JPH01244305A - 線状物体の認識方法 - Google Patents
線状物体の認識方法Info
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- JPH01244305A JPH01244305A JP6981388A JP6981388A JPH01244305A JP H01244305 A JPH01244305 A JP H01244305A JP 6981388 A JP6981388 A JP 6981388A JP 6981388 A JP6981388 A JP 6981388A JP H01244305 A JPH01244305 A JP H01244305A
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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。
め要約のデータは記録されません。
Description
この発明は線状物体の認識方法に関し、特に空間内に張
られたワイヤのような線状物体の形状を認識する手法に
関するものである。
られたワイヤのような線状物体の形状を認識する手法に
関するものである。
第１１図は、例えば昭和６１年電気関係学会西支部連合
大会予稿集Ｇ−７８に記載された従来の線状物体の位置
測定手法を説明するための構成図であって、１は対物レ
ンズ、３は対物レンズ１による結像を電気信号に変換す
る撮影素子（カメラ）、４は撮影素子３から供給される
映像信号を受けて画像処理を行う画像処理装置、５は前
記対物レンズｌの視野内に位置する被測定物としての線
状物体、６は線状物体５を移動させる移動台である。 次に動作について説明する。移動台６上に載置されてい
る被測定物としての線状物体５の像は、対物レンズ１に
よって撮像素子３における撮像面に結像される。ここで
、線状物体５は３次元的に変化する形状を有しているこ
とから、対物レンズ１と撮像素子３の撮像面および対物
レンズ１の焦点距離により決定される焦点面１００を通
過する部分のみがコントラスト良く結像し、他の部分の
像はボケだ状態となる。これに対し、移動台６を上下さ
せると、これに伴って焦点面１００を通過する線状物体
５の位置が変化する。 一方、撮像素子３から出力される映像信号は、画像処理
装置４において線状物体５の像を背景から抽出する映像
処理が実行され、これによって物体と背景とのコントラ
ストを抽出している。そして、このように処理された画
像データから、撮像面上の各位置（デジタル画像処理を
行う場合には、画素と呼ぶ）について、コントラストが
最大になる移動台６の位置を求めて記憶する。このよう
な処理を移動台６を微小量ずつ変化させながら繰り返し
て実行することにより、コントラストが最大になる移動
台６の位置を求めて記憶する。そして、移動台６の移動
範囲における処理が完了したならば、記憶されているコ
ントラストが最大になる移動台６の位置の値が線状物体
５の高さを表していることになる。
大会予稿集Ｇ−７８に記載された従来の線状物体の位置
測定手法を説明するための構成図であって、１は対物レ
ンズ、３は対物レンズ１による結像を電気信号に変換す
る撮影素子（カメラ）、４は撮影素子３から供給される
映像信号を受けて画像処理を行う画像処理装置、５は前
記対物レンズｌの視野内に位置する被測定物としての線
状物体、６は線状物体５を移動させる移動台である。 次に動作について説明する。移動台６上に載置されてい
る被測定物としての線状物体５の像は、対物レンズ１に
よって撮像素子３における撮像面に結像される。ここで
、線状物体５は３次元的に変化する形状を有しているこ
とから、対物レンズ１と撮像素子３の撮像面および対物
レンズ１の焦点距離により決定される焦点面１００を通
過する部分のみがコントラスト良く結像し、他の部分の
像はボケだ状態となる。これに対し、移動台６を上下さ
せると、これに伴って焦点面１００を通過する線状物体
５の位置が変化する。 一方、撮像素子３から出力される映像信号は、画像処理
装置４において線状物体５の像を背景から抽出する映像
処理が実行され、これによって物体と背景とのコントラ
ストを抽出している。そして、このように処理された画
像データから、撮像面上の各位置（デジタル画像処理を
行う場合には、画素と呼ぶ）について、コントラストが
最大になる移動台６の位置を求めて記憶する。このよう
な処理を移動台６を微小量ずつ変化させながら繰り返し
て実行することにより、コントラストが最大になる移動
台６の位置を求めて記憶する。そして、移動台６の移動
範囲における処理が完了したならば、記憶されているコ
ントラストが最大になる移動台６の位置の値が線状物体
５の高さを表していることになる。
従来の線状物体の形状計測法は、移動台６を微少量ずつ
変位させて、その都度画像の撮像と処理を行う必要があ
るために、計測に長時間を必要とする。また、移動台６
を微少量ずつ変位させて、その都度画像の撮像と処理を
行うものであることから、時間的に形状が変化したり動
いている線状物体５の認識が行えない等の問題点があっ
た。 この発明は、上記のような問題点を解決するためになさ
れたもので、−回の画像取り込みで線状物体の形状を検
出することが出来る線状物体の認識方法を得ることを目
的とする。
変位させて、その都度画像の撮像と処理を行う必要があ
るために、計測に長時間を必要とする。また、移動台６
を微少量ずつ変位させて、その都度画像の撮像と処理を
行うものであることから、時間的に形状が変化したり動
いている線状物体５の認識が行えない等の問題点があっ
た。 この発明は、上記のような問題点を解決するためになさ
れたもので、−回の画像取り込みで線状物体の形状を検
出することが出来る線状物体の認識方法を得ることを目
的とする。
この発明による線状物体の検出方法は、焦点面の異なる
複数個の撮像装置を使用して同時に同じ視野を逼影する
とともに、名画像毎に線状物体像のコントラスト評価お
よび線状物体の線巾認識を行い、各焦点面と線状物体の
交差する位置および交差点でない場合には焦点面からの
ずれ量を計測し、この各焦点面毎の上記諸量を組み合わ
せることによって線状物体の形状を算出するものである
。
複数個の撮像装置を使用して同時に同じ視野を逼影する
とともに、名画像毎に線状物体像のコントラスト評価お
よび線状物体の線巾認識を行い、各焦点面と線状物体の
交差する位置および交差点でない場合には焦点面からの
ずれ量を計測し、この各焦点面毎の上記諸量を組み合わ
せることによって線状物体の形状を算出するものである
。
この発明による線状物体の検出方法は、光路分割手段と
複数の撮像素子が高さの異なる焦点面を形成し、各焦点
面ごとの情景を同時に観察することを可能にしており、
画像処理装置において上記各焦点面を線状物体が交差す
る位置、角度および交差点でない場合には焦点面からの
ずれ量を計測し、各面ごとの上記交差位置を角度ずれ量
を用いて補間することから、−回の画像取り込みによっ
て全体の形状を認識することが可能になる。
複数の撮像素子が高さの異なる焦点面を形成し、各焦点
面ごとの情景を同時に観察することを可能にしており、
画像処理装置において上記各焦点面を線状物体が交差す
る位置、角度および交差点でない場合には焦点面からの
ずれ量を計測し、各面ごとの上記交差位置を角度ずれ量
を用いて補間することから、−回の画像取り込みによっ
て全体の形状を認識することが可能になる。
以下、この発明の一実施例を図について説明する。第１
図および第２図において、１は対物レンズ、２１，２２
．２３は対物レンズ１の光軸上に取り付けられたハーフ
ミラ−１３１，３２，３３はハーフミラ−２１，２２，
２３によって分割された光軸上に配置された撮像素子、
４は前記各撮像素子３１，３２．３３から出力される映
像信号を処理し、線状物体の形状を演算する画像処理装
置である。５は認識対象物としての線状物体である。 次に動作を説明する。線状物体５の像は、対物レンズ１
を通し、ハーフミラ−２１，２２，２３によって分割さ
れた後に各撮像素子３１〜３３における撮像面上に結像
される。ここで、対物レンズ１と各撮像素子３１，３２
．３３間の光学的な距離は互いに異なっており、物体が
平面１０１上にあるときには、撮像素子３１上に合焦し
、平面１０２上あるときには撮像素子３２上に合焦し、
物体が平面１０３上にあるときには撮像素子３３上に結
像する。また、線状物体５が上記の平面１０１〜１０３
と交差して配置されているとすると、前記各面と交差し
ている部分において線巾が最も細く、且つ像のコントラ
ストも最大になるような第３図〜第５図に示す物体像が
撮像されることになる。画像処理装置４においては、各
撮像素子３１〜３３から供給される第３図〜第５図に示
す物体像を撮影した画像をフレームメモリに取り込み、
第６図に示すフローチャートに従って画像処理を実行す
る。つまり、ステップＳＴ、においては各撮像素子３１
〜３３から供給される画像信号をフレームメモリに取り
込み、ステップＳＴ、においては画面番号を零にセット
する。次にステップＳＴ、においては、フレームメモリ
に格納されている画像データを処理することにより線状
物体像を探索し、その中心線を求める。例えば、綿状物
体を上方から証明したり、下方から証明する場合には、
線状物体は第３図〜第５図に示す様に、周囲と比較して
暗い画像として取り込まれる。従って、第７図に示す濃
度変化パターンにおいて、画像中における明るさの極小
値を追跡すれば、線状物体５の中心７０１を求めること
ができる。次に、ステップＳＴ４においては、中心線に
対して垂直な方向の濃度を計測して第７図の様な濃度変
化パターンを求める。そして、この濃度変化パターンか
ら線状物体像の巾７０２とコントラスト７０３を求める
。 これらの値は、物体の焦点面からのずれ量によって決ま
るため、線状物体の実際の線巾が既知で一定であれば、
逆に像の巾７０２からずれ量を知ることができる。次に
、ステップＳＴＳにおいては、焦点面と線状物体５との
交差位置が、線状物体像の巾が線巾に一致し、かつ最大
のコントラストを与える点を探索することにより求めら
れる。次にステップＳＴ＆においては、各焦点面ごとの
交差点位置と各点における焦点面からのずれ量を求める
。 次にステップＳＴ、においては、係る処理画面が最終画
面であるか否かの判断を行い、その判断結果がノーであ
る場合には、ステップＳＴＩにおいて画面番号をインク
リメントした後にステップＳＴ３に戻る処理を実行させ
る。このような判断を行うしよとによって上記の一連の
処理を撮像素子１０１〜１０３の各画面に対して行い、
各焦点面ごとの交差点位置と各点における焦点面からの
ずれ量を求める。 次に、各焦点面ごとの交差点位置と各点における焦点面
からのずれ量を求める処理が最終画面まで達すると、ス
テップＳＴ？における判断がイエスとなってステップＳ
Ｔ、に移行する。ステップＳＴ。 においは、各撮像素子３１〜３３毎の倍率の違いや中心
軸のずれを補正した後に、各画面を重ね合わせて線状物
体の形状を判定する。即ち、予め既知の形状の物体を撮
像素子３１，３２．３３で別々に撮影し、各映像のずれ
、拡大および縮小比率を計測しておき、この値を用いて
各撮像素子間の倍率と中心のずれを補正してステップＳ
Ｔ、。に移行する。ステップＳＴ、。においては、各焦
点面と交差する位置を決定し、更に上記焦点面からのず
れ量により、焦点面の間の部分の通過位置を算出して各
交差点の間を継ぐ操作を行って修了となる。このような
処理を実行することによって、線状物体全体の形状を容
易に認識することが可能になるものである。 なお、上記実施例においては、特別な照明は使用してい
ないが、第８図に示すように対物レンズ１の光軸上にハ
ーフミラ−２０を設け、照明光源７０から放射される光
を集光レンズ７１によって集めた後に前記ハーフミラ−
２０に供給することによって線状物体５を照明する同軸
照明あるいは、第９図に示す様に照明光源７０から放射
される光を集光レンズ７１によって集めた後に、拡散板
７３を介して線状物体５を下側から照明する透過照明を
用いると、コントラストの変化を抽出するのが容易にな
る。また、背景が暗くかつ透過照明が困難な場合には、
第１０図に示すように照明光源７０を対物レンズ１の光
軸に対して対象となる部分に配置し、この両照明光源１
０から発せられる光りを拡散板７３において拡散した後
に線状物体５に照射する拡散照明を用いると、線状物体
５を明るく、且つ背景を暗く抽出することが容易になる
。 また、上記実施例においては、光路を分割するのにハー
フミラ−を用いたが、プリズム等の手段を用いても良く
、また分割方法も２分割後さらに別々に２分割して４分
割の光学系にする等の手段を使用しても同様な効果が得
られる。 更に、奥行方向の精度を向上させるには、撮像素子の個
数を増やしたり、合焦平面１０１〜１０３の間隔を可変
にして、２段階に認識するように構成すれば良い。
図および第２図において、１は対物レンズ、２１，２２
．２３は対物レンズ１の光軸上に取り付けられたハーフ
ミラ−１３１，３２，３３はハーフミラ−２１，２２，
２３によって分割された光軸上に配置された撮像素子、
４は前記各撮像素子３１，３２．３３から出力される映
像信号を処理し、線状物体の形状を演算する画像処理装
置である。５は認識対象物としての線状物体である。 次に動作を説明する。線状物体５の像は、対物レンズ１
を通し、ハーフミラ−２１，２２，２３によって分割さ
れた後に各撮像素子３１〜３３における撮像面上に結像
される。ここで、対物レンズ１と各撮像素子３１，３２
．３３間の光学的な距離は互いに異なっており、物体が
平面１０１上にあるときには、撮像素子３１上に合焦し
、平面１０２上あるときには撮像素子３２上に合焦し、
物体が平面１０３上にあるときには撮像素子３３上に結
像する。また、線状物体５が上記の平面１０１〜１０３
と交差して配置されているとすると、前記各面と交差し
ている部分において線巾が最も細く、且つ像のコントラ
ストも最大になるような第３図〜第５図に示す物体像が
撮像されることになる。画像処理装置４においては、各
撮像素子３１〜３３から供給される第３図〜第５図に示
す物体像を撮影した画像をフレームメモリに取り込み、
第６図に示すフローチャートに従って画像処理を実行す
る。つまり、ステップＳＴ、においては各撮像素子３１
〜３３から供給される画像信号をフレームメモリに取り
込み、ステップＳＴ、においては画面番号を零にセット
する。次にステップＳＴ、においては、フレームメモリ
に格納されている画像データを処理することにより線状
物体像を探索し、その中心線を求める。例えば、綿状物
体を上方から証明したり、下方から証明する場合には、
線状物体は第３図〜第５図に示す様に、周囲と比較して
暗い画像として取り込まれる。従って、第７図に示す濃
度変化パターンにおいて、画像中における明るさの極小
値を追跡すれば、線状物体５の中心７０１を求めること
ができる。次に、ステップＳＴ４においては、中心線に
対して垂直な方向の濃度を計測して第７図の様な濃度変
化パターンを求める。そして、この濃度変化パターンか
ら線状物体像の巾７０２とコントラスト７０３を求める
。 これらの値は、物体の焦点面からのずれ量によって決ま
るため、線状物体の実際の線巾が既知で一定であれば、
逆に像の巾７０２からずれ量を知ることができる。次に
、ステップＳＴＳにおいては、焦点面と線状物体５との
交差位置が、線状物体像の巾が線巾に一致し、かつ最大
のコントラストを与える点を探索することにより求めら
れる。次にステップＳＴ＆においては、各焦点面ごとの
交差点位置と各点における焦点面からのずれ量を求める
。 次にステップＳＴ、においては、係る処理画面が最終画
面であるか否かの判断を行い、その判断結果がノーであ
る場合には、ステップＳＴＩにおいて画面番号をインク
リメントした後にステップＳＴ３に戻る処理を実行させ
る。このような判断を行うしよとによって上記の一連の
処理を撮像素子１０１〜１０３の各画面に対して行い、
各焦点面ごとの交差点位置と各点における焦点面からの
ずれ量を求める。 次に、各焦点面ごとの交差点位置と各点における焦点面
からのずれ量を求める処理が最終画面まで達すると、ス
テップＳＴ？における判断がイエスとなってステップＳ
Ｔ、に移行する。ステップＳＴ。 においは、各撮像素子３１〜３３毎の倍率の違いや中心
軸のずれを補正した後に、各画面を重ね合わせて線状物
体の形状を判定する。即ち、予め既知の形状の物体を撮
像素子３１，３２．３３で別々に撮影し、各映像のずれ
、拡大および縮小比率を計測しておき、この値を用いて
各撮像素子間の倍率と中心のずれを補正してステップＳ
Ｔ、。に移行する。ステップＳＴ、。においては、各焦
点面と交差する位置を決定し、更に上記焦点面からのず
れ量により、焦点面の間の部分の通過位置を算出して各
交差点の間を継ぐ操作を行って修了となる。このような
処理を実行することによって、線状物体全体の形状を容
易に認識することが可能になるものである。 なお、上記実施例においては、特別な照明は使用してい
ないが、第８図に示すように対物レンズ１の光軸上にハ
ーフミラ−２０を設け、照明光源７０から放射される光
を集光レンズ７１によって集めた後に前記ハーフミラ−
２０に供給することによって線状物体５を照明する同軸
照明あるいは、第９図に示す様に照明光源７０から放射
される光を集光レンズ７１によって集めた後に、拡散板
７３を介して線状物体５を下側から照明する透過照明を
用いると、コントラストの変化を抽出するのが容易にな
る。また、背景が暗くかつ透過照明が困難な場合には、
第１０図に示すように照明光源７０を対物レンズ１の光
軸に対して対象となる部分に配置し、この両照明光源１
０から発せられる光りを拡散板７３において拡散した後
に線状物体５に照射する拡散照明を用いると、線状物体
５を明るく、且つ背景を暗く抽出することが容易になる
。 また、上記実施例においては、光路を分割するのにハー
フミラ−を用いたが、プリズム等の手段を用いても良く
、また分割方法も２分割後さらに別々に２分割して４分
割の光学系にする等の手段を使用しても同様な効果が得
られる。 更に、奥行方向の精度を向上させるには、撮像素子の個
数を増やしたり、合焦平面１０１〜１０３の間隔を可変
にして、２段階に認識するように構成すれば良い。
以上のようにこの発明によれば、−回の画像取込処理に
よって、複数の焦点面における像を同時に撮影するもの
であることから、物体と撮像装置との距離を変化させて
撮影することが不要になり、これに伴って処理が高速化
されると共に、時間的に形状が変化したり動いている線
状物体の形状も容易に認識することが出来る効果がある
。
よって、複数の焦点面における像を同時に撮影するもの
であることから、物体と撮像装置との距離を変化させて
撮影することが不要になり、これに伴って処理が高速化
されると共に、時間的に形状が変化したり動いている線
状物体の形状も容易に認識することが出来る効果がある
。
第１図および第２図はこの発明の一実施例による線状物
体の認識方法を説明するための構成を示す斜視図および
側面図、第３図〜第５図は第１図に示す各撮影素子によ
って得られる画像を示す図、第６図は線状物体の認識方
法を示すフローチャート、第７図は線状物体の線巾とコ
ントラストの関係を示す濃度変化パターン図、第８図〜
第１０図はこの発明による線状物体の認識方法の他の実
施例を説明するための構成図、第１１図は従来の線状物
体の認識方法を説明するための構成図である。 １は対物レンズ、３．３１〜３３は撮像素子、４は画像
処理装置、５は線状物体、１００〜１０３は合焦平面。 第１図 １ ：対物レンス゛ ３１．３２．３３ ニオ最イ象 素子 ５ ：線８″ｌＩＤ体 １０１．１０２，１０３：合点平面 第７図 第９図 ＠；ｖ。 第１０図
体の認識方法を説明するための構成を示す斜視図および
側面図、第３図〜第５図は第１図に示す各撮影素子によ
って得られる画像を示す図、第６図は線状物体の認識方
法を示すフローチャート、第７図は線状物体の線巾とコ
ントラストの関係を示す濃度変化パターン図、第８図〜
第１０図はこの発明による線状物体の認識方法の他の実
施例を説明するための構成図、第１１図は従来の線状物
体の認識方法を説明するための構成図である。 １は対物レンズ、３．３１〜３３は撮像素子、４は画像
処理装置、５は線状物体、１００〜１０３は合焦平面。 第１図 １ ：対物レンス゛ ３１．３２．３３ ニオ最イ象 素子 ５ ：線８″ｌＩＤ体 １０１．１０２，１０３：合点平面 第７図 第９図 ＠；ｖ。 第１０図
Claims (1)
- 空間内に配置された線状物体の形状を認識する方法にお
いて、前記線状物体に対向して配置された対物レンズを
通過した光を複数に分割すると共に、この分割された光
軸毎に前記対物レンズからの距離が互いに異なる位置に
撮像素子を設け、この各撮像素子によって撮影された線
状物体像を画像処理装置によって画像処理することによ
りコントラストおよび像の太さを計測することによって
前記線状物体が各撮像素子毎に決定される合焦平面と交
差する位置および合焦平面までの距離を求め、前記各撮
像素子によって撮影された線状物体像に対して求められ
た前記線状物体が合焦平面と交差する位置および合焦平
面までの距離をつなぎ合わせることによって、空間内に
配置されている線状物体の形状を認識することを特徴と
する線状物体の認識方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63069813A JPH0663752B2 (ja) | 1988-03-25 | 1988-03-25 | 線状物体の認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63069813A JPH0663752B2 (ja) | 1988-03-25 | 1988-03-25 | 線状物体の認識方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH01244305A true JPH01244305A (ja) | 1989-09-28 |
| JPH0663752B2 JPH0663752B2 (ja) | 1994-08-22 |
Family
ID=13413575
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63069813A Expired - Fee Related JPH0663752B2 (ja) | 1988-03-25 | 1988-03-25 | 線状物体の認識方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0663752B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009210471A (ja) * | 2008-03-05 | 2009-09-17 | Canon Machinery Inc | 画像処理システム及び画像処理方法 |
| JP2013231741A (ja) * | 2007-02-26 | 2013-11-14 | Corning Inc | 歪測定結像システム |
-
1988
- 1988-03-25 JP JP63069813A patent/JPH0663752B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2013231741A (ja) * | 2007-02-26 | 2013-11-14 | Corning Inc | 歪測定結像システム |
| JP2009210471A (ja) * | 2008-03-05 | 2009-09-17 | Canon Machinery Inc | 画像処理システム及び画像処理方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0663752B2 (ja) | 1994-08-22 |
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| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |