JPH03141476A - Sorting device - Google Patents
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- JPH03141476A JPH03141476A JP1280277A JP28027789A JPH03141476A JP H03141476 A JPH03141476 A JP H03141476A JP 1280277 A JP1280277 A JP 1280277A JP 28027789 A JP28027789 A JP 28027789A JP H03141476 A JPH03141476 A JP H03141476A
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Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
本発明は、文字9図形、音声、制御信号等の種々の処理
対象を分類する分類装置に関し、特に処理対象の基本要
素の状態、量の組合わせに基づいて分類する分類装置に
関する。[Detailed Description of the Invention] [Field of Industrial Application] The present invention relates to a classification device for classifying various processing objects such as characters, figures, sounds, control signals, etc., and in particular, the present invention relates to a classification device for classifying various processing objects such as characters, figures, sounds, control signals, etc. The present invention relates to a classification device that performs classification based on combinations.
パターン認識は文字認識9図形認識、音声認識等に広く
用いられており、パターンを予め定められた分類データ
に分類することにより認識している。パターン認識技術
としては従来よりテンプレートマツチング法、構造解析
法等の種々の技術が公知となっている。テンプレートマ
ツチング法とは予め用意された標準的なパターンの一部
と、入力されたパターンの一部との類似の度合いにより
パターンを認識するものである。一方、構造解析法はパ
ターンを所定ブロックに分割し、そのブロックの構造を
所定のアルゴリズムに基づいて解析して、それらを組合
わせてパターンの認識を行うものである(例えば特開平
1−93874号)。Pattern recognition is widely used in character recognition, graphic recognition, speech recognition, etc., and is recognized by classifying patterns into predetermined classification data. Various techniques such as a template matching method and a structural analysis method are conventionally known as pattern recognition techniques. The template matching method recognizes a pattern based on the degree of similarity between a part of a standard pattern prepared in advance and a part of an input pattern. On the other hand, the structural analysis method divides a pattern into predetermined blocks, analyzes the structure of the blocks based on a predetermined algorithm, and recognizes the pattern by combining them (for example, Japanese Patent Laid-Open No. 1-93874). ).
しかしながら構造解析法は認識の課程で構成要素(=画
素)のブロック化が行われ、ブロック毎に判断を行うた
め、ブロックにノイズが混入すると、そこで判断不能に
陥る虞があり、ノイズに弱かった。さらに構造解析法は
解析処理のためにコンピュータ処理に長時間を要すると
いう問題がある。However, in the structural analysis method, constituent elements (=pixels) are divided into blocks during the recognition process, and judgments are made for each block, so if noise gets mixed into the block, there is a risk that judgment will become impossible, making it vulnerable to noise. . Furthermore, the structural analysis method has the problem of requiring a long time for computer processing for analysis processing.
また双方に共通な問題として人間がパターンを認識する
場合、パターン全体を考慮して判断するので、パターン
に多少の欠け、ゴミ等の付着及び汚れ等の欠陥が生じて
いてもパターンを認識できるが、前述した2つの従来の
認識技術ではパターンの一部に着目して認識するか、又
は一定のアルゴリズムに従って認識するので、パターン
の一部に欠陥が生じると認識できない虞がある。Another problem common to both is that when humans recognize patterns, they consider the entire pattern when making a decision, so they can recognize the pattern even if the pattern has defects such as some chipping, adhesion of dust, dirt, etc. In the above-mentioned two conventional recognition techniques, recognition is performed by focusing on a part of the pattern or in accordance with a certain algorithm, so if a defect occurs in part of the pattern, it may not be recognized.
さらに前述の技術では処理の前に正規化処理等の前処理
が行われるが、パターンに欠陥等によりノイズが生じた
場合に前処理が正しく行われず、以後の処理も正しく行
われないという問題があった。Furthermore, in the above-mentioned technology, pre-processing such as normalization processing is performed before processing, but if noise occurs due to defects in the pattern, the pre-processing will not be performed correctly, and subsequent processing will also not be performed correctly. there were.
本発明は斯かる事情に鑑みなされたものであり、分類デ
ータ記憶手段への分類データの記憶時に、対象の基本要
素を所定のブロックに分け、ブロック毎の全ての基本要
素の状態量を量子化し、量子化データを所定順に並べて
アドレス情報を生成すると共に、分類データ記憶手段の
ビット長を分類に関連して定め、アクセスされたアドレ
スの前記対象の分類に対応するビットをセットし、各ブ
ロック毎の分類データとして記憶し、読出し時に各ブロ
ックのアクセスされたアドレスの対応するビットの論理
積演算を行い、対象の全体を判断して分類データを出力
することにより、ノイズに強く対象の一部に欠陥が生じ
ている場合であっても分類可能であり、またアルゴリズ
ムを使用せずに認識処理を行うことにより、アルゴリズ
ムに起因する認識ミスを防止できると共に、簡単なハー
ドウェアで高速処理が可能な分類装置を提供することを
目的にする。The present invention has been made in view of the above circumstances, and when storing classified data in the classified data storage means, the target basic elements are divided into predetermined blocks, and the state quantities of all basic elements for each block are quantized. , arranges the quantized data in a predetermined order to generate address information, determines the bit length of the classification data storage means in relation to the classification, sets the bit corresponding to the target classification of the accessed address, and sets the bit length of the classification data storage means in relation to the classification, The data is stored as classification data, and when read, it performs an AND operation on the corresponding bits of the accessed address of each block, determines the entire object, and outputs the classification data, making it resistant to noise. It is possible to classify even when defects occur, and by performing recognition processing without using an algorithm, it is possible to prevent recognition errors caused by algorithms, and it is possible to perform high-speed processing with simple hardware. The purpose is to provide a classification device.
本発明に係る分類装置は、基本要素を組合わせて構成さ
れた対象を、前記基本要素の状態を示す状態量に基づき
分類する分類装置において、前記状態量を前記基本要素
毎に量子化データに変換する量子化手段と、前記基本要
素を選択して構成されるブロック毎に、該ブロックの全
ての基本要素の量子化データを所定順に並べ、それを前
記ブロックのアドレス情報として出力するアドレス生成
手段と、前記ブロック毎に設けられ、前記アドレス情報
によりアクセスされ、前記対象の分類に対応するビット
をセットした分類データが記憶してある分類データ記憶
手段と、全ブロックの前記分類データ記憶手段について
、前記分類データの対応ビット毎に論理積演算を行う論
理積演算手段とを備えることを特徴とする。The classification device according to the present invention classifies objects configured by combining basic elements based on state quantities indicating the states of the basic elements, and converts the state quantities into quantized data for each basic element. quantization means for converting, and address generation means for arranging quantized data of all basic elements of the block in a predetermined order for each block constructed by selecting the basic elements, and outputting it as address information of the block. and a classification data storage means provided for each block, accessed by the address information, and storing classification data in which a bit corresponding to the classification of the object is set, and the classification data storage means for all blocks, The apparatus is characterized by comprising a logical product calculation means for performing a logical product calculation for each corresponding bit of the classification data.
本発明においては、ブロック毎に設けられた分類データ
記憶手段はそのビット長を分類数に関連して定めてあり
、分類データの記憶時に対象を基本要素毎に量子化デー
タに変換し、基本要素を選択して構成されるブロック毎
に、該ブロックの全ての基本要素の量子化データを所定
順に並べて各ブロックの分類データ記憶手段のアドレス
情報を生成し、生成されたアドレス情報の示すアドレス
をアクセスし、ブロック毎に分類に対応するビ・ントを
セットする。また読出し時には生成されたアドレス情報
の示すアドレスをアクセスし、各ブロックの分類データ
を読出し、論理積演算手段で対応するビット毎に論理積
演算を行い、対象全体の分類を判断する。In the present invention, the classification data storage means provided for each block has its bit length determined in relation to the number of classifications, and when storing the classification data, converts the object into quantized data for each basic element, and converts the object into quantized data for each basic element. For each block configured by selecting , the quantized data of all the basic elements of the block are arranged in a predetermined order, address information of the classification data storage means of each block is generated, and the address indicated by the generated address information is accessed. Then, set the bits corresponding to the classification for each block. When reading, the address indicated by the generated address information is accessed, the classification data of each block is read out, and the logical product operation means performs a logical product operation for each corresponding bit to determine the classification of the entire object.
以下、本発明をその実施例を示す図面に基づいて詳述す
る。第1図及び第2図は本発明に係る分類装置であるマ
ーク識別分類装置の構成を示す模式的ブロック図であり
、第1図は分類データ記憶時の構成を、また第2図はマ
ーク識別分類時の構成を夫々示している。第1図におい
て1は分類データを人力するための対象であるマークで
あり、該マーク1は上下、左右方向及び前記2方向で規
定される面内の回転方向の3方向に移動可能な偏位装置
2に取付けられている。マーク1はOから9までの10
の数字を図示したものであり、0〜9及び分類不能を示
す10の11種類に分類している。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS The present invention will be described in detail below based on drawings showing embodiments thereof. 1 and 2 are schematic block diagrams showing the configuration of a mark identification and classification device, which is a classification device according to the present invention. FIG. 1 shows the configuration when storing classification data, and FIG. The configuration at the time of classification is shown respectively. In FIG. 1, 1 is a mark that is an object for manually inputting classification data, and this mark 1 has a deviation that can be moved in three directions: up and down, left and right, and a rotational direction within a plane defined by the above two directions. It is attached to device 2. Mark 1 is 10 from O to 9
It is a diagram showing the numbers, and is classified into 11 types, 0 to 9 and 10 indicating unclassifiable.
偏位装置2に取付けられたマークlは例えば64×64
画素の解像度のカメラ3で撮像される。カメラ3は撮像
したマーク1の画像を画素毎のアナログ信号ASに変換
し、2値化処理部4に送る。−2値化処理部4は後述す
るcpu sから送られた闇値TDによりアナログ信号
ASを画素毎に2値化する。2値化された画像信号BS
は量子化手段たるぼかし処理部5に与えられ、そこでぼ
かし処理が施され、64×64画素の画像信号O5を縦
横8画素を基本要素とし、8×8基本要素の2値データ
BDIに変換する。The mark l attached to the deflection device 2 is, for example, 64 x 64
The image is captured by the camera 3 with a pixel resolution. The camera 3 converts the captured image of the mark 1 into an analog signal AS for each pixel and sends it to the binarization processing section 4. - The binarization processing unit 4 binarizes the analog signal AS for each pixel using a dark value TD sent from the CPU s, which will be described later. Binarized image signal BS
is given to the blurring processing unit 5, which is a quantization means, where it is subjected to blurring processing, and the image signal O5 of 64×64 pixels is converted into binary data BDI of 8×8 basic elements, with 8 pixels in the vertical and horizontal directions as basic elements. .
ここでのぼかし処理は例えば8 X 8 =64画素中
に“1″の画素が所定値a以上あれば、その基本要素を
“1#とする。In the blurring process here, for example, if there are pixels of "1" in 8×8=64 pixels that are equal to or greater than a predetermined value a, the basic element is set to “1#”.
ぼかし処理部5からの64基本要素の2値データBDI
は横8基本要素、縦2基本要素からなる4つのブロック
Bl、B2.B3.B4毎にアドレス生成部6に与えら
れ、ブロック毎の2値データBDIの左上をMSB 、
右下をLSBとする16ビツトのアドレス情報によりブ
ロック毎に設けられた4つの分類データ記憶部7a、7
b・・・の16ビツトのアドレスを生成する。Binary data BDI of 64 basic elements from the blur processing unit 5
are four blocks Bl, B2 . consisting of 8 basic elements horizontally and 2 basic elements vertically. B3. It is given to the address generation unit 6 for each block B4, and the upper left of the binary data BDI for each block is MSB,
Four classification data storage units 7a, 7 are provided for each block based on 16-bit address information with the lower right being the LSB.
Generate a 16-bit address for b...
分類データ記憶部7a、7b・・・のビット長は分類数
以上必要であり、ここではデータ長が8ビツトのRAM
を2個を1ブロツク用として用い、データ長16ビツト
を実現している。なおこれは11ビット長以上のRAM
又はROMであればどのようなものでもよい。The bit length of the classification data storage units 7a, 7b, etc. is required to be equal to or greater than the number of classifications, and here, a RAM with a data length of 8 bits is used.
Two of these are used for one block, achieving a data length of 16 bits. Note that this is a RAM with a length of 11 bits or more.
Alternatively, any ROM may be used.
分類データ記憶部7a、7b・・・はマーク1の1〜1
0の分類データをマークlが“0”のときはその第1ビ
ツトをセットし、“9″のときは第10ビツトを“1”
にセットし、判別不能のときは第11ビツトをセットし
て記憶するためのものであり、アドレス生成部6で生成
されたアドレス情報によりアクセスされ、そこに記憶さ
れでいるブロック毎の分類データRDを後述する論理積
演算部9に出力する。論理積演算部9は分類データ記憶
時はCPII 8に分類信号SDを出力し、cpu s
はアクセスされたアドレスに既に有効なデータがセット
されているか否かを判定する。The classification data storage units 7a, 7b... are marks 1 to 1.
Mark the classification data of 0. When the mark l is "0", set the first bit, and when it is "9", set the 10th bit to "1".
This is to set and store the 11th bit when discrimination is not possible, and the classification data RD for each block that is accessed by the address information generated by the address generation unit 6 and stored therein. is output to a logical product operation section 9, which will be described later. The logical product operation unit 9 outputs the classification signal SD to the CPII 8 when storing the classification data, and outputs the classification signal SD to the CPU s
determines whether valid data has already been set at the accessed address.
なお、分類データ記憶時にはそこに何も記憶されていな
いので、読出される分類データROはなく、CPU 8
から書込み命令R/−により分類データWDが書込まれ
る。Note that when the classification data is stored, nothing is stored there, so there is no classification data RO to be read out, and the CPU 8
The classification data WD is written by a write command R/-.
cpu sは2値化処理部4に闇値TDを、分類データ
記憶部7a、 7b・・・に書込み命令R/W及び分類
データー〇を出力すると共に、偏位装置2に偏位信号D
Sを出力する。またcpu sはアドレス生成部6に直
接2値データBD2を出力できる。これはカメラ3の撮
像により生成できない2値データBD2を直接アドレス
生成部6に入力する場合に用いられる。The CPU s outputs the dark value TD to the binarization processing unit 4, the write command R/W and classification data 〇 to the classification data storage units 7a, 7b, etc., and outputs the deviation signal D to the deviation device 2.
Output S. Further, the CPU s can directly output binary data BD2 to the address generation section 6. This is used when binary data BD2 that cannot be generated by imaging with the camera 3 is directly input to the address generation section 6.
これにより分類データ記憶部7a、7b・・・の未記憶
アドレスに直接分類データーロを書込むことができる。This allows classification data to be written directly to unstored addresses in the classification data storage units 7a, 7b, . . . .
一方第2図に示すデータ分類時においては偏位装置2は
不要であり、2値化処理部4では所定の闇値で2値化さ
れる。2値化された画像信号BSは同様にぼかし処理部
5で8×8基本要素の24if!データBD1に変換さ
れ、アドレス生成部6に与えられ、そこで各ブロック毎
に16ビツトのアドレス情報が生成され、それにより分
類データ記憶部7a、7b・・・がアクセスされ、その
アドレスの分類データ1口が読出され、論理積演算部9
に出力され、撮像されたマーク1の分類がなされる。On the other hand, during the data classification shown in FIG. 2, the deflection device 2 is not necessary, and the binarization processing section 4 binarizes the data using a predetermined dark value. The binarized image signal BS is similarly processed by the blur processing unit 5 into 24if! of 8×8 basic elements. The data is converted into data BD1 and given to the address generation unit 6, where 16-bit address information is generated for each block, and the classified data storage units 7a, 7b, etc. are accessed, and the classified data 1 of the address is generated. The mouth is read out, and the logical product calculation unit 9
The imaged mark 1 is classified.
論理積演算部9は分類データ記憶部?a、7b・・・か
らの分類データRDを対応ビット毎に論理積演算し、そ
の結果が“1′となったビットの分類に入力されたマー
ク1を分類する。例えば演算結果の第7ビツトが“1″
となった場合はマーク1は“6#であると識別し、その
分類信号SD=“6”を出力する。Is the logical product operation section 9 a classification data storage section? The classification data RD from a, 7b, etc. are subjected to an AND operation for each corresponding bit, and the mark 1 inputted into the classification of the bit whose result is "1" is classified.For example, the 7th bit of the operation result is is “1”
In this case, mark 1 is identified as "6#", and its classification signal SD="6" is output.
次にこのように構成された本発明装置の動作について説
明する。Next, the operation of the apparatus of the present invention configured as described above will be explained.
第3図はカメラの撮像による分類データの記憶動作を説
明するフローチャート、第4図は第3図のステップS2
.S4.36の処理内容を説明する図である。最初に例
えば分類8のマーク1をセットするときはCPU 8に
その分1(=8)をセットする(ステップSl)。次に
分類8のマーク1を偏位装置2に取付けるとカメラ3に
よりマーク1を撮像する(ステップS2)。カメラ3に
て撮像されたマ−りlはアナログ信号ASで出力され、
64 X 64画素で2値化される(ステップS3)。FIG. 3 is a flowchart explaining the storage operation of classification data by camera imaging, and FIG. 4 is step S2 in FIG. 3.
.. It is a figure explaining the processing content of S4.36. For example, when setting mark 1 of classification 8 for the first time, 1 (=8) is set in CPU 8 (step Sl). Next, when the mark 1 of classification 8 is attached to the deflection device 2, the mark 1 is imaged by the camera 3 (step S2). The mark l imaged by the camera 3 is output as an analog signal AS,
Binarization is performed using 64×64 pixels (step S3).
次にぼかし処理部5で8×8基本要素で2値化される(
ステップS4)。そして2値化された状態の2値データ
BDIを16ビツト毎に4つのブロックB1.B2・・
・に分け、それを先頭から順に並べてブロック毎のアド
レス情報(例えば第4図では第1ブロツクB1は“IC
22”)が生成される(ステップS5)。次に生成され
たアドレスによりブロック毎の分類データ記憶部7a、
7b・・・がアクセスされ、そこに記憶されている各ブ
ロックの分類データRDを続出し、それを論理積演算部
9に出力し、各ブロックの対応するビット(例えば第9
ビツト)の論理積演算を行い、演算結果の対応するビッ
トが“l”か否かによりそこに有効な分類データが既に
記憶されているか否かをチエツクする(ステップS6)
。そこに分類データが記憶されていないとき、そのアド
レスにcpu sからの分類データーD=“8”を記憶
するため、分類データ記憶部7a、7b・・・の第9ビ
ツトを“l”にセットする(ステップS?)。また分類
データが既に記憶されているときはステップS7をスキ
ップする。Next, the blur processing unit 5 binarizes with 8×8 basic elements (
Step S4). Then, the binary data BDI in the binarized state is divided into four blocks B1 . B2...
・, and arrange them in order from the beginning to provide address information for each block (for example, in FIG. 4, the first block B1 is "IC").
22") is generated (step S5). Next, based on the generated address, the classified data storage unit 7a for each block,
7b... is accessed, the classification data RD of each block stored therein is successively outputted to the AND operation unit 9, and the corresponding bit of each block (for example, the 9th
(bit), and check whether valid classification data is already stored there by checking whether the corresponding bit of the operation result is "l" (step S6).
. When no classification data is stored there, the 9th bit of the classification data storage sections 7a, 7b, etc. is set to "l" in order to store the classification data D="8" from the CPU s at that address. (Step S?). Further, if the classification data is already stored, step S7 is skipped.
なおこのとき例えば“2′及び“3”のマーク1の第1
ブロツクのアドレスが同様に“IC22”のときは第4
図に示す如く第3及び第4ビツトが既に“1”にセット
されているが、他のブロックでは第3゜第4ビツトがセ
ットされていないので、論理積の結果は第9ビツトが“
1”になるだけとなる。At this time, for example, the first mark of "2' and "3"
Similarly, when the block address is “IC22”, the fourth
As shown in the figure, the 3rd and 4th bits are already set to "1", but since the 3rd and 4th bits are not set in other blocks, the result of the logical product is that the 9th bit is "1".
It will only become 1”.
次にCPU 8は偏位装置2の偏位の要否を判断しくス
テップS8)、必要な場合は偏位信号OSが出力され、
偏位装置2を所定量偏位させる(ステップS9)。そし
てステップS2からの動作を繰り返し、アドレス情報を
生成する。ここで偏位によって得られたアドレスが前に
生成されたアドレスと等しいときはステップS6でYE
Sとなり、分類データWDの書込みは行われない。また
異なるときはステップS6でNOと判断され、各分類デ
ータ記憶部?a、7b・・・の生成されたアドレスの第
9ビツトをセットし、分類データWD=“8”が書込ま
れる。以後同様にして一定の範囲内で偏位が行われ、そ
こで生成されたアドレスの第9ビツトをセットし、分類
データWD=“8“が書込まれる。同様にしてO〜7.
9〜10のマークについても分類データの書込みが行わ
れる。Next, the CPU 8 determines whether or not deflection of the deflection device 2 is necessary (step S8), and if necessary, a deflection signal OS is output.
The deflection device 2 is deflected by a predetermined amount (step S9). Then, the operations from step S2 are repeated to generate address information. If the address obtained by the deviation is equal to the previously generated address, the answer is YES in step S6.
S, and the classification data WD is not written. If they are different, it is determined NO in step S6, and each classification data storage unit? The 9th bit of the generated address of a, 7b, . . . is set, and classification data WD="8" is written. Thereafter, deviation is performed within a certain range in the same manner, and the 9th bit of the generated address is set, and classification data WD="8" is written. Similarly, O~7.
Classification data is also written for marks 9 and 10.
次にCPU 8による分類データの記憶動作を説明する
。カメラ3の撮像によっては分類データ記憶部7a、7
b −の2盲’ (=65.536)のアドレス空間全
てに分類データHOを書込めないので、CPU 8によ
り分類データ記憶部?a、7b・・・の全アドレスを生
成し、ブロック毎のアドレスによりつくられたパターン
によりオペレータがその分類データを判断し分類データ
記憶部7a、7b・・・に書込む。Next, the storage operation of the classification data by the CPU 8 will be explained. Depending on the image taken by the camera 3, the classification data storage units 7a, 7
Since the classification data HO cannot be written to the entire address space of 2blind' (=65.536) of b-, the classification data storage unit ? A, 7b, . . . all addresses are generated, and an operator judges the classification data based on a pattern created by the addresses of each block and writes it into the classification data storage section 7a, 7b, .
第5図はCPU 8による分類データの記憶動作を説明
するフローチャートである。最初にアドレスを1にセッ
トしくステップ510)、各分類データ記憶部7a、7
b・・・のアドレス1の分類データRDを読出しくステ
ップ511)、論理積演算部9で論理積演算し、演算結
果のいずれかのビットが“1”か否かにより、ステップ
S12でそこに既に分類データが記憶されているか否か
を判断する0分類データが記憶されていない場合、8×
8のビットパターンをcpu sのデイスプレィに表示
し、オペレータがそのパターンを見て分類データを判断
しくステップ514)、0〜10までの分類データを入
力し、そのアドレスの分類データ記憶部7a、7b・・
・の対応するビットを“1”にセットし、分類データを
記憶する(ステップ515)、ここで分類データ=“1
0”は表示されたパターンの分類の判断が不能であるこ
とを示す。そしてアドレスを1インクリメントしくステ
ップ516)、全アドレスのアクセスが終了したか否か
を判定しくステップ517)、終了していない場合はス
テップSllに戻り、次のアドレスのアクセスを行う、
全アドレスのアクセスが終了したときは終了し、ステッ
プS12で分類データが既に記憶されているときはステ
ップ313〜515をスキップする。このようにして全
アドレス空間に何らかの分類データを記憶する。FIG. 5 is a flowchart illustrating the storage operation of classification data by the CPU 8. First, set the address to 1 (step 510), and each classification data storage section 7a, 7
Read the classification data RD at address 1 of b... (step 511), performs an AND operation in the AND operation section 9, and depending on whether any bit of the operation result is "1", the data is read there in step S12. Determine whether classification data is already stored.0 If classification data is not stored, 8×
The bit pattern of 8 is displayed on the display of the CPU s, and the operator looks at the pattern to judge the classification data.Step 514) Inputs the classification data of 0 to 10, and stores the classification data storage units 7a and 7b at that address.・・・
・Set the corresponding bit to "1" and store the classification data (step 515), where the classification data="1"
0'' indicates that it is impossible to determine the classification of the displayed pattern. Then, the address is incremented by 1 (step 516), and it is determined whether access to all addresses has been completed (step 517), and it has not been completed. If so, return to step Sll and access the next address.
The process ends when all addresses have been accessed, and if the classification data has already been stored in step S12, steps 313 to 515 are skipped. In this way, some classification data is stored in the entire address space.
次にマークの分類動作について説明する。第6図は分類
動作を示すフローチャートである。カメラ3による撮像
からアドレスの生成までの動作(ステップS21〜同5
24)は第3図に示す分類デ−夕の記憶動作と同じであ
り、説明を省略する。但し2値化処理部4での闇値は記
憶動作時の中心値が使用される。アドレスが生成される
と、生成されたアドレスにより分類データ記憶部?a、
7b・・・がアクセスされ、分類データRDが読出され
(ステ・ノブ525)、論理積演算部9に出力され、各
プロ・ンクの対応するビットの論理積演算が行われる(
ステップ526)。Next, the mark classification operation will be explained. FIG. 6 is a flowchart showing the classification operation. Operations from image capture by camera 3 to address generation (steps S21 to 5)
24) is the same as the classification data storage operation shown in FIG. 3, and the explanation thereof will be omitted. However, as the dark value in the binarization processing section 4, the center value at the time of storage operation is used. When an address is generated, the data storage unit is classified according to the generated address? a,
7b... is accessed, the classification data RD is read out (step knob 525), and is output to the AND operation unit 9, where the AND operation of the corresponding bits of each proc is performed (
step 526).
次に論理積演算部9での演算結果により分類信号SDが
“10′か否かが判定され(ステップ527)、分類信
号SD=”10′が出力されたときはマーク1の判別が
不能であり、これはマーク面の照度等の周囲の環境の変
化及び闇値の変動等の原因によると考えられるので、C
PII8からの指示によりマーク面への照度の変更、闇
値の変更等の動作条件の変更を行い(ステップ528)
、再度ステップS21からの撮像を行い、分類を行うよ
うにする。なお分類動作時において動作条件の変更を行
わない場合はCPU8は不要となる。Next, it is determined whether the classification signal SD is "10' or not based on the calculation result in the AND calculation unit 9 (step 527), and when the classification signal SD="10' is output, it is impossible to distinguish mark 1. This is thought to be due to changes in the surrounding environment such as the illuminance of the mark surface and fluctuations in the darkness value, so C.
Based on instructions from PII 8, operating conditions such as changing the illuminance on the mark surface and changing the darkness value are performed (step 528).
, the image is taken again from step S21, and the classification is performed. Note that if the operating conditions are not changed during the classification operation, the CPU 8 is not required.
なお本実施例ではマークを撮像して分類するマ一り識別
分類装置に本発明を適用したが、本発明はこれに限るも
のではなくノイズを含む文字、音声、制御信号等の種々
の信号を分類し、それに応じた出力を得る装置に用いる
ことができる。In this embodiment, the present invention was applied to a single identification and classification device that images and classifies marks, but the present invention is not limited to this and can be applied to various signals such as characters, voices, control signals, etc. that contain noise. It can be used in devices that classify and obtain output accordingly.
また本実施例では分類データ記憶部の全アドレスに分類
データを記憶するようにしたが、本発明はこれに限るも
のではなく、分類データは必ずしも全アドレスに記憶す
る必要はなく、アドレスに分類データを何も記憶してい
ないときは判別不能と判断してもよい。Further, in this embodiment, the classification data is stored in all addresses of the classification data storage unit, but the present invention is not limited to this, and the classification data does not necessarily need to be stored in all addresses, but the classification data is stored in the address. If you do not remember anything, it may be determined that it is impossible to determine.
以上説明したとおり、本発明においてはブロックに分け
て記憶した分類データの論理積をとり、処理対象の全体
により分類を判定しているので、処理対象の分類がパタ
ーンの欠け、ノイズ、回転等に影響されにくくなると共
に、認識時にアルゴリズムを用いず対象全体を見て分類
しているので正規化処理等の前処理が不要であり、アル
ゴリズム及び前処理に起因する誤認識による分類不能が
回避される。また種々のセンサより得られる信号により
最適制御を行う制御装置にも用いることができるが、セ
ンサ信号を個別に処理するとエラー率が高くなる場合で
あっても本発明では全体で判断するのでエラー率の低い
ものが実現できる。さらに対象分類時に各分類データ記
憶手段を1回アクセスするだけで対象の分類ができるの
で簡単なハードウェアで高速処理が可能となる等価れた
効果を奏する。As explained above, in the present invention, the logical product of the classification data stored in blocks is taken and the classification is determined based on the entire processing target, so the classification of the processing target is affected by missing patterns, noise, rotation, etc. In addition to being less susceptible to such effects, preprocessing such as normalization is not required because the entire object is classified without using an algorithm during recognition, and failure to classify due to misrecognition caused by algorithms and preprocessing is avoided. . It can also be used in a control device that performs optimal control using signals obtained from various sensors, but even if the error rate would be high if sensor signals were processed individually, the present invention judges the error rate as a whole. It is possible to achieve a low level of Furthermore, since the object can be classified by accessing each classification data storage means once when classifying the object, an equivalent effect can be achieved in which high-speed processing is possible with simple hardware.
第1図は本発明に係る分類装置であるマーク識別分類装
置の分類データ記憶時の構成を示す模式的ブロック図、
第2図はマーク識別装置のマーク識別分類時の構成を示
す模式的ブロック図、第3図はカメラによる分類データ
の記憶動作を示すフローチャート、第4図は第3図のス
テップS2.S4゜S6の処理内容を説明する図、第5
図はcpuによる分類データの記憶動作を示すフローチ
ャート、第6図はマーク分類動作を示すフローチャート
である。
生成部 7a、7b ・・・・・・分類データ記憶部
9・・・論理積演算部FIG. 1 is a schematic block diagram showing the configuration of a mark identification and classification device, which is a classification device according to the present invention, when storing classification data;
FIG. 2 is a schematic block diagram showing the configuration of the mark identification device during mark identification and classification, FIG. 3 is a flowchart showing the storage operation of classification data by the camera, and FIG. 4 is step S2 of FIG. Figure 5 explaining the processing contents of S4 and S6.
The figure is a flowchart showing the storage operation of classification data by the CPU, and FIG. 6 is a flowchart showing the mark classification operation. Generation unit 7a, 7b... Classified data storage unit 9... Logical product operation unit
Claims (1)
要素の状態を示す状態量に基づき分類する分類装置にお
いて、 前記状態量を前記基本要素毎に量子化データに変換する
量子化手段と、 前記基本要素を選択して構成されるブロック毎に、該ブ
ロックの全ての基本要素の量子化データを所定順に並べ
、それを前記ブロックのアドレス情報として出力するア
ドレス生成手段と、 前記ブロック毎に設けられ、前記アドレス情報によりア
クセスされ、前記対象の分類に対応するビットをセット
した分類データが記憶してある分類データ記憶手段と、 全ブロックの前記分類データ記憶手段について、前記分
類データの対応ビット毎に論理積演算を行う論理積演算
手段と を備えることを特徴とする分類装置。[Claims] 1. In a classification device that classifies objects configured by combining basic elements based on state quantities indicating the states of the basic elements, the state quantities are converted into quantized data for each basic element. quantization means for converting; and address generation means for arranging quantized data of all basic elements of the block in a predetermined order for each block constructed by selecting the basic elements, and outputting the quantized data as address information of the block. and a classification data storage means provided for each block, accessed by the address information, and storing classification data in which a bit corresponding to the classification of the object is set; and the classification data storage means for all blocks; A classification device comprising: logical product operation means for performing a logical product operation for each corresponding bit of the classification data.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP1280277A JPH03141476A (en) | 1989-10-27 | 1989-10-27 | Sorting device |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP1280277A JPH03141476A (en) | 1989-10-27 | 1989-10-27 | Sorting device |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH03141476A true JPH03141476A (en) | 1991-06-17 |
Family
ID=17622747
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP1280277A Pending JPH03141476A (en) | 1989-10-27 | 1989-10-27 | Sorting device |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH03141476A (en) |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS6347889A (en) * | 1986-08-15 | 1988-02-29 | Nec Corp | Image recognition system |
JPS6365575A (en) * | 1986-12-24 | 1988-03-24 | Yatsuka Nakamura | Detecting method for singular point by image processing |
-
1989
- 1989-10-27 JP JP1280277A patent/JPH03141476A/en active Pending
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS6347889A (en) * | 1986-08-15 | 1988-02-29 | Nec Corp | Image recognition system |
JPS6365575A (en) * | 1986-12-24 | 1988-03-24 | Yatsuka Nakamura | Detecting method for singular point by image processing |
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