JPH0552987B2 - - Google Patents
Info
- Publication number
- JPH0552987B2 JPH0552987B2 JP56023868A JP2386881A JPH0552987B2 JP H0552987 B2 JPH0552987 B2 JP H0552987B2 JP 56023868 A JP56023868 A JP 56023868A JP 2386881 A JP2386881 A JP 2386881A JP H0552987 B2 JPH0552987 B2 JP H0552987B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- circuit
- data
- correlation coefficient
- coefficient calculation
- input data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
- G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
- G06V10/751—Comparing pixel values or logical combinations thereof, or feature values having positional relevance, e.g. template matching
- G06V10/7515—Shifting the patterns to accommodate for positional errors
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
本発明は物品の自動位置決め装置などに用いら
れるパターン検出装置に関する。
れるパターン検出装置に関する。
従来のパターン検出装置には、パターン像をテ
レビカメラで撮像したのち二値化信号に変換し、
この二値化信号を二次元局部メモリに記憶させた
のち論理演算によりパターンのマツチングの有無
を判定し、あるいは前記二値化信号を予め基準パ
ターン用レジスタに記憶されている基準パターン
信号との間で一致度を検出し、あるいは前記二値
化信号を計算機で論理演算するものが見受けられ
る。
レビカメラで撮像したのち二値化信号に変換し、
この二値化信号を二次元局部メモリに記憶させた
のち論理演算によりパターンのマツチングの有無
を判定し、あるいは前記二値化信号を予め基準パ
ターン用レジスタに記憶されている基準パターン
信号との間で一致度を検出し、あるいは前記二値
化信号を計算機で論理演算するものが見受けられ
る。
しかし、このようにパターン撮像出力を二値化
信号に変換することに伴つて、撮像出力の直流分
のドリフト、雑音成分の変化、シエーデイング輝
度の変化に対して二値化のための閾値を最適値に
設定する必要があるが、これを自動的に最適値に
設定することは困難であつた。また撮像出力信号
の振幅は、パターン像（試料）の光反射面の凹凸
状態（表面状態）に関係するので、安定な二値化
を行なうためには試料全体に均一な照明を行なう
と共に安定した照度の照明装置を必要とするが、
これは困難である。また二値化を行なうため、ア
ナログ信号波形のパターン検出は原理的に不可能
である。また二値化信号出力（“１”または
“０”）は規準化が不可能であり、この出力データ
に対する処理のための雑音余裕が小さい。
信号に変換することに伴つて、撮像出力の直流分
のドリフト、雑音成分の変化、シエーデイング輝
度の変化に対して二値化のための閾値を最適値に
設定する必要があるが、これを自動的に最適値に
設定することは困難であつた。また撮像出力信号
の振幅は、パターン像（試料）の光反射面の凹凸
状態（表面状態）に関係するので、安定な二値化
を行なうためには試料全体に均一な照明を行なう
と共に安定した照度の照明装置を必要とするが、
これは困難である。また二値化を行なうため、ア
ナログ信号波形のパターン検出は原理的に不可能
である。また二値化信号出力（“１”または
“０”）は規準化が不可能であり、この出力データ
に対する処理のための雑音余裕が小さい。
本発明は上記種々の欠点を除去すべくなされた
もので、アナログあるいはデジタルの入力データ
と予め用意された規準パターンを表わす基準デー
タとの間で相関係数を計算することによつて、パ
ターン像撮像出力の変動あるいはアナログ波形に
対しても同一、類似のパターンを安定にかつ高い
率で検出し得るパターン検出装置を提供するもの
である。
もので、アナログあるいはデジタルの入力データ
と予め用意された規準パターンを表わす基準デー
タとの間で相関係数を計算することによつて、パ
ターン像撮像出力の変動あるいはアナログ波形に
対しても同一、類似のパターンを安定にかつ高い
率で検出し得るパターン検出装置を提供するもの
である。
以下、図面を参照して本発明の一実施例を詳細
に説明する。
に説明する。
第１図は、本発明の基本構成を示すものであ
り、パターン入力データＰ(x)（アナログ信号ある
いはデジタル信号）、パターン検出基準となる基
準データＲ(x)が相関係数計算回路１０に導かれ、
次式(1)に基く相関係数ｆ(x)の計算によりパターン
の類似度が計算される。
り、パターン入力データＰ(x)（アナログ信号ある
いはデジタル信号）、パターン検出基準となる基
準データＲ(x)が相関係数計算回路１０に導かれ、
次式(1)に基く相関係数ｆ(x)の計算によりパターン
の類似度が計算される。
但しＫ：積分範囲。
なお、上記係数ｆ(x)は＋１〜０〜−１の値をと
り、「＋１」で最大の一致度を示す。
り、「＋１」で最大の一致度を示す。
ここで、上記計算回路１０の詳細を第２図を参
照して説明する。第１回路１１では∫P(x)・Ｒ(x)
なる計算により前式(1)の分子第１項を求め、第２
回路１２では∫P(x)dxなる計算を行ない、第３回
路１３では∫R(x)dxなる計算（これはＲ(x)が固定
であるため一度計算するだけでよい）を行ない、
第４回路１４では定数１／Ｋと上記第３回路１３の 出力との積を求め、第５回路１５では前記第２回
路１２の出力と上記第４回路１４の出力との積を
求め、これにより前式(1)の分子第２項が得られ
る。第６回路１６では前記第１回路１１の出力と
前記第５回路１５の出力との差を求め、これによ
り前式(1)の分子が得られる。第７回路１７では
∫P(x)2dxなる計算を行ない、第８回路１８では前
記定数１／Ｋと前記第２回路１２の出力との積を求 め、第９回路１９では上記第８回路の出力と前記
第２回路１２の出力との積を求め、第10回路２０
では前記第７回路１７の出力と上記第９回路１９
の出力との差を求め、第11回路２１では上記第10
回路２０の出力の1/2乗を求め、これにより前式
(1)の分母の一部が得られる。第12回路２２では
∫R(x)2dxなる計算（これはＲ(x)が固定であるため
一度計算するだけでよい）を行ない、第13回路２
３では前記第３回路の出力と第４回路14の出力と
の積を求め、第14回路２４では前記第12回路２２
の出力と上記第13回路２３の出力との差を求め、
第15回路２５では上記第14回路２４の出力の1/2
乗を求め、これにより前式(1)の分母の残部が得ら
れる。第16回路２６では前記第６回路１６の出力
（前式１の分子）を上記第15回路２５の出力で割
算し、さらに第17回路２７では上記第16回路２６
の出力を前記第11回路２１の出力で割算すること
により、前式(1)の計算が完了し、相関係数ｆ(x)が
得られる。
照して説明する。第１回路１１では∫P(x)・Ｒ(x)
なる計算により前式(1)の分子第１項を求め、第２
回路１２では∫P(x)dxなる計算を行ない、第３回
路１３では∫R(x)dxなる計算（これはＲ(x)が固定
であるため一度計算するだけでよい）を行ない、
第４回路１４では定数１／Ｋと上記第３回路１３の 出力との積を求め、第５回路１５では前記第２回
路１２の出力と上記第４回路１４の出力との積を
求め、これにより前式(1)の分子第２項が得られ
る。第６回路１６では前記第１回路１１の出力と
前記第５回路１５の出力との差を求め、これによ
り前式(1)の分子が得られる。第７回路１７では
∫P(x)2dxなる計算を行ない、第８回路１８では前
記定数１／Ｋと前記第２回路１２の出力との積を求 め、第９回路１９では上記第８回路の出力と前記
第２回路１２の出力との積を求め、第10回路２０
では前記第７回路１７の出力と上記第９回路１９
の出力との差を求め、第11回路２１では上記第10
回路２０の出力の1/2乗を求め、これにより前式
(1)の分母の一部が得られる。第12回路２２では
∫R(x)2dxなる計算（これはＲ(x)が固定であるため
一度計算するだけでよい）を行ない、第13回路２
３では前記第３回路の出力と第４回路14の出力と
の積を求め、第14回路２４では前記第12回路２２
の出力と上記第13回路２３の出力との差を求め、
第15回路２５では上記第14回路２４の出力の1/2
乗を求め、これにより前式(1)の分母の残部が得ら
れる。第16回路２６では前記第６回路１６の出力
（前式１の分子）を上記第15回路２５の出力で割
算し、さらに第17回路２７では上記第16回路２６
の出力を前記第11回路２１の出力で割算すること
により、前式(1)の計算が完了し、相関係数ｆ(x)が
得られる。
なお前式(1)の計算式は、前述したような第２図
の回路による計算順序に得られるものではなく、
相関係数を求めるために如何なる式に変形して計
算を行なうようにしてもよい。たとえば ａ ∫P(x)・Ｒ(x)dx−１／Ｋ∫P(x)dx∫P(x)dx ｂ ｛∫P(x)・Ｒ(x)dx−１／Ｋ∫P(x)dx∫R(x)dx 但し｛ ｝内が負の場合。
の回路による計算順序に得られるものではなく、
相関係数を求めるために如何なる式に変形して計
算を行なうようにしてもよい。たとえば ａ ∫P(x)・Ｒ(x)dx−１／Ｋ∫P(x)dx∫P(x)dx ｂ ｛∫P(x)・Ｒ(x)dx−１／Ｋ∫P(x)dx∫R(x)dx 但し｛ ｝内が負の場合。
ｃ ｛∫P(x)・Ｒ(x)dx−１／Ｋ∫P(x)dx∫R(x)d
x｝2／〔∫P(x)2dx−１／Ｋ｛∫P(x)dx｝2〕〔∫P(x)2d
x−１／Ｋ｛∫P(x)dx2〕 但し分子の｛ ｝内が負の場合。
x｝2／〔∫P(x)2dx−１／Ｋ｛∫P(x)dx｝2〕〔∫P(x)2d
x−１／Ｋ｛∫P(x)dx2〕 但し分子の｛ ｝内が負の場合。
ｄ 〓Ｐ(x)Ｒ(x)−１／Ｋ〓Ｐ(x)〓Ｒ(x)
ｅ ｛〓Ｐ(x)・Ｒ(x)−１／Ｋ〓ｐ(x)〓Ｒ(x)｝
但し｛ ｝内が負の場合、零とする。
ｆ ｛〓Ｒ(x)・Ｒ(x)−１／Ｋ〓Ｐ(x)〓Ｒ(x)｝
2／〔〓Ｐ(x)2−１／Ｋ｛〓Ｐ(x)｝2〕〔〓Ｒ(x)2−１
／Ｋ｛〓Ｐ(x)2〕 但し分子｛ ｝内が負の場合、零とする。
2／〔〓Ｐ(x)2−１／Ｋ｛〓Ｐ(x)｝2〕〔〓Ｒ(x)2−１
／Ｋ｛〓Ｐ(x)2〕 但し分子｛ ｝内が負の場合、零とする。
等に変形可能である。
また入力データを縮小する際、各種の変換たと
えばフーリエ変換、アダマール変換、テンプレー
ト処理（ラプラシアン、グラゼント、その他のフ
イルタ）、データの圧縮、フイルタリング等を用
いて圧縮をし、これと基準パターンとの相関係数
を求め、これにより入力データのパターン検出を
行なうようにしてもよい。
えばフーリエ変換、アダマール変換、テンプレー
ト処理（ラプラシアン、グラゼント、その他のフ
イルタ）、データの圧縮、フイルタリング等を用
いて圧縮をし、これと基準パターンとの相関係数
を求め、これにより入力データのパターン検出を
行なうようにしてもよい。
上述したように本発明のパターン検出装置にお
いては、入力データを正規化しているため、パタ
ーン像の輝度に対応する信号振幅、明るさに対応
する直流成分の変化にも十分な余裕を有するパタ
ーン検出処理が可能である。また、二値化を行な
う必要がなく、相関係数に雑音が影響する場合は
雑音面積／検出面積であつて原理的に雑音に対し
て余裕があるので、パターン検出率の向上、安定
化が可能である。また、アナログ信号波形につい
てもパターン検出が可能なので、雑音認識；印字
文字認識にも適用可能である。また、入力データ
の縮小を行なつたり計算方法の工夫を行なうこと
により、計算回数を減少させ、パターン検出処理
時間を短縮することが可能である。
いては、入力データを正規化しているため、パタ
ーン像の輝度に対応する信号振幅、明るさに対応
する直流成分の変化にも十分な余裕を有するパタ
ーン検出処理が可能である。また、二値化を行な
う必要がなく、相関係数に雑音が影響する場合は
雑音面積／検出面積であつて原理的に雑音に対し
て余裕があるので、パターン検出率の向上、安定
化が可能である。また、アナログ信号波形につい
てもパターン検出が可能なので、雑音認識；印字
文字認識にも適用可能である。また、入力データ
の縮小を行なつたり計算方法の工夫を行なうこと
により、計算回数を減少させ、パターン検出処理
時間を短縮することが可能である。
第３図は本発明の前提となる回路例を示すもの
である。すなわち、ｘ方向にＭ個、ｙ方向のＮ個
のデータを有する二次元入力データ３０の一部
分、たとえば点Ｐ（ｘ、ｙ）のデータＰ（ｘ＋０、
ｙ＋０）から点Ｐ（ｘ＋ｍ、ｙ＋０）までのｍ個
のデータ、点（ｘ＋０、ｙ＋１）から点Ｐ（ｘ＋
ｍ、ｙ＋１）までのｍ個のデータ、以下同様に点
Ｐ（ｘ＋０、ｙ＋ｉ）から点Ｐ（ｘ＋ｍ、ｙ＋ｉ）
（但しｉ＝３、…ｎ）までのそれぞれｍ個のデー
タよりなるｍ×ｎ個のデータ群〓（ｘ、ｙ）が、
部分入力データとして入力データ切出し処理回路
３１により切り出されて相関係数計算回路３２の
一方入力となる。そして、上記部分入力データ〓
（ｘ、ｙ）の範囲に対応する部分基準データ〓
（ｘ、ｙ）が部分基準データ格納回路３３に格納
されており、この格納データが読み出されて前記
計算回路３２の他方入力となる。計算回路３２で
は次式(2)に基いて計算を行ない、点Ｐ（Ｘ、Ｙ）
の相関係数Ｏ（Ｘ、Ｙ）を得る。
である。すなわち、ｘ方向にＭ個、ｙ方向のＮ個
のデータを有する二次元入力データ３０の一部
分、たとえば点Ｐ（ｘ、ｙ）のデータＰ（ｘ＋０、
ｙ＋０）から点Ｐ（ｘ＋ｍ、ｙ＋０）までのｍ個
のデータ、点（ｘ＋０、ｙ＋１）から点Ｐ（ｘ＋
ｍ、ｙ＋１）までのｍ個のデータ、以下同様に点
Ｐ（ｘ＋０、ｙ＋ｉ）から点Ｐ（ｘ＋ｍ、ｙ＋ｉ）
（但しｉ＝３、…ｎ）までのそれぞれｍ個のデー
タよりなるｍ×ｎ個のデータ群〓（ｘ、ｙ）が、
部分入力データとして入力データ切出し処理回路
３１により切り出されて相関係数計算回路３２の
一方入力となる。そして、上記部分入力データ〓
（ｘ、ｙ）の範囲に対応する部分基準データ〓
（ｘ、ｙ）が部分基準データ格納回路３３に格納
されており、この格納データが読み出されて前記
計算回路３２の他方入力となる。計算回路３２で
は次式(2)に基いて計算を行ない、点Ｐ（Ｘ、Ｙ）
の相関係数Ｏ（Ｘ、Ｙ）を得る。
但し
Ａ＝n
〓x=1
o
〓y=1
｛〓（ｘ、ｙ）・〓（ｘ、ｙ）｝
Ｂ＝n
〓x=1
o
〓y=1
｛〓（ｘ、ｙ）｝
Ｃ＝n
〓x=1
o
〓y=1
｛〓（ｚ、ｙ）｝
Ｄ＝n
〓x=1
o
〓y=1
｛〓（ｘ、ｙ）｝2
Ｅ＝n
〓x=1
o
〓y=1
｛〓（ｘ、ｙ）｝2
また上記計算回路３２は、点Ｐ（ｘ、ｙ）の座
標を （１ＸＭ−ｍ＋１）、（１ＹＮ−ｎ＋
１） の範囲にわたつて計算することにより、 （Ｍ−ｍ＋１）（Ｎ−ｎ＋１）の結果を得る。
この場合、係数max（X1、Y1）が最大値
max（X1、Y1）を示すときの座標（X1、Y1）が
検出パターンの座標である。なお max（X1、Y1）＜DC 但し DC：別に指定した定数（たとえば0.5、0.7） の条件を満たした場合は、パターン検出不能また
は検出パターンが存在しないと判断する。このよ
うな係数（Ｘ、Ｙ）の最大値max（X1、Y1）
検出および最大値max（X1、Y1）とDCとの比
較判定は、計算回路３２の後段の判定回路３４に
より行われる。
標を （１ＸＭ−ｍ＋１）、（１ＹＮ−ｎ＋
１） の範囲にわたつて計算することにより、 （Ｍ−ｍ＋１）（Ｎ−ｎ＋１）の結果を得る。
この場合、係数max（X1、Y1）が最大値
max（X1、Y1）を示すときの座標（X1、Y1）が
検出パターンの座標である。なお max（X1、Y1）＜DC 但し DC：別に指定した定数（たとえば0.5、0.7） の条件を満たした場合は、パターン検出不能また
は検出パターンが存在しないと判断する。このよ
うな係数（Ｘ、Ｙ）の最大値max（X1、Y1）
検出および最大値max（X1、Y1）とDCとの比
較判定は、計算回路３２の後段の判定回路３４に
より行われる。
第４図は本発明の一実施例を示すものであり、
第３図中と同一部分は同一符号を付してその説明
を省略し、以下異なる部分を説明する。二次元入
力データ３０のＭ×Ｎ個のデータ群は、ｘ方向が
１／Ｉ、ｙ方向が１／Ｊ、全体として１／IJになるよう
に データ縮小回路４１により縮小される。ここでた
とえばＩ＝４、Ｊ＝４の場合、第５図に示すよう
に二次元入力データ３０中の16個の点Ｐ（ｋ、ｌ）
の各データを１個のデータＱ（ｋ、ｌ）に縮小す
るもので、たとえばＰ（１、１）の縮小データＱ
（１、１）は次式で示すようにｋ＝１〜Ｉ、ｌ＝
１〜Ｉの各点データの平均値を求めている。
第３図中と同一部分は同一符号を付してその説明
を省略し、以下異なる部分を説明する。二次元入
力データ３０のＭ×Ｎ個のデータ群は、ｘ方向が
１／Ｉ、ｙ方向が１／Ｊ、全体として１／IJになるよう
に データ縮小回路４１により縮小される。ここでた
とえばＩ＝４、Ｊ＝４の場合、第５図に示すよう
に二次元入力データ３０中の16個の点Ｐ（ｋ、ｌ）
の各データを１個のデータＱ（ｋ、ｌ）に縮小す
るもので、たとえばＰ（１、１）の縮小データＱ
（１、１）は次式で示すようにｋ＝１〜Ｉ、ｌ＝
１〜Ｉの各点データの平均値を求めている。
Ｑ（１、１）＝１／Ｉ×ＪI
〓k=1
J
〓l=1
Ｐ（ｋ、ｌ）
なお第６図に示す縮小データ群のうち、点Ｐ
（ｋ、ｌ）の縮小データＱ（ｋ、ｌ）は、 Ｑ（α、β）＝１／Ｉ×ＪI 〓k=1 J 〓l=1 Ｐ｛Ｉ（α−１）＋ｋ、ｊ（β−１）＋ｌ） で示される。
（ｋ、ｌ）の縮小データＱ（ｋ、ｌ）は、 Ｑ（α、β）＝１／Ｉ×ＪI 〓k=1 J 〓l=1 Ｐ｛Ｉ（α−１）＋ｋ、ｊ（β−１）＋ｌ） で示される。
このようにして得られる縮小データ４２の一部
分が縮小部分データ切出し処理回路４３により切
り出されて部分データ相関係数計算回路４４の一
方入力となり、縮小部分基準データ格納回路４５
から読み出される縮小部分基準データが上記計算
回路４４の他方入力となる。この計算回路４４
は、第３図を参照して前述したと同様な計算を行
ない、相関係数行列を発生する。この計算結果が
判定回路４６に導かれて入力データのパターン座
標の概略位置が分るので、この計算結果にしたが
つて入力データ切出し処理回路３１を制御し、入
力データ３０からパターン座標を中心とする所定
範囲内の部分データを切出し処理するようにして
いる。このような処理により検出パターンの位置
検出が可能なことは実験的に確認済である。
分が縮小部分データ切出し処理回路４３により切
り出されて部分データ相関係数計算回路４４の一
方入力となり、縮小部分基準データ格納回路４５
から読み出される縮小部分基準データが上記計算
回路４４の他方入力となる。この計算回路４４
は、第３図を参照して前述したと同様な計算を行
ない、相関係数行列を発生する。この計算結果が
判定回路４６に導かれて入力データのパターン座
標の概略位置が分るので、この計算結果にしたが
つて入力データ切出し処理回路３１を制御し、入
力データ３０からパターン座標を中心とする所定
範囲内の部分データを切出し処理するようにして
いる。このような処理により検出パターンの位置
検出が可能なことは実験的に確認済である。
したがつて上記実施例によれば、計算回路４
４，３２の計算回数が第３図に示す回路構成に比
べて大幅に減少するので、高速検出処理が可能で
ある。すなわち、このことを詳述すれば次の通り
である。入力データ（Ｍ×Ｎ）のうち（ｍ×ｎ）
のデータ群を切出して検出基準データとの相関係
数の総ての組合せを求める第３図の場合、 積の計算回数はｍ×ｎ×（Ｍ−ｍ＋１）（Ｎ−ｎ
＋１） 二乗の計算回路はｍ×ｎ×（Ｍ−ｍ＋１）（Ｎ−
ｎ＋１） 和の計算回数は２×ｍ×ｎ×（Ｍ−ｍ＋１）（Ｎ
−ｎ＋１） となる。
４，３２の計算回数が第３図に示す回路構成に比
べて大幅に減少するので、高速検出処理が可能で
ある。すなわち、このことを詳述すれば次の通り
である。入力データ（Ｍ×Ｎ）のうち（ｍ×ｎ）
のデータ群を切出して検出基準データとの相関係
数の総ての組合せを求める第３図の場合、 積の計算回数はｍ×ｎ×（Ｍ−ｍ＋１）（Ｎ−ｎ
＋１） 二乗の計算回路はｍ×ｎ×（Ｍ−ｍ＋１）（Ｎ−
ｎ＋１） 和の計算回数は２×ｍ×ｎ×（Ｍ−ｍ＋１）（Ｎ
−ｎ＋１） となる。
これに対して入力データ（Ｍ×Ｎ）を縮小して
部分データを切出し、これを縮小部分基準データ
との間で相関係数を計算し、この計算結果に基い
て入力データの数個所の部分データについて部分
基準データとの間で相関係数を計算するこの実施
例の場合、縮小した場合の積および二乗の計算回
数はそれぞれ ｍ／Ｉ×ｎ／Ｊ×（Ｍ−ｍ＋１／Ｉ） （Ｎ−ｍ＋１／Ｊ） となり、縮小した場合の和の計算回数は ２×ｍ／Ｉ×ｎ／Ｊ×（Ｍ−ｍ＋１／Ｉ） （Ｎ−ｍ＋１／Ｊ） となり、結局第３図に示す回路における計算回数
に比べて１／I2J2に減少する。但しこの場合の計算 回数は、前式(2)の分子第１項Ａ、分子第２項中の
Ｂ、分母中のＤのみを計算し、その他の項Ｃ、Ｅ
は基準データ（パターン）の格納（登録）時に計
算しておいてその結果を用いるものとし、この計
算は前記計算回数に入れていない。
部分データを切出し、これを縮小部分基準データ
との間で相関係数を計算し、この計算結果に基い
て入力データの数個所の部分データについて部分
基準データとの間で相関係数を計算するこの実施
例の場合、縮小した場合の積および二乗の計算回
数はそれぞれ ｍ／Ｉ×ｎ／Ｊ×（Ｍ−ｍ＋１／Ｉ） （Ｎ−ｍ＋１／Ｊ） となり、縮小した場合の和の計算回数は ２×ｍ／Ｉ×ｎ／Ｊ×（Ｍ−ｍ＋１／Ｉ） （Ｎ−ｍ＋１／Ｊ） となり、結局第３図に示す回路における計算回数
に比べて１／I2J2に減少する。但しこの場合の計算 回数は、前式(2)の分子第１項Ａ、分子第２項中の
Ｂ、分母中のＤのみを計算し、その他の項Ｃ、Ｅ
は基準データ（パターン）の格納（登録）時に計
算しておいてその結果を用いるものとし、この計
算は前記計算回数に入れていない。
なお、縮小部分データについての相関係数計算
結果が最大値となる縮小部分データに対応する入
力データの一部分を、基準データとの間の相関係
数計算の開始位置とするように制御してもよい。
あるいは上記計算結果の最大値周辺の値の重心を
計算し、計算結果がこの重心値となる縮小部分デ
ータに対応する入力データの一部分を、基準デー
タとの相関係数計算の開始位置とするように制御
してもよい。
結果が最大値となる縮小部分データに対応する入
力データの一部分を、基準データとの間の相関係
数計算の開始位置とするように制御してもよい。
あるいは上記計算結果の最大値周辺の値の重心を
計算し、計算結果がこの重心値となる縮小部分デ
ータに対応する入力データの一部分を、基準デー
タとの相関係数計算の開始位置とするように制御
してもよい。
さらに計算回数を減らすためには、切出し処理
回路３１，４３により第７図に示すように入力デ
ータ群、縮小データ群から前回切出した計算対象
となる部分データ（実線で囲む部分）の位置から
±ΔX、±ΔYだけの移動した新規計算対象範囲
（点線で囲む部分）のうち、上記移動分だけ新規
に計算して前回計算項に加減算するようにすれば
よい。すなわち、前回計算範囲のｘ方向座標がx1
〜x2、ｙ方向座標がy2〜y1で表わされる場合、第
７図ａに示すように前回計算範囲Ａからたとえば
＋ΔXだけ移動した新規計算範囲における計算式
は ∫x2＋ΔX x1＋ΔX∫y1 y2Ｐ(x)dxdy・Ｆ−Ｇ＋Ｈ 但し Ｆ＝∫x2 x1∫y1 y2Ｐ(x)dxdy（前回計算項） となり、第７図ｂに示すように前回計算範囲
A′からたとえば＋ΔYだけ移動した新規計算範囲
B′における計算式は x2 x1∫y1＋ΔY y2＋ΔYＰ(x)dxdy＝Ｆ−G′＋H′ 但し G′＝∫x2 x1∫y2＋ΔY y2Ｐ(x)dxdy H′＝∫x2 x1∫y1＋ΔY y1Ｐ(x)dxdy となる。
回路３１，４３により第７図に示すように入力デ
ータ群、縮小データ群から前回切出した計算対象
となる部分データ（実線で囲む部分）の位置から
±ΔX、±ΔYだけの移動した新規計算対象範囲
（点線で囲む部分）のうち、上記移動分だけ新規
に計算して前回計算項に加減算するようにすれば
よい。すなわち、前回計算範囲のｘ方向座標がx1
〜x2、ｙ方向座標がy2〜y1で表わされる場合、第
７図ａに示すように前回計算範囲Ａからたとえば
＋ΔXだけ移動した新規計算範囲における計算式
は ∫x2＋ΔX x1＋ΔX∫y1 y2Ｐ(x)dxdy・Ｆ−Ｇ＋Ｈ 但し Ｆ＝∫x2 x1∫y1 y2Ｐ(x)dxdy（前回計算項） となり、第７図ｂに示すように前回計算範囲
A′からたとえば＋ΔYだけ移動した新規計算範囲
B′における計算式は x2 x1∫y1＋ΔY y2＋ΔYＰ(x)dxdy＝Ｆ−G′＋H′ 但し G′＝∫x2 x1∫y2＋ΔY y2Ｐ(x)dxdy H′＝∫x2 x1∫y1＋ΔY y1Ｐ(x)dxdy となる。
本発明は上述したように、パターン像撮像出力
の変動あるいはアナログ波形に対して同一、類似
のパターンを安定にかつ高い率で検出することが
でき、しかも、パターン検出時間を短縮し得るパ
ターン検出装置を提供できる。
の変動あるいはアナログ波形に対して同一、類似
のパターンを安定にかつ高い率で検出することが
でき、しかも、パターン検出時間を短縮し得るパ
ターン検出装置を提供できる。
第１図は基本構成を説明するための図、第２図
は第１図を詳細に示すブロツク図、第３図は本発
明の前提となる回路例を示すブロツク図、第４図
は本発明の一実施例を示すブロツク図、第５図お
よび第６図は第４図の動作を説明するために示す
図、第７図ａ，ｂは第２実施例の動作を説明する
ために示す図である。 １０，２２，３２，４４……相関係数計算回
路、３４，４６……判定回路、３１，４３……デ
ータ切出し処理回路、４１……データ縮小回路、
３３，４５……基準データ格納回路。
は第１図を詳細に示すブロツク図、第３図は本発
明の前提となる回路例を示すブロツク図、第４図
は本発明の一実施例を示すブロツク図、第５図お
よび第６図は第４図の動作を説明するために示す
図、第７図ａ，ｂは第２実施例の動作を説明する
ために示す図である。 １０，２２，３２，４４……相関係数計算回
路、３４，４６……判定回路、３１，４３……デ
ータ切出し処理回路、４１……データ縮小回路、
３３，４５……基準データ格納回路。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ 濃淡を有する二次元のパターン入力データの
一部分を切出す第１の切出し回路と、 この第１の切出し回路によつて切出された部分
データＰ(x)と予め用意された部分基準データＲ(x)
とから＋１〜０〜−１の範囲の値を有する相関係
数ｆ(x) 但し、 Ｋ：積分範囲 を計算する第１の相関係数計算回路と、 この第１の相関係数計算回路の出力から前記基
準データと最もパターンが一致する入力データを
判定する第１の判定回路と、 前記入力データの平均値を求め、この入力デー
タを縮小するデータ縮小回路と、 このデータ縮小回路によつて縮小されたデータ
の一部分を切出し、縮小部分データを出力する第
２の切出回路と、 この第２の切出回路によつて切出された縮小部
分データと予め用意された縮小基準データとの相
関係数を前式によつて計算する第２の相関係数計
算回路と、 この第２の相関係数計算回路の計算結果に応じ
て、前記第１の切出し回路の切出し位置を制御す
る第２の判定回路と を具備することを特徴とするパターン検出装置。 ２ 前記第１の相関係数計算回路は、前記第２の
相関係数計算回路の計算結果が最大値となる縮小
部分データに対応する入力データの一部分を相関
係数計算開始位置とすることを特徴とする特許請
求の範囲第１項記載のパターン検出装置。 ３ 前記第１の相関係数計算回路は、前記第２の
相関係数計算回路の計算結果が最大値周辺の値の
重心を計算し、計算結果がこの重心値となる縮小
部分データに対応する入力データの一部分を相関
係数計算開始位置とすることを特徴とする特許請
求の範囲第１項記載のパターン検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56023868A JPS57137978A (en) | 1981-02-20 | 1981-02-20 | Pattern detecting device |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56023868A JPS57137978A (en) | 1981-02-20 | 1981-02-20 | Pattern detecting device |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS57137978A JPS57137978A (en) | 1982-08-25 |
| JPH0552987B2 true JPH0552987B2 (ja) | 1993-08-06 |
Family
ID=12122415
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP56023868A Granted JPS57137978A (en) | 1981-02-20 | 1981-02-20 | Pattern detecting device |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS57137978A (ja) |
Families Citing this family (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS60159972A (ja) * | 1984-01-30 | 1985-08-21 | Toshiba Corp | 画像の精密位置合わせ装置 |
| JP2531605B2 (ja) * | 1984-02-24 | 1996-09-04 | 株式会社東芝 | 画像の位置合せ装置 |
| JPS62282387A (ja) * | 1986-05-30 | 1987-12-08 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 閾値制御方法 |
| JPS6354680A (ja) * | 1986-08-26 | 1988-03-09 | Canon Inc | 位置検出装置 |
| JPH02159682A (ja) * | 1988-12-13 | 1990-06-19 | Yaskawa Electric Mfg Co Ltd | テンプレートマッチング方式 |
| JP2917461B2 (ja) * | 1990-08-09 | 1999-07-12 | 松下電器産業株式会社 | パターン認識装置 |
| JP2745911B2 (ja) * | 1991-11-18 | 1998-04-28 | 株式会社安川電機 | 画像処理装置 |
| WO1993018471A1 (fr) * | 1992-03-06 | 1993-09-16 | Omron Corporation | Dispositif de traitement d'images, procede associe et appareil le mettant en ×uvre |
| US6711558B1 (en) | 2000-04-07 | 2004-03-23 | Washington University | Associative database scanning and information retrieval |
| US10572824B2 (en) | 2003-05-23 | 2020-02-25 | Ip Reservoir, Llc | System and method for low latency multi-functional pipeline with correlation logic and selectively activated/deactivated pipelined data processing engines |
| CA2522862A1 (en) | 2003-05-23 | 2005-03-24 | Washington University | Intelligent data storage and processing using fpga devices |
| AU2006221023A1 (en) | 2005-03-03 | 2006-09-14 | Washington University | Method and apparatus for performing biosequence similarity searching |
| US7660793B2 (en) | 2006-11-13 | 2010-02-09 | Exegy Incorporated | Method and system for high performance integration, processing and searching of structured and unstructured data using coprocessors |
| US8326819B2 (en) | 2006-11-13 | 2012-12-04 | Exegy Incorporated | Method and system for high performance data metatagging and data indexing using coprocessors |
| WO2018119035A1 (en) | 2016-12-22 | 2018-06-28 | Ip Reservoir, Llc | Pipelines for hardware-accelerated machine learning |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5839357B2 (ja) * | 1976-01-26 | 1983-08-29 | 株式会社日立製作所 | パタ−ンの位置検出方法 |
-
1981
- 1981-02-20 JP JP56023868A patent/JPS57137978A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS57137978A (en) | 1982-08-25 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JPH0552987B2 (ja) | ||
| JPH0215102B2 (ja) | ||
| JPH03274983A (ja) | 画像認識装置 | |
| JP2009123206A (ja) | 画像からテキストを抽出する方法及び装置 | |
| JPH05174149A (ja) | 画像認識装置 | |
| JPH03216503A (ja) | 位置認識装置及びその方法 | |
| JPH1055447A (ja) | オブジェクト認識方法およびその方法を用いた装置 | |
| JP2005078445A (ja) | 画像処理装置 | |
| JP3041056B2 (ja) | 半導体ペレットの検出方法 | |
| JPH1063842A (ja) | テンプレートマッチング方法 | |
| CN113379921A (zh) | 轨道识别方法、装置、存储介质及设备 | |
| Kumar et al. | Triplet geometric representation: a novel scale, translation and rotation invariant feature representation based on geometric constraints for recognition of 2d object features | |
| JPH0765164A (ja) | テンプレートの生成方法 | |
| KR0143220B1 (ko) | 이동 벡터 추출 회로 및 방법 | |
| KR100194210B1 (ko) | 영상분할장치 및 방법 | |
| US7551757B2 (en) | Method for determining the bearing surface in skin print images | |
| JP2825359B2 (ja) | パターン認識方法 | |
| Yuan et al. | Automatic segmentation of overlapping and touching chromosomes | |
| KR950000493B1 (ko) | 반도체펠렛의 검출방법 | |
| JP3031565B2 (ja) | 表領域判定方法 | |
| JPH05165525A (ja) | 物体取出順決定方法 | |
| JP2016024694A (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム | |
| JPH05166009A (ja) | 文字切出し・認識方法及び装置 | |
| CN120707589A (zh) | 一种基于改进的对极约束动态物体检测方法 | |
| JP2943303B2 (ja) | 画像の２値化方式 |