(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024111594
(43)【公開日】2024-08-19
(54)【発明の名称】作業装置
(51)【国際特許分類】
B25J 13/08 20060101AFI20240809BHJP
B25J 11/00 20060101ALI20240809BHJP
【ＦＩ】
B25J13/08 A
B25J11/00 D
【審査請求】未請求
【請求項の数】7
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023016193
(22)【出願日】2023-02-06
(71)【出願人】
【識別番号】000102692
【氏名又は名称】ＮＴＮ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100087941
【弁理士】
【氏名又は名称】杉本 修司
(74)【代理人】
【識別番号】100112829
【弁理士】
【氏名又は名称】堤 健郎
(74)【代理人】
【識別番号】100155963
【弁理士】
【氏名又は名称】金子 大輔
(74)【代理人】
【識別番号】100150566
【弁理士】
【氏名又は名称】谷口 洋樹
(74)【代理人】
【識別番号】100142608
【弁理士】
【氏名又は名称】小林 由佳
(74)【代理人】
【識別番号】100213470
【弁理士】
【氏名又は名称】中尾 真二
(72)【発明者】
【氏名】丸井 直樹
【テーマコード（参考）】
3C707
【Ｆターム（参考）】
3C707AS04
3C707BS03
3C707BS24
3C707BT16
3C707DS01
3C707FS01
3C707FT02
3C707FU01
3C707KS03
3C707KS04
3C707KT03
3C707KT05
3C707LT06
3C707LV04
3C707LV05
3C707LV07
3C707LV09
3C707LW12
(57)【要約】
【課題】ワークに対する作業の成功率を向上することができる作業装置を提供する。
【解決手段】ピックアップ装置１は、撮像装置９と、ワーク２０を取り上げるピックアップ部１０と、撮像装置９およびピックアップ部１０とワーク２０を相対的に位置決めする位置決め機構ＰＭと、撮像装置９、ピックアップ部１０および位置決め機構ＰＭを制御する制御装置１００とを備える。制御装置１００は、画像データに基づいて、ワーク２０に対する作業の容易さを示す予測値Ｓと、予測値Ｓが判定値Ｔ以上となると予測されるピックアップ部１０の予測姿勢Ｕとを取得する。全ての予測値Ｓが判定値Ｔ未満である場合には、制御装置１００は、いずれかのワーク２０に対応する予測姿勢Ｕにピックアップ部１０を移動させ、再度、撮像装置９によってワークを撮像させ画像データを取得し、その姿勢での予測値Ｓおよび予測姿勢Ｕを取得することを繰り返す。
【選択図】図１
【解決手段】ピックアップ装置１は、撮像装置９と、ワーク２０を取り上げるピックアップ部１０と、撮像装置９およびピックアップ部１０とワーク２０を相対的に位置決めする位置決め機構ＰＭと、撮像装置９、ピックアップ部１０および位置決め機構ＰＭを制御する制御装置１００とを備える。制御装置１００は、画像データに基づいて、ワーク２０に対する作業の容易さを示す予測値Ｓと、予測値Ｓが判定値Ｔ以上となると予測されるピックアップ部１０の予測姿勢Ｕとを取得する。全ての予測値Ｓが判定値Ｔ未満である場合には、制御装置１００は、いずれかのワーク２０に対応する予測姿勢Ｕにピックアップ部１０を移動させ、再度、撮像装置９によってワークを撮像させ画像データを取得し、その姿勢での予測値Ｓおよび予測姿勢Ｕを取得することを繰り返す。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
ワークを撮像して画像データを出力する撮像装置と、
前記ワークに対して定められた作業を行う作業部と、
前記撮像装置および前記作業部と前記ワークを相対的に位置決めする位置決め機構と、
前記撮像装置、前記作業部および前記位置決め機構を制御する制御装置と、を備え、
前記制御装置は、
前記撮像装置から出力される画像データに基づいて、前記ワークに対する作業の容易さを示す予測値と、この予測値が判定値以上となると予測される前記作業部の予測姿勢とを取得し、取得された前記予測値に基づいて作業対象とする前記ワークを決定すると共に、前記予測値が前記判定値以上となる場合の前記撮像装置による撮像方向を、作業対象と決定した前記ワークへのアプローチ方向として決定するアプローチ方向等決定手段と、
決定された前記アプローチ方向から作業対象と決定した前記ワークに対して作業を行うように前記作業部を制御する制御部と、を含み、
前記制御装置は、前記予測値が判定値未満である場合に、前記作業部を予測姿勢に移動させ、再度、前記撮像装置で撮像され出力される画像データに対して、前記作業部を移動させた姿勢での前記予測値および予測姿勢を取得することを繰り返す作業装置。
前記ワークに対して定められた作業を行う作業部と、
前記撮像装置および前記作業部と前記ワークを相対的に位置決めする位置決め機構と、
前記撮像装置、前記作業部および前記位置決め機構を制御する制御装置と、を備え、
前記制御装置は、
前記撮像装置から出力される画像データに基づいて、前記ワークに対する作業の容易さを示す予測値と、この予測値が判定値以上となると予測される前記作業部の予測姿勢とを取得し、取得された前記予測値に基づいて作業対象とする前記ワークを決定すると共に、前記予測値が前記判定値以上となる場合の前記撮像装置による撮像方向を、作業対象と決定した前記ワークへのアプローチ方向として決定するアプローチ方向等決定手段と、
決定された前記アプローチ方向から作業対象と決定した前記ワークに対して作業を行うように前記作業部を制御する制御部と、を含み、
前記制御装置は、前記予測値が判定値未満である場合に、前記作業部を予測姿勢に移動させ、再度、前記撮像装置で撮像され出力される画像データに対して、前記作業部を移動させた姿勢での前記予測値および予測姿勢を取得することを繰り返す作業装置。
【請求項2】
請求項１に記載の作業装置において、前記アプローチ方向等決定手段は、前記画像データに対して機械学習により生成された予測モデルを適用することによって、前記予測値および前記予測姿勢を取得する作業装置。
【請求項3】
請求項１または請求項２に記載の作業装置において、前記位置決め機構は、前記撮像装置および前記作業部が固定されるステージを有し、前記撮像装置の光軸と前記作業部のアプローチ方向とが平行になるように、前記撮像装置および前記作業部が配置されている作業装置。
【請求項4】
請求項１または請求項２に記載の作業装置において、前記位置決め機構は、ベースと、前記撮像装置および前記作業部が固定されるステージとを備え、前記ベースに対して前記ステージを回転２自由度で位置決めする第１の位置決め機構と、前記ベースを位置決めする第２の位置決め機構とを有する作業装置。
【請求項5】
請求項４に記載の作業装置において、前記制御装置は、前記予測値が判定値以上となった後、前記作業部に対し複数回予測姿勢への姿勢変更を繰り返し、各姿勢にて前記撮像装置で撮像され出力された複数の画像データのうち、前記予測値が最大になる姿勢における撮影方向を、前記ワークへのアプローチ方向として決定する作業装置。
【請求項6】
請求項４に記載の作業装置において、前記撮像装置の光軸と前記ステージの中心軸とが一致するように、前記撮像装置および前記ステージが配置されている作業装置。
【請求項7】
請求項４に記載の作業装置において、前記第１の位置決め機構は、前記ベースおよび前記ステージと、前記ベースに対し前記ステージを姿勢変更可能に連結する２組以上のリンク機構と、前記リンク機構を駆動するアクチュエータとを含む角度調整装置である作業装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、作業装置に関し、例えば、バラ積み状態のワークを把持する場合のワークへの最適なアプローチ方向等を検出し得る技術に関する。
【背景技術】
【0002】
従来、ワーク群を３次元撮像する３次元撮像装置と、前記ワークを把持可能なロボットアームと、前記ロボットアームの動作を制御する制御装置とを備えたピッキング装置が提案されている（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０１５－２１３９７３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
特許文献１の装置では、ワークへのアプローチ方向の判断に３次元撮像装置を用いている。しかし、ワークを容器内に乱雑に積んでいる場合、ワークの上方に固定した撮像装置で所望のワークの画像を撮影すると、前記ワークの近傍のワークによって遮られる。そうすると、姿勢検出に必要な映像が欠落してしまうため、ワークを取り上げる成功率が低下するという問題がある。
【0005】
また、ワークの上方に固定した撮像装置でワークの画像を撮影する場合、把持装置と干渉しないように撮像装置を配置する必要がある。このため、撮影距離が長距離となり取得する画像の分解能が低いという問題もある。画像の分解能が低い場合、画像の特徴点を見つけにくくワークそのものが認識しにくい。したがって、ワークを取り上げる成功率の低下に繋がる。
【0006】
本発明の目的は、ワークに対する作業の成功率を向上することができる作業装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0007】
本発明の作業装置１は、ワーク２０を撮像して画像データを出力する撮像装置９と、
前記ワーク２０に対して定められた作業を行う作業部１０と、
前記撮像装置９および前記作業部１０と前記ワーク２０を相対的に位置決めする位置決め機構ＰＭと、
前記撮像装置９、前記作業部１０および前記位置決め機構ＰＭを制御する制御装置１００と、を備え、
前記制御装置１００は、
前記撮像装置９から出力される画像データに基づいて、前記ワーク２０に対する作業の容易さを示す予測値と、この予測値が前記判定値以上となると予測される前記作業部１０の予測姿勢とを取得し、取得された前記予測値に基づいて作業対象とする前記ワーク２０を決定すると共に、前記予測値が判定値以上となる場合の前記撮像装置９による撮像方向を、作業対象と決定した前記ワーク２０へのアプローチ方向として決定するアプローチ方向等決定手段Ａｐと、
決定された前記アプローチ方向から作業対象と決定した前記ワーク２０に対して作業を行うように前記作業部１０を制御する制御部１１４と、を含み、
前記制御装置１００は、前記予測値が判定値未満である場合に、前記作業部１０を予測姿勢に移動させ、再度、前記撮像装置９で撮像され出力される画像データに対して、前記作業部１０を移動させた姿勢での前記予測値および予測姿勢を取得することを繰り返す。
前記定められた作業は、ワークに対する用途によって種々定められる。定められた作業として、例えば、ワークの取り上げ、組立、溶接、グリース塗布、外観検査等が挙げられる。
前記判定値は、設計等によって任意に定める値であって、例えば、試験およびシミュレーションのいずれか一方または両方等により適切な値を求めて定められる。
前記ワーク２０に対して定められた作業を行う作業部１０と、
前記撮像装置９および前記作業部１０と前記ワーク２０を相対的に位置決めする位置決め機構ＰＭと、
前記撮像装置９、前記作業部１０および前記位置決め機構ＰＭを制御する制御装置１００と、を備え、
前記制御装置１００は、
前記撮像装置９から出力される画像データに基づいて、前記ワーク２０に対する作業の容易さを示す予測値と、この予測値が前記判定値以上となると予測される前記作業部１０の予測姿勢とを取得し、取得された前記予測値に基づいて作業対象とする前記ワーク２０を決定すると共に、前記予測値が判定値以上となる場合の前記撮像装置９による撮像方向を、作業対象と決定した前記ワーク２０へのアプローチ方向として決定するアプローチ方向等決定手段Ａｐと、
決定された前記アプローチ方向から作業対象と決定した前記ワーク２０に対して作業を行うように前記作業部１０を制御する制御部１１４と、を含み、
前記制御装置１００は、前記予測値が判定値未満である場合に、前記作業部１０を予測姿勢に移動させ、再度、前記撮像装置９で撮像され出力される画像データに対して、前記作業部１０を移動させた姿勢での前記予測値および予測姿勢を取得することを繰り返す。
前記定められた作業は、ワークに対する用途によって種々定められる。定められた作業として、例えば、ワークの取り上げ、組立、溶接、グリース塗布、外観検査等が挙げられる。
前記判定値は、設計等によって任意に定める値であって、例えば、試験およびシミュレーションのいずれか一方または両方等により適切な値を求めて定められる。
【0008】
この構成によると、制御装置１００のアプローチ方向等決定手段Ａｐは、画像データに基づいて、ワーク２０に対する作業の容易さを示す予測値と、この予測値が判定値以上となると予測される作業部１０の予測姿勢とを取得する。アプローチ方向等決定手段Ａｐは、前記予測値に基づいて作業対象とするワーク２０を決定する。例えば、取得された予測値が最大となったワーク２０を作業対象として選択する。前記予測値が判定値以上となる場合には、画像データ取得時の撮像方向を前記ワーク２０へのアプローチ方向として決定する。制御部１１４は、決定されたアプローチ方向からワーク２０に対して作業を行うように作業部１０を制御する。
【0009】
全ての予測値が判定値未満である場合には、制御装置１００は、いずれかのワーク２０に対応する予測姿勢に作業部を移動させ、再度、撮像装置９によってワーク２０を撮像させ画像データを取得し、その姿勢での予測値および予測姿勢を取得することを繰り返す。
こうすることで、ランダムに作業部１０を移動させて予測値が判定値以上となる姿勢を探索する場合と比較して、定められた作業を行える可能性が高いアプローチ方向の探索時間を短縮できる。より作業を行える可能性が高いアプローチ方向からワーク２０に対して作業を行うため、前述の従来技術に比べて、ワークに対する作業の成功率を向上することができる。
こうすることで、ランダムに作業部１０を移動させて予測値が判定値以上となる姿勢を探索する場合と比較して、定められた作業を行える可能性が高いアプローチ方向の探索時間を短縮できる。より作業を行える可能性が高いアプローチ方向からワーク２０に対して作業を行うため、前述の従来技術に比べて、ワークに対する作業の成功率を向上することができる。
【0010】
前記アプローチ方向等決定手段Ａｐは、前記画像データに対して機械学習により生成された予測モデルを適用することによって、前記予測値および前記予測姿勢を取得してもよい。
前記予測モデルは、前記ワーク２０を撮像し出力された画像データから、少なくとも１つの目標とする作業位置を検出するために学習済みの機械学習結果を含む。前記機械学習結果は、学習対象の画像データに基づいて算出された作業動作の容易さを示す正解値と、前記学習対象の画像データ上に予め指示した作業位置とを教師データとする学習結果である。
この場合、予測モデルを適用することで、必要に応じて目標とする作業部１０の姿勢等を微調整することができる。よって、ワーク２０に対する作業の成功率をさらに向上し得る。
前記予測モデルは、前記ワーク２０を撮像し出力された画像データから、少なくとも１つの目標とする作業位置を検出するために学習済みの機械学習結果を含む。前記機械学習結果は、学習対象の画像データに基づいて算出された作業動作の容易さを示す正解値と、前記学習対象の画像データ上に予め指示した作業位置とを教師データとする学習結果である。
この場合、予測モデルを適用することで、必要に応じて目標とする作業部１０の姿勢等を微調整することができる。よって、ワーク２０に対する作業の成功率をさらに向上し得る。
【0011】
前記位置決め機構ＰＭは、前記撮像装置９および前記作業部１０が固定されるステージ３３を有し、前記撮像装置９の光軸と前記作業部１０のアプローチ方向とが平行になるように、前記撮像装置９および前記作業部１０が配置されてもよい。この場合、ワーク２０を撮像装置９で撮像後、作業部１０を移動させる際に、撮像装置９の光軸方向とのずれを修正する必要がなく、作業部１０におけるワーク２０の作業時間の短縮および作業の成功率の向上が図れる。
【0012】
前記位置決め機構ＰＭは、ベース３２と、前記撮像装置９および前記作業部１０が固定されるステージ３３とを備え、前記ベース３２に対して前記ステージ３３を回転２自由度で位置決めする第１の位置決め機構８と、前記ベース３２を位置決めする第２の位置決め機構４７とを有してもよい。この場合、回転２自由度を有する第１の位置決め機構８における先端側のステージ３３に、撮像装置９を固定することにより、撮像装置９をワーク２０の近傍に位置決めできる。この場合、ワークの上方に撮像装置を固定する従来技術等よりも分解能の高い画像データを取得できる。また、撮影方向が変更可能に構成された撮像装置９で得られた画像データを用いてワーク２０に対する作業の容易さを判定し、撮影方向と同じ方向からアプローチして作業を行う。このため、作業装置１におけるワーク２０の作業の成功率が向上する。
【0013】
前記制御装置１００は、前記予測値が判定値以上となった後、前記作業部１０に対し複数回予測姿勢への姿勢変更を繰り返し、各姿勢にて前記撮像装置９で撮像され出力された複数の画像データのうち、前記予測値が最大になる姿勢における撮影方向を、前記ワーク２０へのアプローチ方向として決定してもよい。このように出力された複数の画像データのうち、予測値が最大になる姿勢における撮影方向をワーク２０へのアプローチ方向として決定することで、ワーク２０の作業の成功率がさらに向上する。
【0014】
前記撮像装置９の光軸と前記ステージ３３の中心軸とが一致するように、前記撮像装置９および前記ステージ３３が配置されてもよい。ワーク２０を撮影した方向から作業部１０の姿勢を変更することなく作業部１０をワーク２０にアプローチすることができる。これにより、撮像装置９の光軸とステージ３３の中心軸とが不一致の構成に対し、ワーク２０の作業の成功率が向上し、姿勢変更する時間を短縮することができる。
【0015】
前記第１の位置決め機構は、前記ベース３２および前記ステージ３３と、前記ベース３２に対し前記ステージ３３を姿勢変更可能に連結する２組以上のリンク機構３４と、前記リンク機構３４を駆動するアクチュエータ３１とを含む角度調整装置８であってもよい。この場合、回転位置決め機構を２台直列に配置した２自由度機構に比べて、可動部の質量が小さく、高速位置決めが可能である。そのため、最適アプローチ方向の探索時間を短縮できる。
【発明の効果】
【0016】
本発明の作業装置は、全ての予測値が判定値未満である場合には、制御装置は、いずれかのワークに対応する予測姿勢に作業部を移動させ、再度、撮像装置によってワークを撮像させ画像データを取得し、その姿勢での予測値および予測姿勢を取得することを繰り返す。このため、前述の従来技術に比べて、ワークに対する作業の成功率を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【0017】
【図1】本発明の第１の実施形態に係る作業装置の構成を示す図である。
【図2】同作業装置における角度調整装置の２つのリンク機構を省略した簡易モデルの正面図である。
【図3】同角度調整装置の正面図である。
【図4】同角度調整装置の１つのリンク機構を直線で表現した図である。
【図5】同角度調整装置のステージに固定された撮像装置およびピックアップ部を示す図である。
【図7】同作業装置の制御系のブロック図である。
【図8】学習に用いる画像データの収集の様子を説明するための図である。
【図9】学習時における撮影後の処理を説明するための図である。
【図10】ピックアップ動作の容易さを示す正解値が最大となる状態の一例を示した図である。
【図11A】同作業装置の一連の動作を説明するためのフローチャートである。
【図12】同制御装置の代表的な構成図である。
【図13】変形例のピックアップ部の正面図である。
【図14】学習手順を示すフローチャートである。
【図15】同作業装置における他の一連の動作を説明するフローチャートである。
【図16】本発明の第２の実施形態に係る作業装置の構成を示す図である。
【図17】本発明の第３の実施形態に係る作業装置の構成を示す図である。
【図18】本発明の第４の実施形態に係る作業装置の構成を示す図である。
【図19】本発明の第５の実施形態に係る作業装置の構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0018】
［第１の実施形態］
本発明の実施形態に係る作業装置を図１ないし図１５と共に説明する。
＜作業装置の全体構成＞
図１のように、作業装置の一例であるピックアップ装置１は、ワーク設置台１４または容器１３の内部等に任意の姿勢で積まれたワーク２０をピックアップする。ピックアップ装置１は、撮像装置９と、作業部としてのピックアップ部１０と、位置決め機構ＰＭと、制御装置１００とを備える。
本発明の実施形態に係る作業装置を図１ないし図１５と共に説明する。
＜作業装置の全体構成＞
図１のように、作業装置の一例であるピックアップ装置１は、ワーク設置台１４または容器１３の内部等に任意の姿勢で積まれたワーク２０をピックアップする。ピックアップ装置１は、撮像装置９と、作業部としてのピックアップ部１０と、位置決め機構ＰＭと、制御装置１００とを備える。
【0019】
撮像装置９は、少なくとも１つ以上のワーク２０を撮像して画像データを出力する。ピックアップ部１０は、ワーク２０にアプローチ方向から近づき、ワーク２０に対して定められた作業としてピックアップを行う。ピックアップ対象となる複数のワーク２０は、ワーク容器１３内に乱雑に積み上げられる場合が多い。位置決め機構ＰＭは、撮像装置９およびピックアップ部１０とワーク２０を相対的に位置決めする。制御装置１００は、撮像装置９、ピックアップ部１０および位置決め機構ＰＭを制御する。
【0020】
＜位置決め機構＞
位置決め機構ＰＭは、第１の位置決め機構である角度調整装置８と、第２の位置決め機構４７とを有する。角度調整装置（「リンク作動装置」とも称される）８は、撮像装置９およびピックアップ部１０を姿勢変更可能に支持する図２のパラレルリンク機構３０と、パラレルリンク機構３０を駆動する姿勢制御用のアクチュエータ３１とを有する。図１に示す第２の位置決め機構４７は、ワーク２０に対する角度調整装置８の相対位置を調整する。第２の位置決め機構４７は、直動ユニット４と、回転機構７とを有する。地面である床等に構造体２が固定され、構造体２に直動ユニット４が設置されている。直動ユニット４の出力部６に回転機構７が取り付けられている。
位置決め機構ＰＭは、第１の位置決め機構である角度調整装置８と、第２の位置決め機構４７とを有する。角度調整装置（「リンク作動装置」とも称される）８は、撮像装置９およびピックアップ部１０を姿勢変更可能に支持する図２のパラレルリンク機構３０と、パラレルリンク機構３０を駆動する姿勢制御用のアクチュエータ３１とを有する。図１に示す第２の位置決め機構４７は、ワーク２０に対する角度調整装置８の相対位置を調整する。第２の位置決め機構４７は、直動ユニット４と、回転機構７とを有する。地面である床等に構造体２が固定され、構造体２に直動ユニット４が設置されている。直動ユニット４の出力部６に回転機構７が取り付けられている。
【0021】
＜直動ユニット＞
直動ユニット４には、直交３軸方向に移動するＸＹＺステージが適用されている。直動ユニット４は、互いに直交するＸ軸，Ｙ軸，Ｚ軸にそれぞれ対応する第１，第２および第３電動アクチュエータ４Ｘ，４Ｙ，４Ｚを含む。第１電動アクチュエータ４Ｘは、構造体２の上部において図１の左右方向であるＸ軸方向に延びるガイド部４Ｘａと、ガイド部４Ｘａに沿って摺動するＸ軸テーブル４Ｘｂと、駆動源であるモータ５Ｘと、モータ５Ｘの回転を直線往復動作に変換する図示外のボールねじ等の変換機構とを有する。
直動ユニット４には、直交３軸方向に移動するＸＹＺステージが適用されている。直動ユニット４は、互いに直交するＸ軸，Ｙ軸，Ｚ軸にそれぞれ対応する第１，第２および第３電動アクチュエータ４Ｘ，４Ｙ，４Ｚを含む。第１電動アクチュエータ４Ｘは、構造体２の上部において図１の左右方向であるＸ軸方向に延びるガイド部４Ｘａと、ガイド部４Ｘａに沿って摺動するＸ軸テーブル４Ｘｂと、駆動源であるモータ５Ｘと、モータ５Ｘの回転を直線往復動作に変換する図示外のボールねじ等の変換機構とを有する。
【0022】
第２電動アクチュエータ４Ｙは、Ｘ軸テーブル４Ｘｂに支持される。第２電動アクチュエータ４Ｙは、図１の奥行方向であるＹ軸方向に沿って延びるガイド部４Ｙａと、ガイド部４Ｙａに沿って摺動するＹ軸テーブル４Ｙｂと、駆動源であるモータ５Ｙと、モータ５Ｙの回転を直線往復動作に変換する図示外のボールねじ等の変換機構とを有する。
【0023】
第３電動アクチュエータ４Ｚは、Ｘ軸およびＹ軸方向にそれぞれ直交するＺ軸方向（この例では上下方向）に進退する。第３電動アクチュエータ４Ｚは、Ｙ軸テーブル４Ｙｂに支持される。第３電動アクチュエータ４Ｚは、Ｚ軸方向に沿って延びるガイド部４Ｚａと、ガイド部４Ｚａに沿って摺動するＺ軸テーブル４Ｚｂと、駆動源であるモータ５Ｚと、モータ５Ｚの回転を直線往復動作に変換する図示外のボールねじ等の変換機構とを有する。各モータ５Ｘ，５Ｙ，５Ｚにより対応する変換機構を動作させることにより、Ｘ，Ｙ，Ｚ軸テーブル４Ｘｂ，４Ｙｂ，４ＺｂがＸ，Ｙ，Ｚ軸方向に移動可能である。出力部６となるＺ軸テーブル４Ｚｂに、回転機構７が取り付けられている。
【0024】
＜回転機構＞
Ｚ軸テーブル４Ｚｂに、ブラケット等を介して回転機構７が支持されている。回転機構７は、Ｚ軸方向の回転軸心回りに回転する回転アクチュエータであり、同回転アクチュエータの出力部に、後述する角度調整装置８のベース３２（図２）が取り付けられている。よって、直動ユニット４と回転機構７とを有する第２の位置決め機構４７は、ベース３２（図２）を位置決めする。この例のピックアップ装置１では、前記回転アクチュエータの回転軸と、ベース３２の中心軸ＱＡ（図２）とが同軸となるように設けられている。
Ｚ軸テーブル４Ｚｂに、ブラケット等を介して回転機構７が支持されている。回転機構７は、Ｚ軸方向の回転軸心回りに回転する回転アクチュエータであり、同回転アクチュエータの出力部に、後述する角度調整装置８のベース３２（図２）が取り付けられている。よって、直動ユニット４と回転機構７とを有する第２の位置決め機構４７は、ベース３２（図２）を位置決めする。この例のピックアップ装置１では、前記回転アクチュエータの回転軸と、ベース３２の中心軸ＱＡ（図２）とが同軸となるように設けられている。
【0025】
＜角度調整装置＞
角度調整装置８は、回転機構７によってＺ軸方向の回転軸心回りに回転が可能である。図２のように、角度調整装置８は、パラレルリンク機構３０とアクチュエータ３１とを含む。パラレルリンク機構３０は、ベース３２と、図１の撮像装置９およびピックアップ部１０が固定されるステージ３３と、図３のベース３２に対してステージ３３を連結する３組のリンク機構３４とを含む。アクチュエータ３１は、リンク機構３４を駆動する姿勢制御用の駆動源である。図２には、図３に示された３組のリンク機構３４のうち代表して１組が抽出して示されている。
角度調整装置８は、回転機構７によってＺ軸方向の回転軸心回りに回転が可能である。図２のように、角度調整装置８は、パラレルリンク機構３０とアクチュエータ３１とを含む。パラレルリンク機構３０は、ベース３２と、図１の撮像装置９およびピックアップ部１０が固定されるステージ３３と、図３のベース３２に対してステージ３３を連結する３組のリンク機構３４とを含む。アクチュエータ３１は、リンク機構３４を駆動する姿勢制御用の駆動源である。図２には、図３に示された３組のリンク機構３４のうち代表して１組が抽出して示されている。
【0026】
図１に示す位置決め機構ＰＭは、図２のベース３２の位置を変更可能に構成される。角度調整装置８は、ベース３２に対してステージ３３を回転２自由度で位置決めする。角度調整装置８において、アクチュエータ３１は、ベース３２に対する基端側の端部リンク部材３５の成す角度αを変更し得る。
図３のように、パラレルリンク機構３０は、ベース３２に対してステージ３３を３組のリンク機構３４によって姿勢変更可能に連結する。ステージ３３には、図１の撮像装置９およびピックアップ部１０が取り付けられている。本実施形態では、図３に示す３組のリンク３４を有するパラレルリンク機構３０について示したが、リンク機構３４の数は、２組でもよく、４組以上であってもよい。
図３のように、パラレルリンク機構３０は、ベース３２に対してステージ３３を３組のリンク機構３４によって姿勢変更可能に連結する。ステージ３３には、図１の撮像装置９およびピックアップ部１０が取り付けられている。本実施形態では、図３に示す３組のリンク３４を有するパラレルリンク機構３０について示したが、リンク機構３４の数は、２組でもよく、４組以上であってもよい。
【0027】
図２のように、各リンク機構３４は、基端側の端部リンク部材３５、先端側の端部リンク部材３６、および中央リンク部材３７を有する。リンク機構３４は、４つの回転対偶からなる４節連鎖のリンク機構である。図３のように、基端側および先端側の端部リンク部材３５，３６はＬ字状の形状を有する。
図２のように、基端側の端部リンク部材３５の一端は、ベース３２に回転自在に連結されている。先端側の端部リンク部材３６の一端は、ステージ３３に回転自在に連結されている。中央リンク部材３７は、両端に端部リンク部材３５，３６の各他端がそれぞれ回転自在に連結されている。
図２のように、基端側の端部リンク部材３５の一端は、ベース３２に回転自在に連結されている。先端側の端部リンク部材３６の一端は、ステージ３３に回転自在に連結されている。中央リンク部材３７は、両端に端部リンク部材３５，３６の各他端がそれぞれ回転自在に連結されている。
【0028】
パラレルリンク機構３０は、２つの球面リンク機構を組み合わせた構造を有する。基端側および先端側の端部リンク部材３５，３６と中央リンク部材３７との各回転対偶の中心軸は、ある交差角γをもっていてもよく、平行であってもよい。
【0029】
図４は、一組のリンク機構３４を直線で表現した図である。３組のリンク機構３４は、幾何学的に同一形状のモデルで示すことができる。幾何学的に同一形状とは、各リンク部材３５，３６，３７を直線で表現した幾何学モデル、すなわち各回転対偶と、これら回転対偶間を結ぶ直線とで表現したモデルが、どのような姿勢をとっていても、中央リンク部材３７の中央部に対する基端側部分と先端側部分が対称を成す形状であることを言う。本実施形態のパラレルリンク機構３０は回転対称タイプで、基端側のベース３２および基端側の端部リンク部材３５と、先端側のステージ３３および先端側の端部リンク部材３６との位置関係が、中央リンク部材３７の中心線Ｃに対して回転対称となる位置構成になっている。各中央リンク部材３７の中央部は、共通の軌道円Ｄ上に位置している。
【0030】
ベース３２とステージ３３と３組のリンク機構３４とは、２自由度回転機構を構成する。ベース３２に対するステージ３３の旋回角φは、ベース３２の中心軸ＱＡに垂直な平面において、中心軸ＱＡの交点を通る基準直線とステージ３３の中心軸ＱＢを投影した直線とが成す角度である。ベース３２の中心軸ＱＡに対して、ステージ３３の中心軸ＱＢが傾斜した垂直角度を、折れ角θという。この２自由度回転機構は、コンパクトでありながら、ベース３２に対するステージ３３の可動範囲を広くとれる。
【0031】
例えば、基端側および先端側の球面リンク中心ＰＡ，ＰＢを通り、ベース３２およびステージ３３と、基端側および先端側の端部リンク部材３５，３６の各回転対偶の中心軸と直角に交わる直線を、ベース３２およびステージ３３の中心軸ＱＡ，ＱＢとした場合、基端側のベース３２の中心軸ＱＡと先端側のステージ３３の中心軸ＱＢとの折れ角θの最大値である最大折れ角θｍａｘを約９０°とすることができる。なお最大折れ角θｍａｘが９０°以上であってよい。またベース３２に対するステージ３３の旋回角φを０°～３６０°の範囲に設定できる。
【0032】
ベース３２に対するステージ３３の姿勢変更は、基端側のベース３２の中心軸ＱＡと先端側のステージ３３の中心軸ＱＢとの交点Ｏを回転中心として行われる。ベース３２に対するステージ３３の姿勢が変化しても、基端側と先端側の球面リンク中心ＰＡ，ＰＢ間の距離Ｌは変化しない。
【0033】
折れ角θの調整はリンク機構３４の動作のみで可能であり、多関節ロボットのような複数の関節の動作を伴わない。このため、パラレルリンク機構３０は、多関節ロボットの比べて素早い動作が可能である。したがって、図３のパラレルリンク機構３０を、後述する機械学習に必要な画像データの収集に用いれば、多関節ロボットと比較して、大量の画像データを短時間で収集することができる。
【0034】
図２に示す姿勢制御用のアクチュエータ３１は、モータと減速機構および回転角度センサを備えたロータリアクチュエータである。アクチュエータ３１は、ベース３２の基端部材４０の面に、基端側の端部リンク部材３５の回転軸４２と同軸上に設置されている。前記減速機構の出力軸は回転軸４２に連結されている。アクチュエータ３１は、基端部材４０に固定されている。図３に示すように、３組のリンク機構３４に、それぞれベース３２に対する基端側の端部リンク部材３５の成す角度α１～α３を変更するための３つのアクチュエータ３１を設ければ、角度調整装置８の位置決め剛性が向上する。３組のリンク機構３４のうち少なくとも２組に姿勢制御用のアクチュエータ３１を設ければ、ベース３２に対するステージ３３の姿勢を確定することができる。
【0035】
＜撮像装置およびピックアップ部＞
図５のように、撮像装置９は、その撮像方向を示す光軸９ａがステージ３３の中心軸ＱＢに一致するように配置される。ステージ３３における撮像装置９の両側には、吸着パッド１０Ａ，１０Ｂが配置される。吸着パッド１０Ａ，１０Ｂは、図１のワーク２０を取り上げるピックアップ部１０を構成する。図５の撮像装置９の光軸９ａとピックアップ部１０のアプローチ方向Ａ１とが平行になるように、撮像装置９およびピックアップ部１０が配置されている。
図５のように、撮像装置９は、その撮像方向を示す光軸９ａがステージ３３の中心軸ＱＢに一致するように配置される。ステージ３３における撮像装置９の両側には、吸着パッド１０Ａ，１０Ｂが配置される。吸着パッド１０Ａ，１０Ｂは、図１のワーク２０を取り上げるピックアップ部１０を構成する。図５の撮像装置９の光軸９ａとピックアップ部１０のアプローチ方向Ａ１とが平行になるように、撮像装置９およびピックアップ部１０が配置されている。
【0036】
ピックアップ部１０として、本実施形態では、真空吸着方式のピックアップ部１０が用いられる。ピックアップ部１０は、２つの吸着パッド１０Ａ，１０Ｂを有する。吸着パッド１０Ａ，１０Ｂは、撮像装置９に隣接させ、かつ、２つの吸着パッド１０Ａ，１０Ｂが互いに前記光軸９ａに対して軸対称となるように配置される。ピックアップ部１０の取り付け位置は、吸着パッド１０Ａ，１０Ｂが撮像装置９の観察視野に入らない位置とする。図６のように、ステージ３３上には、ピックアップ対象（作業対象）に決定したワーク２０（図１）までの距離を検出する距離センサー１１が配置されている。距離センサー１１は、撮像装置９およびピックアップ部１０に近接してステージ３３上に設置される。
【0037】
＜制御装置＞
図７のように、制御装置１００は、画像データ取得部１１１と、アプローチ方向等決定手段Ａｐと、制御部１１４とを含む。画像データ取得部１１１は、撮像装置９から画像データを取得する。アプローチ方向等決定手段Ａｐは、画像データに基づいて、ワークに対する作業の容易さを示す予測値Ｓと、この予測値Ｓが判定値Ｔ以上となると予測されるピックアップ部１０の予測姿勢Ｕとを取得し、取得された前記予測値Ｓに基づいて作業対象とするワーク２０を決定すると共に、前記予測値Ｓが判定値Ｔ以上となる場合の撮像装置９による撮像方向を、作業対象と決定したワーク２０（図１）へのアプローチ方向として決定する。
図７のように、制御装置１００は、画像データ取得部１１１と、アプローチ方向等決定手段Ａｐと、制御部１１４とを含む。画像データ取得部１１１は、撮像装置９から画像データを取得する。アプローチ方向等決定手段Ａｐは、画像データに基づいて、ワークに対する作業の容易さを示す予測値Ｓと、この予測値Ｓが判定値Ｔ以上となると予測されるピックアップ部１０の予測姿勢Ｕとを取得し、取得された前記予測値Ｓに基づいて作業対象とするワーク２０を決定すると共に、前記予測値Ｓが判定値Ｔ以上となる場合の撮像装置９による撮像方向を、作業対象と決定したワーク２０（図１）へのアプローチ方向として決定する。
【0038】
アプローチ方向等決定手段Ａｐは、記憶部１１５と、検出部１１２と、学習部１１３とを含む。記憶部１１５は、取得した画像データと、後述する教師データおよび機械学習結果を保存する。検出部１１２は、取得した画像データを処理する。検出部１１２は、画像データに対して機械学習により生成された予測モデルＭを適用することによって、前記予測値Ｓおよび前記予測姿勢Ｕを取得する。
【0039】
具体的には、検出部１１２は、記憶部１１５から読み込んだ機械学習結果によって取得した画像データを処理して目標とするワークおよびそのピックアップ位置とピックアップ動作の容易さを示す予測値Ｓと、予測値Ｓが判定値Ｔ以上となる可能性が高い予測姿勢Ｕを出力する。複数のワークがある場合には、検出部１１２は、画像データからピックアップ可能なワークを検出し、次に検出されたワークの各々について予測値Ｓと予測姿勢Ｕを求め、予測値Ｓが最大になったワークの把持位置、予測値Ｓ、予測姿勢Ｕを出力する。
【0040】
学習部１１３は、記憶部１１５に保存された画像データと、画像毎に予め指示した目標位置であるピックアップ位置およびピックアップ動作の容易さを示す正解値ＳＧを教師データとして機械学習を行なう。
制御部１１４は、直動ユニット４、回転機構７、角度調整装置８、およびピックアップ部１０を制御する。
制御装置１００は、画像データ取得部１１１で撮像装置９から画像データを取得し、取得した画像データを検出部１１２で処理し、検出部１１２の処理結果に基づいて制御部１１４を介して位置決め機構ＰＭ、ピックアップ部１０の動作を制御する制御信号を出力する。
制御部１１４は、直動ユニット４、回転機構７、角度調整装置８、およびピックアップ部１０を制御する。
制御装置１００は、画像データ取得部１１１で撮像装置９から画像データを取得し、取得した画像データを検出部１１２で処理し、検出部１１２の処理結果に基づいて制御部１１４を介して位置決め機構ＰＭ、ピックアップ部１０の動作を制御する制御信号を出力する。
【0041】
＜予測値Ｓと正解値ＳＧについて＞
本実施形態では、学習結果を読み込んだ検出部１１２が、入力されたワークの画像データに対して出力するピックアップ動作の容易さを示す数値を予測値Ｓと呼ぶ。学習時に教師データとして与える予測値Ｓの正解を正解値ＳＧと呼ぶ。予測値Ｓおよび正解値ＳＧは、いずれも、例えば、「０～１００」の範囲の値をとり、ピックアップ動作が容易であるほど大きな値をとる。
本実施形態では、学習結果を読み込んだ検出部１１２が、入力されたワークの画像データに対して出力するピックアップ動作の容易さを示す数値を予測値Ｓと呼ぶ。学習時に教師データとして与える予測値Ｓの正解を正解値ＳＧと呼ぶ。予測値Ｓおよび正解値ＳＧは、いずれも、例えば、「０～１００」の範囲の値をとり、ピックアップ動作が容易であるほど大きな値をとる。
【0042】
予測姿勢Ｕとは、対象ワークにおいて予測値Ｓが判定値Ｔ以上となると予測されるピックアップ部１０の姿勢であり、例えば、位置決め機構ＰＭの各軸に対する指令値の組合せで与えてもよい。正解姿勢ＵＧは、学習時に入力されたワークの画像データに対して、そのワークのピックアップに最も適したアプローチ方向にピックアップ部１０を移動させる位置決め機構ＰＭへの指令値の教師データとして与える姿勢である。本実施形態では吸着タイプのピックアップ部１０を用いるので、図の８ワーク２０表面の法線方向Ａ２を最適なアプローチ方向とする。
【0043】
＜ワークの検出について＞
図７の検出部１１２は、例えば、ニューラルネットワークを応用してピックアップ位置を検出する。検出部１１２は、記憶部１１５に保存された学習結果を用いてニューラルネットワークの数値計算を行なう。ニューラルネットワークには撮像装置９からの画像データを入力する。ニューラルネットワークは入力された画像データに対して中間層と呼ばれるフィルタ処理等を通して、出力層へ数値計算の結果を出力する。
ニューラルネットワークの出力層からは、図９に示すピックアップ可能なワーク２０のピックアップ位置の座標（ｘ，ｙ）とともに、検出したピックアップ位置のピックアップ動作の容易さを示す予測値Ｓ、入力された画像データから算出された予測値Ｓが判定値Ｔ以上となる可能性が高いと推定される予測姿勢Ｕが出力される。
図７の検出部１１２は、例えば、ニューラルネットワークを応用してピックアップ位置を検出する。検出部１１２は、記憶部１１５に保存された学習結果を用いてニューラルネットワークの数値計算を行なう。ニューラルネットワークには撮像装置９からの画像データを入力する。ニューラルネットワークは入力された画像データに対して中間層と呼ばれるフィルタ処理等を通して、出力層へ数値計算の結果を出力する。
ニューラルネットワークの出力層からは、図９に示すピックアップ可能なワーク２０のピックアップ位置の座標（ｘ，ｙ）とともに、検出したピックアップ位置のピックアップ動作の容易さを示す予測値Ｓ、入力された画像データから算出された予測値Ｓが判定値Ｔ以上となる可能性が高いと推定される予測姿勢Ｕが出力される。
【0044】
＜学習データの収集について＞
学習に用いるデータの収集方法について説明する。本実施形態では、図８のように、容器１３の底部に直方体状のワーク２０を配置した例を示す。このとき、ワーク２０表面の法線方向Ａ２は、予めわかっているものとする。図１４は学習手順のフローチャートを示す。図７の制御装置１００は、位置決め機構ＰＭを制御し（図１４、ステップａ１）、図８のように、撮像装置９をワーク２０の周囲の様々な位置（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）に移動して（図１４、ステップａ２）ワーク２０を撮影し（図１４、ステップａ３）、出力された画像データを図７の記憶部１１５に保存する（図１４、ステップａ４，ａ５）。制御装置１００は、保存する画像データに関連付けて、角度調整装置８の旋回角φと折れ角θ、その姿勢から図８のワーク２０の最適なアプローチ方向である法線方向Ａ２へ移動するためのよりよい指令値として正解姿勢ＵＧも図７の記憶部１１５に保存する。
学習に用いるデータの収集方法について説明する。本実施形態では、図８のように、容器１３の底部に直方体状のワーク２０を配置した例を示す。このとき、ワーク２０表面の法線方向Ａ２は、予めわかっているものとする。図１４は学習手順のフローチャートを示す。図７の制御装置１００は、位置決め機構ＰＭを制御し（図１４、ステップａ１）、図８のように、撮像装置９をワーク２０の周囲の様々な位置（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）に移動して（図１４、ステップａ２）ワーク２０を撮影し（図１４、ステップａ３）、出力された画像データを図７の記憶部１１５に保存する（図１４、ステップａ４，ａ５）。制御装置１００は、保存する画像データに関連付けて、角度調整装置８の旋回角φと折れ角θ、その姿勢から図８のワーク２０の最適なアプローチ方向である法線方向Ａ２へ移動するためのよりよい指令値として正解姿勢ＵＧも図７の記憶部１１５に保存する。
【0045】
学習用の画像を撮影後、記憶部１１５に保存した各画像データに対し作業者が行うアノテーション作業について説明する。図９は、図７の記憶部１１５に保存した画像データの中の１つを、制御装置１００に接続されたモニタ１１０上に表示させた状態を示している。ここで、作業者がマウスまたはキーボードなどの入力装置１０９を用いて、図９のように、画像上のワーク２０表面にピックアップ位置ＰＰを設定する。ここで設定した座標を（ｘ，ｙ）とすると、これらのデータがピックアップ位置ＰＰを示すものとして図７の記憶部１１５に記憶される（図１４、ステップａ５）。
【0046】
図１０に示すように、撮像装置９の撮影方向を示す光軸９ａとワーク２０表面の法線Ａ２とが一致する方向から撮影した画像は、ピックアップが容易な画像であると定義し、この画像のピックアップ位置ＰＰ（図９）に対して、ピックアップ動作の容易さを示す正解値ＳＧとして最大値１００を設定する。
作業者は、マウスまたはキーボードなどの入力装置１０９（図７）を用いてピックアップ位置ＰＰを示す点を設定する。ピックアップ動作の容易さを示す正解値ＳＧは、例えば対象とするワーク２０の表面の法線Ａ２と角度調整装置のアプローチ方向がなす角εを用いて下記式（１）で算出する。
作業者は、マウスまたはキーボードなどの入力装置１０９（図７）を用いてピックアップ位置ＰＰを示す点を設定する。ピックアップ動作の容易さを示す正解値ＳＧは、例えば対象とするワーク２０の表面の法線Ａ２と角度調整装置のアプローチ方向がなす角εを用いて下記式（１）で算出する。
【0047】
ＳＧ＝１００×ｃｏｓ（ε/2） …（１）
正解値ＳＧは、ε＝０で最大値１００をとり、εが大きくなるにつれ小さくなる。εは０～πの範囲の値とする。ＳＧは、ε＝πで最小値０をとる。
以上の作業で設定した座標（ｘ，ｙ）およびピックアップ動作の容易さを示す正解値ＳＧが図７の記憶部１１５に保存される。前記正解値は、本実施形態ではワーク表面の法線方向を基準に求める例を示したが、ワークの形状またはピックアップ部の構造、機能等に応じて決めればよい。上記の説明は直方体形状のワークを吸着タイプのピックアップ部でピックアップする場合に関して一例を述べたものである。
正解値ＳＧは、ε＝０で最大値１００をとり、εが大きくなるにつれ小さくなる。εは０～πの範囲の値とする。ＳＧは、ε＝πで最小値０をとる。
以上の作業で設定した座標（ｘ，ｙ）およびピックアップ動作の容易さを示す正解値ＳＧが図７の記憶部１１５に保存される。前記正解値は、本実施形態ではワーク表面の法線方向を基準に求める例を示したが、ワークの形状またはピックアップ部の構造、機能等に応じて決めればよい。上記の説明は直方体形状のワークを吸着タイプのピックアップ部でピックアップする場合に関して一例を述べたものである。
【0048】
＜学習処理＞
学習部１１３は、以上の作業で収集した画像データおよびその画像データをもとにコンピュータグラフィックＣＧを用いて画像内のワーク位置等を変更しｎ増しした画像データと、座標（ｘ，ｙ）と、ピックアップ動作の容易さを示す正解値ＳＧと、正解値ＳＧが最大値「１００」となる正解姿勢ＵＧとを用いて、誤差逆伝播法で学習を行ない、結果を記憶部１１５に保存する。本実施形態では、図８の撮像装置９の光軸９ａとワーク２０の法線Ａ２が一致するとき、ピックアップ動作の容易さを示す「予測値」が最大値の「１００」となる。図７の検出部１１２は、この学習結果を用いてニューラルネットワークの数値計算を行なう。
学習部１１３は、以上の作業で収集した画像データおよびその画像データをもとにコンピュータグラフィックＣＧを用いて画像内のワーク位置等を変更しｎ増しした画像データと、座標（ｘ，ｙ）と、ピックアップ動作の容易さを示す正解値ＳＧと、正解値ＳＧが最大値「１００」となる正解姿勢ＵＧとを用いて、誤差逆伝播法で学習を行ない、結果を記憶部１１５に保存する。本実施形態では、図８の撮像装置９の光軸９ａとワーク２０の法線Ａ２が一致するとき、ピックアップ動作の容易さを示す「予測値」が最大値の「１００」となる。図７の検出部１１２は、この学習結果を用いてニューラルネットワークの数値計算を行なう。
【0049】
＜ピックアップ装置の一連の動作＞
学習後のニューラルネットワークを用いて、目標とするピックアップ位置の検出からピックアップ動作までの一連の動作が実行される例を示す。図１１Ａ，１１Ｂは、ピックアップ装置の一連の動作を説明するためのフローチャートである。図１２は、フローチャートの処理を実行する制御装置１００の代表的な構成図である。図１２において、メモリ１０２は、図７の記憶部１１５に相当する。また図１２のプロセッサ１０１は、メモリ１０２に記憶されたプログラムを読み込んで実行することによって、図７の画像データ取得部１１１、検出部１１２、学習部１１３および制御部１１４として機能する。
学習後のニューラルネットワークを用いて、目標とするピックアップ位置の検出からピックアップ動作までの一連の動作が実行される例を示す。図１１Ａ，１１Ｂは、ピックアップ装置の一連の動作を説明するためのフローチャートである。図１２は、フローチャートの処理を実行する制御装置１００の代表的な構成図である。図１２において、メモリ１０２は、図７の記憶部１１５に相当する。また図１２のプロセッサ１０１は、メモリ１０２に記憶されたプログラムを読み込んで実行することによって、図７の画像データ取得部１１１、検出部１１２、学習部１１３および制御部１１４として機能する。
【0050】
制御装置１００は、位置決め機構ＰＭを制御し、撮像装置９をワークの近傍に移動する（図１１Ａ、ステップＳ１）。続いて、制御装置１００は、位置決め機構ＰＭを制御し、撮像装置９の光軸をワークの方向に向け（図１１Ａ、ステップＳ２）、ある撮影方向から画像を撮影する（図１１Ａ、ステップＳ３）。
【0051】
制御装置１００は、撮像装置９から画像データを取得してニューラルネットワークに入力し、ピックアップ可能なワークのピックアップ位置の座標（ｘ，ｙ）を検出し、ピックアップ動作の容易さを示す予測値Ｓ、予測姿勢Ｕを算出する（図１１Ａ、ステップＳ４）。ワークが見つからず予測値が算出できない、または予測値が所定の範囲にない場合（図１１Ａ、ステップＳ５：ＮＯ）、制御装置１００は、エラー信号を発信し、このフローチャートの処理を終了させる。
【0052】
ワークが見つかり予測値Ｓが算出された場合（図１１Ａ、ステップＳ５：ＹＥＳ）、制御装置１００は、出力層から得られるピックアップ動作の容易さを示す予測値Ｓを判定値Ｔと比較する（図１１Ａ、ステップＳ６）。ステップＳ５のワークの有無判別はステップＳ３後に従来の画像処理などで判別してもよいが、ワークがない場合に予測値Ｓが閾値未満となるように学習させておけば、個別の処理が不要となる。
【0053】
出力された画像データの予測値Ｓが判定値Ｔより小さいとき（図１１Ａ、ステップＳ６：ＮＯ）、予測姿勢Ｕへ姿勢変更し（図１１Ａ、ステップＳ８）、ステップＳ３～ステップＳ６の処理が繰返される。このように制御装置１００は、予測値Ｓが判定値Ｔ未満である場合に、ピックアップ部１０を予測姿勢に移動させ、再度、撮像装置９で撮像され出力される画像データに対して、ピックアップ部１０を移動させた姿勢での予測値Ｓおよび予測姿勢Ｕを取得することを繰り返す。
【0054】
一方、予測値Ｓが判定値Ｔ以上のとき（図１１Ａ、ステップＳ６：ＹＥＳ）、位置決め機構ＰＭの移動を停止し、距離センサー１１（図６）等でピックアップ位置までの相対距離Ｄを計測する（図１１Ｂ、ステップＳ７）。このとき、ピックアップ前の状態を撮像装置９で撮影する（図１１Ｂ、ステップＳ９）。また、撮像装置９の位置と光軸方向を記憶部１１５に保存する。
【0055】
次に、制御装置１００は、相対距離Ｄと撮像装置９の位置および光軸方向に基づいてピックアップに必要な直動ユニット４の各軸の移動距離を算出し、撮像装置９の光軸に平行に距離Ｄだけエンドエフェクタであるピックアップ部１０を移動する（図１１Ｂ、ステップＳ１０）。そして制御装置１００は、ピックアップ部１０を制御してワーク２０に対するピックアップ動作を行う（図１１Ｂ、ステップＳ１１）。このように制御装置１００の制御部１１４は、決定されたアプローチ方向から作業対象と決定したワークに対して作業を行うようにピックアップ部１０を制御する。ピックアップ動作後、制御装置１００は、進入した方向と平行かつ反対方向に距離Ｄだけピックアップ部１０を退避させる（図１１Ｂ、ステップＳ１２）。このとき、制御装置１００は、ピックアップ動作後の状態を撮像装置９によって撮影する（図１１Ｂ、ステップＳ１３）。
【0056】
次に、制御装置１００は、ワーク２０がピックアップできているか否かを判定する。例えば、制御装置１００は、ピックアップ動作の前後において撮像装置９から出力された画像データを比較して不一致部分を検出する。制御装置１００は、ピックアップの対象としたワークに相当する不一致が検出された場合はピックアップ成功と判定し、変化が検出されなかったときはピックアップ失敗と判定することができる（図１１Ｂ、ステップＳ１４）。ピックアップ成否の判定処理は、特にこの方法には限定されない。ピックアップの成否を判定できれば、近接センサー等の他のセンサーで判定してもよい。
【0057】
その後制御装置１００は、上記の判定結果と、検出した座標（ｘ，ｙ）を、ピックアップ動作前の画像とともに制御装置１００の記憶部１１５に保存する（図１１Ｂ、ステップＳ１５）。
制御装置１００は、ピックアップが成功した場合には（図１１Ａ、ステップＳ１６：ＹＥＳ）、このフローチャートの処理を終了させ（図１１Ａ、ステップＳ１７）、ピックアップ処理が成功していない場合には（図１１Ａ、ステップＳ１６：ＮＯ）、再びステップＳ２以降の処理を繰返す。
制御装置１００は、ピックアップが成功した場合には（図１１Ａ、ステップＳ１６：ＹＥＳ）、このフローチャートの処理を終了させ（図１１Ａ、ステップＳ１７）、ピックアップ処理が成功していない場合には（図１１Ａ、ステップＳ１６：ＮＯ）、再びステップＳ２以降の処理を繰返す。
【0058】
＜追加の学習＞
必要に応じて、上記のピックアップ動作結果を用いて追加学習を行なってもよい。制御装置１００は、実際のピックアップ動作で撮影された対象物の画像と、その画像において検出されたピックアップ位置と、ピックアップ動作結果に応じて決定されたピックアップ動作の容易さを示す正解値ＳＧとを教師データに追加して機械学習を行なう。そして制御装置１００は、追加学習によって更新された機械学習結果に基づいて以降のワークのピックアップ動作を行なわせる。
必要に応じて、上記のピックアップ動作結果を用いて追加学習を行なってもよい。制御装置１００は、実際のピックアップ動作で撮影された対象物の画像と、その画像において検出されたピックアップ位置と、ピックアップ動作結果に応じて決定されたピックアップ動作の容易さを示す正解値ＳＧとを教師データに追加して機械学習を行なう。そして制御装置１００は、追加学習によって更新された機械学習結果に基づいて以降のワークのピックアップ動作を行なわせる。
【0059】
この場合、ピックアップに成功したときは、ピックアップの容易さを示す正解値ＳＧを１００とし、失敗したときは正解値ＳＧに係数α（ただし、α＜１）を乗じた新たな値を正解値ＳＧとする。制御装置１００は、このようにして更新された正解値ＳＧおよびピックアップ位置の座標（ｘ，ｙ）を教師データに追加して学習を行ない、学習結果を更新して記憶部１１５に保存する。
【0060】
係数αは、たとえば、図１１ＢのステップＳ１４で失敗が検出された場合は０．３に設定し、アプローチ動作中に撮影を行ない、図７のピックアップ部１０とワーク２０（図８）とが接触してワーク姿勢が変化したことを検出したときは０．５に設定してもよい。なお、係数αは、特にこれらの値に限定される必要はなく、ピックアップ動作の失敗要因に応じて設定されればよい。
また、前述のアノテーション作業と同様の作業によって、検出された位置を微調整してもよい。さらに、この微調整された位置を教師データとして学習を行ない、記憶部１１５に保存された学習結果を更新してもよい。
追加学習により、作業環境等が変化しても迅速に対応することができる。
また、前述のアノテーション作業と同様の作業によって、検出された位置を微調整してもよい。さらに、この微調整された位置を教師データとして学習を行ない、記憶部１１５に保存された学習結果を更新してもよい。
追加学習により、作業環境等が変化しても迅速に対応することができる。
【0061】
また、図１５のフローチャートに示すように、予測値Ｓが判定値Ｔ以上（ステップＳ６：ＹＥＳ）となる姿勢に変更された後にもＮ回繰り返して予測値Ｓが判定値Ｔ以上となる予測姿勢Ｕに変更し、判定値Ｔ以上となる予測値Ｓのうち、最大となる場合の姿勢をアプローチ方向としてもよい（ステップＳ１８～Ｓ２６）。すなわち図７の制御装置１００は、予測値Ｓが判定値Ｔ以上となった後、ピックアップ部１０に対し複数回予測姿勢への姿勢変更を繰り返し、各姿勢にて撮像装置９で撮像され出力された複数の画像データのうち、予測値Ｓが最大になる姿勢における撮影方向を、ワークへのアプローチ方向として決定する。これによりピックアップの成功率を向上させることができる。ここで、図１５中のピックアップ処理とは、図１１ＢのＳ７～Ｓ１５に示す処理である。
【0062】
なお、図７の制御部１１４は学習機能を省略し、他の同型装置により作成された学習結果を移植して使用してもよい。学習機能を省略することにより、機械学習に必要な計算機能および学習用データの保管機能が不要になるため、機能の低い部品を使用することができる。このため、学習機能を有する制御部よりも制御部１１４の価格を低減できる。
【0063】
＜作用効果＞
以上説明したピックアップ装置１によると、制御装置１００は、画像データに基づいて、ワークに対する作業の容易さを示す予測値Ｓと、この予測値Ｓが判定値Ｔ以上となると予測されるピックアップ部１０の予測姿勢Ｕとを取得する。制御装置１００は、例えば、取得された予測値Ｓが最大となったワークを作業対象として選択する。前記予測値Ｓが判定値Ｔ以上となる場合には、画像データ取得時の撮像方向をワークへのアプローチ方向として決定する。制御部１１４は、決定されたアプローチ方向からワークに対して作業を行うようにピックアップ部１０を制御する。
以上説明したピックアップ装置１によると、制御装置１００は、画像データに基づいて、ワークに対する作業の容易さを示す予測値Ｓと、この予測値Ｓが判定値Ｔ以上となると予測されるピックアップ部１０の予測姿勢Ｕとを取得する。制御装置１００は、例えば、取得された予測値Ｓが最大となったワークを作業対象として選択する。前記予測値Ｓが判定値Ｔ以上となる場合には、画像データ取得時の撮像方向をワークへのアプローチ方向として決定する。制御部１１４は、決定されたアプローチ方向からワークに対して作業を行うようにピックアップ部１０を制御する。
【0064】
全ての予測値Ｓが判定値Ｔ未満である場合には、制御装置１００は、いずれかのワークに対応する予測姿勢Ｕにピックアップ部１０を移動させ、再度、撮像装置９によってワークを撮像させ画像データを取得し、その姿勢での予測値Ｓおよび予測姿勢Ｕを取得することを繰り返す。
こうすることで、ランダムにピックアップ部１０を移動させて予測値が判定値以上となる姿勢を探索する場合と比較して、ピックアップを行える可能性が高いアプローチ方向の探索時間を短縮できる。よりピックアップを行える可能性が高いアプローチ方向からワークに対して作業を行うため、前述の従来技術に比べて、ワークに対する作業の成功率を向上することができる。
こうすることで、ランダムにピックアップ部１０を移動させて予測値が判定値以上となる姿勢を探索する場合と比較して、ピックアップを行える可能性が高いアプローチ方向の探索時間を短縮できる。よりピックアップを行える可能性が高いアプローチ方向からワークに対して作業を行うため、前述の従来技術に比べて、ワークに対する作業の成功率を向上することができる。
【0065】
制御装置１００のアプローチ方向等決定手段Ａｐは、画像データに対して機械学習により生成された予測モデルを適用することによって、予測値Ｓおよび予測姿勢Ｕを取得する。この場合、必要に応じて目標とするピックアップ部１０の姿勢を微調整することができる。よって、ワークに対する作業の成功率をさらに向上し得る。
【0066】
位置決め機構ＰＭは、撮像装置９およびピックアップ部１０が固定される図６のステージ３３を有し、撮像装置９の光軸９ａとピックアップ部１０のアプローチ方向Ａ１（図５）とが平行になるように、撮像装置９およびピックアップ部１０が配置される。この場合、ワークを撮像装置９で撮像後、ピックアップ部１０を移動させる際に、撮像装置９の光軸方向とのずれを修正する必要がなく、ピックアップ部１０におけるワークの作業時間の短縮および作業の成功率の向上が図れる。
【0067】
図１の位置決め機構ＰＭは、図６のベース３２と、撮像装置９およびピックアップ部１０が固定されるステージ３３とを備え、ベース３２に対してステージ３３を回転２自由度で位置決めする第１の位置決め機構である角度調整装置８と、ベース３２を位置決めする図１の第２の位置決め機構４７とを有する。この場合、図６のように、回転２自由度を有する角度調整装置８における先端側のステージ３３に、撮像装置９を固定することにより、撮像装置９をワークの近傍に位置決めできる。この場合、ワークの上方に撮像装置を固定する従来技術等よりも分解能の高い画像データを取得できる。また、撮影方向が変更可能に構成された撮像装置９で得られた画像データを用いてワークに対する作業の容易さを判定し、撮影方向と同じ方向からアプローチして作業を行う。このため、図１のピックアップ装置１におけるワークの作業の成功率が向上する。
【0068】
図６の撮像装置９の光軸９ａとステージ３３の中心軸ＱＢとが一致するように、撮像装置９およびステージ３３が配置される。この場合、ワークを撮影した方向からピックアップ部１０の姿勢を変更することなくピックアップ部１０をワークにアプローチすることができる。これにより、撮像装置９の光軸９ａとステージ３３の中心軸ＱＢとが不一致の構成に対し、ワークの作業の成功率が向上し、姿勢変更する時間を短縮することができる。
【0069】
前記第１の位置決め機構は、ベース３２およびステージ３３と、ベース３２に対しステージ３３を姿勢変更可能に連結する２組以上のリンク機構３４と、リンク機構３４を駆動するアクチュエータ３１とを含む角度調整装置８である。この場合、回転位置決め機構を２台直列に配置した２自由度機構に比べて、可動部の質量が小さく、高速位置決めが可能である。そのため、最適アプローチ方向の探索時間を短縮できる。
【0070】
＜他の実施形態について＞
以下の説明においては、各実施形態で先行して説明している事項に対応している部分には同一の参照符号を付し、重複する説明を略する。構成の一部のみを説明している場合、構成の他の部分は、特に記載のない限り先行して説明している実施形態と同様とする。同一の構成は同一の作用効果を奏する。各実施形態で具体的に説明している部分の組合せばかりではなく、特に組合せに支障が生じなければ、実施形態同士を部分的に組合せることも可能である。
以下の説明においては、各実施形態で先行して説明している事項に対応している部分には同一の参照符号を付し、重複する説明を略する。構成の一部のみを説明している場合、構成の他の部分は、特に記載のない限り先行して説明している実施形態と同様とする。同一の構成は同一の作用効果を奏する。各実施形態で具体的に説明している部分の組合せばかりではなく、特に組合せに支障が生じなければ、実施形態同士を部分的に組合せることも可能である。
【0071】
＜ピックアップ部の変形例＞
第１の実施形態では、図５のピックアップ部１０が吸着パッド１０Ａ，１０Ｂを備える場合の例を示したが、吸着によりピックアップするもの以外でもよい。例えば、その他のハンド機構で把持するものであっても同様な構成とすることができる。
図１３に示す変形例のピックアップ部２００は、ステージ３３に撮像装置９とともに取り付けられている。ピックアップ部２００は、把持部ベース２０１と把持部２０２，２０３とを含む。把持部２０２と把持部２０３とは、ワークへのアプローチ時に同図１３に示すようにオープン状態となり、ワークをピックアップする時にはクローズ状態となる。クローズ状態では、ピックアップ成功時には把持部２０２と把持部２０３との間にワーク２０（図１参照）が把持される。
このように、把持部２０２，２０３によってワークを把持することによって、ピックアップ動作を行なってもよい。把持部が２本指の例を示したが、３本以上の指であってもよい。
第１の実施形態では、図５のピックアップ部１０が吸着パッド１０Ａ，１０Ｂを備える場合の例を示したが、吸着によりピックアップするもの以外でもよい。例えば、その他のハンド機構で把持するものであっても同様な構成とすることができる。
図１３に示す変形例のピックアップ部２００は、ステージ３３に撮像装置９とともに取り付けられている。ピックアップ部２００は、把持部ベース２０１と把持部２０２，２０３とを含む。把持部２０２と把持部２０３とは、ワークへのアプローチ時に同図１３に示すようにオープン状態となり、ワークをピックアップする時にはクローズ状態となる。クローズ状態では、ピックアップ成功時には把持部２０２と把持部２０３との間にワーク２０（図１参照）が把持される。
このように、把持部２０２，２０３によってワークを把持することによって、ピックアップ動作を行なってもよい。把持部が２本指の例を示したが、３本以上の指であってもよい。
【0072】
［第２の実施形態：垂直多関節型］
図１６のように、位置決め機構として、垂直多関節型の多関節機構ＰＭａを適用してもよい。多関節機構ＰＭａは、ベースユニット４８と、複数の関節を有する複数（この例では第１～第６）のアーム４９ａ～４９ｆとを備える。ベースユニット４８に複数のアーム４９ａ～４９ｆが順次連結される。ベースユニット４８は、地面である床等に設置されている。先端側の第６のアーム４９ｆの先端部に、エンドエフェクタであるピックアップ部１０と、撮像装置９とが取り付けられている。
図１６のように、位置決め機構として、垂直多関節型の多関節機構ＰＭａを適用してもよい。多関節機構ＰＭａは、ベースユニット４８と、複数の関節を有する複数（この例では第１～第６）のアーム４９ａ～４９ｆとを備える。ベースユニット４８に複数のアーム４９ａ～４９ｆが順次連結される。ベースユニット４８は、地面である床等に設置されている。先端側の第６のアーム４９ｆの先端部に、エンドエフェクタであるピックアップ部１０と、撮像装置９とが取り付けられている。
【0073】
ベースユニット４８に設けられた回転駆動源５０に、基端側の第１のアーム４９ａがＺ軸方向回りに回転可能に設けられている。各関節には、モータ等の駆動源５１がそれぞれ設けられている。ベースユニット４８には、制御装置であるコントローラＣＲが設けられている。コントローラＣＲにより、撮像装置９、ピックアップ部１０、回転駆動源５０、および各駆動源５１が制御される。この多関節機構ＰＭａを備えたピックアップ装置１Ａによると、パラレルリンク機構を備えた第１の実施形態に比べて、位置決めの速度が劣るものの同様の作用効果を奏する。
【0074】
［第３の実施形態：水平多関節型］
図１７のように、位置決め機構として、水平多関節型の多関節機構ＰＭｂを適用してもよい。ベースユニット４８に設けられた回転駆動源５０に、回転機構５３を介して基端側の第１のアーム４９ａがＺ軸方向回りに回転可能に設けられている。第１のアーム４９ａの先端部に、回転機構５３を介して第２のアーム４９ｂがＺ軸方向回りに回転可能に設けられている。先端側の第３のアーム４９ｃは、直動機構５２により第２のアーム４９ｂに対しＺ軸方向に移動可能に構成されている。第３のアーム４９ｃの先端部に回転機構５３を介してエンドエフェクタであるピックアップ部１０と、撮像装置９とが取り付けられている。この多関節機構ＰＭｂを備えたピックアップ装置１Ｂにおいても、パラレルリンク機構を備えた第１の実施形態に比べて、位置決めの速度が劣るものの同様の作用効果を奏する。
図１７のように、位置決め機構として、水平多関節型の多関節機構ＰＭｂを適用してもよい。ベースユニット４８に設けられた回転駆動源５０に、回転機構５３を介して基端側の第１のアーム４９ａがＺ軸方向回りに回転可能に設けられている。第１のアーム４９ａの先端部に、回転機構５３を介して第２のアーム４９ｂがＺ軸方向回りに回転可能に設けられている。先端側の第３のアーム４９ｃは、直動機構５２により第２のアーム４９ｂに対しＺ軸方向に移動可能に構成されている。第３のアーム４９ｃの先端部に回転機構５３を介してエンドエフェクタであるピックアップ部１０と、撮像装置９とが取り付けられている。この多関節機構ＰＭｂを備えたピックアップ装置１Ｂにおいても、パラレルリンク機構を備えた第１の実施形態に比べて、位置決めの速度が劣るものの同様の作用効果を奏する。
【0075】
［第４の実施形態：垂直多関節型＋リンク作動装置］
図１８のように、位置決め機構は、垂直多関節型の多関節機構ＰＭａを介して、リンク作動装置８が連結された機構としてもよい。この例では、先端側の第３のアームの先端部に、リンク作動装置８のベース３２が取り付けられている。
［第５の実施形態：水平多関節型＋リンク作動装置］
図１９のように、位置決め機構は、水平多関節型の多関節機構ＰＭｂを介して、リンク作動装置８が連結された機構としてもよい。この例では、先端側の第３のアーム４９ｃの先端部に、回転機構５３を介してリンク作動装置８のベース３２が取り付けられている。
第４，第５の実施形態によると、ピックアップ装置全体をコンパクト化し作業スペースの低減を図れる。その他第１の実施形態と同様の作用効果を奏する。
図１８のように、位置決め機構は、垂直多関節型の多関節機構ＰＭａを介して、リンク作動装置８が連結された機構としてもよい。この例では、先端側の第３のアームの先端部に、リンク作動装置８のベース３２が取り付けられている。
［第５の実施形態：水平多関節型＋リンク作動装置］
図１９のように、位置決め機構は、水平多関節型の多関節機構ＰＭｂを介して、リンク作動装置８が連結された機構としてもよい。この例では、先端側の第３のアーム４９ｃの先端部に、回転機構５３を介してリンク作動装置８のベース３２が取り付けられている。
第４，第５の実施形態によると、ピックアップ装置全体をコンパクト化し作業スペースの低減を図れる。その他第１の実施形態と同様の作用効果を奏する。
【0076】
図６の距離センサー１１は、撮像装置９と一体に設けてもよいし、撮像装置９の焦点合わせ機能を利用してワーク２０（図１）との距離を検出してもよい。
第１の実施形態では、２つの吸着パッド１０Ａ，１０Ｂを撮像装置９の両側に隣接するように配置したが、ピックアップするワークの形状に応じて吸着パッド１０Ａ，１０Ｂを適切な位置に配置すればよい。
第１の実施形態では、２つの吸着パッド１０Ａ，１０Ｂを撮像装置９の両側に隣接するように配置したが、ピックアップするワークの形状に応じて吸着パッド１０Ａ，１０Ｂを適切な位置に配置すればよい。
【0077】
第１の実施形態では、２つの吸着パッドを用いたが、ワークの重量および形状に応じて３個以上の吸着パッドを用いてもよい。１個の吸着パッドでワークをピックアップできる場合には、吸着パッドを複数搭載する必要はなく１個の吸着パッドでもよい。ワークを取り上げるピックアップ部１０として、吸着パッド以外のクランプ機構または多指ハンド等任意の把持機構を用いることができる。
【0078】
第１の実施形態では、ワーク検出にニューラルネットワークを使用する例を示したが、サポートベクタマシン等の一般的な教師あり学習法、オートエンコーダ（自己符号化器）、ｋ平均法、主成分分析などの教師なし学習法を用いてもよく、複数の学習法を複合した機械学習法を用いてもよい。
図７の学習部１１３において、誤差逆伝播法以外にも、サポートベクタマシン等の一般的な教師あり学習法を用いてもよく、オートエンコーダ（自己符号化器）、ｋ平均法、主成分分析などの教師なし学習法を用いてもよい。また、複数の学習法を複合した機械学習法を用いてもよい。
図７の学習部１１３において、誤差逆伝播法以外にも、サポートベクタマシン等の一般的な教師あり学習法を用いてもよく、オートエンコーダ（自己符号化器）、ｋ平均法、主成分分析などの教師なし学習法を用いてもよい。また、複数の学習法を複合した機械学習法を用いてもよい。
【0079】
制御装置１００は、画像データに基づいて、機械学習を行うことなくワークに対する作業の容易さを示す予測値Ｓと、定められた判定基準に従って前記予測値Ｓが判定値Ｔ以上となると予測されるピックアップ部１０の予測姿勢Ｕとを取得してもよい。前記定められた判定基準は、例えば、試験およびシミュレーションのいずれか一方または両方等により適切な判定基準を求めて定められる。
定められた作業として、ワークをピックアップする以外に、例えば、組立、溶接、グリース塗布、外観検査等を適用し得る。
定められた作業として、ワークをピックアップする以外に、例えば、組立、溶接、グリース塗布、外観検査等を適用し得る。
【0080】
以上、本発明の実施形態を説明したが、今回開示された実施形態はすべての点で例示であって制限的なものではない。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【0081】
１…ピックアップ装置（作業装置）、８…角度調整装置（第１の位置決め機構）、９…撮像装置、１０…ピックアップ部（作業部）、２０…ワーク、３１…アクチュエータ、３２…ベース、３３…ステージ、３４…リンク機構、４７…第２の位置決め機構、１００…制御装置、１１４…制御部、Ａｐ…アプローチ方向等決定手段、ＰＭ…位置決め機構、
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11A】
【図11B】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】