JP2571195B2 - レンガ色識別方法 - Google Patents
レンガ色識別方法Info
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- JP2571195B2 JP2571195B2 JP6317480A JP31748094A JP2571195B2 JP 2571195 B2 JP2571195 B2 JP 2571195B2 JP 6317480 A JP6317480 A JP 6317480A JP 31748094 A JP31748094 A JP 31748094A JP 2571195 B2 JP2571195 B2 JP 2571195B2
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Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明はレンガ色選別における
色識別装置などのための識別対象レンガの色空間の斜め
しきい平面により切り出された空間に基づく色識別処理
であり、曖昧で、複雑な色を持つレンガの色識別法に関
する。更に詳しく言えば、この発明はＲＧＢ座標色空間
を斜めに区切る平面を最低でも１枚用いることにより切
り出された識別対象色空間データをマッチングのための
データベースとして用いたレンガ色識別方法に関する。
色識別装置などのための識別対象レンガの色空間の斜め
しきい平面により切り出された空間に基づく色識別処理
であり、曖昧で、複雑な色を持つレンガの色識別法に関
する。更に詳しく言えば、この発明はＲＧＢ座標色空間
を斜めに区切る平面を最低でも１枚用いることにより切
り出された識別対象色空間データをマッチングのための
データベースとして用いたレンガ色識別方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】レンガ表面色を識別するために、色差測
色計を用いたレンガ表面に分布する色の絶対値計測（ハ
ンターなどの表色系での演算）による識別があるが、計
測応答時間が速いものでも０.５ｍｓかかり、移動体の
色分布パターン計測に用いるのが難しいため、一般に、
選別時間が毎秒１個以上を要求されるレンガの選別工程
の自動化に用いることが困難である。また、計測器を複
数個用いて、同時にレンガ表面の複数カ所を色計測する
ことにより、色分布パターンを求め自動化のための速度
を得ることが考えられるが、レンガタイル程度の大きさ
で２０カ所以上の計測が必要であり、計測計自体の価格
が高価なことから、非常に高価な自動化システムになっ
てしまい、中小のレンガ工場が導入するのが難しい。ま
た、機構的にも計測時に停止する機構が必要な場合があ
り、複雑になり、さらなる時間を要する。
色計を用いたレンガ表面に分布する色の絶対値計測（ハ
ンターなどの表色系での演算）による識別があるが、計
測応答時間が速いものでも０.５ｍｓかかり、移動体の
色分布パターン計測に用いるのが難しいため、一般に、
選別時間が毎秒１個以上を要求されるレンガの選別工程
の自動化に用いることが困難である。また、計測器を複
数個用いて、同時にレンガ表面の複数カ所を色計測する
ことにより、色分布パターンを求め自動化のための速度
を得ることが考えられるが、レンガタイル程度の大きさ
で２０カ所以上の計測が必要であり、計測計自体の価格
が高価なことから、非常に高価な自動化システムになっ
てしまい、中小のレンガ工場が導入するのが難しい。ま
た、機構的にも計測時に停止する機構が必要な場合があ
り、複雑になり、さらなる時間を要する。
【０００３】また、識別色を学習させて、高速に色識別
判定する装置が市販されているが、レンガのように非常
に曖昧で、複雑な色を持つ場合、同じアカと選別された
レンガでも個々に混在している色が微妙に異なり、結果
として、学習すべき色の数が何百色にもなり、市販品に
はこの学習に対応し、高速処理可能な機種はない。
判定する装置が市販されているが、レンガのように非常
に曖昧で、複雑な色を持つ場合、同じアカと選別された
レンガでも個々に混在している色が微妙に異なり、結果
として、学習すべき色の数が何百色にもなり、市販品に
はこの学習に対応し、高速処理可能な機種はない。
【０００４】また、カラー画像処理により色分布パター
ンを解析してレンガ色識別判定を行うことが考えられる
が、カラーＣＣＤカメラをセンサーとして用いた場合、
微妙な色の差を検出する能力に欠けるとともに、２次元
データのＲＧＢについての処理になるので多くの処理時
間を必要とする。したがって、選別の自動化などに用い
ることができる高速性を得ることは難しい。また、その
高速化を図った場合には、非常に高価なシステムにな
る。
ンを解析してレンガ色識別判定を行うことが考えられる
が、カラーＣＣＤカメラをセンサーとして用いた場合、
微妙な色の差を検出する能力に欠けるとともに、２次元
データのＲＧＢについての処理になるので多くの処理時
間を必要とする。したがって、選別の自動化などに用い
ることができる高速性を得ることは難しい。また、その
高速化を図った場合には、非常に高価なシステムにな
る。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】一般に、レンガ色選別
では、レンガ表面全体の色分布に基づいて色識別判定を
しなければならない。このため、表面に分布している各
色を識別し、その分布パターンを求めなければならな
い。これら色と色分布パターンのためのマッチング用の
データベースを正確に構築し、かつ高速に処理しなけれ
ばならない。しかし、レンガ色は非常に曖昧で、複雑な
ことから、特に、各色識別のためのデータベース構築と
高速化は非常に難しい。
では、レンガ表面全体の色分布に基づいて色識別判定を
しなければならない。このため、表面に分布している各
色を識別し、その分布パターンを求めなければならな
い。これら色と色分布パターンのためのマッチング用の
データベースを正確に構築し、かつ高速に処理しなけれ
ばならない。しかし、レンガ色は非常に曖昧で、複雑な
ことから、特に、各色識別のためのデータベース構築と
高速化は非常に難しい。
【０００６】各色についてのデータベース構築において
は、色識別において良く用いられる色空間の６しきい値
による切り出し技術を応用することが考えられる。Ｒ、
Ｇ、Ｂに各々上下限値を設定し、それら値に囲まれた領
域をマッチングのためのデータとする。しかし、この技
術では、単純な色識別は可能であるが、レンガのような
複雑色の識別には用いることは難しい。
は、色識別において良く用いられる色空間の６しきい値
による切り出し技術を応用することが考えられる。Ｒ、
Ｇ、Ｂに各々上下限値を設定し、それら値に囲まれた領
域をマッチングのためのデータとする。しかし、この技
術では、単純な色識別は可能であるが、レンガのような
複雑色の識別には用いることは難しい。
【０００７】
【課題を解決するための手段】熟練作業者による選別で
は、細かく見ると非常に他種類の色が混在しているレン
ガ色において、どのような色がどの程度どの位置に存在
しているかを瞬時に判断し、色選別していると考えられ
る。本発明では、このうちのどのような色かを識別する
ために、色空間の６しきい値の切り出し技術ではなく、
ＲＧＢ色空間に斜めに設定した平面であるしきい平面に
より切り出した領域をデータベースとしてマッチングに
用いている。
は、細かく見ると非常に他種類の色が混在しているレン
ガ色において、どのような色がどの程度どの位置に存在
しているかを瞬時に判断し、色選別していると考えられ
る。本発明では、このうちのどのような色かを識別する
ために、色空間の６しきい値の切り出し技術ではなく、
ＲＧＢ色空間に斜めに設定した平面であるしきい平面に
より切り出した領域をデータベースとしてマッチングに
用いている。
【０００８】第１図に６しきい値により切り出された領
域を示す。１は６しきい値により切り出された色空間領
域である。第１図で、ＲmaxとＲmin、ＧmaxとＧmin、Ｂ
maxとＢminがそれぞれＲ、Ｇ、Ｂについての上限値と下
限値である。第２図にしきい平面を１つ設定し、切り出
された領域を示す。２がしきい平面で、Ｒ−Ｇ座標平面
に対して、α°斜めに傾いた平面である。また、この延
長平面がＢ−Ｇ座標面と交わった線が座標軸Ｇと平行
で、Ｒ−Ｇ座標面と交わった線も座標軸Ｇと平行であ
る。３はこのしきい平面を用いて切り出された色空間領
域である。このような斜め平面は複数枚を設定すること
ができ、複雑色のための領域を正確に設定することが可
能である。
域を示す。１は６しきい値により切り出された色空間領
域である。第１図で、ＲmaxとＲmin、ＧmaxとＧmin、Ｂ
maxとＢminがそれぞれＲ、Ｇ、Ｂについての上限値と下
限値である。第２図にしきい平面を１つ設定し、切り出
された領域を示す。２がしきい平面で、Ｒ−Ｇ座標平面
に対して、α°斜めに傾いた平面である。また、この延
長平面がＢ−Ｇ座標面と交わった線が座標軸Ｇと平行
で、Ｒ−Ｇ座標面と交わった線も座標軸Ｇと平行であ
る。３はこのしきい平面を用いて切り出された色空間領
域である。このような斜め平面は複数枚を設定すること
ができ、複雑色のための領域を正確に設定することが可
能である。
【０００９】一般に、６しきい値による切り出しでは、
実際の色空間領域が球状であればその切り出しの誤差は
小さいと考えられるが、領域が例えば、円すい状でかつ
斜めに傾いている場合にはその誤差は非常に大きくな
る。しかし、斜め平面による切り出しによるとその誤差
は非常に小さくなる。このことは第２図の切り出しの様
子からも明らかである。
実際の色空間領域が球状であればその切り出しの誤差は
小さいと考えられるが、領域が例えば、円すい状でかつ
斜めに傾いている場合にはその誤差は非常に大きくな
る。しかし、斜め平面による切り出しによるとその誤差
は非常に小さくなる。このことは第２図の切り出しの様
子からも明らかである。
【００１０】本発明では、色識別に色空間の斜め平面に
よる切り出し技術を導入し、その処理においても通常の
不等号とｉｆ・・・ｔｈｅｎ・・・ｅｌｓｅ方式を用い
ることで、複雑な計算を含まない高速な処理が可能であ
る。また、斜め平面を利用しているので、これを組み合
わせることによってレンガ表面の複雑色のデータベース
構築が可能となり、結果として正確なマッチングが可能
となる。
よる切り出し技術を導入し、その処理においても通常の
不等号とｉｆ・・・ｔｈｅｎ・・・ｅｌｓｅ方式を用い
ることで、複雑な計算を含まない高速な処理が可能であ
る。また、斜め平面を利用しているので、これを組み合
わせることによってレンガ表面の複雑色のデータベース
構築が可能となり、結果として正確なマッチングが可能
となる。
【００１１】以上が本発明の特徴である。
【００１２】本発明である特許請求の範囲によるレンガ
色識別判定を説明する。
色識別判定を説明する。
【００１３】計測対象であるレンガ表面から適当な距離
をおいてセンサーを配置する。光源としてハロゲンラン
プを用い、センサーの出力は投光したハロゲン光の当た
ったレンガ表面部分の反射光のＲ、Ｇ、Ｂ各フィルター
を通した各値ｒ、ｇ、ｂである。各出力値は色差計で計
測したような絶対値ではなく相対値である。センサーの
応答速度は移動してくるレンガ上面を複数点にわたりサ
ンプリング可能な高速性を有しているものとする。
をおいてセンサーを配置する。光源としてハロゲンラン
プを用い、センサーの出力は投光したハロゲン光の当た
ったレンガ表面部分の反射光のＲ、Ｇ、Ｂ各フィルター
を通した各値ｒ、ｇ、ｂである。各出力値は色差計で計
測したような絶対値ではなく相対値である。センサーの
応答速度は移動してくるレンガ上面を複数点にわたりサ
ンプリング可能な高速性を有しているものとする。
【００１４】識別対象色はアカ、チャ、クロ、アマ、ブ
チと呼ばれるレンガ色とする。したがって、センサーに
より赤、茶、黒、あまの各系統色の識別が必要になる。
以下、レンガ色はカタカナ名で呼ぶこととする。ここ
で、例えば、レンガ色のアカには赤、茶、黒、あまなど
の各系統色が混在しており、比率的に赤系統色が多く占
めていることになる。この割合によっては、ブチのレン
ガとしても選別されることになる。他のレンガ色につい
ても同様なことが言える。この表面全体の各系統色パタ
ーンを知るため、センサーからの出力値をデータベース
とマッチングし、各計測カ所の色を識別する。この各系
統色識別のためのデータベース構築については、すでに
色選別され、各系統色についても識別済みのレンガを用
い、それらレンガの各系統色を計測したデータに基づい
て、斜め平面を用いた色切り出しにより各系統色につい
ての色空間領域を設定する。
チと呼ばれるレンガ色とする。したがって、センサーに
より赤、茶、黒、あまの各系統色の識別が必要になる。
以下、レンガ色はカタカナ名で呼ぶこととする。ここ
で、例えば、レンガ色のアカには赤、茶、黒、あまなど
の各系統色が混在しており、比率的に赤系統色が多く占
めていることになる。この割合によっては、ブチのレン
ガとしても選別されることになる。他のレンガ色につい
ても同様なことが言える。この表面全体の各系統色パタ
ーンを知るため、センサーからの出力値をデータベース
とマッチングし、各計測カ所の色を識別する。この各系
統色識別のためのデータベース構築については、すでに
色選別され、各系統色についても識別済みのレンガを用
い、それらレンガの各系統色を計測したデータに基づい
て、斜め平面を用いた色切り出しにより各系統色につい
ての色空間領域を設定する。
【００１５】これらデータは第２図に示したような色空
間領域を構成している。この領域に領域が大きくなる方
向または小さくなる方向へ余裕を持たせることも可能で
ある。このような斜め平面の利用はプログラム上では一
次関数により表すことができ、計算時間がかからず、セ
ンサー出力値に対する高速識別処理が可能である。
間領域を構成している。この領域に領域が大きくなる方
向または小さくなる方向へ余裕を持たせることも可能で
ある。このような斜め平面の利用はプログラム上では一
次関数により表すことができ、計算時間がかからず、セ
ンサー出力値に対する高速識別処理が可能である。
【００１６】系統色識別から最終的な色判定までのフロ
ーを第３図に示す。４の対象物であるレンガをセンサー
５により捉え、６では反射強度のＲＧＢ値であるｒ、
ｇ、ｂを求め、７にてＧにより正規化したｒ／ｇ、ｂ／
ｇ、ｇの各値をセンサー出力値として以下、マッチング
を行う。色マッチング用の辞書であるデータベースは本
発明の斜め平面を利用して、この正規化された値により
作成される。８にて、計測カ所すべてについての計測値
と各系統色について設定された９の色空間辞書とのマッ
チングを行う。１０にて、識別された色についての分布
と１１の各レンガ色について作成されている色分布パタ
ーン辞書とのマッチングを行う。１２において、総合的
に評価判定して色識別判定を行う。この結果に従って、
１３において１６の仕分け分別装置を動作させる制御信
号が出力される。１４にてレンガ個数が管理され、１５
にてディスプレー上に結果が表示される。
ーを第３図に示す。４の対象物であるレンガをセンサー
５により捉え、６では反射強度のＲＧＢ値であるｒ、
ｇ、ｂを求め、７にてＧにより正規化したｒ／ｇ、ｂ／
ｇ、ｇの各値をセンサー出力値として以下、マッチング
を行う。色マッチング用の辞書であるデータベースは本
発明の斜め平面を利用して、この正規化された値により
作成される。８にて、計測カ所すべてについての計測値
と各系統色について設定された９の色空間辞書とのマッ
チングを行う。１０にて、識別された色についての分布
と１１の各レンガ色について作成されている色分布パタ
ーン辞書とのマッチングを行う。１２において、総合的
に評価判定して色識別判定を行う。この結果に従って、
１３において１６の仕分け分別装置を動作させる制御信
号が出力される。１４にてレンガ個数が管理され、１５
にてディスプレー上に結果が表示される。
【００１７】
【作用】上記のように本レンガ識別方法では、実際に識
別すべき色の空間領域が複雑な形状になっていても、斜
めしきい平面を組み合わせることによって、その形状に
合った空間領域を近似的に構築することができる。した
がって、曖昧で、複雑な色を持つレンガ色識別のための
データベースを正確に構築することができ、また、複雑
な計算式を用いないことから、一般のマイクロコンピュ
ータを用いても計算時間のかからない非常に実用性の高
い方法として動作する。
別すべき色の空間領域が複雑な形状になっていても、斜
めしきい平面を組み合わせることによって、その形状に
合った空間領域を近似的に構築することができる。した
がって、曖昧で、複雑な色を持つレンガ色識別のための
データベースを正確に構築することができ、また、複雑
な計算式を用いないことから、一般のマイクロコンピュ
ータを用いても計算時間のかからない非常に実用性の高
い方法として動作する。
【００１８】
【実施例】次に本発明の実施例を示す。
【００１９】レンガ製造工程は第４図に示す工程により
なっている。これら工程の中で、人手によって行われて
いる色選別工程を自動化するための色識別に本方法を用
いた。
なっている。これら工程の中で、人手によって行われて
いる色選別工程を自動化するための色識別に本方法を用
いた。
【００２０】まず、ｒ、ｇ、ｂの各値を出力するセンサ
ーとして、ハロゲンランプを光源として持ち、ＲＧＢ３
色センサーによる反射率検出が可能な光ファイバーセン
サーを用いた。繰り返しの出力応答速度は１０ｍｓであ
る。このセンサーを２本用い、第５図に示すように、レ
ンガ上面に対して３０゜傾け、距離は１９．６ｍｍとし
た。レンガの大きさは、長さ×幅×厚さ＝２１０×６０
×３０（単位：ｍｍ）である。レンガは長手方向の向き
でコンベア上を移動し、レンガの移動速度は、上面長手
方向において、第５図に示すようにサンプリング間隔１
９．６ｍｍで、１個のセンサーにより１０カ所、計２０
カ所の計測が可能な速度とした。なお、センサ間隔は２
８ｍｍとした。１７、１８はセンサーで、１９はレンガ
で、２０に示すような丸い部分は、レンガ計測カ所で、
２１、２２のセンサー投光部を含めて２０カ所ある。セ
ンサー投光部のスポット直径は約１２ｍｍである。第５
図の長さを示す数字の単位はｍｍである。
ーとして、ハロゲンランプを光源として持ち、ＲＧＢ３
色センサーによる反射率検出が可能な光ファイバーセン
サーを用いた。繰り返しの出力応答速度は１０ｍｓであ
る。このセンサーを２本用い、第５図に示すように、レ
ンガ上面に対して３０゜傾け、距離は１９．６ｍｍとし
た。レンガの大きさは、長さ×幅×厚さ＝２１０×６０
×３０（単位：ｍｍ）である。レンガは長手方向の向き
でコンベア上を移動し、レンガの移動速度は、上面長手
方向において、第５図に示すようにサンプリング間隔１
９．６ｍｍで、１個のセンサーにより１０カ所、計２０
カ所の計測が可能な速度とした。なお、センサ間隔は２
８ｍｍとした。１７、１８はセンサーで、１９はレンガ
で、２０に示すような丸い部分は、レンガ計測カ所で、
２１、２２のセンサー投光部を含めて２０カ所ある。セ
ンサー投光部のスポット直径は約１２ｍｍである。第５
図の長さを示す数字の単位はｍｍである。
【００２１】識別対象レンガ色をアカ、チャ、クロ、ア
マ、ブチの５種類とする。したがって、レンガ表面上の
識別対象となる系統色は赤、茶、黒、あまの４系統色で
ある。あまについての斜めしきい平面による切り出しの
グラフを第６図に示す。第６図で縦軸がＲ／Ｇ、横軸右
がＢ／Ｇで、左がＧである。この座標系についてはＦＬ
Ｘと書かれ、斜線にて示された領域が切り出された色空
間領域であり、ｒ／ｇ≧−１.２ｂ／ｇ＋３３ の一次関
数を左辺に持つ不等号と７４≦ｂ／ｇ≦１２４、−８５
≦ｒ／ｇ≦−４９及び４００≦ｇ≦５００の不等号によ
り定義される。各系統色についての切り出し領域をデー
タベースとして、センサーからの出力値がそのいずれか
の領域に含まれたならば、その含まれた領域を構成する
系統色名が、センサーにより計測された部分の識別色名
である。例えば、第５図の２０の計測カ所のセンサー出
力値が（ｒ／ｇ、ｂ／ｇ、ｇ）＝（−７０、１１０、４
５０）であったとすると、第６図の切り出しグラフから
あま色系統色と識別できる。識別処理は３２ビット、ク
ロック２０ＭＨｚのマイクロプロセッサ搭載のノートパ
ソコンにより行った。識別プログラムは、不等号とｉｆ
・・・ｔｈｅｎ・・・ｅｌｓｅ方式の判別式より構成さ
れ、不等号の右辺には最も複雑な式であってもたかだか
一次関数である。したがって、色分布パターンについて
の処理を含めた最終的なレンガ色識別判定速度は５００
ｍｓ程度と高速に行うことができ、自動化ラインに組み
込むことが可能となった。
マ、ブチの５種類とする。したがって、レンガ表面上の
識別対象となる系統色は赤、茶、黒、あまの４系統色で
ある。あまについての斜めしきい平面による切り出しの
グラフを第６図に示す。第６図で縦軸がＲ／Ｇ、横軸右
がＢ／Ｇで、左がＧである。この座標系についてはＦＬ
Ｘと書かれ、斜線にて示された領域が切り出された色空
間領域であり、ｒ／ｇ≧−１.２ｂ／ｇ＋３３ の一次関
数を左辺に持つ不等号と７４≦ｂ／ｇ≦１２４、−８５
≦ｒ／ｇ≦−４９及び４００≦ｇ≦５００の不等号によ
り定義される。各系統色についての切り出し領域をデー
タベースとして、センサーからの出力値がそのいずれか
の領域に含まれたならば、その含まれた領域を構成する
系統色名が、センサーにより計測された部分の識別色名
である。例えば、第５図の２０の計測カ所のセンサー出
力値が（ｒ／ｇ、ｂ／ｇ、ｇ）＝（−７０、１１０、４
５０）であったとすると、第６図の切り出しグラフから
あま色系統色と識別できる。識別処理は３２ビット、ク
ロック２０ＭＨｚのマイクロプロセッサ搭載のノートパ
ソコンにより行った。識別プログラムは、不等号とｉｆ
・・・ｔｈｅｎ・・・ｅｌｓｅ方式の判別式より構成さ
れ、不等号の右辺には最も複雑な式であってもたかだか
一次関数である。したがって、色分布パターンについて
の処理を含めた最終的なレンガ色識別判定速度は５００
ｍｓ程度と高速に行うことができ、自動化ラインに組み
込むことが可能となった。
【００２２】実際の選別工程では、２枚重なったレンガ
が割り機により１枚づつに分離されて、搬送コンベアに
よって識別判定工程へ送られ、判定処理後、その信号に
従って仕分け用のチャネライザーが制御され、５種類に
分別されて、各ラインに流れて行く。
が割り機により１枚づつに分離されて、搬送コンベアに
よって識別判定工程へ送られ、判定処理後、その信号に
従って仕分け用のチャネライザーが制御され、５種類に
分別されて、各ラインに流れて行く。
【００２３】
【発明の効果】本発明は、以上説明したように、色空間
に斜め平面による切り出し技術を用いたレンガ色の識別
方法である。色選別工程の自動化に最も多く用いられて
いる色識別方法は、学習した色についての識別であり、
基準色に対して同じ色であると判断する限界値である許
容色差値を大きくとったとしても、曖昧で、複雑な色を
持つレンガ表面に分布する色を学習することは、単純に
許容色差値を大きくとったり、小さくとったりすること
により行うことは難しい。本発明は、この学習データに
相当するマッチングのためのデータベースを斜め平面を
用いた領域により構築でき、かつ、それを用いた識別判
定処理の簡便さから、一般に普及しているマイクロコン
ピュータによっても、高速処理が可能である。したがっ
て、従来、開発が難しかった複雑色であるレンガ色の識
別装置を特別な処理系を用いることなく提供することが
できるとともに、レンガ色自動選別システムの開発を可
能にし、製品の計数管理に基づく安定供給と高精度選別
による高品質基準の維持に著しく貢献する。
に斜め平面による切り出し技術を用いたレンガ色の識別
方法である。色選別工程の自動化に最も多く用いられて
いる色識別方法は、学習した色についての識別であり、
基準色に対して同じ色であると判断する限界値である許
容色差値を大きくとったとしても、曖昧で、複雑な色を
持つレンガ表面に分布する色を学習することは、単純に
許容色差値を大きくとったり、小さくとったりすること
により行うことは難しい。本発明は、この学習データに
相当するマッチングのためのデータベースを斜め平面を
用いた領域により構築でき、かつ、それを用いた識別判
定処理の簡便さから、一般に普及しているマイクロコン
ピュータによっても、高速処理が可能である。したがっ
て、従来、開発が難しかった複雑色であるレンガ色の識
別装置を特別な処理系を用いることなく提供することが
できるとともに、レンガ色自動選別システムの開発を可
能にし、製品の計数管理に基づく安定供給と高精度選別
による高品質基準の維持に著しく貢献する。
【図１】従来の技術である６しきい値の色切り出し技術
により切り出された色空間領域を示す。
により切り出された色空間領域を示す。
【図２】第１図に本発明において提案した斜めしきい平
面を１つ設定することによって切り出された色空間領域
を示す。
面を１つ設定することによって切り出された色空間領域
を示す。
【図３】第３図は本発明の方法を用いた色識別判定まで
のフローを示す。
のフローを示す。
【図４】第４図は実施例におけて本方法を適用した色選
別工程を含むレンガ製造工程を示す。
別工程を含むレンガ製造工程を示す。
【図５】第５図は実施例における計測対象であるレンガ
と２本のセンサーとの位置関係と測定カ所を示す。
と２本のセンサーとの位置関係と測定カ所を示す。
【図６】第６図は識別対象レンガ表面のあま色について
の本発明による色切り出しのグラフである。
の本発明による色切り出しのグラフである。
第１図の座標系は色座標系の中のＲ−Ｇ−Ｂ座標系であ
る。Ｒ、Ｇ、Ｂはそれぞれ赤、緑、青の３原色である。
第１図で、ＲｍａｘとＲｍｉｎ、ＧｍａｘとＧｍｉｎ、
ＢｍａｘとＢｍｉｎがそれぞれＲ、Ｇ、Ｂについての切
り出された色空間領域の上限値と下限値である。 第２図の座標系は色座標系の中のＲ−Ｇ−Ｂ座標系であ
る。Ｒ、Ｇ、Ｂはそれぞれ赤、緑、青の３原色である。
第２図で、ＲｍａｘとＲｍｉｎ、ＧｍａｘとＧｍｉｎが
それぞれＲ、Ｇについての切り出された色空間領域の上
限値と下限値である。 第６図の座標系は色座標系の中のＲ／Ｇ−Ｇ−Ｂ／Ｇ座
標系で、縦軸がＲ／Ｇ軸、右横軸がＢ／Ｇ軸、左横軸が
Ｇ軸である。Ｒ、Ｇ、Ｂはそれぞれ赤、緑、青の３原色
である。ｒ、ｇ、ｂはセンサーのＲ、Ｇ、Ｂ各フィルタ
ーを通った各出力値である。
る。Ｒ、Ｇ、Ｂはそれぞれ赤、緑、青の３原色である。
第１図で、ＲｍａｘとＲｍｉｎ、ＧｍａｘとＧｍｉｎ、
ＢｍａｘとＢｍｉｎがそれぞれＲ、Ｇ、Ｂについての切
り出された色空間領域の上限値と下限値である。 第２図の座標系は色座標系の中のＲ−Ｇ−Ｂ座標系であ
る。Ｒ、Ｇ、Ｂはそれぞれ赤、緑、青の３原色である。
第２図で、ＲｍａｘとＲｍｉｎ、ＧｍａｘとＧｍｉｎが
それぞれＲ、Ｇについての切り出された色空間領域の上
限値と下限値である。 第６図の座標系は色座標系の中のＲ／Ｇ−Ｇ−Ｂ／Ｇ座
標系で、縦軸がＲ／Ｇ軸、右横軸がＢ／Ｇ軸、左横軸が
Ｇ軸である。Ｒ、Ｇ、Ｂはそれぞれ赤、緑、青の３原色
である。ｒ、ｇ、ｂはセンサーのＲ、Ｇ、Ｂ各フィルタ
ーを通った各出力値である。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭60−178322（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−109545（ＪＰ，Ａ) 実開 昭56−112323（ＪＰ，Ｕ) 実開 平１−132919（ＪＰ，Ｕ)
Claims (1)
- 【請求項１】 レンガ表面に投光した光の反射光をＲ、
Ｇ、Ｂの各フィルターにより受けて、その反射強度に応
じた各フィルター出力値ｒ、ｇ、ｂの各値を得て、これ
ら値との色マッチングのためのデータベースである色空
間領域として、対向する座標面に対して斜めのある一定
の傾きを持った平面で、その延長面が座標面と交わって
できる２本の線と１つの座標軸とが平行である平面を最
低でも１枚用いて、ＲＧＢ座標空間を切り出すことによ
り設定したいくつかのレンガ色識別対象色空間のいづれ
の空間に存在するかを知ることによって、投光したレン
ガ表面部分の色識別を行い、最終的に、そのレンガ表面
の色分布パターンを得て、レンガの色識別判定を行うこ
とを特徴とするレンガ色識別方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6317480A JP2571195B2 (ja) | 1994-08-26 | 1994-08-26 | レンガ色識別方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6317480A JP2571195B2 (ja) | 1994-08-26 | 1994-08-26 | レンガ色識別方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08166381A JPH08166381A (ja) | 1996-06-25 |
| JP2571195B2 true JP2571195B2 (ja) | 1997-01-16 |
Family
ID=18088702
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6317480A Expired - Fee Related JP2571195B2 (ja) | 1994-08-26 | 1994-08-26 | レンガ色識別方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2571195B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6757428B1 (en) * | 1999-08-17 | 2004-06-29 | National Instruments Corporation | System and method for color characterization with applications in color measurement and color matching |
| US6963425B1 (en) | 2000-08-14 | 2005-11-08 | National Instruments Corporation | System and method for locating color and pattern match regions in a target image |
-
1994
- 1994-08-26 JP JP6317480A patent/JP2571195B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH08166381A (ja) | 1996-06-25 |
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