計測自動制御学会東北支部 第 268 回研究集会（2011.11.26）
資料番号 268-11

ロボットハンド用微小物体自動位置決めシステムの開発
Development of Micro-Object Position Detecting System for Robot Hand
○ 吉田拓文*, 溝口知広**，小林 義和**，白井 健二**

○Takumi Yoshida*，Tomohiro Mizoguchi **，Yoshikazu Kobayashi **，Kenji Shirai ***日本大学大学院，**日本大学*Graduate School，Nihon University，**Nihon University

キーワード：画像認識（image recognition），位置検出（position detection），位置測定（position measurement）

連絡先：〒963-8642 福島県郡山市田村町徳定字中河原１番地
日本大学大学院 工学研究科 情報工学専攻 生産システム工学研究室 吉田拓文，℡:(024)956-8824,Fax:(024)956-8863,E-mail: g22635@cc.ce.nihon-u.ac.jp

１．緒言

これらの問題の解決策の一つとしてマ近年の工業製品の小型化に伴い、それをイクロマニピュレータ作業の自動化があ構成する部品の微小化が進んでいる．そる．このシステムの実現のためには、まの一例として、バイオテクノロジー等のず操作対象の位置と形状を正確に把握す分野があり、部品製作には、マイクロマる必要がある．今回は物体の位置と形状ニピュレータを用い、手動により操作さとを画像認識し、ＸＹステージによる自れている．しかしながらこれらの作業に動位置決めと把持ロボットによる操作シは熟練技能が必要であり、その技能を習ステムの開発を行った．本報告では自動得するために多大の時間と費用を要して化の実現方法と自動位置決めの精度の実いる．

験について報告する．

２．微小物体操作システムの構成
図１に微小物体操作システムの構成を示す．
本システムは、把持ロボットとＸＹステージ、ＣＣＤカメラおよび制御用ＰＣにより構成されている．まず操作対象の物体をＸＹステージ上に配置する．ＣＣＤカメラはＸＹステージの真上に設置し、画像を取得することによりステー
ジ上の物体の位置と状態を確認する．次にＸＹステージを移動させることにより物体を任意の位置へ移動する．その後、把持ロボットにより物体の把持、運搬をする．ＸＹステージの最大動作幅は 20mm、分解能は 10nm である．ＸＹス
テージはステージコントローラを介して制御用ＰＣにＲＳ２３２Ｃで接続されており、制御コ

図１

微小物体把持システムードで指示を出すことによりこれを制御信号に変換し動作させる．カメラからの入力画像は制御用ＰＣ内にあるキャプチャーボードを介して取得する．入力画像の解像度は 640×480dpi である．
図２に把持ロボットの外観を示す．このロボットはハンド部、Ｚ軸ステージおよび回転ステ

図２ 把持ロボットージから構成される自由度２のＳＣＡＲＡ型である．ハンド部にはピンセットが取り付けられており、開閉動作によりピンセットを操作し、物体を把持する．最大動作幅が 9mm、繰り返し精度は±0.01mm である．ハンド部が取り付けられるＺ軸ステージを動作させることによりピンセットの高さを物体にあわせることができる．
このＺ軸ステージはストロークが 20mm、最小分解能は 0.86μm である．回転ステージの動作により把持した物体を運搬できる．回転範囲は±180°、最小分解能は 0.004°である．動作用のサーボモータとしてはステッピングモータを使用した．把持ロボットの各アクチュエータはコネクタボードを介して制御用ＰＣのモーションコントロールボードに接続されており、パルス信号より動作できる．

３．微小物体把持操作の概要
３．１ 画像認識による自動位置決め
把持操作の第一段階としてＸＹステージ上に配置された微小物体の位置を測定する必要がある.
本システムにおいては物体の位置を確認するための認識手法としてテンプレートマッチングを用いた．テンプレートマッチングとは入力画像とテンプレート画像の画素同士を比較することにより選択領域における物体の有無を測定する手法である[1] ．比較する方法として正規化相互相関照合から得られる類似度を用いた．類似度を求めるための正規化相互相関係数ＲＮＣＣの計算式を式（１）に示す．
N 1 M 1

RNCC   ( P(i, j )T (i, j ))（１）

j 0 i 0N 1 M 1N 1 M 1

  P(i, j ) *   T (i, j )2j 0 i 0j 0 i 02

こ こで Ｐ (i,j)は 処理対 象画 像の濃 淡値、 Ｔ

160(i,j)はテンプレート画像の濃淡値、Ｍ，Ｎは画140

素配列の要素数を示す．この値を処理対象画像

120

物体の有無を判定する．対象物体がない場合などの誤検出を防ぐため閾値を設定する．本シス
テムにおいては 0.85 とした．

誤差値[μm]全体で求められた０から１までの類似度により

8060

この手法により画像上における物体の位置を求40め、移動目標の位置との相対的な距離を画素単20位で求める．ＸＹステージの動作にはμｍ単位0での指示が必要になるため、画素単位の距離に１画素当たりの幅との乗算によりμｍ単位の動ビーズ
（球）
歯車（小）
ビーズ（円筒）
歯車
（大）

100

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49

目標位置と配置物の距離[100μm]

図３

自動位置決めの誤差作量を算出する．
３．２

把持ロボットの動作の概要

表１ 環境の変化による類似度の変化

自動位置決めにより物体を把持ロボットの動作範囲へと移動させた後、把持ロボットにより物体の把持と運搬を行う．そのため、まず回転ステージの移動位置と原点との距離を誤差としステージを動作させピンセットを物体の真上にた．繰り返し位置決め量を変更しながらＸ軸方移動させる．次にＺステージを降下させ物体の向に対して 100μｍ～5ｍｍまで 100μｍ毎の測高さに合わせる．最後にハンド部を閉じる．以定をそれぞれ 50 回行った．その結果を図３に示上の操作により物体の把持を完了し、同様の操す．ここで最大誤差は歯車（小）が理論値とし作により物体の運搬を行う．て 3.6ｍｍのとき約 113μｍ、歯車（大）が理論値 4.7ｍｍのとき約 150μｍ、ビーズ（球）が理

４．システムの検証実験

論値 4.8ｍｍのとき約 36μｍ、ビーズ（円筒）４.１ 自動位置決め精度の検証が理論値 4.6ｍｍのとき約 62μｍである．球体

画像認識による位置決めは画像上の情報のみのような形状の物体の場合ステージの移動したで実行される．そのため実際の位置決めの精度

とき物体の見え方の変化が少ないため類似度のは画像認識の精度の影響を受ける．そこで自動変動が少ない。逆に円筒や歯車のような形状の位置決め動作により物体を移動させその移動量物体の場合、見え方の変化が大きくなり類似度を測定し、位置決め精度を検証した．

が大きく変化したため誤差が球体と比べて大きまずＸＹステージ上に物体を配置する。対象物くなったと考えられる．

体は高さと幅が 5ｍｍと 7ｍｍの大小 2 種類の歯また環境の変化が物体の検出精度に影響する．

車と直径 5ｍｍの球体と高さと幅が 5ｍｍの円

そこで入力画像の明るさの変化とピントのボケ筒のビーズである．ステージ上の物体の現在位が発生した状態でパターンマッチングを行い、置を原点とし位置決め目標に指定する．次にス類似度の比較検証をおこなった．実験結果を表テージを手動で動作し位置決めの理論値分移動１に示す．類似度は最大値が１、最小値が０とさせる．そして物体を位置検出し、位置決め目なっている．実験結果から明るさの変化やボケ標位置まで自動的に移動させる．これによりスの発生により類似度が大きく減少しており、誤テージは原点の位置まで移動する．このときの検出が発生した．

４.２

改良と検証実験

本システムのテンプレートマッチングは物体①の回転に対応できていないため、テンプレート画像と同じ物体でも角度によっては検出できな①③④②い場合がある．そこで図 4 に示すように物体の②③検出時にテンプレート画像を１画素ごとに 1 度④ずつ回転させ検出を行うことにより物体の回転⑤に対応できる．また、精度の向上を検証するた
めに物体を回転させた際の類似度の変化を測定

図４ テンプレートマッチングの改良し比較した．その実験方法を次に示す．
まずＸＹステージ上に物体を配置する．対象物体は高さ 5ｍｍ，幅 5ｍｍの歯車である．次にテンプレートマッチングにより物体を検出した．
その後、物体を 0°～180°まで 5°ずつ回転させ、このときの類似度を測定した．改良前と改良後の測定結果を図４に示す．今回使用した歯車の形状は 45°回転させると元のテンプレートと形状が一致する．
そのため改良前では 0°45°
90°135°180°と同じか近い値の場合は高い類似度を示している．しかしながら 160°のとき類似度が 0.547 と最も低い値を示しているようにそれ以外の角度では低い類似度となる．そのため対象となる物体が検出出来なくなる可能性

図５

類似度の比較がある．一方、改良後においては最も低い類似度の値も 0.867 と高い値を示しており、平均値でも 0.894 と高い値となった．また今回の実験

５．２

今後の課題において変化させたすべての角度で検出を行う（１） 自動位置決めの高精度化ことが出来た．

（２） 把持ロボットの Z 軸ステージの動作量を取得するための手法の検討

５．結言
５.１

結論

微小物体自動位置決めシステムの開発を目的と参考文献

して画像認識による自動位置決めの検証実験を

１）福瀧行い、以下の結論を得た．

マニピュレータ用位置検出システムの開発（１）

2007 年度精密工学会春季大会学術講演会論文集、今回の実験において改良後の類似度の平均値が 0.143 向上した．
（２）

本システムにおいて物体の回転に対応した検出が可能となった．

僚浩：微小物体を対象としたマイクロpp.472-474