機械視覚に基づく微小特徴位置決めは、精密自動化組立の重要な工程です。外部妨害や部品自体の差異により視覚誘導エラーが発生しやすく、組立成功率に影響を与えます。そこで、粗位置決めと精密位置決めの二段階からなる複合位置決め手法を提案します。まず、畳み込みニューラルネットワークに基づく対象枠検出アルゴリズムで関心領域を抽出し粗位置決めを行います。これを基に輪郭の幾何学的特徴を用いた照合により部品の精密位置決めを実現します。さらに、異なるロット間の部品差異による位置決め失敗率の高さを解決するために、自動ラベリング支援の動的学習機構を採用しています。自社開発の組立装置で本手法を試験し、輝度、ピントずれ、姿勢変化が視覚位置決めアルゴリズムのロバスト性に与える影響を分析し、位置決め精度および小ロット組立の実験検証を行いました。結果、本手法は多様な干渉下で組立成功率97％を達成し、視覚位置決めの絶対精度および再現精度は2μm以下、組立精度は10μm以下であり、精密微小組立における位置決めアルゴリズムの精度と安定性の要件を満たしていることが示されました。

精密微小組立;機械視覚;特徴位置決め;対象検出