アーム部と、前記アーム部の先端に着脱可能に取り付けられて対象物を把持するハンド部と、前記アーム部および前記ハンド部の動作を制御する制御部と備えるロボットであって、前記ハンド部には、前記ハンド部の重量に関するハンド情報を記憶しているハンド情報記憶手段が設けられており、前記アーム部には、前記アーム部が前記ハンド部から受ける荷重を検出する荷重検出手段が設けられており、前記制御部には、前記ハンド情報記憶手段から前記ハンド情報を読み出すハンド情報読出手段と、前記検出した荷重の中での前記対象物による荷重の成分を、前記検出した荷重と前記読み出したハンド情報とに基づいて決定する決定手段と、前記決定した前記対象物による荷重の成分に基づいて前記対象物の良否を判定する良否判定手段とが設けられていることを特徴とするロボット。請求項1に記載のロボットであって、前記ハンド情報記憶手段は、前記ハンド情報として、前記ハンド部の重心位置に関する情報も記憶している手段であり、前記荷重検出手段は、前記荷重に加えて、前記ハンド部から受ける偶力荷重も検出する手段であり、前記決定手段は、前記検出した偶力荷重の中での前記対象物による偶力荷重の成分を、前記検出した偶力荷重と前記ハンド情報とに基づいて決定する手段であり、前記良否判定手段は、前記対象物による荷重の成分と、前記対象物による偶力荷重の成分とに基づいて前記対象物の良否を判定する手段であることを特徴とするロボット。請求項2に記載のロボットであって、前記対象物を把持する前記アーム部が重力方向あるいは水平方向に対して成す角度を検出する角度検出手段を備え、前記決定手段は、前記対象物による偶力荷重の成分を、前記検出した偶力荷重と前記ハンド情報と前記アーム部の角度とに基づいて決定する手段であることを特徴とするロボット。アーム部と、前記アーム部の先端に着脱可能に取り付けられて対象物を把持するハンド部とを備えるロボットの制御方法であって、前記ハンド部の重量に関するハンド情報を前記ハンド部から読み出す読出工程と、前記アーム部が前記ハンド部から受ける荷重を検出する検出工程と、前記アーム部が受ける荷重の中での前記対象物による荷重の成分を、前記アーム部が受ける荷重と前記ハンド情報とに基づいて決定する決定工程と、前記決定した前記対象物による荷重の成分に基づいて前記対象物の良否を判定する判定工程とを備えることを特徴とする制御方法。請求項4に記載の制御方法であって、前記読出工程は、前記ハンド部の重心位置に関する情報も前記ハンド情報として読み出す工程であり、前記検出工程は、前記荷重に加えて、前記アーム部が前記ハンド部から受ける偶力荷重も検出する工程であり、前記決定工程は、前記アーム部が受ける偶力荷重の中での前記対象物による偶力荷重の成分を、前記アーム部が受ける偶力荷重と前記ハンド情報とに基づいて決定する工程であり、前記判定工程は、前記対象物による荷重の成分と、前記対象物による偶力荷重の成分とに基づいて前記対象物の良否を判定する工程であることを特徴とする制御方法。しかし、上記の提案の技術では、実際には対象物とハンド部とを合わせた重量が検出されるので、ハンド部が換装されると検出される荷重の値が変化し、その結果、対象物の良否を正確に判定することができなくなるという問題があった。もちろん、ハンド部を換装するたびに、良否を判定するための基準値を変更すれば、こうした問題を回避することができるが、ハンド部の換装のたびに基準値を変更するのでは煩雑である。この発明は、従来の技術が有する上述した課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、把持した対象物の良否を、正確に且つ簡単に判定することが可能な技術を提供することを目的とする。上述した課題の少なくとも一部を解決するために、本発明のロボットは次の構成を採用した。すなわち、アーム部と、前記アーム部の先端に着脱可能に取り付けられて対象物を把持するハンド部と、前記アーム部および前記ハンド部の動作を制御する制御部と備えるロボットであって、前記ハンド部には、前記ハンド部の重量に関するハンド情報を記憶しているハンド情報記憶手段が設けられており、前記アーム部には、前記アーム部が前記ハンド部から受ける荷重を検出する荷重検出手段が設けられており、前記制御部には、前記ハンド情報記憶手段から前記ハンド情報を読み出すハンド情報読出手段と、前記検出した荷重の中での前記対象物による荷重の成分を、前記検出した荷重と前記読み出したハンド情報とに基づいて決定する決定手段と、前記決定した前記対象物による荷重の成分に基づいて前記対象物の良否を判定する良否判定手段とが設けられていることを特徴とする。このような構成を有する本発明のロボットにおいては、ハンド部の重量に関する情報をハンド情報としてハンド部に記憶しておく。そして、対象物を把持したハンド部からアーム部が受ける荷重を検出する。こうして検出した荷重は、ハンド部が把持した対象物の重量による荷重と、ハンド部の重量による荷重とが含まれている。そこで、検出した荷重の中での対象物による荷重の成分を、ハンド部から読み出したハンド情報に基づいて決定し、得られた対象物の荷重の成分に基づいて、対象物の良否を判定する。こうすれば、アーム部にかかる荷重の中からハンド部による影響を排除して、対象物による荷重の成分を決定することができる。その結果、ハンド部が換装された場合でも、対象物の良否を精度良く判定することが可能となる。また、ハンド部の重量に関するハンド情報は、ハンド部のハンド情報記憶手段に記憶されているので、ハンド部が換装されると、自動的にハンド情報も変更される。このため、ハンド部で把持した対象物の良否を、正確に且つ簡単に判定することが可能となる。また、上述した本発明のロボットにおいては、次のようにしても良い。先ず、ハンド部の重心位置に関する情報も、ハンド情報として記憶しておく。また、対象物を把持したハンド部からアーム部が受ける荷重を検出する際には、アーム部が受ける偶力荷重も検出しておく。こうして検出した偶力荷重には、対象物による偶力荷重と、ハンド部による偶力荷重とが含まれている。また、ハンド部による偶力荷重は、ハンド情報として記憶されているハンド部の重量、およびハンド部の重心位置に関する情報に基づいて求めることができる。そこで、検出した偶力荷重の中での対象物による偶力荷重の成分を、ハンド部から読み出したハンド情報に基づいて決定する。そして、対象物による荷重の成分と、対象物による偶力荷重の成分とに基づいて、対象物の良否を判定する。こうすれば、対象物の重量だけでなく重心位置も考慮して良否を判定することができる。このため、正しい対象物と形状は異なるにも拘わらず偶然に重量が同じであった場合にも、把持した対象物の良否を正しく判定することが可能となる。また、把持した対象物の向きが違っている場合や、対象物を正しく把持できていない場合にも重心位置が変わるので、これらの事態が発生したことを検出することも可能となる。尚、ハンド情報として記憶しておく重心位置に関する情報としては、重心位置そのものであっても良いが、上述したようにハンド部の重心位置は、ハンド部の重量とともに偶力荷重を求めるために用いられる。そこで、ハンド部がアーム部に及ぼす偶力荷重の値を、重心位置に関する情報として記憶しておいても良い。また、上述した本発明のロボットにおいては、対象物を把持する際にアーム部が重力方法あるいは重力方向を基準として水平方向に対して成す角度を検出し、検出した角度とハンド情報とに基づいて対象物による偶力荷重の成分を求めることによって、対象物の良否を判定するようにしても良い。尚、アーム部が重力方向あるいは水平方向に対して成す角度は、水準器などを内蔵したセンサーによって直接検出しても良いが、アーム部の動作を制御するための制御情報から算出することによって、間接的に検出しても良い。アーム部に装着されるハンド部によっては、対象物を把持する角度が異なる場合が起こり得る。あるいは、ハンド部を換装しない場合でも、対象物に応じて把持する角度が異なる場合が起こり得る。このような場合でも、アーム部が重力方向あるいは水平方向に対して成す角度を検出してやれば、対象物による偶力荷重を正しく検出することができるので、対象物の良否を精度良く判定することが可能となる。また、上述した本発明は、以下のようなロボットの制御方法に関する発明としても把握することができる。すなわち、上記本発明のロボットに対応する本発明の制御方法は、アーム部と、前記アーム部の先端に着脱可能に取り付けられて対象物を把持するハンド部とを備えるロボットの制御方法であって、前記ハンド部の重量に関するハンド情報を前記ハンド部から読み出す読出工程と、前記アーム部が前記ハンド部から受ける荷重を検出する検出工程と、前記アーム部が受ける荷重の中での前記対象物による荷重の成分を、前記アーム部が受ける荷重と前記ハンド情報とに基づいて決定する決定工程と、前記決定した前記対象物による荷重の成分に基づいて前記対象物の良否を判定する判定工程とを備えることを特徴とする。このような方法によってロボットを制御してやれば、アーム部が受ける荷重の中からハンド部による影響を排除して、対象物による荷重の成分を決定することができる。また、ハンド部が換装されると、読み出すハンド情報も自動的に変更される。このため、ハンド部が換装されたことによる影響を受けることなく、対象物の良否を精度良く判定することが可能となる。また、上述した本発明の制御方法においては次のようにしても良い。先ず、ハンド部からハンド情報を読み出す際には、ハンド部の重心位置に関する情報も読み出しておく。また、アーム部がハンド部から受ける荷重を検出する際には、アーム部が受ける偶力荷重も検出しておく。そして、アーム部が受ける荷重の中での対象物による荷重の成分を決定する際には、アーム部が受ける偶力荷重とハンド情報とに基づいて、対象物による偶力荷重の成分も決定する。こうして決定した対象物による荷重の成分と、対象物による偶力荷重の成分とに基づいて、対象物の良否を判定するようにしてもよい。このようにしてロボットを制御してやれば、把持した対象物の重量だけでなく重心位置も考慮して良否を判定することができるので、対象物の良否を精度良く判定することが可能となる。また、把持した対象物の向きが違っていることや、対象物を正しく把持できていないことも検出することも可能となる。以下では、上述した本願発明の内容を明確にするために、次のような順序に従って実施例を説明する。A.本実施例のロボットの構造:B.対象物判定処理:C.変形例:A.本実施例のロボットの構造:図1は、本実施例のロボット100の大まかな構造を示す説明図である。図1aに示されるように、本実施例のロボット100は、対象物Wを把持するハンド部110と、ハンド部110を支えるとともにハンド部110を移動させるアーム部120と、アーム部120を支える本体部130などから構成されている。アーム部120には複数の関節が設けられており、関節の部分でアーム部120を屈曲させたり回転させたりすることによって、ハンド部110を移動させることができる。また、本体部130には制御部132が内蔵されており、ハンド部110が対象物Wを把持する動作や、アーム部120がハンド部110を移動させる動作は制御部132によって制御されている。このためロボット100は、たとえばA地点にある対象物Wを把持してB地点に搬送するといった動作を行うことができる。また、アーム部120の先端側ハンド部110が取り付けられている側には、荷重や偶力荷重を検出するセンサーロードセル122が設けられている。対象物Wを搬送する際には、対象物Wおよびハンド部110の全ての重量がアーム部120に加わるので、ロードセル122で荷重を検出することで、対象物Wおよびハンド部110の重量を検出することができる。更に、本実施例のロボット100は、ハンド部110にメモリー112が搭載されており、このメモリー112には、ハンド部110の重量に関する情報が記憶されている。このため、ロードセル122で検出された荷重から、メモリー112に記憶されているハンド部110の重量を減算することによって、把持した対象物Wの重量を検出することが可能となる。尚、本実施例においては、ロードセル122が本発明における荷重検出手段に対応する。また、本実施例のメモリー112には、ハンド部110の重量だけでなく、ハンド部110の重心位置も記憶されている。このため、詳細には後述するが、ハンド部110が対象物Wを把持していない状態でロードセル122に及ぼす偶力荷重を求めることができる。その結果、ロードセル122で検出された偶力荷重の中から、ハンド部110による偶力荷重を減算することによって、対象物Wによる偶力荷重の大きさを検出することも可能となっている。尚、本実施例では、メモリー112に記憶されているハンド部110の重量および重心位置が、本発明におけるハンド情報に対応し、メモリー112が本発明におけるハンド情報記憶手段に対応する。更に、ハンド部110はアーム部120の先端部分本実施例ではロードセル122に対して着脱可能となっており、把持しようとする対象物Wに応じてハンド部110を換装することで、様々な対象物Wを把持することが可能となる。図1bには、アーム部120に対して様々なハンド部110a~110cを換装する様子が例示されている。また、これらハンド部110a~110cにはメモリー112が搭載されており、それぞれのハンド部110a~110cの重量および重心位置が記憶されている。このため本実施例のロボット100は、ハンド部110a~110cを換装した場合でも、対象物Wによる荷重や偶力荷重の大きさを検出することによって、対象物Wの良否を判定することが可能となる。以下では、本実施例のロボット100が、把持した対象物Wの良否を判定するために行う対象物判定処理について説明する。B.対象物判定処理:図2は、対象物判定処理のフローチャートである。この処理は、ロボット100の本体部130に内蔵された制御部132によって行われる処理である。対象物判定処理では、先ず始めに、ハンド部110が換装されているか否か、すなわち前回に対象物Wの良否を判定した後にハンド部110が換装されたか否かを判断するステップS100。この判断は、種々の方法によって行うことができる。たとえば、ハンド部110に固有の識別番号をメモリー112に記憶しておく。そして、この識別番号を検出して、識別番号が変更されていればハンド部110が換装されたものと判断することができる。あるいは、ハンド部110が脱着されると制御部132の内部のメモリーにフラグが設定されるようにしておき、このフラグが設定されていればハンド部110が換装されたものと判断することもできる。その結果、ハンド部110が換装されていた場合はステップS100:yes、ハンド部110のメモリー112に記憶されているデータを読み出すことによって、ハンド情報を取得するステップS102。尚、ハンド情報としては、ハンド部110の重量を含む情報であれば種々の情報とすることができるが、ここでは、ハンド情報が、ハンド部110の重量および重心位置であるものとする。ハンド部110の重心位置の表し方については後述する。一方、ハンド部110が換装されていなかった場合はステップS100:no、ハンド情報を読み出す処理ステップS102は行わない。続いて、対象物Wを把持する動作を行うステップS104。すなわち、アーム部120を駆動することによってハンド部110を対象物Wの位置まで移動させた後、ハンド部110によって対象物Wを把持する動作を行う。この動作については一般的な動作であるため説明は省略する。そして、把持した対象物Wをゆっくりと持ち上げて、そのときにロードセル122にかかる荷重および偶力荷重を検出するステップS106。図3は、対象物Wをゆっくりと持ち上げたときにロードセル122で検出される荷重および偶力荷重についての説明図である。図3aには、対象物Wおよびハンド部110についての重量および重心位置が示されている。対象物Wの重量Gwおよびハンド部110の重量Gtは、それぞれの重心位置に作用する。また、ここではハンド部110が対象物Wを真横から把持するものとして、対象物Wの重心位置およびハンド部110の重心位置を、ハンド部110の取付面から水平方向の距離で表すものとする。すなわち、対象物Wの重心位置はハンド部110の取付面からLwの位置にあり、ハンド部110の重心位置はLtの位置にある。尚、重心位置は、ロードセル122の原点からの距離によって表すこともできるが、説明の便宜上、ここではハンド部110の取付面からの距離によって表示するものとする。このとき、ロードセル122に作用する荷重および偶力荷重が、図3bおよび図3cに示されている。すなわち、図3bに示されるように、ロードセル122には、対象物Wの重量Gwとハンド部110の重量Gtとを加えた荷重GwGtが作用する。また、ハンド部110のロードセル122への取付面を中心に考えると、対象物Wの重心位置はロードセル122へ0の取付面からLwの距離にあるから、対象物Wは、反時計回りにGwLwの偶力荷重を作用させる。ハンド部110についても同様に、ハンド部110の重心位置はロードセル122への取付面からLtの距離にあるから、ハンド部110はロードセル122への取付面に対して、反時計回りにGtLtの偶力荷重を作用させる。その結果、図3cに示されるように、ハンド部110のロードセル122への取付面には、反時計回りにGwLwGtLtの偶力荷重が作用する。結局、図2に示した対象物判定処理のステップS106では、図3bに示した下向き方向の荷重GwGtと、図3cに示した反時計回りの偶力荷重GwLwGtLtとが検出されることになる。続いて、ロードセル122で得られた荷重および偶力荷重を、先にステップS102で取得しておいたハンド情報を用いて修正することで、対象物Wによる成分対象物による荷重および偶力荷重を取得するステップS108。図3bから明らかなように、対象物Wによる荷重は、ロードセル122で検出した荷重GwGtから、ハンド情報として取得したハンド部110の重量Gtを減算することで求めることができる。また、図3cから明らかなように、対象物Wによる偶力荷重は、ロードセル122で検出した偶力荷重GwLwGtLtから、ハンド部110による偶力荷重GtLtを減算することで求めることが可能であり、ハンド部110による偶力荷重は、ハンド情報として取得したハンド部110の重心位置を示す距離Ltとハンド部110の重量Gtとを乗算することで求めることができる。そして、こうして算出された対象物Wの荷重が、適正な荷重の範囲内にあるか否かを判断するステップS110。その結果、得られた荷重が、適正な荷重の範囲内になかった場合はステップS110:no、把持した対象物Wは正しくないたとえば、その対象物Wが製造不良であるか、あるいは全く別の種類の対象物Wであるかなどと判定するステップS116。一方、ステップS108で算出した対象物Wの荷重が、適正な荷重の範囲内にあった場合はステップS110:yes、今度は、ステップS108で算出した対象物Wによる偶力荷重が、適正な偶力荷重の範囲内にあるか否かを判断するステップS112。その結果、算出した偶力荷重が適切な偶力荷重の範囲内に無かった場合はステップS112:no、把持した対象物Wは正しくないと判定するステップS116。たとえば、正しい対象物Wと偶然に同じ重量であるが、形状は同じではなかったために重心位置が違っている場合が考えられる。あるいは、正しい対象物Wであるが、対象物Wの置かれた向きが違っていたり、対象物Wが傾いたりした場合も、把持した対象物Wは正しくないと判定するステップS116。これに対して、ステップS108で算出した対象物Wによる偶力荷重が、適正な偶力荷重の範囲内にあった場合はステップS112:yes、把持した対象物Wが正しい対象物Wであると判定してステップS114、図2に示す対象物判定処理を終了する。尚、ハンド情報を読み出す処理や、ロードセル122で検出した荷重から対象物Wによる荷重を求める処理、更には、求めた対象物Wの荷重に基づいて対象物Wの良否を判定する処理は、制御部132が上述の対象物判定処理を実行する際に行われる。従って、本実施例の制御部132は、本発明におけるハンド情報読出手段、決定手段、および良否判定手段に対応する。以上に説明したように、本実施例のロボット100は、装着されているハンド部110のハンド情報を読み出して、ロードセル122で検出した荷重を、ハンド情報を用いて修正することによって、対象物Wの重量を算出する。このため、たとえハンド部110が換装された場合でも、対象物Wの重量を正確に求めることができるので、対象物Wの良否を正しく判定することが可能となる。また、本実施例のロボット100は、ロードセル122で検出した偶力荷重を、ハンド情報を用いて修正することによって、装着されているハンド部110に拘わらず、対象物Wによる偶力荷重も正確に求めることができる。その結果、対象物Wの重量だけでなく、対象物Wによる偶力荷重によっても対象物Wの良否を判定することができるので、精度良く良否を判定することが可能となる。尚、以上の説明では、説明の便宜上、ハンド部110が対象物Wを真横から把持するものとして説明した。しかしロードセル122は、互いに直交する三軸方向X軸方向、Y軸方向、Z軸方向の荷重と、この三軸回りの偶力荷重とを検出することが可能であるため、必ずしも真横から対象物Wを把持する必要はなく、斜め方向から把持する場合に拡張することができる。以下では、ハンド部110が対象物Wを斜め方向から把持する場合について、変形例として説明する。C.変形例:図4は、対象物Wを斜め方向から把持するように拡張した変形例を示した説明図である。図4aには、対象物Wを斜め方向から把持する場合の、対象物Wの重量および重心位置と、ハンド部110の重量および重心位置とが示されている。すなわち、対象物Wの重量はGwで、対象物Wの重心位置は、ハンド部110のロードセル122への取付面からLwの位置にあり、ハンド部110の重量はGtで、重心位置はロードセル122への取付面からLtの位置にあるものとする。また、図4bには、ロードセル122が検出する三軸X軸、Y軸、Z軸の荷重、およびこれら三軸回りの偶力荷重が示されている。図4bでは、アーム部120の中心軸に沿った方向をZ軸とし、Z軸の直角で紙面の手前側に向かう方向をX軸とし、Z軸およびX軸に直角な方向をY軸としている。ロードセル122で検出したZ軸方向の荷重Fzと、Y軸方向の荷重Fyと、X軸方向の荷重Fx図4bでは非表示とをベクトル的に合成した荷重の大きさは、対象物Wの重量Gwとハンド部110の重量Gtとを合計した値と一致する筈である。従って、ロードセル122で検出した三軸の荷重をベクトル的に合成した値から、ハンド情報として読み出したハンド部110の重量Gtを減算すれば、対象物Wを斜め方向から把持する場合でも、対象物Wの重量Gwを求めることができる。また、ロードセル122で検出されるX軸回りの偶力荷重Mxは、対象物Wによる偶力荷重と、ハンド部110による偶力荷重とを加算した値となる筈である。ここで、アーム部120が水平方向に対した成す角度θが分かれば、ハンド情報として記憶されているハンド部110の重量Gtや、ハンド部110の重心位置Ltから、ハンド部110による偶力荷重は、GtLtcosθとして求めることができる。尚、アーム部120の成す角度θは、水平方向に対して成す角度ではなく、垂直方向重力方向に対して成す角度を用いることもできる。この場合、ハンド部110による偶力荷重は、GtLtsinθとなる。そして、本実施例のロボット100では、アーム部120に設けられた複数の関節の動きは制御部132によって制御されており、各関節の角度が決まると、対象物Wを把持する時のアーム部120の角度θは決定される。従って、制御部132は、各関節の角度から、アーム部120の角度θを求めることができる。従って、これらの情報からハンド部110による偶力荷重GtLtcosθを算出して、ロードセル122で検出した偶力荷重Mxから減算してやれば、対象物Wによる偶力荷重を求めることができる。尚、アーム部120の角度θは、制御部132が算出するものとして説明したが、センサーによってアーム部120の角度θを直接検出するようにしても良い。また、アーム部120が対象物Wを把持する角度が決まっている場合には、アーム部120の角度θを予め計測あるいは算出しておくこともできる。そして、アーム部120の角度θが予め決まっている場合には、ハンド部110の重心位置を示す距離Ltの代わりに、ハンド部110による偶力荷重GtLtcosθを、ハンド情報としてメモリー112に記憶しておいてもよい。尚、変形例においては、制御部132がアーム部120の角度を検出していることから、制御部132が本発明における角度検出手段に対応する。このように、対象物Wを斜め方向から把持する変形例の場合でも、ロードセル122で検出した荷重および偶力荷重をハンド情報に基づいて修正することによって、対象物Wの重量や、対象物Wによる偶力荷重を求めることができる。このため、たとえハンド部110が換装された場合でも、対象物Wの重量や対象物Wによる偶力荷重に基づいて、対象物Wの良否を精度良く判定することが可能となる。以上、本実施例および変形例のロボットについて説明したが、本発明は上記の実施例あるいは変形例に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様で実施することが可能である。たとえば、上述した変形例では、斜め方向から対象物Wを把持するものとして説明したが、図5に示すように、上方から対象物Wを把持するようにしても良い。この場合も、ロードセル122で検出した荷重は、対象物Wの重量Gwとハンド部110の重量Gtとを合計した値となる筈である。従って、ロードセル122で検出した荷重から、ハンド情報として記憶されているハンド部110の重量を減算すれば、対象物Wの重量を求めることができる。また、対象物Wの重心およびハンド部110の重心が、ロードセル122のZ軸上にある場合を除いて、ロードセル122にはX軸回りあるいはY軸回りの偶力荷重が現れる。従って、ハンド部110の重心位置を、Z軸からX軸方向への距離、あるいはY軸方向への距離によって記述してハンド情報として記憶しておけば、ハンド情報から、ハンド部110による偶力荷重を算出することが可能となり、ロードセル122で検出した偶力荷重から、ハンド部110による偶力荷重を減算することで、対象物Wによる偶力荷重を求めることができる。その結果、ハンド部110を換装した場合でも、対象物Wの重量、あるいは対象物Wによる偶力荷重に基づいて、対象物Wの良否を精度良く判定することが可能となる。