JPH0798763A

JPH0798763A - 画像処理方法およびその装置

Info

Publication number: JPH0798763A
Application number: JP6138341A
Authority: JP
Inventors: Takashi Ijiri; 隆史井尻
Original assignee: Omron Corp; Omron Tateisi Electronics Co
Current assignee: Omron Corp
Priority date: 1993-06-18
Filing date: 1994-05-27
Publication date: 1995-04-11

Abstract

(57)【要約】【目的】ラベル画像の位置や面積などの状態にかかわ
らずソーティングを可能として対象とするラベル画像を
的確に指定する。【構成】画像記憶部４に２値画像が格納されると、Ｃ
ＰＵ５は、この２値画像を順次走査して画像中のラベル
画像を抽出し、各ラベル画像の特徴量を算出してＲＡＭ
７内の特徴量記憶テーブルに格納する。その後、ＣＰＵ
５は、各ラベル画像の重心位置のＹ座標値により特徴量
記憶テーブル内のデータをソーティングした後、各デー
タを順に読み出して、Ｙ座標値が小さいラベル画像から
順にその外接長方形の上辺および下辺のＹ座標値を求め
て、そのＹ座標値により各ラベル画像をグループ分けす
る。さらにＣＰＵ５は、各グループに属する各ラベル画
像のデータを重心位置のＸ座標値によりグループ内でソ
ーティングする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、複数のラベル画像を
ソーティングした後、ソーティングされたラベル画像の
いずれかを指定して所定の処理を実行する画像処理方法
およびその装置に関連し、特にこの発明は、異なるラベ
ルが割り当てられた各ラベル画像について、対象とする
ラベル画像を的確に指定できるようにソーティングする
ための方法およびその装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】テレビカメラの視野内に複数の対象物が
含まれるとき、撮像して得られた画像を２値化処理して
２値画像を生成した後、その２値画像にラベリング処理
を行って、各対象物についての画像領域を切り分けてい
る。さらにこのラベリング処理後の各画像領域（以下
「ラベル画像」という）について、面積や重心座標など
の特徴量を用いて各ラベル画像のソーティング処理を行
った後、特定のラベル画像を指定して認識のための処理
を実行している。

【０００３】図１１（１）（２）は、面積を用いたソー
ティングの一例を示す。図１１（１）は、文字列を撮像
して得られた画像２０を示すもので、面積が大小異なる
同一文字「Ａ」が３個横一列に並んでいる。この文字列
の画像２０を図中の矢印で示すようにラスタ走査して、
各文字のラベル画像ａ１，ａ２，ａ３を抽出する。各ラ
ベル画像ａ１，ａ２，ａ３には抽出される順序でラベル
Ｌ１〜Ｌ３が割り当てられる。同図の例では、面積が最
も大きい中央の文字にラベルＬ１が、面積が最も小さい
左側の文字にラベルＬ２が、面積が中位の右側の文字に
ラベルＬ３が、それぞれ割り当てられている。

【０００４】このラベリング処理を終了した後、各ラベ
ル画像ａ１〜ａ３についての特徴量が計測され、各特徴
量は所定のメモリに格納される。このときラベルＬ１が
割り当てられたラベル画像ａ２についての特徴量はメモ
リ内のラベルＬ１の記憶領域に、ラベルＬ２が割り当て
られたラベル画像ａ１についての特徴量はメモリ内のラ
ベルＬ２の記憶領域に、ラベルＬ３が割り当てられたラ
ベル画像ａ３についての特徴量はメモリ内のラベルＬ３
の記憶領域に、それぞれ順次格納される。

【０００５】この各ラベル画像ａ１，ａ２，ａ３につい
て面積を用いてソーティング処理を行う。ここでのソー
ティング処理とは、メモリ内のラベルＬ１の記憶領域に
面積が最も大きなラベル画像ａ２の特徴量を、ラベルＬ
２の記憶領域に次に面積が大きいラベル画像ａ３の特徴
量を、ラベルＬ３の記憶領域にその次に面積が大きいラ
ベル画像ａ１の特徴量を、それぞれ格納するために行わ
れるメモリ内容の並替え処理、換言すれば、各ラベル画
像ａ１〜ａ３に割り当てるラベルの変更処理を意味する
もので、図１１（２）にソーティング処理後における各
ラベル画像ａ１〜ａ３とラベルＬ１〜Ｌ３との関係を示
している。このソーティング処理により、たとえば「面
積が最も大きなラベル画像」を指定すれば、中央のラベ
ル画像ａ２が特定され、このラベル画像ａ２についての
特徴量がメモリ内のラベルＬ１の記憶領域より読み出さ
れることになる。

【０００６】図１２（１）（２）は、重心のＸ座標値を
用いたソーティングの一例を示す。図１２（１）は、文
字列を撮像して得られた画像２１を示すもので、大きさ
がほぼ一致する同一文字「Ａ」が３個横一列に並んでい
る。この文字列の画像２１を図中の矢印で示すようにラ
スタ走査して、各文字のラベル画像ａ１，ａ２，ａ３を
抽出する。各ラベル画像ａ４，ａ５，ａ６には抽出され
る順序でラベルＬ１〜Ｌ３が割り当てられる。同図の例
では、中央の文字にラベルＬ１が、左側の文字にラベル
Ｌ２が、右側の文字にラベルＬ３が、それぞれ割り当て
られている。

【０００７】このラベリング処理後、各ラベル画像ａ４
〜ａ６についての特徴量が計測されて所定のメモリに格
納されることは前記した例と同様である。このときラベ
ルＬ１が割り当てられたラベル画像ａ５についての特徴
量はメモリ内のラベルＬ１の記憶領域に、ラベルＬ２が
割り当てられたラベル画像ａ４についての特徴量はメモ
リ内のラベルＬ２の記憶領域に、ラベルＬ３が割り当て
られたラベル画像ａ６についての特徴量はメモリ内のラ
ベルＬ３の記憶領域に、それぞれ順次格納される。

【０００８】図示例では、この各ラベル画像ａ４，ａ
５，ａ６について重心のＸ座標値を用いてソーティング
処理を行っている。ここでのソーティング処理とは、メ
モリ内のラベルＬ１の記憶領域にＸ座標値が最も小さな
ラベル画像ａ４の特徴量を、ラベルＬ２の記憶領域に次
にＸ座標値が小さいラベル画像ａ５の特徴量を、ラベル
Ｌ３の記憶領域にその次にＸ座標値が小さいラベル画像
ａ６の特徴量を、それぞれ格納するために行われるメモ
リ内容の並替え処理を意味するもので、図１２（２）に
ソーティング処理後における各ラベル画像ａ４〜ａ６と
ラベルＬ１〜Ｌ３との関係を示している。このソーティ
ング処理により、たとえば「Ｘ座標値が最も小さなラベ
ル画像」を指定すれば、左端のラベル画像ａ４が特定さ
れ、このラベル画像ａ４についての特徴量がメモリ内の
ラベルＬ１の記憶領域より読み出されることになる。

【０００９】また、対象物を所定のモデルと比較して良
・不良を検査する場合、対象物を撮像して得られた画像
中の各ラベル画像とモデル画像の各ラベル画像とを順次
対応づけて各特徴量を比較する必要がある。この場合、
まずモデル画像についてラベリングおよび特徴量の算出
処理を行った後、前記と同様、面積や重心座標を用いて
各ラベル画像をソーティングし、メモリの内容を所定の
順序に並べ替える。つぎに検査対象を撮像して、その画
像にラベリング処理および特徴量の算出処理を施した
後、モデル画像と同様の方法でソーティング処理を実行
する。

【００１０】上記の処理により、検査画像の各ラベル画
像にはモデル画像の対応するラベル画像と同一のラベル
が割り当てられるので、モデル画像，検査対象の両画像
について、メモリ内より同一ラベルが割り当てられたラ
ベル画像の特徴量を読み出して、両者を比較することに
より、対象物の良・不良が判定される。

【００１１】

【発明が解決しようとする課題】面積を用いたソーティ
ング処理の場合、図１１に示したような各ラベル画像の
面積が明らかに異なる場合は、並替えが容易に行え、ラ
ベル画像を正確に特定することができるが、図１３に示
すように複数のラベル画像の面積が同値となる場合に
は、大小の比較が行えず、面積によるソーティングは困
難になる。

【００１２】また重心座標を用いたソーティング処理の
場合、図１２に示したように各ラベル画像が同一軸上に
位置する場合は、重心のＸ座標またはＹ座標を用いて並
替えを容易に行うことが出来る。しかしながら、図１４
に示すようにラベル画像が複数行，複数列にわたって位
置すると、複数のラベル画像間で重心のＸ座標またはＹ
座標の位置が重なるケースが生じ、重心座標によるソー
ティングは困難になる。

【００１３】また各ラベル画像をモデル画像の対応する
ラベル画像と比較して検査を行う場合にも、いずれかの
検査対象に欠けや歪みが生じてそのラベル画像の面積や
重心位置が変化すると、撮像された画像をソーティング
して得られる結果はモデル画像のソーティング結果と異
なるものになり、ラベル画像を正しく対応づけて比較す
ることが出来なくなる場合がある。

【００１４】この発明は、上記問題に着目してなされた
もので、各ラベル画像をそれぞれの相対位置関係により
グループ分けした後、各グループ内に属する各ラベル画
像をそれぞれの位置に応じてグループ内でソーティング
することにより、各ラベル画像の位置や面積などの状態
にかかわらずソーティングを可能にして対象とするラベ
ル画像を的確に指定することを目的とする。

【００１５】

【課題を解決するための手段】請求項１の発明は、複数
のラベル画像をソーティングした後、ソーティングされ
たラベル画像のいずれかを指定して所定の処理を実行す
る方法において、異なるラベルが割り当てられた各ラベ
ル画像をそれぞれの相対位置関係によりグループ分けす
る第１の手順と、グループ分けされた各ラベル画像をそ
れぞれの位置に応じてグループ内でソーティングする第
２の手順とを一連に実施することにより、複数のラベル
画像をソーティングすることを特徴とする。

【００１６】請求項２の発明では、前記の第１の手順に
おいて、異なるラベルが割り当てられた各ラベル画像を
それぞれの垂直方向の相対位置関係によりグループ分け
し、前記の第２の手順において、グループ分けされた各
ラベル画像をそれぞれの水平方向の位置に応じて各グル
ープ内でソーティングすることを特徴としている。

【００１７】請求項３の発明では、前記の第１の手順に
おいて、異なるラベルが割り当てられた各ラベル画像を
それぞれの水平方向の相対位置関係によりグループ分け
し、前記の第２の手順において、グループ分けされた各
ラベル画像をそれぞれの垂直方向の位置に応じて各グル
ープ内でソーティングすることを特徴としている。

【００１８】請求項４の発明は、ラベリングされた複数
のラベル画像をソーティングした後、ソーティングされ
たラベル画像のいずれかを指定して所定の処理を実行す
る装置であって、異なるラベルが割り当てられた各ラベ
ル画像の画像内における位置を計測する計測手段と、前
記計測手段により計測処理された各ラベル画像の相対位
置関係を判別する判別手段と、異なるラベルが割り当て
られた各ラベル画像を前記判別手段による判別結果に基
づきグループ分けするグループ分け手段と、前記グルー
プ分け手段によりグループ分けされた各ラベル画像を前
記計測手段による計測値に応じて各グループ内でソーテ
ィングするソーティング手段とを備えて成るものであ
る。

【００１９】請求項５の発明の画像処理装置では、前記
計測手段は、異なるラベルが割り当てられた各ラベル画
像の画像内における位置を各ラベル画像の重心位置の座
標により計測している。

【００２０】請求項６の発明の画像処理装置では、前記
判別手段は、異なるラベルが割り当てられた各ラベル画
像を前記計測手段による計測データに応じてソーティン
グする手段と、ソーティング後の配列順序に従って各ラ
ベル画像の外接領域を求めてその対向する端部の位置を
計測する手段と、計測された各外接領域の各端部の位置
を比較して各ラベル画像の相対位置関係を判別する手段
とで構成される。

【００２１】請求項７の発明の画像処理装置は、異なる
ラベルが割り当てられた各ラベル画像のうち、面積が所
定値より小さいラベル画像をノイズとして除外するノイ
ズ除去手段と、異なるラベルが割り当てられた各ラベル
画像のうち、前記所定値以上の面積を有する各ラベル画
像の画像内における位置を計測する計測手段と、前記計
測手段により計測処理された各ラベル画像の相対位置関
係を判別する判別手段と、異なるラベルが割り当てられ
た各ラベル画像を前記判別手段による判別結果に基づき
グループ分けするグループ分け手段と、前記グループ分
け手段によりグループ分けされた各ラベル画像を前記計
測手段による計測値に応じて各グループ内でソーティン
グするソーティング手段とを備えて成るものである。

【００２２】

【作用】請求項１，４の発明では、異なるラベルが割り
当てられた各ラベル画像を各ラベル画像の相対位置関係
によりグループ分けした後、各グループに属する各ラベ
ル画像をそれぞれの位置に応じてグループ内でソーティ
ングするので、複数の対象物の面積が同じであったり、
対象物が複数行，複数列にわたって位置する場合であっ
ても、グループとそのグループ内の配列順位とにより各
ラベル画像に所定の順序でラベルを割り付けられる。ま
た検査対象の撮像画像において、検査の対象物に欠けや
歪みがあった場合も、そのラベル画像はモデル画像の対
応するラベル画像と同順序でソーティングされる。

【００２３】請求項２の発明では、各ラベル画像を垂直
方向の相対位置関係によりグループ分けした後、各グル
ープ毎に各ラベル画像をソーティングするので、横方向
に連続する対象物が順次処理される。

【００２４】請求項３の発明では、各ラベル画像を水平
方向の相対位置関係によりグループ分けした後、各グル
ープ毎に各ラベル画像をソーティングするので、縦方向
に連続する対象物が順次処理される。

【００２５】請求項５の発明では、各ラベル画像の画像
内における位置を各ラベル画像の重心位置の座標により
計測するので、ラベル画像の位置が一意的に求められ
る。

【００２６】請求項６の発明では、各ラベル画像を計測
された位置データによりソーティングした後、ソーティ
ングされた順に各ラベル画像に外接領域を設定して各外
接領域の対向する端部の位置により各ラベル画像の相対
位置関係を判別することにより、ラベル画像のグループ
分けが行われる。

【００２７】請求項７の発明では、ラベリング処理され
た各ラベル画像のうち、面積が所定値以下のものがノイ
ズとして除去され、処理対象とするラベル画像が絞り込
まれる。

【００２８】

【実施例】図１は、この発明の一実施例にかかる画像処
理装置の構成を示す。図中、１は物体１０を上方より撮
像するよう位置決めされたテレビカメラであって、この
テレビカメラ１の映像信号は、Ａ／Ｄ変換部を内部に含
むインターフェイス回路２を介して、Ａ／Ｄ変換後、２
値化処理部３へ送られる。２値化処理部３は映像信号を
所定のしきい値で２値化処理し、２値画像データを画像
記憶部４へ出力する。

【００２９】この実施例での前記物体１０は、その表面
に複数個の文字または図形が複数列および複数行にわた
り印刷されたものであり、この画像処理装置により所定
の行および列に位置する特定の文字や図形について、か
すれや印刷むらなどを検査している。なおこの発明の画
像処理装置は、印刷物以外の対象物の認識や検査などに
用いることも勿論可能である。

【００３０】この装置の制御主体であるＣＰＵ５には、
前記画像記憶部４，ＲＯＭ６，ＲＡＭ７の他、ＣＲＴな
どの表示部８やキーボードなどの操作部９が、それぞれ
接続されている。

【００３１】前記ＲＡＭ７は、後述する特徴量記憶テー
ブル１５やグループデータ記憶テーブル１６などの各種
データを記憶する領域から成り、ＣＰＵ５により随時そ
の記憶内容がアクセスされる。ＣＰＵ５はＲＯＭ６に格
納されたプログラムに基づきＲＡＭ７に対しデータの読
み書きを行って、画像記憶部４の画像データから印刷物
の画像領域を切り分けるラベリング処理を行い、さらに
各ラベル画像について所定の順序でソーティング処理を
行った後、各ラベル画像または特定のラベル画像の特徴
量より対象物の良否を判定する。

【００３２】図２は、前記物体１０を撮像して得られた
画像についてラベリング処理を行った後の画像である。
同図には説明を容易化するために、２行×４列に並んだ
円形の印刷物を撮像して得られたラベル画像Ａ１〜Ａ８
が表されている。なお図中、ｇ₁〜ｇ₈は、各ラベル画
像Ａ１〜Ａ８についての重心を示す。

【００３３】前記ＣＰＵ５は、図中の矢印で示す方向に
画像１４を走査して、各印刷物についての画像領域を切
り分けてラベル画像Ａ１〜Ａ８を抽出し、各ラベル画像
Ａ１〜Ａ８についてそれぞれ画像部分の水平方向の長さ
（ランレングス）についてのデータを特徴量として抽出
し、これをＲＡＭ７内に記憶する。

【００３４】図３は、切り分けられた各ラベル画像Ａ１
〜Ａ８についての特徴量を記憶するためにＲＡＭ７内に
設けられた特徴量記憶テーブルを示す。図中、Ｌ１〜Ｌ
８は特徴量記憶テーブル１５の各領域を、ＣＲ₁〜ＣＲ
₈はそれぞれラベル画像Ａ１〜Ａ８の特徴量を示す。

【００３５】各特徴量ＣＲ₁〜ＣＲ₈は、各ラベル画像
Ａ１〜Ａ８について抽出される複数個の水平方向のラン
レングスに関するデータの集合を意味する。各ランレン
グスのデータは、具体的には、各画像部分の端点の位置
データをコード化して表されるデータである。

【００３６】図４（１）（２）は、ラベル画像について
のランレングスのデータの抽出例を示す。図４（１）の
ラベル画像Ａ_nでは、ｙ＝ｙ_jの軸上に位置する画像部
分の端点としてＱ₁，Ｑ₂の２点が抽出されており、こ
れら端点Ｑ₁，Ｑ₂それぞれについて、ｘ座標ｘ_j1，ｘ
_j2を求めた後、ｙ＝ｙ_j軸上のランレングスのデータと
して、ｙ座標値ｙ_jと各ｘ座標値とを対応づけてコード
化したデータ（ｙ_j，ｘ_j1，ｘ_j2）を設定する。

【００３７】図４（２）のラベル画像Ａ_nの場合、ｙ＝
ｙ_j軸上に４つの端点Ｑ₃，Ｑ₄，Ｑ₅，Ｑ₆が抽出さ
れ、この場合これら端点のｘ座標ｘ_j3，ｘ_j4，ｘ_j5，ｘ
_j6とｙ_jとを対応づけたデータ（ｙ_j，ｘ_j3，ｘ_j4，ｘ
_j5，ｘ_j6）が、ｙ＝ｙ_j軸上のランレングスのデータと
して設定される。

【００３８】図示例の場合、各ラベル画像の存在範囲で
あるｙ＝ｙ₀からｙ＝ｙ_Jの各軸毎に上記のコード化さ
れたデータが抽出されるもので、これらの各データを総
合したものがラベル画像Ａ_nの特徴量ＣＲ_nとして設定
され、特徴量記憶テーブル１５に記憶される。なお、ラ
ベル画像Ａ_nの面積，周囲長，重心位置などの各データ
については、この特徴量ＣＲ_nにより、適宜算出され
る。

【００３９】図３に戻って、領域Ｌ１は、画素領域Ａ１
〜Ａ８のうち、ラスタ走査により１番目に抽出されたラ
ベル画像についてのデータを格納する領域であって、以
下同様に領域Ｌ２〜Ｌ８に各ラベル画像の特徴量が抽出
されたラベル画像順に格納される。図示例では、前記の
各ラベル画像がＡ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４，Ａ８，Ａ６，
Ａ５，Ａ７の順に抽出され、各ラベル画像の特徴量が順
次記憶されたことが表されている。

【００４０】この画像処理装置では、前記の特徴量記憶
テーブル１５の各データについて、まず各ラベル画像の
重心のＹ座標の昇順にデータをソーティングした後、各
ラベル画像に外接長方形を設定し、その上辺および下辺
のＹ座標値から各ラベル画像の相対位置関係を検出して
データをグループ分けしている。さらに各グループ内の
データは、重心のＸ座標値の昇順にグループ内でソーテ
ィングされる。

【００４１】図５は、ＲＡＭ７内のグループデータ記憶
テーブル１６の設定例を示す。図中、Ｇ_m（ｍ＝１，
２，３・・・）はグループの識別コードであって、ＬＢ
_m1〜ＬＢ_mzはグループＧ_mに属すると判定されたラベル
画像について、その特徴量が格納される特徴量記憶テー
ブル１５の領域（前記図３の領域Ｌ１，Ｌ２，・・・に
該当する）を示す。またＴＨ_m1，ＴＨ_m2は、グループ分
けの指標として設定される上限値，下限値であって、そ
の詳細は後述する。

【００４２】この実施例では、まず良品を撮像して得ら
れた画像をラベリング処理した後、抽出された各ラベル
画像を上記の方法によりソーティング処理し、各ラベル
画像の特徴量をＲＡＭ７内の所定の領域に格納する。つ
ぎに検査対象を順次撮像して、得られた画像に同様にラ
ベリング処理とソーティング処理とを行い、各ラベル画
像または特定のラベル画像の特徴量を対応する登録デー
タと比較して、対象物の良・不良を判定する。図６に
は、プログラムに従って前記ＣＰＵ５により実行される
撮像から検査までの制御手順がステップ１（図中「ＳＴ
１」で示す）〜ステップ２０で示してある。

【００４３】同図のステップ１では、ＣＰＵ５はテレビ
カメラ１を動作させて物体１０を撮像させる。テレビカ
メラ１より出力される映像信号は、Ａ／Ｄ変換後、２値
化処理部３で２値化処理され、その２値画像が画像記憶
部４に格納される。

【００４４】つぎにＣＰＵ５は、画像記憶部４に格納さ
れた２値画像に対しラベリング処理を施して各文字のラ
ベル画像を切り分ける。またＣＰＵ５は、このラベリン
グ処理後に各ラベル画像について前記した水平方向のラ
ンレングスに関するデータを順次抽出し、ＲＡＭ７内の
前記特徴量記憶テーブル１５に記憶させる（ステップ
２）。

【００４５】つぎのステップ３では、ＣＰＵ５は各ラベ
ル画像Ａ１〜Ａ８の面積をチェックし、面積が一定値以
下であれば、そのラベル画像はノイズに相当するものと
判断し、以下の処理の対象から除外されるように前記特
徴量記憶テーブル１５からそのラベル画像のデータを削
除し、以下の領域のデータを順次繰り上げて記憶内容を
更新する。

【００４６】つぎにＣＰＵ５は、各ラベル画像Ａ１〜Ａ
８の重心位置のＹ座標値Ｙ_Gをそれぞれ比較し、Ｙ座標
値Ｙ_Gが小さい順に特徴量記憶テーブル１５の各データ
をソーティングする（ステップ４）。

【００４７】つぎのステップ５では、ＣＰＵ５はカウン
タｉを初期設定し、続くステップ６でカウンタｉの値が
ラベル画像Ａ１〜Ａ８の個数Ｎ（この例ではＮ＝８）を
越えたか否かを判定する。手順の第１段階ではこの判定
は「ＮＯ」であるから、つぎのステップ７で重心位置の
Ｙ座標値Ｙ_Gが最も小さいラベル画像（この時点ではこ
のラベル画像のデータは前記特徴量記憶テーブル１５の
領域Ｌ１に格納されている）について、外接長方形を求
め、その上辺および下辺のＹ座標値Ｙ_i1，Ｙ_i2を算出す
る。

【００４８】つぎにＣＰＵ５は、前記カウンタｉの値が
初期値であるかどうかを判定する（ステップ８）。この
場合、ステップ８の判定は「ＹＥＳ」であるから、ステ
ップ９へ進み、そのラベル画像に１番目のグループＧ₁
を設定した後、この第１グループに所属させるラベル画
像を抽出するために、前記Ｙ座標値Ｙ_i1，Ｙ_i2を上限値
ＴＨ₁₁および下限値ＴＨ₁₂とするＹ座標値の範囲を設定
する（ステップ１０）。

【００４９】つぎにステップ１１でＣＰＵ５はカウンタ
ｉの値をインクリメントしてステップ６へ戻り、カウン
タｉの値がラベル画像Ａ１〜Ａ８の個数Ｎを越えたか否
かを判定する。いま第１回目のインクリメント後である
ので、この判定は「ＮＯ」となり、ＣＰＵ５は、重心位
置のＹ座標値Ｙ_Gがつぎに小さいラベル画像（この時点
ではこのラベル画像のデータは前記特徴量記憶テーブル
１５の領域Ｌ２に格納されている）について、外接長方
形を求め、その上辺および下辺のＹ座標値Ｙ_i1，Ｙ_i2を
算出する。

【００５０】一度目のインクリメントの結果、カウンタ
ｉの値は「２」となるから、つぎのステップ８の判定は
「ＮＯ」であり、ステップ１２へと移行して、ＣＰＵ５
は２番目のラベル画像についての外接長方形の上辺およ
び下辺のＹ座標値Ｙ_i1，Ｙ_i2が第１のグループＧ₁のＹ
座標値の範囲に含まれるかどうかをチェックする。

【００５１】いま２番目のラベル画像の外接長方形の上
辺のＹ座標値Ｙ_i1および下辺のＹ座標値Ｙ_i2と前記上限
値ＴＨ₁₁，下限値ＴＨ₁₂との関係が、ＴＨ₁₂≦Ｙ_i1≦Ｔ
Ｈ₁₁またはＴＨ₁₂≦Ｙ_i2≦ＴＨ₁₁のいずれかの条件を満
たすとき、このラベル画像は１番目のグループに所属す
るものと判断される。

【００５２】図７は、このグループチェックの方法を具
体的に示す。図７において、１１を１番目のラベル画像
の外接長方形、１２を２番目のラベル画像の外接長方形
とすると、２番目の外接長方形１２の上辺のＹ座標値Ｙ
_i1は第１グループのＹ座標値の範囲、すなわち上限値Ｔ
Ｈ₁₁と下限値ＴＨ₁₂との間に位置するから、この２番目
のラベル画像は第１のグループＧ₁に含まれると判断す
る。

【００５３】その結果、ステップ１３の判定は「ＹＥ
Ｓ」となり、つぎのステップ１４でこの２番目のラベル
画像をグループＧ₁に所属させる（ステップ１４）。つ
ぎにＣＰＵ５は、ステップ１５で、外接長方形の上辺お
よび下辺のＹ座標値をそれぞれ上限値ＴＨ₁₁，下限値Ｔ
Ｈ₁₂と比較して、グループＧ₁の範囲の更新を行う。

【００５４】すなわち、外接長方形の上辺のＹ座標値Ｙ
_i1が上限値ＴＨ₁₁よりも大きくなる場合は、上限値ＴＨ
₁₁はＹ_i1に更新され、外接長方形の下辺のＹ座標値Ｙ_i2
が下限値ＴＨ₁₂より小さくなる場合は、下限値ＴＨ₁₂は
Ｙ_i2に更新される。一方、ＴＨ₁₁≧Ｙ₁₁＞Ｙ₁₂≧ＴＨ₁₂
の関係が成り立つ場合は、上限値ＴＨ_11,下限値ＴＨ ₁₂
はそのまま維持される。図７の例では、Ｙ_i1は上限値Ｔ
Ｈ₁₁より小さく、Ｙ_i2は下限値ＴＨ₁₂より小さくなって
いるので、この場合、下限値ＴＨ₁₂がＹ_i2に更新されて
グループの範囲が拡げられる。

【００５５】もしステップ１３で適合するグループが存
在しないと判定されると、ステップ９へ進んで新たなグ
ループの設定が行われる。

【００５６】同様の手順がすべてのラベル画像について
実行されると、図２に示す例では、８個のラベル画像Ａ
１〜Ａ８は１行目のグループと２行目のグループとにグ
ループ分けされることになる。

【００５７】このグループ分けが完了すると、ステップ
６の判定は「ＹＥＳ」となってステップ１６へ進み、Ｃ
ＰＵ５は、まず１番目のグループＧ₁について前記グル
ープデータ記憶領域１６を参照して所属する各ラベル画
像を抽出し、これらのラベル画像について重心位置のＸ
座標値Ｘ_Gが小さい順にグループ内でソーティングを行
う。ついで２番目のグループＧ₂についても同様に、所
属する各ラベル画像を重心位置のＸ座標値Ｘ_Gの昇順に
ソーティングする。

【００５８】図８は、ソーティング終了後の特徴量記憶
領域１５の記憶内容を示すもので、まず領域Ｌ１〜Ｌ４
に第１行目のラベル画像Ａ１〜Ａ４についての特徴量Ｃ
Ｒ₁〜ＣＲ₄が、次いで領域Ｌ５〜Ｌ８に第２行目のラ
ベル画像Ａ５〜Ａ８についての特徴量ＣＲ₅〜ＣＲ
₈が、それぞれ重心のＸ座標の昇順に格納されている。

【００５９】図６に戻って、上記の処理が良品モデルの
画像について行われている場合はステップ１７が「ＹＥ
Ｓ」となり、ＣＰＵ５はＲＡＭ７内に設定された登録デ
ータの記憶領域にソーティングされた順に各ラベル画像
の特徴量を登録する（ステップ１８）。

【００６０】一方、処理対象が検査対象の画像であった
場合は、ステップ１７が「ＮＯ」となり、ＣＰＵ５は設
定された条件に基づき、各ラベル画像を順次指定する
か、または特定のラベル画像の指定を行う（ステップ１
９）。

【００６１】例えば、ステップ１９でＣＰＵ５が第２行
目の第２番目のラベル画像を指定すると、図２のラベル
画像Ａ６が特定されることになる。つぎにＣＰＵ５は、
そのラベル画像Ａ６についての面積をＲＡＭ７（特徴量
記憶テーブル１５の領域Ｌ６）のデータより求めて、こ
の面積を対応する登録データ、すなわちモデル画像の６
番目に登録されたラベル画像の面積と比較することによ
り、文字のかすれや印刷むらを判別する（ステップ２
０）。なおステップ２０の判別処理は、パターンマッチ
ングにより行ってもよく、この場合、前記ラベル画像Ａ
６の重心位置に登録データより得られる標準パターンを
位置決めすることにより、高精度の認識または検査が可
能である。

【００６２】なお、ソーティングの方法は座標の昇順に
限らず、座標の降順に行っても良い。また上記の方法と
は逆に、まずＸ座標を基準として各ラベル画像をグルー
プ分けした後、各グループ内の各ラベル画像についてＹ
座標を基準にソーティングを行うようにしても良い。

【００６３】また上記の実施例では、グループ分けのパ
ラメータとしてラベル画像の外接長方形の対向する２辺
のＹ座標を用いているが、これに限らず、外接長方形の
重心を用いてこの重心のｘ座標またはｙ座標が所定の範
囲内にあるか否かをチェックすることにより、各ラベル
画像をグループ分けしてもよい。

【００６４】さらにこの実施例では、グループ分けやソ
ーティングをＸＹ座標値により行っているが、例えば極
座標値によりソーティングを行うことも可能である。

【００６５】図９は、円筒形の物体を上方より撮像して
得られた画像についてラベリング処理を行った後の画像
を示す。この物体の上面には、複数の印刷物が外周縁に
沿って印刷されており、ラベリング処理によりこれらの
文字のラベル画像Ｂ１〜Ｂ９が抽出される。なお、図中
Ｇ₀は物体の重心位置を、Ｐは各ラベル画像Ｂ１〜Ｂ９
について重心Ｇ₀に対する角度を抽出するための基準点
を示す。

【００６６】この実施例の場合も、各ラベル画像Ｂ１〜
Ｂ９は所定の順序でラベリング処理された後、各ラベル
画像の特徴量として水平方向のランレングスに関するデ
ータが順次抽出されてＲＡＭ７の特徴量記憶テーブル１
５に記憶される。図示例の場合、前記図６のステップ４
に相当するソーティングは、各ラベル画像の重心ｇの極
座標値、すなわち各ラベル画像の重心ｇと前記重心Ｇ₀
とを通る直線Ｌが直線Ｍ（前記基準点Ｐと重心Ｇ₀とを
結ぶ直線）に対する角度θを用いて行われる。ＣＰＵ５
はまず各ラベル画像Ｂ１〜Ｂ１１について順次この角度
θを求め、θの昇順に各ラベル画像をソーティングした
後、各ラベル画像に外接領域を設定する。

【００６７】図１０は、ラベル画像Ｂ_nについて外接領
域を設定した例を示す。この外接領域は、前記重心Ｇ₀
を通るラベル画像Ｂ_nへの接線ｋ₁，ｋ₂，およびラベ
ル画像Ｂ_n内で重心Ｇ₀に対して最も近い点ｑ₁と最も
遠い点ｑ₂におけるラベル画像への外接円弧ｒ₁，ｒ₂
とから設定される。なお、この円弧ｒ₁，ｒ₂は各点ｑ
₁，ｑ₂と重心Ｇ₀との距離ｌ₁，ｌ₂、および前記接
線ｋ₁，ｋ₂の前記直線Ｍに対する角度θ₁，θ₂によ
り決定される。

【００６８】ＣＰＵ５は、ソーティングされた順に各ラ
ベル画像に外接領域を設定し、その円弧ｒ₁，ｒ₂と重
心Ｇ₀との距離ｌ₁，ｌ₂を用いて各ラベル画像をグル
ープ分けする。このグループ分けが終了すると、さらに
ＣＰＵ５は、前記グループ分けされた順序に基づき、前
記角度θ₁，θ₂を用いて各ラベル画像をグループ内で
ソーティングする。

【００６９】

【発明の効果】請求項１，４の発明では、異なるラベル
が割り当てられた各ラベル画像を各ラベル画像の相対位
置関係によりグループ分けした後、各グループに属する
各ラベル画像をそれぞれの位置に応じてグループ内でソ
ーティングするので、複数の対象物の面積が同じであっ
たり、対象物が複数行，複数列にわたって位置する場合
であっても、グループとそのグループ内の配列順位とに
より各ラベル画像に所定の順序でラベルを割り付けるこ
とが可能となり、対象とするラベル画像を的確に指定し
て適正な計測処理を行うことができる。また検査の対象
物に欠けや歪みが生じた場合でも、検査対象の画像にお
いてモデル画像のソーティング結果と同様のソーティン
グ結果を得ることができるので、両者の各ラベル画像を
正しく対応づけて正確な検査結果を得ることができる。

【００７０】請求項２の発明では、各ラベル画像を垂直
方向の相対位置関係によりグループ分けした後、各グル
ープ毎に各ラベル画像をソーティングするので、横方向
に連続する文字や図形などの認識処理に適用できる。

【００７１】請求項３の発明では、各ラベル画像を水平
方向の相対位置関係によりグループ分けした後、各グル
ープ毎に各ラベル画像をソーティングするので、縦方向
に連続する文字や図形などの認識処理に適用できる。

【００７２】請求項５の発明では、各ラベル画像の画像
内における位置を各ラベル画像の重心位置の座標により
計測するので、ラベル画像の位置を一意的に求めること
が可能となる。

【００７３】請求項６の発明では、各ラベル画像を計測
された位置データによりソーティングした後、ソーティ
ングされた順に各ラベル画像に外接領域を設定して各外
接領域の対向する端部の位置により各ラベル画像の相対
位置関係を判別するので、ラベル画像のグループ分けを
簡単かつ正確に行うことができる。

【００７４】請求項７の発明では、各ラベル画像のう
ち、面積が所定値以下のものがノイズとして除去される
ので、対象とするラベル画像が絞り込まれ、処理速度が
向上する。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の一実施例にかかる画像処理装置の構
成を示すブロック図である。

【図２】ラベリング処理後の画像を示す説明図である。

【図３】ラベリング処理後の特徴量記憶テーブルの記憶
内容例を示す説明図である。

【図４】ラベル画像の特徴量の算出方法を示す説明図で
ある。

【図５】ＲＡＭ内のグループデータ記憶テーブルの記憶
内容例を示す説明図である。

【図６】制御部による制御手順を示すフローチャートで
ある。

【図７】グループチェックの方法を具体的に示す説明図
である。

【図８】ソーティング処理後の特徴量記憶テーブルの記
憶内容例を示す説明図である。

【図９】円筒形の物体の撮像画像をラベリング処理して
得られた画像を示す説明図である。

【図１０】ラベル画像に外接領域を設定する方法を示す
説明図である。

【図１１】従来のソーティング処理方法を示す説明図で
ある。

【図１２】従来のソーティング処理方法を示す説明図で
ある。

【図１３】従来のソーティング処理の問題点を示す説明
図である。

【図１４】従来のソーティング処理の問題点を示す説明
図である。

【符号の説明】

１テレビカメラ４画像記憶部５ＣＰＵ６ＲＡＭ１５特徴量記憶テーブルＡ１〜Ａ８，Ｂ１〜Ｂ９ラベル画像

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】複数のラベル画像をソーティングした
後、ソーティングされたラベル画像のいずれかを指定し
て所定の処理を実行する方法において、異なるラベルが割り当てられた各ラベル画像をそれぞれ
の相対位置関係によりグループ分けする第１の手順と、
グループ分けされた各ラベル画像をそれぞれの位置に応
じてグループ内でソーティングする第２の手順とを一連
に実施することにより、複数のラベル画像をソーティン
グすることを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】前記の第１の手順では、異なるラベルが
割り当てられた各ラベル画像をそれぞれの垂直方向の相
対位置関係によりグループ分けし、前記の第２の手順では、グループ分けされた各ラベル画
像をそれぞれの水平方向の位置に応じて各グループ内で
ソーティングすることを特徴とする請求項１に記載され
た画像処理方法。
【請求項３】前記の第１の手順では、異なるラベルが
割り当てられた各ラベル画像をそれぞれの水平方向の相
対位置関係によりグループ分けし、前記の第２の手順では、グループ分けされた各ラベル画
像をそれぞれの垂直方向の位置に応じて各グループ内で
ソーティングすることを特徴とする請求項１に記載され
た画像処理方法。
【請求項４】複数のラベル画像をソーティングした
後、ソーティングされたラベル画像のいずれかを指定し
て所定の処理を実行する装置において、異なるラベルが割り当てられた各ラベル画像の画像内に
おける位置を計測する計測手段と、前記計測手段により計測処理された各ラベル画像の相対
位置関係を判別する判別手段と、異なるラベルが割り当てられた各ラベル画像を前記判別
手段による判別結果に基づきグループ分けするグループ
分け手段と、前記グループ分け手段によりグループ分けされた各ラベ
ル画像を前記計測手段による計測値に応じて各グループ
内でソーティングするソーティング手段とを備えて成る
画像処理装置。
【請求項５】前記計測手段は、異なるラベルが割り当
てられた各ラベル画像の画像内における位置を各ラベル
画像の重心位置の座標により計測する手段である請求項
４に記載された画像処理装置。
【請求項６】前記判別手段は、異なるラベルが割り当
てられた各ラベル画像を前記計測手段による計測データ
に応じてソーティングする手段と、ソーティング後の配
列順序に従って各ラベル画像の外接領域を求めてその対
向する端部の位置を計測する手段と、計測された各外接
領域の各端部の位置を比較して各ラベル画像の相対位置
関係を判別する手段とで構成されて成る請求項４または
５に記載された画像処理装置。
【請求項７】複数のラベル画像をソーティングした
後、ソーティングされたラベル画像のいずれかを指定し
て所定の処理を実行する装置において、異なるラベルが割り当てられた各ラベル画像のうち、面
積が所定値より小さいラベル画像をノイズとして除外す
るノイズ除去手段と、異なるラベルが割り当てられた各ラベル画像のうち、前
記所定値以上の面積を有する各ラベル画像の画像内にお
ける位置を計測する計測手段と、前記計測手段により計測処理された各ラベル画像の相対
位置関係を判別する判別手段と、異なるラベルが割り当てられた各ラベル画像を前記判別
手段による判別結果に基づきグループ分けするグループ
分け手段と、前記グループ分け手段によりグループ分けされた各ラベ
ル画像を前記計測手段による計測値に応じて各グループ
内でソーティングするソーティング手段とを備えて成る
画像処理装置。