(57)【要約】      （修正有）【課題】画像データに基づいて、対象物の位置をより不都合が少なく検出することができる新規な装置を提供する。【解決手段】位置検出装置１００は、演算処理部１１０、主記憶部１２０、参照データ記憶部１３０等を有し、画像データ取得部１１１が取得するデータは、ＲＧＢの画像データに加えて、画素の各位置でのＺ方向の距離を示すデータを含み、第一前処理部１１２は、処理の対象領域を決定するスペクトル解析部１１３による処理のための前処理を実行し、周期取得部１１４にて、例えば、パワースペクトルが最も高いピーク値となる周期を取得する。第二前処理部１１５は、概略位置決定部１１５ａや、サイズ検出部１１５ｂ、形状特徴量検出部１１５ｃ、および色ヒストグラム検出部１１５ｄ等を有し、概略位置決定部１１５ａは、周期取得部１１４で取得された周期に基づいて、対象物の概略位置を決定する。【選択図】図２
2018081063.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の対象物が撮影された画像データのスペクトル解析に基づいて、前記対象物が並ぶ周期を取得する周期取得部と、
前記周期に基づいて前記対象物の位置を検出する位置検出部と、
を備えた、位置検出装置。
【請求項２】
前記周期に基づいて前記対象物のサイズを算出するサイズ算出部と、
前記サイズ算出部による前記サイズの算出値とデータベースに記憶された複数の対象物のサイズの参照値との比較に基づいて、前記対象物を特定する対象物特定部と、
を備え、
前記位置検出部は、前記画像データにおける、前記対象物特定部によって特定された対象物の参照画像データによるパターンマッチングに基づいて、前記対象物の位置を算出する、請求項１に記載の位置検出装置。
【請求項３】
前記画像データから画像の形状特徴量を検出する形状特徴量検出部、を備え、
前記対象物特定部は、前記サイズの算出値と前記サイズの参照値との比較、および前記形状特徴量検出部による前記形状特徴量の検出値と複数の対象物の形状特徴量の参照値との比較に基づいて、前記対象物を特定する、請求項２に記載の位置検出装置。
【請求項４】
前記画像データから画像の色ヒストグラムを検出する色ヒストグラム検出部、を備え、
前記対象物特定部は、前記サイズの算出値と前記サイズの参照値との比較、および前記色ヒストグラム検出部による前記色ヒストグラムの検出値と複数の対象物の色ヒストグラムの参照値との比較に基づいて、前記対象物を特定する、請求項２に記載の位置検出装置。
【請求項５】
前記画像データにおいて処理の対象となる対象領域を決定する対象領域決定部と、
前記対象領域を四角形の複数の小領域に分割し、前記複数の小領域が一方向に沿って並ぶよう当該小領域を前記一方向と交差する方向にずらすことにより、当該対象領域の形状を四角形状に補正する対象領域補正部と、
を備え、
前記周期取得部は、前記対象領域補正部によって補正された前記対象領域のスペクトル解析により前記周期を取得する、請求項１〜４のうちいずれか一つに記載の位置検出装置。
【請求項６】
前記画像データにおいて前記対象物の区画を特定する区画特定部と、
前記画像データから前記区画内の画像を消去する画像消去部と、
を備え、
前記周期取得部は、前記画像消去部によって前記区画内の画像が消去された前記画像データのスペクトル解析により前記周期を取得する、請求項１〜４のうちいずれか一つに記載の位置検出装置。
【請求項７】
前記画像データは、３次元距離画像データであり、
前記対象領域決定部は、前記画像データに含まれる距離データに基づいて前記対象領域を決定する、請求項５に記載の位置検出装置。
【請求項８】
請求項１〜７のうちいずれか一つに記載の位置検出装置によって算出された前記対象物の位置に基づいて、前記対象物を処理する処理部、を備えた、処理装置。
【請求項９】
前記位置検出装置は、前記画像データにおける対象領域を決定する対象領域決定部と、
前記対象領域を四角形の複数の小領域に分割する対象領域分割部と、
を有し、
前記処理装置は、前記対象領域に対応した前記複数の対象物が一方向に沿って並ぶよう、前記小領域に対応した前記対象物を前記一方向と交差する方向に動かす可動部、を備えた、請求項８に記載の処理装置。
【請求項１０】
コンピュータを、前記周期取得部および前記位置検出部を備えた請求項１〜６のうちいずれか一つに記載の位置検出装置として機能させる、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、位置検出装置、処理装置、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、複数の商品が含まれる画像データに基づいて、商品を取り扱う装置が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平３−１９１４９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
例えば、画像データに基づいて、対象物の位置をより不都合が少なく検出することができる新規な装置が得られれば、有益である。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態の位置検出装置は、例えば、周期取得部と、位置検出部と、を備える。周期取得部は、複数の対象物が撮影された画像データのスペクトル解析に基づいて、対象物が並ぶ周期を取得する。位置検出部は、周期に基づいて対象物の位置を検出する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】図１は、実施形態の位置検出装置および処理装置を含むシステムの概略構成を示す模式的かつ例示的な斜視図である。
【図２】図２は、実施形態の位置検出装置の概略構成を示す例示的なブロック図である。
【図３】図３は、実施形態の位置検出装置が取り扱う複数の対象物の模式的かつ例示的な斜視図である。
【図４】図４は、実施形態の位置検出装置によって決定された図３の複数の対象物に対応した対象領域の画像を示す模式的かつ例示的な説明図である。
【図５】図５は、図３，４の場合における対象領域の画像データに対する実施形態の位置検出装置によるスペクトル解析の結果を示すグラフである。
【図６】図６は、実施形態の位置検出装置が取り扱う複数の対象物の模式的かつ例示的な斜視図であって、図３とは異なる状態を示す図である。
【図７】図７は、実施形態の位置検出装置によって決定された図６の複数の対象物に対応した対象領域の画像を示す模式的かつ例示的な説明図である。
【図８】図８は、図６，７の場合における対象領域の画像データに対する実施形態の位置検出装置によるスペクトル解析の結果を示すグラフである。
【図９】図９は、実施形態の位置検出装置の対象領域補正部による画像の補正を示す説明図である。
【図１０】図１０は、実施形態の位置検出装置により図４の画像から区画内の画像が消去された対象領域の画像を示す模式的かつ例示的な説明図である。
【図１１】図１１は、実施形態の位置検出装置における処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、本発明の例示的な実施形態が開示される。以下に示される実施形態の構成や制御（技術的特徴）、ならびに当該構成や制御によってもたらされる作用および結果（効果）は、一例である。また、以下に例示される複数の実施形態および変形例には、同様の構成要素が含まれている。以下、同様の構成要素には共通の符号が付与され、重複する説明が省略される。
【０００８】
図１は、ピッキングシステム１の概略構成を示す斜視図である。図１に示されるように、ピッキングシステム１は、ピッキング装置２０、制御装置２３、センサ２４、および位置検出装置１００を含んでいる。
【０００９】
ピッキング装置２０は、可動部材２１と、把持機構２２とを有している。ピッキング装置２０は、把持機構２２によって対象物５を把持した状態で可動部材２１を動かすことにより、対象物５を搬送する。ピッキング装置２０は、例えば多関節型のロボットアームであり、把持機構２２は、例えばバキュームチャックであるが、これには限定されない。ピッキング装置２０は、処理装置の一例である。可動部材２１および把持機構２２は、処理部の一例である。
【００１０】
容器６内では、複数の対象物５が多段に積まれており、各段では、複数の対象物５が縦横に並べて収容されている。容器６は、例えば箱や、コンテナ、パレット等であり、対象物５は、例えば箱形のパッケージに収容された商品であるが、これには限定されない。なお、以下では、便宜上、各段で対象物５が並んでいる方向をＸ方向およびＹ方向とし、対象物５が積まれている方向をＺ方向とする。
【００１１】
ピッキング装置２０は、アクチュエータ（不図示）を有している。制御装置２３は、アクチュエータを電気的に制御することにより、ピッキング装置２０の作動を制御する。アクチュエータは、例えばモータや、モータ付きポンプ、ソレノイド、ソレノイド付き電磁弁等であるが、これには限定されない。
【００１２】
制御装置２３は、位置検出装置１００から取得した位置データに基づいて、把持機構２２が所定位置に移動するよう、アクチュエータを制御する。位置検出装置１００により検出される位置データは、対象物５の位置を示してもよいし、把持機構２２の位置を示してもよい。把持機構２２は、処理部の一例である。
【００１３】
位置検出装置１００は、センサ２４によって取得された画像データに基づいて、対象物５の位置を検出する。位置検出装置１００は、例えばコンピュータや、ボード等である。位置検出装置１００の構成および作動については後述する。
【００１４】
センサ２４は、例えば、３次元距離画像センサ（ＲＧＢ−Ｄセンサ）である。すなわち、センサ２４は、画像データとともに、距離データを出力することができる。なお、センサ２４は、ＣＭＯＳイメージセンサや、ＣＣＤイメージセンサ等の画像センサ（カメラ）であってもよい。また、ピッキングシステム１は、センサ２４として、複数のセンサを含んでもよいし、画像を取得するセンサとは別に、距離を取得するセンサを含んでもよい。また、センサ２４あるいは対象物５（容器６）が移動可能に構成され、センサ２４が複数の対象物５をスキャンしながら画像データを取得してもよい。
【００１５】
図２は、位置検出装置１００の概略構成を示すブロック図である。図２に示されるように、位置検出装置１００は、演算処理部１１０や、主記憶部１２０、参照データ記憶部１３０等を有している。演算処理部１１０は、例えば、central  processing  unit（ＣＰＵ）やコントローラ等であり、主記憶部１２０は、例えば、read  only  memory（ＲＯＭ）や、random  access  memory（ＲＡＭ）等であり、参照データ記憶部１３０は、例えば、hard  disk  drive（ＨＤＤ）や、solid  state  drive（ＳＳＤ）、フラッシュメモリ等である。参照データ記憶部１３０は、補助記憶装置の一例である。参照データ記憶部１３０は、データベースの一例である。
【００１６】
演算処理部１１０による演算処理や制御は、ソフトウエアによって実行されてもよいし、ハードウエアによって実行されてもよい。また、演算処理部１１０による演算処理や制御には、ソフトウエアによる演算処理や制御とハードウエアによる演算処理や制御とが含まれてもよい。ソフトウエアによる処理の場合にあっては、演算処理部１１０は、ＲＯＭや、ＨＤＤ、ＳＳＤ、フラッシュメモリ等に記憶されたプログラム（アプリケーション）を読み出して実行する。演算処理部１１０は、プログラムにしたがって動作することにより、演算処理部１１０に含まれる各部、すなわち、画像データ取得部１１１や、第一前処理部１１２、スペクトル解析部１１３、周期取得部１１４、第二前処理部１１５、候補選定部１１６、対象物決定部１１７、位置決定部１１８、およびデータ出力制御部１１９等として、機能する。この場合、プログラムには、上記各部に対応するモジュールが含まれる。
【００１７】
プログラムは、それぞれインストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭや、ＦＤ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ、ＵＳＢメモリ等の、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供されうる。また、プログラムは、通信ネットワークに接続されたコンピュータの記憶部に記憶され、ネットワーク経由でダウンロードされることによって導入されうる。また、プログラムは、ＲＯＭ等に予め組み込まれてもよい。
【００１８】
また、演算処理部１１０の全部あるいは一部がハードウエアによって構成される場合、演算処理部１１０には、例えば、field  programmable  gate  array（ＦＰＧＡ）や、application  specific  integrated  circuit（ＡＳＩＣ）等が含まれうる。
【００１９】
画像データ取得部１１１は、センサ２４から、画像データを取得する。センサ２４が３次元距離画像センサである場合、画像データ取得部１１１が取得するデータには、例えば、ＲＧＢの画像データに加えて、画素の各位置でのＺ方向の距離（位置）を示すデータを含む。３次元距離画像データは、３次元点群データや、３次元点群画像データとも称されうる。
【００２０】
第一前処理部１１２は、スペクトル解析部１１３による処理のための前処理を実行する。第一前処理部１１２は、対象領域決定部１１２ａや、対象領域補正部１１２ｂ、区画特定部１１２ｃ、画像消去部１１２ｄ等を有する。
【００２１】
対象領域決定部１１２ａは、取得された画像データのうち、スペクトル解析部１１３による処理の対象領域を決定する。
【００２２】
図３は、複数の対象物５の斜視図である。図３に示されるように、複数段に積まれた対象物５を、上方に設けられたセンサ２４によって撮影した画像データには、上段に位置された複数の対象物５の上面５ａを含む領域Ａｕ（点群）と、下段に位置された複数の対象物５の上面５ａを含む領域Ａｌ（点群）と、が含まれる。このような場合、対象領域決定部１１２ａは、より上方の領域Ａｕを、対象領域とする。これは、図１に示されるように、把持機構２２が対象物５の上方に位置されているため、上段に位置されている対象物５から先に取り出す方が、対象物５のピッキングおよび搬送をより円滑に実行できるからである。
【００２３】
具体的に、対象領域決定部１１２ａは、画像データに、例えば、第一の高さの所定範囲内に閾値を超える数の画素（点群、領域Ａｌに対応する画素）が含まれ、かつ、第一の高さよりも高い第二の高さの所定範囲内に閾値を超える数の画素（点群、領域Ａｕに対応する画素）が含まれている場合にあっては、より高い位置にある第二の高さの所定範囲内の領域Ａｕを、対象領域に決定する。
【００２４】
図４は、図３の場合に対象領域として決定された領域Ａｕの二次元画像Ｉｍである。このように、画像Ｉｍには、対象物５の境界線５ｂと、上面５ａに描かれた画像Ｉｍ１（例えば、文字や模様等）とが、含まれている。境界線５ｂは、例えば、光源（不図示）からの光によって生じた対象物５の影である。
【００２５】
図５は、図３，４の場合における対象領域の画像データに対するスペクトル解析の結果を示すグラフである。図５の横軸は空間周波数であり、縦軸はパワースペクトルである。スペクトル解析部１１３は、領域Ａｕの二次元画像Ｉｍのデータに対して、スペクトル解析を実行する。これにより、図５に例示されるような結果が得られる。スペクトル解析は、例えば、フーリエ変換（離散フーリエ変換）や、コサイン変換（離散コサイン変換）等である。周期取得部１１４は、スペクトル解析の結果において、例えば、周期の所定範囲内においてパワースペクトルが最も高いピーク値となる周期Ｐ１、すなわち、図５におけるパワースペクトルが最も高いピーク値となる空間周波数ｆ１に対応する周期Ｐ１（＝１／ｆ１）を取得する。図３，４に示されるように複数の対象物５が一定の間隔で並べられている場合にあっては、上述したように取得された対象領域の画像データのスペクトル解析の結果では、対象物５が並ぶ周期が最も高いピークとなる場合が多い。また、図３，４のように、互いに隣接した対象物５が密着している場合、図４に示されるように、対象物５の所定方向（Ｘ方向）の周期Ｐ１は、対象物の所定方向の幅Ｗ１（サイズ）と一致する。このような観点から、位置検出装置１００は、周期Ｐ１に基づいて複数の対象物５が並ぶ位置を推定することができる。
【００２６】
また、スペクトル解析部１１３は、多次元（二次元）フーリエ変換を実行してもよい。スペクトル解析部１１３は、例えば、対象物５が平面的に並ぶ互いに直交する２方向（Ｘ方向およびＹ方向）についてスペクトル解析を実行すれば、それら２方向における対象物５が並ぶ周期を取得できる場合がある。また、スペクトル解析部１１３は、方向を変更して複数回実行し、周期取得部１１４は、ピークが最も高くなる方向におけるスペクトル解析結果のピーク値を取得してもよい。
【００２７】
第一前処理部１１２に含まれる対象領域補正部１１２ｂ（図２）は、スペクトル解析部１１３による処理の対象領域を補正する。
【００２８】
図６は、複数の対象物５の斜視図であって、図３とは異なる状態を示す図である。図７は、図６の場合に対象領域として決定された領域Ａｕの二次元画像Ｉｍである。また、図８は、図６，７の場合における対象領域の画像データおよび補正された対象領域の画像データに対するスペクトル解析の結果を示すグラフである。図６に示されるように、複数の対象物５のうちいくつかの対象物５ｏがＹ方向にオフセットした状態でＸ方向に並んでいた場合、図７に示されるように、領域Ａｕの二次元画像Ｉｍにおいても、Ｙ方向にオフセットした部分Ｉｍｏが含まれる。このような場合のスペクトル解析結果は、図８に破線で示されるように、ピークが鈍る場合がある。この場合、周期取得部１１４による推定精度が低下する虞がある。
【００２９】
図９は、対象領域補正部１１２ｂによる画像の補正を示す説明図である。対象領域として決定された領域Ａｕが四角形状では無く、Ｘ方向またはＹ方向に凹凸が生じていた場合、対象領域補正部１１２ｂは、領域Ａｕの二次元画像Ｉｍを、四角形状の複数の小領域Ｉｍｓ１〜Ｉｍｓ３に分割する。小領域Ｉｍｓ１〜Ｉｍｓ３は、いずれもＸ方向およびＹ方向に沿った辺を有した四角形である。そして、対象領域補正部１１２ｂは、他の小領域Ｉｍｓ１，Ｉｍｓ３よりもＹ方向にオフセットした小領域Ｉｍｓ２を、Ｓ方向（Ｙ方向の反対方向）にオフセットすることにより、小領域Ｉｍｓ１〜Ｉｍｓ３がＸ方向に並び（整列され）、領域Ａｕが四角形状になるように補正する。このような補正により、図８の実線で示されるように、ピークが鋭くなり、周期取得部１１４による推定精度を向上できる場合がある。
【００３０】
また、対象領域補正部１１２ｂによる補正は、補正前の領域Ａｕの二次元画像Ｉｍに対する最小外接四角形ＥＱと、凸胞ＣＨ（コンベックスハル）との比較に基づいて行われてもよい。これにより、対象領域補正部１１２ｂは、例えば、最小外接四角形ＥＱと凸胞ＣＨとの間にＹ方向の差分が生じている小領域Ｉｍｓ１，Ｉｍｓ３（補正により動かす小領域）と、差分が生じていない小領域Ｉｍｓ２（補正により動かさない領域）とを、区別することができる。
【００３１】
同様の効果は、対象物５を実際に整列することによっても得られる。この場合、図６，７に示されるような対象物５のオフセットが検出された場合、位置検出装置１００は、制御装置２３に、ずれが生じている位置およびずれ量を示すデータを出力する。制御装置２３は、位置検出装置１００から取得したデータに基づいて、ずれた小領域Ｉｍｓ２に対応する対象物５ｏが、図６，７のＳ方向（Ｙ方向の反対方向）、に移動するよう可動部材２１を制御し、複数の対象物５をＸ方向に整列する。なお、このような制御装置２３の制御に基づくピッキング装置２０の整列作動は、対象物５の位置や形状に基づいて実行できるので、対象物５が何かを未だ特定できていない段階でも可能である。また、ピッキング装置２０は、対象物５を押す部分は、把持機構２２であってもよいし把持機構２２とは別の部位や部材であってもよい。対象領域補正部１１２ｂは、対象領域分割部の一例であり、可動部材２１は、可動部の一例である。
【００３２】
また、図４，７に示されるように、対象領域として決定された領域Ａｕの二次元画像Ｉｍに、上面５ａに描かれた画像Ｉｍ１（例えば、文字や模様等）が含まれていた場合、画像Ｉｍ１における画像の周期性が、対象物５の周期の検出の障害となる虞がある。そこで、第一前処理部１１２は、図２に示されるように、区画特定部１１２ｃと画像消去部１１２ｄとを有している。区画特定部１１２ｃは、対象物５の境界線５ｂ（区画）を特定する。境界線５ｂの特定にあたり、区画特定部１１２ｃは、領域Ａｕの画像をＹＣ分離、すなわち、輝度信号と色信号とに分離し、輝度値が低い部分を、境界線５ｂとしてもよい。また、画像消去部１１２ｄは、特定された境界線５ｂ内の画像Ｉｍ１を消去する。図１０は、図４において上面５ａに描かれた画像Ｉｍ１が消去された二次元画像Ｉｍを示す図である。このような、対象領域として決定された領域Ａｕの二次元画像Ｉｍを補正することにより、周期取得部１１４による推定精度を向上できる場合がある。なお、画像消去部１１２ｄも、対象領域補正部の一例であると言える。
【００３３】
第二前処理部１１５（図２）は、パターンマッチングのための前処理、あるいは当該パターンマッチングに用いる参照データ（参照値、候補）を選定するための前処理を実行する。位置検出装置１００は、周期取得部１１４によって取得された周期に基づいて、対象物５の位置やサイズを検出することができる。しかしながら、本実施形態では、対象物５の位置やサイズの検出精度をより一層高めるため、候補選定部１１６は、参照データ記憶部１３０に予め記憶されている複数の対象物５の参照データと、センサ２４の検出結果に基づいて得られたデータ（以下、検出データと称する）とを比較することにより、複数の対象物５の参照データの中から、検出データとの類似度が高い候補を選定する。そして、対象物決定部１１７および位置決定部１１８は、選定された候補の参照データと、画像データ取得部１１１によって取得された画像データ（対象領域の画像データ）とを比較することにより、マッチング度が所定の閾値以上である場合に、当該候補を、処理対象である対象物５として特定するとともに、当該候補の参照データとのマッチング度が高い位置を、対象物５の位置として決定する。なお、参照データ記憶部１３０は、位置検出装置１００外に設けられてもよい。この場合、演算処理部１１０は、参照データを、通信ネットワークを経由して取得することができる。
【００３４】
第二前処理部１１５は、概略位置決定部１１５ａや、サイズ検出部１１５ｂ、形状特徴量検出部１１５ｃ、および色ヒストグラム検出部１１５ｄ等を有している。
【００３５】
概略位置決定部１１５ａは、周期取得部１１４で取得された周期Ｐ１（図４参照）に基づいて、対象物５の概略位置を決定する。例えば、対象物５の位置（代表位置）を二次元画像Ｉｍにおける境界線５ｂの区画の中心（重心）とする場合、Ｘ方向に沿った対象物５の列において、Ｘ方向の両端部に位置された対象物５の代表位置は、Ｘ方向の境界線５ｂから距離（Ｐ１）／２（すなわち半周期）離れた位置である。また、Ｘ方向に沿った対象物５の列において、対象物５（の代表位置）は、Ｘ方向に周期Ｐ１（ピッチＰ１）で並ぶ。概略位置決定部１１５ａは、位置検出部の一例である。
【００３６】
サイズ検出部１１５ｂは、上述したように、周期Ｐ１と略同じ値として、幅Ｗ１（サイズ、図４参照）を検出することができる。なお、対象物５間に仕切りがもうけられているような場合にあっては、幅Ｗ１は、周期Ｐ１よりも小さくなる。
【００３７】
形状特徴量検出部１１５ｃは、対象領域として決定された領域Ａｕの二次元画像Ｉｍにおいて、例えば、境界線５ｂの区画毎に、形状特徴量を検出する。形状特徴量は、例えば、区画毎の形状、大きさ、縦横比等の一般的なスペックや、局所特徴量（例えばブロッブ特徴量や、コーナー特徴量、ＯＲＢ特徴量、ＡＫＡＺＥ特徴量等）を、含みうる。
【００３８】
色ヒストグラム検出部１１５ｄは、対象領域として決定された領域Ａｕの二次元画像Ｉｍにおいて、例えば、境界線５ｂの区画毎に、色ヒストグラムを検出する。
【００３９】
参照データ記憶部１３０は、複数の対象物５のそれぞれについて、幅Ｗ１（サイズ）の参照データや、形状特徴量の参照データ、色ヒストグラムの参照データ、およびパターンマッチングに用いる画像の参照データ（参照画像データ、テンプレート）等を、記憶している。
【００４０】
候補選定部１１６は、サイズの検出データ、形状特徴量の検出データ、および色ヒストグラムの検出データと、それぞれに対応する参照データとを比較することにより、類似度が最も高い対象物５を候補として選定する。
【００４１】
一例として、参照データは、サイズの範囲毎に区分されている。その場合、候補選定部１１６は、検出データを、サイズの検出データに対応する区分に含まれる参照データと比較すればよい。これにより、比較する参照データの数を減らすことができるため、候補選定部１１６は、処理をより迅速に実行することができる。
【００４２】
また、候補選定部１１６は、複数のパラメータを多次元ベクトル化する公知の手法に基づいて類似度を算出し、複数の参照データのうち類似度が最も高い対象物５を候補として選定する。候補選定部１１６は、対象物特定部の一例である。
【００４３】
対象物決定部１１７および位置決定部１１８は、候補として選定された対象物５の画像データを、参照データ記憶部１３０から、参照画像データとして取得する。そして、対象物決定部１１７および位置決定部１１８は、対象領域として決定された領域Ａｕの二次元画像Ｉｍに対して、当該参照画像データを用いたパターンマッチングを実行する。例えば、位置決定部１１８は、概略位置決定部１１５ａで取得された概略位置の近傍の複数の位置で参照画像データを例えば渦巻き状にスキャンしながら、各位置でパターンマッチングを実行する。位置決定部１１８は、類似度が所定値以上でありかつ最も高い位置を、対象物５の位置として決定する。また、対象物決定部１１７は、パターンマッチングによって得られた類似度が所定値以上である場合に、当該候補を対象物５であると決定する。対象物決定部１１７および位置決定部１１８は、パターンマッチング処理部とも称されうる。位置決定部１１８は、位置検出部の一例である。
【００４４】
データ出力制御部１１９は、制御装置２３に、位置決定部１１８によって検出された位置のデータや、対象領域補正部１１２ｂによって検出されたずれが生じている位置およびずれ量を示すデータ等を、出力する。
【００４５】
図１１は、位置検出装置１００における処理の手順を示すフローチャートである。図１１に示されるように、演算処理部１１０は、まず、画像データ取得部１１１として機能し、センサ２４から画像データを取得する（Ｓ１０）。
【００４６】
次に、演算処理部１１０は、対象領域決定部１１２ａとして機能し、画像データのうち対象領域を決定する（Ｓ１１）。
【００４７】
次に、演算処理部１１０は、スペクトル解析部１１３、周期取得部１１４、およびサイズ検出部１１５ｂとして機能し、対象領域のスペクトル解析の結果に基づいて対象物５のサイズを検出する（Ｓ１２）。
【００４８】
ここで、Ｓ１２により、所定の条件を満たすサイズあるいは周期が検出できなかった場合（Ｓ１３でＮｏ）、その時点までのＳ１５による補正あるいはピーク変更の実施回数が閾値Ｎｔｈ（例えば５回）より少ないことを条件として（Ｓ１４でＹｅｓ）、演算処理部１１０は、対象領域補正部１１２ｂ若しくは画像消去部１１２ｄとして機能して対象領域を補正する。あるいは、演算処理部１１０は、周期取得部１１４として機能して別のピーク値、すなわちピークとなる異なる周期を、対象物５の周期とする（Ｓ１５）。この場合、補正された対象領域または周期について、Ｓ１２以降が実行される。なお、Ｓ１４でＮｏの場合、一連の演算処理を終了する。
【００４９】
Ｓ１３において、所定の条件を満たすサイズが検出できた場合（Ｓ１３でＹｅｓ）、演算処理部１１０は、形状特徴量検出部１１５ｃおよび色ヒストグラム検出部１１５ｄとして機能し、画像データの対象領域における形状特徴量および色ヒストグラムを検出する（Ｓ１６）。
【００５０】
次に、演算処理部１１０は、候補選定部１１６として機能し、サイズや、形状特徴量、色ヒストグラム等について、検出データと参照データとを比較し、複数の対象物５のうち、類似度が所定値以上でありかつ最も類似度が高い対象物５を、候補として選定する（Ｓ１７）。
【００５１】
Ｓ１７において、候補選定部１１６が所定の条件を満たす候補を選定できなかった場合（Ｓ１８でＮｏ）、Ｓ１５の実施回数が閾値Ｎｔｈより少ないことを条件として（Ｓ１４でＹｅｓ）、演算処理部１１０は、対象領域補正部１１２ｂ若しくは画像消去部１１２ｄとして機能して対象領域を補正する。あるいは、演算処理部１１０は、周期取得部１１４として機能して別のピーク値、すなわちピークとなる異なる周期を、対象物５の周期とする（Ｓ１５）。この場合、補正された対象領域または周期について、Ｓ１２以降が実行される。
【００５２】
Ｓ１７において、候補選定部１１６が所定の条件を満たす候補を選定できた場合（Ｓ１８でＹｅｓ）、演算処理部１１０は、対象物決定部１１７および位置決定部１１８として機能し、候補の参照画像データによるパターンマッチングを実行する（Ｓ１９）。
【００５３】
Ｓ１９において、所定のマッチング条件が満たされた場合（Ｓ２０でＹｅｓ）、対象物決定部１１７は、マッチング条件を満たした候補を対象物５であると決定し、位置決定部１１８は、マッチング条件を満たしかつ最も類似度が高い位置を、対象物５の位置として決定する（Ｓ２１）。
【００５４】
他方、Ｓ２０において、所定のマッチング条件が満たされなかった場合（Ｓ２０でＮｏ）、Ｓ１５の実施回数が閾値Ｎｔｈより少ないことを条件として（Ｓ１４でＹｅｓ）、演算処理部１１０は、対象領域補正部１１２ｂ若しくは画像消去部１１２ｄとして機能して対象領域を補正する。あるいは、演算処理部１１０は、周期取得部１１４として機能して別のピーク値、すなわちピークとなる異なる周期を、対象物５の周期とする（Ｓ１５）。この場合、補正された対象領域または周期について、Ｓ１２以降が実行される。
【００５５】
Ｓ１５において、対象領域補正部１１２ｂ若しくは画像消去部１１２ｄ、または周期取得部１１４は、Ｓ１３でＮｏの場合、Ｓ１８でＮｏの場合、およびＳ２０でＮｏの場合のそれぞれについて異なる処理を実行してもよい。
【００５６】
以上、説明したように、本実施形態では、周期取得部１１４が、画像データのスペクトル解析結果に基づいて、対象物５が並ぶ周期を取得し、概略位置決定部１１５ａおよび位置決定部１１８が、当該周期に基づいて対象物５の位置を検出する。よって、本実施形態によれば、例えば、並べられた複数の対象物５の周期やサイズを、より容易にあるいはより迅速に取得することができる。
【００５７】
また、本実施形態では、位置決定部１１８（位置検出部）は、画像データにおける、候補選定部１１６（対象物特定部）によって候補として選定された対象物５の参照画像データによるパターンマッチングに基づいて、対象物５の位置を検出する。よって、本実施形態によれば、例えば、対象物５の位置を、より精度良く検出することができる。
【００５８】
また、本実施形態では、候補選定部１１６（対象物特定部）は、画像データから得られた形状特徴量の検出データと、参照データ記憶部１３０に記憶された形状特徴量の参照データとの比較に基づいて、対象物５の候補を決定する。よって、本実施形態によれば、例えば、対象物５（の候補）を、より精度良く特定することができる。
【００５９】
また、本実施形態では、候補選定部１１６（対象物特定部）は、画像データから得られた色ヒストグラムの検出データと、参照データ記憶部１３０に記憶された色ヒストグラムの参照データとの比較に基づいて、対象物５の候補を決定する。よって、本実施形態によれば、例えば、対象物５（の候補）を、より精度良く特定することができる。
【００６０】
また、本実施形態では、対象領域補正部１１２ｂは、領域Ａｕ（対象領域）を四角形の複数の小領域Ｉｍｓ１〜Ｉｍｓ３に分割し、複数の小領域Ｉｍｓ１〜Ｉｍｓ３が一方向に沿って並ぶよう当該小領域Ｉｍｓ１〜Ｉｍｓ３を一方向と交差する方向にずらすことにより、当該領域Ａｕの形状を四角形状に補正する。よって、本実施形態によれば、例えば、周期を得るためのスペクトル解析をより精度良く実行できる。
【００６１】
また、本実施形態では、画像データは、３次元距離画像データであり、対象領域決定部１１２ａは、画像データに含まれる距離データに基づいて、対象領域を決定する。よって、本実施形態によれば、例えば、センサ２４と対象物５との距離によって処理対象が定まる場合に、より迅速にかつより適切に、対象領域を絞ることができる。
【００６２】
また、本実施形態では、小領域Ｉｍｓ１〜Ｉｍｓ３に対応した対象物５ｏを、ピッキング装置２０の可動部材２１が動かすことにより整列する。よって、本実施形態によれば、例えば、周期を得るためのスペクトル解析をより精度良く実行できる。
【００６３】
以上、本発明の実施形態を例示したが、上記実施形態は一例であって、発明の範囲を限定することは意図していない。上記実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、組み合わせ、変更を行うことができる。これら実施形態は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。また、各構成や形状等のスペック（構造や、種類、方向、形状、大きさ、長さ、幅、厚さ、高さ、数、配置、位置、材質等）は、適宜に変更して実施することができる。例えば、処理装置は、例えば、印刷や、印字、ラベル等の貼付、包装、塗装、加工、部品等の取付等、ピッキング（把持、搬送）以外の処理を実行する装置であってもよい。
【符号の説明】
【００６４】
２１…可動部材（可動部、処理部）、２２…把持機構（処理部）、１００…位置検出装置、１１２ａ…対象領域決定部、１１２ｂ…対象領域補正部（対象領域分割部）、１１２ｃ…区画特定部、１１２ｄ…画像消去部（対象領域補正部）、１１４…周期取得部、１１５ａ…概略位置決定部（位置検出部）、１１５ｂ…サイズ検出部、１１５ｃ…形状特徴量検出部、１１５ｄ…色ヒストグラム検出部、１１６…候補選定部（対象物特定部）、１１８…位置決定部（位置検出部）。
【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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