JPS62103783A - 形状識別方法 - Google Patents

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。

Description

【発明の詳細な説明】 技術分野 本発明は、たとえば生産ラインにおける物品の仕分は作
業を行なう際に有利に用いられる形状識別方法に関する
。

背景技術 現在、人間の目の機能に相当する工業用の視覚機能の必
要性が、各種の生産現場で益々か高まっている。特に視
覚機能の１つである形状識別機能は、たとえば生産ライ
ン上を流れてくる対象物体の仕分は作業などを自動的に
行なう場合において不可欠な８！能であり、その実用性
が要望されている。

そこで従来からの対象物体の形状を識別する方法として
は、形状の特徴量を比較する方法がある。

この方法は、対象物体の形状の特徴量として、たとえば
面積、周囲長などを予めオフラインで求めておき（以下
、教示と呼ぶ）、次に、識別作業時に対象物体の画像か
ら同じ特徴量を算出して教示した特徴量と比較する方法
であり、処理時間が短いという特長がある。このような
先行技術では、対象物体の形状そのものを識別の基準と
しない、いわば間接的な比較方法であり、たとえば面積
や周囲艮が等しくとも形状の異なる物体はいくらでもあ
り、識別能力が低いという欠点がある。

他の先行技術として、いわゆるパターンマツチング方法
があるにの方法は、まず対象物体の２値画像データを教
示し、次に識別作業時に対象物体の２値画像データを求
めてこれを平行移動および回転移動して、教示時の画像
データと重ね合せて比較し、その一致度から形状を識別
する方法である。このような先行技術では、前記ｗｅｔ
を比較する方法に比べて識別能力は高い反面、多量の画
像データを平行移動および回転移動するために処理時間
を要し、実時間処理が困難であるという欠点をもってい
る。

発明が解決しようとする問題点 以上の如（、従来の方法では識別能力が高く、かつ処理
時間の短い対象物体の形状識別方法はなかった。

したがって本発明の目的は、識別能力が高（、かつ処理
時間を短縮化した対象物体の形状識別方法を提供するこ
とである。

問題点を解決するための手段 本発明は、基準となる対象物体の輪郭線の形状を、多角
形で近似して求めた複数の辺と、これら辺相互間の内角
との第１のデータによって表わし、次に、識別されるべ
き物体の輪郭線の形状を、多角形で近似して求めた複数
の辺と、これら辺相互闇の内角との第２のデータによっ
て表わし、前記第１データと前記第２データとをそれぞ
れ比較することによって、対象物体の形状を識別するこ
とを特徴とする形状識別方法である。

作　　用 本発明に従えば、基準となる対象物体の輪郭線の形状を
辺と内角との教示データとして予め求め、次に、識別作
業時に識別されるべき物体の輪郭線の形状を辺と内角と
の数値データで求め、この数値データを教示データと比
較して形状を識別するようにしたので、従来の方法で用
いている面積や周囲艮などの間接的な形状の特徴量を求
める必要がなく、これによって識別能力を高めることが
できる。また対象物体の輪郭線の形状を多角形で近似す
るようにし、データ量を大幅に圧縮するようにしたので
、処理時間の短縮化を図ることがで終る。

実施例 第１図は、本発明の一実施例のブロック図である。この
実施例では、生産ライン上における対象物体１の仕分は
作業を例にとって説明する。なお説明を簡略化するため
に１画面内に１個の対象物体１があるものとする。この
対象物体１は、工業用テレビカメラ２によって撮像され
、工業用テレビカメラ２からの映像信号（輝度信号）は
、画像処理装置３に入力される。画像処理ｉ＆置３では
、アナログ／デジタル変換器４で映像信号をアナログ信
号からデノタル信号に変換され、その後、マイクロコン
ピュータなどによって実現される処理回路５に入力され
て、画像処理が行なわれる。工業用テレビカメラ２から
の入力画像および処理回路５において処理された後の画
像は、画像メモリ６゜７にそれぞれストアされる。

第２図は、教示作業時における対象物体１の多値入力画
像８を示す図である。教示時において、基準となる対象
物体１を工業用テレビカメラ２で撮像し、その映像信号
をアナログ／デジタル変換器４でデジタル化して画像処
理する。画像処理によって求められる対象物体１の多角
形に近似した輪郭線画像９は、第３図で示されるとおり
である。

輪郭線画像９における対象物体１を表わす近似輪郭線１
０上の各画素は、たとえば論理値「１」であり、その他
の画素は論理値「０」である。この近似輪郭線１０は、
参照符Ｊ！１　ｔ・・・、ノｎで示される０本の辺の教
示データ１１（第６図（１）参照）と、参照符θ１．・
・・、θｉ、・・・、θｎで示されるｎ個の内角の教示
データ１２（１６図（２）参照）として表わすことがで
きる。なおθｉは、辺ノｉと辺Ｊ！（ｉ＋　１　）　（
ｉ＝１、・・・、（ｎ−１））によって構成される内角
であり、またθ１１は、辺！ｎと辺ノ１によって構成さ
れる内角である。これら教示データ１１．１２は、処理
回路５内にストアれさる。

第４図は、仕分は作業時における対象物体１の多値入力
画像１３を示す図である。仕分は作業時において、生産
ライン上に流れてくる対象物体１を工業用テレビカメラ
２で撮像し、その映像信号をアナログ／デジタル変換器
４でデジタル化して画像処理する。画像処理によって求
められる対象物体１の多角形に近似した輪郭線画像１４
は、第５図で示されるとおりである。この多値入力画像
１３は、工業用テレビカメラ２から対象物体１までの距
離やその他の光学的条件を教示時と同じ条件下で撮像し
たものであり、このため対象物体１の向きは教示時とは
異なる場合があるが、大きさは全く同じである０輪郭線
画像１４における対象物体１を表わす近似輪郭線１５上
の各画素は、たとえば論理値「１」であり、その他の画
素は論理値「０」である。この近似輪郭線１５は、参照
符ノ′１、・・・、、５＋ｎで示されるｎ本の辺の数値
データ１６（第７図（１）参Ｊｌｔ）と、参照符θ　１
　ｔ”・ｔθ′ｎで示されるｎ個の内角の数値データ１
７（第７図（２）参照）として表わされる。これら数値
データ１６゜１７は、処理回路５内にストアされる。

輪郭線画像９，１４内の論理値「１」の画素の探索方法
はいろいろ考えられるが、−例として画面内で最も上方
でかつ左端の論理値「１」の画素を最初に探索するもの
とすれば、第３図においては画素Ｐ１がこれに相当し、
また＃＆５図においては画素Ｐ″　１がこれに相当する
。画素Ｐ１および画素Ｐ’　　１を含む辺がそれぞれ１
１およびノ′　１であり、第３図お上ＶｒＪｔＪ５図共
に、以下矢符Ｔで示される時計回りの方向に隣り合う各
辺が検出されていき、第６図（１）、（２）および第７
図（１）、、（２）で示す順に教示データ１１．１２お
よび数値データ１６．１７がそれぞれストアされる。

次に、対象物体１の識別は、処理回路５を用いて教示デ
ータ１１，１２および数値データ１６．１７の比較によ
って行なわれる。以下にその比較の方法を述べる。

まず最初に教示データ１１と仕分は作業時の数値デー２
１６の各辺の数を比較して等しくなければ、教示した対
象物体１と異なるものとする。

次に、辺の数（Ｉ＋とする）が等しい場合には、以下の
ような比較を行なう。

（１）第１回目の比較 辺ｌＩと辺、／　’　１（ｉ＝　１　＋−＋ｎ）を比較
し、また内角θｉと内角θ’１（ｉ＝１．・・・、ｎ）
を比較して全て等しい場合には、教示した対象物体１と
等しいものとする。またこの比較において、たとえ１つ
でも異なる場合には、その時、へで直ちに第２回目以降
の比較に移行する。

（２）第２回目以降、第ｎ回目までの比較。

ここでは第ｋ（２≦に≦ｎ）回目の比較の方法を示す。

第８図は、教示時の辺の数値データ１１と、仕分は作業
時の辺の数値データ１６を（ｋ−１）回シフトした数値
データ１８とを比較する場合を示す。また１９図は、教
示時の内角の数値データ１２と、仕分は作業時の内角の
数値データ１７を（ｋ−１）回シフトした数値データ１
９とを比較する場合を示す６第に回目の比較は、ｐＩｒ
Ｊ８図および第９図において横の数値データ同士を比較
することであり、それは、以下の（ｉ）、（ｉｉ）で示
すことができる。

（ｉ）１≦蔭≦＜ｋ−１）の場合、第８図の参照符Ａで
示す範囲においてデータ！１と！’　（ｉ　＋　ｎ　−
ｋ　十１）とを比較し、第９図の参照符Ｃで示す範囲に
おいてはデータθｉとθ′（ｉ＋　ｎ−ｋ＋１　）とを
それぞれ比較する。

（ｉｉ）ｋ≦ｉ≦ｎの場合、第８図の参照符Ｂで示す範
囲においでデータ！倉　とｌｉ”　（ｉ−ｋ＋１　）と
を比較し、第９図の参照符りで示す範囲においてデータ
θｉとθ’（ｉ−に＋１）とをそれぞれ比較する。

このような第に回目の比較において、辺および内角が全
て等しい場合には、教示した対象物体１と等しいものと
判定する。ただし、第に回目の比較において、たとえ１
つでも異なる場合には、直ちにその時点で第　（ｋ＋　
１　）回目の比較に移行する。

以上のような比較の操作を、ｋ＝ｎとなるまで行ない、
各比較の段階で全ての辺と内角が等しければ教示した対
象物体１と等しいものと判定する。

また、１〜ｎの全ての比較の段階を終了しても等しくな
ければ、教示した対象物体１と異なるものと判定する。

第３図と第５図に示した例では、第７回目の比較におい
て対応する辺と内角が一致し、教示データと等しいこと
が判る。

以上のように数値データ１６．１７をシフトして数値デ
ータ１−１．１２とそれぞれ比較する操作は、画像デー
タを重ね合せる場合の図形の移動操作に相当すると考え
ることができる。本方法では、この移動の操作は少量の
数値データを１データずつシフトして比較するどい）非
常に簡単な操作で行なうことができ、したがって処理時
間の大幅な短縮を図ることができる。

以上述べた比較の方法は、識別のための比較回数が多い
ように思われるが、仕分は作業時の対象物体が教示時の
対象物体１と異なる場合には、■辺の数の比較段階で大
部分が除かれること０辺の敗が等しい場合でも、前述し
た１〜ｎ回の各段階の比較において、大部分は非常に限
られた回数たとえば１，２回で判別がつくことなどの理
由により、実際の比較回数はごく少ないことが判る。

また第３図と第５図を上記のように比較した結果、点Ｐ
１と点Ｐ’　７とが対応する点であることが判る。そこ
で第３図におけるＮ象物体１の重心Ｇ１と点Ｐ１とを結
ぶ線分Ｍ１と、走査線Ｎ１とのなす角度ａは、重心Ｇ１
と点Ｐ１の座標値から算出することができる。また＠Ｓ
図における対象物体１の重心Ｇ２と、＝７Ｐ’７を結ぶ
線分Ｍ２と、走査＠Ｎ２とのなす角度βは、重心Ｇ２と
、ｇ　ｐ　’７の座標値からそれぞれ算出することがで
さる。

したがって両対象物体の重心回りの姿勢（向き）の違い
は、（β−ａ）により求めることができる。これによっ
て教示時の対象物体１の姿勢を基準にした仕分は作業時
の対象物体の姿勢が検出でき、たとえばハンドリング作
業などで必要な物体の姿勢を穿鳥に求めることがでべろ
。

本発明の他の実施例として、教示時と仕分は作業時にお
いて対象物体１と、工業用テレビカメラ２の距離を異に
して撮像した場合でも、以下の方法によって対象物体１
の形状の識別を行なうことができる。すなわち教示時に
おいて対象物体１と工業用テレビカメラ２のレンズまで
の距離をｄとし、また仕分は作業時において対象物体１
と工業用テレビカメラ２のレンズまでの距離をｄ′とし
た場合、仕分は作業時の辺の数値データをｄ’／ｄ倍す
ることによって、あたかも等距離から撮像したように辺
の数値データを変換することができる。

なお内角の値は、距離に関係なく一定であるために変換
する必要はない０本方法によれば、多角形に近似した輪
郭線の辺と内角という数値データの比較で形状を識別し
ているために、教示時と仕分は作業時で撮像する距離が
異なっても、以上のように辺の数値データの簡単な変換
のみで形状識別を行なうことがでさる。

本発明における輪郭線を多角形で近似する方法としては
、たとえば輪郭線をｖＩＩ成する各画素の輝度の方向を
求め、隣接する画素の輝度の方向がほぼ同じ方向とみな
せる画素を直線で近似することによって多角形に近似す
る方法などがある。ところで本発明に従う形状識別方法
は、対象物体１の輪郭線を多角形で近似しで得た辺と内
角を比較する方法であり、−見すると近似精度、すなわ
もどれだけ元の輪郭線に忠実な形状であるかということ
が識別能力に影響を及ぼすように思われる。しかしなが
ら形状を識別することを目的とする本方法の場合には、
Ｎ象物体の種類が決まればそれを識別できる近似精度さ
えあれば充分であり、本来の輪郭線に対して必要以上に
忠実でなくでもよいわけで、輪郭線を多角形で近似する
ことによって必ずしも識別能力が低下するものではない
といえる。

前記実施例では、１画面に１個の対象物体１を対応させ
た場合を述べたが、１画面に同時に複数個の対象物体が
ある場合でもａ／？の物体に本方法を適用することによ
って、個々の物体の形状を識別することができる。

本発明に従う形状識別方法は、生産ライン上における仕
分は作業に１１１！シて実施されるだけでなく、その他
店範囲の技術分野に亘って実施されることができる。

効　　果 以上のように本発明によれば、基準となる対象物体の輪
郭線の形状を辺と内角との教示データとして予め求め、
次に、識別作業時に識別されるべき物体の輪郭線の形状
を辺と内角との数値データで求め、このＷＬ値データを
教示データと比較して形状を識別するようにしたので、
これによって識別能力を高めることができる。また対象
物体の輪界線の形状を多角形で近似するようにし、デー
タ量を大幅に圧縮するようにしたので、処理時間の短縮
化を図ることができる６　したがって仕分は作業などに
適用することによって、これらの作業の大幅な機能向上
を図ることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例のブロック図、第２図は教示
時の対象物体１の多値入力画像８を示す図、第３図は教
示時の対象物体１の近似輪郭線画像９を示す図、ＭＳ４
図は仕分は作業時の対象物体の多値入力画像１３を示す
図、第５図は仕分は作業時の対象物体の近似輪郭線画像
１４を示す図、第６図は教示時の数値データ１１．１２
を示す図、第７図は仕分は作業時の数値データ１６．１
７を示す図、第８図は辺の比較方法を説明するための図
、第９図は内角の比較方法を説明するための図である。 １・・・対象物体、２・・・工業用テレビカメラ、３・
・・画像処理装置、５・・・処理回路、６．７−・・画
像メモリ、８，１３・・・多値入力画像、９，１４・・
・近似輪郭線画像、１１．１２・・・教示データ、１６
．１７・・・数値データ 代理人　　弁理士　画数　圭一部 第　１　Ｓ 第２図 第３　区 第４図 第５２ バ６図 第７図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 基準となる対象物体の輪郭線の形状を、多角形で近似し
   て求めた複数の辺と、これら辺相互間の内角との第１の
   データによつて表わし、 次に、識別されるべき物体の輪郭線の形状を、多角形で
   近似して求めた複数の辺と、これら辺相互間の内角との
   第２のデータによつて表わし、前記第１データと前記第
   ２データとをそれぞれ比較することによつて、対象物体
   の形状を識別することを特徴とする形状識別方法。