JPH07200820A - 画像認識処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 薬袋内に封入された錠剤の個数を自動的に且
つ正確に検出することが出来る画像認識処理方法を提供
する。 【構成】 透明の薬袋15内に封入された複数の錠剤９の
個数を検出するシステムにおいて、検査位置の薬袋15を
ＣＣＤカメラ２によって撮影する。ＣＣＤカメラ２から
得られる画像は画像認識処理装置３へ送って、錠剤の個
数をカウントするための画像認識処理を実行する。画像
認識処理においては、互いに接触する２つの錠剤の画像
の接触部を検知し、これら２つの錠剤の画像を該接触部
にて切り離すことにより、薬袋内の複数の錠剤の画像を
個々に分断し、これによって得られた画像に含まれる連
結成分の個数をカウントする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、複数の物体を撮影した
原画像に基づき、物体の個数を検出する画像認識処理方
法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、病院や薬局における錠剤包装業務
を自動化するべく、図１に示す如き錠剤包装装置(１)が
開発されている。該錠剤包装装置(１)は、複数種類の錠
剤が種類別に収納された錠剤供給ユニット(11)を具え、
該錠剤供給ユニット(11)から排出される各種の錠剤(９)
を、ベルトコンベア(12)(13)を経て透明の分包紙(14)内
へ自動的に投入し、分包機構(17)によって分包紙(14)を
一人分毎に封止するものである。又、分包紙(14)の搬送
路には、分包紙(14)の表面に患者名や用法等を自動的に
印字するための印字機構(図示省略)が配備される。この
様にして得られた分包紙(14)を封止部にて一人分毎に切
り離すことによって、図１８に示す患者別の薬袋(15)が
得られる。該薬袋(15)は、患者名や用法等の印刷部(16)
を有し、その中には患者が一度に服用すべき複数種類の
錠剤(９)が必要数だけ封入されているので、便利であ
り、服用に間違いが生じる虞れもない。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記錠
剤包装装置を用いた従来の包装作業においては、１包化
すべき複数の錠剤が正確に１つの薬袋内に封入されたこ
とを、検査員が目視によって確認しており、この煩雑な
検査作業によって包装作業全体の能率が低下する問題が
あった。

【０００４】ところで、広く画像認識の分野において、
複数の対象物体の画像に基づいて各物体の輪郭形状や特
徴部分を抽出する方式が種々提案されている(例えば特
公平1-30183〔G06F15-70〕、特公平2-4948〔G06F15-7
0〕、特公平3-57501〔Ｇ０６Ｆ１５−７０〕等）。しか
しながら、図１８に示す如き薬袋(15)内の錠剤(９)の検
査においては、錠剤どうしが互いに重なっていることが
多く、その重なり状態も区々である。この様な場合、従
来の画像認識方式を用いた個数の検出では、互いに重な
った２つの錠剤が１個にカウントされる虞れがあって、
正確な個数の検出が困難である。そこで本発明は、薬袋
内に封入された錠剤の個数を自動的に且つ正確に検出す
ることが出来る画像認識処理方法を提供することを目的
とする。

【０００５】

【課題を解決する為の手段】本発明に係る画像認識処理
方法は、第１ステップにて、複数の物体を撮影した原画
像を２値化する。第２ステップでは、２値化された画像
において、２つの物体が互いに接触し或いは交差する領
域の両端に位置する一対の接点を検出する。次に第３ス
テップにて、上記一対の接点を互いに連結して、２つの
物体の画像の境界線を作成する。そして、第４ステップ
にて、互いに接触する２つの物体の画像を境界線にて切
り離すことにより、複数の物体の画像を個々に分断す
る。その後、第５ステップにて、画像に含まれる連結成
分の個数をカウントする。

【０００６】本発明に係る他の画像認識処理方法は、第
１ステップにて、原画像にコントラスト強調を施し、第
２ステップにて、コントラストの強調された画像に基づ
いて、該画像のエッジを検出する。次に第３ステップに
て、検出されたエッジに細線化を施して有効な細線のみ
を抽出し、更に第４ステップにて、互いに接触する２つ
の物体の画像を前記有効細線にて切り離すことにより、
複数の物体の画像を個々に分断する。その後、第５ステ
ップにて、画像に含まれる連結成分の個数をカウントす
る。

【０００７】

【作用】上記第１の画像認識処理方法においては、２つ
の物体が互いに接触し、或いは互いに重なって接触して
いる場合、これらの物体の画像の接触部には、例えば図
７に示すａ点とｂ点や、ｃ点とｄ点の如く、一対となる
接点が生じるため、この様な一対の接点を互いに連結す
れば、２つの物体の境界線が判明する。そこで、２つの
物体の画像を前記境界線にて切り離すことにより、複数
の物体の画像を個々に分断することが出来るのである。
従って、該画像に含まれる連結成分の個数をカウントす
れば、物体の個数を検出することが出来る。

【０００８】上記第２の画像認識処理方法においては、
先ず画像にコントラスト変換を施すことによって、複数
の物体の輪郭と互いの接触部が他の画像部分に対して強
調されることになる。次に、コントラストの強調された
画像に基づいて該画像のエッジを検出することにより、
複数の物体の輪郭線と相互の境界線が判明する。これら
のエッジに細線化を施せば、ヒゲやノイズが除去され
て、有効な細線のみを抽出することが出来る。従って、
互いに接触する２つの物体の画像を前記有効細線の位置
にて切り離すことにより、薬袋内の複数の物体の画像を
個々に分断することが出来る。

【０００９】

【発明の効果】本発明に係る画像認識処理方法によれ
ば、互いに接触し或いは重複した物体の画像が確実に切
り離されて、物体の個数が正確に検出される。

【００１０】

【実施例】以下、本発明を錠剤検査システムに実施した
一例について説明する。図１に示す如く、錠剤包装装置
(１)は従来と同様の構成を具えている。錠剤包装装置
(１)から排出される分包紙(14)は更に水平方向に搬送さ
れ、該搬送路の上方位置に、薬袋(15)の表面を撮影する
カメラ(２)が配置されている。又、該搬送路の下方位置
には、薬袋(15)の裏面を照明する平面型の照明具(21)が
配置されている。尚、カメラ(２)は４１万画素を有する
白黒のＣＣＤカメラである。

【００１１】ＣＣＤカメラ(２)から得られる画像信号は
マイクロコンピュータ等から構成される画像認識処理装
置(３)へ送られて、薬袋(15)に封入されている錠剤(９)
の個数のカウントに供される。又、画像認識処理装置
(３)にはモニター(４)が接続されており、画像処理の過
程が映し出される。

【００１２】図２は、画像認識処理装置(３)が実行する
一連の画像認識処理手続きを示しており、先ずステップ
Ｓ１にて、ＣＣＤカメラ(２)からの原画像を取り込む。
図８は画像認識処理装置(３)に取り込まれた原画像の一
例である。この例では、薬袋内に９個の錠剤が封入され
ており、この内の８個は互いに接触している。従って、
従来の方式では、個数のカウントが困難であったもので
ある。尚、図８の原画像には、錠剤の画像部分の周囲に
若干のノイズが混入している。

【００１３】次に図２のステップＳ２にて、原画像を所
定のスレッショルドレベルで２値化する。これによっ
て、原画像を構成する各画素は“０”又は“１”で表わ
されることになる。図９は、“０”を白、“１”を黒で
表わした２値画像を示している。該２値画像には、錠剤
の画像部分の周囲に、図８の原画像に含まれていたノイ
ズが残存したままである。

【００１４】次に図２のステップＳ３にて、前記２値画
像に対して収縮及び膨張からなるノイズ除去処理(例え
ば「画像処理の基本技法」技術評論社発行、５３〜５６
頁参照)を施す。収縮、膨張処理は、画像中の連結成分
の境界画素を全て削除或いは増殖させる処理であって、
本実施例では、収縮処理を２回行なった後、膨張処理を
２回行なう。これによって、薬袋(15)表面の印字が画像
から削除されると共に、画像中の孤立点が除去される。
前記の例では、図９の原画像に含まれているノイズが除
去されることになる。

【００１５】続いて、図２のステップＳ４にて、ノイズ
除去処理を経た２値画像に対してラベリング処理(例え
ば「画像処理の基本技法」技術評論社発行、４５〜４９
頁参照)を施す。ラベリング処理とは、画像データ中に
隣接する画素が存在する場合、それらの画像群を１つの
グループと見做して、ラベルを割り当てる処理であっ
て、上下左右のいずれかに隣接画素が存在するときに１
グループと見做す４連結ラベリングと、上下左右及び斜
め方向のいずれかに隣接画素が存在する場合に１グルー
プと見做す８連結ラベリングがある。錠剤検査において
は、図形分離の点で優れた４連結ラベリングが有効であ
る。

【００１６】その後、図２のステップＳ５にて、ラベル
の割り当てられた画像中の連結成分に対してチェインコ
ード化処理(例えば「画像処理の基本技法」技術評論社
発行、７６〜７８頁参照)を行なう。チェインコード化
処理とは、連結成分の輪郭または線分を追跡して、その
方向に“０”〜“７”の方向指数(チェインコード)を付
与する処理であって、錠剤検査においては、ラベルの割
り当てられた各画像について、錠剤の外形によって形成
される輪郭(外輪郭)と、互いに接触する複数の錠剤の間
に生じる隙間の輪郭(内輪郭)の追跡を行なう。そして、
夫々のラベルについてチェインコードを記録する。

【００１７】次に、ラベルの割り当てられた各連結成分
について、記録されている輪郭線のチェインコードに基
づき、錠剤どうしの重なりによって生じる画像の接点を
検出する。図３は接点検出の手続きを表わしており、先
ず、ステップＳ６１にて接点候補点を選出する。接点候
補点は、図４に例示する様にチェインコードが０→６、
１→７、２→０、３→１、４→２、５→３、６→４、７
→５のように急激に変化する点であって、０→６と変化
するチェインコードの組合せの場合、０→７→６や７→
７→６のようにチェインコード間に１つ又は２つのチェ
インコードが存在するときも変化点とする。従って、変
化点とすべきチェインコードの組合せは全部で２４パタ
ーン存在する。

【００１８】次に図３のステップＳ６２にて、接点候補
点において、前後５画素の輪郭線に基づいて該候補点を
中心とする方向変化の角度を計算する。例えば、図５
(ａ)の如く２つの錠剤の接触によって生じた接点候補点
であれば、方向変化の角度θは鋭角となるが、図５(ｂ)
の如く１つの錠剤の輪郭線上に生じたノイズに起因する
接点候補点であれば、角度θは鈍角となる。従って、ス
テップＳ６３にて、角度θを所定のしきい値(例えば１
２０度)と比較して、しきい値よりも小さいときはステ
ップＳ６４にて真の接点と判断し、しきい値以上のとき
はステップＳ６５にて輪郭線上のノイズと判断する。

【００１９】図６(ａ)(ｂ)は夫々、図５(ａ)(ｂ)におけ
る方向変化点近傍の拡大図であって、丸印が図形を構成
する画素を表わしている。ここでは、５→３と変化する
チェインコードが接点候補点として検出され、該候補点
を中心とする前後５つ目の画素の開き角度を、方向変化
の角度として検出している。この場合、図６(ａ)の接点
候補点が真の接点と判別され、図６(ｂ)の接点候補点は
輪郭線上のノイズと判断して無視される。

【００２０】錠剤の重なりによる真の接点については、
図７に示す如く互いに一対となる接点のペア(ａ，ｂ)、
(ｃ，ｄ)が存在する。そこで、図２のステップＳ７に
て、ラベルの付された全ての連結成分について、このよ
うな接点ペアを作成する。接点ペアの作成には、例えば
下記の条件１〜３を満足する２つの接点を発見する方法
が採用される。 (条件１) ペアの判断をすべき２つの接点について、互
いの接点ベクトル(例えば図７の接点ａ、ｂについて
は、接点ａ、ｂにおける方向変化のベクトルＡ、Ｂ)の
なす角度θ₁(０°≦θ₁≦１８０°)が、所定のしきい値
(例えば１５０°)以上である。 (条件２) 注目する接点ベクトルと、その接点から他の
接点へ至る直線(例えば図７の接点ａ、ｂについては、
接点ａから接点ｂへ至る直線Ｅ)のなす角度θ₂が所定の
しきい値(例えば１５０°)以上である。 (条件３) 上記条件１及び２を満たす接点ペアの中で、
その２点間の距離が所定のしきい値(円形の錠剤の場合
は例えばその直径の０.３〜１.０倍)以下のもので、且
つ最小である。 図７の場合、接点ａとｂや、ｃとｄは、ペアと判断され
るが、接点ａとｃや、ａとｄはペアとは判断されない。

【００２１】全てのラベルについて接点ペアを作成した
後、図２のステップＳ８にて、ペアと判断された２つの
接点を互いに直線で結んで境界線を作成し、互いに連結
して１つのラベルが付されている図形要素を、該境界線
にて２つの錠剤の図形の連結成分に分離する。この処理
は、境界線上の画素“１”を“０”に置き換えることに
よって行なわれる。図１０は、図９の２値画像の例にお
いて、互いに接触している２つの錠剤の接触部に夫々接
点ペアを作成し、これらの接点ペアを相互に連結して境
界線を作成した様子を表わし、図１１は、２値画像を前
記境界線にて個々の錠剤の画像に分断した様子を表わし
ている。

【００２２】その後、図２のステップＳ９にて、個々の
錠剤の画像に分断された２値画像を対象として再ラベリ
ングを施す。そして、ステップＳ１０にてラベル数をカ
ウントすることによって、錠剤の数量を認識するのであ
る。図１１の例では、錠剤の個数が９個とカウントされ
る。その後、認識された錠剤の数量が所期の数量と一致
しているかどうかを判断し、不一致の場合は不良として
該薬袋を自動的に排出し、或いは不良の旨を該薬袋にマ
ーキングする。

【００２３】上記画像認識処理方法によれば、特に錠剤
の重なり領域が小さい場合に正確な接点ペアの作成が行
なわれ、この結果、極めて高い精度で錠剤の数量を認識
することが出来る。

【００２４】図１２は、図２のステップＳ３の収縮処理
にて、互いに重なった２つの錠剤の画像を効率的に分離
するための処理方法を表わしている。即ち、前述の境界
画素の削除に加え、図１２に示す３×３画素の２値状態
が図示のパターンを有する場合に、二重丸を付した位置
の画素も同時に“０”とする。又、他の処理方法とし
て、図１２のパターンが表われた場合、四角印を付した
位置の画素が“１”のときにのみ、二重丸を付した位置
の画素を“０”とする方法も可能である。この方法は、
図１２のパターンが真に錠剤の重なりによって生じたパ
ターンかどうかを判断した後に二重丸の画素を収縮させ
ることを目的としている。この判断を加えることによっ
て、カプセルの錠剤の蓋の部分で生じるエッジを錠剤の
重なりと誤判断することを防止出来る。

【００２５】更に、収縮処理においては、孤立点を除去
するため処理を追加することが可能であって、例えば注
目する画素の近傍８画素が全て“１”の場合、注目画素
を“０”とする方法の他、図１３(ａ)(ｂ)の如く近傍１
２画素または近傍８画素が全て“１”の場合、これらの
画素によって囲まれた画素を“１”とし、全て“０”の
場合は“０”とする方法が採用出来る。後者の方法は基
本的に連結２画素以下の孤立点を除去することを目的と
しているが、図１３(ｃ)に示す様な孤立点は意味のある
画素と判断して、除去しない。

【００２６】上述の図２に示す画像認識処理方法は、特
に錠剤の重なり領域が小さい場合に有効であるが、図１
４は、錠剤の重なり領域が大きい場合に有効な画像認識
処理方法の手順を表わしている。従って、図２の方法で
接点ペアの検出に失敗したとき、図１４の方法で画像の
分離を行なえば、確実な数量認識が可能となる。

【００２７】先ずステップＳ１１にて、ＣＣＤカメラ
(２)から５１２画素×５１２ラインの濃淡画像を取り込
む。この場合も、図１の如く照明具(21)による照明は薬
袋(15)の下方から行なう。これは、薬袋(15)の上方から
の照明を採用した場合、薬袋表面での反射によって錠剤
の画像情報が欠落したり、表面に刻みが入った錠剤やカ
プセルの錠剤の場合に、刻みやカプセルの段部がエッジ
として検出される欠点があるからである。

【００２８】次に、前記濃淡画像を２値化することな
く、ステップＳ１２にてコントラスト変換を施す。この
際に用いる濃度変換式は周知のところである(例えば雑
誌「エレクトロニクスライフ」1989年2月号145〜153頁
参照)。これによって、錠剤の重なり部分の抽出が容易
となる。

【００２９】続いて、図１４のステップＳ１３にてエッ
ジ検出フィルタ処理を施す。実施例では、種々のフィル
タ処理方法を検討した結果、最良の方法として、１次微
分のｓｏｂｅｌフィルタを用いた処理(例えば雑誌「エ
レクトロニクスライフ」1988年12月号148〜155頁参照)
を採用した。これによって、錠剤の外形や錠剤間の重な
り領域が輪郭強調される。

【００３０】更にステップＳ１４にて、輪郭強調された
画像に、所定のスレッショルドレベルによる２値化を施
して、輪郭(エッジ)のみを抽出する。

【００３１】その後、ステップＳ１５にて細線化を施
す。細線化は、幅のあるエッジ画像の幅方向の中心を通
る芯線を抽出する処理であって、本実施例では、Hildit
chのアルゴリズムを採用する(例えば田村「細線化法に
ついての諸考察」電子通信学会技術研究報告、1975年PR
L75-9966参照)。これによって、複数の錠剤の輪郭線と
重なり部分の境界線が線画像として得られる。

【００３２】そして、ステップＳ１６にて、上記線画像
からヒゲやノイズを除去する。除去の条件は次のとおり
である。 (１) １画素の孤立点 (２) 分岐点や交差点を含まない、連結数２０画素以下
の線 (３) 端点と分岐点または交差点の間の連結画素数が１
０以下の線

【００３３】更にステップＳ１７にて、次の２値画像と
の差分抽出ステップ(Ｓ１８)に必要な有効細線の選択を
行なう。これは、前述のステップＳ１６によっても除去
されずに残存する長いヒゲやループ状の擬線を除去する
ための手続きであって、図１５に、その具体的手順を表
わしている。先ずステップＳ２１にて、上記線画像に基
づいて、内輪郭と外輪郭を抽出する。次にステップＳ２
２にて、これらの輪郭線を内側及び外側へ膨張させて、
サーチエリアを作成する。例えば図１６の如く２つの円
形錠剤が重なっている線画像の場合、細線Ｌを囲んで２
重線Ｍ、Ｎを作成し、この間をサーチエリアとする。サ
ーチエリア外の線Ｅは対象外として、除去される。

【００３４】続いて図１５のステップＳ２３にて、サー
チエリア内の細線に存在する分岐点或いは交差点を検出
する。図１６の例では、サーチエリア内の円で囲った位
置に分岐点が存在している。その後、図１５のステップ
Ｓ２４にて、分岐点或いは交差点から２０画素以上の距
離をおいてサーチエリア外へ飛び出している線を有効細
線と判断する。図１６の例では、図中のＡ及びＤが有効
細線であって、他の線Ｂ、Ｃは無効細線として除去され
る。尚、線Ｄは本来無効とすべき細線であるが、錠剤の
数量認識においては後述の如く問題とならない。

【００３５】有効細線の選択の後、図１４のステップＳ
１８にて、別途作成した２値原画像と有効細線の画像の
差分を抽出し、これによって互いに連結する２つの錠剤
の画像を切り離す。図１７は、図１６の例における差分
抽出の結果を表わしている。図示の如く２つの錠剤の画
像が有効細線によって切り離されている。尚、前記の線
Ｄが除去されずに残存したことによる影響が、図１７の
２値画像に現われているが、数量の認識には問題となら
ない。

【００３６】その後、図１４のステップＳ１９にてラベ
リングを施し、更にステップＳ２０にてラベル数をカウ
ントして、錠剤の数量を認識するのである。そして、認
識された錠剤の数量が所期の数量と一致しているかどう
かを判断し、不一致の場合は不良として該薬袋を自動的
に排出し、或いは不良の旨を該薬袋にマーキングする。

【００３７】上記の画像認識処理方法によれば、２つの
錠剤が大きく重なっている場合でも、重なり部分の近辺
から照明光が漏れて、エッジ検出によって確実に境界線
が検出されるから、画像の分離は確実に行なわれ、正確
な数量認識が実現される。又、図２の方法と図１４の方
法を組み合わせることによって、錠剤の重なり状態の区
々な薬袋の検査も可能となる。

【００３８】尚、図２或いは図１４の画像認識処理方法
に加え、分断された錠剤の２値画像の周囲長さや面積を
算出して、予め登録されている錠剤の種類別のデータと
比較することによって、数量認識の精度を更に上げ、或
いは錠剤の種類判別を行なうことも可能となる。

【００３９】上記実施例の説明は、本発明を説明するた
めのものであって、特許請求の範囲に記載の発明を限定
し、或は範囲を減縮する様に解すべきではない。又、本
発明の各部構成は上記実施例に限らず、特許請求の範囲
に記載の技術的範囲内で種々の変形が可能である。例え
ば本発明は、上述の錠剤包装装置の錠剤検査のみなら
ず、広く複数物体の数量認識に応用出来るのは言うまで
もない。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明を実施した錠剤検査システムの構成を示
す斜視図である。

【図２】画像認識処理方法の手順を示すフローチャート
である。

【図３】接点検出の手順を示すフローチャートである。

【図４】接点候補点の選出方法を説明する図である。

【図５】真の接点とノイズの判別方法を説明する図であ
る。

【図６】接点を中心とする方向変化角度の算出方法を説
明する図である。

【図７】接点ペアの判別方法を説明する図である。

【図８】複数の錠剤の原画像を示す図である。

【図９】図８の例における２値画像を示す図である。

【図１０】同上の例のおいて接点ペアが作成された状態
を示す図である。

【図１１】同上の例において複数の錠剤の画像が分断さ
れた状態を示す図である。

【図１２】収縮処理において、図形分離の効率化を図る
方法を説明する図である。

【図１３】収縮処理において、孤立点除去の効率化を図
る方法を説明する図である。

【図１４】他の画像認識処理方法の手順を示すフローチ
ャートである。

【図１５】有効細線の選択手順を示すフローチャートで
ある。

【図１６】分岐点や交差点に生じるヒゲや擬線を除去す
る方法を説明する図である。

【図１７】有効細線との差分抽出によって得られた２値
画像を示す図である。

【図１８】複数の錠剤が封入された薬袋の斜視図であ
る。

【符号の説明】

(１) 錠剤包装装置 (11) 錠剤供給ユニット (14) 分包紙 (15) 薬袋 (２) ＣＣＤカメラ (21) 照明具 (３) 画像認識処理装置 (４) モニター (９) 錠剤

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【手続補正書】

【提出日】平成６年３月４日

【手続補正１】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】請求項２

【補正方法】変更

【補正内容】

【手続補正２】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０００６

【補正方法】変更

【補正内容】

【０００６】本発明に係る他の画像認識処理方法は、第
１ステップにて、原画像にコントラスト強調を施し、第
２ステップにて、コントラストの強調された画像に基づ
いて、該画像のエッジを検出する。次に第３ステップに
て、検出されたエッジに細線化を施した後に有効な細線
のみを抽出し、更に第４ステップにて、互いに接触する
２つの物体の画像を前記有効細線にて切り離すことによ
り、複数の物体の画像を個々に分断する。その後、第５
ステップにて、画像に含まれる連結成分の個数をカウン
トする。

【手続補正３】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０００８

【補正方法】変更

【補正内容】

【０００８】上記第２の画像認識処理方法においては、
先ず画像にコントラスト変換を施すことによって、複数
の物体の輪郭と互いの接触部が他の画像部分に対して強
調されることになる。次に、コントラストの強調された
画像に基づいて該画像のエッジを検出することにより、
複数の物体の輪郭線と相互の境界線が判明する。これら
のエッジに細線化した後、ヒゲやノイズを除去し、有効
な細線のみを抽出する。これを用いて互いに接触する２
つの物体の画像を前記有効細線の位置にて切り離すこと
により、薬袋内の複数の物体の画像を個々に分断するこ
とが出来る。

【手続補正４】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００１２

【補正方法】変更

【補正内容】

【００１２】図２は、画像認識処理装置(３)が実行する
一連の画像認識処理手続きを示しており、先ずステップ
Ｓ１にて、ＣＣＤカメラ(２)からの原画像を取り込む。
図８は画像認識処理装置(３)に取り込まれた原画像の一
例である。この例では、薬袋内に９個の錠剤が封入され
ており、この内の８個は互いに接触している。従って、
従来の方式では、個数のカウントが困難であったもので
ある。尚、図８の原画像には、錠剤の画像部分の周囲
に、分包紙の印字に起因する若干のノイズが混入してい
る。

【手続補正５】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００３３

【補正方法】変更

【補正内容】

【００３３】更にステップＳ１７にて、次の２値画像と
の差分抽出ステップ(Ｓ１８)に必要な有効細線の選択を
行なう。これは、前述のステップＳ１６によっても除去
されずに残存する長いヒゲやループ状の擬線を除去する
ための手続きであって、図１５に、その具体的手順を表
わしている。先ずステップＳ２１にて、原画像を２値化
した画像から内輪郭と外輪郭を抽出する。次にステップ
Ｓ２２にて、これらの輪郭線を内側及び外側へ膨張させ
て、サーチエリアを作成する。例えば図１６の如く２つ
の円形錠剤が重なっている線画像の場合、細線Ｌを囲ん
で２重線Ｍ、Ｎを作成し、この間をサーチエリアとす
る。サーチエリア外の線Ｅは対象外として、除去され
る。

【手続補正６】

【補正対象書類名】図面

【補正対象項目名】図１６

【補正方法】変更

【補正内容】

【図１６】

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 複数の物体を撮影した原画像に基づき、
   物体の個数を検出する画像認識処理方法であって、 前記原画像を２値化する第１ステップと、 ２値化された画像において、２つの物体が互いに接触し
   或いは交差する領域の両端に位置する一対の接点を検出
   する第２ステップと、 上記一対の接点を互いに連結して、２つの物体の画像の
   境界線を作成する第３ステップと、 互いに接触する２つの物体の画像を境界線にて切り離す
   ことにより、複数の物体の画像を個々に分断する第４ス
   テップと、 これによって得られた画像に含まれる連結成分の個数を
   カウントする第５ステップとを有することを特徴とする
   画像認識処理方法。
2. 【請求項２】 複数の物体を撮影した原画像に基づき、
   物体の個数を検出する画像認識処理方法であって、 前記原画像にコントラスト強調を施す第１ステップと、 コントラストの強調された画像に基づいて、該画像のエ
   ッジを検出する第２ステップと、 検出されたエッジに細線化を施して有効な細線のみを抽
   出する第３ステップと、 互いに接触する２つの物体の画像を前記有効細線にて切
   り離すことにより、複数の物体の画像を個々に分断する
   第４ステップと、 これによって得られた画像に含まれる連結成分の個数を
   カウントする第５ステップとを有することを特徴とする
   画像認識処理方法。