[发明专利]图像处理装置以及图像处理数据生成方法

说明书

图像处理数据用的数据结构用于在从供给的多个工件之中提取多关节机器人能够进行作业的对象工件时，生成为了对多个工件的拍摄图像进行图像处理所需的图像处理数据。该数据结构具有：工件形状数据，用于通过图案匹配来识别对象工件；以及工具数据，用于检查装配于多关节机器人的工具与周边工件之间有无干扰。并且，数据结构构成为能够对应每个工件或者每个工具对工件形状数据与工具数据的组合进行重组。

技术领域

本说明书公开图像处理数据生成用的数据结构以及图像处理数据生成方法。

背景技术

迄今为止，已知有能够对工件进行作业的工业用的多关节机器人(例如，参照专利文献1)。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2004-362018号公报

发明内容

发明所要解决的课题

由于在如今的多变种变量单元生产线中，大多混杂有多品种的生产，因此期望无换产地同时供给多品种的许多元件(工件)，工件的配置、供给方法成为较大的课题。作为多关节机器人的基本作业之一，存在有把持(拾取)对象工件并进行搬运的作业。为了使多关节机器人易于进行把持，以往的工业用机器人中的工件的供给多使用专用的供给装置在逐个地对工件的方向以及位置进行了排列的状态下来进行。然而，由于对于专用的供给装置而言，除了对应每个工件需要专用的设计以外，设置空间、设置成本也较大，并不适合形成多变种变量单元生产的生产线。

因此，工件的供给期望以能够在不使用专用的供给装置的情况下以较小的设置面积供给更多的工件的方式将工件零散放置在箱体(元件箱)、小型传送器等通用的供给装置上这样的更加简单的方式。专用的供给装置以每次决定的位置、姿态来供给工件。因此，多关节机器人只需进行预先决定的把持动作即可。然而，在通用的供给装置中，工件被零散放置，除了供工件配置的位置、姿态不确定以外，还存在有因与把持对象外的工件之间的干扰状态而无法把持的情况。因此，多关节机器人除了识别工件的配置状态以外，还需要控制臂，以便形成为恰当的把持点、把持姿态。

工件的配置状态是利用附属于机器人控制装置的图像处理装置通过相机拍摄和图像处理而被自动地识别的。图像处理装置识别工件的配置条件、即对象工件的位置、方向、姿态以及与对象外工件之间的干扰状态，判定是否能够把持对象工件。用于实现这样的图像处理的图像处理数据的生成通常花费较大的劳力。但是，在多变种变量生产的生产线中，谋求在短时间内切换而高效地生产更多的品种，期望能够在短时间内容易地生成更多品种的图像处理数据。

本公开的主要目的在于提供能够以较少的劳力生成多品种的图像处理数据的数据结构或者生成方法。

用于解决课题的技术方案

本公开为了实现上述主要目的采取了以下的手段。

本公开的图像处理数据生成用的数据结构用于在从供给的多个工件之中提取多关节机器人能够进行作业的对象工件时，生成为了对所述多个工件的拍摄图像进行图像处理所需的图像处理数据，其主旨在于，所述图像处理数据生成用的数据结构具备：工件形状数据，用于通过图案匹配来识别所述对象工件；以及工具数据，用于检查所述工具与周边工件之间有无干扰，所述图像处理数据生成用的数据结构构成为能够对应每个工件或者每个工具对所述工件形状数据与所述工具数据的组合进行重组。

由此，数据生成者只需针对通用项目生成一次设定数据即可，之后，能够使用通用的数据而对多品种进行展开。其结果是，能够以较少的劳力生成多品种的图像处理数据。

附图说明

图1是表示机器人系统10的结构的概略的结构图。

图2是表示机器人20的结构的概略的结构图。

图3是表示机器人20、机器人控制装置70以及图像处理装置80的电连接关系的框图。