JP2019220163A - ビジョンシステムでラインを検出するためのシステム及び方法 - Google Patents
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Abstract
Description
本出願は2015年2月11日に出願された同時係属米国特許仮出願第62/249918号「ビジョンシステムでラインを検出するためのシステム及び方法」の利益を主張するものであり、その教示内容は参照により本明細書に組み込まれる。
本発明はマシンビジョンシステム、より具体的には取得した画像内のライン特徴を検出するビジョンシステムツールに関する。
(gx 2+gy 2)1/2>TABS
(gx 2+gy 2)1/2/I>TNORM
ここで、gx及びgyはそれぞれピクセル箇所におけるx勾配投影とy勾配投影の値、Iは強度、TABは生の投影された勾配の大きさに対する絶対コントラスト閾値、及びTNORMは強度正規化した投影された勾配の大きさに対する正規化したコントラスト閾値である。
p=(x,y,gx,gy,gm,go,I,gm/I,m,n)
ここで、(x,y)はエッジポイントの箇所、(gx,gy)はそれぞれx勾配投影及びy勾配投影の値、(gm,go)は(gx,gy)から計算された勾配の大きさと向き、Iはエッジポイント箇所における強度、gm/Iは勾配の大きさgmを強度Iで除算することによって得られる強度正規化したコントラスト、mは画像インデックス、及びnは投影区域インデックスである。標準キャリパツールにおけるようなエッジポイントの箇所は、精度を向上させるために補間できる。
カバレージスコア = ラインに対する関係エッジポイントインライアの数/(ラインに対する関係エッジポイントインライアの数+ラインに対する関係エッジポイントアウトライア+関係エッジポイントの潜在的箇所の数)。
Claims (22)
- 1以上のカメラに基づいて取得した画像内のライン特徴を検出するためのシステムであって、
ビジョンシステムプロセッサと;
オブジェクトのトレーニング画像内でライン検出プロセスによって特定された関連性のあるラインに関する個別ラベルの作成を可能にするビジョンシステムプロセッサに関連したインタフェースと;
取得した画像内のラインを特定するランタイムライン検出プロセスと;
ラベルに基づいて分類子を使用してラベルに対するライン特徴の確率マップを決定するニューラルネットプロセスと;
少なくとも1本の関連性のあるラインに対してラベルと確率スコアを提供するランタイム結果生成プロセスと;
を有する、上記システム。 - 前記ランタイム結果生成プロセスは、関連性のないラインに対して確率スコアを提供する、請求項1に記載のビジョンシステム。
- 前記結果生成プロセスは、ラインを強調表示し、強調表示されたラインと関連する確率スコアを提供するインタフェースを含む、請求項1に記載のビジョンシステム。
- 前記確率スコアマップは、取得した画像とサイズが近似している、請求項1に記載のビジョンシステム。
- 前記分類子プロセスではニューラルネット分類子及び統計的に訓練された分類子の少なくとも1つが使用される、請求項1に記載のビジョンシステム。
- 前記ライン検出プロセスは、ライン特徴を含むシーンの画像データを受け取るプロセッサを有し、エッジポイント抽出装置を備えており、
前記エッジポイント抽出装置は、
(a)画像データから勾配ベクトル場を計算し、
(b)勾配ベクトル場を複数の勾配投影サブ領域に投影し、
(c)投影された勾配データに基づき勾配投影サブ領域のそれぞれにおいて複数のエッジポイントを検出するものであり、
上記ラインファインダは画像から抽出されたエッジポイントと一致している複数のラインを生成するものである、
請求項1記載のビジョンシステム。 - 上記ラインファインダは、RANSACに基づくプロセスを操作してインライアエッジポイントを新しいラインにフィッティングし、事前に定義されたラインを基準にしてアウトライアエッジポイントから反復的にラインを定義することを含む、請求項6に記載のシステム。
- 上記勾配場の投影は、1以上の特徴若しくはライン特徴の予想される向きに応答して設定された方向に沿って向けられている、請求項6に記載のシステム。
- 上記勾配場の投影は、ガウスカーネルに基づいて粒度を定義する、請求項6に記載のシステム。
- 上記エッジポイント抽出装置は、勾配投影サブ領域の各々で複数の勾配強度最大値を検出するように配置されており、勾配強度最大値はそれぞれ複数のエッジポイントの幾つかとして特定されて、位置ベクトルと勾配ベクトルによって記述される、請求項6に記載のシステム。
- 上記ラインファインダは、少なくとも1つのエッジポイントの少なくとも1本の候補ラインからの距離と、少なくとも1つのエッジポイントの勾配方向と少なくとも1本の候補ラインの法線方向との間の角度差に基づくメトリックを計算することによって、複数の抽出されたエッジポイントの少なくとも1つのエッジポイントと、検出された複数のラインの少なくとも1本の候補ラインとの間の一致を決定するように配置されている、請求項6に記載のシステム。
- 1以上のカメラに基づいて取得した画像内のライン特徴を検出するためのシステムであって、
ビジョンシステムプロセッサと;
オブジェクトのトレーニング画像内でライン検出プロセスによって特定された関連性のあるラインに関する個別ラベルの作成を可能にするビジョンシステムプロセッサに関連したインタフェースと;
取得した画像内のラインを特定するランタイムライン検出プロセスと;
前記ライン検出プロセスによって特定されたラインに基づくインターフェイスのためのラベルを生成する統計的分類子と;
を有する、上記システム。 - 1以上のカメラに基づいて取得した画像内のライン特徴を検出するためのシステムであって、
ビジョンシステムプロセッサと;
オブジェクトのトレーニング画像内でライン検出プロセスによって特定された関連性のあるラインに関する個別ラベルの作成を可能にするビジョンシステムプロセッサに関連したインタフェースと;
取得した画像内のラインを特定するランタイムライン検出プロセスと;
前記ライン検出プロセスによって特定されたラインに基づくインターフェイスのためのラベルを生成するK−NN分類子と;
を有する、上記システム。 - 1以上のカメラに基づいて取得した画像内のライン特徴を検出するための方法において、
オブジェクトのトレーニング画像内でライン検出プロセスによって特定された関連性のあるラインに関する個別ラベルの作成を可能にするビジョンシステムプロセッサに関連したインタフェースを提供するステップと;
ランタイムライン検出プロセスによって、取得した画像内の検出されたラインを特定するステップと;
少なくとも1本の関連する検出されたラインに対するラベルを分類子で生成するステップと;
を有する方法。 - 前記分類子は少なくとも1つのニューラルネット分類子を備え、当該方法は、さらに、ラベルに対して検出されたライン特徴の確率マップを決定するためにラベルに基づいて前記少なくとも1つのニューラルネット分類子を使用するステップと、関連性のないラインに対して確率スコアを生成するステップと、を有する請求項14に記載の方法。
- 前記生成するステップは、検出されたラインをインタフェースで強調表示し、強調表示されたラインと関連する確率スコアを提供する、請求項15に記載の方法。
- 前記分類子はニューラルネット分類子、統計的に訓練された分類子及びK−NN分類子の少なくとも1つである、請求項14に記載の方法。
- 前記ライン検出プロセスは、ライン特徴を含むシーンの画像データを受け取るプロセッサを有し、エッジポイント抽出装置を備えており、
前記エッジポイント抽出装置は、
(a)画像データから勾配ベクトル場を計算する。
(b)勾配ベクトル場を複数の勾配投影サブ地域に投影し、
(c)投影された勾配データに基づきそれぞれの勾配射影サブ領域おいて複数のエッジポイントを検出し、そして
画像から抽出されたエッジポイントと一致する複数のラインを計算する、
請求項14に記載の方法。 - 前記計算するステップは、RANSACに基づくプロセスを操作してインライアエッジポイントを新しいラインにフィッティングすることを含んでおり、事前に定義されたラインに対するアウトライアエッジポイントから反復的にラインを定義することを含む、請求項18に記載の方法。
- 前記勾配場の投影は、1以上のライン特徴の予想される向きに応じて設定された方向に沿って方向付けられている、請求項18に記載の方法。
- 前記エッジポイント抽出装置は、勾配投影サブ領域の各々で複数の勾配強度最大値を検出し、前記勾配強度最大値はそれぞれ複数のエッジポイントの幾つかとして特定され、位置ベクトルと勾配ベクトルによって記述される、請求項18に記載の方法。
- 前記ライン検出プロセスでは、少なくとも1つのエッジポイントの少なくとも1本の候補ラインからの距離、及び少なくとも1つのエッジポイントの勾配方向と少なくとも1本の候補ラインの法線方向との間の角度差に基づくメトリックを計算することによって、複数の抽出されたエッジポイントの少なくとも1つのエッジポイントと、検出された複数のラインの少なくとも1本の候補ラインとの間の一致が決定される、請求項18に記載の方法。
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