JPH0713836B2 - ２値化回路 - Google Patents
２値化回路Info
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- JPH0713836B2 JPH0713836B2 JP63285620A JP28562088A JPH0713836B2 JP H0713836 B2 JPH0713836 B2 JP H0713836B2 JP 63285620 A JP63285620 A JP 63285620A JP 28562088 A JP28562088 A JP 28562088A JP H0713836 B2 JPH0713836 B2 JP H0713836B2
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Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、パターン認識技術を利用して各種部品（ワー
ク）の傷，形状を検査する自動外観検査装置、特にその
２値化回路に関するものである。
ク）の傷，形状を検査する自動外観検査装置、特にその
２値化回路に関するものである。
従来、この種の回路としては、二次元撮像装置（例えば
TVカメラ）の出力を適宜に増幅したのち、TVカメラから
の信号を固定のしきい値で比較する固定２値化回路と、
カメラからの信号をCR不完全積分回路を介して得た信号
をしきい値とし、これをカメラ信号と比較する浮動２値
化回路が代表的なものとして知られている。
TVカメラ）の出力を適宜に増幅したのち、TVカメラから
の信号を固定のしきい値で比較する固定２値化回路と、
カメラからの信号をCR不完全積分回路を介して得た信号
をしきい値とし、これをカメラ信号と比較する浮動２値
化回路が代表的なものとして知られている。
ところで、傷検査等ではワークがベルトコンベア等で連
続的に搬送されるのが一般的であり、また欠陥部分が小
さく、かつ欠陥部分と正常部分とのコントラストが小さ
いものが多い。したがつて、TVカメラから得られる信号
も正常部分と欠陥部分とのコントラストが小さく、従来
の２値化回路では、これらの傷の検出が困難な場合が多
いと云う大きな問題があつた。なお、従来から検出困難
な傷不良の代表的なものとして、食品や薬品容器に付着
した髪の毛、または金属等の引つ掻き傷などがある。
続的に搬送されるのが一般的であり、また欠陥部分が小
さく、かつ欠陥部分と正常部分とのコントラストが小さ
いものが多い。したがつて、TVカメラから得られる信号
も正常部分と欠陥部分とのコントラストが小さく、従来
の２値化回路では、これらの傷の検出が困難な場合が多
いと云う大きな問題があつた。なお、従来から検出困難
な傷不良の代表的なものとして、食品や薬品容器に付着
した髪の毛、または金属等の引つ掻き傷などがある。
したがつて、本発明は従来から検出困難とされていた傷
をワークが連続的に移動する場合でも高精度に検出する
ことが可能な２値化回路を提供することを目的とする。
をワークが連続的に移動する場合でも高精度に検出する
ことが可能な２値化回路を提供することを目的とする。
こゝでは主として移動物体を対象とすることから、ワー
クがTVカメラの視野内に入つたときの１フレームの信号
のみを有効とし、判定の対象とする。すなわち、TVカメ
ラの信号を画素分割し、各画素に対してTVカメラの信号
をA/D変換（例えば8bit）して濃淡画像として捉え、こ
の濃淡画像に対し信号強調演算を行なつて、傷等のコン
トラストを強調する。信号強調の方法としては、従来検
出困難であつた傷の代表的なものが線状の特徴をもつこ
と、即ち方向性をもつことに着目し、線状の濃淡があれ
ばこれを強調する手法としている。このため、着目画素
ijの濃淡値S0とｍ×ｍの２次近傍周辺の画素の濃淡値S1
〜Smに対し、４方向の（線状）複数画素の組合せに分割
し、各方向に対して積和演算を行ない、４方向の演算値
の中で最も濃淡値の小さい（または大きい）値を検出
し、その値を着目点ijの濃淡として強調する。この操作
を全ての画像につき実行してコントラスト強調画像とす
る。この二次元局部面ｍ×ｍの内、４方向の（線状）複
数画素の濃淡の積和をとり、かつ４方向の内の最小濃淡
（黒キズの場合）または最大濃淡（白キズの場合）をと
る。よつて、キズが存在したときキズの方向に沿つてキ
ズ濃度を積分する効果を有し、無欠陥部に対してはノイ
ズを減少させる効果をもつのでS/Nが向上し、かつコン
トラスト強調が行なわれる。
クがTVカメラの視野内に入つたときの１フレームの信号
のみを有効とし、判定の対象とする。すなわち、TVカメ
ラの信号を画素分割し、各画素に対してTVカメラの信号
をA/D変換（例えば8bit）して濃淡画像として捉え、こ
の濃淡画像に対し信号強調演算を行なつて、傷等のコン
トラストを強調する。信号強調の方法としては、従来検
出困難であつた傷の代表的なものが線状の特徴をもつこ
と、即ち方向性をもつことに着目し、線状の濃淡があれ
ばこれを強調する手法としている。このため、着目画素
ijの濃淡値S0とｍ×ｍの２次近傍周辺の画素の濃淡値S1
〜Smに対し、４方向の（線状）複数画素の組合せに分割
し、各方向に対して積和演算を行ない、４方向の演算値
の中で最も濃淡値の小さい（または大きい）値を検出
し、その値を着目点ijの濃淡として強調する。この操作
を全ての画像につき実行してコントラスト強調画像とす
る。この二次元局部面ｍ×ｍの内、４方向の（線状）複
数画素の濃淡の積和をとり、かつ４方向の内の最小濃淡
（黒キズの場合）または最大濃淡（白キズの場合）をと
る。よつて、キズが存在したときキズの方向に沿つてキ
ズ濃度を積分する効果を有し、無欠陥部に対してはノイ
ズを減少させる効果をもつのでS/Nが向上し、かつコン
トラスト強調が行なわれる。
このコントラスト強調をした信号を着目点画素ijの濃度
とし、周辺近傍画素との濃度演算をしてキズ検出を行な
うが、このとき周辺近傍画素の濃度として、同一画素ア
ドレスのコントラスト強調前の画像の濃淡データを用い
るようにする。これは、キズ検出を高精度に検出するに
は、コントラスト強調した画像は着目点ijだけでよく、
着目点に対する周辺近傍画素はむしろコントラスト強調
しない方がパターンの拡大の効果がなく、良い効果が得
られることに依る。とくに、良品のパターンが複雑な濃
淡模様であるときに顕著な効果をもつ。このため、異な
るメモリ間でｎ×ｎの二次元局部空間に対する濃淡演算
を行なうが、その方法として方向別に、着目点とそれを
挟む両側の濃淡値によつて差分濃度を求め、方向に着目
してキズを２値化するようにする。さらに、着目点とそ
れを挟む両側の濃淡に谷（黒キズの場合）または山（白
キズの場合）が形成されていることを確認することが望
ましい。
とし、周辺近傍画素との濃度演算をしてキズ検出を行な
うが、このとき周辺近傍画素の濃度として、同一画素ア
ドレスのコントラスト強調前の画像の濃淡データを用い
るようにする。これは、キズ検出を高精度に検出するに
は、コントラスト強調した画像は着目点ijだけでよく、
着目点に対する周辺近傍画素はむしろコントラスト強調
しない方がパターンの拡大の効果がなく、良い効果が得
られることに依る。とくに、良品のパターンが複雑な濃
淡模様であるときに顕著な効果をもつ。このため、異な
るメモリ間でｎ×ｎの二次元局部空間に対する濃淡演算
を行なうが、その方法として方向別に、着目点とそれを
挟む両側の濃淡値によつて差分濃度を求め、方向に着目
してキズを２値化するようにする。さらに、着目点とそ
れを挟む両側の濃淡に谷（黒キズの場合）または山（白
キズの場合）が形成されていることを確認することが望
ましい。
（１） 撮像装置を介して得られる濃淡画像に対し、ｍ
×ｍの二次元局部メモリによる二次元局部空間につい
て、着目点を中心として複数方向に分割し、その各々の
方向について、複数画素Ｎの濃淡値の積和をとる。した
がつて、キズがあればキズの濃淡はＮ倍の深さでコント
ラスト強調され、無欠陥部であればノイズは となり、信号強調と同時にノイズ除去がなされ、高S/N
となる。
×ｍの二次元局部メモリによる二次元局部空間につい
て、着目点を中心として複数方向に分割し、その各々の
方向について、複数画素Ｎの濃淡値の積和をとる。した
がつて、キズがあればキズの濃淡はＮ倍の深さでコント
ラスト強調され、無欠陥部であればノイズは となり、信号強調と同時にノイズ除去がなされ、高S/N
となる。
（２） 方向別に複数画素の積和をとるので、従来検出
困難であつた線状のキズに沿つてコントラストが拡大さ
れ、単一画素の濃度のみに頼る従来方式よりも著しく検
出感度が向上する。
困難であつた線状のキズに沿つてコントラストが拡大さ
れ、単一画素の濃度のみに頼る従来方式よりも著しく検
出感度が向上する。
（３） 画素の方向を複数（４つ）方向にとるので、発
生するキズの方向に無関係にコントラスト強調される。
生するキズの方向に無関係にコントラスト強調される。
（４） 着目点画素のデータとして、方向別に求めた積
和濃淡値に対し、最小濃淡値（黒キズの場合）または最
大濃淡値（白キズの場合）を与える濃淡値を着目点ijの
濃淡値とするので、キズのコントラスト強調が高精度に
できる。
和濃淡値に対し、最小濃淡値（黒キズの場合）または最
大濃淡値（白キズの場合）を与える濃淡値を着目点ijの
濃淡値とするので、キズのコントラスト強調が高精度に
できる。
（５） 以上のコントラスト強調を濃淡２次元局部メモ
リを使用して行なうので、有効画面領域全域にわたりコ
ントラスト強調できる。
リを使用して行なうので、有効画面領域全域にわたりコ
ントラスト強調できる。
（６） コントラスト強調した画像を着目点ijの濃淡と
し、周辺近傍画素をコントラスト強調する前の画像のij
の周辺近傍画素の濃度を使用して濃度差検知をするの
で、コントラスト強調による濃度パターンの拡大効果が
なく、キズ検出が安定にできる。
し、周辺近傍画素をコントラスト強調する前の画像のij
の周辺近傍画素の濃度を使用して濃度差検知をするの
で、コントラスト強調による濃度パターンの拡大効果が
なく、キズ検出が安定にできる。
（７） （６）項の処理を２次元局部メモリを使つて行
なうので、有効画面全域で安定な検出ができる。
なうので、有効画面全域で安定な検出ができる。
（８） キズ検出演算についても方向別に濃度差検出を
行なうので、線状のキズに対し高精度の検出が可能とな
る。
行なうので、線状のキズに対し高精度の検出が可能とな
る。
（９） 着目点を挟む両側の画素との関係から谷または
山検出をするので、著しく高精度の検出ができる。
山検出をするので、著しく高精度の検出ができる。
（10） 以上の処理をTVカメラ内にワークが入つた１フ
レームの信号だけ行なうので、移動する物体に対しても
全く同様の効果が得られる。
レームの信号だけ行なうので、移動する物体に対しても
全く同様の効果が得られる。
（11） 高速処理が可能となる。
〔実施例〕 第１図は本発明の実施例を示すブロツク図である。同図
において、１はコンベア、２はワーク（物品）、３は位
置センサ、４は判定タイミング回路、５はTVカメラ、６
は増幅器、７は画面分割回路、８はアナログ／デイジタ
ル（A/D）変換器、9,9Aは濃淡２次元局部メモリ、10は
方向別積和演算回路、11は最小／最大濃淡値検出回路、
12は２次元空間濃度演算回路、13は比較回路、14はしき
い値設定回路、15は理論回路、16は認識回路である。
において、１はコンベア、２はワーク（物品）、３は位
置センサ、４は判定タイミング回路、５はTVカメラ、６
は増幅器、７は画面分割回路、８はアナログ／デイジタ
ル（A/D）変換器、9,9Aは濃淡２次元局部メモリ、10は
方向別積和演算回路、11は最小／最大濃淡値検出回路、
12は２次元空間濃度演算回路、13は比較回路、14はしき
い値設定回路、15は理論回路、16は認識回路である。
まず、TVカメラ５でコンベア１上を常時撮像し、ワーク
（物品）２がTVカメラ視野内の適切な位置に到着したこ
とを位置センサ３で検知する。TVカメラの信号（撮像信
号）は増幅器６を介して常時適切なレベルに増幅され
る。画面分割回路７では、TVカメラの走査線とそれに同
期した例えば12MHzの高周波クロツクにより、TVカメラ
信号を空間的に多数の画素（例えば512×512）に離散化
すると同時に、各画素に対応するアナログ信号をサンプ
ルホールドする。判定タイミング回路４は、位置センサ
３の信号を受けてワークがTVカメラ視野内に入つたこと
を知り、TVカメラの同期信号とのタイミングをとつて１
フレーム期間だけ有効期間信号として出力する。回路７
はこの指令を受けて、１フレーム期間だけ信号を出力す
る。A/D変換回路８はTVカメラの濃淡を例えば８ビツト
に多値化し、濃淡画像をうる。この濃淡画像データをｍ
×ｍ（ex.3×３）の８ビツトの濃淡をもつ濃淡２次元局
部メモリ９に入力し、二次元局部面の濃度を並列に出力
する。第２図に３×３の場合の局部空間の例を示す。な
お、同図のS0〜S8は各画素の濃淡値を示している。
（物品）２がTVカメラ視野内の適切な位置に到着したこ
とを位置センサ３で検知する。TVカメラの信号（撮像信
号）は増幅器６を介して常時適切なレベルに増幅され
る。画面分割回路７では、TVカメラの走査線とそれに同
期した例えば12MHzの高周波クロツクにより、TVカメラ
信号を空間的に多数の画素（例えば512×512）に離散化
すると同時に、各画素に対応するアナログ信号をサンプ
ルホールドする。判定タイミング回路４は、位置センサ
３の信号を受けてワークがTVカメラ視野内に入つたこと
を知り、TVカメラの同期信号とのタイミングをとつて１
フレーム期間だけ有効期間信号として出力する。回路７
はこの指令を受けて、１フレーム期間だけ信号を出力す
る。A/D変換回路８はTVカメラの濃淡を例えば８ビツト
に多値化し、濃淡画像をうる。この濃淡画像データをｍ
×ｍ（ex.3×３）の８ビツトの濃淡をもつ濃淡２次元局
部メモリ９に入力し、二次元局部面の濃度を並列に出力
する。第２図に３×３の場合の局部空間の例を示す。な
お、同図のS0〜S8は各画素の濃淡値を示している。
つぎに、方向別積和演算回路10と最小／最大濃淡値検出
回路11により、着目点ijの濃度S0と周辺近傍画素の濃度
S1〜S8とから所定の演算を行ない、コントラスト強調画
像Ic（i,j）を得る。この操作を有効画面領域全域につ
いて行なう。これは、公知の２次元局部メモリを使うこ
とにより自動的に実行される。この考え方を図示したの
が第３図（イ），（ロ）で、オリジナル画像I0（i,j）
に対し、I0の着目点ijと周辺近傍画素（点線によりI
0（ｉ±Δx,j±Δｙ）として図示されている）の濃度に
対してF1なる関数をかけ、コントラスト強調画像Ic（i,
j）を得る様子が示されている。
回路11により、着目点ijの濃度S0と周辺近傍画素の濃度
S1〜S8とから所定の演算を行ない、コントラスト強調画
像Ic（i,j）を得る。この操作を有効画面領域全域につ
いて行なう。これは、公知の２次元局部メモリを使うこ
とにより自動的に実行される。この考え方を図示したの
が第３図（イ），（ロ）で、オリジナル画像I0（i,j）
に対し、I0の着目点ijと周辺近傍画素（点線によりI
0（ｉ±Δx,j±Δｙ）として図示されている）の濃度に
対してF1なる関数をかけ、コントラスト強調画像Ic（i,
j）を得る様子が示されている。
具体的なF1の関数として本発明では、まずｍ×ｍの二次
元局部空間を第４図にＡ−Ａ′,B−Ｂ′,C−Ｃ′,D−
Ｄ′で示すように、着目点を中心とする４方向の（線
状）複数画素に分割する。この４方向の（線状）画素の
各々の方向別に複数画素（３×３画素のときは３画素）
の濃度について積和演算をする。積和の式としては、例
えば次式がある。
元局部空間を第４図にＡ−Ａ′,B−Ｂ′,C−Ｃ′,D−
Ｄ′で示すように、着目点を中心とする４方向の（線
状）複数画素に分割する。この４方向の（線状）画素の
各々の方向別に複数画素（３×３画素のときは３画素）
の濃度について積和演算をする。積和の式としては、例
えば次式がある。
Ａ−Ａ′:S1＋kS0＋S5＝SijA Ｂ−Ｂ′:S2＋kS0＋S6＝SijB Ｃ−Ｃ′:S3＋kS0＋S7＝SijC Ｄ−Ｄ′:S4＋kS0＋S8＝SijD ……（１） なお、ｋは重み係数であり、例えば２が採用される。方
向が予め定められているので、画素の組み合わせも一義
的に決定される。よつて、例えば第５図のように、濃淡
２次元局部メモリ９の濃度値を濃淡抽出部21A〜21Dによ
り方向別にラツチし、積和演算部22A〜22Dにより方向別
に積和演算することにより、（１）式の演算を容易に行
なうことができる。このように濃度演算した４組の濃淡
値に対し、回路11でその最小濃度（黒キズの場合）また
は最大濃度（白キズの場合）を検出し、着目点ijのコン
トラスト強調画像とする。こうして方向別の複数（線
状）画素（Ｎ画素）の積和をとることにより、もしキズ
があればキズに沿つて濃度が積分されることからキズ濃
度は拡大し、無欠陥部のノイズは減少する。よつて、コ
ントラスト強調されると同時に、低ノイズ画面が形成さ
れることになる。この方向別（線状）画素の積和を４方
向で行い、その４組の内から最小（または最大）濃度を
とることにより、キズの方向性に無関係にコントラスト
強調ができる。以上はｍ×ｍとして３×３で例示した
が、５×５でもよく、その方向分割例を第６図に示す。
向が予め定められているので、画素の組み合わせも一義
的に決定される。よつて、例えば第５図のように、濃淡
２次元局部メモリ９の濃度値を濃淡抽出部21A〜21Dによ
り方向別にラツチし、積和演算部22A〜22Dにより方向別
に積和演算することにより、（１）式の演算を容易に行
なうことができる。このように濃度演算した４組の濃淡
値に対し、回路11でその最小濃度（黒キズの場合）また
は最大濃度（白キズの場合）を検出し、着目点ijのコン
トラスト強調画像とする。こうして方向別の複数（線
状）画素（Ｎ画素）の積和をとることにより、もしキズ
があればキズに沿つて濃度が積分されることからキズ濃
度は拡大し、無欠陥部のノイズは減少する。よつて、コ
ントラスト強調されると同時に、低ノイズ画面が形成さ
れることになる。この方向別（線状）画素の積和を４方
向で行い、その４組の内から最小（または最大）濃度を
とることにより、キズの方向性に無関係にコントラスト
強調ができる。以上はｍ×ｍとして３×３で例示した
が、５×５でもよく、その方向分割例を第６図に示す。
以上のようにして、回路11よりコントラスト強調された
画像Ic（i,j）が出力される。
画像Ic（i,j）が出力される。
つぎに、キズ検出の方法について説明する。キズ検出す
るために、着目点とその周辺近傍画素との濃度差にもと
ずいてキズの有無を検出する。このとき本発明では、着
目点ijの濃淡値をIc（i,j）の濃淡値とし、周辺近傍画
素として、同一アドレスのオリジナル画像I0（i,j）の
周辺近傍画素ｉ±Δｘ′,j±Δｙ′の濃度値を採用す
る。その考え方を示すのが第３図（ハ）で、こゝではキ
ズ検出の濃淡演算の関数をF2としている。
るために、着目点とその周辺近傍画素との濃度差にもと
ずいてキズの有無を検出する。このとき本発明では、着
目点ijの濃淡値をIc（i,j）の濃淡値とし、周辺近傍画
素として、同一アドレスのオリジナル画像I0（i,j）の
周辺近傍画素ｉ±Δｘ′,j±Δｙ′の濃度値を採用す
る。その考え方を示すのが第３図（ハ）で、こゝではキ
ズ検出の濃淡演算の関数をF2としている。
具体的な関数としては、まず、キズ検出用のｎ×ｎの二
次元局部空間として第７図の如き５×５の空間を考え、
その内周辺近傍８画素を同図のように離散的にとる。な
お、この２次元局部演算はオリジナル画像I0（i,j）に
対してかけられる。第１図ではメモリ回路９から着目点
画素以外を２次元局部メモリ回路（II）9Aに入力し、２
次元局部メモリ9Aの出力から離散的な８画素について、
周辺近傍画素の濃度としてキズ検出用の２次元空間演算
回路12に入力する。一方、濃淡値検出回路11から回路12
へ着目点画素ijの濃度が入力される。なお、回路12の着
目点と近傍画素との位置関係は、１枚の画像の着目点と
周辺画素の関係のように、対応関係が狂わないようタイ
ミング合わせをすることとする。そして、２次元空間濃
度演算回路12では、方向別に近傍点を４方向の組合せに
し、方向別に第８図の左辺のような濃淡差演算（ex.
S1′＋S5′−Ic（i,j））を実行する。この４組の濃淡
差をしきい値αと比較回路13で比較し、αよりも大きい
とき論理“1"として出力する。これを論理回路15で４方
向についてチエツクし、いずれかの方向で成立すればij
なる着目画素はキズ有として出力する。したがつて、回
路15はOR回路と云うことになり、この論理回路15の出力
が２値化信号として認識回路16に送られ、キズ認識が行
なわれる。
次元局部空間として第７図の如き５×５の空間を考え、
その内周辺近傍８画素を同図のように離散的にとる。な
お、この２次元局部演算はオリジナル画像I0（i,j）に
対してかけられる。第１図ではメモリ回路９から着目点
画素以外を２次元局部メモリ回路（II）9Aに入力し、２
次元局部メモリ9Aの出力から離散的な８画素について、
周辺近傍画素の濃度としてキズ検出用の２次元空間演算
回路12に入力する。一方、濃淡値検出回路11から回路12
へ着目点画素ijの濃度が入力される。なお、回路12の着
目点と近傍画素との位置関係は、１枚の画像の着目点と
周辺画素の関係のように、対応関係が狂わないようタイ
ミング合わせをすることとする。そして、２次元空間濃
度演算回路12では、方向別に近傍点を４方向の組合せに
し、方向別に第８図の左辺のような濃淡差演算（ex.
S1′＋S5′−Ic（i,j））を実行する。この４組の濃淡
差をしきい値αと比較回路13で比較し、αよりも大きい
とき論理“1"として出力する。これを論理回路15で４方
向についてチエツクし、いずれかの方向で成立すればij
なる着目画素はキズ有として出力する。したがつて、回
路15はOR回路と云うことになり、この論理回路15の出力
が２値化信号として認識回路16に送られ、キズ認識が行
なわれる。
キズ検出のための二次元空間演算の他の例としては例え
ば第９図に示すように、着目点を挟む両側の２画素
S1′,S5′についてその方向別に、着目点濃度が両側の
２画素の濃度より共に所定しきい値α以上あるとき、キ
ズと検出する方法も考えられる。この操作により、方向
別に着目点が谷（黒キズ）であることがチエツクされる
ことになる。この谷検出を４方向について実行し、いず
れかの方向で条件が成立すればその画素ijをキズとして
出力する。
ば第９図に示すように、着目点を挟む両側の２画素
S1′,S5′についてその方向別に、着目点濃度が両側の
２画素の濃度より共に所定しきい値α以上あるとき、キ
ズと検出する方法も考えられる。この操作により、方向
別に着目点が谷（黒キズ）であることがチエツクされる
ことになる。この谷検出を４方向について実行し、いず
れかの方向で条件が成立すればその画素ijをキズとして
出力する。
（１） オリジナル画像に対して、４方向の方向別の
（線状）画素に着目した積和演算を行ない、キズの方向
に沿つてキズ濃度を拡大し、無欠陥部のノイズを低下さ
せる如きコントラスト強調演算を行なうようにしたの
で、従来困難であつたキズの検出が容易になる。
（線状）画素に着目した積和演算を行ない、キズの方向
に沿つてキズ濃度を拡大し、無欠陥部のノイズを低下さ
せる如きコントラスト強調演算を行なうようにしたの
で、従来困難であつたキズの検出が容易になる。
（２） キズ検出のための２次元局部空間演算に当た
り、着目点ijの画像にはコントラスト強調画像のij点の
データを用い、周辺近傍画素にはコンストラスト強調す
る前の画像I0（i,j）の対応する画素データを用いてお
り、コンストラスト強調による低濃度差部分の拡大（膨
張）効果が周辺近傍画素にはないので、複雑な濃淡状態
をもつパターンに対しても高精度に検出できる。
り、着目点ijの画像にはコントラスト強調画像のij点の
データを用い、周辺近傍画素にはコンストラスト強調す
る前の画像I0（i,j）の対応する画素データを用いてお
り、コンストラスト強調による低濃度差部分の拡大（膨
張）効果が周辺近傍画素にはないので、複雑な濃淡状態
をもつパターンに対しても高精度に検出できる。
（３） キズ検出のための濃度演算に当たり、二次元局
部面に方向性をもたせた演算を行なうようにしたので、
キズの方向に沿つた２値化が可能となる。
部面に方向性をもたせた演算を行なうようにしたので、
キズの方向に沿つた２値化が可能となる。
（４） 以上のことから、従来困難であつた髪の毛や引
き掻きキズを高精度に検出することができる。また、刻
印文字のような低コントラストの形状検出にも効果的に
作用することが確認されている。
き掻きキズを高精度に検出することができる。また、刻
印文字のような低コントラストの形状検出にも効果的に
作用することが確認されている。
（５） TVカメラの１フレームだけの信号を使用してい
るので、移動物体についても確実かつ高精度な検出が可
能となる。
るので、移動物体についても確実かつ高精度な検出が可
能となる。
第１図は本発明の実施例を示すブロツク図、第２図は３
×３の二次元局部空間を説明するための説明図、第３図
は本発明におけるコントラスト強調演算および二次元空
間濃度演算の概念を説明するための説明図、、第４図は
第２図に示す二次元局部空間の方向割付例を説明するた
めの説明図、第５図は第１図に示す積和演算回路の具体
例を示すブロツク図、第６図は５×５の二次元局部空間
と方向割付例を説明するための説明図、第７図はキズ検
知に用いられる二次元局部空間の一例を説明するための
説明図、第８図は二次元空間濃度演算の概要を示す概念
図、第９図は二次元空間濃度演算の他の例の概要を示す
概念図である。 符号説明 １……コンベア、２……ワーク、３……位置センサ、４
……判定タイミング回路、５……TVカメラ、６……増幅
器、７……画面分割回路、８……アナログ／デイジタル
（A/D）変換器、9,9A……２次元局部メモリ、10……方
向別積和演算回路、11……最小／最大濃淡値検出回路、
12……２次元空間濃度演算回路、13……比較回路、14…
…しきい値設定回路、15……論理回路、16……認識回
路、21A〜21D……濃淡抽出部、22A〜22D……積和演算
部。
×３の二次元局部空間を説明するための説明図、第３図
は本発明におけるコントラスト強調演算および二次元空
間濃度演算の概念を説明するための説明図、、第４図は
第２図に示す二次元局部空間の方向割付例を説明するた
めの説明図、第５図は第１図に示す積和演算回路の具体
例を示すブロツク図、第６図は５×５の二次元局部空間
と方向割付例を説明するための説明図、第７図はキズ検
知に用いられる二次元局部空間の一例を説明するための
説明図、第８図は二次元空間濃度演算の概要を示す概念
図、第９図は二次元空間濃度演算の他の例の概要を示す
概念図である。 符号説明 １……コンベア、２……ワーク、３……位置センサ、４
……判定タイミング回路、５……TVカメラ、６……増幅
器、７……画面分割回路、８……アナログ／デイジタル
（A/D）変換器、9,9A……２次元局部メモリ、10……方
向別積和演算回路、11……最小／最大濃淡値検出回路、
12……２次元空間濃度演算回路、13……比較回路、14…
…しきい値設定回路、15……論理回路、16……認識回
路、21A〜21D……濃淡抽出部、22A〜22D……積和演算
部。
Claims (2)
- 【請求項１】対象物を撮像する撮像手段と、 対象物が該撮像手段の視野内に入つたとき撮像信号を有
効とするタイミング制御手段と、 該撮像信号を画素単位でアナログ／デイジタル変換して
原濃淡画像を得る原画像抽出手段と、 原濃淡画像に対し着目点の濃淡情報と着目点近傍周辺画
素の濃淡情報とから二次元局部空間を複数方向に分割し
てそれぞれ積和演算をし方向別積和値の内で最も小さい
かまたは大きい濃度を着目点のコントラスト強調濃度と
する処理を原濃淡画像の全画素について行ないコントラ
スト強調画像を得る強調画像抽出手段と、 着目点にはコントラスト強調画像を用い周辺近傍画素に
は前記原濃淡画像の対応画素を用いて二次元局部空間毎
に濃度演算を行なう演算手段と、 を備え、該演算値を所定のしきい値と比較して２値化す
ることを特徴とする２値化回路。 - 【請求項２】請求項１）に記載の２値化回路において、
前記演算手段は少なくとも複数の方向性に着目した方向
別の濃度差を求める濃度差演算手段をもち、該濃度差が
しきい値以上となる方向が少なくとも１つあるとき有意
とすることを特徴とする２値化回路。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63285620A JPH0713836B2 (ja) | 1988-11-14 | 1988-11-14 | ２値化回路 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63285620A JPH0713836B2 (ja) | 1988-11-14 | 1988-11-14 | ２値化回路 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02132568A JPH02132568A (ja) | 1990-05-22 |
| JPH0713836B2 true JPH0713836B2 (ja) | 1995-02-15 |
Family
ID=17693888
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63285620A Expired - Lifetime JPH0713836B2 (ja) | 1988-11-14 | 1988-11-14 | ２値化回路 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0713836B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005275900A (ja) * | 2004-03-25 | 2005-10-06 | Noritsu Koki Co Ltd | 粒子状ノイズ抑制のための画像処理方法及びプログラム及びこの方法を実施する画像処理装置 |
| CN111412864B (zh) * | 2020-02-26 | 2021-12-07 | 长安大学 | 一种基于磨痕灰度相似性的磨痕角自动检测方法 |
-
1988
- 1988-11-14 JP JP63285620A patent/JPH0713836B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH02132568A (ja) | 1990-05-22 |
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