JPS6378006A - 縫製部品の寸法計測方法及びその装置 - 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〕 本発明は物品の寸法を計測する方法及びその装置に係り
、特に、物品の外形寸法を自動的に正確かつ迅速に測定
する寸法計測方法及びその装置に関するものである。

〔従来の技術〕

織布を検反処理する方法としては１例えば特開昭５８−
４６１６９号公報に記載されているように、製造中に発
生したトラブルの内容を記録しておき、その記録内容を
参照して検反を行うものである。

かかる検反処理方法によれば、すべてのトラブルを検反
前に知ることができ、かつトラブルのあった箇所だけ必
要に応じて調べるだけでよいので、検反作業の短縮化が
図れるという利点がある。

【発明が解決しようとする問題点〕

しかしながら、上記検反方法は、単に、トラブルの内容
を記憶し、これに基づいて検反を行うというものであり
、トラブルを検出するものであってｖｉ製部品の物理的
な寸法計測を行うものではなかった。

このような物品の寸法計測、特に縫製部品のごとく柔ら
かい物品の物理的な寸法計測は甚だしく困難であるとい
う問題点があった。

本発明の目的は、上記問題点を解決し、柔らかい物品を
含むあらゆる物品の寸法を正確にかつ迅速に測定できる
寸法計測方法及びその装置を提供することにある。

〔問題点を解決するための手段〕

上記問題点を解決する本発明は、被計測物の画像を取り
込む画像入力装置と、画像入力装置からの画像情報を取
り込み、予め与えられている被計測物の特徴点及び計測
位置の情報に基づいて処理していく寸法を算出する寸法
計測装置と、これの入出力装置を備えてなり、被計測物
の画像を処理して寸法を計算するものである。

〔作用〕

画像による寸法計測であるから柔らかい被計測物に対し
ても正確に寸法計測を可能になった。また、寸法計測作
業の前に標準パーツの画像を取り込み、その特徴点と計
測位置を教示するので、被対象物の大きさや形状にあま
り影響されることがない。

〔実施例〕

以下、本発明の実施例を図面に基づいて詳細に説明する
。

第１図（Ａ）、（Ｂ）は本発明に係る寸法計測方法及び
その装置を示す図であり、第１図（Ａ）は同実施例の装
置を示すブロック図、第１図（Ｂ）同実施例の方法を示
すフローチャートである。第１図（Ａ）において、１は
寸法計測装置本体、２はコンソールＣＲＴ、３は画像表
示のためのモニタテレビジョン受像機（ＴＶ）　、４は
コンソールＣＲ１表示内容をハードコピーするためのタ
イプライタ−１５は画面上のカーソルを操作するための
マウス、６は被計測物の画像を取り込むためのＩＴＶカ
メラである。被計測物が静止の状態で画像入力可能な場
合には、通常のＩＴＶ白黒カメラで被計測物がラインテ
ーブル上に移動している状態で画像入力する場合には、
電子シャッターカメラを適用するものとする。７はＩＴ
Ｖカメラのインターフェースである。８は被計測物であ
り、本実施例においては、ａ製パーツ等の縫製工程での
中間製品等を想定している。９はＩＴＶカメラの視野領
域、１０は被計測物の搬送テーブルである。

第１図（Ｂ）において、１１は寸法計測の教示ステップ
であり、標準画像を入力し、かつ前処理をしくステップ
Ａ）、２値化等を行い計測位置をマンマシンで決定する
（ステップＢ）機能を有する。

１２は寸法計測処理ステップであり、対象画像を取込み
、かつ前処理をしくステップＣ）、２値化を行い、画像
位置を標準画像に一致させる処理を行った（ステップＤ
）後、寸法計測処理を行う（ステップＥ）。

第２図はハードウェア構成を示し１寸法計測装置本体１
は、ＣＰＵ１３．システムバス１４．バスコントローラ
１５．主メモリ１６．ＣＰＵ内バス１７．フロッピーデ
ィスク１８．シリアル転送機構１９．イメージプロセッ
サ２０．画像メモリ２１から構成されている。マウス５
は、シリアル転送機構１９を介して装置本体１に接続さ
れている。ＩＴＶカメラ６は、　Ｉ　ＭＰ　２　Ｑに接
続されている。コンソールＣＲＴ２とキーボード７１は
、ＣＰＵ１３に接続されている。ソフトウェア１１゜１
２は、フロッピーディスク１８から取り込まれ。

主メモリ１６に格納されて実行される。イメージプロセ
ッサ２０は、ＩＴＶカメラ６から画像入力したり、各種
処理（２値画像処理、濃淡画像処理、特徴量抽出処理等
）を実行することができる。

ＩＴＶカメラ６からの画像は、画像メモリ２１に格納し
たり、モニタＴＶ３に直接に表示したりできるようにな
っている。また、イメージプロセッサ２０は、ＩＴＶカ
メラ６からの入力画像及び画像メモリ２１からの画像を
入力画像とし、その処理結果を再び画像メモリ２１に格
納すると共にモニタＴＶ３に表示することができるよう
になっている。

このようなハードウェア構成になっているので。

本発明の装置では、被計測物８の画像を入力し。

イメージプロセッサ２ｏで画像処理し、寸法計測処理を
行い結果をコンソールＣＲＴ２及びハードコピー４に出
力することができる。必要に応じて結果をディジタル出
力やシリアルデータとして出力することが可能である。

第３ｒＭは５本発明の詳細な説明するために示す説明図
である。この説明では、「教示処理手順」と、「寸法計
測手順」とに大別されるので、以下その分類にしたがっ
て説明する。

〈教示手順〉 まず教示処理手順について説明する。標準のパーツ２２
につきＩＴＶカメラ６を介してその画像を寸法計測装置
１に取り込み、ここで前処理をした上、２値化画像を作
成する（ステップ１１０）。

ここで、前処理とは、入力画像に含まれているノイズの
除去や電子系、光学系によるシェーディングを除去する
ための画像処理である。この処理については本発明に直
接関係しないのでその詳細なる説明を省略しである。

得ら九た２値画像２３を使って対象物を楕円におきかえ
た時の主軸の傾斜角を計測し、かつその計測結果（主軸
傾斜角θｏ２７）を保存する（ステップ１１１）、次に
、２個の特徴点Ａ、Ｂをマンマシン操作により決定し、
この特徴点Ａ、Ｂの周辺からパターンマツチング用のテ
ンプレートを作成（特徴点パターン２８．２９）Ｌ、こ
れを保存する（ステップ１１２）、次に計測すべき位置
をマンマシン操作により決定する（ステップ１１３）。

計測点は線分ＰＩ−Ｐｌｖ　Ｐｚ−Ｐｘ等により定義さ
れる。線分Ｐ１−Ｐｔ、Ｐｚ−Ｐｉｔ　ｐｇ−Ｐａ等の
情報は濃淡画像２６上に格納する。各々の線分を分離で
きるように例えば、Ｉｗｉ分Ｐｔ　　Ｐｘは、濃度値１
で、線分Ｐｚ　　Ｐｘは、濃度値２で、線分ｐｓ−Ｐ８
は、濃度値３で、濃淡画像２６上に書き込む。

これにより任意の線分を容易に抽出することが可能とな
ることが理解できる。

〈寸法計測処理手順〉 次に実際の寸法計測処理手順について述べる。

まず、被計測物（縫製パーツ）８をＩＴＶカメラ６から
寸法計測装置１に画像入力し、その入力画像を前処理に
よりノイズ除去やシェーディング補正を行った後に、２
値化画像３０を作成する（ステップ１２０）。この２値
化画像を使って物体の画像を楕円におきかえた時の主軸
の傾斜角を計測する（ステップ１２１）、計測結果（主
軸傾斜角θ′３４）は、画像姿勢を標準画像２３に合致
させるために使用する。標準画像と向きを合致させるに
は次式に示す角度だけ画像回転すればよい。

すなわち、 Δθ＝００−θ′　　　　　　　・・・（１）画像３０
をΔθだけ画像回転して画像３１として画像メモリ２１
に格納する０画像３１は、標準画像２３と向きは同じに
なったが、原点は一致していない。回転後の画像３１に
対して、特徴点パターン２８及び２９を用いてテンプレ
ートマツチングを行うと、標準画像のＡ、Ｂ点に相当す
る位置が得られる。

上記回転処理とテンプレートマツチングとはステップ１
２２で実行される。得られた座標を（ＸＩ’　ｅ　ｙｔ
’　）　＋　　（ｘｚ’　＋　ｙｚ’　）とする、標準
画像のＡ、Ｂの位置Ｃｘ１．ｙｌ）　ｌ　　（ｘｚｙ　
ｙｚ）は、保存されているので、これらの座標値を使っ
て原点を一致させるに必要な画像シフト量が次式から得
られる。

ΔＸｔ＝ＸＩ−ＸＩ’　　　　　　　　　　−（２）Δ
Ｙ１＝ｙ１　　ｙｌ′　　　　　　　　　・・・（３）
又は、 ΔＸｚ＝　ｘ　ｚ　−Ｘ　２’　　　　　　　　　・・
・（４）ΔＹｘ＝ＶＺ−’Ｉｓ’　　　　　　　　　・
・・（５）上記の２組のΔＸ、ΔＹは、原理的には一致
するが、主軸の傾斜角の一計測誤差があるので必ずしも
一致しない。２組の誤差量は次式で計算される。

ｉｘ＝ΔＸＩ−ΔＸｚ　　　　　　　　　−（６）ｔ　
７！＝Δ　Ｙｌ−Δ　Ｙｚ　　　　　　　　　　　　　
　　−（７）Ｅｘ、εｙは一定以上大きい場合には、寸
法計測結果に悪影響を与えることが考えられるので画像
姿勢の再調整処理を行う、今回の画像回転量Δαは１次
式から計算される。

２−ｘｔ Δ　α　＝　α　ニー　α　２　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　・・・　　（１０ン画像３１を
Δαだけ画像回転して再び画像３１として画像メモリ２
１に格納する６画像３１について再びパターン２８．２
９を使ってテンプレートマツチングを行う、得られたＡ
、Ｂ点座標値を（ｘｉ’　ｒ　ｙ！’　）　＋　　（ｙ
ｚ’　ｖ　ｙｚ’　）とする、原点を一致させるに必要
な画像シフト量が次式から得られるのでこれを計算する
。

ΔＸ１＝ｘｚ−ｘｉ’　　　　　　　　　・＝　（１１
）ΔＹ工＝ｙ１−３’ｌ’　　　　　　　　　・・・（
１２）又は、 ΔＸｚ＝　ｘ　ｘ　−ｘ　ｚ’　　　　　　　　　　・
＝　（１３）ΔＹ　ｚ＝　ｙ　ｚ−ｙ　ｘ’　　　　　
　　　　　−（１４）再び上記の誤差量を計算する。

（ｘ”ΔＸ１−Δｘ２　　　　　　　　　　　・・・　
（１５）εｙ＝ΔＹ１−ΔＹ２．　　　　　　　　　　
　　・・・　（１６）εｘｐｆｆｉｆｆは一定値以下な
らば標準画像２３と回転修正後の画像３１は向きが一致
していることを意味するｍ　ｉｔ　ｇ　８アがまだ一定
値以上ならば再び上記の補正処理をくり返し要求精度に
なるまでくり返す０画像の向きが正確に一致した場合。

次に画像をシフトして標準画像２３と被計画像の原点の
一致化処理を行う、シフト量は、すでに、１１式１２式
又は、１３式１４式で計算済である。

いずれを使ってもかまわない１画像３１をΔＸｌｙΔＹ
１だけシフトして画像３２として画像メモリ２１に格納
する（ステップ１２３）、画像３２は、標準画像と向き
が完全に一致していると考えてさしつかえない。

次に、ステップ１２４の計測ステップの抽出処理につい
て述べる。被計測物の姿勢１位置調整後の２値画像３２
と計測位置パターン画像２６（濃淡画像）の２個の画像
について画像間演算を行う。

２値画像３２をマスクとして濃淡画像２６を濃淡画像３
３として画像転送するのである。その結果。

画像３３には、Ｐｌ−Ｐｌｅ　Ｐｚ−Ｐｚ、Ｐｇ−Ｐｓ
線分は、画像３２の２値画像がＯＮの所だけが、転送さ
れ、ＯＦＦの所は転送されない、従って、線分のうち画
像３３には、計測に必要な部分だけが書き込まれたこと
になる。最後に抽出された計測データを使って寸法計算
する（ステップ１２５）。

〈教示処理手順の詳細説明〉 次に、第４図〜第９図を用いて教示処理の具体例をステ
ップのソフト処理１１について詳述する。

第４図は、教示ステップの手順を流れ図にて示したもの
である。

標準パーツ２２の画像を入力する（ステップ１１０Ａ）
、入力画像に対してノイズ除去やシェープ５Ｃング補正
を行い（ステップｌｌ０Ｂ）、２値化画像を作成する（
ステップｌｌ０Ｃ）−得られた２個画像２３を使って、
物体の画像を楕円におきかえた時の主軸の傾斜角を計測
する（ステップ１１１）、計測結果は、主軸傾斜角θ０
として保存する０次に、マウスを使ったマンマシン操作
により第１の特徴点Ａを決定しくステップ１１２Ａ）、
同じく第２の特徴点Ｂを決定する（ステップ１１２Ｂ）
、最後に計測位置を定義する（ステップ１１３）。

第５図は、第３図及び第４図の画像入力及び前処理（ス
テップ１１０）。を説明するためのもので、入力画像３
５から２値化画像３６を得る過程を図で示している。標
準パーツ６０は、２個画像３６内では画像６１に相当す
る。

第６図は、第３図および第４図の主軸傾斜角計測処理（
ステップ１１１）を説明するためのもので、主軸傾斜角
θの計測についての図である。画像６１は、楕円７２に
近似できる。この楕円の主軸７３は、物体６１の方向を
示すと考えてよい。

主軸の傾斜角θを計測することにより標準画像と被計測
画像の姿勢の一致化が可能である。

第７図は、第３図及び第４図の特徴点Ａの決定処理（ス
テップ１１２）を説明するためのもので。

第１特徴点Ａの位置決定を示す図である０画像３６上に
クロスカーソル４２を表示させ、マウス５の操作により
特徴点Ａにクロスカーソルが一致するようにする。クロ
スカーソルが特徴点Ａに一致するとＡ点周辺の領域にＢ
ＯＸウィンド４０を作成する。このウィンド４０内のデ
ータを採取してテンプレートテーブル３８上にテンプレ
ートのパターンを作成する。この時のＡ点の座ＪＲＣｘ
１゜ｙｒ）は、テンプレートテーブル３８と共に保存す
る。

第８図は、第３図及び第４図の特徴点Ｂの決定処！（ス
テップ１１２）を説明するためのもので。

第２の特徴点Ｂの位置決定を示す図である。テンプレー
トのパターンはテンプレートテーブル３９に格納し、Ｂ
点の座標値（ｘｉ　ｐ　ｙｚ　）と共に保存する。詳細
な説明は、第７図と同じであり、ここでは省略する。

第９図は、第３図及び第４図の計測点決定処理（ステッ
プ１１３）を説明するもので、計測位置の教示と計測位
置パターンについて説明するために示す図である。まず
、第１図の計測位置部位４５の設定方法について説明す
る。計測しようとしている寸法は、パーツ上のＳＴ間の
距離である。

そこで、ＳＴを通過する線分４５をマンマシンで定義す
ることを以下示す、まず画像４３上のクロスカーソル４
２を表示し、クロスカーソルの交点Ｐが、線分４５の下
端Ｘ１の位置に移動し、Ｘ１点を決定する１次に同様に
して、線分４５の上端Ｘ２の位置にクロスカーソル交点
Ｐを移動し、Ｘ２点を定義する。濃淡画像４４上に、ｘ
ｌ。

ｘ２間の濃度１で直線を作成する。第１部位に対する計
測位置の定義を終了した。画像４４上のＸｌ−Ｘ２は計
測位置パターンである０次に線分４６．４７についても
同様にして定義する。線分４６の場合にはＹｌ、Ｙ２を
定義して、濃淡画像４４上にＹｌ、Ｙ２、間を結ぶ直線
を作成するときに濃度２の直線を作成する。また線分４
７のときは濃度３の直線を作成する。このように３本の
線分は、濃度をそれぞれ変えであるので、各線分を分離
して容易にとり出し得るのである。

〈寸法計測ステップの詳細説明〉 第１０＠〜第２図を使って寸法計測ステップのソフトウ
ェア１２について詳述する。

第１０図は１寸法計測処理ステップの手順を流れ図で示
す、まず、被計測物８の画像をＩＴＶカメラ６から入力
する（ステップ１２０）、入力画像に対して前処理を行
いノイズル除去やシェーディング補正を行う（ステップ
１２０）。次に２値化処理を行い２値化画像を作成する
（ステップ１２０）、２値化画像を使って楕円におき直
した場合の主軸の傾斜角を計測する（ステップ１２１）
。

標準画像の主軸の傾斜角Ｏｏといま求めた主軸の傾斜角
θを使って姿勢調整を行う（ステップ１２２Ａ）、姿勢
調整を行った画像に対してテンプレートマツチングを行
い対象物の位置計測を行う（ステップ１２２Ｂ）、その
結果を利用して画像シフトを行い原点調整を行い（ステ
ップ１２３）、計測データを抽出しくステップ１２４）
、各部寸法計測処理を行う（ステップ１２５）。

第１１図は、第３図及び第１０図における画像入力及び
前処理（ステップ１２ｏ）を説明するためのもので、前
処理、２値画像処理について示している。入力画像４８
は、前処理よりノズル除去やシェーディング補正処理を
行い２値化処理により２値化画像を作成する。入力画像
（濃淡）４８中の対象物６２は、２値画像４９中では、
６３である。

第１２図は、第３図及び第１０図における主軸角度計測
処理（ステップ１２１）を説明するもので、２値画像５
０を使って、主軸傾斜角の計測処理を示す、対象物６３
の画像を楕円７４におきかえた時の主軸７５の傾斜角θ
′を計測する計測結果θ′と第６図の説明部分にて記述
したθから画像の姿勢調整を行う。

第１３図は、第３図及び第１０図における回転処理（ス
テップ１２２，１２２Ａ）を説明するもので、標準画像
の向きに被計測画像を合致させる処理について示してい
る０画像４９を（１）式にて示す角度だけ画像回転する
ことにより標準画像の向きに調整できる０回転後の画像
は画像５１に格納する１回転前の画像６３は、回転後は
６４である。

第１４図は、第３図及び第１０図におけるテンプレート
マツチング処理（ステップ１２２゜１２２Ｂ）を、説明
するもので、回転後の画像５１を平行移動して原点を標
準画像に合致させる処理を示している０画像５１に対し
て、テンプレート３８．３９でテンプレートマツチング
を行い、標準画像上のＡ、Ｂ点に相当する特徴点Ａ′。

Ｂ／を求める。５２は、テンプレートマツチングの一致
度を示す画像である。

第１５図は、第３図及び第１０図におけるシフト処理（
ステップ１２３）を説明するもので、標準画像と被計測
画像の原点の一致化処理を示している。シフト量は、（
２）弐〜（３）式又は、（４）〜（５）式に示す通りで
ある。この画像シフトにより標準画像と被計測画像の原
点は、−数比される。

第１６図は、第３図及び第１０図における計測データの
抽出処理（ステップ１２４）を説明するもので、計測デ
ータ抽出処理について詳細に示している。被計測画像の
姿勢及び位ｍｖｓｖ’ｓ後の２値画像５３と計測位置パ
ターン（ａ淡画像）の２個の画像について画像間演算を
行う、２値画像５３をマスクとして、濃淡画像４４を画
像４４に転送する。濃淡画像上の線分４５，４６．４７
は、２個画像５３上の対応画素がオン（ＯＮ）の時のみ
データ転送され、オフ（ＯＦＦ）の時は転送されない。

従って、画像５４上に転送された線分５５゜５６．５７
は、被計測物の計測すべき長さを示していることになる
。画像５４は、濃淡画像であり。

線分５５は濃度１、線分５６は濃度２、線分５７は濃度
３としである。これは各線分をそれぞれ別別に分離でき
るようにするためである。

第１７図は、第３図及び第１０図における寸法計測処理
（ステップ１２５）を説明するもので。

計測データ抽出画像５４から各線分をひとつずつ抽出す
る処理を示している。線分５５だけを抽出した画像が５
８−．１８分Ｓ６だけを抽出した画像が５９である。こ
の特定の線分を抽出する処理は。

固定２値化処理という画像処理機能のひとつを使用して
実現する。すなわち、線分５５だけを抽出じたい時は２
画像５４に対して画素値ｆが０＜ｆ≦１の時のみ１とし
、それ以外は零となるような２値化を行えばよい。また
線分５６を抽出したい時は、画像５４に対して画素値ｆ
が１＜ｆ≦２のときのみ１として、それ以外は零となる
ような２値化を行えばよい。

それでは、第１７図の寸法ａ、ｂの測定手順を第１８図
及び第１９図を参照しながら説明する。

第１８図は、第１７図の寸法ａの寸法計測手順の１実施
例を示している。計画データ抽出画像５４を２値化し、
２値画像を画像５８に格納する。

この時、寸法ａは１画像５４では、濃度が、１であるか
ら１画素データｆがＯ＜ｆ≦１の時のみ１、それ以外は
零となるような２値化処理とすることにより寸法ａのデ
ータのみを画像５８上に抽出することができる（ステッ
プ１２５Ａ）。このようにして得られた画像５８中の画
像について、画像のＸＹ方向の最大、最小座標値を求め
る（ステップ１２５Ａｚ）。計測結果を とすると１寸法ａは次式で計算できる（ステップ１２５
Ａｓ）。

ａ　＝（ＸＭＡＸ　−ＸＭ　Ｉ　Ｎ）２＋（ＹＭＡＸ−
ＹＭＩＮ）！　　　　　　−（１８）第１９図は、第１
７図の寸法すの計算手順を示している。説明内容は、第
１８図寸法ａの計測の場合とほとんど同じで、ステップ
１２５Ｂｚ、ステップ１２５Ａｚ、ステップ１２５８ｚ
がステップ１２５Ａ２．ステップ１２５Ｂｇにそれぞれ
相当する。

第２０図は、計算位置を定義する時のもうひとつの方式
について説明するために示す図である。

いまでは、１本の線分で計測位置を定義できる場合であ
ったが、計測位置が複雑になってくると１本の線分だけ
では定義できない、複数の線分をうまく使うことにより
、かなり複雑な部位の寸法計測が可能である。ここでは
、図のような、寸法ｄを計測することを考える。この場
合にももちろん１本の線分では計測位置を定義できない
。

第２１図に寸法ｄの教示方法について示す、第２０図の
寸法ｄは、第２１図（１）に示すように線分６６及び線
分６７の２本の線分により定義できる。計測位置パター
ンは、第２１図（ｎ）に示すように画像４４上に作り込
まれるが、ここでは、線分６６は、濃度４で、線分６７
は濃度で書き込む。

第２２図は１画像５３と計測位置パターン画像４４とを
画像間演算することにより画像５４を得る。ここの画像
間演算では２個画像５３をマスクとして濃淡画像４４を
画像５４に転送することとするので、画像５４上の線分
６８と左端と線分６９の左端のＸ座標を注目することに
より寸法ｄが得られることが理解できる。

第２３図は１画像５４を使って寸法ｄを計測する手順を
フローチャートにて示してい−る。計測データ抽出Ｔｍ
像５４から線分６８のみを抽出するため２値化する０画
像５４には、線分６８は濃度４で格納されているから、
画素データ値ｆが３＜ｆ≦４の時１、それ以外の時０と
なるような２値化処理をすれば線分６８のみを抽出でき
る。２値化後画像５８に格納する（ステップ３００）、
２値化画像５８中の画像についてＸ軸設小値を計測する
。結果を Ｘ軸設小値：　ＸＭＩＮＩ　　　　　・　（１９）とす
る（ステップ３０１）、計測データ抽出画像５４から線
分６９のみを抽出するため２値化処理を行う、線分６９
は１画像５４中に濃度５で格納されているから１画像デ
ータ値ｆが４＜ｆ≦５の時１．それ以外の時Ｏとなるよ
うな２値化処理をすれば線分６９のみを抽出できる。２
値化後は、画像５８に格納する（ステップ３０３）、２
値画像５８中の画像についてＸ軸最小座櫟値を計測する
。計測結果を Ｘ軸設小値：　ＸＭＩＮ２　　　　　・　（２０）とす
る（ステップ３０４）、寸法ｄは次式から与えられる（
ステップ３０５）。

ｄ＝ＸＭＩＮ２−ＸＭＩＮＩ　　　・　（２１）第２１
図での寸法ｄの教示の際、Ｓ分６６で線分６７を画像４
４に格納する際、同じ濃度で格納することを考える。こ
の場合には、線分６６及び線分６７は、濃度４で書き込
むものと仮定する。

このような場合には、第２４図のような寸法で２個の線
分を分離する必要がある。第２５図のステップ４００に
おいて、画像５４の中の線分６８゜６９は、濃度４で格
納されているから、まず、線分６８．６９のみを含む２
値画像５８を作成する。

次に、第２５図のステップ４０１において、２値画像５
８をラベリングを行い、線分６８，６９を番号づけをす
る。ラベリング結果画像を７０に格納する。画ａ７０は
濃淡画像であり、４１分６８は、濃度１が、線分６９は
濃度２が割り付けられているはずである。

第２６図は、ラベリング結果画像７０から寸法ｄを計測
する手順を示している。ラベリング結果画ａ７０から線
分６８のみを抽出するために２値化処理を行う、線分６
８は１画像７０中で濃度１が割り付けられているので画
素データ値ｆが、０〈ｆ≦１の時１．それ以外の時Ｏと
するような２値化処理を行うものとする。２値化処理の
結果は。

画像５８に格納する（ステップ５００）、画像５８中の
画像についてＸ軸の最小座標値を計測する。計測結果を Ｘ軸設小値：ＸＭＩＮｌ　　　　　・・・（２２）とす
る（ステップ５０１）、ラベリング結果画像７０から線
分６９のみを抽出するため同じ２値化処理を行う、ｇ全
６９は１画像７０中で、濃度２が割り当てられて入るか
ら１画素データ値ｆが１くｆ≦２の時１、それ以外のと
き０となるように２値化処理を行えばよい、２値化結果
は画像５８に格納する（ステップ５０２）、２値画像５
８中の画像についてＸ軸最小座樟値を計測する。計測結
果を Ｘ軸設小値：ＸＭＩＮ２　　　　　・・・（２３）とす
る（ステップ５０３）。

寸法ｄは１次式により計算する（ステップ５０４）　。

ｄ＝ＸＭＩＮ２−ＸＭＩＮＩ　　　　・・・　（２４）
以上によりやや複雑な寸法ｄについても線分２本を使っ
てきちっと定義でき寸法計測できることを説明した。こ
こでは全てのケースについて記述できないが、複数本の
線分を用いることにより相当複雑な寸法に対しても寸法
計測位置を定義できる。

このように本発明の装置を使えば、Ｓ準手順で、全ゆる
ケースの計測位置を定義でき、標準化ソフトウェアで各
種寸法形状の縫製パーツの寸法計測できることがわかる
。

〔発明の効果〕

以上述べたように本発明によれば、以下のような効果が
ある。

（１）柔らかい材質の部品の寸法計測を自動的に行うこ
とができる。

（２）直接液して計測できない環境での部品の寸法計測
をすることができる。

（３）同一ラインを流れる部品のサイズや形状の種類が
大変多い場合の部品の計測を自動的にすることができる
。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の縫製パーツの計測結果全体構成を示す
説明図、第２図は同計測装置ハードウェア構成を示すブ
ロック図、第３図は本発明の実施例の作用を説明するた
めに示すフローチャート。 第４１！Ｉは教示処理の手順を示すフローチャート。 第５図〜第９図は、教示処理ステップの処理内容を示す
図であって、第５図は前処理及び２値化処理を説明する
ために示す説明図、第６図は主軸傾斜角計測処理を説明
するために示す図、第７図は第１特徴点の決定処理を説
明するために示す図。 第８図は第２特徴点の決定処理を説明するために示す図
、第９図は計測位置の教示と計測位置パターンを示す図
、第１０図は寸法計測処理ステップを示すフローチャー
ト、第１１図〜第１７図は寸法計測処理ステップの処理
内容を示す図であって。 第１１図は画像入力、前処理及び２値化処理を示す図、
第１２図は主軸傾斜角計測処理を示す図、第１３図は画
像処理による被計測入力画像の姿勢調整を示す図、第１
４図は姿勢調整後の画像に対してテンプレートマツチン
グにより第１特徴点。 第２特徴点の位置を得る方式を示す図、第１５図は被計
測画像の位置を標準画像の位置に合わせるための画像シ
フトを示す図、第１６図は計測位置パターンと被計測画
像から計測位置だけのデータを得るための方法を示す図
、第１７図は上記処理画像から各計測位置毎のデータを
抽出する方法の一実施例を示す図、第１８図は寸＠ａの
計測手順を示すフローチャート、第１９図は寸法すの計
測手順を示すフローチャート、第２０図は複数の線分で
計測位置を定義する場合の例（寸法ｄの計測）を示す図
、第２１図は寸法ｄの教示方法を示す図−１第２２図は
寸法ｄの寸法計測位置ステップの内容を示す図、第２３
図は寸法ｄの計測手順を示すフローチャート、第２４図
〜第２７図は寸法ｄの寸、法計測のもうひとつの実施例
を示す説明図であって、第２４図は計測データの分離方
法を示す図、：第２５図は同じく分離手順を示すフロー
チャート、第２６図は寸法ｄの計測手順を示すフローチ
ャートである。 １・・・方法計測装置本体、２・・・コンソールＣＲＴ
、３・・・モニタテレビ、４・・・ハードコピー用タイ
プライタ−１５・・・マウス、６・・・ＩＴＶカメラ、
７・・・ＩＴＶカメラインターフェース、８・・・被計
測物（縫製パーツ）、９・・・ＩＴＶカメラの視野、１
０・・・・被計測物の搬送テーブル、１１・・・教示ス
テップ、１２・・・寸法計測処理ステップ、１３・・・
ＣＰＵ。 １４・・・システム（マルチパス）、１５・・・バスコ
ントローラ、１６・・・主メモリ、１７・・・ＣＰＵ内
バス、１８・・・フロッピーディスク、１９・・・シリ
アル転送機構（ＵＰｉｆ）　、２０・・・イメージプロ
セッサ（ＩＭＦ）　、２１・・・画像メモリ、２２・・
・標準のパー力 特許出願人　工業技術院長　飯塚幸三 茅ＪＩＯ ２値イと一画（（弥ミ １１％　１ｍ″ 茅８　目 茅　１１　　固 茅　１２　　目 ２値化画イ象 茅１３　　目 ｒＥＪｉｌ（２イＩＬ４ど、４１しづｙｌｔ）　　　　
　　　　ｏｈ＠ヒ（２ブＪ（イ乙１１レブｊシミノ図面
の浄書（内容に変更なし） 亭　１７　　口 （２ａ正像つ 芋１６目 茅２θ目 茅２３目 材護゛１侯３雪の孝丈ボ ロ （ＴＬ） １１−；見゛１イ支１ｊノ＼°ターン（貨屹躬ミ易し休
ジ手　粘？　ネ甫　正　１号＝（方式） 昭和６７年７り月／θ日

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、被計測物の特徴点と計測位置とを予め教示しておき
   、画像入力装置から取り込んだ被計測物の画像を前記教
   示された特徴点及び計測位置の情報に基づいて処理をし
   て前記被計測物の寸法を計測することを特徴とする物品
   の寸法計測方法。 ２、特許請求の範囲第１項において、前記寸法計測は、
   被計測物の画像を取り込む処理と、画像位置と標準画像
   位置に一致させる処理と、計測データを抽出して寸法計
   算する寸法計測処理とからなされたことを特徴とする物
   品の寸法計測方法。 ３、被測定物の画像を取り込む画像入力装置と、該画像
   入力装置からの画像情報を取り込み、予め与えられてい
   た被計測物の特徴点及び計測位置の情報に基づき被計測
   物の寸法を計算処理する寸法計測装置と、各種処理に必
   要な情報等を前記寸法計測装置に入力する入力装置と、
   該寸法計測装置からの寸法計測結果を出力する出力装置
   とからなることを特徴とする物品の寸法計測装置。