JPS6234004A - 円および円弧の中心点検出方法 - 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】 （産業上の利用分野） 本発明は円および円弧の中心点を検出する方法に関し、
特に、産業用ロボット等に設けられたカメラから、円形
又は円弧形の輪郭を持つ被加工物の画像を入力し、その
画像を処理し、その円又は円弧の中心点を検出する方法
に関する。

（従来の技術） 近年、コンピュータの形成的な発展に伴って、産業用ロ
ボットにカメラを接続し、人間と同様の視覚を与えるこ
とによって、被加工物の形状や位置等を計測させ、柔軟
性のある加工作業を可能とした、いわゆる人工知能を有
する産業用ロボットの開発が盛んに行なわれている。

ところで、産業用ロボットに接続されたカメラから入力
した視覚画像の情報処理方法としては、現在では、２値
画像処理が実用的な視覚システムで最も広く用いられて
いる。

前記した２値画像処理とは、以下に記すような処理を示
す。

第９図（ａ）のようにカメラ１によって被加工物２を写
し、この画像をコンピュータに入力し、この画像をＭＸ
Ｎ個の画素に分解して前記画像の温度値と、その温度値
に対する画素３の数のヒストグラムを求める。

前記コンピュータで計紳したヒストグラムの結果は、第
９図（ｄ）に示すようになり、背景に相当する山と被加
工物２に相当する山とが現われる。

この２つの山の間の谷の所の濃度値を閾値ｔとし、１面
像処理の基準濃度とする。

そして、各画素毎に閾値ｔよりも濃度が大きいか小さい
かを判別し、大きければ、画素３に対応するメモリを１
に小さければメモリをＯにセラ［・する。

すなわち、２値画像処理とは、被ＪＪＯ工物の各画素毎
の濃度値が閾値しよりも大きいか小さいかによって、各
画素に対応したメモリを１かＯにセットする画像処理方
法である。

以上に説明したような２値画像処理を用いて、被加工物
２の円の中心点を検出するには、次のような方法によっ
て行なっていた。

第９図（ａ）に示すように、カメラ１によって被加工物
２を写し、その画像を、大きさＭＸＮ画素のデジタル画
像を有するコンピュータに人力する。このようにして入
力された画像は、同図（ｂ）のように示される。

次に、前記デジタル画像の画素３毎の濃度値と前記閾値
ｔを比較し、デジタル画像を作成する。

その計綿結果は同図（Ｃ）のように表わされる。

そして同図（Ｃ）で示される図形の断面−次モーメント
Ｓ（ｘ、ｙ）、前記図形の面積（斜線部分の画素数）Δ
、さらに前記図形の周囲長等を求め、指定された半径を
持つ円と思われる被加工物を判別し、Ｓ（ｘ、ｙ）／△
を計痺することにより、前記図形の小心、つまり被加工
物２の円の中心点に相当する画素の座標を求めるように
なっている。

（発明が解決しようとづる問題点） しかしながら、このような従来の円の中心点検出方法に
おっては、被加工物とその背罎のコントラストを利用し
た２値画像処理によって行なっていたために、正確な円
の中心点を検出するには、被加工物とその背景のコント
ラストが良好でおること、かつ被加工物をカメラで写し
出す場合における照明条件ができるだけ一定であること
等厳しい必要限定条１′１がめった。

例えば、第１０図＜ａ）に示すような而Ｊ（１（り加工
のされた中空円筒形状の被加工物４の円の中心点を検出
する場合を考える。

被加工物４をカメラ１で写すと、同図（ｂ）のような画
像がコンピュータに入力される。そしてこのような画像
では、被加工物４の中空部分の濃度値が大きいために、
比較的コントラストが悪く、その濃度値と画素数とのヒ
ストグラムは、第１０図（ｄ＞に示すようになり、はっ
きりとした閾値ｔ′が設定しにくくなる。

このように、コントラストの悪い被加工物４を２値画像
処理す°ると、照明条件の影響を受は易いために、コン
ピュータは、照明条件の変化等により、第１０図（Ｃ）
に示すような画像を計算結果として出力してしまうこと
も考えられ、このような場合には、被加工物４の円の中
心点を誤って検出することになる。

このように、円形の輪郭を持つ部分の内部の明るさが均
一でない被加工物を、画像としてコンピュータに入力し
たり、この被加工物の周囲の照明条件が変化したりする
と、コンピュータで間違った処理がされる可能性があり
、その被加工物の中心点の検出に誤差を生じるという問
題点がおった。

本発明は上記のような問題点に鑑みてなされたものであ
り、被加工物の濃淡画像又は輪郭線画像を算出すること
により、被加工物のコントラストの良否にかかわらず、
指定された半径の円又は円弧の中心点を、誤差を生ずる
ことなく検出しうるようにすることを目的とする。

（問題点を解決するための手段〉 上記目的を達成するために、本発明では、円形輪郭線を
有する被検出体を、画像メモリに記憶し、当該画像メモ
リに記憶されている画像の輪郭線上の一点を通る接線を
算出し、当該接線と直交し、かつ当該一点を通る直線を
算出し、当該直線上に・当該一点から指定半径だけ離れ
た中心候補点を源出し、前記中心候補点の算出を、当該
輪郭線上の全周について行うことによって得られた点を
記憶して中心候補点領域とし、当該中心候補点領域内に
あける点のＦ、密集点を指定半径の円中心とすることを
特徴とする。

（実施例） 以下に、本発明に係る実施例を、図面に基づいて詳細に
説明する。

第１図は、本発明に係る円の中心点を検出するＳ置のブ
ロック図でおる。

同図に示すように、この装置は、被加工物を写すテレビ
カメラ１から送られるアナログ画像を、△／Ｄコンバー
タ６によってデジタル符号に変換し、このデジタル符号
を記憶する画像メモリ７と、画像メモリ７の記憶データ
に基づいて、前記被加工物の輪郭を計算し、抽出する輪
郭抽出部８と、輪郭抽出部８の計算結果を記憶する画像
メモリ９と、画像メモリ７、画像メモリ９及び半径入力
部５の人力データにより、前記被加工物の仮の中心点を
算出する中心候補点算出部１０と、中心候補点算出部１
０で計算されたデータを記憶する画像メモリ１１と、画
像メモリ］１のデータにより、・閾値を算出する閾値算
出部］３と、画像メモリ１１及び閾値算出部１３のデー
タにより、前記加工物の中心点を確定する中心点抽出部
１２と、中心点抽出部１２で算出された結果を、ＣＲＴ
やプリンタ又は機械の制御装置に出力する出力部１４と
で構成されている。

次に、このように構成された装置によって、円形輪郭線
を有する被加工物の中心点を算出する過程を、第４図か
ら第８図を参照しつつ、第２歯と第３図のフローチャー
トに塁づいて詳細に説明する。

ＴＥＰ１ まず、プログラムがスタートすると、テレビカメラ１か
ら円形輪郭線を含んだ被加工物の映像信号が、Ａ／Ｄコ
ンバータ６に送られ、ここで前記映像信号が、各画素毎
にデジタル信号に変換され、その信号が画像メモリ７０
指定アドレスに順次送られる。

例えば１画面が２５５Ｘ２４０画素で構成されている画
面に、テレビカメラ１から、第５図（ａ）に示すような
円柱形状を有する被加工物の映像信号が送られると、こ
の映像信号が、８ビツトの分解能（白から黒までの濃淡
度合をＯ〜２５５までの２５６段階に分解してデジタル
化できる能力。）を有するＡ／Ｄコンバータ６でデジタ
ル化される。

Ａ／Ｄコンバータ６でデジタル化された各画素毎の濃度
値は、画像メモリ７の各画素に対応した番地に順次送ら
れる。

ＴＥＰ２ Ｓ　Ｔ　Ｅ　Ｐ　１で説明したように、デジタル化され
た各画素毎の濃度値は、ＲＡＭで構成されている画像メ
モリ７の所定番地に夫々格納される。この画像メモリ７
に記憶されている画像は、８ビツトで量子化された濃淡
画像である。

ＴＥＰ３ 画像メモリ７からデータを取り出し、このデータを空間
微分法により２次微分して、被加工物の輪郭線のみを抽
出した輪郭線画像を作成する。ここで、２次微分つまり
、ラプラシアンは、エツジの方向に依存しない２次の微
分オペレータで、画像処理ではよく用いられる。ここで
は、ラプラシアンの詳細な説明は省略する。

このラプラシアンを用いて、画像エツジを求めると、シ
ャープなエツジの場合は、第４図（ａ）に示すようなラ
プラシアンの曲線が得られ、また、ぼけたエツジの場合
には、同図（ｂ）に示すようなラプラシアンの曲線が得
られる。

つまり、ラプラシアンの曲線は、エツジの下端と上端で
それぞれ正と負のピークを生じる。従ってエツジの位置
を求めるには、ラプラシアンの曲線の正負両ピーク間の
中央でラプラシアンがＯになる場所を探せばよい。

以上のように、画像メモリ７に記憶された濃淡画像のラ
プラシアンを計算すると、第５図（ｂ）に示すような輪
郭線画像が得られる。

ＰＥＰ４ Ｓ　Ｔ　Ｅ　Ｐ　３で処理したラプラシアンによる輪郭
線の抽出においては、雑音に弱く、エツジよりも、細い
線や孤立点に強く反応するという性質を有している。従
って、正確な被加工物の輪郭線を抽出するためには、画
像のノイズ除去が必要となってくる。

このノイズを除去するために、本発明では、局所領域の
濃度和の差分を計算するオペレータを用いて、Ｘ、Ｙ方
向のノイズを除去している。

ＴＥＰ５ ノイズが除去されて、より鮮明となった輪郭線画像の輪
郭線を、濃淡度の最高値２５５に、そして背景をＯに２
値化する。

つまり、ノイズ除去後の輪郭線画像を、２値画＠処理に
よって２値化し、より鮮明な輪郭線画像を作成する。

以上、Ｓ　Ｔ　Ｅ　Ｐ　３から５ＴＥＰ５の処理は、輪
郭抽出部８で行なわれる。

Ｓ　Ｔ　Ｅ　Ｐ　６ ＳＴＥＰ５でノイズレスの濃淡画像を２値画像に変換処
理した後の各画素毎の２値化データを、画像メモリ９の
所定番地に夫々格納する。

ＴＥＰ７ テレビカメラ１の複写体である円形輪郭線を有する被加
工物の半径ｒが、半径入力部５、つまり端末機であるキ
ーボード等のようなデータ入力装首によって、中心候補
点算出部１０に入力される。

８ＴＥＰ８ ８ビツトで組子化された濃淡画像が記憶されている画像
メモリ７と、画像メモリ７のデータを２値化した輪郭線
画像が記憶されている′画像メモリ９との記′巴データ
、かつ、半径人力部５から入力された被加工物の半径ｒ
のデータに基づいて、中心候補点算出部１０で、後述す
る中心点検出プログラムのザブルーチンでおる中心候補
点検出プログラムを処理することによって、前記被７Ｊ
ＯＴ物の中心候補点群の画像を作成する。

つまり、座像メ七り９に格納されている輪郭線画像の輪
郭線の画素毎に、中心候補点とみなされる画素のＸ、Ｙ
座標を、輪郭線上の画素の全てについて求めると、第７
図に示づような画像が作成されることになる。

そして、当該画像を作成する時には、中心候補点とみな
される画素の濃度値を１づつ増加して、中心候補点群の
画像とする。

ＴＥＰ９ ＳＴＥＰ８で作成した中心候補点群を含む輪郭線画像の
画素毎のデータを画像メモリ１１の所定番地に夫々格納
する。

ＴＥＰ１０ 閾値算出部１３で、予め設定されている闇値ｔ１を中心
点抽出部１２に入力する。

５ＴＥＰｉ十 第７図に示す画像を格納している画像メモリ１１から、
画素毎のデータを取り出し、閾値算出部１３から出力さ
れた閾値ｔ１と、各画素毎のデータとが比較され、閾値
ｔ１よりも小ざい濃度値を有する画素を濃度値Ｏに設定
する。

つまり、閾値ｔ１よりも小さい濃度値を有する画素は、
消去されることになる。

５ＴＥＰ１２ ＳＴＥＰＩ　１で処理された画像は、再び、画像メモリ
１１０所定番地に更新記憶する。

ＴＥＰ１３ 閾値算出部１３で、再び予め設定されている閾値ｔ２を
中心点抽出部１２に入力する。

ＳＴＥＰＩ４ ＳＴＥＰＩ　１と同様に、５ＴＥＰ１２で画像メモリ１
１に格納した画像のデータを取り出し、閾値算出部１３
から出力された閾値ｔ２と、各画素毎のデータとが比較
され、閾値ｔ２よりも小さい濃度値を有する画素を消去
する。

Ｓ丁ｔ：Ｐ’１５ ＳＴＥＰ１４で処理された閾値ｔ２よりも大きい濃度値
を有する画素の集合体の画像の中で、最も濃度値の大き
い画素の座標を求め、この座標を被加工物の中心とし、
出力部１４にその座標を出力する。

次にステップ８で処理されるサブルーチンのプログラム
について詳述する。

５ＴＥＰ２０，５ＴＥＰ２１ Ｓ　Ｔ　Ｅ　Ｐ　８で画像メモリ７、画像メモリ９及び
半径入力部５からデータが入力されると、画素のＸ、Ｙ
座標Ｘ１とＹｌがＯに初期化される。

Ｓ　Ｔ　Ｅ　Ｐ　２２ ＳＴｌ＝Ｐ５で２値画像処理された輪郭線画像のデータ
が格納されている画像メモリ９のＸ、Ｙ座標位置にあけ
る濃度値が、Ｏで必るかどうかが判断される。この濃度
値がＯであれば、５ＴＥＰ２８が、Ｏでなければ５ＴＥ
Ｐ２３が処理される。

Ｓ　Ｔ’　Ｅ　Ｐ　２３ Ｓ１ＥＰ２５で、おる座標における画素の濃度値がＯで
なければ、第５図（ｂ）に示すように、この座標Ａ　（
Ｘｌ、Ｙｌ）の画素は、輪郭線上におり、画像メモリ７
に格納されているデータに阜づいて、当該画素の周囲８
画素を、第５図（ａ）のように区分し、その各画素毎の
濃度値を下記のようにマトリックスとして取り出ずど、
一般式として、 のように書くことができる。

そして、８画素の濃度値のＸ、Ｙ方向の変化分△Ｘ、△
Ｙを求めるために、前記マトリックスに、下記に示すＸ
方向変化分算出オペレータとＹ方向変化分オペレータを
掛は合せる。

Ｘ方向変化分算出オペレータは、 Ｙ方向変化分算出オペレータは、 この計算を５ｏｂｅ　ｌオペレータを用いて整理すると
濃度値のＸ方向変化分△Ｘは、 ＝−（ａ　１１＋　２　ａ　２亡ａ　３１）＋　（ａ　
１３＋　２　ａ　２３＋　ａ　３３＞・・・（１） また、濃度値のＹ方向変化分△Ｙは、 ＝−（ａ　１１＋　２　ａ　１２　＋　ａ　１３）、”
　（ａ　３１＋　２８３２＋　８３３＞・・・（２） このようにして、輪郭線上のある画素△（Ｘｌ。

Ｙｌ）についてその周辺の濃度値のＸ、Ｙ方向変化分△
Ｘ、△Ｙが求められる。

ＴＥＰ２４ Ｓ１ＥＰ２５で求められた輪郭線上のある画素Ａ（Ｘｌ
、Ｙｌ）におけるＸ、Ｙ方向の濃度値の変化分ΔＸ、△
Ｙに基づいて、当該画素にあける接線（第６図中［て示
される）に垂直な直線の傾きθを求める。

当該直線の傾きθは、（１）、（２）式で算出した数値
によって第６図に示すように、近似的にθ−Ｔｉ１ｍ−
１　　ΔＹ／ΔＸで求めることができる。

Ｓ　Ｔ　Ｅ　Ｐ　２５ 次に、５ＴＥＰ７で入力された被加工物の半径ｒに基づ
いて、中心候補点及び中心候補点より２ｒ　ｆＩ！Ａす
れた点のＸ座標を求める。

第６図に示すように、輪郭線上の必る画素ＡのＸ座標Ｘ
１を通り、５ＴＦＰ２４で求めた傾きθの直線上、Ｘｌ
よりｒだけ離れた点、つまり中心候補点と、この中心候
補点より２ｒ離れた点のＸ座標は、 Ｘ＝Ｘ１ｒ＋ｃｏｓθ（復号同類） で求めることができる。

Ｓ　Ｔ　Ｅ　Ｐ　２６ Ｓ１ＥＰ２５と同様に、中心候補点及び中心候補点より
２ｒは離れた点のＹ座標を求める。

第６図に示すように、中心候補点と、この中心候補点よ
り２ｒ姐れた点のＹ座標は、 Ｙ＝Ｙ１±ｒｓｉηθ（復号同順） で求めることができる。

８丁１＝Ｐ２７ Ｓ１ＥＰ２５及びＳ　−１−Ｅ　Ｐ　２６で算出された
輪郭線上のおる画素△に対する中心候補点の座標Ｘ。

Ｙに相当する画素をプロットする。当該画素のプロット
時には、この画素の９度値を、輪郭線を形成する画素の
濃度値よりも、１ランク、インクリメント（増加〉する
。

ＴＥＰ２８ Ｓ　Ｔ　Ｅ　ｌ）　２２において、ある座標の画素の濃
度値がＯであると判断された場合、又は５ＴＥＰ２７の
処理後に０、画素のＸ座標が２５５になったかどうか判
断される。

Ｘ座標が２５５ならば５ＴＥＰ２９に、２５５でなけれ
ば５ＴＥＰ３０にそれぞれ進む。

ＴＥＰ２９ ＳＴＥＰ２８で画素のＸ座標が２５５でないと判断され
ると、画素のＸ座標を１だけ増加する。

この式は、Ｘ１＝Ｘ１＋１で表わせる。

そして、Ｓ　Ｔ　ｌ：＝　Ｐ　２９が実行されると、Ｓ
　−１−ＥＰ２２に戻り、前述した処理を、画素の座標
（０゜０）から（２５５，０＞まで行なうことになる。

ＴＥＰ３０ Ｓ　Ｔ　Ｅ　ｌ）　２８で画素のＸ座標が２５５でおる
と判断されると、強制的に、画素のＸ座標をＯに初期化
する。

ＴＥＰ３１ Ｓ１ヒＰ３１の処理後に、画素のＹ座標が２４０になっ
たかどうか判断される。

Ｙ座標が２４０ならばメインルーチンのステップ９に、
２４０でな（ブれば８ＴＥＰ３２に夫々進む。

ＳＴＥ：Ｐ３２ Ｓ１ヒＰ３１で画素のＹ座標が２４０でないと判断され
ると、画素のＹ座標を１だけ増加する。

これは、Ｙ１＝Ｙｌ＋１という式で表わされる。

そして、Ｓ　Ｔ　Ｅ　Ｐ　３２が実行されると、５ＴＥ
Ｐ２２に戻り、前述した処理を、画素の座標（０゜０）
から（０，２４０）まで行なうことになる。

以上説明したサブルーチンプログラムを要約ず′ると、
２５５ｘ　２４０の画素で構成された画面の全画素につ
いて、濃度値のＯでない画素を抽出し、当該画素の座標
に基づいて中心候補点とみなされた座標の画素をプロッ
トする。

このプロット時には、画素のＧ度値を輪郭線を形成する
画素の濃度値よりも１ランクインクリメントし、中心候
補点群の画像を作成する。

なお、５ＴＥＰ２２（７）Ｖ２　　（Ｘｉ、Ｙｌ）は、
画像メモリ９の（Ｘｉ、Ｙｌ）の座標の画素を示し、５
ＴＥＰ２３のＶｌは画像メモリ７を、５ＴＥＰ２７のｖ
３は画像メモリ１１をそれぞれ表わしている。

ざらに、第８図には、本発明の円および円弧の中心点検
出方法を用いて、シリンダヘッドのシリンダの中心を求
める過程が示されている。（ａ　）に示される画像は、
テレビカメラ１で写したシリンダヘッドをＡ／Ｄコンバ
ータ６でデジタル変換し、画像メモリ７に記憶した画像
である。そして、この画像は、輪郭線抽出部８によって
空間微分処理され、（ｂ）に示すように、輪郭線だけが
抽出されて、この画像が画像メモリ９に記憶される。

次に（ａ）及び（ｂ）の画像と、半径入力部５で入力さ
れたシリンダの半径ｒに基づいて、中心候補点痺出部１
０で算出された中心候補点を含む（Ｃ）に示ずような画
像が作成され、この画像が画像メモリ１１に記憶される
。そして、閾値算出部１３で中心点抽出部１２に入力し
た閾値以下の濃度値を有する画素を消去して作成された
のが（ｄ）に示す画像でおる。ざらに、再度閾値算出部
１３で中心点抽出部１２に入力した閾値以下の濃度値を
有する画素を消去し、残った画素の中で最も濃度値の大
きい画素の座標を求める。この最終的な処理がなされた
画像が（ｅ）に示す画像である。

次に、他の実施例としては、輪郭線画像を抽出せずに、
画像メモリ７に記憶されている濃淡画像のみから被加工
物の中心点を検出する方法がある。

この方法は、濃淡画像の全画素について、前述した実施
例に示すプログラムと同様の処理を行なうものであり、
画像メモリの容量が小さい場合に有効な方法である。

また、その他の実施例としては、画像メモリ９に記憶さ
れている輪郭線画像のみから検出する方法がある。

この方法は、円の接線を求める際に、輪郭線の傾きから
近似値的に接線の傾きを求め、その接線から中心点を求
める方法である。

そして、上記した３つの実施例は、円の中心点弾出につ
いてのみ説明したが、閾値算出部１３から中心点抽出部
１２に出力する閾値ｔ２を、円の中心点を搾出する場合
の閾値よりも小ざい値とすることにより、円弧形状を有
する円弧の中心も求めることが可能になる。

（発明の効果） 以上の説明より明らかなように、本発明では、濃淡画像
と輪郭線画像に基づいて、円形輪郭線を有する被検出体
の円中心を検出するようにしたので、前記被検出体の輪
郭部とその背景のコン［〜ラストが良好でない画像にお
いても、照明条件等の変化に影響されることがなくなり
、常に正確な円又は円弧の中心点を検出することができ
るようになった。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明に係る円および円弧の中心点を検出する
装置のブロック図、第２図は、第１図に示した装置に内
蔵されているコンピュータのプログラムのフローチセ−
１〜、第３図は第１図に示した装置の中心候補点算出後
で処理されるプログラムのフローチャート、第４図（ａ
）、（ｂ）は、−Ｔツジ断面をラプラシアンで処理した
ときの曲線を示す図、第５図及び第６図は中心候補点を
非出する場合の説明図、第７図は中心候補点算出後の画
像を示す図、第８図は本発明の中心点検出方法によって
、実際の画像が処理される過程を示す説明図、第９図及
び第１０図は従来の２値画像処理によって中心を搾出す
る場合の説明図で必る。 １・・・テレビカメラ、　２，４・・・被加工物、３・
・・画素。 特許出願人　　　　　日産自動車株式会社第４図 工゛７ジ１バリ　　　　　　　　　　　　ラフ諏ンアン
＠５図 （ａ）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（ｂ
）第６図 第７図 第８図 （ａ）（ｄ） （ｂ）（ｅ） （Ｃ） 、。）　第９図　（ｂ） （ｄ） （す （ｃ） 図　　　　１．。 （ｄ） 大（、！、ｔ’　　　−Ｊ及値

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 円形輪郭線を有する被検出体を、画像メモリに記憶し、
   当該画像メモリに記憶されている画像の輪郭線上の一点
   を通る接線を算出し、当該接線と直交し、かつ当該一点
   を通る直線を算出し、当該直線上に当該一点から指定半
   径だけ離れた中心候補点を算出し、前記中心候補点の算
   出を、当該輪郭線上の全周について行うことによって得
   られた点を記憶して中心候補点領域とし、当該中心候補
   点領域内における点の最密集点を指定半径の円中心とす
   る円および円弧の中心点検出方法。