説明

コグネックス・コーポレイションにより出願された特許

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【課題】複数の撮像部が撮像したそれぞれの画像に基づいて移動体を制御する移動体制御システムにおいて、それぞれの撮像部に対して定められたそれぞれの撮像座標系の対応関係の精度を向上させる。
【解決手段】第1回転中心位置特定部62がそれぞれの第1画像に含まれるそれぞれの第1基準目印に基づいて、第1撮像座標系における第1点に対応する第1回転中心位置を特定する。第2回転中心位置特定部64がそれぞれの第2画像に含まれるそれぞれの第2基準目印に基づいて、第2撮像座標系における第1点に対応する第2回転中心位置を特定する。座標系対応関係保持部66が第1回転中心位置及び第2回転中心位置に基づく第1撮像座標系及び第2撮像座標系の対応関係を示す座標系対応関係を保持する。 (もっと読む)



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本発明は、シーン内で取得された対象について、教示された対象モデルの観察された画像データと予想された画像データとのマッチングに基づいて定義される実行時アライメント得点の履歴統計定義に基づき、典型的にカメラ外部パラメータに関して、カメラのミスキャリブレーション(精度)の実行時決定(自己診断)のためのシステムと方法を提供する。この構成は、システムのカメラがキャリブレーションされた状態に留まっているか診断するためにビジョンシステムの実行時動作を中断し、および/またはビジョンシステムよって監視されている生産ラインを停止する必要を回避する。ビジョンシステムによって検査される対象または特徴は時間が経過しても実質的に同じであるという仮定の下で、ビジョンシステムは部分アライメント結果の統計を蓄積し、中間結果を保存して現在のシステム精度の指標として使用する。マルチカメラビジョンシステムに対しては、個々の問題のあるカメラを特定するために例示的にクロス確認を用いる。このシステムと方法により、劣化するカメラキャリブレーションに関するビジョンシステムの不具合をより迅速、廉価、簡明に診断することが可能となる。
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【課題】たとえ撮像部の設置位置がずれた場合でも、オブジェクトの目標位置への移動に時間が掛かることを抑制できるオブジェクト制御システムを提供する。
【解決手段】オブジェクト制御システムは、オブジェクトに対して予め定められた第1オブジェクト線を示す第1基準目印を含む第1画像を撮像する第1撮像部と、第1画像内の第1基準目印に基づいて、第1画像に対して予め定められた第1目標オブジェクト線と第1オブジェクト線との間の角度を示す第1差分角度を取得する角度取得部と、前記第1差分角度に基づいてオブジェクトを回転させる回転機構を制御するオブジェクト制御部とを備える。 (もっと読む)



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本発明は、CPU制御されたビジョン・システム・オン・チップ(VSoC)アーキテクチャに基づく効率的処理システムを用いてIDの特徴、例えば1Dバーコードを捕捉、検出および抽出するためのシステムおよび方法を提供する。本発明は、例示的に単一命令複数データ処理(SIMD)アーキテクチャで構成された線形アレイプロセッサ(LAP)を提供し、そこにおいてピクセルアレイの行の各ピクセルは類似の幅のアレイで個々のプロセッサに差し向けられる。ピクセルデータは、潜在的にID状の特徴を含んでいる関心領域(ROI)の大まかな検出と追跡を実行するフロントエンド(FE)プロセスで処理される。ROI検出プロセスは近隣操作におけるLAPの効率を最適化するために2部分で、すなわちピクセルアレイから画像ピクセルを読み出す間に起こる行処理ステップと、典型的に読出しが行われた後に起こる画像処理ステップで行われる。IDを包含したROIのピクセルアレイに対する相対運動が追跡および予測される。任意的にあるバックエンド(BE)プロセスは予測されたROIを用いて画像捕捉後に特徴抽出を実行する。特徴抽出は候補ID特徴を導出し、これらの候補ID特徴は検証ステップによって検証され、検証ステップはIDを確認し、精緻化されたROI、向きの角度および特徴セットを生み出す。これらの候補ID特徴は復号プロセッサまたはその他のデバイスに伝送される。
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本発明はモデル化されたオブジェクトまたはシーンの3次元アライメントを決定するためのシステムおよび方法を提供する。校正後、3D(ステレオ)センサスシステムはオブジェクトを観測して、当該オブジェクトを包含するシーンの実行時3D表現を導出する。各ステレオヘッドからの修正画像は、それらのエッジ特徴を強調するために前処理される。次に少なくとも2個(1対)の前処理された修正画像で、所定の特徴を最初の画像上に特定し、次いで同じ特徴を別の画像中に特定することによりステレオマッチングプロセスが同時に実行される。各対のカメラについて3Dポイントが計算されて3Dポイントクラウドが導出される。3Dポイントクラウドは各カメラ対の3Dポイントをワールド校正からワールド3D空間に変換することによって生成される。ポイントクラウドからの3Dデータの量は、より高水準の幾何学形状(HLGS)、たとえば線分を抽出することによって削減される。実行時に検出されたHLGSがモデルのHLGSに対応させられて、候補3D姿勢を生み出す。粗い採点で姿勢の数を減らす。さらに残った候補姿勢は一層精緻なプロセスに入れられる。次にこれらの残った候補姿勢は、たとえば候補姿勢の検出された3Dまたは2Dポイントをより大きいセットの対応する3次元または2次元モデルポイントに適合させることによって検証され、その場合に最も近いマッチが最良の精緻な3次元姿勢である。
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【課題】容易かつ短期間でロボットを制御する制御システムの誤差を解消し、ロボットを高い精度で制御すること。
【解決手段】制御システムは、ワークテーブルにマーキングするマーキング装置をロボットハンドとともに移動させ、ロボットハンドの位置を示すマークをワークテーブルにマーキングさせるマーキング制御部と、マークがマーキングされているワークテーブルの画像を撮像装置に撮像させる撮像制御部と、複数のマークのそれぞれがマーキングされたときにロボットハンドの位置を制御するために用いられていた複数の制御値、および画像におけるマークの位置に基づいて、撮像装置が撮像する画像内の位置とロボットハンドの制御値との対応関係を算出する対応関係算出部とを備える。 (もっと読む)



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