JP2628042B2 - 物体認識装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は物体認識装置に関し、特にプリント基板、自
動車のボデイ、レンズ等の表面にある微小欠陥をテレビ
ジヨンカメラを用いて認識する場合に適用して好適なも
のである。

〔発明の概要〕

本発明は、被観測物体の画像をマスタの画像と比較す
ることにより物体を認識するようになされた物体認識装
置において、マスタ及び被観測物体の画像について、境
界周辺の画像データを判定データから除外することによ
り、微小欠陥を確実に認識し得る。

〔従来の技術〕

物体認識装置として、被観測物体をテレビジヨンカメ
ラによつて撮像して得られるビデオ信号のうち、所定の
監視領域に相当する信号部分の信号レベルに基づいて、
当該信号レベルが所定の範囲内に入つているか否かを判
定することによつて、物体の有無又は物体の各部におけ
る欠陥の有無等を認識するようにしたものが提案されて
いる（特開昭60−39581号公報）。

かかる構成の物体認識装置を用いて物体の有無、欠陥
の有無等を判定しようとする場合、一般に、テレビジヨ
ンカメラが観測物体を撮像したときに得られるビデオ信
号に基づいて、撮像画面上の所定の位置に設定された監
視領域の輝度を、正常な外観をもつた標準物体（これを
マスタと呼ぶ）をテレビジヨンカメラが撮像したときの
撮像画面上の対応する監視領域の輝度と比較することに
よつて、両者間に差異があれば被観測物体に異常がある
と判定するような方法が採用されている。

〔発明が解決しようとする問題点〕

ところがこのような方法によつてプリント基板の欠
陥、自動車のボデイの傷、レンズの黒点、欠け、傷等の
ように、比較的広い監視領域の中に生ずる微小欠陥を検
出しようとする場合、マスタのビデオ信号にはない物体
の表面部分の微小な輝度変化が被観測物体の映像信号に
生じたときこれを確実に検出しなければならない。

しかし実際上微小欠陥を検出するためには、比較的広
い監視領域を監視する必要があるのに対して、微小欠陥
の面積は小さいから、例え微小欠陥によつて大きい輝度
変化が得られたとしても、監視領域内に大面積かつ輝度
変化が大きい部分が含まれている場合には、ビデオ信号
から微小欠陥に対応するビデオ信号部分を抜き出すこと
が困難な問題がある。

特に被観測物体の輪郭部分の表面には、丸み部分や角
張つた部分等があるために、照明光に対する反射が部分
的に強くなり、これが画像上輝度変化が激しい境界を形
成している。

また被観測物体の表面に凹凸、模様等があるためにビ
デオ信号の輝度の変化が大きい明暗部分があれば、その
境界位置に大きい輝度差が生じる。

このように、輝度差が大きい境界部分が監視領域に含
まれている場合、マスタの映像に対して、被観測物体の
映像に位置ずれがある場合や、被観測物体の寸法形状が
マスタとは異なる場合には、同じ監視領域において被観
測物体の画像をマスタの画像と比較したとき、当該境界
部分の位置ずれに基づく輝度差情報の方が微小欠陥の輝
度差情報より格段的に大きくなるために、たとえ位置ず
れが許容誤差範囲内に入つていたとしても、微小欠陥の
有無を判定し得なくなるおそれがある。

因に判定精度を向上するため、できるだけ小さい微小
欠陥（最小限１画素分の面積をもつ微小欠陥）まで検出
しようとする場合には、被観測物体の画像の各部の輝度
を１画素ずつマスタの画像と比較していくことになるの
で、輝度差の大きい境界部分の位置ずれ等による影響が
無視し得なくなる。

本発明は以上の点を考慮してなされたもので、監視領
域内に生ずる輝度差が大きい境界部分の影響を受けずに
微小欠陥を確実に認識し得るようにした物体認識装置を
提案しようとするものである。

〔問題点を解決するための手段〕

かかる問題点を解決するため本発明においては、被観
測物体２をテレビジヨンカメラ３によつて撮像して得ら
れる第１の画像データと、マスタをテレビジヨンカメラ
３によつて撮像して得られる第２の画像データとを比較
することにより、物体認識するようになされた物体認識
装置１において、第２の画像データに基づいて、当該第
２の画像データによつて表される画像を、＋ｘ方向、−
ｘ方向、−ｙ方向及び＋ｙ方向にそれぞれ所定の画素数
だけずらせてなる４つのずらし画像PTO1、PTO2、PTO3及
びPTO4を表す第１、第２、第３及び第４のずらし画像デ
ータを生成する第１の手段（10、SP4、SP5）と、第１、
第２、第３及び第４のずらし画像データの対応する画素
のデータを加算することにより重ね合せ画像データPT1
を得る第２の手段（10、SP5）と、重ね合せ画像データ
の各画素の平均値を求める第３の手段（10、SP7）と、
重ね合せ画像データの各画素の平均値を所定のスレシホ
ールドデータと比較することにより、第２の画像データ
によつて表される画像の境界領域を表す境界データを求
める第４の手段（10、SP9、SP10）と、第１の画像デー
タ及び第２の画像データのうち、境界データによつて表
された部分の画素のデータを物体認識対象から除外し
て、第１及び第２の画像データを比較することにより物
体認識処理を実行する第５の手段（10、SP11〜SP18）を
設けるようにする。

〔作用〕

被観測物体２の物体認識の際に用いるデータとして、
境界BD0周辺の画像データ部分PT31を除外するようにし
たことにより、被観測物体２に有る微小欠陥を確実に認
識することができる。

〔実施例〕

以下図面について、本発明の一実施例を詳述する。

（１）境界検出除外領域の設定 マスタについて、その画像の境界周囲に、被観測物体
と比較検査しない領域（これを境界検出除外領域と呼
ぶ）を第１図ないし第４図に示す手法によつて設定す
る。

先ず第１図においてマスタの原画像PT0として境界BD0
を挟んで内部の輝度が１であり、かつ外部の輝度が０で
ある画像を考える。

このマスタの原画増PT0に基づいて、その位置をＸ方
向及び又はＹ方向にずらせてなるずらし画像を得る。す
なわ第２図に示すように、原画像PT0をＸ方向に所定量
例えば±１画素分だけずらせたずらし画像PT04、PT02を
得ると共に、Ｙ方向に所定量例えば±１画素分だけずら
せてなるずらし画像PT01及びPT03を得る。

かくして所定枚数（この場合４枚）のずらし画像PT01
〜PT04の輝度情報を互いに重ね合わせると共に平均輝度
を求めることにより、重ね合せ画像PT1を得る。

第２図の実施例の場合４枚のずらし画像PT01〜PT04を
重ね合わせることにより、次式 のように、各画像部分について１画素ずつ輝度情報を加
算した後重ね合せ枚数「４」で除算することにより重ね
合せ画像PT1の平均輝度分布が求められる。

続いて次式 PT2＝|PT0−PT1| ……（２） のように重ね合せ画像PT1の輝度情報が、原画像PT0の輝
度情報から減算され、その絶対値の輝度が各画像部分を
構成する画素に割り当てられ、かかる輝度分布を有する
差画像PT2が求められる。

この差画像PT2は重ね合せ画像PT1の輝度情報から原画
像PT0の各画像部分の表面の輝度情報を減算したことに
なり、結局原画像PT0には含まれておらず、第２図の重
ね合せ処理を実行することによつて付加された境界情報
だけが残ることになる。

次に差画像PT2の輝度情報に基づいて輝度のスレシホ
ールドレベルTHを のように所定の輝度レベルに設定し、第３図に示すよう
に、差画像PT2の輝度が次式 PT2≧TH ……（４） のように、スレシホールドレベルTHより大きい画像部分
の画素について、 PT3＝「１」 ……（５） のように、論理「１」レベルを割り当ててなる境界検出
除外画像PT3（第４図）を形成する。

これに対して差画像PT2の輝度情報が PT2＜TH ……（６） の画像部分の画素には PT3＝「０」 ……（７） のように論理「０」レベルが割り当てられ、かくして境
界検出除外画像PT3のうち論理「１」レベルの検出除外
領域PT31を除外し、論理「０」レベルの検出実行領域PT
32に限つてマスタの画像に対する被観測画像の比較を実
行するようにする。

このようにすれば、多数の被観測物体について微小欠
陥の有無を判定する際に、境界検出除外画像PT3のうち
論理「１」レベルの検出除外領域PT31に境界位置が来る
ような撮像画像が得られるような位置に被観測物体が位
置決めされている限り、当該境界についてはマスタ画像
との輝度情報の比較をしないことにより、論理「０」レ
ベルの検出実行領域PT32に例えば１画素程度の微小欠陥
があれば、この微小欠陥がマスタ画像上にはないことに
より、これを確実に検出することができる。

因に検出除外領域PT31を設定することなく被観測物体
の画像をマスタの画像と比較すれば、被観測物体の画像
の境界がマスタの画像の境界と僅かにでもずれれば、単
に１画素しかない微小欠陥の差データと比較して境界に
おける差データの方が格段的に大きいために、実際上微
小欠陥のデータを抽出することができなくなり、結局微
小欠陥を検査し得ないことになる。これに対して上述の
ように検出除外領域PT31を設定すれば、被観測物体の画
像の境界が当該検出除外領域PT31内にあることにより、
欠陥検出処理の際に境界についての差データが無視され
ることにより、たとえ１画素程度の微小欠陥であつても
そのデータを有効に判別することができる。

ここで、第２図において上述の（１）式における重ね
合せ画像PT1の輝度情報の演算を一般式で表せば、次式 のようになる。（８）式において、ｆ（Ｘ、Ｙ）は画面
上の位置（Ｘ、Ｙ）における輝度を表し、 はその積分値を表す。

また差画素PT2のスレシホールドレベルTHとの（４）
式及び（６）式の比較は、 のように表すことができる。（８）式において、ずらし
量データΔＸ及びΔＹは、 ΔＸ＝ｉ・Δ_Ｘ （ｉ＝−ｎ〜＋ｎ） ……（11） ΔＹ＝ｊ・Δ_Ｙ （ｊ＝−ｍ〜＋ｍ） ……（12） のように表すことができる。

（11）式及び（12）式において、Δ_Ｘ及びΔ_Ｙは、Ｘ
方向及びＹ方向の画像ずれの単位量を表し、そのずれ量
はＸ方向にｉ＝−ｎ倍からｉ＝ｎ倍まで変化し、また同
様にしてＹ方向にｊ＝−ｍ倍からｊ＝ｍ倍まで変化す
る。かくして（2m＋１）・（2n＋１）枚のずれ画像を重
ね合わせることにより、各画像部分を構成する画素の平
均輝度を求めることができる。

（８）式の演算は実質上マスタの原画像PT0（第１
図）を空間的ローパスフイルタを通して得られる画像
（すなわちスムージング画像）を求めることを意味して
いる。

（２）実施例の構成 第５図において、１は全体として物体認識装置を示
し、被観測物体（例えばレンズ）２をテレビジヨンカメ
ラ３によつて撮像し、そのビデオ信号VDをアナログデイ
ジタル変換回路４において所定ビツト数（例えば８ビツ
ト）のデイジタルデータに変換してフレームメモリでな
る入力画像メモリ５に書き込む。

これに加えてビデオ信号VDはタイミング制御部６に入
力されると共に、スーパインポーズ回路７を介してモニ
タ部８に供給される。

タイミング制御部６は、ビデオ信号VDのうち、水平及
び垂直同期信号に同期するクロツク信号を発生し、中央
処理ユニツト（CPU）10からCPUバス11を介して与えられ
る指令信号COMに基づいてアドレスデータADRを形成して
ビデオアドレスバス12に送出し、これによりビデオアド
レスバス12に接続されている複数の画像メモリに対して
１画素ずつアドレスデータを供給し得るようになされて
いる。

先ず入力画像メモリ５に書き込まれた画像データは、
タイミング制御部６のアドレスデータADRに基づいてア
ドレス修正回路13において修正された修正アドレスデー
タADRXによつて順次読み出され、ビデオデータバス14を
介して転送し得るようになされている。

アドレス修正回路13は、CPU10から供給される修正デ
ータD_AMによつて（11）式及び（12）式について上述し
たずらし量ΔＸ及びΔＹに相当するアドレス分だけアド
レスデータADRを修正して修正アドレスデータADRXとし
て入力画像メモリ５に送出し、かくしてCPU10の制御の
下に第２図について上述したずらし画像PT01〜PT04の画
像データをビデオデータバス14に送出させ得るようにな
されている。

CPU10は、操作入力部21から入力される指令信号に基
づいてリードオンリメモリ（ROM）22に格納されている
プログラムデータに基づいて、ランダムアクセスメモリ
（RAM）23を用いながら物体認識処理プログラムを実行
するようになされている。

ビデオデータバス14にはワーキング画像メモリ25、2
6、27が接続されている。ワーキング画像メモリ25は例
えば16ビツトのフレームメモリでなり、第２図及び第３
図において上述したように重ね合せ画像PT1の精度情報
を原画像PT0の輝度情報に基づいて演算したとき当該演
算結果を記憶し、また第３図について上述したように重
ね合せ画像PT1及び原画像PT0に基づいて差画像PT2の輝
度データを演算したときこれを記憶し、さらに被観測物
体の画像データを記憶する。

比較データメモリ28は、被観測物体となる被観測対象
としてのレンズの画像データをマスタとしてのレンズの
画像と比較したとき、その比較結果を記憶する。

境界データメモリ29は、第４図について上述したよう
に、マスタについて境界検出除外画像PT3のデータを得
たとき、これを記憶する。

検出除外領域データメモリ30は、グラフイツク表示コ
ントローラ31において発生された図形データを記憶する
もので、操作入力部21から入力される指令データに基づ
いてCPU10がグラフイツク表示コントローラ31を制御し
たとき、検出除外領域データメモリ30の画像データがデ
イジタルアナログ変換回路32、スーパインポーズ回路７
を介してモニタ部８に表示され、かくして検査を除外す
べき領域（すなわち輝度変化の大きい部分のうち、完成
製品として検査する必要がない部分の画像領域）につい
てのデータをモニタ部８の表示を見ながら検出除外領域
データメモリ30に蓄積し得るようになされている。

またビデオデータバス14にはデータ演算部35が接続さ
れ、このデータ演算部35が（１）式〜（10）式について
上述した境界データについての演算を実行する。

すなわち（１）式及び（８）式で上述した加算演算を
実行する際、又は（２）式、（９）式及び（10）式の減
算演算を実行する際には、第１のラツチ回路36及び第２
のラツチ回路37に加算又は減算すべきデータをラツチ
し、加減算回路38においてCPU10の制御の下に加減算処
理を実行する。

また（１）式及び（８）の除算演算を実行する際に
は、除算すべきデータを第２のラツチ回路37に取り込
み、その当該データをシフタ39において下位ビツトの方
向にシフトすることによつて除算演算を実行する。

これに加えて、（４）式及び（６）式、（９）式及び
（10）式において差画像PT2とスレシホールドレベルTH
とを比較する際には、CPU10から第１のラツチ回路36に
スレシホールドレベルTHのデータを書き込むと共に第２
のラツチ回路37に差画素PT2のデータを書き込み、これ
らのデータを加減算回路38において減算することによ
り、その当該減算結果の符号によつて境界検出除外画像
PT3（第４図）の論理レベルを判定するようになされて
いる。

さらにビデオデータバス14には良否判定演算部41が接
続されている。良否判定演算部41は第３、第４、第５の
ラツチ回路42、43、44を有し、第３のラツチ回路42に被
観測物体の輝度データを取り込み、また第４のラツチ回
路43に境界検出除外画像PT3のデータを取り込み、さら
に第５のラツチ回路44に検出除外領域メモリ30から検出
除外領域についてのデータを取り込む。

かくしてラツチ回路42、43、44にラツチされたデータ
DATA1、DATA2、DATA3は判定回路45に与えられ、CPU10か
ら判定パラメータクラツチ回路46に設定された判定パラ
メータデータDATA4と共に製品の良否が判定され、その
判定結果データDATA5が物体認識装置１の判定出力とし
て送出される。

（３）実施例の動作 第５図の構成の物体認識装置１は、第６図の物体認識
処理プログラムに従つて被観測物体２に微小欠陥がある
か否かの判断を実行する。

すなわちCPU10は第６図のステツプSP1において当該処
理プログラムに入る。このときテレビジヨンカメラ３の
撮像位置には、マスタとなる被観測物体２としてのレン
スが位置決めされ、CPU10はステツプSP2において当該マ
スタについてのビデオ信号VDに基づいて１フレーム分の
画像データが入力画像メモリ５に取り込む。

このときCPU10はアドレス修正回路13に対してアドレ
ス修正データΔＸ＝０、ΔＹ＝０をセツトし、かくして
タイミング制御部６のアドレスデータADRがそのまま修
正アドレスデータADRXとして入力画像メモリ５に入力さ
れ、これによりマスタの原画像PT0（第１図）のデータ
が入力画像メモリ５に設定される。

続いてCPU10はステツプSP3に移つてワーキング画像メ
モリ25の画像データをクリアした後、ステツプSP4にお
いてアドレス修正回路13に（11）式及び（12）式につい
て上述したＸ方向及びＹ方向にずらし量データΔＸ及び
ΔＹでなる修正データD_AMをアドレス修正回路13に１画
素ずつ順次設定する。

かくしてタイミング制御部６のアドレスデータADRの
タイミングでＸ方向及びＹ方向にずらし量データΔＸ及
びΔＹだけずれた位置の画像データが全ての画素につい
てステツプSP5において読み出され、これがデータ演算
部35においてステツプSP5においてワーキング画像メモ
リ25の画像データと加算演算された後ワーキング画像メ
モリ25に再書込みされる。

その後CPU10はステツプSP6において積算演算が終了し
たか否かの判断をし、否定結果が得られたとき上述のス
テツプSP4に戻り、次の画素についてステツプSP4、ステ
ツプSP5の演算を実行する。以下同様にして（11）式及
び（12）式について上述したように、CPU10がｉ＝−ｎ
〜＋ｎ、ｉ＝−ｍ〜＋ｍのずらし画像の各画素の輝度デ
ータについてステツプSP4−SP5−SP6−SP4の演算を繰り
返す。

かくして全てのずらし画像についての積算演算が終了
する。

かくして全てのずらし画像PT01〜PT04について積算演
算が終了すると、ワーキング画像メモリ25には第２図に
ついて上述した重ね合せ画像PT1を得るための積算画像
データが格納されることになる。

この状態になるとCPU10はステツプSP6において肯定結
果を得て次のステツプSP7に移り、ワーキング画像メモ
リ25のデータをデータ演算部35のラツチ回路37に転送し
てシフタ39において除算演算を実行した後ワーキング画
像メモリ25に戻す。かくしてワーキング画像メモリ25に
は第２図の重ね合せ画像PT1が得られる。

続いてCPU10はステツプSP8に移つてワーキング画像メ
モリ25のデータを１画素ずつデータ演算部35のラツチ回
路37に読み出すと共に、対応する画素の画像データを入
力画像メモリ５からラツチ回路36に読み出して（２）式
に上述した減算演算を実行した後その演算結果の絶対値
をワーキング画像メモリ25に戻す。これによりワーキン
グ画像メモリ25には差画像PT2（第３図）の画像データ
が得られる。

続いてCPU10はステツプSP9に移つてスレシホールドレ
ベルTHのデータをデータ演算部35のラツチ回路36に設定
し、続くステツプSP10においてワーキング画像メモリ25
に保持されている差画像PT2の画像データと、ラツチ回
路37に読み出してラツチ回路36のスレシホールドレベル
THのデータとを１画素ごとに減算演算し、その符号に対
応する１ビツトのデータを境界データメモリ29に書き込
む。

かくして境界データメモリ29には境界検出除外画像PT
3（第４図）の画像データが保持される。

かくしてマスタの境界について判定対象から除外すべ
き検出除外領域PT31を表す境界検出除外画像PT3の設定
処理が終了する。

その後CPU10はステツプSP11に移つて、入力画像メモ
リ５の画像データをワーキング画像メモリ25に転送して
マスタについての画像データをワーキング画像メモリ25
に保持することにより、後に実行される被観測物体の良
否判定の際のデータを確保する。

続いてCPU10はステツプSP12において入力画像メモリ
５の画像データをデータ演算部35のラツチ回路37に読み
出してラツチ回路36に設定されたスレシホールドレベル
THのデータと加算及び減算し、当該加算及び減算結果を
それぞれ上限データ及び下限データとしてワーキング画
像メモリ26及び27に格納する。

かくしてマスタについての画像データの処理が終了
し、続いてCPU10は当該マスタについてのデータに基づ
いて被観測物体であるレンズについて、その良否を判定
する処理ステツプを実行する。

このときテレビジヨンカメラ３の撮像位置には被観測
物体としてのレンズが被観測対象として１枚ずつ設定さ
れ、CPU10はステツプSP13において被観測物体のビデオ
信号VDに基づく画像データを入力画像メモリ５に取り込
んだ後ステツプSP14に移る。

このステツプSP14においてCPU10はメモリ５の画像デ
ータをデータ演算部35のラツチ回路36に転送すると共に
ワーキング画像メモリ25の画像データをラツチ回路37に
転送し、これらのデータを加減算回路38において減算演
算し、当該減算結果の絶対値を比較データメモリ28に書
き込む。

このときワーキング画像メモリ25にはマスタの画像デ
ータが保持されていると共に、入力画像メモリ５には現
在良否を判定しようとする被観測物体の画像データが保
持されており、従つて比較データメモリ28には、各画素
ごとに、マスタの画像を構成する輝度データと、被観測
物体の画像を構成する輝度データとの差のデータが格納
され、その輝度差によつてマスタとしてのレンズの画像
と被観測物体としてのレンズの画像との差異を表してい
る。

この画像上の差異は、マスタ及び被観測物体の境界周
辺についても実際にテレビジヨンカメラ３から得られた
ビデオ信号VDの差異を表すデータとして比較データメモ
リ28に取り込まれており、従つて被観測物体がマスタが
設定されていた位置から位置ずれしていれば境界の位置
が互いにずれるためにかなり大きな輝度差になつてい
る。また被観測物体の大きさがマスタの大きさと異なれ
ば、境界が互いにずれることにより、大きな輝度差を表
すデータとして比較データメモリ28に格納されることに
なる。

しかしかかる境界についての差データは、CPU10がス
テツプSP15において製品の良否を判定する際に除外され
る。

すなわち、CPU10は判定処理ステツプSP15においてス
レシホールドレベルTHのデータをラツチ回路36にラツチ
すると共に、比較データメモリ28の画像データを一画素
ごとにラツチ回路37にラツチし、当該ラツチされたデー
タを加減算回路38において比較し、その符号によつて表
される１ビツトの比較データが良否判定演算部41の第３
のラツチ回路42にラツチされる。

これと同時にCPU10は境界データメモリ29の境界検出
除外画像PT3のデータを第４のラツチ回路43にラツチす
ると共に、検出除外領域データメモリ30のデータを第５
のラツチ回路44にラツチする。

かくして判定回路45はラツチ回路42、43、44から入力
されるデータDATA1、DATA2、DATA3に基づいて次式 DATA|＝「１」 ∩DATA2＝「０」 ∩DATA3＝「０」 ……（13） のように、データDATA1が論理「１」（このことは当該
画素について被観測物体の輝度がマスタの輝度と一致し
ていることを意味する）であり、かつデータDATA2が論
理「０」であること（このことは当該画素が検出実行領
域PT32（第４図）に含まれていることを表している）で
あり、かつデータDATA3が論理「０」（このことは当該
画素が検出除外領域PT31には入つていないことを表して
いる）であるとき、判定データDGとして DG＝「１」 ……（14） のように、論理「１」レベルのデータDGを発生する。

これに対して判定回路45はデータDATA1、DATA2、DATA
3が次式 DATA1＝「０」 ∪DATA2＝「１」 ∪DATA3＝「１」 ……（15） のように、データDATA1が論理「０」（このことは当該
画素における被観測物体の輝度がマスタの画像の輝度と
一致していないことを表す）であり、又はデータDATA2
が論理「１」（このことは当該画素が検出除外領域PT31
に属することを表している）であり、又はデータDATA3
が論理「１」（このことは当該画素が検出除外領域PT31
に属することを表している）であるときには、判定デー
タDGとして次式 DG＝「０」 ……（16） のように、論理「０」レベルのデータDGを発生する。

かかる判定をしたとき、判定回路45は判定データDGが
論理「１」になつた画素の数をカウントし、当該論理
「１」の画素の数が判定パラメータラツチ回路46にCPU1
0から設定されたデータDATA4によつて表される数より大
きくなつたとき、CPU10はステツプSP16において否定結
果を得て不良を表す判定結果データDATA5を送出する。
このときCPU10はステツプSP17に移つて不良品処理をし
た後、ステツプSP13に戻る。

これに対して判定データDGが論理「１」になつた画素
の数がデータDATA4の内容より小さければ、CPU10はステ
ツプSP16において肯定結果を得て合格を表す判定結果デ
ータDATA5を送出する。このときCPU10はステツプSP18に
移つて良品処理をした後、ステツプSP13に戻る。

（４）実施例の効果 以上の構成によれば、観測データの境界を表すデータ
が所定の検出除外領域PT31（第４図）に属する時には、
これを判定から除外するようにしたことにより、マスタ
についての撮像位置に対して被観測物体が位置ずれした
場合や、被観測物体の寸法がマスタの寸法と相違するた
めに境界がマスタの境界と一致しなくなつたような場合
にも、その影響を受けずに確実に微小欠陥の有無を判定
することができる。

因に、被観測物体としてのレンズに黒点、欠け、傷等
の微小欠陥がある場合に、その欠陥の面積が小さいとし
ても、輝度差の大きい境界のずれ（マスタに対する被観
測物体の）によるデータを判定データから除外するよう
にしたことにより、境界に基づくデータの影響を受けず
に微小欠陥の判定をすることができる。

（５）他の実施例 （ａ） 上述の実施例においては、一般式として（８）
式に示したように、ｉ＝０、かつｊ＝０の場合（この状
態は原画像PT0から位置ずれがない場合を示す）を含ん
で各画素の平均輝度を求めるように構成した場合につい
て述べたが、これに代え、次式 のようにｉ＝０、かつｊ＝０の場合を除外して各画素の
平均輝度を求めるようにしても上述の場合と同様の効果
を得ることができる。

〔発明の効果〕

上述のように本発明によれば、境界周辺の画像データ
を検査対象から除外するようにしたことにより、例え欠
陥が微小であつてもこれを確実に検出し得る物体認識装
置を容易に実現し得る。

【図面の簡単な説明】

第１図〜第４図は本発明による物体認識装置の要部の説
明に供する略線図、第５図は本発明による物体認識装置
の一実施例を示す略線的系統図、第６図はその物体認識
処理手順を示すフローチヤートである。 １……物体認識装置、２……被観測物体、３……テレビ
ジヨンカメラ、４……アナログデイジタル変換回路、５
……入力画像メモリ、25、26、27……ワーキング画像メ
モリ、28……比較データメモリ、29……境界データメモ
リ、30……検出除外領域データメモリ、35……データ演
算部、41……良否判定演算部。

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】被観測物体をテレビジヨンカメラによつて
   撮像して得られる第１の画像データと、マスタを上記テ
   レビジヨンカメラによつて撮像して得られる第２の画像
   データとを比較することにより、物体認識するようにな
   された物体認識装置において、 上記第２の画像データに基づいて、当該第２の画像デー
   タによつて表される画像を、＋ｘ方向、−ｘ方向、−ｙ
   方向及び＋ｙ方向にそれぞれ所定の画素数だけずらせて
   なる４つのずらし画像を表す第１、第２、第３及び第４
   のずらし画像データを生成する第１の手段と、 上記第１、第２、第３及び第４のずらし画像データの対
   応する画素のデータを加算することにより重ね合せ画像
   データを得る第２の手段と、 上記重ね合せ画像データの各画素の平均値を求める第３
   の手段と、 上記重ね合せ画像データの各画素の平均値を所定のスレ
   シホールドデータと比較することにより、上記第２の画
   像データによつて表される画像の境界領域を表す境界デ
   ータを求める第４の手段と、 上記第１の画像データ及び上記第２の画像データのう
   ち、上記境界データによつて表された部分の画素のデー
   タを物体認識対象から除外して、上記第１及び第２の画
   像データを比較することにより物体認識処理を実行する
   第５の手段と を具えることを特徴とする物体認識装置。