JP2003208599A - 物体認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 画像から物体認識し、開閉手段等の動作時の
危険を避ける。 【解決手段】 駆動部を有する開閉手段２と、開閉手段
２の近傍を撮影する画像入力手段１と、開閉手段２の近
傍を照明する照明手段３と、照明手段３を制御する照明
制御手段４と、画像入力手段１から入力された画像の照
度変化を補正する照度補正手段５と、照度補正手段５か
ら入力された画像中から開閉手段２の近傍に存在する物
体を認識する物体認識手段６と、物体認識手段６の出力
にもとづき開閉手段２の駆動部を制御する駆動部制御手
段７とからなる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像により物体の
認識を行う物体認識装置に関するものである。また、シ
ャッター、自動ドア等の開閉装置を制御する自動開閉装
置の物体認識装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、この種の物体認識装置は、自動開
閉装置に応用したもので開閉装置の近傍に存在する物体
を画像で抽出し、開閉装置を制御する方式をとってい
た。この自動開閉装置は、背景画像と現画像の差分をと
り、その差を物体であると認識し開閉装置を制御するも
のや、前画像と現画像の差分をとり物体の動きを検出
し、開閉装置の障害になる場所に存在するかを識別して
開閉装置を制御するものであった。

【０００３】この種の物体認識装置における、画像認識
により物体の有無を検出する手段には特開平５−１４１
１４８号公報、特開平５−２５６０６５号公報に示すよ
うな自動開閉装置に応用した物体の認識手段がある。

【０００４】図２９に特開平５−１４１１４８号公報に
おける自動開閉装置の構成図を示す。画像入力手段１か
ら入力された背景画像を背景画像メモリ４４に記憶し、
現画像を現画像メモリ４５に記憶し、照明手段３で点灯
したときの画像を照明画像メモリ４６に記憶する。現在
の画像と背景画像の差分２値化画像を現画像差分２値化
手段４７で演算し、照明が点灯しているときの現在の画
像と背景画像の差分２値化画像を照明画像差分２値化手
段４８で演算し、更に、現画像差分２値化手段４７と照
明画像差分２値化手段４８との差分を立体認識手段４９
の面積差分部５０で演算し、面積差を形状判定部５１で
行う。形状判定部５１からの出力により異常判定を異常
判定手段５２で行い、異常判定手段５２の出力により駆
動部制御手段５３を介して駆動部５４を駆動し、開閉手
段のオンオフ動作を行う。５６はメモリ制御手段であ
る。

【０００５】物体が存在すると現画像差分２値化手段４
７で物体部分が抽出される。また、照明を点灯したとき
の照明画像差分２値化手段からは影を含んだ物体が抽出
される。従って、物体が立体物であれば照明画像差分２
値化手段４８と現画像差分２値化手段４７の差分を面積
差分部５０で求めることにより影の部分が差として存在
し、立体物があることがわかる。

【０００６】この方法は立体物識別を照明によって出来
た影を抽出するために照明のない場合の物体との比較を
する方法であるが背景が完全な状況で保存され、現在の
画像も環境変化がない場合に適用するものである。

【０００７】また、文献「システム制御情報学会誌第３
８巻第１号（１９９４）」に示すように３次元画像の計
測方法として照度差ステレオやモアレ、テクスチャ投
影、また、光投影法、空間コード化等の方式が提案され
ているが、これらは一定の環境条件で如何に正確に３次
元を再現するかという物体の認識が行われていた。

【０００８】

【特許文献１】特開平５−１４１１４８号公報

【特許文献２】特開平５−２５６０６５号公報

【非特許文献１】システム制御情報学会誌、第３８巻、
第１号、１９９４年

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら従来の方
法では、例えば、特開平５−１４１１４８号公報の発明
では背景の変化があれば影の抽出ができないという課題
があった。

【００１０】通常、屋外に設置した場合に、天候の変化
により開閉装置の付近の明るさが変化した場合に、明る
さの変化を物体そのものや物体の動きと判断して誤動作
する場合があった。また、屋内に設置した場合にも、外
部からの照明の変化などによる明るさの変化により、誤
動作する場合があった。

【００１１】本発明は上記課題を解決し、認識すべき物
体の近傍の明るさの変化程度に応じて物体の存在の有無
を判定することを第1の目的としている。

【００１２】第2の目的は物体の有無の判定のためにデ
ータを蓄積することによりデータ分布の精度を上げるこ
とにある。

【００１３】第3の目的は物体の有無の判定にデータの
蓄積回数に応じて判定基準を変更することにより誤動作
の少ない判定することにある。

【００１４】第4の目的は物体の有無の判定に予め決め
られた正常時のデータとの違いによる判定基準を用いる
ことにより誤動作の少ない判定することにある。

【００１５】第5の目的は物体の有無の判定に物体の端
部特徴を見いだして誤動作の少ない判定することにあ
る。

【００１６】第6の目的は立体物の有無の判定に立体物
の端部特徴を見いだして誤動作の少ない判定することに
ある。

【００１７】第７の目的は物体の有無の判定のためにデ
ータを蓄積することによりエッジ検出の精度を上げるこ
とにある。

【００１８】第８の目的は物体の端部特徴をエッジのピ
ーク値の程度に応じて誤動作の少ない判定することにあ
る。

【００１９】第９の目的は物体の端部特徴を正常時のデ
ータとの違いによる判定基準を用いることにより誤動作
の少ない判定することにある。

【００２０】第１０の目的は物体の検出を不可視領域で
行うことにより人に気づかせないようにすることにあ
る。

【００２１】

【課題を解決するための手段】本発明は上記第１の目的
を解決するために、第１の解決手段として、照明手段
と、照明手段の反射光を受光する画像入力手段と、照明
手段の照明を制御する照明制御手段と、照明制御手段で
異なった照明状態に制御された時の画像間の差分信号を
蓄積する信号蓄積手段と、信号蓄積手段で蓄積されたデ
ータ分布から物体の有無を検出する分布変化検出手段を
有する構成としてある。

【００２２】次に、異なった位置にある２つの照明手段
を個々に点灯したときに得られた分布変化検出手段で得
られた２つのデータを比較する第１比較手段と、第１比
較手段で比較した前記２つのデータが異なっていること
を検出して立体物を判定する第１立体物判定手段を第１
の構成に付加した第２の構成としてある。

【００２３】また、信号蓄積手段は画像メモリ１と、画
像メモリ２と、画像メモリ１と画像メモリ２の差分演算
を行う差分演算部と、差分演算部で演算した信号を蓄積
する蓄積メモリと、蓄積メモリに蓄積した信号レベルを
判定する蓄積状態判定部と、蓄積メモリに蓄積した回数
を制御する蓄積制御部とを第３の構成としてある。

【００２４】分布変化検出手段は信号蓄積手段で蓄積し
たデータの蓄積回数に応じて設けてある第１閾値設定部
と、第１閾値設定部で設定した第１閾値以上の値のデー
タを検出する第１物体判定部とを付加した第４の構成と
してある。

【００２５】分布変化検出手段は正常時に信号蓄積手段
で蓄積したデータ分布と検出時の信号蓄積手段で蓄積さ
れたデータ分布との比較をする分布比較手段と、分布比
較手段で設けてある第２閾値以上の値のデータを検出す
る第２物体判定部とを第１の構成に付加した第５の構成
としてある。

【００２６】また、照明手段と、照明手段の反射光を受
光する画像入力手段と、照明手段の照明を制御する照明
制御手段と、照明制御手段で異なった照明状態に制御さ
れた時の画像間の差分信号を蓄積する信号蓄積手段と、
信号蓄積手段で蓄積されたデータ分布の微分値を演算す
る微分演算手段と、微分演算手段で演算されたデータか
ら物体の有無を検出するエッジ変化検出手段を有する第
６の構成としてある。

【００２７】異なった位置にある２つの照明手段を個々
に点灯したときに得られた分布微分演算手段で得られた
２つのデータを比較する第２比較手段と、第２比較手段
で比較した２つのデータが異なっていることを検出して
立体物を判定する第２立体物判定手段を第６の構成に付
加した第７の構成としてある。

【００２８】信号蓄積手段は画像メモリ１と、画像メモ
リ２と、画像メモリ１と画像メモリ２の差分演算を行う
差分演算部と、差分演算部で演算した信号を蓄積する蓄
積メモリと、蓄積メモリに蓄積した信号レベルを判定す
る蓄積状態判定部と、蓄積メモリに蓄積した回数を制御
する蓄積制御部とを第６の構成に付加した第８の構成と
してある。

【００２９】エッジ変化検出手段は微分演算手段で演算
したデータのピークを検出するピーク検出部と、ピーク
検出部で検出されたピーク値が第３閾値以上の値のデー
タを検出する第３物体判定部とを第６の構成に付加した
第９の構成としてある。

【００３０】エッジ変化検出手段は正常時に微分演算手
段で演算されたデータと検出時に微分演算手段で演算さ
れたデータとを比較するピーク比較部と、ピーク比較部
で設けてある第４閾値以上の値のデータを検出する第４
物体判定部とを第６の構成に付加した第１０の構成とし
てある。

【００３１】照明手段と画像入力手段を不可視領域で用
いた構成を第１から１０の構成に付加した第１１の構成
としてある。

【００３２】

【作用】本発明は第１の構成により、照明制御手段で異
なった状態に照明手段を制御し、これら異なった状態を
画像入力手段で撮像した画像間の差分信号を信号蓄積手
段で蓄積し、信号蓄積手段で蓄積されたデータ分布から
分布変化検出手段により物体の有無を検出する。

【００３３】第２の構成により、異なった位置にある２
つの照明手段を個々に点灯したときに得られた分布変化
検出手段で得られた２つのデータを第１比較手段で比較
し、第１比較手段で比較した２つのデータが異なってい
ることを第１立体物判定手段で判定する。

【００３４】第３の構成により、信号蓄積手段では画像
メモリ１と画像メモリ２の差分演算を差分演算部で行
い、差分演算部で演算した信号を蓄積メモリに蓄積し、
蓄積メモリに蓄積した信号レベルを蓄積状態判定部で判
定し、蓄積メモリに蓄積した回数を蓄積制御部でカウン
トするか蓄積制御部で予め設定した回数まで蓄積するよ
うに制御し、分布変化検出手段のデータとする。

【００３５】第４の構成により分布変化検出手段では信
号蓄積手段で蓄積したデータの蓄積回数に応じて設けて
ある第１閾値設定部の閾値以上の値のデータを第１物体
判定部で検出して物体の有無を判断する。

【００３６】第５の構成により分布変化検出手段では正
常時に信号蓄積手段で蓄積したデータ分布と検出時の信
号蓄積手段で蓄積されたデータ分布との比較を分布比較
手段で行い、分布比較手段で設けてある第２閾値以上の
値のデータを第２物体判定部で検出して物体の有無を判
断する。

【００３７】第６の構成により、照明制御手段で異なっ
た状態に照明手段を制御し、これら異なった状態を画像
入力手段で撮像した画像間の差分信号を信号蓄積手段で
蓄積し、信号蓄積手段で蓄積されたデータ分布の微分値
を微分演算手段で演算し、微分演算手段で演算されたデ
ータから物体の有無をエッジ変化検出手段でエッジの変
化を検出し、物体の有無の判断を行う。

【００３８】第７の構成により、異なった位置にある２
つの照明手段を個々に点灯したときに得られた分布微分
演算手段で得られた２つのデータを第２比較手段で比較
し、第２比較手段で比較した２つのデータが異なってい
ることを第２立体物判定手段で判定する。

【００３９】第１５の構成により、信号蓄積手段では画
像メモリ１と画像メモリ２の差分演算を差分演算部で行
い、差分演算部で演算した信号を蓄積メモリに蓄積し、
蓄積メモリに蓄積した信号レベルを蓄積状態判定部で判
定し、蓄積メモリに蓄積した回数を蓄積制御部でカウン
トするか蓄積制御部で予め設定した回数まで蓄積するよ
うに制御し、エッジ変化検出手段のデータとする。

【００４０】第８の構成により、信号蓄積手段では画像
メモリ１と画像メモリ２の差分演算を差分演算部で行
い、差分演算部で演算した信号を蓄積メモリに蓄積し、
蓄積メモリに蓄積した信号レベルを蓄積状態判定部で判
定し、蓄積メモリに蓄積した回数を蓄積制御部でカウン
トするか蓄積制御部で予め設定した回数まで蓄積するよ
うに制御し、エッジ変化検出手段のデータとする。

【００４１】第９の構成により、エッジ変化検出手段で
は微分演算手段で演算したデータのピークを検出ピーク
検出部で検出し、ピーク検出部で検出されたピーク値が
第３閾値以上の値かどうかをを第３物体判定部で判定す
る。

【００４２】第１０の構成により、エッジ変化検出手段
では正常時に微分演算手段で演算されたデータと検出時
に微分演算手段で演算されたデータとをピーク比較部で
比較し、ピーク比較部で設けてある第４閾値以上の値か
どうかを第４物体判定部で判定する。

【００４３】第１１の構成により照明手段と画像入力手
段を不可視領域で用いることにより目に見えないところ
での物体の認識を行うことができる。

【００４４】

【実施例】以下本発明の実施例を図面を参照して説明す
る。

【００４５】本第１の実施例では、第１の構成として自
動開閉装置として、シャッターに応用した例について説
明する。

【００４６】図１に示すように、画像入力手段１は開閉
手段２の近傍を撮影している。本実施例では、画像入力
手段１として自動開閉装置上方から下方に向けて設置し
たＣＣＤカメラを使用している。

【００４７】照明手段３は開閉手段２の近傍を照らして
いる。本実施例では、自動開閉装置上方から下方に向け
て設置され、照明制御手段４により点灯、消灯が制御さ
れている。

【００４８】照度補正手段５は画像入力手段１の撮影し
た画像を入力し、開閉手段２の近傍の照度を補正した画
像を出力する。

【００４９】物体認識手段６は照度補正手段５の出力し
た画像中から開閉手段２の近傍の物体を認識し駆動部制
御手段７に出力する。

【００５０】駆動部制御手段７は物体認識手段６の出力
にもとづいて、開閉手段２の駆動部を制御する。

【００５１】照度補正手段５は第３の構成として照明消
灯時の画像を記憶する消灯時画像記憶手段８ａ、照明点
灯時の画像を記憶する点灯時画像記憶手段８ｂ、照度測
定手段９、画像差分手段１０、蓄積回数決定手段１１、
差分画像蓄積手段１２から構成されている。

【００５２】物体認識手段６は初期画像記憶手段１３、
現画像記憶手段１４、画像比較手段１５から構成されて
いる。

【００５３】次に、上記構成において動作について説明
する。

【００５４】まず、自動開閉装置の設置時の初期設定の
動作について説明する。

【００５５】電源が投入されると、画像入力手段１は開
閉手段２の近傍の画像を撮影する。撮影された画像は照
度補正手段５に送られる。

【００５６】照度補正手段５は入力された画像を物体認
識手段６が認識するために最適な照度に補正し、物体認
識手段６に出力する。

【００５７】入力された画像は初期画像として初期画像
記憶手段１３に記憶され、初期設定が終わる。

【００５８】次に使用時の動作について説明する。

【００５９】電源が投入されると、画像入力手段１は開
閉手段２の近傍の画像を撮影する。撮影された画像は照
度補正手段５に送られる。

【００６０】照度補正手段５は入力された画像を物体認
識手段６が認識するために最適な照度に補正し、物体認
識手段６に出力する。

【００６１】入力された画像は現画像として現画像記憶
手段１４に記憶される。

【００６２】画像比較手段１５は初期設定時に初期画像
記憶手段１３に記憶された初期画像と現画像記憶手段１
４に記憶した現画像とを比較し、両者に差があると認め
れば開閉手段２の近傍に物体が存在すると判断し、両者
に差が認められなければ物体が存在しないと判断して、
その結果を駆動部制御手段７に出力する。

【００６３】駆動部制御手段７は物体認識手段６からの
信号にもとづき、開閉手段２の近傍に物体が存在する時
は開閉手段２の駆動部に停止信号を伝達し、物体が存在
しない場合は開閉手段２の駆動部に運転信号を伝達す
る。

【００６４】設置場所の違い、気候条件の変化、周囲の
照明の状態などにより、開閉手段２の近傍の照度は変化
する。画像認識を精度良く行なうためには、照明条件を
一定に保つ必要があるが、画像入力手段１は周囲の環境
の変化に応じてさまざまな照度の画像を入力している。
例えば、屋外に設置した場合には、昼と夜とでは、ま
た、天候の変化により太陽光に直接照らされている時と
曇り空の時とでは、照度に大きな違いがある。本発明
は、照度の違いを吸収して一定の範囲の照明条件のもと
で物体の存在を判断するために照度補正手段５を設けて
いる。

【００６５】周囲が暗い場合は、照明手段３により照明
され一定の範囲の照度の画像が得られるが、例えば、太
陽光に照らされている場合などは、照明手段３による光
と太陽光の両方に照らされた画像が入力されるため、一
定の照度の画像を得ることができない。しかし、照明を
点灯した場合と消灯した場合の画像を比較しその違いか
ら照明のみによる情報を抽出し、一定の範囲の照明条件
の元で撮影したものに相当する画像を作ることができ
る。

【００６６】図３、図４、図５、図６は開閉手段２の近
傍に箱をおいて撮影した場合の画像データである。開閉
装置の照明手段３は図の右側から、外部の照明は図の左
側からそれぞれ照らしているものとする。

【００６７】外部に照明がない場合に、開閉装置の照明
を消灯して撮影した画像である図３中の直線１で示され
た部分の輝度データを図７に、開閉装置の照明を点灯し
て撮影した画像である図４中の直線２で示された部分の
輝度データを図８に、図８のデータと図７のデータの差
分データを図９に示す。

【００６８】また、外部に照明がある場合に、開閉装置
の照明を消灯して撮影した画像である図５中の直線３で
示された部分の輝度データを図１０に、開閉装置の照明
を点灯して撮影した画像である図６中の直線４で示され
た部分の輝度データを図１１に、図１１のデータと図１
０のデータの差分データを図１２に示す。

【００６９】外部に照明のない場合には、差分データは
照明を点灯して撮影した画像のデータとほぼ同一であ
り、外部からの影響を受けていないことがわかる。一
方、外部に別の照明がある場合には、照明をつけて撮影
したデータから照明を消して撮影したデータ、すなわち
図１１のデータから図１０のデータを引くことにより、
外部の照明の影響を除いたデータ図１２が得られる。同
様の処理を繰り返して、差分により得られたデータの加
算を繰り返すと、図９とほぼ同一のデータを得ることが
でき、外部の照明の影響のない画像を得ることができ
る。

【００７０】照度補正手段５の動きを説明する。

【００７１】照度補正手段５からの信号により、照明制
御手段４は照明手段３を消灯させ、画像入力手段１は開
閉手段２の近傍を撮影する。画像入力手段１から入力さ
れた画像は消灯時画像記憶手段８ａに記憶される。

【００７２】次に、照度補正手段５からの信号により、
照明制御手段４は照明手段３を点灯させ、画像入力手段
１は開閉手段２の近傍を撮影する。画像入力手段１から
入力された画像は点灯時画像記憶手段８ｂに記憶され
る。

【００７３】照度測定手段９は消灯時画像記憶手段８
ａ、点灯時画像記憶手段８ｂに記憶された画像の輝度情
報からそれぞれ開閉手段２の近傍の照度を測定する。

【００７４】画像差分手段１０は消灯時画像記憶手段８
ａ、点灯時画像記憶手段８ｂに記憶された画像の差分を
求め、差分画像蓄積手段１２に出力する。

【００７５】蓄積回数決定手段１１は照度測定手段９が
測定した２つの照度情報にもとづき、２つの照度情報の
差が大きい時には、差分画像データの蓄積回数を減ら
し、２つの照度情報の差が小さい時には差分画像データ
の蓄積回数を増やし、決定した蓄積回数を、差分画像蓄
積手段１２に出力する。

【００７６】差分画像蓄積手段１２は蓄積回数決定手段
１１が決定した蓄積回数にもとづき、画像差分手段１０
からの差分画像を加算記憶する。

【００７７】以上のように本実施例によれば、周囲の照
明条件の違いを除いた画像データを作り画像認識を行な
うために、照明条件の変化による誤動作のない安全なシ
ャッターを実現できる。

【００７８】次に、本第２の実施例では、第２の構成と
して自動開閉装置として、シャッターに応用した例につ
いて説明する。

【００７９】図２に示すように、第１の実施例と同様で
あるが、特定背景手段１６を有している点が異なる。本
実施例ではシャッター下方の床面に描かれた一定の幅の
直線である。

【００８０】また、物体認識手段６は照度補正手段５の
出力した画像中から特定背景手段１６を検出し、特定背
景手段１６上の物体を認識し駆動部制御手段７に出力す
る点が第１の実施例と異なる。

【００８１】物体認識手段６は画像情報抽出手段１７、
初期画像記憶手段１３、現画像記憶手段１４、画像比較
手段１５から構成されている。

【００８２】初期設定時に、照度補正手段５から物体認
識手段６に画像が入力されると、画像情報抽出手段１７
は入力された画像中から特定背景手段１６により与えら
れた特徴として、床面に描かれた直線の画像中における
長さ、幅、面積を抽出し、初期画像情報として初期画像
記憶手段１３に記憶する。

【００８３】使用時には、照度補正手段５から物体認識
手段６に画像が入力されると、画像情報抽出手段１７は
入力された画像中から特定背景手段１６により与えられ
た特徴として、床面に描かれた直線の画像中における長
さ、幅、面積を抽出し、現画像情報として現画像記憶手
段１４に記憶する。

【００８４】画像比較手段１５は初期設定時に初期画像
記憶手段１３に記憶された初期画像と現画像記憶手段１
４に記憶した現画像とを比較し、両者に差があると認め
れば特定背景手段１６上に物体が存在すると判断し、両
者に差が認められなければ特定背景手段１６上に物体が
存在しないと判断して、その結果を駆動部制御手段７に
出力する。

【００８５】以上のように本実施例によれば、初期設定
時に記憶した画像中の特定背景手段により与えられた特
徴と現画像中の特定背景手段により与えられた特徴とを
比較することにより間接的に物体を認識するため、物体
の形状や種類にかかわらず安定して物体を認識すること
ができ、シャッター近傍の物体の認識の精度をあげるこ
とができる。

【００８６】第３の構成における第３の実施例は第１の
構成に示した照度補正手段５の構成で説明してある。

【００８７】次に、本発明の第４の構成における実施例
を図面を参照しながら説明する。第４の実施例では図１
３に示すように、１は照明手段３の反射光を受光する画
像入力手段、４は照明手段３の照明を制御する照明制御
手段、１７は照明制御手段４で異なった照明状態に制御
された時の画像間の差分信号を蓄積する信号蓄積手段、
１８は信号蓄積手段１７で蓄積されたデータ分布から物
体の有無を検出する分布変化検出手段である。

【００８８】また、信号蓄積手段１７は第８の構成とし
て画像メモリ１（１９）と、画像メモリ２（２０）と、
画像メモリ１（１９）と画像メモリ２（２０）の差分演
算を行う差分演算部２１と、差分演算部２１で演算した
信号を蓄積する蓄積メモリ２２と、蓄積メモリ２２の蓄
積状態を判定する蓄積状態判定部２３と、蓄積した回数
をカウントするまたは蓄積した回数を制御する蓄積制御
部２４とからなっている。

【００８９】そして、分布変化検出手段１８第９の構成
としては信号蓄積手段１７で蓄積したデータの蓄積回数
に応じて設けてある第１閾値設定部２５と、第１閾値設
定部２５で設定した第１閾値以上の値のデータを検出す
る第１物体判定部２６とからなっている。

【００９０】次に、この第４の実施例の構成における動
作を説明する。

【００９１】図１４はこの物体認識動作に入るときのフ
ローチャートである。照明制御手段４により照明手段３
をオフした状態をステップ１０１でつくり画像入力手段
１によりステップ１０２にて信号蓄積手段１７の画像メ
モリ１（１９）に照明をオフさせた状態の画像（以下オ
フ画像という）を記憶させる。次に、照明制御手段４に
より照明手段３をオンした状態をステップ１０３でつく
り画像入力手段１によりステップ１０４にて信号蓄積手
段１７の画像メモリ２（２０）に照明をオンさせた状態
の画像（以下オン画像という）を記憶させる。

【００９２】ステップ１０５では画像メモリ１（１９）
と画像メモリ２（２０）の差分演算を差分演算部２１で
行い、ステップ１０６で蓄積メモリ２２に演算結果を記
憶させる。ステップ１０７で蓄積回数制御部１１で蓄積
回数をカウントすると共に所定以上の蓄積をしていない
かどうかをチェックする。所定以上の蓄積が有った場合
はステップ１０９へ進む。所定未満の蓄積回数の場合は
ステップ１０８へ進む。ステップ１０８では蓄積メモリ
２２に記憶した画像データのピーク値を蓄積状態判定部
２３で判定する。ピーク値が所定の値以下の場合はステ
ップ１０１へ進み再び照明をオフした状態にして画像入
力手段にて画像入力を行う。

【００９３】ここで実際のデータと共に図１５を用いて
説明する。上記の蓄積したデータを表したのが図１５の
（ａ）に示す物体の置かれていない場合のグラフであ
る。このグラフは横軸を位置、縦軸を輝度差（２５６諧
調）を示している。照明手段３ａ、３ｂ（☆印）を左右
に配置し、中央に画像入力手段１（◎）を配置してある
ので、グラフ上に重ねて示してある。左側の位置に照明
手段３ａを置いてあるため（☆印）左側が少し高い値を
示している。線ａ、線ｂ、線ｃ、線ｄ、線ｅ、線ｆは蓄
積するために画像メモリ１（１９）と画像メモリ（７）
の画像輝度差を足し合わせていき、蓄積回数６回でデー
タの蓄積を完了した様子を示している。

【００９４】蓄積回数の設定は、例えば最高値が２００
／２５５を越えたところで完了するという方法や、平均
値が１８０／２５５を越えたところで完了する方法等各
種ある。従って予め蓄積回数を明るさに応じて決め手お
く場合や前述したデータの上限値等によって決める場合
がある。図１５（ｂ）は同じく物体の無い場合である。
そして、照明手段３ｂが右側に置かれた場合を示してい
る。

【００９５】すべてのデータが蓄積されるとステップ１
０９で分布変化検出手段１８の第１物体判定部１４で物
体の有無の判定が行われる。即ち、蓄積されたデータは
照明のあるときと無いときの差の光信号であるため何回
かの蓄積で、例えば床面から反射した光がある一定レベ
ルの光信号として抽出される。例えば、物体Ｏｂが床面
に置かれ、照明手段３ａがその物体Ｏｂの影をつくるよ
うになっている場合には影の部分は照明による反射がな
いため画像入力手段１には光が入ってこないことになる
（実際にはいろいろなところから反射した減衰した光が
画像入力手段１に入ってくる。）。

【００９６】従って、物体Ｏｂの無い場合にはこの様な
影がないため、蓄積されたデータはすべての場所で第１
閾値Ｔ以上になり、ステップ１１０へ進み、物体無しと
して物体認識を完了する。

【００９７】さて、物体Ｏｂがある場合について図１５
（ｃ）と共に説明する。図１５（ｃ）のグラフは横軸を
位置、縦軸を輝度差（２５６諧調）を示している。照明
手段３ａ、３ｂ（☆印）を左右に配置し、中央に画像入
力手段１（◎）を配置してあるので、グラフ上に重ねて
示してある。左側の位置に照明手段３ａを置いてあるた
め（☆印）左側が少し高い値を示している。線ｆは蓄積
が完了したときのデータを示している。図１５（ｄ）は
同じく物体Ｏｂのある場合である。

【００９８】ここで、図１５（ｃ）では真ん中より少し
右側に物体Ｏｂが置かれている。照明手段３ａがその物
体Ｏｂの影をつくるようになっている。影の部分は照明
による反射がないので画像入力手段１には光が入ってこ
ないことになる（実際にはいろいろなところから反射し
た減衰した光が画像入力手段１に入ってくる。）。

【００９９】従って、図１５（ｃ）に示すように物体Ｏ
ｂのある場合には影により、蓄積されたデータは影の部
分に相当する位置が信号として低くなっている。そのた
めすべての場所で第１閾値Ｔ以上にならないため、ステ
ップ１１１へ進み、物体ありとして物体認識を完了す
る。

【０１００】図１５（ｄ）は同じく物体のある場合であ
る。そして、照明手段３ｂが右側に置かれた場合を示し
ている。

【０１０１】以上述べた構成は第４の構成と、信号蓄積
手段を第８の構成にした場合と、分布変化検出手段を第
９の構成にした場合についてであるが、信号蓄積手段１
７、分布変化検出手段１８は他の方法を用いても同じ機
能を果たす場合には第１の目的である物体の有無の判別
を行うことができる。

【０１０２】この第４の構成で照明制御手段４により照
明手段３はオン、オフの動作を行っているが、照度差を
作り出すことが目的であるため、照明手段３の寿命の延
長その他の目的のためオフ状態をやめて弱状態の照明を
行い、強弱により照度差の違いを作り出す方法を採用し
ても差し支えない。

【０１０３】本発明の第５の実施例を図面を参照しなが
ら説明する。図１６に示すように第５の実施例は第４の
構成に照明手段３として照明手段３ａと照明手段３ｂの
二つを設け異なった位置に設置してある。また、２つの
分布変化検出手段１８の信号を比較する第１比較手段２
７と、第１比較手段２７で比較した二つのデータが異な
っていることを検出して立体物か否かを判定する第１立
体物判定手段２８を付加してある。

【０１０４】次に、この第５の実施例の構成における動
作を説明する。

【０１０５】図１５（ｃ）において真ん中より少し右側
に物体Ｏｂが置かれている。照明手段３ａがその物体Ｏ
ｂの影をつくるようになっている。影の部分は照明によ
る反射がないので画像入力手段１には光が入ってこない
ことになる（実際にはいろいろなところから反射した減
衰した光が画像入力手段１に入ってくる。）。

【０１０６】従って、図１５（ｃ）に示すように物体Ｏ
ｂのある場合には影により、蓄積されたデータは影の部
分に相当する位置が信号として低くなっている。そのた
めすべての場所で第１閾値Ｔ以上にならない。これより
第１閾値Ｔ未満の場所がわかり、その幅から高さと推定
される値が測定される。この時点では幅は高さに相当す
る値として推定されるが、単純に反射率の低い紙のよう
なものが置かれたか高さのある物体で影によってできた
輝度差の少ない部分かの特定は出来ない。

【０１０７】次に図１５（ｄ）において同様に、照明手
段３ａがその物体Ｏｂの影をつくるようになっている。
影の部分は照明による反射がないので画像入力手段１に
は光が入ってこないことになる（実際にはいろいろなと
ころから反射した減衰した光が画像入力手段１に入って
くる。）。

【０１０８】従って、図１５（ｄ）に示すように物体Ｏ
ｂのある場合には影により、蓄積されたデータは影の部
分に相当する位置が信号として低くなっている。そのた
めすべての場所で第１閾値Ｔ以上にならない。これより
第１閾値Ｔ未満の場所がわかり、その幅から高さと推定
される値が測定される。

【０１０９】この左右の輝度差の少ない部分即ち、閾値
Ｔ未満の位置データを第１比較手段２７で比較し、異な
った位置に存在するか否かを第１立体物判定手段２８で
判定し、異なった位置にある場合には物体Ｏｂは立体物
として判定する。

【０１１０】本発明の第６の実施例を図面を参照しなが
ら説明する。図１７に示すように第６の実施例は第４の
構成に開閉手段２と、開閉手段２を駆動する駆動部２９
と、駆動部２９を制御する駆動部制御手段１７とを付加
してある。

【０１１１】次に、この第６の実施例の構成における動
作を説明する。

【０１１２】第４の構成での動作で説明したように分布
変化検出手段１８で輝度差分布データが第１閾値Ｔ未満
であれば物体が存在する。画像入力手段１の撮像領域を
開閉手段２の端部が閉状態に相当する部分に設定し、開
閉手段２の開閉動作を妨げる位置に物体が存在する場合
には先ほど判定した物体を押しつぶさないため駆動制御
手段３０を介して駆動部２９を停止状態にする。一方、
分布変化検出手段１８で輝度差分布データが第１閾値Ｔ
以上であれば物体が存在しない。そのときは駆動制御手
段３０を介して駆動部２９を駆動させて開閉手段を動作
させる。

【０１１３】この様にする事により、シャッター等の開
閉手段の下に物体が置かれている場合でも安全な動作を
行うことが出来る。

【０１１４】本発明の第７の実施例を図面を参照しなが
ら説明する。図１８に示すように第７の実施例は第５の
構成に開閉手段２と、開閉手段２を駆動する駆動部２９
と、駆動部２９を制御する駆動制御手段３０とを付加し
てある。

【０１１５】次に、この第７の実施例の構成における動
作を説明する。

【０１１６】第５の構成での動作で説明したように第１
立体物判定手段２８で立体物の有無を検出する。第５の
実施例と同様に、図１５（ｃ）において真ん中より少し
右側に物体Ｏｂが置かれている。照明手段３ａがその物
体Ｏｂの影をつくるようになっている。影の部分は照明
による反射がないので画像入力手段１には光が入ってこ
ないことになる（実際にはいろいろなところから反射し
た減衰した光が画像入力手段１に入ってくる。）。

【０１１７】従って、図１５（ｃ）に示すように物体Ｏ
ｂのある場合には影により、蓄積されたデータは影の部
分に相当する位置が信号として低くなっている。そのた
めすべての場所で第１閾値Ｔ以上にならない。これより
第１閾値Ｔ未満の場所がわかり、その幅から高さと推定
される値が測定される。この時点では幅は高さに相当す
る値として推定されるが、単純に反射率の低い紙のよう
なものが置かれたか高さのある物体で影によってできた
輝度差の少ない部分かの特定は出来ない。

【０１１８】次に図１５（ｄ）において同様に、照明手
段３ａがその物体Ｏｂの影をつくるようになっている。
影の部分は照明による反射がないので画像入力手段１に
は光が入ってこないことになる（実際にはいろいろなと
ころから反射した減衰した光が画像入力手段１に入って
くる。）。

【０１１９】従って、図１５ｄに示すように物体Ｏｂの
ある場合には影により、蓄積されたデータは影の部分に
相当する位置が信号として低くなっている。そのためす
べての場所で第１閾値Ｔ以上にならない。これより第１
閾値Ｔ未満の場所がわかり、その幅から高さと推定され
る値が測定される。

【０１２０】この左右の輝度差の少ない部分即ち、閾値
Ｔ未満の位置データを第１比較手段２７で比較し、異な
った位置に存在するか否かを第１立体物判定手段２８で
判定し、異なった位置にある場合には物体Ｏｂは立体物
として判定する。

【０１２１】さて、画像入力手段１の撮像領域を開閉手
段２の端部が閉状態に相当する部分に設定し、開閉手段
２の開閉動作を妨げる位置に立体物が存在する場合には
先ほど判定した立体物を押しつぶさないため駆動制御手
段３０を介して駆動部２９を停止状態にする。一方、立
体物判定手段１５物体が存在しない場合は、駆動制御手
段３０を介して駆動部２９を駆動させて開閉手段を動作
させる。

【０１２２】この様にする事により、シャッター等の開
閉手段の下に立体物が置かれている場合でも安全な動作
を行うことが出来る。

【０１２３】本発明の第８の実施例、第９の実施例は第
４の構成で説明した部分ですでに動作説明した。

【０１２４】本発明の第１０の実施例を図面を参照しな
がら説明する。図１９に示すように第１０の実施例は分
布変化検出手段１８の構成を正常時に信号蓄積手段１７
で蓄積したデータ分布と検出時の信号蓄積手段１７で蓄
積したデータ分布と比較する分布比較部３１と、分布比
較部３１のデータを比較するための閾値Ｔ２を第２閾値
設定部３２で設定し、閾値Ｔ２以上の値のデータか否か
を検出する第２物体判定部３３とからなっている。

【０１２５】次に、この第１０の実施例の構成における
動作を説明する。

【０１２６】図２０は正常時と、検出時と、その比較デ
ータを示した図である。縦軸は輝度差で横軸は位置を表
している。図２０の（ｃ）のみ縦軸は輝度差の比較を表
すため−１２７から＋１２７の諧調になっている。

【０１２７】図２０の（ａ）に示すように予め正常と考
えられるときに信号蓄積手段１７でデータ分布を採取
し、線６の状態まで蓄積する。次に、検出時に図２０の
（ｂ）に示すように同じく線ｆの状態までデータを蓄積
する。図２０の（ｂ）は物体Ｏｂが置かれているため照
明手段３ａからの照明により影が出来る。分布比較部３
１において図２０の（ｂ）のデータから正常時の図２０
の（ａ）のデータを引き算することにより図２０のｃの
データを得る。このデータを第２物体判定部３３におい
て第２閾値設定部２０による閾値Ｔ２を越えているか否
かを検出し、物体の有無の判定を行う。

【０１２８】通常、物体がない場合は第２閾値±Ｔ２の
中に入っているが、図２０の（ｂ）に示すように物体が
存在する場合は図２０の（ｃ）に示すように第２閾値設
定部３２で設定した閾値±Ｔ２を越える位置が存在す
る。この様にする事により正常時との比較で異常状態を
発見することが出来る。

【０１２９】本発明の第１１の実施例を図面を参照しな
がら説明する。第１１の実施例では図２１に示すよう
に、１は照明手段３の反射光を受光する画像入力手段、
４は照明手段３の照明を制御する照明制御手段、１７は
照明制御手段４で異なった照明状態に制御された時の画
像間の差分信号を蓄積する信号蓄積手段、３４は信号蓄
積手段１７で蓄積されたデータ分布からデータの位置微
分を演算する微分演算手段、３５は微分演算手段３４の
データから物体の有無を検出するエッジ変化検出手段で
ある。

【０１３０】また、信号蓄積手段１７は第１５の構成と
して画像メモリ１（１９）と、画像メモリ２（２０）
と、画像メモリ１（１９）と画像メモリ２（２０）の差
分演算を行う差分演算部２１と、差分演算部２１で演算
した信号を蓄積する蓄積メモリ２２と、蓄積メモリ２２
の蓄積状態を判定する蓄積状態判定部２３と、蓄積した
回数をカウントするまたは蓄積した回数を制御する蓄積
制御部２４とからなっている。

【０１３１】そして、エッジ変化検出手段３５は第１６
の構成として微分演算手段３４で演算したデータからピ
ーク値とその位置を検出するピーク検出部３６と、信号
蓄積手段１７で蓄積したデータの蓄積回数に応じて設け
てある第３閾値設定部３７と、第３閾値設定部３７で設
定した第３閾値以上の値のピーク検出部３６で検出した
データから物体を判定する第３物体判定部３８とからな
っている。

【０１３２】次に、この第１１の一実施例の構成におけ
る動作を説明する。図２２はこの物体認識動作に入ると
きのフローチャートである。照明制御手段４により照明
手段３をオフした状態をステップ１０１でつくり画像入
力手段１によりステップ１０２にて信号蓄積手段１７の
画像メモリ１（１９）に照明をオフさせた状態の画像
（以下オフ画像という）を記憶させる。次に、照明制御
手段４により照明手段３をオンした状態をステップ１０
３でつくり画像入力手段１によりステップ１０４にて信
号蓄積手段１７の画像メモリ２（２０）に照明をオンさ
せた状態の画像（以下オン画像という）を記憶させる。

【０１３３】ステップ１０５では画像メモリ１（１９）
と画像メモリ２（２０）の差分演算を差分演算部２１で
行い、ステップ１０６で蓄積メモリ２２に演算結果を記
憶させる。ステップ１０７で蓄積回数制御部１１で蓄積
回数をカウントすると共に所定以上の蓄積をしていない
かどうかをチェックする。所定以上の蓄積が有った場合
はステップ１０９へ進む。所定未満の蓄積回数の場合は
ステップ１０８へ進む。ステップ１０８では蓄積メモリ
２２に記憶した画像データのピーク値を蓄積状態判定部
２３で判定する。ピーク値が所定の値以下の場合はステ
ップ１０１へ進み再び照明をオフした状態にして画像入
力手段にて画像入力を行う。

【０１３４】ここで実際のデータと共に図１５を用いて
説明する。上記の蓄積したデータの表したのが図１５の
（ａ）に示す物体の置かれていない場合のグラフであ
る。このグラフは横軸を位置、縦軸を輝度差（２５６諧
調）を示している。照明手段３ａ、３ｂ（☆印）を左右
に配置し、中央に画像入力手段１（◎）を配置してある
ので、グラフ上に重ねて示してある。左側の位置に照明
手段３ａを置いてあるため（☆印）左側が少し高い値を
示している。線１、線２、線３、線４、線５、線６は蓄
積するために画像メモリ１（１９）と画像メモリ（７）
の画像輝度差を足し合わせていき、蓄積回数６回でデー
タの蓄積を完了した様子を示している。

【０１３５】蓄積回数の設定は、例えば最高値が２００
／２５５を越えたところで完了するという方法や、平均
値が１８０／２５５を越えたところで完了する方法等各
種ある。従って予め蓄積回数を明るさに応じて決め手お
く場合や前述したデータの上限値等によって決める場合
がある。図１５（ｂ）は同じく物体の無い場合である。
そして、照明手段３ｂが右側に置かれた場合を示してい
る。

【０１３６】すべてのデータが蓄積されるとステップ１
０９で信号蓄積手段１７で蓄積したデータを微分演算手
段３４で場所微分する。図１５の分布データを微分演算
手段３４で微分したデータが図２３である。図１５
（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）、（ｅ）、（ｆ）のデ
ータは図２３（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）、
（ｅ）、（ｆ）に対応する。

【０１３７】図１５（ａ）、（ｂ）のデータはなめらか
なカーブを描いたデータであるため、微分値としては０
に近い値となる。一方、図１５（ｃ）、（ｄ）のデータ
は影に相当する端部でデータの変化があるため、微分を
すると明るい方から暗い方に入るときは微分値がマイナ
ス値を、暗い方から明るい方に入るときは微分値がプラ
ス値となり、図２３の（ｃ）、（ｄ）のようなピークを
持つデータとなる。ステップ１１０で上記データからエ
ッジの検出を行うため上記データをエッジ変化検出手段
３５入力し、ピーク検出部３６にてピーク値とその位置
を検出する。

【０１３８】ステップ１１１では求めたピーク値が第３
閾値設定部３７で設定した閾値Ｔ３より以上かどうかを
求め、以上であればステップ１１２にて第３物体判定部
３８で物体ありと判定し、未満であれば第３物体判定部
３８で物体無しと判定する。

【０１３９】以上により物体の存在をエッジの検出によ
り認識する。

【０１４０】以上述べた構成は第１４の構成と、信号蓄
積手段１７を第１５の構成にした場合と、エッジ変化検
出手段を第１６の構成にした場合についてであるが、信
号蓄積手段１７、エッジ変化検出手段３５は他の方法を
用いても同じ機能を果たす場合には第８の目的である物
体の有無の判別を行うことができる。

【０１４１】この第１１の構成で照明制御手段４により
照明手段３はオン、オフの動作を行っているが、照度差
を作り出すことが目的であるため、照明手段の寿命の延
長その他の目的のためオフ状態をやめて弱状態の照明を
行い、強弱により照度差の違いを作り出す方法を採用し
ても差し支えない。

【０１４２】本発明の第１２の実施例を図面を参照しな
がら説明する。図２４に示すように第１２の実施例は第
１１の構成に照明手段３として照明手段３ａと照明手段
３ｂの二つを設け異なった位置に設置してある。また、
２つのエッジ変化検出手段３５の信号を比較する第２比
較手段３９と、第２比較手段３９で比較した二つのデー
タが異なっていることを検出して立体物か否かを判定す
る第２立体物判定手段４０を付加してある。

【０１４３】次に、この第１２の実施例の構成における
動作を説明する。

【０１４４】図２３（ｃ）において真ん中より少し右側
に物体Ｏｂが置かれている。照明手段３ａがその物体Ｏ
ｂの影をつくるようになっている。影の部分は照明によ
る反射がないので画像入力手段１には光が入ってこない
ことになる（実際にはいろいろなところから反射した減
衰した光が画像入力手段１に入ってくる。）。

【０１４５】従って、図２３（ｃ）に示すように物体Ｏ
ｂのある場合には影により、蓄積されたデータは影の部
分に相当する端部の位置の信号が変化する。

【０１４６】一方、図２３（ｄ）において照明手段３ａ
がその物体Ｏｂの影をつくるようになっている。従っ
て、図２３（ｄ）に示すように物体Ｏｂのある場合には
影により、蓄積されたデータは影の部分に相当する端部
の位置の信号が変化する。

【０１４７】この左右のエッジのピーク値を第８の実施
例で示したように検出し、物体の有無を判別する。とこ
ろで、図２３（ｃ）、（ｄ）をみてわかるように左右の
照明手段３ａ、３ｂにより高さのある物体が存在してい
るためにエッジの位置が異なっている。従って、エッジ
の位置を第２比較手段３９で比較し、異なった位置に存
在するか否かを第２立体物判定手段４０で判定し、異な
った位置にある場合には物体Ｏｂは立体物として判定す
る。

【０１４８】次に、図２３（ｅ）と図２３（ｆ）につい
て説明する。これは物体が高さのない場合である。

【０１４９】図２３（ｅ）において真ん中より少し右側
に物体Ｏｂが置かれている。照明手段３ａがその物体Ｏ
ｂ照らし、物体の輝度の違いを画像入力手段１で検出す
る。いま、物体Ｏｂが紙で床面との輝度の違いが大きい
とすると物体の端部でエッジとして検出される。

【０１５０】一方、図２３（ｆ）において照明手段３ａ
がその物体Ｏｂを照射し、その反射を画像入力手段１で
入力する。いま、物体Ｏｂが紙で床面との輝度の違いが
大きいとすると物体の端部でエッジとして検出される。
ところが、検出されたエッジの位置は高さのない物体の
ため同じ位置となっている。従って、エッジの位置を第
２比較手段３９で比較し、異なった位置に存在するか否
かを第２立体物判定手段４０で判定し、同じ位置にある
場合には物体Ｏｂは平面物体として認識する。もちろ
ん、同じ位置かどうかは左右のずれについての許容差を
設けて許容差以内であれば同じ位置と見なす。

【０１５１】以上述べたように平面物体と立体物との認
識を行うことが出来る。

【０１５２】本発明の第１３の実施例を図面を参照しな
がら説明する。図２５に示すように第１３の実施例は第
１１の構成に開閉手段２と、開閉手段２を駆動する駆動
部２９と、駆動部２９を制御する駆動部制御手段１７と
を付加してある。

【０１５３】次に、この第１３の一実施例の構成におけ
る動作を説明する。第１１の構成での動作で説明したよ
うにエッジ変化検出手段３５でエッジデータのピーク値
が第３閾値Ｔ３以上であれば物体が存在する。画像入力
手段１の撮像領域を開閉手段２の端部が閉状態に相当す
る部分に設定し、開閉手段２の開閉動作を妨げる位置に
物体が存在する場合には先ほど判定した物体を押しつぶ
さないため駆動制御手段３０を介して駆動部２９を停止
状態にする。一方、エッジ変化検出手段３５でエッジデ
ータのピーク値が第３閾値Ｔ３未満であれば物体が存在
しない。そのときは駆動制御手段３０を介して駆動部２
９を駆動させて開閉手段を動作させる。

【０１５４】この様にする事により、シャッター等の開
閉手段２の下に物体が置かれている場合でも安全な動作
を行うことが出来る。

【０１５５】本発明の第１４の実施例を図面を参照しな
がら説明する。図２６に示すように第１４の実施例は第
１２の構成に開閉手段２と、開閉手段２を駆動する駆動
部２９と、駆動部２９を制御する駆動部制御手段１７と
を付加してある。

【０１５６】次に、この第１４の一実施例の構成におけ
る動作を説明する。第１２の構成での動作で説明したよ
うに第２立体物判定手段４０で立体物の有無を検出す
る。第９の実施例と同様に、図２３（ｃ）において真ん
中より少し右側に物体Ｏｂが置かれている。照明手段３
ａがその物体Ｏｂの影をつくるようになっている。影の
部分は照明による反射がないので画像入力手段１には光
が入ってこないことになる（実際にはいろいろなところ
から反射した減衰した光が画像入力手段１に入ってく
る。）。

【０１５７】従って、図２３（ｃ）に示すように物体Ｏ
ｂのある場合には影により、蓄積されたデータは影の部
分に相当する端部の位置の信号が変化する。

【０１５８】一方、図２３（ｄ）において照明手段３ａ
がその物体Ｏｂの影をつくるようになっている。従っ
て、図２３（ｄ）に示すように物体Ｏｂのある場合には
影により、蓄積されたデータは影の部分に相当する端部
の位置の信号が変化する。

【０１５９】この左右のエッジのピーク値を第８の実施
例で示したように検出し、物体の有無を判別する。とこ
ろで、図２３（ｃ）、（ｄ）をみてわかるように左右の
照明手段３ａ、３ｂにより高さのある物体が存在してい
るためにエッジの位置が異なっている。従って、エッジ
の位置を第２比較手段３９で比較し、異なった位置に存
在するか否かを第２立体物判定手段４０で判定し、異な
った位置にある場合には物体Ｏｂは立体物として判定す
る。

【０１６０】次に、図２３（ｅ）と図２３（ｆ）につい
て説明する。これは物体が高さのない場合である。

【０１６１】図２３（ｅ）において真ん中より少し右側
に物体Ｏｂが置かれている。照明手段３ａがその物体Ｏ
ｂ照らし、物体の輝度の違いを画像入力手段１で検出す
る。いま、物体Ｏｂが紙で床面との輝度の違いが大きい
とすると物体の端部でエッジとして検出される。

【０１６２】一方、図２３（ｆ）において照明手段３ａ
がその物体Ｏｂを照射し、その反射を画像入力手段１で
入力する。いま、物体Ｏｂが紙で床面との輝度の違いが
大きいとすると物体の端部でエッジとして検出される。
ところが、検出されたエッジの位置は高さのない物体の
ため同じ位置となっている。従って、エッジの位置を第
２比較手段３９で比較し、異なった位置に存在するか否
かを第２立体物判定手段４０で判定し、同じ位置にある
場合には物体Ｏｂは平面物体として認識する。以上述べ
たように平面物体と立体物との認識を行うことが出来
る。

【０１６３】さて、画像入力手段１の撮像領域を開閉手
段２の端部が閉状態に相当する部分に設定し、開閉手段
２の開閉動作を妨げる位置に立体物が存在する場合には
先ほど判定した立体物を押しつぶさないため駆動制御手
段３０を介して駆動部２９を停止状態にする。一方、立
体物判定手段１５物体が存在しない場合は、駆動制御手
段３０を介して駆動部２９を駆動させて開閉手段を動作
させる。

【０１６４】この様にする事により、シャッター等の開
閉手段の下に立体物が置かれている場合でも安全な動作
を行うことが出来る。

【０１６５】本発明の第１５の実施例、第１６の実施例
は第１１の構成で説明した部分ですでに動作説明した。

【０１６６】本発明の第１７の実施例を図面を参照しな
がら説明する。図２７に示すように第１７の実施例はエ
ッジ変化検出手段３５の構成を正常時に微分演算手段３
４で演算したエッジデータと検出時の微分演算手段３４
で演算したエッジデータと比較するピーク比較部４１
と、ピーク比較部４１のデータを比較するための閾値Ｔ
４を第４閾値設定部４２で設定し、閾値Ｔ４以上の値の
データか否かを検出する第４物体判定部４３とからなっ
ている。

【０１６７】次に、この第１７の実施例の構成における
動作を説明する。

【０１６８】図２８は正常時と、検出時と、その比較デ
ータを示した図である。縦軸は輝度差で横軸は位置を表
している。

【０１６９】図２８の（ａ）に示すように予め正常と考
えられるときに微分演算手段３４でエッジデータを採取
し記憶して置く。次に、検出時に図２８の（ｂ）に示す
ように同じくエッジデータを微分演算手段３４で採取す
る。図２８の（ｂ）は物体Ｏｂが置かれているため照明
手段３ａからの照明により影が出来る。この影の端部を
エッジとして求め、ピーク比較部４１において図２８の
（ｂ）の微分データから正常時の図１６の（ａ）の微分
データを引き算することにより図２８の（ｃ）のデータ
を得る。このデータを第４物体判定部４３において第４
閾値設定部３０による閾値Ｔ４を越えているか否かを検
出し、物体の有無の判定を行う。通常、物体がない場合
は第４閾値±Ｔ４の中に入っているが、図２８の（ｂ）
に示すように物体が存在する場合は図２８の（ｃ）に示
すように第４閾値設定部４２で設定した閾値±Ｔ４を越
える位置が存在する。この様にする事により正常時との
比較で異常状態を発見することが出来る。

【０１７０】次に、本発明の第１８の実施例では画像入
力手段１を不可視領域を用いることにより太陽光、蛍光
灯の影響を少なくすることが出来る。動作は上述した通
りである。

【０１７１】以上の実施例より、認識すべき物体の環境
照度の変化に依存せず、自らの照明手段により物体の存
在の有無を判定することことができる。そして、照明手
段による照射によってもデータが蓄積できないことはそ
の部分では反射がないことになり、物体が存在する場合
や画像入力手段の能力の限界を結果的に検出することに
もなり、物体の存在が異常として認識する場合には安全
側に働くことになる。

【０１７２】また、２箇所の照明手段の制御により違う
環境をつくることができ、影の違いによる立体物の認識
が可能となる。そして、認識すべき立体物の近傍の明る
さの変化程度に応じて立体物の存在の有無を判定するこ
とができる。

【０１７３】物体の有無の判定のためにデータを蓄積す
ることにより照度差を大きく取ることになり、データ分
布の精度を上げることができる。

【０１７４】物体の有無の判定にデータの蓄積回数に応
じて判定基準を変更することにより蓄積することにより
ノイズ成分が多くなるためその影響を除去することがで
き、誤動作の少ない判定することができる。

【０１７５】物体の有無の判定に予め決められた正常時
のデータとの違いによる判定基準を用いることにより誤
動作の少ない判定することができる。

【０１７６】認識すべき物体の環境照度の変化に依存せ
ず、自らの照明手段により物体の存在の有無を判定する
ことことができる。そして、物体の有無の判定に物体の
端部特徴を見いだして誤動作の少ない判定することがで
きる。均一な床面等に物体が置かれた場合には物体と床
面との間がエッジとして検出され、物体の有無判定が生
データの分布の比較よりも簡単になる。

【０１７７】２箇所の照明手段の制御により違う環境を
つくることができ、影の違いによる立体物の認識が可能
となる。そして、立体物の有無の判定に立体物の端部特
徴を見いだして誤動作の少ない判定することができる。

【０１７８】物体の有無の判定のためにデータを蓄積す
ることにより照度差を大きく取ることになり、エッジ検
出の精度を上げることができる。

【０１７９】物体の端部特徴をエッジのピーク値の程度
に応じて誤動作の少ない判定することができる。

【０１８０】物体の端部特徴を正常時のデータとの違い
による判定基準を用いることにより誤動作の少ない判定
することができる。

【０１８１】物体の検出を不可視領域で行うことにより
人に気づかせないようにすることができる。不可視領域
の照明として赤外ＬＥＤを用いることにより、例えば可
視照明で良く使われるハロゲンランプなどに比べ、応答
が速い。蓄積データを確保するには繰り返し、データを
サンプリングするため、長い時間が必要であるが、オン
オフ時の立ち上がり、立ち下がり時間が短いので全時間
が大幅に短縮することが出来る。なお、可視の場合に可
視ＬＥＤを用いると色を持っているため環境全体が変化
してしまうため、設置場所によっては不適切な場合がで
てくる。しかし、不可視領域で照明を行う場合には環境
に影響を与えない。

【０１８２】

【発明の効果】以上の説明より、本発明によれば、認識
すべき物体の環境照度の変化に依存せず、自らの照明手
段により物体の存在の有無を判定することことができ
る。そして、照明手段による照射によってもデータが蓄
積できないことはその部分では反射がないことになり、
物体が存在する場合や画像入力手段の能力の限界を結果
的に検出することにもなり、物体の存在が異常として認
識する場合には安全側に働くことになる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施例の自動開閉装置の物体認
識装置の構成ブロック図

【図２】本発明の第２の実施例の自動開閉装置の物体認
識装置の構成ブロック図

【図３】自動開閉装置の物体認識装置により入力された
画像を示す図

【図４】自動開閉装置の物体認識装置により入力された
画像を示す図

【図５】自動開閉装置の物体認識装置により入力された
画像を示す図

【図６】自動開閉装置の物体認識装置により入力された
画像を示す図

【図７】自動開閉装置の物体認識装置に画像処理データ
を示す図

【図８】自動開閉装置の物体認識装置に画像処理データ
を示す図

【図９】自動開閉装置の物体認識装置に画像処理データ
を示す図

【図１０】自動開閉装置の物体認識装置に画像処理デー
タを示す図

【図１１】自動開閉装置の物体認識装置に画像処理デー
タを示す図

【図１２】自動開閉装置の物体認識装置に画像処理デー
タを示す図

【図１３】本発明の第４の実施例の物体認識装置のブロ
ック図

【図１４】同物体認識装置のフローチャート

【図１５】同物体認識装置により入力された画像データ
を示す図

【図１６】本発明の第５の実施例の物体認識装置のブロ
ック図

【図１７】本発明の第６の実施例の物体認識装置のブロ
ック図

【図１８】本発明の第７の実施例の物体認識装置のブロ
ック図

【図１９】本発明の第１０の実施例の物体認識装置のブ
ロック図

【図２０】同物体認識装置により入力された画像データ
を示す図

【図２１】本発明の第１１の実施例の物体認識装置のブ
ロック図

【図２２】同物体認識装置のフローチャート

【図２３】同物体認識装置により入力された画像データ
を示す図

【図２４】本発明の第１２の実施例の物体認識装置のブ
ロック図

【図２５】本発明の第１３の実施例の物体認識装置のブ
ロック図

【図２６】本発明の第１４の実施例の物体認識装置のブ
ロック図

【図２７】本発明の第１７の実施例の物体認識装置のブ
ロック図

【図２８】同物体認識装置により入力された画像データ
の一例を示す図

【図２９】従来の自動開閉装置の構成図

【符号の説明】 １ 画像入力手段 ２ 開閉手段 ３ 照明手段 ４ 照明制御手段 ５ 照度補正手段 ６ 物体認識手段 ７ 駆動部制御手段 ８ 画像記憶手段 ９ 照度測定手段 １０ 画像差分手段 １１ 蓄積回数決定手段 １２ 差分画像蓄積手段 １６ 特定背景手段 １７ 信号蓄積手段 １８ 分布変化検出手段 １９ 画像メモリ１ ２０ 画像メモリ２ ２１ 差分演算部 ２２ 蓄積メモリ ２３ 蓄積状態判定部 ２４ 蓄積制御部 ２５ 第１閾値設定部 ２６ 第１物体判定部 ２７ 第１比較手段 ２８ 第１立体物判定手段 ２９ 駆動部 ３０ 駆動制御手段 ３１ 分布比較部 ３２ 第２閾値設定部 ３３ 第２物体判定部 ３４ 微分演算手段 ３５ エッジ変化検出手段 ３６ ピーク検出部 ３７ 第３閾値設定部 ３８ 第３物体判定部 ３９ 第２比較手段 ４０ 第２立体物判定手段 ４１ ピーク比較部 ４２ 第４閾値設定部 ４３ 第４物体判定部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 宮内 伸二 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内 Ｆターム(参考） 2E052 AA01 AA04 BA06 GA06 GB01 KA01 5B057 AA19 BA02 BA19 BA30 DA07 DB02 DB09 DC05 DC16 DC22 DC32 5L096 AA06 BA02 CA04 EA12 FA06 FA14 FA35 GA02 GA08 GA51

Claims (11)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 照明手段と、前記照明手段の反射光を受
   光する画像入力手段と、前記照明手段の照明を制御する
   照明制御手段と、前記照明制御手段で異なった照明状態
   に制御された時の画像間の差分信号を蓄積する信号蓄積
   手段と、前記信号蓄積手段で蓄積されたデータ分布から
   物体の有無を検出する分布変化検出手段を有する物体認
   識装置。
2. 【請求項２】 異なった位置にある２つの照明手段を個
   々に点灯したときに得られた分布変化検出手段で得られ
   た２つのデータを比較する第１比較手段と、前記第１比
   較手段で比較した前記２つのデータが異なっていること
   を検出して立体物を判定する第１立体物判定手段を有す
   る請求項４記載の物体認識装置。
3. 【請求項３】 信号蓄積手段は画像メモリ１と、画像メ
   モリ２と、前記画像メモリ１と画像メモリ２の差分演算
   を行う差分演算部と、前記差分演算部で演算した信号を
   蓄積する蓄積メモリと、前記蓄積メモリに蓄積した信号
   レベルを判定する蓄積状態判定部と、前記蓄積メモリに
   蓄積した回数を制御する蓄積制御部とからなる請求項１
   記載の物体認識装置。
4. 【請求項４】 分布変化検出手段は信号蓄積手段で蓄積
   したデータの蓄積回数に応じて設けてある第１閾値設定
   部と、前記第１閾値設定部で設定した第１閾値以上の値
   のデータを検出する第１物体判定部とからなる請求項１
   記載の物体認識装置。
5. 【請求項５】 分布変化検出手段は正常時に信号蓄積手
   段で蓄積したデータ分布と検出時の信号蓄積手段で蓄積
   されたデータ分布との比較をする分布比較手段と、前記
   分布比較手段で設けてある第２閾値以上の値のデータを
   検出する第２物体判定部とからなる請求項１記載の物体
   認識装置。
6. 【請求項６】 照明手段と、前記照明手段の反射光を受
   光する画像入力手段と、前記照明手段の照明を制御する
   照明制御手段と、前記照明制御手段で異なった照明状態
   に制御された時の画像間の差分信号を蓄積する信号蓄積
   手段と、信号蓄積手段で蓄積されたデータ分布の微分値
   を演算する微分演算手段と、前記微分演算手段で演算さ
   れたデータから物体の有無を検出するエッジ変化検出手
   段を有する物体認識装置。
7. 【請求項７】 異なった位置にある２つの照明手段を個
   々に点灯したときに得られた分布微分演算手段で得られ
   た２つのデータを比較する第２比較手段と、前記第２比
   較手段で比較した前記２つのデータが異なっていること
   を検出して立体物を判定する第２立体物判定手段を有す
   る請求項６記載の物体認識装置。
8. 【請求項８】 信号蓄積手段は画像メモリ１と、画像メ
   モリ２と、前記画像メモリ１と画像メモリ２の差分演算
   を行う差分演算部と、前記差分演算部で演算した信号を
   蓄積する蓄積メモリと、前記蓄積メモリに蓄積した信号
   レベルを判定する蓄積状態判定部と、前記蓄積メモリに
   蓄積した回数を制御する蓄積制御部とからなる請求項６
   記載の物体認識装置。
9. 【請求項９】 エッジ変化検出手段は微分演算手段で演
   算したデータのピークを検出するピーク検出部と、前記
   ピーク検出部で検出されたピーク値が第３閾値以上の値
   のデータを検出する第３物体判定部とからなる請求項６
   記載の物体認識装置。
10. 【請求項１０】 エッジ変化検出手段は正常時に微分演
    算手段で演算されたデータと検出時に微分演算手段で演
    算されたデータとを比較するピーク比較部と、前記ピー
    ク比較部で設けてある第４閾値以上の値のデータを検出
    する第４物体判定部とからなる請求項６記載の物体認識
    装置。
11. 【請求項１１】 照明手段と画像入力手段を不可視領域
    で用いた請求項１から１０いずれか記載の物体認識装
    置。