JPH0145102B2 - - Google Patents
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- Publication number
- JPH0145102B2 JPH0145102B2 JP57029561A JP2956182A JPH0145102B2 JP H0145102 B2 JPH0145102 B2 JP H0145102B2 JP 57029561 A JP57029561 A JP 57029561A JP 2956182 A JP2956182 A JP 2956182A JP H0145102 B2 JPH0145102 B2 JP H0145102B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- distance
- addresses
- memory
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- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired
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- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 17
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 3
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 claims description 3
- 238000000034 method Methods 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 description 1
- 238000012850 discrimination method Methods 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 238000009776 industrial production Methods 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
- G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
- G06V10/751—Comparing pixel values or logical combinations thereof, or feature values having positional relevance, e.g. template matching
- G06V10/7515—Shifting the patterns to accommodate for positional errors
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
本発明は、パターン認識により物体の位置を決
定する装置に関する。
定する装置に関する。
パターン認識技術は、今日、諸方面に用いられ
ている。工業生産の場で、同一種類の物品を多数
扱う工程においては、物品の位置を確認し、必要
とあらばその位置を修正するために、本技術を応
用することが多い。その場合、認識処理を簡単に
するため、特徴部分のみの認識ということがよく
行われる。例えば、平面的な物体の、二次元的な
位置のみを問題にするのであれば、物体の２個所
に特徴パターンを設定し、この特徴パターンの位
置を認識すれば、物体全体の位置及び姿勢まで決
定することができる。かかる手法の実際の応用例
は、例えば月刊誌「自動化技術」第13巻第２号
（1981年）第41〜44頁に紹介されている。
ている。工業生産の場で、同一種類の物品を多数
扱う工程においては、物品の位置を確認し、必要
とあらばその位置を修正するために、本技術を応
用することが多い。その場合、認識処理を簡単に
するため、特徴部分のみの認識ということがよく
行われる。例えば、平面的な物体の、二次元的な
位置のみを問題にするのであれば、物体の２個所
に特徴パターンを設定し、この特徴パターンの位
置を認識すれば、物体全体の位置及び姿勢まで決
定することができる。かかる手法の実際の応用例
は、例えば月刊誌「自動化技術」第13巻第２号
（1981年）第41〜44頁に紹介されている。
ところで、上記手法において特徴パターンの位
置を決定するには、走査マスクによる探索を行わ
ねばならない。つまり、物体をとらえた画像の中
に小面積の走査マスクを設定し、特徴パターンが
マスク中に現われる地点を求める訳である。特徴
パターンがマスク中に出たかどうかの決定は、特
徴パターンがこのような像でマスクに現われる筈
だということを想定した基準パターンとの比較に
より行なう。つまり、比較した結果、一致度数が
高ければ、特徴パターンを捕捉したものとするの
である。この手法は、本出願人の出願に係る昭和
55年特許願第32407号に紹介されている。
置を決定するには、走査マスクによる探索を行わ
ねばならない。つまり、物体をとらえた画像の中
に小面積の走査マスクを設定し、特徴パターンが
マスク中に現われる地点を求める訳である。特徴
パターンがマスク中に出たかどうかの決定は、特
徴パターンがこのような像でマスクに現われる筈
だということを想定した基準パターンとの比較に
より行なう。つまり、比較した結果、一致度数が
高ければ、特徴パターンを捕捉したものとするの
である。この手法は、本出願人の出願に係る昭和
55年特許願第32407号に紹介されている。
ここで、次のようなことが問題になる。つま
り、走査マスクの画像と基準パターンとの一致度
数は、理論的には、走査マスクがある特定の地点
（アドレス）に達した時、ピーク値を示すべきも
のである。ところが現実には、画面に現われるノ
イズの影響が極めて大きく、一致度数が一点での
み図抜けた高さを示すということは絶無と言つて
良い。真に特徴パターンをとらえたアドレスの周
囲に、似たような一致度数を示すアドレスが群が
り、あるものは真位置のアドレスより高い一致度
数を示すことさえあるというのが、現実の姿であ
る。これは、特徴パターンの存在を、あるぼんや
りとした拡がりをもつてしか知ることができない
ことを意味する。特徴パターンの位置が不確定で
あれば、物体そのものの位置及び姿勢も一定範囲
の不確定さをもつて取扱わざるを得なくなり、認
識機能としてはきわめて精度の低いものになつて
しまう。精度を上げるためには、何らかの方法
で、「確実らしい」アドレスを特定しなければな
らない。そこで、本発明の発明者は、次の方法を
採用した。
り、走査マスクの画像と基準パターンとの一致度
数は、理論的には、走査マスクがある特定の地点
（アドレス）に達した時、ピーク値を示すべきも
のである。ところが現実には、画面に現われるノ
イズの影響が極めて大きく、一致度数が一点での
み図抜けた高さを示すということは絶無と言つて
良い。真に特徴パターンをとらえたアドレスの周
囲に、似たような一致度数を示すアドレスが群が
り、あるものは真位置のアドレスより高い一致度
数を示すことさえあるというのが、現実の姿であ
る。これは、特徴パターンの存在を、あるぼんや
りとした拡がりをもつてしか知ることができない
ことを意味する。特徴パターンの位置が不確定で
あれば、物体そのものの位置及び姿勢も一定範囲
の不確定さをもつて取扱わざるを得なくなり、認
識機能としてはきわめて精度の低いものになつて
しまう。精度を上げるためには、何らかの方法
で、「確実らしい」アドレスを特定しなければな
らない。そこで、本発明の発明者は、次の方法を
採用した。
まず、物体に、一定の距離隔たつた２個所の特
徴パターンを設ける。この特徴パターンのそれぞ
れについて認識作業を行ない、パターン一致度数
の高い走査マスクアドレスを複数個づつ拾い出
す。そして一方の特徴パターンに関するアドレス
群と他方の特徴パターンに関するアドレス群と
で、アドレスの組合せを作り、全ての組合せにつ
き、相互間の距離を求める。求めた距離を、予め
わかつている特徴パターン間距離（真値）と比較
し、真値に近似した距離を示すアドレスの組合せ
を選び出す。このアドレスが真のアドレスである
確率は非常に高く、従つて、本発明は、ぼんやり
と認識した物体位置を正しい位置に収れんさせる
手段として有用なものである。
徴パターンを設ける。この特徴パターンのそれぞ
れについて認識作業を行ない、パターン一致度数
の高い走査マスクアドレスを複数個づつ拾い出
す。そして一方の特徴パターンに関するアドレス
群と他方の特徴パターンに関するアドレス群と
で、アドレスの組合せを作り、全ての組合せにつ
き、相互間の距離を求める。求めた距離を、予め
わかつている特徴パターン間距離（真値）と比較
し、真値に近似した距離を示すアドレスの組合せ
を選び出す。このアドレスが真のアドレスである
確率は非常に高く、従つて、本発明は、ぼんやり
と認識した物体位置を正しい位置に収れんさせる
手段として有用なものである。
以下本発明の一実施例を図に基いて説明する。
第１図において、１は画像入力部であり、
CCDカメラ等の視覚手段で見た物体を２値化さ
れた物体像２として認識する機能、及びこの物体
像２を走査マスク３で探査する機能を備えてい
る。物体像２は不等角四辺形の形に現われてお
り、特徴パターンとして使われるのは角Ａと角Ｂ
である。さて走査マスク３であるが、これは例え
ば、100行×100列の画素の集合からなり、画面の
中を画素１列分づつ左右方向に移動し、画面の端
に達したら元の端に戻り、画素１行分繰下がつ
て、再び左右方向への移動を始めるという具合に
して、全画面の走査を行なうものである。走査マ
スク３で切取つた画面情報は時々刻々コンパレー
タ４に送られ、基準パターンと比較される。基準
パターンには角Ａについてのものと角Ｂについて
のものと二通りあるが、作業手順としては、まず
角Ａの基準パターンとの比較を全画面について行
ない、それが済んでから角Ｂについて調べるよう
にする。角Ａの基準パターンとの比較ということ
で説明を進めると、コンパレータ４で得られた比
較結果は結果バツフア５に送られ、コンパレータ
６により、もう一つのバツフア７にインプツトし
てあつたデータと比較される。バツフア７にイン
プツトしてあつたのは、ある一致度数の値であつ
て、適当に高い値が設定してある。結果バツフア
５に入力された基準パターンとの比較結果が、バ
ツフア７に入力したものより高い一致度数を示せ
ば、その比較結果はデータメモリ８に書込まれ
る。その時の走査マスクアドレスもアドレスメモ
リ９に書込まれる。このようにして、バツフア７
に設定した基準を越える一致度数が、アドレスと
共に拾い上げられて行く。カウンタ１０がデータ
メモリ８及びアドレスメモリ９へのデータ入力度
数を数える。書込むべきデータがまだあるのにメ
モリ８，９が満杯になつてしまつた時は、メモリ
８，９の内容を消去し、バツフア７の設定基準を
少し上げて、最初からデータを拾い直す。メモリ
８，９の容量以内にデータ数が絞られるまで、こ
の作業が繰返される。
CCDカメラ等の視覚手段で見た物体を２値化さ
れた物体像２として認識する機能、及びこの物体
像２を走査マスク３で探査する機能を備えてい
る。物体像２は不等角四辺形の形に現われてお
り、特徴パターンとして使われるのは角Ａと角Ｂ
である。さて走査マスク３であるが、これは例え
ば、100行×100列の画素の集合からなり、画面の
中を画素１列分づつ左右方向に移動し、画面の端
に達したら元の端に戻り、画素１行分繰下がつ
て、再び左右方向への移動を始めるという具合に
して、全画面の走査を行なうものである。走査マ
スク３で切取つた画面情報は時々刻々コンパレー
タ４に送られ、基準パターンと比較される。基準
パターンには角Ａについてのものと角Ｂについて
のものと二通りあるが、作業手順としては、まず
角Ａの基準パターンとの比較を全画面について行
ない、それが済んでから角Ｂについて調べるよう
にする。角Ａの基準パターンとの比較ということ
で説明を進めると、コンパレータ４で得られた比
較結果は結果バツフア５に送られ、コンパレータ
６により、もう一つのバツフア７にインプツトし
てあつたデータと比較される。バツフア７にイン
プツトしてあつたのは、ある一致度数の値であつ
て、適当に高い値が設定してある。結果バツフア
５に入力された基準パターンとの比較結果が、バ
ツフア７に入力したものより高い一致度数を示せ
ば、その比較結果はデータメモリ８に書込まれ
る。その時の走査マスクアドレスもアドレスメモ
リ９に書込まれる。このようにして、バツフア７
に設定した基準を越える一致度数が、アドレスと
共に拾い上げられて行く。カウンタ１０がデータ
メモリ８及びアドレスメモリ９へのデータ入力度
数を数える。書込むべきデータがまだあるのにメ
モリ８，９が満杯になつてしまつた時は、メモリ
８，９の内容を消去し、バツフア７の設定基準を
少し上げて、最初からデータを拾い直す。メモリ
８，９の容量以内にデータ数が絞られるまで、こ
の作業が繰返される。
データを入れ終えたら、今度はそれを一致度数
の高い順に並べる。まず、制御回路１１がデータ
メモリ８から最初のデータを読出し、バツフア７
に入力する。そして、コンパレータ６により、２
番目のデータとの比較を行なう。１番目のデータ
の方が一致度数が高ければ、そのデータはそのま
まバツフア７に残る。２番目のデータの方が高い
値の時は、スイツチ１２が作用し、スイツチ１３
を通じ２番目のデータがバツフア７に入る。そし
て今度はこの２番目のデータが、３番目以降のデ
ータと比較される。これを繰返し、最終的にバツ
フア７に残つたのが一致度数最高のデータであ
る。このデータをアドレスと共にメモリ１４に書
込み、残つたデータ群を再び同様に処理して、一
致度数第２位のデータを求める。この手順を繰返
し、すべてのデータを高い方から並べてメモリ１
４に書込む。角Ｂについても同じ操作を行ない、
一致度数の高いものからデータを並べてメモリ１
４に書込む。この間の状況を模型的に示すと第２
図及び第３図のようになる。第２図は角Ａ及び角
Ｂに関し走査マスク３を走らせた時の、アドレス
毎の一致度数の状況、第３図は角Ａ及び角Ｂの一
致度数データを高い順に並べた様子を示してい
る。
の高い順に並べる。まず、制御回路１１がデータ
メモリ８から最初のデータを読出し、バツフア７
に入力する。そして、コンパレータ６により、２
番目のデータとの比較を行なう。１番目のデータ
の方が一致度数が高ければ、そのデータはそのま
まバツフア７に残る。２番目のデータの方が高い
値の時は、スイツチ１２が作用し、スイツチ１３
を通じ２番目のデータがバツフア７に入る。そし
て今度はこの２番目のデータが、３番目以降のデ
ータと比較される。これを繰返し、最終的にバツ
フア７に残つたのが一致度数最高のデータであ
る。このデータをアドレスと共にメモリ１４に書
込み、残つたデータ群を再び同様に処理して、一
致度数第２位のデータを求める。この手順を繰返
し、すべてのデータを高い方から並べてメモリ１
４に書込む。角Ｂについても同じ操作を行ない、
一致度数の高いものからデータを並べてメモリ１
４に書込む。この間の状況を模型的に示すと第２
図及び第３図のようになる。第２図は角Ａ及び角
Ｂに関し走査マスク３を走らせた時の、アドレス
毎の一致度数の状況、第３図は角Ａ及び角Ｂの一
致度数データを高い順に並べた様子を示してい
る。
次のステツプでは、メモリ１４に蓄えたデータ
から一致度数上位のものを数個づつ、角Ａの分及
び角Ｂの分について抽出し、角Ａの方と角Ｂの方
とでアドレスの組合せをつくり、各ケースについ
て、演算回路１５で距離を算出する。この算出結
果をコンパレータ１６にかけ、角Ａ，Ｂ間の距離
の真値ｌと比較し、ｌに等しいかあるいは近似し
た組合せを一組乃至数組選び出す。これにより物
体を、特定の位置に、あるいは極く限定された位
置に存在するものとして把握することができる。
なお図中１７はコンパレータ６、バツフア７等の
要素を所定タイミングで動作させるクロツクであ
る。
から一致度数上位のものを数個づつ、角Ａの分及
び角Ｂの分について抽出し、角Ａの方と角Ｂの方
とでアドレスの組合せをつくり、各ケースについ
て、演算回路１５で距離を算出する。この算出結
果をコンパレータ１６にかけ、角Ａ，Ｂ間の距離
の真値ｌと比較し、ｌに等しいかあるいは近似し
た組合せを一組乃至数組選び出す。これにより物
体を、特定の位置に、あるいは極く限定された位
置に存在するものとして把握することができる。
なお図中１７はコンパレータ６、バツフア７等の
要素を所定タイミングで動作させるクロツクであ
る。
以上のように本発明は、いずれが特徴パターン
の真の位置を示すアドレスであるか判別しにくい
場合の判別法として、 それらしい（基準パターンとの一致度が高い）
アドレス同士を組合せて相互間の距離を算出し、
その結果が真の距離に近いかどうかにより、その
組合せが正しいかどうかを判定する、という手法
を提案するものであり、物体位置を決定するの
に、一つの有力な手段となるものである。
の真の位置を示すアドレスであるか判別しにくい
場合の判別法として、 それらしい（基準パターンとの一致度が高い）
アドレス同士を組合せて相互間の距離を算出し、
その結果が真の距離に近いかどうかにより、その
組合せが正しいかどうかを判定する、という手法
を提案するものであり、物体位置を決定するの
に、一つの有力な手段となるものである。
第１図は本発明の一実施例を示すブロツク図、
第２図及び第３図は本発明によるデータ処理手法
を説明する、一致度数分布図及びメモリへの書込
み状況図である。 ２……物体像、３……走査マスク、４……第１
のコンパレータ、１４……メモリ、１５……演算
回路、１６……第２のコンパレータ。
第２図及び第３図は本発明によるデータ処理手法
を説明する、一致度数分布図及びメモリへの書込
み状況図である。 ２……物体像、３……走査マスク、４……第１
のコンパレータ、１４……メモリ、１５……演算
回路、１６……第２のコンパレータ。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ 検知対象物体の相異なる２部分のそれぞれに
ついて、走査マスクによつて切取られた画像と基
準パターンとの比較を行う第１のコンパレータ
と、 前記第１のコンパレータによつて得られた比較
結果のうち、一致度数上位のデータ群をその時の
走査マスクアドレスと共に記憶するメモリと、 前記メモリに記憶させたアドレスデータの中
で、相異なる部分のアドレスの組み合せを順次構
成し、そのすべてのケースについて２点間距離を
算出する演算回路と、 前記２点間距離の算出結果と、２部分間の真の
距離とを比較し、真値に近似したアドレスの組合
せを選び出す第２のコンパレータとを備えたパタ
ーン認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57029561A JPS58146975A (ja) | 1982-02-24 | 1982-02-24 | パタ−ン認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57029561A JPS58146975A (ja) | 1982-02-24 | 1982-02-24 | パタ−ン認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS58146975A JPS58146975A (ja) | 1983-09-01 |
| JPH0145102B2 true JPH0145102B2 (ja) | 1989-10-02 |
Family
ID=12279545
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP57029561A Granted JPS58146975A (ja) | 1982-02-24 | 1982-02-24 | パタ−ン認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS58146975A (ja) |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS55138854A (en) * | 1979-04-16 | 1980-10-30 | Hitachi Ltd | Pattern position detector |
-
1982
- 1982-02-24 JP JP57029561A patent/JPS58146975A/ja active Granted
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS55138854A (en) * | 1979-04-16 | 1980-10-30 | Hitachi Ltd | Pattern position detector |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS58146975A (ja) | 1983-09-01 |
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