JP2024077285A - 画像処理装置、レーザ加工システム、ワーク認識方法及びワーク認識プログラム - Google Patents

画像処理装置、レーザ加工システム、ワーク認識方法及びワーク認識プログラム Download PDF

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Abstract

【課題】撮影画像からワークのみを認識できる画像処理装置、レーザ加工システム、ワーク認識方法及びワーク認識プログラム。【解決手段】ワークが載置されていないワーク支持部を撮影した背景画像と、前記ワークが載置された前記ワーク支持部を撮影した被認識画像との背景差分画像を取得する背景差分処理と、前記背景差分画像を二値化する背景差分画像二値化処理と、前記被認識画像を二値化する被認識画像二値化処理と、二値化した前記被認識画像から前記ワークの少なくとも外形を抽出する外形抽出処理とを実行可能に構成されており、前記被認識画像二値化処理は、二値化閾値を算出し、算出した前記二値化閾値で前記被認識画像を二値化するよう構成されており、前記外形抽出処理は、二値化した前記背景差分画像を参照するよう構成されている。【選択図】図20

Description

本発明は、画像処理装置、レーザ加工システム、ワーク認識方法及びワーク認識プログラムに関する。
従来、レーザ加工領域内の板金を加工するためのレーザ加工機と、レーザ加工領域を撮影するカメラと、板金を照らす照明と、カメラにより撮影された画像を処理するプロセッサとを備える板金加工システムがある(特許文献1等)。レーザ加工機は、レーザ加工領域内に第1方向に並んで設けられる複数の突起を有する板状の板金支持部材を備え、板金は複数の突起上に配置される。
また、カメラは、レーザ加工機の高さ方向から見て、カメラの光軸が前記第1方向に対して実質的に平行な向きを向くように配置されており、プロセッサは、画像中の明領域を、板金の加工可能領域として検出する処理を実行する。従来の板金加工システムは、このような構成を備えることにより、板金支持部材がカメラによって撮影されたとしても、板金の形状や寸法を撮影画像から認識することができる。
特許第6711965号公報
しかしながら、従来の板金加工システムでは、上述したように、レーザ加工機の高さ方向から見て、カメラの光軸が前記第1方向に対して実質的に平行な向きを向くようにカメラを配置する必要があり、特定の位置及び角度から撮影された画像でなければ板金の形状や寸法を撮影画像から認識することができないという問題がある。
本発明の一態様は、撮影画像からワークのみを認識できる画像処理装置、レーザ加工システム、ワーク認識方法及びワーク認識プログラムである。
本発明の一態様に係る画像処理装置は、ワークが載置されていないワーク支持部を撮影した背景画像と、前記ワークが載置された前記ワーク支持部を撮影した被認識画像との背景差分画像を取得する背景差分処理と、前記背景差分画像を二値化する背景差分画像二値化処理と、前記被認識画像を二値化する被認識画像二値化処理と、二値化した前記被認識画像から前記ワークの少なくとも外形を抽出する外形抽出処理とを実行可能に構成されており、前記被認識画像二値化処理は、二値化閾値を算出し、算出した前記二値化閾値で前記被認識画像を二値化するよう構成されており、前記外形抽出処理は、二値化した前記背景差分画像を参照するよう構成されている。
本発明の一態様に係るレーザ加工システムは、ワークを加工するためのレーザ加工機と、前記ワークを撮影するためのカメラと、画像処理装置とを備え、前記画像処理装置は、前記ワークが載置されていないワーク支持部を撮影した背景画像と、前記ワークが載置された前記ワーク支持部を撮影した被認識画像との背景差分画像を取得する背景差分処理と、前記背景差分画像を二値化する背景差分画像二値化処理と、前記被認識画像を二値化する被認識画像二値化処理と、二値化した前記被認識画像から前記ワークの少なくとも外形を抽出する外形抽出処理とを実行可能に構成されており、前記被認識画像二値化処理は、二値化閾値を算出し、算出した前記二値化閾値で前記被認識画像を二値化するよう構成されており、前記外形抽出処理は、二値化した前記背景差分画像を参照するよう構成されている。
本発明の一態様に係るワーク認識方法は、ワークが載置されていないワーク支持部を撮影した背景画像と、前記ワークが載置された前記ワーク支持部を撮影した被認識画像との背景差分画像を取得する背景差分工程と、前記背景差分画像を二値化する背景差分画像二値化工程と、前記被認識画像を二値化する被認識画像二値化工程と、二値化した前記被認識画像から前記ワークの少なくとも外形を抽出する外形抽出工程とを備え、前記被認識画像二値化工程は、二値化閾値を算出し、算出した前記二値化閾値で前記被認識画像を二値化するよう構成されており、前記外形抽出工程は、二値化した前記背景差分画像を参照するよう構成されている。
本発明の一態様に係るワーク認識プログラムは、ワークが載置されていないワーク支持部を撮影した背景画像と、前記ワークが載置された前記ワーク支持部を撮影した被認識画像との背景差分画像を取得する背景差分処理と、前記背景差分画像を二値化する背景差分画像二値化処理と、前記被認識画像を二値化する被認識画像二値化処理と、二値化した前記被認識画像から前記ワークの少なくとも外形を抽出する外形抽出処理とを画像処理装置に実行させ、前記被認識画像二値化処理は、二値化閾値を算出し、算出した前記二値化閾値で前記被認識画像を二値化するよう構成されており、前記外形抽出処理は、二値化した前記背景差分画像を参照するよう構成されている。
本発明の一態様に係る画像処理装置、レーザ加工システム、ワーク認識方法及びワーク認識プログラムによれば、二値化した背景差分画像を参照して二値化閾値で二値化した被認識画像(撮影画像)からワークの外形を抽出することで、撮影画像からワークのみを認識できる。
本発明の一態様に係る画像処理装置、レーザ加工システム、ワーク認識方法及びワーク認識プログラムによれば、撮影画像からワークのみを認識できる。
図1は、本発明の実施形態に係るレーザ加工システムを示す概略図である。 図2は、本実施形態のレーザ加工機を示す概略図である。 図3は、本実施形態のレーザ加工ヘッドを示す概略図である。 図4は、本実施形態の制御装置を示す機能ブロック図である。 図5は、本実施形態の被認識画像の一例を示す図である。 図6は、本実施形態の背景画像の一例を示す図である。 図7は、本実施形態の背景差分画像の一例を示す図である。 図8は、本実施形態の加工後差分画像の一例を示す図である。 図9は、本実施形態の被認識画像二値化処理の一例を示す概略図である。 図10は、一般的なヒストグラムの作成方法の例を示す模式図である。 図11は、本実施形態の第1ヒストグラムの作成方法を示す模式図である。 図12は、本実施形態の第2ヒストグラムの作成方法を示す模式図である。 図13は、本実施形態の第1ヒストグラムの一例を示す図である。 図14は、本実施形態の第2ヒストグラムの一例を示す図である。 図15は、本実施形態の第1ヒストグラム及び第2ヒストグラムから二値化閾値の算出する方法を示す模式図である。 図16は、本実施形態の二値化した被認識画像の一例を示す図である。 図17は、本実施形態の二値化した背景差分画像の一例を示す図である。 図18は、本実施形態の外形抽出処理をした二値化被認識画像の一例を示す図である。 図19は、本実施形態の被認識画像IからワークWを認識した結果の一例を示す図である。 図20は、本実施形態のワーク認識方法の一例を示すフローチャートである。 図21は、本実施形態の被認識画像二値化処理の一例を示すフローチャートである。
以下、本発明を実施するための最良の実施形態について、図面を用いて説明する。なお、以下の実施形態は、各請求項に係る発明を限定するものではなく、また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
[本実施形態に係るレーザ加工システムの全体構成]
図1は、本発明の実施形態に係るレーザ加工システムを示す概略図である。
まず、図1を参照して、本発明の実施形態に係るレーザ加工システム1を概説する。本実施形態に係るレーザ加工システム1は、概略的には、図1に示すように、ワークWを加工するためのレーザ加工機10と、ワークWを撮影するためのカメラ50と、画像処理装置として機能する制御装置100とを備える。
[レーザ加工機の構成]
図2は、本実施形態のレーザ加工機を示す概略図である。
レーザ加工機10は、図1及び図2に示すように、筐体11と、筐体11内に設けられた支持台12と、支持台12上に設けられた加工テーブル13と、加工テーブル13の上部においてワークWを支持するワーク支持部14とを備える。ワーク支持部14は、例えば、x軸方向に並んで設けられる複数の突起14aを有する板状の部材であり、ワークWを載置可能に構成されている。
また、レーザ加工機10は、ワークWにレーザ光(Laser Beam)Lを照射するレーザ加工ヘッド30と、レーザ加工ヘッド30を移動させる移動機構20と、レーザ光Lを生成して射出するレーザ発振器(図示せず)と、レーザ発振器より射出されたレーザ光Lをレーザ加工ヘッド30へと伝送するプロセスファイバ(図示せず)と、アシストガス供給装置(図示せず)とを備える。
移動機構20は、レーザ加工ヘッド30を駆動し、レーザ加工ヘッド30とワークWとを相対的に移動させるよう構成されている。移動機構20は、ワーク支持部14の上方に設けられた一対のガイドレール(図示せず)と、一対のガイドレール間に掛け渡されたキャリッジベース22と、キャリッジベース22に設けられたキャリッジ24とを備える。
一対のガイドレールは、支持台12の長手方向(z軸方向)に沿って設けられている。キャリッジベース22は、キャリッジベース駆動部(図示せず)の駆動により、z軸方向に移動可能に構成されている。キャリッジ24は、キャリッジ駆動部(図示せず)の駆動により支持台12の長手方向と直交する方向(x軸方向)に移動可能に構成されている。また、キャリッジ24は、先端部にレーザ加工ヘッド30が取り付けられている。
移動機構20は、このような構成を備えることにより、レーザ加工ヘッド30をワーク支持部14上に載置されたワークWの表面に沿って、x軸方向、z軸方向、又は、x軸とz軸との任意の合成方向に移動させるよう構成されている。なお、移動機構20は、レーザ加工ヘッド30をワークWの表面に沿って移動させる代わりに、レーザ加工ヘッド30の位置が固定されており、ワークWがレーザ加工ヘッド30に対して相対的に移動するように構成されていてもよい。
レーザ発振器は、レーザ光Lを生成し、プロセスファイバを介してレーザ光Lをレーザ加工ヘッド30に供給する。レーザ発振器としては、例えば、レーザダイオードより発せられる種光が共振器でYbなどを励起させ増幅させて所定の波長のレーザ光Lを射出するタイプ、又はレーザダイオードより発せられるレーザ光Lを直接利用するタイプのレーザ発振器が好適に用いられる。レーザ発振器は、例えば、固体レーザ発振器としてはファイバレーザ発振器、YAG(Yttrium Aluminum Garnet)レーザ発振器、ディスクレーザ発振器、DDL(Direct Diode Laser)発振器等が挙げられる。
レーザ発振器は、波長900nm~1100nmの1μm帯のレーザ光Lを射出する。例えば、DDL発振器は、波長910nm~950nmのレーザ光Lを射出し、ファイバレーザ発振器は、波長1060nm~1080nmのレーザ光Lを射出する。
レーザ加工ヘッド30は、レーザ発振器からプロセスファイバを介して伝送されたレーザ光Lをワーク支持部14上のワークWに向かって照射可能に構成されており、レーザ加工ヘッド駆動部(図示せず)の駆動によりy軸方向に移動可能に構成されている。
図3は、本実施形態のレーザ加工ヘッドを示す概略図である。
具体的には、レーザ加工ヘッド30は、図3に示すように、レーザ光Lの照射中心軸を含むハウジング30aを含み、このハウジング30aの内部に、プロセスファイバの出射端から射出されたレーザ光Lが入射されるコリメータレンズ31と、ガルバノスキャナユニット32と、ガルバノスキャナユニット32から射出されたレーザ光Lをy軸方向の下方に向けて反射させるベンドミラー35とを含む。また、レーザ加工ヘッド30は、ベンドミラー35で反射したレーザ光Lを集束させる集光レンズ36を含んでいる。
ハウジング30aの先端部分には、レーザ光LをワークWに照射するための円形の開口部を有するノズル30bが設けられている。このノズル30bは、溶融したワークWを除去するために、アシストガス供給装置から供給されるガス流をレーザ光Lと同軸でワークWに向けるためのノズル機能を有し、ハウジング30aに対して着脱自在に設けられる。
集光レンズ36は、レーザ光Lの焦点位置を調整するために、図示していない駆動部及び移動機構によって、ワークWに接近する方向及びワークWから離間する方向に移動自在に構成されている。
ガルバノスキャナユニット32は、第1スキャン部33と、第2スキャン部34とを有する。第1スキャン部33は、コリメータレンズ31より射出されたレーザ光Lを反射する第1スキャンミラー33aと、第1スキャンミラー33aを所定の角度となるように回転させる第1駆動部33bとを有する。第2スキャン部34は、第1スキャンミラー33aから射出されたレーザ光Lを反射する第2スキャンミラー34aと、第2スキャンミラー34aを所定の角度となるように回転させる第2駆動部34bとを有する。
なお、レーザ加工機10は、種々の公知の構成を採用可能であるため、その詳細な説明を省略する。また、レーザ加工機10は、上述した構成に限定されず、種々の構成を採用することが可能である。
[カメラの構成]
カメラ50は、図1及び図2に示すように、レーザ加工機10内、例えばレーザ加工機10の筐体11内の天井部に取り付けられており、ワーク支持部14上に載置されたワークWを撮影可能に構成されている。また、カメラ50は、撮像部52とレンズ54とを含む。撮像部52は、撮像素子(図示せず)及びシャッター(図示せず)を有する。また、レンズ54は、レーザ加工機10のワーク支持部14の全体を撮影可能な画角を有することが好ましい。
このような構成を備えることにより、カメラ50は、レーザ加工機10のワーク支持部14上のどの位置にワークWが載置されていても、カメラ50の位置を変えることなくワークWを撮影することが可能である。また、レーザ加工機10のワーク支持部14上に複数のワークWが載置されている場合、カメラ50は、全てのワークWを撮影することが可能である。
カメラ50は、撮影した撮影画像データを制御装置100に送信するよう構成されている。なお、本実施形態に係るカメラ50は、カメラ50からデジタル信号(撮影画像データ)を直接制御装置100に出力する構成であってもよいし、カメラ50から出力されたアナログ信号(撮影画像信号)をA/Dコンバータ(図示せず)等でデジタル信号(撮影画像データ)に変換して制御装置100に出力する構成であってもよい。また、カメラ50は、記憶部(図示せず)を含み、一度その記憶部に格納した撮影画像データを制御装置100に送信してもよいし、カメラ50は、記憶部を含まず、撮影画像データを制御装置100に直接送信してもよい。
[制御装置の構成]
図4は、本実施形態の制御装置を示す機能ブロック図である。
制御装置100は、レーザ加工機10及びカメラ50を制御する制御装置の一例である。制御装置100は、デスクトップパソコン(desktop personal computer)や、ノートパソコン(laptop computer)、タブレット(tablet)端末、CNC(コンピュータ数値制御:Computerized Numerical Control)装置等の電子計算機であり、図4に示すように、入力部110と、表示部120と、制御部130と、記憶部140とを含む。
入力部110は、例えば、キーボード(Keyboard)、マウス(Mouse)、タッチパッド(Touchpad)、ジョイスティック(Joystick)等の入力機器により構成されており、入力部110を操作することにより、制御装置100において通常必要とされる情報入力の機能に加え、例えば、レーザ加工機10で使用する加工プログラム(NC(数値制御:Numerical Control)プログラム)の選択等の操作をすることができる。
表示部120は、表示装置としてのディスプレイ(Display)を有しており、制御装置100において通常必要とされる画面表示の機能に加え、例えば、加工プログラムの選択画面や、カメラ50が撮影した撮影画像、制御部130の後述する画像処理部135の処理結果等を表示する。また、表示部120は、入力部110の機能を有するタッチパネル(Touch screen)で構成され得る。表示部120がタッチパネルで構成された場合は、ユーザは、例えば表示部120を操作することにより、加工プログラムの選択等の各種の情報を制御装置100に対して入力可能となる。
なお、入力部110及び表示部120の構成は、上述した構成に限定されず、これら入力部110及び表示部120に代わり、同等の機能を有する構成であれば(例えば、遠隔から利用可能な表示手段や入力手段等)、これに限定されるものではない。
制御部130は、例えば、CPU(Central Processing Unit)及びGPU(Graphics Processing Unit)を有する統合型演算処理装置により構成される。制御部130は、加工制御部131と、カメラ制御部133と、画像処理部135とを含む。加工制御部131は、ユーザが選択した加工プログラムを記憶部140から読み出し、読み出した加工プログラムに従ってレーザ加工機10によるレーザ加工を制御するよう構成されている。
図5は、本実施形態の被認識画像の一例を示す図である。
カメラ制御部133は、記憶部140に格納されている撮影プログラムに従ってカメラ50を制御するよう構成されている。具体的には、カメラ制御部133は、図5に示すように、レーザ加工機10によるレーザ加工が完了したワーク支持部14上のワークWを撮影するようカメラ50を制御する。また、カメラ制御部133は、カメラ50が撮影した撮影画像データを取得し、記憶部140の後述する撮影画像格納部141に格納可能に構成されている。
図6は、本実施形態の背景画像の一例を示す図である。
さらに、カメラ制御部133は、図6に示すように、後述する背景画像Bとなる撮影画像データを取得するために、ワークWが載置されていない状態でワーク支持部14を撮影するようにカメラ50を制御する。
画像処理部135は、概略的には、ワークWが載置されていないワーク支持部14を撮影した背景画像Bと、ワークWが載置されたワーク支持部14を撮影した被認識画像Iとの背景差分画像BSを取得する背景差分処理と、背景差分画像BSを二値化する背景差分画像二値化処理と、被認識画像Iを二値化する被認識画像二値化処理と、二値化した被認識画像I(二値化被認識画像I′)からワークWの少なくとも外形を抽出する外形抽出処理とを実行可能に構成されている。なお、外形抽出処理は、ワークWの外形だけでなく、ワークW内に開けられた抜け穴等の輪郭も抽出してもよい。すなわち、外形抽出処理は、ワークWのエッジ(輪郭)を抽出可能である。
また、画像処理部135は、背景差分画像BSにオープニング処理及びクロージング処理の少なくとも一方をする背景差分画像加工処理を更に実行可能に構成されている。以下、画像処理部135が実行する各処理について詳述する。
図7は、本実施形態の背景差分画像の一例を示す図である。
背景差分処理において、画像処理部135は、背景領域(ワーク支持部14)のみからなる背景画像B(図6参照)と、前景領域(ワークW)と背景領域の両方を含む被認識画像I(図5参照)とをそれぞれグレースケール化し、グレースケール化した背景画像Bと被認識画像Iの差分を計算し、図7に示すように、背景差分画像BSを取得する。
背景差分画像加工処理において、画像処理部135は、まず、背景差分処理で取得した背景差分画像BSに輝度レベルのスケール処理をする。輝度レベルのスケール処理では、sinカーブを使用し、背景差分画像BSのコントラスト(輝度の高低)を強調する。そして、画像処理部135は、3段階の細分化処理と、32段階の膨張処理をする。
図8は、本実施形態の加工後差分画像の一例を示す図である。
その後、画像処理部135は、再度29段階の細分化処理と、輝度レベルのスケール処理をし、図8に示すように、加工後差分画像BS′を取得する。本実施形態において、画像処理部135は、上述したように、背景差分画像BSにオープニング処理及びクロージング処理の両方をするが、これに限定されず、どちらか一方のみでもよい。
被認識画像二値化処理は、二値化閾値Sを算出し、算出した二値化閾値Sで被認識画像Iを二値化するよう構成されている。二値化閾値Sは、背景差分画像BS、より好ましくは、加工後差分画像BS′を参照して算出される。被認識画像二値化処理は、具体的には、被認識画像Iの輝度値(被認識画像輝度値L1)と、加工後差分画像BS′の輝度値とに基づいて二値化閾値Sを算出するよう構成されている。
図21は、本実施形態の被認識画像二値化処理の一例を示すフローチャートである。
より具体的には、被認識画像二値化処理は、図21に示すように、被認識画像I内の各画素の被認識画像輝度値L1を取得する輝度値取得処理(図21のS221)と、各画素と対応する加工後差分画像内の対応画素の対応輝度値L2を取得する対応輝度値取得処理(図21のS222)と、ヒストグラムの輝度軸の被認識画像輝度値L1の級に、対応輝度値L2に基づいて算出した影響値を反映させた第1ヒストグラムを作成する第1ヒストグラム作成処理(図21のS224)と、ヒストグラムの輝度軸の被認識画像輝度値L1の級に、最大影響値と影響値の差を反映させた第2ヒストグラムを作成する第2ヒストグラム作成処理(図21のS225)と、第1ヒストグラム及び第2ヒストグラムに基づいて二値化閾値Sを算出する閾値算出処理(図21のS226)とを含む。また、被認識画像二値化処理は、対応輝度値L2に基づいて影響値を算出する影響値算出処理(図21のS223)と、二値化閾値Sで被認識画像Iを二値化する二値化処理(図21のS227)とを含む。
図9は、本実施形態の被認識画像二値化処理の一例を示す概略図である。
ここで、図9の例を参照して、被認識画像二値化処理の各処理について説明する。図9に示すように、被認識画像I内の任意の座標(i,j)(i,jは共に整数)の画素の被認識画像輝度値L1をk(0≦k≦255)とする。加工後差分画像BS′内の同じ座標(i,j)の画素の対応輝度値L2をp(0≦p≦255)とする。輝度値取得処理では、まず、画像処理部135は、被認識画像I内の任意の座標(i,j)の画素の被認識画像輝度値L1(図9においてk)を取得する。
そして、対応輝度値取得処理では、画像処理部135は、その画素と対応する加工後差分画像BS′内の同じ座標(i,j)の画素の対応輝度値L2(図9においてp)を取得する。その後、影響値算出処理では、画像処理部135は、取得した対応輝度値L2に基づいて、影響値を算出する。本実施形態において、影響値は、対応輝度値L2を最大輝度値である255で割った値であるが、これに限定されない。本実施形態における最大影響値は、1である。
第1ヒストグラム作成処理では、画像処理部135は、以下の式1に示すように、ヒストグラムの輝度軸の被認識画像輝度値L1の級に、影響値(本実施形態においてpf)を反映させた第1ヒストグラムを作成する。また、第2ヒストグラム作成処理では、画像処理部135は、以下の式2に示すように、ヒストグラムの輝度軸の被認識画像輝度値L1の級に、最大影響値と影響値の差(1-pf)を反映させた第2ヒストグラムを作成する。
Figure 2024077285000002
Figure 2024077285000003
図10は、一般的なヒストグラムの作成方法の例を示す模式図である。図11は、本実施形態の第1ヒストグラムの作成方法を示す模式図である。図13は、本実施形態の第1ヒストグラムの一例を示す図である。
式1及び式2において、fは、1/255を示している。一般的な画像のヒストグラムでは、図10に示すように、画像内に輝度値kの画素があった場合、輝度軸の輝度値kの級に1を加算し、これを繰り返すことで画像内の全ての画素の輝度値を反映し、ヒストグラムが作成される。本実施形態における第1ヒストグラムでは、図9及び図11に示すように、被認識画像I内に輝度値kの画素があった場合、対応する加工後差分画像内の対応画素の輝度値pに基づいて算出した影響値pf(pfは、pとfの積)を輝度軸の輝度値kの級に加算する。これを繰り返すことで全ての画素の輝度値を反映し、図13に示すように、第1ヒストグラムが作成される。
図12は、本実施形態の第2ヒストグラムの作成方法を示す模式図である。図14は、本実施形態の第2ヒストグラムの一例を示す図である。
また、本実施形態における第2ヒストグラムでは、図9及び図12に示すように、被認識画像I内に輝度値kの画素があった場合、対応する加工後差分画像内の対応画素の輝度値pに基づいて算出した影響値pfを最大影響値から引いた値、即ち、1-pfを輝度軸の輝度値kの級に加算する。これを繰り返すことで全ての画素の輝度値を反映し、図14に示すように、第2ヒストグラムが作成される。
図15は、本実施形態の第1ヒストグラム及び第2ヒストグラムから二値化閾値の算出する方法を示す模式図である。
以上の処理により、画像処理部135は、ワーク領域と思われる領域のヒストグラム(第1ヒストグラム)と背景領域と思われる領域のヒストグラム(第2ヒストグラム)を取得する。そして、閾値算出処理において、画像処理部135は、図15に示すように、第1ヒストグラムが優勢な領域と、第2ヒストグラムが優勢な領域との境界として算出される輝度値を二値化閾値Sとして取得する。
ただし、被認識画像Iの全領域を占めるワークWの面積の割合は、被認識画像I毎に異なるため、第1ヒストグラムと第2ヒストグラムのスケールに差異が生じ、そのまま第1ヒストグラムと第2ヒストグラムを使用して二値化閾値Sの算出をすると、被認識画像Iに含まれるワークWの大きさや個数に結果が大きく影響される。そこで、本実施形態における画像処理部135は、第1ヒストグラムと第2ヒストグラムのスケールを合わせるために、第2ヒストグラムに以下の式3のスケール処理を実行する。
Figure 2024077285000004
式3において、S1は、第1ヒストグラムの面積、S2は、第2ヒストグラムの面積を示している。スケール処理後、画像処理部135は、以下の処理を実行することで二値化閾値Sを取得する。まず、画像処理部135は、Histogram1[k]=0ではない第1ヒストグラムの最小の輝度値をminhg1とし、Histogram1[k]=0ではない第2ヒストグラムの最大の輝度値をmaxhg2とする。本実施形態において、輝度軸の最大値は、255であり、Histogram1[255]は、0でないため(図13参照)、本実施形態において、maxhg2は、255である。
次に、画像処理部135は、式4に示すように、Histogram1[minhg1],Histogram1[minhg1+1]…,Histogram1[minhg1+n]の値を順に積算していき、積算した値をXとする。また、画像処理部135は、式5に示すように、Histogram2[minhg1+n],Histogram2[minhg1+n+1]….Histogram2[maxhg2]と順に積算していき、積算した値をYとする。
Figure 2024077285000005
Figure 2024077285000006
図16は、本実施形態の二値化した被認識画像の一例を示す図である。
そして、画像処理部135は、X≧Yとなった時の輝度値nを二値化閾値Sとする。その後、画像処理部135は、図16に示すように、二値化処理において、取得した二値化閾値Sでグレースケール化した被認識画像Iを二値化し、二値化被認識画像I′を取得する。
図17は、本実施形態の二値化した背景差分画像の一例を示す図である。
次に、背景差分画像二値化処理及び外形抽出処理について説明する。背景差分画像二値化処理において、画像処理部135は、図17に示すように、背景差分処理で取得した背景差分画像BSを二値化し、二値化した背景差分画像BS(二値化差分画像BS′′)を取得する。本実施形態において、背景差分画像二値化処理の閾値は、常に所定の閾値を使用するが、これに限定されない。
外形抽出処理は、二値化した背景差分画像BS(二値化差分画像BS′′)を参照するよう構成されている。具体的には、外形抽出処理は、二値化した被認識画像I(二値化被認識画像I′)内の白画素群毎にラベリングをし、ラベリングした白画素群と対応する二値化差分画像BS′′内の領域に所定数の白画素が存在するかを判定するよう構成されている。
図18は、本実施形態の外形抽出処理をした二値化被認識画像の一例を示す図である。
外形抽出処理において、画像処理部135は、ラベリングした一又は複数の白画素群から各ラベルを順に抽出し、抽出したラベルと、二値化差分画像BS′′の同一領域とを比較する。二値化差分画像BS′′内の同一領域に白画素が所定の数存在する場合、そのラベルの白画素群をワークWと認識する。また、白画素群をワークWと認識した場合、画像処理部135は、図18に示すように、白画素群の中にある黒画素を塗りつぶすと共に、ノイズを除去する。
記憶部140は、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)等の記憶媒体を有すると共に、様々なデータを読み書き可能に記憶する。また、記憶部140は、図4に示すように、撮影画像格納部141と、加工プログラム格納部145とを備える。さらに、記憶部140は、ワーク認識プログラム147と、撮影プログラムと、制御装置100の各部の制御に必要なプログラムとを格納する。
撮影画像格納部141は、カメラ50で撮影された撮影画像データを格納する。撮影画像格納部141が格納する撮影画像データは、例えば、レーザ加工後のワークWを含む被認識画像Iや、ワークWが載置されていない状態のワーク支持部14の撮影画像(背景画像B)等の撮影画像データが挙げられる。また、撮影画像格納部141は、カメラ50以外のカメラで撮影された撮影画像データ等を格納してもよい。
加工プログラム格納部145は、レーザ加工機10によるレーザ加工を制御するための加工プログラムを格納する。
ワーク認識プログラム147は、ワークWが載置されていないワーク支持部14を撮影した背景画像Bと、ワークWが載置されたワーク支持部14を撮影した被認識画像Iとの背景差分画像BSを取得する背景差分処理と、背景差分画像BSを二値化する背景差分画像二値化処理と、被認識画像Iを二値化する被認識画像二値化処理と、二値化した被認識画像I(二値化被認識画像I′)からワークWの少なくとも外形を抽出する外形抽出処理とを制御装置100に実行させる。被認識画像二値化処理は、二値化閾値Sを算出し、算出した二値化閾値Sで被認識画像Iを二値化するよう構成されており、外形抽出処理は、二値化した背景差分画像BS(二値化差分画像BS′′)を参照するよう構成されている。
[本実施形態に係るワーク認識方法]
次に、本実施形態に係るにレーザ加工システム1によるワーク認識方法について説明する。本実施形態に係るワーク認識方法は、概略的には、ワークWが載置されていないワーク支持部14を撮影した背景画像Bと、ワークWが載置されたワーク支持部14を撮影した被認識画像Iとの背景差分画像BSを取得する背景差分工程と、背景差分画像BSを二値化する背景差分画像二値化工程と、被認識画像Iを二値化する被認識画像二値化工程と、二値化した被認識画像I(二値化被認識画像I′)からワークWの少なくとも外形を抽出する外形抽出工程とを備える。被認識画像二値化工程は、二値化閾値Sを算出し、算出した二値化閾値Sで被認識画像Iを二値化するよう構成されており、外形抽出工程は、二値化した背景差分画像BS(二値化差分画像BS′′)を参照するよう構成されている。
また、本実施形態のワーク認識方法は、背景差分画像BSにオープニング処理及びクロージング処理の少なくとも一方をする背景差分画像加工工程を更に備え、被認識画像二値化工程は、背景差分画像加工工程後の加工後差分画像BS′を参照して二値化閾値Sを算出するよう構成されている。
さらに、被認識画像二値化工程は、被認識画像I内の各画素の被認識画像輝度値L1を取得する輝度値取得工程と、各画素と対応する加工後差分画像BS′内の対応画素の対応輝度値L2を取得する対応輝度値取得工程と、ヒストグラムの輝度軸の被認識画像輝度値L1の級に、対応輝度値L2に基づいて算出した影響値を反映させた第1ヒストグラムを作成する第1ヒストグラム作成工程と、ヒストグラムの輝度軸の被認識画像輝度値L1の級に、最大影響値と影響値の差を反映させた第2ヒストグラムを作成する第2ヒストグラム作成工程と、第1ヒストグラム及び第2ヒストグラムに基づいて二値化閾値Sを算出する閾値算出工程とを含む。
また、被認識画像二値化処理は、対応輝度値L2に基づいて影響値を算出する影響値算出工程と、二値化閾値Sで被認識画像Iを二値化する二値化処理工程とを含む。
図20は、本実施形態のワーク認識方法の一例を示すフローチャートである。
本実施形態に係るワーク認識方法について図20を参照して詳述する。まず、制御装置100の制御部130のカメラ制御部133は、ワークWが載置されていない状態でレーザ加工機10のワーク支持部14を撮影するようにカメラ50を制御する。カメラ50は、カメラ制御部133の制御に従ってワーク支持部14を撮影する(図20のS10:背景画像撮影工程)。そして、カメラ制御部133は、カメラ50が撮影した撮影画像データを取得し、制御装置100の記憶部140の撮影画像格納部141に格納する。
撮影後、レーザ加工機10のワーク支持部14上にレーザ加工をするワークWが載置される。そして、レーザ加工機10は、ユーザが制御装置100で選択した加工プログラムに従ってワーク支持部14に載置されているワークWをレーザ加工する(図20のS1:レーザ加工工程)。レーザ加工完了後、制御装置100の制御部130のカメラ制御部133は、ワーク支持部14上のワークWを撮影するようカメラ50を制御する。カメラ50は、カメラ制御部133の制御に従ってレーザ加工が完了したワーク支持部14上のワークWを撮影する(図20のS11:ワーク撮影工程)。
制御装置100の制御部130のカメラ制御部133は、カメラ50が撮影した撮影画像データを取得し、制御装置100の記憶部140の撮影画像格納部141に格納する。ワーク撮影工程後、制御部130の画像処理部135は、背景画像撮影工程でカメラ50が撮影した撮影画像データを記憶部140から読み出し、背景画像Bとする。また、画像処理部135は、ワーク撮影工程でカメラ50が撮影した撮影画像データを記憶部140から読み出し、被認識画像Iとする。
制御装置100の制御部130の画像処理部135は、背景画像Bと被認識画像Iをそれぞれグレースケール化する(図20のS20:グレースケール化工程)。そして、画像処理部135は、グレースケール化した背景画像Bと被認識画像Iの差分を計算し、背景差分画像BSを取得する(図20のS21:背景差分画像作成工程)。その後、画像処理部135は、取得した背景差分画像BSに輝度レベルのスケール化処理、オープニング処理及びクロージング処理をし、加工後差分画像BS′を取得する(背景差分画像加工工程)。
また、制御装置100の制御部130の画像処理部135は、グレースケール化した被認識画像Iを二値化する(図20のS22:被認識画像二値化工程)。具体的には、まず、画像処理部135は、被認識画像I内の各画素の被認識画像輝度値L1を取得する(図21のS221:輝度値取得工程)。そして、画像処理部135は、各画素と対応する加工後差分画像BS′内の画素(同じ座標の画素)の対応輝度値L2を取得する(図21のS222:対応輝度値取得工程)。その後、画像処理部135は、取得した対応輝度値L2に基づいて影響値を算出する(図21のS223:影響値算出工程)。
続いて、制御装置100の制御部130の画像処理部135は、取得した影響値に基づいて第1ヒストグラムを作成する(図21のS224:第1ヒストグラム作成工程)。具体的には、ヒストグラムの輝度軸の被認識画像輝度値L1の級に、影響値を反映させる。同様に、画像処理部135は、取得した影響値に基づいて第2ヒストグラムを作成する(図21のS225:第2ヒストグラム作成工程)。ヒストグラムの輝度軸の被認識画像輝度値L1の級に、最大影響値と影響値の差を反映させる。
その後、制御装置100の制御部130の画像処理部135は、作成した第1ヒストグラムと第2ヒストグラムを基に、第1ヒストグラムが優勢な領域と第2ヒストグラムが優勢な領域の境界として算出される輝度値を二値化閾値Sとして取得する(図21のS226:閾値算出処理)。最後に、画像処理部135は、算出した二値化閾値Sでグレースケール化した被認識画像Iを二値化し、二値化被認識画像I′を取得する(図21のS227:二値化処理)。
被認識画像二値化処理と同時に、又はその後、制御装置100の制御部130の画像処理部135は、背景差分工程で取得した背景差分画像BSを所定の閾値で二値化し、二値化差分画像BS′′を取得する(図20のS23:背景差分画像二値化工程)。なお、背景差分画像二値化工程は、被認識画像二値化工程より前に行われてもよい。
その後、制御装置100の制御部130の画像処理部135は、二値化被認識画像I′内の白画素群毎にラベリングをし、ラベリングした白画素群と対応する二値化差分画像BS′′内の領域に所定数の白画素が存在するかを判定し、二値化被認識画像I′内のワークWの外形を抽出する(図20のS24:外形抽出工程)。
図19は、本実施形態の被認識画像IからワークWを認識した結果の一例を示す図である。
最後に、制御装置100の制御部130の画像処理部135は、図19に示すように、被認識画像IからワークWを認識した結果を制御装置100の表示部120に表示する(図20のS25:結果表示工程)。本実施形態において、被認識画像IからワークWを認識した結果では、被認識画像IのワークWの外形と、ワークWの加工に使用できる領域(板取り可能領域)とを強調表示しているが、これに限定されない。以上の工程により、本実施形態に係るレーザ加工システム1による一連のワーク認識方法が実行される。
なお、一連のワーク認識方法を繰り返し実行する場合、背景画像Bは、繰り返し使用可能であるため、背景画像撮影工程を省略してもよい。
[本実施形態に係る画像処理装置、レーザ加工システム、ワーク認識方法及びワーク認識プログラムの利点]
以上説明したように、本実施形態に係る画像処理装置(制御装置100)は、ワークWが載置されていないワーク支持部14を撮影した背景画像Bと、ワークWが載置されたワーク支持部14を撮影した被認識画像Iとの背景差分画像BSを取得する背景差分処理と、背景差分画像BSを二値化する背景差分画像二値化処理と、被認識画像Iを二値化する被認識画像二値化処理と、二値化した被認識画像IからワークWの少なくとも外形を抽出する外形抽出処理とを実行可能に構成されており、被認識画像二値化処理は、二値化閾値Sを算出し、算出した二値化閾値Sで被認識画像Iを二値化するよう構成されており、外形抽出処理は、二値化した背景差分画像BS(二値化差分画像BS′′)を参照するよう構成されている。
そして、本実施形態に係る画像処理装置(制御装置100)は、このような構成を備えることにより、二値化した背景差分画像BS(二値化差分画像BS′′)を参照して二値化閾値Sで二値化した被認識画像I(二値化被認識画像I′)からワークWの外形を抽出することで、撮影画像(被認識画像I)のみからワークWの外形を抽出する場合よりもワーク支持部14をワークWとして誤認識することを防止でき、撮影画像(被認識画像I)からワークWのみを認識できるという利点を有している。また、任意の位置及び角度から撮影された撮影画像(被認識画像I)からワークWのみを認識できるため、カメラの配置方法が特定の位置及び角度に限定されないという利点を有している。
また、本実施形態に係る画像処理装置(制御装置100)において、被認識画像二値化処理の二値化閾値Sは、背景差分画像BSを参照して算出される。このような構成を備えることにより、ワークWのみが強調された背景差分画像BSを参照することで二値化閾値Sを自動的に高精度で算出することができるという利点を有している。
さらに、本実施形態に係る画像処理装置(制御装置100)は、背景差分画像BSにオープニング処理及びクロージング処理の少なくとも一方をする背景差分画像加工処理を更に実行可能に構成されており、被認識画像二値化処理は、背景差分画像加工処理後の加工後差分画像BS′を参照して二値化閾値Sを算出するよう構成されている。このような構成を備えることにより、背景差分画像BSのワークWの領域を際立たせることができ、加工後差分画像BS′を参照することで最適な二値化閾値Sを算出することができるという利点を有している。
またさらに、本実施形態に係る画像処理装置(制御装置100)において、被認識画像二値化処理は、被認識画像Iの輝度値(被認識画像輝度値L1)と、加工後差分画像BS′の輝度値とに基づいて二値化閾値Sを算出するよう構成されている。このような構成を備えることにより、ワーク支持部14の領域とワークWの領域の輝度値の違いを利用することができ、より最適な二値化閾値Sを算出することができるという利点を有している。
また、本実施形態に係る画像処理装置(制御装置100)において、被認識画像二値化処理は、被認識画像I内の各画素の被認識画像輝度値L1を取得する輝度値取得処理と、各画素と対応する加工後差分画像BS′内の対応画素の対応輝度値L2を取得する対応輝度値取得処理と、ヒストグラムの輝度軸の被認識画像輝度値L1の級に、対応輝度値L2に基づいて算出した影響値を反映させた第1ヒストグラムを作成する第1ヒストグラム作成処理と、ヒストグラムの輝度軸の被認識画像輝度値L1の級に、最大影響値と影響値の差を反映させた第2ヒストグラムを作成する第2ヒストグラム作成処理と、第1ヒストグラム及び第2ヒストグラムに基づいて二値化閾値Sを算出する閾値算出処理とを含む。このような構成を備えることにより、ワークWが存在する可能性が高い領域の数字が大きい第1ヒストグラムと、背景の可能性が高い領域の数字が大きい第2ヒストグラムを利用することで、材料の種類やワークWの表面の輝度に関わらず、最適な二値化閾値Sを高精度で算出することができるという利点を有している。
さらに、本実施形態に係る画像処理装置(制御装置100)において、外形抽出処理は、二値化した被認識画像I(二値化被認識画像I′)内の白画素群毎にラベリングをし、ラベリングした白画素群と対応する二値化した背景差分画像BS(二値化差分画像BS′′)内の領域に所定数の白画素が存在するかを判定するよう構成されている。このような構成を備えることにより、ワーク支持部14の誤認識を減らすための照明装置画風であり、画像処理のみでワーク支持部14の誤認識を効果的に抑制できるという利点を有している。具体的には、二値化被認識画像I′では、ワーク支持部14の領域を多く残っており、これが誤認識に繋がるが、ワーク支持部14の領域が黒くなりワークWの領域のみが白く強調された二値化差分画像BS′′を利用して本当にワークWが存在するかどうかを判定し、ワークW以外の領域を除外することで誤認識を抑制している。
[変形例]
以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明の技術的範囲は、上述した実施形態に記載の範囲には限定されない。上述した実施形態には、多様な変更又は改良を加えることが可能である。
例えば、上述した実施形態において、被認識画像二値化処理の二値化閾値Sは、背景差分画像BSを参照して算出されるものとして説明したが、これに限定されない。被認識画像二値化処理の二値化閾値Sは、背景差分画像BSを参照して算出されなくてもよい。
上述した実施形態において、画像処理装置(制御装置100)は、背景差分画像BSにオープニング処理及びクロージング処理の少なくとも一方をする背景差分画像加工処理を更に実行可能に構成されており、被認識画像二値化処理は、背景差分画像加工処理後の加工後差分画像BS′を参照して二値化閾値Sを算出するよう構成されているものとして説明したが、これに限定されない。画像処理装置(制御装置100)は、背景差分画像加工処理を実行できなくてもよい。
上述した実施形態において、被認識画像二値化処理は、被認識画像Iの輝度値(被認識画像輝度値L1)と、加工後差分画像BS′の輝度値とに基づいて二値化閾値Sを算出するよう構成されているものとして説明したが、これに限定されない。被認識画像二値化処理は、被認識画像Iの輝度値(被認識画像輝度値L1)と、加工後差分画像BS′の輝度値とに基づいて二値化閾値Sを算出しなくてもよい。
上述した実施形態において、被認識画像二値化処理は、被認識画像I内の各画素の被認識画像輝度値L1を取得する輝度値取得処理と、各画素と対応する加工後差分画像BS′内の対応画素の対応輝度値L2を取得する対応輝度値取得処理と、ヒストグラムの輝度軸の被認識画像輝度値L1の級に、対応輝度値L2に基づいて算出した影響値を反映させた第1ヒストグラムを作成する第1ヒストグラム作成処理と、ヒストグラムの輝度軸の被認識画像輝度値L1の級に、最大影響値と影響値の差を反映させた第2ヒストグラムを作成する第2ヒストグラム作成処理と、第1ヒストグラム及び第2ヒストグラムに基づいて二値化閾値Sを算出する閾値算出処理とを含むものとして説明したが、これに限定されない。被認識画像二値化処理は、上述した処理を実行しなくてもよい。
上述した実施形態において、外形抽出処理は、二値化した被認識画像I(二値化被認識画像I′)内の白画素群毎にラベリングをし、ラベリングした白画素群と対応する二値化した背景差分画像BS(二値化差分画像BS′′)内の領域に所定数の白画素が存在するかを判定するよう構成されているものとして説明したが、これに限定されない。外形抽出処理は、二値化した被認識画像I(二値化被認識画像I′)内の白画素群毎にラベリングをし、ラベリングした白画素群と対応する二値化した背景差分画像BS(二値化差分画像BS′′)内の領域に所定数の白画素が存在するかを判定しなくてもよい。
上述した実施形態において、画像処理装置(制御装置100)の制御部130の画像処理部135は、各処理では画像を保存せず、最終結果のみを保存することを前提として説明したが、これに限定されず、各処理で画像を保存してもよい。
上述した実施形態において、影響値は、pfであるものとして説明したが、これに限定されない。また、影響値は、対応輝度値L2をそのまま使用してもよい。影響値に対応輝度値L2をそのまま使用する場合、第1ヒストグラム及び第2ヒストグラムは、それぞれ以下の式6及び式7で表される。また、この場合、最大影響値は、最大輝度値となり、255である。
Figure 2024077285000007
Figure 2024077285000008
上述した実施形態において、制御装置100は、画像処理装置として機能するとともに、レーザ加工機10及びカメラ50を制御するものとして説明したが、これに限定されない。制御装置100は、画像処理装置としてのみ機能し、レーザ加工システム1は、レーザ加工機10及びカメラ50を制御する制御装置を更に備えてもよい。
上述した実施形態において、ワーク支持部14には、単一のワークWのみが載置されていることを前提として説明したが、これに限定されず、ワーク支持部14上に複数のワークWが載置されてもよい。
上述した実施形態において、制御装置100の制御部130の画像処理部135は、背景差分画像加工処理において、背景差分画像BSに輝度レベルのスケール処理をするものとして説明したが、これに限定されない。画像処理部135は、輝度レベルのスケール処理をしなくてもよい。
上述した実施形態において、制御装置100の制御部130の画像処理部135は、第2ヒストグラムに式3のスケール処理を実行するものとして説明したが、これに限定されない。画像処理部135は、第2ヒストグラムに式3のスケール処理を実行しなくてもよい。
1 レーザ加工システム
10 レーザ加工機
11 筐体
12 支持台
13 加工テーブル
14 ワーク支持部
14a 突起
20 移動機構
22 キャリッジベース
24 キャリッジ
30 レーザ加工ヘッド
30a ハウジング
30b ノズル
31 コリメータレンズ
32 ガルバノスキャナユニット
33 第1スキャン部
33a 第1スキャンミラー
33b 第1駆動部
34 第2スキャン部
34a 第2スキャンミラー
34b 第2駆動部
35 ベンドミラー
36 集光レンズ
50 カメラ
52 撮像部
54 レンズ
100 制御装置
110 入力部
120 表示部
130 制御部
131 加工制御部
133 カメラ制御部
135 画像処理部
140 記憶部
141 撮影画像格納部
145 加工プログラム格納部
147 ワーク認識プログラム
B 背景画像
BS 背景差分画像
BS′ 加工後差分画像
BS′′ 二値化差分画像
I 被認識画像
I′ 二値化被認識画像
L レーザ光
S 二値化閾値
W ワーク

Claims (9)

  1. ワークが載置されていないワーク支持部を撮影した背景画像と、前記ワークが載置された前記ワーク支持部を撮影した被認識画像との背景差分画像を取得する背景差分処理と、
    前記背景差分画像を二値化する背景差分画像二値化処理と、
    前記被認識画像を二値化する被認識画像二値化処理と、
    二値化した前記被認識画像から前記ワークの少なくとも外形を抽出する外形抽出処理と
    を実行可能に構成されており、
    前記被認識画像二値化処理は、二値化閾値を算出し、算出した前記二値化閾値で前記被認識画像を二値化するよう構成されており、
    前記外形抽出処理は、二値化した前記背景差分画像を参照するよう構成されている
    画像処理装置。
  2. 前記被認識画像二値化処理の前記二値化閾値は、前記背景差分画像を参照して算出される
    請求項1に記載の画像処理装置。
  3. 前記背景差分画像にオープニング処理及びクロージング処理の少なくとも一方をする背景差分画像加工処理を更に実行可能に構成されており、
    前記被認識画像二値化処理は、前記背景差分画像加工処理後の加工後差分画像を参照して前記二値化閾値を算出するよう構成されている
    請求項1又は2に記載の画像処理装置。
  4. 前記被認識画像二値化処理は、前記被認識画像の輝度値と、前記加工後差分画像の輝度値とに基づいて前記二値化閾値を算出するよう構成されている
    請求項3に記載の画像処理装置。
  5. 前記被認識画像二値化処理は、
    前記被認識画像内の各画素の被認識画像輝度値を取得する輝度値取得処理と、
    各前記画素と対応する前記加工後差分画像内の対応画素の対応輝度値を取得する対応輝度値取得処理と、
    ヒストグラムの輝度軸の前記被認識画像輝度値の級に、前記対応輝度値に基づいて算出した影響値を反映させた第1ヒストグラムを作成する第1ヒストグラム作成処理と、
    前記ヒストグラムの前記輝度軸の前記被認識画像輝度値の級に、最大影響値と前記影響値の差を反映させた第2ヒストグラムを作成する第2ヒストグラム作成処理と、
    前記第1ヒストグラム及び前記第2ヒストグラムに基づいて前記二値化閾値を算出する閾値算出処理と
    を含む
    請求項4に記載の画像処理装置。
  6. 前記外形抽出処理は、二値化した前記被認識画像内の白画素群毎にラベリングをし、ラベリングした前記白画素群と対応する二値化した前記背景差分画像内の領域に所定数の白画素が存在するかを判定するよう構成されている
    請求項1又は2に記載の画像処理装置。
  7. ワークを加工するためのレーザ加工機と、
    前記ワークを撮影するためのカメラと、
    画像処理装置と
    を備え、
    前記画像処理装置は、
    前記ワークが載置されていないワーク支持部を撮影した背景画像と、前記ワークが載置された前記ワーク支持部を撮影した被認識画像との背景差分画像を取得する背景差分処理と、
    前記背景差分画像を二値化する背景差分画像二値化処理と、
    前記被認識画像を二値化する被認識画像二値化処理と、
    二値化した前記被認識画像から前記ワークの少なくとも外形を抽出する外形抽出処理と
    を実行可能に構成されており、
    前記被認識画像二値化処理は、二値化閾値を算出し、算出した前記二値化閾値で前記被認識画像を二値化するよう構成されており、
    前記外形抽出処理は、二値化した前記背景差分画像を参照するよう構成されている
    レーザ加工システム。
  8. ワークが載置されていないワーク支持部を撮影した背景画像と、前記ワークが載置された前記ワーク支持部を撮影した被認識画像との背景差分画像を取得する背景差分工程と、
    前記背景差分画像を二値化する背景差分画像二値化工程と、
    前記被認識画像を二値化する被認識画像二値化工程と、
    二値化した前記被認識画像から前記ワークの少なくとも外形を抽出する外形抽出工程と
    を備え、
    前記被認識画像二値化工程は、二値化閾値を算出し、算出した前記二値化閾値で前記被認識画像を二値化するよう構成されており、
    前記外形抽出工程は、二値化した前記背景差分画像を参照するよう構成されている
    ワーク認識方法。
  9. ワークが載置されていないワーク支持部を撮影した背景画像と、前記ワークが載置された前記ワーク支持部を撮影した被認識画像との背景差分画像を取得する背景差分処理と、
    前記背景差分画像を二値化する背景差分画像二値化処理と、
    前記被認識画像を二値化する被認識画像二値化処理と、
    二値化した前記被認識画像から前記ワークの少なくとも外形を抽出する外形抽出処理と
    を画像処理装置に実行させ、
    前記被認識画像二値化処理は、二値化閾値を算出し、算出した前記二値化閾値で前記被認識画像を二値化するよう構成されており、
    前記外形抽出処理は、二値化した前記背景差分画像を参照するよう構成されている
    ワーク認識プログラム。
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