(57)【要約】【課題】組み付け部品について、部品同士による隠れが生じる場合であっても、組み付け検査に適した視点を決定する技術を提供する。【解決手段】情報処理装置であって、部品が組み付けられた組み付け部品の特徴を第１の特徴として視点ごとに抽出する第１の特徴抽出部と、部品の特徴を第２の特徴として視点ごとに抽出する第２の特徴抽出部と、第１の特徴と第２の特徴とに基づいて、部品の組み付け状態を検査するための視点を決定する決定部とを備える。【選択図】  図３
2015170116.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
部品が組み付けられた組み付け部品の特徴を第１の特徴として視点ごとに抽出する第１の特徴抽出手段と、
前記部品の特徴を第２の特徴として前記視点ごとに抽出する第２の特徴抽出手段と、
前記第１の特徴と前記第２の特徴とに基づいて、前記部品の組み付け状態を検査するための視点を決定する決定手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記部品及び前記組み付け部品の形状情報を保持するモデル情報保持手段をさらに備え、
前記第１の特徴抽出手段は、前記組み付け部品の形状情報に基づいて前記第１の特徴を抽出し、
前記第２の特徴抽出手段は、前記部品の形状情報に基づいて前記第２の特徴を抽出することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記部品及び前記組み付け部品を撮影して得られた画像情報を取得する取得手段をさらに備え、
前記第１の特徴抽出手段は、前記組み付け部品の画像情報に基づいて前記第１の特徴を抽出し、
前記第２の特徴抽出手段は、前記部品の画像情報に基づいて前記第２の特徴を抽出することを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記第１の特徴及び前記第２の特徴は、それぞれ前記組み付け部品の幾何特徴及び前記部品の幾何特徴であることを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記第１の特徴及び前記第２の特徴は、それぞれ前記組み付け部品の可視領域の大きさ及び前記部品の可視領域の大きさであるとすることを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記組み付け状態における前記部品の３次元位置姿勢が確定可能な度合いを示す評価値を前記視点ごとに導出する導出手段を更に備え、
前記決定手段は、前記導出される評価値に基づいて、視点を決定することを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記評価値は、特徴の空間的な広がり度合を示す分布度であることを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記導出手段は、前記第２の特徴に対する前記第１の特徴の比に基づいて前記評価値を導出することを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置
【請求項９】
前記導出手段は、前記第２の特徴の数に対する前記第１の特徴の数の比に基づいて前記評価値を導出することを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記組み付け部品を観察するための複数の視点の位置姿勢を生成する視点生成手段を更に備え、
前記決定手段は、前記導出手段により導出された前記視点ごとの評価値に基づいて、前記組み付け部品の組み付け状態を検査するための視点を前記複数の視点から決定することを特徴とする請求項６乃至９の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記決定手段は、前記評価値が最も高い視点を前記視点として決定することを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記視点ごとに導出した視点の評価値の和に基づいて視点の組み合わせを選択する第１の組み合わせ選択手段をさらに備え、
前記決定手段は、前記第１の組み合わせ選択手段により選択された視点の組み合わせを前記視点として決定することを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記第１の組み合わせ選択手段により選択された視点の組み合わせの中から、視点の数または視点間の距離が最小となる視点の組み合わせを選択する第２の組み合わせ選択手段をさらに備え、
前記決定手段は、前記第２の組み合わせ選択手段により選択された視点の組み合わせを前記視点として決定することを特徴とする請求項１２に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
情報処理装置の制御方法であって、
第１の特徴抽出手段が、部品が組み付けられた組み付け部品の特徴を第１の特徴として視点ごとに抽出する工程と、
第２の特徴抽出手段が、前記部品の特徴を第２の特徴として前記視点ごとに抽出する工程と、
決定手段が、前記第１の特徴と前記第２の特徴とに基づいて、前記部品の組み付け状態を検査するための視点を決定する工程と
を有することを特徴とする情報処理装置の制御方法。
【請求項１５】
請求項１４に記載の情報処理装置の制御方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理装置の制御方法およびプログラムに関し、特に、部品の組み付け検査のための視点位置を評価する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
生産現場では、生産効率向上のため、ロボットによる自動化が進められている．その一つとして、部品の組み付けが正常に行われたかどうかを判定する組み付け検査の自動化がある。特許文献１では、予め撮影した組み付ける部品の基準となるマスタ画像と、部品の組み付け完了時に撮影した実画像との相関値に基づいて、正しい部品が組み付けられているか否かを判定する方法が開示されている。
【０００３】
また、検査に十分な情報が取得できる視点を、予め得られる事前情報から自動で決定する方法が提案されている。非特許文献１では、事前情報としてＣＡＤモデルを利用し、部品全体から抽出される特徴の数と視点ごとに観測される特徴の数との比を一つの指標として、部品の欠陥などを検査するための視点を決定する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開2008-170331号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】ＫｏｎｓｔＡｎｔｉｎｉｏｓ  Ａ．，"Ａ  Ｓｕｒｖｅｙ  ｏｆ  Ｓｅｎｓｏｒ  Ｐｌａｎｎｉｎｇ  ｉｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ"，ＩＥＥＥ  ＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮ  ＯＮ  ＲＯＢＯＴＩＣＳ  ＡＮＤ  ＡＵＴＯＭＡＴＩＯＮ，ＶＯＬ１１，ＮＯ．１  ＦＥＢＵＲＵＡＲＹ １９９５
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１及び非特許文献１に記載の技術では、組み付け部品について、部品同士による隠れから、視点によっては組み付け検査に十分な観測データが得られない恐れがある。
【０００７】
本発明は、以上の課題を鑑みてなされたものであり、部品同士による隠れが生じる場合であっても、組み付け検査に適した視点を決定する技術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】
【０００８】
上記の目的を達成する本発明に係る情報処理装置は、
部品が組み付けられた組み付け部品の特徴を第１の特徴として視点ごとに抽出する第１の特徴抽出手段と、
前記部品の特徴を第２の特徴として前記視点ごとに抽出する第２の特徴抽出手段と、
前記第１の特徴と前記第２の特徴とに基づいて、前記部品の組み付け状態を検査するための視点を決定する決定手段と
を備える。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、組み付け部品について、部品同士による隠れが生じる場合であっても、組み付け検査に適した視点を決定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１実施形態における情報処理システムの構成を示した図。
【図２】部品及び組み付け部品をある視点から観察した結果を模擬的に示した図。
【図３】第１実施形態における可視度手順を示したフローチャート。
【図４】特徴の分布を示した図。
【図５】第２実施形態における情報処理システムの構成を示した図。
【図６】視点の設定方法を説明する図。
【図７】第２実施形態における検査視点決定手順を示したフローチャート。
【図８】第３実施形態における検査視点決定手順を示したフローチャート。
【図９】第３実施形態における検査視点決定部の構成を示した図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、添付の図面を参照して、本発明の実施の形態について詳述する。
【００１２】
（第１実施形態；可視度は特徴数の比の部品ごとの総和）
第１実施形態では、組み付け部品の組み付け状態を検査する視点の良否を判定するための評価値として、組み付け部品を構成する各部品（以下、「単体部品」と呼ぶ）の観察可能な度合いを示す可視度を導出する例について説明する。検査方法として、各単体部品の３次元位置姿勢を推定し、その推定値を、３次元位置姿勢の正解値と比較することで組み付け状態を判定する例を想定する。
【００１３】
図１は、本実施形態における情報処理システムの構成例を示している。情報処理装置１０１は、第１の特徴抽出部１０２と、第２の特徴抽出部１０３と、評価値算出部１０４とを備えており、不図示のＣＰＵがメモリからプログラムを読み出して実行することにより各処理部の動作を制御する。モデル情報保持部１０５は、情報処理装置１０１の外部に設けられており、第１の特徴抽出部１０２及び第２の特徴抽出部１０３と接続する。ただし、情報処理装置１０１がモデル情報保持部１０５を含む構成であってもよい。
【００１４】
モデル情報保持部１０５は、組み付け部品及び単体部品の３次元形状モデル（形状情報）を保持する。３次元形状モデルは、対象部品の形状を表す３次元的な幾何情報を保持してあれば何でも良く、表現形式に特に制限はない。例えば、３次元点で構成される面および線の集合で表されるポリゴン形式や、稜線を表す３次元ラインの集合、単純な３次元点の集合など、他の表現で表しても良い。また、組み付け部品の３次元形状モデルを保持する代わりに、単体部品同士の相対位置姿勢情報を保持していてもよい。この場合、単体部品の３次元形状モデル及び単体部品の相対位置姿勢情報から、組み付け部品の３次元形状モデルを生成する。
【００１５】
第１の特徴抽出部１０２は、モデル情報保持部１０５が保持する組み付け部品の３次元形状モデルから、評価対象となる視点で観測される幾何特徴を抽出する。例えば、幾何特徴としてエッジを抽出する。３次元形状モデルがポリゴン形式で表現されている場合には、評価対象となる視点で３次元形状モデルを２次元画面上に投影して生成した輝度画像から、隣接した画素の輝度値の差が閾値以上となる画素位置をエッジとして抽出する。なお、抽出する特徴は、３次元形状モデルから抽出できる幾何特徴であればエッジに限らず、他のものであってもよい。例えば、３次元形状モデルが３次元点の集合である場合には、評価対象となる視点で観測される３次元点を特徴として抽出してもよい。
【００１６】
第２の特徴抽出部１０３は、モデル情報保持部１０５が保持する単体部品の３次元形状モデルから、第１の特徴抽出部１０２と同じ視点またはその近傍となる視点で観測される幾何特徴を抽出する。抽出方法は、第１の特徴抽出部１０２と同様である。
【００１７】
評価値算出部１０４は、第１の特徴抽出部１０２により抽出された組み付け部品の幾何特徴と、第２の特徴抽出部１０３により抽出された単体部品の幾何特徴とに基づいて、組み付け状態における単体部品の観察可能な度合いを示す可視度（単体部品の３次元位置姿勢が確定可能な度合いを示す評価値）を算出する。可視度は、例えば各単体部品の幾何特徴の数に対する組み付け部品の当該単体部品の幾何特徴の数の比の総和とする。
【００１８】
以下、図２を参照して特徴数の比の総和の具体例を説明する。図２（ａ）は、部品Ａ及び部品Ｂの３次元形状モデルから抽出したエッジ特徴を模擬的に示したものである。図２（ｂ）は、組み付け部品の３次元形状モデルから抽出されるエッジ特徴、組み付け部品のエッジ特徴のうち部品Ａ及び部品Ｂに該当するエッジ特徴をそれぞれ模擬的に示したものである。図２（ｂ）に示した組み付け部品の部品Ａ及び部品Ｂのエッジ特徴では、部品同士の隠れにより観測できない個所が存在している。部品Ａ、組み付け部品の部品Ａ、部品Ｂ及び組み付け部品の部品Ｂの特徴数をそれぞれＮａ、Ｎａ'、Ｎｂ、Ｎｂ'とすると、可視度は、Ｎａ'／Ｎａ＋Ｎｂ'／Ｎｂとなる。
【００１９】
次に、本実施形態の処理手順について説明する。図３は、本実施形態に係る情報処理装置１０１が実施する処理の手順を示すフローチャートである。
【００２０】
（ステップＳ３０１）
不図示の視点設定部は、評価対象とする視点を設定する。視点は、視点から組み付け部品までを結ぶベクトルで表現する。ベクトルの大きさと方向は、組み付け部品から視点までの距離と方向を示す。なお、視点を一意に示せれば何でもよく、表現方法に制限はない。例えば、組み付け部品の３次元形状モデルに設定された座標系から視点に設定された座標系への変換行列を視点として表現してもよい。
【００２１】
視点の設定方法も、視点が設定できれば何でもよく、設定方法に制限はない。例えば、情報処理装置１０１が評価する視点の設定を行うためのユーザインタフェースを備えており、当該ユーザインタフェースを介してユーザが任意に視点の設定を行ってもよい。
【００２２】
（ステップＳ３０２）
第１の特徴抽出部１０２は、ステップＳ３０１で設定した視点で、モデル情報保持部１０５が保持する組み付け部品の３次元形状モデルから特徴を抽出する。特徴を抽出する方法については、上述したとおりである。
【００２３】
（ステップＳ３０３）
第２の特徴抽出部１０３は、ステップＳ３０１で設定した視点近傍で、モデル情報保持部１０５が保持する単体部品の３次元形状モデルから特徴を抽出する。特徴を抽出する方法については、上述したとおりである。
【００２４】
（ステップＳ３０４）
評価値算出部１０４は、視点の評価値として、単体部品の観察可能な度合いを示す可視度を算出する。可視度の算出方法については、上述したとおりである。
【００２５】
以上説明したように、ステップＳ３０１〜ステップＳ３０４の一連の処理を実行することで、評価対象とする視点が、組み付け部品の組み付け状態を検査する視点として適切かどうかを判断するための評価値を算出することができる。
【００２６】
その後、ステップＳ３０４で算出された可視度に基づいて、組み付け検査に適した視点を決定する。例えば、可視度が閾値以上の視点を、組み付け検査に適した視点として決定する。その後、決定された視点を使用して、正しく部品が組み付けられているか、部品の欠陥などはないかといった検査が実行される。
【００２７】
＜変形例１；特徴量は面積＞
第１実施形態では特徴を幾何特徴としたが、これに限らず単体部品の観察可能な度合いを示す可視度を示すのに適した特徴であれば、別のものであってもよい。例えば、単体部品の可視領域の大きさとしても良い。可視領域の大きさは、画像面での画素数とする。算出方法は次の通りである。まず、組み付け部品の３次元形状モデルを評価対象となる視点に基づいて画像面に投影する。そして、画像面で各単体部品に該当する領域の画素数を算出する。
【００２８】
なお、特徴は単体部品の可視領域の画像面での画素数に限らず、可視領域の大きさを示すものであれば別のものであってもよい。例えば、算出した可視領域の画像面での領域を単体部品の３次元形状にマッピングすることで求めた、３次元形状モデル上での可視領域の面積を特徴として使用してもよい。あるいは、画像面または３次元形状モデル上での可視領域の輪郭線を抽出し、その輪郭線の長さを特徴としても良い。
【００２９】
＜変形例２；可視度は面積の比または画素数の比＞
第１実施形態では、可視度を、各単体部品の特徴の数に対する組み付け状態における当該単体部品の特徴の数の比の総和とした。しかし、これに限らず、単体部品の観察可能な度合いを示す指標であれば別のものであってもよい。
【００３０】
例えば、変形例１で説明したように、特徴を単体部品の可視領域の大きさとした場合には、各単体部品の可視領域の大きさに対する組み付け部品における当該単体部品の可視領域の大きさの比の総和としてもよい。可視領域の大きさを面積または画素数とした場合には、各単体部品の可視領域の面積または画素数に対する、組み付け部品の当該単体部品の可視領域の面積または画素数の比の総和となる。
【００３１】
＜変形例３；可視度は特徴数の比の最小値＞
第１実施形態では、可視度を、各単体部品の特徴の数に対する組み付け状態における当該単体部品の特徴の数の比の総和とした。また、変形例２では、各単体部品の可視領域の大きさに対する組み付け部品における当該単体部品の可視領域の大きさの比の総和とした。しかし、これに限らず、単体部品の観察可能な度合いを示す指標であれば別のものであってもよい。例えば、各単体部品の特徴の数に対する組み付け状態における当該単体部品の特徴の数の比のうち、特徴の数の比の最小値を可視度としてもよい。
【００３２】
＜変形例４；可視度は特徴ごとに重み付けして算出＞
第１実施形態では、可視度を、各単体部品の特徴の数に対する組み付け状態における当該単体部品の特徴の数の比の総和とした。また、変形例２では、各単体部品の可視領域の大きさに対する組み付け部品における当該単体部品の可視領域の大きさの比の総和とした。また、変形例３では第１実施形態と同様にして求めた特徴の数の比の最小値とした。しかし、これに限らず、組み付け状態における単体部品の観察可能な度合いを示す指標であれば別のものであってもよい。
【００３３】
例えば、特徴の数（または可視領域の大きさ）に重み付けをして特徴数（または可視領域の大きさ）の比を算出してもよい。重み付けは、部品ごとに設定してもよいし、部品の各部位ごとに設定してもよい。例えば、部品Ａ、組み付け部品の部品Ａ、部品Ｂ及び組み付け部品の部品Ｂの特徴数（または可視領域の大きさ）をそれぞれＮａ、Ｎａ'、Ｎｂ、Ｎｂ'とし、部品Ａから抽出される特徴に関しては重みをＷａ、部品Ｂから抽出される特徴に関しては重みをＷｂと設定すると、可視度は、Ｗａ×（Ｎａ'／Ｎａ）＋Ｗｂ×（Ｎｂ'／Ｎｂ）となる。Ｗａ＝１．０、Ｗｂ＝０．０とした場合には、部品Ａのみに関する可視度が得られる。重み付けについては、組み付け検査への影響が大きい部品について大きな重みを付与し、組み付け検査への影響が小さい部品について小さな重みを付与するように構成してもよい。
【００３４】
＜変形例５；特徴の分布度を考慮＞
第１実施形態、変形例２〜４では、組み付け状態を検査する視点の評価値として、組み付け状態における単体部品の観察可能な度合いを示す可視度を算出した。しかし、これに限らず、単体部品の３次元位置姿勢の確定度合いを示す指標であれば、別のものであってもよい。
【００３５】
例えば、単体部品の特徴の空間的な分布の度合いを示す分布度を、視点の評価値として算出してもよい。分布度の求め方は次の通りである。まず、各単体部品の特徴の主軸方向を求める。そして、求めた主軸方向において、各単体部品の特徴の最大値と最小値の差に対する、組み付け状態における当該単体部品の特徴の最大値と最小値の差の比を算出する。単体部品の数をＮｐ、主軸方向の次元数をＮｍとすると、最大値と最小値の差の比はＮｐ×Ｎｍ個算出される。そして、主軸方向ごとに、最大値と最小値の差の比の和を計算し、これを分布度とする。分布度は、最終的に、主軸方向の次元数であるＮｍ個算出される。
【００３６】
例として、特徴を画像から検出されるエッジとした場合について説明する。評価対象とする視点で観測される各エッジの画像上での位置をpi=(pix, piy)tとする。主軸は、各エッジを列ベクトルとする行列M=[ p１, p２, p３,......]を固有値分解し、固有値が大きい上位２つの固有ベクトルとして得られる。そして、求めた主軸方向でのエッジ位置の最大値と最小値の差を計算する。図４は、主軸方向ｍ１，ｍ２と、各主軸方向でのエッジ位置の最大値と最小値の差が（ｄ１，ｄ２）となる例を模式的に示したものである。
【００３７】
単体部品の数をＮｐとし、各単体部品の主軸方向でのエッジ位置の最大値と最小値の差を（ｄ１１，ｄ１２）．．．（ｄNp１，ｄNp２）とし、主軸方向での組み付け状態における当該単体部品のエッジ位置の最大値と最小値の差を（ｄ'１１，ｄ'１２）．．．（ｄ'Np１，ｄ'Np２）とすると、主軸方向ごとに和をとった（ｄ１１／ｄ'１１+．．．+ｄNp１／ｄ'Np１，ｄ１２／ｄ'１２+.．．．+ｄNp２／ｄ'Np２）が分布度となる。
【００３８】
なお、分布度は、上記に限らず、特徴の空間的な広がりを示す指標であれば何でもよい。例えば、主軸に代わって、任意に設定した方向における特徴の最大値と最小値の差から分布度を算出してもよい。
【００３９】
＜変形例６；実環境で抽出＞
第１実施形態では、モデル情報保持部１０５が保持する３次元形状モデルに基づいて特徴を抽出したが、これに限らず、実際の部品を撮影して得られた画像情報を取得し、当該画像情報に基づいて特徴を抽出してもよい。撮影画像が輝度画像の場合には、隣接する画素との輝度値の差が閾値以上となる画素をエッジ特徴として抽出する。また、撮影画像が距離画像の場合には、隣接する画素との距離値の差が閾値以上となる画素をエッジとして抽出する。なお、これに限らず抽出する特徴は、撮影画像から抽出できる幾何特徴であれば他のものであってもよい。例えば、距離画像の各画素に格納された距離値を単純に特徴として抽出してもよい。
【００４０】
＜変形例７；評価結果を表示＞
第１実施形態では、視点の評価値を算出する方法について説明したが、さらに、情報処理装置１０１が視点の評価結果を表示するためのユーザインタフェースを備えることで、視点の評価値をユーザに通知してもよい。また、情報処理装置１０１が、評価する視点を設定するためのユーザインタフェースを備えており、当該ユーザインタフェースを使用してユーザが任意に評価する視点を設定してもよい。
【００４１】
なお、本発明における第１の特徴抽出部１０２は、評価対象とする視点から観測される組み付け部品の特徴が抽出できるものであれば制限はない。第１実施形態で説明したように、組み付け部品の形状モデルに基づいて、評価対象とする視点から観察される組み付け部品の特徴を抽出してもよい。また、変形例６で説明したように、組み付け部品を撮影した画像に基づいて、評価対象とする視点から観察される組み付け部品の特徴を抽出してもよい。
【００４２】
また、本発明における第２の特徴抽出部１０３は、評価対象とする視点またはその近傍の視点から観測される単体部品の特徴が抽出できるものであれば制限はない。第１実施形態で説明したように、単体部品の形状モデルに基づいて、評価対象とする視点またはその近傍の視点から観察される単体部品の特徴を抽出してもよい。また、変形例６で説明したように、単体部品を撮影した画像に基づいて、評価対象とする視点またはその近傍の視点から観察される単体部品の特徴を抽出してもよい。
【００４３】
また、本発明における評価値算出部１０４は、単体部品の３次元位置姿勢が確定可能な度合を示す評価値を算出できるものであれば制限はない。第１実施形態で説明したように、単体部品の観察度合を示す可視度を評価値として算出してもよい。また、変形例５で説明したように、単体部品から抽出される特徴の空間的な広がり度合を示す分布度を評価値として算出してもよい。
【００４４】
第１実施形態によれば、当該視点で抽出される、単体部品の特徴数に対する組み付け状態における当該単体部品の特徴の数の比に基づいて算出した可視度を用いることで、組み付け部品の組み付け状態を検査する視点を評価することができる。また、単体部品の特徴の広がり度合に対する組み付け状態における当該単体部品の特徴の広がり度合の比に基づいて算出した分布度を用いることで、組み付け部品の組み付け状態を検査する視点を評価することができる。そのため、組み付け部品について、部品同士による隠れが生じる場合であっても、組み付け検査に適した視点を決定することができる。
【００４５】
（第２実施形態；可視度が最大となる視点を使用）
第２実施形態では、組み付け部品の組み付け状態を検査する視点の評価値を用いて、複数の視点候補の中から、検査に最適な視点を決定する方法について説明する。
【００４６】
図５は、本実施形態における情報処理システムの構成例を示している。情報処理装置１０１は、第１の特徴抽出部１０２と、第２の特徴抽出部１０３と、評価値算出部１０４とを備えている。
【００４７】
モデル情報保持部１０５、視点生成部５０１及び検査視点決定部５０２は、情報処理装置１０１の外部に設けられ、情報処理装置１０１と接続する。なお、視点生成部５０１及び検査視点決定部５０２は情報処理装置１０１の内部に設けられる構成であってもよい。第１の特徴抽出部１０２、第２の特徴抽出部１０３及び評価値算出部１０４は、第１実施形態で説明したものと同様であるため、以下では、視点生成部５０１及び検査視点決定部５０２を中心に説明する。
【００４８】
視点生成部５０１は、組み付け部品を観察する視点を複数生成する。例えば、図６に示すように、組み付け部品を原点に配置した球を正三角形の面で構成される多面体に近似し、各面の中点を視点位置する。視点の向きは、部品を観測する視線方向とする。なお、この方法に限らず複数の視点を設定できる方法であれば何でもよい。例えば、部品を観察する方向に制限がある場合には、前述した方法で生成した視点の中から実際に観察する可能性のある視点のみを設定してもよい。
【００４９】
評価値算出部１０４は、視点生成部５０１により生成された視点ごとに、視点の評価値を算出する。評価値は、第１実施形態、変形例２〜４で説明した可視度や、変形例５で説明した分布度を用いることができる。検査視点決定部５０２は、評価値算出部１０４で算出した評価値が最大となる視点を検査視点として決定する。
【００５０】
次に、本実施形態の処理手順について説明する。図７は、本実施形態に係る情報処理装置１０１が実施する処理の手順を示すフローチャートである。
【００５１】
（ステップＳ７０１）
視点生成部５０１は、組み付け部品を観察する視点を複数生成する。視点の生成方法は上述したとおりである。
【００５２】
（ステップＳ７０２）
第１の特徴抽出部１０２は、ステップＳ７０１で視点生成部５０１が生成した視点ごとに、モデル情報保持部１０５が保持する組み付け部品の３次元形状モデルから特徴を抽出する。特徴を抽出する方法については、上述したとおりである。
【００５３】
（ステップＳ７０３）
第２の特徴抽出部１０３は、ステップＳ７０１で視点生成部５０１が生成した視点またはその近傍となる視点ごとに、モデル情報保持部１０５が保持する単体部品の３次元形状モデルから特徴を抽出する。特徴を抽出する方法については、上述したとおりである。
【００５４】
（ステップＳ７０４）
評価値算出部１０４は、ステップＳ７０１で視点生成部５０１が生成した視点ごとに、視点の評価値を算出する。評価値の算出方法については、上述したとおりである。
【００５５】
（ステップＳ７０５）
検査視点決定部５０２は、ステップ５０４で算出した視点の評価値が最大となる視点を検査視点として決定する。なお、評価値として可視度と分布度との両方を同時に用いる場合には、まず、可視度または分布度が予め設定した閾値以上となる視点を選択し、選択した視点の中から分布度または可視度が最大となる視点を検査視点とする。
【００５６】
以上説明したように、ステップＳ７０１〜ステップＳ７０５の一連の処理を実行することで、組み付け部品の組み付け状態の検査に最適な視点を決定することができる。
【００５７】
第２実施形態によれば、組み付け部品の組み付け状態を検査する視点の評価値を算出し、この評価値に基づいて、検査に最適な視点を決定することができる。
【００５８】
＜変形例８＞
第２実施形態では、視点生成部５０１が生成した視点の中から、視点の評価値が最大となる視点を検査視点とした。しかし、これに限らず、視点生成部５０１が生成した視点の中から検査視点が決定できる方法であれば、別のものであってもよい。
【００５９】
例えば、情報処理装置１０１が備えるユーザインタフェースを介して、視点の評価値が高い視点を視点の候補としてユーザに通知し、情報処理装置１０１が備えるユーザインタフェースを介して、提示された視点候補の中から検査視点をユーザが任意に選択してもよい。視点の評価値が高い視点とは、評価値が全ての視点の評価値から求めた平均値以上となる視点とする。または、候補数を予め設定しておき、評価値が高い上位候補数の視点としてもよく、視点の評価値が高い視点を抽出できる方法であれば、制限はない。
【００６０】
（第３実施形態；視点の組み合わせを決定）
第２実施形態では、検査視点として１つの視点を決定する方法について説明した。しかし、部品の形状や部品同士の隠れなどの原因により、１つの視点で組み付け部品を観察した結果のみからでは、組み付け状態の判定ができない場合がある。このような場合には、複数の視点で組み付け部品を観察した結果を統合し、組み付け状態を判定する必要がある。
【００６１】
第３実施形態では、各単体部品の３次元位置姿勢を推定することで組み付け部品の組み付け状態を検査することを想定し、全ての単体部品の３次元位置姿勢が推定できる視点の組み合わせを決定する方法について説明する。
【００６２】
図９は、本実施形態における検査視点決定部５０２の構成を示す図である。検査視点決定部５０２は、第１の組み合わせ選択部９０１と第２の組み合わせ選択部９０２とを備えている。
【００６３】
第１の組み合わせ選択部９０１は、各視点の評価値の和に基づいて組み付け検査の視点を選択する。具体的には、各視点の評価値の和が予め設定した閾値以上となる視点の組み合わせを算出する。例として、視点Ｖ１、Ｖ２及びＶ３といった３つの視点が存在する場合について説明する。視点の組み合わせとして、（Ｖ１，Ｖ２）、（Ｖ２，Ｖ３）、（Ｖ３，Ｖ１）、（Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３）が得られる。各視点の評価値をそれぞれＥ１、Ｅ２、Ｅ３とすると、各組み合わせにおける可視度の総和は、Ｅ１＋Ｅ２、Ｅ２＋Ｅ３、Ｅ３＋Ｅ１、Ｅ１＋Ｅ２＋Ｅ３となる。
【００６４】
閾値をＴとし、Ｅ１＋Ｅ２＞Ｔ、Ｅ２＋Ｅ３＞Ｔ、Ｅ３＋Ｅ１＜Ｔ、Ｅ１＋Ｅ２＋Ｅ３＞Ｔとなる場合には、組み付け検査の視点として、（Ｖ１，Ｖ２）、（Ｖ２，Ｖ３）、（Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３）の組み合わせが選択される。なお、組み合わせの視点数には、予め上限を設定しておいてもよい。例えば、視点数の上限を２とした場合には、（Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３）の組み合わせが除外され、組み付け検査の視点として、（Ｖ１，Ｖ２）、（Ｖ２，Ｖ３）が選択される。
【００６５】
第２の組み合わせ選択部９０２は、第１の組み合わせ選択部９０１で選択した視点の組み合わせの中から、視点の数や視点間の距離の観点から、組み付け検査の視点に適した視点の組み合わせを選択する。具体的には、視点の数が最小となる視点の組み合わせや、視点間の距離の総和が最小となる視点の組み合わせを選択する。なお、視点の数や視点間の距離の観点から、検査に適した視点の組み合わせが選択できれば、他の方法で選択してもよい。例えば、視点間の距離の最大値が最小となる視点の組み合わせを選択してもよい。
【００６６】
次に、本実施形態における処理手順について説明する。第２の実施形態で説明した処理手順のうち、検査視点を決定する（ステップＳ７０５）方法のみが異なるため、以下では検査視点を決定する方法についてのみ説明する。
【００６７】
図８は、本実施形態における検査視点決定部５０２が検査視点を決定する処理手順を示すフローチャートである。
【００６８】
（ステップＳ８０１）
各視点の評価値の和に基づいて組み付け検査の視点を選択する。選択方法については、上述した通りである。
【００６９】
（ステップＳ８０２）
ステップＳ８０１で選択した視点の組み合わせの中から、視点の数や視点間の距離の観点から、組み付け検査の視点に適した視点の組み合わせを選択する。選択方法については、上述した通りである。
【００７０】
以上説明したように、ステップＳ７０１〜ステップＳ７０４及びステップＳ８０１〜ステップＳ８０２の一連の処理を実行することで、検査に最適な視点の組み合わせを決定することができる。
【００７１】
第３の実施形態によれば、組み付け部品の組み付け状態を検査する視点の評価値を算出し、この評価値に基づいて、検査に最適な視点の組み合わせを決定することができる。
【００７２】
＜変形例９；第１の組み合わせ選択部９０１のみの例＞
第３実施形態では、第１の組み合わせ選択部９０１及び第２の組み合わせ選択部９０２の両方を用いて、検査に最適な視点の組み合わせを算出した。しかし、第１の組み合わせ選択部９０１のみを用いて検査に最適な視点の組み合わせを算出してもよい。この場合、各視点の評価値の和が予め設定した閾値以上となる視点の組み合わせが検査視点とすればよい。
【００７３】
（その他の実施形態）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【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７】
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【図８】
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【図９】
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【図６】
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