JP2882910B2 - 画像立体認識方法 - Google Patents
画像立体認識方法Info
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- JP2882910B2 JP2882910B2 JP3156347A JP15634791A JP2882910B2 JP 2882910 B2 JP2882910 B2 JP 2882910B2 JP 3156347 A JP3156347 A JP 3156347A JP 15634791 A JP15634791 A JP 15634791A JP 2882910 B2 JP2882910 B2 JP 2882910B2
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- Numerical Control (AREA)
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Description
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は複数のカメラを用いて物
体を撮影しその特徴を捉える画像立体認識方法に関し、
特に物体の輪郭線を抽出して画面上に表示しその特徴を
捉える画像立体認識方法に関する。
体を撮影しその特徴を捉える画像立体認識方法に関し、
特に物体の輪郭線を抽出して画面上に表示しその特徴を
捉える画像立体認識方法に関する。
【0002】このような画像立体認識方法は、工場や各
種施設で動作するロボット等に用いられる。例えば、工
場では、ワークをハンドリングしたり製品を検査したり
するために、ロボットとワークの距離等の情報を知る必
要がある。そのためには、カメラとワークとの距離を正
確に検出しなければならない。
種施設で動作するロボット等に用いられる。例えば、工
場では、ワークをハンドリングしたり製品を検査したり
するために、ロボットとワークの距離等の情報を知る必
要がある。そのためには、カメラとワークとの距離を正
確に検出しなければならない。
【0003】
【従来の技術】従来の画像立体認識方法は、例えば図6
に示すように、2台のカメラ61,62で物体63を撮
影する場合、2台のカメラの投影中心61a,62aを
結ぶ直線71を作成し、その直線を含む一つの平面64
を形成する。平面64は、一般にはエピポーラ面と呼ば
れている面である。図7は各カメラ61,62のそれぞ
れの映像画面61b,62bを示す図である。各画面上
の線65,66は、物体63の情報を得るための基準線
である。ここでは、映像画面61b,62bに図6の平
面64を,投影したものが基準線65,66になる。
に示すように、2台のカメラ61,62で物体63を撮
影する場合、2台のカメラの投影中心61a,62aを
結ぶ直線71を作成し、その直線を含む一つの平面64
を形成する。平面64は、一般にはエピポーラ面と呼ば
れている面である。図7は各カメラ61,62のそれぞ
れの映像画面61b,62bを示す図である。各画面上
の線65,66は、物体63の情報を得るための基準線
である。ここでは、映像画面61b,62bに図6の平
面64を,投影したものが基準線65,66になる。
【0004】物体63の特徴を検出するためには、先ず
この基準線65,66が各映像画面61b,62b上で
の物体63の輪郭線と交わる交点を求め、この交点を基
準点とする。図では、この基準点として点67と68が
該当するが、通常は何れか一方を選択する。ここでは点
67を選択する。
この基準線65,66が各映像画面61b,62b上で
の物体63の輪郭線と交わる交点を求め、この交点を基
準点とする。図では、この基準点として点67と68が
該当するが、通常は何れか一方を選択する。ここでは点
67を選択する。
【0005】基準点67が定まると、この基準点67の
映像画面61b,62b上の位置と、カメラ61,62
間の距離等から、基準点67の位置が特定できる。これ
により、ロボットとワークの距離を三角測量によって求
めることができる。
映像画面61b,62b上の位置と、カメラ61,62
間の距離等から、基準点67の位置が特定できる。これ
により、ロボットとワークの距離を三角測量によって求
めることができる。
【0006】
【発明が解決しようとする課題】ところで、より正確な
位置を得るため、基準線65,66の他に基準線69,
70を図のように引いたとする(あるいは最初に引いた
基準線が偶然この位置に重なったとする)。このような
場合、基準線69,70は物体63の輪郭線と重なって
しまうため、画面61b,62bで抽出される基準点
は、それぞれ異なった位置になることが多い。特に、光
の加減等によりそれぞれの画面上で輪郭線の濃淡が異な
る場合には、正確な基準点を抽出することができない。
位置を得るため、基準線65,66の他に基準線69,
70を図のように引いたとする(あるいは最初に引いた
基準線が偶然この位置に重なったとする)。このような
場合、基準線69,70は物体63の輪郭線と重なって
しまうため、画面61b,62bで抽出される基準点
は、それぞれ異なった位置になることが多い。特に、光
の加減等によりそれぞれの画面上で輪郭線の濃淡が異な
る場合には、正確な基準点を抽出することができない。
【0007】本発明はこのような点に鑑みてなされたも
のであり、任意の基準線上であっても正確な基準点を抽
出し、物体の位置を正確に求めることのできる画像立体
認識方法を提供することを目的とする。
のであり、任意の基準線上であっても正確な基準点を抽
出し、物体の位置を正確に求めることのできる画像立体
認識方法を提供することを目的とする。
【0008】
【課題を解決するための手段】図1は上記目的を達成す
る本発明の画像立体認識方法の原理図である。複数のカ
メラの画面上に物体が写るように複数のカメラを設置し
(ステップS1)、複数のカメラのうち代表される2つ
のカメラの投影中心を結ぶ直線を含む平面を前記画面上
に投影してできる第2の直線に対して物体の垂直成分に
近い輪郭線を抽出するためのオペレータを選択し(ステ
ップS2)、オペレータにより前記物体の輪郭線を抽出
して記憶し前記画面上に表示し(ステップS3)、各画
面上に前記第2の直線に平行な基準線を引き(ステップ
S4)、基準線と輪郭線との交点である基準点を求め
(ステップS5)、各画面上での基準点の位置とカメラ
間の相対位置とにより物体の基準点に対応する部分の位
置を求める(ステップS6)。
る本発明の画像立体認識方法の原理図である。複数のカ
メラの画面上に物体が写るように複数のカメラを設置し
(ステップS1)、複数のカメラのうち代表される2つ
のカメラの投影中心を結ぶ直線を含む平面を前記画面上
に投影してできる第2の直線に対して物体の垂直成分に
近い輪郭線を抽出するためのオペレータを選択し(ステ
ップS2)、オペレータにより前記物体の輪郭線を抽出
して記憶し前記画面上に表示し(ステップS3)、各画
面上に前記第2の直線に平行な基準線を引き(ステップ
S4)、基準線と輪郭線との交点である基準点を求め
(ステップS5)、各画面上での基準点の位置とカメラ
間の相対位置とにより物体の基準点に対応する部分の位
置を求める(ステップS6)。
【0009】
【作用】物体の輪郭を抽出するに当たって、基準線に対
して物体のほぼ垂直成分の輪郭線を抽出するので、基準
線と輪郭線との交点である基準点を正確に求めることが
できる。
して物体のほぼ垂直成分の輪郭線を抽出するので、基準
線と輪郭線との交点である基準点を正確に求めることが
できる。
【0010】
【実施例】以下、本発明の一実施例を図面に基づいて説
明する。図2は本発明の画像立体認識方法を実施する画
像認識装置の構成を示す図である。本実施例では、物体
20の撮影に2つのカメラ21,22を使用する。カメ
ラ21,22は、それぞれの投影中心21a,22aを
結ぶ直線26がエピポーラ面23に含まれるように設置
されている。カメラ21,22は、アクチュエータによ
って位置や撮影角度が制御される。また、一定の位置に
固定されるようにしてもよい。なお、ここでは、説明を
簡単にするため、光軸21cと22cは互いに平行であ
るとする。さらに各カメラ21,22の画面の水平成分
がエピポーラ面と平行となるよう設置されているとす
る。
明する。図2は本発明の画像立体認識方法を実施する画
像認識装置の構成を示す図である。本実施例では、物体
20の撮影に2つのカメラ21,22を使用する。カメ
ラ21,22は、それぞれの投影中心21a,22aを
結ぶ直線26がエピポーラ面23に含まれるように設置
されている。カメラ21,22は、アクチュエータによ
って位置や撮影角度が制御される。また、一定の位置に
固定されるようにしてもよい。なお、ここでは、説明を
簡単にするため、光軸21cと22cは互いに平行であ
るとする。さらに各カメラ21,22の画面の水平成分
がエピポーラ面と平行となるよう設置されているとす
る。
【0011】カメラ21,22が撮影した画像は、制御
装置24に送られる。制御装置24に送られた画像は、
表示装置25の表示画面に表示され、制御装置24内の
メモリに記憶される。制御装置24は、送られた画像を
処理して物体20の情報を求め、ロボット等を制御す
る。
装置24に送られる。制御装置24に送られた画像は、
表示装置25の表示画面に表示され、制御装置24内の
メモリに記憶される。制御装置24は、送られた画像を
処理して物体20の情報を求め、ロボット等を制御す
る。
【0012】図3は、表示装置25の表示画面21b,
22bの状態を示す図である。表示画面21bはカメラ
21が撮影した映像の輪郭を、一方表示画面22bはカ
メラ22が撮影し、以下に述べる画像処理をした輪郭を
表示する。図からも分かるように、物体20の輪郭は画
面の基準線に対して垂直な成分のみが表示されている。
22bの状態を示す図である。表示画面21bはカメラ
21が撮影した映像の輪郭を、一方表示画面22bはカ
メラ22が撮影し、以下に述べる画像処理をした輪郭を
表示する。図からも分かるように、物体20の輪郭は画
面の基準線に対して垂直な成分のみが表示されている。
【0013】図4はこの輪郭線を抽出するために用いら
れるオペレータの例を示す図である。本実施例では、図
4(a)のオペレータを使用して画像処理を行い、画面
の水平面に対して垂直な成分の輪郭線を強調して抽出す
る。ただし、基準線が傾いている場合、つまりカメラの
相対位置がななめにある場合必ずしもこれに限られず、
例えば図4(b)のように、垂直線から30°傾いた輪
郭線を強調するようなオペレータを使用してもよい。ま
た、図4では3×3のオペレータの例を示したが、5×
5や7×7等の多数行列のオペレータであれば、さらに
正確な輪郭線を抽出することができる。
れるオペレータの例を示す図である。本実施例では、図
4(a)のオペレータを使用して画像処理を行い、画面
の水平面に対して垂直な成分の輪郭線を強調して抽出す
る。ただし、基準線が傾いている場合、つまりカメラの
相対位置がななめにある場合必ずしもこれに限られず、
例えば図4(b)のように、垂直線から30°傾いた輪
郭線を強調するようなオペレータを使用してもよい。ま
た、図4では3×3のオペレータの例を示したが、5×
5や7×7等の多数行列のオペレータであれば、さらに
正確な輪郭線を抽出することができる。
【0014】図3に戻り、画面21b,22bでは、物
体20の位置等の情報を得るための基準点を求めるため
に、それぞれ基準線31、32を引く。これは前述のエ
ピポーラ面23を画面21b,22bに投影したいわゆ
るエピポーラ線であってもよいし、このエピポーラ線に
平行な直線でもよい。基準点には、各画面上で物体20
の輪郭線と基準線とが交わった点が選ばれる。ただし、
この点が複数個ある場合には、本実施例では、最も左側
にある点を基準点とする。したがって、図3において
は、それぞれ点33,34が基準点に決定される。これ
らの基準点33,34は、ともに図2における点Pに対
応する。
体20の位置等の情報を得るための基準点を求めるため
に、それぞれ基準線31、32を引く。これは前述のエ
ピポーラ面23を画面21b,22bに投影したいわゆ
るエピポーラ線であってもよいし、このエピポーラ線に
平行な直線でもよい。基準点には、各画面上で物体20
の輪郭線と基準線とが交わった点が選ばれる。ただし、
この点が複数個ある場合には、本実施例では、最も左側
にある点を基準点とする。したがって、図3において
は、それぞれ点33,34が基準点に決定される。これ
らの基準点33,34は、ともに図2における点Pに対
応する。
【0015】このように、画面21b,22b上では、
垂直方向の輪郭線だけが表示されるので、基準線31,
32と重なることがない。したがって、基準線をどの場
所に引いても正確な基準点を求めることができる。
垂直方向の輪郭線だけが表示されるので、基準線31,
32と重なることがない。したがって、基準線をどの場
所に引いても正確な基準点を求めることができる。
【0016】基準点33,34が求められると、制御装
置24は、点Pの位置を特定する演算を行う。これによ
り、物体20の位置を特定する。図5はこの物体20の
位置を特定する方法を示す図である。カメラ21の投影
中心21aと基準点33とを結ぶ線を41、カメラ22
の投影中心22aと基準点34とを結ぶ線を42とす、
線41と線42とが交わる点に物体20の点Pがあると
考えられる。
置24は、点Pの位置を特定する演算を行う。これによ
り、物体20の位置を特定する。図5はこの物体20の
位置を特定する方法を示す図である。カメラ21の投影
中心21aと基準点33とを結ぶ線を41、カメラ22
の投影中心22aと基準点34とを結ぶ線を42とす、
線41と線42とが交わる点に物体20の点Pがあると
考えられる。
【0017】線41と光軸21aとの間の角度をα、線
42と光軸22aとの間の角度をβとすると、これらの
角度は各画面21b,22bの中心点21d,22dか
らの投影中心21a,22aの距離、および各基準点3
3,34の画面上の位置等から容易に求めることができ
る。さらに、これらの角度α、βや、予め分かっている
カメラ間の距離L等から、線41および線42の長さが
三角測量の原理により計算できる。これにより、カメラ
と物体との距離を正確に求めることができる。
42と光軸22aとの間の角度をβとすると、これらの
角度は各画面21b,22bの中心点21d,22dか
らの投影中心21a,22aの距離、および各基準点3
3,34の画面上の位置等から容易に求めることができ
る。さらに、これらの角度α、βや、予め分かっている
カメラ間の距離L等から、線41および線42の長さが
三角測量の原理により計算できる。これにより、カメラ
と物体との距離を正確に求めることができる。
【0018】なお、上記実施例では説明を簡単にするた
めに、カメラの光軸21c,22cを互いに平行とし、
さらに各カメラ21,22の画面の水平成分がエピポー
ラ面23と平行となるように設置したが、必ずしもこれ
に従うものではなく、画面21b,22b上に物体20
が確実に写るようにカメラ21,22を設置すれば、上
述同様にカメラと物体間の距離を求めることができる。
すなわち、光軸21c,22cがずれ、かつ画面21
b,22bの水平成分がエピポーラ面23と平行でなく
ても、斜めに引かれた基準線31,32と垂直な輪郭線
を抽出することにより、正確な基準点33,34を求め
ることができる。したがって、上記実施例同様、カメラ
と物体間の距離を正確に求めることができる。
めに、カメラの光軸21c,22cを互いに平行とし、
さらに各カメラ21,22の画面の水平成分がエピポー
ラ面23と平行となるように設置したが、必ずしもこれ
に従うものではなく、画面21b,22b上に物体20
が確実に写るようにカメラ21,22を設置すれば、上
述同様にカメラと物体間の距離を求めることができる。
すなわち、光軸21c,22cがずれ、かつ画面21
b,22bの水平成分がエピポーラ面23と平行でなく
ても、斜めに引かれた基準線31,32と垂直な輪郭線
を抽出することにより、正確な基準点33,34を求め
ることができる。したがって、上記実施例同様、カメラ
と物体間の距離を正確に求めることができる。
【0019】
【発明の効果】以上説明したように本発明では、物体の
輪郭を抽出するに当たって、基準線に対して物体のほぼ
垂直成分の輪郭線を抽出するので、基準線と輪郭線との
交点である基準点を正確に求めることができる。したが
って、物体の位置を正確に求めることができる。
輪郭を抽出するに当たって、基準線に対して物体のほぼ
垂直成分の輪郭線を抽出するので、基準線と輪郭線との
交点である基準点を正確に求めることができる。したが
って、物体の位置を正確に求めることができる。
【図1】本発明の画像立体処理方法の原理図である。
【図2】画像認識装置の構成を示す図である。
【図3】表示画面の状態を示す図である。
【図4】オペレータの例を示す図である。
【図5】物体の位置を特定する方法を示す図である。
【図6】従来の画像処理装置の構成図である。
【図7】従来の画像立体認識方法の画面の状態を示す図
である。
である。
20 物体 21,22 カメラ 24 制御装置 25 表示装置
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.6,DB名) G01B 11/00 - 11/30 102 G06T 7/00
Claims (2)
- 【請求項1】 複数のカメラを用いて物体を撮影しその
特徴を捉える画像立体認識方法において、前記複数のカ
メラの画面上に物体が写るように前記複数のカメラを設
置し(ステップS1)、前記複数のカメラのうち2つの
カメラの投影中心を結ぶ第1の直線を含む平面を前記画
面上に投影してできる第2の直線に対して前記物体の垂
直成分に近い輪郭線を抽出するためのオペレータを選択
し(ステップS2)、前記オペレータにより前記物体の
輪郭線を抽出して記憶し前記画面上に表示し(ステップ
S3)、前記各画面上に前記第2の直線に平行な基準線
を引き(ステップS4)、前記基準線と前記輪郭線との
交点である基準点を求め(ステップS5)、前記各画面
上での前記基準点の位置と前記カメラ間の相対位置とに
より前記物体の前記基準点に対応する部分の位置を求め
る(ステップS6)ことを特徴とする画像立体認識方
法。 - 【請求項2】 前記基準線は、エピポーラ線であること
を特徴とする請求項1記載の画像立体認識方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP3156347A JP2882910B2 (ja) | 1991-06-27 | 1991-06-27 | 画像立体認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP3156347A JP2882910B2 (ja) | 1991-06-27 | 1991-06-27 | 画像立体認識方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH055609A JPH055609A (ja) | 1993-01-14 |
JP2882910B2 true JP2882910B2 (ja) | 1999-04-19 |
Family
ID=15625776
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP3156347A Expired - Fee Related JP2882910B2 (ja) | 1991-06-27 | 1991-06-27 | 画像立体認識方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2882910B2 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103999125A (zh) * | 2011-12-22 | 2014-08-20 | 佳能株式会社 | 三维测量方法、三维测量程序和机器人设备 |
Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101723635B1 (ko) * | 2010-09-28 | 2017-04-05 | 서울대학교 산학협력단 | 전도성 바이오-나노 융합 사슬 및 이의 제조방법 |
JP5861273B2 (ja) * | 2011-05-20 | 2016-02-16 | スズキ株式会社 | 車両用バンパ |
JP5875272B2 (ja) * | 2011-07-22 | 2016-03-02 | キヤノン株式会社 | 3次元計測方法 |
JP5600220B2 (ja) * | 2011-10-28 | 2014-10-01 | 富士フイルム株式会社 | 3次元測定装置 |
CN111462244B (zh) * | 2019-01-22 | 2024-02-06 | 上海欧菲智能车联科技有限公司 | 车载环视系统在线标定方法、系统及装置 |
-
1991
- 1991-06-27 JP JP3156347A patent/JP2882910B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103999125A (zh) * | 2011-12-22 | 2014-08-20 | 佳能株式会社 | 三维测量方法、三维测量程序和机器人设备 |
US9292932B2 (en) | 2011-12-22 | 2016-03-22 | Canon Kabushiki Kaisha | Three dimension measurement method, three dimension measurement program and robot device |
CN103999125B (zh) * | 2011-12-22 | 2016-09-07 | 佳能株式会社 | 三维测量方法和机器人设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH055609A (ja) | 1993-01-14 |
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
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