(57)【要約】【課題】カメラ画像からワークの種類および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複数の種類のワークＷｉを識別するワーク識別方法であって、前記ワークＷｉは、１の外面Ｆには方向性を有し前記ワークＷｉごとに異なる基本マークが付与され、他の外面Ｆには前記基本マークを外面Ｆごとに識別可能に変形した派生マークが付与され、ロボット１０は、前記マークを撮像する撮像手段１２と、前記マークに対するマスタ画像Ｍを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Ｍとを比較して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Ｗｉの種類および姿勢を判定する判定工程Ｓ５とを有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ランダムな姿勢で供給される複数の種類の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種類および姿勢を認識するワーク識別方法であって、
前記ワークは、複数の外面を有し、１の外面には方向性を有するともに前記ワークの種類ごとに異なる種類の基本マークが付与され、他の外面には前記基本マークを外面ごとに識別可能に変形した派生マークが付与されており、
前記ロボットは、少なくとも、前記ワークの前記基本マークおよび前記派生マークを撮像する撮像手段と、前記基本マークおよび前記派生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基本マーク画像および派生マーク画像を取り込む画像入力工程と、
取り込まれた前記基本マーク画像および前記派生マーク画像と、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、を比較して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種類および姿勢を判定する判定工程と、を有することを特徴とするワーク識別方法。
【請求項２】
前記画像比較工程では、前記基本マーク画像および／または前記派生マーク画像と前記マスタ画像とを順次比較して、前記基本マーク画像および／または前記派生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基本マーク画像および／または前記派生マーク画像の種類を認識するとともに、
前記基本マーク画像および／または前記派生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、
前記判定工程では、前記基本マークおよび前記派生マークの種類、方向および角度の違いから、前記ワークの種類および姿勢を認識することを特徴とする請求項１に記載のワーク識別方法。
【請求項３】
前記基本マークおよび前記派生マークは、非対称の形状に形成されていることを特徴とする請求項１または２に記載のワーク識別方法。
【請求項４】
前記派生マークは、前記基本マークに対して色違いに構成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識別方法。
【請求項５】
ランダムな姿勢で供給される複数の種類の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種類および姿勢を認識するワーク識別装置であって、
前記ワークは、複数の外面を有し、１の外面には方向性を有するともに前記ワークの種類ごとに異なる種類の基本マークが付与され、他の外面には前記基本マークを外面ごとに識別可能に変形した派生マークが付与されており、
前記ワークの前記基本マークおよび前記派生マークを撮像する撮像手段と、
前記基本マークおよび前記派生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基本マーク画像および派生マーク画像を取り込む画像入力部と、
取り込まれた前記基本マーク画像および前記派生マーク画像と、前記マスタ画像格納部に格納される前記マスタ画像と、を比較して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種類および姿勢を判定する判定部と、を備えたことを特徴とするワーク識別装置。
【請求項６】
前記画像比較部において、前記基本マーク画像および／または前記派生マーク画像と前記マスタ画像とを順次比較して、前記基本マーク画像および／または前記派生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基本マーク画像および／または前記派生マーク画像の種類を認識するとともに、
前記基本マーク画像および／または前記派生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、
前記判定部では、前記基本マークおよび前記派生マークの種類、方向および角度の違いから、前記ワークの種類および姿勢を認識することを特徴とする請求項５に記載のワーク識別装置。
【請求項７】
前記基本マークおよび前記派生マークは、非対称の形状に形成されていることを特徴とする請求項５または６に記載のワーク識別装置。
【請求項８】
前記派生マークは、前記基本マークに対して色違いに構成されていることを特徴とする請求項５乃至７のいずれか一項に記載のワーク識別装置。
【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複数の種類の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識別方法およびワーク識別装置に関する。
【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、１種類のワークを整列もしくは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、ワークの整列もしくは位置決め工程を省略し、複数の種類のワークをランダムに供給して、ロボット自身がワークの種類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】
ワークの種類や姿勢の認識方法としては、例えば、ワークの輪郭を輪郭パラメータとして捉え、輪郭パラメータデータベースと輪郭照合する方法が知られている。対象物体（ワーク）の位置や姿勢を認識する方法としては、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画像推定方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。なお、上述の方法は、対象物体（ワーク）の種類を推定する場合にも適用し得る。
【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複数の種類の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種類および姿勢を認識するワーク識別方法であって、前記ワークは、複数の外面を有し、１の外面には方向性を有するともに前記ワークの種類ごとに異なる種類の基本マークが付与され、他の外面には前記基本マークを外面ごとに識別可能に変形した派生マークが付与されており、前記ロボットは、少なくとも、前記ワークの前記基本マークおよび前記派生マークを撮像する撮像手段と、前記基本マークおよび前記派生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基本マーク画像および派生マーク画像を取り込む画像入力工程と、取り込まれた前記基本マーク画像および前記派生マーク画像と、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、を比較して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種類および姿勢を判定する判定工程と、を有することを特徴とするワーク識別方法。
【０００８】
（適用例２）前記画像比較工程では、前記基本マーク画像および／または前記派生マーク画像と前記マスタ画像とを順次比較して、前記基本マーク画像および／または前記派生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基本マーク画像および／または前記派生マーク画像の種類を認識するとともに、前記基本マーク画像および／または前記派生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、前記判定工程では、前記基本マークおよび前記派生マークの種類、方向および角度の違いから、前記ワークの種類および姿勢を認識することを特徴とする上記のワーク識別方法。
【０００９】
これらの方法によれば、ワークは、それぞれの種類ごとに異なる種類の基本マークが付与されている。また、ワークは、それぞれの外面ごとに基本マークを識別可能に変形した派生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基本マーク画像もしくは派生マーク画像と、予め用意されている基本マークもしくは派生マークをベースとしたマスタ画像とを比較することによって、マークの種類を認識することができる。その結果、マークが付与されたワークの種類を識別することができる。
【００１０】
また、基本マーク画像もしくは派生マーク画像とマスタ画像とを比較することによって、ワークのいずれの外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、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、ワークの種類および姿勢を少ないデータ量で識別することができる。また、複雑な演算処理を行わずに短時間でワークの種類および姿勢を認識することができる。
【００１１】
（適用例３）前記基本マークおよび前記派生マークは、非対称の形状に形成されていることを特徴とする上記のワーク識別方法。
【００１２】
この方法によれば、基本マークおよび派生マークは、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。
【００１３】
（適用例４）前記派生マークは、前記基本マークに対して色違いに構成されていることを特徴とする上記のワーク識別方法。
【００１４】
この方法によれば、基本マークに対して派生マークを容易に作成することができる。また、派生マークの色を識別することによって、いずれの外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、ワークに付与されるマークの種類を減ずることができ、マスタ画像の種類（データ量）を低減することができる。その結果、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。
【００１５】
（適用例５）ランダムな姿勢で供給される複数の種類の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種類および姿勢を認識するワーク識別装置であって、前記ワークは、複数の外面を有し、１の外面には方向性を有するともに前記ワークの種類ごとに異なる種類の基本マークが付与され、他の外面には前記基本マークを外面ごとに識別可能に変形した派生マークが付与されており、前記ワークの前記基本マークおよび前記派生マークを撮像する撮像手段と、前記基本マークおよび前記派生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基本マーク画像および派生マーク画像を取り込む画像入力部と、取り込まれた前記基本マーク画像および前記派生マーク画像と、前記マスタ画像格納部に格納される前記マスタ画像と、を比較して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種類および姿勢を判定する判定部と、を備えたことを特徴とするワーク識別装置。
【００１６】
（適用例６）前記画像比較部において、前記基本マーク画像および／または前記派生マーク画像と前記マスタ画像とを順次比較して、前記基本マーク画像および／または前記派生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基本マーク画像および／または前記派生マーク画像の種類を認識するとともに、前記基本マーク画像および／または前記派生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、前記判定部では、前記基本マークおよび前記派生マークの種類、方向および角度の違いから、前記ワークの種類および姿勢を認識することを特徴とする上記のワーク識別装置。
【００１７】
これらの装置によれば、ワークは、それぞれの種類ごとに異なる種類の基本マークが付与されている。また、ワークは、それぞれの外面ごとに基本マークを識別可能に変形した派生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基本マーク画像もしくは派生マーク画像と、予め用意されている基本マークもしくは派生マークをベースとしたマスタ画像とを比較することによって、マークの種類を認識することができる。その結果、マークが付与されたワークの種類を識別することができる。
【００１８】
また、基本マーク画像もしくは派生マーク画像とマスタ画像とを比較することによって、ワークのいずれの外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、ワークの種類および姿勢を少ないデータ量で識別することができる。また、複雑な演算処理を行わずに短時間でワークの種類および姿勢を認識することができる。
【００１９】
（適用例７）前記基本マークおよび前記派生マークは、非対称の形状に形成されていることを特徴とする上記のワーク識別装置。
【００２０】
この装置によれば、基本マークおよび派生マークは、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８）前記派生マークは、前記基本マークに対して色違いに構成されていることを特徴とする上記のワーク識別装置。
【００２２】
この装置によれば、基本マークをベースに容易に作成された派生マークの色を識別することによって、いずれの外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。そのため、ワークに付与されるマークの種類を減ずることができ、マスタ画像の種類（データ量）を低減することができる。その結果、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。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
（ワーク識別装置について）
本発明のワーク識別方法を適用したワーク識別装置について、図１を参照して説明する。図１は、ワーク識別装置の構成例を示す図である。
【００２４】
図１に示すように、ワーク識別装置１は、ワーク載置部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。ワーク載置部５は、後述するマークが付与された作業対象物であるワークＷを保持する。そして、ワーク載置部５でロボット１０による作業が実施される。ワークＷは、ベルトコンベア７で搬送されワーク載置部５に搬入されロボット１０による作業が実施された後、次のワーク載置部５もしくは次の工程に搬出される。
【００２５】
なお、この作業において、複数の種類のワークＷがそれぞれランダムな姿勢で搬入され、それぞれのワークＷに対して固有の作業が実施される。すなわち、生産効率向上および設備の汎用化および簡素化のため、複数の種類のワークＷを１つのロボット１０で作業するとともに、ワークＷの整列装置や位置決め装置を設けていない。
【００２６】
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を支点として自在に可動する。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の種類、位置、姿勢、作業部位等を認識する。
【００２７】
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。
【００２８】
（ワークについて）
ここで、ワークについて、図２および図３を参照して説明する。図２は、マークが付与されるワークの１例を示す図であり、図３は、その他のワークの例を示す図である。
【００２９】
本実施形態では、複数の種類のワークＷｉ（ｉはワークＷの種類をあらわす自然数）が適用される。図２に示すように、ワークＷｉの１つの種類であるワークＷ１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Ｗ１は、上下、前後、左右に方向性を有している。なお、以降、ワークＷｉの各外面Ｆに関して、図２に示す面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。
【００３０】
図３（ａ）に示すように、ワークＷｉの他の種類であるワークＷ２は、図２に示すワークＷ１に対して、例えば、天面Ｆ１から左面Ｆ６への切り落としがない形状に形成されている。すなわち、ワークＷ２は、Ｗ１に対して斜面が１つ少ない。図３（ｂ）に示すように、ワークＷ３は、ワークＷ１に対して、例えば、天面Ｆ１から左面Ｆ６への切り落としが平面ではなく円弧によって結ばれている。すなわち、ワークＷ３は、Ｗ１に対して１つの斜面形状が異なっている。このようにワークＷｉは、それぞれ異なる種類に構成されている。また、これらワークＷｉの外面Ｆには、マークが付与されている。
【００３１】
（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４を参照して説明する。図４は、マークを説明する図である。
図４（ａ）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Ａｉ（ｉは矢印の種類をあらわす自然数）は、矢の矢羽根ｂ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Ａｉは非対称形に形成されている。また、この矢羽根ｂの個数によって、矢印Ａｉはそれぞれ識別される。また、矢印Ａｉの矢ａの向きで図４中の上下の方向を、矢竹に対する矢羽根ｂのある位置で図４中の左右を表す。なお、この矢印Ａｉが基本マークに相当する。
【００３２】
さらに、矢印Ａｉは、同一な矢印Ａｉにおいて複数の色違いに形成されている。例えば、基本マークＣとしての矢印Ａｉは黒色に形成され、その他の矢印Ａｉは、それぞれ赤、青、緑、黄、白の各色に着色されている。以降、これらの矢印Ａｉを、色ごとに例えば矢印Ａｉ（黒）、矢印Ａｉ（赤）、矢印Ａｉ（青）、矢印Ａｉ（緑）、矢印Ａｉ（黄）、矢印Ａｉ（白）と表し、総称して矢印Ａｉ（色）と表す。この矢印Ａｉ（色）が派生マークに相当する。
【００３３】
基本マークとしての矢印Ａｉは、ワークＷｉの１の外面としての天面Ｆ１の一部に、例えば黒色で小さく印刷され付与される。すなわち、図２に示すように、ワークＷ１の天面Ｆ１には、矢羽根ｂの個数が１つの矢印Ａ１が付与される。また、図３に示すワークＷ２の天面Ｆ１には矢羽根ｂの個数が２つの矢印Ａ２が、ワークＷ３の天面Ｆ１には矢羽根ｂの個数が３つの矢印Ａ３が付与される。なお、ワークＷｉの種類が多い場合には、ワークＷｉの自然数ｉに対応する番号を有する矢印Ａｉが順次付与される。すなわち、ワークＷｉの種類と矢印Ａｉの種類が一対一に対応して、矢印Ａｉの種類を特定することによってワークＷｉの種類が特定される。
【００３４】
派生マークとしての矢印Ａｉ（色）は、ワークＷｉのその他の外面にそれぞれ付与される。すなわち、図２に示すように、ワークＷ１に対しては、天面Ｆ１に矢印Ａ１として矢印Ａ１（黒）が、底面Ｆ２に矢印Ａ１（赤）が、前面Ｆ３に矢印Ａ１（青）、後面Ｆ４に矢印Ａ１（緑）、右面Ｆ５に矢印Ａ１（黄）、左面Ｆ６に矢印Ａ１（白）が付与される。図３（ａ）に示すワークＷ２に対しては、天面Ｆ１に矢印Ａ２として矢印Ａ２（黒）が、底面Ｆ２に矢印Ａ２（赤）が、前面Ｆ３に矢印Ａ２（青）、後面Ｆ４に矢印Ａ２（緑）、右面Ｆ５に矢印Ａ２（黄）、左面Ｆ６に矢印Ａ２（白）が付与される。
【００３５】
図３（ｂ）に示すワークＷ３に対しては、天面Ｆ１に矢印Ａ３として矢印Ａ３（黒）が、底面Ｆ２に矢印Ａ３（赤）が、前面Ｆ３に矢印Ａ３（青）、後面Ｆ４に矢印Ａ３（緑）、右面Ｆ５に矢印Ａ３（黄）、左面Ｆ６に矢印Ａ３（白）が付与される。すなわち、ワークＷｉの各外面Ｆと矢印Ａｉ（色）の種類が一対一に対応して、矢印Ａｉ（色）の種類（色）を特定することによってワークＷｉの外面Ｆが特定される。なお、図面においては、説明をわかりやすくするため矢印Ａｉおよび矢印Ａｉ（色）を拡大し強調して示している。
【００３６】
また、このとき、天面Ｆ１、底面Ｆ２には、矢印Ａｉ（色）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Ａｉ（色）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Ａｉ（色）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Ａｉ（色）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、外面Ｆに付与された矢印Ａｉ（色）の矢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の方向、向きを知ることができる。
【００３７】
（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５を参照して説明する。図５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Ｗｉ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に示すワーク識別装置１のロボット１０のカメラ１２を用い、図２に示すワークＷ１の各外面Ｆに付与されたマークＣとしての矢印Ａ１を、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Ｗ１の各外面Ｆの正面にカメラ１２を位置決めしてそれぞれ撮像する。
【００３８】
その結果、図５に示すように、ワークＷ１についてのマスタ画像Ｍｊ（ｊは１つのワークＷｉに対するマスタ画像の種類を表す自然数）が得られる。マスタ画像Ｍ１は、ワークＷ１の天面Ｆ１の矢印Ａ１（黒）を、マスタ画像Ｍ２は、底面Ｆ２の矢印Ａ１（赤）を、マスタ画像Ｍ３は、前面Ｆ３の矢印Ａ１（青）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Ａ１（緑）を、マスタ画像Ｍ５は、右面Ｆ５の矢印Ａ１（黄）を、マスタ画像Ｍ６は、左面Ｆ６の矢印Ａ１（白）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Ａ１（色）の矢羽根ｂの向きが図５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。なお、ワークＷ２およびワークＷ３についても、同様にマスタ画像Ｍｊを作成し、マスタ画像格納部４２に格納する。
【００３９】
（ワーク識別方法について）
次いで、本発明のワーク識別方法について、図６〜９を参照して説明する。図６は、ワーク識別方法の流れを示すフローチャートであり、図７は、ワーク識別方法を説明する図であり、図８は、マーク画像の例を示す図である。図９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７に示す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。
【００４０】
このワーク識別方法は、複数の種類のワークＷｉがランダムな順番およびランダムな姿勢で搬入される生産ライン等において、搬入されるワークＷｉの種類および姿勢を上述のワーク識別装置１を用いて識別するものである。ワーク識別方法は、図６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、および判定工程Ｓ５を備えている。
【００４１】
ステップＳ１のワーク搬入工程では、図１に示すワーク識別装置１において、上述のマークＣが付与されたワークＷｉが、ベルトコンベア７で搬送されワーク載置部５に搬入される。このときワークＷｉは、ランダムな順番およびランダムな姿勢で搬入される。そのため、例えば、図７（ａ）に示すように、搬入されたワークＷｉがどの種類のワークＷｉなのか、どの外面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Ｗｉ等と重なり合い干渉して、図７中の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、ステップＳ２に進む。
【００４２】
図６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Ｗｉ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７（ａ）中のＸＹ平面に正対させＺ（＋）方向より、ワークＷｉ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８に示すマーク画像Ｐ１を得る。次いで、カメラ１２を、図７（ａ）中のＸＺ平面に正対させＹ（−）方向より、ワークＷｉ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８に示すマーク画像Ｐ３を得る。次いで、カメラ１２を、図７（ａ）中のＹＺ平面に正対させＸ（＋）方向より、ワークＷｉ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８に示すマーク画像Ｐ５を得る。すなわち、図７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。
【００４３】
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を、図１に示す制御部２０の画像処理装置３０の画像入力部３２に取り込む。
【００４４】
そして、ステップＳ４の画像比較工程およびステップＳ５の判定工程では、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ワークＷｉの種別および姿勢の判定処理が行われる。この比較処理および判定処理は、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。
【００４５】
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９（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つ具備しており、黒色に着色されている。そのため、矢印Ａａは、ワークＷ１に付与された矢印Ａ１であり、さらに天面Ｆ１に付与される矢印Ａ１（黒）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（黒）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（黒）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。
【００４６】
次いで、マーク画像Ｐ３について比較検証する。図９（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１つ具備し、青色に着色されていることがわかる。そのため、矢印Ａｂは、ワークＷ１の前面Ｆ３に付与される矢印Ａ１（青）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（青）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。
【００４７】
次いで、マーク画像Ｐ５について比較検証する。図９（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１つ具備し、黄色に着色されていることがわかる。そのため、矢印Ａｃは、ワークＷ１の右面Ｆ５に付与される矢印Ａ１（黄）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（黄）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Ａ１（黄）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。
【００４８】
ステップＳ５の判定工程では、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との上記比較検証結果により、このワークＷｉの種類は図２に示すワークＷ１であることがわかる。また、Ｗ１の姿勢については、図７（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（黒）がＸ軸に対してα度傾いていること、前面Ｆ３の矢印Ａ１（青）がＺ軸に対して傾いていないこと、右面Ｆ５の矢印Ａ１（黄）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。
【００４９】
すなわち、ワークＷｉはワークＷ１であり、図７（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Ｗ１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Ｗ１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。
【００５０】
次いで、ステップＳ６に進み、次に姿勢を判定するワークＷｉがあるか否かを判断する。次に姿勢を判定するワークＷｉ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Ｗｉがない（ＮＯ）場合は、この識別作業を終了する。なお、上記説明では、ワークＷｉがワークＷ１の場合を例にとり説明したが、ワークＷｉがワークＷ２もしくはワークＷ３の場合についても、同様に画像比較処理および判定処理が行われる。
【００５１】
以下、本実施例の効果を記載する。
（１）上述のワーク識別装置１を用いたワーク識別方法によれば、ワークＷｉにはワークＷｉの種類ごとに異なる種類の基本マークとしての矢印Ａｉが付与される。また、ワークＷｉのそれぞれの外面Ｆごとに、基本マークとしての矢印Ａｉに対して色違いに着色され識別可能となった派生マークとしての矢印Ａｉ（色）が付与される。また、矢印Ａｉおよび矢印Ａｉ（色）は、方向性を示すことができるとともに非対称形に形成されている。
【００５２】
そして、異なる種類のワークＷｉがランダムな順番およびランダムな姿勢で供給される製造ライン等において、ワーク載置部５に搬入されるワークＷｉに対して、その矢印Ａｉもしくは矢印Ａｉ（色）をカメラ１２で撮像してマーク画像Ｐを得ることができる。そして、そのマーク画像Ｐを予め用意されている矢印Ａｉもしくは矢印Ａｉ（色）のマスタ画像Ｍと比較することができる。
【００５３】
そのため、矢印Ａｉもしくは矢印Ａｉ（色）の種類によって、ワークＷｉの種類を識別することができる。また、矢印Ａｉもしくは矢印Ａｉ（色）の種類によって、ワークＷｉのどの外面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Ｗｉがどの方向に向いているか、マーク画像Ｐの矢印Ａｉもしくは矢印Ａｉ（色）とマスタ画像Ｍの矢印Ａｉもしくは矢印Ａｉ（色）との傾きの違いによってワークＷｉ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Ｗｉの種類および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Ｗｉの種類や姿勢を認識することができる。従って、ワークＷの種類の判別や姿勢の認識のための計算時間を短縮することができ、生産の効率化に寄与することができる。
【００５４】
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。
【００５５】
（第１変形例）上述の実施形態では、図６に示すステップＳ２のマーク撮像工程において、ワークＷｉの各外面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Ｗｉ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（黒）、前面Ｆ３に付与された矢印Ａ１（青）、および右面Ｆ５に付与された矢印Ａ１（黄）が、１つのマーク画像Ｐ０に記録される。
【００５６】
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Ｗｉ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６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と一致度および差異を比較検証する。ステップＳ５の判定工程では、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Ｗｉの種類および姿勢を判断する。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Ｗｉの種類や姿勢を判定する時間を短縮することができる。
【００５７】
（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Ａｉを基本マーク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Ａｉ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。
【００５８】
（第３変形例）上述の実施形態では、派生マークとして基本マークとしての矢印Ａｉに対して色違いに形成した矢印Ａｉ（色）を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Ａｉ（色）は、一例であり様々な変形、応用が考えられる。例えば、基本マークとしての矢印Ａｉに対して構成する線の種類もしくは太さを変化させてもよいし、新たな線や図形を追加してもよい。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。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。
【００５９】
（第４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。
【００６０】
（第５変形例）上述の実施形態では、マークＣとしての矢印ＡｉがワークＷｉの各外面Ｆ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Ａｉは、ラベルに印刷されそれぞれの外面Ｆに貼り付けられていてもよい。また、それぞれの外面Ｆ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Ｗｉ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。また、上述の実施形態で説明したワークＷｉの形状は、１例でありこれに限定されない。様々な応用変形が考えられる。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】ワーク識別装置の構成例を示す図。
【図２】マークが付与されたワークの１例を示す図。
【図３】その他のワークの例を示す図。
【図４】マークを説明する図。
【図５】マスタ画像の例を示す図。
【図６】ワーク姿勢認識方法の流れを示すフローチャート。
【図７】ワーク姿勢認識方法を説明する図。
【図８】マーク画像の例を示す図。
【図９】マーク画像とマスタ画像との比較処理を説明する図。
【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】
【００６２】
１…ワーク識別装置、５…ワーク載置部、７…ベルトコンベア、１０…ロボット、１２…撮像手段としてのカメラ、１４…ロボットハンド、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、３６…カメラ位置制御部、４０…記憶装置、４２…マスタ画像格納部、５０…コンピュータ、Ａｉ…基本マークとしての矢印、Ａｉ（色）…派生マークとしての矢印、Ｃ…マーク、Ｆ…外面、Ｍ，Ｍｊ…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…判定工程、Ｗｉ…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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