JP2981382B2 - パターンマッチング方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、画像処理によって製品
の外観検査のための位置合わせを高速且つ高精度に行う
ためのパターンマッチング方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】一般に、２枚の画像データｆ_ijとｇ_ijと
がある場合、二つの画像の一致度を表す指標として、種
々の相関値演算が行われる。相関演算手法としては、次
に挙げるようなものがある。 ΣΣ（ｆ_ij−ｇ_ij）＾２ …（１） ΣΣ｜ｆ_ij−ｇ_ij｜ …（２） ｆ_ij：ｉ行ｊ列のＦの画素値 ｇ_ij：ｉ行ｊ列のＧの画素値 式（１）や式（２）の値が小さいほど、二つの画像デー
タの対応する値が似通っていることになり、一致度が高
いと言える。相関値演算は一般的に計算量が多く、計算
時間の短縮のために様々な手法が考案されてきた。

【０００３】濃淡パターンマッチングとしては特開平３
−１０１０７号に示される「濃淡パターンパッチングに
よる検査方法」があるが、これは小領域内の全点で相関
値演算を行っている。特開平３−１５６５８５号に示さ
れる「画像処理装置」と特開平４−１８６８５号に示さ
れる「画像処理方式」では、類似度の演算に用いるデー
タの点数をデータの変換点だけに圧縮（この場合は、エ
ッジ点における濃度勾配の大きさをデータとして用いて
いる。）することによって高速化を行っている。またエ
ッジ点列の中から予め設定された条件を満たすエッジ点
を抽出する手段を設けることによって高速化を図ってい
る。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかし、前者（特開平
３−１０１０７号）の方法は、原画像の濃度値という最
初に得られたデータをそのまま演算に利用している点で
は評価できるが、全点を用いた演算を行っているために
演算に時間がかかっている。また、後者の方法は高速化
を行ってはいるものの、エッジの検出精度によって二つ
の画像の一致度の評価が大きく左右されるため、一致度
の精度としては不安定であり、照明条件の変化に対する
安定性に欠けている。

【０００５】更にエッジ抽出のように、画像を処理する
ことによって得られる特徴量を一致度の演算に用いるこ
とは、比較する二つの原画像間の濃度値が持つ情報の相
違をまるめてしまったり、損失させてしまう恐れがあ
り、この点でも精度が落ちると考えられる。本発明は、
前記の問題点に鑑みて為されたもので、その目的とする
ところは、原画像から得られるデータの情報を保ったま
ま高精度のマッチングが高速に行えるパターンマッチン
グ方法を提供するにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上述の目的を達成するた
めに、請求項１の発明では、予め抽出対象となる物を含
む基準濃淡画像を得て該基準濃淡画像から対象物のエッ
ジ情報を抽出し、抽出されたエッジ情報を基にしてエッ
ジ点列を得て、該エッジ点列上の各点を中心として、濃
度勾配ベクトルの方向とその反対方向にある一定の距離
の点を相関値演算に用いるための選択点とするととも
に、該選択点の濃度値を得、一方被検査用の入力濃淡画
像を得て該入力濃淡画像と前記選択点の濃度値との相関
値演算を行い、この演算結果から入力濃淡画像中におけ
る対象物の抽出及び位置を検出することを特徴とする。

【０００７】請求項２の発明では、予め特徴的な色情報
を持った抽出対象となる物を含む基準カラー画像を得て
該基準カラー画像における各色情報間の演算により対象
物のエッジ情報を抽出し、抽出されたエッジ情報を基に
してエッジ点列を得て、該エッジ点列上の各点を中心と
して、濃度勾配ベクトルの方向とその反対方向にある一
定の距離の点を相関値演算に用いるための選択点とする
とともに、該選択点の該選択点の色情報を得、一方被検
査用の入力カラー画像を得て該入力カラー画像と前記選
択点の色情報との相関値演算を行い、この演算結果から
入力カラー画像中における対象物の抽出及び位置を検出
することを特徴とする。

【０００８】請求項３の発明では、予め抽出対象となる
物を含む基準距離画像を得て該基準距離画像から対象物
のエッジ情報を抽出し、抽出されたエッジ情報を基にし
てエッジ点列を得て、該エッジ点列上の各点を中心とし
て、濃度勾配ベクトルの方向とその反対方向にある一定
の距離の点を相関値演算に用いるための選択点とすると
ともに、該選択点の距離値を得、一方被検査用の入力距
離画像を得て該入力距離画像と前記選択点の距離値との
相関値演算を行い、この演算結果から入力距離画像中に
おける対象物の抽出及び位置を検出することを特徴とす
る。

【０００９】請求項４の発明では、予め抽出対象となる
物を含む基準濃淡画像を得て該基準濃淡画像から対象物
のエッジ情報を抽出し、前記抽出されたエッジ情報を基
にして相関値演算に用いるためのエッジ上の点を中心と
したエッジを挟む２点をエッジに沿って順次選択し、前
記エッジを挟む２点間の濃度差分値の絶対値を得、一方
被検査用の入力濃淡画像を得て該入力濃淡画像からも前
記濃度差分値の絶対値を得、前記基準濃度画像画像にお
ける濃度差分値の絶対値と前記入力濃淡画像より求まる
濃度差分値の絶対値との相関値演算を行い、この演算結
果から入力濃淡画像中における対象物の抽出及び位置を
検出することを特徴とする。

【００１０】請求項５の発明では、請求項１、２、３記
載の発明において、前記選択点として、より重要な対象
物の情報が含まれると想定されるエッジ上の点列及びエ
ッジを挟む点列、又はエッジを挟む点列のみを選択する
ことを特徴とする。請求項６の発明では、請求項１、
２、３、４記載の発明において、前記抽出されたエッジ
情報を表示させ、表示情報の中から必要な情報と不要な
情報とを取捨選択する判断部分を設けることによって解
析的にテンプレート画像を作成することを特徴とする。

【００１１】請求項７の発明では、請求項６記載の発明
において、エッジ上の点及びエッジを挟む点列の中か
ら、エッジ点列の曲率の大きい部分は密に、曲率の小さ
い部分は粗に点を選択することによって点の数を更に限
定したことを特徴とする。請求項８の発明では、エッジ
からエッジを挟む点列までの距離を、濃度勾配の大きい
部分は小さく、濃度勾配の小さな部分は大きくとること
に決定することを特徴とする。

【００１２】

【作用】請求項１乃至請求項３の発明によれば、抽出さ
れたエッジ情報を基にしてエッジ点列を得て、該エッジ
点列上の各点を中心として、濃度勾配ベクトルの方向と
その反対方向にある一定の距離の点を相関値演算に用い
るための選択点とするとともに、該選択点の濃度値や色
情報、或いは距離値をそのまま用いて相関値演算を行う
ので、マッチングの誤差を少なくでき、しかも抽出対象
画像の中から選択点を抽出しており、そのため相関値演
算の高速化を図ることができるものである。

【００１３】請求項４の発明によれば、エッジ上の点の
みならず、エッジ周辺の点を含めることによって、より
安定したパターンマッチグが行え、更に比較する画像の
最も基本となる情報である濃度値をそのまま用いた相関
値演算を行うため、マッチングの誤差を小さくすること
ができる。請求項５の発明によれば、選択点として、よ
り重要な対象物の情報が含まれると想定されるエッジ上
の点列及びエッジを挟む点列、又はエッジを挟む点列の
みを選択するので、相関値演算時間をより短縮すること
ができる。

【００１４】また請求項６の発明によれば、抽出された
エッジ情報を表示させ、表示情報の中から必要な情報と
不要な情報とを取捨選択する判断部分を設けることによ
って解析的にテンプレート画像を作成するので、より意
味のある部分のみでの相関値を求めることができ、マッ
チング精度のより高いテンプレートを作成することがで
き、対象物の抽出及び位置の検出精度を高めることがで
きる。

【００１５】請求項７の発明によれば、エッジ上の点及
びエッジを挟む点列の中から、エッジ点列の曲率の大き
い部分は密に、曲率の小さい部分は粗に点を選択するの
で、点の数を更に限定することができ、そのため相関値
演算時間の短縮と、相関値演算精度の向上を一層図れ
る。請求項８の発明によれば、エッジからエッジを挟む
点列までの距離を、濃度勾配の大きい部分は小さく、濃
度勾配の小さな部分は大きくとることによって選択する
点を決定するので、請求項７の発明と同様に相関値演算
時間の短縮と、相関値演算精度の向上を一層図れる。

【００１６】

【実施例】図１は本発明方法を採用したシステム構成を
示しており、このシステムでは抽出対象物１を含めた画
像を撮像手段２による撮像で得た、この得られたアナロ
グの画像信号を更にＡ／Ｄ変換手段３によってディジタ
ル信号に変換したディジタル濃淡画像（以下、単に濃淡
画像とする）、又はＲ、Ｇ、Ｂの３種類のディジタルカ
ラー画像（以下、単にカラー画像とする）を基準画像と
して得る。ここで３種類のカラー画像はカラー画像間演
算手段４を用いて、更に特定の色を強調したカラー画像
間演算結果画像に変換する。

【００１７】また濃淡画像、カラー画像以外に距離画像
を用いる場合には、ステレオ画像処理やレンジファイン
ダ等の距離画像獲得手段によって距離画像を得る。ここ
でステレオ画像処理の場合の距離画像とは、一定距離だ
け離れたカメラの位置において撮像して得られる２枚の
濃淡画像（右画像と左画像）間で各画素毎に対応付けを
行い、対応付けが成立した画素において三角測量法の原
理より距離を算出し、その距離を画素値とした画像のこ
とを言う。

【００１８】従って、ステレオ画像処理を採用して距離
画像を得る場合は、撮像手段２において、カメラ位置を
ずらして右画像と左画像とを撮像し、更にこれらの画像
を距離画像変換手段５によって距離画像に変換するので
ある。このようにして得られた濃淡画像又はカラー画像
間演算結果画像或いは距離画像からなる基準画像のデー
タから、エッジ抽出手段６によりエッジを抽出する。

【００１９】ここで得られたエッジを基にしてテンプレ
ート作成手段７において相関値演算を行うためのテンプ
レートを作成し、テンプレート画像記憶手段８に記憶さ
せる。このテンプレートはマッチングによって抽出した
い対象物を含む画像領域（以下、抽出対象画像とする）
の中から、対象物の特徴的な部分の画素（以下、選択点
と称する）を選び出すことによって得られる。

【００２０】ここで言う対象物の特徴的な部分とは、エ
ッジ上及びエッジ周辺の画素を指している。このように
テンプレートを作成記憶した後、撮像手段２、Ａ／Ｄ変
換手段３によって抽出対象物１を含めた被検査用の入力
画像データを得、必要であればカラー画像間演算手段４
又は距離画像変換手段５によってカラー画像間演算結果
や距離画像を得、この画像と相関値演算手段９において
テンプレート画像記憶手段８に記憶されているテンプレ
ート画像との相関値演算を行い、あるしきい値を越え、
しかも最も一致度の高い最大相関値位置をマッチング位
置検知手段１０によって検出することにより、被検査画
像中から抽出対象物１の抽出及び位置の検出を行う。以
下前記のシステムに採用される本発明の実施例方法につ
いて詳説する。

【００２１】（実施例１）本実施例は、請求項１の発明
に対応する方法であり、図２のフローチャートに示すよ
うにまず抽出対象物１を撮像手段２によって撮像し、更
にＡ／Ｄ変換手段２によってＡ／Ｄ変換してディジタル
濃淡画像を得る。次にディジタル濃淡画像からエッジ抽
出手段６によってエッジ抽出を行う。ここでエッジ抽出
手段６としては次に挙げるＳｏｂｅｌオペレータを用い
るが、他のエッジ抽出方法を用いてもよい。

【００２２】さてこのエッジ抽出に当たっては、図３に
示すマスクサイズ３×３のＳｏｂｅｌオペレータを用い
た局所空間微分を行い、Ｘ方向の微分値ｆ_X と、Ｙ方向
の微分値ｆ_y を次式より求める。 ｆ_X ＝（ｃ＋２ｆ＋ｉ）−（ａ＋２ｄ＋ｇ） ｆ_y ＝（ｇ＋２ｈ＋ｉ）−（ａ＋２ｂ＋ｃ） ａ〜ｉは図３に示すマスク内の濃淡画像の画素値 また数１で示す式により濃淡勾配ベクトルの大きさＬと
方向θを求める。

【００２３】

【数１】

【００２４】あるしきい値（ｔｈｒ）を設け、ｉ行ｊ列
の画素におけるＬの値（Ｌ_ijとする）と比較することに
よって２値化を行う。 若しＬ_ij≧ｔｈｒならば、Ｅ_ij＝１ それ以外ならば、Ｅ_ij＝０ （Ｅ_ijは、２値画像の画素値） ここで得られたエッジ領域（Ｅ_ij＝１の領域）を細線化
することによってエッジ点列を得る。

【００２５】このエッジ点列上の各点を中心として、濃
度勾配ベクトルの方向（θ）とその反対方向（θ−π）
にある一定の距離の点を選択点として順次とる。この一
定の距離は、濃度勾配がある程度小さくなるまで、エッ
ジ点から離れていることを目安としている。このように
して得られたエッジ上の点列及びエッジ周辺の点列をテ
ンプレートとし、これらの各点の濃度値を画素値とする
濃淡画像（ｆ_ij）をテンプレートとして記憶しておく。

【００２６】次に、被検査用の濃淡画像（ｇ_ij）を入力
し、先に記憶しておいたテンプレート画像との相関値演
算を行う。このとき、先に記した式（１）の相関値演算
を行う前に、数２に示す各画素値の正規化を行うと、画
像全体の輝度レベルの変化にも対応できる相対値演算を
行うことができる。

【００２７】

【数２】

【００２８】式（３）により、ΣΣＦ_ijＧ_ijを計算して
その最大値を求め、更にあるしきい値以上の値を示す画
素位置をマッチング位置とすることによって、抽出対象
物１の抽出及び位置の検出を行う。そしてシステムでは
以上のような処理を最後の被検査用の入力画像が終了す
るまで繰り返する前記の処理を行うのである。

【００２９】（実施例２） 本実施例は、請求項２の発明に対応する方法であり、図
４のフローチャートに示すようにまず基準となる抽出対
象物１を撮像手段２によって撮像し、更にＡ／Ｄ変換手
段２によってＡ／Ｄ変換してディジタルカラー画像
（Ｒ，Ｇ，Ｂの３枚の画像からなる）を得る。

【００３０】次に、カラー画像間演算手段４にて３枚の
画像間の演算を行い、特定の色情報を強調した基準画像
となる１枚のカラー画像間演算画像を得る。このカラー
画像間演算の一例とてしては、 ｆ_ij＝αＲ_ij＋βＧ_ij＋γＢ_ij ｆ_ij：カラー画像間演算結果画素値 Ｒ_ij：Ｒ（赤）画像の画素値 Ｇ_ij：Ｇ（緑）画像の画素値 Ｂ_ij：Ｂ（青）画像の画素値 α，β、γ：演算計数 のように、３枚の画像間での線形演算等が採用される。

【００３１】以後の処理操作は前記の実施例１の場合と
同様にエッジ抽出、テンプレートの作成を経た後、被検
査用のカラー画像の入力、カラー画像間演算を行ってこ
のカラー画像間演算の結果と先に記憶しておいたテンプ
レート画像との相関値演算により最大相関値位置の検出
と、最大相関値位置としきい値との比較を行ってマッチ
ング位置を抽出し、抽出対象物１の抽出及び位置の検出
を行うのである。

【００３２】（実施例３） 本実施例は請求項３の発明に対応するもので、本実施例
では図５のフローチャートで示すように撮像手段２の視
点をずらすことによって、左右２枚の基準濃淡画像をＡ
／Ｄ変換手段３を介して得、この２枚の画像間の演算に
より、１枚の距離画像に変換する。この変換後実施例１
と同様にエッジ抽出と、テンプレート作成を行う。

【００３３】その後被検査用の濃淡画像を入力し、その
画像の距離画像変換を行い、この距離画像と先に記憶し
ておいたテンプレート画像との相関値演算により最大相
関値位置の検出を行い、その点における距離値ｚと画像
上での位置（ｉ，ｊ）より、次の式（４）（５）（６）
より三次元空間中の座標を求める。 ｘ＝（ｚ／ｆ）×ｊ …（４） ｙ＝（ｚ／ｆ）×ｉ …（５） ｚ＝ｚ …（６） ｆ：焦点 このようにして、特定の距離情報をもった抽出対象物１
の抽出及び位置の検出を行うのである。

【００３４】（実施例４）本実施例は、請求項４の発明
に対応するもので、図６のフローチャートで示すように
実施例１と同様に抽出対象物１ので基準デジタル濃淡画
像を得、実施例１と同じ方法によりエッジ点列を抽出す
る。抽出したエッジ点列上のエッジ点を中心として、エ
ッジ点を挟む２点を選択する。

【００３５】この２点間の濃度差分値の絶対値を前記エ
ッジ点の画素値とし、前記濃度差分値を画素値として持
つエッジ点列をテンプレート画像（画像値ｆ_ij）として
記憶しておく。次に被検査用のディジタル濃淡画像（画
素値ｇ_ij）を入力し、この被検査画像のエッジ抽出、エ
ッジを挟む２点の抽出、更に２点間の濃度差分の絶対値
の算出を行い、この求めた絶対値と先に記憶しておいた
テンプレート画像との相関値演算を行い、最大相関値位
置の検出、最大相関値としきい値との比較を経て対象物
の抽出及び位置の検出を行う。

【００３６】（実施例５）本実施例は、請求項５の発明
に対応するもので、請求項１、２、３の発明の何れにも
適用でき、図７のフローチャートで示すように基準画像
を夫々の方法で得て、エッジ抽出後、図８に示すように
より重要な対象物の情報が含められていると想定できる
エッジ（イ）上の点列及びエッジを挟む点列（ロ）（又
はエッジを挟む点のみ）を選択することにより、相関値
演算時間を短縮にするものであり、その他の処理は実施
例１〜３に準ずる （実施例６）本実施例は、請求項６の発明に対応するも
ので、請求項１、２、３、４の発明の何れにも適用で
き、図９のフローチャートで示すように基準画像を夫々
の方法で作成し、エッジ抽出を行った後、抽出されたエ
ッジ情報をディスレプレイ装置（図示せず）に表示さ
せ、表示情報の中から必要な情報と不要な情報とを取捨
選択するす判断部分を設けることによってテンプレート
画像を作成し、より意味のある部分のみでの相関値を求
めることができるようにしたパターンマッチングを行う
のである。

【００３７】図１０はエッジ情報を表示したディスプレ
ィ装置の画面例を示しており、この例では画面中から
と、つまり外形が円であるような図形を全て抽出した
いような場合、図形に書き込まれた数字部分のエッジ情
報を取り除いた、○の部分のエッジ情報だけをテンプレ
ートとして選択することにより、１つのテンプレートで
外形が円である対象を同時に抽出できるような場合が挙
げられる。これはほんの一例であるが、本実施例によれ
ば、元の画像から得られたエッジ情報をそのままテンプ
レートとするのではなく、より重要な部分だけを選択す
る判断部分を設けることによってよりマッチング精度の
高いテンプレートを作成することができるのである。

【００３８】（実施例７）本実施例は、実施例５におけ
るエッジ上の点列及びエッジを挟む点列の中から、相関
値演算時間の短縮と相関値演算精度の向上とを図るため
に、更に点を選択して数を減らすことを目的としたもの
であり、図１１のフローチャートに示すようにエッジ抽
出後テンプレート作成に至る過程において、図１２に示
すように（イ）を挟む点列の中から曲率の大きな部分は
多く点を選択し、曲率の小さな直線的な部分のエッジ点
列からは少なく点を抽出してテンプレートを作成するの
である。図１２の白丸は選択点を示す。

【００３９】このようにして作成したテンプレートを用
いることにより、被検査用の画像との相関値演算の時間
の短縮や、その演算精度の向上が図れるのである。 （実施例８）本実施例は、点の選択方法とし、図１４
（ａ）に示すようにエッジ（イ）を挟む選択点までの距
離ｄを図１４（ｂ）に示すように濃度勾配の向きと大き
さによって決定するようにした方法であり、図１３は本
実施例のフローチャートを示す。

【００４０】ここで本実施例の選択点の位置の決め方に
ついて実施例１に示したＬとθとを用いて説明すると、
まず濃度勾配ベクトルの大きさのしきい値（ｍｉｎ）を
設けておき、初期状態をｄ＝０とし、エッジ点から濃度
勾配方向θに沿ってエッジ点両側に濃度勾配ベクトルの
大きさを参照し、もし参照点における濃度勾配ベクトル
の大きさＬ _ij がＬ _ij ＞ｍｉｎならば、ｄ＝ｄ＋１、それ
以外ならばｄ＝ｄとして濃度勾配がしきい値（ｍｉｎ）
よりも小さくなるまで条件式を繰り返して最終的にｄを
決定し、選択点をエッジ点から±θ方向に距離ｄだけ離
れた位置にとるのである。このようにして選択点を決定
し、テンプレートを作成するのである。尚図１４（ａ）
（ｂ）の白丸は選択点を示し、図１４（ｂ）の黒丸はエ
ッジ位置を示す。

【００４１】

【発明の効果】請求項１乃至請求項３の発明は、抽出さ
れたエッジ情報を基にしてエッジ点列を得て、該エッジ
点列上の各点を中心として、濃度勾配ベクトルの方向と
その反対方向にある一定の距離の点を相関値演算に用い
るための選択点とするとともに、該選択点の濃度値や色
情報、或いは距離値をそのまま用いて相関値演算を行う
ので、マッチングの誤差を少なくでき、しかも抽出対象
画像の中から選択点を抽出しており、そのため相関値演
算の高速化を図ることができるという効果がある。

【００４２】請求項４の発明は、エッジ上の点のみなら
ず、エッジ周辺の点を含めることによって、より安定し
たパターンマッチグが行え、更に比較する画像の最も基
本となる情報である濃度値をそのまま用いた相関値演算
を行うため、マッチングの誤差を小さくすることができ
るという効果がある。請求項５の発明は、選択点とし
て、より重要な対象物の情報が含まれると想定されるエ
ッジ上の点列及びエッジを挟む点列、又はエッジを挟む
点列のみを選択するので、相関値演算時間をより短縮す
ることができるという効果がある。

【００４３】また請求項６の発明は、抽出されたエッジ
情報を表示させ、表示情報の中から必要な情報と不要な
情報とを取捨選択する判断部分を設けることによって解
析的にテンプレート画像を作成するので、より意味のあ
る部分のみでの相関値を求めることができ、マッチング
精度のより高いテンプレートを作成することができ、対
象物の抽出及び位置の検出精度を高めることができると
いう効果がある。

【００４４】請求項７の発明は、エッジ上の点及びエッ
ジを挟む点列の中から、エッジ点列の曲率の大きい部分
は密に、曲率の小さい部分は粗に点を選択するので、点
の数を更に限定することができ、そのため相関値演算時
間の短縮と、相関値演算精度の向上を一層図れるという
効果がある。請求項８の発明によれば、エッジからエッ
ジを挟む点列までの距離を、濃度勾配の大きい部分は小
さく、濃度勾配の小さな部分は大きくとることによって
選択する点を決定するので、請求項７の発明と同様に相
関値演算時間の短縮と、相関値演算精度の向上を一層図
れるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明方法を用いる外観検査システムの構成図
である。

【図２】本発明の実施例１のフローチャートである。

【図３】同上に用いるマスクの説明図である。

【図４】本発明の実施例２のフローチャートである。

【図５】本発明の実施例３のフローチャートである。

【図６】本発明の実施例４のフローチャートである。

【図７】本発明の実施例５のフローチャートである。

【図８】同上のエッジ点列選択の説明図である。

【図９】本発明の実施例６のフローチャートである。

【図１０】同上のエッジ情報の選択方法の説明図であ
る。

【図１１】本発明の実施例７のフローチャートである。

【図１２】同上のテンプレートの点の選択方法の説明図
である。

【図１３】本発明の実施例８のフローチャートである。

【図１４】同上のテンプレートの点の選択方法の説明図
である。

【符号の説明】

１ 抽出対象物 ２ 撮像手段 ３ Ａ／Ｄ変換手段 ４ カラー画像間演算手段 ５ 距離画像変換手段 ６ エッジ抽出手段 ７ テンプレート作成手段 ８ テンプレート画像記憶手段 ９ 相関値演算手段 １０マッチング位置検出手段

フロントページの続き (56)参考文献 特開 平４−178783（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−156585（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−18685（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−12448（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁶，ＤＢ名) G06T 7/00

Claims (8)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】予め抽出対象となる物を含む基準濃淡画像
   を得て該基準濃淡画像から対象物のエッジ情報を抽出
   し、抽出されたエッジ情報を基にしてエッジ点列を得
   て、該エッジ点列上の各点を中心として、濃度勾配ベク
   トルの方向とその反対方向にある一定の距離の点を相関
   値演算に用いるための選択点とするとともに、該選択点
   の濃度値を得、一方被検査用の入力濃淡画像を得て該入
   力濃淡画像と前記選択点の濃度値との相関値演算を行
   い、この演算結果から入力濃淡画像中における対象物の
   抽出及び位置を検出することを特徴とするパターンマッ
   チング方法。
2. 【請求項２】予め特徴的な色情報を持った抽出対象とな
   る物を含む基準カラー画像を得て該基準カラー画像にお
   ける各色情報間の演算により対象物のエッジ情報を抽出
   し、抽出されたエッジ情報を基にしてエッジ点列を得
   て、該エッジ点列上の各点を中心として、濃度勾配ベク
   トルの方向とその反対方向にある一定の距離の点を相関
   値演算に用いるための選択点とするとともに、該選択点
   の該選択点の色情報を得、一方被検査用の入力カラー画
   像を得て該入力カラー画像と前記選択点の色情報との相
   関値演算を行い、この演算結果から入力カラー画像中に
   おける対象物の抽出及び位置を検出することを特徴とす
   るパターンマッチング方法。
3. 【請求項３】予め抽出対象となる物を含む基準距離画像
   を得て該基準距離画像から対象物のエッジ情報を抽出
   し、抽出されたエッジ情報を基にしてエッジ点列を得
   て、該エッジ点列上の各点を中心として、濃度勾配ベク
   トルの方向とその反対方向にある一定の距離の点を相関
   値演算に用いるための選択点とするとともに、該選択点
   の距離値を得、一方被検査用の入力距離画像を得て該入
   力距離画像と前記選択点の距離値との相関値演算を行
   い、この演算結果から入力距離画像中における対象物の
   抽出及び位置を検出することを特徴とするパターンマッ
   チング方法。
4. 【請求項４】予め抽出対象となる物を含む基準濃淡画像
   を得て該基準濃淡画像から対象物のエッジ情報を抽出
   し、前記抽出されたエッジ情報を基にして相関値演算に
   用いるためのエッジ上の点を中心としたエッジを挟む２
   点をエッジに沿って順次選択し、前記エッジを挟む２点
   間の濃度差分値の絶対値を得、一方被検査用の入力濃淡
   画像を得て該入力濃淡画像からも前記濃度差分値の絶対
   値を得、前記基準濃度画像画像における濃度差分値の絶
   対値と前記入力濃淡画像より求まる濃度差分値の絶対値
   との相関値演算を行い、この演算結果から入力濃淡画像
   中における対象物の抽出及び位置を検出することを特徴
   とするパターンマッチング方法。
5. 【請求項５】前記選択点として、より重要な対象物の情
   報が含まれると想定されるエッジ上の点列及びエッジを
   挟む点列、又はエッジを挟む点列のみを選択することを
   特徴とする請求項１、２、３記載のパターンマッチング
   方法。
6. 【請求項６】前記抽出されたエッジ情報を表示させ、表
   示情報の中から必要な情報と不要な情報とを取捨選択す
   る判断部分を設けることによって解析的にテンプレート
   画像を作成することを特徴とする請求項１、２、３、４
   記載のパターンマッチング方法。
7. 【請求項７】エッジ上の点及びエッジを挟む点列の中か
   ら、エッジ点列の曲率の大きい部分は密に、曲率の小さ
   い部分は粗に点を選択することを特徴とする請求項６記
   載のパターンマッチング方法。
8. 【請求項８】エッジからエッジを挟む点列までの距離
   を、濃度勾配の大きい部分は小さく、濃度勾配の小さな
   部分は大きくとることによって決定することを特徴とす
   る請求項６記載のパターンマッチング方法。