JP2002257538A

JP2002257538A - 形状判別装置及び形状判別方法

Info

Publication number: JP2002257538A
Application number: JP2001054017A
Authority: JP
Inventors: Hiroyasu Miyahara; 景泰宮原; Masahiro Imamura; 征寛今村
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2001-02-28
Filing date: 2001-02-28
Publication date: 2002-09-11

Abstract

(57)【要約】【課題】距離センサの受光レベルや高さデータのばら
つき誤差が大きな場合であっても、精度良くかつ高速に
形状判別処理を行うことが可能な形状判別処理装置を得
る。【解決手段】複数の標準形状各々に関する所定の境界
点条件を含んだ複数の形状データを予め保存した形状辞
書と、被検査体の表面高さを順次計測する高さ計測手段
と、当該被検査体の形状プロファイルを作成する被検査
体検出手段と、該形状プロファイルから一の形状データ
の境界点条件に合致する実境界点を抽出し、該実境界点
により規定される近似直線と形状プロファイルとの直線
近似値を算出し、該直線近似値に基づき形状プロファイ
ルと形状データとの間の近似度合いを表す評価値を算出
する、一連の評価値算出処理を全ての形状データについ
て行い、各形状データの評価値に基づいて被検査体の形
状を判別する形状判別手段とを備える。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、被検査体の形状を
判定する形状判別装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】図１３は、例えば特開平９−１９０５９
４号公報に示された従来の車種判別装置の構成図であ
る。以下で従来の車種判別装置の動作について説明す
る。まず、道路上の所定の高さに設置された距離センサ
１００は、該距離センサ１００から被検査車両表面まで
の高さ方向の距離を計測する。当該距離センサ１００
は、投光部と受光部より構成され、投光部から投射され
被検査車両の表面で反射した反射光を受光部で受け、三
角測量の原理により、該距離センサから被検査車両表面
までの高さ方向の距離を計測する。

【０００３】当該車種判別装置では、被検査車両の移動
方向と直行する道路の幅方向に、複数の距離センサ１０
０が直線状に配置されており（以下、計測ライン）、全
ての距離センサ１００で同時に被検査車両表面までの距
離を計測を行う（以下、スキャン処理）。所定の時間間
隔でスキャン処理を繰り返すことにより、道路面上を走
行する被検査車両全体の表面高さ距離を離散的に計測す
る。この計測処理において、被検査車両のフロントガラ
ス部分やバンパー部分では、車両表面における反射光の
透過・乱反射等により、距離センサ１００の受光レベル
が低下する。

【０００４】次に、前記各距離センサ１００により計測
された車両表面の高さ方向の距離データは、それぞれに
２値化部１０２に入力される。当該２値化部１０２は、
前記計測された距離を所定の閾値と比較し、計測距離が
閾値未満である場合には被検査車両の検出を示す“１”
を、一方計測距離が閾値以上である場合には被検査車両
の非検出を示す“０”を出力する。

【０００５】また連結処理部１０３は、一回のスキャン
処理により計測された複数の距離データを入力し、当該
距離データと距離センサ１００が設置されている所定の
高さ距離とに基づいて、被検査車両表面の道路面からの
高さデータを順次算出する。ここで連結処理部１０３
は、前記の通りフロントガラス部分やバンパー部分など
距離センサ１００の受光レベルが低下した検出位置につ
いては、高さデータとして「無限遠」を表す所定のデー
タを設定しておく。

【０００６】次に連結処理部１０３は、一回のスキャン
処理により得られた複数の高さデータと、前記車両検出
の有無を示す０／１データとを、各々距離センサ１００
の計測ラインに対応させて結合し、それぞれ高さ連結デ
ータ及び０／１連結データとして出力する。当該連結処
理部１０３は距離センサ１００によるスキャン処理毎
に、上記連結データの生成処理を順次繰り返して行う。

【０００７】次に車両検知処理部１０５は、連結処理部
１０３によって生成されたの０／１連結データを順次入
力し、被検査車両の車両の左右端位置及び全幅、並びに
当該被検査車両が計測ライン上を通過するのに要した時
間を求める。車両検知処理部１０５は、これらの情報を
車両検知情報として高さデータ計算部１０６に対して出
力する。

【０００８】次に高さデータ計算部１０６は、連結処理
部１０３から出力された高さ連結データと車両検知処理
部１０５から出力された車両検知情報とを入力し、当該
被検出車両を構成するボンネット部、ルーフ部、トラン
ク部等の構成部位各々を単位として、各車両部位の分割
及び抽出を行う。以下では、被検査車両を構成する車両
部位の単位を「高さブロック」と呼ぶ。

【０００９】以下で、高さデータ計算部１０６における
高さブロック抽出処理について説明する。まず、０／１
連結データに基づき被検査車両の検出有無を監視し、被
検査車両が新たに検出された時点で高さブロックのブロ
ック数を１に初期化する。

【００１０】計測ラインがボンネット部上にある場合に
おいて、高さデータ計算部は、０／１連結データを基に
第1の高さブロックであるボンネット部の位置を特定す
るとともに、当該第1の高さブロックの高さデータの最
大値、最小値、平均値（以下、「高さ情報」と呼ぶ）を
順次特定する。

【００１１】被検査車両が計測ライン上を走行しフロン
トガラス部が計測ライン上にさしかかると、距離センサ
１００の受光レベルが低下して高さ連結データのうち無
限遠データの割合が増加する。ここで高さデータ計算部
１０６は、高さ連結データ中にしめる無限遠データの割
合が所定の閾値を越えた時点で、高さブロックがボンネ
ット部からルーフ部に遷移するものと推定して、高さブ
ロックのブロック数に１を加える。続けて被検査車両が
さらに走行しルーフ部が計測ライン上に差しかかると、
高さ連結データ中にしめる無限遠データの割合が低下す
るので、高さデータ計算部は第２の高さブロックである
ルーフ部について高さ情報を特定する。

【００１２】また高さデータ計算部１０６は、各スキャ
ン処理毎に得られる最新の高さ連結データを、その直前
のスキャン処理で得られた高さ連結データと順次比較
し、各高さデータが不連続に変化したか否かを監視す
る。その結果、高さデータの不連続な変化が検出された
場合には、高さブロックが遷移したものと判定して、高
さブロックのブロック数に１を加えるとともに、新たな
高さブロックについて高さ情報を特定する。

【００１３】次に、０／１連結データに基づき該被検査
車両の通過完了を検出したら、高さデータ計算部１０６
は、上記の通り更新された高さブロックのブロック数
と、各高さブロックの高さ情報とを、車種判別処理部１
０７に対して出力する。

【００１４】最後に車種判別部１０７は、前記車両検知
処理部１０５によって検出された被検査車両の平均全幅
に基づき、被検査車両が大幅車種か中幅車種か小幅車種
かを特定する。さらに、該車幅判別結果、前記高さブロ
ックのブロック数及び各高さブロックの高さ情報を、予
め記録された各車種情報と比較判別することにより被検
査車両の車種を推定する。

【００１５】

【発明が解決しようとする課題】前記、従来の車種判別
装置では、例えばフロントガラス等のように反射光の受
光レベルが低い部位や、高さデータの不連続な変化点を
拠所として高さブロックの分割及び抽出を行い、その結
果に基づき車種判別処理を行う。したがって、被検査車
両の表面全体が反射率の低い塗色である場合や、悪天候
等の周囲の環境条件によって反射光の受光レベルが変動
する場合には、各距離センサ１００の受光レベルや高さ
データのばらつき誤差が大きくなるため、高さブロック
の分割及び抽出が正確に行われず、車種判別処理の精度
が低下するといった問題があった。

【００１６】また、例えば被検査車両がトラック等の場
合には、荷台の積載物の形状や積載物表面での反射率の
影響によって高さブロック分割が正確に行われず、車種
判別処理の精度が低下するといった問題があった。

【００１７】また、従来の車種判別装置で判別精度を高
めるために、距離センサの設置個数を増やして多数の高
さ距離データを取得し、各距離センサのばらつき誤差を
低減させる方法が採られるが、このような方法では、高
さブロック分割及び抽出に要する演算処理負荷が増大
し、車種判別の処理速度が低下するといった問題があっ
た。

【００１８】本発明は、前記課題を解決するためになさ
れたものであり、距離センサの受光レベルや高さデータ
のばらつき誤差が大きな場合であっても、精度良くかつ
高速に形状判別処理を行うことが可能な形状判別処理装
置を提供することを目的とする。

【００１９】

【課題を解決するための手段】前記の課題を解決し、目
的を達成するために、本発明にかかる形状判別装置にあ
っては、被検査体の形状を測定し、予め保存された複数
の標準形状の何れに該当するかを判別する形状判別装置
において、前記標準形状を規定する複数の境界点に関す
る所定の境界点条件を含んだ形状データを予め保存した
形状辞書と、所定位置に固定され、移動する被検査体の
表面高さを一定の時間間隔で計測し、高さデータを順次
出力する高さ計測手段と、前記複数の高さデータに基づ
いて被検査体の前後端部を特定し、前記前後端の間で計
測された当該被検査体に関する一連の高さデータ群のみ
を抽出し、形状プロファイルとして保存する被検査体検
出手段と、前記形状辞書から形状データを読み出して、
前記形状プロファイルより、前記各境界点条件に合致す
る高さデータを実境界点として、各境界点毎に順次抽出
し、当該複数の実境界点により規定される被検査体の各
構成部分それぞれ対応した複数の近似直線と、該近似直
線各々に対応する形状プロファイルの高さデータのばら
つき度合いを表す直線近似値を、各近似直線毎に順次算
出し、該複数の直線近似値に基づいて前記形状プロファ
イルと当該形状データとの間の近似度合いを表す評価値
を算出する、一連の評価値演算処理を、前記形状辞書に
保存された全ての形状データについて順次行い、当該各
形状データの評価値に基づいて被検査体の形状を判別す
る形状判別手段とを備えたことを特徴とする。

【００２０】次の発明にかかる形状判別装置にあって
は、各形状データは、標準形状に予め設定された複数の
境界点によって規定される複数の標準直線それぞれに対
応する所定の重み値を予め保存し、形状判別手段は、各
近似直線の直線近似値各々に対し前記重み値により重み
付けを行って評価値を算出することを特徴とする。

【００２１】次の発明にかかる形状判別装置にあって
は、各形状データは、複数の標準直線各々に関する所定
の標準直線パラメータを予め保存し、形状判別手段は、
当該標準直線パラメータに基づいて各標準直線に対する
近似直線のズレ度合いを表すペナルティ値を、各近似直
線毎に順次算出し、近似直線各々ついて算出された直線
近似値と前記ペナルティ値とに基づいて、所定の方法に
より形状プロファイルと各形状状データとの間の近似度
合いを表す評価値を、各形状データ毎に順次算出するこ
とを特徴とする。

【００２２】次の発明にかかる形状判別装置にあって
は、形状判別手段は、形状プロファイルの全ての高さデ
ータから、該高さデータの前後で表面高さの差分値の変
化量が予め保存された所定の閾値より大きくなる高さデ
ータを候補データとして選抜し、当該候データを対象と
して実境界点の抽出を行うことを特徴とする。

【００２３】次の発明にかかる形状判別装置にあって
は、高さ計測手段は、所定位置に固定された被検査体の
近傍を所定の速度で移動して、当該被検査体の表面高さ
を一定の時間間隔で計測し、高さデータを順次出力する
ことを特徴とする。

【００２４】次の発明にかかる形状判別装置にあって
は、高さ計測手段は、被検査体の移動方向に沿った所定
の距離間隔の複数地点の高さを計測するように複数個設
置され、当該複数の高さ計測手段は、前記複数地点での
被検査体の表面高さを一定の時間間隔で計測して、被検
査体の高さデータを順次出力し、各形状データは、被検
査体の全長の許容条件を予め保存し、形状判別手段は、
前記複数の高さ計測手段各々から出力された前記複数地
点の高さデータ群を基に、所定の方法により被検査体の
移動速度を算出し、被検査体の形状プロファイルと前記
移動速度とに基づいて被検査体の全長を求め、当該被検
査体の全長が前記全長の許容条件にあてはまるか否か判
定し、被検査体の全長が前記許容条件にあてはまらない
場合には、当該形状データに関する評価値算出を行わ
ず、形状判別の対象から除外することを特徴とする。

【００２５】次の発明にかかる形状判別装置にあって
は、各形状データは、被検査体の全高の許容条件を予め
保存し、形状判別手段は、形状プロファイルから最大の
高さデータを抽出し、当該最大高さデータが前記全高の
許容条件にあてはまるか否か判定し、該最大高さデータ
が前記許容条件にあてはまらない場合には、当該形状デ
ータに関する評価値算出を行わず、形状判別の対象から
除外することを特徴とする。

【００２６】次の発明にかかる形状判別装置にあって
は、形状判別手段は、形状プロファイルの全ての高さデ
ータを基に表面高さの出現頻度ヒストグラムを作成し、
出現頻度の分布に基づいて被検査体の全高を特定し、当
該被検査体の全高が形状データに予め保存された全高の
許容条件にあてはまるか否か判定し、前記許容条件にあ
てはまらない場合には、当該形状データに関する評価値
算出を行わず、形状判別の対象から除外することを特徴
とする。

【００２７】次の発明にかかる形状判別装置にあって
は、形状判別手段は、被検査体の移動速度に応じて所定
の方法により高さデータの間引き量を決定し、形状プロ
ファイルの高さデータを間引き処理し、当該間引き処理
後の形状プロファイルに基づいて形状判別処理を行うこ
とを特徴とする。

【００２８】次の発明にかかる形状判別方法にあって
は、被検査体の形状を測定し、予め保存された複数の標
準形状の何れに該当するかを判別する形状判別方法にお
いて、所定位置に固定された高さ計測手段により、移動
する被検査体の表面高さを一定の時間間隔で計測し、高
さデータを順次出力する高さ計測工程と、前記複数の高
さデータに基づいて被検査体の前後端部を特定し、当該
被検査体表面について計測された一連の高さデータ群の
みを抽出し、形状プロファイルとして保存する被検査体
検出工程と、前記標準形状を規定する複数の境界点に関
する所定の境界点条件を含んだ形状データを予め保存し
た形状辞書を参照し、前記形状プロファイルと各形状デ
ータとの間の近似度合いを表す評価値を順次算出し、当
該各形状データの評価値に基づいて被検査体の形状を判
別する形状判別工程を備え、該形状判別工程は、ａ）前記形状辞書から形状データを読み出して、前記形
状プロファイルより、当該形状データの各境界点条件に
合致する高さデータを実境界点として、各境界点毎に順
次抽出する実境界点抽出ステップと、ｂ）当該複数の実境界点により規定される被検査体の各
構成部分それぞれ対応した複数の近似直線と、該近似直
線各々に対応する形状プロファイルの高さデータのばら
つき度合いを表す直線近似値を、各近似直線毎に順次算
出する直線近似値演算ステップと、ｃ）該複数の直線近似値に基づいて前記形状プロファイ
ルと当該形状データに関する評価値を算出する評価値演
算ステップとを有することを特徴とする。

【００２９】次の発明にかかる形状判別方法にあって
は、各形状データには、標準形状に予め設定された複数
の境界点によって規定される複数の標準直線それぞれに
対応する所定の重み値が予め保存され、評価値演算ステ
ップは、各近似直線の直線近似値各々に対し前記重み値
により重み付けを行って評価値を算出することを特徴と
する。

【００３０】次の発明にかかる形状判別方法にあって
は、各形状データには、複数の標準直線各々に関する所
定の標準直線パラメータが予め保存され、直線近似値演
算ステップは、当該標準直線パラメータに基づいて各標
準直線に対する近似直線のズレ度合いを表すペナルティ
値を、各近似直線毎に順次算出し、評価値演算ステップ
は、近似直線各々ついて算出された直線近似値と前記ペ
ナルティ値とに基づいて、所定の方法により形状プロフ
ァイルと各形状状データとの間の近似度合いを表す評価
値を算出することを特徴とする。

【００３１】次の発明にかかる形状判別方法にあって
は、形状判別工程は、さらに、ｄ）形状プロファイルの全ての高さデータから、該高さ
データの前後で表面高さの差分値の変化量が予め保存さ
れた所定の閾値より大きくなる高さデータを候補データ
として選抜する候補データ選抜ステップを有し、実境界
点抽出ステップは、当該候データを対象として実境界点
の抽出を行うことを特徴とする。

【００３２】次の発明にかかる形状判別方法にあって
は、高さ計測工程は、所定位置に固定された被検査体の
近傍を所定の速度で移動する高さ計測手段により、当該
被検査体の表面高さを一定の時間間隔で計測し、高さデ
ータを順次出力することを特徴とする。

【００３３】次の発明にかかる形状判別方法にあって
は、高さ計測工程は、被検査体の移動方向に沿った所定
の距離間隔の複数地点の高さを計測する複数の高さ計測
手段により、被検査体の表面高さを一定の時間間隔で計
測して、被検査体の高さデータを順次出力し、各形状デ
ータには、被検査体の全長の許容条件が予め保存され、
形状判別工程は、さらに、ｅ）前記複数の高さ計測工程各々から出力された前記複
数地点の高さデータ群を基に、所定の方法により被検査
体の移動速度を算出し、被検査体の形状プロファイルと
前記移動速度とに基づいて被検査体の全長を求める被検
査体サイズ検出ステップと、ｆ）当該被検査体の全長が前記全長の許容条件にあては
まるか否か判定する照合可否判定ステップとを有し、被
検査体の全長が前記許容条件にあてはまらない場合に
は、当該形状データについて実境界点抽出ステップ、直
線近似値演算ステップ及び評価値演算ステップの各処理
を行わず、形状判別の対象から除外することを特徴とす
る。

【００３４】次の発明にかかる形状判別方法にあって
は、各形状データには、被検査体の全高の許容条件が予
め保存され、被検査体サイズ検出ステップは、形状プロ
ファイルから最大の高さデータを当該被検査体の全高と
して抽出し、照合可否判定ステップは、当該被検査体の
全高が前記全高の許容条件にあてはまるか否か判定し、
該最大高さデータが前記許容条件にあてはまらない場合
には、当該形状データについて実境界点抽出ステップ、
直線近似値演算ステップ及び評価値演算ステップの各処
理を行わず、形状判別の対象から除外することを特徴と
する。

【００３５】次の発明にかかる形状判別方法にあって
は、被検査体サイズ検出ステップは、形状プロファイル
の全ての高さデータを基に表面高さの出現頻度ヒストグ
ラムを作成し、出現頻度の分布に基づいて被検査体の全
高を特定することを特徴とする。

【００３６】次の発明にかかる形状判別方法にあって
は、形状判別工程は、さらに、ｇ）被検査体の移動速度に応じて所定の方法により高さ
データの間引き量を決定し、形状プロファイルの高さデ
ータを間引き処理する高さデータ間引きステップを有
し、当該間引き処理後の形状プロファイルに基づいて形
状判別処理を行うことを特徴とする。

【００３７】

【発明の実施の形態】以下、実施の形態では、本発明に
かかる形状判別装置を車両の形状判別処理に適用した場
合について説明する。なお、本発明にかかる形状判別装
置の被検査対象は車両に限定されるものではない。

【００３８】実施の形態１．図１は、本実施の形態１に
かかる形状判別装置の構成図である。図１において、１
は一つの距離センサを備え、物体の高さを計測し該物体
表面の高さデータの出力する高さ計測手段である。該距
離センサは、一組の投光部と受光部より構成され、投光
部から投射され被検査車両の表面で反射した反射光を受
光部で受光し、距離センサから被検査車両表面までの高
さ方向の距離を計測する。

【００３９】また、２は高さデータに基づき車両検出判
定処理を行う車両検出手段、３は被検査車両の車体形状
データを予め格納した車体形状辞書、４は前記高さデー
タと車体形状データとに基づき車種判別を行う車種判別
手段である。本実施の形態１において、前記高さ計測手
段１の距離センサは被検査車両が進行する路面の鉛直上
方の所定高さに設置されており、当該距離センサの鉛直
下方を通過する被検査車両の外形状を計測して車種判別
処理を行う。

【００４０】以下、上記のように構成される形状判別装
置の動作を図面に従って説明する。図２は、本実施の形
態１の形状判別装置の処理フロー図である。まず高さ計
測手段１の距離センサは、該距離センサから被検査車両
表面までの高さ方向の距離を計測する（図２、ステップ
Ｓ１）。また該距離センサは、高さ距離計測の際に受光
された反射光の受光レベルを検出する。

【００４１】次に高さ計測手段１は、距離センサの設置
高さ距離から、距離センサによって検出された被検査車
両表面の高さ距離を減算し、当該被検査車両の高さデー
タを算出する。当該高さ計測手段１は、被検査車両が距
離センサの下方を通過する間、一定の時間間隔Δｔ毎
に、被検査車両表面までの高さ距離を繰り返して計測
し、前記高さデータ及び前記反射光の受光レベルを車両
検出手段２に対して順次出力する。ここで、高さ計測手
段１による高さ距離計測の時間間隔Δｔは、被検査車両
の全長と走行速度に応じて、車種判別処理を行うために
十分小さな値に予め設定される。

【００４２】次に車両検出手段２は、前記高さ計測手段
１より高さデータが出力される毎に、被検査車両の有無
を判定する車両検出判定処理を行う（ステップＳ２）。
以下で、車両検出判定処理について説明する。

【００４３】まず車両検出手段２には被検査車両検出の
ため所定の高さデータの閾値（以下、高さ閾値）が予め
記憶されている。車両検出手段２は、当該高さ閾値と前
記高さ計測手段１から出力された最新の高さデータとを
順次比較し、高さデータが高さ閾値未満であった場合に
は「被検査車両検出無し」と判定し、一方、高さデータ
が高さ閾値以上であった場合には「被検査車両検出有
り」と判定する。ここで高さデータ閾値は、被検査車両
検出有無の検出のために適切な値が予め設定される。

【００４４】また、高さ計測を行った時点で被検査車両
が距離センサ下方に存在せず路面の高さを測定した場合
には、前記距離センサは一定の受光レベル以上の反射光
を受光する。一方、被検査車両のバンパー部やフロント
ガラス部等では、反射光の透過若しくは乱反射等の影響
により、高さ距離算出に十分な反射光の受光レベルを得
ることができない。

【００４５】そこで車両検出手段２には、高さ距離算出
を正確に行うのに十分な反射光の受光レベルの閾値が予
め記憶されており、前記高さ計測手段１から出力された
受光レベルが当該閾値未満であって高さ距離の検出が正
しく行われなかったと判断される場合には、被検査車両
のフロントガラス部等について高さ距離計測を行ったも
のと推定し、「被検査車両検出有り」と判定する。前記
受光レベルの閾値は、距離センサの受光感度や設置高
さ、投光部から出力される投射光の光量等に依存し、予
め予備的な計測によって決定される。

【００４６】次に車両検出手段２は、最新の高さデータ
に関する車両検出判定結果（以下、第一検出判定結果）
と、その一つ前に入力された高さデータに関する車両検
出判定結果（以下、第二検出判定結果）とに基づき、被
検査車両の通過判定処理を行う（ステップＳ３）。ま
ず、第一検出判定結果が「被検査車両検出有り」で、第
二検出判定結果が「被検出車両検出無し」の場合には、
最新の高さデータ検出で初めて被検査車両が検出された
ものと推定し、それ以降、当該被検査車両の通過完了が
検出されるまで、高さ計測手段１から入力される高さデ
ータを順次保存する。次に、第一検出判定結果と第二検
出判定結果が共に「被検査車両検出有り」の場合には、
高さデータ保存中の被検査車両が距離センサ下を通過中
であると推定し、前記高さデータの保存を継続する。次
に、第一検出判定結果が「被検査車両検出無し」で、第
二検出判定結果が「被検出車両検出有り」の場合には、
高さデータ保存中の被検査車両が距離センサ下を通過完
了したものと推定して、当該被検査車両に関する高さデ
ータの保存を終了する。

【００４７】上記被検査車両の通過判定処理の結果、車
両検出手段２には、距離センサ下を通過した１台の被検
査車両に関する一連の高さデータ群が保存される。以下
では、車両検出手段２に保存される被検査車両１台に関
する一連の高さデータ群を「車体形状プロファイル」と
呼ぶ。図３は、車体形状プロファイルの例を示した模式
図であり、縦軸は高さデータ、横軸は被検査車両の進入
時点を時刻０とし高さ計測を行う毎に計測時間間隔Δｔ
ずつ加算された計測時刻を示す。

【００４８】また車両検出手段２には、有意な被検査車
両検出のための最大高さデータの閾値（以下、車両検出
閾値）が保存されている。前記通過判定処理の結果、被
検査車両の通過完了が検出され車体形状プロファイルの
保存が完了すると、車両検出手段２は、当該車体形状プ
ロファイルの最大高さデータを抽出し、前記車両検出閾
値と比較する。その結果、最大高さデータが車両検出閾
値以上であった場合には、有意な被検査車両が検出され
たものと判定し、当該車体形状プロファイルを形状判別
部３に対して出力する（ステップＳ４、Ｙｅｓ）。一
方、前記最大高さデータが車両検出閾値未満であった場
合には、有意な被検査車両が検出されなかったものと見
なして当該車体形状プロファイルを破棄し（ステップＳ
４、Ｎｏ）、再度高さ計測処理を繰り返す（ステップＳ
１）。

【００４９】上記車両検出処理の結果、有意な被検査車
両が検出された場合には（ステップＳ４、Ｙｅｓ）、車
種判別手段４は前記車体形状プロファイル及び車体形状
辞書３に基づき車種判別処理を行う（ステップＳ５）。

【００５０】車体形状辞書３には、例えばトラックや１
ボックス車両等のように、被検査車両を判別する複数の
標準車種を定義する複数の「車体形状データ」が予め保
存されている。図４は車体形状データの例を示した模式
図である。図４（ａ）〜（ｄ）はそれぞれ車種判別され
る複数の標準車種（トラック、１ボックス車両、２ボッ
クス車両、３ボックス車両）に対応している。各車体形
状データは、当該標準車種の被検査車両を一定速度で距
離センサ下を走行させた場合に計測されるであろう一連
の高さデータ群から構成され、縦軸は高さデータ、横軸
は車両前端を時刻０とし一定の走行速度で移動した場合
の高さ計測時刻からなる。この際、車体形状データ作成
の際に仮想的に設定される被検査車両の移動速度は、実
際に距離センサ下を通過する被検査車両の移動速度と一
致するように設定される。

【００５１】また、図４中の黒丸５〜１２は、例えばフ
ロントガラス部とルーフ部との間の接合部分のように、
標準車種の形状を特徴付ける車両表面上の点であり、以
下ではこのような点を「境界点」と呼ぶ。図４の例で
は、各標準車種の形状はそれぞれ複数の境界点５〜１２
によって規定される。

【００５２】前記各車体形状データには、各標準形状の
複数の境界点５〜１２それぞれについて、高さデータ、
計測時刻、前後の境界点との相対的な表面高さの差、計
測時刻の差等、境界点として許容されるデータ範囲が、
境界点条件として予め保存されている。具体例として、
図４（ａ）に示すトラックの車体形状データのうち、境
界点８に関しては、以下の境界点条件１〜５が保存され
ている。＜境界点８：条件１＞高さデータ：２０ｃｍ〜１５０
ｃｍ＜境界点８：条件２＞境界点７との高さデータの差：
２０ｃｍ以上低い＜境界点８：条件３＞車体形状プロファイル中の最大
高さデータの比：２５％〜７５％＜境界点８：条件４＞計測時刻：１００〜３００ｍ秒＜境界点８：条件５＞境界点６との計測時刻の差：０
〜１０ｍ秒上記と同様に、一つの車体形状データの複数の境界点５
〜１２それぞれについて複数の境界点条件が記憶されて
おり、これら複数の境界点条件によって判別対象となる
車体形状が規定される。

【００５３】次に、上記車両検出手段２より被検査車両
の車体形状プロファイルを入力した車種判別手段４は、
該車体形状プロファイルと、上記車体形状辞書３に格納
された車体形状データとを対比して、両者の近似度合い
を算出する。以下で、車種判別手段４による車種判別処
理（ステップＳ４）を処理フロー図５に従って説明す
る。

【００５４】図５に示す車種判別処理フローにおいて、
まず車種判別部４は、車体形状辞書３から一つの車体形
状データを選択して照合対象とする（ステップＳ１
０）。次に、被検査車両の車体形状プロファイルから車
体形状データに保存された複数の境界点５〜１２それぞ
れについて、上記境界点条件を満足する高さデータを順
次抽出する（ステップＳ１１）。この境界点抽出処理で
は、一つの境界点の境界点条件を満足する高さデータが
複数個抽出される場合がある。以下では、各境界点につ
いて抽出された高さデータの個数を、境界点抽出数ｎ_ｋ
（ｋ＝１〜Ｍ、Ｍは車体形状データの境界点数）と呼
ぶ。

【００５５】車体形状プロファイルから全Ｍ個の境界点
それぞれについて、各ｎ_ｋ個の高さデータが抽出された
場合には（ステップＳ１１、Ｙｅｓ）、各境界点につい
てそれぞれ１つずつの高さデータを選択する。ここで、
全Ｍ個の境界点各々について一つずつ選択された高さデ
ータを、以下では「実境界点」と呼ぶ。次に車種判別手
段４は、前記選択された全Ｍ個の実境界点のうち、隣り
合った二点一組の実境界点それぞれによって規定される
近似直線を設定する。

【００５６】次に車種判別手段４は、例えば「パターン
認識−論理と応用」（５８〜６４頁、朝倉書店、大津
他、１９９６年７月発行）に記載された直線度算出方法
により、前記近似直線と該近似直線の実境界点間で計測
された複数の高さデータとの間の直線近似値Ｌを、車体
形状プロファイルを構成する全ての近似直線について順
次算出する（ステップＳ１２）。この直線近似値Ｌは、
各高さデータが対応する近似直線上に並んでいる場合に
は大きな値となり、逆に近似直線からのばらつきが大き
い場合は小さな値となる。

【００５７】次に車種判別手段４は、各近似直線につい
て算出された直線近似値Ｌから、当該車体形状データに
関する評価値Ｅを算出する（ステップＳ１３）。当該評
価値Ｅは、被検査車両の車体形状プロファイルと比較対
照となっている車体形状データとの類似の程度を表す値
であり、下記式１によって算出される。

【００５８】

【数１】但し、Ｅ_ｉ：ｉ番目の車体形状データに関する評価値Ｌ_ｉｊ：ｉ番目の車体形状データのｊ番目の近似直線に
関する直線近似値Ｋ_ｉｊ：ｉ番目の車体形状データのｊ番目の近似直線に
関する車体形状プロファイルの高さデータ数Ｗ_ｉｊ：ｉ番目の車体形状データのｊ番目の近似直線に
関する重み値Ｍ_ｉ：ｉ番目の車体形状データの境界点の総数（Ｍ_ｉ−１：ｉ番目の車体形状データの近似直線の総
数）Ｎ：車体形状プロファイルの高さデータの総数

【００５９】式２において、重み値Ｗは各車体形状デー
タにおいて各車両部位毎に予め設定されている値であ
り、例えば、トラックの荷台のように車体形状の不安定
な部分（図４（ａ）の例では境界点８と境界点９に挟ま
れた近似直線に対応）の重み値Ｗを低めに設定しておく
ことで、積載物の形状等による影響を低減させることが
できる。

【００６０】一つの実境界点の組み合わせについて評価
値Ｅの演算が完了したら、車種判別手段４は異なる高さ
データを実境界点として選択し、実境界点の組み合わせ
を変えて上記評価値Ｅの演算処理を繰り返す（ステップ
Ｓ１４、Ｎｏ）。従って、上記評価値Ｅの演算処理は、
一つの車体形状データについて下記式２に示す全Ｓ回繰
り返される。

【数２】但し、Ｓ_ｉ：ｉ番目の車体形状データに関する評価値の演算回
数Ｍ_ｉ：ｉ番目の車体形状データの境界点の総数ｎ_ｋ：境界点抽出数

【００６１】次に車種判別手段４は、一つの車体形状デ
ータについて上記全Ｓ個の評価値が算出されると（ステ
ップＳ１４、Ｙｅｓ）、最大の評価値Ｅを選択し当該車
体形状データの評価値として特定する。

【００６２】一方、前記境界点抽出処理において、複数
の境界点のうち一つでも境界点条件に合致する高さデー
タが抽出されなかった場合には、当該形状データと車体
形状プロファイルとが照合失敗したと判定する。例え
ば、図４（ａ）のトラックの車体形状データが選択され
ている場合、上記図３の車体形状プロファイルでは境界
点６及び境界点７の境界点条件を満足する高さデータが
一つも抽出されない（ｎ _ｋ＝０）。このような場合に
は、被検査車両はトラックの車種形状に合致しないもの
として照合処理を中断し（ステップＳ１１、Ｎｏ）、直
線近似値及び評価値の算出を行わずに次の車体形状デー
タの読み出しを行う（ステップＳ１０）。

【００６３】次に車種判別手段４は、車体形状辞書３に
保存されている全ての車体形状データとの照合処理が完
了したか確認する（ステップS１５）。その結果、車体
形状辞書３に照合処理を行っていない車体形状データが
残っている場合には（ステップS１５、Ｎｏ）、該車体
形状データについて順次照合処理を行う（ステップＳ１
０〜Ｓ１３）。一方、車体形状辞書３に保存されている
全ての車体形状データについて照合処理が完了した場合
には（ステップS１５、Ｙｅｓ）、それぞれの車体形状
データについて算出された複数の評価値を比較して、最
大の評価値が得られた車体形状データの車種を被検査車
両の車種として推定する（ステップS１６）。ここで、
上述したトラックの例のように、実境界点の抽出処理に
おいて照合失敗と判定され（ステップＳ１１、Ｎｏ）、
評価値算出が行われなかった車体形状データは、評価値
の比較対照から除外されるので、推定車種として選択さ
れることはない。

【００６４】図６は、車体形状データの評価値比較の状
態を例示した説明図である。図６は、境界点抽出処理
（図３、ステップＳ１１）においてトラック及び３ボッ
クス車両の車体形状データは照合失敗として評価値算出
処理が行われず、１ボックス車両（図４（ｂ））及び２
ボックス車両（図４（ｃ））の車体形状データについて
のみ評価値算出がおこなわれた場合について示してい
る。

【００６５】まず、図６（ａ）は車体形状プロファイル
と２ボックス車両の車体形状データとを照合した場合に
ついて示している。図中記号「×」で示された車体形状
プロファイルは実線で示した車体形状データと近接して
おり、評価値は大きな値となる。一方、図６（ｂ）は車
体形状プロファイルと１ボックス車両の車体形状データ
とを照合した場合について示している。この場合には、
被検査車両のフロントグリル部、ボンネット部、フロン
トガラス部に相当する部位において、車体形状データに
対する車体形状プロファイルのばらつきが大きくなって
おり、１ボックス車両の車体形状データに関する評価値
は前述の２ボックス車両の場合よりも小さな値となる。
その結果、被検査車両の車種は評価値が最大となる２ボ
ックス車両であると推定される。

【００６６】このような構成とすることで、本実施の形
態１の形状判別装置は、予め作成された車体形状データ
に基づいて車体形状プロファイルから各境界点条件に合
致する実境界点を抽出し、該実境界点によって規定され
る近似直線を基に、被検査車両の構成部位毎に所定の重
み付けを行って前記車体形状データと車体形状プロファ
イルとの間の近似度合いを表す評価値Ｅを算出し、複数
の車体形状データのうち評価値Ｅが最大となる車体形状
データを、被検査車両の車種として推定する。従って、
車体形状プロファイルの高さデータの局所的な誤差変動
や積載物による影響を低減させつつ、標準車種それぞれ
の形状上の特徴をとらえて正確に被検査車両の車種判別
処理を行うことができる。

【００６７】なお、本実施の形態１において、車両検出
部２は、高さ計測の結果得られた全ての高さデータを車
体形状プロファイルとして車種判別手段４に対して出力
し、車種判別手段４では、全ての高さデータを対象とし
て、実境界点の抽出処理と直線近似値Ｌの算出処理を行
ったが、これはこのような方法に限られるものではな
く、例えば、車両検出部２において反射光の受光レベル
が上記閾値未満である場合には、これに対応する高さデ
ータを予め除外して車体形状プロファイルを作成し、車
種判別手段４による境界点抽出処理及び直線近似値算出
処理をを行っても良い。この場合には、フロントガラス
部等の様に受光レベルが不十分となる部位の高さデータ
を車種判別処理から除外して、車種判別の精度を高める
ことが可能である。

【００６８】また車両検出部２は、車体形状プロファイ
ルの最大高さデータと所定の車両検出閾値とを比較する
ことにより、有意な被検査車両の検出の有無を判定した
が（図２、ステップＳ４）、これはこのような構成に限
定されるものではなく、例えば、被検査車両の検出開始
から通過完了検出までの時間を基準として所定の閾値と
比較するような構成であってもよく、また、前記最大高
さデータと通過時間との両方を用いて有意な被検査車両
の検出を行うような構成であってもよい。

【００６９】また車種判別手段４は、複数の直線近似値
Ｌを上記式１に示す方法により重み付け加算して評価値
Ｅを算出したが、このような方法に限定されるものでは
なく、各直線近似値Ｌの平均値を算出しこれを評価値と
して用いる方法であってもよい。

【００７０】また車種判別手段４は、上記文献「パター
ン認識−論理と応用」に記載の直線度算出方法により、
近似直線と高さデータとの間の直線近似値Ｌを算出した
が、直線近似値の算出法はこれに限定されるものではな
く、これ以外の方法によって近似直線に対する高さデー
タ間のばらつき度合いを表す直線近似値Ｌを算出するよ
うな構成であってもよい。

【００７１】また、高さ計測手段１の距離センサは、一
組の投光部と受光部より構成され、投光部から投射され
被検査車両の表面で反射した反射光を受光部で受け、距
離センサから被検査車両表面までの高さ方向の距離を計
測ものを使用する場合について説明したが、距離センサ
はこれに限定されるものではなく、例えば、音波を使用
し車体表面からの反射音の到達時間を基に車体表面の高
さ距離を計測する方法であってもよい。また、被検査車
両の進行方向側面にカメラを設置し、その撮像を画像処
理して車体表面の高さデータを得るような構成であって
もよい。さらに本実施の形態１では、所定速度で走行す
る被検査車両の表面高さを、所定位置に固定された距離
センサで一定の時間間隔Δｔ毎に計測し、当該被検査車
両の車体プロファイルを取得したが、これはこのような
構成に限定されるものではなく、所定位置に固定された
被検査車両の表面高さを、該被検査車両の近傍において
所定速度で移動する距離センサによって一定の時間間隔
Δｔ毎に計測し、車体プロファイルを取得するような構
成であってもよい。

【００７２】また、本実施の形態１では、境界点として
抽出された複数の実境界点の全ての組み合わせ（組み合
わせ数Ｓ）について直線近似値及び評価値を算出した
が、これは、例えば「パターン認識と学習のアルゴリズ
ム」（９１〜１０８頁、上坂他、文一総合出版、１９９
０年５月発行）に記載されたＤＰマッチング法等のよう
な、評価値演算のための効率的な方法を適用して行って
もよい。

【００７３】また、本実施の形態１では、ひとつの標準
車種の形状に対してそれぞれひとつの車体形状データが
予め作成され車体形状辞書３に保存されていたが、この
ような構成に限定されるものではなく、例えば相互に関
連ある複数の標準車種形状を枝分かれ型に規定する車体
形状データを予め作成し、ひとつの車体形状データに基
づいて複数の標準車種に関する評価値を算出するような
構成であってもよい。

【００７４】実施の形態２．上記実施の形態１において
車種判別手段４は車体形状プロファイルの全ての高さデ
ータを対象として実境界点の抽出を行ったが、本実施の
形態２では、全ての高さデータのうち、表面高さの変化
が大きい候補データを予め選抜し、該候補データの中か
ら実境界点の抽出を行う。なお本実施の形態２は、上記
実施の形態１と車種判別手段４による車種判別処理のみ
が異なるものであり、その他の処理は同一であるので、
以下ではこの車種判別処理のみについて説明し、その他
の処理方法については説明を省略する。

【００７５】図７は、本実施の形態２における車種判別
処理の処理フロー図である。当該車種判別処理におい
て、始めに車種判別手段４は、車体形状プロファイルか
ら表面高さの変化が大きな高さデータを候補データとし
て選抜する（ステップＳ２０）。

【００７６】図８は、車種判別手段４による候補データ
選抜処理の例を示した模式図である。まず車種判別手段
４は車体形状プロファイルの一つの高さデータを注目デ
ータとして特定する。図８では、注目データとして高さ
データｐ_０が特定されている。次に車種判別手段４は、
当該注目データｐ_０から一定の時間Δｗ前の高さデータ
ｐ_１を特定し、高さデータｐ_０及びｐ_１の差ｄ_１（＝｜
ｐ_１−ｐ_０｜）を算出する。また次に車種判別手段４
は、当該注目データｐ_０から一定の時間Δｗ後の高さデ
ータｐ_２を特定し、高さデータｐ_０及びｐ_２の差ｄ
_２（＝｜ｐ_２−ｐ_０｜）を算出する。ここで高さデータ
の差ｄ_１及びｄ_２を算出するための時間Δｗは、表面高
さの大きな高さデータの選抜を行うために適切な値が予
備的な車種判別処理によって予め設定されるものとし、
図８の例ではΔｗ＝３Δｔと設定されている。

【００７７】次に車種判別手段４は、高さデータの差ｄ
_１及びｄ_２の差の絶対値を算出し、当該注目データｐ_０
の前後に関する表面高さの変化量Δｄ_０（＝｜ｄ_１−ｄ
_２｜）を算出する。車種判別手段４は、注目データｐ_０
を換えながら上記表面高さの変化量Δｄ_０の演算処理を
繰り返し、車体形状プロファイルの全ての高さデータに
ついて表面高さの変化量Δｄ_０を順次算出する。

【００７８】図８（ａ）は、たとえば被検査車両のフロ
ントガラス部からルーフ部にかかる部位等のように、注
目データｐ_０の前後で表面高さの差の変化量Δｄ_０が大
きい場合について示している。この場合には、注目デー
タｐ_０の前方の高さデータの差ｄ_１と後方の高さデータ
の差ｄ_２とでは値が大きく異なり、表面高さの変化量Δ
ｄ_０の値が大きくなる。一方、図８（ｂ）は、たとえば
被検査車両のルーフ部中央のように、注目データｐ_０の
前後で表面高さの変化が小さい場合について示してい
る。この場合には、注目データｐ_０の前後の高さデータ
の差ｄ_１及びｄ_２とで値の差が小さく、表面高さの変化
量Δｄ_０は前記図８（ａ）に示す場合より小さくなる。
また、図８（ｃ）は、たとえば被検査車両のフロントガ
ラス部中央のように、注目データｐ_０の前後で表面高さ
の変化が一定である場合について示している。この場合
にも、注目データｐ_０の前後の高さデータの差ｄ_１及び
ｄ_２とで値の差が小さく、表面高さの変化量Δｄ_０は前
記図８（ａ）に示す場合より小さくなる。

【００７９】車種判別手段４には、表面高さの変化量Δ
ｄ_０が所定の値より大きくなる高さデータを抽出するた
めに、表面高さ変化量の閾値が予め保存されている。車
種判別手段４は、車体形状プロファイルの高さデータそ
れぞれに関して算出された表面高さの変化量Δｄ_０と前
記表面高さ変化量の閾値とを順次比較して、当該閾値よ
りも表面高さの変化量Δｄ_０が大きくなる高さデータ
を、実境界点抽出のための「候補データ」として選抜す
る。ここで表面高さ変化量の閾値は、実境界点の抽出が
精度良く行われるために適切な値が、予備的な車種判別
処理を通じて予め設定される。

【００８０】例えば上述した図８の場合には、表面高さ
変化量の閾値が適切な値に設定されることにより、図８
（ａ）のように表面高さの変化量Δｄ_０が大きい注目デ
ータＰ_０は候補データとして選抜されるが、図８
（ｂ）、（ｃ）のように表面高さの変化量Δｄ_０の値が
小さい注目データＰ_０は候補データとして選抜されな
い。

【００８１】次に車種判別手段４は、車体形状プロファ
イルについて選抜された複数の候補データのみを対象と
して、上記実施の形態１と同様の方法により実境界点の
抽出を行う（ステップＳ１１）。したがって各境界点に
関する境界点抽出数ｎ_ｋは前述の実施の形態１より少な
くなる。

【００８２】次に車種判別手段４は、候補データから抽
出された実境界点に基づき、車体形状プロファイルの全
ての高さデータを対象として、上記実施の形態１と同様
の方法により直線近似値及び評価値の演算を行う（ステ
ップＳ１２〜ステップＳ１４）。ここで、直線近似値算
出処理及び評価値算出処理（ステップＳ１２、Ｓ１３）
は、前述の式２に従い各境界点抽出数ｎ_ｋに依存して決
定される演算処理回数Ｓだけ繰り返し行われるが、本実
施の形態２では各境界点抽出数ｎ_ｋが前述の実施の形態
１よりも少ないため、演算処理回数Ｓは大幅に削減され
る。当該演算処理の削減量は、各境界点抽出数ｎ_ｋの乗
数によって決定され、車体形状プロファイルの高さデー
タの総数に比例して増加する候補データの抽出の演算処
理負荷よりもはるかに大きい。

【００８３】最後に車種判別手段４は、全ての車体形状
データについて評価値算出処理を行い（ステップＳ１
５、Ｙｅｓ）、評価値が最大となる車体形状データを被
検査車両の車種として推定する（ステップＳ１６）。

【００８４】以上のような方法を用いることにより、本
実施の形態２の形状判別装置では、車種判別に要する直
線近似値算出及び評価値算出処理の演算処理量を大幅に
削減し、被検査車両の車種判別処理を高速化することが
できる。

【００８５】実施の形態３．上述の実施の形態１では、
複数の直線近似値Ｌに基づいて評価値Ｅを算出し車種判
別処理を行ったが、本実施の形態３では、各車体形状デ
ータで予め設定された境界点各々によって規定される標
準直線と、実境界点によって規定される近似直線との間
のズレ度合いを示すペナルティ値Ｄを算出し、当該ペナ
ルティ値Ｄと前記直線近似値Ｌとに基づいて評価値Ｅを
算出する。なお本実施の形態３は、上述の実施の形態１
とは、車体形状辞書３に保存される車体形状データの内
容及び車種判別手段４の評価値算出処理のみが異なるの
で、以下では評価値算出処理のみについて説明し、その
他の構成は全く同一であるので同一の符号を付して説明
を省略する。

【００８６】本実施の形態３において、車体形状辞書３
の各車体形状データには、上述の図４に示された高さデ
ータ、高さ計測時間、各境界点５〜１２に関する境界点
条件の他に、境界点５〜１２によって規定される複数の
標準直線に関する情報として、各標準直線の道路面に対
する標準傾き角度φが保存されている。具体的には、図
４（ａ）に示されたトラックの車体形状データでは、フ
ロント部（境界点５−６）、ルーフ部（境界点６−
７）、リアウインド部（境界点７−８）、荷台部（境界
点８−９）、リアバンパー部（境界点９−１０）の各標
準直線について、それぞれ対応する標準傾き角度φが保
存されている。なお以下では、前記標準傾き角度φのよ
うに、各標準直線を規定する情報を「標準直線パラメー
タ」と呼ぶ。

【００８７】以下で、本実施の形態３における評価値Ｅ
の算出処理について説明する。まず車種判別手段４は、
上記実施の形態１と同様に車体形状プロファイルと車体
形状データを基に複数の近似直線それぞれについて直線
近似値Ｌを算出する。次に車種判別手段４は、実境界点
によって規定される各近似直線の道路面に対する実傾き
角度θを順次算出する。次に、各近似直線の実傾き角度
θと、それぞれ対応する標準直線の標準傾き角度φとの
差の絶対値を順次算出して各近似直線に対応するペナル
ティ値Ｄ（＝｜θ−φ｜）とする。

【００８８】次に車種判別手段４は、下記式３に示す通
り、各近似直線毎に直線近似値Ｌからペナルティ値Ｄを
減算し、当該車体形状データに関する評価値Ｅを算出す
る。ここでペナルティ値Ｄは、実傾き角度θと標準傾き
角度φの差分値であるため、前記直線近似値Ｌに相当す
る値に変換するために正規化定数Ｃを乗じる。

【数３】但し、Ｃ：正規化定数Ｄ_ｉｊ：ｉ番目の車体形状データのｊ番目の近似直線の
ペナルティ値Ｅ_ｉ：ｉ番目の車体形状データに関する評価値Ｌ_ｉｊ：ｉ番目の車体形状データのｊ番目の近似直線に
関する直線近似値Ｋ_ｉｊ：ｉ番目の車体形状データのｊ番目の近似直線に
関する車体形状プロファイルの高さデータ数Ｍ_ｉ：ｉ番目の車体形状データの境界点の総数（Ｍ_ｉ−１：ｉ番目の車体形状データの近似直線の総
数）Ｎ：車体形状プロファイルの高さデータの総数

【００８９】以上のような構成とすることにより、本実
施の形態３では、直線近似値Ｌと、車体形状プロファイ
ルを構成する各近似直線の標準直線に対するズレ度合い
を示すペナルティ値Ｄとに基づいて評価値Ｅを算出し車
種判別処理を行うので、車種判別の精度を一層高めるこ
とができ、標準車種間の形状上の差異が小さい場合であ
っても正確に車種判別処理を行うことができる。

【００９０】なお、本実施の形態３では、標準直線パラ
メータとして標準直線の傾き角度φを各車体形状データ
に予め保存しておき、近似直線と標準直線の傾き角度の
差をペナルティ値Ｄとして評価値算出処理を行ったが、
標準直線パラメータは標準直線の傾き角度φに限られる
ものではなく、例えば、標準直線パラメータとして標準
直線の長さを予め保存しておいて両直線間の長さの差を
ペナルティ値Ｄとしたり、始点位置及び終点位置の差
等、両直線のズレ度合いを示す他の値をペナルティ値Ｄ
として用いてもよい。また、前記標準直線パラメータは
一種類のデータに限定されるものではなく、各車体形状
データに複数種類の標準直線パラメータを設定しておい
て、これらの値により求められる複数のペナルティ値Ｄ
を重み付け加算して評価値算出処理に用いるような構成
であってもよい。

【００９１】実施の形態４．上記実施の形態２では一つ
の高さ計測手段を備え表面高さの計測を行ったが、本実
施の形態４では、更に第二の高さ検出手段を備え、二つ
の高さ計測手段で被検査車両の表面高さを計測すると同
時に該被検査車両の移動速度を計測して、車種判別処理
を行う。なお、本実施の形態４の形状判別装置の構成
は、第二の高さ計測手段を備えた点のみが上記実施の形
態２と異なるものであり、その他の構成は同じであるた
め同一の符号を付して説明を省略する。

【００９２】図９は、本実施の形態４に係る形状判別装
置の構成図である。図９において、１４は第一の高さ計
測手段、１５は第二の高さ計測手段であり、各高さ計測
手段１４、１５は、前述の実施の形態１の高さ計測手段
１と同様にそれぞれ投光部及び受光部からなる距離セン
サを備える。第一の高さ計測手段１４は、道路面上の所
定の設置高さに設置され、また第二の高さ計測手段１５
は、被検査車両の進行方向に前記第一の高さ計測手段１
４の設置位置から一定の距離間隔Δｌを隔てて、第一の
高さ計測手段１４と同一の設置高さに設置される。ここ
で、二つの高さ計測手段１４及び１５の間の設置距離間
隔Δｌは、被検査車両の全長よりも短く、かつ該被検査
車両の移動速度を計測するのに必要十分な長さとされ
る。

【００９３】次に、本実施の形態４の形状判別装置の動
作について上述の処理フロー図２に従って説明する。ま
ず、第一の高さ計測手段１４及び第二の高さ計測手段１
５は、道路面上を走行する被検査車両の表面高さを計測
する（図２、ステップＳ１）。本実施の形態４では、二
つの高さ計測手段１４及び１５が同期して前述の時間間
隔Δｔで離散的に高さ距離計測を行い、その結果二つ一
組の高さデータが所定の計測時間間隔Δｔ間隔で順次出
力される。ここで第二の高さ計測手段１５は第一の高さ
計測手段１４から間隔Δｌの位置に設置されているの
で、第二の高さ計測手段１５から出力される高さデータ
は、第一の高さ計測手段１４から距離Δｌだけ離れた位
置の表面高さを常時計測する。

【００９４】次に車両検出手段２は、二つの高さ計測手
段１４及び１５から出力された二つ一組の高さデータを
順次入力し、例えば「測距型光学式車両感知器」（３５
〜４０頁、今津他、日本信号技報、Ｖｏｌ．２０、Ｎ
ｏ．２、１９９６年４月）に示す方法により、被検査車
両を検出すると同時に、移動速度Ｖを求める（ステップ
Ｓ２）。その結果、有意な被検査車両の通過完了が検出
された場合には（ステップＳ３、Ｓ４）、車両検出手段
２は、前記第二の高さ計測手段１５から出力された一連
の高さデータ群を当該被検査車両の車体形状プロファイ
ルとして車種判別手段４に対して出力する。

【００９５】次に車種判別手段４は、上記車体形状プロ
ファイルに基づき車種判別処理を行う（ステップＳ
５）。以下で、本実施の形態４における車種判別処理を
処理フロー図１０に従って説明する。

【００９６】まず車種判別手段４は、車体形状プロファ
イルに含まれる高さデータの総数Ｎ、前記車両検出手段
によって求められた被検査車両の移動速度Ｖ、及び高さ
距離計測の時間間隔Δｔより、下記式４に従って被検査
車両の全長ｌを算出する（ステップＳ３０）。

【数４】次に車種判別手段４は、被検査車両の移動速度Ｖと被検
査車両の検出開始時刻とに基づいて、車体形状プロファ
イルの各高さデータの計測時刻を、車両前端からの水平
方向距離に順次変換する。次に、車体形状プロファイル
の全ての高さデータから表面高さの変化量が大きい候補
データを選抜する（ステップＳ２０）。

【００９７】一方、車体形状辞書３には複数の標準車種
の車体形状データが保存されているが、本実施の形態４
では、境界点条件の水平方向の位置は、高さデータの計
測時間を単位とする条件に代えて、車両前端からの水平
距離で規定される条件が設定される。具体的な例とし
て、図４（ａ）に示すトラックの車体形状データの境界
点８に関して、以下の境界点条件１〜５が保存される。＜境界点８：条件１＞高さデータ：２０ｃｍ〜１５０
ｃｍ＜境界点８：条件２＞境界点７との高さデータの差：
２０ｃｍ以上低い＜境界点８：条件３＞車体形状プロファイル中の最大
高さデータの比：２５％〜７５％＜境界点８：条件４＞車両前端からの水平方向距離：
１２０ｃｍ〜３６０ｃｍ＜境界点８：条件５＞境界点６からの水平方向距離：
０ｃｍ〜１２ｃｍ上記境界点８の各条件のうち、条件４及び条件５が車両
前端からの水平距離で規定されている。また、車体形状
辞書３の各車体形状データには、それぞれ標準車種の全
長（以下、標準全長と呼ぶ）が予め保存されている。

【００９８】次に車種判別手段４は、車体形状辞書３か
ら一つの車体形状データを読み出して（ステップＳ３
２）、前記被検査車両の全長ｌと、当該車体形状データ
の標準全長とを比較する（ステップＳ３３）。その結
果、被検査車両の全長ｌが標準全長よりも短かった場合
には（ステップＳ３３、Ｎｏ）、当該車体形状データと
の照合失敗と判定し当該車体別の車体形状データに関す
る照合処理を中止する。

【００９９】一方、被検査車両の全長ｌが標準全長以上
だった場合には（ステップＳ３３、Ｙｅｓ）、以降、各
境界点に対応する候補データの抽出（ステップＳ１
１）、直線近似値算出（ステップＳ１２）、評価値算出
（ステップＳ１３）を行い、全ての車体形状データの評
価値に基づき車種推定を行う（ステップＳ１６）。

【０１００】以上のような構成とすることにより、本実
施の形態４の形状判別装置では、高さ計測時刻に代えて
車両前端からの水平方向距離を条件として実境界点抽出
を行うことにより、被検査車両の移動速度Ｖに依らず車
種判別処理を行うことができる。また、評価値算出の前
に被検査車両の全長ｌと標準全長とを比較し、照合不可
と判定された車体形状データは評価値算出処理の対象か
ら除外するような構成としたことにより、最終的に推定
車種として判別されないことが明らかであるような車体
形状データの評価値算出に要する演算処理を省略するこ
とが可能であり、車種判別処理の高速化を図ることがで
きる。

【０１０１】なお本実施の形態４において、車両検出手
段２は、第二の高さ計測手段１５から出力された一連の
高さデータ群を被検査車両の車体形状プロファイルとし
て車種判別手段４に対して出力したが、これはこのよう
な構成に限定されるものではなく、第一の高さ計測手段
１４から出力された高さデータ群を車体形状プロファイ
ルとして出力するような構成であっても同様の効果を得
ることは当然に可能である。

【０１０２】また本実施の形態４において、車種判別手
段４は、被検査車両の全長ｌと標準全長とを比較して、
被検査車両の全長ｌが標準全長未満である場合（図１
０、ステップＳ３３、Ｎｏ）に当該標準車種を照合失敗
と判定したが、これはこのような構成に限定されるもの
ではなく、例えば、各車体形状データに標準全長の許容
範囲を予め設定しておき、前記被検査車両の全長ｌが当
該許容範囲外である場合に照合失敗と判定するような構
成であってもよい。

【０１０３】また本実施の形態４では、二つの高さ計測
手段１４及び１５を被検査車両の進行方向に沿って配置
したが、高さ計測手段の個数は三つ以上であっても良
く、各高さ計測手段の設置位置も被検査車両車両の進行
方向沿いに限定されるものではなく、車両進行方向と一
定の角度を持つように配置するような構成であっても良
い。

【０１０４】実施の形態５．上記実施の形態４では、被
検査車両の全長ｌが車体形状データの標準全長未満の場
合に照合不可と判定し、当該車体形状データに関する評
価値算出処理を省略したが、本実施の形態５では、全長
ｌに加えて車体形状プロファイルの高さデータも照合可
否判定に使用し、評価値算出に要する演算処理負荷を削
減する。なお本実施の形態５は、上記実施の形態４と車
種判別手段４における処理が異なるだけであるため、以
下では車種判別処理についてのみ説明し、その他の構成
及び動作は全く同一であるので、同一の符号を付して説
明を省略する。

【０１０５】図１１は、本実施の形態５の車種判別処理
の処理フロー図である。まず車種判別手段４は、車体形
状プロファイルに含まれる高さデータの総数Ｎ、前記車
両検出手段によって求められた被検査車両の移動速度
Ｖ、及び高さ距離計測の時間間隔Δｔより、前述の式４
に従って被検査車両の全長ｌを算出する（ステップＳ４
０）。

【０１０６】次に車種判別手段４は、被検査車両の表面
高さを、例えば３ｃｍ単位といったように、車種判別を
行うために十分細かい高さの単位で区分し、車体形状プ
ロファイルの全ての高さデータをそれぞれ該当する高さ
区分に分類した上で、表面高さの出現頻度ヒストグラム
を作成する（ステップＳ４１）。その結果得られた頻度
ヒストグラムに基づき、高さデータの出現頻度が予め定
められた閾値以上である高さ区分のみを抽出し、そのう
ち最大の表面高さを被検出車両の全高ｈとして特定す
る。ここで前記出現頻度の閾値は、距離センサ等で生じ
る高さデータのばらつき誤差等に依存して決定されるも
のであり、被検査車両の全高ｈの判定のための予備的な
被検査車両の計測によって決定された適切な値が、予め
車種判別手段４に保存されている。

【０１０７】次に車種判別手段４は、車体形状プロファ
イルから候補データの選抜処理（ステップＳ４２）を行
った後に、車体形状辞書３から一つの車体形状データを
読み出す（ステップＳ４３）。ここで、本実施の形態５
の車体形状データには、上記実施の形態１の車体形状デ
ータの他に、被検査車両に関する全長ｌの許容範囲と全
高ｈの許容範囲とが保存されている。

【０１０８】次に車種判別手段４は、前記算出された被
検査車両の全長ｌが、当該車体形状データの全長の許容
範囲内に含まれるか判定した後（ステップＳ４４）、さ
らに前記被検査車両の全項ｈが、当該車体形状データの
全高の許容範囲に含まれるか判定する（ステップＳ４
５）。その結果、被検査車両の全長ｌ若しくは全高ｈの
いずれか一方でも許容範囲に含まれなかった場合には
（ステップＳ４４、Ｎｏ、又はステップＳ４５、Ｎ
ｏ）、当該車体形状データは照合失敗と判定し、当該車
体形状データに関する以降の直線近似値及び評価値算出
処理を行わずに、別の車体形状データを読み出す（ステ
ップＳ４３）。

【０１０９】一方、被検査車両の全長ｌ及び全高ｈの両
方が車体形状データの許容範囲内にある場合には（ステ
ップＳ４５、Ｙｅｓ）、当該車体形状データについて、
境界点抽出処理を行い、直線近似値及び評価値を算出し
て車種判別処理を行う（ステップＳ１１〜Ｓ１６）。

【０１１０】このような構成とすることにより、本実施
の形態５の判別装置は、最終的に推定車種として判別さ
れないことが明らかであるような車体形状データの評価
値算出に要する演算処理を省略することができ、車種判
別処理の高速化を図ることができる。また、車体形状プ
ロファイルの高さデータを基に表面高さの出現頻度ヒス
トグラムを作成し、出現頻度の低い高さ区分を予め除外
した上で被検査車両の全高ｈを特定するような構成とし
たことにより、距離センサ等による高さデータのばらつ
き誤差を排除して正確に車種判別処理を行うことができ
る。

【０１１１】なお、本実施の形態５では出現頻度ヒスト
グラムを作成し被検査車両の全高ｈを特定したが、車体
形状プロファイルのばらつき誤差が正確な車種判別をす
るために十分小さい範囲に収まっていることが予め明ら
かである場合には、高さデータの頻度ヒストグラム作成
処理を省略して、高さデータの最大値を全高ｈとしても
よい。

【０１１２】実施の形態６．上記実施の形態５では、被
検査車両の移動速度Ｖによらず車体形状プロファイルの
高さデータを全て用いて車種判別処理を行うため、被検
査車両の移動速度Ｖが低速である場合には車体形状プロ
ファイルの高さデータ数が増大し、直線近似値算出や評
価値算出などに要する演算処理負荷が増大する。そこで
本実施の形態６では、被検査車両の移動速度が低速であ
る場合には、車体形状プロファイルから一定間隔毎に高
さデータを間引いて車種判別処理を行い、車種判別処理
における演算処理負荷の増大を抑制する。なお本実施の
形態６の形状判別装置は、上記実施の形態５とは車種判
別処理のみが異なるものであり、その他の構成及び動作
は全く同一であるため、以下では車種判別手段４の処理
についてのみ説明し、その他は同一の符号を付して説明
を省略する。

【０１１３】図１２は、本実施の形態６の車種判別処理
の処理フロー図である。まず車種判別手段４には、被検
査車両の移動速度Ｖが低速であるか判定するための移動
速度の閾値Ｖ_Ｓが予め保存されており、本実施の形態６
では、第一の速度閾値Ｖ_Ｓ１：時速２０ｋｍと速度閾値
Ｖ_Ｓ２：時速１０ｋｍの二つの速度閾値が保存されてい
る。

【０１１４】被検査車両の高さ計測処理が完了し車体形
状プロファイルが入力されると、車種判別手段４は被検
査車両の移動速度Ｖを上記速度閾値Ｖ_Ｓ１及びＶ_Ｓ２と
比較して移動速度が低速であるか判定し、高さデータの
間引き量を決定する（ステップＳ５０）。

【０１１５】例えば、移動速度Ｖが第一の速度閾値Ｖ
_Ｓ１以上である場合（Ｖ≧Ｖ_Ｓ１）には、被検査車両の
移動速度が高速で車体形状プロファイルの高さデータ数
は増大しないので、当該車体形状プロファイルに対する
間引き処理は行わない。

【０１１６】次に、移動速度Ｖが第一の速度閾値Ｖ_Ｓ１
未満でかつ第二の速度閾値Ｖ_Ｓ２以上である場合（Ｖ
_Ｓ１＞Ｖ≧Ｖ_Ｓ２）には、移動速度が中速と判定し、車
体形状プロファイルの高さデータに対して１個置きに１
個の間引き処理を行う（高さデータ数は１／２）。

【０１１７】最後に、移動速度Ｖが第二の速度閾値Ｖ
_Ｓ２未満である場合には（Ｖ＜Ｖ_Ｓ２）、被検査車両の
移動速度が低速と判定し、車体形状プロファイルの高さ
データに対して３個中２個の間引き処理を行う（高さデ
ータ数は１／３）。

【０１１８】以降車種判別手段４は、該間引き処理後の
車体形状プロファイルデータに基づいて、上記実施の形
態５と同様に被検査車両と車体形状データとの照合可否
の判定処理（ステップＳ４０〜Ｓ４５）の後に、評価値
算出を行って被検査車両の車種を推定する（ステップＳ
１１〜Ｓ１６）。

【０１１９】以上の様な構成とすることにより、本実施
の形態６の形状判別装置では、被検査車両が低速で高さ
計測手段１４、１５下を通過し、車体形状プロファイル
の高さデータ数が増大する場合であっても、車種判別処
理の前に予め高さデータを間引き処理するので、直線近
似値や評価値算出に要する演算処理負荷を低減させて高
速に車種判別処理を行うことができる。

【０１２０】なお、本実施の形態６では、車種判別手段
４が二つの速度閾値Ｖ_Ｓ１及びＶ_Ｓ _２を保持し、被検査
車両の移動速度Ｖを、高速、中速、低速に分類し、それ
ぞれ所定の間引き量で間引き処理する場合について説明
したが、速度閾値Ｖ_Ｓ１及びＶ_Ｓ２の値、各速度分類で
の間引き量及び移動速度Ｖの分類数（速度閾値の個数）
は、本実施の形態６ように限定されるものではなく、被
検査車両が低速移動する際に車体形状プロファイルの高
さデータ数を低減させ車種判別処理の処理速度を高速化
するのに必要十分な値が設定されていていればよい。

【０１２１】また、本実施の形態６では、移動速度Ｖを
速度閾値によって規定される複数の速度区分に分類し、
それぞれの分類について固定の間引き量で間引き処理を
行ったが、これはこのような方法に限定される物ではな
く、例えば、移動速度が所定の閾値より低速である場合
には移動速度Ｖに反比例する間引き量を決定する間引き
量算出式を予め設定してもよく、その他、移動速度Ｖか
ら間引き量を決定するための他の間引き量算出式を予め
設定し、当該算出式に従って間引き量を決定しても同様
の効果を得ることは当然に可能である。

【０１２２】

【発明の効果】以上のように、本発明によれば、予め作
成された形状データの境界点条件に基づいて、形状プロ
ファイルから実境界点を抽出し、当該実境界点によって
規定される近似直線と形状プロファイルとのばらつき度
合いを表す直線近似値を算出し、当該直線近似値に基づ
いて当該形状データに対する形状プロファイルの近似度
合いを示す評価値を算出し、複数の形状データのうち評
価値がもっとも良好な形状データの標準形状を、被検査
体の形状として推定する。従って、形状プロファイルの
高さデータの局所的な誤差変動による影響を低減させつ
つ、標準形状それぞれの特徴をとらえて正確に被検査体
の形状判別処理を行うことができる。

【０１２３】また、次の発明によれば、被検査体の構成
部位毎に所定の重み付けを行って評価値を算出するの
で、例えば被検査車両の積載物等による影響を低減させ
て、被検査体の形状判別精度を高めることができる。

【０１２４】また、次の発明によれば、形状データに予
め保存された標準直線パラメータに基づいて、標準形状
の標準直線と前記近似直線との間のズレ度合いを表すペ
ナルティ値を算出し、前記直線近似値と当該ペナルティ
値とに基づいて評価値算出を行う。従って、形状判別の
精度を一層高めることができ、標準形状間の差異が小さ
い場合であっても正確に形状判別処理を行うことができ
る。

【０１２５】また、次の発明によれば、表面高さの差分
値の変化量が所定の閾値より大きくなる高さデータを候
補データとして選抜し、該候補データを対象として実境
界点の抽出を行うので、形状判別処理に要する直線近似
値算出及び評価値算出の演算処理量を大幅に削減し、被
検査体の形状判別処理を高速化することができる。

【０１２６】また、次の発明によれば、複数の高さ計測
手段によって計測された複数の高さデータ群を基に被検
査体の移動速度をもとめ、当該移動速度に基づいて実境
界点の抽出を行うので、被検査体の移動速度に依らず車
種判別処理を行うことができる。さらに、前記移動速度
と形状プロファイルとに基づいて被検査体の全長を算出
し、当該全長が予め定められた許容条件にあてはまるか
否かを判定し、許容条件にあてはまらない場合には当該
形状データを形状判別の対象から除外することにより、
最終的に推定形状として判別されないことが明らかであ
るような形状データの評価値算出に要する演算処理を省
略して車種判別処理の高速化を図ることができる。

【０１２７】また、次の発明によれば、形状プロファイ
ルに基づいて被検査体の全高を算出し、当該全高が予め
定められた許容条件にあてはまるか否かを判定し、許容
条件にあてはまらない場合には当該形状データを形状判
別の対象から除外することにより、車種判別処理の高速
化を図ることができる。

【０１２８】また、次の発明によれば、被検査体が移動
速度が低速であって車体形状プロファイルの高さデータ
数が増大する場合であっても、車種判別処理の前に予め
高さデータを間引き処理するので、直線近似値や評価値
算出に要する演算処理負荷を低減させて高速に車種判別
処理を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の形態１の形状判別装置の構成
図である。

【図２】本発明の実施の形態１の形状判別装置の処理
フロー図である。

【図３】本発明の実施の形態１の車体形状プロファイ
ルの模式図である。

【図４】本発明の実施の形態１の車体形状データの模
式図である。

【図５】本発明の実施の形態１の車種判別処理の処理
フロー図である。

【図６】本発明の実施の形態１の車体形状データの評
価値比較の状態を示した説明図である。

【図７】本発明の実施の形態２の車種判別処理の処理
フロー図である。

【図８】本発明の実施の形態２の候補データ選抜処理
の模式図である。

【図９】本発明の実施の形態４の形状判別装置の構成
図である。

【図１０】本発明の実施の形態４の車種判別処理の処
理フロー図である。

【図１１】本発明の実施の形態５の車種判別処理の処
理フロー図である。

【図１２】本発明の実施の形態６の車種判別処理の処
理フロー図である。

【図１３】従来の車種判別装置の構成図である。

【符号の説明】

１、１４、１５高さ計測手段２車両検出手段３車体形状辞書４車種判別手段５〜１２車体形状データの境界点６、６ａ文字認識部１００距離センサ１０２２値化処理部１０３連結処理部１０５車両検知処理部１０６高さデータ計算部１０７車種判別処理部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】被検査体の形状を測定し、予め保存され
た複数の標準形状の何れに該当するかを判別する形状判
別装置において、前記標準形状を規定する複数の境界点に関する所定の境
界点条件を含んだ形状データを予め保存した形状辞書
と、所定位置に固定され、移動する被検査体の表面高さを一
定の時間間隔で計測し、高さデータを順次出力する高さ
計測手段と、前記複数の高さデータに基づいて被検査体の前後端部を
特定し、前記前後端の間で計測された当該被検査体に関
する一連の高さデータ群のみを抽出し、形状プロファイ
ルとして保存する被検査体検出手段と、前記形状辞書から形状データを読み出して、前記形状プ
ロファイルより、前記各境界点条件に合致する高さデー
タを実境界点として、各境界点毎に順次抽出し、当該複数の実境界点により規定される被検査体の各構成
部分それぞれ対応した複数の近似直線と、該近似直線各
々に対応する形状プロファイルの高さデータのばらつき
度合いを表す直線近似値を、各近似直線毎に順次算出
し、該複数の直線近似値に基づいて前記形状プロファイルと
当該形状データとの間の近似度合いを表す評価値を算出
する、一連の評価値演算処理を、前記形状辞書に保存された全ての形状データについて順
次行い、当該各形状データの評価値に基づいて被検査体
の形状を判別する形状判別手段とを備えたことを特徴と
する形状判別装置。
【請求項２】各形状データは、標準形状に予め設定さ
れた複数の境界点によって規定される複数の標準直線そ
れぞれに対応する所定の重み値を予め保存し、形状判別手段は、各近似直線の直線近似値各々に対し前
記重み値により重み付けを行って評価値を算出すること
を特徴とする、請求項１に記載の形状判別装置。
【請求項３】各形状データは、複数の標準直線各々に
関する所定の標準直線パラメータを予め保存し、形状判別手段は、当該標準直線パラメータに基づいて各
標準直線に対する近似直線のズレ度合いを表すペナルテ
ィ値を、各近似直線毎に順次算出し、近似直線各々ついて算出された直線近似値と前記ペナル
ティ値とに基づいて、所定の方法により形状プロファイ
ルと各形状状データとの間の近似度合いを表す評価値
を、各形状データ毎に順次算出することを特徴とする、
請求項１ないし２に記載の形状判別装置。
【請求項４】形状判別手段は、形状プロファイルの全
ての高さデータから、該高さデータの前後で表面高さの
差分値の変化量が予め保存された所定の閾値より大きく
なる高さデータを候補データとして選抜し、当該候デー
タを対象として実境界点の抽出を行うことを特徴とす
る、請求項１ないし３に記載の形状判別装置。
【請求項５】高さ計測手段は、所定位置に固定された
被検査体の近傍を所定の速度で移動して、当該被検査体
の表面高さを一定の時間間隔で計測し、高さデータを順
次出力することを特徴とする、請求項１ないし４に記載
の形状判別装置。
【請求項６】高さ計測手段は、被検査体の移動方向に
沿った所定の距離間隔の複数地点の高さを計測するよう
に複数個設置され、当該複数の高さ計測手段は、前記複数地点の被検査体の
表面高さを一定の時間間隔で計測して、被検査体の高さ
データを順次出力し、各形状データは、被検査体の全長の許容条件を予め保存
し、形状判別手段は、前記複数の高さ計測手段各々から出力
された前記複数地点の高さデータ群を基に、所定の方法
により被検査体の移動速度を算出し、被検査体の形状プ
ロファイルと前記移動速度とに基づいて被検査体の全長
を求め、当該被検査体の全長が前記全長の許容条件にあ
てはまるか否か判定し、被検査体の全長が前記許容条件
にあてはまらない場合には、当該形状データに関する評
価値算出を行わず、形状判別の対象から除外することを
特徴とする、請求項１ないし４に記載の形状判別装置。
【請求項７】各形状データは、被検査体の全高の許容
条件を予め保存し、形状判別手段は、形状プロファイルから最大の高さデー
タを抽出し、当該最大高さデータが前記全高の許容条件
にあてはまるか否か判定し、該最大高さデータが前記許
容条件にあてはまらない場合には、当該形状データに関
する評価値算出を行わず、形状判別の対象から除外する
ことを特徴とする、請求項１ないし６に記載の形状判別
装置。
【請求項８】形状判別手段は、形状プロファイルの全
ての高さデータを基に表面高さの出現頻度ヒストグラム
を作成し、出現頻度の分布に基づいて被検査体の全高を
特定し、当該被検査体の全高が形状データに予め保存さ
れた全高の許容条件にあてはまるか否か判定し、前記許
容条件にあてはまらない場合には、当該形状データに関
する評価値算出を行わず、形状判別の対象から除外する
ことを特徴とする、請求項７に記載の形状判別装置。
【請求項９】形状判別手段は、被検査体の移動速度に
応じて所定の方法により高さデータの間引き量を決定
し、形状プロファイルの高さデータを間引き処理し、当
該間引き処理後の形状プロファイルに基づいて形状判別
処理を行うことを特徴とする、請求項６に記載の形状判
別装置。
【請求項１０】被検査体の形状を測定し、予め保存さ
れた複数の標準形状の何れに該当するかを判別する形状
判別方法において、所定位置に固定された高さ計測手段により、移動する被
検査体の表面高さを一定の時間間隔で計測し、高さデー
タを順次出力する高さ計測工程と、前記複数の高さデータに基づいて被検査体の前後端部を
特定し、当該被検査体表面について計測された一連の高
さデータ群のみを抽出し、形状プロファイルとして保存
する被検査体検出工程と、前記標準形状を規定する複数の境界点に関する所定の境
界点条件を含んだ形状データを予め保存した形状辞書を
参照し、前記形状プロファイルと各形状データとの間の
近似度合いを表す評価値を順次算出し、当該各形状デー
タの評価値に基づいて被検査体の形状を判別する形状判
別工程を備え、該形状判別工程は、ａ）前記形状辞書から形状データを読み出して、前記形
状プロファイルより、当該形状データの各境界点条件に
合致する高さデータを実境界点として、各境界点毎に順
次抽出する実境界点抽出ステップと、ｂ）当該複数の実境界点により規定される被検査体の各
構成部分それぞれ対応した複数の近似直線と、該近似直
線各々に対応する形状プロファイルの高さデータのばら
つき度合いを表す直線近似値を、各近似直線毎に順次算
出する直線近似値演算ステップと、ｃ）該複数の直線近似値に基づいて前記形状プロファイ
ルと当該形状データに関する評価値を算出する評価値演
算ステップとを有することを特徴とする形状判別方法。
【請求項１１】各形状データには、標準形状に予め設
定された複数の境界点によって規定される複数の標準直
線それぞれに対応する所定の重み値が予め保存され、評価値演算ステップは、各近似直線の直線近似値各々に
対し前記重み値により重み付けを行って評価値を算出す
ることを特徴とする、請求項１０に記載の形状判別方
法。
【請求項１２】各形状データには、複数の標準直線各
々に関する所定の標準直線パラメータが予め保存され、直線近似値演算ステップは、当該標準直線パラメータに
基づいて各標準直線に対する近似直線のズレ度合いを表
すペナルティ値を、各近似直線毎に順次算出し、評価値演算ステップは、近似直線各々ついて算出された
直線近似値と前記ペナルティ値とに基づいて、所定の方
法により形状プロファイルと各形状状データとの間の近
似度合いを表す評価値を算出することを特徴とする、請
求項１０ないし１１に記載の形状判別方法。
【請求項１３】形状判別工程は、さらに、ｄ）形状プロファイルの全ての高さデータから、該高さ
データの前後で表面高さの差分値の変化量が予め保存さ
れた所定の閾値より大きくなる高さデータを候補データ
として選抜する候補データ選抜ステップを有し、実境界点抽出ステップは、当該候データを対象として実
境界点の抽出を行うことを特徴とする、請求項１０ない
し１２に記載の形状判別方法。
【請求項１４】高さ計測工程は、所定位置に固定され
た被検査体の近傍を所定の速度で移動する高さ計測手段
により、当該被検査体の表面高さを一定の時間間隔で計
測し、高さデータを順次出力することを特徴とする、請
求項１０ないし１３に記載の形状判別装置。
【請求項１５】高さ計測工程は、被検査体の移動方向
に沿った所定の距離間隔の複数地点の高さを計測する複
数の高さ計測手段により、被検査体の表面高さを一定の
時間間隔で計測して、被検査体の高さデータを順次出力
し、各形状データには、被検査体の全長の許容条件が予め保
存され、形状判別工程は、さらに、ｅ）前記複数の高さ計測工程各々から出力された前記複
数地点の高さデータ群を基に、所定の方法により被検査
体の移動速度を算出し、被検査体の形状プロファイルと
前記移動速度とに基づいて被検査体の全長を求める被検
査体サイズ検出ステップと、ｆ）当該被検査体の全長が前記全長の許容条件にあては
まるか否か判定する照合可否判定ステップとを有し、被検査体の全長が前記許容条件にあてはまらない場合に
は、当該形状データについて実境界点抽出ステップ、直
線近似値演算ステップ及び評価値演算ステップの各処理
を行わず、形状判別の対象から除外することを特徴とす
る、請求項１０ないし１３に記載の形状判別方法。
【請求項１６】各形状データには、被検査体の全高の
許容条件が予め保存され、被検査体サイズ検出ステップは、形状プロファイルから
最大の高さデータを当該被検査体の全高として抽出し、照合可否判定ステップは、当該被検査体の全高が前記全
高の許容条件にあてはまるか否か判定し、該最大高さデ
ータが前記許容条件にあてはまらない場合には、当該形
状データについて実境界点抽出ステップ、直線近似値演
算ステップ及び評価値演算ステップの各処理を行わず、
形状判別の対象から除外することを特徴とする、請求項
１５に記載の形状判別方法。
【請求項１７】被検査体サイズ検出ステップは、形状
プロファイルの全ての高さデータを基に表面高さの出現
頻度ヒストグラムを作成し、出現頻度の分布に基づいて
被検査体の全高を特定することを特徴とする、請求項１
６に記載の形状判別方法。
【請求項１８】形状判別工程は、さらに、ｇ）被検査体の移動速度に応じて所定の方法により高さ
データの間引き量を決定し、形状プロファイルの高さデ
ータを間引き処理する高さデータ間引きステップを有
し、当該間引き処理後の形状プロファイルに基づいて形状判
別処理を行うことを特徴とする、請求項１５に記載の形
状判別方法。