(57)【要約】部品配膳装置（１）は、サイズの異なる複数種の部品を、複数の収容部を備えたキッティングトレイ（４０）に配膳するものであって、ロボットハンド（１０）と、このロボットハンド（１０）の動作を制御する制御部（３０）とを備える。ロボットハンド（１０）は、部品のピッキング及びリリースが可能なヘッド部（１５）を有し、前記部品の保管位置において対象部品を前記ヘッド部（１５）でピッキングすると共に運搬し、当該対象部品を前記ヘッド部（１５）から前記キッティングトレイ（４０）にリリースする配膳動作を行う。前記制御部（３０）は、前記複数種の部品及び前記複数の収容部の態様に応じて、前記部品の前記キッティングトレイ（４０）への配膳ルールを設定するルール設定部と、前記配膳ルールに基づき前記ロボットハンド（１０）に前記配膳動作を実行させる駆動制御部（３１）と、を備える。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
サイズの異なる複数種の部品を、複数の収容部を備えたキッティングトレイに配膳する部品配膳装置であって、  部品のピッキング及びリリースが可能なヘッド部を有し、前記部品の保管位置において前記複数種の部品の中から対象部品を前記ヘッド部でピッキングすると共に運搬し、当該対象部品を前記ヘッド部から前記キッティングトレイにリリースする配膳動作を行うロボットハンドと、  前記ロボットハンドの動作を制御する制御部と、を備え、  前記制御部は、    前記複数種の部品及び前記複数の収容部の態様に応じて、前記部品の前記キッティングトレイへの配膳ルールを設定するルール設定部と、    前記配膳ルールに基づき前記ロボットハンドに前記配膳動作を実行させる駆動制御部と、を備えるキッティングトレイへの部品配膳装置。
【請求項２】
請求項１に記載のキッティングトレイへの部品配膳装置において、  前記ルール設定部は、前記キッティングトレイにおいて部品同士に上下方向の重なりが生じる配膳を行う場合に、配膳位置が下方となる部品を先行して配膳させる配膳ルールを設定する、キッティングトレイへの部品配膳装置。
【請求項３】
請求項１に記載のキッティングトレイへの部品配膳装置において、  前記ルール設定部は、前記キッティングトレイにおいて部品が水平方向に並ぶ配膳と上下方向に重なる配膳との双方が実行可能である場合に、部品が上下方向に重なる配膳よりも部品が水平方向に並ぶ配膳を優先して実行させる配膳ルールを設定する、キッティングトレイへの部品配膳装置。
【請求項４】
請求項２に記載のキッティングトレイへの部品配膳装置において、  前記ルール設定部は、前記キッティングトレイにおいて部品同士に上下方向の重なりが生じる配膳を行う場合に、平面視で占有面積の小さい部品を先行して配膳させる配膳ルールを設定する、キッティングトレイへの部品配膳装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか１項に記載のキッティングトレイへの部品配膳装置において、  前記ルール設定部は、前記キッティングトレイへの部品の配膳状態として、当該部品の重心の高さ位置が第１位置となる第１配膳状態と、当該部品の重心の高さ位置が前記第１位置よりも高い第２位置となる第２配膳状態とを取り得る場合に、当該部品が前記第１配膳状態を取るように前記配膳ルールを設定する、キッティングトレイへの部品配膳装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか１項に記載のキッティングトレイへの部品配膳装置において、  前記ロボットハンドによる前記配膳動作が実行された後の前記キッティングトレイの三次元画像を取得する撮像装置と、  前記三次元画像に基づいて、前記キッティングトレイにおける部品の配膳状態を評価する評価部と、をさらに備え、  前記ルール設定部は、前記評価部の評価に応じて前記配膳ルールを設定する、キッティングトレイへの部品配膳装置。
【請求項７】
請求項６に記載のキッティングトレイへの部品配膳装置において、  前記ルール設定部は、前記キッティングトレイに対して前記複数種の部品が理想的に配膳された状態の理想配膳情報を取得すると共に、当該理想配膳情報に基づいて前記配膳ルールを初期設定し、前記評価部の評価に応じて前記配膳ルールを修正する、キッティングトレイへの部品配膳装置。
【請求項８】
請求項６に記載のキッティングトレイへの部品配膳装置において、  前記ルール設定部は、前記キッティングトレイ及びその収容部に関する情報と、部品のサイズに関する情報を取得すると共に、これら情報に基づいて前記配膳ルールを初期設定し、前記評価部の評価に応じて前記配膳ルールを修正する、キッティングトレイへの部品配膳装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、サイズの異なる複数種の部品を、複数の収容部を備えたキッティングトレイに配膳する部品配膳装置に関する。
【背景技術】
【０００２】  キッティングトレイは、例えば一つの機械製品の組立に際して用いられるネジ、ボルト、ワッシャー等の締結部品、Ｏリングやガスケット等のシール部品などからなる部品群のセットを収容するトレイである。特許文献１には、このようなキッティングトレイからのロボットハンドによる部品のピッキング、及び前記ピッキングを的確に行わせるための機械学習の適用について開示されている。【０００３】  キッティングトレイは、枠体で区分された複数の収容区画を備える。これら収容区画には、各種部品を各々収容する保管トレイから、それぞれ部品が配膳される。前記収容区画に入らない大型部品については、前記枠体の上縁に載置されたり、立て掛けられたりする場合もある。このキッティングトレイへの部品の配膳についても、ロボットハンドを用いて自動化すること望ましい。特許文献１は、部品のピッキングについての技術の開示に止まり、キッティングトレイへの部品配膳については触れられていない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１７−３０１３５号公報
【発明の概要】
【０００５】  本発明の目的は、ロボットハンドを用いてキッティングトレイへ各種部品を的確に配膳させることができる部品配膳装置を提供することにある。
【０００６】  本発明の一局面に係るキッティングトレイへの部品配膳装置は、サイズの異なる複数種の部品を、複数の収容部を備えたキッティングトレイに配膳する部品配膳装置であって、部品のピッキング及びリリースが可能なヘッド部を有し、前記部品の保管位置において前記複数種の部品の中から対象部品を前記ヘッド部でピッキングすると共に運搬し、当該対象部品を前記ヘッド部から前記キッティングトレイにリリースする配膳動作を行うロボットハンドと、前記ロボットハンドの動作を制御する制御部と、を備え、前記制御部は、前記複数種の部品及び前記複数の収容部の態様に応じて、前記部品の前記キッティングトレイへの配膳ルールを設定するルール設定部と、前記配膳ルールに基づき前記ロボットハンドに前記配膳動作を実行させる駆動制御部と、を備える。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、本発明の実施形態に係るキッティングトレイへの部品配膳装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２（Ａ）は、部品が配膳されたキッティングトレイの一例を示す上面視の平面図、図２（Ｂ）は、図２（Ａ）のＩＩＢ−ＩＩＢ線断面図である。
【図３】図３は、部品配膳装置の動作を示すフローチャートである。
【図４】図４（Ａ）〜（Ｄ）は、配膳ルールの一例を説明するための図である。
【図５】図５（Ａ）、（Ｂ）は、配膳ルールの一例を説明するための図である。
【図６】図６（Ａ）〜（Ｄ）は、配膳ルールの一例を説明するための図である。
【図７】図７（Ａ）〜（Ｄ）は、配膳ルールの一例を説明するための図である。
【図８】図８（Ａ）〜（Ｃ）は、配膳ルールの一例を説明するための図である。
【図９】図９は、配膳ルールの学習動作の一例を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、配膳ルールの学習動作の一例を示すフローチャートである。
【図１１】図１１（Ａ）、（Ｂ）は、配膳ルールの一例を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】  ［部品配膳装置の全体構成］  以下、本発明の実施形態を、図面を参照しながら詳細に説明する。まず、図１のブロック図を参照して、本発明の実施形態に係るキッティングトレイへの部品配膳装置１の構成を説明する。部品配膳装置１は、サイズの異なる複数種の部品をキッティングトレイ４０に配膳する装置であって、部品の配膳動作を行うロボットハンド１０と、部品の三次元画像を撮像する三次元計測装置２０（撮像装置）と、ロボットハンド１０及び三次元計測装置２０の動作を統括的に制御する制御部３０とを備えている。
【０００９】  ロボットハンド１０は、サイズの異なる複数種の部品Ｗａ、Ｗｂ・・・を各々収納する部品収納トレイＴａ、Ｔｂ・・・から対象部品をピッキングし、キッティングトレイ４０に移載させるロボット装置である。部品収納トレイＴａ、Ｔｂ・・・は、部品Ｗａ、Ｗｂ・・・の各々個別の保管位置となるトレイであり、各種の部品Ｗａ、Ｗｂ・・・がバラ積み又は整列状態で収容されている。キッティングトレイ４０は、複数種の部品Ｗａ、Ｗｂ、Ｗｃ、Ｗｄ・・・を、予め区画された複数の収容部に個別に収容することができるトレイである。ロボットハンド１０は、対象部品をピッキングして運搬し、前記収容部にピッキングしている前記対象部品をリリースする配膳動作を行う。
【００１０】  ロボットハンド１０は、ベース部１１、胴部１２、第１アーム１３、第２アーム１４、ヘッド部１５及びハンド部１６を備えた多軸多関節ロボットである。ベース部１１は、床面や台座等の上に固定設置される筐体である。胴部１２は、ベース部１１の上面において、鉛直に延びる第１軸１Ａの軸回りに、正逆両方向に回転可能に配置されている。第１アーム１３は、所定の長さを有するアーム部材であり、その基端部が水平方向に延びる第２軸１Ｂの軸周りに回動可能に胴部１２に取り付けられている。第２アーム１４は、第１アーム１３に連設されるアーム部材であり、その基端部が水平方向に延びる第３軸１Ｃの軸周りに回動可能に、第１アーム１３の先端部に取り付けられている。
【００１１】  ヘッド部１５は、第２アーム１４の先端側に、水平方向に延びる第４軸１Ｄの軸周りに回動可能に取り付けられている。ハンド部１６は、第４軸１Ｄに対して垂直な第５軸１Ｅを介して、ヘッド部１５に取り付けられている。ハンド部１６は、部品収納トレイＴａ、Ｔｂ・・・から部品Ｗａ、Ｗｂ・・・を個別にピッキングすると共に、これらをキッティングトレイ４０にリリースすることが可能である。ハンド部１６は、一対の把持片からなり、第５軸１Ｅの軸周りに回動自在であると共に、前記ピッキング及びリリースのために前記一対の把持片の間隔が調整自在とされている。なお、部品のピッキング及びリリースが可能な機構がヘッド部１５に具備されていればよく、例えば、ハンド部１６に代えて、部品に対して吸引力を発生する電磁石又は負圧発生装置等をヘッド部１５に具備させても良い。
【００１２】  三次元計測装置２０は、第１カメラ２１、第２カメラ２２及びカメラ制御部２３を含む。第１カメラ２１は、部品収納トレイＴａ、Ｔｂ・・・の上空に配置され、これらトレイに収納された部品Ｗａ、Ｗｂ・・・を含む画像を撮像する。第２カメラ２２は、キッティングトレイ４０の上空に配置され、当該キッティングトレイ４０に収納された部品Ｗａ、Ｗｂ、Ｗｃ、Ｗｄを含む画像を撮像する。なお、三次元計測装置２０、若しくは第１、第２カメラ２１、２２は、ロボットハンド１０に搭載されていても良い。
【００１３】  カメラ制御部２３は、第１、第２カメラ２１、２２に撮像動作を実行させ、得られた画像に基づき部品の三次元計測を実行するものであり、撮像制御部２４と画像処理部２５とを含む。撮像制御部２４は、部品Ｗａ、Ｗｂ・・・のピッキングの際に、第１カメラ２１に部品収納トレイＴａ、Ｔｂ・・・を撮像する動作を実行させる。また、撮像制御部２４は、キッティングトレイ４０の収納部の位置確認の際、或いは部品配膳後のキッティングトレイ４０の情報を取得する際などに、第２カメラ２２にキッティングトレイ４０を撮像する動作を実行させる。
【００１４】  画像処理部２５は、第１、第２カメラ２１、２２が取得した画像を画像処理することによって、各部品の三次元位置情報を含む画像データを生成する。各部品の三次元位置情報は、例えば、ＸＹＺ直交座標系を用いた座標値（Ｘ，Ｙ，Ｚ）で表される。第１カメラ２１により取得された画像より、部品収納トレイＴａ、Ｔｂ・・・に収納された部品Ｗａ、Ｗｂ・・・の位置情報が取得される。この位置情報は、ロボットハンド１０による部品Ｗａ、Ｗｂ・・・のピッキングの際に利用される。また、第２カメラ２２により取得された画像より、キッティングトレイ４０に配膳された部品Ｗａ、Ｗｂ、Ｗｃ、Ｗｄの位置情報が取得される。この位置情報に基づき、部品配膳状態の評価を行うことが可能となる。
【００１５】  制御部３０は、駆動制御部３１、ルール設定部３２、情報取得部３３及び学習部３４を備えている。駆動制御部３１は、ルール設定部３２が設定する配膳ルールに基づいて、ロボットハンド１０に部品の配膳動作を実行させる。駆動制御部３１は、前記配膳ルールに従って部品のピッキングと、当該部品の保持及び運搬と、当該部品のリリースを順次実行するよう、ロボットハンド１０に具備されている駆動モータ（図示せず）の動作を制御する。学習部３４において、配膳動作に関する機械学習が実行される場合、前記ピッキング及びリリースにおいて駆動制御部３１がどのようにロボットハンド１０を動作させたかに関する情報が学習部３４に出力される。
【００１６】  ルール設定部３２は、複数種の部品Ｗａ、Ｗｂ・・・のサイズ、形状などの態様及びキッティングトレイ４０の収容部の広さや深さなどの態様に応じて、部品Ｗａ、Ｗｂ・・・のキッティングトレイ４０への配膳ルールを設定する。この配膳ルールは、部品をキッティングトレイ４０に配膳するに際して優先すべき事項、忌避すべき事項などの配膳のコンセプトに関する取り決めである。例えば、配膳ルールは、小さいサイズの部品は小さい収容部に優先的に配膳する、部品を上下方向に重なるように配膳する場合にどの部品を先に配膳する、といったルールである（図４〜図８に基づき後記で詳述する）。この配膳ルールは、操作者から入力部２６等を介して教示された配膳ルール、或いは教示された配膳ルールを配膳結果に基づいて評価して改訂した配膳ルールであっても良いし、学習部３４による機械学習の結果として作成乃至は改訂された配膳ルールであっても良い。
【００１７】  情報取得部３３は、入力部２６から操作者が入力する情報、及びカメラ制御部２３から三次元計測情報を取得する。入力部２６からは、例えば部品のサイズや形状などの属性情報、キッティングトレイ４０の形状に関する情報などが与えられる。カメラ制御部２３からは、部品収納トレイＴａ、Ｔｂ・・・内における部品Ｗａ、Ｗｂ・・・の三次元位置情報や、キッティングトレイ４０の収容部の三次元位置情報、キッティングトレイ４０内における部品Ｗａ、Ｗｂ、Ｗｃ、Ｗｄの三次元位置情報などが与えられる。情報取得部３３に与えられた各種情報に基づいて、ルール設定部３２は前記配膳ルールを設定乃至は改訂する。
【００１８】  学習部３４は、ロボットハンド１０の動作を学習する学習処理を実行する機能部である。機械学習によって前記配膳ルールを設定する場合、学習部３４は、駆動制御部３１によるロボットハンド１０の制御情報と、カメラ制御部２３から入力されるキッティングトレイ４０への配膳結果を示す三次元計測情報とを、学習サイクル毎に取得する。そして、学習部３４は、これらの情報から、各々の部品を配膳する場合における最適なロボットハンド１０の行動パターンを学習し、これを配膳ルールに反映させる。前記行動パターンは、例えば、どの位置で部品をどのようなグリップ力で把持してピッキングするか、キッティングトレイ４０のどの三次元位置で当該部品をリリースするか、複数種の部品をどのような順番で配膳するか、などに関するロボットハンド１０の行動である。学習部３４は、変位量観測部３５、報酬設定部３６及び価値関数更新部３７を含む。これらについては、機械学習が適用される実施形態を後記で説明する際に、詳細に説明する。
【００１９】  ［キッティングトレイ］  図２（Ａ）は、部品が配膳されたキッティングトレイ４０の一例を示す上面視の平面図、図２（Ｂ）は、図２（Ａ）のＩＩＢ−ＩＩＢ線断面図である。キッティングトレイ４０は、例えば一つの機械製品の組立に際して用いられるネジ、ボルト、ワッシャー等の締結部品、Ｏリングやガスケット等のシール部品などからなる部品群のセットを収容するトレイである。キッティングトレイ４０は、上面が開口した比較的底浅の直方体形状の容器であって、外形部を形成する外枠部４１と、外枠部４１の内側に配設された内枠部４２と、キッティングトレイ４０の底面を形成する底板４３とを備えている。
【００２０】  外枠部４１は、図２（Ａ）の上面視の通り矩形の形状を有しており、また図２（Ｂ）の断面視に表れているように、その上端縁４１Ｔはキッティングトレイ４０において最も高い位置にある側板である。内枠部４２は、平面視において外枠部４１内で縦横に延び、複数の収容部Ａ１、Ａ２、Ａ３を区画する枠板である。ここでは、最も大きな収容空間を有する１つの大収容部Ａ１と、次に大きな収容空間を有する４つの中収容部Ａ２と、最も小さな収容空間を有する８つの小収容部Ａ３とが、内枠部４２で区画されている例を示している。内枠部４２の上端縁４２Ｔの高さは、外枠部４１の上端縁４１Ｔよりも低い位置にある。これにより、上端縁４２Ｔを底面とし、外枠部４１を区画壁とする上段収容部Ａ０が形成されている。
【００２１】  各収容部Ａ１、Ａ２、Ａ３には、それぞれ同一部品が配膳されている。ここでは、大収容部Ａ１に大口径のシールリングからなる大型部品Ｗ１が、中収容部Ａ２に中口径のＣリングなどの中型部品Ｗ２１、Ｗ２２が、小収容部Ａ３にボルトやナットなどの小型部品Ｗ３１、Ｗ３２が収容されている例を示している。これらの部品Ｗ１、Ｗ２１、Ｗ２２、Ｗ３１、Ｗ３２は、底板４３に接面する態様で、各収容部Ａ１、Ａ２、Ａ３に収容されている。また、いずれの収容部Ａ１〜Ａ３に入らないガスケットなどの超大型部品Ｗ０が、上段収容部Ａ０に収容されている例を示している。超大型部品Ｗ０は、内枠部４２の上端縁４２Ｔに接面している。
【００２２】  部品Ｗ０〜Ｗ３２が配膳されたキッティングトレイ４０は、作業者により、若しくは運搬ロボット等により、所定の作業場まで運搬される。或いは、当該キッティングトレイ４０から、他のロボットハンドにより部品Ｗ０〜Ｗ３２が取り出される場合もある。なお、ここでは部品として機械部品を例示したが、キッティングトレイ４０に収容される部品は特に制限はない。例えば、電力・電子用部品、材料チップや材料ロッド、工具類などを、部品としてキッティングトレイ４０に収容することができる。
【００２３】  ［配膳動作の基本フロー］  図３は、部品配膳装置１の基本動作を示すフローチャートである。先ず、制御部３０の情報取得部３３が、キッティングトレイ４０及び部品Ｗ０〜Ｗ３２に関する情報を取得する（ステップＳ１）。この情報は、キッティングトレイ４０の形状、収容部Ａ１〜Ａ３の態様（開口サイズや深さ、配置位置等）、ロボットハンド１０に対する配置位置などに関する情報、部品Ｗ０〜Ｗ３２の種別、形状、サイズ、ロボットハンド１０に対する配置位置などである。情報取得部３３は、入力部２６を介した入力操作、若しくは、三次元計測装置２０による計測結果に基づき、上述の情報を取得する。
【００２４】  次に、ルール設定部３２が、情報取得部３３が取得した上記情報に基づいて、キッティングトレイ４０に収容される対象部品Ｗ０〜Ｗ３２の配膳ルールを設定する（ステップＳ２）。後に、前記配膳ルールのいくつかの具体例を説明する。既述の通り、配膳ルールとしては、情報取得部３３が取得した情報から策定されたもの、或いは、実際の配膳が実行された結果を三次元計測装置２０の計測によって評価した機械学習により策定したものを用いることができる。
【００２５】  続いて、駆動制御部３１が、設定された配膳ルールに従ってロボットハンド１０を駆動し、対象部品Ｗ０〜Ｗ３２をキッティングトレイ４０の収容部Ａ１〜Ａ３へ配膳する配膳動作を実行させる（ステップＳ３）。すなわち、駆動制御部３１は、ロボットハンド１０を第１軸１Ａの軸回りに回動させる他、第２軸１Ｂ〜第５軸１Ｅを適宜動作させることにより、ハンド部１６を部品収納トレイＴａ、Ｔｂ・・・に向かわせ、収納された部品Ｗａ、Ｗｂ・・・を個別にピッキングさせ、キッティングトレイ４０の指定の収容部Ａ１〜Ａ３まで運搬させ、リリースさせる動作を実行させる。駆動制御部３１は、１つのキッティングトレイ４０に対して、予定されている全ての部品Ｗ０〜Ｗ３２の配膳が終了したか否かを確認し（ステップＳ４）、配膳が未了である場合（ステップＳ４でＮＯ）は、ステップＳ３の配膳動作を継続する。
【００２６】  配膳が終了した場合（ステップＳ４でＹＥＳ）は、制御部３０は配膳の結果評価を実行するか否かを判定する（ステップＳ５）。結果評価を実行する場合（ステップＳ５でＹＥＳ）、情報取得部３３は、三次元計測装置２０の第２カメラ２２に配膳後のキッティングトレイ４０の画像を撮像させ、配膳された部品Ｗ０〜Ｗ３２の三次元計測結果を取得する。そして、ルール設定部３２が、前記三次元計測結果に基づくキッティングトレイ４０内における部品Ｗ０〜Ｗ３２の状態情報から、配膳結果を評価する（ステップＳ６）。
【００２７】  ルール設定部３２は、前記評価結果に基づき、現状の配膳ルールの修正が必要であるか否かを判定する（ステップＳ７）。評価結果が、予め定めた閾値を超えるレベルである場合には、ルール設定部３２は、配膳ルールの修正要と判定し（ステップＳ７でＹＥＳ）、前記配膳ルールを修正する（ステップＳ８）。ここでの修正としては、部品Ｗ０〜Ｗ３２のハンド部１６によるピッキング位置、グリップ力、グリップ方向、リリースの高さ位置、配膳順序の修正などを例示することができる。
【００２８】  一方、前記配膳不良が前記閾値以下である場合は、ルール設定部３２は、配膳ルールの修正不要と判定し（ステップＳ７でＮＯ）、処理を終える。また、ステップＳ５において、配膳の結果評価を実行しないと判定された場合（ステップＳ５でＮＯ）も、処理を終える。なお、ステップＳ５〜Ｓ８は、操作者がマニュアルで実行しても良いし、予め定めた修正ルールに従って実行させても良い。さらに、ステップＳ５〜Ｓ８と実質的に同一のプロセスを、学習部３４による機械学習に代替することができる。この機械学習の例については、図９、図１０に基づいて後述する。
【００２９】  ［配膳ルールの具体例］  以下、図４〜図８に基づいて、ルール設定部３２が設定する配膳ルールの具体例を説明する。図４（Ａ）〜（Ｄ）は、配膳ルールの一例を説明するための図であって、部品Ｗ１１、Ｗ１２同士に、上下方向の重なりが生じる配膳が行われる場合の配膳ルールを示す図である。図４（Ａ）は、部品Ｗ１１、Ｗ１２の、キッティングトレイ４０への望ましい配膳状態を示す上面図、図４（Ｂ）は、図４（Ａ）の矢印ａ方向の側面図である。
【００３０】  部品Ｗ１１はパッキンのようなリング状部品、部品Ｗ１２は、ボルトのような長尺の棒状部品である。部品Ｗ１１は、キッティングトレイ４０の内枠部４２で区画された収容部Ａ１１の底板４３上に、２個×３個のマトリクス状に整列する態様で配膳されている。一方、部品Ｗ１２は、収容部Ａ１１を区画する内枠部４２の上端縁４２Ｔで支持される態様で配膳されている。
【００３１】  図４（Ａ）及び（Ｂ）に示す配膳状態を形成する場合、ルール設定部３２は、配膳位置が下方となる部品Ｗ１１を先行して配膳させる配膳ルールを設定する。すなわち、図４（Ｃ）に示すように、まずロボットハンド１０に、収容部Ａ１１内の所定位置に各部品Ｗ１１を配膳させる。この場合、収容部Ａ１１の区画をフル活用できるよう、リング状の部品Ｗ１１の場合には、図４（Ａ）に例示するようにマトリクス状に整列配置することが望ましい。
【００３２】  収容部Ａ１１への配膳が予定されている全て部品Ｗ１１の配膳が終了したら、続いて、図４（Ｄ）に示すように、ロボットハンド１０に棒状の部品Ｗ１２を配膳させる。この際、部品Ｗ１２の一端側と他端側とが、互いに対向する一対の内枠部４２の上端縁４２Ｔで各々支持されるように、ハンド部１６から部品Ｗ１２をリリースさせる。これにより、部品Ｗ１１の上に部品Ｗ１２が重なる態様で、両部品がキッティングトレイ４０内に配膳される。図４（Ｃ）及び（Ｄ）の配膳ルールを採用することで、配膳位置が下方となるべき部品Ｗ１１が、配膳位置が上方となる部品Ｗ１２の上に配膳されてしまう、或いは部品Ｗ１１の配膳が部品Ｗ１２に阻害されるといった不具合を防止することができる。
【００３３】  図５（Ａ）、（Ｂ）、図６（Ａ）〜（Ｄ）は、配膳ルールの一例を説明するための図であって、同じ収容部に収容される部品同士の重なり合いをなるべく少なくする配膳ルールを示す図である。ルール設定部３２は、キッティングトレイ４０において部品が水平方向に並ぶ配膳と上下方向に重なる配膳との双方が実行可能である場合に、部品が上下方向に重なる配膳よりも部品が水平方向に並ぶ配膳を優先して実行させる配膳ルールを設定する。
【００３４】  図５（Ａ）及び（Ｂ）は、内枠部４２で区画される収容部Ａ１２に、断面六角形の部品Ｗ２１が共に６個収容されている例を示している。収容部Ａ１２に対して６個の部品Ｗ２１は、図５（Ａ）に示すように、水平方向へ一列に並ぶ配膳とすることもできるし、図５（Ｂ）に示すように、上下方向に複数段（二段）に重ねて俵積み状に配膳することもできる。つまり、部品Ｗ２１のサイズ、積み上げが容易な断面六角形の形状からして、平面的な配膳と立体的な配膳との双方を採用可能である。
【００３５】  このような場合、ルール設定部３２は、図５（Ａ）の平面的な配膳を優先する。すなわち、徒に上下方向に部品Ｗ２１が積み重なるような配膳を行わせるのではなく、収容部Ａ１２の水平方向のスペースを有効活用し、バランスの良い配膳を行わせる。また、部品Ｗ２１の個数が多く、上下方向に重ねて配膳することが必要なケースでも、収容部Ａ１２内の底板４３の直上に可能な限りの数の部品Ｗ２１を配膳させ、その上で二段目の配膳を行わせるようにする。これにより、複数の部品Ｗ２１の収容部Ａ１２における収容安定性を向上させることができる。また、部品Ｗ２１を俵積みした場合、底面４３から比較的高い位置に配膳される部品Ｗ２１が生じることになり、配膳後のキッティングトレイ４０の運搬時等に部品Ｗ２１が収容部Ａ１２から飛び出し易い状態となる。これらに鑑みると、図５（Ｂ）の立体的な配膳よりも、図５（Ａ）の平面的な配膳が有利である。
【００３６】  図６（Ａ）〜（Ｄ）も図５と同様な事例を示している。図６（Ａ）は、ボルト状の部品Ｗ３１〜Ｗ３４の、キッティングトレイ４０の収容部Ａ１３への望ましい配膳状態を示す上面図、図６（Ｂ）は、図６（Ａ）の矢印ｂ方向の側面図である。ここでは、ボルト頭が交互に反対向きとなるように、部品Ｗ３１〜Ｗ３４が水平方向へ一列に並べて配膳されている。このように部品Ｗ３１〜Ｗ３４を配膳することで、収容部Ａ１３の水平方向のスペースを有効活用できると共に、部品Ｗ３１〜Ｗ３４の収容部Ａ１３内における配膳高さ（重心位置の高さ）を抑制することができる。
【００３７】  一方、図６（Ｃ）は、比較例に係る部品Ｗ３１〜Ｗ３４の配膳状態を示す上面図、図６（Ｄ）は、図６（Ｃ）の矢印ｃ方向の側面図である。ここでは、４つの部品Ｗ３１〜Ｗ３４のうち、部品Ｗ３３、Ｗ３４が底板４３上に配膳され、部品Ｗ３１、Ｗ３２がこれらの上側に載るように配膳され、これにより格子状に重ね合わせ配膳されている例を示している。このように、部品Ｗ３１〜Ｗ３４を収容部Ａ１３へ配膳するに際し、平面的に配膳するのではなく、格子状に立体的に配膳することも可能である。しかし、ルール設定部３２は、図６（Ａ）及び（Ｂ）に示すような、平面的な配膳を優先する配膳ルールを設定する。これにより、部品Ｗ３１〜Ｗ３４の収容部Ａ１３内における収容安定性を高め、部品Ｗ３１〜Ｗ３４の飛び出しを抑止することができる。
【００３８】  図７（Ａ）〜（Ｄ）は、配膳ルールの一例を説明するための図であって、外形面積に応じて配膳順序を設定する配膳ルールを示す図である。図４に示した配膳ルールと類似しているが、ルール設定部３２は、キッティングトレイ４０において部品同士に上下方向の重なりが生じる配膳を行う場合に、平面視で占有面積の小さい部品を先行して配膳させる配膳ルールを設定する。ここでの占有面積とは、平面視の外形輪郭によって定まる面積であり、その外形輪郭内に空間が存在している場合には、その空間も含む面積である。
【００３９】  図７（Ａ）は、占有面積の異なる部品Ｗ４１、Ｗ４２がキッティングトレイ４０へ配膳されている状態を示す平面図である。部品Ｗ４１は、ボルト状の部品であり、内枠部４２で区画された収納部Ａ１４へ配膳されている。つまり、部品Ｗ４１は、１つの収納部Ａ１４へ収容可能な程度の小さな専有面積を備える。一方、部品Ｗ４２は、ガスケットのような大型のリング状部品であり、内枠部４２で区画されるいずれの収容部へも収容できない大きな専有面積を備える。従って、部品Ｗ４２は、内枠部４２の上端縁４２Ｔで支持されるように配膳されている。
【００４０】  このようなケースでは、ルール設定部３２は、占有面積の小さい部品Ｗ４１を先行して収納部Ａ１４内へ配膳させ、次いで占有面積の大きい部品Ｗ４２を配膳させる。すなわち、図７（Ｂ）に示すように、先ずはロボットハンド１０に部品Ｗ４１を収納部Ａ１４内へ配膳させ、底板４３に接面させる。他の収容部への区画へ収容すべき他の部品があれば、当該他の部品も配膳させる。その後、図７（Ｃ）に示すように、占有面積の大きい部品Ｗ４２を、内枠部４２の上端縁４２Ｔに接面する所定の位置へ配膳させる。
【００４１】  占有面積の大きい部品Ｗ４２を先行して配膳させた場合、当該部品Ｗ４２が収納部Ａ１４の上側開口部を塞いでしまう。これにより、占有面積の小さい部品Ｗ４１の配膳を不可としてしまう不具合や、図７（Ｄ）に示すように、部品Ｗ４２の上に部品Ｗ４１が配膳されてしまう不具合が生じる。図７（Ｂ）、（Ｃ）に示すような配膳ルールを設定することで、これらの不具合を防止することができる。
【００４２】  図８（Ａ）〜（Ｃ）は、配膳ルールの一例を説明するための図であって、部品の重心がなるべく低い状態となるようキッティングトレイ４０に収容させる配膳ルールを示す図である。ルール設定部３２は、キッティングトレイ４０への部品の配膳状態として、当該部品の重心の高さ位置が第１位置となる第１配膳状態と、当該部品の重心の高さ位置が前記第１位置よりも高い第２位置となる第２配膳状態とを取り得る場合に、当該部品が前記第１配膳状態を取るように前記配膳ルールを設定する。
【００４３】  図８（Ａ）は、内枠部４２で区画される収容部Ａ１５への、部品Ｗ５１、Ｗ５２の配膳状態を示す上面視の平面図である。部品Ｗ５１、Ｗ５２は、ボルト頭Ｂ１とボルト本体Ｂ２とを有する同一のボルト部品であって、収容部Ａ１５の区画には部品全体が入りきらない長さを有している。部品Ｗ５１は、ボルト頭Ｂ１の側が収容部Ａ１５内に収容（底板４３に接面）され、ボルト本体Ｂ２の側が内枠部４２の上端縁４２Ｔに乗り上げた状態で配膳されている。逆に、部品Ｗ５２は、ボルト本体Ｂ２の側が収容部Ａ１５内に収容され、ボルト頭Ｂ１の側が内枠部４２の上端縁４２Ｔから上方に飛び出す状態で配膳されている。図中の符号Ｇ１、Ｇ２は、部品Ｗ５１、Ｗ５２の各々の重心位置を示している。部品Ｗ５１、Ｗ５２においてボルト頭Ｂ１は重量の大きい部分であるので、重心Ｇ１、Ｇ２はボルト本体Ｂ２のボルト頭Ｂ１に近い位置となる。
【００４４】  図８（Ｂ）は、部品Ｗ５１の収容部Ａ１５への収容状態を示す側面図である。部品Ｗ５１は、ボルト頭Ｂ１側が下方となり、ボルト本体Ｂ２の先端側付近が上端縁４２Ｔで持ち上げられるように傾斜した状態で、収容部Ａ１５へ配膳されている（第１配膳状態）。部品Ｗ５１の重心Ｇ１は、底板４３に対して、ボルト頭Ｂ１のサイズによって定まる高さｈ１（第１位置）に位置する。
【００４５】  これに対し、図８（Ｃ）は、部品Ｗ５２の収容部Ａ１５への収容状態を示す側面図である。部品Ｗ５２は、ボルト本体Ｂ２の先端が下方となり、ボルト本体Ｂ２のボルト頭Ｂ１に近い根元部付近が上端縁４２Ｔで持ち上げられるように傾斜した状態で、収容部Ａ１５へ配膳されている（第２配膳状態）。この場合、ボルト頭Ｂ１側が上方となることから、部品Ｗ５２の重心Ｇ２は、部品Ｗ５１の重心Ｇ１よりもΔｈだけ高い高さｈ２（第２位置）に位置する。
【００４６】  このようなケースでは、ルール設定部３２は、図８（Ｂ）の部品Ｗ５１に対して採用した配膳状態を取るように、配膳ルールを設定する。すなわち、収容部Ａ１５へ収容した状態において、最も重心Ｇ１の高さ位置が低くなる配膳が行えるように、配膳ルールが設定される。図８（Ｃ）に示すように、重心Ｇ２が比較的高い位置に存在する部品Ｗ５２の如き収納態様では、当該部品Ｗ５２が収容部Ａ１５から落下し易くなる。これに対し、図８（Ｂ）に示すように、重心Ｇ１がより低い状態となる部品Ｗ５１の如き収納態様を採用することで、部品Ｗ５１が収容部Ａ１５から落下し難くすることができる。
【００４７】  ［機械学習の具体例］  続いて、ルール設定部３２が、学習部３４（評価部）による機械学習によって配膳ルールを設定する例を説明する。ここでは、ロボットハンド１０による配膳動作が実行された後のキッティングトレイ４０の三次元画像を三次元計測装置２０（撮像装置）が取得し、その三次元画像に基づいて学習部３４が評価する例を示す。
【００４８】  ＜学習部の構成＞  学習部３４は、機械学習が実行される際、ある配膳動作を実行した際のロボットハンド１０の制御情報と、その配膳動作が実行されたキッティングトレイ４０における部品の位置情報とから、各々の部品を配膳する場合における最適なロボットハンド１０の行動パターンを学習する。学習部３４により取得された学習結果は、ルール設定部３２が設定する配膳ルールに反映される。上述した通り、学習部３４は、変位量観測部３５、報酬設定部３６及び価値関数更新部３７を含む（図１）。
【００４９】  変位量観測部３５は、部品が配膳された比較元のキッティングトレイ４０の三次元画像データ（以下、基礎画像データという）と、新たに部品が配膳された比較対象のキッティングトレイ４０の三次元画像データ（以下、比較画像データという）とを比較する。そして、変位量観測部３５は、比較対象の部品の三次元位置の、比較元の部品の三次元位置に対する変位量を導出する。基礎画像データは、例えば、配膳見本となるような、キッティングトレイ４０に対象部品が理想的に配膳された状態を、三次元計測装置２０にて撮像させ、その撮像により画像処理部２５が導出した前記対象部品についての三次元位置情報（Ｘ、Ｙ、Ｚ座標値）を含む画像データである。比較画像データも、学習工程において対象部品が配膳されたキッティングトレイ４０を、三次元計測装置２０にて撮像させることによって取得された、同様な三次元位置情報を含む画像データである。
【００５０】  報酬設定部３６は、ロボットハンド１０が実行した配膳動作（行動パターン）と、その行動パターンによって配膳された対象部品の配膳状態とを関連付けて、当該行動パターンに対して報酬Ｒを与える処理を行う。具体的には報酬設定部３６は、駆動制御部３１から、ある対象部品のピッキング及びリリースの際にロボットハンド１０に実行させた行動パターンの制御データを取得する。また、報酬設定部３６は、当該行動パターンによって配膳された対象部品について変位量観測部３５が導出した変位量のデータを取得する。前記行動パターンの制御データと、前記変位量のデータとに基づいて、当該行動パターンに対して報酬Ｒが与えられる。
【００５１】  報酬Ｒは、前記変位量が小さいほど、大きい値が付与されるように設定することができる。例えば、前記変位量が予め設定された閾値Ｔｈよりも大きい場合には報酬Ｒ＝０とするが、前記変位量が閾値Ｔｈよりも小さい場合には報酬Ｒ＞０とする。そして、前記変位量が閾値Ｔｈよりも小さい場合において、より変位量が小さいほど、より大きな報酬Ｒが与えられるように設定することができる。また、報酬Ｒは、部品の重心がより低い配膳が行われない場合、部品同士の重なり合いがより少ない場合、或いは、１回の配膳サイクルのタクトタイムがより短い場合などに、より大きな値が与えられるように設定することができる。
【００５２】  価値関数更新部３７は、ロボットハンド１０の行動パターンの価値Ｑ（ｓ，ａ）を規定する価値関数を、報酬設定部３６により設定された報酬Ｒに応じて更新する。価値関数更新部３７は、下記式（１）で示される価値Ｑ（ｓ，ａ）の更新式を用いて価値関数を更新する。
【００５３】
【数１】
2019239565.tif 000003
【００５４】  上記式（１）において、「ｓ」は、ロボットハンド１０の状態を表し、「ａ」は、行動パターンに従ったロボットハンド１０の行動を表す。行動「ａ」によってロボット２の状態が、状態「ｓ」から状態「ｓ’」へ移行する。Ｒ（ｓ，ａ）は、その状態の移行により得られた報酬Ｒを表している。「ｍａｘ」が付された項は、状態「ｓ’」において最も価値の高い行動「ａ’」を選択した場合の価値Ｑ（ｓ’，ａ’）に「γ」を乗算したものになる。「γ」は、減衰率と呼ばれるパラメータであり、０＜γ≦１の範囲（例えば０．９）とされる。また、「α」は、学習率と呼ばれるパラメータであり、０＜α≦１の範囲（例えば０．１）とされる。
【００５５】  上記式（１）は、行動「ａ」に対して報酬設定部３６により設定された報酬Ｒ（ｓ，ａ）に基づいて、状態「ｓ」における行動「ａ」の価値Ｑ（ｓ，ａ）を更新する更新式を表している。すなわち、上記式（１）は、状態「ｓ」における行動「ａ」の価値Ｑ（ｓ，ａ）よりも、状態「ｓ’」における行動「ａ’」の価値Ｑ（ｓ’，ａ’）と報酬Ｒ（ｓ，ａ）との合計値の方が大きければ、価値Ｑ（ｓ，ａ）を大きくし、反対に小さければ、価値Ｑ（ｓ，ａ）を小さくすることを示している。つまり、価値関数更新部３７は、上記式（１）で示される更新式を用いて価値関数を更新することによって、或る状態「ｓ」における或る行動「ａ」の価値Ｑ（ｓ，ａ）を、その行動「ａ」に対して設定される報酬Ｒと、その行動「ａ」による次の状態「ｓ’」における最良の行動「ａ’」の価値Ｑ（ｓ’，ａ’）に近付けるようにしている。
【００５６】  ＜学習部による機械学習処理＞  図９及び図１０は、配膳ルールの学習動作の一例を示すフローチャートである。先ず、制御部３０の情報取得部３３が、部品が配膳されたキッティングトレイ４０の基礎画像データ、及びキッティングトレイ４０自体の形状データを取得する（ステップＳ１１）。前記基礎画像データは、例えば図２に示したような、複数種の部品Ｗ０〜Ｗ３２が理想的に配膳された状態のキッティングトレイ４０を、三次元計測装置２０の第２カメラ２２にて撮像させて得た三次元画像データ（理想配膳情報）に基づき取得される。また、前記形状データは、キッティングトレイ４０の外枠部４１のサイズ、それぞれの内枠部４２のサイズや深さ等に関するデータである。情報取得部３３は、空のキッティングトレイ４０を第２カメラ２２にて撮像させて得た三次元画像データ、若しくは入力部２６から与えられるデータを、前記形状データとして取得する。
【００５７】  ルール設定部３２は、上記の理想配膳情報及びキッティングトレイ４０の形状データに基づき、配膳ルールを初期設定する。つまり、どの部品Ｗ０〜Ｗ３２が、キッティングトレイ４０のどの収容部Ａ１〜Ａ３に配膳されるかが決定される。そして、配膳順序の設定に際して、先に図４〜図８に基づいて説明したような、配膳順序や配膳態様に関する基礎ルールが予め制御部３０に記憶されており、配膳ルールの初期設定に活用される。この初期設定された配膳ルールが、学習部３４による学習結果（評価部の評価）に応じて修正されるものである。
【００５８】  次に、情報取得部３３は、キッティングトレイ４０に配膳される対象部品の形状及び収納位置情報を取得する（ステップＳ１２）。すなわち、部品Ｗ０〜Ｗ３２の形状に関する情報と、これら部品Ｗ０〜Ｗ３２をそれぞれ収納する部品収納トレイの、ロボットハンド１０に対する位置情報とが取得される。これらの情報は、三次元計測装置２０の第１カメラ２１の撮像結果に基づく三次元画像データ、或いは、入力部２６から与えられた入力データから取得させることができる。以上のステップＳ１１，Ｓ１２が、学習処理に際しての事前準備である。
【００５９】  学習処理に入ると、情報取得部３３は、これから部品の配膳が行われるキッティングトレイ４０の位置情報を、第２カメラ２２の撮像結果より取得する（ステップＳ１３）。つまり、キッティングトレイ４０のロボットハンド１０に対する位置情報を取得する。続いて、情報取得部３３は、第１カメラ２１に配膳対象部品を収容している部品収納トレイを撮像させ、画像処理部２５の物体認識処理の結果に基づく配膳対象部品の三次元位置情報を取得する（ステップＳ１４）。これにより、これから配膳される対象部品の、前記部品収納トレイ内における座標値が取得される。情報取得部３３が取得した位置情報は、ルール設定部３２を通して駆動制御部３１に与えられる。
【００６０】  駆動制御部３１は、ルール設定部３２が設定した配膳ルール及び情報取得部３３が取得した前記位置情報に基づきロボットハンド１０を動作させ、順次対象部品をピッキングさせる（ステップＳ１５）。そして、ロボットハンド１０のハンド部１６に把持された部品を下面側から撮像する図略の部品認識カメラの撮像結果に基づき、制御部３０がハンド部１６に対象部品が把持されているか否かを判定する（ステップＳ１６）。対象部品が把持されていない場合、つまりハンド部１６が部品の把持に失敗している場合（ステップＳ１６でＮＯ）、ステップＳ１４に戻って、対象部品のピッキングのリトライが実行される。
【００６１】  対象部品が把持されている場合（ステップＳ１６でＹＥＳ）、駆動制御部３１は、ロボットハンド１０を駆動させて、キッティングトレイ４０までピッキングした対象部品を運搬させると共に、前記配膳ルール及び前記位置情報に基づき、所定のＸＹＺ位置で前記対象部品をリリースさせる（ステップＳ１７）。これにより、一つの対象部品の配膳が終わる。
【００６２】  その後、予定されている部品の配膳が全て完了したか否かが確認される（ステップＳ１８）。全ての配膳が完了していない場合（ステップＳ１８でＮＯ）、続いてハンド部１６による部品の把持成功率が良好であるか否か確認される（ステップＳ１９）。把持成功率が良好である場合（ステップＳ１９でＹＥＳ）、ステップＳ１４で取得した物体認識処理結果に基づき良好なピッキングが実行されていると言える。この場合、ステップＳ１５に移行して、駆動制御部３１が次の対象部品のピッキングを実行する。一方、把持成功率が良好ではない場合（ステップＳ１９でＮＯ）、前記物体認識処理結果と実際のピッキングとに乖離が生じていると言える。この場合、ステップＳ１４に戻り、再度第１カメラ２１に部品収納トレイを撮像させ、物体認識処理を行わせる。
【００６３】  全ての配膳が完了した場合（ステップＳ１８でＹＥＳ）、図１０のフローに移行して、配膳を終えた後のキッティングトレイ４０の情報が取得される（ステップＳ２１）。具体的には、三次元計測装置２０の撮像制御部２４が、第２カメラ２２に配膳後のキッティングトレイ４０を撮像させ、画像処理部２５がキッティングトレイ４０における部品の配膳位置を示す三次元位置情報を導出する。学習部３４の変位量観測部３５は、このような部品の三次元位置情報を含む画像データを、カメラ制御部２３から上述の比較画像データとして取得する。ハンド部１６で把持した部品をリリースした後、当該部品がキッティングトレイ４０においてどの様な挙動を示すかは不明である。一つの部品を特定の位置で把持してピッキングし、特定の高さ位置でリリースするというロボットハンド１０の一つの行動パターンの実行結果が、このステップＳ２１で把握される。
【００６４】  変位量観測部３５は、ステップＳ２１で取得した比較画像データと、ステップＳ１１で取得した基礎画像データとを比較し、比較画像データにおける部品の三次元位置の、基礎画像データにおける部品の三次元位置に対する変位量を導出する（ステップＳ２２）。なお、それまでの学習処理で取得された配膳後のキッティングトレイ４０の画像データを、比較元の基礎画像データとして用いることができる。この場合、配膳後のキッティングトレイ４０内における部品の位置安定性を評価することができる。また、前記変位量は、主に部品の重心位置の変位量を求めることが望ましい。
【００６５】  続いて、報酬設定部３６が、前記変位量が予め設定された閾値Ｔｈよりも大きいか否かを判定する（ステップＳ２３）。前記変位量が大きいということは、今回のロボットハンド１０の行動パターンでは、部品が所期の位置に配膳されていない、若しくは、部品を安定的に配膳できていないということを意味する。報酬設定部３６は、前記変位量が閾値Ｔｈ以上である場合（ステップＳ２３でＹＥＳ）、そのようなロボットハンド１０の行動パターンに対して「０；ゼロ」の報酬Ｒを与える（ステップＳ２４）。これに対し、報酬設定部３６は、前記変位量が閾値Ｔｈ未満である場合（ステップＳ２３でＮＯ）、そのようなロボットハンド１０の行動パターンに対して「０；ゼロ」より大きい報酬Ｒを与える（ステップＳ２５）。
【００６６】  その後、価値関数更新部３７が、ロボットハンド１０の行動パターンの価値Ｑ（ｓ，ａ）を規定する価値関数を、上記式（１）の更新式を用いて更新する（ステップＳ２６）。上記のステップＳ１３〜Ｓ２６で示される各処理が、学習部３４による学習処理の１サイクルにおいて実行される処理である。学習部３４は、学習回数が所定回数Ｎに達したか否かを判定する（ステップＳ２７）。所定回数Ｎに達していない場合は（ステップＳ２７でＮＯ）、学習部３４は、ステップＳ１３に戻り、次のキッティングトレイ４０への部品配膳を実行させ、学習処理を繰り返す。一方、所定回数Ｎに達した場合は（ステップＳ２７でＹＥＳ）、学習部３４は、学習処理を終える。
【００６７】  ＜機械学習処理の変形例＞  上記の機械学習処理例では、図９のステップＳ１１において、部品が配膳されたキッティングトレイ４０の基礎画像データ（理想配膳情報）を、情報取得部３３に取得させる例を示した。これに代えて、理想配膳情報を情報取得部３３に与えず、部品が配膳されていないキッティングトレイ４０及びその収容部に関する情報と、部品のサイズに関する情報だけを取得させるようにしても良い。
【００６８】  すなわち、この変形例では、図９のステップＳ１１において、情報取得部３３はキッティングトレイ４０自体の形状データだけを取得する。そして、ルール設定部３２は、ステップＳ１２で取得される対象部品の形状データに基づき、暫定的な配膳ルールを初期設定する。この配膳ルールが、学習部３４の学習結果（評価部の評価）に応じて修正される。
【００６９】  この変形例によれば、理想配膳情報が与えられずとも、機械学習によって理想的な配膳に近い配膳ルールを探知させることが可能となる。理想配膳情報では、配膳ルールが固定的な前提に従って設定される傾向がある。例えば、サイズの小さい部品は、キッティングトレイ４０に用意されているサイズの小さい収容部に配膳する、という前提に基づいて配膳ルールが設定される傾向がある。しかし、このような前提に基づくと、良好な部品の配膳が行えない場合が生じることがある。この点を図１１に基づいて説明する。
【００７０】  図１１（Ａ）、（Ｂ）は、比較的サイズの大きい大サイズ部品Ｗ６１と、比較的サイズの小さい小サイズ部品Ｗ６２との、キッティングトレイ４０への配膳例を示す図である。キッティングトレイ４０には、比較的広い収容空間を有する広収容部Ａ１６と、比較的狭い収容空間を有する狭収容部Ａ１７とが備えられている。
【００７１】  図１１（Ａ）は、広収容部Ａ１６には大サイズ部品Ｗ６１を、狭収容部Ａ１７には小サイズ部品Ｗ６２を、それぞれ配膳させた状態を示している。図１１（Ａ）に示す配膳例は、サイズの小さい部品はサイズの小さい収容部へ配膳するという、一般的な配膳の考え方に沿ったものではある。しかし、実際の配膳結果では、小サイズ部品Ｗ６２の配膳数が多いことから、狭収容部Ａ１７に小サイズ部品Ｗ６２が山積みされた状態となっている。つまり、多くの小サイズ部品Ｗ６２の重心位置が、狭収容部Ａ１７内において底板４３に対して高い位置に存在している。この場合、小サイズ部品Ｗ６２がキッティングトレイ４０（狭収容部Ａ１７）から溢れ易い状態となるので好ましくない。
【００７２】  これに対し、図１１（Ｂ）に示す配膳例では、狭収容部Ａ１７に大サイズ部品Ｗ６１が、広収容部Ａ１６に部品数の多い小サイズ部品Ｗ６２が配膳されている。この配膳例では、小サイズ部品Ｗ６２及び大サイズ部品Ｗ６１の重心位置が、それぞれの収容部Ａ１６、Ａ１７において底板４３に対して低い位置に存在している。これにより、部品Ｗ６１、Ｗ６２がキッティングトレイ４０から落下し難い配膳が実現できる。理想配膳情報をあえて与えないと共に、学習部３４による学習処理により、なるべく重心を低くする配膳態様を学習させることで、図１１（Ｂ）の如き配膳態様を探知させることが可能となる。
【００７３】  ［上記実施形態に包含される発明］  なお、上述した具体的実施形態には以下の構成を有する発明が主に含まれている。
【００７４】  本発明の一局面に係るキッティングトレイへの部品配膳装置は、サイズの異なる複数種の部品を、複数の収容部を備えたキッティングトレイに配膳する部品配膳装置であって、部品のピッキング及びリリースが可能なヘッド部を有し、前記部品の保管位置において前記複数種の部品の中から対象部品を前記ヘッド部でピッキングすると共に運搬し、当該対象部品を前記ヘッド部から前記キッティングトレイにリリースする配膳動作を行うロボットハンドと、前記ロボットハンドの動作を制御する制御部と、を備え、前記制御部は、前記複数種の部品及び前記複数の収容部の態様に応じて、前記部品の前記キッティングトレイへの配膳ルールを設定するルール設定部と、前記配膳ルールに基づき前記ロボットハンドに前記配膳動作を実行させる駆動制御部と、を備える。
【００７５】  この部品配膳装置によれば、キッティングトレイの複数の収容部の態様と、当該キッティングトレイに配膳される部品の態様に応じて、配膳ルールが設定される。すなわち、プログラミング等によってロボットハンドによる配膳手順を厳格に決定するのではなく、部品や収容部の態様に応じて、ルール設定部がフレキシブルに配膳ルールを決定することが可能とされている。従って、手間やスキルを要するプログラミング等を行うことなく、キッティングトレイへ部品を適正に配膳させることが可能となる。
【００７６】  上記の部品配膳装置において、前記ルール設定部は、前記キッティングトレイにおいて部品同士に上下方向の重なりが生じる配膳を行う場合に、配膳位置が下方となる部品を先行して配膳させる配膳ルールを設定することが望ましい。
【００７７】  この部品配膳装置によれば、配膳位置が下方となるべき部品が、配膳位置が上方となる部品の上に配膳されてしまう不具合を防止することができる。
【００７８】  上記の部品配膳装置において、前記ルール設定部は、前記キッティングトレイにおいて部品が水平方向に並ぶ配膳と上下方向に重なる配膳との双方が実行可能である場合に、部品が上下方向に重なる配膳よりも部品が水平方向に並ぶ配膳を優先して実行させる配膳ルールを設定することが望ましい。
【００７９】  この部品配膳装置によれば、徒に上下方向に部品が積み重なるような配膳が行われることなく、キッティングトレイの水平方向のスペースを有効活用した配膳を行わせることが可能となる。
【００８０】  上記の部品配膳装置において、前記ルール設定部は、前記キッティングトレイにおいて部品同士に上下方向の重なりが生じる配膳を行う場合に、平面視で占有面積の小さい部品を先行して配膳させる配膳ルールを設定することが望ましい。
【００８１】  この部品配膳装置によれば、占有面積の大きい大型部品がキッティングトレイの収容部を塞いでしまい、占有面積の小さい小型部品の配膳を不可としてしまう不具合や、大型部品の上に小型部品が配膳されてしまう不具合を防止することができる。
【００８２】  上記の部品配膳装置において、前記ルール設定部は、前記キッティングトレイへの部品の配膳状態として、当該部品の重心の高さ位置が第１位置となる第１配膳状態と、当該部品の重心の高さ位置が前記第１位置よりも高い第２位置となる第２配膳状態とを取り得る場合に、当該部品が前記第１配膳状態を取るように前記配膳ルールを設定することが望ましい。
【００８３】  この部品配膳装置によれば、キッティングトレイにおいて各部品が、より重心が低い状態で配膳されるようにすることができる。これにより、配膳後にキッティングトレイを移動させる際に、部品がキッティングトレイから落下し難くすることができる。
【００８４】  上記の部品配膳装置において、前記ロボットハンドによる前記配膳動作が実行された後の前記キッティングトレイの三次元画像を取得する撮像装置と、前記三次元画像に基づいて、前記キッティングトレイにおける部品の配膳状態を評価する評価部と、をさらに備え、前記ルール設定部は、前記評価部の評価に応じて前記配膳ルールを設定することが望ましい。
【００８５】  この部品配膳装置によれば、記評価部の評価を通して、より良好な配膳を行わせる手法、例えばヘッド部によるピッキングの態様やリリースの位置についてルール設定部に機械学習を行わせることができる。そして、前記機械学習に基づき、前記ルール設定部が配膳ルールを設定することが可能となるので、プログラミングレスで配膳性に優れた配膳ルールを設定することができる。
【００８６】  上記の部品配膳装置において、前記ルール設定部は、前記キッティングトレイに対して前記複数種の部品が理想的に配膳された状態の理想配膳情報を取得すると共に、当該理想配膳情報に基づいて前記配膳ルールを初期設定し、前記評価部の評価に応じて前記配膳ルールを修正することが望ましい。
【００８７】  この部品配膳装置によれば、想配膳情報に基づいて初期設定された配膳ルールを、ルール設定部による配膳手法の機械学習に応じて修正し、究極的に最適な配膳ルールを設定することができる。
【００８８】  上記の部品配膳装置において、前記ルール設定部は、前記キッティングトレイ及びその収容部に関する情報と、部品のサイズに関する情報を取得すると共に、これら情報に基づいて前記配膳ルールを初期設定し、前記評価部の評価に応じて前記配膳ルールを修正することが望ましい。
【００８９】  この部品配膳装置によれば、キッティングトレイ及び部品のサイズに関する情報に基づいて配膳ルールが初期設定され、当該配膳ルールがルール設定部による配膳手法の機械学習に応じて修正される。従って、上記のような理想配膳情報が与えられずとも、機械学習によって理想的な配膳に近い配膳ルールを探知させることが可能となる。
【００９０】  以上説明した通りの本発明によれば、ロボットハンドを用いてキッティングトレイへ各種部品を的確に配膳させることができるキッティングトレイへの部品配膳装置を提供することができる。
【００９１】  ［符号の説明］  Ｗａ、Ｗｂ、Ｗｃ、Ｗｄ、Ｗ１〜Ｗ６２  部品（対象部品）  Ｔａ、Ｔｂ  部品収納トレイ（保管位置）  Ａ１〜Ａ３、Ａ１１〜Ａ１７  収容部  Ｇ１、Ｇ２  重心  ｈ１、ｈ２  第１位置、第２位置  １  部品配膳装置  １０  ロボットハンド  １５  ヘッド部  １６  ハンド部  ２０  三次元計測装置（撮像装置）  ２１  第１カメラ  ２２  第２カメラ  ２３  カメラ制御部  ２４  撮像制御部  ２５  画像処理部  ３０  制御部  ３１  駆動制御部  ３２  ルール設定部  ３３  情報取得部  ３４  学習部（評価部）  ３５  変位量観測部  ３６  報酬設定部  ３７  価値関数更新部  ４０  キッティングトレイ  ４１  外枠部４１  ４２  内枠部４２  ４２Ｔ  上端縁４２Ｔ  ４３  底板４３ 
【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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【国際調査報告】
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