JP5105381B2 - 識別装置および識別方法 - Google Patents

Description

本発明は、医療器材や医療機器構成部品などの識別対象物体の識別装置および識別方法に関する。

現在、医療スタッフが行う手術後の医療器材に対する作業は、主に数量の確認、破損していないか等の点検、洗浄機までの運搬がある。これらの作業はすべて人の手で行われており、近年では医療技術の発達で手術機器の増加および多様化により、これらの器材を医療スタッフがすべて管理することは困難で、医療スタッフの負担となっている。また、人が不潔区間に介入するため、院内感染の危険性を考えると好ましくない。よって、人を介さない医療器材洗浄システムが理想的であると考えられる。

自動で医療器材の確認作業や運搬作業を管理する場合、各作業において器材を判別および認識する必要があり、そのシステムを構築するにあたって、医療器材の自動認識が必要不可欠となる。なお、医療用に限らず、画像に含まれる対象物の位置、姿勢、形態等を検出する方法が種々の分野において研究されているが、例えば特許文献１には対象物の姿勢の変化による影響を抑え、安定して精度良く特徴点の検出を行う方法が記載されている。

この検出方法は、画像中の対象物の特徴点を、ある１つの特徴点とは異なる他の特徴点の候補の位置から統計的に定まる当該１つの特徴点の存在確率分布を複数求めて合成し、合成後の存在確率分布上の存在確率の大小に基づいて当該１つの特徴点の位置を推定する特徴点検出処理において、合成する存在確率分布に対し、その特徴点と他の特徴点との間の位置関係に応じて重み付け係数を設定し、当該重み付け係数を用いて存在確率を合成するというものである。

特開２００７−２２６４２４号公報

ところで、鋏のような医療器材の場合、可動軸周りに自由に動作可能であるため、動作角度によって識別対象物体の形状が変化してしまう。このような可動軸を有する医療器材の場合、上記特許文献１に記載の検出方法では検出することが不可能である。なお、可動軸の検出のために、可動軸に予め識別マークを付しておくことも考えられるが、既存の医療器材に識別マークを付することは現実的に困難である。

そこで、本発明においては、医療器材等の識別対象物体に識別マークを付することなく、その可動軸を検出することが可能な識別装置および識別方法を提供することを目的とする。

本発明の識別装置は、識別対象物体の画像を入力する画像入力手段と、画像入力手段により入力された画像から複数の直線を検出する直線検出手段と、直線検出手段により検出された複数の直線の交点を求めて可動軸中心点を取得する可動軸取得手段とを含むものである。

また、本発明の識別方法は、識別対象物体の画像を入力する画像入力ステップと、画像入力ステップにより入力された画像から複数の直線を検出する直線検出ステップと、直線検出ステップにより検出された複数の直線の交点を求めて可動軸中心点を取得するする可動軸取得ステップとを含む。

これらの発明によれば、識別対象物体の入力画像から複数の直線を検出し、この検出された複数の直線の交点を求めることで、識別対象物体の可動軸中心点を検出することができる。なお、直線の検出は、ハフ変換によることが望ましい。ハフ変換は主に直線の検出に用いられる画像処理であり、このハフ変換により容易に複数の直線を抽出することができる。

ここで、直線検出手段は、３以上の直線を検出するものであり、可動軸取得手段は、３以上の直線の交点の平均により可動軸中心点を決定するものであることが望ましい。３以上の検出された直線の複数の交点は可動軸中心点付近に集中するので、この複数の交点の平均により可動軸中心点を決定することで、より正確な可動軸中心点の位置を検出することができる。

また、本発明の識別装置は、画像入力手段により入力された画像からエッジを抽出するエッジ抽出手段をさらに含み、直線検出手段が、エッジ抽出手段により抽出されたエッジから複数の直線を検出するものとすることができる。これにより、識別対象物体の入力画像からエッジを抽出し、この抽出されたエッジから複数の直線を検出し、この検出された複数の直線の交点を求めることで、識別対象物体の可動軸中心点を検出することができる。

また、本発明の識別装置は、可動軸中心点からいくつかの等しい距離に存在するエッジ抽出手段により抽出されたエッジ上の点の個数をそれぞれ算出することで、可動軸中心点周りの等距離エッジ点強度パラメータを導出するパラメータ導出手段と、識別対象物体について等距離エッジ点強度パラメータを予め導出したテンプレートデータを記憶するテンプレート記憶手段と、パラメータ導出手段により導出された等距離エッジ点強度パラメータをテンプレート記憶手段に記憶されたテンプレートデータと照合し、識別対象物体を識別する識別手段とをさらに含むことが望ましい。

これらの発明によれば、可動軸中心点を中心として、いくつかの等しい距離に存在するエッジ上の点の個数をそれぞれ算出することにより可動軸中心点周りの等距離エッジ点強度パラメータが導出される。この等距離エッジ点強度パラメータは、それぞれの距離におけるエッジ上の点の個数をパラメータとしているため、特徴量は距離に依存した一次元データとなる。この等距離エッジ点強度パラメータは、識別対象物体の回転によって変動が生じないパラメータ、すなわち回転不変パラメータである。本発明によれば、この等距離エッジ点強度パラメータを、テンプレート記憶手段に記憶されたテンプレートデータと照合することにより、識別対象物体を識別することができる。

また、本発明の識別装置は、画像入力手段により入力された画像を二値化する二値化処理手段をさらに含み、直線検出手段は、二値化処理手段による二値化後の画像から複数の直線を検出するものであることが望ましい。画像入力手段により入力された画像がカラー画像やグレースケール画像などの場合、そのままの状態でも直線検出することは可能であるが、二値化処理により識別対象物体と背景画像とを完全に分離することで、より正確に直線を検出することが可能となる。

（１）識別対象物体の画像を入力し、入力された画像から複数の直線を検出し、検出された複数の直線の交点を求めて可動軸中心点を取得する構成により、識別対象物体に識別マークを付することなく、識別対象物体の置かれる向きに関わらず、識別対象物体の直線部分から可動軸中心点を検出することが可能となる。

（２）３以上の直線を検出し、３以上の直線の交点の平均により可動軸中心点を決定する構成により、様々な種類の識別対象物体において、より正確な可動軸中心点の位置を検出することが可能となる。

（３）入力画像からエッジを抽出し、抽出されたエッジから複数の直線を検出する構成により、直線の検出処理を高速化することが可能となる。

（４）可動軸中心点を中心として、いくつかの等しい距離に存在するエッジ上の点の個数をそれぞれ算出することにより可動軸中心点周りの等距離エッジ点強度パラメータを導出し、この等距離エッジ点強度パラメータを、テンプレートデータと照合する構成により、識別対象物体を識別することができる。これにより、識別対象物体の置かれる向きに関わらず、識別対象物体の識別処理時間を大幅に短縮することが可能となる。

（５）二値化後の画像から直線検出する構成により、識別対象物体と背景画像とを完全に分離して、より正確に直線を検出し、識別精度を向上することが可能となる。

本発明の実施の形態における識別装置の概略構成図である。 図１の識別装置のブロック図である。 ハフ変換により直線抽出した例を示す図である。 ハフ変換の説明図である。 交点を算出した例を示す図である。 複数の交点を算出した例を示す図である。 重心点からの等距離エッジ点強度パラメータの例を示す図である。 鋏型器材の開閉角度による形状変化を示す図である。 姿勢検出の説明図である。 本発明の実施の形態における識別装置による識別処理のフロー図である。 可動軸中心点の検出実験に使用した対象物を示す図である。

図１は本発明の実施の形態における識別装置の概略構成図、図２は図１の識別装置のブロック図である。

図１において、本発明の実施の形態における識別装置１は、テーブルＴ上に配置された医療器材、医療機器構成部品や工具等の識別対象物体（以下、「対象物」と称す。）Ｍを撮像する撮像装置としてのカメラ装置２と、対象物Ｍをピッキングするピッキング装置３と、カメラ装置２およびピッキング装置３が接続された電子計算機としてのコンピュータ４と、コンピュータ４に接続された表示装置としてのディスプレイ５とから構成される。カメラ装置２は、図２に示す画像入力手段１０として機能する。

ピッキング装置３は、図２に示すピッキング手段１９として機能する。ピッキング装置３は、ｘ，ｙ，ｚの３軸直交で動作するものであり、先端部に上記カメラ装置２とピッキングを行うための二爪のグリッパ３ａが取り付けられたものである。なお、カメラ装置２の取り付け位置およびピッキング装置３の動作方向に制約はない。

また、コンピュータ４は、図２に示すように、入力画像を二値化する二値化処理手段１１、入力画像からエッジを抽出するエッジ抽出手段１２と、エッジ抽出手段１２により抽出されたエッジから複数の直線を検出する直線検出手段１３と、対象物Ｍ上の可動軸中心点を取得する可動軸取得手段１４、可動軸中心点周りの等距離エッジ点強度パラメータを導出するパラメータ導出手段１５、対象物Ｍについてのテンプレートデータを記憶するテンプレート記憶手段１６、対象物Ｍを識別する識別手段１７、対象物Ｍの姿勢を認識する姿勢検出手段１８として機能する。

二値化処理手段１１は、画像入力手段１０により入力された画像を二値化するものである。二値化の際に必要な閾値は、二値化処理により対象物Ｍを１（黒画素）、背景画像を０（白画素）に完全に分離できる適切な値を実験的に設定する。

エッジ抽出手段１２は、画像入力手段１０により入力された画像からエッジを抽出するものである。本実施形態においては、エッジ抽出手段１２は、二値化処理手段１１により二値化された画像からエッジを抽出する。エッジ抽出は、エッジ抽出フィルタの一種であるラプラシアンフィルタによって実現する。なお、エッジ抽出は、ラプラシアンフィルタの他にも、ガウシアンフィルタ、プレヴィットフィルタやゾーベルフィルタなどの公知のエッジ抽出フィルタを用いることにより実現することができる。

直線検出手段１３は、エッジ抽出手段１２により抽出されたエッジから複数の直線を検出するものである。本実施形態においては、この直線の検出にデジタル画像処理で用いられる特徴抽出法の１つであるハフ変換（Hough Transform）を利用する。図３は二値化された画像からエッジを抽出し、ハフ変換により直線抽出した例を示している。

ハフ変換の基本原理は、いかなる点をとっても、その点を通る直線は無限個存在し、それぞれが様々な方向を向くというものである。このハフ変換の目的は、それらの直線の中で、画像の特徴点を最も多く通るものを決定することにある。すなわち、ハフ変換では、その画像に最もよくあった直線を近似的に検出する。なお、本実施形態においてはエッジ抽出手段１２により抽出されたエッジからハフ変換により直線抽出しているが、エッジ抽出することなく入力画像からハフ変換により直線抽出することも可能である。

ここで、ハフ変換について詳細に説明する。２つの点が様々な直線のうち、同一のものの上に乗っていることをはっきりさせるためには、直線と直線との比較ができるような方法で直線を表現する必要がある。標準的なハフ変換では、１つの直線を２つのパラメータで表す。例として、図４の点（ｘ，ｙ）を考える。

パラメータは通常、ｒおよびθで表し、それぞれ原点から問題の直線に引いた法線の長さと角度とを表す。ｒとθを用いて、直線の式を表すと次式（１）のようになる。
ｒ＝ｘｃｏｓθ＋ｙｓｉｎθ …（１）
そこで、画像上の全ての直線に、（ｒ，θ）の組を対応させることができる。θ∈［０，π］かつｒ∈Ｒとするか、もしくはθ∈［０，π］かつｒ≧０とすると、ある直線に対する（ｒ，θ）の組は一意に決定する。言い換えれば、θに対して直角で、原点からｒの距離にあるものとして直線を表現することができる。この（ｒ，θ）の組の集合がなす平面をハフ空間と呼ぶ。

ハフ変換では、角度θを変化させながら式（１）よりｒを求めることができる。ｒを求め、角度θと距離ｒごとに、その個数を加算していく。個数が最大になった角度θと距離ｒの組み合わせを元の直角座標に戻したものが、最も直線らしい点の集まりとなる。

直線検出の精度にはθとｒの２つのパラメータのうちθが大きな影響を及ぼす。理論から十分に予測されるが、直線検出の精度を上げるには膨大な計算が必要となるが、［０，２π］の値をとっているθの等分割する数を調節したり、三角関数のテーブルを予め用意したりすることにより、計算量を減らして高速化を図ることができる。

２本の直線を検出するときは、式（１）より次式（２），（３）で表すことができる。
ｒ₀＝ｘｃｏｓθ₀＋ｙｓｉｎθ₀ …（２）
ｒ₁＝ｘｃｏｓθ₁＋ｙｓｉｎθ₁ …（３）
なお、２本目の直線検出のとき、１本目の直線が検出されないように１本目の直線を削除する処理を行っている。

可動軸取得手段１４は、この直線検出手段１３により検出された複数の直線の交点を求めて可動軸中心点を取得するものである。直線の交点（ｘ，ｙ）は、式（２），（３）から式（４），（５）で求めることができる。

ここで、１本目の直線のｒ，θは添え字０で、２本目の直線のｒ，θは添え字１とする。実際に交点を算出した例を図５に示す。図中の白丸が交点である。

なお、ハフ変換の直線検出は基準がはっきりしないため、対象物Ｍの形状によっては取得した可動軸中心点が真の可動軸中心点からずれることがある。そこで、本実施形態においては、直線検出手段１３により３以上の直線を検出し、可動軸取得手段１４により複数の交点を求め、算出した交点の平均を可動軸中心点とする。これにより、ハフ変換の直線検出の基準が曖昧な部分を補い、複数の交点の中から可動軸中心点を選別する。

複数の交点は、次式（６），（７）で求めることができる。このときのｎは、直線の本数をＮとしたときの（Ｎ−１）の総和である。複数の交点の算出をした画像を図６に示す。図中の白丸が交点である。

なお、ハフ変換を行い、交点を求めることで、真の可動軸中心点あたりに交点は集中して現れるが、図６に示すように離れている交点もいくつか見られる。そのため、次のような点の選別を行うことが望ましい。選別は、まず対象物Ｍのエッジ外の点を考慮しないようにする。これにより、その後の処理の高速化を図ることができる。次に、エッジ内の点同士の距離を計算する。そして、計算した結果から離れている点を除き、その他の点で平均値を取得し、その点を可動軸中心点にする。

パラメータ導出手段１５は、可動軸中心点からいくつかの等しい距離上に存在するエッジ上の点（以下、「エッジ点」と称す。）の個数をそれぞれ算出することで、可動軸中心点周りの等距離エッジ点強度パラメータを導出するものである。パラメータ導出手段１５は、まず、可動軸取得手段１４により得られた可動軸中心点座標とエッジ抽出手段１２により得られたエッジデータとから各エッジ点と可動軸中心点との距離を算出する。

エッジデータをＥ（ｘ，ｙ）、各エッジ点に対応する距離データをＤ（ｘ，ｙ）とすると、Ｄ（ｘ，ｙ）は以下の式で表される。

ここで、エッジデータはエッジ部分を１、その他を０で表した二値画像である。よってＤ（ｘ，ｙ）は、エッジが存在しない部分では０の値をとる。

次に、可動軸中心点から一番遠い場所にあるエッジ点までの距離を算出する。これはＤ（ｘ，ｙ）の最大値をとることで実現できる。この最大距離Ｒ_maxを所定数に分割、例えば１００分割し、それぞれＲ₀（＝０），Ｒ₁，Ｒ₂，・・・，Ｒ₁₀₀（＝Ｒ_max）とおく。最後に、これらの分割した各距離Ｒ₀，Ｒ₁，Ｒ₂，・・・，Ｒ₁₀₀にそれぞれ存在するエッジ点の個数をそれぞれ算出することで、最終的な可動軸中心点周りの等距離エッジ点強度パラメータを導出する。

等距離エッジ点強度パラメータＰ（ｘ）（ｘ＝１，２，・・・・・・，１００）は以下の要領で導出される。

上式をｉ，ｊの全ての範囲について計算することで、等距離エッジ点強度パラメータＰ（ｘ）が決定される。

テンプレート記憶手段１６は、対象物Ｍについて等距離エッジ点強度パラメータを予め導出したテンプレートデータを記憶するものである。テンプレートデータは、対象物Ｍを可動軸中心点周りにいくつかの角度に回転させた状態でそれぞれ取得した等距離エッジ点強度パラメータの平均値をとる。このように対象物Ｍを可動軸中心点周りにいくつかの角度に回転させた状態でそれぞれ取得した等距離エッジ点強度パラメータの平均値をとることで、入力画像の誤差に対応することができる。

識別手段１７は、パラメータ導出手段１５により導出された等距離エッジ点強度パラメータをテンプレート記憶手段１６に記憶されたテンプレートデータと照合し、対象物Ｍを識別するものである。前述のように、パラメータ導出手段１５により導出された等距離エッジ点強度パラメータＰ（ｘ）は、対象物Ｍの回転によって変動が生じない回転不変パラメータであるため、この等距離エッジ点強度パラメータＰ（ｘ）によって対象物Ｍの照合を行うことで、対象物Ｍの回転姿勢に対して不変な識別が可能となる。

ここで、回転不変パラメータである等距離エッジ点強度パラメータについて、図７および図８を参照して詳細に説明する。図７は重心点からの等距離エッジ点強度パラメータの例を示す図である。なお、図７においては、説明を分かりやすくするために、対象物ＭとしてアルファベットのＡ字状の識別対象物体３０を例にとっている。

図７において、中央の黒丸で示した点が、識別対象物体３０の重心点３１である。重心点３１は、識別対象物体３０の幾何学的重心点であり、識別対象物体３０が回転しても幾何学的重心点であることに変わりなく、この重心点３１は識別対象物体３０の回転によっても識別対象物体３０上の相対位置が変化しない点である。

等距離エッジ点強度パラメータは、この重心点３１から等しい距離に存在するエッジ３２上の点の個数を特徴量とするパラメータである。図７において、重心点３１からいくつかの等しい距離Ｒ₁，Ｒ₂に存在するエッジ３２上の点の個数を算出する。図７の例では、重心点３１から距離Ｒ₁に存在するエッジ３２上の点の個数は４個、重心点３１から距離Ｒ₂に存在するエッジ３２上の点の個数は８個である。それぞれの距離Ｒ₁，Ｒ₂におけるエッジ点の個数を等距離エッジ点強度パラメータとするため、特徴量は距離に依存した一次元データとなる。

なお、現在の手術において一番多く使用される医療器材は、鋏形状の器材であり、多種類の鋏型器材が存在する。鋏形状の特徴は、一つの軸（可動軸）周りに自由に動くことが可能な点である。これは画像識別する際の大きな問題となる。一例として、鋏の開閉角度によって形状が変化することで、誤識別することが挙げられる。図８は鋏型器材の開閉角度による形状変化を示す図である。

図７で説明した回転不変パラメータは、重心点３１周りの等距離エッジ点強度パラメータである。一般に、任意の点からの等距離エッジ点強度パラメータは、回転に対して不変である。一方、医療現場では、図８に示す鋏型器材４０のように開閉する器材が多用されている。ここで注意が必要なのは、回転とは異なり、開閉に対しては、任意の点からの等距離エッジ点強度パラメータが不変になるわけではないという点である。等距離エッジ点強度パラメータが開閉に対して不変となる代表的な点としては、可動軸中心点を挙げることができる。そこで、本実施形態においては、鋏型器材４０等の開閉器材については、可動軸中心点４１からの等距離エッジ点強度パラメータを採用している。

これにより、開閉および回転の双方に対して不変なパラメータを構築することができ、可動軸中心点４１周りの等距離エッジ点強度データをパラメータとして照合を行うことで、鋏型器材４０の開閉角度に対して不変な照合が可能となる。また、この可動軸中心点４１は、鋏型器材４０が回転しても可動軸中心点４１であることに変わりなく、この可動軸中心点４１は鋏型器材４０の回転によっても鋏型器材４０上の相対位置が変化しない点である。したがって、この可動軸中心点４１周りの等距離エッジ点強度データは、回転不変パラメータにもなっていることが分かる。

姿勢検出手段１８は、対象物Ｍの長手方向を検出するものである。なお、対象物Ｍをピッキングする位置の座標は、対象物Ｍの重心点である（ｘ_g，ｙ_g）をピッキング装置３の作業領域に変換したものを使用する。これは対象物Ｍを掴む際、当然対象物Ｍの重心点を掴むと安定するためである。一方、対象物Ｍをグリッパ３ａにより掴む角度については、複雑な形状を有する対象物でない限り、大部分が長手方向と直交するようにグリッパ３ａの角度を調整することで掴むことが可能である。

そこで、姿勢検出手段１８は、重心点からの距離が最も遠い閉領域内の画素から順に抽出した複数の画素の重心点に対するそれぞれの角度の平均値を算出することにより長手方向の角度を取得する。具体的には、姿勢検出手段１８は、重心点からの距離Ｄ（ｘ，ｙ）の最大値からｐ（＜１００）％の距離までの間に存在する閉領域内の黒画素を抽出し、それぞれの重心点に対する角度の平均値を算出する。図９は姿勢検出手段１８による姿勢検出の説明図である。

ここで、Ｄの上位ｐ％の値をｑとし、重心点から最も離れた黒画素の点群を（ｘ_mk，ｙ_mk）（ｋ＝１，２，・・・，ｑ）とすると、重心点から最も離れた各黒画素の点の角度θ_kは、

で表される。

よって、長手方向の角度θは、

となる。この角度θ方向に伸ばした直線を掴むようにグリッパ３ａの角度を調整することで対象物Ｍを掴むことができる。

次に、上記構成の識別装置１による対象物Ｍの識別処理について、図１０のフロー図に基づいて説明する。なお、図１０のフロー図に従って対象物Ｍの識別処理を行う前に、予め識別対象物体である対象物Ｍについて等距離エッジ点強度パラメータを導出したテンプレートデータをテンプレート記憶手段１６へ記憶しておく。

そして、最初に、テーブルＴ上に配置された対象物Ｍを画像入力手段１０（カメラ装置２）により撮像し、撮像した画像データをコンピュータ４に入力する（ステップＳ１０１）。次に、コンピュータ４は、二値化処理手段１１により入力画像を二値化する（ステップＳ１０２）。そして、コンピュータ４は、エッジ抽出手段１２により二値化画像からエッジを抽出する（ステップＳ１０３）。

次に、コンピュータ４は、直線検出手段１３により、この抽出されたエッジから複数の直線を検出する（ステップＳ１０４）。そして、コンピュータ４は、この検出された複数の直線から可動軸取得手段１４により交点を求めて可動軸中心点を取得する（ステップＳ１０５）。

次に、コンピュータ４は、パラメータ導出手段１５により、前述のように、可動軸中心点からいくつかの等しい距離上に存在するエッジ上の点の個数をそれぞれ算出することで、可動軸中心点周りの等距離エッジ点強度パラメータを導出する（ステップＳ１０６）。

その後、コンピュータ４は、識別手段１７により、この導出された可動軸中心点周りの等距離エッジ点強度パラメータを、予めテンプレート記憶手段１６に記憶されたテンプレートデータと照合し、対象物Ｍを識別する（ステップＳ１０７）。

そして、コンピュータ４は、姿勢検出手段１８により対象物Ｍの角度θを検出し（ステップＳ１０８）、ピッキング手段１９（ピッキング装置３）の位置および角度を調整し（ステップＳ１０９）、対象物Ｍをピッキングする（ステップＳ１１０）。この一連の処理により、本実施形態における識別装置１では、対象物Ｍの識別およびピッキングを実現する。

以上のように、本実施形態における識別装置１では、入力画像から対象物Ｍのエッジを抽出し、抽出されたエッジから複数の直線を検出し、検出された複数の直線の交点を求めて可動軸中心点を取得するので、識別対象物体に識別マークを付することなく、識別対象物体の置かれる向きに関わらず、識別対象物体の直線部分から可動軸中心点を検出することが可能である。

そして、この検出した可動軸中心点を中心として、いくつかの等しい距離に存在するエッジ上の点の個数をそれぞれ算出することにより可動軸中心点周りの等距離エッジ点強度パラメータを導出し、この等距離エッジ点強度パラメータを、テンプレートデータと照合する構成により、識別対象物体を識別することができる。これにより、識別対象物体の置かれる向きに関わらず、識別対象物体の識別処理時間を大幅に短縮することが可能である。

また、本実施形態における識別装置１では、テンプレートデータとして、対象物Ｍを可動軸中心点周りにいくつかの角度に回転させた状態でそれぞれ取得した等距離エッジ点強度パラメータの平均値を用いているので、対象物Ｍの回転によって若干生じる入力画像の誤差に対応することが可能となっており、識別精度が向上している。

特に、本実施形態における識別装置１では、対象物Ｍが可動器材であるため、テンプレートデータとして、対象物Ｍを、可動軸中心点を中心としていくつかの角度に動作させた状態でそれぞれ取得した等距離エッジ点強度パラメータの平均値を用いているので、対象物Ｍの可動軸中心点を中心とする動作によって若干生じる入力画像の誤差に対応することが可能となっており、識別精度がさらに向上している。

本実施形態における識別装置１を用いて医療器材の可動軸中心点の検出実験を行った。図１１は検出結果を示している。図中の白丸が検出された交点であり、これらの複数の交点の平均をとることで真の可動軸中心点に近い可動軸中心点を検出できていることが確認できた。

本発明の識別装置および識別方法は、医療器材、医療機器構成部品や工具などの可動部を有する識別対象物体の可動軸を検出するための装置および方法として有用である。

Ｍ 医療器材
１ 識別装置
２ カメラ装置
３ ピッキング装置
４ コンピュータ
５ ディスプレイ
１０ 画像入力手段
１１ 二値化処理手段
１２ エッジ抽出手段
１３ 直線検出手段
１４ 可動軸取得手段
１５ パラメータ導出手段
１６ テンプレート記憶手段
１７ 識別手段
１８ 姿勢検出手段
１９ ピッキング手段

Claims (10)

1. 識別対象物体の画像を入力する画像入力手段と、
   前記画像入力手段により入力された画像からエッジを抽出するエッジ抽出手段と、
   前記エッジ抽出手段により抽出されたエッジから複数の直線を検出する直線検出手段と、
   前記直線検出手段により検出された複数の直線の交点を求めて可動軸中心点を取得するする可動軸取得手段と、
   前記可動軸中心点からいくつかの等しい距離に存在する前記エッジ抽出手段により抽出されたエッジ上の点の個数をそれぞれ算出することで、前記可動軸中心点周りの等距離エッジ点強度パラメータを導出するパラメータ導出手段と、
   前記識別対象物体について前記等距離エッジ点強度パラメータを予め導出したテンプレートデータを記憶するテンプレート記憶手段と、
   前記パラメータ導出手段により導出された前記等距離エッジ点強度パラメータを前記テンプレート記憶手段に記憶された前記テンプレートデータと照合し、識別対象物体を識別する識別手段と
   を含む識別装置。
2. 前記直線検出手段は、３以上の直線を検出するものであり、
   前記可動軸取得手段は、前記３以上の直線の交点の平均により前記可動軸中心点を決定するものである請求項１記載の識別装置。
3. 前記直線検出手段は、ハフ変換により前記複数の直線を検出するものである請求項１または２に記載の識別装置。
4. 前記画像入力手段により入力された画像を二値化する二値化処理手段をさらに含み、
   前記直線検出手段は、前記二値化処理手段による二値化後の画像から前記複数の直線を検出するものである
   請求項１から３のいずれかに記載の識別装置。
5. 前記識別対象物体が、医療器材または医療機器構成部品である請求項１から４のいずれかに記載の識別装置。
6. 識別対象物体の画像を入力する画像入力ステップと、
   前記画像入力ステップにより入力された画像からエッジを抽出するエッジ抽出ステップと、
   前記エッジ抽出ステップにより抽出されたエッジから複数の直線を検出する直線検出ステップと、
   前記直線検出ステップにより検出された複数の直線の交点を求めて可動軸中心点を取得するする可動軸取得ステップと、
   前記可動軸中心点からいくつかの等しい距離に存在する前記エッジ抽出ステップにより抽出されたエッジ上の点の個数をそれぞれ算出することで、前記可動軸中心点周りの等距離エッジ点強度パラメータを導出するパラメータ導出ステップと、
   前記識別対象物体について前記等距離エッジ点強度パラメータを予め導出したテンプレートデータをテンプレート記憶手段に記憶するステップと、
   前記パラメータ導出ステップにより導出された前記等距離エッジ点強度パラメータを前記テンプレート記憶手段に記憶された前記テンプレートデータと照合し、識別対象物体を識別する識別ステップと
   を含む識別方法。
7. 前記直線検出ステップは、３以上の直線を検出するものであり、
   前記可動軸取得ステップは、前記３以上の直線の交点の平均により前記可動軸中心点を決定するものである請求項６記載の識別方法。
8. 前記直線検出ステップは、ハフ変換により前記複数の直線を検出するものである請求項６または７に記載の識別方法。
9. 前記画像入力ステップにより入力された画像を二値化する二値化処理ステップをさらに含み、
   前記直線検出ステップは、前記二値化処理ステップによる二値化後の画像から前記複数の直線を検出するものである
   請求項６から８のいずれかに記載の識別方法。
10. 前記識別対象物体が、医療器材または医療機器構成部品である請求項６から９のいずれかに記載の識別方法。

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