JPH02176876A - 図形認識装置 - 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】 〔概　　　　　要ン ２次元波動方程式を用いて円形図形のＬ２識を行う図形
認識装置に関し、 最終的に得られるピークが鋭いものとなるようにするこ
とを目的とし、 円形物体の入力画像の輪郭をソーベル演算フィルタによ
り抽出して２次元濃淡値とし演算手段に入力して該濃淡
値を初期値とする２次元波動方程式による解における振
幅のピーク値によって該円形物体の中心位置及び半径を
Ｌ２識する図形認識装置において、咳ソーベル演算フィ
ルタに続いて負のラプラシアン演算フィルタを用いて輪
郭抽出するように構成する。

〔産業上の利用分野〕

本発明は２次元波動方程式を用いて円形図形の認識を行
う図形認識装置に関する。

機械産業における物体の視覚認識に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
ント板の配線端子部は、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し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、正確なボンディングが行われるようにする
ことが望まれる。

またロボットを導入した生産設備では、上流側工程で作
られ搬送されてく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のコンベ
アへ移す等の操作を行っているが、この際も部品位置、
形状を正しく１２Ａすることが必要であり、このために
円の中心位置座標と半径を正確に測定する必要がある。

〔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、重心及び周長を計算できないことがある。この
途切れが微小であればその間を埋める捕間技術が知られ
ているが、大きい部分が欠けると捕間が難しい場合が多
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Ｌ２
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０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一例である。

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号公報に開示されて
いる。

この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。波動方程式による円形図面の認識は
次のようにして行う０例えば、円形の洗面器に水をはり
、緑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、一定時間後に中心にピークを生ずる。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−１・すれば、
同様に中心にピークを生ずる筈である。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、その半径は
ピーク位置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り、複数
の円が互いに重なっていてもよいことである。というの
は、ピークが生しる理由は円周−Ｅで同時に発生した波
動力呻心点においては全て同位相で強め合うからである
が、円が一部欠けていても残った円弧が充分な長さを持
っていれば、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連がいないからである。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ず
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、本来円周から発生する波とは独立しており干渉する
ことはない。

しかしながら、例えば第９図に示すように、認識しよう
とする円形図形の部分で白黒の濃淡が変わっているよう
な場合、かかる円形図形を波動方程式を用いた従来の１
２識装置で認識しようとすると、白色部分と黒色部分の
波が円の中心位置において互いに弱め合うことになり、
円の中心において振幅のピークを生じなくなる。

また、円形物体の画像が背景に対して充分なコントラス
トを持っていない場合、円の中心位置において生じるピ
ーク値は小さく、したがって円の中心を的確に認識でき
ないことがある。

そこで本発明者は、円形図形部分で濃淡が変わっていた
り、あるいは背景とのコントラストが小さかったりした
場合にも、円形図形の認識を的確に行うことができる装
置を特願昭６３−２１．３１５８号において既に開示し
た。

この装置では、上記のように２次元波動方程式の初期値
を円形物体の入力画像そのものとせずに、その人力画像
にソーベル（Ｓｏｂｅｌ）演算フィルタを掛けることに
より円形物体の輪郭を抽出して強調する処理を行って円
形物体の濃淡変化又は背景とのコントラスト不足に対処
している。

〔発明が解決しようとする課題〕

上記の特願昭６３−２１３１．５８号によって抽出され
強調された入力画像を２次元波動方程式の初期値として
適用すると、ソーベル演算で絶対値を取っているので波
動演算の対象となる画像データは全て正であり、従って
緩やかなピークしか得られない場合があり、このよ・う
な場合には円形物体の認識を正確に（〒うことができな
いという問題点があった。

従って本発明は、円形物体の人力画像の輪郭をソーベル
演算フィルタにより抽出して２次元濃淡値とし演算手段
に入力して該濃淡値を初期値とする２次元波動方程式に
よる解における振幅のピーク値によって該円形物体の中
心位置及び半径を認識する図形認識装置において、最終
的に得られるピークが鋭いものとなるようにすることを
目的とする。

〔課題を解決するための手段〕

上記の目的を達成するため、本発明に係る図形Ｐｌｔｉ
、装置では、第１図に原理的に示すように、ソーベル演
算フィルタ１１に続いて負のラプラシアン演算フィルタ
１２を用いて輪郭抽出するものである。

〔作　　用〕

本発明において、ソーベル演算を行った場合の入力画像
波形は第２図（ａ）に示すようになっているが、これに
更に負のラプラシアン演算フィルタ１２を通した場合に
は、微分演算を施したことになり第２図Φ）に示すよう
に入力画像波形に負の部分が発生するので、より一層輪
郭が強調されることになる。

〔実　施　例〕

以下、図面を参照しつつ本発明の詳細な説明する。第３
図は本発明の一実施例としての図形認識装置を実現する
画像処理プロセッサの概略構成を示すブロック図である
。

同図において、１゜〜１、はフレームメモリであり、各
フレームメモリは双方向バスバッファ２を介して８ビツ
トのビデオバス３に接続されている。４は空間フィルタ
であり、ラインバッファ４１．３×３係数との積和・フ
ィルタ処理部４２、及び絶対値・スケーリング回路４３
を含んでいる。

５は加算回路であり、この加算回路５と空間フィルタ４
とは破線で示すように内部バスでバイブライン結合され
てソーベル演算フィルタを構成している。この加算回路
５にはうブラシアン演算フィルタとしてのラプラシアン
演算処理部５０が設けられている。６はカメラ（図示せ
ず）から出力された画像信号をＡ／Ｄ変換して取り込み
、又はモニタ出力のためにＤ／Ａ変換を行う変換回路で
ある。

この実施例装置の動作を以下に説明する。

従来の図形認識装置では、波動方程式を解く際の初期値
として入力画像の濃淡値そのものを用いていたが、本発
明では、波動方程式の初ＪＩＪＩ　（ａとして人力画像
そのものではなく、輪郭を抽出・強調したものを用いる
。

輪郭を強調する方法としては、ソーベル演算及びラプラ
シアン演算を利用する。これは標準的な画像プロセッサ
には用意されていることが一般的であり、これにより高
速（例えば３３ｍ５）で演算を実行できる０本実施例装
置の場合もこの８Ｉ能を容易に実現することが可能であ
る。

すなわちソーベル演算及びラプラシアン演算は模式的に
描けば第４図のように示すことができ、これをオ実施例
装置で実現するには、例えば、まずフレームメモリ１．
にある原画を、フィルタ４におけるフィルタ処理部４２
で、 に通し、得られた値の絶対値をフレームメモリ１、に書
き込む。

次に、再びフレームメモリｌ、にある原画を、に通し、
得られた値の絶対値をフレームメモ１用意に書き込む。

そして最後にフレームメモリｈ、１ｇの内容を加算器５
を通して加算した後に、今度はラプラシアン演算処理部
５０を通してラプラシアン演算を施し、フレームメモ１
月。に書き込む。

これによりフレームメモリ１０には、第４図（Ｂ）の濃
度断面図に示されるように、当初、入力画像がそのまま
入っていたものが、ソーベル演算により強調され、更に
ラプラシアン演算により更に微分された形で一層濃度変
化のある輪郭部のみのデータに置き換えられる。

このようにして得られた円形物体の輪郭データは次のよ
うな手１＠により、波動方程式を用０て処理され、それ
により円形物体の中心及び半径が求められる。

まず、濃淡画像の輝度を水平・垂直方向の座標ｘ、ｙ及
び時刻りの三変数関数と見做す、これをＡ、（ｘ、ｙ、
ｔ）と書き、時刻Ｔ０に入力したｌフレームの画像Ａ　
（ｘ、ｙ、ｔｏ　）を初期値として次式の２次元の波動
方程式を解くようにする。

ｔＺ ９ｘ”　　　９ｙ” 但し、ａは波の速度である。

この方程式の境界条件は画像フレームの周辺上（正方形
）で常にＡ（χ、ｙ、ｔ）＝０とする。

これを物理的にみると、正方形の周辺に固定された弾性
膜の状態を記述する方程式と同しである。

（１）式を差分方程式に直して逐次的に解くため、次の
新たな変数 ｙ　　（ｘ、ｙ、　　ｔ）＝−Ａ　（ｘ、ｙ、　　ｔ）
ａｔ 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。

−Ｖ　（ｘ、ｙ、ｔ）＝ａ”ΔＡ（ｘ、ｙ、Ｌ）９　Ｘ
、　”　　　９　ｙ　” −Ａ　（ｘ、　　ｙ、　　ｔ　）　＝Ｖ　（ｘ、　　３
’、　　ｔ　）る。

Ｖ　（ｘ、ｙ、ｔ＋δｔ／２）＝ Ｖ　（ｘ、ｙ、ｔ−δｔ／２）＋ ａｔ　　δｔΔＡ（ｘ、ｙ、ｔ、） Ａ（ｘ、ｙ、Ｌ＋５１）＝ Ａ　（ｘ、ｙ、Ｌ）＋ δｔｖ　（ｘ、ｙ、ｔ＋δｔ／２） ・−−−−−・　−（３） （３）式を解くアルゴリズムは以下で与えられる。

ステップ１　：　　Ｖ−０，Ａ−Ａ（０）　　ｔ−０本
実施例では、上述したアルゴリズムにおいてａ２δｔ−
ｉ、　　δｔ−１／８として演算を行うものとし、その
際の手順が第５図に示されている。

この実施例における処理では少なくとも２個のフレーム
メモリを使用する。すなわちフレームメモＩＪ　Ａ及び
フレームメモリＶであり、これらのフレームメモリは物
理的には第３図のフレームメモリ１−．１＋　に対応す
る。フレームメモリＡには所定時間後の画像の２次元濃
淡値を保持させ、フレームメモリ■には２次元濃淡値の
時間微分値を保持させる。

ステップＳｌで原画像の２次元ｆＡ淡値Ａ（ｘｙ、０）
をフレームメモリＡに書き込むと共にフレームメモリ■
にＯを書き込み、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Ｓ２でフレームメモリＡに保持されている画像
のラプラシアンΔＡを求めて、これとフレームメモリ■
の内容とを加算した結果を再びフレームメモリ■に書き
込む。

次いでステップＳ３では、フレームメモリ■の内容に１
未満の所定数、例えばｌ／８を乗じて、この値をフレー
ムメモリＡの内容と加算した結果を再びフレームメモリ
Ａに書き込む。

ステップＳ４においては、所定の闇値Ｓ以上のフレーム
メモリのアドレスｘ、ｙ及び０の値を検出し、これらを
第６図に示されるようなピークテーブルに書き出す。

ステップＳ５でカウンタｎの債を１つインクリメントし
、ステップＳ６ではｎがＲ／２−７’Ｔ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近催サイクルで波は２ｆ１画素だけ進
むものとする。ステップＳ６において否定判定の場合に
は、ステップＳ２〜Ｓ５を反復し、肯定判定の場合には
処理を終了する。

この処理により、所定の闇値Ｓ以上のフレームメモリ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。

第５図の流れ図において、ステップＳ２及びステップＳ
３では各フレームメモリの全画素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
レ一ム周期（例えば約３３ｓｒｓ）である、ステップＳ
２及びステップＳ３の繰り返しを１近領サイクルと称す
るものとすると、第ｎ近似サイクル進んだ時点でフレー
ムメモリＡはＡ　（ｘ、ｙ、Ｌ＋ｎΔｔ）を保持する。

ステップＳ２及びステップＳ３においては、ｌフレーム
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
高速の画像プロセンサが一般的に必要とされる。ステッ
プＳ４におけるピークテーブルは第６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ｌｘ、
ｙ及びその半径を容易に求めることができる。

上述した実施例における波動方程式の演算は次のように
構成して実現することもできる。

すなわち、ある種の画像プロセンサでは処理速度の観点
から第５図の処理を実行できないことがある。例えば、
ステップＳ２でフレームメモリ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続出しと書込みを切
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続出状態か書込状態になってい
る方が制御し易く回路が簡単になる。

また、プロセンサによっては第５図のステップＳ２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こともあ
る。つまり、単純なフレーム加算のａ能しか持たないこ
とがある。このような単純な機能しかないプロセンサ上
で上述の処理を実行するには作業メモリの数を増やし第
７図の処理手順のようにすればよい。

すなわちこの変形例においては、フレームメモリＡ及び
フレームメモリＶに加えて２枚の作業メモリＷ、　、Ｗ
、を追加する。ステップＳｌｌにおいて、フレームメモ
リＡに原画像の輪郭を抽出した２次元濃淡値の絶対値を
書き込むと共に、フレームメモリＶにＯを代入する。さ
らに近偵回数を示すカウンタｎを１に設定する０次いで
ステップＳｉ２に進みラプラシアン画像ΔＡを作業フレ
ームメモリＷｌに書き込み、作業フレーム、メモリＷ。

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Ｗ、に書き込むと共に、作業フレ
ームメモリＷ、から読み出したデータをフレームメモリ
■に書き込む、ステップＳ１２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０次いでステップＳ１３において、フレームメモ
リＶから読み出したデータに１７８を乗じて作業フレー
ムメモリＷ、に書き込み、作業フレームメモリＷｌから
読み出したデータとフレームメモリＡから読み出したデ
ータとを加えて作業フレームメモリＷｔのデータをフレ
ームメモリＡに書き込む、ステップ５１３において上述
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５１２は第５図の流れ図のステップＳ２と同等
の演算を行っており、ステップＳ１３は第５図のステッ
プＳ３と同等の演算を行っている。

次いでステップＳ１４に進んで、所定の閾（１３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６図に示すようなピークテーブルに書き出す、ステ
ップＳ１５ではカウンタｎを１つインクリメントし、ス
テップＳ１６においてｎがＲ／２ＪＴ画素以上か否かを
判断し、否定判定の場合にはステップ３１２〜５１５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。上述したように本変形例においては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。

さらに他の変形例として、より多くの作業メモリを使用
することにより、第７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８図は５枚のフレームメモリを使用した場合の変形を
示している。

第８図において、まずステップ５２１でフレームメモリ
Ａｅｖｅｎ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ｖｅｖｅｒｌにＯ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Ｓ２２では、フレームメモリＡｅｖｅｎのラプ
ラシアン画像ΔＡｅｖｅｎ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Ｖｅｖｅｎから読み出したデータとフレー
ムメモリνｏｄｄに書き込む、ステップＳ２３において
は、フレームメモリνｏｄｄから読み出したデータに１
／８を乗じてフレームメモリＶｅｖｅｎに書き込むと共
に、フレームメモリＡｅｖｅｒ＋から読み出したデータ
にフレームメモリＶｅｖｅｎから読み出したデータを加
えてフレームメモリＡｏｄｄに書き込む、ステップＳ２
２及びステップＳ２３において、夫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Ｓ２２及び
ステップＳ２３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Ｓ２２は第５図の流
れ図のステップＳ２と同等な演算を実行しており、ステ
ップＳ２３は第５図のステップＳ３と同等の演算を実行
している。

次いでステップＳ２４に進んで、フレームメモリ＾ｏｄ
ｄが所定の闇値Ｓ以上となるアドレスｘ、　　ｙ及びｎ
の値を第６図に示すようなピークテーブルに書き出す、
ステップ３２２〜ステツプＳ２４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Ｓ２５でカウンタｎを１つインクリメントして
、ステップ３２６〜ステツプ゛Ｓ２Ｂに進み、偶数番目
の近（以サイクルを実行する。ステップ３２６〜ステツ
プ３２Ｂはステップ３２２〜ステツプＳ２４のｅｖｅｎ
をｏｄｄに変え、ｏｄｄをｅｖｅｎに変えて全く同様な
処理を実行している。

ステップＳ２９でカウンタｎの値をさらに１つインクリ
メントしてから、ステップ５３０に進んでｎがＲ／２Ｊ
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３２２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０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。

〔発明の効果〕

以上のように本発明によれば、ソーヘル演算フィルタに
続いて負のラプラシアン演算フィルタを用いて輪邦抽出
するように構成したので、入力画像がより一層鮮明に強
調されノイズが除去された形になるので、これに基づい
て２次元波動方程式を通用すれば際立ったピークが得ら
れるので、正確な円形物体の中心位置と半径を求めるこ
とができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明に係る図形認識装置の原理ブロック図、 第２図は本発明の詳細な説明するだめの波形図、第３図
は本発明に係る図形認識装置のｍ＝実施例を示すブロッ
ク図、 第４図は円形物体の画像の輪郭の抽出・強調手法の模式
的な説明図 第５図は実施例装置における波動方程式を用いた円形認
識処理手順の流れ図、 第６図はピークテーブルの模式図、 第７図は変形例における図形認識処理手順の流れ図、 第８図は他の変形例における図形認識処理手順の流れ図
、及び、 第９図は従来の問題点を説明する図である。 １１・・・ソーモル演算フィルタ、 １２・・・ラプラシアン演算フィルタ、１３・・・演算
手段、 １゜〜ＩＲ・・・フレームメモリ、 ２・・・双方向パスバンファ、 ３・・・ビデオバス、 ４・・・空間フィルタ、 ５・・・加算回路。 図中、同一符号は同−又は相当部分を示す。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 円形物体の入力画像の輪郭をソーベル演算フィルタ（１
   １）により抽出して２次元濃淡値とし演算手段（１３）
   に入力して該濃淡値を初期値とする２次元波動方程式に
   よる解における振幅のピーク値によって該円形物体の中
   心位置及び半径を認識する図形認識装置において、 該ソーベル演算フィルタ（１１）に続いて負のラプラシ
   アン演算フィルタ（１２）を用いて輪郭抽出することを
   特徴とした図形認識装置。