JPH04308979A - カラー色の識別方法 - 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】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明はカラー色の識別方法に関
し、特に検出対象色を簡単に且つ短時間に識別し得るよ
うなカラー色の識別方法に関する。

【０００２】

【従来技術】近年、製品の組立や検査においては作業の
自動化を図る為、部品や製品の形状又はそれらに印され
た文字やマークなどの形状を自動的に識別する技術以外
に、部品や製品のカラー色又はそれらに印されたマーク
などのカラー色を検出対象色として自動的に識別する技
術の開発が進められている。従来、前記カラー色を識別
する方法としては、カラー色をカラーのＣＣＤカメラで
撮像し、そのＲＧＢ成分からなる画像信号をＡ／Ｄ変換
したカラー画像データを用い、画素毎のカラー画像デー
タに種々の色彩距離変換演算や濃淡化演算を実行し、そ
れらの演算結果から画素に関する輝度、色相及び彩度を
求めて画素毎に色を識別し、同様の演算を全画素につい
て繰り返し実行してカラー色を識別する方法が用いられ
ていた。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】前記従来のカラー色を
識別する方法においては、画素毎に複雑且つ膨大な演算
処理を必要とし、この演算処理を例えば約２万画素のカ
ラー画像データに施してカラー色を識別しようとすると
カラー色の識別に長時間要するため、従来の識別方法を
、生産ラインや検査ラインにおいて実用化することがで
きないという問題がある。加えて、ソフトウェアも複雑
且つ膨大なものとなり、ソフトウェアのコストの点から
も不利である。

【０００４】本発明の目的は、カラー色を簡単に且つ短
時間に識別することが出来、生産ラインや検査ラインに
おいて実用化し得るようなカラー色の識別方法を提供す
ることである。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明に係るカラー色の
識別方法は、１又は複数の検出対象色をカラーのＣＣＤ
カメラで撮像し、そのＲＧＢ成分からなる画像信号をＡ
／Ｄ変換したカラー画像データを用いて検出対象色を識
別する方法において、前記各検出対象色の画像データに
含まれるＲＧＢ成分の３つの輝度を、画像データのＲＧ
Ｂ成分を夫々２値化する為の判定しきい値であって判定
しきい値以上のときに「１」とする判定しきい値として
予め設定し、前記カメラから供給される各撮像画面毎の
画像信号の画像データのＲＧＢの各成分を、各検出対象
色のＲＧＢ成分の各判定しきい値でもって２値化処理し
、その結果得られた各検出対象色毎の３組の２値化デー
タの論理積を求め、その論理積に基いて前記各検出対象
色を識別するものである。

【０００６】

【作用】本発明に係るカラー色の識別方法においては、
１又は複数の検出対象色を識別するときには、先ず、各
検出対象色をカラーのＣＣＤカメラで撮像し、そのＲＧ
Ｂ成分からなる画像信号をＡ／Ｄ変換したカラー画像デ
ータに含まれるＲＧＢ成分の３つの輝度を、画像データ
のＲＧＢ成分を夫々２値化する為の判定しきい値であっ
て判定しきい値以上のときに「１」とする判定しきい値
として予め設定する。次に、ＣＣＤカメラから供給され
る各撮像画面毎の画像信号の画像データのＲＧＢ成分を
、各検出対象色のＲＧＢ成分の各判定しきい値でもって
２値化処理する。このとき、例えば画像信号に複数の検
出対象色のうちの１つの検出対象色が含まれているとす
ると、この画像信号の画像データのＲＢＧ成分を各検出
対象色のＲＧＢ成分の各判定しきい値で２値化処理した
２値化データのうち、画像信号に含まれている検出対象
色のＲＧＢ成分の各判定しきい値で２値化処理したＲＧ
Ｂ成分の２値化データの検出対象色に対応する部分だけ
が夫々「１」として２値化され、検出対象色に対応する
部分以外の部分は「１」又は「０」として２値化される
。次に、各検出対象色のＲＧＢ成分の各判定しきい値で
２値化処理した各検出対象色毎の３組の２値化データの
論理積を求める。このとき、画像信号に含まれた検出対
象色の各判定しきい値で２値化処理した３組の２値化デ
ータの論理積には、検出対象色に対応する部分だけが「
１」として表されている。次に、各検出対象色毎の前記
論理積に基いて前記各検出対象色を識別する。

【０００７】このように、各検出対象色の画像信号をＡ
／Ｄ変換したカラー画像データに含まれるＲＧＢ成分の
３つの輝度を、画像データのＲＧＢ成分を夫々２値化す
る為の判定しきい値として予め設定し、カメラから供給
される各撮像画面毎の画像信号の画像データのＲＧＢ成
分を各検出対象色の各判定しきい値で２値化処理し、そ
の結果得られた各検出対象色毎の３組の２値化データの
論理積を求め、その論理積に基いて各検出対象色を識別
するので、簡単に且つ短時間に画像データから検出対象
色を識別することが出来、この識別方法を生産ラインや
検査ラインにおいて実用化することが出来る。　　また
、画像データから検出対象色を識別するための複雑且つ
膨大な演算処理を省略出来、検出対象色を識別するため
のソフトウェアを極めて簡単化出来るので、ソフトウェ
アのコストを低減することが出来る。

【０００８】

【発明の効果】本発明に係るカラー色の識別方法によれ
ば以上作用の項で説明したように、各検出対象色のＲＧ
Ｂ成分の３つの輝度を、画像データのＲＧＢ成分を夫々
２値化する為の判定しきい値として予め設定し、カメラ
から供給される各撮像画面毎の画像信号の画像データの
ＲＧＢ成分を各検出対象色の各判定しきい値で２値化処
理し、その結果得られた各検出対象色毎の３組の２値化
データの論理積を求め、その論理積に基いて各検出対象
色を識別するので、簡単に且つ短時間に画像データから
検出対象色を識別することが出来ること、この識別方法
を生産ラインや検査ラインにおいて実用化することが出
来ること、画像データから検出対象色を識別するための
複雑且つ膨大な演算処理を省略出来、検出対象色を識別
するためのソフトウェアも極めて簡単化出来るので、ソ
フトウェアのコストを低減することが出来ること、など
の効果が得られる。

【０００９】

【実施例】以下、本発明の実施例について図面に基いて
説明する。本実施例は、自動車製造工場の水研加工ライ
ンにおける車体に印された塗装欠陥を示す欠陥マークの
マーク色の識別方法に本発明を適用したものである。 尚、車体の前後左右を基準に前後左右を定義して説明す
る。

【００１０】前記水研加工ラインＬについて簡単に説明
する。図１に示すように、中塗塗装ライン（図示略）の
下流側に設けられた水研加工ラインＬには、上流側から
検査マーキングステーションＬ１、マーク検出ステーシ
ョンＬ２、研磨ステーションＬ３及び水洗ステーション
Ｌ４が設けられている。検査マーキングステーションＬ
１には、検査員ｍ１・ｍ２が配置され、黒色に中塗りさ
れた車体Ｂは検査マーキングステーションＬ１に搬送さ
れ、検査員ｍ１・ｍ２により車体Ｂの塗装面の目視検査
が行われる。検査員ｍ１・ｍ２は塗装面にピンポールや
タレなどの塗装欠陥を発見すると、塗装欠陥部位に施す
べき研磨の研磨グレードに対応させて色別に設定された
３つのマークスタンプのうちの対応するものを選択して
塗装欠陥部位に欠陥マークＭをつける。表１に示すよう
に、欠陥度合が著しく重研磨が必要な部位には黄緑色の
欠陥マークＭ１が、中研磨が必要な部位には橙色の欠陥
マークＭ２が、軽研磨が必要な部位には黄色の欠陥マー
クＭ３がつけられるようになっており、また、これら欠
陥マークＭには「１」〜「３」の数値が研磨グレードを
示すデータ値として夫々割付けられている。尚、欠陥マ
ークＭの大きさは直径約１０ｍｍである。

【表１】

【００１１】マーク検出ステーションＬ２には、車体Ｂ
につけられた欠陥マークＭを検出するためのマーク検出
装置１０・１０Ａが設けられ、マーク検出装置１０は車
体Ｂの左半部につけられた欠陥マークＭを検出し、マー
ク検出装置１０Ａは車体Ｂの右半部につけられた欠陥マ
ークＭを検出するようになっている。研磨ステーション
Ｌ３には、塗装欠陥部位を研磨するための研磨装置５０
・５０Ａが設けられ、研磨装置５０はマーク検出装置１
０からの検出データを受けて車体Ｂの左半部の欠陥部位
を研磨し、研磨装置５０Ａはマーク検出装置１０Ａから
の検出データを受けて車体Ｂの右半部の欠陥部位を研磨
するようになっている。水洗ステーションＬ４には複数
の水洗シャワー１と水洗ブラシ２・３が設けられ、研磨
後の車体Ｂの水洗いをするようになっている。

【００１２】次に、マーク検出ステーションＬ２に設け
られたマーク検出装置１０・１０Ａについて説明する。 但し、マーク検知装置１０・１０Ａは同様の構成なので
、マーク検出装置１０について説明する。図２に示すよ
うに、マーク検出装置１０は、多関節型のマーク検出ロ
ボット１１と、マーク検出ロボット１１のハンド１２の
先端に設けられ車体Ｂの塗装面を予め設定された小検査
領域Ｓ毎に撮像する為の撮像装置２０と、ロボット１１
を駆動制御するとともに撮像装置２０からの画像信号を
画像処理するための制御装置３０とで構成されている。 撮像装置２０は、ロボット１１のハンド１２に装着され
た支持部材２１と、支持部材２１の支持部２１ａに所定
の取付角度で設けられ小検査領域Ｓに照射光を投光する
ための投光器２２と、支持部２１ｂに所定の取付角度で
設けられ投光器２２で照射された小検査領域Ｓを撮像す
るカラーのＣＣＤカメラ２３とで構成されている。 制御装置３０は、メイン制御ユニット３１とロボット制
御ユニット３２と投光器制御ユニット３３と画像処理ユ
ニット３４とで構成され、車体Ｂがマーク検出ステーシ
ョンＬ２の所定位置に搬送されると、メイン制御ユニッ
ト３１から投光器制御ユニット３３に制御信号が出力さ
れて投光器２２が起動されるとともに、メイン制御ユニ
ット３１からロボット制御ユニット３２に起動指令信号
が出力され、予め設定された制御プログラムに基いてロ
ボット制御ユニット３２によりロボット１１が駆動制御
され、撮像装置２０はロボット１１のハンド１２を介し
て各小検査領域Ｓを撮像し得る所定位置に亙って順次移
動し、ＣＣＤカメラ２３により各小検査領域Ｓを撮像す
る。ＣＣＤカメラ２３で撮像された小検査領域Ｓの画像
信号は画像処理ユニット３４に入力され、画像処理ユニ
ット３４において画像信号から欠陥マークＭが検出され
てそのマーク色（研磨グレード）と位置とが記憶され、
車体Ｂの検査終了後、検出された全ての欠陥マークＭの
マーク色と位置との検出データはメイン制御ユニット３
１に入力され、メイン制御ユニット３１から研磨装置５
０に転送されるようになっている。尚、研磨装置５０・
５０Ａは夫々研磨ロボットと制御装置とで構成されてい
る。

【００１３】次に、画像処理ユニット３４について説明
する。図３に示すように、画像処理ユニット３４は、Ｃ
ＣＤカメラ２３から入力されるＲＧＢ成分からなる画像
信号を増幅などのアナログ処理する信号処理部３５と、
信号処理部３５で処理された画像信号のＲＧＢ成分を夫
々８ビット階調の輝度にて２５６段階のディジタル値の
画像データに変換するＡ／Ｄ変換部３６と、画像データ
を記憶する画像メモリ部３７と、後述する欠陥マーク検
出制御の制御プログラムが格納されたプログラムメモリ
部３８と、メイン制御ユニット３１とのデータの入出力
の為の入出力インターフェイス部３９及びマイクロプロ
セッサ部４０とで構成され、各部３５〜４０は図示のよ
うにバスで接続されている。

【００１４】次に、前記欠陥マーク検出制御の制御プロ
グラムに予め設定されている各欠陥マークＭのマーク色
の判定しきい値について説明する。判定しきい値は、Ｃ
ＣＤカメラ２３から供給される画像信号の画像データの
ＲＧＢ成分を、夫々判定しきい値以上のときに「１」と
して２値化するためのしきい値であって、実験的に求め
たものである。即ち、黒色に中塗りされた車体Ｂに各欠
陥マークＭを印してそれをＣＣＤカメラ２３で撮像し、
その画像信号をＡ／Ｄ変換した画像データに含まれるＲ
ＧＢ成分の３つの輝度分布の平均値を各欠陥マークＭ毎
に求め、それらを表１に示すように各欠陥マークＭのマ
ーク色の判定しきい値として設定したものであり、これ
ら判定しきい値はデータとしてテーブルに予め設定され
ている。

【００１５】次に、欠陥マーク検出制御ついて、図４・
図５のフローチャートに基いて説明する。但し、図中Ｓ
ｉ（ｉ＝１、２、・・・）は各ステップを示す。尚、こ
の制御はマーク検出装置１０・１０Ａについて同様なの
でマーク検出装置１０における制御について説明する。 制御が開始すると、カウンタ及びメモリのクリア等の初
期化が行われ（Ｓ１）、次に、車体Ｂがマーク検出ステ
ーションＬ２の所定位置に搬送され、撮像装置２０がロ
ボット１１のハンド１２を介して最初に撮像する小検査
領域Ｓの撮像位置に移動して撮像が可能になると（Ｓ２
：Ｙｅｓ）、次にＣＣＤカメラ２３で小検査領域Ｓが撮
像されその１画面分の画像信号が入力される（Ｓ３）。 次に、入力された画像信号のＲＧＢ成分が夫々画素毎に
Ａ／Ｄ変換され（Ｓ４）、Ａ／Ｄ変換されたＲＧＢ成分
の画像データは夫々画像メモリ部３７に記憶される（Ｓ
５）。即ち、図６に１例として示すように、撮像した小
検査領域Ｓに黄緑色の欠陥マークＭ１と橙色の欠陥マー
クＭ２と黄色の欠陥マークＭ３とがつけられていたとす
ると、その小検査領域Ｓについての画像データのＲＧＢ
成分の夫々の欠陥マークＭ１〜Ｍ３の画素に対応する部
分には、夫々欠陥マークＭ１〜Ｍ３のマーク色のＲＧＢ
成分の輝度値が画像データとして含まれている。 次に、画像メモリ部３７から画像データのＲ成分が読込
まれ（Ｓ６）、次に欠陥マークＭ１のマーク色のＲ成分
の判定しきい値が設定され（Ｓ７）、次にこの判定しき
い値により画像データのＲ成分が２値化処理され（Ｓ８
）、次に２値化処理された２値化データが画像メモリ部
３７に記憶される（Ｓ９）。Ｓ７の２値化処理において
、画像データのＲ成分のうち欠陥マークＭ１の部分は、
図７に実線の丸印で示したように、自身の判定しきい値
で２値化されるので「１」として２値化され、欠陥マー
クＭ２の部分はそのＲ成分が判定しきい値より大きいの
で同様に「１」として２値化され、欠陥マークＭ３の部
分はそのＲ成分が判定しきい値より小さいので、図７に
２点鎖線の丸印で示したように、「０」として２値化さ
れる。尚、欠陥マークＭ１〜Ｍ３以外の部分は黒色なの
で「０」として２値化される。

【００１６】次に、３種類のマーク色に対応する判定し
きい値が設定される毎にカウントするカウンタが１つイ
ンクリメントされ（Ｓ１０）、次にカウンタの数値が「
３」か否かが判定され（Ｓ１１）、この場合Ｎｏなので
Ｓ７に移行し、Ｓ７において欠陥マークＭ２のマーク色
のＲ成分の判定しきい値が設定され、以下前記同様にＳ
８〜Ｓ１１が実行され、次にＳ１１においてカウンタの
数値が判定されると、この場合もＮｏなのでＳ７に移行
し、Ｓ７において欠陥マークＭ３のマーク色のＲ成分の
判定しきい値が設定され、以下前記同様にＳ８〜Ｓ１１
が実行される。Ｓ８において、欠陥マークＭ２のＲ成分
の判定しきい値で画像データのＲ成分が２値化処理され
ると、図１１に示したように、画像データのＲ成分のう
ち欠陥マークＭ１の部分は、そのＲ成分が判定しきい値
より小さいので「０」として２値化され、欠陥マークＭ
２の部分は自身の判定しきい値で２値化されるので「１
」として２値化され、欠陥マークＭ３の部分は、そのＲ
成分が判定しきい値より小さいので「０」として２値化
される。また、Ｓ８において、欠陥マークＭ３のＲ成分
の判定しきい値で画像データのＲ成分が２値化処理され
ると、画像データの欠陥マークＭ１〜Ｍ３の部分はいづ
れもそのＲ成分が判定しきい値に以上なので、図１５に
示したように、それらの部分全て「１」として２値化さ
れる。次にＳ１１においてカウンタの数値が「３」か否
かが判定されると、ＹｅｓなのでＳ１２に移行する。

【００１７】Ｓ１２において、画像メモリ部３７から画
像データのＧ成分が読込まれ、このＧ成分について欠陥
マークＭ１〜Ｍ３のＧ成分の判定しきい値により前記Ｓ
７〜Ｓ１１と同様のＳ１３〜Ｓ１７の処理が実行される
。この結果、夫々図８・図１２・図１６に示したような
２値化データが得られ、これら２値化データは画像メモ
リ部３７に記憶される。次にＳ１８に移行すると、画像
メモリ部３７から画像データのＢ成分が読込まれ、この
Ｂ成分について欠陥マークＭ１〜Ｍ３のＢ成分の判定し
きい値により前記Ｓ７〜Ｓ１１と同様のＳ１９〜Ｓ２３
の処理が実行される。この結果、夫々図９・図１３・図
１７に示したような２値化データが得られ、これら２値
化データは画像メモリ部３７に記憶される。

【００１８】次に、各欠陥マークＭ１〜Ｍ３のＲＧＢ成
分の各判定しきい値で２値化処理した各欠陥マーク色毎
の３組の２値化データが画像メモリ部３７から読込まれ
（Ｓ２４）、次に３組の２値化データの論理積が求めら
れる（Ｓ２５）。この結果、欠陥マークＭ１のＲＧＢ成
分の各判定しきい値で２値化処理した３組の２値化デー
タ（図７〜図９）の論理積は、図１０に示すように、欠
陥マークＭ１の部分だけが「１」として表された欠陥マ
ークＭ１の画像データとなり、欠陥マークＭ２のＲＧＢ
成分の各判定しきい値で２値化処理した３組の２値化デ
ータ（図１１〜図１３）の論理積は、図１４に示すよう
に、欠陥マークＭ２の部分だけが「１」として表された
欠陥マークＭ２の画像データとなり、欠陥マークＭ３の
ＲＧＢ成分の各判定しきい値で２値化処理した３組の２
値化データ（図１５〜図１７）の論理積は、図１８に示
すように、欠陥マークＭ３の部分だけが「１」として表
された欠陥マークＭ３の画像データとなる。

【００１９】次に、前記論理積を求めて得られた各画像
データについてラベリング処理を施し（Ｓ２６）、次に
ラベリング処理された各画像データについて欠陥マーク
Ｍ１〜Ｍ３の部分の重心位置が夫々演算され（Ｓ２７）
、これら重心位置と欠陥マークＭ１〜Ｍ２が示す研磨デ
ータの数値とが対応づけられて記憶される（Ｓ２８）。 この場合、欠陥マークＭ１〜Ｍ３の夫々の重心位置は、
撮像画像に設定したｘ・ｙ座標系に対する重心のｘ・ｙ
座標値が演算され記憶される。次に、全小検査領域Ｓに
ついてマーク検出が終了したか否かが判定され（Ｓ２９
）、この場合終了していないので、Ｓ２に戻り、以下各
小検出領域Ｓ毎にＳ２〜Ｓ２９が繰り返えされ、全小検
出領域Ｓについてマーク検出が終了すると（Ｓ２９：Ｙ
ｅｓ）、表２に示すように、Ｓ２８において記憶された
欠陥マークＭの検出データが研磨装置５０の制御装置に
転送される（Ｓ３０）。尚、マーク検知装置１０のマー
ク検出と並行してマーク検出装置１０Ａによるマーク検
出も実行され、マーク検出装置１０Ａから研磨装置５０
Ａに検知データが同様に転送され、これら検出データに
基いて研磨装置５０・５０Ａにより車体Ｂの塗装欠陥部
位に研磨が施される。

【表２】

【００２０】このように、各欠陥マークＭ１〜Ｍ３の画
像信号をＡ／Ｄ変換したカラー画像データに含まれるＲ
ＧＢ成分の３つの輝度を、画像データのＲＧＢ成分を夫
々２値化する為の判定しきい値として予め設定し、カメ
ラ２３から供給される各画像信号の画像データのＲＧＢ
成分を各欠陥マークＭ１〜Ｍ３の各判定しきい値で２値
化処理し、その結果得られた欠陥マーク色毎の３組の２
値化データの論理積を求め、その論理積に基いて各欠陥
マークＭ１〜Ｍ３を識別するので、簡単に且つ短時間に
画像データから欠陥マークＭを識別することが出来る。 また、画像データから欠陥マークＭを識別するための複
雑且つ膨大な演算処理を省略出来、欠陥マークＭを識別
するためのソフトウェアを極めて簡単化出来るので、ソ
フトウェアのコストを低減することが出来る。尚、研磨
グレードは３段階に限らず２段階以上の種々の段階に設
定することも有り得るし、その場合欠陥マークＭのマー
ク色は研磨グレードの段階に応じて色別すればよい。ま
た、欠陥マークＭのマーク色は前記マーク色以外の種々
の色を用いることも可能である。更に、欠陥マークＭの
マーク色の判定しきい値は前記値に限らず、各マーク色
のＲＧＢ成分の輝度分布の範囲内で小検査領域Ｓの撮像
条件に適応させて種々に設定してもよい。尚、前記カラ
ー色の識別方法は、塗装欠陥の欠陥マークの識別に限ら
ず、種々の部品や製品のカラー色又は部品や製品に印さ
れたマークの色の識別に適用出来ることは勿論である。

【図面の簡単な説明】

【図１】水研加工ラインの平面図である。

【図２】マーク検出装置の全体構成図である。

【図３】画像処理ユニットのブロック図である。

【図４】マーク検出制御のルーチンのフローチャートの
一部である。

【図５】マーク検出制御のルーチンのフローチャートの
一部である。

【図６】小検査領域の画像の１例を示す説明図である。

【図７】画像データのＲ成分を黄緑色のマーク色のＲ成
分の判定しきい値で２値化処理した２値化データの説明
図である。

【図８】画像データのＧ成分を黄緑色のマーク色のＧ成
分の判定しきい値で２値化処理した２値化データの説明
図である。

【図９】画像データのＢ成分を黄緑色のマーク色のＢ成
分の判定しきい値で２値化処理した２値化データの説明
図である。

【図１０】図７〜図９に示す２値化データの論理積の説
明図である。

【図１１】画像データのＲ成分を橙色のマーク色のＲ成
分の判定しきい値で２値化処理した２値化データの説明
図である。

【図１２】画像データのＧ成分を橙色のマーク色のＧ成
分の判定しきい値で２値化処理した２値化データの説明
図である。

【図１３】画像データのＢ成分を橙色のマーク色のＢ成
分の判定しきい値で２値化処理した２値化データの説明
図である。

【図１４】図１１〜図１３に示す２値化データの論理積
の説明図である。

【図１５】画像データのＲ成分を黄色のマーク色のＲ成
分の判定しきい値で２値化処理した２値化データの説明
図である。

【図１６】画像データのＧ成分を黄色のマーク色のＧ成
分の判定しきい値で２値化処理した２値化データの説明
図である。

【図１７】画像データのＢ成分を黄色のマーク色のＢ成
分の判定しきい値で２値化処理した２値化データの説明
図である。

【図１８】図１５〜図１７に示す２値化データの論理積
の説明図である。

【符号の説明】

Ｍ１〜Ｍ３　　　　欠陥マーク １０・１０Ａ　　　　マーク検出装置 ２３　　　　ＣＣＤカメラ ３４　　　　画像処理ユニット

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】　　１又は複数の検出対象色をカラーのＣ
   ＣＤカメラで撮像し、そのＲＧＢ成分からなる画像信号
   をＡ／Ｄ変換したカラー画像データを用いて検出対象色
   を識別する方法において、前記各検出対象色の画像デー
   タに含まれるＲＧＢ成分の３つの輝度を、画像データの
   ＲＧＢ成分を夫々２値化する為の判定しきい値であって
   判定しきい値以上のときに「１」とする判定しきい値と
   して予め設定し、前記カメラから供給される各撮像画面
   毎の画像信号の画像データのＲＧＢの各成分を、各検出
   対象色のＲＧＢ成分の各判定しきい値でもって２値化処
   理し、その結果得られた各検出対象色毎の３組の２値化
   データの論理積を求め、その論理積に基いて前記各検出
   対象色を識別することを特徴とするカラー色の識別方法
   。