JP2006338482A - 画像処理用部品データ作成方法及び画像処理用部品データ作成装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 画像処理用部品データの作成対象となる部品の画像データを取り込み、この部品の画像データから当該部品の特徴を表す部分のデータ(以下「特徴データ」という)を抽出する。この特徴データには、水平方向と垂直方向のピクセル頻度とゼロクロスパターン頻度のデータが含まれる。この後、抽出した特徴データをリファレンス用部品データのデータベースの特徴データと比較して両者が最も一致する部品の種類を自動判別する。判別した部品の種類に応じて当該部品の画像データから当該部品の画像処理用部品データ(ボディ、リード、バンプ等の位置やサイズ等のデータ)を抽出する。この後、抽出した部品の画像処理用部品データを画像処理用部品データのデータベースに当該部品の種類と関連付けて保存する。
【選択図】 図2
Description
図1に示すように、画像処理用部品データ作成装置は、パーソナルコンピュータ等のコンピュータ11と、部品の画像データを取り込むためのカメラ等の画像データ取り込み手段12と、キーボード、マウス等の入力装置13と、液晶ディスプレイ、CRT等の表示装置14と、後述するプログラムやデータ等を記憶する記憶装置15を備えた構成となっている。コンピュータ11は、後述する画像処理用の各プログラムを実行することで、画像データ取り込み手段12で取り込んだ部品の画像データから当該部品の種類を判別する部品種類判別手段と、判別した部品の種類に応じて当該部品の画像データから当該部品の特徴を表すデータを抽出して画像処理用部品データを作成する部品データ作成手段として機能する。以下、このコンピュータ11が実行する画像処理用の各プログラムの処理内容を説明する。
[回転角度検出方法(その1)]
一般に、部品角度は部品の外形形状を基準にして決定した方が良い場合が多い。
この後、図12に示すように、外形部分の位置を使用してハフ変換を行い、直線を検出する。
(1) 一般に、ハフ変換を用いて線分検出を行う場合、計算ポイント数(例えば対象画像のエッジ点の数)に比例して計算時間がかかる。
(2) 通常、画像中の物体の角度を求める手法では、画像中のエッジ点を使用したり、ある適当なしきい値で二値化した点を使用する。
(3) 実装部品などの回転角度は、最外形を構成する点のみを用いても比較的精度良く検出できる場合が多い。
回転角度検出方法(その2)は、部品の取り込み画像中でしきい値以上のグレー値を持つ領域の境界線を使用し、その境界線を最も多く含む外接長方形(以下「最隣接長方形」という)を求める方法である。ここで、「長方形に含まれる」とは、長方形の線分上に存在することを意味している。
しかし、通常、対象領域の境界線は一直線ではなく、起伏が存在する。
従って、完全に外接長方形の線分上に存在するかどうかを判定するだけでは正しい結果が得られない。
まず、図20に示すように、画像を適当なしきい値を用いて2値化した後、その領域の境界線を求める。尚、他の方法を用いて境界線を求めても良い。
まず、図21に示すように、探索角度をθとした場合、境界線群を−θ回転させる。
この後、図23に示すように、境界追跡結果の各点のうち、外接長方形の各辺からある一定の距離以下に存在する点を抽出し、評価計算を行う。この評価計算には、図24のように、外接長方形の各辺からの距離が近ければ高い得点を、遠ければ低い得点を与えるような評価関数を定義して行う。
この場合、探索角度θの得点は、外接長方形の各辺からある一定の距離以下に存在する全ての点において計算された評価値の合計点とする。
ある距離d’まで見た場合の最大個数を選択したものと等価な評価を行うために、図25の式を用いる。
DP距離が小さいものからn個までの総距離が一番小さいものを図26の式により選択する。
平均DP距離が一番小さいものを図27の式により選択する。
図28に示すように、サンプルが少ないときのためにパルゼンウィンドウをかけて連続的な度数分布にすることによって、中心に近いもの(例えば手法1,2,3)を選択する。これにより、サンプルが離散的な場合においても、分類結果を安定させることが期待される。
図29に示すように、1次元のクラスタリングを行うことによって、それぞれのクラスタの中心に近いもの(例えば手法1,2,3)を選択する。これにより、分類結果を安定させることが期待される。
ピクセル頻度から得られたPdx、Pdyとゼロクロスパターン頻度から得られたPzx、Pzyを用いて、各パターンのDPマッチングを行った距離によって分類を行う。DPマッチングの概念図を図30に示す。DPマッチングを行うことによって2つのベクトル(グラフ)に位置のずれを最小にした場合の違いを計測することができる。完全に一致している場合には、距離D(I,J)は0になり、違っているほど距離D(I,J)は遠くなる(大きくなる)。
Claims (8)
- 画像処理用部品データの作成対象となる部品の画像データを取り込む処理と、
前記部品の画像データから当該部品の種類を判別する部品種類判別処理と、
判別した部品の種類に応じて当該部品の画像データから当該部品の特徴を表すデータを抽出して画像処理用部品データを作成する処理と
を含むことを特徴とする画像処理用部品データ作成方法。 - 予め、部品種類毎にリファレンス用の部品の画像データを取り込んで各部品の特徴を表すデータを抽出して、部品種類毎に部品の特徴を表すデータを記憶したデータベースを作成しておき、
前記部品種類判別処理では、新たに取り込んだ部品の画像データから当該部品の特徴を表すデータを抽出し、抽出したデータを前記データベースのデータと比較して両者が最も一致する部品の種類を判別することを特徴とする請求項1に記載の画像処理用部品データ作成方法。 - 前記部品の特徴を表すデータは、水平方向と垂直方向のピクセル頻度及び/又はゼロクロスパターン頻度のデータを含むことを特徴とする請求項1又は2に記載の画像処理用部品データ作成方法。
- 前記部品種類判別処理で、動的計画法によるマッチング手法を用いて部品の種類を判別することを特徴とする請求項1乃至3のいずれかに記載の画像処理用部品データ作成方法。
- 画像処理用部品データの作成対象となる部品の画像データを取り込む画像データ取り込み手段と、
前記部品の画像データから当該部品の種類を判別する部品種類判別手段と、
判別した部品の種類に応じて当該部品の画像データから当該部品の特徴を表すデータを抽出して画像処理用部品データを作成する部品データ作成手段と
を含むことを特徴とする画像処理用部品データ作成装置。 - 部品種類毎に部品の特徴を表すデータを記憶したデータベースを備え、
前記部品種類判別手段は、前記画像データ取り込み手段により新たに取り込んだ部品の画像データから当該部品の特徴を表すデータを抽出し、抽出したデータを前記データベースのデータと比較して両者が最も一致する部品の種類を判別することを特徴とする請求項5に記載の画像処理用部品データ作成装置。 - 前記部品の特徴を表すデータは、水平方向と垂直方向のピクセル頻度及び/又はゼロクロスパターン頻度のデータを含むことを特徴とする請求項5又は6に記載の画像処理用部品データ作成装置。
- 前記部品種類判別手段は、動的計画法によるマッチング手法を用いて部品の種類を判別することを特徴とする請求項5乃至7のいずれかに記載の画像処理用部品データ作成装置。
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