(57)【要約】【課題】カメラ画像からワークの姿勢を認識するときの処理時間を短縮する。【解決手段】ランダムな姿勢で供給されるワークＷの姿勢を認識するワーク姿勢認識方法であって、前記ワークＷは、外面Ｆごとに方向性を有する異なる種類のマークＣが付与されており、前記ロボット１０は、前記ワークＷの前記マークＣを撮像する撮像手段１２と、複数の種類の前記マークＣに対して前記撮像手段１２により撮像されたマスタ画像Ｍを予め格納するマスタ画像格納手段４２とを有し、前記撮像手段１２により撮像されるマーク画像Ｐを取り込む画像入力工程Ｓ３と、取り込まれた前記マーク画像Ｐと前記マスタ画像格納手段４２に格納される前記マスタ画像Ｍとを比較し、前記マーク画像Ｐと前記マスタ画像Ｍとの一致度もしくは差異を検出する画像比較工程Ｓ４と、前記画像比較工程Ｓ４で得られた比較結果から前記ワークＷの姿勢を判定する姿勢判定工程Ｓ５と、を有する。【選択図】図１
2010117754.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ランダムな姿勢で供給されるワークに対して作業を実施するロボットにおける前記ワークの姿勢を認識するワーク姿勢認識方法であって、
前記ワークは、複数の外面を有し、外面ごとに方向性を有するとともに異なる種類のマークが付与されており、
前記ロボットは、少なくとも、前記ワークの前記マークを撮像する撮像手段と、複数の種類の前記マークに対して前記撮像手段により撮像されたマスタ画像を予め格納するマスタ画像格納手段と、を有し、
前記撮像手段により撮像されるマーク画像を取り込む画像入力工程と、
取り込まれた前記マーク画像と前記マスタ画像格納手段に格納される前記マスタ画像とを比較し、前記マーク画像と前記マスタ画像との一致度もしくは差異を検出する画像比較工程と、
前記画像比較工程で得られた比較結果から前記ワークの姿勢を判定する姿勢判定工程と、を有することを特徴とするワーク姿勢認識方法。
【請求項２】
前記画像比較工程において、前記マーク画像と前記マスタ画像とを順次比較して、前記マーク画像と最大に一致する前記マスタ画像を検出して前記マークの種類を認識するとともに、前記マーク画像と前記マスタ画像との方向もしくは角度の違いを検出し、
前記姿勢判定工程では、前記マークの種類から前記撮像手段に対向する前記ワークの面を認識し、前記マーク画像の方向もしくは角度の違いから、前記マスタ画像を取得したときの前記ワークの姿勢からの方向および角度を認識することを特徴とする請求項１に記載のワーク姿勢認識方法。
【請求項３】
前記マークは、非対称の形状に形成されることを特徴とする請求項１または２に記載のワーク姿勢認識方法。
【請求項４】
前記マークは、前記ワークのそれぞれの外面ごとに色違いに付与されていることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載のワーク姿勢認識方法。
【請求項５】
前記マークは、紫外線または赤外線で検出可能としていることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載のワーク姿勢認識方法。
【請求項６】
ランダムな姿勢で供給されるワークに対して作業を実施するロボットにおける前記ワークの姿勢を認識するワーク姿勢認識装置であって、
前記ワークは、複数の外面を有し、外面ごとに方向性を有するとともに異なる種類のマークが付与されており、
前記ワークの前記マークを撮像する撮像手段と、
複数の種類の前記マークに対して前記撮像手段により撮像されたマスタ画像を予め格納するマスタ画像格納部と、
前記撮像手段により撮像されるマーク画像を取り込む画像入力部と、
取り込まれた前記マーク画像と前記マスタ画像格納部に格納される前記マスタ画像とを比較し、前記マーク画像と前記マスタ画像との一致度もしくは差異を検出する画像比較部と、
前記画像比較部で得られた比較結果から前記ワークの姿勢を判定する姿勢判定処理部と、を備えたことを特徴とするワーク姿勢認識装置。
【請求項７】
前記画像比較部において、前記マーク画像と前記マスタ画像とを順次比較して、前記マーク画像と最大に一致する前記マスタ画像を検出して前記マークの種類を認識するとともに、前記マーク画像と前記マスタ画像との方向もしくは角度の違いを検出し、
前記姿勢判定処理部では、前記マークの種類から前記撮像手段に対向する前記ワークの面を認識し、前記マーク画像の方向もしくは角度の違いから、前記マスタ画像を取得したときの前記ワークの姿勢からの方向および角度を認識することを特徴とする請求項６に記載のワーク姿勢認識装置。
【請求項８】
前記マークは、非対称の形状に形成されることを特徴とする請求項６または７に記載のワーク姿勢認識装置。
【請求項９】
前記マークは、前記ワークのそれぞれの外面ごとに色違いに形成されていることを特徴とする請求項６乃至８のいずれか一項に記載のワーク姿勢認識装置。
【請求項１０】
前記マークは、紫外線または赤外線で検出可能としていることを特徴とする請求項６乃至８のいずれか一項に記載のワーク姿勢認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ランダムな姿勢で供給されるワークに対して作業を実施するロボットにおけるワーク姿勢認識方法およびワーク姿勢認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
各種生産現場において、作業の高速化、効率化を訴求するためロボットが多用されている。ロボットに作業対象物であるワークを供給する場合、ワークを整列させたり、位置決めして供給することが一般的であった。ところが、近年、生産効率の向上のため、ワークの整列、位置決め工程を省略しワークをランダムな姿勢で供給して、ロボットがワークの位置や姿勢を認識して必要部位に作業を実施することが求められている。
【０００３】
ワークの位置や姿勢の認識方法としては、例えば、対象物体（ワーク）の輪郭を輪郭関数として捉え、輪郭関数データベースと輪郭照合する方法が知られている。この方法では、三次元の数値データが与えられた対象物体（ワーク）をカメラにより複数の姿勢として捉え、対象物体（ワーク）の輪郭点から輪郭関数を算定し輪郭関数データベースを作成する。そして、実空間での対象物体（ワーク）をカメラで撮像して、カメラ画像から輪郭関数を抽出する。抽出された輪郭関数とデータベースに格納された輪郭関数との相関について、フーリエ変換を用いて相関係数を算定し、その結果から対象物体の位置や姿勢を推定する方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−３２６３１４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述の方法では、対象物体のカメラ画像から輪郭関数を得る際や、得られた輪郭関数と輪郭関数データベースとの相関をとる際に、データ量が多くなったり複雑な演算処理を行うため、多大な計算時間を要してしまうとの問題がある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の形態または適用例として実現することが可能である。
【０００７】
（適用例１）ランダムな姿勢で供給されるワークに対して作業を実施するロボットにおける前記ワークの姿勢を認識するワーク姿勢認識方法であって、前記ワークは、複数の外面を有し、外面ごとに方向性を有するとともに異なる種類のマークが付与されており、前記ロボットは、少なくとも、前記ワークの前記マークを撮像する撮像手段と、複数の種類の前記マークに対して前記撮像手段により撮像されたマスタ画像を予め格納するマスタ画像格納手段と、を有し、前記撮像手段により撮像されるマーク画像を取り込む画像入力工程と、取り込まれた前記マーク画像と前記マスタ画像格納手段に格納される前記マスタ画像とを比較し、前記マーク画像と前記マスタ画像との一致度もしくは差異を検出する画像比較工程と、前記画像比較工程で得られた比較結果から前記ワークの姿勢を判定する姿勢判定工程と、を有することを特徴とするワーク姿勢認識方法。
【０００８】
（適用例２）前記画像比較工程において、前記マーク画像と前記マスタ画像とを順次比較して、前記マーク画像と最大に一致する前記マスタ画像を検出して前記マークの種類を認識するとともに、前記マーク画像と前記マスタ画像との方向もしくは角度の違いを検出し、前記姿勢判定工程では、前記マークの種類から前記撮像手段に対向する前記ワークの面を認識し、前記マーク画像の方向もしくは角度の違いから、前記マスタ画像を取得したときの前記ワークの姿勢からの方向および角度を認識することを特徴とする上記のワーク姿勢認識方法。
【０００９】
これらの方法によれば、ワークにはそれぞれの外面ごとに異なる種類のマークが付与されている。そのため、撮像手段によって撮像されたマーク画像とマスタ画像とを比較してマークの種類を認識することによって、ワークのいずれの面が撮像手段が設けられている方向に面しているか容易に判断することができる。すなわち、ワークの向きを判断することができる。また、正面のマスタ画像との一致度もしくは差異を比較することによって、方向性を有するマークがどの方向を示しているのか、または、どれだけ傾いているか判断することができる。その結果、マークを付与されたワークの向き、方向、傾き、角度を容易に判定することができる。従って、データ量を低減することができるとともに複雑な演算処理を行わず、短時間でワークの姿勢を認識することができる。
【００１０】
（適用例３）前記マークは、非対称の形状に形成されることを特徴とする上記のワーク姿勢認識方法。
【００１１】
この方法によれば、マークは、方向性を有し、かつ非対称の形状である。そのため、マーク画像とマスタ画像とを比較する際において、一致度もしくは差異を容易に認識することができる。また、マークの方向、上下左右の関係、傾き等を容易に判断することができる。
【００１２】
（適用例４）前記マークは、前記ワークのそれぞれの外面ごとに色違いに付与されていることを特徴とする上記のワーク姿勢認識方法。
【００１３】
この方法によれば、マークの色を識別することによって、いずれの面が撮像手段が設けられている方向に面しているか容易に判断することができる。そのため、１つのワークに付与されるマークの形状を同じくすることができる。その結果、マスタ画像の種類（データ量）を低減することができ、画像比較工程でマーク画像とマスタ画像とを比較する時間を低減することができる。
【００１４】
（適用例５）前記マークは、紫外線または赤外線で検出可能としていることを特徴とする上記のワーク姿勢認識方法。
【００１５】
この方法によれば、マークはマルチＣＣＤカメラ等で識別することができ、人間の目には見えない。そのため、出来上がった製品の外観特性を低減させることを防止することができる。
【００１６】
（適用例６）ランダムな姿勢で供給されるワークに対して作業を実施するロボットにおける前記ワークの姿勢を認識するワーク姿勢認識装置であって、前記ワークは、複数の外面を有し、外面ごとに方向性を有するとともに異なる種類のマークが付与されており、前記ワークの前記マークを撮像する撮像手段と、複数の種類の前記マークに対して前記撮像手段により撮像されたマスタ画像を予め格納するマスタ画像格納部と、前記撮像手段により撮像されるマーク画像を取り込む画像入力部と、取り込まれた前記マーク画像と前記マスタ画像格納部に格納される前記マスタ画像とを比較し、前記マーク画像と前記マスタ画像との一致度もしくは差異を検出する画像比較部と、前記画像比較部で得られた比較結果から前記ワークの姿勢を判定する姿勢判定処理部と、を備えたことを特徴とするワーク姿勢認識装置。
【００１７】
（適用例７）前記画像比較部において、前記マーク画像と前記マスタ画像とを順次比較して、前記マーク画像と最大に一致する前記マスタ画像を検出して前記マークの種類を認識するとともに、前記マーク画像と前記マスタ画像との方向もしくは角度の違いを検出し、前記姿勢判定処理部では、前記マークの種類から前記撮像手段に対向する前記ワークの面を認識し、前記マーク画像の方向もしくは角度の違いから、前記マスタ画像を取得したときの前記ワークの姿勢からの方向および角度を認識することを特徴とする上記のワーク姿勢認識装置。
【００１８】
これらの装置によれば、ワークにはそれぞれの外面ごとに異なる種類のマークが付与されている。そのため、撮像手段で撮像されたマーク画像とマスタ画像とを比較してマークの種類を認識することによって、ワークのいずれの面が撮像手段が設けられている方向に面しているか容易に判断することができる。すなわち、ワークの向きを判断することができる。また、正面のマスタ画像との一致度もしくは差異を比較することによって、方向性を有するマークがどの方向を示しているのか、または、どれだけ傾いているか判断することができる。その結果、マークを付与されたワークの向き、方向、傾き、角度を容易に判定することができる。従って、データ量を低減することができるとともに複雑な演算処理を行わず、短時間でワークの姿勢を認識することができる。
【００１９】
（適用例８）前記マークは、非対称の形状に形成されることを特徴とする上記のワーク姿勢認識装置。
【００２０】
この装置によれば、マークは、方向性を有し、かつ非対称の形状である。そのため、マーク画像とマスタ画像とを比較する際において、一致度もしくは差異を容易に認識することができる。また、マークの方向、上下左右の関係、傾き等を容易に判断することができる。
【００２１】
（適用例９）前記マークは、前記ワークのそれぞれの外面ごとに色違いに付与されていることを特徴とする上記のワーク姿勢認識装置。
【００２２】
この装置によれば、マークの色を識別することによって、いずれの面が撮像手段が設けられている方向に面しているか容易に判断することができる。そのため、１つのワークに付与されるマークの形状を同じくすることができる。その結果、マスタ画像の種類（データ量）を低減することができ、画像比較部でマーク画像とマスタ画像とを比較する時間を低減することができる。
【００２３】
（適用例１０）前記マークは、紫外線または赤外線で検出可能としていることを特徴とする上記のワーク姿勢認識装置。
【００２４】
この装置によれば、マークは２ＣＣＤカメラ等で識別することができ、人間の目には見えない。そのため、出来上がった製品の概観特性を低減させることを防止することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
（ワーク姿勢認識装置について）
本発明のワーク姿勢認識方法を適用したワーク姿勢認識装置について、図１を参照して説明する。図１は、ワーク姿勢認識装置の構成例を示す図である。
【００２６】
図１に示すように、ワーク姿勢認識装置１は、ステージ５と、ロボット１０と、ロボット１０を制御する制御部２０とから構成されている。ステージ５は、後述するマークが付与された被作業対象物であるワークＷを保持する。ワークＷは、図示しないベルトコンベアで搬送されステージ５に搬入されロボット１０による作業が実施された後、次のステージ５もしくは次の工程に搬出される。なお、このときワークＷは、ランダムな姿勢で搬入される。すなわち、生産効率向上および設備の簡素化のため、ワークＷの整列工程および位置決め工程を設けていない。
【００２７】
ロボット１０は、撮像手段としてのカメラ１２と、ロボットハンド１４と、ロボットアーム１６，１７と、関節部１８とから構成されている。ロボット１０は、いわゆる多関節型ロボットであり、ロボットアーム１６，１７が関節部１８を支点として可動する。そして、ロボットハンド１４にてワークＷに対して作業が実施される。カメラ１２は、いわばロボット１０の眼として機能するものであり、ワークＷの位置、姿勢、作業部位等を認識する。
【００２８】
制御部２０は、少なくとも、画像処理装置３０と、記憶装置４０と、コンピュータ５０とから構成されている。画像処理装置３０は、少なくとも、画像入力部３２と、画像比較処理部３４と、カメラ位置制御部３６とを含む。記憶装置４０は、少なくとも、マスタ画像格納部４２と、認識結果格納部４４とを含む。コンピュータ５０は、中央処理装置として機能し、ロボット１０、画像処理装置３０、および記憶装置４０等を総括的に制御するものである。制御部２０の動作については後述する。
【００２９】
（マークについて）
次いで、ワークに付与するマークについて、図２および図３を参照して説明する。図２は、マークを付与されるワークの例を示す図であり、図３は、マークを説明する図である。
【００３０】
図２に示すように、本実施形態におけるワークＷは、例えば、長方形の面がそれぞれ平行に対向する六面体、すなわちレンガ形状に対して、４つの側面の一部が天面側からそれぞれ異なる角度で斜めに切り落とされた形状に形成されている。すなわち、このワークＷは、上下、前後、左右に方向性を有している。なお、以降、このワークＷの面Ｆに関して、面Ｆ３を正面から見た図を正面図として、天面をＦ１、底面をＦ２、前面をＦ３、後面をＦ４、右面をＦ５、左面をＦ６と称する。
【００３１】
そして、このワークＷの各面Ｆには、マークＣが付与されている。本実施例では、マークＣがそれぞれ各面Ｆに小さく印刷されている。ただし、図面においては、説明をわかりやすくするためマークＣを拡大し強調して示している。図３に示すように、マークＣは、例えば、変形された矢印形状を呈している。すなわち、矢印Ａは、矢の矢羽に相当する部分が矢竹を中心にいずれか片側のみしか形成されていない。すなわち、マークＣとしての矢印Ａは非対称形に形成されている。この場合、矢印Ａの矢ａの向きで図３中上下の方向を、矢印Ａの矢竹に対する矢羽根ｂのある位置で図３中左右を表す。
【００３２】
図２に示すワークＷには、天面Ｆ１、底面Ｆ２、前面Ｆ３、後面Ｆ４、右面Ｆ５、左面Ｆ６に対して、図３に示す矢印Ａ１を基本として、わずかずつ変形され識別可能となった矢印Ａが付与される。矢印Ａは、例えば、付与される矢羽根ｂの数によって識別される。すなわち、矢印Ａ１は矢羽根ｂが１つ、矢印Ａ２は矢羽根ｂが２つ、矢印Ａ３は矢羽根ｂが３つ、矢印Ａ４は矢羽根ｂが４つ、矢印Ａ５は矢羽根ｂが５つ、矢印Ａ６は矢羽根ｂが６つ付与され、それぞれ識別される。本実施形態では、ワークＷの天面Ｆ１には矢印Ａ１が、底面Ｆ２には矢印Ａ２が、前面Ｆ３には矢印Ａ３が、後面Ｆ４には矢印Ａ４が、右面Ｆ５には矢印Ａ５が、左面Ｆ６には矢印Ａ６がそれぞれ付与される。
【００３３】
このとき、天面Ｆ１、底面Ｆ２には、矢印Ａの矢ａの向きが左面Ｆ６から右面Ｆ５に向かうように、前面Ｆ３、後面Ｆ４、右面Ｆ５、左面Ｆ６には、矢印Ａの矢ａの向きが底面Ｆ２から天面Ｆ１に向かうように付与される。また、天面Ｆ１、底面Ｆ２には矢印Ａの矢羽根ｂが後面Ｆ４方向にあるように、前面Ｆ３、後面Ｆ４には矢印Ａの矢羽根ｂが左面Ｆ６方向にあるように、右面Ｆ５、左面Ｆ６には前面Ｆ３方向にあるように付与される。すなわち、面Ｆに付与された矢印Ａの種類、矢ａの方向および矢羽根ｂの向きを知ることによって、面Ｆの種類、方向、向きを知ることができる。
【００３４】
（マスタ画像について）
ここで、マスタ画像格納部に格納されるマスタ画像について、図４を参照して説明する。図４は、マスタ画像の例を示す図である。
図１に示すカメラ１２を用いて、上述のワークＷに付与されるマークＣのそれぞれに対して正面から観察した時のマスタ画像を予め用意しておく。例えば、図１に示すワーク姿勢認識装置１のロボット１０のカメラ１２を用い、ワークＷの各面に付与されたマークＣを矢印Ａの矢ａが上方向をさすようにして正面から撮像してマスタ画像とする。詳しくは、制御部２０の画像処理装置３０のカメラ位置制御部３６でカメラ１２の位置を制御して、ステージ５に載置されたワークＷの各面の正面にカメラ１２を位置決めしてそれぞれ撮像する。
【００３５】
その結果、図４に示すようなマスタ画像Ｍが得られる。マスタ画像Ｍ１は、天面Ｆ１の矢印Ａ１を、マスタ画像Ｍ２は、底面Ｆ２の矢印Ａ２を、マスタ画像Ｍ３は、前面Ｆ３の矢印Ａ３を撮像した画像である。同様に、マスタ画像Ｍ４は、後面Ｆ４の矢印Ａ４を、マスタ画像Ｍ５は、右面Ｆ５の矢印Ａ５を、マスタ画像Ｍ６は、左面Ｆ６の矢印Ａ６を撮像した画像である。この場合、マスタ画像Ｍ１，Ｍ３，Ｍ５と、マスタ画像Ｍ２，Ｍ４，Ｍ６とは矢印Ａの矢羽根ｂの向きが図４中左右異なる。また、いずれのマスタ画像Ｍとも矢ａは上方向を指し示している。このマスタ画像Ｍは、図１に示す制御部２０の記憶装置４０のマスタ画像格納部４２に格納される。
【００３６】
（ワーク姿勢認識方法について）
（第１実施例）
次いで、本発明のワーク姿勢認識方法について、図５〜８を参照して説明する。図５は、ワーク姿勢認識方法の流れを示すフローチャートであり、図６は、ワーク姿勢認識方法を説明する図であり、図７は、マーク画像の例を示す図である。図８は、マーク画像とマスタ画像との比較処理を説明する図である。なお、図６で示すＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸は、ロボット１０の作業における絶対座標の基本となるＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸を示す。すなわち、ロボット１０のロボットハンド１４の移動制御において、移動始点および移動終点等の位置を示す座標の基本となる座標軸である。本実施形態では、ロボット１０は、ＸＺ平面に正対しＹ方向を向いた位置にセットされている。
【００３７】
このワーク姿勢認識方法は、生産効率向上および設備の簡素化のため、ワークＷの整列工程や位置決め工程を設けられていない生産ライン等でランダムな姿勢で搬入されるワークＷの姿勢を、上述のワーク姿勢認識装置１を用いて認識するものである。ワーク姿勢認識方法は、図５に示すように、ワーク搬入工程Ｓ１、マーク撮像工程Ｓ２、マーク画像入力工程Ｓ３、画像比較工程Ｓ４、および姿勢判定工程Ｓ５を備えている。
【００３８】
ステップＳ１のワーク搬入工程では、図１に示すワーク姿勢認識装置１において、上述のマークＣが付与されたワークＷが、図示しないベルトコンベア等で搬送されステージ５に搬入される。このときワークＷは、ランダムな姿勢で搬入される。そのため、例えば、図６（ａ）に示すように、搬入されたワークＷは、どの面Ｆがどの方向を向いているのか、または、図示しない他のワークＷ等と重なり合い干渉して、図中Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸に対してどの位の角度で配置されているかわからない。そこで、図５に示すステップＳ２に進む。
【００３９】
図５に示すステップＳ２のマーク撮像工程では、図１に示すカメラ１２を用いて、搬入されたワークＷに付与されているマークＣを撮像する。まず、図１に示すロボット１０のカメラ１２を、画像処理装置３０のカメラ位置制御部３６により、図６（ａ）中のＸＹ平面に正対させＺ（＋）方向より、ワークＷのマークＣを撮像する。この場合、Ｚ（＋）方向にはマークＣａが付与されているため、マークＣａが撮影され図７に示すマーク画像Ｐ１を得る。次いで、カメラ１２を、図６（ａ）中のＸＺ平面に正対させＹ（−）方向より、ワークＷのマークＣを撮像する。この場合、Ｙ（−）方向にはマークＣｂが付与されているため、マークＣｂが撮影され図７に示すマーク画像Ｐ３を得る。次いで、カメラ１２を、図６（ａ）中のＹＺ平面に正対させＸ（＋）方向より、ワークＷのマークＣを撮像する。この場合、Ｘ（＋）方向にはマークＣｃが付与されているため、マークＣｃが撮影され図７に示すマーク画像Ｐ５を得る。すなわち、図６の絶対座標軸としてのＸ軸方向、Ｙ軸方向およびＺ軸方向から対向するマークＣを撮影して、それぞれのマーク画像Ｐを得る。
【００４０】
ステップＳ３のマーク画像入力工程では、カメラ１２によって撮像された上記マーク画像Ｐ１，Ｐ３，Ｐ５は、図１に示す制御部２０の画像処理装置３０の画像入力部３２に取り込まれる。
【００４１】
そして、ステップＳ４の画像比較工程およびステップＳ５の姿勢判定工程では、取り込まれたマーク画像Ｐとマスタ画像格納部４２に格納されたマスタ画像Ｍとの比較処理および姿勢判定が行われる。この比較処理および姿勢判定は、図１に示す制御部２０の画像比較処理部３４で、コンピュータ５０の指令、制御により行われる。
【００４２】
まず、ステップＳ４の画像比較工程では、ステップＳ２で得られたマーク画像Ｐ１について比較検証する。図８（ａ）に示すように、マーク画像Ｐ１にあるマークＣａを観察すると、マークＣａは矢印Ａａであり、矢印Ａａは矢羽根ｂを１つ具備している。そのため、矢印Ａａは、ワークＷの天面Ｆ１に付与される矢印Ａ１であることがわかる。そこで、マスタ画像格納部４２に格納された矢印Ａ１を撮像したマスタ画像Ｍ１を画像比較処理部３４に取り込み、マーク画像Ｐ１とマスタ画像Ｍ１とを比較する。すると、矢印Ａａの矢ａの向いている方向は概略同じ図中のＸ（＋）方向の範囲であるが、マスタ画像Ｍ１の矢印Ａ１と比較して傾きがα度異なっていることがわかる。また、矢印Ａａの矢羽根ｂは、Ｙ（＋）方向に向いていることがわかる。
【００４３】
次いで、マーク画像Ｐ３について比較検証する。図８（ｂ）に示すように、マーク画像Ｐ３にあるマークＣｂを観察すると、マークＣｂは矢印Ａｂであり、矢印Ａｂは矢羽根ｂを３つ具備している。そのため、矢印Ａｂは、ワークＷの前面Ｆ３に付与される矢印Ａ３であることがわかる。そこで、マスタ画像格納部４２に格納された矢印Ａ３を撮像したマスタ画像Ｍ３を画像比較処理部３４に取り込み、マーク画像Ｐ３とマスタ画像Ｍ３とを比較する。すると、矢印Ａｂの矢ａの向いている方向は、図中Ｚ（＋）方向と同じであり、傾き等も同じであることがわかる。また、矢印Ａｂの矢羽根ｂは、Ｘ（−）方向に向いていることがわかる。
【００４４】
次いで、マーク画像Ｐ５について比較検証する。図８（ｃ）に示すように、マーク画像Ｐ５にあるマークＣｃを観察すると、マークＣｃは矢印Ａｃであり、矢印Ａｃは矢羽根ｂを５つ具備している。そのため、矢印Ａｃは、ワークＷの右面Ｆ５に付与される矢印Ａ５であることがわかる。そこで、マスタ画像格納部４２に格納された矢印Ａ５を撮像したマスタ画像Ｍ５を画像比較処理部３４に取り込み、マーク画像Ｐ５とマスタ画像Ｍ５とを比較する。すると、矢印Ａｃの矢ａの向いている方向は概略同じＺ（＋）方向の範囲であるが、マスタ画像Ｍ５の矢印Ａ５と比較して傾きがβ度異なっていることがわかる。また、矢印Ａｃの矢羽根ｂは、Ｙ（−）方向に向いていることがわかる。
【００４５】
ステップＳ５の姿勢判定工程では、ステップＳ４の画像比較工程で得られたマーク画像Ｐとマスタ画像Ｍとの上述の比較検証結果により、図６（ｂ）に示すように、マークＣａが付された面Ｆは天面Ｆ１であり、マークＣｂが付された面Ｆは前面Ｆ３であり、マークＣｃが付された面Ｆは右面Ｆ５であると判定できる。これは、矢印Ａの種類、矢ａの方向、矢羽根ｂの向きのいずれかの組み合わせ、もしくは、すべてを用いることによって判定できる。また、天面Ｆ１の矢印Ａ１（Ａａ）がＸ軸に対してα度傾いていること、前面Ｆ３の矢印Ａ３（Ａｂ）がＺ軸に対して傾いていないこと、右面Ｆ５の矢印Ａ５（Ａｃ）がＺ軸に対してβ度傾いていることによりワークＷのＸ軸（Ｙ軸）、Ｚ軸に対する傾きを知ることができる。
【００４６】
すなわち、ワークＷは、図６（ｃ）に示すように、天面Ｆ１をＺ（＋）方向に、前面Ｆ３をＹ（−）方向に、右面Ｆ５をＸ（＋）方向に向け配置されている。また、ワークＷは、ＸＹ面においてＸ軸に対してα度だけ傾いて、ＹＺ面においてＺ軸からβ度だけ傾いて配置されていることがわかる。この検証結果は、図１に示す制御部２０の記憶装置４０の認識結果格納部４４に格納され、ワークＷに対するロボット１０の作業に対する指示命令の基本となる。
【００４７】
次いで、ステップＳ６に進み、次に姿勢を判定するワークＷがあるか否かを判断する。次に姿勢を判定するワークＷがある（ＹＥＳ）場合は、上述のステップＳ１のワーク搬入工程に進み、上述の作業を繰り返す。次に姿勢を判定するワークＷがない（ＮＯ）場合は、この姿勢認識作業を終了する。
【００４８】
以下、本実施例の効果を記載する。
（１）上述のワーク姿勢認識装置を用いたワーク姿勢認識方法によれば、ワークＷにはそれぞれの面Ｆごとに識別可能なマークＣとして方向性を示すことができる非対称形の矢印Ａが付与されている。そして、ランダムな姿勢で供給されるワークＷに対して、その矢印Ａをカメラ１２で撮像してマーク画像Ｐを得て、そのマーク画像Ｐを予め用意されている矢印Ａのマスタ画像Ｍと比較することができる。
【００４９】
そのため、矢印Ａの種類によってワークＷのどの面Ｆがどの方向に向いているか、矢印Ａの矢ａの指し示す方向によってワークＷがどの方向に向いているか、マーク画像Ｐの矢印Ａとマスタ画像Ｍの矢印Ａとの傾きの違いによってワークＷがどの方向にどれだけ傾いているか判断することができる。すなわち、マーク画像Ｐとマスタ画像Ｍとを比較するという簡単な作業でワークＷの姿勢を認識することができる。その結果、ＣＡＤ／ＣＡＭデータや輪郭関数等を使って複雑な演算処理を行わずに少ないデータ量でワークＷの姿勢を認識することができる。従って、ワークＷの姿勢認識のための計算時間を短縮することができ、姿勢認識作業の効率化に寄与することができる。
【００５０】
（第２実施例）
ここで、第２実施例のワーク姿勢認識方法について説明する。なお、第２実施例は、第１実施例に対して、ワークＷの各面に付与するマークの様態が異なる例である。また、第１実施例と同様な構成および内容については、符号を等しくして説明を省略する。
【００５１】
（マークについて）
第２実施例におけるマークについて、図９を参照して説明する。図９は、ワークと第２実施例におけるマークを説明する図である。
図９に示すように、第２実施例におけるワークＷは、第１実施例のワークＷと同様な形状を呈している。このワークＷの各面Ｆには、マークＤが付与されている。マークＤは、第１実施例と同様に変形された矢印形状を呈している。マークＤの矢印Ｅは、矢の矢羽に相当する部分が矢竹を中心にいずれか片側のみしか形成されていない。すなわち、マークＤとしての矢印Ｅは非対称形に形成されている。
【００５２】
図９に示すワークＷには、天面Ｆ１、底面Ｆ２、前面Ｆ３、後面Ｆ４、右面Ｆ５、左面Ｆ６に対して、図３に示す矢印Ａ１を基本として、それぞれ異なる色に着色され識別可能となった矢印Ｅが付与される。矢印Ｅは、例えば、矢印Ｅ１は赤色、矢印Ｅ２は青色、矢印Ｅ３は緑色、矢印Ｅ４は黄色、矢印Ｅ５は黒色、矢印Ｅ６は白色に着色され、それぞれ識別される。本実施例では、ワークＷの天面Ｆ１には矢印Ｅ１が、底面Ｆ２には矢印Ｅ２が、前面Ｆ３には矢印Ｅ３が、後面Ｆ４には矢印Ｅ４が、右面Ｆ５には矢印Ｅ５が、左面Ｆ６には矢印Ｅ６がそれぞれ付与される。
【００５３】
このとき、天面Ｆ１、底面Ｆ２には、矢印Ｅの矢ａの向きが左面Ｆ６から右面Ｆ５に向かうように、前面Ｆ３、後面Ｆ４、右面Ｆ５、左面Ｆ６には、矢印Ｅの矢ａの向きが底面Ｆ２から天面Ｆ１に向かうように付与される。また、天面Ｆ１、底面Ｆ２には矢印Ｅの矢羽根ｂが後面Ｆ４方向にあるように、前面Ｆ３、後面Ｆ４には矢印Ｅの矢羽根ｂが左面Ｆ６方向にあるように、右面Ｆ５、左面Ｆ６には前面Ｆ３方向にあるように付与される。すなわち、面Ｆに付与された矢印Ｅの種類すなわち着色された色、矢ａの方向および矢羽根ｂの向きを知ることによって、面Ｆの種類、方向、向きを知ることができる。
【００５４】
以降、第１実施例で説明したマスタ画像Ｍの取得およびワーク姿勢認識方法を適用して、マークＤが付与されたワークＷの姿勢を認識する。すなわち、第２実施例は、マークＤとしての矢印Ｅ１〜６が矢羽根ｂの数の違いによって識別されるのではなく、着色された色の違いによって識別される点にある。
【００５５】
以下、本第２実施例の効果を記載する。
（１）上述のワーク姿勢認識方法によれば、ワークＷにはそれぞれの面Ｆごとに識別可能なマークＤとして方向性を示すことができる非対称形かつ色違いの矢印Ｅが付与されている。そのため、矢印Ｅの色を識別することによってワークＷのどの面Ｆがどの方向に向いているか容易に判断することができる。そのため、１つのワークに付与されるマークＤの形状を同じくすることができ、マスタ画像Ｍの種類（データ量）を低減することができる。従って、より短時間でワークＷの姿勢を認識することができる。
【００５６】
（第３実施例）
ここで、第３実施例のワーク姿勢認識方法について説明する。なお、第３実施例は、第１および第２実施例に対して、ワークＷの各面に付与するマークの様態が異なる例である。また、第１および第２実施例と同様な構成および内容については、符号を等しくして説明を省略する。
【００５７】
第３実施例におけるワークＷは、第１および第２実施例のワークＷと同様な形状を呈している。このワークＷの各面Ｆには、マークＧが付与されている。マークＧは、図３に示す第１実施例と同様に変形された矢印形状を呈している。マークＧの矢印Ｈは、例えば、紫外線もしくは赤外線を照射することによって認識可能になる機能を有するインキでワークＷの各面Ｆに印刷されている。このインキで印刷された矢印Ｈは、紫外線ランプもしくは赤外線ランプ等により観察可能となる。
【００５８】
この種のインキとしては、例えば、紫外線もしくは赤外線を照射することによって色変化を起こすインキ（フォトクロミックインキ）や紫外線もしくは赤外線の照射によりカメラ１２で認識可能な波長域に発光する発光材料を混入したインキ等が適用され得る。
以降、紫外線ランプもしくは赤外線ランプ等を照射しながら上述のマスタ画像Ｍおよびマーク画像Ｐの取得、および上述のワーク姿勢認識方法を適用して、マークＧが付与されたワークＷの姿勢を認識する。
【００５９】
以下、本第３実施例の効果を記載する。
（１）上述のワーク姿勢認識方法によれば、ワークＷには、それぞれの面Ｆごとに紫外線ランプもしくは赤外線ランプ等を照射することによって認識可能になるマークＧが付与されている。そのため、マークＧは、姿勢の認識作業のときに２ＣＣＤカメラ等で識別することができ、通常状態では目視で認識することができない。従って、出来上がった製品の外観特性を低減させることを防止することができる。
【００６０】
以上、本発明の実施形態について説明したが、上記実施形態に対しては、本発明の趣旨から逸脱しない範囲で様々な変形を加えることができる。例えば上記実施形態以外の変形例は、以下の通りである。
【００６１】
（第１変形例）上述の実施形態では、図５に示すステップＳ２のマーク撮像工程において、ワークＷの各面Ｆごとにマーク画像Ｐを取得する場合を例にとり説明したがこれに限定されない。第１変形例を説明する図である図１０に示すように、供給されたワークＷをそのまま俯瞰してマーク画像Ｐを取得してもよい。図１０に示すマーク画像Ｐ０は、前面Ｆ３と右面Ｆ５との稜線の上部Ｑに図１に示すカメラ１２を対向させて取得されている。このようにすることによって、天面Ｆ１に付与された矢印Ａ１、前面Ｆ３に付与された矢印Ａ３、および右面Ｆ５に付与された矢印Ａ５が、１つのマーク画像Ｐ０に記録される。
【００６２】
また、マスタ画像Ｍ作成において、図１に示すカメラ１２を用いてワークＷに付与されている各マークＣを角度を変えて複数撮像し複数のマスタ画像Ｍを作成しておく。そして、図５に示すステップＳ４の画像比較工程では、取り込まれたマーク画像Ｐ０とマスタ画像格納部４２に格納された複数のマスタ画像Ｍとを比較して、最も近い（一致度の高い）マスタ画像Ｍを抽出する。そして、マーク画像Ｐ０と抽出されたマスタ画像Ｍと差異を比較検証する。ステップＳ５の姿勢判定工程では、ステップＳ４の画像比較工程で得られたマーク画像Ｐとマスタ画像Ｍとの上述の比較検証結果により、ワークＷの姿勢を判断する。この方法によれば、マーク撮像工程Ｓ２においてマーク画像Ｐ０を取り込む作業を簡便にすることができ、ワークＷの姿勢を判定する時間を短縮することができる。
【００６３】
（第２変形例）上述の実施形態では、位置および個数の異なる矢羽根ｂの付いた矢印Ａ，Ｅ，ＨをマークＣ，Ｄ，Ｇとして用いる場合を例にとり説明したが、これに限定されない。矢印Ａ，Ｅ，Ｈは、一例であり様々な変形、応用が考えられる。例えば、マークとして、矢印の変形例を示す図である図１１に示すような矢印Ｊ，Ｋ，Ｌ等が適用され得る。すなわち、マークは、方向性を有するとともに非対称形に形成されていて、わずかな変形を加えることによってそれぞれが識別可能であればよい。なお、矢印Ｊ，Ｋ，Ｌは、それぞれ付与される線分の数によって識別される。また、マークは矢印に限定されない。これらの場合でも上述の実施形態と同様な効果を奏することができる。
【００６４】
（第３変形例）上述の実施形態では、ワークＷがベルトコンベア等でステージ５に搬入される場合を例にとり説明したが、これに限定されない。ワークＷは、例えば、トレイ等にいわゆるバラ積みされていてもよい。この場合でも上述の実施形態と同様な効果を奏することができる。
【００６５】
（第４変形例）上述の実施形態では、マークＣ，Ｄ，Ｇとしての矢印Ａ，Ｅ，ＨがワークＷの各面に印刷され付与されている場合を例にとり説明したが、これに限定されない。矢印Ａ，Ｅ，Ｈは、ラベルに印刷されそれぞれの面Ｆに貼り付けられていてもよい。また、それぞれの面に刻印されていてもよい。方向性を有するとともに非対称形に形成されていて、わずかな変形を加えることによってそれぞれが識別可能なマークが何らかの方法で付与されていればよい。また、上述の実施形態では、撮像手段としてのカメラ１２がロボット１０の一体として設けられている場合を例に説明したが、これに限定されない。生産ラインにおいてロボット１０とワークＷとを俯瞰する位置に設けられていてもよい。これらの場合でも上述の実施形態と同様な効果を奏することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６６】
【図１】ワーク姿勢認識装置の構成例を示す図。
【図２】マークを付与されたワークの例を示す図。
【図３】マークを説明する図。
【図４】マスタ画像の例を示す図。
【図５】ワーク姿勢認識方法の流れを示すフローチャート。
【図６】ワーク姿勢認識方法を説明する図。
【図７】マーク画像の例を示す図。
【図８】マーク画像とマスタ画像との比較処理を説明する図。
【図９】ワークと第２実施例におけるマークを説明する図。
【図１０】第１変形例を説明する図。
【図１１】矢印の変形例を示す図。
【符号の説明】
【００６７】
１…ワーク姿勢認識装置、５…ステージ、１０…ロボット、１２…撮像手段としてのカメラ、２０…制御部、３０…画像処理装置、３２…画像入力部、３４…画像比較処理部、４０…記憶装置、４２…マスタ画像格納部、Ａ，Ｅ，Ｈ，Ｊ，Ｋ，Ｌ…矢印、Ｃ，Ｄ，Ｇ…マーク、Ｆ…面、Ｍ…マスタ画像、Ｐ…マーク画像、Ｓ３…画像入力工程、Ｓ４…画像比較工程、Ｓ５…姿勢判定工程、Ｗ…ワーク、ａ…矢、ｂ…矢羽根。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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