JPH02125375A - 位置検出装置 - Google Patents
位置検出装置Info
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- JPH02125375A JPH02125375A JP1155510A JP15551089A JPH02125375A JP H02125375 A JPH02125375 A JP H02125375A JP 1155510 A JP1155510 A JP 1155510A JP 15551089 A JP15551089 A JP 15551089A JP H02125375 A JPH02125375 A JP H02125375A
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- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 4
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 3
- 238000000034 method Methods 0.000 description 9
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 6
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 2
- 238000005315 distribution function Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/12—Edge-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10016—Video; Image sequence
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30108—Industrial image inspection
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Character Input (AREA)
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。
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、物体認識装置に関し、特に自動車機器やロボ
ット等による自動化のために、特定の対象物の位置を検
出する用途に適用されるものである。
ット等による自動化のために、特定の対象物の位置を検
出する用途に適用されるものである。
従来のものでは、例えば特開昭６０−２１５２８４号公
報に示すように、任意の曲線のランレングスを計算によ
って求め、曲線形状の物体の画素の変化点の位置情報を
得、これによって対象物の位置検査を自動的に行うよう
にしたものである。
報に示すように、任意の曲線のランレングスを計算によ
って求め、曲線形状の物体の画素の変化点の位置情報を
得、これによって対象物の位置検査を自動的に行うよう
にしたものである。
ところが、上述した従来のものでは、対象物の表面の汚
れ、光沢等により、不鮮明な画像となった場合に、本来
認識すべき対象物の位置を認識できず、また対象物の外
周が欠けたりしたものの位置を検出しようとする際にも
、欠けによる変化点の位置データを予め求めておいた正
しい変化点との位置データがずれて、位置検査を行うこ
とができなくなってしまうという問題点があった。
れ、光沢等により、不鮮明な画像となった場合に、本来
認識すべき対象物の位置を認識できず、また対象物の外
周が欠けたりしたものの位置を検出しようとする際にも
、欠けによる変化点の位置データを予め求めておいた正
しい変化点との位置データがずれて、位置検査を行うこ
とができなくなってしまうという問題点があった。
そこで、本発明においては、対象物の表面状態もしくは
形状に影響されず、確実に対象物の位置検出を行うこと
ができる位置検出装置を提供するものである。
形状に影響されず、確実に対象物の位置検出を行うこと
ができる位置検出装置を提供するものである。
本発明においては、
対象物を含む画像を取り込む画像入力装置と、この画像
を走査し、画像の輝度に対応した映像信号を作成する映
像信号作成手段と、 この映像信号を前記画像の平面座標に対応してサンプリ
ングし、各平面座標に対する映像信号を記ｔＱする画像
メモリ手段と、 前記対象物の外周形状に沿う第１の区分領域と、前記対
象物の外周形状に沿うと共に、前記第１の区分領域と所
定の距離離れてほぼ平行に配置された第２の区分領域と
、 前記第１、第２の区分領域を移動させ、前記第１の区分
領域内の前記画像メモリ手段に記憶された映像信号の第
１の和と、前記第２の区分領域内の前記画１象メモリ手
段に記憶された映像信号の第２の和の差が最大の時の区
分領域の位置を検出する位置検出手段と、 を備えた位置検出装置を採用するものである。
を走査し、画像の輝度に対応した映像信号を作成する映
像信号作成手段と、 この映像信号を前記画像の平面座標に対応してサンプリ
ングし、各平面座標に対する映像信号を記ｔＱする画像
メモリ手段と、 前記対象物の外周形状に沿う第１の区分領域と、前記対
象物の外周形状に沿うと共に、前記第１の区分領域と所
定の距離離れてほぼ平行に配置された第２の区分領域と
、 前記第１、第２の区分領域を移動させ、前記第１の区分
領域内の前記画像メモリ手段に記憶された映像信号の第
１の和と、前記第２の区分領域内の前記画１象メモリ手
段に記憶された映像信号の第２の和の差が最大の時の区
分領域の位置を検出する位置検出手段と、 を備えた位置検出装置を採用するものである。
〔作用ゴ
上記のように構成された位置検出装置においては、第１
の区分領域の映像信号の第１の和と、第２の区分領域の
映像信号の第２の和との差が最大となる第１、第２の区
分領域間が、対象物の外周と一致することとなる。
の区分領域の映像信号の第１の和と、第２の区分領域の
映像信号の第２の和との差が最大となる第１、第２の区
分領域間が、対象物の外周と一致することとなる。
以上述べたように、本発明においては、対象物が不鮮明
な画像となった時にでも、確実に対象物の位置を検出す
ることができるという優れた効果がある。
な画像となった時にでも、確実に対象物の位置を検出す
ることができるという優れた効果がある。
また、映像信号第１、第２の和およびこれら第１、第２
の和の差の計算でよいため、演算処理時間も早くするこ
とができる。
の和の差の計算でよいため、演算処理時間も早くするこ
とができる。
以下、本発明を図に示す一実施例について説明する。第
１図において、テレビカメラ１は、撮像部と、これを制
御するコントローラ部とから成る。
１図において、テレビカメラ１は、撮像部と、これを制
御するコントローラ部とから成る。
コントローラ部は１最像部を水平走査及び垂直走査して
、画像Ａ／Ｄ変換回路２に映像信号を出力する。
、画像Ａ／Ｄ変換回路２に映像信号を出力する。
画像Ａ／Ｄ変換回路２は映像信号を各画素の平面座標に
対応してサンプリングし、つまり、各画素毎にサンプリ
ングし、その結果をデジタル信号に変換し、アドレス信
号２１と輝度データ信号２２を出力する電気回路である
。このアドレス信号２１は、垂直同期信号を始点とし、
１水平走査線を２５６ドツトに分割したパルス信号を出
力している。また、このアドレス信号は、２５６パルス
毎に水平同期信号に同期している。そして、輝度データ
信号は、映像信号の輝度レベルを０〜１５の値にデジタ
ル化している。
対応してサンプリングし、つまり、各画素毎にサンプリ
ングし、その結果をデジタル信号に変換し、アドレス信
号２１と輝度データ信号２２を出力する電気回路である
。このアドレス信号２１は、垂直同期信号を始点とし、
１水平走査線を２５６ドツトに分割したパルス信号を出
力している。また、このアドレス信号は、２５６パルス
毎に水平同期信号に同期している。そして、輝度データ
信号は、映像信号の輝度レベルを０〜１５の値にデジタ
ル化している。
画像メモリ３は、この画像Ａ／Ｄ変換回路２から入力し
たデジタル信号を記憶する装置である。
たデジタル信号を記憶する装置である。
コンピュータ４は、ＣＰＵ４０と、プログラム等を記憶
するメモリ４１とで構成する。
するメモリ４１とで構成する。
画像出力回路５は、コンピュータ４にて演算された物体
８の位置を、モニタテレビ６に映し出すものである。、
二のモニタテレビ６は、作業者が物体８の位置を正確に
捜したか否かをテレビ６を通して見るものである。
８の位置を、モニタテレビ６に映し出すものである。、
二のモニタテレビ６は、作業者が物体８の位置を正確に
捜したか否かをテレビ６を通して見るものである。
ＣＰＵバス７は、コンピュータ４のＣＰＵ４０と、画像
Ａ／Ｄ変換回路２、画像メモリ３及び画像出力回路５と
の間の信号を送るものである。
Ａ／Ｄ変換回路２、画像メモリ３及び画像出力回路５と
の間の信号を送るものである。
以下、本実施例の作動を説明する。
まず、−例として、長方形の物体８の位置を検出する場
合について述べる。物体８は、コンベア（図示せず）等
で運ばれ、第２図に示す如く、テレビカメラ１の下に配
置される。すると、テレビカメラ１はこの物体８を撮像
し、その像を水平走査線２５６で１フレームを構成した
映像信号１１として画像Ａ／Ｄ変換回路２に出力される
。この映像信号１１を、第４図に示すように、各画素の
平面座標（２５６Ｘ２５６）に対応して、サンプリング
する。そしてこの画像をデジタル量に変換した輝度デー
タ信号２２と、単位領域を特定するアドレス信号２１と
を画像メモリ３に出力する。
合について述べる。物体８は、コンベア（図示せず）等
で運ばれ、第２図に示す如く、テレビカメラ１の下に配
置される。すると、テレビカメラ１はこの物体８を撮像
し、その像を水平走査線２５６で１フレームを構成した
映像信号１１として画像Ａ／Ｄ変換回路２に出力される
。この映像信号１１を、第４図に示すように、各画素の
平面座標（２５６Ｘ２５６）に対応して、サンプリング
する。そしてこの画像をデジタル量に変換した輝度デー
タ信号２２と、単位領域を特定するアドレス信号２１と
を画像メモリ３に出力する。
画像メモリ３はアドレス信号２１をアドレスとし、輝度
データ信号２２をデータとして各画素の平面座標で平面
輝度分布関数Ｆ （Ｗｉ、Ｘ、Ｙ）として記憶する。
データ信号２２をデータとして各画素の平面座標で平面
輝度分布関数Ｆ （Ｗｉ、Ｘ、Ｙ）として記憶する。
コンピュータ４には予め第３図に示される第１のウィン
ド９と第２のウィンド１０とを設定しておく。これら第
１、第２のウィンド９．ＩＯの設定の仕方としては、予
め大きさの分かっている長方形の物体の位置検出である
ため、４つの角のうち１つの角の位置を知ることで、物
体の全体の位置が確認できる。
ド９と第２のウィンド１０とを設定しておく。これら第
１、第２のウィンド９．ＩＯの設定の仕方としては、予
め大きさの分かっている長方形の物体の位置検出である
ため、４つの角のうち１つの角の位置を知ることで、物
体の全体の位置が確認できる。
従って、Ｌ字形状の第１のウィンド９と、この第１のウ
ィンド９と１画素分平行に離したＬ字形状の第２のウィ
ンド１０を設定することとなる。
ィンド９と１画素分平行に離したＬ字形状の第２のウィ
ンド１０を設定することとなる。
ここで、図面中、１つのマス目は１画素を示している。
それぞれのウィンド９．１０は、各画素毎に図示する如
く、座標にて決定されている。つまり、ａｍ＋ｌＩ＋６
は、第４図中の画像メモリの（ｍ。
く、座標にて決定されている。つまり、ａｍ＋ｌＩ＋６
は、第４図中の画像メモリの（ｍ。
ｎ ＋ ６ ）の座標に一致している。
次に、マイクロコンピュータ４の制御を第５図に示すフ
ローチャートに従って説明する。コンピュータはステッ
プ１００から実行を開始する。ステップ１００では、画
像メモリ３に画像入力が完了したか否かを判定する。
ローチャートに従って説明する。コンピュータはステッ
プ１００から実行を開始する。ステップ１００では、画
像メモリ３に画像入力が完了したか否かを判定する。
画像入力が完了したときは、ステップ１０１に移行し、
第１のウィンド９及び第２のウィンド１０を初期状態に
位置設定する。つまり、ｍ＝１゜ｎ＝１とすることで、
第１、第２のウィンド９゜１０が、第４図に示す画像メ
モリ３上の図中左上に設定される。
第１のウィンド９及び第２のウィンド１０を初期状態に
位置設定する。つまり、ｍ＝１゜ｎ＝１とすることで、
第１、第２のウィンド９゜１０が、第４図に示す画像メ
モリ３上の図中左上に設定される。
次に、ステップ１０２に移り、第１のウィンド９内の明
るさの和を検出する。
るさの和を検出する。
まず、ａ３．、の位置における画像メモリ３にて記憶さ
れている映像信号の輝度レベルのデータを詠む。次に、
左から右に、かつ上から下に、ａｌ、。
れている映像信号の輝度レベルのデータを詠む。次に、
左から右に、かつ上から下に、ａｌ、。
ａｌ＋９ ＋ ８２＋７・・・・・・ａ？＋１・・・
・・・ａ９＋１・・・・・・ａ、、、の順序で、輝度レ
ベルのデータを読み込むと共に、順次、第１のウィンド
９内の輝度レベルのデータの和ΣＷａを計算する。
・・・ａ９＋１・・・・・・ａ、、、の順序で、輝度レ
ベルのデータを読み込むと共に、順次、第１のウィンド
９内の輝度レベルのデータの和ΣＷａを計算する。
ステップ１０３では１．第２のウィンド９内の明るさの
和を検出する。ステップ１０２と同様に、ｂｌｏｌｌ
＋ ｂｌｏｌｌ ＋ ｂｌ、＋３ ＋ ｂｌ、１１・・
・・・・ｂ、、１・・・・・・ｂｌ３．１・・・・・・
ｂｌ３．＋３の順序で、画像メモリ３にて記憶されてい
る輝度レベルのデータを読み込み、データの和Σｗｂを
計算する。
和を検出する。ステップ１０２と同様に、ｂｌｏｌｌ
＋ ｂｌｏｌｌ ＋ ｂｌ、＋３ ＋ ｂｌ、１１・・
・・・・ｂ、、１・・・・・・ｂｌ３．１・・・・・・
ｂｌ３．＋３の順序で、画像メモリ３にて記憶されてい
る輝度レベルのデータを読み込み、データの和Σｗｂを
計算する。
次に、ステップ１０４では、ステップ１０２、ステップ
１０３で求めたΣＷａ、 Σｗｂの差ΔＰを計算する
。
１０３で求めたΣＷａ、 Σｗｂの差ΔＰを計算する
。
ステップ１０５では、ΔＰが最大か否かを判定するもの
で、ｍ＝１．ｎ＝１では、この時のΔＰの値がまずは最
大となるため、ステップ１０６に移り、第１、第２のウ
ィンド９，１０の位置を記憶する。
で、ｍ＝１．ｎ＝１では、この時のΔＰの値がまずは最
大となるため、ステップ１０６に移り、第１、第２のウ
ィンド９，１０の位置を記憶する。
この時の、第１、第２のウィンド９．１０の位置の記憶
は、第１、第２のウィンド９，１０のうちの１つの画素
の座標を記憶すればよいが、第３図の斜線に示す如く、
第１のウィン］′９のａｌｌｌ＋１１＋６の位置を記憶
するようにしておく。つまり、画像メモリ３上では、（
ｍ、ｎ）の座標となる。
は、第１、第２のウィンド９，１０のうちの１つの画素
の座標を記憶すればよいが、第３図の斜線に示す如く、
第１のウィン］′９のａｌｌｌ＋１１＋６の位置を記憶
するようにしておく。つまり、画像メモリ３上では、（
ｍ、ｎ）の座標となる。
ステップ１０７に移り、第１、第２のウィンド９、ＩＯ
の移動を行うもので、ｎ＝ｍ＋１とすることで、第１、
第２のウィンド９．１０が水平方向に１画素右に移動す
る。
の移動を行うもので、ｎ＝ｍ＋１とすることで、第１、
第２のウィンド９．１０が水平方向に１画素右に移動す
る。
そして、ステップ１０Ｂでは、ｎ＋１２が２５６よりも
大きくない場合には、ステ・ンプ１０２に移り、第１の
ウィンド９のΣＷａを検出する。ここでは、上述したこ
とと同様に、ａ＋＋ｑ・・・・・・ａ９＋ＩＯまでの輝
度レベルのデータの和を計算する。
大きくない場合には、ステ・ンプ１０２に移り、第１の
ウィンド９のΣＷａを検出する。ここでは、上述したこ
とと同様に、ａ＋＋ｑ・・・・・・ａ９＋ＩＯまでの輝
度レベルのデータの和を計算する。
また、ステップ１０３でも、ｂｌ−８・・・・・・ｂｌ
：ｌ＋１４までの輝度レベルのデータの和Σｗｂを計算
する。
：ｌ＋１４までの輝度レベルのデータの和Σｗｂを計算
する。
そして、ステップ１０４，１０５を経て、ΔＰが最大か
否かを判断して、ステ・ンプ１０７に移る。
否かを判断して、ステ・ンプ１０７に移る。
以上、ステップ１０２からステ・ンプ１０８までを繰り
返す。第１、第２のウィンド９．ｌＯが第２図の矢印に
示す如く、順次１画素づつ右Ｇこずれ、第２のウィンド
１０の右端が画像メモリ３の右）高に接するまで移動す
ると、ステ・ノブｌＯ８で番よｎ＋１２が２５６よりも
大きくなり、ステ・ノブ１０９に移る。
返す。第１、第２のウィンド９．ｌＯが第２図の矢印に
示す如く、順次１画素づつ右Ｇこずれ、第２のウィンド
１０の右端が画像メモリ３の右）高に接するまで移動す
ると、ステ・ノブｌＯ８で番よｎ＋１２が２５６よりも
大きくなり、ステ・ノブ１０９に移る。
ステップ１０９では、ｎ＝１とし、ステ・ンブ１１０に
て、ｍ＝ｍ＋１により、ｍ＝２とする。
て、ｍ＝ｍ＋１により、ｍ＝２とする。
つまり、第１、第２のウィンド９．１０を垂直方向に１
画素ずらすものである。
画素ずらすものである。
この場合、ステップ１０２では、ａｌ１．・・・・・・
ａ＋ｏ＋ｑまでの輝度レベルのデータの和ΣＷａを計算
する。
ａ＋ｏ＋ｑまでの輝度レベルのデータの和ΣＷａを計算
する。
また、ステップ１０３では、同様にｂｌｏｌｌ・・・・
・・ｂ１４＋Ｉ：ｌまでの輝度レベルのデータの和Σｗ
ｂを計算する。
・・ｂ１４＋Ｉ：ｌまでの輝度レベルのデータの和Σｗ
ｂを計算する。
以上述べたように、第１、第２のウィンド９゜１０を１
画素づつ、第２のウィンド１０が画像メモリ３の右端に
接するまで、右方向に移動させ、その後、第１、第２の
ウィンド９，１０を左端でかつ１画素垂直方向にずらす
。
画素づつ、第２のウィンド１０が画像メモリ３の右端に
接するまで、右方向に移動させ、その後、第１、第２の
ウィンド９，１０を左端でかつ１画素垂直方向にずらす
。
以上のことを繰り返すことで、第１、第２のウィンド９
．１０は、第２図の矢印に示す如く、画像メモリ３上の
すべてを移動することになる。
．１０は、第２図の矢印に示す如く、画像メモリ３上の
すべてを移動することになる。
第１、第２のウィンド９．ＩＯ内に対応する画素の数は
、精度をあげようと思えば、画素の数を増やせばよいが
、画素の数を増やすと一方、処理時間が増してしまうた
め、上記のことを考慮して画素の数を設定するものであ
る。
、精度をあげようと思えば、画素の数を増やせばよいが
、画素の数を増やすと一方、処理時間が増してしまうた
め、上記のことを考慮して画素の数を設定するものであ
る。
つまり、物体８の位置決めに、第１のウインド９と第２
のウィンド１０を使い、差の最大を検出するようにして
いるため、不鮮明な画像となった場合でも、確実に物体
８の外周を検出できる。
のウィンド１０を使い、差の最大を検出するようにして
いるため、不鮮明な画像となった場合でも、確実に物体
８の外周を検出できる。
また、上記実施例では、物体８の角を単に第１、第２の
ウィンド９．ｌＯのみで検出するため、第１、第２のウ
ィンド９．ＩＯ内に対応する輝度レベルのデータのみを
だすようにすればよいから、処理時間が少なくてすむ。
ウィンド９．ｌＯのみで検出するため、第１、第２のウ
ィンド９．ＩＯ内に対応する輝度レベルのデータのみを
だすようにすればよいから、処理時間が少なくてすむ。
そして、第１、第２のウィンド９．ｔｏが、画像メモリ
３の右下端に達すると、ステップ１１１がＹＥＳとなり
、終了する。
３の右下端に達すると、ステップ１１１がＹＥＳとなり
、終了する。
以上のようにして、ステップ１０６でΔＰが最大となる
第１、第２のウィンド９．ｌＯの位置を求めることがで
きる。すなわち、ΔＰが最大であるということは、第３
図に示す如く、物体８の角が、第１のウィンド９と第２
のウィンドＩＯとの間に配置される位置である。
第１、第２のウィンド９．ｌＯの位置を求めることがで
きる。すなわち、ΔＰが最大であるということは、第３
図に示す如く、物体８の角が、第１のウィンド９と第２
のウィンドＩＯとの間に配置される位置である。
なお、上記実施例では、第１、第２のウィンド９、ＩＯ
を１画素水平方向にずらした時に、第１、第２のウィン
ド９．１０中のすべての画素について、輝度レベルのデ
ータを読み込み、和を計算しているが、第６図に示す如
く、１画素ずらした時から引き、斜線で示しである画素
のデータの和次に、第９図に示す第２実施例について説
明する。この第２実施例では、上記実施例と同様にステ
ップ１０４で、ΣＷａとΣｗｂの差ΔＰを計算した後、
ステップ１１２で、上記差ΔＰが所定値以上か否かを判
断する。そして、差ΔＰが所定値以上であれば、ステッ
プ１０６に進み、第１、第２のウィンド９．１０の位置
を記憶する。
を１画素水平方向にずらした時に、第１、第２のウィン
ド９．１０中のすべての画素について、輝度レベルのデ
ータを読み込み、和を計算しているが、第６図に示す如
く、１画素ずらした時から引き、斜線で示しである画素
のデータの和次に、第９図に示す第２実施例について説
明する。この第２実施例では、上記実施例と同様にステ
ップ１０４で、ΣＷａとΣｗｂの差ΔＰを計算した後、
ステップ１１２で、上記差ΔＰが所定値以上か否かを判
断する。そして、差ΔＰが所定値以上であれば、ステッ
プ１０６に進み、第１、第２のウィンド９．１０の位置
を記憶する。
つまり、差ΔＰが所定値以上であるということで、物体
８の角が、第１のウィンド９と第２のウィンドｌＯとの
間に配室される位置であることを決定してもよい。
８の角が、第１のウィンド９と第２のウィンドｌＯとの
間に配室される位置であることを決定してもよい。
従って、このものでは、差ΔＰが所定値以上であればそ
の時点で第１、第２のウィンド９．１０を移動させるこ
となく、物体８の位置が検出できるため、第１実施例と
比較して、検出時間を短縮できる。
の時点で第１、第２のウィンド９．１０を移動させるこ
となく、物体８の位置が検出できるため、第１実施例と
比較して、検出時間を短縮できる。
また、上記実施例では、長方形の物体８を検出するため
に、Ｌ字形状の第１、第２のウィンド９ＩＯを作成して
、物体８の位置を検出したが、例えば第７図に示す如く
、物体８ａの外周径よりも大きい、はぼ円形の第１のウ
ィンド９ａと、物体８ａの外周径よりも小さいほぼ円形
の第２のウィンド１０ａとを設定すればよい。
に、Ｌ字形状の第１、第２のウィンド９ＩＯを作成して
、物体８の位置を検出したが、例えば第７図に示す如く
、物体８ａの外周径よりも大きい、はぼ円形の第１のウ
ィンド９ａと、物体８ａの外周径よりも小さいほぼ円形
の第２のウィンド１０ａとを設定すればよい。
円形の物体８ａを検出する際、画素毎でウィンドを形成
するので、正確な円形のウィンドは形成できないため、
円形の物体８ａの外周の検出が難しいが、上述のように
、第１、第２のウィンド９ａ、１０ａを使うことで、こ
れら第１、第２のウィンド９ａ、ｌＯａ間を物体８ａの
外周に配置した時に、確実に位置が検出できる。
するので、正確な円形のウィンドは形成できないため、
円形の物体８ａの外周の検出が難しいが、上述のように
、第１、第２のウィンド９ａ、１０ａを使うことで、こ
れら第１、第２のウィンド９ａ、ｌＯａ間を物体８ａの
外周に配置した時に、確実に位置が検出できる。
なお、第８図に示す多角形の物体８ｂにおいても、１対
のウィンド９ｂ、１０ｂ及び１対のウィンド９ｃ、１０
ｃを使うことで、物体８ｂの外周を確実に検出できる。
のウィンド９ｂ、１０ｂ及び１対のウィンド９ｃ、１０
ｃを使うことで、物体８ｂの外周を確実に検出できる。
第１図は本発明位置検出装置の構成を示すブロック構成
図、第２図は本発明を適用した一実施例を示す模式図、
第３図は第１、第２のウィンドを示す平面図、第４図は
画素の配置を示す平面図、第５図は上記実施例で使用さ
れたコンピュータの処理を示すフローチャート、第６図
はウィンドの移動による輝度レベルの計算の仕方を説明
する平面図、第７図及び第８図は、第１、第２のウィン
ドの他の実施例を示す平面図、第９図は本発明装置の第
２実施例を示すもので、コンピュータの処理を示すフロ
ーチャートである。 １・・・テレビ、２・・・画像Ａ／Ｄ変換回路、３・・
・画像メモリ、４・・・コンピュータ。
図、第２図は本発明を適用した一実施例を示す模式図、
第３図は第１、第２のウィンドを示す平面図、第４図は
画素の配置を示す平面図、第５図は上記実施例で使用さ
れたコンピュータの処理を示すフローチャート、第６図
はウィンドの移動による輝度レベルの計算の仕方を説明
する平面図、第７図及び第８図は、第１、第２のウィン
ドの他の実施例を示す平面図、第９図は本発明装置の第
２実施例を示すもので、コンピュータの処理を示すフロ
ーチャートである。 １・・・テレビ、２・・・画像Ａ／Ｄ変換回路、３・・
・画像メモリ、４・・・コンピュータ。
Claims (3)
- （１）対象物を含む画像を取り込む画像入力装置と、こ
の画像を走査し、画像の輝度に対応した映像信号を作成
する映像信号作成手段と、 この映像信号を前記画像の平面座標に対応してサンプリ
ングし、各平面座標に対する映像信号を記憶する画像メ
モリ手段と、 前記対象物の外周形状に沿う第１の区分領域と、前記対
象物の外周形状に沿うと共に、前記第１の区分領域と所
定の距離離れてほぼ平行に配置された第２の区分領域と
、 前記第１、第２の区分領域を移動させ、前記第１の区分
領域内の前記画像メモリ手段に記憶された映像信号の第
１の和と、前記第２の区分領域内の前記画像メモリ手段
に記憶された映像信号の第２の和の差が最大の時の区分
領域の位置を検出する位置検出手段と、 を備えた位置検出装置。 - （２）検出すべき対象物を含む画像を取り込む画像入力
装置と、 この画像を走査し、画像の輝度に対応した映像信号を作
成する映像信号作成手段と、 この映像信号を前記画像の平面座標に対応してサンプリ
ングし、各平面座標に対する映像信号を記憶する画像メ
モリ手段と、 前記対象物の外周形状に沿う第１の区分領域と、前記対
象物の外周形状に沿うと共に、前記第１の区分領域と所
定の距離離れてほぼ平行に配置された第２の区分領域と
、 前記第１、第２の区分領域を移動させ、次々に前記第１
の区分領域内の前記画像メモリ手段に記憶された映像信
号の第１の和と、前記第２の区分領域内の前記画像メモ
リ手段に記憶された映像信号の第２の和を求める和検出
手段と、 前記第１の和と前記第２の和の差が所定以上の時の区分
領域の位置を検出する位置検出手段と、を備えた位置検
出装置。 - （３）検出すべき対象物を含む画像を取り組む画像入力
装置と、 前記画像を複数個の画素に分けて、各画素の輝度に対応
した映像信号を作成する映像信号作成手段と、 この映像信号を各画素の位置に対応させて、記憶する画
像メモリ手段と、 前記対象物の外周形状の一部と同じ形状で、かつ前記対
象物の外周に沿って複数個の画素を含む第１の区分領域
と、 この第１の区分領域との間で前記対象物の外周を検出す
る側を、１画素離して平行に配置した第２の区分領域と
、 前記第１、第２の区分領域を前記画素に応じて移動させ
る移動手段と、 前記第１、第２の区分領域の移動毎に、前記第１の区分
領域に対応する前記画像メモリ手段に記憶された映像信
号の和を計算する第１の和計算手段と、 前記第２の区分領域に対応する前記画像メモリ手段に記
憶された映像信号の和を計算する第２の和計算手段と、 前記第１の和計算手段による和と前記第２の和計算手段
による和との差を計算する差計算手段と、この差検出手
段による差の最大時の第１、第２の区分領域の位置を検
出する位置検出手段と、を備えた位置検出装置。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63-178791 | 1988-07-18 | ||
| JP17879188 | 1988-07-18 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02125375A true JPH02125375A (ja) | 1990-05-14 |
| JPH0690725B2 JPH0690725B2 (ja) | 1994-11-14 |
Family
ID=16054709
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1155510A Expired - Lifetime JPH0690725B2 (ja) | 1988-07-18 | 1989-06-16 | 位置検出装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US4984075A (ja) |
| JP (1) | JPH0690725B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010511383A (ja) * | 2006-11-30 | 2010-04-15 | キヤノン ユー．エス． ライフ サイエンシズ， インコーポレイテッド | Ｄｎａ分子の増幅および解離反応をモニタするためのシステムおよび方法 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2651199B2 (ja) * | 1988-06-06 | 1997-09-10 | 富士通株式会社 | マスク又はレチクル用パターン自動検証装置 |
| EP0588380B1 (en) * | 1988-06-08 | 2003-03-20 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and method |
| JP3200055B2 (ja) * | 1989-05-10 | 2001-08-20 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置及び方法 |
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| JPH07112383A (ja) * | 1993-08-23 | 1995-05-02 | Mazda Motor Corp | 物品の位置認識方法並びに物品の移載制御方法及び移載制御装置 |
| DE69736764T2 (de) * | 1996-08-28 | 2007-01-25 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd., Kadoma | Lokales Positionierungsgerät und Verfahren dafür |
| US9299007B2 (en) * | 2014-01-28 | 2016-03-29 | Ncr Corporation | Methods and apparatus for item identification using brightness compensation |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5990176A (ja) * | 1982-11-15 | 1984-05-24 | Fuji Electric Co Ltd | 物品の形状検査装置 |
| IT1179997B (it) * | 1984-02-24 | 1987-09-23 | Consiglio Nazionale Ricerche | Procedimento ed apparecchiatura per il rilievo dell impronta lasciata in un provino nella misura della durezza alla penetrazione |
| JPH07104933B2 (ja) * | 1984-04-10 | 1995-11-13 | 株式会社明電舍 | 画像処理装置 |
| US4853771A (en) * | 1986-07-09 | 1989-08-01 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy | Robotic vision system |
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| JPH0623999B2 (ja) * | 1986-07-28 | 1994-03-30 | 株式会社日立製作所 | パタ−ン欠陥検出方法 |
| JPH077446B2 (ja) * | 1986-11-12 | 1995-01-30 | 松下電器産業株式会社 | 部品認識方法 |
-
1989
- 1989-06-16 JP JP1155510A patent/JPH0690725B2/ja not_active Expired - Lifetime
- 1989-07-18 US US07/381,188 patent/US4984075A/en not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010511383A (ja) * | 2006-11-30 | 2010-04-15 | キヤノン ユー．エス． ライフ サイエンシズ， インコーポレイテッド | Ｄｎａ分子の増幅および解離反応をモニタするためのシステムおよび方法 |
| US8306294B2 (en) | 2006-11-30 | 2012-11-06 | Canon U.S. Life Sciences, Inc. | Systems and methods for monitoring the amplification and dissociation behavior of DNA molecules |
| US8989466B2 (en) | 2006-11-30 | 2015-03-24 | Canon U.S. Life Sciences, Inc. | Systems and methods for monitoring the amplification and dissociation behavior of DNA molecules |
| US9732380B2 (en) | 2006-11-30 | 2017-08-15 | Canon U.S. Life Sciences, Inc. | Systems and methods for monitoring the amplification and dissociation behavior of DNA molecules |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0690725B2 (ja) | 1994-11-14 |
| US4984075A (en) | 1991-01-08 |
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