JPH09265531A - 画像処理方法及びその装置 - Google Patents

画像処理方法及びその装置

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JPH09265531A
JPH09265531A JP8072381A JP7238196A JPH09265531A JP H09265531 A JPH09265531 A JP H09265531A JP 8072381 A JP8072381 A JP 8072381A JP 7238196 A JP7238196 A JP 7238196A JP H09265531 A JPH09265531 A JP H09265531A
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concentric
image data
image processing
work
concentric shape
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JP8072381A
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Masafumi Nakada
雅文 中田
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Mitsubishi Electric Corp
Original Assignee
Mitsubishi Electric Corp
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/60—Rotation of whole images or parts thereof
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras

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  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)

Abstract

(57)【要約】 【課題】 検出対象物であるワークの配置状態である位
置や傾き角度等の認識を短い処理時間で行える画像処理
の方法やその装置を得る。 【解決手段】 第１及び第２の画像データの所定の同心
円領域をワーク画像として設定し、この同心円領域のワ
ーク画像を形成する複数の画素を同心円配置に分割して
抽出し、この分割された各同心円配置の複数の画素の輝
度を同心円の中心角位置の関数として生成し、この各同
心円配置の複数の画素の輝度をフーリエ展開したその第
１項をその中心角位置と共に算出し、この第１項が最大
となる中心角位置を分割された複数の同心の半径の関数
として算出し、この関数を第１及び第２の画像データに
ついて比較することにより、検出対象物の配置状態を認
識する。

Description

【発明の詳細な説明】
【発明の属する技術分野】この発明は検出対象物である
ワークの位置を検出するために撮像したワーク画像デー
タと、予め登録したワーク画像データとを用いて、ワー
クの配置状態である基準点からの位置又は基準線からの
傾き等を算出する画像処理方法とその装置に関するもの
である。
【０００２】
【従来の技術】図４１は従来の画像処理装置の概略構成
を示すブロック図である。従来の画像処理装置は装置全
体の制御演算処理を行う中央演算部１ａ（以下、ＣＰＵ
という）と、ワークの画像を光学的に取り込む撮像装置
２と、ＣＰＵ１ａの演算プログラムデータ、演算結果を
記憶する記憶装置３ａと、ＣＰＵ１ａの演算結果に基づ
いてワークの検出位置をグラフィック表示する表示装置
４と、ＣＰＵ１への入力データ、指令データを入力する
入力装置５と、表示装置４に表示された内容を印字等に
より出力する出力装置６と、検出位置データを他の装置
に転送する通信装置７と、記憶装置３ａに格納された画
像取り込み手段３０１と、位置、傾き角度の検出対象と
なるワークの画像データを登録するワーク画像データ登
録手段３０２ａと、傾き角度の検出のために登録済のワ
ーク画像データｔ０ａよりワークを回転した画像ｔ０ａ
１〜ｔ０ａ３５９を生成する回転ワーク画像生成手段３
４１と、ワークの位置、傾き角度検出のために撮像装置
２より取り込んだ取り込み画像データｖ１と該ワーク画
像データｔ０ａとの間の相関値を計算する相関値計算手
段３０６ａとを備える構成である。
【０００３】次に、上記構成に基づく従来の画像処理装
置により図４３に示すようなワークｗ０の画像を登録し
てワークの位置、傾き角度を検出する方法を、図４２に
示すフローチャート、図４３に示すワーク画像撮像態様
図、図４４に示すワーク画像データ態様図、図４５に示
す回転ワーク画像データ態様図、図４６に示す取り込み
画像データ撮像態様図、図４７に示すワーク位置・傾き
角度検出態様図に基づいて説明する。なお、図において
表示装置に表示される画面の図であるか、あるいは内部
処理の説明図であるかをわかりやすく表現するために、
図４３（ｂ）、図４７等に示すような表示画面を表す符
号をｖ０、ｖ１等ｖで始まる符号を用いるものとする。
【０００４】まず、図４２に示すステップＳ５０１で、
図４１の入力装置５よりワーク画像データ作成指令を入
力する（ワーク画像データ作成指令）。
【０００５】次に、ステップＳ５０２で、ＣＰＵ１ａは
記憶装置３ａの画像取り込み手段３０１を起動して図４
３（ａ）に示すワークｗ０の画像を撮像装置２より取り
込む（画像を取り込む）。
【０００６】又、ステップＳ５０３で、ＣＰＵ１ａは表
示装置４に図４３（ｂ）に示す画像データｖ０を表示す
る（取り込み画像を表示する）。
【０００７】次に、ステップＳ５０４で、図４１の入力
装置５よりワーク画像データの大きさ・位置設定指令を
入力して、ＣＰＵ１ａに図４４（ａ）に示すワーク画像
データの大きさ・位置を表す長方形のウィンドウの枠ｃ
０ａを表示装置４に表示させた後、ワーク画像データの
大きさ・位置データを入力して、枠ｃ０ａを入力した大
きさに変形し入力した位置に移動させて、枠ｃ０ａ内の
画素データを抽出させ、図４４（ｂ）に示すワーク画像
データｔ０ａとして生成させる（ワーク画像データの大
きさ・位置指定）。図４４（ｂ）においてワーク画像デ
ータＴ０ａは該ワーク画像データｔ０ａのデータ構造を
示し、ワーク画像データＴ０ａは格子状配列の輝度のデ
ータで構成される。数値１、５、７、・・・は、ワーク
画像データの輝度を示す。
【０００８】ステップＳ５０５では、ＣＰＵ１ａは記憶
装置３ａの回転ワーク画像生成手段３４１を起動して、
ワーク画像データｔ０ａを１度ずつ３５９度まで回転さ
せて、図４５（ａ）に示す回転ワーク画像データｔ０ａ
１からｔ０ａ３５９までを生成する（回転ワーク画像生
成）。又図４５（ｂ）において、回転ワーク画像データ
Ｔ０ａ２０はワーク画像データｔ０ａを２０度回転させ
た回転ワーク画像データｔ０ａ２０のデータ構造を示
す。回転ワーク画像データＴ０ａ２０はワーク画像デー
タｔ０ａの輝度データを２０度回転させて格子状の配列
に格納したものとする。他の回転ワーク画像データｔ０
ａ１からｔ０ａ１９までとｔ０ａ２１からｔ０ａ３５９
までも同様に１度ずつ回転させて格子状の配列に格納し
たものとする。
【０００９】ステップＳ５０６では、ＣＰＵ１ａは記憶
装置３ａのワーク画像データ登録手段３０２ａを起動し
てワーク画像データｔ０ａ及び回転ワーク画像データｔ
０ａ１からｔ０ａ３５９までを記憶装置３ａに格納する
（ワーク画像データの登録）。
【００１０】ステップＳ５０７では、図４１の入力装置
５より位置・傾き角度検出指令およびワーク画像データ
ｔ０ａと取り込み画像データの間の相関値ｓａのしきい
値ｓ０ａを入力する（位置・傾き角度検出指令）。ここ
で、しきい値ｓ０ａは相関値ｓａの取りうる最大値の９
０％等、値の大きい相関値のみ検出できるような値に設
定する。
【００１１】次に、ステップＳ５０８では、ＣＰＵ１ａ
は終了指令が割り込んだ場合は処理を終了する（終了指
令があった）。
【００１２】又、終了指令がないときは、ステップＳ５
０９において、ＣＰＵ１ａは記憶装置３ａの画像取り込
み手段３０１を起動して図４６（ａ）に示すワークｗ１
を撮像装置２により撮像して図４６（ｂ）に示す取り込
み画像データｖ１を表示装置４に表示させる（画像を取
り込む）。ここで、ワークｗ１はワークｗ０を角度ａ傾
けて撮像装置２の視野に配置させたものである。
【００１３】ステップＳ５１０では、ＣＰＵ１はワーク
画像データｔ０ａと取り込み画像データｖ１を重ね合わ
せて、記憶装置３ａの相関値計算手段３０６ａを起動し
て下記の正規相関による相関値計算式（１）によりワー
ク画像データｔ０ａと取り込み画像データｖ１の間の相
関値ｓａを計算する（相関値計算）。
【００１４】
【数１】
【００１５】ここで、記号Ｆｉはワーク画像データｔ０
ａのｉ番目の画素の輝度値を、記号Ｇｉは取り込み画像
データｖ１の添え字ｉ番目の画素の輝度値を、記号ｎは
ワーク画像データの画素数、添え字ｉは画素の何番目か
をそれぞれ表す。
【００１６】ステップＳ５１１では、ＣＰＵ１ａは相関
値ｓａが、しきい値ｓ０ａより大きい場合はワーク画像
データｔ０ａと取り込み画像データｖ１の間に相関があ
ったと判定する。図４７（ｂ）はワーク画像データｔ０
ａ３５において、ワークｗ１の位置でワーク画像データ
Ｔ０ａ３５の輝度が取り込み画像ｖ１上で一致する様子
を表す。図４７（ａ）は、例えばワーク画像データｔ０
ａ２０のように取り込み画像ｖ１上のワークｗ１の位置
と一致しない位置にある場合は輝度が一致しない様子を
表す（相関有り）。
【００１７】ステップＳ５１２では、ステップＳ５１１
で相関有りと判定された場合は、ＣＰＵ１ａは表示装置
４に位置・傾き角度を表示して、通信装置７に位置・傾
き角度を出力する（位置・傾き角度を出力）。
【００１８】又、ステップＳ５１３では、ステップＳ５
１１で相関無しと判定された場合は、ＣＰＵ１ａは取り
込み画像データｖ１全体に渡って相関値ｓａの計算を完
了したかどうか判定し、未完の場合はＣＰＵ１はワーク
画像データｔ０ａと取り込み画像データｖ１を重ね合わ
せる位置を１画素ずらして、ステップＳ５１０からステ
ップＳ５１３を繰り返す（全画素計算済）。
【００１９】ステップＳ５１４では、ステップＳ５１３
で完了したと判定された場合は、ＣＰＵ１ａは回転ワー
ク画像データを１度傾き角度の大きい回転ワーク画像デ
ータに更新する。例えば回転ワーク画像ｔ０ａ０を１度
傾き角度の大きい回転ワーク画像データｔ０ａ１に更新
する（次のワーク画像データに更新する）。
【００２０】そして、ステップＳ５１５では、ステップ
Ｓ５１４にて更新前の回転ワーク画像データが回転ワー
ク画像データｔ０ａ３５９であった場合には、ＣＰＵ１
ａは全ての回転ワーク画像データについて位置・傾き角
度の検出処理を完了したとみなしてワークｗ１に対する
処理を完了する。ステップＳ５０８において、終了指令
があるまではワークｗ１の位置・傾き角度を変更、また
はワークｗ１を同一形状の別のワークに更新して、ステ
ップＳ５０９からステップＳ５１５までを繰り返す（全
回転ワーク画像データ終了した）。
【００２１】
【発明が解決しようとする課題】従来の画像処理装置は
以上のように構成されているので、ワークの傾き角度を
検出するためにワークを１度ごとに３６０度回転させた
ときの各角度の画像データを生成して相関値の計算を行
うため処理時間が長くかかるという問題点があった。
【００２２】この発明は、上記のような問題点を解決す
るためになされたもので、検出対象物であるワークの配
置状態である位置や傾き等の認識を短い処理時間で行え
ることのできる画像処理方法及びその装置を得ることを
目的としている。
【００２３】
【課題を解決するための手段】この発明に係わる画像処
理装置においては、検出対象物を撮像した第１の画像デ
ータと、この検出対象物の予め登録された第２の画像デ
ータと、を比較して、前記検出対象物の配置状態を認識
する画像処理装置において、前記第１及び第２の画像デ
ータの所定の同心形状領域をワーク画像として設定する
ワーク画像データ登録手段と、このワーク画像データ登
録手段が設定した同心形状領域のワーク画像を形成する
複数の画素を同心形状配置に分割して抽出し、この分割
された各同心形状配置の複数の画素の輝度を同心形状の
中心角位置の関数として生成する輝度グラフ生成手段
と、この輝度グラフ生成手段が生成した各同心形状配置
の複数の画素の輝度の特徴を表わす指標をその中心角位
置と共に算出する特性値算出手段と、この特性値算出手
段が算出した前記輝度の特徴を与える中心角位置を前記
分割された複数の同心形状配置の中心からの距離の関数
として算出する中心角位置パターン算出手段とを備え、
前記第１及び第２の画像データに対して前記中心角位置
パターン算出手段が算出した前記各同心形状配置につい
ての前記輝度の特徴を与える中心角位置と前記分割され
た複数の同心形状配置の中心からの距離との関係を比較
することにより、前記検出対象物の配置状態を認識する
ものである。
【００２４】また、前記同心形状領域は、中心からの第
１の距離と第２の距離との間の同心形状領域であるもの
である。
【００２５】また、前記同心形状領域は、同心円領域で
あるものである。
【００２６】また、前記同心形状領域は、同心楕円領域
であるものである。
【００２７】また、前記輝度グラフ生成手段は、前記分
割された各同心楕円配置の複数の画素をその楕円の長径
と短径の比を用いて同心円配置に変換した後に、この同
心円配置の複数の画素の輝度を同心円の中心角位置の関
数として生成するものである。
【００２８】また、前記検出対象物の配置状態は、前記
検出対象物の基準線からの傾きであるものである。
【００２９】また、前記検出対象物の配置状態は、前記
検出対象物の基準点からの位置であるものである。
【００３０】また、前記特性値算出手段は、前記輝度グ
ラフ生成手段が生成した中心角位置の関数としての各同
心形状配置の複数の画素の輝度を中心角位置に関してフ
ーリエ展開して得たフーリエ級数の第１項が最大値であ
ることを前記輝度の特徴を表わす指標とするものであ
る。
【００３１】また、前記特性値算出手段は、前記輝度グ
ラフ生成手段が生成した中心角位置の関数としての各同
心形状配置の複数の画素の輝度の中心角位置に対する重
心であることを前記輝度の特徴を表わす指標とするもの
である。
【００３２】また、前記特性値算出手段は、前記輝度グ
ラフ生成手段が生成した中心角位置の関数としての各同
心形状配置の複数の画素の輝度の中心角位置に対する輝
度が最大であることを前記輝度の特徴を表わす指標とす
るものである。
【００３３】また、前記輝度グラフ生成手段は、前記分
割された複数の同心形状配置を所定の割合で間引いて抽
出し、この抽出された各同心形状配置の複数の画素の輝
度を同心形状の中心角位置の関数として生成するもので
ある。
【００３４】また、前記特性値算出手段は、前記フーリ
エ級数の第１項の内その値がゼロでないものを前記輝度
の特徴を表わす指標とするものである。
【００３５】また、前記特性値算出手段は、前記フーリ
エ級数の第１項の値が全てゼロのときは、前記検出対象
物は基準線からの傾きを特定できない形状のものである
ことを判断するものである。
【００３６】また、画像処理方法においては、検出対象
物を撮像した第１の画像データと、この検出対象物の予
め登録された第２の画像データと、を比較して、前記検
出対象物の配置状態を認識する画像処理方法において、
前記第１及び第２の画像データの所定の同心形状領域を
ワーク画像として設定し、この同心形状領域のワーク画
像を形成する複数の画素を同心形状配置に分割して抽出
し、この分割された各同心形状配置の複数の画素の輝度
を同心形状の中心角位置の関数として生成し、この各同
心形状配置の複数の画素の輝度の特徴を表わす指標をそ
の中心角位置と共に算出し、この輝度の特徴を与える中
心角位置を前記分割された複数の同心形状配置の中心か
らの距離の関数として算出し、前記第１及び第２の画像
データに対して前記各同心形状配置についての前記輝度
の特徴を与える中心角位置と前記分割された複数の同心
形状配置の中心からの距離との関係を比較し、前記検出
対象物の配置状態を認識するものである。
【００３７】また、前記同心形状領域は、同心円領域で
あるものである。
【００３８】また、前記同心形状領域は、同心楕円領域
であるものである。
【００３９】また、前記検出対象物の配置状態は、前記
検出対象物の基準線からの傾きであるものである。
【００４０】さらに、前記検出対象物の配置状態は、前
記検出対象物の基準点からの位置であるものである。
【００４１】そして、前記輝度の特徴を表わす指標は、
中心角位置の関数としての各同心形状配置の複数の画素
の輝度を中心角位置に関してフーリエ展開して得たフー
リエ級数の第１項が最大値であることである。
【００４２】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．この発明の第１の実施の形態を図１〜図
１５に基づいて説明する。図１は本実施の形態の画像処
理装置の概略構成を示すブロック図である。この装置
は、装置全体の制御演算処理を実行するＣＰＵ１、検出
対象物であるワークの画像を光学的に取り込む撮像装置
２、ＣＰＵ１の演算プログラムデータ、演算結果を記憶
する記憶装置３、ＣＰＵ１の演算結果に基づいてワーク
の検出位置をグラフィック表示する表示装置４、ＣＰＵ
１への入力データ、指令データを入力する入力装置５、
表示装置に表示された内容を印字等により出力する出力
装置６、検出位置データを他の装置に転送する通信装置
７、記憶装置３に格納された画像取り込み手段３０１、
位置、傾き角度の検出対象となるワークの画像を登録す
るワーク画像データ登録手段３０２、画像データの各画
素の輝度を同心円状に抽出して複数の輝度のグラフを生
成する輝度グラフ生成手段３０３、生成した複数の輝度
グラフを角度方向にフーリエ展開してフーリエ級数の第
１項を輝度グラフごとに算出する特性値算出手段である
ところのフーリエ展開手段３０４、ワーク画像データｔ
０によるフーリエ級数の第１項と取り込み画像データｖ
０によるフーリエ級数の第１項とを用いてワークの傾き
角度を計算する傾き角度計算手段３０５、及びワーク画
像データｔ０によるフーリエ級数の第１項と取り込み画
像データｖ０によるフーリエ級数の第１項との間の相関
値を計算して取り込み画像データｖ０中よりワークの位
置を計算する相関値計算手段３０６を備える構成であ
る。
【００４３】次に、上記構成に基づく本実施の形態の動
作を、図３に示すワークｗ０をワーク画像データｖ０と
して登録して、図９に示すワークｗ１の傾き角度ａを検
出する方法を、図２に示すフローチャート、図３及び図
９に示すワーク画像撮像態様図、図４に示すワーク画像
データ態様図、図５及び図１０に示すワークの輝度グラ
フ態様図、図６〜図８、及び図１２〜図１４に示すフー
リエ展開態様図、図１１及び図１５に示す相関値計算態
様図に基づいて説明する。
【００４４】図２に示すフローチャートにおいて、ま
ず、ステップＳ１０１で、図１の入力装置５よりワーク
画像データ作成指令を入力する（ワーク画像データ作成
指令）。
【００４５】次に、ステップＳ１０２で、ＣＰＵ１は記
憶装置３の画像取り込み手段３０１を起動して図３
（ａ）に示すワークｗ０の画像を撮像装置２より取り込
んで画像データｖ０として記憶装置３に格納する（画像
を取り込む）。
【００４６】ステップＳ１０３では、ＣＰＵ１は表示装
置４に図３（ｂ）に示す画像データｖ０を表示する（取
り込み画像を表示する）。
【００４７】次に、ステップＳ１０４で、入力装置５よ
りワーク画像データの大きさ・位置設定指令を入力し
て、図４（ａ）に示すようにワーク画像データの大きさ
・位置を表す円形のウィンドウ枠の円ｃ０を表示装置４
に表示させた後、ワーク画像データの大きさ・位置デー
タを円ｃ０の半径、中心座標データ等を入力することに
よって指定して、図４（ａ）に示すようにワークｗ０が
円ｃ０内に収まるように設定する（ワーク画像データの
大きさ・位置指定）。
【００４８】ここでＣＰＵ１は、画像データｖ０より円
ｃ０に囲まれた部分を図４（ｂ）に示すワーク画像デー
タｔ０として抽出する。図４（ｂ）のワーク画像データ
Ｔ０はワーク画像データｔ０のデータ構造を示す。ワー
ク画像データＴ０は円形の外形形状内部を画素ごとに格
子状の配列にして各格子に各画素の輝度のデータを持た
せたデータ構造で構成される。数値１、３、５、・・・
等はワーク画像データの輝度の値を示す。
【００４９】ステップＳ１０５では、ＣＰＵ１はワーク
画像データｔ０の輝度データの中から図５（ａ）に示す
最外周の半径ｒ０の円に相当する円ｃ０上の輝度データ
を抽出し、図５（ｂ）に示す０から３５９度に対応する
輝度のグラフｂ０を生成する（ワーク画像データの輝度
グラフ生成）。
【００５０】ここで、ＣＰＵ１は図６に示すように、輝
度のグラフｂ０より求められる以下に示すフーリエ展開
の第１項ｆ０の式（２）を角度θに関して１回微分した
式（３）と、２階微分した式（４）において、式（３）
の値が０でかつ式（４）の値が負のときの角度ｐ０を該
フーリエ展開の第１項ｆ０が最大値をとる角度として求
め、記憶装置３に格納する。 ｆ０（θ）＝Ａ−Ｂ×ｃｏｓθ−Ｃ×ｓｉｎθ （２） ｄ（ｆ０（θ））／ｄθ ＝Ｂ×ｓｉｎθ−Ｃ×ｃｏｓθ （３） ｄ（ｄ（ｆ０（θ））／ｄθ）／ｄθ ＝Ｂ×ｃｏｓθ＋Ｃ×ｓｉｎθ （４）
【００５１】ここで、式（２）〜（４）の係数Ａ、Ｂ、
Ｃは、以下の式（５）〜（７）で計算する。式（６）、
（７）中の定数πは円周率（３．１４１５９２６…）で
ある。式（２）〜（７）のｓｉｎは正弦関数、ｃｏｓは
余弦関数である。式（３）及び（４）中の記号ｄは微分
を表す。
【００５２】
【数２】
【００５３】
【数３】
【００５４】
【数４】
【００５５】次に、ステップＳ１０６において、図７
（ａ）に示すように、円ｃ０の同心円で半径が円ｃ０よ
り１画素少ない半径ｒ１の円ｃ１について、図６の円ｃ
０と同様に、フーリエ展開によって、円ｃ１上の輝度ｂ
１についてもフーリエ展開の第１項ｆ１が最大値をとる
角度ｐ１を計算する。更に同様にして、図７（ｂ）及び
（ｃ）に示すように、半径がさらに１画素小さい円ｃ２
及びｃ３についても、順次角度ｐ２及びｐ３を計算して
いく。そして、ウィンドウの半径をｒ０から１画素ずつ
減らしていき、各半径について輝度のフーリエ展開の第
１項の最大値を計算し、図８に示すように、中心角位置
パターン算出手段によって作成されたｎ個の同心円から
計算した角度のグラフｇ０を記憶装置３に格納する。こ
こで、同心円の個数ｎは、円ｃ０の半径ｒ０を１画素の
寸法で割った値より１少ない値とする（輝度グラフのフ
ーリエ展開）。
【００５６】ステップＳ１０７では、ＣＰＵ１は角度の
グラフｇ０と半径ｒ０をワーク画像データｔ０として記
憶装置３に格納する（ワーク画像データの登録）。
【００５７】さらに、ステップＳ１０８では、入力装置
５よりワークの位置・傾き角度の検出指令およびワーク
画像データｔ０と取り込み画像データとの間の相関値ｓ
のしきい値ｓ０を入力する。しきい値ｓ０は相関値ｓの
取りうる最大値の９０％等、値の大きい相関値のみ検出
できるような値に設定する（位置・傾き角度の検出指
令）。
【００５８】以下、ステップＳ１０９からステップＳ１
１７までは繰り返し処理になるので、中断したい場合は
入力装置５より終了指令を入力する（終了指令があっ
た）。
【００５９】ステップＳ１１０では、ＣＰＵ１はステッ
プＳ１０２と同様にして、記憶装置３の画像取り込み手
段３０１を起動し、図９（ａ）に示すワークｗ１の画像
を撮像装置２より取り込んで、取り込み画像データｖ１
として記憶装置３に格納する。図９（ｂ）に示すように
ワークｗ１はワークｗ０と比べて、基準線から傾き角度
ａだけ傾いているものとする。（画像を取り込む）。
【００６０】ステップＳ１１１では、ＣＰＵ１は、図１
０（ａ）に示すように、取り込み画像データｖ１上に円
ｃ０と同じ半径ｒ０の円ｃ１１０を生成し、円ｃ１１０
上の画素の輝度データより、図５と同様にして輝度グラ
フを生成する。更に、ステップＳ１０５と同様にして、
ｒ０以下の半径の輝度グラフを生成する（取り込み画像
の輝度グラフ生成）。
【００６１】次に、ステップＳ１１２で、ＣＰＵ１は図
１０（ｂ）に示すように、ステップＳ１０６で得たワー
ク画像データｔ０の角度のグラフｇ０と同様にして、中
心角位置パターン算出手段によって取り込み画像データ
ｖ１の角度のグラフｇ１１０を生成する（取り込み画像
のフーリエ展開）。
【００６２】ステップＳ１１３では、ＣＰＵ１は記憶装
置３に格納された図８に示すワーク画像データｔ０の角
度のグラフｇ０と、取り込み画像データｖ１の角度のグ
ラフｇ１１０とより、次の式（８）を用いてワーク画像
データｔ０と取り込み画像データｖ１との間の相関値ｓ
を計算する。
【００６３】
【数５】
【００６４】ここで、記号ｐはワーク画像データｔ０の
角度のグラフｇ０の角度を表し、記号ｐ１１は取り込み
画像データｖ１の角度のグラフｇ１１０の角度を表す。
記号ｎは同心円の円ｃ０、ｃ１、…の個数を表し、記号
ｎはステップＳ１０６で示したように円ｃ０の半径ｒ０
を１画素の寸法で割った値より１少ない値である（相関
値計算）。
【００６５】又、ステップＳ１１４では、ＣＰＵ１は、
相関値ｓがしきい値ｓ０より大きい場合は、ワーク画像
データｔ０と取り込み画像データｖ１の間に相関があっ
たと判定する。例えば、図１１ではグラフｇ０とグラフ
ｇ１１０の形が異なっており、相関値ｓが相関値ｓ０よ
り小さくなるため相関なしと判定される（相関有り）。
【００６６】ステップＳ１１５において、ＣＰＵ１はス
テップＳ１１４にて相関があったと判定された場合は、
次の式（９）により傾き角度ａを計算する（傾き角度計
算）。ここで、ｔａｎー1は逆正接関数である。
【００６７】
【数６】
【００６８】又、ステップＳ１１６では、ＣＰＵ１は、
ステップＳ１１４において相関があったと判定された場
合は、位置と傾き角度ａを出力装置６に印字または通信
装置７に出力してステップＳ１０９へ戻る。ここで相関
があった場合の取り込み画像上の円ｃ１ｙ０を図１４
（ａ）に示す。角度のグラフｇ１ｙ０を図１４（ｂ）に
示す。相関値計算を図１５に示す。ワーク画像の角度グ
ラフｇ０と取り込み画像のグラフｇ１ｙ０は形が同一で
互いに角度方向に平行移動した形になる。そして、その
平行移動量が求める角度ａと一致する。ステップＳ１０
９で示したように終了指令があれば、処理を終了する
（位置・傾き角度を出力）。
【００６９】そして、相関がない場合は、ステップＳ１
１７において、ＣＰＵ１は図１２（ａ）に示すように円
ｃ１１０をｘ方向に１画素ずらして円ｃ２１０を生成し
て、円ｃ１１０と同様にしてステップＳ１１１からのス
テップを繰り返す。さらにｘ方向に１画素づつずらしな
がらステップＳ１１１からのステップを繰り返して行
き、図１２（ｂ）に示すようにｘ方向に１列終了したら
図１３（ａ）に示すようにｙ方向に１画素ずらして行
き、図１３（ｂ）に示すように最後の画素に来たらステ
ップＳ１０９へ戻る。そしてステップＳ１０９で示した
ように終了指令があれば、処理を終了する（全画素計算
済）。
【００７０】このように、この実施の形態は、検出対象
物であるワーク画像を含む領域において、この対象とす
るワーク画像の基準画像を納めた円形のウィンドウを作
成し、このウィンドウを検出領域内において１画素づつ
縦横にずらしながら、検出対象物であるワーク画像の位
置と傾き角度を認識するものである。そして、検出領域
の各点において、この円形のウィンドウを少しづつ半径
の異なる複数の同心円領域に分割し、各同心円領域につ
いて、分布された複数の画素の輝度を角度θに関してフ
ーリエ展開し、このフーリエ級数の第１項が最大値をと
る角度を求める。そして、この最大値をとる角度を、同
心円の半径を横軸とし角度θを縦軸とするグラフ上にプ
ロットして角度のグラフである中心角位置パターンを作
る。即ち、この中心角位置パターンの形状を基準画像に
ついて求めた形状と比較し、これらの形状が角度方向へ
の平行移動等により一致すればその点が検出対象物の存
在する位置であり、又この平行移動した角度が求める傾
き角度となる。このように、ワークの位置や傾き角度を
短時間で算出することができる。
【００７１】実施の形態２．次に、この発明の第２の実
施の形態を図１６に基づいて説明する。図１６（ａ）の
ようにワークｗ０に対する画像データｖ１０の背景の模
様が斜線状になっていて傾き角度検出誤りを起こす原因
になると考えられるような場合には、図１６（ｂ）に示
すように、ワーク画像データｔ１０の中の円ｃ２内の輝
度データのみ使用すれば傾き角度検出誤りを起こさな
い。
【００７２】まず、図２のステップＳ１０４において、
入力装置５から、使用する輝度データの最大円形領域を
示す円ｃ２の半径ｒ２を入力する。そして、ステップＳ
１０５で、ＣＰＵ１は記憶装置３の輝度グラフ生成手段
３０３を起動し、円ｃ２内の輝度データのみで輝度のグ
ラフを生成する。また、ワークｗ０の中心に穴が開いて
いるような場合に対しては、円の最小半径を入力するこ
とによって円の穴の部分の画素を除外して輝度グラフを
生成する（ワーク画像データの輝度グラフ生成）。そし
て、この後の処理は、図２のステップＳ１０６以下の処
理と同様に行われる。
【００７３】このように、背景画像や中心の穴部等のよ
うに、検出対象物の認識に誤りを生じさせ易い部分を除
外することができ、検出対象物の認識の精度を向上させ
ることができる。
【００７４】実施の形態３．この発明の第３の実施の形
態を図１７に基づいて説明する。図２のステップＳ１０
５において、傾き角度の検出精度に裕度がある場合に
は、ステップＳ１０４において、入力装置５より入力さ
れた間引率により角度のグラフの構成点に対して間引き
を行い、輝度グラフ生成手段３０３の処理時間を短縮す
ることができる。図１７（ａ）は間引き率５０％の例
で、図１７（ｂ）は間引き率３３％の例である（ワーク
画像データの輝度グラフ生成）。
【００７５】このように、検出対象物の位置や傾き角度
の検出精度に余裕のあるときは、中心角位置パターンを
作成するデータの量を減らして、検出対象物の認識時間
を減少させることができる。
【００７６】実施の形態４．この発明の第４の実施の形
態を図１８に基づいて説明する。図２のステップＳ１１
５において、ＣＰＵ１は、傾き角度計算手段３０５を起
動して角度を計算する場合、図１８（ａ）、（ｃ）に示
すようにフーリエ展開の第１項ｆ２１、ｆ２３が平らに
なって変動が０になり最大値を特定できない場合には、
図１８（ｂ）に示すように特定できた最大値ｐ２２のみ
集めて角度のグラフを生成して相関値ｓを計算するため
のデータとする（傾き角度計算）。そして、この後の処
理は、図２のステップＳ１１６以下の処理と同様に行わ
れる。
【００７７】しかしながら、図１９（ａ）、（ｂ）、
（ｃ）に示すように、フーリエ展開の第１項ｆ２１、ｆ
２２、ｆ２３を含む全ての第１項が平らになって変動が
０の場合は、最大値を特定できないので、ワークが点対
称図形等の傾き角度検出不可能な形状であると判断又は
判定する（傾き角度計算）。
【００７８】このように、０を含むデータは認識精度を
低下させる要因となるので、これを除外して中心角位置
パターンを作成することは認識精度を高めることができ
る。又、全てのデータが０の場合は、中心角位置パター
ンの作成は意味がなくなるので、この場合は予め中心角
位置パターンを作成しなくても良いように判断して認識
効率を高めることができる。
【００７９】実施の形態５．この発明の第５の実施の形
態を図２０〜図２２に基づいて説明する。図２０は本実
施の形態に係わる画像処理装置の概略構成を示すブロッ
ク図で、図１と比べて、記憶装置３１がフーリエ展開手
段３０４の代わりに特性値算出手段であるところの重心
計算手段３１１を備えている点が異なる。図２１に示す
フローチャートにおいて、ステップＳ２０６において
は、輝度グラフのフーリエ展開を行う代わりに輝度グラ
フの重心計算を行う。これは図２２に示すように次の式
（１０）により重心ｄ０を計算し、図８に示すｇ０のグ
ラフを生成する場合に、フーリエ展開の最大値の角度位
置ｐ０〜ｐｎの代わりに重心の角度位置ｄ０〜ｄｎを用
いる。（輝度グラフの重心計算）。そして、この計算
は、ステップＳ２１２での取り込み画像の重心計算にお
いても同様に行われる。
【００８０】 ｄ０＝（１８０／π）×ａｒｃｃｏｓ（ｘ／ｒ） （１０）
【００８１】ここで、ａｒｃｃｏｓは逆三角関数を示す
もので、以下に示すｙの符号が正の時は、−π／２＜ｄ
０＜π／２、ｙの符号が負の時は、ｄ０≦−π／２、ま
たはπ／２≦ｄ０とする。ｘを式（１１）に、ｙを式
（１２）に、ｒを式（１３）に示す。
【００８２】
【数７】
【００８３】
【数８】
【００８４】
【数９】
【００８５】このように、重心の位置を用いれば、フー
リエ展開の場合に比べて、短時間で検出対象物の位置や
傾き角度を認識できる利点がある。
【００８６】実施の形態６．この発明の第６の実施の形
態を図２３〜図２５に基づいて説明する。図２３は本実
施の形態に係わる画像処理装置の概略構成を示すブロッ
ク図で、図１と比べて、記憶装置３２がフーリエ展開手
段３０４の代わりに特性値算出手段であるところの最大
値計算手段３２１を備えている点が異なる。図２４に示
すフローチャートにおいて、ステップＳ３０６では、輝
度グラフのフーリエ展開を行う代わりに輝度グラフの最
大値を計算する。
【００８７】これは、図２５に示すように、輝度グラフ
ｂ０の最大値ｍ０を計算し、図８に示すｇ０のグラフを
生成する場合に、フーリエ展開の最大値の角度位置ｐ０
〜ｐｎの代わりに最大値の角度位置ｍ０〜ｍｎを用いる
（輝度グラフの最大値計算）。この計算は、ステップＳ
３１２での取り込み画像の最大値計算においても同様に
行われる。
【００８８】このように、輝度が最大である位置を用い
れば、フーリエ展開の場合に比べて、短時間で検出対象
物の位置や傾き角度を認識できる利点がある。
【００８９】実施の形態７．この発明の第７の実施の形
態を図２６〜図４０に基づいて説明する。図２６は本実
施の形態に係わる画像処理装置の概略構成を示すブロッ
ク図で、図１と比べて、記憶装置３３と撮像装置２１と
が異なる。特に、ワーク画像登録手段３３２と輝度グラ
フ生成手段３３３の動作を図２７のフローチャートに基
づいて説明する。まず、ステップＳ４０１で、図２６の
入力装置５よりワーク画像データ作成指令を入力する
（ワーク画像データ作成指令）。
【００９０】ステップＳ４０２では、ＣＰＵ１は記憶装
置３３の画像取り込み手段３０１を起動して、図２８
（ａ）に示すワークｗ０の画像を撮像装置２１より取り
込み、画像データｖ１０として記憶装置３に格納する。
ここで、撮像装置２１とワークｗ０のなす角は角度ａ１
であるとする（画像を取り込む）。
【００９１】ステップＳ４０３では、ＣＰＵ１は、表示
装置４に図２８（ｂ）に示す画像データｖ１０を表示す
る。ここで、画像データｖ１０中のワークｗ１０は実際
のワークｗ０よりも縦方向にｓｉｎ（ａ１）倍に縮んで
表示される（取り込み画像を表示する）。
【００９２】次に、ステップＳ４０４において、入力装
置５よりワーク画像データの大きさ・位置設定指令を入
力し、図２９（ａ）に示すように、ワーク画像データの
大きさ・位置を表す楕円形のウィンドウの枠の楕円ｃ１
０００を表示装置４に表示させる。そして、ワーク画像
データの大きさ・位置データを楕円ｃ１０００の長径、
短径、中心座標データ等を入力することによって指定
し、図２９（ａ）に示すようにワークｗ１０が楕円ｃ１
０００内に収まるように設定する。又、ＣＰＵ１は、画
像データｖ１０より、楕円ｃ１０００に囲まれた部分を
図２９（ｂ）に示すワーク画像データｔ１０として抽出
する。ここで、図２９（ｂ）のワーク画像データＴ１０
は、ワーク画像データｔ１０のデータ構造を示し、楕円
形の外形形状内部を画素ごとに格子状の配列にして、各
格子に各画素の輝度のデータを持たせたデータ構造で構
成される。数値１、３、５・・・等はワーク画像データ
の輝度の値を示す（ワーク画像データの大きさ・位置指
定）。
【００９３】ステップＳ４０５では、ＣＰＵ１はワーク
画像データｔ１０の輝度データの中から、図３０（ａ）
に示すように、長径ｒ０、短径ｒ１０００の楕円ｃ１０
００を、ｒ０／ｒ１０００の比率で縦に伸ばすことによ
って円に変換した後に、図３０（ｂ）に示すように、０
から３５９度に対応する輝度のグラフｂ１０００を生成
する。即ち、楕円ｃ１０００を伸ばして円にすることに
より、第１の実施の形態１で示した円形ワーク画像によ
る方法を、楕円形ワーク画像に対して適用することがで
きる（ワーク画像データの輝度グラフ生成）。
【００９４】次に、ステップＳ４０６においては、ＣＰ
Ｕ１は、図３１に示すように、輝度のグラフｂ１０００
が最大値をとる角度ｐ１０００を求めて、記憶装置３３
に格納する。ここで、この輝度のグラフｂ１０００が最
大値をとる角度ｐ１０００は、以下に示す様に、フーリ
エ展開の第１項ｆ１０００の式（１４）を角度θに関し
て１回微分した式（１５）と２階微分した式（１６）に
おいて、式（１５）の値が０でかつ式（１６）の値が負
のときの角度ｐ１０００をフーリエ展開の第１項ｆ１０
００が最大値をとる角度として求めるものである。
【００９５】 ｆ１０００（θ）＝Ｄ−Ｅ×ｃｏｓθ−Ｆ×ｓｉｎθ （１４） ｄ（ｆ１０００（θ）／ｄθ） ＝Ｅ×ｓｉｎθ−Ｆ×ｃｏｓθ （１５） ｄ（ｄ（ｆ１０００（θ）／ｄθ））／ｄθ ＝Ｅ×ｃｏｓθ＋Ｆ×ｓｉｎθ （１６）
【００９６】ここで、上述の式（１４）〜（１６）の係
数Ｄ、Ｅ、Ｆは以下に示す式（１７）〜（１９）で計算
する。式（１８）、（１９）中の定数πは円周率（３．
１４１５９２６…）、式（１４）〜（１９）中のｓｉｎ
は正弦関数、ｃｏｓは余弦関数、式（１５）、（１６）
中の記号ｄは微分を表す。
【００９７】
【数１０】
【００９８】
【数１１】
【００９９】
【数１２】
【０１００】又、図３２（ａ）に示すように、楕円ｃ１
０００の相似形で、長径が楕円ｃ１０００の長径ｒ０よ
り１画素少ない長径ｒ１の楕円ｃ１００１について、図
３１の楕円ｃ１０００と同様に、フーリエ展開によって
楕円ｃ１００１上の輝度ｂ１００１のフーリエ展開の第
１項ｆ１００１が最大値をとる角度ｐ１００１を計算す
る。更に、同様にして、図３１（ｂ）、（ｃ）のように
長径がさらに１画素小さい楕円ｃ１００２、ｃ１００３
についても、順次角度ｐ１００２、ｐ１００３を計算し
ていく。ウィンドウの長径をｒ０から１画素ずつ減らし
ていき、各長径について輝度のフーリエ展開の第１項の
最大値を計算し、図３３に示すように、中心角位置パタ
ーン算出手段によって生成したｎ個の変換した同心円か
ら計算した角度のグラフｇ１０００を記憶装置３３に格
納する。相似形の楕円の個数ｎは楕円ｃ１０００の長径
ｒ０を1画素の寸法で除した値より１少ない値とする
（輝度グラフのフーリエ展開）。
【０１０１】次に、ステップＳ４０７では、ＣＰＵ１
は、角度のグラフｇ１０００と長径ｒ０と短径ｒ１００
０をワーク画像データとして記憶装置３に格納する（ワ
ーク画像データの登録）。
【０１０２】さらに、ステップＳ４０８では、図２６の
入力装置５よりワークの位置・傾き角度の検出指令およ
びワーク画像データｔ１０００と取り込み画像データと
の間の相関値ｓのしきい値ｓ０を入力する。しきい値ｓ
０は相関値ｓの取りうる最大値の９０％等、値の大きい
相関値のみ検出できるような値に設定する（位置・傾き
角度の検出指令）。
【０１０３】ステップＳ４０９において、ステップＳ４
０９からステップＳ４１７までは繰り返し処理になるの
で、中断したい場合は入力装置５より終了指令を入力す
る（終了指令があった）。
【０１０４】又、ステップＳ４１０では、ＣＰＵ１は、
ステップＳ４０２と同様にして、記憶装置３３の画像取
り込み手段３０１を起動して、図３４（ａ）に示すワー
クｗ１の画像を撮像装置２より取り込んで、取り込み画
像データｖ１１として記憶装置３に格納する。図３４
（ｂ）に示すようにワークｗ１は図２８（ａ）のワーク
ｗ０に対して傾き角度ａだけ傾いているものとする。撮
像装置２１とワークｗ１のなす角は角度ａ１である（画
像を取り込む）。
【０１０５】ステップＳ４１１では、ＣＰＵ１は、ステ
ップＳ４０５での処理と同様にして、図３５（ａ）に示
す画像データ取り込み画像データｖ１１上の長径ｒ０、
短径ｒ１０００の楕円ｃ１１１０を、半径ｒ０の円ｃ１
１１０に変換し、この画素の輝度データより輝度グラフ
を生成する。更に、ステップＳ４０５及びＳ４０６と同
様にして、ｒ０より小さい長径の楕円についても、輝度
グラフを生成する（取り込み画像の輝度グラフ生成）。
【０１０６】ステップＳ４１２では、ＣＰＵ１は、ステ
ップＳ４０６でワーク画像データｔ１０００の角度のグ
ラフｇ１０００を作成したのと同様にして、図３５
（ｂ）に示すように、中心角位置パターン算出手段によ
って取り込み画像データｖ１１の角度のグラフｇ１１１
０を生成する（取り込み画像のフーリエ展開）。
【０１０７】次に、ステップＳ４１３では、ＣＰＵ１
は、記憶装置３３に格納された図２８に示すワーク画像
データｖ１０の角度のグラフｇ１０００と取り込み画像
データｖ１１の角度のグラフｇ１１１０より、以下に示
す式（２０）を用いて、ワーク画像データｖ１０と取り
込み画像データｖ１１との間の相関値ｓを計算する。
【０１０８】
【数１３】
【０１０９】ここで、記号ｐ１００はワーク画像データ
ｖ１０の角度のグラフｇ１０００の角度を表し、記号ｐ
１１１は取り込み画像データｖ１１の角度のグラフｇ１
１１０の角度を表す。記号ｎは相似形の楕円ｃ１００
０、ｃ１００１、…の個数を表し、ｎはステップＳ４０
６で示したように、楕円ｃ１０００の長径ｒ０を画素の
寸法で除した値より１少ない値である（相関値計算）。
【０１１０】ステップＳ４１４では、ＣＰＵ１は、相関
値ｓがしきい値ｓ０より大きい場合は、ワーク画像デー
タｖ１０と取り込み画像データｖ１１の間に相関があっ
たと判定する。図３６は、グラフｇ１０００とグラフｇ
１１１０の形が異なっており、相関値ｓが相関値ｓ０よ
り小さくなるため、相関なしと判定される場合を示す
（相関有り）。
【０１１１】次に、ステップＳ４１４では、ＣＰＵ１
は、ステップＳ４１４において相関があったと判定され
た場合は、以下に示す式（２１）にて傾き角度ａを計算
する（傾き角度計算）。ここで、ｔａｎー1は逆正接関数
である。
【０１１２】
【数１４】
【０１１３】更に、ステップＳ４１６においては、ＣＰ
Ｕ１は、ステップＳ４１４において相関があったと判定
された場合は、位置と傾き角度ａを出力装置６に印字、
または通信装置７に出力してステップＳ４０９へ戻る。
ここで、相関があった場合の取り込み画像上の楕円ｃ１
１ｙ０を図３９（ａ）に示す。又角度のグラフｇ１１ｙ
０を図３９（ｂ）に示す。更に相関値計算を図４０に示
す。ワーク画像の角度グラフｇ１０００と取り込み画像
のグラフｇ１１ｙ０とは、形が同一で、互いに角度方向
に平行移動した形になり、この平行移動量が求める角度
ａと一致する。そして、ステップＳ４０９で示したよう
に、終了指令があれば処理を終了する（位置・傾き角度
を出力）。
【０１１４】そして、ステップＳ４１７においては、Ｃ
ＰＵ１は、図３７（ａ）に示すように、楕円ｃ１１１０
をｘ方向に１画素ずらして楕円ｃ１２１０を生成し、楕
円ｃ１１１０に対するのと同様にして、ステップＳ４１
１からステップＳ４１６までを繰り返す。又さらにｘ方
向に１画素ずつずらしながら、ステップＳ４１１からス
テップＳ４１６までを繰り返して行き、図３７（ｂ）に
示すようにｘ方向に１列終了したら、図３８（ａ）に示
すようにｙ方向に１画素ずらして行き、図３８（ｂ）に
示すように最後の画素に来たらステップＳ４０９へ戻
る。そして、ステップＳ４０９で示したように、終了指
令があれば処理を終了する（全画素計算済）。
【０１１５】この実施の形態ではウィンドウの枠の形状
として楕円形状のものについて説明したが、多角形等の
同心形状のものであれば、この発明を適用することは可
能である。又、同心楕円領域を用いることにより、長径
や短径の比を自由に選定してウィンドウを形成すること
が出来る利点がある。このことは検出対象物を撮像する
カメラの位置を自由に設定できることにもなる。更に、
楕円形状を長径や短径の比を用いて円形状に直してデー
タを作成すれば、データが規準化され扱うデータの数を
減らすことができると共に中心角位置の変化量と画素領
域の変化量とが常に１対１に対応して比較が容易になり
認識精度を向上させることができる。
【０１１６】
【発明の効果】この発明に係わる画像処理装置において
は、検出対象物を撮像した第１の画像データと、この検
出対象物の予め登録された第２の画像データと、を比較
して、前記検出対象物の配置状態を認識する画像処理装
置において、前記第１及び第２の画像データの所定の同
心形状領域をワーク画像として設定するワーク画像デー
タ登録手段と、このワーク画像データ登録手段が設定し
た同心形状領域のワーク画像を形成する複数の画素を同
心形状配置に分割して抽出し、この分割された各同心形
状配置の複数の画素の輝度を同心形状の中心角位置の関
数として生成する輝度グラフ生成手段と、この輝度グラ
フ生成手段が生成した各同心形状配置の複数の画素の輝
度の特徴を表わす指標をその中心角位置と共に算出する
特性値算出手段と、この特性値算出手段が算出した前記
輝度の特徴を与える中心角位置を前記分割された複数の
同心形状配置の中心からの距離の関数として算出する中
心角位置パターン算出手段とを備え、前記第１及び第２
の画像データに対して前記中心角位置パターン算出手段
が算出した前記各同心形状配置についての前記輝度の特
徴を与える中心角位置と前記分割された複数の同心形状
配置の中心からの距離との関係を比較することにより、
前記検出対象物の配置状態を認識するので、同心形状配
置の複数の画素の輝度の特徴を表わす指標を同心形状の
中心角位置と中心からの距離とにより簡単に表現するこ
とになり、検出対象物の配置状態を効率良く認識できる
という効果がある。
【０１１７】また、前記同心形状領域は、中心からの第
１の距離と第２の距離との間の同心形状領域であるの
で、検出対象物の配置状態の認識に不必要な部分を除外
することになり、検出対象物の配置状態の認識の精度を
向上させることのできる効果がある。
【０１１８】また、前記同心形状領域は、同心円領域で
あるので、同心形状の分割を単純な形状ですることにな
り、認識する領域の分割が対象にかつ簡単にできるとい
う効果がある。
【０１１９】また、前記同心形状領域は、同心楕円領域
であるので、同心形状の分割を縦と横の長さの比を自由
に設定することになり、認識する領域の分割の形状が自
由にに選択できるという効果がある。
【０１２０】また、前記輝度グラフ生成手段は、前記分
割された各同心楕円配置の複数の画素をその楕円の長径
と短径の比を用いて同心円配置に変換した後に、この同
心円配置の複数の画素の輝度を同心円の中心角位置の関
数として生成するので、中心角位置の変化量と画素領域
の変化量とが常に１対１に対応することになり、検出対
象物の配置状態の比較が容易にできるという効果があ
る。
【０１２１】また、前記検出対象物の配置状態は、前記
検出対象物の基準線からの傾きであるので、第１及び第
２の画像データの中心角位置パターンの相関が高いとき
の両パターンの中心角位置の差に基づいて認識すること
になり、検出対象物の基準線からの傾きを効率良く認識
できるという効果がある。
【０１２２】また、前記検出対象物の配置状態は、前記
検出対象物の基準点からの位置であるので、第１及び第
２の画像データの中心角位置パターンの相関が高いとき
の位置に基づいて認識することになり、検出対象物の基
準点からの位置を効率良く認識できるという効果があ
る。
【０１２３】また、前記特性値算出手段は、前記輝度グ
ラフ生成手段が生成した中心角位置の関数としての各同
心形状配置の複数の画素の輝度を中心角位置に関してフ
ーリエ展開して得たフーリエ級数の第１項が最大値であ
ることを前記輝度の特徴を表わす指標とするので、中心
角位置の関数である輝度の基本波成分を輝度の特徴を表
わす指標とすることになり、検出対象物の配置状態の特
徴を的確に把握して効率良く認識できるという効果があ
る。
【０１２４】また、前記特性値算出手段は、前記輝度グ
ラフ生成手段が生成した中心角位置の関数としての各同
心形状配置の複数の画素の輝度の中心角位置に対する重
心であることを前記輝度の特徴を表わす指標とするの
で、中心角位置に対する輝度分布の密度を輝度の特徴を
表わす指標とすることになり、検出対象物の配置状態の
特徴を簡単に把握して効率良く認識できるという効果が
ある。
【０１２５】また、前記特性値算出手段は、前記輝度グ
ラフ生成手段が生成した中心角位置の関数としての各同
心形状配置の複数の画素の輝度の中心角位置に対する輝
度が最大であることを前記輝度の特徴を表わす指標とす
るので、中心角位置に対する輝度分布の輝度の大きさを
輝度の特徴を表わす指標とすることになり、検出対象物
の配置状態の特徴を簡単に把握して効率良く認識できる
という効果がある。
【０１２６】また、前記輝度グラフ生成手段は、前記分
割された複数の同心形状配置を所定の割合で間引いて抽
出し、この抽出された各同心形状配置の複数の画素の輝
度を同心形状の中心角位置の関数として生成するので、
生成するデータの数を最小限にすることになり、検出対
象物の配置状態を極めて効率良く認識できるという効果
がある。
【０１２７】また、前記特性値算出手段は、前記フーリ
エ級数の第１項の内その値がゼロでないものを前記輝度
の特徴を表わす指標とするので、検出対象物の配置状態
の認識に不必要なデータを除外することになり、検出対
象物の配置状態の認識の精度を向上させることのできる
効果がある。
【０１２８】また、前記特性値算出手段は、前記フーリ
エ級数の第１項の値が全てゼロのときは、前記検出対象
物は基準線からの傾きを特定できない形状のものである
ことを判断するので、第１及び第２の画像データを詳細
に比較する前に検出対象物の適性を判断することにな
り、検出対象物の基準線からの傾きを極めて効率良く認
識できるという効果がある。
【０１２９】また、画像処理方法においては、検出対象
物を撮像した第１の画像データと、この検出対象物の予
め登録された第２の画像データと、を比較して、前記検
出対象物の配置状態を認識する画像処理方法において、
前記第１及び第２の画像データの所定の同心形状領域を
ワーク画像として設定し、この同心形状領域のワーク画
像を形成する複数の画素を同心形状配置に分割して抽出
し、この分割された各同心形状配置の複数の画素の輝度
を同心形状の中心角位置の関数として生成し、この各同
心形状配置の複数の画素の輝度の特徴を表わす指標をそ
の中心角位置と共に算出し、この輝度の特徴を与える中
心角位置を前記分割された複数の同心形状配置の中心か
らの距離の関数として算出し、前記第１及び第２の画像
データに対して前記各同心形状配置についての前記輝度
の特徴を与える中心角位置と前記分割された複数の同心
形状配置の中心からの距離との関係を比較し、前記検出
対象物の配置状態を認識するので、同心形状配置の複数
の画素の輝度の特徴を表わす指標を同心形状の中心角位
置と中心からの距離とにより簡単に表現することにな
り、検出対象物の配置状態を効率良く認識できるという
効果がある。
【０１３０】また、前記同心形状領域は、同心円領域で
あるので、同心形状の分割を単純な形状ですることにな
り、認識する領域の分割が対象にかつ簡単にできるとい
う効果がある。
【０１３１】また、前記同心形状領域は、同心楕円領域
であるので、同心形状の分割を縦と横の長さの比を自由
に設定することになり、認識する領域の分割の形状が自
由にに選択できるという効果がある。
【０１３２】また、前記検出対象物の配置状態は、前記
検出対象物の基準線からの傾きであので、第１及び第２
の画像データの中心角位置パターンの相関が高いときの
両パターンの中心角位置の差に基づいて認識することに
なり、検出対象物の基準線からの傾きを効率良く認識で
きるという効果がある。
【０１３３】さらに、前記検出対象物の配置状態は、前
記検出対象物の基準点からの位置であるので、第１及び
第２の画像データの中心角位置パターンの相関が高いと
きの位置に基づいて認識することになり、検出対象物の
基準点からの位置を効率良く認識できるという効果があ
る。
【０１３４】そして、前記輝度の特徴を表わす指標は、
中心角位置の関数としての各同心形状配置の複数の画素
の輝度を中心角位置に関してフーリエ展開して得たフー
リエ級数の第１項が最大値であることであるので、中心
角位置の関数である輝度の基本波成分を輝度の特徴を表
わす指標とすることになり、検出対象物の配置状態の特
徴を的確に把握して効率良く認識できるという効果があ
る。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の実施の形態１による画像処理装置の
概略構成を示すブロック図である。
【図２】 本発明の実施の形態１による画像処理装置の
動作を示すフローチャートである。
【図３】 本発明の実施の形態１による傾き角度検出の
基準となるワークの撮像を示す説明図である。
【図４】 本発明の実施の形態１によるワーク画像のデ
ータ構造を示す説明図である。
【図５】 本発明の実施の形態１によるワーク画像の輝
度グラフを示す説明図である。
【図６】 本発明の実施の形態１によるワーク画像のフ
ーリエ展開の第１項を示す説明図である。
【図７】 本発明の実施の形態１によるワーク画像のフ
ーリエ展開の第１項を示す説明図である。
【図８】 本発明の実施の形態１によるワーク画像の中
心角位置パターンの生成を示す説明図である。
【図９】 本発明の実施の形態１による基準線から傾い
ている検出対象物の取り込み画像の撮像を示す説明図で
ある。
【図１０】 本発明の実施の形態１による基準線から傾
いている検出対象物の中心角位置パターンの生成を示す
説明図である。
【図１１】 本発明の実施の形態１によるワーク画像と
取り込み画像の中心角位置パターン間の相関値の計算を
示す説明図である。
【図１２】 本発明の実施の形態１による相関値の計算
順序を示す説明図である。
【図１３】 本発明の実施の形態１による相関値の計算
順序を示す説明図である。
【図１４】 本発明の実施の形態１によるワークの位置
と傾き角度を検出できた場合を示す説明図である。
【図１５】 本発明の実施の形態１によるワークの位置
と傾き角度を検出できた場合の中心角位置パターンを示
す説明図である。
【図１６】 本発明の実施の形態２による輝度グラフ生
成手段の動作を示す説明図である。
【図１７】 本発明の実施の形態３による中心角位置パ
ターンの生成を示す説明図である。
【図１８】 本発明の実施の形態４による傾き角度計算
手段の動作を示す説明図である。
【図１９】 本発明の実施の形態４による傾き角度計算
手段の動作を示す説明図である。
【図２０】 本発明の実施の形態５による画像処理装置
の概略構成を示すブロック図である。
【図２１】 本発明の実施の形態５による画像処理装置
の動作を表すフローチャートである。
【図２２】 本発明の実施の形態５による輝度の重心位
置の計算を示す説明図である。
【図２３】 本発明の実施の形態６よる画像処理装置の
概略構成を示すブロック図である。
【図２４】 本発明の実施の形態６よる画像処理装置の
動作を表すフローチャートである。
【図２５】 本発明の実施の形態６による輝度の最大値
の位置の計算を示す説明図である。
【図２６】 本発明の実施の形態７による画像処理装置
の概略構成を示すブロック図である。
【図２７】 本発明の実施の形態７による画像処理装置
の動作を表すフローチャートである。
【図２８】 本発明の実施の形態７による傾き角度検出
の基準となるワークの撮像を示す説明図である。
【図２９】 本発明の実施の形態７によるワーク画像の
データ構造を示す説明図である。
【図３０】 本発明の実施の形態７によるワーク画像の
輝度グラフを示す説明図である。
【図３１】 本発明の実施の形態７によるワーク画像の
フーリエ展開の第１項を示す説明図である。
【図３２】 本発明の実施の形態７によるワーク画像の
フーリエ展開の第１項を示す説明図である。
【図３３】 本発明の実施の形態７によるワーク画像の
中心角位置パターンの生成を示す説明図である。
【図３４】 本発明の実施の形態７による基準線から傾
いている検出対象物の取り込み画像の撮像を示す説明図
である。
【図３５】 本発明の実施の形態７による基準線から傾
いている検出対象物の中心角位置パターンの生成を示す
説明図である。
【図３６】 本発明の実施の形態７によるワーク画像と
取り込み画像の中心角位置パターン間の相関値の計算を
示す説明図である。
【図３７】 本発明の実施の形態７による相関値の計算
順序を示す説明図である。
【図３８】 本発明の実施の形態７による相関値の計算
順序を示す説明図である。
【図３９】 本発明の実施の形態７によるワークの位置
と傾き角度を検出できた場合を示す説明図である。
【図４０】 本発明の実施の形態７によるワークの位置
と傾き角度を検出できた場合の中心角位置パターンを示
す説明図である。
【図４１】 従来の画像処理装置の概略構成を示すブロ
ック図である。
【図４２】 従来の画像処理装置の動作を表すフローチ
ャートである。
【図４３】 従来の画像処理装置による傾き角度検出の
基準となるワークの撮像を示す説明図である。
【図４４】 従来の画像処理装置によるワーク画像のデ
ータ構造を示す説明図である。
【図４５】 従来の画像処理装置による回転ワーク画像
を示す説明図である。
【図４６】 従来の画像処理装置による基準線から傾い
ている検出対象物の取り込み画像の撮像を示す説明図で
ある。
【図４７】 従来の画像処理装置によるワークの位置と
傾き角度の検出を示す説明図である。
【符号の説明】
３０２ ワーク画像データ登録手段、３０３、３３３
輝度グラフ生成手段、３０４ フーリエ展開手段、３０
５ 傾き角度計算手段、３０６ 相関値計算手段、３１
１ 重心計算手段、３２１ 最大値計算手段。

Claims (19)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 検出対象物を撮像した第１の画像データ
    と、この検出対象物の予め登録された第２の画像データ
    と、を比較して、前記検出対象物の配置状態を認識する
    画像処理装置において、前記第１及び第２の画像データ
    の所定の同心形状領域をワーク画像として設定するワー
    ク画像データ登録手段と、このワーク画像データ登録手
    段が設定した同心形状領域のワーク画像を形成する複数
    の画素を同心形状配置に分割して抽出し、この分割され
    た各同心形状配置の複数の画素の輝度を同心形状の中心
    角位置の関数として生成する輝度グラフ生成手段と、こ
    の輝度グラフ生成手段が生成した各同心形状配置の複数
    の画素の輝度の特徴を表わす指標をその中心角位置と共
    に算出する特性値算出手段と、この特性値算出手段が算
    出した前記輝度の特徴を与える中心角位置を前記分割さ
    れた複数の同心形状配置の中心からの距離の関数として
    算出する中心角位置パターン算出手段とを備え、前記第
    １及び第２の画像データに対して前記中心角位置パター
    ン算出手段が算出した前記各同心形状配置についての前
    記輝度の特徴を与える中心角位置と前記分割された複数
    の同心形状配置の中心からの距離との関係を比較するこ
    とにより、前記検出対象物の配置状態を認識することを
    特徴とする画像処理装置。
  2. 【請求項２】 前記同心形状領域は、中心からの第１の
    距離と第２の距離との間の同心形状領域であることを特
    徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
  3. 【請求項３】 前記同心形状領域は、同心円領域である
    ことを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装
    置。
  4. 【請求項４】 前記同心形状領域は、同心楕円領域であ
    ることを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装
    置。
  5. 【請求項５】 前記輝度グラフ生成手段は、前記分割さ
    れた各同心楕円配置の複数の画素をその楕円の長径と短
    径の比を用いて同心円配置に変換した後に、この同心円
    配置の複数の画素の輝度を同心円の中心角位置の関数と
    して生成することを特徴とする請求項４に記載の画像処
    理装置。
  6. 【請求項６】 前記検出対象物の配置状態は、前記検出
    対象物の基準線からの傾きであることを特徴とする請求
    項１〜５のいずれかに記載の画像処理装置。
  7. 【請求項７】 前記検出対象物の配置状態は、前記検出
    対象物の基準点からの位置であることを特徴とする請求
    項１〜５のいずれかに記載の画像処理装置。
  8. 【請求項８】 前記特性値算出手段は、前記輝度グラフ
    生成手段が生成した中心角位置の関数としての各同心形
    状配置の複数の画素の輝度を中心角位置に関してフーリ
    エ展開して得たフーリエ級数の第１項が最大値であるこ
    とを前記輝度の特徴を表わす指標とすることを特徴とす
    る請求項１〜７のいずれかに記載の画像処理装置。
  9. 【請求項９】 前記特性値算出手段は、前記輝度グラフ
    生成手段が生成した中心角位置の関数としての各同心形
    状配置の複数の画素の輝度の中心角位置に対する重心で
    あることを前記輝度の特徴を表わす指標とすることを特
    徴とする請求項１〜７のいずれかに記載の画像処理装
    置。
  10. 【請求項１０】 前記特性値算出手段は、前記輝度グラ
    フ生成手段が生成した中心角位置の関数としての各同心
    形状配置の複数の画素の輝度の中心角位置に対する輝度
    が最大であることを前記輝度の特徴を表わす指標とする
    ことを特徴とする請求項１〜７のいずれかに記載の画像
    処理装置。
  11. 【請求項１１】 前記輝度グラフ生成手段は、前記分割
    された複数の同心形状配置を所定の割合で間引いて抽出
    し、この抽出された各同心形状配置の複数の画素の輝度
    を同心形状の中心角位置の関数として生成することを特
    徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
  12. 【請求項１２】 前記特性値算出手段は、前記フーリエ
    級数の第１項の内その値がゼロでないものを前記輝度の
    特徴を表わす指標とすることを特徴とする請求項８に記
    載の画像処理装置。
  13. 【請求項１３】 前記特性値算出手段は、前記フーリエ
    級数の第１項の値が全てゼロのときは、前記検出対象物
    は基準線からの傾きを特定できない形状のものであるこ
    とを判断することを特徴とする請求項８に記載の画像処
    理装置。
  14. 【請求項１４】 検出対象物を撮像した第１の画像デー
    タと、この検出対象物の予め登録された第２の画像デー
    タと、を比較して、前記検出対象物の配置状態を認識す
    る画像処理方法において、前記第１及び第２の画像デー
    タの所定の同心形状領域をワーク画像として設定し、こ
    の同心形状領域のワーク画像を形成する複数の画素を同
    心形状配置に分割して抽出し、この分割された各同心形
    状配置の複数の画素の輝度を同心形状の中心角位置の関
    数として生成し、この各同心形状配置の複数の画素の輝
    度の特徴を表わす指標をその中心角位置と共に算出し、
    この輝度の特徴を与える中心角位置を前記分割された複
    数の同心形状配置の中心からの距離の関数として算出
    し、前記第１及び第２の画像データに対して前記各同心
    形状配置についての前記輝度の特徴を与える中心角位置
    と前記分割された複数の同心形状配置の中心からの距離
    との関係を比較し、前記検出対象物の配置状態を認識す
    ることを特徴とする画像処理方法。
  15. 【請求項１５】 前記同心形状領域は、同心円領域であ
    ることを特徴とする請求項１４に記載の画像処理方法。
  16. 【請求項１６】 前記同心形状領域は、同心楕円領域で
    あることを特徴とする請求項１４に記載の画像処理方
    法。
  17. 【請求項１７】 前記検出対象物の配置状態は、前記検
    出対象物の基準線からの傾きであることを特徴とする請
    求項１４〜１６のいずれかに記載の画像処理方法。
  18. 【請求項１８】 前記検出対象物の配置状態は、前記検
    出対象物の基準点からの位置であることを特徴とする請
    求項１４〜１６のいずれかに記載の画像処理装置。
  19. 【請求項１９】 前記輝度の特徴を表わす指標は、中心
    角位置の関数としての各同心形状配置の複数の画素の輝
    度を中心角位置に関してフーリエ展開して得たフーリエ
    級数の第１項が最大値であることを特徴とする請求項１
    ４〜１８のいずれかに記載の画像処理方法。 【０００１】
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