本記事でできること

画像を読み込んで画面に表示します。

想定シーン

ロボットをビジュアルフィードバック制御する

カメラを使ったロボットアームの制御方法を、ビジュアルフィードバック制御といいます。ここでは、ビジュアルフィードバック制御を使った自動化システムを開発する際に必要となる画像認識プログラムをまとめています。

撮影した画像を読み込む

画像認識プログラムを実装する際、いきなりカメラからのライブ映像を処理するよりも、代表的な静止画に対して画像認識プログラムを作成してテストするほうが効率的です。ここでは、事前に用意しておいた画像を画面に出すだけのプログラムを掲載します。

実行環境

OS：Ubuntu 22.04 LTS
言語：C++
クルーボ：v5.1.0

クルーボについて

ロボットアプリケーション開発には、株式会社チトセロボティクスのロボット制御ソフトウェア「クルーボ」を使用します。本記事のプログラムは、クルーボがインストールされた制御コンピュータ上で動作します。

クルーボの製品サイト：https://chitose-robotics.com/product

プログラム抜粋

cv::Mat load_image(const std::string file_path) {
    cv::Mat loaded_image = cv::imread(file_path, 1);
    if (loaded_image.empty()) {
        throw std::runtime_error("画像を正常に読み込めませんでした。");
    }
    return loaded_image;
}

全体プログラム

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

cv::Mat load_image(const std::string file_path) {
    cv::Mat loaded_image = cv::imread(file_path, 1);
    if (loaded_image.empty()) {
        throw std::runtime_error("画像を正常に読み込めませんでした。");
    }
    return loaded_image;
}

int main(void) {
    std::string file_path = "../data/fuji.jpg";
    const cv::Mat loaded_image = load_image(file_path);

    cv::imshow("window", loaded_image);
    cv::waitKey(0);
}

おわりに

人手作業をロボットアームで自動化するために、カメラを使ったロボット制御＝ビジュアルフィードバック制御が大切です。
ロボット制御用の画像認識でも中身のひとつひとつはシンプルなので、要素に分解して解説していきたいと思います。