【手続補正書】
【提出日】令和2年5月14日(2020.5.14)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の物体のそれぞれの視覚特徴をマッピングするデータセットを生成する方法であって、
複数の異なる物体のそれぞれに対して、
複数の反復を実行することと、各反復は、
それぞれの前記物体を保持するアームを複数の異なる位置の次の位置へ動かすようにロボットシステムに命令すること、
前記次の位置の観点における前記それぞれの物体を描写する少なくとも１つの画像を取得すること、
それぞれの前記次の位置における前記アームの位置情報を受信すること、
前記少なくとも１つの画像を分析して、前記それぞれの次の位置において前記少なくとも１つの画像に描写されている前記物体の少なくとも１つの視覚特徴を抽出すること、
前記少なくとも１つの視覚特徴が前記位置情報と共有するパラメータの値を取り込んで、前記少なくとも１つの視覚特徴と前記位置情報との間の関連付けを生成すること、ならびに
前記少なくとも１つの視覚特徴、前記位置情報、および前記共有パラメータ値を有する少なくとも１つのレコードをマッピングデータセット内に記憶すること、を含む、
前記複数の反復が完了したとき、前記マッピングデータセットを出力することと、
を含む方法。
【請求項２】
前記少なくとも１つの画像は、少なくとも１つのカメラおよび深さマップ画像を撮像する少なくとも１つのセンサのうちの少なくとも１つによって撮像される、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記少なくとも１つの視覚特徴は、２次元画像特徴（２Ｄ）および３次元（３Ｄ）画像特徴からなる群の要素である、
請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記命令することは、ステップサイズおよびステップ方向を含む少なくとも１つの動作コマンドを含み、前記ステップサイズおよび前記ステップ方向は、事前に定義されるかランダムに選択されるかの一方である、
請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記少なくとも１つの視覚特徴は、輪郭、輪郭の中心、輪郭の数、エッジ、カラー面積、サイズ、外周、および面積からなる群の要素である、
請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記少なくとも１つの視覚特徴は、少なくとも、
前記物体の輪郭内のすべての画素の青色チャネル値の和を、前記物体の前記輪郭内のすべての画素の緑色チャネル値および赤色チャネル値の和で割った値、
前記物体の前記輪郭内のすべての画素の前記緑色チャネル値の和を、前記物体の前記輪郭内のすべての画素の前記青色チャネル値および前記赤色チャネル値の和で割った値、
前記物体の前記輪郭内のすべての画素の前記赤色チャネル値の和を、前記物体の前記輪郭内のすべての画素の前記青色チャネル値および前記緑色チャネル値の和で割った値、
前記物体の外周、ならびに
前記物体の隅部の数、
という特徴を含む複数の特徴であり、
前記物体が球形または長円形の形状を有する場合、前記複数の特徴は、前記球形または長円形の形状の長軸の寸法を前記球形または長円形の形状の短軸の寸法で割った除算によって計算される因子をさらに含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記青色チャネル値は、前記青色チャネル値、前記緑色チャネル値、および前記赤色チャネル値の加重計算に従って計算された修正青色チャネル値であり、
前記緑色チャネル値は、前記青色チャネル値、前記緑色チャネル値、および前記赤色チャネル値の加重計算に従って計算された修正緑色チャネル値であり、
前記赤色チャネル値は、前記青色チャネル値、前記緑色チャネル値、および前記赤色チャネル値の加重計算に従って計算された修正赤色チャネル値である、
請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記複数の特徴は、
前記物体の前記輪郭内のすべての画素の修正青色チャネル値の和を、前記物体の前記輪郭内のすべての画素の修正緑色チャネル値および修正赤色チャネル値の和で割った値が、第１の事前定義された閾値を、前記物体の前記輪郭内の画素の総数で割った値よりも大きいまたは小さい場合の表示、
前記物体の前記輪郭内のすべての画素の修正赤色チャネル値の和を、前記物体の前記輪郭内のすべての画素の修正緑色チャネル値および修正青色チャネル値の和で割った値が、第２の事前定義された閾値を、前記物体の前記輪郭内の前記画素の総数で割った値よりも大きいまたは小さい場合の表示、ならびに
前記物体の前記輪郭内のすべての画素の修正緑色チャネル値の和を、前記物体の前記輪郭内のすべての画素の修正赤色チャネル値および修正青色チャネル値の和で割った値が、第３の事前定義された閾値を、前記物体の前記輪郭内の前記画素の総数で割った値よりも大きいまたは小さい場合の表示、
という特徴をさらに含む、
請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記記憶することは、前記少なくとも１つの視覚特徴の定量化値を前記マッピングデータセット内に記憶すること、および、ユーザによって提供される、前記物体の少なくとも１つの特徴を記憶すること、の少なくとも一方を含み、前記少なくとも１つの特徴は、良好な物体または不良な物体として特徴付けられている前記物体の表示である、
請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記分析することは、前記物体および前記ロボットシステムの把持部分のうちの少なくとも１つに取り付けられた少なくとも１つの識別可能な標識を前記少なくとも１つの画像内で識別することを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記ロボットシステムは、前記物体を動かすコンベアベルトを有するコンベアである、
請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
複数の物体のそれぞれの視覚特徴をマッピングするデータセットを生成する方法であって、
複数の異なる物体のそれぞれに対して、
複数の反復を実行することと、各反復は、
複数の異なる位置の次の位置へ動くように少なくとも１つのセンサを具備する機械的デバイスに命令すること、
前記少なくとも１つのセンサによって撮像された、前記次の位置の観点から前記それぞれの物体を描写する少なくとも１つの画像を取得すること、
それぞれの前記次の位置における前記機械的デバイスの位置情報を受信すること、
前記少なくとも１つの画像を分析して、前記それぞれの次の位置の前記観点から前記物体の少なくとも１つの視覚特徴を抽出すること、
前記少なくとも１つの視覚特徴が前記位置情報と共有するパラメータの値を取り込んで、前記少なくとも１つの視覚特徴と前記位置情報との間の関連付けを生成すること、ならびに
前記少なくとも１つの視覚特徴、前記位置情報、および前記共有パラメータ値を有する少なくとも１つのレコードをマッピングデータセット内に記憶すること、を含む、
前記複数の反復が完了したとき、前記マッピングデータセットを出力することと、
を含む方法。
【請求項１３】
前記分析することは、前記物体に取り付けられた少なくとも１つの識別可能な標識を前記少なくとも１つの画像内で識別することを含む、
請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
複数の物体のそれぞれの視覚特徴をマッピングするデータセットを使用する方法であって、
少なくとも１つのプロセッサを使用して、コード命令を実行することを含み、前記コード命令が、
複数の所定の位置の少なくとも１つに位置決めされた物体を描写する少なくとも１つの画像を取得することと、
前記複数の所定の位置の前記少なくとも１つのそれぞれにおける前記物体の前記少なくとも１つの画像のそれぞれに対して、
前記少なくとも１つの画像を分析して、前記物体の少なくとも１つの画像視覚特徴を抽出することと、
複数の以前に記憶されたマッピングデータセット内で検索して、前記複数の以前に記憶されたマッピングデータセットのうちの１つに含まれかつ前記少なくとも１つの画像視覚特徴を記憶する少なくとも１つのデータレコードを識別し、前記複数の以前に記憶されたマッピングデータセットはそれぞれ、複数の物体のうちの別の１つに関連付けられている、かつ、少なくとも１つのレコードを構成することと、前記少なくとも１つのレコードはそれぞれ、異なる観点から撮像された、前記複数の物体のうちの前記それぞれ別の１つの画像から抽出された少なくとも１つの視覚特徴を含む、
前記少なくとも１つの識別されたデータレコードから、前記少なくとも１つの視覚特徴に関連付けられた物体識別属性および物体位置情報を抽出することと、
前記物体位置情報および前記物体識別属性を出力することと、
を行うためのものである、
方法。
【請求項１５】
前記物体位置情報は、少なくとも１つの識別可能な標識の位置情報を含み、
前記少なくとも１つのプロセッサをさらに使用して、前記少なくとも１つの識別可能な標識の前記位置情報に従って前記物体位置情報を調整するコード命令を実行する、
請求項１４に記載の方法。