JP3039241B2 - リング状ワークの特徴点抽出方法 - Google Patents
リング状ワークの特徴点抽出方法Info
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- JP3039241B2 JP3039241B2 JP5322189A JP32218993A JP3039241B2 JP 3039241 B2 JP3039241 B2 JP 3039241B2 JP 5322189 A JP5322189 A JP 5322189A JP 32218993 A JP32218993 A JP 32218993A JP 3039241 B2 JP3039241 B2 JP 3039241B2
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は画像処理に係わり、特に
リング状ワークを撮影してその特徴点を抽出するための
方法に関する。
リング状ワークを撮影してその特徴点を抽出するための
方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】例えば自動車部品等の製造工程や検査工
程において自動化を図る場合には、対象となるワークの
形状、姿勢等を正確に認識する必要がある。このために
は、一般に、撮像カメラでワークを撮影して取得した画
像データに適当な処理を施してワークの特徴量を抽出
し、ワークの姿勢等を判定する方法が行われている。
程において自動化を図る場合には、対象となるワークの
形状、姿勢等を正確に認識する必要がある。このために
は、一般に、撮像カメラでワークを撮影して取得した画
像データに適当な処理を施してワークの特徴量を抽出
し、ワークの姿勢等を判定する方法が行われている。
【０００３】このような方法の一つとして、例えば特開
昭６２−１１９７９号公報には、テレビカメラで撮像さ
れた撮像信号を画像処理してワークの方向を判定する方
法が示されている。この公報では、画像データから線分
を抽出後、２次元平面上の形状に着目して特徴領域を表
すモデルを作成し、線分抽出結果とモデルとのマッチン
グを行うことにより特定領域の位置を算出するようにし
ている。
昭６２−１１９７９号公報には、テレビカメラで撮像さ
れた撮像信号を画像処理してワークの方向を判定する方
法が示されている。この公報では、画像データから線分
を抽出後、２次元平面上の形状に着目して特徴領域を表
すモデルを作成し、線分抽出結果とモデルとのマッチン
グを行うことにより特定領域の位置を算出するようにし
ている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
方法では、例えば図５に示すような変形し易いリング状
の柔物体について特徴量の抽出を行う場合には、マッチ
ングが正確に行われないという問題があった。すなわ
ち、ワークが柔らかで変形し易いため、予め用意したマ
ッチング用の特徴部分モデルが、実際のワークの該当部
分の変形によりその特徴部分とうまくマッチングせず、
誤認識する可能性が高くなるのである。
方法では、例えば図５に示すような変形し易いリング状
の柔物体について特徴量の抽出を行う場合には、マッチ
ングが正確に行われないという問題があった。すなわ
ち、ワークが柔らかで変形し易いため、予め用意したマ
ッチング用の特徴部分モデルが、実際のワークの該当部
分の変形によりその特徴部分とうまくマッチングせず、
誤認識する可能性が高くなるのである。
【０００５】この発明は、かかる課題を解決するために
なされたもので、リング状の柔物体の特徴点の抽出を正
確に行うことができる特徴点抽出方法を得ることを目的
とする。
なされたもので、リング状の柔物体の特徴点の抽出を正
確に行うことができる特徴点抽出方法を得ることを目的
とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明は、
リング状ワークを撮像して得られた画像データからリン
グ状ワークの重心位置を算出する工程と、得られた重心
位置を中心として、撮像された画像領域を等角度に分割
する工程と、分割された各画像領域ごとにワーク部分を
構成する線分を分類する工程と、分類された各線分と重
心との距離を算出する工程と、分割された各領域のう
ち、重心から最小距離にある線分を抽出し、これをワー
クの内周として認識する工程と、リング内周からリング
厚み以上の一定距離にある仮想線を求める工程と、重心
Ｇからみて前記仮想線より遠い位置にあるすべての線分
を抽出する工程と、抽出された線分が連続した分割領域
にわたって存在している場合に、その分割領域を特徴部
分として認識する工程と、特徴部分と認識された分割領
域からワークの各特徴点を特定する工程と、を含むこと
を特徴とするものである。
リング状ワークを撮像して得られた画像データからリン
グ状ワークの重心位置を算出する工程と、得られた重心
位置を中心として、撮像された画像領域を等角度に分割
する工程と、分割された各画像領域ごとにワーク部分を
構成する線分を分類する工程と、分類された各線分と重
心との距離を算出する工程と、分割された各領域のう
ち、重心から最小距離にある線分を抽出し、これをワー
クの内周として認識する工程と、リング内周からリング
厚み以上の一定距離にある仮想線を求める工程と、重心
Ｇからみて前記仮想線より遠い位置にあるすべての線分
を抽出する工程と、抽出された線分が連続した分割領域
にわたって存在している場合に、その分割領域を特徴部
分として認識する工程と、特徴部分と認識された分割領
域からワークの各特徴点を特定する工程と、を含むこと
を特徴とするものである。
【０００７】請求項２記載の発明は、請求項１におい
て、さらに、撮像データから得られた線分に欠落がある
場合に、その欠落部分を、隣接する分割領域における線
分との近似により補間する工程、を有することを特徴と
するものである。
て、さらに、撮像データから得られた線分に欠落がある
場合に、その欠落部分を、隣接する分割領域における線
分との近似により補間する工程、を有することを特徴と
するものである。
【０００８】
【作用】請求項１記載の発明では、得られた画像領域が
ワークの重心位置を中心として等角度の領域に分割し、
分割領域内で重心から最短距離にある線分をリング内周
として認識する。そして、リング内周から求めた仮想線
の範囲外にある線分が、連続した分割領域にわたって存
在する場合にその分割領域をワークの特徴部分として認
識し、さらに各特徴部分の特定を行う。
ワークの重心位置を中心として等角度の領域に分割し、
分割領域内で重心から最短距離にある線分をリング内周
として認識する。そして、リング内周から求めた仮想線
の範囲外にある線分が、連続した分割領域にわたって存
在する場合にその分割領域をワークの特徴部分として認
識し、さらに各特徴部分の特定を行う。
【０００９】請求項２記載の発明では、撮像データ中に
欠落したデータがあっても、これが補間され、その後の
特徴点抽出に供される。
欠落したデータがあっても、これが補間され、その後の
特徴点抽出に供される。
【００１０】
【実施例】以下図面に基づき本発明を詳細に説明する。
【００１１】図１は本発明の一実施例におけるリング状
ワークの特徴点抽出方法を実施するための画像処理シス
テムを表わしたものである。このシステムは、画像処理
部１２、メモリ１３及びインタフェース１４等を備えた
画像処理装置１１と、ワークを撮像するための撮像カメ
ラ１５と、撮像した画像やその他のデータを表示するた
めのディスプレイ装置１６から構成される。画像処理部
１２はインタフェース１４を介して撮像カメラ１５より
入力された画像データから、後述する所定の処理によっ
てワークの特徴点を抽出し、ワークの姿勢（配置された
方向）やワークの変形量を判定するためのものである。
メモリ１３は、画像処理装置１１による画像処理の内容
を記述した処理プログラムや、画像処理における各種演
算に必要なデータ等を記憶するためのものである。
ワークの特徴点抽出方法を実施するための画像処理シス
テムを表わしたものである。このシステムは、画像処理
部１２、メモリ１３及びインタフェース１４等を備えた
画像処理装置１１と、ワークを撮像するための撮像カメ
ラ１５と、撮像した画像やその他のデータを表示するた
めのディスプレイ装置１６から構成される。画像処理部
１２はインタフェース１４を介して撮像カメラ１５より
入力された画像データから、後述する所定の処理によっ
てワークの特徴点を抽出し、ワークの姿勢（配置された
方向）やワークの変形量を判定するためのものである。
メモリ１３は、画像処理装置１１による画像処理の内容
を記述した処理プログラムや、画像処理における各種演
算に必要なデータ等を記憶するためのものである。
【００１２】以上のような構成の画像処理システムの動
作を図２とともに説明する。ここでは図５に示したリン
グ状ワークの特徴点を抽出する場合について説明する。
ここで示したリング状ワークは、例えば自動車のドライ
ブシャフトジョイント部のブーツを固定するためのブー
ツバンドであり、バンド部２１、カシメレバー部２２及
びカシメ部２３からなるものである。
作を図２とともに説明する。ここでは図５に示したリン
グ状ワークの特徴点を抽出する場合について説明する。
ここで示したリング状ワークは、例えば自動車のドライ
ブシャフトジョイント部のブーツを固定するためのブー
ツバンドであり、バンド部２１、カシメレバー部２２及
びカシメ部２３からなるものである。
【００１３】画像処理装置１１は、ワークの撮像に先立
ち、ワークが配置される背景画像の撮像、取り込みを行
う（図２ステップＳ１０１）。具体的には、撮像カメラ
１５で撮像した画素データをＡ／Ｄ変換して多値のディ
ジタルデータとし、例えば２５６×２５６ドットの画素
データを得る。これにより、例えば図３（Ａ）に示すよ
うな背景画像が得られる。
ち、ワークが配置される背景画像の撮像、取り込みを行
う（図２ステップＳ１０１）。具体的には、撮像カメラ
１５で撮像した画素データをＡ／Ｄ変換して多値のディ
ジタルデータとし、例えば２５６×２５６ドットの画素
データを得る。これにより、例えば図３（Ａ）に示すよ
うな背景画像が得られる。
【００１４】次に画像処理装置１１は、背景とともにワ
ーク画像を撮像し、取り込む（ステップＳ１０２）。こ
の場合の画素データの変換処理は上記と同様である。こ
れにより、例えば図３（Ｂ）に示すような背景付きのワ
ーク画像が得られる。
ーク画像を撮像し、取り込む（ステップＳ１０２）。こ
の場合の画素データの変換処理は上記と同様である。こ
れにより、例えば図３（Ｂ）に示すような背景付きのワ
ーク画像が得られる。
【００１５】次に画像処理装置１１は、ステップＳ１０
１で得られた背景画像とステップＳ１０２で得られた背
景付きのワーク画像から、差分処理によりワーク画像の
みを抽出する（ステップＳ１０３）。具体的には次のよ
うにして差分処理を行う。すなわち、背景画像の画素デ
ータ（明度値）ａijと背景付きのワーク画像の画素デー
タ（明度値）ｂijとを比較し、ｂij＞ａijの場合（すな
わち、ｂijの方が明るい場合）はそのｂijの値を差分画
像の画素値として用い、それ以外の場合（すなわち、ａ
ij≧ｂijの場合）には、差分画像の画素値を“０”とす
る。これにより、図３（Ｃ）に示すような差分画像が得
られる。
１で得られた背景画像とステップＳ１０２で得られた背
景付きのワーク画像から、差分処理によりワーク画像の
みを抽出する（ステップＳ１０３）。具体的には次のよ
うにして差分処理を行う。すなわち、背景画像の画素デ
ータ（明度値）ａijと背景付きのワーク画像の画素デー
タ（明度値）ｂijとを比較し、ｂij＞ａijの場合（すな
わち、ｂijの方が明るい場合）はそのｂijの値を差分画
像の画素値として用い、それ以外の場合（すなわち、ａ
ij≧ｂijの場合）には、差分画像の画素値を“０”とす
る。これにより、図３（Ｃ）に示すような差分画像が得
られる。
【００１６】次に画像処理装置１１は、差分画像に対し
て平滑化処理を施す（ステップＳ１０４）。これは、ワ
ークが金属のように光沢があり、しかも図５のリング状
ワークのように厚みがない場合には、照明の具合によっ
てワーク表面の照度にムラが生じ、後述する線分抽出時
に線分が途切れ易いため、このような弊害を除去する必
要があるからである。例えば、図４（Ａ）に示す断面に
ついての明度分布が同図（Ｂ）のようであったとする
と、明度の傾きが急激に変化するＰ1 〜Ｐ4 の部分で線
分抽出が行われてしまう可能性がある。これを平滑化処
理によって同図（Ｃ）のようにすることで、本来のエッ
ジ（境界部）でのみ線分抽出が行われるようにすること
ができる。
て平滑化処理を施す（ステップＳ１０４）。これは、ワ
ークが金属のように光沢があり、しかも図５のリング状
ワークのように厚みがない場合には、照明の具合によっ
てワーク表面の照度にムラが生じ、後述する線分抽出時
に線分が途切れ易いため、このような弊害を除去する必
要があるからである。例えば、図４（Ａ）に示す断面に
ついての明度分布が同図（Ｂ）のようであったとする
と、明度の傾きが急激に変化するＰ1 〜Ｐ4 の部分で線
分抽出が行われてしまう可能性がある。これを平滑化処
理によって同図（Ｃ）のようにすることで、本来のエッ
ジ（境界部）でのみ線分抽出が行われるようにすること
ができる。
【００１７】次に、こうして得られた画像データから、
ワークと背景との境界を表わす線分を抽出し（ステップ
Ｓ１０５）、さらに、抽出されたすべての線分の重心Ｇ
（図５）を算出する（ステップＳ１０６）。
ワークと背景との境界を表わす線分を抽出し（ステップ
Ｓ１０５）、さらに、抽出されたすべての線分の重心Ｇ
（図５）を算出する（ステップＳ１０６）。
【００１８】次に画像処理装置１１は、抽出したすべて
の線分を、重心Ｇを中心とした一定角度ごとの範囲に分
類する（ステップＳ１０７）。ここでは、図５のｘ方向
を基準方向とし、この基準方向から反時計周りに等角度
（例えば１度）で範囲を刻み、上記した抽出線分を分類
していく。そして、各角度θi （ｉ＝０，１，……）に
ついて、その角度範囲に分類された線分の中点と重心Ｇ
との距離を算出し（ステップＳ１０８）、これらの各距
離データをその角度範囲内で小さい順にソーティングす
る（ステップＳ１０９）。そして、その角度範囲内にお
ける最小の距離をもつ線分を抽出し、これをリング状ワ
ークの内周として認識する（ステップＳ１１０）。例え
ば、図５において、角度θi に対応する範囲には４つの
線分が存在するが、このうち、重心Ｇから最短距離にあ
る線分Ｓi1が内周として抽出される。
の線分を、重心Ｇを中心とした一定角度ごとの範囲に分
類する（ステップＳ１０７）。ここでは、図５のｘ方向
を基準方向とし、この基準方向から反時計周りに等角度
（例えば１度）で範囲を刻み、上記した抽出線分を分類
していく。そして、各角度θi （ｉ＝０，１，……）に
ついて、その角度範囲に分類された線分の中点と重心Ｇ
との距離を算出し（ステップＳ１０８）、これらの各距
離データをその角度範囲内で小さい順にソーティングす
る（ステップＳ１０９）。そして、その角度範囲内にお
ける最小の距離をもつ線分を抽出し、これをリング状ワ
ークの内周として認識する（ステップＳ１１０）。例え
ば、図５において、角度θi に対応する範囲には４つの
線分が存在するが、このうち、重心Ｇから最短距離にあ
る線分Ｓi1が内周として抽出される。
【００１９】図６は、このようにして抽出された線分に
ついて、各角度θi と重心Ｇからの距離をプロットした
ものである。この図に示すように、バンド部２１に対応
する部分２１′、カシメレバー部２２に対応する部分２
２′及びカシメ部２３に対応する部分２３′が表され
る。
ついて、各角度θi と重心Ｇからの距離をプロットした
ものである。この図に示すように、バンド部２１に対応
する部分２１′、カシメレバー部２２に対応する部分２
２′及びカシメ部２３に対応する部分２３′が表され
る。
【００２０】次に画像処理装置１１は、カシメレバー部
２２とカシメ部２３の抽出認識を行う（ステップＳ１１
１）。これは、次のようにして行う。すなわち、リング
内周からリングの厚みと同じかあるいはやや大きい一定
距離にある仮想線２５を想定し、重心Ｇからみて仮想線
２５より遠い位置にあるすべての線分を抽出する。そし
て、抽出された線分が連続した角度範囲にわたって存在
している場合に、それをカシメレバー部２２またはカシ
メ部２３として認識する。また、カシメレバー部２２と
カシメ部２３との判別は、連続した角度範囲内に存在す
る線分の数を基準として行う。すなわち、カシメレバー
部２２における線分数はカシメ部２３における線分数よ
りも多いことが判っているので、その線分数の多少によ
り両者を特定することができる。
２２とカシメ部２３の抽出認識を行う（ステップＳ１１
１）。これは、次のようにして行う。すなわち、リング
内周からリングの厚みと同じかあるいはやや大きい一定
距離にある仮想線２５を想定し、重心Ｇからみて仮想線
２５より遠い位置にあるすべての線分を抽出する。そし
て、抽出された線分が連続した角度範囲にわたって存在
している場合に、それをカシメレバー部２２またはカシ
メ部２３として認識する。また、カシメレバー部２２と
カシメ部２３との判別は、連続した角度範囲内に存在す
る線分の数を基準として行う。すなわち、カシメレバー
部２２における線分数はカシメ部２３における線分数よ
りも多いことが判っているので、その線分数の多少によ
り両者を特定することができる。
【００２１】このようにしてカシメレバー部２２及びカ
シメ部２３が特定されたのち、画像処理装置１１は、リ
ング状ワークの表裏の判定とワークの変形量の判定を行
う（ステップＳ１１２）。表裏の判定は次のようにして
行う。すなわち、まず、重心Ｇからカシメレバー部２２
として特定された部分の中央部へのベクトルＡと、重心
Ｇからカシメ部２３として特定された部分の中央部への
ベクトルＢを求める。そして、両ベクトルの外積ベクト
ル（Ａ×Ｂ）を求め、その外積ベクトルの係数の正負に
よりカシメレバー部２２とカシメ部２３との位置関係を
求めてワークの表裏を判定する。
シメ部２３が特定されたのち、画像処理装置１１は、リ
ング状ワークの表裏の判定とワークの変形量の判定を行
う（ステップＳ１１２）。表裏の判定は次のようにして
行う。すなわち、まず、重心Ｇからカシメレバー部２２
として特定された部分の中央部へのベクトルＡと、重心
Ｇからカシメ部２３として特定された部分の中央部への
ベクトルＢを求める。そして、両ベクトルの外積ベクト
ル（Ａ×Ｂ）を求め、その外積ベクトルの係数の正負に
よりカシメレバー部２２とカシメ部２３との位置関係を
求めてワークの表裏を判定する。
【００２２】ここで、重心Ｇを原点とした場合のベクト
ルＡ及びＢの終点座標をそれぞれ（Ａx ，Ａy ）、（Ｂ
x ，Ｂy ）とすると、外積ベクトル（Ａ×Ｂ）は（Ａx
Ｂy−Ａy Ｂx ）ｋで表される。ただし、ｋはベクトル
Ａ及びＢの双方に直交する単位ベクトルである。従っ
て、例えば図７に示す場合には、外積ベクトル（Ａ×
Ｂ）は紙面に垂直で上向きのベクトルとなる。一方、図
８に示す場合には、外積ベクトル（Ａ×Ｂ）は紙面に垂
直で下向きのベクトルとなる。従って、外積ベクトルの
係数（Ａx Ｂy −Ａy Ｂx ）が正の場合には“裏”、負
の場合には“表”と判定することができる。
ルＡ及びＢの終点座標をそれぞれ（Ａx ，Ａy ）、（Ｂ
x ，Ｂy ）とすると、外積ベクトル（Ａ×Ｂ）は（Ａx
Ｂy−Ａy Ｂx ）ｋで表される。ただし、ｋはベクトル
Ａ及びＢの双方に直交する単位ベクトルである。従っ
て、例えば図７に示す場合には、外積ベクトル（Ａ×
Ｂ）は紙面に垂直で上向きのベクトルとなる。一方、図
８に示す場合には、外積ベクトル（Ａ×Ｂ）は紙面に垂
直で下向きのベクトルとなる。従って、外積ベクトルの
係数（Ａx Ｂy −Ａy Ｂx ）が正の場合には“裏”、負
の場合には“表”と判定することができる。
【００２３】また、リング状ワークの変形量は、次のよ
うにして行う。すなわち、予め変形のないリング状ワー
クについて図６に示したような基準データを取得してお
く。そして、この基準データと判定対象のワークから得
られたデータとを比較することにより、容易に変形量を
判定することができる。比較されるべき各特徴部分が上
記のようにして特定されているからである。
うにして行う。すなわち、予め変形のないリング状ワー
クについて図６に示したような基準データを取得してお
く。そして、この基準データと判定対象のワークから得
られたデータとを比較することにより、容易に変形量を
判定することができる。比較されるべき各特徴部分が上
記のようにして特定されているからである。
【００２４】このようにして本発明では、変形し易いリ
ング状ワークであっても、その特徴点を誤りなく抽出す
ることができ、ワークの姿勢や変形量を正確に判定する
ことができる。
ング状ワークであっても、その特徴点を誤りなく抽出す
ることができ、ワークの姿勢や変形量を正確に判定する
ことができる。
【００２５】また、本実施例で示したブーツバンドにお
いては、その変形を修正する必要があるが、この修正
は、所定の集積回路修正用チャックをブーツバンド内に
通すことによって行う。この場合、ブーツバンドの変形
量が大きすぎるとチャックがブーツバンドに入らないた
め、これを予め上記の方法を用いて判定する。具体的に
は、図９（Ａ）に示すようなモデルデータを用意してお
き、同図（Ｂ）に示すように対象となるブーツバンドか
ら抽出した先端点Ａ´と基準点Ｂ´にモデルの点Ａ，Ｂ
をそれぞれ重ね合わせることによりチャック中心が重な
るべき位置Ｃ´を求める。そして、点Ｃ´を中心とする
所定半径の干渉円Ｒの円内にブーツバンドの構成線分
（抽出された線分）が含まれていなければ、変形ＯＫと
判定する。一方、干渉円Ｒ内にブーツバンドの構成線分
が含まれている場合、あるいは干渉円Ｒがブーツバンド
構成線分外に位置する場合は、変形ＮＧと判定する。
いては、その変形を修正する必要があるが、この修正
は、所定の集積回路修正用チャックをブーツバンド内に
通すことによって行う。この場合、ブーツバンドの変形
量が大きすぎるとチャックがブーツバンドに入らないた
め、これを予め上記の方法を用いて判定する。具体的に
は、図９（Ａ）に示すようなモデルデータを用意してお
き、同図（Ｂ）に示すように対象となるブーツバンドか
ら抽出した先端点Ａ´と基準点Ｂ´にモデルの点Ａ，Ｂ
をそれぞれ重ね合わせることによりチャック中心が重な
るべき位置Ｃ´を求める。そして、点Ｃ´を中心とする
所定半径の干渉円Ｒの円内にブーツバンドの構成線分
（抽出された線分）が含まれていなければ、変形ＯＫと
判定する。一方、干渉円Ｒ内にブーツバンドの構成線分
が含まれている場合、あるいは干渉円Ｒがブーツバンド
構成線分外に位置する場合は、変形ＮＧと判定する。
【００２６】なお、照明等の具合により、撮像カメラ１
５によって撮像された画像データのうち、リングを構成
する線分の一部が途切れている場合には、その途切れが
小さい限り、その部分を角度θi と重心Ｇからの距離の
関数で近似することができ、補間可能である。この補間
は、リング内周を決定した後、欠落した角度部分に対応
する線分データを例えば直線補間によって作成すること
で行うことができる。
５によって撮像された画像データのうち、リングを構成
する線分の一部が途切れている場合には、その途切れが
小さい限り、その部分を角度θi と重心Ｇからの距離の
関数で近似することができ、補間可能である。この補間
は、リング内周を決定した後、欠落した角度部分に対応
する線分データを例えば直線補間によって作成すること
で行うことができる。
【００２７】
【発明の効果】以上説明したように、請求項１記載の発
明では、得られた画像領域がワークの重心位置を中心と
して等角度の領域に分割し、分割領域内で重心から最短
距離にある線分をリング内周として認識するとともに、
リング内周から求めた仮想線の範囲外にある線分が、連
続した分割領域にわたって存在する場合にその分割領域
をワークの特徴部分として認識することとしたので、ワ
ークに変形があっても特徴点を確実に抽出することがで
きる。従って、肉厚が薄く取扱い上で容易に変形するよ
うなリング状ワークであっても、従来のようなパターン
マッチングによる方法と異なり、誤認識を回避できると
いう効果がある。
明では、得られた画像領域がワークの重心位置を中心と
して等角度の領域に分割し、分割領域内で重心から最短
距離にある線分をリング内周として認識するとともに、
リング内周から求めた仮想線の範囲外にある線分が、連
続した分割領域にわたって存在する場合にその分割領域
をワークの特徴部分として認識することとしたので、ワ
ークに変形があっても特徴点を確実に抽出することがで
きる。従って、肉厚が薄く取扱い上で容易に変形するよ
うなリング状ワークであっても、従来のようなパターン
マッチングによる方法と異なり、誤認識を回避できると
いう効果がある。
【００２８】請求項２記載の発明では、撮像データ中に
欠落したデータがあっても、これが補間され、その後の
特徴点抽出に供されるため、特徴点抽出をより正確に行
うことができるという効果がある。
欠落したデータがあっても、これが補間され、その後の
特徴点抽出に供されるため、特徴点抽出をより正確に行
うことができるという効果がある。
【図１】本発明の一実施例におけるリング状ワークの特
徴点抽出方法を適用した画像処理システムを示すブロッ
ク図である。
徴点抽出方法を適用した画像処理システムを示すブロッ
ク図である。
【図２】図１の画像処理システムによるリング状ワーク
の特徴点抽出方法を示す流れ図である。
の特徴点抽出方法を示す流れ図である。
【図３】差分画像を抽出する工程を説明するための図で
ある。
ある。
【図４】画像平滑化処理の工程を説明するための図であ
る。
る。
【図５】対象となるリング状ワークを示す図である。
【図６】重心を中心とした角度と重心からの距離との関
係を示す図である。
係を示す図である。
【図７】リング状ワークが表向きに配置された状態を示
す図である。
す図である。
【図８】リング状ワークが裏向きに配置された状態を示
す図である。
す図である。
【図９】リング上ワークを変形修正用チャックによって
修正可能か否かを判定する処理を説明する図である。
修正可能か否かを判定する処理を説明する図である。
１１ 画像処理装置 １２ 画像処理部 １３ メモリ １５ 撮像カメラ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 杉浦 宣修 愛知県豊田市トヨタ町１番地 トヨタ自 動車株式会社内 (56)参考文献 特開 昭52−45954（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−287787（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−205055（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01B 11/00 - 11/30 102 G06T 7/00 G06T 7/60
Claims (2)
- 【請求項１】 リング状ワークを撮像して得られた画像
データからリング状ワークの重心位置を算出する工程
と、 得られた重心位置を中心として、撮像された画像領域を
等角度に分割する工程と、 分割された各画像領域ごとにワーク部分を構成する線分
を分類する工程と、 分類された各線分と重心との距離を算出する工程と、 分割された各領域のうち、重心から最小距離にある線分
を抽出し、これをワークの内周として認識する工程と、 リング内周からリング厚み以上の一定距離にある仮想線
を求める工程と、 重心Ｇからみて前記仮想線より遠い位置にあるすべての
線分を抽出する工程と、 抽出された線分が連続した分割領域にわたって存在して
いる場合に、その分割領域を特徴部分として認識する工
程と、 特徴部分と認識された分割領域からワークの各特徴点を
特定する工程と、 を含むことを特徴とするリング状ワークの特徴点抽出方
法。 - 【請求項２】 請求項１において、さらに、 撮像データから得られた線分に欠落がある場合に、その
欠落部分を、隣接する分割領域における線分との近似に
より補間する工程、を有することを特徴とするリング状
ワークの特徴点抽出方法。
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|---|---|---|---|
| JP5322189A JP3039241B2 (ja) | 1993-12-21 | 1993-12-21 | リング状ワークの特徴点抽出方法 |
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| JP5322189A JP3039241B2 (ja) | 1993-12-21 | 1993-12-21 | リング状ワークの特徴点抽出方法 |
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| Publication Number | Publication Date |
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| JPH07174516A JPH07174516A (ja) | 1995-07-14 |
| JP3039241B2 true JP3039241B2 (ja) | 2000-05-08 |
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ID=18140942
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| JP5322189A Expired - Fee Related JP3039241B2 (ja) | 1993-12-21 | 1993-12-21 | リング状ワークの特徴点抽出方法 |
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| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3039241B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101791882B (zh) * | 2010-02-04 | 2013-04-24 | 福建鑫华股份有限公司 | 汽车内饰件的非织造织物层及其制造方法 |
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1993
- 1993-12-21 JP JP5322189A patent/JP3039241B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| CN101791882B (zh) * | 2010-02-04 | 2013-04-24 | 福建鑫华股份有限公司 | 汽车内饰件的非织造织物层及其制造方法 |
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| JPH07174516A (ja) | 1995-07-14 |
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