JP3823379B2

JP3823379B2 - 画像処理方法

Info

Publication number: JP3823379B2
Application number: JP18099896A
Authority: JP
Inventors: 和隆池田
Original assignee: Matsushita Electric Works Ltd
Current assignee: Panasonic Electric Works Co Ltd
Priority date: 1996-07-10
Filing date: 1996-07-10
Publication date: 2006-09-20
Anticipated expiration: 2016-07-10
Also published as: JPH1027246A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像内に設定した検査領域に画像処理技術を適用することによって特定情報を得るようにした画像処理方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、検査対象を含む対象画像とテンプレート画像とを照合して類似度を検査することによって、検査対象を類別したり検査対象の良否を判定したりすることが考えられている。ところで、対象画像はＴＶカメラなどの画像入力装置を用いて対象物を撮像することにより得ることが多く、テンプレート画像に対して傾き（回転変位）や縦横方向へのずれ（平行変位）を伴うのが普通であって、そのままの状態では対象画像とテンプレート画像とを照合することはできない。つまり、対象画像とテンプレート画像との回転変位や平行変位を補正するような処理が必要になる。
【０００３】
この種の処理としては、たとえば図９に示すように、対象画像ｓの特徴部分（ここでは枠の角部）を含む特定の１〜２箇所のマッチング領域ＤＭを設定し、マッチング領域ＤＭについてパターンマッチングを行なうことによって、対象画像ｓの位置をテンプレート画像に合わせることが考えられている。
ところで、上述のように対象画像ｓとテンプレート画像とを照合する際には、対象画像ｓの一部分に設定した検査領域ｄａについてテンプレート画像との照合を行なうことが多い。いま、検査領域ｄａが製造年月日を検査対象として含むものであって、製造年月日の間違いや他の製造年月日の混入などを検査するためにテンプレート画像を用いるものとすれば、検査しようとする製造年月日ごとにテンプレート画像を作成し、かつマッチング領域ＤＭに関する情報を手入力することが必要になる。したがって、テンプレート画像の種類が多くなるとテンプレート画像の作成が非常に面倒になる。また、製造年月日はつねに同じ位置に捺印されるとは限らず、マッチング領域ＤＭに対して検査対象の位置がずれ、検査対象が実際にはテンプレート画像の内容に一致するものであってもテンプレート画像との位置がずれて不一致と判断されることがある。しかも、テンプレート画像との位置を合わせるために対象画像は特徴部分を有する形状に限定されることになり、製造年月日などを検査対象にするためには文字を囲む枠取りが必要になったりする。
【０００４】
一方、特開平１−２２００７５号公報に記載された方法のように、検査対象のおおよその重心の位置を求めるとともに全体の傾きを求め、検査対象の全体の重心の位置および全体の傾きに基づいて検査対象の位置を補正する方法が提案されている。この方法を採用すれば、テンプレート画像にマッチング領域ＤＭの情報を含める必要がなくテンプレート画像の作成は容易になる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記公報に記載された方法は、検査対象の全体の重心を一度の処理で求めるものであるから、検査対象以外のノイズ成分を除去するために検査領域を適正に設定しておくことが必要であり、検査領域内にノイズ成分が含まれていると除去する手立てがなく、求めた重心位置の信頼性が低いという問題がある。同様に、検査対象の傾きについてもノイズ成分の影響を受けやすいという問題がある。
【０００６】
本発明は上記事由に鑑みて為されたものであり、その目的は、検査領域内のノイズ成分の影響を受けにくくした画像処理方法を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
請求項１の発明は、上記目的を達成するために、画像入力装置より入力された対象画像とあらかじめ登録されているテンプレート画像とを照合することにより対象画像とテンプレート画像との類似度を検査する画像処理方法において、対象画像は一集まりの画素群として扱うことができる連続領域を複数個含むとともに各連続領域の重心がほぼ一直線上に並ぶ画像であって、連続領域を検査することにより検査対象以外のノイズ成分を除去し、画像入力装置より入力された濃淡画像を２値化した２値画像を生成し、画素値の変化点を抽出する特徴抽出処理によって２値画像から検査対象の外形線を抽出した後、検査対象の外側に上記外形線から所定画素幅だけ離れた境界線を設定し、上記境界線内で連続領域の重心位置を求め、各連続領域の重心位置とこれらの重心の並びより求められる回帰直線とを求め、テンプレート画像の各連続領域の重心より求められる回帰直線と対象画像から求めた回帰直線との間の角度に基づいて回転変位を補正するとともに、テンプレート画像の各連続領域の重心位置と対象画像から求めた各連続領域の重心との位置関係に基づいて平行変位を補正し、テンプレート画像において連続領域の重心位置を基準として設定してある検査領域を対象画像に設定するのである。
【００１１】
請求項２の発明は、画像入力装置より入力された対象画像とあらかじめ登録されているテンプレート画像とを照合することにより対象画像とテンプレート画像との類似度を検査する画像処理方法において、対象画像は一集まりの画素群として扱うことができる連続領域を複数個含むとともに各連続領域の重心がほぼ一直線上に並ぶ画像であって、連続領域を検査することにより検査対象以外のノイズ成分を除去し、画像入力装置より入力された対象画像を微分し、微分絶対値の変化が所定値以上になるエッジを追跡することにより対象画像から検査対象の外形線を抽出した後、検査対象の外側に上記外形線から所定画素幅だけ離れた境界線を設定し、上記境界線内で前記連続領域の重心位置を求め、各連続領域の重心位置とこれらの重心の並びより求められる回帰直線とを求め、テンプレート画像の各連続領域の重心より求められる回帰直線と対象画像から求めた回帰直線との間の角度に基づいて回転変位を補正するとともに、テンプレート画像の各連続領域の重心位置と対象画像から求めた各連続領域の重心との位置関係に基づいて平行変位を補正し、テンプレート画像において連続領域の重心位置を基準として設定してある検査領域を対象画像に設定するのである。
【００１５】
【発明の実施の形態】
本実施形態では、対象画像とテンプレート画像との回転変位および平行変位を補正する方法について説明する。対象画像およびテンプレート画像は２値画像であって、同じ画素値の画素が隣接して一集まりの画素群として扱うことができる連続領域を複数個持ち、かつ各連続領域の重心位置がほぼ一直線上に並んでいるものとする。対象画像における検査対象ｓは、実際には図２に示すような文字列などであって、各文字内の画素が同じ画素値を持つのであれば各文字が連続領域ｄになる。各連続領域ｄの重心ｇの並びを代表する直線は重心ｇの並びに基づいて求められる回帰直線ｊを採用する。
【００１６】
本実施形態は、図３に示すように、基本的には画像入力装置１としてのＴＶカメラによって対象物を撮像した対象画像とテンプレート画像とを照合するものであり、画像入力装置１により撮像された画像は、２値化部２において各画素の濃度が適宜の閾値で２値化され２値画像としてフレームメモリ３に格納される。ここで、連続領域抽出部４では、フレームメモリ３に格納された２値画像から一方の画素値の集合体を連続領域として抽出する。つまり、背景側とは異なる画素値を持つ画素を検出し、その周囲（８近傍）の画素に同じ画素値を持つ画素があればその画素を同じ連続領域に属する画素とみなし、さらに、新たに見つけた画素について同様の処理を行なうことによって連続領域を確定するのである。また、一つの連続領域内の画素については同じ属性値（ラベル）を与えることで、いわゆるラベリング処理を行なう。このようにして、２値画像内に異なる属性値を持つ島状の連続領域を複数個得ることができる。ここで、連続領域の大きさや個数を検査することによって検査対象以外のノイズ成分を除去する。
【００１７】
次に補正部５では、テンプレート格納部６に格納されたテンプレート画像をフレームメモリ３に格納されている対象画像に重ね合わせるように位置補正する。この処理の具体的な手順については後述する。位置の補正されたテンプレート画像は、対象画像とともに照合部７に入力されて両者の差画像が求められ類似度が検査される。類似度は次のようにして検査される。つまり、所定の検査領域内で対象画像とテンプレート画像との画素値が異なっている画素数を求め、求めた画素数を類似度の評価値に用いるのである。この場合、画素値の異なっている画素数が少ないほど類似度が高いことになる。
【００１８】
以下に、補正部５の処理手順について説明する。いま、対象画像ｓには、図１に示すように、４個の連続領域ｄ₁，ｄ₂，ｄ₃，ｄ₄が存在するものとする。ここで、各連続領域ｄ₁〜ｄ₄の重心ｇ₁〜ｇ₄はほぼ一直線上に並んではいるが、必ずしも完全に一致している必要はない。テンプレート画像Ｔも対象画像ｓと同様に４個の連続領域Ｄ₁〜Ｄ₄を有し、各連続領域Ｄ₁〜Ｄ₄の重心Ｇ₁〜Ｇ₄はほぼ一直線上に並ぶ。ここで、対象画像ｓとテンプレート画像Ｔとを重ね合わせるために、対象画像ｓとテンプレート画像Ｔとの相対位置を求める必要がある。対象画像ｓは、テンプレート画像Ｔを２次元平面内で回転移動および平行移動させたものとみなすことができるから、対象画像ｓのテンプレート画像Ｔに対する傾きを求め、次に対象画像ｓとテンプレート画像Ｔとの距離を求める。
【００１９】
テンプレート画像Ｔは、あらかじめ標準の対象物を画像入力装置１を用いて撮像して得た濃淡画像より作成されテンプレート格納部６に格納されているものであって、本実施形態では、テンプレート画像Ｔの属性値として、連続領域Ｄ₁〜Ｄ₄の重心Ｇ₁〜Ｇ₄の位置と、連続領域Ｄ₁〜Ｄ₄の重心Ｇ₁〜Ｇ₄の並びにより決まる回帰直線（ｙ＝Ａ・ｘ＋Ｂ）と、回帰直線の延長方向において両端となる連続領域Ｄ₁，Ｄ₄の重心から回帰直線に下ろした垂線の足Ｖ₁，Ｖ₂と、両垂線の足Ｖ₁，Ｖ₂の中点Ｍ（Ｍｘ，Ｍｙ）とをテンプレート格納部６に格納してある。さらに、Ｍｘ±Ｘ₀の２直線とＭｙ±Ｙ₀の２直線とにより囲まれる領域という形で検査領域ＤＡをテンプレート格納部６に格納してある。ただし、Ａ，Ｂ，Ｘ₀，Ｙ₀は定数である。ここに、垂線の足Ｖ₁，Ｖ₂については、必ずしもテンプレート画像Ｔの属性値としてテンプレート格納部６に格納しておく必要はない。
【００２０】
次に、対象画像ｓについてテンプレート画像Ｔとの差画像を求める際には、まず対象画像ｓから連続領域ｄ₁〜ｄ₄を抽出するとともに、連続領域ｄ₁〜ｄ₄の重心ｇ₁〜ｇ₄をそれぞれ求める。また、連続領域ｄ₁〜ｄ₄の重心ｇ₁〜ｇ₄の並びにより決まる回帰直線（ｙ＝ａ・ｘ＋ｂ）と、回帰直線の長手方向における両端の連続領域ｄ₁，ｄ₄の重心から回帰直線に下ろした垂線の足ｖ₁，ｖ₂と、垂線の足ｖ₁，ｖ₂の中点ｍ（ｍｘ，ｍｙ）とを求める。ここに、ａ，ｂは定数である。
【００２１】
上述のようにして求めた回帰直線は、対象画像ｓとテンプレート画像Ｔとについてそれぞれ同条件で決定したものであるから、各回帰直線はテンプレートＴと対象画像ｓとをそれぞれ代表する直線を示すことになる。定数ａ，Ａは回帰直線の傾きを表すから、これらの定数ａ，Ａに基づいて対象画像ｓとテンプレート画像との相対的な傾き角度θを次式で求めることができる。
θ＝ tan^-1ａ− tan^-1Ａ
また、両回帰直線を連立方程式と見なせば、ｘ，ｙを求めることによって、両回帰直線の交点ｃ（ｃｘ，ｃｙ）を求めることができる。
【００２２】
上述のようにして角度θおよび交点ｃが決まると、交点ｃを回転中心として両回帰直線が重なり合うように中点Ｍ（Ｍｘ，Ｍｙ）を角度θだけ回転させることができる。つまり、次式の演算を行なうことでテンプレート画像Ｔから求めた中点Ｍ（Ｍｘ，Ｍｙ）を回転移動させることができる。
Ｍｘ′＝（Ｍｘ−ｃｘ)cosθ−（Ｍｙ−ｃｙ)sinθ＋ｃｘ
Ｍｙ′＝（Ｍｘ−ｃｘ)sinθ＋（Ｍｙ−ｃｙ)cosθ＋ｃｙ
このようにして求めた点Ｍ′（Ｍｘ′，Ｍｙ′）は回帰直線ｙ＝ａ・ｘ＋ｂの上の点であるから、点Ｍ′と中点ｍとのずれ（ｄｘ，ｄｙ）は、次のようにして求めることができる。
ｄｘ＝ｍｘ−Ｍｘ′
ｄｙ＝ｍｙ−Ｍｙ′
ただし、ｄｘ，ｄｙはそれぞれｘ方向、ｙ方向の距離である。
【００２３】
以上の手順で回帰直線の角度θと、テンプレート画像Ｔから求めた点Ｍ′と対象画像ｓから求めた中点ｍとのずれ（ｄｘ，ｄｙ）とを用いると、テンプレート画像Ｔの各連続領域Ｄ₁〜Ｄ₄を対象画像ｓの各連続領域ｄ₁〜ｄ₄に重ね合わせることができ、またテンプレート画像Ｔの属性値としてテンプレート格納部６に格納されている検査領域ＤＡに相当する検査領域ｄａを対象画像ｓについて設定することができる。以後は、検査領域ｄａと検査領域ＤＡとの差画像を求め、画素値が異なる画素の個数を類似度の評価値に用いる。
【００２４】
ところで、各連続領域Ｄ _１〜Ｄ _４の重心Ｇ _１〜Ｇ _４と各連続領域ｄ _１〜ｄ _４の重心ｇ _１〜ｇ _４とは、以下の方法を用いて求めることができる。ここでは、対象画像ｓは図４（ａ）に示すように何らかの部材に印刷された文字であるものとする。図５に示すように、ＴＶカメラよりなる画像入力装置１で撮像した濃淡画像を適宜閾値を用いて２値化部２で２値化した後にフレームメモリ３に格納した画像を用いる。フレームメモリ３に格納された２値画像である対象画像ｓは、特徴抽出処理部８ａにおいて画素値の変化点が抽出される。この処理はたとえば画像内に設定した大まかな検査領域をラスタ走査し、画素値の変化点の座標を抽出する処理になる。このようにして図４（ｂ）のように対象画像ｓの外形線ｕを抽出することができる。ただし、画像入力装置１による撮像の際の照明条件などによっては、画像内での対象画像ｓの外形線ｕよりも外側に実際の対象物の外形線が存在することもあるから、領域設定部８ａでは上述のようにして求めた外形線ｕに膨張処理を施す。膨張処理は、外形線ｕに対して対象画像ｓの外側に所定の画素幅だけ離れた境界線ｗを設定することであって、図４（ｃ）のような境界線ｗを設定することができる。
【００２５】
上述のような手順によって、比較的複雑な形状の対象画像ｓであっても外形線ｕに沿った境界線ｗを設定することができるのであって、境界線ｗの内部を検査領域として対象画像ｓの画像から特定の情報を抽出するようにすれば、背景からの情報の影響をほとんど受けることなく対象画像ｓに関する情報を抽出することができるのである。対象画像ｓの連続領域ｄ_１〜ｄ_４の重心を求める処理のほか、テンプレート画像Ｔとの差画像を求める処理に、この処理を適用することで、背景の影響を除去して精度の高い検査が可能になるのである。
【００２６】
各連続領域Ｄ _１〜Ｄ _４の重心Ｇ _１〜Ｇ _４と各連続領域ｄ _１〜ｄ _４の重心ｇ _１〜ｇ _４とを求めるには、対象画像ｓの外形線ｕを抽出するに際して２値画像を用いるのではなく、微分画像を用いてもよい。つまり、図６に示すように、ＴＶカメラのような画像入力装置１で撮像することにより得た濃淡画像をフレームメモリ３に格納し、微分処理部８ｂにおいて濃度に関する空間微分を行なう。空間微分の方法は周知であるが、ソーベルオペレータを用いることによって比較的簡単かつ高速な処理が期待できる。微分処理部８ｂでは、対象画像ｓを囲むように大まかに設定した検査領域内で空間微分を行なうことによって、微分絶対値（つまり、濃度の変化率）を求める。このようにして求めた微分絶対値を３次元空間にマッピングすれば山谷を有する３次元図形が得られるから、山の尾根部分を抽出するエッジ抽出処理（つまり、微分絶対値の極大値を追跡する処理）を行なうことで、図４（ｂ）のように対象画像ｓの外形線ｕを求めることができる。
【００２７】
このようにして対象画像ｓの外形線ｕを求めた後の処理は上述の例と同様であり、領域設定部９において外形線ｕに膨張処理を施し、図４（ｃ）のように外形線ｕに対して対象画像ｓの外側に所定幅だけ離れた境界線ｗを設定し、境界線ｗの内側を検査領域とするのである。
（実施形態２）
本実施形態は、実施形態１のように対象画像ｓとテンプレート画像Ｔとの検査領域ａｄ，ＡＤを一致させた後の差画像から類似度を判定する際の処理に特徴を有するものである。ただし、対象画像ｓとテンプレート画像Ｔとは画素値として濃度値を有しており、差画像の各画素の画素値は濃度差になる。したがって、検査領域ａｄ，ＡＤを一致させた状態で、対象画像ｓとテンプレート画像Ｔとが完全に一致していれば、両者の濃淡画像から求めた差画像に含まれる各画素の画素値はすべてが０になる。要するに、差画像とは各検査領域ａｄ，ＡＤの中での相対位置の一致する画素同士の濃度の差を各画素の画素値としたものであるから、濃度差がなければ差画像の画素の画素値は０になるのである。しかしながら、実際には、画像入力装置１で撮像する際の照明条件や撮像される対象物の状態（たとえば、印刷された文字を対象物とする場合であればインクの濃い場合や薄い場合が生じる）によって対象画像ｓとテンプレート画像Ｔとの濃度は一致しないものである。
【００２８】
そこで、差画像の各画素の画素値に対する判定範囲を設定しておき、画素値が判定範囲を逸脱するときには不一致とみなすようにして多少の条件の変動は無視できるようにしているのが現状である。しかしながら、このような判定範囲を広く設定すると、実際には対象画像ｓとテンプレート画像Ｔとがほぼ一致しているにもかかわらず不一致と誤判断される場合が生じる。
【００２９】
この種の誤判断を避けるために、本実施形態ではテンプレート画像Ｔの検査領域ＡＤの中での各画素の濃度分布を求めるとともに、濃度分布の中で得られる極大値（ピーク値）の平均値を求め、この平均値を用いて濃度差を補正する。つまり、文字列のようにほぼ一定の濃度を有する検査対象であれば、図７に示すように、検査対象の濃度と背景の濃度とにそれぞれ度数の極大値ｐ₁，ｐ₂が現れるはずである。図７において、ｐ₁は検査対象の濃度の極大値、ｐ₂は背景の濃度の極大値である。そこで、２つの極大値ｐ₁，ｐ₂の平均値を求めることで、濃淡画像の検査領域ａｄ，ＡＤの中の全体の明るさのレベルを知ることができる。この種の検査対象としては、紙、合成樹脂、半導体、セラミックスなどの各種材料に印刷された文字やマークなどが考えられるが、もちろん他の検査対象でもよい。
【００３０】
実際に差画像を求めて類似度を判断する際には、テンプレート画像Ｔについて設定した検査領域ＡＤの中の濃度分布から求めた平均値をテンプレート画像Ｔの属性値としてテンプレート格納部６にあらかじめ格納しておき、対象画像ｓについて設定した検査領域ａｄの中の濃度分布から求めた平均値とテンプレート画像Ｔから求めた平均値との差を求める（図８の一点鎖線はテンプレート画像Ｔの濃度分布、実線は対象画像ｓの濃度分布を示す）。この差がオフセット値になる。いま、テンプレート画像Ｔに比較すると対象画像ｓの画像が暗いものとする（図８とは逆の関係である）。濃度値は明るいほど高くなるものとすると、上記条件でのオフセット値は負になる（オフセット値＝対象画像ｓに関する平均値−テンプレート画像Ｔに関する平均値）。
【００３１】
ところで、差画像の各画素の画素値に対して上述のように適宜の判定範囲が設定してあり、画素値が判定範囲内であるときには、その画素に対応する対象画像ｓとテンプレート画像Ｔとの部分はほぼ一致しているとみなされる。ただし、この判定範囲は対象画像ｓとテンプレート画像Ｔとからそれぞれ求めた平均値が一致する場合と基準として設定してある。そこで、上述のようにしてオフセット値が求められると、差画像の画素値の判定範囲をオフセット値分だけシフトさせる。つまり、上述のようにオフセット値が負になるのであれば、判定範囲を負側にシフトさせるのである。このようにシフトさせた判定範囲を用いて差画像の画素値を判定すれば、テンプレート画像Ｔと対象画像ｓとの入力時の照明条件などの差を除去することができ、テンプレート画像Ｔと対象画像ｓとを同条件で入力したものとみなして両者の差を抽出することができる。また、対象画像ｓとテンプレート画像Ｔとに局所的な差があれば、シフト後の上記判定範囲を逸脱するはずであるから、その部分を対象画像ｓとテンプレート画像Ｔとが一致しない部分として抽出することができる。このようにして、不一致部分として抽出された部位の面積により類似度が判断されるのであり、その面積が大きいほど類似度は低いとみなされる。なお、上述のように判定範囲をオフセット値分だけシフトさせるから、従来に比較すると判定範囲の余裕度を小さくすることができ、結果的に判定範囲を狭く設定して差画像に基づく類似度を精度よく求めることができる。
【００３２】
【発明の効果】
本発明の構成によれば、複数の連続領域を含む対象画像について連続領域を検査することにより検査対象以外のノイズ成分を除去することができ、しかも、各連続領域の重心を求めるから、重心を求めるに際してノイズの影響を受けにくく、結果的にノイズの影響を除去して回帰直線を決定することができ、対象画像の方向を再現性よく求めることができるという利点がある。その結果として、テンプレート画像との位置合わせの精度が高くなるのである。しかも、テンプレート画像において連続領域の重心位置を基準として検査領域を設定しているから、対象画像における検査領域を自動的に設定することができるという利点がある。
【００３３】
請求項１の発明のように、画像入力装置より入力された濃淡画像を２値化した２値画像を生成し、画素値の変化点を抽出する特徴抽出処理によって２値画像から検査対象の外形線を抽出した後、検査対象の外側に上記外形線から所定画素幅だけ離れた境界線を設定し、上記境界線内で連続領域の重心位置を求めるもの、あるいは、請求項２の発明のように、画像入力装置より入力された濃淡画像を微分し、微分絶対値の変化が所定値以上になるエッジを追跡することにより対象画像から検査対象の外形線を抽出した後、検査対象の外側に上記外形線から所定画素幅だけ離れた境界線を設定し、上記境界線内で連続領域の重心位置を求めるものでは、検査対象の外形線に沿って境界線を設定するから、検査対象以外の背景はほとんど含まれず、ノイズ成分をほとんど含まない検査が可能になるという利点がある。また、境界線は検査対象に応じて自動的に設定されることになるから、使用者が手作業で境界線を設定する必要がないという利点がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施形態１の概念を説明する図である。
【図２】実施形態１の概念を説明する図である。
【図３】実施形態１に対応する装置のブロック図である。
【図４】実施形態１の概念を説明する図である。
【図５】実施形態１に対応する装置の要部ブロック図である。
【図６】実施形態１に対応する装置の要部ブロック図である。
【図７】実施形態２の度数分布の概念を説明する図である。
【図８】実施形態２の度数分布の概念を説明する図である。
【図９】従来方法の説明図である。
【符号の説明】
１画像入力装置
２２値化部
４連続領域抽出部
５補正部
６テンプレート格納部
８ａ特徴抽出処理部
８ｂ微分処理部
ｃ交点
ｄ_１〜ｄ_４連続領域
Ｄ_１〜Ｄ_４連続領域
ｄａ検査領域
ＤＡ検査領域
ｇ_１〜ｇ_４重心
Ｇ_１〜Ｇ_４重心
ｊ回帰直線
ｐ_１極大値
ｐ_２極大値
ｓ対象画像
Ｔテンプレート画像
ｕ外形線
ｗ境界線

Claims

画像入力装置より入力された対象画像とあらかじめ登録されているテンプレート画像とを照合することにより対象画像とテンプレート画像との類似度を検査する画像処理方法において、対象画像は一集まりの画素群として扱うことができる連続領域を複数個含むとともに各連続領域の重心がほぼ一直線上に並ぶ画像であって、連続領域を検査することにより検査対象以外のノイズ成分を除去し、画像入力装置より入力された濃淡画像を２値化した２値画像を生成し、画素値の変化点を抽出する特徴抽出処理によって２値画像から検査対象の外形線を抽出した後、検査対象の外側に上記外形線から所定画素幅だけ離れた境界線を設定し、上記境界線内で連続領域の重心位置を求め、各連続領域の重心位置とこれらの重心の並びより求められる回帰直線とを求め、テンプレート画像の各連続領域の重心より求められる回帰直線と対象画像から求めた回帰直線との間の角度に基づいて回転変位を補正するとともに、テンプレート画像の各連続領域の重心位置と対象画像から求めた各連続領域の重心との位置関係に基づいて平行変位を補正し、テンプレート画像において連続領域の重心位置を基準として設定してある検査領域を対象画像に設定することを特徴とする画像処理方法。
画像入力装置より入力された対象画像とあらかじめ登録されているテンプレート画像とを照合することにより対象画像とテンプレート画像との類似度を検査する画像処理方法において、対象画像は一集まりの画素群として扱うことができる連続領域を複数個含むとともに各連続領域の重心がほぼ一直線上に並ぶ画像であって、連続領域を検査することにより検査対象以外のノイズ成分を除去し、画像入力装置より入力された濃淡画像を微分し、微分絶対値の変化が所定値以上になるエッジを追跡することにより対象画像から検査対象の外形線を抽出した後、検査対象の外側に上記外形線から所定画素幅だけ離れた境界線を設定し、上記境界線内で前記連続領域の重心位置を求め、各連続領域の重心位置とこれらの重心の並びより求められる回帰直線とを求め、テンプレート画像の各連続領域の重心より求められる回帰直線と対象画像から求めた回帰直線との間の角度に基づいて回転変位を補正するとともに、テンプレート画像の各連続領域の重心位置と対象画像から求めた各連続領域の重心との位置関係に基づいて平行変位を補正し、テンプレート画像において連続領域の重心位置を基準として設定してある検査領域を対象画像に設定することを特徴とする画像処理方法。