JPH0324706B2 - - Google Patents
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- Publication number
- JPH0324706B2 JPH0324706B2 JP57036041A JP3604182A JPH0324706B2 JP H0324706 B2 JPH0324706 B2 JP H0324706B2 JP 57036041 A JP57036041 A JP 57036041A JP 3604182 A JP3604182 A JP 3604182A JP H0324706 B2 JPH0324706 B2 JP H0324706B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- axis
- angle
- image memory
- image
- line
- Prior art date
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- Expired - Lifetime
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/60—Analysis of geometric attributes
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Geometry (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
本発明は、視覚によるパターン認識装置におけ
る視覚認識方法に関する。
る視覚認識方法に関する。
テレビカメラを用いた視覚認識システムは、非
整然に置かれた被測定物の形状をテレビカメラで
とらえ、とらえた画像を２値化し、その２値化画
像を画像メモリに書き込んだ後、画像メモリ上の
水平走査より被測定物の特徴線を認識している。
整然に置かれた被測定物の形状をテレビカメラで
とらえ、とらえた画像を２値化し、その２値化画
像を画像メモリに書き込んだ後、画像メモリ上の
水平走査より被測定物の特徴線を認識している。
例えば、第１図イに示すようなｘ軸とのなす角
度が大きい場合の特徴線ABを認識する場合は、
同図ロのように、テレビカメラ視野１内の１つの
画素２の分解能で２値化し、画像メモリに書き込
み、水平走査を行つている。
度が大きい場合の特徴線ABを認識する場合は、
同図ロのように、テレビカメラ視野１内の１つの
画素２の分解能で２値化し、画像メモリに書き込
み、水平走査を行つている。
このように、特徴線ABとｘ軸またはｙ軸との
なす角度が十分大きい場合は、ｙ軸方向の変化分
Δy、ｘ軸方向の変化分Δxが大きいため、被測定
物の影等による外部要因に起因する画素の誤認
（例えばＢ点の画素３を画素４または画素５とし
て２値化した場合）に対しても、Δyの値の変動
率は小さい。したがつて特徴線ABの位置、傾き
は高精度で認識が可能である。
なす角度が十分大きい場合は、ｙ軸方向の変化分
Δy、ｘ軸方向の変化分Δxが大きいため、被測定
物の影等による外部要因に起因する画素の誤認
（例えばＢ点の画素３を画素４または画素５とし
て２値化した場合）に対しても、Δyの値の変動
率は小さい。したがつて特徴線ABの位置、傾き
は高精度で認識が可能である。
しかし、第２図イに示すようなテレビカメラの
視野１内のｘ軸（またはｙ軸）とほぼ平行にある
特徴線ABの位置、傾きを認識する場合は、特徴
線ABの２値化情報は同図ロのようになり、特徴
線ABの傾きを認識するためのｙ方向の画素数変
化分Δyは、わずか４画素となつてしまう。した
がつてＢ点の画素３を前記外部要因により、画素
４または画素５と誤認した場合は、Δyの値は大
きく変動してしまい、高精度な認識は不可能であ
る。
視野１内のｘ軸（またはｙ軸）とほぼ平行にある
特徴線ABの位置、傾きを認識する場合は、特徴
線ABの２値化情報は同図ロのようになり、特徴
線ABの傾きを認識するためのｙ方向の画素数変
化分Δyは、わずか４画素となつてしまう。した
がつてＢ点の画素３を前記外部要因により、画素
４または画素５と誤認した場合は、Δyの値は大
きく変動してしまい、高精度な認識は不可能であ
る。
認識精度を向上するためには、分解能を上げれ
ば可能と考えられるが、処理速度、メモリ容量、
装置価格の問題上好ましくない。また分解能を上
げても、精度は比例的によくなるとは限らない。
ば可能と考えられるが、処理速度、メモリ容量、
装置価格の問題上好ましくない。また分解能を上
げても、精度は比例的によくなるとは限らない。
本発明は、上記問題点を解消し、ｘ軸またはｙ
軸に対しあらゆる角度にある被測定物の特徴線を
高精度で認識する方法である。
軸に対しあらゆる角度にある被測定物の特徴線を
高精度で認識する方法である。
すなわち、テレビカメラでとらえた被測定物の
画像を２値化し画像メモリに書き込んだ後、その
画像メモリ上の水平走査により、第１図ロまたは
第２図ロに示した認識すべき特徴線のｙ軸方向の
変化分Δy、ｘ軸方向の変化分Δxを認識し、さら
に特徴線とｘ軸（またはｙ軸）とのなす角度を算
出する。その後、算出した角度とあらかじめ設定
した角度の閾値とを比較する。
画像を２値化し画像メモリに書き込んだ後、その
画像メモリ上の水平走査により、第１図ロまたは
第２図ロに示した認識すべき特徴線のｙ軸方向の
変化分Δy、ｘ軸方向の変化分Δxを認識し、さら
に特徴線とｘ軸（またはｙ軸）とのなす角度を算
出する。その後、算出した角度とあらかじめ設定
した角度の閾値とを比較する。
比較の結果、特徴線とｘ軸またはｙ軸とのなす
角度が閾値より大きい場合は、第１図イ，ロの場
合と同様、高精度な特徴線の位置、傾き認識が可
能である。
角度が閾値より大きい場合は、第１図イ，ロの場
合と同様、高精度な特徴線の位置、傾き認識が可
能である。
特徴線とｘ軸またはｙ軸とのなす角度が閾値よ
り小さい場合は、第３図に示すように、画像メモ
リ内２値化画像AB上を、ｘ軸（またはｙ軸）と
角度βをなすように、マイクロコンピユータ等を
用いてソフト的に走査を行い、特徴線ABの認識
を行う。角度βは特徴線ABを高精度で認識する
ために必要な値で、10度から70度の範囲である。
第３図の走査は、同図中に示す任意の１つの走査
線をX0とし、さらに特徴線の交わる走査線を
各々X1、X2、…Xoと定めることにより、第４図
に示すように、あたかも新しい直交座標系軸X0
−Y0上で水平方向走査を行うことと同様に考え
られる。したがつて、この走査により得られた特
徴線の位置、傾きは第１図の場合と同様で、高密
度な値となつている。
り小さい場合は、第３図に示すように、画像メモ
リ内２値化画像AB上を、ｘ軸（またはｙ軸）と
角度βをなすように、マイクロコンピユータ等を
用いてソフト的に走査を行い、特徴線ABの認識
を行う。角度βは特徴線ABを高精度で認識する
ために必要な値で、10度から70度の範囲である。
第３図の走査は、同図中に示す任意の１つの走査
線をX0とし、さらに特徴線の交わる走査線を
各々X1、X2、…Xoと定めることにより、第４図
に示すように、あたかも新しい直交座標系軸X0
−Y0上で水平方向走査を行うことと同様に考え
られる。したがつて、この走査により得られた特
徴線の位置、傾きは第１図の場合と同様で、高密
度な値となつている。
ここで実際の回路構成例を第５図、第６図に示
す。テレビカメラ１１からの映像信号出力
（1Vpp）をＡ／Ｄ変換器１２にてＡ／Ｄ変換（例
えば１画素４ビツト程度）し、画像メモリ１３
（例えば１画素256（縦方向）×256（横方向）×４（深
さ方向））に書き込む。
す。テレビカメラ１１からの映像信号出力
（1Vpp）をＡ／Ｄ変換器１２にてＡ／Ｄ変換（例
えば１画素４ビツト程度）し、画像メモリ１３
（例えば１画素256（縦方向）×256（横方向）×４（深
さ方向））に書き込む。
画像メモリ１３に書き込んだ画像に対し、ソフ
ト的に前述の処理を行う場合は、第５図に示すよ
うに画像メモリ１３内の走査画素のアドレスを
ROM１５に書き込んだプログラムにより指定
し、前述のような走査を画像メモリ１３上で行
う。なお、図において、１４はCPU、１６は
RAMである。
ト的に前述の処理を行う場合は、第５図に示すよ
うに画像メモリ１３内の走査画素のアドレスを
ROM１５に書き込んだプログラムにより指定
し、前述のような走査を画像メモリ１３上で行
う。なお、図において、１４はCPU、１６は
RAMである。
またハード的に行う場合は、第６図に示すよう
な画像メモリ走査方向制御回路１３′をゲート・
カウンタ等を用いて構成し、CPU１４の指示に
より前述の走査を画像メモリ１３上で行い、特徴
線の認識を行う。
な画像メモリ走査方向制御回路１３′をゲート・
カウンタ等を用いて構成し、CPU１４の指示に
より前述の走査を画像メモリ１３上で行い、特徴
線の認識を行う。
以上の認識方法により、第７図イ，ロに示す被
測定物ΔABCの特徴線ABを認識した具体例を述
べる。
測定物ΔABCの特徴線ABを認識した具体例を述
べる。
第７図イ，ロにおいて、テレビカメラは200mm
（縦）×200mm（横）の視野１を持ち、その分解能
は、256ドツト（縦）×256ドツト（横）、閾値αは
特徴線ABがｘ軸となす角度で10度とした。また
同図イにおいて、被測定物ΔABCの特徴線ABが
ｘ軸となす角度を15度、同図ロの場合は２度、さ
らに走査線がｘ軸となす角度βを45度とした。
（縦）×200mm（横）の視野１を持ち、その分解能
は、256ドツト（縦）×256ドツト（横）、閾値αは
特徴線ABがｘ軸となす角度で10度とした。また
同図イにおいて、被測定物ΔABCの特徴線ABが
ｘ軸となす角度を15度、同図ロの場合は２度、さ
らに走査線がｘ軸となす角度βを45度とした。
上記の条件の下に測定した結果、特徴線ABの
長さは、±0.05mmの精度で、特徴線ABとｘ軸との
なす角度は、±0.2度の精度で認識が可能であつ
た。
長さは、±0.05mmの精度で、特徴線ABとｘ軸との
なす角度は、±0.2度の精度で認識が可能であつ
た。
以上の結果により、本発明は０から360度の全
ての角度において、被測定物の特徴線の高精度な
認識を実現させるものである。
ての角度において、被測定物の特徴線の高精度な
認識を実現させるものである。
第１図イ，ロはｘ軸とのなす角度が大きい場合
の特徴線の図とその２値化画像図、第２図イ，ロ
はｘ軸とのなす角度が小さい場合の特徴線の図と
その２値化画像図、第３図、第４図は本発明の方
法を説明するための図、第５図、第６図は本発明
の方法を実施するための装置の各実施例のブロツ
ク図、第７図イ，ロは閾値αより大きい位置にあ
る被測定物の図と閾値αより小さい位置にある被
測定物の図である。 １……テレビカメラ視野、２，３，４，５……
画素、AB，ΔABC……被測定物（特徴線）、１
１……テレビカメラ、１２……Ａ／Ｄ変換器、１
３……画像メモリ、１３′……画像メモリ走査方
向制御回路、１４……CPU、１５……ROM、１
６……RAM。
の特徴線の図とその２値化画像図、第２図イ，ロ
はｘ軸とのなす角度が小さい場合の特徴線の図と
その２値化画像図、第３図、第４図は本発明の方
法を説明するための図、第５図、第６図は本発明
の方法を実施するための装置の各実施例のブロツ
ク図、第７図イ，ロは閾値αより大きい位置にあ
る被測定物の図と閾値αより小さい位置にある被
測定物の図である。 １……テレビカメラ視野、２，３，４，５……
画素、AB，ΔABC……被測定物（特徴線）、１
１……テレビカメラ、１２……Ａ／Ｄ変換器、１
３……画像メモリ、１３′……画像メモリ走査方
向制御回路、１４……CPU、１５……ROM、１
６……RAM。
Claims (1)
- １ テレビカメラで被測定物の画像を画像メモリ
に取り込み、被測定物の特徴線を認識するに際
し、前記特徴線と前記テレビカメラの視野内直交
座標系軸であるｘ軸またはｙ軸とのなす角度が閾
値より大きい場合は、前記画像メモリ内の走査を
水平走査として特徴線画像認識を行い、前記角度
が前記閾値より小さい場合は、ｘ軸またはｙ軸に
対して一定の角度をもつ走査として特徴線画像認
識を行うことを特徴とする視覚認識方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57036041A JPS58154072A (ja) | 1982-03-08 | 1982-03-08 | 視覚認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57036041A JPS58154072A (ja) | 1982-03-08 | 1982-03-08 | 視覚認識方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS58154072A JPS58154072A (ja) | 1983-09-13 |
| JPH0324706B2 true JPH0324706B2 (ja) | 1991-04-03 |
Family
ID=12458619
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP57036041A Granted JPS58154072A (ja) | 1982-03-08 | 1982-03-08 | 視覚認識方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS58154072A (ja) |
-
1982
- 1982-03-08 JP JP57036041A patent/JPS58154072A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS58154072A (ja) | 1983-09-13 |
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