JP2021064201A - 画像検査方法、画像検査装置、及び画像検査プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
続いて、第3算出部9により、第2評価値が算出される(ステップS402:第12工程)。第2評価値は、規格化ヒストグラムSの歪度の絶対値である。
Claims (6)
- 撮像画像を取得する第1工程と、
前記撮像画像において複数の特徴点を抽出する第2工程と、
複数の前記特徴点のそれぞれについて、勾配方向の平均値である勾配方向平均値を算出する第3工程と、
前記勾配方向平均値の出現数の分布を示すヒストグラムを生成する第4工程と、
前記勾配方向平均値の第1範囲における前記ヒストグラムの尖度である第1尖度と、前記第1範囲と異なる前記勾配方向平均値の第2範囲における前記ヒストグラムの尖度である第2尖度と、を算出する第5工程と、
前記第1尖度と前記第2尖度との和と、前記第1尖度と前記第2尖度との差の絶対値と、の差の絶対値である第1評価値を算出する第6工程と、
を備え、
前記第3工程は、
一の前記特徴点に対して、当該一の特徴点を含む所定の範囲を設定する第7工程と、
前記所定の範囲に含まれる前記特徴点の前記勾配方向平均値を算出する第8工程と、
前記第8工程で算出した前記勾配方向平均値を当該一の特徴点の前記勾配方向平均値として設定する第9工程と、
を含み、前記第7工程、前記第8工程、及び、前記第9工程を複数の前記特徴点に対して繰り返し実施することにより、複数の前記特徴点のそれぞれについて前記勾配方向平均値を算出し、
前記第5工程は、
前記ヒストグラムのうち最少の前記出現数に対応する前記勾配方向平均値が原点となるように前記ヒストグラムを並べ替えることにより、規格化ヒストグラムを生成する第10工程と、
前記規格化ヒストグラムを、二値化処理によって前記勾配方向平均値の前記第1範囲及び前記第2範囲に分割する第11工程と、
を含む、
画像検査方法。 - 前記第6工程は、前記規格化ヒストグラムの歪度の絶対値である第2評価値を算出する第12工程と、前記第1評価値と前記第2評価値との差である第3評価値を算出する第13工程とを含む、
請求項1に記載の画像検査方法。 - 前記第3工程は、複数の前記特徴点のそれぞれについて勾配の大きさを算出すると共に、前記勾配の大きさの平均値を算出する第14工程を含み、
前記第6工程は、前記第3評価値を前記勾配の大きさの平均値で除算した値である第4評価値を算出する第15工程を含む、
請求項2に記載の画像検査方法。 - 前記第3工程は、複数の前記特徴点のそれぞれについて勾配の分散値を算出する第16工程を含み、
前記第6工程は、前記第4評価値を前記勾配の分散値で乗算した値である第5評価値を算出する第17工程を含む、
請求項3に記載の画像検査方法。 - 撮像画像を取得する取得部と、
前記撮像画像において複数の特徴点を抽出する抽出部と、
複数の前記特徴点のそれぞれについて、勾配方向の平均値である勾配方向平均値を算出する第1算出部と、
前記勾配方向平均値の出現数の分布を示すヒストグラムを生成する生成部と、
前記勾配方向平均値の第1範囲における前記ヒストグラムの尖度である第1尖度と、前記第1範囲と異なる前記勾配方向平均値の第2範囲における前記ヒストグラムの尖度である第2尖度と、を算出する第2算出部と、
前記第1尖度と前記第2尖度との和と、前記第1尖度と前記第2尖度との差の絶対値と、の差の絶対値である第1評価値を算出する第3算出部と、
を備え、
前記第1算出部は、
一の前記特徴点に対して、当該一の特徴点を含む所定の範囲を設定し、前記所定の範囲に含まれる前記特徴点の前記勾配方向平均値を算出し、算出した前記勾配方向平均値を当該一の特徴点の前記勾配方向平均値として設定する処理を、複数の前記特徴点に対して繰り返し実施することにより、複数の前記特徴点のそれぞれについて前記勾配方向平均値を算出し、
前記第2算出部は、
前記ヒストグラムのうち最少の前記出現数に対応する前記勾配方向平均値が原点となるように前記ヒストグラムを並べ替えることにより、規格化ヒストグラムを生成し、前記規格化ヒストグラムを、二値化処理によって前記勾配方向平均値の前記第1範囲及び前記第2範囲に分割する、
画像検査装置。 - コンピュータを、
撮像画像を取得する取得部、
前記撮像画像において複数の特徴点を抽出する抽出部、
複数の前記特徴点のそれぞれについて、勾配方向の平均値である勾配方向平均値を算出する第1算出部、
前記勾配方向平均値の出現数の分布を示すヒストグラムを生成する生成部、
前記勾配方向平均値の第1範囲における前記ヒストグラムの尖度である第1尖度と、前記第1範囲と異なる前記勾配方向平均値の第2範囲における前記ヒストグラムの尖度である第2尖度と、を算出する第2算出部、及び、
前記第1尖度と前記第2尖度との和と、前記第1尖度と前記第2尖度との差の絶対値と、の差の絶対値である第1評価値を算出する第3算出部として機能させ、
前記第1算出部は、
一の前記特徴点に対して、当該一の特徴点を含む所定の範囲を設定し、前記所定の範囲に含まれる前記特徴点の前記勾配方向平均値を算出し、算出した前記勾配方向平均値を当該一の特徴点の前記勾配方向平均値として設定する処理を、複数の前記特徴点に対して繰り返し実施することにより、複数の前記特徴点のそれぞれについて前記勾配方向平均値を算出し、
前記第2算出部は、
前記ヒストグラムのうち最少の前記出現数に対応する前記勾配方向平均値が原点となるように前記ヒストグラムを並べ替えることにより、規格化ヒストグラムを生成し、前記規格化ヒストグラムを、二値化処理によって前記勾配方向平均値の前記第1範囲及び前記第2範囲に分割する、
画像検査プログラム。
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篠原 靖典 ほか: "ウェーブレット変換とニューラルネットワークを用いたテクスチャ画像の領域分割", 電気学会論文誌C, vol. 119, no. 11, JPN6019049599, 1 December 1999 (1999-12-01), JP, pages 1554 - 1560, ISSN: 0004271882 * |
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