JPH1139471A5 - - Google Patents

Description

【書類名】 明細書
【発明の名称】 線分要素抽出装置および方法
【特許請求の範囲】
【請求項１】 画像撮像回路および画像処理回路からなる線分要素抽出装置において、前記
画像処理回路は、画像撮像回路の撮影した画像を構成する画素データ群を、当該画像デー
タで画像を画かせた時の並び順に従って、一個の注目画素とこの注目画素と隣接関係にあ
る少なくとも一つの参照画素を備えた走査ウインドウで順次走査すると共に、各走査単位
毎に、注目画素を通って参照画素に伸びる線分要素の有無を、注目画素および参照画素の
データに基づき判断し、該当する線分要素があると判断した時にはそのことをその時の走
査単位における注目画素の位置データと共に二次画像データとして記憶蓄積するよう構成
してあることを特徴とする線分要素抽出装置。
【請求項２】 請求項１記載の線分要素抽出装置において、画像処理回路は、画像撮像回路の撮影した画像を構成する画素データ群を２値化処理した後に走査ウインドウで順次走査するよう構成してあることを特徴とする線分要素抽出装置。
【請求項３】 請求項２記載の線分要素抽出装置において、画像処理回路は、ｎ×ｎの走査ウインドウの注目画素を通って参照画素に伸びる線分を構成する可能性のあるすべてのパターンをテンプレートとして記憶しており、走査ウインドウの各走査単位毎に行われる注目画素を通って参照画素に伸びる線分要素の有無判断が、このテンプレートを参照してなされるよう構成してあることを特徴とする請求項２記載の線分要素抽出装置。
【請求項４】 請求項２記載の線分要素抽出装置において、画像処理回路は、ｎ×ｎの走査ウインドウ内の二値画像値を、ｎ ² ビットのアドレス値として、それに基づいてあらかじめ準備されたメモリー内データを参照し、そのデータとして線分要素であるかどうかを記憶しておくことで、（高速に線分要素を抽出するとこが可能な）線分領域を抽出するよう構成してあることを特徴とする線分要素抽出装置。
【請求項５】 画像を構成する画素データ群を、当該画像データで画像を画かせた時の並び順に従って、一個の注目画素とこの注目画素と隣接関係にある少なくとも一つの参照画素を備えた走査ウインドウで順次走査すると共に、各走査単位毎に、注目画素を通って参照画素に伸びる線分要素の有無を、注目画素および参照画素のデータに基づき判断し、該当する線分要素がいると判断した時にはそのことをその時の走査単位における注目画素の位置データと共に二次画像データとして記憶蓄積することで、画像データから線分要素を抽出する線分要素抽出方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、構造物や物体の外見画像を撮像しその信号を処理して割れや欠けなどの外観欠陥を抽出する、構造物状態検査装置や製品や材料などの画像処理による外観検査装置に用いられる。
【０００２】
【従来の技術】上記のような物体表面の割れや欠けなどの評価や検査においては、図１に示すようにＴＶカメラやラインカメラなどで物体表面の画像を撮像し、表面画像を評価する。しかし、物体表面はコンクリート壁面など多数の凹凸を持つ画面であり、その撮像画面は、第２図に示すように割れや欠けが多数の微小な点状のノイズに埋もれた画像となる。これは、領域数では数千点に及び、これを短時間で個別に解析、線状の領域を抽出することは、非常に困難である。
【０００３】類似の対象に対する開発例には、「建設機械」誌９７年５月号１４〜１８ページ記載の「トンネルレーザー計測システムの開発」などの例があるが、これにおいても必要な領域を確実に抽出しながら微小な点状のノイズを消去する有効な手法は明示されていない。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】本発明が解決しようとする課題は、従来技術にみられる、検査画像において、検出すべき割れや欠けを多数の微小な点状のノイズに埋もれたなかから抽出することである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】このため、撮像画像中の割れ、欠け領域を保存しながら、ノイズを除去する手法を構成する。ここでは、画像を構成する画素データ群を、当該画像データで画像を描かせた時の並び順に従って、一個の注目画素とこの注目画素と隣接関係にある少なくとも１つの参照画素を備えた走査ウインドウで順次走査すると共に、各走査単位毎に、注目画素を通って参照画素に伸びる線分要素の有無を、注目画素および参照画素のデータに基づき判断し、該当する線分要素があると判断した時にはそのことをその時の走査単位における注目画素の位置データと共に二次画像データとして記憶蓄積することで、画像データから線分要素を抽出する方法を用いる。
【０００６】走査ウインドウとしては、具体的にはｎ画素×ｎ画素の走査ウインドウを用い、図３に示すように、欠陥領域を含む２値画像上でｎ画素×ｎ画素のウインドウを走査する。
【０００７】また、走査ウインドウの各走査単位毎に行われる、注目画素を通って参照画素に伸びる線分要素の有無判断は、注目画素を通りそれに隣接関係にある参照画素に伸びる線分要素があるかどうかで判断する。
【０００８】これについて、４画素×４画素の走査ウインドウを用い、当該ウインドウの上から二行目で左から２列目に該当する画素を注目画素とし、それ以外の１５個の画素を参照画素とした場合について説明する。４画素×４画素の走査ウインドウでは、注目画素および参照画素を通りウインドウを横切る線分は、例えば図４に示す様なパターン群がある。第４図では、縦または横方向で、各行および列に、横、縦、斜め方向に隣接する画素が１（濃い）となっており、線分の一要素と判定できるとき、＊で示す画素がどの様な値を取っていても、網模様の注目画素を線分要素画素として、第３図の処理結果画像に残すようにする。
【０００９】注目画素を通りそれに隣接関係にある参照画素に伸びる線分要素の有無判断は、例えばテンプレート参照方式またはテーブルルックアップ方式で行う。
【００１０】テンプレート参照方式は、注目画素を通り参照画素に伸びる線分要素のパターンを全て記憶しておき、走査ウインドウの走査単位毎に、検出されたパターンがこれら記憶に係るテンプレートパターンに対応するかどうかをチェックする。
【００１１】４画素×４画素の走査ウインドウの例では、第４図に示すような基本パターン群で、注目画素が必ず”１”（濃い）であるパターンは４８種ある。そこで＊部を１（濃い）または０（淡）のどちらであっても良いとすると、線分要素として可能な総パターン数は、２００００以上存在する。従って、テンプレート参照方式でこれを実行するには、テンプレートパターンも多数準備しすべてのパターンと比較することが必要となり、比較的長い処理時間を要する。
【００１２】テーブルルックアップ方式は、テンプレート参照方式に比べて短い処理時間で線分要素の有無判断を行うことができるものである。４×４の走査ウインドウでこのテーブルルックアップ方式を説明する。図５に示す４×４のウインドウで２値画像を画像中から切り出す。図中でＡ₀ ，Ａ₁ ，─，Ａ₁₅の番号順に１または０を並べて、１６ビットの数値とすると、０〜６５５３５までの数値となる。この数値をアドレスとして、６４キロビットのメモリーを参照するように第６図の回路を構成し、そのメモリー内に、４×４のウインドウ内の１／０パターンが線分要素を含む場合１を、含まない場合０を出力するようにするのである。
【００１３】上述したように、走査ウインドウ中の注目画素と参照画素を経過する線分要素の有無を、走査ウインドウの各走査単位毎に判定し、該当する線分要素があると判定された時には、注目画素の位置と共に二次画像データとしてメモリに記憶するのである。その結果、線分要素を含む画像のみが、２値画像として、抽出される。
【００１４】
【発明の実施の形態】本発明の実施例を、第１図に示す。図１は、構造物の外観画像を撮像し、割れや欠けを検出、その大きさや数などを計測する装置である。処理の全体の流れを、図７に示す。図１の画像入力装置で入力された多値画像からは、まず周囲に比べて暗くなっている部分を、図８に示すような明るさ差検出フィルタで検出する。明るさ差検出フィルタでは、注目画像から上下左右、斜め方向に長さＬ画素だけ離れた画素との明るさ差Δｆ₀ を下式で計算し、出力画像の注目画素に対応する位置に置く。
Δｆ₀ ＝（ｆ₁ ＋ｆ₂ ＋ｆ₃ ＋ｆ₄ ＋ｆ₅ ＋ｆ₆ ＋ｆ₇ ＋ｆ₈ ）−ｆ₀
【００１５】この出力画像で、Δｆ₀ は周囲に比べて暗いところほど値が大になるから、図７の流れ図が示すように、適当な閾値ＴｈよりΔｆ₀ が大な時、画像の該当位置を１、それ以外を０として２値画像化することで、割れや欠け等の欠陥部を抽出できるが、同時に第２図に示すように、欠陥部以外の表面の凹凸によっても多数の細かい雑音成分が残ってしまう。
【００１６】ここで、本発明の線分要素抽出回路を作用させることにより、線分要素のみを残すことが出来るが、併せて４画素より大きい固まり領域も残ってしまう。ところで、図６の線分要素抽出回路は、線分の長さを両端で３画素短縮するので、固まり領域についても１回につき周囲画素を両端で３画素ずつ小さくする。従って、ｎ回線分要素抽出回路を作用させると、幅が３ｎ画素以内の領域は消滅する。しかし、線分要素であれば、長さが３ｎ画素以上あれば消滅させられることはない。このようにして、線分要素のみを残すことが出来る。
【００１７】このようにして残った領域は、線分要素を含む領域のみとなり、２値化直後の領域数の数十分の一から数百分の一に領域数を減少できる。これを通常のラベリングなどの方法で領域抽出し、その位置を決定、第７図に示すように２値化直後の画像に帰って、その領域を含む領域のみを２値化画像から残すようにする。残された領域の多くは線分領域なので、その幅と長さを計り、検査に用いる。ここで、この段階で幅や長さを計測した結果、割れや欠けでなければ、計測対象から除外する。
【００１８】
【発明の効果】以上のようにして、割れや欠けの程度を評価することで、構造物の劣化の程度を推定することが出来る。
【図面の簡単な説明】
【図１】構造物の外観撮像装置の一例である。
【図２】割れや欠けを含む構造物画像の例である。
【図３】画像中のウインドウ走査の方法を示す。
【図４】線分要素抽出のための４８種の基本パターンの一部の例である。
【図５】２値画像のウインドウ内の１／０値をアドレス値に変換する考え方を示す。
【図６】テーブルルックアップ方式による線分要素抽出回路例である。
【図７】検査装置全体の処理の流れを示す。
【図８】周囲との明るさ差検出フィルタの説明図である。
【符号の説明】
１ 検査対象構造物
２ ラインカメラ
３ 照明
４ 走行車両
５ 画像記録装置
６ 画像解析装置
【プルーフの要否】 要