JPH03141477A - パターン分類装置 - Google Patents
パターン分類装置Info
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- JPH03141477A JPH03141477A JP1280278A JP28027889A JPH03141477A JP H03141477 A JPH03141477 A JP H03141477A JP 1280278 A JP1280278 A JP 1280278A JP 28027889 A JP28027889 A JP 28027889A JP H03141477 A JPH03141477 A JP H03141477A
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- 238000000034 method Methods 0.000 description 14
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 5
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 description 3
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- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 239000000428 dust Substances 0.000 description 1
- 238000010186 staining Methods 0.000 description 1
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- Character Discrimination (AREA)
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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、文字9図形、音声等の種々の信号のパターン
を分類するパターン分類装置に関し、特にパターン認識
に用いるパターン分類装置に関する。
を分類するパターン分類装置に関し、特にパターン認識
に用いるパターン分類装置に関する。
パターン認識は文字認識1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
ターンを所定領域に分割し、そ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)。
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
ターンを所定領域に分割し、そ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)。
しかしながらテンプレートマツチング法は入力されたパ
ターンと標準的なパターンとの間にずれ又は回転が生じ
ていると認識できない虞がある。
ターンと標準的なパターンとの間にずれ又は回転が生じ
ていると認識できない虞がある。
また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。
に長時間を要するという問題がある。
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。
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。
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。
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。
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記憶時にパターン及びそれ
に関連するパターン、即ちパターンの欠け、汚れ、ずれ
及び回転等の欠陥が生じたパターンを基本要素毎に夫々
2値データに変換し、夫々のパターンの2値データを所
定順に並べたアドレス情報の示す各別のアドレスに同一
分類データを記憶し、分類時に分類対象のパターンの全
ての2値データによりアドレス情報を生成し、そこに記
憶された分類データに分類対象のパターンを分類するこ
とにより、パターンの欠け、汚れ、ずれ及び回転等によ
る認識ミスを防止でき、認識時にアルゴリズムを使用し
ないことにより、アルゴリズムに起因する認識ミスを防
止でき、簡単なハードウェアで高速処理が可能なパター
ン分類装置を提供することを目的とする。
ータ記憶手段への分類データ記憶時にパターン及びそれ
に関連するパターン、即ちパターンの欠け、汚れ、ずれ
及び回転等の欠陥が生じたパターンを基本要素毎に夫々
2値データに変換し、夫々のパターンの2値データを所
定順に並べたアドレス情報の示す各別のアドレスに同一
分類データを記憶し、分類時に分類対象のパターンの全
ての2値データによりアドレス情報を生成し、そこに記
憶された分類データに分類対象のパターンを分類するこ
とにより、パターンの欠け、汚れ、ずれ及び回転等によ
る認識ミスを防止でき、認識時にアルゴリズムを使用し
ないことにより、アルゴリズムに起因する認識ミスを防
止でき、簡単なハードウェアで高速処理が可能なパター
ン分類装置を提供することを目的とする。
本発明に係るパターン分類装置は、基本要素を組合わせ
て構成された複数のパターンを、前記基本要素の状態を
示す状態量に基づき分類するパターン分類装置において
、前記状B量を前記基本要素毎に2値データに変換する
変換処理手段と、変換された全ての基本要素の2値デー
タを所定順に並べ、それをアドレス情報として出力する
アドレス生成手段と、前記アドレス情報によりアクセス
され、前記パターンを分類する分類データが記憶してあ
る分類データ記憶手段とを備え、該分類データ記憶手段
は任意のパターンから得られたアドレス情報が示すアド
レスと、それに関連するパターンから得られたアドレス
情報が示すアドレスとに同じ分類データを記憶すべくな
してあることを特徴とする。
て構成された複数のパターンを、前記基本要素の状態を
示す状態量に基づき分類するパターン分類装置において
、前記状B量を前記基本要素毎に2値データに変換する
変換処理手段と、変換された全ての基本要素の2値デー
タを所定順に並べ、それをアドレス情報として出力する
アドレス生成手段と、前記アドレス情報によりアクセス
され、前記パターンを分類する分類データが記憶してあ
る分類データ記憶手段とを備え、該分類データ記憶手段
は任意のパターンから得られたアドレス情報が示すアド
レスと、それに関連するパターンから得られたアドレス
情報が示すアドレスとに同じ分類データを記憶すべくな
してあることを特徴とする。
本発明においては、分類対象のパターンが入力されると
、その状態量を基本要素毎に2値データに変換し、全て
の2値データを所定順に並べてアドレス情報を生成し、
生成されたアドレス情報をアドレスとして分類データ記
憶手段がアクセスされ、分類データが出力される。そし
て分類データ記憶手段に分類データを記憶するとき、任
意のパターンとその関連パターンとから得られた夫々の
アドレスに同一の分類データを記憶する。
、その状態量を基本要素毎に2値データに変換し、全て
の2値データを所定順に並べてアドレス情報を生成し、
生成されたアドレス情報をアドレスとして分類データ記
憶手段がアクセスされ、分類データが出力される。そし
て分類データ記憶手段に分類データを記憶するとき、任
意のパターンとその関連パターンとから得られた夫々の
アドレスに同一の分類データを記憶する。
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図は本発明に係るパターン分類装置
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lは分類データを入力するためのマークであ
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。第3図はマークの種類を示す図で
あり、マーク1を1又は2本の直線で構成しており、そ
の組合せによりA〜Hの8種類に分類している。なお第
1図に示すマーク1は分類AのマークにノイズN1.N
2が付着した場合を示している。偏位装置2に取付けら
れたマークlは例えば40 X 40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、71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 8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は変換処理手段た
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、40 X 400画素画像信号BSを8画素を1ブ
ロツク(基本要素)とし5×5ブロツクの2値データB
DIに変換する。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
、そのブロックを“1”とする。
る。第1図及び第2図は本発明に係るパターン分類装置
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lは分類データを入力するためのマークであ
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。第3図はマークの種類を示す図で
あり、マーク1を1又は2本の直線で構成しており、そ
の組合せによりA〜Hの8種類に分類している。なお第
1図に示すマーク1は分類AのマークにノイズN1.N
2が付着した場合を示している。偏位装置2に取付けら
れたマークlは例えば40 X 40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、71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 8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は変換処理手段た
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、40 X 400画素画像信号BSを8画素を1ブ
ロツク(基本要素)とし5×5ブロツクの2値データB
DIに変換する。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
、そのブロックを“1”とする。
ぼかし処理部5の2値データBDIはアドレス生成部6
に与えられ、2値データBDIの左上をMSB、右下を
LSBとする25ビツトのアドレス情報により分類デー
タ記憶部7の25ビツトのアドレスを生成する。分類デ
ータ記憶部7はRAMからなり、マーク1のA−Hの分
類データを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
に記憶されている分類データRDをCPU 8に対して
読出す。
に与えられ、2値データBDIの左上をMSB、右下を
LSBとする25ビツトのアドレス情報により分類デー
タ記憶部7の25ビツトのアドレスを生成する。分類デ
ータ記憶部7はRAMからなり、マーク1のA−Hの分
類データを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
に記憶されている分類データRDをCPU 8に対して
読出す。
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RDはなく、CPU 8
から書込み命令R/Hにより分類データWD=“A″が
書込まれる。
いので、読出される分類データRDはなく、CPU 8
から書込み命令R/Hにより分類データWD=“A″が
書込まれる。
CPU 8は2値化処理部4に闇値TDを、分類データ
記憶部7に書込み命令R/W及び分類データWDを出力
すると共に、偏位装置2に偏位信号O5を出力する。ま
たcpu sはアドレス生成部に直接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。これにより分類データ記憶部7の未
記憶アドレスに直接分類データWDを書込むことができ
る。
記憶部7に書込み命令R/W及び分類データWDを出力
すると共に、偏位装置2に偏位信号O5を出力する。ま
たcpu sはアドレス生成部に直接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。これにより分類データ記憶部7の未
記憶アドレスに直接分類データWDを書込むことができ
る。
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5×5ブロツクの2値データBDIに変換され、ア
ドレス生成部6に与えられ、そこで25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7がア
クセスされ、そのアドレスの分類データRDが読出され
、撮像されたマーク1の分類がなされる。
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5×5ブロツクの2値データBDIに変換され、ア
ドレス生成部6に与えられ、そこで25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7がア
クセスされ、そのアドレスの分類データRDが読出され
、撮像されたマーク1の分類がなされる。
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。
明する。
第4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5図は第4図のステップ82
〜同S5までの処理内容を説明する図である。まず分類
Aのマーク1をセットするときはCPU 8にその分H
<= A)をセットする(ステップSl)。次に分類A
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
されたマーク1の画像にはノイズNl、N2が付いてお
り、それがアナログ信号ASで出力され、40 x 4
00画素2値化される(ステップS3)。このときノイ
ズNl、N2も一緒に2値化される。次にぼかし処理部
5で5×5ブロツクに2値化される(ステップS4)。
明するフローチャート、第5図は第4図のステップ82
〜同S5までの処理内容を説明する図である。まず分類
Aのマーク1をセットするときはCPU 8にその分H
<= A)をセットする(ステップSl)。次に分類A
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
されたマーク1の画像にはノイズNl、N2が付いてお
り、それがアナログ信号ASで出力され、40 x 4
00画素2値化される(ステップS3)。このときノイ
ズNl、N2も一緒に2値化される。次にぼかし処理部
5で5×5ブロツクに2値化される(ステップS4)。
ここでも第5図に示す如くノイズNl、N2が共に2値
化される。そしてノイズが2値化された状態の2値デー
タBDIから25ビツトのアドレス情報(=01010
11111010100111001010)が生成さ
れる (ステップS5)。
化される。そしてノイズが2値化された状態の2値デー
タBDIから25ビツトのアドレス情報(=01010
11111010100111001010)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分類データ記憶部7がア
クセスされ、そこに記憶されている分類データを読出し
、そこに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 8からの分類
データWD=“A″を記憶する(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。次にCPt18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D
Sが出力され、偏位装置2を所定量偏位させる(ステッ
プS9)。
クセスされ、そこに記憶されている分類データを読出し
、そこに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 8からの分類
データWD=“A″を記憶する(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。次にCPt18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D
S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
YESとなり、分類データWDの書込みは行われない。
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
YES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、その
アドレスに分類データWD=“A”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
れたアドレスにその都度、分類データWD−“A”が書
込まれる。同様にしてB−Hのマークについても分類デ
ータの書込みが行われる。
アドレスに分類データWD=“A”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
れたアドレスにその都度、分類データWD−“A”が書
込まれる。同様にしてB−Hのマークについても分類デ
ータの書込みが行われる。
次にcpu s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7の2
”(=33.554.432)のアドレス空間全てに分
類データー〇を書込めないので、CPU 8により分類
データ記憶部7の全アドレスを生成し、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7に書込む。第
6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・ノ
ドしくステップ510)、分類データ記憶部7のアドレ
ス1の分類データを読出しくステップ511)、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。分類データが記憶されていない場合、5
×5のビットパターンをCPU 8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)、A〜■までの分類データを入
力し、そのアドレスの分類データを分類データ記憶部7
に記憶する(ステップ515)。ここで分類データ=“
I“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。
。カメラ3の撮像によっては分類データ記憶部7の2
”(=33.554.432)のアドレス空間全てに分
類データー〇を書込めないので、CPU 8により分類
データ記憶部7の全アドレスを生成し、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7に書込む。第
6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・ノ
ドしくステップ510)、分類データ記憶部7のアドレ
ス1の分類データを読出しくステップ511)、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。分類データが記憶されていない場合、5
×5のビットパターンをCPU 8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)、A〜■までの分類データを入
力し、そのアドレスの分類データを分類データ記憶部7
に記憶する(ステップ515)。ここで分類データ=“
I“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512で分類データが既に記憶されているときはステ
ップS13〜S15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。
プ512で分類データが既に記憶されているときはステ
ップS13〜S15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。
次にマークの分類動作について説明する。第7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521〜同5
24)は第4図に示す分類データ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での閾値は記
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7がア
クセスされ、分類データRDが読出される(ステップ5
25)。
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521〜同5
24)は第4図に示す分類データ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での閾値は記
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7がア
クセスされ、分類データRDが読出される(ステップ5
25)。
次に分類データRDが“■”か否かが判定され(ステッ
プ526)、分類データRD=“I”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閾値の変動等の原因によると
考えられるので、CPU 8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
527)、再度ステップ521からの撮像を行い、分類
を行うようにする。
プ526)、分類データRD=“I”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閾値の変動等の原因によると
考えられるので、CPU 8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
527)、再度ステップ521からの撮像を行い、分類
を行うようにする。
なお、分類動作において動作条件の変更を行わない場合
は分類データRDがそのまま外部への出力データになる
のでCPU 8は不要である。また分類データ記憶部7
がROM化可能であることは言うまでもない。
は分類データRDがそのまま外部への出力データになる
のでCPU 8は不要である。また分類データ記憶部7
がROM化可能であることは言うまでもない。
また、分類データ記憶部7に記憶される分類データはコ
ード化されたものでも、また択一的なものであってもよ
い。
ード化されたものでも、また択一的なものであってもよ
い。
また本実施例ではマークを撮像して分類する装置に本発
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、音声等の種々の信号パターンを分類し、
それに応じた出力を得る装置に用いることができる。
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、音声等の種々の信号パターンを分類し、
それに応じた出力を得る装置に用いることができる。
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。
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。
以上説明したとおり、本発明においては分類データ記憶
時に任意のパターンと欠け、ノイズ等の欠陥を含んだ関
連パターンとから生成された夫々のアドレスに同じ分類
データを記憶しているので、パターンの分類がパターン
の欠け、ノイズ、回転等に影響されにくくなると共に、
アルゴリズムを用いずパターン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パターンにより最適
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も、
本発明では全体より制御するのでエラー率の低いものが
実現できる。更にパターン分類時に分類データ記憶手段
を1回アクセスするだけでパターンを分類できるので、
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。
時に任意のパターンと欠け、ノイズ等の欠陥を含んだ関
連パターンとから生成された夫々のアドレスに同じ分類
データを記憶しているので、パターンの分類がパターン
の欠け、ノイズ、回転等に影響されにくくなると共に、
アルゴリズムを用いずパターン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パターンにより最適
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も、
本発明では全体より制御するのでエラー率の低いものが
実現できる。更にパターン分類時に分類データ記憶手段
を1回アクセスするだけでパターンを分類できるので、
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。
第1図は本発明に係るパターン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図はマーク種類と分
類データとの関係を示す図、第4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5図は第4
図のステップS1〜同S4までの処理内容を説明する図
、第6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7図はマーク分類動作を示すフローチ
ャートである。 1・・・マーク 5・・・ぼかし処理部 6・・・アド
レス生成部 7・・・分類データ記憶部
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図はマーク種類と分
類データとの関係を示す図、第4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5図は第4
図のステップS1〜同S4までの処理内容を説明する図
、第6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7図はマーク分類動作を示すフローチ
ャートである。 1・・・マーク 5・・・ぼかし処理部 6・・・アド
レス生成部 7・・・分類データ記憶部
Claims (1)
- 1、基本要素を組合わせて構成された複数のパターンを
、前記基本要素の状態を示す状態量に基づき分類するパ
ターン分類装置において、前記状態量を前記基本要素毎
に2値データに変換する変換処理手段と、変換された全
ての基本要素の2値データを所定順に並べ、それをアド
レス情報として出力するアドレス生成手段と、前記アド
レス情報によりアクセスされ、前記パターンを分類する
分類データが記憶してある分類データ記憶手段とを備え
、該分類データ記憶手段は任意のパターンから得られた
アドレス情報が示すアドレスと、それに関連するパター
ンから得られたアドレス情報が示すアドレスとに同じ分
類データを記憶すべくなしてあることを特徴とするパタ
ーン分類装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP1280278A JPH03141477A (ja) | 1989-10-27 | 1989-10-27 | パターン分類装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP1280278A JPH03141477A (ja) | 1989-10-27 | 1989-10-27 | パターン分類装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH03141477A true JPH03141477A (ja) | 1991-06-17 |
Family
ID=17622760
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP1280278A Pending JPH03141477A (ja) | 1989-10-27 | 1989-10-27 | パターン分類装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH03141477A (ja) |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS6347889A (ja) * | 1986-08-15 | 1988-02-29 | Nec Corp | 画像認識方式 |
JPS6365575A (ja) * | 1986-12-24 | 1988-03-24 | Yatsuka Nakamura | 画像処理による特異点検出方法 |
-
1989
- 1989-10-27 JP JP1280278A patent/JPH03141477A/ja active Pending
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS6347889A (ja) * | 1986-08-15 | 1988-02-29 | Nec Corp | 画像認識方式 |
JPS6365575A (ja) * | 1986-12-24 | 1988-03-24 | Yatsuka Nakamura | 画像処理による特異点検出方法 |
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