JPH01295380A

JPH01295380A - 物体認識装置

Info

Publication number: JPH01295380A
Application number: JP63210708A
Authority: JP
Inventors: Yoshie Matsuzaki; 松崎　吉衛; Mitsunobu Isobe; 磯部　光庸; Kenzo Takechi; 武市　謙三; Ryoichi Hisatomi; 久富　良一; Shinji Kudo; 工藤　真士
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1988-02-29
Filing date: 1988-08-26
Publication date: 1989-11-29
Anticipated expiration: 2010-11-13
Also published as: US5018219A; JPH07104943B2

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】〔産業上の利用分野〕本発明は、部品の種類位置等を認識する物体認識装置に
係り、特に、複数の構成要素から成る複雑な物体（パタ
ーン、マーク等）の認識に適した物体認識装置に関する
。

〔従来の技術〕

従来の装置は、特開昭５９−１５４５７４号公報に記載
されている様に、画像データを２値化して生成した黒お
よび白の各領域の形状を、あらかじめ指定した認識対象
物の形状と比較して、認識対象物を検出するものであっ
た。

〔発明が解決しようとする課題〕

上記従来技術は、認識対象物が１つの領域となる場合は
検出できるが、ＬＩ！、識対象物が複雑で、２値化した
時、複数の領域になる場合については配慮されておらず
、このような対象物は認識できないという問題があった
。

本発明の目的は、上記問題点を解決し、２値化した時、
複数の領域になる様な複雑な物体を検出する物体認識装
置を提供することにある。

本発明の他の目的は、複雑な物体を認識対象物として指
定する作業を簡易に行なる物体認識装置を提供すること
にある。

本発明の他の目的は、複雑な物体を認識対象物とした場
合、高速に認識を行える物体認識装置を提供することに
ある。

〔課題を解決するための手段〕

上記目的は、認識対象物の指定において、最終的に必要
な認識対象物（以下、上位認識対象物と呼ぶ）を構成す
る複数の要素を、各々認識対象物（以下、下位認識対象
物と呼ぶ）とし、上位認識対象物の指定の際、その下位
認識対象物を指定すると共に、画像データの解析の際、
まず下位認識対象物を検出し、次にその結果を解析して
上位認識対象を検出することにより、達成される。

また、上記目的は、対話型に認識対象物を指定する際、
認識対象物の種類に応じて、必要な指定項目を入力する
モードに自動的に遷移し、がっ、対話型入力以外に、認
識対象物を指定するデータの一部を１通信回線あるいは
記憶装置から入力できる様にすることにより、達成され
る。

また、上記目的は、同一の画像解析結果を異なる方法で
得る、複数の画像解析手段を、入力画像に応じて、選択
的に使用することにより、達成される。

〔作　用〕

上記構成により、２値化した時、複数の領域になる様な
複雑な物体でも、まず各領域毎に認識を行い、つぎにそ
の認識結果を解析して複雑な物体全体をＬＫ　ＦＩＪす
ることができる。ここで、物体の領域構造を解析し、先
に認識すべき下位の認識対象物から順に認識を行うので
、上位の認識を行う時には、それに必要な下位対象物の
認識結果が得られており、階層的な認識を行うことがで
きる。

また１、？／！識対象物の指定において、認識対象物の
種類毎に各指定項目に対し、必要、不要のマーク付けを
し、必要のマークが付いている指定項目の入力画面だけ
を表示することにより、不要な指定項目の入力画面は省
略して簡易に認識対象物を指定することができる。

また、指定項目の値が定まっている場合は、それらの値
を通信回線や記憶装置から一括入力し。

それらの項目に設定済みのマーク付けをすることにより
、設定済みの指定項目の入力画面は省略して、それ以外
の指定項目についてのみ、対話型に入力する機能を実現
できる。

〔実施例〕

以下１本発明の一実施例を説明する。第１図は、本発明
の一実施例の全体構成を示す図である。本物体認識装置
１０は、認識対象物を指定するための入力指示画面をユ
ーザに表示するモニタ１、ユーザが認識対象物のデータ
を入力するためのキーボード２．カメラ１１で撮像した
画像を画像メモリ４、に格納する画像入力部３．モニタ
１とキーボード２に接続され、ユーザに入力指示両面を
表示し、ユーザが入力した認識対象物のデータを、対象
物データメモリ５に格納したり、画像解析結果をモニタ
１に表示する対象物データ入出力部６゜認識対象物のデ
ータを格納するデータメモリ５を参照して認識対象物の
階層を解析し、下位の対象物データから順に画像解析部
７に送る画像解析管理部８、入力画像を解析する画像解
析部７１画像解析結果を格納する画像解析結果メモリ９
、から構成される。なお、対象物データ入出力部６には
、モニタ１とキーボード２以外にも通信回線１２や、記
憶装置１３が接続され、これらから認識対象物のデータ
を入力したり、画像解析結果を出力することができる。

ここで、対象物データ入出力部６、および画像解析管理
部８は、ここで示す機能を実現するプログラムを内蔵す
る計算機で実現される。また、画像解析部７は、画像処
理回路、および画像処理プログラムを内蔵する計算機で
実現される。

第２図は、以上示した構成を具体的に実現した回路構成
の１例である。

ここで、ＭＰＸ（マルチプレクサ）、アナログ回路、Ａ
／Ｄ　（アナログデジタル変換）が、第１図における画
像入力部３の具体的な形態であり、濃淡メモリ、および
２値メモリにより画像メモリ４が構成される。ＥＤＧＥ
　（変化点検出回路）。

変化点メモリ、ＶＭＣ（画像メモリ制御回路）は画像解
析部７を構成する画像処理回路である。また、ＲＯＭ　
（リードオンリーメモリ）に格納された画像処理プログ
ラムを実行するＭ　Ｐ　Ｕも画像解析部７の一部である
。なお、ＭＰＵは対象物データ入出力部６や、画像解析
管理部８における制御の機能も果たす、ＲＡＭ　（ラン
ダムアクセスメモリ）は対象物データメモリ５や１画像
解析結果メモリ９となる。ＳＩ／○（Ｒ８４２２）はキ
ーボード２とのインターフェース回路、５Ｉ１０（Ｒ８
２３２Ｃ）およびＤＩＯ基板は通信回線１２とのインタ
ーフェース回路、Ｄ／Ａ　（デジタルアナログ変換）、
ＣＲＴＣ，Ｃ／Ｇはモニタ１とのインターフェース回路
、拡張基板は記憶装置１３とのインターフェース回路、
であり、これらは対象物データ入出力部６を構成する。

ＤＥＣはこれらインターフェース回路を、ＭＰＵから制
御する際に使われる。

つぎに、１つの認識対象物を複数の下位の認識対象物の
集合として指定することができる対象物データ入出力部
６について詳細に説明する。

第３図は、対象物データ入出力部６の構成を示す図であ
る。対象物データ入出力部６には、入力管理部６１１項
目別データ入力部６２９項目別データ管理部６３、通信
インタフェース６４、記憶装置インタフェース６５があ
る。入力管理部６１は項目別データ入力部６２を管理し
、ユーザが認識対象物を指定するためのメニュー画面を
、順にモニタ１に表示し、キーボード２から入力された
データを受は取る。

複数の下位対象物から構成される複雑な物体の一例を第
４図に示す。これは、マークＡ、Ｂの付いたスイッチで
あり、スイッチの種類はマークＡ。

Ｂの形状で判別される。このマークは複数の分離された
領域形状から構成されるので、マークを認識するために
は、まずマークを構成する各領域形状を認識し、つぎに
それらの組合せを解析することになる。

この場合、スイッチが最終的な認識対象物となり、各マ
ークがその下位対象物となる。

このスイッチを認識対象物として指定する時は、入力管
理部６１は、項目別データ入力部６２の中から、まず対
象物番号指定部６２１を実行させ、この対象物番号（例
えば１′″）を指定させる。

つぎに、この対象物の下位対象物（例えばＩＩ　２　Ｉ
Ｉ。

ＩＩ　３　Ｆ＋　）を指定させるため、下位対象物指定
部６２２を実行させる。下位対象物指定部６２２は、ま
ず、第５図に示す下位対象物指定メニューを表示する。

このメニューで、ユーザが下位対象物番号を指定すると
、対象物ｔｔ　１　ｔ＋であるこのスイッチは、ｌ　２
１？　、　　１１３７＋の下位対象物から構成されるも
のとなる。

この様に、ユーザは、１つの認識対象物を複数の下位の
認識対象物の集合として指定することができる。

この対象物の種類には各種あり、その１例を第６図に示
す。この表に示す様に、対象物には、対象物として最下
位の要素となる１次対象物と、１次対象物を階層的に組
み合わせて定義する高次対象物がある。また、１次対象
物には、単一の領域で構成される単純対象物と、複数の
領域で構成される複合対象物がある。各々の対象物を以
下に説明する。

平面対象物とは、領域を有する平面状の対象物である。

形状は任意で、内部に穴があってもかまわない。この対
象物は輪郭形状や特徴量により判別され、指定した作業
点の位置を求めることができる。

直線対象物とは、物体の緑、溝等、直線状の対象物であ
る。認識結果としては、直線の傾きと切辺の値を求める
。

点対象物とは、指定値に最も近い面積の物体であり、そ
の中心位置を求めるものである。

ストライプ対象物とは、ＩＣのリードのように、一定間
隔の帯状の物体である。そのストライプの中心位置が求
められる。

非定形対象物とは、特定の形状を持たず、指定した範囲
における２値画像の白または黒の面積の総和が指定した
値以上なら有りとするものである。

認識結果は″有り゛′無し″だけで、位置や種類は求め
られない。

２点の構成物とは、２つの物体の特定の点から構成され
るものである。例えば、２つの穴を持つ部品は、各穴の
中心点を認識することにより判別や位置検出を行うこと
ができる。したがって、各々の穴を、１つの点対象物と
すれば、この対象物は、２つの点対象物から構成される
高次対象物となる。

点と直線の構成物とは、線対象物と点対象物から構成さ
れるものである。例えば、基板穴と基板縁の距離は、縁
を示す直線から穴の中心までの距離として定義される。

縁と穴を対象物とすれば、縁から穴までの距離は複合対
象物となる。この様なものが点と線で構成される高次対
象物である。

２直線の構成物とは、２つの直線から構成されるもので
ある。長方形の基板のコーナは、縦辺と横辺である直線
の交点として定義される。また、帯状物体の幅は両側の
縁をなす直線の間隔として定義される。この様なものが
２直線で構成される高次対象物である。

複数物体の構成物とは、下位対象物の有り無しの組合せ
で定義されるものである。例えば液晶等のセグメント文
字は、各セグメントを非定形対象物として、この有り無
しの組合せを判定することにより認識することができる
。この様なものが複数物体で構成される高次対象物であ
る。

なお、これらの高次対象物は、さらに上位の高次対象物
の下位対象物とすることができる。すなわち、２点の構
成物は２点を始点終点とする直線対象物、点と直線の構
成物は点から直線に下ろした垂線で定義される直線対象
物、２直線の構成物は２直線の交点で定義される点対象
物もしくは２直線の間隔で定義される直線対象物、と扱
うことができる。これにより、２階層だけでなく任意の
階層で認識対象物を定義できる。

本物体認識装置は、これらの対象物を判別し、その位置
を求めるので、対象物の定義内容としては、上で示した
対象物の階層的な関係、対象物の属性、および、対象物
の位置がある。

これらの対象物を定義するデータは、対象物データ入出
力部６により、対象物データメモリ５に第７図のような
構造を持って格納される。

この対象物データメモリ５に格納されたデータにおいて
１階層的な対象物の関係を指定するデータとしては、１
つの対象物毎に対象物の種類、上位対象物番号、それを
構成する下位対象物の数と対象物番号が格納されている
。

また、対象物を認識する際に使用する属性データとして
以下の各項目が格納されている。

・前処理：認識を行うためには、ノイズ除去、２値化、
セグメンテーション、等の前処理が必要である。この処
理の内容は、認識対象によって異なるので、行うべき前
処理の種類、順序を指定する。

また、前処理を行うには、例えば、２値化の閾値、ノイ
ズと見なせる最小セグメント面積、等のパラメタが必要
であり、これを合わせて指定する。

・輪郭形状：物体を表現する上で基本となる、輪郭形状
を多角形で表す。物体には穴のある物もあるので、一般
に、輪郭形状はｎ個の多角形になる。

この情報は、形状比較の際等に用いられる。

・姿勢軸タイプ：物体の位置姿勢を定義するための姿勢
軸の決定方法を指定する。このタイプとしては、主軸、
重心と最遠点を結ぶ直線、重心と最大穴の中心を結ぶ直
線、等がある。

・位置基準点：物体の位置を代表する点である。

・特微量二面積や周囲長等、形状の特徴量は、物体を判
別に使用できる。このため、認識対象の特徴量を事前に
計算し保持しておく。

・判別方法：有効な認識アルゴリズムも認識対象によっ
て異なるので、使用する認識アルゴリズムを指定する。

・計測項目：物体認識装置は、組み立てに用いる部品の
位置認識、検査のための物体の寸法測定等。

各種の用途があり、必要な認識項目も異なる。本項目は
これを指定する。

・干渉チエツク範囲二ロボットが組み立てを行う際には
１部品位置を知ると同時に、部品の周囲に障害物が無い
ことを知る必要がある。このためには、特定の範囲を指
定し、その中には何も無いことをチエツクすればよい。

これにより、ロボット手先と障害物との干渉を回避する
ことが可能となる。本項目はこの範囲を指定する。

・座標変換パラメタ二対象物の位置は、対象物の形状を
、その対象物固有の座標系（対象物座標系）で定義し、
その認識対象が存在する環境を表す座標系と対象物座標
系の座標変換パラメタを持つことにより表す。本項目は
、この座標変換パラメタを指定するものである。

ここで、その認識対象が存在する環境は、ジョブ、ステ
ージ、ウィンドウの３階層で表現され。

各階層で対象物が存在し得る。

ジョブとは、１つの作業単位のことであり、ジョブ座標
とは、そのジョブ全体に対して共通の座標である。した
がって、この座標は１つの作業に対するワールド座標で
あると言える。

ステージとは、１つのジョブにおいて、１回に撮像する
範囲のことであり、ステージ座標とは、その範囲におけ
る座標である。一般に、ステージ座標はジョブ座標にお
いて定義されており、複数のステージの位置関係は、そ
のステージ座標が定義されているジョブ座標を介して求
めることができる。ステージ座標は、ロボットの手先視
覚の様に、撮像する範囲が移動する場合、あるいは、複
数のカメラを用いて大きな物体を分割して撮像し、それ
から全体の認識を行う様な場合に有効である。

ウィンドウとは、１つのステージにおける特定の範囲を
言い、ウィンドウ座標とは、その範囲における座標であ
る。一般に、ウィンドウ座標はステージ座標において定
義されているので、複数のウィンドウの位置関係を求め
ることができる。ウィンドウは、認識する物体の存在範
囲が限定されている場合、その周囲に設定することによ
り、周囲をマスクして認識を容易にする効果があり、ウ
ィンドウ座標はこの内部の処理に使われる。

第７図に示した例は、対象物がウィンドウで定義されて
いるが、複数のウィンドウにまたがる対象物はステージ
対象物として、また、複数のステージにまたがる対象物
は、ジョブ対象物として定義できる。

つぎに、画像解析管理部８の処理手順を第８図に示す。

画像解析管理部８は対象物データメモリ５に格納されて
いるデータを解析する。第９図は、対象物データメモリ
５に格納される対象物データの一例である。これは第１
０図に示すスイッチパネル（対象物番号“１”）を対象
物とする例である。このスイッチパネルには２つのスイ
ッチ１゜２（対象物番号“２ｎ、ｔ″３″）が付いてお
り。

各スイッチ１，２は複数のマークＡ、Ｂ、Ｃ，Ｄ（対象
物番号Ｉｔ　４　ＩＩ、１５ｙｌ　、　　ｌｌ６１１　
、　１１７２１　）を持つ。したがって、対象物データ
の構造は、最下位の対象物としてマークがあり、１つ上
位の対象物としてスイッチがあり、最上位の対象物とし
てスイッチパネルがある。

画像解析管理部８は、ロボット等の外部機器から対象物
としてスイッチパネル（対象物番号ＩＩ　Ｉ　ＩＩを指
示されると、この対象物データの構造を解析し、まず、
最下位対象物であるマークＡ、Ｂ、Ｃ。

Ｄの認識を画像解析部７に指示する（１０２゜１０４）
。この指示は、全ての対象物には対象物番号が付けられ
ているので、マークＡ、Ｂ、Ｃ。

Ｄの対象物番号である“４７７　、　　Ｒ５ＴＪ、“６
″。

“７”を画像解析部７に送ることで実現される。

画像解析部７は第１１図に示す構造になっている。画像
解析データ入力部７１は１画像解析管理部８から送られ
た対象物番号で指定された対象物データを対象物データ
メモリ５から読みだし、画像処理モジュール群７２に送
る。画像処理モジュール群７２は、各種の前処理、認識
、計測を行うモジュールを含んでおり、送られた対象物
データに指定されている前処理、認識、計測の種類に対
応したモジュールが選択的に実行される。

前処理、認識、計測の各処理には、複数のモジュールが
ふくまれており、任意のモジュールを選択して組合せて
実行するために、各階層のモジュールは共通のワーキン
グデータ７４を参照し処理を進める。このワーキングデ
ータ７４は、第１２図に示すように、ウィンドウ処理デ
ータ７４１と認識結果データ７４２から構成される。ウ
ィンドウ処理データは、ウィンドウ毎に設けられ、原画
像、２値画像、ラベリング結果、各セグメントの特徴量
や輪郭形状が含まれる。また認識結果データは、その認
識対象毎に設けられ、認識対象の有無１位置、計測され
た寸法が含まれる。

各階層のモジュールは、ワーキングデータに対し、第１
２図に示す様な参照、書き込みを行うが、全モジュール
が共通のワーキングデータを使用するので、第１１図に
示した画像処理モジュール群７２の中の任意のモジュー
ルを組み合わせて実行することができる。

ここで処理された結果は、認識結果格納部７３に保持さ
れる。

画像解析管理部８は、まず、対象物４の対象物データを
読みだすと、そこにはその対象物の属性データがあるの
で、その属性データを参照しなから、画像入力、前処理
、認識、計測を行う。ここで１画像処理モジュール群７
２は第１１図に示すように、前処理、認識を行う各種モ
ジュールを含んでいるので、前処理アルゴリズムや認識
アルゴリズムの項目に格納されている種類のモジュール
を使い、輪郭形状や特徴量の項目に格納されているマー
クの属性値と比較してマークの検出を行う。

第９図に示す例では、前処理の項目で、固定２値化、セ
グメンテーションが指定されているので。

これらのモジュールが選択実行される。ついで認識の項
目で、特徴量比較が指定されているので、特徴量比較の
モジュールが選択実行される。これにより、各マークで
ある対象物１（４ＩＩ　、　　ＩＩ　５　ＩＩ。

ＩＩ　６　ＩＩ　、　　１１７　ＩＩの有り無しが判定
され、結果が認識結果格納部７３に保持される６対象物
ｏｒ　４　ｕ。

ｔｒ　５　ｕ、１６＋１　、　　Ｌｔｒ７ｔ″に関する
処理が終了すると、画像解析部７は画像解析管理部８に
処理結果を返す（１０６）。

すると画像解析管理部８は、続いてスイッチである、対
象物１１２　ＩＩと３″′の認識指示を画像解析部７に
送る（１０８）。対象物１１２１１とＩＩ　３　ＩＩの
対象物データには、下位対象物として、それぞれ、ＩＩ
　４　ＩＩ、“５″と、１Ｇ”　　１１７１１が指定さ
れており、認識の種類として、組合せパターン比較が指
定されている。このため、画像処理モジュール群７２の
うち、組合せパターン比較モジュールが選択実行され、
認識結果格納部７３に保持されている対象物ＩＩ　４　
＋７．１５＋１　、　１７６４１　、　　ＬＬｒ１１″
の検出結果を参照して対象物＋１２１＋と“３″の有り
無しを判定し、その結果を認識結果格納部７３に保持す
る。対象物ＬＬ　２　ＩＩ　、　　Ｈ３Ｊ＋に関する処
理が終了すると、画像解析部７は画像解析管理部８に処
理結果を返す（１０６）。

すると画像解析管理部８は、続いてスイッチパネルであ
る、対象物１１１　ＩＩの認識指示を画像解析部７に送
る（１０８）。対象物（１１Ｉｔの対象物データには、
下位対象物として、′１２１１と１１３　Ｎが指定され
ており、認識の種類として、組合せパターン比較が指定
されている。このため、画像処理モジュール群７２のう
ち、再び組合せパターン比較モジュールが選択実行され
、Ｕｕ識結果格納部７３に保持されている対象物１１２
　ＩＩとＩｔ　３　＃の検出結果を参照して対象物ｒｒ
　１　ｎの有り無しを判定し、その結果を画像解析管理
部８に返す（１０６）。

画像解析管理部８は、求める対象物ＩＩ　Ｉ　ＩＩの認
識結果が得られたので、これを画像解析結果メモリ９に
格納し、対象物データ入出力部６はその結果をモニタ１
に表示する（１１０）。

以上示した、ロボット等の外部機器からの指示による、
画像解析管理部８と画像解析部７間のコマンドシーケン
スをまとめると、第１３図のようになる。

この様にして、第９図に示すスイッチパネルの様な複数
の下位対象物から構成される複雑な対象物を認識するこ
とができる。

この例は、対象物の構造として、最下位の対象物として
のマーク、１つ上位の対象物としてのスイッチ、最上位
の対象物としてのスイッチパネルとなっている。ユーザ
が対象物を指定する時は、第５図に示したように、１つ
の対象物について、その下位対象物を指定するので、こ
の場合はスイッチパネルの下位対象物として２つのスイ
ッチを指定し、スイッチの下位対象物としてマークを指
定することになる。したがって、どの対象物が最下位に
なるかは全対象物の関係を解析する必要があり、これは
画像解析管理部８が行う。この全対象物の関係の解析は
第１４図に示す手順で行える。

すなわち、第１０図に示すような対象物データを対象物
データメモリ５より取り出しく２０２）、下位対象物が
有るか否かを判定する（２０４）。

もし下位対象物があれば、その対象物データを取り出し
く２０Ｇ）、さらに下位の対象物が有るか否かを判定す
る（２０４）。このようにして、例えば、第９図に示す
ような対象物番号“１″から下位対象物番号１１２　Ｉ
Ｉ　、　　１１３　ＩＩ、さらに下位対象物番号＃４＋
１　、　　ｔｌｊ５１１　、　　Ｉｔ（３Ｔｊ　、　　
（１７＋１というようにして対象物データを取り出し、
最終的に最下位対象物を判定する（２０８）。これによ
り、全対象物の関係の解析が行えることができ、第８図
に示す手順により第１０図のような複雑な対象物を認識
することができる。

なお１以上の例では、スイッチパネルの場合について説
明したが、これはロボットなどを用いてエアコンの操作
パネルなどに適用されるスイッチを組み立て、このスイ
ッチが規則正しく組み立て配置されているかを画像認識
を用いて検査する場合に使用される。本技術は、このよ
うに操作パネルの如く、簡単な形状の複数のマークの組
み合わせで種々の形態を表す対象物の認識に特に有効で
あるが、このようなパネルの組立て検査に限らず種々の
用途に適用できることはいうまでもないことである。

本装置による。上位認識対象物を下位認識対象物により
階層的に指定する他の例を第１５図に示す。

例１は、２つの部分が蝶番により結合されている部品で
ある。この部品は、２つの部分のなす角度が不定なので
、部品全体の形状で比較することができない。このよう
な部品に対し１本装置では、２つの部分にある。各々の
穴の周囲にウィンドウを設定して、その内部の穴を点対
象物とし、２つの点対象物を下位対象物とする点と点の
構成物として部品全体を定義することができる。

例２は、４方向にピンを持つＩＣの位置検出をする場合
である。この場合、まず、各方向のピン列を各々ストラ
イプ対象物とし、ピン列の中心を求める。つぎに、対向
する２つのストライプ対象物の中心点を下位対象物とす
る、点と点の構成物を定義する０点と点の構成物は、始
点と終点の決まった直線対象物となるので、２つの点と
点の構成物を下位対象物とする、２直腺の構成物を定義
する。この２直線の交点が、ＩＣの中心位置となる。

例３は、プリント基板のパターン幅および位置を針側す
る場合である。この場合、パターンの両側の縁を直線対
象物と定義し、この２直線を下位対象物とする２直線の
構成物を定義すると、パターン幅および位置を求めるこ
とができる。

例４は、セグメント文字のように、複数の要素の組合せ
で種類を判別する場合である。この場合、セグメントの
各要素を、非定形対象物と定義し、文字全体を複数物体
の集合物と定義することで、その種類を判別することが
できる。

以上の対象物は、従来は専用プログラムにより認識され
ていたが、本装置によれば、特定の下位対象物の組合せ
として指定できるので、システム開発の工数を大幅に削
減できる。

以上の例でも示されているが、対象物の属性には第７図
に示すように各種石り、各々の属性は項目別データ入力
部６２により入力できるが、対象物によっては全ての属
性を指定する必要の無いものがある。たとえば、スイッ
チの認識は、その下位対象物であるマークの有り無しで
判定するので、スイッチのＬ２識においては画像の前処
理をする必要はない。この場合、対象物の種類を指定す
るメニューで、種類として複合対象物が指定されたら、
前処理の種類を指定するメニューは表示しないようによ
れば、ユーザの対象物の指定操作が簡便になる。

このように、認識対象物の種類に応じて、必要な指定項
目を変更することは以下のように実現できる。入力管理
部６１は、対象物データメモリ５を参照しなから、対象
物データメモリ５に設定されていない項目に対応する項
目別データ入力部６２を起動し、データを入力する。項
目別データ管理部６３には、各項目に関して、その項目
が指定された場合、指定が必要となる項目と不要な項目
が記されている。したがって、入力管理部６１は１つの
項目のデータを入力すると、そのデータを対象物データ
メモリ５に格納すると同時に、項目別データ管理部６３
を参照し、その項目が指定された場合、指定が不要にな
る項目について、指定不要のコードを対象物データメモ
リ５に格納する。これにより、入力管理部６１は、対象
物データメモリ５の各項目を調べ、データ設定済みもし
くは、指定不要のコードが設定されている項目を除いた
項目について、項目別データ入力部６２を起動すれば、
必要な項目のみユーザに入力させることができる。また
、必要な項目のみユーザに入力させることを自動的に行
うことも、この方式により行うことができる。

以上は、対象物データを、モニタ１とキーボード２を用
いて、対話型に入力する例であるが、この他に、通信回
線１２あるいは記憶装置１３から入力し、ここで入力し
たデータ以外の項目を対話型に入力することもできる。

対象物データ入出力部６には、第３図に示す様に、通信
インタフェース６４と記憶装置インタフェース６５があ
り、入力管理部６１は、このインタフェースを通じて外
部からデータを入力できる。入力管理部６１は、データ
を入力し、それを対象物データメモリ５に格納する。−
旦、対象物データメモリＳに格納してしまえば、それが
キーボード２から入力されたものか１通信インタフェー
ス６４、あるいは記憶装置インタフェース６５から入力
されたものかの区別はないので、以後、入力管理部６１
は、データが設定されていない項目だけを、前に示した
方法によりユーザに入力させることができる。このよう
にすることで、事前に決定できるデータは一括して、外
部のファイルから入力し、ユーザのデ−タ入カニ数を削
減することができる。

また、第１１図の画像処理モジュール群７２は、機能別
に各種の画像処理モジュールが含まれているが９機能は
同じで処理方式が異なる複数のモジュールを持ち、対象
物に応じて、より高速に実行できるモジュールを選択す
ることも可能である。

この処理手順を第１６図に示す。この例では、２値化モ
ジユールとして、全画面２値化モジユールと部分２値化
モジユールを持つ。全画面２値化モジユールは、２値化
回路により、多値画像メモリの内容全体を指定された閾
値で２値化するものであり、部分２値化モジユールは、
プログラムを内蔵した計算機により、多値画像メモリの
特定の範囲を指定された閾値で２値化するものである。

全画面２値化モジユールは、多値画像メモリを専用回路
で処理するので、常に、１６．７ミリ秒で実行する。こ
れに対し、部分２値化モジユールは、多値画像メモリを
１画素ずつ計算機で処理するので、２値化する範囲が狭
ければ短時間で処理でき、２値化する範囲が広ければ長
時間要する。例えば。

１画素の２値化に１０マイクロ秒かかるとすると、縦横
が２５６画素ずつの多値画像メモリの内、縦横１０画素
ずつの１００画素の範囲を２値化するには、１ミリ秒か
かり、縦横５００画素つの２５００５００画素を２値化
するには、２５ミリ秒かかる。したがって、２値化の際
に、２値化する範囲を調べ、部分２値化モジユールで１
６．７ミリ秒以上かかる範囲ならば、全画面２値化モジ
ユールを用い、それ以下なら部分２値化モジユールを使
用するのがよい。本物体認識装置は、処理する画像の範
囲を属性データとして持つので、画像解析管理部８は、
この処理範囲を調べ（３０２）、その大きさに応じて、
全画面２値化モジユールと、部分２値化モジユールの内
、処理時間が短くなるものを選択し、実行させる（３０
４，３０６゜３０８．３１０，３１２）、これにより、
入力対象に応じて、より高速に解析結果を得ることでか
きる。

〔発明の効果〕

本発明によれば、複数の領域で構成される複雑な物体を
検出することができる。実世界の物体は、単一の領域で
構成される単純な物より、複数の部品から構成されてい
る複雑な物の方が一般的である。本発明の物体認識装置
は、複雑な対象物の指定を、実際の物体の構造に対応し
て、その物体を構成する物の集まりとして階層的に指定
できるので、従来の認識装置に比べ、認識対象を大幅に
拡大できる。

また、認識対象が複雑になるにつれ、認識対象を指定す
る作業が複雑で工数を要する作業になるが、本発明は、
認識対象に応じて必要な指定項目だけ入力すればよいの
で、この指定作業が容易になる。全指定項目の内、必要
な指定項目の数を半分とすれば１本発明により、この工
数を５０％削減できることになる。

さらに、対象物に応じて、処理モジュールを選択実行さ
せることにより、実行速度を高速化することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は１本発明の一実施例の全体構成を示す図、第２
図は、本発明の構成を具体的に実現した回路構成を示す
図、第３図は、対象物データ入出力部６の構成を示す図
、第４図は、複数の下位対象物から構成される複雑な物
体の一例を示す図、第５図は、下位対象物指定メニュー
の一例を示す図、第６図は、対象物の種類を示す図、第
７図は、対象物データの一例を示す図、第８図は、画像
解析管理部８の処理手順を示す図、第９図は、第１０図
に示すスイッチパネルの対象物データを示す図、第１０
図は、対象物の例であるスイッチパネルを示す図、第１
１図は、画像解析部７の構造を示す図、第１２図は、ワ
ーキングデータに対する参照、書き込みを示す図、第１
３図は、画像解析管理部と画像解析部間のコマンドシー
ケンスを示す図、第１４図は、全対象物の関係の解析手
順を示す図、第１５図は、上位認識対象物を下位認識対
象物により階層的に指定する例を示す図、第１６図は、
画像処理モジュールの選択手順の例を示す図である。１・・・モニタ、２・・・キーボード、３・・・画像入
力部、４・・・画像メモリ、５・・・対象物データメモ
リ、６・・・対象物データ入出力部、６１・・・入力管
理部、６２・・・項目別データ入力部、６２１・・・対
象物番号指定部、６２２・・・下位対象物指定部、６３
・・・項目別データ管理部、６４・・・通信インタフェ
ース、６５・・・記憶装置インタフェース、７・・・画
像解析部、７１・・・画像解析データ入力部、７２・・
・画像処理モジュール群、７３・・・認識結果格納部、
７４・・・ワーキングデータ、８・・・画像解析管理部
、９・・・画像解析結果メモリ。蛤ｌ固 ′Ｉ姐参え識張１／（１）第２圀屍５凶乙晃４区スイγすぴ１象４切丁′）マー７５（下４ｔＬダＬ象１匁°ｊ″）第６図嶌６０晃８０晃ｔ／凹晃／θ口晃７２０ ★ （ロホ゛−，ト）第７３０第７４０

Claims

【特許請求の範囲】１、認識対象物を指定する手段と、画像を撮像して入力
する画像入力手段と、該画像入力手段から入力された画
像データを解析して指定された認識対象物を検出する手
段から構成される物体認識装置において、１つの認識対
象物を複数の下位の認識対象物の集合として指定する手
段と、画像データを解析して、ある１つの認識対象物を
構成する下位の認識対象物を検出し、その検出結果から
該１つの認識対象物を検出する手段とを有することを特
徴とする物体認識装置。２、請求項１記載の物体認識装置において、認識対象物
毎に、その認識対象物を構成する下位の認識対象物を検
索する手段と、検索結果に基づき下位の認識対象物から
順に検出を行い最終的に下位の認識対象物で構成される
上位の認識対象物を検出する手段を備えた物体認識装置
。３、認識対象物を指定する手段と、画像を撮像して入力
する画像入力手段と、該画像入力手段から入力された画
像データを解析して指定された認識対象物を検出する手
段から構成される物体認識装置において、対話型に認識
対象物を指定する際、認識対象物の種類に応じて、必要
な指定項目を変更する手段を備えた物体認識装置。４、請求項３記載の物体認識装置において、必要な指定
項目を入力するモードに自動的に遷移する手段を備えた
物体認識装置。５、認識対象物を指定する手段と、画像を撮像して入力
する画像入力手段と、該画像入力手段から入力された画
像データを解析して指定された認識対象物を検出する手
段から構成される物体認識装置において、認識対象物を
指定するデータの一部を、通信回線あるいは記憶装置か
ら入力し、ここで入力したデータ以外の項目を対話型に
入力する手段を備えた物体認識装置。６、認識対象物を指定する手段と、画像を撮像して入力
する画像入力手段と、該画像入力手段から入力された画
像データを解析して指定された認識対象物を検出する手
段から構成される物体認識装置において、同じ画像に対
して、同一の解析結果を得る、複数の画像解析手段を有
し、入力対象に応じて、より高速に解析結果を得られる
画像解析手段を選択して使用する手段を備えた物体認識
装置。７、請求項１記載の物体認識装置において、最下位の認
識対象物の種類として、任意形状の領域を有する平面対
象物、直線対象物、点対象物、一定間隔の帯状パターン
を有するストライプ対象物、特定の形状を持たない非定
形対象物を有する物体認識装置。８、請求項７記載の物体認識装置において、最下位の認
識対象物の集合として指定される認識対象物の種類とし
て、２点の構成物、点と直線の構成物、２直線の構成物
、複数物体の構成物を有し、２点の構成物を２点を始点
終点とする直線対象物、点と直線の構成物を点から直線
に下ろした垂線で定義される直線対象物、２直線の構成
物を２直線の交点で定義される点対象物もしくは２直線
の間隔で定義される直線対象物、と扱うことにより、該
認識対象物の集合として指定される認識対象を下位対象
物とする多階層の認識対象物を定義できる物体認識装置
。