JP2007305005A - 真円度を計測する手法に特長をもつ画像処理方法および画像処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 誤判定することなく高精度に真円度を計測することが可能な真円度を計測する手法に特長をもつ画像処理方法および画像処理装置を提供する。
【解決手段】 まず、ステップＡ１〜Ａ４によって画像データに含まれる所定の画素群であるワーク部分を抽出して分離する。ステップＡ５では、分離した各ワークの輪郭探索を行い、外周に属する全画素の座標を検出する。ステップＡ６では、外周に属する画素の座標に基づいて、円の中心座標を検出する。ステップＡ７で、外周画素の座標と中心座標とから、中心から外周までの平均距離、最長距離、最短距離を算出し、ステップＡ８で、ワークの中心から外周までの平均距離、最大距離、最小距離を用いて真円度を計測する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、撮像装置などから入力された画像データに対して図形処理を行う画像処理方法および画像処理装置に関し、特に画像データに含まれる円形画像真円度を計測する手法に特長をもつ画像処理方法および画像処理装置に関する。

製品組立ての自動化および検品作業の自動化などを高精度で実現するために、製品および部品などをＣＣＤ（Charge Coupled Devices）カメラで撮像し、得られた画像データに対して各種画像処理を行う画像処理装置が必要となっている。

特に製品の筐体または部品などのワークが、円形状の部分を有している、または円形状である場合は、画像処理によって円形状の真円度を求め、その真円度によって後処理のパラメータを決定したり、その真円度に基づいて検査結果を算出する場合がある。

ワークの真円度を計測するための従来技術としては、ワークの表面積および周囲長に基づく特徴量ＣＲ１（下記（１）式参照）が知られている。
ＣＲ１＝（４π×面積）／（周囲長）^２ …（１）

ＣＲ１を計測するためには、画像処理によって、各ワークの面積と周囲長とを検出する必要があり、図５に示すフローチャートに基づいて算出される。

ステップＣ１では、対象の画像データを２値化処理し、ステップＣ２でラベリング処理を行い、画像に含まれる各ワークを抽出する。

ステップＣ３では、特徴量として、ワークの面積と、周囲長とを検出する。なお、ワークの面積は、ワークに含まれる画素数に基づいて検出される。

ステップＣ４では、検出した特徴量を、式（１）に代入し、ＣＲ１を算出する。ステップＣ５では、全ワークについてＣＲ１の算出が終了したかどうかを判断する。全ワークが終了していれば計測処理を終了し、ワークが残って入れば、ステップＣ３に戻り次のワークに移る。

半径ｒの円の場合、周囲長は２πｒであり、面積はπｒ^２となるので、ＣＲ１は１．０を最大値とし、ワーク形状が真円に近いほど大きく、１．０に近くなり、形状が複雑なほど小さく、１．０から離れた値になる。たとえば、円形状と星型形状とを比較した場合、星型形状は、円と同じ面積であっても周囲長が長くなるので、ＣＲ１は１．０よりも小さくなる。

また、真円度計測の他の従来特許としては、特許文献１に開示されており、図形の各基本軸回りの慣性モーメントと慣性相乗モーメントとを求め、慣性モーメントの変化率が０に近いときに真円に近いと判定している。

特開平５−２８２６５号公報

ワークの面積と周囲長との比率から真円度を計測する場合、ワーク内に濃淡のむら、穴、欠けなどが存在すると、２値化処理後に検出される画素数（面積）がワークの実際の面積と必ずしも一致するとは限らないため、正しい真円度が得られる可能性が低い。

また、外周の凹凸が少なく比較的単純な形状の場合やワークにおける面積と周囲長との差が小さい場合、真円でないのもかかわらず真円度が１．０に近くなる可能性が高い。

特許文献１記載の発明のように慣性モーメントを用いた場合は、正方形でも真円と誤判定されるという問題がある。

本発明の目的は、誤判定することなく高精度に真円度を計測することが可能な真円度を計測する手法に特長をもつ画像処理方法および画像処理装置を提供することである。

本発明は、画像に含まれる円形状の真円度を計測する手法に特長をもつ画像処理方法であって、
所定の画素群を検出して画素群ごとに分離する分離ステップと、
分離した各画素群の外周に属する画素を検出する外周検出ステップと、
外周に属する画素に基づいて円の中心を検出する中心検出ステップと、
検出した中心と、外周に属する各画素との距離を算出する距離算出ステップと、
少なくとも、算出された距離のうち最も短い距離である最短距離と、算出された距離のうち最も長い距離である最長距離とに基づいて真円度を計測する計測ステップとを有することを特徴とする画像処理方法である。

また本発明は、前記計測ステップでは、前記最短距離に対する前記最長距離の比を真円度とすることを特徴とする。

また本発明は、前記計測ステップでは、算出された距離の平均値である平均距離に対する前記最長距離の比、および前記最短距離に対する前記平均距離の比のうち小さいほうの比を真円度とすることを特徴とする。

また本発明は、上記の画像処理方法をコンピュータに実行させるための画像処理プログラムである。

また本発明は、上記の画像処理方法をコンピュータに実行させるための画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。

また本発明は、画像に含まれる円形状の真円度を計測する手法に特長をもつ画像処理装置であって、
所定の画素群を検出して画素群ごとに分離する分離手段と、
分離した各画素群の外周に属する画素を検出する外周検出手段と、
外周に属する画素に基づいて円の中心を検出する中心検出手段と、
検出した中心と、外周に属する各画素との距離を算出する距離算出手段と、
少なくとも、算出された距離のうち最も短い距離である最短距離と、算出された距離のうち最も長い距離である最長距離とに基づいて真円度を計測する計測手段とを有することを特徴とする画像処理装置である。

本発明によれば、画像に含まれる円形状の真円度を計測する手法に特長をもつ画像処理方法として、まず、分離ステップで所定の画素群を検出して画素群ごとに分離し、外周検出ステップで分離した各画素群の外周に属する画素を検出する。中心検出ステップでは、外周に属する画素に基づいて円の中心を検出し、距離算出ステップで検出した中心と、外周に属する各画素との距離を算出する。計測ステップでは、少なくとも、算出された距離のうち最も短い距離である最短距離と、算出された距離のうち最も長い距離である最長距離とに基づいて真円度を計測する。

このように、慣性モーメントや、面積と周囲長を用いて計測するのではなく、円の中心と外周との距離のうちの最短距離と最長距離とを用いて真円度を計測するので、誤判定することなく高精度に真円度を計測することが可能となる。

また本発明によれば、前記計測ステップでは、前記最短距離に対する前記最長距離の比を真円度とする。
これにより、高精度な真円度を容易に計測することができる。

また本発明によれば、前記計測ステップでは、算出された距離の平均値である平均距離に対する前記最長距離の比、および前記最短距離に対する前記平均距離の比のうち小さいほうの比を真円度とする。

これにより、ノイズ成分を吸収し、より高精度に真円度を計測することができる。さらに、最長距離と平均距離との比が大きければ円形状に“膨らみ”があることを示し、最短距離と平均距離との比が大きければ円形状に“凹み”があることを示すので、真円度以外に形状の判断も可能となる。

また本発明によれば、上記の画像処理方法を、コンピュータに実行させるための画像処理プログラムおよび、画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体として提供することができる。

本発明によれば、画像に含まれる円形状の真円度を計測する手法に特長をもつ画像処理装置として、まず、分離手段が、所定の画素群を検出して画素群ごとに分離し、外周検出手段が、分離した各画素群の外周に属する画素を検出する。中心検出手段は、外周に属する画素に基づいて円の中心を検出し、距離算出手段が検出した中心と、外周に属する各画素との距離を算出する。計測手段は、少なくとも、算出された距離のうち最も短い距離である最短距離と、算出された距離のうち最も長い距離である最長距離とに基づいて真円度を計測する。

このように、慣性モーメントや、面積と周囲長を用いて計測するのではなく、円の中心と外周との距離のうちの最短距離と最長距離とを用いて真円度を計測するので、誤判定することなく高精度に真円度を計測することが可能となる。

本発明は、以下に示す手順から構成される画像処理方法により、ワークの外形を示す矩形を検出する。
手順１：ワーク分離処理
手順２：外周座標検出処理
手順３：円中心検出処理
手順４：距離算出処理
手順５：真円度計測処理

以下では、各手順について詳細に説明する。
図１は、本発明の実施の一形態である画像処理方法を示すフローチャートである。
本実施形態では、たとえば、製品の特定部位が円形状に形成されているかどうかを検査する場合について説明する。

検査対象となる部品などが固定カメラなどで撮像され、撮像された画像データが画像処理装置に入力されると、画像処理を開始する。画像データを構成する各画素の位置を示す第１の座標系が予め設定され、画素ごとに座標（ｘ，ｙ）が割り当てられている。

まず手順１は、ステップＡ１〜ステップＡ４として処理が行われ、２値化を行いラベリング処理によって画像データに含まれる所定の画素群であるワーク部分を抽出して分離する。

ステップＡ１では、画素濃度が所定のしきい値以上であるかどうかを判断する。しきい値以上であればステップＡ２に進み、当該画素の座標を登録する。しきい値より小さければステップＡ３に進む。ステップＡ３では、全ての画素について２値化が終了したかどうかを判断し、終了していればステップＡ４に進み、終了していなければステップＡ１に戻って、次の画素の２値化を行う。ステップＡ４では、登録された画素座標に基づいてラベリング処理を行い、画素群である各ワークに分離する。

なお、２値化処理の代わりに濃度変化点を検出するようにしてもよい。
濃度変化点を検出する方法には、エッジ検出手法として広く知られている“Sobel”フィルタを用いる。

注目画素を中心とする３×３画素の画素ブロックに対して、以下のオペレータに示すようなｘ方向（水平方向）フィルタＨＦと、ｙ方向（垂直方向）フィルタＶＦとを適用し、注目画素の水平方向エッジ強度ｆｘおよび垂直方向エッジ強度ｆｙを算出する。

算出した水平方向エッジ強度ｆｘおよび垂直方向エッジ強度ｆｙに基づいて、下記（２）式に基づいて注目画素のエッジ強度Δｆｘｙを算出する。
Δｆｘｙ＝√（ｆｘ^２＋ｆｙ^２）≒｜ｆｘ｜＋｜ｆｙ｜ …（２）

この場合、ステップＡ１において、画素濃度の変わりに（２）式で求めたエッジ強度がしきい値以上であるかどうかを判断する。

手順２は、ステップＡ５として処理が行われる。ステップＡ５では、分離したワークの輪郭探索を行い、外周に属する全画素の座標を検出する。

手順３は、ステップＡ６として処理が行われる。ステップＡ６では、外周に属する画素の座標に基づいて、円の中心座標を検出する。中心座標（Ｘｃ，Ｙｃ）の検出は、式（３）に示す円の方程式に基づき、最小二乗法を用いて行う。
円方程式：（ｘ−Ｘｃ）^２＋（ｙ−Ｙｃ）^２＝ｒ^２ …（３）

手順４は、ステップＡ７として処理が行われる。ステップＡ７では、外周画素の座標と中心座標とから、中心から外周までの平均距離、最長距離、最短距離を算出する。図２は、距離算出処理の詳細なフローチャートを示す。

まずステップＢ１では、距離和・最長距離・最短距離について初期化する。ステップＢ２では、ワークの中心と外周画素（Ｘｉ，Ｙｉ）との距離（Ｄｉ）を式（４）に基づいて算出する。
Ｄｉ＝√｛（Ｘｃ−Ｘｉ）^２＋（Ｙｃ−Ｙｉ）^２｝ …（４）

ステップＢ３では、算出した距離Ｄｉを距離和Ｄｓｕｍに加えてＤｓｕｍを更新する。
ステップＢ４では、算出した距離Ｄｉがこれまでの最短距離より短いかどうかを判断し、短ければステップＢ５に進み、長ければステップＢ６に進む。ステップＢ５では、最短距離（Ｄｍｉｎ）を更新する。

ステップＢ６では、算出した距離Ｄｉがこれまでの最長距離より長いかどうかを判断し、長ければステップＢ７に進み、短ければステップＢ８に進む。ステップＢ７では、最長距離（Ｄｍａｘ）を更新する。

ステップＢ８では、全画素について終了したかどうかを判断する。終了していればステップＢ９に進み、終了していなければステップＢ２に戻る。

ステップＢ９では、平均距離（Ｄａｖ）を式（５）に基づいて算出する。
Ｄａｖ＝Ｄｓｕｍ／ｎ（ｎ＝外周画素数） …（５）

手順５は、ステップＡ８として処理が行われる。ステップＡ８では、ワークの中心から外周までの平均距離、最大距離、最小距離を用いて真円度を計測する。

具体的には、次のような２種類の計測方法を用いることができる。
（計測方法１）
ワークの中心から外周までの平均距離（Ｄａｖ）と最長距離（Ｄｍａｘ）との比ＣＲ２を式（６）に基づいて算出し、または平均距離と最短距離（Ｄｍｉｎ）との比ＣＲ３を式（７）に基づいて算出する。それぞれ算出された値のうち小さいほうの値を真円度とする。
ＣＲ２ ＝ (平均距離)^２／(最長距離)^２ …（６）
ＣＲ３ ＝ (最短距離)^２／(平均距離)^２ …（７）

この場合、真円度を判定する上で、真円との差を大きくするため、式（６）と式（７）では距離の二乗を用いているが、ＣＲ２として単に平均距離に対する最長距離の比であってもよく、ＣＲ３として単に最短距離に対する平均距離の比であってもよい。

（計測方法２）
ワークの中心から外周までの最長距離と最短距離との比ＣＲ４（式（８）参照）を真円度とする。
ＣＲ４ ＝ 最短距離／最長距離 …（８）

従来技術のように、ワークの面積と周囲長とから真円度を計測する方法では、ワーク形状の複雑さは計測できても、真円度を正しく求めることができるとは限らない。これは、「円は中心からワークの周囲までの距離が全て同じである」という点から見ると、外れているからである。

これに対して本発明は、平均距離、最大距離、最小距離を用いて真円度を計測することで、誤判定することなく高精度に真円度を計測することができる。

なお、計測方法１を適用することで、高精度な真円度を容易に計測することができる。また、計測方法２を適用することで、ノイズ成分を吸収し、より高精度に真円度を計測することができる。さらには、最長距離と平均距離との比が大きければ円形状に“膨らみ”があることを示し、最短距離と平均距離との比が大きければ円形状に“凹み”があることを示すので、真円度以外に形状の判断も可能となる。

図３は、本発明の実施例および比較例を示す図である。画像中で白い部分がワークを示している。

ワークが円に近い画像（ａ）と、円から変形した画像（ｂ）の２種類の画像を対象として、図１で示したフローチャートに基づいて真円度計測処理を実行した。比較例として、式（１）に基づく特徴量ＣＲ１を算出した。
比較例に比べて実施例のほうがより精度高く真円度が計測できていることがわかる。

図４は、画像処理システム１００の構成を示すブロック図である。画像処理システム１００は、撮像装置１０１、画像処理装置１０２、表示装置１０３を有し、前述のような検査システムを構成する。

撮像装置１０１は、ＣＣＤ（電荷結合素子）カメラ１１１、Ａ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換器１１２、カメラコントローラ１１３、Ｄ／Ａ変換器１１４およびフレームメモリ１１５からなる。ＣＣＤカメラ１１１が、部品などを撮像し、受光量をアナログ画像信号として出力する。Ａ／Ｄ変換器１１２は、ＣＣＤカメラ１１１から出力されたアナログ画像信号をデジタルデータに変換し、デジタル画像データとして出力する。カメラコントローラ１１３は、デジタル画像データを１フレームごとにフレームメモリ１１５に格納するとともに、表示装置１０３に表示させるために、Ｄ／Ａ変換器１１４に出力する。Ｄ／Ａ変換器１１４は、カメラコントローラ１１３から出力されたデジタル画像データを表示装置１０３に応じたアナログ画像信号に変換して表示装置１０３に出力する。表示装置１０３は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイなどで実現され、撮像装置１０１から出力されたアナログ画像信号を表示する。

画像処理装置１０２は、ＣＰＵ（中央演算処理装置）１２１、ＲＡＭ（Random Access
Memory）１２２、ＲＯＭ（Read Only Memory）１２３およびＩ／Ｏ（Input/Output）コントローラ１２４からなる。ＣＰＵ１２１は、ＲＯＭ１２３に記憶されている制御プログラムに基づいて画像処理装置１０２の動作を制御する。処理中の画像データや演算中のデータなどは一時的にＲＡＭ１２２に記憶される。Ｉ／Ｏコントローラ１２４は、キーボードやマウスなどの入力装置や部品の移動装置などが接続され、これらの入出力データの制御を行う。

ＣＰＵ１２１およびＲＯＭ１２３は、分離手段、外周検出手段、中心検出手段、距離算出手段および計測手段を構成し、撮像装置１０１のカメラコントローラ１１３を介してフレームメモリ１１５から画像データを取得し、図１のフローチャートで示した画像処理を実行する。画像処理によって真円度が決定されると、たとえば、製品が正常に生産されているかなどの検査を行うことができる。

また、本発明の他の実施形態は、コンピュータを画像処理装置１０２として機能させるための画像処理プログラム、および画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。これによって、画像処理プログラムおよび画像処理プログラムを記録した記録媒体を持ち運び自在に提供することができる。

記録媒体は、プリンタやコンピュータシステムに備えられるプログラム読み取り装置により読み取られることで、画像処理プログラムが実行される。

コンピュータシステムの入力手段としては、フラットベッドスキャナ・フィルムスキャナ・デジタルカメラなどを用いてもよい。コンピュータシステムは、これらの入力手段と、所定のプログラムがロードされることにより画像処理などを実行するコンピュータと、コンピュータの処理結果を表示するＣＲＴディスプレイ・液晶ディスプレイなどの画像表示装置と、コンピュータの処理結果を紙などに出力するプリンタより構成される。さらには、ネットワークを介してサーバーなどに接続するための通信手段としてのＬＡＮ（
Local Area Network）インターフェイスなどが備えられる。

なお、記録媒体としては、プログラム読み取り装置によって読み取られるものには限らず、マイクロコンピュータのメモリ、たとえばＲＯＭであっても良い。記録されているプログラムはマイクロプロセッサがアクセスして実行しても良いし、あるいは、記録媒体から読み出したプログラムを、マイクロコンピュータのプログラム記憶エリアにダウンロードし、そのプログラムを実行してもよい。このダウンロード機能は予めマイクロコンピュータが備えているものとする。

記録媒体の具体的な例としては、磁気テープやカセットテープなどのテープ系、フレキシブルディスクやハードディスクなどの磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc-
Read Only Memory）／ＭＯ（Magneto Optical）ディスク／ＭＤ（Mini Disc）／ＤＶＤ（
Digital Versatile Disc）などの光ディスクのディスク系、ＩＣ（Integrated Circuit）カード（メモリカードを含む）／光カードなどのカード系、あるいはマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically
Erasable Programmable Read Only Memory）、フラッシュＲＯＭなどの半導体メモリを含めた固定的にプログラムを担持する媒体である。

また、本実施形態においては、コンピュータはインターネットを含む通信ネットワークに接続可能なシステム構成とし、通信ネットワークを介して画像処理プログラムをダウンロードしても良い。なお、このように通信ネットワークからプログラムをダウンロードする場合には、そのダウンロード機能は予めコンピュータに備えておくか、あるいは別な記録媒体からインストールされるものであっても良い。また、ダウンロード用のプログラムはユーザーインターフェースを介して実行されるものであっても良いし、決められたＵＲＬ（Uniform Resource Locater）から定期的にプログラムをダウンロードするようなものであっても良い。

本発明の実施の一形態である画像処理方法を示すフローチャートである。 距離算出処理の詳細なフローチャートを示す。 本発明の実施例および比較例を示す図である。 画像処理システム１００の構成を示すブロック図である。 従来の画像処理方法を示すフローチャートである。

符号の説明

１００ 画像処理システム
１０１ 撮像装置
１０２ 画像処理装置
１０３ 表示装置
１１１ ＣＣＤカメラ
１１２ Ａ／Ｄ変換器
１１３ カメラコントローラ
１１４ Ｄ／Ａ変換器
１１５ フレームメモリ
１２１ ＣＰＵ
１２２ ＲＡＭ
１２３ ＲＯＭ
１２４ Ｉ／Ｏコントローラ

Claims (6)

1. 画像に含まれる円形状の真円度を計測する手法に特長をもつ画像処理方法であって、
   所定の画素群を検出して画素群ごとに分離する分離ステップと、
   分離した各画素群の外周に属する画素を検出する外周検出ステップと、
   外周に属する画素に基づいて円の中心を検出する中心検出ステップと、
   検出した中心と、外周に属する各画素との距離を算出する距離算出ステップと、
   少なくとも、算出された距離のうち最も短い距離である最短距離と、算出された距離のうち最も長い距離である最長距離とに基づいて真円度を計測する計測ステップとを有することを特徴とする画像処理方法。
2. 前記計測ステップでは、前記最短距離に対する前記最長距離の比を真円度とすることを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
3. 前記計測ステップでは、算出された距離の平均値である平均距離に対する前記最長距離の比、および前記最短距離に対する前記平均距離の比のうち小さいほうの比を真円度とすることを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
4. 請求項１〜３のいずれかに記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。
5. 請求項１〜３のいずれかに記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるための画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
6. 画像に含まれる円形状の真円度を計測する手法に特長をもつ画像処理装置であって、
   所定の画素群を検出して画素群ごとに分離する分離手段と、
   分離した各画素群の外周に属する画素を検出する外周検出手段と、
   外周に属する画素に基づいて円の中心を検出する中心検出手段と、
   検出した中心と、外周に属する各画素との距離を算出する距離算出手段と、
   少なくとも、算出された距離のうち最も短い距離である最短距離と、算出された距離のうち最も長い距離である最長距離とに基づいて真円度を計測する計測手段とを有することを特徴とする画像処理装置。

Images