(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
測定対象物品にスリット光を照射するスリット光源と前記スリット光の画像を撮影するカメラとからなる位置検出器を用いて該位置検出器のキャブリレーションと前記測定対象物品の形状獲得とを行うに当たって、前記測定対象物品の座標系を前記カメラによる画像上の座標系に変換する透視変換式におけるカメラパラメータと、前記測定対象物品に照射されたスリット光の平面式におけるスリット光パラメータと、前記測定対象物品の形状を表現する形状表現式におけるモデルパラメータとを前記位置検出器を所定回数移動させることにより決定することを特徴とする物品形状獲得方法。
【請求項２】
前記形状表現式は、媒介変数とモデルパラメータとからなる２次以上の式とされていることを特徴とする前記請求項１記載の物品形状獲得方法。
【請求項３】
前記モデルパラメータの獲得により決定される形状表現式に関するデータはモデルフィッティングの際のマスター形状データとされることを特徴とする前記請求項１および請求項２のいずれか一項記載の物品形状獲得方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本願発明は、物品形状獲得方法に関し、さらに詳しくは位置検出器のキャブリレーションと物品形状の獲得とを行う物品形状獲得方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、ロボット作業修正のために、測定対象物品にスリット光を照射するスリット光源（例えば、レーザ光源）と前記スリット光の画像を撮影するカメラとからなる位置検出器を用いて測定対象物品の形状、位置、姿勢を認識する方法は、従来からよく知られている（例えば、実開平５ー８６６３号公報参照）。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、上記したようにスリット光源とカメラとを用いて測定対象物品の形状、位置、姿勢を認識する場合、予めスリット光およびカメラの内部パラメータ（例えば、焦点距離、設置位置、姿勢等）を調べておくキャブリレーション作業が必要となる。
【０００４】
例えば、カメラの場合、三次元位置が既知で且つ同一平面上にない６点以上の点をカメラで撮像し、カメラの画素値と三次元位置とを対応させてカメラパラメータマトリックスを求めるのが一般的であり、スリット光の場合、スリット光平面上における三次元位置が既知の３点以上の点を求めてスリット光パラメータを得るのが一般的である。
【０００５】
ところが、上記のようにしてカメラパラメータおよびスリット光パラメータを得る場合、作業工数がかかるとともに、キャブリレーション作業者の熟練度がキャブリレーション精度、さらには測定対象物品の認識精度に大きく影響する結果、最終的にロボットの作業を不確実なものにするおそれがあり、それにより組み立てられた製品の品質を低下させてしまうという問題が発生する。
【０００６】
また、測定対象物品の形状データを用いて認識を行う場合にも、形状データの獲得作業に前記したと同様な問題が発生する。
【０００７】
さらに、キャブリレーションの座標系とロボットの作業座標系との関係を求める際にも同様な問題が発生する。
【０００８】
本願発明は、上記の点に鑑みてなされたもので、スリット光・カメラキャブリレーションと、測定対象物品の形状データの獲得とをロボットの座標系に対して一括して自動的に行い得るようにすることを目的とするものである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本願発明の基本構成では、上記課題を解決するための手段として、測定対象物品にスリット光を照射するスリット光源と前記スリット光の画像を撮影するカメラとからなる位置検出器を用いて該位置検出器のキャブリレーションと物品形状の獲得と行うに当たって、測定対象物品の座標系を前記カメラによる画像上の座標系に変換する透視変換式におけるカメラパラメータと、前記前記測定対象物品に照射されたスリット光の平面式におけるスリット光パラメータと、前記測定対象物品の形状を表現する形状表現式におけるモデルパラメータとを前記位置検出器を所定回数移動させることにより決定するようにして、スリット光・カメラキャブリレーションと、測定対象物品の形状データの獲得とをロボットの座標系に対して一括して自動的に行い得るようにしている。
【００１０】
本願発明の基本構成において、前記形状表現式を、媒介変数とモデルパラメータとからなる２次以上の式とした場合、未知のパラメータ数を最少とし得る点で好ましい。
【００１１】
また、前記モデルパラメータの獲得により決定される形状表現式に関するデータをモデルフィッティングの際のマスター形状データとした場合、モデルフィッティング工数を低減できる点で好ましい。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、添付の図面を参照して、本願発明の好適な実施の形態について詳述する。
【００１３】
本願発明にかかる物品形状獲得方法は、図１に示す装置を用いて実施される。
【００１４】
図１に示す装置は、測定対象物品Ｗにスリット光Ｉを照射するスリット光源２と前記スリット光２の画像を撮影するカメラ３とからなる位置検出器１をロボット４のアーム５先端に取り付けて構成されている。
【００１５】
前記スリット光源２としては、例えばレーザスリット光を発生させる装置が採用され、前記カメラ３においては、測定対象物品Ｗにおける外形やプレスライン等の曲線形状部位に照射されたスリット光Ｉの途切れ、屈曲などの特徴を撮像し、該撮像画像よりパターンマッチング等の画像処理を施すことにより表示手段（例えば、ディスプレイ）６上に抽出することとなっている。
【００１６】
また、前記位置検出器１は、ロボットアーム５の移動に伴って所定の動作範囲において直線移動せしめられることとなっている。
【００１７】
ところで、上記した位置検出器１の場合、カメラ３およびスリット光２の内部パラメータ（例えば、焦点距離、設置位置、姿勢等）を予め調べておくキャブリレーションが必要であるが、本願発明においては、スリット光・カメラキャブリレーションと、測定対象物品Ｗの形状モデル獲得とをロボットの座標系に対して一括して自動的に行うこととしている。
【００１８】
ａ）カメラパラメータ
カメラ３をピンホールカメラモデルと考えた場合、キャブリレーションにおける透視変換式は次式で表される。
【００１９】
【数１】
0003572775.tif 000002
【００２０】
ここで、ｕ，ｖ：画素値
ｘ，ｙ，ｚ：三次元位置
上記式（１）におけるｔ１１〜ｔ３３が求めるべきカメラパラメータである。
【００２１】
ｂ）スリット光パラメータ
スリット光ＩはＺ軸に平行な平面と考えられるので、キャブリレーションにおける平面式は次式で表される。
【００２２】
【数２】
0003572775.tif 000003
【００２３】
上記平面式は不定形であるので、ｌ１３＝１と定め、Ｚ軸に平行な面は除き、上記式（２）におけるｌ１１，ｌ１２，ｌ１４が求めるべきスリット光パラメータである。
【００２４】
ｃ）測定対象物品Ｗの形状モデル
明確な特徴を持っていない対象物でも認識可能なように測定対象物品Ｗの外形にスリット光Ｉを照射して認識を行う場合を考える。この場合、形状は曲線式（直線式を含む）で表すことができる。これを次式の２次のスプライン曲線式で表す。
【００２５】
【数３】
0003572775.tif 000004
【００２６】
ここで、ｔ：媒介変数
上記式（３）におけるｍ１１〜ｍ２３が獲得すべきモデルパラメータである。
【００２７】
ついで、上記式（１），（２）および（３）におけるパラメータを算出する方法について説明する。
【００２８】
（Ｉ）ロボット４により視覚系（換言すれば、位置検出器１）を移動する場合図２に示すように、位置検出器１を座標系ΣｖからΣｖ′に移動し、測定対象物品Ｗを見たとする。
【００２９】
この時、座標系ΣｖとΣｖ′との間における座標変換式は次のように表される。
【００３０】
【数４】
0003572775.tif 000005
【００３１】
ここで、
【００３２】
【数５】
0003572775.tif 000006
【００３３】
が得られる。これをｘ，ｙ，ｚについて解き、式（３）に代入することにより、ｔ１１〜ｔ３３、ｌ１１〜ｌ１４（ただし、ｌ１３＝１）、ｍ１１〜ｍ２３を未知数（２１個）とする条件式がロボット４による位置検出器１の１回の移動で２式できる。
【００３４】
以後、所定の移動動作を少なくとも１１回繰り返し、前記と同様の作業で条件式を作り（換言すれば、ｕ，ｖ，Ｔ１１〜Ｔ３４を変化させ）、２２個の条件式からなる非線形連立方程式を解けば、パラメータｔ１１〜ｔ３３、ｌ１１〜ｌ１４、ｍ１１〜ｍ２３が得られる。
【００３５】
つまり、キャブリレーションと同時に測定対象物品Ｗのスプライン曲線式が獲得できるのである。該スプライン曲線式を解析することにより、測定対象物品Ｗの形状データが得られる。
【００３６】
（ＩＩ）視覚系（換言すれば、位置検出器１）を固定し、測定対象物品Ｗを治具ロボットにより移動する場合
図３に示すように、測定対象物品Ｗを座標系ΣｗからΣｗ′に移動し、カメラ３から見たとする。
【００３７】
この時、座標系ΣｗとΣｗ′との間における座標変換式は次のように表される。
【００３８】
【数６】
0003572775.tif 000007
【００３９】
ここで、
【００４０】
【数７】
0003572775.tif 000008
【００４１】
これをｘ，ｙ，ｚについて解き、式（３）に代入することにより、ｔ１１〜ｔ３３、ｌ１１〜ｌ１４（ただし、ｌ１３＝１）、ｍ１１〜ｍ２３を未知数（２１個）とする条件式がロボット４による位置検出器１の１回の移動で２式できる。
【００４２】
以後、所定の移動動作を少なくとも１１回繰り返し、前記と同様の作業で条件式を作り（換言すれば、ｕ，ｖ，Ｔ１１〜Ｔ３４を変化させ）、２２個の条件式からなる非線形連立方程式を解けば、パラメータｔ１１〜ｔ３３、ｌ１１〜ｌ１４、ｍ１１〜ｍ２３が得られる。
【００４３】
つまり、キャブリレーションと同時に測定対象物品Ｗのスプライン曲線式が獲得できるのである。該スプライン曲線式を解析することにより、測定対象物品Ｗの形状データが得られる。
【００４４】
次に、上記のようにして得られた形状データを用いて、測定対象物品（以下、ワークという）Ｗの位置姿勢を認識するためのモデルフィッティングを行う手順について説明する。
【００４５】
図４に示すように、位置姿勢を認識すべきワークＷをカメラ３により撮像し、該撮像データを画像処理装置７に取り込み、前述した手法により得られた記憶モデル（即ち、基準位置姿勢におけるワークＷの外部形状データ）９を画像メモリ８に呼び込む。そして、前記記憶モデル９と現ワークＷの外部画像１０とを比較し、両者が一致するようにフィッティング演算が実施される。
【００４６】
上記フィッティング演算は、図５に示すように、記憶モデル９を矢印で示すように平行・回転移動させて画像１０に一致させることにより行われ、一致するまでの平行・回転移動量が現ワークＷの位置姿勢を表す。
【００４７】
【発明の効果】
本願発明によれば、測定対象物品の座標系をカメラによる画像上の座標系に変換する透視変換式におけるカメラパラメータと、前記測定対象物品に照射されたスリット光の平面式におけるスリット光パラメータと、前記測定対象物品の形状を表現する形状表現式におけるモデルパラメータとを前記位置検出器を所定回数移動させることにより決定するようにしたので、位置検出器のキャブリレーションと測定対象物品の形状データとを一括して自動的に獲得できるという優れた効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本願発明の実施の形態にかかる物品形状獲得方法に用いられる装置を示す斜視図である。
【図２】本願発明の実施の形状にかかる物品形状獲得方法の一つの手順（即ち、位置検出器を移動させる場合の手順）を示す斜視図である。
【図３】本願発明の実施の形状にかかる物品形状獲得方法の他の手順（即ち、装置対象物品を移動させる場合の手順）を示す斜視図である。
【図４】モデルフィッティングによるワーク位置姿勢認識方法に用いられる装置の概略図である。
【図５】モデルフィッティングにおけるフィッティング演算を説明する説明図である。
【符号の説明】
１は位置検出器、２はスリット光源、３はカメラ、４はロボット、５はロボットアーム、Ｉはスリット光、Ｗは測定対象物品。
【図１】
0003572775.tif 000009
【図２】
0003572775.tif 000010
【図３】
0003572775.tif 000011
【図４】
0003572775.tif 000012
【図５】
0003572775.tif 000013