JPH11250257A - 形状認識装置及び方法並びに形状認識プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】変形又は移動する認識対象物体の形状認識を行
うことができる形状認識装置及び方法並びに形状認識プ
ログラムを記録した記録媒体の提供。 【解決手段】図示しないデータの入出力の経路である入
出力路と、計測データから形状データを形成する形状計
測部１と、前記形状データを蓄積する形状データ蓄積部
２と、ノイズを消去する前処理部３と、ノイズ消去され
た前記形状データを蓄積するプロフィール蓄積部４と、
形状モデルを構築する形状モデル構築部５と、前記形状
モデルを格納する形状モデル格納部６と、現在の形状デ
ータと前記形状モデルの照合を行う各セグメント照合部
７と、特徴点の出力及び前記形状モデルを更新する特徴
点検出部８とを有する特徴。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、アーク溶接ロボッ
トにおける倣い点検出等に利用されるレンジセンサ等に
より取得された物体の形状データを用いた形状照合によ
って形状認識を行う形状認識装置及びその実施の方法並
びに形状認識プログラムを記録した記録媒体に関するも
のである。

【０００２】

【従来の技術】物体の形状認識は、認識対象物体を計測
して得られた形状データと、既に登録されている形状モ
デルの照合をとることにより実現されて、次に挙げる３
種の認識の機能が知られている。認識の第１機能は、形
状データと形状モデルを照合して認識対象物体がモデル
物体と同一の範疇の物体であることを認識することにあ
る。

【０００３】認識の第２機能は、認識対象物体の位置及
び姿勢を正確に検出することである。そして位置及び姿
勢の検出については、認識対象物体とその形状モデルに
若干の形状ずれがある場合に、印鑑照合のように全体的
な位置合わせが要求されるものと、溶接倣い点検出のよ
うにある着目する特徴点の近傍のみを正確に検出するこ
とを要求されるものがある。

【０００４】認識の第３機能は、認識対象物体が変形及
び移動する場合に、その前後の形状データを対応づける
ことにより、認識対象物体の変形及び移動を認識するこ
とである。従来から、位置及び姿勢検出技術の形状デー
タから特徴点を抽出して形状モデルの特徴と比較すると
いう前記第２機能の認識方法を応用して、当該第２機能
の認識方法を時系列で連続に行うことにより、当該第３
機能が実現されていた。本発明は当該第３の機能の場合
を対象としている。

【０００５】以下に前記第３機能における２種類の計測
処理手順である第１計測方法及び第２計測方法について
順に説明する。先ず、第１計測方法は、認識対象物体が
変形又は移動する場合を対象にした、全体的な位置合わ
せが要求される場合の計測認識方法である。各時刻で前
記認識対象物体の特徴点を抽出し、形状モデルの特徴点
との対応関係から全体の位置合わせを行う。但し、特徴
点の性質が変化しない場合に限られる。

【０００６】次に、図１１を参照して、第１計測方法の
計測処理手順を説明する。図１１は、当該第１計測方法
の処理のステップを表したブロック流れ図である。先
ず、初期時刻である時刻０において入力データ部１７か
ら時刻０の形状データを取出し、当該形状データの特徴
点を抽出して、当該時刻０の特徴点から形状モデルを構
築し形状モデルデータ部１８に保存する（ステップＳＴ
Ａ）。

【０００７】時刻ｔにおいて前記入力データ部１７から
時刻ｔの形状データを取出し、当該形状データの特徴点
を抽出し（ステップＳＴＢ）、前記形状モデルデータ部
１８から形状モデルを取出し、前記時刻ｔの特徴点と前
記形状モデルの特徴点との対応関係を求めて前記認識対
象物体全体の位置合わせを行い（ステップＳＴＣ）、前
記形状モデルデータ部１８中の形状モデルを前記時刻ｔ
の特徴点からの形状モデルに更新して（ステップＳＴ
Ｄ）、計測処理を終了しない場合ば時刻を進めて前記ス
テップＳＴＢに戻り、計測処理を終了する場合は終了す
る（ステップＳＴＥ）。なお、前記ステップＳＴＤは実
行しなくてもよい。

【０００８】図１２を参照して、当該第１計測方法の具
体例を説明する。図１２は、２次元動画像において移動
している船を追跡する計測処理手順の説明図である。初
期時刻の時刻０における船１９の特徴点は、（ａ）で示
されるような特徴点Ｄ０，Ｅ０，Ｆ０で表されて、当該
Ｄ０，Ｅ０，Ｆ０を形状モデルとして（ｂ）の様に構築
する（前記ステップＳＴＡに該当）。

【０００９】次に時刻ｔでは、特徴点は（ｃ）で示され
るように、特徴点Ｄｔ，Ｅｔ，Ｆｔ，Ｍｔで表されて
（前記ステップＳＴＢに該当）、当該特徴点Ｍｔを除い
た前記特徴点Ｄｔ，Ｅｔ，Ｆｔと（ｂ）での前記Ｄ０，
Ｅ０，Ｆ０の形状モデルとの対応関係を示したのが
（ｄ）であり、全体的な位置合わせ（前記ステップＳＴ
Ｃに該当）から、前記船１９がどのように動いたのかが
計測され、この手順の繰り返し（前記ステップＳＴＥに
該当）により計測を行っていた。

【００１０】次に、第２計測方法は、認識対象物体が変
形又は移動する場合を対象にした、認識対象物体の着目
する特徴点の近傍のみの正確な検出及び局所的な位置合
わせが要求される場合の計測認識方法である。各時刻で
注目する特徴点を仮抽出し、それを中心に局所的な特徴
点を記述する。

【００１１】ここで言う、局所的な特徴点とは、ある限
られた範囲内で特徴を持つ点を意味する。当該局所的な
特徴点と形状モデルの特徴点との対応関係から局所的な
位置合わせを行い、着目する特徴点の正確な位置を抽出
する。但し、前記第１計測方法と同じく、特徴点の性質
が変化しない場合に限られる。

【００１２】図１３を参照して、第２計測方法の計測処
理手順を説明する。図１３は、当該第２計測方法の計測
処理手順のステップを表したブロック流れ図である。先
ず、初期時刻である時刻０において入力データ部１７ａ
から時刻０の形状データを取出し、当該形状データの特
徴点を抽出して、当該時刻０の特徴点から形状モデルを
構築し形状モデルデータ部１８ａに保存する（ステップ
ＳＴＡ′）。

【００１３】時刻ｔにおいて前記入力データ部１７ａか
ら時刻ｔの形状データを取出し、前記形状モデルデータ
部１８ａから形状モデルを取出し、前記時刻ｔの形状デ
ータの特徴点と前記形状モデルの特徴点を比較して、前
記形状データの仮の着目する特徴点を特定し（ステップ
ＳＴＢ′）、前記仮の着目する特徴点を中心に形状デー
タの局所的な特徴点を記述する（ステップＳＴＣ′）。

【００１４】前記局所的な特徴点と前記形状モデルとの
対応関係を求めて局所的な位置合わせを行い、正確な着
目する特徴点を求め（ステップＳＴＤ′）、前記形状モ
デルデータ部１８ａ中の形状モデルを前記時刻ｔの特徴
点からの形状モデルに更新して（ステップＳＴＥ′）、
計測処理を終了しない場合は時刻を進めて前記ステップ
ＳＴＢ′に戻り、計測処理を終了する場合は終了する
（ステップＳＴＦ′）。なお、前記ステップＳＴＥ′は
実行しなくてもよい。

【００１５】図１４を参照して、当該第２計測方法の具
体例を説明する。図１４は、２次元動画像において溶接
の倣い点を追跡する計測処理手順の説明図である。初期
時刻の時刻０における溶接板断面画像の特徴点は、
（ａ）で示されるような特徴点Ｇ０，Ｈ０，Ｉ０で表さ
れて、着目する特徴点は屈曲点Ｇ０となり、当該Ｇ０，
Ｈ０，Ｉ０を形状モデルとして（ｂ）の様に構築する
（前記ステップＳＴＡ′に該当）。

【００１６】次に時刻ｔでは、特徴点は（ｃ）で示され
るように、特徴点Ｇｔ，Ｈｔ，Ｉｔ，Ｊｔで表されて、
前記（ｂ）の形状モデルの特徴点Ｇ０，Ｈ０，Ｉ０と比
較して、仮の着目する特徴点として前記Ｇｔを特定し
（前記ステップＳＴＢ′に該当）、当該前記Ｇｔを中心
に局所的な特徴点を記述すると、（ｄ）で示されるよう
に局所的な特徴点Ｋｔ，Ｌｔを決定する（前記ステップ
ＳＴＣ′に該当）。

【００１７】形状モデルと局所的な前記特徴点Ｋｔ，Ｌ
ｔとの関係は（ｅ）によって示され、正確な着目する特
徴点を求め（前記ステップＳＴＤ′に該当）、溶接の倣
い点がどのように動いたのかが計測されて、この手順の
繰り返し（前記ステップＳＴＦ′に該当）で計測を行っ
ていた。

【００１８】

【発明が解決しようとする課題】しかし、従来での方法
では、特徴点の性質が変化する場合には全く対応できな
い。特徴点の性質が変化する場合の具体例を図１０
（ａ）を参照して説明する。図１０（ａ）は、２つのパ
イプからなる交差エルボウパイプ１６の継ぎ目の溶接の
倣い点たる溶接点Ａ，Ｂ，Ｃを示す図である。

【００１９】前記溶接点Ａから、前記溶接点Ｂを通り、
前記溶接点Ｃに至るまでの断面形状は、凹型から凸型ま
で変化するので、その特徴点の性質である特徴点の周辺
の状況も変化するため、形状データの特徴点と形状モデ
ルの特徴点の間で対応づけが不可能であることから両者
を比較することができず、正確な着目する特徴点を特定
することが不可能である。

【００２０】ここにおいて、本発明の解決すべき主要な
目的は次の通りである。本発明の目的は、認識対象物体
の特徴点の性質が変化する場合にも、形状の認識を行う
ことができる形状認識装置及び方法並びに形状認識プロ
グラムを記録した記録媒体を提供せんとするものであ
る。

【００２１】本発明のその他の目的は、明細書、図面、
特に特許請求の範囲の各請求項の記載から自ずと明らか
となろう。

【００２２】

【課題を解決するための手段】本発明は、上記課題の解
決に当たり、データの入出力の経路である入出力路と、
計測データから形状データを形成する形状計測部と、前
記形状データを蓄積する形状データ蓄積部と、ノイズを
消去する前処理部と、ノイズ消去された前記形状データ
を蓄積するプロフィール蓄積部と、形状モデルを構築す
る形状モデル構築部と、前記形状モデルを格納する形状
モデル格納部と、現在の形状データと前記形状モデルの
照合を行う各セグメント照合部と、特徴点の出力及び前
記形状モデルを更新する特徴点検出部とを有する装置を
用いることを特徴とする。

【００２３】また、レンジセンサ等の検出器等から入力
された認識対象物体の測定データをノイズ消去して形状
データとし、当該形状データのセグメント、パラメー
タ、特徴点から形状モデルを構築し、現在の形状データ
と過去の形状モデルを比較して、現在のパラメータ及び
特徴点を検出して、形状モデルを更新して、特徴点を出
力する方法を用いることを特徴とする。また、上記装置
運転における上記方法を実行制御するプログラムを記録
した記録媒体を用いることを特徴とする。

【００２４】更に具体的詳細に述べると、当該課題の解
決では、本発明が次に列挙する上位概念から下位概念に
亙る新規な特徴的構成手段又は手法を採用することによ
り、前記目的を達成するよう為される。

【００２５】即ち、本発明装置の第１の特徴は、変形及
び移動する可能性のある認識対象物体の決められた特徴
点を認識する装置であって、データの入出力の経路であ
る入出力路と、入出力路を通して入力された計測データ
を多次元座標列である形状データに形成する形状計測部
と、形状計測部からの形状データを蓄積するプロフィー
ル蓄積部と、プロフィール蓄積部で蓄積された形状デー
タから自動的にそのセグメント、パラメータ、特徴点を
有する形状モデルを構築し、特徴点を入出力路から出力
する形状モデル構築部と、形状モデル構築部で構築され
た形状モデルを格納する形状モデル格納部と、プロフィ
ール蓄積部で蓄積された現在の形状データと形状モデル
格納部に格納された形状モデルを照合して位置情報を抽
出する各セグメント照合部と、各セグメント照合部での
各セグメントの位置情報から特徴点及びパラメータを検
出して現在の形状モデルを作成し、形状モデル格納部の
形状モデルを更新して、特徴点を入出力路を通して出力
する特徴点検出部とを有してなる形状認識装置の構成採
用にある。

【００２６】本発明装置の第２の特徴は、変形及び移動
する可能性のある認識対象物体の決められた特徴点を認
識する装置であって、データの入出力を行う入出力路
と、入出力路を通して入力された計測データより多次元
座標列である形状データを形成する形状計測部と、形状
計測部からの形状データを蓄積するプロフィール蓄積部
と、プロフィール蓄積部で蓄積された形状データを用い
て、入出力路からの人手入力による情報より、形状モデ
ル及びそのセグメント、パラメータ、特徴点を有する形
状モデルを構築し、特徴点を入出力路から出力する形状
モデル入力部と、形状モデル構築部で構築された形状モ
デルを格納する形状モデル格納部と、プロフィール蓄積
部で蓄積された現在の形状データと形状モデル格納部で
格納された形状モデルを照合して各セグメントの位置情
報を抽出する各セグメント照合部と、各セグメント照合
部での位置情報から特徴点及びパラメータを検出して現
在の形状モデルを作成し、形状モデル格納部の形状モデ
ルを更新して、特徴点を入出力路を通して出力する特徴
点検出部とを有してなる形状認識装置の構成採用にあ
る。

【００２７】本発明装置の第３の特徴は、上記本発明装
置の第１又は第２の特徴における形状計測部とプロフィ
ール蓄積部が、相互間に、形状計測部からの形状データ
を蓄積する形状データ蓄積部と、形状データ蓄積部で蓄
積された形状データのノイズを消去する前処理部を介設
し、プロフィール蓄積部は、前記前処理部からの形状デ
ータを蓄積してなる形状認識装置の構成採用にある。

【００２８】本発明装置の第４の特徴は、上記本発明装
置の第１、第２又は第３の特徴における入出力路が、コ
ンピュータに接続してなる形状認識装置の構成採用にあ
る。

【００２９】本発明装置の第５の特徴は、上記本発明装
置の第１、第２、第３又は第４の特徴におけるセグメン
トが、線分、又は１つ以上の線分あるいは曲線を構成要
素とした図形、である形状認識装置の構成採用にある。

【００３０】本発明装置の第６の特徴は、上記本発明装
置の第１、第２、第３又は第４の特徴におけるセグメン
トが、四角形又は折れ線である形状認識装置の構成採用
にある。

【００３１】本発明装置の第７の特徴は、上記本発明装
置の第１、第２、第３、第４、第５又は第６の特徴にお
けるパラメータの検出が、セグメントの位置を変数とし
て記述された評価関数の評価値を用いてなされたもので
ある形状認識装置の構成採用にある。

【００３２】本発明方法の第１の特徴は、変形及び移動
する可能性のある認識対象物体の決められた特徴点を認
識する方法であって、入力された認識対象物体の計測デ
ータから形状変形しないセグメントの連結又は集合を有
する形状データを形成し、当該セグメント間の状態をパ
ラメータとし、形状データの特徴を持つ点を特徴点と
し、形状データが初期時刻のものであれば、形状データ
のセグメント、パラメータ及び特徴点で形状モデルを構
築して、特徴点を出力し、形状データが初期時刻のもの
でなければ、現在の形状データと過去の形状モデルを照
合することにより、位置情報を得て、位置情報から現在
のパラメータ及び現在の特徴点を検出して現在の形状モ
デルを作成し、過去の形状モデルを現在の形状モデルに
更新して、特徴点を出力してなる形状認識方法の構成採
用にある。

【００３３】本発明方法の第２の特徴は、上記本発明方
法の第１の特徴における形状データが、多次元座標列の
データである形状認識方法の構成採用にある。

【００３４】本発明方法の第３の特徴は、上記本発明方
法の第１又は第２の特徴における前記形状データの形成
において、計測データのノイズの除去も行ってなる形状
認識方法の構成採用にある。

【００３５】本発明方法の第４の特徴は、上記本発明方
法の第１、第２又は第３の特徴における形状モデルの構
築が、形状データを基に自動的にセグメント、パラメー
タ及び特徴点を特定して行ってなる形状認識方法の構成
採用にある。

【００３６】本発明方法の第５の特徴は、上記本発明方
法の第１、第２又は第３の特徴における形状モデルの構
築が、形状データを基に人手入力により前記セグメン
ト、前記パラメータ及び前記特徴点を特定して行ってな
る形状認識方法の構成採用にある。

【００３７】本発明方法の第６の特徴は、上記本発明方
法の第１、第２、第３、第４又は第５の特徴におけるセ
グメントが、線分、又は１つ以上の線分あるいは曲線を
構成要素とした図形、である形状認識方法の構成採用に
ある。

【００３８】本発明方法の第７の特徴は、上記本発明方
法の第１、第２、第３、第４又は第５の特徴におけるセ
グメントが、四角形又は折れ線である形状認識方法の構
成採用にある。

【００３９】本発明方法の第８の特徴は、上記本発明方
法の第１、第２、第３、第４、第５、第６又は第７の特
徴におけるセグメントが、構成する線分の数、線分の長
さ、線分同士の角度、線分の端点の情報を有してなる形
状認識方法の構成採用にある。

【００４０】本発明方法の第９の特徴は、上記本発明方
法の第１、第２、第３、第４、第５、第６、第７又は第
８の特徴におけるパラメータが、セグメント間の角度で
ある形状認識方法の構成採用にある。

【００４１】本発明方法の第１０の特徴は、上記本発明
方法の第１、第２、第３、第４、第５、第６、第７、第
８又は第９の特徴における特徴点が、セグメント間の接
触点又は最近傍点である形状認識方法の構成採用にあ
る。

【００４２】本発明方法の第１１の特徴は、上記本発明
方法の第１、第２、第３、第４、第５、第６、第７、第
８、第９又は第１０の特徴におけるパラメータの検出
が、セグメントの位置を変数として記述された評価関数
の評価値を用いて、パラメータを推定して行ってなる形
状認識方法の構成採用にある。

【００４３】本発明方法の第１２の特徴は、上記本発明
方法の第１、第２、第３、第４、第５、第６、第７、第
８、第９、第１０又は第１１の特徴において前記特徴点
の認識が、コンピュータ制御により形状認識として行っ
てなる形状認識方法の構成採用にある。

【００４４】本発明方法の第１３の特徴は、上記本発明
方法の第１、第２、第３、第４、第５、第６、第７、第
８、第９、第１０、第１１又は第１２の特徴において溶
接における前記特徴点の認識が、認識対象物体を、溶接
対象物体とし、計測データを、溶接対象物体の溶接断面
の計測データとし、出力された特徴点から形状認識して
溶接における溶接倣い点である溶接点を決定して溶接対
象物体の溶接を行ってなる形状認識方法の構成採用にあ
る。

【００４５】本発明方法の第１４の特徴は、上記本発明
方法の第１２又は第１３の特徴における制御が、遠隔操
作により行ってなる形状認識方法の構成採用にある。

【００４６】本発明方法の第１５の特徴は、上記本発明
方法の第１３又は第１４の特徴における形状認識した溶
接が、予め、溶接点の開始点の形状モデルを構築し、開
始点及び終了点の位置を指定し、開始点の形状モデルの
特徴点を用いて、自動的に開始点から溶接を開始し、終
了点の位置で、自動的に溶接を終了してなる形状認識方
法の構成採用にある。

【００４７】本発明記録媒体の第１の特徴は、変形及び
移動する可能性のある認識対象物体の決められた特徴点
を認識する装置をコンピュータにより制御するプログラ
ムを記録した記録媒体であって、認識対象物体を計測し
た計測データを入出力路を通して形状計測部に入力し、
形状計測部により認識対象物体の計測データを多次元座
標列の形状データで表現し、形状計測部での形状データ
を形状データ蓄積部に蓄積する第１のステップと、前処
理部において、形状データ蓄積部に蓄積された形状デー
タに対して多次元座標におけるノイズ除去処理を行い、
当該ノイズ除去処理を行った形状データをプロフィール
蓄積部に蓄積する第２のステップと、プロフィール蓄積
部に蓄積された形状データが、初期時刻におけるものか
否かを判定する第３のステップと、第３のステップで、
もし初期時刻における形状データである場合は、形状モ
デル構築部は、初期時刻においてプロフィール蓄積部に
蓄積された形状データから形状モデルの構築を行うに当
たり、形状データを線分又は四角形又は折れ線又は１つ
以上の線分あるいは曲線を構成要素とした図形のセグメ
ント化をする第４のステップと、プロフィール蓄積部に
蓄積された形状データ中から各セグメント及び当該各セ
グメント間の角度のパラメータ及び各セグメント間の接
触点又は最近傍点である特徴点を自動的に又は人手入力
によって抽出して得る第５のステップと、セグメント、
パラメータ及び特徴点で記述された形状モデルを構築す
る第６のステップと、形状モデルを形状モデル格納部に
格納する第７のステップと、当該形状モデルの特徴点を
コンピュータに出力して終了する第８のステップと、第
３のステップにおいて、もし初期時刻におけるデータで
無い場合には、各セグメント照合部によって、当該形状
モデル格納部に格納された過去の形状モデルと、プロフ
ィール蓄積部に蓄積されている現在の形状データとを比
較し、各セグメントの位置情報を抽出する第９のステッ
プと、当該位置情報から前記現在のパラメータ及び特徴
点の検出を特徴点検出部により行う第１０のステップ
と、特徴点検出部は、現在のパラメータ及び特徴点を有
する形状モデルを作成し、形状モデル格納部に更新して
格納する第１１のステップと、現在の特徴点を入出力路
を通して前記コンピュータに出力して終了する第１２の
ステップと、の一連の手順処理を実行してなる形状認識
プログラムを記録した記録媒体の構成採用にある。

【００４８】本発明記録媒体の第２の特徴は、上記本発
明記録媒体の第１の特徴におけるパラメータの検出が、
セグメントの位置を変数として記述された評価関数の評
価値を用いてなされてなる形状認識プログラムを記録し
た記録媒体の構成採用にある。

【００４９】

【発明の実施の形態】本発明の原理は、変形又は移動す
る可能性のある認識対象物体の決められた特徴点を認識
するものであり、物体を形状変形しない部位であるセグ
メントの連結又は集合とし、特徴点を前記各セグメント
間の接触点又は最近傍点とするので、形状データにおけ
るその各セグメント間の状態をパラメータで記述するた
め、前記認識対象物体が変形する場合でもその形状デー
タから形状モデルを構築することができ、過去の認識結
果に従った形状モデルと現在の形状データを比較するこ
とで得られる位置情報から現在のパラメータ及び特徴点
を検出できるものである。

【００５０】以下、添付図面を参照して、本発明の一実
施形態に係る装置例１及び装置例２、並びに方法例１、
方法例２、方法例３及び方法例４につき順に説明する。

【００５１】（装置例１）本装置例を図１を参照して説
明する。図１は、本装置例のブロック構成図である。本
装置例は、図示しないデータの入出力の経路である入出
力路と、前記入出力路からの計測データを２次元座標列
である形状データとして形成する形状計測部１と、前記
形状計測部１の形状データを蓄積する形状データ蓄積部
２と、形状データ蓄積部２で蓄積された形状データのノ
イズを消去する前処理部３と、前記前処理部３でのノイ
ズ消去された形状データを蓄積するプロフィール蓄積部
４と、前記プロフィール蓄積部４で蓄積された形状デー
タから自動的に形状モデルを構築し特徴点を前記入出力
路へ出力する形状モデル構築部５と、前記形状モデル構
築部５で構築された形状モデルを格納する形状モデル格
納部６と、前記プロフィール蓄積部４での現在の形状デ
ータと形状モデル格納部６での形状モデルを照合して各
セグメントの位置情報を抽出する各セグメント照合部７
と、前記各セグメント照合部７での位置情報からパラメ
ータ及び特徴点を検出して現在の形状モデルを作成し、
前記形状モデル格納部６の前記形状モデルを更新して、
前記特徴点を前記入出力路へ出力する特徴点検出部８と
を備える。

【００５２】（装置例２）本装置例は、前記装置例１の
一部を変更したものであり、図２を参照して説明する。
図２は、本装置例のブロック構成図である。図１と比較
して、形状モデル構築部５の代りに、入出力路を通した
人手入力によってプロフィール蓄積部４に蓄積された形
状データから形状モデルを構築する形状モデル入力部５
ａが設けられており、形状モデル格納部６は、前記形状
モデル入力部５で構築された形状モデルを格納する装置
であり、その他の部分は同一であり、説明は省略する。

【００５３】（方法例１）本方法例は、前記装置例１に
対応適用したものであり、同じく図１と、他に図３及び
図４を参照して説明する。図３は、本方法例の形状モデ
ルの表現を示した説明図であり、図４は、形状モデルと
形状データの比較を示す説明図である。

【００５４】先ず、図１を参照して説明する。計測の対
象となる認識対象物体をレンジセンサ等の検出器により
計測した計測データを図示しない入出力路を通して形状
計測部１に送り、形状計測部１により前記形状物体の前
記計測データを２次元座標列の形状データで表現する。

【００５５】ここで、前記２次元座標列の表現は、例え
ば図３の（ａ）のような２次元画像平面による表現方法
である。前記形状計測部１で形成された形状データは、
形状データ蓄積部２に蓄積される。

【００５６】前処理部３は、前記形状データ蓄積部２に
蓄積された形状データに対して２次元座標列におけるノ
イズ除去処理を行い、当該ノイズ除去処理を行った形状
データをプロフィール蓄積部４に蓄積する。

【００５７】形状モデル構築部５は、初期時刻において
前記プロフィール蓄積部４に蓄積された形状データから
形状モデルの構築を行う。当該形状モデルの構築は、前
記形状データから構成要素を抽出し、構成要素をセグメ
ント化することにより、各セグメント及び当該各セグメ
ント間の角度のパラメータ及びセグメント間の接触点又
は最近傍点である特徴点で記述された形状モデルにモデ
ル化して自動的に作成して、前記形状モデルを形状モデ
ル格納部６に格納して特徴点を外部に前記入出力路を通
して出力する。

【００５８】ここで、前記形状モデルとして、図３の
（ｂ）のように、セグメントｓｅｇ１、ｓｅｇ２、パラ
メータα（ｓｅｇ１，ｓｅｇ２）、特徴点Ｑ（ｘ，ｙ）
から構成し、各セグメントの構成要素として、特徴点に
交差する各セグメントの線分の数、線分の長さ、線分同
士の角度、線分の端点情報を記述し、パラメータとし
て、前記各セグメント情報及び当該各セグメント間の角
度を記述し、特徴点として、特徴点のｘ，ｙ座標を記述
する。なお、次記号における添字のｓは始点、ｅは終点
の意味であり、以下同様である。

【００５９】各セグメントの記述は例えば次に示す様に
なる。セグメントの記述：線分の数，線分の長さ，線分
同士の角度，線分の端点情報 例：２ ｓｅｇ１…１，Ｌ１，ｎｕｌｌ，（（ｘ_1s，ｙ_1s），
（ｘ_1e，ｙ_1e）） ｓｅｇ２…１，Ｌ２，ｎｕｌｌ，（（ｘ_2s，ｙ_2s），
（ｘ_2e，ｙ_2e）） パラメータ：角度（交差するセグメント１，交差するセ
グメント２） α（ｓｅｇ１，ｓｅｇ２） 特徴点：（ｘ座標，ｙ座標） Ｑ（ｘ，ｙ）

【００６０】次に、新たに現在の形状データが前記プロ
フィール蓄積部４に蓄積された場合、前記各セグメント
照合部７によって、当該形状モデル格納部６に格納され
た過去の形状モデルと、前記プロフィール蓄積部４に蓄
積されている現在の形状データとを比較し、前記各セグ
メントの位置情報を抽出して、当該位置情報から前記現
在の形状データのパラメータ及び特徴点の検出を特徴点
検出部８により行い、現在のパラメータ及び特徴点から
の形状モデルを作成する。

【００６１】ここで、前記位置情報の抽出及び前記パラ
メータ及び特徴点の検出は、例えば、先ず図４（ａ）に
示す時刻ｔ―１の形状モデルと、同じく（ｂ）に示す時
刻ｔの形状データとを比較して、各セグメント毎の各構
成要素の位置情報を求めて抽出し、同じく（ｃ）のよう
にパラメータα_tを決定し、次に時刻ｔ―１の形状モデ
ルに記載されている特徴点Ｑ（ｘ_t-1，ｙ_t-1）から、現
在の特徴点Ｑ（ｘ_t，ｙ_t）を算出して検出する。

【００６２】最後に、前記特徴点検出部８は、前記現在
のパラメータを有する形状モデルを前記形状モデル格納
部６に更新・格納して、前記現在の特徴点を前記入出力
路を通して外部に出力する。

【００６３】（方法例２）本方法例は、前記装置例２に
対応したものであり、同じく図２を参照して説明する。
前記方法例１と比較して、形状モデルの構築において、
前記プロフィール蓄積部４からの形状データにより自動
的に形状モデルの構築をする方法ではなく、形状データ
のセグメント化、パラメータ及び特徴点の抽出を人手に
よって入出力路を通して入力を行い形状モデルを構築す
る手順となっている。その他の部分については、方法例
１と同様であり、説明は省略する。

【００６４】（方法例３）本方法例は、前記装置例１及
び前記装置例２に対応し、前記方法例１及び前記方法例
２とは形状データのモデル化の手順を異にするものであ
り、図５を参照して説明する。図５（ａ）は、セグメン
トが長四角形（四角形）である形状モデルの説明図であ
り、（ｂ）は、セグメントが折れ線である形状モデルの
説明図である。前記長四角形で表現されるセグメント
は、例えば溶接すべき板をそのままモデル化し、前記折
れ線で表現されるセグメントは、例えば溶接すべき板の
計測される可能性がある面をモデル化している。なお、
本方法例３は、形状データのモデル化以外の手順は前記
方法例１及び方法例２と同一であるので、説明は省略す
る。

【００６５】本方法例における形状データのモデル化
は、先ずセグメントが長四角形の場合は、図５（ａ）を
参照して、形状モデルは、長四角形のセグメントｓｅｇ
１，ｓｅｇ２、パラメータα（ｓｅｇ１，ｓｅｇ２）、
特徴点Ｑ（ｘ，ｙ）から構成し、各セグメントの構成要
素として、特徴点Ｑに交差する長四角形の各セグメント
の各辺の線分の数、線分の長さ、線分同士の角度、線分
の端点情報を記述し、パラメータとして、前記各セグメ
ント情報及び当該各セグメント間の角度を記述し、特徴
点Ｑとして、特徴点のｘ，ｙ座標を記述する。

【００６６】各セグメントの記述は例えば次に示す様に
なる。セグメントの記述：線分の数，線分の長さ，線分
同士の角度，線分の端点情報

【００６７】例：２ ｓｅｇ１…４，ｌｉｎｅ１…Ｌ１，（ｌｉｎｅ２（９
０），ｌｉｎｅ３（９０）），（（ｘ_11s，ｙ_11s），
（ｘ_11e，ｙ_11e）） ｌｉｎｅ２…Ｌ２，（ｌｉｎｅ１（９０），ｌｉｎｅ４
（９０）），（（ｘ_12s，ｙ_12s），（ｘ_12e，ｙ_12e）） ｌｉｎｅ３…Ｌ３，（ｌｉｎｅ１（９０），ｌｉｎｅ４
（９０）），（（ｘ_13s，ｙ_13s），（ｘ_13e，ｙ_13e）） ｌｉｎｅ４…Ｌ４，（ｌｉｎｅ２（９０），ｌｉｎｅ３
（９０）），（（ｘ_14s，ｙ_14s），（ｘ_14e，ｙ_14e））

【００６８】ｓｅｇ２…４，ｌｉｎｅ１…Ｌ１，（ｌｉ
ｎｅ２（９０），ｌｉｎｅ３（９０）），（（ｘ_21s，
ｙ_21s），（ｘ_21e，ｙ_21e）） ｌｉｎｅ２…Ｌ２，（ｌｉｎｅ１（９０），ｌｉｎｅ４
（９０）），（（ｘ_22s，ｙ_22s），（ｘ_22e，ｙ_22e）） ｌｉｎｅ３…Ｌ３，（ｌｉｎｅ１（９０），ｌｉｎｅ４
（９０）），（（ｘ_23s，ｙ_23s），（ｘ_23e，ｙ_23e）） ｌｉｎｅ４…Ｌ４，（ｌｉｎｅ２（９０），ｌｉｎｅ３
（９０）），（（ｘ_24s，ｙ_24s），（ｘ_24e，ｙ_24e））

【００６９】パラメータ：角度（交差するセグメント；
ライン，交差するセグメント；ライン） α（ｓｅｇ１；ｌｉｎｅ１，ｓｅｇ２；ｌｉｎｅ１） 特徴点：（ｘ座標，ｙ座標） Ｑ（ｘ，ｙ）

【００７０】次にセグメントが折れ線の場合は、図５
（ｂ）を参照して、形状モデルは、長四角形のセグメン
トｓｅｇ１，ｓｅｇ２、パラメータα（ｓｅｇ１，ｓｅ
ｇ２）、特徴点Ｑ（ｘ，ｙ）から構成し、各セグメント
の構成要素として、特徴点に交差する折れ線の各セグメ
ントの線分の数、線分の長さ、線分同士の角度、線分の
端点情報を記述し、パラメータとして、前記各セグメン
ト情報及び当該各セグメント間の角度を記述し、特徴点
として、特徴点のｘ，ｙ座標を記述する。

【００７１】各セグメントの記述は例えば次に示す様に
なる。セグメントの記述：線分の数，線分の長さ，線分
同士の角度，線分の端点情報 ｓｅｇ１…２，ｌｉｎｅ１…Ｌ１，（ｌｉｎｅ２（９
０）），（（ｘ_11s，ｙ_11s），（ｘ_11e，ｙ_11e）） ｌｉｎｅ２…Ｌ２，（ｌｉｎｅ１（９０）），（（ｘ
_12s，ｙ_12s），（ｘ_12e，ｙ_12e））

【００７２】ｓｅｇ２…２，ｌｉｎｅ１…Ｌ１，（ｌｉ
ｎｅ２（９０）），（（ｘ_21s，ｙ_21s），（ｘ_21e，ｙ
_21e）） ｌｉｎｅ２…Ｌ２，（ｌｉｎｅ１（９０）），（（ｘ
_22s，ｙ_22s），（ｘ_22e，ｙ_22e））

【００７３】パラメータ：角度（交差するセグメント；
ライン，交差するセグメント；ライン） α（ｓｅｇ１；ｌｉｎｅ１，ｓｅｇ２；ｌｉｎｅ１） 特徴点：（ｘ座標，ｙ座標） Ｑ（ｘ，ｙ） なお、セグメントが１つ以上の線分あるいは曲線により
構成される図形の場合も、表現するに必要とするパラメ
ータを付加して記述することができる。

【００７４】（方法例４）本方法例は、前記方法例１の
モデル化の手順を異にするものであり、図６を参照して
説明する。図６は、本方法例における形状データと形状
モデルの関係を示す説明図である。

【００７５】

【外１】

【００７６】

【外２】

【００７７】

【外３】

【００７８】

【外４】

【００７９】

【外５】

【００８０】次に、前記方法例１の形状認識方法の手順
をプログラムに表現して記録媒体に記録し、形状認識を
行う場合に図示しないコンピュータにより前記プログラ
ムを読み込んで、装置を当該コンピュータにより前記プ
ログラムの実行に従って制御して行う場合の前記プログ
ラムの手順を図１及び図７を参照して説明する。図７
は、本実施形態に係る形状認識プログラムのフローチャ
ートである。

【００８１】各ステップの流れについて説明する。計測
の対象となる認識対象物体をレンジセンサ等の検出器に
より計測した計測データを図示しない入出力路を通して
形状計測部１に送り、前記形状計測部１により前記認識
対象物体の計測データを２次元座標列の形状データで表
現し、前記形状計測部１での形状データを形状データ蓄
積部２に蓄積する（ステップＳＴ１）。

【００８２】前処理部３において、前記形状データ蓄積
部２に蓄積された形状データに対して２次元座標列にお
けるノイズ除去処理を行い、当該ノイズ除去処理を行っ
た形状データをプロフィール蓄積部４に蓄積する（ステ
ップＳＴ２）。

【００８３】次に前記プロフィール蓄積部４に蓄積され
た形状データが、初期時刻におけるものか否かを判定す
る（ステップＳＴ３）。

【００８４】もし前記ステップＳＴ３において、初期時
刻における形状データである場合は、形状モデル構築処
理を行う。形状モデル構築部５は、初期時刻において前
記プロフィール蓄積部４に蓄積された形状データから形
状モデルの構築を行うに当たり、前記形状データを線分
のセグメント化をする（ステップＳＴ４）。

【００８５】前記プロフィール蓄積部４に蓄積された形
状データ中から各セグメント及び当該各セグメント間の
角度のパラメータ及びセグメント間の接触点又は最近傍
点である特徴点を自動的に抽出して（ステップＳＴ
５）、前記セグメント、前記パラメータ及び前記特徴点
で記述された形状モデルにモデル化して構築し、形状モ
デル構築処理を終了する（ステップＳＴ６）。

【００８６】前記形状モデルを形状モデル格納部６に格
納して（ステップＳＴ７）、当該形状モデルの特徴点を
前記入出力路を通して前記コンピュータに出力して終了
する（ステップＳＴ８）。

【００８７】もし、前記ステップＳＴ３において、前記
プロフィールデータ蓄積部４に蓄積された形状データが
初期時刻におけるデータで無い場合には、各セグメント
照合部７によって、当該形状モデル格納部６に格納され
た過去の形状モデルと、前記プロフィール蓄積部４に蓄
積されている現在の形状データとを比較し、前記各セグ
メントの位置情報を抽出して（ステップＳＴ９）、当該
位置情報から前記現在のパラメータ及び特徴点の検出を
行い、現在の形状データの形状モデルの作成を特徴点検
出部８により行う（ステップＳＴ１０）。

【００８８】前記特徴点検出部８は、前記現在のパラメ
ータ及び特徴点を有する形状モデルを前記形状モデル格
納部６に更新して格納して（ステップＳＴ１１）、前記
現在の特徴点を前記入出力路を通して前記コンピュータ
に出力して終了する（ステップＳＴ１２）。

【００８９】上記形状認識プログラムは、前記方法例１
に対応するものであり、前記形状モデル構築処理のステ
ップＳＴ４乃至ＳＴ６での形状モデルの構築を人手入力
によって行えば、方法例２に対応する。また、前記ステ
ップＳＴ４又はＳＴ９のセグメントを長四角形のセグメ
ント又は折れ線のセグメントを用いる手順を採れば前記
方法例３に対応するものとなる。

【００９０】前記ステップＳＴ１０の形状モデルのモデ
ル化の手順におけるパラメータの検出をセグメントの位
置を変数として記述した評価関数の評価値を用いて形状
モデルのパラメータを推定する手順を採れば前記方法例
４に対応するものとなる。

【００９１】

【実施例】次に、本発明の実施形態の具体的な実施例を
挙げて説明する。本実施例は、前記装置例及び方法例に
係るものであり、図３並びに図８乃至図１０を参照して
説明する。図８は、本実施例での形状認識装置が適用さ
れる溶接アークロボットシステムの構成図であり、図９
は、溶接における形状認識の手順を示すフローチャート
であり、図１０は、（ａ）は溶接対象である交差する２
つのエルボウパイプからなる交差パイプの概略図であ
り、（ｂ）は（ａ）中の溶接点における形状データを示
す説明図である。

【００９２】本実施例は、前記装置例及び方法例をアー
ク溶接ロボットでの倣い点追跡への適用を図るものであ
り、倣い点である溶接点は特徴点と同一又は特徴点に依
存し、溶接における形状認識装置について図８を参照し
て説明する。

【００９３】アーク溶接ロボットシステムは、３次元に
自在に可動する複数関節のロボットアーム９と、当該ロ
ボットアーム９の先端に取り付けられた溶接を行う溶接
トーチ１０及び２次元座標列の取込みを行うレンジセン
サ１１と、前記ロボットアーム９、溶接トーチ１０、レ
ンジセンサ１１及び形状認識装置１３を統括制御するコ
ンピュータ１２と、前記装置例１又は前記装置例２に該
当する形状認識装置１３と、前記コンピュータ１２を遠
隔操作できるコントローラ１４と、溶接の対象である溶
接対象物体１５とからなる。

【００９４】前記溶接対象物体１５は、溶接点ａ，ｂ，
ｃの各点に沿って溶接の軌道を描き、それぞれ２次元座
標列ａ１，ｂ１，ｃ１を有し、ａ→ｂ→ｃと移動するに
つれて、特徴点の性質も凹→凸となるように変化し、当
該特徴点の性質が変化する。本実施例では、当該特徴点
の性質が変化する場合における溶接点の算出が可能であ
る。

【００９５】次に図９を参照して溶接処理について説明
する。先ず、前記コントローラ１４を用いて前記溶接点
ａに対応した前記ロボットアーム９の初期姿勢及び前記
溶接点ｃに対応した終期姿勢を前記コンピュータ１２に
教示する（ステップＳＴ１′）。

【００９６】前記ロボットアーム９は教示された前記初
期姿勢の情報を基に自動で開始点である前記溶接点ａに
移動し、前記レンジセンサ１１から図３（ａ）に示す前
記２次元座標列を前記コンピュータ１２は収得して、そ
の入力データを前記コントローラ１４のディスプレイ上
に表示すると共に前記形状認識装置１３に送る（ステッ
プＳＴ２′）。

【００９７】前記形状認識装置１３では、初期時刻での
認識処理をしてセグメントとセグメントの間のパラメー
タでモデル化して、形状モデルを自動的に作成する。当
該形状モデルは前記コンピュータ１２のディスプレイ上
に表示され、溶接点を指示する（ステップＳＴ３′）。
前記コンピュータ１２の制御により前記溶接トーチ１０
から現在時刻ｔでの溶接点に火花を散らし溶接を行う
（ステップＳＴ４′）。

【００９８】前記コンピュータ１２は、前記ロボットア
ーム９の現在時刻ｔでの姿勢と終期姿勢情報を比較し
て、溶接の経路の途中か終了点であるかを判定し、終了
点であれば溶接処理を終了し、経路の途中であれば、次
のステップに進む（ステップＳＴ５′）。

【００９９】前記ロボットアーム９の初期姿勢、現在時
刻ｔでの姿勢及び終期姿勢の情報と、過去の時刻及び現
在の時刻ｔの溶接点の位置情報及び特徴点の情報から、
次の時刻ｔ＋１の溶接点を数学的に予測して溶接経路を
決定し、前記ロボットアーム９をその溶接経路に沿うよ
うにして制御して移動させる（ステップＳＴ６′）。

【０１００】移動後の前記レンジセンサ１１からの前記
溶接対象物体の断面の形状データを前記コンピュータ１
２は前記形状認識装置１３に送り、当該形状認識装置１
３は、認識処理を行い移動後の時刻ｔ＋１のパラメータ
及び特徴点を検出して溶接点を得て、前記ステップＳＴ
４′に戻る（ステップＳＴ７′）。

【０１０１】以上のように溶接処理は、上記ステップの
流れとなる。次に、更に具体的な溶接処理の流れを、前
記溶接処理を同じく前記方法例１に適用した場合を例に
とって、図３、図４、図８及び図１０を参照して説明す
る。

【０１０２】なお、前記溶接対象物体１５の代りに、図
１０の（ａ）における交差する２つのパイプからなる交
差エルボウパイプ１６を溶接する場合の溶接対象物体と
する。前記交差エルボウパイプ１６は、溶接点Ａ，Ｂ，
Ｃを有して、図１０（ｂ）に示すように前記溶接点Ａ，
Ｂ，Ｃそれぞれに対応する２次元座標列Ａ１，Ｂ１，Ｃ
１及びそれぞれの特徴点を有する。

【０１０３】当該具体的な溶接処理は、前記各溶接点
Ａ，Ｂ，Ｃを開始点である溶接点Ａ→経路中の点である
溶接点Ｂ→終了点である溶接点Ｃの順に溶接する場合で
ある。先ず、前記ロボットアーム９先端を前記溶接点Ａ
に誘導し、初期姿勢を前記コンピュータ１２に教示し、
次に、前記ロボットアーム９先端を前記溶接点Ｃに誘導
し、終期姿勢を前記コントローラ１４を用いて前記コン
ピュータ１２に教示する（ステップＳＴ１′）。

【０１０４】次に、教示された情報を基に前記ロボット
アーム９を開始点である前記溶接点Ａに移動し、前記形
状認識装置１３において、前記レンジセンサ１１から入
力された計測データのノイズを除去して図３（ａ）に示
されるような形状データを得る（ステップＳＴ２′）。

【０１０５】次に、線分抽出技術等を用いて、図３
（ｂ）の様な形状モデルを構築する。当該形状モデル
は、２つのセグメントから構成され、当該各セグメント
の構成要素、パラメータα、特徴点Ｑ（ｘ、ｙ）が自動
的に記述され、前記コンピュータ１２において特徴点か
らの溶接点が特定される（ステップＳＴ３′）。

【０１０６】前記コンピュータ１２の制御により、前記
溶接トーチ１０から、現在時刻ｔにおける溶接点に火花
を散らして溶接を行う（ステップＳＴ４′）。前記コン
ピュータ１２は、前記ロボットアーム９の現在時刻ｔで
の姿勢と終期姿勢を比較して、溶接経路の途中か終了点
の前記溶接点Ｃであるかを判定し、終了点の前記溶接点
Ｃであれば溶接処理を終了し、溶接経路の途中であれば
次のステップに進む（ステップＳＴ５′）。

【０１０７】前記コンピュータ１２は、前記ロボットア
ーム９の初期姿勢、現在時刻ｔでの姿勢及び終期姿勢の
情報と、過去の時刻及び現在の時刻ｔの溶接点の位置情
報及び特徴点の情報から、次の時刻ｔ＋１の溶接点を数
学的に予測して溶接経路を決定し、前記ロボットアーム
９をその溶接経路に沿うようにして制御して移動させる
（ステップＳＴ６′）。

【０１０８】移動後の前記レンジセンサ１１からの前記
交差エルボウパイプ１６の断面の計測データを前記コン
ピュータ１２は前記形状認識装置１３に送り、当該形状
認識装置１３は、時刻ｔ＋１の認識処理を行い溶接点の
位置を算出する。

【０１０９】例えば、図４においてｔ−１→ｔ，ｔ→ｔ
＋１と置き換えて、図４（ａ）に示す時刻ｔの形状モデ
ルと図４（ｂ）に示す移動後の時刻ｔ＋１の形状データ
とを比較して、形状モデルの各セグメント間の各構成要
素の位置情報を求め、図４（ｃ）に示すようにパラメー
タα_t+1を検出し、移動後の特徴点Ｑ（ｘ_t+1，ｙ_t+1）
を検出する。当該移動後の特徴点からの溶接点を得て、
前記ステップＳＴ４′に戻る（ステップＳＴ７′）。

【０１１０】次に、図９を参照して、当該溶接処理の流
れを説明する。当該溶接処理を行うプログラムは以下の
ステップ（ＳＴ）の流れとなる。ロボットアーム９を溶
接点の開始点及び終了点に誘導し、初期姿勢及び終期姿
勢をコントローラ１４を用いてコンピュータ１２に教示
する（ステップＳＴ１′）。

【０１１１】前記ロボットアーム９を開始点に移動し、
形状認識装置１３において、レンジセンサ１１から入力
された計測データのノイズを除去して形状データを得て
（ステップＳＴ２′）、形状モデルを構築して線分のセ
グメント、パラメータ、特徴点が自動的に記述され、前
記特徴点から溶接点が特定される（ステップＳＴ
３′）。

【０１１２】溶接トーチ１０から、現在の溶接点に火花
を散らして溶接を行い（ステップＳＴ４′）、前記ロボ
ットアーム９の現在の姿勢と終期姿勢を比較して、溶接
経路の途中か終了点であるかを判定し、終了点であれば
溶接を終了する（ステップＳＴ５′）。

【０１１３】もし溶接経路の途中であれば、前記ロボッ
トアーム９の初期姿勢、現在の姿勢及び終期姿勢の情報
と、過去の時刻及び現在の時刻の溶接点の位置情報及び
特徴点の情報から、次の移動後の時刻の溶接点を数学的
に予測して溶接経路を決定し、前記ロボットアーム９を
その溶接経路に沿うようにして制御して移動させる（ス
テップＳＴ６′）。

【０１１４】移動後の前記レンジセンサ１１からの前記
溶接対象物体の断面の計測データを前記形状認識装置１
３に送り、当該形状認識装置１３は、形状認識処理を行
い移動後の時刻のパラメータ及び特徴点の位置を検出
し、当該移動後の特徴点からの溶接点を得て、前記ステ
ップＳＴ４′に戻る（ステップＳＴ７′）。

【０１１５】以上、当該溶接処理の流れは、前記方法例
１を基にしたものであるが、前記ステップＳＴ３′にお
いて、人手入力により形状モデルを構築すれば、方法例
２に対応するものとなり、同じく前記ステップＳＴ３′
において、モデル化の手順を長四角形のセグメント又は
折れ線のセグメントを用いる方法を採れば前記方法例３
に対応するものとなり、前記ステップＳＴ７′におい
て、パラメータの検出を、セグメントの位置を変数とし
て記述した評価関数の評価値を用いて形状モデルのパラ
メータを推定する手順を採れば方法例４に対応するもの
となる。

【０１１６】なお、上記本発明の実施の形態及び実施例
では、形状データを２次元座標列としたが、２次元に限
定されるものではなく、多次元座標列の形状データとし
て形状認識を行う装置としてもよい。

【０１１７】以上、本発明の実施の形態及び実施例につ
き説明したが、本発明は、必ずしも上述した手段及び手
法にのみ限定されるものではなく、本発明にいう目的を
達成し、本発明にいう効果を有する範囲内において、適
宜に変更実施することが可能なものである。

【０１１８】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
形状認識の対象物体の特徴点の性質が変化するときでも
形状認識が行えて、また特徴点の数を少なくして、単純
化した形状モデルの構築の採用により形状認識の手順が
簡単となった。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態に係る第１装置例を示すブ
ロック構成図である。

【図２】本発明の一実施形態に係る第２装置例を示すブ
ロック構成図である。

【図３】本発明の一実施形態に係る第１方法例の形状モ
デルを示した説明図である。

【図４】同上における形状モデルと形状データの比較を
示す説明図である。

【図５】本発明の一実施形態に係る第３方法例におい
て、（ａ）は、セグメントが長四角形である形状モデル
の説明図であり、（ｂ）は、セグメントが折れ線である
形状モデルの説明図である。

【図６】本発明の一実施形態に係る第４方法例におい
て、形状データと形状モデルの関係を示す説明図であ
る。

【図７】図３における形状認識プログラムのフローチャ
ートである。

【図８】本発明の一実施形態に係る形状認識装置が適用
される溶接アークロボットシステムの構成図である。

【図９】同上の溶接処理手順を示すフローチャートであ
る。

【図１０】（ａ）は溶接対象物体である交差エルボウパ
イプの概略図であり、（ｂ）は（ａ）中の溶接点におけ
る形状データを示す説明図である。

【図１１】従来の第１計測方法の処理のステップを表し
たブロック流れ図である。

【図１２】同上における移動している船を追跡する計測
処理手順の説明図である。

【図１３】従来の第２計測方法の処理のステップを表し
たブロック流れ図である。

【図１４】同上における溶接の倣い点を追跡する計測手
順の説明図である。

【符号の説明】

Ａ，Ｂ，Ｃ，ａ，ｂ，ｃ…溶接点 Ａ１，Ｂ１，Ｃ１，ａ１，ｂ１，ｃ１…溶接点の２次元
座標列 １…形状計測部 ２…形状データ蓄積部 ３…前処理部 ４…プロフィール蓄積部 ５…形状モデル構築部 ５ａ…形状モデル入力部 ６…形状モデル格納部 ７…各セグメント照合部 ８…特徴点検出部 ９…ロボットアーム １０…溶接トーチ １１…レンジセンサ １２…コンピュータ １３…形状認識装置 １４…コントローラ １５…溶接対象物体 １６…交差パイプ １７，１７ａ…入力データ部 １８，１８ａ…形状モデルデータ部 １９…船

Claims (24)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】変形及び移動する可能性のある認識対象物
   体の決められた特徴点を認識する装置であって、 データの入出力の経路である入出力路と、 前記入出力路を通して入力された計測データを多次元座
   標列である形状データに形成する形状計測部と、 前記形状計測部からの形状データを蓄積するプロフィー
   ル蓄積部と、 前記プロフィール蓄積部で蓄積された形状データから自
   動的にそのセグメント、パラメータ、特徴点を有する形
   状モデルを構築し、特徴点を前記入出力路から出力する
   形状モデル構築部と、 前記形状モデル構築部で構築された形状モデルを格納す
   る形状モデル格納部と、 前記プロフィール蓄積部で蓄積された現在の形状データ
   と形状モデル格納部に格納された形状モデルを照合して
   各セグメントの位置情報を抽出する各セグメント照合部
   と、 前記各セグメント照合部での位置情報から特徴点及びパ
   ラメータを検出して現在の形状モデルを作成し、前記形
   状モデル格納部の前記形状モデルを更新して、前記特徴
   点を前記入出力路を通して出力する特徴点検出部とを有
   する、 ことを特徴とする形状認識装置。
2. 【請求項２】変形及び移動する可能性のある認識対象物
   体の決められた特徴点を認識する装置であって、 データの入出力を行う入出力路と、 前記入出力路を通して入力された計測データより多次元
   座標列である形状データを形成する形状計測部と、 前記形状計測部からの形状データを蓄積するプロフィー
   ル蓄積部と、 前記プロフィール蓄積部で蓄積された形状データを用い
   て、前記入出力路からの人手入力による情報より、形状
   モデル及びそのセグメント、パラメータ、特徴点を有す
   る形状モデルを構築して、前記特徴点を前記入出力路か
   ら出力する形状モデル入力部と、 前記形状モデル構築部で構築された形状モデルを格納す
   る形状モデル格納部と、 前記プロフィール蓄積部で蓄積された現在の形状データ
   と形状モデル格納部で格納された形状モデルを照合して
   各セグメントの位置情報を抽出する各セグメント照合部
   と、 前記各セグメント照合部での位置情報から特徴点及びパ
   ラメータを検出して現在の形状モデルを作成し、前記形
   状モデル格納部の前記形状モデルを更新して、前記特徴
   点を前記入出力路を通して出力する特徴点検出部とを有
   する、ことを特徴とする形状認識装置。
3. 【請求項３】前記形状計測部と前記プロフィール蓄積部
   は、 相互間に、前記形状計測部からの形状データを蓄積する
   形状データ蓄積部と、 前記形状データ蓄積部で蓄積された形状データのノイズ
   を消去する前処理部を介設し、 前記プロフィール蓄積部は、前記前処理部からの形状デ
   ータを蓄積する、 ことを特徴とする請求項１又は２に記載の形状認識装
   置。
4. 【請求項４】前記入出力路は、 コンピュータに接続する、 ことを特徴とする請求項１、２又は３に記載の形状認識
   装置。
5. 【請求項５】前記セグメントは、 線分、 又は１つ以上の線分あるいは曲線を構成要素とした図
   形、 である、 ことを特徴とする請求項１、２、３又は４に記載の形状
   認識装置。
6. 【請求項６】前記セグメントは、 四角形又は折れ線である、 ことを特徴とする請求項１、２、３又は４に記載の形状
   認識装置。
7. 【請求項７】前記パラメータの検出は、 前記セグメントの位置を変数として記述された評価関数
   の評価値を用いてなされたものである、 ことを特徴とする請求項１、２、３、４、５又は６に記
   載の形状認識装置。
8. 【請求項８】変形及び移動する可能性のある認識対象物
   体の決められた特徴点を認識する方法であって、 入力された前記認識対象物体の計測データから形状変形
   しないセグメントの連結又は集合を有する形状データを
   形成し、 当該セグメント間の状態をパラメータとし、前記形状デ
   ータの特徴を持つ点を特徴点とし、 前記形状データが初期時刻のものであれば、前記形状デ
   ータの前記セグメント、前記パラメータ及び前記特徴点
   で形状モデルを構築して、前記特徴点を出力し、 前記形状データが初期時刻のものでなければ、現在の形
   状データと過去の形状モデルを照合することにより、位
   置情報を得て、前記位置情報から現在のパラメータ及び
   現在の特徴点を検出して現在の形状モデルを作成し、前
   記過去の形状モデルを現在の形状モデルに更新して、前
   記特徴点を出力する、ことを特徴とする形状認識方法。
9. 【請求項９】前記形状データは、 多次元座標列のデータである、 ことを特徴とする請求項８に記載の形状認識方法。
10. 【請求項１０】前記形状データの形成において、 前記計測データのノイズの除去も行う、 ことを特徴とする請求項８又は９に記載の形状認識方
    法。
11. 【請求項１１】前記形状モデルの構築は、 前記形状データを基に自動的に前記セグメント、前記パ
    ラメータ及び前記特徴点を特定して行う、 ことを特徴とする請求項８、９又は１０に記載の形状認
    識方法。
12. 【請求項１２】前記形状モデルの構築は、 前記形状データを基に人手入力により前記セグメント、
    前記パラメータ及び前記特徴点を特定して行う、 ことを特徴とする請求項８、９又は１０に記載の形状認
    識方法。
13. 【請求項１３】前記セグメントは、 線分、 又は１つ以上の線分あるいは曲線を構成要素とした図
    形、 である、 ことを特徴とする請求項８、９、１０、１１又は１２に
    記載の形状認識方法。
14. 【請求項１４】前記セグメントは、 四角形又は折れ線である、 ことを特徴とする請求項８、９、１０、１１又は１２に
    記載の形状認識方法。
15. 【請求項１５】前記セグメントは、 構成する線分の数、線分の長さ、線分同士の角度、線分
    の端点の情報を有する、 ことを特徴とする請求項８、９、１０、１１、１２、１
    ３又は１４に記載の形状認識方法。
16. 【請求項１６】前記パラメータは、 前記セグメント間の角度である、 ことを特徴とする請求項８、９、１０、１１、１２、１
    ３、１４又は１５に記載の形状認識方法。
17. 【請求項１７】前記特徴点は、 前記セグメント間の接触点又は最近傍点である、 ことを特徴とする請求項８、９、１０、１１、１２、１
    ３、１４、１５又は１６に記載の形状認識方法。
18. 【請求項１８】前記パラメータの検出は、 前記セグメントの位置を変数として記述された評価関数
    の評価値を用いて、前記パラメータを推定して行う、 ことを特徴とする請求項８、９、１０、１１、１２、１
    ３、１４、１５、１６又は１７に記載の形状認識方法。
19. 【請求項１９】前記特徴点の認識は、 コンピュータ制御により形状認識として行う、 ことを特徴とする請求項８、９、１０、１１、１２、１
    ３、１４、１５、１６、１７又は１８に記載の形状認識
    方法。
20. 【請求項２０】前記特徴点の認識は、 前記認識対象物体を、溶接対象物体とし、 前記計測データを、前記溶接対象物体の溶接断面の計測
    データとし、 出力された前記特徴点から形状認識して溶接における溶
    接倣い点である溶接点を決定して前記溶接対象物体の溶
    接を行う、 ことを特徴とする請求項８、９、１０、１１、１２、１
    ３、１４、１５、１６、１７、１８又は１９に記載の形
    状認識方法。
21. 【請求項２１】前記制御は、 遠隔操作により行う、 ことを特徴とする請求項１９又は２０に記載の形状認識
    方法。
22. 【請求項２２】前記形状認識した溶接は、 予め、前記溶接点の開始点の形状モデルを構築し、開始
    点及び終了点の位置を指定し、 前記開始点の形状モデルの特徴点を用いて、自動的に開
    始点から前記溶接を開始し、 前記終了点の位置で、自動的に前記溶接を終了する、 ことを特徴とする請求項２０又は２１に記載の形状認識
    方法。
23. 【請求項２３】変形及び移動する可能性のある認識対象
    物体の決められた特徴点を認識する装置をコンピュータ
    により制御するプログラムを記録した記録媒体であっ
    て、 前記認識対象物体を計測した計測データを入出力路を通
    して形状計測部に入力し、前記形状計測部により前記認
    識対象物体の計測データを多次元座標列の形状データで
    表現し、前記形状計測部での形状データを形状データ蓄
    積部に蓄積する第１のステップと、 前処理部において、前記形状データ蓄積部に蓄積された
    形状データに対して多次元座標におけるノイズ除去処理
    を行い、当該ノイズ除去処理を行った形状データをプロ
    フィール蓄積部に蓄積する第２のステップと、 前記プロフィール蓄積部に蓄積された形状データが、初
    期時刻におけるものか否かを判定する第３のステップ
    と、 前記第３のステップで、もし初期時刻における形状デー
    タである場合は、 形状モデル構築部は、初期時刻において前記プロフィー
    ル蓄積部に蓄積された形状データから形状モデルの構築
    を行うに当たり、前記形状データを線分又は四角形又は
    折れ線又は１つ以上の線分あるいは曲線を構成要素とし
    た図形のセグメント化をする第４のステップと、 前記プロフィール蓄積部に蓄積された形状データ中から
    各セグメント及び当該各セグメント間の角度のパラメー
    タ及び各セグメント間の接触点又は最近傍点である特徴
    点を自動的に又は人手入力によって抽出して得る第５の
    ステップと、 前記セグメント、前記パラメータ及び前記特徴点で記述
    された形状モデルを構築する第６のステップと、 前記形状モデルを形状モデル格納部に格納する第７のス
    テップと、 当該形状モデルの特徴点を前記コンピュータに出力して
    終了する第８のステップと、 前記第３のステップにおいて、もし初期時刻におけるデ
    ータで無い場合には、 各セグメント照合部によって、当該形状モデル格納部に
    格納された過去の形状モデルと、前記プロフィール蓄積
    部に蓄積されている現在の形状データとを比較し、前記
    各セグメントの位置情報を抽出する第９のステップと、 当該位置情報から前記現在のパラメータ及び特徴点の検
    出を特徴点検出部により行う第１０のステップと、 前記特徴点検出部は、前記現在のパラメータ及び特徴点
    を有する形状モデルを作成し、前記形状モデル格納部に
    更新して格納する第１１のステップと、 前記現在の特徴点を前記入出力路を通して前記コンピュ
    ータに出力して終了する第１２のステップと、の一連の
    手順処理を実行する、 ことを特徴とする形状認識プログラムを記録した記録媒
    体。
24. 【請求項２４】前記パラメータの検出は、 前記セグメントの位置を変数として記述された評価関数
    の評価値を用いてなされる、 ことを特徴とする請求項２３に記載の形状認識プログラ
    ムを記録した記録媒体。