JP3595015B2 - 画像の重心位置検出方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、ＣＣＤカメラ等の撮像手段で被測定対象を撮像して得られた画像に基づいて種々の測定値を得る非接触画像計測システムや、他の画像認識装置等に適用可能な画像の重心位置検出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
非接触画像計測システムで被測定対象（ワーク）の画像から円の中心を求めたり、画像認識装置における物体が存在するかどうかの判定を行ったり、画像認識用パラメータの一つとするために、画像の重心位置を検出することが行われている。
この種の画像の重心位置の検出は、検出対象がドットイメージデータであるため、対象とする形状をどのように特定するかが問題となる。従来は、イメージデータから輪郭抽出を行って、抽出された輪郭座標値に基づいて重心位置を決定すること等がなされているが、この方法は処理が複雑で時間がかかるという問題がある。
【０００３】
一方、物体の形状は、一般的には濃度差によって特定されることから、画像情報を構成する各画素の濃度分布を示すヒストグラムを生成し、このヒストグラムからオペレータが重心検出を行う対象画像が含まれると予想される濃度の範囲を、上限濃度しきい値と下限濃度しきい値とで指定し、この指定された範囲の濃度値を持つ画素の座標値から対象画像の重心位置を算出することもなされている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した従来の画像の重心位置検出方法では、オペレータがヒストグラムから濃度範囲を指定する操作が難しく、指定ミスによる誤検出も生じ易いという問題がある。
【０００５】
本発明は、このような問題点を解決するためになされたもので、操作の簡略化及び操作性の向上を図ることができる画像の重心位置検出方法を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る重心位置検出方法は、重心位置を検出すべき対象画像上で指定された画素の濃度を記憶するステップと、前記対象画像を含む所定領域内の画素の濃度分布を示すヒストグラムを生成するステップと、このステップで生成されたヒストグラムをスムージングするステップと、このステップで生成されたスムージングされたヒストグラム上で前記記憶された画素の濃度から正負両方向にサーチして、負方向のサーチで極小値又は最小濃度に達したらその濃度を下限しきい値とし、正方向のサーチで極小値又は最大濃度に達したらその濃度を上限しきい値とすることにより、前記記憶された濃度を含む対象濃度範囲を決定するステップと、このステップで決定された前記下限しきい値及び上限しきい値の間の濃度を持つ前記所定領域内の全画素を抽出し、これらの画素の座標値から前記対象画像の重心位置を決定するステップとを備えたことを特徴とする。
【０００８】
【作用】
本発明の画像の重心位置検出方法によれば、重心位置を検出すべき対象画像上で指定された画素の濃度に基づいて、画素の濃度分布を示すヒストグラム上のどの範囲を対象濃度範囲とするかが決定される。このため、対象濃度範囲には、指定された画素の濃度及びそれに近い濃度の画素が必ず含まれることになる。一般に物の形状は、画像上においては濃度の差で把握される。従って、一つのまとまった形状は、近似する濃度の画素の集合で特定される。このため、対象濃度範囲の濃度を持つ画素群の各座標値から、指定された対象画像の重心位置を正確に求めることができる。そして、この発明によれば、オペレータは、対象画像上の任意の画素を指定する操作のみを行えば良いため、操作が極めて簡単になる。
【０００９】
なお、ヒストグラムを移動平均によってスムージングすることにより、ノイズの影響を排除して滑らかな濃度分布を示すヒストグラムを生成することができるので、このヒストグラムの極小値を示す濃度によって濃度分布を容易に区分けすることができる。そして、この区分けされた範囲のうち、指定された画素の濃度を含む範囲を対象濃度範囲とすることにより、重心検出が可能な画素のまとまりを容易に把握することができる。
【００１０】
【実施例】
以下、添付の図面を参照して本発明の実施例について説明する。
図１は、本発明の実施例に係る非接触画像計測システムの全体構成を示す斜視図である。
このシステムは、非接触画像計測型の三次元測定機１と、この三次元測定機１を駆動制御すると共に、必要なデータ処理を実行するコンピュータシステム２と、計測結果をプリントアウトするプリンタ３とにより構成されている。
【００１１】
三次元測定機１は、次のように構成されている。即ち、架台１１上には、ワーク１２を載置する測定テーブル１３が装着されており、この測定テーブル１３は、図示しないＹ軸駆動機構によってＹ軸方向に駆動される。架台１１の両側縁中央部には上方に延びる支持アーム１４，１５が固定されており、この支持アーム１４，１５の両上端部を連結するようにＸ軸ガイド１６が固定されている。このＸ軸ガイド１６には、撮像ユニット１７が支持されている。撮像ユニット１７は、図示しないＸ軸駆動機構によってＸ軸ガイド１６に沿って駆動される。撮像ユニット１７の下端部には、ＣＣＤカメラ１８が測定テーブル１３と対向するように装着されている。また、撮像ユニット１７の内部には、図示しない照明装置及びフォーカシング機構の他、ＣＣＤカメラ１８のＺ軸方向の位置を移動させるＺ軸駆動機構が内蔵されている。
【００１２】
コンピュータシステム２は、コンピュータ本体２１、キーボード２２、ジョイスティックボックス２３、マウス２４及びＣＲＴディスプレイ２５を備えて構成されている。
コンピュータ本体２１は、例えば図２に示すように構成されている。即ち、ＣＣＤカメラ１８から入力される画像情報は、インタフェース（以下、Ｉ／Ｆと呼ぶ）３１を介して多値画像メモリ３２に格納される。多値画像メモリ３２に格納された多値画像情報は、表示制御部３３を介してＣＲＴディスプレイ２５に表示される。一方、マウス２４から入力される位置情報は、Ｉ／Ｆ３４を介してＣＰＵ３５に入力される。ＣＰＵ３５は、プログラムメモリ３６に格納されたプログラムに従って、マウス２４で指定された位置にポインタを表示させると共に、マウス２４からのクリック情報に基づいて重心位置検出のための必要な演算処理を実行する。ワークメモリ３７は、マウス２４によって指定された位置データ、濃度データやＣＰＵ３５で算出されたヒストグラム等を記憶する。
【００１３】
次に、このように構成された非接触画像計測システムにおける重心位置検出手順について説明する。
図３は、この重心位置検出のためのＣＰＵ３５の処理の手順を示すフローチャート、図４は、この処理を説明するためＣＲＴディスプレイ２５の表示画像を示す図である。
先ず、マウス２４の操作によって、重心検出すべき対象画像４１を含む処理領域４２を指定する。なお、処理領域４２内では、対象画像４１とその他の部分との間に明確な濃度差がつくように、予めコントラスト等を調整しておくことが望ましい。
【００１４】
次に、マウス２４の操作によって、ポインタ４３を対象画像４１上に移動させ、クリック操作をすると、図３の処理が起動される。
ＣＰＵ３５は、先ず、クリックされたときのポインタ４３が指し示す画素の位置座標と濃度ｄとをワークメモリ３７に書き込む（Ｓ１）。
【００１５】
続いて、処理領域４２内の画素の濃度分布を示すヒストグラムが生成される（Ｓ２）。画素の濃度のヒストグラムは、図５に示すように、対象画像４１を構成する画素の分布を示す暗部分と、背景画像を構成する画素の分布を示す明部分とに分かれて、濃度分布の傾向を知ることはできるが、ノイズの影響を受けているため、後の処理が複雑となる。そこで、このシステムでは、このヒストグラムをスムージングして、図６に示すような滑らかなヒストグラムを生成するようにしている。スムージングは、ヒストグラム上の着目画素濃度とその周囲画素濃度を含めた５程度の画素濃度における頻度の加算平均をその画素濃度頻度とする等の方法により実現することができる。
【００１６】
次に、ＣＰＵ３５は、生成されたヒストグラムから濃度ｄを含む対象濃度範囲を決定する（Ｓ３）。対象濃度範囲は、図６に示すように、ヒストグラムの頻度曲線上を濃度ｄから図中矢印で示す正負両方向に極小値をサーチしていくことにより実現することができる。図７は、この処理を示すフローチャートである。
先ず、負方向に極小値をサーチする（Ｓ１１）。極小値が検出されたら、下限しきい値として検出された位置の濃度を設定する（Ｓ１２，Ｓ１３）。極小値は、例えばヒストグラムの微分カーブの右上がりゼロクロス点を検出する等の方法により、容易に検出することができる。もし、極小値のサーチの途中で濃度が最小濃度ｄｍｉｎ に達したら、下限しきい値は最小濃度ｄｍｉｎ とする（Ｓ１４，Ｓ１５）。
同様に、正方向にも極小値をサーチする（Ｓ１６）。極小値が検出されたら、上限しきい値として検出された位置の濃度を設定する（Ｓ１７，Ｓ１８）。もし、極小値のサーチの途中で濃度が最大濃度ｄｍａｘ に達したら、上限しきい値は最大濃度ｄｍａｘ とする（Ｓ１９，Ｓ２０）。
【００１７】
これにより、例えば図６に示すような濃度が２つに分かれたヒストグラムの低濃度側に濃度ｄが含まれている場合には、下限しきい値として最小濃度ｄｍｉｎ が設定され、上限しきい値として中央の極小値の濃度が設定されることになる。また、例えば図９に示すように、処理領域４２の内部に対象画像５１の他に、これよりも濃度の小さい画像５２が含まれている場合には、図８に示すような濃度が３つ以上に分散されたヒストグラムが得られることがある。そして、このヒストグラムの中間の分布に濃度ｄが含まれている場合には、下限しきい値と上限しきい値とがそれぞれ極小値の位置に設定されることになる。
【００１８】
次に、ＣＰＵ３５は、これらのしきい値で囲まれた範囲の濃度を持つ画素を処理領域４２内の画像情報から抽出し、抽出された画素の座標値から重心位置を算出する（Ｓ４）。重心位置は、例えば、抽出された各画素のｘ座標及びｙ座標をそれぞれ加算して、加算数で割れば求められる。算出された重心位置は、例えば図４（ｂ）で示すように、＋印でＣＲＴディスプレイ２５上に表示される。
【００１９】
このように、本実施例のシステムによれば、最初に重心を検出すべき処理領域４２と対象画像４１とを指定するだけで、対象画像の重心が求められるので、操作性が大幅に向上する。
上記システムがリピートモード（自動計測モード）を有する場合、例えば、ティーチング操作において対象画像を特定するために指定されたポインタ４３の位置座標を記憶しておき、リピートモード時には、このポインタ座標に基づいて図３の処理を行うようにすれば、対象画像を何度も指定する必要がなくなる。また、ワーク毎の濃度のバラツキがあまりない場合やコントラストが大きく対象画像４１と背景とをはっきりと区別できるような場合には、ティーチング操作で求められた上限しきい値及び下限しきい値を、そのままリピートモードにおいて利用すると、しきい値のサーチ処理が不要になるので、その分、処理速度を向上させることができる。
なお、この発明は上述した非接触画像計測システムに適用を限定されるものではなく、他の画像認識処理一般に適用可能であることはいうまでもない。
【００２０】
【発明の効果】
以上述べたように、本発明によれば、重心位置を検出すべき対象画像上で指定された画素の濃度に基づいて、画素の濃度分布を示すヒストグラム上のどの範囲を対象濃度範囲とするかが決定され、この対象濃度範囲の画素群の各座標値から指定された対象画像の重心位置を求めるようにしているので、オペレータは、対象画像上の任意の画素を指定する操作のみを行えばよく、操作が極めて簡単になるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施例に係る非接触画像計測システムの構成を示す斜視図である。
【図２】同システムにおけるコンピュータ本体のブロック図である。
【図３】同システムにおける重心位置検出処理のフローチャートである。
【図４】同システムにおける表示画面を示す図である。
【図５】同システムにおける画像の濃度分布を示すヒストグラムを示す図である。
【図６】同ヒストグラムをスムージングした例を示す図である。
【図７】同ヒストグラムから対象濃度範囲を決定する処理を示すフローチャートである。
【図８】同システムにおける他のヒストグラムの例を示す図である。
【図９】同ヒストグラムが得られる画像の例を示す図である。
【符号の説明】
１…三次元測定機、２…コンピュータシステム、３…プリンタ、１１…架台、１２…ワーク、１３…測定テーブル、１４，１５…支持アーム、１６…Ｘ軸ガイド、１７…撮像ユニット、１８…ＣＣＤカメラ、２１…コンピュータ本体、２２…キーボード、２３…ジョイスティックボックス、２４…マウス、２５…ＣＲＴディスプレイ、３１，３４…インタフェース、３２…多値画像メモリ、３３…表示制御部、３５…ＣＰＵ、３６…プログラムメモリ、３７…ワークメモリ、４１，５１…対象画像、４２…処理領域、４３…ポインタ。
【産業上の利用分野】
本発明は、ＣＣＤカメラ等の撮像手段で被測定対象を撮像して得られた画像に基づいて種々の測定値を得る非接触画像計測システムや、他の画像認識装置等に適用可能な画像の重心位置検出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
非接触画像計測システムで被測定対象（ワーク）の画像から円の中心を求めたり、画像認識装置における物体が存在するかどうかの判定を行ったり、画像認識用パラメータの一つとするために、画像の重心位置を検出することが行われている。
この種の画像の重心位置の検出は、検出対象がドットイメージデータであるため、対象とする形状をどのように特定するかが問題となる。従来は、イメージデータから輪郭抽出を行って、抽出された輪郭座標値に基づいて重心位置を決定すること等がなされているが、この方法は処理が複雑で時間がかかるという問題がある。
【０００３】
一方、物体の形状は、一般的には濃度差によって特定されることから、画像情報を構成する各画素の濃度分布を示すヒストグラムを生成し、このヒストグラムからオペレータが重心検出を行う対象画像が含まれると予想される濃度の範囲を、上限濃度しきい値と下限濃度しきい値とで指定し、この指定された範囲の濃度値を持つ画素の座標値から対象画像の重心位置を算出することもなされている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した従来の画像の重心位置検出方法では、オペレータがヒストグラムから濃度範囲を指定する操作が難しく、指定ミスによる誤検出も生じ易いという問題がある。
【０００５】
本発明は、このような問題点を解決するためになされたもので、操作の簡略化及び操作性の向上を図ることができる画像の重心位置検出方法を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る重心位置検出方法は、重心位置を検出すべき対象画像上で指定された画素の濃度を記憶するステップと、前記対象画像を含む所定領域内の画素の濃度分布を示すヒストグラムを生成するステップと、このステップで生成されたヒストグラムをスムージングするステップと、このステップで生成されたスムージングされたヒストグラム上で前記記憶された画素の濃度から正負両方向にサーチして、負方向のサーチで極小値又は最小濃度に達したらその濃度を下限しきい値とし、正方向のサーチで極小値又は最大濃度に達したらその濃度を上限しきい値とすることにより、前記記憶された濃度を含む対象濃度範囲を決定するステップと、このステップで決定された前記下限しきい値及び上限しきい値の間の濃度を持つ前記所定領域内の全画素を抽出し、これらの画素の座標値から前記対象画像の重心位置を決定するステップとを備えたことを特徴とする。
【０００８】
【作用】
本発明の画像の重心位置検出方法によれば、重心位置を検出すべき対象画像上で指定された画素の濃度に基づいて、画素の濃度分布を示すヒストグラム上のどの範囲を対象濃度範囲とするかが決定される。このため、対象濃度範囲には、指定された画素の濃度及びそれに近い濃度の画素が必ず含まれることになる。一般に物の形状は、画像上においては濃度の差で把握される。従って、一つのまとまった形状は、近似する濃度の画素の集合で特定される。このため、対象濃度範囲の濃度を持つ画素群の各座標値から、指定された対象画像の重心位置を正確に求めることができる。そして、この発明によれば、オペレータは、対象画像上の任意の画素を指定する操作のみを行えば良いため、操作が極めて簡単になる。
【０００９】
なお、ヒストグラムを移動平均によってスムージングすることにより、ノイズの影響を排除して滑らかな濃度分布を示すヒストグラムを生成することができるので、このヒストグラムの極小値を示す濃度によって濃度分布を容易に区分けすることができる。そして、この区分けされた範囲のうち、指定された画素の濃度を含む範囲を対象濃度範囲とすることにより、重心検出が可能な画素のまとまりを容易に把握することができる。
【００１０】
【実施例】
以下、添付の図面を参照して本発明の実施例について説明する。
図１は、本発明の実施例に係る非接触画像計測システムの全体構成を示す斜視図である。
このシステムは、非接触画像計測型の三次元測定機１と、この三次元測定機１を駆動制御すると共に、必要なデータ処理を実行するコンピュータシステム２と、計測結果をプリントアウトするプリンタ３とにより構成されている。
【００１１】
三次元測定機１は、次のように構成されている。即ち、架台１１上には、ワーク１２を載置する測定テーブル１３が装着されており、この測定テーブル１３は、図示しないＹ軸駆動機構によってＹ軸方向に駆動される。架台１１の両側縁中央部には上方に延びる支持アーム１４，１５が固定されており、この支持アーム１４，１５の両上端部を連結するようにＸ軸ガイド１６が固定されている。このＸ軸ガイド１６には、撮像ユニット１７が支持されている。撮像ユニット１７は、図示しないＸ軸駆動機構によってＸ軸ガイド１６に沿って駆動される。撮像ユニット１７の下端部には、ＣＣＤカメラ１８が測定テーブル１３と対向するように装着されている。また、撮像ユニット１７の内部には、図示しない照明装置及びフォーカシング機構の他、ＣＣＤカメラ１８のＺ軸方向の位置を移動させるＺ軸駆動機構が内蔵されている。
【００１２】
コンピュータシステム２は、コンピュータ本体２１、キーボード２２、ジョイスティックボックス２３、マウス２４及びＣＲＴディスプレイ２５を備えて構成されている。
コンピュータ本体２１は、例えば図２に示すように構成されている。即ち、ＣＣＤカメラ１８から入力される画像情報は、インタフェース（以下、Ｉ／Ｆと呼ぶ）３１を介して多値画像メモリ３２に格納される。多値画像メモリ３２に格納された多値画像情報は、表示制御部３３を介してＣＲＴディスプレイ２５に表示される。一方、マウス２４から入力される位置情報は、Ｉ／Ｆ３４を介してＣＰＵ３５に入力される。ＣＰＵ３５は、プログラムメモリ３６に格納されたプログラムに従って、マウス２４で指定された位置にポインタを表示させると共に、マウス２４からのクリック情報に基づいて重心位置検出のための必要な演算処理を実行する。ワークメモリ３７は、マウス２４によって指定された位置データ、濃度データやＣＰＵ３５で算出されたヒストグラム等を記憶する。
【００１３】
次に、このように構成された非接触画像計測システムにおける重心位置検出手順について説明する。
図３は、この重心位置検出のためのＣＰＵ３５の処理の手順を示すフローチャート、図４は、この処理を説明するためＣＲＴディスプレイ２５の表示画像を示す図である。
先ず、マウス２４の操作によって、重心検出すべき対象画像４１を含む処理領域４２を指定する。なお、処理領域４２内では、対象画像４１とその他の部分との間に明確な濃度差がつくように、予めコントラスト等を調整しておくことが望ましい。
【００１４】
次に、マウス２４の操作によって、ポインタ４３を対象画像４１上に移動させ、クリック操作をすると、図３の処理が起動される。
ＣＰＵ３５は、先ず、クリックされたときのポインタ４３が指し示す画素の位置座標と濃度ｄとをワークメモリ３７に書き込む（Ｓ１）。
【００１５】
続いて、処理領域４２内の画素の濃度分布を示すヒストグラムが生成される（Ｓ２）。画素の濃度のヒストグラムは、図５に示すように、対象画像４１を構成する画素の分布を示す暗部分と、背景画像を構成する画素の分布を示す明部分とに分かれて、濃度分布の傾向を知ることはできるが、ノイズの影響を受けているため、後の処理が複雑となる。そこで、このシステムでは、このヒストグラムをスムージングして、図６に示すような滑らかなヒストグラムを生成するようにしている。スムージングは、ヒストグラム上の着目画素濃度とその周囲画素濃度を含めた５程度の画素濃度における頻度の加算平均をその画素濃度頻度とする等の方法により実現することができる。
【００１６】
次に、ＣＰＵ３５は、生成されたヒストグラムから濃度ｄを含む対象濃度範囲を決定する（Ｓ３）。対象濃度範囲は、図６に示すように、ヒストグラムの頻度曲線上を濃度ｄから図中矢印で示す正負両方向に極小値をサーチしていくことにより実現することができる。図７は、この処理を示すフローチャートである。
先ず、負方向に極小値をサーチする（Ｓ１１）。極小値が検出されたら、下限しきい値として検出された位置の濃度を設定する（Ｓ１２，Ｓ１３）。極小値は、例えばヒストグラムの微分カーブの右上がりゼロクロス点を検出する等の方法により、容易に検出することができる。もし、極小値のサーチの途中で濃度が最小濃度ｄｍｉｎ に達したら、下限しきい値は最小濃度ｄｍｉｎ とする（Ｓ１４，Ｓ１５）。
同様に、正方向にも極小値をサーチする（Ｓ１６）。極小値が検出されたら、上限しきい値として検出された位置の濃度を設定する（Ｓ１７，Ｓ１８）。もし、極小値のサーチの途中で濃度が最大濃度ｄｍａｘ に達したら、上限しきい値は最大濃度ｄｍａｘ とする（Ｓ１９，Ｓ２０）。
【００１７】
これにより、例えば図６に示すような濃度が２つに分かれたヒストグラムの低濃度側に濃度ｄが含まれている場合には、下限しきい値として最小濃度ｄｍｉｎ が設定され、上限しきい値として中央の極小値の濃度が設定されることになる。また、例えば図９に示すように、処理領域４２の内部に対象画像５１の他に、これよりも濃度の小さい画像５２が含まれている場合には、図８に示すような濃度が３つ以上に分散されたヒストグラムが得られることがある。そして、このヒストグラムの中間の分布に濃度ｄが含まれている場合には、下限しきい値と上限しきい値とがそれぞれ極小値の位置に設定されることになる。
【００１８】
次に、ＣＰＵ３５は、これらのしきい値で囲まれた範囲の濃度を持つ画素を処理領域４２内の画像情報から抽出し、抽出された画素の座標値から重心位置を算出する（Ｓ４）。重心位置は、例えば、抽出された各画素のｘ座標及びｙ座標をそれぞれ加算して、加算数で割れば求められる。算出された重心位置は、例えば図４（ｂ）で示すように、＋印でＣＲＴディスプレイ２５上に表示される。
【００１９】
このように、本実施例のシステムによれば、最初に重心を検出すべき処理領域４２と対象画像４１とを指定するだけで、対象画像の重心が求められるので、操作性が大幅に向上する。
上記システムがリピートモード（自動計測モード）を有する場合、例えば、ティーチング操作において対象画像を特定するために指定されたポインタ４３の位置座標を記憶しておき、リピートモード時には、このポインタ座標に基づいて図３の処理を行うようにすれば、対象画像を何度も指定する必要がなくなる。また、ワーク毎の濃度のバラツキがあまりない場合やコントラストが大きく対象画像４１と背景とをはっきりと区別できるような場合には、ティーチング操作で求められた上限しきい値及び下限しきい値を、そのままリピートモードにおいて利用すると、しきい値のサーチ処理が不要になるので、その分、処理速度を向上させることができる。
なお、この発明は上述した非接触画像計測システムに適用を限定されるものではなく、他の画像認識処理一般に適用可能であることはいうまでもない。
【００２０】
【発明の効果】
以上述べたように、本発明によれば、重心位置を検出すべき対象画像上で指定された画素の濃度に基づいて、画素の濃度分布を示すヒストグラム上のどの範囲を対象濃度範囲とするかが決定され、この対象濃度範囲の画素群の各座標値から指定された対象画像の重心位置を求めるようにしているので、オペレータは、対象画像上の任意の画素を指定する操作のみを行えばよく、操作が極めて簡単になるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施例に係る非接触画像計測システムの構成を示す斜視図である。
【図２】同システムにおけるコンピュータ本体のブロック図である。
【図３】同システムにおける重心位置検出処理のフローチャートである。
【図４】同システムにおける表示画面を示す図である。
【図５】同システムにおける画像の濃度分布を示すヒストグラムを示す図である。
【図６】同ヒストグラムをスムージングした例を示す図である。
【図７】同ヒストグラムから対象濃度範囲を決定する処理を示すフローチャートである。
【図８】同システムにおける他のヒストグラムの例を示す図である。
【図９】同ヒストグラムが得られる画像の例を示す図である。
【符号の説明】
１…三次元測定機、２…コンピュータシステム、３…プリンタ、１１…架台、１２…ワーク、１３…測定テーブル、１４，１５…支持アーム、１６…Ｘ軸ガイド、１７…撮像ユニット、１８…ＣＣＤカメラ、２１…コンピュータ本体、２２…キーボード、２３…ジョイスティックボックス、２４…マウス、２５…ＣＲＴディスプレイ、３１，３４…インタフェース、３２…多値画像メモリ、３３…表示制御部、３５…ＣＰＵ、３６…プログラムメモリ、３７…ワークメモリ、４１，５１…対象画像、４２…処理領域、４３…ポインタ。
Claims (1)
- 重心位置を検出すべき対象画像上で指定された画素の濃度を記憶するステップと、
前記対象画像を含む所定領域内の画素の濃度分布を示すヒストグラムを生成するステップと、
このステップで生成されたヒストグラムをスムージングするステップと、
このステップで生成されたスムージングされたヒストグラム上で前記記憶された画素の濃度から正負両方向にサーチして、負方向のサーチで極小値又は最小濃度に達したらその濃度を下限しきい値とし、正方向のサーチで極小値又は最大濃度に達したらその濃度を上限しきい値とすることにより、前記記憶された濃度を含む対象濃度範囲を決定するステップと、
このステップで決定された前記下限しきい値及び上限しきい値の間の濃度を持つ前記所定領域内の全画素を抽出し、これらの画素の座標値から前記対象画像の重心位置を決定するステップと
を備えたことを特徴とする画像の重心位置検出方法。
Priority Applications (1)
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| JP7821995A JP3595015B2 (ja) | 1995-03-09 | 1995-03-09 | 画像の重心位置検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
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| JP7821995A JP3595015B2 (ja) | 1995-03-09 | 1995-03-09 | 画像の重心位置検出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08249474A JPH08249474A (ja) | 1996-09-27 |
| JP3595015B2 true JP3595015B2 (ja) | 2004-12-02 |
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ID=13655946
Family Applications (1)
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| JP7821995A Expired - Fee Related JP3595015B2 (ja) | 1995-03-09 | 1995-03-09 | 画像の重心位置検出方法 |
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| JP (1) | JP3595015B2 (ja) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109084696B (zh) * | 2018-07-26 | 2021-06-15 | 浙江聚力智能机械设备有限公司 | 一种基于结构光视觉成像系统的弹簧节距测量方法 |
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1995
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