JP6894335B2 - 部品計数装置、部品計数方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、シート上に並べられた部品の個数を計数する部品計数装置、部品計数方法およびプログラムに関し、特に、部品が並べられたシート上を撮像して得られる画像を解析して該シート上に並べられた部品の個数を計数する部品計数装置、部品計数方法およびプログラムに関する。

従来、部品の個数を計数するためには、一般的に、部品全体の重量を計測し、その重量値から部品の個数を計数するカウンティングスケールが用いられる。また、フィーダーを用いて部品を計数エリアに通過させ、計数エリアで部品の個数を計数するカウンティング専用機も存在する。さらに、背景上に並べられた部品を撮像し、それにより得られた画像を解析して部品の個数を計数するようにした技術も知られている。

例えば、特許文献１では、計数の対象とする部品（ボルト）を背景となるトレー上に並べ、そのトレー上を撮像して得られた画像を解析し、トレーの面積および／または部品の面積に基づいて、部品の個数を計数するようにした部品供給装置が提案されている。これによれば、部品をトレー上に並べるだけで部品の個数を計数することができ、処理速度を向上させることができ、サイクルタイムを短縮できるとされている。

特開２０１０−２７５０９４号公報

しかしながら、従来のカウンティングスケールは、振動や風のない環境に設置して部品全体の重量を正確に計測する必要があり、また、例えば、０．１ｇ程度の軽量の部品の場合には誤差が生じて部品の個数を正しく計数できないという課題がある。

カウンティング専用機は、計数の対象とすることができる部品がフィーダーの大きさや形状などにより限定され、また、装置が大型であるので、それを設置する場所が限られるとともに、それを移動して異なる場所に設置し直して使用することが容易でないという課題がある。部品を取り扱う現場では、異なる部品を異なる場所で取り扱う場合が多々あり、それに対処するためには容易に移動できる装置であることが望ましい。

また、特許文献１で提案されている部品供給装置では、部品の位置姿勢により画像にばらつきが生じる場合、それが画像上のトレーの面積および／または部品の面積に影響するので、部品の個数を正しく計数することができないという課題がある。そこで、背景となるトレー部分と部品部分の面積率から部品の個数を計数するようにするという手法が考えられるが、この手法では、部品の位置姿勢による画像のばらつきに対処するために、部品の多くの位置姿勢の各々に対して指標となる面積率を実験などにより事前に準備しておき、部品の位置姿勢に応じて指標となる面積率を選択して用いることが必要となる。また、部品の重なりがある場合、それが面積率や部品の個数に影響するが、その影響を排除することが困難である。

本発明の目的は、部品の個数を計数するに際して、部品の形状や画像上での部品の面積などを事前に準備しておく必要がなく、部品の位置姿勢や部品の画像上での面積に影響されることなく、部品の個数を効率的、簡便かつ正しく計数でき、部品が重なっていた場合でも、部品の個数を誤って計数する恐れがない部品計数装置、部品計数方法およびプログラムを提供することにある。

上記課題を解決し、上記目的を達成するため、本発明は、部品が並べられたシート上を撮像して得られる画像を解析して、該シート上に並べられた部品の個数を計数する部品計数装置であって、前記画像を背景色部分と部品色部分との２値化画像に２値化する２値化手段と、前記２値化画像において部品色で連結している画素に同じラベルを付与し、同じラベルが付与された画素の集合を各部品色部分の連結成分とするラベル付与手段と、前記各部品色部分の連結成分の画素数を計数し、各部品色部分の連結成分のうち、その画素数が予め設定された所定値に満たないものをノイズとして除去してから、前記画像内の部品色部分の連結成分の画素数のヒストグラムを求め、該ヒストグラムから部品の重なりを検出するための閾値を求め、各部品色部分の連結成分の画素数と該閾値とを比較して、各連結成分での部品の重なりを検出する重なり検出手段と、前記画像内の全ての部品色部分の連結成分において部品の重なりが検出されなかった場合、前記画像内での部品色部分の連結成分から部品の個数を計数する計数手段と、前記画像内の何れかの部品色部分の連結成分において部品の重なりが検出された場合、部品の重なりが検出された部品色部分の連結成分を識別可能に加工した画像を生成する加工手段を備え、前記重なり検出手段は、前記画像内の部品色部分の連結成分における画素数のヒストグラムにおける最小値から最頻値までの距離だけ最頻値から隔たった点を最大値として求め、該最大値を前記閾値とすることを特徴としている。

また、前記加工手段は、部品の重なりが検出された部品色部分の連結成分に対して色付け加工を施した画像を生成することも好ましい。

さらに、シート上に並べられた部品の状態を、各部品色部分の連結成分の特徴から判別してグループ分けする判別手段を備え、前記重なり検出手段が、前記判別手段によりグループ分けされた部品の状態ごとに部品の重なり検出を行うことも好ましい。

なお、本発明は、部品計数装置としてだけでなく、部品計数方法やコンピュータを部品計数装置として機能させるプログラムとしても実現できる。

本発明では、部品が並べられたシート上を撮像して得られる画像を背景色部分と部品色部分との２値化画像に２値化し、この２値化画像において部品色で連結している画素に同じラベルを付与し、同じラベルが付された画素の集合を部品色部分の連結成分とし、各部品色部分の連結成分の画素数を計数し、各部品色部分の連結成分のうち、その画素数が予め設定された所定値に満たないものをノイズとして除去してから、画像内の部品色部分の連結成分の画素数のヒストグラムを利用して、各連結成分での部品の重なりを 検出し、画像内の全ての部品色部分の連結成分において部品の重なりが検出されなかった場合、部品の個数を計数するので、ノイズの部分を誤って部品と計数することなく、また、部品の位置姿勢や面積に影響されることなく部品の個数を正しく計数することができる。さらに、１つの部品と判別するための閾値を、部品の形状や画像上の部品の面積などから求めて予め用意しておく必要がなくなるので、部品の個数を効率的かつ簡便に計数できる。

また、画像内の何れかの部品色部分の連結成分において部品の重なりが検出された場合には、部品の重なりが検出された部品色部分の連結成分を識別可能に加工した画像を生成するので、部品の重なりがある場合には、その部分を容易に視認できるように表示させることができ、ユーザが、その重なりを解消して再度計数処理を実行させれば、部品の個数を正しく計数させることができる。

さらに、シート上に並べられた部品の状態を各部品色部分の連結成分の特徴から判別してグループ分けし、ヒストグラムから重なりがあると判定された連結成分であっても、グループ分けにより特定状態の部品に対する連結成分と判定されたものは、それから除いて部品の重なり検出を行うことにより、部品の重なり検出の精度を高めることができる。

本発明に係る部品計数装置の実施形態を示す機能ブロック図である。 撮像装置により撮像された画像とその２値化画像の例を示し、（Ａ），（Ｂ）は、シート上の部品に重なりがない場合、（Ｃ），（Ｄ）は、シート上の部品に重なりがある場合を示し、（Ｅ），（Ｆ）は、部品の重なりが検出された部品色部分の連結成分を識別可能に加工した画像および２値化画像を示す図である。 本発明に係る部品計数装置の他の実施形態を示す機能ブロック図である。 図３のＣＰＵ上で動作する制御ソフトの構成要素を示す図である。 図３のＣＰＵにおける処理を示すフローチャートである。 図３のＣＰＵの「画像の解析」での具体的処理を示すフローチャートである。 画素に付与されたラベルの例、および重なり検出の具体的数値の例を示す図である。 ラベリングで求めた面積のヒストグラムの例、および各種係数の関係を示す図である。 向きによりグループ分けされる部品の例を示す図である。 図９のグループ分けの原理を示す説明図である。 図９の部品（ネジ）をグループ分けする処理を示すフローチャートである。 グループ分けを行う場合の重なり検出の処理を示すフローチャートである。

以下、図面を参照して本発明を説明する。

図１は、本発明に係る部品計数装置の実施形態を示す機能ブロック図である。なお、ここでは、部品計数装置に加えて、部品が並べられたシートＳ、このシート上を撮像する撮像装置Ｉおよび部品の計数結果などを表示する表示装置Ｄを示している。また、本発明の説明に不要な構成は図示を省略している。

図１に示すように、本発明の部品計数装置（部品カウンタ）１は、２値化手段１１、ラベリング手段１２、重なり検出手段１３、計数手段１４および加工手段１５を備える。

２値化手段１１は、撮像装置Ｉにより撮像された画像を入力とし、その画像を背景色部分と部品色部分との２値化画像に２値化する。撮像装置Ｉは、部品Ｐが並べられたシートＳ上を撮像し、シートＳは、部品Ｐの背景となるので、２値化手段１１では、シートＳの色である背景色と部品Ｐの色である部品色に従って背景色部分と部品色部分との２値化画像に２値化する。

図２（Ａ），（Ｂ）は、シートＳ上の部品に重なりがない場合に撮像装置Ｉにより撮像された画像とその２値化画像の例を示す。２値化画像では、部品色部分が白となり、背景色部分が黒となる。部品色部分が黒で背景色部分が白の２値化画像が生成される場合には、その２値化画像を白黒反転させれば、部品色部分が白で背景色部分が黒の２値化画像とすることができる。図２（Ａ）は、背景色を白として撮像された画像を示し、図２（Ｂ）は、白黒反転された２値化画像を示している。

図２（Ｃ），（Ｄ）は、シートＳ上の部品に重なりがある場合に撮像装置Ｉにより撮像された画像とその２値化画像の例を示す。ここでは、左上の２つの部品が重なっている。図２（Ｃ）は、背景色を白として撮像された画像を示し、図２（Ｄ）は、白黒反転された２値化画像を示している。

ラベリング手段１２は、２値化手段１１により２値化された２値化画像の部品色部分の画素に対してラベル付けする。このラベリングでは、２値化画像において部品色で連結している画素に同じラベルを付与し、同じラベルが付与された画素の集合を各部品色部分の連結成分とする。

重なり検出手段１３は、各部品色部分の連結成分での部品の重なりを検出する。部品の重なりは、各部品色部分の連結成分の画素数を計数し、その画素数（面積）のヒストグラムを利用して検出できる。なお、重なり検出に際しては、画素数（面積）からノイズである可能性が大である連結成分を予め除去する。重なり検出の具体的手法については、後で説明する。

計数手段１４は、画像内の全ての部品色部分の連結成分において部品の重なりが検出されなかった場合に、画像内での部品色部分の連結成分から部品の個数を計数する。ここでは、画像内の連結成分の数を部品の個数とすればよい。

加工手段１５は、画像内の何れかの部品色部分の連結成分において部品の重なりが検出された場合に、部品の重なりが検出された部品色部分の連結成分を識別可能に加工した画像を生成する。

図２（Ｅ），（Ｆ）は、シートＳ上の部品に重なりが検出された場合に、部品の重なりが検出された部品色部分の連結成分を識別可能に加工した画像の例を示す。ここでは、加工した画像の部分に網掛けを施している。なお、加工は、図２（Ｅ）に示されるように、２値化画像に施してもよいし、図２（Ｆ）に示されるように、撮像装置Ｉにより撮像された画像に施してもよい。

計数手段１４による計数の結果および加工手段１５により加工された画像は、表示装置Ｄに送出して表示させることができる。これにより、シートＳ上の部品に重なりがない場合には、その部品の個数を表示させることができる。また、シートＳ上のどこかの部品に重なりがある場合には、その重なっている部分を容易に視認できるように表示させることができる。ユーザが、画像上で重なりを視認し、それを解消して再度計数処理を実行させれば、部品の個数を正しく計数させることができる。

図３は、本発明に係る部品計数装置の他の実施形態を示す機能ブロック図である。この実施形態は、ＣＰＵ２０を用いて部品計数装置を構成したものである。ＣＰＵ２０は、制御ソフトを含み、図１の部品計数装置１と同様に機能して、シートＳ上に並べられた部品の個数を計数して表示し、あるいは部品の重なりが検出された部品色部分の連結成分を識別可能に加工した画像を表示させる。

なお、ＣＰＵ２０には、入力装置２１、補助記憶装置２２および表示装置２３が付属しており、入力装置２１は、ユーザにより操作されて処理開始などの各種指示を入力し、補助記憶装置２２は、入力された画像やその解析結果などを適宜記憶する。また、表示装置２３は、ＣＰＵ２０での画像の解析結果などを表示する。

図４は、ＣＰＵ２０上で動作する制御ソフトの構成要素を示す。

この制御ソフトの構成要素は、「ユーザインタフェース」、「撮像」、「画像の解析」および「表示」からなる。ユーザからの処理の開始などの依頼は、「ユーザインタフェース」を通して入力され、撮像装置Ｉは、ユーザからの依頼などに従って「撮像」により制御され、撮像装置Ｉにより撮像された画像は、「画像の解析」により解析される。

この画像の解析結果に従って、シートＳ上に並べられた部品の個数を計数し、あるいは部品の重なりが検出された部品色部分の連結成分を識別可能に加工した画像を生成する。また、「表示」により、「画像の解析」により計数された部品の個数を表示装置２３に表示させることができ、あるいは部品の重なりが検出された部品色部分の連結成分を識別可能に加工した画像を表示装置２３に表示させることができる。

図５は、図３のＣＰＵ２０における処理を示すフローチャートである。

まず、ユーザは、計数の対象とする部品ＰをシートＳ上に並べ、入力装置２１を操作して処理の開始を指示する。これによりシートＳ上を撮像装置Ｉで撮像する旨の指示がＣＰＵ２０の「ユーザインタフェース」から撮像装置Ｉに伝えられ、撮像装置Ｉは、シートＳ上を撮像する（Ｓ５１）。

撮像装置Ｉにより撮像された画像は、ＣＰＵ２０に伝送される。ＣＰＵ２０は、「画像の解析」により、伝送されてきた画像を解析し（Ｓ５２）、その画像の解析結果により、部品の重なりを検出する（Ｓ５３）。なお、「画像の解析」の具体的処理については、後で詳細に説明する。

Ｓ５３で、部品の重なりが検出されない場合には、部品の個数を計数し、ＣＰＵ２０の「表示」により、表示装置２３にその計数の結果、すなわち計数した部品の個数を表示させる（Ｓ５４）。また、Ｓ５３で、部品の重なりが検出された場合には、そのままの計数では誤差が生じる。そこで、撮像装置Ｉにより撮像された画像において、部品の重なりが検出された部品色部分の連結成分を識別可能に、例えば、色付けなどで加工し、その画像を表示装置２３に表示させる。あるいは２値化画像において、部品の重なりが検出された部品色部分の連結成分を識別可能に加工し、その２値化画像を表示させてもよい（Ｓ５５）。

ユーザは、表示された画像により、部品の重なりがある部品色部分の連結成分を容易に視認できるので、その重なりを解消する作業を行ってから再度計数処理を開始させれば、部品の個数を正しく計数させて表示させることができる（Ｓ５６）。

図６は、ＣＰＵ２０の「画像の解析」での具体的処理を示すフローチャートである。

撮像装置ＩでシートＳ上を撮像するに先立って、パラメータとして「部品最小サイズ」を設定する。「部品最小サイズ」は、画像上の部品部分をノイズから区別するために使用される。このパラメータは、部品の種類や画像上での部品部分のサイズ、ノイズの発生状況、それが部品の重なり検出の処理に及ぼす影響などを考慮して経験上で設定可能である。

なお、「部品最小サイズ」は、例えば、撮像装置Ｉによる撮像時に撮像した画像から部品としたい部品色部分の連結成分をユーザが指定して装置に入力し、その連結成分の画素数を使用して再設定することもできる。

その後、まず、撮像装置Ｉにより撮像された画像を背景色部分と部品色部分との２値化画像に２値化する（Ｓ６１）。この２値化には、部品Ｐと背景となるシートＳの画像から部品ＰとシートＳの光度差を利用して、まず、グレースケール化を行い、さらに光度の閾値を使用して２値化する手法、部品Ｐが並べられる前のシートＳ上の画像と部品Ｐが並べられた後のシートＳ上の画像のＲＧＢの成分ごとに排他的論理和を取って得られる差分情報を２値化の結果とする手法などを利用することができるが、それに限られない。

次に、ラベリングにより、２値化された画像の部品色部分の画素に対してラベルを付与する（Ｓ６２）。このラベリングでは、部品色（白）で連結している画素に同じラベルを付与し、同じラベルが付与された画素の集合を各部品色部分の連結成分とする。

例えば、部品色部分の連結成分がＮ個ある場合、各部品色部分の連結成分の画素に対して付与されるラベルは、それぞれ１，２，３，・・・，Ｎとなる。部品色部分の連結成分の各画素に対するラベリングは、２値化された画像の左上画素を先頭画素としてｘ軸方向に走査し、さらに、ｙ軸方向に１画素ずつずらしつつ同様に走査し、部品色部分の画素（白）に対して、それが先の部品色部分の画素（白）と連結していれば、先の部品色部分のラベルと同じラベルを付与することで実現できる。

なお、画素の連結は、当該画素に対して上下左右の４方向でもよいし、さらに、斜め方向を加えた８方向でもよい。なお、ラベリングは、上記の手法に限らず、他の手法によってもよい。

図７は、画像内の画素に付与されたラベルの例を示す。ここでは、１０ｘ１０画素からなる画像の各画素に付与されたラベルの例を示しているが、画像はより多くの画素を含むのが普通である。なお、図７では、当該画素に対する８方向での連結を調べて各部品色部分の連結成分を生成している。図７には、重なり検出の具体的数値の例も示しているが、それについては後で説明する。

次に、各部品色部分の連結成分の面積を計数する（Ｓ６３）。各部品色部分の連結成分の面積は、同一ラベルが付与された画素数により求めることができる。

次に、Ｓ６３で計数された各部品色部分の連結成分の面積のうち、その面積が、先にパラメータとして設定された「部品最小サイズ」未満の部品色部分の連結成分はノイズとして除去し、それ以上の部品色部分の連結成分を部品部分とする（Ｓ６４）。

次に、ラベリングで求めた面積のヒストグラムを求め（Ｓ６５）、このヒストグラムから各種係数を求める（Ｓ６６）。ここで求める係数は、部品色部分の連結成分の面積の最小値（Min）と最頻値（Mode）、最小値（Min）から最頻値（Mode）までの距離（L）、最小値（Min）とは逆側に最頻値（Mode）から距離（L）だけ離れた最大値（Max）である。

図８は、ラベリングで求めた面積のヒストグラムの例、および各種係数の関係を示す。ここで、横軸は面積であり、縦軸はその頻度である。部品の重なりがないことを前提とすると、ヒストグラムは、ここに示すように、正規分布の傾向を示すことが実証された。ここで、最小値（Min）および最頻値（Mode）は、ラベリングで求めた面積のヒストグラムにおける最小の値および最頻の値であり、距離（L）は、最小値（Min）から最頻値（Mode）までの距離であり、最大値（Max）は、最小値（Min）とは逆側に最頻値（Mode）から距離（L）だけ離れた点の値である。

部品の重なりがないと判定する連結成分の面積は、最大値（Max）に対して以下の範囲とする。
部品の重なりがないと判定する連結成分の面積＜＝最大値（Max）

Ｓ６７では、ノイズとして除去された部品色部分の連結成分以外の各部品色部分の連結成分の面積が最大値（Max）以下であるかを判定して重なり検出を行い、Ｓ６８では、重なり検出の結果を判定する。

Ｓ６８で、画像内の全ての部品色部分の連結成分の面積が最大値（Max）以下であれば、部品の重なりがないと判定される。この場合には、部品の個数を計数し（Ｓ６９）、それを表示装置２３に表示させる（Ｓ７０）。なお、部品の個数は、ノイズとして除去された部品色部分の連結成分以外の各部品色部分の連結成分の数から求めることができる。

一方、Ｓ６８で、画像内の何れかの部品色部分の連結成分の面積が最大値（Max）より大であれば、部品の重なりがあると判定される。この場合には、部品の重なりが検出された部品色部分の連結成分を識別可能に加工した画像を生成し（Ｓ７１）、その画像を表示装置２３に表示させる（Ｓ７２）。

なお、識別可能な加工は、色付けなどでよい。また、表示装置２３に表示させる画像は、撮像装置Ｉにより撮像された画像でもよいし、２値化された画像でもよく、その何れかの画像を見易さに応じて選択的に表示できるようにすることも好ましい。

図７には、同図の画素のラベル付けの場合に、「部品最小サイズ」＝３を設定した場合の、重なり検出処理での具体的数値も示している。

ここでは、ラベル４の部品色部分の連結部分は、「部品最小サイズ」３未満であるので、ノイズとして除去される（Ｓ６４）。その後、ラベル１，２，３，５，６，７，８，９からヒストグラムを求める。

図７の例では、ヒストグラムの最小値（Min）は３、最頻値（Mode）は５となり、最小値（Min）から最頻値（Mode）までの距離（L）は２であることから、最大値（Max）は７となる。そして、ラベル１，２，３，５，７，８および９の部品色部分の連結成分の面積（サイズ）は３から７の値であり、最大値（Max）以下あるので、部品の重なりがないと判定する。一方、ラベル６の部品色部分の連結成分の面積（サイズ）は９であり最大値（Max）７より大きいので、部品の重なりがあると判定する（Ｓ６７，Ｓ６８）。

以上により、この例では、ラベル６の部品色部分の連結成分が、色付けなどで識別可能に加工された画像が表示装置２３で表示される。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は、上記の実施形態に限定されず、種々に変形されたものを含む。

例えば、部品の向きなどの部品の状態により部品色部分の連結成分の面積が異なる場合があるが、このような場合には、部品の状態を部品色部分の連結成分の特徴から判別してグループ分けし、ヒストグラムから重なりがある連結成分と判定されたものであっても、それから頭を下にした部品の連結成分を除いた連結成分を対象として部品の重なりを検出することにより、その検出の精度を高めることができる。

図９は、向きによりグループ分けされる部品の例を示す図であり、図１０は、そのグループ分けの原理を説明する図である。

図９に示すようなネジでは、頭を下にした状態と頭を横にした状態とで連結成分の面積が異なり、頭を下にした状態のネジの部分をネジの重なりと判定することがある。このようなネジを計数する場合には、頭を下にした状態のネジを判定し、それに対する連結成分をヒストグラムから重なりがあると判定された連結成分から除くことにより、部品の重なりの検出の精度を高めることができる。

図９に示すように、ネジが頭を下にした状態では、図１０に示すように、部品色部分の連結成分のｘ方向とｙ方向の画素数が等しく、また、部品色部分の連結成分の面積（画素数）は、π×（（ｘ方向の画素数＋y方向の画素数）／４）^２となるので、それを利用して、ネジが頭を下にした状態であることを知ることができる。

図１１は、図９の部品（ネジ）をグループ分けする処理を示すフローチャートである。

まず、ラベルが付与された部品色部分の連結成分のｘ方向とｙ方向の画素数をそれぞれ求め（Ｓ１０１）、２つの画素数を比較する（Ｓ１０２）。Ｓ１０２で、２つの画素数が異なると判定された場合は、ネジは頭を下にした状態でないので、通常の部品（ネジ）として扱う（Ｓ１０３）。

一方、Ｓ１０２で、２つの画素数が等しいと判定された場合は、ネジは頭を下にした状態である可能性があるので、さらに、部品色部分の連結成分の面積（画素数）をπ×（（ｘ方向の画素数＋y方向の画素数）／４）^２により計算し（Ｓ１０４）、それを部品色部分の連結成分の面積と比較する（Ｓ１０５）。

Ｓ１０５で、２つの面積が異なると判定された場合は、ネジは頭を下にした状態ではないので、通常の部品（ネジ）として扱う（Ｓ１０６）。一方、Ｓ１０５で、２つの面積が等しいと判定された場合は、頭を下にした状態の部品（ネジ）として扱う（Ｓ１０７）。

なお、x方向とy方向の画素数を比較して（Ｓ１０１）、両者が等しくない場合には、ヒストグラムから最頻値（Mode）と最大値（Max）の比率Rmax（＝Max/Mode）を求め、さらに、その平方根RRmaxを求め、Rmaxを面積としての比率、RRmaxを線分としての比率とする。そして、この比率を用いて、（大きい方の画素数/RRmax）≦小さい方の画素数が成り立てば、等しいとして扱うことができる。

また、連結成分の面積を比較して（Ｓ１０５）、両者が等しくない場合には、ヒストグラムから求めた比率を用いて、（大きい方の面積/Rmax）≦小さい方の面積が成り立てば、等しい面積として扱うことができる。以上の扱いは、実証に基づくものである。

図１２は、グループ分けを行う場合の重なり検出の処理を示すフローチャートである。

まず、Ｓ１２１では、連結成分の面積が部品の範囲内か判定し、ここで、範囲内と判定された場合には、重なりがない連結成分として扱う（Ｓ１２２）。

Ｓ１２１で、連結成分の面積が部品の範囲内でないと判定された場合には、例えば、図１１のフローチャートに従ってグループ分けを行い（Ｓ１２３）、頭を下にしている部品と判定されたかどうかに従って（Ｓ１２４）、頭を下にしている部品と判定された場合には、重なりがない連結成分として扱い（Ｓ１２２）、頭を下にしている部品と判定されない場合には、重なりがある連結成分として扱う。

以上の処理により、ラベリングした連結成分のうち、最大値以下の連結成分とグループ分けされた頭を下にしている部品と判定された連結成分を重なりがない連結成分として扱い、それ以外の連結成分を重なりがある連結成分として扱って、図６のフローチャートにより部品の重なりを検出する。なお、グループ分けの処理で既に求められている値はそれを用いればよく、改めて求める必要はない。

以上では、本発明を部品計数装置として実現した場合について説明したが、本発明は、部品計数装置の各手段により実行される処理を各ステップとした部品計数方法、あるいはコンピュータを部品計数装置の各手段として機能させるプログラムとしても実現することができる。

１・・・部品計数装置（部品カウンタ）、１１・・・２値化手段、１２・・・ラベリング手段、１３・・・重なり検出手段、１４・・・計数手段、１５・・・加工手段、２０・・・ＣＰＵ、２１・・・入力装置、２２・・・補助記憶装置、２３，Ｄ・・・表示装置、Ｉ・・・撮像装置、Ｓ・・・シート

Claims (5)

1. 部品が並べられたシート上を撮像して得られた画像を解析して、該シート上に並べられた部品の個数を計数する部品計数装置であって、
   前記画像を背景色部分と部品色部分との２値化画像に２値化する２値化手段と、
   前記２値化画像において部品色で連結している画素に同じラベルを付与し、同じラベルが付与された画素の集合を各部品色部分の連結成分とするラベル付与手段と、
   前記各部品色部分の連結成分の画素数を計数し、各部品色部分の連結成分のうち、その画素数が予め設定された所定値に満たないものをノイズとして除去してから、前記画像内の部品色部分の連結成分の画素数のヒストグラムを求め、該ヒストグラムから部品の重なりを検出するための閾値を求め、各部品色部分の連結成分の画素数と該閾値とを比較して、各連結成分での部品の重なりを検出する重なり検出手段と、
   前記画像内の全ての部品色部分の連結成分において部品の重なりが検出されなかった場合、前記画像内での部品色部分の連結成分から部品の個数を計数する計数手段と、
   前記画像内の何れかの部品色部分の連結成分において部品の重なりが検出された場合、部品の重なりが検出された部品色部分の連結成分を識別可能に加工した画像を生成する加工手段を備え、
   前記重なり検出手段は、前記画像内の部品色部分の連結成分における画素数のヒストグラムにおける最小値から最頻値までの距離だけ最頻値から隔たった点を最大値として求め、該最大値を前記閾値とすることを特徴とする部品計数装置。
2. 前記加工手段は、部品の重なりが検出された部品色部分の連結成分に対して色付け加工を施した画像を生成することを特徴とする請求項１に記載の部品計数装置。
3. さらに、シート上に並べられた部品の状態を、各部品色部分の連結成分の特徴から判別してグループ分けする判別手段を備え、
   前記重なり検出手段は、前記判別手段によりグループ分けされた部品の状態ごとに部品の重なり検出を行うことを特徴とする請求項１または２に記載の部品計数装置。
4. 部品が並べられたシート上を撮像して得られた画像を解析して、該シート上に並べられた部品の個数を計数する部品計数方法であって、
   前記画像を背景色部分と部品色部分との２値化画像に２値化する第１のステップと、
   前記２値化画像において部品色で連結している画素に同じラベルを付与し、同じラベルが付与された画素の集合を各部品色部分の連結成分とする第２のステップと、
   前記各部品色部分の連結成分の画素数を計数し、各部品色部分の連結成分のうち、その画素数が予め設定された所定値に満たないものをノイズとして除去してから、前記画像内の部品色部分の連結成分の画素数のヒストグラムを求め、該ヒストグラムにおける最小値と最頻値から部品の重なりを検出するための閾値を求め、各部品色部分の連結成分の画素数と該閾値とを比較して、各連結成分での部品の重なりを検出する第３のステップと、
   前記画像内の全ての部品色部分の連結成分において部品の重なりが検出されなかった場合、前記画像内での部品色部分の連結成分から部品の個数を計数する第４のステップと、
   前記画像内の何れかの部品色部分の連結成分において部品の重なりが検出された場合、部品の重なりが検出された部品色部分の連結成分を識別可能に加工した画像を生成する第５のステップを有し、
   前記第３のステップでは、前記画像内の部品色部分の連結成分における画素数のヒストグラムにおける最小値から最頻値までの距離だけ最頻値から隔たった点を最大値として求め、該最大値を前記閾値とすることを特徴とする部品計数方法。
5. コンピュータを、
   部品が並べられたシート上を撮像して得られた画像を背景色部分と部品色部分との２値化画像に２値化する２値化手段、
   前記２値化画像において部品色で連結している画素に同じラベルを付与し、同じラベルが付与された画素の集合を各部品色部分の連結成分とするラベル付与手段、
   前記各部品色部分の連結成分の画素数を計数し、各部品色部分の連結成分のうち、その画素数が予め設定された所定値に満たないものをノイズとして除去してから、前記画像内の部品色部分の連結成分の画素数のヒストグラムを求め、該ヒストグラムにおける最小値と最頻値から部品の重なりを検出するための閾値を求め、各部品色部分の連結成分の画素数と該閾値とを比較して、各連結成分での部品の重なりを検出する重なり検出手段であって、前記画像内の部品色部分の連結成分における画素数のヒストグラムにおける最小値から最頻値までの距離だけ最頻値から隔たった点を最大値として求め、該最大値を前記閾値とする前記重なり検出手段、
   前記画像内の全ての部品色部分の連結成分において部品の重なりが検出されなかった場合、前記画像内での部品色部分の連結成分から部品の個数を計数する計数手段、
   前記画像内の何れかの部品色部分の連結成分において部品の重なりが検出された場合、部品の重なりが検出された部品色部分の連結成分を識別可能に加工した画像を生成する加工手段として機能させるプログラム。

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