JP2003208599A - Object recognition device - Google Patents

Object recognition device

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JP2003208599A
JP2003208599A JP2002305439A JP2002305439A JP2003208599A JP 2003208599 A JP2003208599 A JP 2003208599A JP 2002305439 A JP2002305439 A JP 2002305439A JP 2002305439 A JP2002305439 A JP 2002305439A JP 2003208599 A JP2003208599 A JP 2003208599A
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JP
Japan
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data
illumination
image
signal
storage
Prior art date
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Pending
Application number
JP2002305439A
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Japanese (ja)
Inventor
Eiichi Tanaka
栄一 田中
Yoshihiro Ishizaki
祥浩 石嵜
Shinji Miyauchi
伸二 宮内
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Panasonic Holdings Corp
Original Assignee
Matsushita Electric Industrial Co Ltd
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Publication date
Application filed by Matsushita Electric Industrial Co Ltd filed Critical Matsushita Electric Industrial Co Ltd
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To avoid danger while an opening/closing means or the like is operated by recognizing an object through an image. <P>SOLUTION: An object recognition device comprises the opening/closing means 2 having a drive part, an image input means 1 for imaging the vicinity of the opening/closing means 2, an illuminating means 3 for illuminating the vicinity of the opening/closing means 2, an illumination control means 4 for controlling the illuminating means 3, an illuminance compensating means 5 for compensating an illuminance variation in the image input from the image input means 1, an object recognizing means 6 for recognizing an object present in the vicinity of the opening/closing means 2 in the image input from the illuminance compensating means 5, and a drive part control means 7 for controlling the drive part of the opening/closing means 2 in dependence on the output of the object recognizing means 6. <P>COPYRIGHT: (C)2003,JPO

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、画像により物体の
認識を行う物体認識装置に関するものである。また、シ
ャッター、自動ドア等の開閉装置を制御する自動開閉装
置の物体認識装置に関するものである。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an object recognizing device for recognizing an object by using an image. The present invention also relates to an object recognition device for an automatic opening / closing device that controls opening / closing devices such as shutters and automatic doors.

【0002】[0002]

【従来の技術】従来、この種の物体認識装置は、自動開
閉装置に応用したもので開閉装置の近傍に存在する物体
を画像で抽出し、開閉装置を制御する方式をとってい
た。この自動開閉装置は、背景画像と現画像の差分をと
り、その差を物体であると認識し開閉装置を制御するも
のや、前画像と現画像の差分をとり物体の動きを検出
し、開閉装置の障害になる場所に存在するかを識別して
開閉装置を制御するものであった。
2. Description of the Related Art Conventionally, this type of object recognition device is applied to an automatic opening / closing device, and has adopted a method of extracting an object existing in the vicinity of the opening / closing device with an image and controlling the opening / closing device. This automatic opening and closing device takes the difference between the background image and the current image, recognizes the difference as an object and controls the opening and closing device, and detects the movement of the object by taking the difference between the previous image and the current image and opening and closing. The switchgear is controlled by identifying whether the switchgear exists in a place where the device becomes an obstacle.

【0003】この種の物体認識装置における、画像認識
により物体の有無を検出する手段には特開平5−141
148号公報、特開平5−256065号公報に示すよ
うな自動開閉装置に応用した物体の認識手段がある。
A means for detecting the presence or absence of an object by image recognition in this type of object recognition apparatus is disclosed in Japanese Patent Laid-Open No. 5-141.
There is an object recognition means applied to an automatic opening / closing device as disclosed in Japanese Patent Laid-Open No. 148 and Japanese Patent Laid-Open No. 5-256065.

【0004】図29に特開平5−141148号公報に
おける自動開閉装置の構成図を示す。画像入力手段1か
ら入力された背景画像を背景画像メモリ44に記憶し、
現画像を現画像メモリ45に記憶し、照明手段3で点灯
したときの画像を照明画像メモリ46に記憶する。現在
の画像と背景画像の差分2値化画像を現画像差分2値化
手段47で演算し、照明が点灯しているときの現在の画
像と背景画像の差分2値化画像を照明画像差分2値化手
段48で演算し、更に、現画像差分2値化手段47と照
明画像差分2値化手段48との差分を立体認識手段49
の面積差分部50で演算し、面積差を形状判定部51で
行う。形状判定部51からの出力により異常判定を異常
判定手段52で行い、異常判定手段52の出力により駆
動部制御手段53を介して駆動部54を駆動し、開閉手
段のオンオフ動作を行う。56はメモリ制御手段であ
る。
FIG. 29 is a block diagram of the automatic opening / closing device disclosed in Japanese Patent Laid-Open No. 5-141148. The background image input from the image input means 1 is stored in the background image memory 44,
The current image is stored in the current image memory 45, and the image when it is turned on by the illumination means 3 is stored in the illumination image memory 46. The difference binarized image between the current image and the background image is calculated by the current image difference binarization means 47, and the difference binarized image between the current image and the background image when the illumination is turned on is the illumination image difference 2 The value is calculated by the binarizing means 48, and the difference between the current image difference binarizing means 47 and the illumination image difference binarizing means 48 is calculated by the stereoscopic recognition means 49.
The area determination unit 51 calculates the area difference and the area determination unit 51 calculates the area difference. The abnormality determination means 52 performs the abnormality determination based on the output from the shape determination portion 51, and the output of the abnormality determination means 52 drives the drive portion 54 via the drive portion control means 53 to perform the on / off operation of the opening / closing means. 56 is a memory control means.

【0005】物体が存在すると現画像差分2値化手段4
7で物体部分が抽出される。また、照明を点灯したとき
の照明画像差分2値化手段からは影を含んだ物体が抽出
される。従って、物体が立体物であれば照明画像差分2
値化手段48と現画像差分2値化手段47の差分を面積
差分部50で求めることにより影の部分が差として存在
し、立体物があることがわかる。
When an object exists, the current image difference binarizing means 4
At 7, the object part is extracted. Further, an object including a shadow is extracted from the illumination image difference binarizing means when the illumination is turned on. Therefore, if the object is a three-dimensional object, the illumination image difference 2
By obtaining the difference between the binarization unit 48 and the current image difference binarization unit 47 by the area difference unit 50, it can be seen that the shadow portion exists as a difference and that there is a three-dimensional object.

【0006】この方法は立体物識別を照明によって出来
た影を抽出するために照明のない場合の物体との比較を
する方法であるが背景が完全な状況で保存され、現在の
画像も環境変化がない場合に適用するものである。
This method is a method of comparing a three-dimensional object with an object in the absence of illumination in order to extract a shadow formed by illumination, but the background is preserved in a complete situation, and the current image also changes in the environment. It is applied when there is not.

【0007】また、文献「システム制御情報学会誌第3
8巻第1号(1994)」に示すように3次元画像の計
測方法として照度差ステレオやモアレ、テクスチャ投
影、また、光投影法、空間コード化等の方式が提案され
ているが、これらは一定の環境条件で如何に正確に3次
元を再現するかという物体の認識が行われていた。
[0007] In addition, the document "Journal of the System Control Information Society, No. 3"
Vol. 8, No. 1 (1994) ”, photometric stereo, moire, texture projection, optical projection method, spatial coding, and other methods have been proposed as three-dimensional image measurement methods. There was a recognition of an object as to how to accurately reproduce 3D under a constant environmental condition.

【0008】[0008]

【特許文献1】特開平5−141148号公報[Patent Document 1] JP-A-5-141148

【特許文献2】特開平5−256065号公報[Patent Document 2] Japanese Unexamined Patent Publication No. 5-256065

【非特許文献1】システム制御情報学会誌、第38巻、
第1号、1994年
[Non-Patent Document 1] Journal of System Control Information Society, Vol. 38,
Issue 1, 1994

【0009】[0009]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら従来の方
法では、例えば、特開平5−141148号公報の発明
では背景の変化があれば影の抽出ができないという課題
があった。
However, in the conventional method, for example, in the invention of Japanese Patent Laid-Open No. 5-141148, there is a problem that the shadow cannot be extracted if the background changes.

【0010】通常、屋外に設置した場合に、天候の変化
により開閉装置の付近の明るさが変化した場合に、明る
さの変化を物体そのものや物体の動きと判断して誤動作
する場合があった。また、屋内に設置した場合にも、外
部からの照明の変化などによる明るさの変化により、誤
動作する場合があった。
Normally, when installed outdoors, if the brightness around the switchgear changes due to changes in the weather, the change in brightness may be judged to be the object itself or the movement of the object, resulting in a malfunction. . Further, even when installed indoors, a malfunction may occur due to a change in brightness due to a change in illumination from the outside.

【0011】本発明は上記課題を解決し、認識すべき物
体の近傍の明るさの変化程度に応じて物体の存在の有無
を判定することを第1の目的としている。
A first object of the present invention is to solve the above problems and to determine the presence or absence of an object according to the degree of change in brightness near the object to be recognized.

【0012】第2の目的は物体の有無の判定のためにデ
ータを蓄積することによりデータ分布の精度を上げるこ
とにある。
The second purpose is to improve the accuracy of data distribution by accumulating data for determining the presence or absence of an object.

【0013】第3の目的は物体の有無の判定にデータの
蓄積回数に応じて判定基準を変更することにより誤動作
の少ない判定することにある。
A third object is to determine the presence / absence of an object by changing the determination standard according to the number of times of data accumulation, and to determine with less malfunction.

【0014】第4の目的は物体の有無の判定に予め決め
られた正常時のデータとの違いによる判定基準を用いる
ことにより誤動作の少ない判定することにある。
A fourth object is to make a judgment with few malfunctions by using a judgment criterion based on a predetermined difference from normal data for judging the presence or absence of an object.

【0015】第5の目的は物体の有無の判定に物体の端
部特徴を見いだして誤動作の少ない判定することにあ
る。
A fifth object is to find the edge feature of the object in the determination of the presence or absence of the object and make a determination with less malfunction.

【0016】第6の目的は立体物の有無の判定に立体物
の端部特徴を見いだして誤動作の少ない判定することに
ある。
A sixth object is to find the end feature of the three-dimensional object to determine the presence or absence of the three-dimensional object, and to make a determination with less malfunction.

【0017】第7の目的は物体の有無の判定のためにデ
ータを蓄積することによりエッジ検出の精度を上げるこ
とにある。
A seventh object is to improve the accuracy of edge detection by accumulating data for determining the presence / absence of an object.

【0018】第8の目的は物体の端部特徴をエッジのピ
ーク値の程度に応じて誤動作の少ない判定することにあ
る。
An eighth object is to judge the edge feature of the object according to the degree of the peak value of the edge with less malfunction.

【0019】第9の目的は物体の端部特徴を正常時のデ
ータとの違いによる判定基準を用いることにより誤動作
の少ない判定することにある。
A ninth object is to make a judgment with few malfunctions by using a judgment criterion based on the difference between the end feature of the object and the data at the normal time.

【0020】第10の目的は物体の検出を不可視領域で
行うことにより人に気づかせないようにすることにあ
る。
The tenth object is to prevent the person from noticing by detecting the object in the invisible region.

【0021】[0021]

【課題を解決するための手段】本発明は上記第1の目的
を解決するために、第1の解決手段として、照明手段
と、照明手段の反射光を受光する画像入力手段と、照明
手段の照明を制御する照明制御手段と、照明制御手段で
異なった照明状態に制御された時の画像間の差分信号を
蓄積する信号蓄積手段と、信号蓄積手段で蓄積されたデ
ータ分布から物体の有無を検出する分布変化検出手段を
有する構成としてある。
In order to solve the above first object, the present invention provides, as a first solution means, an illumination means, an image input means for receiving the reflected light of the illumination means, and an illumination means. The presence / absence of an object is determined from a lighting control unit that controls lighting, a signal storage unit that stores a differential signal between images when the lighting control unit controls different lighting states, and a data distribution stored by the signal storage unit. It is configured to have a distribution change detecting means for detecting.

【0022】次に、異なった位置にある2つの照明手段
を個々に点灯したときに得られた分布変化検出手段で得
られた2つのデータを比較する第1比較手段と、第1比
較手段で比較した前記2つのデータが異なっていること
を検出して立体物を判定する第1立体物判定手段を第1
の構成に付加した第2の構成としてある。
Next, the first comparing means for comparing the two data obtained by the distribution change detecting means obtained when the two illuminating means at different positions are individually turned on, and the first comparing means. A first three-dimensional object determining means for detecting a three-dimensional object by detecting that the compared two data are different is first.
This is a second configuration added to the above configuration.

【0023】また、信号蓄積手段は画像メモリ1と、画
像メモリ2と、画像メモリ1と画像メモリ2の差分演算
を行う差分演算部と、差分演算部で演算した信号を蓄積
する蓄積メモリと、蓄積メモリに蓄積した信号レベルを
判定する蓄積状態判定部と、蓄積メモリに蓄積した回数
を制御する蓄積制御部とを第3の構成としてある。
Further, the signal storage means includes an image memory 1, an image memory 2, a difference calculation section for calculating a difference between the image memory 1 and the image memory 2, and a storage memory for storing the signal calculated by the difference calculation section. The third configuration includes an accumulation state determination unit that determines the signal level accumulated in the accumulation memory and an accumulation control unit that controls the number of times accumulation is performed in the accumulation memory.

【0024】分布変化検出手段は信号蓄積手段で蓄積し
たデータの蓄積回数に応じて設けてある第1閾値設定部
と、第1閾値設定部で設定した第1閾値以上の値のデー
タを検出する第1物体判定部とを付加した第4の構成と
してある。
The distribution change detecting means detects a first threshold value setting section provided according to the number of times of accumulation of the data accumulated by the signal accumulating means, and data having a value equal to or higher than the first threshold value set by the first threshold value setting section. This is a fourth configuration in which a first object determination unit is added.

【0025】分布変化検出手段は正常時に信号蓄積手段
で蓄積したデータ分布と検出時の信号蓄積手段で蓄積さ
れたデータ分布との比較をする分布比較手段と、分布比
較手段で設けてある第2閾値以上の値のデータを検出す
る第2物体判定部とを第1の構成に付加した第5の構成
としてある。
The distribution change detecting means is provided with a distribution comparing means for comparing the data distribution accumulated by the signal accumulating means at a normal time with the data distribution accumulated by the signal accumulating means at the time of detection, and a second distribution comparing means. This is a fifth configuration in which a second object determination unit that detects data having a value equal to or greater than a threshold value is added to the first configuration.

【0026】また、照明手段と、照明手段の反射光を受
光する画像入力手段と、照明手段の照明を制御する照明
制御手段と、照明制御手段で異なった照明状態に制御さ
れた時の画像間の差分信号を蓄積する信号蓄積手段と、
信号蓄積手段で蓄積されたデータ分布の微分値を演算す
る微分演算手段と、微分演算手段で演算されたデータか
ら物体の有無を検出するエッジ変化検出手段を有する第
6の構成としてある。
Further, between the illumination means, the image input means for receiving the reflected light of the illumination means, the illumination control means for controlling the illumination of the illumination means, and the images when the illumination control means controls different illumination states. Signal storage means for storing the differential signal of
The sixth configuration has a differential operation means for calculating a differential value of the data distribution accumulated by the signal storage means and an edge change detection means for detecting the presence or absence of an object from the data calculated by the differential operation means.

【0027】異なった位置にある2つの照明手段を個々
に点灯したときに得られた分布微分演算手段で得られた
2つのデータを比較する第2比較手段と、第2比較手段
で比較した2つのデータが異なっていることを検出して
立体物を判定する第2立体物判定手段を第6の構成に付
加した第7の構成としてある。
The second comparing means for comparing the two data obtained by the distribution differentiation calculating means obtained when the two illuminating means at different positions are individually turned on and the second comparing means for comparing 2 data A seventh configuration is provided by adding a second three-dimensional object determination means for detecting a three-dimensional object by detecting that the two data are different from each other.

【0028】信号蓄積手段は画像メモリ1と、画像メモ
リ2と、画像メモリ1と画像メモリ2の差分演算を行う
差分演算部と、差分演算部で演算した信号を蓄積する蓄
積メモリと、蓄積メモリに蓄積した信号レベルを判定す
る蓄積状態判定部と、蓄積メモリに蓄積した回数を制御
する蓄積制御部とを第6の構成に付加した第8の構成と
してある。
The signal storage means is an image memory 1, an image memory 2, a difference calculation section for calculating a difference between the image memory 1 and the image memory 2, a storage memory for storing the signals calculated by the difference calculation section, and a storage memory. In the eighth configuration, a storage state determination unit for determining the signal level stored in the storage unit and a storage control unit for controlling the number of storages in the storage memory are added to the sixth configuration.

【0029】エッジ変化検出手段は微分演算手段で演算
したデータのピークを検出するピーク検出部と、ピーク
検出部で検出されたピーク値が第3閾値以上の値のデー
タを検出する第3物体判定部とを第6の構成に付加した
第9の構成としてある。
The edge change detection means detects a peak of the data calculated by the differential calculation means, and a third object determination for detecting data whose peak value detected by the peak detection section is a third threshold value or more. And a part are added to the sixth structure as a ninth structure.

【0030】エッジ変化検出手段は正常時に微分演算手
段で演算されたデータと検出時に微分演算手段で演算さ
れたデータとを比較するピーク比較部と、ピーク比較部
で設けてある第4閾値以上の値のデータを検出する第4
物体判定部とを第6の構成に付加した第10の構成とし
てある。
The edge change detecting means has a peak comparing section for comparing the data calculated by the differential calculating means at the normal time with the data calculated by the differential calculating means at the time of detection, and a fourth threshold value or more provided in the peak comparing section. Fourth to detect value data
This is a tenth configuration in which an object determination unit is added to the sixth configuration.

【0031】照明手段と画像入力手段を不可視領域で用
いた構成を第1から10の構成に付加した第11の構成
としてある。
An eleventh configuration is obtained by adding the configuration using the illumination means and the image input means in the invisible region to the first to tenth configurations.

【0032】[0032]

【作用】本発明は第1の構成により、照明制御手段で異
なった状態に照明手段を制御し、これら異なった状態を
画像入力手段で撮像した画像間の差分信号を信号蓄積手
段で蓄積し、信号蓄積手段で蓄積されたデータ分布から
分布変化検出手段により物体の有無を検出する。
According to the first aspect of the present invention, the illumination control means controls the illumination means in different states, and the difference signal between the images captured by the image input means in these different states is stored in the signal storage means. The presence or absence of an object is detected by the distribution change detecting means from the data distribution accumulated by the signal accumulating means.

【0033】第2の構成により、異なった位置にある2
つの照明手段を個々に点灯したときに得られた分布変化
検出手段で得られた2つのデータを第1比較手段で比較
し、第1比較手段で比較した2つのデータが異なってい
ることを第1立体物判定手段で判定する。
With the second configuration, two different positions are provided.
The two data obtained by the distribution change detecting means obtained when the two illuminating means are individually turned on are compared by the first comparing means, and the two data compared by the first comparing means are different. 1 The three-dimensional object determination means determines.

【0034】第3の構成により、信号蓄積手段では画像
メモリ1と画像メモリ2の差分演算を差分演算部で行
い、差分演算部で演算した信号を蓄積メモリに蓄積し、
蓄積メモリに蓄積した信号レベルを蓄積状態判定部で判
定し、蓄積メモリに蓄積した回数を蓄積制御部でカウン
トするか蓄積制御部で予め設定した回数まで蓄積するよ
うに制御し、分布変化検出手段のデータとする。
With the third configuration, in the signal storage means, the difference calculation between the image memory 1 and the image memory 2 is performed by the difference calculation section, and the signal calculated by the difference calculation section is stored in the storage memory.
The signal level accumulated in the accumulating memory is judged by the accumulating state judging section, the number of times of accumulating in the accumulating memory is counted by the accumulating control section, or the accumulating control section is controlled so as to accumulate up to the preset number of times. Data.

【0035】第4の構成により分布変化検出手段では信
号蓄積手段で蓄積したデータの蓄積回数に応じて設けて
ある第1閾値設定部の閾値以上の値のデータを第1物体
判定部で検出して物体の有無を判断する。
According to the fourth configuration, the distribution change detecting means detects, by the first object judging section, data having a value equal to or higher than the threshold value of the first threshold value setting section provided according to the number of times of accumulation of the data accumulated by the signal accumulating means. To determine the presence or absence of an object.

【0036】第5の構成により分布変化検出手段では正
常時に信号蓄積手段で蓄積したデータ分布と検出時の信
号蓄積手段で蓄積されたデータ分布との比較を分布比較
手段で行い、分布比較手段で設けてある第2閾値以上の
値のデータを第2物体判定部で検出して物体の有無を判
断する。
With the fifth configuration, in the distribution change detecting means, the distribution comparing means compares the data distribution accumulated in the signal accumulating means at the normal time with the data distribution accumulated in the signal accumulating means at the time of detection, and in the distribution comparing means. The presence / absence of an object is determined by detecting, by the second object determination unit, data having a value equal to or greater than the provided second threshold value.

【0037】第6の構成により、照明制御手段で異なっ
た状態に照明手段を制御し、これら異なった状態を画像
入力手段で撮像した画像間の差分信号を信号蓄積手段で
蓄積し、信号蓄積手段で蓄積されたデータ分布の微分値
を微分演算手段で演算し、微分演算手段で演算されたデ
ータから物体の有無をエッジ変化検出手段でエッジの変
化を検出し、物体の有無の判断を行う。
According to the sixth configuration, the illumination control means controls the illumination means in different states, and the difference signal between the images captured by the image input means in these different states is accumulated in the signal accumulating means, and the signal accumulating means. The differential value of the data distribution accumulated in 1 is calculated by the differential calculation means, and the presence or absence of an object is detected from the data calculated by the differential calculation means by the edge change detection means to determine the presence or absence of the object.

【0038】第7の構成により、異なった位置にある2
つの照明手段を個々に点灯したときに得られた分布微分
演算手段で得られた2つのデータを第2比較手段で比較
し、第2比較手段で比較した2つのデータが異なってい
ることを第2立体物判定手段で判定する。
According to the seventh structure, the two different positions are provided.
The two data obtained by the distribution differentiation operation means obtained when the two illumination means are individually turned on are compared by the second comparison means, and the two data compared by the second comparison means are different. 2 Determined by the three-dimensional object determination means.

【0039】第15の構成により、信号蓄積手段では画
像メモリ1と画像メモリ2の差分演算を差分演算部で行
い、差分演算部で演算した信号を蓄積メモリに蓄積し、
蓄積メモリに蓄積した信号レベルを蓄積状態判定部で判
定し、蓄積メモリに蓄積した回数を蓄積制御部でカウン
トするか蓄積制御部で予め設定した回数まで蓄積するよ
うに制御し、エッジ変化検出手段のデータとする。
According to the fifteenth configuration, in the signal storage means, the difference calculation between the image memory 1 and the image memory 2 is performed by the difference calculation section, and the signal calculated by the difference calculation section is stored in the storage memory.
The signal level accumulated in the accumulation memory is determined by the accumulation state determination unit, and the accumulation control unit counts the number of accumulations in the accumulation memory, or controls the accumulation control unit to accumulate the signal up to a preset number of times. Data.

【0040】第8の構成により、信号蓄積手段では画像
メモリ1と画像メモリ2の差分演算を差分演算部で行
い、差分演算部で演算した信号を蓄積メモリに蓄積し、
蓄積メモリに蓄積した信号レベルを蓄積状態判定部で判
定し、蓄積メモリに蓄積した回数を蓄積制御部でカウン
トするか蓄積制御部で予め設定した回数まで蓄積するよ
うに制御し、エッジ変化検出手段のデータとする。
According to the eighth configuration, in the signal storage means, the difference calculation between the image memory 1 and the image memory 2 is performed by the difference calculation section, and the signal calculated by the difference calculation section is stored in the storage memory.
The signal level accumulated in the accumulation memory is determined by the accumulation state determination unit, and the accumulation control unit counts the number of accumulations in the accumulation memory, or controls the accumulation control unit to accumulate the signal up to a preset number of times. Data.

【0041】第9の構成により、エッジ変化検出手段で
は微分演算手段で演算したデータのピークを検出ピーク
検出部で検出し、ピーク検出部で検出されたピーク値が
第3閾値以上の値かどうかをを第3物体判定部で判定す
る。
According to the ninth configuration, the edge change detection means detects the peak of the data calculated by the differential calculation means by the detection peak detection portion, and whether the peak value detected by the peak detection portion is a value equal to or larger than the third threshold value. Is determined by the third object determination unit.

【0042】第10の構成により、エッジ変化検出手段
では正常時に微分演算手段で演算されたデータと検出時
に微分演算手段で演算されたデータとをピーク比較部で
比較し、ピーク比較部で設けてある第4閾値以上の値か
どうかを第4物体判定部で判定する。
According to the tenth configuration, in the edge change detecting means, the data calculated by the differential calculating means at the normal time and the data calculated by the differential calculating means at the time of detection are compared by the peak comparing section, and provided by the peak comparing section. The fourth object determination unit determines whether the value is a certain threshold value or more.

【0043】第11の構成により照明手段と画像入力手
段を不可視領域で用いることにより目に見えないところ
での物体の認識を行うことができる。
According to the eleventh configuration, by using the illumination means and the image input means in the invisible area, it is possible to recognize an object invisible.

【0044】[0044]

【実施例】以下本発明の実施例を図面を参照して説明す
る。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.

【0045】本第1の実施例では、第1の構成として自
動開閉装置として、シャッターに応用した例について説
明する。
In the first embodiment, an example in which the first structure is applied to a shutter as an automatic opening / closing device will be described.

【0046】図1に示すように、画像入力手段1は開閉
手段2の近傍を撮影している。本実施例では、画像入力
手段1として自動開閉装置上方から下方に向けて設置し
たCCDカメラを使用している。
As shown in FIG. 1, the image input means 1 photographs the vicinity of the opening / closing means 2. In this embodiment, a CCD camera installed from the upper side to the lower side of the automatic opening / closing device is used as the image input means 1.

【0047】照明手段3は開閉手段2の近傍を照らして
いる。本実施例では、自動開閉装置上方から下方に向け
て設置され、照明制御手段4により点灯、消灯が制御さ
れている。
The illumination means 3 illuminates the vicinity of the opening / closing means 2. In the present embodiment, the automatic opening / closing device is installed from the upper side to the lower side, and the lighting control means 4 controls the turning on / off.

【0048】照度補正手段5は画像入力手段1の撮影し
た画像を入力し、開閉手段2の近傍の照度を補正した画
像を出力する。
The illuminance correction means 5 inputs the image photographed by the image input means 1 and outputs an image in which the illuminance near the opening / closing means 2 is corrected.

【0049】物体認識手段6は照度補正手段5の出力し
た画像中から開閉手段2の近傍の物体を認識し駆動部制
御手段7に出力する。
The object recognition means 6 recognizes an object in the vicinity of the opening / closing means 2 from the image output by the illuminance correction means 5 and outputs it to the drive section control means 7.

【0050】駆動部制御手段7は物体認識手段6の出力
にもとづいて、開閉手段2の駆動部を制御する。
The drive section control means 7 controls the drive section of the opening / closing means 2 based on the output of the object recognition means 6.

【0051】照度補正手段5は第3の構成として照明消
灯時の画像を記憶する消灯時画像記憶手段8a、照明点
灯時の画像を記憶する点灯時画像記憶手段8b、照度測
定手段9、画像差分手段10、蓄積回数決定手段11、
差分画像蓄積手段12から構成されている。
The illuminance correction means 5 has a third configuration, that is, an off-state image storage means 8a for storing an image when the illumination is off, an on-image image storage means 8b for storing an image when the illumination is on, an illuminance measuring means 9, an image difference. Means 10, storage frequency determination means 11,
It is composed of the difference image storage means 12.

【0052】物体認識手段6は初期画像記憶手段13、
現画像記憶手段14、画像比較手段15から構成されて
いる。
The object recognition means 6 is an initial image storage means 13,
The current image storage means 14 and the image comparison means 15 are included.

【0053】次に、上記構成において動作について説明
する。
Next, the operation of the above configuration will be described.

【0054】まず、自動開閉装置の設置時の初期設定の
動作について説明する。
First, the operation of initial setting at the time of installation of the automatic switchgear will be described.

【0055】電源が投入されると、画像入力手段1は開
閉手段2の近傍の画像を撮影する。撮影された画像は照
度補正手段5に送られる。
When the power is turned on, the image input means 1 captures an image near the opening / closing means 2. The captured image is sent to the illuminance correction means 5.

【0056】照度補正手段5は入力された画像を物体認
識手段6が認識するために最適な照度に補正し、物体認
識手段6に出力する。
The illuminance correction means 5 corrects the input image to an illuminance optimum for the object recognition means 6 to recognize, and outputs it to the object recognition means 6.

【0057】入力された画像は初期画像として初期画像
記憶手段13に記憶され、初期設定が終わる。
The input image is stored in the initial image storage means 13 as the initial image, and the initial setting is completed.

【0058】次に使用時の動作について説明する。Next, the operation during use will be described.

【0059】電源が投入されると、画像入力手段1は開
閉手段2の近傍の画像を撮影する。撮影された画像は照
度補正手段5に送られる。
When the power is turned on, the image input means 1 captures an image near the opening / closing means 2. The captured image is sent to the illuminance correction means 5.

【0060】照度補正手段5は入力された画像を物体認
識手段6が認識するために最適な照度に補正し、物体認
識手段6に出力する。
The illuminance correction means 5 corrects the input image to an illuminance optimum for the object recognition means 6 to recognize, and outputs it to the object recognition means 6.

【0061】入力された画像は現画像として現画像記憶
手段14に記憶される。
The input image is stored in the current image storage means 14 as the current image.

【0062】画像比較手段15は初期設定時に初期画像
記憶手段13に記憶された初期画像と現画像記憶手段1
4に記憶した現画像とを比較し、両者に差があると認め
れば開閉手段2の近傍に物体が存在すると判断し、両者
に差が認められなければ物体が存在しないと判断して、
その結果を駆動部制御手段7に出力する。
The image comparison means 15 includes the initial image stored in the initial image storage means 13 at the time of initial setting and the current image storage means 1.
The current image stored in 4 is compared, and if it is determined that there is a difference between the two, it is determined that an object exists near the opening / closing means 2, and if there is no difference between the two, it is determined that no object exists.
The result is output to the drive unit control means 7.

【0063】駆動部制御手段7は物体認識手段6からの
信号にもとづき、開閉手段2の近傍に物体が存在する時
は開閉手段2の駆動部に停止信号を伝達し、物体が存在
しない場合は開閉手段2の駆動部に運転信号を伝達す
る。
Based on the signal from the object recognizing means 6, the driving section control means 7 transmits a stop signal to the driving section of the opening / closing means 2 when an object exists near the opening / closing means 2, and when the object does not exist. An operation signal is transmitted to the drive unit of the opening / closing means 2.

【0064】設置場所の違い、気候条件の変化、周囲の
照明の状態などにより、開閉手段2の近傍の照度は変化
する。画像認識を精度良く行なうためには、照明条件を
一定に保つ必要があるが、画像入力手段1は周囲の環境
の変化に応じてさまざまな照度の画像を入力している。
例えば、屋外に設置した場合には、昼と夜とでは、ま
た、天候の変化により太陽光に直接照らされている時と
曇り空の時とでは、照度に大きな違いがある。本発明
は、照度の違いを吸収して一定の範囲の照明条件のもと
で物体の存在を判断するために照度補正手段5を設けて
いる。
The illuminance in the vicinity of the opening / closing means 2 changes depending on the installation location, changes in climatic conditions, ambient lighting conditions, and the like. In order to perform image recognition with high accuracy, it is necessary to keep the illumination conditions constant, but the image input means 1 inputs images with various illuminances according to changes in the surrounding environment.
For example, when it is installed outdoors, there is a large difference in illuminance between day and night, and when it is directly illuminated by sunlight due to changes in the weather and when it is cloudy. In the present invention, the illuminance correction means 5 is provided to absorb the difference in illuminance and determine the presence of an object under a certain range of illumination conditions.

【0065】周囲が暗い場合は、照明手段3により照明
され一定の範囲の照度の画像が得られるが、例えば、太
陽光に照らされている場合などは、照明手段3による光
と太陽光の両方に照らされた画像が入力されるため、一
定の照度の画像を得ることができない。しかし、照明を
点灯した場合と消灯した場合の画像を比較しその違いか
ら照明のみによる情報を抽出し、一定の範囲の照明条件
の元で撮影したものに相当する画像を作ることができ
る。
When the surroundings are dark, an image with a certain range of illuminance is obtained by being illuminated by the illumination means 3. For example, when illuminated by sunlight, both the light by the illumination means 3 and the sunlight are obtained. Since an image illuminated by is input, an image with a constant illuminance cannot be obtained. However, it is possible to compare the images when the illumination is turned on and when the illumination is turned off, extract the information based on only the illumination from the difference, and create an image corresponding to the one captured under the illumination condition of a certain range.

【0066】図3、図4、図5、図6は開閉手段2の近
傍に箱をおいて撮影した場合の画像データである。開閉
装置の照明手段3は図の右側から、外部の照明は図の左
側からそれぞれ照らしているものとする。
FIGS. 3, 4, 5, and 6 show image data when a box is placed near the opening / closing means 2 and an image is taken. The illumination means 3 of the switchgear is illuminated from the right side of the figure, and the external illumination is illuminated from the left side of the figure.

【0067】外部に照明がない場合に、開閉装置の照明
を消灯して撮影した画像である図3中の直線1で示され
た部分の輝度データを図7に、開閉装置の照明を点灯し
て撮影した画像である図4中の直線2で示された部分の
輝度データを図8に、図8のデータと図7のデータの差
分データを図9に示す。
When there is no external illumination, the luminance data of the portion indicated by the straight line 1 in FIG. 3 which is an image taken with the illumination of the switchgear turned off is shown in FIG. 7 and the illumination of the switchgear is turned on. FIG. 8 shows luminance data of a portion indicated by a straight line 2 in FIG. 4 which is an image photographed by using the image, and FIG. 9 shows difference data between the data of FIG. 8 and the data of FIG.

【0068】また、外部に照明がある場合に、開閉装置
の照明を消灯して撮影した画像である図5中の直線3で
示された部分の輝度データを図10に、開閉装置の照明
を点灯して撮影した画像である図6中の直線4で示され
た部分の輝度データを図11に、図11のデータと図1
0のデータの差分データを図12に示す。
Further, when there is an external illumination, the luminance data of the portion indicated by the straight line 3 in FIG. 5, which is an image photographed with the illumination of the switchgear turned off, is shown in FIG. FIG. 11 shows the luminance data of the portion indicated by the straight line 4 in FIG. 6 which is an image photographed with lighting, and FIG.
The difference data of the data of 0 is shown in FIG.

【0069】外部に照明のない場合には、差分データは
照明を点灯して撮影した画像のデータとほぼ同一であ
り、外部からの影響を受けていないことがわかる。一
方、外部に別の照明がある場合には、照明をつけて撮影
したデータから照明を消して撮影したデータ、すなわち
図11のデータから図10のデータを引くことにより、
外部の照明の影響を除いたデータ図12が得られる。同
様の処理を繰り返して、差分により得られたデータの加
算を繰り返すと、図9とほぼ同一のデータを得ることが
でき、外部の照明の影響のない画像を得ることができ
る。
When there is no external illumination, the difference data is almost the same as the data of the image photographed with the illumination turned on, and it can be seen that there is no external influence. On the other hand, when there is another light outside, by subtracting the data of FIG. 10 from the data of the data taken with the light turned off, that is, the data of FIG.
The data shown in FIG. 12 excluding the influence of external illumination is obtained. By repeating the same process and repeating the addition of the data obtained by the difference, almost the same data as in FIG. 9 can be obtained, and an image without the influence of external illumination can be obtained.

【0070】照度補正手段5の動きを説明する。The operation of the illuminance correction means 5 will be described.

【0071】照度補正手段5からの信号により、照明制
御手段4は照明手段3を消灯させ、画像入力手段1は開
閉手段2の近傍を撮影する。画像入力手段1から入力さ
れた画像は消灯時画像記憶手段8aに記憶される。
In response to a signal from the illuminance correction means 5, the illumination control means 4 turns off the illumination means 3 and the image input means 1 photographs the vicinity of the opening / closing means 2. The image input from the image input means 1 is stored in the image storage means 8a when the light is off.

【0072】次に、照度補正手段5からの信号により、
照明制御手段4は照明手段3を点灯させ、画像入力手段
1は開閉手段2の近傍を撮影する。画像入力手段1から
入力された画像は点灯時画像記憶手段8bに記憶され
る。
Next, by the signal from the illuminance correction means 5,
The illumination control means 4 turns on the illumination means 3, and the image input means 1 photographs the vicinity of the opening / closing means 2. The image input from the image input means 1 is stored in the image storage means 8b during lighting.

【0073】照度測定手段9は消灯時画像記憶手段8
a、点灯時画像記憶手段8bに記憶された画像の輝度情
報からそれぞれ開閉手段2の近傍の照度を測定する。
Illuminance measuring means 9 is image storage means 8 when light is off.
a, the illuminance in the vicinity of the opening / closing means 2 is measured from the brightness information of the image stored in the image storage means 8b during lighting.

【0074】画像差分手段10は消灯時画像記憶手段8
a、点灯時画像記憶手段8bに記憶された画像の差分を
求め、差分画像蓄積手段12に出力する。
The image difference means 10 is the image storage means 8 when the light is off.
a, the difference between the images stored in the lighting image storage means 8b is obtained and output to the difference image storage means 12.

【0075】蓄積回数決定手段11は照度測定手段9が
測定した2つの照度情報にもとづき、2つの照度情報の
差が大きい時には、差分画像データの蓄積回数を減ら
し、2つの照度情報の差が小さい時には差分画像データ
の蓄積回数を増やし、決定した蓄積回数を、差分画像蓄
積手段12に出力する。
Based on the two illuminance information measured by the illuminance measuring means 9, the accumulation number determining means 11 reduces the accumulation number of the difference image data when the difference between the two illuminance information is large, and the difference between the two illuminance information is small. At times, the number of times of storage of the difference image data is increased, and the determined number of times of storage is output to the difference image storage means 12.

【0076】差分画像蓄積手段12は蓄積回数決定手段
11が決定した蓄積回数にもとづき、画像差分手段10
からの差分画像を加算記憶する。
The difference image accumulation means 12 is based on the accumulation times determined by the accumulation times determination means 11
The difference image from is additionally stored.

【0077】以上のように本実施例によれば、周囲の照
明条件の違いを除いた画像データを作り画像認識を行な
うために、照明条件の変化による誤動作のない安全なシ
ャッターを実現できる。
As described above, according to this embodiment, since image data is created by removing the difference in the surrounding illumination conditions and the image recognition is performed, a safe shutter that does not malfunction due to changes in the illumination conditions can be realized.

【0078】次に、本第2の実施例では、第2の構成と
して自動開閉装置として、シャッターに応用した例につ
いて説明する。
Next, in the second embodiment, an example in which the second structure is applied to a shutter as an automatic opening / closing device will be described.

【0079】図2に示すように、第1の実施例と同様で
あるが、特定背景手段16を有している点が異なる。本
実施例ではシャッター下方の床面に描かれた一定の幅の
直線である。
As shown in FIG. 2, it is the same as the first embodiment except that the specific background means 16 is provided. In this embodiment, it is a straight line with a constant width drawn on the floor below the shutter.

【0080】また、物体認識手段6は照度補正手段5の
出力した画像中から特定背景手段16を検出し、特定背
景手段16上の物体を認識し駆動部制御手段7に出力す
る点が第1の実施例と異なる。
The first point is that the object recognition means 6 detects the specific background means 16 in the image output by the illuminance correction means 5, recognizes the object on the specific background means 16 and outputs it to the drive unit control means 7. Is different from the embodiment described above.

【0081】物体認識手段6は画像情報抽出手段17、
初期画像記憶手段13、現画像記憶手段14、画像比較
手段15から構成されている。
The object recognition means 6 is an image information extraction means 17,
It comprises an initial image storage means 13, a current image storage means 14, and an image comparison means 15.

【0082】初期設定時に、照度補正手段5から物体認
識手段6に画像が入力されると、画像情報抽出手段17
は入力された画像中から特定背景手段16により与えら
れた特徴として、床面に描かれた直線の画像中における
長さ、幅、面積を抽出し、初期画像情報として初期画像
記憶手段13に記憶する。
When an image is input from the illuminance correction means 5 to the object recognition means 6 at the time of initial setting, the image information extraction means 17
Is extracted from the input image as a feature given by the specific background means 16 and is stored in the initial image storage means 13 as the initial image information. To do.

【0083】使用時には、照度補正手段5から物体認識
手段6に画像が入力されると、画像情報抽出手段17は
入力された画像中から特定背景手段16により与えられ
た特徴として、床面に描かれた直線の画像中における長
さ、幅、面積を抽出し、現画像情報として現画像記憶手
段14に記憶する。
In use, when an image is input from the illuminance correction means 5 to the object recognition means 6, the image information extraction means 17 draws on the floor as a feature given by the specific background means 16 from the input image. The length, width, and area of the extracted straight line image are extracted and stored in the current image storage means 14 as current image information.

【0084】画像比較手段15は初期設定時に初期画像
記憶手段13に記憶された初期画像と現画像記憶手段1
4に記憶した現画像とを比較し、両者に差があると認め
れば特定背景手段16上に物体が存在すると判断し、両
者に差が認められなければ特定背景手段16上に物体が
存在しないと判断して、その結果を駆動部制御手段7に
出力する。
The image comparison means 15 includes the initial image stored in the initial image storage means 13 at the time of initial setting and the current image storage means 1.
4 is compared with the current image stored in 4, and if it is determined that there is a difference between the two, it is determined that an object exists on the specific background means 16, and if there is no difference between the two, there is no object on the specific background means 16. And outputs the result to the drive unit control means 7.

【0085】以上のように本実施例によれば、初期設定
時に記憶した画像中の特定背景手段により与えられた特
徴と現画像中の特定背景手段により与えられた特徴とを
比較することにより間接的に物体を認識するため、物体
の形状や種類にかかわらず安定して物体を認識すること
ができ、シャッター近傍の物体の認識の精度をあげるこ
とができる。
As described above, according to the present embodiment, the feature provided by the specific background means in the image stored at the time of initial setting is compared with the feature provided by the specific background means in the current image. Since the object is recognized automatically, the object can be stably recognized regardless of the shape and type of the object, and the accuracy of recognition of the object near the shutter can be improved.

【0086】第3の構成における第3の実施例は第1の
構成に示した照度補正手段5の構成で説明してある。
The third embodiment of the third structure has been described with the structure of the illuminance correction means 5 shown in the first structure.

【0087】次に、本発明の第4の構成における実施例
を図面を参照しながら説明する。第4の実施例では図1
3に示すように、1は照明手段3の反射光を受光する画
像入力手段、4は照明手段3の照明を制御する照明制御
手段、17は照明制御手段4で異なった照明状態に制御
された時の画像間の差分信号を蓄積する信号蓄積手段、
18は信号蓄積手段17で蓄積されたデータ分布から物
体の有無を検出する分布変化検出手段である。
Next, a fourth embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. In the fourth embodiment, FIG.
As shown in FIG. 3, 1 is an image input unit that receives the reflected light of the illumination unit 3, 4 is an illumination control unit that controls the illumination of the illumination unit 3, and 17 is an illumination control unit 4 that controls different illumination states. Signal accumulating means for accumulating a differential signal between time images,
Reference numeral 18 denotes a distribution change detecting means for detecting the presence or absence of an object from the data distribution accumulated by the signal accumulating means 17.

【0088】また、信号蓄積手段17は第8の構成とし
て画像メモリ1(19)と、画像メモリ2(20)と、
画像メモリ1(19)と画像メモリ2(20)の差分演
算を行う差分演算部21と、差分演算部21で演算した
信号を蓄積する蓄積メモリ22と、蓄積メモリ22の蓄
積状態を判定する蓄積状態判定部23と、蓄積した回数
をカウントするまたは蓄積した回数を制御する蓄積制御
部24とからなっている。
The signal storage means 17 has an image memory 1 (19), an image memory 2 (20), and
A difference calculation unit 21 that performs a difference calculation between the image memory 1 (19) and the image memory 2 (20), a storage memory 22 that stores the signal calculated by the difference calculation unit 21, and a storage that determines the storage state of the storage memory 22. The state determination unit 23 and a storage control unit 24 that counts the number of times of storage or controls the number of times of storage.

【0089】そして、分布変化検出手段18第9の構成
としては信号蓄積手段17で蓄積したデータの蓄積回数
に応じて設けてある第1閾値設定部25と、第1閾値設
定部25で設定した第1閾値以上の値のデータを検出す
る第1物体判定部26とからなっている。
As the ninth configuration of the distribution change detecting means 18, the first threshold setting section 25 and the first threshold setting section 25, which are provided according to the number of times of accumulation of the data accumulated by the signal accumulating means 17, are set. The first object determination unit 26 detects data having a value equal to or greater than the first threshold.

【0090】次に、この第4の実施例の構成における動
作を説明する。
Next, the operation of the structure of the fourth embodiment will be described.

【0091】図14はこの物体認識動作に入るときのフ
ローチャートである。照明制御手段4により照明手段3
をオフした状態をステップ101でつくり画像入力手段
1によりステップ102にて信号蓄積手段17の画像メ
モリ1(19)に照明をオフさせた状態の画像(以下オ
フ画像という)を記憶させる。次に、照明制御手段4に
より照明手段3をオンした状態をステップ103でつく
り画像入力手段1によりステップ104にて信号蓄積手
段17の画像メモリ2(20)に照明をオンさせた状態
の画像(以下オン画像という)を記憶させる。
FIG. 14 is a flow chart when the object recognition operation is started. Lighting means 3 by lighting control means 4
The image is turned off at step 101, and the image input means 1 stores at step 102 an image in the state where the illumination is turned off (hereinafter referred to as off image) in the image memory 1 (19) of the signal accumulating means 17. Next, the state in which the illumination means 3 is turned on by the illumination control means 4 is created in step 103, and the image in which the illumination is turned on to the image memory 2 (20) of the signal storage means 17 in step 104 by the image input means 1 ( (Hereinafter referred to as “on image”) is stored.

【0092】ステップ105では画像メモリ1(19)
と画像メモリ2(20)の差分演算を差分演算部21で
行い、ステップ106で蓄積メモリ22に演算結果を記
憶させる。ステップ107で蓄積回数制御部11で蓄積
回数をカウントすると共に所定以上の蓄積をしていない
かどうかをチェックする。所定以上の蓄積が有った場合
はステップ109へ進む。所定未満の蓄積回数の場合は
ステップ108へ進む。ステップ108では蓄積メモリ
22に記憶した画像データのピーク値を蓄積状態判定部
23で判定する。ピーク値が所定の値以下の場合はステ
ップ101へ進み再び照明をオフした状態にして画像入
力手段にて画像入力を行う。
In step 105, the image memory 1 (19)
The difference calculation between the image memory 2 (20) and the image memory 2 (20) is performed by the difference calculation unit 21, and the calculation result is stored in the storage memory 22 in step 106. In step 107, the accumulation number control unit 11 counts the number of accumulations and checks whether accumulation is performed for a predetermined amount or more. If the accumulated amount is equal to or more than the predetermined amount, the process proceeds to step 109. If the number of accumulations is less than the predetermined number, the process proceeds to step 108. In step 108, the accumulation state determination unit 23 determines the peak value of the image data stored in the storage memory 22. If the peak value is less than or equal to the predetermined value, the process proceeds to step 101 and the image is input again by the image input means with the illumination turned off.

【0093】ここで実際のデータと共に図15を用いて
説明する。上記の蓄積したデータを表したのが図15の
(a)に示す物体の置かれていない場合のグラフであ
る。このグラフは横軸を位置、縦軸を輝度差(256諧
調)を示している。照明手段3a、3b(☆印)を左右
に配置し、中央に画像入力手段1(◎)を配置してある
ので、グラフ上に重ねて示してある。左側の位置に照明
手段3aを置いてあるため(☆印)左側が少し高い値を
示している。線a、線b、線c、線d、線e、線fは蓄
積するために画像メモリ1(19)と画像メモリ(7)
の画像輝度差を足し合わせていき、蓄積回数6回でデー
タの蓄積を完了した様子を示している。
Here, the actual data will be described with reference to FIG. The graph showing the accumulated data is shown in FIG. 15A when the object is not placed. In this graph, the horizontal axis represents position, and the vertical axis represents luminance difference (256 gradations). Illumination means 3a and 3b (marked with asterisks) are arranged on the left and right, and image input means 1 (⊚) is arranged in the center, so that they are overlapped on the graph. Since the illumination means 3a is placed at the left side position (marked with *), the left side shows a slightly higher value. The line a, line b, line c, line d, line e, and line f are stored in the image memory 1 (19) and the image memory (7).
The image brightness difference is added up, and the state where the data accumulation is completed when the number of accumulation times is 6 is shown.

【0094】蓄積回数の設定は、例えば最高値が200
/255を越えたところで完了するという方法や、平均
値が180/255を越えたところで完了する方法等各
種ある。従って予め蓄積回数を明るさに応じて決め手お
く場合や前述したデータの上限値等によって決める場合
がある。図15(b)は同じく物体の無い場合である。
そして、照明手段3bが右側に置かれた場合を示してい
る。
For example, the maximum value is 200 when the number of accumulations is set.
There are various methods such as a method of completing when the average value exceeds / 255, and a method of completing when the average value exceeds 180/255. Therefore, the number of times of accumulation may be determined in advance according to the brightness, or may be determined according to the above-described upper limit value of data. Similarly, FIG. 15B shows the case where there is no object.
And, the case where the illumination means 3b is placed on the right side is shown.

【0095】すべてのデータが蓄積されるとステップ1
09で分布変化検出手段18の第1物体判定部14で物
体の有無の判定が行われる。即ち、蓄積されたデータは
照明のあるときと無いときの差の光信号であるため何回
かの蓄積で、例えば床面から反射した光がある一定レベ
ルの光信号として抽出される。例えば、物体Obが床面
に置かれ、照明手段3aがその物体Obの影をつくるよ
うになっている場合には影の部分は照明による反射がな
いため画像入力手段1には光が入ってこないことになる
(実際にはいろいろなところから反射した減衰した光が
画像入力手段1に入ってくる。)。
When all the data are accumulated, step 1
At 09, the first object determination unit 14 of the distribution change detection means 18 determines the presence or absence of an object. That is, since the accumulated data is an optical signal having a difference between when there is illumination and when there is no illumination, the light reflected from the floor surface is extracted as an optical signal of a certain level, for example, after several accumulations. For example, when the object Ob is placed on the floor and the illuminating means 3a is adapted to cast a shadow of the object Ob, the shadow portion has no reflection due to the illumination, so that the image input means 1 receives light. This is not the case (actually, attenuated light reflected from various places enters the image input means 1).

【0096】従って、物体Obの無い場合にはこの様な
影がないため、蓄積されたデータはすべての場所で第1
閾値T以上になり、ステップ110へ進み、物体無しと
して物体認識を完了する。
Therefore, when there is no object Ob, there is no such shadow, so the accumulated data is the first data in all locations.
When the threshold value is not less than T, the process proceeds to step 110 and the object recognition is completed assuming that there is no object.

【0097】さて、物体Obがある場合について図15
(c)と共に説明する。図15(c)のグラフは横軸を
位置、縦軸を輝度差(256諧調)を示している。照明
手段3a、3b(☆印)を左右に配置し、中央に画像入
力手段1(◎)を配置してあるので、グラフ上に重ねて
示してある。左側の位置に照明手段3aを置いてあるた
め(☆印)左側が少し高い値を示している。線fは蓄積
が完了したときのデータを示している。図15(d)は
同じく物体Obのある場合である。
Now, in the case where there is an object Ob, FIG.
It will be described together with (c). In the graph of FIG. 15C, the horizontal axis represents the position and the vertical axis represents the luminance difference (256 gradations). Illumination means 3a and 3b (marked with asterisks) are arranged on the left and right, and image input means 1 (⊚) is arranged in the center, so that they are overlapped on the graph. Since the illumination means 3a is placed at the left side position (marked with *), the left side shows a slightly higher value. Line f shows the data when the accumulation is completed. FIG. 15D shows the case where the object Ob is also present.

【0098】ここで、図15(c)では真ん中より少し
右側に物体Obが置かれている。照明手段3aがその物
体Obの影をつくるようになっている。影の部分は照明
による反射がないので画像入力手段1には光が入ってこ
ないことになる(実際にはいろいろなところから反射し
た減衰した光が画像入力手段1に入ってくる。)。
Here, in FIG. 15C, the object Ob is placed slightly to the right of the center. The illumination means 3a creates a shadow of the object Ob. Since there is no reflection due to illumination in the shaded area, no light enters the image input means 1 (actually, attenuated light reflected from various places enters the image input means 1).

【0099】従って、図15(c)に示すように物体O
bのある場合には影により、蓄積されたデータは影の部
分に相当する位置が信号として低くなっている。そのた
めすべての場所で第1閾値T以上にならないため、ステ
ップ111へ進み、物体ありとして物体認識を完了す
る。
Therefore, as shown in FIG.
When there is b, the position of the accumulated data is low as a signal due to the shadow. Therefore, since it does not exceed the first threshold value T in all places, the process proceeds to step 111, and the object recognition is completed because there is an object.

【0100】図15(d)は同じく物体のある場合であ
る。そして、照明手段3bが右側に置かれた場合を示し
ている。
FIG. 15D shows the case where there is an object. And, the case where the illumination means 3b is placed on the right side is shown.

【0101】以上述べた構成は第4の構成と、信号蓄積
手段を第8の構成にした場合と、分布変化検出手段を第
9の構成にした場合についてであるが、信号蓄積手段1
7、分布変化検出手段18は他の方法を用いても同じ機
能を果たす場合には第1の目的である物体の有無の判別
を行うことができる。
The configurations described above are the fourth configuration, the case where the signal accumulating means is the eighth configuration, and the case where the distribution change detecting means is the ninth configuration.
7. The distribution change detecting means 18 can determine the presence or absence of an object, which is the first purpose, if the same function is achieved by using other methods.

【0102】この第4の構成で照明制御手段4により照
明手段3はオン、オフの動作を行っているが、照度差を
作り出すことが目的であるため、照明手段3の寿命の延
長その他の目的のためオフ状態をやめて弱状態の照明を
行い、強弱により照度差の違いを作り出す方法を採用し
ても差し支えない。
In the fourth structure, the lighting control means 4 turns the lighting means 3 on and off, but since the purpose is to create an illuminance difference, the life of the lighting means 3 is extended and other purposes. Therefore, it is okay to stop the off state and illuminate in a weak state, and create a difference in illuminance difference depending on the intensity.

【0103】本発明の第5の実施例を図面を参照しなが
ら説明する。図16に示すように第5の実施例は第4の
構成に照明手段3として照明手段3aと照明手段3bの
二つを設け異なった位置に設置してある。また、2つの
分布変化検出手段18の信号を比較する第1比較手段2
7と、第1比較手段27で比較した二つのデータが異な
っていることを検出して立体物か否かを判定する第1立
体物判定手段28を付加してある。
A fifth embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. As shown in FIG. 16, in the fifth embodiment, two lighting means 3a and 3b are provided as the lighting means 3 in the fourth structure and are installed at different positions. Further, the first comparing means 2 for comparing the signals of the two distribution change detecting means 18
7 is added to the first three-dimensional object determining means 28 for detecting whether the two data compared by the first comparing means 27 are different and determining whether or not the three-dimensional object is a three-dimensional object.

【0104】次に、この第5の実施例の構成における動
作を説明する。
Next, the operation of the structure of the fifth embodiment will be described.

【0105】図15(c)において真ん中より少し右側
に物体Obが置かれている。照明手段3aがその物体O
bの影をつくるようになっている。影の部分は照明によ
る反射がないので画像入力手段1には光が入ってこない
ことになる(実際にはいろいろなところから反射した減
衰した光が画像入力手段1に入ってくる。)。
In FIG. 15C, the object Ob is placed slightly to the right of the center. The illumination means 3a is the object O
It is designed to create a shadow of b. Since there is no reflection due to illumination in the shaded area, no light enters the image input means 1 (actually, attenuated light reflected from various places enters the image input means 1).

【0106】従って、図15(c)に示すように物体O
bのある場合には影により、蓄積されたデータは影の部
分に相当する位置が信号として低くなっている。そのた
めすべての場所で第1閾値T以上にならない。これより
第1閾値T未満の場所がわかり、その幅から高さと推定
される値が測定される。この時点では幅は高さに相当す
る値として推定されるが、単純に反射率の低い紙のよう
なものが置かれたか高さのある物体で影によってできた
輝度差の少ない部分かの特定は出来ない。
Therefore, as shown in FIG.
When there is b, the position of the accumulated data is low as a signal due to the shadow. Therefore, it does not exceed the first threshold value T in all places. From this, the location below the first threshold T is known, and the value estimated to be the height from the width is measured. At this point, the width is estimated as the value corresponding to the height, but it is simply specified whether a low-reflectance paper-like object is placed or the height of an object with a small brightness difference created by a shadow. I can't.

【0107】次に図15(d)において同様に、照明手
段3aがその物体Obの影をつくるようになっている。
影の部分は照明による反射がないので画像入力手段1に
は光が入ってこないことになる(実際にはいろいろなと
ころから反射した減衰した光が画像入力手段1に入って
くる。)。
Next, in FIG. 15 (d), similarly, the illuminating means 3a forms a shadow of the object Ob.
Since there is no reflection due to illumination in the shaded area, no light enters the image input means 1 (actually, attenuated light reflected from various places enters the image input means 1).

【0108】従って、図15(d)に示すように物体O
bのある場合には影により、蓄積されたデータは影の部
分に相当する位置が信号として低くなっている。そのた
めすべての場所で第1閾値T以上にならない。これより
第1閾値T未満の場所がわかり、その幅から高さと推定
される値が測定される。
Therefore, as shown in FIG.
When there is b, the position of the accumulated data is low as a signal due to the shadow. Therefore, it does not exceed the first threshold value T in all places. From this, the location below the first threshold T is known, and the value estimated to be the height from the width is measured.

【0109】この左右の輝度差の少ない部分即ち、閾値
T未満の位置データを第1比較手段27で比較し、異な
った位置に存在するか否かを第1立体物判定手段28で
判定し、異なった位置にある場合には物体Obは立体物
として判定する。
The first comparing means 27 compares the left and right brightness difference portions, that is, the position data less than the threshold value T, and the first three-dimensional object determining means 28 determines whether or not they exist at different positions. If the objects Ob are at different positions, the object Ob is determined as a three-dimensional object.

【0110】本発明の第6の実施例を図面を参照しなが
ら説明する。図17に示すように第6の実施例は第4の
構成に開閉手段2と、開閉手段2を駆動する駆動部29
と、駆動部29を制御する駆動部制御手段17とを付加
してある。
A sixth embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. As shown in FIG. 17, in the sixth embodiment, the opening / closing means 2 and the drive unit 29 for driving the opening / closing means 2 are provided in the fourth configuration.
And a drive unit control means 17 for controlling the drive unit 29 are added.

【0111】次に、この第6の実施例の構成における動
作を説明する。
Next, the operation of the structure of the sixth embodiment will be described.

【0112】第4の構成での動作で説明したように分布
変化検出手段18で輝度差分布データが第1閾値T未満
であれば物体が存在する。画像入力手段1の撮像領域を
開閉手段2の端部が閉状態に相当する部分に設定し、開
閉手段2の開閉動作を妨げる位置に物体が存在する場合
には先ほど判定した物体を押しつぶさないため駆動制御
手段30を介して駆動部29を停止状態にする。一方、
分布変化検出手段18で輝度差分布データが第1閾値T
以上であれば物体が存在しない。そのときは駆動制御手
段30を介して駆動部29を駆動させて開閉手段を動作
させる。
As described in the operation in the fourth configuration, if the distribution change detecting means 18 determines that the brightness difference distribution data is less than the first threshold value T, there is an object. The image pickup area of the image input means 1 is set to a portion where the end portion of the opening / closing means 2 corresponds to a closed state, and when an object exists at a position that hinders the opening / closing operation of the opening / closing means 2, the object determined previously is not crushed. The drive unit 29 is stopped via the drive control means 30. on the other hand,
The brightness change distribution data is detected by the distribution change detection means 18 as the first threshold value T.
If it is above, there is no object. At that time, the drive unit 29 is driven through the drive control unit 30 to operate the opening / closing unit.

【0113】この様にする事により、シャッター等の開
閉手段の下に物体が置かれている場合でも安全な動作を
行うことが出来る。
By doing so, safe operation can be performed even when an object is placed under the opening / closing means such as a shutter.

【0114】本発明の第7の実施例を図面を参照しなが
ら説明する。図18に示すように第7の実施例は第5の
構成に開閉手段2と、開閉手段2を駆動する駆動部29
と、駆動部29を制御する駆動制御手段30とを付加し
てある。
A seventh embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. As shown in FIG. 18, the seventh embodiment has an opening / closing means 2 and a drive unit 29 for driving the opening / closing means 2 in the fifth configuration.
And drive control means 30 for controlling the drive unit 29 are added.

【0115】次に、この第7の実施例の構成における動
作を説明する。
Next, the operation of the structure of the seventh embodiment will be described.

【0116】第5の構成での動作で説明したように第1
立体物判定手段28で立体物の有無を検出する。第5の
実施例と同様に、図15(c)において真ん中より少し
右側に物体Obが置かれている。照明手段3aがその物
体Obの影をつくるようになっている。影の部分は照明
による反射がないので画像入力手段1には光が入ってこ
ないことになる(実際にはいろいろなところから反射し
た減衰した光が画像入力手段1に入ってくる。)。
As described in the operation in the fifth configuration, the first
The presence or absence of a three-dimensional object is detected by the three-dimensional object determination means 28. Similar to the fifth embodiment, the object Ob is placed slightly to the right of the center in FIG. 15 (c). The illumination means 3a creates a shadow of the object Ob. Since there is no reflection due to illumination in the shaded area, no light enters the image input means 1 (actually, attenuated light reflected from various places enters the image input means 1).

【0117】従って、図15(c)に示すように物体O
bのある場合には影により、蓄積されたデータは影の部
分に相当する位置が信号として低くなっている。そのた
めすべての場所で第1閾値T以上にならない。これより
第1閾値T未満の場所がわかり、その幅から高さと推定
される値が測定される。この時点では幅は高さに相当す
る値として推定されるが、単純に反射率の低い紙のよう
なものが置かれたか高さのある物体で影によってできた
輝度差の少ない部分かの特定は出来ない。
Therefore, as shown in FIG.
When there is b, the position of the accumulated data is low as a signal due to the shadow. Therefore, it does not exceed the first threshold value T in all places. From this, the location below the first threshold T is known, and the value estimated to be the height from the width is measured. At this point, the width is estimated as the value corresponding to the height, but it is simply specified whether a low-reflectance paper-like object is placed or the height of an object with a small brightness difference created by a shadow. I can't.

【0118】次に図15(d)において同様に、照明手
段3aがその物体Obの影をつくるようになっている。
影の部分は照明による反射がないので画像入力手段1に
は光が入ってこないことになる(実際にはいろいろなと
ころから反射した減衰した光が画像入力手段1に入って
くる。)。
Next, in FIG. 15 (d), similarly, the illuminating means 3a is adapted to cast a shadow of the object Ob.
Since there is no reflection due to illumination in the shaded area, no light enters the image input means 1 (actually, attenuated light reflected from various places enters the image input means 1).

【0119】従って、図15dに示すように物体Obの
ある場合には影により、蓄積されたデータは影の部分に
相当する位置が信号として低くなっている。そのためす
べての場所で第1閾値T以上にならない。これより第1
閾値T未満の場所がわかり、その幅から高さと推定され
る値が測定される。
Therefore, as shown in FIG. 15d, when there is an object Ob, the position of the accumulated data is low as a signal due to the shadow. Therefore, it does not exceed the first threshold value T in all places. First from this
The location below the threshold T is known and the value estimated to be the height from that width is measured.

【0120】この左右の輝度差の少ない部分即ち、閾値
T未満の位置データを第1比較手段27で比較し、異な
った位置に存在するか否かを第1立体物判定手段28で
判定し、異なった位置にある場合には物体Obは立体物
として判定する。
The first comparing means 27 compares the left and right brightness difference portions, that is, the position data less than the threshold value T, and the first three-dimensional object determining means 28 determines whether or not they exist at different positions. If the objects Ob are at different positions, the object Ob is determined as a three-dimensional object.

【0121】さて、画像入力手段1の撮像領域を開閉手
段2の端部が閉状態に相当する部分に設定し、開閉手段
2の開閉動作を妨げる位置に立体物が存在する場合には
先ほど判定した立体物を押しつぶさないため駆動制御手
段30を介して駆動部29を停止状態にする。一方、立
体物判定手段15物体が存在しない場合は、駆動制御手
段30を介して駆動部29を駆動させて開閉手段を動作
させる。
Now, when the image pickup area of the image input means 1 is set to a portion where the end portion of the opening / closing means 2 corresponds to the closed state, and a three-dimensional object exists at a position that hinders the opening / closing operation of the opening / closing means 2, it is judged earlier. In order not to crush the three-dimensional object, the drive unit 29 is stopped via the drive control means 30. On the other hand, when the three-dimensional object determination means 15 does not exist, the drive unit 29 is driven via the drive control means 30 to operate the opening / closing means.

【0122】この様にする事により、シャッター等の開
閉手段の下に立体物が置かれている場合でも安全な動作
を行うことが出来る。
By doing so, safe operation can be performed even when a three-dimensional object is placed under the opening / closing means such as a shutter.

【0123】本発明の第8の実施例、第9の実施例は第
4の構成で説明した部分ですでに動作説明した。
The operation of the eighth and ninth embodiments of the present invention has already been described in the portion described in the fourth configuration.

【0124】本発明の第10の実施例を図面を参照しな
がら説明する。図19に示すように第10の実施例は分
布変化検出手段18の構成を正常時に信号蓄積手段17
で蓄積したデータ分布と検出時の信号蓄積手段17で蓄
積したデータ分布と比較する分布比較部31と、分布比
較部31のデータを比較するための閾値T2を第2閾値
設定部32で設定し、閾値T2以上の値のデータか否か
を検出する第2物体判定部33とからなっている。
The tenth embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. As shown in FIG. 19, in the tenth embodiment, the structure of the distribution change detecting means 18 is set to the normal signal storing means 17
The distribution comparison unit 31 that compares the data distribution accumulated in step S1 with the data distribution accumulated by the signal storage unit 17 at the time of detection, and the threshold value T2 for comparing the data in the distribution comparison unit 31 are set in the second threshold value setting unit 32. , And a second object determination unit 33 that detects whether or not the data has a value of a threshold value T2 or more.

【0125】次に、この第10の実施例の構成における
動作を説明する。
Next, the operation of the structure of the tenth embodiment will be described.

【0126】図20は正常時と、検出時と、その比較デ
ータを示した図である。縦軸は輝度差で横軸は位置を表
している。図20の(c)のみ縦軸は輝度差の比較を表
すため−127から+127の諧調になっている。
FIG. 20 is a diagram showing comparison data at the time of normal and at the time of detection. The vertical axis represents the brightness difference and the horizontal axis represents the position. Only (c) of FIG. 20 has a gray scale of -127 to +127 because the vertical axis represents the comparison of the brightness differences.

【0127】図20の(a)に示すように予め正常と考
えられるときに信号蓄積手段17でデータ分布を採取
し、線6の状態まで蓄積する。次に、検出時に図20の
(b)に示すように同じく線fの状態までデータを蓄積
する。図20の(b)は物体Obが置かれているため照
明手段3aからの照明により影が出来る。分布比較部3
1において図20の(b)のデータから正常時の図20
の(a)のデータを引き算することにより図20のcの
データを得る。このデータを第2物体判定部33におい
て第2閾値設定部20による閾値T2を越えているか否
かを検出し、物体の有無の判定を行う。
As shown in FIG. 20 (a), when it is considered to be normal in advance, the signal distribution means 17 collects the data distribution and stores up to the state of the line 6. Next, at the time of detection, data is similarly accumulated up to the state of line f as shown in FIG. In FIG. 20B, since the object Ob is placed, a shadow is formed by the illumination from the illumination means 3a. Distribution comparison unit 3
20 in the normal state from the data of FIG.
20c is obtained by subtracting the data of (a) in FIG. The second object determination unit 33 detects this data as to whether it exceeds the threshold value T2 by the second threshold value setting unit 20, and determines the presence or absence of an object.

【0128】通常、物体がない場合は第2閾値±T2の
中に入っているが、図20の(b)に示すように物体が
存在する場合は図20の(c)に示すように第2閾値設
定部32で設定した閾値±T2を越える位置が存在す
る。この様にする事により正常時との比較で異常状態を
発見することが出来る。
Normally, when there is no object, it is within the second threshold value ± T2, but when there is an object as shown in FIG. 20 (b), as shown in FIG. 2 There is a position that exceeds the threshold value ± T2 set by the threshold value setting unit 32. By doing this, an abnormal state can be found by comparison with the normal state.

【0129】本発明の第11の実施例を図面を参照しな
がら説明する。第11の実施例では図21に示すよう
に、1は照明手段3の反射光を受光する画像入力手段、
4は照明手段3の照明を制御する照明制御手段、17は
照明制御手段4で異なった照明状態に制御された時の画
像間の差分信号を蓄積する信号蓄積手段、34は信号蓄
積手段17で蓄積されたデータ分布からデータの位置微
分を演算する微分演算手段、35は微分演算手段34の
データから物体の有無を検出するエッジ変化検出手段で
ある。
An eleventh embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. In the eleventh embodiment, as shown in FIG. 21, 1 is an image input means for receiving the reflected light of the illumination means 3,
Reference numeral 4 is a lighting control means for controlling the lighting of the lighting means 3, 17 is a signal storage means for storing a differential signal between images when the lighting control means 4 controls different lighting states, and 34 is a signal storage means 17. A differential calculating means for calculating the position differential of the data from the accumulated data distribution, and 35 is an edge change detecting means for detecting the presence or absence of an object from the data of the differential calculating means 34.

【0130】また、信号蓄積手段17は第15の構成と
して画像メモリ1(19)と、画像メモリ2(20)
と、画像メモリ1(19)と画像メモリ2(20)の差
分演算を行う差分演算部21と、差分演算部21で演算
した信号を蓄積する蓄積メモリ22と、蓄積メモリ22
の蓄積状態を判定する蓄積状態判定部23と、蓄積した
回数をカウントするまたは蓄積した回数を制御する蓄積
制御部24とからなっている。
The signal accumulating means 17 has a fifteenth structure, that is, an image memory 1 (19) and an image memory 2 (20).
And a difference calculation unit 21 that performs a difference calculation between the image memory 1 (19) and the image memory 2 (20), a storage memory 22 that stores the signal calculated by the difference calculation unit 21, and a storage memory 22.
The storage state determination unit 23 for determining the storage state and the storage control unit 24 for counting the number of storages or controlling the number of storages.

【0131】そして、エッジ変化検出手段35は第16
の構成として微分演算手段34で演算したデータからピ
ーク値とその位置を検出するピーク検出部36と、信号
蓄積手段17で蓄積したデータの蓄積回数に応じて設け
てある第3閾値設定部37と、第3閾値設定部37で設
定した第3閾値以上の値のピーク検出部36で検出した
データから物体を判定する第3物体判定部38とからな
っている。
Then, the edge change detecting means 35 is
The peak detecting section 36 for detecting the peak value and its position from the data calculated by the differential calculating section 34, and the third threshold setting section 37 provided according to the number of times of accumulation of the data accumulated by the signal accumulating section 17 And a third object determination unit 38 that determines an object from the data detected by the peak detection unit 36 having a value equal to or higher than the third threshold value set by the third threshold value setting unit 37.

【0132】次に、この第11の一実施例の構成におけ
る動作を説明する。図22はこの物体認識動作に入ると
きのフローチャートである。照明制御手段4により照明
手段3をオフした状態をステップ101でつくり画像入
力手段1によりステップ102にて信号蓄積手段17の
画像メモリ1(19)に照明をオフさせた状態の画像
(以下オフ画像という)を記憶させる。次に、照明制御
手段4により照明手段3をオンした状態をステップ10
3でつくり画像入力手段1によりステップ104にて信
号蓄積手段17の画像メモリ2(20)に照明をオンさ
せた状態の画像(以下オン画像という)を記憶させる。
Next, the operation of the structure of the 11th embodiment will be described. FIG. 22 is a flow chart when the object recognition operation is started. An image of a state in which the illumination control means 4 turns off the illumination means 3 in step 101, and the image input means 1 turns off the illumination in the image memory 1 (19) of the signal storage means 17 in step 102 (hereinafter referred to as an off image). That)). Next, the state in which the lighting means 3 is turned on by the lighting control means 4 is set to step 10
In step 104, the image memory 2 (20) of the signal accumulating means 17 stores the image in the state in which the illumination is turned on (hereinafter referred to as an on-image) by the image forming means 1 created in step 3.

【0133】ステップ105では画像メモリ1(19)
と画像メモリ2(20)の差分演算を差分演算部21で
行い、ステップ106で蓄積メモリ22に演算結果を記
憶させる。ステップ107で蓄積回数制御部11で蓄積
回数をカウントすると共に所定以上の蓄積をしていない
かどうかをチェックする。所定以上の蓄積が有った場合
はステップ109へ進む。所定未満の蓄積回数の場合は
ステップ108へ進む。ステップ108では蓄積メモリ
22に記憶した画像データのピーク値を蓄積状態判定部
23で判定する。ピーク値が所定の値以下の場合はステ
ップ101へ進み再び照明をオフした状態にして画像入
力手段にて画像入力を行う。
In step 105, the image memory 1 (19)
The difference calculation between the image memory 2 (20) and the image memory 2 (20) is performed by the difference calculation unit 21, and the calculation result is stored in the storage memory 22 in step 106. In step 107, the accumulation number control unit 11 counts the number of accumulations and checks whether accumulation is performed for a predetermined amount or more. If the accumulated amount is equal to or more than the predetermined amount, the process proceeds to step 109. If the number of accumulations is less than the predetermined number, the process proceeds to step 108. In step 108, the accumulation state determination unit 23 determines the peak value of the image data stored in the storage memory 22. If the peak value is less than or equal to the predetermined value, the process proceeds to step 101 and the image is input again by the image input means with the illumination turned off.

【0134】ここで実際のデータと共に図15を用いて
説明する。上記の蓄積したデータの表したのが図15の
(a)に示す物体の置かれていない場合のグラフであ
る。このグラフは横軸を位置、縦軸を輝度差(256諧
調)を示している。照明手段3a、3b(☆印)を左右
に配置し、中央に画像入力手段1(◎)を配置してある
ので、グラフ上に重ねて示してある。左側の位置に照明
手段3aを置いてあるため(☆印)左側が少し高い値を
示している。線1、線2、線3、線4、線5、線6は蓄
積するために画像メモリ1(19)と画像メモリ(7)
の画像輝度差を足し合わせていき、蓄積回数6回でデー
タの蓄積を完了した様子を示している。
Here, the actual data will be described with reference to FIG. The graph of the accumulated data is a graph shown in FIG. 15 (a) when the object is not placed. In this graph, the horizontal axis represents position, and the vertical axis represents luminance difference (256 gradations). Illumination means 3a and 3b (marked with asterisks) are arranged on the left and right, and image input means 1 (⊚) is arranged in the center, so that they are overlapped on the graph. Since the illumination means 3a is placed at the left side position (marked with *), the left side shows a slightly higher value. Line 1, line 2, line 3, line 4, line 5, and line 6 are for storing image memory 1 (19) and image memory (7).
The image brightness difference is added up, and the state where the data accumulation is completed when the number of accumulation times is 6 is shown.

【0135】蓄積回数の設定は、例えば最高値が200
/255を越えたところで完了するという方法や、平均
値が180/255を越えたところで完了する方法等各
種ある。従って予め蓄積回数を明るさに応じて決め手お
く場合や前述したデータの上限値等によって決める場合
がある。図15(b)は同じく物体の無い場合である。
そして、照明手段3bが右側に置かれた場合を示してい
る。
For example, the maximum value is 200 when the number of accumulations is set.
There are various methods such as a method of completing when the average value exceeds / 255, and a method of completing when the average value exceeds 180/255. Therefore, the number of times of accumulation may be determined in advance according to the brightness, or may be determined according to the above-described upper limit value of data. Similarly, FIG. 15B shows the case where there is no object.
And, the case where the illumination means 3b is placed on the right side is shown.

【0136】すべてのデータが蓄積されるとステップ1
09で信号蓄積手段17で蓄積したデータを微分演算手
段34で場所微分する。図15の分布データを微分演算
手段34で微分したデータが図23である。図15
(a)、(b)、(c)、(d)、(e)、(f)のデ
ータは図23(a)、(b)、(c)、(d)、
(e)、(f)に対応する。
Once all the data has been accumulated, step 1
At 09, the data accumulated by the signal accumulating means 17 is subjected to the location differentiation by the differentiation calculating means 34. FIG. 23 shows data obtained by differentiating the distribution data of FIG. 15 by the differential calculating means 34. Figure 15
The data in (a), (b), (c), (d), (e), and (f) are shown in FIGS. 23 (a), (b), (c), (d),
It corresponds to (e) and (f).

【0137】図15(a)、(b)のデータはなめらか
なカーブを描いたデータであるため、微分値としては0
に近い値となる。一方、図15(c)、(d)のデータ
は影に相当する端部でデータの変化があるため、微分を
すると明るい方から暗い方に入るときは微分値がマイナ
ス値を、暗い方から明るい方に入るときは微分値がプラ
ス値となり、図23の(c)、(d)のようなピークを
持つデータとなる。ステップ110で上記データからエ
ッジの検出を行うため上記データをエッジ変化検出手段
35入力し、ピーク検出部36にてピーク値とその位置
を検出する。
Since the data in FIGS. 15A and 15B are data in which a smooth curve is drawn, the differential value is 0.
It is a value close to. On the other hand, since the data in FIGS. 15C and 15D have data changes at the end portions corresponding to the shadows, when the differentiation is performed, the differential value is a negative value when moving from the light side to the dark side, and from the dark side. When entering the brighter side, the differential value becomes a positive value, and the data has peaks as shown in (c) and (d) of FIG. In step 110, in order to detect an edge from the data, the data is input to the edge change detecting means 35, and the peak detector 36 detects the peak value and its position.

【0138】ステップ111では求めたピーク値が第3
閾値設定部37で設定した閾値T3より以上かどうかを
求め、以上であればステップ112にて第3物体判定部
38で物体ありと判定し、未満であれば第3物体判定部
38で物体無しと判定する。
At step 111, the obtained peak value is the third value.
It is determined whether the value is greater than or equal to the threshold value T3 set by the threshold value setting unit 37. If it is greater than or equal to the threshold value T3, the third object determination unit 38 determines that there is an object in step 112, and if less than the threshold value T3, the third object determination unit 38 does not detect an object. To determine.

【0139】以上により物体の存在をエッジの検出によ
り認識する。
As described above, the existence of the object is recognized by detecting the edge.

【0140】以上述べた構成は第14の構成と、信号蓄
積手段17を第15の構成にした場合と、エッジ変化検
出手段を第16の構成にした場合についてであるが、信
号蓄積手段17、エッジ変化検出手段35は他の方法を
用いても同じ機能を果たす場合には第8の目的である物
体の有無の判別を行うことができる。
The configurations described above are the fourteenth configuration, the case where the signal accumulating means 17 has the fifteenth configuration, and the case where the edge change detecting means has the sixteenth configuration. The edge change detection means 35 can determine the presence or absence of an object, which is the eighth object, if the same function is achieved by using another method.

【0141】この第11の構成で照明制御手段4により
照明手段3はオン、オフの動作を行っているが、照度差
を作り出すことが目的であるため、照明手段の寿命の延
長その他の目的のためオフ状態をやめて弱状態の照明を
行い、強弱により照度差の違いを作り出す方法を採用し
ても差し支えない。
In the eleventh structure, the lighting control means 4 turns the lighting means 3 on and off. However, since the purpose is to create a difference in illuminance, it is possible to extend the life of the lighting means and for other purposes. Therefore, it is possible to adopt a method of stopping the OFF state and illuminating in a weak state and creating a difference in illuminance difference depending on the intensity.

【0142】本発明の第12の実施例を図面を参照しな
がら説明する。図24に示すように第12の実施例は第
11の構成に照明手段3として照明手段3aと照明手段
3bの二つを設け異なった位置に設置してある。また、
2つのエッジ変化検出手段35の信号を比較する第2比
較手段39と、第2比較手段39で比較した二つのデー
タが異なっていることを検出して立体物か否かを判定す
る第2立体物判定手段40を付加してある。
A twelfth embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. As shown in FIG. 24, in the twelfth embodiment, two lighting means 3a and 3b are provided as the lighting means 3 in the eleventh configuration and are installed at different positions. Also,
The second comparing means 39 for comparing the signals of the two edge change detecting means 35 and the second solid for judging whether or not the two data compared by the second comparing means 39 are different from each other and determining whether or not the object is a three-dimensional object. Object judging means 40 is added.

【0143】次に、この第12の実施例の構成における
動作を説明する。
Next, the operation of the structure of the twelfth embodiment will be described.

【0144】図23(c)において真ん中より少し右側
に物体Obが置かれている。照明手段3aがその物体O
bの影をつくるようになっている。影の部分は照明によ
る反射がないので画像入力手段1には光が入ってこない
ことになる(実際にはいろいろなところから反射した減
衰した光が画像入力手段1に入ってくる。)。
In FIG. 23 (c), the object Ob is placed slightly to the right of the center. The illumination means 3a is the object O
It is designed to create a shadow of b. Since there is no reflection due to illumination in the shaded area, no light enters the image input means 1 (actually, attenuated light reflected from various places enters the image input means 1).

【0145】従って、図23(c)に示すように物体O
bのある場合には影により、蓄積されたデータは影の部
分に相当する端部の位置の信号が変化する。
Therefore, as shown in FIG. 23 (c), the object O
When there is b, the accumulated data changes the signal of the position of the end corresponding to the shaded portion.

【0146】一方、図23(d)において照明手段3a
がその物体Obの影をつくるようになっている。従っ
て、図23(d)に示すように物体Obのある場合には
影により、蓄積されたデータは影の部分に相当する端部
の位置の信号が変化する。
On the other hand, in FIG. 23 (d), the illumination means 3a
Creates a shadow of the object Ob. Therefore, when there is an object Ob as shown in FIG. 23D, the signal of the position of the end portion corresponding to the shaded portion of the accumulated data changes due to the shadow.

【0147】この左右のエッジのピーク値を第8の実施
例で示したように検出し、物体の有無を判別する。とこ
ろで、図23(c)、(d)をみてわかるように左右の
照明手段3a、3bにより高さのある物体が存在してい
るためにエッジの位置が異なっている。従って、エッジ
の位置を第2比較手段39で比較し、異なった位置に存
在するか否かを第2立体物判定手段40で判定し、異な
った位置にある場合には物体Obは立体物として判定す
る。
The peak values of the left and right edges are detected as shown in the eighth embodiment, and the presence or absence of an object is determined. By the way, as can be seen from FIGS. 23 (c) and 23 (d), the positions of the edges are different due to the presence of a tall object due to the left and right illumination means 3a, 3b. Therefore, the position of the edge is compared by the second comparison means 39, and it is determined by the second three-dimensional object determination means 40 whether or not it is present at a different position. If it is at the different position, the object Ob is a three-dimensional object. judge.

【0148】次に、図23(e)と図23(f)につい
て説明する。これは物体が高さのない場合である。
Next, FIGS. 23 (e) and 23 (f) will be described. This is the case when the object has no height.

【0149】図23(e)において真ん中より少し右側
に物体Obが置かれている。照明手段3aがその物体O
b照らし、物体の輝度の違いを画像入力手段1で検出す
る。いま、物体Obが紙で床面との輝度の違いが大きい
とすると物体の端部でエッジとして検出される。
In FIG. 23 (e), the object Ob is placed slightly to the right of the center. The illumination means 3a is the object O
b, and the image input means 1 detects the difference in the brightness of the object. Now, assuming that the object Ob is a paper and has a large difference in brightness from the floor surface, the edge of the object is detected as an edge.

【0150】一方、図23(f)において照明手段3a
がその物体Obを照射し、その反射を画像入力手段1で
入力する。いま、物体Obが紙で床面との輝度の違いが
大きいとすると物体の端部でエッジとして検出される。
ところが、検出されたエッジの位置は高さのない物体の
ため同じ位置となっている。従って、エッジの位置を第
2比較手段39で比較し、異なった位置に存在するか否
かを第2立体物判定手段40で判定し、同じ位置にある
場合には物体Obは平面物体として認識する。もちろ
ん、同じ位置かどうかは左右のずれについての許容差を
設けて許容差以内であれば同じ位置と見なす。
On the other hand, in FIG. 23 (f), the illumination means 3a
Illuminates the object Ob and inputs its reflection by the image input means 1. Now, assuming that the object Ob is a paper and has a large difference in brightness from the floor surface, the edge of the object is detected as an edge.
However, the positions of the detected edges are the same because the object has no height. Therefore, the position of the edge is compared by the second comparison means 39, and it is determined by the second three-dimensional object determination means 40 whether or not it is present at a different position. To do. As a matter of course, whether the positions are the same or not is considered to be the same position if a tolerance for left and right shifts is provided and the difference is within the tolerance.

【0151】以上述べたように平面物体と立体物との認
識を行うことが出来る。
As described above, it is possible to recognize a two-dimensional object and a three-dimensional object.

【0152】本発明の第13の実施例を図面を参照しな
がら説明する。図25に示すように第13の実施例は第
11の構成に開閉手段2と、開閉手段2を駆動する駆動
部29と、駆動部29を制御する駆動部制御手段17と
を付加してある。
A thirteenth embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. As shown in FIG. 25, in the thirteenth embodiment, an opening / closing means 2, a drive section 29 for driving the opening / closing means 2, and a drive section control means 17 for controlling the drive section 29 are added to the eleventh configuration. .

【0153】次に、この第13の一実施例の構成におけ
る動作を説明する。第11の構成での動作で説明したよ
うにエッジ変化検出手段35でエッジデータのピーク値
が第3閾値T3以上であれば物体が存在する。画像入力
手段1の撮像領域を開閉手段2の端部が閉状態に相当す
る部分に設定し、開閉手段2の開閉動作を妨げる位置に
物体が存在する場合には先ほど判定した物体を押しつぶ
さないため駆動制御手段30を介して駆動部29を停止
状態にする。一方、エッジ変化検出手段35でエッジデ
ータのピーク値が第3閾値T3未満であれば物体が存在
しない。そのときは駆動制御手段30を介して駆動部2
9を駆動させて開閉手段を動作させる。
Next, the operation of the structure of the thirteenth embodiment will be described. As described in the operation in the eleventh configuration, if the edge change detection means 35 has a peak value of edge data equal to or greater than the third threshold value T3, an object exists. The image pickup area of the image input means 1 is set to a portion where the end portion of the opening / closing means 2 corresponds to a closed state, and when an object exists at a position that hinders the opening / closing operation of the opening / closing means 2, the object determined previously is not crushed. The drive unit 29 is stopped via the drive control means 30. On the other hand, if the peak value of the edge data is less than the third threshold value T3 by the edge change detection means 35, there is no object. At that time, the drive unit 2 is driven through the drive control means 30.
9 is driven to operate the opening / closing means.

【0154】この様にする事により、シャッター等の開
閉手段2の下に物体が置かれている場合でも安全な動作
を行うことが出来る。
By doing so, safe operation can be performed even when an object is placed under the opening / closing means 2 such as a shutter.

【0155】本発明の第14の実施例を図面を参照しな
がら説明する。図26に示すように第14の実施例は第
12の構成に開閉手段2と、開閉手段2を駆動する駆動
部29と、駆動部29を制御する駆動部制御手段17と
を付加してある。
A fourteenth embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. As shown in FIG. 26, the fourteenth embodiment has a twelfth structure in which an opening / closing means 2, a drive unit 29 for driving the opening / closing means 2, and a drive unit control means 17 for controlling the drive unit 29 are added. .

【0156】次に、この第14の一実施例の構成におけ
る動作を説明する。第12の構成での動作で説明したよ
うに第2立体物判定手段40で立体物の有無を検出す
る。第9の実施例と同様に、図23(c)において真ん
中より少し右側に物体Obが置かれている。照明手段3
aがその物体Obの影をつくるようになっている。影の
部分は照明による反射がないので画像入力手段1には光
が入ってこないことになる(実際にはいろいろなところ
から反射した減衰した光が画像入力手段1に入ってく
る。)。
Next, the operation of the structure of the 14th embodiment will be described. As described in the operation in the twelfth configuration, the presence or absence of a three-dimensional object is detected by the second three-dimensional object determination means 40. Similar to the ninth embodiment, the object Ob is placed slightly to the right of the center in FIG. 23 (c). Lighting means 3
a creates a shadow of the object Ob. Since there is no reflection due to illumination in the shaded area, no light enters the image input means 1 (actually, attenuated light reflected from various places enters the image input means 1).

【0157】従って、図23(c)に示すように物体O
bのある場合には影により、蓄積されたデータは影の部
分に相当する端部の位置の信号が変化する。
Therefore, as shown in FIG. 23 (c), the object O
When there is b, the accumulated data changes the signal of the position of the end corresponding to the shaded portion.

【0158】一方、図23(d)において照明手段3a
がその物体Obの影をつくるようになっている。従っ
て、図23(d)に示すように物体Obのある場合には
影により、蓄積されたデータは影の部分に相当する端部
の位置の信号が変化する。
On the other hand, in FIG. 23 (d), the illumination means 3a
Creates a shadow of the object Ob. Therefore, when there is an object Ob as shown in FIG. 23D, the signal of the position of the end portion corresponding to the shaded portion of the accumulated data changes due to the shadow.

【0159】この左右のエッジのピーク値を第8の実施
例で示したように検出し、物体の有無を判別する。とこ
ろで、図23(c)、(d)をみてわかるように左右の
照明手段3a、3bにより高さのある物体が存在してい
るためにエッジの位置が異なっている。従って、エッジ
の位置を第2比較手段39で比較し、異なった位置に存
在するか否かを第2立体物判定手段40で判定し、異な
った位置にある場合には物体Obは立体物として判定す
る。
The peak values of the left and right edges are detected as shown in the eighth embodiment, and the presence or absence of an object is determined. By the way, as can be seen from FIGS. 23 (c) and 23 (d), the positions of the edges are different due to the presence of a tall object due to the left and right illumination means 3a, 3b. Therefore, the position of the edge is compared by the second comparison means 39, and it is determined by the second three-dimensional object determination means 40 whether or not it is present at a different position. If it is at the different position, the object Ob is a three-dimensional object. judge.

【0160】次に、図23(e)と図23(f)につい
て説明する。これは物体が高さのない場合である。
Next, FIG. 23 (e) and FIG. 23 (f) will be described. This is the case when the object has no height.

【0161】図23(e)において真ん中より少し右側
に物体Obが置かれている。照明手段3aがその物体O
b照らし、物体の輝度の違いを画像入力手段1で検出す
る。いま、物体Obが紙で床面との輝度の違いが大きい
とすると物体の端部でエッジとして検出される。
In FIG. 23 (e), the object Ob is placed slightly to the right of the center. The illumination means 3a is the object O
b, and the image input means 1 detects the difference in the brightness of the object. Now, assuming that the object Ob is a paper and has a large difference in brightness from the floor surface, the edge of the object is detected as an edge.

【0162】一方、図23(f)において照明手段3a
がその物体Obを照射し、その反射を画像入力手段1で
入力する。いま、物体Obが紙で床面との輝度の違いが
大きいとすると物体の端部でエッジとして検出される。
ところが、検出されたエッジの位置は高さのない物体の
ため同じ位置となっている。従って、エッジの位置を第
2比較手段39で比較し、異なった位置に存在するか否
かを第2立体物判定手段40で判定し、同じ位置にある
場合には物体Obは平面物体として認識する。以上述べ
たように平面物体と立体物との認識を行うことが出来
る。
On the other hand, in FIG. 23 (f), the illumination means 3a
Illuminates the object Ob and inputs its reflection by the image input means 1. Now, assuming that the object Ob is a paper and has a large difference in brightness from the floor surface, the edge of the object is detected as an edge.
However, the positions of the detected edges are the same because the object has no height. Therefore, the position of the edge is compared by the second comparison means 39, and it is determined by the second three-dimensional object determination means 40 whether or not it is present at a different position. To do. As described above, it is possible to recognize a two-dimensional object and a three-dimensional object.

【0163】さて、画像入力手段1の撮像領域を開閉手
段2の端部が閉状態に相当する部分に設定し、開閉手段
2の開閉動作を妨げる位置に立体物が存在する場合には
先ほど判定した立体物を押しつぶさないため駆動制御手
段30を介して駆動部29を停止状態にする。一方、立
体物判定手段15物体が存在しない場合は、駆動制御手
段30を介して駆動部29を駆動させて開閉手段を動作
させる。
Now, when the image pickup area of the image input means 1 is set to a portion where the end portion of the opening / closing means 2 corresponds to the closed state, and a three-dimensional object exists at a position that obstructs the opening / closing operation of the opening / closing means 2, it is judged as previously. In order not to crush the three-dimensional object, the drive unit 29 is stopped via the drive control means 30. On the other hand, when the three-dimensional object determination means 15 does not exist, the drive unit 29 is driven via the drive control means 30 to operate the opening / closing means.

【0164】この様にする事により、シャッター等の開
閉手段の下に立体物が置かれている場合でも安全な動作
を行うことが出来る。
By doing so, safe operation can be performed even when a three-dimensional object is placed under the opening / closing means such as a shutter.

【0165】本発明の第15の実施例、第16の実施例
は第11の構成で説明した部分ですでに動作説明した。
The operation of the fifteenth and sixteenth embodiments of the present invention has already been described in the portion explained in the eleventh configuration.

【0166】本発明の第17の実施例を図面を参照しな
がら説明する。図27に示すように第17の実施例はエ
ッジ変化検出手段35の構成を正常時に微分演算手段3
4で演算したエッジデータと検出時の微分演算手段34
で演算したエッジデータと比較するピーク比較部41
と、ピーク比較部41のデータを比較するための閾値T
4を第4閾値設定部42で設定し、閾値T4以上の値の
データか否かを検出する第4物体判定部43とからなっ
ている。
A seventeenth embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. As shown in FIG. 27, in the seventeenth embodiment, the configuration of the edge change detecting means 35 is set to the differential calculating means 3 when normal.
Edge data calculated in 4 and differential calculation means 34 at the time of detection
The peak comparison unit 41 for comparing with the edge data calculated in
And a threshold value T for comparing the data of the peak comparison unit 41
4 is set by the fourth threshold value setting unit 42, and the fourth object determination unit 43 detects whether or not the data has a value of the threshold value T4 or more.

【0167】次に、この第17の実施例の構成における
動作を説明する。
Next, the operation of the structure of the seventeenth embodiment will be described.

【0168】図28は正常時と、検出時と、その比較デ
ータを示した図である。縦軸は輝度差で横軸は位置を表
している。
FIG. 28 is a diagram showing comparison data at the time of normal and at the time of detection. The vertical axis represents the brightness difference and the horizontal axis represents the position.

【0169】図28の(a)に示すように予め正常と考
えられるときに微分演算手段34でエッジデータを採取
し記憶して置く。次に、検出時に図28の(b)に示す
ように同じくエッジデータを微分演算手段34で採取す
る。図28の(b)は物体Obが置かれているため照明
手段3aからの照明により影が出来る。この影の端部を
エッジとして求め、ピーク比較部41において図28の
(b)の微分データから正常時の図16の(a)の微分
データを引き算することにより図28の(c)のデータ
を得る。このデータを第4物体判定部43において第4
閾値設定部30による閾値T4を越えているか否かを検
出し、物体の有無の判定を行う。通常、物体がない場合
は第4閾値±T4の中に入っているが、図28の(b)
に示すように物体が存在する場合は図28の(c)に示
すように第4閾値設定部42で設定した閾値±T4を越
える位置が存在する。この様にする事により正常時との
比較で異常状態を発見することが出来る。
As shown in FIG. 28A, the edge data is sampled and stored by the differential calculating means 34 when it is considered to be normal in advance. Next, at the time of detection, as shown in FIG. 28B, the edge data is similarly sampled by the differential operation means 34. In FIG. 28B, since the object Ob is placed, a shadow is formed by the illumination from the illumination means 3a. The edge of this shadow is obtained as an edge, and the peak comparison unit 41 subtracts the differential data of FIG. 16A at the normal time from the differential data of FIG. 28B to obtain the data of FIG. 28C. To get This data is used by the fourth object determination unit 43 to determine the fourth
The threshold setting unit 30 detects whether or not the threshold T4 is exceeded, and determines the presence or absence of an object. Normally, if there is no object, it is within the fourth threshold value ± T4, but in FIG.
When there is an object as shown in FIG. 28, there is a position that exceeds the threshold value ± T4 set by the fourth threshold value setting unit 42 as shown in FIG. By doing this, an abnormal state can be found by comparison with the normal state.

【0170】次に、本発明の第18の実施例では画像入
力手段1を不可視領域を用いることにより太陽光、蛍光
灯の影響を少なくすることが出来る。動作は上述した通
りである。
Next, in the eighteenth embodiment of the present invention, the influence of sunlight and fluorescent lamp can be reduced by using the image input means 1 in the invisible region. The operation is as described above.

【0171】以上の実施例より、認識すべき物体の環境
照度の変化に依存せず、自らの照明手段により物体の存
在の有無を判定することことができる。そして、照明手
段による照射によってもデータが蓄積できないことはそ
の部分では反射がないことになり、物体が存在する場合
や画像入力手段の能力の限界を結果的に検出することに
もなり、物体の存在が異常として認識する場合には安全
側に働くことになる。
According to the above embodiments, the presence or absence of an object can be determined by its own illumination means without depending on the change in the environmental illuminance of the object to be recognized. Then, the fact that the data cannot be stored even by irradiation by the illumination means means that there is no reflection in that part, and the presence of the object or the limit of the capability of the image input means will be detected as a result. If the existence is recognized as abnormal, it will work on the safe side.

【0172】また、2箇所の照明手段の制御により違う
環境をつくることができ、影の違いによる立体物の認識
が可能となる。そして、認識すべき立体物の近傍の明る
さの変化程度に応じて立体物の存在の有無を判定するこ
とができる。
Further, it is possible to create different environments by controlling the illumination means at two places, and it is possible to recognize a three-dimensional object due to the difference in shadow. Then, the presence or absence of the three-dimensional object can be determined according to the degree of change in brightness near the three-dimensional object to be recognized.

【0173】物体の有無の判定のためにデータを蓄積す
ることにより照度差を大きく取ることになり、データ分
布の精度を上げることができる。
By accumulating data for determining the presence / absence of an object, a large illuminance difference is obtained, and the accuracy of data distribution can be improved.

【0174】物体の有無の判定にデータの蓄積回数に応
じて判定基準を変更することにより蓄積することにより
ノイズ成分が多くなるためその影響を除去することがで
き、誤動作の少ない判定することができる。
When the presence / absence of an object is determined, by changing the determination criterion according to the number of times of data accumulation, the noise component increases and the noise component increases. Therefore, the influence can be removed, and the malfunction can be determined less. .

【0175】物体の有無の判定に予め決められた正常時
のデータとの違いによる判定基準を用いることにより誤
動作の少ない判定することができる。
It is possible to make a judgment with few malfunctions by using a predetermined judgment criterion based on a difference from normal data for judging the presence or absence of an object.

【0176】認識すべき物体の環境照度の変化に依存せ
ず、自らの照明手段により物体の存在の有無を判定する
ことことができる。そして、物体の有無の判定に物体の
端部特徴を見いだして誤動作の少ない判定することがで
きる。均一な床面等に物体が置かれた場合には物体と床
面との間がエッジとして検出され、物体の有無判定が生
データの分布の比較よりも簡単になる。
The presence or absence of an object can be determined by its own illumination means without depending on the change in the environmental illuminance of the object to be recognized. Then, the edge feature of the object can be found in the determination of the presence or absence of the object, and the determination can be made with less malfunction. When an object is placed on a uniform floor surface, the space between the object and the floor surface is detected as an edge, and the presence / absence of the object is determined more easily than comparing the distribution of raw data.

【0177】2箇所の照明手段の制御により違う環境を
つくることができ、影の違いによる立体物の認識が可能
となる。そして、立体物の有無の判定に立体物の端部特
徴を見いだして誤動作の少ない判定することができる。
Different environments can be created by controlling the illumination means at two places, and the three-dimensional object can be recognized due to the difference in shadow. Then, the end feature of the three-dimensional object can be found in the determination of the presence or absence of the three-dimensional object, and the determination can be made with less malfunction.

【0178】物体の有無の判定のためにデータを蓄積す
ることにより照度差を大きく取ることになり、エッジ検
出の精度を上げることができる。
By accumulating data for determining the presence / absence of an object, a large illuminance difference is obtained, and the accuracy of edge detection can be improved.

【0179】物体の端部特徴をエッジのピーク値の程度
に応じて誤動作の少ない判定することができる。
The edge feature of the object can be determined with less malfunction according to the degree of the peak value of the edge.

【0180】物体の端部特徴を正常時のデータとの違い
による判定基準を用いることにより誤動作の少ない判定
することができる。
It is possible to make a judgment with few malfunctions by using the judgment criterion based on the difference between the edge feature of the object and the data at the normal time.

【0181】物体の検出を不可視領域で行うことにより
人に気づかせないようにすることができる。不可視領域
の照明として赤外LEDを用いることにより、例えば可
視照明で良く使われるハロゲンランプなどに比べ、応答
が速い。蓄積データを確保するには繰り返し、データを
サンプリングするため、長い時間が必要であるが、オン
オフ時の立ち上がり、立ち下がり時間が短いので全時間
が大幅に短縮することが出来る。なお、可視の場合に可
視LEDを用いると色を持っているため環境全体が変化
してしまうため、設置場所によっては不適切な場合がで
てくる。しかし、不可視領域で照明を行う場合には環境
に影響を与えない。
By detecting the object in the invisible region, it is possible to prevent the person from noticing it. By using the infrared LED as the illumination in the invisible region, the response is faster than that of a halogen lamp often used in the visible illumination. To secure the accumulated data, it takes a long time to repeatedly sample the data, but since the rise and fall times at the time of on / off are short, the total time can be greatly shortened. It should be noted that if a visible LED is used when it is visible, the entire environment changes due to its color, which may be inappropriate depending on the installation location. However, it does not affect the environment when illuminated in the invisible region.

【0182】[0182]

【発明の効果】以上の説明より、本発明によれば、認識
すべき物体の環境照度の変化に依存せず、自らの照明手
段により物体の存在の有無を判定することことができ
る。そして、照明手段による照射によってもデータが蓄
積できないことはその部分では反射がないことになり、
物体が存在する場合や画像入力手段の能力の限界を結果
的に検出することにもなり、物体の存在が異常として認
識する場合には安全側に働くことになる。
As described above, according to the present invention, the presence or absence of an object can be determined by its own illumination means without depending on the change in the environmental illuminance of the object to be recognized. And the fact that the data cannot be stored even by irradiation by the illumination means that there is no reflection in that part,
When the object exists or the limit of the ability of the image input means is detected as a result, when the existence of the object is recognized as abnormal, it works on the safety side.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本発明の第1の実施例の自動開閉装置の物体認
識装置の構成ブロック図
FIG. 1 is a configuration block diagram of an object recognition device of an automatic opening / closing device according to a first embodiment of the present invention.

【図2】本発明の第2の実施例の自動開閉装置の物体認
識装置の構成ブロック図
FIG. 2 is a configuration block diagram of an object recognition device of an automatic opening / closing device according to a second embodiment of the present invention.

【図3】自動開閉装置の物体認識装置により入力された
画像を示す図
FIG. 3 is a diagram showing an image input by an object recognition device of an automatic opening / closing device.

【図4】自動開閉装置の物体認識装置により入力された
画像を示す図
FIG. 4 is a diagram showing an image input by an object recognition device of an automatic opening / closing device.

【図5】自動開閉装置の物体認識装置により入力された
画像を示す図
FIG. 5 is a diagram showing an image input by an object recognition device of an automatic opening / closing device.

【図6】自動開閉装置の物体認識装置により入力された
画像を示す図
FIG. 6 is a diagram showing an image input by an object recognition device of an automatic opening / closing device.

【図7】自動開閉装置の物体認識装置に画像処理データ
を示す図
FIG. 7 is a diagram showing image processing data in an object recognition device of an automatic opening / closing device.

【図8】自動開閉装置の物体認識装置に画像処理データ
を示す図
FIG. 8 is a diagram showing image processing data in an object recognition device of an automatic opening / closing device.

【図9】自動開閉装置の物体認識装置に画像処理データ
を示す図
FIG. 9 is a diagram showing image processing data in an object recognition device of an automatic opening / closing device.

【図10】自動開閉装置の物体認識装置に画像処理デー
タを示す図
FIG. 10 is a diagram showing image processing data in the object recognition device of the automatic opening / closing device.

【図11】自動開閉装置の物体認識装置に画像処理デー
タを示す図
FIG. 11 is a diagram showing image processing data in the object recognition device of the automatic opening / closing device.

【図12】自動開閉装置の物体認識装置に画像処理デー
タを示す図
FIG. 12 is a diagram showing image processing data in the object recognition device of the automatic opening / closing device.

【図13】本発明の第4の実施例の物体認識装置のブロ
ック図
FIG. 13 is a block diagram of an object recognition device according to a fourth embodiment of the present invention.

【図14】同物体認識装置のフローチャートFIG. 14 is a flowchart of the object recognition device.

【図15】同物体認識装置により入力された画像データ
を示す図
FIG. 15 is a diagram showing image data input by the object recognition device.

【図16】本発明の第5の実施例の物体認識装置のブロ
ック図
FIG. 16 is a block diagram of an object recognition device according to a fifth embodiment of the present invention.

【図17】本発明の第6の実施例の物体認識装置のブロ
ック図
FIG. 17 is a block diagram of an object recognition device according to a sixth embodiment of the present invention.

【図18】本発明の第7の実施例の物体認識装置のブロ
ック図
FIG. 18 is a block diagram of an object recognition device according to a seventh embodiment of the present invention.

【図19】本発明の第10の実施例の物体認識装置のブ
ロック図
FIG. 19 is a block diagram of an object recognition device according to a tenth embodiment of the present invention.

【図20】同物体認識装置により入力された画像データ
を示す図
FIG. 20 is a diagram showing image data input by the object recognition device.

【図21】本発明の第11の実施例の物体認識装置のブ
ロック図
FIG. 21 is a block diagram of an object recognition device according to an eleventh embodiment of the present invention.

【図22】同物体認識装置のフローチャートFIG. 22 is a flowchart of the object recognition device.

【図23】同物体認識装置により入力された画像データ
を示す図
FIG. 23 is a diagram showing image data input by the object recognition device.

【図24】本発明の第12の実施例の物体認識装置のブ
ロック図
FIG. 24 is a block diagram of an object recognition device according to a twelfth embodiment of the present invention.

【図25】本発明の第13の実施例の物体認識装置のブ
ロック図
FIG. 25 is a block diagram of an object recognition device according to a thirteenth embodiment of the present invention.

【図26】本発明の第14の実施例の物体認識装置のブ
ロック図
FIG. 26 is a block diagram of an object recognition device according to a fourteenth embodiment of the present invention.

【図27】本発明の第17の実施例の物体認識装置のブ
ロック図
FIG. 27 is a block diagram of an object recognition device according to a seventeenth embodiment of the present invention.

【図28】同物体認識装置により入力された画像データ
の一例を示す図
FIG. 28 is a diagram showing an example of image data input by the object recognition device.

【図29】従来の自動開閉装置の構成図FIG. 29 is a block diagram of a conventional automatic opening / closing device.

【符号の説明】 1 画像入力手段 2 開閉手段 3 照明手段 4 照明制御手段 5 照度補正手段 6 物体認識手段 7 駆動部制御手段 8 画像記憶手段 9 照度測定手段 10 画像差分手段 11 蓄積回数決定手段 12 差分画像蓄積手段 16 特定背景手段 17 信号蓄積手段 18 分布変化検出手段 19 画像メモリ1 20 画像メモリ2 21 差分演算部 22 蓄積メモリ 23 蓄積状態判定部 24 蓄積制御部 25 第1閾値設定部 26 第1物体判定部 27 第1比較手段 28 第1立体物判定手段 29 駆動部 30 駆動制御手段 31 分布比較部 32 第2閾値設定部 33 第2物体判定部 34 微分演算手段 35 エッジ変化検出手段 36 ピーク検出部 37 第3閾値設定部 38 第3物体判定部 39 第2比較手段 40 第2立体物判定手段 41 ピーク比較部 42 第4閾値設定部 43 第4物体判定部[Explanation of symbols] 1 Image input means 2 opening and closing means 3 lighting means 4 Lighting control means 5 Illuminance correction means 6 Object recognition means 7 Drive unit control means 8 Image storage means 9 Illuminance measuring means 10 Image difference means 11 Means of determining the number of accumulations 12 Difference image storage means 16 Specific background means 17 Signal storage means 18 Distribution change detection means 19 Image memory 1 20 image memory 2 21 Difference calculator 22 Storage memory 23 Accumulation state determination unit 24 Storage control unit 25 First Threshold Setting Unit 26 First Object Determination Unit 27 First Comparison Means 28 First three-dimensional object determination means 29 Drive 30 Drive control means 31 Distribution comparison section 32 Second threshold setting unit 33 second object determination unit 34 Differential calculation means 35 Edge Change Detection Means 36 Peak detector 37 Third Threshold Setting Unit 38 Third Object Judgment Unit 39 Second comparison means 40 Second three-dimensional object determination means 41 Peak comparison section 42 Fourth Threshold Setting Unit 43 Fourth Object Judgment Unit

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 宮内 伸二 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内 Fターム(参考) 2E052 AA01 AA04 BA06 GA06 GB01 KA01 5B057 AA19 BA02 BA19 BA30 DA07 DB02 DB09 DC05 DC16 DC22 DC32 5L096 AA06 BA02 CA04 EA12 FA06 FA14 FA35 GA02 GA08 GA51   ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continued front page    (72) Inventor Shinji Miyauchi             1006 Kadoma, Kadoma-shi, Osaka Matsushita Electric             Sangyo Co., Ltd. F-term (reference) 2E052 AA01 AA04 BA06 GA06 GB01                       KA01                 5B057 AA19 BA02 BA19 BA30 DA07                       DB02 DB09 DC05 DC16 DC22                       DC32                 5L096 AA06 BA02 CA04 EA12 FA06                       FA14 FA35 GA02 GA08 GA51

Claims (11)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 照明手段と、前記照明手段の反射光を受
光する画像入力手段と、前記照明手段の照明を制御する
照明制御手段と、前記照明制御手段で異なった照明状態
に制御された時の画像間の差分信号を蓄積する信号蓄積
手段と、前記信号蓄積手段で蓄積されたデータ分布から
物体の有無を検出する分布変化検出手段を有する物体認
識装置。
1. An illumination unit, an image input unit for receiving reflected light of the illumination unit, an illumination control unit for controlling illumination of the illumination unit, and a case where the illumination control unit controls different illumination states. 2. An object recognition apparatus having a signal accumulating means for accumulating a differential signal between the images and a distribution change detecting means for detecting the presence or absence of an object from the data distribution accumulated by the signal accumulating means.
【請求項2】 異なった位置にある2つの照明手段を個
々に点灯したときに得られた分布変化検出手段で得られ
た2つのデータを比較する第1比較手段と、前記第1比
較手段で比較した前記2つのデータが異なっていること
を検出して立体物を判定する第1立体物判定手段を有す
る請求項4記載の物体認識装置。
2. The first comparing means for comparing two data obtained by the distribution change detecting means obtained when the two illuminating means at different positions are individually turned on, and the first comparing means. The object recognition device according to claim 4, further comprising a first three-dimensional object determination unit that determines that a three-dimensional object is detected by detecting that the compared two data are different.
【請求項3】 信号蓄積手段は画像メモリ1と、画像メ
モリ2と、前記画像メモリ1と画像メモリ2の差分演算
を行う差分演算部と、前記差分演算部で演算した信号を
蓄積する蓄積メモリと、前記蓄積メモリに蓄積した信号
レベルを判定する蓄積状態判定部と、前記蓄積メモリに
蓄積した回数を制御する蓄積制御部とからなる請求項1
記載の物体認識装置。
3. The signal storage means includes an image memory 1, an image memory 2, a difference calculation section for calculating a difference between the image memory 1 and the image memory 2, and a storage memory for storing signals calculated by the difference calculation section. 2. A storage state determination unit that determines a signal level stored in the storage memory, and a storage control unit that controls the number of times storage is performed in the storage memory.
The object recognition device described.
【請求項4】 分布変化検出手段は信号蓄積手段で蓄積
したデータの蓄積回数に応じて設けてある第1閾値設定
部と、前記第1閾値設定部で設定した第1閾値以上の値
のデータを検出する第1物体判定部とからなる請求項1
記載の物体認識装置。
4. The distribution change detection means is provided with a first threshold value setting section provided according to the number of times of accumulation of the data accumulated by the signal accumulating means, and data having a value equal to or greater than the first threshold value set by the first threshold value setting section. A first object determination unit for detecting
The object recognition device described.
【請求項5】 分布変化検出手段は正常時に信号蓄積手
段で蓄積したデータ分布と検出時の信号蓄積手段で蓄積
されたデータ分布との比較をする分布比較手段と、前記
分布比較手段で設けてある第2閾値以上の値のデータを
検出する第2物体判定部とからなる請求項1記載の物体
認識装置。
5. The distribution change detecting means is provided by the distribution comparing means for comparing the data distribution accumulated by the signal accumulating means at the normal time with the data distribution accumulated by the signal accumulating means at the time of detection, and the distribution comparing means. The object recognition device according to claim 1, further comprising a second object determination unit that detects data having a value equal to or greater than a second threshold value.
【請求項6】 照明手段と、前記照明手段の反射光を受
光する画像入力手段と、前記照明手段の照明を制御する
照明制御手段と、前記照明制御手段で異なった照明状態
に制御された時の画像間の差分信号を蓄積する信号蓄積
手段と、信号蓄積手段で蓄積されたデータ分布の微分値
を演算する微分演算手段と、前記微分演算手段で演算さ
れたデータから物体の有無を検出するエッジ変化検出手
段を有する物体認識装置。
6. An illumination means, an image input means for receiving the reflected light of the illumination means, an illumination control means for controlling the illumination of the illumination means, and when the illumination control means controls different illumination states. Signal accumulating means for accumulating a differential signal between the images, differential calculating means for calculating a differential value of the data distribution accumulated by the signal accumulating means, and presence / absence of an object are detected from the data calculated by the differential calculating means. An object recognition device having edge change detection means.
【請求項7】 異なった位置にある2つの照明手段を個
々に点灯したときに得られた分布微分演算手段で得られ
た2つのデータを比較する第2比較手段と、前記第2比
較手段で比較した前記2つのデータが異なっていること
を検出して立体物を判定する第2立体物判定手段を有す
る請求項6記載の物体認識装置。
7. A second comparing means for comparing the two data obtained by the distribution differentiation calculating means obtained when the two illuminating means at different positions are individually turned on, and the second comparing means. 7. The object recognition device according to claim 6, further comprising a second three-dimensional object determining unit that detects a three-dimensional object by detecting that the compared two data are different.
【請求項8】 信号蓄積手段は画像メモリ1と、画像メ
モリ2と、前記画像メモリ1と画像メモリ2の差分演算
を行う差分演算部と、前記差分演算部で演算した信号を
蓄積する蓄積メモリと、前記蓄積メモリに蓄積した信号
レベルを判定する蓄積状態判定部と、前記蓄積メモリに
蓄積した回数を制御する蓄積制御部とからなる請求項6
記載の物体認識装置。
8. The signal storage means includes an image memory 1, an image memory 2, a difference calculation section for calculating a difference between the image memory 1 and the image memory 2, and a storage memory for storing the signals calculated by the difference calculation section. 7. A storage state determination unit that determines a signal level stored in the storage memory, and a storage control unit that controls the number of times storage is performed in the storage memory.
The object recognition device described.
【請求項9】 エッジ変化検出手段は微分演算手段で演
算したデータのピークを検出するピーク検出部と、前記
ピーク検出部で検出されたピーク値が第3閾値以上の値
のデータを検出する第3物体判定部とからなる請求項6
記載の物体認識装置。
9. The edge change detecting means detects a peak of the data calculated by the differential calculating means, and a peak detecting section for detecting data having a peak value of not less than a third threshold value detected by the peak detecting section. 7. A three-object determination unit
The object recognition device described.
【請求項10】 エッジ変化検出手段は正常時に微分演
算手段で演算されたデータと検出時に微分演算手段で演
算されたデータとを比較するピーク比較部と、前記ピー
ク比較部で設けてある第4閾値以上の値のデータを検出
する第4物体判定部とからなる請求項6記載の物体認識
装置。
10. An edge change detecting means is provided in the peak comparing section, which compares the data calculated by the differential calculating means during normal operation with the data calculated by the differential calculating means during detection, and the peak comparing section. The object recognition device according to claim 6, comprising a fourth object determination unit that detects data having a value equal to or greater than a threshold value.
【請求項11】 照明手段と画像入力手段を不可視領域
で用いた請求項1から10いずれか記載の物体認識装
置。
11. The object recognition device according to claim 1, wherein the illumination means and the image input means are used in an invisible area.
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Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007048040A (en) * 2005-08-10 2007-02-22 Konica Minolta Photo Imaging Inc Photograph side detection device, id card creation device, photograph side detection method and id card creation method
JP2009242045A (en) * 2008-03-31 2009-10-22 Mitsubishi Electric Corp Door device
US7821487B2 (en) 2005-12-22 2010-10-26 Hitachi Displays, Ltd. Display apparatus
JP2010285821A (en) * 2009-06-12 2010-12-24 Nidec Copal Corp Detector for opening/closing part
WO2012073381A1 (en) * 2010-12-03 2012-06-07 富士通株式会社 Biometric authentication device and biometric authentication method
EP2626690A2 (en) 2012-02-10 2013-08-14 Nec Corporation Image pickup system producing image data with identifying number
CN115406414A (en) * 2022-08-15 2022-11-29 北京空间飞行器总体设计部 Dynamic target measurement on-orbit illumination evaluation method for space station mechanical arm

Cited By (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4729363B2 (en) * 2005-08-10 2011-07-20 コニカミノルタエムジー株式会社 Photo side detection device, ID card creation device, photo side detection method, and ID card creation method
JP2007048040A (en) * 2005-08-10 2007-02-22 Konica Minolta Photo Imaging Inc Photograph side detection device, id card creation device, photograph side detection method and id card creation method
US7821487B2 (en) 2005-12-22 2010-10-26 Hitachi Displays, Ltd. Display apparatus
US8054278B2 (en) 2005-12-22 2011-11-08 Hitachi Displays, Ltd. Display apparatus
US8416178B2 (en) 2005-12-22 2013-04-09 Hitachi Displays, Ltd. Display apparatus
US8674923B2 (en) 2005-12-22 2014-03-18 Japan Display Inc. Display apparatus
US8766900B2 (en) 2005-12-22 2014-07-01 Japan Display Inc. Display apparatus
JP2009242045A (en) * 2008-03-31 2009-10-22 Mitsubishi Electric Corp Door device
JP2010285821A (en) * 2009-06-12 2010-12-24 Nidec Copal Corp Detector for opening/closing part
US9298965B2 (en) 2010-12-03 2016-03-29 Fujitsu Limited Biometric authentication device and biometric authentication method
WO2012073381A1 (en) * 2010-12-03 2012-06-07 富士通株式会社 Biometric authentication device and biometric authentication method
JP5713023B2 (en) * 2010-12-03 2015-05-07 富士通株式会社 Biometric authentication device and biometric authentication method
EP2626690A2 (en) 2012-02-10 2013-08-14 Nec Corporation Image pickup system producing image data with identifying number
US9094596B2 (en) 2012-02-10 2015-07-28 Nec Corporation Image pickup system having image quality improving function of image pickup signal
CN115406414A (en) * 2022-08-15 2022-11-29 北京空间飞行器总体设计部 Dynamic target measurement on-orbit illumination evaluation method for space station mechanical arm
CN115406414B (en) * 2022-08-15 2024-03-29 北京空间飞行器总体设计部 Space station mechanical arm-oriented dynamic target measurement on-orbit illumination evaluation method

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