JP2004199416A - 物体の方位検出装置および複合物体のずれ角検出装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】物体の特徴部がそれ程急峻に変化していない場合でも、２個の物体からなる複合物体における物体同士のずれ角を検出し得る装置を提供する。
【解決手段】蓋付き容器の撮影画像を入力して容器１に対する蓋４のずれ角を検出する装置であって、仮中心位置算出手段１３、第１座標変換手段１４、第１曲線近似手段１６および本中心位置算出手段１７にて、撮影画像の本来の中心位置を求めた後、第２座標変換手段１８および第２曲線近似手段１９により、容器および蓋に係る画像の輪郭をフーリエ級数よりなる曲線近似式を用いて近似を行い、さらにずれ角検出手段２０にて、容器および蓋の特徴部である把手およびヒンジ部について、同じく曲線近似式よりなる参照画像データと上記第２曲線近似手段により得られた曲線近似式とを比較することにより、基準方位に対する容器および蓋の方位を求めた後、両者の方位のずれ角を検出するようにしたもの。
【選択図】 図２
【解決手段】蓋付き容器の撮影画像を入力して容器１に対する蓋４のずれ角を検出する装置であって、仮中心位置算出手段１３、第１座標変換手段１４、第１曲線近似手段１６および本中心位置算出手段１７にて、撮影画像の本来の中心位置を求めた後、第２座標変換手段１８および第２曲線近似手段１９により、容器および蓋に係る画像の輪郭をフーリエ級数よりなる曲線近似式を用いて近似を行い、さらにずれ角検出手段２０にて、容器および蓋の特徴部である把手およびヒンジ部について、同じく曲線近似式よりなる参照画像データと上記第２曲線近似手段により得られた曲線近似式とを比較することにより、基準方位に対する容器および蓋の方位を求めた後、両者の方位のずれ角を検出するようにしたもの。
【選択図】 図２
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、物体の方位検出装置および複合物体のずれ角検出装置に関するもので、詳しくは、撮影画像中の物体の輪郭が有する特徴部に基づき物体の方向を検出するものに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、物体に方向性がある場合、例えば外形に特徴部が在る物体をカメラ装置にて基準方位から撮影し、物体の方向を検出する方法として、例えば特開２００１−１４７１９９号公報に開示されたペットボトルキャップ締付け検査方法がある。
【０００３】
このペットボトルキャップ締付け検査方法は、スクリュウ式キャップの容器への締付け具合をペットボトルの上方から撮影するとともに、その撮影画像に所定の画像処理を施し、キャップ側に設けられたマークとしての突起部と、容器側に設けられるネックリングにマークとして加工されたスリットとの方向を検査するようにしたものである。
【０００４】
その方向の検査時においては、まず容器の上方から光を照射してネックリングだけを周囲に比べて明るくしておき、キャップ部分およびスリット部分の撮影画像を２値化して各部分の画像を抽出する。
【０００５】
次に、各部材の輪郭上において、２値化されたデータが「０→１」へ、また「１→０」へ変化する位置を求めた後、各画素の輝度を加算処理することによりキャップの中心を求める。
【０００６】
そして、この中心位置から外側に向って画素を走査して輪郭上に到ると、ある画素を基点とし、その周囲８点における画像のデータの変化に着目して輪郭を形成する画像の位置を追跡し、所定の演算式による値が閾値以上である場合に、輪郭が急激に曲がるものと、すなわち突起部またはスリットであると判断するようにしていた。
【０００７】
【特許文献１】
特開２００１−１４７１９９号公報
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、上記従来の方法においては、輪郭上のある画素を基点とし、その周囲８点におけるデータの変化に着目して輪郭を形成する画像の位置を追跡し、所定の演算結果が閾値以上である場合に、輪郭が急激に曲がるものと、すなわち突起部またはスリットであると判断しているが、突起部およびスリットが周辺形状に対して比較的急峻に変化している場合には、その検出が容易となるが、その特徴部が急峻に変化していない場合、または外形が複雑である場合には、特徴部の検出が困難になるという問題がある。
【０００９】
そこで、本発明は、物体の特徴部がそれ程急峻に変化していない場合、または形状がある程度複雑であるような場合でも、物体の方位を検出し得る方位検出装置および複合物体のずれ角検出装置を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、請求項１に係る物体の方位検出装置は、物体の撮影画像を入力してその輪郭的特徴から当該物体の方位を検出する装置であって、
上記撮影画像の直交座標系における画像データの中心位置を求める中心位置算出手段と、この中心位置算出手段にて得られた中心位置に基づき当該撮影画像の直交座標データを極座標データに変換する座標変換手段と、この座標変換手段により変換された物体の画像データの輪郭をフーリエ級数を用いて曲線近似を行う曲線近似手段と、この曲線近似手段により得られた近似曲線の極値のうち特定の極値を選択する条件を記憶した記憶手段と、上記条件により特定された極値から求められる輪郭的特徴に基づき物体の方位を検出する方位検出手段とを具備したものである。
【００１１】
また、請求項２に係る物体の方位検出装置は、物体の撮影画像を入力してその輪郭的特徴から当該物体の方位を検出する装置であって、
上記撮影画像の直交座標系における物体の画像データの仮中心位置を求める仮中心位置算出手段と、この仮中心位置算出手段にて求められた仮中心位置に基づき当該撮影画像の直交座標データを極座標データに変換する第１座標変換手段と、この第１座標変換手段にて得られた物体の画像の輪郭を少なくとも一次のフーリエ級数を用いて曲線近似を行う第１曲線近似手段と、この第１曲線近似手段にて得られた近似曲線における一次の曲線の振幅が最大または最小を示す方位を検出するとともに、この検出された方位で且つ上記一次の曲線の振幅量でもってその振幅の最大値が減るように、または最小値が増えるように、上記仮中心位置を移動させて画像の本中心位置を求める本中心位置算出手段と、この本中心位置算出手段にて求められた本中心位置に基づき再度上記撮影画像の直交座標データを極座標データに変換する第２座標変換手段と、この第２座標変換手段により変換された画像データの物体の輪郭をフーリエ級数を用いて曲線近似を行う第２曲線近似手段と、この第２曲線近似手段により得られた近似曲線の極値のうち特定の極値を選択する条件を記憶した記憶手段と、上記条件により特定された極値から求められる輪郭的特徴に基づき物体の方位を検出する方位検出手段とを具備したものである。
【００１２】
また、請求項３に係る物体の方位検出装置は、物体の撮影画像を入力してその輪郭的特徴から当該物体の方位を検出する装置であって、
上記撮影画像の直交座標系における一方の物体の画像データの中心位置を求める中心位置算出手段と、この中心位置算出手段にて求められた中心位置に基づき当該撮影画像の直交座標データを極座標データに変換する座標変換手段と、この座標変換手段にて得られた各物体に係る画像の輪郭を少なくとも一次のフーリエ級数を用いてそれぞれ曲線近似を行う曲線近似手段と、基準方位の物体について予め同様に求められた参照画像の曲線近似式と上記曲線近似手段にて得られた各曲線近似式との相関がそれぞれ最大となる角度により基準方位に対する物体の方位を検出する方位検出手段とを具備したものである。
【００１３】
上記各方位検出装置の構成によると、物体の撮影画像を直交座標データから極座標データに変換させて物体の輪郭的特徴から当該物体の方位を検出する際に、極座標上にて画像の輪郭をフーリエ級数を用いて近似するとともにこの近似曲線の所定の極値に基づき物体の方位を検出するようにしたので、またはフーリエ級数により近似された曲線近似式と予め同様に求められた参照画像における曲線近似式との相関が最大となる各物体の方位を検出するようにしたので、検出対象部分における外形の変化が急峻でない場合でも、また形状が複雑である場合でも、確実に、物体の方位を検出することができる。
【００１４】
また、請求項４に係る複合物体のずれ角検出装置は、それぞれ輪郭に特徴を有する少なくとも２個の物体が一体化されてなる複合物体の撮影画像を入力して物体同士における方位のずれ角を検出する装置であって、
上記撮影画像の直交座標系における一方の物体の画像データの中心位置を求める中心位置算出手段と、この中心位置算出手段にて求められた中心位置に基づき当該撮影画像の直交座標データを極座標データに変換する座標変換手段と、この座標変換手段にて得られた各物体に係る画像の輪郭を少なくとも一次のフーリエ級数を用いてそれぞれ曲線近似を行う曲線近似手段と、基準方位の各物体について予め同様に求められた参照画像の曲線近似式と上記曲線近似手段にて得られた各曲線近似式との相関がそれぞれ最大となる角度により基準方位に対する各物体の方位を求めるとともに、これら求められた物体同士の方位のずれ角を検出するずれ角検出手段とを具備したものである。
【００１５】
さらに、請求項５に係る複合物体のずれ角検出装置は、それぞれ輪郭に特徴を有する少なくとも２個の物体が一体化されてなる複合物体の撮影画像を入力して物体同士における方位のずれ角を検出する装置であって、
上記撮影画像の直交座標系における一方の物体の画像データの仮中心位置を求める仮中心位置算出手段と、この仮中心位置算出手段にて求められた仮中心位置に基づき当該撮影画像の直交座標データを極座標データに変換する第１座標変換手段と、この第１座標変換手段にて極座標に変換された画像の輪郭を少なくとも一次のフーリエ級数を用いて曲線近似を行う第１曲線近似手段と、この第１曲線近似手段にて近似された近似曲線における一次の曲線の振幅が最大または最小を示す方位を検出するとともに、これら検出された方位で且つ上記一次の曲線の振幅量でもってその振幅の最大値が減るように、または最小値が増えるように仮中心位置を移動させて、画像の本中心位置を求める本中心位置算出手段と、この本中心位置算出手段にて求められた本中心位置に基づき再度上記撮影画像の直交座標データを極座標データに変換する第２座標変換手段と、この第２座標変換手段により変換された画像データの物体の輪郭をフーリエ級数を用いて曲線近似を行う第２曲線近似手段と、基準方位の各物体について予め同様に求められた参照画像の曲線近似式と上記第２曲線近似手段にて得られた各曲線近似式との相関がそれぞれ最大となる角度により基準方位に対する各物体の方位を求めるとともに、これら求められた物体同士の方位のずれ角を検出するずれ角検出手段とを具備したものである。
【００１６】
上記各ずれ角検出装置の構成によると、複合物体の撮影画像を直交座標データから極座標データに変換させて各物体の輪郭的特徴により方位を検出して複合物体におけるそれぞれの物体のずれ角を検出する際に、極座標上にて画像の輪郭をフーリエ級数を用いて近似するとともにこの曲線近似式と予め同様に求められた参照画像における曲線近似式との相関が最大となる各物体の方位を検出するようにしたので、検出対象部分における外形の変化が急峻でない場合でも、また形状が複雑である場合でも、確実に、複合物体におけるずれ角を検出することができ、
さらに撮影画像の輪郭を極座標にて表す際に、まず仮中心位置に基づき極座標データを求めた後、その輪郭をフーリエ級数の一次に係る曲線近似式により近似するとともに、この曲線近似式に基づき画像の中心位置を補正するようにしたので、より安定に、画像の輪郭を近似することができる。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係る物体の方位検出装置および複合物体のずれ角検出装置について説明するが、物体の方位検出装置については、複合物体のずれ角検出装置に含まれるため、以下の説明では、主として、複合物体のずれ角検出装置について説明するとともに、ずれ角検出の対象となる複合物体を、液体用の蓋付き容器として説明する。
【００１８】
まず、本発明の第１の実施の形態に係るずれ角検出装置を、図１〜図５に基づき説明する。
図１に示すように、この液体用容器（例えば、食料油、飲料水、洗剤などの容器）１は、例えばその頂部に口部２が形成されるとともに、上部に把手（容器側の輪郭的特徴を表す部分）３が一体的に設けられたものであり、また口部２に取り付けられる蓋４はヒンジ式にされている。すなわち、容器１および蓋４については、それぞれ方向性を有しており、本来、把手３と蓋４の取付用ヒンジ部（蓋側の輪郭的特徴を表す部分）５とが同一の方位（以下、方向という場合もある）となるように、容器１に対して蓋４を取り付ける必要があり、本実施の形態の要旨は、この容器１に対する蓋４の取付方向のずれ角を、カメラ装置および撮影画像の画像処理手段、算出、変換などの各種手段を用いて自動的に検出することにある。なお、複合という語句は、容器１と蓋４とから構成されているという意味で用いている。
【００１９】
以下、蓋付き容器１，４における容器１と蓋４との方位のずれ、すなわちずれ角の検出装置を、図２に基づき説明する。
このずれ角検出装置は、蓋付き容器１，４を上方から（真上から）撮影するＣＣＤカメラ（カメラ装置）１１と、このＣＣＤカメラ１１により撮影されたそれぞれの特徴部が表れた撮影画像を取り込むことで、直交座標系（ｘ−ｙ）上での画像データ、すなわち直交座標データ（以下、直交画像データと称す）を取り込み、蓋（蓋と容器のうち、真円に近い方を用いるのが好ましい）とそれ以外の部分に分けるしきい値で２値化処理を行う２値化処理手段１２と、この２値化処理手段１２にて２値化された画像データを入力して画像の仮中心位置を算出する仮中心位置算出手段１３と、この仮中心位置算出手段１３にて求められた仮中心位置を原点とするとともに所定の半径方向を基準方位とする極座標系（ｒ−θ）に変換するための第１座標変換手段１４と、この第１座標変換手段１４にて変換された極座標データを入力して画素明度積算処理を施して輪郭を抽出する輪郭抽出手段１５と、この輪郭抽出手段１５にて抽出された輪郭データを多次の正弦関数および余弦関数よりなるフーリエ級数を用いて曲線近似を行う（離散フーリエ級数展開処理が行われる）第１曲線近似手段１６と、この第１曲線近似手段１６にて近似された近似曲線（以下、曲線近似式という）、特に、その内の一次に係る曲線近似式（ｃｏｓθとｓｉｎθとにより表されたもの）が入力されて本来の中心位置（本中心位置）を算出する本中心位置算出手段１７と、この本中心位置算出手段１７にて算出された本中心位置を原点として元の直交画像データを極座標変換し再度極座標データを得る第２座標変換手段１８と、この第２座標変換手段１８にて得られた極画像データを入力して蓋と容器それぞれを抽出するための前処理と２値化とを行い画素明度積算処理を施して容器１と蓋４それぞれの画像の輪郭を抽出し、そしてこれに基づき再度多次の正弦関数および余弦関数よりなるフーリエ級数を用いて曲線近似を行う、すなわち曲線近似式にて表す第２曲線近似手段１９と、この第２曲線近似手段１９にて得られたそれぞれの曲線近似式を入力して蓋付き容器１，４における容器１および蓋４それぞれの輪郭的特徴を求めて把手３およびヒンジ部５の方位を検出するとともに、両者の方位のずれ角を検出するずれ角検出手段２０とから構成されている。
【００２０】
ここで、２値化処理に用いるしきい値は、複合物体を構成する物体のうち、より真円に近い方（ここでは蓋４が検出の対象である）の輪郭について他の部分と区別できるような値を用いることが望ましい（なお、ここでは、背景と容器、および容器と蓋の明るさにメリハリをつけているため、１つのしきい値で背景と容器、および容器と蓋の画像を切り分けることができる）。また、仮中心位置は、公知の手法を用いることにより求めることができ、例えば２値化後の撮影対象画像の重心を求めることにより得られる。
【００２１】
このずれ角検出手段２０においては、正規の取付状態の蓋付き容器１，４が基準方位に向いている場合（例えば容器１の把手３が所定の方向に向いている状態）で且つ撮影画像を変換した極座標系上での物体の画像（以下、参照画像という）が、上記と同様の処理によりフーリエ級数を用いて曲線近似式として表され、この曲線近似式が参照画像の輪郭情報として用いられる。
【００２２】
すなわち、このずれ角検出手段２０には、正規の取付状態の蓋付き容器１，４における極座標上での容器１および蓋４それぞれの参照画像をフーリエ級数にて表した曲線近似式を記憶（格納）する参照データ記憶部２１と、上記第２曲線近似手段１９にて得られた容器１および蓋４の曲線近似式と上記参照画像の輪郭情報とを入力して両曲線近似式同士の相関関係を求めて参照画像に対する撮影画像中の物体の方位を容器１および蓋４それぞれについて求める方位検出部２２と、この方位検出部２２にて求められた容器１および蓋４の方位を入力して両者のずれ角を検出するずれ角検出部２３とが具備されている。
【００２３】
以下、上記ずれ角検出装置における作用、すなわちずれ角検出方法を、図３〜図５に基づき説明する。
ＣＣＤカメラ（カメラ装置）１１により、蓋付き容器１，４を上方から撮影することで、直交座標系（ｘ−ｙ）上での画像データ、すなわち直交座標データ（以下、直交画像データと称す）が得られる。その直交画像データが２値化処理手段１２に取り込まれて２値化処理が行われた後、この直交画像データが仮中心位置算出手段１３に入力され、２値化後の撮影対象画像の仮中心位置が算出される。
【００２４】
次に、この直交画像データが仮中心位置算出手段１３に入力され、ここで蓋付き容器１，４の仮中心位置Ｄ（ｘｃ，ｙｃ）が算出される。
次に、上記直交画像データが第１座標変換手段１４に入力され、ここで仮中心位置を原点とする極座標系（ｒ−θ）に変換されて、図４に示すような極座標上での画像データすなわち極座標データ（以下、極画像データと称す）が得られる（図４では、蓋を実線で、容器を破線で示している）。なお、直交画像データと極画像データとの関係式を下記の（１）式に示しておく。但し、（１）式中、Ｄは直交座標系上での座標位置を示し、Ｐ（ｉ，ｊ）（ｉ＝１〜Ｍ，ｊ＝１〜Ｎ）は極座標系上での座標位置を示し、Ｄ（ｘｃ，ｙｃ）は直交座標上での極座標展開の仮の中心、Ｎは極座標における角度方向画素数、Ｍは極座標における半径方向画素数を示す。
【００２５】
【数１】
次に、上記第１座標変換手段１４にて変換された極座標データは輪郭抽出手段１５に入力されて、ここで画素明度積算処理が施されて輪郭が求められる。
【００２６】
そして、この抽出された輪郭が第１曲線近似手段１６に入力され、ここで、画像の輪郭が多次の正弦関数および余弦関数よりなるフーリエ級数にて曲線近似される（離散フーリエ級数展開処理が行われて、曲線近似式化がされる）。すなわち、画像の輪郭を基準半径Ｒから所定の角度方向（図３の反時計回り）θにＮ個に分割した際の各画素における半径方向での座標値をｒｊ（ｊ＝１〜Ｎ）で表すと、輪郭は下記の（２）式に示されるようなフーリエ級数にて近似することができる。
【００２７】
【数２】
なお、ｉ＝１，・・・，ｎ（次）としているのは、ｉ＝０（ゼロ次）である直流成分を除き、輪郭が半径方向で変化している波打ち成分だけを考慮しているからである。
【００２８】
このように、ｎ次のフーリエ級数（曲線近似式）を用いて画像の輪郭が近似される。
ところで、上記（２）式における波打ち成分である右辺の第２項を、ａｉおよびｂｉで表すと、曲線近似式の振幅Ａｉと位相φｉは、下記の（３）式および（４）式にて表され、これらを用いると、曲線近似式ｒ（θ）は、下記の（５）式にて表される。
【００２９】
【数３】
そして、上記（５）式にて示された曲線近似式、特に、その内の一次に係る曲線近似式（ｃｏｓθとｓｉｎθとにより表されたもの）が、本中心位置算出手段１７に入力され、ここで最初に求められた仮中心位置が補正されて、画像本来の中心にほぼ等しい本中心位置（画像本来の中心に等しいものも含む）が算出される。
【００３０】
すなわち、この本中心位置算出手段１７では、一次曲線近似式の最大振幅が検出されるとともに、その最大振幅となる角度θｍａｘが検出され、そして上記仮中心位置が、この最大となる角度θｍａｘとは反対側である最小振幅となる角度θｍｉｎでもって且つその半径方向に沿って振幅分の距離だけプラス方向（増える方向）で移動させられて本中心位置とされる。なお、振幅の最大方向の角度で移動させる場合には、振幅分の距離だけマイナス方向（減る方向）に移動させられる。
【００３１】
このように、フーリエ級数における一次曲線近似式を用いて仮中心位置を補正するようにしたのは、下記の理由による。
すなわち、真円を極座標変換する際に中心位置がずれると、画像の輪郭が波打ち状態となるが、この波打ち状態を表しているのが一次曲線近似式であり、しかも、振幅の値がそのずれ量を表しているため、この振幅を無くす方向に中心位置を移動させることにより、中心位置のずれに起因する誤差を無くすことができるからである。
【００３２】
次に、上記本中心位置算出手段１７にて算出された本中心位置を第２座標変換手段（第１座標変換手段を使用してもよい）１８に入力し、ここで、再度、本中心位置に基づき直交画像データを極画像データに変換する。
【００３３】
例えば、蓋４について、補正前と補正後の極画像データを比較した図を、図５に示しておく。図５の（ａ）に示すように、蓋４の輪郭Ｓが大きく波を打っていたのに対して、補正後にあっては、蓋４の輪郭Ｓ′がほぼ直線となり、極座標系における中心位置、すなわち座標変換中心がより正しい位置に補正されたことが分かる。なお、図５において、容器の輪郭を破線にて示す。
【００３４】
次に、第２座標変換手段１８にて得られた極画像データが第２曲線近似手段（第１曲線近似手段を使用してもよい）１９に入力されて、再度、多次のフーリエ級数にて曲線近似式化が行われる。
【００３５】
このように、より正確な座標変換中心（本中心位置）でもって、蓋付き容器１，４の直交画像データが再度極画像データに変換されると、ずれ角検出手段２０にて容器１に対する蓋４の取付状態、すなわち両者のずれ角が検出される。
【００３６】
このずれ角検出手段２０の方位検出部２２では、参照データ記憶部２１に記憶されている容器１および蓋４それぞれの参照画像を処理した輪郭の曲線近似式と、第２曲線近似手段１９より入力された容器１および蓋４の曲線近似式との容器対容器および蓋対蓋の相互相関関数値（以下、相関値という）が求められて、それぞれ基準方位に対するずれ角が検出される。
【００３７】
ここで、両曲線近似式同士の相関値の求め方について説明する。
例えば、参照画像に基づく曲線近似式ｒ１（θ）および検出対象の撮影画像の輪郭を表す曲線近似式ｒ２（θ）を、（４）式と同様の正弦曲線近似式にて表すと、下記（６）式および（７）式のようになる。
【００３８】
【数４】
次に、両曲線の位相差をτとして、相互相関関数の式を求めると、下記の（８）式のようになる。
【００３９】
【数５】
そして、上記（８）式において、位相角τを０〜２πの範囲で変化させた場合の最大値を求め、そのときのτの値が参照画像の曲線近似式に対する撮影画像の輪郭の曲線近似式との位相差（ずれ角）となる。
【００４０】
この計算を容器１および蓋４に対して行うことにより、基準方位に対する容器１と蓋４それぞれのずれ角が求まり、これら求められた両ずれ角がずれ角検出部２３に入力され、ここで両者のずれ角の差が演算されて、容器１の把手３に対する蓋４のヒンジ部５のずれ角が求められる。
【００４１】
このようにして、ほぼ円形に近い容器１および蓋４をＣＣＤカメラ１１により撮影するとともにこの撮影された画像データを直交座標データから極座標データに変換させて、容器１および蓋４の向きを自動的に検出する際に、極座標上にて画像の輪郭をフーリエ級数を用いて曲線近似式化するとともに予め求められた基準方位の且つ同じ複合物体の参照画像に基づく容器１および蓋４それぞれの輪郭をフーリエ級数にて近似した曲線近似式との相関を求めることにより、容器１と蓋４それぞれの方位、および容器１に対する蓋４の取付状態すなわち両者の方位のずれ角を求めるようにしたので、検出対象部分における外形の変化が急峻でない場合でも、また形状が複雑である場合でも、確実に、特徴部の方位および物体同士の方位のずれ角を検出することができる。
【００４２】
また、フーリエ級数の一次に係る曲線近似式を用いて極画像データを求める際の中心、すなわち極座標の原点を補正するようにしたので、より正確に、画像の輪郭を抽出することができ、また参照画像を用いて特徴部である把手３およびヒンジ部５に基づき容器１および蓋４の方位を検出する際にも、より正確に検出することができる。
【００４３】
ところで、上記実施の形態に係る方位検出部２２において、参照画像に基づく輪郭を表す容器１および蓋４それぞれの曲線近似式と撮影画像の容器１と蓋４それぞれの輪郭を表す曲線近似式との位相差を求めるのに相関値を求めるように説明したが、例えば両曲線近似式において、その座標変換中心が同一で且つ画像を量子化する際に誤差がないという理想的な条件では、輪郭を表す曲線近似式における各周波数での振幅成分が等しくなる。このため、（６）式および（７）式において、振幅同士が等しい（Ａｉ＝Ｂｉ）とみなすと、容器１と蓋４との方位のずれは各周波数の位相に現われる。
【００４４】
この場合、方位のずれ角φは、下記の（９）式に示すように、適当な周波数次数までの位相差の平均にて求めることができる。
【００４５】
【数６】
・・・（９）
この（９）式を用いることにより、物体の特徴部の方位、すなわち複合物体における物体同士のずれ角を、簡単に求めることができる。
【００４６】
さらに、上記第１の実施の形態においては（後述する第２の実施の形態も同様である）、容器の把手および蓋のヒンジ部の基準方位に対する方位（輪郭的特徴により求められる輪郭的方位）を直接に求めるように説明したが、例えば検出したい把手およびヒンジ部が輪郭的特徴として表れない場合には、他の輪郭的特徴の方位（輪郭的方位）を検出し、この輪郭的方位に予め求められた輪郭的方位に対する把手およびヒンジ部の相対角度すなわち相対方位を加えることにより求めることができる。この場合における把手およびヒンジ部の方位を、検出方位または出力方位ともいう。なお、ヒンジ部については、その輪郭的特徴が角部として２箇所に表れることになるが、ヒンジ部全体としての輪郭的方位は、この中間の方位となる。
【００４７】
次に、本発明の第２の実施の形態に係る物体のずれ角検出装置の構成を、図６に基づき説明する。
上記第１の実施の形態においては、撮影画像に係る物体の方位を、基準方位で撮影された参照画像に基づく輪郭の曲線近似式と、検出時の撮影画像に基づく輪郭の曲線近似式との相関を求めることにより方位やずれ角を求めるようにしたが、第２の実施の形態では、撮影画像に係る物体の方位を、その輪郭を表すフーリエ級数を用いた曲線近似式における所定の極値（特定極値）の方位角から直接求めるようにしたものである。なお、本第２の実施の形態と第１の実施の形態と異なる箇所は、ずれ角検出手段にあるため、本説明では、この部分に着目して説明するとともに、他の構成については、第１の実施の形態と同一の番号を付してその説明を省略する。
【００４８】
すなわち、図６に示すように、第２の実施の形態におけるずれ角検出手段３０においては、第２曲線近似手段１９から入力された容器１と蓋４それぞれの輪郭を示す曲線近似式の特定極値である最大値を、容器１の方位を示すものとして、求めることにより基準方位（この方位は撮影する方向に基づき一義的に決められるもので、曲線近似式の特定極値を求めるための条件が記憶された条件記憶部３１と、例えば極座標における角度θがゼロの方位が選ばれる）に対するそれぞれの方位を検出する方位検出部３２と、この方位検出部３２にて検出されたそれぞれの方位を入力して、容器１に対する蓋４の方位のずれ角を検出するずれ角検出部３３とが具備されている。
【００４９】
なお、上記方位検出部３２にて容器１の把手３を検出する場合の画像データの状態を図７に示す。
図７の（ａ）は容器１と蓋４を上方から撮影した際の直交画像データを示し、（ｂ）は容器の外形を表す極画像データを示し、（ｃ）は（ｂ）のうち容器を示す値の画素の数を、半径方向に積算したグラフにおける輪郭とその輪郭を６次のフーリエ級数にて近似した場合の曲線近似式Ｄを示す。
【００５０】
図７（ｃ）に示される近似曲線Ｄにおける半径方向の距離が最大となる、すなわち振幅が最大値となる極値を示す位置Ｅに把手３が存在するため、この例では特定極値を最大値に選択すればよいことが分かり、曲線近似式から予め求められて記憶されている特定極値を特定するための条件に基づき、この位置Ｅが基準方位に対する容器１の方位として検出される。勿論、蓋４の特徴部であるヒンジ部５についても、蓋４の画像に対し、同様にして、曲線近似式から予め定めた特定極値を検出することで直接にその方位を検出することができる。
【００５１】
ここで、上記条件記憶部３１に記憶されている特定極値を特定するための条件について説明しておく。
検査時の撮像対象はその方位が定まっていないため（曲線近似式においては位相が不明のため）、極値の特定は近似式の縦軸の成分（半径方向の長さ）で判断する等のための条件を定めておくことになる。
【００５２】
ａ．最大値（または最小値）を示す極値の場合、最大値（または最小値）を示す極値を検出する条件となる。
ｂ．最大値と最小値の間に１つだけ極値がありその極値を検出する場合は、最大値と最小値を除く極値を検出する条件となる。
【００５３】
ｃ．最大値と最小値の間に複数極値がありその縦軸成分が同じである場合、最大値または最小値といった一意に定まる極値を基準にした出現順で特定する。
ｄ．縦軸成分で１つに特定できる場合、その特定のための範囲が条件となる。
【００５４】
ｅ．複数の極値において縦軸成分が同じでも、その中の一意に定まる極値を基準とした出現順番で特定できる場合もある。例えば、それら縦軸成分が同じ複数の極値において、各極値の方位角同士の間隔に違いがあればそれに着目し、縦軸成分と方位角の間隔で特定するための情報を条件として定める。
【００５５】
基本は上記条件例により一意に定まる極値を基準に画像による輪郭の有する特徴からその方位（輪郭的方位）を検出し、その方位と本発明により出力を望む方位との方位差関係である相対方位を加えることにより、出力する方位（出力方位）を求めることにある。
【００５６】
なお、上述した条件においては、１つの特定極値により画像の輪郭的特徴により定まる方位角を求めるように説明しているが、曲線近似式はあくまで近似式なので、波形の山や谷が極値と完全に一致していない場合もある。この場合、その山または谷に対応する極値を特定極値として求めただけでは方位角の出力の精度は高くない。出力方位とある極値がほぼ一致した場合であり、且つその極値を中心としたほぼ左右対称の波形を成している場合などは、その両隣の極値を特定極値として求め、次にこの特定極値の方位角を変数としてその中間を求める方位検出計算式を用いれば、近似によるずれ（誤差）が減少した出力方位を得られる場合がある。
【００５７】
上記以外で、最大値と最小値の極値の中間に特徴部があるなどであればそれら極値を特定極値としそれら方位角の中間を求めればよいし、中間でなければそれに応じて方位検出計算式を定めればよい。最大値や最小値など一意に定まる極値が方位検出計算式の変数とならない場合であっても、一意に求まる極値を基準に前記計算式の変数である特定極値を特定する条件で特定し、その変数を用いた方位検出計算式を用意しておけばよい。
【００５８】
このように、容器１および蓋４の輪郭を表す曲線近似式の特定極値（ここでは最大値である）で容器１の方位が特定できる場合はそれを求めることにより、つまり、ここでは各特徴部である把手３およびヒンジ部５を介して、その方位を検出するようにしたので、例えば第１の実施の形態のように、曲線近似式同士の相関値を求める場合に比べて、簡単に検出することができる。
【００５９】
なお、特定極値が最大値または最小値であり、それが１個だけの存在であれば、上記極値を特定する条件が簡単になるため、予め条件を定めるための作業等が容易となる。
【００６０】
上記各実施の形態にて述べた各手段については、本発明の要旨に係る部分を機能に着目して説明したものであり、勿論、必要に応じて、手段同士が統合されるものである。
【００６１】
ところで、上記各実施の形態においては、複合物体を２個の物体により構成したものとして説明したが、３個以上の物体により構成したものであってもよい。また、上記各実施の形態においては、２個の物体により構成された複合物体における物体同士のずれ角を検出するものとして説明したが、単一の物体における特徴部を検出してその物体の方位を検出する装置とすることもできる。この場合の構成については、上記各実施の形態におけるずれ角検出手段２０，３０のずれ角検出部２３，３３が不要になるとともに、この場合、ずれ角検出手段を方位検出手段（請求項１〜請求項３に相当する）と称するのが適切である。勿論、この場合も、上記各実施の形態と同様の効果が得られる。
【００６２】
また、上記各実施の形態においては、撮影画像の輪郭を極座標に変換して曲線近似する際の原点の位置を仮に求めた後、フーリエ級数にて表された曲線近似式の一次式に係る曲線近似式を用いてより正確な位置に補正するようにしたが、例えば補正を行わずに、最初に求められた仮中心位置を原点とする輪郭データを用いて、蓋付き容器１，４における各方位、および容器１に対する蓋４の方位のずれ角を検出することもできる。
【００６３】
また、上記各実施の形態においては、物体として投影形状が円形状のものとして説明したが、この円形状には、真円に近い円形、真円の一部に凸部または凹部を有するもの、および楕円形が含まれる。
【００６４】
さらに、上記各実施の形態において、複合物体を、投影形状が円形に近い把手３を有する容器１に、方向性を有するヒンジ式の円形状の蓋４が取り付けられたものとして説明したが、このものに限定されるものではなく、その外周に特徴を有する物体（特徴部および／または物体の形状は問わず、例えば突起または窪みのように急激な変化がある特徴部を有する形状、またはこのような特徴部はなくても輪郭に特徴を有する形状であればよい）、すなわち方向性を有するような物体、およびこれら物体を組み合わせたものに適用することができる。
【００６５】
【発明の効果】
以上のように本発明の物体の方位検出装置の構成によると、物体の撮影画像を直交座標データから極座標データに変換させて物体の輪郭的特徴から当該物体の方位を検出する際に、極座標上にて画像の輪郭をフーリエ級数を用いて近似するとともにこの近似曲線の所定の極値に基づき物体の方位を検出するようにしたので、またはフーリエ級数により近似された曲線近似式と予め同様に求められた参照画像における曲線近似式との相関が最大となる各物体の方位を検出するようにしたので、検出対象部分における外形の変化が急峻でない場合でも、また形状が複雑である場合でも、確実に、物体の方位を検出することができる。
【００６６】
また、本発明の複合物体のずれ角検出装置の構成によると、複合物体の撮影画像を直交座標データから極座標データに変換させて各物体における特徴部の方位を検出して複合物体におけるずれ角を検出する際に、極座標上にて画像の輪郭をフーリエ級数を用いて近似するとともにこの近似曲線の特定極値に基づき物体の方位を検出するようにしたので、検出対象部分における外形の変化が急峻でない場合でも、また形状が複雑である場合でも、確実に、複合物体におけるずれ角を検出することができる。
【００６７】
さらに、撮影画像の輪郭を極座標にて表す際に、まず仮中心位置に基づき極座標データを求めた後、その輪郭をフーリエ級数の一次に係る曲線近似式により近似するとともに、この曲線近似式に基づき画像の中心位置を補正するようにしたので、より正確に、画像の輪郭を表すことができ、結果的に、物体の方位をより精度良く検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係るずれ角検出装置での検出対象となる蓋付き容器の外観図であり、（ａ）は側面図、（ｂ）は平面図である。
【図２】同実施の形態に係るずれ角検出装置の概略構成を示すブロック図である。
【図３】同ずれ角検出方法を説明するための蓋付き容器の直交画像データを示す。
【図４】同ずれ角検出方法を説明するための蓋の極画像データを示す。
【図５】同ずれ角検出方法を説明するための蓋の直交画像データを示す図で、（ａ）は補正前のデータ、（ｂ）は補正後のデータを示す。
【図６】本発明の第２の実施の形態に係るずれ角検出装置の概略構成を示すブロック図である。
【図７】同実施の形態に係るずれ角検出装置での検出方法を説明するための図で、（ａ）は蓋付き容器の直交画像データを示し、（ｂ）は容器の極座標データを示し、（ｃ）は容器の極座標上での輪郭を表す近似曲線である。
【符号の説明】
１ 容器
３ 把手
４ 蓋
５ ヒンジ部
１１ カメラ装置
１２ ２値化処理
１３ 仮中心算出手段
１４ 第１座標変換手段
１５ 輪郭抽出手段
１６ 第１曲線近似手段
１７ 本中心位置算出手段
１８ 第２座標変換手段
１９ 第２曲線近似手段
２０ ずれ角検出手段
２１ 参照データ記憶部
２２ 方位検出部
２３ ずれ角検出部
３０ ずれ角検出手段
３１ 条件記憶部
３２ 方位検出部
３３ ずれ角検出部
【発明の属する技術分野】
本発明は、物体の方位検出装置および複合物体のずれ角検出装置に関するもので、詳しくは、撮影画像中の物体の輪郭が有する特徴部に基づき物体の方向を検出するものに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、物体に方向性がある場合、例えば外形に特徴部が在る物体をカメラ装置にて基準方位から撮影し、物体の方向を検出する方法として、例えば特開２００１−１４７１９９号公報に開示されたペットボトルキャップ締付け検査方法がある。
【０００３】
このペットボトルキャップ締付け検査方法は、スクリュウ式キャップの容器への締付け具合をペットボトルの上方から撮影するとともに、その撮影画像に所定の画像処理を施し、キャップ側に設けられたマークとしての突起部と、容器側に設けられるネックリングにマークとして加工されたスリットとの方向を検査するようにしたものである。
【０００４】
その方向の検査時においては、まず容器の上方から光を照射してネックリングだけを周囲に比べて明るくしておき、キャップ部分およびスリット部分の撮影画像を２値化して各部分の画像を抽出する。
【０００５】
次に、各部材の輪郭上において、２値化されたデータが「０→１」へ、また「１→０」へ変化する位置を求めた後、各画素の輝度を加算処理することによりキャップの中心を求める。
【０００６】
そして、この中心位置から外側に向って画素を走査して輪郭上に到ると、ある画素を基点とし、その周囲８点における画像のデータの変化に着目して輪郭を形成する画像の位置を追跡し、所定の演算式による値が閾値以上である場合に、輪郭が急激に曲がるものと、すなわち突起部またはスリットであると判断するようにしていた。
【０００７】
【特許文献１】
特開２００１−１４７１９９号公報
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、上記従来の方法においては、輪郭上のある画素を基点とし、その周囲８点におけるデータの変化に着目して輪郭を形成する画像の位置を追跡し、所定の演算結果が閾値以上である場合に、輪郭が急激に曲がるものと、すなわち突起部またはスリットであると判断しているが、突起部およびスリットが周辺形状に対して比較的急峻に変化している場合には、その検出が容易となるが、その特徴部が急峻に変化していない場合、または外形が複雑である場合には、特徴部の検出が困難になるという問題がある。
【０００９】
そこで、本発明は、物体の特徴部がそれ程急峻に変化していない場合、または形状がある程度複雑であるような場合でも、物体の方位を検出し得る方位検出装置および複合物体のずれ角検出装置を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、請求項１に係る物体の方位検出装置は、物体の撮影画像を入力してその輪郭的特徴から当該物体の方位を検出する装置であって、
上記撮影画像の直交座標系における画像データの中心位置を求める中心位置算出手段と、この中心位置算出手段にて得られた中心位置に基づき当該撮影画像の直交座標データを極座標データに変換する座標変換手段と、この座標変換手段により変換された物体の画像データの輪郭をフーリエ級数を用いて曲線近似を行う曲線近似手段と、この曲線近似手段により得られた近似曲線の極値のうち特定の極値を選択する条件を記憶した記憶手段と、上記条件により特定された極値から求められる輪郭的特徴に基づき物体の方位を検出する方位検出手段とを具備したものである。
【００１１】
また、請求項２に係る物体の方位検出装置は、物体の撮影画像を入力してその輪郭的特徴から当該物体の方位を検出する装置であって、
上記撮影画像の直交座標系における物体の画像データの仮中心位置を求める仮中心位置算出手段と、この仮中心位置算出手段にて求められた仮中心位置に基づき当該撮影画像の直交座標データを極座標データに変換する第１座標変換手段と、この第１座標変換手段にて得られた物体の画像の輪郭を少なくとも一次のフーリエ級数を用いて曲線近似を行う第１曲線近似手段と、この第１曲線近似手段にて得られた近似曲線における一次の曲線の振幅が最大または最小を示す方位を検出するとともに、この検出された方位で且つ上記一次の曲線の振幅量でもってその振幅の最大値が減るように、または最小値が増えるように、上記仮中心位置を移動させて画像の本中心位置を求める本中心位置算出手段と、この本中心位置算出手段にて求められた本中心位置に基づき再度上記撮影画像の直交座標データを極座標データに変換する第２座標変換手段と、この第２座標変換手段により変換された画像データの物体の輪郭をフーリエ級数を用いて曲線近似を行う第２曲線近似手段と、この第２曲線近似手段により得られた近似曲線の極値のうち特定の極値を選択する条件を記憶した記憶手段と、上記条件により特定された極値から求められる輪郭的特徴に基づき物体の方位を検出する方位検出手段とを具備したものである。
【００１２】
また、請求項３に係る物体の方位検出装置は、物体の撮影画像を入力してその輪郭的特徴から当該物体の方位を検出する装置であって、
上記撮影画像の直交座標系における一方の物体の画像データの中心位置を求める中心位置算出手段と、この中心位置算出手段にて求められた中心位置に基づき当該撮影画像の直交座標データを極座標データに変換する座標変換手段と、この座標変換手段にて得られた各物体に係る画像の輪郭を少なくとも一次のフーリエ級数を用いてそれぞれ曲線近似を行う曲線近似手段と、基準方位の物体について予め同様に求められた参照画像の曲線近似式と上記曲線近似手段にて得られた各曲線近似式との相関がそれぞれ最大となる角度により基準方位に対する物体の方位を検出する方位検出手段とを具備したものである。
【００１３】
上記各方位検出装置の構成によると、物体の撮影画像を直交座標データから極座標データに変換させて物体の輪郭的特徴から当該物体の方位を検出する際に、極座標上にて画像の輪郭をフーリエ級数を用いて近似するとともにこの近似曲線の所定の極値に基づき物体の方位を検出するようにしたので、またはフーリエ級数により近似された曲線近似式と予め同様に求められた参照画像における曲線近似式との相関が最大となる各物体の方位を検出するようにしたので、検出対象部分における外形の変化が急峻でない場合でも、また形状が複雑である場合でも、確実に、物体の方位を検出することができる。
【００１４】
また、請求項４に係る複合物体のずれ角検出装置は、それぞれ輪郭に特徴を有する少なくとも２個の物体が一体化されてなる複合物体の撮影画像を入力して物体同士における方位のずれ角を検出する装置であって、
上記撮影画像の直交座標系における一方の物体の画像データの中心位置を求める中心位置算出手段と、この中心位置算出手段にて求められた中心位置に基づき当該撮影画像の直交座標データを極座標データに変換する座標変換手段と、この座標変換手段にて得られた各物体に係る画像の輪郭を少なくとも一次のフーリエ級数を用いてそれぞれ曲線近似を行う曲線近似手段と、基準方位の各物体について予め同様に求められた参照画像の曲線近似式と上記曲線近似手段にて得られた各曲線近似式との相関がそれぞれ最大となる角度により基準方位に対する各物体の方位を求めるとともに、これら求められた物体同士の方位のずれ角を検出するずれ角検出手段とを具備したものである。
【００１５】
さらに、請求項５に係る複合物体のずれ角検出装置は、それぞれ輪郭に特徴を有する少なくとも２個の物体が一体化されてなる複合物体の撮影画像を入力して物体同士における方位のずれ角を検出する装置であって、
上記撮影画像の直交座標系における一方の物体の画像データの仮中心位置を求める仮中心位置算出手段と、この仮中心位置算出手段にて求められた仮中心位置に基づき当該撮影画像の直交座標データを極座標データに変換する第１座標変換手段と、この第１座標変換手段にて極座標に変換された画像の輪郭を少なくとも一次のフーリエ級数を用いて曲線近似を行う第１曲線近似手段と、この第１曲線近似手段にて近似された近似曲線における一次の曲線の振幅が最大または最小を示す方位を検出するとともに、これら検出された方位で且つ上記一次の曲線の振幅量でもってその振幅の最大値が減るように、または最小値が増えるように仮中心位置を移動させて、画像の本中心位置を求める本中心位置算出手段と、この本中心位置算出手段にて求められた本中心位置に基づき再度上記撮影画像の直交座標データを極座標データに変換する第２座標変換手段と、この第２座標変換手段により変換された画像データの物体の輪郭をフーリエ級数を用いて曲線近似を行う第２曲線近似手段と、基準方位の各物体について予め同様に求められた参照画像の曲線近似式と上記第２曲線近似手段にて得られた各曲線近似式との相関がそれぞれ最大となる角度により基準方位に対する各物体の方位を求めるとともに、これら求められた物体同士の方位のずれ角を検出するずれ角検出手段とを具備したものである。
【００１６】
上記各ずれ角検出装置の構成によると、複合物体の撮影画像を直交座標データから極座標データに変換させて各物体の輪郭的特徴により方位を検出して複合物体におけるそれぞれの物体のずれ角を検出する際に、極座標上にて画像の輪郭をフーリエ級数を用いて近似するとともにこの曲線近似式と予め同様に求められた参照画像における曲線近似式との相関が最大となる各物体の方位を検出するようにしたので、検出対象部分における外形の変化が急峻でない場合でも、また形状が複雑である場合でも、確実に、複合物体におけるずれ角を検出することができ、
さらに撮影画像の輪郭を極座標にて表す際に、まず仮中心位置に基づき極座標データを求めた後、その輪郭をフーリエ級数の一次に係る曲線近似式により近似するとともに、この曲線近似式に基づき画像の中心位置を補正するようにしたので、より安定に、画像の輪郭を近似することができる。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係る物体の方位検出装置および複合物体のずれ角検出装置について説明するが、物体の方位検出装置については、複合物体のずれ角検出装置に含まれるため、以下の説明では、主として、複合物体のずれ角検出装置について説明するとともに、ずれ角検出の対象となる複合物体を、液体用の蓋付き容器として説明する。
【００１８】
まず、本発明の第１の実施の形態に係るずれ角検出装置を、図１〜図５に基づき説明する。
図１に示すように、この液体用容器（例えば、食料油、飲料水、洗剤などの容器）１は、例えばその頂部に口部２が形成されるとともに、上部に把手（容器側の輪郭的特徴を表す部分）３が一体的に設けられたものであり、また口部２に取り付けられる蓋４はヒンジ式にされている。すなわち、容器１および蓋４については、それぞれ方向性を有しており、本来、把手３と蓋４の取付用ヒンジ部（蓋側の輪郭的特徴を表す部分）５とが同一の方位（以下、方向という場合もある）となるように、容器１に対して蓋４を取り付ける必要があり、本実施の形態の要旨は、この容器１に対する蓋４の取付方向のずれ角を、カメラ装置および撮影画像の画像処理手段、算出、変換などの各種手段を用いて自動的に検出することにある。なお、複合という語句は、容器１と蓋４とから構成されているという意味で用いている。
【００１９】
以下、蓋付き容器１，４における容器１と蓋４との方位のずれ、すなわちずれ角の検出装置を、図２に基づき説明する。
このずれ角検出装置は、蓋付き容器１，４を上方から（真上から）撮影するＣＣＤカメラ（カメラ装置）１１と、このＣＣＤカメラ１１により撮影されたそれぞれの特徴部が表れた撮影画像を取り込むことで、直交座標系（ｘ−ｙ）上での画像データ、すなわち直交座標データ（以下、直交画像データと称す）を取り込み、蓋（蓋と容器のうち、真円に近い方を用いるのが好ましい）とそれ以外の部分に分けるしきい値で２値化処理を行う２値化処理手段１２と、この２値化処理手段１２にて２値化された画像データを入力して画像の仮中心位置を算出する仮中心位置算出手段１３と、この仮中心位置算出手段１３にて求められた仮中心位置を原点とするとともに所定の半径方向を基準方位とする極座標系（ｒ−θ）に変換するための第１座標変換手段１４と、この第１座標変換手段１４にて変換された極座標データを入力して画素明度積算処理を施して輪郭を抽出する輪郭抽出手段１５と、この輪郭抽出手段１５にて抽出された輪郭データを多次の正弦関数および余弦関数よりなるフーリエ級数を用いて曲線近似を行う（離散フーリエ級数展開処理が行われる）第１曲線近似手段１６と、この第１曲線近似手段１６にて近似された近似曲線（以下、曲線近似式という）、特に、その内の一次に係る曲線近似式（ｃｏｓθとｓｉｎθとにより表されたもの）が入力されて本来の中心位置（本中心位置）を算出する本中心位置算出手段１７と、この本中心位置算出手段１７にて算出された本中心位置を原点として元の直交画像データを極座標変換し再度極座標データを得る第２座標変換手段１８と、この第２座標変換手段１８にて得られた極画像データを入力して蓋と容器それぞれを抽出するための前処理と２値化とを行い画素明度積算処理を施して容器１と蓋４それぞれの画像の輪郭を抽出し、そしてこれに基づき再度多次の正弦関数および余弦関数よりなるフーリエ級数を用いて曲線近似を行う、すなわち曲線近似式にて表す第２曲線近似手段１９と、この第２曲線近似手段１９にて得られたそれぞれの曲線近似式を入力して蓋付き容器１，４における容器１および蓋４それぞれの輪郭的特徴を求めて把手３およびヒンジ部５の方位を検出するとともに、両者の方位のずれ角を検出するずれ角検出手段２０とから構成されている。
【００２０】
ここで、２値化処理に用いるしきい値は、複合物体を構成する物体のうち、より真円に近い方（ここでは蓋４が検出の対象である）の輪郭について他の部分と区別できるような値を用いることが望ましい（なお、ここでは、背景と容器、および容器と蓋の明るさにメリハリをつけているため、１つのしきい値で背景と容器、および容器と蓋の画像を切り分けることができる）。また、仮中心位置は、公知の手法を用いることにより求めることができ、例えば２値化後の撮影対象画像の重心を求めることにより得られる。
【００２１】
このずれ角検出手段２０においては、正規の取付状態の蓋付き容器１，４が基準方位に向いている場合（例えば容器１の把手３が所定の方向に向いている状態）で且つ撮影画像を変換した極座標系上での物体の画像（以下、参照画像という）が、上記と同様の処理によりフーリエ級数を用いて曲線近似式として表され、この曲線近似式が参照画像の輪郭情報として用いられる。
【００２２】
すなわち、このずれ角検出手段２０には、正規の取付状態の蓋付き容器１，４における極座標上での容器１および蓋４それぞれの参照画像をフーリエ級数にて表した曲線近似式を記憶（格納）する参照データ記憶部２１と、上記第２曲線近似手段１９にて得られた容器１および蓋４の曲線近似式と上記参照画像の輪郭情報とを入力して両曲線近似式同士の相関関係を求めて参照画像に対する撮影画像中の物体の方位を容器１および蓋４それぞれについて求める方位検出部２２と、この方位検出部２２にて求められた容器１および蓋４の方位を入力して両者のずれ角を検出するずれ角検出部２３とが具備されている。
【００２３】
以下、上記ずれ角検出装置における作用、すなわちずれ角検出方法を、図３〜図５に基づき説明する。
ＣＣＤカメラ（カメラ装置）１１により、蓋付き容器１，４を上方から撮影することで、直交座標系（ｘ−ｙ）上での画像データ、すなわち直交座標データ（以下、直交画像データと称す）が得られる。その直交画像データが２値化処理手段１２に取り込まれて２値化処理が行われた後、この直交画像データが仮中心位置算出手段１３に入力され、２値化後の撮影対象画像の仮中心位置が算出される。
【００２４】
次に、この直交画像データが仮中心位置算出手段１３に入力され、ここで蓋付き容器１，４の仮中心位置Ｄ（ｘｃ，ｙｃ）が算出される。
次に、上記直交画像データが第１座標変換手段１４に入力され、ここで仮中心位置を原点とする極座標系（ｒ−θ）に変換されて、図４に示すような極座標上での画像データすなわち極座標データ（以下、極画像データと称す）が得られる（図４では、蓋を実線で、容器を破線で示している）。なお、直交画像データと極画像データとの関係式を下記の（１）式に示しておく。但し、（１）式中、Ｄは直交座標系上での座標位置を示し、Ｐ（ｉ，ｊ）（ｉ＝１〜Ｍ，ｊ＝１〜Ｎ）は極座標系上での座標位置を示し、Ｄ（ｘｃ，ｙｃ）は直交座標上での極座標展開の仮の中心、Ｎは極座標における角度方向画素数、Ｍは極座標における半径方向画素数を示す。
【００２５】
【数１】
【００２６】
そして、この抽出された輪郭が第１曲線近似手段１６に入力され、ここで、画像の輪郭が多次の正弦関数および余弦関数よりなるフーリエ級数にて曲線近似される（離散フーリエ級数展開処理が行われて、曲線近似式化がされる）。すなわち、画像の輪郭を基準半径Ｒから所定の角度方向（図３の反時計回り）θにＮ個に分割した際の各画素における半径方向での座標値をｒｊ（ｊ＝１〜Ｎ）で表すと、輪郭は下記の（２）式に示されるようなフーリエ級数にて近似することができる。
【００２７】
【数２】
【００２８】
このように、ｎ次のフーリエ級数（曲線近似式）を用いて画像の輪郭が近似される。
ところで、上記（２）式における波打ち成分である右辺の第２項を、ａｉおよびｂｉで表すと、曲線近似式の振幅Ａｉと位相φｉは、下記の（３）式および（４）式にて表され、これらを用いると、曲線近似式ｒ（θ）は、下記の（５）式にて表される。
【００２９】
【数３】
【００３０】
すなわち、この本中心位置算出手段１７では、一次曲線近似式の最大振幅が検出されるとともに、その最大振幅となる角度θｍａｘが検出され、そして上記仮中心位置が、この最大となる角度θｍａｘとは反対側である最小振幅となる角度θｍｉｎでもって且つその半径方向に沿って振幅分の距離だけプラス方向（増える方向）で移動させられて本中心位置とされる。なお、振幅の最大方向の角度で移動させる場合には、振幅分の距離だけマイナス方向（減る方向）に移動させられる。
【００３１】
このように、フーリエ級数における一次曲線近似式を用いて仮中心位置を補正するようにしたのは、下記の理由による。
すなわち、真円を極座標変換する際に中心位置がずれると、画像の輪郭が波打ち状態となるが、この波打ち状態を表しているのが一次曲線近似式であり、しかも、振幅の値がそのずれ量を表しているため、この振幅を無くす方向に中心位置を移動させることにより、中心位置のずれに起因する誤差を無くすことができるからである。
【００３２】
次に、上記本中心位置算出手段１７にて算出された本中心位置を第２座標変換手段（第１座標変換手段を使用してもよい）１８に入力し、ここで、再度、本中心位置に基づき直交画像データを極画像データに変換する。
【００３３】
例えば、蓋４について、補正前と補正後の極画像データを比較した図を、図５に示しておく。図５の（ａ）に示すように、蓋４の輪郭Ｓが大きく波を打っていたのに対して、補正後にあっては、蓋４の輪郭Ｓ′がほぼ直線となり、極座標系における中心位置、すなわち座標変換中心がより正しい位置に補正されたことが分かる。なお、図５において、容器の輪郭を破線にて示す。
【００３４】
次に、第２座標変換手段１８にて得られた極画像データが第２曲線近似手段（第１曲線近似手段を使用してもよい）１９に入力されて、再度、多次のフーリエ級数にて曲線近似式化が行われる。
【００３５】
このように、より正確な座標変換中心（本中心位置）でもって、蓋付き容器１，４の直交画像データが再度極画像データに変換されると、ずれ角検出手段２０にて容器１に対する蓋４の取付状態、すなわち両者のずれ角が検出される。
【００３６】
このずれ角検出手段２０の方位検出部２２では、参照データ記憶部２１に記憶されている容器１および蓋４それぞれの参照画像を処理した輪郭の曲線近似式と、第２曲線近似手段１９より入力された容器１および蓋４の曲線近似式との容器対容器および蓋対蓋の相互相関関数値（以下、相関値という）が求められて、それぞれ基準方位に対するずれ角が検出される。
【００３７】
ここで、両曲線近似式同士の相関値の求め方について説明する。
例えば、参照画像に基づく曲線近似式ｒ１（θ）および検出対象の撮影画像の輪郭を表す曲線近似式ｒ２（θ）を、（４）式と同様の正弦曲線近似式にて表すと、下記（６）式および（７）式のようになる。
【００３８】
【数４】
【００３９】
【数５】
【００４０】
この計算を容器１および蓋４に対して行うことにより、基準方位に対する容器１と蓋４それぞれのずれ角が求まり、これら求められた両ずれ角がずれ角検出部２３に入力され、ここで両者のずれ角の差が演算されて、容器１の把手３に対する蓋４のヒンジ部５のずれ角が求められる。
【００４１】
このようにして、ほぼ円形に近い容器１および蓋４をＣＣＤカメラ１１により撮影するとともにこの撮影された画像データを直交座標データから極座標データに変換させて、容器１および蓋４の向きを自動的に検出する際に、極座標上にて画像の輪郭をフーリエ級数を用いて曲線近似式化するとともに予め求められた基準方位の且つ同じ複合物体の参照画像に基づく容器１および蓋４それぞれの輪郭をフーリエ級数にて近似した曲線近似式との相関を求めることにより、容器１と蓋４それぞれの方位、および容器１に対する蓋４の取付状態すなわち両者の方位のずれ角を求めるようにしたので、検出対象部分における外形の変化が急峻でない場合でも、また形状が複雑である場合でも、確実に、特徴部の方位および物体同士の方位のずれ角を検出することができる。
【００４２】
また、フーリエ級数の一次に係る曲線近似式を用いて極画像データを求める際の中心、すなわち極座標の原点を補正するようにしたので、より正確に、画像の輪郭を抽出することができ、また参照画像を用いて特徴部である把手３およびヒンジ部５に基づき容器１および蓋４の方位を検出する際にも、より正確に検出することができる。
【００４３】
ところで、上記実施の形態に係る方位検出部２２において、参照画像に基づく輪郭を表す容器１および蓋４それぞれの曲線近似式と撮影画像の容器１と蓋４それぞれの輪郭を表す曲線近似式との位相差を求めるのに相関値を求めるように説明したが、例えば両曲線近似式において、その座標変換中心が同一で且つ画像を量子化する際に誤差がないという理想的な条件では、輪郭を表す曲線近似式における各周波数での振幅成分が等しくなる。このため、（６）式および（７）式において、振幅同士が等しい（Ａｉ＝Ｂｉ）とみなすと、容器１と蓋４との方位のずれは各周波数の位相に現われる。
【００４４】
この場合、方位のずれ角φは、下記の（９）式に示すように、適当な周波数次数までの位相差の平均にて求めることができる。
【００４５】
【数６】
この（９）式を用いることにより、物体の特徴部の方位、すなわち複合物体における物体同士のずれ角を、簡単に求めることができる。
【００４６】
さらに、上記第１の実施の形態においては（後述する第２の実施の形態も同様である）、容器の把手および蓋のヒンジ部の基準方位に対する方位（輪郭的特徴により求められる輪郭的方位）を直接に求めるように説明したが、例えば検出したい把手およびヒンジ部が輪郭的特徴として表れない場合には、他の輪郭的特徴の方位（輪郭的方位）を検出し、この輪郭的方位に予め求められた輪郭的方位に対する把手およびヒンジ部の相対角度すなわち相対方位を加えることにより求めることができる。この場合における把手およびヒンジ部の方位を、検出方位または出力方位ともいう。なお、ヒンジ部については、その輪郭的特徴が角部として２箇所に表れることになるが、ヒンジ部全体としての輪郭的方位は、この中間の方位となる。
【００４７】
次に、本発明の第２の実施の形態に係る物体のずれ角検出装置の構成を、図６に基づき説明する。
上記第１の実施の形態においては、撮影画像に係る物体の方位を、基準方位で撮影された参照画像に基づく輪郭の曲線近似式と、検出時の撮影画像に基づく輪郭の曲線近似式との相関を求めることにより方位やずれ角を求めるようにしたが、第２の実施の形態では、撮影画像に係る物体の方位を、その輪郭を表すフーリエ級数を用いた曲線近似式における所定の極値（特定極値）の方位角から直接求めるようにしたものである。なお、本第２の実施の形態と第１の実施の形態と異なる箇所は、ずれ角検出手段にあるため、本説明では、この部分に着目して説明するとともに、他の構成については、第１の実施の形態と同一の番号を付してその説明を省略する。
【００４８】
すなわち、図６に示すように、第２の実施の形態におけるずれ角検出手段３０においては、第２曲線近似手段１９から入力された容器１と蓋４それぞれの輪郭を示す曲線近似式の特定極値である最大値を、容器１の方位を示すものとして、求めることにより基準方位（この方位は撮影する方向に基づき一義的に決められるもので、曲線近似式の特定極値を求めるための条件が記憶された条件記憶部３１と、例えば極座標における角度θがゼロの方位が選ばれる）に対するそれぞれの方位を検出する方位検出部３２と、この方位検出部３２にて検出されたそれぞれの方位を入力して、容器１に対する蓋４の方位のずれ角を検出するずれ角検出部３３とが具備されている。
【００４９】
なお、上記方位検出部３２にて容器１の把手３を検出する場合の画像データの状態を図７に示す。
図７の（ａ）は容器１と蓋４を上方から撮影した際の直交画像データを示し、（ｂ）は容器の外形を表す極画像データを示し、（ｃ）は（ｂ）のうち容器を示す値の画素の数を、半径方向に積算したグラフにおける輪郭とその輪郭を６次のフーリエ級数にて近似した場合の曲線近似式Ｄを示す。
【００５０】
図７（ｃ）に示される近似曲線Ｄにおける半径方向の距離が最大となる、すなわち振幅が最大値となる極値を示す位置Ｅに把手３が存在するため、この例では特定極値を最大値に選択すればよいことが分かり、曲線近似式から予め求められて記憶されている特定極値を特定するための条件に基づき、この位置Ｅが基準方位に対する容器１の方位として検出される。勿論、蓋４の特徴部であるヒンジ部５についても、蓋４の画像に対し、同様にして、曲線近似式から予め定めた特定極値を検出することで直接にその方位を検出することができる。
【００５１】
ここで、上記条件記憶部３１に記憶されている特定極値を特定するための条件について説明しておく。
検査時の撮像対象はその方位が定まっていないため（曲線近似式においては位相が不明のため）、極値の特定は近似式の縦軸の成分（半径方向の長さ）で判断する等のための条件を定めておくことになる。
【００５２】
ａ．最大値（または最小値）を示す極値の場合、最大値（または最小値）を示す極値を検出する条件となる。
ｂ．最大値と最小値の間に１つだけ極値がありその極値を検出する場合は、最大値と最小値を除く極値を検出する条件となる。
【００５３】
ｃ．最大値と最小値の間に複数極値がありその縦軸成分が同じである場合、最大値または最小値といった一意に定まる極値を基準にした出現順で特定する。
ｄ．縦軸成分で１つに特定できる場合、その特定のための範囲が条件となる。
【００５４】
ｅ．複数の極値において縦軸成分が同じでも、その中の一意に定まる極値を基準とした出現順番で特定できる場合もある。例えば、それら縦軸成分が同じ複数の極値において、各極値の方位角同士の間隔に違いがあればそれに着目し、縦軸成分と方位角の間隔で特定するための情報を条件として定める。
【００５５】
基本は上記条件例により一意に定まる極値を基準に画像による輪郭の有する特徴からその方位（輪郭的方位）を検出し、その方位と本発明により出力を望む方位との方位差関係である相対方位を加えることにより、出力する方位（出力方位）を求めることにある。
【００５６】
なお、上述した条件においては、１つの特定極値により画像の輪郭的特徴により定まる方位角を求めるように説明しているが、曲線近似式はあくまで近似式なので、波形の山や谷が極値と完全に一致していない場合もある。この場合、その山または谷に対応する極値を特定極値として求めただけでは方位角の出力の精度は高くない。出力方位とある極値がほぼ一致した場合であり、且つその極値を中心としたほぼ左右対称の波形を成している場合などは、その両隣の極値を特定極値として求め、次にこの特定極値の方位角を変数としてその中間を求める方位検出計算式を用いれば、近似によるずれ（誤差）が減少した出力方位を得られる場合がある。
【００５７】
上記以外で、最大値と最小値の極値の中間に特徴部があるなどであればそれら極値を特定極値としそれら方位角の中間を求めればよいし、中間でなければそれに応じて方位検出計算式を定めればよい。最大値や最小値など一意に定まる極値が方位検出計算式の変数とならない場合であっても、一意に求まる極値を基準に前記計算式の変数である特定極値を特定する条件で特定し、その変数を用いた方位検出計算式を用意しておけばよい。
【００５８】
このように、容器１および蓋４の輪郭を表す曲線近似式の特定極値（ここでは最大値である）で容器１の方位が特定できる場合はそれを求めることにより、つまり、ここでは各特徴部である把手３およびヒンジ部５を介して、その方位を検出するようにしたので、例えば第１の実施の形態のように、曲線近似式同士の相関値を求める場合に比べて、簡単に検出することができる。
【００５９】
なお、特定極値が最大値または最小値であり、それが１個だけの存在であれば、上記極値を特定する条件が簡単になるため、予め条件を定めるための作業等が容易となる。
【００６０】
上記各実施の形態にて述べた各手段については、本発明の要旨に係る部分を機能に着目して説明したものであり、勿論、必要に応じて、手段同士が統合されるものである。
【００６１】
ところで、上記各実施の形態においては、複合物体を２個の物体により構成したものとして説明したが、３個以上の物体により構成したものであってもよい。また、上記各実施の形態においては、２個の物体により構成された複合物体における物体同士のずれ角を検出するものとして説明したが、単一の物体における特徴部を検出してその物体の方位を検出する装置とすることもできる。この場合の構成については、上記各実施の形態におけるずれ角検出手段２０，３０のずれ角検出部２３，３３が不要になるとともに、この場合、ずれ角検出手段を方位検出手段（請求項１〜請求項３に相当する）と称するのが適切である。勿論、この場合も、上記各実施の形態と同様の効果が得られる。
【００６２】
また、上記各実施の形態においては、撮影画像の輪郭を極座標に変換して曲線近似する際の原点の位置を仮に求めた後、フーリエ級数にて表された曲線近似式の一次式に係る曲線近似式を用いてより正確な位置に補正するようにしたが、例えば補正を行わずに、最初に求められた仮中心位置を原点とする輪郭データを用いて、蓋付き容器１，４における各方位、および容器１に対する蓋４の方位のずれ角を検出することもできる。
【００６３】
また、上記各実施の形態においては、物体として投影形状が円形状のものとして説明したが、この円形状には、真円に近い円形、真円の一部に凸部または凹部を有するもの、および楕円形が含まれる。
【００６４】
さらに、上記各実施の形態において、複合物体を、投影形状が円形に近い把手３を有する容器１に、方向性を有するヒンジ式の円形状の蓋４が取り付けられたものとして説明したが、このものに限定されるものではなく、その外周に特徴を有する物体（特徴部および／または物体の形状は問わず、例えば突起または窪みのように急激な変化がある特徴部を有する形状、またはこのような特徴部はなくても輪郭に特徴を有する形状であればよい）、すなわち方向性を有するような物体、およびこれら物体を組み合わせたものに適用することができる。
【００６５】
【発明の効果】
以上のように本発明の物体の方位検出装置の構成によると、物体の撮影画像を直交座標データから極座標データに変換させて物体の輪郭的特徴から当該物体の方位を検出する際に、極座標上にて画像の輪郭をフーリエ級数を用いて近似するとともにこの近似曲線の所定の極値に基づき物体の方位を検出するようにしたので、またはフーリエ級数により近似された曲線近似式と予め同様に求められた参照画像における曲線近似式との相関が最大となる各物体の方位を検出するようにしたので、検出対象部分における外形の変化が急峻でない場合でも、また形状が複雑である場合でも、確実に、物体の方位を検出することができる。
【００６６】
また、本発明の複合物体のずれ角検出装置の構成によると、複合物体の撮影画像を直交座標データから極座標データに変換させて各物体における特徴部の方位を検出して複合物体におけるずれ角を検出する際に、極座標上にて画像の輪郭をフーリエ級数を用いて近似するとともにこの近似曲線の特定極値に基づき物体の方位を検出するようにしたので、検出対象部分における外形の変化が急峻でない場合でも、また形状が複雑である場合でも、確実に、複合物体におけるずれ角を検出することができる。
【００６７】
さらに、撮影画像の輪郭を極座標にて表す際に、まず仮中心位置に基づき極座標データを求めた後、その輪郭をフーリエ級数の一次に係る曲線近似式により近似するとともに、この曲線近似式に基づき画像の中心位置を補正するようにしたので、より正確に、画像の輪郭を表すことができ、結果的に、物体の方位をより精度良く検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係るずれ角検出装置での検出対象となる蓋付き容器の外観図であり、（ａ）は側面図、（ｂ）は平面図である。
【図２】同実施の形態に係るずれ角検出装置の概略構成を示すブロック図である。
【図３】同ずれ角検出方法を説明するための蓋付き容器の直交画像データを示す。
【図４】同ずれ角検出方法を説明するための蓋の極画像データを示す。
【図５】同ずれ角検出方法を説明するための蓋の直交画像データを示す図で、（ａ）は補正前のデータ、（ｂ）は補正後のデータを示す。
【図６】本発明の第２の実施の形態に係るずれ角検出装置の概略構成を示すブロック図である。
【図７】同実施の形態に係るずれ角検出装置での検出方法を説明するための図で、（ａ）は蓋付き容器の直交画像データを示し、（ｂ）は容器の極座標データを示し、（ｃ）は容器の極座標上での輪郭を表す近似曲線である。
【符号の説明】
１ 容器
３ 把手
４ 蓋
５ ヒンジ部
１１ カメラ装置
１２ ２値化処理
１３ 仮中心算出手段
１４ 第１座標変換手段
１５ 輪郭抽出手段
１６ 第１曲線近似手段
１７ 本中心位置算出手段
１８ 第２座標変換手段
１９ 第２曲線近似手段
２０ ずれ角検出手段
２１ 参照データ記憶部
２２ 方位検出部
２３ ずれ角検出部
３０ ずれ角検出手段
３１ 条件記憶部
３２ 方位検出部
３３ ずれ角検出部
Claims (5)
- 物体の撮影画像を入力してその輪郭的特徴から当該物体の方位を検出する装置であって、
上記撮影画像の直交座標系における画像データの中心位置を求める中心位置算出手段と、この中心位置算出手段にて得られた中心位置に基づき当該撮影画像の直交座標データを極座標データに変換する座標変換手段と、この座標変換手段により変換された物体の画像データの輪郭をフーリエ級数を用いて曲線近似を行う曲線近似手段と、この曲線近似手段により得られた近似曲線の極値のうち特定の極値を選択する条件を記憶した記憶手段と、上記条件により特定された極値から求められる輪郭的特徴に基づき物体の方位を検出する方位検出手段とを具備したことを特徴とする物体の方位検出装置。 - 物体の撮影画像を入力してその輪郭的特徴から当該物体の方位を検出する装置であって、
上記撮影画像の直交座標系における物体の画像データの仮中心位置を求める仮中心位置算出手段と、この仮中心位置算出手段にて求められた仮中心位置に基づき当該撮影画像の直交座標データを極座標データに変換する第１座標変換手段と、この第１座標変換手段にて得られた物体の画像の輪郭を少なくとも一次のフーリエ級数を用いて曲線近似を行う第１曲線近似手段と、この第１曲線近似手段にて得られた近似曲線における一次の曲線の振幅が最大または最小を示す方位を検出するとともに、この検出された方位で且つ上記一次の曲線の振幅量でもってその振幅の最大値が減るように、または最小値が増えるように、上記仮中心位置を移動させて画像の本中心位置を求める本中心位置算出手段と、この本中心位置算出手段にて求められた本中心位置に基づき再度上記撮影画像の直交座標データを極座標データに変換する第２座標変換手段と、この第２座標変換手段により変換された画像データの物体の輪郭をフーリエ級数を用いて曲線近似を行う第２曲線近似手段と、この第２曲線近似手段により得られた近似曲線の極値のうち特定の極値を選択する条件を記憶した記憶手段と、上記条件により特定された極値から求められる輪郭的特徴に基づき物体の方位を検出する方位検出手段とを具備したことを特徴とする物体の方位検出装置。 - 物体の撮影画像を入力してその輪郭的特徴から当該物体の方位を検出する装置であって、
上記撮影画像の直交座標系における一方の物体の画像データの中心位置を求める中心位置算出手段と、この中心位置算出手段にて求められた中心位置に基づき当該撮影画像の直交座標データを極座標データに変換する座標変換手段と、この座標変換手段にて得られた各物体に係る画像の輪郭を少なくとも一次のフーリエ級数を用いてそれぞれ曲線近似を行う曲線近似手段と、基準方位の物体について予め同様に求められた参照画像の曲線近似式と上記曲線近似手段にて得られた各曲線近似式との相関がそれぞれ最大となる角度により基準方位に対する物体の方位を検出する方位検出手段とを具備したことを特徴とする物体の方位検出装置。 - それぞれ輪郭に特徴を有する少なくとも２個の物体が一体化されてなる複合物体の撮影画像を入力して物体同士における方位のずれ角を検出する装置であって、
上記撮影画像の直交座標系における一方の物体の画像データの中心位置を求める中心位置算出手段と、この中心位置算出手段にて求められた中心位置に基づき当該撮影画像の直交座標データを極座標データに変換する座標変換手段と、この座標変換手段にて得られた各物体に係る画像の輪郭を少なくとも一次のフーリエ級数を用いてそれぞれ曲線近似を行う曲線近似手段と、基準方位の各物体について予め同様に求められた参照画像の曲線近似式と上記曲線近似手段にて得られた各曲線近似式との相関がそれぞれ最大となる角度により基準方位に対する各物体の方位を求めるとともに、これら求められた物体同士の方位のずれ角を検出するずれ角検出手段とを具備したことを特徴とする複合物体のずれ角検出装置。 - それぞれ輪郭に特徴を有する少なくとも２個の物体が一体化されてなる複合物体の撮影画像を入力して物体同士における方位のずれ角を検出する装置であって、
上記撮影画像の直交座標系における一方の物体の画像データの仮中心位置を求める仮中心位置算出手段と、この仮中心位置算出手段にて求められた仮中心位置に基づき当該撮影画像の直交座標データを極座標データに変換する第１座標変換手段と、この第１座標変換手段にて極座標に変換された画像の輪郭を少なくとも一次のフーリエ級数を用いて曲線近似を行う第１曲線近似手段と、この第１曲線近似手段にて近似された近似曲線における一次の曲線の振幅が最大または最小を示す方位を検出するとともに、これら検出された方位で且つ上記一次の曲線の振幅量でもってその振幅の最大値が減るように、または最小値が増えるように仮中心位置を移動させて、画像の本中心位置を求める本中心位置算出手段と、この本中心位置算出手段にて求められた本中心位置に基づき再度上記撮影画像の直交座標データを極座標データに変換する第２座標変換手段と、この第２座標変換手段により変換された画像データの物体の輪郭をフーリエ級数を用いて曲線近似を行う第２曲線近似手段と、基準方位の各物体について予め同様に求められた参照画像の曲線近似式と上記第２曲線近似手段にて得られた各曲線近似式との相関がそれぞれ最大となる角度により基準方位に対する各物体の方位を求めるとともに、これら求められた物体同士の方位のずれ角を検出するずれ角検出手段とを具備したことを特徴とする複合物体のずれ角検出装置。
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2002
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