JPS6319087A - 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りられたカメラから、少な
くとも１以上の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、それらの円又は円弧
の中心点を検出する方法に関する。

（従来の技術） 近年、コンピュータの驚異的な発展に伴って、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
性のめ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濃度値と、その８度１
面に対する画素３の数のヒストグラムを求める。

前記コンピュータで計算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、画像
処理の基準濃度とする。

そして、各画素毎に閾値ｔよりも濃度か大きいか小さい
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にセットする。

すなわち、２値画像処理とは、被加工物の各画素毎の濃
度値が閾１ａ　ｔ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２１ａ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
像を有するコンビコータに入力する。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。

その計算結果は同図（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）Ａ
、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、Ｖ）／
Ａを計算することにより、前記図形の重心、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する問題点） しかしなから、このような従来の円の中心点検出方法に
あっては、被加工物とその背景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
ラストが良好であること、かつ、この被加工物をカメラ
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件かあった。

例えば、第１０図（ａ）に示すような面取り加工のされ
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て写すと、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
きりとした闇値−シ′　か設定しにくくなる。また、同
時に複数の被加工物４をコンピュータに入力した場合に
は、さらに、この閾値ｔ′の設定か困難になる。

このように、コン［〜ラス１〜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。そして、同時に複
数の被加工物４をコンピュータに入力した場合には、前
記したような中心点の誤検出の可能性はざらに大きくな
る。

従って、円形の輪郭を持つ部分の内部の明るさか均一で
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
があった。

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及びコンピュー
タに同時に入力する被加工物の数量にかかわらず、被加
工物に存在する被検出体の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、背景に対して
異なる明るさとなる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当該
被検出体における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、
当該直線上の当該背景に比して明方向又は暗方向のどち
らか一方向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の集合領域を
記憶して中心候補点領域とし、当該中心候補点領域にお
ける点の最密集点を指定半径の円中心とすることを特徴
とする。

（作用） 以上のような方法によれば、被検出体における円および
円弧の中心点は、中心候補点の算出の結果得られた点の
集合領域内における最密集点に基づ′いて算出されるこ
とになるので、コン［〜ラストの良否に拘らず円および
円弧の中心点を検出することができ、また、前記中心候
補点は前記被検出体の円形輪郭線内部領域に必ず存在す
ることになる（当該円形輪郭線上の任意の接点における
法線上の一方向のみに中心候補点を算出するようにした
ため）ので、被加工物内に複数の円および円弧が存在す
る場合であっても、夫々の円および円弧の中心候補点は
干渉することなく、常に正確な円および円弧の中心点を
検出することかできる。

（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装置のブ
ロック図である。

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、Ａ／ｌ）ｌンバ
ータ７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８と、画像メモリ８の記憶デー
タに基づいて、前記被７ＪＯ工物の輪郭を計算し、抽出
する輪郭抽出部９と、輪郭抽出部９の計算結果を記憶す
る画像メモリ１○と、画像メモリ１Ｑに記憶されている
前記被加工物の輪郭に関するデータから、その輪郭の線
上における接線の傾き及び明方向、暗方向を算出する傾
き算出部１１と、画像メモリ８、半径入力部５及び明暗
データ６等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１２と、中心候補点算
出部１２で計算されたデータを記憶する画像メモリ１３
と、画像メモリ１３のデータにより、閾値を算出する閾
値算出部１４と、画像メモリ１３及び閾値算出部１４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１５と、中心点抽出部１５で算出された結果を、Ｃ
ＲＴやプリンタ又は機械の制御装置に出力する出力部１
６とて構成されている。

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３図及
び第４図並びに第６図乃至第８図を参照しつつ、第２図
と第５図のフローチャートに基づ゛いて詳細に説明する
。

ステップ１ 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７に送られ、ここで前記映像信号か、各画素毎
にデジタル信号に変換され、その信号か画像メモリ８の
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］から、第４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まて　′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てデジタル化された各画素毎の濃度
値は、画像メモリ８の各画素に対応した番地に順次送ら
れる。

ステップ２ ステップ１て説明したように、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８の
所定番地に夫々格納される。この−］〇　− 画像メモリ８に記憶されている画像は、８ビットで量子
化された濃淡画像である。

ステップ３ 画像メモリ８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３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か○になる場所を探せばよい。

以上のように、画像メモリ８に記憶された濃淡画像のラ
プラシアンを計算すると、第４図（ｂ）に示すような輪
郭線画像が得られる。

ステップ４ ステップ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。

ステップ５ ノイズか除去されて、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値画像処理に
よって２値化し、より鮮明な輪郭線画像を作成する。

以上、ステップ３からステップ５の処理は、輪郭抽出部
９で行なわれる。

ステップ６ ステップ５て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１ノ１
０の所定番地に夫々格納する。

ステップ７ テレビカメラ１の被写体である円形輪郭線を有する被加
工物の有する被検出体の半径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置に
よって、中心候補点算出部１２に入力される。

ステップ８ 次のステップにおいて処理される前記被加工物の被検出
体における中心候補点の領域がその被検出体内部に必す
存在させるようにする明暗データか、明暗データ入力部
６、つまり端末機であるキーボード等のようなデータ入
力装置によって、中心候補点算出部］２に入力される。

ステップ９ −１３　＝ ８ビツトで量子化された濃淡画像が記憶されている画像
メモリ８と、画像メモリ１０に記憶されている前記被加
工物の輪郭に関するデータから、傾き算出部１１によっ
て算出されたその輪郭の線上における接線の傾き及び明
方向、暗方向に関するデータ、半径入力部５から入力さ
れた被加工物の半径ｒのデータ、かつ、明暗データ６か
ら入力された前記明暗データに基づいて、中心候補点算
出部１２て、後述する中心点検出プログラムのサブルー
チンである中心候補点検出プログラムを処理することに
よって、前記被加工物の中心候補点・群の画像を作成す
る。

つまり、画像メモリ１０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、明暗データ入力部６によって入
力された明暗データに基づいて輪郭線上の画素の全てに
ついて求めると、第７図に示す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。

ステップ１０ ステップ９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１３の所定番地に夫々格納
する。

ステップ１１ 閾値算出部１４て、予め設定されている闇値ｔ１を中心
点抽出部１５に入力する。

ステップ１２ 第７図に示す画像を格納している画像メモリ１３から、
画素毎のデータを取り出し、閾値算出部１４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よりも小さい濃度値を有する画素を濃度値○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。

ステップ１３ ステップ１２で処理された画像は、再び、画像メモリ１
３の所定番地に更新記憶する。

＝　１５− ステップ１４ 閾値算出部１４て、再び予め設定されている閾値ｔ２を
中心点抽出部１５に入力する。

ステップ１５ ステップ１２と同様に、ステップ１３で画像メモリ１３
に格納した画像のデータを取り出し、閾値算出部１４か
ら出力された閾値ｔ２と、各画素毎のデータとか比較さ
れ、閾値↑２よりも小ざい濃度値を有する画素を消去す
る。

ステップ１６ ステップ１５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１５にその座標を出力する。

次にステップ９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。

ステップ２０．ステップ２１ ステップって画像メモリ８、傾き算出部１１、半径入力
部５及び明暗データ入力部６からデータか入力されると
、画素のＸ、Ｙ座標×１とＹｌかＯに初期化される。

ステップ２２ ステップ５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１０のＸ、　Ｙ座標位置にお
ける濃度値か、Ｏであるかどうかか判断される。この濃
度値がＯであれば、ステップ２９が、Ｏでなければステ
ップ２３が処理される。

ステップ２３ ステップ２２て、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△（Ｘ
ｌ、Ｙｌ）の画素は、輪郭線上にあり、画像メモリ７に
格納されているデータに基づいて、当該画素の周囲８画
素を、第４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すと、一
般式として、 のように書くことかできる。

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、 ■１　０　１１ Ｙ方向変化分筒用オペレータは、 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、 −−（ａ１１＋　２　ａ２１＋ａ３１）＋（ａ　１３＋
２　ａ２３＋ａ３３）・・・（１） ・・・（２） このようにして、輪郭線上のめる画素Ａ（Ｘｌ。

Ｙｌ）についてその周辺の濃度値のＸ、Ｙ方向変化分Δ
Ｘ、△Ｙか求められる。

ステップ２４ ステップ２３で求められた輪郭線上の市る画素Ａ（Ｘｌ
、Ｙｌ）におけるＸ、Ｙ方向の濃度値の変化分△Ｘ、△
Ｙに基づいて、当該画素における接線（第６図中して示
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−１冊−１　
　△Ｙ／△Ｘで求めることができる。

ステップ２５ ステップ２３で求められた輪郭線上のおる画素Ａ　（Ｘ
ｉ、Ｙ’ｌ）におけるＸ、Ｙ方向の濃度値の変化分△Ｘ
、△Ｙに基づいて、前記したステップ７で入力した指定
半径ｒのデータにより、被検出体にあ【ブる指定半径内
がその背景に比して明るいかどうかが判断される。この
判断の結果、指定半径内か明るければステップ２６に、
逆に暗ければステップ２７に夫々進む。

ステップ２６ 次に、ステップ７で入力された被加工物の半径ｒに基づ
いて、中心候補点のＸ座標を求める。

第６図に示すように、輪郭線上のある画素へのＸ座標Ｘ
１を通り、ステップ２４で求めた傾きθの直線上、Ｘｌ
よりｒだけ離れた点、つまり中心候補点のＸ座標は、 Ｘ＝Ｘ１＋ｒｃｏｓθ で求めることかできる。

また、第６図に示すように、輪郭線上のある画素Ａ（７
）Ｘ座標Ｘ１を通り、ステップ２４て求めた傾きθの直
線上、Ｙｌよりｒだけ離れた点、つまり中心候補点のＹ
座標は、 Ｙ　＝　Ｙ　ｌ　十ｒ　Ｓｉ’ｎθ て求めることかできる。

ステップ２７ ステップ２６と同様に、輪郭線上のある画素へのＸ座標
Ｘ１を通り、ステップ２４で求めた１頃きθの直線上、
Ｘｌよりｒだけ離れた点、つまり中心候補点のＸ座標は
、 Ｘ＝Ｘ１−ｒｃｏｓθ で求めることができる。

また、第６図に示すように、輪郭線上のある画素へのＸ
座標Ｘ１を通り、ステップ２４で求めた傾きθの直線上
、Ｙｌよりｒだけ離れた点、つまり中心候補点のＹ座標
は、 Ｙ＝Ｙ’１−ｒｓａθ で求めることかできる。

ステップ２Ｂ ステップ２６又はステップ２７て算出された輪郭線上の
ある画素へ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８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
。

ステップ２９ ステップ２２において、おる座標の画素の８度値がＯで
おると判断された場合、又はステップ２Ｂの処理後に、
画素のＸ座標が２５５になったかどうか判断される。

Ｘ座標か２５５ならばステップ３０に、２５５でなけれ
ばステップ３１にそれぞれ進む。

ステップ３０ ステップ２９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。

ステップ３］ ステップ２９で画素のＸ座標が２５５てないと判断され
ると、画素のＸ座標を１だけ増加する。

この式は、Ｘ１＝Ｘ１＋’ｌて表わせる。

そして、ステップ３１が実行されると、ステップ２２に
戻り、前述した処理を、画素の座標（０゜Ｏ）から（２
５５，Ｏ）まで行なうことになる。

ステップ３２ ステップ３０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座標か２４０ならばメインルーチンのステップ１０に
、２４０てな（プればステップ３３に夫々進む。

ステップ３３ ステップ３２で画素のＹ座標か２４０てないと判断され
ると、画素のＹ座標を１だけ増加する。

これは、Ｙ１＝Ｙ１＋１という式で表わされる。

そして、ステップ３３が実行されると、ステップ２２に
戻り、前ｊホした処理を、画素の座！　（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すると、２
５５ｘ　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
基づいて指定方向における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、画素の濃度値を輪郭線を−２３＝ 形成する画素のａ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、ステップ２２のＶ２　　（Ｘｉ、Ｙｌ）は、画像
メモリ１０の（Ｘｌ、Ｙｌ）の座標の画素を示し、ステ
ップ２３のＶｌ　は画像メモリ８を、ステップ２８の■
３は画像メモリ１３をそれぞれ表わしている。

さらに、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、シリンダヘット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７でデジタル変換し、画像メモリ８に記憶した画像
である。そして、この画像は、輪郭線抽出部９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１０に記憶される。

次に（ａ＞及び（ｂ）の画像と、半径入力部５て入力さ
れたシリンダの半径ｒ及び明暗データ入力部６て入力さ
れた明暗データに基づいて、中心候補点算出部１２て算
出された中心候補点を含む（Ｃ）に示すような画像か作
成され、この画像が画像メモリ１３に記憶される。そし
て、閾値算出部１４で中心点抽出部１５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か（
ｄ）に示す画像である。さらに、再度間１１ｆｌ算出部
１４で中心点抽出部１５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８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かある。

この方法は、濃淡画像の全画素について、前）ホした実
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１０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。

−２５＝ 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、円の中心点算出につ
いてのみ説明したが、閾値算出部１４から中心点抽出部
１５に出力する閾値１２を、円の中心点を算出する場合
の閾値よりも小さ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
と輪郭線画像を算出し、入力された指定半径及び明暗デ
ータに基づいて、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、又は、同一
の画像に複数の被検出体が存在する場合、においでも、
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かできることに
なる。

【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ャー
ト、第３図は第１図に示した装置の中心候補点算出部で
処理されるプログラムのフローチャート、第４図（ａ＞
、（ｂ）は、エ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図は中心候補点を算出
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
１Ｑ図は従来の２値画像処理によって中心を算出する場
合の説明図である。 １・・・テレビカメラ、　２，４・・・被加工物、３・
・・画素。 第１図 第　８　図 （ａ　）　　　　　　　　　　　　（ｄ　）（ｂ）　　
　　　　　　　　　　（ｅ）（Ｃ） 第９図 （ａ）　　　　　　（ｂ） 第１０ （ａ） （ｃ） １図 （ｂ） （ｄ） 奥 友

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 背景に対して異なる明るさとなる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
   れている当該被検出体における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、当該直線上の当該背景に比して明方向又は
   暗方向のどちらか一方向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つて得られた点
   の集合領域を記憶して中心候補点領域とし、当該中心候
   補点領域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。