JP2611020B2

JP2611020B2 - 物体の認識方法

Info

Publication number: JP2611020B2
Application number: JP2023888A
Authority: JP
Inventors: 剛平飯島; 定博種子田; 孝夫金丸; 洋一中村; 新平松; 一樹小倉
Original assignee: Kawasaki Jukogyo KK
Current assignee: Kawasaki Motors Ltd
Priority date: 1990-02-01
Filing date: 1990-02-01
Publication date: 1997-05-21
Anticipated expiration: 2012-05-21
Also published as: JPH03228184A

Description

【発明の詳細な説明】産業上の利用分野本発明は、複数の物体が接触または重なつていると
き、複数の物体に分断して、元の形状に復元することが
できるようにした物体の輪郭線の分離を行うことによつ
て、物体の認識を行う新規な物体の認識方法に関する。

従来の技術従来から、複数の物体が接触または重なつていると
き、その２値画像において、直線近似またはパターンマ
ツチングの手法で元の形状を同定する方法を採つてい
る。この先行技術としては、たとえば特開昭58−12077
がある。

発明が解決すべき課題このような先行技術では、各画素の２値情報を用いて
演算処理を行わなければならず、その処理時間が長いと
いう問題がある。

本発明の目的は、演算処理時間を短縮することができ
るようにした物体の認識方法を提供することである。

課題を解決するための手段本発明は、Ｘ−Ｙ座標を有する多数の画素によつて表
される２値画像の輪郭を予め定める一方向に追跡して、
輪郭線の閉じたループを求め、この追跡時に、輪郭線を構成する各画素毎のチエーン
コードを求め、このチエーンコードは、輪郭線を構成する各画素の
右、右斜め上、上、左斜め上、左、左斜め下、下および
右斜め下に隣接する合計８つの画素の方向（０〜７）か
ら成り、各画素ｐ（ｉ）に関して、輪郭線上の前後の各複数個
ｋの画素のチエーンコードの移動平均値Ａ（ｉ）を、各
画素に輪郭線上の順次的な番号（ｊ＋１），（ｊ−ｋ）
を付して、そのチエーンコードをｐ（ｊ＋１）,p（ｊ−
ｋ）で表すと、を求め、この移動平均値Ａ（ｉ）の極小値の点を複数個見付
け、前記見付けた各点の相互間の距離が最短となる２つの
点B,Cを選択し、この２つの点B,C間を結ぶ補助輪郭線50,51で前記ルー
プを２つに分離するとともに、その補助輪郭線50,51によつて分離された２つの閉ル
ープの輪郭線49a,50;49b,51を作り、前記２つの点B,C間の補助輪郭線50,51上で前記２つの
各閉ループの各追跡方向に沿うチエーンコードを求め、各閉ループのチエーンコードに基づいて、各閉ループ
の特徴パラメータをそれぞれ算出し、算出された特徴パラメータと、予め教示してあるデー
タとを比較して、各閉ループが予め定めた物体の輪郭線
であるかどうかを確認することを特徴とする物体の認識
方法である。

作用本発明に従えば、輪郭線は、移動の方向を表すチエー
ンコードで表す。その輪郭線を構成する各点における曲
率を、その前後の線分のなす角度から求め、その曲率の
変化の極小となる点を凹部コーナ（すなわち凹部角隅
部）として検出する。このようにして複数の凹部コーナ
を検出し、その中から、凹部コーナの距離が最短となる
凹部コーナ間をたとえば直線の補助輪郭線で結合して、
接触または重なつている物体の画像を分離する。

したがつて本発明に従えば、輪郭線上のデータのみを
用いて演算処理を行うので、演算処理量が少なく、した
がつて処理時間の短縮を行うことができる。

また本発明に従えば、分断された各物体の閉じた輪郭
線が生成されるので、こうして得られる分断された物体
の輪郭線の成否を検証することができる。

さらにまたこの輪郭線上の各点の移動方向を表すチエ
ーンコードは、各種の特徴パラメータを求めるのに適用
できる。

特に本発明に従えば、前述の凹部コーナを検出するた
めに、各画素ｐ（ｉ）毎のチエーンコードの移動平均値
Ａ（ｉ）に基づいて、検出する。したがつて演算が容易
である。

また本発明に従えば、分離された２つの閉ループの輪
郭線49a,50;49b,51を作つた後、それらの２つの各閉ル
ープのチエーンコードを求めるようにしたので、分離さ
れた２つの輪郭線毎の特徴パラメータを個別的に容易に
求めることができるようになる。

また本発明に従えば、前記最短となる２つの点、B,C
間を直線で結ぶ補助輪郭線50,51で前記グループを２つ
に分離するようにしたので、演算処理が簡略になり、処
理に多大な計算コストを必要とせず、対象物の分離を非
常に高速に実現することができる。したがつて本発明
は、比較的簡単な形状の物体が画面中に多数接触して存
在している、たとえば粒子径分布の計測のなどの分野で
は、非常に有効な方法である。

さらに本発明に従えば、輪郭線である閉ループのチエ
ーンコードに基づいて特徴パラメータ、たとえば周囲
長、モーメント、面積、重心などをそれぞれ算出し、こ
うして算出した特徴パラメータと、予め教示してあるデ
ータとを比較することによつて、各閉ループが予め定め
た物体の輪郭線であるかどうかを確認して物体を認識す
る。したがつて各種の形状を有する物体の認識を容易に
行うことができるという優れた効果もある。

実施例第１図は、本発明の一実施例の方法を説明するための
図である。第１図（１）の参照符41で示す画像は、単一
の物体の画像であるが、または複数の物体が接触もしく
は重なつているときの画像であり、これは２値画像とし
て、第２図に示される画像メモリ１にストアされてい
る。この画像41の輪郭線42をその物体の画像41が左側に
なるようにして矢符43の方向に処理回路２において追跡
してチエーンコードの列を求め、このチエーンコードに
基づいて、その画像41の凹部コーナ44,45を検出する。
こうして求めた凹部コーナ44,45に基づいて、物体画像
の輪郭線の分離を行うことができる。

第３図は、処理回路２によつて達成される本発明の一
実施例の簡略化したフローチヤートである。処理回路２
は、たとえばマイクロコンピユータなどによつて実現さ
れ、輪郭線の形状をもとに、接触または重なつた物体の
画像に対応する輪郭線を解析した後、これを分断し、各
輪郭線について以後特徴パラメータの算出を行う。

ステツプa1からステツプa2に移り、物体の画像の輪郭
線の追跡を行つてそのチエーンコードを求める。この輪
郭線の追跡の方法についてまず説明する。

第４図は画像メモリ１にストアされている暗背景中の
明物体を表す２値画像を示す。この第４図において、黒
丸は、第５図（１）で示されるように、論理「０」の画
素を示し、白丸は第５図（２）で示されるように論理
「１」の画素を示す。この画像中の物体の輪郭線を、次
の手順（１）〜（５）で探索する。

（１）第４図に示される２値画像の左上から右下に向つ
て、すなわちＸ方向に左方から右方に、かつＹ方向に上
から下にこの順序で、各画素が論理「０」すなわち暗か
ら論理「１」すなわち明へ変化する点を探索する。

（２）第４図の四角枠30で囲んだ点が、輪郭線上の候補
として検出され、未だ輪郭線が追跡されていなければ、
この点は、マーカと呼ばれる追跡済みの情報をもたず、
輪郭追跡の開始点として決定される。各画素毎には、上
述のように追跡済みであるかどうかを表す情報を併せて
ストアしておく。

（３）第６図に示すように、輪郭線上の現在の画素をＱ
とし、この画素Ｑに移動してくる前の画素をPBとしたと
き、画素Ｑから移動する画素の探索を、第６図に従つて
処理する。すなわち画素Ｑの８つの近傍点のうち、画素
Ｐ→画素Ｑの方向上の画素P3と、その方向の左右にある
４つの画素P1,P2;P5,P4とを、P1→P5の順に調べ、最初
に見付けた論理「１」の画素を選択する。画素Ｑが開始
点であるときには、画素P1を開始点の左隣りの画素に選
ぶ。もし、この画素P1に探索済みのマーカがついていれ
ば、この輪郭探索を打ち切る。

（４）このようにして輪郭線を追跡し、元の開始点に戻
つた時点で、輪郭追跡を終了する。第７図はこの追跡結
果を示す。輪郭線の追跡は、左手で画素が論理「１」の
領域をたどる形で行われるので、物体の輪郭線の追跡
は、この実施例では、反時計まわりとなる。第７図にお
いて、輪郭線は参照符31で示す。

このような手順は、穴の輪郭線の追跡に関しても同様
に実施される。穴の輪郭線の追跡は、第８図に示される
ように、時計まわりに行なわれ、その穴の輪郭線は参照
符32で示される。第７図および第８図における開始点は
二重丸で示される。

（５）このように輪郭線追跡が完了すると、輪郭線31,3
2上の画素に、マーカと呼ばれる追跡済みの情報が付け
られる。したがつて再び前述のステツプ（１）におい
て、輪郭線31,32上の候補点、たとえば第７図の破線枠3
3で示される点が検出されても、その候補点には追跡済
みの情報であるマーカがストアされているので、それ以
上の追跡は行われない。

この輪郭線は、第７図における２重丸で示される開始
点S1と、そこからの移動方向を第９図に示す０〜７の数
字で順次表したチエーンコードによつて記録されてスト
アされる。たとえば第７図の開始点S1から開始される輪
郭線31のチエーンコードは、「54565465…」となる。

このような手順（１）〜（５）による輪郭線の追跡の
利点（a1）〜（a3）を、列挙すると、次のようになる。

（a1）輪郭線が物体を表す場合でも穴を表す場合でも、
共通である。

（a2）構造が簡単で、処理が高速である。

（a3）輪郭線追跡では、画像情報を１次元的に（線状
に）使用するので、物体の大きさ（面積）がＮ倍になり
画素数が増大しても、追跡に要する時間は、Ｎの平方根
倍にしかならない。

さらに第10図は、本発明に従つて物体の画像の輪郭線
を示し、１重の白丸はその輪郭線42上の画素を示し、２
重丸は輪郭線の追跡の開始点を示し、この第10図におけ
る数字は、チエーンコードを示している。この第10図に
おける開始点Ｓからのチエーンコードは、 5456546507700701001010123235434434 である。このチエーンコードは、追跡方向43に沿つた各
画素毎に対応している。

第11図は第10図における開始点Ｓの前後数点を抽出し
て示す。各画素には、輪郭線上の順次的な番号１〜10を
付し、そのチエーンコードとして参照付p1〜p10を、便
宜のために付してある。参照付p5で示す開始点Ｓから次
の点p6へのチエーンコードは５であり、前の点p4からの
チエーンコードは４である。そこで次の第１式で示され
るチエーンコードの移動平均値を第３図のステツプa3で
求める。ｐは、点とともに、そのチエーンコードも表す
ものとする。

i,j,kは自然数であり、第11図の実施例では、開始点
Ｓではｉ＝５であり、ｋは４である。

第１式のＡ（ｉ）は移動平均値を表しており、ｉは、
開始点Ｓにおいてその位置を表す参照符p5の数字を示し
ており、この実施例ではｋ＝４である。開始点Ｓに関し
てその移動平均値Ａ（５）は、Ａ（５）＝（p6−p1）＋（p7−p2）＋（p8−p3）＋（p9−p4）＝(４−４)＋(５−４)＋(６−３)＋(５−４) ＝５ …（２）このようにして、輪郭線42上の移動平均値Ａ（ｉ）を
求めると、たとえば点p2〜p8の移動平均値は次のとおり
となる。

…０１４５４４２… こうして注目点の前後の線分同志のなす角度に対応し
た量、すなわち曲率が得られる。この実施例では、単位
が45/4度になつている。この移動平均値の変化、すなわ
ち輪郭線42の曲率の変化を調べ、その極大値の点が凸コ
ーナに対応し、また極小値の点が凹コーナに対応する。
前述の第１図（１）に示されている画像41の輪郭線42に
おけるチエーンコードに基づいて求めた移動平均値は第
１図（２）に示されており、その凹コーナ44,45は、移
動平均値の極小値m44,m45にそれぞれ対応している。こ
の画像41は、第12図（１）の参照41aで示される同一の
画像の姿勢が変化しても、輪郭線の方向の示すチエーン
コードに基づいて求めた第12図（２）の移動平均値の極
小値の点m44a,m45aが、凹コーナ44a,45aに対応してい
る。このようにして第３図のステツプa4では、移動平均
値の極小値の点を見付けて、凹コーナとして検出する。

次にステツプa5では、複数の凹コーナを検出した後、
これらの各凹コーナの相互間の距離が最短となる２つの
凹コーナを選択する。第13図に示されるように２個の物
体が接触または重なり合つて、一方の物体の画像47と、
もう１つの物体の画像48が得られ、この物体画像47,48
の輪郭線49は閉じており、これらの物体の画像の接触し
ている凹コーナは参照符B,Cで示されており、その他
に、物体の画像47に固有の凹コーナA,Dもまた存在して
いる。したがつてこれらの凹コーナＡ〜Ｄは、２つの物
体の接触または重なりによるものかどうかを判定する必
要がある。２つの物体の接触または重なる部分がある程
度小さいものと仮定し、複数個の凹コーナＡ〜Ｄのうち
から、それらの各コーナＡ〜Ｄのすべての組合せを求
め、各組合せのうち、最も距離が短い２つのコーナを求
める。第13図では、これらの各凹コーナＡ〜Ｄの組併せ
のうちの相互間の距離を参照符l1〜l6で示している。こ
の実施例では凹コーナB,C間の距離l1が最短であり、こ
れによつて凹コーナB,Cが２つの物体の接触または重な
ることによつて形成されたものであると判断できる。

そこで前述の第３図のステツプa6において、距離が最
短である凹コーナB,C間のチエーンコードを生成して、
２つの物体の画像47,48を分離する。

第14図では、これらの物体の画像を便宜のために第13
図と同一の参照符47,48で示す。選択した２個の凹コー
ナB,Cで、輪郭線49を各物体毎の画像を表現する部分47,
48に分離する。分離された輪郭線49a,49bは、閉ループ
であるので、この凹コーナB,C間を直線補間して閉ルー
プとする。すなわち第14図（１）では、選択した２個の
凹コーナB,Cに基づき、物体画像47,48の部分を表す２重
線の輪郭線49aと単線で示す輪郭線49bとに分ける。すな
わち第14図（２）で示される１つの閉じた輪郭線49を、
第14図（３）のように２つの輪郭線49a,49bに分ける。

次に各輪郭線49a,49bの閉じていない部分を、第14図
（３）の矢印破線50,51の向きに直線の補間を行い、こ
の部分のチエーンコードで表す。こうして破線矢印50,5
1において生成した補間部分を元の閉じていない各輪郭
線49a,49bにそれぞれ連結する。この結果、物体画像47,
48を表す輪郭線は、第14図（２）に示される元の輪郭線
49と、新たに生成され閉じた２本の輪郭線49a,50;49b,5
1の合計３本となる。

そこでこうして得られた閉じた輪郭線49a,50;49b,5
1、さらに前述の閉じた輪郭線49のチエーンコードに基
づいて、特徴パラメータ、たとえば周囲長、モーメン
ト、面積、重心などを算出し、予め教示してあるデータ
と比較する。これによつて閉じた各輪郭線が、予め定め
た物体の輪郭線であるかどうか確認することができる。
したがつて破線矢符50,51においてつないで形成した輪
郭線49a,50;49b,51が、ステツプa7において生成された
後、ステツプa8において正しいかどうかを確認すること
ができる。

発明の効果以上のように本発明によれば、輪郭線を構成するチエ
ーンコードの各点における曲率を、その前後の線分のな
す角度から求め、曲率の変化の極小となる点を凹部コー
ナとして検出し、これらの複数の凹部コーナのうちか
ら、その凹部コーナの距離が最短となる２つの凹部コー
ナをたとえば直線などの補助輪郭線で結合して各物体毎
の閉じた輪郭線を生成し、こうして接触または重なつて
いる物体の画像を分離することができる。このような演
算処理は、輪郭線上のデータだけを用いるので、演算処
理量が少なくてすみ、処理時間を短縮することができ
る。さらにまた本発明によれば、分断された各物体の閉
じた輪郭線が生成されるので、その分断された各輪郭線
の成否を検証することができる。しかもこの輪郭線の方
向を表すチエーンコードは各種の特徴パラメータを求め
るために適用することができる。

特に本発明によれば、凹部コーナを検出するにあたつ
ては、各画素ｐ（ｉ）におけるチエーンコードの移動平
均値Ａ（ｉ）を求めてその極小値の点を複数個見付け、
その見付けた各点の相互間の距離が最短となる２つの点
B,Cを選択するようにしたので、演算が容易であるとい
う効果もまた、達成され、こうして輪郭線を２つに分離
することができるようになる。

さらに本発明によれば、分離された２つの閉ループの
輪郭線49a,50;49b,51を作り、前記２つの点B,C間の補助
輪郭線50,51上で前記２つの各閉ループの各追跡方向に
沿うチエーンコードを求めるようにしたので、これら分
離された２つの閉ループによつて囲まれる図形の特徴パ
ラメータを容易に求めることができるという優れた効果
もまた、達成される。

また本発明によれば、各点の相互間の距離が最短とな
る２つの点D,C間を直線で結ぶ補助輪郭線50,51でループ
を２つに分離するようにしたので、演算処理が簡単であ
り、処理に多大な計算コストを必要とせず、対象物の分
離を非常に高速に実現することができるようになる。し
たがつて比較的簡単な形状の物体が画面上に多数接触し
て存在しているたとえば、粒子径分布の計測などにおい
ては、本発明は非常に有効な方法である。

また本発明によれば、こうして算出した閉ループのチ
エーンコードに基づいて、各閉ループの特徴パラメータ
をそれぞれ算出し、この算出して得られた各特徴パラメ
ータと、予め教示してあるデータとを比較することによ
つて、予め定めた物体の輪郭線であるかどうかを確認し
て物体の認識を行うようにしたので、比較的簡単な演算
処理によつて物体の認識を容易に行うことができるとい
う優れた効果もまた、達成される。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例を説明するための図、第２図
は本発明の一実施例の構成を示すブロツク図、第３図は
第２図に示される処理回路２の動作を説明するためのフ
ローチヤート、第４図は輪郭線追跡を行う暗背景中の明
物体を示す一画像の図、第５図は画素の論理値を示す
図、第６図は探索する画素を示す図、第７図は物体の追
跡結果を示す図、第８図は穴の追跡結果を示す図、第９
図はチエーンコードの原理を示す図、第10図は本発明の
他の実施例の輪郭線42のチエーンコード示す図、第11図
は第10図に示される輪郭線の開始点Ｓ付近の一部を示す
図、第12図は第１図に示される物体の画像41の姿勢が変
化したときの状態を示す図、第13図は凹コーナＡ〜Ｄを
説明するための図、第14図は輪郭線49を分離する手順を
示す図である。１……画像メモリ、２……処理回路、41,47,48……物体
の画像、42,49,49a,49b……輪郭線、43……輪郭線の追
跡方向、Ａ〜Ｄ……凹コーナ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者金丸孝夫兵庫県明石市川崎町１番１号川崎重工業株式会社明石工場内 (72)発明者中村洋一兵庫県明石市川崎町１番１号川崎重工業株式会社明石工場内 (72)発明者平松新兵庫県明石市川崎町１番１号川崎重工業株式会社明石工場内 (72)発明者小倉一樹兵庫県明石市川崎町１番１号川崎重工業株式会社明石工場内 (56)参考文献特開平１−177682（ＪＰ，Ａ) 特開昭61−147381（ＪＰ，Ａ)

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】Ｘ−Ｙ座標を有する多数の画素によつて表
される２値画像の輪郭を予め定める一方向に追跡して、
輪郭線の閉じたループを求め、この追跡時に、輪郭線を構成する各画素毎のチエーンコ
ードを求め、このチエーンコードは、輪郭線を構成する各画素の右、
右斜め上、上、左斜め上、左、左斜め下、下および右斜
め下に隣接する合計８つの画素の方向（０〜７）から成
り、各画素ｐ（ｉ）に関して、輪郭線上の前後の各複数個ｋ
の画素のチエーンコードの移動平均値Ａ（ｉ）を、各画
素に輪郭線上の順次的な番号（ｊ＋１），（ｊ−ｋ）を
付して、そのチエーンコードをｐ（ｊ＋１）,p（ｊ−
ｋ）で表すと、を求め、この移動平均値Ａ（ｉ）の極小値の点を複数個見付け、前記見付けた各点の相互間の距離が最短となる２つの点
B,Cを選択し、この２つの点B,C間を直線で結ぶ補助輪郭線50,51で前記
ループを２つに分離するとともに、その補助輪郭線50,51によつて分離された２つの閉ルー
プの輪郭線49a,50;49b,51を作り、前記２つの点B,C間の補助輪郭線50,51上で前記２つの各
閉ループの各追跡方向に沿うチエーンコードを求め、各閉ループのチエーンコードに基づいて、各閉ループの
特徴パラメータをそれぞれ算出し、算出された特徴パラメータと、予め教示してあるデータ
とを比較して、各閉ループが予め定めた物体の輪郭線で
あるかどうかを確認することを特徴とする物体の認識方
法。