JPH07234939A - 部品認識方法及びその装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 対象部品が回転していても高速に且つ確実に
部品認識を行うことができる。 【構成】 部品画像中の輪郭線上の各点の明るさの方向
値と、各点の上記基準点及び基準線に対する距離及び角
度とからなるテンプレートを作成しておく。対象画像中
の輪郭線上の各点の明るさの方向値を求めて、上記テン
プレートを用いて一般化ハフ変換を行ってアキュムレー
タ配列を作成し、このアキュムレータ配列から部品の位
置及び角度を認識する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は画像によって部品認識を
行う部品認識方法及びその装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】この種の部品認識方法としては、二値化
処理を用いた方法やパターンマッチングを用いた方法が
知られている。前者は撮像した濃淡画像をしきい値によ
って一旦二値画像とし、面積、重心、慣性主軸などを求
めて部品の認識を行うものであり、後者は撮像した濃淡
画像をそのまま用いて正規化相関によりテンプレートと
対象画像との間で対応する画素間の濃淡値のマッチング
度を調べて部品の認識を行う。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、二値化処理を
用いた方法では、部品の明るさが表面状態や照明変動に
よって変化するために二値画像が安定せず、このために
対象部品を正確に認識できないという問題を有してお
り、またパターンマッチングによる方法では対象部品が
回転している時、テンプレートを回転させて角度毎にマ
ッチング度を調べなければならないために、時間がかか
るという問題を有している。

【０００４】本発明はこのような点に鑑み為されたもの
であり、その目的とするところは対象部品が回転してい
ても高速に且つ確実に部品認識を行うことができる部品
認識方法を提供するにある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】しかして本発明に係る部
品認識方法は、部品画像中に基準点と基準線とを任意に
設定して、輪郭線と、輪郭線上の各点の明るさの方向値
φｊと、上記各点の上記基準点及び基準線に対する距離
ｒ（φｊ）及び角度α（φｊ）とを求めて、明るさの方
向値φｊに対する座標（ｒ（φｊ），α（φｊ））の対
応表をテンプレートとして作成し、対象画像に対して輪
郭線を求めて輪郭線上の各点の座標（ｘｊ，ｙｊ）と明
るさの方向値φｊとを求めて、一般化ハフ変換式 ｘｊ＝ｘ＋ｒ（φｊ−θ）ｃｏｓ［α（φｊ−θ）＋
θ］ ｙｊ＝ｙ＋ｒ（φｊ−θ）ｓｉｎ［α（φｊ−θ）＋
θ］ において角度θを変化させつつ座標（ｘ，ｙ）の値を求
め、この値と上記角度θとからアキュムレータ配列Ａ
（ｘ，ｙ，θ）を作成し、このアキュムレータ配列Ａ
（ｘ，ｙ，θ）の値としきい値との比較により、部品の
位置（ｘ，ｙ）及び角度θを認識することに特徴を有し
ており、また部品認識装置は、濃淡画像より明るさの変
化方向値をもつ輪郭画像を求める明るさ方向演算部を備
えて、輪郭線上の各点の明るさの方向値と、部品画像中
に設定した基準点から上記各点までの距離及びこの両点
を結ぶ線分と基準線とのなす角度とからなるテンプレー
トを作成するテンプレート作成部を具備するとともに、
上記明るさ方向演算部と、この明るさ方向演算部から得
られる対象画像中の輪郭線上の各点の明るさ方向値と上
記テンプレートとから一般化ハフ変換を行うアドレス演
算部と、このアドレス演算部の演算結果で求めた対象部
品のアキュムレータ配列を格納するメモリと、アキュム
レータ配列に基づいて部品認識出力を出力する比較部と
を有する部品認識部を具備していることに特徴を有して
いる。

【０００６】

【作用】本発明によれば、明るさ方向値を基にする一般
化ハフ変換によるアドレス変換を用いるために、対象部
品が傾いていても高速に認識を行うことができる。この
時、アキュムレータ配列Ａ（ｘ，ｙ，θ）に代えて、ア
キュムレータ配列Ａ（ｘ，ｙ）を用いれば、メモリを節
約することができる。

【０００７】また、テンプレート作成時に、部品画像の
撮像を複数回行うことで明るさの方向値の分散を求め、
この分散に応じて一般化ハフ変換における角度φの値の
範囲を設定したり、隣接する２点の明るさの方向値の差
を求めて、この差の最大値に応じて一般化ハフ変換にお
ける角度φの値の範囲を設定したり、注目点の両隣の明
るさの方向値の差のばらつきを求めて、このばらつきに
応じて一般化ハフ変換における角度φの値の範囲を設定
すれば、認識精度を落とすことなく最適な認識時間を得
ることができる。

【０００８】そして、一般化ハフ変換に際しての角度θ
の変化分を、上記のようにして設定した角度φの値の範
囲以上としたり、テンプレートと、回転させたテンプレ
ートとを比較して、両者の差の点数が所定値以上となる
時の回転角度を、一般化ハフ変換に際しての角度θの変
化分とすれば、認識精度を低下させることなく、演算回
数の削減を行うことができる。

【０００９】更に、対象画像中に設定したテンプレート
の大きさに応じたハフ変換候補領域内の明るさの方向値
の最大度数と、テンプレートにおける明るさの方向値の
最大度数とがほぼ等しい時、または対象画像中に設定し
たテンプレートの大きさに応じたハフ変換候補領域内の
明るさの方向値の正規化された最大度数と、テンプレー
トにおける明るさの方向値の正規化された最大度数とが
ほぼ等しい時、または対象画像中に設定したテンプレー
トの大きさに応じたハフ変換候補領域内の明るさの方向
値の度数分布をフーリエ変換して得たフーリエスペクト
ルと、テンプレートにおける明るさの方向値の度数分布
をフーリエ変換して得たフーリエスペクトルとがほぼ等
しい時、または対象画像中に設定したテンプレートの大
きさに応じたハフ変換候補領域内の角度αの分布と、テ
ンプレートにおける角度αの分布とがほぼ等しい時、あ
るいは対象画像中に設定したテンプレートの大きさに応
じたハフ変換候補領域内の距離ｒの最大値と、テンプレ
ートにおける距離ｒの最大値とがほぼ等しい時、上記ハ
フ変換候補領域をハフ変換対象領域としてハフ変換処理
を行うならば、ハフ変換を行う領域を限定することがで
きるために、処理の高速化を更に図ることができる。

【００１０】対象画像中に設定したテンプレートの大き
さに応じたハフ変換候補領域内の二次モーメントと、テ
ンプレートにおける二次モーメントとがほぼ等しい時、
上記ハフ変換候補領域をハフ変換対象領域とし、ハフ変
換候補領域内の慣性主軸とテンプレートにおける慣性主
軸とから角度θの範囲を限定してハフ変換処理を行うな
らば、ハフ変換の領域だけでなく、角度θの範囲も限定
することができるために、更に高速な処理が可能とな
る。

【００１１】

【実施例】以下本発明を実施例に基づいて詳述すると、
本発明においては、テンプレート作成回路と、認識回路
とからなる部品認識装置を用いる。テンプレートを作成
するためのテンプレート作成回路は、図３に示すよう
に、カメラ１と、画像入力メモリである画像取り込み部
２と、明るさ方向値演算部３と、基準点・基準線設定部
４と、テンプレートの作成及び作成したテンプレートを
記憶するテンプレートテーブル部５とからなり、認識回
路はテンプレート作成回路におけるカメラ１等を共有す
るとともに、回転角作成部６、一般化ハフ変換を行うア
ドレス演算部８、累積メモリ部９、そして比較部１０を
備えたものとなっている。

【００１２】まず、テンプレート作成回路の動作につい
て図２に基づき説明すると、このテンプレート作成回路
は、カメラ１にて撮像するとともに画像取り込み部２に
取り込んだ濃淡画像である部品画像中に図４に示すよう
に、基準点・基準線設定部４が基準点Ｏと基準線Ｌとを
任意に設定した後、明るさ方向値演算部３が部品画像の
明るさの変化値を例えばソーベルのオぺレータにより求
めてある値以上の値をもつ点を輪郭点とするとともに、
ある輪郭点（ｘｊ，ｙｊ）でのｘ，ｙ方向のそれぞれの
明るさの変化値のアークタンジェントよりその輪郭点
（ｘｊ，ｙｊ）での明るさの方向値φｊを求める。ま
た、テンプレートテーブル部５は基準点Ｏから上記輪郭
点（ｘｊ，ｙｊ）までの距離ｒ（φｊ）並びに基準点Ｏ
と上記輪郭点（ｘｊ，ｙｊ）とを結ぶ線分と基準線Ｌと
がなす角度α（φｊ）を求めて、明るさの方向値φｊに
対する距離ｒ（φｊ）と角度α（φｊ）とを対応させ
る。この処理を全輪郭点に対して行うことで、テンプレ
ートテーブル部５は明るさの方向値φｊに対する距離ｒ
（φｊ）と角度α（φｊ）の対応表、すなわちテンプレ
ートを作成してテーブル部に格納する。なお、テンプレ
ートは部品画像全体からではなく、一部から求めてもよ
い。

【００１３】一方、認識回路は、図１に示すように、カ
メラ１によって画像取り込み部２に取り込まれた対象画
像に対して上記テンプレート作成の場合と同様に輪郭点
（ｘｊ，ｙｊ）を求めてその輪郭点（ｘｊ，ｙｊ）での
明るさの方向値φｊを求める。また、回転角作成部６に
よって与えられるテンプレートの回転角θを０°とした
後、上記明るさの方向値φｊに対応する距離ｒ（φｊ−
θ）と角度α（φｊ−θ）をテンプレートより求める。
こうして得られた座標（ｘｊ，ｙｊ）と距離ｒ（φｊ−
θ）と角度α（φｊ−θ）を、アドレス演算部８が一般
化ハフ変換式である ｘｊ＝ｘ＋ｒ（φｊ−θ）ｃｏｓ［α（φｊ−θ）＋
θ］ ｙｊ＝ｙ＋ｒ（φｊ−θ）ｓｉｎ［α（φｊ−θ）＋
θ］ に代入してアドレス変換を行い、こうして求めた（ｘ，
ｙ）の値と上記回転角θとを蓄積メモリ部９の該当アド
レスに書き込んでアキュムレータ配列Ａ（ｘ，ｙ，θ）
を構成するとともに、アキュムレータ配列Ａ（ｘ，ｙ，
θ）の値を１インクリメントする。

【００１４】そして、回転角θをθ＝θ＋ａとしてθの
値がＮとなるまで、明るさの方向値φｊを求めるステッ
プから累積メモリ部９をインクリメントするまでのステ
ップを繰り返し、更に新たな輪郭点があれば同様の処理
を繰り返すことで、全輪郭点について上記処理を行っ
て、アキュムレータ配列Ａ（ｘ，ｙ，θ）を完成する。
そして、アキュムレータ配列Ａ（ｘ，ｙ，θ）の度数値
を比較部１０においてしきい値と比較し、しきい値より
大きい度数値の時の（ｘ，ｙ）を対象部品の座標とし
て、θをテンプレートに対する対象部品の角度として出
力する。

【００１５】最終出力として、テンプレートに対する対
象部品の角度θが必要でないのであれば、蓄積メモリ部
９に格納する値を（ｘ，ｙ）のみとすることで、つまり
アキュムレータ配列をＡ（ｘ，ｙ）とすることで、使用
メモリの削減を行うことができる。図５はこの場合の部
品認識の際のフローチャートである。ここにおいて、照
明の変動や対象部品の表面状態の違いなどで、明るさの
方向値φが微妙に変化するために、方向値φについては
ばらつきを含んだ計算を行わなくては認識精度が低くな
るが、ばらつきを大きく設定すると、計算に要する時間
が長くなってしまう。このために、上記ばらつきの範囲
を適切に設定することが認識精度を落とすことなく認識
時間を長くなってしまうことを防ぐのに必要となるが、
これは次のようにして求めることができる。

【００１６】図６に示すフローチャートはその一例を示
すものであり、ここではテンプレートの作成時に、部品
画像の撮像を複数回行うとともに、撮像の都度、輪郭点
ｐｊの明るさの方向値φｊを求め、こうして得たある輪
郭点ｐｊにおける複数個の明るさの方向値φｊの分散ｄ
を求めて、この分散ｄを基に明るさの方向値φｊについ
てのばらつきの範囲（図示例では±３ｄ）を設定してい
る。

【００１７】図７に示すように、テンプレートの作成の
ために全ての輪郭点での明るさの方向値φｊを求めた
後、隣接する２点ｐｊ，ｐｊ−１の明るさの方向値φｐ
ｊ，φｐｊ−１の差Δφを調べて、その最大値ＭＡＸ
（Δφ）を求め、この最大値ＭＡＸ（Δφ）を明るさの
方向値φｊについてのばらつきの範囲（たとえば±ＭＡ
Ｘ（Δφ））として設定してもよい。

【００１８】また、図８に示すように、テンプレートの
作成時に輪郭点上に注目点ｐｊを設定して、この注目点
ｐｊの両サイドｐｊ＋１，ｐｊ−１の明るさの方向値φ
ｐｊ−１，φｐｊ＋１の差を求めることを、全輪郭点に
対してなされるまで注目点ｐｊを隣接点に移す毎に行っ
て、得られた明るさの方向値φｊのばらつきｂを求め、
このばらつきｂをばらつきの範囲（たとえば±ｂ）と設
定するようにしてもよい。

【００１９】そして、回転角作成部６において設定する
角度θの増分（ピッチ）ａの値は、一般化ハフ変換の演
算回数に大きな影響を及ぼすことから、認識精度を低下
させることがない範囲において、ピッチａの値はできる
だけ大きいことが好ましい。また、上記の明るさの方向
値のばらつきの範囲内でピッチａの値を変化させても認
識精度は変わらないことから、図９に示すように、明る
さの方向値のばらつきの範囲（単位は角度）よりも大き
い値をピッチａとして設定して演算する。ばらつきの範
囲の値以下の精度で対象部品の角度を認識することはで
きないのであるから、認識精度を低下させることなく演
算回数の削減を図ることができるわけである。

【００２０】また、作成したテンプレートと、このテン
プレートを所定角度θ’だけ回転させたものとを重ね合
わせて、両テンプレートにおける重なり合わない部分の
画素数ｅがしきい値より多ければ、上記角度θ’の値を
上記ピッチａと設定するようにしてもよい。図１０に示
すフローチャートは、重なり合わない部分の画素数ｅが
しきい値を越えるまで角度θ’の値を増加させて、ピッ
チａを求める操作を示している。

【００２１】次に、対象画像中からハフ変換対象領域を
抽出した後、このハフ変換対象領域に対してのみハフ変
換を行うことで、ハフ変換の演算回数を削減するように
したものについて説明すると、図１１及び図１２はこの
場合の一例を示しており、図１１に示すように、認識す
る部品のテンプレート領域を設定し、このテンプレート
領域についてのテンプレートの作成時に明るさの方向値
の方向別度数を調べて最大度数を記憶しておく。この時
のテンプレート領域は、部品全体を含むものである必要
はなく、特徴点を含む所要領域であればよい。

【００２２】そして部品認識にあたっては、図１２に示
すように、対象部品を撮像した対象画像中の一部（図示
例では左上）に上記テンプレート領域と同じ大きさのハ
フ変換候補領域を設定し、このハフ変換候補領域内にお
ける明るさの方向値の方向別度数を調べて最大度数を求
め、上記テンプレート領域における最大度数と、ハフ変
換候補領域における最大度数とを比較し、両者がほぼ等
しければ、そのハフ変換候補領域をハフ変換対象領域と
して、ハフ変換を行うものの、大きく異なっている時に
は、ハフ変換対象領域とすることなく、つまりハフ変換
を行わず、そして対象画像中の別の部分にハフ変換候補
領域を設定して上記最大度数を比較する操作を、対象画
像全域にハフ変換候補領域が設定されるまで繰り返すの
である。対象部品が回転していても、テンプレートにお
ける明るさの方向値の最大度数と対象画像中における明
るさの方向値の最大度数とがほぼ一致することを利用し
て、ハフ変換を行う領域を絞って演算回数を削減してい
るわけである。

【００２３】ハフ変換対象領域の抽出に際しては、図１
３及ぶ図１４に示すように、正規化された最大度数を用
いてもよい。すなわちテンプレート領域における明るさ
の方向値の全度数によって明るさの方向値の最大度数を
除算することで得た正規化された最大度数値と、同じく
ハフ変換候補領域内の明るさの方向値の正規化された最
大度数値とを比較して、両者がほぼ一致しておればその
ハフ変換候補領域をハフ変換対象領域としてハフ変換を
行う。

【００２４】最大度数に代えて、図１５及び図１６に示
すように、明るさの方向値の度数分布をフーリエ変換し
て得られるフーリエスペクトル同士の比較によって、ハ
フ変換対象領域を絞るようにしてもよい。更に、前述の
ように最大度数値で比較してハフ変換対象領域を絞る場
合、図１７及び図１８に示すように、最大度数値だけで
なく、２番目の大きさの度数でも比較すると、ハフ変換
対象領域を更に有効に絞ることができる。つまり、直線
形状を持ったものと曲線形状を持ったものとにおいて、
明るさの方向値の最大度数がほぼ一致することがあって
も、２番目の大きさの度数は、曲線形状の場合よりも直
線形状の場合の方が著しく大きくなることから、この両
者を明るさの方向値の度数によって区別することができ
るために、ハフ変換対象領域とするエリアを更に絞るこ
とができるものである。

【００２５】ハフ変換対象領域を絞ることは、上記のよ
うな明るさの方向値の度数に基づく方法の他に、前記角
度αや距離ｒ、すなわち基準点Ｏと輪郭点とを結ぶ線分
と基準線Ｌとがなす角度αや、基準点Ｏから輪郭点まで
の距離ｒに基づいて行うことができる。図１９及び図２
０は角度αに基づく場合を示しており、テンプレートの
作成に際して、上記角度αの分布を調べてこれを記憶し
ておく。同じく、対象画像に設定したハフ変換候補領域
内においても、角度αの分布を調べて、テンプレートに
おける角度αの分布と、ハフ変換候補領域内における角
度αの分布とを比較し、両者がほぼ等しければ、このハ
フ変換候補領域をハフ変換対象領域としてハフ変換を行
うのである。つまり、円のような閉じた輪郭線を持つも
のでは、角度αは３６０°全域においてほぼ一様に分布
するが、角張った輪郭線を持つものでは、角度αの分布
は一部に偏ったものとなるために、両者を区別して、ハ
フ変換対象領域から外すことができるものである。

【００２６】図２１及び図２２は上記距離ｒに基づく場
合を示しており、テンプレートの作成に際して、距離ｒ
の最大値を記憶しておき、同じく、対象画像に設定した
ハフ変換候補領域内においても、距離ｒの最大値を調べ
て、テンプレートにおける距離ｒの最大値と、ハフ変換
候補領域内における距離ｒの最大値とを比較し、両者が
ほぼ等しければ、このハフ変換候補領域をハフ変換対象
領域としてハフ変換を行う。この場合、大きさの異なる
ものを区別してハフ変換対象領域から外すことができる
ものである。

【００２７】この他、２次モーメントや慣性主軸を利用
して ハフ変換対象領域を絞ることもできる。すなわ
ち、図２３に示すように、認識する部品のテンプレート
領域を設定し、このテンプレート領域内についてのテン
プレートの作成時に、テンプレート領域内の画像の２次
モーメント及び慣性主軸を求めて、これを記憶してお
く。

【００２８】部品認識にあたっては、図２４に示すよう
に、対象部品を撮像した対象画像中に設定したハフ変換
候補領域内における２次モーメントを調べて、テンプレ
ートにおける２次モーメントと比較し、両者がほぼ等し
ければ、このハフ変換候補領域をハフ変換対象領域とす
るとともに、ハフ変換対象領域内の慣性主軸を求めて、
この慣性主軸と前記テンプレートの慣性主軸とのなす角
度θ”を求めるのである。そして角度θ”を中心とする
所定角度範囲内において微小幅で変化させつつ上記ハフ
変換対象領域内についてのハフ変換を行うのである。こ
の場合、ハフ変換対象領域を絞ることができるだけでな
く、角度θの範囲を限定することができるために、更に
演算回数を削減することができ、高速な処理が可能とな
る。

【００２９】なお、以上のようなハフ変換対象領域の設
定処理は、複数処理を組み合わせることで行ってもよい
のはもちろんである。円形状部分を持つ部品について
は、次のような処理を行ってもよい。つまり、図２５に
示すように、テンプレート作成に際し、円形状部分の半
径と中心位置とを入力して記憶する。そして、その部品
の特徴形状部を含む領域を一般化ハフ変換のテンプレー
ト領域として設定して、円形状の中心位置と特徴形状部
との位置関係を求めてこれを記憶するとともに、上記の
一般化ハフ変換のテンプレート領域に基準点と基準線と
を設定して、円形状部分の中心位置から一般化ハフ変換
のテンプレート領域内の基準点までの線分の距離を記憶
し、更に一般化ハフ変換のテンプレートを作成する。

【００３０】部品認識に際しては、図２６に示すよう
に、対象部品の濃淡値画像を明るさの方向値画像に変換
して、円のハフ変換で求まる円の中心を求め、テンプレ
ート作成時に設定した円形状の中心位置と特徴形状部と
の位置関係から一般化ハフ変換対象領域を設定して、こ
の一般化ハフ変換対象領域内だけでハフ変換を行うこと
で基準点を求め、この基準点と上記円の中心とを結ぶ線
分の角度と、テンプレート作成時に設定した円形状の中
心位置と特徴形状部との位置関係から求めたテンプレー
トでの角度との差から、部品のずれ角度を求める。この
処理をすべての輪郭点について行うことで、部品形状や
位置、姿勢を認識することができる。

【００３１】

【発明の効果】以上のように本発明においては、明るさ
方向値を基にする一般化ハフ変換によるアドレス変換を
用いるために、対象部品が回転で傾いていても高速に認
識を行うことができ、また認識精度も高いものである。
アキュムレータ配列Ａ（ｘ，ｙ，θ）に代えて、アキュ
ムレータ配列Ａ（ｘ，ｙ）を用いた時には、メモリの節
約及び処理の更なる高速化を図ることができる。

【００３２】また、テンプレート作成時に、部品画像の
撮像を複数回行うことで明るさの方向値の分散を求め、
この分散に応じて一般化ハフ変換における角度φの値の
範囲を設定したり、隣接する２点の明るさの方向値の差
を求めて、この差の最大値に応じて一般化ハフ変換にお
ける角度φの値の範囲を設定したり、注目点の両隣の明
るさの方向値の差のばらつきを求めて、このばらつきに
応じて一般化ハフ変換における角度φの値の範囲を設定
すれば、一般化ハフ変換による認識を行うにあたり、認
識精度を落とすことがない最適な認識処理を行うことが
できる。

【００３３】そして、一般化ハフ変換に際しての角度θ
の変化分を、上記のようにして設定した角度φの値の範
囲以上としたり、テンプレートと、回転させたテンプレ
ートとを比較して、両者の差の点数が所定値以上となる
時の回転角度を、一般化ハフ変換に際しての角度θの変
化分とすれば、認識精度の低下を招くことなく演算回数
の削減を行うことができるために、高速化を容易に図る
ことができる。

【００３４】更に、対象画像中に設定したテンプレート
の大きさに応じたハフ変換候補領域内の明るさの方向値
の最大度数と、テンプレートにおける明るさの方向値の
最大度数とがほぼ等しい時、または対象画像中に設定し
たテンプレートの大きさに応じたハフ変換候補領域内の
明るさの方向値の正規化された最大度数と、テンプレー
トにおける明るさの方向値の正規化された最大度数とが
ほぼ等しい時、または対象画像中に設定したテンプレー
トの大きさに応じたハフ変換候補領域内の明るさの方向
値の度数分布をフーリエ変換して得たフーリエスペクト
ルと、テンプレートにおける明るさの方向値の度数分布
をフーリエ変換して得たフーリエスペクトルとがほぼ等
しい時、または対象画像中に設定したテンプレートの大
きさに応じたハフ変換候補領域内の角度αの分布と、テ
ンプレートにおける角度αの分布とがほぼ等しい時、あ
るいは対象画像中に設定したテンプレートの大きさに応
じたハフ変換候補領域内の距離ｒの最大値と、テンプレ
ートにおける距離ｒの最大値とがほぼ等しい時、上記ハ
フ変換候補領域をハフ変換対象領域としてハフ変換処理
を行うならば、ハフ変換を行う領域を限定することがで
きるために、演算回数を大きく削減することができて処
理を高速化することができる。

【００３５】また、対象画像中に設定したテンプレート
の大きさに応じたハフ変換候補領域内の二次モーメント
と、テンプレートにおける二次モーメントとがほぼ等し
い時、上記ハフ変換候補領域をハフ変換対象領域とし、
ハフ変換候補領域内の慣性主軸とテンプレートにおける
慣性主軸とから角度θの範囲を限定してハフ変換処理を
行うならば、ハフ変換の領域だけでなく、角度θの範囲
も限定することができるために、演算回数を更に削減す
ることができて、更なる高速化が可能なものである。

【図面の簡単な説明】

【図１】一実施例における部品認識のフローチャートで
ある。

【図２】同上のテンプレート作成のフローチャートであ
る。

【図３】同上のブロック回路図である。

【図４】同上の基準点と基準線と距離及び角度の説明図
である。

【図５】同上の他例における部品認識のフローチャート
である。

【図６】ばらつきを求める時の一例のフローチャートで
ある。

【図７】ばらつきを求める時の他例のフローチャートで
ある。

【図８】ばらつきを求める時の別の例のフローチャート
である。

【図９】回転角ピッチの設定の一例を示すフローチャー
トである。

【図１０】回転角ピッチの設定の他例を示すフローチャ
ートである。

【図１１】他の実施例のテンプレート作成のフローチャ
ートである。

【図１２】同上の部品認識のフローチャートである。

【図１３】他例のテンプレート作成のフローチャートで
ある。

【図１４】同上の部品認識のフローチャートである。

【図１５】更に他例のテンプレート作成のフローチャー
トである。

【図１６】同上の部品認識のフローチャートである。

【図１７】別の例のテンプレート作成のフローチャート
である。

【図１８】同上の部品認識のフローチャートである。

【図１９】更に別の例のテンプレート作成のフローチャ
ートである。

【図２０】同上の部品認識のフローチャートである。

【図２１】異なる例のテンプレート作成のフローチャー
トである。

【図２２】同上の部品認識のフローチャートである。

【図２３】別の実施例のテンプレート作成のフローチャ
ートである。

【図２４】同上の部品認識のフローチャートである。

【図２５】他の実施例のテンプレート作成のフローチャ
ートである。

【図２６】同上の部品認識のフローチャートである。

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【手続補正書】

【提出日】平成６年６月１３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１

【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】０００５

【補正方法】変更

【補正内容】

【０００５】

【課題を解決するための手段】しかして本発明に係る部
品認識方法は、部品画像中に基準点と基準線とを任意に
設定して、輪郭線と、輪郭線上の各点の明るさの方向値
φｊと、上記各点の上記基準点及び基準線に対する距離
ｒ（φｊ）及び角度α（φｊ）とを求めて、明るさの方
向値φｊに対する座標（ｒ（φｊ），α（φｊ））の対
応表をテンプレートとして作成し、対象画像に対して輪
郭線を求めて輪郭線上の各点の座標（ｘｊ，ｙｊ）と明
るさの方向値φｊとを求めて、一般化ハフ変換式ｘ＝ｘｊ ＋ｒ（φｊ−θ）ｃｏｓ［α（φｊ−θ）＋
θ］ｙ＝ｙｊ ＋ｒ（φｊ−θ）ｓｉｎ［α（φｊ−θ）＋
θ］ において角度θを変化させつつ座標（ｘ，ｙ）の値を求
め、この値と上記角度θとからアキュムレータ配列Ａ
（ｘ，ｙ，θ）を作成し、このアキュムレータ配列Ａ
（ｘ，ｙ，θ）の値としきい値との比較により、部品の
位置（ｘ，ｙ）及び角度θを認識することに特徴を有し
ており、また部品認識装置は、濃淡画像より明るさの変
化方向値をもつ輪郭画像を求める明るさ方向演算部を備
えて、輪郭線上の各点の明るさの方向値と、部品画像中
に設定した基準点から上記各点までの距離及びこの両点
を結ぶ線分と基準線とのなす角度とからなるテンプレー
トを作成するテンプレート作成部を具備するとともに、
上記明るさ方向演算部と、この明るさ方向演算部から得
られる対象画像中の輪郭線上の各点の明るさ方向値と上
記テンプレートとから一般化ハフ変換を行うアドレス演
算部と、このアドレス演算部の演算結果で求めた対象部
品のアキュムレータ配列を格納するメモリと、アキュム
レータ配列に基づいて部品認識出力を出力する比較部と
を有する部品認識部を具備していることに特徴を有して
いる。

【手続補正３】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００１０

【補正方法】変更

【補正内容】

【００１０】対象画像中に設定したテンプレートの大き
さに応じたハフ変換候補領域内の二次モーメントと、テ
ンプレートにおける二次モーメントとがほぼ等しい時、
上記ハフ変換候補領域をハフ変換対象領域とし、ハフ変
換候補領域内の慣性主軸とテンプレートにおける慣性主
軸とから角度θの範囲を限定してハフ変換処理を行うな
らば、ハフ変換の領域だけでなく、角度θの範囲も限定
することができるために、更に高速な処理が可能とな
り、また、円形状部を有する部品の認識に適用する場合
には、まず円形状部の円をハフ変換で検出し、次にこの
円の位置を基準に一般化ハフ変換領域を設定して、この
領域内だけでハフ変換を行うようにしても、やはり高速
化が可能である。

【手続補正４】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００１３

【補正方法】変更

【補正内容】

【００１３】一方、認識回路は、図１に示すように、カ
メラ１によって画像取り込み部２に取り込まれた対象画
像に対して上記テンプレート作成の場合と同様に輪郭点
（ｘｊ，ｙｊ）を求めてその輪郭点（ｘｊ，ｙｊ）での
明るさの方向値φｊを求める。また、回転角作成部６に
よって与えられるテンプレートの回転角θを０°とした
後、上記明るさの方向値φｊに対応する距離ｒ（φｊ−
θ）と角度α（φｊ−θ）をテンプレートより求める。
こうして得られた座標（ｘ，ｙ）と距離ｒ（φｊ−θ）
と角度α（φｊ−θ）を、アドレス演算部８が一般化ハ
フ変換式であるｘ＝ｘｊ ＋ｒ（φｊ−θ）ｃｏｓ［α（φｊ−θ）＋
θ］ｙ＝ｙｊ ＋ｒ（φｊ−θ）ｓｉｎ［α（φｊ−θ）＋
θ］ に代入してアドレス変換を行い、こうして求めた（ｘ，
ｙ）の値と上記回転角θとを蓄積メモリ部９の該当アド
レスに書き込んでアキュムレータ配列Ａ（ｘ，ｙ，θ）
を構成するとともに、アキュムレータ配列Ａ（ｘ，ｙ，
θ）の値を１インクリメントする。

【手続補正５】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００２４

【補正方法】変更

【補正内容】

【００２４】最大度数に代えて、図１５及び図１６に示
すように、明るさの方向値の度数分布をフーリエ変換し
て得られるフーリエスペクトル同士の比較によって、ハ
フ変換対象領域を絞るようにしてもよい。更に、前述の
ように最大度数値で比較してハフ変換対象領域を絞る場
合、図１７及び図１８に示すように、最大度数値だけで
なく、２番目の大きさの度数でも比較すると、ハフ変換
対象領域を更に有効に絞ることができる。つまり、直線
形状を持ったものと曲線形状を持ったものとにおいて、
明るさの方向値の最大度数がほぼ一致することがあって
も、２番目の大きさの度数は、曲線形状の場合よりも直
線形状の場合の方が著しく小さくなることから、この両
者を明るさの方向値の度数によって区別することができ
るために、ハフ変換対象領域とするエリアを更に絞るこ
とができるものである。

【手続補正６】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００３５

【補正方法】変更

【補正内容】

【００３５】また、対象画像中に設定したテンプレート
の大きさに応じたハフ変換候補領域内の二次モーメント
と、テンプレートにおける二次モーメントとがほぼ等し
い時、上記ハフ変換候補領域をハフ変換対象領域とし、
ハフ変換候補領域内の慣性主軸とテンプレートにおける
慣性主軸とから角度θの範囲を限定してハフ変換処理を
行うならば、ハフ変換の領域だけでなく、角度θの範囲
も限定することができるために、演算回数を更に削減す
ることができて、更なる高速化が可能なものである。ま
た、円形状部を有する部品の認識に適用する場合には、
まず円形状部の円をハフ変換で検出し、次にこの円の位
置を基準に一般化ハフ変換領域を設定して、この領域内
だけでハフ変換を行うようにしても、上記の円の利用に
よって、やはり高速化が可能である。

【手続補正７】

【補正対象書類名】図面

【補正対象項目名】図１

【補正方法】変更

【補正内容】

【図１】

【手続補正８】

【補正対象書類名】図面

【補正対象項目名】図５

【補正方法】変更

【補正内容】

【図５】

フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 9061−5Ｌ Ｇ０６Ｆ 15/70 ３５０ Ｂ 9061−5Ｌ ４５５ Ａ (72)発明者 佐久間 ▲祐▼治 大阪府門真市大字門真1048番地松下電工株 式会社内

Claims (16)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 部品画像中に基準点と基準線とを任意に
   設定して、輪郭線と、輪郭線上の各点の明るさの方向値
   φｊと、上記各点の上記基準点及び基準線に対する距離
   ｒ（φｊ）及び角度α（φｊ）とを求めて、明るさの方
   向値φｊに対する座標（ｒ（φｊ），α（φｊ））の対
   応表をテンプレートとして作成し、 対象画像に対して輪郭線を求めて輪郭線上の各点の座標
   （ｘｊ，ｙｊ）と明るさの方向値φｊとを求めて、一般
   化ハフ変換式 ｘｊ＝ｘ＋ｒ（φｊ−θ）ｃｏｓ［α（φｊ−θ）＋
   θ］ ｙｊ＝ｙ＋ｒ（φｊ−θ）ｓｉｎ［α（φｊ−θ）＋
   θ］ において角度θを変化させつつ座標（ｘ，ｙ）の値を求
   め、この値と上記角度θとからアキュムレータ配列Ａ
   （ｘ，ｙ，θ）を作成し、このアキュムレータ配列Ａ
   （ｘ，ｙ，θ）の値としきい値との比較により、部品の
   位置（ｘ，ｙ）及び角度θを認識することを特徴とする
   部品認識方法。
2. 【請求項２】 アキュムレータ配列Ａ（ｘ，ｙ，θ）に
   代えて、アキュムレータ配列Ａ（ｘ，ｙ）を用いること
   を特徴とする請求項１記載の部品認識方法。
3. 【請求項３】 テンプレート作成時に、部品画像の撮像
   を複数回行うことで明るさの方向値の分散を求め、この
   分散に応じて一般化ハフ変換における角度φの値の範囲
   を設定することを特徴とする請求項１または２記載の部
   品認識方法。
4. 【請求項４】 テンプレート作成時に、隣接する２点の
   明るさの方向値の差を求めて、この差の最大値に応じて
   一般化ハフ変換における角度φの値の範囲を設定するこ
   とを特徴とする請求項１または２記載の部品認識方法。
5. 【請求項５】 テンプレート作成時に、注目点の両隣の
   明るさの方向値の差のばらつきを求めて、このばらつき
   に応じて一般化ハフ変換における角度φの値の範囲を設
   定することを特徴とする請求項１または２記載の部品認
   識方法。
6. 【請求項６】 一般化ハフ変換に際しての角度θの変化
   分を、請求項３または請求項４または請求項５において
   設定した角度φの値の範囲以上とすることを特徴とする
   部品認識方法。
7. 【請求項７】 テンプレートと、回転させたテンプレー
   トとを比較して、両者の差の点数が所定値以上となる時
   の回転角度を、一般化ハフ変換に際しての角度θの変化
   分とすることを特徴とする請求項１から５までのいずれ
   かの項に記載の部品認識方法。
8. 【請求項８】 対象画像中に設定したテンプレートの大
   きさに応じたハフ変換候補領域内の明るさの方向値の最
   大度数と、テンプレートにおける明るさの方向値の最大
   度数とがほぼ等しい時、上記ハフ変換候補領域をハフ変
   換対象領域としてハフ変換処理を行うことを特徴とする
   請求項１から７までのいずれかの項に記載の部品認識方
   法。
9. 【請求項９】 対象画像中に設定したテンプレートの大
   きさに応じたハフ変換候補領域内の明るさの方向値の正
   規化された最大度数と、テンプレートにおける明るさの
   方向値の正規化された最大度数とがほぼ等しい時、上記
   ハフ変換候補領域をハフ変換対象領域としてハフ変換処
   理を行うことを特徴とする請求項１から７までのいずれ
   かの項に記載の部品認識方法。
10. 【請求項１０】 対象画像中に設定したテンプレートの
    大きさに応じたハフ変換候補領域内の明るさの方向値の
    度数分布をフーリエ変換して得たフーリエスペクトル
    と、テンプレートにおける明るさの方向値の度数分布を
    フーリエ変換して得たフーリエスペクトルとがほぼ等し
    い時、上記ハフ変換候補領域をハフ変換対象領域として
    ハフ変換処理を行うことを特徴とする請求項１から７ま
    でのいずれかの項に記載の部品認識方法。
11. 【請求項１１】 明るさの方向値の２番目の度数におい
    ても比較することを特徴とする請求項８記載の部品認識
    方法。
12. 【請求項１２】 対象画像中に設定したテンプレートの
    大きさに応じたハフ変換候補領域内の角度αの分布と、
    テンプレートにおける角度αの分布とがほぼ等しい時、
    上記ハフ変換候補領域をハフ変換対象領域としてハフ変
    換処理を行うことを特徴とする請求項１から７までのい
    ずれかの項に記載の部品認識方法。
13. 【請求項１３】 対象画像中に設定したテンプレートの
    大きさに応じたハフ変換候補領域内の距離ｒの最大値
    と、テンプレートにおける距離ｒの最大値とがほぼ等し
    い時、上記ハフ変換候補領域をハフ変換対象領域として
    ハフ変換処理を行うことを特徴とする請求項１から７ま
    でのいずれかの項に記載の部品認識方法。
14. 【請求項１４】 対象画像中に設定したテンプレートの
    大きさに応じたハフ変換候補領域内の二次モーメント
    と、テンプレートにおける二次モーメントとがほぼ等し
    い時、上記ハフ変換候補領域をハフ変換対象領域とし、
    ハフ変換候補領域内の慣性主軸とテンプレートにおける
    慣性主軸とから角度θの範囲を限定してハフ変換処理を
    行うことを特徴とする請求項１から７までのいずれかの
    項に記載の部品認識方法。
15. 【請求項１５】 円形状部を有する部品の認識に適用す
    る部品認識方法であって、まず円形状部の円をハフ変換
    で検出し、次にこの円の位置を基準に一般化ハフ変換領
    域を設定して、この領域内だけでハフ変換を行うことを
    特徴とする請求項１から７のいずれかの項に記載の部品
    認識方法。
16. 【請求項１６】 濃淡画像より明るさの変化方向値をも
    つ輪郭画像を求める明るさ方向演算部を備えて、輪郭線
    上の各点の明るさの方向値と、部品画像中に設定した基
    準点から上記各点までの距離及びこの両点を結ぶ線分と
    基準線とのなす角度とからなるテンプレートを作成する
    テンプレート作成部を具備するとともに、上記明るさ方
    向演算部と、この明るさ方向演算部から得られる対象画
    像中の輪郭線上の各点の明るさ方向値と上記テンプレー
    トとから一般化ハフ変換を行うアドレス演算部と、この
    アドレス演算部の演算結果で求めた対象部品のアキュム
    レータ配列を格納するメモリと、アキュムレータ配列に
    基づいて部品認識出力を出力する比較部とを有する部品
    認識部を具備していることを特徴とする部品認識装置。