JPH0663752B2 - 線状物体の認識方法 - Google Patents
線状物体の認識方法Info
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- JPH0663752B2 JPH0663752B2 JP63069813A JP6981388A JPH0663752B2 JP H0663752 B2 JPH0663752 B2 JP H0663752B2 JP 63069813 A JP63069813 A JP 63069813A JP 6981388 A JP6981388 A JP 6981388A JP H0663752 B2 JPH0663752 B2 JP H0663752B2
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- linear
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Description
この発明は線状物体の認識方法に関し、特に空間内に張
られたワイヤのような線状物体の形状を認識する手法に
関するものである。
られたワイヤのような線状物体の形状を認識する手法に
関するものである。
第11図は、例えば昭和61年電気関係学会西支部連合大会
予稿集Ｇ−78に記載された従来の線状物体の位置測定手
法を説明するための構成図であって、１は対物レンズ、
３は対物レンズ１による結像を電気信号に変換する撮像
素子（カメラ）、４は撮像素子３から供給される映像信
号を受けて画像処理を行う画像処理装置、５は前記対物
レンズ１の視野内に位置する被測定物としての線状物
体、６は線状物体５を移動させる移動台である。 次に動作について説明する。移動台６上に載置されてい
る被測定物としての線状物体５の像は、対物レンズ１に
よって撮像素子３における撮像面に結像される。ここ
で、線状物体５は３次元的に変化する形状を有している
ことから、対物レンズ１と撮像素子３の撮像面および対
物レンズ１の焦点距離により決定される焦点面100を通
過する部分のみがコントラスト良く結像し、他の部分の
像はボケた状態となる。これに対し、移動台６を上下さ
せると、これに伴って焦点面100を通過する線状物体５
の位置が変化する。 一方、撮像素子３から出力される映像信号は、画像処理
装置４において線状物体５の像を背景から抽出する映像
処理が実行され、これによって物体と背景とのコントラ
ストを抽出している。そして、このように処理された画
像データから、撮像面上の各位置（デジタル画像処理を
行う場合には、画素と呼ぶ）について、コントラストが
最大になる移動台６の位置を求めて記憶する。このよう
な処理を移動台６を微小量ずつ変化させながら繰り返し
て実行することにより、コントラストが最大になる移動
台６の位置を求めて記憶する。そして、移動台６の移動
範囲における処理が完了したならば、記憶されているコ
ントラストが最大になる移動台６の位置の値が線状物体
５の高さを表していることになる。
予稿集Ｇ−78に記載された従来の線状物体の位置測定手
法を説明するための構成図であって、１は対物レンズ、
３は対物レンズ１による結像を電気信号に変換する撮像
素子（カメラ）、４は撮像素子３から供給される映像信
号を受けて画像処理を行う画像処理装置、５は前記対物
レンズ１の視野内に位置する被測定物としての線状物
体、６は線状物体５を移動させる移動台である。 次に動作について説明する。移動台６上に載置されてい
る被測定物としての線状物体５の像は、対物レンズ１に
よって撮像素子３における撮像面に結像される。ここ
で、線状物体５は３次元的に変化する形状を有している
ことから、対物レンズ１と撮像素子３の撮像面および対
物レンズ１の焦点距離により決定される焦点面100を通
過する部分のみがコントラスト良く結像し、他の部分の
像はボケた状態となる。これに対し、移動台６を上下さ
せると、これに伴って焦点面100を通過する線状物体５
の位置が変化する。 一方、撮像素子３から出力される映像信号は、画像処理
装置４において線状物体５の像を背景から抽出する映像
処理が実行され、これによって物体と背景とのコントラ
ストを抽出している。そして、このように処理された画
像データから、撮像面上の各位置（デジタル画像処理を
行う場合には、画素と呼ぶ）について、コントラストが
最大になる移動台６の位置を求めて記憶する。このよう
な処理を移動台６を微小量ずつ変化させながら繰り返し
て実行することにより、コントラストが最大になる移動
台６の位置を求めて記憶する。そして、移動台６の移動
範囲における処理が完了したならば、記憶されているコ
ントラストが最大になる移動台６の位置の値が線状物体
５の高さを表していることになる。
従来の線状物体の形状計測法は、移動台６を微少量ずつ
変位させて、その都度画像の撮像と処理を行う必要があ
るために、計測に長時間を必要とする。また、移動台６
を微少量ずつ変位させて、その都度画像の撮像と処理を
行うものであることから、時間的に形状が変化したり動
いている線状物体５の認識が行えない等の問題点があっ
た。 この発明は、上記のような問題点を解決するためになさ
れたもので、一回の画像取り込みで線状物体の形状を検
出することが出来る線状物体の認識方法を得ることを目
的とする。
変位させて、その都度画像の撮像と処理を行う必要があ
るために、計測に長時間を必要とする。また、移動台６
を微少量ずつ変位させて、その都度画像の撮像と処理を
行うものであることから、時間的に形状が変化したり動
いている線状物体５の認識が行えない等の問題点があっ
た。 この発明は、上記のような問題点を解決するためになさ
れたもので、一回の画像取り込みで線状物体の形状を検
出することが出来る線状物体の認識方法を得ることを目
的とする。
この発明による線状物体の検出方法は、焦点面の異なる
複数個の撮像装置を使用して同時に同じ視野を撮影する
とともに、各画像毎に線状物体像のコントラスト評価お
よび線状物体の線巾認識を行い、各焦点面と線状物体の
交差する位置および交差点でない場合には焦点面からの
ずれ量を計測し、この各焦点面毎の上記諸量を組み合わ
せることによって線状物体の形状を算出するものであ
る。
複数個の撮像装置を使用して同時に同じ視野を撮影する
とともに、各画像毎に線状物体像のコントラスト評価お
よび線状物体の線巾認識を行い、各焦点面と線状物体の
交差する位置および交差点でない場合には焦点面からの
ずれ量を計測し、この各焦点面毎の上記諸量を組み合わ
せることによって線状物体の形状を算出するものであ
る。
この発明による線状物体の検出方法は、光路分割手段と
複数の撮像素子が高さの異なる焦点面を形成し、各焦点
面ごとの情景を同時に観察することを可能にしており、
画像処理装置において上記各焦点面を線状物体が交差す
る位置，角度および交差点でない場合には焦点面からの
ずれ量を計測し、各面ごとの上記交差位置を角度ずれ量
を用いて補間することから、一回の画像取り込みによっ
て全体の形状を認識することが可能になる。
複数の撮像素子が高さの異なる焦点面を形成し、各焦点
面ごとの情景を同時に観察することを可能にしており、
画像処理装置において上記各焦点面を線状物体が交差す
る位置，角度および交差点でない場合には焦点面からの
ずれ量を計測し、各面ごとの上記交差位置を角度ずれ量
を用いて補間することから、一回の画像取り込みによっ
て全体の形状を認識することが可能になる。
以下、この発明の一実施例を図について説明する。第１
図および第２図において、１は対物レンズ、21,22,23は
対物レンズ１の光軸上に取り付けられたハーフミラー、
31,32,33はハーフミラー21,22,23によって分割された光
軸上に配置された撮像素子、４は前記各撮像素子31,32,
33から出力される映像信号を処理し、線状物体の形状を
演算する画像処理装置である。５は認識対象物としての
線状物体である。 次に動作を説明する。線状物体５の像は、対物レンズ１
を通し、ハーフミラー21,22,23によって分割された後に
各撮像素子31〜33における撮像面上に結像される。ここ
で、対物レンズ１と各撮像素子31,32,33間の光学的な距
離は互いに異なっており、物体が平面101上にあるとき
には、撮像素子31上に合焦し、平面102上にあるときに
は撮像素子32上に合焦し、物体が平面103上にあるとき
には撮像素子33上に結像する。また、線状物体５が上記
の平面101〜103と交差して配置されているとすると、前
記各面と交差している部分において線巾が最も細く、且
つ像のコントラストも最大になるような第３図〜第５図
に示す物体像が撮像されることになる。画像処理装置４
においては、各撮像素子31〜33から供給される第３図〜
第５図に示す物体像を撮影した画像をフレームメモリに
取り込み、第６図に示すフローチャートに従って画像処
理を実行する。つまり、ステップST１においては各撮像
素子31〜33から供給される画像信号をフレームメモリに
取り込み、ステップST２においては画像信号を零にセッ
トする。次にステップST３においては、フレームメモリ
に格納されている画像データを処理することにより線状
物体像を探索し、その中心線を求める。例えば、線状物
体を上方から照明したり、下方から照明する場合には、
線状物体は第３図〜第５図に示す様に、周囲と比較して
暗い画像として取り込まれる。従って、第７図に示す濃
度変化パターンにおいて、画像中における明るさの極小
値を追跡すれば、線状物体５の中心701を求めることが
できる。次に、ステップST４においては、中心線に対し
て垂直な方向の濃度を計測して第７図の様な濃度変化パ
ターンを求める。そして、この濃度変化パターンから線
状物体像の巾702とコントラスト703を求める。これらの
値は、物体の焦点面からのずれ量によって決まるため、
線状物体の実際の線巾が既知で一定であれば、逆に像の
巾702からずれ量を知ることができる。次に、ステップS
T５においては、焦点面と線状物体５との交差位置が、
線状物体像の巾が線状物体の実際の線巾に一致し、かつ
最大のコントラストを与える点を探索することにより求
められる。次にステップST６においては、各焦点面ごと
の交差点位置と各点における焦点面からのずれ量を求め
る。次にステップST７においては、係る処理画面が最終
画面であるか否かの判断を行い、その判断結果がノーで
ある場合には、ステップST８において画面番号をインク
リメントした後にステップST３に戻る処理を実行させ
る。このような判断を行うことによって上記の一連の処
理を撮像素子101〜103の各画面に対して行い、各焦点面
ごとの交差点位置と各点近傍における線状物体の焦点面
からのずれ量を求める。 次に、各焦点面ごとの交差点位置と各点における焦点面
からのずれ量を求める処理が最終画面まで達すると、ス
テップST７における判断がイエスとなってステップST９
に移行する。ステップST９においては、各撮像素子31〜
33毎の倍率の違いや中心軸のずれを補正した後に、各画
面を重ね合わせて線状物体の形状を判定する。即ち、予
め既知の形状の物体を撮像素子31,32,33で別々に撮影
し、各映像のずれ，拡大および縮小比率を計測してお
き、この値を用いて各撮像素子間の倍率と中心のずれを
補正してステップST１ ０に移行する。ステップST１ ０に
おいては、各焦点面と交差する位置を決定し、更に上記
焦点面からのずれ量により、焦点面の間の部分の通過位
置を算出して各交差点の間を継ぐ操作を行って終了とな
る。このような処理を実行することによって、線状物体
全体の形状を容易に認識することが可能になるものであ
る。 なお、上記実施例においては、特別な照明は使用してい
ないが、第８図に示すように対物レンズ１の光軸上にハ
ーフミラー20を設け、照明光源70から放射される光を集
光レンズ71によって集めた後に前記ハーフミラー20に供
給することによって線状物体５を照明する同軸照明ある
いは、第９図に示す様に照明光源70から放射される光を
集光レンズ71によって集めた後に、拡散板73を介して線
状物体５を下側から照明する透過照明を用いると、コン
トラストの変化を抽出するのが容易になる。また、背景
が暗くかつ透過照明が困難な場合には、第10図に示すよ
うに照明光源70を対物レンズ１の光軸に対して対象とな
る部分に配置し、この両照明光源70から発せられる光を
拡散板73において拡散した後に線状物体５に照射する拡
散照明を用いると、線状物体５を明るく、且つ背景を暗
く抽出することが容易になる。 また、上記実施例においては、光路を分割するのにハー
フミラーを用いたが、プリズム等の手段を用いても良
く、また分割方法も２分割後さらに別々に２分割して４
分割の光学系にする等の手段を使用しても同様な効果が
得られる。 更に、奥行方向の精度を向上させるには、撮像素子の個
数を増したり、合焦平面101〜103の間隔を可変にして、
２段階に認識するように構成すれば良い。
図および第２図において、１は対物レンズ、21,22,23は
対物レンズ１の光軸上に取り付けられたハーフミラー、
31,32,33はハーフミラー21,22,23によって分割された光
軸上に配置された撮像素子、４は前記各撮像素子31,32,
33から出力される映像信号を処理し、線状物体の形状を
演算する画像処理装置である。５は認識対象物としての
線状物体である。 次に動作を説明する。線状物体５の像は、対物レンズ１
を通し、ハーフミラー21,22,23によって分割された後に
各撮像素子31〜33における撮像面上に結像される。ここ
で、対物レンズ１と各撮像素子31,32,33間の光学的な距
離は互いに異なっており、物体が平面101上にあるとき
には、撮像素子31上に合焦し、平面102上にあるときに
は撮像素子32上に合焦し、物体が平面103上にあるとき
には撮像素子33上に結像する。また、線状物体５が上記
の平面101〜103と交差して配置されているとすると、前
記各面と交差している部分において線巾が最も細く、且
つ像のコントラストも最大になるような第３図〜第５図
に示す物体像が撮像されることになる。画像処理装置４
においては、各撮像素子31〜33から供給される第３図〜
第５図に示す物体像を撮影した画像をフレームメモリに
取り込み、第６図に示すフローチャートに従って画像処
理を実行する。つまり、ステップST１においては各撮像
素子31〜33から供給される画像信号をフレームメモリに
取り込み、ステップST２においては画像信号を零にセッ
トする。次にステップST３においては、フレームメモリ
に格納されている画像データを処理することにより線状
物体像を探索し、その中心線を求める。例えば、線状物
体を上方から照明したり、下方から照明する場合には、
線状物体は第３図〜第５図に示す様に、周囲と比較して
暗い画像として取り込まれる。従って、第７図に示す濃
度変化パターンにおいて、画像中における明るさの極小
値を追跡すれば、線状物体５の中心701を求めることが
できる。次に、ステップST４においては、中心線に対し
て垂直な方向の濃度を計測して第７図の様な濃度変化パ
ターンを求める。そして、この濃度変化パターンから線
状物体像の巾702とコントラスト703を求める。これらの
値は、物体の焦点面からのずれ量によって決まるため、
線状物体の実際の線巾が既知で一定であれば、逆に像の
巾702からずれ量を知ることができる。次に、ステップS
T５においては、焦点面と線状物体５との交差位置が、
線状物体像の巾が線状物体の実際の線巾に一致し、かつ
最大のコントラストを与える点を探索することにより求
められる。次にステップST６においては、各焦点面ごと
の交差点位置と各点における焦点面からのずれ量を求め
る。次にステップST７においては、係る処理画面が最終
画面であるか否かの判断を行い、その判断結果がノーで
ある場合には、ステップST８において画面番号をインク
リメントした後にステップST３に戻る処理を実行させ
る。このような判断を行うことによって上記の一連の処
理を撮像素子101〜103の各画面に対して行い、各焦点面
ごとの交差点位置と各点近傍における線状物体の焦点面
からのずれ量を求める。 次に、各焦点面ごとの交差点位置と各点における焦点面
からのずれ量を求める処理が最終画面まで達すると、ス
テップST７における判断がイエスとなってステップST９
に移行する。ステップST９においては、各撮像素子31〜
33毎の倍率の違いや中心軸のずれを補正した後に、各画
面を重ね合わせて線状物体の形状を判定する。即ち、予
め既知の形状の物体を撮像素子31,32,33で別々に撮影
し、各映像のずれ，拡大および縮小比率を計測してお
き、この値を用いて各撮像素子間の倍率と中心のずれを
補正してステップST１ ０に移行する。ステップST１ ０に
おいては、各焦点面と交差する位置を決定し、更に上記
焦点面からのずれ量により、焦点面の間の部分の通過位
置を算出して各交差点の間を継ぐ操作を行って終了とな
る。このような処理を実行することによって、線状物体
全体の形状を容易に認識することが可能になるものであ
る。 なお、上記実施例においては、特別な照明は使用してい
ないが、第８図に示すように対物レンズ１の光軸上にハ
ーフミラー20を設け、照明光源70から放射される光を集
光レンズ71によって集めた後に前記ハーフミラー20に供
給することによって線状物体５を照明する同軸照明ある
いは、第９図に示す様に照明光源70から放射される光を
集光レンズ71によって集めた後に、拡散板73を介して線
状物体５を下側から照明する透過照明を用いると、コン
トラストの変化を抽出するのが容易になる。また、背景
が暗くかつ透過照明が困難な場合には、第10図に示すよ
うに照明光源70を対物レンズ１の光軸に対して対象とな
る部分に配置し、この両照明光源70から発せられる光を
拡散板73において拡散した後に線状物体５に照射する拡
散照明を用いると、線状物体５を明るく、且つ背景を暗
く抽出することが容易になる。 また、上記実施例においては、光路を分割するのにハー
フミラーを用いたが、プリズム等の手段を用いても良
く、また分割方法も２分割後さらに別々に２分割して４
分割の光学系にする等の手段を使用しても同様な効果が
得られる。 更に、奥行方向の精度を向上させるには、撮像素子の個
数を増したり、合焦平面101〜103の間隔を可変にして、
２段階に認識するように構成すれば良い。
以上のようにこの発明によれば、一回の画像取込処理に
よって、複数の焦点面における像を同時に撮影するもの
であることから、物体と撮像装置との距離を変化させて
撮影することが不要になり、これに伴って処理が高速化
されると共に、時間的に形状が変化したり動いている線
状物体の形状も容易に認識することが出来る効果があ
る。
よって、複数の焦点面における像を同時に撮影するもの
であることから、物体と撮像装置との距離を変化させて
撮影することが不要になり、これに伴って処理が高速化
されると共に、時間的に形状が変化したり動いている線
状物体の形状も容易に認識することが出来る効果があ
る。
第１図および第２図はこの発明の一実施例による線状物
体の認識方法を説明するための構成を示す斜視図および
側面図、第３図〜第５図は第１図に示す各撮影素子によ
って得られる画像を示す図、第６図は線状物体の認識方
法を示すフローチャート、第７図は線状物体の線巾とコ
ントラストの関係を示す濃度変化パターン図、第８図〜
第10図はこの発明による線状物体の認識方法の他の実施
例を説明するための構成図、第11図は従来の線状物体の
認識方法を説明するための構成図である。 １は対物レンズ、3,31〜33は撮像素子、４は画像処理装
置、５は線状物体、100〜103は合焦平面。
体の認識方法を説明するための構成を示す斜視図および
側面図、第３図〜第５図は第１図に示す各撮影素子によ
って得られる画像を示す図、第６図は線状物体の認識方
法を示すフローチャート、第７図は線状物体の線巾とコ
ントラストの関係を示す濃度変化パターン図、第８図〜
第10図はこの発明による線状物体の認識方法の他の実施
例を説明するための構成図、第11図は従来の線状物体の
認識方法を説明するための構成図である。 １は対物レンズ、3,31〜33は撮像素子、４は画像処理装
置、５は線状物体、100〜103は合焦平面。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 會田 一男 兵庫県尼崎市塚口本町８丁目１番１号 三 菱電機株式会社通信機製作所内 (72)発明者 笹倉 正裕 兵庫県尼崎市塚口本町８丁目１番１号 三 菱電機株式会社通信機製作所内 (72)発明者 尾崎 裕 兵庫県尼崎市塚口本町８丁目１番１号 三 菱電機株式会社通信機製作所内 (56)参考文献 特開 昭61−169705（ＪＰ，Ａ)
Claims (1)
- 【請求項１】空間内に配置された線状物体の形状を認識
する方法において、前記線状物体に対向して配置された
対物レンズを通過した光を複数に分割すると共に、この
分割された光軸毎に前記対物レンズからの距離が互いに
異なる位置に撮像素子を設け、この各撮像素子によって
撮影された線状物体像を画像処理装置によって画像処理
することによりコントラストおよび像の太さを計測する
ことによって前記線状物体が各撮像素子毎に決定される
合焦平面と交差する位置および合焦平面までの距離を求
め、前記各撮像素子によって撮影された線状物体像に対
して求められた前記線状物体が合焦平面と交差する位置
および合焦平面までの距離をつなぎ合わせることによっ
て、空間内に配置されている線状物体の形状を認識する
ことを特徴とする線状物体の認識方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63069813A JPH0663752B2 (ja) | 1988-03-25 | 1988-03-25 | 線状物体の認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63069813A JPH0663752B2 (ja) | 1988-03-25 | 1988-03-25 | 線状物体の認識方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH01244305A JPH01244305A (ja) | 1989-09-28 |
| JPH0663752B2 true JPH0663752B2 (ja) | 1994-08-22 |
Family
ID=13413575
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63069813A Expired - Fee Related JPH0663752B2 (ja) | 1988-03-25 | 1988-03-25 | 線状物体の認識方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0663752B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| TWI370894B (en) * | 2007-02-26 | 2012-08-21 | Corning Inc | Method for measuring distortion |
| JP5064265B2 (ja) * | 2008-03-05 | 2012-10-31 | キヤノンマシナリー株式会社 | 画像処理システム及び画像処理方法 |
-
1988
- 1988-03-25 JP JP63069813A patent/JPH0663752B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH01244305A (ja) | 1989-09-28 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |