技術分野
この明細書における開示は、認識システム
発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋
計測対象物のエッジ部分は光の反射が安定しない。このため、計測対象物の全体に光を照射して三次元形状を計測する場合、計測対象物のエッジ部分周辺での輝度がばらついてしまい、計測したデータの誤差が大きくなりやすい。先行技術文献の構成では、画面全体ではなく、マスク処理により決定された距離計測用の領域のみに照明パターンを照射し、三次元情報を算出している。また、距離計測用の領域は、撮像される画像内において濃淡変化が小さく、エッジが検出されにくい領域であることが開示されている。しかしながら、照明パターンを局所的に照射する必要があるため、三次元計測装置のハードウェア構成が複雑化しやすい。上述の観点において、または言及されていない他の観点において、認識システムにはさらなる改良が求められている。
課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋
ここに開示された第1の認識システムは、計測対象物(41、241)の形状を計測して計測対象物の位置姿勢を認識するための位置姿勢認識を行う認識システムであって、
計測対象物の表面画像を撮像し、表面画像と対応する三次元点群を算出する計測ユニット(20)と、
計測対象物の三次元形状を示すモデルデータから平面部分のデータを抽出したモデル平面データを取得するモデル平面データ取得部(72)と、
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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋
【図1】
認識システムとロボットの概略構成を示す構成図である。
【図2】
認識システムの制御に関するブロック図である。
【図3】
認識システムの制御に関するフローチャートである。
【図4】
オフセット位置の設定方法を説明するための説明図である。
【図5】
第2実施形態における認識システムとロボットの概略構成を示す構成図である。
【図6】
第2実施形態における認識システムの制御に関するブロック図である。
【図7】
第2実施形態における認識システムの制御に関するフローチャートである。
【図8】
マスク範囲の設定方法を説明するための説明図である。
【図9】
計測平面データの抽出方法を説明するための説明図である。
【図10】
第3実施形態における認識システムの制御に関するブロック図である。
【図11】
第3実施形態における認識システムの制御に関するフローチャートである。
1 認識システム、 10 ロボット、 11 ベース、 15 ロボットアーム、 16 ロボットハンド、 20 計測ユニット、 31 作業台、 41 計測対象物、 70 制御部、 72 モデル平面データ取得部、 73 計測データ取得部、 74 計測平面データ抽出部、 75 特徴点抽出部、 76 中心点抽出部、 77 オフセット位置設定部、 79 マッチング部、 239 操作パネル、 241 計測対象物、 278 マスク範囲設定部、 375 特徴点抽出部
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