(57)【要約】【課題】  簡易な処理で位置ずれを補正することができる補正装置、補正方法および補正プログラムを提供する。【解決手段】  補正装置は、所定姿勢におけるアームロボットの所定位置、または前記所定姿勢において前記アームロボットが把持する物品の所定位置を検出するセンサと、前記アームロボットが前記所定姿勢をとる場合に前記センサによって検出される位置の時系列データを用いて、前記所定姿勢における位置ずれ量を推定する推定部と、前記推定部が推定した位置ずれ量に基づいて、前記アームロボットの位置ずれを補正する補正部と、を備える。【選択図】  図１
2018001331.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定姿勢におけるアームロボットの所定位置、または前記所定姿勢において前記アームロボットが把持する物品の所定位置を検出するセンサと、
前記アームロボットが前記所定姿勢をとる場合に前記センサによって検出される位置の時系列データを用いて、前記所定姿勢における位置ずれ量を推定する推定部と、
前記推定部が推定した位置ずれ量に基づいて、前記アームロボットの位置ずれを補正する補正部と、を備えることを特徴とする補正装置。
【請求項２】
前記推定部は、熱の発生に係るパラメータを推定して前記アームロボットの伸長率を推定することで、前記位置ずれ量を推定することを特徴とする請求項１記載の補正装置。
【請求項３】
前記推定部は、前記時系列データの数に応じて、前記位置ずれ量の推定に用いるパラメータ数を変更することを特徴とする請求項１または２記載の補正装置。
【請求項４】
前記推定部は、前記位置ずれ量の推定の際に、基準位置と前記センサが検出する位置とのずれが第１閾値未満の時系列データを使用しないことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の補正装置。
【請求項５】
前記補正部は、基準位置と前記センサが検出する位置とのずれが第２閾値以上となった場合に、前記アームロボットの位置ずれを補正することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の補正装置。
【請求項６】
前記アームロボットは、１以上の関節によって接続される複数のリンクを備えることを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の補正装置。
【請求項７】
センサを用いて、所定姿勢におけるアームロボットの所定位置、または前記所定姿勢において前記アームロボットが把持する物品の所定位置を検出し、
推定部が、前記アームロボットが前記所定姿勢をとる場合に前記センサによって検出される位置の時系列データを用いて、前記所定姿勢における位置ずれ量を推定し、
補正部が、前記推定部が推定した位置ずれ量に基づいて、前記アームロボットの位置ずれを補正する、ことを特徴とする補正方法。
【請求項８】
コンピュータに、
アームロボットが所定姿勢をとる場合にセンサによって検出される前記アームロボットの所定位置または前記アームロボットが把持する物品の所定位置の時系列データを用いて、前記所定姿勢における位置ずれ量を推定する処理と、
前記推定する処理において推定された位置ずれ量に基づいて、前記アームロボットの位置ずれを補正する処理と、を実行させることを特徴とする補正プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本件は、補正装置、補正方法および補正プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
多関節ロボットが工業用ロボットとして用いられている。工業用ロボットは、工具や部品などの物品の先端位置を高精度に決めてから使用される。しかしながら、稼働中に自身の発熱、環境熱などの影響により、リンク部分が熱膨張を起こすことがある。この場合、位置決めした物品先端に位置ずれが生じる。そこで、物品先端の位置ずれを補正する技術が開示されている。
【０００３】
例えば、温度をセンシングして、補正量を算出する技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。また、位置ずれが生じるたびに較正する技術が開示されている（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開昭６３−１４４９８０号公報
【特許文献２】特開平５−２６１６８６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、工業用ロボットに温度センサを設けようとすると、コストがかかる。また、位置ずれが生じるたびに較正しようとすると、手間がかかる。
【０００６】
１つの側面では、本発明は、簡易な処理で位置ずれを補正することができる補正装置、補正方法および補正プログラム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】
【０００７】
１つの態様では、補正装置は、所定姿勢におけるアームロボットの所定位置、または前記所定姿勢において前記アームロボットが把持する物品の所定位置を検出するセンサと、前記アームロボットが前記所定姿勢をとる場合に前記センサによって検出される位置の時系列データを用いて、前記所定姿勢における位置ずれ量を推定する推定部と、前記推定部が推定した位置ずれ量に基づいて、前記アームロボットの位置ずれを補正する補正部と、を備える。
【発明の効果】
【０００８】
簡易な処理で位置ずれを補正することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】（ａ）はロボットシステムの全体構成を例示する図であり、（ｂ）は演算部の機能ブロック図であり、（ｃ）はロボットシステムにおける処理の流れを例示する図である。
【図２】アームロボットを例示する図である。
【図３】演算部に格納された時系列データを例示する図である。
【図４】（ａ）〜（ｃ）はアームロボットの動作を例示する図である。
【図５】ロボットシステムが実行する処理を例示するフローチャートである。
【図６】（ａ）は演算部のハードウェア構成を説明するためのブロック図であり、（ｂ）は変形例にかかる作業システムについて例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照しつつ、実施例について説明する。
【実施例１】
【００１１】
図１（ａ）は、ロボットシステム１００の全体構成を例示する図である。図１（ａ）で例示するように、ロボットシステム１００は、アームロボット１０、制御部２０、センサ３０、演算部４０などを備える。図１（ｂ）は、演算部４０の機能ブロック図である。図１（ｂ）で例示するように、演算部４０は、格納部４１、推定部４２、および補正値算出部４３として機能する。
【００１２】
アームロボット１０は、少なくとも１本のリンクを備えるロボットである。本実施例においては、一例として、アームロボット１０は、１以上の関節によって複数のリンクが接続されたロボットである。制御部２０は、アームロボット１０の姿勢、動作などを制御する。センサ３０は、所定姿勢におけるアームロボット１０の所定位置、または当該所定姿勢においてアームロボット１０が把持する物品５０の所定位置を検出するセンサであり、例えばカメラである。物品５０は、工具、部品などである。本実施例においては、一例として、センサ３０は、アームロボット１０が先端に把持する物品５０の先端位置を検出する。演算部４０は、アームロボットの位置ずれを補正するための演算を行う。
【００１３】
図１（ｃ）は、ロボットシステム１００における処理の流れを例示する図である。図１（ｃ）で例示するように、制御部２０は、アームロボット１０に制御データを送信することで、アームロボット１０の動作を制御する。センサ３０は、所定姿勢においてアームロボット１０が把持する物品５０の先端位置をセンサ値として検出する。例えば、Ｔｉｍｅ  ｏｆ  Ｆｌｉｇｈｔ法、ステレオビジョン法などを用いることができる。検出されたセンサ値は、演算部４０に送信される。
【００１４】
格納部４１は、受信したセンサ値を格納する。推定部４２は、格納したセンサ値に基づいて、アームロボット１０の位置ずれ量を推定する。補正値算出部４３は、推定された位置ずれ量に基づいて、位置ずれを抑制するための補正値を算出し、制御部２０に送信する。制御部２０は、受信した補正値に基づいて、アームロボット１０の位置ずれを補正するための制御データをアームロボット１０に送信する。
【００１５】
図２は、アームロボット１０を例示する図である。図２で例示するように、本実施例に係るアームロボット１０は、複数のリンク１１が、関節１２によって接続された構造を有する多関節ロボットである。アームロボット１０は、天井、床、壁などの固定箇所（ベース）に固定されている。リンクとは、アームロボット１０を構成する非変形部分のことである。ベースに接続されたリンクのリンク長は、ベースから関節までの長さである。関節と関節との間に接続されたリンクのリンク長は、関節から関節までの長さである。先端のリンクのリンク長は、関節から先端までの長さである。先端のリンクが物品５０を把持している場合には、先端のリンクのリンク長は、関節から物品５０の所定位置（例えば先端）までとしてもよい。
【００１６】
図２で例示するように、アームロボット１０の先端位置ｐＥ，０は、ベースを原点とし、リンクの長さおよびリンクの向きを持ったベクトルｐｉ＋１，ｉの和で表すことができる。本実施例においては、先端位置ＰＥ，０は、物品５０の先端位置である。ｉは、ベース側から割り振られたリンクの番号のことである。すなわち、先端位置ｐＥ，０は、下記式（１）で表すことができる。
【数１】
2018001331.tif 000003
【００１７】
アームロボット１０自身の発熱、環境熱などに応じてアームロボット１０に温度変化が生じると、リンク長が変化する。例えば、温度変化値をΔＴとし、ｉ番目のリンクの線膨張率をαｉとすると、ｉ番目のリンクのベクトルｐｉ＋１，ｉは、下記式（２）のように変化する。
【数２】
2018001331.tif 000004
【００１８】
このように、アームロボット１０に温度変化が生じると、先端位置にずれが生じる。この場合、アームロボット１０による作業に不具合が生じるおそれがある。したがって、アームロボット１０の位置ずれを補正することが好ましい。上記式（２）によれば、伸長率Δａｉ（＝αｉΔＴｉ）を推定できれば、位置ずれ量を推定することができる。そこで、本実施例においては、伸長率Δａｉを推定することで、アームロボット１０の位置ずれを補正する。
【００１９】
具体的には、センサ３０は、ワーク６０に対する物品５０の勘合前の予め定められた姿勢における、物品５０の先端位置を検出する。センサ３０は、アームロボット１０が当該姿勢をとるたびに、物品５０の先端位置を検出する。演算部４０は、検出された物品５０の先端位置の時系列データを格納する。図３は、演算部４０に格納された時系列データを例示する図である。図３で例示するように、時系列データにおいては、物品５０の先端位置が時間（ｔ＿１，ｔ＿２、…）に関連付けられている。
【００２０】
次に、演算部４０は、格納した時系列データから伸長率Δａｉを推定し、各リンクのリンク長を推定する。次に、演算部４０は、推定したリンク長から物品５０の先端位置の補正値を算出する。次に、制御部２０は、算出された補正値に基づいて、アームロボット１０の動作や姿勢を補正することで、位置ずれを補正する。以下、詳細について説明する。
【００２１】
図４（ａ）〜図４（ｃ）は、アームロボット１０の動作を例示する図である。図４（ａ）で例示するように、アームロボット１０の先端に設けられた把持部が、物品５０を把持する（動作１）。次に、図４（ｂ）で例示するように、アームロボット１０は、物品５０をセンサ３０の前に移動させて所定姿勢をとる（動作２）。センサ３０は、アームロボットが当該所定姿勢で停止した後、物品５０の先端位置を検出する。次に、図４（ｃ）で例示するように、アームロボット１０は、物品５０をワーク６０に勘合する（動作３）。図４（ａ）〜図４（ｃ）を繰り返すことにより、物品５０の先端位置の時系列データを取得することができる。
【００２２】
ここで、制御部２０は、センサ３０で物品５０の先端位置ｐＥ，０を検出する場合に、アームロボット１０の姿勢が上記所定姿勢となるように、アームロボット１０を制御する。すなわち、センサ３０で物品５０の先端位置ｐＥ，０を検出すると、上記式（１）で表される先端位置ｐＥ，０は、変動しないはずである。しかしながら、アームロボット１０に温度変化が生じると、先端位置ｐＥ，０にずれが生じるようになる。この場合の位置ずれ量ΔｐＥ，０は、下記式（３）で表すことができる。
【数３】
2018001331.tif 000005
【００２３】
伸長率Δａｉは、時間ｔ、ｉ番目のリンクにおける熱の発生時刻ｔｉ、係数Ａｉ、および熱伝達率τｉの関数である。すなわち、伸長率Δａｉは、熱の発生に係るパラメータの関数である。伸長率Δａｉは、下記式（４）のように表すことができる。時間ｔは説明変数であるため、推定すべき値は、熱の発生時刻ｔｉ、係数Ａｉ、および熱伝達率τｉである。なお、熱が発生するまでは伸長率Δａｉに変化が生じないため、ｔ＜ｔｉではΔａｉはゼロである。
【数４】
2018001331.tif 000006
【００２４】
位置ずれ量ΔｐＥ，０の時系列データに対する残差平方和Ｅは、下記式（５）のように表すことができる。この残差平方和Ｅに対する非線形最小二乗法により、熱の発生時刻ｔｉ、係数Ａｉ、および熱伝達率τｉを推定することができる。なお、「ｎ」は、リンク数を表す。「Ｎ」は時系列データ数である。
【数５】
2018001331.tif 000007
【００２５】
なお、上記の非線形最小二乗法をナイーブに実行すると、熱の発生時刻ｔｉ、係数Ａｉ、および熱伝達率τｉ（ｉ＝０，１，２，…，ｎ）を決定するために、十分な時系列データ数が必要となる。十分な時系列データ数が得られる前に位置ずれの補正が必要となる場合もあるため、時系列データ数に応じて熱の発生時刻ｔｉ、係数Ａｉ、および熱伝達率τｉの推定方法を場合分けしてもよい。
【００２６】
例えば、時系列データ数が１〜２の場合、全てのｉでＡｉを共通とし、τｉを無限大としてもよい。具体的には、Δａｉ＝Ａとしてもよい。この場合、推定値が係数Ａのみに限定される。すなわち、推定が必要なパラメータが１つになる。それにより、十分な時系列データ数が得られなくても推定誤差を抑制することができる。
【００２７】
次に、時系列データ数が３〜５の場合、全てのｉで熱の発生時刻ｔｉ、係数Ａｉ、および熱伝達率τｉを共通としてもよい。推定値は３つであるが、各推定値は変動しないことが前提となるため、推定誤差を抑制することができる。
【００２８】
次に、時系列データ数が６〜８の場合、ｉの偶奇のそれぞれで、熱の発生時刻ｔｉ、係数Ａｉ、および熱伝達率τｉを共通としてもよい。次に、時系列データ数が９〜１１の場合、ｉを３つのモードに３分割し、各モードで、熱の発生時刻ｔｉ、係数Ａｉ、および熱伝達率τｉを共通としてもよい。以下、同様に、時系列データ数が１２〜１４なら４分割、３ｎ〜３ｎ＋２であればｎ分割してもよい。時系列データ数が３ｎ＋３以上となった場合に、熱の発生時刻ｔｉ、係数Ａｉ、および熱伝達率τｉ（ｉ＝０，１，２，…，ｎ）を推定してもよい。
【００２９】
このように、時系列データ数が少ないほど推定が必要なパラメータを少なくし、時系列データ数が多いほど推定が必要なパラメータを多くしてもよい。この場合、十分な時系列データが格納されていなくても、パラメータの推定誤差を抑制することができる。
【００３０】
次に、上記時系列データは、センサ３０により物品５０の先端位置ｐＥ，０を確認する度に得られるが、位置ずれの補正が必要なのは位置ずれが発生した場合だけである。そこで、位置ずれを検出することが好ましい。例えば、位置ずれの規定方法として、初期の位置データを基準として、以降の時系列データのうち、基準からの距離が閾値以上（例えば、センサ３０の誤差の所定数倍以上）のものを位置ずれデータと規定してもよい。所定数倍としては、例えば２倍などを用いることができる。さらに、位置ずれが当該所定数倍よりも大きい所定の大きさに達したときに位置ずれの補正を実行してもよい。この所定の大きさは、アームロボット１０の大きさ、要求精度などによるが、例えば０．１ｍｍなどである。位置ずれが生じた場合の時系列データ数に応じて、上述の推定を実行してもよい。補正後は全ての時系列データを消去し、再び初期の位置データを基準に設定するところからはじめ、以後は繰り返してもよい。
【００３１】
次に、センサ３０として単眼カメラを用いた場合には、２次元平面に射影した位置データしか得られない。一方、もし位置ずれの方向があらかじめわかっていれば、２次元の位置ずれデータから３元の位置ずれデータを復元することが可能であり、１次元の位置ずれデータからであっても復元することが可能である。そこで、推定計算実行前に、直前の推定から得られる位置ずれの方向を用いて位置ずれデータを３次元に復元してもよい。
【００３２】
例えば、位置ずれが生じた場合の時系列データ数が１〜６の場合、時系列データ数が１〜５では、すべてのｉでΔａｉが共通であるため、位置ずれ方向は、下記式（６）で得られるｐに平行と規定することができる。なお、「ｐ」は、アームロボット１０のベースから先端に延びるベクトルである。直前の推定値Δａｉが必要ないため、時系列データ数が１であっても適用することができる。
【数６】
2018001331.tif 000008
【００３３】
位置ずれが生じた場合の時系列データ数が１〜７の場合、直前の推定で得られたΔａｉから計算される下記式（７）で得られるΔｐＥ，０に平行と規定することができる。
【数７】
2018001331.tif 000009
【００３４】
図５は、ロボットシステム１００が実行する処理を例示するフローチャートである。図５で例示するように、制御部２０は、図４（ａ）の動作１を行うように、アームロボット１０を制御する（ステップＳ１）。次に、制御部２０は、図４（ｂ）の動作２を行うように、アームロボット１０を制御する（ステップＳ２）。次に、演算部４０は、センサ３０の検出結果を用いて、上記式（１）に従って、先端位置ｐＥ，０を取得する（ステップＳ３）。
【００３５】
次に、演算部４０は、先端位置ｐＥ，０の取得が初回であるか否かを判定する（ステップＳ４）。ステップＳ４で「Ｙｅｓ」と判定された場合、演算部４０は、当該先端位置ｐＥ，０を基準値に設定する（ステップＳ５）。次に、制御部２０は、図４（ｃ）の動作３を行うように、アームロボット１０を制御する（ステップＳ６）。次に、制御部２０は、所定数がループしたか否かを判定する（ステップＳ７）。ステップＳ７で「Ｎｏ」と判定された場合、ステップＳ１から再度実行される。ステップＳ７で「Ｙｅｓ」と判定された場合、フローチャートの実行が終了する。
【００３６】
ステップＳ４で「Ｎｏ」と判定された場合、演算部４０は、センサ３０が単眼カメラであるか否かを判定する（ステップＳ８）。ステップＳ８で「Ｙｅｓ」と判定された場合、演算部４０は、取得された時系列データ数に応じて３次元化を行う（ステップＳ９）。ステップＳ９の実行後またはステップＳ８で「Ｎｏ」と判定された場合、演算部４０は、ステップＳ３で取得された先端位置の基準値からの距離ΔｐＥ，０を算出する（ステップＳ１０）。
【００３７】
次に、演算部４０は、ステップＳ１０で算出された距離ΔｐＥ，０がセンサ３０の測定誤差の所定数倍（例えば２倍）よりも大きいか否かを判定する（ステップＳ１１）。ステップＳ１１で「Ｎｏ」と判定された場合、ステップＳ６が実行される。ステップＳ１１で「Ｙｅｓ」と判定された場合、ステップＳ１０で算出された距離ΔｐＥ，０が、当該所定数倍よりも大きい所定の大きさ以上であるか否かを判定する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２で「Ｎｏ」と判定された場合、演算部４０は、ステップＳ１０で算出された距離ΔｐＥ，０を格納する（ステップＳ１３）。その後、ステップＳ６が実行される。ステップＳ１２で「Ｙｅｓ」と判定された場合、演算部４０は、格納されている時系列データ数に応じた補正値の算出を行う。制御部２０は、当該補正値に応じて、アームロボット１０の位置ずれを補正する（ステップＳ１４）。なお、ステップＳ１４の実行後、演算部４０は、格納されている時系列データを消去することで初期化を行う。その後、フローチャートの実行が終了する。
【００３８】
本実施例によれば、所定姿勢をとる場合にセンサによって検出されるアームロボットの所定位置または把持されている物品の所定位置の時系列データを用いて、所定姿勢における位置ずれ量を推定するため、簡易な処理で位置ずれを補正することができる。温度センサを用いなくてもよいため、コストを低減することができる。また、位置ずれが生じるたびにキャリブレーションを行う必要もないため、手間がかからない。また、通常は、把持された工具の位置確認のために、カメラなどで物品位置の確認がされている。位置ずれ量の推定に、この場合のセンサ値を用いることができるため、本実施例の適用のために新たにセンサ値を取得しなくてもよい。
【００３９】
また、時系列データ数に応じて、推定が必要なパラメータ数を変更してもよい。例えば、時系列データ数が少ないほど推定が必要なパラメータを少なくし、時系列データ数が多いほど推定が必要なパラメータを多くしてもよい。この場合、十分な時系列データが格納されていなくても、パラメータの推定誤差を抑制することができる。
【００４０】
また、センサ３０が検出した先端位置ｐＥ，０と基準位置とのずれが閾値未満の時系列データを使用しないことで、容量を低減することができる。また、演算量を低減することができる。センサ３０が検出した先端位置ｐＥ，０と基準位置とのずれが閾値以上となった場合に、位置ずれを補正することで、演算量を低減することができる。
【００４１】
上記例において、センサ３０が物品５０の先端位置を検出しているが、それに限られない。例えば、物品５０の他の位置を検出してもよく、アームロボット１０のリンクのいずれかの位置を検出してもよい。ただし、アームロボット１０の先端位置や、物品５０の先端位置の位置ずれ量が大きくなるため、アームロボット１０の先端位置や物品５０の先端位置を検出することが好ましい。また、各リンクを一直線に伸ばした状態では、各リンクの伸縮が相殺されることなく加算され、位置ずれが最も大きくなる。そこで、アームロボット１０が各リンクを一直線に伸ばした場合の先端位置や物品５０の先端位置を検出することがより好ましい。測長論の観点（アッベの原理）からも、各リンクを一直線に伸ばした状態で先端位置や物品５０の先端位置を検出することが好ましい。
【００４２】
上記例において、センサ３０が、所定姿勢におけるアームロボットの所定位置、または所定姿勢においてアームロボットが把持する物品の所定位置を検出するセンサの一例として機能する。推定部４２が、アームロボットが所定姿勢をとる場合にセンサによって検出される位置の時系列データを用いて、所定姿勢における位置ずれ量を推定する推定部の一例として機能する。補正値算出部４３および制御部２０が、推定部が推定した位置ずれ量に基づいて、アームロボットの位置ずれを補正する補正部の一例として機能する。
【００４３】
図６（ａ）は、演算部４０のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。図６（ａ）を参照して、演算部４０は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、記憶装置１０３、表示装置１０４等を備える。ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０１は、中央演算処理装置である。
【００４４】
ＣＰＵ１０１は、１以上のコアを含む。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１０２は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラム、ＣＰＵ１０１が処理するデータなどを一時的に記憶する揮発性メモリである。記憶装置１０３は、不揮発性記憶装置である。記憶装置１０３として、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリなどのソリッド・ステート・ドライブ（ＳＳＤ）、ハードディスクドライブに駆動されるハードディスクなどを用いることができる。記憶装置１０３は、補正プログラムを記憶している。表示装置１０４は、液晶ディスプレイ、エレクトロルミネッセンスパネルなどであり、判定結果を表示する。なお、本実施例においては演算部４０の各部は、プログラムの実行によって実現されているが、専用の回路などのハードウェアを用いてもよい。
【００４５】
（変形例１）
図６（ｂ）は、変形例にかかる作業システムについて例示する図である。上記各例においては、演算部４０は、センサ３０から時系列データを取得している。これに対して、演算部４０の機能を有するサーバ２０２が、インターネットなどの電気通信回線２０１を通じてセンサ３０からデータを取得してもよい。この場合、演算部４０は、算出した補正値を、電気通信回線２０１を介して制御部２０に送信する。
【００４６】
以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【００４７】
１０  アームロボット
１１  リンク
１２  関節
２０  制御部
３０  センサ
４０  演算部
５０  物品
６０  ワーク
１００  ロボットシステム
【図１】
2018001331.tif 000010
【図２】
2018001331.tif 000011
【図３】
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【図４】
2018001331.tif 000013
【図５】
2018001331.tif 000014
【図６】
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