WO2018173192A1 - Articulated robot parallelism determination method and articulated robot inclination adjustment device - Google Patents
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Abstract
This articulated robot parallelism determination method is designed to determine a parallelism of an articulated robot with respect to a reference surface. This parallelism determination method places a plate having a predetermined pattern of marks on a workbench for an articulated robot, and captures an image of the plate using a camera mounted on the arm of the articulated robot. The method then measures a plurality of inter-mark distances as recognized in the captured image of the plate, and determines a parallelism of the articulated robot on the basis of a comparison between the measured plurality of inter-mark distances.
Description
本明細書は、多関節ロボットの平行度判定方法および多関節ロボットの傾き調整装置について開示する。
This specification discloses a method for determining the degree of parallelism of an articulated robot and an inclination adjusting device for the articulated robot.
従来より、ワークの基準面に対する平行度を判定するものが知られている。例えば、特許文献１には、位置合わせプレート（磁気プレート）上に位置決めされたウエハを、ロボットアームに装着されたカメラで撮影し、ウエハの撮影画像に基づいて磁気プレートに対するウエハの平行度を算出する制御装置を備えるものが開示されている。平行度の算出は、具体的には、制御装置により以下のようにして行なわれる。即ち、制御装置は、カメラによりウエハに付された２つのアライメントマークを撮像する。続いて、制御装置は、各アライメントマークの撮像画像に基づいて各アライメントマークにおける焦点のずれを算出し、焦点のずれから磁気プレートに対するウエハの平行度を算出する。そして、制御装置は、算出したウエハの平行度に基づいて磁気プレートに対してウエハが平行となるようにロボットアームの各関節部のアクチュエータを制御してウエハを傾斜させる。
Conventionally, what determines the parallelism with respect to a reference plane of a work is known. For example, in Patent Document 1, a wafer positioned on an alignment plate (magnetic plate) is photographed with a camera mounted on a robot arm, and the parallelism of the wafer with respect to the magnetic plate is calculated based on a photographed image of the wafer. What is provided with the control apparatus to perform is disclosed. Specifically, the parallelism is calculated by the control device as follows. In other words, the control device images two alignment marks attached to the wafer by the camera. Subsequently, the control device calculates a focus shift at each alignment mark based on the captured image of each alignment mark, and calculates the parallelism of the wafer with respect to the magnetic plate from the focus shift. Then, the control device controls the actuator of each joint portion of the robot arm to tilt the wafer so that the wafer is parallel to the magnetic plate based on the calculated parallelism of the wafer.
特許文献１記載の手法は、マークの撮像画像から焦点のずれを検出するものであるが、専用の検出装置が必要となったり、十分な検出精度を確保するために処理が複雑となったりする問題が生じる。こうした問題は、多関節ロボットの基準面に対する平行度を判定する場合にも同様に生じうる。
The technique described in Patent Document 1 detects a focus shift from a captured image of a mark. However, a dedicated detection device is required, or the processing is complicated to ensure sufficient detection accuracy. Problems arise. Such a problem can also occur when determining the parallelism with respect to the reference plane of the articulated robot.
本開示は、より簡単に多関節ロボットの基準面に対する平行度を判定することを主目的とする。
The main purpose of the present disclosure is to more easily determine the parallelism with respect to the reference plane of the articulated robot.
本開示は、上述の主目的を達成するために以下の手段を採った。
This disclosure has taken the following measures to achieve the main purpose described above.
本開示は、多関節ロボットの基準面に対する平行度を判定する多関節ロボットの平行度判定方法であって、前記多関節ロボットの作業台に所定パターンの模様を有するプレートを配置し、前記多関節ロボットのアームに装着されたカメラにより前記プレートを撮像し、前記プレートの撮像画像中に認識される模様の間隔を複数箇所で測定し、該測定した各間隔の対比に基づいて前記平行度を判定することを要旨とする。
The present disclosure is a parallelism determination method for an articulated robot that determines parallelism with respect to a reference plane of the articulated robot, wherein a plate having a pattern of a predetermined pattern is disposed on a work table of the articulated robot, and the articulated robot The plate is imaged by a camera mounted on the arm of the robot, the interval of the pattern recognized in the captured image of the plate is measured at a plurality of locations, and the parallelism is determined based on the comparison of the measured intervals. The gist is to do.
プレートが有する模様の撮像画像は、カメラ（アーム）とプレートとが相対的に傾いていると、模様が実際よりも大きく写る領域と模様が実際よりも小さく写る領域とが生じる。そして、カメラとプレートとが大きく傾いているほど、各領域で写った模様の大小の差が大きくなる。本開示の多関節ロボットの平行度判定方法は、撮像画像中の模様の間隔を複数箇所で測定し、測定した複数の間隔を対比することにより平行度を判定するため、より簡単に多関節ロボットの基準面に対する平行度を判定することができる。
In the captured image of the pattern on the plate, when the camera (arm) and the plate are relatively inclined, an area where the pattern appears larger than the actual area and an area where the pattern appears smaller than the actual area are generated. The larger the camera and the plate are tilted, the larger the difference in the size of the pattern captured in each area. Since the parallelism determination method of the articulated robot of the present disclosure measures the interval of the pattern in the captured image at a plurality of locations and determines the parallelism by comparing the measured intervals, the articulated robot can be more easily performed. The parallelism with respect to the reference plane can be determined.
次に、本開示の発明を実施するための形態について図面を参照しながら説明する。
Next, modes for carrying out the invention of the present disclosure will be described with reference to the drawings.
図１は、ロボット２０の構成の概略を示す構成図である。図２Ａ，図２Ｂは、ロボット２０の可動域を示す説明図である。図３は、ロボット２０とロボット制御装置７０と画像処理装置８０の電気的な接続関係を示すブロック図である。
FIG. 1 is a configuration diagram showing an outline of the configuration of the robot 20. 2A and 2B are explanatory diagrams showing the movable range of the robot 20. FIG. 3 is a block diagram showing an electrical connection relationship among the robot 20, the robot control device 70, and the image processing device 80.
ロボット２０は、ロボット制御装置７０（図３参照）による制御を受けて、ワーク搬送装置１２（図３参照）により搬送されるワーク（作業対象物）に対して所定の作業を行なうものである。なお、所定の作業としては、ワークをピックアップするピックアップ作業や、ワークを所定位置にプレースするプレース作業、ワークを所定位置に組み付ける組み付け作業などを挙げることができる。
The robot 20 receives a control from the robot control device 70 (see FIG. 3) and performs a predetermined work on the work (work object) transported by the work transport device 12 (see FIG. 3). In addition, examples of the predetermined work include a pick-up work for picking up a work, a place work for placing the work at a predetermined position, and an assembling work for assembling the work at a predetermined position.
ロボット２０は、図１に示すように、５軸の垂直多関節アーム（以下、アームという）２２を備える。アーム２２は、６つのリンク（第１～第６リンク３１～３６）と、各リンクを回転または旋回可能に連結する５つの関節（第１～第５関節４１～４５）とを有する。各関節（第１～第５関節４１～４５）には、対応する関節を駆動するモータ（サーボモータ）５１～５５と、対応するモータの回転位置を検出するエンコーダ（ロータリエンコーダ）６１～６５とが設けられている。
The robot 20 includes a 5-axis vertical articulated arm (hereinafter referred to as an arm) 22 as shown in FIG. The arm 22 has six links (first to sixth links 31 to 36) and five joints (first to fifth joints 41 to 45) that connect the links so as to be rotatable or pivotable. Each joint (first to fifth joints 41 to 45) includes motors (servo motors) 51 to 55 for driving the corresponding joints, and encoders (rotary encoders) 61 to 65 for detecting the rotational positions of the corresponding motors. Is provided.
アーム２２の先端リンク（第６リンク３６）には、エンドエフェクタとしての作業ツールが着脱可能となっている。なお、作業ツールとしては、電磁チャックやメカニカルチャック、吸着ノズルなどを挙げることができる。先端リンクに装着するツールは、作業対象のワークの形状や素材に合わせて適宜選択される。
A work tool as an end effector can be attached to and detached from the distal end link (sixth link 36) of the arm 22. Examples of the work tool include an electromagnetic chuck, a mechanical chuck, and a suction nozzle. The tool attached to the tip link is appropriately selected according to the shape and material of the work to be worked.
また、アーム２２の先端部（第５リンク３５）には、カメラ２４が取り付けられている。カメラ２４は、ワークの位置および姿勢を認識するために当該ワークを撮像するためのものである。
Further, a camera 24 is attached to the tip end portion (fifth link 35) of the arm 22. The camera 24 is for capturing an image of the workpiece in order to recognize the position and posture of the workpiece.
こうして構成された本実施形態のアーム２２は、図２Ａに示すように、ロボット２０を正面から見て前（手前）後（奥）の方向をＸ軸とし、ロボット２０の上下方向（第１関節４１の回転軸の延在方向）をＺ軸とし、Ｘ軸およびＺ軸に直交する方向をＹ軸とする三次元空間内の移動と、Ｚ軸周りの回転方向（ＲＣ）の移動とが可能である。更に、アーム２２は、図２Ｂに示すように、Ｙ軸周りの回転方向（ＲＢ）の移動が可能である。
As shown in FIG. 2A, the arm 22 of the present embodiment configured in this way has a front (front) and rear (back) direction as viewed from the front of the robot 20 as an X axis, and the vertical direction (first joint) of the robot 20. It is possible to move in a three-dimensional space and to move in the rotational direction (RC) around the Z axis, with the Z axis as the rotation direction of the 41 rotation axis) and the Y axis as the direction orthogonal to the X axis and the Z axis. It is. Furthermore, as shown in FIG. 2B, the arm 22 can move in the rotational direction (RB) around the Y axis.
ロボット制御装置７０は、図３に示すように、ＣＰＵ７１を中心としたマイクロプロセッサとして構成され、ＣＰＵ７１の他に、ＲＯＭ７２やＨＤＤ７３、ＲＡＭ７４、図示しない入出力インタフェース、図示しない通信インタフェースなどを備える。なお、ＨＤＤ７３は、ロボット２０の動作プログラムなどを記憶している。ロボット制御装置７０には、エンコーダ６１～６５などからの検知信号が入力される。また、ロボット制御装置７０からは、モータ５１～５５やワーク搬送装置１２などへの制御信号が出力される。
As shown in FIG. 3, the robot control device 70 is configured as a microprocessor centered on the CPU 71, and includes a ROM 72, an HDD 73, a RAM 74, an input / output interface (not shown), a communication interface (not shown), and the like in addition to the CPU 71. The HDD 73 stores an operation program of the robot 20 and the like. Detection signals from the encoders 61 to 65 and the like are input to the robot control device 70. Further, the robot control device 70 outputs control signals to the motors 51 to 55, the workpiece transfer device 12, and the like.
ロボット制御装置７０は、ロボット２０の各モータ５１～５５を駆動制御することにより、アーム２２の先端リンク（第６リンク３６）に装着された作業ルーツをワークに向けて移動させ、作業ツールを用いてワークに対して所定の作業を行なう。具体的には、ロボット制御装置７０は、ワークに対して作業を行なうための作業ツールの目標位置（Ｘ，Ｙ，Ｚ）および目標姿勢（ＲＢ，ＲＣ）を画像処理装置８０から取得する。続いて、ロボット制御装置７０は、取得した目標位置（Ｘ，Ｙ，Ｚ）および目標姿勢（ＲＢ，ＲＣ）を周知のＨＤパラメータ等を用いてアーム２２の各関節の目標位置（目標角度）に座標変換する。そして、ロボット制御装置７０は、各関節の位置（角度）が座標変換した目標位置（目標角度）に一致するように対応するモータ５１～５５を駆動制御すると共にワークに対して作業が行なわれるよう作業ツールを駆動制御する。
The robot control device 70 drives and controls the motors 51 to 55 of the robot 20 to move the work root attached to the tip link (sixth link 36) of the arm 22 toward the work, and uses the work tool. To perform predetermined work on the workpiece. Specifically, the robot control device 70 acquires the target position (X, Y, Z) and target posture (RB, RC) of the work tool for performing work on the workpiece from the image processing device 80. Subsequently, the robot controller 70 sets the acquired target position (X, Y, Z) and target posture (RB, RC) to the target position (target angle) of each joint of the arm 22 using known HD parameters or the like. Convert coordinates. Then, the robot controller 70 drives and controls the corresponding motors 51 to 55 so that the positions (angles) of the respective joints coincide with the coordinate-converted target positions (target angles), and the work is performed on the workpiece. Drive and control work tools.
また、ロボット制御装置７０には、画像処理装置８０が通信可能に接続されている。画像処理装置８０は、ＣＰＵ８１を中心としたマイクロプロセッサとして構成され、ＣＰＵ８１の他に、ＲＯＭ８２やＨＤＤ８３、ＲＡＭ８４、図示しない入出力インタフェース、図示しない通信インタフェースなどを備える。画像処理装置８０には、カメラ２４からの画像信号や入力装置８５からの入力信号などが入力される。また、画像処理装置８０からは、カメラ２４への駆動信号や出力装置８６への出力信号などが出力される。ここで、入力装置８５は、例えばキーボードやマウス等、オペレータが入力操作を行なう入力デバイスである。出力装置８６は、例えば液晶ディスプレイ等、各種情報を表示するための表示デバイスである。画像処理装置８０は、ロボット制御装置７０と通信可能に接続されており、互いに制御信号やデータのやり取りを行なっている。
Further, an image processing device 80 is communicably connected to the robot control device 70. The image processing apparatus 80 is configured as a microprocessor centered on a CPU 81, and includes a ROM 82, an HDD 83, a RAM 84, an input / output interface (not shown), a communication interface (not shown), and the like in addition to the CPU 81. The image processing apparatus 80 receives an image signal from the camera 24, an input signal from the input apparatus 85, and the like. The image processing device 80 outputs a drive signal to the camera 24, an output signal to the output device 86, and the like. Here, the input device 85 is an input device on which an operator performs an input operation, such as a keyboard and a mouse. The output device 86 is a display device for displaying various information such as a liquid crystal display. The image processing device 80 is communicably connected to the robot control device 70 and exchanges control signals and data with each other.
次に、こうして構成されたロボット２０の基準面に対する傾きを調整する傾き調整工程について説明する。図４は、傾き調整工程の一例を示す説明図である。傾き調整工程は、オペレータが図５に示すようにジグプレートＰをロボット２０の作業台１１上に設置した後（Ｓ１００）、画像処理装置８０のＣＰＵ８１が以下のＳ１１０～Ｓ１６０の処理を実行することにより行なわれる。図６Ａ，図６Ｂは、ジグプレートＰの上面模様を示す説明図である。ジグプレートＰの上面には、図６Ａに示すように、円形のドット（マーク）がマトリックス状に並んだパターンが形成されている。なお、ジグプレートＰの上面には、図６Ｂに示すように、二色（白，黒）の正方形が交互に並ぶ市松模様状のパターンが形成されてもよい。
Next, an inclination adjustment process for adjusting the inclination of the robot 20 thus configured with respect to the reference plane will be described. FIG. 4 is an explanatory diagram illustrating an example of the inclination adjustment process. In the tilt adjustment step, as shown in FIG. 5, after the operator installs the jig plate P on the work table 11 of the robot 20 (S100), the CPU 81 of the image processing apparatus 80 executes the following processes of S110 to S160. It is done by. 6A and 6B are explanatory views showing the upper surface pattern of the jig plate P. FIG. On the upper surface of the jig plate P, as shown in FIG. 6A, a pattern in which circular dots (marks) are arranged in a matrix is formed. As shown in FIG. 6B, a checkered pattern in which squares of two colors (white and black) are alternately arranged may be formed on the upper surface of the jig plate P.
画像処理装置８０のＣＰＵ８１は、ロボット２０のアーム２２に装着されたカメラ２４でジグプレートＰを撮像する（Ｓ１１０）。この処理は、ジグプレートＰの設置位置に対応したカメラ２４の撮像位置を含む制御信号をロボット制御装置７０に送信することにより行なわれる。ロボット制御装置７０は、画像処理装置８０から制御信号を受信すると、図５に示すようにジグプレートＰの上方にカメラ２４が来るようにモータ５１～５５を駆動制御する。
The CPU 81 of the image processing apparatus 80 images the jig plate P with the camera 24 mounted on the arm 22 of the robot 20 (S110). This process is performed by transmitting a control signal including the imaging position of the camera 24 corresponding to the installation position of the jig plate P to the robot controller 70. When receiving the control signal from the image processing device 80, the robot control device 70 drives and controls the motors 51 to 55 so that the camera 24 comes above the jig plate P as shown in FIG.
続いて、ＣＰＵ８１は、ジグプレートＰの撮像画像に含まれるレンズ収差（歪曲収差）を周知の歪み補正アルゴリズムを用いて補正するレンズ歪み補正を行なう（Ｓ１２０）。レンズ歪み補正は、例えば、画像の各画素の位置と歪み量とを対応付けて予め求めて歪み量マッピングデータとしてＲＯＭ８２に記憶しておき、撮像画像の各画素の位置を対応する歪み量で補正することにより行なうことができる。そして、ＣＰＵ８１は、レンズ歪み補正後の撮像画像から背景色（白）とマーク色（黒）とを分離し、ジグプレートＰの４隅のマークの輪郭を抽出する（Ｓ１３０）。次に、ＣＰＵ８１は、ロボット２０のＸ方向（ロボット２０の前後方向）における一方側にあるＡ端の２つのドットの中心間距離（ドット中心間距離Ｌａ）と他方側にあるＢ端の２つのドットの中心間距離（ドット中心間距離Ｌｂ）とをドット中心間に含まれる画素数をカウントして計測する（Ｓ１４０）。そして、ＣＰＵ８１は、Ａ端のドット中心間距離Ｌｂに対するＢ端のドット中心間距離Ｌａの比（Ｌａ／Ｌｂ）に基づいてロボット２０の基準面（作業台１１の上面）に対する平行度θ（Ｙ軸周りの回転方向の傾き）を導出する（Ｓ１５０）。
Subsequently, the CPU 81 performs lens distortion correction for correcting lens aberration (distortion aberration) included in the captured image of the jig plate P using a known distortion correction algorithm (S120). In lens distortion correction, for example, the position of each pixel in the image and the amount of distortion are associated with each other, stored in the ROM 82 as distortion amount mapping data, and the position of each pixel in the captured image is corrected with the corresponding amount of distortion. This can be done. Then, the CPU 81 separates the background color (white) and the mark color (black) from the captured image after the lens distortion correction, and extracts the outlines of the four corner marks of the jig plate P (S130). Next, the CPU 81 determines the distance between the centers of the two dots at the A end on one side in the X direction of the robot 20 (the longitudinal direction of the robot 20) (the distance La between the dot centers) and the two at the B end on the other side. The dot center distance (dot center distance Lb) is measured by counting the number of pixels included between the dot centers (S140). Then, the CPU 81 calculates the parallelism θ (Y with respect to the reference surface (the upper surface of the work table 11) of the robot 20 based on the ratio (La / Lb) of the dot center distance La at the B end to the dot center distance Lb at the A end. The inclination of the rotation direction around the axis is derived (S150).
図７Ａは、カメラ２４がジグプレートＰに対して平行な場合のジグプレートＰの撮像の様子を示す説明図である。図７Ｂは、図７Ａの位置から撮像されたジグプレートＰの撮像画像を示す説明図である。図８Ａは、カメラ２４がジグプレートＰに対して平行でない場合のジグプレートＰの撮像の様子を示す説明図である。図８Ｂは、図８Ａの位置から撮像されたジグプレートＰの撮像画像を示す説明図である。図７Ａに示すように、カメラ２４がジグプレートＰに対して平行な場合、ジグプレートＰの撮像画像は、図７Ｂに示すように、全てのマークが同じ大きさ且つ同じ間隔で写る。一方、図８Ａに示すように、カメラ２４がジグプレートＰに対して相対的にＹ軸周りに傾いていると、ジグプレートＰの撮像画像は、図８Ｂに示すように、マークが大きく且つ広い間隔で写る領域と、マークが小さく且つ狭い間隔で写る領域とが生じる。そして、カメラ２４のジグプレートＰに対する相対的な傾きが大きいほど、マークの大小差および広狭差は、大きくなる傾向を示す。ＣＰＵ８１は、こうした現象を利用し、ジグプレートＰの撮像画像に写る各マークの間隔を複数箇所で計測してそれらを対比することにより、カメラ２４とジグプレートＰとの相対的な傾き、即ちロボット２０の基準面に対する平行度θ（傾き）を求めることができる。
FIG. 7A is an explanatory diagram showing a state of imaging the jig plate P when the camera 24 is parallel to the jig plate P. FIG. FIG. 7B is an explanatory diagram showing a captured image of the jig plate P captured from the position of FIG. 7A. FIG. 8A is an explanatory diagram showing a state of imaging the jig plate P when the camera 24 is not parallel to the jig plate P. FIG. FIG. 8B is an explanatory diagram showing a captured image of the jig plate P captured from the position of FIG. 8A. As shown in FIG. 7A, when the camera 24 is parallel to the jig plate P, in the captured image of the jig plate P, all marks appear at the same size and at the same interval as shown in FIG. 7B. On the other hand, as shown in FIG. 8A, when the camera 24 is tilted relative to the jig plate P around the Y axis, the captured image of the jig plate P has a large and wide mark as shown in FIG. 8B. There are regions that appear at intervals, and regions where the marks are small and appear at narrow intervals. The larger the relative inclination of the camera 24 with respect to the jig plate P, the larger the difference in size and the difference between the marks. By utilizing such a phenomenon, the CPU 81 measures the interval of each mark appearing in the captured image of the jig plate P at a plurality of locations and compares them, thereby comparing the relative inclination between the camera 24 and the jig plate P, that is, the robot. The parallelism θ (tilt) with respect to 20 reference planes can be obtained.
Ｓ１５０の処理は、具体的には、Ａ端のドット中心間距離Ｌｂに対するＢ端のドット中心間距離Ｌａの比（Ｌａ／Ｌｂ）と平行度θとの関係を予め実験的に求めてマップとしてＲＯＭ８２に記憶しておき、比（Ｌａ／Ｌｂ）が与えられると、マップから対応する平行度θを導出することにより行なわれる。ここで、上述したＳ１００～Ｓ１５０の工程は、ロボット２０の基準面に対する平行度（傾き）を判定する平行度判定工程に該当する。
More specifically, the processing in S150 is performed by experimentally obtaining in advance a relationship between the ratio (La / Lb) of the dot center distance La at the B end to the distance Lb between the dot centers at the A end and the parallelism θ, and as a map. When stored in the ROM 82 and given the ratio (La / Lb), this is done by deriving the corresponding parallelism θ from the map. Here, the processes of S100 to S150 described above correspond to the parallelism determination process of determining the parallelism (tilt) with respect to the reference plane of the robot 20.
ＣＰＵ８１は、こうしてロボット２０の基準面に対する平行度θを導出すると、導出した平行度θに基づいてロボット２０の傾き補正値を設定して（Ｓ１６０）、傾き調整工程を終了する。Ｓ１６０の処理は、Ｙ軸周りの回転方向の傾き分だけ逆方向にオフセットするように作業ツールの目標姿勢（ＲＢ）に対するオフセット角度ΔＲＢを設定することにより行なわれる。これにより、ロボット制御装置７０は、オフセット角度ΔＲＢだけオフセットされた作業ツールの目標姿勢（ＲＢ）に基づいてロボット２０を制御することとなる。
When the CPU 81 derives the parallelism θ with respect to the reference plane of the robot 20 in this manner, the CPU 81 sets the tilt correction value of the robot 20 based on the derived parallelism θ (S160), and ends the tilt adjustment process. The process of S160 is performed by setting the offset angle ΔRB with respect to the target posture (RB) of the work tool so as to be offset in the reverse direction by the inclination in the rotational direction around the Y axis. Thereby, the robot control apparatus 70 controls the robot 20 based on the target posture (RB) of the work tool offset by the offset angle ΔRB.
ここで、実施形態の主要な要素と発明の開示の欄に記載した発明の主要な要素との対応関係について説明する。即ち、カメラ２４がカメラに相当し、画像処理装置８０のＣＰＵ８１が制御装置に相当する。
Here, the correspondence between the main elements of the embodiment and the main elements of the invention described in the disclosure section of the invention will be described. That is, the camera 24 corresponds to a camera, and the CPU 81 of the image processing device 80 corresponds to a control device.
以上説明した多関節ロボットの傾き補正装置では、画像処理装置８０のＣＰＵ８１は、上面（撮像面）に模様（マトリックス状のマーク）が形成されたジグプレートＰをカメラ２４で撮像する。続いて、ＣＰＵ８１は、ジグプレートＰの撮像画像中の４隅のマークのうち対角でない２つのマークのドット中心間距離Ｌａと、残りの２つのマークのドット中心間距離Ｌｂとを測定する。そして、ＣＰＵ８１は、測定した各ドット中心間距離の比（Ｌａ／Ｌｂ）に基づいてロボット２０の平行度θを導出する。これにより、ダイヤルゲージなどを用いることなく、より簡単に多関節ロボットの基準面に対する平行度を判定することができる。
In the articulated robot tilt correction apparatus described above, the CPU 81 of the image processing apparatus 80 images the jig plate P having a pattern (matrix mark) formed on the upper surface (imaging surface) with the camera 24. Subsequently, the CPU 81 measures a dot center distance La between two non-diagonal marks among the four corner marks in the captured image of the jig plate P and a dot center distance Lb between the remaining two marks. Then, the CPU 81 derives the parallelism θ of the robot 20 based on the measured ratio (La / Lb) between the dot center distances. Thereby, the parallelism with respect to the reference plane of the articulated robot can be more easily determined without using a dial gauge or the like.
また、ＣＰＵ８１は、ジグプレートＰの撮像画像にレンズ歪み補正を施し、レンズ歪み補正後の撮像画像に基づいてドット中心間距離Ｌａ，Ｌｂを測定する。これにより、ＣＰＵ８１は、ドット中心間距離Ｌａ，Ｌｂをより正確に測定することができ、平行度の判定をより適切に行なうことができる。
Also, the CPU 81 performs lens distortion correction on the captured image of the jig plate P, and measures the dot center distances La and Lb based on the captured image after the lens distortion correction. Thereby, the CPU 81 can more accurately measure the distances La and Lb between the dot centers, and can more appropriately determine the parallelism.
さらに、ＣＰＵ８１は、導出した平行度θに基づいてロボット２０の傾き補正値を設定する。これにより、ロボット２０の基準面に対する傾きをより簡易な手法により調整することができる。
Further, the CPU 81 sets an inclination correction value of the robot 20 based on the derived parallelism θ. Thereby, the inclination with respect to the reference plane of the robot 20 can be adjusted by a simpler method.
本実施形態では、ＣＰＵ８１は、Ａ端のドット中心間距離Ｌｂに対するＢ端のドット中心間距離Ｌａの比（Ｌａ／Ｌｂ）に基づいてマップによりロボット２０の基準面に対する平行度θを導出した。しかし、ＣＰＵ８１は、所定の演算式を用いて演算により平行度θを算出してもよい。図９は、イメージセンサのサイズＨと焦点距離Ｆと視野ＦＯＶとワーキングディスタンスＷＤとを示す説明図である。レンズ２４ａとイメージセンサ２４ｂ（ＣＣＤなど）とを有するカメラ２４において、イメージセンサ２４ｂのサイズをＨ［ｍｍ］とし、イメージセンサ２４ｂからレンズ２４ａまでの距離である焦点距離をＦ［ｍｍ］とし、ワーキングディスタンスをＷＤ［ｍｍ］とし、ワーキングディスタンスの範囲における撮像範囲である視野をＦＯＶ［ｍｍ］とする。この場合、図９から解るように、Ｈ：Ｆ＝ＦＯＶ：ＷＤにより次式（１）が成り立つため、視野ＦＯＶは、次式（２）で算出される。一方、分解能ＲＥＳは、撮像画像中の１画素あたりの大きさを示すものであり、Ｘ方向の視野ＦＯＶとイメージセンサ２４ｂのＸ方向の画素数ＰＮとを用いて、次式（３）で算出される。式（３）に視野ＦＯＶの式（２）を代入すると、分解能ＲＥＳは、次式（４）で算出される。分解能ＲＥＳは、式（４）からワーキングディスタンスＷＤに比例することが解る。式（４）中のαは、ワーキングディスタンス単位長あたりの分解能（単位分解能とも呼ぶ）であり、イメージセンサ２４ｂの仕様（画素数，センササイズ）とレンズ２４ａの個体（焦点距離，倍率）とにより決まる定数となる。
In this embodiment, the CPU 81 derives the parallelism θ with respect to the reference plane of the robot 20 from the map based on the ratio (La / Lb) of the dot center distance La at the B end to the dot center distance Lb at the A end. However, the CPU 81 may calculate the parallelism θ by calculation using a predetermined calculation formula. FIG. 9 is an explanatory diagram showing the size H, focal length F, field of view FOV, and working distance WD of the image sensor. In a camera 24 having a lens 24a and an image sensor 24b (CCD or the like), the size of the image sensor 24b is H [mm], and the focal length that is the distance from the image sensor 24b to the lens 24a is F [mm]. The distance is WD [mm], and the field of view that is the imaging range in the working distance range is FOV [mm]. In this case, as can be seen from FIG. 9, since the following equation (1) is established by H: F = FOV: WD, the visual field FOV is calculated by the following equation (2). On the other hand, the resolution RES indicates the size per pixel in the captured image, and is calculated by the following equation (3) using the field of view FOV in the X direction and the number of pixels PN in the X direction of the image sensor 24b. Is done. Substituting the formula (2) of the visual field FOV into the formula (3), the resolution RES is calculated by the following formula (4). It can be seen from the equation (4) that the resolution RES is proportional to the working distance WD. Α in equation (4) is a resolution per unit length of working distance (also referred to as unit resolution), and depends on the specifications (number of pixels, sensor size) of the image sensor 24b and the individual lens (focal length, magnification). It is a fixed constant.
F*FOV=H*WD …(1)
FOV=(H/F)*WD …(2)
RES=FOV/PN …(3)
RES=(H/(F*PN))*WD
=α*WD 但し、α=H/(F*PN)…(4) F * FOV = H * WD… (1)
FOV = (H / F) * WD… (2)
RES = FOV / PN… (3)
RES = (H / (F * PN)) * WD
= α * WD where α = H / (F * PN)… (4)
FOV=(H/F)*WD …(2)
RES=FOV/PN …(3)
RES=(H/(F*PN))*WD
=α*WD 但し、α=H/(F*PN)…(4) F * FOV = H * WD… (1)
FOV = (H / F) * WD… (2)
RES = FOV / PN… (3)
RES = (H / (F * PN)) * WD
= α * WD where α = H / (F * PN)… (4)
ここで、図９に示すように、基準のワーキングディスタンスＷＤよりも短いＷＤ１と長いＷＤ２とを設定した場合、ワーキングディスタンスと分解能との関係は、図１０のように、単位分解能αを傾きとする直線で表わすことができる。単位分解能αは、次式（５）で算出される。
Here, as shown in FIG. 9, when a shorter WD1 and a longer WD2 than the reference working distance WD are set, the relationship between the working distance and the resolution is such that the unit resolution α is inclined as shown in FIG. It can be represented by a straight line. The unit resolution α is calculated by the following equation (5).
α=RES/WD
=ΔRES1/ΔWD1
=ΔRES1/ΔWD1
=(RES2-RES1)/(WD2-WD1) …(5) α = RES / WD
= ΔRES1 / ΔWD1
= ΔRES1 / ΔWD1
= (RES2-RES1) / (WD2-WD1)… (5)
=ΔRES1/ΔWD1
=ΔRES1/ΔWD1
=(RES2-RES1)/(WD2-WD1) …(5) α = RES / WD
= ΔRES1 / ΔWD1
= ΔRES1 / ΔWD1
= (RES2-RES1) / (WD2-WD1)… (5)
図１１は、カメラ２４が対象物に対して所定角θ傾いている場合の視野の左端（Ａ端）におけるワーキングディスタンスＷＤ１と視野の右端（Ｂ端）におけるワーキングディスタンスＷＤ２とを示す説明図である。図１２は、Ａ端のドット中心間距離Ｌａ１，Ｌａ２およびＢ端のドット中心間距離Ｌｂ１，Ｌｂ２とを示す説明図である。ドット（マーク）がマトリックス状に配列された図６ＡのジグプレートＰをカメラ２４で撮像する場合、ＣＰＵ８１は、カメラ２４の視野の中心が中央のドットＤＣ（図１２参照）と一致するようにアーム２２を移動させて撮像を行なう。この場合、図１１に示すように、カメラ２４がジグプレートＰの上面に対して所定角θ傾いていると、視野の左端（Ａ端）におけるワーキングディスタンスＷＤ１は、本来のワーキングディスタンスＷＤよりも近くなり、視野の右端（Ｂ端）におけるワーキングディスタンスＷＤ２は、本来のワーキングディスタンスＷＤよりも遠くなる。このため、カメラ２４の撮像画像は、図１２に示すように、近距離側のＡ端で大きく写り、遠距離側のＢ端で小さく写る。このとき、カメラ２４の傾きθは、ＷＤ１とＷＤ２との差（ΔＷＤ=ＷＤ２－ＷＤ１）とジグプレートＰのＡ端とＢ端との間の距離Ｌとから、次式（６）で算出される。距離Ｌは既知であるから、ΔＷＤを検出することにより、カメラ２４の傾きθを算出することができる。
FIG. 11 is an explanatory diagram showing the working distance WD1 at the left end (A end) of the visual field and the working distance WD2 at the right end (B end) of the visual field when the camera 24 is inclined by a predetermined angle θ with respect to the object. . FIG. 12 is an explanatory diagram showing the dot center distances La1 and La2 at the A end and the dot center distances Lb1 and Lb2 at the B end. When the camera 24 images the jig plate P in FIG. 6A in which dots (marks) are arranged in a matrix, the CPU 81 moves the arm so that the center of the field of view of the camera 24 coincides with the center dot DC (see FIG. 12). 22 is moved to take an image. In this case, as shown in FIG. 11, when the camera 24 is inclined by a predetermined angle θ with respect to the upper surface of the jig plate P, the working distance WD1 at the left end (A end) of the field of view is closer than the original working distance WD. Thus, the working distance WD2 at the right end (B end) of the field of view is farther than the original working distance WD. For this reason, as shown in FIG. 12, the captured image of the camera 24 appears large at the A end on the short distance side and small at the B end on the long distance side. At this time, the inclination θ of the camera 24 is calculated by the following equation (6) from the difference between WD1 and WD2 (ΔWD = WD2−WD1) and the distance L between the A end and the B end of the jig plate P. The Since the distance L is known, the inclination θ of the camera 24 can be calculated by detecting ΔWD.
sinθ=ΔWD/L
θ=sin-1(ΔWD/L) …(6) sinθ = ΔWD / L
θ = sin -1 (ΔWD / L)… (6)
θ=sin-1(ΔWD/L) …(6) sinθ = ΔWD / L
θ = sin -1 (ΔWD / L)… (6)
式（５）は、次式（７）のように変形することができる。一方、Ａ端の分解能ＲＥＳ１とＢ端の分解能ＲＥＳ２は、図１２の撮像画像を処理することで算出することができる。即ち、Ａ端の分解能ＲＥＳ１は、撮像画像において写る図１２のＡ端における端辺中央のドットを含む隣接する２つのドットのドット中心間距離Ｌａ１，Ｌａ２［ｐｉｘ］の平均値と、ジグプレートＰの隣接する２つのドットの仕様上の中心間距離ＤＰ［ｍｍ］とを用いて、次式（８）で算出される。ドット中心間距離Ｌａ１，Ｌａ２［ｐｉｘ］は、それぞれ撮像画像に写る隣接するドットの中心間に含まれる画素数をカウントすることにより計測することができる。一方、Ｂ端の分解能ＲＥＳ２は、同様に、図１２のＢ端における端辺中央のドットを含む隣接する２つのドットのドット中心間距離Ｌｂ１，Ｌｂ２［ｐｉｘ］の平均値と、上記仕様上の中心間距離ＤＰ［ｍｍ］とを用いて、次式（９）で算出される。このように、分解能ＲＥＳ１，ＲＥＳ２は、それぞれＡ端，Ｂ端の各端辺にあるドット群のうち何れか２つのドット間の仕様上の距離と、撮像画像において当該２つのドット間に含まれる画素数とを用いて算出することができる。
Equation (5) can be transformed into the following equation (7). On the other hand, the A-end resolution RES1 and the B-end resolution RES2 can be calculated by processing the captured image of FIG. That is, the resolution RES1 at the A end is determined by calculating the average value of the dot center distances La1 and La2 [pix] between two adjacent dots including the dot at the center of the edge at the A end in FIG. Is calculated by the following equation (8) using the center-to-center distance DP [mm] on the specifications of two adjacent dots. The dot center distances La1 and La2 [pix] can be measured by counting the number of pixels included between the centers of adjacent dots appearing in the captured image. On the other hand, the resolution RES2 at the B end is similarly the average value of the dot center distances Lb1 and Lb2 [pix] of two adjacent dots including the dot at the center of the edge at the B end in FIG. Using the center distance DP [mm], the following formula (9) is used. In this way, the resolutions RES1 and RES2 are included between the two dots in the captured image and the distance in specification between any two dots in the dot group on each side of the A and B ends, respectively. It can be calculated using the number of pixels.
WD2-WD1=ΔWD
=（RES2-RES1)/α …(7)
RES1=DP/Average(La1,La2)
=2*DP/(La1+La2) …(8)
RES2=DP/Average(Lb1,Lb2)
=2*DP/(Lb1+Lb2) …(9) WD2-WD1 = ΔWD
= (RES2-RES1) / α… (7)
RES1 = DP / Average (La1, La2)
= 2 * DP / (La1 + La2)… (8)
RES2 = DP / Average (Lb1, Lb2)
= 2 * DP / (Lb1 + Lb2)… (9)
=（RES2-RES1)/α …(7)
RES1=DP/Average(La1,La2)
=2*DP/(La1+La2) …(8)
RES2=DP/Average(Lb1,Lb2)
=2*DP/(Lb1+Lb2) …(9) WD2-WD1 = ΔWD
= (RES2-RES1) / α… (7)
RES1 = DP / Average (La1, La2)
= 2 * DP / (La1 + La2)… (8)
RES2 = DP / Average (Lb1, Lb2)
= 2 * DP / (Lb1 + Lb2)… (9)
式（６）に、式（７）～（９）を代入することによりカメラ２４の傾きθ、即ちロボット２０の基準面に対する平行度θを算出することができる。
By substituting the equations (7) to (9) into the equation (6), the inclination θ of the camera 24, that is, the parallelism θ with respect to the reference plane of the robot 20 can be calculated.
本実施形態では、ジグプレートＰの上面（撮像面）に、マトリックス状のドットパターンや市松模様状の模様（パターン）が形成されるものとした。しかし、ジグプレートＰに形成される模様（パターン）は、少なくとも正方形状または長方形状に並んだ４つのマークを有するパターンであれば、如何なるパターンであってもよい。また、ジグプレートＰに形成される模様は、カメラ２４によるジグプレートＰの撮像画像に写る模様の間隔を複数箇所で計測することにより、ジグプレートＰに対するカメラ２４の平行度、すなわちロボット２０の基準面に対する平行度を判定できるものであればよい。
In this embodiment, it is assumed that a matrix dot pattern or a checkered pattern (pattern) is formed on the upper surface (imaging surface) of the jig plate P. However, the pattern (pattern) formed on the jig plate P may be any pattern as long as it has at least four marks arranged in a square or rectangular shape. The pattern formed on the jig plate P is measured by measuring the interval of the pattern appearing in the captured image of the jig plate P by the camera 24 at a plurality of locations, whereby the parallelism of the camera 24 with respect to the jig plate P, that is, the reference of the robot 20. Any device that can determine the parallelism with respect to the surface may be used.
本実施形態では、ロボット２０は、５軸の垂直多関節アーム２２を備えるものとした。しかし、多関節アームは、５軸に限られず、例えば、６軸以上有するものとしてもよい。例えば、６軸の多関節アームは、Ｘ（ロボットの前後方向），Ｙ（左右方向），Ｚ（上下方向）の三次元空間内の移動と、Ｘ軸周りの回転方向（ＲＡ）の移動と、Ｙ軸周りの回転方向（ＲＢ）の移動と、Ｚ軸周りの回転方向（ＲＣ）の移動とが可能である。この場合、画像処理装置のＣＰＵは、カメラによるジグプレートの撮像画像中に含まれる４隅のマークのうちＹ方向における一方側の２つのマークのドット中心間距離と、他方側の２つのマークのドット中心間距離とを計測する。これにより、画像処理装置のＣＰＵは、計測した各ドット中心間距離の対比に基づいてＸ軸周りの回転方向におけるロボットの基準面に対する傾き（平行度）を判定することができる。
In this embodiment, the robot 20 includes the 5-axis vertical articulated arm 22. However, the articulated arm is not limited to 5 axes, and may have, for example, 6 axes or more. For example, a 6-axis articulated arm can be moved in a three-dimensional space of X (front-back direction of the robot), Y (left-right direction), and Z (up-down direction), and moved in a rotational direction (RA) around the X-axis. , Movement in the rotation direction (RB) around the Y axis and movement in the rotation direction (RC) around the Z axis are possible. In this case, the CPU of the image processing apparatus determines the distance between the dot centers of the two marks on one side in the Y direction among the four corner marks included in the captured image of the jig plate by the camera and the two marks on the other side. Measure the distance between dot centers. Thereby, the CPU of the image processing apparatus can determine the inclination (parallelism) with respect to the reference plane of the robot in the rotation direction around the X axis based on the measured distance between the dot centers.
本実施形態では、本開示の発明を傾き調整装置の形態として説明したが、平行度判定方法の形態としてもよい。
In the present embodiment, the invention of the present disclosure has been described as a form of the tilt adjustment device, but may be a form of a parallelism determination method.
なお、本発明は上述した実施形態に何ら限定されることはなく、本開示の発明の技術的範囲に属する限り種々の態様で実施し得ることはいうまでもない。
It should be noted that the present invention is not limited to the above-described embodiment, and it goes without saying that the present invention can be implemented in various modes as long as it belongs to the technical scope of the invention of the present disclosure.
本開示は、ロボットの製造産業などに利用可能である。
This disclosure can be used in the robot manufacturing industry.
１１ 作業台、２０ ロボット、２２ アーム、２４ カメラ、３１ 第１リンク、３２ 第２リンク、３３ 第３リンク、３４ 第４リンク、３５ 第５リンク、３６ 第６リンク、４１ 第１関節、４２ 第２関節、４３ 第３関節、４４ 第４関節、４５ 第５関節、５１～５５ モータ、６１～６５ エンコーダ、７０ ロボット制御装置、７１ ＣＰＵ、７２ ＲＯＭ、７３ ＨＤＤ、７４ ＲＡＭ、８０ 画像処理装置、８１ ＣＰＵ、８２ ＲＯＭ、８３ ＨＤＤ、８４ ＲＡＭ、８５ 入力装置、８６ 出力装置、Ｐ ジグプレート。
11 worktable, 20 robot, 22 arm, 24 camera, 31 1st link, 32 2nd link, 33 3rd link, 34 4th link, 35 5th link, 36 6th link, 41 1st joint, 42nd 2 joints, 43 3rd joint, 44 4th joint, 45 5th joint, 51-55 motor, 61-65 encoder, 70 robot control device, 71 CPU, 72 ROM, 73 HDD, 74 RAM, 80 image processing device, 81 CPU, 82 ROM, 83 HDD, 84 RAM, 85 input device, 86 output device, P jig plate.
Claims (5)
- 多関節ロボットの基準面に対する平行度を判定する多関節ロボットの平行度判定方法であって、
前記多関節ロボットの作業台に所定パターンの模様を有するプレートを配置し、
前記多関節ロボットのアームに装着されたカメラにより前記プレートを撮像し、
前記プレートの撮像画像中に認識される模様の間隔を複数箇所で測定し、該測定した各間隔の対比に基づいて前記平行度を判定する、
多関節ロボットの平行度判定方法。 A method for determining the degree of parallelism of an articulated robot that determines the degree of parallelism with respect to a reference plane of the articulated robot,
Placing a plate having a predetermined pattern on the work table of the articulated robot,
The plate is imaged by a camera attached to the arm of the articulated robot,
Measuring the interval of the pattern recognized in the captured image of the plate at a plurality of locations, and determining the parallelism based on a comparison of the measured intervals,
Parallelism determination method for articulated robots. - 請求項１記載の多関節ロボットの平行度判定方法であって、
前記撮像画像に対してレンズ歪み補正を行ない、レンズ歪み補正後の撮像画像中に認識される模様の間隔を複数箇所で測定する、
多関節ロボットの平行度判定方法。 The parallelism determination method for an articulated robot according to claim 1,
Lens distortion correction is performed on the captured image, and the interval between patterns recognized in the captured image after lens distortion correction is measured at a plurality of locations.
Parallelism determination method for articulated robots. - 請求項１または２記載の多関節ロボットの平行度判定方法であって、
前記所定パターンの模様は、少なくとも、正方形状または長方形状に並んだ４つの識別情報を有する模様であり、
前記４つの識別情報のうち対角にない２つの識別情報の間隔と、他の２つの識別情報の間隔との対比に基づいて前記平行度を判定する、
多関節ロボットの平行度判定方法。 A method for determining the degree of parallelism of an articulated robot according to claim 1 or 2,
The pattern of the predetermined pattern is a pattern having at least four pieces of identification information arranged in a square shape or a rectangular shape,
The parallelism is determined based on a comparison between an interval between two pieces of identification information that are not diagonal to each other among the four pieces of identification information and an interval between the other two pieces of identification information.
Parallelism determination method for articulated robots. - 請求項３記載の多関節ロボットの平行度判定方法であって、
前記所定パターンの模様は、前記識別情報がマトリックス状に並んだ模様である、
多関節ロボットの平行度判定方法。 A method for determining the degree of parallelism of an articulated robot according to claim 3,
The pattern of the predetermined pattern is a pattern in which the identification information is arranged in a matrix.
Parallelism determination method for articulated robots. - 多関節ロボットの基準面に対する傾きを調整する多関節ロボットの傾き調整装置であって、
前記多関節ロボットのアームに装着されたカメラと、
前記多関節ロボットの作業台に設置された所定パターンの模様を有するプレートを前記カメラで撮像し、前記プレートの撮像画像中に認識される模様の間隔を複数箇所で測定し、該測定した各間隔の対比に基づいて前記多関節ロボットの前記基準面に対する平行度を判定し、該判定した平行度に基づいて前記多関節ロボットの傾き補正値を設定する制御装置と、
を備える多関節ロボットの傾き調整装置。 A tilt adjustment device for an articulated robot that adjusts the tilt with respect to a reference plane of the articulated robot,
A camera mounted on the arm of the articulated robot;
A plate having a pattern of a predetermined pattern installed on the work table of the articulated robot is imaged by the camera, and the intervals of the patterns recognized in the captured image of the plate are measured at a plurality of locations. A controller that determines parallelism of the articulated robot with respect to the reference plane based on the contrast of the controller, and sets an inclination correction value of the articulated robot based on the determined parallelism;
An inclination adjusting device for an articulated robot.
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