JP3066137B2 - パターンマッチング方法 - Google Patents
パターンマッチング方法Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、例えばカメラによって
撮影した対象物体の現在位置を検出するべく、対象物体
の撮影画像と該対象物体について予め記憶されている基
準画像との相関をとることによって、撮影画像に対する
基準画像の位置合わせを行なうパターンマッチング方法
に関するものである。
撮影した対象物体の現在位置を検出するべく、対象物体
の撮影画像と該対象物体について予め記憶されている基
準画像との相関をとることによって、撮影画像に対する
基準画像の位置合わせを行なう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】従来、工場における組立工程や検査工程
などにおいて、対象物体をカメラで撮影し、該撮影画像
と基準画像との相関をとることによって、対象物体の位
置を検出することが行われている。相関の算出方法とし
ては、濃淡画像を用いた正規化相互相関法が知られてい
る。
などにおいて、対象物体をカメラで撮影し、該撮影画像
と基準画像との相関をとることによって、対象物体の位
置を検出することが行われている。相関の算出方法とし
ては、濃淡画像を用いた正規化相互相関法が知られてい
る。
【０００３】この正規化相互相関法は照明の変化等にも
影響が少なく高精度の検出が可能であるが、演算回数が
非常に多くなる欠点がある。そこで、演算回数を減少さ
せる手段として、基準画像及び撮影画像を同一比率で縮
小して記憶し、縮小画像どうしで相関をとって粗位置検
出を行った後、縮小しない画像どうしで相関をとって精
位置検出を行う方法が提案されている(特開平3-110685
〔G06F15/70〕)。該方法によれば、縮小比率が１／Ｎの
とき、演算時間が粗相関では１／Ｎ2に減少することに
なる。
影響が少なく高精度の検出が可能であるが、演算回数が
非常に多くなる欠点がある。そこで、演算回数を減少さ
せる手段として、基準画像及び撮影画像を同一比率で縮
小して記憶し、縮小画像どうしで相関をとって粗位置検
出を行った後、縮小しない画像どうしで相関をとって精
位置検出を行う方法が提案されている(特開平3-110685
〔G06F15/70〕)。該方法によれば、縮小比率が１／Ｎの
とき、演算時間が粗相関では１／Ｎ2に減少することに
なる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記方
法では、画像の縮小率が過大となると、粗位置検出にお
ける精度が極度に低下して、これによって得られた粗位
置が必ずしもマッチング位置の近傍に存在せず、その後
の精位置検出によっては真のマッチング位置が得られな
い虞れがある。
法では、画像の縮小率が過大となると、粗位置検出にお
ける精度が極度に低下して、これによって得られた粗位
置が必ずしもマッチング位置の近傍に存在せず、その後
の精位置検出によっては真のマッチング位置が得られな
い虞れがある。
【０００５】逆に画像の縮小率を過小に設定すると、演
算時間短縮の効果が薄れ、例えば１つの撮影画像に対し
て複数の基準画像をマッチングさせんとする場合には、
演算時間が長くなって、リアルタイムの位置検出が困難
となる問題がある。
算時間短縮の効果が薄れ、例えば１つの撮影画像に対し
て複数の基準画像をマッチングさせんとする場合には、
演算時間が長くなって、リアルタイムの位置検出が困難
となる問題がある。
【０００６】本発明の目的は、従来よりも演算時間が短
く、且つ正確なマッチング結果が得られるパターンマッ
チング方法を提供することである。
く、且つ正確なマッチング結果が得られるパターンマッ
チング方法を提供することである。
【０００７】
【課題を解決する為の手段】本発明に係るパターンマッ
チング方法は、第１画像記憶手段から読み出された撮影
画像データと第２記憶手段から読み出された基準画像デ
ータに基づいて、撮影画像に対して基準画像を移動させ
つつ両画像の相関係数或いはこれに準じた係数(近似度
データ)を算出し、最も高い近似度が得られるマッチン
グ位置を捜し出す方法であって、基本的には、マッチン
グの粗位置検出と精位置検出の２つの手順から構成され
る。
チング方法は、第１画像記憶手段から読み出された撮影
画像データと第２記憶手段から読み出された基準画像デ
ータに基づいて、撮影画像に対して基準画像を移動させ
つつ両画像の相関係数或いはこれに準じた係数(近似度
データ)を算出し、最も高い近似度が得られるマッチン
グ位置を捜し出す方法であって、基本的には、マッチン
グの粗位置検出と精位置検出の２つの手順から構成され
る。
【０００８】粗位置検出においては、先ず、基準画像の
自己相関関数或いはこれに準じた関数の先鋭度に応じ、
先鋭度が鈍くなるにつれて増大する移動スキップ量を決
定し、該移動スキップ量毎に近似度データを算出して、
マッチングの粗位置を決定する。その後、精位置検出に
おいては、前記粗位置の周囲にて、撮影画像及び基準画
像を構成する画素の配列ピッチに応じた単位移動量毎に
近似度データを算出して、マッチングの精位置を決定す
る。
自己相関関数或いはこれに準じた関数の先鋭度に応じ、
先鋭度が鈍くなるにつれて増大する移動スキップ量を決
定し、該移動スキップ量毎に近似度データを算出して、
マッチングの粗位置を決定する。その後、精位置検出に
おいては、前記粗位置の周囲にて、撮影画像及び基準画
像を構成する画素の配列ピッチに応じた単位移動量毎に
近似度データを算出して、マッチングの精位置を決定す
る。
【０００９】この場合、第２記憶手段は、基準画像を記
憶する主記憶部と、該基準画像を所定の縮小率で縮小し
た画像を記憶する副記憶部とから構成し、前記移動ステ
ップ量毎に近似度データを算出して粗位置検出を行なう
際には、第２記憶手段の副記憶部から基準画像データを
読み出すと共に、第１記憶手段からは、前記副記憶部の
画像の縮小率に応じたスキップ量にて間欠的に撮影画像
データを読み出し、その後、精位置検出を行なう際は、
第１記憶手段から撮影画像データをスキップすることな
く読み出すと共に、第２記憶手段の主記憶部から基準画
像データを読み出す方法が採用可能である。
憶する主記憶部と、該基準画像を所定の縮小率で縮小し
た画像を記憶する副記憶部とから構成し、前記移動ステ
ップ量毎に近似度データを算出して粗位置検出を行なう
際には、第２記憶手段の副記憶部から基準画像データを
読み出すと共に、第１記憶手段からは、前記副記憶部の
画像の縮小率に応じたスキップ量にて間欠的に撮影画像
データを読み出し、その後、精位置検出を行なう際は、
第１記憶手段から撮影画像データをスキップすることな
く読み出すと共に、第２記憶手段の主記憶部から基準画
像データを読み出す方法が採用可能である。
【００１０】又、他のパターンマッチング方法として、
第２記憶手段は、基準画像を記憶する主記憶部と、該基
準画像を縮小した画像を記憶する副記憶部とから構成
し、副記憶部には、基準画像の自己相関関数或いはこれ
に準じた関数の先鋭度に応じ、先鋭度が鈍くなるにつれ
て減少する画像縮小率にて基準画像を記憶する。そし
て、粗位置検出では、第２記憶手段の副記憶部から基準
画像データを読み出すと共に、第１記憶手段からは、前
記副記憶部の画像の縮小率に応じたスキップ量にて間欠
的に撮影画像データを読み出して、両画像データの近似
度データを算出して、マッチングの粗位置を決定する。
その後、精位置検出では、前記粗位置の周囲にて、第１
記憶手段及び第２記憶手段の主記憶部から夫々撮影画像
及び基準画像を読み出して、撮影画像及び基準画像を構
成する画素の配列ピッチに応じた単位移動量毎に近似度
データを算出して、マッチングの精位置を決定する。
第２記憶手段は、基準画像を記憶する主記憶部と、該基
準画像を縮小した画像を記憶する副記憶部とから構成
し、副記憶部には、基準画像の自己相関関数或いはこれ
に準じた関数の先鋭度に応じ、先鋭度が鈍くなるにつれ
て減少する画像縮小率にて基準画像を記憶する。そし
て、粗位置検出では、第２記憶手段の副記憶部から基準
画像データを読み出すと共に、第１記憶手段からは、前
記副記憶部の画像の縮小率に応じたスキップ量にて間欠
的に撮影画像データを読み出して、両画像データの近似
度データを算出して、マッチングの粗位置を決定する。
その後、精位置検出では、前記粗位置の周囲にて、第１
記憶手段及び第２記憶手段の主記憶部から夫々撮影画像
及び基準画像を読み出して、撮影画像及び基準画像を構
成する画素の配列ピッチに応じた単位移動量毎に近似度
データを算出して、マッチングの精位置を決定する。
【００１１】
【作用】本発明に係るパターンマッチング方法は、撮影
画像と基準画像の所定ずれ量における相関係数が、それ
らの形状的な特徴によって変ることに基づいている。即
ち、例えば図３(ｂ)に示す如き塗り込みが施された縦長
の楕円のマッチングにおいては、基準画像を楕円の短軸
方向へずらして相関係数を計算する際の移動スキップ量
は、図３(ａ)に示す如き塗り込みが施された真円のマッ
チングを行なう場合の移動スキップ量よりも小さく設定
しなければ、真のマッチング位置の近傍を粗位置として
検出することが出来ない。一方、縦長の楕円のマッチン
グにおいて、基準画像を楕円の長軸方向へずらして相関
係数を計算する際の移動スキップ量は、真円のマッチン
グを行なう場合の移動スキップ量よりも大きく設定して
も差支えない。
画像と基準画像の所定ずれ量における相関係数が、それ
らの形状的な特徴によって変ることに基づいている。即
ち、例えば図３(ｂ)に示す如き塗り込みが施された縦長
の楕円のマッチングにおいては、基準画像を楕円の短軸
方向へずらして相関係数を計算する際の移動スキップ量
は、図３(ａ)に示す如き塗り込みが施された真円のマッ
チングを行なう場合の移動スキップ量よりも小さく設定
しなければ、真のマッチング位置の近傍を粗位置として
検出することが出来ない。一方、縦長の楕円のマッチン
グにおいて、基準画像を楕円の長軸方向へずらして相関
係数を計算する際の移動スキップ量は、真円のマッチン
グを行なう場合の移動スキップ量よりも大きく設定して
も差支えない。
【００１２】そこで本発明においては、粗位置検出に
て、上記のごとき図形の形状的な特徴を自己相関関数に
よって把握し、その結果に基づいて移動スキップ量或い
は画像縮小率を決定することとしたものである。例え
ば、真円の自己相関関数は図３(ｃ)に示す様に比較的緩
やかな先鋭度のカーブとなるのに対し、縦長の楕円の短
軸方向の自己相関関数は図３(ｄ)の如く急峻な先鋭度を
有するカーブとなる。従って、自己相関関数の先鋭度に
応じて、先鋭度が鈍くなるにつれて大きな移動スキップ
量を設定し、或いは小なる縮小率にて基準画像を記憶す
る。
て、上記のごとき図形の形状的な特徴を自己相関関数に
よって把握し、その結果に基づいて移動スキップ量或い
は画像縮小率を決定することとしたものである。例え
ば、真円の自己相関関数は図３(ｃ)に示す様に比較的緩
やかな先鋭度のカーブとなるのに対し、縦長の楕円の短
軸方向の自己相関関数は図３(ｄ)の如く急峻な先鋭度を
有するカーブとなる。従って、自己相関関数の先鋭度に
応じて、先鋭度が鈍くなるにつれて大きな移動スキップ
量を設定し、或いは小なる縮小率にて基準画像を記憶す
る。
【００１３】この結果、粗位置検出においては、適切な
移動スキップ量或いは画像縮小率が設定され、真のマッ
チング位置に近傍を確実に粗位置として検出出来る。
移動スキップ量或いは画像縮小率が設定され、真のマッ
チング位置に近傍を確実に粗位置として検出出来る。
【００１４】従って、その後、前記粗位置検出により決
定された粗位置の周囲にて、画素ピッチに応じた単位移
動量を設定して、精位置検出を行なえば、真のマッチン
グ位置を捜し出すことが出来る。
定された粗位置の周囲にて、画素ピッチに応じた単位移
動量を設定して、精位置検出を行なえば、真のマッチン
グ位置を捜し出すことが出来る。
【００１５】
【発明の効果】本発明に係るパターンマッチングによれ
ば、粗位置検出において、基準画像の形状的特徴に応じ
た適度な粗さの精度で相関係数を計算することが出来る
ので、相関係数の演算回数は必要最小限に抑えることが
出来、且つその後の精位置検出を経ることによって、真
のマッチング位置を見逃すことなく、的確に捜し出すこ
とが出来る。
ば、粗位置検出において、基準画像の形状的特徴に応じ
た適度な粗さの精度で相関係数を計算することが出来る
ので、相関係数の演算回数は必要最小限に抑えることが
出来、且つその後の精位置検出を経ることによって、真
のマッチング位置を見逃すことなく、的確に捜し出すこ
とが出来る。
【００１６】
【実施例】以下、本発明の一実施例を図面をもとに説明
する。図１は本発明を実施したパターンマッチング回路
の構成を示している。図示省略するカメラ等から取り込
まれた撮影画像を記憶すべき画像メモリ(１)は、例え
ば、１画素が８bitで画像サイズが５１２×５１２画素
の画像データの格納領域を有している。一方、基準画像
(以下、テンプレート画像という)を記憶すべきテンプレ
ートメモリ(２)は、Ｌ×Ｍ（Ｌ，Ｍ：整数＜５１２）画
素の大きさの画像データの格納領域を有している。
する。図１は本発明を実施したパターンマッチング回路
の構成を示している。図示省略するカメラ等から取り込
まれた撮影画像を記憶すべき画像メモリ(１)は、例え
ば、１画素が８bitで画像サイズが５１２×５１２画素
の画像データの格納領域を有している。一方、基準画像
(以下、テンプレート画像という)を記憶すべきテンプレ
ートメモリ(２)は、Ｌ×Ｍ（Ｌ，Ｍ：整数＜５１２）画
素の大きさの画像データの格納領域を有している。
【００１７】更に、パターンマッチング回路は、テンプ
レート画像と撮影画像の相関係数を計算する際の両画像
の相対位置を設定する相関計算位置制御手段(３)を具え
ており、前記両メモリ(１)(２)と共に、画像読出し手段
(４)へ接続されている。
レート画像と撮影画像の相関係数を計算する際の両画像
の相対位置を設定する相関計算位置制御手段(３)を具え
ており、前記両メモリ(１)(２)と共に、画像読出し手段
(４)へ接続されている。
【００１８】画像読出し手段(４)は、相関計算位置制御
手段(３)によって指定されたアドレスに応じて、画像メ
モリ(１)及びテンプレートメモリ(２)から画像データを
読み出すものであって、これによって読み出された撮影
画像データ及びテンプレート画像データは相関係数計算
手段(５)へ送られて、所定の位置ずれにおける相関係数
が算出される。
手段(３)によって指定されたアドレスに応じて、画像メ
モリ(１)及びテンプレートメモリ(２)から画像データを
読み出すものであって、これによって読み出された撮影
画像データ及びテンプレート画像データは相関係数計算
手段(５)へ送られて、所定の位置ずれにおける相関係数
が算出される。
【００１９】ところで、一般に正規化相関係数（以下、
単に相関係数という）は以下のように与えられる。Ｌ×
Ｍ画素の大きさのテンプレート画像Ａ（ｘ，ｙ）と、撮
影画像中のテンプレート画像と同じ大きさの部分画像Ｂ
ij（ｘ，ｙ）（１≦ｘ≦Ｌ，１≦ｙ≦Ｍ）の相関係数Ｃ
ijは数１で表される。
単に相関係数という）は以下のように与えられる。Ｌ×
Ｍ画素の大きさのテンプレート画像Ａ（ｘ，ｙ）と、撮
影画像中のテンプレート画像と同じ大きさの部分画像Ｂ
ij（ｘ，ｙ）（１≦ｘ≦Ｌ，１≦ｙ≦Ｍ）の相関係数Ｃ
ijは数１で表される。
【数１】
【数２】
【数３】
【数４】
【数５】
【００２０】撮影画像の内、マッチング対象の大きさを
Ｘ，Ｙとすると１≦ｉ≦Ｌ，１≦ｊ≦Ｌとなる。ここで
仮に、マッチング対象Ｘ×Ｙ画素の全ての点についての
相関係数を求めようとすれば、（Ｘ−Ｙ）×（Ｙ−Ｍ）
個のＣijを求めなければならず、長い演算時間を要する
ことになる。
Ｘ，Ｙとすると１≦ｉ≦Ｌ，１≦ｊ≦Ｌとなる。ここで
仮に、マッチング対象Ｘ×Ｙ画素の全ての点についての
相関係数を求めようとすれば、（Ｘ−Ｙ）×（Ｙ−Ｍ）
個のＣijを求めなければならず、長い演算時間を要する
ことになる。
【００２１】そこで、本発明では、図１のパターンマッ
チング回路によって以下の演算処理を行なう。先ず、両
画像の位置ずれに相当するデータ（ｉ，ｊ）が与えられ
て、相関係数Ｃijを計算する際、(ｉ，ｊ)とＬ，Ｍに関
する情報が相関計算位置制御手段(３)から画像読みだし
手段(４)へ与えられる。画像読みだし手段(４)は、画像
メモリ(１)の(ｉ，ｊ)の位置からＬ×Ｍの矩形領域内の
画像データを１画素ずつ読み出すと共に、テンプレート
メモリ(２)内の画像データを１画素ずつ読み出す。読み
出された２つの画像データは相関係数計算手段(５)へ送
られ、前記数１に基づいて相関係数Ｃijが計算される。
チング回路によって以下の演算処理を行なう。先ず、両
画像の位置ずれに相当するデータ（ｉ，ｊ）が与えられ
て、相関係数Ｃijを計算する際、(ｉ，ｊ)とＬ，Ｍに関
する情報が相関計算位置制御手段(３)から画像読みだし
手段(４)へ与えられる。画像読みだし手段(４)は、画像
メモリ(１)の(ｉ，ｊ)の位置からＬ×Ｍの矩形領域内の
画像データを１画素ずつ読み出すと共に、テンプレート
メモリ(２)内の画像データを１画素ずつ読み出す。読み
出された２つの画像データは相関係数計算手段(５)へ送
られ、前記数１に基づいて相関係数Ｃijが計算される。
【００２２】次に、相関計算位置制御手段(３)による
(ｉ，ｊ)の与え方について述べる。粗位置検出において
は、（ｉ，ｊ）は１ずつ増加させるのではなく、予めテ
ンプレート画像の形状的特徴から決定したＸ，Ｙ方向の
スキップ量Ｘskip，Ｙskipを用いて、ｉ＝ｉ＋Ｘskip，
ｊ＝ｊ＋Ｙskip毎の(ｉ，ｊ)について相関係数を計算
し、その中で相関係数が最も大きな点をマッチングの粗
位置として選択する。
(ｉ，ｊ)の与え方について述べる。粗位置検出において
は、（ｉ，ｊ）は１ずつ増加させるのではなく、予めテ
ンプレート画像の形状的特徴から決定したＸ，Ｙ方向の
スキップ量Ｘskip，Ｙskipを用いて、ｉ＝ｉ＋Ｘskip，
ｊ＝ｊ＋Ｙskip毎の(ｉ，ｊ)について相関係数を計算
し、その中で相関係数が最も大きな点をマッチングの粗
位置として選択する。
【００２３】そして、その後の精位置検出においては、
前記粗位置の周囲にて（ｉ，ｊ）を１ずつ増加させて相
関係数を計算し、相関係数が最大となる点、即ち真のマ
ッチング位置を捜し出すのである。
前記粗位置の周囲にて（ｉ，ｊ）を１ずつ増加させて相
関係数を計算し、相関係数が最大となる点、即ち真のマ
ッチング位置を捜し出すのである。
【００２４】粗位置検出における移動スキップ量Ｘski
p，Ｙskipは後述の如く決定される。先ず、図２(ａ)に
示すテンプレート画像の周囲に、図２(ｂ)の如くテンプ
レート画像の平均濃度値を１画素幅分加えた（Ｌ＋２）
×（Ｍ＋２）の大きさの拡張画像を設定する。
p，Ｙskipは後述の如く決定される。先ず、図２(ａ)に
示すテンプレート画像の周囲に、図２(ｂ)の如くテンプ
レート画像の平均濃度値を１画素幅分加えた（Ｌ＋２）
×（Ｍ＋２）の大きさの拡張画像を設定する。
【００２５】次に、該拡張画像とテンプレート画像との
相関関数を求める。この相関関数はテンプレート画像の
自己相関関数に準じた関数となる。この場合、テンプレ
ート画像を拡張画像上の中心位置から上下左右及び斜め
方向へ夫々移動させることによって、図２(ｃ)の如く、
Ｃ00，Ｃ01，Ｃ02，Ｃ10，Ｃ11，Ｃ12，Ｃ20，Ｃ21，Ｃ
22の合計９個の相関係数が求めれる。ここで、Ｃ11は拡
張画像中の元々のテンプレート画像と全く同じ画像部分
との相関をとることになるので、Ｃ11＝１.０となる。
相関関数を求める。この相関関数はテンプレート画像の
自己相関関数に準じた関数となる。この場合、テンプレ
ート画像を拡張画像上の中心位置から上下左右及び斜め
方向へ夫々移動させることによって、図２(ｃ)の如く、
Ｃ00，Ｃ01，Ｃ02，Ｃ10，Ｃ11，Ｃ12，Ｃ20，Ｃ21，Ｃ
22の合計９個の相関係数が求めれる。ここで、Ｃ11は拡
張画像中の元々のテンプレート画像と全く同じ画像部分
との相関をとることになるので、Ｃ11＝１.０となる。
【００２６】そして、数６及び数７によって、Ｘ軸方向
の移動スキップ量Ｘskip及びＹ軸方向の移動スキップ量
Ｙskipを算出する。但し、Ａは１.０未満の正の定数で
あって、例えばＡ＝０.２に設定する。
の移動スキップ量Ｘskip及びＹ軸方向の移動スキップ量
Ｙskipを算出する。但し、Ａは１.０未満の正の定数で
あって、例えばＡ＝０.２に設定する。
【数６】Ｘskip＝(１.０−Ａ)／Ｘｓ
【数７】Ｙskip＝(１.０−Ａ)／Ｙｓここで、
【数８】Ｘｓ＝{(Ｃ11−Ｃ10)＋(Ｃ11−Ｃ12)}／４
【数９】Ｙｓ＝{(Ｃ11−Ｃ01)＋(Ｃ11−Ｃ21)}／４
【００２７】上記算出式の根拠を図３及び図４によって
説明する。図３(ａ)(ｂ)に示す如く塗り込みが施された
真円及び縦長の楕円を対象画像として、夫々撮影画像
(６)(７)及びテンプレート画像(８)(９)を設定した場
合、ｘ軸方向の自己相関関数は、真円においては図３
(ｃ)の如く比較的先鋭度が緩やかなカーブを示すが、楕
円においては図３(ｄ)の如く急峻な先鋭度のカーブを示
す。従って、楕円のテンプレート画像(９)の方が円のテ
ンプレート画像(８)に比べてマッチング位置からのずれ
に対して相関係数の変化が敏感であり、楕円のＸskipは
真円よりも小さく設定しなければ、相関係数の山を見落
す虞れがある。
説明する。図３(ａ)(ｂ)に示す如く塗り込みが施された
真円及び縦長の楕円を対象画像として、夫々撮影画像
(６)(７)及びテンプレート画像(８)(９)を設定した場
合、ｘ軸方向の自己相関関数は、真円においては図３
(ｃ)の如く比較的先鋭度が緩やかなカーブを示すが、楕
円においては図３(ｄ)の如く急峻な先鋭度のカーブを示
す。従って、楕円のテンプレート画像(９)の方が円のテ
ンプレート画像(８)に比べてマッチング位置からのずれ
に対して相関係数の変化が敏感であり、楕円のＸskipは
真円よりも小さく設定しなければ、相関係数の山を見落
す虞れがある。
【００２８】図４は、図３(ｃ)及び(ｄ)に示す正確な相
関関数ではなく、真のマッチング位置(相関関数のピー
ク位置)と、その両側へ１画素だけ位置がずれたときの
相関係数に基づいて直線近似を行なった近似的な相関関
数を示しており、本実施例では、該近似相関関数を前記
移動スキップ量Ｘskip、Ｙskipの算出に用いる。
関関数ではなく、真のマッチング位置(相関関数のピー
ク位置)と、その両側へ１画素だけ位置がずれたときの
相関係数に基づいて直線近似を行なった近似的な相関関
数を示しており、本実施例では、該近似相関関数を前記
移動スキップ量Ｘskip、Ｙskipの算出に用いる。
【００２９】図４に示す如く、＋ｘ，−ｘ方向で相関係
数の値がＡとなる点のｘ方向の間隔をＳとすると、この
Ｓは上記数８のＸｓと等価な値となり、一定スキップ量
Ｘskip＝Ｓで相関係数を計算していけば、その計算結果
は、Ａ以上の値となる確率が高いと言える。
数の値がＡとなる点のｘ方向の間隔をＳとすると、この
Ｓは上記数８のＸｓと等価な値となり、一定スキップ量
Ｘskip＝Ｓで相関係数を計算していけば、その計算結果
は、Ａ以上の値となる確率が高いと言える。
【００３０】即ち、上記数６及び数７によって得られる
Ｘskip、Ｙskipの間隔ごとに撮影画像とテンプレート画
像の相関係数を計算すれば、相関係数の値が定数Ａ以上
となる粗位置が高い確率で得られることになる。
Ｘskip、Ｙskipの間隔ごとに撮影画像とテンプレート画
像の相関係数を計算すれば、相関係数の値が定数Ａ以上
となる粗位置が高い確率で得られることになる。
【００３１】尚、定数Ａは必ずしも一定である必要はな
く、テンプレート画像と撮影画像の一致度が予め判明し
ている場合や、相関係数の値よりも演算時間を優先する
場合等においては、Ｘskip，Ｙskipに上限下限を設けた
り、或いは別の算出法によって設定することも可能であ
る。
く、テンプレート画像と撮影画像の一致度が予め判明し
ている場合や、相関係数の値よりも演算時間を優先する
場合等においては、Ｘskip，Ｙskipに上限下限を設けた
り、或いは別の算出法によって設定することも可能であ
る。
【００３２】その後、精位置検出においては、上述の粗
位置検出によって得られた粗位置の周囲±（Ｘskip−
１）、±（Ｙskip−１）の範囲について、画素ピッチに
一致する単位ずれを設定して相関係数を計算し、その中
での最大の相関係数が得られた点をマッチング位置とす
る。
位置検出によって得られた粗位置の周囲±（Ｘskip−
１）、±（Ｙskip−１）の範囲について、画素ピッチに
一致する単位ずれを設定して相関係数を計算し、その中
での最大の相関係数が得られた点をマッチング位置とす
る。
【００３３】従って、相関計算の演算回数は、粗位置検
出での回数と精位置検出での回数の合計として、（Ｘ／
Ｘｓｋｉｐ）・（Ｙ／Ｙｓｋｉｐ）＋（２Ｘｓｋｉｐ−
１）・（２Ｙｓｋｉｐ−１）×４回となる。この回数
は、粗位置検出を行なわず精位置検出のみによってマッ
チング位置を捜し出す場合の演算回数（Ｘ−Ｌ）・（Ｙ
−Ｍ）よりも遙かに少なく、一つの撮影画像に対して複
数のテンプレート画像をマッチングする場合でも、演算
時間は短く、リアルタイムの位置検出が可能である。
出での回数と精位置検出での回数の合計として、（Ｘ／
Ｘｓｋｉｐ）・（Ｙ／Ｙｓｋｉｐ）＋（２Ｘｓｋｉｐ−
１）・（２Ｙｓｋｉｐ−１）×４回となる。この回数
は、粗位置検出を行なわず精位置検出のみによってマッ
チング位置を捜し出す場合の演算回数（Ｘ−Ｌ）・（Ｙ
−Ｍ）よりも遙かに少なく、一つの撮影画像に対して複
数のテンプレート画像をマッチングする場合でも、演算
時間は短く、リアルタイムの位置検出が可能である。
【００３４】尚、上記実施例では、テンプレート画像、
撮影画像をそのまま用いて相関計算を行っているが、テ
ンプレート画像を縮小した画像を縮小用テンプレートメ
モリに格納しておき、画像メモリから撮影画像を読み出
す時に画像読みだし手段によってアドレスをスキップし
ながら、読み出す方法も採用可能である。
撮影画像をそのまま用いて相関計算を行っているが、テ
ンプレート画像を縮小した画像を縮小用テンプレートメ
モリに格納しておき、画像メモリから撮影画像を読み出
す時に画像読みだし手段によってアドレスをスキップし
ながら、読み出す方法も採用可能である。
【００３５】即ち、予めテンプレート画像の隣接する４
画素の内、１画素を抽出し、或いは４画素の平均値を取
り出すことによって、１／４に縮小した縮小テンプレー
ト画像を作成し、これを縮小用テンプレートメモリに記
憶しておく。そして、粗位置検出においては、上記縮小
用テンプレートメモリから縮小テンプレート画像データ
を読み出すと共に、画像メモリから撮影画像データを
ｘ，ｙ方向に夫々２画素置きに読み出し、これによって
データ量を夫々１／４に減らして相関係数の計算を行
う。
画素の内、１画素を抽出し、或いは４画素の平均値を取
り出すことによって、１／４に縮小した縮小テンプレー
ト画像を作成し、これを縮小用テンプレートメモリに記
憶しておく。そして、粗位置検出においては、上記縮小
用テンプレートメモリから縮小テンプレート画像データ
を読み出すと共に、画像メモリから撮影画像データを
ｘ，ｙ方向に夫々２画素置きに読み出し、これによって
データ量を夫々１／４に減らして相関係数の計算を行
う。
【００３６】その後、精位置検出においては、粗位置検
出によって得られて粗位置の周囲について、縮小してい
ない標準のテンプレート画像と撮影画像の間で相関係数
の計算を行い、真のマッチング位置を捜し出すのであ
る。この結果、更に演算回数が減少することになる。
出によって得られて粗位置の周囲について、縮小してい
ない標準のテンプレート画像と撮影画像の間で相関係数
の計算を行い、真のマッチング位置を捜し出すのであ
る。この結果、更に演算回数が減少することになる。
【００３７】又、他のパターンマッチング方法として、
上記と同様に縮小用テンプレートメモリを用意し、その
画像の縮小率を、自己相関関数の分布の先鋭度に応じ、
先鋭度が鈍くなるにつれて減少する値に設定して、該縮
小率にて基準画像を記憶し、粗位置検出においては、縮
小用テンプレートメモリから画像データをスキップする
ことなく読み出すと共に、画像メモリからは前記縮小率
に応じたスキップ量にて画像データを読み出し、両画像
データの相関係数を算出する方法も採用可能である。
上記と同様に縮小用テンプレートメモリを用意し、その
画像の縮小率を、自己相関関数の分布の先鋭度に応じ、
先鋭度が鈍くなるにつれて減少する値に設定して、該縮
小率にて基準画像を記憶し、粗位置検出においては、縮
小用テンプレートメモリから画像データをスキップする
ことなく読み出すと共に、画像メモリからは前記縮小率
に応じたスキップ量にて画像データを読み出し、両画像
データの相関係数を算出する方法も採用可能である。
【００３８】上記パターンマッチング方法によれば、先
ず、テンプレート画像の形状的特徴に応じた粗さで相関
係数を計算することによって、マッチング位置近傍の粗
位置を決定し、その後、粗位置の周囲のみを精細に探索
するので、必要最小限の演算回数によって、マッチング
位置を的確に捜し出すことが出来る。
ず、テンプレート画像の形状的特徴に応じた粗さで相関
係数を計算することによって、マッチング位置近傍の粗
位置を決定し、その後、粗位置の周囲のみを精細に探索
するので、必要最小限の演算回数によって、マッチング
位置を的確に捜し出すことが出来る。
【００３９】上記実施例の説明は、本発明を説明するた
めのものであって、特許請求の範囲に記載の発明を限定
し、或は範囲を減縮する様に解すべきではない。又、本
発明の各部構成は上記実施例に限らず、特許請求の範囲
に記載の技術的範囲内で種々の変形が可能であることは
勿論である。例えば上記実施例では、近似度を表わす指
標として相関係数及び相関関数を用いているが、これに
準じた他の係数及び関数を定義して用いることも可能で
ある。
めのものであって、特許請求の範囲に記載の発明を限定
し、或は範囲を減縮する様に解すべきではない。又、本
発明の各部構成は上記実施例に限らず、特許請求の範囲
に記載の技術的範囲内で種々の変形が可能であることは
勿論である。例えば上記実施例では、近似度を表わす指
標として相関係数及び相関関数を用いているが、これに
準じた他の係数及び関数を定義して用いることも可能で
ある。
【図１】本発明に係るパターンマッチング方法を実施す
るための回路構成を示すブロック図である。
るための回路構成を示すブロック図である。
【図２】粗位置検出における自己相関関数の算出範囲を
説明する図である。
説明する図である。
【図３】形状的特徴による自己相関関数の相違を説明す
る図である。
る図である。
【図４】直線近似した自己相関関数を表わす図である。
(１) 画像メモリ (２) テンプレートメモリ (３) 相関計算位置制御手段 (４) 画像読出し手段 (５) 相関係数計算手段 (６) 撮影画像 (７) 撮影画像 (８) テンプレート画像 (９) テンプレート画像
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06T 7/00 H04N 7/32
Claims (3)
- 【請求項１】 第１の記憶手段に記憶されている対象物
体の撮影画像に、第２の記憶手段に記憶されている基準
画像を重ね合わせるパターンマッチング方法において、
第１画像記憶手段から読み出された撮影画像データと第
２記憶手段から読み出された基準画像データに基づい
て、撮影画像に対して基準画像を移動させつつ両画像の
相関係数或いはこれに準じた係数(近似度データ)を算出
し、最も高い近似度が得られるマッチング位置を捜し出
す方法であって、先ず、基準画像の自己相関関数或いは
これに準じた関数の先鋭度に応じ、先鋭度が鈍くなるに
つれて増大する移動スキップ量を決定し、該移動スキッ
プ量毎に近似度データを算出して、マッチングの粗位置
検出を行ない、その後、前記粗位置の周囲にて、撮影画
像及び基準画像を構成する画素の配列ピッチに応じた単
位移動量毎に近似度データを算出して、マッチングの精
位置検出を行なうことを特徴とするパターンマッチング
方法。 - 【請求項２】 第２記憶手段は、基準画像を記憶する主
記憶部と、該基準画像を所定の縮小率で縮小した画像を
記憶する副記憶部とから構成し、前記移動ステップ量毎
に近似度データを算出して粗位置検出を行なう際には、
第２記憶手段の副記憶部から基準画像データを読み出す
と共に、第１記憶手段からは、前記副記憶部の画像の縮
小率に応じたスキップ量にて間欠的に撮影画像データを
読み出し、その後、精位置検出を行なう際は、第１記憶
手段から撮影画像データをスキップすることなく読み出
すと共に、第２記憶手段の主記憶部から基準画像データ
を読み出す請求項１に記載のパターンマッチング方法。 - 【請求項３】 第１の記憶手段に記憶されている対象物
体の撮影画像に、第２の記憶手段に記憶されている基準
画像を重ね合わせるパターンマッチング方法において、
第１画像記憶手段から読み出された撮影画像データと第
２記憶手段から読み出された基準画像データに基づい
て、撮影画像に対して基準画像を移動させつつ両画像の
相関係数或いはこれに準じた係数(近似度データ)を算出
し、最も高い近似度が得られるマッチング位置を捜し出
す方法であって、第２記憶手段は、基準画像を記憶する
主記憶部と、該基準画像を縮小した画像を記憶する副記
憶部とから構成し、副記憶部には、基準画像の自己相関
関数或いはこれに準じた関数の先鋭度に応じ、先鋭度が
鈍くなるにつれて減少する縮小率にて基準画像を記憶
し、先ず、第２記憶手段の副記憶部から基準画像データ
を読み出すと共に、第１記憶手段からは、前記副記憶部
の画像の縮小率に応じたスキップ量にて間欠的に撮影画
像データを読み出して、両画像データの近似度データを
算出して、マッチングの粗位置検出を行ない、その後、
前記粗位置の周囲にて、第１記憶手段及び第２記憶手段
の主記憶部から夫々撮影画像及び基準画像を読み出し
て、撮影画像及び基準画像を構成する画素の配列ピッチ
に応じた単位移動量毎に近似度データを算出して、マッ
チングの精位置検出を行なうことを特徴とするパターン
マッチング方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3267475A JP3066137B2 (ja) | 1991-10-16 | 1991-10-16 | パターンマッチング方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3267475A JP3066137B2 (ja) | 1991-10-16 | 1991-10-16 | パターンマッチング方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05250475A JPH05250475A (ja) | 1993-09-28 |
| JP3066137B2 true JP3066137B2 (ja) | 2000-07-17 |
Family
ID=17445362
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3267475A Expired - Fee Related JP3066137B2 (ja) | 1991-10-16 | 1991-10-16 | パターンマッチング方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3066137B2 (ja) |
Families Citing this family (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR0141154B1 (ko) * | 1995-05-24 | 1998-07-15 | 김광호 | 회로기판의 부품장착상태 검사방법 |
| JP4067379B2 (ja) | 2002-10-09 | 2008-03-26 | 株式会社リコー | 特定マーク検出用辞書作成装置、特定マーク検出装置、特定マーク認識装置並びにプログラムおよび記録媒体 |
| JP4584674B2 (ja) * | 2004-10-29 | 2010-11-24 | 富士通株式会社 | 画像センサ装置および画像センサシステム |
| JP4773740B2 (ja) * | 2005-04-13 | 2011-09-14 | 株式会社山武 | 画像選択装置および自動合焦装置 |
| US7699146B1 (en) | 2006-04-02 | 2010-04-20 | Fox Factory, Inc. | Suspension damper having inertia valve and user adjustable pressure-relief |
| JP5241423B2 (ja) * | 2008-10-16 | 2013-07-17 | 株式会社キーエンス | 画像処理における画像データ縮小率の決定方法、画像処理におけるパターンモデルの位置決め方法、画像処理におけるパターンモデルの作成方法、画像処理装置、画像処理プログラム及びコンピュータで読み取り可能な記録媒体 |
-
1991
- 1991-10-16 JP JP3267475A patent/JP3066137B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH05250475A (ja) | 1993-09-28 |
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