JP2017068553A

JP2017068553A - Analysis system

Info

Publication number: JP2017068553A
Application number: JP2015192820A
Authority: JP
Inventors: 朋弘仲道; Tomohiro Nakamichi; 徐　剛; Xu Gang; 剛徐; 貴央中山; Takahisa Nakayama
Original assignee: 3D Media Co Ltd
Current assignee: Kyoto Robotics Corp
Priority date: 2015-09-30
Filing date: 2015-09-30
Publication date: 2017-04-06

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an analysis system for preventing occurrence of malfunctions in a production system by sequentially acquiring and analyzing desired data in the production system or for extracting improvements in the production system and users' needs.SOLUTION: The present invention relates to an analysis system for analyzing the situations in a production system having a robot which does tasks on a subject that the robot recognizes its image. The analysis system includes: data acquisition means, which sequentially acquires desired data in one or more production systems in chronological order; storage means, which stores the data acquired by the data acquisition means; and analysis means, which generates analysis information by conducting machine learning, using the data stored in the storage means.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、画像認識する対象物に対して作業を行うロボットを有する生産システム内の状況を解析する解析システムに関する。 The present invention relates to an analysis system for analyzing a situation in a production system having a robot that performs an operation on an object for image recognition.

生産ラインにおいて、ロボットのハンド等により部品等に対して正確な操作を可能とするために、バラ積みにされた部品等を個々に認識し、各部品の位置及び姿勢を認識するための３次元物体認識装置が近年開発されている。 3D for recognizing individual parts in a production line and recognizing the position and orientation of each part individually to enable accurate operations on parts, etc. using robot hands Object recognition devices have been developed in recent years.

従来、このような３次元物体認識装置では、例えば、３次元形状を有する認識対象物を所定方向からカメラで撮影した画像から認識対象物のエッジすなわち輪郭等の特徴を抽出し、撮影画像を構成する各画素について最も近いエッジまでの距離をそれぞれ計算し、認識対象物の輪郭形状を表わす３次元モデルを撮影画像上に射影して照合することにより認識対象物の位置姿勢を認識するもの等がある（例えば、特許文献１参照）。そして、生産ライン等においては、このように３次元物体認識装置によって得られた認識対象物の位置姿勢の情報に基づいて、ロボットコントローラ等によって認識対象物に対して正確な作業を行うようにロボットの動作が制御される。 Conventionally, in such a three-dimensional object recognition device, for example, a feature such as an edge of a recognition object, that is, a contour, is extracted from an image obtained by photographing a recognition object having a three-dimensional shape with a camera from a predetermined direction, thereby forming a photographed image For example, the distance to the nearest edge is calculated for each pixel to be recognized, and a three-dimensional model representing the outline shape of the recognition target object is projected onto the captured image and collated to recognize the position and orientation of the recognition target object, etc. Yes (see, for example, Patent Document 1). In a production line or the like, the robot performs an accurate operation on the recognition target object by the robot controller or the like based on the position / orientation information of the recognition target object obtained by the three-dimensional object recognition device. Is controlled.

特開２０１０−２０５０９５号公報JP 2010-205095 A

しかしながら、ロボットや他のマニピュレータ等を有する生産システムの現場では、時々刻々と状況が変化する。具体的には、例えば、ロボットや他のマニピュレータ等の機器の消耗、治具の緩み、生産対象の変更、生産量の変化、環境（温度、外乱光、振動、ノイズ等）の変化といった様々な事柄が生産システムでは変化していくことが想定される。そして、このような様々な要因によって、生産システム内に異常が発生すると、生産が停止してしまう虞がある。また、生産システムの開発側では、生産システムを利用するそれぞれのユーザの操作状況、生産状況、稼動状況等に応じて、それぞれのユーザから様々な異なる要求がなされることがあるため、ユーザニーズの本質を取り入れた開発が困難であった。 However, the situation changes from moment to moment in the field of production systems having robots and other manipulators. Specifically, for example, various consumptions such as wear of devices such as robots and other manipulators, loosening of jigs, change of production target, change of production volume, change of environment (temperature, disturbance light, vibration, noise, etc.) It is assumed that things will change in the production system. Then, if an abnormality occurs in the production system due to such various factors, production may be stopped. Also, on the development side of the production system, various different requests may be made by each user depending on the operation status, production status, operation status, etc. of each user who uses the production system. Development incorporating the essence was difficult.

本発明は、上記のような課題に鑑みてなされたものであって、生産システム内の所望のデータを逐次取得し、そのデータを解析することにより、生産システム内の異常発生を未然に防止したり、生産システムの改善点やユーザのニーズを抽出したりするための解析システムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the problems as described above, and obtains desired data in the production system sequentially and analyzes the data to prevent the occurrence of abnormality in the production system. Another object of the present invention is to provide an analysis system for extracting improvement points of a production system and user needs.

上記目的を達成するために、本発明に係る解析システムは、画像認識する対象物に対して作業を行うロボットを有する生産システム内の状況を解析する解析システムであって、１つ又は複数の生産システム内の所望のデータを時系列的に逐次取得するデータ取得手段と、前記データ取得手段によって取得された前記データを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶されている前記データを用いて、機械学習を行うことにより解析情報を生成する解析手段と、を備えることを特徴としている。 In order to achieve the above object, an analysis system according to the present invention is an analysis system that analyzes a situation in a production system having a robot that performs an operation on an object for image recognition, and includes one or more productions. Using data acquisition means for sequentially acquiring desired data in the system in time series, storage means for storing the data acquired by the data acquisition means, and using the data stored in the storage means, And an analysis unit that generates analysis information by performing machine learning.

また、本発明に係る解析システムは、前記解析手段によって生成された前記解析情報を用いて、前記生産システム内に改善事項が生じるか否かを判定する判定手段と、前記判定手段によって前記生産システム内に前記改善事項が生じると判定された場合に、前記改善事項を提示する提示手段と、を備えることを特徴としている。尚、改善事項とは、例えば、生産システム内における異常や生産システムの改善を図るために必要となる設定等を含むものである。 Moreover, the analysis system according to the present invention uses the analysis information generated by the analysis unit to determine whether or not an improvement matter occurs in the production system, and the determination unit determines the production system. And presenting means for presenting the improvement item when it is determined that the improvement item will occur in the device. Note that the improvement items include, for example, abnormalities in the production system and settings necessary for improving the production system.

また、本発明に係る解析システムは、前記データ取得手段が、前記画像認識する対象物を撮像して画像データを取得する画像データ取得手段を有しており、前記記憶手段は、前記画像データ取得手段によって取得された前記画像データを記憶し、前記解析手段は、前記記憶手段に記憶された前記画像データを用いて、前記解析情報を生成することを特徴としている。 In the analysis system according to the present invention, the data acquisition unit includes an image data acquisition unit that captures an image recognition target and acquires image data, and the storage unit acquires the image data acquisition unit. The image data acquired by the means is stored, and the analysis means generates the analysis information using the image data stored in the storage means.

また、本発明に係る解析システムは、前記データ取得手段が、前記生産システム内の温度データを取得する温度データ取得手段、前記システムの稼動経過時間を取得する経過時間取得手段、前記生産システム内の湿度データを取得する湿度データ取得手段、前記生産システム内の気圧データを取得する気圧データ取得手段、前記生産システム内の前記ロボットの動作データを取得するロボット動作データ取得手段、前記生産システム内に設けられる各設備の動作データを取得する設備動作データ取得手段、前記生産システム内の異常データを取得する異常データ取得手段の少なくともいずれかを有し、前記記憶手段は、前記温度データ取得手段によって取得された前記温度データ、前記経過時間取得手段によって取得された前記稼動経過時間、前記湿度データ取得手段によって取得された前記湿度データ、前記気圧データ取得手段によって取得された前記気圧データ、前記ロボット動作データ取得手段によって取得された前記ロボットの動作データ、前記設備動作データ取得手段によって取得された前記各設備の動作データ、前記異常データ取得手段によって取得された前記異常データの少なくともいずれかを記憶し、前記解析手段は、前記記憶手段に記憶された前記温度データ、前記稼動経過時間、前記湿度データ、前記気圧データ、前記ロボットの動作データ、前記各設備の動作データ、前記異常データの少なくともいずれかを用いて、前記解析情報を生成することを特徴としている。 Further, in the analysis system according to the present invention, the data acquisition means includes temperature data acquisition means for acquiring temperature data in the production system, elapsed time acquisition means for acquiring an operation elapsed time of the system, Humidity data acquisition means for acquiring humidity data, atmospheric pressure data acquisition means for acquiring atmospheric pressure data in the production system, robot operation data acquisition means for acquiring operation data of the robot in the production system, provided in the production system At least one of equipment operation data acquisition means for acquiring operation data of each equipment and abnormality data acquisition means for acquiring abnormality data in the production system, and the storage means is acquired by the temperature data acquisition means. The temperature data, the elapsed operating time acquired by the elapsed time acquiring means The humidity data acquired by the humidity data acquisition means, the atmospheric pressure data acquired by the atmospheric pressure data acquisition means, the robot operation data acquired by the robot operation data acquisition means, and acquired by the equipment operation data acquisition means Stored at least one of the abnormal data acquired by the abnormal data acquired by the abnormal data acquisition means, the analysis means, the temperature data stored in the storage means, the operation elapsed time, The analysis information is generated using at least one of the humidity data, the atmospheric pressure data, the operation data of the robot, the operation data of each facility, and the abnormality data.

本発明に係る解析システムによれば、データ取得手段によって時系列的に逐次取得した１つ又は複数の生産システム内の所望のデータを記憶手段に記憶し、この記憶手段に記憶されたデータを用いて、機械学習を行うことにより、所望のデータの関係性を示す解析情報を自動的に生成することができるので、この解析情報を活用することによって、生産システム内の異常発生を未然に防止したり、生産システムの改善点やユーザのニーズを抽出したりすることができる。 According to the analysis system of the present invention, desired data in one or a plurality of production systems sequentially acquired in time series by the data acquisition unit is stored in the storage unit, and the data stored in the storage unit is used. By using machine learning, it is possible to automatically generate analysis information that shows the relationship between the desired data. By using this analysis information, it is possible to prevent the occurrence of abnormalities in the production system. It is possible to extract improvement points of the production system and user needs.

また、本発明に係る解析システムによれば、データ取得手段によって新たに取得されるデータと、解析手段によって生成された解析情報を用いて、生産システム内に改善事項が生じるか否かを判定手段によって判定し、生産システム内に改善事項が生じると判定された場合に、提示手段によって改善事項を提示するので、ユーザや生産システムの管理センター等は、生産システム内の改善事項を容易に把握することができる。これにより、ユーザや生産システムの管理センター等は、提示手段に提示された改善事項に基づいて、改善が必要とされる箇所の交換や修理、改修等を事前に行うことによって、未然に異常発生等を防いだり、生産システムの効率化等を図ることができる。また、異常が発生するとされる箇所の交換や修理を事前に行うことができず、異常が発生したような場合でも、異常の発生箇所を迅速に特定することができるで、被害を最小限に抑えることができる。 Further, according to the analysis system according to the present invention, using the data newly acquired by the data acquisition unit and the analysis information generated by the analysis unit, it is determined whether or not an improvement item occurs in the production system. When the improvement items are determined to occur in the production system, the improvement items are presented by the presentation means. Therefore, the management center of the user or the production system can easily grasp the improvement items in the production system. be able to. As a result, the user or the production system management center, etc., will generate an abnormality in advance by exchanging, repairing, or refurbishing parts that require improvement based on the improvement items presented on the presentation means. Can be prevented, and the production system can be made more efficient. Also, it is impossible to replace or repair the location where an abnormality occurs in advance, and even if an abnormality occurs, the location where the abnormality has occurred can be identified quickly, minimizing damage. Can be suppressed.

また、本発明に係る解析システムによれば、記憶手段は、３次元認識を行うために画像認識する対象物の画像データを取得する画像データ取得手段によって取得される画像データを記憶し、解析手段は、記憶手段に記憶された画像データを用いて、解析情報を生成するので、ユーザや生産システムの管理センター等は、画像データ特有の解析情報を得ることができ、この解析情報を活用することによって、生産システム内の改善事項等を把握することができる。 Further, according to the analysis system of the present invention, the storage means stores the image data acquired by the image data acquisition means for acquiring the image data of the object to be recognized for performing three-dimensional recognition, and the analysis means Uses the image data stored in the storage means to generate the analysis information, so that the user or the production system management center can obtain the analysis information specific to the image data, and use this analysis information. Thus, improvement items in the production system can be grasped.

また、本発明に係る解析システムによれば、記憶手段は、温度データ取得手段によって取得された生産システム内の温度データ、経過時間取得手段によって取得された生産システムの稼動経過時間、湿度データ取得手段によって取得された生産システム内の湿度データ、気圧データ取得手段によって取得された生産システム内の気圧データ、ロボット動作データ取得手段によって取得された生産システム内のロボットの動作データ、設備動作データ取得手段によって取得された生産システム内の各設備の動作データ、異常データ取得手段によって取得された生産システム内の異常データの少なくともいずれかを記憶し、解析手段は、記憶手段に記憶された温度データ、稼動経過時間、湿度データ、気圧データ、ロボットの動作データ、各設備の動作データ、異常データの少なくともいずれかを用いて、前記解析情報を生成するので、ユーザや生産システムの管理センター等は、生産システム内の様々な関係性を示す特有の解析情報を得ることができ、この解析情報を活用することによって、生産システム内の改善事項等を把握することができる。 Further, according to the analysis system of the present invention, the storage means includes temperature data in the production system acquired by the temperature data acquisition means, elapsed operation time of the production system acquired by the elapsed time acquisition means, and humidity data acquisition means. The humidity data in the production system acquired by the above, the atmospheric pressure data in the production system acquired by the atmospheric pressure data acquisition means, the operation data of the robot in the production system acquired by the robot operation data acquisition means, and the equipment operation data acquisition means The acquired operation data of each facility in the production system and at least one of abnormal data in the production system acquired by the abnormal data acquisition means are stored, and the analysis means stores the temperature data stored in the storage means, operation progress Time, humidity data, atmospheric pressure data, robot operation data, each equipment Since the analysis information is generated using at least one of operation data and abnormality data, the user or the management center of the production system can obtain specific analysis information indicating various relationships in the production system. By utilizing this analysis information, improvement items in the production system can be grasped.

本発明の実施形態に係る解析システムの一例を示す概略模式図である。It is a schematic diagram showing an example of an analysis system concerning an embodiment of the present invention. 本発明の実施形態に係る解析システムによる処理の流れの一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the flow of the process by the analysis system which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施形態に係る解析システムの他の一例を示す概略模式図である。It is a schematic diagram which shows another example of the analysis system which concerns on embodiment of this invention.

以下に本発明の実施形態に係る解析システム１について、図面を参照しつつ説明する。解析システム１は、例えば、図１に示すように、画像認識する対象物であるワーク２に対して作業を行うロボット３を有する生産システム１００内の状況の解析を行うためのものであって、生産システム１００内に設けられる各種設備の一つであるコンベア４によって搬送されてくるトレー５にバラ積みにされているワーク２の画像データを取得するための画像データ取得部６（６ａ、６ｂ）と、生産システム１００内の温度データを取得する温度センサ（温度データ取得手段）７ａと、生産システム１００内の湿度データを取得する湿度センサ（湿度データ取得手段）７ｂと、生産システム１００内の気圧データを取得する気圧センサ（気圧データ取得手段）７ｃと、生産システム１００内の電磁ノイズを検出する電磁ノイズ検出センサ８と、生産システム１００内の振動を検出する振動センサ９と、詳しくは図示しないが、生産システム１００内に設けられる各種設備であるコンベア、ロボット、加工機、搬送機等の動作データを取得するための圧力センサ、光電センサ、画像センサ、力覚センサ、エンコーダ等のセンサである設備動作データ取得手段と、これらの設備動作データ取得手段に接続され、ロボット３の動作制御やコンベア４等の生産システム１００内に設けられる各種設備の動作制御を行ったり、設備動作データ取得手段から設備動作データ取得手段自身の故障等を示す異常データを取得する異常データ取得手段としても機能するロボットコントローラ２２及びＰＬＣ（プログラマブルコントローラ）２３と、これらの各種センサやロボットコントローラ２２、ＰＬＣ２３等によって取得されたそれぞれのデータ等を集めて記憶したり、それらのデータ等を用いて各種の演算等を行うためのコンピュータ１０とを備えている。 Hereinafter, an analysis system 1 according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. For example, as shown in FIG. 1, the analysis system 1 is for analyzing a situation in a production system 100 having a robot 3 that performs work on a workpiece 2 that is an object for image recognition. An image data acquisition unit 6 (6a, 6b) for acquiring image data of the workpieces 2 stacked in a tray 5 conveyed by a conveyor 4 which is one of various facilities provided in the production system 100. A temperature sensor (temperature data acquisition means) 7a for acquiring temperature data in the production system 100, a humidity sensor (humidity data acquisition means) 7b for acquiring humidity data in the production system 100, and an atmospheric pressure in the production system 100 An atmospheric pressure sensor (atmospheric pressure data acquisition means) 7c for acquiring data, and an electromagnetic noise detection sensor 8 for detecting electromagnetic noise in the production system 100 The vibration sensor 9 for detecting the vibration in the production system 100 and, although not shown in detail, for acquiring operation data of various equipment provided in the production system 100 such as a conveyor, a robot, a processing machine, and a conveyor Equipment operation data acquisition means that are sensors such as pressure sensors, photoelectric sensors, image sensors, force sensors, encoders, and the like, and are connected to these equipment operation data acquisition means to control the operation of the robot 3 and the production system 100 such as the conveyor 4 A robot controller 22 and a PLC (programmable) that also functions as an abnormal data acquisition unit that performs operation control of various facilities provided in the system and acquires abnormal data indicating a failure of the equipment operation data acquisition unit itself from the facility operation data acquisition unit Controller) 23, these various sensors and robot controller 22, And stores collect respective data and the like obtained by such LC23, and a computer 10 for performing various arithmetic operations using those data.

ロボット３は、ワーク２に対して所定の作業を行うためのものであって、図１に示すように、ワーク２に対して作業を行えるように、ワーク２がバラ積みされているトレー５が搬送されてくるコンベア４の近傍に配置されている。このロボット３は、生産システム１００内の床や壁等の設置面に固定される土台３１と、土台３１に対して基端が回転可能に連結されているロボットアーム部３２と、ロボットアーム部３２の先端に取り付けられ、ワークＷを把持するためのロボットハンド３３等を備えている。 The robot 3 is for performing a predetermined work on the work 2. As shown in FIG. 1, the robot 3 includes a tray 5 on which the work 2 is stacked so that the work 2 can be performed. It is arrange | positioned in the vicinity of the conveyor 4 conveyed. The robot 3 includes a base 31 fixed to an installation surface such as a floor or a wall in the production system 100, a robot arm unit 32 whose base end is rotatably connected to the base 31, and a robot arm unit 32. A robot hand 33 or the like that is attached to the tip and grips the workpiece W is provided.

ロボット３は、詳しくは図示しないが、それぞれの回転軸にサーボモータ及びそれぞれの回転位置を検出するエンコーダ等が設けられており、ロボットコントローラ２２から送られる制御信号に基づいて、それぞれのサーボモータが動作するように構成されている。尚、ワーク２に対して作業を行うロボット３は、これに限定されるものではなく、例えば、ロボットハンド３３として真空ポンプ等の吸引装置を用いてワーク２を吸着して保持するようなものであっても良い。 Although not shown in detail, the robot 3 is provided with a servo motor and an encoder for detecting the rotational position of each rotary shaft. Based on the control signal sent from the robot controller 22, each servo motor It is configured to work. Note that the robot 3 that performs the work on the workpiece 2 is not limited to this. For example, the robot 3 is a robot hand 33 that sucks and holds the workpiece 2 using a suction device such as a vacuum pump. There may be.

コンベア４は、生産システム１００内に設けられる各種設備の一つであって、例えば、図１に示すように、ベルト４１に載置されているトレー５をロボット３が作業可能な位置へと搬送するための搬送機構であり、詳しくは図示しないが、搬送ローラを回転させることによりベルト４１を搬送方向へと動作させるものである。このコンベア４では、例えば、搬送ローラの回転を検出するエンコーダ等が設けられており、ＰＬＣ２３から送られる制御信号に基づいて、搬送ローラの回転速度が調節されることによって、搬送速度が制御される。 The conveyor 4 is one of various facilities provided in the production system 100. For example, as shown in FIG. 1, the conveyor 4 conveys the tray 5 placed on the belt 41 to a position where the robot 3 can work. Although not shown in detail, the belt 41 is moved in the conveyance direction by rotating the conveyance roller. In the conveyor 4, for example, an encoder for detecting the rotation of the conveyance roller is provided, and the conveyance speed is controlled by adjusting the rotation speed of the conveyance roller based on a control signal sent from the PLC 23. .

また、コンベア４には、詳しくは図示しないが、ベルト４１が動作することにより搬送路上の所定の位置を通過するワーク２がバラ積みされているトレー５を検出する光電センサが設けられており、トレー５を検出した情報はコンピュータ１０やＰＬＣ２３へと送られ、ロボット３がワーク２に対して作業可能な位置にトレー５が来るようにコンベア４が制御される。尚、トレー５を検出する検出センサは、光電センサに限定されるものではなく、例えば、画像センサや力覚センサ等の他のセンサによってトレー５を検出するようにしても良い。また、搬送装置は、本実施形態のようなコンベア４に限定されるものではなく、ワーク２がバラ積みされているトレー５をロボット３が作業可能な位置に搬送することができるものであれば良く、例えば、トレーチェンジャー等であっても良い。 In addition, although not shown in detail in the conveyor 4, a photoelectric sensor that detects the tray 5 on which the workpieces 2 passing through a predetermined position on the conveyance path are stacked by operating the belt 41 is provided. Information that detects the tray 5 is sent to the computer 10 and the PLC 23, and the conveyor 4 is controlled so that the tray 5 comes to a position where the robot 3 can work on the workpiece 2. The detection sensor for detecting the tray 5 is not limited to the photoelectric sensor, and the tray 5 may be detected by another sensor such as an image sensor or a force sensor. Further, the transfer device is not limited to the conveyor 4 as in the present embodiment, and may be any device that can transfer the tray 5 on which the workpieces 2 are stacked to a position where the robot 3 can work. For example, a tray changer or the like may be used.

画像データ取得部６は、例えば、図１に示すように、コンベア４によって搬送されてくるトレー５にバラ積みにされているワーク２を異なる方向から撮像する２台のカメラ６ａ、６ｂであって、このカメラ６ａ、６ｂによって取得した画像データはコンピュータ１０へと送られる。尚、画像データ取得部６は、本実施形態に限定されるものではなく、例えば、レーザのワーク２による反射を用いてワーク２の表面の点の３次元座標を示す３次元点群を計測するもの等、ワーク２の位置姿勢を求めるために、ワーク２の各種画像やワーク２の表面の点の３次元座標を示す３次元点群を取得できるものであれば良く、従来公知のものを用いることができる。また、カメラの台数は、２台に限定されるものではなく、３台以上設けられていても良い。 For example, as shown in FIG. 1, the image data acquisition unit 6 includes two cameras 6 a and 6 b that capture images of workpieces 2 stacked on a tray 5 conveyed by a conveyor 4 from different directions. The image data acquired by the cameras 6a and 6b is sent to the computer 10. Note that the image data acquisition unit 6 is not limited to the present embodiment, and measures, for example, a three-dimensional point group indicating the three-dimensional coordinates of the points on the surface of the workpiece 2 using reflection of the laser beam by the workpiece 2. In order to obtain the position and orientation of the workpiece 2, it is sufficient that it can acquire various images of the workpiece 2 and a three-dimensional point group indicating the three-dimensional coordinates of points on the surface of the workpiece 2, and conventionally known ones are used. be able to. The number of cameras is not limited to two, and three or more cameras may be provided.

コンピュータ１０は、図１に示すように、例えば、生産システム１００内のＬＡＮ上のサーバーとして設けられており、画像データ取得部６により取得された画像データ等を記憶する画像メモリ（記憶手段）１１と、ワーク２の認識を行うための処理プログラムや各種センサ等によって取得されたデータ等を用いて解析を行うための処理プログラム等を格納するハードディスク１２と、該ハードディスク１３から読み出された処理プログラムを一時記憶するＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ：記憶手段）１３と、この処理プログラムに従って３次元認識処理や解析処理等を行うＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）１４と、画像メモリ１１に記憶された画像データ、ＣＰＵ１４によって求められた認識結果や解析結果等を提示するためのディスプレイ等によって構成される提示手段１５と、ユーザからの入力データを受け付けるためのマウスやキーボード等で構成される入力データ取得手段１６と、生産システム１００の稼働時間を取得する経過時間取得手段２０と、これら各部を互いに接続するシステムバス２１とを有している。尚、本実施形態では、ワーク２の認識を行う処理プログラムや各種センサ等によって取得されたデータ等を用いて解析を行うための処理プログラム等をハードディスク１２に格納している例を示しているが、これに代えて、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体（不図示）に格納しておき、この記録媒体から処理プログラムを読み出すように構成することも可能である。 As shown in FIG. 1, the computer 10 is provided as a server on a LAN in the production system 100, for example, and an image memory (storage means) 11 that stores image data acquired by the image data acquisition unit 6. A hard disk 12 that stores a processing program for recognizing the workpiece 2, a processing program for performing analysis using data acquired by various sensors, and the like, and a processing program read from the hard disk 13 RAM (Random Access Memory) 13, a CPU (Central Processing Unit) 14 that performs three-dimensional recognition processing and analysis processing according to this processing program, image data stored in the image memory 11, and CPU 14 Sought by Presenting means 15 constituted by a display or the like for presenting recognition results, analysis results, etc., input data obtaining means 16 constituted by a mouse, a keyboard or the like for receiving input data from the user, and the production system 100 Elapsed time acquisition means 20 for acquiring operating time and a system bus 21 for connecting these units to each other are provided. In the present embodiment, an example is shown in which a processing program for recognizing the workpiece 2, a processing program for performing analysis using data acquired by various sensors, and the like are stored in the hard disk 12. Instead of this, it is also possible to store in a computer-readable storage medium (not shown) and read the processing program from this recording medium.

３次元認識手段１７では、ロボット３がコンベア４によって搬送されてきたトレー５内にバラ積みされているワーク２に対して所定の作業を行うために、カメラ６ａ、６ｂによって取得した画像データを用いてワーク２の位置姿勢を求める。この３次元認識手段１７によるワーク２の位置姿勢を求めるための方法として、従来公知の方法を用いることができ、カメラ６ａ、６ｂによって取得した画像データや、３次元点群を用いて、例えば、特開２０１０−２０５０９５号公報、特開２０１１−１２９０８２号公報、特開２０１２−０２６９７４号公報等に開示されている位置姿勢を求める方法等を用いることができる。また、ロボットコントローラ２２は、所望のロボットプログラムに従って、３次元認識手段１７によって求められたワーク２の位置姿勢に基づいて、ロボット３を制御するための制御信号を生成し、ロボット３へと送信することにより、ロボット３の動作を制御する。また、ロボットコントローラ２２では、このようにロボット３の動作を制御するので、ロボット３の移動先の位置姿勢情報である動作データを取得して保持するロボット動作データ取得手段としての役割も果たすことができる。 In the three-dimensional recognition means 17, the robot 3 uses image data acquired by the cameras 6 a and 6 b in order to perform a predetermined operation on the workpiece 2 stacked in the tray 5 conveyed by the conveyor 4. To obtain the position and orientation of the workpiece 2. As a method for obtaining the position and orientation of the workpiece 2 by the three-dimensional recognition means 17, a conventionally known method can be used. For example, using image data acquired by the cameras 6a and 6b or a three-dimensional point group, for example, A method for obtaining a position and orientation disclosed in JP 2010-205095 A, JP 2011-129082 A, JP 2012-026974 A, or the like can be used. Further, the robot controller 22 generates a control signal for controlling the robot 3 based on the position and orientation of the workpiece 2 obtained by the three-dimensional recognition unit 17 according to a desired robot program, and transmits the control signal to the robot 3. Thus, the operation of the robot 3 is controlled. Further, since the robot controller 22 controls the operation of the robot 3 in this way, it can also serve as a robot operation data acquisition unit that acquires and holds operation data that is position and orientation information of the movement destination of the robot 3. it can.

ＰＬＣ２３は、例えば、生産システム１００内に設けられる各種設備の動作の制御を行うためのものであって、図１に示すように、例えば、コンベア４等に接続されている。ＰＬＣ２３では、例えば、コンピュータ１０から受信した制御信号に応じて、トレー５が搬送路上の所定の位置にいるかを検出して結果を出力するように、光電センサ（不図示）に指令を送って制御したり、ロボット３がワーク２に対して作業可能な位置にトレー５が来るように、コンベア４に指令を送って制御する。また、詳しくは図示しないが、このＰＬＣ２３が制御する各種瀬粒は、コンベア４に限定されるものではなく、ＰＬＣ２３は、生産システム１００に応じて、その他のワーク２に対して切断や組立等の加工を行うための加工機構等も制御するように構成されていても良い。 The PLC 23 is, for example, for controlling the operation of various facilities provided in the production system 100, and is connected to, for example, a conveyor 4 as shown in FIG. In the PLC 23, for example, in response to a control signal received from the computer 10, a command is sent to a photoelectric sensor (not shown) to control whether the tray 5 is in a predetermined position on the conveyance path and output the result. Or a command is sent to the conveyor 4 so that the tray 5 comes to a position where the robot 3 can work on the workpiece 2. Further, although not shown in detail, the various grains controlled by the PLC 23 are not limited to the conveyor 4, and the PLC 23 can cut or assemble other workpieces 2 according to the production system 100. You may be comprised so that the processing mechanism etc. for processing may also be controlled.

以下、本実施形態に係る生産システム１００内での解析システム１の処理の一例について図面を参照しつつ説明する。解析システム１では、図２に示すように、生産システム１００内の各種の所望のデータを時系列的に逐次取得する（Ｓ１０１）。解析システム１では、入力データ取得手段１６によって、ユーザが入力した認識対象であるワーク２の３次元モデルデータを取得する。この３次元モデルデータは、例えば、ワーク２の３次元形状情報を含むものであって、３次元認識手段１７によってワーク２の位置姿勢を認識するために、ワーク２の輪郭形状を表わす３次元輪郭点データ及び表面形状を表わす３次元面点データ等を有しており、３次元ＣＡＤ等を利用して作成されるものである。このような３次元モデルデータは、ＲＡＭ１３等の記憶手段に記憶される。また、入力データ取得手段１６では、例えば、ユーザからの入力を受け付けたことに応じて、タイムスタンプを含むユーザの操作履歴情報を取得し、ＲＡＭ１３等の記憶手段へ記憶する。 Hereinafter, an example of processing of the analysis system 1 in the production system 100 according to the present embodiment will be described with reference to the drawings. As shown in FIG. 2, the analysis system 1 sequentially acquires various desired data in the production system 100 in time series (S101). In the analysis system 1, the input data acquisition unit 16 acquires the 3D model data of the workpiece 2 that is the recognition target input by the user. This three-dimensional model data includes, for example, three-dimensional shape information of the workpiece 2, and the three-dimensional contour representing the contour shape of the workpiece 2 in order to recognize the position and orientation of the workpiece 2 by the three-dimensional recognition means 17. It has point data, 3D surface point data representing the surface shape, and the like, and is created using 3D CAD or the like. Such three-dimensional model data is stored in storage means such as the RAM 13. The input data acquisition unit 16 acquires user operation history information including a time stamp in response to receiving an input from the user, and stores it in a storage unit such as the RAM 13.

また、解析システム１では、画像データ取得手段６によって、ワーク２を撮像した画像データを取得する。この画像データ取得手段６によって取得された画像データは、画像メモリ１１等の記憶手段に記憶される。また、解析システム１では、例えば、温度センサ７ａ、湿度センサ７ｂ、気圧センサ７ｃによって生産システム１００内の温度データ、湿度データ、気圧データを逐次取得し、電磁ノイズ検出器８によって生産システム１００内の電磁ノイズを逐次検出して取得し、振動センサ９によって生産システム１００内の振動を逐次検出して取得し、経過時間取得手段２０によって生産システム１００の稼動経過時間を取得し、設備動作データ取得手段によって生産システム１００内に設けられる各設備の動作データを取得し、更に設備動作データ取得手段に接続されるコントローラ２２やＰＬＣ２３によって設備動作データ取得手段自身の故障等を示す異常データを取得し、ロボットコントローラ２２によってロボット３の移動先の位置姿勢情報である動作データを取得する。これらの各種センサ、経過時間取得手段２０、コントローラ２２、及びＰＬＣ２３等によって取得されたそれぞれのデータは、ＲＡＭ１３等の記憶手段に逐次記憶される。尚、温度センサ７ａ、湿度センサ７ｂ、気圧センサ７ｃ、電磁ノイズ検出器８、振動センサ９等の設置場所及び個数は、特に限定されるものではなく、生産システム１００内の異なる場所に複数設けておくようにしても良い。 In the analysis system 1, image data obtained by capturing the workpiece 2 is acquired by the image data acquisition unit 6. The image data acquired by the image data acquisition unit 6 is stored in a storage unit such as the image memory 11. In the analysis system 1, for example, temperature data, humidity data, and atmospheric pressure data in the production system 100 are sequentially acquired by the temperature sensor 7 a, the humidity sensor 7 b, and the atmospheric pressure sensor 7 c, and the electromagnetic noise detector 8 in the production system 100. The electromagnetic noise is sequentially detected and acquired, the vibration in the production system 100 is sequentially detected by the vibration sensor 9, and the elapsed operation time of the production system 100 is acquired by the elapsed time acquisition means 20, and the equipment operation data acquisition means The operation data of each equipment provided in the production system 100 is acquired by the above, and the abnormal data indicating the failure of the equipment operation data acquisition means itself is acquired by the controller 22 or the PLC 23 connected to the equipment operation data acquisition means, and the robot By the position and orientation information of the movement destination of the robot 3 by the controller 22 To acquire the operating data that. Each data acquired by these various sensors, the elapsed time acquisition means 20, the controller 22, the PLC 23, and the like is sequentially stored in a storage means such as the RAM 13. The installation location and number of the temperature sensor 7a, the humidity sensor 7b, the atmospheric pressure sensor 7c, the electromagnetic noise detector 8, the vibration sensor 9 and the like are not particularly limited, and a plurality of installation locations and numbers may be provided in the production system 100. You may make it leave.

次に、解析システム１では、解析手段１８によって、Ｓ１０１で取得したそれぞれのデータを用いて、機械学習を行うことにより各種の解析情報を生成する（Ｓ１０２）。解析手段１８では、機械学習によって、例えば、それぞれのデータから有用な規則や生産システム１００内の異常検知等を行うための判定基準等となる解析情報を生成する。 Next, in the analysis system 1, the analysis unit 18 generates various types of analysis information by performing machine learning using each data acquired in S101 (S102). The analysis unit 18 generates, by machine learning, for example, analysis information that becomes a useful rule or a determination criterion for detecting an abnormality in the production system 100 from each data.

本実施形態に係る解析手段１８では、例えば、所定期間中に入力データ取得手段１６によって逐次取得したワーク２の３次元モデルデータを用いて、ワーク２の形状に関する解析情報を生成する。これにより、ユーザが、どのような形状のワーク２に対して作業を行っているかの傾向を定量的な情報として把握することができる。また、解析手段１８では、更に入力データ取得手段１６によって取得したタイムスタンプを含むユーザの操作履歴情報を用いて、時間経過と生産量と生産対象物の形状特性との関係性を示す解析情報等を生成するようにしても良い。 In the analysis unit 18 according to the present embodiment, for example, analysis information regarding the shape of the workpiece 2 is generated using the three-dimensional model data of the workpiece 2 sequentially acquired by the input data acquisition unit 16 during a predetermined period. Thereby, the tendency of what kind of shape the work 2 is being performed by the user can be grasped as quantitative information. Further, the analysis unit 18 further uses the user's operation history information including the time stamp acquired by the input data acquisition unit 16, analysis information indicating the relationship between the passage of time, the production amount, and the shape characteristics of the production object, etc. May be generated.

また、解析手段１８では、例えば、画像データ取得手段６によって取得した画像データを用いて抽出したワーク２周辺の輝度値（明るさ）と、その輝度値の際にロボット３の動作エラーが発生したか否かの情報との関係性を示す解析情報を生成する。これにより、生産システム１００内の照明等の変化によってワーク２の周辺環境の明るさが変化することで、３次元認識手段１７によってワーク２の位置姿勢を正確に認識できずにロボット３がワーク２に対して正確な作業を行うことができない動作エラーが生じるか否かの判定基準となる解析情報を生成することができる。 Further, in the analysis means 18, for example, the brightness value (brightness) around the workpiece 2 extracted using the image data acquired by the image data acquisition means 6 and an operation error of the robot 3 occurred at the brightness value. The analysis information indicating the relationship with the information on whether or not is generated. As a result, the brightness of the surrounding environment of the workpiece 2 changes due to a change in the illumination or the like in the production system 100, so that the robot 3 cannot recognize the position and orientation of the workpiece 2 accurately by the three-dimensional recognition unit 17. Therefore, it is possible to generate analysis information that is a criterion for determining whether or not an operation error that cannot be performed accurately occurs.

また、解析手段１８では、温度センサ７ａによって取得した温度データと、経過時間取得手段によって取得した稼動経過時間とを用いて、生産システム１００内の温度と生産システム１００内に異常が生じる時間間隔との関係性を示す解析情報を生成する。具体的には、解析手段１８では、生産システム１００内に異常が生じた際の稼動経過時間と、その際の温度データとを用いて、機械学習を行うことにより生産システム１００内の温度と生産システム１００内に異常が生じる時間間隔との関係性を示す解析情報を生成する。これにより、温度データの変化や稼働時間によって生産システム１００内に異常が生じるか否かの判定基準となる解析情報を生成することができる。また、解析手段１８では、温度センサ７ａによって取得した温度データに代えて又は加えて、湿度センサ７ｂによって取得した湿度データや気圧センサ７ｃによって取得した気圧データを用いるようにしても良い。 The analysis unit 18 uses the temperature data acquired by the temperature sensor 7a and the operation elapsed time acquired by the elapsed time acquisition unit, and the temperature in the production system 100 and the time interval at which an abnormality occurs in the production system 100. Generate analysis information indicating the relationship between Specifically, the analysis unit 18 performs machine learning using the elapsed operation time when the abnormality occurs in the production system 100 and the temperature data at that time, thereby performing the temperature and production in the production system 100. Analysis information indicating a relationship with a time interval at which an abnormality occurs in the system 100 is generated. As a result, it is possible to generate analysis information that is a criterion for determining whether or not an abnormality occurs in the production system 100 due to a change in temperature data or an operation time. Further, the analysis means 18 may use humidity data acquired by the humidity sensor 7b or atmospheric pressure data acquired by the atmospheric pressure sensor 7c instead of or in addition to the temperature data acquired by the temperature sensor 7a.

また、解析手段１８では、例えば、電磁ノイズ検出器８によって取得した電磁ノイズデータと、その電磁ノイズデータの際に生産システム１００内に異常が発生したか否かの情報との関係性を示す解析情報を生成する。これにより、生産システム１００内の電磁ノイズの変化によって、生産システム１００内に異常が生じるか否かの判定基準となる解析情報を生成することができる。また、解析情報では、例えば、振動センサ９によって取得した振動データと、その振動データの際に生産システム１００内に異常が発生したか否かの情報との関係性を示す解析情報を生成する。これにより、生産システム１００内の振動の変化によって、生産システム１００内に異常が生じるか否かの判定基準となる解析情報を生成することができる。更に、解析システム１では、画像データ取得手段６によって生産システム１００内の治具を撮像した画像データを取得し、解析手段１８では、その治具の画像データと、経過時間取得手段によって取得した稼動経過時間とを用いて、時間経過と治具の緩み等の変化の関係性を示す解析情報を生成するようにしても良い。また、更に解析手段１８では、例えば、設備動作データ取得手段によって取得した生産システム１００内の各種設備の動作データ、コントローラ２２やＰＬＣ２３によって取得した設備動作データ取得手段自身の故障等を示す異常データ、ロボットコントローラ２２によって取得したロボット３の動作データ等を用いて、解析情報を生成するようにしても良い。また、このように解析手段１８によって生成されたそれぞれの解析情報は、ＲＡＭ１３等の記憶手段に記憶される。 Further, the analysis unit 18 analyzes, for example, the relationship between the electromagnetic noise data acquired by the electromagnetic noise detector 8 and information regarding whether or not an abnormality has occurred in the production system 100 at the time of the electromagnetic noise data. Generate information. As a result, it is possible to generate analysis information that is a criterion for determining whether or not an abnormality occurs in the production system 100 due to a change in electromagnetic noise in the production system 100. In the analysis information, for example, analysis information indicating the relationship between the vibration data acquired by the vibration sensor 9 and information indicating whether or not an abnormality has occurred in the production system 100 at the time of the vibration data is generated. As a result, it is possible to generate analysis information that is a criterion for determining whether or not an abnormality occurs in the production system 100 due to a change in vibration in the production system 100. Further, the analysis system 1 acquires image data obtained by imaging the jig in the production system 100 by the image data acquisition unit 6, and the analysis unit 18 acquires the image data of the jig and the operation acquired by the elapsed time acquisition unit. You may make it generate | occur | produce the analysis information which shows the relationship between change, such as looseness of time passage and jig | tool, using elapsed time. Further, the analysis unit 18 further includes, for example, operation data of various facilities in the production system 100 acquired by the facility operation data acquisition unit, abnormality data indicating failure of the facility operation data acquisition unit itself acquired by the controller 22 or the PLC 23, Analysis information may be generated using the operation data of the robot 3 acquired by the robot controller 22. Each analysis information generated by the analysis unit 18 in this way is stored in a storage unit such as the RAM 13.

そして、解析システム１では、例えば、解析手段１８によって生成された解析情報のうち、ユーザのニーズの抽出に活用することができそうなワーク２の形状に関する解析情報や時間経過と生産量と生産対象物の形状特性との関係性を示す解析情報等の解析結果を提示手段１５によって提示する（Ｓ１０３）。 In the analysis system 1, for example, out of the analysis information generated by the analysis means 18, analysis information regarding the shape of the work 2 that can be used for extracting the user's needs, time lapse, production amount, and production target An analysis result such as analysis information indicating the relationship with the shape characteristic of the object is presented by the presentation means 15 (S103).

また、解析システム１では、判定手段１９によって、各種のセンサ等によって新たに取得される各種データと、Ｓ１０２で生成した生産システム１００内に異常等の改善すべき事項が生じるか否かの判定基準となる解析情報を用いて、生産システム１００内に異常等の改善すべき事項が生じるか否かを判定する（Ｓ１０４）。本実施形態に係る判定手段１９では、例えば、画像データ取得手段６によって新たに取得される画像データと、解析手段１８によって生成されたワーク２周辺の明るさとロボット３の動作エラーとの関係性を示す解析情報を用いて、ロボット３の動作エラーが生じるか否かを判定する。また、判定手段１９では、温度センサ７ａによって新たに取得される温度データと、経過時間取得手段２０によって新たに取得される生産システム１００の稼動経過時間と、解析手段１８によって生成された生産システム１００内の温度と生産システム１００内に異常が生じる時間間隔との関係性を示す解析情報とを用いて、生産システム１００内に異常が生じるか否かを判定する。 In the analysis system 1, the determination unit 19 determines various data newly acquired by various sensors and the like, and whether or not a matter to be improved such as abnormality occurs in the production system 100 generated in S <b> 102. It is determined whether or not there is a matter to be improved such as abnormality in the production system 100 using the analysis information that becomes (S104). In the determination unit 19 according to the present embodiment, for example, the relationship between the image data newly acquired by the image data acquisition unit 6 and the brightness around the workpiece 2 generated by the analysis unit 18 and the operation error of the robot 3 is calculated. It is determined whether an operation error of the robot 3 occurs using the analysis information shown. In the determination unit 19, the temperature data newly acquired by the temperature sensor 7 a, the operation elapsed time of the production system 100 newly acquired by the elapsed time acquisition unit 20, and the production system 100 generated by the analysis unit 18. Whether or not an abnormality occurs in the production system 100 is determined using analysis information indicating the relationship between the temperature in the system and the time interval at which the abnormality occurs in the production system 100.

また、判定手段１９では、電磁ノイズ検出器８によって新たに取得される電磁ノイズデータと、解析手段１８によって生成された電磁ノイズデータと生産システム１００内の異常発生との関係性を示す解析情報とを用いて、生産システム１００内に異常が生じるか否かを判定する。また、判定手段１９では、振動センサ９によって新たに取得される振動データと、解析手段１８によって生成された振動データと生産システム１００内の異常発生との関係性を示す解析情報とを用いて、生産システム１００内に異常が生じるか否かを判定する。 The determination unit 19 includes electromagnetic noise data newly acquired by the electromagnetic noise detector 8, analysis information indicating the relationship between the electromagnetic noise data generated by the analysis unit 18 and the occurrence of an abnormality in the production system 100. Is used to determine whether an abnormality occurs in the production system 100. Further, the determination unit 19 uses vibration data newly acquired by the vibration sensor 9, analysis data indicating the relationship between the vibration data generated by the analysis unit 18 and the occurrence of abnormality in the production system 100, It is determined whether an abnormality occurs in the production system 100.

そして、解析システム１では、判定手段１９によって生産システム１００内に異常等の改善事項（ロボット３の動作エラーを含む）が生じると判定された場合には、その改善事項等の警告を提示手段１５によって提示する（Ｓ１０５）。これにより、ユーザや管理センター等に、事前に生産システム１００内に改善事項が生じる可能性を知らせることができるので、必要に応じてメンテナンス等を行うことによって、異常が生じることを未然に防いだり、生産システム１００の効率化等を図ることができる。 In the analysis system 1, when it is determined by the determination unit 19 that an improvement item such as an abnormality (including an operation error of the robot 3) occurs in the production system 100, a warning such as the improvement item is presented. (S105). As a result, the user or the management center can be notified in advance of the possibility of improvement matters in the production system 100, so that it is possible to prevent abnormalities from occurring by performing maintenance as necessary. Therefore, the efficiency of the production system 100 can be improved.

このように本発明に係る解析システム１では、生産システム１００内の所望のデータを逐次取得してＲＡＭ１３等の記憶手段に記憶し、この記憶手段に記憶されたそれぞれのデータを用いて、解析手段１８で機械学習を行うことにより、それぞれのデータの関係性を示す解析情報を自動的に生成することができるので、これらの解析情報を活用することによって、生産システム１００内の異常発生を未然に防止したり、ユーザのニーズを抽出したりすることが可能になる。 As described above, in the analysis system 1 according to the present invention, desired data in the production system 100 is sequentially acquired and stored in the storage means such as the RAM 13, and the analysis means is used by using each data stored in the storage means. By performing machine learning at 18, it is possible to automatically generate analysis information indicating the relationship between the respective data. Therefore, by utilizing these analysis information, occurrence of an abnormality in the production system 100 can be prevented. It is possible to prevent or extract user needs.

尚、生産システム１００内の各種の所望のデータは、これらのデータに限定されるものではなく、その他の従来公知のセンサ等を用いて、生産システム１００内に生じる可能性のある改善事項に関連するデータを取得するようにしても良い。また、本実施形態に係る解析システム１では、取得したデータをオンラインで自動的に解析手段１８に送る例を示しているが、これに限定されるものではなく、例えば、取得したデータを記憶手段に所定期間だけ記憶させておいた後に、それらのデータをオフラインで別のコンピュータ等に移行して、別のコンピュータ側で解析情報を生成するように構成しても良い。 The various desired data in the production system 100 are not limited to these data, but may be related to improvements that may occur in the production system 100 using other conventionally known sensors or the like. You may make it acquire the data to perform. Further, in the analysis system 1 according to the present embodiment, an example in which the acquired data is automatically sent to the analysis unit 18 online is shown, but the present invention is not limited to this. For example, the acquired data is stored in the storage unit After the data is stored for a predetermined period, the data may be transferred off-line to another computer or the like, and the analysis information may be generated on the other computer side.

また、本実施形態に係る解析システム１では、図１に示すように、１つの生産システム１００内に設けられており、その生産システム１００内の過去の時系列的に取得した種々のデータを用いて、コンピュータ１０が有する解析手段１８により解析情報を生成する例を示しているが、このような構成に限定されるものではなく、例えば、図３に示すように、解析システム１ａのコンピュータ１０ａを生産システム１００の外部のＷＡＮ上のサーバーとして設けておき、多数の異なるユーザの生産システム１００からそれぞれ時系列的に取得して集めたデータ（ビッグデータ）をコンピュータ１０ａの記憶手段で記憶し、それらのデータを用いて、コンピュータ１０ａの解析手段によって機械学習を行うことにより解析情報を生成し、各生産システム１００にその解析情報等の結果をサービスとして提供できるように構成しても良い。尚、図３では、コンピュータ１０ａが有する各部及び各生産システム１００内の構成については省略して図示している。また、解析システム１ａでは、更に各生産システム１００内のＬＡＮ上にも解析手段１８を有するコンピュータ１０を設けておくことにより、各コンピュータ１０の解析手段１８で生成された解析情報を各生産システム１００の外部のＷＡＮ上のサーバーとして設けられるコンピュータ１０ａへと転送し、それらの解析情報を用いて、コンピュータ１０ａの解析手段によって複合的な解析を行うこともできる。 Further, in the analysis system 1 according to the present embodiment, as shown in FIG. 1, provided in one production system 100, various data acquired in the time series in the production system 100 are used. In this example, the analysis information is generated by the analysis means 18 included in the computer 10, but the present invention is not limited to such a configuration. For example, as shown in FIG. 3, a computer 10a of the analysis system 1a is installed. It is provided as a server on a WAN outside the production system 100, and data (big data) acquired and collected in time series from the production systems 100 of a number of different users are stored in the storage means of the computer 10a. By using machine data, machine analysis is performed by the analysis means of the computer 10a to generate analysis information. It may be configured to provide the results of such the analysis information in Temu 100 as a service. In FIG. 3, the components of the computer 10a and the configuration in each production system 100 are not shown. Further, in the analysis system 1 a, the computer 10 having the analysis unit 18 is also provided on the LAN in each production system 100, so that the analysis information generated by the analysis unit 18 of each computer 10 is transferred to each production system 100. It is also possible to transfer to a computer 10a provided as a server on an external WAN, and use the analysis information to perform complex analysis by the analysis means of the computer 10a.

尚、本発明の実施の形態は上述の形態に限るものではなく、本発明の思想の範囲を逸脱しない範囲で適宜変更することができる。 The embodiment of the present invention is not limited to the above-described embodiment, and can be appropriately changed without departing from the scope of the idea of the present invention.

本発明に係る解析システムは、生産システム内の状況を解析し、生産システムに生じる異常を防止したり、生産システムの改善点やユーザのニーズを抽出したりするための技術として有効に利用することができる。 The analysis system according to the present invention is used effectively as a technique for analyzing a situation in a production system, preventing an abnormality occurring in the production system, and extracting improvements of the production system and user needs. Can do.

１、１ａ解析システム
２ワーク（画像認識する対象物）
３ロボット
４コンベア
６画像データ取得部（画像データ取得手段）
７ａ温度センサ
７ｂ湿度センサ
７ｃ気圧センサ
１１画像メモリ（記憶手段）
１３ＲＡＭ（記憶手段）
１５提示手段
１６入力データ取得手段
１８解析手段
１９判定手段
２０経過時間取得手段
２２ロボットコントローラ
２３ＰＬＣ（プログラマブルコントローラ）
１００生産システム 1, 1a Analysis system 2 Workpiece (object to be recognized)
3 Robot 4 Conveyor 6 Image data acquisition unit (image data acquisition means)
7a Temperature sensor 7b Humidity sensor 7c Pressure sensor 11 Image memory (storage means)
13 RAM (storage means)
DESCRIPTION OF SYMBOLS 15 Presentation means 16 Input data acquisition means 18 Analysis means 19 Determination means 20 Elapsed time acquisition means 22 Robot controller 23 PLC (programmable controller)
100 production system

Claims

An analysis system for analyzing a situation in a production system having a robot that performs an operation on an object for image recognition,
Data acquisition means for sequentially acquiring desired data in one or a plurality of production systems in time series;
Storage means for storing the data acquired by the data acquisition means;
An analysis system comprising: analysis means for generating analysis information by performing machine learning using the data stored in the storage means.

Using the analysis information generated by the analysis means, determination means for determining whether or not an improvement item occurs in the production system;
The analysis system according to claim 1, further comprising: a presentation unit that presents the improvement item when the determination unit determines that the improvement item is generated in the production system.

The data acquisition means includes image data acquisition means for capturing the image recognition target and acquiring image data,
The storage means stores the image data acquired by the image data acquisition means,
The analysis system according to claim 1, wherein the analysis unit generates the analysis information using the image data stored in the storage unit.

The data acquisition means includes temperature data acquisition means for acquiring temperature data in the production system, elapsed time acquisition means for acquiring the operation elapsed time of the system, humidity data acquisition means for acquiring humidity data in the production system, Pressure data acquisition means for acquiring pressure data in the production system, robot operation data acquisition means for acquiring operation data of the robot in the production system, equipment for acquiring operation data of each facility provided in the production system Operation data acquisition means, having at least one of abnormal data acquisition means for acquiring abnormal data in the production system,
The storage means includes the temperature data acquired by the temperature data acquisition means, the operating elapsed time acquired by the elapsed time acquisition means, the humidity data acquired by the humidity data acquisition means, and the atmospheric pressure data acquisition means. The atmospheric pressure data acquired by the above, the robot operation data acquired by the robot operation data acquisition means, the operation data of each equipment acquired by the equipment operation data acquisition means, and acquired by the abnormal data acquisition means Storing at least one of the abnormal data;
The analysis means includes at least one of the temperature data, the elapsed operation time, the humidity data, the atmospheric pressure data, the operation data of the robot, the operation data of each facility, and the abnormality data stored in the storage means. The analysis system according to claim 1, wherein the analysis information is generated.