JP2000500872A

JP2000500872A - 色差を測定するための方法並びにシステム

Info

Publication number: JP2000500872A
Application number: JP9542356A
Authority: JP
Inventors: ディヴィッドエイロビンソン
Original assignee: メダーインコーポレイテッド
Priority date: 1996-05-22
Filing date: 1997-04-14
Publication date: 2000-01-25
Also published as: EP0900496A4; WO1997044950A1; US5751450A; EP0900496A1

Abstract

(57)【要約】表色系における“カラー距離”を利用して、物体の色分布と基準色画像との間の色差を自動的かつ定量的に測定する方法とシステム(20)が提供される。基準色画像を表すテンプレートが機械視覚システム(20)のメモリーに格納される。この機械視覚システム(20)はその物体のサンプル色画像を生成し、サンプル色画像と一緒にテンプレートを処理し総和カラー距離を得る。このカラー距離は、ユークリッド距離あるいは“街路”距離で測定してもよい。好適には、ルックアップテーブルによってこのテンプレートが格納されることが望ましい。表色系(20)は強度依存でも非依存でもよい。総和カラー距離は、機械視覚システム(20)のオペレータに提示あるいは表示することもできるし、機械や制御の自動フィードバック・ループにおいて利用することもできる。

Description

【発明の詳細な説明】色差を測定するための方法並びにシステム技術分野本発明は色差を測定する方法及びシステムに関し、特にそのような色差を量定する方法及びシステムに関する。背景技術最近まで、測色は分光光度計や測色計のようなスポット測定装置を用いて行われてきた。通常、これらは高精度の装置であり、特注機器として使用されることはあってもオンラインのカラー解析のために実際に使用されることはなかった。通常、これらの装置は単一のカラー基板上での操作に限定され、その限定された視野のために、複雑に入り組んだパターンの多色物体に対して操作を行うためには実際上適切なものではなかった。高精度のカラーモニター装置として使用される高品質カラーテレビジョンカメラには多くの欠点があるが、それらの欠点の大部分は上記に注釈した関連出願に詳しく記載されている。これらの欠点には、限定されたダイナミックレンジ、照明や電子ノイズに対する感受性、電子的ずれ (drift)、不正確なカラーバランス設定などが含まれる。しかし、このようなカメラにも、一つの他のすべてに優先する魅力がある。それは250,000 を超えるピクセルから成る色分布を同時に約20ミリ秒あるいはそれ以下の時間で測定できるその性能である。この性能は標準的な比色測定ツールを使用してはとても不可能な早業である。しかし、同じ画像上であるいは予め記憶されているテンプレートと比較して一つの色が別の色と全く同一であることをチェックすることはできてもこのデータのすべてを処理することは現在ほとんどできない。サンプル物体の色分布と基準色画像との間の類似性／非類似性を定量的に測定することが望ましい多くの応用領域がある。例えば、ある画像の一つの領域の比較、画質の向上、画像の切り離し、主要な識別要因がその色である場合、その画像の残りの部分からの除去などが必要な場合がある。選択された基準色と類似した全ての色をある画像から除去するカラー除去フィルタと、選択された基準色と類似しない色を持つすべての物体をその画像から除去する補色フィルタとの二つのタイプのフィルタが必要になる場合がある。もう一つの例として、ある画像を走査し、その物理的幾何図形的配列に基づくのみならず、その色分布にも基づいてその画像内の物体を特定するカラー検索アルゴリズムがある。この応用例は、照合を行うために物体の幾何図形的配列のみを通常用いる一般の相関法とは著しく異なる。このようなカラーアルゴリズムを用いて、例えば、組み込まれた抵抗器識別用色コードを自動的に利用することによってプリント回路基板上の所定の値の全ての抵抗器を特定することもできる。現在の相関法を用いた場合抵抗器を特定することはできるが、抵抗器の値を識別することはできない。さらにもう一つの例として、機械視覚システムによってサンプル物体の色分布が標準のすなわち基準色画像の許容限界値の範囲内にあるかどうかを測定できる等色アルゴリズムがある。米国出願出願番号4,653,014(Mitcami 他へ特許)では、あるカラー特定システムにおいて色を特定するための弁別基準を作成するプロセスが開示されている。コンピュータベースのシステムによって、単一の色サンプルの識別が可能な最善の方法を自動的に決定する試みがなされている。このシステムでは、システムが特定しようとしている色を示さなければならない。次いで、これらの色サンプルを区別することができる最適のパラメーターが自動的に導き出される。領域測定器具というよりはむしろスポット測定器具が説明されている。サンプルを原サンプルのものと同一であると特定する出力結果を出す点でこのシステムの出力は本質的にデジタルである。しかし、そのサンプルが原基準にどれだけ近似しているかあるいは原基準からどれだけ離れているかということを定量的に測定する方法はない。米国出願出願番号5,218,555(Komai 他へ特許)では、規則とファジィ推論及びファジー推論用の装置とを用いて色差を判別する方法が開示されている。この等色システムは、そのアルゴリズム内の“ファジー論理”と“ファジィ推論用”構成装置に全て基づくものである。米国出願出願番号5,410,637(Kern他へ特許)では、ファジー論理を用いたカラー許容システムが開示されている。この方法は、単一の色サンプルを等色するために設計されているように思われる。Komai 他の特許と同様に、そのアルゴリズムはまったく“ファジー論理”に依拠している。米国出願出願番号5,085,325(Jones 他へ特許)では、カラー分別システム並びに方法が開示されている。このシステムでは極座標カラー指定が用いられている。外部のルックアップ・テーブルを利用して容認／拒絶フラグが設けられる。リアルタイムのスピードに対応できるようにハードウェア実装のルックアップ・テーブル中へデジタル化されたビデオ画像が直接入力される。米国出願出願番号5,221,959(Ohyama他へ特許)では、色弁別データ入力装置が開示されている。このシステムでは、ある物体に対する照明のスペクトル内容が変更され、分類対象物体のスペクトル反射率の差に基づいて数種類の物体の最適の分離が得られる。発明の概要本発明の目的は、単一のパラメーター（すなわちカラー距離）を用いて機械視覚システムにおいてサンプル物体の色分布と基準色画像との間の類似性／非類似性を定量的に測定する方法及びシステムを提供することである。もう一つの本発明の目的は、全くの同一色を直接比較するばかりでなく、色に頼らない方法でほぼ同一の色を比較する方法及びシステムを提供することである。本発明の上記の目的及び他の目的を実行する際に、メモリを持つ機械視覚システムにおいて、物体の色分布と基準色画像との間の色差を自動的に測定する方法が提供される。この方法には、機械視覚システムのメモリー中にテンプレートを格納するステップが含まれる。このテンプレートは基準色画像を表す。この方法にはまた、色分布を持つ物体のサンプル色画像を生成し、テンプレートとそのサンプル色画像を一緒に処理してカラー距離の総和を得るステップが含まれる。カラー距離の総和は、表色系における色分布と基準色画像との間の定量的差を表す。本発明の方法及びシステムに伴う利点は多数ある。例えば、カラー距離というコンセプトは、色比較、色認識、及びカラーフィルタリング（カラー透過とカラー遮断の双方）のような多くの潜在的な応用例を有する。例えば、二つの同一領域がコンピューター・メモリー中にあり、二つの隣接するピクセルが共に赤である二つの領域をある画像で比較したいと仮定する。カラー距離コンセプトを用いてこれを行うことができる。すなわち：距離１＝｜Hs1 - Ht1｜＋｜Ss1 - St1｜距離２＝｜Hs2 - Ht2｜＋｜Ss2 - St2｜ここでHs1 とSs1 は、第一の赤サンプルピクセルのそれぞれ色相と彩度を表し、 Ht1 とSt1 は、第一赤テンプレートピクセルの色相と彩度を表す。一方、第二のセットは第二の領域の同じパラメーターを表す。これらのサンプル画像がテンプレート画像と全く同じである場合には、二つのカラー距離はゼロとなる。これらのサンプル画像の色が離れるにつれてそのカラー距離は大きくなる。言い換えれば、このカラー距離は二つの画像のカラー近似度を測定するアナログスケールを提供するものである。これら二つのピクセルを一つの合成画像として扱いたい場合には、これら二つの距離を単に加え合わせればよい。総和＿距離＝距離1＋距離2 しかし、サンプルとテンプレート双方の第二のピクセルの色を例えば青に変えて、一つの赤と一つの青ピクセルができた場合にもその結果は全く同一である。これら二つの画像が全く同一であるであるとき、ゼロという差ができ、そして、これらの画像が離れ始める場合、そのサンプルがテンプレートから離れるほどその距離は大きくなり始める。もし画像がピクセル毎に等色されれば、それらの色の複雑さにかかわりなく、二つの個々のピクセルについて適用可能なものは、完全な画像についても適用可能である。サンプルとテンプレートとの間の発色が全く同一であれば、全体の距離はゼロである。サンプルとテンプレートとの間の色差が離れるにつれてこのパラメーター（すなわち、カラー距離）は大きくなる。同様に、カラーフィルタリングに関しても、カラーフィルタ平面が完全な色空間を覆うのでフィルタを要求に合うように単純にも複雑にも構成することができる。これは単一の色の透過あるいは遮断に限定されるものではない。一方で例えば、草の緑とエンドウ豆の緑の間の全てと、すべての赤紫色のピクセルとを同時に遮断しながら、非常に特別な色相の赤を遮断するフィルタを構成することができる。好適には、カラー距離は、０とそれ以上の値との間でカラー類似性／非類似性の関数として変動値を持つ単一のパラメーターであることが望ましい。０値とは、この機械視覚システムに関する限り二つの色分布が全く同一であることを示す。０より大きい値は、二つの分布が全く似ていないことを示す。従って、その数値が小さいほどその色分布は近似している。自動的単一色比較は今やテンプレート物体の予め記憶された基準色（すなわちテンプレート）とある物体のサンプル色との比較という単純な問題となる。二つの測定値の間のカラー距離がテンプレートのカラー範囲の標準偏差の範囲内に入ればその色は全く同一であると仮定される。カラー距離がこの量より大きければその物体は拒絶される。この方法は多色物体に容易に拡張することができる。ターゲットすなわちサンプル画像をまず予め記憶されている色基準画像とピクセル／サブピクセル整列し、次いでその画像上の色境界にかかわりなく画像全体をチェックすることができる。言い換えれば、それらの画像に存在する色の数にかかわりなく、基準画像とサンプル画像との間の色差を表す単一の数値を計算することができる。この距離があまりに大きければそのサンプルは拒絶され、大きくなければパスする。最小距離という基礎に基づいてテンプレート色と色ターゲットを関連づけることができる場合、自動抵抗器識別用色コード判別のような操作のための色認識を確固とした理論的基本原理の上に据えることができる。従って、それらの色がたとえそのシステムが教え込まれた色と同一でなくても、情報理論のシャノン符号化で用いられる原理と類似の最小距離原理に基づいてそれらの色を特定することができる。カラー距離をベースとしたアルゴリズムは強力なカラーフィルタリング能力を生み出す。最も単純な場合、このアルゴリズムは、カラーフィルタの色“帯域幅 ”を拡張するための根拠の確かな理論的基本原理を提供するものである。カラー距離を利用することによって選択された色と類似した色の透過／遮断フィルタを構成することが可能となる。従って、教え込まれた色が、ある分布の色をもつ物体に属する場合、任意の代表的領域に対してフィルタに教え込んでも差し支えなく、また、スペクトル分布を考慮してフィルタ透過／遮断帯域を広げることができる。任意の不確定なピクセルが、一つの教え込まれている物体に属しそうか、あるいは、別の物体に属しそうか、あるいはまた、言うまでもないことであるが、なんらかの未知の物体に属しそうであるかを問い合せることによって、距離ベース法を利用するカラーベースの画像分割が可能である。本発明の上記の目的及びその他の目的、特徴、並びに利点は、本発明を実行するためのベストモードについての、添付図面と関連して行う以下の詳細な説明から容易に明らかになる。図面の簡単な説明図１は、本発明の色差を測定する方法及びシステムを利用できる機械視覚システムの概略図である。図２は、ユークリッド距離と街区“カラー距離”との間の差を例示するグラフである。本発明を実行するための最良の形態一般に、本発明は、サンプル物体から取ったサンプルすなわちターゲット画像を前もって生成された“適正ということが分かっている”テンプレートすなわち基準画像と比較する。このように、本発明の方法及びシステムは色差を定量的に測定するものである。この比較の結果は、オペレータに提示若しくは表示され、あるいは自動フィードバック・ループで利用されて、機械やロボットを制御したり、プロセス管理や品質管理が行われる。参照図面を見ると、全体を20で示す機械視覚システムが図１に概略的に例示されている。この機械視覚システムによって、本発明の方法及びシステムは、物体のサンプル色分布と、テンプレートによって表される基準色画像との間の色差を自動的に測定することができる。この機械視覚システム20には通常画像デジタイザ／フレームグラバー22が含まれる。この画像デジタイザ／フレームグラバー22 は、センサーやカラーカメラ24のような画像ソースからの入力画像をサンプルとして取りデジタル化し、画素を持つフレームバッファ中へ各入力画像を入れる。これらの画素の各々は、その画像のスペクトルの赤、緑及び青領域のスポットの輝度を表す３つの８ビットの数から成るものであってもよい。システムバス26に接続したデジタルカメラ25を設けて画像デジタイザ／フレームグラバー22を不要にしてもよい。システム20にはまた、プロセスや機械装置31のような機械装置を制御するための制御装置27のような外部装置と通信をシステム20が行うことを可能にする入力／出力回路30も含まれる。カメラ24は、RS-170、CAR、NETSやPAL のようなアナログ、デジタル又はラインスキャンカメラのような画像ソースであってもよい。システムバス26は、PCI、EISA、ISA あるいはVLシステムバス若しくは任意の他の標準バスのいずれでもよい。画像デジタイザ／フレームグラバー22は、イメージテクノロジー(Imaging Tec hnologies)社や他のフレームグラバーメーカーによって製造されたような従来型の３チャネルカラーフレームグラバーボードであってもよい。あるいは、この画像デジタイザ／フレームグラバー22には、コグネックス(Cognex)社製のような視覚プロセッサ・ボードを含めてもよい。機械視覚システム20を大容量記憶装置32からプログラムして画像処理と画像解析用のカスタム制御を含めるようにしてもよい。画像処理の例の中に、線形及び非線形画質向上、モーフォロジ、カラー及び画像算術演算を含めてもよい。また、画像解析の中に検索、エッジ、カリパス、ブロッブ、テンプレート、カラー、二次元及び三次元測定を含めてもよい。システム20の信号処理装置すなわちコンピュータ28は、本発明と関連するアルゴリズムを行うために十分なRAM 容量とハードディスクスペースを持つペンティアムベースのIBM 互換PC又は他のPCであればよい。カラー距離 “カラー距離”とは、二つの色又は色分布の間の差を量定する方法である。カラー距離は、カラーフィルタリング操作中一つの色相から別の色相への穏やかなカラー勾配を処理する方法である。しかし、カラー距離はまた、多くのカラーベースの応用例において重要なコンセプトを表すものである。カラー距離とは、本出願において画定されているように、二つの色乃至色分布の類似性の相対的測定法である。カラー距離は、事実上、RGB、IHS などのようないずれの測色システムと関連しても使用することができる。もっとも、この距離は、赤度／緑度(REDNESS/GREENESS)あるいは色相と彩度のような強度正規化カラーパラメーターと関連して使用するとき、実際にその柔軟性を示すものではあるが。二つの異なる形のカラー距離がある。その最初のものはいわゆるユークリッド距離であり、その距離は以下の式で与えられる。ここで、この距離は赤度／緑度表色系において計算され、rRefは基準色の赤度であり、rSは比較ピクセルの赤度である。gRefとgSはこれらに対応する緑度パラメーターである。上記の式は、他の二つのパラメーターカラー指定子を表すものと全く同一の形式のものである。強度依存測定値については、この式を以下のように拡張することができよう。ここで、iRefは基準ピクセルの強度であり、iSはサンプルピクセルの強度であり、h とs 成分はそれぞれ色相と彩度を表す量であり、RGB は、RGB の差の平方の総和の平方根という全く同一の形で処理されることになる。この形で、その統計的系統図(pedigree)は累算距離つまり総和距離を表す形で認識することができる。すなわち：ここで、この式は基準値についてのx のサンプルの変動値を見つけるための標準偏差式と形式的にほとんど同一であることが分かる。このことからこの測定法は、色サンプルの間の差の測定やカラー信頼限界値の設定などに理想的に適しているということを推論できる。ユークリッド距離を計算する最も高速な方法はルックアップ・テーブルを介するものである。赤度／緑度のような強度に依存しないシステムにおいてその色を定義する場合には、入力される色は２バイトで完全に定義することができる。これらの16ビットを一つの指標として用いて64K ルックアップ・テーブル中に入れ、８ビットの距離測定値を生み出すことができる。このような方法論は、大きな数の距離を同じ基準色から計算しなければならないとき現実に実用的なものとなるにすぎない。いったんこの基準色が特定されると、ルックアップ・テーブルを計算することができ、この段階の距離から、計算を可能な限り高速にすることができる。このような方法を役立てることができるかもしれない一例として、フィルタ基準として特定の単一の色相を選択するカラーフィルタリングがある。いったんこれが知られると、ルックアップ・テーブルを処理し、次いでその後の計算作業のために利用することができる。しかし、距離が各ピクセルについて異なる基準色相で計算する“抵抗器”等色問題のような操作では、このルックアップ・テーブル法は実行可能なオプションではない場合もある。カラー距離を計算する第二のオプションは、ユークリッド距離に関連するが、その統計的系統図(pedigree)を共有するものではない。この距離測量法(metric) は“街区”距離として知られているものであり、次式によって計算される：距離＝｜rRef-rS｜＋｜gRef-gS｜これらの変数は今まで論じたものと同じ値であり、この測量法を類推的に拡張して、強度依存表色系をカバーすることができる。これら２つカラー距離の間の差は図２のグラフに示されている。これら二つの距離測定は双方とも同じ場所から始まり同じ場所で終わるものであることが解る。しかし、中間で、街区距離測量法の方がユークリッド測量法より高い読み取り値を一貫して示している。しかし、どちらを使用しても矛盾しないならば、閾値若しくは比較レベルのいずれかとしてその距離を使用するほとんど全ての応用例において、両方ともうまく機能するであろう。ルックアップテーブル方法論を利用するときでさえ、ユークリッド距離を求めるために要求されるものより街区距離の方がずっと単純であり、従ってはるかに高速である。これは、初めにルックアップ・テーブルを計算するときよりもずっと高速である。街区距離には、テンプレート作成モードで使用するときわずかに問題があるように思われる。この場合、いくつかの画像が組み合わされ、その色が個々のテンプレートサンプル間でどのように変動するかを示す距離測定値と共に平均画像が形成される。この平均画像によって、許容できるテンプレートサンプル間の色分布の空間変動値に関する情報が与えられるので、一つの判定基準としてその差分測量法を使用する際この平均画像が決定的な重要性を持つ。もしこのサンプルと平均テンプレートとの間で発見された距離がテンプレートサンプルの間で発見された距離と類似していれば、そのサンプルを受け入れることができる。その距離測定値が大きければそのサンプルは受け入れられない。この問題はテンプレートの形成中に生じる。16個のテンプレートサンプルを順守することによって平均テンプレートを形成しなければならないとしよう。１ピクセルにつき二つのパラメーターが必要となる。第一のパラメーターは16個のサンプルにわたる平均値である。第二のパラメーターは16個のサンプルについての距離変動値である。この距離分散値は母平均と個々の値との間の距離から導き出される。この分散値を得るために必要な平均値とその数値の双方を一つのパスの間に達成することができるように、ユークリッド距離を用いてこれらの式を定式化することは可能である。街区距離に関しては、平均値を利用して街区距離分散値を計算できるように平均値が計算される間、16個すべての画像をメモリー中に保持する必要がある場合もある。色比較方法論このセクションでは、等色を行うための基本的品質管理としてカラー距離を利用するために必要なアルゴリズムについて説明する。この例は単一の色ターゲットに対するその応用例を示すものであるにもかかわらず、このターゲットをテンプレートに対してピクセル毎に等色を行うことを条件としてその色乃至色分布が重要でないということに注目されたい。原テンプレートの生成原テンプレートはRGB のような強度依存フォーマットから赤度／緑度のような強度非依存フォーマットまで事実上いずれの表色系においても作成することができる。後者（強度非依存フォーマット）の表色系に議論の焦点を合わせると、テンプレート物体の一つの画像が選ばれ、赤度と緑度画像へ変換される。ここで、赤度は次の関数として定義される。また緑度は以下のように定義される。このテンプレートを複数画像から作成する状況では、二つのパラメーターを導き出す必要がある。一番目のパラメータは平均テンプレート画像である。これらの平均テンプレート画像は、単純にサンプルテンプレートを一緒に加え、次いでテンプレート中のサンプル数によって割り算をすることによって決定される。平均テンプレートは二つの白黒画像、平均赤度画像及び平均緑度画像からなる。得るべき第二のパラメーターはサンプルテンプレート自身の固有カラー距離変動量である。全体としてこれは、サンプル毎のベースの高いカラー変動領域が結果的に高いカラー距離分散値を持つようにテンプレートの距離マップをつくり出す結果となる。その結果、テンプレートとして使用する場合、安定した色度領域に比べて高いカラー分散値を持つ領域を選択しないようにすることができる。これは現行ベースに基づいて行われる。最初のテンプレート画像が選ばれた後このテンプレート分散画像はゼロにクリアされる。次いで、各後続テンプレート画像が得られるにつれて前の画像の現在のピクセル間の距離が測定され、その距離画像の中へ加えられる。これが全テンプレートバッチについて行われた後、結果として生じる距離画像をテンプレート数−１で割る。従って、テンプレート画像の各ピクセルは、テンプレート入手中のそのピクセルの変動値とほぼ連動する関連平均距離を持つ。ここで、rPrevious-ピクセルは前のテンプレート画像の赤度画像中の現在のピクセルであり、rCurrentピクセルは最新のテンプレート画像の赤度画像中の現在のピクセルであり、対応する"g"接頭変数は緑度画像中の対応するピクセルである。カラー検査カラー検査に着手するために、テンプレートに対応する現在の画像のセグメントを入手する。このセグメントは、必要な場合にはテンプレート使用検索ツールと共に登録することができる。この入来画像は分離されて色度構成装置の中へ入る。前の例に従い、これは赤度と緑度から成る二平面画像になる。このカラー距離比較はピクセル毎のベースで行われるが、注目すべきことは、高い空間分散値領域に対応する領域は計算から除外することができるという点である。従って、この結果生じる等色係数は既知の安定した画像領域に限定することができる。強度"0"を持つ領域がその画像内容の不安定性と、安定領域に対応する領域中の"1" とに起因して許されないように空間標準偏差から直接バイナリマスク画像が生み出されると仮定すれば、二つのタイプの測定を行うことができる。第一の測定は、前に論じた単純な色比較で行えるような非限定測定である。ここで、全部の、すなわち総和カラー距離が完全な有効画像（標準偏差マスク上で "1"に対応する）にわたって累算される。これは以下の式を用いて達成される。ここで、rTemplate はテンプレートの赤度画像中の現在のピクセルであり、rSam ple は、検査されている画像中の対応するピクセルである。"g"接頭変数は緑度画像中の対応するピクセルである。閾値はバイナリマスク画像である。異なる“ 物体”に対応するテンプレート数とこのサンプル画像を比較するとき、最低の距離を示すテンプレートは現在の画像に最も近似する等色を示すテンプレートである。第二の測定は限定測定である。ここで単一の平面白黒画像が生み出され、その振幅／強度は単純にその時点におけるサンプルとテンプレート画像との間の距離である。次いで、対応するテンプレート距離画像とこの画像とをピクセル毎に比較することができる。サンプルとテンプレートとの間の距離が、テンプレートトレーニング期間中計算された距離より小さければ、そのサンプルがそのテンプレートによって代表されるクラスに属すると仮定しても差し支えないし、小さくなければ拒絶して差し支えない。このアルゴリズムを以下に示す。フェイルフラグ＝ＦＡＬＳＥＦａｉｌｐｉｘ＝〔（｜ｒテンプレート平均_r,c−ｒサンプル_r,c｜＋｜ｇテンプレート平均_r,c−ｇサンプル_r,c｜）＞σテンプレート_r,c〕フェイルフラグ＝フェイルフラグ‖Ｆａｉｌｐｉｘ要するに、比較がパスするように最初にフェイルフラグがセットされる。平均テンプレート画像とサンプル画像の双方を走査することによってバイナリ画像が生み出される。これら二つの画像間の距離がピクセル毎のベースで計算される。（式は街区距離を示すが、ユークリッド距離であってもよい。）この結果得られる値は固有テンプレート距離変動値と比較される。この値の方が大きい場合には失敗ピクセルがセットされ、大きくない場合にはクリアのままに残される。このピクセル値は論理的にフェイルフラグとの論理和となる。この走査の最後に、失敗した領域を示すバイナリマップと、これらのピクセルのいずれかが指定外であるかどうかを示す単一のフェイルフラグとが残る。距離ベース法を利用するカラーフィルタリング二つの別個の形のカラーフィルタリングが認められるが、その第一はカラー除去である。カラー除去によって、除去のために選択された色相を除く全ての色が存在する着色画像が生み出される。これらの色は黒色によって置き換えられる。（原則的に任意の色によって置き換えることもでき、もしそのような操作が彩度キーイングなどの何らかの実用的な応用事例を持つならば、例えば全ての赤色ピクセルは青で置き換えるようなこともできることに注意されたい。）カラー追加は、カラー追加のために選択された色相を除いて完全に黒い画像から始まる。これら双方の場合、この画像の空間分布と色分布は乱されずに残される。カラー追加は、このシステムが除去モードである間は、除去のために以前選択された色に限定される。同様に、システムがカラー追加モードにある間は、いずれのカラー除去も、追加のために以前選択された色に限定される。すなわち、存在しない色を除去するということは無意味である。同様に、すでに存在する色を追加するということはナンセンスである。色リストカラーフィルタの操作の鍵となるものは色リストである。このリストはリンクされたリストの形をとる。カラー追加処理の場合を例にとると、初期化時に、カラーフィルタはすべての色をブロックするようにセットされる。この色リストは空である。このフィルタをリフレッシュしようとするいずれの試みも結果として全く同じ条件が返されることになる。フィルタに追加すべき色が選択されると、その色は、その色を指定する二つのカラーパラメーターの形で、前のトップカラーに対するポインタと一緒にこのリンクされたリストに追加される。（これが色相／彩度または赤度／緑度などのような選択された表色系によって決まることはいうまでもない。）最後のカラーポインタは単にヌルを含むだけである。フィルタをリフレッシュすることは、連続的にリストを下へ進める働きをし、現在の色が元の空のフィルタへトップから追加される。前に述べたように、このモードの間は色の除去は以前に追加された色に限定される。ユーザーは、リンクされたリストを下へ向かって走査し、リストエントリの各々の対応する色座標でカラーパッチを引くだけでつくり出されるカラーパネルを提示される。一つの色が選択されると、除去すべき色の上にある色に対するポインタエントリが変更されて除去された色の下にあるカラーエントリを指すようにリンクされたリストが変更される。次のフィルタリフレッシュオペレーションにおいて、フィルタは除去されたエントリなしで再構成される。フィルタの操作が補足的であるという点を除いてカラー除去モードのオペレーションは上記のメカニズムと全く同一である。カラー追加フィルタカラー追加フィルタの構造は二次元配列の形であり、そのx とy 軸は、色相と彩度若しくは赤度と緑度のような色度係数に対応している。色相と彩度の場合、その配列の範囲内のすべてのエントリは有効色に対応するが、赤度及び緑度色度係数については唯一の物理的に認識可能な色は、上部左手に中心を持つ円形象限に対応し完全にその配列に当てはまる。フルスケールの赤度とフルスケールの緑度を持つ色のようなこの象限の外側の点は存在しない。赤度と緑度双方の最大値は双方の係数が0.7071*フルスケールに等しい値で生じるが、これは黄色に対応する。実際上カラーフィルタ平面はフルスケールで始まる。これは、全ての色が、到達できる透過帯域から遠く離れていて、従ってもしこのフィルタが使用されれば全ての色が遮断されるということを示す。もし何らかのエントリが色リストに対して行われこのフィルタがレフレッシュされればシステムは以下の操作を始める。このフィルタのx 及びy 座標はカラー係数を表す。従って、フィルタ平面のx とy 方向を走査することは色空間全体を走査することに相当する。フィルタ配列中の各記憶場所について、現在のリストエントリとフィルタ配列との間のカラー距離が計算される。（操作においてこの距離がユークリッド距離で表されているか街区距離で表されているかは問題ではない。）この結果得られた距離は、そのポイントで現在存在している距離と比較される。第一のリスト値に載ることになるこの現在の距離が現在値より大きければ、配列値はこの新しい距離を用いて更新される。現在のリストエントリよりそのポイントに近似していた前回のリストエントリが処理された場合に起こり得ることであるが、もしこの現在値がその新しい値より小さければその値は変わらないまま残される。この処理は、色リスト中のエントリの全てが処理されてしまうまで繰り返される。フィルタはいつでも使用できる。このフィルタを使用するために、元の画像はx とy 方向にまず走査される。現在使用されているシステムがどんなものであっても、現在のピクセルのRGB 構成装置を使用してその色度係数が計算される。次いでこれらの色度値を指標として用いフィルタ配列の中に入れる。その結果得られる数値が距離測定値である。次いで、フィルタの帯域幅を制御している閾値とこの値を比較する。検索された距離がこの閾値より小さい場合には、ピクセルは変更されずにディスプレーへ渡される。この閾値以上の場合には画面上で黒く見えるゼロピクセルによって通常置き換えられる。その結果得られる画像はリスト中に入力された色と類似した色を含むにすぎず、類似性の度合は閾値によって制御される。カラー減算フィルタカラー減算フィルタの構造は二次元配列の形をしており、そのx とy 軸は色相と彩度あるいは赤度と緑度のような色度係数に対応している。色相と彩度の場合、この配列の範囲内の全てのエントリは有効色に対応するが、その他の色度係数については、唯一の物理的に認識可能な色は上部左手に中心を持つ円形象限に対応し完全にその配列に当てはまる。フルスケール赤度とフルスケール緑度を持つ色のようなこの象限の外側の点は存在しない。赤度と緑度双方の最大値は双方の係数が0.7071*フルスケールに等しい値で生じるが、これは黄色に対応する。実際上このカラーフィルタ平面はフルスケールで始まる。これは、全ての色が透過帯域の範囲内にあり、従ってもしこのフィルタが使用されれば全ての色が透過されるということを示す。もし何らかのエントリが色リストに対して行われこのフィルタがレフレッシュされれば、システムは以下の操作を始める。このフィルタのx 及びy 座標はカラー係数を表す。従って、フィルタ平面のx とy 方向を走査することは色空間全体を走査することに相当する。フィルタ配列中の各場所について、現在のリストエントリとフィルタ配列との間のカラー距離が計算される。（操作においてこの距離がユークリッド距離で表されているか街区距離で表されているかは問題ではない。）この結果得られた距離は、そのポイントで現在存在している距離と比較される。第一のリスト値に載ることになるこの現在の距離が現在値より大きければ、配列値はこの新しい距離を用いて更新される。現在のリストエントリよりそのポイントに近似していた前回のリストエントリが処理された場合に起こり得ることであるが、もしこの現在値がその新しい値より小さければその値は変わらないまま残される。この処理は、色リスト中のエントリの全てが処理されてしまうまで繰り返される。フィルタはいつでも使用できる。このフィルタを使用するために、元の画像はx とy 方向にまず走査される。現在使用されているシステムがどんなものであっても、現在のピクセルのRGB 構成装置を使用してその色度係数が計算される。次いでこれらの色度値を指標として用いフィルタ配列の中に入れる。その結果得られる数値が距離測定値である。次いで、フィルタの帯域幅を制御している閾値とこの値を比較する。検索された距離がこの閾値より小さい場合には、ピクセルは、画面上では黒く見えるゼロピクセルで置き換えられる。その結果得られる画像は色リスト中に入力された色と類似したいかなる色も含まず、類似性の度合は閾値によって制御される。色比較自動的色比較は、テンプレート物体の予め記憶された基準色や分布をサンプル物体の色分布と比較するという単純な問題である。二つの測定値の間のカラー距離がテンプレートのカラー範囲の標準偏差の範囲内に入ればその色は全く同一であると仮定することができる。そのカラー距離がこの量より大きければその物体は繰り返される。色認識最小距離という基本原理に基づいてテンプレート色と色ターゲットを関連づけることができる場合、自動抵抗器識別用色コード判別のような作業用色認識は確固とした理論的基礎の上に据えられる。従って、それらの色がたとえそのシステムが教え込まれた色と同一でなくても、情報理論のシャノン符号化で用いられるものと類似した最小距離原理に基づいてそれらの色を特定することができる。本発明を実行するためのベストモードを詳細に説明してきたが、本発明に関わる当業者であれば、以下の請求の範囲に画定されている本発明を実施するための様々な代替デザインや実施例を認めるであろう。

【手続補正書】【提出日】１９９８年１２月１０日（１９９８．１２．１０）【補正内容】 (1) 請求の範囲を別紙の通り訂正する。 (2) 明細書第１２頁１３行“rPrevious-ピクセル”を「r前のピクセル」に訂正する。 (3) 同第１２頁１４行“rCurrentピクセル”を「r現在のピクセル」に訂正する。 (4) 同第１３頁７行“rTemplate”を「rテンプレート」に訂正する。 (5) 同第１３頁８行“rSample”を「rサンプル」に訂正する。請求の範囲１．メモリを有する機械視覚システムにおいて物体の色分布と前記物体の基準色画像との間の色差を自動的に測定するための方法であって、前記機械視覚システムの前記メモリーに、前記物体の前記基準色画像を表しピクセルの第一の集合を有するテンプレートを格納し、前記色分布を有し、ピクセルの第二の集合を有する前記物体のサンプル色画像を生成し、前記テンプレートと前記サンプル色画像とをピクセル毎のベースで一緒に処理して、前記物体の領域中の前記第一と第二の集合のピクセルにおいて、等色ピクセルにわたって累算された総和カラー距離を得、前記総和カラー距離が、表色系において、前記物体の前記色分布と前記基準色画像との間の統計的に有意な測色値を表すステップを有することを特徴とする前記方法。２．前記総和カラー距離に基づいて前記サンプル色画像をフィルタリングするステップをさらに有することを特徴とする請求の範囲１に記載の方法。３．前記総和カラー距離に基づいて前記物体を特定するステップをさらに有することを特徴とする請求の範囲１に記載の方法。４．前記総和カラー距離が所定の許容できる範囲にある場合に前記物体の色分布を前記基準色画像と等色するステップをさらに有することを特徴とする請求の範囲１に記載の方法。５．前記テンプレートを作成するステップを有し、前記作成ステップが基準色分布を有する基準物体から前記基準色画像を生成するステップを含むことを特徴とする請求の範囲１に記載の方法。６．前記基準色画像を二つの白黒画像へ変換するステップを含むことを特徴とする請求の範囲５に記載の方法。７．前記作成ステップが複数の基準色画像を生成するステップを含むことを特徴とする請求の範囲５に記載の方法。８．前記作成ステップが、前記複数の基準色画像に基づき複数のピクセルを含む平均テンプレート画像を生成するステップを含み、前記ピクセルの各々が前記複数の基準色画像にわたる平均値と距離値を有し、前記テンプレートが前記平均テンプレート画像に基づくことを特徴とする請求の範囲７に記載の方法。９．機械装置を提供し前記総和カラー距離に基づいて前記機械装置を調節するステップをさらに有することを特徴とする請求の範囲１に記載の方法。 10．前記テンプレートが複数のピクセルを含むテンプレート画像に基づき、前記ピクセルの各々がカラー範囲を画定する平均値と距離値を有することを特徴とする請求の範囲１に記載の方法。 11．機械視覚システムにおいて物体の色分布と前記物体の基準色画像との間の色差を自動的に測定するための測色システムであって、前記機械視覚システムの前記メモリーにテンプレートを格納するためのメモリーであって、前記テンプレートが前記物体の前記基準色画像を表し、ピクセルの第一の集合を有するようになっているメモリーと、前記色分布を有し、ピクセルの第二の集合を有する前記物体のサンプル色画像を生成するための手段と、前記テンプレートと前記サンプル色画像とをピクセル毎のベースで一緒に処理して、前記物体の領域中の前記第一と第二の集合のピクセルにおいて、等色ピクセルにわたって累算された総和カラー距離を得、前記総和カラー距離が、表色系において、前記物体の前記色分布と基準色画像との間の統計的に有意な測色値を表すためのプロセッサとを有することを特徴とする前記測色システム。 12．前記総和カラー距離に基づいて前記サンプル色画像をフィルタリングするためのフィルタをさらに有することを特徴とする請求の範囲11に記載のシステム。 13．前記システムが前記総和カラー距離に基づいて前記物体を特定する手段をさらに有することを特徴とする請求の範囲11に記載のシステム。 14．前記システムが、前記総和カラー距離が所定の許容範囲内にある場合前記物体の前記色分布を前記基準色画像と等色するための手段をさらに有することを特徴とする請求の範囲11に記載のシステム。 15．前記テンプレートを作成するための手段をさらに有し、前記テンプレートを作成するための前記手段が、基準色分布を有する基準物体から前記基準色画像を生成するための手段を含むことを特徴とする請求の範囲11に記載のシステム。 16．前記基準色画像を二つの白黒画像に変換するための手段を含むことを特徴とする請求の範囲15に記載のシステム。 17．前記作成手段が、複数の基準色画像を生成するための手段を含むことを特徴とする請求の範囲15に記載のシステム。 18．前記作成手段が、前記複数の基準色画像に基づき複数のピクセルを含む平均テンプレート画像を生成するための手段を含み、前記ピクセルの各々が前記複数の基準色画像にわたる平均値と距離値を有し、前記テンプレートが前記平均テンプレート画像に基づくことを特徴とする請求の範囲17に記載のシステム。 19．機械装置と、前記総和カラー距離に基づいて前記機械装置を調節するための手段とを有することを特徴とする請求の範囲11に記載のシステム。 20．前記テンプレートが複数のピクセルを有するテンプレート画像に基づいており、前記ピクセルの各々がカラー範囲を画定するための平均値と距離値とを有することを特徴とする請求の範囲11に記載のシステム。

Claims

【特許請求の範囲】１．メモリを有する機械視覚システムにおいて物体の色分布と前記物体の基準色画像との間の色差を自動的に測定するための方法であって、前記機械視覚システムの前記メモリーに、前記物体の前記基準色画像を表しピクセルの第一の集合を有するテンプレートを格納し、前記色分布を有し、ピクセルの第二の集合を有する前記物体のサンプル色画像を生成し、前記テンプレートと前記サンプル色画像とをピクセル毎のベースで一緒に処理して、前記物体の領域中の前記第一と第二の集合のピクセルにおいて、等色されたピクセルにわたって累算された総和カラー距離を得、前記総和カラー距離が、表色系において、前記物体の前記色分布と前記基準色画像との間の統計的に有意な測色値を表すステップを有することを特徴とする前記方法。２．前記総和カラー距離に基づいて前記サンプル色画像をフィルタリングするステップをさらに有することを特徴とする請求の範囲1に記載の方法。３．前記サンプル色画像が複数の領域を含み、前記フィルタリングステップが前記サンプル色画像の少なくとも一つの領域を除去することを特徴とする請求の範囲2に記載の方法。４．前記サンプル色画像の領域が予め選択された色相すなわち色と類似していることを特徴とする請求の範囲2に記載の方法。５．前記総和カラー距離に基づいて前記物体を特定するステップをさらに有することを特徴とする請求の範囲1に記載の方法。６．前記総和カラー距離が所定の許容できる範囲にある場合に前記物体の色分布を前記基準色画像と等色するステップをさらに有することを特徴とする請求の範囲1に記載の方法。７．前記テンプレートを作成するステップを有し、前記作成ステップが基準色分布を有する基準物体から前記基準色画像を生成するステップを含むことを特徴とする請求の範囲1に記載の方法。８．前記基準色画像を二つの白黒画像へ変換するステップを含むことを特徴とする請求の範囲7に記載の方法。９．前記作成ステップが複数の基準色画像を生成するステップを含むことを特徴とする請求の範囲7に記載の方法。 10．前記作成ステップが、前記複数の基準色画像に基づき複数のピクセルを含む平均テンプレート画像を生成するステップを含み、前記ピクセルの各々が前記複数の基準色画像にわたる平均値と距離値を有し、前記テンプレートが前記平均テンプレート画像に基づくことを特徴とする請求の範囲9に記載の方法。 11．前記表色系が強度依存することを特徴とする請求の範囲1に記載の方法。 12．前記表色系が強度非依存であることを特徴とする請求の範囲1に記載の方法。 13．機械装置を提供し前記総和カラー距離に基づいて前記機械装置を調節するステップをさらに有することを特徴とする請求の範囲1に記載の方法。 14．前記調節ステップが自動的に行われることを特徴とする請求の範囲13に記載の方法。 15．前記テンプレートが複数のピクセルを含むテンプレート画像に基づき、前記ピクセルの各々がカラー範囲を画定する平均値と距離値を有することを特徴とする請求の範囲1に記載の方法。 16．前記定量的距離がユークリッド距離であることを特徴とする請求の範囲 1に記載の方法。 17．前記定量的距離が街区距離であることを特徴とする請求の範囲1に記載の方法。 18．機械視覚システムにおいて物体の色分布と前記物体の基準色画像との間の色差を自動的に測定するための測色システムであって、前記機械視覚システムの前記メモリーにテンプレートを格納するためのメモリーであって、前記テンプレートが前記物体の前記基準色画像を表し、ピクセルの第一の集合を有するようになっているメモリーと、前記色分布を有し、ピクセルの第二の集合を有する前記物体のサンプル色画像を生成するための手段と、前記テンプレートと前記サンプル色画像とをピクセル毎のベースで一緒に処理して、前記物体の領域中の前記第一と第二の集合のピクセルにおいて、等色されたピクセルにわたって累算された総和カラー距離を得、前記総和カラー距離が、表色系において、前記物体の前記色分布と基準色画像との間の統計的に有意な測色値を表すためのプロセッサとを有することを特徴とする前記測色システム。 19．前記総和カラー距離に基づいて前記サンプル色画像をフィルタリングするためのフィルタをさらに有することを特徴とする請求の範囲18に記載のシステム。 20．前記サンプル色画像が複数の領域を含み、前記フィルタが前記サンプル色画像の少なくとも一つの領域を除去することを特徴とする請求の範囲19に記載のシステム。 21．前記サンプル色画像の前記領域が予め選択された色相すなわち色と類似していることを特徴とする請求の範囲20に記載のシステム。 22．前記システムが前記総和カラー距離に基づいて前記物体を特定する手段をさらに有することを特徴とする請求の範囲18に記載のシステム。 23．前記システムが、前記総和カラー距離が所定の許容範囲内にある場合前記物体の前記色分布を前記基準色画像と等色するための手段をさらに有することを特徴とする請求の範囲18に記載のシステム。 24．前記テンプレートを作成するための手段をさらに有し、前記テンプレートを作成するための前記手段が、基準色分布を有する基準物体から前記基準色画像を生成するための手段を含むことを特徴とする請求の範囲18に記載のシステム。 25．前記基準色画像を二つの白黒画像に変換するための手段を含むことを特徴とする請求の範囲24に記載のシステム。 26．前記作成手段が、複数の基準色画像を生成するための手段を含むことを特徴とする請求の範囲24に記載のシステム。 27．前記作成手段が、前記複数の基準色画像に基づき複数のピクセルを含む平均テンプレート画像を生成するための手段を含み、前記ピクセルの各々が前記複数の基準色画像にわたる平均値と距離値を有し、前記テンプレートが前記平均テンプレート画像に基づくことを特徴とする請求の範囲26に記載のシステム。 28．前記表色系が強度依存であることを特徴とする請求の範囲18に記載のシステム。 29．前記表色系が強度非依存であることを特徴とする請求の範囲18に記載のシステム。 30．機械装置と、前記総和カラー距離に基づいて前記機械装置を調節するための手段とを有することを特徴とする請求の範囲18に記載のシステム。 31．前記調節手段が制御装置であることを特徴とする請求の範囲30に記載のシステム。 32．前記テンプレートが複数のピクセルを有するテンプレート画像に基づいており、前記ピクセルの各々がカラー範囲を画定するための平均値と距離値とを有することを特徴とする請求の範囲18に記載のシステム。 33．前記定量的距離がユークリッド距離であることを特徴とする請求の範囲 18に記載のシステム。 34．前記定量的距離が街区距離であることを特徴とする請求の範囲18に記載のシステム。 35．前記第一と第二の集合のピクセルの各々が一つ以上のピクセルを含むことを特徴とする請求の範囲1に記載の方法。 36．前記第一と第二の集合のピクセルの各々が一つ以上のピクセルを含むことを特徴とする請求の範囲18に記載の方法。 37．前記第一と第二の集合のピクセル中の前記ピクセルの数がほぼ同じであることを特徴とする請求の範囲1に記載の方法。 38．前記第一と第二の集合のピクセル中の前記ピクセルの数がほぼ同じであることを特徴とする請求の範囲18に記載の方法。 39．前記第一と第二の集合のピクセル中の前記ピクセルの数が異なることを特徴とする請求の範囲1に記載の方法。 40．前記第一と第二の集合のピクセル中の前記ピクセルの数が異なることを特徴とする請求の範囲18に記載の方法。