JP6968342B2 - 物体認識処理装置、物体認識処理方法及びプログラム - Google Patents
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Description
まず、図1を用いて、本発明が適用される場面の一例について説明する。図1は、本発明の所定の実施形態に係る物体認識装置1の適用場面の一例を示す図である。物体認識装置1は、生産ライン等に設置され、撮像装置11から取り込まれた画像を用いてトレイ3内の物体2の認識を行うシステムであってよい。トレイ3には、認識対象の物体2がバラ積みされている。ここで、物体2は、複数種の物体であるか、又は、物体の見え方が視点によって異なる1つの物体であってよい。物体認識装置1は、撮像装置11から所定の時間間隔で画像を取り込み、テンプレートマッチング処理を行うことで、撮像装置11で撮像された画像(以下、「入力画像」ともいう。)に含まれる各物体2の位置及び姿勢を認識する処理を実行し、その結果をPLC(プログラマブルロジックコントローラ)4やディスプレイ12等に出力する。物体認識装置1の出力である認識結果は、例えば、ピッキング・ロボットの制御、加工装置や印字装置の制御、物体2の検査や計測等に利用される。
[ハードウェア構成]
<物体認識装置>
次に、図2を用いて、物体認識装置1のハードウェア構成の一例について説明する。物体認識装置1は、概して、撮像装置11と画像処理装置10から構成される。
<画像処理装置>
次に、図3を用いて、画像処理装置10の構成の一例を説明する。画像処理装置10は、CPU110が、ハードディスク114等に格納されたプログラムを読み込むことで、テンプレート作成装置20、物体認識処理装置30として動作する。
物体データ取得部201は、認識対象の物体2の形状を表すデータを取得する。認識対象の物体2の形状に応じて、物体データ取得部201は、物体2の2次元形状を表す2次元データを取得することもできるし、物体2の3次元形状を表す3次元データを取得することもできる。物体データ取得部201は、外部のサーバ等から物体2の形状を表すデータを取得することもできるし、ハードディスク114又はメモリカード14から物体2の形状を表すデータを取得することもできる。
画像取得部301は、撮像装置11から入力画像を取得する。画像取得部301は、本発明の「画像取得部」の一例である。
<テンプレート作成処理>
次に、図4を用いて、テンプレート作成装置20の動作例を説明する。図4は、実施形態に係るテンプレート作成装置によって実行されるテンプレート作成処理の流れを例示するフローチャートである。なお、図4に例示するテンプレート作成処理は、画像処理装置10を新たに設置した際や、認識対象の物体2が変更になった際に実行される。本実施形態では、図5(A)に例示される入力画像中の物体2の物体認識処理を行うためのテンプレートを登録するものとする。
次に、図6を用いて、物体認識処理装置30の動作例を説明する、図6は、実施形態に係る物体認識処理装置によって実行される物体認識処理の流れを例示するフローチャートである。
次に、図7を用いて、物体認識処理装置30の候補排除処理の動作例を詳細に説明する。図7は、実施形態に係る、排除判定処理中のシルエットマップ画像及び一時画像の一例を示す図である。図7は、6つの候補を含む認識結果について、ステップS608からステップS614の候補排除処理が行われる際のシルエットマップ画像と一時画像とを例示する。本実施形態では、ステップS602において、閾値設定部302は、1の候補のシルエットと、排除されずに残った候補のシルエットの累積画像とが重なり合う割合を示す重なり値について、閾値「0.5」を設定したものとする。また、ステップS607において、候補排除処理部305は、入力画像に対応する領域を有するシルエットマップ画像(701A)を作成しているものとする。
以上、本発明の実施の形態を詳細に説明してきたが、前述までの説明はあらゆる点において本発明の例示に過ぎない。本発明の範囲を逸脱することなく種々の改良や変形を行うことができることは言うまでもない。例えば、以下のような変更が可能である。
本発明を、位置及び姿勢のパラメータに基づいて候補を排除する従来の手法と組み合わせて実施してもよい。例えば、ステップS604で得られた認識結果に含まれる候補を、候補のテンプレート識別子に基づいてグループ分けし、同一のテンプレート識別子に関連付けられたグループ毎に、従来の手法で候補を認識結果から排除してもよい。
上記実施形態では、候補排除処理部305が、一時画像及びシルエットマップ画像に、候補に対応する物体2のシルエットを描画する例について説明してきた。別の実施形態では、例えば不規則な複雑な輪郭を有する物体2のシルエットに代えて、候補排除処理部305は、予め定められた一群の形状のうち、最も物体2のシルエットに近いシルエットを有する形状のシルエットを描画してもよい。本実施形態において、テンプレート情報出力部203は、テンプレートに、一群の形状のうち、最も物体2のシルエットに近いシルエットを有する形状のシルエットを関連付けてデータベース204に記憶してもよい。
上記実施形態では、候補排除処理部305が2次元のシルエットを用いて排除する候補を判定する例について説明してきたが、3次元のボクセルモデルを用いて排除する候補を判定してもよい。3次元のボクセルモデルを用いることで、2次元のシルエットを用いた場合と比較して認識精度の向上を図ることができる。ボクセルモデルは、本発明の「3次元の2値化画像」の一例である。
上記実施形態において、候補排除処理部305がシルエットを描画する一時画像及びシルエットマップ画像の解像度を下げてもよい。これにより、物体認識処理の高速化を図ることができる。
なお、本発明は、テンプレートマッチングの具体的な手法を限定するものではなく、物体認識処理装置30は、テンプレートマッチングの任意の手法を採用することができる。また、粗密探索等の高速化のためのアルゴリズムは任意のものを適用することができる。
認識対象物を含む画像を取得する画像取得部(301)と、
認識対象物をある視点から見たときの2次元画像を用いて作成され、予め登録された複数のテンプレートを用いて、前記画像に対してテンプレートマッチング処理を行い、前記認識対象物の候補を複数含む認識結果を得るテンプレートマッチング部(304)と、
前記複数の候補の各々について、各候補の位置と姿勢に基づいて認識対象物の2値化画像を生成し、当該2値化画像を用いて各候補の重なり度合いを求めることによって、前記複数の候補の中から、所定の条件を満たす候補を排除する候補排除処理部(305)と、
前記複数の候補の中から、排除されずに残った候補を認識結果として出力する認識結果出力部(306)と
を備える物体認識処理装置。
前記候補排除処理部(305)は、前記テンプレートと関連付けて予め登録された2値化画像に基づいて、前記各候補の2値化画像を生成する、付記1に記載の物体認識処理装置。
前記候補排除処理部(305)は、
排除しない候補を記憶する一時記憶手段と、
前記複数の候補を、前記テンプレートマッチング処理のスコア順に並べ替える第1手段と、
前記並べ替えた順に、前記複数の候補の1つを取得し、取得された候補の位置と姿勢に基づいて生成された2値化画像と、前記一時記憶手段に記憶された全ての候補の位置と姿勢に基づいて生成された2値化画像を累積した画像とを比較して、両者の重なり度合いが所定の閾値より小さいとき、当該候補を前記一時記憶手段に記憶する第2手段と、
を備え、
前記認識結果出力部は、前記複数の候補の全てについて前記第2手段が実行された後に、前記一時記憶手段に記憶された候補を、前記認識結果として出力する、
付記1又は2に記載の物体認識処理装置。
前記テンプレートは、テンプレート識別子を含み、
前記認識結果は、前記入力画像中に認識された前記物体の候補に関する、位置パラメータ、姿勢パラメータ及びテンプレート識別子を含み、
前記候補排除処理部(305)は、前記候補を前記テンプレート識別子に基づいてグループ分けし、同一のテンプレート識別子に関連付けられたグループ毎に、前記位置パラメータ及び前記姿勢パラメータに基づいて候補を排除した後、前記所定の条件を満たす候補を排除する、
付記1〜3のいずれか1項に記載の物体認識処理装置。
前記テンプレートは、テンプレート識別子を含み、当該テンプレートの作成に用いた前記視点の位置に関する視点情報に関連付けられ、
前記認識結果は、前記入力画像中に認識された前記物体の候補に関する、位置パラメータ、姿勢パラメータ及びテンプレート識別子を含み、
前記候補排除処理部は、前記候補を当該候補のテンプレート識別子に関連付けられた前記視点情報に基づいてグループ分けし、グループ毎に、前記位置パラメータ及び前記姿勢パラメータに基づいて候補を排除した後、前記所定の条件を満たす候補を排除する、
付記1〜4のいずれか1項に記載の物体認識処理装置。
前記候補排除処理部(305)は、前記物体の2値化画像と比較して単純な輪郭を有する形状の2値化画像に基づいて、前記各候補の2値化画像を生成する、付記1〜5のいずれか1項に記載の物体認識処理装置。
前記候補排除処理部(305)は、前記複数の候補の各々について、各候補の位置と姿勢に基づいて3次元の2値化画像を生成し、当該3次元の2値化画像を用いて各候補の重なり度合いを求めることによって、前記複数の候補の中から、所定の条件を満たす候補を排除する、付記1〜6のいずれか1項に記載の物体認識処理装置。
コンピュータが実行する物体認識処理方法であって、
認識対象物を含む画像を取得するステップ(ステップS601)と、
認識対象物をある視点から見たときの2次元画像を用いて作成され、予め登録された複数のテンプレートを用いて、前記画像に対してテンプレートマッチング処理を行い、前記認識対象物の候補を複数含む認識結果を得るステップ(ステップS604)と、
前記複数の候補の各々について、各候補の位置と姿勢に基づいて認識対象物の2値化画像を生成し、当該2値化画像を用いて各候補の重なり度合いを求めることによって、前記複数の候補の中から、所定の条件を満たす候補を排除するステップ(ステップS607〜ステップS614)と、
前記複数の候補の中から、排除されずに残った候補を認識結果として出力するステップ(ステップS615)と
を含む物体認識処理方法。
コンピュータに、
認識対象物を含む画像を取得するステップ(ステップS601)と、
認識対象物をある視点から見たときの2次元画像を用いて作成され、予め登録された複数のテンプレートを用いて、前記画像に対してテンプレートマッチング処理を行い、前記認識対象物の候補を複数含む認識結果を得るステップ(ステップS604)と、
前記複数の候補の各々について、各候補の位置と姿勢に基づいて認識対象物の2値化画像を生成し、当該2値化画像を用いて各候補の重なり度合いを求めることによって、前記複数の候補の中から、所定の条件を満たす候補を排除するステップ(ステップS607〜ステップS614)と、
前記複数の候補の中から、排除されずに残った候補を認識結果として出力するステップ(ステップS615)と
を実行させるプログラム。
Claims (8)
- 認識対象物を含む画像を取得する画像取得部と、
認識対象物をある視点から見たときの2次元画像を用いて作成され、予め登録された複数のテンプレートを用いて、前記画像に対してテンプレートマッチング処理を行い、前記認識対象物の候補を複数含む認識結果を得るテンプレートマッチング部と、
前記複数の候補の各々について、各候補の位置と姿勢に基づいて認識対象物の2値化画像を生成し、当該2値化画像を用いて各候補の重なり度合いを求めることによって、前記複数の候補の中から、所定の条件を満たす候補を排除する候補排除処理部と、
前記複数の候補の中から、排除されずに残った候補を認識結果として出力する認識結果出力部と
を備える物体認識処理装置であって、
前記候補排除処理部は、
排除しない候補を記憶する一時記憶手段と、
前記複数の候補を、前記テンプレートマッチング処理のスコア順に並べ替える第1手段と、
前記並べ替えた順に、前記複数の候補の1つを取得し、取得された候補の位置と姿勢に基づいて生成された2値化画像と、前記一時記憶手段に記憶された全ての候補の位置と姿勢に基づいて生成された2値化画像を累積した画像とを比較して、両者の重なり度合いが所定の閾値より小さいとき、当該候補を前記一時記憶手段に記憶する第2手段と、
を備え、
前記認識結果出力部は、前記複数の候補の全てについて前記第2手段が実行された後に、前記一時記憶手段に記憶された候補を、前記認識結果として出力する、
物体認識処理装置。 - 前記候補排除処理部は、前記テンプレートと関連付けて予め登録された2値化画像に基づいて、前記各候補の2値化画像を生成する、請求項1に記載の物体認識処理装置。
- 前記テンプレートは、テンプレート識別子を含み、
前記認識結果は、前記画像中に認識された物体の候補に関する、位置パラメータ、姿勢パラメータ及びテンプレート識別子を含み、
前記候補排除処理部は、前記候補を前記テンプレート識別子に基づいてグループ分けし、同一のテンプレート識別子に関連付けられたグループ毎に、前記位置パラメータ及び前記姿勢パラメータに基づいて候補を排除した後、前記所定の条件を満たす候補を排除する、
請求項1又は2に記載の物体認識処理装置。 - 前記テンプレートは、テンプレート識別子を含み、当該テンプレートの作成に用いた前記視点の位置に関する視点情報に関連付けられ、
前記認識結果は、前記画像中に認識された物体の候補に関する、位置パラメータ、姿勢パラメータ及びテンプレート識別子を含み、
前記候補排除処理部は、前記候補を当該候補のテンプレート識別子に関連付けられた前記視点情報に基づいてグループ分けし、グループ毎に、前記位置パラメータ及び前記姿勢パラメータに基づいて候補を排除した後、前記所定の条件を満たす候補を排除する、
請求項1〜3のいずれか1項に記載の物体認識処理装置。 - 前記候補排除処理部は、前記認識対象物の2値化画像と比較して単純な輪郭を有する形状の2値化画像に基づいて、前記各候補の2値化画像を生成する、請求項1〜4のいずれか1項に記載の物体認識処理装置。
- 前記候補排除処理部は、前記複数の候補の各々について、各候補の位置と姿勢に基づいて3次元の2値化画像を生成し、当該3次元の2値化画像を用いて各候補の重なり度合いを求めることによって、前記複数の候補の中から、所定の条件を満たす候補を排除する、
請求項1〜5のいずれか1項に記載の物体認識処理装置。 - コンピュータが実行する物体認識処理方法であって、
認識対象物を含む画像を取得するステップと、
認識対象物をある視点から見たときの2次元画像を用いて作成され、予め登録された複数のテンプレートを用いて、前記画像に対してテンプレートマッチング処理を行い、前記認識対象物の候補を複数含む認識結果を得るステップと、
前記複数の候補の各々について、各候補の位置と姿勢に基づいて認識対象物の2値化画像を生成し、当該2値化画像を用いて各候補の重なり度合いを求めることによって、前記複数の候補の中から、所定の条件を満たす候補を排除するステップと、
前記複数の候補の中から、排除されずに残った候補を認識結果として出力するステップと
を含み、
前記排除するステップは、
前記複数の候補を、前記テンプレートマッチング処理のスコア順に並べ替えるステップと、
前記並べ替えた順に、前記複数の候補の1つを取得し、取得された候補の位置と姿勢に基づいて生成された2値化画像と、排除しない候補を記憶する一時記憶手段に記憶された全ての候補の位置と姿勢に基づいて生成された2値化画像を累積した画像とを比較して、両者の重なり度合いが所定の閾値より小さいとき、当該候補を前記一時記憶手段に記憶するステップと、を含み、
前記一時記憶手段に記憶された候補が、前記認識結果として出力される、
物体認識処理方法。 - コンピュータに、
認識対象物を含む画像を取得するステップと、
認識対象物をある視点から見たときの2次元画像を用いて作成され、予め登録された複数のテンプレートを用いて、前記画像に対してテンプレートマッチング処理を行い、前記認識対象物の候補を複数含む認識結果を得るステップと、
前記複数の候補の各々について、各候補の位置と姿勢に基づいて認識対象物の2値化画像を生成し、当該2値化画像を用いて各候補の重なり度合いを求めることによって、前記複数の候補の中から、所定の条件を満たす候補を排除するステップと、
前記複数の候補の中から、排除されずに残った候補を認識結果として出力するステップと
を実行させるプログラムであって、
前記排除するステップは、
前記複数の候補を、前記テンプレートマッチング処理のスコア順に並べ替えるステップと、
前記並べ替えた順に、前記複数の候補の1つを取得し、取得された候補の位置と姿勢に基づいて生成された2値化画像と、排除しない候補を記憶する一時記憶手段に記憶された全ての候補の位置と姿勢に基づいて生成された2値化画像を累積した画像とを比較して、両者の重なり度合いが所定の閾値より小さいとき、当該候補を前記一時記憶手段に記憶するステップと、を含み、
前記一時記憶手段に記憶された候補が、前記認識結果として出力される、
プログラム。
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