JPS5959397A - 特徴点のラベリング装置 - 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】 〈発明の技術分野〉 本発明は、例えはロボットの指先部を被検出物の向きに
対応させて、被検出物をベルトコンベア上からつかみ上
ける機械システム等において、前記被検出物の向きを検
出するための新規な技術を提供するものであって、殊番
こ本発明は、例えば物体の角部の如く、被検出Ｗτ形状
的特徴に関与する点（以下「特徴点」という）に着目し
、任意の向きをなす被検出物の特徴点を被検出物モデル
における特定の特徴点と対応させる（以下この処理を「
ラベリング」と称する）ことによって、被検出物の向き
を把握する特徴点のラベリング装置に関する。

〈発明の背景〉 従来被検出物の向きを認識するに矛よ、被検出物をカメ
ラ装置にて画１象化し、この画像の濃淡、或いは色分布
について予めメモリにストアした被検出物モデルの基準
パターンと照合する方法が一般に行なわれてい・る。と
ころがこの種方法の場合、メモリにあらゆる向きの基準
パターンをストアする必要があり、メモリ負担が著しく
大きくなるだけでなく、パターンの照合に多大の時間が
かかる等、幾多の不都合があった。

〈発明の目的〉 本発明は、被検出物の向き等を特徴点のラベリング処理
を利用して検出する方法を提案するものであって、殊に
本発明は特徴点の新規なラベリング製筒゛を提供するこ
とにより、この件検出処理におけるメモリ負相の人幅軽
減並ひに処理時間の大１１富短縮をはかることを目的と
する。

〈発明の構成および効果〉 １−記の目的を達成するため、本発明では、被検出物モ
デルの全特徴点につき他の特徴点との間の距離を予めメ
モリにデータストアしておき、カメラ装置で被検出物を
画［象化して、所定の視野範囲に含まれる複数個の特徴
点を検出した後、これら特徴点の内、ある着目した特徴
点と他の特徴点との間の各距離を算出すると共に、算出
データと前記メモリのデータ内容とを照合し、算出デー
タと関連しなしへ特徴点を除去して、着目した特徴点を
被検出物モデルにおける特定の特徴点と対応させるよう
構成した。

本発明によれは、被検出物セフ１１番こつ′ｖ）で特徴
点間の距離のみをメモリへデータストアするた′けであ
るから、あらゆる向きの／ぐターンをメモリにストアす
る従来の方式に比較して、メモリ負担が大幅に軽減され
る。また特徴点間の距＾（ｆについてデータ照合して特
徴点をラベリングするから、被検出物の向きを検出する
に要する時間を大幅に短縮できる等、発明目的を達成し
た優れた効果を奏する。

〈実施例の説明〉 第１図は被検出物の搬送状況を示すものであり、ベルト
コンベア１上の被検出物２は搬送下流端に設けたロボッ
ト３にて１個づつ撮み上けられて、つきの処理、若しく
は加工工程へ移される。

被検出物２は、第２図に示す如く、平面形状において直
角をなす合計１０個の特徴点ＰＬ＋Ｐ２＋・・・・・・
、ＰＬＯをもち、その外形寸法はＰ１Ｐ２、■）２Ｐ３
、Ｐ６Ｐ７、Ｐ８Ｐ９、Ｐ、Ｐｌ。、Ｐｌ。Ｐｌ　　間
の各長さが１’ｉコ対し、Ｐ３Ｐ４、Ｐ４Ｐ５．１）５
１）６、Ｐ７Ｐ８間の各長さが２に設定されている。

この被検出物２は、ベルトコンベア１上において任意の
方向を向いており、前記口返ット３の指先部４が各被検
出物２の向きに応して回・ｌｊ＋　Ｌ、被検出物２の一
定箇所、例えは一方の指片４ａを１）３１）４間、他方
の指片４ｂをＰ５））６間の各辺に当てて、被検出物２
を把持し、これを撮み上ける。

前記ロボット指先部４は、本発明にかかる第３図の装置
をもって被検出物２の向きがチェックされて、回動方向
や角度等が制御される。第２図中、カメラ装置５はベル
トコンベア１の上流位置に配備され、被検出物２の平面
形状を画像化すると共に、所定の視野範囲に含まれる複
数個の特徴点を検出する。第２図に長方形状の視野範囲
Ｗを破線で示してあ、　　リ、図示例では合計５個の特
徴点”２　＋　”３　ｉ　”６＋１）７．　［３，ｏが
視野範囲Ｗ内に含まれる。カメラ装置５の出力は、イン
ターフェイス６を介してマイクロコンピュータ等におけ
る制御手段７（以下単に「ＣＰＵ」という）に取り込ま
れ、前記各特徴点の位置は座標データとして画像メモリ
８ヘスドアされる。ＣＩ’　Ｕ　７は、かかるデータの
読込みや読出しを制御すると共に、第７図に示すプログ
ラムを解読実行して、被検出物２の向きをチェックし、
これに基づきロボット制御装置９の動作を制御する。

また第３図中メモリ１０には、前記プログラムの他に、
被検出物モデル２Ａの全特徴点Ｐｌ〜Ｐ１０および特徴
点間の距離に関するデータがストアされている。

第４図（１）〜ｔｌｏ）は、被検出物モデル２人の全特
徴点ＰＬ　””　Ｐｌｏにつき他の特徴点との間の距離
を具体的に示しである。例えは特徴点Ｐ１と他の特徴点
Ｐ２〜Ｐ１０との間の距離は、第４図（１）に示す如（
、ｌ）、　１）２−１、ｌ）、Ｐ３−ρＬＰＩＰ４＝　
（Ｔ５　、　　Ｐ、　Ｐ５＝　３ｙｒ”、乙Ｐ１Ｐ６＝
ｙ”市−１ｌ）１１）７＝「、ＰＩＰ８．＝、／’７、
Ｐｔ　Ｐ９　＝（”７　、　Ｐｔ　Ｐｔｏ　＝　１とな
る。従って距離の値に着目すれば、特徴点Ｐｌは、１、
Ｊ、６、■、３）σの距離値とのみ関連することが理解
される。

第５図は全ての特徴点”　Ｉ　””’　Ｐｌｏにつき、
他の特徴点との距離関係を図表的に示したものであり、
例えは特徴点Ｐ２については他ｑ特徴点との間のｆｔ１
ｊ、　ｎｔｆ４ｉＷとして、図中○印て示す１、□、２
、ｌ’Ｋ、２ａ、３、山　の値と関Ｊする。

第６図は特徴点間の距離に関するメモリのテーク配置−
を示しており、図中距離ランクは特徴点間の全ての距離
値を値の小さな順（こｄｌ＋ｄ２．・・・・・・、ｄｉ
、・・・・・・ｄＮ　　と配列したものである。例えは
第５図に示す実施例では、ｄｉ（ｉ＝　　Ｌ　　２＋　
　−−Ｉ　　Ｎ　　）　　は１１．ＦＱ−、２、ｌ酊、
　２ｎ、３．１Ｖ５ｄ刊、４．１／Ｔ７．２Ｅ１３αの
配列に対応するが、この距離ランクは一定の値に限らず
、夫々を一定の範囲値に設定しても差し支えない。また
第６図中ラベル集合とは、各距離値と関連する特徴点の
集合を指称し、その集合をλ（ｄｌ）、χ（ｄｚ）＋・
・・・・・、χ（ｄｉ）置印・。

χ（ｄＮ　）の如くに表わしである。例えば第５図の実
施例において、距離値Ｊのラベル集合χは特徴点Ｐｌ　
＋　”４　＋　”６より構成される。

第７図は本発明にかかる特徴点のラベリング処理に基つ
きベルトコンベア１に沿って移行する各被検出物２の向
きを検出する動作を示す。

まずステップ１１ではカメラ装置５の視野範囲Ｗを設定
しており、例えは第２図中破線で示す視野範囲Ｗからは
、合計５個の特徴点（”２　＋　Ｐ３　＋　”６　＋　
Ｐ７　＋　Ｐｌｏ　’と相当する）が検出される。ＣＰ
　ＬＩ７は、つきのステップ１２１とおいて、検出され
た各特徴点の座標を算出すると共に、ステップ１３て特
徴点の数（本実施例では５個）を計数する。ついでステ
ップ１４て特徴点のラベリングが可能な特徴点数が視野
範囲Ｗ内に含まれているか否かを判別り、ステップ１４
の「特徴点数十分か」の判定が’ＮＯ″″のとき、ステ
ップ１１に戻って、視野範囲Ｗを拡大する等して、検出
すべき特徴点数を増やす。そしてステップ１４の判定が
°“Ｙ　Ｅ　Ｓ　”′のとき、つきのステップ１５に進
み、ＣＩ）　ｔＪ　７は検出した特徴点の内、任意の特
徴点Ｐｘ（本実施例ではＰ２に相当するが、この段階で
はｌ゛２に牛」定されていない）に着目し、この特徴点
Ｐｘと他の特徴点との間の距離Ｐ２”３　＝　１、’２
”６＝３．１）２１）７＝　２、Ｐ２Ｐ、ｏ＝　）ｉを
算出し、算出テークを画（象メモリ８ヘスドアする。

斯くてステップ１６において、算出データを前記メモリ
ＪＯのデータ内容と照合する演算処理（以下「集合演算
−」という）か実行される。まず特徴点Ｐｘに関連する
視野柚、囲Ｗ内の距趨１値１、ρ、２．３　に着目し、
これら距離値につき第６図）（こ示すラベル集合の内容
を順次チェックしてゆく。これを第５１図に基つき説明
すると、まず距離値］と関連しない特徴点としてＰ４．
１）５（図中×印て示す）があり、従って着目した特徴
点Ｐｘは特徴点Ｐ４゜Ｐｓてないことが判明する。つぎ
に距離値ｒ２と関連しない特徴点としてＰ４．Ｐｓ、Ｐ
６があり、従って着目した特徴点Ｐｘは特徴点Ｐ６でも
ないことが判明する。つきに距離値２と関連しない特徴
点としてｐｌｌ　１）Ｉｎがあり、従って着目した特徴
点Ｐｘは特徴点”１１　Ｐｌｏでないことが判明する。

更に距離値３と関連しない特徴点としてＰＬ＋　Ｐ３＋
　”Ｓ＋　Ｐ７＋　’８＋　”９があり、従って着目し
た特徴点Ｐｘは特徴点Ｐ３．Ｐ７゜Ｐ８＋１）９でない
ことが判明する。これにより１０個の特徴点ｌ゛１〜Ｐ
１ｏの内、特徴点Ｐ２を除く全ての特徴点か着目した特
徴点Ｐｘの候補から脱落したことになり、従って一つき
のステップ１７の「候補ラベル１か」の判定が”ＹＥＳ
’″となり、ステップ１８で特徴点Ｐｘは特徴点Ｐ２に
相当すると結論つけられる。一方上記ステップ１６の集
合演算の結果、２個以上の特徴点が候補として残った場
合は、ステップ１７の判定が”ＮＯ″′となり、リジェ
クト処理に同わされる。上記一連のラベリング処理を他
の着目した特徴点Ｐγについても同様に行ないステップ
１８で特徴点Ｐγにつき特定のラベルが割り当てられる
と、ステップ１９の「ラベル割当て２回目か」の判定が
”ＹＥＳ”となり、つきのステップ２０へ進む。

ステップ２０ては、特定された２個の特徴点間を線で結
ぶことにより、この線と予め設定された基準線との間の
角度を計算し、被検出物２の向きを判断するものである
。

【図面の簡単な説明】

第１図は被検出物の搬送状況を示す説明図、第２図は被
検出物の形状を示す平面図、第３図は被検出物の向きを
チェックする装置−例のブロック図、第４図（１）〜１
ｌＯｆは被検出物モデルの特徴点および特徴点間距離を
表わした平面図、第５図は本発明にかかるラベリング処
理を１体的に示すメモリテーブルの説明図、第６図はメ
モリのデータ配置を示す説明図、第７図は本発明にかか
るラベリング処理を含む被稜出物の方向性チェックを行
なうプログラムを示すフローチャートである。 ２・・・・・・被検出物　　２人・・・・・・被検出物
モデル５・・・・・・カメラ装置　　７・・・・・・制
御手段１０・・・・・・メモリ 特許出願人　　立石電機株式会社 枡／　回　　　　　　　　　　　旦 升２図 分３国 （３）　　　　　　　　　　　　　　　　　　ＣＩ）（
５）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（６）（
７）　　　　　　　　　　　　　　　　　＋Ｂ）ｔ’４
１　　　　　　　　　　　　　　　　　　ＴＩＯ）汁６
■省 −６１７−

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 被検出物モテルの全特徴点につき他の特徴点との間の距
   離をデータストアするメモリと、所定の視野範囲に含ま
   れる被検出物の特徴点を検出するためのカメラ装置と、
   カメラ装置で検出された特徴点の内ある特徴点に着目し
   て他の特徴点との間の各距離を算出すると共に算出デー
   タと前記メモリのデータ内容とを照合して着目した特徴
   点を特定の特徴点に対応させる制御手段とから成る特徴
   点のラベリング装置。