JP3230111B2 - 自動キャリブレーション装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、産業用ロボットの視
覚などに実施される物体認識装置に関連し、殊にこの発
明は、物体認識装置を構成する撮像装置のキャリブレー
ションを自動的に実行するための自動キャリブレーショ
ン装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、自動キャリブレーション装置とし
て、表面に複数個のマークが表されたキャリブレーショ
ン用のワークを用いてキャリブレーションを行う方式の
ものが提案されている（特開昭６３−３１１４８５
号）。この方式の装置では、物体認識装置を構成する撮
像装置により前記のワークを撮像して各マークの画像
（以下「マーク画像」という）を生成し、各マーク画像
の重心位置を計測した後、各計測データに対応する各マ
ークの実座標データを手入力することにより、キャリブ
レーションのための演算、例えばカメラ座標の１画素に
対する実座標の距離（これを「変換倍率」という）の算
出を実行している。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながらこのよう
な従来の自動キャリブレーション装置では、撮像装置の
視野サイズが変わる毎に、その視野サイズに応じた大き
さのマークが表された異なるキャリブレーション用のワ
ークを用いる必要があるため、作業に手数がかかって非
能率的であり、キャリブレーションを実行するのに無駄
な時間がかかるという問題がある。

【０００４】この発明は、上記問題に着目してなされた
もので、たとえ撮像装置の視野サイズが変わっても、同
じキャリブレーション用のワークを用いてキャリブレー
ションを実行可能となすことにより、作業能率の向上を
実現した自動キャリブレーション装置を提供することを
目的とする。

【０００５】またこの発明が他に目的とするところは、
キャリブレーション用のワークに関わる実測データの手
入力操作を簡易化することにより、作業能率を一層向上
させた自動キャリブレーション装置を提供することにあ
る。

【０００６】

【課題を解決するための手段】この発明は、物体認識装
置を構成する撮像装置のキャリブレーションを自動的に
行うための自動キャリブレーション装置であって、特定
位置からの距離に応じた大きさの外形をもつマークが複
数表されたキャリブレーション用のワークと、前記ワー
クを前記撮像装置により撮像して得られた複数個のマー
ク画像から撮像装置の視野サイズに応じた大きさの外形
をもつマーク画像を複数選択する選択手段と、前記選択
手段で選択された各マーク画像より計測されるデータと
前記ワークの各マーク画像に対応する各マークに関わる
実測データとを用いて前記キャリブレーションのための
演算を実行する演算手段とを備えたものである。

【０００７】請求項２の発明では、各マーク画像の中心
位置を精度良く求めるために、ワークの各マークを全て
円形に表してある。

【０００８】請求項３の発明では、キャリブレーション
のための演算に用いる全てのマーク画像をその面積から
同時に抽出するために、ワークの各マークを特定位置か
ら複数の方向へ整列配置すると共に、各配列方向の対応
位置にあるマークの集合をひとつの群として、群毎にマ
ークの外形の大きさを同一に設定してある。

【０００９】請求項４の発明では、キャリブレーション
のための演算に用いる全てのマーク画像をパターンマッ
チングにより同時に抽出するために、ワークの各マーク
を特定位置から複数の方向へ整列配置すると共に、各配
列方向の対応位置にあるマークの集合をひとつの群とし
て、群毎にマークの外形の大きさを同一に設定しかつ他
の群と異なる態様に設定してある。

【００１０】請求項５の発明は、物体認識用の撮像装置
のキャリブレーションを自動的に行うための自動キャリ
ブレーション装置であって、特定位置からの距離に応じ
た大きさの外形をもつマークが特定位置から複数の方向
へ複数整列配置して表され、各配列方向の対応位置にあ
るマークの集合をひとつの群として、群毎にマークの外
形の大きさが同一に設定されると共に、各群に属するマ
ークに群毎に異なる特徴量が付与されたキャリブレーシ
ョン用のワークと、前記ワークを前記撮像装置により撮
像して得られた複数個のマークの画像から撮像装置の視
野サイズに応じた大きさの外形をもつ同じ群に属する全
てのマーク画像を選択する選択手段と、前記キャリブレ
ーションのための演算に必要な特定の実測データを群毎
の特徴量に対応させて記憶させる記憶手段と、前記選択
手段で選択された一群のマーク画像よりその群の特徴量
を抽出する特徴量抽出手段と、前記特徴量抽出手段によ
り抽出された特徴量に基づき前記記憶手段より該当する
群の実測データを読み出し、その実測データと前記選択
手段で選択された一群のマーク画像より計測されるデー
タとを用いて前記キャリブレーションのための演算を実
行する演算手段とを備えたものである。

【００１１】請求項５にかかる自動キャリブレーション
装置において、選択手段がいずれの群のマーク画像を選
択したかを直ちに認識できるようにするために、請求項
６の発明では、各配列方向の対応位置にあるマークまで
の距離の比率を群毎に変えることにより、また請求項７
の発明では、穴部を有するマークの個数を群毎に変える
ことにより、また請求項８の発明では、特定の配列方向
の各マークの傾きを変えることにより、それぞれ各群に
属するマークに群毎に異なる特徴量を付与している。

【００１２】

【作用】キャリブレーション用のワークとして、特定位
置からの距離に応じた大きさの外形をもつマークを複数
表したものを用い、このワークを撮像して得られた複数
のマーク画像から撮像装置の視野サイズに応じた大きさ
の外形をもつマーク画像を選択してキャリブレーション
のための演算を実行するので、撮像装置の視野サイズが
変わっても同じワークを兼用できる。

【００１３】請求項５にかかる自動キャリブレーション
装置では、キャリブレーションのための演算に必要な特
定の実測データを記憶手段に記憶させておき、選択され
た一群のマーク画像より抽出された特徴量に基づき記憶
手段より該当する群の実測データを読み出すようにした
ので、キャリブレーションのための演算に必要な実測デ
ータの手入力操作を簡易化できる。

【００１４】

【実施例】図１は、この発明の自動キャリブレーション
装置が導入された物体認識装置の概略構成を示すもの
で、撮像装置１が画像入力部２を介して画像処理装置３
に接続されている。前記撮像装置１は、例えば２次元Ｃ
ＣＤカメラより成り、観測時には被認識物体を、キャリ
ブレーショ時には図２に示すようなキャリブレーション
用のワーク４を、それぞれ撮像する。前記画像入力部２
は撮像装置１よりビデオ信号を入力し、Ａ／Ｄ変換や２
値化処理などを行って濃淡画像信号や２値画像信号を画
像処理装置３へ出力する。

【００１５】前記画像処理装置３は、ＣＰＵ５を制御主
体とし、このＣＰＵ５に対し、認識やキャリブレーショ
ンのためのプログラムが格納されるＲＯＭ６，演算用に
に供されるＲＡＭ７，被認識物体や前記ワーク４の画像
を記憶させるための画像記憶部８，後述する各種テーブ
ルが記憶されるテーブル記憶部９の他、ＣＲＴより成る
表示部１０やキーボードやマウスなどの操作部１１が、
それぞれ接続されている。前記ＣＰＵ５は、物体認識に
必要な各種の処理や演算を実行する他、キャリブレーシ
ョン時にはキャリブレーションのための処理や演算を実
行し、また画像処理装置３の全体の動作を一連に制御す
る。前記画像記憶部８には、この第１実施例では２値画
像が、また後述する図１０以下の実施例では濃淡画像
が、それぞれ格納される。

【００１６】前記キャリブレーション用のワーク４は、
図２に示すように、一定の厚みを有する薄板であり、正
方形状をなす平坦面１２上に複数個のマーク１３が一定
の規則に従って表されている。図３には、マーク１３の
配置が拡大して示してあり、前記平坦面１２の中心Ｏか
ら互いに直交する４方向にそれぞれ７個のマーク１３が
一直線状に整列配置されている。全てのマーク１３は、
外形が円形であって黒に塗りつぶされており、中心Ｏに
近いマーク程小径に、中心Ｏから離れたマーク程大径
に、それぞれ形成されている。

【００１７】中心Ｏから数えて同じ配列位置にある各配
列方向のマーク１３は、それぞれ同じ大きさに形成され
ており、この同じ大きさのマーク１３の集合にひとつの
群を設定するとき、この実施例の場合、全てのマーク１
３は７個の群Ａ１〜Ａ７に区分される。例えば第１群Ａ
１には各配列方向の最も内側に位置する最も小径のマー
ク１３が４個含まれ、また第２群Ａ２には各配列方向の
内側より２番目に位置するつぎに小径のマーク１３が４
個含まれる。

【００１８】前記中心Ｏのほぼ真上に前記撮像装置１を
位置させてこのワーク４を撮像すると、撮像装置１の視
野内にはその視野サイズに応じた個数だけマーク１３が
含まれることになる。図３において、１４はある視野サ
イズで撮像されたときの画面の大きさを示しており、こ
の画面内には第１群Ａ１から第５群Ａ５までの全てのマ
ーク１３が完全に収まっている。また同図中、１５はこ
の画面に設定される矩形状のウィンドウを示しており、
このウィンドウ１５内には、第１群Ａ１から第４群Ａ４
までの全てのマーク１３が完全に収まっている。

【００１９】このウィンドウ１５内に含まれる第１群Ａ
１から第４群Ａ４までのマーク１３のうち、第４群Ａ４
に属するマーク１３（図中、矢印で示してある）が最も
大径であるから、この視野サイズでは、この第４群Ａ４
に属する４個のマーク１３についての各マーク画像が選
択されてキャリブレーションが実行される。視野サイズ
が小さくなると、それに従ってウィンドウ１５内に含ま
れるマーク１３の数は減少し、一方視野サイズが大きく
なると、それに従ってウィンドウ１５内に含まれるマー
ク１３の数は増加するので、視野サイズに応じた大きさ
のマーク画像が選択されることになる。

【００２０】図４は、前記した自動キャリブレーション
装置によるキャリブレーションの実行手順をステップ１
（図中「ＳＴ１」で示す）〜ステップ７で示す。まずス
テップ１で撮像装置１により前記キャリブレーション用
のワーク４が撮像されると、撮像装置１の視野内に含ま
れる複数のマーク１３についての各マーク画像の２値画
像が画像記憶部８に格納される。つぎのステップ２でＣ
ＰＵ５は前記したウィンドウ１５の設定を行い、ウィン
ドウ１５内に含まれる各マーク画像（画像の一部がウィ
ンドウ１５内に含まれるマーク画像も含む）について面
積計測などの計測処理を行った後、つぎのステップ４で
面積が大きい順に各マーク画像１３をソートする。

【００２１】つぎにステップ５でＣＰＵ５は、図５に示
す手順（ステップ５−１〜５−９）を実行することによ
り、ウィンドウ１５内に完全に収まっている群（図３に
示す例では第１群Ａ１〜第４群Ａ４）のうち、最も大径
のマークについての群（図３に示す例では第４群Ａ４）
をサンプリングし、つぎのステップ６でこの群に属する
４個のマーク画像についてラベル付けを行った後、キャ
リブレーション演算を実行する（ステップ７）。ここで
はサンプリングされた４個のマーク画像より計測される
計測データと前記ワーク４の各マーク画像に対応する各
マークに関わる実測データとを用いてキャリブレーショ
ンのための演算を実行し、例えば前記した変換倍率を算
出する。

【００２２】図５において、まずステップ５−１では最
も面積が大きい１番目のマーク画像に着目し、そのマー
ク画像がウィンドウ１５内に完全に収まっているか否か
を、例えば着目したマーク画像に外接四辺形を設定して
座標比較を行うことにより判断する。すなわち前記外接
四辺形の各辺の座標が前記ウィンドウ１５のいずれかの
辺の座標と一致しておれば、そのマーク画像はウィンド
ウ１５内に完全に収まっていないと判断し、もし一致し
ていなければ、完全に収まっていると判断する。

【００２３】ウィンドウ１５内にマーク画像が完全に収
まっていなければ、つぎのステップ５−２の判定は「Ｎ
Ｏ」となり、つぎにステップ５−３でつぎに面積が大き
い２番目のマーク画像に着目して同様の判断を行う。も
しウィンドウ１５内にマーク画像が完全に収まっていれ
ば、ステップ５−２の判定は「ＹＥＳ」となり、つぎに
ステップ５−４でＣＰＵ５はその面積Ｓが基準面積Ｓ₀
と一致するか否かを判断する。この段階では、いまだ基
準面積Ｓ₀ は登録されていないので、ステップ５−４の
判定は「ＮＯ」であり、ステップ５−５において、前記
面積Ｓを基準面積Ｓ₀ としてＲＡＭ７の所定エリアに登
録する。つぎのステップ５−６は、ＣＰＵ５のカウンタ
Ｉに「１」をセットし、ＲＡＭ７内の１番目のテーブル
エリアに現在着目しているマーク画像を登録する（ステ
ップ５−８）。

【００２４】つぎのステップ５−９は、カウンタＩの内
容が「４」に達したか否か、すなわち面積が一致する４
個のマーク画像が登録されたか否かを判定しており、そ
の判定が「ＮＯ」であれば、ステップ５−３へ戻ってつ
ぎのマーク画像に着目してステップ５−２の判断を行
う。もしステップ５−２の判定が「ＹＥＳ」であり、さ
らにステップ５−４で着目したマーク画像の面積Ｓが基
準面積Ｓ₀ と一致すると判断されたときは、ステップ５
−７でカウンタＩをインクリメントした後、２番目のテ
ーブルに現在着目しているマーク画像を登録する（ステ
ップ５−８）。こうして面積が一致する４個のマーク画
像が登録されたとき、ステップ５−９の判定が「ＹＥ
Ｓ」となり、前記した図４のステップ６へ進むことにな
る。

【００２５】図６〜図８は、キャリブレーション用のワ
ーク４に表されるマーク１３の他の構成例を示す。これ
ら各構成例は、いずれの群のマーク画像がサンプリング
されたのかを直ちに認識できるようにするために、各群
に属するマーク１３に群毎に異なる特徴量が付与してあ
る。

【００２６】図６に示す例では、横方向に配列された各
マーク１３の中心Ｏからの距離Ｌｘと、縦方向に配列さ
れた対応する群の各マーク１３の中心Ｏからの距離Ｌｙ
との比率（Ｌｘ／Ｌｙ）を群毎に変えてある。例えば第
１群Ａ１については０．８、第２群Ａ２については１．
０、第３群Ａ３については１．２のように設定してあ
る。

【００２７】図７に示す例では、黒塗りのマーク１３と
穴部１６を有するマーク１３´とを混在させ、この穴部
１６を有するマーク１３´の個数を群毎に変えてある。
図示例において、第１群Ａ１では穴部１３を有するマー
ク１３´の数は０個に、第２群Ａ２では１個に、第３群
Ａ３では２個に、第４群Ａ４では３個に、第５群Ａ５で
は４個に、第６群Ａ６では５個（穴部１３を２個有する
ものは２個と数える）に、それぞれ設定してある。

【００２８】図８に示す例では、全てのマーク１３を楕
円形状となし、縦の正方向に配列された各マーク１３の
傾き（主軸角）を群毎に変えてある。同図のものでは、
第１群Ａ１では傾きを０度に、第２群Ａ２では３０度
に、第３群Ａ３では６０度に、第４群Ａ４では９０度
に、第５群Ａ５では１２０度に、第６群Ａ６では１５０
度に、それぞれ設定してある。

【００２９】上記した図６〜図８に示すマーク配列のキ
ャリブレーション用のワーク４を用いる場合には、キャ
リブレーションのための演算に必要な特定の実測データ
（例えば中心Ｏから各マーク１３までの実距離）を群毎
の特徴量に対応させてテーブル化して前記テーブル記憶
部９に記憶させておく。

【００３０】つぎの表１は図６に示すマーク配列のワー
ク４を用いた場合の距離テーブルＴＢ１の具体例を、表
２は図７に示すマーク配列のワーク４を用いた場合の距
離テーブルＴＢ２の具体例を、表３は図８に示すマーク
配列のマーク４を用いた場合の距離テーブルＴＢ３の具
体例を、それぞれ示す。

【００３１】

【表１】

【００３２】

【表２】

【００３３】

【表３】

【００３４】図６〜図８に示すようなキャリブレーショ
ン用のワーク４と表１〜表３に示すような距離テーブル
ＴＢ１〜ＴＢ３とを用いたとき、図９に示すように、ラ
ベル付けの手順の後、ステップａ〜ｃを経て、キャリブ
レーション演算の手順を実行する。まずステップａで
は、ＣＰＵ５はサンプリングされた４個のマーク画像よ
り距離の比率，穴数，傾きなどの特徴量を抽出し、つぎ
のステップｂで前記距離テーブルＴＢ１〜ＴＢ３の中の
抽出した特徴量に対応する群を検索し、つぎのステップ
ｃで該当する群よりマーク間距離を取り込む。しかる
後、ＣＰＵ５は、距離テーブルより取り込んだマーク間
距離と、サンプリングされたマーク画像の重心位置より
算出したカメラ座標上での距離とから前記した変換比率
を算出する。

【００３５】図１０は、キャリブレーション用のワーク
４に表されるマーク１３の他の構成例を示す。このワー
ク４は、キャリブレーションのための演算に用いる複数
のマーク画像をパターンマッチングの方法で濃淡画像よ
り直接サンプリングするのに好適なもので、中心Ｏから
互いに直交する４方向にそれぞれ６個のマーク１３が一
直線状に整列配置されている。各配列方向に並ぶ各マー
ク１３は、それぞれ異なる態様に表され、中心Ｏに近い
マーク程外形が小さく、中心Ｏから離れるマーク程外形
が大きい。

【００３６】中心Ｏから数えて同じ配列位置にある各配
列方向のマーク１３は、それぞれ同じ大きさおよび同じ
態様に表されており、この同じ大きさおよび態様のマー
ク１３の集合にひとつの群を設定するとき、この実施例
の場合、全てのマーク１３は６個の群Ａ１〜Ａ６に区分
される。第１群Ａ１の各マーク１３は黒塗りの正三角形
状に、第２群Ａの各マーク１３は白抜きの正三角形状
に、第３群Ａ３の各マーク１３は黒塗りの正方形状に、
第４群Ａ４の各マーク１３は白抜きの正方形状に、第５
群Ａ５の各マーク１３は黒塗りの円形に、第６群Ａ６の
各マーク１３は白抜きの円形に、それぞれ形成されてお
り、各群Ａ１〜Ａ６が４個のマーク１３で構成されるこ
とは先の例と同様である。

【００３７】図１１は、図１０のキャリブレーション用
のワーク４を用いて実施されるキャリブレーションの実
行手順をステップ１〜１４で示す。まずステップ１で撮
像装置１により前記キャリブレーション用のワーク４が
撮像されると、撮像装置１の視野内に含まれる複数のマ
ーク１３についての各マーク画像の濃淡画像が画像記憶
部８に格納される。つぎのステップ２でＣＰＵ５はウィ
ンドウ設定を行った後、続くステップ３で内部のカウン
タｎにゼロをセットすることにより、テーブル記憶部９
に記憶させた登録テーブル中の最初の登録マークを指定
する。

【００３８】図１２は、この登録テーブルＴＢ４の具体
例を示しており、０〜５の登録マーク番号に対して、第
６群Ａ６のマークから順に登録マークとマーク間距離と
が登録されている。つぎのステップ４でＣＰＵ５は、最
初に指定した第６群の登録マークを拡大または縮小し、
円形以外の登録マークであれば、つぎのステップ５で所
定の角度（例えば４５度）だけ回転処理を行って、図１
３に示すような作成マークテーブルＴＢ５を作成する。

【００３９】つぎのステップ６でＣＰＵ５は内部の他の
カウンタｍにゼロをセットすることにより、前記作成マ
ークテーブルＴＢ５の中の最初の作成マークを指定し、
この作成マークを用いて前記画像記憶部８に格納された
濃淡画像についてパターンマッチングを行い、一致度の
高い４点をサーチする（ステップ７）。つぎのステップ
８でＣＰＵ５は作成マークと各サーチ点のマーク画像と
の間の相関値を算出し、その相関値がしきい値以上であ
れば、ステップ９の判定が「ＹＥＳ」となり、各マーク
画像について濃淡重心を算出してキャリブレーション演
算へ移行する。なおこのキャリブレーション演算におい
て、前記登録テーブルＴＢから該当するマーク間距離を
取り出して用いることは先の実施例と同様である。

【００４０】もしステップ９の判定が「ＮＯ」であれ
ば、つぎのステップ１１で前記カウンタｍの値が作成マ
ーク数Ｍに達したか否かを判定し、その判定が「ＮＯ」
であれば、カウンタｍをインクリメントして作成マーク
テーブルＴＢ５の中のつぎの作成マークを指定し、同様
の４点サーチおよび相関値のチェックを行う。

【００４１】このような手順を繰り返し行った結果、ス
テップ９の判定が「ＹＥＳ」になることなく、カウンタ
ｍの値が作成マーク数Ｍに達すると、ステップ１１の判
定が「ＹＥＳ」となってステップ１３へ進み、カウンタ
ｎが登録マーク数Ｎに達したか否かを判定する。もしそ
の判定が「ＮＯ」であれば、つぎのステップ１４でカウ
ンタｎをインクリメントして登録テーブルＴＢ４中のつ
ぎの登録マークを指定して、ステップ４以下の手順を実
行する。

【００４２】このような手順を繰り返し行った結果、ス
テップ９の判定が「ＹＥＳ」になることなく、カウンタ
ｎの値が登録マーク数Ｎに達すると、ステップ１３の判
定が「ＹＥＳ」となり、ＣＰＵ５はキャリブレーション
の実行が不能である旨を表示部１０などへ出力する。

【００４３】なお上記実施例では、キャリブレーション
用のワーク４として、各マークが４方向へ整列配置して
表されたものを用いているが、配列方向は４方向に限ら
ず、それ以上であってもよい。また上記実施例では、キ
ャリブレーション演算によりカメラ座標の１画素に対す
る実座標の距離、すなわち変換倍率を算出しているが、
これに限られないことはいうまでもない。さらに上記実
施例では、ソフト処理により各種の処理や演算などを行
っているが、その一部をハード的に行うことも勿論可能
である。

【００４４】

【発明の効果】この発明は上記のように、キャリブレー
ション用のワークとして、特定位置からの距離に応じた
大きさの外形をもつ複数のマークを表したものを用い、
このワークを撮像して得られた複数のマーク画像から撮
像装置の視野サイズに応じた大きさの外形をもつマーク
画像を選択してキャリブレーションのための演算を実行
するようにしたから、撮像装置の視野サイズが変わって
も同じワークを兼用でき、キャリブレーションにおける
作業能率を向上できる。

【００４５】請求項２の発明では、ワークの各マークを
全て円形に表したから、各マーク画像の中心位置を精度
良く求めることが可能である。

【００４６】請求項３の発明では、ワークの各マークを
特定位置から複数の方向へ整列配置すると共に、各配列
方向の対応位置にあるマークの集合をひとつの群とし
て、群毎にマークの外形の大きさを同一に設定してか
ら、キャリブレーションのための演算に用いる全てのマ
ーク画像をその面積から同時に抽出できる。

【００４７】請求項４の発明では、ワークの各マークを
特定位置から複数の方向へ整列配置すると共に、各配列
方向の対応位置にあるマークの集合をひとつの群とし
て、群毎にマークの外形の大きさを同一に設定しかつ他
の群と異なる態様に設定してから、キャリブレーション
のための演算に用いる全てのマーク画像をパターンマッ
チングにより同時に抽出できる。

【００４８】請求項５の発明は、キャリブレーションの
ための演算に必要な特定の実測データを記憶手段に記憶
させておき、選択された一群のマーク画像より抽出され
た特徴量に基づき記憶手段より該当する群の実測データ
を読み出すようにしたから、キャリブレーションのため
の演算に必要な実装データの手入力操作を簡易化でき、
キャリブレーションにおける作業能率を一層向上でき
る。

【００４９】請求項６の発明では、各配列方向の対応位
置にあるマークまでの距離の比率を群毎に変えることに
より、また請求項７の発明では、穴部を有するマークの
個数を群毎に変えることにより、また請求項８の発明で
は、特定の配列方向の各マークの傾きを変えることによ
り、それぞれ各群に属するマークに群毎に異なる特徴量
を付与したから、請求項５にかかる自動キャリブレーシ
ョン装置において、選択手段がいずれの群のマーク画像
を選択したかを直ちに認識できるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の自動キャリブレーション装置が導入
された物体認識装置の概略構成を示すブロック図であ
る。

【図２】この発明に用いられるキャリブレーション用の
ワークの外観を示す斜面図である。

【図３】図２のキャリブレーション用のワークに表され
たマークの配置を示す説明図である。

【図４】自動キャリブレーション装置によるキャリブレ
ーションの実行手順を示すフローチャートである。

【図５】図４におけるステップ５の詳細な手順を示すフ
ローチャートである。

【図６】キャリブレーション用のワークに表されるマー
クの他の構成例を示す説明図である。

【図７】キャリブレーション用のワークに表されるマー
クの他の構成例を示す説明図である。

【図８】キャリブレーション用のワークに表されるマー
クの他の構成例を示す説明図である。

【図９】図６〜図８に示すキャリブレーション用のワー
クと表１〜表３を示す距離テーブルとを用いたときのキ
ャリブレーションの手順の一部を示すフローチャートで
ある。

【図１０】キャリブレーション用のワークに表されるマ
ークの他の構成例を示す説明図である。

【図１１】図１０のキャリブレーション用のマークが用
いられた自動キャリブレーション装置によるキャリブレ
ーションの実行手順を示すフローチャートである。

【図１２】登録マークテーブルを示す説明図である。

【図１３】作成マークテーブルを示す説明図である。

【符号の説明】

１ 撮像装置 ４ キャリブレーション用のワーク ５ ＣＰＵ ６ ＲＯＭ ７ ＲＡＭ ８ 画像記憶部 ９ テーブル記憶部 １３ マーク

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06T 1/00 G01B 11/24 G05B 19/19

Claims (8)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 物体認識装置を構成する撮像装置のキャ
   リブレーションを自動的に行うための自動キャリブレー
   ション装置であって、 特定位置からの距離に応じた大きさの外形をもつマーク
   が複数表されたキャリブレーション用のワークと、 前記ワークを前記撮像装置により撮像して得られた複数
   個のマーク画像から撮像装置の視野サイズに応じた大き
   さの外形をもつマーク画像を複数選択する選択手段と、 前記選択手段で選択された各マーク画像より計測される
   データと前記ワークの各マーク画像に対応する各マーク
   に関わる実測データとを用いて前記キャリブレーション
   のための演算を実行する演算手段とを備えて成る自動キ
   ャリブレーション装置。
2. 【請求項２】 前記ワークの各マークは、全てが円形に
   表されている請求項１に記載された自動キャリブレーシ
   ョン装置。
3. 【請求項３】 前記ワークの各マークは、特定位置から
   複数の方向へ整列配置されると共に、各配列方向の対応
   位置にあるマークの集合をひとつの群として、群毎にマ
   ークの外形の大きさが同一に設定されている請求項１ま
   たは２に記載された自動キャリブレーション装置。
4. 【請求項４】 前記ワークの各マークは、特定位置から
   複数の方向へ整列配置されると共に、各配列方向の対応
   位置にあるマークの集合をひとつの群として、群毎にマ
   ークの外形の大きさが同一に設定されかつ他の群と異な
   る態様に設定されている請求項１に記載された自動キャ
   リブレーション装置。
5. 【請求項５】 物体認識用の撮像装置のキャリブレーシ
   ョンを自動的に行うための自動キャリブレーション装置
   であって、 特定位置からの距離に応じた大きさの外形をもつマーク
   が特定位置から複数の方向へ複数整列配置して表され、
   各配列方向の対応位置にあるマークの集合をひとつの群
   として、群毎にマークの外形の大きさが同一に設定され
   ると共に、各群に属するマークに群毎に異なる特徴量が
   付与されたキャリブレーション用のワークと、 前記ワークを前記撮像装置により撮像して得られた複数
   個のマークの画像から撮像装置の視野サイズに応じた大
   きさの外形をもつ同じ群に属する全てのマーク画像を選
   択する選択手段と、 前記キャリブレーションのための演算に必要な特定の実
   測データを群毎の特徴量に対応させて記憶させる記憶手
   段と、 前記選択手段で選択された一群のマーク画像よりその群
   の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、 前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量に基づき前
   記記憶手段より該当する群の実測データを読み出し、そ
   の実測データと前記選択手段で選択された一群のマーク
   画像より計測されるデータとを用いて前記キャリブレー
   ションのための演算を実行する演算手段とを備えて成る
   自動キャリブレーション装置。
6. 【請求項６】 前記ワークの各マークは、各配列方向の
   対応位置にあるマークまでの距離の比率を群毎に変える
   ことにより、群毎に異なる特徴量を付与している請求項
   ５に記載された自動キャリブレーション装置。
7. 【請求項７】 前記ワークの各マークには、穴部を有す
   るマークが含まれ、穴部を有するマークの個数を群毎に
   変えることにより、各群に属するマークに群毎に異なる
   特徴量が付与されている請求項５に記載された自動キャ
   リブレーション装置。
8. 【請求項８】 前記ワークの各マークは、特定の配列方
   向の各マークの傾きを変えることにより、各群に属する
   マークに群毎に異なる特徴量が付与されている請求項５
   に記載されて自動キャリブレーション装置。