JPH01236385A - 円形物体認識方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 丑要 ２次元波動方程式を用いた円形物体認識方法に関し、 複数のフレームメモリを設けて演算速度の高速化を図っ
た円形物ｉ：を認識方法を提供することを目的とし、 円形物体もしくはこれに類似した物体の画像を２次元濃
淡値として演算装置に入力し、該濃淡値を初期値とする
２次元波動方程式を解かせ、該方程式の解における振幅
の極値により円形物体の中心位置を確認させる円形物体
認識方法において、少な（とも２個のフレームメモリ、
すなわち第１フレームメモリ及び第２フレームメモリを
設け、第１フレームメモリに所定時間後の画像の２次元
濃淡値を保持させ、第２フレームメモリに該２次元濃淡
値の時間微分値を保持させるように構成し、ステップ１
で原画像の２次元濃淡値を第１フレームメモリに書き込
むと共に第２フレームメモリに０を代入し、ステップ２
で第１フレームメモリに保持されている画像のラプラシ
アンを求めて、これを第２フレームメモリの内容に加算
した結果を第２フレームメモリに書き込み、ステップ３
で第２フレームメモリの内容に１未満の所定数を乗じて
、この値を第１フレームメモリの内容に加算した結果を
第１フレームメモリに書き込み、上記ステップ２及びス
テップ３を反復して所定の閾渣以上の第１フレームメモ
リのｘ、ｙアドレスから円形物体の中心位置を求めると
共に、反復回数から円形物体の半径を求めるように構成
する。

産業上の利用分野 本発明は２次元波動方程式を用いた円形物体認識方法に
関する。

機械産業における物体の視覚認識の対象として円形の占
める割合は多い。旋盤、フライス盤の作業の大部分は円
の形成であり、ボルト、リベットの締結は丸穴に対して
行われる。また、電子部品の搭載に広く用いられるプリ
ント板の端子部は、リング状になっているものが多い。

プリント配線で形成されるので各端子部の位置は既知で
あるが、若干の位置ずれが生じるのは避けられないこと
なので、自動ボンディングに際しては端子部の中心位置
を求め、正確なポンディングが行われるようにすること
が望まれる。ロボットを導入した生産設備では、上流側
工程で作られ盪送されて（る部品をロボットが１つずつ
取り上げて加工機械へ装着したり、あるいは下流側工程
へのコンベアへ移す等の操作をしているが、この際も部
品位置、形状を正しく認識することが必要である。円形
物体の認識に際し、測定すべき景は円の中心位置座標と
半径である。

従来の技術 円形物体の認識方法は種々提案されているが、従来の方
法の多くは輪郭を抽出して重心及び周の長さを計算する
ため、輪郭線が途切れたときに閉ループとしてトレース
できず、重心及び周長が計算できなくなるという欠点が
あった。この途切れが微小であればその間を埋める技術
が知られているが、大きい部分が欠けると難しい場合が
多い。

この欠点は反射光を用いて濃淡画像を処理する時特に問
題となる。

そこで、背景や表面の模様、ノイズに惑わされない認識
方法として、−様な処理、マクロ的手法の有効性が指摘
されている。画像の周囲から波動を発生させて骨格線を
抽出する方法もその１例である。

同様の発想で円形物体の外周を水面上の波になぞらえ、
外周から伝播した波動が一定時間後に中心に集まりピー
クができることを利用して、その中心位置を求める図形
認識方法が特開昭５８−５１３８７号に開示されている
。

この公開公報に開示された図形認識方法においては、円
形物体の認識に波動方程式を用いているが、波動方程式
は次のような観点から用いられている。例えば、円形の
洗面器に水をはり、縁に衝撃を与えると周囲から発生し
た波が中心に向かって伝わり、所定時間後に中心にピー
クを生ずるであろう。そこで、円形物体の周囲を水面上
の円形に囲まれた部分と見做し、計算器内部で波の動き
をシミュレートすれば、同様にピークを生ずるはずであ
る。ピークの位置が分かれば円形の中心位置を知ること
ができ、半径についてはピークに到達するまでの時間か
ら求めることができる。

この認識方法の強みは、円の一部が欠けていたリ、複数
の円が互いに重なっていてもよいことである。ピークが
生じる理由は円周上で同時に発生した波動が中心点にお
いては全て同位相で強め合うからであるが、円が一部で
欠けていても残った円弧が充分な長さを持つでいれば、
そこから発生した波についてはやはり同位相で強め合う
ことには違いがないからである。表面上の模様やノイズ
についてはそれらが円形でない限り発生する波の位相は
ランダムで大きなピークを生ずることがなく、本来円周
かみ発生する波とは独立で干渉することはない。

発明が解決しようとする課題 上述した公開公報に記載の図形認識方法は、表面上の模
様やノイズ等に干渉されることがなく円形物体の中心位
置及び半径を正確に求めることができるという利点があ
るが、その演算に時間を要するという問題があった。

本発明はこのような点に鑑みてなされたものであり、そ
の目的とするところは、複数のフレームメモリを設けて
演算速度の高速化を図った円形物体認識方法を提供する
ことである。

課題を解決するための手段 第１図に本発明の原理フローチャートを示す。

本発明では少なくとも２個のフレームメモリを使用する
。すなわち第１フレームメモリ八及び第２フレームメモ
リＶを設け、第１フレームメモリ八に所定時間後の画像
の２次元濃淡値を保持させ、第２フレームメモＩＪ　Ｖ
に該２次元濃淡値の時間微分値を保持させる。

ステップｌで原画像の２次元濃淡値Ａ　（ｘ、ｙ。

Ｏ）を第１フレームメモリＡに書き込むと共に第２フレ
ームメモリ■に０を代入し、さらに近似回数を示すカウ
ンタｎを１に設定する。ステップ２で第１フレームメモ
リＡに保持されている画像のラプラシアンΔＡを求めて
、これを第２フレームメモリＶの内容に加算した結果を
第２フレームメモＩＪ　Ｖに書き込む。次いでステップ
３では、第２フレームメモリｖの内容に１未満の所定数
、例えば１／８を乗じて、この値を第１フレームメモリ
への内容に加算した結果を第１フレームメモＵＡに書き
込む。

ステップ４においては、所定の闇値Ｓ以上の第１フレー
ムメモリのアドレスｘ、ｙ及びｎの値ヲ検出し、これら
をピークテーブルに書き出す。ステップ５でカウンタｎ
の値を１つインクリメントし、ステップ６ではｎがＲ／
２５画素以上であるか否かを判断する。ここでＲは見つ
けようとする円の最大半径であり、１近似サイクルで波
は２７画素だけ進むものとする。ステップ６において否
定判定の場合には、ステップ２〜５を反復し、肯定判定
の場合には本ルーチンを終了する。

この処理ルーチンにより、所定の閾値Ｓ以上の第１フレ
ームメモリＡのｘ、ｙアドレスから円形物体の中心位置
を求めると共に、反復回数から円形物体の半径を求める
。

作　　　用 本発明では、濃淡画像の輝度を水平・垂直方向の座標ｘ
、ｙ及び時刻ｔの三変数関数と見做す。

これをＡ　（ｘ、ｙ、ｔ）と書き、時刻ｔｏに入力した
１フレームの画像Ａ　（Ｘ、　’１．　　ｔｏ）を初期
値として２次元の波動方程式 ％式％） 但しａは波の速度 を解くようにする。境界条件は画像フレームの周辺上（
正方形）で常にＡ　（ｘ、ｙ、ｔ）＝０とする。これを
物理的にみると、正方形の周辺を固定された弾性膜の状
態を記述する方程式と同じである。

（１）式を差分方程式に直して逐次的に解くため、新た
な変数 ■（ｘ、ｙ、ｔ）＝　　６ｔ　Ａ（ｘ、ｙ、ｔ）を導入
し一階の連立方程式とする。

即ち、１式をＶ　（ｘ、ｙ、ｔ）を用いて書き直すと次
のようになる。

ニーＶ　（ｘ、　ｙ、　ｔ）　＝ａ”ＡＡ　（Ｘ、　’
／、　ｔ）ａｔ ８２　　　　　　　ａ２ Δ”　　ａｘ・＋　６．・ ａ、へ　　（ｘ、　　ｙ、　　　ｔ）　　　＝Ｖ　　　
（ｘ、　　ｙ、　　　ｔ）ａｔ ・・・（２） （２）式を差分近似式に置き換えると次のようになる。

Ｖ（ｘ、ｙ、ｔ＋δｔ／２）　　＝ Ｖ（ｘ、ｙ、ｔ−δｔ／２）＋ａ’δｔΔＡ（Ｘ、　ｙ
、　ｔ）Ａ（ｘ、ｙ、ｔ＋δＢ＝ Ａ（ｘ、ｙ、ｔ）　　＋δｔＶ（ｘ、ｙ、ｔ＋δｔ／２
）・・・（３） （３）式を解くアルゴリズムは舅下で与えられる。

ステップｌ　：　　Ｖ＝０．Ａ＝Ａ　（０）ステップ２
二　■←Ｖ＋ａ”δｔΔＡ ステップ３：Ａ−Ａ＋δｔＶ ステップ４：　ステップ２へ戻る 上述したアルゴリズムでａ２δｔ＝１．６１−１／８と
したものが第１図に示した本発明の原理フローチャート
であり、この演算は例えば特開昭６２−１３７６６９号
に開示されているような汎用の局所並列型画像プロセッ
サを使用して効工的に実行することができる。

第１図の原理フローチャートにふいて、ステップ２及び
ステップ３では各フレームメモリの内容全体についての
演算を行うことを意味し、それぞれのステップに要する
時間は１フレーム周期すなわち約３３ｍｓである。ステ
ップ２及びステップ３の繰り返しを１近似サイクルと呼
ぶとき、第ｎ近似サイクル進んだ時点で第１フレームメ
モＩＪ　ＡはＡ　（ｘ、ｙ、ｔ＋ｎΔｔ）を保持する。

ステップ２及びステップ３においては、１フレ一ム周期
内にフレームメモリの内容全体についての演算を行うこ
とが必要なため本処理ルーチンを実行するためには高速
の画像プロセッサを一般的に必要とし、ステップ４に尉
けるピークテーブルは第２図に示すようになっており、
このピークテーブルから円の中心の座標ｘ、ｙ及びその
半径を容易に求めることができる。

実　　施　　例 第１図のフローチャートは本発明の原理を示したもので
あるが、ある種の画像プロセッサでは第１図の処理フロ
ーを実行できないことがある。例えば、ステップ２で第
２フレームメモリＶから読み出したデータにラプラシア
ンΔＡを加えて同じフレームメモリＶに書き込んでいる
が、１フレ一ム周期内でこれを行うことは一般に難しい
。サンプリング周期内でメモリ素子のリードとライトを
切り換える必要があるからである。各フレームメモリは
１フレ一ム周期内では常にリード状態かライト状態にな
っているほうが制御しやすく回路も簡単になる。

また、プロセッサによっては第１図のステップ２のよう
に１枚のフレームメモリにラプラシアンをかけながら他
のフレームメモリと加算することができないかもしれな
い。つまり、単純なフレーム加算の機能しかないかもし
れない。このような単純な機能しかないプロセッサ上で
本発明を実行するには作業メモリの数を増やし第３図の
処理フローのようにすればよい。

すなわち本実施例においては、フレームメモリＡ及びフ
レームメモリＶに加えて２枚の作業メモｌＪＷ、、Ｗ、
を追加する。ステップ１１において、フレームメモＵ　
Ａに原画像の２次元濃淡値を書き込むと共に、フレーム
メモリＶに０を代入する。

さらに近似回数を示すカウンタｎを１に設定する。

次いでステップ１２に進みラプラシアン画像Δ、へを作
業フレームメモ＋Ｊ　Ｗ−こ書き込み、作業フレームメ
モリＷ１から読み出したデータにフレームメモリｖの内
容を加えて作業フレームメモリＷ２に書き込むと共に、
作業フレームメモリＷ２から読み出したデータをフレー
ムメモリＶに書き込む。

ステップ１２においては、上述した各演算を逐次的に行
うため、３フレ一ム周期の時間が必要である。次いでス
テップ１３において、フレームメモＩＪ　Ｖから読み出
したデータに１／８を乗じて作業フレームメモリＷ冒こ
書き込み、作業フレームメモリＷ１から読み出したテ゛
−夕とフレームメモリＡから読み出したデータとを加え
て作業フレームメモＵＷ２に書き込むと共に、作業フレ
ームメモリＷ２のデータをフレームメモリＡに書き込む
。

ステップ１３においても上述した各演算に１フレ一ム周
期を要するため、全体で３フレ一ム周期を要する。ステ
ップ１２は第１図のフローチャートのステップ２と同等
の演算を行っており、ステップ１３：ま第１図のステッ
プ３と同等の演算を行っている。

次いでステップ１４に進んで、所定の２泣Ｓ以上となる
フレームメモリＡのアドレスｘ、ｙ及びｎの値を第２図
に示すようなピークテーブルに書き出す。ステップ１５
ではカウンタｎを１つインクリメントし、ステップ１６
においてｎがＲ／２Ｆ丁画素以上か否かを判断し、否定
判定の場合にはステップ１２〜１５を繰り返し、肯定判
定の場合には本処理ルーチンを終了する。上述したよう
に本実施例においては４枚のフレームメモリを使用し、
１回の近似に要する時間は６フレ一ム周期である。

より多くの作業メモリを使用することにより、第３図の
実施例より短時間で演算を実行するようにすることもで
きる。第４図は５枚のフレームメモリを使用した本発明
の実施例を示している。

第４図において、まずステップ２１でフレームメモ’Ｉ
Ｉ　Ａｓｙｅ、、に原画像の２次元濃淡値を書き込むと
共にフレームメモリＶ　ｅ　Ｖ　＠　ｆｉに０を代入す
る。さらに近似回数を示すカウンタｎを１に設定する。

ステップ２２では、フレームメモリＡ　＠　ｙ　ｅ　、
、のラプラシアン画像ΔＡ　＠　ｖ　＠。をフレームメ
モリＷに書き込むと共に、フレームメモリＷから読み出
したデータとフレームメモリＶ　＠　Ｖ　＠　１１から
読み出したテ゛−タとを加えてフレームメモ！ｊ　Ｖｏ
ｄｄに書き込む。

ステップ２３においては、フレームメモリＶ　５　ｄ　
ｄから読み出したデータに１／８を乗じてフレームメモ
リＶ　＠　Ｖ　＠　ｎに書き込むと共に、フレームメモ
リＡ　ｓ　ｖ　ｅ　、、から読み出したデータにフレー
ムメモリＶ、Ｖ６、から読み出したデータを加えてフレ
ームメモリＡ　ｏ　ａ　ｄに書き込む。ステップ２２及
びステップ２３において、各々の演算を行うのに１フレ
一ム周期を必要とするため、ステップ２２及びステップ
２３を実行するためにはそれぞれ２フレ一ム周期の時間
が必要である。ステップ２２は第１図のフローチャート
のステップ２と同等な演算を実行しており、ステップ２
３は第１図のステップ３と同等な演算を実行している。

次いでステップ２４に進んで、フレームメモリＡｏｄｄ
が所定の閾値Ｓ以上となるアドレスｘ、　　ｙ及びｎの
値を第２図に示すようなピークテーブルに書き出す。ス
テップ２２〜ステツプ２４で奇数番目の近似サイクルを
実行していることになる。

ステップ２５でカウンタｎを１つインクリメントして、
ステップ２６〜ステツプ２８に進み、偶数番目の近似サ
イクルを実行する。ステップ２６〜ステンブ２８はステ
ップ２２〜ステンブ２４のｅ　＋、、　ｅ　ｎをｏｄｄ
に換え、ｏｄｄをｅｖｅｎに換えて全く同様な処理を実
行している。

ステップ２９でカウンタｎの値をさらに１つインクレメ
ントしてから、ステップ３０に進んでｎがＲ／２−ｒＴ
画素以上か否かを判断し、否定判定の場合にはステップ
２２からの処理を反復実行し、肯定判定の場合には本処
理ルーチンを終了する。

本実施例においては５枚のフレームメモリを使用したこ
とにより、４フレ一ム周期の時間で演算を実行すること
ができる。

第５図は本発明の演算を実行するのに適した画像処理プ
ロセッサの構成例であり、特に第４図に示した実施例の
演算処理に適している。同図において、ｌＯｏ〜１０．
はフレームメモリであり、フレームメモリが５個設けら
れている。各フレームメモリは双方向バスバッファ１２
を介して８ビツトのビデオバス１４に接続されている。

１６は空間フィルタであり、ラインバッファ１８、ラプ
ラシアン処理部２０及びスケーリング回路２２を含んで
いる。２４は加算回路であり、この加算回路２４と空間
フィルタ１６とは破線で示すよう）こ内部バスでパイプ
ライン結合されている。２６はＡ／Ｄ変換及びＤ／Ａ変
換を行う変換回路である。

発明の効果 本発明は以上詳述したように構成したので、円形物体の
認識を正確且つ高速に実行できるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の原理フローチャート、第２図はピーク
テーブルの模式図、 第３図は本発明実施例のフローチャート、第４図は本発
明の他の実施例のフローチャート、第５図は本発明に適
用可能な画像処理プロセッサの慨略構成図である。 １０゜〜１０４・・・フレームメモリ、１２・・・双方
向パスバッファ、 １４・・・ビデオバス、１６・・・空間フィルタ、２４
・・・加算回路。 本宅θ月の７羽　理フロー千セード 第１図 ヒ゛−クテーフ′２し 第２図 スｊ芭イ列０フロー＋イード 第３図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 円形物体もしくはこれに類似した物体の画像を２次元濃
   淡値として演算装置に入力し、該濃淡値を初期値とする
   ２次元波動方程式を解かせ、該方程式の解における振幅
   の極値により円形物体の中心位置を確認させる円形物体
   認識方法において、少なくとも２個のフレームメモリ、
   すなわち第１フレームメモリ及び第２フレームメモリを
   設け、第１フレームメモリに所定時間後の画像の２次元
   濃淡値を保持させ、第２フレームメモリに該２次元濃淡
   値の時間微分値を保持させるように構成し、 ステップ１で原画像の２次元濃淡値を第１フレームメモ
   リに書き込むと共に第２フレームメモリに０を代入し、 ステップ２で第１フレームメモリに保持されている画像
   のラプラシアンを求めて、これを第２フレームメモリの
   内容に加算した結果を第２フレームメモリに書き込み、 ステップ３で第２フレームメモリの内容に１未満の所定
   数を乗じて、この値を第１フレームメモリの内容に加算
   した結果を第１フレームメモリに書き込み、 上記ステップ２及びステップ３を反復して所定の閾値以
   上の第１フレームメモリのｘ、ｙアドレスから円形物体
   の中心位置を求めると共に、反復回数から円形物体の半
   径を求めることを特徴とする円形物体認識方法。