JPH0814856A - ワーク識別方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 従来の形状データによっては識別できなかっ
た複数種類のワークを識別可能にする。 【構成】 アルミホイール３０Ｂ又は３０Ｃの画像デー
タから、その中心Ｏを中心とする２本の同心円３５及び
３６に沿って濃淡パターンを取り出し、取り出した２種
類の濃淡パターン同士の比較により、又は取り出した２
種類の濃淡パターンと対応する参照パターンとの相互相
関係数の比較により、同心円３５及び３６と交差してい
る意匠穴（図中のすみ塗り）の傾きを検出する。意匠穴
の形状、面積等が同一で傾きのみが異なる類似したアル
ミホイール同士（例えば３０Ｂと３０Ｃ）を識別でき
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、例えばアルミホイー
ル、タイヤ等のワークの種類をその表面形状パターンに
基き識別する方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】例えばアルミホイールは外観等の要請に
応じ一般に複数の意匠穴を備えている。意匠穴の形状や
配置はアルミホイールの種類毎に異なる。従って、アル
ミホイールの表面形状を撮影し、撮影により得られた画
像から形状データを抽出し、その形状データを既知の参
照データと比較することにより、撮影されたアルミホイ
ールがどの種類かを知ることができる。その際に使用で
きる形状データとしては、例えば、アルミホイールの外
径、意匠穴の個数、面積、ピッチ等がある（特開平３−
２２５５６８号を参照）。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、この種の形状
データを使用するのみではアルミホイールの種類を識別
できない場合がある。例えば図５（ａ）に示されるアル
ミホイール３０Ｂと図５（ｂ）に示されるアルミホイー
ル３０Ｃは、外形、意匠穴の個数、面積、ピッチのいず
れをとってもほぼ等しく、これらの形状データによる識
別は困難乃至不可能である。

【０００４】本発明は、このような問題点を解決するこ
とを課題としてなされたものであり、アルミホイール等
のワークの識別に当たって新たな指標を導入することに
より、類似した形状を有し従来は識別できなかったワー
ク種類間の識別を可能にすることを目的とする。また、
本発明は、この識別をより正確に、より簡便に行うこと
を目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】このような目的を達成す
るために、本発明のワーク識別方法は、要素形状を含む
表面形状パターンを備えるワークを撮影するステップ
と、撮影により得られた画像上に、複数本の検出線を要
素形状と交差するように設定し、各検出線に沿い要素形
状の画像パターンを抽出するステップと、抽出された各
検出線に沿う画像パターンの比較により、ワークの表面
形状パターンのもつ特徴量を算出するステップと、得ら
れた前記特徴量に基づいて、異なる表面形状パターンの
複数種のワークを識別するステップと、を有することを
特徴とする。

【０００６】本発明は、また、複数種のワーク表面形状
の画像パターンの１つを上記複数の検出線に沿って抽出
する要素形状の画像パターンを参照パターンとして設定
しておくステップと、抽出された各画像パターンと参照
パターンとの相関を求めるステップと、相関によって得
られる各画像パターンごとの評価量を比較することによ
り、特徴量を算出するステップを有することを特徴とす
る。

【０００７】本発明は、さらに、上記複数種類のワーク
を撮影し検出線と交差する交差検出線に沿い抽出した場
合に得られるべき要素形状の画像パターンを、それぞれ
予め交差参照パターンとして設定しておき、交差検出線
に沿い要素形状の画像パターンを抽出し、交差検出線に
沿い抽出した要素形状の画像パターンと各交差参照パタ
ーンとの相関を求め、求めた相関が所定程度以上である
ワークのみを、検出線に沿い要素形状の画像パターンを
抽出する対象とすることを特徴とする。

【０００８】本発明は、前記特徴量が各画像パターンの
位相差であることを特徴とする。

【０００９】本発明は、そして、検出線に沿い要素形状
の画像パターンを抽出するのに先立ち、要素形状又はそ
の配置順序が異なるワークを当該抽出の対象から除外す
ることを特徴とする。

【００１０】

【作用】本発明においては、まずワークの表面形状パタ
ーンが撮影され、複数本の検出線が、得られた画像上に
要素形状と交差するよう設定される。検出線が設定され
ると、各検出線に沿い要素形状の画像パターンが抽出さ
れ、同一ワークについて各検出線に沿い抽出された複数
の画像パターンの比較により表面形状パターンの特徴量
が算出される。すなわち、要素形状及びその配置順序が
同一でかつその特徴量が互いに異なる複数種類のワーク
を考えた場合、各種類における要素形状の特徴量の相違
は、検出線と要素形状の交差する位置の複数の検出線の
間での関係として現れるから、この関係に着目し要素形
状の特徴量を知ることができる。このようにして得られ
た特徴量は、ワークの種類の識別に使用できる。従っ
て、本発明においては、従来は識別できなかった類似ワ
ーク間の識別が可能になる。

【００１１】本発明においては、また、予め参照パター
ンが設定される。この参照パターンは、識別の対象とさ
れる複数種類のワークのうち１種類を撮影し上記複数本
の検出線に沿い抽出した場合に得られるべき要素形状の
画像パターンである。さらに、撮影の対象とされている
ワークについて各検出線に沿い抽出された画像パターン
と、この参照パターンとの相関が求められる。求められ
た相関を撮影に係るワーク上の複数の検出線同士で比較
した結果は、参照パターンに係る種類に対して撮影に係
るワークが、検出線上の画像パターンで見てどの程度一
致乃至類似しているのか、すなわち検出線と要素形状の
位置関係がどの程度類似しているのかを示している。従
って、比較の結果を用いてワークの種類を識別すること
ができる。また、相関演算により、撮影の際の照度等の
影響を排除できるから、ワークの種類識別がより正確に
なる。

【００１２】本発明においては、検出線に沿い要素形状
の画像パターンを抽出するのに先立ち、複数種類の交差
参照パターンが設定される。各交差参照パターンは、そ
れぞれ、識別の対象となる複数種類のワークのいずれか
を撮影し交差検出線に沿い抽出した場合に得られるべき
要素形状の画像パターンである。また、交差検出線は、
検出線と交差するよう設定される。撮影に係るワークに
ついては、この交差検出線に沿い要素形状の画像パター
ンが抽出され、この画像パターンと各交差参照パターン
との相関演算が行われる。求めた相関が所定程度以上と
なった場合、撮影に係るワークと、交差参照パターンに
係る種類とが、少なくとも交差検出線上の特徴において
類似していると見なすことができ、所定程度以上となら
なかった場合類似していないと見なすことができる。従
って、求めた相関が所定程度以上となったワークのみ
を、検出線に沿い要素形状の画像パターンを抽出する対
象とすることにより、検出線に沿った画像パターンの抽
出等の処理の頻度を低減でき、識別が簡便な処理により
実現される。

【００１３】本発明においては、ワークの種類が、各画
像パターンの位相差に基づき識別される。特に、識別す
べきワークの種類が少数である場合にはその符号を用い
ることにより処理が迅速簡便になる。

【００１４】本発明においては、検出線に沿い要素形状
の画像パターンを抽出するのに先立ち、要素形状又はそ
の配置順序が異なるワークが、例えば従来公知の形状デ
ータを用いた識別処理により、当該抽出の対象から除外
される。これにより、本発明の特徴に係る指標を用いた
識別の頻度が抑制され、処理負担が軽減される。

【００１５】

【実施例】以下、本発明の好適な実施例について図面に
基づき説明する。

【００１６】図１には、本発明の一実施例に係るワーク
識別方法の実施環境が示されている。この図に示される
ように、本実施例は、画像処理装置１、ＣＣＤカメラ２
０、モニタ２１及び照明装置２２から構成されるシステ
ムにおいて実施することができる。照明装置２２は、識
別すべきワークであるアルミホイール３０上を照明し、
ＣＣＤカメラ２０はこのアルミホイール３０を撮影す
る。画像処理装置１は、ＣＣＤカメラ２０によって撮影
された画像を画像信号として入力し、入力した画像信号
に基づき所定の処理を行い、アルミホイール３０の種類
を識別してその結果をモニタ２１の画面上に出力する。
モニタ２１の画面上には、必要に応じ、アルミホイール
３０の撮影により得られる画像や、画像処理装置１の処
理経過において得られる画像等が表示される。

【００１７】図２には、この実施例における画像処理装
置１の機能構成が示されている。この図に示される構成
のうち、Ａ／Ｄ変換部２はＣＣＤカメラ２０によって得
られる画像信号をディジタルの画像データに変換する手
段であり、画像データ記憶部３はこの画像データを記憶
する手段である。形状データ計測部４、形状データ比較
部６及び形状データ記憶部１１は、画像データ記憶部３
上に記憶されている画像データから撮影されたアルミホ
イール３０の形状データを導出し、導出した形状データ
に基づくアルミホイール３０の種類識別を行う手段であ
る。濃淡パターン抽出部５、相互相関計算部７、濃淡パ
ターン記憶部１２、位相差計算部８及び位相差記憶部１
３は、画像データ記憶部３上の画像データから所定の検
出線に沿って濃淡パターンを抽出し、抽出した濃淡パタ
ーンについて相互相関係数を演算し、得られた相互相関
係数に基づきアルミホイール３０の種類を識別する手段
である。ホイール種類判別部９は、形状データに基づく
処理の結果や濃淡パターンに基づく処理の結果を総合
し、その結果得られるアルミホイール３０の種類を例え
ばモニタ２１の画面上に出力する手段である。形状デー
タ記憶部１１、濃淡パターン記憶部１２及び位相差記憶
部１３は、いずれも、識別の対象となる複数種類のアル
ミホイールについての情報を記憶する手段であり、ホイ
ールデータ記憶部１０を構成している。

【００１８】次に、この画像処理装置１の機能につい
て、図３に示されるフローチャートを参照しながら説明
する。

【００１９】この図に示されるように、まず、画像処理
装置１は、撮影されたアルミホイール３０の画像を画像
信号として入力し、Ａ／Ｄ変換部２によりディジタルデ
ータに変換したうえで画像データ記憶部３上に記憶させ
る（ステップ１）。形状データ計測部４は、画像データ
記憶部３上に記憶されている画像データから輪郭線画像
を抽出し（ステップ２）、抽出した輪郭線に基づきアル
ミホイール３０の中心を求める（ステップ３）。例え
ば、撮影されているアルミホイール３０が図４（ａ）に
示されるような形状を有するアルミホイール３０Ａであ
った場合、ステップ２の処理によりホイール外周３１が
検出され、ステップ２の処理によりハブ穴３２の中心Ｏ
が検出される。図中、３３はアルミホイール３０を取り
付けるための取付穴であり、３４はアルミホイール３０
の表面に形成された意匠穴である。

【００２０】形状データ計測部４は、このようにして求
めた輪郭線（ホイール外周３１）及び中心Ｏに基づき、
アルミホイール３０の外径、意匠穴３４の個数、面積及
びピッチ等の形状データを求める（ステップ４）。形状
データ比較部６は、形状データ計測部４によって求めら
れた各形状データを、形状データ記憶部１１上に参照デ
ータとして記憶されている形状データと比較する（ステ
ップ５）。形状データ記憶部１１は、識別の対象となる
複数処理のアルミホイールについて、それぞれ形状デー
タを記憶している。形状データ比較部６は、形状データ
計測部４によって得られる形状データを形状データ記憶
部１１上に記憶されている各種類の形状データと逐一比
較することにより、形状データ計測部４によって得られ
た形状データに該当する形状データが形状データ記憶部
１１上に記憶されているかどうかを調べる。その結果、
該当する形状データが形状データ記憶部１１上に記憶さ
れていないことが判明した場合、形状データ比較部６
は、その旨をホイール種類判別部９に報知する（ステッ
プ６）。ホイール種類判別部９は、この報知に応じ、撮
影されたアルミホイール３０に該当するデータがホイー
ルデータ記憶部１０上に存在していないと見なし（ステ
ップ１６）、その旨を例えばモニタ２１の画面上に出力
する（ステップ１５）。

【００２１】形状データ計測部４によって得られた形状
データに該当する形状データが形状データ記憶部１１上
に存在していることが判明した場合、形状データ比較部
６は、該当する形状データに係るホイールの種類が１種
類であるのかそれとも２種類以上であるのかを判別する
（ステップ７）。この判別の結果、１種類であるとされ
た場合には、形状データ比較部６はその旨をホイール種
類判別部９に報知する。ホイール種類判別部９は、この
報知に応じ、撮影されたアルミホイール３０の種類を決
定し（ステップ１４）、その結果を例えばモニタ２１の
画面上に出力する（ステップ１５）。

【００２２】形状データ比較部６は、ステップ７におけ
る判別の結果、該当する形状データに係るアルミホイー
ルの種類が２種類以上であるとされた場合、ステップ８
以降の処理を実行する。ステップ８においては、まず、
濃淡パターン抽出部５により画像データ記憶部３上の画
像データから径方向の濃淡パターンが抽出される。例え
ば、図４（ｂ）に示される例では、アルミホイール３０
Ａの中心Ｏと意匠穴３４の重心Ｇを結ぶ破線３７に沿っ
て濃淡パターンが抽出される。一方、濃淡パターン記憶
部１２上には、破線３７に沿った 淡パターンが、識別
の対象となる各種類のアルミホイール３０について参照
パターンとして記憶されている。相互相関計算部７は、
続くステップ９において、濃淡パターン記憶部１２上に
参照パターンとして記憶されている破線３７に沿った濃
淡パターンを順次読み出し、これを濃淡パターン抽出部
５によって抽出された破線３７に沿う濃淡パターンと比
較する。すなわち、両者の相互相関係数Ｒ（ｊ）を求め
る。ここに、ｊは画像パターンを構成するＮ個のデータ
に付せられた番号であり、相互相関係数Ｒ（ｊ）は次の
式によって計算することができる。

【００２３】

【数１】 このようにして得られた相互相関係数Ｒ（ｊ）は、画像
データ記憶部３から得られた破線３７上の濃淡パターン
が濃淡パターン記憶部１２上に記憶されている径方向の
参照パターンと類似している度合いを示している。すな
わち、求められた相互相関係数Ｒ（ｊ）が良好な相関を
示している場合、画像データ記憶部３上に画像データと
して記憶されているアルミホイール３０が、参照パター
ンに係るアルミホイールに該当している可能性があると
みなすことができる。なお破線３７は一義的に決定され
るため、相互相関係数Ｒ（ｊ）の演算はｊ＝０の場合の
みあるいはｊ＝０の近傍のみを行えばよい（ホイール中
心Ｏをｊ＝０とし、中心Ｏから離れる方向にｊ＝０，
１，１，…Ｎ−１とする）。相互相関計算部７は、そこ
で、この相互相関係数Ｒ（ｊ）に基づき、以後の処理に
おいて識別の対象とするアルミホイール３０の種類を絞
る。

【００２４】次に、濃淡パターン抽出部５は、画像デー
タ記憶部３上に記憶されている画像データからホイール
の中心Ｏを中心とする同心円３５及び３６上の濃淡パタ
ーンを抽出する（ステップ１０）。図４（ｂ）に示され
るように、この際に使用される破線のうち３５はアルミ
ホイール３０Ａの中心Ｏを中心とする半径ｒ１の円であ
り、破線３６は半径ｒ２の円である。このようにして抽
出される２種類の濃淡パターンは、図４（ａ）及び
（ｂ）に示されるアルミホイール３０Ａの場合、図６
（ａ）に示されるような濃度階調変化を示すパターンと
なる。

【００２５】すなわち、図４（ａ）及び（ｂ）に示され
るように、意匠穴３４の長手方向が径方向を示す破線と
ほぼ一致しているようなアルミホイール３０Ａの場合、
破線３５上の濃淡パターンの濃度階調変化と、破線３６
上の濃度階調変化は、角度θに沿って見た場合ほとんど
同一の角度で生じる。これに対し、図５（ａ）に示され
るように、意匠穴３４が傾いているアルミホイール３０
Ｂを考えた場合、破線３５上の濃度階調の変化と破線３
６上の濃度階調の変化の間には図７（ａ）に示されるよ
うに位相差が生じる。この位相差は、識別の対象となる
複数種類のアルミホイールのうちいずれかについて破線
３５及び３６上で得られる画像パターンを予め参照パタ
ーンとして濃淡パターン記憶部１２に記憶しておき、こ
の参照パターンと濃淡パターン抽出部５によって抽出さ
れる濃淡パターンとの相互相関係数を演算することによ
り、正確に、すなわちアルミホイール３０の照度変化の
影響を受けることなく検出することができる。そこで、
相互相関計算部７は、ステップ１０において２種類の濃
淡パターンを抽出した後、濃淡パターン記憶部１２上に
記憶されているやはり２種類の参照パターン、例えば図
４（ａ）及び（ｂ）についての濃淡パターンを取り出
し、濃淡パターン抽出部５によって得られる濃淡パター
ンと濃淡パターン記憶部１２から読み出した濃淡パター
ンの相互相関係数を、前述の式に従って計算する（ステ
ップ１１）。

【００２６】位相差計算部８は、このようにして得た２
種類の相互相関係数、すなわち破線３５上の濃淡パター
ンについての相互相関係数と破線３６上の濃淡パターン
についての相互相関係数とを比較する。具体的には、両
相互相関係数がピークを迎える角度がどの程度の位相差
を有しているかを求める（ステップ１２）。例えば図４
（ａ）及び（ｂ）に係る濃淡パターンを参照パターンと
しかつアルミホイール３０Ａを撮影の対象とした場合に
は、図６（ｂ）に示されるように、相互相関係数がピー
クを迎える角度は破線３５と３６の間で一致している。
これに対し、図４（ａ）及び（ｂ）に示されるアルミホ
イール３０Ａに係る濃淡パターンを参照パターンとしか
つ図５（ａ）に示されるアルミホイール３０Ｂを撮影の
対象とした場合には、図７（ｂ）に示されるように、破
線３５に係る相互相関係数のピークと破線３６に係る相
互相関係数のピークの位相差αが生じる。また、この位
相差αの現われかたは、意匠穴３４の傾きに応じ異な
る。すなわち、図５（ａ）に示されるアルミホイール３
０Ｂと図５（ｂ）に示されるアルミホイール５０Ｃとを
比較した場合、位相差αの符号が逆となる。

【００２７】また、位相差記憶部１３には、濃淡パター
ン記憶部１２において参照パターンとして記憶されてい
る破線３５及び３６上の濃淡パターンに対し、識別の対
象となるアルミホイールの各種類のそれがどの程度の位
相差を有しているかを記憶している。ホイール種類判別
部９は、位相差計算部８により計算された位相差、すな
わち参照パターンに対する撮影されたアルミホイール３
０の位相差αと、位相差記憶部１３上に各種類毎に記憶
されている位相差とを比較し、計算された位相差αに該
当する種類についてのデータが位相差記憶部１３上に記
憶されているか否かを判定する（ステップ１３）。該当
する種類のデータが存在していない場合、ホイール種類
判別部９は該当する種類がないとみなし（ステップ１
６）、その旨をモニタ２１の画面等に出力する（ステッ
プ１５）。逆に、該当する種類が存在している場合に
は、ホイール種類判別部９は、当該該当する種類を決定
し（ステップ１４）、その結果をモニタ２１の画面等に
出力する（ステップ１５）。

【００２８】従って、本実施例によれば、図４（ａ）及
び（ｂ）に示されるアルミホイール３０Ａと図５（ａ）
に示されるアルミホイール３０Ｂと図５（ｂ）に示され
るアルミホイール３０Ｃとを、好適に識別することがで
きる。すなわち、このようなアルミホイール３０Ａ、３
０Ｂ及び３０Ｃは、従来から知られている形状データの
比較によっては識別することができないが、破線３５及
び３６に沿った濃淡パターンを使用することにより、図
６及び図７に示される原理で識別を行うことができる。
また、この識別に当たって図６（ｂ）及び図７（ｂ）に
示されるような相互相関係数を用いているため、撮影の
際の照度等の影響を排除することができる。ただし、相
互相関係数に関する処理を行わない場合であっても、図
６（ａ）及び図７（ａ）に示されるように濃淡パターン
間にも位相差が現れているから、これを使用して識別を
行うこともできる。すなわち、濃淡パターンの立ち上り
部分又は立ち下り部分を、例えばその変曲点や微分曲線
等から検出し、これを用いて位相差を求めてもよい。

【００２９】さらに、本実施例によれば、撮影されるア
ルミホイール３０がどのような姿勢で配置されていて
も、好適にかつ迅速に識別を行うことができる。すなわ
ち、図４又は図５に示されるアルミホイール３０Ａ、３
０Ｂ及び３０Ｃにおいては、それぞれ４個の意匠穴３４
がπ／２間隔で形成されている。従って、破線３５及び
３６に沿いこれらのアルミホイール３０Ａ、３０Ｂ及び
３０Ｃを撮影して得られる濃淡パターンは、図６
（ａ）、図７（ａ）に示されるように、π／２を周期と
して諧調が変化するパターンとなり、また相互相関係数
は図６（ｂ）、図７（ｂ）に示されるようにπ／２毎に
ピークをむかえる。従って、相互相関係数の演算に当た
って参照パターンをθ方向に２π回転させる必要は無
く、最大でもπ／２回転させるのみで足りるから、本実
施例によれば、アルミホイール３０Ａ、３０Ｂ、３０Ｃ
等の形状の規則性に依拠して処理を迅速化することがで
きる。なお、図６（ｂ）及び図７（ｂ）に示されるθ_０
は、参照パターンを回転させる角度、すなわち撮影され
たアルミホイール３０の姿勢の偏りである。

【００３０】なお、以上の説明においては、アルミホイ
ール３０を識別の対象としていたが、本実施例において
識別の対象とするワークはアルミホイールに限定される
ものではない。例えばその表面に形成された溝のパター
ンを利用することにより複数種類のタイヤの識別を行う
こともできる。この場合には、濃淡パターンを抽出する
線は、本実施例のように破線３５及び３６の同心円とす
るのではなく、例えばタイヤの接地面に交差する２本の
直線とすればよい。

【００３１】

【発明の効果】本発明によれば、要素形状と交差するよ
う設定された並行する複数本の検出線に沿い要素形状の
画像パターンを抽出し、同一ワークについて各検出線に
沿い抽出された複数の画像パターンに基づき検出線に対
する要素形状の傾きを検出するようにしたため、要素形
状及びその配置順序が同一でかつその傾きが互いに異な
る複数種類のワークを好適に識別できる。

【００３２】また、本発明によれば、予めいずれかの種
類を示す参照パターンを設定しておき、撮影の対象とさ
れているワークについて各検出線に沿い抽出された画像
パターンと、この参照パターンとの相関を求め、求めた
相関を撮影に係るワーク上の複数の検出線同士で比較し
て傾きの検出を行うようにしたため、撮影の際の照度等
の影響を排除でき、ワークの種類識別がより正確にな
る。

【００３３】本発明によれば、検出線に沿い要素形状の
画像パターンを抽出するのに先立ち、検出線と交差する
交差検出線に沿った複数種類の交差参照パターンを設定
し、撮影に係るワークから交差検出線に沿い抽出された
要素形状の画像パターンと各交差参照パターンとの相関
演算を求め、求めた相関が所定程度以上となった場合に
のみ検出線に沿い要素形状の画像パターンを抽出するよ
うにしたため、検出線に沿った画像パターンの抽出等の
処理を一部省略でき、より簡便な処理により識別を実現
できる。

【００３４】本発明によれば、ワークの種類を傾きの符
号又は値に基づき識別するようにしたため、処理を迅速
簡便にすることが可能になる。

【００３５】そして、本発明によれば、検出線に沿い要
素形状の画像パターンを抽出するのに先立ち、要素形状
又はその配置順序が異なるワークを、例えば従来公知の
形状データを用いた識別処理により抽出の対象から除外
するようにしたため、本発明の特徴に係る指標を用いた
識別の頻度を抑制でき、処理負担を軽減できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例に係るワーク識別方法の実施
環境を示すブロック図である。

【図２】この実施例における画像処理装置の構成を示す
ブロック図である。

【図３】この実施例における画像処理装置の動作の流れ
を示すフローチャートである。

【図４】この実施例において識別の対象及び参照パター
ンの設定に用いられるアルミホイールを示す図であり、
図４（ａ）はこのアルミホイールの表面形状を、図４
（ｂ）はこのアルミホイールにおける濃淡パターン検出
線の設定を、それぞれ示す図である。

【図５】図５（ａ）及び（ｂ）はそれぞれ本実施例によ
って識別可能なアルミホイールの一例を示す図である。

【図６】図６（ａ）は図４に示されるアルミホイールの
画像データから破線３５及び３６に沿って取り出した濃
淡パターンを、図６（ｂ）はこの濃淡パターンと参照パ
ターンとの相互相関係数を、それぞれ示す図である。

【図７】図７（ａ）は図５（ａ）のアルミホイールの画
像データから抽出した濃淡パターンを、図７（ｂ）はこ
の濃淡パターンと参照パターンとの相互相関係数を、そ
れぞれ示す図である。

【符号の説明】

１ 画像処理装置 ４ 形状データ計測部 ５ 濃淡パターン抽出部 ６ 形状データ比較部 ７ 相互相関計算部 ８ 位相差計算部 ９ ホイール種類判別部 １０ ホイールデータ記憶部 １１ 形状データ記憶部 １２ 濃淡パターン記憶部 １３ 位相差記憶部 ２０ ＣＣＤカメラ ２１ モニタ ２２ 照明装置 ３０，３０Ａ，３０Ｂ，３０Ｃ アルミホイール ３１ ホイール外周 ３４ 意匠穴 ３５〜３７ 濃淡パターンを抽出する線 Ｏ ホイールの中心 Ｇ 意匠穴の重心 ｒ１ 破線３５の半径 ｒ２ 破線３６の半径 α 位相差

フロントページの続き (72)発明者 鋤柄 和俊 愛知県愛知郡長久手町大字長湫字横道41番 地の１ 株式会社豊田中央研究所内 (72)発明者 森部 弘 愛知県愛知郡長久手町大字長湫字横道41番 地の１ 株式会社豊田中央研究所内

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 要素形状を含む表面形状パターンを備え
   るワークを撮影するステップと、 撮影により得られた画像上に、複数本の検出線を要素形
   状と交差するように設定し、各検出線に沿い要素形状の
   画像パターンを抽出するステップと、 抽出された各検出線に沿う画像パターンの比較により、
   ワークの表面形状パターンのもつ特徴量を算出するステ
   ップと、 得られた前記特徴量に基づいて、異なる表面形状パター
   ンの複数種のワークを識別するステップと、 を有することを特徴とするワーク識別方法。
2. 【請求項２】 請求項１記載のワーク識別方法におい
   て、 複数種のワーク表面形状の画像パターンの１つを上記複
   数の検出線に沿って抽出する要素形状の画像パターンを
   参照パターンとして設定しておくステップと、 抽出された各画像パターンと参照パターンとの相関を求
   めるステップと、 相関によって得られる各画像パターンごとの評価量を比
   較することにより、特徴量を算出するステップを有する
   ことを特徴とするワーク識別方法。
3. 【請求項３】 請求項１又は２記載のワーク識別方法に
   おいて、 上記複数種類のワークを撮影し検出線と交差する交差検
   出線に沿い抽出した場合に得られるべき要素形状の画像
   パターンを、それぞれ予め交差参照パターンとして設定
   しておき、 交差検出線に沿い要素形状の画像パターンを抽出し、交
   差検出線に沿い抽出した要素形状の画像パターンと各交
   差参照パターンとの相関を求め、求めた相関が所定程度
   以上であるワークのみを、検出線に沿い要素形状の画像
   パターンを抽出する対象とすることを特徴とするワーク
   識別方法。
4. 【請求項４】 前記特徴量は各画像パターンの位相差で
   ある請求項１〜３記載のワーク識別方法。
5. 【請求項５】 請求項１乃至４記載のワーク識別方法に
   おいて、 検出線に沿い要素形状の画像パターンを抽出するのに先
   立ち、要素形状又はその配置順序が異なるワークを当該
   抽出の対象から除外することを特徴とするワーク識別方
   法。