(57)【要約】【課題】物流現場における自動化を実現することができるピッキングシステムを提供することを目的としている。【解決手段】登録装置は、少なくともピッキング対象物の基準三次元形状が予め記憶されているデータベースと、  データベースに記憶されているピッキング対象物の基準三次元形状と、計測装置によって計測された所定の対象物の三次元形状とを照合する照合手段（ステップＳ３，ステップＳ４）と、  照合手段（ステップＳ３，ステップＳ４）にて照合された照合結果が、予め定められた範囲外であれば、計測装置によって計測された所定の対象物の三次元形状を基準三次元形状としてデータベースに記憶するよう促す記憶推奨手段（ステップＳ７）と、を備えている。【選択図】図３
2019038047.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の対象物をピッキングするロボットと、
前記ロボットを制御する制御装置と、
前記所定の対象物の三次元形状を計測する計測装置と、
登録装置と、を備え、
前記登録装置は、
少なくともピッキング対象物の基準三次元形状が予め記憶されている記憶手段と、
前記記憶手段に記憶されているピッキング対象物の基準三次元形状と、前記計測装置によって計測された前記所定の対象物の三次元形状とを照合する照合手段と、
前記照合手段にて照合された照合結果が、予め定められた範囲外であれば、前記計測装置によって計測された前記所定の対象物の三次元形状を基準三次元形状として前記記憶手段に記憶するよう促す記憶推奨手段と、を備えてなるピッキングシステム。
【請求項２】
前記記憶手段は、前記ピッキング対象物の把持に関する情報が予め記憶されており、
前記登録装置は、
前記照合手段にて照合された照合結果が、予め定められた範囲内であれば、前記ロボットの実稼働前に行うロボット調整段階の場合、前記記憶手段に記憶されている前記ピッキング対象物の把持に関する情報を提案する提案手段をさらに備えてなる請求項１に記載のピッキングシステム。
【請求項３】
前記記憶手段は、前記ピッキング対象物の把持に関する情報が予め記憶されており、
前記登録装置は、
前記照合手段にて照合された照合結果が、予め定められた範囲外であれば、前記ロボットの実稼働前に行うロボット調整段階の場合、前記記憶手段に記憶されている前記ピッキング対象物の把持に関する情報の確認又は再設定を促し、該確認又は再設定の結果を当該ピッキング対象物の基準三次元形状の派生例として前記記憶手段に記憶させる再調整登録手段と、をさらに備えてなる請求項１又は２に記載のピッキングシステム。
【請求項４】
前記記憶手段は、前記ピッキング対象物の把持に関する情報が予め記憶されており、
前記登録装置は、
前記照合手段にて照合された照合結果が、予め定められた範囲内であれば、前記ロボットの稼動を行うロボット稼動段階の場合、前記記憶手段に記憶されている前記ピッキング対象物の把持に関する情報を前記制御装置に出力する出力手段をさらに備えてなる請求項１〜３の何れか１項に記載のピッキングシステム。
【請求項５】
前記記憶手段は、前記ピッキング対象物の把持に関する情報が予め記憶されており、
前記登録装置は、
前記照合手段にて照合された照合結果が、予め定められた範囲外であれば、前記ロボットの稼動を行うロボット稼動段階の場合、前記記憶手段に記憶されている前記ピッキング対象物の把持に関する情報の確認を促し、必要に応じて該確認の結果を当該ピッキング対象物の基準三次元形状の派生例として前記記憶手段に記憶させる再稼動登録手段と、をさらに備えてなる請求項１〜４の何れか１項に記載のピッキングシステム。
【請求項６】
前記登録装置は、
前記記憶手段に記憶されている基準三次元形状同士を照合する記憶照合手段と、
前記記憶照合手段にて照合された照合結果が、予め定められた範囲内であれば、前記基準三次元形状同士を一つに集約するよう促す集約推奨手段と、をさらに備えてなる請求項１〜５の何れか１項に記載のピッキングシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ロボットハンドを備えたロボットにて物品を所定箇所から自動的に取り出し、所定の位置にセットするピッキングシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、製造現場などで、画像処理技術を用いた様々な自動化技術が利用されている。このような技術として、たとえば、画像処理により対象物の位置情報を認識し、認識した位置情報に基づいてロボットハンドを用いて対象物を把持し移動させる技術が知られている（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−１８８５６２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、昨今、通販等の大量の商品を扱う物流現場において、人的削減や時間短縮を目的として、上記のような技術を用いて自動化が図れないか否かの実験が行われている。
【０００５】
しかしながら、上記のような技術を用いるにあたって、ピッキング対象物の３次元形状を予めデータベース化しなければならないところ、物流現場においては、ピッキング対象物の種類が、数千〜数十万件という膨大な数に上り、このような膨大な数の３次元形状を予め全てデータベース化しておくことは非常に困難であるという問題があった。また、物流現場においては、衣服など畳み方によって形状が変わってしまうもの、又は、倉庫内の搬送中に形状が変わってしまうもの、或いは、衣類，レトルトパウチ等材質が柔らかく形状が変わってしまうもの、等の形状が安定していない物品を取り扱う場合も多く、このような物品をピッチキングする際、予めデータベース化しておいた形状と異なると、ピッキングできない可能性があるという問題もあった。それゆえ、物流現場においては、未だ自動化が実現できていないという問題があった。
【０００６】
そこで、本発明は、上記問題に鑑み、物流現場における自動化を実現することができるピッキングシステムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記本発明の目的は、以下の手段によって達成される。なお、括弧内は、後述する実施形態の参照符号を付したものであるが、本発明はこれに限定されるものではない。
【０００８】
請求項１の発明によれば、所定の対象物（例えば、図１に示す容器２ａ）をピッキングするロボット（３）と、
前記ロボット（３）を制御する制御装置（例えば、図１に示すロボット制御装置４）と、
前記所定の対象物（例えば、図１に示す容器２ａ）の三次元形状を計測する計測装置（例えば、図１に示すロボット制御装置４、カメラ５）と、
登録装置（６）と、を備え、
前記登録装置（６）は、
少なくともピッキング対象物（例えば、図２に示すテーブルＴＢＬのＴＢ１ａ）の基準三次元形状（例えば、図２に示すテーブルＴＢＬのＴＢ１ｂ）が予め記憶されている記憶手段（例えば、図１に示すピッキング対象物関連情報登録データベース６６）と、
前記記憶手段（例えば、図１に示すピッキング対象物関連情報登録データベース６６）に記憶されているピッキング対象物（例えば、図２に示すテーブルＴＢＬのＴＢ１ａ）の基準三次元形状（例えば、図２に示すテーブルＴＢＬのＴＢ１ｂ）と、前記計測装置（例えば、図１に示すロボット制御装置４、カメラ５）によって計測された前記所定の対象物（例えば、図１に示す容器２ａ）の三次元形状とを照合する照合手段（例えば、図３に示すステップＳ３，ステップＳ４）と、
前記照合手段（例えば、図３に示すステップＳ３，ステップＳ４）にて照合された照合結果が、予め定められた範囲外であれば、前記計測装置（例えば、図１に示すロボット制御装置４、カメラ５）によって計測された前記所定の対象物（例えば、図１に示す容器２ａ）の三次元形状を基準三次元形状として前記記憶手段（例えば、図１に示すピッキング対象物関連情報登録データベース６６）に記憶するよう促す記憶推奨手段（例えば、図１に示すステップＳ７）と、を備えてなることを特徴としている。
【０００９】
そして、請求項２の発明によれば、上記請求項１に記載のピッキングシステムにおいて、前記記憶手段（例えば、図１に示すピッキング対象物関連情報登録データベース６６）は、前記ピッキング対象物（例えば、図２に示すテーブルＴＢＬのＴＢ１ａ）の把持に関する情報（例えば、図２に示すテーブルＴＢＬのＴＢ１ｃ，ＴＢ１ｄ）が予め記憶されており、
前記登録装置（６）は、
前記照合手段（例えば、図４に示すステップＳ１１，ステップＳ１２）にて照合された照合結果が、予め定められた範囲内であれば、前記ロボット（３）の実稼働前に行うロボット調整段階の場合、前記記憶手段（例えば、図１に示すピッキング対象物関連情報登録データベース６６）に記憶されている前記ピッキング対象物（例えば、図２に示すテーブルＴＢＬのＴＢ１ａ）の把持に関する情報（例えば、図２に示すテーブルＴＢＬのＴＢ１ｃ，ＴＢ１ｄ）を提案する提案手段（例えば、図４に示すステップＳ１５）をさらに備えてなることを特徴としている。
【００１０】
また、請求項３の発明によれば、上記請求項１又は２に記載のピッキングシステムにおいて、前記記憶手段（例えば、図１に示すピッキング対象物関連情報登録データベース６６）は、前記ピッキング対象物（例えば、図２に示すテーブルＴＢＬのＴＢ１ａ）の把持に関する情報（例えば、図２に示すテーブルＴＢＬのＴＢ１ｃ，ＴＢ１ｄ）が予め記憶されており、
前記登録装置（６）は、
前記照合手段（例えば、図４に示すステップＳ１１，ステップＳ１２）にて照合された照合結果が、予め定められた範囲外であれば、前記ロボット（３）の実稼働前に行うロボット調整段階の場合、前記記憶手段（例えば、図１に示すピッキング対象物関連情報登録データベース６６）に記憶されている前記ピッキング対象物（例えば、図２に示すテーブルＴＢＬのＴＢ１ａ）の把持に関する情報（例えば、図２に示すテーブルＴＢＬのＴＢ１ｃ，ＴＢ１ｄ）の確認又は再設定を促し、該確認又は再設定の結果を当該ピッキング対象物（例えば、図２に示すテーブルＴＢＬのＴＢ１ａ）の基準三次元形状（例えば、図２に示すテーブルＴＢＬのＴＢ１ｂ）の派生例として前記記憶手段（例えば、図１に示すピッキング対象物関連情報登録データベース６６）に記憶させる再調整登録手段（例えば、図４に示すステップＳ１８）と、をさらに備えてなることを特徴としている。
【００１１】
さらに、請求項４の発明によれば、上記請求項１〜３の何れか１項に記載のピッキングシステムにおいて、前記記憶手段（例えば、図１に示すピッキング対象物関連情報登録データベース６６）は、前記ピッキング対象物（例えば、図２に示すテーブルＴＢＬのＴＢ１ａ）の把持に関する情報（例えば、図２に示すテーブルＴＢＬのＴＢ１ｃ，ＴＢ１ｄ）が予め記憶されており、
前記登録装置（６）は、
前記照合手段（例えば、図４に示すステップＳ１１，ステップＳ１２）にて照合された照合結果が、予め定められた範囲内であれば、前記ロボット（３）の稼動を行うロボット稼動段階の場合、前記記憶手段（例えば、図１に示すピッキング対象物関連情報登録データベース６６）に記憶されている前記ピッキング対象物（例えば、図２に示すテーブルＴＢＬのＴＢ１ａ）の把持に関する情報（例えば、図２に示すテーブルＴＢＬのＴＢ１ｃ，ＴＢ１ｄ）を前記制御装置（例えば、図１に示すロボット制御装置４）に出力する出力手段（例えば、図４に示すステップＳ１６）をさらに備えてなることを特徴としている。
【００１２】
そしてさらに、請求項５の発明によれば、上記請求項１〜４の何れか１項に記載のピッキングシステムにおいて、前記記憶手段（例えば、図１に示すピッキング対象物関連情報登録データベース６６）は、前記ピッキング対象物（例えば、図２に示すテーブルＴＢＬのＴＢ１ａ）の把持に関する情報（例えば、図２に示すテーブルＴＢＬのＴＢ１ｃ，ＴＢ１ｄ）が予め記憶されており、
前記登録装置（６）は、
前記照合手段（例えば、図４に示すステップＳ１１，ステップＳ１２）にて照合された照合結果が、予め定められた範囲外であれば、前記ロボット（３）の稼動を行うロボット稼動段階の場合、前記記憶手段（例えば、図１に示すピッキング対象物関連情報登録データベース６６）に記憶されている前記ピッキング対象物（例えば、図２に示すテーブルＴＢＬのＴＢ１ａ）の把持に関する情報（例えば、図２に示すテーブルＴＢＬのＴＢ１ｃ，ＴＢ１ｄ）の確認を促し、必要に応じて該確認の結果を当該ピッキング対象物（例えば、図２に示すテーブルＴＢＬのＴＢ１ａ）の基準三次元形状の派生例として前記記憶手段（例えば、図１に示すピッキング対象物関連情報登録データベース６６）に記憶させる再稼動登録手段（例えば、図４に示すステップＳ１９）と、をさらに備えてなることを特徴としている。
【００１３】
一方、請求項６の発明によれば、上記請求項１〜５の何れか１項に記載のピッキングシステムにおいて、前記登録装置（６）は、
前記記憶手段（例えば、図１に示すピッキング対象物関連情報登録データベース６６）に記憶されている基準三次元形状（例えば、図２に示すテーブルＴＢＬのＴＢ１ｂ）同士を照合する記憶照合手段（例えば、図５に示すステップＳ３０，ステップＳ３１）と、
前記記憶照合手段（例えば、図５に示すステップＳ３０，ステップＳ３１）にて照合された照合結果が、予め定められた範囲内であれば、前記基準三次元形状同士を一つに集約するよう促す集約推奨手段（例えば、図５に示すステップＳ３３）と、をさらに備えてなることを特徴としている。
【発明の効果】
【００１４】
次に、本発明の効果について、図面の参照符号を付して説明する。なお、括弧内は、後述する実施形態の参照符号を付したものであるが、本発明はこれに限定されるものではない。
【００１５】
請求項１に係る発明によれば、記憶手段（例えば、図１に示すピッキング対象物関連情報登録データベース６６）に記憶されているピッキング対象物（例えば、図２に示すテーブルＴＢＬのＴＢ１ａ）の基準三次元形状（例えば、図２に示すテーブルＴＢＬのＴＢ１ｂ）と、計測装置（例えば、図１に示すロボット制御装置４、カメラ５）によって計測された所定の対象物（例えば、図１に示す容器２ａ）の三次元形状とを照合手段（例えば、図３に示すステップＳ３，ステップＳ４）にして照合し、その照合結果が、予め定められた範囲外であれば、計測装置（例えば、図１に示すロボット制御装置４、カメラ５）によって計測された所定の対象物（例えば、図１に示す容器２ａ）の三次元形状を基準三次元形状として記憶手段（例えば、図１に示すピッキング対象物関連情報登録データベース６６）に記憶するよう促す記憶推奨手段（例えば、図３に示すステップＳ７）を備えているから、記憶手段（例えば、図１に示すピッキング対象物関連情報登録データベース６６）に記憶されていないものは、自動で判別し、追加で記憶することが可能となるから、従来のように、全てのピッキング対象物の３次元形状を予め記憶手段（例えば、図１に示すピッキング対象物関連情報登録データベース６６）に記憶させておく必要がなくなり、もって、物流現場における自動化を実現することができる。
【００１６】
また、請求項２に係る発明によれば、照合手段（例えば、図４に示すステップＳ１１，ステップＳ１２）にて照合された照合結果が、予め定められた範囲内であれば、ロボット（３）の実稼働前に行うロボット調整段階の場合、記憶手段（例えば、図１に示すピッキング対象物関連情報登録データベース６６）に記憶されているピッキング対象物（例えば、図２に示すテーブルＴＢＬのＴＢ１ａ）の把持に関する情報（例えば、図２に示すテーブルＴＢＬのＴＢ１ｃ，ＴＢ１ｄ）を提案する提案手段（例えば、図４に示すステップＳ１５）を備えているから、最適な把持の検証を容易に行うことができる。
【００１７】
そして、請求項３に係る発明によれば、照合手段（例えば、図４に示すステップＳ１１，ステップＳ１２）にて照合された照合結果が、予め定められた範囲外であれば、ロボット（３）の実稼働前に行うロボット調整段階の場合、記憶手段（例えば、図１に示すピッキング対象物関連情報登録データベース６６）に記憶されているピッキング対象物（例えば、図２に示すテーブルＴＢＬのＴＢ１ａ）の把持に関する情報（例えば、図２に示すテーブルＴＢＬのＴＢ１ｃ，ＴＢ１ｄ）の確認又は再設定を促し、該確認又は再設定の結果を当該ピッキング対象物（例えば、図２に示すテーブルＴＢＬのＴＢ１ａ）の基準三次元形状の派生例として記憶手段（例えば、図１に示すピッキング対象物関連情報登録データベース６６）に記憶させる再調整登録手段（例えば、図４に示すステップＳ１８）を備えているから、衣服など畳み方によって形状が変わってしまうもの、又は、倉庫内の搬送中に形状が変わってしまうもの、或いは、衣類，レトルトパウチ等材質が柔らかく形状が変わってしまうもの、等の形状が安定していない物品であっても、その物品に対する様々な形状を記憶することができるため、ピッキングできないという事態を低減することができ、もって、物流現場における自動化を実現することができることとなる。
【００１８】
さらに、請求項４に係る発明によれば、照合手段（例えば、図４に示すステップＳ１１，ステップＳ１２）にて照合された照合結果が、予め定められた範囲内であれば、ロボット（３）の稼動を行うロボット稼動段階の場合、記憶手段（例えば、図１に示すピッキング対象物関連情報登録データベース６６）に記憶されているピッキング対象物（例えば、図２に示すテーブルＴＢＬのＴＢ１ａ）の把持に関する情報（例えば、図２に示すテーブルＴＢＬのＴＢ１ｃ，ＴＢ１ｄ）を制御装置（例えば、図１に示すロボット制御装置４）に出力する出力手段（例えば、図４に示すステップＳ１６）を備えているから、最適なピッキング作業が実行されることとなる。
【００１９】
そしてさらに、請求項５に係る発明によれば、照合手段（例えば、図４に示すステップＳ１１，ステップＳ１２）にて照合された照合結果が、予め定められた範囲外であれば、ロボット（３）の稼動を行うロボット稼動段階の場合、記憶手段（例えば、図１に示すピッキング対象物関連情報登録データベース６６）に記憶されているピッキング対象物（例えば、図２に示すテーブルＴＢＬのＴＢ１ａ）の把持に関する情報（例えば、図２に示すテーブルＴＢＬのＴＢ１ｃ，ＴＢ１ｄ）の確認を促し、必要に応じて該確認の結果を当該ピッキング対象物（例えば、図２に示すテーブルＴＢＬのＴＢ１ａ）の基準三次元形状の派生例として記憶手段（例えば、図１に示すピッキング対象物関連情報登録データベース６６）に記憶させる再稼動登録手段（例えば、図４に示すステップＳ１９）をさらに備えているから、衣服など畳み方によって形状が変わってしまうもの、又は、倉庫内の搬送中に形状が変わってしまうもの、或いは、衣類，レトルトパウチ等材質が柔らかく形状が変わってしまうもの、等の形状が安定していない物品に対し、その物品に対する様々な形状を記憶することができるため、ピッキングできないという事態を低減することができ、もって、物流現場における自動化を実現することができることとなる。また、必要に応じて記憶するようにすれば、作業時に物品が欠損した等の不良品であった場合の形状までも記憶させずに済み、もって、記憶手段（例えば、図１に示すピッキング対象物関連情報登録データベース６６）の容量を削減することができる。
【００２０】
一方、請求項６に係る発明によれば、記憶手段（例えば、図１に示すピッキング対象物関連情報登録データベース６６）に記憶されている基準三次元形状同士を記憶照合手段（例えば、図５に示すステップＳ３０，ステップＳ３１）にて照合させた照合結果が、予め定められた範囲内であれば、該基準三次元形状同士を一つに集約するよう促す集約推奨手段（例えば、図５に示すステップＳ３３）を備えているから、記憶手段（例えば、図１に示すピッキング対象物関連情報登録データベース６６）に記憶されている形状の類似度が高いもの同士を集約することができ、もって、記憶手段（例えば、図１に示すピッキング対象物関連情報登録データベース６６）の肥大化を防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の一実施形態に係るピッキングシステムの概略全体図である。
【図２】同実施形態に係るピッキング対象物関連情報登録データベースに格納されているテーブルを示す図である。
【図３】ピッキング対象物の登録をする際の制御手順を示すフローチャート図である。
【図４】ピッキング対象物への把持指示についての制御手順を示すフローチャート図である。
【図５】同実施形態に係るピッキング対象物関連情報登録データベースの肥大化を防止する際の制御手順を示すフローチャート図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、本発明に係るピッキングシステムの一実施形態を、図面を参照して具体的に説明する。なお、以下の説明において、上下左右の方向を示す場合は、図示正面から見た場合の上下左右をいうものとする。
【００２３】
＜ピッキングシステムについて＞
図１に示すように、ピッキングシステム１は、ピッキング対象である複数の容器２ａ（図示では４本）が箱詰めされているワーク２と、このワーク２から複数の容器２ａを１本１本ピッキングし別の箱（図示せず）に移し変えるロボット３と、このロボット３を制御するロボット制御装置４と、容器２ａの３次元座標を示す３次元点群を取得できるカメラ５と、ワーク２から複数の容器２ａを１本１本ピッキングし別の箱（図示せず）に移し変える際に必要な情報が登録されている登録装置６と、で構成されている。
【００２４】
ロボット３は、床や壁等の設置面に固定される土台３０と、土台３０に対して基端が回転可能に連結されているロボットアーム部３１と、ロボットアーム部３１の先端に取り付けられ、容器２ａを吸着・挟み込み・支持等によって把持することができるロボットハンド３２とを備えている。
【００２５】
一方、ロボット制御装置４は、登録装置６より出力されるデータに基づきロボット３の稼動を制御すると共に、カメラ５にて取得した容器２ａの３次元座標を示す３次元点群を解析し容器２ａの３次元形状のデータを生成した上で、その生成した３次元形状のデータを登録装置６に出力するものである。
【００２６】
登録装置６は、ＣＰＵ６０と、マウスやキーボード、タッチパネル等にて外部から所定データを登録装置６に入力することができる入力部６１と、登録装置６外に所定データを出力することができる出力部６２と、所定のプログラム等を格納した書込み可能なフラッシュＲＯＭ等からなるＲＯＭ６３と、作業領域やバッファメモリ等として機能するＲＡＭ６４と、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）等からなる表示部６５と、ワーク２から複数の容器２ａを１本１本ピッキングし別の箱（図示せず）に移し変える際に必要な情報が格納されているピッキング対象物関連情報登録データベース６６と、で構成されている。
【００２７】
ところで、ピッキング対象物関連情報登録データベース６６には、図２に示すテーブルＴＢＬが格納されている。すなわち、テーブルＴＢＬには、ピッキング対象物（本実施形態においては、図１に示す容器２ａ）の内容（図示では、液体容器Ａ，液体容器Ｂ，液体容器Ｃ・・・と例示）（ＴＢ１ａ参照）が格納され、さらに、そのピッキング対象物の内容それぞれの三次元形状（図示では、液体容器Ａが円筒、液体容器Ｂが三角錐、液体容器Ｃが直方体・・・と例示）（ＴＢ１ｂ参照）が格納され、そしてさらに、そのピッキング対象物の内容それぞれを図１に示すロボット３のロボットハンド３２を用いて把持する際の把持位置（図示では、液体容器Ａが上面、液体容器Ｂが側面、液体容器Ｃが底面・・・と例示）（ＴＢ１ｃ参照）が格納され、またさらに、そのピッキング対象物の内容それぞれを図１に示すロボット３のロボットハンド３２を用いて把持する際の把持方法（図示では、液体容器Ａが吸着、液体容器Ｂが挟み込み、液体容器Ｃが支持・・・と例示）（ＴＢ１ｄ参照）が格納されている。
【００２８】
ここで、本発明の特徴とするところは、ピッキング対象物関連情報登録データベース６６に関するところであるため、この点、以下に詳しく説明する。
【００２９】
＜ピッキング対象物の登録について＞
まず、ピッキング対象物関連情報登録データベース６６（図１参照）に格納されているテーブルＴＢＬ（図２参照）に格納されている内容（ＴＢ１ａ〜ＴＢ１ｄ参照）をテーブルＴＢＬ（図２参照）に格納する方法を、図３を参照して説明する。
【００３０】
上記のような方法を行うにあたっては、作業者が、図１に示す登録装置６の入力部６１を用いて、図１に示すＲＯＭ６３内に格納されているプログラムの起動を指示する。これにより、登録装置６のＣＰＵ６０（図１参照）は、図３に示すような処理を行う。以下、図３を参照して説明する。なお、図３に示すプログラムの処理内容はあくまで一例であり、これに限定されるものではない。
【００３１】
まず、ＣＰＵ６０（図１参照）は、ピッキング対象物の基準形状をピッキング対象物関連情報登録データベース６６（図１参照）に格納されているテーブルＴＢＬ（図２参照）の三次元形状の項目（ＴＢ１ｂ参照）に登録する（ステップＳ１）。すなわち、ピッキング対象物のサンプル品の３次元座標を示す３次元点群を図１に示すカメラ５にて取得し、カメラ５にて取得した３次元点群を図１に示すロボット制御装置４にて解析し、ピッキング対象物のサンプル品の３次元形状のデータを生成した上で、その生成した３次元形状のデータを登録装置６に出力する。そしてこの出力された３次元形状のデータを登録装置６の入力部６１（図１参照）を介して登録装置６内に入力されると、ＣＰＵ６０（図１参照）は、その入力された３次元形状のデータを基準形状としてピッキング対象物関連情報登録データベース６６（図１参照）に格納されているテーブルＴＢＬ（図２参照）の三次元形状の項目（ＴＢ１ｂ参照）に登録する。一方、この方法に限らず、直方体、円筒、三角錐等の幾何学的形状や自由曲面をＣＡＤ等で生成したものを作業者が登録装置６の入力部６１（図１参照）を介して登録装置６内に入力し、この入力内容を基準形状としてピッキング対象物関連情報登録データベース６６（図１参照）に格納されているテーブルＴＢＬ（図２参照）の三次元形状の項目（ＴＢ１ｂ参照）にＣＰＵ６０（図１参照）にて登録することもできる。
【００３２】
次いで、ＣＰＵ６０（図１参照）は、ピッキング対象物の基準形状の把持位置をピッキング対象物関連情報登録データベース６６（図１参照）に格納されているテーブルＴＢＬ（図２参照）の把持位置の項目（ＴＢ１ｃ参照）に登録し、ピッキング対象物の基準形状の把持方法をピッキング対象物関連情報登録データベース６６（図１参照）に格納されているテーブルＴＢＬ（図２参照）の把持方法の項目（ＴＢ１ｄ参照）に登録する（ステップＳ２）。すなわち、ロボット制御装置４（図１参照）にてロボット３を制御し、ピッキング対象物のサンプル品をロボット３のロボットハンド３２を用いて実際に把持させ、適切な把持位置・把持方法を検証した上で、作業者が登録装置６の入力部６１（図１参照）を用いて登録装置６内に入力する。これを受けて、ＣＰＵ６０（図１参照）は、この入力内容をピッキング対象物の把持位置としてピッキング対象物関連情報登録データベース６６（図１参照）に格納されているテーブルＴＢＬ（図２参照）の把持位置の項目（ＴＢ１ｃ参照）に登録し、又、この入力内容をピッキング対象物の把持方法としてピッキング対象物関連情報登録データベース６６（図１参照）に格納されているテーブルＴＢＬ（図２参照）の把持方法の項目（ＴＢ１ｄ参照）に登録することとなる。一方、この方法に限らず、直方体、円筒、三角錐等の幾何学的形状や自由曲面をＣＡＤ等で生成した形状から汎用的なＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）に記憶されているプログラム等を用いて推奨把持位置、推奨把持方法を算出した上で、その算出内容を作業者が登録装置６の入力部６１（図１参照）を用いて登録装置６内に入力する。これを受けて、ＣＰＵ６０（図１参照）は、この入力内容をピッキング対象物の把持位置としてピッキング対象物関連情報登録データベース６６（図１参照）に格納されているテーブルＴＢＬ（図２参照）の把持位置の項目（ＴＢ１ｃ参照）に登録し、又、この入力内容をピッキング対象物の把持方法としてピッキング対象物関連情報登録データベース６６（図１参照）に格納されているテーブルＴＢＬ（図２参照）の把持方法の項目（ＴＢ１ｄ参照）に登録するようにしても良い。
【００３３】
かくして、上記のような処理を終えた後、実際にロボット３（図１参照）にてピッキング作業を行うピッキング対象物（本実施形態においては、図１に示す容器２ａ）の３次元座標を示す３次元点群を図１に示すカメラ５にて取得し、カメラ５にて取得した３次元点群を図１に示すロボット制御装置４にて解析すると共に、ピッキング対象物の３次元形状のデータを生成し、そしてその生成した３次元形状のデータを登録装置６に出力し、この出力した三次元形状のデータが登録装置６の入力部６１（図１参照）を介して登録装置６内に入力されると、ＣＰＵ６０（図１参照）は、ピッキング対象物関連情報登録データベース６６（図１参照）に格納されているテーブルＴＢＬ（図２参照）の三次元形状の項目（ＴＢ１ｂ参照）に登録されている内容を順次読み出し、計測された三次元形状のデータと、テーブルＴＢＬ（図２参照）の三次元形状の項目（ＴＢ１ｂ参照）に登録されている三次元形状のデータとの照合を順次行っていく（ステップＳ３）。なお、この照合に関しては、計測された三次元形状の外形と、テーブルＴＢＬ（図２参照）の三次元形状の項目（ＴＢ１ｂ参照）に登録されている三次元形状の外形とを比較し、テーブルＴＢＬ（図２参照）の三次元形状の項目（ＴＢ１ｂ参照）に登録されている三次元形状を拡大／縮小／回転して、照合することとなる。
【００３４】
次いで、ＣＰＵ６０（図１参照）は、照合度合い（類似度）の評価を順次行う（ステップＳ４）。なお、照合度合い（類似度）の評価方法としては、従来周知の方法、例えば、点の対応に基づく３次元形状の類似度尺度（川端章裕、外２名、“点の対応に基づく３次元形状の類似度尺度”１９９７年電子情報通信学会情報システムソサイエティ大会にて発表された論文参照）或いは、ＩＣＰアルゴリズムにおける距離評価関数（深井寛修、外１名、“全探索を用いたロバストかつ高速な３次元物体認識と追跡”、２０１１年画像の認識・理解シンポジウムにて発表された論文参照）を用いて行うようにすれば良い。
【００３５】
次いで、ＣＰＵ６０（図１参照）は、上記評価結果らのうち、１つの評価が予め設定しておいた範囲内であれば（ステップＳ５：ＹＥＳ）、ピッキング対象物関連情報登録データベース６６（図１参照）に格納されているテーブルＴＢＬ（図２参照）に格納されている物品であると判断し、計測された三次元形状のデータをピッキング対象物関連情報登録データベース６６（図１参照）に格納されているテーブルＴＢＬ（図２参照）に追加又は更新登録するような処理をせず、表示部６５（図１参照）に物品名の登録をするよう促す内容を表示させる。これを受けて、作業者は、入力部６１（図１参照）を用いて物品名を入力する。これにより、ＣＰＵ６０（図１参照）は、入力された物品名をピッキング対象物関連情報登録データベース６６（図１参照）に格納されているテーブルＴＢＬ（図２参照）のピッキング対象物の項目（ＴＢ１ａ参照）に登録することとなる（ステップＳ６）。
【００３６】
一方、ＣＰＵ６０（図１参照）は、上記評価結果らのうち、何れの評価も予め設定しておいた範囲内でなければ（ステップＳ５：ＮＯ）、ピッキング対象物関連情報登録データベース６６（図１参照）に格納されているテーブルＴＢＬ（図２参照）に格納されている物品でないと判断し、表示部６５（図１参照）に警告表示をさせると共に、計測された三次元形状のデータをピッキング対象物の基準形状としてピッキング対象物関連情報登録データベース６６（図１参照）に格納されているテーブルＴＢＬ（図２参照）に追加登録するよう促す内容、及び、そのピッキング対象物の把持位置・把持方法の登録をするよう促す内容、並びに、物品名の登録をするよう促す内容を表示させる。これを受けて、作業者は、入力部６１（図１参照）を用いて、計測された三次元形状のデータをピッキング対象物の基準形状として追加登録するよう入力すると共に、把持位置・把持方法、及び、物品名を入力する。これにより、ＣＰＵ６０（図１参照）は、入力された物品名をピッキング対象物関連情報登録データベース６６（図１参照）に格納されているテーブルＴＢＬ（図２参照）のピッキング対象物の項目（ＴＢ１ａ参照）に登録し、さらに、入力された追加登録指示内容に基づき、計測された三次元形状のデータを、ピッキング対象物関連情報登録データベース６６（図１参照）に格納されているテーブルＴＢＬ（図２参照）の三次元形状の項目（ＴＢ１ｂ参照）に登録し、そしてさらに、入力された把持位置・把持方法をピッキング対象物関連情報登録データベース６６（図１参照）に格納されているテーブルＴＢＬ（図２参照）の把持位置の項目（ＴＢ１ｃ参照）、把持方法の項目（ＴＢ１ｄ参照）に登録することとなる（ステップＳ７）。
【００３７】
しかして、このようにすれば、ピッキング対象物関連情報登録データベース６６（図１参照）に登録されていないものは、自動で判別し、追加で登録することが可能となるから、従来のように、全てのピッキング対象物の３次元形状を予めピッキング対象物関連情報登録データベース６６（図１参照）に登録しておく必要がなくなり、もって、物流現場における自動化を実現することができることとなる。
【００３８】
＜ピッキング対象物への把持指示について＞
次に、ロボット制御装置４（図１参照）にてロボット３を制御し、ピッキング対象物をロボット３のロボットハンド３２を用いて把持させるにあたっての把持位置・把持方法をロボット制御装置４（図１参照）に反映させる方法を、図４を参照して説明する。
【００３９】
上記のような方法を行うにあたっては、作業者が、図１に示す登録装置６の入力部６１を用いて、図１に示すＲＯＭ６３内に格納されているプログラムの起動を指示する。これにより、登録装置６のＣＰＵ６０（図１参照）は、図４に示すような処理を行う。以下、図４を参照して説明する。なお、図４に示すプログラムの処理内容はあくまで一例であり、これに限定されるものではない。
【００４０】
まず、ＣＰＵ６０（図１参照）は、物流現場において一般的に使用されている図示しないウェアハウスマネジメントシステム（入庫・出庫のデータを管理するために、情報システムの内で、倉庫内業務だけを切り分けて管理するシステム）よりロボット３（図１参照）のロボットハンド３２にて把持させるピッキング対象物のリスト（本実施形態においては、図１に示す容器２ａ）を、入力部６１（図１参照）を介して受け取る（ステップＳ１０）。これにより、ＣＰＵ６０（図１参照）は、入力部６１（図１参照）にて入力されたピッキング対象物のリストを、ＲＡＭ６４（図１参照）内に一時的に記憶する。
【００４１】
次いで、ロボット３（図１参照）のロボットハンド３２にて把持させるピッキング対象物（本実施形態においては、図１に示す容器２ａ）の３次元座標を示す３次元点群を図１に示すカメラ５にて取得し、カメラ５にて取得した３次元点群を図１に示すロボット制御装置４にて解析すると共に、ピッキング対象物の３次元形状のデータを生成し、そしてその生成した３次元形状のデータを登録装置６に出力し、この出力した三次元形状のデータが登録装置６の入力部６１（図１参照）を介して登録装置６内に入力されると、ＣＰＵ６０（図１参照）は、ＲＡＭ６４（図１参照）内に一時的に記憶されているピッキング対象物のリストに該当するピッキング対象物関連情報登録データベース６６（図１参照）に格納されているテーブルＴＢＬ（図２参照）の三次元形状の項目（ＴＢ１ｂ参照）に登録されている内容を読み出し、計測された三次元形状のデータと、テーブルＴＢＬ（図２参照）の三次元形状の項目（ＴＢ１ｂ参照）に登録されている三次元形状のデータとの照合を行う（ステップＳ１１）。なお、この照合に関しては、計測された三次元形状の外形と、テーブルＴＢＬ（図２参照）の三次元形状の項目（ＴＢ１ｂ参照）に登録されている三次元形状の外形とを比較し、テーブルＴＢＬ（図２参照）の三次元形状の項目（ＴＢ１ｂ参照）に登録されている三次元形状を拡大／縮小／回転して、照合することとなる。
【００４２】
次いで、ＣＰＵ６０（図１参照）は、照合度合い（類似度）の評価を行う（ステップＳ１２）。なお、照合度合い（類似度）の評価方法としては、従来周知の方法、例えば、点の対応に基づく３次元形状の類似度尺度（川端章裕、外２名、“点の対応に基づく３次元形状の類似度尺度”１９９７年電子情報通信学会情報システムソサイエティ大会にて発表された論文参照）或いは、ＩＣＰアルゴリズムにおける距離評価関数（深井寛修、外１名、“全探索を用いたロバストかつ高速な３次元物体認識と追跡”、２０１１年画像の認識・理解シンポジウムにて発表された論文参照）を用いて行うようにすれば良い。
【００４３】
次いで、ＣＰＵ６０（図１参照）は、上記評価結果が予め設定しておいた範囲内であれば（ステップＳ１３：ＹＥＳ）、ロボット３（図１参照）の実稼働前に行うロボット調整段階であるか否かを、出力部６２（図１参照）を介してロボット制御装置４に確認する処理を行う（ステップＳ１４）。ロボット調整段階であれば（ステップＳ１４：ＹＥＳ）、ＣＰＵ６０（図１参照）は、ピッキング対象物関連情報登録データベース６６（図１参照）に格納されているテーブルＴＢＬ（図２参照）に格納されているピッキング対象物（ＴＢ１ａ参照）のうち、評価が予め設定しておいた範囲内であったピッキング対象物（ＴＢ１ａ参照）の把持位置（ＴＢ１ｃ参照）、把持方法（ＴＢ１ｄ参照）を表示部６５に表示させる処理を行う（ステップＳ１５）。これにより、作業者は、表示部６５に表示されている把持位置、把持方法にて、ロボット制御装置４を用いてロボット３（図１参照）のロボットハンド３２にてピッキング対象物を把持させるか否かの検討を行うができるため、最適な把持位置、把持方法の検証を容易に行うことができることとなる。
【００４４】
一方、ＣＰＵ６０（図１参照）は、ロボット調整段階でなければ（ステップＳ１４：ＮＯ）、ロボット３（図１参照）の稼動を行うロボット稼動段階であると判断し、ＣＰＵ６０（図１参照）は、ピッキング対象物関連情報登録データベース６６（図１参照）に格納されているテーブルＴＢＬ（図２参照）に格納されているピッキング対象物（ＴＢ１ａ参照）のうち、評価が予め設定しておいた範囲内であったピッキング対象物（ＴＢ１ａ参照）の把持位置（ＴＢ１ｃ参照）、把持方法（ＴＢ１ｄ参照）を指示値として出力部６２（図１参照）を介してロボット制御装置４に出力することとなる（ステップＳ１６）。これにより、ロボット制御装置４は、上記指示値に基づいて、ロボット３（図１参照）を制御し、もって、ロボット３（図１参照）のロボットハンド３２（図１参照）にてピッキング対象物を把持させることができることとなる。しかして、このようにすれば、最適なピッキング作業が実行されることとなる。
【００４５】
他方、ＣＰＵ６０（図１参照）は、上記評価結果が予め設定しておいた範囲内でなければ（ステップＳ１３：ＮＯ）、ロボット３（図１参照）の実稼働前に行うロボット調整段階であるか否かを、出力部６２（図１参照）を介してロボット制御装置４に確認する処理を行う（ステップＳ１７）。ロボット調整段階であれば（ステップＳ１７：ＹＥＳ）、ＣＰＵ６０（図１参照）は、表示部６５に警告表示をさせると共に、確認又は再設定を促す表示をさせる処理を行う。これを受けて、作業者は、入力部６１（図１参照）を用いて確認又は再設定を行う。これにより、ＣＰＵ６０（図１参照）は、入力部６１（図１参照）を用いて入力された確認又は再設定の内容をＲＡＭ６４（図１参照）内に一時的に記憶されているピッキング対象物のリストに該当するピッキング対象物関連情報登録データベース６６（図１参照）に格納されているテーブルＴＢＬ（図２参照）の三次元形状の項目（ＴＢ１ｂ参照）に基準形状の派生例として登録することとなる（ステップＳ１８）。しかして、このようにすれば、衣服など畳み方によって形状が変わってしまうもの、又は、倉庫内の搬送中に形状が変わってしまうもの、或いは、衣類，レトルトパウチ等材質が柔らかく形状が変わってしまうもの、等の形状が安定していない物品であっても、その物品に対する様々な形状を登録することができるため、ピッキングできないという事態を低減することができ、もって、物流現場における自動化を実現することができることとなる。
【００４６】
一方、ＣＰＵ６０（図１参照）は、ロボット調整段階でなければ（ステップＳ１７：ＮＯ）、ロボット３（図１参照）の稼動を行うロボット稼動段階であると判断し、表示部６５に警告表示をさせると共に、確認を促す表示をさせる処理を行う。これを受けて、作業者は、確認を行い、ピッキング対象物関連情報登録データベース６６（図１参照）に登録すべき内容かどうかを判断し、必要であれば入力部６１（図１参照）を用いて登録指示を行う。これにより、ＣＰＵ６０（図１参照）は、入力部６１（図１参照）を用いて入力された登録指示の内容に基づき、ＲＡＭ６４（図１参照）内に一時的に記憶されているピッキング対象物のリストに該当するピッキング対象物関連情報登録データベース６６（図１参照）に格納されているテーブルＴＢＬ（図２参照）の三次元形状の項目（ＴＢ１ｂ参照）に基準形状の派生例として計測された三次元データを登録することとなる（ステップＳ１９）。しかして、このようにしても、衣服など畳み方によって形状が変わってしまうもの、又は、倉庫内の搬送中に形状が変わってしまうもの、或いは、衣類，レトルトパウチ等材質が柔らかく形状が変わってしまうもの、等の形状が安定していない物品に対し、その物品に対する様々な形状を登録することができるため、ピッキングできないという事態を低減することができ、もって、物流現場における自動化を実現することができることとなる。また、作業者に確認させるようにすれば、作業時に物品が欠損した等の不良品であった場合の形状までも登録せずに済み、もって、ピッキング対象物関連情報登録データベース６６（図１参照）の容量を削減することができる。
【００４７】
＜ピッキング対象物関連情報登録データベースの肥大化防止処理について＞
ところで、上記のように情報が登録されていくピッキング対象物関連情報登録データベースは、何れ肥大化してしまう可能性があるため、その肥大化を防止する処理方法を、図５を参照して説明する。
【００４８】
上記のような方法を行うにあたっては、作業者が、図１に示す登録装置６の入力部６１を用いて、図１に示すＲＯＭ６３内に格納されているプログラムの起動を指示する。これにより、登録装置６のＣＰＵ６０（図１参照）は、図５に示すような処理を行う。以下、図５を参照して説明する。なお、図５に示すプログラムの処理内容はあくまで一例であり、これに限定されるものではない。
【００４９】
まず、ＣＰＵ６０（図１参照）は、ピッキング対象物関連情報登録データベース６６（図１参照）に格納されているテーブルＴＢＬ（図２参照）の三次元形状の項目（ＴＢ１ｂ参照）に格納されている内容を順次照合していく。すなわち、図２にて例示している三次元形状の項目（ＴＢ１ｂ参照）の「円筒」と「三角錐」、「円筒」と「直方体」、「三角錐」と「直方体」というように順次照合し、基準形状の派生例として登録されている形状同士の照合も行っていく。なお、この照合に関しては、照合する三次元形状同士の外形を比較し、一方の三次元形状を拡大／縮小／回転して、照合することとなる。
【００５０】
次いで、ＣＰＵ６０（図１参照）は、照合度合い（類似度）の評価を順次行う（ステップＳ３１）。なお、照合度合い（類似度）の評価方法としては、従来周知の方法、例えば、点の対応に基づく３次元形状の類似度尺度（川端章裕、外２名、“点の対応に基づく３次元形状の類似度尺度”１９９７年電子情報通信学会情報システムソサイエティ大会にて発表された論文参照）或いは、ＩＣＰアルゴリズムにおける距離評価関数（深井寛修、外１名、“全探索を用いたロバストかつ高速な３次元物体認識と追跡”、２０１１年画像の認識・理解シンポジウムにて発表された論文参照）を用いて行うようにすれば良い。
【００５１】
次いで、ＣＰＵ６０（図１参照）は、上記評価結果らのうち、１つの評価が予め設定しておいた範囲内であれば（ステップＳ３１：ＹＥＳ）、その範囲内の結果となった三次元形状（ＴＢ１ｂ参照）同士の集約をするよう促す内容を表示部６５（図１参照）に表示させる。これを受けて、作業者は、入力部６１（図１参照）を用いて集約をしても良いか否かの指示を行う。集約をしても良いという指示あれば、ＣＰＵ６０（図１参照）は、三次元形状（ＴＢ１ｂ参照）同士を１つに集約する処理を行う（ステップＳ３３）。
【００５２】
一方、ＣＰＵ６０（図１参照）は、上記評価結果らのうち、何れの評価も予め設定しておいた範囲内でなければ（ステップＳ３２：ＮＯ）、処理を終了する。
【００５３】
しかして、このようにすれば、ピッキング対象物関連情報登録データベース６６（図１参照）に登録されている形状の類似度が高いもの同士を集約することができ、もって、ピッキング対象物関連情報登録データベースの肥大化を防止することができる。
【００５４】
しかして、以上説明した本実施形態によれば、物流現場における自動化を実現することができる。
【００５５】
なお、本実施形態にて例示した容器２ａはあくまで一例であり、物流現場において取り扱う物品であればどのようなものにも適用可能である。
【００５６】
また、本実施形態によれば、カメラ５を別に設ける例を示したが、それに限らず、カメラ５をロボット３に組み込むようにしても良い。
【００５７】
さらに、本実施形態にて例示したロボット制御装置４、登録装置６は、あくまで一例であり、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。例えば、本実施形態においては、ロボット制御装置４と登録装置６とを別々に設ける例を示したが、ロボット制御装置４と登録装置６を一体化しても良い。
【符号の説明】
【００５８】
１          ピッキングシステム
２          ワーク
２ａ        容器（所定の対象物）
３          ロボット
４          ロボット制御装置（制御装置、計測装置）
５          カメラ（計測装置）
６          登録装置
６６        ピッキング対象物関連情報登録データベース
ＴＢＬ      テーブル
【図１】
2019038047.tif 000003
【図２】
2019038047.tif 000004
【図３】
2019038047.tif 000005
【図４】
2019038047.tif 000006
【図５】
2019038047.tif 000007