DE3419140A1

DE3419140A1 - Verfahren zur omnidirektionalen merkmalserkennung in einem sensorsehfeld

Info

Publication number: DE3419140A1
Application number: DE3419140A
Authority: DE
Inventors: Norbert Dipl.-Ing. 7900 Ulm Bartneck; Gerhard Dipl.-Ing. 2000 Wedel Schöne; Jürgen Dr.-Ing. Schürmann
Original assignee: Licentia Patent Verwaltungs GmbH
Current assignee: Airbus Defence and Space GmbH
Priority date: 1984-05-23
Filing date: 1984-05-23
Publication date: 1985-11-28

Description

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Licentia Patent-Verwaltungs-GmbH PTL-HH/Sl/bl

Theodor-Stern-Kai 1 HH 84/04

D-6000 Frankfurt 70

"Verfahren zur omnidirektionalen Merkmalserkennung in einem Sensorsehfeld"

Die Erfindung betrifft ein Verfahren gemäß dem Oberbegriff von Anspruch 1 sowie eine Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens.

Es ist eine Einrichtung zur Regelung'der Lage eines in einem Bewegungsablauf, vorzugsweise in einem industriellen Produktionsablauf befindlichen Gegenstandes unter Verwendung von mindestens einem optoelektronischen Bildsensor, einer dem Bildsensor nachgeschalteten Bildverarbeitungseinrichtung und von der Bildverarbeitungseinrichtung gesteuerten Stellgliedern vorgeschlagen worden (Deutsche Patentanmeldung P 33 32 508.1). Die Bildverarbeitungseinrichtung weist eine Einrichtung zur Digitalisierung der vom Sensor gelieferten Bilder, eine Bildspeicheradressiereinrichtung, einen Bildspeicher zur Abspeicherung der digitalisierten Bilder, einen Grauwerte verarbeitenden Konturenprozessor und einen Korrelator sowie einen Soll-Ist-Vergleicher zur Bereitstellung der Stellsignale für die Stellglieder auf. Der Konturenprozessor ist von einem mit dem charakteristischen Konturverlauf des zu erkennenden Gegenstandes freiprogrammierten Adressenspeicher derart gesteuert, daß der

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Konturenprozessor senkrecht zu den vorgegebenen Konturverläufen selbständig Gradientenverläufe ermittelt und dadurch feststellt, ob und wo sich der Gegenstand mit der gesuchten Kontur im Bild befindet. Diese bekannte Einrichtung ermöglicht bei nicht kreisförmigen Objekten zur Zeit nur dann eine ausreichend schnelle Bildanalyse, wenn die Drehlage des Objektes bekannt ist.

Der Erfindung liegt daher die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zur omnidirektionalen Merkmalserkennung in einem Sensorsehfeld zu schaffen, durch das eine schnelle Drehlagebestimmung von Objekten im gesamten Sensorbild und danach eine genaue Objekterkennung und Objektbeurteilung in einem Teilbereich des Sensorbildes in Realzeit ermöglicht wird.

Die Aufgabe wird erfindungsgemäß durch die kennzeichnenden Verfahrensschritte des Anspruchs 1 gelöst.

Ausgestaltungen des erfindungsgemäßen Verfahrens sind in den Unteransprüchen 2 bis 12 beschrieben.

Eine Vorrichtung zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens ist im Anspruch 13 beansprucht.

Weiterbildungen der erfindungsgemäßen Vorrichtung geben die Unteransprüche 14 bis 19 an.

Vorteilhafterweise wird eine sehr schnelle omnidirektionale Merkmalserkennung (Detektion) im gesamten Sensorbild erzielt, die eine Segmentierung und Kodierung von Binärbildern sowie die Bestimmung von strukturbeschreibenden Merkmalen einzelner Segmente ermöglicht und daher für die Lösung diverser meßtechnischer Aufgaben in der durch einen Automationsprozeß vorgegebenen Taktzeit verwendbar ist. Zum Beispiel sind genannt: Bauteileerkennung auf Förderbändern, Bauteilevermessung, Montageaufgaben, VoIlst.ändigkeits- oder Qualitätskontrollen.

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In der Zeichnung ist ein Ausführungsbeispiel nach der Erfindung dargestellt, und zwar zeigen:

Fig. 1 ein Blockschaltbild einer Vorrichtung zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens,

Fig. 2 ein einfaches Binärbild,

Fig. 3 eine Tabelle für die möglichen Rasterbelegungen, Fig. 4 ein Binärbild mit überlagerten Raster und Eckenbild, Fig. 5 Eckenlisten für das Binärbild aus Fig. 2, Fig. 6 fin Beispiel für die Konturverfolgung im Eckenbild und die dazugehörige Stringerstellung,

Fig. 7 die Gebietshierarchie für das Binärbild aus Fig. 2 und Fig. 8 einen Entscheidungsbaum für die verschiedenen Auswahlmöglichkeiten.

In Figur 1 werden von einem zeichnerisch nicht dargestellten Sensor BiI-der eines ebenfalls nicht gezeichneten Gegenstandes an eine Einrichtung zur Digitalisierung der Bilder des Gegenstandes (z.B. 8 bit) abgegeben. Der Einrichtung 1 ist eine Bildspeiiheradressiereinrichtung 2 nachgeordnet. An die Bildspeicheradressiereinrichtung 2 schließt sich ein Bildspeicher 3 an, der z.B. für softwaregestützte Bilduntersuchungen mittels eines eine Mikroprozessorzentraleinheit aufweisenden Betriebssystems 4 die Grnuwertbilder des Gegenstandes abspeichert und gegebenenfalls eine Darstellung der bildverarbeiteten Bilder auf einem Monitor, beispielsweise für Servicezwecke, ermöglicht. Das Betriebssystem 4 hat den Zugriff auf alle im Bildspeicher 3 befindlichen Bilddaten und steuert den Bildspeicherzugriff auf die Bildspeicheradressiereinrichtung 2. Der Ausgang des Bildspeichers 3 ist mit dem Eingang einer Einrichtung 5 zur Erzeugung eines in rasterförmiger Darstellung vorliegenden binären Ergebnisbildes angeschlossen. Es ist auch denkbar, diese Einrichtung 5 der Bildspeicheradressiereinrichtung 2 direkt nachzuschalten. Vorzugsweise wird jeweils die mittlere Helligkeit innerhalb eines Rasterelementes gemessen. In dem Ergebnisbild wird jedes Gebiet mit einheitlicher Färbung (Schwarz- oder Weißgebiet) durch seine Randlinien beschrieben, die in einer nachgeordneten Einheit 6 in, sich aus Symbolen für die Ecken und Ziffern für die Anzahl der Bildpunkte zwischen den Ecken zusammensetzenden Zeichenketten (Characterstrings, siehe Figur 6) kodiert werden. Jede Zeichenkette be-

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schreibt die Kontur eines segmentierton Objektes im binären !irgobnisbild. Die ifiinhcit 6 ermittelt weiterhin zu jedem Gebiet zusätzliche, gebietsbeschreibonde Parameter vie Umfang, Fläche oder Schwerpunktskoordinaten sowie die gegenseitige Verschachtolung der unterschiedlichen

Gebiete , die sogenannte Gebietshierarchie. Diese v.'ird als Bildgraph derart dargestellt, daß die Knoten die Gebiete repräsentieren und die Verbindungslinien zwischen den Gebieten anzeigen, wie die Gebiete ineinander verschachtelt liegen. .

Der Einheit 6 sind ein Konturcuprozossor 7, der x.u jedem Punkt des digitalisierten Gegenstandsbildes einen Gradient.onverl ;\uf ermittelt, und ein Soll-Ist-Vergleichcr 8 zur Bereitstellung von Stollsignalcn für zeichnerisch nicht dargestellte Stellglieder nachgeschaltet. Für abschließende Objekterkennungsaufgaben kann dem Konturcnpro'/essor 7 ein zeichnerisch

dargestellter Grauwertkorrelator 9 nachgeschaltet sein, der mit beliebigen Grauwertbildern von charakteristischen Details des beliebigen Gegenstandes frei programmierbar ist. Auch der Konturenprozessor 7 kann mit beliebigen Konturverläufen frei programmiert werden. Das Betriebssystem 4 steuert den Kor.turenprozessor 7 und den Grauwertkorrelator 9 derart, daß sie Schritt für Schritt auf den Teil des Sensorbildes gesetzt werden, der untersucht werden soll.

Zur Regelung der Lage eines beliebigen Gegenstandes in einem industriellen Produktionsablauf, beispielsweise zwecks Entnahme von geordnet übereinander liegenden Blechteilen aus Behältern oder zwecks sensorgestützter Feinjustage eines Punktschweißroboters im Karosseriebau, wird zunächst im Bildspeicher 7> das Grauwerthild des Gegenstandes abgelegt. Nach der Erzeugung des Ergebnisbildes und dessen Kodierung sowie der Herstellung von einem Bildgraph ist cer Konturenprozessor 7 mit einem mit dem charakteristischen Konturverlauf des beliebigen Gegenstandes frei programmierten, zeichnerisch nicht dargestellten Adressenspeicher derart verbunden, diß der Konturenprozessor 7 senkrecht zu den vorgegebenen Kontur-

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verlaufen selbständig Gradientcnverläiife ermittelt und feststellt, ob und wo sich der Gegenstand mit der gesuchten Kontur im Bild befindet. Die Form des Gegenstandes wird daran wiedererkannt, daß an verschiedenen Stellen des Gegenstandes, d.h. an bestimmten Bildadressen unter einer bestimmten Richtung, ein Gradient vorhanden sein muß. Die hierfür erforderlichen Adressen für vorgegebene Abtastmuster v/er den dem frei programmierbaren Adressenspeicher entnommen. —

An Hand der Figuren 2 bis 8 wird beschrieben, auf welche Weise das vom Sensor erzeugte, zunächst, di,",M i η I isi ort o, ;i dressier to und abgespeicherte PensorbiId weiteren Grauwertoporntionen unterworfen wird, durch die ein Gegenstand über entsprechende Fonnfaktoren und geeignete Merkmale identifiziert bzw. durch die die grobe !)rohla»,e des Gegenstandes bestimmt werden kann. Alle hierzu erfor(erlichcn Verfahrensschritte werden unter ¹!3 dem Begriff Rnndliniencode-Verfahren (RLC-Verfahren) zusammengefaßt.

Hierbei ist zu beachten, daß es Aufgabe der automatischen

Bildanalyse ist, ein vorgelegtes Bild zu verarbeiten, die vorhandene bildhafte Information in eine symbolische Beschreibung überzuführen und schließlich eine Auswertung hinsichtlich einer konkreten Aufgabenstellung vorzunehmen. Wesentliche Teilaufgaben dabei sind, die Objekte zu segmentieren, sie zu benennen, ihre speziellen Parameter - z.B. Form, Größe, Position - zu vermessen, sie al.'; Vertreter bestimmter Objektklassen zu erkennen und host.eilende- fit^ensc i t i go He/.iehun,°;en zu ermitteln.

Ausgangspunkt des RLC-Verfahrens ist ein im quadratischen Raster dargestelLtes Binärbild. Als Binärbild ist nicht nur das Bild gemeint, das durch einen SchwellwerVergleich bei der Bildoingabe entsteht

Ks ist vielmehr ein Ergebnisbild beliebiger Bildverarbeitungsoperationcn oO auf Grautonrasterbilder (Maskenbild). Beispiele sind Ergebnisbilder von Texturanalyseverfahren, Kantendetektionsverfahren, Segmentieralgorithmen oder lokalen Schwellwertoperatoren.

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Aufgrund des RLC-Verfahrens werden die Objekte im Binärbild segmentiert und es wird daraus eine listenartige Darstellungsform erstellt. Diese Darstellungsform, die man als Datenbasis über die Objekte im Binärbild betrachten kann, enthält für jedes Objekt eine Nummer, eine exakte Formbeschreibung, ans der es rekonstruierbar ist und einen Sat/, von beschreibenden Merkmalen, wie z.B. Fläche oder Umfang d«\s Objektes. Die Form des Objektes wird durch einen die Kontur des Objektes beschreibenden String dargestellt, aus dem das Objekt jederzeit l'ohlerfrei rekonsl rui erbar ist. Weiterhin wird die gegenseitige Lage der Objekte bestimmt. Ks entstellt schließlich ein Bildgraph, in dem die Knoten die Objekte darstellen und die Kanten die gegenseitige Lage der Objekte boschreiben. Die Merkmale sind den Knoten als Attribute zugewiesen. Als Objekte im IHnärbild werden dabei alle von einer geschlossenen Kontur begrenzten Gebiete einheitlicher Färbung betrachtet.

Figur 2 zeigt als einfaches Beispiel eines Binärbildes die binäre Darstellung des Buchstabens A, die npph der genannten Objektdefinition aus zwei Objekten besteht, einem schwarzen Objekt, das von der äußeren Kontur des A's umschlossen wird und einem weißen Objekt, dem Einschluß des

Das hLC-Verfahren ist im wesentlichen durch folgende Verfahrensschritte gekennzei chnet:

- Detektion der Ecken im Binärbild und Erzeugen von Jfickenlistcn (Eckenbild)

- Konturverfolgung in den Eckenlisten (Eckenbild)

- Erstellung konturbeschreibender Zeichenketten (Characterstrings)

- Berechnen von Objektmerkmalen

- Bestimmen der gegenseitigen Lage der Objekte

a) Erstellen von Eckenlisten

Denkt man sich über ein Binärbild ein in jeder Richtung um eine halbe Bildelementbreite verschobenes Raster gelegt, so überdeckt jedes Element

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des verschobenen Rasters jeweils 1/4 von 4 benachbarten Bildelementen . aus dem Binärbild. Die Belegung der Elemente des verschobenen Rasters kann 16 verschiedene Zustände annehmen, die in Figur 3 aufgeführt sind. Für die weitere Verarbeitung spielen nur die Ecken und die Diagonalelemente eine Rolle. Die Diagonalelemente werden dabei als zwei aufeinanderstoßende konvexe Ecken interpretiert. Diese Ecken werden mit ihren Koordinaten und ihrem Eckentyp (konvex oder konkav Y in eine Eckenliste eingetragen. Die Eckenliste enthält die vollständige Information des Binärbildes und ist fehlerfrei in dieses rückwandelbar. Die Eckenliste entspricht einem Eckenbild, indem alle gefundenen Ecken markiert worden sind. Figur A zeigt für das Beispiel aus Figur 2 die Überlagerung mit dem verschobenen Raster und das entstehende Eckenbild. Figur 5 zeigt die zugehörige Eckenliste EL.

b) Konturverfolgung

In diesen Eckenlisten wird nun ein£'Konturverfolgung durchgeführt. Um den Konturverfolgungsalgorithmus anschaulicher zu machen, wird er zuerst im Eckenbild erläutert. Im Eckenbild kann man die Kontur jedes einzelnen Objektes Ecke für Ecke verfolgen, indem man ausgehend von der am weitesten oben links liegenden Ecke im Uhrzeigersinn abwechselnd auf die nächste Ecke in der gleichen Zeile und die nächste Ecke in der gleichen Spalte springt. Die Regeln für die Fortschreitungsrichtung (rechts oder links bzw. oben oder unten) sind eindeutig und garantieren, daß man sich immer nur auf der Kontur eines Objektes bewegt, bis sie vollständig geschlossen ist. Figur 6 zeigt die Konturverfolgung und die zugehörige Stringerstellung für das Beispiel aus Figur 2.

Zur Realisierung der Konturverfolgung wird die Eckenliste verwendet, in der die Ecken primär nach der Große ihrer Zeilenkoordinate und sekundär nach der Größe ihrer Spaltenkoordinate geordnet vorliegen. Die Fortschrei tungsregeln aus dem Eckenbild lassen sich direkt übertragen. Aus "der nächsten Ecke in der gleichen Zeile rechts" wird z.B. die Ecke mit der gleichen Zeilenkoordinate und der nächsthöheren Spaltenkoordinate.

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Zur rationellen, insbesondere auf die schnelle Realisierbarkeit des Algorithmus auf Computersystemen ausgerichteten Durchführung dieser Kon«· turverfolgung in den Listen werden zwei zusätzliche Listen erstellt. Eine Liste, in der die Ecken primär nach der Größe ihrer Spaltenkoordinate und sekundär nach der Größe ihrer Zeilenkoordinate geordnet sind, und eine Liste, die den Bezug zwischen den Listen enthält, d.h. die von jeder beliebigen Ecke in der nach Zeilen geordneten Liste auf den Platz der entsprechenden Ecke in der nach Spalten geordneten Liste zeigt. Mit Hilfe dieser Listen, die mit Standard-Sortieralgorithmen erzeugt werden, ist es nun möglich_/die Konturverfolgung nur durch Indizierung und ohne Suchverfahren - und damit besonders schnell - durchzuführen, indem man einmal in der nach Epaltenkoordinaten geordneten Liste und einr.ial in der nach Zeilenkoordinateh geordneten Liste auf die benachbarte Ecke springt. Figur 5 zeigt alle für die Konturverfolgung erforderlichen Listen für das Beispiel aus Figur 2.

c) Stringerzeugung (Erzeugung von Zeichenketten)

Parallel zur Konturverfolgung wird die Kontur nach folgenden Regeln in eine Zeichenkette (Characterstring) kodiert.

- Die Koordinaten der ersten Ecke einer Kontur bilden den Anfang des Strings.

- Der Eckentyp der ersten Ecke (X für konvexe Ecke, V für konkave Ecke) wird angehängt.

- Bei jeder weiteren Ecke der Kontur wird der Abstand zur vorigen Ecke in Dezimaldarstellung und der Eckentyp an den String gehängt,.

- Beim Wiedererreichen der ersten Ecke der Kontur wird noch der Abstand zur letzten Ecke an den String angehängt.

Für das Beispiel aus Figur 2 sind die Strings in Figur 6 dargestellt.

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d) Berechnen von Objektmerkmalen

Von den segmentierten Objekten sind zur weiteren Analyse Merkmale von Interesse, die die Lage und die Form des Objekts beschreiben. Im RLC-Verfahren können für jedes Objekt unter anderem die Merkmale Fläche, Umfang, Formfaktor, Koordinaten des umschreibenden Rechtecks sowie die Schwerpunktkoordinaten bestimmt werden. Es handelt, sich hierbei um gebietsbeschreibende Parameter. Die Verfahren dazu sind so angelegt, daß sie parallel zur Konturverfolgung und Stringerstellung ohne großen zusätzlichen Rechenaufwand durchgeführt werden können. Auch ist es möglich, die gebietsbeschreibenden Parameter zu einem Parameterteil zusammenzufassen und einer Zeichenkette voranzustellen.

e) Bestimmen der Gebietshierarchie
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Ein Binärbild besteht im einfachsten Fall aus Schwarzgebieten, die die Objekte darstellen und in einem WelBgebiet liegen, das den Hintergrund repräsentiert. In den Objekten können aber auch wieder Weißgebiete eingeschlossen sein. Dies können Löcher in den Objekten sein, durch die der Hintergrund zu sehen ist, oder hellere Objektteile, die bei der Binärquantisierung auf Weiß gesetzt wurden. In diesen Weißgebieten können erneut Schwarzgebiete enthalten sein und umgekehrt. Die Kenntnis der gegenseitigen Verschachtelung der Schwarz- und der Weißgebiete, Gebietshierarchie genannt, ist eine wichtige Hilfe bei der weiteren Bildanalyse. Die Bestimmung der gegenseitigen Lage der einzelnen Gebiete wird mit Hilfe der umschreibenden Rechtecke durchgeführt. Bei der Bestimmung der Gebietshierarchie nur mit den umschreibenden Rechtecken kann es zu mehrdeutigen Ergebnissen kommen, daß heißt für ein Objekt können mehrere Objekte ermittelt werden, der umschreibende Rechtecke das umschreibende Rechteck des ersten Objektes umschließen. In diesem Fall wird dann mit Hilfe der Characterstrings der entsprechenden Objekte die Eindeutigkeit hergestellt. Für das Beispiel aus Figur 2 ergibt sich die in Figur 7 gezeigte Gebietshierarchie.

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f) RLC-Bildgraph als Grundlage der weiteren Bildanalyse

Als Ergebnis des RLC-Verfahrens erhält man schließlich als symbolische Beschreibung des Binärbildes einen RLC-Bildgraph, bei dem die RLC-Strings die Knoten darstellen, die Merkmale die Attribute und die Lagebeziehungen (A liegt in B) die Kanten. Diese Darstellungsform des Binärbildes bildet eine gute Basis für eine breite Palette von Analyseaufgaben. Die in segmentierter Form vorliegenden Objekte können als Funktion ihrer Lage in der Gebietshierarchie oder ihrer berechneten Merkmale aus der Gesamtmenge der Objekte extrahiert werden. Diese Objektauswahl kann dann bereits direkt das Analyseergebnis darstellen, wenn z.B. die Anzahl der extrahierten Objekte oder ihre Lage von Interesse sind. Sie kann aber auch Ausgangspunkt weiterführender Analyseverfahren sein. Als Beispiel wäre eine auf die ausgewählten Objekte angewandte Schriftzeichenerkennung zu nennen. Figur 8 zeigt einen mögliehen Entscheidungsbaum zur Auswahl von Objekten.

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Patentansprüche "

(Vy Verfahren zur omnidirektionalen Merkmalserkennung in einem Sensorsehfeld, vorzugsweise an einem Gegenstand, der von einem optoelektronischen Sensor erfaßt wird und dessen vom Bildsensor gelieferten Bilder digitalisiert, adressiert und als Grauwertbilder des Gegenstandes verarbeitet und insbesondere in einem Bildspeicher gespeichert werden , dadurch gekennzeichnet, daß von jedem Grauwertbild des Gegenstandes (Grautonrasterbild) ein in; rasterförmiger Darstellung vorliegendes binäres Ergebnisbild erzeugt wird, in dem jedes Gebiet mit einheitlicher Färbung (Schwarz- oder Weißgebiet) durch seine Randlinien beschrieben wird, daß die Randlinien in, sich aus Symbolen für die Ecken und Ziffern für die Anzahl der Bildpunkte zwischen den Ecken zusammensetzenden Zeichenketten (Characterstrings) kodiert werden, von denen jede die Kontur eines segmentierten Objektes im binären Ergebnisbild beschreibt, daß zu jedem Gebiet zusätzliche, gebietsbeschreibende Parameter wie Umfang, Fläche, Koordinaten der umschreibenden Rechtecke oder Schwerpunktskoordinaten ermittelt ν erden, und daß die gegenseitige Verschachtelung der unterschiedlichen Gebiete mit einheitlicher Färbung (Schwarz- und tfeißgebiete) ermittelt (Gebietshierarchie) und als Bildgraph derart dar-

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gestellt wird, daß die Knoten die Gebiete repräsentieren und die Verbindungslinien zwischen den Gebieten anzeigen, wie die Gebiete ineinander verschachtelt liegen.
2. Verfahren anch Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß jeweils die mittlere Helligkeit innerhalb eines Rasterelementes gemessen wird.
3. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß zur Erstellung der objektbeschreibenden Zeichenketten (Characterstrings) aus dem binären Rasterbild zunächst eine Liste (EL) erzeugt wird, in die die Koordinaten und der Eckentyp (konvex oder konkav) aller Ecken der im Binärbild enthaltenen Objekte eingetragen werden, und in der diese Ecken primär nach der Größe ihrer Zeilenkoordinate und sekundär nach der Größe ihrer Spaltenkoordinate geordnet sind.
4. Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, daß eine weitere Liste (SL) erzeugt wird, in der die Ecken primär nach der Größe der Spaltenkoordinaten und sekundär nach der Größe ihrer Zeilenkoordinaten geordnet werden.
5. Verfahren nach Anspruch 3 oder 4, dadurch gekennzeichnet, daß eine weitere Liste hergestellt wird, mit der aufgezeigt wird, an welcher Stelle in der zweiten Liste (SL) jede einzelne Ecke aus der ersten Listr (EL) zu finden ist.
6. Verfahren nach Anspruch 3, 4 oder 5, dadurch gekennzeichnet, daß mit den Listen für alle Objekte die Konturverfolgung durchgeführt wird, die ohne Suchoperation auskommt.
7. Verfahren nach Anspruch 1 oder 3, dadurch gekennzeichnet, daß die gebietsboschreibenden Parameter parallel zur Erzeugung der Zeichenketten (Characterstrings) hergestellt werden.
8. Verfahren nach Anspruch 1, 3 oder 7, dadurch gekennzeichnet, daß eine Zeichenkette (ein Characterstring) dadurch erstellt wird, daß am Beginn

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der Konturverfolgung eines Objektes die Koordinaten und der Typ der ersten Ecken an den Beginn des Strings gestellt werden und an jede weitere Ecke der Abstand zur vorherigen Ecke und der Eckentyp angehängt werden.
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9. Verfahren nach Anspruch 1, 3, 7 oder 8, dadurch gekennzeichnet, daß zur Ermittlung der Gebietshierarchie die gegenseitige Lage der einzelnen Gebiete mit Hilfe von umschreibenden Rechtecken bestimmt wird, und daß eine Eindeutigkeit der Ergebnisse mit Hilfe der Zeichenketten (Characterstrings) der entsprechenden Objekte hergestellt wird.
10. Verfahren nach Anspruch 1, 3, 7, 8 oder 9, dadurch gekennzeichnet, daß die Zeichenketten zur Durchführung weitergehender Analyseaufgaben weiterführenden Analyseverfahren zugeführt werden.
11. Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 10, wobei die dem optoelektronischen Bildsensor nachgeschaltete Bildverarbeitungseinrichtung eine Digitalisierungseinrichtung, eine BiIdspeicheradressiereinrichtung, einen Bildspeicher und einen Konturenprozessor aufweist, dadurch gekennzeichnet, daß eine Einrichtung (5) zur Erzeugung eines in rasterförmiger Darstellung vorliegenden binären Ergebnisbildes und eine Einheit (6) zur Kodierung der Randlinien der Gebiete in Zeichenketten, zur Ermittlung gebietsbeschreibender Parameter und zur Ermittlung einer Gebietshierarchie angeordnet sind.
12. Vorrichtung nach Anspruch 11, gekennzeichnet durch ein Betriebssystem (4), das den Zugriff auf alle im Bildspeicher (3) befindlichen Bilddaten hat und den Bildspeicherzugriff auf die Bildspeicheradressiereinrichtung (2) steuert.
13. Vorrichtung nach Anspruch 11 oder 12, dadurch gekennzeichnet, daß ein Konturenprozessor (7) Zugriff auf den Bildspeicher (3) hat.
14. Vorrichtung nach Anspruch 13, dadurch gekennzeichnet, daß zwischen

- dem Ausgang des Bildspeichers (3) und dem Eingang des Konturenpro-

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zessors (7) die Einrichtung (5) zur Erzeugung eines binären Ergebnisbildes angeordnet ist.
15. Vorrichtung nach Anspruch 13, dadurch gekennzeichnet, daß dem Konturenprozessor (7) ein mit beliebigen Grauwertbildern von flächenhaften Details eines beliebigen Gegenstandes frei programmierbarer Grauwertkorrelator (9) nachgeschaltet ist.
16. Vorrichtung nach Anspruch 12, 13, 14 oder 15, dadurch gekennzeichnet, daß das Betriebssystem (4) unter Zuhilfenahme der Ergebnisse des Randlinienkodierverfahrens den Konturenprozessor (7) und/oder den Grauwertkorrelator (9) derart steuert, daß sie Schritt für Schritt auf den Teil des Sensorbildes gesetzt werden, der untersucht werden soll.
17. Vorrichtung nach Anspruch 12, 13, 14, 15 oder 16, vorzugsweise zur Regelung der Lage eines in einem Bewegungsablauf befindlichen Gegenstandes, dadurch gekennzeichnet,¹ daß dem Konturenprozessor (7) bzw. dem Grauwertkorrelator (9) ein Soll - Istwert-Vergleicher (8) nachgeordnet ist, der bei Abweichungen des Istwertes vom Sollwert ein Stellsignal erzeugt und an ein Stellglied abgibt.
18. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 13 bis 17, gekennzeichnet durch einen mit beliebigen Konturenverläufen frei programmierbaren Konturenprozessor (7).
19. Vorrichtung nach Anspruch 11 oder 14, dadurch gekennzeichnet, daß die Einrichtung (5) zur Erzeugung eines binären Ergebnisbildes der Bildspeicheradressiereinrichtung (2) direkt nachgeschaltet ist.

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