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公開番号2025011560
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-24
出願番号2023113746
出願日2023-07-11
発明の名称形状認識装置及びプログラム
出願人タカハタプレシジョン株式会社
代理人個人
主分類G01B 11/25 20060101AFI20250117BHJP(測定;試験)
要約【課題】移動する3次元物品の外形形状を非接触で自動判別する。
【解決手段】移動する物品の載置面を撮像範囲に含み載置面及び物品の表面の三次元座標値の集合である点群データを取得する取得手段と、取得手段のxy軸を載置面に沿ったxy座標系に座標変換する座標系設定手段と、取得手段により取得された点群データから物品の点群データを抽出し、点群データからxy軸に沿うxy平面で物品の輪郭となる凸多角形を仮想し、xy平面における凸多角形の面積が最小になるように外接する四角形の面積に対する凸多角形の面積の比率で物品の外形形状を判別する判別手段と、を備えた。
【選択図】図6

特許請求の範囲【請求項１】
移動する物品の載置面を撮像範囲に含み前記載置面及び前記物品の表面の三次元座標値の集合である点群データを連続して取得する取得手段と、
前記取得手段のｘｙ軸を前記載置面に沿ったｘｙ座標系に座標変換する座標系設定手段と、
前記取得手段により取得された前記点群データから前記物品の点群データを抽出して前記物品の外形形状を判別する判別手段と、を備えた、
ことを特徴とする形状認識装置。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
前記取得手段は、複数の発光素子からなるアレイ光源から回折光学素子を介して不可視光を互いに重ならない規則的なドットパターンとして投射し前記物品の表面及び前記載置面から反射する反射光を受光して前記点群データを取得する、
ことを特徴とする請求項１に記載の形状認識装置。
【請求項３】
前記判別手段は、取得した前記点群データの任意の一点の近傍点における分散を算出することでノイズを検出し、取得された前記点群データから前記ノイズを除去して前記物品の点群データを抽出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の形状認識装置。
【請求項４】
前記判別手段は、予め登録された前記取得手段から前記載置面までの距離よりも小さい前記点群データを前記物品の点群データとして抽出する、
ことを特徴とする請求項３に記載の形状認識装置。
【請求項５】
前記判別手段は、前記取得手段により取得された前記点群データから前記載置面上で前記物品を収容するトレイを示す点群データを除去して前記物品の点群データを抽出する、
ことを特徴とする請求項４に記載の形状認識装置。
【請求項６】
前記判別手段は、前記ｘｙ軸それぞれの方向に対して前記ｘｙ軸と直交するｚ軸方向の前記点群データの分散を算出することで前記物品を収容するトレイを検出し、予め記憶された前記トレイの大きさから前記トレイの領域を算出し、前記載置面までの距離及び前記トレイの領域に基づいて前記物品が存在する領域の前記点群データを抽出する、
ことを特徴とする請求項５に記載の形状認識装置。
【請求項７】
前記判別手段は、抽出した前記点群データから前記ｘｙ軸に沿うｘｙ平面で前記物品の輪郭となる凸多角形を仮想し、前記ｘｙ平面における前記凸多角形の面積が最小になるように外接する四角形の平面枠及び前記平面枠をz軸方向に引き伸ばしてz軸方向の高さで前記物品を囲う立方体枠を推定して、前記四角形の面積に対する前記凸多角形の面積の比率で前記物品の外形形状を判別する、
ことを特徴とする請求項４又は５に記載の形状認識装置。
【請求項８】
前記判別手段は、前記立方体枠内の前記点群データの前記立方体枠の底面からの高さの合計値に対する前記立方体枠の底面からの高さに前記立方体枠内の前記点群データの数を乗じて合計した高さの合計値の比率で前記物品の外形形状を判別する、
ことを特徴とする請求項７に記載の形状認識装置。
【請求項９】
前記判別手段は、前記物品を撮像することによって取得された前記物品の表面の三次元座標値の集合である前記点群データを入力データ、前記物品の外形形状を判別する外形形状判別情報を出力データとする機械学習により生成された形状判別モデルを用いて、前記物品の外形形状を判別する、
ことを特徴とする請求項４又は５に記載の形状認識装置。
【請求項１０】
前記物品の少なくとも一部の外形形状を示す特定形状データを記憶する記憶手段を備え、
前記判別手段は、抽出した前記点群データに前記特定形状データが含まれるか否かに基づいて、前記物品の外形形状を判別する、
ことを特徴とする請求項４又は５に記載の形状認識装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、形状認識装置及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
計測対象物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と、計測ユニットが撮像した表面画像および計測ユニットが算出した三次元点群を含む計測データを取得する計測データ取得部と、計測データ取得部が取得した表面画像に基づいて、三次元点群の中から平面部分における三次元座標を計測平面データとして抽出する計測平面データ抽出部と、モデル平面データと計測平面データとをマッチングして計測対象物の位置姿勢を認識するマッチング部とを備えている認識システムが知られている（特許文献１）。
【０００３】
部品を識別する識別装置であって、部品の表面の点群データを取得する表面形状取得部と、表面形状取得部で取得された点群データ同士の形状偏差を評価する形状偏差評価部と、形状偏差評価部で評価された形状偏差に基づき、部品が特定の部品であるか否かを判定する形状照合部と、を備えた識別装置も知られている（特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２２－８０１８８号公報
特開２０２１－１７４２９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、移動する３次元物品の外形形状を非接触で自動判別する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前記課題を解決するために、請求項１に記載の形状認識装置は、
移動する物品の載置面を撮像範囲に含み前記載置面及び前記物品の表面の三次元座標値の集合である点群データを連続して取得する取得手段と、
前記取得手段のｘｙ軸を前記載置面に沿ったｘｙ座標系に座標変換する座標系設定手段と、
前記取得手段により取得された前記点群データから前記物品の点群データを抽出して前記物品の外形形状を判別する判別手段と、を備えた、
ことを特徴とする。
【０００７】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の形状認識装置において、
前記取得手段は、複数の発光素子からなるアレイ光源から回折光学素子を介して不可視光を互いに重ならない規則的なドットパターンとして投射し前記物品の表面及び前記載置面から反射する反射光を受光して前記点群データを取得する、
ことを特徴とする。
【０００８】
請求項３に記載の発明は、請求項１に記載の形状認識装置において、
前記判別手段は、取得した前記点群データの任意の一点の近傍点における分散を算出することでノイズを検出し、取得された前記点群データから前記ノイズを除去して前記物品の点群データを抽出する、
ことを特徴とする。
【０００９】
請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の形状認識装置において、
前記判別手段は、予め登録された前記取得手段から前記載置面までの距離よりも小さい前記点群データを前記物品の点群データとして抽出する、
ことを特徴とする。
【００１０】
請求項５に記載の発明は、請求項４に記載の形状認識装置において、
前記判別手段は、前記取得手段により取得された前記点群データから前記載置面上で前記物品を収容するトレイを示す点群データを除去して前記物品の点群データを抽出する、
ことを特徴とする。
（【００１１】以降は省略されています）

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