用語集
- Mech-Mindビジョンシステム
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Mech-Mindビジョンシステムは、Mech-Eye 産業用3Dカメラ、IPC、およびMech-Mindのソフトウェアから構成される、Mech-Mindが提供する3Dビジョンソリューションです。Mech-Mindビジョンシステムをロボットシステムに統合することで、完全なビジョンセルを構築し、3Dビジョンシステムを活用してロボットが自動的に把持することが可能です。
ビジョン処理:Mech-Vision
ソフトウェアの機能
- ソリューション
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ソリューションとは、ビジョンソリューションを実現するために必要なロボットと通信、ビジョン処理、経路計画などの機能設定とデータの集りのことです。
- Mech-Visionプロジェクト
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プロジェクトはソリューションを構成するためのMech-Visionプロジェクトを指します。ソリューションを形成するには、Iつまたは複数のプロジェクトが必要です。プロジェクトは単独では使用できず、ソリューションに割り当てて使用する必要があります。
- ステップ
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ステップはプロジェクト構築の基礎となります。ステップはアルゴリズム処理ユニットであり、異なるステップを組み合せることで異なるアルゴリズム処理流れが形成されます。
- ステップの組合せ
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ステップの組合せは、複数ステップの集りです。異なる項目やプロジェクトでは、アルゴリズム処理が一致していたり、類似していることが多く、これらの固定的なアルゴリズム処理ステップを組み合わせ、パッケージ化することで、簡単に再利用することが可能です。
- パラメータレシピ
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パラメータレシピとは、様々な状況でプロジェクトを実行するための調整が必要なパラメータ設定の集りです。実際の状況に応じてパラメータレシピを設定し、複数のプロジェクトを構築せずに異なるパラメータレシピを切り替えることで様々な応用シーンに対応できます。それにより、プロジェクトの適応性を高め、生産効率を向上させます。
処理前
- シーン
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背景、コンテナ、対象物など、カメラが撮影したすべてのものを指します。
- 対象物
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対象物とは、シーンにおける位置姿勢を計算する必要があり、ロボットが扱う/把持する必要がある物体のことです。対象物は、ワーク、パーテーション、箱などにすることができます。
- 背景
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対象物が含まれていないシーンを指します。
- 関心領域(ROI)
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シーンにビジョンデータ処理が必要でない領域(背景対象物、パレット、箱のエッジなど)を除外し、残りの領域は関心領域となります。ROIは、点群上の3D領域、または深度画像/画像上の2D領域を選択して設定することができます。
- キャリブレーション位置姿勢
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キャリブレーションするためのロボット位置姿勢を指します。位置姿勢は、TCP、フランジ位置姿勢または関節角度の形式で表示できます。
- キャリブレーションボードの白い円
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キャリブレーションボード上の円を指します。
処理中
- 3Dマッチング
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モデル点群をシーンの対象物の点群にフィッティングし、シーン内の対象物の位置姿勢を計算する処理過程のことです。モデル点群は、対象物の形状や特徴を反映し、対象物の位置姿勢に関する情報を含んでいます。
- モデル
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3Dマッチングに使用される対象物のモデル点群です。このモデルは、ワークライブラリで対象物の点群またはSTLモデルから作成できます。
- サーフェスモデル
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対象物の表面特徴によるマッチングを行うためのモデルを指します。サーフェスモデルは、対象物の表面特徴のみを含み、それ以外の不要な部分を除外したものです。
- サーフェスマッチング
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対象物の表面に明らかな認識可能な特徴がある場合(クランクシャフト、ローターなど)、サーフェスマッチングを推奨します。
- エッジモデル
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対象物のエッジ特徴によるマッチングを行うためのモデルを指します。エッジモデルは、対象物のエッジ特徴のみを含み、それ以外の不要な部分を除外したものです。
- エッジマッチング
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対象物が平らで、明確な固定エッジの特徴を持つ場合(パネル、ブレーキディスクなど)、エッジマッチングを推奨します。「マッチングモデル・把持位置姿勢エディタ」は、エッジモデルの生成に使用できます。
- 2Dマッチング
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対象物の形状や特徴を反映し、対象物の位置姿勢に関する情報を含むテンプレートを画像内の対象物にフィッティングし、対象物の位置姿勢を計算する処理過程のことです。
- 2Dテンプレート
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2Dマッチングのために、対象物の形状と特徴を反映する2D形状を指します。
- ディープラーニング
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Mech-Visionでは、ディープラーニングは対象物の認識と分類、対象物の位置姿勢計算に使用されます。トレーニングによって得られたディープラーニングモデルはMech-DLKからエクスポートされ、Mech-Visionのディープラーニング関連ステップで使用されます。
- 推論
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トレーニングによって得られたディープラーニングモデルを使用して実際のビジョンデータに予測を行い、位置姿勢、分類ラベルなどの情報を取得します。
処理後
- ビジョン結果
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Mech-Visionプロジェクトを一回実行した後に出力された結果を指します。ビジョン結果には、複数のビジョンポイントやその他のデータが含まれる場合があります。
- ビジョンポイント
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計算された位置姿勢と関連データを指します。
- 対象物位置姿勢(ビジョン位置姿勢)
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Mech-Visionプロジェクトによって計算された対象物の位置姿勢を指します。 位置姿勢には、位置情報(X、Y、Z座標)と方向情報(オイラー角または四元数)が含まれています。
- ラベル
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位置姿勢に追加した文字列のラベルを指します。通常は対象物の種類を表示するために使用されます。
- 対象物の寸法
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位置姿勢が対応する対象物の寸法で、(高さ,幅,長さ)または(半径,高さ)などの形式で表示されます。
- 把持点
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ロボットは対象物の把持点に把持を行います。対象物の把持点が対象物の位置姿勢とする場合があります。把持点とロボットの把持位置姿勢(TCP)は通常一致するが、Z軸が逆になっています。
ビジョンポイントに含まれる情報には、推奨ロボット速度、位置姿勢オフセットなど、ビジョンポイントでの対象物の位置姿勢に関連する他のカスタマイズされたタイプのデータを含める可能性があります。データタイプは、Mech-Visionの「出力」ステップでカスタマイズすることができます。 |
- 最高層
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指定された高さ範囲によって定義されるシーンの部分で、通常はシーンの最上部にあり、最も把持しやすい/処理しやすい対象物の点群を含んでいます。段ボール箱のパレタイジング・デパレタイジングでは、最高層の点群抽出がよく使われます。
- Eye in hand(EIH)
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カメラをロボット先端に固定する取り付け方法を指します。
- Eye to hand(ETH)
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カメラをロボット本体ではなく、スタンドに固定する取り付け方法を指します。
- 内部パラメータ
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カメラの内部パラメータを指し、カメラの内部パラメータだけに係ります。
- 外部パラメータ
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カメラ座標系とワールド座標系との座標変換関係を指します。
- 点群
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計測機器を通じて取得する製品の外観や表面の点のデータの集合体を点群といいます。
- マスク
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選択した画像、形状、または物体で、処理された画像(完全または部分的)を遮り、画像処理の領域またはプロセスを制御します。画像を遮るための画像または対象物はマスクと呼びます。
- 静的背景
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取得した深度画像とカラー画像の背景と情報を指します。
- 可視化出力
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Mech-Visionにおいで可視化可能なステップの出力結果を表示することです。
- ステップの組合せ
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ステップの組合せとは、ユーザーにより定義できる、複数のステップを一つにまとめた「特別」なステップです。
- インスタンスセグメンテーション
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画像をピクセル単位で分類し、同種類の物体でも異なる種類の物体でも異なる値を与えることによってそれらを区別する画像処理方法です。
- 画像分類
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特定のルールに基づき、異なるカテゴリに属する対象物を区別する画像処理方法です。
- モフォロジー処理
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形状に基づいて行われる画像の基本的な変換です。
- 収縮処理
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形態学における基本的な操作で、画像の明るい領域を「収縮処理」することで明るい領域を小さくした画像を出力します。
- 膨張処理
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収縮処理と対照的に、形態学における基本的な操作です。画像の明るい領域を「膨張処理」することで明るい領域を大きくした画像を出力します。ここで、収縮処理と膨張処理とは逆関係ではないことに注意してください。
- 信頼度区間
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パラメータの数値範囲を推定するために使用されます。
- 信頼度
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信頼区間の信頼係数を指します。
- 法線ベクトル
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平面に垂直な直線が表すベクトルは、この平面の法線ベクトルとなります。
- しきい値
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ある効果が最大または最小の境目となる値を指します。
- ブール値
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ブーリアンは、論理データ型の一つで、その値は「真」と「仮」の二者択一です。
- ハッシュ値
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ハッシュアルゴリズムに従って長いデータをマッピングした後に生成する短いデータです。あるデータのIDとして簡単に理解しても構いません。
ロボット経路計画:Mech-Viz
ソフトウェアの機能
- Mech-Vizプロジェクト
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Mech-Vizで作成するロボット動作経路の計画プロジェクトです。Mech-Vizでプロジェクトを利用してロボットの動作経路を計画し、かつロボットを制御することができます。プロジェクトの設定はプロジェクトと同名のフォルダに保存されます。
- リソース
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リソースとは、ロボットやロボットハンド、対象物、シーンの物体など、プロジェクトを構築するための要素を指します。
- ワークフロー
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ワークフローとは、Mech-Vizでフローチャートの形式で作成されたロボット動作制御プログラムです。
- ステップ
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ステップとは、ロボットをプログラミングするための機能モジュールです。
- ステップの組合せ
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繋がれた複数のステップです。
ロボットと対象物設定
- 仮想空間
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ロボットや対象物、コンテナなど、ワークフローに使用するものを表示するエリアです。
- シーンの物体
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ロボット実機が動作する空間にある物体です。ロボットの安全柵やコンテナ、パレット、カメラ、カメラブラケットなどがあります。
- 3Dモデル
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プロジェクトに使用する物体を可視化するためのモデルです。衝突検出には使用されません。
- 衝突モデル
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経路計画において、衝突を検出するためのモデルです。
- 対象物
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ロボットが扱う/把持するものを指します。
- 対象物の対称性
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対象物を対称軸を中心に一定角度回転したら元の形状と完全に重なり合うことです。
- N回対称
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360°/N回転した後、対象物が元の形状と完全に重なり合います。
- 対称回数
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「N回対称」のNの値を指します。
- 対称間隔
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「N回対称」の360°/Nの値を指します。
対称回数 * 対称間隔 = 360°
- TCP
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ツールセンターポイント。TCPは通常、ロボットハンドの先端にある点のことを指します。対象物把持などを実行する場合、ロボットをある点に移動するのは、TCP をこの点に移動することです。
- 対象物の把持点
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ロボットは対象物の把持点に把持を行います。対象物の基準点を把持点として使用することがあります。場合によっては、基準点をオフセットして把持点を取得することもできます。把持点とロボットの把持位置姿勢(TCP)は通常一致するが、Z軸が逆になっています。
- 把持範囲
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対象物を把持できない場合でも、ロボットハンドの位置姿勢を一定角度の範囲内で微調整することで把持できる場合もあります。この範囲を把持範囲といいます。
- ロボット
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ここで、関節により接続された剛体からなるシステムを指します。
- ロボットハンド
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ロボット先端に取り付けられ、対象物を扱う/把持するための装置を指します。
- デパレタイズ用吸盤
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複数のブロックに分けて制御することができる長方形のデパレタイズ用吸盤です。
- 配列タイプグリッパ
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複数のエンドで構成され、かつ同時に動作できるグリッパーです。
- エッジ/コーナー番号
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吸盤の辺や角を定義するための数字を指します。
経路計画
- 経路
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ロボットが1つずつ到達する複数の経路点のことです。
- 経路点
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ロボットハンドが移動する経路上の点(JPsまたはTCPの形式で表示されるロボットの位置姿勢)を指します。経路点には、ラベル、運動タイプ(直線運動/関節運動)、速度、加速度などの情報を含めることができます。
- 初期位置
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動作前または動作終了後にロボットが戻る初期位置です。
- 初期位置姿勢
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ロボットが動作する前の位置姿勢を指します。経路を計画するとき、初期位置姿勢を考慮することが必要です。
- 軌跡
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軌跡とは、ロボットが実際に到達する、タイムスタンプ付きの経路点です。
- ロボット位置姿勢
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ロボットが3D空間における状態を定義します。TCP、JPsまたはフランジ位置姿勢の形式で表示されます。
- 対象物の経路点
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ロボットがワークを扱う/把持する経路点のことを指します。
- 把持経路点
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ロボットが対象物を把持する経路点を指します。
- 把持位置姿勢
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対象物を把持するときのロボット位置姿勢を指します。
- 配置経路点
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ロボットが対象物を配置する経路点を指します。
- 配置位置姿勢
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ロボットが対象物を配置するときの位置姿勢を指します。
- ロボットの特異点
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ロボットハンドが特定の位置/角度に到達した場合、ロボット関節の速度が無限大(理論的に)となり、制御できなくなります。その位置/角度を特異点といいます。
- 特異点のしきい値
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ロボットの最大関節速度を指します。Mech-Vizで特異点検出のために使われます。
- 特異点減速比
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ロボットが特異点に接近するとき、それを制御できる最低減速比のことです。
- 関節運動
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ロボットハンドが2つの目標点の間に任意に運動することです。移動経路と姿勢を制御しません。
- 直線運動
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ロボットハンドが2つの目標点の間に直線に沿って移動することです。
- オイラー角
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3次元空間における物体の姿勢を記述する方法で、3D空間における物体の回転を3つの角度パラメータ(ロール・ピッチ・ヨー)で表現するものです。
- 四元数
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物体の3D空間における回転を表す4つの数です。オイラー角と異なり、回転が垂直軸方向に制限されることはありません。
- 点群の立方体
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衝突検出に使用する点群体積を定義するために、点群内の各点を中心に生成した立方体を指します。
- 点群の立方体のサイズ
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点群の立方体の辺の長さのことを指します。
- 衝突体積
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シミュレートするとき、点群を使用して衝突検出を実行する場合に衝突が発生した体積です。衝突体積=衝突点数 * 点群の立方体の体積。