JPH05314258A - 画像処理装置及びロボット制御装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 本発明は画像処理装置及びロボット制御装置
の改善に関し、対象物の色につき、事前に黒又は白が明
確になっていない場合であっても、それを自動判別し
て、対象物の計測情報を正確に演算すること、及び、高
速に対象物の認識をすることを目的とする。 【構成】 画像処理装置は、画像取得対象１６に計算対
象枠Ｆを設定する範囲設定手段１１と、画像取得対象１
６に設定された該対象枠Ｆ上の白の画素数Ｗｉ又は黒の
画素数Ｂｊを計数する計数手段１２と、該対象枠Ｆ上の
白の画素数Ｗｉや黒の画素数Ｂｊを比較する比較手段１
３と、該対象枠Ｆ内の対象画像の重心座標値を演算する
演算手段１４とを具備し、該対象枠Ｆ上の白の画素数Ｗ
ｉ及び黒の画素数Ｂｊに基づいて該対象枠Ｆ内の画像取
得対象１６の色調を識別することを含み構成し、ロボッ
ト制御装置は、ロボット作業部１７及び画像取得手段１
８と本発明の画像処理装置から成る画像計測手段１９と
を具備することを含み構成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】〔目 次〕 産業上の利用分野 従来の技術（図９） 発明が解決しようとする課題（図10） 課題を解決するための手段（図１，２） 作用 実施例 （１）第１の実施例（図３〜５） （２）第２の実施例（図６，７） （３）第３の実施例（図８） 発明の効果

【０００２】

【産業上の利用分野】本発明は、画像処理装置及びロボ
ット制御装置に関するものであり、更に詳しく言えば、
画像取得情報から各種計測量を計算する装置及びその応
用装置の改善に関するものである。

【０００３】近年、各種電子機器や精密機械の製造工程
の自動化に伴い、目的とする対象物にロボットハンドを
位置決めして各種教示作業をするロボット制御装置が使
用されている。また、ロボットの目としてテレビカメラ
が搭載され、対象物の画像取得データから計測した位置
情報に基づいてその対象物の教示作業する制御方法が開
発されている。

【０００４】ところで、従来例のロボット制御装置によ
れば、画像計測部において、対象画像の重心座標値の演
算処理の高速化を図るため、予め、対象物の色を黒、そ
の周辺の背景色を白又は対象物の色を白、その周辺の背
景色を黒とする識別条件が仮定され、その対象画像の重
み付けとして黒には、「１」，白には「０」が設定さ
れ、これに基づいて、その重心座標値が演算されてい
る。

【０００５】このため、対象物の色が黒又は白、その周
辺の背景色が白又は黒とする識別条件を仮定しない場
合，すなわち、未知の色の対象物の場合について、それ
を認識する要求があった場合に、その画像処理が困難と
なる。

【０００６】また、計算対象枠の内部に対象物の画像と
対象物以外の物体とが含まれた場合に、その内部画面を
計算対象する重心座標値の計算であっても、演算処理に
限界を生じてその正確さに欠けることから、計算された
重心座標が対象物の重心位置と整合しない場合がある。

【０００７】そこで、対象物の色につき、事前に黒又は
白が明確になっていない場合であっても、それを自動判
別して、対象物の計測情報を正確に演算すること、及
び、高速に対象物の認識をすることができる装置及びそ
の応用装置が望まれている。

【０００８】

【従来の技術】図９，10は、従来例に係る説明図であ
る。また、図９は、従来例に係るロボット制御装置の物
体認識方法の説明図であり、図９（ａ）はその構成図で
あり、また、図９（ｂ）はその画像処理フローチャート
をそれぞれ示している。

【０００９】例えば、目的とする対象物１０にロボット
ハンド１を位置決めして各種教示作業をするロボット制
御装置は、図９（ａ）において、ロボットハンド１，テ
レビカメラ２，画像計測部３及びロボット制御部４から
成る。

【００１０】当該装置の機能は、テレビカメラ２を搭載
したロボットハンド１が対象物１０の領域上付近に移動
されると、その領域の画像がテレビカメラ２により撮像
される。また、画像計測部３でその画像信号が白黒階調
係る二値化データに変換され、そのデータが画像計測部
３により演算処理され、対象物１０が認識される。これ
により、対象物１０にロボットハンド１が位置決めさ
れ、把持作業等の教示作業が行われる。

【００１１】なお、図10（ａ），（ｂ）は、従来例に係
る問題点を説明する対象物１０の取得画像図であり、対
象物１０の領域の画像データをあるスライスレベルによ
り二値化した明るい部分を白，暗い部分を黒をモニタテ
レビに表示した図を示している。

【００１２】例えば、対象物１０にロボットハンド１を
位置決めする場合に、画像計測部３において、対象物１
０の色を黒と仮定して、画像取得対象１６に計算対象枠
Ｆが設定され、その内部の対象画像について、その重心
座標が計測される。

【００１３】これは、対象物１０の色とその周辺の背景
色との識別条件を画像計測部３に予め設定することによ
り、対象画像の重心座標値の演算処理の高速化を図るた
めである。

【００１４】すなわち、図９（ｂ）において、まず、ス
テップＰ１で対象物１０の色を予め黒と仮定し、次に、
ステップＰ２でカメラ入力画像を適当なレベルにより二
値化する。次いで、ステップＰ３で対象物１０がもっと
も有りそうなところに計算対象枠Ｆを設定する。

【００１５】例えば、図10（ａ）に示すように対象物１
０と対象物以外の物体９との離隔距離や対象物１０の大
きさを考慮して、予め、画像計測部３に対して、重心座
標を演算する対象画像領域に係わり計算対象枠Ｆの大き
さが固定される。これは、計算対象枠Ｆをある範囲に設
定することによって、対象物１０と対象物外の物体９を
切り分けることができるためである。

【００１６】これにより、計算対象枠Ｆ外の領域につい
ては、重心座標計算に含めず、その枠内に限って演算を
実行することにより計算時間の短縮化が図れる。次に、
ステップＰ４で計算対象枠Ｆの内部を対象に、黒を
「１」，白を「０」の重み付けしてその重心座標値を求
め、その後、ステップＰ５で先に求めた重心座標を対象
物１０の重心位置として位置決め等の作業を行う。

【００１７】

【発明が解決しようとする課題】ところで、従来例によ
れば画像計測部３において、対象画像の重心座標値の演
算処理の高速化を図るため、予め、対象物１０の色を
黒、その周辺の背景色を白とする識別条件が仮定されて
いる。また、対象画像の黒＝「１」，白＝「０」の重み
付けに基づいて、その重心座標値が演算されている。

【００１８】このため、対象物１０の色が黒又は白、そ
の周辺の背景色が白又は黒とする識別条件を仮定しない
場合，すなわち、未知の色の対象物１０の場合につい
て、それを認識する要求があった場合に、その画像処理
が困難となる。

【００１９】例えば、対象物１０の色が黒であって、そ
の周辺の背景色が白とする画像取得状態（被写体）にお
いて、画像処理部３に識別条件が仮定されなっかた場合
には、図９（ｂ）のステップＰ４で、誤って、対象物１
０の色が白＝「０」、その周辺の背景色が黒＝「１」と
して画像処理が行われることにより、対象画像の正しい
重心座標の演算処理を行うことができない。このため、
ステップＰ５で誤った対象画像の重心座標値によって対
象物１０の重心位置を決定してしまう恐れがある。

【００２０】また、図10（ｂ）に示すように計算対象枠
Ｆの内部に対象物１０の画像と対象物以外の物体９とが
含まれた場合に、その内部画面を計算対象する重心座標
値の計算であっても、演算処理に限界を生じてその正確
さに欠けることから、計算された重心座標が対象物１０
の重心位置と整合しない場合がある。

【００２１】これは、重心座標値の誤差に比べて面積の
違いがわずかとなるためであり、これにより、その面積
差から対象物１０を確実に検出するのが困難となる。す
なわち、計算対象枠Ｆを固定した方法では、テレビカメ
ラ２の位置ずれ等により、図10（ｂ）において、計算対
象枠Ｆが対象外の物体９のほんの一部のみを含む場合で
あっても、対象物１０の重心座標から該物体９までの距
離が遠い成分となるため、重心座標計算値の誤差が大き
くなり、それが真の対象物１０の重心座標位置から大き
く掛け離れてしまうこととなる。

【００２２】この結果、計算対象枠内の対象物１０の面
積計算値が予定していた対象物１１の実際面積値と異な
ることにより、計測不能あるいはテレビカメラ２の取得
領域の誤り，すなわち、それが取り付けられたロボット
ハンド１の位置ずれが大きすぎたとして処理される。

【００２３】かかる場合、計算対象枠Ｆの中心とその内
部画面に係る重心座標計算値とがたまたま一致すること
もある。しかし、対象物以外の物体９の画素（ノイズ画
像）が含まれた重心座標計算値では、真に計算対象枠Ｆ
の中心が対象物１０の画像重心座標に一致するとは限ら
ない。

【００２４】このような状態で、制御系が誤って対象物
１０の重心位置を認識し、以後の教示作業に移行する
と、ロボットハンド１を対象物１０に衝突させたり、そ
れを転倒させる等の制御ミスが起こる。

【００２５】これにより、対象物１０の色，すなわち、
黒又は白が事前に明確になっていなければ、画像計測部
３において、誤った重心座標値を演算する恐れがあり、
画像処理の信頼性の低下を招く。また、該重心座標値の
計測不能に陥った場合に、再度、テレビカメラ２の移
動，すなわち、ロボットハンド１の移動が必要となり位
置決め処理の高速化の妨げとなるという問題がある。

【００２６】本発明は、かかる従来例の問題点に鑑み創
作されたものであり、対象物の色につき、事前に黒又は
白が明確になっていない場合であっても、それを自動判
別して、対象物の計測情報を正確に演算すること、及
び、高速に対象物の認識をすることが可能となる画像処
理装置及びロボット制御装置の提供を目的とする。

【００２７】

【課題を解決するための手段】図１，２は、本発明に係
る画像処理装置及びロボット制御装置の原理図（その
１，２）をそれぞれ示している。

【００２８】本発明の第１の画像処理装置は図１（ａ）
や図２（ａ）に示すように、画像取得対象１６に計算対
象枠Ｆを設定する範囲設定手段１１と、前記画像取得対
象１６に設定された計算対象枠上の白の画素数Ｗｉ〔ｉ
＝１，２，３…〕又は黒の画素数Ｂｊ〔ｊ＝１，２，３
…〕を計数する計数手段１２と、前記計算対象枠Ｆ上の
白の画素数Ｗｉや黒の画素数Ｂｊを比較する比較手段１
３と、前記計算対象枠Ｆ内の対象画像の重心座標値を演
算する演算手段１４とを具備し、前記計算対象枠Ｆ上の
白の画素数Ｗｉ及び黒の画素数Ｂｊに基づいて該計算対
象枠Ｆ内の画像取得対象１６の色調を識別することを特
徴とする。

【００２９】なお、本発明の第１の画像処理装置におい
て、前記比較手段１３が図２（ｂ）に示すように、計算
対象枠Ｆ上の白の画素数Ｗｉと黒の画素数Ｂｊとを比較
することを特徴とする。

【００３０】さらに、本発明の第２の画像処理装置は、
前記第１の画像処理装置において、図１（ａ）に示すよ
うに、前記比較手段１３が，予め設定された白の画素数
Ｗｉ又は黒の画素数Ｂｊの判定基準値ＤＲと前記計算対
象枠Ｆ上の白の画素数Ｗｉや黒の画素数Ｂｊとを比較す
ることを特徴とする。

【００３１】また、本発明の第３の画像処理装置は前記
第１，第２の画像処理装置において、予め設定された白
の画素数Ｗｉ又は黒の画素数Ｂｊの判定基準値ＤＲと前
記計算対象枠Ｆ上の白の画素数Ｗｉや黒の画素数Ｂｊと
の比較処理に基づいて計測異常を発生する警報手段１５
が設けられることを特徴とする。

【００３２】なお、本発明の第３の画像処理装置におい
て、前記警報手段１５が，予め設定された白の画素数Ｗ
ｉの判定基準値ＤＲと前記計算対象枠Ｆ上の白の画素数
Ｗｉとの第１の比較処理及び前記黒の画素数Ｂｊの判定
基準値ＤＲと前記計算対象枠Ｆ上の黒の画素数Ｂｊとの
第２の比較処理に基づいて計測異常を発生することを特
徴とする。

【００３３】さらに、本発明のロボット制御装置は、図
１（ｂ）に示すように、対象物１０に係わり各種教示作
業をするロボット作業部１７と、前記対象物１０の画像
を取得する画像取得手段１８と、前記対象物１０の位置
情報を計測する画像計測手段１９と、前記ロボット作業
部１７，画像取得手段１８及び画像計測手段１９の入出
力を制御する制御手段２０とを具備し、前記画像計測手
段１９が本発明の第１〜第３の画像処理装置から成るこ
とを特徴とし、上記目的を達成する。

【００３４】

【作 用】本発明の第１の画像処理装置によれば、図１
（ａ）に示すように、範囲設定手段１１，計数手段１
２，比較手段１３及び演算手段１４が具備され、該比較
手段１３が図２（ｂ）に示すように、計算対象枠Ｆ上の
白の画素数Ｗｉと黒の画素数Ｂｊとを比較する。

【００３５】例えば、メモリ領域上に展開された画像取
得対象１６に範囲設定手段１１により計算対象枠Ｆが設
定されると、該画像取得対象１６に設定された計算対象
枠上の白の画素数Ｗｉ〔ｉ＝１，２，３…〕又は黒の画
素数Ｂｊ〔ｊ＝１，２，３…〕が計数手段１２により計
数される。また、計算対象枠上の白の画素数Ｗｉや黒の
画素数Ｂｊが比較手段１３により比較される。

【００３６】この際に、比較手段１３により、図２
（ｂ）に示すように、計算対象枠Ｆ上の白の画素数Ｗｉ
と黒の画素数Ｂｊとが比較される。例えば、白の画素数
Ｗｉが黒の画素数Ｂｊよりも多い場合には、対象物１０
の色は黒として、該計算対象枠Ｆ内の画像取得対象１６
の色調を自動識別することが可能となる。

【００３７】また、逆に、黒の画素数Ｂｉが白の画素数
Ｗｉよりも多い場合には、対象物１０の色は白として、
該計算対象枠Ｆ内の画像取得対象１６の色調を自動識別
することが可能となる。これにより、当該自動識別処理
に基づいて計算対象枠Ｆ内の対象画像の重心座標値が演
算手段１４により演算される。

【００３８】このため、対象物１０の色が黒又は白、そ
の周辺の背景色が白又は黒とする識別条件を設定（仮
定）しない場合，すなわち、対象物１０が未知の色の場
合について、それを認識する要求があった場合にも、画
像取得対象１６の色調識別処理を容易に実行することが
可能となる。

【００３９】これにより、対象画像の正しい重心座標値
の演算処理を行うことが可能となり、正確な対象画像の
重心座標値によって対象物１０の重心位置を決定するこ
とが可能となる。

【００４０】さらに、本発明の第２の画像処理装置によ
れば、第１の画像処理装置において、図１（ａ）に示す
比較手段１３が，予め設定された白の画素数Ｗｉ又は黒
の画素数Ｂｊの判定基準値ＤＲと計算対象枠Ｆ上の白の
画素数Ｗｉや黒の画素数Ｂｊとを比較する。

【００４１】このため、計算対象枠Ｆ上の未知の画素に
ついて、該計算対象枠Ｆ内の対象画像の色の画素と反対
の色の画素の画素数を計数し、その画素数が判定基準値
ＤＲ，例えば、零又は一定の許容できる数以下の場合に
は、「良」とし、それ以外の場合には「不良」，すなわ
ち、対象物以外の物体９の一部が当該計算対象枠Ｆ内の
対象画像に重なっているか，又は、対象物１０自身が計
算対象枠Ｆからはみ出している状態として異常判定をす
ることが可能となる。

【００４２】このことで、対象物１０の色が既知の場合
であっても、当該異常判定された場合には、演算処理を
行わずに終了し、それ以外の場合には、計算対象枠Ｆ内
の対象画像の重心座標値が演算手段１４により演算され
る。

【００４３】これにより、第１の画像処理装置と同様に
対象画像の正しい重心座標値の演算処理を行うことが可
能となり、正確な対象画像の重心座標値によって対象物
１０の重心位置を決定することが可能となる。

【００４４】また、本発明の第３の画像処理装置によれ
ば、第１，第２の画像処理装置において、予め設定され
た白の画素数Ｗｉ又は黒の画素数Ｂｊの判定基準値ＤＲ
と計算対象枠Ｆ上の白の画素数Ｗｉや黒の画素数Ｂｊと
の比較処理に基づいて計測異常を発生する警報手段１５
が設けられる。

【００４５】このため、計算対象枠Ｆ上の未知の画素に
ついて、計算対象枠Ｆ上の白の画素数Ｗｉや黒の画素数
Ｂｊの計数結果が予め設定された白の画素数Ｗｉ又は黒
の画素数Ｂｊの判定基準値ＤＲを満足しない場合には、
当該重心座標値の計測不能に陥った旨の警報等が警報手
段１５により発生される。

【００４６】この際に、例えば、予め設定された白の画
素数Ｗｉの判定基準値ＤＲと計算対象枠Ｆ上の白の画素
数Ｗｉとの第１の比較処理及び黒の画素数Ｂｊの判定基
準値ＤＲと計算対象枠Ｆ上の黒の画素数Ｂｊとの第２の
比較処理に基づいて計測異常が警報手段１５により発生
される。

【００４７】これにより、当該画像処理装置の上位の制
御系に知らしめ、事前に制御ミス等を阻止することが可
能となる。なお、本発明のロボット制御装置によれば、
図１（ｂ）に示すように、ロボット作業部１７，画像取
得手段１８，画像計測手段１９及び制御手段２０が具備
され、該画像計測手段１９が第１〜第３の画像処理装置
から成っている。

【００４８】例えば、対象物１０に係わり各種教示作業
をする場合に、制御手段２０を介してロボット作業部１
７が対象物１０の領域上に移動され、その対象物１０の
画像が画像取得手段１８により取得される。また、対象
物１０の位置情報が画像計測手段１９により計測され
る。この際に、本発明の第１〜第３の画像処理装置から
成る画像計測手段１９により該計算対象枠Ｆ内の画像取
得対象１６の色調が自動識別される。

【００４９】このため、対象物１０の色につき、事前に
黒又は白が明確になっていない場合であっても、計算対
象枠Ｆ上の未知の画素について、計算対象枠Ｆ内の画像
取得対象１６の色調を自動識別する機能を有する画像処
理装置を採用することで、対象物１０の正確な重心座標
値の演算をすることができる。

【００５０】これにより、従来例のように、予め、対象
物１０の色に係わり事前に黒又は白を仮定することな
く、それを自動判別して、対象物の計測情報を正確に演
算すること、及び、高速に対象物１０の認識をすること
が可能となる。

【００５１】

【実施例】次に、図を参照しながら本発明の各実施例に
ついて説明をする。図３〜８は、本発明の実施例に係る
画像処理装置及びロボット制御装置を説明する図であ
る。

【００５２】（１）第１の実施例の説明 図３は、本発明の各実施例に係る画像処理装置を応用し
たロボット制御装置の構成図であり、図４はその対象物
を認識する画像処理フローチャートをそれぞれ示してい
る。

【００５３】例えば、本発明の第１〜第３の画像処理装
置の各機能を組み合わせ、それを応用したロボット制御
装置は、図３において、ロボットハンド２７，テレビカ
メラ２８，画像計測システム２９及びＣＰＵ（中央演算
処理装置）３０及び駆動制御部３１等から成る。

【００５４】すなわち、ロボットハンド２７はロボット
作業部１７の一実施例であり、対象物１０に係わり各種
教示作業をするものである。例えば、対象物１０を把持
するものである。

【００５５】テレビカメラ２８は画像取得手段１８の一
実施例であり、対象物１０の画像を取得し、そのアナロ
グ映像信号Ｓを画像処理システム２９に出力するもので
ある。例えば、テレビカメラ２８はロボットハンド２７
の側面に固定されたり、その作業領域の天井面に設けら
れる。

【００５６】画像計測システム２９は画像計測手段１９
の一実施例であり、対象物１０の位置情報を計測するも
のである。なお、画像計測システム２９が本発明の第１
〜第３の画像処理装置から成る。

【００５７】例えば、画像計測システム２９は図３の一
点鎖線に囲んだ部分に示すように、データバス３４に接
続された計算枠設定エディタ２１，画素計数エディタ２
２，データ比較部２３，演算部２４，アラーム部２５，
信号処理部３２及びメモリ部３３等から成る。

【００５８】すなわち、計算枠設定エディタ２１は範囲
設定手段１１の一実施例であり、画像取得対象１６に計
算対象枠Ｆを設定するものである。画素計数エディタ２
２は計数手段１２の一実施例であり、画像取得対象１６
に設定された計算対象枠Ｆ上の白の画素数Ｗｉ〔ｉ＝
１，２，３…〕又は黒の画素数Ｂｊ〔ｊ＝１，２，３
…〕を計数するものである。

【００５９】データ比較部２３は比較手段１３の一実施
例であり、計算対象枠Ｆ上の白の画素数Ｗｉや黒の画素
数Ｂｊを比較するものである。例えば、データ比較部２
３が図２（ｂ）に示すように、計算対象枠Ｆ上の白の画
素数Ｗｉと黒の画素数Ｂｊとを直接比較する。当該機能
により、本発明の第１の画像処理装置が構成される。ま
た、データ比較部２３が，予め設定された白の画素数Ｗ
ｉ又は黒の画素数Ｂｊの判定基準値ＤＲと計算対象枠Ｆ
上の白の画素数Ｗｉや黒の画素数Ｂｊとを比較する。当
該機能により、本発明の第２の画像処理装置が構成され
る。

【００６０】演算部２４は演算手段１４の一実施例であ
り、計算対象枠Ｆ内の対象画像の重心座標値を演算する
ものである。アラーム部２５は警報手段１５の一実施例
であり、予め設定された白の画素数Ｗｉ又は黒の画素数
Ｂｊの判定基準値ＤＲと、計算対象枠Ｆ上の白の画素数
Ｗｉや黒の画素数Ｂｊとの比較処理に基づいて計測異常
を発生するものである。例えば、アラーム部２５は，予
め設定された白の画素数Ｗｉの判定基準値ＤＲと計算対
象枠Ｆ上の白の画素数Ｗｉとの第１の比較処理及び黒の
画素数Ｂｊの判定基準値ＤＲと計算対象枠Ｆ上の黒の画
素数Ｂｊとの第２の比較処理に基づいて計測異常を発生
する。これにより、対象物１０の認識をすることができ
ない場合やその認識処理不能の場合に、警報データＤａ
に基づいて画像計測システム２９から直接，外部に警報
をすることができ、本発明の第３の画像処理装置が構成
される。

【００６１】また、信号処理部３２はテレビカメラ２８
から出力されるアナログ映像信号Ｓを二値化する，例え
ば、Ａ／Ｄ変換回路やその閾値回路から成り、その結果
として、白黒階調に係る画像データＤinが得られる。

【００６２】メモリ部３３は、画像データＤinを一時記
憶したり、計算対象枠Ｆの設定，画素の計数，計測不能
に係る警報等に係る各種制御データや判定基準値ＤＲを
記憶するものである。

【００６３】これにより、画像計測システム２９におい
て、計算対象枠Ｆ上の白の画素数Ｗｉ及び黒の画素数Ｂ
ｊに基づいて該計算対象枠内の画像取得対象１６の色調
を自動識別することができる。

【００６４】また、ＣＰＵ３０は制御手段２０の一実施
例であり、ロボットハンド２７，テレビカメラ２８及び
画像計測システム２９の入出力を制御するものである。
例えば、駆動制御部３１に駆動制御データＤｍを出力し
たり、アラーム部３５に警報データＤａを出力する。な
お、駆動制御部３１は駆動制御データＤｍに基づいてロ
ボットハンド２７をＸ，Ｙ，Ｚ方向に駆動制御をするも
のである。

【００６５】このようにして、本発明の各実施例に係る
画像処理装置を応用したロボット制制御装置によれば、
図３に示すように、ロボットハンド２７，テレビカメラ
２８，画像処理システム２９，ＣＰＵ３０及び駆動制御
部３１が具備され、該画像処理システム２９がデータバ
ス３４に接続された計算枠設定エディタ２１，画素計数
エディタ２２，データ比較部２３，演算部２４，信号処
理部３２及びメモリ部３３等から成っている。

【００６６】例えば、対象物１０に係わり各種教示作業
をする場合に、ＣＰＵ３０を介してロボットハンド２７
が対象物１０の領域上に移動され、その対象物１０の画
像がテレビカメラ２８により取得される。また、対象物
１０の位置情報が画像処理システム２９により計測され
る。

【００６７】この際に、本発明の第１〜第３の画像処理
装置から成る画像処理システム２９により計算対象枠Ｆ
上の白の画素数Ｗｉ及び黒の画素数Ｂｊに基づいて該計
算対象枠内の画像取得対象１６の色調が自動識別処理さ
れる。例えば、メモリ部３２の領域上に展開された画像
取得対象１６に計算枠設定エディタ２１により計算対象
枠Ｆが設定される。

【００６８】また、該画像取得対象１６に設定された計
算対象枠上の白の画素数Ｗｉ〔ｉ＝１，２，３…〕又は
黒の画素数Ｂｊ〔ｊ＝１，２，３…〕が画素計数エディ
タ２２により計数され、計算対象枠Ｆ上の白の画素数Ｗ
ｉや黒の画素数Ｂｊがデータ比較部２３により比較され
る。

【００６９】このため、対象物１０の色につき、事前に
黒又は白が明確になっていない場合であっても、計算対
象枠Ｆ上の未知の画素について、計算対象枠Ｆ内の画像
取得対象１６の色調を自動識別する画像処理装置を採用
することにより、対象物１０の正確な重心座標値を高速
に演算することができる。

【００７０】これにより、ロボット作業部１７の位置決
め処理の高速化を図ることが可能となる。また、制御系
における対象物１０の重心位置の誤認識が皆無に等しく
なり、以後の教示作業に際に、ロボット作業部１１を対
象物１０に衝突させたり、それを転倒させる等の制御ミ
スを極力阻止することが可能となる。

【００７１】次に、本発明の各実施例に係る対象物を認
識し、それを把持するロボット制御装置について、当該
装置の画像計測システム２９の動作を補足しながら説明
をする。

【００７２】図４は、本発明の第１の実施例に係る対象
物を認識する画像処理のフローチャートであり、図５は
そのフローチャートの補足説明図をそれぞれ示してい
る。例えば、図３に示すように対象物１０を認識して、
それを把持する場合、図４において、まず、ステップＰ
１でロボットハンド２７を対象物１０の領域上に移動す
る。この際に、ＣＰＵ３０から駆動制御部３１に、駆動
制御データＤｍが出力されると、該制御データＤｍに基
づいて駆動制御部３１によりロボットハンド２７がＸ，
Ｙ，Ｚ方向に駆動制御される。これにより、ロボットハ
ンド２７の側面に固定されたテレビカメラ２８が移動さ
れ、対象物１０の領域上に移動される。

【００７３】次に、ステップＰ２でテレビカメラ２８の
取付け領域下の対象物１０の画像取得処理をする。この
際に、テレビカメラ２８により対象物１０の画像が取得
され、そのアナログ映像信号Ｓが画像処理システム２９
に出力される。

【００７４】次いで、ステップＰ３でカメラ入力画像を
適当なレベルにより二値化する。この際に、信号処理部
３２により、テレビカメラ２８から出力されたアナログ
映像信号Ｓが二値化され、その白黒階調に係る画像デー
タＤinが出力される。この画像データＤinがメモリ部３
３に一時格納される。

【００７５】例えば、図５（ａ）において、その二値化
された画像データＤinに基づいてモニタ表示をすると、
対象物１０の画像と対象物以外の物体９の画像から成る
画像取得対象１６が得られる。

【００７６】さらに、ステップＰ４で対象物１０が最も
存在しそうな位置に計算対象枠Ｆを設定する。この際
に、ＣＰＵ３０を介して画像処理システム２９の計算枠
設定エディタ２１により、図５（ｂ）に示すような画像
取得対象１６に計算対象枠Ｆが設定される。

【００７７】次に、ステップＰ５で計算対象枠Ｆ上の画
素について、白の画素数Ｗｉと黒の画素数Ｂｊを計数す
る。この際に、画素計数エディタ２２により画像取得対
象１６に設定された計算対象枠Ｆ上の白の画素数Ｗｉ
〔ｉ＝１，２，３…〕又は黒の画素数Ｂｊ〔ｊ＝１，
２，３…〕が計数される。

【００７８】その後、ステップＰ６で計算対象枠Ｆ上の
画素について、白の画素数Ｗｉと黒の画素数Ｗｊとの比
較処理をする。この際に、白の画素数Ｗｉが黒の画素数
Ｂｊよりも多い場合又は白の画素数Ｗｉと黒の画素数Ｗ
ｊとが等しい場合（ＹES）には、ステップＰ７に移行す
る。

【００７９】また、白の画素数Ｗｉが黒の画素数Ｂｊよ
りも少ない場合，すなわち、黒の画素数Ｂｊが白の画素
数Ｗｉよりの多い場合（ＮＯ）には、ステップＰ８に移
行する。なお、計算対象枠Ｆ上の画素については、例え
ば、メモリ部３３に展開された画像データＤinに基づい
て、データ比較部２３により白の画素数Ｗｉと黒の画素
数Ｗｊとが直接比較される（図２（ｂ）参照）。

【００８０】ここで、計算対象枠Ｆ上の画素について、
白の画素数Ｗｉが黒の画素数Ｂｊよりも多い場合（ＹE
S）には、ステップＰ７で該計算対象枠Ｆの内部を対象
に、黒の画素を「１」，白の画素に「０」をそれぞれ重
み付けして対象画像の重心座標Ｘｇ，Ｙｇを求める。こ
の際に、画像データＤinに基づいて対象物１０の色と見
られる黒を「１」，白を「０」の重み付けをしてＸ軸方
向，Ｙ軸方向，についてそれぞれ（１），（２）式によ
り平均計算をする。

【００８１】

【数１】

【００８２】これにより、演算部２４を介して対象物１
０の重心座標Ｘｇ，Ｙｇを求めることができる。ここ
で、ｆｉはそのｉ番目の画素が黒の時「１」、白の時
「０」，ｘｉ，ｙｉはその画素のＸ，Ｙ軸の座標値であ
り、ｎは画面内の全画素数を表している。また、分母の
値はその物体の画素数，すなわち、面積を表している。

【００８３】なお、ステップＰ６で計算対象枠Ｆ上の画
素について、白の画素数Ｗｉが黒の画素数Ｂｊよりも少
ない場合（ＮＯ）には、ステップＰ８に移行して該計算
対象枠Ｆの内部を対象に、黒の画素を「０」，白の画素
に「１」をそれぞれ重み付けして対象画像の重心座標Ｘ
ｇ，Ｙｇを求める。この際に、ステップＰ７と同様に演
算部２４を介して対象物１０の重心座標Ｘｇ，Ｙｇを求
める。

【００８４】その後、ステップＰ９で先に求めた重心座
標Ｘｇ，Ｙｇを対象物の重心位置ＸＧ，ＹＧとして認識
し、以後の各種作業を行う。この際に、ロボットハンド
２７により対象物１０に係わり各種教示作業が行われ
る。例えば、駆動制御データＤｍに基づいて駆動制御部
３１を介して、ロボットハンド２７がテレビカメラ２８
の取付けオフセット分だけＸ，Ｙ方向に移動され、その
後、それがＺ方向に駆動制御され、対象物１０が把持さ
れる。

【００８５】このようにして、本発明の第１の実施例に
係る対象物を認識するロボット制御装置の画像計測方法
によれば、図４の処理フローチャートに示すように、ス
テップＰ６で計算対象枠Ｆ上の白の画素数Ｗｉと黒の画
素数Ｂｊとが比較処理される。

【００８６】このため、図２（ｂ）に示すように、計算
対象枠Ｆ上の白の画素数Ｗｉと黒の画素数Ｂｊとが直接
比較されることにより、白の画素数Ｗｉが黒の画素数Ｂ
ｊよりも多い場合には、対象物１０の色は黒として、該
計算対象枠Ｆ内の画像取得対象１６の色調を自動識別す
ることが可能となる。

【００８７】また、逆に、黒の画素数Ｂｉが白の画素数
Ｗｉよりも多い場合には、対象物１０の色は白として、
該計算対象枠Ｆ内の画像取得対象１６の色調を自動識別
することが可能となる。これにより、ステップＰ７やＰ
８で当該自動識別処理に基づいて計算対象枠Ｆ内の対象
画像の重心座標値が演算部２４により演算される。

【００８８】このことで、対象物１０の色が黒又は白、
その周辺の背景色が白又は黒とする識別条件を設定（仮
定）しない場合，すなわち、対象物１０が未知の色の場
合について、それを認識する要求があった場合にも、画
像取得対象１６の色調識別処理を容易に実行することが
可能となる。

【００８９】例えば、対象物１０の実際の色が黒であっ
て、その周辺の背景色が白とする画像取得状態（被写
体）において、当該画像処理装置に識別条件が仮定され
なっかた場合であっても、計算対象枠Ｆ上の白の画素数
Ｗｉと黒の画素数Ｂｊとがデータ比較部２３により比較
されることから、ステップＰ７やＰ８で従来例のような
対象物１０の色が白＝「０」、その周辺の背景色が黒＝
「１」とする誤った画像処理を無くすことができる。

【００９０】これにより、ステップＰ９で対象画像の正
しい重心座標値の演算処理を行うことが可能となり、正
確な対象画像の重心座標Ｘｇ，Ｙｇによって対象物１０
の重心位置ＸＧ，ＹＧを決定することが可能となる。こ
のことで、各種計測情報の演算に係り画像計測処理の信
頼性の向上を図ることが可能となる。

【００９１】（２）第２の実施例の説明 図６は、本発明の第２の実施例に係る対象物を認識する
画像処理のフローチャートであり、図７はその他実施例
に係るフローチャートの補足説明図をそれぞれ示してい
る。

【００９２】図６において、第１の実施例と異なるのは
第２の実施例では、計算対象枠Ｆ上の白の画素数Ｗｉに
ついて、その判定基準値ＤＲと比較結果によりアラーム
処理をするものである。

【００９３】すなわち、ステップＰ１で第１の実施例と
同様に、ロボットハンド２７を対象物１０の領域上に移
動し、次に、ステップＰ２で対象物１０の画像取得処理
をする。また、ステップＰ２でカメラ入力画像を適当な
レベルにより二値化をし、ステップＰ３で対象物がもっ
とも有りそうなところに第１の計算対象枠Ｆを設定する
（図７（ａ）参照）。これまでは、第１の実施例と同様
である。

【００９４】次に、ステップＰ６で計算対象枠Ｆ上の白
の画素数Ｗｉを計数する。この際に、該画像取得対象１
６に設定された計算対象枠上の白の画素数Ｗｉ〔ｉ＝
１，２，３…〕が画素計数エディタ２２により計数され
る。

【００９５】さらに、ステップＰ７で計算対象枠Ｆ上の
白の画素数Ｗｉとその判定基準値ＤＲとの比較処理をす
る。この際に、該対象枠Ｆ上の白の画素数Ｗｉがその判
定基準値ＤＲよりも少ないか，又はそれが判定基準値Ｄ
Ｒと等しい場合（ＹES）には、ステップＰ８に移行す
る。ここで、データ比較部２３により、予め設定された
白の画素数Ｗｉの判定基準値ＤＲと計算対象枠Ｆ上の白
の画素数Ｗｉとが比較される。

【００９６】また、該対象枠Ｆ上の白の画素数Ｗｉがそ
の判定基準値ＤＲよりも多い場合（ＮＯ）には、異常終
了をする。なお、アラーム部２５により、比較結果に基
づいて計測異常が発生される。

【００９７】従って、図７（ａ）に示す画像取得対象１
６ような場合には、ステップＰ７で該対象枠Ｆ上の白の
画素数Ｗｉがその判定基準値ＤＲよりも少ない場合（Ｙ
ES）に該当することから、ステップＰ８で計算対象枠Ｆ
の内部を対象に、黒を「１」，白を「０」として重み付
けをし、対象画像の重心座標値Ｘｇ，Ｙｇを求める。こ
の際に、第１の実施例と同様に、演算部２４を介して対
象物１０の重心座標Ｘｇ，Ｙｇが求められる。

【００９８】これにより、ステップＰ９で先に求めた重
心座標Ｘｇ，Ｙｇを対象物１０の重心位置ＸＧ，ＹＧと
して認識し、以後の各種教示作業を行う。なお、その他
の処理は第１の実施例と同様であるため、その説明を省
略する。

【００９９】このようにして、本発明の第２の実施例に
係る対象物を認識するロボット制御装置の画像計測方法
によれば、図６の処理フローチャートに示すように、ス
テップＰ７で予め設定された白の画素数Ｗｉの判定基準
値ＤＲと計算対象枠Ｆ上の白の画素数Ｗｉとがデータ比
較部２３により比較処理されている。

【０１００】このため、計算対象枠Ｆ上の未知の画素に
ついて、該計算対象枠Ｆ内の対象画像の色の画素と反対
の色の画素の画素数，すなわち、本発明の実施例では白
の画素数Ｗｉを計数し、その画素数Ｗｉが判定基準値Ｄ
Ｒ，例えば、零又は一定の許容できる数以下の場合に
は、「良」とし、それ以外の場合には「不良」，すなわ
ち、対象物以外の物体９の一部が当該計算対象枠Ｆ内の
対象画像に重なっているか，又は、対象物１０自身が計
算対象枠Ｆからはみ出している状態として異常判定終了
をすることが可能となる。

【０１０１】このことで、対象物１０の色が既知の場合
であっても、当該異常判定は演算処理を行わずに終了
し、それ以外の場合には、ステップＰ８で計算対象枠Ｆ
内の対象画像の重心座標値が演算部２４により第１の実
施例と同様に演算を継続することが可能となる。

【０１０２】これにより、第１の実施例と同様に対象画
像の正しい重心座標値の演算処理を行うことが可能とな
り、ステップＰ９で正確な対象画像の重心座標値Ｘｇ，
Ｙｇによって対象物１０の重心位置ＸＧ，ＹＧを決定す
ることが可能となる。

【０１０３】なお、該重心座標値の計測不能に陥った場
合にはアラーム部２５により警報等を発することで、当
該画像計測系において異常が発生した旨を上位の制御系
に知らしめ、従来例のような制御ミス等を事前に阻止す
ることが可能となる。

【０１０４】（３）第３の実施例の説明 図８は、本発明の第３の実施例に係る対象物を認識する
画像処理のフローチャートをそれぞれ示している。

【０１０５】図８において、第１，第２の実施例と異な
るのは第３の実施例では、予め設定された白の画素数Ｗ
ｉ及び黒の画素数Ｂｊの判定基準値ＤＲと計算対象枠Ｆ
上の白の画素数Ｗｉ及び黒の画素数Ｂｊとの比較処理に
基づいて、アラーム部２５により計測異常終了を行うも
のである。

【０１０６】すなわち、図８において、ステップＰ１で
第１，第２の実施例と同様に、ロボットハンド２７を対
象物１０の領域上に移動し、ステップＰ２でその対象物
１０に係る画像取得処理をする。また、ステップＰ３で
カメラ入力画像を適当なレベルにより二値化し、さら
に、ステップＰ４で対象物がもっとも有りそうなところ
に計算対象枠Ｆを設定する。ここで、図７（ｂ）に示す
ように計算対象枠Ｆが画像取得対象１６に設定される。

【０１０７】次に、ステップＰ５で第１の実施例と同様
に、計算対象枠Ｆ上の画素について、白の画素数Ｗｉと
黒の画素数Ｂｊを計数する。この際に、画素計数エディ
タ２２により画像取得対象１６に設定された計算対象枠
Ｆ上の白の画素数Ｗｉ〔ｉ＝１，２，３…〕又は黒の画
素数Ｂｊ〔ｊ＝１，２，３…〕が計数される。

【０１０８】その後、ステップＰ６で計算対象枠Ｆ上の
画素について、白の画素数Ｗｉと黒の画素数Ｗｊとの比
較処理をする。この際に、白の画素数Ｗｉが黒の画素数
Ｂｊよりも多い場合又は白の画素数Ｗｉと黒の画素数Ｗ
ｊとが等しい場合（ＹES）には、ステップＰ７に移行す
る。

【０１０９】また、白の画素数Ｗｉが黒の画素数Ｂｊよ
りも少ない場合，すなわち、黒の画素数Ｂｊが白の画素
数Ｗｉよりの多い場合（ＮＯ）には、ステップＰ８に移
行する。なお、計算対象枠Ｆ上の画素については、例え
ば、メモリ部３３に展開された画像データＤinに基づい
て、データ比較部２３により白の画素数Ｗｉと黒の画素
数Ｗｊとが直接比較される（図２（ｂ）参照）。

【０１１０】ここで、計算対象枠Ｆ上の画素について、
白の画素数Ｗｉが黒の画素数Ｂｊよりも多い場合（ＹE
S）には、ステップＰ７で計算対象枠Ｆ上の白の画素数
Ｗｉとその判定基準値ＤＲとの比較処理をする。この際
に、該対象枠Ｆ上の白の画素数Ｗｉがその判定基準値Ｄ
Ｒよりも少ないか，又はそれが判定基準値ＤＲと等しい
場合（ＹES）には、ステップＰ８に移行する。ここで、
データ比較部２３により、予め設定された白の画素数Ｗ
ｉの判定基準値ＤＲと計算対象枠Ｆ上の白の画素数Ｗｉ
とが比較される（第１の比較処理）。

【０１１１】また、該対象枠Ｆ上の白の画素数Ｗｉがそ
の判定基準値ＤＲよりも多い場合（ＮＯ）には、異常終
了をする。なお、アラーム部２５により、比較結果に基
づいて計測異常が発生される。

【０１１２】従って、図７（ａ）に示す画像取得対象１
６のような場合には、ステップＰ７で該対象枠Ｆ上の黒
の画素数Ｂｊがその判定基準値ＤＲよりも少ない場合
（ＹES）に該当することから、ステップＰ８で計算対象
枠Ｆの内部を対象に、黒を「１」，白を「０」として重
み付けをし、対象画像の重心座標値Ｘｇ，Ｙｇを求め
る。この際に、第１の実施例と同様に、演算部２４を介
して対象物１０の重心座標Ｘｇ，Ｙｇが求められる。

【０１１３】なお、ステップＰ６で、計算対象枠Ｆ上の
画素について、黒の画素数Ｂｊが白の画素数Ｗｉよりも
多い場合（ＮＯ）には、ステップＰ９で計算対象枠Ｆ上
の黒の画素数Ｂｊとその判定基準値ＤＲとの比較処理を
する。この際に、該対象枠Ｆ上の黒の画素数Ｂｊがその
判定基準値ＤＲよりも少ないか，又はそれが判定基準値
ＤＲと等しい場合（ＹES）には、ステップＰ10に移行す
る。ここで、データ比較部２３により、予め設定された
黒の画素数Ｂｊの判定基準値ＤＲと計算対象枠Ｆ上の黒
の画素数Ｂｊとが比較される（第２の比較処理）。

【０１１４】また、該対象枠Ｆ上の黒の画素数Ｂｊがそ
の判定基準値ＤＲよりも多い場合（ＮＯ）には、異常終
了をする（図７（ｂ）参照）。なお、アラーム部２５に
より、比較結果に基づいて計測異常が発生される。

【０１１５】従って、図７（ｂ）に示す画像取得対象１
６のような場合には、ステップＰ10で該対象枠Ｆ上の白
の画素数Ｗｉがその判定基準値ＤＲよりも少ない場合
（ＹES）に該当することから、ステップＰ10で計算対象
枠Ｆの内部を対象に、白を「１」，黒を「０」として重
み付けをし、対象画像の重心座標値Ｘｇ，Ｙｇを求め
る。この際に、第１の実施例と同様に、演算部２４を介
して対象物１０の重心座標Ｘｇ，Ｙｇが求められる。

【０１１６】これにより、ステップＰ11で先に求めた重
心座標値Ｘｇ，Ｙｇを対象物１０の重心位置ＸＧ，ＹＧ
として認識し、各種作業を行う。なお、その他の構成は
第１，第２の実施例と同様であるため、その説明を省略
する。

【０１１７】このようにして、本発明の第３の実施例に
係る対象物を認識するロボット制御装置の画像計測方法
によれば、図８の処理フローチャートに示すように、ス
テップＰ６の計算対象枠Ｆ上の白の画素数Ｗｉと黒の画
素数Ｂｊとの比較処理に基づいて、ステップＰ７やＰ９
で予め設定された白の画素数Ｗｉ又は黒の画素数Ｂｊの
判定基準値ＤＲと計算対象枠Ｆ上の白の画素数Ｗｉや黒
の画素数Ｂｊとの比較処理（第１，第２の比較処理）に
基づいて計測異常終了をしている。

【０１１８】このため、計算対象枠Ｆ上の未知の画素に
ついて、計算対象枠Ｆ上の白の画素数Ｗｉや黒の画素数
Ｂｊの計数結果が予め設定された白の画素数Ｗｉ又は黒
の画素数Ｂｊの判定基準値ＤＲを満足しない場合には、
計測異常終了時に当該重心座標値の計測不能に陥った旨
の警報等がアラーム部２５により発生される。

【０１１９】この際に、予め設定された白の画素数Ｗｉ
の判定基準値ＤＲと計算対象枠Ｆ上の白の画素数Ｗｉと
の第１の比較処理及び黒の画素数Ｂｊの判定基準値ＤＲ
と計算対象枠Ｆ上の黒の画素数Ｂｊとの第２の比較処理
に基づいて計測異常がアラーム部２５により発生され
る。

【０１２０】これにより、当該画像処理装置の上位の制
御系に知らしめ、事前に制御ミス等を阻止することが可
能となる。このことで、第１，第２の実施例と同様に、
対象物１０の計測情報を正確に演算することが可能とな
る。

【０１２１】なお、本発明の画像処理装置をロボット制
御装置の目に適用した実施例について述べたが、パター
ン認識処理やその他の画像処理に適用した場合にも、同
様な効果が得られる。また、計算対象枠Ｆは四角形状の
場合について説明したが、円形や楕円形等の任意形状で
も同様に適用可能である。

【０１２２】さらに、各実施例では計測値として重心座
標と面積について説明をしたが、その他の計測値，例え
ば、慣性主軸角度や等価楕円長径／短径などを用いて計
算対象枠Ｆの内部に係わり演算処理をしても良い。

【０１２３】なお、各実施例ではＸ軸，Ｙ軸の二次元画
像に係る計測処理の場合について説明をしたが、ＣＴス
キャナなどの立体画像に係る計測処理の場合についても
適用可能である。

【０１２４】

【発明の効果】以上説明したように、本発明の画像処理
装置によれば、範囲設定手段，計数手段，比較手段及び
演算手段が具備され、該比較手段が計算対象枠上の白の
画素数と黒の画素数とを比較している。

【０１２５】このため、比較手段により計算対象枠上の
白の画素数と黒の画素数とが比較され、白の画素数が黒
の画素数よりも多い場合には、対象物の色は黒として、
また、逆に、黒の画素数が白の画素数よりも多い場合に
は、対象物の色は白として、該対象枠内の画像取得対象
の色調を自動識別することが可能となる。このことで、
対象物の色が黒又は白、その周辺の背景色が白又は黒と
する識別条件を設定しない未知の色の場合について、そ
れを容易に認識することが可能となる。

【０１２６】また、本発明の画像処理装置によれば、予
め設定された白の画素数又は黒の画素数の判定基準値と
計算対象枠上の白の画素数や黒の画素数とが比較手段に
より比較される。

【０１２７】このため、計算対象枠上の未知の画素につ
いて、対象物以外の物体の一部が当該計算対象枠内の対
象画像に重なっているか，又は、対象物自身が計算対象
枠からはみ出している状態として異常判定をすることが
可能となる。

【０１２８】さらに、本発明の画像処理装置によれば予
め設定された白の画素数又は黒の画素数の判定基準値と
計算対象枠上の白の画素数や黒の画素数との比較処理に
基づいて計測異常を発生する警報手段が設けられる。

【０１２９】このため、計算対象枠上の未知の画素につ
いて、計算対象枠上の白の画素数や黒の画素数の計数結
果が予め設定された白の画素数又は黒の画素数の判定基
準値を満足しない場合には、当該重心座標値の計測不能
に陥った旨の警報等が警報手段により発生される。この
ことで、当該画像処理装置の上位の制御系に知らしめ、
事前に制御ミス等を阻止することが可能となる。

【０１３０】これにより、対象画像の正しい重心座標値
の演算処理を行うことが可能となり、正確な対象画像の
重心座標値によって対象物の重心位置を決定することが
可能となる。

【０１３１】また、本発明のロボット制御装置によれ
ば、ロボット作業部，画像取得手段，画像計測手段及び
制御手段が具備され、該画像計測手段が本発明の画像処
理装置から成っている。

【０１３２】このため、対象物の色につき、事前に黒又
は白が明確になっていない場合であっても、計算対象枠
上の未知の画素について、計算対象枠内の画像取得対象
の色調を自動識別することができるので、該対象物の正
確な重心座標値の演算をすることができる。このことか
ら、従来例のように、予め、対象物の色に係わり事前に
黒又は白を仮定することなく、その計測情報を正確に演
算すること、及び、高速に認識をすることが可能とな
る。

【０１３３】これにより、高信頼度の画像計測装置及び
それを応用した高性能の物体認識機能を具備するロボッ
ト制御装置の提供に寄与するところが大きい。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る画像処理装置及びロボット制御装
置の原理図（その１）である。

【図２】本発明に係る画像処理装置及びロボット制御装
置の原理図（その２）である。

【図３】本発明の実施例に係る画像処理装置を応用した
ロボット制御装置の構成図である。

【図４】本発明の第１の実施例に係る対象物を認識する
画像処理のフローチャートである。

【図５】本発明の第１の実施例に係るフローチャートの
補足説明図である。

【図６】本発明の第２の実施例に係る対象物を認識する
画像処理のフローチャートである。

【図７】本発明のその他の実施例に係るフローチャート
の補足説明図である。

【図８】本発明の第３の実施例に係る対象物を認識する
画像処理のフローチャートである。

【図９】従来例に係るロボット制御装置の物体認識方法
の説明図である。

【図10】従来例に係る問題点を説明する対象物の取得画
像図である。

【符号の説明】

１１…範囲設定手段、 １２…計数手段、 １３…比較手段、 １４…演算手段、 １５…警報手段、 １７…ロボット作業部、 １８…画像取得手段、 １９…画像計測手段、 ２０…制御手段、 Ｆ…計算対象枠、 ＤＲ…判定基準値、 Ｗｉ〔ｉ＝１，２，３…〕…白の画素、 Ｂｊ〔ｊ＝１，２，３…〕…黒の画素。

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像取得対象（１６）に計算対象枠
   （Ｆ）を設定する範囲設定手段（１１）と、前記画像取
   得対象（１６）に設定された計算対象枠上の白の画素数
   （Ｗｉ〔ｉ＝１，２，３…〕）又は黒の画素数（Ｂｊ
   〔ｊ＝１，２，３…〕）を計数する計数手段（１２）
   と、前記計算対象枠（Ｆ）上の白の画素数（Ｗｉ）や黒
   の画素数（Ｂｊ）を比較する比較手段（１３）と、前記
   計算対象枠（Ｆ）内の対象画像の重心座標値を演算する
   演算手段（１４）とを具備し、前記計算対象枠（Ｆ）上
   の白の画素数（Ｗｉ）及び黒の画素数（Ｂｊ）に基づい
   て該計算対象枠（Ｆ）内の画像取得対象（１６）の色調
   を識別することを特徴とする画像処理装置。
2. 【請求項２】 請求項１記載の画像処理装置において、
   前記比較手段（１３）が計算対象枠（Ｆ）上の白の画素
   数（Ｗｉ）と黒の画素数（Ｂｊ）とを比較することを特
   徴とする画像処理装置。
3. 【請求項３】 請求項１記載の画像処理装置において、
   前記比較手段（１３）が，予め設定された白の画素数
   （Ｗｉ）又は黒の画素数（Ｂｊ）の判定基準値（ＤＲ）
   と前記計算対象枠（Ｆ）上の白の画素数（Ｗｉ）や黒の
   画素数（Ｂｊ）とを比較することを特徴とする画像処理
   装置。
4. 【請求項４】 請求項３記載の画像処理装置において、
   予め設定された白の画素数（Ｗｉ）又は黒の画素数（Ｂ
   ｊ）の判定基準値（ＤＲ）と前記計算対象枠（Ｆ）上の
   白の画素数（Ｗｉ）や黒の画素数（Ｂｊ）との比較処理
   に基づいて計測異常を発生する警報手段（１５）が設け
   られることを特徴とする画像処理装置。
5. 【請求項５】 請求項４記載の画像処理装置において、
   前記警報手段（１５）が，予め設定された白の画素数
   （Ｗｉ）の判定基準値（ＤＲ）と前記計算対象枠（Ｆ）
   上の白の画素数（Ｗｉ）との第１の比較処理及び前記黒
   の画素数（Ｂｊ）の判定基準値（ＤＲ）と前記計算対象
   枠（Ｆ）上の黒の画素数（Ｂｊ）との第２の比較処理に
   基づいて計測異常を発生することを特徴とする画像処理
   装置。
6. 【請求項６】 対象物（１０）に係わり各種教示作業を
   するロボット作業部（１７）と、前記対象物（１０）の
   画像を取得する画像取得手段（１８）と、前記対象物
   （１０）の位置情報を計測する画像計測手段（１９）
   と、前記ロボット作業部（１７），画像取得手段（１
   ８）及び画像計測手段（１９）の入出力を制御する制御
   手段（２０）とを具備し、前記画像計測手段（１９）が
   請求項１〜５記載の画像処理装置から成ることを特徴と
   するロボット制御装置。