a block for calculating the inclination of each surface of the target work. In the case of data of only the length of each side, the angle formed by the two sides is determined by the two sides. Obtain from length.
【0026】また、原点/傾き/特徴点算出手段3の特
徴点算出部は、対象ワークの特徴量より対象ワークの中
心点(座標原点)からみた特徴点の3次元位置データを
算出するブロックである。The feature point calculation section of the origin / inclination / feature point calculation means 3 is a block for calculating three-dimensional position data of a feature point viewed from the center point (coordinate origin) of the target work from the feature amount of the target work. is there.
【0027】ティーチングポイント算出手段4は、マス
タデータ1のティーチングルール1bと、特徴点の3次
元位置データとに基づいてティーチングポイントデータ
を算出するブロックである。またティーチングポイント
算出手段4は、マスタデータ1のティーチングルール1
cと、対象ワークの一つの特徴点を基準として入力手段
2から入力された付加モデルの各特徴点の算出式とに従
って、ティーチングポイントデータを算出するブロック
である。算出したティーチングポイントには、各ポイン
ト名が重ならないように固有のポイント名を付ける。The teaching point calculating means 4 is a block for calculating teaching point data based on the teaching rule 1b of the master data 1 and the three-dimensional position data of the feature points. Further, the teaching point calculating means 4 is adapted to execute the teaching rule 1 of the master data 1.
This is a block for calculating teaching point data according to c and a formula for calculating each feature point of the additional model input from the input means 2 with reference to one feature point of the target work. A unique point name is assigned to the calculated teaching point so that each point name does not overlap.
【0028】姿勢データ算出手段5は、マスタデータ1
の姿勢マスタ1dに記述された姿勢データに、原点/傾
き/特徴点算出手段3の傾き算出部によって算出された
対象ワークの各面の傾きを足すことにより、ロボットの
フランジ面の傾きを算出するブロックである。The attitude data calculating means 5 is adapted to store the master data 1
The inclination of the flange surface of the robot is calculated by adding the inclination of each surface of the target work calculated by the inclination calculating unit of the origin / inclination / characteristic point calculation means 3 to the posture data described in the posture master 1d of the robot. It is a block.
【0029】データ結合手段6は、ティーチングポイン
ト算出手段4によって算出されたティーチングポイント
データと、姿勢データ算出手段5によって算出された姿
勢データとを結合するブロックであって、ティーチング
ポイントデータの後ろにティーチング姿勢データを付け
足す形で結合する。The data linking means 6 is a block for linking the teaching point data calculated by the teaching point calculating means 4 and the attitude data calculated by the attitude data calculating means 5, and the teaching is performed after the teaching point data. Combine by adding posture data.
【0030】並替手段7は、入力手段2により入力され
た指示に従って、ロボットが移動する軌跡に従って並べ
替えるブロックである。第1の変換手段8は、並替手段
7によって並べ替えられた対象ワークの中心点(原点)
からみたデータを、ロボット原点からみたデータに変換
するブロックであり、下式(1)によって求める。The rearranging means 7 is a block for rearranging according to the trajectory of the robot in accordance with the instruction input by the input means 2. The first conversion unit 8 is a center point (origin) of the target work rearranged by the rearrangement unit 7.
This is a block for converting data viewed from the robot origin to data viewed from the robot origin, and is obtained by the following equation (1).
【0031】[0031]
【数1】 求めるデータ=(ワーク原点からみたデータ)×(レイアウトデータ) ・・・(1) なお、式(1)はレイアウトデータに回転要素が含まれ
ているため、ベクトルを用いた計算式である。## EQU00001 ## Data to be calculated = (data viewed from the work origin) .times. (Layout data) (1) Expression (1) is a calculation expression using a vector because a rotation element is included in the layout data. It is.
【0032】また、図示は省略しているが、第2の変換
手段9において変換されたロボットプログラムが出力手
段から出力される。次に、上記構成のロボットプログラ
ム生成装置の動作について説明する。Although not shown, the robot program converted by the second conversion means 9 is output from the output means. Next, the operation of the robot program generation device having the above configuration will be described.
【0033】本実施形態では、図4に示す対象ワーク
(すなわち、図2に示すような登録済の形状の対象ワー
クに、図3に示す未登録の取付部品(付加モデル)を取
り付けた新規形状の対象ワーク)に塗装を行う場合につ
いて説明する。工場の塗装ラインには、言うまでもなく
多くの形状の製品(塗装対象ワーク)が流れるが、その
形状はある程度似通っていたり、いくつかのパターンに
モデル化できる場合が多い。そのため、本実施形態のロ
ボットプログラム生成方法及び生成装置では、図2に示
すように対象ワークの特徴を捉えたモデルを予め分類し
て作成しておき、これをマスタデータ1の一部として登
録しておくものとする。また、図3に示す取付部品のデ
ータについては、入力手段2より入力する。因みに、図
14は対象ワークの角ポイント算出式の入力画面、図1
5は取付部品の角ポイント算出式の入力画面である。In the present embodiment, a new shape in which an unregistered attachment part (additional model) shown in FIG. 3 is attached to a target work shown in FIG. 4 (ie, a target work having a registered shape as shown in FIG. 2). The following describes a case in which painting is performed on a target work). Needless to say, many shapes of products (workpieces to be painted) flow on the painting line of the factory, but the shapes are often similar to some extent or can be modeled in several patterns. Therefore, in the robot program generation method and the generation apparatus of the present embodiment, as shown in FIG. 2, a model capturing the characteristics of the target work is classified and created in advance, and this is registered as a part of the master data 1. Shall be kept. The data of the attachment parts shown in FIG. Incidentally, FIG. 14 is an input screen of a formula for calculating a corner point of a target work, and FIG.
Reference numeral 5 denotes an input screen for calculating a formula for calculating a corner point of a mounting part.
【0034】その結果、現場のオペレータは、例えば図
2に示す形状の対象ワークに塗装を行う場合には、塗装
プログラムを作ろうとする塗装対象ワークと似たモデル
を選択し、画面上で指定されているその特徴量として入
力するデータを、図面等から読み取って、その数値を入
力するだけでよい。As a result, when painting a target work having a shape shown in FIG. 2, for example, the on-site operator selects a model similar to the work to be painted for which a painting program is to be created, and designates a model on the screen. It is only necessary to read the data to be input as the characteristic amount from the drawing or the like and input the numerical value.
【0035】すなわち、現場のオペレータは、入力手段
2により、マスタデータ1のモデルデータ1aに登録さ
れた複数のモデルから、対象ワークに似たモデル(図2
に示すモデル)を一つ選択し、この選択したモデルに特
徴量を入力するとともに、並び替え順の指示を入力す
る。すなわち、H1,H2,W1,W2,D1の寸法、
及び底面と各側面とのなす角度等である。底面と各側面
とのなす角度は必ずしも90°である必要はなく、例え
ば88°や89°等であってもよい。また、塗装順序
(並び替え順)としては、例えば正面、右側面、背面、
左側面、上面等のように指定する。That is, the operator at the site uses the input means 2 to select a model similar to the target work from the plurality of models registered in the model data 1a of the master data 1 (FIG. 2).
Is selected, a feature amount is input to the selected model, and an instruction of a sorting order is input. That is, dimensions of H1, H2, W1, W2, D1,
And the angle between the bottom surface and each side surface. The angle between the bottom surface and each side surface does not necessarily need to be 90 °, and may be, for example, 88 ° or 89 °. Also, as the painting order (order of rearrangement), for example, front, right side, back,
Specify as left side, top side, etc.
【0036】ここで、本実施形態では、塗装対象ワーク
は、上述した如く図2に示す登録済の対象ワーク(以
下、基本対象ワークという)に図3に示す未登録の取付
部品を取り付けた新規形状のワークであるので、図3に
示す取付部品についてのティーチングポイントデータの
算出式を、図2に示す基本対象ワークの一つの特徴点を
取付基準として入力する。Here, in the present embodiment, the work to be painted is a new work in which the unregistered mounting parts shown in FIG. 3 are attached to the registered work shown in FIG. 2 (hereinafter referred to as a basic work) as described above. Since the work has a shape, the calculation formula of the teaching point data for the attachment part shown in FIG. 3 is input using one feature point of the basic target work shown in FIG. 2 as an attachment reference.
【0037】例えば、図4に示す角(点9)を取付基準
とすると、角(点13)の座標算出式は、For example, assuming that the corner (point 9) shown in FIG. 4 is a mounting reference, the coordinate calculation formula of the corner (point 13) is as follows.
【0038】[0038]
【数2】 角(点9)の座標 角(点13)の座標 x座標:−D1/2 x座標:(角(点9)のx座標) y座標:W1/2−W2 y座標:(角(点9)のx座標)+W3 z座標:H2 z座標:(角(点9)のz座標) となる。## EQU2 ## Coordinate of corner (point 9) Coordinate of corner (point 13) x coordinate: -D1 / 2 x coordinate: (x coordinate of corner (point 9) y coordinate: W1 / 2-W2 y coordinate: ( X coordinate of corner (point 9) + W3 z coordinate: H2 z coordinate: (z coordinate of corner (point 9))
【0039】原点/傾き/特徴点算出手段3の原点算出
部は、入力手段2からの入力データに基づき、対象ワー
クの中心点(座標原点)を算出する。これはマスターデ
ータ1内に登録されているティーチングルール1bに、
例えば「底面の重心点を座標原点とする。」といったル
ールが記述されている場合には、このルールに従って、
対象ワークの中心点(座標原点)の3次元データを
(0,0,0)とする。The origin calculation unit of the origin / inclination / feature point calculation means 3 calculates the center point (coordinate origin) of the target work based on the input data from the input means 2. This corresponds to the teaching rule 1b registered in the master data 1,
For example, if a rule such as “the center of gravity of the bottom surface is the coordinate origin” is described,
The three-dimensional data of the center point (coordinate origin) of the target work is (0, 0, 0).
【0040】また、原点/傾き/特徴点算出手段3の傾
き算出部は、対象ワークのデータが各辺の長さのみのデ
ータである場合、2辺がなす角度を2辺の長さより求め
る。すなわち、後の塗装プログラム作成上、必要となる
全ての側面の底面からの傾きを算出する。When the data of the target work is data of only the length of each side, the inclination calculating section of the origin / tilt / characteristic point calculation means 3 calculates the angle formed by the two sides from the length of the two sides. That is, the inclinations from the bottom surface of all the side surfaces required for preparing a later painting program are calculated.
【0041】また、原点/傾き/特徴点算出手段3の特
徴点算出部は、対象ワークの特徴量より対象ワークの中
心点(座標原点)からみた特徴点の3次元位置データを
算出する。すなわち、座標原点を基準として、先に入力
された対象ワークの寸法、及び取付部品についてのティ
ーチングポイントデータの算出式等に基づき、各角の座
標を算出する。図4に示す例でいえば、点1から点20
までの3次元座標である。なお、取付部品についてのテ
ィーチングポイントデータの算出式等に基づいて算出し
た各角(点13〜点20)の座標は、以下の処理におい
ては基準対象ワークの各角(点1〜点12)の座標と同
等に扱うものとする。The feature point calculation unit of the origin / inclination / feature point calculation means 3 calculates three-dimensional position data of a feature point viewed from the center point (coordinate origin) of the target work from the feature amount of the target work. That is, based on the coordinate origin, the coordinates of each corner are calculated based on the previously input dimensions of the target work, the calculation formula of the teaching point data for the attached parts, and the like. In the example shown in FIG. 4, points 1 to 20
These are the three-dimensional coordinates up to. In the following processing, the coordinates of each corner (points 13 to 20) calculated on the basis of the calculation formula of the teaching point data for the attachment part are the same as those of the respective corners (points 1 to 12) of the reference target work. It shall be treated as the same as coordinates.
【0042】ティーチングポイント算出手段4は、マス
タデータ1のティーチングルール1bに従い、塗装作業
に必要となるティーチングポイントを算出し、さらにそ
れらの座標データを算出する。ティーチングルール1b
は、塗装用ロボットの性能、スプレーノズルからの塗料
吹付パターン等によって全く変わってくるが、例えば図
5(a),(b)に示すように吹付パターンが狭い幅で
あり、高さ方向は90mmの場合を想定すると、「一度
水平に駆動しつつ塗装したならば、次はパターン幅の2
分の1である45mmだけ上へ移動し、かつ水平方向へ
移動して半分重ねつつ吹き付ける。」といったルールが
記述されている。そうすると、図6に示す点4から点1
までの水平移動塗装の次は、点1から45mmだけ上
(点5方向)に上がった点(仮に点1Bとする)へ移動
して、再び水平移動塗装を行いつつ、点4から45mm
だけ上(点12方向)に上がった点(仮に点4Bとす
る)へ戻ることになる。このような手順で、実際の角
(点1〜点20)以外のティーチングポイント(すなわ
ち、点1B,点4B等)が算出され、それらの座標(原
点を基準とする3次元データ)が算出される。The teaching point calculating means 4 calculates the teaching points required for the painting work according to the teaching rule 1b of the master data 1, and further calculates their coordinate data. Teaching rule 1b
Varies completely depending on the performance of the painting robot, the pattern of spraying paint from the spray nozzle, and the like. For example, as shown in FIGS. 5A and 5B, the spray pattern has a narrow width, and the height direction is 90 mm. Assuming the case of, "Once painted while driving horizontally, the next is the pattern width 2
It moves upward by 45 mm, which is one-half, and moves in the horizontal direction and sprays while overlapping half. Is described. Then, from point 4 shown in FIG.
Next to the horizontal moving painting up to the point, it moves to a point (supposed to be a point 1B) raised by 45 mm from the point 1 (in the direction of the point 5) (supposed to be a point 1B), and while performing the horizontal moving painting again, 45 mm from the point 4
Only the point (in the direction of the point 12) is returned to the point (supposedly the point 4B). By such a procedure, teaching points (that is, points 1B, 4B, etc.) other than the actual corners (points 1 to 20) are calculated, and their coordinates (three-dimensional data based on the origin) are calculated. You.
【0043】姿勢データ算出手段5は、姿勢マスタ1d
に記述された姿勢データに、傾き算出部によって算出さ
れた対象ワークの各面の傾きを足すことにより、ロボッ
トのフランジ面の傾きを算出する。すなわち、塗装用ロ
ボットの教示データとしては、上述のティーチングポイ
ントデータの他に、もう一つロボットアームの先端のス
プレーノズル(塗装ガン)の姿勢データが必要である。
この姿勢データは、一般にはXYZの3軸回りの回転角
度データ(Rx,Ry,Rz)として定義できる。この
定義は姿勢マスタ1dに記述されており、例えば「側面
への塗装中、吹付面に対して、ノズル先端は常に直角を
維持する(直角に吹付を行う)」といったルールが記述
されているとすると、先に算出した側面からの傾きを参
照しつつ、その面への塗装時のノズル先端の姿勢データ
が算出される。The posture data calculating means 5 is provided with a posture master 1d
The inclination of the flange surface of the robot is calculated by adding the inclination of each surface of the target work calculated by the inclination calculation unit to the posture data described in (1). That is, as the teaching data of the painting robot, in addition to the above teaching point data, another attitude data of the spray nozzle (painting gun) at the tip of the robot arm is required.
This attitude data can be generally defined as rotation angle data (Rx, Ry, Rz) about three axes of XYZ. This definition is described in the posture master 1d. For example, a rule such as "the nozzle tip always keeps a right angle to the spray surface during spraying on the side surface (spray at a right angle)" is described. Then, the posture data of the nozzle tip at the time of painting on the surface is calculated with reference to the previously calculated inclination from the side surface.
【0044】データ結合手段6は、算出されたティーチ
ングポイントデータと姿勢データとを結合する。つま
り、ティーチングポイントデータの後ろにティーチング
姿勢データを付け足す形で結合する。The data combining means 6 combines the calculated teaching point data with the posture data. In other words, the teaching position data is added after the teaching point data.
【0045】しかしながら、このデータは、個々の塗装
ポイントの座標データと姿勢データとのセットであっ
て、「点」としてのデータに過ぎない。したがって、こ
れらの「点」としてのデータをつなぐ塗装順データの教
示が必要となる。ティーチングポイントの算出時におい
て、概略の塗装順は示しているものの、それは汎用的に
駆動データを算出させるための仮のルールに過ぎず、個
々の対象ワークに対する塗装ノウハウまで含んだもので
はない。However, this data is a set of the coordinate data and the posture data of each painting point, and is merely data as a "point". Therefore, it is necessary to teach painting order data connecting these data as "points". When calculating the teaching point, although the rough painting order is shown, it is only a tentative rule for calculating drive data in a general purpose, and does not include the know-how of painting for each target work.
【0046】そこで、この段階で現場オペレータが、先
のポイントデータのセットを望ましい塗装順に並び替え
ることで、塗装ノウハウを考慮した駆動データが完成で
きる。すなわち、並替手段7は、現場オペレータにより
入力手段2から入力された指示に従い、ロボットが移動
する軌跡に従って並べ替えを行う。ロボットが移動する
順序は、その全体又は一部のティーチングポイントデー
タの名称と、ポイントデータの並び替え順とを人手によ
って入力する。Therefore, at this stage, the on-site operator rearranges the above set of point data in a desired painting order, thereby completing the driving data in consideration of the painting know-how. That is, the rearranging unit 7 performs rearrangement according to the trajectory of the robot in accordance with the instruction input from the input unit 2 by the site operator. In the order in which the robot moves, the names of all or some of the teaching point data and the order in which the point data are rearranged are manually input.
【0047】以上の作業により、塗装用ロボットが必要
とするティーチングデータが完成するが、これらのデー
タは塗装対象ワークの座標原点を基準としたティーチン
グポイントのデータであるから、現実には塗装用ロボッ
ト、すなわち塗装ガンの先端を基準としたデータに変換
する必要がある。By the above operation, teaching data required by the painting robot is completed. Since these data are data of the teaching point based on the coordinate origin of the workpiece to be painted, the painting robot is actually used. That is, it is necessary to convert the data into data based on the tip of the coating gun.
【0048】そこで、第1の変換手段8では、並替手段
7によって並べ替えられた対象ワークの中心点(原点)
からみたデータを、ロボット原点からみたデータに変換
する。この作業は、単なる座標変換の問題であって、塗
装用ガンの形状寸法(ツールデータ1e)、対象ワーク
の座標原点とロボット基準原点との相対位置(レイアウ
トデータ1f)、ロボットの形状データ(ロボット幾何
データ1g)から容易に変換することができる。Therefore, the first converting means 8 sets the center point (origin) of the target work rearranged by the rearranging means 7.
Convert the data as viewed from the robot origin to the data as viewed from the robot origin. This work is merely a matter of coordinate conversion, and includes the shape and dimensions of the paint gun (tool data 1e), the relative position between the coordinate origin of the target work and the robot reference origin (layout data 1f), and the robot shape data (robot data). It can be easily converted from the geometric data 1g).
【0049】このような作業後、第2の変換手段9で
は、得られたデータを形式変換して、塗装用ロボットを
実際に駆動するために必要な、そのロボットに対応した
プログラム言語によるロボットプログラムを得る。After such operations, the second conversion means 9 converts the obtained data into a format and converts the obtained data into a robot program in a programming language corresponding to the robot necessary for actually driving the painting robot. Get.
【0050】このようにすると、現場オペレータは、極
一部のデータを指示するだけで、塗装用ロボットの複雑
な駆動プログラムを、簡易に完成させることができる。
次に、上記動作説明を、より具体的な対象ワークに当て
はめて説明する。In this way, the on-site operator can easily complete a complicated driving program of the painting robot simply by instructing a very small part of the data.
Next, the above operation description will be applied to a more specific target work.
【0051】対象ワークは、図4に示すFRP製の洗い
場とし、対象作業は、対象ワークへの樹脂吹き付けとす
る。ここで、ロボットプログラムの一例を図7に示す。
図7において、「ステップ」は行番号を示し、「命令」
はロボット動作、工具等を示し、「x座標」はロボット
位置x座標、「y座標」はロボット位置y座標、「z座
標」はロボット位置z座標の各位置データをそれぞれ示
し、「Rx」はロボット姿勢x座標、「Ry」はロボッ
ト姿勢y座標、「Rz」はロボット姿勢z座標の各姿勢
データをそれぞれ示している。The target work is a FRP washing place shown in FIG. 4, and the target work is resin spraying on the target work. Here, an example of the robot program is shown in FIG.
In FIG. 7, "step" indicates a line number, and "instruction"
Indicates robot operation, tools, etc., “x coordinate” indicates robot position x coordinate, “y coordinate” indicates robot position y coordinate, “z coordinate” indicates position data of robot position z coordinate, and “Rx” indicates robot position. The robot posture x coordinate, “Ry” indicates the robot posture y coordinate, and “Rz” indicates each posture data of the robot posture z coordinate.
【0052】また、ティーチングポイントデータを算出
するためのティーチングルール1bは、対象ワーク底面
の4角から3方向(X,Y,Z方向)にパターン幅分だ
け上がった点(X,Y,Z)とすると、求める点(ポイ
ント)は以下の式となる(X,Y,Zの方向は図2中に
示している)。The teaching rule 1b for calculating the teaching point data includes a point (X, Y, Z) that is raised from the four corners of the bottom surface of the target work in three directions (X, Y, Z directions) by the pattern width. Then, the point to be obtained is represented by the following equation (the directions of X, Y, and Z are shown in FIG. 2).
【0053】[0053]
【数3】X方向に移動:(X+パターン幅,Y,Z) Y方向に移動:(X,Y+パターン幅,Z) Z方向に移動:(X,Y,Z+パターン幅) また、姿勢マスタ1dは、対象ワークに対するロボット
(ツール)の角度(姿勢)を指定する。図8に、姿勢マ
スタデータの一例を示す。[Expression 3] Move in X direction: (X + pattern width, Y, Z) Move in Y direction: (X, Y + pattern width, Z) Move in Z direction: (X, Y, Z + pattern width) 1d designates the angle (posture) of the robot (tool) with respect to the target work. FIG. 8 shows an example of the attitude master data.
【0054】また、ツールデータ1eは、図5(a),
(b)に示すように、パターン幅:100mm、ツール
寸法:D×W×H=100×50×50とする。また、
レイアウトデータ1fは、図9に示すように、ロボット
中心から対象ワーク中心までの3次元データとして示さ
れる。図9において、Rx,Ry,Rzは各々X,Y,
Z軸回転角度(deg)、X,Y,Zは長さ(mm)で
ある。The tool data 1e is shown in FIG.
As shown in (b), the pattern width is 100 mm, and the tool dimensions are D × W × H = 100 × 50 × 50. Also,
The layout data 1f is shown as three-dimensional data from the center of the robot to the center of the target work, as shown in FIG. In FIG. 9, Rx, Ry, and Rz are X, Y,
The Z-axis rotation angle (deg), X, Y, and Z are lengths (mm).
【0055】また、ロボット幾何データ1gは、ロボッ
トのアーム長さ、角度等のデータである。ロボット言語
データ1hには、ロボット言語の文法や行番号(ステッ
プ番号)の付け方等が記述されている。The robot geometric data 1g is data such as arm length and angle of the robot. The robot language data 1h describes the grammar of the robot language, how to assign line numbers (step numbers), and the like.
【0056】まず、現場のオペレータは、入力手段2に
より、基本対象ワーク(図2に示す対象ワーク)の特徴
量と取付部品(図3に示す付加モデル)の特徴量とを入
力する。入力するデータは、上述の如く各辺の長さと、
辺と辺とのなす角度とである。ここで、基本対象ワーク
のモデルの特徴量を、次のように設定する(図2参
照)。「D1=1500mm、W1=2000mm、W
2=1200mm、H1=400mm、H2=100m
m、各辺のなす角度=90°」 また、取付部品の特徴量を、次のように設定する(図3
参照)。「d1=50mm、w1=100mm、h1=
50mm、各辺のなす角度=90°」 この設定により、取付部品の原点(点13)からみた各
点の座標は、First, the operator at the site inputs the characteristic amount of the basic target work (the target work shown in FIG. 2) and the characteristic amount of the mounting part (the additional model shown in FIG. 3) by using the input means 2. The data to be input is the length of each side as described above,
The angle between the sides. Here, the feature amount of the model of the basic target work is set as follows (see FIG. 2). "D1 = 1500 mm, W1 = 2000 mm, W
2 = 1200 mm, H1 = 400 mm, H2 = 100 m
m, the angle formed by each side = 90 ° ”Further, the characteristic amount of the attachment part is set as follows (FIG. 3).
reference). "D1 = 50 mm, w1 = 100 mm, h1 =
With this setting, the coordinates of each point as viewed from the origin (point 13) of the mounting part are:
【0057】[0057]
【数4】 となる。(Equation 4) Becomes
【0058】また、現場のオペレータは、基本対象ワー
クの点9を取付基準とし、この点9からの取付部品の原
点(点14)のずれ量を入力する。ずれ量は、「x=0
mm、y=100mm、z=0mm」とする。つまり、
W3=100mmとなる。Further, the operator at the site uses the point 9 of the basic target work as an attachment reference, and inputs an amount of deviation from the point 9 of the origin (point 14) of the attached part. The shift amount is “x = 0
mm, y = 100 mm, z = 0 mm ". That is,
W3 = 100 mm.
【0059】また、現場のオペレータは、入力手段2に
より移動順を入力する。すなわち、ロボットの移動順と
して、ティーチングポイントデータのポイント名及び各
座標の大小などを記入する。ポイント名は、各ポイント
が重ならないように命令する。例えば、図10に示す
〔ポイント名:4 XY 5〕は、図4の前面の下辺の
角4をZ軸方向に5回分指定することを示している。The operator at the site inputs the moving order by the input means 2. That is, the point name of the teaching point data and the magnitude of each coordinate are entered as the moving order of the robot. Point names dictate that points do not overlap. For example, as shown in FIG. XY 5] indicates that the lower side corner 4 of FIG. 4 is designated five times in the Z-axis direction.
【0060】また、下式The following equation
【0061】[0061]
【数5】 は、ポイント名称に、「Z」が付いているポイントデー
タX座標を降順になるようにポイントデータを並べ替え
ることを示している。また、「1 XY 1」は、図4
の点1のポイント指定であることを示している。(Equation 5) Indicates that the point data is to be rearranged so that the point data X coordinates with the letter “Z” added to the point name are in descending order. Also, "1 XY FIG. 4
Indicates that the point is designated as point 1.
【0062】原点/傾き/特徴点算出手段3の原点算出
部は、入力手段2からの入力データに基づき、基本対象
ワークの中心点(座標原点)を算出する。中心点は、基
本対象ワークの底面の中心とし、これを中心点(0,
0,0)とする。基準の座標軸は図2に示している。The origin calculating section of the origin / inclination / characteristic point calculating means 3 calculates the center point (coordinate origin) of the basic target work based on the input data from the input means 2. The center point is the center of the bottom surface of the basic target work, and this is the center point (0,
0,0). The reference coordinate axes are shown in FIG.
【0063】この設定により、基本対象ワークの中心点
(座標原点)からみた各点の座標は、With this setting, the coordinates of each point viewed from the center point (coordinate origin) of the basic target work are:
【0064】[0064]
【数6】 となる。(Equation 6) Becomes
【0065】原点/傾き/特徴点算出手段3の傾き算出
部は、各面の傾きを算出する。例えば、斜辺aと底辺b
とのなす角度θは、The inclination calculating section of the origin / inclination / characteristic point calculation means 3 calculates the inclination of each surface. For example, hypotenuse a and base b
And the angle θ
【0066】[0066]
【数7】θ=cos-1(a/b) となる。ただし、各辺の傾きが入力されている場合に
は、このような計算は不要である。[Mathematical formula-see original document] θ = cos -1 (a / b) However, when the inclination of each side is input, such calculation is unnecessary.
【0067】原点/傾き/特徴点算出手段3の特徴点算
出部は、基本対象ワークの特徴量より基本対象ワークの
中心点(座標原点)からみた特徴点の3次元位置データ
を、下式によって算出する。The feature point calculation unit of the origin / inclination / feature point calculation means 3 calculates the three-dimensional position data of the feature point viewed from the center point (coordinate origin) of the basic target work from the feature amount of the basic target work by the following equation. calculate.
【0068】[0068]
【数8】 (Equation 8)
【0069】また、原点/傾き/特徴点算出手段3の特
徴点算出部は、上式によって算出した特徴点9の3次元
位置データを取付基準位置とし、上記〔数2〕による点
14の座標算出式及び上記〔数4〕に示された取付部品
の原点(点14)からの各座標に基づいて、基本対象ワ
ークの中心点(座標原点)からみた取付部品の特徴点
(点13〜点20)の3次元位置データを算出する。The feature point calculation unit of the origin / inclination / feature point calculation means 3 uses the three-dimensional position data of the feature point 9 calculated by the above equation as the attachment reference position, and calculates the coordinates of the point 14 according to the above [Equation 2]. Based on the calculation formula and the respective coordinates from the origin (point 14) of the mounting part shown in [Equation 4] above, the characteristic points (points 13 to points) of the mounting part viewed from the center point (coordinate origin) of the basic target work 20) The three-dimensional position data is calculated.
【0070】ティーチングポイント算出手段4は、上式
〔数8〕によって算出された基本対象ワークの特徴点及
び上記〔数2〕及び〔数4〕によって算出された取付部
品の特徴点から、パターン幅だけ必要方向に移動した点
を求める。ただし、求めるポイントは、対象ワークの表
面の範囲内で算出する〔図6(a),(b)に示す基本
対象ワークの例を参照〕。ポイント名称の中間に記載さ
れている「XY」等は、その移動方向を示している。す
なわち、「XY」はZ方向に移動した点、「XZ」はY
方向に移動した点、「YZ」はX方向に移動した点を示
している。図11は、図2に示す点4の値を示してい
る。The teaching point calculation means 4 calculates the pattern width from the characteristic points of the basic target work calculated by the above equation [Equation 8] and the characteristic points of the attachment parts calculated by the above [Equation 2] and [Equation 4]. Find the point moved only in the required direction. However, the point to be calculated is calculated within the range of the surface of the target work (see the example of the basic target work shown in FIGS. 6A and 6B). “XY” and the like described in the middle of the point name indicate the moving direction. That is, “XY” is a point moved in the Z direction, and “XZ” is a point moved in the Y direction.
The point moved in the direction, “YZ” indicates the point moved in the X direction. FIG. 11 shows the value of point 4 shown in FIG.
【0071】このように、特徴点からルールに従って必
要なポイントを求める。また、ポイントの名前は、上述
した如く重複しないような名前を設定し、添字として付
ける。このポイント名は、ティーチング姿勢データ及び
ポイントデータのソートに使用する。As described above, necessary points are obtained from the feature points according to the rules. Further, the names of the points are set as unique names as described above, and are added as subscripts. This point name is used for sorting the teaching posture data and the point data.
【0072】姿勢データ算出手段5は、姿勢マスタ1d
に記述された姿勢データに、傾き算出部によって算出さ
れた対象ワークの各面の傾きを足すことにより、ロボッ
トのフランジ面の傾きを算出する。すなわち、ポイント
名に記述されている英字と姿勢マスタデータのキーが同
じ姿勢を選択し、対象ワークの傾きと姿勢マスタ1dと
で、下式によりティーチング姿勢データを算出(ベクト
ルの掛け算)する。The attitude data calculating means 5 is provided with the attitude master 1d
The inclination of the flange surface of the robot is calculated by adding the inclination of each surface of the target work calculated by the inclination calculation unit to the posture data described in (1). That is, the same posture is selected by the alphabet and the posture master data key described in the point name, and the teaching posture data is calculated (multiplied by the vector) by the following equation using the inclination of the target work and the posture master 1d.
【0073】[0073]
【数9】対象ワークの傾き+姿勢マスタ=ティーチング
姿勢データ データ結合手段6は、図12に示すように、算出された
ティーチングポイントデータとティーチング姿勢データ
とを結合して、ティーチングデータを作成する。## EQU9 ## Inclination of target work + posture master = teaching posture data As shown in FIG. 12, the data combining means 6 combines the calculated teaching point data and teaching posture data to create teaching data.
【0074】並替手段7は、入力手段2より入力された
移動順に従い、ティーチングデータを並び替える。並び
替える順は、図13に示すように、ポイント名の一部若
しくは全部、各ティーチングポイントデータの各軸の大
小等である。The rearranging means 7 rearranges the teaching data according to the moving order inputted from the input means 2. As shown in FIG. 13, the order of rearrangement is a part or all of the point names, the magnitude of each axis of each teaching point data, and the like.
【0075】全ティーチングポイントデータは、対象ワ
ークの原点からみた3次元データとなっている。そのた
め、第1の変換手段8により、このデータをロボット原
点からみた3次元座標に変換後、必要ならロボットのフ
ランジ面等からみたデータ、ツール先端からみたデータ
に変換する。All the teaching point data is three-dimensional data as viewed from the origin of the target work. For this reason, this data is converted by the first conversion means 8 into three-dimensional coordinates as viewed from the robot origin, and then, if necessary, into data as viewed from the flange surface of the robot and data as viewed from the tool tip.
【0076】ロボット原点から見た各特徴点の座標を以
下に示す。The coordinates of each feature point as viewed from the robot origin are shown below.
【0077】[0077]
【数10】 x y z 1 : 1250 −1000 −500 2 : 2750 −1000 −500 3 : 2750 1000 −500 4 : 1250 1000 −500 5 : 1250 −1000 −400 6 : 2750 −1000 −400 7 : 1250 −200 −400 8 : 2750 −200 −400 9 : 1250 −200 −100 10 : 2750 −200 −100 11 : 2750 1000 −100 12 : 1250 1000 −100 13 : 1250 −100 −100 14 : 1300 −100 −100 15 : 1300 0 −100 16 : 1250 0 −100 17 : 1250 −100 −50 18 : 1300 −100 −50 19 : 1300 0 −50 20 : 1250 0 −50 また、ワークが搬送装置等に乗ってくる場合には、その
搬送装置の搬送速度等を加味して変換を行ってもよい。
この変換は、回転並進の変換になり、ティーチングポイ
ントデータを中心点からみたデータに変換する(数9参
照)。Xyz 1: 1250-1000-5002: 2750-1000-5003: 27501000-5004: 12501000-5005: 1250-1000-4006: 2750-1000-4007: 1250 -200 -400 8: 2750 -200 -400 9: 1250 -200-100 10: 2750 -200-100 11: 2750 1000-100 12: 1250 1000-100 13: 1250-100-100 14: 1300-100- 100 15: 13000-100 16: 1250-100 17: 1250-100-50 18: 1300-100-50 19: 1300 0-50 20: 1250 0-50 When coming riding may perform conversion in consideration of the conveying speed of the conveying device.
This conversion is a rotation translation conversion, and converts the teaching point data into data viewed from the center point (see Equation 9).
【0078】[0078]
【数11】 [Equation 11]
【0079】このような作業後、第2の変換手段9で
は、得られたデータを形式変換(ロボットが認識可能な
書式に変換)し、ステップ(行番号)を追加して、塗装
用ロボットを実際に駆動するために必要なロボットプロ
グラムを得る。After such work, the second conversion means 9 converts the obtained data into a format (converted into a format recognizable by the robot), adds a step (line number), and sets the Obtain the necessary robot program to actually drive.
【0080】この後、このロボットプログラムを、塗装
用ロボットが読み取れる形式で出力する。この出力は、
各メーカから提供されている変換ツール等を使用する。
図16は、本発明のロボットプログラム生成装置の他の
実施形態を示している。Thereafter, the robot program is output in a format that can be read by the painting robot. This output is
Use a conversion tool provided by each manufacturer.
FIG. 16 shows another embodiment of the robot program generation device of the present invention.
【0081】すなわち、本実施形態のロボットプログラ
ム生成装置は、図1に示す回路構成において、対象ワー
クをその特徴に基づいて複数の本体モデルと部品モデル
とに分類するとともに、その分類した本体モデルに対し
てその特徴量を登録するテーブルを格納した本体登録フ
ァイル11a、分類した部品モデルに対してその特徴量
を登録するテーブルを格納した部品登録ファイル11
b、及びティーチングルールを登録するテーブルを格納
したティーチングルール登録ファイル11cを格納する
ファイル格納部11と、これら本体登録ファイル11a
及び部品登録ファイル11bを用いて新たに登録された
本体モデル及び部品モデルをマスタデータ1のモデルデ
ータ1aに登録するとともに、ティーチングルール登録
ファイル11cを用いて新たに登録されたティーチング
ルールをマスタデータ1のティーチングルール1b,1
cに登録する登録手段12とを追加した構成となってい
る。その他のブロック構成は、図1に示したものと同様
であるので、ここでは同ブロックに同符号を付すことと
し、詳細な説明は省略する。That is, the robot program generation device of the present embodiment classifies the target work into a plurality of main body models and component models based on the features in the circuit configuration shown in FIG. A main body registration file 11a storing a table for registering the feature amount, and a component registration file 11 storing a table for registering the feature amount for the classified component model
b, a file storage unit 11 for storing a teaching rule registration file 11c storing a table for registering teaching rules, and a main body registration file 11a
The newly registered body model and part model are registered in the model data 1a of the master data 1 using the part registration file 11b, and the newly registered teaching rule is registered in the master data 1 using the teaching rule registration file 11c. Teaching rules 1b, 1
c and a registering means 12 for registering the information in c. The other block configuration is the same as that shown in FIG. 1, and thus the same reference numerals are given to the same blocks, and detailed description is omitted.
【0082】ただし、本実施形態では、本体モデルと部
品モデルとに分類していることから、モデルデータ1a
には、これら本体モデルと部品モデルとのデータが分類
されて登録されている。また、ティーチングルール1b
には本体モデルのティーチングルールが登録されてお
り、ティーチングルール1cには部品モデルのティーチ
ングルールが登録されている。すなわち、本実施形態で
の部品モデルは、前記実施形態で取付部品として説明し
ているものと同じである。However, in this embodiment, since the model is classified into the main body model and the part model, the model data 1a
, The data of the body model and the part model are classified and registered. Also, teaching rule 1b
The teaching rule of the main body model is registered in, and the teaching rule of the part model is registered in the teaching rule 1c. That is, the component model in the present embodiment is the same as that described as the attachment component in the above embodiment.
【0083】すなわち、本実施形態のロボットプログラ
ム生成装置は、ロボットプログラム生成時にワークの登
録を容易に行えるようにして、ロボットプログラム作成
者の意図するロボットプログラムの作成を可能としたも
のである。That is, the robot program generation device of the present embodiment makes it possible to easily register a work at the time of generating a robot program, thereby enabling creation of a robot program intended by a robot program creator.
【0084】図17は、本実施形態の説明で用いる対象
ワークの形状を示している。この図17に示す対象ワー
クにおいて、ID1=0、IW1=W3(=100m
m)としたものが、前記の実施形態で説明した図4に示
す対象ワークである。ただし、図17に示した対象ワー
クと図4に示した対象ワークとでは、角ポイントの名称
(番号)の付け方が異なっている。FIG. 17 shows the shape of a target work used in the description of this embodiment. In the target work shown in FIG. 17, ID1 = 0, IW1 = W3 (= 100 m
m) is the target work shown in FIG. 4 described in the above embodiment. However, the target work shown in FIG. 17 and the target work shown in FIG. 4 are different in the way of giving the names (numbers) of the corner points.
【0085】本体登録ファイル11aは、本体モデルの
特徴量と、追加した部品モデルと、この部品モデルの取
付位置とを登録するファイルである。図18は、本体登
録ファイル11aを画面上に呼び出した状態を示してい
る。この画面を用いて本体モデルの特徴量等を入力(形
状テーブルを作成)する。すなわち、本体モデルの特徴
量として、H1,H2,W1,W2,D1の各寸法を入
力する。また、図示は省略しているが、各側面のなす角
度、部品名称の4角と本体モデルの取付基準位置の角名
称、部品取付位置であるID1,IW1,IH1の位置
データを登録する。図19は、図18に示した本体登録
ファイル11aを用いて登録された、基本形状の共通す
る4種類の本体モデルのデータ例を示している。The body registration file 11a is a file for registering the feature amount of the body model, the added part model, and the mounting position of this part model. FIG. 18 shows a state where the main body registration file 11a is called on the screen. Using this screen, a feature amount of the main body model is input (a shape table is created). That is, the dimensions H1, H2, W1, W2, and D1 are input as the feature quantities of the main body model. In addition, although not shown, the angles formed by the respective side surfaces, the four corners of the component name, the corner name of the mounting reference position of the main body model, and the position data of ID1, IW1, and IH1, which are the component mounting positions, are registered. FIG. 19 shows data examples of four types of body models having a common basic shape registered using the body registration file 11a shown in FIG.
【0086】部品登録ファイル11bは、部品モデルの
特徴量を登録するファイルである。図20は、部品登録
ファイル11bを画面上に呼び出した状態を示してい
る。この画面を用いて部品モデルの特徴量等を入力(形
状テーブルを作成)する。すなわち、部品モデルとして
は、部品名称の4角と特徴量であるBD1,BW1,B
H1を登録する。この登録は、対象モデルの形状図面よ
り、各特徴量の数字を入力して行う。また、部品モデル
の取付方向(回転角度)等を入力することで、例えば図
22に示す2つの部品モデルのように、同じ形状の部品
モデルを向きの違いだけで再登録するといった必要が無
くなる。図21は、図20に示した部品登録ファイル1
1bを用いて登録された、基本形状の共通する3種類の
部品モデルのデータ例を示している。The part registration file 11b is a file for registering the feature amount of the part model. FIG. 20 shows a state where the component registration file 11b is called on the screen. Using this screen, the feature amount of the part model and the like are input (a shape table is created). That is, as the part model, the four corners of the part name and the feature amounts BD1, BW1, B
Register H1. This registration is performed by inputting the number of each feature amount from the shape drawing of the target model. In addition, by inputting the mounting direction (rotation angle) of the component model, it is not necessary to re-register a component model having the same shape only with a difference in direction, as in the case of two component models shown in FIG. FIG. 21 shows the component registration file 1 shown in FIG.
1B shows an example of data of three types of part models registered using 1b and having a common basic shape.
【0087】すなわち、本実施形態のロボットプログラ
ム生成装置は、本体登録ファイル11a及び部品登録フ
ァイル11bに格納されているテーブルを呼び出して、
そのテーブルに必要なデータを入力するだけで、本体モ
デル及び部品モデルからなる新たな対象ワークが登録で
きる点に特徴がある。That is, the robot program generation device of the present embodiment calls the tables stored in the main body registration file 11a and the parts registration file 11b,
It is characterized in that a new target work consisting of a body model and a part model can be registered only by inputting necessary data into the table.
【0088】このようにして本体登録ファイル11a及
び部品登録ファイル11bを用いて登録された本体モデ
ル及び部品モデルの各データは、マスタデータ1のモデ
ルデータ1aに格納される。The data of the body model and the part model registered using the body registration file 11a and the part registration file 11b as described above are stored in the model data 1a of the master data 1.
【0089】原点/傾き/特徴点算出部3は、これらの
データに基づいて、原点、傾き、特徴点の算出を行う
が、これらの算出方法は前記の実施形態で説明した通り
であるので、ここでは説明を省略する。また、これに続
くティーチングポイント算出手段4から第2の変換手段
9までの処理も、前記の実施形態で説明した通りである
ので、ここでは説明を省略する。The origin / inclination / feature point calculation unit 3 calculates the origin, the inclination, and the feature point based on these data. However, since these calculation methods are as described in the above embodiment, Here, the description is omitted. Further, the subsequent processing from the teaching point calculation means 4 to the second conversion means 9 is the same as that described in the above-described embodiment, and therefore, the description is omitted here.
【0090】一方、ティーチングルール1bには、例え
ば図5(a),(b)にスプレーノズルの吹付パターン
が広い幅であり、高さ方向は240mmの場合を想定す
ると、「一度水平に駆動しつつ塗装したならば、次はパ
ターン幅の2分の1である120mmだけ上へ移動し、
かつ水平方向へ移動して半分重ねつつ吹き付ける。」と
いったルールが記述されているとする。そうすると、図
23に示す点7から点12までの水平移動塗装の次は、
点7から120mmだけ上(点11方向)に上がった点
へ移動して、再び水平移動塗装を行いつつ、点7から1
20mmだけ上(点8方向)に上がった点へ戻ることに
なる。このような手順で、実際の角(点1〜点20)以
外のティーチングポイントが算出され、それらの座標
(原点を基準とする3次元データ)が算出される。On the other hand, in the teaching rule 1b, for example, assuming that the spray pattern of the spray nozzle has a wide width and the height direction is 240 mm in FIGS. After painting while moving, move up by 120 mm, which is half the pattern width,
And it moves in the horizontal direction and sprays while overlapping half. Is described. Then, next to the horizontal moving paint from point 7 to point 12 shown in FIG.
Move to a point that is 120 mm above point 7 (in the direction of point 11), and perform horizontal movement painting again,
It returns to the point raised 20 mm upward (direction of point 8). In such a procedure, teaching points other than the actual corners (points 1 to 20) are calculated, and their coordinates (three-dimensional data with reference to the origin) are calculated.
【0091】ティーチングルール登録ファイル11cに
は、このようなティーチングルールを登録するテーブル
が図24に示す一覧表の形で格納されている。図24に
おいて、X,Y,Zの各軸の縦欄には、各作業の開始点
である角の番号が記入されており、その角番号の横に、
移動距離の書き込みを行う数値欄が設けられている。す
なわち、符号51に示す数値欄には、「45」の数字が
記入されているが、この数字は、図23に示されている
ように、点7から45mmだけ上がった点から点12側
へ水平移動することを示している。また、符号52に示
す欄には「165」の数字が記入されているが、この数
字は、点12で、そこからさらに120mm上がった点
(すなわち、点7から165mm上がった点)から点7
側へ水平移動することを示している。結局、この図24
のテーブルに登録されているティーチングルールは、図
23に矢印で示すようにスプレーノズルを移動させるル
ールとなっている。このようなルールは、ティーチング
ルール登録ファイル11cによって登録され、ティーチ
ングルール1b,1cに格納される。A table for registering such teaching rules is stored in the teaching rule registration file 11c in the form of a list shown in FIG. In FIG. 24, the number of the corner which is the starting point of each work is written in the vertical column of each axis of X, Y, Z, and beside the corner number,
A numerical field for writing the moving distance is provided. That is, the numeral "45" is entered in the numerical value column indicated by the reference numeral 51, and this numeral is shifted from the point raised by 45 mm from the point 7 to the point 12 as shown in FIG. This indicates horizontal movement. The numeral "165" is written in the column indicated by the reference numeral 52, and this numeral is changed from the point 12 at a point 120 mm further up from that point (that is, a point 165 mm up from the point 7) to the point 7
This indicates horizontal movement to the side. Eventually, this FIG.
Are rules for moving the spray nozzles as indicated by arrows in FIG. Such rules are registered by the teaching rule registration file 11c and stored in the teaching rules 1b and 1c.
【0092】本実施形態では、このようなルールにおい
て、スプレーノズルの移動距離を変更したい場合には、
ティーチングルール登録ファイル11cによりティーチ
ングルール1b,1cに格納されたティーチングルール
を画面上に呼び出し、画面表示されているティーチング
ルールの中の変更したい数値欄の数値を直接変更するだ
けで、その箇所のティーチングルールが変更できるよう
になっている。In the present embodiment, when it is desired to change the moving distance of the spray nozzle in such a rule,
The teaching rules stored in the teaching rules 1b and 1c are called up on the screen by the teaching rule registration file 11c, and the teaching in the corresponding numeric value column in the teaching rule displayed on the screen is directly changed by directly changing the numeric value. Rules can be changed.
【0093】例えば、スプレーノズルが点8の角部を通
過する場合を例にとると、図27に示すように、スプレ
ーノズルは点8の角部を円弧を描いて移動する。そのた
め、点8の角部分の塗装が不十分になる可能性がある。
そこで、この場合には、点8の近傍を通る部分のティー
チングルールを画面上に読み出し、点8を通るルールの
移動距離の数値欄の数値を変更(例えば、Z方向への移
動距離が45mmとなっている場合には、この数値を6
0mmとして、点8により近づくように変更)すればよ
い。これにより、スプレーノズルの移動軌跡は、図27
に2点鎖線で示すように上方に移動して、点8に近づく
ことになる。For example, taking the case where the spray nozzle passes through the corner of point 8, as shown in FIG. 27, the spray nozzle moves in an arc at the corner of point 8. Therefore, the corner portion of the point 8 may be insufficiently coated.
Therefore, in this case, the teaching rule of the portion passing near point 8 is read out on the screen, and the numerical value in the numerical value column of the moving distance of the rule passing point 8 is changed (for example, the moving distance in the Z direction is 45 mm. If this is the case,
0 mm, which is changed so as to be closer to the point 8). As a result, the movement trajectory of the spray nozzle is
Move upward as shown by the two-dot chain line and approach point 8.
【0094】なお、図25は、図23に示すスプレーノ
ズルの移動パターンとは異なる別の移動パターンを示し
ており、図26は、図25に示す移動パターンに従って
スプレーノズルを移動させるルールを示している。FIG. 25 shows another movement pattern different from the movement pattern of the spray nozzle shown in FIG. 23. FIG. 26 shows a rule for moving the spray nozzle according to the movement pattern shown in FIG. I have.
【0095】なお、このような本体登録ファイル11a
や部品登録ファイル11bによって新たな本体モデルや
部品モデルを登録し、またティーチングルール登録ファ
イル11cによってティーチングルールの登録や変更を
行った後の処理(すなわち、ティーチングポイント算出
手段4から第2の記憶手段9までの処理)は、前記した
実施形態と同様であるので、ここでは説明を省略する。Note that such a body registration file 11a
Process after registering or changing a new body model or component model by using the teaching rule registration file 11c, or by registering or changing the teaching rule by using the teaching rule registration file 11c (ie, from the teaching point calculation means 4 to the second storage means). 9 are the same as in the above-described embodiment, and a description thereof will not be repeated.
【0096】[0096]
【発明の効果】本発明の請求項1ないし3に記載のロボ
ットプログラム生成方法及び生成装置によれば、図面の
みでティーチングが可能であることから現物の対象ワー
クが不要であり、装置自体がプログラムを生成するため
プログラムの生成時間が短縮でき、またオフラインでプ
ログラムの生成が可能であるためティーチング期間が短
縮できる。そのため、ティーチング工数を大幅に削減す
ることができるものである。また、ワーク図面から特徴
量を入力するだけでよいので、ティーチング技術が不要
であり、ティーチング精度の均一化が図れる。また、テ
ィーチングポイント生成のルールが同じであるため、異
なったワークに対しても適用できる。また、全ティーチ
ングポイントデータを求める式(対象ワークの特徴量を
用いてティーチングポイントデータを求める式)を作成
する必要がないため、プログラムの生成時間がより短縮
できるものである。また、対象ワークの形状が新しくな
った場合でも、対象ワークの特徴量を用いて付加モデル
(追加部品)のみのティーチングポイントデータ算出式
を入力するだけでよい。つまり、システムを変更するこ
となく、対象ワークのルールを容易に追加できるもので
ある。According to the robot program generating method and the generating apparatus according to the first to third aspects of the present invention, teaching can be performed only with the drawing, so that the actual target work is unnecessary, and the apparatus itself is a program. The generation time of the program can be shortened, and the generation of the program can be performed off-line, so that the teaching period can be shortened. Therefore, the number of teaching steps can be significantly reduced. Further, since it is only necessary to input a feature amount from a work drawing, teaching technology is not required, and teaching accuracy can be made uniform. In addition, since the teaching point generation rule is the same, it can be applied to different works. Further, since there is no need to create an expression for obtaining all teaching point data (an expression for obtaining teaching point data using the feature amount of the target work), the program generation time can be further reduced. Further, even when the shape of the target work becomes new, it is only necessary to input a teaching point data calculation formula for only the additional model (additional part) using the feature amount of the target work. In other words, the rules of the target work can be easily added without changing the system.
【0097】また、本発明の請求項4に記載のロボット
プログラム生成装置は、上記の効果に加え、本体モデル
と部品モデルとを分類して登録しているので、対象ワー
クの形状が変化しても、変更になった部分のみの登録で
よいため、新しい形状の対象ワークの登録がより短時間
で行えるものである。In the robot program generating apparatus according to the fourth aspect of the present invention, in addition to the above-described effects, the main body model and the part model are classified and registered. Also, since only the changed portion needs to be registered, the registration of the target work having the new shape can be performed in a shorter time.
【0098】また、本発明の請求項5に記載のロボット
プログラム生成装置は、上記の各効果に加え、ティーチ
ングルールの登録や変更が容易であるので、より細かな
ポイント指示ができるため、実際の塗装に即してティー
チングルールを適宜変更(調整)することができる。Further, in the robot program generating apparatus according to the fifth aspect of the present invention, in addition to the above-described effects, since it is easy to register and change the teaching rule, it is possible to give more detailed point designations, so that the actual The teaching rule can be appropriately changed (adjusted) according to the coating.
【図1】本発明のロボットプログラム生成方法を実行す
るためのロボットプログラム生成装置の一実施形態を示
す全体構成図である。FIG. 1 is an overall configuration diagram showing an embodiment of a robot program generation device for executing a robot program generation method of the present invention.
【図2】ロボットプログラム生成の対象ワーク(ワイヤ
ーモデル)を構成する基本対象ワーク(ワイヤーモデ
ル)の一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a basic target work (wire model) constituting a target work (wire model) for generating a robot program.
【図3】ロボットプログラム生成の対象ワーク(ワイヤ
ーモデル)を構成する取付部品(ワイヤーモデル)の一
例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a mounting part (wire model) constituting a target work (wire model) for generating a robot program.
【図4】ロボットプログラム生成の対象ワーク(ワイヤ
ーモデル)の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing an example of a target work (wire model) for generating a robot program.
【図5】塗装用ロボットのスプレーノズルからの塗料吹
付パターン例を示す図であって、(a)は正面図、
(b)は側面図である。FIG. 5 is a view showing an example of a paint spraying pattern from a spray nozzle of a painting robot, wherein (a) is a front view,
(B) is a side view.
【図6】ティーチングポイントの作成手順を説明するた
めの図であって、(a)は特徴点の算出を説明するため
の図、(b)はティーチングポイントの算出を説明する
ための図である。6A and 6B are diagrams for explaining a procedure for creating a teaching point, wherein FIG. 6A is a diagram for explaining calculation of a feature point, and FIG. 6B is a diagram for explaining calculation of a teaching point. .
【図7】ロボットプログラムの一例を示す図である。FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a robot program.
【図8】姿勢マスタデータの一例を示す図表である。FIG. 8 is a table showing an example of attitude master data.
【図9】レイアウトデータの一例を示す図表である。FIG. 9 is a chart showing an example of layout data.
【図10】ポイント名を具体的に説明するための図であ
る。FIG. 10 is a diagram for specifically explaining point names.
【図11】図2に示す点7の値を一覧にして示した図で
ある。FIG. 11 is a view showing a list of values of a point 7 shown in FIG. 2;
【図12】ティーチングポイントデータとティーチング
姿勢データとを結合してティーチングデータを作成する
手順を説明するための図である。FIG. 12 is a diagram for explaining a procedure for creating teaching data by combining teaching point data and teaching posture data;
【図13】入力された移動順に従ってティーチングデー
タを並び替える手順を説明するための図である。FIG. 13 is a diagram for explaining a procedure for rearranging teaching data according to an input movement order.
【図14】対象ワークの角ポイント算出式の入力画面で
ある。FIG. 14 is an input screen of a formula for calculating a corner point of a target work.
【図15】取付部品の角ポイント算出式の入力画面であ
る。FIG. 15 is an input screen for a formula for calculating a corner point of an attachment part.
【図16】本発明のロボットプログラム生成装置の他の
実施形態を示す全体構成図である。FIG. 16 is an overall configuration diagram showing another embodiment of the robot program generation device of the present invention.
【図17】図16に示す他の実施形態の説明で用いる対
象ワーク(ワイヤーモデル)の形状の一例を示す図であ
る。FIG. 17 is a diagram illustrating an example of the shape of a target work (wire model) used in the description of the other embodiment illustrated in FIG. 16;
【図18】本体登録ファイルを画面上に呼び出した状態
を示す図である。FIG. 18 is a diagram showing a state where a main body registration file is called on a screen.
【図19】図18に示した本体登録ファイルを用いて登
録された、基本形状の共通する4種類の本体モデルのデ
ータ例を示す図である。FIG. 19 is a diagram showing data examples of four types of body models having a common basic shape and registered using the body registration file shown in FIG. 18;
【図20】部品登録ファイルを画面上に呼び出した状態
を示す図である。FIG. 20 is a diagram showing a state where a component registration file is called on the screen.
【図21】図20に示した部品登録ファイルを用いて登
録された、基本形状の共通する3種類の部品モデルのデ
ータ例を示す図である。21 is a diagram showing an example of data of three types of component models having a common basic shape registered using the component registration file shown in FIG. 20;
【図22】2つの部品モデルを示す図である。FIG. 22 is a diagram showing two component models.
【図23】スプレーノズルの1つの移動パターンを説明
する図である。FIG. 23 is a diagram illustrating one movement pattern of a spray nozzle.
【図24】ティーチングルールを登録するテーブルを画
面上に呼び出した状態を示す図である。FIG. 24 is a diagram showing a state in which a table for registering teaching rules is called on the screen.
【図25】スプレーノズルの他の移動パターンを説明す
る図である。FIG. 25 is a diagram illustrating another movement pattern of the spray nozzle.
【図26】ティーチングルールを登録するテーブルを画
面上に呼び出した状態を示す図である。FIG. 26 is a diagram showing a state where a table for registering a teaching rule is called on the screen.
【図27】スプレーノズルが点8の角部を通過する経路
を示した図である。FIG. 27 is a diagram showing a path through which a spray nozzle passes through a corner of a point 8;
1 マスタデータ 1a モデルデータ 1b ティーチングルール 1c ティーチングルール 1d 姿勢マスタ 1e ツールデータ 1f レイアウトデータ 1g ロボット幾何データ 1h ロボット言語データ 2 入力手段 3 原点/傾き/特徴点算出手段 4 ティーチングポイント算出手段 5 姿勢データ算出手段 6 データ結合手段 7 並替手段 8 第1の変換手段 9 第2の変換手段 11 ファイル格納部 11a 本体登録ファイル 11b 部品登録ファイル 11c ティーチングルール登録ファイル 12 登録手段 Reference Signs List 1 master data 1a model data 1b teaching rule 1c teaching rule 1d attitude master 1e tool data 1f layout data 1g robot geometric data 1h robot language data 2 input means 3 origin / inclination / characteristic point calculating means 4 teaching point calculating means 5 attitude data calculation Means 6 Data combining means 7 Rearranging means 8 First converting means 9 Second converting means 11 File storage unit 11a Main body registration file 11b Parts registration file 11c Teaching rule registration file 12 Registration means
Claims (5)
複数のモデルと、各モデルに基づいてティーチングポイ
ントデータを算出するとともに、別の新たな付加モデル
に基づいてティーチングポイントデータを算出するため
のティーチングルールと、加工用ツールの姿勢を決定す
るための姿勢マスタと、座標変換のための変換用データ
とが登録されたマスタデータを備え、 このマスタデータに登録された前記複数のモデルから一
つのモデルを選択し、この選択したモデルに入力された
特徴量と前記マスタデータのティーチングルールとに基
づいてティーチングポイントを算出する手順と、前記特
徴量と前記マスタデータに登録された付加モデルに対応
するティーチングルールとに基づいてティーチングポイ
ントを算出する手順と、算出された各ティーチングポイ
ントにおける姿勢データを前記マスタデータの姿勢マス
タに基づいて算出する手順と、算出されたティーチング
ポイントデータと姿勢データとを結合する手順と、結合
により得られたデータを入力された指示に従って並べ替
える手順と、並べ替えられたデータをロボット原点を基
準とするデータに変換する手順とを備えたことを特徴と
するロボットプログラム生成方法。1. A plurality of models for classifying a target work on the basis of its characteristics and teaching point data based on each model, and calculating teaching point data based on another new additional model. A teaching rule, a posture master for determining the posture of the machining tool, and master data in which conversion data for coordinate conversion are registered, and one of the plurality of models registered in the master data is included. A step of selecting a model, calculating a teaching point based on the feature amount input to the selected model and the teaching rule of the master data, and corresponding to the feature amount and the additional model registered in the master data. A procedure for calculating a teaching point based on a teaching rule; A procedure for calculating the attitude data at each teaching point based on the attitude master of the master data, a procedure for combining the calculated teaching point data and the attitude data, and arranging the data obtained by the integration according to the input instruction. A method for generating a robot program, comprising: a step of replacing the data; and a step of converting the rearranged data into data based on the robot origin.
データを、そのロボットに規定されているプログラム言
語に変換する手順を備えたことを特徴とする請求項1記
載のロボットプログラム生成方法。2. The method according to claim 1, further comprising a step of converting the converted data based on the robot origin into a program language defined for the robot.
複数のモデル、各モデルに基づいてティーチングポイン
トデータを算出するとともに、別の新たな付加モデルに
基づいてティーチングポイントデータを算出するための
ティーチングルール、加工用ツールの姿勢を決定するた
めの姿勢マスタ、及び座標変換のための変換用データが
登録されたマスタデータと、 このマスタデータに登録された前記複数のモデルから一
つのモデルを選択して、この選択したモデルに特徴量を
入力するとともに、別の新たな付加モデルに基づいてテ
ィーチングルールを入力し、また並び替え順の指示を入
力する入力手段と、 この入力手段により入力された特徴量と前記マスタデー
タのティーチングルールとに基づいてティーチングポイ
ントを算出するとともに、前記特徴量と前記マスタデー
タに登録された付加モデルに対応するティーチングルー
ルとに基づいてティーチングポイントを算出するティー
チングポイント算出手段と、 このティーチングポイント算出手段によって算出された
各ティーチングポイントにおける姿勢データを前記マス
タデータの姿勢マスタに基づいて算出する姿勢データ算
出手段と、 前記ティーチングポイント算出手段によって算出された
ティーチングポイントデータと前記姿勢データ算出手段
によって算出された姿勢データとを結合するデータ結合
手段と、 このデータ結合手段によって結合されたデータを、前記
入力手段により入力された指示に従って並べ替える並替
手段と、 この並替手段によって並べ替えられたデータをロボット
原点を基準とするデータに変換する変換手段とを備えた
ことを特徴とするロボットプログラム生成装置。3. Teaching for calculating teaching point data based on a plurality of models obtained by classifying the target work based on its characteristics and each model, and calculating teaching point data based on another new additional model. A rule, an attitude master for determining the attitude of the processing tool, and master data in which conversion data for coordinate conversion is registered, and one model is selected from the plurality of models registered in the master data. Input means for inputting a feature amount to the selected model, inputting a teaching rule based on another new additional model, and inputting an instruction of a rearrangement order; and a feature input by the input means. The teaching point is calculated based on the amount and the teaching rule of the master data. Teaching point calculation means for calculating a teaching point based on the feature amount and a teaching rule corresponding to the additional model registered in the master data; and posture data at each teaching point calculated by the teaching point calculation means. Attitude data calculation means for calculating based on the attitude master of the master data, Data combining means for combining the teaching point data calculated by the teaching point calculation means and the attitude data calculated by the attitude data calculation means, Rearranging means for rearranging the data combined by the data combining means in accordance with an instruction input by the input means; and converting the data rearranged by the rearranging means into data based on the robot origin. Robot program generating apparatus characterized by comprising a switch means.
た複数の本体モデル及び部品モデル、各本体モデル及び
各部品モデルに基づいてティーチングポイントデータを
算出するためのティーチングルール、加工用ツールの姿
勢を決定するための姿勢マスタ、及び座標変換のための
変換用データが登録されたマスタデータと、 対象ワークをその特徴に基づいて複数の本体モデルと部
品モデルとに分類するとともに、その分類した本体モデ
ルに対してその特徴量を登録するテーブルを格納した本
体登録ファイル、及び分類した部品モデルに対してその
特徴量を登録するテーブルを格納した部品登録ファイル
と、 これら本体登録ファイル及び部品登録ファイルを用いて
新たに登録された本体モデル及び部品モデルを前記マス
タデータに登録する登録手段と、 このマスタデータに登録された前記複数の本体モデル及
び部品モデルからーつの本体モデル及び部品モデルを選
択して、この選択した本体モデル及び部品モデルに特徴
量を入力するとともに、並び替え順の指示を入力する入
力手段と、 この入力手段により入力された特徴量と前記マスタデー
タのティーチングルールとに基づいてティーチングポイ
ントを算出するティーチングポイント算出手段と、 このティーチングポイント算出手段によって算出された
各ティーチングポイントにおける姿勢データを前記マス
タデータの姿勢マスタに基づいて算出する姿勢データ算
出手段と、 前記ティーチングポイント算出手段によって算出された
ティーチングポイントデータと前記姿勢データ算出手段
によって算出された姿勢データとを結合するデータ結合
手段と、 このデータ結合手段によって結合されたデータを、前記
入力手段により入力された指示に従って並べ替える並替
手段と、 この並替手段によって並べ替えられたデータをロボット
原点を基準とするデータに変換する変換手段とを備えた
ことを特徴とするロボットプログラム生成装置4. A plurality of body models and component models obtained by classifying a target work based on its characteristics, teaching rules for calculating teaching point data based on each body model and each part model, and a posture of a machining tool. A master data in which a posture master for determination and conversion data for coordinate conversion are registered, and a target work are classified into a plurality of body models and component models based on their characteristics, and the classified body models are classified. Using a main body registration file storing a table for registering the characteristic amounts of the parts and a part registration file storing a table for registering the characteristic amounts for the classified part models; To register newly registered body model and part model in the master data And selecting a main body model and a part model from the plurality of main body models and part models registered in the master data, inputting a feature amount to the selected main body model and part model, and sorting Input means for inputting the instruction of the above, teaching point calculating means for calculating a teaching point based on the feature amount input by the input means and the teaching rule of the master data, and each of the teaching points calculated by the teaching point calculating means. Attitude data calculating means for calculating attitude data at the teaching point based on the attitude master of the master data, and combining the teaching point data calculated by the teaching point calculating means with the attitude data calculated by the attitude data calculating means. Do Data combining means; sorting means for sorting the data combined by the data combining means in accordance with the instruction input by the input means; and data sorted by the sorting means based on the robot origin. A robot program generation device, comprising: a conversion unit for converting data into data.
を格納したティーチングルール登録ファイルと、 このティーチングルール登録ファイルを用いて新たに登
録されたティーチングルールを前記マスタデータに登録
する登録手段とを備えてなる請求項3又は4記載のロボ
ットプログラム生成装置。5. A teaching rule registration file storing a table for registering teaching rules, and registration means for registering a newly registered teaching rule in the master data using the teaching rule registration file. Item 5. The robot program generation device according to item 3 or 4.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP18364297A JPH1124724A (en) | 1997-07-09 | 1997-07-09 | Method and device for generating robot program |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP18364297A JPH1124724A (en) | 1997-07-09 | 1997-07-09 | Method and device for generating robot program |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH1124724A true JPH1124724A (en) | 1999-01-29 |
Family
ID=16139369
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP18364297A Pending JPH1124724A (en) | 1997-07-09 | 1997-07-09 | Method and device for generating robot program |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH1124724A (en) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP1777600A1 (en) * | 2005-10-12 | 2007-04-25 | Fanuc Ltd | Offline teaching apparatus for robot |
JP2020046799A (en) * | 2018-09-18 | 2020-03-26 | 高松機械工業株式会社 | Loader automatic teaching method |
-
1997
- 1997-07-09 JP JP18364297A patent/JPH1124724A/en active Pending
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP1777600A1 (en) * | 2005-10-12 | 2007-04-25 | Fanuc Ltd | Offline teaching apparatus for robot |
US7324873B2 (en) | 2005-10-12 | 2008-01-29 | Fanuc Ltd | Offline teaching apparatus for robot |
JP2020046799A (en) * | 2018-09-18 | 2020-03-26 | 高松機械工業株式会社 | Loader automatic teaching method |
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