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OBJECT DETECTION METHOD meetings achieved

Patent code P09A014842
File No. KIT6126
Posted date Nov 20, 2009
Application number P2007-072424
Publication number P2008-232805A
Patent number P4892687
Date of filing Mar 20, 2007
Date of publication of application Oct 2, 2008
Date of registration Jan 6, 2012
Inventor
  • (In Japanese)脇迫 仁
Applicant
  • (In Japanese)国立大学法人九州工業大学
Title OBJECT DETECTION METHOD meetings achieved
Abstract PROBLEM TO BE SOLVED: To reduce the amount of operations and detect an object at high speed even when the object of detection rotates or inclines in a scene, by improving a conventional object detection method by pattern matching using camera images.
SOLUTION: In this object detection method, respective configuration data of the object and the scene are acquired by measuring them with a distance sensor, deviations in position between points constituting them are found, and from the frequency of its emergence a movement amount and a rotation amount of the object are found. In this object detection method, the amount of data to be dealt with is small as compared with the conventional pattern matching, and only addition and subtraction are required for the operations. Accordingly, the object in the scene can be detected at high speed. Moreover, the method prevents the detection from being affected by apparent shapes by using the actual configuration data, and can also cope with the rotation and inclination of the object.
Outline of related art and contending technology (In Japanese)


従来,産業用ロボットの作業では,予め対象となるワークに対してロボットの作業位置を教示しておき,これらの教示された作業位置を基に実際のラインでの作業が行われている。このとき,ワークが固定できない場合や,何らかの要因でワークの位置がずれたりすると,ロボットの作業が適切に行えなくなる。これらの不具合に対処するため,一般にはカメラを使って対象ワークを撮像し,画像処理によりその位置を求めてロボットの作業位置を補正する手段がとられている。



例えば,作業時間を短縮して作業効率の向上を図るロボット装置が知られている。該ロボット装置は,コンベア上で搬送されるワークのハンドリング作業では,カメラを持ったロボットがワークを撮像し,その位置を基にしてハンドリング用のロボットの位置を修正している(例えば,特許文献1参照)。



また,位置の計算に複雑な演算を行う必要がなく,作業時間が短くて済むロボットによる物体のハンドリング方法が知られている。該ハンドリング方法は,ロボットのハンド部の特徴となるパターンと対象ワークのパターンの両者を検出して画面上での偏差からワークを把持するためにロボットを制御するものである(例えば,特許文献2参照)。



このような応用例において,画像中から対象物を検出する画像処理には,主にパターンマッチングが用いられる。パターンマッチングでは,予め対象物の画像を登録しておき,実際の作業において対象物を含むシーンの画像を撮像し,その画像と登録画像との相関値を計算してその値によって対象物の有無や位置を検出している(例えば,非特許文献1参照)。



図11にはパターンマッチングの処理の例が示されている。図11の(a)には,登録された対象物1の登録画像70が示されており,図11の(b)には,対象物1を含むシーンの画像71が示されている。ここで,登録画像70のサイズを,横をmとし,縦をnとし,画像を構成する画素の濃淡値を〔数1〕で表わす。



【数1】


例えば,図の左上の画素の濃淡値はf(1,1),右下の画素の濃淡値はf(m,n)である。一方,シーンの画像71のサイズを横がM,縦がNとし画像を構成する画素の濃淡値を〔数2〕で表わす。



【数2】


同様に図の左上の画素の濃淡値はg(1,1),右下の画素の濃淡値はg(M,N)である。これより二つの画像の相関値は,〔数3〕で与えられる。



【数3】


ここで,xとyは登録画像70をシーンの画像71中での比較する位置を表しており,パターンマッチングにおいては,xとyを変えながら上式の値を計算し,その値が最大となるxとyを求めている。図11(b)のシーンの画像71においてはXとYの時が最大となり,これらの値から対象物1の位置を求めている。また,〔数3〕の値は1より小さく,二つの画像が全く同一のときに1となる。
【特許文献1】
特開2000-296487号公報
【特許文献2】
特開平8-197469号公報
【非特許文献1】
昭晃堂発行「画像処理ハンドブック」(第303,304頁)

Field of industrial application (In Japanese)


この発明は,距離センサから得られる二次元の形状データを用いた物体検出方法に関する。

Scope of claims (In Japanese)
【請求項1】
  距離センサから得られる二次元の形状データに関して,対象物の形状を表す第一の形状データを,前記対象物を含むシーンの形状を表す第二の形状データから検出する物体検出方法において,
前記第一の形状データを構成する点の全て又は一部から成る第一の点群を構成する点を所定の回転角度だけ回転した第三の点群を求め,前記第二の形状データを構成する点の全て又は一部から成る第二の点群を求め,前記第二の点群と前記第三の点群とを構成するそれぞれの点の全ての組合せについて,前記第二の点群を構成する点の位置情報と前記第三の点群を構成する点の位置情報との偏差の頻度を求め,前記回転角度の値を変えながら求めた複数の前記第三の点群において前記偏差の頻度を求める処理を繰り返し,前記位置情報の偏差の頻度が最も多いときの偏差と前記第三の点群の前記回転角度とによって前記第二の形状データ中での前記第一の形状データの位置と方向とを検出することを特徴とする物体検出方法。
【請求項2】
 
前記二次元の形状データは,前記距離センサによって前記対象物の断面形状を計測した位置データであることを特徴とする請求項1に記載の物体検出方法。

【請求項3】
 
前記二次元の形状データは,前記距離センサによって前記対象物を計測した表面形状から抽出した平面部の境界の位置データであることを特徴とする請求項1に記載の物体検出方法。
IPC(International Patent Classification)
F-term
Drawing

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JP2007072424thum.jpg
State of application right Registered
Reference ( R and D project ) (In Japanese)九州工業大学 研究者紹介
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