▶ スリーエム イノベイティブ プロパティズ カンパニーの特許一覧
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】
(43)【公表日】2023-09-19
(54)【発明の名称】ロボット補修制御システム及び方法
(51)【国際特許分類】
G01N 21/88 20060101AFI20230911BHJP
【ＦＩ】
G01N21/88 J
【審査請求】未請求
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2023512055
(86)(22)【出願日】2021-08-16
(85)【翻訳文提出日】2023-02-17
(86)【国際出願番号】 IB2021057528
(87)【国際公開番号】W WO2022038491
(87)【国際公開日】2022-02-24
(31)【優先権主張番号】62/706,475
(32)【優先日】2020-08-19
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(31)【優先権主張番号】63/198,963
(32)【優先日】2020-11-25
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(81)【指定国・地域】
(71)【出願人】
【識別番号】505005049
【氏名又は名称】スリーエム イノベイティブ プロパティズ カンパニー
(74)【代理人】
【識別番号】100130339
【弁理士】
【氏名又は名称】藤井 憲
(74)【代理人】
【識別番号】100135909
【弁理士】
【氏名又は名称】野村 和歌子
(74)【代理人】
【識別番号】100133042
【弁理士】
【氏名又は名称】佃 誠玄
(74)【代理人】
【識別番号】100171701
【弁理士】
【氏名又は名称】浅村 敬一
(72)【発明者】
【氏名】アーサー，ジョナサン ビー．
(72)【発明者】
【氏名】ニーナバー，アーロン ケイ．
(72)【発明者】
【氏名】アメル，ニコラス ジー．
(72)【発明者】
【氏名】ストレイ，トーマス ジェイ．
(72)【発明者】
【氏名】ミルキー，エーリッヒ アー．
(72)【発明者】
【氏名】アフサン，タルハ
(72)【発明者】
【氏名】シェヴリエ，ヴィンセント ジェイ．エル．
(72)【発明者】
【氏名】フラー，ツァイン ダブリュ．
(72)【発明者】
【氏名】ヘムス，ブレット アール．
【テーマコード（参考）】
2G051
【Ｆターム（参考）】
2G051AA89
2G051AB12
2G051AC19
2G051BA01
2G051BB01
2G051EA12
(57)【要約】
ワーク表面上の欠陥を撮像し、検出するように構成された第１の撮像システム（１１０）を含む撮像及び補修システム（１００）が提示される。第１の撮像システムは、ワーク表面の複数の第１の画像を取得するように構成された第１のカメラを備える。複数の第１の画像は、データソースに格納される。本システムはまた、欠陥に近接する領域におけるワーク表面のゆず肌を撮像し、特性評価するように構成された第２の撮像システム（１１０）を含む。ワーク表面を特性評価することは、ゆず肌のデルタ値を特定することを含む。本システムはまた、欠陥タイプに基づいて、補修計画を選択するように構成された欠陥補修プロセッサを含む。本システムはまた、ワーク表面のゆず肌特性評価に基づいて、選択された補修計画を修正するように構成された欠陥修正部を含む。本システムはまた、修正された補修計画を自動的に実行するように構成された欠陥補修ツール（１２０）を含む。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
撮像及び補修システムであって、ワーク表面上の欠陥を撮像し、検出するように構成された第１の撮像システムであって、前記第１の撮像システムは、前記ワーク表面の複数の第１の画像を取得するように構成された第１のカメラを備え、前記複数の第１の画像は、データソースに格納される、第１の撮像システムと、
前記欠陥に近接する領域における前記ワーク表面のゆず肌を撮像し、ゆず肌のデルタ値を特定することを含む、前記ワーク表面のゆず肌を特性評価するように構成された第２の撮像システムと、
欠陥タイプに基づいて、補修計画を選択するように構成された欠陥補修プロセッサと、
前記ワーク表面の前記ゆず肌特性評価に基づいて、前記選択された補修計画を修正するように構成された欠陥修正部と、
前記修正された補修計画を自動的に実行するように構成された欠陥補修ツールと、
を備える、撮像及び補修システム。
【請求項2】
前記第２の撮像システムは、前記ワーク表面の複数の第２の画像を取得するように構成された第２のカメラを備え、前記複数の第２の画像は、前記データベースに格納され、前記第２のカメラは、前記第１のカメラとは別個である、請求項１に記載の撮像及び補修システム。
【請求項3】
前記第２の複数の画像は、前記欠陥に近接する前記ワーク表面の画像を含む、請求項２に記載の撮像及び補修システム。
【請求項4】
構造化光源を更に備える、請求項１に記載の撮像及び補修システム。
【請求項5】
前記第２の撮像システムは、前記第１の撮像システムから受信した前記検出された欠陥の場所に基づいて、前記ワーク表面を撮像するように指示される、請求項１に記載の撮像及び補修システム。
【請求項6】
ゆず肌プロセッサであって、前記複数の第２の画像中の画像から画素をサンプリングし、
前記サンプリングされた画素に基づいて、デルタ値を算出する、
ように構成されたゆず肌プロセッサを更に備える、請求項１～５のいずれか一項に記載の撮像及び補修システム。
【請求項7】
ゆず肌プロセッサであって、前記複数の第２の画像中の画像をスミアし、
前記サンプリングされた画像に基づいて、デルタ値を算出する、
ように構成されたゆず肌プロセッサを更に備える、請求項１～５のいずれか一項に記載の撮像及び補修システム。
【請求項8】
前記第２の撮像システムに結合するように構成された撮像システムマウントを更に備える、請求項１～７のいずれか一項に記載の撮像及び補修システム。
【請求項9】
前記光源は、前記ワーク表面に対して傾斜している、請求項４に記載の撮像及び補修システム。
【請求項10】
前記第２の撮像システムは、前記第２の複数の画像を撮るときに、前記表面の１メートル以内にある、請求項１～９のいずれか一項に記載の撮像及び補修システム。
【請求項11】
前記ワーク表面は乗物であり、前記ワーク表面の前記特性評価は平坦な表面を含み、前記特性評価された平坦な表面に基づくと、前記修正された補修計画のプロセス時間は、前記選択された補修計画よりも短い、請求項１～１０のいずれか一項に記載の撮像及び補修システム。
【請求項12】
ゆず肌撮像システムであって、ワーク表面上の、既知の欠陥を含む領域に光を方向付けるように構成されたゆず肌光源と、
前記領域のゆず肌画像を取得するように構成されたゆず肌カメラと、
前記ゆず肌画像を解析し、前記領域内のゆず肌を示す輪郭を検出し、前記検出されたゆず肌の輪郭のデルタ値を算出し、前記算出されたゆず肌のデルタ値を出力する、ように構成されたゆず肌プロセッサと、
を備える、ゆず肌撮像システム。
【請求項13】
前記出力されたゆず肌のデルタ値を第２のシステムに通信するように構成されたゆず肌通信部を更に備える、請求項１２に記載のゆず肌撮像システム。
【請求項14】
前記ゆず肌カメラをロボット補修ユニットに結合するように構成されたマウントを更に備える、請求項１２又は１３に記載のゆず肌撮像システム。
【請求項15】
前記ロボット補修ユニットは、前記ゆず肌カメラを前記ワーク表面の２メートル以内にすることが可能な駆動ユニットである、請求項１４に記載のゆず肌撮像システム。
【請求項16】
前記ロボット補修ユニットは、エンドエフェクタに結合された力制御ユニットを備え、前記エンドエフェクタは、前記検出された欠陥において前記ワーク表面に接触する研磨物品に結合する、請求項１５に記載のゆず肌撮像システム。
【請求項17】
前記ゆず肌画像を解析することは、前記ゆず肌画像内の画素をサンプリングすることを含む、請求項１２～１６のいずれか一項に記載のゆず肌撮像システム。
【請求項18】
前記ゆず肌画像を解析することは、前記ゆず肌画像をスミアすることを含む、請求項１２～１７のいずれか一項に記載のゆず肌撮像システム。
【請求項19】
前記ゆず肌画像は、データベースに格納される、請求項１２～１８のいずれか一項に記載のゆず肌撮像システム。
【請求項20】
前記欠陥に対する補修計画を生成するように構成された補修生成システムを更に備え、前記補修計画は、少なくとも部分的に前記ゆず肌画像の前記解析によって生成される、請求項１２～１９のいずれか一項に記載のゆず肌撮像システム。
【請求項21】
乗物表面上のゆず肌を特性評価する方法であって、カメラを使用して、前記乗物表面の検出欠陥に近接する領域の画像を獲得することと、
前記検出された欠陥に近接する前記領域内の輪郭を検出するために、プロセッサを用いて、前記獲得された画像を処理することと、
前記輪郭をゆず肌の輪郭として特定することと、
前記プロセッサを用いて、前記ゆず肌の輪郭のゆず肌のデルタ値を特定することと、
通信チャネルを使用して、前記検出されたゆず肌の輪郭の表示と、前記検出されたゆず肌の輪郭の前記検出されたゆず肌のデルタ値とを含む解析結果を出力することと、
を含む、方法。
【請求項22】
前記獲得された画像を処理することは、前記画像をガウスぼかしすることを含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項23】
前記検出された輪郭のスケールを判定することを更に含む、請求項２１又は２２に記載の方法。
【請求項24】
ゆず肌光源から、集束した光ビームを前記乗物表面の前記領域に方向付けることを更に含む、請求項２１～２３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項25】
前記ゆず肌カメラは、前記領域の範囲内にあり、前記範囲は１メートル以内である、請求項２１～２４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項26】
前記ゆず肌カメラは、駆動ロボットアームによって前記範囲内にされる、請求項２５に記載の方法。
【請求項27】
前記ゆず肌カメラは、前記領域内の検出された欠陥に応答して自動的に、前記範囲内にされる、請求項２６に記載の方法。
【請求項28】
前記獲得するステップ、処理するステップ、特定するステップ、及び出力するステップは、前記領域内の検出された欠陥に応答して自動的に実行される、請求項２１～２６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項29】
前記ゆず肌の通信チャネルは、前記検出された輪郭及び前記検出されたデルタ値に基づいて、前記検出された欠陥に対する補修計画を生成する、補修計画生成器に、前記解析結果を出力する、請求項２８に記載の方法。
【請求項30】
ワーク表面上の欠陥に対する補修プロセスを生成する方法であって、前記ワーク表面上の領域内の前記欠陥を検出することと、
前記検出された欠陥に近接する前記ワーク表面の前記領域のゆず肌を特性評価することであって、
ゆず肌カメラを使用して、前記ワーク表面の前記領域の画像を獲得することと、
ゆず肌の輪郭を検出するために、前記領域の前記画像を解析することと、
前記検出されたゆず肌の輪郭のデルタ値を算出することと、
を含む、特性評価することと、
前記検出された欠陥に基づいて、補修計画を選択することと、
前記補修プロセスを取得するために、前記特性評価されたゆず肌に基づいて、前記選択された補修計画を修正することと、
を含み、
前記特性評価するステップ、前記選択するステップ、及び前記修正するステップは、前記ワーク表面上の前記検出された欠陥に基づいて自動的に行われる、
方法。
【請求項31】
前記欠陥を検出することは、欠陥タイプ、欠陥サイズ、又は欠陥の重大度を検出することを含む、請求項３０に記載の方法。
【請求項32】
補修計画を選択することは、研磨物品のための、前記ワーク表面に沿った補修経路を選択することを含む、請求項３０～３１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項33】
前記補修経路は、前記ワーク表面上の前記研磨物品に関する、時間パラメータ化された一連の位置を含み、前記研磨物品は、各位置について、圧力、速度、接触角又は持続時間を経験する、請求項３２に記載の方法。
【請求項34】
前記特性評価されたゆず肌に基づいて、前記選択された補修計画を修正することは、前記経験される圧力、速度、接触角又は持続時間を修正することを含む、請求項３３に記載の方法。
【請求項35】
前記算出されたゆず肌のデルタ値を校正することを更に含む、請求項３４に記載の方法。
【請求項36】
前記領域は、予想よりも平坦であるとして特性評価され、前記選択された補修計画を修正することは、前記より平坦な表面を補償する補修時間を短縮することを含む、請求項３０～３５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項37】
前記領域は、予想よりも顕著なゆず肌を有するとして特性評価され、前記選択された補修計画を修正することは、補償する補修時間を増加させることを含む、請求項３０～３６のいずれか一項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【0001】
クリアコート補修は、自動車の相手先商標製品製造（original equipment manufacturing；ＯＥＭ）部門で自動化されるべき、最終作業のうちの１つである。このプロセスのみならず、研磨材並びに／又はロボット検査及びロボット補修の使用に適している、他の塗装適用（例えば、プライマーサンディング、クリアコート欠陥除去、クリアコートポリッシングなど）を、自動化するための技術が所望されている。
【0002】
塗装欠陥の検出及び補修を自動化するための従来の取り組みとしては、乗物本体上の塗装欠陥を検出及び補修するための、電子撮像の使用を開示している、米国特許出願公開第２００３／０１３９８３６号で説明されているシステムが挙げられる。このシステムは、乗物の撮像データを、乗物のＣＡＤデータと比較照合することにより、各塗装欠陥に関する三次元塗装欠陥座標を作成する。これらの塗装欠陥データ及び塗装欠陥座標は、塗装欠陥のサンディング及びポリッシングを含めた様々なタスクを実行する、複数の自動ロボットを使用する自動補修に関する補修計画を策定するために使用される。
【発明の概要】
【0003】
ワーク表面上の欠陥を撮像し、検出するように構成された第１の撮像システムを含む撮像及び補修システムが提示される。第１の撮像システムは、ワーク表面の複数の第１の画像を取得するように構成された第１のカメラを備える。複数の第１の画像は、データソースに格納される。本システムはまた、欠陥に近接する領域におけるワーク表面のゆず肌を撮像し、特性評価するように構成された第２の撮像システムを含む。ワーク表面を特性評価することは、ゆず肌のデルタ値を特定することを含む。本システムはまた、欠陥タイプに基づいて、補修計画を選択するように構成された欠陥補修プロセッサを含む。本システムはまた、ワーク表面のゆず肌特性評価に基づいて、選択された補修計画を修正するように構成された欠陥修正部を含む。本システムはまた、修正された補修計画を自動的に実行するように構成された欠陥補修ツールを含む。
【図面の簡単な説明】
【0004】
図面では、必ずしも正確な縮尺では描かれていないが、異なる図において、同様の数字は同様の構成要素を説明し得る。図面は、本文書で論じられる様々な実施形態を、例示的にではあるが、限定することなく、全般的に示す。
【0005】
【図1】本発明の実施形態が有用である、ロボット塗装補修システムの概略図である。
【0006】
【図2】本明細書の実施形態による、ロボット欠陥補修の方法を示す。
【0007】
【0008】
【図4】本明細書の実施形態による、補修計画生成器を示す。
【0009】
【0010】
【図6】本明細書の実施形態における、ワーク表面領域を特性評価する方法を示す。
【0011】
【図7】本明細書の実施形態による、補修計画を修正する方法を示す。
【0012】
【図8】補修計画生成システムアーキテクチャである。
【0013】
【図9】先行の図に示されている実施形態において使用することが可能な、モバイルデバイスの実施例を示す。
【図10】先行の図に示されている実施形態において使用することが可能な、モバイルデバイスの実施例を示す。
【0014】
【図11】先行の図に示されている実施形態において使用することが可能な、コンピューティング環境のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【0015】
撮像技術及び計算システムの近年の進歩は、生産速度でのクリアコート検査のプロセスを実現可能にしている。具体的には、ステレオ偏向計測は、後続の自動スポット補修を可能にするべく、塗装欠陥及びクリアコート欠陥の画像と場所とを、（座標位置情報及び欠陥分類を提供する）空間情報と共に適切な解像度で提供することが可能である点が、近年示されている。
【0016】
本明細書で使用する場合、用語「乗物」とは、塗料による塗装又はクリアコートを製造時に少なくとも１回施される、広範囲の移動構造体を包含することを意図している。本明細書の多くの実施例は、自動車に関わるものであるが、本明細書で説明される方法及びシステムはまた、トラック、列車、ボート（モータの有無を問わず）、飛行機、ヘリコプターなどにも適用可能であることが明示的に想到される。
【0017】
本明細書で使用するとき、用語「ワーク表面」は、欠陥補修が試行される任意の表面を包含することが意図される。ワーク表面は、検出された欠陥を有する領域、研磨動作中に影響を受ける、検出された欠陥の周囲の領域、並びに、ゆず肌の存在によって特性評価されるテクスチャ化表面を含み得る、影響を受けた領域の周囲の領域、を含む。
【0018】
用語「塗装」とは、本明細書では、仕上げプロセスにおいて適用された、車両のｅコート、フィラー、プライマー、塗料、クリアコートなどの、様々な層のいずれをも広範に指すために使用される。更には、用語「塗装補修」とは、いずれかの塗装層上又は塗装層内の、あらゆる視覚的アーチファクト（欠陥）の位置を特定して補修することを含む。いくつかの実施形態では、本明細書で説明されるシステム及び方法は、標的の塗装補修層としてクリアコートを使用する。しかしながら、提示されるシステム及び方法は、殆ど又は全く変更されることなく、任意の特定の塗装層（ｅコート、フィラー、プライマー、塗料、クリアコートなど）に適用される。
【0019】
本明細書で使用するとき、用語「欠陥」とは、視覚的審美性の妨げとなる、ワーク表面上の領域を指す。例えば、多くの車両は、塗装が完了した後、光沢があるか又は金属的な外観となる。「欠陥」は、ワーク表面上の様々な塗装層のうちの１つ以上の内部に閉じ込められた、デブリを含み得る。欠陥はまた、塗装内の汚れ、染み又は垂れを含めた過度の塗装、並びに凹みも含み得る。
【0020】
塗装補修は、乗物製造プロセスにおける、最後に残された依然として大部分が手作業であるステップのうちの１つである。歴史的に見て、このことは、十分な自動検査が欠如していることと、補修プロセス自体の自動化が困難であることとの、２つの主要因によるものである。塗装及びクリアコートの補修基準は、その車両を受託する販売代理店、及び、購入前にその車両を検査することになる最終的な顧客である、人間の眼によって判断される審美性を巡るものである。ロボットは、伝統的に、鮮明で明確な縁部と、均一な切削部とを有する（図４Ｂを参照）、「完全な」又は高度に「規則的な」補修を提供するように設計されている。残念ながら、このことにより、その補修は、人間の眼にとって視認性の高いものとなる。本明細書で説明されるシステム及び方法は、補修された欠陥が、より良好に車両表面に融合して、顧客によって検出されにくくなるように、塗装補修プロセスに不規則性を追加する方法に取り組むものである。
【0021】
図１は、本発明の実施形態が有用である、ロボット塗装補修システムの概略図である。システム１００は一般に、目視検査システム１１０と、欠陥補修システム１２０との、２つのユニットを含む。双方のシステムは、モーションコントローラ１１２、１２２によってそれぞれ制御することができ、これらのモーションコントローラは、１つ以上のアプリケーションコントローラ１５０から命令を受信することができる。アプリケーションコントローラは、ユーザインタフェース１６０から入力を受信する、又はユーザインタフェース１６０に出力を提供することができる。補修ユニット１２０は、エンドエフェクタ１２６と連携させることが可能な、力制御ユニット１２４を含む。図１に示すように、エンドエフェクタ１２６は、２０１９年１１月２７日に出願された、同時継続中の米国仮特許出願第６２／９４０９５０号で更に説明されるように、２つのツール１２８を含む。しかしながら、他の配置構成もまた明示的に想到される。
【0022】
ロボット補修軌道のより詳細な説明は、参照により本明細書に組み込まれる、２０１９年１１月２７日に出願された、同時係属中の米国仮特許出願第６２／９４１２８６号に見出すことができる。
【0023】
２つの主な課題のうちの第１の課題である、検査ユニット１１０による車両１３０の検査が、根本的な問題領域の性質に起因して、関心の対象となる。一般に、対象の表面は、欠陥自体と比較して極めて大きく、その差は複数桁に及ぶ。このことにより、センサの選択に関して、視野と解像度とのトレードオフがもたらされる。更には、仕上げプロセスの各塗装層（ｅコート、プライマー、塗料、クリアコートなど）は、その視覚的外観が異なっており、鏡面性が特に注目に値する。高鏡面性の表面（すなわち、高光沢又は高反射性の表面）は、特有の撮像課題をもたらす。これらの問題が相まって、検査を困難なものにさせる。ここ数年で、計算リソースの増大を活用する進歩が、この分野において最近達成されていることにより、いくつかの市販の解決策の利用可能性をもたらしている。十分な能力の検査システム１１０が存在していることは、補修ユニット１２０による補修のための欠陥を識別するために重要である。
【0024】
乗物塗装補修における現行の最新技術は、（例えば、クリアコートにおける鏡面性に匹敵する）望ましい仕上げを維持しつつ、目の細かい研磨材及び／又はポリッシュシステムを使用して、電動ツールの支援の有無に関わらず、最後まで手作業で欠陥をサンディング／ポリッシングすることである。そのような補修を実行する熟練者は、長時間の訓練を活用すると同時に、自身の感覚を利用して、補修の進捗を監視し、適宜に変更を加える。そのような高度な技術は、感知が制限されているロボットによる解決策においては、取得することが困難である。
【0025】
加えて、研磨材料の除去は、圧力駆動プロセスである一方で、多くの工業用マニピュレータは、一般に、位置追跡／制御レジームにおいてネイティブに動作するものであり、位置の正確性及び精度を念頭に置いて最適化されている。その結果、力制御（すなわち、関節トルク及び／又は直交力）が本質的に不得手な、極めて硬直した誤り応答曲線（すなわち、小さい位置ずれが、極めて大きい補正力をもたらすもの）を有する、極度に厳密なシステムがもたらされる。閉ループ力制御手法が、敏感な力／圧力駆動処理にはるかに適している柔軟な（すなわち、硬直していない）変位曲線を提供する、より最近の（かつ、より成功した）力制御式フランジと共に、後者に対処するために（限られた有用性を伴って）使用されてきた。しかしながら、堅牢なプロセス計画／制御の問題が残されており、この研究の焦点となっている。
【0026】
図２は、本発明の一実施形態による、ロボット欠陥補修の方法を示す。方法２００は、ロボット補修システムが、本明細書に記載される少なくともいくつかの実施形態に従って、どのように欠陥を補修するかの概要である。
【0027】
ブロック２１０において、例えば、図１のアプリケーションコントローラ１５０などのロボットコントローラから、命令を受信する。命令は、ロボット補修ユニットの異なる構成要素に対する移動命令を含む。
【0028】
ブロック２２０において、ロボットモーションコントローラが、ツールに取り付けられた研磨物品を定位置に移動させて、欠陥に係合するように準備する。車両上の欠陥の場所は、検査システムから既知である。研磨物品を所定の場所に移動させることは、欠陥の上に、又は欠陥の近くに、物品を移動させることを含む。この位置は、バックアップパッドの名目上の姿勢と称される場合がある。
【0029】
ブロック２３０において、研磨物品が欠陥に係合する。欠陥に係合することは、ブロック２３２に示すように、欠陥領域をサンディングすること、又はブロック２３４に示すように、欠陥領域をポリッシングすることを含み得る。欠陥に係合することはまた、名目上の姿勢に対して、バックアップパッドの速度２３２、バックアップパッドに付与される力３３４、バックアップパッドの向きオフセット２３６、並びにサンディング動作及びポリッシング動作によって作り出される補修の最終形状２３８などの、バックアップパッドの種々の補修パラメータを変化させることも含む。
【0030】
ブロック２４０において、欠陥領域を洗浄する。洗浄は、サンディング又はポリッシングで使用されたあらゆる流体を拭き取ること、並びに破片を拭き取ることを含み得る。ブロック２４２に示すように、洗浄するステップの後、ツールは、欠陥に再係合することができる。例えば、デュアルマウント式ツールシステムは、洗浄が達成された後に、次の補修ステップを達成することができるように利用可能な、サンディングユニット及びポリッシングユニットを有し得る。
【0031】
ブロック２５０において、補修が十分であるかどうかを判定するために、欠陥領域を検査する。追加的な補修が必要とされる場合には、方法２００は、矢印２６０によって示されるように、新たな命令を受信することができ、本方法を繰り返すことができる。欠陥補修を検査することは、補修後の画像を取得すること２５２を含むことができ、その画像は、必要に応じて補修オペレータに提示しても、又は保存してもよい。検査することはまた、ブロック２５４に示すように、補修を検証することも含むことができ、これは、補修前の画像と補修後の画像とを比較すること、欠陥が人間の眼に視認可能／目立つかどうかを検出すること、又は別の好適な検証技術を含み得る。
【0032】
人間の補修技術者は、欠陥に対する補修プロセスに何らかのランダム性を導入し、多くの場合、補修が周囲の表面に融合する結果となる。これは、ワーク表面上のテクスチャを理由に、ロボット補修システムにおいて反復するにはより困難である。製造環境においてワーク表面に塗装が適用されるとき、環境による干渉（乗物の移動又は振動、循環空気の移動、及び、適用される塗料の特性など）が、図３Ａ及び図３Ｂに示されるもののようなテクスチャ化表面を生じさせ、この表面は、その外観から一般に「ゆず肌」と称される。ゆず肌はまた、クリアコート表面に意図的に追加することもでき、それにより、種々のレベルのゆず肌がテクスチャ化され、車両の種々の表面の審美性を増大させる。
【0033】
一般には、塗装内に存在するあらゆる欠陥を「完全に」補修することが所望されるが、しかしながら、完全な補修の概念は、主観的な部分が大きく、またそれゆえ、公式に定義することは難しい。非公式には、「完全な」補修とは、最終結果が、人間の眼では、ワーク表面の欠陥のない他の領域と視覚的に識別不可能なものであるが、最適な補修の概念は、何らかの開始状態を所与として可能な、最良の補修を意味するものと解釈される。例えば、全ての欠陥を完全な状態まで補修することはできない。更には、車両の製造は組み立てラインプロセスである場合が多いため、時間は、欠陥補修に関する重要なパラメータである。その場合、効率的な補修とは、欠陥領域を可能な限り短時間で識別不可能にさせる補修として、特徴付けることができる。
【0034】
人間の眼は、本質的に「完全な」又は「規則的な」細部、並びに、境界又はテクスチャにおける急激な遷移に気付くことに、極めて秀でている。急激な視覚的境界の遷移に対する、この感受性により、補修された領域と未補修の領域との間の遷移を制御することが必要となる。補修の１つの目的は、完成品上での欠陥補修の隠蔽を最大化することを目的としている。
【0035】
周囲のワーク表面領域に補修をより良好に融合させるためには、表面領域を特性評価するための信頼できる方法が必要とされる。現在、ゆず肌は、多くの場合、１～１０の数値スケールで特性評価され、例えば、図３Ａは「２」の例を示し、図３Ｂは「５」の例を示している。しかしながら、異なる乗物製造業者は、ゆず肌を別様に測定し、特性評価することがある。
【0036】
加えて、ゆず肌の数値的特性評価を提供することができるハンドヘルドデバイスが存在するが、これらのデバイスは、製造業者の基準に合致するように校正することができない。加えて、ハンドヘルドデバイスは、補修システムにネットワーク化されておらず、補修計画を修正又は調節するために使用できる出力を提供しない。例えば、補修計画（２０１９年１１月２７日に出願された、同時係属中の米国仮特許出願第６２／９４１２８６号でより詳細に説明されている）は、表面に補修がより良好に融合するように、周囲のゆず肌が「１」で評価されるか、あるいは「８」で評価されるかに基づいて変更される必要があり得る。
【0037】
加えて、ゆず肌を全般的に特性評価することができるシステムが存在するが、ゆず肌が、例えば、車のボンネットの１つの領域から車のボンネットの別の領域へと変動する可能性があるので、欠陥のすぐ周囲の領域において、ゆず肌を特性評価する必要がある。いくつかのシステムは、所与の欠陥領域においてゆず肌値を推測するための表面のサンプリングに依拠し得るが、これは、推定に過ぎず、不正確な場合がある。
【0038】
欠陥の周囲の領域内でゆず肌を自動的に検出し、特性評価することができるシステムが必要とされる。このシステムは、欠陥のすぐ周囲の表面のゆず肌に補修計画が基づくように、ゆず肌特性評価を補修計画生成シーケンスに組み込まなければならない。いくつかの実施形態では、補修計画は、ゆず肌の自動検出に基づいて自動的に変更され、それにより、ゆず肌特性評価は、オペレータの介入を必要としない内部システムパラメータとなる。代替的に又は追加的に、補修計画の文脈において、あるいは別個の構成要素として、ゆず肌特性評価をオペレータに提示してもよい。
【0039】
本明細書のシステム及び方法は、乗物表面上の欠陥の周囲の領域内のゆず肌を自動的に検出し、特性評価する、ロボット補修システム内の統合型ゆず肌検出システムを提供する。本システムはまた、乗物表面の輪郭を検出し、特性評価することができる。ゆず肌システムは、欠陥自体の検出にも使用される構成要素を含み得る、カメラ及び構造化光システムを含むことができる。本明細書のシステム及び方法はまた、欠陥補修と同時にゆず肌を測定することができるようにロボット補修ユニットに取り付けられたゆず肌検出システムを提供し得る。
【0040】
図４は、本明細書の実施形態による、補修計画生成器を示す。第１の撮像システム３１０は、光源３１２と、カメラ（又は他の撮像デバイス）３１４と、解析部３１６とを有することができ、かつ、他の構成要素３１８を有することができる。第２の撮像システム３２０もまた、光源３２２、カメラ３２４、解析部３２６、及び他の構成要素３２８を有することができる。撮像システム３１０及び３２０は、別個の構成要素を有する別個のシステムとして示されているが、いくつかの実施形態では、システムが構成要素を共有することも想定される。例えば、単一の光源３１２を、欠陥検出システム３１０とゆず肌特性評価システム３２０の両方に使用することもできる。加えて、単一の解析部が、処理ユニットと共に、欠陥検出システム３１０とゆず肌特性評価システム３２０の両方をサポートしてもよい。更に、システム３１０、３２０の各々は、プロセッサ３１６、３２６を有するものとして示されているが、システム３１０、３２０は、いくつかの実施形態では、表面の画像を撮影するだけでもよく、解析及び処理は、システム３１０、３２０から画像を受信する別個のデバイス内で行われ得ることが明示的に想到される。
【0041】
データベース３５０が、例えばネットワークを介して補修計画生成器３００に通信可能に結合されてもよく、又は補修計画生成器３００のメモリに組み込まれてもよい。データベース３５０は、現在使用中であり得る研磨物品３５２、又はロボット補修ユニット３７０による使用のために利用可能であり得る研磨物品３５２を含むが、これらに限定されない情報を含み得る。データベース３５０はまた、過度な塗装、引っ掻き傷、塗装の汚れ、塗装層の下に捕捉された粒子、又は他の欠陥など、表面上で検出され得る複数の欠陥３５４に関する情報を含み得る。データベース３５０はまた、例えば、検出された欠陥、使用される補修軌道、又は補修中の表面のゆず肌、あるいは別の特性によってカテゴリー分けされる、履歴補修情報３５６を記憶してもよい。データベース３５０はまた、利用可能な補修軌道３５８に関する情報を含むことができ、また、どの軌道が所与の欠陥に好適であり得るかに関する情報、又は検出されたゆず肌に基づく情報を含み得る。２０１９年１１月２７日に出願された米国仮特許出願第６２／９４１２８６号においてより詳細に説明されているように、軌道は、乗物のワーク表面に補修を融合させるように設計されている補修経路に基づき得る。データベース３５０は、算出されたゆず肌を、所与の乗物製造業者が使用する基準的なゆず肌指定に変換するための校正情報など、ゆず肌３６２に関する情報も含むことができる。また、検出されたゆず肌の深さ又は頻度に基づいて必要とされる軌道に対する偏差など、他のゆず肌特性情報も記憶され得る。データベース３５０はまた、他の情報３６４も含み得る。
【0042】
補修計画生成器３００は、ロボットアーム３７２を含むロボット補修ユニット３７０に通信可能に結合され、ロボットアーム３７２は、エンドエフェクタ３７６に関連付けられる力制御ユニット３７５に結合される。ロボット補修ユニットは、他の特徴部３７８、例えば、製造ラインに沿った移動を可能にするレールユニットも有し得る。エンドエフェクタ３７６は、乗物表面上の欠陥に接触し、研磨動作を行う研磨物品３８０を有するツールに結合され得る。ロボット補修ユニット３７０は、乗物表面上の経路に沿って研磨物品３８０を移動させるように構成され、乗物表面上の一連の点において所与の時間にわたって一定量の力が加えられる。また、研磨物品に応じて、所与の角度で力を加えることができる。補修計画生成器３００は、ロボット補修ユニット３７０が実行する軌道を生成する。軌道は、検出された欠陥、乗物表面（例えば、コーティングの色、数及び厚さ）に関する既知の特性及び研磨物品（例えば、摩耗レベル）に関する既知の特性、並びに欠陥の場所におけるゆず肌特性に基づいて生成される。
【0043】
欠陥検出部３０２は、例えば、第１の撮像システム３１０から画像を受信し、解析部３１６から欠陥が存在することを示す解析を受信することによって、乗物表面上の欠陥を検出する。欠陥解析部３０４は、欠陥のタイプ、並びに検出された欠陥の他の特性を検出することができる。例えば、欠陥は、予期せぬ方法で表面から光が屈折したことに基づいて検出され得る。欠陥解析部３０４は、検出された欠陥が、１つ以上の塗装層又はクリアコート層の下に閉じ込められたデブリ片であると判定することができる。閉じ込められたデブリ片は、欠陥解析部３０４により検出される乗物表面上の領域に影響を及ぼす可能性がある。デブリ片の深さもまた、補修にとって重要である。
【0044】
ゆず肌解析部３０６は、第２の画像システム３２０から画像を受信し、その画像に基づいて、表面上のゆず肌の強度を判定することができる。ゆず肌は、ゆず肌の外部の隆起と同様の、乗物表面上の一連の繰り返し隆起として特性評価される。再び図３Ａ及び図３Ｂを参照すると、ゆず肌とは、塗装の光沢表面内のうねった凸凹を指す。うねった凸部は、プロセス条件に応じて、より大きくなる（図３Ｂ）、あるいはより小さくなる（図３Ａ）ことがある。現在、多くの乗物製造業者は、単一の数字を用いてゆず肌を特性評価し、１はゆず肌パターンの密接した形成を指し、１０は非常に穏やかなゆず肌を指す。
【0045】
ゆず肌特性評価部３０８は、ゆず肌解析部３０６からの解析に基づいてゆず肌を特性評価することができる。多くのゆず肌特性評価は、現在、ハンドヘルドデバイス又は領域まで持ち上げられた基準カードを使用して行われ、車の特定の領域で予想されるレベルのゆず肌が維持されていることを確認するために塗装工場において定期的に行われ得る。このプロセスは非常に主観的である。乗物上のゆず肌に数値を提供することに加えて、ゆず肌特性評価部３０８はまた、検出されたゆず肌の平均高さ、頻度、及び補修軌道を修正するのに有用であり得る任意の他の特性を含む、他の特性評価情報を提供し得る。
【0046】
軌道取得部３３２は、例えば軌道データソース３５８から、補修のための軌道を取得する。取得された軌道は、例えば、検出された欠陥のタイプ又はサイズに基づいてもよく、及び／又は欠陥の場所、例えば、乗物表面の比較的平坦な表面であるか、又は湾曲した表面であるかに基づいてもよい。軌道修正部３３４は、ゆず肌特性評価部３０８によって特定されたゆず肌特性に基づいて、取得された軌道を変更してもよい。取得された軌道は、データベースから、例えば、予め生成された軌道テンプレートとして取得される場合があり、あるいは、軌道生成器から取得される場合がある。
【0047】
例えば、走査領域が平坦であり、ゆず肌が最小限である場合、選択された軌道に対する処理時間の合計時間は２５％短縮され、欠陥全体のゆず肌を平滑化するプロセスが必要でないことを補償し得る。しかしながら、走査領域が予想よりもはるかに顕著なゆず肌を有する場合、補修軌道の合計時間は、２０％増加し、プロセスがゆず肌の深さ及び頻度を補償することを可能にし得る。
【0048】
出力通信部３４２はまた、検出された欠陥、特性評価されたゆず肌、及び／又は補修軌道に関する情報を別のデバイスに提供することができる。例えば、オペレータは、スマートフォン又はコンピュータなどのモバイルデバイス上でそのような情報を受信することができる。加えて、そのような情報は、所与の補修領域に関連付けられるユーザインタフェース上に提示され得る。
【0049】
補修計画通信部３４０は、修正された軌道をロボット補修ユニット３７０に通信する。いくつかの実施形態では、ロボット補修ユニット３７０のための軌道を取得して修正するプロセスは、ｉｎ－ｓｉｔｕで行われ、それにより、撮像システム（３１０、３２０）は、欠陥の場所を検証し、欠陥の周囲の乗物表面上のゆず肌を検出して特性評価し、乗物が補修のための位置にある間にロボット補修ユニット３７０が全てを実行するための修正された軌道を提供する。乗物の製造中、乗物は、任意の所与のステーションで停止しないように移動しているライン上にある場合がある。補修計画生成器３００は、そのような実装では、補修が適時に完了され得るように、欠陥、表面に関する情報を迅速に収集し、数分又は数秒以内に適切な補修軌道を判定する必要がある。乗物が補修ステーションの定位置で停止することを想定した製造状況であっても、長い補修時間は許容されない。
【0050】
補修計画生成器３００はまた、２０１９年１１月２７日に出願された米国仮特許出願第６２／９４１２８６号で説明されている構成要素のうちのいずれかなど、他の構成要素を含み得る。
【0051】
撮像システム３１０、３２０は、２つの別個のシステムとして図４に示されている。しかしながら、図５に示すように、それらは、いくつかの実施形態において、少なくともいくつかの構成要素を共有してもよい。加えて、撮像システム３１０、３２０のいずれか又は両方が、ロボット補修ユニット３７０に取り付けられ得る。例えば、一実施形態では、ゆず肌撮像システム３２０は、エンドエフェクタユニット３７６上に、又はロボット補修アーム３７０上の他の場所に取り付けられてもよく、それにより、研磨物品３８０が乗物表面に接触して補修を実行する直前に、ゆず肌が撮像され、解析され、かつ、特性評価される。いくつかの実施形態では、第１のシステム３１０と第２のシステム３２０の両方が、ロボット補修ユニット３７０とは別個に取り付けられる。
【0052】
図５Ａ及び図５Ｂは、本明細書の実施形態による、補修撮像システムを示す。図５Ａは、表面４１０を撮像している撮像システム４００を示している。表面４１０は、例えば、表面に適用された１つ以上のクリアコーティング層を有する反射表面である。システムは、カメラ４０６と表面４１０との間に距離４０８を有する。ライトバー４０４は、表面４１０上で、焦点領域４１２に光を提供する。システム４００は、カメラ４０６及びライトバー４０４の電力、制御及びネットワークアクセスを提供する処理ユニット４０２を有する。いくつかの実施形態では、図５Ａに示すように、カメラ４０６及びライトバー４０４の各々に対して別個の制御及び電源が提供される。しかしながら、カメラ４０６とライトバー４０４の両方が、単一の電源４０２によって電力供給及び制御され得ることが企図される。ライトバー４０４が示されているが、他の照明源も明示的に想到される。
【0053】
いくつかの実施形態では、ライトバー４０４は、図５Ａに示すように、焦点領域４１２に対して一定の角度で配置され、好ましい角度は、反射されたバーを画像の最も中央の２５％に配置する角度であり、これにより、光学的歪みを低減することができる。いくつかの実施形態では、ライトバー４０４からの光は、任意の他の潜在的に干渉する光源よりも明るい。いくつかの実施形態において、青色の色相及び／又は黄色の色相は、干渉から隔離される。いくつかの実施形態では、光拡散により、個々のＬＥＤ点光源が検出不能になる。
【0054】
いくつかの実施形態では、カメラ４０６と表面４１０との間の距離４０８は、比較的小さく、例えば、１０００ｍｍ未満、又は更には９００ｍｍ未満、又は更には８００ｍｍ未満、又は更には７００ｍｍ未満、又は更には６００ｍｍ未満、又は更には５００ｍｍ未満、又は更には４００ｍｍ未満、又は更には３００ｍｍ未満である。
【0055】
一実施形態では、光の長さ４０８は、焦点領域４１２よりも大きい。光の長さ４０８は、焦点領域４１２のサイズの１０倍であり得る。一実施形態では、光の長さ４０８が約４５０ｍｍである一方で、焦点領域４１２が１０ｍｍである。
【0056】
一実施形態では、システム４００は、例えばロボットアームに取り付けられたロボット補修ユニットの一部である。システム４００は、エンドエフェクタアセンブリの一部として含まれてもよく、又は力制御ユニットの上流に取り付けられてもよい。システム４００はまた、表面の画像を取っている間に移動するように構成されてもよく、例えば、システム４００は、画像を収集するために乗物表面を横切って移動してもよい。別の実施形態では、システム４００は、画像を取得する間、静止しているように構成され得る。
【0057】
図５Ｂは、カメラシステム４５０の別の図を示す。光源４６０は、第１のカメラ４７０と第２のカメラ４７０との間に配置される。カメラ４７０及び光源４６０は、いくつかの実施形態では、マウントに対して枢動することができる。
【0058】
カメラ４０６及び４７０は、いくつかの実施形態では、画像を取得するように構成された汎用カメラであり、それらの画像は、例えば、（例えば、修復画像の前又は後に）補修データベース３５６の一部として、データベース３５０のようなデータベースに格納することができ、かつ、例えば、オペレータに表示するために、又は後の解析のために、後で取り出してもよい。カメラ４０６及び４７０はまた、他の監視目的のために、例えば、研磨物品の摩耗を検出する、又はロボット補修ユニット若しくは他の製造ライン機器の他の機能上の問題を検出する補修プロセスを監視するために使用され得る。
【0059】
カメラ４０６及び４７０はまた、いくつかの実施形態では、製造ラインへとネットワーク化されており、撮像されている乗物に関する情報を受信することができる。これにより、塗装の色、塗装層及びクリアコート層の厚さ、欠陥が検出される表面の曲率などを含む所与の乗物のパラメータにカメラ４０６、５７０を校正することが可能になる。例えば、自動車の多くの表面は平坦ではない。車のどこに欠陥があるかを知って、乗物のＣＡＤモデルにアクセスすることにより、欠陥の点における車に関する曲率情報を提供することができ、カメラ４０６又は４７０が取得した画像のより良好な解析が可能になる。
【0060】
図６は、本明細書の実施形態による、ワーク表面を特性評価する方法を示す。方法５００は、特性評価されたワーク表面を提供し、特性評価されたワーク表面は、特性評価されたワーク表面内の又はその近くの欠陥を補修するための補修軌道を修正又は生成するために有用であり得る。
【0061】
ブロック５１０において、ワーク表面の画像を獲得する。いくつかの実施形態では、画像を獲得することは、ブロック５０２に示すように、光源をセットアップすることを含み、これは、ライトバー又は他の適切な光源を、撮像される表面に対して一定の角度で配置することを含み得る。また、ブロック５０４に示すように、例えば、撮像される表面上の正しい領域から十分な反射が取り込まれることを確認することによって、光源を確認することができる。
【0062】
画像を獲得することは、ブロック５１２に示すように、カメラが画像を取得することを含むことができる。カメラは、例えば、表面の特徴を検出するのに十分な数の画素が画像内に存在するような高解像度カメラであり得る。しかしながら、画素数を理由に、表面上のゆず肌の特性評価には時間がかかることがある。したがって、いくつかの実施形態では、必要とされる算出サイズを低減することが望ましい。欠陥を検出して補修するための時間枠が短いことを理由に、ゆず肌及び他の表面特性の算出は、欠陥補修に適応するために製造ラインが遅くならないように、迅速に行われなければならない。
【0063】
ブロック５１４に示すように、画像をサンプリングすることができ、これは、処理すべき画像内の画素のサンプリングを行うことを含む。ブロック５１６に示すように、算出が管理可能なサイズであるように画像を一般化するスミアプロセスを使用してもよい。ブロック５１８に示すように、他の処理を行ってもよい。例えば、ホットスポットの存在の確認は、保存され得る、あるいはオペレータに出力され得る。
【0064】
ブロック５２０において、輪郭を検出する。輪郭は、ワーク表面の計画された曲率には関連付けられない曲線を示す近くの画素の差に注目することによって検出することができる。例えば、自動車は、表面のＣＡＤモデルから知られる、意図された曲率を有し得る。意図された曲率よりもはるかに小さい、少なくとも１桁小さい輪郭が検出されることがある。輪郭は、曲率を示す画素の色の変化を検出することによって検出され得る。例えば、図３Ａ及び図３Ｂのゆず肌画像を再び参照すると、輪郭は、隣接する画素色の変化において検出され得る。
【0065】
ブロック５３０において、輪郭を特性評価する。ゆず肌を特性評価することは、典型的には、ゆず肌レベルを示すデルタ値、例えば、図３Ａ及び図３Ｂをそれぞれ参照する数字「２」及び「５」を算出することを含む。加えて、算出されたデルタ値は、製造業者の基準に対して校正され得る。多くの製造業者は、製造業者自身のゆず肌スケールを開発することによってゆず肌の問題に対応してきたので、製造業者の補修システムにネットワーク化されたゆず肌特性評価システムを使用する１つの利点は、製造業者が使用する基準に合致するゆず肌特性評価を出力する能力である。ブロック５３６に示すように、他の特性評価を行ってもよい。
【0066】
ブロック５４０において、特性評価を出力する。特性評価を出力することは、算出又は校正されたデルタ値をオペレータに視認可能なユーザインタフェースに出力することを含み得る。出力することはまた、算出又は校正されたデルタ値をデータベースに格納することを含み得る。出力することはまた、算出又は校正されたデルタ値を補修計画生成器に提供することを含み得る。
【0067】
方法５００は、いくつかの実施形態では、自動的に進行する。方法５００は、例えば、欠陥を検出するために使用された同じ撮像を解析することによって、欠陥が検出されたときに開始することができる。別の実施形態では、方法５００は、図５Ａに示すように、欠陥の所与の距離内に補修ロボットがあるときにのみ自動的に進行し、例えば、それにより、実質的に補修時間における所与の欠陥についてゆず肌が算出される。方法５００はまた、異なる時間に、例えば実質的に欠陥が検出される時間に、自動的に進行してもよい。
【0068】
図７は、本明細書の実施形態による、欠陥に対する補修計画を生成する方法を示す。方法６００は、ロボット補修ユニットのための補修計画を提供するために、補修計画生成システムにより使用され得る。
【0069】
ブロック６１０において、ワーク表面上の欠陥を特定する。欠陥を特性評価することは、欠陥タイプ、欠陥の重大度、又は、乗物上の場所を含み得る。例えば、欠陥タイプは、汚れ又は引っ掻き傷を含み得る。欠陥の重大度とは、欠陥による影響を受けているワーク表面上の領域、欠陥の長さ、欠陥の高さ若しくは深さ、又は別の特性を指す場合がある。欠陥の場所は、車両のワーク表面上の座標位置を含み得る。欠陥を特性評価することはまた、ワーク表面に対する欠陥の高さ、あるいは、欠陥が塗装層内に位置しているか、又はクリアコート層内に位置しているかなどの、塗装の層に対する深さを含み得る。欠陥を特性評価することはまた、ワーク表面の補修前の画像を取得することを含み得る。欠陥に関連する他の特徴もまた、取得することができる。
【0070】
欠陥を特定することは、欠陥のタイプを特定することを含み得る。欠陥タイプは、過度な塗装、埋め込まれたデブリ片、引っ掻き傷、凹み、空気ポケット、汚れ、又は塗装表面の別の欠陥であり得る。欠陥を特定することは、乗物の表面に対する欠陥の場所を特定することを含み得る。欠陥の場所を特定することはまた、乗物のＣＡＤモデル又は表面メッシュを使用して、欠陥を乗物の表面上の点と関連付けることを含み得る。欠陥を特定することはまた、乗物表面の影響を受けた領域を特定することを含んでもよく、例えば、埋め込まれたデブリは、デブリの領域に影響を及ぼすだけでなく、デブリのすぐ周囲の表面領域にも影響を与える可能性がある。ゆず肌は、例えば、図６に関して説明した方法５００を使用して特性評価することができる。しかしながら、それらが欠陥ごとに自動的かつ一貫して行われる限り、他の方法もまた好適であり得る。
【0071】
ブロック６２０において、欠陥点における表面のゆず肌を特性評価する。欠陥の補修時の以前の試みは、乗物の一部分（例えば、車の「ボンネット」）の平均ゆず肌を特定し、平均が欠陥の近くで局所的に保持されると仮定する表面のゆず肌サンプリングに依拠してきた。本明細書のシステム及び方法の利点は、欠陥に対する補修計画をより良好に調整するために、欠陥点におけるゆず肌を検出し、特性評価する能力を含む。
【0072】
ブロック６３０において、補修軌道を選択する。ブロック６３０はブロック６２０の後に続くように示されているが、順序は逆であってもよいことが明示的に想到される。軌道は、検出された欠陥サイズ、欠陥タイプ、欠陥の場所、乗物の色、又は別の好適なパラメータに基づいて選択され得る。選択された軌道は、補修のために研磨物品がたどる形状６３２又は経路を含み得る。経路６３２は、同じ点で始まって終わる閉経路であってもよく、あるいは、異なる点で始まって終わる開経路であってもよい。一実施形態では、位置は、円、楕円、バラ形、外トロコイド、又は内トロコイドを含めた、規則的形状に対応している。別の実施形態では、位置１４４２は、不規則形状に対応している。形状は、曲率線若しくは直線、凹状部分若しくは凸状部分、又は他の特徴部を含み得る。経路を生成することはまた、１つ以上の向きを生成することを含み得る。例えば、バックアップパッドは、ワーク表面に均等に接触することができ、それにより、バックアップパッドの表面にわたって、及びワーク表面上に、均一な圧力が適用される。別の実施形態では、バックアップパッドは、生成された経路の少なくとも一部分に対して傾斜している。この傾斜は、内向き又は外向きとすることができ、いくつかの実施形態では、補修中に変化し得る。
【0073】
生成された経路は、補修軌道を生成するために、ブロック６３４によって示すように時間パラメータ化される。経路を時間パラメータ化することは、生成された経路に沿って、速度及び加速度を割り当てることを含む。時間パラメータ化を生成することは、エンドエフェクタツール並びにロボット自体によって達成可能な最大速度及び加速度、並びに加加速度などの、動的制約を満たすことを必要とする。時間パラメータ化はまた、ロボット及びエンドエフェクタが軌道を達成できることを確実にするべく、軌道が生成された後に制約を検証することも含み得る。研磨物品は、経路に沿った様々な位置で所与の時間量６３４にわたってワーク表面に接触してもよく、又は経路６３２に沿った異なる点で異なる速度を経験してもよい。軌道はまた、加えられる力、研削角度などの異なる点における他のパラメータ６３６を含むことができる。
【0074】
ブロック６４０において、欠陥点における特性評価されたゆず肌を考慮して、選択された軌道を修正する。例えば、軽度のゆず肌は、経路６３２に沿った１つ以上の点において時間６３４を短縮することを可能にし得るが、より重度のゆず肌は、異なる点において追加の時間６３６を必要とし得る。
【0075】
方法６００は、修正された軌道がロボット補修ユニットによって即座に実装され得るように実行され得る。いくつかの実施形態では、選択された軌道に対する修正は、人間のオペレータに全く提示されないことがあり、それにより、ゆず肌特性評価は、補修計画生成器のみにより算出及び使用される内部パラメータのままとなる。しかしながら、他の実施形態では、検出されたゆず肌に関する何らかの情報は、オペレータに提示される、又はオペレータが後で取得できるように記憶される。
【0076】
図８は、補修計画生成アーキテクチャのブロック図である。リモートサーバアーキテクチャ８００は、補修計画生成器８１０の実装の、一実施形態を示している。一実施例として、リモートサーバアーキテクチャ８００は、サービスを配信するシステムの物理的な場所又は構成についてのエンドユーザ知識を必要としない、計算、ソフトウェア、データアクセス、及び記憶域のサービスを提供することができる。様々な実施形態では、リモートサーバは、適切なプロトコルを使用して、インターネットなどのワイドエリアネットワークを介してサービスを配信することができる。例えば、リモートサーバは、ワイドエリアネットワークを介してアプリケーションを配信することができ、ウェブブラウザ又は任意の他のコンピューティング構成要素を通じて、それらにアクセスすることができる。図１～図７に示されている又は説明されている、ソフトウェア又は構成要素、並びに対応するデータは、リモートの場所にあるサーバ上に記憶させることができる。リモートサーバ環境におけるコンピューティングリソースは、リモートのデータセンターの場所に集約させることができ、又は、それらを分散させることもできる。リモートサーバインフラストラクチャは、共有データセンターを通じてサービスを配信することができるが、それらの共有データセンターが、ユーザにとって単一のアクセスポイントとして現れる。それゆえ、本明細書で説明される構成要素及び機能は、リモートサーバアーキテクチャを使用して、リモートの場所のリモートサーバから提供することができる。あるいは、それらは、従来のサーバによって提供されるか、クライアントデバイス上に直接インストールされるか、又は他の方式で提供することもできる。
【0077】
図８に示される実施例では、いくつかの項目は、前出の図に示されるものと同様である。図８は、補修計画生成システムをリモートサーバの場所８０２に配置することができることを具体的に示している。したがって、コンピューティングデバイス８２０は、それらのシステムに、リモートサーバの場所８０２を通じてアクセスする。オペレータ８５０は、コンピューティングデバイス８２０を使用して、ユーザインタフェース８２２に同様にアクセスすることができる。
【0078】
図８はまた、リモートサーバアーキテクチャの別の実施例も示す。図８は、リモートサーバの場所８０２に、本明細書で説明されるシステムのいくつかの要素が配置される一方で、他の要素は配置されないこともまた想到されることを示している。例として、記憶域８３０、８４０、若しくは８６０、又は補修システム８７０を、場所８０２とは別個の場所に配置して、場所８０２のリモートサーバを介してアクセスすることができる。それらが位置している場所に関わりなく、それらは、ネットワーク（ワイドエリアネットワーク又はローカルエリアネットワークのいずれか）を介して、コンピューティングデバイス８２０によって直接アクセスすることができ、サービスによってリモートサイトでホストすることができ、サービスとして提供することができ、又は、リモートの場所に存在する接続サービスによってアクセスすることができる。また、データも、実質的に任意の場所に記憶させることができ、断続的に関係者によってアクセスされるか、又は関係者に転送することができる。例えば、電磁波キャリアの代わりに、又はそれに加えて、物理的キャリアを使用することができる。
【0079】
また、本明細書で説明されるシステムの要素、又はそれらの一部分を、多種多様な異なるデバイス上に配置することができる点にも留意されたい。それらのデバイスのうちの一部としては、サーバ、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、組み込み型コンピュータ、産業用コントローラ、タブレットコンピュータ、あるいは、パームトップコンピュータ、携帯電話、スマートフォン、マルチメディアプレーヤー、パーソナルデジタルアシスタントなどの他のモバイルデバイスが挙げられる。
【0080】
【0081】
図９は、本システム（又は、その一部）を展開することが可能な、（例えば、図８のコンピューティングデバイス８２０のような）ユーザ又はクライアントのハンドヘルドデバイス９１６として使用することが可能な、ハンドヘルド又はモバイルコンピューティングデバイスの、例示的な一実施例の簡略ブロック図である。例えば、モバイルデバイスを、データの生成、処理、又は表示に使用するために、コンピューティングデバイス８２０のオペレータコンパートメント内に展開することができる。図１０は、ハンドヘルドデバイス又はモバイルデバイスの別の実施例である。
【0082】
図９は、本明細書で示され説明される、いくつかの構成要素を実行することが可能な、クライアントデバイス９１６の構成要素の概略ブロック図を提供する。クライアントデバイス９１６は、それらと相互作用するか、又は、一部を実行して一部と相互作用する。デバイス９１６には、他のコンピューティングデバイスとハンドヘルドデバイスが通信することを可能にし、いくつかの実施形態の下では、走査などによって、自動的に情報を受信するためのチャネルを提供する、通信リンク９１３が設けられている。通信リンク９１３の例としては、ネットワークへのセルラアクセスを提供するために使用される無線サービス、並びに、ネットワークへのローカル無線接続を提供するプロトコルなどの、１つ以上の通信プロトコルを介した通信を可能にすることが挙げられる。
【0083】
他の実施例では、インタフェース９１５に接続される取り外し可能なセキュアデジタル（Secure Digital；ＳＤ）カード上に、アプリケーションを受信することができる。インタフェース９１５及び通信リンク９１３は、メモリ９２１及び入出力（Ｉ／Ｏ）構成要素９２３、並びにクロック９２５及び位置情報システム９２７にも接続されている、バス９１９に沿って、プロセッサ９１７（プロセッサを具現化することも可能なもの）と通信する。
【0084】
Ｉ／Ｏ構成要素９２３は、一実施形態では、入力操作及び出力操作を容易にするために設けられており、デバイス９１６は、ボタン、タッチセンサ、光学センサ、マイクロフォン、タッチスクリーン、近接センサ、加速度計、方位センサなどの入力構成要素と、表示デバイス、スピーカ、及び／又はプリンタポートなどの出力構成要素とを含み得る。他のＩ／Ｏ構成要素９２３も同様に使用することができる。
【0085】
クロック９２５は、例示的に、時刻及び日付を出力するリアルタイムクロック構成要素を含む。また、プロセッサ９１７にタイミング機能を提供することもできる。
【0086】
例示的に、位置情報システム９２７は、デバイス９１６の現在の地理的位置を出力する構成要素を含む。これには、例えば、全地球測位システム（global positioning system；ＧＰＳ）受信機、ＬＯＲＡＮシステム、推測航法システム、セルラ三角測量システム、又は他の測位システムを含めることができる。また、例えば、所望の地図、ナビゲーション経路、及び他の地理的機能を生成する、マッピングソフトウェア若しくはナビゲーションソフトウェアも含めることができる。
【0087】
メモリ９２１は、オペレーティングシステム９２９、ネットワーク設定９３１、アプリケーション９３３、アプリケーション構成設定９３５、データ記憶９３７、通信ドライバ９３９、及び通信構成設定９４１を記憶している。メモリ９２１は、全てのタイプの、有形の揮発性コンピュータ可読メモリ及び不揮発性コンピュータ可読メモリデバイスを含み得る。また、コンピュータ記憶媒体（以下で説明）も含み得る。メモリ９２１は、コンピュータ可読命令を記憶しており、このコンピュータ可読命令は、プロセッサ９１７によって実行されると、そのプロセッサに、命令に従ってコンピュータにより実装されるステップ又は機能を実行させる。プロセッサ９１７は同様に、他の構成要素によってアクティブにされて、それらの機能を促進することもできる。
【0088】
図１０は、デバイスがスマートフォン１０７１であり得ることを示している。スマートフォン１０７１は、アイコン若しくはタイル又は他のユーザ入力機構１０７５を表示する、タッチ感知ディスプレイ１０７３を有する。機構１０７５は、アプリケーションを実行すること、電話をかけること、データ転送操作を実行することなどのために、ユーザによって使用することができる。一般に、スマートフォン１０７１は、モバイルオペレーティングシステム上に構築されており、フィーチャーフォンよりも高度なコンピューティング能力及び接続性を提供する。
【0089】
デバイス１０１６の他の形態が可能であることに留意されたい。
【0090】
図１１は、先行の図に示されている実施形態において使用することが可能な、コンピューティング環境のブロック図である。
【0091】
図１１は、本明細書で説明されるシステム及び方法の要素、又は（例えば）それらの一部を展開することが可能な、コンピューティング環境の一実施例である。図１１を参照すると、いくつかの実施形態を実装するための例示的システムは、コンピュータ１１１０の形態の汎用コンピューティングデバイスを含む。コンピュータ１１１０の構成要素は、限定するものではないが、（プロセッサを含み得る）処理ユニット１１２０と、システムメモリ１１３０と、そのシステムメモリを含めた様々なシステム構成要素を処理ユニット１１２０に結合する、システムバス１１２１とを含み得る。システムバス１１２１は、様々なバスアーキテクチャのうちのいずれかを使用する、メモリバス若しくはメモリコントローラ、周辺バス、及びローカルバスを含めた、いくつかのタイプのバス構造のうちのいずれかとすることができる。本明細書で説明されるシステム及び方法に関して説明された、メモリ及びプログラムを、図１１の対応する部分に展開することができる。
【0092】
コンピュータ１１１０は、典型的には、様々なコンピュータ可読媒体を含む。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ１１１０によってアクセスすることが可能な、任意の利用可能な媒体とすることができ、揮発性／不揮発性媒体及び取り外し可能／取り外し不可能な媒体の双方を含む。例として、限定するものではないが、コンピュータ可読媒体は、コンピュータ記憶媒体及び通信媒体を含み得る。コンピュータ記憶媒体は、変調データ信号又は搬送波とは異なるものであり、それらを含むものではない。コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、若しくは他のデータなどの情報を記憶するための、任意の方法又は技術で実装されている、揮発性／不揮発性の取り外し可能／取り外し不可能な媒体の双方を含めた、ハードウェア記憶媒体を含む。コンピュータ記憶媒体は、限定するものではないが、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ、若しくは他のメモリ技術、ＣＤ－ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（digital versatile disk；ＤＶＤ）、若しくは他の光ディスク記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置、若しくは他の磁気記憶デバイス、又は、所望の情報を記憶するために使用することが可能であり、コンピュータ１１１０によってアクセスすることが可能な、任意の他の媒体を含む。通信媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、又は他のデータを、移送機構において具現化することができ、任意の情報配信媒体を含む。用語「変調データ信号」とは、その特性のうちの１つ以上が、信号内の情報を符号化するような方式で設定又は変更されている、信号を意味する。
【0093】
システムメモリ１１３０は、読み取り専用メモリ（read only memory；ＲＯＭ）１８３１及びランダムアクセスメモリ（random access memory；ＲＡＭ）１１３２などの、揮発性及び／又は不揮発性メモリの形態のコンピュータ記憶媒体を含む。起動中などにコンピュータ１１１０内の要素間で情報を転送するために役立つ基本ルーチンを含む、基本入出力システム１１３３（basic input/output system；ＢＩＯＳ）は、典型的にはＲＯＭ１１３１内に記憶されている。ＲＡＭ１１３２は、典型的には、処理ユニット１１２０によって即座にアクセス可能であり、かつ／又は、処理ユニット１１２０上で現在動作されている、データモジュール及び／又はプログラムモジュールを含む。例として、限定するものではないが、図１１は、オペレーティングシステム１１３４、アプリケーションプログラム１１３５、他のプログラムモジュール１１３６、及びプログラムデータ１１３７を示している。
【0094】
コンピュータ１１１０はまた、他の取り外し可能／取り外し不可能な揮発性／不揮発性のコンピュータ記憶媒体も含み得る。単なる例として、図１１は、取り外し不可能な不揮発性磁気媒体から読み取る若しくはそれらに書き込むハードディスクドライブ１１４１、不揮発性磁気ディスク１１５２、光ディスクドライブ１１５５、及び不揮発性光ディスク１１５６を示している。ハードディスクドライブ１１４１は、典型的には、インタフェース１１４０などの取り外し不可能なメモリインタフェースを介して、システムバス１１２１に接続されており、光ディスクドライブ１１５５は、典型的には、インタフェース１１５０などの取り外し可能メモリインタフェースによって、システムバス１１２１に接続されている。
【0095】
あるいは、又は更に、本明細書で説明される機能は、少なくとも部分的に、１つ以上のハードウェア論理構成要素によって実行することができる。例えば、限定するものではないが、使用することが可能なハードウェア論理構成要素の例示的なタイプとしては、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Field-programmable Gate Array；ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（例えば、Application-specific Integrated Circuit；ＡＳＩＣ）、特定用途向け標準製品（例えば、Application-specific Standard Product；ＡＳＳＰ）、システムオンチップシステム（System-on-a-chip system；ＳＯＣ）、コンプレックスプログラマブルロジックデバイス（Complex Programmable Logic Device；ＣＰＬＤ）などが挙げられる。
【0096】
上記で論じられ、図１１に示されているドライブ、及びそれらの関連のコンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、及び、コンピュータ１１１０に関する他のデータの、記憶域を提供する。図１１では、例えば、ハードディスクドライブ１１４１は、オペレーティングシステム１１４４、アプリケーションプログラム１１４５、他のプログラムモジュール１１４６、及びプログラムデータ１１４７を記憶するものとして示されている。これらの構成要素は、オペレーティングシステム１１３４、アプリケーションプログラム１１３５、他のプログラムモジュール１１３６、及びプログラムデータ１１３７と同じもの、又は異なるもの、のいずれかとすることができることに留意されたい。
【0097】
ユーザは、キーボード１１６２、マイクロフォン１１６３、及び、マウス、トラックボール、若しくはタッチパッドなどのポインティングデバイス１１６１などの、入力デバイスを介して、コンピュータ１８１０にコマンド及び情報を入力することができる。他の入力デバイス（図示せず）としては、ジョイスティック、ゲームパッド、衛星受信機、スキャナなどを挙げることができる。これらの入力デバイス及び他の入力デバイスは、多くの場合、システムバスに結合されているユーザ入力インタフェース１１６０を介して、処理ユニット１１２０に接続されているが、他のインタフェース及びバス構造によって接続することもできる。視覚的ディスプレイ１１９１又は他のタイプの表示デバイスもまた、ビデオインタフェース１１９０などのインタフェースを介して、システムバス１１２１に接続されている。モニタに加えて、コンピュータはまた、出力周辺インタフェース１１９５を介して接続することが可能な、スピーカ１１９７及びプリンタ１１９６などの、他の周辺出力デバイスも含み得る。
【0098】
コンピュータ１１１０は、リモートコンピュータ１１８０などの１つ以上のリモートコンピュータへの、ローカルエリアネットワーク（Local Area Network；ＬＡＮ）又はワイドエリアネットワーク（Wide Area Network；ＷＡＮ）などの論理接続を使用して、ネットワーク化された環境において動作される。
【0099】
ＬＡＮネットワーク環境において使用される場合、コンピュータ１１１０は、ネットワークインタフェース又はアダプタ１１７０を介して、ＬＡＮ１１７１に接続される。ＷＡＮネットワーク環境において使用される場合、コンピュータ１１１０は、典型的には、インターネットなどのＷＡＮ１１７３を介した通信を確立するための、モデム１１７２又は他の手段を含む。ネットワーク化された環境においては、プログラムモジュールは、リモートのメモリ記憶デバイス内に記憶させることができる。図１１は、例えば、リモートコンピュータ１１８０上に、リモートのアプリケーションプログラム１１８５が存在し得ることを示している。
【0100】
ワーク表面上の欠陥を撮像するように構成された第１の撮像システムを含む撮像及び補修システムが提示される。撮像及び補修システムはまた、欠陥におけるワーク表面を撮像し、特性評価するように構成された第２の撮像システムを含む。本システムはまた、欠陥タイプに基づいて、補修計画を選択するように構成された欠陥補修プロセッサを含む。本システムはまた、ワーク表面の特性評価に基づいて、選択された補修計画を修正するように構成された欠陥修正部を含む。本システムはまた、修正された補修計画を自動的に実行するように構成された欠陥補修ツールを含む。
【0101】
本システムは、第１の撮像システムが、ワーク表面の複数の第１の画像を取得するように構成された第１のカメラを備える、ように実装され得る。複数の第１の画像は、データソースに格納される。
【0102】
本システムは、第２の撮像システムが、ワーク表面の複数の第２の画像を取得するように構成された第２のカメラを備える、ように実装され得る。複数の第２の画像は、データベースに格納される。第２のカメラは、第１のカメラとは別個である。
【0103】
本システムは、第２の複数の画像が、欠陥に近接するワーク表面の画像を含む、ように実装され得る。
【0104】
本システムはまた、光源を含み得る。
【0105】
本システムはまた、第１の複数の画像内の欠陥を検出するように構成された欠陥検出部を含み得る。
【0106】
本システムは、欠陥を検出することが、欠陥タイプ、欠陥サイズ、欠陥の重大度、又は欠陥の場所を検出することを含む、ように実装され得る。
【0107】
本システムはまた、欠陥の場所をワーク表面の３Ｄ表現上の位置と相関させるように構成された欠陥解析部を含むように実装され得る。
【0108】
本システムは、第２の撮像システムが、上記場所に基づいてワーク表面を撮像するように指示される、ように実装され得る。
【0109】
本システムは、ワーク表面を特性評価することが、ゆず肌のデルタ値を特定することを含む、ように実装され得る。
【0110】
本システムは、複数の第２の画像中の画像から画素をサンプリングし、サンプリングされた画素に基づいて、デルタ値を算出する、ように構成されたゆず肌プロセッサもまた含むように実装され得る。
【0111】
本システムは、複数の第２の画像中の画像をスミアし、サンプリングされた画素に基づいて、デルタ値を算出する、ように構成されたゆず肌プロセッサを含むように実装され得る。
【0112】
本システムは、欠陥補修ツールが、駆動ロボットアームと、駆動ロボットアームに結合された力制御ユニットと、力制御ユニットに結合されたエンドエフェクタと、エンドエフェクタに結合された研磨ツールとを含む、ように実装され得る。研磨ツールは、欠陥においてワーク表面に係合するように構成されている。
【0113】
本システムは、第２の撮像システムに結合するように構成された撮像システムマウントを含むように実装され得る。
【0114】
本システムは、第２の撮像システムが光源を含むように実装され得る。
【0115】
本システムは、光源が、ワーク表面に対して傾斜している、ように実装され得る。
【0116】
本システムは、第２の撮像システムが、第２の複数の画像を撮るときに、表面の１メートル以内にある、ように実装され得る。
【0117】
本システムは、ワーク表面が乗物である、ように実装され得る。ワーク表面の特性評価は、平坦な表面を含み、特性評価された平坦な表面に基づくと、修正された補修計画のプロセス時間は、選択された補修計画よりも短い。
【0118】
ワーク表面上の領域に光を方向付けるように構成されたゆず肌光源を含む、ゆず肌撮像システムが提示される。本システムはまた、上記領域のゆず肌画像を取得するように構成されたゆず肌カメラを含む。本システムはまた、上記領域内の欠陥の画像を取得するように構成されたプロセスカメラを含む。本システムはまた、ゆず肌画像を解析し、上記領域内の輪郭を検出し、検出された輪郭のデルタ値を算出し、算出されたデルタ値を出力する、ように構成されたプロセッサを含む。
【0119】
ゆず肌撮像システムはまた、出力されたデルタ値を第２のシステムに通信するように構成されたゆず肌通信部を含み得る。
【0120】
ゆず肌撮像システムはまた、ゆず肌カメラをロボット補修ユニットに結合するように構成されたマウントを含み得る。
【0121】
ゆず肌撮像システムは、ロボット補修ユニットが、ゆず肌カメラをワーク表面の２メートル以内にすることが可能な駆動ユニットである、ように実装され得る。
【0122】
ゆず肌撮像システムは、ロボット補修ユニットが、エンドエフェクタに結合された力制御ユニットを含む、ように実装され得る。エンドエフェクタは、検出された欠陥においてワーク表面に接触する研磨物品に結合する。
【0123】
ゆず肌撮像システムは、ゆず肌画像を解析することが、上記領域の画像内の画素をサンプリングすることを含む、ように実装され得る。
【0124】
ゆず肌撮像システムは、ゆず肌画像を解析することが、上記領域の画像内をスミアすることを含む、ように実装され得る。
【0125】
ゆず肌撮像システムは、上記領域の画像が、データベースに格納されるように実装され得る。
【0126】
ゆず肌撮像システムは、欠陥の画像が、データベースに格納されるように実装され得る。
【0127】
ゆず肌撮像システムはまた、欠陥に対する補修計画を生成するように構成された補修生成システムを含み得る。補修計画は、少なくとも部分的にゆず肌画像の解析によって生成される。
【0128】
乗物表面上のゆず肌を特性評価する方法が提示される。本方法は、カメラを使用して、乗物表面の領域の画像を獲得することを含む。本方法はまた、上記領域内の輪郭を検出するために、プロセッサを用いて、獲得された画像を処理することを含む。本方法はまた、プロセッサを用いて、輪郭のデルタ値を特定することを含む。本方法はまた、通信チャネルを使用して、解析結果を出力することを含む。解析結果は、検出された輪郭の表示と、輪郭の検出されたデルタ値とを含む。
【0129】
本方法は、獲得された画像を処理することが、画像を色補正することを含む、ように実装され得る。
【0130】
本方法は、獲得された画像を処理することが、画像をガウスぼかしすることを含む、ように実装され得る。
【0131】
本方法はまた、検出された輪郭のスケールを判定することを含み得る。
【0132】
本方法はまた、光源から、集束した光ビームを乗物表面の領域に方向付けること含み得る。
【0133】
本方法は、カメラが上記領域の範囲内にある、ように実装され得る。上記範囲は１メートル以内である。
【0134】
本方法は、カメラが、駆動ロボットアームによって上記範囲内にされる、ように構成され得る。
【0135】
本方法は、カメラが、上記領域内の検出された欠陥に応答して自動的に、上記範囲内にされる、ように実装され得る。
【0136】
本方法は、獲得するステップ、処理するステップ、特定するステップ、及び出力するステップが、上記領域内の検出された欠陥に応答して自動的に実行される、ように実装され得る。
【0137】
本方法は、通信チャネルが、検出された輪郭及び検出されたデルタ値に基づいて、検出された欠陥に対する補修計画を生成する、補修計画生成器に、解析結果を出力する、ように実装され得る。
【0138】
ワーク表面上の欠陥に対する補修プロセスを生成する方法が提示される。本方法は、ワーク表面上の領域内の欠陥を検出することを含む。本方法はまた、ワーク表面の領域を特性評価することを含む。本方法はまた、検出された欠陥に基づいて、補修計画を選択することを含む。本方法はまた、補修プロセスを取得するために、特性評価されたパラメータに基づいて、選択された補修計画を修正することを含む。特性評価するステップ、選択するステップ、及び修正するステップは、ワーク表面上の検出された欠陥に基づいて自動的に行われる。
【0139】
本方法は、欠陥を検出することが、欠陥タイプ、欠陥サイズ、又は欠陥の重大度を検出することを含むように実装され得る。
【0140】
本方法は、検出することが、欠陥が補修可能な欠陥であることを検出することを含む、ように実装され得る。
【0141】
本方法は、補修計画を選択することが、研磨物品のための、ワーク表面に沿った補修経路を選択することを含む、ように実装され得る。
【0142】
本方法は、補修経路が、ワーク表面上の研磨物品に関する、時間パラメータ化された一連の位置を含み、研磨物品は、各位置について、圧力、速度、接触角又は持続時間を経験する、ように実装され得る。
【0143】
本方法は、特性評価された領域に基づいて、選択された補修計画を修正することが、経験される圧力、速度、接触角又は持続時間を修正することを含む、ように実装され得る。
【0144】
本方法は、ワーク表面の領域を特性評価することが、ゆず肌カメラを使用して、ワーク表面の領域の画像を獲得することと、輪郭を検出するために、上記領域の画像を解析することと、検出された輪郭のデルタ値を算出することと、を更に含むように実装され得る。
【0145】
本方法はまた、算出されたデルタ値を校正することを含み得る。
【0146】
本方法は、修正された補修計画が自動実行のためにロボット補修ユニットに提供される、ように実装され得る。
【0147】
本方法はまた、検出された欠陥の画像を出力することを含み得る。
【0148】
本方法はまた、ワーク表面の特性評価を数値として出力することを含み得る。
【0149】
本方法は、上記領域は、予想よりも平坦であるとして特性評価され、選択された補修計画を修正することは、より平坦な表面を補償する補修時間を短縮することを含む、ように実装され得る。
【0150】
本方法は、上記領域が予想よりも顕著なゆず肌を有するものとして特性評価される、ように実装され得る。選択された補修計画を修正することは、補償する補修時間を増加させることを含む。
【図1】
【図2】
【図3A】
【図3B】
【図4】
【図5A】
【図5B】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12A】
【図12B】
【国際調査報告】