JPH0411073B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 発明の背景 この発明は可視像の電子式処理、更に具体的に
云えば、可視像内にある色を識別する為に単子電
子像データを自動的に処理する方法に関する。

電子式作像装置、例えば固体カメラは、自動化
した工業的なプロセスに急速に入り込みつゝあ
る。この様な作像装置の動作の概説並びにこう云
う装置の能力の説明が、係属中の米国特許出願通
し番号第363664号（1982年）に収録されている。
こう云う作像装置の１の欠点は、電子像が単色で
あること、即ち、カメラは光強度を検出すること
しか出来ず、この為、電子像が灰色の濃淡で処理
されることである。大抵の工業的なプロセス、例
えば、製造、組立て、包装及び寸法の測定では、
形と縁を判定することしか要求されないから、単
色像でも十分である。然し、色の識別又は色によ
る分類を望む場合がある。自動検査でこう云うこ
とが起るのは、例えば屡々色だけで識別される錠
剤の様な薬品の検査の場合である。

色を識別する従来の１つの装置は、物体から反
射された光の強度を色の表示として使つている。
違う色は反射する光の強度が違うことがよく知ら
れているから、グレースケールの値の相対的な比
較に基づいて、色の区別をつけることが出来る。
単色テレビ、即ち、白黒テレビを見る人は、縞又
は格子の布地が、灰色の濃淡の縞又は格子に見え
ることを知つている。強度の相対的な値、即ちグ
レースケールの値を各々の色に割当てれば、既知
のグレースケールの値との比較により、個別の色
を確認することが出来る。電子式に比較を行なう
場合、特定の色に対するグレースケールの値を決
定して、デイジタルの数値として貯蔵することが
出来る。カメラがこの後で物体を観察した時、そ
のグレースケールの値を発生して、その値を基準
値と比較すればよい。

従来の装置では、グレースケールの基準値が閾
値を用いて設定されている。観察されたグレース
ケールの値が１つの閾値を越えているが、別の閾
値より小さければ、所定の閾値に関連した値に対
応する色と想定する。この装置の問題は、周囲の
照明の小さな変化に影響されることである。人間
の目は周囲の照明が変化したことを直ぐに確認し
て、素早くグレースケールの変化に調節すること
が出来るが、電子装置は絶対値のみに頼つてお
り、照明の変化を容易に補償することが出来な
い。更に、錠剤の様な小さな物体は、反射に影響
する表面の穴の変化があつたり、或いは視野の中
に影が現われる様に斜めになつていることがあ
る。視野にわたつて平均の反射率を測定すると、
影又は穴が観察されるグレースケールの値を変
え、その結果誤つた色の識別が行なわれることが
ある。

この発明の目的は、単色カメラの視野内にある
物体の色を識別する方法を提供することである。

この発明の別の目的は、単色カメラの視野内に
ある複数個の物体を色によつて識別する為に、グ
レースケールの値を電子処理する方法を提供する
ことである。

別の目的は、カメラの視野内にある物体の表面
の不規則性を識別する為に、電子式単色カメラか
ら得られたグレースケールの値を分類する方法を
提供することである。

発明の概要 この発明では、識別しようとする物体をカラ
ー・フイルタを介して単色カメラで観察する。こ
のフイルタは、物体の所望の色をカメラから見た
強度で分離する様に選ばれている。カメラの視野
の中にある各々の画素にグレースケールの値が割
当てられる。予定の閾値より高い値を持つ画素
は、観察する物体に対応すると想定され、こうい
う画素に対するグレースケールの値を使つて、特
定のグレースケールの値の発生頻度を表わすヒス
トグラムを形成する。例外的に高い又は低いグレ
ースケールの値を無視し、残りの値を平均して、
物体に対するグレースケールの公称値を決定す
る。次に公称値を同じ照明条件の下にある色つき
物体に対する予定の公称値と比較して、物体の色
を識別する。

この発明の１実施態様では、特定のグレースケ
ールの値が公称平均値に含まれる為には、その値
で最低数の画素が発生しなければならないという
条件をつけることにより、ヒストグラムを更に解
析する。更に、陰影によるグレースケールの変化
を除く為、平均を出す計算には、最も大きいグレ
ースケールの値を表わす限られた百分率の画素だ
けを使う。

この発明の上記並びにその他の目的及び利点
は、以下図面について詳しく説明する所から更に
よく理解されよう。

詳細な記載 この発明によつて制御、解析又は監視しようと
するプロセス又は装置はいろいろな形式をとるこ
とが出来る。然し、第１図の実施例では、典型的
な用例を示してある。この場合、製造物品１００
を移動コンベヤ・ベルト１０２にのせて、可視検
査部に高速で通す。部品が合格の判断基準（例え
ば予定の量子化された幾何学的な特徴又は色）に
合うと判定されると、この部品はコンベヤ・ベル
ト上を中断せずに通過することが許され、或いは
「合格」ビン等に投出される。他方、部品が不良
と判定されると、ベルトから「不合格」ビンに投
出される（又は、合格部品がベルトから投出され
る場合は、そのまゝベルト上を移動し続ける様に
する）。典型的には、毎分900個もの多くの部品が
検査部を通過することが出来、同じ様な又は異な
る製造部品に対して同様な能力を持つ複数個の同
様なコンベヤ・ベルト及び検査部があつてもよ
い。この発明の実施例は４個までのこの様な独立
の検査部を取扱うことが出来、合計の割合は毎分
部品数600までになる。

典型的には、第１図に示す場合、検査される部
品１００が移動することにより、普通の電子ビデ
オ・カメラ１１０による「撮影」が行なわれる。
このビデオ・カメラは検査部内の目に見える視野
を一連のデイジタル電子ビデオ信号に変換するこ
とが出来る。各々のビデオ信号が、視野の対応す
る基本的な画素の強度を表わす。各々の部品１０
０に対して、こういうビデオ信号の新しいフレー
ムが発生される。

この発明の現在好ましいと考えられる実施例で
使われる適当な普通のカメラは、ゼネラル・エレ
クトリツク・カンパニイによつて製造される
TN2500型の固体CID（電荷注入装置）カメラで
ある。このビデオ・カメラ装置はビデオ信号を捕
捉してデイジタル化したビデオ信号を読出すもの
であり、米国特許第3805062号及び同第3993897号
にも記載されている。第１図に示す様に、この実
施例の装置では（３個までの）追加のカメラ１１
０を設けて、希望によつて設けられる４つの別々
の視野検査部を監視することが出来る。

第１図に示す様にこの発明の可視像処理方法を
実施する装置は、（普通のカメラ入力、制御又は
観察される装置、ビデオ・モニタ等の他に）３つ
の部分に分割されている。特に、この装置の全体
的な構成は、ビデオ処理装置２００、像処理装置
３００、及び全装置／判定処理装置４００に分割
されている。これら３つの部分的な装置が、アド
レス、データ及び制御用の導体から成る共通の母
線導体装置５００（例えばインテル社のマルチバ
ス）を介して作動的に相互接続されている。

カメラ１１０から来るデイジタル化されたビデ
オ・データの各フレームは、244×248の画素配列
を含んでおり、各々の画素はCIDカメラの夫々対
応する画素にたいして検出されたグレー・レベル
（即ち、グレースケールの値）を表わす８ビツト
のデイジタル・ワードによつて表わされている。
使うデータの量を少なくする為、各々の画素の値
は制御自在のデイジタル閾値ワード（値）と直ち
に比較される。この閾値に等しいか又はそれより
高いグレー・レベルを持つ画素は“１”の値の単
一ビツト（又はその代りに“０”の値のビツト）
を発生し、閾値より低いグレー・レベルを持つ画
素は“０”の値を持つ単一ビツト（又は代りに
“１”の値のビツト）を発生する。８ビツトのデ
イジタル・グレー・スケールの値の内の最下位か
ら２番目のビツトを使つて閾値ビツトを貯蔵し、
最下位ビツトをパリテイ・ビツト又はその他のデ
ータ・ビツトに使うが、これは周知の方法であ
る。残りの６ビツトはこの画素のグレースケール
を貯蔵する為に使われる。この様な「閾値との比
較」が、カメラ像インタフエイス（CII）２０１
によつて行なわれる１つの機能である。

こうして得られた所定の像（「フレーム」に対
する244×248×８ビツトの２進値のビデオ・デー
タの配列が、像面記憶装置（IPM）２０２に送
られ、そこで（このデータを取出したカメラを表
わすデータ、フレーム順序を表わすデータ等と共
に）一時的に貯蔵され、像処理装置３００による
処理を待つ。像制御及び表示（ICD）モジユール
２０３がマイクロプロセツサNo.１（実施例では
8748型）を含んでおり、これはビデオ・モニタに
対するビデオ発生器に対するIPMデータの読出
しを同期的に制御すると共に、他の利用し得る時
間に、CII２０１及びIPM２０２と、適当なカメ
ラ１１０に対する読出しサイクルの開始とを制御
する様にプログラムされている。

ビデオ処理装置２００が独立の判定処理論理回
路（或る専用のハードウエア論理回路を含んでい
る）を持つているから、これは、被監視ラインの
検査区域内にある部品の存在に敏速に応答する様
に付能され、その特定の検査区域のカメラでビデ
オ・データのフレームを捕捉する。時間が許せば
直ぐに、適当なカメラの読出しサイクルを開始
し、略同時に、カメラのデイジタル出力を閾値と
比較して、その結果得られた比較済みの強度デー
タを像面記憶装置２０２内に貯蔵し、この為、像
処理装置３００がその処理の為に次に利用出来る
様になつた時には、何時でもこのデータを直ちに
利用し得る。

図示の装置では、これらの部分的なビデオ処理
装置の機能が、全装置／判定処理装置４００にあ
る主体CPUの全体的な監視の下に、共通母線導
体５００を介して実施される。ビデオ・データの
新しいフレームが、ビデオ処理装置２００によつ
て捕捉され、閾値と比較され、必要になるまで一
時的に貯蔵され、この為、全装置／判定処理装置
４００には最小限の監視制御作用しか必要としな
い。この部分の作業により、ビデオ処理装置２０
０は、複数個の独立したカメラ監視装置に対する
重要な初期データの圧縮及びバツフア貯蔵機能を
遂行することが出来る。この他の機能もビデオ処
理装置によつて行なわれる。例えば、ビデオ・モ
ニタ１１２には、像面記憶装置にある１つ又は更
に多くの選ばれた平面の内容を表わすデイジタ
ル・ビデオ信号が同期的に供給される。この代り
に、モニタ１１２は、希望に応じて、任意のカメ
ラ１１０のグレースケールのビデオ出力を直接的
に受取つて表示する様に接続することが出来る。

実施例では、像処理装置３００は、１フレーム
のデータの処理を終つて、その為に別の１フレー
ムを処理する為に次に利用し得る様になつた時、
何時でも装置／判定処理装置４００に合図する。
その後、装置／判定処理装置４００にある主体
CPUがビデオ処理装置２００に合図して、像面
記憶装置２０２から、閾値と比較して予め貯蔵さ
れたデイジタル・ビデオ・データの別の１フレー
ムを像処理装置３００のコーナー・ポイント符号
化器（CPE）３０１に伝達させる。この実施例
では、コーナー・ポイント符号化器３０１は、２
進値を持つビデオ・データの入力フレーム内のコ
ーナー・ポイントを自動的に確認して符号化する
様に設計されたフリーランニングの専用ハードウ
エア装置である。

コーナー・ポイントのｘ、ｙ座標並びに各々の
コーナー・ポイントに関連したIN及びOUTベク
トルの簡単なリストが「先入れ先出し」（FIFO）
記憶装置３０２に貯蔵される。この記憶装置はコ
ーナー・ポイント符号化器３０１に対する出力バ
ツフアとして作用する。即ち、専用の論理判定モ
ジユールは、コーナー・ポイントを確認して符号
化し、それらをFIFOバツフア記憶装置３０２に
貯蔵する様に自由に動作することが出来る。この
為、この機能は、全体的な装置内で行なわれる他
の進行中の機能に対して、実質的に無関係に且つ
非同期的に遂行することが出来る。

この後、FIFO記憶装置３０２にある分類され
ていないが符号化されたコーナー・ポイントのリ
ストを必要に応じて別の専用判定論理モジユー
ル、即ち特徴抽出／分類器（FES）３０３（マイ
クロプロセツサNo.２を含んでおり、これは実施例
では2901型である）によつて呼出すことが出来
る。特徴抽出／分類器３０２が、最初にコーナ
ー・ポイント符号化器３０１によつて確認された
コーナー・ポイントを確認して、その閉じた連鎖
集合（連鎖、小集合、リスト等とも呼ばれる）を
特徴記憶装置３０４に構成する。

実施例では、検査される物体のこの様にして識
別された各々の閉じた縁の輪郭に関連させようと
する多くの所望の幾何学的な特徴が、分類過程の
間に増分的に計算される。即ち、こういう点の連
鎖チエーン（これは閉じた時、最終的には閉じた
縁の輪郭を表わす）にコーナー・ポイントが追加
される度に、全周、面積、図形中心、主角度、最
大−最小xy境界等の増分的な計算が行なわれる。
この為、コーナー・ポイントの連鎖リストに新し
いコーナー・ポイントが関係づけられる度に、こ
ういう計算を増分的に行なう。同様な増分的な計
算を行ない且つ加算する前に、閉じた縁の境界全
体が確認されるまで待つ従来の方式に較べると、
全体的な時間の節約が可能である場合が多い。こ
うなるのは、像処理装置３００が、別の連鎖結合
されるコーナー・ポイントの識別を開始するのに
必要な工程を行なつている間に、新しいコーナ
ー・ポイントが所定のチエーンに連鎖結合される
時に、直ちに増分的な計算を行なうことが出来る
場合が多いからである。云い換えれば、他の場合
には、判定論理回路を別の連鎖結合されるコーナ
ー・ポイントを確認する様に設定する為にだけ費
やされる時間を同時に利用して、何処かで行なわ
なければならない予定の幾何学な特徴の増分的な
計算を行なうことが出来る。この結果得られた、
試験される物体の閉じた縁の輪郭を確認するコー
ナー・ポイントの連鎖リスト又はチエーン並びに
こういう輪郭の多くの量子化された幾何学的な特
徴が、特徴記憶装置３０４内に形成される。この
データが後で共通母線導体装置５００を介して装
置／判定処理装置４００の主体CPU４０３内に
ある内部RAMに転送される。

装置／判定処理装置４００は典型的なマイクロ
プロセツサを基本とした装置であつて、主体
CPUによつて直接的に呼出されるデータを貯蔵
する為のコア記憶装置４０１、及び計算機のプロ
グラム（例えば利用者が作成したプログラム、シ
ステム並びに／又は実行プログラム等）を貯蔵す
るPROM記憶装置４０２を持つている。その全
体的な動作が主体CPUによつて制御される。実
施例では、このCPUはインテル社の単一ポー
ド・コンピユータ86／12Aであり、これは8086マ
イクロプロセツサ（実施例では３番目のマイクロ
プロセツサ）を含んでいる。主体CPU４０３が
普通のRS232通信リンクを介して普通のキーボー
ド／表示端末装置４０４と連絡する。制御により
又は観察により、装置の不合格／合格作動装置又
はその他の普通の部品に対する適当な駆動信号を
発生する為に、標準的な組合せの入出力ボード４
０５が並びに／又は普通のＩ／Ｏリレー４０６が
設けられている。希望によつては、利用者が作成
した追加の計算機用プログラム等を貯蔵する為に
大量貯蔵装置（例えばカセツト記憶装置）４０７
を設けることが出来る。勿論、利用者が作成した
プログラムは、キーボード４０４または記録装置
４０７の様なＩ／Ｏ装置を通じて最初に入力する
ことが出来る。

後で判るが、一旦、閾値と比較された所定のフ
レーム内の閉じた縁の輪郭が全て確認され（何れ
もコーナー・ポイントの閉じた連鎖集合により）、
並びに／又は一旦特徴抽出／分類器３０３によつ
て計算された予定の幾何学的な特徴が量子化され
てCPU４０３内のRAMに貯蔵されると、利用者
が作成したプログラムは、この閉じた縁の輪郭を
解析し、量子化したパラメータを予め貯蔵されて
いる比較パラメータと比較し、並びに／又は検査
している閉じた縁の輪郭の合格／不合格を決め或
いはその他の形で解析する為の適当な判定論理を
この他の形で工夫する様に、希望に応じて設計す
ることが出来る。図示の装置では、各々の閉じた
縁の輪郭がコーナー・ポイントの座標データの閉
じた連鎖集合によつて表わされ、これ自体がこう
して限定された「塊まり」の予定の幾何学的な特
徴（例えば、関係するコーナー・ポイントの数、
最大及び最小のｘ、ｙ座標、図形中心のｘ、ｙ座
標、面積、全周、主角度のｘ、ｙ座標等）を記述
するデータの集成に結合される。勿論、こうして
確認され且つ記述された「塊まり」の他の特徴
も、希望に応じて、利用者が作成した判定論理に
より、量子化し並びに／又はその他の形で解析す
ることが出来る。

第１図に示し且つ上に全体的に説明した装置
が、1982年３月11日に出願された係属中の米国特
許出願通し番号第363664号（対応日本特許昭和58
年特許願57732）に更に詳しく記載されている。
その出願に記載されている様に、第１図の装置
は、カメラ１１０の視野内にある物体の形及びコ
ーナー・ポイントを自動的に識別して、この物体
の周りに境界を設定する。複数個の小さな物体１
００Ａ，１００Ｂ等で構成された１００に示す様
な物体に対しては、カメラ装置が各々の小さな物
体の周りに境界（「区画箱」）を定め、この為、そ
れらを個別の物体として夫々解析することが出来
る。本質的にカメラ装置は、視野の中にある関心
のある区域を電子式にマスクする。即ち、視野の
中に、個別に解析することの出来る窓を形成す
る。

前に述べた様に、視野の中にある各々の画素に
は８ビツトの２進数が関連しており、その内の６
ビツトが画素のグレースケールの値を表わす為に
貯蔵される。第２図はこういう１つの画素とそれ
に関連したグレースケールの値の形式を示してい
る。各フレームは256×256個の画素のマトリクス
で構成される。１００Ａに示す様な物体を表わす
画素の数は、当然ながら視野の中にある全体的な
物体１００の全体的な寸法に関係する。然し、小
さな物体１００Ａは、その色を正確に識別する為
には、幾つかの画素によつて限定されていなけれ
ばならない。ビデオ処理装置が各々の物体１００
Ａ，１００Ｂ等のグレースケールの値を予定の閾
値と自動的に比較して、視野の中に物体があるか
どうかを決める。この比較結果が最下位の次の位
置に貯蔵され、小さな物体のグレースケールの公
称値又は平均値を決定するのに、これに関連した
グレースケールの値を使うかどうかを判定する為
に使われる。

閾値解析から得られる閾値情報及び区画箱の情
報が、解析に含めるべき256×256の像内の特定の
画素をみつける為に使われる。物体１００Ａに対
してグレースケールの計算を行なう場合、FES３
０３によつて実行されるマイクロコードのルーチ
ンが、「白」の画素、即ち閾値より高い値を持つ
画素がみつかるまで（物体が黒である場合は黒の
画素を使うことが出来る）、IPM２０２に貯蔵さ
れている物体１００Ａの区画箱内の画素を走査す
る。区画箱内にある全ての白の画素に対し、対応
するグレースケールの値のヒストグラムを形成す
る。即ち、グレースケールの値に対し、発生頻度
を比較する。次にヒストグラムの解析を使つて、
部品のしみ又は陰影の結果であるような、例外的
に高い又は低いグレースケールの値を除く。残り
の画素を平均して、物体に対するグレースケール
の値を決定する。グレースケールの平均値と既知
の色を持つ物体の予定のグレースケールの値との
比較により、物体１００Ａの色を識別することが
出来る。

この閾値解析が、カメラの視野内にある物体を
識別してその位置を突きとめる為の非常に高速の
手段になることが理解されよう。更に、物体の区
画箱の特徴を利用することにより、ヒストグラム
を得る為に解析しなければならないデータ量が著
しく少なくなる。典型的には、場面全体が64000
個の画素を持つ場合に、小さな物体の区画箱の中
に200個の画素しかない。

第３図には単色カメラから見た物体の典型的な
ヒストグラムが示されている。このヒストグラム
では、透明なプラスチツクに包装された複数個の
異なる色のついた物体を観察した。物体は暗い
（黒の）背景に対して観察して、閾値作像用のコ
ントラストを持たせた。第３図のヒストグラム
は、１つの物体の画素だけを表わしており、プラ
スチツクからの反射の為に非常に明るい幾つかの
画素を示している。一層多くの数の画素は、陰影
の為に強度が一層低い範囲に現われている。勿
論、グレースケールの平均値を計算するのに全て
の画素データを入れると、誤つた平均値になる。
然し、物体１００Ａからの反射強度に伴う画素の
値が大多数の画素の値を構成する傾向を持つこと
が認められよう。従つて、この発明は、明るいス
ポツト又は陰影に伴うデータを実質的に無視しな
がら、物体１００Ａからの実際の反射強度に関連
するデータを利用する方法を提供する。この疑似
データを除去する好ましい方法は、既知のサンプ
ルの経験的な評価による。この評価により、その
グレースケールの範囲の内、１つ又は２つの画素
のみによつて表われる様なグレースケールの値を
省略すれば、最も明るい15％の画素だけを用いる
ことによつて、有効なデータが得られることが判
つた。

第１図のハードウエアの結線による専用装置
は、物体１００がカメラ１１０の前を通過する
時、物体の確認、位置の突止め、及び各々の物体
に対する区画箱の設定を行なうのに必要な動作プ
ログラムを持つている。装置が、各々の物体１０
０Ａ，１００Ｂ等に入射する各々の画素に対する
グレースケールの値をも発生する。前に述べた様
に、このグレースケールの情報が第１図の装置内
にある記憶装置に貯蔵される。カメラ１１０の前
を通過する時の１００に示す様な物体の色を識別
するこの発明の方法が、ソフトウエア・プログラ
ムとしてこの装置に取入れられている。このソフ
トウエア・プログラムは必要に応じて提示するこ
とが出来る。このソフトウエア・プログラムの動
作が更によく理解される様に、次に第４Ａ図、第
４Ｂ図及び第４Ｃ図に示したフローチヤートにつ
いて説明する。

第４Ａ図について説明すると、“GRAY
AVE”、即ちグレースケールの平均化と云う名称
のプログラムは、利用者の指令によつて開始した
時、ブロツク10で或る利用者の入力情報を要求す
る。ブロツク10は「ホストから色、Ｎパーセン
ト、MIN Ｎを求める」と記されている。色情報
は、白の閾値の品目又は黒の閾値の品目を探せ、
即ち、グレースケールの値で最下位から２番目の
ビツト位置に“１”があるか“０”があるかだけ
を調べるという、利用者から装置への命令にすぎ
ない。前に述べた様に、第１図の装置は、各々の
画素に対する各々のグレースケールの値を自動的
に閾値と比較して、特定の画素が或る予定の閾値
より高いか低いかに応じて、最下位から２番目の
ビツトに“１”又は“０”を入れるオペレーテイ
ング・システムを持つている。この最小限の情報
を供給するオペレーテイング・システムが、前掲
米国特許出願通し番号第363664号に記載されてい
る。Ｎ％は、使われる物体に対するグレースケー
ルの平均値を計算又は決定する為に、利用者がヒ
ストグラムの何パーセントを使いたいかを表わ
す。前に述べた様に、利用し得る画素全体の15％
という値が、この15％をグレースケールの最も大
きい値を持つ画素から取出せば、適切であること
が判つた。MIN Ｎも利用者入力であつて、その
１群の画素を平均強度又はグレースケールの平均
値を計算する為の勘定に入れる為には、特定のグ
レースケールの値の所で発生しなければならない
画素の最小限の数を設定する。例えば、グレース
ケールの特定の値にある２つの画素が最低と定め
られる場合、グレースケールの平均値の計算に
は、その強度が閾値より高い様な３つ又は更に多
くの画素を持つグレースケールの値だけが含まれ
る。後で判るが、グレースケールの平均値は、特
定の強度の値を持つ画素の数に、これらの画素の
強度の値を乗ずることによつて計算される。全て
の計算値を加算し、その和を和のの計算に使つた
画素の数で除す。

一旦プログラムの行動基準が定まれば、次の工
程はブロツク11に示す様に、第１図の装置に示し
た像処理装置３００内にある記憶装置から、区画
箱の寸法を求めることである。区画箱の情報が、
画素強度の分布のヒストグラムを作成する為に使
われる特定の画素を決める。区画箱は、解析しよ
うとする物体の一番左、一番右、上及び下の点に
基づいて、寸法を決定するもので、ラスター線区
画箱と呼ばれることもある。

一旦物体の区画箱が決定されると、次にプログ
ラムは、右の座標値から左の座標値を差し引くと
共に、下の座標値から上の座標値を差し引くこと
により、この区画箱の寸法を計算する。この過程
によつて、物体の周りの区画箱の寸法を表わす△
Ｘ及び△Ｙの値が計算される。

この発明の方法の次の工程は、解析しようとす
る全ての制御装置に対するデータを受入れる様
に、記憶装置の貯蔵区域を初期設定することであ
る。ブロツク13で示す様に、１乃至64の値に対す
るヒストグラム・データが０に初期設定される。
64と云う値は、解析し得るグレースケールの別異
の値の数を定めることに注意されたい。前に述べ
た様に、特定の装置は、８ビツトの２進ワードに
基づいて動作する様に設定されているが、このワ
ードの内の最下位の２ビツトが後でグレースケー
ルの値を設定する以外の目的に使われる。この
為、グレースケールの値を数値割当てする為に６
ビツトしか利用することが出来ない。この明細書
では、グレースケールの値が等分割になると仮定
する。即ち、中点より高い値は白の値と考えら
え、それより低い値は黒の値と考えられる。従つ
て、64個のビン又はグレースケールの値だけを評
価することになる。

ブロツク14は、解析の開始に当つて、IPM２
０２内の初期位置を設定するだけである。行は区
画箱の上側のＹ座標に設定され、ヒストグラム内
の画素の数は０に設定する。この過程により、数
Ｎは０に等しくなり、従つて、評価される画素の
数を追跡することが出来ると共に、解析される
各々の区画箱が上側の行から始まる様に動作が初
期設定される。数Ｎが、最低閾値より高いグレー
スケールの値を持つことが解析で判つた各々の画
素に対して増数される。

ブロツク15はブロツク14と同様であつて、区画
箱の左の座標の列アドレスを設定すると共に、列
計数器COL CTRを△Ｘ、即ち、区画箱内に実際
にある列の数に等しく設定する。実質的にブロツ
ク14及び15が区画箱の左上隅から解析を開始した
ことになり、後で判るが、解析が最初の行に沿つ
て列毎に進み、その後２番目の行にリセツトさ
れ、そこから更に進んで、最後には区画箱内の全
ての画素が解析される様に増数が行なわれる。

この方法の次の工程は、FES３０３が多重母線
５００を介してIPM２０２を直接的にアドレス
することが出来る様にすることにより、行及び列
計数器によつてアドレスされた特定の画素にある
グレースケールの実際の値を最終的に求めること
である。これがブロツク16に示されている。一旦
グレースケールの値が呼出されると、装置は最下
位から２番目のビツトを検査して、このグレース
ケールの値を解析で考慮に入れるべきかどうかを
判定する。検査する物体の色が、２番目のビツト
が“１”になるのを希望している様な色であると
仮定すると、ブロツク17がこのビツトを検査し
て、この特定の画素に対するグレースケールの値
を入れるべきかどうかを判定する。然し、最下位
から２番目のビツトは、物体が背景に対して暗い
か明るいかに応じて、“１”又は“０”ビツトに
なることに注意されたい。その判定が、閾値ビツ
トが色変数によつて定められた正しい状態にない
ということであれば、プログラムは列計数器を増
数して、次の画素を解析することが出来る様にす
る。

ブロツク18に示す様に、閾値ビツトが正しい２
進デイジツトに設定されていれば、この特定の画
素に関連する強度値を使つて、その特定の強度値
に於けるヒストグラムを増数する。更に数Ｎを１
だけ増数して、最低閾値より大きな値を持つ別の
画素がみつかつたことを表わす。

ブロツク20、21、22に示す様に、少なくとも最
低閾値を持つ画素を確認してその値をヒストグラ
ムに貯蔵した後の次の工程として、装置が列計数
器を更新して、評価中の行にある次に隣接した画
素を解析することが出来る様にする。列計数器が
０に等しい（COL CTR＝０）の試験を行なうブ
ロツク22は、装置が特定の行内にある最後の画素
に達したかどうかを判定して、装置が次の行に進
歩することが出来る様にする。

ブロツク23、24及び25は、一旦１行が完了した
ことを熱計数器が知らせる時、行検査を行なう。
ブロツク23が行の番号を１だげ増数し、ブロツク
24が△Ｙの数を１だけ増数し、ブロツク25は最後
の行が完了したかどうか、即ち△Ｙが０に等しい
かどうかを判定する。

一旦物体に対する区画箱内の全ての画素が評価
されると、この発明の方法の次の工程は、物体に
対するグレースケールの公称値又は平均値を求め
る為に、関心が持たれる全ての画素に対するグレ
ースケールの値を評価することである。ブロツク
26で、百分率がＮ％×Ｎとして設定される。こゝ
でＮはヒストグラム内にある画素の数である。Ｎ
％は、平均値に含める画素の数として最初に設定
した例えば15％という数である。平均値に関連し
た記憶装置の場所を“０”に初期設定する。即ち
AVEを“０”に設定し、累算値に割当てられる
記憶装置の場所も０に初期設定する。ビン・ポイ
ンタ（BIN PTR）も64に設定して、グレースケ
ールの最高の値を持つ画素から解析を開始するこ
とが出来る様にする。

ブロツク27は、特定のグレースケールの値に関
連した画素を平均値の決定に含めるかどうかを決
める判定過程を示す。ビン・ポインタの位置にあ
るヒストグラム内の画素の数が或る選ばれた値、
例えば３より小さい場合、このビン・ポインタ位
置にある値は含めず、ビン・ポインタを増数し
て、次の強度値に歩進する。この特定のグレース
ケールの値を持つ画素の数が２の最小値より大き
ければ、平均値レジスタに貯蔵されている値に、
このビン・ポインタ位置に関連した強度値とこの
特定の強度値を持つと判つた画素の数との積を加
算することにより、このレジスタに貯蔵されてい
る値を更新する。この後、前の値に、AVEの値
の計算に使つた画素の数を加算することにより、
累算値（CUM）をブロツク29に示す様に更新す
る。この後、ビン・ポインタを１だけ減数して、
次の強度値に歩進する。

ブロツク31は、評価すべきヒストグラムに、閾
値より大きなグレースケールの値が残つているか
どうかを判定する検査である。ビン・ポインタが
０に等しければ、残つているグレースケールの値
はなく、装置は、平均値を累算値で除して、グレ
ースケールの平均値を求めることにより、物体に
対する所望の公称値を直ちに計算する。ビン・ポ
インタがその時０に等しくなければ、装置は、ブ
ロツク32に示す様に、評価する画素の累算数が設
定した最低百分率より大きいかどうかを検査す
る。例えば百分率の数がこの時15に等しければ、
これ以上の画素を評価する必要はなく、平均値を
累算値で除して答えが出る。そうでなければグレ
ースケールの次の強度値を持つ次のビンに歩進し
て、この解析を続けることにより、この過程が続
けられる。

上に述べた方法によつて得られたグレースケー
ルの平均値を、前に述べたグレースケールの値と
比較する。この前のグレースケールの値は、装置
にサンプル単位を通し、そのグレースケールの値
を計算することによつて設定される。

灰色の濃淡だけで像を作る単色カメラを用い
て、異なる色の幾つかの物体を分離して識別する
為には、異なる色の物体の各々からの別異の光強
度の反射を生ずるフイルタ１０４を選択すること
が必要である。このフイルタを選択する１つの方
法は、紫外線から赤外線の範囲まで変えることの
出来る単色光で物体を検査することである。その
色の物体に対する光の反射強度のグラフを作り、
他の色の物体のグラフと比較して、特定の光周波
数が各々の物体から別個で別異の反射が得られる
かどうかを決定する。この特定の波長のフイルタ
を使つて、そのグレースケールの値に基づいて識
別し得る様な、異なる色の物体の像を単色カメラ
で得ることが出来る。

第１図の光源１０８は単一の源として示してあ
るが、一般的にはカメラ１１０で観察する物体全
体にわたつて一様な照明を行なう為に、多重の光
源を設けることが必要であることが理解されよ
う。更に異なる色に対する閾値は照明並びにカメ
ラのＦ絞りの関数であることが理解されよう。物
体に対する周囲照明の変化があれば、それが物体
の反射率に影響し、従つてそれらに対して得られ
るグレースケールの値に影響する。周囲照明の変
動を補償する為に使うことが出来る幾つかの正規
化方法がある。実際に幾つかの小さな物体で構成
されていて、この小さな物体の各々が異なる色で
ある様な、１００に示す様な物体に対しては、１
つの正規化方法として、幾つかのサンプル物体を
装置で処理し、各々の位置又は各々の小さな物体
に対する強度の平均値を計算し、全ての強度の平
均値を加算して、画像全体の正規化の平均値を得
ることである。生産運転の間、処理される各々の
物体に対して、同様に計算した正規化の値が得ら
れる。正規化の値が設定様式の間に得られた正規
化の平均値からずれゝば、照明が変化したと考え
てよい。各々の画像に対する正規化の差を画像内
にある小さな物体の数で除し、その値を使つて、
各々の特定の小さな物体に対するサブルーチンで
計算されたグレースケールの値に加算し又は減算
することが出来る。

これより幾分複雑であるが、場面の中で光が変
化する惧れのある様な場面を補償する別の正規化
方法は、各々の位置に対するサンプルの多数の場
面にわたつてグレースケールの平均値を計算する
ことである。グレースケールのこの平均値を特定
の位置に対する公称値として使う。この公称値を
グレースケールの値から減算して、予想される色
の値との色の比較に使う補償済みグレースケール
の値を求める。例えば、黄色に対するグレースケ
ールの公称値が或る位置で50であるが、照明の変
動の為に別の位置では僅か40になつた場合、物体
の実際の色を判定するには絶対値は効果がない。
従つて、各々の位置にある各々の色に対するグレ
ースケールの値を計算し、グレースケールの実際
の値からグレースケールの公称値を減算すること
によつてその値を補償することにより、各々の色
に対し、各々の特定の位置で同じ予想値を使うこ
とが出来る。この正規化方法がこの発明で用いら
れたプログラムに含まれている。

色によつて物体を識別するのに特に役立つもの
としてこの発明を説明したが、この装置は、陰影
を排除せずに、陰影だけを見て、即ち、最大の反
射率に伴う尖頭値を除去して、陰影に伴う２次ピ
ークを探すことにより、物体の表面が滑らかであ
るか穴があるかどうかという様な物体の異常を確
認する為に利用することも出来ることが理解され
よう。視野処理装置の当業者であれば、この発明
の実施例を種々変更して、この構成並びに作用の
新規で有利な特徴を依然として活かすことが出来
ることが理解されよう。従つて、これらの変更
は、この発明の範囲内に含まれるものと解された
い。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の好ましい実施例に用いられ
る装置の構成を示す全体的なブロツク図、第２図
は第１図の装置で画素のグレースケールの値を貯
蔵する態様を示す図、第３図はカメラの視野内に
ある１つの物体のグレースケールの値を発生頻度
に対して描いた典型的なヒストグラムを示すグラ
フ、第４Ａ図、第４Ｂ図及び第４Ｃ図は全体で１
つのフローチヤートを構成し、これは単色デイジ
タル電子像から色を求めるこの発明の方法を示す
フローチヤートである。 主な符号の説明、１００：物体、１１０：カメ
ラ、２００：ビデオ処理装置、３００：像処理装
置、４００：全装置／判定処理装置。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ 予め限定された視野内にある物体の電子式単
   色ビデオ像をデイジタル処理して、前記物体の色
   を自動的に識別する可視像処理方法に於て、予定
   の目に見える視野を、該目に見える視野の２次元
   像の対応する基本的な画素のグレースケール強度
   を夫々表わす様な一連のデイジタル電子ビデオ信
   号に変換し、前記視野に対してグレースケール強
   度の値の発生頻度のヒストグラムを構成し、該ヒ
   ストグラムから前記物体の色に帰因する反射と関
   係のないグレースケールの値を除き、ヒストグラ
   ムに残つているグレースケールの値の関数として
   物体に対するグレースケールの平均値を計算し、
   前記グレースケールの平均値を既知の色に対する
   予定のグレースケールの値と比較して、前記物体
   の色を識物する工程から成る可視像処理方法。 ２ 特許請求の範囲１に記載した可視像処理方法
   に於て、前記ヒストグラムからグレースケールの
   値を除く工程が、前記視野の内、物体の色を識別
   するのに要する画素の百分率を経験的に設定し、
   予定数より少ない数の画素に関係するグレースケ
   ールの値を無視する工程から成る可視像処理方
   法。 ３ 特許請求の範囲１に記載した可視像処理方法
   に於て、グレースケール強度の各々の値が予定の
   閾値レベルに対して比較されることにより、物体
   に関連した画素を識別する可視像処理方法。 ４ 特許請求の範囲３に記載した可視像処理方法
   に於て、前記閾値レベルと比較する工程が、デイ
   ジタル電子信号の内の少なくとも１つのビツト
   を、該信号に対応する画素内に物体が存在するこ
   とを表わす閾値ビツトに変換することを含む方
   法。 ５ 特許請求の範囲１に記載した可視像処理方法
   に於て、物体に関係を持つ可能性のある色を確認
   し、入射光の周波数の関数として、該物体に対す
   る各々の色の相対的な反射率のグラフを構成し、
   識別しようとする各々の色の物体に対して別異の
   グレースケールの値を生ずる光周波数を選択し、
   選択された光周波数に対応する光フイルタを介し
   て単色ビデオ像を求める工程を含む可視像処理方
   法。 ６ 特許請求の範囲１に記載した可視像処理方法
   に於て、予定の視野を一連のデイジタル電子ビデ
   オ信号に変換する工程が、前記視野内にある複数
   個の予定の窓に対するグレースケールの値を計算
   し、こうして計算したグレースケールの値を加算
   して、前記視野に対する平均正規化係数を求め、
   この平均正規化係数を、逐次的に検査される各々
   の視野に対して同様に求められた正規化係数と比
   較し、夫々の正規化係数の差があれば、その差を
   前記視野内にある窓の数で除して補正係数を求
   め、該補数係数を各々の窓に対するグレースケー
   ルの平均値と組合せて、全体的な光の変動に対し
   てグレースケール強度の値を調節する工程を含む
   可視像処理方法。 ７ 特許請求の範囲１に記載した可視像処理方法
   に於て、前記予定の視野を一連のデイジタル電子
   ビデオ信号に変換する工程が、前記視野内にある
   複数個の窓の各々に対するグレースケールの平均
   値を計算し、各々の窓に対して計算したグレース
   ケールの平均値を、その窓に対する対応する強度
   の値から減算して、正規化したグレースケール強
   度の値を求める工程を含む可視像処理方法。