JP2002236925A - 画像検査装置 - Google Patents
画像検査装置Info
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- JP2002236925A JP2002236925A JP2001032831A JP2001032831A JP2002236925A JP 2002236925 A JP2002236925 A JP 2002236925A JP 2001032831 A JP2001032831 A JP 2001032831A JP 2001032831 A JP2001032831 A JP 2001032831A JP 2002236925 A JP2002236925 A JP 2002236925A
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- Inking, Control Or Cleaning Of Printing Machines (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
(57)【要約】 （修正有）
【課題】ディジタル画像の位置基準であるトンボマーク
を自動的に検出し、その位置座標を算出する。 【解決手段】（１）スキャナで取り込んだとき発生する
「画像の傾き」や「かすれ」を補正する為に画像の太ら
せ処理を行なう。（２）基準トンボ画像を順次検査対象
画像と比較するパターンマッチングによりトンボを検出
するに際して、検査画像内の比較対象領域内の黒点数が
所定の最小黒点数と最大黒点数内に収まっているか、黒
エリア一致率は所定の値以上か、白点と黒点を含む全体
一致率が所定の値以上か、という選別手段を持ち高速、
高精度に判定を行ない、その中で最も高い一致率を示す
位置をトンボと判断する。（３）基準トンボ画像との比
較において、画像を２分割して別々に上記の判断基準を
算出して偏りの無い判断を行なう。（４）高速化の為、
検査対象画像を所定分割し、左右上下の４エリアからの
み４隅のトンボを検出する。
を自動的に検出し、その位置座標を算出する。 【解決手段】（１）スキャナで取り込んだとき発生する
「画像の傾き」や「かすれ」を補正する為に画像の太ら
せ処理を行なう。（２）基準トンボ画像を順次検査対象
画像と比較するパターンマッチングによりトンボを検出
するに際して、検査画像内の比較対象領域内の黒点数が
所定の最小黒点数と最大黒点数内に収まっているか、黒
エリア一致率は所定の値以上か、白点と黒点を含む全体
一致率が所定の値以上か、という選別手段を持ち高速、
高精度に判定を行ない、その中で最も高い一致率を示す
位置をトンボと判断する。（３）基準トンボ画像との比
較において、画像を２分割して別々に上記の判断基準を
算出して偏りの無い判断を行なう。（４）高速化の為、
検査対象画像を所定分割し、左右上下の４エリアからの
み４隅のトンボを検出する。
Description
【０００１】
【発明が属する技術分野】本発明はデジタル画像の位置
基準であるトンボマークを自動的に検出し、その位置座
標を算出する方法に関する。より具体的には、印刷用の
版を検査する検版システムにおいて、従来目で位置合せ
をしていた方法を自動に切り換えるシステムに関する。
基準であるトンボマークを自動的に検出し、その位置座
標を算出する方法に関する。より具体的には、印刷用の
版を検査する検版システムにおいて、従来目で位置合せ
をしていた方法を自動に切り換えるシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】従来印刷物の検査は、人が目で行なって
いた。例えば、ある画像が欠けているとか、フォントが
違うとか、濁点が無い等の問題を正しい画像と比較しな
がら人が行なっていた。これは人間には負担の大きな作
業であり、また検出の抜けが発生すると言う問題があっ
た。具体的には、比較用の基準画像がありこれと印刷見
本であるゲラ画像を比較すると言う作業である。通常、
基準画像とゲラ画像には位置の基準マークであるトンボ
があり、作業者はトンボを頼りにして両者を重ねあわせ
て、基準画像とゲラ画像を見比べながら不具合の有無を
検査していた。
いた。例えば、ある画像が欠けているとか、フォントが
違うとか、濁点が無い等の問題を正しい画像と比較しな
がら人が行なっていた。これは人間には負担の大きな作
業であり、また検出の抜けが発生すると言う問題があっ
た。具体的には、比較用の基準画像がありこれと印刷見
本であるゲラ画像を比較すると言う作業である。通常、
基準画像とゲラ画像には位置の基準マークであるトンボ
があり、作業者はトンボを頼りにして両者を重ねあわせ
て、基準画像とゲラ画像を見比べながら不具合の有無を
検査していた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上記の人の目による検
査工程を自動化する事は検討されており、筆者らも特願
２０００―１１５９９２等ですでに提案している。周知
の通り印刷には沢山の工程があり、検版はその中に１工
程である。既に多くのコンピュータシステムや機械が使
用されており、検版を自動化すると言う事は、既存のシ
ステムにスムーズに入り込む必要がある。上記のトンボ
はあくまで従来の人の目で判断するトンボであり、それ
は現場で多く使われているソフトウエアが出力するもの
である。よって人の目用のトンボをコンピューターソフ
トで同様に検出する必要がある。これがうまく出来ない
ため自動検版システムが広く使われる上での障害の１つ
になっていた。図１に６種類のトンボの画像を示す。直
線の交点が通常の基準位置になる。人は多くの事を学習
しているので目で見てどこが基準位置かを容易に判断出
来るが、これをそのままソフトウエアやハードウエアに
置き換えるには幾つかの課題があった。もう１つの問題
は、ゲラ画像をスキャナーで読込む時の画像劣化であ
る。具体的には、傾きやカスレといった現象である。
査工程を自動化する事は検討されており、筆者らも特願
２０００―１１５９９２等ですでに提案している。周知
の通り印刷には沢山の工程があり、検版はその中に１工
程である。既に多くのコンピュータシステムや機械が使
用されており、検版を自動化すると言う事は、既存のシ
ステムにスムーズに入り込む必要がある。上記のトンボ
はあくまで従来の人の目で判断するトンボであり、それ
は現場で多く使われているソフトウエアが出力するもの
である。よって人の目用のトンボをコンピューターソフ
トで同様に検出する必要がある。これがうまく出来ない
ため自動検版システムが広く使われる上での障害の１つ
になっていた。図１に６種類のトンボの画像を示す。直
線の交点が通常の基準位置になる。人は多くの事を学習
しているので目で見てどこが基準位置かを容易に判断出
来るが、これをそのままソフトウエアやハードウエアに
置き換えるには幾つかの課題があった。もう１つの問題
は、ゲラ画像をスキャナーで読込む時の画像劣化であ
る。具体的には、傾きやカスレといった現象である。
【０００４】
【課題を解決するための手段】本発明では、下記のよう
な手段を講じて上記の課題を解決した。 （１）スキャナで取り込んだとき発生する「画像の傾
き」や「かすれ」といって画像劣化を補正する為に画像
の太らせ処理を行なう。 （２）基準トンボ画像を順次検査対象画像と比較するパ
ターンマッチングによりトンボを検出するに際して、検
査画像内の比較対象領域内の黒点数が所定の最小黒点数
と最大黒点数内に収まっているか、黒エリア一致率は所
定の値以上か、白点と黒点を含む全体一致率が所定の値
以上か、という選別手段を持ち高速、高精度に判定を行
ない、その中で最も高い一致率を示す位置をトンボと判
断する。 （３）基準トンボ画像との比較において、画像を２分割
して別々に上記の判断基準を算出して偏りの無い判断を
行なう。 （４）高速化の為、検査対象画像を所定分割し、左右上
下の４エリアからのみ４隅のトンボを検出する。 （５）画像のエッジは空白であり、且つトンボは端にあ
ると判断して左側のトンボは検査対象画像の左端から移
動して始めにぶつかったところでのトンボの有無を判断
して、その以上左に進まない。逆に右側のトンボは検査
対象画像の右端から移動して始めにぶつかったところで
のトンボの有無を判断して、その以上右に進まない。 （６）求まった４点から上下の角度と左右の角度を算出
して、その差が所定の値に納まっていない場合は正常処
理されていないと判断する。 （７）トンボが複数存在する場合には、複数のトンボが
持つ共通の画像的特徴を持って、該パターンマッチング
用の基準画像を作成することで効率化を図る。
な手段を講じて上記の課題を解決した。 （１）スキャナで取り込んだとき発生する「画像の傾
き」や「かすれ」といって画像劣化を補正する為に画像
の太らせ処理を行なう。 （２）基準トンボ画像を順次検査対象画像と比較するパ
ターンマッチングによりトンボを検出するに際して、検
査画像内の比較対象領域内の黒点数が所定の最小黒点数
と最大黒点数内に収まっているか、黒エリア一致率は所
定の値以上か、白点と黒点を含む全体一致率が所定の値
以上か、という選別手段を持ち高速、高精度に判定を行
ない、その中で最も高い一致率を示す位置をトンボと判
断する。 （３）基準トンボ画像との比較において、画像を２分割
して別々に上記の判断基準を算出して偏りの無い判断を
行なう。 （４）高速化の為、検査対象画像を所定分割し、左右上
下の４エリアからのみ４隅のトンボを検出する。 （５）画像のエッジは空白であり、且つトンボは端にあ
ると判断して左側のトンボは検査対象画像の左端から移
動して始めにぶつかったところでのトンボの有無を判断
して、その以上左に進まない。逆に右側のトンボは検査
対象画像の右端から移動して始めにぶつかったところで
のトンボの有無を判断して、その以上右に進まない。 （６）求まった４点から上下の角度と左右の角度を算出
して、その差が所定の値に納まっていない場合は正常処
理されていないと判断する。 （７）トンボが複数存在する場合には、複数のトンボが
持つ共通の画像的特徴を持って、該パターンマッチング
用の基準画像を作成することで効率化を図る。
【０００５】
【発明の実施の形態】本発明では、複数の種類を持ち、
スキャナで取り込んだときなど、傾きやかすれなどが存
在する場合もありえるトンボを正確に検出し、傾きを導
き出す手段を実現することが出来た。
スキャナで取り込んだときなど、傾きやかすれなどが存
在する場合もありえるトンボを正確に検出し、傾きを導
き出す手段を実現することが出来た。
【０００６】
【実施例】以下に、本発明の実施例を説明する。第１図
にトンボの種類の例を示す。このように、トンボには複
数の種類があり、これらのトンボは、スキャナ等によっ
て入力された場合、傾きやかすれ等の発生も想定され
る。
にトンボの種類の例を示す。このように、トンボには複
数の種類があり、これらのトンボは、スキャナ等によっ
て入力された場合、傾きやかすれ等の発生も想定され
る。
【０００７】本発明では、トンボを検出するために、用
意した基準トンボ画像とのパターンマッチングを行い、
検査画像内の比較対象領域内の黒点数が最小黒点数と最
大黒点数の範囲内に収まっているかどうか、黒エリア一
致率は所定の値以上かどうか、白点と黒点を含む全体一
致率は所定の値以上かどうかを判断し、それらの条件を
満たし、なおかつ最高となった位置を正しいトンボと判
断する。しかし、それぞれのトンボにつきそれぞれ基準
画像を用意するのでは実用においては不便である。そこ
で、ある程度共通する特徴を持つトンボについては共通
の基準トンボ画像を利用する。第２図に基準トンボ画像
の例を示す。
意した基準トンボ画像とのパターンマッチングを行い、
検査画像内の比較対象領域内の黒点数が最小黒点数と最
大黒点数の範囲内に収まっているかどうか、黒エリア一
致率は所定の値以上かどうか、白点と黒点を含む全体一
致率は所定の値以上かどうかを判断し、それらの条件を
満たし、なおかつ最高となった位置を正しいトンボと判
断する。しかし、それぞれのトンボにつきそれぞれ基準
画像を用意するのでは実用においては不便である。そこ
で、ある程度共通する特徴を持つトンボについては共通
の基準トンボ画像を利用する。第２図に基準トンボ画像
の例を示す。
【０００８】第３図にトンボ検出のフローチャートを示
す。以下に該フローチャートの説明を行う。１では高速
化のため、検査対象画像を所定分割し、左右上下の４エ
リアからのみ四隅のトンボを検出するため、トンボ検出
領域の定義を行う。第４図に具体例を示す。図中網点部
分がトンボ検出領域である。この例においては、横方
向、縦方向それぞれの最初の黒ドット位置から最後の黒
ドット位置までの距離の１／４の領域内をトンボ検出領
域として定義しているが、検出領域は画像サイズに応じ
て適正な大きさを定義する必要がある。
す。以下に該フローチャートの説明を行う。１では高速
化のため、検査対象画像を所定分割し、左右上下の４エ
リアからのみ四隅のトンボを検出するため、トンボ検出
領域の定義を行う。第４図に具体例を示す。図中網点部
分がトンボ検出領域である。この例においては、横方
向、縦方向それぞれの最初の黒ドット位置から最後の黒
ドット位置までの距離の１／４の領域内をトンボ検出領
域として定義しているが、検出領域は画像サイズに応じ
て適正な大きさを定義する必要がある。
【０００９】２では１で定義した領域内に存在する黒ド
ット部を太らせる。これにより、スキャナ等で取り込ん
だ場合の傾き、かすれといった画像劣化を吸収すること
が出来る。
ット部を太らせる。これにより、スキャナ等で取り込ん
だ場合の傾き、かすれといった画像劣化を吸収すること
が出来る。
【０００１０】３では２で太らせ処理を終えた画像と基
準トンボ画像を比較する。具体的には、トンボ検出領域
内の各行の検査を一番上の行から順に、横方向に走査し
て見つけた最初の黒ドットとその前後のドットを基点と
して基準トンボ画像との比較を行う。ここで、横方向へ
の走査は、高速化を実現するために、前提条件として画
像のエッジが空白であり、かつトンボは画像の端にある
と判断し、次の条件に従って行う。すなわち、左側のト
ンボは検査対象画像の左端から移動して始めにぶつかっ
たところでのトンボの有無を判断し、それ以上左側の検
査を行わない。また、右側のトンボは検査対象画像の右
側から移動して始めにぶつかったところでのトンボの有
無を判断し、その行に関してはそれ以上右側の検査を行
わない、という条件である。基準トンボとの比較を行う
基点の前後のドットとは、例えば最初の黒ドットから起
算して-1、0、1、2番目のドットを指す。前後のドット
についても確認するのは、太らせを行っているために、
一致率のより良いポイントが前後に存在する可能性があ
るためである。この際、それぞれの行・ドットにおける
黒エリア一致率、全体一致率を求める。また、領域内の
黒点数のカウントも行う。つまり、トンボ検出領域の各
行につき、それぞれ４つの黒エリア一致率、全体一致
率、黒点数が得られる。第５図にトンボの太らせの具体
例を示す。（１）はトンボの理想形、（２）はスキャナ
で読み取ったトンボの形の例である。（３）は（２）の
トンボを左に１、上に１太らせた形である。（４）は
0、最高に一致する位置を示す。
準トンボ画像を比較する。具体的には、トンボ検出領域
内の各行の検査を一番上の行から順に、横方向に走査し
て見つけた最初の黒ドットとその前後のドットを基点と
して基準トンボ画像との比較を行う。ここで、横方向へ
の走査は、高速化を実現するために、前提条件として画
像のエッジが空白であり、かつトンボは画像の端にある
と判断し、次の条件に従って行う。すなわち、左側のト
ンボは検査対象画像の左端から移動して始めにぶつかっ
たところでのトンボの有無を判断し、それ以上左側の検
査を行わない。また、右側のトンボは検査対象画像の右
側から移動して始めにぶつかったところでのトンボの有
無を判断し、その行に関してはそれ以上右側の検査を行
わない、という条件である。基準トンボとの比較を行う
基点の前後のドットとは、例えば最初の黒ドットから起
算して-1、0、1、2番目のドットを指す。前後のドット
についても確認するのは、太らせを行っているために、
一致率のより良いポイントが前後に存在する可能性があ
るためである。この際、それぞれの行・ドットにおける
黒エリア一致率、全体一致率を求める。また、領域内の
黒点数のカウントも行う。つまり、トンボ検出領域の各
行につき、それぞれ４つの黒エリア一致率、全体一致
率、黒点数が得られる。第５図にトンボの太らせの具体
例を示す。（１）はトンボの理想形、（２）はスキャナ
で読み取ったトンボの形の例である。（３）は（２）の
トンボを左に１、上に１太らせた形である。（４）は
0、最高に一致する位置を示す。
【０００１１】４では３で得た値について、適正かどう
かの判別を行う。判別の基準値はスキャナの精度や対応
するトンボの種類によっても影響を受けるため、ある程
度経験によって決定する必要がある。黒エリア一致率は
基準トンボ画像とトンボ検出領域の両方に黒点があった
割合を示し、基準値以上が適正と判断する。全体一致率
は黒点、白点の両方が一致した割合を示し、基準値以上
で適正と判断する。また、領域内の黒点数は最小黒点数
以上最大黒点数以下の場合が適正となる。例えば、図１
の１や２のトンボの場合、３~５のトンボとは異なり、
基準トンボ画像と共通するＬ字型の部分の内側に丸い目
を持っているため、最大黒点数は大きくする必要がある
し、全体一致率も少なめに設定する必要がある。また、
第６図に想定される誤判定の例を示す。（１）が基準ト
ンボ、（２）が判定される画像である。太線の矩形の内
部は塗りつぶされているものとする。このような場合、
黒点の一致率は10/15、全体の一致率は57/64となるた
め、正しいトンボと判定してしまう可能性が高い。そこ
で、黒点の一致率を、縦線、横線それぞれ独立して判定
する。この場合、黒点の一致率は縦線が8/8、横線が2/8
となり、横線において基準値を下回れば、誤判定されな
い。第７図に一致率の計算例を示す。（１）は基準トン
ボ、（２）は計算例を示す。図示した通り、黒点の一致
率は11/15、全体の一致率は58/64、黒点数は13となる。
これらの値と所定の判断基準値を比較することで正しい
トンボの検出を実現することが出来る。
かの判別を行う。判別の基準値はスキャナの精度や対応
するトンボの種類によっても影響を受けるため、ある程
度経験によって決定する必要がある。黒エリア一致率は
基準トンボ画像とトンボ検出領域の両方に黒点があった
割合を示し、基準値以上が適正と判断する。全体一致率
は黒点、白点の両方が一致した割合を示し、基準値以上
で適正と判断する。また、領域内の黒点数は最小黒点数
以上最大黒点数以下の場合が適正となる。例えば、図１
の１や２のトンボの場合、３~５のトンボとは異なり、
基準トンボ画像と共通するＬ字型の部分の内側に丸い目
を持っているため、最大黒点数は大きくする必要がある
し、全体一致率も少なめに設定する必要がある。また、
第６図に想定される誤判定の例を示す。（１）が基準ト
ンボ、（２）が判定される画像である。太線の矩形の内
部は塗りつぶされているものとする。このような場合、
黒点の一致率は10/15、全体の一致率は57/64となるた
め、正しいトンボと判定してしまう可能性が高い。そこ
で、黒点の一致率を、縦線、横線それぞれ独立して判定
する。この場合、黒点の一致率は縦線が8/8、横線が2/8
となり、横線において基準値を下回れば、誤判定されな
い。第７図に一致率の計算例を示す。（１）は基準トン
ボ、（２）は計算例を示す。図示した通り、黒点の一致
率は11/15、全体の一致率は58/64、黒点数は13となる。
これらの値と所定の判断基準値を比較することで正しい
トンボの検出を実現することが出来る。
【０００１２】５では、４で適正と判断された点のう
ち、最も高い一致率を持つ点を求める。これにより、そ
の領域におけるトンボの交点位置が求められる。交点位
置とは、トンボの縦線と横線が交わる点であり、印刷の
有効範囲を定義する点である。
ち、最も高い一致率を持つ点を求める。これにより、そ
の領域におけるトンボの交点位置が求められる。交点位
置とは、トンボの縦線と横線が交わる点であり、印刷の
有効範囲を定義する点である。
【０００１３】６では、左上、右上、左下、右下の全て
のトンボが求められたかどうかを判断する。まだ四隅全
ての検査が終了していない場合は、次のトンボ検出領域
に移る。
のトンボが求められたかどうかを判断する。まだ四隅全
ての検査が終了していない場合は、次のトンボ検出領域
に移る。
【０００１４】７では、６までの処理で求めた交点間を
結ぶ直線の角度を求める。
結ぶ直線の角度を求める。
【０００１５】８では、７で求めた角度が適正であるか
どうかの判定を行う。例えば上の交点間の角度と下の交
点間の角度の差が所定の値よりも大きい場合、求めた交
点が誤っていると判断して、検出を中断し、１０の処理
に移る。等しい場合は、９の処理に移る。
どうかの判定を行う。例えば上の交点間の角度と下の交
点間の角度の差が所定の値よりも大きい場合、求めた交
点が誤っていると判断して、検出を中断し、１０の処理
に移る。等しい場合は、９の処理に移る。
【０００１６】９では、８の処理で求めた傾きの値を利
用して画像全体の傾きを補正する処理やサイズ補正、ノ
イズ除去、中心位置の補正といった、画像検査装置で行
うべき各処理に移行するが、本発明の主眼はトンボの検
出にあり、これらの技術については割愛する。
用して画像全体の傾きを補正する処理やサイズ補正、ノ
イズ除去、中心位置の補正といった、画像検査装置で行
うべき各処理に移行するが、本発明の主眼はトンボの検
出にあり、これらの技術については割愛する。
【０００１７】１０は、４で基準値に対して適正でなか
った場合や、９で上下の交点間の傾きが異なる場合に、
トンボ検出を終了する。トンボの検出に失敗した場合、
入力画像または判断の基準値を見直し、再検査を行う事
が必要になる。
った場合や、９で上下の交点間の傾きが異なる場合に、
トンボ検出を終了する。トンボの検出に失敗した場合、
入力画像または判断の基準値を見直し、再検査を行う事
が必要になる。
【０００１８】
【発明の効果】以上説明したように、複数の種類を持
ち、スキャナで取り込んだときなど、傾きやかすれなど
が存在する場合もありえるトンボを正確に検出し、傾き
を導き出す手段を実現することが出来た。
ち、スキャナで取り込んだときなど、傾きやかすれなど
が存在する場合もありえるトンボを正確に検出し、傾き
を導き出す手段を実現することが出来た。
【図１】トンボの種類例
【図２】基準トンボ画像
【図３】フローチャート
【図４】トンボ検出領域の設定
【図５】太らせ処理
【図６】分割した判定
【図７】一致率計算例
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 吉川 光高 埼玉県入間郡大井町鶴ヶ岡２丁目13番地 (72)発明者 吉田 純子 埼玉県草加市谷塚町1610−７ Ｆターム(参考） 2C250 EB25 EB26 EB28 EB39 2F065 AA03 AA32 AA37 BB28 CC02 DD06 FF04 QQ25 QQ32 QQ39 UU05 5L096 BA03 BA18 EA04 EA35 EA43 FA53 FA59 FA67 FA69 GA51 HA07
Claims (7)
- 【請求項１】検査画像内所定位置に基準となる既知のト
ンボを有する画像に対して、該既知のトンボ画像と該検
査画像を細かく分割した検査エリアを順次パターンマッ
チング方式で比較し、該トンボが示す基準位置を自動検
出する装置において、該検査画像を細かく分割した検査
エリア内の黒画像を所定量太らせた結果と該既知のトン
ボ画像を比較する事を特徴とする。 - 【請求項２】検査画像内所定位置に基準となる既知のト
ンボを有する画像に対して、該既知のトンボ画像と該検
査画像を細かく分割した検査エリアを順次パターンマッ
チング方式で比較し、該トンボが示す基準位置を自動検
出する装置において、該検査画像を細かく分割した検査
エリア内の黒点数が所定の最小黒点数と最大黒点数内に
収まっているか、黒点の一致率は所定の値以上か、白点
と黒点を含む全体一致率が所定の値以上かという判定手
段を持ち、その中で最も高い一致率を示す位置をトンボ
と判断する事を特徴とする。 - 【請求項３】前記２において、該検査エリア内と該基準
トンボ画像を２分割して別々に前記２の判断基準を適用
する事を特徴とする。 - 【請求項４】前記１及び２において、検査対象画像を所
定分割し、左右上下の４エリアからのみ４隅のトンボを
検出する事を特徴とする。 - 【請求項５】前記１、２及び４において、該検査画像の
左右両脇は空白であり、且つトンボは画像の端部にある
として左側のトンボは検査対象画像の左端から移動して
始めにぶつかったところでのトンボの有無を判断して、
その以上左は検査対象外とし、右側のトンボは検査対象
画像の右端から移動して始めにぶつかったところでのト
ンボの有無を判断して、その以上右は検査対象外とする
事を特徴とする。 - 【請求項６】前記１、２及び４において、求まった４点
から上下の角度と左右の角度を算出して、その差が所定
の値に納まっていない場合は正常処理されていないと判
断する事を特徴とする。 - 【請求項７】検査画像内所定位置に基準となる既知のト
ンボを有する画像に対して、該既知のトンボ画像と該検
査画像を細かく分割した検査エリアを順次パターンマッ
チング方式で比較し、該トンボが示す基準位置を自動検
出する装置において、該既知のトンボが複数存在し、該
複数のトンボが持つ共通の画像的特徴を持って、該パタ
ーンマッチング用の基準画像とする事を特徴とする。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001032831A JP2002236925A (ja) | 2001-02-08 | 2001-02-08 | 画像検査装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001032831A JP2002236925A (ja) | 2001-02-08 | 2001-02-08 | 画像検査装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002236925A true JP2002236925A (ja) | 2002-08-23 |
Family
ID=18896695
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001032831A Pending JP2002236925A (ja) | 2001-02-08 | 2001-02-08 | 画像検査装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2002236925A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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-
2001
- 2001-02-08 JP JP2001032831A patent/JP2002236925A/ja active Pending
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