用語集

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。

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。

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。

対象物が含まれていないシーンを指します。

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上の円を指します。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

計算された位置姿勢と関連データを指します。

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。

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。

位置姿勢に対応する対象物の寸法で、（長さ、幅、高さ）や（半径、高さ）などの形式で表されます。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

形状に基づいて行われる画像の基本的な変換です。

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。

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。

パラメータの数値範囲を推定するために使用されます。

信頼区間の信頼係数を指します。

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。

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。

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。

繋がれた複数のステップです。

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。

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。

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。

経路計画において、衝突を検出するためのモデルです。

ロボットが扱う/把持するものを指します。

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。

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。

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。

対象物を把持できない場合でも、ロボットハンドの把持姿勢を把持位置姿勢のX軸および（または）Y軸方向に一定の範囲で並進することで把持できる場合もあります。これを並進範囲といいます。

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回転することで把持できる場合もあります。これを回転範囲といいます。

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。

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。

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。

吸盤の辺や角を定義するための数字を指します。

ロボットが1つずつ到達する複数の経路点のことです。

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。

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。

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。

ロボットが対象物を把持する経路点を指します。

対象物を把持するときのロボット位置姿勢を指します。

ロボットが対象物を配置する経路点を指します。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

点群の立方体の辺の長さのことを指します。

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。