JPH08159712A

JPH08159712A - パターン認識方法

Info

Publication number: JPH08159712A
Application number: JP6306702A
Authority: JP
Inventors: Masao Nagamoto; 正雄長本; Masaru Ichihara; 勝市原; Nobutaka Taira; 信孝平良
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 1994-12-09
Filing date: 1994-12-09
Publication date: 1996-06-21

Abstract

(57)【要約】【目的】誤認識の可能性がある、ストライプ状パター
ン、輪郭線内外の輝度のコントラストが大きな類似パタ
ーンが混在し、且つ、輝度が不均一な認識対象物を、迅
速に、且つ、正確に、位置検出できるパターン認識方法
の提供。【構成】撮像工程２０と、画像記憶工程２１と、ウイ
ンドウ設定工程２２と、輝度検出工程２３と、前記検出
された輝度情報から認識対象画像の輪郭線の輪郭エッジ
相関度を検出し保存する輪郭エッジ相関度検出工程２４
と、前記検出された輝度情報から輪郭線内部と外部との
それぞれの輝度分布相関度を演算し保存する輝度分布相
関度検出工程２５と、前記ウインドウの各走査位置につ
いて、前記輪郭エッジ相関度と前記輝度分布相関度とに
より認識対象画像の有無を認識し認識対象画像の位置を
検出するする第１位置検出工程２６とを有する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、自動加工組立工程や、
回路基板等に電子部品を実装する工程で、画像処理技術
により、加工組立位置の検出や、基板位置決めマーク位
置の検出や、実装位置の検出や、実装された電子部品位
置の検出等を行うパターン認識方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来から、画像処理技術で認識対象物の
位置を認識する方法としては、次の、４方法がある。

【０００３】（１）マッチド・フィルター方法図１１に示すように、窓枠８内の認識対象物の画像１
を、認識対象物の画像１の基準輪線１ａの内部と外部と
に配置された内部スポットウインドウと外部スポットウ
インドウとの組合せを複数組有するパターン・内外ウイ
ンドウ９で走査し、走査の各測定位置で前記パターン・
内外ウインドウにより輝度情報を検出し、前記複数の内
部スポットウインドウが検出した輝度の総和と前記複数
の外部スポットウインドウが検出した輝度の総和との差
が最も大きい位置を、認識対象物の画像１の位置として
検出する。

【０００４】（２）テンプレート・マッチング方法図１２に示すように、窓枠８内の認識対象物の画像１
を、認識対象物の画像１の形状全体、又は、特に特徴的
な部分を、予め教示したテンプレート１１で走査し、こ
のテンプレート１１がマッチングする画像位置を検出す
ることによって、認識対象物の画像１の位置を検出す
る。尚、特徴的な部分を教示したテンプレート１１を使
用する場合に画像の傾きを検出する必要があれば、テン
プレート１１を２つ使用する。

【０００５】（３）境界追跡方法図１３に示すように、認識対象物を含む窓枠８内の画像
を２値化し、各画像の輪郭線の追跡１２を行い、予め教
示してある認識対象物の画像１の周囲長に最も近いパタ
ーンが存在する位置を、認識対象物の画像１の位置とし
て検出する。

【０００６】（４）エッジ点検出方法図１４に示すように、窓枠８内の認識対象物の画像１
を、認識対象物の画像１の基準輪線１ａに直交する複数
のラインウインドウで構成される第２ウインドウ１０で
走査し、走査の各測定位置で前記複数のラインウインド
ウにより画像の輝度情報を検出し、前記各ラインウイン
ドウ毎に画像濃度のエッジ点の有無を検出し、エッジ点
の数が所定数を越える位置を対象画像位置として検出す
る。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上記の従来例
では、下記の問題点がある。

【０００８】１．マッチド・フィルター方法の問題点この方法は、前記のように、内外輝度の夫々の総和の差
の最大値で判断するので、図１５に示すように、認識対
象物の画像１が背景とのコントラストが小さく、それよ
りもコントラストが大きな類似パターン１３があると、
コントラストが大きな類似パターン１３を、認識対象物
の画像１と誤認することがあるという問題点がある。

【０００９】２．テンプレート・マッチング方法と境界
追跡方法の問題点これらの方法は、画像が鮮明で境界線がはっきりしてい
ることが必要条件になるので、図１６〜図１８に示すよ
うに、認識対象物の画像１の輪郭線内部の輝度が不均一
の場合、認識対象物の画像１の背景の輝度が不均一の場
合、認識対象物の画像１の輪郭線内および背景の輝度が
不均一の場合には、認識が困難になり、誤認するという
問題点がある。

【００１０】３．エッジ点検出方法の問題点この方法は、例えば、図１９に示すように、認識対象物
の基準輪線１ａと全く異なるストライプ状パターン１４
がある場合に、第２ウインドウ１０によって検出される
エッジ点の数が６になり、検出すべき認識対象物の画像
の場合に類似する結果が得られるので、誤認識するとい
う問題点がある。

【００１１】又、図１５に示すように、認識対象物の画
像１が背景とのコントラストが小さく、それよりもコン
トラストが大きな類似パターン１３があると、コントラ
ストが大きな類似パターン１３を、認識対象物の画像１
と誤認することがあるという問題点がある。

【００１２】又、図１６〜図１８に示すように、認識対
象物の画像１の輪郭線内部の輝度が不均一の場合、認識
対象物の画像１の背景の輝度が不均一の場合、認識対象
物の画像１の輪郭線内および背景の輝度が不均一の場合
には、エッジ点の検出が困難になり、誤認するという問
題点がある。

【００１３】本発明は、誤認識の可能性がある、ストラ
イプ状パターン、輪郭線内外の輝度のコントラストが大
きな類似パターンが混在し、且つ、輝度が不均一な認識
対象物を、迅速に、且つ、正確に、位置検出できるパタ
ーン認識方法を提供することを課題とする。

【００１４】

【課題を解決するための手段】本願第１発明のパターン
認識方法は、上記の課題を解決するために、認識対称物
を撮像しその映像情報を出力する撮像工程と、前記映像
情報をデジタル化し画像データとして記憶する画像記憶
工程と、前記画像データにおいて認識対象画像の基準輪
郭線内部と外部とに設定した複数の所定位置の輝度を検
出するウインドウを設定するウインドウ設定工程と、前
記ウインドウで前記画像データを走査し前記ウインドウ
走査位置での輝度情報を検出する輝度検出工程と、前記
検出された輝度情報から認識対象画像の輪郭線の輪郭エ
ッジ相関度を検出し保存する輪郭エッジ相関度検出工程
と、前記検出された輝度情報から輪郭線内部と外部との
それぞれの輝度分布相関度を演算し保存する輝度分布相
関度検出工程と、前記ウインドウの各走査位置につい
て、前記輪郭エッジ相関度と前記輝度分布相関度とによ
り認識対象画像の有無を認識し認識対象画像の位置を検
出するする第１位置検出工程とを有することを特徴とす
る。

【００１５】本願第２発明のパターン認識方法は、上記
の課題を解決するために、認識対称物を撮像しその映像
情報を出力する撮像工程と、前記映像情報をデジタル化
し画像データとして記憶する画像記憶工程と、前記画像
データにおいて認識対象画像の基準輪郭線内部と外部と
に設定した複数の所定位置の輝度を検出するウインドウ
を設定するウインドウ設定工程と、前記ウインドウで前
記画像データを走査し前記ウインドウ走査位置での輝度
情報を検出する輝度検出工程と、前記検出された輝度情
報から認識対象画像の輪郭線の輪郭エッジ相関度を検出
し保存する輪郭エッジ相関度検出工程と、前記検出され
た輝度情報から輪郭線内部と外部とのそれぞれの輝度分
布相関度を演算し保存する輝度分布相関度検出工程と、
前記検出された輪郭線内部の全輝度情報と輪郭線外部の
全輝度情報との相関性を演算し認識対象画像の存在に関
する総合相関度を求めて保存する総合相関度検出工程
と、前記ウインドウの各走査位置について、前記輪郭エ
ッジ相関度と前記輝度分布相関度と前記総合相関度とに
より認識対象画像の有無を認識し認識対象画像の位置を
検出するする第２位置検出工程とを有することを特徴と
する。

【００１６】本願第３発明のパターン認識方法は、上記
の課題を解決するために、認識対称物を撮像しその映像
情報を出力する撮像工程と、前記映像情報をデジタル化
し画像データとして記憶する画像記憶工程と、前記画像
データにおいて認識対象画像の基準輪郭線内部と外部と
に設定した複数の所定位置の輝度を検出するウインドウ
を設定するウインドウ設定工程と、前記ウインドウで前
記画像データを走査し前記ウインドウ走査位置での輝度
情報を検出する輝度検出工程と、前記検出された輝度情
報から認識対象画像の輪郭線の輪郭エッジ相関度を検出
し保存する輪郭エッジ相関度検出工程と、前記検出され
た輝度情報から輪郭線内部と外部とのそれぞれの輝度分
布相関度を演算し保存する輝度分布相関度検出工程と、
前記ウインドウの各走査位置について、前記輪郭エッジ
相関度と前記輝度分布相関度とにより認識対象画像の有
無を認識し認識対象画像の位置を検出するする第１位置
検出工程と、前記第１位置検出工程で検出した認識対象
画像位置近傍を精認識する精認識位置検出工程とを有す
ることを特徴とする。

【００１７】本願第４発明のパターン認識方法は、上記
の課題を解決するために、認識対称物を撮像しその映像
情報を出力する撮像工程と、前記映像情報をデジタル化
し画像データとして記憶する画像記憶工程と、前記画像
データにおいて認識対象画像の基準輪郭線内部と外部と
に設定した複数の所定位置の輝度を検出するウインドウ
を設定するウインドウ設定工程と、前記ウインドウで前
記画像データを走査し前記ウインドウ走査位置での輝度
情報を検出する輝度検出工程と、前記検出された輝度情
報から認識対象画像の輪郭線の輪郭エッジ相関度を検出
し保存する輪郭エッジ相関度検出工程と、前記検出され
た輝度情報から輪郭線内部と外部とのそれぞれの輝度分
布相関度を演算し保存する輝度分布相関度検出工程と、
前記検出された輪郭線内部の全輝度情報と輪郭線外部の
全輝度情報との相関性を演算し認識対象画像の存在に関
する総合相関度を求めて保存する総合相関度検出工程
と、前記ウインドウの各走査位置について、前記輪郭エ
ッジ相関度と前記輝度分布相関度と前記総合相関度とに
より認識対象画像の有無を認識し認識対象画像の位置を
検出するする第２位置検出工程と、前記第２位置検出工
程で検出した認識対象画像位置近傍を精認識する精認識
位置検出工程とを有することを特徴とする。

【００１８】本願第５発明のパターン認識方法は、上記
の課題を解決するために、認識対称物を撮像しその映像
情報を出力する撮像工程と、前記映像情報をデジタル化
し画像データとして記憶する画像記憶工程と、前記画像
データにおいて認識対象画像の基準輪郭線内部と外部と
に設定した複数の所定位置の輝度を検出するウインドウ
を設定するウインドウ設定工程と、前記ウインドウで前
記画像データを走査し前記ウインドウ走査位置での輝度
情報を検出する輝度検出工程と、前記ウインドウの各走
査位置について、前記検出された輝度情報を、予め設定
した区分に基づいて前記基準輪郭線に平行方向に積算し
て積算輝度情報を算出し、この積算輝度情報から輪郭部
積算エッジ位置情報を演算する輪郭部積算エッジ位置演
算工程と、前記検出した輪郭部積算エッジ位置情報より
認識対象画像の位置を検出するする第３位置検出工程と
を有することを特徴とする。

【００１９】本願第６発明のパターン認識方法は、上記
の課題を解決するために、認識対称物を撮像しその映像
情報を出力する撮像工程と、前記映像情報をデジタル化
し画像データとして記憶する画像記憶工程と、前記画像
データにおいて認識対象画像の基準輪郭線内部と外部と
に設定した複数の所定位置の輝度を検出するウインドウ
を設定するウインドウ設定工程と、前記ウインドウで前
記画像データを走査し前記ウインドウ走査位置での輝度
情報を検出する輝度検出工程と、前記検出された輝度情
報から認識対象画像の輪郭線の輪郭エッジ相関度を検出
し保存する輪郭エッジ相関度検出工程と、前記検出され
た輝度情報から輪郭線内部と外部とのそれぞれの輝度分
布相関度を演算し保存する輝度分布相関度検出工程と、
前記検出された輝度情報を、予め設定した区分に基づい
て前記基準輪郭線に平行方向に積算して積算輝度情報を
算出し、この積算輝度情報から輪郭部積算エッジ位置情
報を演算する輪郭部積算エッジ位置演算工程と、前記ウ
インドウの各走査位置について、前記輪郭エッジ相関度
と前記輝度分布相関度と前記輪郭部積算エッジ位置情報
とにより認識対象画像の有無を認識し認識対象画像の位
置を検出する第４位置検出工程とを有することを特徴と
する。

【００２０】又、本願第１、第２、第３、第４、又は第
６発明のパターン認識方法は、上記の課題を解決するた
めに、ウインドウは、複数の輪郭内部スポットウインド
ウと、複数の輪郭外部スポットウインドウとを有するこ
とが好適である。

【００２１】又、本願第１、第２、第３、第４、第５、
又は第６発明のパターン認識方法は、上記の課題を解決
するために、ウインドウは、認識対象画像の基準輪郭線
に直交する複数のラインウインドウを有することが好適
である。

【００２２】又、本願第１、第２、第３、第４、第５、
又は第６発明のパターン認識方法は、上記の課題を解決
するために、複数の輪郭内部スポットウインドウと、複
数の輪郭外部スポットウインドウとを有するウインドウ
による輪郭エッジ相関度検出工程は、検出された輪郭内
部輝度情報と輪郭外部輝度情報との間で予め設定された
組合せで輝度情報差を計算し、計算されたこれらの輝度
情報差の中で予め設定された所定値以上の差がある前記
組合せ数を検出し、この数を輪郭エッジ相関度とするこ
とが好適である。

【００２３】又、本願第１、第２、第３、第４、第５、
又は第６発明のパターン認識方法は、上記の課題を解決
するために、認識対象画像の基準輪郭線に直交する複数
のラインウインドウを有するウインドウによる輪郭エッ
ジ相関度検出工程は、各ラインウインドウが検出した輝
度情報を、各ラインウインドウ毎に、長さ方向に微分処
理し、ピーク値がある位置を認識対象画像の輪郭位置と
して検出することが好適である。

【００２４】又、本願第１、第２、第３、第４、第５、
又は第６発明のパターン認識方法は、上記の課題を解決
するために、輪郭エッジ相関度検出工程は、輪郭内部と
外部とについてそれぞれ別個に、隣接するウインドウ間
の輝度差を計算し、計算されたこれらの輝度差の中で予
め設定された所定値以上の差がある前記隣接するウイン
ドウの組合せ数を検出し、この数を輪郭エッジ相関度と
することが好適である。

【００２５】又、本願第第５、又は第６発明のパターン
認識方法は、上記の課題を解決するために、認識対象画
像の基準輪郭線に直交する複数のラインウインドウによ
る輪郭部積算エッジ位置演算手段は、各ラインウインド
ウ毎に、検出された輝度情報を基準輪郭線に平行方向に
積算して積算輝度情報を算出し、この積算輝度情報から
輪郭部積算エッジ位置情報を演算することが好適であ
る。

【００２６】又、本願第第３、又は第４発明のパターン
認識方法は、上記の課題を解決するために、精認識位置
検出工程は、精認識すべき位置を、認識対象画像の基準
輪郭線に直交する方向に輝度情報を検出し輪郭エッジを
検出することが好適であり、更に、直交方向に微分処理
し、ピーク値がある位置を輪郭エッジとして検出するこ
とが好適である。

【００２７】又、本願第１、第２、第３、第４、又は第
６発明のパターン認識方法は、上記の課題を解決するた
めに、輝度分布相関度検出工程は、輪郭内部輝度の標準
偏差または分散を演算しこれを輝度分布相関度とするこ
とが好適である。

【００２８】又、本願第１、第２、第３、第４、又は第
６発明のパターン認識方法は、上記の課題を解決するた
めに、輝度分布相関度検出工程は、輪郭外部輝度の標準
偏差または分散を演算しこれを輝度分布相関度とするこ
とが好適である。

【００２９】又、本願第１、第２、第３、第４、又は第
６発明のパターン認識方法は、上記の課題を解決するた
めに、輝度分布相関度検出工程は、検出した輪郭内部の
複数の輝度の中で、予め与えられた組合せで輝度差を検
出し、この輝度差が予め与えられた設定値以下である組
合せ数を輝度分布相関度として検出することが好適であ
る。

【００３０】又、本願第１、第２、第３、第４、又は第
６発明のパターン認識方法は、上記の課題を解決するた
めに、輝度分布相関度検出工程は、検出した輪郭外部の
複数の輝度の中で、予め与えられた組合せで輝度差を検
出し、この輝度差が予め与えられた設定値以下である組
合せ数を輝度分布相関度として検出することが好適であ
る。

【００３１】又、本願第２、又は第４発明のパターン認
識方法は、上記の課題を解決するために、総合相関度検
出工程は、複数のスポットウインドウで検出した輝度情
報と予め設定した係数との積の総和を総合相関度として
検出することが好適である。

【００３２】又、本願第２、又は第４発明のパターン認
識方法は、上記の課題を解決するために、総合相関度検
出工程は、複数のスポットウインドウで検出し輝度補正
した輝度情報と予め設定した係数との積の総和を総合相
関度として検出することが好適であり、更に、輝度補正
は、輝度比の強調であることが好適である。

【００３３】又、本願第１発明のパターン認識方法は、
上記の課題を解決するために、第１位置検出工程は、輪
郭エッジ相関度が予め与えられた設定値以上で、輝度分
布相関度が予め与えられた範囲内の複数の位置におい
て、輪郭エッジ相関度がピーク値である位置を認識対象
画像位置として検出することが好適である。

【００３４】又、本願第２発明のパターン認識方法は、
上記の課題を解決するために、第２位置検出工程は、輪
郭エッジ相関度が予め与えられた設定値以上で、輝度分
布相関度が予め与えられた範囲内の複数の位置におい
て、総合相関度がピーク値である位置を認識対象画像位
置として検出することが好適である。

【００３５】又、本願第３、又は第４発明のパターン認
識方法は、上記の課題を解決するために、精認識位置検
出工程は、第１位置検出工程、又は第２位置検出工程で
検出された認識対象画像位置の近傍において、検出され
たエッジ位置の曲線近似を行い、曲線近似のピーク値を
示す位置を認識対象画像位置として検出することが好適
である。

【００３６】又、本願第５発明のパターン認識方法は、
上記の課題を解決するために、第３位置検出工程は、検
出した輪郭積算エッジ位置より認識対象画像の各寸法値
を算出し、基準寸法に最も近い値を示す位置を認識対象
画像位置として検出することが好適である。

【００３７】又、本願第６発明のパターン認識方法は、
上記の課題を解決するために、第４位置検出工程は、輪
郭エッジ相関度が予め与えられた設定値以上で、輝度分
布相関度が予め与えられた範囲内の複数の位置におい
て、検出した輪郭積算エッジ位置より認識対象画像の各
寸法値を算出し、基準寸法に最も近い値を示す位置を認
識対象画像位置として検出することが好適である。

【００３８】

【作用】本願第１発明のパターン認識方法は、輪郭線内
部と外部との輝度が異なる認識対象物の画像が、誤認識
する可能性がある形状のパターンと混在する場合に使用
される。

【００３９】先ず、撮像工程と、画像記憶工程とによ
り、パターン認識の画像処理に使用する画像データを作
成する。

【００４０】次いで、ウインドウ設定工程において、認
識対象画像の基準輪郭線内部と外部とに設定した複数の
所定位置の輝度を検出するウインドウを設定することに
より、認識対象物の画像に合わせて走査用のウインドウ
を作成する。

【００４１】次いで、輝度検出工程において、前記ウイ
ンドウで前記画像データを走査し前記ウインドウ走査位
置での輝度情報を検出して、パターン認識の画像処理を
行う輝度情報を得る。

【００４２】次いで、輪郭エッジ相関度検出工程におい
て、前記検出された輝度情報から認識対象画像の輪郭線
の輪郭エッジ相関度を検出し保存することにより、前記
ウインドウを使用して検出し得る認識対象画像位置の候
補位置を検出する。候補位置という意味は、ウインドウ
の形状を、認識対象画像のパターンに合わせていても、
検出する判断基準が輪郭エッジであるので、例えば、認
識対象物の画像が輪郭線内部と外部とで輝度が異なるも
のである場合に、同様に輪郭エッジが存在するストライ
プ状パターンを誤って候補位置として検出するからであ
る。

【００４３】次いで、輝度分布相関度検出工程におい
て、前記検出された輝度情報から輪郭線内部と外部との
それぞれの輝度分布相関度を演算し保存することによ
り、前工程で誤って検出された候補位置を選別するため
の基準ができる。基準の意味は、検出手段が輝度分布で
あれば、輪郭エッジでは検出できないパターンの相違を
検出できるからである。例えば、認識対象物の画像が輪
郭線内部と外部とで輝度が異なり、且つ、その輝度が不
均一である場合、輝度分布相関度がその不均一性を示す
ので、同様に輪郭エッジが存在するがその輝度が不均一
性が異なるストライプ状パターンを判別できる。

【００４４】最後に、第１位置検出工程において、前記
ウインドウの各走査位置について、先に、前記輪郭エッ
ジ相関度によって複数の候補位置を検出し、次に、前記
輝度分布相関度によって、前記候補位置の中から、前記
の輪郭エッジでは分離できない類似パターン、例えば、
認識対象物の画像が輪郭線内部と外部とで輝度が異なる
ものである場合に、ストライプ状パターンを取り除き、
誤検出をなくする。

【００４５】本願第２発明のパターン認識方法は、本願
第１発明の効果に加えて、輪郭線内部と外部との輝度が
異なる認識対象物の画像、及び／又は、その背景の輝度
が不均一であり、且つ、輪郭線内部と外部との輝度のコ
ントラストが大きな類似パターンと混在する場合に使用
される。

【００４６】そして、本願第１発明の撮像工程と、画像
記憶工程と、ウインドウ設定工程と、輝度検出工程と、
輝度分布相関度検出工程と、これらの工程による上記作
用に加えて、先ず、総合相関度検出工程において、前記
検出された輪郭線内部の全輝度情報と輪郭線外部の全輝
度情報との相関性を演算し認識対象画像の存在に関する
総合相関度を求めて保存することにより、認識対象物の
画像の輝度が不均一であり、且つ、輪郭線内部と外部と
の輝度のコントラストが大きな類似パターンと混在する
場合に、誤検出を防止するための基準ができる。基準の
意味は、認識対象物の画像、及び／又は、その背景の輝
度が不均一で、夫々の狭い部分間の比較では内外の判別
が不可能であっても、輪郭線内部の全輝度情報と輪郭線
外部の全輝度情報間では、輪郭線内外での基本的な明る
さの差が存在するからである。

【００４７】又、輪郭線内部と外部との輝度のコントラ
ストが大きな類似パターンと比較する場合に、輝度のコ
ントラストが大きな類似パターンの場合には、輪郭線内
部の全輝度情報と輪郭線外部の全輝度情報間の差が、認
識対象物の画像の場合より大きくなるので、相互の判別
が可能である。

【００４８】従って、第２位置検出工程において、総合
相関度に基づいて、認識対象物の画像、及び／又は、そ
の背景の輝度が不均一であり、且つ、輪郭線内部と外部
との輝度のコントラストが大きな類似パターンと混在す
る場合に、誤検出なく、認識対象画像の位置検出ができ
る。

【００４９】本願第３発明のパターン認識方法は、本願
第１発明の効果に加えて、輪郭線内部と外部との輝度が
異なる認識対象物の画像の位置を、精密に検出すること
ができる。

【００５０】そして、本願第１発明の撮像工程と、画像
記憶工程と、ウインドウ設定工程と、輝度検出工程と、
輝度分布相関度検出工程と、第１位置検出工程と、これ
らの工程による上記作用に加えて、精認識位置検出工程
において、前記第１位置検出工程で検出した認識対象画
像位置近傍を精認識する。

【００５１】本願第４発明のパターン認識方法は、本願
第２発明の効果に加えて、輪郭線内部と外部との輝度が
異なる認識対象物の画像の位置を、精密に検出すること
ができる。

【００５２】そして、本願第２発明の撮像工程と、画像
記憶工程と、ウインドウ設定工程と、輝度検出工程と、
輝度分布相関度検出工程と、総合相関度検出工程と、第
２位置検出工程と、これらの工程による上記作用に加え
て、精認識位置検出工程において、前記第２位置検出工
程で検出した認識対象画像位置近傍を精認識する。

【００５３】本願第５発明のパターン認識方法は、認識
対象物の画像が輪郭線内部と外部との輝度が異なる画像
であり、且つ、認識対象物の画像、及び／又は、その背
景の輝度が不均一である場合に精密に認識対象物の画像
位置を認識する場合に使用する。

【００５４】そして、本願第１発明の撮像工程と、画像
記憶工程と、ウインドウ設定工程と、輝度検出工程と、
これらの工程による上記作用に加えて、先ず、輪郭部積
算エッジ位置演算工程において、前記検出された輝度情
報を、予め設定した区分に基づいて前記基準輪郭線に平
行方向に積算して積算輝度情報を算出し、この積算輝度
情報から輪郭部積算エッジ位置情報を演算することによ
り、１次元的に投影されて、２次元的な輝度の不均一性
が消滅し、認識対象物の画像の輪郭線内部と外部との平
均輝度の差による輪郭エッジを安定して検出できる。

【００５５】次いで、第３位置検出工程において、前記
検出した輪郭部積算エッジ位置情報より認識対象画像の
位置を検出することができる。

【００５６】本願第６発明のパターン認識方法は、認識
対象物の画像が、誤認識し易い類似パターン、例えば、
ストライプ状パターンと混在しており、認識対象物の画
像が輪郭線内部と外部との輝度が異なる画像であり、且
つ、認識対象物の画像、及び／又は、その背景の輝度が
不均一である場合に精密に認識対象物の画像位置を認識
する場合に使用する。

【００５７】そして、本願第１発明の撮像工程と、画像
記憶工程と、ウインドウ設定工程と、輝度検出工程と、
輝度分布相関度検出工程と、これらの工程による上記作
用に加えて、先ず、本願第３発明と同じ輪郭部積算エ
ッジ位置演算工程を行い、次いで、第４位置検出工程に
おいて、前記ウインドウの各走査位置について、前記輪
郭エッジ相関度と前記輝度分布相関度と前記輪郭部積算
エッジ位置情報とにより、誤認識し易い類似パターン、
例えば、ストライプ状パターンを取り除いて、認識対象
画像の有無を認識し、輪郭部積算エッジ位置情報により
認識対象画像の位置を検出する。

【００５８】又、本願第１、第２、第３、第４、又は第
６発明において、ウインドウに、複数の輪郭内部スポッ
トウインドウと、複数の輪郭外部スポットウインドウと
を有するものを使用すると、このウインドウを、輪郭エ
ッジ相関度検出工程と、輝度分布相関度検出工程と、輪
郭部積算エッジ位置演算工程とに兼用できる。又、本
願第１、第２、第３、第４、第５、又は第６発明におい
て、ウインドウに、認識対象画像の基準輪郭線に直交す
る複数のラインウインドウを有するものを使用すると、
認識対象物の画像、及び／又は、その背景の輝度が不均
一を打ち消す作用が安定する。

【００５９】又、本願第１、第２、第３、第４、第５、
又は第６発明において、複数の輪郭内部スポットウイン
ドウと、複数の輪郭外部スポットウインドウとを有する
ウインドウによる輪郭エッジ相関度検出工程で、検出さ
れた輪郭内部輝度情報と輪郭外部輝度情報との間で予め
設定された組合せで輝度情報差を計算し、計算されたこ
れらの輝度情報差の中で予め設定された所定値以上の差
がある前記組合せ数を検出し、この数を輪郭エッジ相関
度とすると、輪郭エッジ相関度を、迅速、容易に求める
ことができる。

【００６０】又、本願第１、第２、第３、第４、第５、
又は第６発明において、認識対象画像の基準輪郭線に直
交する複数のラインウインドウを有するウインドウによ
る輪郭エッジ相関度検出工程で、各ラインウインドウが
検出した輝度情報を、各ラインウインドウ毎に、長さ方
向に微分処理し、ピーク値がある位置を認識対象画像の
輪郭位置として検出すると、輪郭エッジ位置を、迅速、
容易に求めることができる。

【００６１】又、本願第１、第２、第３、第４、第５、
又は第６発明において、輪郭エッジ相関度検出工程で、
輪郭内部と外部とについてそれぞれ別個に、隣接するウ
インドウ間の輝度差を計算し、計算されたこれらの輝度
差の中で予め設定された所定値以上の差がある前記隣接
するウインドウの組合せ数を検出し、この数を輪郭エッ
ジ相関度とすると、画像輪郭内外で輝度差がある認識対
象物の画像が誤認識され易いストライブパターンと混在
している場合に、前記ストライプ状パターンを分離する
ことができる。

【００６２】又、本願第第５、又は第６発明において、
認識対象画像の基準輪郭線に直交する複数のラインウイ
ンドウによる輪郭部積算エッジ位置演算手段で、各ライ
ンウインドウ毎に、検出された輝度情報を基準輪郭線に
平行方向に積算して積算輝度情報を算出し、この積算輝
度情報から輪郭部積算エッジ位置情報を演算すると、輪
郭エッジ位置を、認識対象物の画像の輝度が不均一の場
合に、この不均一さの影響を除くことができる。

【００６３】又、本願第第３、又は第４発明において、
精認識位置検出工程で、精認識すべき位置を、認識対象
画像の基準輪郭線に直交する方向に輝度情報を検出し輪
郭エッジを検出すると、輪郭エッジ位置を、迅速、容易
に求めることができる。そして、認識対象画像の基準輪
郭線に直交する方向に検出した輝度情報を、直交方向に
微分処理し、ピーク値がある位置を輪郭エッジとして検
出すると、輪郭エッジ位置を、更に、迅速、容易に求め
ることができる。

【００６４】又、本願第１、第２、第３、第４、又は第
６発明において、輝度分布相関度検出工程で、輪郭内部
輝度の標準偏差または分散を演算しこれを輝度分布相関
度とすると、認識対象物の画像輪郭の内部と外部との輝
度に不均一なバラツキがあっても、画像の輪郭の内部と
外部とで、そのバラツキに、夫々の特徴があれば、その
特徴を、輝度の標準偏差または分散に置き換えて判断基
準にすることにより、その位置が、認識対象物の画像の
位置か否かを判断できる。

【００６５】又、本願第１、第２、第３、第４、又は第
６発明において、輝度分布相関度検出工程で、輪郭外部
輝度の標準偏差または分散を演算しこれを輝度分布相関
度とすると、認識対象物の画像輪郭の内部と外部との輝
度に不均一なバラツキがあっても、画像の輪郭の内部と
外部とで、そのバラツキに、夫々の特徴があれば、その
特徴を、輝度の標準偏差または分散に置き換えて判断基
準にすることにより、その位置が、認識対象物の画像の
位置か否かを判断できる。

【００６６】又、本願第１、第２、第３、第４、又は第
６発明において、輝度分布相関度検出工程で、検出した
輪郭内部の複数の輝度の中で、予め与えられた組合せで
輝度差を検出し、この輝度差が予め与えられた設定値以
下である組合せ数を輝度分布相関度として検出すると、
輪郭内部と外部とで輝度が異なる認識対象物の画像と、
誤認識し易い類似パターン、例えば、ストライプ状パタ
ーンを除外することができる。

【００６７】又、本願第１、第２、第３、第４、又は第
６発明において、輝度分布相関度検出工程で、検出した
輪郭外部の複数の輝度の中で、予め与えられた組合せで
輝度差を検出し、この輝度差が予め与えられた設定値以
下である組合せ数を輝度分布相関度として検出すると、
輪郭内部と外部とで輝度が異なる認識対象物の画像と、
誤認識し易い類似パターン、例えば、ストライプ状パタ
ーンを除外することができる。

【００６８】又、本願第第２、又は第４発明において、
総合相関度検出工程で、複数のスポットウインドウで検
出した輝度情報と予め設定した係数との積の総和を総合
相関度として検出すると、認識対象物の画像の輪郭内部
と外部との平均的な輝度差との比較を判断基準として、
誤認識し易い内外輝度差が大きい類似パターンを判別で
きる。

【００６９】又、本願第第２、又は第４発明において、
総合相関度検出工程で、総合相関度検出工程で、複数の
スポットウインドウで検出し輝度補正した輝度情報と予
め設定した係数との積の総和を総合相関度として検出す
ると、認識対象物の画像の輝度が不均一の場合に、認識
対象物の画像の輪郭内部と外部との平均的な輝度差を基
準にして、認識対象物の画像を認識できる。そして、輝
度補正が、輝度比の強調であると、パターン認識精度が
著しき向上するので、誤認識し易い内外輝度差が大きな
類似パターンを、パターン認識精度の向上によって、判
別し分離できる。

【００７０】又、本願第第１発明において、第１位置検
出工程で、輪郭エッジ相関度が予め与えられた設定値以
上で、輝度分布相関度が予め与えられた範囲内の複数の
位置において、輪郭エッジ相関度がピーク値である位置
を認識対象画像位置として検出すると、輪郭内部と外部
とで輝度が異なる認識対象物の画像と、誤認識し易い類
似パターン、例えば、ストライプ状パターンとを判別す
ることができる。

【００７１】又、本願第第２発明において、第２位置検
出工程で、本願第第１発明と同じ工程に加えて、総合相
関度がピーク値である位置を認識対象画像位置として検
出すると、本願第１発明の作用に加えて、輪郭内部と外
部とで輝度が異なる認識対象物の画像の輝度が不均一の
場合にも、正確に認識対象物の画像位置を認識できる。

【００７２】又、本願第３、又は第４発明において、精
認識位置検出工程で、第１位置検出工程、又は第２位置
検出工程で検出された認識対象画像位置の近傍におい
て、検出されたエッジ位置の曲線近似を行い、曲線近似
のピーク値を示す位置を認識対象画像位置として検出す
ると、認識対象物の画像位置を精密に認識できる。

【００７３】又、本願第第５発明において、第３位置検
出工程で、検出した輪郭積算エッジ位置より認識対象画
像の各寸法値を算出し、基準寸法に最も近い値を示す位
置を認識対象画像位置として検出すると、認識対象物の
画像位置を検出できる。

【００７４】又、本願第第６発明において、第４位置検
出工程で、輪郭エッジ相関度が予め与えられた設定値以
上で、輝度分布相関度が予め与えられた範囲内の複数の
位置において、検出した輪郭積算エッジ位置より認識対
象画像の各寸法値を算出し、基準寸法に最も近い値を示
す位置を認識対象画像位置として検出すると、本願第第
５発明の作用に加えて、誤認識し易い類似パターン、例
えば、内外輝度差が大きな類似パターンを除外すること
ができる。

【００７５】

【実施例】本発明のパターン認識方法を使用するパター
ン認識装置の第１実施例を図１、図２に基づいて説明す
る。

【００７６】本実施例は、輪郭線内部と外部との輝度が
異なる認識対象物の位置検出に使用され、特に、輪郭線
内外の輝度に不均一性がある場合、誤認識され易いスト
ライプ状パターンが混在している場合に有効である。

【００７７】図１において、照明手段２で照明される認
識対象物の画像１が存在する範囲に窓枠８を設定し、撮
像手段３で撮像した映像信号を、Ａ／Ｄ変換部４でデジ
タル化して画像データに変換し、画像メモリ５に格納す
る。画像メモリ５に格納された画像データについて、画
像処理部６が画像処理を行う。制御部７は、前記のＡ／
Ｄ変換部４、画像メモリ５、画像処理部６を制御する。

【００７８】図２に示す本実施例のフローチャートに基
づいて本実施例の動作を説明する。

【００７９】ステップ＃２０の撮像工程において、撮像
手段３で認識対称物１を撮像しその映像情報を出力す
る。

【００８０】ステップ＃２１の画像記憶工程において、
Ａ／Ｄ変換部４で前記映像情報をデジタル化し画像デー
タとして画像メモリ部５に記憶する。

【００８１】ステップ＃２２のウインドウ設定工程にお
いて、制御部７で、図５に示すように、認識対象物の画
像１の基準輪郭線１ａの内外双方に、前記基準輪郭線１
ａに略平行に配置される複数の内部スポットウインドウ
９ａと、これらにそれぞれ対応して組み合わされる複数
の外部スポットウインドウ９ｂとを有する第１ウインド
ウ９と、輪郭線内部と外部との輝度が異なる認識対象物
の画像１を含む窓枠８とを設定する。この場合、複数の
内部スポットウインドウ９ａの位置は、認識対象物の寸
法が寸法許容範囲内で最も小さい場合でも輪郭内部の輝
度を検出できる位置であり、複数の外部スポットウイン
ドウ９ｂの位置は、認識対象物の寸法が寸法許容範囲内
で最も大きい場合でも輪郭外部の輝度を検出できる位置
である。

【００８２】そして、前記内外スポットウインドウ９
ａ、９ｂは、１画素で構成しても、複数の画素にして、
検出した輝度の平均値や最大値等の計算による代表値を
使用しても良い。これらの設定が終わると、ステップ＃
２３に進む。

【００８３】ステップ＃２３の輝度検出工程において、
第１ウインドウ９で窓枠８を走査し、走査の各測定位置
で前記第１ウインドウにより画像の輝度情報として、輪
郭内部の輝度情報Ｆｉ（ｋ）と輪郭外部の輝度情報Ｆｏ
（ｋ）とを測定する。この場合、走査間隔Ｌｘ、Ｌｙ
は、認識対象物の画像１の寸法および寸法許容値に合わ
せて、予め設定する。例えば、式（１）で設定する。

【００８４】Ｌｘ＝（Ｄｘ−Ｄｘ×Ｄｃｄ／１００）×Ｗ／１００Ｌｙ＝（Ｄｙ−Ｄｙ×Ｄｃｄ／１００）×Ｗ／１００・・・・・・・（１）Ｌｘ：Ｘ方向の距離Ｌｙ：Ｙ方向の距離Ｄｘ：認識対象物の画像のＸ方向の基準寸法（画素）Ｄｙ：認識対象物の画像のＹ方向の基準寸法（画素）Ｄｃｄ：認識対象物の画像の寸法許容値（％）Ｗ：第１パターン・ウインドウを動かす距離の係数
（％）尚、Ｄｃｄ、Ｗの例：Ｄｃｄ＝１０（％）Ｗ＝６０（％）測定が終了すると、ステップ＃２４に進む。

【００８５】ステップ＃２４の輪郭エッジ相関度検出工
程において、２つの方法を組み合わせて輪郭エッジ相関
度を検出する。

【００８６】第１の方法は、図８に示す組み合わせで、
輪郭内部スポットウインドウ９ａで検出された輪郭内部
輝度情報Ｆｉ（Ｋ）と輪郭外部スポットウインドウ９ｂ
で輪郭外部輝度情報Ｆｏ（Ｋ）との間で予め設定された
組合せで輝度情報差を計算し、計算されたこれらの輝度
情報差の中で予め設定された所定値以上の差がある前記
組合せ数を検出し、この数を輪郭エッジ相関度とする。

【００８７】第２の方法は、図６、図７に示す組み合わ
せで、前記内部スポットウインドウ９ａの隣接スポット
ウインドウの輪郭内部輝度情報Ｆｉ（Ｋ）とＦｉ（Ｋ＋
１）との間、前記外部スポットウインドウ９ｂの隣接ス
ポットウインドウの輪郭外部輝度情報Ｆｏ（Ｋ）とＦｏ
（Ｋ＋１）との間の輝度情報差を算出し、計算されたこ
れらの輝度情報差の中で予め設定された所定値以上の差
がある前記組合せ数を検出し、この数を輪郭エッジ相関
度とする。輪郭エッジ相関度が検出されると、ステップ
＃２４に進む。

【００８８】ステップ＃２４の輪郭エッジ相関度検出工
程において、前記輝度情報差が所定の閾値を越えるスポ
ットウインドウの組合せの数を検出する。

【００８９】前記第１の方法である、輪郭内外のスポッ
トウインドウ間の組合せに対する輪郭エッジの数は、走
査位置が認識対象画像の位置に略一致している場合と、
ストライプパターンに一致している場合に、その数が多
くなる。これが、従来技術で、ストライプパターンを認
識対象物の画像と誤認する原因になっている。

【００９０】前記第２の方法である、輪郭内外に分けた
隣接スポットウインドウ間に対する輪郭エッジの数は、
認識対象物の画像の輪郭エッジの場合もあり、或いは、
誤認識された類似画像の輪郭エッジの場合もある。但
し、この場合、認識対象物の画像に略一致している場合
であれば、認識対象物の画像の輪郭に凹部が無い限り、
前記所定の閾値を越える隣接スポットウインドウ間の数
は、通常、２になる。若し、誤認識し易いパターン、例
えば、ストライプ状パターンに一致している場合には、
前記所定の閾値を越える隣接スポットウインドウ間の数
は２を越える。従って、前記輝度情報差が所定の閾値を
越える隣接スポットウインドウ間の数によって、その位
置にあるのが、認識対象物の画像か、ストライプ状パタ
ーンかを判断できる。

【００９１】前記内部スポットウインドウ９ａと外部ス
ポットウインドウ９ｂ間の輝度情報差ΔＦｅ（ｋ）は、
図８に示す隣合った組合せで、式（２）による減算を行
い、 ΔＦｅ（ｋ）＝｜Ｆｅ（ｋ）−Ｆｅ（ｋ）｜・・・・・・・・・（２）ｋ：１、２、・・・・・ｎ ΔＦｅ（ｋ）が、式（３）に示すように、 ΔＦｅ（ｋ）≧Ｍｉ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（３）ｋ：１、２、・・・・・ｎ所定の閾値Ｍｉ以上ある隣接スポットウインドウ間の数
を検出する。このＭｉは、予め与えておく、例えば、予
め、複数の正常な認識対象物の画像について、輪郭線内
外の輝度差を測定し、これらの輝度差の平均値を基準に
し、余裕を持たせるために、その平均値より少し小さい
値とする。

【００９２】そして、前記内部スポットウインドウ９ａ
の隣接スポットウインドウ間の輝度情報差ΔＦｉ（ｋ）
は、図６に示す隣合った組合せで、式（４）による減算
を行い、 ΔＦｉ（ｋ）＝｜Ｆｉ（ｋ＋１）−Ｆｉ（ｋ）｜・・・・・・・・・（４）ｋ：１、２、・・・・・ｎ−１ ΔＦｉ（ｋ）が、式（５）に示すように、 ΔＦｉ（ｋ）≧Ｍｉ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（５）ｋ：１、２、・・・・・ｎ−１所定の閾値Ｍｉ以上ある隣接スポットウインドウ間の数
を検出する。このＭｉは、予め与えておく、例えば、予
め、複数の正常な認識対象物の画像について、輪郭線内
外の輝度差を測定し、これらの輝度差の平均値を基準に
し、余裕を持たせるために、その平均値より少し小さい
値とする。

【００９３】又、前記外部スポットウインドウ９ｂの隣
接スポットウインドウ間の輝度情報差ΔＦｏ（ｋ）は、
図７に示す隣合った組合せで、式（６）による減算を行
い、 ΔＦｏ（ｋ）＝｜Ｆｏ（ｋ＋１）−Ｆｏ（ｋ）｜・・・・・・・・・（６）ｋ：１、２、・・・・・ｎ−１ ΔＦｏ（ｋ）が、式（７）に示すように、 ΔＦｏ（ｋ）≧Ｍｉ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（７）ｋ：１、２、・・・・・ｎ−１所定の閾値Ｍｉ以上ある隣接スポットウインドウ間の数
を検出する。このＭｉは、予め与えておく、例えば、予
め、複数の正常な認識対象物の画像について、輪郭線内
外の輝度差を測定し、これらの輝度差の平均値を基準に
し、余裕を持たせるために、その平均値より少し小さい
値とする。

【００９４】上記の数の検出が終わると、ステップ＃２
５に進む。

【００９５】ステップ＃２５の輝度分布相関度検出工程
において、前記検出された輝度情報から輪郭線内部と外
部との夫々の輝度分布相関度を演算し保存する。

【００９６】この場合、輝度分布相関度としては、認識
対象物の画像の輪郭線内部と外部との夫々の標準偏差ま
たは分散を使用する。

【００９７】そして、輪郭線内部と外部とで、双方の輝
度にバラツキがある場合、内部には内部特有のバラツキ
があり、外部には外部特有のバラツキがあるので、前記
標準偏差または分散を求め、これらを夫々の基準値と比
較すれば、その位置が、認識対象物の画像位置か否かの
判断が可能になる。

【００９８】尚、輝度分布相関度としては、上記に限ら
ず、輪郭線内部と外部とに分けて、それぞれ別個に、予
め与えられたスポットウインドウの組合せで輝度の差を
検出し、この輝度差が予め与えられた設定値以下である
数を使用することもできる。

【００９９】そして、走査位置が認識対象物の画像位置
に略一致しておれば、輝度分布相関度として求めた標準
偏差、分散または上記の輝度差は、当然、認識対象物の
画像およびその背景の夫々の基準値に近似し、若し、ス
トライプ状パターンに一致しておれば、全く別の値にな
るので、前記基準値に近似しているか否かで、走査位置
が、認識対象物の画像位置か否かを判断できる。

【０１００】輝度分布相関度が求められると、ステップ
＃２６に進む。

【０１０１】ステップ＃２６、＃２７の第１位置検出工
程において、ステップ＃２４で求められた輪郭エッジ相
関度が予め与えられた設定値以上であり、ステップ＃２
５で求められた輝度分布相関度が予め与えられた範囲内
である位置を、認識対象物の画像位置として検出し、ス
テップ＃２８に進む。

【０１０２】ステップ＃２８の精認識位置検出工程にお
いて、ステップ＃２６、＃２７の第１位置検出工程で検
出された認識対象画像位置の近傍において、検出された
エッジ位置の曲線近似を行い、曲線近似のピーク値を示
す位置を認識対象画像位置として検出する。これによっ
て、認識対象物の画像位置を精密に検出できる。

【０１０３】本発明のパターン認識方法を使用するパタ
ーン認識装置の第２実施例を図１、図３に基づいて説明
する。

【０１０４】本実施例は、輪郭線内部と外部との輝度が
異なる認識対象物の位置検出に使用され、特に、輪郭線
内外の輝度に不均一性がある場合、誤認識され易いスト
ライプ状パターンおよび輪郭線内外の輝度差が大きな類
似形状パターンが混在している場合に有効である。

【０１０５】図１は、第１実施例と同様なので、説明を
省略する。

【０１０６】図３に示す本実施例のフローチャートに基
づいて本実施例の動作を説明する。

【０１０７】ステップ＃３０〜ステップ＃３５は、第１
実施例のステップ＃２０〜ステップ＃２５と同様なの
で、説明を省略する。

【０１０８】ステップ＃３６の総合相関度検出工程にお
いて、ステップ＃３３で検出された輪郭内部の輝度情報
Ｆｉ（ｋ）と輪郭外部の輝度情報Ｆｏ（ｋ）とに、所定
数Ｂを減じ、所定係数Ｃを乗じ、図９に示すように、実
測値である横軸のＦｍｉｎとＦｍａｘを、縦軸のＦｍｉ
ｎとＦｍａｘとに変換して輝度比を強調し、輝度比を強
調した輪郭内部の輝度情報Ｆｉ（ｋ）と輪郭外部の輝度
情報Ｆｏ（ｋ）とについての総和を式（８）によって求
め、この総和Ａ（ｐ）を総合相関度とする。

【０１０９】Ａ（ｐ）＝Σ［〔｛Ｆｉ（ｋ）−Ｂ｝×Ｃ〕＋〔｛Ｆｏ（ｋ）−Ｂ｝×Ｃ〕］・・・・・・・・・・・（８）この場合、前記の輝度強調により、認識対象物の画像１
が背景とのコントラストが小さな場合でも、認識対象物
の画像１と背景とのコントラストが大きな場合と同様の
検出精度が得られる。検出精度が向上すると、輪郭線内
外の輝度のコントラストが大きな類似パターンがあって
も、これを選別し排除することができる。

【０１１０】総合相関度が求められると、ステップ＃３
７に進む。

【０１１１】ステップ＃３７、＃３８の第２位置検出工
程において、総合相関度がピーク値を示す位置を認識対
象物の画像位置として検出し、ステップ＃３９に進む。

【０１１２】ステップ＃３９の精認識位置検出工程にお
いて、ステップ＃３７、＃３８の第２位置検出工程で検
出された認識対象画像位置の近傍において、検出された
エッジ位置の曲線近似を行い、曲線近似のピーク値を示
す位置を認識対象画像位置として検出する。これによっ
て、認識対象物の画像位置を精密に検出できる。

【０１１３】本発明のパターン認識方法を使用するパタ
ーン認識装置の第３実施例を図１、図４に基づいて説明
する。

【０１１４】本実施例は、輪郭線内部と外部との輝度が
異なる認識対象物の位置検出に使用され、特に、輪郭線
内外の輝度に不均一性がある場合、誤認識され易いスト
ライブパターンおよび輪郭線内外の輝度差が大きな類似
形状パターンが混在している場合に有効である。

【０１１５】図１は、第１実施例と同様なので、説明を
省略する。

【０１１６】図４に示す本実施例のフローチャートに基
づいて本実施例の動作を説明する。

【０１１７】ステップ＃４０〜ステップ＃４５は、第１
実施例のステップ＃２０〜ステップ＃２５と同様なの
で、説明を省略する。

【０１１８】ステップ＃４６の輪郭部積算エッジ位置演
算工程において、図１０に示すように、認識対象物の画
像１の基準輪郭線１ａに直交する複数のラインウインド
ウが配置された第２ウインドウ１０で、画像の輝度情報
を検出し、検出された各画像濃度を、基準輪郭線１ａに
平行方向に投影積算して輪郭部積算エッジ位置情報１０
ａを算出し、ステップ＃４７に進む。

【０１１９】ステップ＃４７、＃４８の第４位置検出工
程において、前記輪郭エッジ相関度と前記輝度分布相関
度と前記輪郭部積算エッジ位置情報とにより認識対象画
像の有無を認識し認識対象画像の位置を検出する。特
に、前記輪郭部積算エッジ位置情報については、前記輪
郭部積算エッジ位置情報１０ａから所定輝度の輝度情
報、例えば、ｋ％の位置を切り出し、切り出した輝度情
報から各ラインウインドウ毎にエッジ点を検出し、検出
したエッジ点から認識対象物の画像位置を精密に検出す
る。この切り出しには種々の方法が使用できる。

【０１２０】尚、図４の点線に示すように、ステップ＃
４３の輝度検出工程から、ステップ＃４４、＃４５、＃
４６を省略して、ステップ＃４７の第４位置検出工程に
進んでも、第４位置検出工程における上記のエッジ点の
検出が可能である。

【０１２１】

【発明の効果】本発明のパターン認識方法は、輪郭エッ
ジ相関度検出工程と、輝度分布相関度検出工程と、総合
相関度検出工程と、輪郭エッジ相関度検出工程とによっ
て、輪郭線内外に輝度差がある認識対象物の画像位置を
検出する場合に、認識対象物の画像の輝度に不均一性が
あり、且つ、従来技術では誤認識され易いパターン、例
えば、ストライプ状パターンや、輪郭線内外の輝度差が
大きな類似パターンが混在していても、誤認識すること
なく、迅速に、安定して認識対象物の画像位置を認識で
きるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のパターン認識方法を使用するパターン
認識装置のブロック図である。

【図２】本発明のパターン認識方法の第１実施例のフロ
ーチャートである。

【図３】本発明のパターン認識方法の第２実施例のフロ
ーチャートである。

【図４】本発明のパターン認識方法の第３実施例のフロ
ーチャートである。

【図５】本発明の第１パターン・ウインドウの構成を示
す図である。

【図６】本発明の第１パターン・ウインドウの動作を示
す図である。

【図７】本発明の第１パターン・ウインドウの動作を示
す図である。

【図８】本発明の第１パターン・ウインドウの動作を示
す図である。

【図９】本発明の輝度比強調を説明する図である。

【図１０】本発明の精検出工程の第２ウインドウの動作
を示す図である。

【図１１】従来例のマッチング・フィルターの動作を示
す図である。

【図１２】従来例のテンプレートの動作を示す図であ
る。

【図１３】従来例の境界追跡方法の動作を示す図であ
る。

【図１４】従来例のエッジ点検出方法の動作を示す図で
ある。

【図１５】従来例の問題点を示す図である。

【図１６】従来例の問題点を示す図である。

【図１７】従来例の問題点を示す図である。

【図１８】従来例の問題点を示す図である。

【図１９】従来例の問題点を示す図である。

【符号の説明】

１認識対象物の画像１ａ基準輪郭線３撮像手段４Ａ／Ｄ変換部５画像メモリ６画像処理部７制御部８窓枠９第１ウインドウ９ａ内部スポットウインドウ９ｂ外部スポットウインドウ１０第２ウインドウ１０ａ輪郭部積算エッジ位置情報

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】認識対称物を撮像しその映像情報を出力
する撮像工程と、前記映像情報をデジタル化し画像デー
タとして記憶する画像記憶工程と、前記画像データにお
いて認識対象画像の基準輪郭線内部と外部とに設定した
複数の所定位置の輝度を検出するウインドウを設定する
ウインドウ設定工程と、前記ウインドウで前記画像デー
タを走査し前記ウインドウ走査位置での輝度情報を検出
する輝度検出工程と、前記検出された輝度情報から認識
対象画像の輪郭線の輪郭エッジ相関度を検出し保存する
輪郭エッジ相関度検出工程と、前記検出された輝度情報
から輪郭線内部と外部とのそれぞれの輝度分布相関度を
演算し保存する輝度分布相関度検出工程と、前記ウイン
ドウの各走査位置について、前記輪郭エッジ相関度と前
記輝度分布相関度とにより認識対象画像の有無を認識し
認識対象画像の位置を検出するする第１位置検出工程と
を有することを特徴とするパターン認識方法。
【請求項２】認識対称物を撮像しその映像情報を出力
する撮像工程と、前記映像情報をデジタル化し画像デー
タとして記憶する画像記憶工程と、前記画像データにお
いて認識対象画像の基準輪郭線内部と外部とに設定した
複数の所定位置の輝度を検出するウインドウを設定する
ウインドウ設定工程と、前記ウインドウで前記画像デー
タを走査し前記ウインドウ走査位置での輝度情報を検出
する輝度検出工程と、前記検出された輝度情報から認識
対象画像の輪郭線の輪郭エッジ相関度を検出し保存する
輪郭エッジ相関度検出工程と、前記検出された輝度情報
から輪郭線内部と外部とのそれぞれの輝度分布相関度を
演算し保存する輝度分布相関度検出工程と、前記検出さ
れた輪郭線内部の全輝度情報と輪郭線外部の全輝度情報
との相関性を演算し認識対象画像の存在に関する総合相
関度を求めて保存する総合相関度検出工程と、前記ウイ
ンドウの各走査位置について、前記輪郭エッジ相関度と
前記輝度分布相関度と前記総合相関度とにより認識対象
画像の有無を認識し認識対象画像の位置を検出するする
第２位置検出工程とを有することを特徴とするパターン
認識方法。
【請求項３】認識対称物を撮像しその映像情報を出力
する撮像工程と、前記映像情報をデジタル化し画像デー
タとして記憶する画像記憶工程と、前記画像データにお
いて認識対象画像の基準輪郭線内部と外部とに設定した
複数の所定位置の輝度を検出するウインドウを設定する
ウインドウ設定工程と、前記ウインドウで前記画像デー
タを走査し前記ウインドウ走査位置での輝度情報を検出
する輝度検出工程と、前記検出された輝度情報から認識
対象画像の輪郭線の輪郭エッジ相関度を検出し保存する
輪郭エッジ相関度検出工程と、前記検出された輝度情報
から輪郭線内部と外部とのそれぞれの輝度分布相関度を
演算し保存する輝度分布相関度検出工程と、前記ウイン
ドウの各走査位置について、前記輪郭エッジ相関度と前
記輝度分布相関度とにより認識対象画像の有無を認識し
認識対象画像の位置を検出するする第１位置検出工程
と、前記第１位置検出工程で検出した認識対象画像位置
近傍を精認識する精認識位置検出工程とを有することを
特徴とするパターン認識方法。
【請求項４】認識対称物を撮像しその映像情報を出力
する撮像工程と、前記映像情報をデジタル化し画像デー
タとして記憶する画像記憶工程と、前記画像データにお
いて認識対象画像の基準輪郭線内部と外部とに設定した
複数の所定位置の輝度を検出するウインドウを設定する
ウインドウ設定工程と、前記ウインドウで前記画像デー
タを走査し前記ウインドウ走査位置での輝度情報を検出
する輝度検出工程と、前記検出された輝度情報から認識
対象画像の輪郭線の輪郭エッジ相関度を検出し保存する
輪郭エッジ相関度検出工程と、前記検出された輝度情報
から輪郭線内部と外部とのそれぞれの輝度分布相関度を
演算し保存する輝度分布相関度検出工程と、前記検出さ
れた輪郭線内部の全輝度情報と輪郭線外部の全輝度情報
との相関性を演算し認識対象画像の存在に関する総合相
関度を求めて保存する総合相関度検出工程と、前記ウイ
ンドウの各走査位置について、前記輪郭エッジ相関度と
前記輝度分布相関度と前記総合相関度とにより認識対象
画像の有無を認識し認識対象画像の位置を検出するする
第２位置検出工程と、前記第２位置検出工程で検出した
認識対象画像位置近傍を精認識する精認識位置検出工程
とを有することを特徴とするパターン認識方法。
【請求項５】認識対称物を撮像しその映像情報を出力
する撮像工程と、前記映像情報をデジタル化し画像デー
タとして記憶する画像記憶工程と、前記画像データにお
いて認識対象画像の基準輪郭線内部と外部とに設定した
複数の所定位置の輝度を検出するウインドウを設定する
ウインドウ設定工程と、前記ウインドウで前記画像デー
タを走査し前記ウインドウ走査位置での輝度情報を検出
する輝度検出工程と、前記ウインドウの各走査位置につ
いて、前記検出された輝度情報を、予め設定した区分に
基づいて前記基準輪郭線に平行方向に積算して積算輝度
情報を算出し、この積算輝度情報から輪郭部積算エッジ
位置情報を演算する輪郭部積算エッジ位置演算工程と、
前記検出した輪郭部積算エッジ位置情報より認識対象画
像の位置を検出するする第３位置検出工程とを有するこ
とを特徴とするパターン認識方法。
【請求項６】認識対称物を撮像しその映像情報を出力
する撮像工程と、前記映像情報をデジタル化し画像デー
タとして記憶する画像記憶工程と、前記画像データにお
いて認識対象画像の基準輪郭線内部と外部とに設定した
複数の所定位置の輝度を検出するウインドウを設定する
ウインドウ設定工程と、前記ウインドウで前記画像デー
タを走査し前記ウインドウ走査位置での輝度情報を検出
する輝度検出工程と、前記検出された輝度情報から認識
対象画像の輪郭線の輪郭エッジ相関度を検出し保存する
輪郭エッジ相関度検出工程と、前記検出された輝度情報
から輪郭線内部と外部とのそれぞれの輝度分布相関度を
演算し保存する輝度分布相関度検出工程と、前記検出さ
れた輝度情報を、予め設定した区分に基づいて前記基準
輪郭線に平行方向に積算して積算輝度情報を算出し、こ
の積算輝度情報から輪郭部積算エッジ位置情報を演算す
る輪郭部積算エッジ位置演算工程と、前記ウインドウの
各走査位置について、前記輪郭エッジ相関度と前記輝度
分布相関度と前記輪郭部積算エッジ位置情報とにより認
識対象画像の有無を認識し認識対象画像の位置を検出す
る第４位置検出工程とを有することを特徴とするパター
ン認識方法。
【請求項７】ウインドウは、複数の輪郭内部スポット
ウインドウと、複数の輪郭外部スポットウインドウとを
有する請求項１、２、３、４、又は６に記載のパターン
認識方法。
【請求項８】ウインドウは、認識対象画像の基準輪郭
線に直交する複数のラインウインドウを有する請求項
１、２、３、４、５、又は６に記載のパターン認識方
法。
【請求項９】複数の輪郭内部スポットウインドウと、
複数の輪郭外部スポットウインドウとを有するウインド
ウによる輪郭エッジ相関度検出工程は、検出された輪郭
内部輝度情報と輪郭外部輝度情報との間で予め設定され
た組合せで輝度情報差を計算し、計算されたこれらの輝
度情報差の中で予め設定された所定値以上の差がある前
記組合せ数を検出し、この数を輪郭エッジ相関度とする
請求項１、２、３、４、５、又は６に記載のパターン認
識方法。
【請求項１０】認識対象画像の基準輪郭線に直交する
複数のラインウインドウを有するウインドウによる輪郭
エッジ相関度検出工程は、各ラインウインドウが検出し
た輝度情報を、各ラインウインドウ毎に、長さ方向に微
分処理し、ピーク値がある位置を認識対象画像の輪郭位
置として検出する請求項１、２、３、４、５、又は６に
記載のパターン認識方法。
【請求項１１】輪郭エッジ相関度検出工程は、輪郭内
部と外部とについてそれぞれ別個に、隣接するウインド
ウ間の輝度差を計算し、計算されたこれらの輝度差の中
で予め設定された所定値以上の差がある前記隣接するウ
インドウの組合せ数を検出し、この数を輪郭エッジ相関
度とする請求項１、２、３、４、５、又は６に記載のパ
ターン認識方法。
【請求項１２】認識対象画像の基準輪郭線に直交する
複数のラインウインドウによる輪郭部積算エッジ位置演
算手段は、各ラインウインドウ毎に、検出された輝度情
報を基準輪郭線に平行方向に積算して積算輝度情報を算
出し、この積算輝度情報から輪郭部積算エッジ位置情報
を演算する請求項５、又は６に記載のパターン認識方
法。
【請求項１３】精認識位置検出工程は、精認識すべき
位置を、認識対象画像の基準輪郭線に直交する方向に輝
度情報を検出し輪郭エッジを検出する請求項３、又は４
に記載のパターン認識方法。
【請求項１４】精認識位置検出工程は、精認識すべき
位置を、認識対象画像の基準輪郭線に直交する方向に輝
度情報を検出し直交方向に微分処理し、ピーク値がある
位置を輪郭エッジとして検出する請求項１３に記載のパ
ターン認識方法。
【請求項１５】輝度分布相関度検出工程は、輪郭内部
輝度の標準偏差または分散を演算しこれを輝度分布相関
度とする請求項１、２、３、４、又は６に記載のパター
ン認識方法。
【請求項１６】輝度分布相関度検出工程は、輪郭外部
輝度の標準偏差または分散を演算しこれを輝度分布相関
度とする請求項１、２、３、４、又は６に記載のパター
ン認識方法。
【請求項１７】輝度分布相関度検出工程は、検出した
輪郭内部の複数の輝度の中で、予め与えられた組合せで
輝度差を検出し、この輝度差が予め与えられた設定値以
下である組合せ数を輝度分布相関度として検出する請求
項１、２、３、４、又は６に記載のパターン認識方法。
【請求項１８】輝度分布相関度検出工程は、検出した
輪郭外部の複数の輝度の中で、予め与えられた組合せで
輝度差を検出し、この輝度差が予め与えられた設定値以
下である組合せ数を輝度分布相関度として検出する請求
項１、２、３、４、又は６に記載のパターン認識方法。
【請求項１９】総合相関度検出工程は、複数のスポッ
トウインドウで検出した輝度情報と予め設定した係数と
の積の総和を総合相関度として検出する請求項２、又は
４に記載のパターン認識方法。
【請求項２０】総合相関度検出工程は、複数のスポッ
トウインドウで検出し輝度補正した輝度情報と予め設定
した係数との積の総和を総合相関度として検出する請求
項２、又は４に記載のパターン認識方法。
【請求項２１】輝度補正は、輝度比の強調である請求
項２０に記載のパターン認識方法。
【請求項２２】第１位置検出工程は、輪郭エッジ相関
度が予め与えられた設定値以上で、輝度分布相関度が予
め与えられた範囲内の複数の位置において、輪郭エッジ
相関度がピーク値である位置を認識対象画像位置として
検出する請求項１に記載のパターン認識方法。
【請求項２３】第２位置検出工程は、輪郭エッジ相関
度が予め与えられた設定値以上で、輝度分布相関度が予
め与えられた範囲内の複数の位置において、総合相関度
がピーク値である位置を認識対象画像位置として検出す
る請求項２に記載のパターン認識方法。
【請求項２４】精認識位置検出工程は、第１位置検出
工程、又は第２位置検出工程で検出された認識対象画像
位置の近傍において、検出されたエッジ位置の曲線近似
を行い、曲線近似のピーク値を示す位置を認識対象画像
位置として検出する請求項３、又は４に記載のパターン
認識方法。
【請求項２５】第３位置検出工程は、検出した輪郭積
算エッジ位置より認識対象画像の各寸法値を算出し、基
準寸法に最も近い値を示す位置を認識対象画像位置とし
て検出する請求項５に記載のパターン認識方法。
【請求項２６】第４位置検出工程は、輪郭エッジ相関
度が予め与えられた設定値以上で、輝度分布相関度が予
め与えられた範囲内の複数の位置において、検出した輪
郭積算エッジ位置より認識対象画像の各寸法値を算出
し、基準寸法に最も近い値を示す位置を認識対象画像位
置として検出する請求項６に記載のパターン認識方法。