JP2000011171A

JP2000011171A - 線群パターン認識方法

Info

Publication number: JP2000011171A
Application number: JP10177731A
Authority: JP
Inventors: Ryosuke Mitaka; 良介三高; Kazunari Yoshimura; 一成吉村; Koushi Aketo; 甲志明渡; Yuji Sakuma; ▲祐▼治佐久間
Original assignee: Matsushita Electric Works Ltd
Current assignee: Panasonic Electric Works Co Ltd
Priority date: 1998-06-24
Filing date: 1998-06-24
Publication date: 2000-01-14
Anticipated expiration: 2018-06-24
Also published as: JP3641942B2

Abstract

(57)【要約】【課題】互いの位置関係が幾何学的に拘束された複数の
線状の光学パターンを撮像した２次元画像から各々の線
素を分離してその形状を認識する線群パターン認識方法
を提供する。特に、変形を生じ、かつ不明瞭な線素が稠
密に集合した画像から複数の線状パターンを正しく抽出
する方法を提供する。【解決手段】認識対象となる線群を構成する線素を各々
近似した近似線素の集合であるテンプレートを生成する
処理と、認識対象画像から線群の形状パラメータを抽出
する処理と、当該形状パラメータと線素の幾何学的拘束
条件をもとにテンプレートを変形させる処理と、変形さ
れたテンプレートの各近似線素の形状を参照して当該認
識対象線群を構成する線素の特徴を各々抽出する処理と
を有する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、互いの位置関係が
幾何学的に拘束された複数の線状の光学パターンを撮像
した２次元画像から各々の線素を分離してその形状を認
識する線群パターン認識方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】線の集合により形状が表せるような対象
物を認識する方法としては、特開平６−４６７１号に示
されるように、対象図形から抽出された線図形を細線化
して形状構造を解析し、同様の構造で記述されたモデル
構造との照合を行う方法が知られている。

【０００３】また、回転・平行移動などの変形を伴い、
線の特徴が不明瞭な線集合を認識する方法としては、特
公平６−１４３６１号に示されるように、対象物をモデ
ル化した線分の一部を対象画像に重ね合わせ、その際の
一致の不確実性から得られる他の線分の存在可能領域を
抽出し、当該領域をもとにして次の線分を検出していく
方法が知られている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】たとえば、飲料缶など
の円筒面を持つ検査対象物にスリット状のレーザー光を
照射し、当該対象物に反射したレーザー光をスクリーン
に投影し、これをテレビカメラによって撮影できる光学
系を構成し、かつ当該対象物をスリット光の面に略直交
する向きに移動しつつレーザー光を間欠照射すれば、テ
レビカメラには複数の線状パターンが扇状に重ね焼きさ
れたような画像が撮像される。当該検査対象物の表面に
凹凸状の欠陥があれば、当該画像において観測される線
状パターンの形状が変化する。したがって、当該画像中
に複数観測される線状パターンを各々分離して認識し、
その形状の変化を観測することにより当該対象物表面に
存在する凹凸欠陥の検出が行える。

【０００５】しかしながら、当該画像は検査対象物に照
射されるレーザー光のタイミング誤差、検査対象物の傾
き等により、線状パターンの間隔、傾き等の変化が生
じ、線群全体としての形状が変形する。また、当該画像
において観測される線状パターンは、検査対象物の微細
な表面形状などにより乱れを生じやすく、また線が稠密
となる部分では各々の線は完全には分離して見えない。

【０００６】上記従来技術の項で述べた第一の方法は、
画像から線図形を抽出し、三叉路状の線素の結合パター
ンなどにより代表される図形的構造を解析し、同じ構造
で記述されたモデルとの照合を行うことにより複雑な変
形を含む図形を認識する方法を提供するものである。し
かしながら、当該方法においては認識対象となる画像か
ら線の特徴が完全に抽出され、かつその構造が常に同じ
プリミティブに分割可能であることを前提としており、
線図形の形状そのものが不明瞭な場合、適用が困難とな
る。

【０００７】また、上記従来技術の項で述べた第二の方
法においては、輪郭線の抽出が不完全であってもモデル
と画像との照合を行うことが可能である。しかしなが
ら、当該技術においては抽出された線分の特徴にモデル
の一部を照合し、当該線分とモデルを構成するその他の
線分との位置関係をもとに次の線分を探すという方法を
とるため、線素の間隔がその変形の大きさよりも狭い場
合、違う線素を誤って捕らえることにより認識が失敗す
る可能性が高く、本発明が対象としているような線の間
隔が稠密な場合には適用が難しい。

【０００８】また、画像から得られる特徴のみから線を
分離することが困難な画像から線状パターンの抽出を行
うために有効な公知の技術として、ハフ変換による直線
成分の抽出が挙げられる。しかしながら、ハフ変換処理
は計算機上で行うにあたって計算コストの高い処理であ
るため、多くの線素を抽出する必要があり、かつ高速の
処理を要する場合には適用が困難であるという問題があ
った。

【０００９】本発明は以上のような問題に鑑みてなされ
たものであり、変形を生じ、かつ不明瞭な線素が稠密に
集合した画像から複数の線状パターンを正しく抽出する
方法を提供することを目的とするものである。

【００１０】

【課題を解決するための手段】請求項１の線群パターン
認識方法は、互いの位置関係が幾何学的に拘束された複
数の線素が集合した線群を認識するための方法であっ
て、認識対象となる線群を構成する線素を各々近似した
近似線素の集合であるテンプレートを生成する処理と、
認識対象画像から線群の形状パラメータを抽出する処理
と、当該形状パラメータと線素の幾何学的拘束条件をも
とにテンプレートを変形させる処理と、変形されたテン
プレートの各近似線素の形状を参照して当該認識対象線
群を構成する線素の特徴を各々抽出する処理とを有する
ことを特徴とするものであり、複数の線素が同じ画面内
に近接して現れる画像から当該線素を分離して抽出する
ことができる。

【００１１】請求項２の線群パターン認識方法によれ
ば、請求項１の認識対象線群を近似線素の集合により表
現したテンプレートを生成する処理において、当該線素
の形状が方程式により表現され、かつその端点が定義さ
れた少なくとも１つの線分または曲線分の集合であるこ
とを特徴とするものである。請求項３の線群パターン認
識方法によれば、請求項１の認識対象画像から線群の形
状パラメータを抽出する処理において、認識対象画像か
ら当該認識対象の外形輪郭形状を抽出し、テンプレート
の外形輪郭形状との比較が可能なパラメータを求めるこ
とを特徴とするものである。

【００１２】請求項４の線群パターン認識方法によれ
ば、請求項３の認識対象線群の輪郭形状を求める処理に
おいて、輪郭部を含む範囲の画像を切り出し、注目位置
の両側で当該輪郭線と略直交する方向に明度の平均値を
求め、当該平均明度の差が最大となる位置を見つけて輪
郭位置とすることを特徴とするものである。請求項５の
線群パターン認識方法によれば、請求項１の認識対象画
像から線群の形状パラメータを抽出する処理において、
認識対象画像から明度が連続して尾根状に変化する部分
を線素部分として抽出し、パラメータ化することを特徴
とするものである。

【００１３】請求項６の線群パターン認識方法によれ
ば、請求項１の認識対象画像から線群の形状パラメータ
を抽出する処理において、折れ線近似により線素の形状
パラメータを得ることを特徴とするものである。請求項
７の線群パターン認識方法によれば、請求項１の認識対
象画像から線群の形状パラメータを抽出する処理におい
て、ハフ変換により線素の形状パラメータを得ることを
特徴とするものである。

【００１４】請求項８の線群パターン認識方法によれ
ば、請求項１のテンプレートを変形させる処理におい
て、当該テンプレートを構成する各線素の制御点の移動
べクトルを求めることにより当該テンプレートの変形を
行うことを特徴とするものである。請求項９の線群パタ
ーン認識方法によれば、請求項１のテンプレートを変形
させる処理において、画像の局所領域における明度の分
散値を求める処理を認識対象画像に対して施し、当該分
散値が高い部分を認識対象線群が存在する範囲として求
めることを特徴とするものである。

【００１５】請求項１０の線群パターン認識方法によれ
ば、請求項１のテンプレートを変形させる処理におい
て、認識対象画像とテンプレートの第一の照合を行った
後、テンプレートを構成する各線素の形状をさらに変化
させながら当該線素に沿った認識対象画像の明度の総和
を求め、当該明度が最大となる形状をもって最適の照合
とする第二の照合を実施することを特徴とするものであ
る。

【００１６】請求項１１の線群パターン認識方法によれ
ば、請求項１の認識対象線群を構成する線素の特徴を各
々抽出する処理において、認識対象画像から線素の特徴
を有する領域を抽出する処理と、当該領域とテンプレー
トの照合を行い、当該領域とテンプレートに記述された
線素との対応付けを行う処理を有することを特徴とする
ものである。

【００１７】請求項１２の線群パターン認識方法によれ
ば、請求項１１の認識対象画像から線素の特徴を有する
領域を抽出する処理において、認識対象画像に対し、認
識対象線群と略直交する方向に明度の二次微分値を求
め、当該数値が正値であるか負値であるかを判断するこ
とによって当該認識対象画像に含まれる線素部分を抽出
することを特徴とするものである。

【００１８】請求項１３の線群パターン認識方法によれ
ば、請求項１１の認識対象画像から抽出された線素の特
徴を有する領域とテンプレートの線素との対応付けを行
う処理において、同一領域が異なる２つの線素と対応す
ることを許可することを特徴とするものである。請求項
１４の線群パターン認識方法によれば、請求項１の認識
対象線群を構成する線素の特徴を各々抽出する処理にお
いて、テンプレートを構成する線素に直交する向きに明
度の分布を求め、当該分布を正規分布にあてはめて、そ
の分布中心位置を線素形状を表現する特徴として抽出す
ることを特徴とするものである。

【００１９】請求項１５の線群パターン認識方法によれ
ば、テンプレートを構成する線素に直交する向きに明度
の分布を求め、当該分布の重心位置を線素形状を表現す
る特徴として抽出することを特徴とするものである。請
求項１６の線群パターン認識方法によれば、テンプレー
トを構成する線素に直交する向きに明度の分布を求め、
当該分布より明度の平均値を線素の特徴として抽出する
ことを特徴とするものである。

【００２０】

【発明の実施の形態】図１は本発明の線群パターン認識
方法を適用するための光学式計測装置の一実施例を表す
図である。レーザーダイオード１からの光線はシリンド
リカルレンズ２によって扇状に拡散され、検査対象物
（飲料缶等の円筒物）３に対して斜め下方に照射され
る。この際、シリンドリカルレンズ２により拡散された
扇状の光線平面は、検査対象物３の中心線とほぼ平行、
かつ曲面に対してある角度をなすよう配置される。当該
光線は検査対象物３の表面で反射され、コンべア４の上
面に投影される。

【００２１】ここで、コンべア４により検査対象物３を
等速直線運動させつつ通過センサ５によって検査対象物
３を検知し、これをトリガーとしてレーザーダイオード
１を特定の間隔で間欠照射させ、同時に上方よりコンべ
ア４の上面を撮影するよう配設されたテレビカメラ６の
シャッターを必要回数の照射が終了するまで開放するよ
う構成すれば、テレビカメラ６によって撮影される画像
には、図２に示すように線状の照射パターン（以下「線
素」という）が扇状に並んだ光学パターン（以下「線
群」という）が形成される。

【００２２】テレビカメラ６からの信号は図１の量子化
装置７によってデジタル画像に変換され、記憶装置８に
格納される。記憶装置８に格納された画像は、画像処理
装置９によって以下の各実施例において説明する画像処
理を施される。

【００２３】ここで、欠陥検出の原理を説明する。図３
に示すように、検査対象物の表面が完全な円筒面である
部分Ａでは、投影される線素は図３のａに示すようにほ
ぼ直線となる。しかし、検査対象物に凹凸状の欠陥が存
在する部分Ｂでは反射される光線の方向に乱れが生じ、
図３のｂに示すような食い違い状のパターンが観測され
る。

【００２４】このように、おのおのの線素にはレーザー
光が照射された部分の立体形状を反映した変形が生じる
ので、１枚の画像中に複数の線素が撮像された画像から
各々の線素を分離して切り出し、食い違いパターンの有
無を調べることにより、検査対象物表面の２次元的な拡
がりを持つ凹凸欠陥が検出できる。

【００２５】上記実施例の光学系によって撮像される画
像においては、レーザー照射タイミングの誤差、検査対
象物の傾き、コンべア上での対象物の位置のばらつき等
により、図４に示すように線素は左右の位置ズレに加え
て回転、線素の曲がりを含む変形を生じる。また、線素
が扇状に配列されるため、図５に示すように、扇の要の
部分等で線素同士の間隔が小さくなり、分離が困難な場
合が生じることがある。さらに、図６に示すように、対
象物表面の状態に伴い線素が不明瞭となる場合も考慮さ
れねばならない。

【００２６】以上のように、線の特徴が不明瞭かつ線素
が密に集合した線群の画像から各線素を有効に抽出する
ことを目的として、本発明においては、認識対象となる
線群を構成する線素を各々近似しパラメータ化した近似
線素の集合によってなるテンプレートを用い、これと実
際の画像との照合を行うことにより画面上の実際の線素
とテンプレートの近似線素との対応付けを行い、各線素
の形状を切り出す方法を用いる。本発明の線群パターン
認識方法の処理の流れを図７に示す。

【００２７】まず、図７の１１のテンプレート設定の段
階について説明する。図８に本発明において用いるテン
プレートの一例を示す。当該図面において説明するテン
プレートは、認識対象となる線群を構成する線素の各々
を、１つの線分で近似したものである。各々の近似線素
は、その形状を表現するパラメータとして２つの端点の
画面上での座標値Ｐ０ｉ（ｘ０ｉ，ｙ０ｉ），Ｐ１ｉ
（ｘ１ｉ，ｙ１ｉ）の４つの数値を保持する。なお、添
字ｉは近似線素の番号（同図では１〜１２）である。従
って、各々のテンプレートを構成する直線Ｌｉの方程式
は次の通りとなる。

【００２８】

【数１】

【００２９】なお、当該端点を結ぶ線は曲線とすること
も出来る。たとえば、図９に示すように、３つの点Ｐ０
ｉ（ｘ０ｉ，ｙ０ｉ），Ｐ１ｉ（ｘ１ｉ，ｙ１ｉ），Ｐ
２ｉ（ｘ２ｉ，ｙ２ｉ）を設定し、これら３つの点を通
る２次曲線Ｃｉによって線素を近似する場合、その方程
式は以下のようになる。

【００３０】

【数２】

【００３１】上記のテンプレートは、実際の画像の適切
な近似となるパラメータを人為的に設定して作成され
る。また、線素形状が不定形である場合には、図１０に
示すように多数の点Ｐｊｉ（ｘｊｉ，ｙｊｉ）の集合に
より表現することも可能である。

【００３２】次に、図７の２１の段階において取り込ま
れた画像を上記テンプレートと照合する、図７の３１か
ら４１の段階について説明する。上述のように、図７の
２１の段階において取得される画像では、線素の各々が
平行移動・回転・曲がりを伴う変形を生じる。しかしな
がら、この変形は測定対象物と光学系の幾何学的な配置
に依存して発生するものであるため、線素相互の位置関
係は幾何学的に拘束されている。したがって、一部の線
素の変形の状態を調べることにより、残りの線素の変形
の状態を推定することが可能である。

【００３３】図７の３１の輪郭形状取得の段階について
説明する。図２に示す画像において、上述したように各
々の線素は互いに近接しており、個々に変形の特徴を把
握するのは困難である。しかしながら、背景部分とは比
較的明瞭なコントラストを有する。従って、当該線群の
外形輪郭形状を取得し、これをもとに内側に存在する線
素の変形を推定する方法がこの場合有効となる。本実施
例において対象としている線群は、線素が扇状に配列さ
れたものであるので、外形輪郭形状として得るべき形状
とは、線群の一番外側の線素、すなわち図１１のαおよ
びβの線素の形状である。

【００３４】上記輪郭形状取得の具体的な方法について
説明する。画像中で、認識対象線群を横切る方向の明度
変化を図１１に示す。背景部分では明度が低いのと同時
に明度の変化もまた少なく、また当該線群の存在する範
囲においては明度の谷間部分であっても背景明度よりも
明度が高いことが分かる。したがって、背景部分から明
度がステップ状に変化する位置を求めることにより、線
群の外形輪郭形状が求められる。

【００３５】本実施例においては、注目位置の両側の明
度差を用いる方法を採用するのが有効である。検出した
い輪郭を含む画像の一部分を切り出したときの、当該輪
郭に直交する向きの明度変化を図１２に示す。同図に示
す注目位置Ｉの両側、すなわち範囲ＲａおよびＲｂにお
ける平均明度ＩａとＩｂを求め、この差Ｉａ−Ｉｂを図
示すると図１３のようになる。平均明度差Ｉａ−Ｉｂが
最大となる位置をもって輪郭位置とすることにより、当
該輪郭付近の明度変化が急峻でない場合にも正しく輪郭
位置を特定することが可能である。すなわち、外形輪郭
形状を求めるにあたって線素の画像上でのコントラスト
が低かったり輝度むらがある場合にも正しい輪郭位置を
決定することができる。

【００３６】もし線素の分離が良好で、かつ線素自体の
明度が十分に高く背景と分離が可能である場合には、よ
り単純な２値化処理や明度が尾根状に変化する部分を検
出することによっても十分に輪郭を抽出することができ
る。例えば、図１４に示すように、当該輪郭部分を横切
る方向の明度を調べ、これの一次微分値が零交差を起こ
す位置をもって、明度が尾根状に変化している位置と判
断できる。このように明度の一次微分値の零交差を用い
れば、線素部分の明度の絶対値によらず線素の正確な位
置を決定することができる。

【００３７】また、検出すべき輪郭が存在する位置を切
り出す処理の前処理として、画像の局所領域における明
度の分散を求め、分散があるしきい値を超える位置をも
って輪郭の存在する位置の目安とする方法がある。図１
５にこの方法に関する説明図を示す。線素の間隔よりも
十分に大きい範囲に対し分散を求めると、線素の存在す
る範囲では分散は非常に大きい値となるが、背景部分で
は明度が全体に低くばらつきも少ないため、線群の存在
する範囲を明瞭に抽出することができる。

【００３８】次に、図７の３２の形状パラメータ抽出の
段階について説明する。上記のような方法により得られ
た線群の外形輪郭形状とテンプレートの近似線素の形状
の比較および変形量の導出のため、当該輪郭形状をテン
プレートの近似線素の数式記述と対応させることが可能
なパラメータにより近似して表現する必要がある。本実
施例において示す方法によれば、テンプレートの近似線
素は線分で表現されるので、外形輪郭形状も同様に線分
により近似するものとする。

【００３９】図１６に本実施例を説明する図を示す。テ
ンプレートは単一の線分により表現されるが、外形輪郭
形状の記述においては線素の曲がりを表現することを目
的として、同図に示すように折れ線Ｌｕ，Ｌｌで近似す
る。この近似は、まず端点Ｐｓ，Ｐｅを求め、中間点Ｐ
ｍの位置を移動させつつＰｍから直線ＰｓＰｅへ下ろし
た垂線の足の長さｌが最大となる位置を求めることによ
り容易に行うことができる。

【００４０】また、外形輪郭形状を折れ線で近似する別
の方法としては、ハフ変換による方法が考えられる。図
１７に示すように、ハフ変換により画像中から２本の直
線Ｌ１，Ｌ２を抽出し、この２直線の交点を一つの節点
Ｃとし、この点から各々の直線Ｌ１，Ｌ２に沿って端点
ＤおよびＥを検出すればよい。

【００４１】次に、図７の４１のテンプレートの近似線
素と上記実施例において求められた輪郭形状からテンプ
レートの変形を行う段階について説明する。本実施例に
おいて説明した光学系によって得られる画像では、前述
の通り線素の各々が平行移動・回転・曲がりを伴う変形
を生じるが、各々の線素の変形は測定対象物と光学系の
幾何学的な配置に依存しており、線群全体として見る
と、扇状図形の幾何学的な歪みとして取り扱うことがで
きる。本実施例を説明する図を図１８に示す。

【００４２】上述の手段により図１１のαおよびβの線
素を各々抽出し、２線分により近似して６つの端点Ｐｓ
１，Ｐｍ１，Ｐｅ１，Ｐｓｎ，Ｐｍｎ，Ｐｅｎ（図１８
ではｎ＝１２）の位置を求め、まず次式によりテンプレ
ートの中間点Ｐ２１（ｘ２１，ｙ２１），Ｐ２ｎ（ｘ２
ｎ，ｙ２ｎ）を発生させる。

【００４３】

【数３】

【００４４】その後、テンプレートの端点と輪郭形状よ
り求められる端点の位置を比較し、端点の移動べクトル
Ｖｓ１，Ｖｍ１，Ｖｅ１，Ｖｓｎ，Ｖｍｎ，Ｖｅｎを次
式により求める。

【００４５】

【数４】

【００４６】求められた左右端の線素の端点移動べクト
ルＶｓ１，Ｖｍ１，Ｖｅ１，Ｖｓｎ，Ｖｍｎ，Ｖｅｎか
ら、次式により第ｉ番目の近似線素の各端点Ｐ０ｉ，Ｐ
１ｉ，Ｐ２ｉ（ｉ＝２〜ｎ−１）の移動べクトルを次式
に示す内挿により求める。

【００４７】

【数５】

【００４８】このようにして、テンプレートを構成する
近似線素の各々を、対象画像の線素とほぼ重ね合わせる
ことができる。

【００４９】しかしながら、上述の方法においては両端
の線素形状のみをもとに全ての近似線素の変形を行うた
め、両端の線素形状の抽出の際の誤差によりわずかな照
合ズレが発生することが懸念される。そこで、図１９に
示すように、上記の第１の照合を行った後、各端点Ｐ０
ｉ，Ｐ１ｉ，Ｐ２ｉ（ｉ＝１〜ｎ）の位置を限定された
範囲内で移動させながら、線分Ｌ０ｉ，Ｌ１ｉに沿って
対象画像の明度の総和Ｓｉを求め、Ｓｉの値が最大とな
る各端点Ｐ０ｉ，Ｐ１ｉ，Ｐ２ｉ（ｉ＝１〜ｎ）の位置
を求めることにより第１の照合における誤差を補正し、
より良好な第２の照合結果を得ることができる。

【００５０】以上の処理によって、線群の変形に対応し
てテンプレートの形状を変形させ、抽出すべき線素の形
状に概ね符合する近似線素が得られる。この後、図７の
５１、５２に示すように、変形された近似線素をガイド
ラインとして、対象画像から線素を切り出す処理を行
う。

【００５１】まず、図７の５１の線素抽出処理の段階に
おいて、対象画像から各々の線素を切り出すためには、
対象画像上の線素とテンプレートの近似線素の対応付け
を行う必要がある。ここで述べた対応付けとは、テンプ
レートの近似線素に対応する画素を対象画像から選び出
す処理、すなわち各々の近似線素に対応する線素ごとの
境界を求めることを意味する。

【００５２】このためには、まず対象画像の全ての画素
を、線素部分とそうでない部分に分ける必要がある。線
素部分とは、明度が高く、かつ線素の方向と直交する向
きに尾根状の明度変化を生じている部分と定義できる。
したがって、図２０に示すように、テンプレートの近似
線素に略直交する向きに明度を調べ、これを２次微分す
れば、当該２次微分値が負値となる範囲が求めるべき線
素部分として抽出される。図２に示す画像に対して上述
の線素部分抽出の処理を行った結果を図２１に示す。当
該図面において黒色で表示された範囲が線素部分、白色
で表示された部分がそうでない部分を表す。

【００５３】以上のようにして抽出された線素部分に対
し、図２２に示すようにテンプレートを重ね合わせ、テ
ンプレートの近似線素Ｌ０ｉ，Ｌ１ｉに沿って連続領域
Ａ１ｉを抽出することにより、対象画像の線素部分のみ
を抽出することができる。この際に、図２２中Ｗ部のよ
うに、線素が重なり合って見えている場合には、Ｗ部は
それと重なり合うテンプレートの近似線素Ｌ０ｉ，Ｌ１
ｉとＬ０ｉ＋１，Ｌ１ｉ＋１の両方に対応しているとみ
なす。

【００５４】このようにして対象画像に含まれる線素を
分離して抽出することが可能となる。しかしながら、本
実施例において対象としている線素は幅を持っており、
そのままでは形状を認識するにあたって取り扱いが煩雑
であるので、図７の５２に示すように、線素の形状を表
現する特徴を抽出する処理を行う必要がある。本実施例
においては以下の４種類の特徴抽出方法を例示する。

【００５５】当該線素部分は前述のごとく、線幅の中央
付近で明度が高くなる特徴を有する。したがって、図２
３に示すように、この近似線素に対して直交する方向に
明度が最大となる位置を見つけ、これを当該線素の中心
線とする方法が考えられる。この方法は処理が非常に単
純であり、高速に実行できるというメリットを有する。

【００５６】しかしながら、当該線素に明度のむらが多
い場合など、前述の方法では線素の形状が著しく乱れて
見える可能性がある。このような場合に対応する手段と
しては、次の３つの方法が考えられる。まず第一の方法
は、図２４に示すように、近似線素に対して直交する方
向に明度を調べ、明度の重心すなわち明度の総和を丁度
２分割する位置を求めて、これを当該線素の中心線形状
を表すパラメータとする方法である。この方法は処理が
簡単であり、かつ明度むらなどの影響を受けにくい特徴
がある。

【００５７】第二の方法は、図２５に示すように、近似
線素に対して直交する方向に明度分布を調べ、当該分布
と三角形状の分布との照合を行って当該照合位置を当該
線素の中心線形状を表すパラメータとする方法である。
この方法には、比較的単純な処理によって高精度かつ明
度むらの影響を受けずに中心線位置を検出できるという
特徴がある。

【００５８】第三の方法は、図２６に示すように近似線
素に対して直交する方向に明度分布を調べ、当該分布に
正規分布を当てはめてその中央位置を当該線素の中心線
形状を表すパラメータとする方法である。この方法では
処理が煩雑であるものの、最も高精度かつ明度むらの影
響を受けずに中心線位置を検出できるという特徴があ
る。

【００５９】また、線の明度情報もまた線素の特徴を表
すパラメータとして有効である。線の明度情報の抽出
は、図２７に示すように近似線素に対して直交する方向
に明度分布を調べ、当該分布の平均をもって線素の特徴
とすればよい。

【００６０】

【発明の効果】請求項１の線群パターン認識方法によれ
ば、不明瞭な線素が互いに近接しており、かつ回転や歪
みを伴う変形を生じるような線群データから線素を分離
し、その形状を認識することができるという効果があ
る。請求項２の線群パターン認識方法によれば、認識対
象となる線素の形状を少ないパラメータにより表現で
き、計算機上で本発明を実施するにあたって記憶容量お
よび処理の軽便さの点で優れるという効果がある。

【００６１】請求項３の線群パターン認識方法によれ
ば、テンプレートと認識すべき線群の形状の差異を求め
るにあたって信頼性の高い情報を得ることができるとい
う効果がある。請求項４の線群パターン認識方法によれ
ば、外形輪郭形状を求めるにあたって線素の画像上での
コントラストが低かったり輝度むらがある場合にも正し
い輪郭位置を決定することができるという効果がある。

【００６２】請求項５の線群パターン認識方法によれ
ば、線素の特徴が明瞭な場合に簡便な処理により正確な
輪郭情報を抽出することができるという効果がある。請
求項６の線群パターン認識方法によれば、折れ線近似を
用いることにより、単純な処理によって線群の外形輪郭
形状をパラメータ化することができるという効果があ
る。

【００６３】請求項７の線群パターン認識方法によれ
ば、外形輪郭が不明瞭で抽出される輪郭位置のばらつき
が大きい場合にも、ハフ変換を用いることにより、輪郭
形状をパラメータ化する処理の誤りを少なくすることが
できるという効果がある。請求項８の線群パターン認識
方法によれば、制御点の移動のみにより簡単にテンプレ
ート形状の変形を行うことができるという効果がある。

【００６４】請求項９の線群パターン認識方法によれ
ば、画像から処理対象とすべき領域を容易に抽出でき、
処理の効率を向上することができるという効果がある。
請求項１０の線群パターン認識方法によれば、第一の照
合において生じた誤りを第二の照合において補正し、よ
り正確な照合を得ることができるという効果がある。

【００６５】請求項１１の線群パターン認識方法によれ
ば、線素の特徴を有する領域をあらかじめ抽出すること
により、抽出すべき線素をそれに隣接する線素と混同す
ることなく抽出することができるという効果がある。請
求項１２の線群パターン認識方法によれば、請求項１１
において用いる線素の特徴を有する領域を単純な処理に
よって検出することができるという効果がある。

【００６６】請求項１３の線群パターン認識方法によれ
ば、請求項１１において、線素が分離不可能である場合
に曖昧さを許容することにより誤った対応を発生させる
ことを防止することができるという効果がある。請求項
１４の線群パターン認識方法によれば、明度むらや分布
の偏りに伴う誤りを防止しつつ線素の形状特徴を表すパ
ラメータを抽出することができるという効果がある。

【００６７】請求項１５の線群パターン認識方法によれ
ば、明度むら等の影響が小さく、かつ比較的単純な処理
によって線素の形状特徴を表すパラメータを抽出するこ
とができるという効果がある。請求項１６の線群パター
ン認識方法によれば、線素部分の特徴として当該線素に
沿った明度情報を抽出することができるという効果があ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例において検査対象物の欠陥を
強調して撮像するための装置の構成図である。

【図２】図１の装置によって撮像される画像の一例を示
す説明図である。

【図３】図１の装置によって検査対象物の欠陥が強調し
て撮像される原理を説明する図である。

【図４】図１の装置によって撮像される画像に生じる歪
みの状態を示す図である。

【図５】図１の装置によって撮像される画像に生じる問
題を説明する図である。

【図６】図１の装置によって撮像される画像に生じる別
の問題を説明する図である。

【図７】本発明の線群パターン認識方法の処理手順を示
す図である。

【図８】図７の実施例において用いられるテンプレート
の構成を説明する図である。

【図９】図７の実施例において用いられるテンプレート
の構成を説明する別の図である。

【図１０】図７の実施例において用いられるテンプレー
トの構成を説明するさらに別の図である。

【図１１】図７の実施例において検査対象画像から抽出
されるべき特徴を説明する図である。

【図１２】図７の実施例において外形輪郭情報を検出す
る方法を説明する図である。

【図１３】図７の実施例において外形輪郭情報を検出す
る方法を説明する別の図である。

【図１４】図７の実施例において外形輪郭情報を検出す
る別の方法を説明する図である。

【図１５】請求項９に記載された線群の輪郭位置を大ま
かに把握するための方法を説明する図である。

【図１６】請求項６に記載された外形輪郭情報をパラメ
ータ化する方法を説明する図である。

【図１７】請求項７に記載された外形輪郭情報をパラメ
ータ化する方法を説明する図である。

【図１８】図７の実施例において撮像される画像に生じ
る歪みに対応してテンプレートを変形させる請求項８に
記載された方法を説明する図である。

【図１９】請求項１０に記載された、より高精度にテン
プレートの変形を行う方法を説明する図である。

【図２０】図７の実施例において線素部分と背景部分を
分離する方法を説明する図である。

【図２１】図７の実施例において線素部分と背景部分を
分離する処理の結果を説明する図である。

【図２２】図７の実施例において線素を各々分離し抽出
する方法を説明する図である。

【図２３】図７の実施例において線素の中心線を検出す
る方法を説明する図である。

【図２４】図７の実施例において線素の中心線を検出す
る別の方法を説明する図である。

【図２５】図７の実施例において線素の中心線を検出す
る別の方法を説明する図である。

【図２６】図７の実施例において線素の中心線を検出す
る別の方法を説明する図である。

【図２７】図７の実施例において線素の明度情報を抽出
する方法を説明する図である。

【符号の説明】

１レーザー光源（レーザーダイオード）２シリンドリカルレンズ３検査対象物４コンベア５通過センサ６テレビカメラ７量子化装置８記憶装置９画像処理装置

フロントページの続き (72)発明者明渡甲志大阪府門真市大字門真1048番地松下電工株式会社内 (72)発明者佐久間 ▲祐▼治大阪府門真市大字門真1048番地松下電工株式会社内Ｆターム(参考） 5L096 CA22 EA35 FA06 FA32 FA60 FA62 FA69 GA41 HA04 HA07 JA09

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】互いの位置関係が幾何学的に拘束され
た複数の線素が集合した線群を認識するための方法であ
って、認識対象となる線群を構成する線素を各々近似し
た近似線素の集合であるテンプレートを生成する処理
と、認識対象画像から線群の形状パラメータを抽出する
処理と、当該形状パラメータと線素の幾何学的拘束条件
をもとにテンプレートを変形させる処理と、変形された
テンプレートの各近似線素の形状を参照して当該認識対
象線群を構成する線素の特徴を各々抽出する処理とを有
することを特徴とする線群パターン認識方法。
【請求項２】認識対象線群を近似線素の集合により
表現したテンプレートを生成する処理において、当該線
素の形状が方程式により表現され、かつその端点が定義
された少なくとも１つの線分または曲線分の集合である
ことを特徴とする請求項１記載の線群パターン認識方
法。
【請求項３】認識対象画像から線群の形状パラメー
タを抽出する処理において、認識対象画像から当該認識
対象の外形輪郭形状を抽出し、テンプレートの外形輪郭
形状との比較が可能なパラメータを求めることを特徴と
する請求項１記載の線群パターン認識方法。
【請求項４】認識対象線群の輪郭形状を求める処理
において、輪郭部を含む範囲の画像を切り出し、注目位
置の両側で当該輪郭線と略直交する方向に明度の平均値
を求め、当該平均明度の差が最大となる位置を見つけて
輪郭位置とすることを特徴とする請求項３記載の線群パ
ターン認識方法。
【請求項５】認識対象画像から線群の形状パラメー
タを抽出する処理において、認識対象画像から明度が連
続して尾根状に変化する部分を線素部分として抽出し、
パラメータ化することを特徴とする請求項１記載の線群
パターン認識方法。
【請求項６】認識対象画像から線群の形状パラメー
タを抽出する処理において、折れ線近似により線素の形
状パラメータを得ることを特徴とする請求項１記載の線
群パターン認識方法。
【請求項７】認識対象画像から線群の形状パラメー
タを抽出する処理において、ハフ変換により線素の形状
パラメータを得ることを特徴とする請求項１記載の線群
パターン認識方法。
【請求項８】テンプレートを変形させる処理におい
て、当該テンプレートを構成する各線素の制御点の移動
べクトルを求めることにより当該テンプレートの変形を
行うことを特徴とする請求項１記載の線群パターン認識
方法。
【請求項９】画像の局所領域における明度の分散値
を求める処理を認識対象画像に対して施し、当該分散値
が高い部分を認識対象線群が存在する範囲として求める
ことを特徴とする請求項１記載の線群パターン認識方
法。
【請求項１０】認識対象画像とテンプレートの第一
の照合を行った後、テンプレートを構成する各線素の形
状をさらに変化させながら当該線素に沿った認識対象画
像の明度の総和を求め、当該明度が最大となる形状をも
って最適の照合とする第二の照合を実施することを特徴
とする請求項１記載の線群パターン認識方法。
【請求項１１】認識対象画像から線素の特徴を有す
る領域を抽出する処理と、当該領域とテンプレートの照
合を行い、当該領域とテンプレートに記述された線素と
の対応付けを行う処理を有することを特徴とする請求項
１記載の線群パターン認識方法。
【請求項１２】認識対象画像に対し、認識対象線群
と略直交する方向に明度の二次微分値を求め、当該数値
が正値であるか負値であるかを判断することによって当
該認識対象画像に含まれる線素部分を抽出することを特
徴とする請求項１１記載の線群パターン認識方法。
【請求項１３】認識対象画像から抽出された線素の
特徴を有する領域とテンプレートの線素との対応付けを
行う処理において、同一領域が異なる２つの線素と対応
することを許可することを特徴とする請求項１１記載の
線群パターン認識方法。
【請求項１４】テンプレートを構成する線素に直交
する向きに明度の分布を求め、当該分布を正規分布にあ
てはめて、その分布中心位置を線素形状を表現する特徴
として抽出することを特徴とする請求項１記載の線群パ
ターン認識方法。
【請求項１５】テンプレートを構成する線素に直交
する向きに明度の分布を求め、当該分布の重心位置を線
素形状を表現する特徴として抽出することを特徴とする
請求項１記載の線群パターン認識方法。
【請求項１６】テンプレートを構成する線素に直交
する向きに明度の分布を求め、当該分布より明度の平均
値を線素の特徴として抽出することを特徴とする請求項
１記載の線群パターン認識方法。