JPH08249475A

JPH08249475A - オブジェクトのサイズ特徴付け／決定システム

Info

Publication number: JPH08249475A
Application number: JP8019123A
Authority: JP
Inventors: Rakesh Mohan; ラケシュ・モハン; Jonathan Hudson Connell; ジョナサン・ハドソン・コネル; Rudolf Maarteen Bolle; ルドルフ・マアテン・ボル
Original assignee: International Business Machines Corp
Current assignee: International Business Machines Corp
Priority date: 1995-02-17
Filing date: 1996-02-05
Publication date: 1996-09-27
Also published as: US6434257B1; EP0727760A3; EP0727760A2; US6310964B1; US6005959A

Abstract

(57)【要約】【課題】農産物のようなオブジェクトのサイズを認識
し、かつ学習可能な装置および方法を提供すること。【解決手段】画面を照射するための照明源を有し、照
明源を制御して、画像処理システムは高レベルで照射し
たオブジェクトを有する画面の第一デジタル画像と、低
レベルで照射したオブジェクトの第二デジタル画像を得
ることができる。アルゴリズムを使用して、上記２つの
デジタル画像の比較により画面の背景画像からオブジェ
クト画像を新しく領域分割する。丸いオブジェクトの処
理画像（オブジェクトのサイズを特徴づけるために使用
可能）を記憶させた基準画像と比較させる。照合したら
オブジェクトのサイズが認識される。認識されなかった
サイズのオブジェクトの処理画像はオブジェクトの実際
のサイズをラベル付けして、特定の基準に基づいてメモ
リに記憶させることができ、オブジェクトのサイズは将
来、その画像を作られる時に認識することになる。この
システムにより、予め分からないオブジェクトのサイズ
を認識するために学習可能となる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、コンピュータ処理
の光学画像走査装置からのオブジェクトの大きさを決定
するシステムおよび方法に関する。より詳細には、本発
明は、画像処理を使用して、ばらの物品（bulk item）
のサイズを認識する学習可能なシステムおよび方法に関
する。

【０００２】

【従来の技術】従来技術において、オブジェクトのサイ
ズを推定するための画像処理システムが知られており、
これらシステムでは、この演算を行うために２値画像を
頻繁に使用している。一般的な方法は２値画像ファンク
ションのゼロ次モーメントの利用、あるいは２値セグメ
ント内にある画素の数を単純に推定することである。

【０００３】画像内でオブジェクトのサイズと向き、た
とえば、どちらが検査の対象であるかが前もって分かる
なら、２値照合フィルタ（binary matched filters）を
通常使用する。この方法は、あるサイズと形を有する特
定のオブジェクトが、ある位置でその画像内にあるかど
うか、非常に正確な判定を可能とする。

【０００４】従来技術は、画像内の目標オブジェクトが
望んでいるオブジェクトであるか確かめ、可能であれ
ば、そのゼロ次モーメントあるいは照合したフィルタに
関するその外観の質によりオブジェクトを分類するため
に、しばしばこれらの方法を実行する。別の目的は、目
的画像オブジェクトと複数の基準照合フィルタと照合さ
せることにより目標オブジェクトを識別することが考え
られる。

【０００５】本明細書では、１個以上のオブジェクトの
サイズを「識別すること」あるいは「計測すること」
は、一組の基準サイズを仮定すれば、目標オブジェクト
の基準サイズを決定することと定義される。サイズを
「分類すること」は、目標オブジェクトがある範囲のサ
イズを表す特定のクラスにあること、またはオブジェク
トのサイズが満足がいくようなものであることを決定す
ること、と定義される。ここで、分類クラスの一つは、
目標オブジェクトのサイズが予期した値のどれでもない
ことを意味する「拒絶」クラスを考えることができる。
一方、「確かめること」は、目標オブジェクトが特定の
サイズであると知られていることを決定すること、およ
び、これの真または偽を単純に識別することと定義され
る。「認識すること」は、識別すること、計測するこ
と、分類すること、部類分けすること、および／あるい
は確かめることと定義される。

【０００６】本明細書では、「丸いオブジェクト」は中
心から等距離の表面あるいは円周の各部分を有するオブ
ジェクトである。「ばらの物品」とは、スーパーマーケ
ット、食品雑貨店、小売店、あるいは金物屋などで、ば
らで売られている物を含む。例えば、農産物（果物や野
菜）、砂糖、コーヒ豆、キャンディ、釘、ボルト、ナッ
ト、一般的な金物、各種部品、包装品等である。

【０００７】画像処理では、デジタル画像は、画像を画
素と称する固定数の位置に分割し、その画素位置の画像
の値を固定数値に量子化することにより離散表示に変換
するカメラからのアナログ画像である。得られたデジタ
ル画像は、他の画像あるいはこれら画像の特徴を創り出
すためにコンピュータ・アルゴリズムにより処理するこ
とが可能である。これら画像あるいは特徴はメモリに記
憶させ、または、その画像オブジェクトについての情報
を決定するために使用することが可能である。「ピクセ
ル」とはデジタル画像の画素である。

【０００８】「画像処理およびコンピュータ映像」と
は、オブジェクトの識別、位置、サイズなどのような画
像オブジェクトの画像特徴から、その画像を変更あるい
は得るためにデジタル画像のコンピュータによる処理で
ある。

【０００９】１つの画面は、処理対象オブジェクトおよ
びその対象に沿った周囲オブジェクトなどの１個以上の
オブジェクトを含んでいる。この周囲は「背景」と呼ば
れている。背景は通常、対象オブジェクトよりカメラか
ら遠ざけられている。

【００１０】「領域分割（図形／背景分割とも称す
る）」とは、１つの画面画像をオブジェクト画像と背景
画像に分割することである。領域分割は、そのオブジェ
クトの画像に含まれる画像ピクセルと背景画像に属する
画像ピクセルとを識別することに関する技術である。領
域分割したオブジェクト画像は、全画面のオリジナル画
像のオブジェクトから構成するピクセルを収集したもの
である。領域分割したオブジェクト画像の面積はオブジ
ェクト画像のピクセルの数に対応する。

【００１１】「照明」は、画面およびその中のオブジェ
クトを照らす光である。全画面の照明は、その画面内の
個々のオブジェクトの照明、およびビデオ・カメラのよ
うな画像装置が受けるオブジェクトの反射光を直接決定
する。

【００１２】「周辺照明」は、オブジェクトの画像を作
るために特別に使用された特定の光を除いた、いかなる
光源からの照明も意味する。たとえば、周辺照明は屋外
の太陽光、屋内の室内光などの特定の環境において生じ
る光源による照明である。

【００１３】「ギラギラ輝く反射あるいは鏡のような反
射」とは、光る（鏡のような、鏡に似た特性を部分的に
でも示す）オブジェクトから反射する多量の光である。
ギラギラ輝くものの色は（オブジェクトの自然光とは対
照に）ほとんど照明光の色である。

【００１４】「画像の特徴」は、その「画像の特性」と
して定義され、コンピュータにより抽出可能である。特
徴は通常、特定の範囲であるＲ０−Ｒ１といわれる範囲
内にある数値を有する。従来技術では、ヒストグラムを
全画像、あるいは画像内の複数のウィンドウ（副画像）
について演算する。画像の特徴ヒストグラムは、その画
像あるいはウィンドウについての特徴値の分布の数的表
現である。一つの特徴の一つのヒストグラムは、特徴の
範囲Ｒ０−Ｒ１をＭ間隔（bins：ビン）に分割し、各画
像ピクセルにたいする特徴を演算することにより作り出
す。各ビンにいくつの画像ピクセルあるいはウィンドウ
・ピクセルが属するか単純に数えることで特徴ヒストグ
ラムを与える。

【００１５】画像の特徴は、その画像のオブジェクトの
サイズに関する特徴を含むが、それに限定されない。オ
ブジェクトのサイズに関する最も単純な特徴はオブジェ
クト・ピクセルである。境界ピクセル、境界ピクセルの
部分集合、境界ピクセルの部分集合から決定した特徴、
もオブジェクトのサイズに関する画像の特徴である。

【００１６】米国特許第5,515,275号で、発明者Mills
およびRichertは、果物等を処理、特に、色、傷、サイ
ズ、形状を含む変数のファンクションとして分類する装
置および方法を記述している。果物は回転しながらベル
ト・コンベア上を移動し、直線走査型ダイオード列によ
り画像作成される。直線走査型ダイオード列は、その果
物より長い走査線で果物の長さについての情報を得るよ
うに充分長く配列される。果物の存在を反映する個別の
検出信号の数は果物の幅を決定するための情報を含む。
これらの数は２乗され、そして合算される。その結果は
果物のサイズに関する特徴である果物の容積を示す。

【００１７】米国特許第5,020,675号で、発明者Cowlin
等は搬送された物品を分類する装置について記述してい
る。野菜や果物のような農産物の分類はサイズ、重さ、
色あるいは欠陥の存在の有無に基づいて実施される。サ
イズは、コンベア上の各物品のトレースの前端と後端の
検査の組み合わせとカラー・カウントにより決定され
る。この情報にたいし、ロード・セルからの重量情報を
加えることができる。

【００１８】オブジェクトの２値閾値処理画像のゼロ次
モーメントの使用は、画像内の１オブジェクトのサイズ
を識別する効果的な方法である。同様に、照合した２値
フィルタの使用は画像内の目標オブジェクトのサイズを
確認するために効果的である。複数の照合した２値フィ
ルタの使用はオブジェクトのサイズを分類可能とする。
画像形成条件をうまく制御した下で良好な領域分割処理
が得られるという理由も、上記方法での正確な計測を可
能とする。

【００１９】オブジェクトのサイズ認識についての作業
を行うモーメント技術および照合技術の両方は、背景か
らのオブジェクトの極めて正確な領域分割を必要とす
る。さらに、照合したフィルタ処理技術にたいしては、
画像内のオブジェクトの正確な方向を前もって知らなく
てはならない。

【００２０】要するに、農業界における従来技術の多く
は農産物の分類や等級分けに関するものである。この従
来技術は、製品、農産物等の１オブジェクトが１回でス
キャナを通過するなら、それらを分類／識別可能であ
る。また、事前にオブジェクト（製品、農産物等）のサ
イズ範囲（可能性があるオブジェクトの最小から最大の
サイズ）を知る必要がある。従来技術のシステムは、同
時に複数の物が走査されると、あるいは、より正確に
は、同時に１より多いオブジェクトが走査位置に現れる
と不具合をおこす。つまり、オブジェクトはサイズ認識
をする前に単独状態にしなくてはならない。

【００２１】さらに、従来技術はしばしば、物品が所定
の空間配列となるように運搬され、慎重に制御された照
明条件を有し、慎重に建設された高価な機械的環境を必
要としている。これは従来技術が、産物のサイズを区別
するのにコスト的に効果のある方法で行えないことを意
味する。従来技術は、走査を行う時にオブジェクトの接
触や重なりといった複数のサンプルがあると失敗する。
また、従来技術のサイズ認識／等級別分類システムは、
透明なプラスチック袋にパックされたオブジェクトに対
しては適用できない。オブジェクトを移動する機械的手
段、および背景画像からオブジェクト画像を領域分割処
理するためのアルゴリズムは、こうした条件下ではうま
く機能しない。

【００２２】さらに、どの従来技術も人間やコンピュー
タを仲介として、新しい物品のサイズを教えられたり古
い物品のサイズを廃棄する学習可能システムではない。
すなわち、システム内で初めにプログラムされていない
オブジェクトのサイズを認識すること、あるいは初めに
プログラムされたオブジェクトのサイズの認識を停止す
ることを、これらのシステムには教えることができな
い。

【００２３】従来技術が不得意な一分野は、農産物のレ
ジでの価格チェックである。農産物の価格チェックの現
在の手段および方法は、いくつかの問題を提示する。新
鮮な農産物に（価格自動照合：PLU）ラベルを貼り付け
ることは顧客、および小売商や卸売業者に嫌われる。あ
らかじめパックした農産物も、パックをするコストの増
大、廃棄の問題（パックごみ）、パックした形状の農産
物の品質をチェックすることが不可能などの理由により
嫌われる。

【００２４】農産物の価格チェックの流れはスーパーマ
ーケット以前の食品雑貨店の初期から大きな変化はな
い。販売の現場では、レジ係が農産物の種類、その重さ
あるいは数を認識し、価格を決める。現在、多くの店舗
では価格はその農産物に関連させた非ニーモニックPLU
コードを手動で入れている。これらのコードは販売の現
場では印刷されたリストの形、あるいは写真や絵付のパ
ンフレットの形で利用されている。

【００２５】この農産物の価格チェックのプロセスから
いくつかの問題が生じる。ある農産物、たとえばリンゴ
やオレンジ、は品種やサイズで等級分けされ価格をつけ
られる。サイズは１箱に収納されたリンゴの数によって
決められる。例えば、４８個入りは大、同じサイズの箱
に２１６個入りは小とされる。レジ係はレジを打つ際に
比較する基準の品がないので、種々の農産物のサイズを
視覚的に推定するのは難しい。

【００２６】

【発明が解決しようとする課題】本発明の主たる目的は
農産物のようなオブジェクトのサイズを認識する、改良
された装置および方法を提供することである。また、本
発明の別の目的は農産物のようなオブジェクトのサイズ
を認識する、改良された学習可能な装置および方法を提
供することである。さらに、本発明の他の目的は、販売
現場あるいは農産物の集荷、配送センタ等でサイズに基
づき農産物のようなオブジェクトを認識し、価格付けを
する改良された装置および方法を提供することである。

【００２７】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明は画像処理を用いて１画面内の複数のオブジ
ェクトのサイズを認識あるいは計測するシステムおよび
装置を提供する。このシステムは画面を照射するための
照明源を有する。この照明源を制御して、画像処理シス
テムは高レベルで照射したオブジェクトを有する画面の
第一デジタル画像と、低レベルで照射したオブジェクト
の第二デジタル画像を得ることができる。アルゴリズム
を使用して、上記２つのデジタル画像の比較により画面
の背景画像からオブジェクト画像を新しく領域分割す
る。丸いオブジェクトの処理画像（オブジェクトのサイ
ズを特徴づけるために使用可能）を記憶させた基準画像
と比較させる。照合したらオブジェクトのサイズが認識
される。

【００２８】認識されなかったサイズのオブジェクトの
処理画像はオブジェクトの実際のサイズをラベル付けし
て、特定の基準に基づいてメモリに記憶させることがで
き、オブジェクトのサイズは将来、その画像を作られる
時に認識することになる。この新規な方法では、予め分
からないオブジェクトのサイズを認識するために学習さ
せられる。

【００２９】サイズ認識は丸いオブジェクトの数とは無
関係である。つまり、複数のサイズ計測はオブジェクト
の境界から決定され、オブジェクトのサイズはこの複数
のサイズ計測から新規に決定されるからである。この方
法で、サイズが予め分からないオブジェクトのサイズを
認識することを本発明のシステムは学習する。

【００３０】オブジェクトの識別のためのオブジェクト
の他の特徴（色とか質感）を決定するユーザ・インター
フェースおよび装置を本発明のシステムと共に使用する
ことが可能である。

【００３１】

【発明の実施の形態】図１の装置１００は、１個以上の
オブジェクト１３１のサイズを自動的に認識するための
画像処理を使用した本発明の望ましい一実施例である。

【００３２】光源１１０はオブジェクト１３１を照ら
す。望ましい光はストロボMouser U-4425、あるいは２
つのGE製のクール・ホワイト蛍光球GE FC8T9-CW（２２
ワット）およびGE 12T9-CW（３０ワット）である。これ
らの光源は公知である。

【００３３】ビデオ入力装置１２０を使用して反射光線
を画像に変換する。通常、この画像は２次元である。望
ましいビデオ入力装置はグレースケール・カメラあるい
はカラー・カメラであるが、光線を画像に変換するどの
ような装置も使用可能である。こうしたカメラはCCDカ
メラおよびCIDカメラ等である。カラー・カメラを使用
するなら、出力はRGB、HSI、YC、あるいは他の色表示と
することが可能である。望ましいカメラの例として、SO
NY製のカード・カメラCCB-C35YCあるいはSONY XC-999が
ある。もちろん、１２０のようなビデオ入力装置は公知
である。

【００３４】グレースケール画像あるいはカラー画像
は、本発明では望ましいセンサ様式である。しかし、他
の検知様式も可能であり、例えば、赤外線画像および紫
外線画像である。これらの様式は、オブジェクト１３１
を照らし、計測する公知の方法、および画像を作る互換
性のある画像作成装置１２０により可能となる。

【００３５】オブジェクト１３１はシステム１００によ
り画像を作られ、そのサイズが認識対象であるオブジェ
クトであり、１個以上の品物から成る。オブジェクト１
３１は種類もサイズも１タイプ、たとえば同じ種類とサ
イズの１個以上のリンゴ、が望ましい。オブジェクトは
実質的にはシステム１００により画像が作れるものなら
何でも可能であるが、望ましいオブジェクト１３１は農
産物（果物や野菜）、金物等を含む、ほぼ球形をしたば
らの物品である。

【００３６】演算装置１４０、通常はコンピュータ１４
０を使用してビデオ入力装置１２０により作られ、フレ
ーム・グラバ１４２により（コンピュータ１４０と互換
性があるように）デジタル化された画像を処理する。

【００３７】この処理はアルゴリズム２００により行わ
れる。他の演算装置１４０として、パーソナル・コンピ
ュータやワークステーションがある。演算装置１４０は
独立タイプあるいはコンピュータに組み込まれた１個以
上のデジタル信号プロセッサも可能である。また、この
アルゴリズム２００を履行実行できる特別なハードウェ
アも可能である。望ましい実施例は、IBM ValuePoint
コンピュータ内、あるいはPOSキャッシュ・レジスタのI
BM 4690シリーズ内にあるデータ翻訳 DT 2871フレーム
・グラバ・ボードにつないだデータ翻訳 DT 2878であ
る。フレーム・グラバ１４２はカメラ１２０からの画像
信号をデジタル化する装置である。カメラ１２０がデジ
タル・カメラなら、分離フレーム・グラバ１４２は必要
なくなる。デジタイザはコンピュータ１４０から分ける
ことも可能であり、あるいは一体に組み込むことも可能
である。画像は標準的なメモリ装置１４４に記憶させる
ことが可能である。この説明により、当業者なら他の同
等な演算装置１４０およびフレーム・グラバ１４２を開
発可能である。

【００３８】オプションの対話型出力装置１６０をレジ
係のようなユーザとインターフェースするために演算装
置１４０に接続することができる。出力装置１６０は、
ユーザの決定作成１６４を助けるスクリーンを含むこと
も可能であり、新たなオブジェクトのサイズを認識する
ためのシステム１６２（図２０参照）を学習するため
に、メカニズム１００を提供することも可能である。オ
プションの重量計測装置１７０もオブジェクト１３１の
重量について演算装置１４０に入力を提供することがで
きる（後述の説明、および図１９、図２１を参照）。

【００３９】図２は演算装置、あるいはコンピュータ１
４０により実行したアルゴリズム２００のフローチャー
トである。ステップ２１０では、サイズを認識する目標
オブジェクトをカメラ１２０により画像作成される。こ
のような画像作成は公知である。目標オブジェクト１３
１は、ステップ２２０で、その背景から新規に領域分割
される。ステップ２２０の目的は、背景から目標オブジ
ェクト１３１を分離することで、システム１００が画面
の背景から独立した分離オブジェクト１３１画像境界ピ
クセルのサイズ特性を演算できるようにする。ステップ
２３０では、望ましくは３個以上の境界点からオブジェ
クト１３１の１個以上のサイズ特性を決定する。ステッ
プ２４０では、決定したサイズ特性集合の特徴づけを行
う。ステップ２５０では、正規化により上記の特徴づけ
が個々のオブジェクト１３１の実際のサイズにのみ基づ
き、オブジェクト１３１が画像内で占める実際の面積や
長さ、あるいはその面積や長さに関連した特徴に基づか
ないようにする。これはオブジェクト１３１のサイズの
１個以上のサンプルを同じオブジェクトのサイズとして
認識可能とする。画像内のオブジェクト１３１により占
められた分割領域によるサイズの特徴づけを正規化する
望ましい手段は、サイズ特性を演算した回数を数えるこ
とである。サイズ計測の内容がサイズ特性の重量計測な
ら、これは正規化において説明される。なお、これは図
１６について説明で詳細に述べる。ステップ２６０で
は、目標オブジェクトのサイズのカウント・正規化によ
る特徴づけは、メモリ記憶部２７０に記憶させてある基
準オブジェクトのサイズのカウント・正規化による特徴
づけと比較する。記憶部２７０は記憶装置１４４あるい
はコンピュータ１４０に設けることが可能である。（図
１７の学習の説明を参照。）

【００４０】ステップ２５５では、カウント・正規化に
よるサイズの特徴づけをコンピュータ・メモリ２７０の
基準２５５に基づいて記憶させる。目的画像１３１と後
に比較２７１させることができる新しい基準画像の記憶
２７０を記憶基準２５５が許可するので、このステップ
はシステム１００が新たに学習することを可能とする。
（詳細は図２０の説明を参照。）

【００４１】ステップ２２０では、背景画像からオブジ
ェクト画像を分離あるいは領域分割する。このステップ
は、目標オブジェクトのサイズ特性が画面の背景の効果
や妨害に影響されず決定できるように行われる。図３、
図４はそれぞれ、背景画像からオブジェクト画像を領域
分割する２つの望ましい方法を示している。

【００４２】図３は２つの画面を示している。第一画面
３１０はカメラ１２０の視野にオブジェクトが存在しな
い背景３１１の画像を示している。第二画面３２０は、
背景画像３１１と１個以上のオブジェクト１３１の画像
１３０を含んでいる。ここでは、画像オブジェクト１３
０のピクセルがオブジェクト１３１が存在する画面画像
３２０の背景エリア内の背景画像３１１内のピクセルと
置き換わる。したがって、画面内に存在するオブジェク
ト１３１のサンプルを有する背景３１１の画像となる。

【００４３】画面３１０と３２０の比較は（望ましくは
１ピクセルづつで）、オブジェクト画像１３０を画面の
背景画像３１１から領域分割（分離）させることができ
る。３２０画像内のあるピクセルについて、輝度が３１
０画像内の同じピクセルの画像輝度と異なる（例えば、
大きい）なら、このピクセルはオブジェクト画像１３０
に属している。３２０画像内のあるピクセルについて、
輝度が３１０画像内の同じピクセルの画像輝度と同じな
ら、このピクセルは背景画像３１１に属している。（図
６の説明を参照。）

【００４４】図４は、オブジェクト画像の領域分割を可
能とする本発明の望ましい実施例により生成された、背
景と１個以上のオブジェクトを有する画面の２つの画像
を示している。図４の画像３３０は、光源１１０を切っ
た状態の画面の画像（オブジェクト１３１と背景３１１
を含む）である。つまり、画面画像３３０は周辺光によ
り照らされた背景３１１の画像から成る。また、画面画
像３３０では、オブジェクト画像１３５が背景を隠して
いる。光源１１０が切られているので、光源１１０に照
らされていないオブジェクト画像１３５は画面３３０内
で黒っぽく見える。

【００４５】図４の画像３４０は光源１１０を入れた状
態の画面の画像である。この場合は、光源１１０が周辺
光より強い光でカメラの視野のオブジェクト１３１を照
らす。これによりオブジェクト画像１３０は画面画像３
４０内で（画面画像３３０より）明るくなる。

【００４６】図５は、（図３、図４で説明したような）
画面を画像形成し、実際の背景３１２の背景画像３１１
からオブジェクト画像１３０を領域分割し、オブジェク
ト１３１のサイズを認識するための望ましいシステム４
００を示すブロック図である。このシステム４００の構
成要素４０１の一般的説明は、１９９４年４月２９日出
願の米国特許出願番号08/235,064、タイトル「Object I
maging System」、発明者Bolle他、に書かれてあり、こ
れは本発明の引例として記載するものである。また、１
９９４年４月２９日出願の米国特許出願番号08/235,83
4、タイトル「Produce Recognition System」、発明者B
olle他、にはシステム４００の実施例に関して説明があ
り、これも本発明の引例として記載するものである。

【００４７】この望ましいシステム４００はオブジェク
ト１３１を光源１１０およびカメラ１２０上に置き、下
から見上げるオブジェクト１３１の画像を提供する。シ
ステム４００はオブジェクト１３１に対する支持板４０
３を設けて、オブジェクトをカメラ１２０から撮影可能
な距離４０７に据える。さらに、システム４００は４１
０および４２０で示されるフィルタ・システムを設け
て、画像のぎらつき（鏡のような反射）を減少させ、光
り輝くオブジェクト（プラスチック製のバッグのような
物）の画像形成を可能としている。

【００４８】システム４００は光源１１０およびカメラ
１２０にたいして不透明な容器４０１を有する。この容
器４０１はオブジェクト１３１に対向した単一の開口部
４０３を有する。この開口部４０３は、カメラ１２０お
よび光源１１０による照明によってオブジェクト１３１
が画像形成可能となるようなサイズである。開口部の形
は正方形、円が一般的であるが、他の形も可能である。
透明支持板４０５がその開口部４０３を覆う。この透明
支持板４０５は１枚のガラス板が考えられ、上記したよ
うにその上にオブジェクト１３１を置くための支持板と
する。オブジェクトを支持板４０５に置くことにより、
カメラ１２０とオブジェクト１３１を距離４０７に固定
して画像形成可能な手段を創り出す。

【００４９】オブジェクト１３１の画像から、（オブジ
ェクト１３１その物から、あるいは周辺のプラスチック
袋、支持板４０５などからの）ぎらつきを取り除くため
に、偏光フィルタ４２０をカメラ１２０のレンズに組み
合わせるか、レンズの上に配置する。第二偏光フィルタ
４１０は光源１１０と開口部４０３の間に設ける。この
配置により、オブジェクト１３１に届く光が偏光させら
れる。あるいは、光源は偏光装置によって完全に覆うこ
とも可能である。光源が（カメラ・フラッシュのよう
な）箱内に、あるいは（写真撮影用のスポットライトの
ような）リフレクタにより部分的に囲まれているなら、
光を透過させる光学システムの開口部にのみ偏光装置を
設ければ充分である。第一フィルタ４１０の偏光方向
は、第二フィルタ４２０の偏光方向に対して直交させ
る。オブジェクト（１３１）から反射した鏡のような反
射は、そのオブジェクトから反射した拡散（光らない）
反射に対立するものとして偏光させることは、従来技術
から公知である。従って偏光フィルタ４２０を用いてオ
ブジェクト１３１を画像形成することは画像のギラギラ
した輝きを減少させる。さらに、フィルタ４１０により
偏光した光源１１０からの光でオブジェクト１３１を照
射することにより、オブジェクト１３１上のぎらつきの
量が減少する。偏光装置４１０もオブジェクト１３１か
らの鏡のような反射光の偏光角度が偏光装置４２０に対
して直交するようにする。故に、偏光装置４１０に直交
する偏光装置４２０を介したオブジェクト１３１の画像
形成により、さらにオブジェクト画像１３０のギラギラ
した輝きの量が減少する。

【００５０】光源制御部４５０は光源１１０のオン・オ
フのスイッチ操作をおこない、あるいは光源１１０を異
なった強度間で切り替える。制御部４５０はコンピュー
タ１４０上で履行実行させてもよいし、光源１１０に直
接接続してもよく、あるいは独立した装置とすることも
可能である。制御部はストロボのようにタイミング装置
として光源１１０の一部とすることも可能である。制御
部はカメラあるいはコンピュータ、あるいは両方に同期
させることも可能である。光源スイッチ制御装置４５０
は公知である。

【００５１】図６は図２の領域分割ステップ２２０を説
明するものである。この図に示されているのは、画面か
らオブジェクト画像を領域分割するための望ましい方法
である。

【００５２】ステップ５１０では、オブジェクト１３１
を適切に照らすようにオン状態あるいは高レベルの強度
にある光源１１０により画面の画像（第一画像）が作ら
れる。制御部４５０は光源１１０のスイッチ操作を制御
する。

【００５３】ステップ５２０では、画面の第二画像がオ
フ状態あるいはステップ５１０のレベルより低レベルの
強度にある光源１１０で作られる。光源１１０の設定は
オブジェクト１３１が第一画像よりも第二画像の方が暗
く見えるようにしなければならない。この新規なステッ
プを行うことにより、オブジェクト画像１３０は後のス
テップにおいて背景画像３１１から分離あるいは領域分
割させることが可能である。

【００５４】さらに、オブジェクト１３１、背景３１
２、画像入力装置１２０は、第一画像および第二画像が
登録空間内にあるように両ステップ５１０、５２０にお
いて同じ位置になければならない。各ピクセルは、本を
読むときの要領で、画像の左上角から出発してその第１
列目を進み、次に第２列目に下がって番号をつける。
「登録」とは、第一画像の各番号付けをしたピクセルが
第二画像の同一番号のピクセルと画面（オブジェクト１
３１と背景３１２）の同じエリアに対応することを意味
する。適切な登録は、迅速な継続で第一画像と第二画像
を得るか、固定した背景３１２に対して固定したオブジ
ェクト１３１の画像を形成することにより得られる。

【００５５】第一画像と第二画像を得る順番は逆にする
ことができる。つまり、ステップ５２０はステップ５１
０の前に行うことが可能である。

【００５６】アルゴリズム２２０のステップ５３０で
は、第一画像と第二画像がフレーム・グラバ１４２内で
デジタル化される。コンピュータ１４０内で、第一デジ
タル画像の各ピクセルを第二デジタル画像の同じ位置の
ピクセルとそれぞれ比較させる。このようなピクセル対
ピクセルの比較は画像処理技術において公知である。例
えば、比較する各ピクセル対の一方のピクセルが他方の
ピクセルに対応している（つまり、各画像の同じ位置に
ある）としても、画像の対応するピクセル対はどんな順
でも比較可能である。さらに、別の比較、例えば第２ま
たは、第３のピクセルを比較することも可能である。

【００５７】ステップ５４０では、第一画像のピクセル
が第二画像の対応するピクセルに対し輝度が事前に決め
たＴ値より大きいか、ピクセルごとに決定するためのチ
ェックを行う。ピクセルのいずれかの比較で、第一画像
のピクセルが第二画像の対応するピクセルに対しＴ値よ
り大きいなら、アルゴリズム２２０は分岐５４２を取
り、このピクセルがオブジェクト１３１に対応したもの
であることを意味する。同様に、ピクセルの比較が第一
画像のピクセルが第二画像の対応するピクセルに対しＴ
値より大きくない事を示したら、アルゴリズム２２０は
分岐５４４を取り、このピクセルが実際の背景３１２の
画像３１１に対応したものであることを意味する。

【００５８】許容値Ｔは一定とすることが可能である。
望ましい許容値Ｔは最大画像輝度の５％である。あるい
は、Ｔ値は画像のピクセルの位置に応じて、またはダー
ク画像のピクセルの輝度に応じて変化する。Ｔの位置に
よる変化は、光源１１０からの不均一な照射に対してこ
のシステムが補償することを可能とする。Ｔのダーク輝
度による変化は、反射力が低い（黒いオブジェクトのよ
うな）前景オブジェクトをシステムが正確に識別するこ
とを可能にする。Ｔ値は固定させることも、あるいはシ
ステムによって時々、再計算することも可能である。た
とえば、光源１１０の使用時間が長くなったり、何らか
の理由（電球への供給ＡＣ電圧の変動など）で光源の強
さに変化が生じた際には、Ｔの値を変える必要がある。
この再計算はオブジェクト無しの背景の一対の画像（一
方は強く照射した背景３１２の画像、他方は弱く照射し
たもの）について行うことが可能である。オブジェクト
が存在しないので、両方の背景画像は同じ光量（周辺光
により）で照らされるように見えなくてはならない。し
かし、実際には、光源１１０の強さを高に切り替えると
光源１１０からの光は僅かに背景３１２を照らす。従っ
て、許容値Ｔは対応するピクセル対の比較にたいして選
択する。許容値Ｔは、背景画像対のピクセルの極めて少
数のみこのテストに実際に通るように設定させることが
可能である。例えば、望ましい実施例では、ピクセル対
の１０％未満が許容値Ｔより大きく異なる照度となるよ
うに、Ｔを設定させる。

【００５９】望ましい実施例では、ステップ５３０、５
４０は画面画像における各ピクセル位置にたいしてピク
セルごとに行う。この結果は、オブジェクト１３１に対
応するピクセルが領域分割したオブジェクト画像１３０
内に集められる。特に、領域分割したオブジェクト画像
では、第二画像の対応するピクセルより実質的に明るい
第一画像からの全てのピクセルが、第一画像内にある位
置で領域分割したオブジェクト画像内に集められる。そ
れゆえ、領域分割したオブジェクト画像は背景３１２か
ら取り除いたオブジェクト１３１の所望の画像に対応す
る。必要であれば、その画像内の残ったピクセル（例え
ば、オブジェクト画像１３０に対応していないピクセ
ル）は所望の値に割り当てることができ、また／あるい
は公知の画像処理技術を用いてさらに処理をすることが
可能である。

【００６０】同様に、背景３１２に対応するピクセルが
領域分割された背景画像３１１内に集められる。特に、
第二画像の対応するピクセルより実質的に明るくない第
一画像からの全てのピクセルが、第一画像内にある位置
で領域分割した背景画像内に集められる。（望ましい実
施例では、「実質的に明るい」とは対応するピクセル対
のピクセル間の照度の差が許容値Ｔより大きいことを意
味する。）領域分割した背景画像はオブジェクト１３０
を取り除いた背景３１１の画像に対応する。必要であれ
ば、その領域分割した背景画像内の残ったピクセル（つ
まり、取り除いたオブジェクトのピクセル位置に対応し
たピクセル）は所望の値に割り当てることができ、また
／あるいは公知の画像処理技術を用いてさらに処理をす
ることが可能である。

【００６１】オブジェクト１３０の画像のみが所望であ
れば、３１１を求めるステップ５４４は行う必要がな
い。同様に、背景３１２の画像のみが所望であれば、１
３０を求めるステップ５４２は行う必要がない。

【００６２】別の望ましい実施例では、オブジェクト１
３１の半透明の部分（例えば、プラスチック製のカバ
ー）は、ステップ５５２、５５４、５５６を加えること
により、オブジェクト１３１の不透明な部分から分離可
能である。

【００６３】この実施例では、分岐５４２がステップ１
３０の代わりにステップ５５２へ進む。ステップ５５２
の前に、第一画像のピクセルが第二画像内の対応するピ
クセルより明るいことを既に決定している。ステップ５
５２は、第二画像のオブジェクト１３０ピクセル（低照
度下のオブジェクト１３１）は第二許容値Ｖより明るい
かどうか決定する。明るいなら、分岐５５３を取り、オ
ブジェクトのピクセルはオブジェクト画像１３０の半透
明部分５５４に属する。（いくらかの周辺光がオブジェ
クト１３０を透過し、光源１１０を低照度に切り替える
とこの位置で画像を形成するので、このピクセル位置で
オブジェクトは半透明である。）明るくないなら、分岐
５５５が採用され、このピクセルはオブジェクト画像１
３０の不透明部分５５６に属する。（周辺光がない、あ
るいは許容値Ｖより低い照度がオブジェクト１３０の不
透明部分を介して測定される。）Ｖ値は第二画像の各ピ
クセルに対して一定とすることも、あるいは、例えば第
二画像のピクセルの位置に応じて変化することも可能で
ある。Ｖ値は上記のように、背景画像の９５％から８５
％がＶ値より明るくなるようにＶ値を選択することによ
り、背景１３５の画像のみからさらに演算することが可
能である。Ｖに対する望ましい値は最も明るい画像輝度
の２０％である。

【００６４】ステップ５５４では、半透明のオブジェク
ト画像が作られる。このステップでは、Ｖ値より明るい
第二画像のピクセルに対応する第一画像の各ピクセル
（そのオブジェクトに属する）は、オブジェクト１３０
の半透明部分に対応し、半透明オブジェクト画像内に保
存させる。第一、第二画像の全てのピクセルの処理の
後、半透明の画像はオブジェクト画像１３０の半透明部
分の画像のみを含むことになる。必要ならば、その半透
明オブジェクト画像の残りのピクセルは所望の値に割り
当て、かつ／あるいは、さらに処理をおこなう。

【００６５】ステップ５５６では、不透明なオブジェク
ト画像を作成する。このステップでは、Ｖ値と等しい、
あるいは暗い第二画像のピクセルに対応する第一画像の
各ピクセル（そのオブジェクトに属する）は、オブジェ
クト１３０の不透明部分に対応し、不透明オブジェクト
画像５５６内に保存させる。第一、第二画像の全てのピ
クセルの処理の後、不透明の画像はオブジェクト画像１
３０の不透明部分の画像のみを含むことになる。必要な
らば、その不透明オブジェクト画像の残りのピクセルは
所望の値に割り当て、または、さらに処理をおこなう。

【００６６】オブジェクト１３０の不透明部分の画像の
みが所望なら、ステップ５５４は行う必要がない。同様
に、オブジェクト１３０の半透明部分の画像のみが所望
なら、ステップ５５６は行う必要がない。

【００６７】別の望ましい実施例では、ステップ５５２
はステップ５４０と組み合わせ、ステップ５４２および
ステップ１３０は除去される。これは、完全に領域分割
したオブジェクト画像１３０ではないが半透明オブジェ
クト画像あるいは不透明オブジェクト画像（または両
方）となる。

【００６８】前のステップとステップ５５２、５５４、
５５６との別の組み合わせは本発明の意図するものに含
まれる。

【００６９】図７は領域分割したオブジェクト画像１３
０の境界点６１０を示す概略図である。オブジェクト画
像１３０の境界点は、近傍である背景画像３１１内の点
を有するオブジェクト画像の点であると定義される。ピ
クセルＡの近傍点は複数の方法（従来技術）で定義可能
である。第一の方法は４連結であり、ピクセルＢが次の
表のＸのどれかの位置を有するなら、ピクセルＢはピク
セルＡの近傍となると言われる。

【００７０】

【表１】

【００７１】あるいは、ピクセルＡの近傍を定義する第
二の方法は８連結による。ここでは、ピクセルＢが次の
表のＸのどれかの位置にあるなら、ピクセルＢはＡの近
傍となると言われる。

【００７２】

【表２】

【００７３】図８は画像７１０内のオブジェクトの領域
分割した画像１３０のオブジェクト境界６１０上の３点
を選択する方法、および領域分割したオブジェクト画像
のサイズ特性を決定する望ましい方法を示す。オブジェ
クト境界を得るために、画面を初めに画像形成し（図２
のステップ２１０）、オブジェクト画像１３０を領域分
割させる（ステップ２２０）。

【００７４】直線７３０を画像７１０に描く（この直線
の選択方法に関する説明にたいする図１１乃至１４を参
照）。直線７３０はオブジェクト画像のいくつかの境界
点でオブジェクト画像を横切る。横切る点の数が２以上
なら、２個の横切り点（７３２、７３４）の集合を２個
の横切り点の間の直線上の点が領域分割したオブジェク
ト画像に属するように選択させる。（横切り点が１個し
かないなら、サイズ特性の決定はこの直線にたいして停
止する。）この直線は点７３２と７３４間のオブジェク
ト画像におけるコードを与える。このコードの上の第三
の点７３６を選択する（この点を選択するための方法は
図１１乃至１４で説明する。）点７３６で、初めの直線
７３０に直交する直線７４０を立てる。この直立線は、
１より大きい、あるいは等しく連続した数の点でオブジ
ェクト画像境界を横切らなくてはならない、さもなけれ
ば、この直線にたいしてサイズ特性の決定は停止する。
この直立線によって横切った点のうち、直線７３０に最
も近い点７４５が選択される。そして、３個の境界点７
３２、７３４、７４５と、直線７３０と７４０の交点で
ある点７３６が存在する。

【００７５】この４点により、３つの距離ａ（７５
０）、ｂ（７６０）、ｃ（７７０）が以下のように定義
される。ａ＝距離（点７３４から点７３６）ｂ＝距離（点７３２から点７３６）ｃ＝距離（点７４０から点７３６）ａ＋ｂ≦２ｃであるなら、直径Ｄは、次の式により決定
されるか、さもなければサイズ特性の決定は停止する。

【００７６】

【数２】

【００７７】Ｄは、オブジェクト画像境界上の点７３
２、７４５、７３４を通る円の直径である。サイズ測定
基準Ｓ＝πＤ²／４（面積）あるいはＳ＝πＤ³／６（体
積）がオブジェクト画像セグメント１３０のサイズの一
表示である。面積を基本とするサイズ測定基準の利点は
２つの部分を有することである。第一は、境界点が非常
に希薄でも可能であり、この方法は今まで通り作業をお
こなう。第二は、この方法は原則に基づいた方法で点の
選択（図１１乃至図１４）を指示する。

【００７８】３つ（あるいは、それ以上）の境界点から
サイズ特性を決定するための他の方法も本発明に使用可
能である。例えば、４以上の境界点に円を合わせる最小
二乗法、３以上の点の二次モーメント等である。

【００７９】複数のサイズ測定基準Ｄは、図９乃至図１
４に関して説明するようにオブジェクトの境界６１０か
ら決定される。これらのサイズ測定基準は図１５に関し
て説明するように、直径あるいはサイズ・ヒストグラム
の望ましい形の領域分割したオブジェクト画像のサイズ
特性によって特徴づけられる。

【００８０】図９および図１０は、複数のオブジェクト
画像１３０が画像内に存在する時のオブジェクト画像境
界からサイズ特性を決定するための方法を示す。図９
は、丸いオブジェクト画像１３０の複数のサンプルが存
在する画像８１０を示し、図１０は、同じようなサイズ
のオブジェクト画像１３０の複数のサンプルがある画像
８２０を示す。

【００８１】図１１乃至図１４に関する説明のように、
複数の横切り線７３０が、領域分割したオブジェクト画
像に投影される。一本の線がオブジェクト画像の境界を
２カ所以上で横切る時、画像のオブジェクト点を含む線
上のコードを決定することが可能であり、直交する線上
の第三のオブジェクト境界点が存在し、中間のサイズ測
定基準、例えば直径Ｄ、が決定される。このようにし
て、複数の中間サイズ記述子が得られ、それからサイズ
特性が例えば図１５に示したサイズ・ヒストグラムのよ
うに作られる。図９は本発明の望ましいオブジェクトの
一例である、丸いオブジェクト画像セグメント１３０と
なる円あるいは丸いオブジェクト１３１を示す。この画
像８１０では、何本かの横切り線７３０が異なったオブ
ジェクト画像１３１に属する境界横切り点（例えば、８
３２、８３４）を有する結果を生む、別のオブジェクト
にオブジェクトが接している。しかし、３個の境界点の
集合の大部分はただ１つのオブジェクト画像の境界のみ
に含まれ、正しい中間直径（および正しい中間サイズ特
性）となる。図１０は、目標オブジェクトが類似してお
り、かつ第一近似でのみ丸い、より現実的な例の画像８
２０を示す。再度、横切り線は、間違ったサイズ測定基
準の原因となる異なったオブジェクト画像１３０上にあ
る境界横切り点（８３２、８３４）を有することが可能
である。境界横切り点の大部分は、オブジェクト画像セ
グメントの実際のサイズに近い中間サイズ測定基準を与
える。その中間サイズ測定基準から作成したサイズ特性
はオブジェクト画像１３０のサイズおよび実物のオブジ
ェクト１３１についての情報を含む。

【００８２】図１１は、オブジェクト画像１３０の複数
のサンプルの画像のサイズ特性決定用の３点の複数の集
合を選択するための望ましい一方法のフローチャートで
ある。カメラ１２０の構造および向きに応じて、画像は
縦横比について修正するために（つまり、ピクセルが正
方形でないなら）水平方向あるいは垂直方向のいずれか
に引っ張られなくてはならない。望ましいカメラ１２０
は、画像が水平方向へ１２５％引っ張られる。

【００８３】ステップ９０５では、領域分割したオブジ
ェクト画像が直線７３０に沿って走査される。特に制限
のない例として、画像は以下のように４回走査される
（図１２参照）。（１）水平に頂上部から底部へ、９５２；（２）水平に対して４５度の角度で、底部左から頂上部
右へ、９５４；（３）垂直に、左から右に、９５６；（４）水平に対して１３５度の角度で、頂上部左から底
部右へ、９５８。

【００８４】図１３に示した望ましい一実施例のよう
に、領域分割したオブジェクト画像の各ピクセルＸ（９
７０）は４回の走査の各々で１度づつ、合計４回の通過
を受ける。

【００８５】図１１のステップ９１０は、横切り線上に
あるオブジェクト境界点を決定する。各走査方向９５
２、９５４、９５６、９５８の各走査線について、出発
オブジェクト境界点（１０３２Ａ、１０３２Ｂ、１０３
２Ｃ）と終了オブジェクト境界点（１０３４Ａ、１０３
４Ｂ、１０３４Ｃ）が確立される。各走査線、つまり９
５２、９５４、９５６、９５８の各々は、出発オブジェ
クト境界点と終了オブジェクト境界点の１対以上を作成
することが可能である。これは、走査線（９５２、９５
４、９５６、９５８）がオブジェクト境界点と交差する
回数によって決定される。（出発オブジェクト境界点と
終了オブジェクト境界点の対は、走査線のフライバック
通過時に作成されることも、作成されないことも可能で
ある。）１本以上のコード（１０３０）は、出発オブジ
ェクト境界点と終了オブジェクト境界点の対（１０３２
Ａと１０３４Ａ、１０３２Ｂと１０３４Ｂ、１０３２Ｃ
と１０３４Ｃ）の各々の間で決められる。

【００８６】ステップ９１５では、コードの各々にある
１個以上の点が選ばれる。これは、領域分割したオブジ
ェクト画像１３０内にあり、コード１０３０上にあるピ
クセル１０８１−１０８５を選択することにより行うこ
とができる。（図１４参照。）

【００８７】ステップ９２０では、出発オブジェクト境
界点と終了オブジェクト境界点間のコード１０３０に沿
って選択したオブジェクト画像点（図１４の１０８１−
１０８５）について、図１４の９８１、９８２、９８
３、９８４で示されるように直交線を立てる。各走査線
９５２とそれぞれの直交線９８１、９８２、９８３、９
８４の各々が図８に示したオブジェクト上の３点（７３
４、７３２、７４５）を与える。この結果、３個のオブ
ジェクト境界点の複数の集合が選ばれる。

【００８８】ステップ９２５では、サイズ特性の３つの
オブジェクト境界点７３３、７３４、７４０に基づく決
定を行う。１つのサイズ特性は、３個のオブジェクト境
界点の複数の集合のうち３個のオブジェクト境界点（７
３２、７３４、７４５）の１以上の集合に対して作成さ
れる。演算されるサイズ特性が多いほど良く、演算され
るサイズ特性の数はオブジェクト画像１３０の面積に依
存する。

【００８９】望ましいサイズ特性は、図８に関して説明
したように演算される直径Ｄである。他のサイズ特性も
可能である。関連のサイズＳは、πＤ²／４（面積）あ
るいはπＤ³／６（体積）により得られる。

【００９０】ステップ９３０は演算した直径についての
オプションの試験である。Ｔ1＜Ｄ＜Ｔ2なら、直径Ｄは
有効である（９４０）と考えられ、この関係が成り立た
なければ（９３５）、この直径はヒストグラムの作成に
は向いていないとされる。オブジェクト１３１が丸く、
１３１のサイズ範囲についての事前知識が有効であるこ
とが分かっているなら、このチェックが使用される。閾
値Ｔ1およびＴ2が直径範囲の上下境界である。他の有効
性チェックも使用できる。

【００９１】図１３に示したように、この実施例ではピ
クセル９７０に関連の４つの直径（サイズ）推定値Ｄ
1、Ｄ2、Ｄ3、Ｄ4がある。これは、オブジェクト画像の
ピクセル９７０が図１２の各走査プロセスで１度づつ、
合計４回の通過を受けるという理由による。

【００９２】図１５は、中間サイズ特性の１つの特徴、
中間サイズ特性のヒストグラムを作成する望ましい一方
法を示すフローチャートである。この制限を設けない例
では、特性は直径Ｄが使用されている。しかし、領域分
割した画像から取り出すことができるどのサイズ特性も
使用可能である。本発明は領域分割したオブジェクト画
像１３０の境界からのみサイズ特性を取り出す。ヒスト
グラム化したサイズ特性も、領域分割したオブジェクト
についての他の情報から誘導することが可能である。

【００９３】中間サイズ特性は、図８乃至図１４で説明
したように領域分割したオブジェクト画像１３０の境界
から決定される。従来技術が、例えば直径Ｄのようなサ
イズ特性のヒストグラム１０５０を作成（１０４０）す
るために使用される。

【００９４】Ｍ間隔（bins）のヒストグラム配列は、初
めゼロに初期化される。そして、サイズ特性の直径が図
１１乃至図１４で説明したように決定される。決定され
た各直径の値は、ヒストグラムのＭ binsの１つに属す
るように量子化される、つまりBin(x)。そしてBin(x)の
内容が１づつ増加される。つまり、

【００９５】新しいBin(x)＝古いBin(x)＋１

【００９６】オプションとして、Bin(x)が１づつ増加さ
れず、決定した直径値の量を表すなんらかの整数値Ｑに
より増加される。図１１乃至図１４に続いて、領域分割
したオブジェクト画像の各ピクセルにたいし、４つの直
径（あるいは他の中間サイズ測定基準）Ｄ1、Ｄ2、Ｄ
3、Ｄ4が得られる。望ましい加重ヒストグラム増加で
は、ピクセルの直径ＤiはファクタＱ＝２ⁿにより加重さ
れる。ここで、ｎはＤjの他の概算の数であり、ｊ＝
１、２、３、４でｊ≠ｉであり、このピクセルのＤiに
一致しており、つまり、Ｄi−ｃ＜Ｄj＜Ｄi＋ｃであ
る。例えば、Ｄ1が演算されＤ2とＤ4が一致しているな
ら、ヒストグラムのbin（Ｄ1）は４づつ増加される。こ
の加重方法は、明らかに丸に近いと分かっているオブジ
ェクト１３１にたいするものである。一般的な形状のオ
ブジェクトにたいしては、加重は例えばキュウリのよう
な長細い形状の丸い部分を強調することになり、望まし
くはない。

【００９７】直径ヒストグラム１０５０は、領域分割し
たオブジェクト１３０の境界に曲率半径がどのように分
散されているか表したものである。すなわち、各binの
中身がそのbinにより表示された直径が何回決められる
か説明している。加重増加にたいして、直径が何回演算
されるかという次は、ヒストグラムbinの高い値が他の
中間直径を共通に多く有する中間直径も表している。

【００９８】ヒストグラム化１０４０は、領域分割した
オブジェクト画像１３０のサイズ特性２４０の望ましい
方法である。しかし、サイズ特性を特徴づける他の方法
も使用可能である。例えば、中央特性値、演算した特性
値の一次（平均値）および／または高次の統計、あるい
は特性値（中間サイズ測定基準のような）の演算した集
合から誘導可能である（粗い）統計が使用可能である。
この説明により、当業者は特性を特徴づける他の同等な
方法を開発することが可能である。サイズ・ヒストグラ
ムの数量正規化は、中間サイズ測定基準の他の特徴づけ
のためには必要なくなる。

【００９９】図１６はサイズ・ヒストグラムを正規化す
るステップと、これらの正規化したサイズ・ヒストグラ
ムがどのようにして画像形成したオブジェクト１３１の
数に影響受けないかを示すフローチャートである。

【０１００】画像３２０は、１つの領域分割したオブジ
ェクト１３１の画像１３０が存在する領域分割した画像
である。画像１１２０は、３つの領域分割したオブジェ
クト画像１３０が存在する、３つのオブジェクト１３１
のサンプルの領域分割した画像である。１個以上のサイ
ズ特性Ｓ1は、図８乃至図１４で説明したように決めら
れ、２つのサイズ・ヒストグラム、１１４０、１１４５
がそれぞれ作成される。ステップ１１５０では、各ヒス
トグラム（１１４０、１１４５）が同じ正規化方法を用
いて正規化される。この正規化は演算される中間サイズ
特性の数に関するものであり、加重増加が使用されてい
るなら、正規化は個々の中間サイズ特性にたいする質因
子Ｑである中間サイズ特性の演算回数に関するものであ
る。ａ＋ｂ＜２ｃという制限が強制されないなら、普通
のbin増加の場合にたいする領域分割したオブジェクト
画像の面積に正規化因子が比例することに注意を要す
る。

【０１０１】得られた数量正規化ヒストグラム（１１７
０、１１６０）は同一である。この結果は、オブジェク
ト１３１を多く有する画像１１２０がオブジェクト１３
１を少なく有する画像３２０の各ヒストグラム１１４０
よりヒストグラム１１４５の各binに高い数量を振り分
けても生じる。

【０１０２】正規化は、領域分割したオブジェクト画像
１３０から得ることが可能な、どのような特性に関して
も行うことができる。セグメント面積や（境界長さ）²
が、その例である。形状を説明する他の測定基準も使用
でき、例えば二次および高次の（形状）モーメント、境
界となる矩形、オブジェクト画像１３０の出っ張った外
皮の面積などであるが、これに限定されない。

【０１０３】アルゴリズム２００の正規化ステップ２５
０は、画像形成された実オブジェクト１３１の数に関係
ない特徴づけられたオブジェクトのサイズ特性を作成す
るためのステップである。このステップは、また、画面
内のオブジェクト１３１の数、あるいはオブジェクト１
３１の面積に無関係な装置１００により、１個以上のオ
ブジェクトのサンプルを同じサイズのオブジェクトと認
識することを可能とする。正規化２５０は１以上の演算
した特性の特徴づけについて行われる。

【０１０４】他の正規化方法、例えば、領域分割したオ
ブジェクト画像から得た他の特性に関する正規化も本発
明の範囲にある。

【０１０５】図１７はアルゴリズム２００のステップ２
６０を示しており、目標オブジェクト１３１の正規化し
たサイズ特性を１以上の正規化した基準オブジェクトの
サイズ特性と比較させる。この比較２６０はオブジェク
トのサイズ特性を特徴づける方法に大きく依存してお
り、望ましい比較２６０は数量正規化ヒストグラムと行
うことである。

【０１０６】１個以上の基準オブジェクトのサイズ特性
はメモリ記憶装置に記憶されている（２７０）。この装
置はコンピュータ１４０のメモリ内に、あるいは別の第
二記憶装置１４４内に配置させることができる。基準オ
ブジェクトのサイズ特性を記憶する（２７０）望ましい
方法は、オブジェクトのサイズを特徴化する一続きの数
量正規化サイズ特性ヒストグラムを使用することであ
る。この一続きの数量正規化サイズ特性ヒストグラムの
各々は、固有のオブジェクトのサイズ識別子と関連づけ
られている。数量正規化サイズ特性ヒストグラムを記憶
する望ましい方法は、正規化サイズ特性ヒストグラムの
ベクトルを使用することである。すなわち、異なった特
性サイズ値の正規化した発生頻度である。

【０１０７】図１７のアルゴリズム２００のステップ２
６０は領域分割した目標オブジェクト画像１３０の正規
化したサイズの特徴づけ（１１６０、１１７０）を、記
憶させた１以上の正規化した基準サイズの特徴づけ２７
０と比較する（１２４０）。サイズの特徴づけ１２１０
は、目標オブジェクトを含む領域分割した画像の正規化
したサイズの特徴づけを表す。図８乃至図１４で説明し
たようにして、このサイズ特徴づけが得られる。ブロッ
ク１２２０は、例えば図１６で説明したようにして得ら
れた、正規化した基準サイズの特徴づけのリスト（デー
タベース）である。これらは、本システムが認識可能と
するオブジェクトのサイズの表示である。複数の正規化
したサイズの特徴づけ表示の各々は、通常１２３１、
…、１２３７のようにラベルを付けられる。ここには６
つだけが表示されているが、正規化したサイズのヒスト
グラム表示は、例えば１００あるいは１０００というよ
うに非常に多数が可能である。認識すべき各オブジェク
トのサイズは、少なくとも１つの正規化したサイズの特
徴づけにより表示されるべきであるが、２以上の正規化
したサイズの特徴づけにより表示させることも可能であ
る。１２２０における正規化したサイズの特徴づけの各
々は、正規化したサイズの特徴づけがそれから作成され
るオブジェクトのサイズの記述的な識別子と関連させら
れる。サイズの特徴づけ１２１０と基準のサイズの特徴
づけ１２２０は、１つのサイズの特徴づけに限定され
ず、表示は複数のサイズの特徴づけが可能である。その
場合に、複数サイズの特徴づけは目標オブジェクトの画
像から作成され、同時に複数サイズの特徴づけは各基準
オブジェクトのサイズを表す。また、サイズの特徴づけ
のコレクションの各々は固有のオブジェクトのサイズ識
別子と関連させる。

【０１０８】ブロック１２４０は、目的サイズ特徴づけ
と基準サイズ特徴づけとの比較／照合を示している。サ
イズ特徴づけの比較／照合の望ましい手段は、目的サイ
ズ・ヒストグラムと基準サイズ・ヒストグラム間の距離
測定基準Ｌ1を決定することである。例えば、目的サイ
ズ・ヒストグラム１２１０を複数のベクトルＴとして、
また、基準サイズ・ヒストグラム１２２０をＲ1からＲ
Ｎのベクトルとして表示する。この説明にたいし、目的
サイズ・ヒストグラムＴの最良の照合は、ＴとＲ1…Ｒ
Ｉ…ＲＮ間の距離Ｌ1（マンハッタン距離と称すること
もある）が最小となる基準サイズ・ヒストグラムＲＩと
して定義される。すなわち、ＲＩは次の式の最小距離Ｌ
1を与える。

【０１０９】距離（Ｔ−ＲＪ）、Ｊ…１、２、…、Ｎ

【０１１０】このような照合アルゴリズムは、最も近く
の近傍分類として公知である。距離測定基準の通常の特
性を示すいかなる距離測定基準も（従来技術）、ここで
使用可能である。さらに、距離の特性を示さない他の測
定基準、例えばヒストグラム交差も使用可能である。重
量は目標オブジェクトのサイズ・ヒストグラムＴおよび
基準オブジェクトのサイズ・ヒストグラムＲ1…ＲＮの
構成要素に関連させることができ、それにより構成要素
方式の加重距離測定基準となる。

【０１１１】目標オブジェクトのサイズおよび基準オブ
ジェクトのサイズが複数のサイズ・ヒストグラムにより
表示されるなら、望ましい表示が複数の連鎖したサイズ
・ヒストグラム、Ｔ'およびＲ1'…ＲＮ'を含む高次元の
ベクトルとして見られる。この連鎖した目的サイズ・ヒ
ストグラムとＴ'の最良の照合を定義する望ましい一方
法は、Ｔ'とＲ1'…ＲＮ'間の距離Ｌ1が最小となる連鎖
した基準サイズ・ヒストグラムＲＩ'として定義するこ
とである。（これは１つのサイズ測定基準ヒストグラム
を使用する場合と数学的に同じである。）ここでは、異
なった重量が、Ｌ1距離において異なったサイズ・ヒス
トグラムを示す異なったサブベクトルに割り当てられる
ことが可能である。また、いかなる距離測定基準も使用
可能であり、距離の特性を示さない他の測定基準、例え
ばヒストグラム交差も使用可能である。重量は目的ヒス
トグラムＴ’および基準ヒストグラムＲ1'…ＲＮ'の構
成要素に各々関連させることができ、それにより構成要
素方式の加重距離測定基準となる。

【０１１２】図１８は本発明により識別される望ましい
形状のタイプを示す。対象とする丸いオブジェクト１３
１は曲率半径がその表面によって変化する境界を持って
いる。しかし、この曲率半径は、Ｒmax（１３１０）の
そばより上、Ｒmin（１３２０）より下にかけて境界を
作る。これはオブジェクトの境界に局部的に合う球がＲ
min≦Ｒ≦Ｒmaxを満たす半径Ｒを有することを意味す
る。従って、画像情報にたいする正射投影法モデル下
で、オブジェクト画像境界６１０にたいする局部的に最
も適合する円は、Ｒmin≦Ｒ≦Ｒmaxを満たす半径Ｒを有
する。

【０１１３】本発明は異なった形状のオブジェクト、例
えば細長い形にも適用できる。そして、数量正規化した
サイズ特性ヒストグラムはオブジェクトのサイズについ
ての情報を含む。正規化したヒストグラムの説明は円あ
るいは球のオブジェクト１３１にたいするものほど直接
的ではない。つまり、円ではないほとんどの形状（例え
ば、キュウリ）について、正規化したサイズ・ヒストグ
ラムがどんな形状に対応しているのか、人間はそのヒス
トグラムから簡単に知ることはできない。

【０１１４】図１９はオブジェクト１３１の重さを決め
る重量計測装置１７０に接続したコンピュータ１４０を
示すブロック図である。サイズ（体積）に関する重量
は、オブジェクト１３１の数量を決定するために以下の
ように使用することができる。装置１７０はオブジェク
ト１３１の重量を演算装置１４０に報告する。オブジェ
クト１３１の直径Ｄから、その体積ＶがＶ＝πＤ³／６
として決められる。体積は単位重量Ｕ、品目１３１あた
りの重量を与える。（これは水の重量、０.５８オンス
／立方インチに基づくことも可能である。果実はこれの
小数、Ｆ、の重さを示す。通常、Ｆ＝０.７０）そし
て、数量が次の式により決定される。

【０１１５】数量＝重量（オブジェクト１３０）／Ｕ

【０１１６】あるいは、（農産物サイズ決定後に分か
る）農作物の変化の各特定サイズの単位重量は、コンピ
ュータ装置１４０のメモリ１４４に記憶させることがで
き、直接使用できる。

【０１１７】図２０はオプションのユーザ（対人）イン
ターフェース１６０を示す。これは、装置１００により
決められたオブジェクト１３１の様々な考えられるサイ
ズ（識別）を絵による（あるいは他の説明による）記述
１５１０、１５２０、１５３０、１５４０を表示する
望ましい手段１６４を有する。ほとんどの場合、オブジ
ェクト１３１のサイズは基準データベース２７０との比
較２６０により固有に識別させることができる。しか
し、ある場合には、１個以上の基準ヒストグラムにたい
する照合がある可能性がある、つまり、サイズ・ヒスト
グラムを正規化した目標オブジェクトが１個以上の基準
ヒストグラムとほぼ同じである可能性がある。この場合
には、最終的なサイズ認識決定をするためにインターフ
ェース１６０を介してユーザは新たに質問を受けること
が可能となる。このインターフェース１６０の望ましい
実施例では４つ、あるいはそれ以下の選択、１５１０、
１５２０、１５３０、１５４０を提供する。それより多
い選択もユーザの希望により可能である。ユーザは適当
な手段、例えば指による接触、音声、マウス、キーボー
ドを介してコンピュータ１４０に、その決定を伝達でき
る。

【０１１８】本発明による別の新しい特徴は、システム
１００が学習可能なことである。数量正規化したヒスト
グラムを記憶装置２７０内の基準データベース１２２０
に加える必要がある時、つまり、将来的にシステム１０
０にオブジェクト１３１のサイズのサンプルが提供され
る時に、そのサンプルを認識する（あるいは、よりよく
認識する）ために、システム１００を基準データで学習
させるなら、手段（ボタン）１６２を介してユーザはそ
れを決定することが可能となる。オブジェクト１３１の
正規化したサイズ特徴づけが認識されないなら、つま
り、基準のサイズ情報と照合しないなら（ステップ２６
０）、正規化したサイズ特徴づけが記憶装置の基準２５
５を満たすかチェックされる。認識しないオブジェクト
のサイズの正規化したサイズ特徴づけが記憶装置の基準
に適合するなら、他の基準情報とともに記憶される（２
７０）。それゆえ、次の時、このオブジェクト１３１は
システム１００によって画像形成され、基準画像と照合
されてオブジェクトのサイズが認識される。このシステ
ムが認識するためのハードウェア的構造（プログラム以
前）となっていないオブジェクトのサイズを、この学習
によりシステム１００が認識可能となり、このシステム
をより柔軟にする。記憶させたサイズ特徴づけは、基準
サイズ特徴づけに使用されたオブジェクト１３１の数が
目的サイズ特徴づけを作成するために使用したオブジェ
クト１３１の数とは別にさせることができるように、数
量正規化される。

【０１１９】システム１００を自動的（人間の仲介な
し）に学習させる望ましい実施例の例は、本発明の出願
日と同じ米国特許出願番号ＸＸＸＸ、タイトル「Learni
ng System With Prototype Replacement」、発明者Conn
el等、の中に示されており、これは本出願の引例として
記載する。

【０１２０】記憶基準は、システム１００設計により確
立したどのような基準も含むことができる。記憶基準２
５５を選択および／あるいは作成する能力は、図２０の
インターフェース１６０を通じてユーザに提供すること
も可能である。単純な記憶基準は、基準データベース２
７０内に認識しないオブジェクトのサイズについて与え
た情報を記憶させることが可能でもある。他の記憶基準
は（１）画像２１０の質が良好である、（２）目標オブ
ジェクトの大部分が画像２１０を占める、（３）特徴づ
けがデータベースの目標オブジェクトの基準にかなり近
似（図１７で説明した１２４０の意味で）しなくてはな
らない。

【０１２１】図２１はオブジェクトの価格づけをするた
め、システム１００とともに使用するオプションの装置
を示すブロック図である。重量計測装置１７０がオブジ
ェクト１３１の重さを決めるために使われる。一回のオ
ブジェクトの認識により、そのオブジェクトの価格が決
定される。そのオブジェクトの重量（１７０）と／ある
いは数量（図１９で説明したように、存在する品数）が
価格付けに必要なら使用される。オブジェクトの価格が
メモリ１４４に記憶される。

【０１２２】ユーザに価格を伝達するため、装置１００
に価格出力装置１７１０を付属させる。価格出力装置１
７１０は、プリンタ、ディスプレイあるいはオブジェク
トの価格を伝達する他のいかなる手段も可能である。価
格は対話型出力装置１６０上に表示することも可能であ
る。

【０１２３】価格がポンドで特定されるなら、コンピュ
ータ１４０は価格を次の式で演算する。

【０１２４】価格＝重量×（ポンドあたりのオブジェク
ト１３１の価格）

【０１２５】価格が数量で特定されるなら、コンピュー
タ１４０は価格を次の式で演算する。

【０１２６】価格＝数量×（オブジェクト１３１の単位価格）

【０１２７】品数はユーザとの対話を介して得ることも
可能であり、あるいは図１８で説明したように推計する
ことも可能である。

【０１２８】ユーザとの対話を介して数量を入れるた
め、品物１３１（レモンやライムなど）が数で売られて
いるようにコンピュータ・メモリ１４０に示されるな
ら、システム１００はユーザに単に数量を入れるよう催
促することになる。

【０１２９】まとめとして、本発明の構成に関して以下
の事項を開示する。

【０１３０】（１）目標オブジェクトの１個以上のサン
プルのコレクションから目標オブジェクトのサイズの特
徴づけをするためのシステムにおいて、（ａ）画面画像
（該画面画像は光により照らされた目標オブジェクトの
画像と背景画像を含む）を作成するための視覚入力装置
を有するコンピュータ・システムであって、さらにメモ
リ記憶装置と画面画像の背景画像から目標オブジェクト
の画像を領域分割するための領域分割アルゴリズム実行
手段とを有する、コンピュータ・システムと、（ｂ）目
標オブジェクト画像と背景画像間の複数の移行点として
定義された目標オブジェクトの画像の境界を決定するた
めの手段と、（ｃ）上記境界上の３カ所以上の点の集合
から決定した１以上の中間サイズを決定する、上記コン
ピュータ・システム上で実行するサイズ・アルゴリズム
実行手段とを有し、よって目標オブジェクトのサイズが
中間サイズから決定したサイズ特性であることを特徴と
するシステム。（２）上記サイズ特性は中間サイズの平均から決定する
ことを特徴とする、上記（１）に記載のシステム。（３）上記サイズ特性は中間サイズの中央値から決定す
ることを特徴とする、上記（１）に記載のシステム。（４）上記サイズ特性は中間サイズの粗い統計から決定
することを特徴とする、上記（１）に記載のシステム。（５）目標オブジェクトの１個以上のサンプルのコレク
ションから１個以上の目標オブジェクトのサイズを決定
するためのシステムにおいて、（ａ）画面画像（該画面
画像は光により照らされた目標オブジェクトの画像と、
背景画像を含む）を作成するための視覚入力装置を有す
るコンピュータ・システムであって、メモリ記憶装置と
画面画像の背景画像から目標オブジェクトの画像を領域
分割するための領域分割アルゴリズム実行手段とを更に
有する、コンピュータ・システムと、（ｂ）目標オブジ
ェクト画像と背景画像間の複数の移行点として定義され
た目標オブジェクトの画像の境界を決定するための手段
と、（ｃ）上記境界上の３カ所以上の点の集合から決定
した１以上の中間サイズを決定する、上記コンピュータ
・システム上で実行するサイズ・アルゴリズム実行手段
と、（ｄ）各々は上記コンピュータのメモリ記憶部に記
憶され、基準オブジェクトに関連づけた複数の基準オブ
ジェクトのサイズ特徴づけを実行する手段とを有し、よ
って中間サイズのサイズ特徴づけは１以上の基準オブジ
ェクトのサイズ特徴づけと比較させ、目標オブジェクト
のサイズ特徴づけと基準オブジェクトのサイズ特徴づけ
が照合したら、目標オブジェクトのサイズは関連させた
基準オブジェクトのサイズとして認識させることを特徴
とするシステム。（６）（ｅ）上記オブジェクトの境界上の３点の集合を
選択するための選択アルゴリズム実行手段をさらに有
し、よって中間サイズのサイズ特徴づけは１以上の基準
オブジェクトのサイズ特徴づけと比較させ、目標オブジ
ェクトのサイズ特徴づけと基準オブジェクトのサイズ特
徴づけが照合したら、目標オブジェクトのサイズは関連
させた基準オブジェクトのサイズとして認識させること
を特徴とする上記（５）に記載のシステム。（７）２個以上の目標オブジェクトの目標オブジェクト
のサイズを決定するためのシステムにおいて、（ａ）１
つの半径範囲にあり、表面に沿って変化する曲率半径を
持つ１つの境界を有する２個以上の光をあてられた目標
オブジェクトと、（ｂ）画面画像（該画面画像は光によ
り照らされた目標オブジェクトの画像と、背景画像を含
む）を作成するための視覚入力装置を有するコンピュー
タ・システムであって、さらにメモリ記憶装置と画面画
像の背景画像から目標オブジェクトの画像を領域分割す
るための領域分割アルゴリズム実行手段とを有する、コ
ンピュータ・システムと、（ｃ）目標オブジェクト画像
と背景画像間の複数の移行点として定義された目標オブ
ジェクトの画像の境界を決定するための手段と、（ｄ）
上記境界上の３カ所以上の点の集合から決定した１以上
の中間サイズを決定する、上記コンピュータ・システム
上で実行するサイズ・アルゴリズム実行手段と、（ｅ）
各々は上記コンピュータのメモリ記憶部に記憶され、基
準オブジェクトに関連づけた、複数の基準オブジェクト
のサイズ特徴づけを実行する手段とを有し、よって中間
サイズのサイズ特徴づけは１以上の基準オブジェクトの
サイズ特徴づけと比較させ、目標オブジェクトのサイズ
特徴づけと基準オブジェクトのサイズ特徴づけが照合し
たら、目標オブジェクトのサイズは関連させた基準オブ
ジェクトのサイズとして認識させることを特徴とするシ
ステム。（８）（ｆ）上記オブジェクト境界上の３カ所以上の点
の集合を選択するアルゴリズム実行手段をさらに有し、
よって中間サイズのサイズ特徴づけは１以上の基準オブ
ジェクトのサイズ特徴づけと比較させ、目標オブジェク
トのサイズ特徴づけと基準オブジェクトのサイズ特徴づ
けが照合したら、目標オブジェクトのサイズは関連させ
た基準オブジェクトのサイズとして認識させることを特
徴とする、上記（７）に記載のシステム。（９）上記中間サイズは目標オブジェクトの直径であ
り、上記基準サイズは基準直径であることを特徴とす
る、上記（８）に記載のシステム。（１０）上記サイズ・アルゴリズム実行手段は目標オブ
ジェクトおよび基準オブジェクトのサイズを決定するた
めの直径アルゴリズム実行手段であり、該直径アルゴリ
ズム実行手段は、１）上記画像境界上の第一点と第二点
間に存在するコードを決定するためのステップと、２）
上記コード上の選択点を選び、該選択点と上記第一点間
の距離である第一距離ａと、該選択点と上記第二点間の
距離である第二距離ｂを選ぶステップと、３）上記画像
境界上の第三点を選び、上記選択点と該第三点間の距離
であり、上記コードに直交する第三距離ｃを選ぶステッ
プと、４）上記中間目的直径Ｄを次の式により決定する
ステップと、（ａ＋ｂ≦２ｃ）であるなら[数１]５）上
記中間サイズＳをＳ＝πＤ²／４（面積）あるいはＳ＝
πＤ³／６（体積）として決定するステップとにより実
行されることを特徴とする上記（９）に記載のシステ
ム。（１１）上記サイズ・アルゴリズム実行手段は、中間サ
イズの平均、中間サイズの中央値、中間サイズの確固た
る統計のどれか１つを実行することを特徴とする、上記
（１０）に記載のシステム（１２）上記目的サイズ特性は２以上の中間目的サイズ
のヒストグラムであり、上記基準サイズ特性は２以上の
中間基準サイズのヒストグラムであることを特徴とす
る、上記（１０）に記載のシステム。（１３）上記目的サイズ特性は２以上の中間サイズ直径
の正規化したヒストグラムであり、上記基準サイズ特性
は２以上の中間基準サイズの正規化したヒストグラムで
あることを特徴とする、上記（１０）に記載のシステ
ム。（１４）上記サイズ特性は２以上の中間目的サイズのヒ
ストグラムのピーク値であり、上記基準サイズ特性は２
以上の中間基準サイズのヒストグラムのピーク値である
ことを特徴とする、上記（１０）に記載のシステム。（１５）上記オブジェクトのサイズはユーザ・インター
フェースを通じて識別することを特徴とする、上記（１
０）に記載のシステム。（１６）上記ユーザ・インターフェースはユーザにオブ
ジェクトの２以上の可能性のあるサイズの選択を提供す
ることを特徴とする、上記（１５）に記載のシステム。（１７）上記オブジェクトの重量を計測する重量計をさ
らに有し、それによりオブジェクトの価格をオブジェク
トの重量とオブジェクトのサイズにより決定させること
を特徴とする、上記（１６）に記載のシステム。

【０１３１】

【発明の効果】上記したように、本発明によれば、農産
物のようなオブジェクトのサイズを認識する、改良され
た装置および方法が提供される。また、農産物のような
オブジェクトのサイズを認識し、しかも学習可能な装置
および方法が提供される。これらのシステムおよび装置
により、販売現場あるいは農産物の集荷、配送センタ等
でサイズに基づき農産物のようなオブジェクトを認識し
て、価格付けを効率良く実施できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のシステムの望ましい一実施例を示すブ
ロック図である。

【図２】本発明のオブジェクトのサイズを認識するため
の望ましい一実施例を示す流れ図である。

【図３】一画面をオブジェクト画像と背景画像に領域分
割する説明図である。

【図４】一画面をオブジェクト画像と背景画像に領域分
割する説明図である。

【図５】画像を領域分割し、画像内のオブジェクトのサ
イズを認識する装置の望ましい実施例を示すブロック図
である。

【図６】目標オブジェクト画像を領域分割する望ましい
方法の流れ図である。

【図７】領域分割したオブジェクト画像の境界点を示す
説明図である。

【図８】３以上の境界点からオブジェクトのサイズ特性
を決める望ましい方法を示す図である。

【図９】領域分割したオブジェクト画像および中間サイ
ズ特性を決定するため使用した３点の集合の部分集合で
ある。

【図１０】領域分割したオブジェクト画像および中間サ
イズ特性を決定するため使用した３点の集合の部分集合
である。

【図１１】サイズ特性決定用の３以上の境界点の集合を
選択する望ましい方法を示す流れ図である。

【図１２】１画像内の境界点選択の効果を示す説明図で
ある。

【図１３】１画像内の境界点選択の効果を示す説明図で
ある。

【図１４】１画像内の境界点選択の効果を示す説明図で
ある。

【図１５】基準および目標オブジェクトのサイズ特性を
特徴づける望ましい方法を示す流れ図である。

【図１６】オブジェクトのサイズ特性の特徴づけの正規
化の望ましい方法を示す流れ図である。

【図１７】正規化した目標オブジェクトのサイズ特性づ
けと、１以上の正規化した基準オブジェクトのサイズ特
性づけとの比較を示す説明図である。

【図１８】本発明で対象とする、あるオブジェクトのタ
イプを示す概略図である。

【図１９】重量計測装置を示すブロック図である。

【図２０】画像として作成した農産物の最も近いサイズ
の順位を示す本発明装置に付属するユーザ・インターフ
ェースを示す説明図である。

【図２１】オブジェクトの価格づけをするためオブジェ
クト重量を使用する本発明の望ましい実施例を示すブロ
ック図である。

【符号の説明】１００画像処理装置１１０光源１２０ビデオ・カメラ１３１オブジェクト１４０コンピュータ１４２フレーム・グラバ１４４メモリ記憶部１６０対話型出力装置１６２学習１６４ユーザの決定作成１７０重量計測装置２００アルゴリズム２７０基準データベース４０３開口部４０５透明支持板４０７撮影可能距離４１０偏光フィルタ４２０偏光フィルタ４５０光源制御部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者ジョナサン・ハドソン・コネルアメリカ合衆国10566、ニューヨーク州、コートランド−マナー、パメラ・ロード 25 (72)発明者ルドルフ・マアテン・ボルアメリカ合衆国10507、ニューヨーク州、ベッドフォード・ヒルズ、ノッチンガム・ロード 83

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】目標オブジェクトの１個以上のサンプルの
コレクションから目標オブジェクトのサイズの特徴づけ
をするためのシステムにおいて、（ａ）画面画像（該画面画像は光により照らされた目標
オブジェクトの画像と背景画像を含む）を作成するため
の視覚入力装置を有するコンピュータ・システムであっ
て、さらにメモリ記憶装置と画面画像の背景画像から目
標オブジェクトの画像を領域分割するための領域分割ア
ルゴリズム実行手段とを有する、コンピュータ・システ
ムと、（ｂ）目標オブジェクト画像と背景画像間の複数の移行
点として定義された目標オブジェクトの画像の境界を決
定するための手段と、（ｃ）上記境界上の３カ所以上の点の集合から決定した
１以上の中間サイズを決定する、上記コンピュータ・シ
ステム上で実行するサイズ・アルゴリズム実行手段とを
有し、よって目標オブジェクトのサイズが中間サイズから決定
したサイズ特性であることを特徴とするシステム。
【請求項２】上記サイズ特性は中間サイズの平均から決
定することを特徴とする、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】上記サイズ特性は中間サイズの中央値から
決定することを特徴とする、請求項１に記載のシステ
ム。
【請求項４】上記サイズ特性は中間サイズの粗い統計か
ら決定することを特徴とする、請求項１に記載のシステ
ム。
【請求項５】目標オブジェクトの１個以上のサンプルの
コレクションから１個以上の目標オブジェクトのサイズ
を決定するためのシステムにおいて、（ａ）画面画像（該画面画像は光により照らされた目標
オブジェクトの画像と、背景画像を含む）を作成するた
めの視覚入力装置を有するコンピュータ・システムであ
って、メモリ記憶装置と画面画像の背景画像から目標オ
ブジェクトの画像を領域分割するための領域分割アルゴ
リズム実行手段とを更に有する、コンピュータ・システ
ムと、（ｂ）目標オブジェクト画像と背景画像間の複数の移行
点として定義された目標オブジェクトの画像の境界を決
定するための手段と、（ｃ）上記境界上の３カ所以上の点の集合から決定した
１以上の中間サイズを決定する、上記コンピュータ・シ
ステム上で実行するサイズ・アルゴリズム実行手段と、（ｄ）各々は上記コンピュータのメモリ記憶部に記憶さ
れ、基準オブジェクトに関連づけた複数の基準オブジェ
クトのサイズ特徴づけを実行する手段とを有し、よって中間サイズのサイズ特徴づけは１以上の基準オブ
ジェクトのサイズ特徴づけと比較させ、目標オブジェク
トのサイズ特徴づけと基準オブジェクトのサイズ特徴づ
けが照合したら、目標オブジェクトのサイズは関連させ
た基準オブジェクトのサイズとして認識させることを特
徴とするシステム。
【請求項６】（ｅ）上記オブジェクトの境界上の３点の
集合を選択するための選択アルゴリズム実行手段をさら
に有し、よって中間サイズのサイズ特徴づけは１以上の基準オブ
ジェクトのサイズ特徴づけと比較させ、目標オブジェク
トのサイズ特徴づけと基準オブジェクトのサイズ特徴づ
けが照合したら、目標オブジェクトのサイズは関連させ
た基準オブジェクトのサイズとして認識させることを特
徴とする請求項５に記載のシステム。
【請求項７】２個以上の目標オブジェクトの目標オブジ
ェクトのサイズを決定するためのシステムにおいて、（ａ）１つの半径範囲にあり、表面に沿って変化する曲
率半径を持つ１つの境界を有する２個以上の光をあてら
れた目標オブジェクトと、（ｂ）画面画像（該画面画像は光により照らされた目標
オブジェクトの画像と、背景画像を含む）を作成するた
めの視覚入力装置を有するコンピュータ・システムであ
って、さらにメモリ記憶装置と画面画像の背景画像から
目標オブジェクトの画像を領域分割するための領域分割
アルゴリズム実行手段とを有する、コンピュータ・シス
テムと、（ｃ）目標オブジェクト画像と背景画像間の複数の移行
点として定義された目標オブジェクトの画像の境界を決
定するための手段と、（ｄ）上記境界上の３カ所以上の点の集合から決定した
１以上の中間サイズを決定する、上記コンピュータ・シ
ステム上で実行するサイズ・アルゴリズム実行手段と、（ｅ）各々は上記コンピュータのメモリ記憶部に記憶さ
れ、基準オブジェクトに関連づけた、複数の基準オブジ
ェクトのサイズ特徴づけを実行する手段とを有し、よって中間サイズのサイズ特徴づけは１以上の基準オブ
ジェクトのサイズ特徴づけと比較させ、目標オブジェク
トのサイズ特徴づけと基準オブジェクトのサイズ特徴づ
けが照合したら、目標オブジェクトのサイズは関連させ
た基準オブジェクトのサイズとして認識させることを特
徴とするシステム。
【請求項８】（ｆ）上記オブジェクト境界上の３カ所以
上の点の集合を選択するアルゴリズム実行手段をさらに
有し、よって中間サイズのサイズ特徴づけは１以上の基準オブ
ジェクトのサイズ特徴づけと比較させ、目標オブジェク
トのサイズ特徴づけと基準オブジェクトのサイズ特徴づ
けが照合したら、目標オブジェクトのサイズは関連させ
た基準オブジェクトのサイズとして認識させることを特
徴とする、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】上記中間サイズは目標オブジェクトの直径
であり、上記基準サイズは基準直径であることを特徴と
する、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】上記サイズ・アルゴリズム実行手段は目
標オブジェクトおよび基準オブジェクトのサイズを決定
するための直径アルゴリズム実行手段であり、該直径ア
ルゴリズム実行手段は、（１）上記画像境界上の第一点と第二点間に存在するコ
ードを決定するためのステップと、（２）上記コード上の選択点を選び、該選択点と上記第
一点間の距離である第一距離ａと、該選択点と上記第二
点間の距離である第二距離ｂを選ぶステップと、
（３）上記画像境界上の第三点を選び、上記選択点と該
第三点間の距離であり、上記コードに直交する第三距離
ｃを選ぶステップと、（４）上記中間目的直径Ｄを次の式により決定するステ
ップと、（ａ＋ｂ≦２ｃ）であるなら【数１】（５）上記中間サイズＳをＳ＝πＤ²／４（面積）ある
いはＳ＝πＤ³／６（体積）として決定するステップと
により実行されることを特徴とする請求項９に記載のシ
ステム。
【請求項１１】上記サイズ・アルゴリズム実行手段は、
中間サイズの平均、中間サイズの中央値、中間サイズの
確固たる統計のどれか１つを実行することを特徴とす
る、請求項１０に記載のシステム
【請求項１２】上記目的サイズ特性は２以上の中間目的
サイズのヒストグラムであり、上記基準サイズ特性は２
以上の中間基準サイズのヒストグラムであることを特徴
とする、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１３】上記目的サイズ特性は２以上の中間サイ
ズ直径の正規化したヒストグラムであり、上記基準サイ
ズ特性は２以上の中間基準サイズの正規化したヒストグ
ラムであることを特徴とする、請求項１０に記載のシス
テム。
【請求項１４】上記サイズ特性は２以上の中間目的サイ
ズのヒストグラムのピーク値であり、上記基準サイズ特
性は２以上の中間基準サイズのヒストグラムのピーク値
であることを特徴とする、請求項１０に記載のシステ
ム。
【請求項１５】上記オブジェクトのサイズはユーザ・イ
ンターフェースを通じて識別することを特徴とする、請
求項１０に記載のシステム。
【請求項１６】上記ユーザ・インターフェースはユーザ
にオブジェクトの２以上の可能性のあるサイズの選択を
提供することを特徴とする、請求項１５に記載のシステ
ム。
【請求項１７】上記オブジェクトの重量を計測する重量
計をさらに有し、それによりオブジェクトの価格をオブ
ジェクトの重量とオブジェクトのサイズにより決定させ
ることを特徴とする、請求項１６に記載のシステム。