JP3357739B2 - 形状検出方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本願発明は、スリット光を用いて
物体の形状を検出する形状検出方法及びその装置に関す
るものである。

【０００２】

【従来の技術】従来より、対象物の形状検出(即ち、対
象物の三次元位置の検出)を行う場合の方法の一つとし
て、対象物にグレーコードに基づく異なる複数の格子パ
ターンをもつスリット光を順次投影するとともに該対象
物からの反射光をスリット光の照射方向と異なる方向か
ら順次撮像し、これを順次２値化して複数の２値化画像
を得るとともにこれら複数の２値化画像を合成して一つ
の多値化画像(即ち、グレーコード画像)を生成し、さら
にこの多値化画像は照度情報に基づく画像であるため、
これを後述の演算式を用いた距離変換処理にて距離情報
に基づく距離画像とし、この距離画像によって対象物の
三次元位置、即ち、形状を認識する方法が知られてお
り、近年その開発が盛んである。このようなスリット光
の照射による物体の三次元位置を知るための技術の一つ
として、例えば、特開昭６２−３２５８２号公報には物
体の高さ判定を行うものが提案されている。

【０００３】尚、複数の格子パターンのスリット光を得
る方法として、液晶スリットを用いることも知られてお
り、かかる液晶スリットを用いた場合には極く短時間で
格子パターンの切換が可能であることから、計測時間の
短縮化という点において利点がある。

【０００４】ここで、多値画像に距離変換処理をして距
離画像を得る場合の演算処理について説明する。先ず、
撮像システムの位置関係を三次元座標として図４に示す
ように設定する。ここで符号２は液晶スリットであり、
その後方に配置される光源１からの照射光を所定の格子
パターンとしてレンズ２２を介して対象物２１に投影す
る。また、符号３はＣＣＤカメラであって、スリット光
の反射光をレンズ２３を介して取り込んでこれを撮像す
る。

【０００５】また、図４において、Ｃp(y)及びＣp(x)は
ＣＣＤカメラ３上の座標、Ｃfはカメラ原点Ｐ₂からＣＣ
Ｄカメラ３までの距離、Ｓp(y)は液晶スリット２上の座
標、Ｓfはスリット原点Ｐ₁から液晶スリット２までの距
離、θは液晶スリット２の設置角度、Ｓy及びＳzは液晶
スリット２とＣＣＤカメラ３とのＹ軸及びＺ軸方向の距
離、である。

【０００６】かかる三次元座標上の位置関係において、
多値化画像に次式を適用することで各画素の三次元座標
(Ｘ,Ｙ,Ｚ)が求められ、この各画素の三次元座標値に基
づいて距離画像が生成される。そして、この場合、下記
(６式)で求められる座標(Ｚ)が距離情報として出力され
る。

【０００７】尚、距離変換処理の演算式は次の通りであ
る。

【０００８】 Ｙ／Ｚ＝Ｃp(y)／Ｃf・・・・・・・・・(１式) Ｘ／Ｚ＝Ｃp(x)／Ｃf・・・・・・・・・(２式) tan(φ)＝(Ｙ＋Ｓy)／(Ｚ−Ｓz)・・・・(３式) 但し、φ＝θ＋１／tan(Ｓp(y)／Ｓf)) ここで、 (１式)より、 Ｙ＝Ｚ×Ｃp(y)／Ｃf・・・・・・・・・(４式) (２式)より、 Ｘ＝Ｚ×Ｃp(x)／Ｃf (３式)より、 (Ｚ−Ｓz)×tan(φ)＝Ｙ＋Ｓy・・・・・(５式) (５式)に(４式)を代入して、 (Ｚ−Ｓz)×tan(φ)＝Ｚ×Ｃp(y)／Ｃf＋Ｓy (tan(φ)−Ｃp(y)／Ｃf)×Ｚ＝Ｓy＋Ｓz×tan(φ) Ｚ＝(Ｓy＋Ｓz×tan(φ))／(tan(φ)−Ｃp(y)／Ｃf)・・・・(６式)

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】ところで、上記の如き
距離変換を行う場合、従来は上記演算式の全てをプログ
ラム言語によるソフト処理にて行うようにしていたた
め、画像の入力から距離変換して距離情報を得るまでの
処理時間が比較的長くなるという問題があり、かかる処
理時間の短縮化が要請されているところである。

【００１０】そこで本願発明は、かかる問題に鑑み、照
度情報に基づく画像の入力から距離情報に基づく画像を
得るまでの処理時間の短縮化を実現し得る形状検出方法
及びその装置を提案せんとしてなされたものである。

【００１１】

【課題を解決するための手段】本願発明では、上記の演
算式を用いた距離変換処理に際して、該演算式の各演算
パラメータのうち、予じめ算出して数値として保有して
おくことのできる演算パラメータについてはこれを予じ
め算出して変換テーブルとし、、演算処理中に随時これ
をルックアップテーブルにより参照して求めることで処
理全体に占める演算の割合を減じて距離変換処理時間の
短縮化を図るようにしたものであって、このための具体
的手段としては次の通りである。

【００１２】即ち、本願発明の形状検出方法は、対象物
にスリット光を投影するとともに該対象物からの反射光
を撮像して照度情報に基づくバイナリー画像を生成した
後、該バイナリー画像に距離変換処理をして距離情報を
求めて距離画像を生成する形状検出方法であって、上記
バイナリー画像は、入力画像を２値化して生成したグレ
ーコード画像に濃度階調変換処理をすることで生成する
と共に、上記距離変換処理に際して、予じめ設定した変
換テーブルを使用し、該変換テーブルを参照して距離情
報を求めることを基本的な特徴とするものである。

【００１３】この場合の具体的手法としては、距離変換
処理の演算パラメータのうちの特定の演算パラメータ
(例えば、上記演算式におけるtanφ)を予じめ求めてこ
れを変換テーブルとし、該変換テーブルを参照して求め
た上記特定の演算パラメータを用いて距離情報(上記演
算式における座標(Ｚ))を求める手法とか、距離変換処
理の演算パラメータのうちの特定の演算パラメータ(例
えば、上記演算式におけるtanφ)と該演算パラメータに
対応して求められる距離変換情報(上記演算式における
座標(Ｚ))とをそれぞれ変換テーブルとし、上記特定の
演算パラメータ(tanφ)を変換テーブルで求めた後、さ
らにこの特定の演算パラメータを用いて変換テーブルか
ら距離情報(座標(Ｚ))を求める手法とか、距離変換処理
の演算パラメータのうち特定の演算パラメータ(例え
ば、上記演算式におけるtanφ)に対応して求められる距
離変換情報(上記演算式における座標(Ｚ))を変換テーブ
ルとし、該特定の演算パラメータを演算により算出した
後、この特定の演算パラメータに基づき上記変換テーブ
ルを参照して距離情報を求める手法とかが考えられる。

【００１４】また、画像情報を格納するメモリーとし
て、スリット光の基準画像情報を格納するメモリーと生
成画像を格納する二つのメモリーの少なくとも三つのメ
モリーを備え、グレーコード画像からバイナリー画像を
経て距離画像を生成する場合に上記二つのメモリーを書
き替えて使用することも可能である。

【００１５】

【作用】本願発明ではかかる構成とすることにより次の
ような作用が得られる。

【００１６】即ち、距離情報を得て距離画像を生成する
に際して、予じめ設定した変換テーブルを使用し、該変
換テーブルを参照して距離情報を求めることで、変換テ
ーブル参照による処理分だけ距離変換処理全体に占める
演算回数が減少し、全体としての距離変換処理時間が短
くなる。

【００１７】この場合の変換テーブルの使用の仕方とし
て、距離変換処理の演算パラメータのうちの特定の演算
パラメータを変換テーブルとし該変換テーブルを参照し
て該特定の演算パラメータに対応する距離変換情報を求
める方法とか、特定の演算パラメータと該演算パラメー
タに対応して求められる距離情報とをそれぞれ変換テー
ブルとして上記特定の演算パラメータを変換テーブルで
求めた後さらにこの特定の演算パラメータを用いて変換
テーブルから距離情報を求める方法とか、特定の演算パ
ラメータに対応して求められる距離変換情報を変換テー
ブルとし該特定の演算パラメータを演算により算出した
後にこの特定の演算パラメータに基づき上記変換テーブ
ルを参照して距離情報を求める手法とかが考えられる
が、これら各手法のいずれにおいても距離変換処理の中
に変換テーブルの参照による処理が含まれることで、距
離変換処理の全てを演算処理する場合に比して、処理時
間が短縮されるものである。

【００１８】

【発明の効果】従って、本願発明の形状検出方法及びそ
の装置によれば、照度情報に基づくバイナリー画像に距
離変換処理をして距離情報を得て距離画像を生成するに
際して、この距離変換処理に変換テーブルを使用するこ
とでその処理時間の短縮化が図れ、対象物のより迅速な
形状検出が可能となり、しかもこの場合に画像をグレー
コード画像からバイナリー画像を経て距離画像を得るよ
うに変換することでより精度の高い形状検出が実現され
るものである。

【００１９】

【実施例】以下、本願発明の形状検出方法及びその装置
を添付図面に基づいて具体的に説明する。

【００２０】図１には、本願発明の形状検出方法の実施
に適用される形状検出装置の全体ブロック図を示してお
り、同図において符号１は光源であり、符号２は該光源
１の照射方向前方に配置された液晶スリット２であり、
この光源１と液晶スリット２とで照射手段Ａが構成され
ている。

【００２１】尚、この実施例では上記光源１としてハロ
ゲン光を採用している。また、液晶スリット２は、スト
ライプ数２５６本のストライプシャッターアレーからな
り、８ビットのグレーコードパターンで測定空間を２５
６分割し、８種類１６通り(明暗反転)の格子パターンを
電子的なON/OFF制御により順次形成可能なる如く構成さ
れている。従って、上記光源１からの照射光は、上記液
晶スリット２により所定の格子パターンのスリット光と
して対象物２１(図４参照)に投影されるとともに、この
投影されるスリット光の格子パターンが順次変化せしめ
られることとなる。このように、格子パターン形成機構
として液晶スリット２を採用した場合には、上述のよう
に格子パターンの変更が電子的なON/OFF制御によって瞬
時になされることから、撮像時間の短縮化が図れるもの
である。また、この液晶スリット２の格子パターンの変
更は、演算ユニット１０からの制御信号によってなされ
る。

【００２２】符号３は、対象物２１に投影されたスリッ
ト光の反射光を撮像するＣＣＤカメラであり、該ＣＣＤ
カメラ３は光電変換を行う撮像部と走査を行う走査部と
からなり、各画素毎に入力照度に対応したアナログの画
像信号を出力する。従って、このＣＣＤカメラ３からの
画像信号をＡ／Ｄ変換器４においてデジタル信号に変換
し、これを後述の画像処理手段Ｃに出力するようになっ
ている。このＣＣＤカメラ３は画像入力手段Ｂである。

【００２３】尚、ここで、上記液晶スリット２とＣＣＤ
カメラ３の相対的な設置角度は、例えば図４に概示する
ように所定状態に設定され且つこれが固定保持されるよ
うになっている。従って、測定空間(撮像空間)に対象物
２１がない状態で該液晶スリット２から各格子パターン
のスリット光を照射してこれをＣＣＤカメラ３で撮像し
た場合、スリット光はカメラ座標上においてＸ軸方向に
直線状に延びる格子パターンとして表れる。この時の画
像が基準画像と言われるものであって、液晶スリット２
上の座標Ｓp(y),Ｓp(x)とＣＣＤカメラ３上の座標Ｃp
(y),Ｃp(x)とは１:１に対応している。

【００２４】これに対して、撮像空間に対象物２１が存
在する状態で液晶スリット２から各格子パターンのスリ
ット光を対象物２１に投影しその反射光をＣＣＤカメラ
３で撮像した場合には、該スリット光は対象物２１に投
影された部分と対象物２１から外れた部分との間でＹ軸
方向にズレを生じ、液晶スリット２上の座標Ｓp(y)とＣ
ＣＤカメラ３上の座標Ｃp(y)との対応が基準画像のもの
とは異なったものとなる。

【００２５】従って、液晶スリット２上の座標Ｓp(y)を
基準として、基準画像のカメラ座標Ｃp(y)と対象物投影
状態での画像のカメラ座標Ｃp(y)との間に差が生じ、こ
の差を識別することで距離情報(図４における距離Ｚ)が
得られるものである。そして、この距離情報を得るため
の演算式が上掲の数式であり、この演算式に基づく画像
の処理を含む全ての処理が後述の画像処理手段Ｃにおい
て行なわれる。

【００２６】画像処理手段Ｃは、算術論理演算ユニット
５とルックアップテーブル６と後述する距離変換用の変
換テーブル７と第１〜第３のメモリー１１〜１３とを備
えて構成される。上記算術論理演算ユニット５には、上
記Ａ／Ｄ変換器４からデジタル画像情報が入力されると
ともに、後述の第１メモリー１１からも画像情報が入力
されるようになっている。ここで、この算術論理演算ユ
ニット５は、本来なれば二つの入力情報に基づいて加
算、減算等の演算をして例えばバックグラウンド補正等
の処理を行うが、この実施例では後述のルックアップテ
ーブル６がその機能をなすため上記各入力情報はそのま
ま算術論理演算ユニット５を介してルックアップテーブ
ル６に入力されるようになっている。

【００２７】ルックアップテーブル６は、変換テーブル
７を使用してデータ変換をリアルタイムで行うとともに
演算ユニット１０の演算機能を利用しながら濃度階調変
換、論理演算等の処理を行うものであって、この実施例
においては図２に示すような２値化処理、画像の合成処
理、バイナリー変換処理、マスク処理、距離変換処理を
行う。

【００２８】変換テーブル７は、上掲の演算式を用いて
距離変換処理を行う場合において所定の演算パラメータ
等を予じめ算出して格納しておき、必要に応じて上記ル
ックアップテーブル６に読み出されるものであって、格
納される演算パラメータ等は任意に設定できる。尚、こ
の変換テーブル７及びルックアップテーブル６による距
離変換処理については後述する。

【００２９】上記各メモリー１１,１２,１３は、それぞ
れ後述の画像処理の各段階においてそれぞれ画像情報の
書き替えをしながら格納・読み出しをするものであっ
て、その態様は図２に示す通りである。即ち、第１メモ
リー１１は、画像の合成処理及びバイナリー変換処理の
各処理段階においてはグレーコード画像情報を、マスク
処理と基準画像生成処理及び距離変換処理の各処理段階
においては上記グレーコード画像情報を書き替えてマス
ク付きバイナリー画像を格納する。第２メモリー１２
は、２値化処理段階においてはポジチィブ画像情報を、
画像の合成処理段階とバイナリー変換処理及びマスク処
理の各処理段階においてはマスク画像を、基準画像生成
処理及び距離変換処理の各処理段階においては基準画像
を格納する。さらに、第３メモリー１３は、２値化処理
段階においてはネガチィブ画像を、バイナリー変換及び
マスク処理の各処理段階においてはマスク画像を、距離
変換処理段階においては距離変換された距離画像をそれ
ぞれ格納する。即ち、この実施例においては、このよう
に各メモリーの格納内容を画像処理段階に従って順次書
き替えることで三つのメモリー１１,１２,１３で上記各
処理を行うことができるものである。

【００３０】続いて、図３のフロ−チャ−トに基づい
て、実際の形状検出処理を説明する。先ず、上記照射手
段Ａ及び画像入力手段Ｂによりスリット光の投影と撮像
を行って画像を取り込む(ステップＳ１)。即ち、上記液
晶スリット２を操作して８種類の格子パターンのスリッ
ト光を順次対象物２１に投影しこれら各格子パターンそ
れぞれについてポジチィブとネガチィブの双方の計１６
通りの格子パターン画像を取り込むとともに、格子パタ
ーンを投影しない通常照明でのポジチィブとネガチィブ
の二通りのマスク画像を取り込む。

【００３１】次に、上記の８種類１６枚の格子パターン
画像をそれぞれ８枚のポジチィブ画像と８枚のネガチィ
ブ画像を生成し(ステップＳ１)、ポジチィブ画像を第２
メモリー１２に、ネガチィブ画像を第３メモリー１３に
それぞれ格納する。

【００３２】然る後、この第２メモリー１２と第３メモ
リー１３とにそれぞれ格納されたポジチィブ画像とネガ
チィブ画像により順次２値化処理を行い(ステップＳ
２)、この２値化画像を合成してグレーコード画像を生
成し(ステップＳ３)、且つこのグレーコード画像を第１
メモリー１１に格納する。尚、このグレーコード画像の
第１メモリー１１への格納に伴い上記第２メモリー１２
及び第３メモリー１３に格納されていた２値化画像はそ
れぞれ消去され、且つこの第２メモリー１２にはマスク
画像が格納される。

【００３３】次に、第１メモリー１１に格納されている
グレーコード画像をルックアップテーブル６に読み込ん
でこれにバイナリー変換処理(即ち、濃度階調変換処理)
をしてＣＣＤカメラ３に近い位置から遠い位置に向けて
次第に濃度が増加する画像、即ち、バイナリー画像を生
成し(ステップＳ４)、このバイナリー画像を第３メモリ
ー１３に格納するとともに、上記第１メモリー１１のグ
レーコード画像を消去する。

【００３４】次に、第２メモリー１２から読み出したマ
スク画像と第３メモリー１３から読み出したバイナリー
画像とを用いてマスク処理を行い(ステップＳ５)、照明
による影の部分を消したマスク付きバイナリー画像を生
成してこれを第１メモリー１１に格納するとともに、第
２メモリー１２のマスク画像と第３メモリー１３のバイ
ナリー画像をそれぞれ消去する。

【００３５】しかる後、基準画像を生成してこれを第２
メモリー１２に格納する。即ち、この基準画像は上述の
ように対象物２１を撮像空間に置かない状態で各格子パ
ターンのスリット光を照射した時の画像であって、その
画像情報は上記液晶スリット２とＣＣＤカメラ３との位
置関係によって一義的に決定されるものであり、この実
施例においてはこれらの位置関係を前提として上記演算
ユニット１０により演算で算出してこれを基準画像とし
て第２メモリー１２に格納する。

【００３６】次に、第１メモリー１１のマスク付きバイ
ナリー画像と第２メモリー１２の基準画像とに基づき、
且つ変換テーブル７を使用した距離変換処理により各画
素毎の距離情報を得て距離画像を生成し(ステップＳ
７)、この距離画像を第３メモリー１３に格納する。さ
らに、この距離画像に基づいて画像認識、即ち、対象物
２１の形状検出を行う(ステップＳ８)。以上が対象物２
１の形状検出のための一連の画像処理である。

【００３７】ここで、ステップＳ７における距離変換処
理の内容について説明すると、この距離変換処理は上述
のように次の演算式 Ｙ／Ｚ＝Ｃp(y)／Ｃf・・・・・・・・・(１式) Ｘ／Ｚ＝Ｃp(x)／Ｃf・・・・・・・・・(２式) tan(φ)＝(Ｙ＋Ｓy)／(Ｚ−Ｓz)・・・・(３式) 但し、φ＝θ＋１／tan(Ｓp(y)／Ｓf)) ここで、 (１式)より、 Ｙ＝Ｚ×Ｃp(y)／Ｃf・・・・・・・・・(４式) (２式)より、 Ｘ＝Ｚ×Ｃp(x)／Ｃf (３式)より、 (Ｚ−Ｓz)×tan(φ)＝Ｙ＋Ｓy・・・・・(５式) (５式)に(４式)を代入して、 (Ｚ−Ｓz)×tan(φ)＝Ｚ×Ｃp(y)／Ｃf＋Ｓy (tan(φ)−Ｃp(y)／Ｃf)×Ｚ＝Ｓy＋Ｓz×tan(φ) Ｚ＝(Ｓy＋Ｓz×tan(φ))／(tan(φ)−Ｃp(y)／Ｃf)・・・・(６式) に基づいて行なわれるが、この場合、従来のようにこの
演算の全てを各画素毎にプログラム言語によるソフト処
理で行うとその処理に時間がかかることは既述の通りで
ある。

【００３８】このため、この実施例においては上記演算
式の演算パラメータ等のうち、予じめ算出可能なものは
これを算出して変換テーブル７とし、距離変換処理に際
しては該変換テーブル７を参照して演算パラメータ等を
求めることで全処理過程における演算部分を短くし以っ
てこの距離変換処理時間、延いては画像入力から距離画
像生成までの全処理時間の短縮化を図らんとするもので
ある。

【００３９】具体的には、液晶スリット２の座標Ｓp(y)
を基準とし、この基準の座標Ｓｐ（ｙ）に対応するバイ
ナリー画像上、即ち、ＣＣＤカメラ３上の座標Ｃｐ
（ｙ）を入力とし、出力(距離情報Ｚ)を得るための値を
予じめ求めてこれを変換テーブル７とし、距離変換処理
に際してこの変換テーブル７を参照して処理を実行し、
その結果を距離情報として各画素に出力して距離画像を
得るものである。

【００４０】この場合における変換テーブル７の設定の
方法としては次のような方法が考えられる。

【００４１】第１の方法は、上記演算式における演算パ
ラメータとしての(φ)あるいは(tanφ)の値を液晶スリ
ット２の座標Ｓp(y)毎に予じめ算出してこれを変換テー
ブル７とする方法である。そして、入力をＣＣＤカメラ
３上の座標Ｃp(y)として、上記変換テーブル７から座標
Ｃp(y)に対応する(φ)あるいは(tanφ)の値を読み出
し、この(φ)あるいは(tanφ)の値に基づき演算ユニッ
ト１０における演算にて距離情報(Ｚ)を求めるものであ
る。このような処理を液晶スリット２の各座標毎に行
い、それらの結果を各画素における距離情報として該各
画素に出力して距離画像を得る。この第１の方法によれ
ば、上記演算式を全て演算処理する場合に比して、(φ)
あるいは(tanφ)の演算処理が不要となる分だけ距離変
換処理時間が短縮され、結果的に画像入力から距離画像
を得るまでの時間が短縮されるものである。

【００４２】第２の方法は、上記演算式における演算パ
ラメータとしての(φ)あるいは(tanφ)の値に対応して
求められる距離情報としての(Ｚ)を上記(φ)あるいは(t
anφ)毎に予じめ算出してこれを変換テーブル７とし、
距離変換処理に際しては、先ず(φ)及び(tanφ)を液晶
スリット２の座標Ｓp(y)毎に演算にて算出し、この算出
された(φ)あるいは(tanφ)に基づいて変換テーブル７
を参照して距離情報(Ｚ)を求める方法である。この第２
の方法においても、距離情報(Ｚ)の演算処理が不要とな
る分だけ距離変換処理時間の短縮化が図れるものであ
る。

【００４３】第３の方法は、上記演算式における演算パ
ラメータとしての(φ)あるいは（ｔａｎφ）または(φ)
と(tanφ)の双方と、これら(φ)あるいは(tanφ)に対応
して求められる距離情報(Ｚ)の両方をともに変換テーブ
ル７とし、先ず変換テーブル７にて(φ)あるいは(tan
φ)を求めた後、この(φ)あるいは(tanφ)に基づいて変
換テーブル７から距離情報(Ｚ)を求める方法である。こ
の第３の方法によれば、距離変換処理の全てを変換テー
ブル７の参照により行えることから、上記第１及び第２
の方法よりもさらに距離変換処理時間の短縮化が図れる
ものである。

【００４４】尚、かかる距離変換処理により得られる距
離画像の他、上記グレーコード画像、バイナリー画像等
は、その画像情報が画像処理手段ＣからＤ／Ａ変換器８
を介してモニター９に出力されることで該モニター９に
おいて視認可能である。

【図面の簡単な説明】

【図１】本願発明の実施例にかかる形状検出方法の実施
に適用される画像処理装置のブロック図である。

【図２】図１のブロック図に示した各メモリーの作動態
様図である。

【図３】図１に示した画像処理装置における処理フロ−
チャ−トである。

【図４】距離変換処理における外的条件の説明図であ
る。

【符号の説明】

１は光源、２は液晶スリット、３はＣＣＤカメラ、４は
Ａ／Ｄ変換器、５は算術論理演算ユニット、６はルック
アップテーブル、７は変換テーブル、８はＤ／Ａ変換
器、９はモニター、１０は演算ユニット、１１は第１メ
モリー、１２は第２メモリー、１３は第３メモリー、２
１は対象物、２２はレンズ、２３はレンズ、４Ａは照射
手段、Ｂは画像入力手段、Ｃは画像処理手段である。

フロントページの続き (56)参考文献 特開 平４−55710（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G01B 11/24 G06T 1/00 315

Claims (5)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 対象物にスリット光を投影するととも
   に、該対象物からの反射光を撮像して照度情報に基づく
   バイナリー画像を生成した後、該バイナリー画像に距離
   変換処理をして距離情報を求めて距離画像を生成する形
   状検出方法であって、上記バイナリー画像は、入力画像を２値化して生成した
   グレーコード画像に濃度階調変換処理をすることで生成
   すると共に、 上記距離変換処理に際して、予じめ設定した変換テーブ
   ルを使用し、該変換テーブルを参照して距離情報を求め
   ることを特徴とする形状検出方法。
2. 【請求項２】 請求項１において、 距離変換処理の演算パラメータのうちの特定の演算パラ
   メータを予じめ求めてこれを変換テーブルとし、該変換
   テーブルを参照して求めた上記特定の演算パラメータを
   用いて距離情報を求めることを特徴とする形状検出方
   法。
3. 【請求項３】 請求項１において、 距離変換処理の演算パラメータのうちの特定の演算パラ
   メータと該演算パラメータに対応して求められる距離情
   報とをそれぞれ変換テーブルとし、上記特定の演算パラ
   メータを変換テーブルで求めた後、この特定の演算パラ
   メータを用いて変換テーブルから距離情報を求めること
   を特徴とする形状検出方法。
4. 【請求項４】 請求項１において、 距離変換処理の演算パラメータのうち特定の演算パラメ
   ータに対応して求められる距離情報を変換テーブルと
   し、該特定の演算パラメータを演算により算出した後、
   この特定の演算パラメータに基づき上記変換テーブルを
   参照して距離情報を求めることを特徴とする形状検出方
   法。
5. 【請求項５】 請求項１において、 画像情報を格納するメモリーとして、スリット光の基準
   画像情報を格納するメモリーと生成画像を格納する二つ
   のメモリーの少なくとも三つのメモリーを備え、グレー
   コード画像からバイナリー画像を経て距離画像を生成す
   る場合に上記二つのメモリーを書き替えて使用すること
   を特徴とする形状検出方法。