JPS6195204A - 視覚センサによる物体の識別方式 - 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】 産業上の利用分野 本発明は視覚センサによる物体の識別方式に関する。

従来の技術　　　　　　　　。

一般に、対象物体が予め予定された複数種の物体のうち
のりずれのものであ°るかを視覚センサの撮像信号を処
理争て識別する場合、教示の段階において、複数種の基
準物体の各々を視覚センサにより撮像してその撮像信号
、を処理することにより各基準物体の面積１周囲長、最
大径、最小径、平均径、孔の個数、：形状の複雑度等の
複数種の特徴項目の特徴値を求めてメモリに記憶させて
おき、実行時において、対象物体を視覚センサにより撮
像して得た撮像信号からその対象物体の複数の特徴項目
の特徴値を算出し、各特徴値を対応する基準特徴値と照
合することにより、全ての特徴値が基準特徴値に一致し
た場合にその対象物体を一致した基準特徴値に対応する
物体と同一物体であると識別している。

ところが、従来のこの種識別方式では、一つでも一致し
ない特徴項目があった場合、他の多くの特徴項目が一致
していても、その対象物体はその基準値に対応する物体
と同一物体ではないと判断し、その対象物体を無視する
等の動作が行なわれていた。しかしながら、オペレータ
がこのような識別動作を外部より監視していると、同一
物体であるにも拘わらず、別の物体であると識別してい
る場合があった。このような場合、オペレータはその原
因が何処にあるのかを究明するのであるが、その原因に
は下記のような各種のものが考えられる。

（１）照明条件が教示時と実行時で大幅に変化したこと
により対象物体の２値画像の形状が変化したことが原因
の場合 （２）対象物体が予め予定された姿勢以外の姿勢、例え
ば本来対象物体の上面を上向きに載置すべきところを、
下面が上向きに置かれたり、横向きに置かれたりしたこ
とが原因の場合 （３）基準特徴値の教示が全くの誤りであったことが原
因の場合 （４）照合に使用する特徴項目の特徴値が、照明条件や
視野内の物体の位置、姿勢の影響を受は易いものであり
、教示時の基準特徴値がこれらをカバーし得ない値であ
ったことが原因の場合上記原因のうち（１）、　　（２
）については、オペレータは直ちに判別可能であるが、
（３）、（４）については従来その判別が容易ではなか
った。

発明が解決しようとする問題点 本発明はこのような従来の問題点を解決したもので、そ
の目的は、実行時に物体の識別が行なわれなかった場合
、その原因がどこにあるのかを多少とも容易に究明し得
るようにすることにある。

問題点を解決するための手段 本発明は上記問題点を解決するために、対象物体を視覚
センサにより撮像して得た撮像信号を処理して前記対象
物体の予め指定された複数種の特徴値を算出し、該算出
した各特徴値を予めメモリに記憶された複数種別の物体
にそれぞれ対応した複数種の特徴項目の基準特徴値と照
合し、全ての　　゛特徴値が対応する基準特徴値と一致
したとき前記対象物体を一致した基準時・徴値に対応す
る物体と同一種別の物体であると識別する視覚センサに
よる物体の識別方式において、前記算出した各特徴値を
予め前記メモリに記憶された各基準特徴値と比較した際
、最も多くの特徴項目については合致したが一部の特徴
項目については一致のとれなかった種別における不一致
の特徴項目を外部に出力するするように構成される。

作用 実行時に物体の識別が行なわれなかった場合、一致のと
れなかった特徴項目の種類が例えばＣＲＴ等に表示され
て外部に出力される。従って、オペレータは前記（１）
、　　（２）に原因がなければ、表示された特徴項目に
対応する基準特徴値に設定ミスがあったことを知ること
が可能となる。この為、例えばその基準特徴値の教示を
やり直すとか、この種類の特徴項目を照合に使用しない
とかの対策を直ちにたてることが可能となる。

実施例 第１図は本発明を実施する視覚システムのバー、ドウエ
ア構成の一例を示すブロック図であり、１０はＣＯＤ等
の固体撮像素子等を有する視覚センナであり、その撮像
信号はモニタテレビ１１と２値化回路１２に入力される
。２値化回路１２は撮像信号を所定の闇値と比較するこ
とにより例えば物体部分が“１″、背景部分が“０”に
なる２値化撮像信号を発生し、フレームメモリ１５はこ
の２値化撮像信号を１画面分記憶する。マイクロコンピ
ュータ１４ハ、データバス、アドレスバス、コントロー
ルバスを含むバス１６を介してフレームメモリ１５．イ
ンクフェイス回路１３．キーボード１７．　　ＲＡＭ１
Ｂ。

ＣＲＴ　１９に接続される。キーボード１７は本システ
ムを教示モード、実行モードに変更する指令や各種の指
令、データを入力する為のキーを有する。

ＣＲＴ１９はフレームメモリ１５に記憶された２値画像
を表示したり、一致のとれなかった特徴項目を表示する
為のものである。なお、プリンタを接続して特徴項目を
印字して出力するように構成しても良い。また、ＲＡＭ
１８は教示データの記憶領域や実行時における特徴値等
の一時記憶領域等を有するメモリであり、インタフェイ
ス回路１３は図示しないロボットとの情報の受は渡しや
、図示しない物体位置検出器からの検出信号の受は渡し
を行なう。

次に本実施例の作用を、教示時、実行時、修正時に分け
て説明する。なお、説明の便宜上、識別すべき物体の種
類としてはＸ、−ｘ、の９種類とし、また使用する特徴
項目として、当初−面積Ａ。

周囲長Ｂ、孔の個数Ｃ９最大径りの４種類を使用するも
のとする。

〔教示時〕

■先ス、キーボード１７を操作して当該システムを教示
モードに変更すると共に、使用する特徴項目Ａ−Ｄを入
力する。入力された特徴項目はＲＡＭ１８に記憶される
。

■次に、キーボード１７を操作してこれから教示する物
体の種別倒木ばＸ、を入力する。この種別の入力により
、ＲＡＭ１Ｂに種別Ｘ、に対応した基準特徴値を記憶す
る領域が確保される。

０次に、種別Ｘ、の物体を視覚センサ１０の視野内のあ
る位置にある姿勢で置く。

０次に、キーボード１７を操作して教示開始指令を入力
する。これにより、マイクロコンピュータ１４は第２図
に示すような処理を実行する。即ち、マイクロコンピュ
ータ１４は教示開始指令があると、フレームメモリ１５
に１画面分の２値画像を取り込み、その内容から予め指
定された特徴項目Ａ−Ｄに対応する特徴値を算出し、こ
れをＲＡＭ１８内に設定したカウンタＮで指定された領
域に記憶する。

そして、カウンタＮの値を１だけカウントアツプする。

０次に、種別Ｘ、の置かれた位置と姿勢を変更し、再度
教示開始指令を入力する。これにより、前記■の処理が
再び行なわれ、算出された特徴値が力°　ウンタＮで指
定されたＲＡＭ１８の領域に記憶される。

■以後、■の操作を必要回数例えば数回〜十数回繰返す
。この操作により、ＲＡ　Ｍ　１８には種別Ｘ・　　　
　　　１．７の物体の異なる位置、姿勢における特徴値
が複数　　　　　　□個記憶される。

０次に、キーボード１７を操作して教示開始指令を入力
する。これによりマイクロコンピュータ１４は、ＲＡ　
Ｍ　１８に記憶された特徴項目Ａ−Ｄの複数個の特徴値
の平均ＡＭＩ、ＢＭ１．ＣＭ１．ＤＭｌと分散ＡＶ、、
ＢＹ、、ＣＶ、、ＤＶ、を算出し、これらを種別ＸＩの
特徴項目Ａ、Ｄの基準特徴値Ａ１〜Ｄ、としてＲＡＭ１
８に用意された種別Ｘ。

に対応する領域に例えば第３図に示すように記憶する。

そして、カウンタＮの憐を零にクリアした後処理を終了
する。

０次に、上述の操作を、種別Ｘ２〜Ｘ、の各物体につい
て実行し、第３図に示すように、各種別Ｘ２〜Ｘ３に対
応した基準特徴値へ１〜Ｄ、、Ａ、〜Ｄ２．・−Ａ、〜
Ｄｓ（平均ＡＭ富〜ＡＭＰ、ＢＭＩ〜ＢＭＢ、ＣＭ１〜
ＣＭ　Ｂ　＋　ＤＭ　１−ＤＭ　Ｂ及びＡＶ　１〜ＡＶ
　ｉｏ　　ＢＹ　１〜ＢＶ、！１．ＣＶ　Ｉ〜ＣＶ　ｇ
＊Ｄｖ１〜Ｄ　Ｖ　ｓ　）を設定する。

、〔実行時〕 ■実行時への移行は、キーボード’１７の実行キーを押
すことにより行なうが、その前に実行時に使用する特徴
項目をキーボード１７から入力する。ここでは、特徴項
目Ａ−Ｄの４種類を使用するものとする。

［株］実行キーが押されると、マイクロコンビエータ１
４は第４図に示すようにインタフェイス回路１３から、
の検出信号の待ち状態となる。対象物体が図示しない搬
送器により搬送され、視覚センサ１０の視野内に進入す
ると図示しない検出器により検出され、インタフェイス
回路１３に検出信号が入力される。これにより、マイク
ロコンビエータ１４はフレームメモリ１５に２値画像を
１画面分取り込み、指定された特徴項目の特徴値を算出
し、これ、を一旦ＲＡＭ１Ｂに記憶する。ここで、算出
された特徴値をＡｏ　＋　　Ｂｏ＊　　Ｃｏ　ｓ　　Ｄ
ｏとする。

０次に、マイクロコンピュータ１４は物体種別番号を指
示するポインタＰ（その内容はｉ）を１だけカウントア
ンプし、特徴値Ａ、−ｗＤｏを第３図のように記憶され
た種別Ｘ重の特徴値Ａ１〜Ｄ重、と順次照合する。この
照合は、特徴値Ａ、０−Ｄｏが平均と分散により表され
た基準特徴値ＡＩ−ｗＤ。

の許容範囲に入っているか否かにより行なわれ、全ての
特徴値が合致したときは、今回の対象物体Ｘは当該特徴
値に対応する種別ＸＩと同一の物体であると識別し、そ
の旨をインクフェイス回路１３を介して図示しないロボ
ットに通知する。なお、通知した後、カウンタαとポイ
ンタＰを零にクリアする。

＠種別ＸＩの基準特徴値のいずれかと合致しない特徴値
がある場合、マイクロコンピュータ１４はＲＡ　Ｍ　１
８等に設定したカウントαを１だけカウンタアップする
。そして、この場合には種別Ｘ、の全での基準特徴値と
の照合の後に、カウンタαの内容と不一致であった特徴
項目とを第５図に示すように種別Ｘ、の照合結果記憶領
域ｙｌに記憶する。

第５図の例では、全ての特徴項目が一致しておらず、領
域ＹＩにはカウント数として４が、特徴項目としてＡ−
Ｄが記憶されている。

■種別Ｘ、との照合が不完全であった場合、カウンタα
の内容をクリアし、ポインタＰの内容を１だけカウント
アツプして、次の種別であるＸ２の基準特徴値Ａ２〜Ｄ
２と照合する。そして、照合が完全にとれた場合、今回
の対象物体Ｘは種別Ｘ２であることが識別され、照合が
不完全である場合は不一致の特徴項目の数とその特徴項
目が第５図に示すようにＲＡＭ１８に記憶される。

［相］基準特徴値との照合が完全にとれない場合、最後
の種別Ｘ９の基準特徴値Ａ９〜Ｄ、まで照合が行なわれ
、これも照合がとれないとき、マイクロコンピュータ１
４は、第５図の各領域Ｙ１〜Ｙ３に記憶されているカウ
ント数の最小値を検出し、次いで、最小値のカウント数
を有する領域の特徴項目をＣＲＴ１９に表示させる。第
５図の例では、種別Ｘ３のカウント数が１で最小なので
、その不一致と判定された特徴項目、例えば図示例では
Ａ３がＣＲＴ　１９に表示される。そして、マイクロコ
ンピュータ１４はカウンタα、ポインタＰをクリアし・
アラームを発生したのち処理を終了する。なお、不一致
と判定された特徴項目の表示に加え、その特徴項目に対
応する物体の種別ｘ３をも表示するようにしても良い。

〔修正時〕

［相］オペレータは、種別の判別が行なわれなかった場
合、その原因を究明するわけであるが、今回の物体の種
別が如何なる種別であるかは、肉眼で対象物体を識別す
ることにより容易に判別できる。

そして、不一致と判定された特徴項目がＣＲＴ　１９上
に表示されているので、何が原因で判別不能であったか
が判明する。

判別を正常に行なわせる対策としては、次のような方策
が考えられる。

（ａ１種別ｘ３の基準特徴値Ａ３の教示が誤っている場
合には、その教示をやり直す。

（ｂ）教示のやり直しによっても、同様に判別不能の場
合、その特徴項目は対象物体の照合に使用することが適
当でないと考えられるので、実行時に使用する特徴項目
から削除する。

以上、本発明の一実施例について説明したが、本発明は
上記実施例に限定されることなく、その他各種の付加変
更が可能である。

、　　発明の詳細 な説明したように、本発明によれば、実行時に物体の識
別が行なわれなかった場合、最も多（の種類の特徴項目
は合致したが一部の特徴項目は合致しなかったとき、そ
の合致しなかった特徴項目が例えばＣＲＴ等に表示され
るか、或はプリンタ等で印字されて外部に出力されるの
で、識別が行なわれなかった原因を速やかに知ることが
可能となり、例えばその基準特徴値の教示をやり直すと
か、この種類の特徴項目を照合に使用しないとかの対策
を速やかに講することができる効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明を実施する視覚センサシステムのハード
ウェア構成あ一例を示すプロ・ノクリ、第２図は教示モ
ード時におけるマイクロコンピュータ１４の処理の一例
を示すフローチャート、第３図は教示した基準特徴値の
説明図、第４図は実行時におけるマイクロコンピュータ
１４の処理の一例ヲ示すフローチャート、第５図は実行
時に算出された特徴項目の不一致数とその特徴項目の内
容の−例を示す図である。 １０は視覚センサ、１２は２値化回路、１４はマイクロ
コンピュータ、１３はロボット等とのインクフェイス回
路、１５は２値化画像を記憶するフレームメモリ、１７
はキーボード、１９は不一致の特徴項目を表示するＣＲ
Ｔである。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 対象物体を視覚センサにより撮像して得た撮像信号を処
   理して前記対象物体の予め指定された複数種の特徴値を
   算出し、該算出した各特徴値を予めメモリに記憶された
   複数種別の物体にそれぞれ対応した複数種の特徴項目の
   基準特徴値と照合し、全ての特徴値が対応する基準特徴
   値と一致したとき前記対象物体を一致した基準特徴値に
   対応する物体と同一種別の物体であると識別する視覚セ
   ンサによる物体の識別方式において、前記算出した各特
   徴値を予め前記メモリに記憶された各基準特徴値と比較
   した際、最も多くの特徴項目については合致したが一部
   の特徴項目については一致のとれなかった種別における
   不一致の特徴項目を外部に出力するようにしたことを特
   徴とする視覚センサによる物体の識別方式。