JPS60118479A - 部品供給組立装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の利用分野〕 本発明は部品供給組立装置、特に、部品の種〔発明の背
景〕 近年のように、製品の多様化、短寿命化が進み、機種変
更が頻繁に行なわれる多種少量生産システムにおいては
、これに則応した生産組立システムの開発が必要である
。

この生産組立システムの中でも、部品供給部分は、組立
工程の完全自動化において大きな障壁となっており、あ
らゆる部品に適用可能なようにするいわゆる部品供給装
置の汎用化は、組立工程の完全自動化推進上不可決なも
のでありこの部分の技術開発が強く要望されている。

従来の部品供給組立装置は特開昭５６−４５３３７号に
記載されているように、即ち第１図に示す通り部品を貯
蔵するボウル１と、このボウル１の内面に螺旋状に設げ
られ、貯蔵された部品を列状に導き出す搬送路２と、こ
の搬送路の最外周部において、搬送部品をボウル１の外
に導き出すシュート３と、このシュート６の先端にあっ
て導き出された部品の位置、姿勢を保持し、ハンドリン
グ装置によって部品を取り出すシュート先端部とで構成
されている。

この部品供給装置において、搬送路２には、部品を一層
一列に整列させ、更に特定の姿勢の部品のみを通過させ
、他の姿勢の部品は、ボウル１内へ落下させるためのワ
イパ４やカットアウト５等が設けられており、更にシュ
ート６には、搬送路２において選別され通過してきた搬
送部品を、そのままの姿勢で保持するための、部品姿勢
拘束部材７が設けられている。

このような構成になっているため、搬送路２上に設けら
れたワイパ４やカットアウト５及びシーート３に設けら
れた部品姿勢拘束部材７は部品の形状や寸法が変る毎に
再設計が必要となり、今日の多種少量生産システムに即
応せず、生産自動化推進の大きな障壁となっている。

これの改良として、第２図に示すように、搬送路□に設
けたワイパやカットアウトの代りに、光電スイッチ９Ａ
　、　９Ｂ等を用いて部品の姿勢を検・　６　・ 出し、特定の姿勢の部品のみをシーート３に排出し、他
の部品は、エアノズル１０を用いて、ボウル１内に吹き
落す部品供給装置が開発されているが、この装置もシー
ート３に排出されてきた部品の姿勢をそのままの姿勢で
保持するための部品姿勢拘束部材７が必要であり、結局
のところ部品の形状や寸法の変更毎に部品姿勢拘束部材
７の設計変更が必要となり、今日の多種少量生産システ
ムに即応しないという欠点がある又部品を特定の位置、
姿勢に拘束せずにシュート６に排出するようにし、テレ
ビカメラ等によって部品の画像を取り入れ、その信号を
処理することにより部品の姿勢や位置を認識し、工業用
ロボットのような動作位置の可変が可能なハンドリング
装置によって部品を取り出す試みも進められているが、
使用できない部品は手作業によってボウル内に戻す必要
があり、完全自動化ができないという欠点があった。

〔発明の目的〕

本発明の目的は、上記従来の欠点を解決し、・　４　・ 多種少量生産システムに即応すると共に自動部品組立ラ
インの簡略化をも可能にした部品供給組立装置を提供す
るにある。

〔発明の概要〕

即ち本発明は、搬送路内に部品を拘束する部分を設けな
いで、搬送路をボウル内方に開口させ、部品を循環させ
るようにし、部品が循環している間に適性な部品を取り
出すようにしたものであって、先ず搬送路終端部を、貯
蔵部内方に開口させ、貯蔵部に貯蔵されている部品を搬
送路によって搬送し、搬送路の終端部から再び貯蔵部内
に部品を導くようにして部品を循環させ、このように循
環している部品の位置、姿勢。

形状、あるいはこれらの組合せをテレビカメラ等の検出
部によって検出し、この検出部からの信号によって部品
の位置、姿勢、形状、あるいはこれらの組合せが、適性
であるか不適性であるか（以下これを適性部品、不適性
部品という）を判断部によって判断し、この判断部の判
断に基づいて、適性部品のみをハンドリング部にて取り
出し、不適性部品を前記搬送路終端の開口部を通して貯
蔵部内に導いて再び搬送部に乗せ再循環するようにした
ことを特徴とするものである。

〔発明の実施例〕

以下本発明の一実施例について、第３図乃至第５図を診
照して説明する。

第６図は、この実施例の全体の概要を示す。

この第３図を用いて、先ず実施例の概略について説明す
れば、次の通りである。

即ちこの実施例に係る部品供給組立装置は、ボウルフィ
ーダ１１に設けた搬送路１８の終端部１９（第４図参照
）を貯蔵部１７内に開口させ、搬送部品２０（第４図参
照）を検出する検出部を構成するテレビカメラ１４と、
この検出部（テレビカメラ１４）からの信号によって適
性部品と不適性部品とを判断する判断部（一般的に用い
られる手段につき図系省略）と、この判断部の判断に基
づいて適性部品のみを取り出すためのロボット１２と把
持装置１３とから成るハンドリング部を設け、これによ
り搬送路１８によって搬送されてくる搬送部品２０Ａ（
第４図参照）の中から適性部品のみを取り出し、不適性
部品を前記搬送路終端１９（第４図参照）の開口部を通
して貯蔵部１７内に導き、再び搬送路１８に乗せ、再循
環するようにしたものである。視覚認識装置は上記テレ
ビカメラ１４と判断部とから構成される。

このように構成することによって、搬送路１８の途中に
は、適性部品と不適性部品を選別するための特別な装置
が不要となり、部品の形状寸法等に対し汎用性をもたせ
ることが可能となり又部品を循環させるようにして、そ
の中から適性部品のみを取り出すようにしたので完全自
動化が行なえ、多種少量生産システムに即応できる。

本例の詳細を以下説明する。第６図において１１はボウ
ルフィーダであり、このポールフィーダ１１の上方には
、本実施例では、搬送部品を監視するためのテレビカメ
ラ１４（検出部）が、支柱１５Ａ、１５Ｂによって支持
されている。１２は口・　７　・ ポット、１３は把持機構であってハンドリング部を構成
し、テレビカメラ１４（検出部）で搬送部品を検出し、
その検出信号を判断部（図示省略）に入力して適性部品
と不適性部品とを判断し、この判断に基づいて、上記ロ
ボット１２と把持機構１３を動作させ、適性部品のみを
取り出すようになっている。１６は、組立ステーション
である。

第４図は、本例のボウルフィーダ１１の詳細を示す。図
において、ボウルフィーダ１１の内周には、螺旋状の搬
送路１８が設けられている。この搬送路１８の搬送路終
端部１９は、ボウルフィーダ１１の内方に向って曲げら
れ開口している。なお１７は貯蔵部、２０は貯蔵部１７
内に貯蔵部ねている部品、２ＯＡは、搬送路１Ｂによっ
て搬送されている搬送部品である。

第５図は、搬送路終端部の他の実施例であり第５図（α
）は、搬送路１８の終端部にワイパ２２を設け、搬送路
１８の終端部において、搬送部品がワイパ２２に案内さ
れて貯蔵ｅ１７内に落下するようになっており、（ｂ）
は、搬送路１８の終端部を・　８　・ そのままの形で終らせ、搬送部品を再び搬送路１８上に
落下させるか或は、貯蔵部１７内に落下させるようにし
ている。

第６図は、ボウルフィーダの他の実施例である。図にお
いて、２４は旋回形パーツフィーダであって、相互に回
転軸が傾斜した回転円板２５と整列トラック２６とが、
矢印のように同じ方向に回転している。この回転円板２
５上に貯蔵された部品は、回転円板２５の回転により生
ずる遠心力によって、整列トラック２６の方向に移動さ
せられ、回転円板２５と整列トラック２６の上部搬送面
２７とが、同一面と彦る乗り移り部２８において、部品
は、上部搬送面２７上に乗り移り、整列トラック２６の
旋回によって上方に持ち上げられる。６０は、第５図（
α）に示したバッフル２２に相当する部材であり、不適
性部品は、この部材３０に案内されて、再び回転円板２
５上に落下する。

なお、２９は外壁であり、部品が外方にこぼれ落ちるの
を防止するために設けられている。テレビカメラ１４．
ロボット１２１把持機構１６は、第３図において説明し
たのと同じであり、ここでの詳細な説明は省略する。こ
のように旋回形パーツフィーダは振動フィーダに比較し
て振動が少く、搬送路において部品の認識がしやすい効
果を有する。

以上のように構成した本実施例の作用を次に説明する。

貯蔵部１７に貯蔵されている部品２ｏは、搬送路１８に
よって搬送される。このようにして搬送された部品２０
Ａは、搬送路終端１９より貯蔵部１７に落下し、再び搬
送路１８に乗せられる。

このようにして、貯蔵部１７に貯蔵されている部品２０
は、循環させられる。このように循環している搬送部品
２０Ａの位置、姿勢、形状、或はこれらの組合せを視覚
認識装置のテレビカメラ等によって検出し、この検出信
号を判断部に入力する。判断部において、搬送部品２０
Ａの位置。

姿勢、形状、或はこれらの組合せによって、適性部品か
不適性部品かを判断する。即ち、このテレビカメラ１４
による部品の種別２位置、姿勢の検出には文献（Ｇｇｒ
ａｌｄ　／、　Ｇｌｅａｓｏｒ　ｇｔ　ａｔ　：Ａ　Ｍ
ｏｄ、ｕ、ｌａｒ　Ｖｉｓｉｏｎ　Ｓｙｓｔｅｍ　ｆｏ
ｒ　５ｅｎｉｏｒ　−Ｃｏｎｔｒｏｌｌａｃｔ　Ｍａｎ
ｉｐｔＬｌａｔｉｏｎ　ａｎｔｉ　Ｉｎ５ｐｅｃｔｉｏ
ｎＰｒｏｃ、ｏｆ　９ｔｈ　Ｉｎｔ、Ｓｙｍ、Ｉｎｄ、
Ｒｏｂｏｔｓ　１９７９Ｊ。

１３〜１５　ｗａｚｈｉｎｇｔｏｎ）に記述されている
方法を用いる事が可能である。その方法は、画像内の部
品領域を、セグメンテーションにより抽出し抽出された
画像の図形としての面積、−次モーメント、２次モーメ
ントをめることにより、重心と、モーメント主軸の方向
（姿勢）をめるものである。同時に他の十数コの特徴パ
ラメータを計算することにより、部品の種類の判定が可
能である。これを利用して視覚認識装置の判断部におい
て、搬送部品２０Ａの位置、姿勢。

形状、・・・或はこれらの組合せによって適性部品か不
適性部品かを判断する。

このように判断された適性部品についてのみロボット１
２は動作し、取出す。この取出しについては、視覚認識
装置の判断部からの指令により、ボウルフィーダ１１を
一旦停止させ、次にロー　１１　争 ボット１２を作動させて取り出すか、或はボウルフィー
ダ１１をそのまま回転させ、視覚認識装置で認識される
この回転速度にロボット１２を追従させて取り出すかの
どちらでもよい。

一方判断部によって判断された不適性な部品は、ロボッ
ト１２は作動せず、そのまま、搬送路終端部１９より貯
蔵部１７に戻される。ロボット１２によって取り出され
た適性部品は、組付ステーション１６によって組付作業
が行なわれる。

なお本実施例では、検出部にテレビカメラ１４を設け、
テレビカメラ１４でとらえた映像信号を処理して適性部
品と不適性部品とを認識して判断し、この判断部から送
られる情報に基づいてロボット１２を作動させるように
したが、テレビカメラ以外のものでも検出しても上記作
用は変るものではなくこれに限定されるものではない。

即ち本発明の部品供給組立装置は第６図及び第８図に示
すように、ロボット１２およびロボット制御装置４７よ
りなるロボットシステム、ＴＶカメラ１４．イメージプ
ロセッサ２５よりなる視覚認、１２　。

識システム、及びイメージプロセッサ２５からの信号で
フィーダを起動停止させるモータまたはマグネット駆動
回路３７より構成される。

まず、ロボットシステムについて第３図及び第７図を用
いて説明する。１２は産業用ロボットで、例えば５１由
度を有する関節形ロボットである。産業用ロボット１２
は、ベース１２αに対シて垂直軸を中心に旋回する旋回
台１２ｂ、水平軸４６αを中心に回転する上腕１２Ｃ２
その先に水平軸４６ｂを中心に回転する前腕１２ｄ、そ
の先に水平軸４６０を中心に回転し、更にこの水平軸４
６ｃに直角な軸を中心に回転する手首１２ｇとから構成
されている。この手首１２−には指（チャック）１５を
付けた手機構が備え付けられている。ロボット制御装置
４７は、５自由度をもった関節形ロボット１２を制御す
るための制御ユニット４９と、ロボットをポイント・ツ
ー・ポイントでプログラムされた速度にもとづいて所定
の軌跡に沿−って動作または動かすために、予めプログ
ラムされた軌跡、および速度の情報を教示するための教
示ユニット５０とによって構成されている。制御ユニッ
ト４９とロボット機構１２は位置制御システムを構成し
ている。この位置制御システムは、アクチュエータＭに
連結されたパルスエンコーダＰＥによって発生された出
力パルスをカウンタ５１で計数して制御ユニット４９に
フィードバックし、マイクロプロセッサ５２によって予
め定められている目標値あるいは外部より与えられた所
望の座標値との相違のディジタル信号を検出シ、このデ
ィジタル信号をＤ／、４変換器５３でアナログ信号に変
換し、アクチュエータＭを駆動するように構成している
。

駆動回路５３はアクチュエータＨに接続されたタコジェ
ネレータＴＧからの速度信号と”／Ａ変換器５′５から
のアナログ信号にもとづいてアクチーエータＭを駆動す
る回路である。シリアルインターフェース３２は教示ユ
ニット５０と接続するためのものである。ＲＯＭ５３は
ロボットを動作させるためのプログラムを収納したメモ
リーであるＲＡＭ３４は、教示ユニット５０に用いて行
う教示操作による情報、またはインタフェース３５を介
して入力されるイメージプロセッサ５２よりの動作情報
を演算部３６により補間演算した結果であるロボットの
手機構１３の動作軌跡を記憶するものである。３７はパ
スラインである。

ＲＡＭ５ａに記憶されたロボットの手機構１６の位置デ
ータがマイクロプロセッサ５２によって読み出され、カ
ウンター５１より検出される回転変位θ８．θ２．・・
・θ、に座標変換し、所望あるいは目標位置（例えば視
覚認識ｓｙｚｔｇｍより入力される対象物本位置）へロ
ボットの手機構１３を駆動させる。

更に組立ステーション１６と同期を取るため、組立ステ
ーション１６からの同期信号がインターフェイス６５が
入力される。

以上のロボット系の説明は５自由度を持つロボットに限
定したが、他の自由度例えば６自由度のロボットについ
ても同様に構成できる。本発明においては、特に自由度
についての限定を行うものではない。しかし簡単な円形
部品、例、１５　。

えば歯車等を組付ける場合でも少くとも３自由度は必要
となる。

次に本発明のもう一つの構成要素である視覚認識につい
て第８図を用いて説明する。即ち、ＴＶ左カメラ４で撮
像された映像信号がＡ／Ｂ変換器４４でディジタル信号
に変換され、ＲＡＭで構成されたイメージメモリー４１
αにＴＶ左カメラ４で撮像される一画面が記憶される。

そして、マイクロプロセッサ（Ｂ）　３ＢはＲＡＭ　４
１αに記憶された画面を読み出し、各絵素と隣接する絵
素との２値レベルを比較し、同じレベルを示す場合、接
続しているものとし、各接続領域を分離識別するために
特定の同一ラベルを付け、ＲＡＭ（セグメンテーション
されたイメージメモリー）４１ｂにｍｇ　ｍ　ｏ　ｒｙ
する。即ちマイクロプロセッサ（Ｂ）　５Ｂは、２値絵
素化パターンの接続関係を調べ、各部品に対応するパタ
ーン領域にセグメンテーシヨンし、それらセグメンテー
ションした各パターン毎にＲＡＭａｌｂに記憶する。次
にマイクロプロセッサ（Ｂ）Ｘａは、セグメンテーショ
ンされた・１６　・ 各パターン、すなわち、特定のラベルの付いた領域毎に
ＲＯＭ３９に記憶されたプログラムに従い’ｆｌｉ［、
−次モーメント、２次モーメントを演算部４３で計算し
、ＲＡＭ（データメモリー）４１Ｃに記憶する。更にマ
イクロプロセッサ（Ｂ）　３Ｂは、ＲＡＭ４１ｃに記憶
された面積、−次モーメント。

２次モーメントから部品毎のパターンの重心とモーメン
ト主軸の方向（姿勢）を演算部４６でめ、同じ（ＲＡＭ
　４１ｃに記憶させる。マイクロプロセッサ６８は同時
に他の十数コの特徴パラメータ（例えば最も長い長さを
示す長軸方向の長さ最も短い長さを示す短軸方向の長さ
、上記モーメント主軸に対する長軸及び短軸との傾き角
）を演算部４５で計算して部品の種類の判定を行いこの
判定された結果にもとづいて、今度ロボットが組付ける
に際し、適性部品が不適性部品かを判断する。もし適性
部品と判断されたらマイクロプロセッサ（Ｂ）　３Ｂは
パラレルＩ／ｐ４０を介してモータまたはマグネット駆
動回路３７に停止信号を送りフィーダの部品の送りを停
止させる。

新らたにマイクロプロセッサ（Ｂ）　３ＢはＴＶ左カメ
ラ４からの画像をＲＡＭ　４１αに取込み、この取込ま
れた一画面を読み出し、各部品毎のパターンにセグメン
テーションしてＲＡＭ　ａｌｂに記憶させる。そして各
部品毎のパターンの重心とモーメント主軸の方向（姿勢
）をめ、その結果をインターフェース４２を介して、ロ
ボット制御装置２４にフィードバックする。マイクロプ
ロセッサ（、（）５２はＲＡＭ５４に記憶させてろる水
平方向の位置座標及び水平方向の姿勢情報に上記フィー
ドバックされた値の補正を加え、ルタ変換器５３を介し
てロボット１２を制御する。ロボット１２はハンド１３
でフィーダ内に停止され、且つ適正と判断された部品を
つかみ、組立ステーション１６の被組付部品の位置まで
移動して組付けを行う。

なお適正部品か不適正部品かを判断する際、前記の如く
められたパターンの重心とモーメント主軸の方向とを辞
書パターンの重心とモーメント主軸の方向とを合せ、両
者の一致度から判断することもできる。

またパターンの輪郭をいくつかの直線によって近似する
ことも可能である。即ち、これを実施するパターンマツ
チング装置の一実施例を第９図に示す。

ここで、１００は、以下に述べる各部に対して所要の処
理の流れを制御する制御部、１０１は、前処理手段に係
る入力制御部、１０２は、同画像メモリ、１０３は、同
前処理部、１０４は、同領域情報メモリ、１０５は、輪
郭抽出処理手段に係る輪郭抽出部、１０６は、同輪郭メ
モリ、１０７は、線分化処理手段に係る線分化処理部、
１０８は、同線分化情報メモリ、１０９は、同辞書パタ
ーンメモリ、１１０は、領域特徴抽出処理手段に係る領
域特徴抽出部、１１１は、同領域特徴メモリ、１１２は
、パターンマツチング処理手段に係る共通領域抽部、１
１３は、同共通領域メモリ、１１４は、同認識処理部で
ある。

まず、入力された画像データは、入力制御部１０１で所
定の閾値で２値化された後、２値画像データとして画像
メモリ１０２に入力・記憶され・１９　・ る。

画像メモリ１０２に記載された画像データは、はじめに
前処理部１０３によって画像上のどの領域を対象物体領
域とするかが決定された後、その領域の代表点の位置情
報が領域情報メモリ１０４に記憶される。

次に輪郭抽出部１０５は、上記の代表点の位置情報に基
づいて指定領域の輪郭画素を順次に探索し、その中心座
標値を輪郭メモリ１０６に記憶させる。

その中心座標値により、線分化処理部１０７は輪郭画素
の中心を表わす点列を規定の許容誤差内で線分に近似し
、その線分の端点、すなわちその領域を多角形近似した
当該各頂点座標を順次に線分化情報メモリ１０Ｂに記憶
させる。その線分化情報は、辞書パターンの登録時には
、辞書パターンメモリ１０９へ移される。

また、領域特徴抽出部１１０は、指定領域の特徴（例え
ば面積１重心、慣性主軸、最大長１周囲長等）を画像メ
モＩＪ　１０２　＊領域情報メモリ・２０　・ １０４、線分化情報メモリ１０８の内容からめ、領域特
徴メモリ１１１に記憶させる。辞書パターン登録時には
、その特徴情報も辞書パターンメモリ１０９に記憶され
る。

更に、共通領域抽出部１１２は、現時点で入力されたパ
ターン（線分化情報メモリ１０８に格納されているもの
）と辞書パターン（辞書パターンメモリ１０９に格納さ
れているもの）とを、両方の特徴が一致するように（例
えば、重心座標が一致するように、または慣性主軸方向
が一致するように等）、入カバターン側の座標変換をし
た後、両パターンの共通領域（種図形）を同様に頂点列
としてめ、共通領域メモリ１１６に記憶する。

最後に、認識処理部１１４は、共通領域（種図形）の面
積を算出し、これと辞書パターンまたは入カバターンの
面積との比率をめ、その値が所定値以上になった場合、
両パターンは一致しているものと判定して、認識結果を
出力する。

もし、両パターンが一致せず、しかも辞書パターンが複
数あるときは、第２．第３の辞書パターンとのマツチン
グ処理を同様に繰り返す。なお、認識処理部１１４では
、一致した両パターンの変換前の相対位置から入カバタ
ーンの位置、姿勢情報も出力する。

次に、第１０図は、前処理フローチャート、第６図は、
領域情報のフォーマット図である。

前処理は、前述の入力制御部１０１〜領域情報メモリ１
０４が関係するもので、各画素の濃度階ｇ（２値画像で
あれば、”０”、１”）を順次に調べ、同じ階調を持つ
画素のまとまりを一つの領域として抽出し、各領域間の
包含関係から、それぞれの領域に意味付け（物体領域、
穴領域の候補を決めること）を行い、それぞれの領域の
ラベル、代表被標１面積、包含関係のデータテーブルを
作成する。すなわち、本処理は画像から対象物体を切り
だす役割をするものである。

第１０図に示すように、その代表的処理例は、画像上の
左上端画素から、ラスター状に全画素を走査し、同隔調
画素の接続関係を判別しながら、接続する同階調画素に
は同一のラベルを付け、同一ラベルの画素の集りを領域
とみなすものである。

この場合、各領域には、それぞれ異なったラベルを付け
、その中で面積が最大で、かつ画像の周囲に接する領域
は、背景領域と判断する。

そして、その背景領域に境界を接して含まれ、かつ面積
が一定範囲にある領域を対象物体領域の候補とし、以後
の処理対象領域とする。またこの対象物体領域の候補と
みなされる領域に含まれる領域を穴領域の候補とする。

各領域の先頭アドレスは、画像をラスタ一方向に走査し
たとき、最初に見つかる画素のアドレスとする。このア
ドレスを領域代表点の座標として登録するが、その他領
域情報のテーブル形式は、例えば第１１図に示すとおり
である。

続いて、輪郭抽出処理は、前述の輪郭抽出部１０５、輪
郭メモリ１０６が関係するもので、２次元配列の領域情
報について輪郭の座標系列表現をすることにより、情報
圧縮を行うものである・２６・ その処理方式は、数例報告されており、いずれの方式を
用いてもよい。

その処理は、上述の領域代表点を始点として処理を開始
し、領域境界の画素を、４連結性または８連結性をもと
にして、次々に隣接画素を探索して行き、領域を１周し
て代表点位置で処理を終了する。その出力結果は、輪郭
画素の座標系列であればよい。

この輪郭抽出処理によってめた対象領域の輪郭座標系列
を所定の近似誤差内に入るように線分近似で表現するこ
とにより、さらに情報圧縮を図る。

この線分化処理は前述の線分化処理部１０７゜線分化情
報メモリ１０８が関係するもので、その結果は、各線分
の両端点の座標列となる。すなわち、領域を多角形近似
した際の頂点系列によって表現される。この線分化処理
は、どの方式でもよいが、特に高速処理の要求を満すも
のとして、その例を次に示す。

連続点列を線分近似する処理は、まず、一般・　２４・ に最太近似誤差輸、、を定めておき、この誤差値によっ
て定まる一定幅の平行線内に連続点列を最大限状めるよ
うに平行線の位置、方向を探しだし、その中心線から近
似線分を決定する方法が考えられる。

ここで、入力点列データ（輪郭抽出処理の出力）の集合
をＡ、近似線分なり（線分上の点集合）で表わすと、Ａ
、Ｂ間のノ・ウスドルフの距離（ＨａｖｓｔＬｏｒｆｆ
　−ＥｕｃｌｉｄｇａｒＬＤｉｓｔａｎｃｅ　）　Ｈ（
Ａ　。

Ｂ　）　ハ、点Ｐ１−　Ｆ！間のユークリッド距離（Ｅ
ｕｃｌｉｄｉａｎ　Ｄｉｓｔａｎｃｅ　）をＩＩ７’ｓ
　Ｐｔ１ｌとすればＨ（Ａ、Ｂ　）＝ｍａｘ　［：ｍａ
ｘ　ｓｉｎ　ｌｌ　ｐ、　−ｐｇ　ＩＩ　。

ＰｒＢＰｔ” ｍａｘ　ｍｉｎ　Ｉｆ　Ｐｓ　Ｐｔ　Ｉｆ　：］ＰＩＡ
Ｆ！Ｂ となる。

したがって、上述の線分化処理は、最大（規定）近似誤
差６．６．に対して、Ｅ（Ａ、Ｂ）≦６１．。

を満たすように線分近似を行うことを意味しており、誤
差の自乗の累積値を最小にする線分近似法である。

実際には、計算量の点から上記した近似処理を忠実に行
うことはせず、近似線分の端点な入力点列上から探して
いく方法や（後述する第１２図のもの）、誤差の計算を
上記ハウスドルフの距離から、例えばｙ軸方向だけの誤
差によって代用してめる近似法が使用される。また、輪
郭画素列（１つの画素は正方領域）によって形成される
帯状の領域内に最短経路を探すことによって近似線分を
める方法も考えられる。

次に、第１２図の線分化処理フローチャートおよび第１
３図の線分化過程説明図に基づいて線分化処理を具体的
に説明する。

輪郭点列の１つを近似処理の始点と決定し、この点を第
１番目の近似線分頂点として登録する（４０１）。

続いて、第１２図＜ｈ＞に示すように、次の輪郭点Ｐ、
を中心に半径εの円を想定して、始点がら上接線角ＴＡ
２．下接線角ＴＡ１をめる（　４０２　）。

同様にして、第１３図（ｂ）に示すように、次々と接続
する輪郭点を中心として半径εの円を描いて接続を引き
、それらの中で最大のＴＡｌ　の値をＭＡＸＴＡｌ、最
小のＴＡ２の値をＭＩＮＴＡ　２　とする（　４０５　
）。

そして、ＭＡＸＴＡ　１）　ＭＩＮＴＡ　２が成立した
場合は、それ以上、１回の線分近似をすることができな
いと判定しく　４０５　）　、　ＥＰＮ番目の点を線分
の終点として決定登録する（　４０６　）。

この終点となりうる候補点の識別は、接線を引いてＭＡ
ＸＴＡ　１．　ＭＩＮＴＡ　２　を更新した後、各点ｆ
）　ＣＡ　カＭＡＸＴＡ　１　、　ＭＩＮＴＡ　２　間
Ｋｋ＠サマｔ１．テいるかどうかを認識し、はさまれて
いれば候補点とする（　４０４　）。ＥＰＮ番目の終点
が最後のデータ点でなければ、再びその点を線分化の始
点として線分近似処理を継続する（　４０７　）。

このようにして、第１３図（α）に示すような２値画像
の輪郭は、同図（ｂ）　、　（ｃ）の過程を経た後、同
図（ｄ）に示すように所定の線分化がされた輪郭とする
ことができる。

上記した一連の処理により、久方した画像から認識対象
とする領域を切り出し、がっ、七の・　２７・ 領域情報について以後の認識処理に適した形態の線分化
表現を行い、多角形の頂点座標系列データにして出力す
る。このデータは、前述の線分化情報メモリ１０８に記
憶され、前もって同様な手順によって作成しておいた辞
書パターンと照合を取って一致するかどうか判断される
。

この照合処理は、２つのパターン（多角形図形）それぞ
れが持つ固有の特徴量（図心座標。

慣性主軸方向等）を一致させて位置決めをしてから行な
う。

領域（パターン）特徴抽出処理は、前述の領域特徴抽出
部１１０．領域特徴メモリ１１１が関係するもので、領
域の輪郭を線分していることを考慮して、線分の両端点
から座標軸に下ろした垂線と座標軸とによって形成され
る台形を処理単位として、第１４図の領域特徴抽出処理
フローチャートに示す処理手順で行われる。

その基本計算式は以下に示すとおりである。

近似線分の頂点座標列を（ｘ、　、　ｙ、）　、　（ｘ
、　。

Ｙｔ）、・・・・・・・・・、　（Ｘ　、Ｙ　）と表わ
し、頂点座標・２８　・ 列は平面上に閉ループをなすように配置されてイテ、（
Ｘｌ−Ｙｌ）＝（Ｘ　−Ｙ　）ト１６゜（１）　線分化
モデルの面積 （２）１次モーメント Ｘ（Ｙｚ−＋＋ｌ’ｚ″／（Ｙｚ−１＋ｌ’ｚ））ｘ　
（Ｘ、−１＋Ｘ、”／（Ｘ、−１十Ｘ、））（３）２次
モーメント ×（ＹＩ！−１＋Ｙ７り Ｘ　（Ｘ、＊−、＋Ｘ、”） （４）相乗モーメントＭｘＹ ×ＹＩ／（Ｙ□−＋＋Ｉ’Ｉ） 〔Ｘ□−１（Ｘ　１のとき〕 ＤＨ＝Ｘ１＋−（Ｘ、−、−ＸＩ）＋−（Ｘ、−、−Ｘ
Ｉ）３ ｘ　Ｙ、、／　（Ｙ、−、＋　Ｙｌ　）（Ｘｚ−＋≧Ｘ
Ｉのとき〕 とすると、 Ｘ　（Ｙｒ−１＋　Ｙｌ”／　（ＹＩ−１＋　Ｙｚ　）
　）ｘＤｙｚ（５）図心のＸ座標ＸＯ，Ｙ座標ＹＯ ＸＯ＝Ｍ＋ｙ／Ａ ＹＯ＝Ｍ＋ｘ／” （６）座標原点を図心に平行移動した座標系における２
次モーメント、相乗モーメント Ｍ、。＝　Ｍ、Ｙ−Ｍ、ｙ　ｘ　Ｍｌｙ　／ＡＭｏ、　
：　Ｍ、ｘ−Ｍ、ｘＸ　Ｍ、Ｘ／ＡＭ１．　＝　Ｍｘｙ
−Ｍ、ｘｘ　Ｍｌｙ　／Ａ（７）　主軸傾き角 ＡＮＧ　＝　−Ｘ　ｃｍ−’　（２ＸＭ＋＋／（Ｍｔｏ
　Ｍｏｗ　）　）（８）　主軸に対する２次モーメント Ｍ０．、　＝　Ｍ、。十Ｍ。ｔ−Ｍ、０２Ｍ　ｔｏｚ　
、　Ｍｏ、２の算出によって主軸の長袖・短軸の判定を
行う。

最後に、線分化して、図心・主軸等をめた入カバターン
は、ｘｉｓ図のパターンマツチング説明図に示すように
、すでに登録しである辞書パターンと図心、主軸を一致
させるべく、入カバターン側を座標変換してマツチング
を行い、得られたものであるならば、マツチングによっ
てめられた重なり領域の面積は、物体をメツシュ状に区
画化されたディジタル画像上に表現する際の誤差および
線分近似による誤差を見込んだ誤差範囲で、辞書パター
ン（入カバターン）の面積と、一致すると予想される。

この面積比が、所定の値（例えば９５％）を越えている
ときは、目的部品の輪郭（パターン）であると判定する
。

これらの処理は、前述の共通領域抽出部１１２゜共通領
域メモ！７１１３　、認識処理部１１４および線分化情
報メモリ１０８．辞書パターンメモリ１０９が関係する
ものである。

第１６図は、線分化パターンマツチングの７０−チャー
トである。　。

ここでは、まず、前記した前処理９輪郭抽出処理、線分
化処理によって、領域の輪郭（内輪郭、外輪郭ともに含
む）を線分化表現した入カバターンと、すでに登録しで
ある辞書パターンの１つとを比較して、両パターンの図
心間のＸ座標方向、ｙ座標方向の距離を算出する（　８
ｏ１）＋、Ｐ続いて、入カバターンの図心カ辞書ハター
ンの図心に一致するように、上記距離だけ入カバターン
の全頂点を平行移動する（　８０２　）。

また、両パターンの慣性主軸の長軸または短軸を選択し
て、図心からほぼ等距離で外周に達・　３２・ ′する主軸同士を対応する主軸と判断し、この対応する
両パターンの主軸間の角度を算出する（　８０３　）。

更に、入カバターンの全頂点を、図心を回転中心として
、上記の角度だけ回転移動して、両パターンの主軸を一
致させる（　ａＯａ　）、後述する方式で両パターンの
共通領域、すなわち２つの多角形の積図形（これも多角
形となる）をめる（　８０５　）。

このようにして積図形がまると、その面積を算出し、す
でにめである辞書パターン（または入カバターン）の面
積との比をめる（　８０６　）。

その面積比を所定の判定閾値と比較しく８０７）、面積
比が閾値以上の値を示した場合は、両パターンが一致し
たものと判定して認識が終了したことを表示するととも
に、一致した辞書パターンの種類および辞書パターンの
相対位置から算出した入カバターンの位置、姿勢情報を
出力する（　８０８　）。面積比が判定閾値より小さい
場合は、次の辞書パターンがあるかどうか判断する（　
９０９　）。

すべての辞書パターンとのマツチング処理が終了して、
次の辞書パターンがない場合は、認識が不可能である旨
のメツセージを出力して処理を終了する（　８１０　）
。次の辞書パターンが有る場合は、そのパターンを選択
して（８１１）、再び最初からマツチング処理を繰り返
す。

次に、線分化したパターンと辞書ノくターンとの積図形
（共通領域）を作成する処理方式例を以下述べる。

２次元平面上の点ｐ　（ｘ、ｙ）が線分ｐ、ｐ、の有半
平面上に存在するためには、次式が正であることが必要
である。すなわち、Ｐ＋＝（Ｘ＋−”５）Ｐｘ＝ＣＸｔ
−Ｙｔ　）とすると ここで、次の関数を定義する。

この関数によると、線分Ｐ１Ｐ！、Ｐ３Ｐ＋が交わる条
件は、次式で表わされる。

更に、交点の有無を全体的に調べるために多角形Ｆ、Ｆ
’を考え、各線分に対する相手側の頂点の左右の判定を
示すＶＳ行列およびＳＶ行列をめる。

この関係を用い、次式によって線分間の交差判定を行う
。

Ｃリ−ｌ（，５Ｖ（Ｌ、〕）−５Ｖ（ｉ、）°＋１））
ｘ（Ｖ、５（Ｌ＋ｉ、〕）−ＶＳ（ｉ、）））１その判
定条件は次の通りである。

以上の判定式をもとに、積図形の頂点の有無、Ｓ５゜ を調べ、その存在が確認されたときは、これを２値線の
交点計算によってめる。得られた積図形も、線分化モデ
ルと同様、頂点座標系列で表わされており、この多角形
の面積計算を行い次式でパターン一致度を評価する。

以上のように、上記実施例は、同一精度の認識を行なう
のに、大規模な専用ハードを必要とせず、頂点だけのデ
ータ処理するので、高速処理が可能となる。

なお、線分化という近似処理を行っているので、認識精
度への影響を確認する必要があるが認識実験を行なった
結果、重心の位置精度は０．２画素程度、また慣性主軸
の算出精度は約ｏ、ｏｉｓラジアン程度で、良好な結果
を得ている。

このようにフィーダ内で視覚認識装置により組付けに際
し、適正部品と判断された場合にはロボット１２がつか
み、組付けを行い、不適正部品と判断された場合はフィ
ーダを作動させた状、６６゜ 態にするとそのまま、フィーダ内にもどり、いずれかは
適正部品と判断される状態となって送出されてくること
になる。従って、数種類の部品をフィーダ内に入れてお
けば、組付は順序が異なった形で送られて来ても、次々
と送られてくるので組付は順にロボットは被組付部品に
組付けることが可能となる。

〔発明の効果〕

以上詳述した通り本発明によれば、搬送路の終端を貯蔵
部内方に開口させて部品を循環させこの循環している搬
送部品を検出部で検出し、この検出部からの信号によっ
て判断部で適性部品と不適性部品を判断し、適性部品の
みを取り出すようにしたので、搬送路の途中には、適性
部品と不適性部品を選別するための特別の装置が不要と
なり、又搬送路の終端を貯蔵内方に開口させ、部品を循
環させるようにしたので、従来のような部品姿勢拘束部
材を不要とし、その結果あらゆる部品への適用が可能と
なって、部品供給装置の汎用化が拡大され、多種少量生
産システムに即応した部品供給装置を得ることができた
。

又本発明の装置に複数種の部品を混入させても、これら
の部品が入り乱れた列となって搬送路を循環するので、
判断部において、この部品列の中から必要且つ適性な部
品を見出して順次取出すことが可能となり、例えば、一
つのステーションで複数種の部品を組み付ける自動組立
ラインの組付はステーションにおいて、従来は部品の数
だけ部品供給装置が必要であったが、一台の部品供給装
置でこれらの部品を供給することができ、自動部品組立
ラインの簡略化が可能になるなど、その効果は顕著なも
のがある。

【図面の簡単な説明】

第１図及び第２図は、従来の部品供給装置を示す斜視図
である。第３図乃至第６図は、本発明の一実施例であり
、第６図は、該部品供給装置の全体を示す概略構成図、
第４図はそのポールフィーダの詳細を示す斜視図である
。第５図（α）（ｂ）はそれぞれ搬送路終端部の他の実
施例を部分拡大して示した斜視図、第６図（α）は、他
の実施例であり、その全体を示す概略構成図、第６図（
ｈ）は旋回式パーツフィーダの断面を示した図第７図は
第３図及び第６図に示すロボット制御装置の概略構成を
示す図、第８図は第３図及び第６図に示す視覚認識装置
の概略構成を示す図第９図は、本発明に係るパターン認
識装置の一実施例のブロック図、第１０図は、その前処
理フローチャート、第１１図は、同領域情報のフォーマ
ット図、第１２図は、同線分化処理フローチャート、第
１３図は、同線分化過程説明図、第１４図は、同領域特
徴抽出処理フローチャート、第１５図は、同パターンマ
ツチング説明図、第１６図は同線分化パターンマツチン
グ処理フローチャートである。 １１・・・・・・・・・ボウルフィーダ１２・・−・・
・・・ロボット １６・・−・・・・・把持装［１（手機構）１４・・・
・・・・・・テレビカメラ １６・・・・・・・・・組立ステーション第４図 第５　図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １　部品を貯蔵する貯蔵部と、この貯蔵部に貯蔵された
   部品を列状に搬送する搬送路とから成り、搬送路終端部
   を貯蔵部内方に開口させたボウルフィーダと、上記搬送
   路に搬送されて来た部品を撮像し、組付に対して適性で
   あるか否か並びにその適性部品の位置及び方向を認識す
   る視覚認識手段と、該視覚認識手段によって認識された
   適性部品を、上記適性部品の位置及び方向データにもと
   づいてロボットの取出位置データを補正して取出し、他
   の場所に設置された被組付部品に組付けるロボットとを
   備え、該ロボットはボウルフィーダの搬送路によって搬
   送されてくる部品の中から組付けに適する適性部品のみ
   を取り出し、上記ボウルフィーダは不適性部品を上記搬
   送路終端の開口部を通して貯蔵部内に導き、再び搬送路
   に乗せ、再循環するように構成したことを特徴とする部
   品供給組立装置。 ２、　上記ロボットが持上げする際、ボウルフィーダに
   おける部品の搬送を停止させることを特徴とする特許請
   求の範囲第１項記載の部品供給組立装置。 五　上記ロボットは少くとも３自由度以上を有するロボ
   ットであることを特徴とする特許請求の範囲第２項記載
   の部品供給組立装置。 ４、　上記視覚認識装置は各部品毎のパターンにセグメ
   ンテーションをし、セグメンテーションサれた各部品毎
   のパターンの重心ト、モーメント主軸の方向とをめるよ
   うに構成したことを特徴とする特許請求の範囲第１項記
   載の部品供給組立装置。 ５、　上記ボウルフィーダは旋回式パーツフィーダであ
   ることを特徴とする特許請求の範囲第１項記載の部品供
   給組立装置。