JP2006300890A - 画像処理検査装置及び画像処理検査方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 本発明は、画像処理機能を効率的に検査することができる画像処理検査装置及び画像処理検査方法の提供を目的とする。
【解決手段】 既知のテストパターンと既知のキャリブレーションデータとを用いてステレオＥＣＵ２０内部の画像処理機能の正常動作確認を行うとともに、カメラＥＣＵ１０固有のキャリブレーションデータを用いて既知のテストパターンの画像処理によって得られた処理結果を正解値としてメモリ２６に記憶し、記憶後のステレオＥＣＵ２０の次回以降の起動時に、カメラＥＣＵ１０固有のキャリブレーションデータを用いて正解値を記憶する際に使われた既知のテストパターンと同一のパターンの画像処理によって得られた処理結果とメモリ２６に記憶されたその正解値とを比較する検査を行うことを特徴とする画像処理検査装置。
【選択図】 図１

Description

本発明は、カメラが撮像したパターンを画像処理するシステムを検査する画像処理検査装置及び画像処理検査方法に関する。

従来から、モニタリング範囲に存在する対象物までの距離データを算出して監視を行い、算出された距離データの信頼性が低下している場合にフェールセーフを実行する監視装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。この監視装置は、モニタリング範囲の一部の領域であり、かつ、当該領域内における対象物までの距離に関して特定の傾向を有するような領域を監視領域として設定すると共に、当該監視領域内における距離データの垂直・水平成分の分散値を算出する。そして、その算出された分散値が小さい場合には信頼性が高いと判断され、大きい場合には信頼性が低いと判断される。
特開２００１−４３４９６号公報

ところで、画像処理するシステムの起動時に、そのシステムを実現する各構成要素が正常に機能しているか否かを判定して起動する必要があるが、各構成要素の数が多くなり、また、機能が複雑になるにつれて、個別にそれぞれの機能をチェックすると多大な時間を要してしまう。この点、上記の従来技術においても、上述のような複雑なチェック方法を行っているため、同様の問題が生じてしまうおそれがある。

そこで、本発明は、画像処理機能を効率的に検査することができる画像処理検査装置及び画像処理検査方法の提供を目的とする。

上記課題を解決するため、本発明の一局面によれば、
カメラが撮像したパターンを画像処理するシステムを検査する画像処理検査装置において、
前記システムに接続するカメラ固有のキャリブレーションデータを用いて既知のテストパターンが幾何変換され、該幾何変換されたパターンの画像認識によって得られるべき処理結果を正解値として予め記憶する記憶手段を備え、
前記システムの起動時に、前記システムに接続するカメラ固有のキャリブレーションデータを用いて前記既知のテストパターンと同一のパターンが幾何変換され、該幾何変換されたパターンの画像認識によって得られた処理結果と前記記憶手段に記憶された正解値とを比較する検査を行うことを特徴とする画像処理検査装置が提供される。

この場合、既知のテストパターンを用いることによって検査対象の画像処理システムの処理結果を設計的に事前に想定することは可能であり、この想定された得られるべき処理結果を正解値として予め記憶しておく。そして、そのシステムが起動するたびに処理して得られた同一のテストパターンを用いた処理結果と、その予め記憶された正解値とを比較することによって、カメラとシステムを全体としてスルーでのチェックを行うことができ、チェックの信頼性を確保したまま、チェック時間を低減することができる。

また、本発明のその他の局面によれば、
既知のテストパターンと既知のキャリブレーションデータとを用いてカメラが撮像したパターンを画像処理するシステムの動作判定を行う動作判定手段と、
前記動作判定手段が正常動作と判定した場合に、前記システムに接続するカメラ固有のキャリブレーションデータを用いて既知のテストパターンの画像処理によって得られた処理結果を正解値として記憶する記憶手段とを備え、
前記システムの起動時に、前記システムに接続するカメラ固有のキャリブレーションデータを用いて前記正解値を記憶する際に使われた既知のテストパターンと同一のパターンの画像処理によって得られた処理結果と前記記憶手段に記憶された正解値とを比較する検査を行うことを特徴とする画像処理検査装置が提供される。

この場合、システムが正常であることを既知のテストパターンと既知のキャリブレーションデータとを用いることで記憶前に保証している。その保証がされた上で、システムに接続するカメラ固有のキャリブレーションデータを用いて既知のテストパターンの画像処理によって得られた処理結果を記憶しているので、その記憶された処理結果の正当性は保証され、その記憶された処理結果は正解値とみなすことができる。その結果、システムが起動するたびに同一のテストパターンを用いた処理結果とその正解値とを比較することによって、カメラとシステムを全体としてスルーでのチェックを行うことができ、チェックの信頼性を確保したまま、チェック時間を低減することができる。

なお、本発明は画像処理検査方法という態様で実現することも可能であり、その方法に係る本発明の一局面によれば、
既知のテストパターンと既知のキャリブレーションデータとを用いてカメラが撮像したパターンを画像処理するシステムの動作判定を行う第１のステップと、
動作判定が正常の場合に、前記システムに接続するカメラ固有のキャリブレーションデータを用いて既知のテストパターンの画像処理によって得られた処理結果を正解値として記憶する第２のステップと、
第２のステップの終了後の前記システムの起動時に、前記システムに接続するカメラ固有のキャリブレーションデータを用いて第２のステップで使われた既知のテストパターンと同一のパターンの画像処理によって得られた処理結果と第２のステップで記憶された正解値とを比較する第３のステップとを有する画像処理検査方法が提供される。

本発明によれば、画像処理機能を効率的に検査することができる。

以下、図面を参照して、本発明を実施するための最良の形態の説明を行う。図１は本発明の画像処理検査方法の検査対象となる画像処理システムの一例を示した図である。本画像処理システムは、カメラＥＣＵ（Electric Control Unit）１０とステレオＥＣＵ２０を備える。それぞれのＥＣＵは、中央処理演算装置（ＣＰＵ）、プログラムを記憶するＲＯＭ、データを一時的に記憶するＲＡＭ、入力インターフェース、出力インターフェースなどの複数の回路要素が一ユニットとして構成されたものである。コンピュータとも呼ばれる。なお、本発明の画像処理検査装置は、ステレオＥＣＵ２０内の各構成要素によって成り立ち、その機能が実現される。

カメラＥＣＵ１０は、撮像素子１１，１２やレンズ１５，１６といったステレオカメラを構成するカメラモジュール１７、カメラＣＰＵ１３、画像出力部１４等を有する。撮像素子１１，１２は、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）で構成されている。カメラＣＰＵ１３は、ステレオＥＣＵ２０からの制御信号に基づいてカメラ側の露出等の制御を行う。カメラＣＰＵ１３は、出力インターフェースである画像出力部１４を介して、撮像素子１１，１２による撮像画像を画像信号としてステレオＥＣＵ２０に送信する。なお、撮像素子は２個に限らず、それ以上の数を有してもよい。

ステレオＥＣＵ２０は、入力インターフェースである画像入力部２１、幾何変換ＬＳＩ等を有する幾何変換処理部２２、画像処理ＬＳＩ等を有する画像認識処理部２３及び各処理部を監督するＳＶ−ＣＰＵ２３を有する。

カメラＥＣＵ１０の画像出力部１４から出力された画像信号は、ステレオＥＣＵ２０の入力インターフェースである画像入力部２１に送られる。画像出力部１４と画像入力部２１は、所定のデジタル伝送方式のインターフェースである。

画像信号を受けた画像入力部２１は、画像信号の画像データを幾何変換処理部２２に送る。幾何変換処理部２２は、キャリブレーションデータを用いて、ステレオ演算処理に使用されるカメラモジュール１７の撮像画像から、撮像素子１１，１２やレンズ１５，１６等によるハード的な内部誤差要因（レンズ歪み、光軸ずれ、焦点距離ずれ及び撮像素子歪み等）の影響を取り除き、エピポーラ線を画像水平線にあわせる周知の処理を行う。幾何変換処理部２２は、メモリ２５に記憶された幾何変換用のＬＵＴ（Look Up Table）に基づき入力画像を変換する。

上記の内部誤差要因が生じてしまうため、カメラモジュール１７はキャリブレーションを行ってから工場等から出荷される。したがって、幾何変換処理部２２は、どのようなカメラモジュール１７を含むカメラＥＣＵ１０が接続されても、このあらかじめ行われているキャリブレーションのデータ（つまり、キャリブレーションデータ）を所定の補正演算式や所定の補正マップに適用することによって（つまり、幾何変換用ＬＵＴに基づいて）、上記の内部誤差要因を補正し、適正な幾何変換処理を行うことができるようになる。キャリブレーションデータには、例えば、焦点距離、撮像素子間隔、縦・横の画像サイズ、補正焦点距離、縦方向・横方向の光軸ずれ値、レンズ歪み量（若しくは、レンズ歪み係数）が挙げられる。また、カメラモジュール１７の特定ができるように、シリアルナンバーも含めてもよい。

画像認識処理部２４は、幾何変換処理部２２からの幾何変換された画像データに基づいて画像認識処理を行う。画像認識処理は、例えばステレオ視の技術によって撮像画像から立体物を検出する画像処理プログラムによる処理である。画像処理プログラムや処理すべき画像はメモリ２６に記録され、画像認識処理部２４は、それらを読み込んで画像認識処理を行う。

画像認識処理は、例えば左右に配置された撮像素子１１，１２による左右の画像同士で３次元空間中の同一点を対応づけ、三角測量の要領で、その点の３次元位置を求めるものである。その３次元空間中の点の路面からの高さは、撮像素子１１，１２の路面からの高さによって、算出することが可能である。

また、画像認識処理部２４は、撮像素子１１，１２による撮像画像間の視差を求めることによって撮像対象物までの距離を算出することができる。撮像対象物が前方にある場合、撮像素子１１による画像と撮像素子１２による画像とを重ね合わせると、撮像対象物が左右横方向にずれる。そして、片方の画像を１画素ずつシフトしながら最も重なり合う位置を求める。このときシフトした画素数をｎとする。レンズの焦点距離をｆ、光軸間の距離をｍ、画素ピッチをｄとすると、撮像対象物までの距離Ｌは、Ｌ＝（ｆ・ｍ）／（ｎ・ｄ）という関係式が成立する。この（ｎ・ｄ）を視差という。

ＳＶ−ＣＰＵ２３は、各処理部を監督（supervisor）するＣＰＵである。画像認識処理部２４が兼ねても可である。ＳＶ−ＣＰＵ２３は、画像認識処理部２４の画像認識処理結果に基づいてカメラＥＣＵ１０に制御すべき露出等の信号をカメラＣＰＵ１３に送信する。

このようなカメラＥＣＵ１０やステレオＥＣＵ２０を車両に搭載することによって、路上の障害物等の画像認識情報を利用する制御に使用することが可能である。例えば、ＳＶ−ＣＰＵ２３が、車内ＬＡＮを介して、画像認識処理結果を必要とする他のＥＣＵにその結果を送信すればよい。他のＥＣＵとは、例えば、衝突回避・衝突軽減システムを制御するＥＣＵ、車線維持支援システムや車線逸脱警報システムを制御するＥＣＵ、車間ＥＣＵ、ブレーキＥＣＵ等である。

それでは、本発明の画像処理検査方法及び画像処理検査装置の機能について図を参照しながら説明する。図２及び図３は、ステレオＥＣＵ２０が実行する画像処理検査を表すフローチャートである。図４は、カメラＥＣＵ１０とステレオＥＣＵ２０内の構成要素間の検査処理動作の流れを検査処理内容毎に模式的に示した図である。

図２は、キャリブレーションデータをステレオＥＣＵ２０内に記憶する際のフローチャートである。上述したように、ステレオＥＣＵ２０が画像処理を適正に行うことができるように、カメラＥＣＵ１０内のカメラモジュール１７のキャリブレーションデータが必要である。そこで、カメラＥＣＵ１０とステレオＥＣＵ２０がはじめて接続されたとき（例えば、工場で組み付けるときやＥＣＵを交換するとき）、そのキャリブレーションデータをステレオＥＣＵ２０内に記憶する処理が必要となる。

図２のフローは、画像入力処理の検査（図４（ａ））、画像認識処理の検査（図４（ｂ））、幾何変換処理の検査（図４（ｃ））、画像認識処理結果の記憶（図４（ｄ））、と進んでいく。なお、図２のフローは、キャリブレーションデータを記憶するときの一度だけの実施である。

［画像入力処理の検査：図４（ａ）］
まず、ステレオＥＣＵ２０がカメラＥＣＵ１０との接続を検知すると、ステレオＥＣＵ２０はカメラＥＣＵ１０に既知のテストパターンの送信を要求し、その既知のテストパターンを入手する。若しくは、カメラＥＣＵ１０がステレオＥＣＵ２０との接続を検知すると、カメラＥＣＵ１０はステレオＥＣＵ２０に既知のテストパターンを送信する。接続を認識したステレオＥＣＵ２０内の画像認識処理部２４は、カメラＥＣＵ１０からの既知のテストパターン入力に対してそれと同じテストパターンを作成する（ステップ１０）。若しくは、作成せずに、カメラＥＣＵ１０からの既知のテストパターンと同一のテストパターンをメモリ２６に予め記憶しておいてもよい。そして、画像認識処理部２４は、それらの既知のテストパターンを取り込み（ステップ１２）、両者を比較する（ステップ１４）。テストパターンが互いに一致していれば、ステップ１６に移行する。一致していなければ、画像入力処理に異常があるとして処理される。

つまり、画像入力部２１の入力処理機能や幾何変換処理部２２の１対１（入力される幾何変換前画像＝出力される幾何変換後画像）のＬＵＴによる幾何変換機能といった画像入力系機能を、既知のテストパターンを利用することによって一括検査している。

［画像認識処理の検査：図４（ｂ）］
ステップ１４で一致した場合（すなわち、入力系機能の検査が正常である場合）、画像認識処理部２４は、その入力された既知のテストパターンを使用して画像認識処理を実際に行い（ステップ１６）、その画像認識処理によって得られた処理結果とその画像認識処理によって処理結果として得られるべき期待値との一致度合いを確認する（ステップ１８）。ここで、期待値は、メモリ２６に予め記憶されている。テストパターンが既知のため、画像認識処理部２４の処理結果を設計的に事前に想定することは可能であり、この想定された得られるべき処理結果が期待値（設計値）として予め記憶される。ステップ１６での処理結果とメモリ２６に記憶された期待値が互いに一致していれば、ステップ２０に移行する。一致していなければ、画像認識処理に異常があるとして処理される。規定回数に達していなければステップ１２に戻り、規定回数になるまで繰り返す（ステップ２０）。

つまり、画像認識処理部２４の画像認識機能（演算器、レジスタ、メモリ等）を、既知のテストパターンを利用することによって一括検査している。

［幾何変換処理の検査：図４（ｃ）］
ステップ１８で一致し、ステップ２０で規定回数繰り返された場合（すなわち、画像認識処理の検査が正常である場合）、画像認識処理部２４は、メモリ２５に記憶された既知のキャリブレーションデータを用いて幾何変換処理部２２によって幾何変換された既知のテストパターンを取り込み（ステップ２２）、その取り込まれた幾何変換された既知のテストパターンの画像認識処理を行う（ステップ２４）。ここで、メモリ２５に記憶された既知のキャリブレーションデータは、既知なデータであれば、任意のキャリブレーションデータでよい。画像認識処理部２４は、その画像認識処理によって得られた処理結果とその画像認識処理によって処理結果として得られるべき期待値との一致度合いを確認する（ステップ２６）。この期待値も、メモリ２６に予め記憶されている。キャリブレーションデータ及びデスとパターンが既知のため、画像認識処理部２４の処理結果を設計的に事前に想定することは可能であり、この想定された得られるべき処理結果が期待値（設計値）として予め記憶される。ステップ２４での処理結果とメモリ２６に記憶された期待値が互いに一致していれば、ステップ２８に移行する。一致していなければ、幾何変換処理に異常があるとして処理される。規定回数に達していなければステップ２２に戻り、規定回数になるまで繰り返す（ステップ２８）。

つまり、幾何変換処理部２２の任意のＬＵＴによる幾何変換機能を、既知のキャリブレーションデータと既知のテストパターンとを利用することによって一括検査している。幾何変換機能の検査内容に応じて所望のキャリブレーションデータをメモリ２５に記憶させておくことによって、図４（ａ）の画像入力処理の検査で行われた１対１のＬＵＴの検査では確認することができない異常も発見可能になる。

［画像認識処理結果の記憶：図４（ｄ）］
ステップ２６で一致し、ステップ２８で規定回数繰り返された場合（すなわち、幾何変換処理の検査が正常である場合）、画像認識処理部２４は、ステレオＥＣＵ２０に接続するカメラＥＣＵ１０から送信されたカメラＥＣＵ１０固有（カメラモジュール１７固有）のキャリブレーションデータをメモリ２５に記憶する。画像認識処理部２４は、メモリ２５に記憶されたそのカメラＥＣＵ１０固有のキャリブレーションデータ用いて幾何変換された既知のテストパターンを取り込み（ステップ３０）、その取り込まれた幾何変換された既知のテストパターンの画像認識処理を行う（ステップ３２）。今回の画像認識処理が図２のフローにおいて初回であれば（ステップ３４；Ｙｅｓ）、その画像認識処理によって得られた初回認識処理結果がメモリ２６に記憶されるとともに（ステップ３６）、規定回数に達していないとして（ステップ４０；Ｎｏ）、ステップ３０に戻る。一方、今回の画像認識処理が図２のフローにおいて初回でなければ（ステップ３４；Ｎｏ）、画像認識処理部２４は、すでにステップ３６にて記憶された初回認識処理結果とステップ３２の画像認識処理によって得られた処理結果との一致度合いを確認する（ステップ３８）。両結果が互いに一致していれば、ステップ４０に移行する。一致していなければ、画像認識処理結果の記憶処理に異常があるとして処理される。規定回数に達していなければステップ３０に戻り、規定回数になるまで繰り返す（ステップ４０）。最終的に規定回数に達した場合、画像認識処理部２４は初回認識処理結果を正解値として記憶する（ステップ４２）。

つまり、ステレオＥＣＵ２０に接続するカメラＥＣＵ１０から送信されたカメラＥＣＵ１０固有（カメラモジュール１７固有）のキャリブレーションデータと、既知のテストパターンとを利用することによって、ステレオＥＣＵ１０が次回以降に起動する際に参照する処理結果の正解値を記憶している。そして、この正解値の記憶は、画像入力処理の検査（図４（ａ））、画像認識処理の検査（図４（ｂ））及び幾何変換処理の検査（図４（ｃ））がいずれも正常と確認された上で行われている。

次に、図３のフローチャートについて説明する。図３は、キャリブレーションデータ記憶後の通常時に起動する際のフローチャートである。図３のフローでは、画像認識処理の検査（図４（ｅ））が行われる。上述の図２のフローは、キャリブレーションデータを記憶するときの一度だけの実施であるが、図３のフローは、キャリブレーションデータを記憶後のステレオＥＣＵ２０の起動時に毎回実施される。

［画像認識処理の検査：図４（ｅ）］
まず、ステレオＥＣＵ２０が起動すると、ステレオＥＣＵ２０は、接続するカメラＥＣＵ１０に既知のテストパターンの送信を要求し、その既知のテストパターンを入手する。その既知のテストパターンを入手したステレオＥＣＵ２０内の画像認識処理部２４は、ステレオＥＣＵ２０に接続するカメラＥＣＵ１０固有のキャリブレーションデータをメモリ２５から読み出す（図４（ｄ）のときにメモリ２５には記憶済み）。画像認識処理部２４は、メモリ２５から読み出されたそのカメラＥＣＵ１０固有のキャリブレーションデータを用いて幾何変換された既知のテストパターンを取り込み（図３のステップ５０）、その取り込まれた幾何変換された既知のテストパターン（正解値を記憶する際に使われた既知のテストパターンと同一のパターン）の画像認識処理を行う（ステップ５２）。画像認識処理部２４は、その画像認識処理によって得られた処理結果とメモリ２６に記憶された正解値との一致度合いを確認する（ステップ５４）。それらが互いに一致していれば、ステップ５６に移行する。一致していなければ、画像入力処理機能、画像認識処理機能、幾何変換機能のいずれかのステレオＥＣＵ２０の機能に異常があるとして処理される。規定回数に達していなければステップ５０に戻り、規定回数になるまで繰り返す（ステップ５６）。

したがって、図２〜４の上述の説明によれば、ステレオＥＣＵ２０が正常であることを既知のテストパターンと既知のキャリブレーションデータとを用いることで記憶前に保証している。画像入力系の正しさは、カメラＥＣＵ１０から送信されるテストパターンとステレオＥＣＵ２０側に有するテストパターンの一致を確認することによって保証している。画像認識処理の正しさは、処理結果が既知であるテストパターンの処理結果を確認することによって保証している。幾何変換処理の正しさは、画像入力系と画像認識処理が保証された状態で、既知のキャリブレーションデータを用いて幾何変換されたテストパターンの処理結果を確認することによって保証している。これら３つの保証がされた上で、ステレオＥＣＵ２０に接続するカメラ固有のキャリブレーションデータを用いて既知のテストパターンの画像処理によって実際に得られた処理結果を記憶しているので、その記憶された処理結果の正当性は保証され、その記憶された処理結果は正解値とみなすことができる。その結果、ステレオＥＣＵ２０が起動するたびに同一のテストパターンを用いた処理結果とその記憶された正解値とを比較することによって、カメラＥＣＵ１０とステレオＥＣＵ２０を全体としてスルーでのチェックを行うことができ、チェックの信頼性を確保したまま、チェック時間を低減することができる。

以上、本発明の好ましい実施例について詳説したが、本発明は、上述した実施例に制限されることはなく、本発明の範囲を逸脱することなく、上述した実施例に種々の変形及び置換を加えることができる。

上述のキャリブレーションデータを定めるＬＵＴは、上記の幾何変換用のＬＵＴではなく濃度変換用のＬＵＴでもよい。濃度変換は、例えば２５６階調の輝度で表示される白黒濃淡画像（グレー画像）の２値化閾値を再定義することである。濃度変換により、画像のコントラスト（明暗のメリハリ）を改善したり，特定の輝度範囲を強調して画像中の対象物を際立たせたりすることができる。上述の幾何変換用ＬＵＴと同様の検査を濃度変換用ＬＵＴに対しても行うことによって、濃度変換機能の検査もすることができる。

本発明の画像処理検査方法の検査対象となる画像処理システムの一例を示した図である。 キャリブレーションデータをステレオＥＣＵ２０内に記憶する際のフローチャートである。 キャリブレーションデータ記憶後の通常時に起動する際のフローチャートである。 カメラＥＣＵ１０とステレオＥＣＵ２０内の構成要素間の検査処理動作の流れを検査処理内容毎に模式的に示した図である。

符号の説明

１０ カメラＥＣＵ
１１，１２ 撮像素子
１３ カメラＣＰＵ
１４ 画像出力部
１５，１６ レンズ
１７ カメラモジュール
１８，２５，２６ メモリ
２０ ステレオＥＣＵ
２１ 画像入力部
２２ 画像変換処理部
２３ ＳＶ−ＣＰＵ
２４ 画像認識処理部

Claims (7)

1. カメラが撮像したパターンを画像処理するシステムを検査する画像処理検査装置において、
   前記システムに接続するカメラ固有のキャリブレーションデータを用いて既知のテストパターンが幾何変換され、該幾何変換されたパターンの画像認識によって得られるべき処理結果を正解値として予め記憶する記憶手段を備え、
   前記システムの起動時に、前記システムに接続するカメラ固有のキャリブレーションデータを用いて前記既知のテストパターンと同一のパターンが幾何変換され、該幾何変換されたパターンの画像認識によって得られた処理結果と前記記憶手段に記憶された正解値とを比較する検査を行うことを特徴とする画像処理検査装置。
2. 既知のテストパターンと既知のキャリブレーションデータとを用いてカメラが撮像したパターンを画像処理するシステムの動作判定を行う動作判定手段と、
   前記動作判定手段が正常動作と判定した場合に、前記システムに接続するカメラ固有のキャリブレーションデータを用いて既知のテストパターンの画像処理によって得られた処理結果を正解値として記憶する記憶手段とを備え、
   前記システムの起動時に、前記システムに接続するカメラ固有のキャリブレーションデータを用いて前記正解値を記憶する際に使われた既知のテストパターンと同一のパターンの画像処理によって得られた処理結果と前記記憶手段に記憶された正解値とを比較する検査を行うことを特徴とする画像処理検査装置。
3. 前記動作判定手段は、既知のキャリブレーションデータを用いて既知のテストパターンの画像処理によって得られた処理結果とその画像処理によって処理結果として得られるべき期待値との一致度合いに応じて正常か否かを判定する請求項２記載の画像処理検査装置。
4. 前記システムは、キャリブレーションデータを用いてカメラから入力されるパターンを幾何変換する幾何変換処理部と、幾何変換されたパターンを画像認識する画像認識処理部とを有している、請求項２記載の画像処理検査装置。
5. 既知のテストパターンと既知のキャリブレーションデータとを用いてカメラが撮像したパターンを画像処理するシステムの動作判定を行う第１のステップと、
   動作判定が正常の場合に、前記システムに接続するカメラ固有のキャリブレーションデータを用いて既知のテストパターンの画像処理によって得られた処理結果を正解値として記憶する第２のステップと、
   第２のステップの終了後の前記システムの起動時に、前記システムに接続するカメラ固有のキャリブレーションデータを用いて第２のステップで使われた既知のテストパターンと同一のパターンの画像処理によって得られた処理結果と第２のステップで記憶された正解値とを比較する第３のステップとを有する画像処理検査方法。
6. 前記システムの動作判定は、既知のキャリブレーションデータを用いて既知のテストパターンの画像処理によって得られた処理結果とその画像処理によって処理結果として得られるべき期待値との一致度合いに応じて正常か否かを判定する、請求項５記載の画像処理検査方法。
7. 前記システムは、キャリブレーションデータを用いてカメラから入力されるパターンを幾何変換する幾何変換処理部と、幾何変換されたパターンを画像認識する画像認識処理部とを有している、請求項５記載の画像処理検査方法。

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