JPS59117672A - 画像認識装置 - Google Patents
画像認識装置Info
- Publication number
- JPS59117672A JPS59117672A JP57230193A JP23019382A JPS59117672A JP S59117672 A JPS59117672 A JP S59117672A JP 57230193 A JP57230193 A JP 57230193A JP 23019382 A JP23019382 A JP 23019382A JP S59117672 A JPS59117672 A JP S59117672A
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- Japan
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- closed area
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- Pending
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Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
産業上の利用分野
本発明は、デジタル画像上のあらかじめ指定された閉領
域を認識することによυ、それと位置関係が既知の認識
点の座標値を算出する画像認識装置に関するものである
。
域を認識することによυ、それと位置関係が既知の認識
点の座標値を算出する画像認識装置に関するものである
。
従来例の構成とその問題点
近年、工場における組立、検査工程の自動化が進められ
ており、産業用ロボットの目として画像認識装置が利用
されるようになってきた。この様な画像認識装置におい
ては、一般にＴＶカメラから入力した濃淡画像を２値化
し、デジタル画像として処理される。画像の認識点は、
サンプル画像を用いてめらかしめ画像認識装置に記憶さ
せておく。
ており、産業用ロボットの目として画像認識装置が利用
されるようになってきた。この様な画像認識装置におい
ては、一般にＴＶカメラから入力した濃淡画像を２値化
し、デジタル画像として処理される。画像の認識点は、
サンプル画像を用いてめらかしめ画像認識装置に記憶さ
せておく。
この場合、認識点が必る閉＠域の特徴点（１つの閉領域
で１つしか存在しない点）でられば、その閉頭Ｖｉ、を
認識し、特徴点を算出することにより認識点を求めるこ
とができる。しかし、認識点がそれ以外でめれば、認識
点と位置関係が既知の閉領域を認識し、認識点を算出す
る。
で１つしか存在しない点）でられば、その閉頭Ｖｉ、を
認識し、特徴点を算出することにより認識点を求めるこ
とができる。しかし、認識点がそれ以外でめれば、認識
点と位置関係が既知の閉領域を認識し、認識点を算出す
る。
入力画像が回転する場合は、第１図（ａ）に示す様に、
２つの閉領域ＡおよびＢを認識し、それぞれの重心ＧＡ
およびＧＢを算出し、認識点Ｐを求めるという方法がと
られる。生産ラインにおいて、この様な画像認識装置を
使用する場合、入力画像は照明条件等によシ影響を受け
、背景と対象とする閉＠域とのコントラストが良くない
。従って、２つの閉領域を認識することは１つの閉領域
を認識するのに比べ認識率が低下するとともに、算出し
た重心位置精度も悪くなシ、認識点の正確な座標値が算
出できない。
２つの閉領域ＡおよびＢを認識し、それぞれの重心ＧＡ
およびＧＢを算出し、認識点Ｐを求めるという方法がと
られる。生産ラインにおいて、この様な画像認識装置を
使用する場合、入力画像は照明条件等によシ影響を受け
、背景と対象とする閉＠域とのコントラストが良くない
。従って、２つの閉領域を認識することは１つの閉領域
を認識するのに比べ認識率が低下するとともに、算出し
た重心位置精度も悪くなシ、認識点の正確な座標値が算
出できない。
発明の目的
本発明は、上記の様な背景と対象とする閉領域とのコン
トラストが悪い環境の下で、第１図（ｂｌに示した様に
、１つの閉頭＠Ａを認識することによシ、回転に対して
もその閉領域Ａの位置および方向を一意的に決定し、認
識点Ｐの正確な座標値を算出する画像認識装置を提供す
ることを目的とする。
トラストが悪い環境の下で、第１図（ｂｌに示した様に
、１つの閉頭＠Ａを認識することによシ、回転に対して
もその閉領域Ａの位置および方向を一意的に決定し、認
識点Ｐの正確な座標値を算出する画像認識装置を提供す
ることを目的とする。
発明の構成
上記目的を達成するために、本発明は、デジタル画像上
の閉Ｒ域を検出する閉領域検出部と、前記閉領域の面積
、周囲長、重心、モーメントおよび主軸の傾き等の特徴
パラメータを算出する特徴パラメータ算出部と、前記特
徴パラメータよシ、あらかじめ指定された閉頭域を認識
する閉領域認識部と、前記指定された閉領域の重心、主
軸および前記特徴パラメータによシ、前記指定された閉
＠域の位置および方向を一意的に決定する形状ベクトル
を算出する形状ベクトル算出部と、前記指定された閉＠
斌とるらかしめ位置関係が既知の認識点の座標値を前記
形状ベクトルを用いて算出する認識点算出部とを有する
構成にしたものでめ９、認識率が高く、さらに認識位置
の精度も高く、その上形状ベクトル算出の処理も簡単で
ある効果を有する。
の閉Ｒ域を検出する閉領域検出部と、前記閉領域の面積
、周囲長、重心、モーメントおよび主軸の傾き等の特徴
パラメータを算出する特徴パラメータ算出部と、前記特
徴パラメータよシ、あらかじめ指定された閉頭域を認識
する閉領域認識部と、前記指定された閉領域の重心、主
軸および前記特徴パラメータによシ、前記指定された閉
＠域の位置および方向を一意的に決定する形状ベクトル
を算出する形状ベクトル算出部と、前記指定された閉＠
斌とるらかしめ位置関係が既知の認識点の座標値を前記
形状ベクトルを用いて算出する認識点算出部とを有する
構成にしたものでめ９、認識率が高く、さらに認識位置
の精度も高く、その上形状ベクトル算出の処理も簡単で
ある効果を有する。
実施例の説明
以下本発明の実施例を図面に基づいて説明す本第２図に
本発明の一実施例の構成図を示す。ＴＶカメラ（１）か
ら入力された濃淡画像は、前処理部（２）により２値画
像に変換されるとともにノイズ成分が除去され、デジタ
ル画像として画像メモリ（３）に書きこまれる。閉領域
検出部（４）は画像メモリ（３）をもとに領域デニタ（
５）を作成する。領域データ（５）は、第３図に示す様
に、画像メモリ（３）と対応Ｉ−でおり、背景は０、閉
頭域Ａについてはその領域内の画素に対応する位置に１
が書きこまれている。同様に、閉頭ＶＣＢについては２
、閉ｒＡ域Ｃについては３が−以 下 余 白
− 書きこまれ、各閉頭域に対して異なった領域番号が割シ
付けられる。特徴パラメータ算出部（６）は領域データ
（５）をもとに閉領域検出部（４）の終了信号によシ動
作を開始し、各閉領域の面積ａ１、周囲長１．、重心（
ｘ、、ｙρ、モーメント（ｍ１１（１）１ｍ２ｏω、ｍ
ｏ２（ｉ））を算出する（ｉ＝１．２．・・・）。ここ
で、閉領域内の各画素の座標を（ｘｋ’Ｙｋ）とすると
、 であり、各閉領域の主軸の傾きθ、は、（＋） となり、ｍ１１ およびｍ２ｏＯ）−ｍ８２Ｇ）の符
号により０≦θ、〈πの範囲で決定される。閉領域認識
部（７）は、ろらかしめサンプル画像により本装置に入
力された教示デ゛−夕（１０をもとに、第３図に示す閉
頭域Ａを認識する。なお、教示データ叫には、閉頭域Ａ
に対する面積、同囲長等の認識の判定基準となるデータ
および認識点Ｐと閉領域Ａとの位置関係ケ示すデータが
格納されている。
本発明の一実施例の構成図を示す。ＴＶカメラ（１）か
ら入力された濃淡画像は、前処理部（２）により２値画
像に変換されるとともにノイズ成分が除去され、デジタ
ル画像として画像メモリ（３）に書きこまれる。閉領域
検出部（４）は画像メモリ（３）をもとに領域デニタ（
５）を作成する。領域データ（５）は、第３図に示す様
に、画像メモリ（３）と対応Ｉ−でおり、背景は０、閉
頭域Ａについてはその領域内の画素に対応する位置に１
が書きこまれている。同様に、閉頭ＶＣＢについては２
、閉ｒＡ域Ｃについては３が−以 下 余 白
− 書きこまれ、各閉頭域に対して異なった領域番号が割シ
付けられる。特徴パラメータ算出部（６）は領域データ
（５）をもとに閉領域検出部（４）の終了信号によシ動
作を開始し、各閉領域の面積ａ１、周囲長１．、重心（
ｘ、、ｙρ、モーメント（ｍ１１（１）１ｍ２ｏω、ｍ
ｏ２（ｉ））を算出する（ｉ＝１．２．・・・）。ここ
で、閉領域内の各画素の座標を（ｘｋ’Ｙｋ）とすると
、 であり、各閉領域の主軸の傾きθ、は、（＋） となり、ｍ１１ およびｍ２ｏＯ）−ｍ８２Ｇ）の符
号により０≦θ、〈πの範囲で決定される。閉領域認識
部（７）は、ろらかしめサンプル画像により本装置に入
力された教示デ゛−夕（１０をもとに、第３図に示す閉
頭域Ａを認識する。なお、教示データ叫には、閉頭域Ａ
に対する面積、同囲長等の認識の判定基準となるデータ
および認識点Ｐと閉領域Ａとの位置関係ケ示すデータが
格納されている。
形状ベクトル算出部（８）は、閉領域認識部（７）で認
識された閉領域Ａに対し、特徴パラメータ算出部（６）
で求められた重心（−１７Ａ）、主軸の傾きθＡ１−用
いて第３図に示した形状ベクトルＧＡＵを算出する。
識された閉領域Ａに対し、特徴パラメータ算出部（６）
で求められた重心（−１７Ａ）、主軸の傾きθＡ１−用
いて第３図に示した形状ベクトルＧＡＵを算出する。
主軸の傾きθＡは、特徴パラメータ算出部（６）によシ
０≦θ□〈πの範囲で求まるが、π≦θ９〈２πすなわ
ち閉領域Ａを１８０度回転した場合との識別ができない
。閉領域Ａの位置および方向を一意的に決定するために
は、上記識別を行なう必要がある。そこで第４図に示し
た様に主軸と閉領域Ａの交点Ｓ１およびＳ２を求める。
０≦θ□〈πの範囲で求まるが、π≦θ９〈２πすなわ
ち閉領域Ａを１８０度回転した場合との識別ができない
。閉領域Ａの位置および方向を一意的に決定するために
は、上記識別を行なう必要がある。そこで第４図に示し
た様に主軸と閉領域Ａの交点Ｓ１およびＳ２を求める。
次に、閉領域Ａの周囲点を交点Ｓ、から閉＠域Ａｅ右方
向に見ながら走査し、重心へからの最長距離点りを求め
る。最長距離点りが交点Ｓ２までに見つかれば特徴パラ
メータ算出部（６）で求めたθ、にπを加算し、交点Ｓ
２を越えて見つかればθ、そのものを形状ベクトルＧＡ
ＵがＸ軸となす角度とすることによシ、閉領域Ａの位置
および方向を決定する。ただし、ＩＧＡＵ ｌ ＝ １
とする。認識点算出部（９）は、形状ベクトルＧＡｔＪ
と、教示データαＯにあらかじめ記憶されたベクトルＵ
Ｐを用いて、認識点Ｐの位置ＧＡＵ＋ＵＰを算出する。
向に見ながら走査し、重心へからの最長距離点りを求め
る。最長距離点りが交点Ｓ２までに見つかれば特徴パラ
メータ算出部（６）で求めたθ、にπを加算し、交点Ｓ
２を越えて見つかればθ、そのものを形状ベクトルＧＡ
ＵがＸ軸となす角度とすることによシ、閉領域Ａの位置
および方向を決定する。ただし、ＩＧＡＵ ｌ ＝ １
とする。認識点算出部（９）は、形状ベクトルＧＡｔＪ
と、教示データαＯにあらかじめ記憶されたベクトルＵ
Ｐを用いて、認識点Ｐの位置ＧＡＵ＋ＵＰを算出する。
閉領域Ａの重心（ＸＡ ｌ ｙρからの最短距離点Ｍを
用いても同様に算出することができる。
用いても同様に算出することができる。
前記の最長距離点または最短距離点が複数個あることが
あらかじめわかっている場合には、第５図に示した様に
、主軸と閉領域Ａとの交点Ｓ１およびＳ２を求め、主軸
によシ２分割されたそれぞれの領域に対して、周囲長Ｓ
１〜Ｓ２およびＳ２〜Ｓ、を、閉領域Ａを右方向に見な
がら計算し、（８１〜Ｓ２）≧（Ｓ２〜Ｓ、）ならば、
主軸の傾きθいにπを加算し、これを形状ベクトルＧＡ
ＵがＸ軸となす角度とすることによシ、閉領域Ａの位置
および方向を一意的に決定することができる。
あらかじめわかっている場合には、第５図に示した様に
、主軸と閉領域Ａとの交点Ｓ１およびＳ２を求め、主軸
によシ２分割されたそれぞれの領域に対して、周囲長Ｓ
１〜Ｓ２およびＳ２〜Ｓ、を、閉領域Ａを右方向に見な
がら計算し、（８１〜Ｓ２）≧（Ｓ２〜Ｓ、）ならば、
主軸の傾きθいにπを加算し、これを形状ベクトルＧＡ
ＵがＸ軸となす角度とすることによシ、閉領域Ａの位置
および方向を一意的に決定することができる。
本実施例では、閉＠域Ａの位置および方向を一意的に決
定する形状ベクトルを算出するために、重心からの最長
距離点または最短距離点を用いる一方法と、主軸によっ
て２分割されたそれぞれの領域に対する周囲長の大小関
係を用いる方法を示した。しかし、形状ベクトル會算出
するためには、上記以外に主軸によって２分割されたそ
れぞれの領域に対する面積の大小関係、あるいはモーメ
ントの大小関係を用いることも容易に考えられる。
定する形状ベクトルを算出するために、重心からの最長
距離点または最短距離点を用いる一方法と、主軸によっ
て２分割されたそれぞれの領域に対する周囲長の大小関
係を用いる方法を示した。しかし、形状ベクトル會算出
するためには、上記以外に主軸によって２分割されたそ
れぞれの領域に対する面積の大小関係、あるいはモーメ
ントの大小関係を用いることも容易に考えられる。
また、主軸ではなく、主軸と直交し重心を通る直線を用
いても上記の方法を実現できることは明白である。
いても上記の方法を実現できることは明白である。
発明の効果
以上本発明によれば、デジタル画像上の認識点とあらか
じめ位置関係が既知の閉領域をただ１つ指定して認識し
、その閉＠域の位置および方向を一意的に決定する形状
ベクトルを求めることにより認識点の座標値を求めるこ
とができる。この方法は、生産工程のように鮮明な入力
画像が得にくい環境において、２つの閉領域を認識して
認識点を求める方法に比べ、認識率が高く、しかも認識
位置の精度も高い謙だ、形状ベクトル算出においても処
理が簡単でおシ、認識を燥閉領域の形状に応じて、形状
ベクトル決定のだめのパラメータを選択することによシ
、処理速度も速く、幅広い用途に利用できる画像認識装
置を提供することができ、今後激増すると思われるロボ
ットへの応用等本発明による効果は大きい。
じめ位置関係が既知の閉領域をただ１つ指定して認識し
、その閉＠域の位置および方向を一意的に決定する形状
ベクトルを求めることにより認識点の座標値を求めるこ
とができる。この方法は、生産工程のように鮮明な入力
画像が得にくい環境において、２つの閉領域を認識して
認識点を求める方法に比べ、認識率が高く、しかも認識
位置の精度も高い謙だ、形状ベクトル算出においても処
理が簡単でおシ、認識を燥閉領域の形状に応じて、形状
ベクトル決定のだめのパラメータを選択することによシ
、処理速度も速く、幅広い用途に利用できる画像認識装
置を提供することができ、今後激増すると思われるロボ
ットへの応用等本発明による効果は大きい。
第１図（ａ）は従来の２つの閉領域を認識し、認識点を
求める方法を示す図、第１図（ｂｌは本発明による画像
認識装置の対象とする２値画像を示す図、第２図は本発
明による一実施例の構成図、第３図は閉領域検出後の領
域データおよび、指定された閉領域の形状ベクトルと認
識点の位置関係を示す図、第４図および第５図は本発明
の実施例における形状パラメータ算出部の動作を示すフ
ローチャートである。 （１ン一・ＴＶカメラ、（２）・・・前処理部、（３）
・・・画像メモリ、（４）・・・閉領域検出後、
求める方法を示す図、第１図（ｂｌは本発明による画像
認識装置の対象とする２値画像を示す図、第２図は本発
明による一実施例の構成図、第３図は閉領域検出後の領
域データおよび、指定された閉領域の形状ベクトルと認
識点の位置関係を示す図、第４図および第５図は本発明
の実施例における形状パラメータ算出部の動作を示すフ
ローチャートである。 （１ン一・ＴＶカメラ、（２）・・・前処理部、（３）
・・・画像メモリ、（４）・・・閉領域検出後、
【５】
・・・領域データ、（６）・・・特徴パラメータ、（７
）・−閃＠域認識部、（８）・・・形状ベクトル算出部
、（９）・−・認識点算出部、α１−・教示データ代理
人 森 本 義 弘 第３図 第４図
・・・領域データ、（６）・・・特徴パラメータ、（７
）・−閃＠域認識部、（８）・・・形状ベクトル算出部
、（９）・−・認識点算出部、α１−・教示データ代理
人 森 本 義 弘 第３図 第４図
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １、デジタル画像上の閉領域を検出する閉領域検出部と
、前記閉領域の面積、周囲長、重心、モーメントおよび
主軸の傾き等の特徴ハラメータを算出する特徴パラメー
タ算出部と、前記特徴パラメータより、あらかじめ指定
された閉領域を認識する閉領域認識部と、前記指定され
た閉領域の重心、主軸および前記特徴パラメータにより
、前記指定された閉領域の位置および方向を一意的に決
定する形状ベクトルを算出する形状ベクトル算出部と、
前記指定された閉領域とわらかしめ位置関係が既知の認
識点の座標値を前記形状ベクトルを用いて算出する認識
点算出部とを有することを特徴とする画像認識装置。 ２、形状ベクトル算出部は、指定された閉領域の重心か
らの最長距離点または最短距離点を用いて形状ベクトル
を算出することを特徴とする特許請求の範囲第１項記載
の画像認識装置。 ３、形状ベクトル算出部は、指定された閉領域の主軸ま
たは主軸と直交し重心を通る直線により２分割されたそ
れぞれの領域における面積、周囲長、モーメントのいづ
れかを用いて形状ベクトルを算出することを特徴とする
特許請求の範囲第１項記載の画像認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57230193A JPS59117672A (ja) | 1982-12-25 | 1982-12-25 | 画像認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57230193A JPS59117672A (ja) | 1982-12-25 | 1982-12-25 | 画像認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS59117672A true JPS59117672A (ja) | 1984-07-07 |
Family
ID=16904040
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP57230193A Pending JPS59117672A (ja) | 1982-12-25 | 1982-12-25 | 画像認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS59117672A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1985004502A1 (fr) * | 1984-03-26 | 1985-10-10 | Hitachi, Ltd. | Systeme de determination de position pour le traitement d'images |
| JPS6211979A (ja) * | 1985-07-10 | 1987-01-20 | Fuji Electric Co Ltd | 対象物の方向検出装置 |
-
1982
- 1982-12-25 JP JP57230193A patent/JPS59117672A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1985004502A1 (fr) * | 1984-03-26 | 1985-10-10 | Hitachi, Ltd. | Systeme de determination de position pour le traitement d'images |
| JPS6211979A (ja) * | 1985-07-10 | 1987-01-20 | Fuji Electric Co Ltd | 対象物の方向検出装置 |
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