(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
視覚センサ付き多関節ロボットシステムにおけるキャリブレーション方法において、
ロボットの制御点を同一平面上にある４点以上のターゲットに位置決めして前記ターゲットの作業空間上の位置情報を求める段階と、視覚センサで前記ターゲットを撮像して前記ターゲットの画像座標系上の位置情報を求める段階と、前記４点以上のターゲットの作業空間上の位置情報を元に作業空間上にこれらの点の回帰平面を算出する段階と、前記４点以上のターゲットの作業空間上の位置と前記回帰平面の間の距離を求める段階と、前記４点以上のターゲットの中から、前記距離の小さい３点を選ぶ段階を有し、前記３点のターゲットの作業空間上の位置情報と画像座標系上の位置情報に基づいてキャリブレーションを行うことを特徴とする視覚センサ付き多関節ロボットシステムにおけるキャリブレーション方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、視覚センサを有する産業用ロボットのキャリブレーション方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
視覚センサを有する産業用ロボットにおいてキャリブレーションを行う場合、画像座標系上および作業空間上の位置情報が３点分以上必要となる。
従来は、視覚センサを用いて３点の画像座標系上の位置情報を認識させ、その３点にロボットの制御点を移動させて作業空間上の位置情報を得て画像座標系と作業空間とのキャリブレーションを行っていた。
ところが、多関節ロボットは、剛性が低く、たわみ等をおこしやすく、ロボットの設計上の寸法と実際のロボットが動いた場合の寸法の食い違いが生じやすいため、従来の方法では、ロボット各々の作業位置や姿勢により、計算上で到達する点と、実際に到達する点との違いが生じ、キャリブレーションに必要な作業空間上の位置情報に誤差が生じやすくなるという問題があった。
このような問題に対して、特開昭６３−６１９０３号公報には、被位置検出物における３か所の所定位置に設けられ、同心状の中空部を有する大円の周囲に所定の規則にしたがって少なくとも４個以上の小円を配設したキャリブレーションパターンをそれぞれ個々のカメラによって撮像し、自動的に前記カメラのレンズ中心位置を算出し、また、射影変換によって座標系の変換を行う三次元座標変換装置が記載されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、この従来の技術では、４点以上の点から、キャリブレーション平面を算出するものである。
このため、算出結果が、比較的大きな誤差を含むデータに影響され、精度が低くなるという問題があった。
そこで、本発明が解決すべき課題は、より高い精度のキャリブレーションデータを得て、これを基に、より高い精度でキャリブレーションを行うことにある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
前記課題を解決するため、本発明は、視覚センサ付き多関節ロボットシステムにおけるキャリブレーション方法において、ロボットの制御点を同一平面上にある４点以上のターゲットに位置決めして前記ターゲットの作業空間上の位置情報を求める段階と、視覚センサで前記ターゲットを撮像して前記ターゲットの画像座標系上の位置情報を求める段階と、前記４点以上のターゲットの作業空間上の位置情報を元に作業空間上にこれらの点の回帰平面を算出する段階と、前記４点以上のターゲットの作業空間上の位置と前記回帰平面の間の距離を求める段階と、前記４点以上のターゲットの中から、前記距離の小さい３点を選ぶ段階を有し、前記３点のターゲットの作業空間上の位置情報と画像座標系上の位置情報に基づいてキャリブレーションを行うものである。
【０００５】
【作用】
上記手段により、４点以上のキャリブレーションデータから、キャリブレーション平面に対して比較的残差の小さい１つの直線上にない３点のデータを得る。
【０００６】
【実施例】
以下、本発明の実施例を図に基づいて説明する。
図１は本発明に係る方法の手順を示すフローチャート、図２はロボットに視覚センサ１を取り付け、視覚センサ１で画像認識のパターン図２を捉えた場合の斜視図、図３は視覚センサ１で画像認識のパターン図２を捉えて得られる画像パターン図５である。また図４は、本発明の方法を実行するための装置の構成を示すブロック図である。図４において、１は視覚センサ、１０は視覚センサ１で撮像された画像信号を画像処理する画像処理部、１１はロボット、１２は画像処理部１０からの信号とロボット１１からの位置情報に基づいて演算処理を行う処理部、１３は処理部からの処理結果をロボット１１の制御装置（図示せず）に出力する出力部である。
【０００７】
ここでは５点を使用する例を示す。まず、ロボットの制御点２を５個の円形パターン４の重心に移動させ、移動した点の作業空間上の位置情報
Ｐｒ［ｉ］＝（ｒｘ［ｉ］，ｒｙ［ｉ］，ｒｚ［ｉ］）（ｉ＝１〜５）
を記憶させる（ステップ１０）。
次に、画像５内の５個のパターンについて画像処理を行い、画像内の各パターンの重心の画像座標系の位置情報
Ｐｖ［ｉ］＝（ｖｘ［ｉ］，ｖｙ［ｉ］，ｖｚ［ｉ］）（ｉ＝１〜５）
を得る（ステップ２０）。
ステップ１０で得た作業空間上の位置情報より、回帰平面を算出する（ステップ３０）。
回帰平面を、
ｚ＝ａ＊ｘ＋ｂ＊ｙ＋ｃ
としたとき、係数ａ，ｂ，ｃは、作業空間上の位置情報ｒｘ［ｉ］，ｒｙ［ｉ］，ｒｚ［ｉ］より、
ａ＝（Ｓｙｙ＊Ｓｘｚ−Ｓｘｙ＊Ｓｙｚ）／｜Ｓ｜
ｂ＝（Ｓｘｘ＊Ｓｙｚ−Ｓｘｙ＊Ｓｘｚ）／｜Ｓ｜
ｃ＝Ａｚ−ａ＊Ａｘ−ｂ＊Ａｙ
ただし、
【数１】
0003541980.tif 000002
と定まり回帰平面が求められる（ステップ３０）。
【０００８】
ここで、作業空間上の位置情報と回帰平面との残差ｅ［ｉ］は、
ｅ［ｉ］＝ｒｚ［ｉ］−（ａ＊ｒｘ［ｉ］＋ｂ＊ｒｙ［ｉ］＋ｃ）
（ｉ＝１〜５）
で求められる（ステップ４０）。
ステップ１０で得た作業空間上の位置情報のうち、ステップ４０で得た残差の比較的小さな３点を選択し、これをキャリブレーション用のデータとして選択する（ステップ５０）。
ステップ５０で得た３点の作業空間上の位置情報と、ステップ２０で得たこれに対応する３点の画像座標系の位置情報より、画素のＸ方向のサイズＸsizeとＹ方向のサイズＹsizeを求める（ステップ６０）。
画素サイズと作業空間上及び画像座標系の位置情報より、画像座標系の位置情報を作業空間上の位置情報に変換するマトリックスを求める（ステップ７０）。
このように、３点より多い数の点の位置情報のうち回帰平面からの残差の小さい３点を選択してキャリブレーションに用いるようにしたことにより、データの精度を向上させることができる。
【０００９】
【発明の効果】
以上述べたように、本発明によれば、４点以上のキャリブレーションデータから、キャリブレーション平面に対して比較的残差の小さいデータが得られ、これに基づいてキャリブレーションを行うので、より高い精度のキャリブレーションが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明実施例の概略フローチャートである。
【図２】本発明実施例の説明図である。
【図３】本発明実施例を示す斜視図である。
【図４】本発明の方法を実行するための装置の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１  視覚センサ、２  ロボットの制御点、３  画像認識のパターン図、４  円形パターン、５  視覚センサで捉えた画像認識のパターン図、１０  画像処理部、１１  ロボット、１２  処理部、１３  出力部
【図１】
0003541980.tif 000003
【図２】
0003541980.tif 000004
【図３】
0003541980.tif 000005
【図４】
0003541980.tif 000006