JPH0261777A - 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］ 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
識装置に関し。

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９円形図形
の認識を的確に行うことを目的とし。

円形状物体の入力画像を２次元濃淡値として演算手段に
入力してその濃淡値を初期値とする２次元波動方程式を
解かせ、この波動方程式の解における振幅の極値によっ
て円形状物体の中心位置を認識するように構成された図
形認識装置において９入力画像の輪郭を抽出する輪郭抽
出手段を備え、この輪郭抽出手段で輪郭抽出された入力
画像が演算手段に入力されるように構成される。

［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、電子部品の塔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、
形状を市しく認識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できることが必要と
される。

［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９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　ｉｆｆ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補間
技術が知られているが、大きい部分が欠けると補間が・
雅しい場合が多い。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ｆ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２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。例えば９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止に向か
って伝わり、一定時間後に中心にピークを生ずる。そこ
で９円形物体の周囲を水面−ト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、同様に中
心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１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。ピークが
生じる理由は円周−Ｅ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２円が一部
で欠けていても残った円弧が十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
うことには違いがないからである。表面−ヒの模様やノ
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９本来
円周から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］ 例えば第８図に示されるように、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認識装置で認
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９円の中心にお
いて振幅のピークを生じなくなる。

また１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２円の中心位置において生じるピ
ーク値は小さく、シたがって円の中心を的確に認識でき
ないことがある。

したがって本発明の目的は２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９円形図形の認識を的確に行うことに
ある。

［課題を解決するための手段］ 第１図は本発明に係る原理ブロック図である。

本発明に係る図形認識装置は９円形状物体の入力画像を
２次元濃淡値として演算手段１１に入力して該濃淡値を
初期値とする２次元波動方程式を解かせ、該波動方程式
の解における振幅の極値によって該円形状物体の中心位
置を認識するように構成された図形認識装置において、
入力画像の輪郭を抽出する輪郭抽出手段１２を備え、こ
の輪郭抽出手段１２で輪郭抽出された入力画像が該演算
手段１１に入力されるように構成される。

［作用］ 円形物体の入力画像は１輪郭抽出手段１２で円形物体の
輪郭が抽出されて強調され、しかる後に演算手段ＩＩに
画像入力して円形図形の認識処理が行われる。これによ
り円形物体の濃淡変化、あるいは背景とのコントラスト
小などに対しても的確に円形図形の認識を行える。

［実施例］ 以下１図面の参照しつつ本発明の詳細な説明する。第２
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、Ｉｎ〜Ｉｎはフレームメモリである。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４１．３Ｘ３係数との積和・ラ
プラシアン処理部４２及び絶対値・スケーリング回路４
３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ー
イブライン結合されている。６はＡ／Ｄ変換及びＩ）　
／△変換を行う変換回路である。

実施例装置の動作が以下に説明される。

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。一方１
本発明に係る実施例装置では、波動方程式の初期値とし
て入力画像そのものではなく０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９例えば公知の５ｏｂｅｌ
演算が利用できる。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）に演京を実行できる。本実施例装置の
場合もこの機能を容易に実現することが可能である。

ずなわち５ｏｂｅｌ演算は模式的に描けば第３図のよう
に表わされる。これを本実施例装置で実現するには５例
えば、まずフレームメモリ１ｏにある原画を。

の代りに。

で置き換えたフィルタ４に通し、得られた値の絶対値を
フレームメモリ１１にどき込む。

次に、１１１びフレームメモリＩＱ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リ１２に書
き込む。

そして最後にフレームメモリ１１．１２の内容を加算器
５を通して加算した後にフレームメモリ１０に書き込む
。

これによりフレームメモリ１゜には、第３図［Ｂ］の濃
度断面図に示されるように、当初９入力画像がそのまま
入っていたものが、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
うな手順により、波動方程式を用いて処理され、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
時刻しの三変数関数と見做す。これをＡ　（ｘ、　ｙ、
　　ｔ、）と書き３時刻Ｔｏに入力した１フレームの画
像Ａ　（ｘ、ｙ、Ｌ。）を初期値として２次元の波動方
程式 ％式％ を解くようにする。境界条件は画像フレームの周辺Ｌ（
正方形）で常に△（ｘ、ｙ、　　し）＝０とする。これ
を物理的にみると、ｌＥ方形の周辺を同定された弾性膜
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 を導入し一階の連立方程式とする。

即ち、（１）式をＶ　（ｘ、ｙ、ｕ）を用いて占き直す
と次のようになる。

・　・　・　（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、　　＋　δ　し　／　２　）　　＝Ｖ
　　（ｘ、ｙ、　　し−δ　し／２）＋ａ２　δＬ△Δ
　（ｘ、ｙ、Ｌ） Δ　　（ｘ、　　　ｙ、　　　Ｌ　　＋　δ　し　）Δ
　（Ｘ、、Ｙ、　　し）＋ δしＶ　（ｘ、ｙ、　　し＋δし／２）（３）式を解く
アルゴリズムは以下で′−テえられる。

ステップｌ：Ｖ＝ｏ、Δ＝Δ（０） ステップ２：Ｖ←Ｖ＋ａ２δし△Δ ステップ３：Δ−Ａ＋δしＶ ステップ４ニステツプ２へ戻る 本実施例では、上述したアルゴリズムにおいてａ２δし
＝ｌ、　δｔ＝１／８として演算を行うものとし、その
際の手順が第４図に示される。　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リ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２図のフレーム
メモリｌａ、１１に対応する。フレームメモリΔ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Ｓ１で原画像の２次元濃淡値Ａ　（ｘ。

ｙ、０）をフレームメモリ八に書き込むと共にフレーム
メモリＶに０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Ｖ
の内容とを加算した結果を再びフレームメモリＶに書き
込む。

次いでステップＳ　３では、フレームメ干りＶの内容に
１未満の所定数９例えば１／８を乗じて。

この値をフレームメモリ△の内容と加算した結果を１１
びフレームメモリ八にｉｔＦき込む。

ステップＳ４においては、所定の閾値Ｓ以上のフレーム
メモリのアドレスｘ、ｙ及びｎの値を検出し、これらを
第５図に示されるようなピークテーブルに占き出す。

ステップＳ５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カ月１７２ｆ丁画素以にであるか否
かを判断する。ここで１７は見っけようとする円の最大
″−１１径であり、ｌ近似サイクルで波は２７／Ｔ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８２〜Ｓ５を反復し、６定判定の場
合には処理を終ｒする。

この処理により、所定の閾値Ｓ以ｆ＝のフレームメモリ
へのｘ、ｙアドレスから円形物体の中心位置を求めると
共に１反復回数から円形物体の半径を求める。

第４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Ｉフ
レーム周期（例えば約３３ｍ５）である。ステップＳ２
及びステップＳ３の繰り返しを１近似サイクルと称する
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、ｔ、＋ｎ△ｔ）を保持する。

ステップ８２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
高速の画像プロセッサが一般的に必要とされる。ステッ
プＳ４におけるピクテーブルは第５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。

１−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ッサでは処理速度の観点
から第４図の処理を実行できないことがある。例えば、
ステップＳ２でフレームメ干り■から読み出したデータ
にラプラシアン△Ａを加えて同じフレームメモリ■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読出
り、と占込みを切り換える必要があるからである。各［
！レームメモリはｌフレーム周期内では常に読出し７状
態か書込み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、プロセッサによつ′ては第４図のステップＳ２の
ように１枚のフレームメ干り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、１）１純なフ１．・−ム加算の機能しか
持たないかもしれない５．このようなＱ′を純な機能し
かないプロセッサ［−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６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
フレームメ干りＶに加えて２枚の作業メモリｗ＋　、Ｗ
２を追加する。ステップＳ１１において、フレームメ干
りＡに原画像の輪郭を抽出した２次元濃淡値の絶対値を
、吉き込むと共に、フレームメ干り■に９を代入する。

さらに近時回数を示すカウンタｎを１に設定する。次い
でステップＳ＋２に進みラプラシアン画像ΔΔに作業フ
レームメモリＷ１に書き込み１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Ｗ２に書き込むと共に９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
■に書き込む。ステップＳＩ２においては、上述した各
演算を遂次的に行なうため、３フレ一ム周期の時間が必
要である。次いでステップＳ１３において、フレームメ
モリ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＋に書き込み９作業フレームメモリＷ、か
ら読み出したデータとフレームメモリ八から読み出した
データとを加えて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ＳＩ３において一
ヒ述した各演算に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４図の流れ
図のステップＳ２と同等の演算を行なっており、ステッ
プＳＩ３は第４図のステップＳ３と同等の演算を行なっ
ている。

次いでステップＳＩ４に進んで、所定の閾値Ｓ以上とな
るフレームメモリΔのアドレスｘ、ｙ及びｎの値を第５
図に示すようなピークテーブルに占き出す。ステップＳ
＋５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／２７Ｔ画素以上か否かを判断し、
否定判定の場合にはステップＳ１２〜ＳＩ５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。−ト
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７第６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７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７図において、まずステップＳ２１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Ｖｅｖｅｎに０を代入する。さらに近似回
数を示ずカウンタｎを１に設定する。ステップＳ２２で
は、フレームメモリ△ｅ　Ｖ　ｅ　ｎのラプラシアン画
像△Ａｅｖｅｎ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　（３ｖｅｎから読み出したデータとフレームメ
モリ■ｏ　ｄｄに古き込む。ステップＳ２３においては
。

７１）−ムメ干りＶ　ｏ　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Ｖｅｖｅｎに書き込む
と共に、フレームメモリＡｅｖｅｎ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
加えてフレームメ干りΔｏｄｄに占き込む。ステップＳ
２２及びステップＳ２３において、夫々の演算を行なう
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４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４図のステップＳ３と同笠な演算を
実行している。

次いでステップ５Ａ２４に進んで、フレームメモリＡ　
ｏ　ｄｄ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５図に示すようなピークテーブルに冴き出す
。ステップ３２２〜スデツプＳ２４でｆ７ｊｒｉ１番「
１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３２８に進み、偶数番１」
の近似サイクルを実行する。ステップ３２６〜ステツプ
３２８はステップ３２２〜ステツプＳ２４のｅｖｅｎを
ｏ　ｄ　ｄ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／２７
Ｔ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ｒ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。

［発明の効果］ 本発明によれば２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９円形図形を的確に認識することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明に係る原理ブロック図。 第２図は実施例の画像処理プロセッサの概略構成図。 第３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４図は実施例装置における波動方程式を用いた図形認
識処理手順の流れ図。 第５図はピークテーブルの模式図。 第６図は変形例における図形認識処理手順の流れ図。 第７図は他の変形例における図形認識処理手順の流れ図
、および。 第８図は従来の問題点を説明する図である。 フレームメモリ 、双方向パスバッファ ビデオバス 、空間フィルタ 、加算回路 Δ／Ｄ変換及びＤ／△ 変換回路 ロ°−クテーブ）し 第５図 イブｔ−ヲｉ（、の問題、菅、の言免日ＴＥ４国第８図 ヲヒ、形翌１１１ミあ１する屓鼻乎用貢の〕良糺圀第６ 図 化の変形材１１］；あ−けゐ濱真乎１惧の液晶間第７ 回

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 円形状物体の入力画像を２次元濃淡値として演算手段（
   １１）に入力して該濃淡値を初期値とする２次元波動方
   程式を解かせ、該波動方程式の解における振幅の極値に
   よって該円形状物体の中心位置を認識するように構成さ
   れた図形認識装置において、 入力画像の輪郭を抽出する輪郭抽出手段（１２）を備え
   、この輪郭抽出手段（１２）で輪郭抽出された入力画像
   が該演算手段（１１）に入力されるように構成されたこ
   とを特徴とする図形認識装置。