JPH0312750B2

JPH0312750B2 -

Info

Publication number: JPH0312750B2
Application number: JP59058472A
Authority: JP
Inventors: Yasuo Hongo
Original assignee: Fuji Electric Co Ltd
Current assignee: Fuji Electric Co Ltd
Priority date: 1984-03-28
Filing date: 1984-03-28
Publication date: 1991-02-20
Also published as: JPS60204086A; US4712248A

Description

【発明の詳細な説明】

〔発明の属する技術分野〕この発明は、iTV（工業用テレビジヨン）カメ
ラなどの２次元光学センサにより物体を撮像し、
その輪郭情報から予め学習によつて得た情報と同
じ情報をもつ物体を抽出または識別する、例えば
産業上ロボツトの視覚機能として好適な物体識別
装置に関する。〔従来技術とその問題点〕この種の装置としては、Automatix社の
Autovisionと呼ばれるものが知られている。
この装置は、スタンフオード大学研究所で開発さ
れたスタンフオードアルゴリズムを用いたもので
ある。このスタンフオードアルゴリズムは、多数
の特徴量（面積、長さ／幅、周辺長、重心、傾
き、重心からの最大長、重心からの最小長、重心
からの平均長、穴の数、その他）を５〜10回測定
して、その統計処理により平均値や偏差値を求め
て設定値を決定し、これにもとづいて識別を行な
うものである。この装置の場合、対象とする物体
が弧立したブロブ（BLOB）またはパターンであ
ることが必要であり、検査時に複数の物体同士が
接触または重複していると、判定ができないかま
たは誤判定となる問題点を有している。〔発明の目的〕この発明は、識別体象となる複数の物体が互い
に接触または重複する場合でも、正しく識別する
ことができる物体識別装置を提供することを目的
とする。〔発明の要点〕この発明は、物体の輪郭を図形の基本要素であ
るプリミテイブに分割して、予め学習した物体の
プリミテイブ表現と未知物体のプリミテイブ表現
とを照合して、そのプリミテイブ表現の一致度に
より物体を識別または検出しようとするもので、
輪郭形状が任意のものを直線、円、楕円の３種類
のプリミテイブを使用して表現することにより照
合（matching）のための組み合わせを少なくし、
処理の短縮を図るようにしたものである。〔発明の実施例〕第１図はこの発明の実施例を示す構成図、第１
Ａ図は第１図に示す実施例の詳細構成図、第２図
は２値化画像例を説明するための説明図、第３図
は学習モード時の処理動作を説明するフローチヤ
ートである。第１図において、１はiTVカメラ、
２は物体識別装置であり、これは前処理回路２
１、特徴抽出回路２２、画像メモリ２３、画像処
理プロセツサ２４およびインタフエイス回路２５
等から構成されている。なお、３はモニタテレビ
である。背景４と配色が異なる物体５，６はiTVカメラ
１によつて撮像され、iTVカメラ１からのビデオ
信号は、物体識別装置２の前処理回路２１によつ
て２値信号に変換される。前処理回路２１は増幅
回路２１ａ、コンパレータ２１ｂ、Ｄ／Ａコンバ
ータ２１ｃおよびミキシング回路２１ｄとから構
成されている。Ｄ／Ａコンバータ２１ｃには、画
像処理プロセツサ２４内のCPU２４ａより出力
されて２値化しきい値ラツチ回路２４ｂにラツチ
されている２値化しきい値のバイトデータが入力
されており、このバイトデータがアナログデータ
に変換されて２値化しきい値としてコンパレータ
21bに加えられる。コンパレータ２１ｂは増幅回
路２１ａで増幅されたITVカメラ１からのビデ
オ信号をＤ／Ａコンバータ２１ｃより出力された
２値化しきい値と比較して２値信号を形成する。
この２値信号は特徴抽出回路２２に出力されると
ともに、ミキシング回路２１ｄにより同期信号と
ミキシングされて複合映像信号としてモニタTV
３に出力され、このモニタTV３により２値画像
が観察されるように構成されている。特徴抽出回路２２は、この２値化画像を所定の
大きさの画素に分割するとともに、各画素または
一水平走査線上における画素のつらなりを表わす
セグメント等に関する情報を抽出し、DMA
（Direct Memory Access）モードで画像メモリ
２３に書き込む。このために、特徴抽出回路２２
は、走査線３本分の今回、前回、および前々回の
２値化信号を記憶する３×３の２次元局部メモリ
２２ａ、水平（Ｘ）方向タイミング発生回路２２
ｂ、垂直（Ｙ）方向タイミング発生回路２２ｃ、
セグメント検出回路２２ｄ、トツプセグメント検
出回路２２ｅ、セグメント重複検出回路２２ｆ、
右端検出回路２２ｇ、セグメント長カウンタ２２
ｈ、セグメントＹ座標検出回路２２ｉ、ジヨイン
ト検出回路２２ｊ、単片カウント２２ｋ、セグメ
ントラベル・単片番号ラツチ回路２２ｌ、右端擦
座標ラツチ回路２２ｍ、セグメント長ラツチ回路
２２ｎ、セグメントＹ座標ラツチ回路２２ｏ、連
結対ラツチ回路２２ｐ等から構成されている。このような構成において、コンパレータ２１ｂ
より出力された２値信号は２次元局部メモリ２２
ａに加えられ、メモリ２２ａにより３×３の移動
マスクが形成されているため、３×３の画素が出
力される。このとき、6MHzの基本クロツクをも
とにして、タイミング発生回路２２ｂ，２２ｃよ
りタイミングパルスが発生される。３×３の移動
マスクにより黒画素の水平方向のつながりである
セグメントの終端がセグメント検出回路２２ｄで
検出され、セグメントデータのメモリへの書込み
のときのアドレス発生に使われる。トツプセグメ
ント検出回路２２ｅは３×３の移動マスクで上側
の走査線上に黒画素が発生していないセグメント
を検出し、そのセグメントを単片カウンタ２２ｋ
でカウントさせることにより、単片番号（セグメ
ントラベルと同じ）を発生させる。つまり、単片
カウンタ２２ｋの出力はそれまでのトツプセグメ
ントの数として出力される。セグメント重複検出
回路２２ｆは前走査線の何番目のセグメントと重
なつたかをチエツクして、その重なつたセグメン
トのラベル（つまり単片番号）を着目セグメント
のラベルとしてセグメントラベル・単片番号ラツ
チ回路２２ｌにラツチさせる。右端検出回路２２
ｇは各セグメントの右端を検出して、その検出し
たときのＸ座標を水平方向タイミング発生回路２
２ｂの出力から求め、右端座標ラツチ回路２２ｍ
にラツチさせる。同様に、セグメントＹ座標検出
回路２２ｉはセグメントが検出されたときのＹ座
標を垂直方向タイミング発生回路２２ｃの出力か
ら求め、セグメントＹ座標ラツチ回路２２ｏにラ
ツチさせる。セグメント長カウンタ２２ｈはセグ
メント検出のタイミングで、それまでのカウント
値をセグメント長ラツチ回路２２ｎにラツチさせ
たのちカウンタをクリアし、そして次のセグメン
トの画素を次々とセグメントの終端を検出するま
でカウントしていく。ジヨイント検出回路２２ｊ
は着目走査線の前の走査線上で着目セグメントと
重なるセグメントが複数ある場合に機能するもの
であり、複数ある場合にはセグメント重複検出回
路２２ｆで検出された前の重なるセグメントのラ
ベルを対で連結対ラツチ回路２２ｐにラツチさせ
る。このようにして各ラツチ回路にラツチされたセ
グメント情報は、画像処理プロセツサ２４内の画
像取込指令発生回路２４ｃからの指令の発生タイ
ミングで画像メモリ２３に１画面分記憶される。
このために、画像メモリ２３は、特徴抽出回路２
２内の各ラツチ回路に接続されるバツフア２３ａ
と、セグメントラベルメモリ２３ｂと、右端座標
メモリ２３ｃと、セグメント長メモリ２３ｄと、
垂直（Ｙ）座標メモリ２３ｅと、連結対データメ
モリ２３ｆと、単片数ラツチ回路２３ｇと、セグ
メントアドレス発生回路２３ｈと、連結対アドレ
ス発生回路２３ｉと、連結対数ラツチ回路２３ｊ
とから構成されている。なお、各メモリはRAM
にて構成される。セグメントアドレス発生回路２
３ｈは、セグメント検出回路２２ｄからのセグメ
ント検出のクロツクをカウントしてこのカウント
値をアドレス信号として発生する。セグメントア
ドレス発生回路２３ｈからのアドレス信号によ
り、セグメントラベルメモリ２３ｂ、右端座標メ
モリ２３ｃ、セグメント長メモリ２３ｄ、垂直座
標メモリ２３ｅの該当アドレス箇所への書込みが
行なわれるため、各メモリには各セグメントに対
応してセグメントラベル、右端座標、セグメント
長、垂直座標が記憶される。また、連結対アドレ
ス発生回路２３ｉはジヨイント検出回路２２ｊか
らのジヨイント検出のパルス数をカウントしてア
ドレス信号として連結対データメモリ２３ｆに出
力するものであり、連結対データメモリ２３ｆは
このアドレス信号により指定された箇所に連結対
ラツチ回路２２ｐにラツチされている重なるセグ
メントのラベル対と、セグメントアドレス発生回
路２３ｈから出力されるアドレス信号とをそれぞ
れデータとして記憶する。さらに、連結対アドレ
ス発生回路２３ｉのカウント値は連結対数ラツチ
回路２３ｊにラツチされる。このようにして各セグメント情報が画像メモリ
２３内に記憶されるが、画像処理プロセツサ２４
はプログラムメモリ２４ｄ内のプログラムに基づ
いて画像メモリ２３内のセグメント情報を読取つ
て作業メモリ２４ｅに収納したのち、画像メモリ
２３から読み出される情報にもとづいて所定の画
像処理または物体の識別処理を行なう一方、イン
タフエイス回路２５を通して学習指令または識別
指令（IN）を受け、学習した画像処理情報を図
示されないメモリに格納するか、または識別処理
結果（OT）を出力する。モニタTV３は、iTV
カメラ１にて撮像した画像をそのまゝ表示した
り、あるいは第２図の如く、２値化画像を表示し
たりすることができる。ここで、外部から学習指令が与えられると、第
３図の〜に示される一連の演算処理が行なわ
れる。以下、この順に図面を参照しつゝ説明す
る。なお、第４図は学習すべき物体とそのプリミ
テイブ分割態様を説明するための説明図、第５図
は物体とその勾配および曲率の関係を説明するた
めの説明図、第６図は方向コードとその増、減量
を説明する説明図、第７図は方向コードの決定方
法を説明するための説明図、第８図は凸点および
凹点を説明するための説明図、第９図は第４図Ａ
または第５図Ａに示される物体OBの階層構造を
説明するための説明図、第１０図は同じく物体
OBの位相関係を説明するための説明図、第１１
図は各プリミテイブの主特徴点を説明するための
説明図である。セグメント情報入力まず、前処理回路２１、特徴抽出回路２２を介
して画像メモリ２３に格納された２値画像のセグ
メント情報が画像処理プロセツサ２４に入力され
る。なお、セグメント情報には以下の如きものが
ある。 (イ) セグメントの長さ；Ai (ロ) セグメントの右点Ｘ座標；Xi (ハ) セグメントのＹ座標；Yi (ニ) セグメントの単片番号；Nsi (ホ) 単片の連結対情報つまり、上記(イ)，(ロ)，(ハ)は各セグメントに固有
の情報であり、(ニ)，(ホ)はセグメントどうしの連結
性を調べて、各セグメントがどのブロブまたはパ
ターンに属するかを知るために必要な情報であ
る。境界点追跡同じブロブまたはパターンに属するセグメント
のうち、背景と境界をなす画素（境界画素）が抽
出され、この境界画素が所定のルールで追跡され
る。例えば、第２図に示される如く、テレビカメ
ラの有効画面９内に、円形物体７と矩形物体８と
が重なつて配置されているものとすると、画像処
理プロセツサは境界画素を連ねて表わされる境界
線上を、図の矢印の如く左回り（右回りでもよ
い）に追跡して、境界点列｛ｘ〓_bi｝を求める。な
お、ｘ〓_biは境界点座標をベクトル表示したもの
で、以後（・）印を付してベクトル量を表わすこ
ととする。また、左（右）回りとは、ブロブまた
はパターンを常に左（右）手に見ながら境界点を
追跡する方向である。プリミテイブ分割境界画素を順次結んで得られる境界線または周
は、一般的には、図形の基本要素をもつて表現す
ることができる。この基本要素をプリミテイブと
呼び、ここでは次の３種類を考える。 (a) 直線または直線線分（line） (b) 円または円弧（circle） (c) 楕円または楕円弧（ellipse）例えば、第４図Ａの如き物体をプリミテイブに
分割すると、同図Ｂに示す５つのプリミテイブ
PR１〜５に分割できることがわかる。これは、
人間ならば容易に識別し得るところであるが、機
械では、こう簡単には行かないので、この実施例
では以下のようにする。つまり、結論的に云うと境界線の周方向の勾配
ｔおよび曲率ｋを定義し、この勾配が急変する折
点や曲率の符号が変わる変曲点を求め、これらの
点によつて境界線を切断し、この切断された部分
が直線、円または円弧、楕円または楕円弧のいず
れであるか、すなわち、どのプリミテイブで表わ
されるかを調べるものである。例えば、物体の形
状が第５図Ａの如く表わされるものとすると、こ
れは点P₁〜P₅の集合で表わされる外周と、点Q₁，
Q₂の集合で表わされる内周とを有しており、外
周を表わす点P₁，P₃〜P₄が折点であり、内周に
は折点も変曲点もないので、結局は第４図で説明
した如く、５つのプリミテイブに分割されること
になる。ここで、上述の如く定義される勾配ｔについて
説明する。まず、勾配ｔを求めるために、第６図
Ａの如き方向コード、および同図Ｂの如き方向コ
ードの増、減量なる概念を導入する。これは、或
る物体の２値化画像が第７図Ａの如く表わされる
場合に、点P₀を基点としてP₁点から順に境界画
素を左回りに追跡するとき、点P₁の点P₀に対す
る方向を第６図Ａによつて求めるとともに、点
P₂のP₁に対する増、加減量を同図Ｂから求める
操作をP₃，P₄……について順次繰り返すことに
より、方向コードdjを求めるものである。すなわ
ち、第７図Ａの点P₁は点P₀に対して左斜め下に
あることから、第６図Ａで示される方向「５」で
あることがわかり（方向コード５）、また、点
P₂，P₃は点P₁と同方向であるから増、減量は
「０」であり、点P₄では点P₃の方向に対して左方
向に90度変化しているから、第６図Ｂにおいて点
P₃の方向を「０」に合わせて考えれば、方向コ
ードの増分は「＋２」となり、方向コードは
「７」（５＋２）ということになる。このようにし
て、第７図Ａの如き物体の方向コードdjを求める
と、 →→→→→６→８→→→→
→10→→12→→→12→ の如くなる。なお、上記において、（〇）印で囲
んだ数字は、長さが１画素の√２倍のものであ
り、他は１画素のものである。したがつて、この
方向コードd_jを周長s_jとの関係で示すと、第７図
Ｂの如くなり、全周長は、（６＋12√２）画素長
となる。ところで、このようにして求められる方向コー
ドd_jは、このまゝの値では変動が大きいので、周
長s_j近傍での平均値を求め、これを勾配t_jと定義
することにする。つまり、勾配t_jは、方向コードを(1)式の如くし
てスムージング（Smoothing；平滑化）したもの
ということができる。なおΔs_j′はd_j′が奇数のとき
√２（画素）で、偶数のとき１（画素）である。
また、s_jは周長s_jの近傍である。また、(1)式の分
母は、その近傍の長さ（l_j）を表わしており、通
常は１〜５画素程度に選ばれる。これは、この長
さ（l_j）をあまり大きくすると、勾配t_jがなだら
かとなつて、折点や変曲点が検出できなくなるか
らである。次に、勾配t_jを用いて曲率k_jを次式の如く定義
する。 k_j＝t_j+〓_j−t_j-〓_j／s_j+〓_j−s_j-〓_j …(2) このようにして、第５図Ａの如き物体の外周お
よび内周について、勾配と曲率とを求めると同図
Ｂ，Ｃの如く表わされる。さらに、折点や変曲点は次式の如き量、すなわ
ち急峻係数γ_jによつて評価する。 γ_j＝k_j−k_j+〓_j＋k_j-〓_j／２ …(3) これは、第８図からも明らかなように、ｊ点の
勾配とその前後の点における勾配の平均値との差
をとるものであり、この値γ_jが極大で正の値のと
き凸点とし、極小で負の値のとき凹点として、こ
れら凸点と凹点とをもつて折点を表わすものとす
る。なお、変曲点は第５図Ａの図形には含まれて
いないが、勾配k_jの値が正から負、または負から
正の如く符号が変化する点を云い、折点の如く急
激に変化しないものである。以上のように定義される折点（凸点、凹点）ま
たは変曲点によつて、各ブロブまたはパターンの
内、外周を分割することが可能となり、この例を
示したのが第４図Ｂである。プリミテイブ属性演算ここでは、上記の如く分割された線分が、いず
れのプリミテイブに属するかの判定が行なわれ
る。つまり、プリミテイブの勾配t_jと曲率k_jとで
表わされる特徴は、一般的に第１表の如く表わさ
れるので、この性質を利用して直線であるのか、
円であるのか、または楕円であるのかゞ判別され
るとともに、以下の如く、最小２乗法による同定
が行なわれる。

【表】いま、分割された周上の境界点座標x〓_biを通る
曲線の式を、Ｆ（x〓_bi，c〓_j）＝０ …(4) の如く表わし、その分割された部分の境界点総
数をN_Bとして、最小２乗法による評価関数δを
次式によつて定義する。 δ＝_NB 〓ⁱ⁼¹ ｛Ｆ（x〓_bi，c〓_j）｝² …(5) この場合、境界点の数が増えると、(4)式を常に
満たす関数Ｆのパラメータが一義的に決まらない
ので、誤差の２乗の総和であるδが極小となるパ
ラメータc〓_jを求め、このc〓_jにて決まる曲線を周の
部分にフイツト（適合）する曲線とする。ここで
は、３種類のプリミテイブに対して、具体的には
次の各式が適用される。（x〓_bi−c〓₀）・c〓₁＝０ …(6) （x〓_bi−c〓₀）²＝c₁ ² …(7) ｜x〓_bi−c〓₀｜＋｜x〓_bi−c〓₁｜＝c₂ …(8) つまり、(6)，(7)，(8)式は、それぞれ直線、円、
楕円を表わす一般式である。なおc〓₀，c〓₁は或る点
をベクトル表示したものであり、c₁，c₂は定数で
ある。また、極小の条件は、 ∂δ（x^_bi，c^_j）／∂c^_j＝０ …(9) として求められ、このパラメータに関する連立
方程式を解くことによつて、プリミテイブの決定
が行なわれる。さらに、求められたパラメータを
c^_jとし、このときの評価値δ^₀を先の(5)式から求
め、 δ^₀／S^₀＜Δδ（Δδ；一定値） …(10) なる関数を満たすとき、その線分をこのパラメ
ータc〓_jによつて同定される曲線とする。なお、S^₀
は分割された周の部分の長さである。以上の処理が行なわれると、すべてのブロブの
すべての周（境界線）が所定のプリミテイブでそ
れぞれ表現されることになる。次に、各プリミテイブ毎に次の如き属性値が求
められる。 (a) ネーム（Name）；直線には「１」、円には
「２」、円弧には「３」、楕円には「４」、楕円弧
には「５」がそれぞれ付けられる。なお、ノイ
ズ線分は、これらのいずれとも同定できなかつ
たプリミテイブのことで、そのネームは「０」
である。 (b) 端点；両端の座標x〓_S，x〓_E (c) 中心；中心座標x〓_C (d) 径（長径、短径）；R_A，R_B (e) 主方向；方向ベクトルｌ→_P (f) 線分長；S_P なお、以上についてまとめると、第２表の如く
なる。また、主方向は、楕円については焦点を通
る主軸方向、また、円については一義的に定まら
ないので、便宜上Ｘ軸方向（１，０）とし、直線
についてはその線分方向とする。

【表】プリミテイブ相関々係の演算以上のことから、各物体は第９図の如き階層構
造によつて表現される。つまり、物体
（OBJECT）はいくつかのブロブ（PLOB）から
構成され、さらに各ブロブは１個の外周
（PERIPHERY−１）といくつかの内周
（PERIPHERY−２）とから形成される。各周
は、上述の例ではプリミテイブPR１〜PR５に分
解され、それぞれ属性値ATT−１〜ATT−５を
有している。したがつて、プリミテイブが第１の
周に含まれていれば、外周のプリミテイブである
ことがわかり、プリミテイブの番号付けが、境界
追跡のための所定のルールに従つて行なわれてい
る限りは、そのプリミテイブの配列も、第９図の
如き階層構造のトリー図から分けることになる。物体の各プリミテイブの相関々係は、上述の如
き例では、第１０図の如く表現される。なお、こ
の図を描くための規則は次の通りである。 (a) ブロブの第１番目の周は外周であり、第２番
目以後は内周である。 (b) プリミテイブの番号付けは、境界線追跡の順
番に従つて行なう。以上によつて、プリミテイブの相関々係が求め
られたことになるが、こゝでの相関々係とは、プ
リミテイブ同士の連鎖を意味するものであり、
個々のプリミテイブの配列順番と、外周および内
周の区別を行なうものである。主特徴点抽出次に各プリミテイブの位置関係を明らかにする
ために、各プリミテイブについて次の如き量をも
つて主特徴点を定義する。 (a) 直線；両端点（２点）x〓_S，x〓_E (b) 円；中心（１点）x〓_C (c) 楕円；焦点（２点）x〓_E1，x〓_E2 (d) 円弧；両端点と中心（３点）x〓_S，x〓_E，x〓_C (e) 楕円弧；両端点と中心（３点）x〓_S，x〓_E，x〓_C 以上の関係を図示すると、第１１図の如くな
る。距離マツプの演算次に、プリミテイブPRiとPRjとの間に、距離
Dijなる概念を導入する。各プリミテイブ毎に、
主特徴点を第３表の如く対応させると、この距離
Dijは、 Dij＝｜x〓_FAi−x〓_FAj｜｜x〓_FAi−x
〓_FBj｜｜x〓_FAi−x〓_FCj｜ Dij＝｜x〓_FAi−x〓_FAj｜｜x〓_FAi−x
〓_FBj｜｜x〓_FAi−x〓_FCj｜｜x〓_FBi−x〓_FAj｜｜x〓_FBi−x〓_FBj｜｜x〓_FBi−x〓_F
Cj｜ Dij＝｜x〓_FAi−x〓_FAj｜｜x〓_FAi−x
〓_FBj｜｜x〓_FAi−x〓_FCj｜｜x〓_FBi−x〓_FAj｜｜x〓_FBi−x〓_FBj｜｜x〓_FBi−x〓_F
Cj｜｜x〓_FCi−x〓_FAj｜｜x〓_FCi−x〓_FBj｜｜x〓_FCi−x〓_F
Cj｜…（11）

〔発明の効果〕

この発明によれば、重なり合つた複数の物体に
ついても、境界を所定のプリミテイブに分割する
ことで、辞書パターンとして記憶する物体のプリ
ミテイブ属性および相関々係、ならびに主特徴点
についての距離マツプを照合することにより、一
般的な物体の識別が可能となるものである。ま
た、この発明では、辞書パターンを学習モードで
作成することができるので、識別対象を簡単に辞
書へ登録することができる。さらに、物体の輪郭
形状をプリミテイブにて表現することで、辞書と
未知物体との照合の組み合わせを少なくしている
ので、照合処理の短縮を図ることができる利点が
もたらされるものである。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の実施例を示す構成図、第１
Ａ図は第１図に示す実施例の詳細構成図、第２図
は２値化画像例を説明するための説明図、第３図
は学習モード時の処理動作を説明するフローチヤ
ート、第４図は学習すべき物体とそのプリミテイ
ブ分割態様を説明するための説明図、第５図は物
体とその勾配および曲率の関係を説明するための
説明図、第６図は方向コードとその増、減量を説
明するための説明図、第７図は方向コードの決定
方法を説明するための説明図、第８図は凸点およ
び凹点を説明するための説明図、第９図は第４図
Ａまたは第５図Ａに示される物体の階層構造を説
明するための説明図、第１０図は同じく物体の位
相関係を説明するための説明図、第１１図は各プ
リミテイブの主特徴点を説明するための説明図、
第１２図は画像処理プロセツサによる識別処理動
作を説明するためのフローチヤート、第１３図は
照合処理過程を説明するための模式図、第１４図
はこの発明の変形例を示す構成図である。符号説明、１……工業用テレビジヨン（iTV）
カメラ、２……物体識別装置、３……モニタテレ
ビ、４……背景、５，６……物体、７……円形物
体、８……矩形物体、９……背景、１０……フロ
ツピーデイスケツト、２１……前処理回路、２２
……特徴抽出回路、２３……画像メモリ、２４…
…画像処理プロセツサ、２５……インタフエイス
回路、２６……辞書メモリ、２７……補助記憶装
置。

Claims

【特許請求の範囲】

１物体を二次元撮像手段によりラスタ走査して
得られる撮像信号を二値化し、画素化することに
よつて少なくとも前記物体を表わす画素のうち背
景と境界をなくす画素に関する特徴情報を抽出す
る特徴情報抽出手段と、該境界点画素を逐次連ね
て形成される物体輪郭曲線の所定長さ毎の勾配、
曲率からその折点または変曲点を求め、各折点ま
たは変曲点間を結ぶ各線分をそれぞれ図面の基本
要素（プリミテイブ）である直線、円（円弧を含
む）または楕円（楕円弧を含む）のいずれかによ
り表現し、該プリミテイブ表現される各成分毎に
最も良く適合する直線、円または楕円を同定して
プリミテイブ毎にその属性値を求める一方、各プ
リミテイブ毎にその主特徴点を定義し、該主特徴
点によつて全プリミテイブ間の位置関係を表わす
距離マツプを演算する演算処理手段と、少なくと
も各プリミテイブの属性値とプリミテイブ間の距
離マツプとを記憶する辞書メモリとを備え、複数
の物体の１つまたは複合体の各々についてプリミ
テイブ属性値と距離マツプとを予め求めて該辞書
メモリに格納し、しかる後、未知物体を処理して
得られるプリミテイブ属性値、距離マツプについ
て辞書メモリに格納されているものとの照合を行
なつて一致度の高いプリミテイブの組合せを候補
パターンとして抽出し、該候補パターンの中から
適合するものを距離マツプ一致度を含む所定の評
価量に基づいて選択することを特徴とする物体識
別装置。