(57)【要約】【課題】剛性の低いワークの種類を認識するワーク認識方法を提供する。【解決手段】剛性の低い認識すべきワークの種類を特定するワーク認識方法であって、認識すべきワークの少なくとも一つの局部画像を取得するステップＳ１００と、局部画像から特徴画像を生成するステップＳ２００と、ワークの種類ごとに記憶されている複数の基準画像と特徴画像とを照合し、複数の基準画像と特徴画像の相関率をそれぞれ算出するステップＳ３００と、複数の算出された相関率のうち、相関率の最大値が設定値より低い場合、特徴画像を新しい基準画像として追加記憶するステップＳ８００と、複数の算出された相関率のうち、相関率の最大値が設定値以上である場合、相関率の最大値を算出した基準画像のワークの種類を、認識すべきワークの種類として特定するステップＳ５００と、を有する。【選択図】図８
2014092904.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
剛性の低い認識すべきワークの種類を特定するワーク認識方法であって、
前記認識すべきワークの少なくとも一つの局部画像を取得するステップと、
前記局部画像から特徴画像を生成するステップと、
ワークの種類ごとに記憶されている複数の基準画像と前記特徴画像とを照合し、複数の前記基準画像と前記特徴画像の相関率をそれぞれ算出するステップと、
複数の前記算出された相関率のうち、相関率の最大値が設定値より低い場合、前記特徴画像を新しい基準画像として追加記憶するステップと、
複数の前記算出された相関率のうち、前記相関率の最大値が前記設定値以上である場合、前記相関率の最大値を算出した前記基準画像のワークの種類を、前記認識すべきワークの種類として特定するステップと、
を有することを特徴とするワーク認識方法。
【請求項２】
前記特徴画像のワーク種類を指定して、前記特徴画像を前記指定したワーク種類の前記新しい基準画像として追加記憶することを特徴とする請求項１に記載のワーク認識方法。
【請求項３】
前記相関率は、前記基準画像および前記特徴画像の形状特徴の相関率であることを特徴とする請求項１または２に記載のワーク認識方法。
【請求項４】
前記ワークが樹脂成形品であることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載のワーク認識方法。
【請求項５】
前記基準画像および前記局部画像は前記ワークのシルエット画像であることを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載のワーク認識方法。
【請求項６】
前記基準画像および前記局部画像は、前記ワークを正面側から撮像した正面画像と、前記ワークを側面側から撮像した側面画像と、を含むことを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載のワーク認識方法。
【請求項７】
剛性の低い認識すべきワークの局部画像を取得するカメラと、
前記カメラによる前記ワークの撮像中、前記ワークを照射する光源と、
前記ワークの種類ごとに複数の基準画像を記憶する記憶部と、
前記局部画像から特徴画像を生成し、前記特徴画像と複数の前記基準画像とを照合して相関率を算出し、複数の前記算出された相関率のうち、相関率の最大値が設定値より低い場合は前記特徴画像を新しい基準画像として追加記憶し、前記相関率の最大値が前記設定値以上である場合は前記相関率の最大値を算出した前記基準画像のワークの種類を前記認識すべきワークの種類として特定する認識部と、
前記認識部と外部とのインターフェース機能を実行する入出力部と、
を備えることを特徴とするワーク認識装置。
【請求項８】
前記光源は、面光源であることを特徴とする請求項７に記載のワーク認識装置。
【請求項９】
前記ワークが樹脂成形品であることを特徴とする請求項７または８のいずれかに記載のワーク認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ワーク認識方法およびワーク認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、樹脂成型機で成型されたバンパーは、ゲートカットなどの加工が施された後、車種及び形式別に分類されて、生産ラインに搬送される。バンパーの車種及び形式別の分類には、撮像した画像からバンパーの形状を認識するワーク認識装置を用いる。
【０００３】
従来のワーク認識装置では、認識すべきワークの実画像を取得して、実画像から比較モデルを生成し、記憶されている基準モデルと照合することによりワークの種類を特定する。したがって、従来のワーク認識装置では、基準モデルの類型および数量によって、ワークの認識率の優劣および認識処理の時間が決まる。
【０００４】
下記特許文献１では、ワークのあらゆる姿勢の映像データからワークの種類を識別できる参照点を抽出して、この参照点をもとに基準モデルを決定している。また、特許文献２では、ワークの画像から形状的に特徴のある特徴点を複数決めておき、各特徴点の幾何学的特徴量および位置関係を計算しておき、特徴量および各特徴点の位置関係を照合の基準としている。なお、特許文献３では、一つの基準モデルを、所定の条件に基づいて加工することにより複数の基準モデルを作成している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特公昭５６−４０９８１号
【特許文献２】特開平２−１６７４１０号
【特許文献３】特開平１０−２１３４２０号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述した特許文献の認識方法は、いずれも比較モデルと照合する基準モデルを予め全て記憶しておくことを前提としている。ところが、樹脂バンパーのような剛性が低いワークは、置き方が異なるだけでも違った形状になってしまう。このため、バンパーの車種を確実に特定するためには、あらゆる変形の態様を、基準モデルとして記憶させておくことが必要になる。あらゆる変形に対応できる照合には、全ての基準モデルが記憶できる膨大な記憶容量が必要となるばかりでなく、バンパーの車種を特定するための処理に多大の時間が掛かる。以上の理由から、タクト方式を採用するバンパー製造工程では、上述した特許文献の認識方法をそのまま採用できない。
【０００７】
本発明は、上述のような事情に鑑みてなされたものであり、剛性の低いワークの種類を特定するワーク認識方法および認識装置として、予め全ての基準モデルを記憶するのではなく、認識過程において基準モデルを追加記憶させ、認識率を向上させることができるワーク認識装置および認識方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するための本発明のワーク認識方法は、認識すべきワークの少なくとも一つの局部画像を取得するステップと、前記局部画像から特徴画像を生成するステップと、ワークの種類ごとに記憶されている複数の基準画像と特徴画像とを照合し、複数の基準画像と特徴画像の相関率をそれぞれ算出するステップと、複数の算出された相関率のうち、相関率の最大値が設定値より低い場合、特徴画像を新しい基準画像として追加記憶するステップと、複数の算出された相関率のうち、相関率の最大値が設定値以上である場合、相関率の最大値を算出した基準画像のワークの種類を、認識すべきワークの種類として特定するステップと、を有する。
【０００９】
上記目的を達成するための本発明のワーク認識装置は、カメラ、光源、認識部、記憶部及び入出力部を有する。
【００１０】
カメラは、剛性の低い認識すべきワークの局部画像を取得する。光源は、カメラによるワークの撮像中、ワークを照射する。記憶部は、ワークの種類ごとに複数の基準画像を記憶する。認識部は、局部画像から特徴画像を生成し、特徴画像と複数の基準画像とを照合して相関率を算出し、複数の算出された相関率のうち、相関率の最大値が設定値より低い場合は特徴画像を新しい基準画像として追加記憶し、相関率の最大値が設定値以上である場合は相関率の最大値を算出した基準画像のワークの種類を認識すべきワークの種類として特定する。入出力部は、認識部と外部とのインターフェース機能を実行する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明のワーク認識方法およびワーク認識装置によれば、剛性が低く変形しやすいワーク、更にワークの位置を一定に出来なくても、ワークの認識率を向上でき、認識処理に掛かる時間を短縮できる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】実施形態１に係るワーク認識装置の構成を示す図である。
【図２】実施形態１に係るカメラ及び光源を示す平面図である。
【図３】共通部品台の構造を示す図である。
【図４】共通部品台に搭載されたバンパーの位置姿勢を例示する図である。
【図５】バンパーの撮像部位を例示する図である。
【図６】光源における光の照射方法の説明に供する図である
【図７】基準画像テーブルのイメージを示す図である。
【図８】実施形態１に係るワーク認識装置の動作フローチャートである。
【図９】実施形態１に係るワーク認識装置でバンパーの車種を認識する一例を説明するために供する図である。
【図１０】図９の例における基準画像テーブルのイメージを示す図である。
【図１１】実施形態１に係るワーク認識装置でバンパーの車種を認識する他の一例を説明するために供する図である。
【図１２】図１１の例における基準画像テーブルのイメージを示す図である。
【図１３】実施形態１に係るワーク認識装置でバンパーの車種を認識するさらに他の一例を説明するために供する図である。
【図１４】図１３の例における基準画像テーブルのイメージを示す図である。
【図１５】図８の動作フローチャートにおける実施形態１の画像取得ステップＳ１００のサブルーチンフローチャートである。
【図１６】図８の動作フローチャートにおける実施形態１のステップＳ３００のサブルーチンフローチャートである。
【図１７】実施形態２に係るワーク認識装置の構成を示す図である。
【図１８】実施形態２に係るカメラおよび光源を示す平面図である。
【図１９】実施形態２に係るワーク認識装置でバンパーを撮像するイメージの一例を示す図である。
【図２０】実施形態２に係るワーク認識装置で図１９の例からバンパーが歪んだ場合の位置姿勢を撮像するイメージを示す図である。
【図２１】実施形態２に係るワーク認識装置で図１９の例からバンパーが捻れた場合の位置姿勢を撮像するイメージを示す図である。
【図２２】図８の動作フローチャートにおける実施形態２の画像取得ステップＳ１００のサブルーチンフローチャートである。
【図２３】図８の動作フローチャートにおける実施形態２のステップＳ３００のサブルーチンフローチャートである。
【図２４】実施形態２に係るワーク認識装置でバンパーの車種を認識する一例を説明するために供する図である。
【図２５】図２４の例における基準画像テーブルのイメージを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、添付した図面を参照しながら、（実施形態１）と（実施形態２）に分けて、バンパー製造工程において、樹脂バンパーの車種を認識するワーク認識方法とワーク認識装置について詳細に説明する。（実施形態１）は１方向からバンパーを撮像して取得した局部画像から車種を認識し、（実施形態２）は２方向からバンパーを撮像して取得した局部画像から車種を認識する。
【００１４】
（実施形態１）
＜ワーク認識装置の構成＞
図１は、実施形態１に係るワーク認識装置の構成を示す図である。図２は、実施形態１に係るカメラ及び光源を示す平面図である。図３は、共通部品台の構造を示す図である。図４は、共通部品台に搭載されたバンパーの位置姿勢を例示する図である。
【００１５】
実施形態１に係るワーク認識装置１００は、剛性が低く変形しやすい樹脂製バンパー、さらにバンパーの位置姿勢を一定にできなくても、バンパーの車種の認識率を向上できるものである。
【００１６】
ワーク認識装置１００の構成について詳細に説明する。図１に示すように、ワーク認識装置１００は、カメラ１１０、光源１２０、認識部１３０、記憶部１４０及び入出力部１５０を有する。
【００１７】
カメラ１１０は、バンパーの正面側からバンパーを撮像する。カメラ１１０は、たとえば、ＣＣＤやＣＭＯＳなどの素子を使用したモノクロカメラを用いる。カメラ１１０には、レンズが付いている。
【００１８】
光源１２０は、バンパーの背面側からバンパーを照射する。光源１２０は、照度均一化された面光源を用いる。光源１２０は、たとえば、蛍光灯やＬＥＤなどに拡散板を付けた面光源を用いてよい。
【００１９】
認識部１３０は、カメラ１１０、光源１２０、記憶部１４０、入出力部１５０とそれぞれ交信する。認識部１３０は、カメラ１１０で取得した局部画像から車種を認識するための特徴画像を生成し、特徴画像と記憶部１４０に記憶されている複数の基準画像とを照合して相関率を算出し、バンパーの車種を認識する。認識部１３０は、相関率の最大値が設定値より低い場合、特徴画像を入出力部１５０により指定された車種の新しい基準画像として、記憶部１４０に追加記憶させる。一方、相関率の最大値が設定値以上である場合、相関率の最大値を算出した基準画像の対応する車種を、認識すべきバンパーの車種として自動特定する。認識部１３０は、たとえばＣＰＵを含むコンピュータで構成されてよい。
【００２０】
記憶部１４０は、車種毎にバンパーの車種を自動特定するための基準画像を記憶する。記憶部１４０は、基準画像テーブルを有する。記憶部１４０は、たとえばＨＤＤなどの記憶装置であってよい。
【００２１】
入出力部１５０は、認識部１３０の処理内容及び車種を認識した結果をリアルタイムで目視確認できるように表示し、認識したバンパーの車種情報を下流側の外部装置に出力する。入出力部１５０は、外部からの指定情報を認識部１３０に入力する。入出力部１５０は、たとえばタッチパネルなどのＩ／Ｏ機器である。
【００２２】
図２に示すように、バンパーは、凹部を有する立体的形状であるため、通常、共通部品台Ｍにより支持された状態で、ワーク認識装置１００で車種を認識する。バンパーの外表面には、空気の取入れやランプを取付けるための穴が複数開口されている。
【００２３】
図３に示すように、共通部品台Ｍは、異なる車種のバンパーが搭載できるように、複数のフレームでバンパーを下方から支持するだけで、治具によりバンパーの位置姿勢を固定しない。そのため、人手などによりバンパーを共通部品台Ｍに搭載するとき、バンパーの位置姿勢を一定にできないので、同車種のバンパーであっても、図４（ａ）〜（ｄ）に例示したように共通部品台Ｍ上では異なる位置姿勢を有する。
【００２４】
このように、位置姿勢が定まらないバンパーの車種を正確に把握するために、バンパーを撮像することに関しては、次のような工夫を凝らしている。
【００２５】
図５は、バンパーの撮像部位を例示する図である。図５（ａ）は、車種Ａのバンパーの外表面の一部分を示す図で、図５（ｂ）は、車種Ｂのバンパーの外表面の一部分を示す図である。車種Ａと車種Ｂのバンパーは、点鎖線で囲まれている開口部分だけが異なる酷似車種である。このように、異なる車種のバンパーの間では、開口部分の形状が異なる。
【００２６】
カメラ１１０で広範囲を撮像して取得したバンパーの画像を車種の認識に使用すると、同車種であっても、剛性が低い部分で形状が変化し、酷似車種との区別ができなくなり、認識が不安定となる。
【００２７】
したがって、比較的剛性が高く変形しにくい開口部分だけを撮像して、開口部分の画像を車種の認識に使用する。狭い範囲の画像を照合することにより、酷似車種の僅かな形状差異を判別する。
【００２８】
図６は、光源における光の照射方法の説明に供する図である。
【００２９】
図６（ａ）は、バンパーの開口部分である穴と切欠きのそれぞれからカメラ１１０までの撮像距離の差Δｄを示す図である。仮に、正面側から光源１２０でバンパーを照射し、同じ正面側からカメラ１１０でバンパーの外表面を撮像する場合を考える。撮像距離の差Δｄがレンズの焦点深度を超えると、カメラ１１０で取得した画像は、穴と切欠きの少なくとも一方がピンボケした画像となる。
【００３０】
図６（ｂ）は、バンパーを共通部品台Ｍに搭載した場合に発生する位置ズレを示す図である。図６（ａ）の場合と同様に、撮像方向におけるバンパーの位置ズレ量Δｄ’がレンズの焦点深度を超えると、バンパーの位置によってカメラ１１０で取得した画像はピンボケする可能性がある。図６（ａ）、（ｂ）いずれの場合であっても、ピンボケが発生すると、開口部分のエッジ形状は正確に認識できない。
【００３１】
したがって、光源１２０を図６に示したように、カメラ１１０と対向して他方側から面光源によりバンパーを照射して、バンパーのシルエットを作る。光源１２０からの光は、バンパーの開口部分を通り抜けるため、バンパーの正面側からみると、開口部分のエッジ形状が浮かび上がる。カメラ１１０は、バンパーの端面の明暗を撮像する。したがって、レンズの焦点深度によらずに開口部分のエッジ形状が認識しやすくなる。
【００３２】
図７は、基準画像テーブルのイメージを示す図である。行番号Ａ、Ｂ、・・・、Ｘはバンパーの車種を示し、列番号１、２、・・・、Ｙは基準画像の順番を示す。行列座標（Ｘ、Ｙ）に位置するＲＭＸＹは、車種Ｘの第Ｙ番目基準画像を示す。たとえば、行列座標（Ｃ、２）に位置するＲＭＣ２は、車種Ｃの第２番目の基準画像を示す。行列座標（Ａ、３）のようにリザーブの位置は、基準画像を追加記憶できる位置を示す。記憶部１４０は、基準画像テーブルの行列座標に応じて車種ごとに基準画像を管理する。認識部１３０から基準画像テーブルにアクセスして、基準画像の追加または削除ができる。
【００３３】
＜ワーク認識装置の動作＞
図８は、実施形態１に係るワーク認識装置の動作フローチャートである。図８に示した動作フローチャートは、実施形態１に係るワーク認識方法の手順を示すものでもある。
【００３４】
実施形態１に係るワーク認識方法をより分かりやすくするため、同車種Ｂである３つのバンパーが順番に、ワーク認識装置１００により認識される態様を例示しながら説明する。図９及び図１０は、１番目のバンパーの認識を説明するために供する図である。図１１及び図１２は、２番目のバンパーの認識を説明するために供する図である。図１３及び図１４は、３番目のバンパーの認識を説明するために供する図である。
【００３５】
ここで、共通部品台Ｍ上のバンパーの位置姿勢として、１番目から２番目の場合は比較的大きな位置ズレが発生し、２番目から３番目の場合は比較的小さな位置ズレが発生している。すなわち、カメラ１１０で取得した画像において、図９（ａ）に示す１番目のバンパーの局部画像ＩＡと図１１（ａ）及び図１３（ａ）に示す２番目及び３番目のバンパーの局部画像ＩＢ及びＩＣとは比較的大きく異なるが、２番目の局部画像ＩＢと３番目の局部画像ＩＣとは比較的小さく異なる。
【００３６】
実施形態１に係るワーク認識方法は、２番目のバンパーの認識におけるワーク認識装置１００の動作において、基準画像を記憶部１４０に追加記憶させるので、２番目以降の車種Ｂのバンパーの認識率を向上させている。
【００３７】
以下、図９〜図１４を参照しながら、図８の動作フローチャートに基づいて、実施形態１に係るワーク認識装置１００の動作を詳細に説明する。
【００３８】
＜ステップＳ１００＞
カメラ１１０は、バンパーの局部画像を取得する。具体的には、カメラ１１０は、バンパーの正面側からバンパーの開口部分のシルエット画像を取得する。たとえば、１番目のバンパーの認識において、図９（ａ）に示す局部画像ＩＡを取得する。同様に、２番目及び３番目のバンパーの認識において、図１１（ａ）及び図１３（ａ）に示す局部画像ＩＢ及びＩＣを取得する。局部画像の取得処理の詳細については、図１５のサブルーチンフローチャートを用いて後述する。
【００３９】
＜ステップＳ２００＞
認識部１３０は、ステップＳ１００で取得した局部画像から特徴画像を生成する。具体的には、認識部１３０は、開口部分のシルエット画像をエッジ処理して開口部分のエッジライン画像を生成する。開口部分のエッジライン画像を特徴画像として使用する。たとえば、１番目のバンパーの認識において、図９（ｂ）に示す特徴画像ＳＭＡを生成する。同様に、２番目及び３番目のバンパーの認識において、図１１（ｂ）及び図１３（ｂ）に示す特徴画像ＳＭＢ及びＳＭＣを生成する。
【００４０】
＜ステップＳ３００＞
認識部１３０は、基準画像テーブルにアクセスして記憶部１４０に記憶されている複数の基準画像を順番に呼び出し、ステップＳ２００で生成した特徴画像との相関率の最大値ＲＭＡＸを算出する。たとえば、１番目のバンパーの認識において、図１０に示す基準画像テーブルにアクセスして、特徴画像ＳＭＡと既に記憶されているすべての基準画像との相関率の最大値ＲＭＡＸを算出する。同様に、２番目及び３番目のバンパーの認識において、それぞれ図１２及び図１４に示す基準画像テーブルにアクセスして、相関率の最大値ＲＭＡＸを算出する。図９（ｃ）、図１１（ｃ）及び図１３（ｃ）に、それぞれの認識において相関率の最大値ＲＭＡＸを算出した基準画像ＲＭＢ１、ＲＭＢ１、ＲＭＢ２を示す。図９（ｄ）、図１１（ｄ）及び図１３（ｄ）に、それぞれの認識において認識部１３０でバンパーの車種を認識した結果の一部を示す。相関率の最大値ＲＭＡＸの算出処理の詳細については、図１６のサブルーチンフローチャートを用いて後述する。
【００４１】
＜ステップＳ４００＞
認識部１３０は、ステップＳ３００で算出された相関率の最大値ＲＭＡＸと設定値ＲＴｈとの大きさを比較する。ＲＭＡＸがＲＴｈ以上である場合はステップＳ５００に移行し、そうでない場合はステップＳ６００に移行する。
【００４２】
＜ステップＳ５００＞
ステップＳ３００で算出されたＲＭＡＸがＲＴｈ以上であるため、認識部１３０は、当該ＲＭＡＸを算出した基準画像が対応するバンパーの車種を、認識すべきバンパーの車種として自動特定する。たとえば、１番目のバンパーの認識において、図９（ｄ）に示すように相関率の最大値７５％が設定値６０％以上であるため、図９（ｃ）に示す基準画像ＲＭＢ１の図１０に示す基準画像テーブルにおける行座標Ｂを、バンパーの車種として自動特定する。また、３番目のバンパーの認識において、図１３（ｄ）に示すように相関率の最大値８８％が設定値６０％以上であるため、図１３（ｃ）に示す基準画像ＲＭＢ２の図１４に示す基準画像テーブルにおける行座標Ｂを、バンパーの車種として自動特定する。
【００４３】
上記の例において、図１０に示す基準画像テーブルは、図７の基準画像テーブルと同様で、基準画像の数が変化していないが、図１４に示す基準画像テーブルは、図７の基準画像テーブルに比べ、基準画像の数が１個増加している。増加された基準画像は、後述のステップＳ８００で追加記憶された基準画像ＲＭＢ２である。
【００４４】
＜ステップＳ６００＞
ステップＳ３００で算出されたＲＭＡＸがＲＴｈより低いため、認識部１３０は、認識処理を中断させ、当該ＲＭＡＸを算出した基準画像で車種を認識した結果を、入出力部１５０に表示させる。認識した結果には、認識結果（ＯＫ／ＮＧ）、基準画像、相関率ＲＭＡＸ、設定値ＲＴｈなどの情報を含む。たとえば、２番目のバンパーの認識においては、図１１（ｄ）に示すように、相関率の最大値４４％が設定値６０％より低いため、図１１（ｃ）に示す基準画像ＲＭＢ１で車種を認識した結果を表示させる。ここで、図１２に示す基準画像テーブルは、図７の基準画像テーブルと同様で、基準画像の数は変化していない。
【００４５】
＜ステップＳ７００＞
作業者は、バンパーを目視確認して、バンパーの車種を手動で指定して、入出力部１５０を通じて認識部１３０入力する。たとえば、２番目のバンパーの認識において、車種Ｂを手動で指定して認識部１３０に入力する。
【００４６】
＜ステップＳ８００＞
認識部１３０は、基準画像テーブルを操作して、特徴画像を入出力部１５０により指定された車種の新たな基準画像として、記憶部１４０に記憶させ、認識処理を再開する。たとえば、２番目のバンパーの認識において、図１２に示す基準画像テーブルから車種Ｂのリザーブ位置の行列座標（Ｂ、２）を探して、特徴画像ＳＭＢを車種Ｂの新しい基準画像ＲＭＢ２として記憶部１４０に追加記憶させる。
【００４７】
したがって、基準画像テーブルにおいて、車種Ｂの基準画像が１個増加されるため、２番目以降の車種Ｂのバンパーの認識率が向上できる。たとえば、３番目のバンパーの認識において、基準画像ＲＭＢ２が追加記憶されていなかった場合を考える。上述したように、共通部品台Ｍ上における３番目のバンパーの位置姿勢が２番目のバンパーの位置姿勢とそれほど変わらないため、２番目のバンパーの車種を認識した結果と同じく、車種を自動特定できないはずである。しかし、２番目のバンパーの認識において、ステップＳ８００で基準画像テーブルに車種Ｂの基準画像ＲＭＢ２を追加記憶させるので、上述したステップＳ５００で３番目のバンパーも車種Ｂであると自動特定できている。
【００４８】
＜ステップＳ９００＞
入出力部１５０は、バンパーの車種情報を下流側の外部装置に出力する。
【００４９】
以上のように、ワーク認識装置１００は、ステップＳ８００の動作を行う場合だけ、基準画像を記憶部１４０に追加記憶するので、必要以上に基準画像を記憶しなくてよい。たとえば、基準画像テーブルに既に記憶されている基準画像と、ステップＳ２００で生成した特徴画像と、を照合するだけで車種を自動特定できる場合、当該車種に対してはそれ以上の基準画像を記憶しない。合理的かつ柔軟に基準画像を記憶させることで、バンパーの車種の認識率を向上しながら基準画像の数を最小限に抑えることができる。したがって、特徴画像との相関率の算出処理時間も短縮できる。
【００５０】
さらに、バンパーの車種に変更がある場合や生産条件の変更によりバンパーの車種の基準画像が変更される場合でも、その都度基準画像テーブルを操作するだけで基準画像を削除または追加記憶できる。したがって、基準画像を記憶しなおすための製造ラインのストップを回避できる。
【００５１】
次に、局部画像の取得処理プロセスステップＳ１００の詳細について説明する。図１５は、図８の動作フローチャートにおける実施形態１の画像取得ステップＳ１００のサブルーチンフローチャートである。
【００５２】
＜ステップＳ１１０１＞
光源１２０は、バンパーの背面側からバンパーを照射し、バンパーのシルエットを作る。光源１２０は、カメラ１１０の撮像中にバンパーを照射すればよい。
【００５３】
＜ステップＳ１１０２＞
カメラ１１０は、バンパーの正面側からバンパーの開口部分のシルエット画像を取得する。カメラ１１０の撮像後、光源１２０を消灯してもよい。
【００５４】
次に、特徴画像と基準画像との相関率の最大値ＲＭＡＸ算出プロセスステップＳ３００の詳細の処理について詳細に説明する。図１６は、図８の動作フローチャートにおける実施形態１のステップＳ３００のサブルーチンフローチャートである。認識部１３０により、以下のステップＳ１３０１〜Ｓ１３０７の動作を行う。
【００５５】
＜ステップＳ１３０１＞
算出処理に用いる変数を初期化する。たとえば、相関率の最大値ＲＭＡＸを０に初期化する。
【００５６】
＜ステップＳ１３０２＞
記憶部１４０の基準画像テーブルから現在記憶されている基準画像の個数Ｎを取得する。
【００５７】
＜ステップＳ１３０３＞
Ｎ個の基準画像から一つの基準画像を選択する。基準画像の選択方法は任意であってよい。ただし、１回のサブルーチン処理において同じ基準画像の重複選択はしない。
【００５８】
＜ステップＳ１３０４＞
特徴画像と選択した基準画像との相関率を算出する。相関率の算出は通常のパターンマッチング手法を用いる。たとえば、エッジラインの形状のみに注目し、位置ズレや回転量を補正するパターンマッチングを行って、エッジラインという形状特徴の類似度を算出する。
【００５９】
＜ステップＳ１３０５＞
ステップＳ１３０４で算出した相関率をＲＭＡＸと比較する。相関率がＲＭＡＸより大きい場合はステップＳ１３０６に移行し、そうでない場合はステップＳ１３０７に移行する。
【００６０】
＜ステップＳ１３０６＞
相関率をＲＭＡＸに代入する。したがって、ＲＭＡＸは、特徴画像と基準画像との相関率を算出する度、常に最大値を有する。
【００６１】
＜ステップＳ１３０７＞
すべての基準画像との相関率算出を終えたか否か判断する。すべて終えた場合は図８のステップＳ４００に移行し、そうでない場合はステップＳ１３０３に移行する。
【００６２】
実施形態１では、バンパーの正面側から局部画像を取得する場合を説明したが、これに限らず、他の方向、例えばバンパーの側面側から局部画像を取得してもよい。
【００６３】
実施形態１では、基準画像テーブルになんらかの基準画像が記憶されている前提から説明したが、基準画像が一つも記憶されていない空白状態から動作開始してもよい。この場合、基準画像が存在しないため、最初の特徴画像をそのまま基準画像として記憶させる。
【００６４】
実施形態１に係るワーク認識方法およびワーク認識装置は、基準画像を必要に応じて追加記憶しながらバンパーの車種を認識する。同車種のバンパーが変形などによる形状変化や位置ズレが発生しても、認識形状の違いが発生した都度、同車種として記憶部１４０に追加記憶させる。したがって、バンパーの認識率を向上できる。
【００６５】
実施形態１に係るワーク認識方法およびワーク認識装置は、面光源によりバンパーのシルエットを作り、カメラで開口部分のシルエット画像を撮像する。したがって、車種を認識できる開口部分の形状特徴が安定で、バンパーの認識率を向上できる。
【００６６】
（実施形態２）
＜ワーク認識装置の構成＞
図１７は、実施形態２に係るワーク認識装置の構成を示す図である。図１８は、実施形態２に係るカメラおよび光源を示す平面図である。
【００６７】
ワーク認識装置２００は、カメラ２１０及び２１１、光源２２０及び２２１、認識部２３０、記憶部２４０及び入出力部２５０を有する。ワーク認識装置２００は、実施形態１に係るワーク認識装置１００と同様のものを使用してよい。
【００６８】
実施形態２と実施形態１に係るワーク認識装置の構成上の違いは、実施形態２に係るワーク認識装置２００は、２方向からバンパーを撮像して車種を認識するところである。２方向から取得したバンパーの局部画像から特徴画像を生成し、それぞれの特徴画像と記憶部２４０に記憶されている基準画像との相関率を求め、相関率の最大値ＲＭＡＸを算出して、バンパーの車種を認識する。
【００６９】
図１９〜図２１を用いて、実施形態２に係るワーク認識装置２００で同車種Ｂのバンパーを撮像するイメージを示す。図１９〜図２１において、図（ａ）、（ｂ）にカメラ２１０、２１１とバンパーの位置関係を示し、図（ｃ）にカメラ２１０で取得した画像より生成する特徴画像のエッジライン形状、図（ｄ）にカメラ２１１で取得した画像より生成する特徴画像のエッジライン形状を示す。
【００７０】
図１９は、実施形態２に係るワーク認識装置でバンパーを撮像するイメージの一例を示す図である。
【００７１】
図２０は、実施形態２に係るワーク認識装置で図１９の例からバンパーが歪んだ場合の位置姿勢を撮像するイメージを示す図である。図２０（ｃ）と図１９（ｃ）を比較すると、バンパーが歪んだ場合、正面側の開口部分のエッジライン形状は変化しない。一方、図２０（ｄ）と図１９（ｄ）を比較すると、バンパーが歪んだ場合、側面側の開口部分のエッジライン形状は変化する。
【００７２】
図２１は、実施形態２に係るワーク認識装置で図１９の例からバンパーが捻れた場合の位置姿勢を撮像するイメージを示す図である。図２１（ｃ）と図１９（ｃ）を比較すると、バンパーが捻れた場合、正面側の開口部分のエッジライン形状は変化する。一方、図２１（ｄ）と図１９（ｄ）を比較すると、バンパーが捻れた場合、側面側の開口部分のエッジライン形状は変化しない。
【００７３】
バンパーが歪んだ場合、カメラ２１１よりも、正面側からバンパーを撮像するカメラ２１０で取得した画像からバンパーの車種を認識しやすい。一方、バンパーが捻れた場合、カメラ２１０よりも、側面側からバンパーを撮像するカメラ２１１で取得した画像からバンパーの車種を認識しやすい。
【００７４】
図１９（ｃ）のエッジライン形状を有する特徴画像が基準画像テーブルに基準画像として記憶されているとする。図２１に示すようにバンパーが捻れた場合、捻れた角度によって図２１（ｃ）のエッジライン形状と図１９（ｃ）のエッジライン形状とは比較的大きく異なり、両者の相関率は低くなり得る。相関率の最大値が設定値より低いと、バンパーの車種を自動特定できない。したがって、同車種のバンパーであっても、認識率を向上させるために、捻れた方向で多数の基準画像を追加記憶しなければならない。
【００７５】
一方、図１９（ｄ）のエッジライン形状を有する特徴画像が基準画像テーブルに基準画像として記憶されているなら、図２１（ｄ）のエッジライン形状と図１９（ｄ）のエッジライン形状はそれほど変わらないため、両者の相関率は高く、正面側のように多数の基準画像を追加記憶しなくても、十分に車種を自動特定できる。
【００７６】
＜ワーク認識装置の動作＞
実施形態２に係るワーク認識装置の動作も、実施形態１と同様に図８の動作フローチャートで示すことができる。
【００７７】
実施形態２と実施形態１に係るワーク認識装置の動作上の違いは、図８における画像取得ステップＳ１００と相関率の最大値ＲＭＡＸの算出ステップＳ４００のサブルーチンが異なるところである。
【００７８】
図２２は、図８の動作フローチャートにおける実施形態２の画像取得ステップＳ１００のサブルーチンフローチャートである。
【００７９】
ステップＳ２１０１およびステップＳ２１０３は、実施形態１のステップＳ１１０１と同様の動作を行い、光源２２０、２２１でバンパーのシルエットを作る。
【００８０】
ステップＳ２１０２およびステップＳ２１０４は、実施形態１のステップＳ１１０２と同様の動作を行い、カメラ２１０、２１１でバンパーの開口部分のシルエット画像を取得する。
【００８１】
先にステップＳ２１０３およびステップＳ２１０４の動作を行い、その後にステップＳ２１０１およびステップＳ２１０２の動作を行ってもよい。より鮮明なシルエット画像を取得するために、光源２２０と２２１を同時に照射させカメラ２１０および２１１で撮像せず、順番に照射して撮像することがよい。
【００８２】
図２３は、図８の動作フローチャートにおける実施形態２のステップＳ３００のサブルーチンフローチャートである。
【００８３】
実施形態２のステップＳ２３０１は実施形態１のステップＳ１３０１と、実施形態２のステップＳ２３０４〜ステップＳ２３０８は実施形態１のステップＳ１３０２〜ステップＳ１３０６と、同様な動作を行う。
【００８４】
以下、実施形態２において、実施形態１と異なる動作を行うステップＳ２３０２、ステップＳ２３０３、ステップＳ２３０９、ステップＳ２３１０の動作だけ説明する。
【００８５】
＜ステップＳ２３０２＞
局部画像から生成した特徴画像の個数Ｍを取得する。たとえば、２つのカメラ２１０、２１１を用いて取得した２つの局部画像から特徴画像を生成する場合、特徴画像の個数Ｍを２とする。
【００８６】
＜ステップＳ２３０３＞
Ｍ個の特徴画像から一つの特徴画像を選択する。特徴画像の選択方法は任意であってよい。ステップＳ１００でバンパーを撮像した順番に応じて、たとえば、先に撮像したカメラ２１０で取得した画像から生成する特徴画像を選択することでよい。ただし、１回のサブルーチン処理において同じ特徴画像の重複選択はしない。
【００８７】
＜ステップＳ２３０９＞
すべての基準画像との相関率算出を終えたか否か判断する。すべて終えた場合はステップＳ２３１０に移行し、そうでない場合はステップＳ２３０５に移行する。
【００８８】
＜ステップＳ２３１０＞
すべての特徴画像とＮ個の基準画像との相関率算出を終えたか否か判断する。すべて終えた場合は図８のステップＳ４００に移行し、そうでない場合はステップＳ２３０３に移行する。
【００８９】
実施形態２に係るワーク認識方法の理解をより分かりやすくするため、車種Ｂであるバンパーが実施形態２に係るワーク認識装置２００により認識されるステップを例示しながら説明する。
【００９０】
図２４は、実施形態２に係るワーク認識装置でバンパーの車種を認識する例を説明するために供する図である。図（ａ）にカメラ２１１により取得した局部画像ＩＤを示し、図（ｂ）に局部画像ＩＤからエッジ処理して生成した特徴画像ＳＭＤを示す。図（ｃ）に相関率の最大値ＲＭＡＸを算出した基準画像ＲＭＢ２’を示し、図（ｄ）に車種を認識した結果の一部を示す。比較として、実施形態２に係るワーク認識装置２００の正面側のカメラ２１０で取得した局部画像ＩＢおよび特徴画像ＳＭＢが図１１（ａ）、図１１（ｂ）に示すものであるとする。図２５は、図２４の例における基準画像テーブルのイメージを示す図である。
【００９１】
カメラ２１０および２１１は、それぞれバンパーの局部画像ＩＢ及びＩＤを取得する（Ｓ１００）。
【００９２】
認識部２３０は、局部画像ＩＢ及びＩＤから特徴画像ＳＭＢ及びＳＭＤを生成する（Ｓ２００）。
【００９３】
認識部２３０は、図２５に示す基準画像テーブルにアクセスして記憶部２４０に記憶されている複数の基準画像を順番に呼び出し、特徴画像ＳＭＢ及びＳＭＤとの相関率の最大値ＲＭＡＸを算出する（Ｓ３００）。
【００９４】
図１１（ｄ）および図２４（ｄ）に示すように、基準モデルＲＭＢ２’の相関率８０％が基準モデルＲＭＢ１の相関率４４％より大きいため、ステップＳ３００において、算出される相関率の最大値ＲＭＡＸは８０％となる。
【００９５】
認識部１３０は、相関率の最大値８０％と設定値６０％との大きさを比較する（Ｓ４００）。
【００９６】
ＲＭＡＸがＲＴｈ以上であるため、認識部１３０は、当該ＲＭＡＸを算出した基準画像ＲＭＢ２’が対応するバンパーの車種Ｂを、認識すべきバンパーの車種として自動特定できる（Ｓ５００）。
【００９７】
入出力部２５０は、バンパーの車種情報を下流側の外部装置に出力する（Ｓ９００）。
【００９８】
以上のように、実施形態２に係るワーク認識装置２００は、２つの方向からバンパーを撮像して、基準画像テーブルにおける２つの方向の基準画像と照合し、各方向における特徴画像と基準画像との相関率の最大値を算出して、バンパーの車種を認識することで、バンパーの認識率を向上させている。
【００９９】
図２１に示したように、バンパーが捻れた場合を考えてみる。実施形態１の場合と同様に、正面側だけのカメラ２１０で局部画像を取得すると、実施形態１の２番目のバンパーを認識するときと同じく、図１１（ｂ）に示す特徴画像ＳＭＢを車種Ｂの新たな基準画像ＲＭＢ２として記憶部２４０に追加記憶させなければならない。正面側の位置ズレ量によっては、算出される相関率が大きく異なる可能性があるため、正面側の基準画像だけで多数追加記憶する必要性が出てくる。一方、実施形態２のように、正面側および側面側の両方のカメラ２１０、２１１で局部画像を取得すると、図２５に示す１つの基準画像ＲＭＢ２’を追加記憶するだけで、捻れ方向での位置ズレが発生してもバンパーの車種を自動特定できる。
【０１００】
したがって、記憶部２４０に記憶させる基準画像の数を最小限に抑え、相関率の算出時間を短縮できる。
【０１０１】
実施形態２に係るワーク認識装置２００では、２つのカメラ２１０、２１１と光源２２０、２２１を用いて２つの方向からバンパーの局部を撮像する場合を説明したが、これに限らず、２つ以上の方向や２つ以上のカメラおよび光源を用いても本実施形態に係るワーク認識方法が適用できる。バンパーの車種の開口部分の形状特徴から、コストパフォーマンスの観点より、正面側に２つのカメラ（中央と端部）、側面側に１つのカメラを用いるほうがよい。
【０１０２】
実施形態２に係るワーク認識装置および認識方法は、複数のカメラを用いて複数の局面画像を取得する。したがって、３次元方向でバンパーの位置ズレが発生しても、記憶する基準画像の数を最小限に抑え、相関率の算出時間を短縮でき、バンパーの認識率を向上できる。
【符号の説明】
【０１０３】
１００、２００  ワーク認識装置、
１１０、２１０、２１１  カメラ、
１２０、２２０、２２１  光源、
１３０、２３０  認識部、
１４０、２４０  記憶部、
１５０、２５０  入出力部。
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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