[发明专利]工件形状推定装置及工件形状推定方法有效

专利信息
申请号: 200980139379.1 申请日: 2009-09-04
公开(公告)号: CN102171531A 公开(公告)日: 2011-08-31
发明(设计)人: 古川诚 申请(专利权)人: 本田技研工业株式会社
主分类号: G01B11/24 分类号: G01B11/24;B25J13/08
代理公司: 北京市金杜律师事务所 11256 代理人: 陈伟
地址: 日本*** 国省代码: 日本;JP
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摘要:
搜索关键词: 工件 形状 推定 装置 方法
【说明书】:

技术领域

本发明涉及工件形状推定装置及工件形状推定方法。尤其,本发明具有以下特征:在对散装状态的多个同样的工件进行识别的情况下,不使用工件的CAD(Computer Aided Design)数据,而根据通过摄像机获得的图像对工件的形状进行统计性的处理,并能够自动地生成形状模型。

本申请基于2008年10月8日在日本提出申请的特愿2008-262034号主张优先权,在此援引其内容。

背景技术

以往已知一种对位装置,用于对根据CAD数据制作的物体是否正按照CAD数据进行制作的情况进行确认。专利文献1中公开了一种技术,在对位时,使作为基准的CAD数据的对位面和与非接触计测数据的对位面相对应的对象点组对应地进行对位。

另外,在将难以定位的工件装载在货盘(pallet)上并通过机器人等将该工件自动地供给至加工机械的情况下,需要对工件的位置和姿势进行检测。因此,在专利文献2中,公开了一种匹配方法,预先制成作为对象的工件的模型,并将模型适用于对象物体即工件,判断其一致程度。

在先技术文献

专利文献

专利文献1:日本特开2001-82951号公报

专利文献2:日本特开平9-53915号公报

但是,在任一相关技术中,都需要预先将与物体或工件的形状相关的CAD数据存储在数据库中。因此,在需处理的物体或工件的种类较多的情况下,针对各物体或每个工件需要CAD数据。其结果为,存在数据量变多的问题。

另外,在后者的相关技术中,还存在以下问题:散装的工件重合的情况较多,在仅一部分可视的状态下,与CAD数据的匹配困难。而且,还存在以下问题:重合的工件的部分在进行了边缘检测的情况下被截断,因此,难以识别哪个部分相连成一个零件。

发明内容

本发明是鉴于上述课题而做出的,其目的在于提供一种工件形状推定装置,即使在无CAD模型的情况下,该工件形状推定装置也能够根据图像信息并根据重合的工件的零件形状推定其相连或重合并将其识别为一个工件。

本发明为解决上述课题而采用以下的手段。

(1)本发明的工件形状推定装置,具有:对散装状态的多个相同工件进行感测并取得图像信息的图像信息取得部;对通过所述图像信息取得部而得到的图像信息进行边缘检测的边缘检测部;根据通过所述边缘检测部而得到的图像信息将所述工件分离成部分图像的分离部;对被分离的工件的部分图像进行分类的工件分类部;对通过所述工件分类部进行了分类的所述工件的部分图像的信息进行补全,由此生成所述工件的推定形状的工件推定形状生成部。

(2)在上述(1)的工件形状推定装置中,所述工件分类部可以以通过所述分离部而被分离的部分图像的特征形状相同的图像为基准进行分类。

(3)在上述(1)的工件形状推定装置中,所述工件分类部可以以通过所述分离部而被分离的部分图像中的、面积大的图像为基准进行分类。

(4)本发明的工件形状推定方法具有:对多个相同形状的工件进行感测并取得图像信息的工序;根据所述图像信息对所述工件的边界部分K进行检测的工序;根据检测出的边界部分K将所述工件分离成部分图像的工序;对被分离的所述部分图像进行分类的工序;对分类后的所述工件的部分图像的信息进行补全的工序。

(5)在上述(4)记载的工件形状推定方法中,所述进行分类的工序可以以被分离的所述部分图像的特征形状相同的图像为基准进行分类。

(6)在上述(4)记载的工件形状推定方法中,所述进行分类的工序可以以被分离的所述部分图像中的、面积大的图像为基准进行分类。

发明的效果

根据上述(1)的发明,通过边缘检测部根据通过图像信息取得部而得到的图像信息检测边缘,通过分离部根据通过边缘检测得到的图像信息分离出重合的多个工件的部分图像,通过工件分类部根据分离得到的工件的部分图像对工件的部分图像进行分类,并通过工件推定形状生成部根据已分类的工件的部分图像生成工件的推定形状,因此,即使不存在工件的CAD数据,也能够容易地对散装且未排列整齐的工件进行识别。

另外,即使是存在重合而看不见的部分的工件,也能够以使根据图像信息得到的工件的部分图像的数据重合,并对欠缺部分进行补全的方式进行推定。

另外,根据上述(2)~(3)的发明,在上述(1)的发明的效果的基础上,由于将特征部分、面积考虑进去来进行工件分类部所进行的部分图像的分类,因此能够更迅速地进行工件形状的推定。

附图说明

图1是本发明的实施方式的框图。

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