JP2014122827A - Type discrimination device for object - Google Patents

Type discrimination device for object Download PDF

Info

Publication number
JP2014122827A
JP2014122827A JP2012278922A JP2012278922A JP2014122827A JP 2014122827 A JP2014122827 A JP 2014122827A JP 2012278922 A JP2012278922 A JP 2012278922A JP 2012278922 A JP2012278922 A JP 2012278922A JP 2014122827 A JP2014122827 A JP 2014122827A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
height image
area
image information
height
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2012278922A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Soichi Oki
宗一 大木
Kazuki Taguchi
和希 田口
Shuichi Kaneda
修一 金田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Pacific Systems Corp
Original Assignee
Pacific Systems Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Pacific Systems Corp filed Critical Pacific Systems Corp
Priority to JP2012278922A priority Critical patent/JP2014122827A/en
Publication of JP2014122827A publication Critical patent/JP2014122827A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide the type discrimination device of an object capable of accurately discriminating the type of the object based on the size of the object without depending on the loading state or dry/wet state of the object.SOLUTION: A type discrimination device of an object comprises: height image creation means 40 for acquiring the height image information of an object by three-dimensional image measurement; smoothing processing means 41 for smoothing the height image information acquired by the height image creation means to acquire smoothed height image information; difference processing means 42 for acquiring difference image information between the height image information and the smoothed height image information acquired by the smoothing processing means; a first primary differentiation processing means 43 for performing primary differentiation processing to the difference image information acquired by the difference processing means to calculate difference image primary differentiation information; first area processing means 44 for calculating the area of a region in which the value of the difference image primary differentiation information acquired by the first primary differentiation processing means is equal to or more than a first reference value; and first discrimination means 45 for comparing the area obtained by the first area processing means with a first discrimination value to discriminate the type of the object.

Description

本発明は、異なる大きさの粒体を含有する対象物、例えばコンクリート骨材等の対象物の種類判別装置に関する。   The present invention relates to an object type discriminating apparatus for an object containing particles of different sizes, for example, an object such as concrete aggregate.

コンクリート用砕石及び砕砂としてJIS A 5005に規定されているように、コンクリート骨材には、種々の大きさの砕石、砕砂及び/又は再生骨材等が存在する。   As stipulated in JIS A 5005 as crushed stone and sand for concrete, there are various sizes of crushed stone, crushed sand and / or recycled aggregate and the like in the concrete aggregate.

一般に、バッチ式のコンクリートの製造工場では、トラック等で運搬されてきた種々のコンクリート骨材がその種類及び大きさ別に指定された骨材貯蔵部にそれぞれ貯蔵されており、必要種類及び必要量の骨材がこれら骨材貯蔵部から選択されてコンクリートの製造が行われる。従って、この種のコンクリート製造においては、運搬され骨材貯蔵部に貯蔵されているコンクリート骨材が、正しい種類及び大きさの骨材であることが必須であり、その判別を自動的に行う技術を備えることが望まれている。   In general, in batch-type concrete manufacturing plants, various concrete aggregates transported by trucks, etc. are stored in aggregate storage units designated by type and size, respectively. Aggregates are selected from these aggregate stores to produce concrete. Therefore, in this type of concrete production, it is essential that the concrete aggregate transported and stored in the aggregate storage section is the correct type and size of aggregate, and the technology for automatically distinguishing between them It is desirable to have

特許文献1には、コンクリート骨材の判別システムとして、骨材の受入れ時に発生する振動を計測し、計測した振動をスペクトル解析して各周波数の振幅を求め、求めた振幅に基づいて骨材の種類を判別することが開示されている。   In Patent Document 1, as a concrete aggregate discrimination system, vibration generated at the time of receiving aggregate is measured, and the measured vibration is subjected to spectrum analysis to determine the amplitude of each frequency. Based on the calculated amplitude, Discriminating the type is disclosed.

特許文献2には、コンクリート骨材の選別装置として、搬送される骨材を照明して撮影し、得られた2値画像のエッジ部分を膨張処理することにより、大きな塊の骨材の画像を抽出し、その画像から大塊骨材の大きさ及び/又は面積と基準値とを比較して大塊骨材を判別することが開示されている。   In Patent Document 2, as a concrete aggregate sorting device, an image of a large aggregate is obtained by illuminating and photographing the conveyed aggregate and expanding the edge portion of the obtained binary image. It is disclosed that a large block aggregate is discriminated by extracting and comparing the size and / or area of the large block aggregate with a reference value from the image.

特開2004−216781JP 2004-216781 特開2008−212778JP2008-2127778

しかしながら、特許文献1に開示されたコンクリート骨材の判別システムは、移動時の振動を計測するものであるため、骨材を搬送ベルト等で移動させる必要があり、トラック等で運搬されてきた骨材をそのトラックに搭載させた状態で種類判別することは不可能であった。さらに、砂と砂利とを識別することができるものの、砂利の大きさに基づく種類を判別することは全くできなかった。   However, since the concrete aggregate discrimination system disclosed in Patent Document 1 measures vibration during movement, it is necessary to move the aggregate with a transport belt or the like, and the bone that has been transported by a truck or the like. It was impossible to discriminate the type while the material was mounted on the truck. Furthermore, although it was possible to distinguish between sand and gravel, the type based on the size of gravel could not be discriminated at all.

また、特許文献2に開示されたコンクリート骨材の選別装置は、骨材の大きさを基準値と比較してその大塊骨材を判別することは可能であるが、砂利の大きさの相違による種類の判別や砂等の骨材の種類の判別を行うことはできなかった。   Further, the concrete aggregate sorting device disclosed in Patent Document 2 can discriminate the massive aggregate by comparing the size of the aggregate with a reference value, but the difference in the size of gravel. It was not possible to discriminate the type of sand or the type of aggregate such as sand.

さらに、特許文献2に開示されているように、骨材の照明反射光を撮像した画像をそのまま利用して判別する方法は、その骨材の色の相違、明るさの相違、その骨材の積載形態(盛られ方)の相違、及び/又は濡れ方の相違によって誤った判別が行われてしまう可能性があった。例えば、砂利の色が異なる場合、明るさにむらがある場合、砂利の一部が山形に盛られている場合、又は砂の一部が濡れている場合は、誤った判別が行われてしまう。   Furthermore, as disclosed in Patent Document 2, a method for discriminating an image obtained by capturing an illumination reflected light of an aggregate as it is is based on a difference in color of the aggregate, a difference in brightness, There is a possibility that an erroneous determination is made due to a difference in loading form (stacking method) and / or a difference in wetting method. For example, if the gravel color is different, the brightness is uneven, the gravel is partially piled up, or the sand is partially wet, an erroneous determination will be made .

なお、物品を撮像することによりその大きさや形状を判別する技術は、果物や野菜等の仕分け装置で既に使用されているが、これら判別技術は、対象物の単独画像が得られる場合にのみ適用可能な技術であり、トラック等の運搬手段や搬送ベルトに搭載されたコンクリート骨材のように、対象物が一部で山形に盛られる等、多数の対象物が不規則に搭載されていたり、一部が濡れている状態では、適用することが全く不可能であった。   In addition, the technology for discriminating the size and shape by imaging an article has already been used in sorting devices for fruits, vegetables, etc., but these discriminating technologies are applied only when a single image of an object can be obtained. It is a possible technology, such as concrete aggregates mounted on transport means such as trucks and conveyor belts, many objects are irregularly mounted, such as being piled up in part in a mountain shape, It was totally impossible to apply when part was wet.

従って本発明の目的は、対象物が不規則に搭載されている状態であっても判別可能であり、しかも、搭載状態に依存することなくその大きさに基づく種類を正確に判別することができる対象物の種類判別装置を提供することにある。   Therefore, the object of the present invention can be determined even when the object is irregularly mounted, and the type based on the size can be accurately determined without depending on the mounting state. The object is to provide an object type discrimination device.

本発明の他の目的は、対象物の乾湿状態に依存することなくその大きさに基づく種類を正確に判別することができる対象物の種類判別装置を提供することにある。   Another object of the present invention is to provide an object type discriminating apparatus capable of accurately discriminating the type based on the size without depending on the wet and dry state of the object.

本発明によれば、3次元画像計測により対象物の高さ画像情報を得る高さ画像作成手段と、高さ画像作成手段から得られる高さ画像情報を平滑化した平滑化高さ画像情報を得る平滑化処理手段と、高さ画像情報及び平滑化処理手段から得られる平滑化高さ画像情報の差分画像情報を求める差分処理手段と、差分処理手段から得られる差分画像情報を1次微分した差分画像1次微分情報を算出する第1の1次微分処理手段と、第1の1次微分処理手段から得られる差分画像1次微分情報の値が第1の基準値以上である領域の面積を求める第1の面積処理手段と、第1の面積処理手段から得られる面積を第1の判別閾値と比較することにより対象物の種類を判別する第1の判別手段とを備えている対象物の種類判別装置が提供される。   According to the present invention, height image creation means for obtaining height image information of an object by three-dimensional image measurement, and smoothed height image information obtained by smoothing height image information obtained from the height image creation means. Smoothing processing means to obtain, difference image means for obtaining difference image information of height image information and smoothed height image information obtained from the smoothing processing means, and differential differentiation of difference image information obtained from the difference processing means The first primary differential processing means for calculating the differential image primary differential information, and the area of the region where the value of the differential image primary differential information obtained from the first primary differential processing means is equal to or greater than the first reference value. A first area processing means for determining the object, and a first determination means for determining the type of the object by comparing the area obtained from the first area processing means with a first determination threshold. A type discriminating apparatus is provided.

対象物を3次元画像計測してその高さ画像情報を得た後、その高さ画像情報を平滑化する。次いで、高さ画像情報及び平滑化高さ画像情報の差分画像情報を求めてこれを1次微分する。得られた差分画像1次微分情報の値が第1の基準値以上である領域の面積を求め、第1の判別閾値と比較することにより対象物の種類を判別する。高さ画像情報及び平滑化高さ画像情報の差分画像情報は、対象物の凹凸情報となり、対象物の大きさに対応した情報となる。この情報を1次微分することにより大きさの変化が激しい部分が抽出でき、その面積を求めることによって画像全域について対象物の大きさに関する情報が得られ、これを判別閾値と比較して判別する。このような判別処理により、対象物が非常に細かい大きさのもののみであるのか否かを、対象物が不規則に搭載されている状態であっても、搭載状態に依存することなく、しかも対象物の乾湿状態に依存することなく確実に判別することができる。   After measuring the three-dimensional image of the object and obtaining its height image information, the height image information is smoothed. Next, difference image information between the height image information and the smoothed height image information is obtained, and this is first-order differentiated. The area of the region in which the value of the obtained differential image primary differential information is equal to or greater than the first reference value is determined, and the type of the object is determined by comparing with the first determination threshold value. The difference image information between the height image information and the smoothed height image information becomes unevenness information of the object, and is information corresponding to the size of the object. By first differentiating this information, a portion having a large change in size can be extracted, and by obtaining the area, information regarding the size of the object can be obtained for the entire image area, and this is compared with a determination threshold value. . With such a discrimination process, whether or not the object is only a very small size can be determined without depending on the mounting state even if the object is mounted irregularly. It is possible to reliably determine without depending on the wet and dry state of the object.

高さ画像情報を1次微分した高さ画像1次微分情報を算出する第2の1次微分処理手段と、第2の1次微分処理手段から得られる高さ画像1次微分情報の値が第2の基準値以上である領域の面積を求める第2の面積処理手段と、第2の面積処理手段から得られる面積を複数の第2の判別閾値と比較することにより対象物の種類を判別する第2の判別手段とをさらに備えていることが好ましい。高さ画像情報を1次微分し、得られた高さ画像1次微分情報の値が第2の基準値以上である領域の面積を求め、複数の第2の判別閾値と比較することにより対象物の種類を判別する。高さ情報を1次微分することにより大きさの変化が激しい部分が抽出でき、その面積を求めることによって画像全域について対象物の大きさに関する情報が得られ、これを複数の判別閾値と比較して判別する。このような判別処理により、対象物の大きさに関する種類を、対象物が不規則に搭載されている状態であっても、搭載状態に依存することなく、しかも対象物の乾湿状態に依存することなく確実に判別することができる。   The second primary differential processing means for calculating the height image primary differential information obtained by primary differentiation of the height image information, and the value of the height image primary differential information obtained from the second primary differential processing means are: The type of the object is discriminated by comparing the area obtained from the second area processing means for obtaining the area of the region that is equal to or greater than the second reference value and the plurality of second discrimination thresholds. It is preferable to further include a second discriminating means. Subjecting the height image information to first differentiation, obtaining the area of the region where the obtained height image primary differentiation information value is greater than or equal to the second reference value, and comparing the area with a plurality of second discrimination thresholds Determine the type of object. By first differentiating the height information, it is possible to extract a portion having a large change in size, and by obtaining the area, information on the size of the object is obtained for the entire image area, and this is compared with a plurality of discrimination thresholds. To determine. By such discrimination processing, the type related to the size of the object is not dependent on the mounting state, even if the object is mounted irregularly, and also depends on the dry and wet state of the object. It is possible to discriminate reliably.

対象物がコンクリート骨材であり、第1の判別手段が第1の面積処理手段から得られる面積を第1の判別閾値と比較することによりコンクリート骨材が砂であるか否かを判別する手段であることも好ましい。   Means for discriminating whether or not the concrete aggregate is sand by comparing the area obtained by the first discriminating means with the first discriminating threshold with the first discriminating threshold. It is also preferable.

対象物がコンクリート骨材であり、第2の判別手段が第2の面積処理手段から得られる面積を複数の第2の判別閾値と比較することによりコンクリート骨材が大きさによって分類されるいずれの種類の砂利であるかを判別する手段であることも好ましい。   The object is concrete aggregate, and the second discrimination means compares the area obtained from the second area processing means with a plurality of second discrimination thresholds, and the concrete aggregate is classified according to size. It is also preferable to be means for discriminating whether the gravel is of a kind.

高さ画像作成手段が、運搬手段又は搬送ベルトに搭載された対象物の高さ画像情報を3次元画像計測により得る手段であることも好ましい。   It is also preferable that the height image creating means is means for obtaining height image information of an object mounted on the transport means or the transport belt by three-dimensional image measurement.

高さ画像作成手段が、ステレオ法を用いた3次元画像計測により対象物の高さ画像情報を得る手段であることも好ましい。   It is also preferable that the height image creating means is means for obtaining height image information of the object by three-dimensional image measurement using a stereo method.

本発明によれば、対象物が非常に細かい大きさのもの(例えば砂)のみであるのか否か(例えば砂より大きな砂利であるのか)を、対象物が不規則に搭載されている状態であっても、搭載状態に依存することなく、しかも対象物の乾湿状態に依存することなく確実に判別することができる。   According to the present invention, whether or not the object is only of a very fine size (for example, sand) (for example, gravel larger than sand) in a state where the object is irregularly mounted. Even if it exists, it can discriminate | determine reliably, without depending on a mounting state, and not depending on the dry / wet state of a target object.

本発明の一実施形態としてコンクリート製造工場におけるコンクリート骨材の受入れ設備全体の構成を概略的に示す図である。It is a figure which shows roughly the structure of the acceptance equipment of the concrete aggregate in the concrete manufacturing factory as one Embodiment of this invention. 図1の実施形態におけるカメラとトラックの荷台底面との距離及び計測可能範囲を説明する図である。It is a figure explaining the distance and measurable range of the camera and truck bed bottom in the embodiment of FIG. 図1の実施形態におけるコンクリート骨材の種類判別装置のコンピュータ構成を概略的に示すブロック図である。It is a block diagram which shows roughly the computer structure of the concrete aggregate type discrimination | determination apparatus in embodiment of FIG. 図1の実施形態において構築された種類判別装置の構成を概略的に示すブロック図である。It is a block diagram which shows roughly the structure of the kind discrimination device constructed | assembled in embodiment of FIG. 図1の実施形態の種類判別装置のコンピュータの動作を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining operation | movement of the computer of the kind discrimination device of embodiment of FIG. 図5における高さ画像の作成処理の詳細な動作を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the detailed operation | movement of the production process of the height image in FIG. 平行化補正処理前の(A)左カメラ画像と、(B)右カメラ画像とを表す写真である。It is the photograph showing (A) left camera image before parallelization correction processing, and (B) right camera image. 平行化補正処理後の(A)左カメラ画像と、(B)右カメラ画像とを表す写真である。It is a photograph showing (A) left camera image and (B) right camera image after parallelization correction processing. 砕石8040についての(A)左カメラ平行補正処理後の画像、(B)高さ画像を表す写真である。It is the photograph showing (A) the image after the left camera parallel correction process about the crushed stone 8040, and (B) the height image. コンクリート骨材が砕砂である場合の(A)高さ画像、(B)高さ画像の平滑化処理画像を表す写真である。It is a photograph showing the smoothing processing image of (A) height image and (B) height image in case concrete aggregate is crushed sand. コンクリート骨材が砕砂である場合の高さ画像の1行分(X軸)の高さ画像及びその平滑化処理画像の画素値(ピクセル値)特性を表すグラフである。It is a graph showing the pixel value (pixel value) characteristic of the height image for one line (X axis) of the height image when the concrete aggregate is crushed sand, and the smoothed image. コンクリート骨材が砕石2005である場合の(A)高さ画像、(B)高さ画像の平滑化処理画像を表す写真である。It is a photograph showing the smoothing processing image of (A) height image and (B) height image in case concrete aggregate is crushed stone 2005. コンクリート骨材が砕石2005である場合の高さ画像の1行(X軸)の高さ画像及びその平滑化処理画像の画素値特性を表すグラフである。It is a graph showing the pixel value characteristic of the height image of 1 line (X-axis) of the height image in case a concrete aggregate is the crushed stone 2005, and its smoothing process image. コンクリート骨材が砕石4020である場合の(A)高さ画像、(B)高さ画像の平滑化処理画像を表す写真である。It is a photograph showing the smoothing process image of (A) height image and (B) height image in case a concrete aggregate is the crushed stone 4020. コンクリート骨材が砕石4020である場合の高さ画像の1行(X軸)の高さ画像及びその平滑化処理画像の画素値特性を表すグラフである。It is a graph showing the pixel value characteristic of the height image of one line (X axis) of the height image when the concrete aggregate is crushed stone 4020 and the smoothed image. コンクリート骨材が砕石8040である場合の(A)高さ画像、(B)高さ画像の平滑化処理画像を表す写真である。It is a photograph showing the smoothing processing image of (A) height image and (B) height image in case concrete aggregate is crushed stone 8040. コンクリート骨材が砕石8040である場合の高さ画像の1行(X軸)の高さ画像及びその平滑化処理画像の画素値特性を表すグラフである。It is a graph showing the pixel value characteristic of the height image of 1 line (X axis) of the height image in case a concrete aggregate is the crushed stone 8040, and its smoothing process image. コンクリート骨材が砕砂である場合の高さ画像とその平滑化処理画像との差分画像を表す写真である。It is a photograph showing the difference image of the height image in case a concrete aggregate is crushed sand, and its smoothing process image. コンクリート骨材が砕砂である場合の高さ画像とその平滑化処理画像との差分画像の1行(X軸)の画素値特性を表すグラフである。It is a graph showing the pixel value characteristic of 1 line (X-axis) of the difference image of the height image in case a concrete aggregate is crushed sand, and its smoothing process image. コンクリート骨材が砕石2005である場合の高さ画像とその平滑化処理画像との差分画像を表す写真である。It is a photograph showing the difference image of the height image in case a concrete aggregate is the crushed stone 2005, and its smoothing process image. コンクリート骨材が砕石2005である場合の高さ画像とその平滑化処理画像との差分画像の1行(X軸)の画素値特性を表すグラフである。It is a graph showing the pixel value characteristic of 1 line (X-axis) of the difference image of the height image in case a concrete aggregate is the crushed stone 2005, and its smoothing process image. コンクリート骨材が砕石4020である場合の高さ画像とその平滑化処理画像との差分画像を表す写真である。It is a photograph showing the difference image of the height image in case a concrete aggregate is the crushed stone 4020, and the smoothing process image. コンクリート骨材が砕石4020である場合の高さ画像とその平滑化処理画像との差分画像の1行(X軸)の画素値特性を表すグラフである。It is a graph showing the pixel value characteristic of 1 line (X-axis) of the difference image of the height image in case a concrete aggregate is the crushed stone 4020, and its smoothing process image. コンクリート骨材が砕石8040である場合の高さ画像とその平滑化処理画像との差分画像を表す写真である。It is a photograph showing the difference image of the height image in case a concrete aggregate is the crushed stone 8040, and its smoothing process image. コンクリート骨材が砕石8040である場合の高さ画像とその平滑化処理画像との差分画像の1行(X軸)の画素値特性を表すグラフである。It is a graph showing the pixel value characteristic of 1 line (X-axis) of the difference image of the height image in case a concrete aggregate is the crushed stone 8040, and its smoothing process image. コンクリート骨材が砕砂である場合の差分画像の横方向に沿った1次微分の絶対値を表す画像の写真である。It is a photograph of the image showing the absolute value of the primary differential along the horizontal direction of the difference image in case a concrete aggregate is crushed sand. コンクリート骨材が砕砂である場合の差分画像の横方向に沿った1次微分の絶対値を表す画像の1行(X軸)の画素値特性を表すグラフである。It is a graph showing the pixel value characteristic of 1 line (X-axis) of the image showing the absolute value of the primary differential along the horizontal direction of a difference image in case a concrete aggregate is crushed sand. コンクリート骨材が砕石2005である場合の差分画像の横方向に沿った1次微分の絶対値を表す画像の写真である。It is a photograph of the image showing the absolute value of the primary differential along the horizontal direction of a difference image in case a concrete aggregate is crushed stone 2005. コンクリート骨材が砕石2005である場合の差分画像の横方向に沿った1次微分の絶対値を表す画像の1行(X軸)の画素値特性を表すグラフである。It is a graph showing the pixel value characteristic of 1 line (X-axis) of the image showing the absolute value of the primary differential along the horizontal direction of a difference image in case the concrete aggregate is crushed stone 2005. コンクリート骨材が砕石4020である場合の差分画像の横方向に沿った1次微分の絶対値を表す画像の写真である。It is the photograph of the image showing the absolute value of the 1st derivative along the horizontal direction of a difference image in case a concrete aggregate is the crushed stone 4020. コンクリート骨材が砕石4020である場合の差分画像の横方向に沿った1次微分の絶対値を表す画像の1行(X軸)の画素値特性を表すグラフである。It is a graph showing the pixel value characteristic of 1 line (X-axis) of the image showing the absolute value of the primary differential along the horizontal direction of a difference image in case a concrete aggregate is the crushed stone 4020. コンクリート骨材が砕石8040である場合の差分画像の横方向に沿った1次微分の絶対値を表す画像の写真である。It is the photograph of the image showing the absolute value of the 1st derivative along the horizontal direction of a difference image in case a concrete aggregate is the crushed stone 8040. コンクリート骨材が砕石8040である場合の差分画像の横方向に沿った1次微分の絶対値を表す画像の1行(X軸)の画素値特性を表すグラフである。It is a graph showing the pixel value characteristic of 1 line (X-axis) of the image showing the absolute value of the primary differential along the horizontal direction of a difference image in case the concrete aggregate is the crushed stone 8040. 差分画像の1次微分処理結果の絶対値が0.15以上の領域を表す画像の写真であり、(A)はコンクリート骨材が砕砂、(B)はコンクリート骨材が砕石2005、(C)はコンクリート骨材が砕石4020、(D)はコンクリート骨材が砕石8040の場合である。It is the photograph of the image showing the area | region where the absolute value of the 1st differential process result of a difference image is 0.15 or more, (A) is concrete aggregate crushed sand, (B) is concrete aggregate crushed stone 2005, (C). Is the case where the concrete aggregate is crushed stone 4020, and (D) is the case where the concrete aggregate is crushed stone 8040. 高さ画像の1次微分処理結果を表す画像の写真であり、(A)はコンクリート骨材が砕石2005、(B)はコンクリート骨材が砕石4020、(C)はコンクリート骨材が砕石8040の場合である。It is the photograph of the image showing the 1st differential processing result of a height image, (A) is concrete aggregate crushed stone 2005, (B) is concrete aggregate crushed stone 4020, (C) is concrete aggregate crushed stone 8040. Is the case. 高さ画像の1次微分処理結果の絶対値が2.0以上の領域を表す画像の写真であり、(A)はコンクリート骨材が砕石2005、(B)はコンクリート骨材が砕石4020、(C)はコンクリート骨材が砕石8040の場合である。It is the photograph of the image showing the area | region where the absolute value of the 1st derivative process result of a height image is 2.0 or more, (A) is the concrete aggregate 2005, (B) is the concrete aggregate 4020, (A) C) is the case where the concrete aggregate is crushed stone 8040. 本発明の一実施例におけるコンクリート骨材の種類判別状況を表すグラフである。It is a graph showing the type discrimination | determination situation of the concrete aggregate in one Example of this invention.

図1は本発明の一実施形態としてコンクリート製造工場におけるコンクリート骨材の受入れ設備全体の構成を概略的に示しており、図2は本実施形態におけるカメラとトラックの荷台底面との距離及び計測可能範囲を説明しており、図3は本実施形態におけるコンクリート骨材の種類判別装置のコンピュータ構成を概略的に示しており、図4は本実施形態において構築されたコンクリート骨材の種類判別装置の構成を概略的に示しており、図5は本実施形態の種類判別装置のコンピュータの動作を説明している。   FIG. 1 schematically shows the entire construction of a concrete aggregate receiving facility in a concrete manufacturing factory as one embodiment of the present invention, and FIG. 2 shows the distance between the camera and the bottom of a truck bed in this embodiment and measurement is possible. FIG. 3 schematically shows a computer configuration of the concrete aggregate type discriminating apparatus in the present embodiment, and FIG. 4 shows the concrete aggregate type discriminating apparatus constructed in the present embodiment. The configuration is schematically shown, and FIG. 5 illustrates the operation of the computer of the type discrimination device of the present embodiment.

図1及び図2において、10はコンクリート骨材11を荷台に積載したトラック、12はトラック10からコンクリート骨材11を受け取るホッパ、13はホッパ12からのコンクリート骨材を搬送するベルトコンベア、14はトラック10に積載されているコンクリート骨材11をその積載した状態で撮像するための2つのカメラ、15はコンクリート骨材11の照明装置、16は2つのカメラ14に電気的に接続されており、これらカメラ14から画像情報が入力されるコンクリート骨材の種類判別装置、17は種類判別装置16に電気的に接続されており、この種類判別装置16から骨材判別結果を受け取るコンクリート骨材の受入れ設備の制御盤をそれぞれ示している。   1 and 2, 10 is a truck loaded with a concrete aggregate 11 on a carrier, 12 is a hopper that receives the concrete aggregate 11 from the truck 10, 13 is a belt conveyor that conveys the concrete aggregate from the hopper 12, and 14 is Two cameras for imaging the concrete aggregate 11 loaded on the truck 10 in the loaded state, 15 is a lighting device for the concrete aggregate 11, 16 is electrically connected to the two cameras 14, The concrete aggregate type discriminating device 17 to which image information is inputted from these cameras 14 is electrically connected to the type discriminating device 16 and accepts the concrete aggregate which receives the aggregate discriminating result from the type discriminating device 16. The equipment control panels are shown respectively.

2つのカメラ14の各々は、同じ種類のデジタル画像撮像カメラであり、撮像素子として例えばCCD又はCMOS等の半導体撮像素子を使用するカメラである。これら2つのカメラ14は、所定間隔だけ互いに離隔し、かつトラック10の荷台底面10aから距離Hだけ離隔した上方に設置されている。本実施形態においては、これら2つのカメラ14からの画像情報に基づいてステレオ法によって3次元画像計測を行っている。なお、図2において、Hは計測可能距離範囲を表している。単なる一例であるが、距離HはH=5500mm、距離範囲HはH=1000mmであり、2つのカメラ14の間隔は300mmである。 Each of the two cameras 14 is the same type of digital image pickup camera, and is a camera that uses a semiconductor image pickup device such as a CCD or a CMOS as the image pickup device. These two cameras 14 are installed spaced apart from one another by a predetermined distance, and upwardly spaced from the bed bottom 10a of the track 10 by a distance H C. In the present embodiment, three-dimensional image measurement is performed by the stereo method based on image information from these two cameras 14. Incidentally, in FIG. 2, H R represents the measurement distance range. As an example only, the distance H C is H C = 5500 mm, the distance range H R is H R = 1000 mm, and the distance between the two cameras 14 is 300 mm.

本実施形態においては、トラック10の荷台に積載されているコンクリート骨材11を2つのカメラ14によって撮像し種類判別を行っているが、一変更態様においては、図1に示すように、ベルトコンベア13によって搬送されているコンクリート骨材を2つのカメラ14′によって撮像し種類判別を行うようにしても良い。   In the present embodiment, the concrete aggregate 11 loaded on the loading platform of the truck 10 is imaged by the two cameras 14 and the type is discriminated. However, in one modification, as shown in FIG. The concrete aggregate transported by 13 may be picked up by two cameras 14 'to perform type discrimination.

本実施形態における種類判別装置16は、図3に示すように、バス30aを介して互いに接続された中央処理装置(CPU)30bと、リードオンリメモリ(ROM)30cと、ランダムアクセスメモリ(RAM)30dと、ハードディスク駆動装置(HDD)30eと、通信インタフェース30fと、音声処理部30gと、画像処理部30hと、ブルーレイディスク/デジタルバーサタイルディスク(BR/DVD)等のディスク駆動装置30iと、入出力インタフェース30jとを備えたコンピュータ30及びこれを作動させるプログラムから構成される。   As shown in FIG. 3, the type discriminating apparatus 16 in this embodiment includes a central processing unit (CPU) 30b, a read only memory (ROM) 30c, and a random access memory (RAM) connected to each other via a bus 30a. 30d, a hard disk drive (HDD) 30e, a communication interface 30f, an audio processor 30g, an image processor 30h, a disk drive 30i such as a Blu-ray disc / digital versatile disc (BR / DVD), and input / output The computer 30 includes an interface 30j and a program for operating the computer 30.

音声処理部30gはスピーカ30kに接続されており、画像処理部30hはディスプレイ30lに接続されている。ディスク駆動装置30iはブルーレイディスク/デジタルバーサタイルディスク/コンパクトディスク(BR/DVD/CD)30mが装着可能となっており、入出力インタフェース30jにはマウス30n及びキーボード30oと、2つのカメラ14と、コンクリート骨材の受入れ設備の制御盤17とが接続されている。   The audio processing unit 30g is connected to the speaker 30k, and the image processing unit 30h is connected to the display 30l. The disc drive device 30i can be mounted with a Blu-ray disc / digital versatile disc / compact disc (BR / DVD / CD) 30m. The input / output interface 30j has a mouse 30n, a keyboard 30o, two cameras 14, and concrete. The control panel 17 of the aggregate receiving facility is connected.

CPU30bは、ROM30cやHDD30eに記憶されているオペレーションシステム(OS)やブートプログラム等の基本プログラムに従ってROM30cやHDD30eに記憶されているプログラムを実行して本実施形態の処理を行うように構成されている。また、CPU30bは、RAM30d、HDD30e、通信インタフェース30f、音声処理部30g、画像処理部30h、ディスク駆動装置30i、及び入出力インタフェース30jの動作を制御するように構成されている。   The CPU 30b is configured to execute a program stored in the ROM 30c or the HDD 30e according to a basic program such as an operation system (OS) or a boot program stored in the ROM 30c or the HDD 30e to perform the processing of this embodiment. . The CPU 30b is configured to control operations of the RAM 30d, the HDD 30e, the communication interface 30f, the sound processing unit 30g, the image processing unit 30h, the disk drive device 30i, and the input / output interface 30j.

RAM30dは種類判別装置のメインメモリとして使用され、HDD30eやディスク駆動装置30iから転送されたプログラムやデータを保存するように構成されている。また、このRAM30dは、プログラム実行時の各種データが一時的に保存されるワークエリアとしても使用される。   The RAM 30d is used as a main memory of the type discriminating device, and is configured to store programs and data transferred from the HDD 30e and the disk drive device 30i. The RAM 30d is also used as a work area for temporarily storing various data during program execution.

HDD30eは、プログラム及びデータをあらかじめ保存するか、又は通信インタフェース30fを介して外部のネットワークから取り込んだプログラム及びデータを保存するように構成されている。   The HDD 30e is configured to store programs and data in advance, or to store programs and data captured from an external network via the communication interface 30f.

音声処理部30gは、CPU30bの指示に従って音声データを再生するための処理を行い、スピーカ30kへその音声信号を出力するように構成されている。   The audio processing unit 30g is configured to perform processing for reproducing audio data in accordance with an instruction from the CPU 30b and output the audio signal to the speaker 30k.

画像処理部30hは、CPU30bの指示に従って画像処理を行い、画像データを生成するように構成されている。生成された画像データは、ディスプレイ30lに出力され、その画面上に表示される。   The image processing unit 30h is configured to perform image processing in accordance with an instruction from the CPU 30b and generate image data. The generated image data is output to the display 301 and displayed on the screen.

ディスク駆動装置30iは、CPU30bの指示に従って、セットされたBR/DVD/CD30mからプログラムやデータを読出し、RAM30dへ転送するように構成されている。また、セットされたBR/DVD/CD30mへプログラムやデータの書き込みをすることも可能である。   The disk drive device 30i is configured to read a program or data from the set BR / DVD / CD 30m and transfer it to the RAM 30d in accordance with an instruction from the CPU 30b. It is also possible to write programs and data to the set BR / DVD / CD 30m.

入出力インタフェース30jは、マウス30n及びキーボード30oとCPU30b又はRAM30dとの間のデータのやり取りを制御すると共に、2つのカメラ14から撮像情報を入力し、さらに、判別結果をコンクリート骨材の受入れ設備の制御盤17へ出力するように構成されている。   The input / output interface 30j controls the exchange of data between the mouse 30n and the keyboard 30o and the CPU 30b or the RAM 30d, inputs the imaging information from the two cameras 14, and further outputs the determination result to the concrete aggregate receiving facility. It is configured to output to the control panel 17.

通信インタフェース30fは、図示しないネットワークに接続されており、CPU30bの指示に従って、このネットワークとの間でプログラムやデータのやり取りが可能となるように構成されている。   The communication interface 30f is connected to a network (not shown), and is configured to be able to exchange programs and data with this network according to instructions from the CPU 30b.

このような構成のコンピュータ30において、CPU30bは、プログラム起動時は、まず、RAM30d内にプログラム記憶領域、データ記憶領域及びワークエリアを確保し、HDD30e又は外部からプログラム及びデータを取り込んで、プログラム記憶領域及びデータ記憶領域に格納する。次いで、このプログラム記憶領域に格納されたプログラムに基づいて、図5に示す処理フローを実行する。CPU30bがプログラムを実行することによって、図4に概略的に示すごとき種類判別装置16がこのコンピュータに構築される。   In the computer 30 having such a configuration, when starting the program, the CPU 30b first secures a program storage area, a data storage area, and a work area in the RAM 30d, and fetches the program and data from the HDD 30e or from the outside to obtain the program storage area. And stored in the data storage area. Next, the processing flow shown in FIG. 5 is executed based on the program stored in the program storage area. As the CPU 30b executes the program, a type discriminating device 16 as schematically shown in FIG. 4 is constructed in this computer.

図4に示すように、コンピュータ上に構築される種類判別装置16は、2つのカメラ14の撮像情報に基づくステレオ法の3次元画像計測によりコンクリート骨材の高さ画像情報を得る高さ画像作成手段40と、高さ画像作成手段40から得られる高さ画像情報を平滑化した平滑化高さ画像情報を得る平滑化処理手段41と、高さ画像情報及び平滑化処理手段41から得られる平滑化高さ画像情報の差分画像情報を求める差分処理手段42と、差分処理手段42から得られる差分画像情報を1次微分した差分画像1次微分情報を算出する第1の1次微分処理手段43と、第1の1次微分処理手段43から得られる差分画像1次微分情報の値が第1の基準値以上である領域の面積を求める第1の面積処理手段44と、第1の面積処理手段44から得られる面積を第1の判別閾値と比較することにより対象物の種類を判別する第1の判別手段45と、高さ画像情報を1次微分した高さ画像1次微分情報を算出する第2の1次微分処理手段46と、第2の1次微分処理手段46から得られる高さ画像1次微分情報の値が第2の基準値以上である領域の面積を求める第2の面積処理手段47と、第2の面積処理手段47から得られる面積を複数の第2の判別閾値と比較することにより対象物の種類を判別する第2の判別手段48とを備えている。   As shown in FIG. 4, the type discriminating device 16 constructed on the computer is a height image creation that obtains the height image information of the concrete aggregate by the three-dimensional image measurement of the stereo method based on the imaging information of the two cameras 14. Means 40, smoothing processing means 41 for obtaining smoothed height image information obtained by smoothing height image information obtained from height image creating means 40, and smoothing obtained from height image information and smoothing processing means 41. Difference processing means 42 for obtaining difference image information of the converted height image information, and first primary differentiation processing means 43 for calculating difference image primary differential information obtained by firstly differentiating difference image information obtained from the difference processing means 42. A first area processing unit 44 for obtaining an area of a region in which the value of the differential image primary differential information obtained from the first primary differential processing unit 43 is equal to or greater than a first reference value; and a first area processing Means 44 A first discriminating means 45 for discriminating the type of the object by comparing the obtained area with a first discriminating threshold, and a second for calculating the height image primary differential information obtained by linearly differentiating the height image information. First differential processing means 46 and second area processing means for obtaining the area of the area where the value of the height image primary differential information obtained from the second primary differential processing means 46 is equal to or greater than the second reference value. 47 and second discrimination means 48 for discriminating the type of the object by comparing the area obtained from the second area processing means 47 with a plurality of second discrimination thresholds.

種類判別装置16の処理動作を説明する前に、2つのカメラ14の校正処理(カメラキャリブレーション)について簡単に説明する。この校正処理は、種類判別装置の工場出荷時、カメラ設置時又は必要時に、各カメラ14のカメラパラメータと2つのカメラ14の相対的な位置関係とを求めておくものである。
(1)まず、2つのカメラ14を、所定間隔だけ離隔させて配置する。
(2)次いで、カメラキャリブレーションプレート(白い背景上に、均一な大きさの黒丸が、均一な間隔で縦7列及び横7行(49個)のマトリクスに配列してあり、それら黒丸を黒の四角い枠であるプレート領域で囲んだものが描かれたプレート)の画像を2つのカメラ14で撮影し、RAM30d又はHDD30e等の所定の記憶領域に保存する。
(3)この記憶領域に保存されているカメラキャリブレーションプレート画像のプレート領域を読み出す。
(4)読み出したプレート領域における黒丸からカメラキャリブレーションプレートの位置姿勢を推定し、ワーク記憶領域に黒丸位置情報(WMp)として一時的に保存する。
(5)カメラキャリブレーションプレートを動かして、上述の(2)〜(4)の処理を45枚分繰り返す。
(6)このようにして得た45枚の画像から得たキャリブレーションプレートの黒丸位置情報(WMp)に基づいて、2つのカメラ14の各々のカメラパラメータと、2つのカメラ14の相対的な位置関係とを算出し、利用可能な状態で記憶領域に保存する。
Before describing the processing operation of the type discriminating apparatus 16, the calibration processing (camera calibration) of the two cameras 14 will be briefly described. This calibration process is to obtain the camera parameters of each camera 14 and the relative positional relationship between the two cameras 14 when the type discriminating apparatus is shipped from the factory, when the camera is installed, or when necessary.
(1) First, the two cameras 14 are arranged at a predetermined interval.
(2) Next, the camera calibration plate (black circles of uniform size on a white background are arranged in a matrix of 7 columns and 7 rows (49 pieces) at regular intervals. The image of the plate) drawn by the plate area which is a square frame is taken by the two cameras 14 and stored in a predetermined storage area such as the RAM 30d or the HDD 30e.
(3) The plate area of the camera calibration plate image stored in this storage area is read out.
(4) The position and orientation of the camera calibration plate are estimated from the black circles in the read plate area, and temporarily stored as black circle position information (WMp) in the work storage area.
(5) The camera calibration plate is moved, and the above processes (2) to (4) are repeated 45 times.
(6) Based on the black circle position information (WMp) of the calibration plate obtained from the 45 images thus obtained, the camera parameters of the two cameras 14 and the relative positions of the two cameras 14 The relationship is calculated and stored in the storage area in a usable state.

また、必要に応じて、骨材の高さを計測するためにカメラ14から荷台床面10aまでの高さHを計測して「基準画像」の作成を行う。 Further, if necessary, create by measuring the height H C of the camera 14 to measure the height of the aggregate to loading floor 10a of the "reference image".

「基準画像」の作成は以下のようにして行われる。
(A)奥行き方向(高さ方向)において基準となる面(本実施形態ではトラック10の荷台床面10a)を2つのカメラ14によって撮影し、記憶領域に保存する。
(B)図6に関連して後述するように、その画像情報を読み出す(図6のステップS2aの処理を行う)。
(C)後述するように、取り込んだ画像情報について平行化補正処理を行う(図6のステップS2bの処理を行う)。
(D)後述するように、平行化補正処理した画像情報について視差画像作成処理を行う(図6のステップS2c及びS2dの処理を行う)。
(E)後述するように、奥行き方向画像の作成処理を行い(図6のステップS2e及びS2fの処理を行う)、作成された奥行き方向画像を基準画像情報として、利用可能な状態で記憶領域に保存する。
The “reference image” is created as follows.
(A) A surface that is a reference in the depth direction (height direction) (in this embodiment, the cargo bed floor surface 10a of the truck 10) is photographed by the two cameras 14 and stored in a storage area.
(B) As will be described later with reference to FIG. 6, the image information is read out (the process of step S2a in FIG. 6 is performed).
(C) As will be described later, a parallelization correction process is performed on the captured image information (the process of step S2b in FIG. 6 is performed).
(D) As described later, a parallax image creation process is performed on the image information that has undergone the parallelization correction process (the processes of steps S2c and S2d in FIG. 6 are performed).
(E) As will be described later, a depth direction image creation process is performed (the processes in steps S2e and S2f in FIG. 6 are performed), and the created depth direction image is used as reference image information in a storage area in a usable state. save.

次に、図5の処理フローを参照して、本実施形態における種類判別処理動作を説明する。   Next, the type determination processing operation in the present embodiment will be described with reference to the processing flow of FIG.

トラック10がコンクリート骨材の受領部に入ってきたことを検知するセンサ(図示なし)からの信号や操作員のボタン操作による信号等からなる外部入力信号である開始信号が印加されると、種類判別装置16は図5に示した処理を開始する。   When a start signal, which is an external input signal composed of a signal from a sensor (not shown) for detecting that the truck 10 has entered the concrete aggregate receiving unit, a signal by an operator's button operation, or the like, is applied. The determination device 16 starts the process shown in FIG.

まず、トラック10の荷台の上方に設けられた左右の2つのカメラ14により荷台上のコンクリート骨材11を撮像して得た画像情報を取り込み、左右の画像情報毎に、RAM30d又はHDD30e等の所定のワーク用記憶領域に保存する(ステップS1)。   First, image information obtained by imaging the concrete aggregate 11 on the loading platform with the two left and right cameras 14 provided above the loading platform of the truck 10 is captured, and predetermined information such as RAM 30d or HDD 30e is obtained for each of the left and right image information. Are stored in the work storage area (step S1).

次いで、これら左右のカメラ14からの画像情報に基づいてステレオ法によりコンクリート骨材11の高さ画像を作成し、作成した高さ画像情報を所定のワーク用記憶領域に保存する(ステップS2)。   Next, a height image of the concrete aggregate 11 is created by the stereo method based on the image information from the left and right cameras 14, and the created height image information is stored in a predetermined work storage area (step S2).

図6はこの高さ画像作成処理の詳細な処理フローを説明している。   FIG. 6 illustrates a detailed processing flow of the height image creation processing.

高さ画像作成処理は、まず、所定のワーク用記憶領域に保存されている左右カメラ14の撮像した画像情報(マトリクス状の画素情報)を読み出し(ステップS2a)、その画像情報について平行化補正処理を行い、所定のワーク用記憶領域に保存する(ステップS2b)。この平行化補正処理は、2つのカメラ14の校正処理(カメラキャリブレーション)によって得られた2つのカメラ14間の相対的な位置関係の情報とカメラパラメータとを用い、記憶領域から読み出した左カメラ画像を基準として、右カメラ画像がこれに平行になるように補正し、ワーク用記憶領域にWMhとして保存するものである(以降、この画像情報を右カメラ画像情報とする)。なお、右カメラ画像を基準として、左カメラ画像がこれに平行になるように補正し、ワーク用記憶領域にWMhとして保存しても良い。   In the height image creation processing, first, image information (matrix pixel information) captured by the left and right cameras 14 stored in a predetermined work storage area is read (step S2a), and the parallelization correction processing is performed on the image information. Is stored in a predetermined work storage area (step S2b). This parallelization correction process uses the information on the relative positional relationship between the two cameras 14 obtained by the calibration process (camera calibration) of the two cameras 14 and the camera parameters, and reads the left camera read from the storage area. Using the image as a reference, the right camera image is corrected so as to be parallel to the image, and is stored as WMh in the work storage area (hereinafter, this image information is referred to as right camera image information). Note that the left camera image may be corrected so as to be parallel to the right camera image as a reference, and stored in the work storage area as WMh.

図7は平行化補正処理前の(A)左カメラ画像と、(B)右カメラ画像とを示しており、図8は平行化補正処理後の(A)左カメラ画像と、(B)右カメラ画像とを示している。   FIG. 7 shows (A) the left camera image and (B) the right camera image before the parallelization correction processing, and FIG. 8 shows (A) the left camera image and (B) the right after the parallelization correction processing. A camera image is shown.

これらの図において、破線による丸で囲んだ骨材に注目すると、図7の平行化補正処理前は(A)左カメラ画像と(B)右カメラ画像とでは対応する骨材の画像70及び71が同一直線上に位置していないが、図8の平行化補正処理後は(A)左カメラ画像と(B)右カメラ画像とでは対応する骨材の画像80及び81が同一直線上に位置していることが分かる。   In these drawings, when attention is paid to the aggregate surrounded by a broken line, before the parallelization correction processing in FIG. 7, the images 70 and 71 of the aggregate corresponding to (A) the left camera image and (B) the right camera image. Are not located on the same straight line, but after the parallelization correction process of FIG. 8, the corresponding aggregate images 80 and 81 are located on the same straight line in the left camera image and (B) right camera image. You can see that

次いで、ワーク用記憶領域にWMhとして保存されている平行化補正処理後画像情報を読み出し(ステップS2c)、その画像情報について視差画像作成処理を行い、所定のワーク用記憶領域に保存する(ステップS2d)。この視差画像作成処理は、3次元の位置を計算するために、まず、空間のある点が左右2つの画像上のどの点であるかを特定する。即ち、左カメラ画像を基準として、その画像中のある点に対して、テンプレートマッチング(正規化相互相関関数)を使用し、対応点を平行化補正処理後の右カメラ画像(WMh)から探索する。次いで、横方向のズレから、左カメラ画像と右カメラ画像とで見たときの対応点の視差を計算する。その後、得られた視差画像情報をWMsとして所定のワーク用記憶領域に保存する。なお、本実施形態では、テンプレートマッチングの効率化のために平行化を行っているが、平行化を行わずに左カメラ画像と右カメラ画像との対応点を探索して視差を計算しても良い。   Next, the post-parallelization corrected image information stored as WMh in the work storage area is read (step S2c), a parallax image creation process is performed on the image information, and the image information is stored in a predetermined work storage area (step S2d). ). In this parallax image creation processing, in order to calculate a three-dimensional position, first, it is specified which point on the two left and right images is a certain point in space. That is, using the left camera image as a reference, template matching (normalized cross correlation function) is used for a certain point in the image, and a corresponding point is searched from the right camera image (WMh) after the parallelization correction processing. . Next, the parallax of the corresponding point when viewed in the left camera image and the right camera image is calculated from the shift in the horizontal direction. Thereafter, the obtained parallax image information is stored as WMs in a predetermined work storage area. In this embodiment, parallelization is performed to improve the efficiency of template matching. However, parallax can be calculated by searching corresponding points between the left camera image and the right camera image without performing parallelization. good.

次いで、ワーク用記憶領域にWMsとして保存されている視差画像情報を読み出し(ステップS2e)、その画像情報から奥行き方向画像の作成処理を行い、所定のワーク用記憶領域に保存する(ステップS2f)。この奥行き方向画像作成処理は、視差画像(WMs)と2つのカメラ14の相対的な位置関係、カメラパラメータより奥行き方向の距離を計算で求め、奥行き方向の画像を作成するものである。   Next, the parallax image information stored as WMs in the work storage area is read (step S2e), a depth direction image is created from the image information, and stored in a predetermined work storage area (step S2f). In this depth direction image creation processing, the distance in the depth direction is obtained by calculation based on the relative positional relationship between the parallax images (WMs) and the two cameras 14 and camera parameters, and an image in the depth direction is created.

その後、ワーク用記憶領域に保存されている奥行き方向画像情報を読み出し(ステップS2g)、その画像情報から高さ画像作成処理を行い、WMtとして所定のワーク用記憶領域に保存する(ステップS2h)。この高さ画像作成処理は、事前に作成し記憶領域に保存されている基準画像情報を読み出し、各画素について基準画像情報から奥行き方向画像情報を減算する処理を行うことによって高さ画像情報を得て保存するものである。   Thereafter, the depth direction image information stored in the work storage area is read (step S2g), a height image creation process is performed from the image information, and is stored as WMt in a predetermined work storage area (step S2h). This height image creation processing obtains height image information by reading the reference image information created in advance and stored in the storage area, and subtracting the depth direction image information from the reference image information for each pixel. To save.

図9は砕石8040(JIS A 5005)について、(A)左カメラ平行補正処理後の画像、(B)高さ画像をそれぞれ示している。同図(A)において、枠線90はその内部が画像処理領域であることを示しており、同図(B)はその処理領域のみの高さ画像を示している。ただし、同図(B)では、高さ画像を白黒のコントラストで表わしており、白い箇所ほど高さの高い位置であることを表し、黒い箇所ほど高さが低い位置であることを表している。   FIG. 9 shows (A) an image after the left camera parallel correction processing and (B) a height image for crushed stone 8040 (JIS A 5005). In FIG. 9A, a frame line 90 indicates that the inside is an image processing area, and FIG. 10B indicates a height image of only the processing area. However, in FIG. 5B, the height image is represented by black and white contrast, and the white portion represents a higher position and the black portion represents a lower position. .

以下、図5の処理フローに戻って説明する。ステップS2における高さ画像作成処理の後、所定のワーク用記憶領域に保存されているこの高さ画像情報(WMt)を読み出し、平滑化処理を行い、平滑化処理画像情報(WMsm)をワーク用記憶領域に保存する(ステップS3)。この平滑化処理は、画像上のランダムなノイズを除去したり、画素値の細かな変化を少なくし、見やすい画像を得るために、滑らかな画像にするための平滑化フィルタ処理であり、本実施形態では下式の平均化フィルタを用いている。   Hereinafter, the description will be returned to the processing flow of FIG. After the height image creation processing in step S2, the height image information (WMt) stored in a predetermined work storage area is read out, smoothed, and smoothed image information (WMsm) is used for the work. Save in the storage area (step S3). This smoothing process is a smoothing filter process for making a smooth image in order to remove random noise on the image or reduce fine changes in pixel values and obtain an easy-to-view image. In the embodiment, the following averaging filter is used.

ここで、h(i,j)は平均化画像のi行、j列目の画素値、g(i,j)は高さ画像のi行、j列目の画素値、N×Nはフィルタサイズをそれぞれ表している。 Here, h (i, j) is the pixel value in the i-th row and j-th column of the averaged image, g (i, j) is the pixel value in the i-th row and j-th column in the height image, and N × N is the filter Each size is shown.

例えば、N=3の場合、平均化画像の画素値h(i,j)は以下のように表され、3×3画素の大きさの平均化フィルタとなる。
For example, when N = 3, the pixel value h (i, j) of the averaged image is expressed as follows, and becomes an averaging filter having a size of 3 × 3 pixels.

平滑化フィルタとしては、平均化フィルタの他に、メディアンフィルタ、加重平均化フィルタ、ガウシアンフィルタ、k最近隣平均化フィルタ又はバイラテラルフィルタ等を用いることが可能である。   As the smoothing filter, in addition to the averaging filter, a median filter, a weighted averaging filter, a Gaussian filter, a k nearest neighbor averaging filter, a bilateral filter, or the like can be used.

この平滑化処理により、骨材の凹凸情報(高周波成分)が取り除かれるので、平滑化処理画像は、骨材がどのように盛られているかを表わしている。   Since the unevenness information (high-frequency component) of the aggregate is removed by this smoothing process, the smoothed image indicates how the aggregate is piled up.

図10はコンクリート骨材が砕砂である場合の(A)高さ画像、(B)高さ画像の平滑化処理画像をそれぞれ示している。また、図11はコンクリート骨材が砕砂である場合の高さ画像の1行(X軸)100の高さ画像及びその平滑化処理画像の画素値特性を表している。   FIG. 10 shows a smoothed image of (A) a height image and (B) a height image when the concrete aggregate is crushed sand. Moreover, FIG. 11 represents the pixel value characteristic of the height image of one line (X axis) 100 of the height image when the concrete aggregate is crushed sand, and the smoothed image.

図12はコンクリート骨材が砕石2005である場合の(A)高さ画像、(B)高さ画像の平滑化処理画像をそれぞれ示している。また、図13はコンクリート骨材が砕石2005である場合の高さ画像の1行(X軸)120の高さ画像及びその平滑化処理画像の画素値特性を表している。   FIG. 12 shows (A) a height image and (B) a smoothed image of the height image when the concrete aggregate is crushed stone 2005, respectively. FIG. 13 shows the height image of one row (X axis) 120 of the height image when the concrete aggregate is crushed stone 2005, and the pixel value characteristic of the smoothed image.

図14はコンクリート骨材が砕石4020である場合の(A)高さ画像、(B)高さ画像の平滑化処理画像をそれぞれ示している。また、図15はコンクリート骨材が砕石4020である場合の高さ画像の1行(X軸)140の高さ画像及びその平滑化処理画像の画素値特性を表している。   FIG. 14 shows (A) a height image and (B) a smoothed image of the height image when the concrete aggregate is crushed stone 4020, respectively. FIG. 15 shows the height image of one row (X axis) 140 of the height image when the concrete aggregate is crushed stone 4020 and the pixel value characteristic of the smoothed image.

図16はコンクリート骨材が砕石8040である場合の(A)高さ画像、(B)高さ画像の平滑化処理画像をそれぞれ示している。また、図17はコンクリート骨材が砕石8040である場合の高さ画像の1行(X軸)160の高さ画像及びその平滑化処理画像の画素値特性を表している。   FIG. 16 shows (A) a height image and (B) a smoothed image of the height image when the concrete aggregate is crushed stone 8040, respectively. FIG. 17 represents the height image of one row (X axis) 160 of the height image when the concrete aggregate is crushed stone 8040 and the pixel value characteristic of the smoothed image.

図5のステップS3における平滑化処理の後、所定のワーク用記憶領域に保存されているこの平滑化処理画像情報(WMsm)を読み出し、高さ画像情報(WMt)と平滑化処理画像情報(WMsm)との差分を算出し(WMd=WMt−WMsm)、その差分画像情報(WMd)をワーク用記憶領域に保存する(ステップS4)。   After the smoothing process in step S3 of FIG. 5, the smoothed image information (WMsm) stored in a predetermined work storage area is read out, and the height image information (WMt) and the smoothed image information (WMsm) are read out. (WMd = WMt−WMsm), and the difference image information (WMd) is stored in the work storage area (step S4).

図18はコンクリート骨材が砕砂である場合の高さ画像とその平滑化処理画像との差分画像を表しており、図19はコンクリート骨材が砕砂である場合の高さ画像とその平滑化処理画像との差分画像の1行(X軸)180の画素値特性を表している。   FIG. 18 shows a difference image between a height image when the concrete aggregate is crushed sand and a smoothed image thereof, and FIG. 19 shows a height image when the concrete aggregate is crushed sand and a smoothed process thereof. The pixel value characteristic of one line (X axis) 180 of the difference image with the image is represented.

図20はコンクリート骨材が砕石2005である場合の高さ画像とその平滑化処理画像との差分画像を表しており、図21はコンクリート骨材が砕石2005である場合の高さ画像とその平滑化処理画像との差分画像の1行(X軸)200の画素値特性を表している。   FIG. 20 shows a difference image between a height image when the concrete aggregate is crushed stone 2005 and a smoothed image thereof, and FIG. 21 shows a height image when the concrete aggregate is crushed stone 2005 and its smoothed image. The pixel value characteristic of one line (X axis) 200 of the difference image with the digitized image is represented.

図22はコンクリート骨材が砕石4020である場合の高さ画像とその平滑化処理画像との差分画像を表しており、図23はコンクリート骨材が砕石4020である場合の高さ画像とその平滑化処理画像との差分画像の1行(X軸)220の画素値特性を表している。   22 shows a difference image between a height image when the concrete aggregate is crushed stone 4020 and a smoothed image thereof, and FIG. 23 shows a height image when the concrete aggregate is crushed stone 4020 and its smoothed image. The pixel value characteristic of one line (X axis) 220 of the difference image with the digitized image is represented.

図24はコンクリート骨材が砕石8040である場合の高さ画像とその平滑化処理画像との差分画像を表しており、図25はコンクリート骨材が砕石8040である場合の高さ画像とその平滑化処理画像との差分画像の1行(X軸)240の画素値特性を表している。   FIG. 24 shows a difference image between a height image when the concrete aggregate is crushed stone 8040 and a smoothed image thereof, and FIG. 25 shows a height image when the concrete aggregate is crushed stone 8040 and its smoothed image. The pixel value characteristic of one line (X axis) 240 of the difference image with the digitized image is represented.

これらの図から分かるように、骨材の凹凸情報である、高さ画像と平滑化補正処理画像との差分は、コンクリート骨材が砕砂の場合はほとんどないが、コンクリート骨材が砕石の場合は砕砂の場合に比してその差が大きくなっている。特に骨材の径が大きいほど、差分が大きな値となっている。   As can be seen from these figures, the difference between the height image and the smoothing correction processing image, which is the unevenness information of the aggregate, is rare when the concrete aggregate is crushed sand, but when the concrete aggregate is crushed stone The difference is larger than in the case of crushed sand. In particular, the larger the aggregate diameter, the greater the difference.

図5のステップS4における差分処理の後、所定のワーク用記憶領域に保存されている差分画像情報(WMd)を読み出し、この差分画像情報(WMd)について横方向(X軸方向)に沿って1次微分すると共に縦方向(Y軸方向)に沿って1次微分し、それら1次微分して得た値の絶対値(WMbsx)及び(WMbsy)をワーク用記憶領域に保存する(ステップS5)。これら1次微分は、差分の変化が激しい部分を抽出するためのものであり、コンクリート骨材が砕砂の場合は、砕石の場合より低い値となる。なお、1次微分を行う前に、差分画像情報(WMd)について平滑化処理を行い、その平滑化差分画像情報について1次微分を行っても良い。   After the difference processing in step S4 in FIG. 5, the difference image information (WMd) stored in a predetermined work storage area is read, and the difference image information (WMd) is set to 1 along the horizontal direction (X-axis direction). Next differentiation and primary differentiation along the vertical direction (Y-axis direction), and the absolute values (WMbsx) and (WMbsy) of the values obtained by the first differentiation are stored in the work storage area (step S5). . These primary differentials are for extracting a portion where the difference is drastically changed. When the concrete aggregate is crushed sand, the value is lower than that of crushed stone. Note that, before performing the primary differentiation, smoothing processing may be performed on the difference image information (WMd), and the primary differentiation may be performed on the smoothed difference image information.

図26はコンクリート骨材が砕砂である場合の差分画像の横方向に沿った1次微分の絶対値の画像を表しており、図27はコンクリート骨材が砕砂である場合の差分画像の横方向に沿った1次微分の絶対値を表す画像の1行(X軸)260の画素値特性を表している。   FIG. 26 shows an image of the absolute value of the first derivative along the horizontal direction of the difference image when the concrete aggregate is crushed sand, and FIG. 27 shows the horizontal direction of the difference image when the concrete aggregate is crushed sand. 2 represents the pixel value characteristic of one line (X axis) 260 of the image representing the absolute value of the first-order differential along the line.

図28はコンクリート骨材が砕石2005である場合の差分画像の横方向に沿った1次微分の絶対値の画像を表しており、図29はコンクリート骨材が砕石2005である場合の差分画像の横方向に沿った1次微分の絶対値を表す画像の1行(X軸)280の画素値特性を表している。   FIG. 28 shows an image of the absolute value of the first derivative along the horizontal direction of the difference image when the concrete aggregate is crushed stone 2005, and FIG. 29 shows the difference image when the concrete aggregate is crushed stone 2005. The pixel value characteristic of one line (X axis) 280 of the image representing the absolute value of the first-order differential along the horizontal direction is shown.

図30はコンクリート骨材が砕石4020である場合の差分画像の横方向に沿った1次微分の絶対値の画像を表しており、図31はコンクリート骨材が砕石4020である場合の差分画像の横方向に沿った1次微分の絶対値を表す画像の1行(X軸)300の画素値特性を表している。   30 shows an image of the absolute value of the first derivative along the horizontal direction of the difference image when the concrete aggregate is crushed stone 4020, and FIG. 31 shows the difference image when the concrete aggregate is crushed stone 4020. The pixel value characteristic of one line (X axis) 300 of the image representing the absolute value of the first-order differential along the horizontal direction is shown.

図32はコンクリート骨材が砕石8040である場合の差分画像の横方向に沿った1次微分の絶対値の画像を表しており、図33はコンクリート骨材が砕石8040である場合の差分画像の横方向に沿った1次微分の絶対値を表す画像の1行(X軸)320の画素値特性を表している。   FIG. 32 shows an image of the absolute value of the first derivative along the horizontal direction of the difference image when the concrete aggregate is crushed stone 8040, and FIG. 33 shows the difference image when the concrete aggregate is crushed stone 8040. The pixel value characteristic of one line (X axis) 320 of the image representing the absolute value of the primary differential along the horizontal direction is represented.

なお、図26〜図33では、差分画像情報(WMd)について横方向(X軸方向)に沿って1次微分した結果が示されているが、ステップS5の1次微分処理では、差分画像情報(WMd)について縦方向(Y軸方向)に沿って1次微分し、両者から得られた1次微分情報をここでは使用する。   26 to 33 show the results of the primary differentiation along the horizontal direction (X-axis direction) for the difference image information (WMd), the difference image information is used in the primary differentiation process in step S5. (WMd) is first-order differentiated along the vertical direction (Y-axis direction), and the first-order derivative information obtained from both is used here.

次いで、画像全体の評価を行うために、差分画像の1次微分の絶対値が0.15以上の値をとる面積を算出し、その面積を第1の指標(WMm1)としてワーク用記憶領域に保存する(ステップS6)。即ち、差分画像情報について横方向(X軸方向)に沿って1次微分して得た値の絶対値(WMbsx)が0.15以上の値をとる面積と、差分画像情報について縦方向(Y軸方向)に沿って1次微分して得た値の絶対値(WMbsy)が0.15以上の値をとる面積とを加算して全体の面積を求める。この場合のX軸方向及びY軸方向の面積の算出処理は、実際には、差分画像の1次微分の絶対値が0.15以上の画素の数を求めるものである。   Next, in order to evaluate the entire image, an area where the absolute value of the first derivative of the difference image takes a value of 0.15 or more is calculated, and the area is stored in the work storage area as a first index (WMm1). Save (step S6). That is, the area where the absolute value (WMbsx) obtained by first-order differentiation along the horizontal direction (X-axis direction) of the difference image information takes a value of 0.15 or more, and the vertical direction (Y The total area is obtained by adding the area where the absolute value (WMbsy) of the value obtained by first-order differentiation along the axial direction takes a value of 0.15 or more. In this case, the area calculation process in the X-axis direction and the Y-axis direction actually calculates the number of pixels having an absolute value of the first-order differential of the difference image of 0.15 or more.

図34は差分画像の1次微分処理結果の絶対値が0.15以上の領域を白色とした画像を表しており、同図(A)はコンクリート骨材が砕砂、同図(B)はコンクリート骨材が砕石2005、同図(C)はコンクリート骨材が砕石4020、同図(D)はコンクリート骨材が砕石8040の場合である。同図より、砕砂については、差分画像の1次微分処理結果の絶対値が0.15以上の領域がほとんどないことが分かる。このように、第1の指標(WMm1)は、径の小さな骨材(5mm以下)を分離する場合に有効である。   FIG. 34 shows an image in which the area where the absolute value of the first-order differential processing result of the difference image is 0.15 or more is white. FIG. 34 (A) shows the concrete aggregate being crushed sand, and FIG. The aggregate is crushed stone 2005, the same figure (C) is the case where the concrete aggregate is crushed stone 4020, and the same figure (D) is the case where the concrete aggregate is crushed stone 8040. From the figure, it can be seen that for crushed sand, there is almost no region where the absolute value of the first-order differential processing result of the difference image is 0.15 or more. Thus, the first index (WMm1) is effective when separating an aggregate having a small diameter (5 mm or less).

その後、所定のワーク用記憶領域に保存されている高さ画像情報(WMt)を読み出し、この高さ画像情報(WMt)について横方向(X軸方向)に沿って1次微分すると共に縦方向(Y軸方向)に沿って1次微分し、それら1次微分して得た値の絶対値(WMbtx)及び(WMbty)をワーク用記憶領域に保存する(ステップS7)。これら1次微分は、高さの変化が激しい部分では、骨材の盛られ方による影響は小さいと考えられるために行うものである。なお、1次微分を行う前に、高さ画像情報(WMt)について平滑化処理を行い、その平滑化高さ画像情報について1次微分を行っても良い。   Thereafter, the height image information (WMt) stored in a predetermined work storage area is read out, and the height image information (WMt) is first-order differentiated along the horizontal direction (X-axis direction) and the vertical direction ( A first-order differentiation is performed along the Y-axis direction), and absolute values (WMbtx) and (WMbty) of values obtained by the first-order differentiation are stored in the work storage area (step S7). These primary differentiations are performed because it is considered that the influence of how the aggregate is piled up is small in a portion where the change in height is severe. Before performing the first differentiation, the smoothing process may be performed on the height image information (WMt), and the first differentiation may be performed on the smoothed height image information.

図35は高さ画像の1次微分処理結果を表す画像であり、同図(A)はコンクリート骨材が砕石2005、同図(B)はコンクリート骨材が砕石4020、同図(C)はコンクリート骨材が砕石8040の場合である。   FIG. 35 is an image showing the first-order differential processing result of the height image. FIG. 35A shows a concrete aggregate crushed stone 2005, FIG. 35B shows a concrete aggregate crushed stone 4020, and FIG. This is the case where the concrete aggregate is crushed stone 8040.

次いで、画像全体の評価を行うために、高さ画像の1次微分の絶対値が2.0以上の値をとる面積を算出し、その面積を第2の指標(WMm2)としてワーク用記憶領域に保存する(ステップS8)。即ち、高さ画像情報について横方向(X軸方向)に沿って1次微分して得た値の絶対値(WMbtx)が2.0以上の値をとる面積と、高さ画像情報について縦方向(Y軸方向)に沿って1次微分して得た値の絶対値(WMbty)が2.0以上の値をとる面積とを加算して全体の面積を求める。この場合のX軸方向及びY軸方向の面積の算出処理は、実際には、高さ画像の1次微分の絶対値が2.0以上の画素の数を求めるものである。   Next, in order to evaluate the entire image, an area where the absolute value of the first derivative of the height image takes a value of 2.0 or more is calculated, and the area is used as a second index (WMm2) as a work storage area. (Step S8). That is, the area where the absolute value (WMbtx) of the value obtained by first-order differentiation along the horizontal direction (X-axis direction) of the height image information takes a value of 2.0 or more, and the vertical direction of the height image information. The total area is obtained by adding the area where the absolute value (WMbty) of the value obtained by first-order differentiation along (Y-axis direction) takes a value of 2.0 or more. In this case, the calculation process of the area in the X-axis direction and the Y-axis direction is actually to determine the number of pixels having an absolute value of the first derivative of the height image of 2.0 or more.

図36は高さ画像の1次微分処理結果の絶対値が2.0以上の領域を白色とした画像を表しており、同図(A)はコンクリート骨材が砕石2005、同図(B)はコンクリート骨材が砕石4020、同図(C)はコンクリート骨材が砕石8040の場合である。同図より、砕石の径が大きくなるほど、高さ画像の1次微分処理結果の絶対値が2.0以上の領域が大きくなることが分かる。このように、第2の指標(WMm2)は径の大きな骨材(5mmより大)である砕石について、その径に応じて分割する場合に有効である。   FIG. 36 shows an image in which an area where the absolute value of the first-order differential processing result of the height image is 2.0 or more is white, and FIG. 36 (A) shows the concrete aggregate is crushed stone 2005 and FIG. 36 (B). Is a case where the concrete aggregate is crushed stone 4020, and FIG. From the figure, it can be seen that the larger the crushed stone diameter, the larger the area where the absolute value of the first-order differential processing result of the height image is 2.0 or more. As described above, the second index (WMm2) is effective when a crushed stone which is an aggregate having a large diameter (greater than 5 mm) is divided according to its diameter.

図5のステップS8における面積処理の後、コンクリート骨材の種類判別を行う。まず、ワーク用記憶領域に保存されている第1の指標(WMm1)を読み出し、この第1の指標が第1の判別閾値未満であるか否かを判別する(図5のステップS9)。第1の判別閾値としては、この例では61000が用いられる(画像の処理範囲が650×800画素(pixel)の場合)。従って、ステップS9ではWMm1<61000かどうかが判別される。   After the area processing in step S8 of FIG. 5, the type of the concrete aggregate is determined. First, the first index (WMm1) stored in the work storage area is read out, and it is determined whether or not the first index is less than the first determination threshold (step S9 in FIG. 5). In this example, 61000 is used as the first discrimination threshold (when the image processing range is 650 × 800 pixels). Therefore, in step S9, it is determined whether WMm1 <61000.

WMm1<61000である場合(YESの場合)、そのコンクリート骨材は砕砂であると判別する(図5のステップS10)。WMm1<61000ではない場合(NOの場合)、そのコンクリート骨材は砕石であると判別する(図5のステップS11)。   When WMm1 <61000 (in the case of YES), it is determined that the concrete aggregate is crushed sand (step S10 in FIG. 5). When WMm1 <61000 is not satisfied (in the case of NO), it is determined that the concrete aggregate is crushed stone (step S11 in FIG. 5).

次いで、ワーク用記憶領域に保存されている第2の指標(WMm2)を読み出し、この第2の指標が複数の第2の判別閾値のうちの1つである第2の判別閾値A未満であるか否かを判別する(図5のステップS12)。第2の判別閾値Aとしては、この例では1650が用いられ、従って、ステップS12ではWMm2<1650かどうかが判別される。   Next, the second index (WMm2) stored in the work storage area is read, and the second index is less than the second determination threshold A, which is one of the plurality of second determination thresholds. (Step S12 in FIG. 5). In this example, 1650 is used as the second determination threshold A. Therefore, in step S12, it is determined whether WMm2 <1650.

WMm2<1650である場合(YESの場合)、そのコンクリート骨材は砕石2005であると判別する(図5のステップS13)。WMm2<1650ではない場合(NOの場合)、この第2の指標が複数の第2の判別閾値のうちの他の1つである第2の判別閾値B未満であるか否かを判別する(図5のステップS14)。第2の判別閾値Bとしては、この例では24000が用いられる(画像の処理範囲が650×800画素(pixel)の場合)。従って、ステップS12ではWMm2<24000かどうかが判別される。   When WMm2 <1650 (YES), it is determined that the concrete aggregate is crushed stone 2005 (step S13 in FIG. 5). When WMm2 <1650 is not satisfied (in the case of NO), it is determined whether or not the second index is less than a second determination threshold B which is another one of the plurality of second determination thresholds ( Step S14 in FIG. In this example, 24000 is used as the second determination threshold B (when the image processing range is 650 × 800 pixels (pixels)). Accordingly, in step S12, it is determined whether WMm2 <24000.

WMm2<24000である場合(YESの場合)、そのコンクリート骨材は砕石4020であると判別する(図5のステップS15)。WMm2<24000ではない場合(NOの場合)、そのコンクリート骨材は砕石8040であると判別する(図5のステップS16)。   When WMm2 <24000 (in the case of YES), it is determined that the concrete aggregate is crushed stone 4020 (step S15 in FIG. 5). When WMm2 <24000 is not satisfied (in the case of NO), it is determined that the concrete aggregate is crushed stone 8040 (step S16 in FIG. 5).

以上の判別処理により、第1の指標WMm1がWMm1<61000の場合にコンクリート骨材は砕砂であると判別され、第2の指標WMm2がWMm2<1650の場合にコンクリート骨材は砕石2005であると判別され、第2の指標WMm2が1650≦WMm2<24000の場合にコンクリート骨材は砕石4020であると判別され、第2の指標WMm2が24000≦WMm2の場合にコンクリート骨材は砕石8040であると判別される。   According to the above determination processing, when the first index WMm1 is WMm1 <61000, it is determined that the concrete aggregate is crushed sand, and when the second index WMm2 is WMm2 <1650, the concrete aggregate is crushed stone 2005. When the second index WMm2 is 1650 ≦ WMm2 <24000, it is determined that the concrete aggregate is crushed stone 4020, and when the second index WMm2 is 24000 ≦ WMm2, the concrete aggregate is crushed stone 8040. Determined.

以上述べた図5のステップS10、S13、S15又はS16において、コンクリート骨材の種類が判別された後、その結果がコンクリート骨材の受け入れ設備制御盤17(図1参照)に出力される(図5のステップS17)。   In step S10, S13, S15, or S16 of FIG. 5 described above, after the type of the concrete aggregate is determined, the result is output to the concrete aggregate receiving equipment control panel 17 (see FIG. 1) (see FIG. 1). 5 step S17).

以上詳細に説明したように、本実施形態によれば、種類判別すべきコンクリート骨材11を、トラック10の荷台上に積載されている状態で、荷台の上方に設けた2つのカメラ14によって撮像し、ステレオ法で3次元画像計測する。この撮像情報から高さ画像情報を得、高さ画像情報及び平滑化高さ画像情報の差分画像情報を求め、これを1次微分する。得られた差分画像1次微分情報の値が第1の基準値以上である領域の面積を求めてこれを第1の指標とする。一方、高さ情報について1次微分し、得られた高さ画像1次微分情報の値が第2の基準値以上である領域の面積を求めてこれを第2の指標とする。第1の指標を第1の判別閾値と比較することにより、コンクリート骨材11が砕砂であるか砕石であるかを判別している。高さ画像情報及び平滑化高さ画像情報の差分画像情報は、コンクリート骨材11の凹凸情報となり、コンクリート骨材11の大きさに対応した情報となる。この情報を1次微分することにより大きさの変化が激しい部分が抽出でき、その面積を求めることによって画像全域についてコンクリート骨材11の大きさに関する情報が得られ、これを判別閾値と比較して判別する判別処理により、コンクリート骨材11が非常に細かい大きさである砕砂のみであるのか否か(砕砂より大きな砕石であるのか)を、コンクリート骨材11が不規則に搭載されている状態であっても、搭載状態に依存することなく、しかもコンクリート骨材11の乾湿状態に依存することなく確実に判別することができる。   As described in detail above, according to the present embodiment, the concrete aggregate 11 to be identified is picked up by the two cameras 14 provided above the loading platform while being loaded on the loading platform of the truck 10. Then, a three-dimensional image is measured by the stereo method. Height image information is obtained from the imaging information, difference image information between the height image information and the smoothed height image information is obtained, and this is first-order differentiated. The area of the region where the value of the obtained differential image primary differential information is greater than or equal to the first reference value is obtained and used as the first index. On the other hand, the height information is first-order differentiated, and the area of the region where the value of the obtained height image first-order derivative information is equal to or larger than the second reference value is obtained and used as the second index. By comparing the first index with the first determination threshold, it is determined whether the concrete aggregate 11 is crushed sand or crushed stone. The difference image information between the height image information and the smoothed height image information is unevenness information of the concrete aggregate 11 and is information corresponding to the size of the concrete aggregate 11. A portion with a large change in size can be extracted by first-order differentiation of this information, and information regarding the size of the concrete aggregate 11 can be obtained for the entire image by obtaining the area, and this can be compared with a discrimination threshold. Whether or not the concrete aggregate 11 is only a crushed sand having a very fine size (whether it is a crushed stone larger than the crushed sand) or not is determined in a state where the concrete aggregate 11 is irregularly mounted. Even if it exists, it can discriminate | determine reliably, without depending on a mounting state, and not depending on the dry and wet state of the concrete aggregate 11. FIG.

また、本実施形態によれば、第2の指標を複数の第2の判別閾値と比較することにより、コンクリート骨材11が砕石2005、砕石4020及び砕石8040のいずれであるかを判別している。高さ画像情報を1次微分し、得られた高さ画像1次微分情報の値が第2の基準値以上である領域の面積を求め、複数の第2の判別閾値と比較することによりコンクリート骨材11が砕石2005、砕石4020及び砕石8040のいずれであるかを判別している。高さ情報を1次微分することにより大きさの変化が激しい部分が抽出でき、その面積を求めることによって画像全域について対象物の大きさに関する情報が得られ、これを複数の判別閾値と比較して判別する判別処理により、コンクリート骨材11の大きさに関する種類(砕石2005、砕石4020、砕石8040)を、コンクリート骨材11が不規則に搭載されている状態であっても、搭載状態に依存することなく、しかもコンクリート骨材11の乾湿状態に依存することなく確実に判別することができる。   Moreover, according to this embodiment, it is discriminate | determined whether the concrete aggregate 11 is the crushed stone 2005, the crushed stone 4020, and the crushed stone 8040 by comparing a 2nd parameter | index with several 2nd discrimination | determination threshold value. . The height image information is first-order differentiated, and the area of the region where the value of the obtained height image first-order derivative information is equal to or greater than the second reference value is obtained and compared with a plurality of second discrimination thresholds. It is determined whether the aggregate 11 is crushed stone 2005, crushed stone 4020, or crushed stone 8040. By first differentiating the height information, it is possible to extract a portion having a large change in size, and by obtaining the area, information on the size of the object is obtained for the entire image area, and this is compared with a plurality of discrimination thresholds. Depending on the type of discrimination processing, the type (crushed stone 2005, crushed stone 4020, crushed stone 8040) related to the size of the concrete aggregate 11 depends on the loaded state even if the concrete aggregate 11 is loaded irregularly. It is possible to reliably determine without depending on the wet and dry state of the concrete aggregate 11.

なお、3次元画像計測法としては、上述した実施形態では視差を利用したステレオ法を用いているが、その他に、スリット光を投影する光切断法等の種々の公知の方法を適用することが可能である。   Note that, as the three-dimensional image measurement method, the stereo method using parallax is used in the above-described embodiment, but various other known methods such as a light cutting method for projecting slit light may be applied. Is possible.

コンクリート骨材として、JIS A 5005に規定されている砕砂、砕石2005(5〜20mm径の砕石)、砕石4020(20〜40mm径の砕石)、砕石8040(40〜80mm径の砕石)の4種類を用意した。これら骨材を、濡れ具合(乾いた状態、一部濡れた状態、全て濡れた状態)別に、しかも異なる盛り方でそれぞれ17種類、合計68種類のサンプルを用意した。これらのサンプルについてまとめると、下記の表1のようになる   As concrete aggregates, four types of crushed sand, crushed stone 2005 (5-20 mm diameter crushed stone), crushed stone 4020 (20-40 mm diameter crushed stone), and crushed stone 8040 (40-80 mm diameter crushed stone) specified in JIS A 5005. Prepared. A total of 68 types of samples were prepared for each of these aggregates, depending on how they were wet (dry, partially wet, all wet), and in 17 different ways. These samples are summarized as shown in Table 1 below.

このようなサンプルの上方に2つのデジタル画像撮像カメラを互いに平行に配置して撮像を行った。この実施例では、カメラとサンプルとの距離が1600mm、カメラ間隔(光軸間距離)が100mmであった。デジタル画像撮像カメラとしては、株式会社日立国際電気製の200万画素CCDモノクロカメラ(1628画素(横)×1236画素(縦)、1/1.8型CCD、画素サイズ4.4μm×4.4μm)、KP-F202GV、レンズとしては、株式会社ミュートロン製のHS1614J、焦点距離16mmを用いた。撮像データからステレオ法で3次元画像計測を行い、前述した実施形態のごとく、各サンプル毎に第1の指標WMm1及び第2の指標WMm2を求めた。   Two digital image capturing cameras were arranged in parallel with each other above such a sample and imaged. In this example, the distance between the camera and the sample was 1600 mm, and the camera interval (distance between optical axes) was 100 mm. As a digital image pickup camera, a 2 million pixel CCD monochrome camera manufactured by Hitachi Kokusai Electric Inc. (1628 pixels (horizontal) × 1236 pixels (vertical), 1 / 1.8 type CCD, pixel size 4.4 μm × 4.4 μm) ), KP-F202GV, and a lens, HS1614J manufactured by Mutetron Co., Ltd., and a focal length of 16 mm were used. Three-dimensional image measurement was performed from the imaging data by the stereo method, and the first index WMm1 and the second index WMm2 were obtained for each sample as in the above-described embodiment.

表2には、求めた第1の指標WMm1がサンプル(種類)毎に昇順で表されている。画像の処理範囲が650×800画素(pixel)であるとすると、表2に破線で示した部分で値の変化が大きいのでここを第1の判別閾値(=61000)とすれば、砕砂と砕石とを確実に識別することができた。   Table 2 shows the obtained first index WMm1 in ascending order for each sample (type). Assuming that the image processing range is 650 × 800 pixels (pixels), the change in the value is large in the portion indicated by the broken line in Table 2. If this is set as the first discrimination threshold (= 61000), crushed sand and crushed stone And was able to be identified with certainty.

表3には、求めた第2の指標WMm2がサンプル(種類)毎に昇順で表されている。画像の処理範囲が650×800画素(pixel)であるとすると、表3に破線で示した2箇所の部分で値の変化が大きいので、その下方の1つを第2の判別閾値A(=1650)とすれば、砕石2005と砕石4020とを確実に識別することができ、さらに、上方の1つを第2の判別閾値B(=24000)とすれば、砕石4020と砕石8040とを確実に識別することができた。   Table 3 shows the obtained second index WMm2 in ascending order for each sample (type). If the processing range of the image is 650 × 800 pixels (pixels), the change in the value is large at the two portions indicated by the broken lines in Table 3, so that one of the lower ones is set as the second discrimination threshold A (= 1650), the crushed stone 2005 and the crushed stone 4020 can be reliably identified, and if the upper one is the second discrimination threshold B (= 24000), the crushed stone 4020 and the crushed stone 8040 can be reliably identified. Could be identified.

図37は本実施例におけるコンクリート骨材の種類判別状況を表しており、横軸が第1の指標WMm1、即ち平滑化補正処理した高さ画像と元の高さ画像との差分の1次微分の絶対値が0.15以上の領域の面積であり、縦軸が第2の指標WMm2、即ち高さ画像の1次微分の絶対値が2.0以上の領域の面積である。   FIG. 37 shows the concrete aggregate type discrimination status in this embodiment, where the horizontal axis is the first index WMm1, that is, the first derivative of the difference between the height image smoothed and corrected and the original height image. Is the area of a region having an absolute value of 0.15 or more, and the vertical axis is the area of the second index WMm2, that is, the region having an absolute value of the first derivative of the height image of 2.0 or more.

第1の指標WMm1について、第1の判別閾値(=61000)を用いることにより、砕砂と砕石とを確実に識別できることが分かる。また、第2の指標WMm2について、第2の判別閾値A(=1650)を用いることにより、砕石2005と砕石4020とを確実に識別でき、さらに、第2の判別閾値B(=24000)を用いることにより、砕石4020と砕石8040とを確実に識別できることが分かる。   It can be seen that the crushed sand and the crushed stone can be reliably identified by using the first determination threshold (= 61000) for the first index WMm1. Further, by using the second discrimination threshold A (= 1650) for the second index WMm2, the crushed stone 2005 and the crushed stone 4020 can be reliably identified, and further, the second discrimination threshold B (= 24000) is used. By this, it turns out that the crushed stone 4020 and the crushed stone 8040 can be identified reliably.

上述した実施形態及び実施例はJIS A 5005に規定されているコンクリート骨材の種類、特に、砕砂、砕石2005、砕石4020及び砕石8040を識別するための種類判別装置に関するものであるが、本発明はJIS A 5005に規定されているその他のコンクリート骨材の種類を判別する装置にも適用され、さらに、それ以外の砂、砂利等の種類判別装置にも適用可能である。さらに、本発明は、異なる大きさの粒体を含有する、コンクリート骨材以外の種々の対象物の種類判別にも適用可能である。   Although the above-described embodiments and examples relate to the types of concrete aggregates defined in JIS A 5005, in particular, the invention relates to a type discriminating apparatus for identifying crushed sand, crushed stone 2005, crushed stone 4020, and crushed stone 8040. Is applicable to a device for discriminating the types of other concrete aggregates defined in JIS A 5005, and is also applicable to other types of discriminating devices such as sand and gravel. Furthermore, the present invention can also be applied to discriminating types of various objects other than concrete aggregates that contain particles of different sizes.

以上述べた実施形態及び実施例は全て本発明を例示的に示すものであって限定的に示すものではなく、本発明は他の種々の変形態様及び変更態様で実施することができる。従って本発明の範囲は特許請求の範囲及びその均等範囲によってのみ規定されるものである。   The above-described embodiments and examples are all illustrative and do not limit the present invention, and the present invention can be implemented in various other modifications and changes. Therefore, the scope of the present invention is defined only by the claims and their equivalents.

10 トラック
10a 荷台底面
11 コンクリート骨材
12 ホッパ
13 ベルトコンベア
14、14′ カメラ
15 照明装置
16 コンクリート骨材の種類判別装置
17 コンクリート骨材の受入れ設備の制御盤
30 コンピュータ
30a バス
30b 中央処理装置(CPU)
30c リードオンリメモリ(ROM)
30d ランダムアクセスメモリ(RAM)
30e ハードディスク駆動装置(HDD)
30f 通信インタフェース
30g 音声処理部
30h 画像処理部
30i ディスク駆動装置
30j 入出力インタフェース
30k スピーカ
30l ディスプレイ
30m ブルーレイディスク/デジタルバーサタイルディスク/コンパクトディスク(BR/DVD/CD)
30n マウス
30o キーボード
40 高さ画像作成手段
41 平滑化処理手段
42 差分処理手段
43 第1の1次微分処理手段
44 第1の面積処理手段
45 第1の判別手段
46 第2の1次微分処理手段
47 第2の面積処理手段
48 第2の判別手段
70、71、80、81 骨材の画像
90 枠線
100、120、140、160 高さ画像の1行(X軸)
180、200、220、240 差分画像の1行(X軸)
260、280、300、320 1次微分の絶対値を表す画像の1行(X軸)
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Truck 10a Bottom of loading platform 11 Concrete aggregate 12 Hopper 13 Belt conveyor 14, 14 'Camera 15 Illumination device 16 Concrete aggregate type discriminating device 17 Control panel of concrete aggregate receiving equipment 30 Computer 30a Bus 30b Central processing unit (CPU) )
30c Read only memory (ROM)
30d random access memory (RAM)
30e Hard disk drive (HDD)
30f Communication interface 30g Audio processing unit 30h Image processing unit 30i Disc drive device 30j Input / output interface 30k Speaker 30l Display 30m Blu-ray Disc / Digital Versatile Disc / Compact Disc (BR / DVD / CD)
30n mouse 30o keyboard 40 height image creation means 41 smoothing processing means 42 difference processing means 43 first primary differentiation processing means 44 first area processing means 45 first discrimination means 46 second primary differentiation processing means 47 Second area processing means 48 Second discrimination means 70, 71, 80, 81 Aggregate image 90 Frame line 100, 120, 140, 160 One row of height image (X axis)
180, 200, 220, 240 One line of differential image (X axis)
260, 280, 300, 320 One line of the image representing the absolute value of the first derivative (X axis)

Claims (6)

3次元画像計測により対象物の高さ画像情報を得る高さ画像作成手段と、該高さ画像作成手段から得られる高さ画像情報を平滑化した平滑化高さ画像情報を得る平滑化処理手段と、前記高さ画像情報及び前記平滑化処理手段から得られる平滑化高さ画像情報の差分画像情報を求める差分処理手段と、該差分処理手段から得られる差分画像情報を1次微分した差分画像1次微分情報を算出する第1の1次微分処理手段と、該第1の1次微分処理手段から得られる差分画像1次微分情報の値が第1の基準値以上である領域の面積を求める第1の面積処理手段と、前記第1の面積処理手段から得られる面積を第1の判別閾値と比較することにより前記対象物の種類を判別する第1の判別手段とを備えていることを特徴とする対象物の種類判別装置。   Height image creating means for obtaining height image information of an object by three-dimensional image measurement, and smoothing processing means for obtaining smoothed height image information obtained by smoothing height image information obtained from the height image creating means Difference processing means for obtaining difference image information of the height image information and the smoothed height image information obtained from the smoothing processing means, and a difference image obtained by first differentiating the difference image information obtained from the difference processing means The first primary differential processing means for calculating the primary differential information, and the area of the region where the value of the differential image primary differential information obtained from the first primary differential processing means is greater than or equal to the first reference value. First area processing means to be obtained, and first determination means for determining the type of the object by comparing the area obtained from the first area processing means with a first determination threshold value. An object type discrimination device characterized by the above. 前記高さ画像情報を1次微分した高さ画像1次微分情報を算出する第2の1次微分処理手段と、該第2の1次微分処理手段から得られる高さ画像1次微分情報の値が第2の基準値以上である領域の面積を求める第2の面積処理手段と、前記第2の面積処理手段から得られる面積を複数の第2の判別閾値と比較することにより前記対象物の種類を判別する第2の判別手段とをさらに備えていることを特徴とする請求項1に記載の対象物の種類判別装置。   Second primary differential processing means for calculating height image primary differential information obtained by performing primary differentiation on the height image information, and height image primary differential information obtained from the second primary differential processing means. A second area processing unit for obtaining an area of a region having a value equal to or greater than a second reference value; and comparing the area obtained from the second area processing unit with a plurality of second discrimination thresholds. The object type discriminating apparatus according to claim 1, further comprising: a second discriminating unit that discriminates the type of the object. 前記対象物がコンクリート骨材であり、前記第1の判別手段が前記第1の面積処理手段から得られる面積を第1の判別閾値と比較することにより前記コンクリート骨材が砂であるか否かを判別する手段であることを特徴とする請求項1又は2に記載の対象物の種類判別装置。   Whether the object is concrete aggregate and whether the concrete aggregate is sand by comparing the area obtained from the first area processing means with the first discrimination threshold by the first discrimination means. The object type discrimination device according to claim 1, wherein the type discrimination unit is a means for discriminating between the two. 前記対象物がコンクリート骨材であり、前記第2の判別手段が前記第2の面積処理手段から得られる面積を複数の第2の判別閾値と比較することにより前記コンクリート骨材が大きさによって分類されるいずれの種類の砂利であるかを判別する手段であることを特徴とする請求項2に記載の対象物の種類判別装置。   The object is concrete aggregate, and the second discriminating unit compares the area obtained from the second area processing unit with a plurality of second discriminating thresholds to classify the concrete aggregate according to size. 3. The object type discriminating apparatus according to claim 2, wherein the object type discriminating means is means for discriminating which kind of gravel is used. 前記高さ画像作成手段が、運搬手段又は搬送ベルトに搭載された前記対象物の高さ画像情報を3次元画像計測により得る手段であることを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の対象物の種類判別装置。   5. The height image creating means is means for obtaining height image information of the object mounted on a conveying means or a conveying belt by three-dimensional image measurement. The object type discriminating device described in 1. 前記高さ画像作成手段が、ステレオ法を用いた3次元画像計測により前記対象物の高さ画像情報を得る手段であることを特徴とする請求項1から5のいずれか1項に記載の対象物の種類判別装置。   The object according to any one of claims 1 to 5, wherein the height image creating means is means for obtaining height image information of the object by three-dimensional image measurement using a stereo method. Item type identification device.
JP2012278922A 2012-12-21 2012-12-21 Type discrimination device for object Pending JP2014122827A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2012278922A JP2014122827A (en) 2012-12-21 2012-12-21 Type discrimination device for object

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2012278922A JP2014122827A (en) 2012-12-21 2012-12-21 Type discrimination device for object

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2014122827A true JP2014122827A (en) 2014-07-03

Family

ID=51403431

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2012278922A Pending JP2014122827A (en) 2012-12-21 2012-12-21 Type discrimination device for object

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2014122827A (en)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014162015A (en) * 2013-02-21 2014-09-08 Kumagai Gumi Co Ltd Aggregate carrying and storing system and control method for the same
JP2019117095A (en) * 2017-12-27 2019-07-18 前田建設工業株式会社 Method and apparatus for measuring rheological constant of concrete
JP2019117094A (en) * 2017-12-27 2019-07-18 前田建設工業株式会社 Method for measuring rheology constant of concrete

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014162015A (en) * 2013-02-21 2014-09-08 Kumagai Gumi Co Ltd Aggregate carrying and storing system and control method for the same
JP2019117095A (en) * 2017-12-27 2019-07-18 前田建設工業株式会社 Method and apparatus for measuring rheological constant of concrete
JP2019117094A (en) * 2017-12-27 2019-07-18 前田建設工業株式会社 Method for measuring rheology constant of concrete

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6992475B2 (en) Information processing equipment, identification system, setting method and program
US11227405B2 (en) Determining positions and orientations of objects
KR101682744B1 (en) Image processing device for defect inspection and image processing method for defect inspection
JP4664432B2 (en) SHOT SIZE IDENTIFICATION DEVICE AND METHOD, ELECTRONIC DEVICE, AND COMPUTER PROGRAM
TWI579775B (en) A matching processing device, a matching processing method and an inspection device using the same
US20130202188A1 (en) Defect inspection method, defect inspection apparatus, program product and output unit
WO2016107474A1 (en) Vehicle checking method and system
US20140037159A1 (en) Apparatus and method for analyzing lesions in medical image
KR102084535B1 (en) Defect inspection device, defect inspection method
JP2013257304A5 (en)
CN101464418A (en) Flaw detection method and apparatus
CN111062938B (en) Plate expansion plug detection system and method based on machine learning
JP2012026969A (en) Pattern inspection method and pattern inspection device
US20150206325A1 (en) Three-dimensional measurement apparatus, three-dimensional measurement method and program
JP2010112802A (en) Appearance inspection apparatus for wood and appearance inspection method for wood
JP2020134187A (en) Flaw inspection device and method
JP2014122827A (en) Type discrimination device for object
WO2014103617A1 (en) Alignment device, defect inspection device, alignment method, and control program
US9628659B2 (en) Method and apparatus for inspecting an object employing machine vision
JP2009139133A (en) Flaw detection method and flaw detector
JPH08189904A (en) Surface defect detector
JP5413283B2 (en) Focus shift detection device, focus shift detection method and program
TWI823261B (en) Supported devices and support methods
JP2011145305A (en) Defect inspection system, and photographing device for defect inspection, image processing apparatus for defect inspection, image processing program for defect inspection, recording medium, and image processing method for defect inspection used for the same
JP7003786B2 (en) Particle size measuring device and particle size measuring method