JPH03224073A - 位置合わせ装置 - Google Patents

位置合わせ装置

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JPH03224073A
JPH03224073A JP2019682A JP1968290A JPH03224073A JP H03224073 A JPH03224073 A JP H03224073A JP 2019682 A JP2019682 A JP 2019682A JP 1968290 A JP1968290 A JP 1968290A JP H03224073 A JPH03224073 A JP H03224073A
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JP2019682A
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Ryohei Kumagai
熊谷 良平
Yoshinori Kawajiri
川尻 義則
Ryoji Yamawaki
山脇 亮司
Koji Muranaka
村中 広司
Masafumi Miura
三浦 雅文
Katsuyuki Ishii
石井 克幸
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Ezel Inc
Original Assignee
Ezel Inc
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Priority to KR1019910001555A priority patent/KR910014845A/ko
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    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/74Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
    • G06V10/75Organisation 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
    • G06V10/751Comparing pixel values or logical combinations thereof, or feature values having positional relevance, e.g. template matching
    • G06V10/7515Shifting the patterns to accommodate for positional errors
    • GPHYSICS
    • G07CHECKING-DEVICES
    • G07DHANDLING OF COINS OR VALUABLE PAPERS, e.g. TESTING, SORTING BY DENOMINATIONS, COUNTING, DISPENSING, CHANGING OR DEPOSITING
    • G07D7/00Testing specially adapted to determine the identity or genuineness of valuable papers or for segregating those which are unacceptable, e.g. banknotes that are alien to a currency
    • G07D7/20Testing patterns thereon

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  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Collating Specific Patterns (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Character Input (AREA)
  • Image 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。

Description

【発明の詳細な説明】 [産業上の利用分野] 本発明は、例えば印影照合システムに設けられ、照合の
ために登録印影とサンプル印影の位置合わせを行う装置
に関する。
〔従来の技術〕
サンプル印影(押印された印影)が予め登録された印影
と同じものか否かを判定する印影(印鑑)照合において
、サンプル印影は通常登録印影とは異なる姿勢で押印さ
れるため、照合に先立つて、サンプル印影が登録印影と
同じ姿勢になるように、サンプル印影もしくは登録印影
が平行および回転移動せしめられる。すなわち、印影照
合のためには、この移動量および方向を最初に求める必
要がある。そこで従来、まずサンプル印影と登録印影と
を相互に重ね合わせた状態において、全画素についてサ
ンプル印影と登録印影の画素の一致率を調べ、この一致
率が最大になるように、サンプル印影を登録印影に対し
て移動させている。
つまり、この時の位置がサンプル印影と登録印影が同じ
姿勢にある状態であるとしている。
〔発明が解決しようとする課題〕
ところが、サンプル印影と登録印影の全画素について相
互に比較する構成であると、演算回数が多くなり、した
がって演算時間も長くなり、印影照合に要する時間が長
くなるという問題が生じる。
本発明は、サンプル印影と登録印影との位置合わせを短
時間に実施し、印影照合のための時間を短縮化すること
のできる装置を得ることを目的としてなされたものであ
る。
〔問題を解決するための手段〕
本発明に係る位置合わせ装置は、第1の画像について第
1の円周に沿った画素データを抽出する手段と、第2の
画像について上記第1の円周の中心を中心とする第2の
円周に沿った画素データを抽出する手段と、上記第1お
よび第2の画像の各画素データを相対的に、上記円周の
回転方向に所定画素数だけ移動させる手段と、上記第1
および第2の画素データの一致度が最大になる時の、上
記移動の量および方向を検出する最大一致度検出手段と
、上記第1および第2の画像を、上記量および方向に従
って相対的に移動させて、相互に照合する手段とを備え
たことを特徴としている。
〔実施例〕
以下図示実施例により本発明を説明する。なお、この実
施例は本発明を印影照合システムに適用したものである
第2図は印影照合システムの概略の構成を示し、この印
影照合システムは、印影入力装置10、画像処理装置3
0、ホストコンピュータ40、印影画像表示装置50お
よび真偽判定装置60を有する。
印影入力装置10は印影を撮影するものであり、この撮
影により得られた画像データは画像処理装置30に転送
される。画像処理装置30においては、種々の画像処理
が施されて印影の特徴量(例えば印影の面積)等が求め
られる。画像処理装置30は、ホストコンピュータ40
からの命令に基づいて作動し、印影の特徴量データをホ
ストコンピュータ40に出力する。ホストコンピュータ
40は、本システム全体の制御を行うとともに、後述す
るように、画像処理装置30から得られた特徴量データ
を評価し、これにより印影が登録された印影に対応する
ものか否かの判定を行う。印影表示装置50は、画像処
理装置30に接続されたCRTを有し、印影画像を表示
する。真偽判定表示装置60は、ホストコンピュータ4
0に接続されたCRTを有し、印影が登録印影に対応す
るものか否かの判定結果を表示する。
印影入力装置10は第3図に示すようにCCDカメ−7
11を有し、このカメラのレンズはカメラ本体から下方
へ突出する鏡筒12内に収容される。
CCDカメラ11は印影が形成された紙面13にレンズ
を対向させて配設される。またこのCCDカメラ11は
紙面13に平行に移動可能であるとともに、レンズを中
心として回転移動可能に構成される。鏡筒12すなわち
レンズの外周側には、円筒状の照射機構21が設けられ
ており、この照射機構21は第4図に示すように多数の
光ファイバ23を有する。光ファイバ23はハロゲンラ
ンプ等のように直流電源により発光する光源(図示せず
)に接続される。
カメラ11と紙面13との間には、筒状の遮光部材14
が配設される。遮光部材14は紙面13上に載置され、
その上端部はカメラ11の本体の近傍まで延びており、
外部光が遮光部材14内に極力入射しないようになって
いる。また遮光部材14の内周面は、アルミ箔等のよう
に光を反射する膜15により被覆される。
第4図は照射機構21の構成を示すもので、照射機構2
1は、環状の支持部材22の内部に多数の光ファイバ2
3を有しており、これらの光ファイバ23はカメラ11
のレンズすなわち鏡筒12を中心として円形に配設され
ている。各光ファイバ23の先端部分、すなわち支持部
材22の下端部には、レンズを中心とした環状を呈する
青色のセロファン等の透光性フィルタ24が設けられる
透光性フィルタ24が青色であるのは、撮影される印影
が朱色であり、印影と背景の紙面とのコントラストを強
くするためである。なお、支持部材22はネジ25によ
ってカメラ11の鏡筒12に取付けられる。
このように本実施例における照明装置は、カメラ11の
レンズを囲繞する環状の照射機構21と、外部光の入射
を抑制する遮光部材14とを備えたものである。照射機
構21は環状を呈して紙面13に光ヲ均一に照射し、ま
た、青いセロファン(透光性フィルタ)24により青い
光を照射して鮮明な印影を得るように構成されている。
さらに、遮光部材14によって外部光の進入を防止する
のみならず、反射膜15によって、照射機構21からの
光をさらに均一に印影に照射するように構成されている
。したがって、CCDカメラ11が紙面13上に捺印さ
れた印影を、全体的に、鮮明かつ正確に撮影することが
でき、印影照合の精度を向上させることができる。
第5図は、印影照合の手順を概略的に示したものであり
、まずその手順の概略説明を行う。
ステップSOでは登録印影を入手する。これは、捺印さ
れた印影をCCDカメラ11によって撮影するものであ
り、後述するステップS1、S2、S3およびS5と同
様な手法により行う。ステップS1ではサンプル印影、
すなわち登録印影と比較される印影の画面入力を行う。
この処理は、紙面に押印された印影をCCDカメラ11
によって撮影し、印影画像表示装置50のCRT上に表
示するものである。次いでステップS2では、サンプル
印影の画像に存在するノイズを消去するとともに、印影
よりも外側にある背景を消去し、印影のみを切り出す。
ステップS3ではサンプル印影の2値化を行い、白黒濃
淡画像を白黒画像へ変換する。
そして、ステップ84〜S6において登録印影とサンプ
ル印影を比較する。ステップS4では印影の大きさや画
素数から、サンプル印影が登録印影と同じであるか否か
を概略的に判定する。もしこの粗い真偽判定において、
サンプル印影が登録印影と異なると判断すれば、これに
より印影照合を終了するが、ステップS4においてサン
プル印影が登録印影と概略的に同じであると判断した場
合、ステップS5において、サンプル印影を回転および
平行移動させることにより、登録印影とサンプル印影と
の位置合わせを行う。そしてステップS6において、登
録印影とサンプル印影の特徴量を算出し、この特徴量に
基づいてステップS7でサンプル印影の精密な真偽判定
を行う。ここで特@量は、登録印影とサンプル印影の面
積比、−致率、にじみ率およびかすれ率である。なお、
面積比、一致率、にじみ率およびかすれ率の定義につい
ては、後述する。
次に、各ステップSO〜S7で行われる処理について詳
述する。
なおステップSOの処理は、ニジミやカスレの少ない正
確な登録印影を得るものであり、サンプル印影に対する
ステップS1、S2、S3およびS5と同様であるので
、これらのステップの説明の後に説明する。すなわち以
下の■〜■においては、登録印影が既に得られているも
のとする。
■ステップS1の処理 サンプル印影は、第1〜3図を参照して説明したように
、青い光を照射して紙面とのコントラストを明瞭にした
状態で、CCDカメラ11により撮影される。このよう
にして得られた印影の画像データは、画像処理装置30
に入力されてA/D変換されるとともに、印影画像表示
装置50のCRT上に表示される。なお、CRT上での
目視観察を容易にするため、印影が白、背景が黒となる
よう、白黒が反転されて表示される。
CCDの受光能力は時間的に変動し、−回のみの撮影で
あると、印影画像に誤差を生じるおそれがある。したが
って本実施例においては、この誤差を抑えるため、同一
印影に対して32回の撮影が行われるとともに、画像処
理装置30において各画素における輝度(濃度値)が3
2個の印影画像について累積加算される。これにより印
影の濃淡画像が得られる。
■ステップS2の処理 ステップS1において得られた画像中には、実際の印影
画像ではない紙面上のノイズ(斑点等)が含まれている
可能性がある。そこでステップS2では、例えば、3×
3の領域の各画素の輝度の平均値を、その3×3領域の
中心画素の輝度に置き換えることにより平滑化が行われ
、ノイズ画素がぼかされる。その後ソーベルオペレータ
を用いて印影の工・ッジが鮮鋭化される。ここで、ソー
ベルオペレータの他にも図形のエツジ部を強調する手法
であれば、何でも用いることができる。
このようにして得られた画像は、その後、判別分析法そ
の他の方法で闇値が決定されて2値化されるとともに、
5回にわたって1画素幅ずつ膨張せしめられる。この結
果、印影の文字はたとえニジミやカスレが生じていても
ひとつづきに連結されることとなり、一方ノイズも膨張
して大きくなる。次いでこの印影画像は、連続した図形
毎にラベリングされる。このラベリングにおいては、小
さい図形はど小さい数字が付与され、したがって最も大
きい数字が付与された図形は、少なくとも印影を含むも
のであり、またそれよりも小さい数字が付与された図形
はノイズであると推定される。
そこで最も大きい数字が付与された図形のみが残され、
それ以外の図形は消去される。この状態において垂直お
よび水平フィレ径が求められ、それらフィレ径をもって
印影の大まかな領域が決定される。
この領域よりも外側にある部分は、すべて背景であると
判断され、この背景部分の輝点(画素)は全てノイズで
あると見做して消去(濃度値を0にする)される。
■ステップS3の処理 ステップS2において得られた領域は、ステップS1で
得られた印影画像(l淡画像)に重ねられる。すなわち
、ステップS1で得られた印影画像は、ステップS2で
得られた領域によって囲まれることとなり、この領域の
外側の輝度は0である。さて、この印影画像を写し出し
ているCRT画面全体の濃度分布について、クラス内分
散とクラス間分散との比(分散比)が求められ、この分
散比が最大値になるような闇値かもとめられる(判別分
析法)。印影画像は、この闇値を用いて2値化され、白
と黒の2色に変換される。なお閾値決定法としては、モ
ード法等の他の手法も採用し得る。
■ステップS4の処理 ここでは、ステップS3で得られたサンプル印影の画像
の面積と登録印影の画像の面積との比較がなされ、さら
に両印影の最大径が比較される。
面積の比較は、各画像の印影の画素数どうしを比較する
ことによって行われる。サンプル印影の画像の面積が登
録印影の画像の面積と大きく異なる場合、サンプル印影
は登録印影とは異なる印影であると判断され、これによ
りこの印影照合は、ステップ85〜S7を実行すること
なく終了する。
これに対し、これらの面積の大きさが比較的近い場合、
サンプル印影は登録印影に対応している可能性があると
判断され、ステップ35以下が実行される。
同様に最大径についても、サンプル印影の最大径が登録
印影の最大径と大きく異なる場合、サンプル印影は登録
印影と異なる印影と判断され、この場合、後のステップ
は実行されることなく終了する。しかし、サンプル印影
の最大径が登録印影の最大径に近いものであると判断さ
れた場合には、ステップS5以降の作業が行われる。
なお、これら面積間、および最大径間に大きな隔たりが
あるか否かの基準値は、数多くのサンプルから、以下の
ような統計的な方法によって定められる。
面積については、(サンプル印影の面積)/(登録印影
の面積)X100O値を全サンプルについて計算し、そ
れらより全サンプルの平均値m及び標準偏差σが算出さ
れる。ここで、基準値の上限はm+3σであり、基準値
の下限はm−3σとするのである。なお、σの係数は必
要に応じて、変更され得る。
最大径については、登録画像とサンプル画像とをCRT
上で重ね合わせ、登録印影よりも何画素分サンプル画像
は外側に広がっているかを全サンプルについて算出する
。そしてその値の中でも最も大きな値がαであったとし
、また登録印影の最大径がΦ、サンプル印影の最大径が
φであったとすれば、φが(Φ+2α)を基準とするの
である。
もしφが(Φ+2α)よりも大きければ、そのサンプル
印影は登録印影とは異なると判断される。
なおαの係数も必要に応じて変更され得る。
■ステップS5の処理 まず登録印影について、第6図に示すようにフィレ径中
心Cを中心とする任意の半径をもつ2つの同心円E、F
が描かれる。ただし、外側の円の半径(単位は画素)は
(登録印影の図形最大長)/2−5よりも小さいことが
必要である。ここで、外側の円Eはフィレ径中心Cから
500画素半径を有し、内側の円Fはフィレ径中心Cか
ら400画素半径を有するものとする。次に、外側およ
び内側の円周上にそれぞれ登録印影の画素が存在するか
否かが検出され、第7図(a)、(b)に示すような1
次元スペクトルが得られる。第7図(a)は外側の円E
の1次元スペクトルの例であり、第6図に示す基準線K
から図の時計方向に走査した時の円周上の各画素を示す
。図中、ハンチングを施した部分Iが登録印影の画素が
存在することを示し、白い部分Jが登録印影の画素が存
在しないことを示す。同様に、第7図(b)は内側の円
Fの1次元スペクトルの例を示す。
サンプル印影についても同様にして、サンプル印影のフ
ィレ径中心を中心とし、この中心から500画素よび4
00画素半径の円がそれぞれ描かれ、これらの円の1次
元スペクトルが求められる。
第8図(a)は外側の円の1次元スペクトルの例を示し
、第8図(b)は内側の円の1次元スペクトルの例を示
す。
次に、第1図に示すように、登録印影の外側の円周にお
ける1次元スペクトルAと、サンプル印影の外側の円周
における1次元スペクトルB0とが、重ね合わせられ、
対応する画素毎に比較される。すなわち、これらのスペ
クトルA、Boにおいて、両者に共通しない部分が、排
他的論理和をとることによって求められる。図中、スペ
クトルAとBoにおいて画素が一致しない部分は、矢印
により示されている。この矢印で示される画素の数、つ
まり不一致画素数が計数され、これを登録印影の円Eの
全画素数で割ることにより、不一致率が算出される。
次いで、サンプル印影のスペクトルを図において右へ1
画素分ずらしたスペクトルB、が求められ、上述した方
法により、登録印影のスペクトルAとの不一致率が求め
られる。同様にして、サンプル印影のスペクトルを1画
素ずつずらしながら、登録印影のスペクトルAとの不一
致率が求められ、この操作はサンプル印影のスペクトル
を円周の画素骨ずらしたスペクトルBn (nは円周の
画素数)まで実行される。
このようにしてn個の不一致率が得られると、次に、こ
れらの不一致率が相互に比較されて最小値が求められる
。この最小値をとる時におけるずらし画素数は、次式に
よって回転角度に変換される。
回転角度=ずらし画素数×360°/nしかして、登録
印影との照合のために、サンプル印影を回転させるべき
角度が得られる。すなわち、これは、外側の円Eを基準
とした時における回転角度である。
内側の円Fについても同じ操作が実行され、内側の円F
を基準とした時におけるサンプル印影の回転させるべき
角度が得られる。
さて、外側の円から得られた回転角度と、内側の円から
得られた回転角度との間に差が生じた場合には、不一致
率の低い方の回転角度が採用され、この回転角度だけサ
ンプル印影が回転変位せしめられる。この時の回転角度
をθ1 とする。
この回転変位の後サンプル印影は、登録印影との−敗率
が最大によるように、平行移動せしめられる。この平行
移動について、第9図(a)、(b)および第10図を
参照して説明する。
第9図(a)、(b)において、実線Mは登録印影のフ
ィシ(水平および垂直輪郭線)、二点鎖線Nはサンプル
印影のフィシ、−点鎖線Pは登録印影の水平および垂直
中心線をそれぞれ示す。
まず、第9図(a)に示すように、サンプル印影の上側
の水平フィシN、の中心が、登録印影の上側の水平フィ
シM、の中心よりも5画素だけ上に位置するようにして
、サンプル印影が位置決めされる。この状態において、
サンプル印影と登録印影との一致画素数が計数される。
そして、サンプル印影が登録印影に対して3画素だけ下
方へ変位せしめられ、この状態においても一致画素数が
計数される。以下同様にして、サンプル印影が3画素ず
つ下方へ移動せしめられて、それぞれ−数百素数が求め
られる。この操作は、サンプル印影の下側の水平フィシ
N2の中心が登録印影の下側の水平フィシM2の中心よ
りも5画素だけ下に来るまで行われる。
次に、第9図(b)に示すように、サンプル印影の左側
の垂直フィシN3の中心が、登録印影の左側の垂直フィ
シM3の中心よりも5画素だけ左に位置するようにして
、サンプル印影が位置決めされ、サンプル印影と登録印
影との一致画素数が計数される。そして、サンプル印影
が登録印影に対して3画素だけ右方へ変位せしめられて
、また−数百素数が計数される。以下同様にして、サン
プル印影の右側の垂直フィシN4の中心が登録印影の右
側の垂直フィシM4の中心よりも5画素だけ右に来るま
で、サンプル印影が3画素ずつ右方へ移動せしめられて
、それぞれ−数百素数が求められる。そして、以上、上
下左右に平行移動した中で、一致度が最大になるサンプ
ル印影の位置aが求められる。
その後サンプル印影は、第10図に示すように、一致度
の最も高い位置aを中心とする周囲1画素近傍の領域Q
の8画素について、順次移動せしめられ、それぞれの位
置においてサンプル印影の画素と登録印影の画素との一
致度が検討される。
すなわち、サンプル印影全体が画素aの位置から1画素
左の位置すに移動せしめられ登録印影とサンプル印影の
一致度が算出され、次にその位置すより1画素上の位置
Cに移動せしめられて同様に両印影の一致度が算出され
る。以下、位置d、位置e、位置f、位置g、位置h、
位置iと順次サンプル印影は1画素ずつ移動せしめられ
て、それぞれの位置において一致度が計数される。ここ
で、位置aにおける一致度が、位置すにおける一致度か
ら位置iにおける一致度までのいずれの一致度よりも大
きければ、平行移動は終了する。
しかし、位置すにおける一致度から位置iにおける一致
度までのうち、位置aにおける一致度以上の値を有する
ものが存在する場合には、その内の最も大きな一致度を
有する位置にサンプル印影は移動せしめられる。第10
図において位置eがその位置であったとすれば、新たな
中心を位置eとして、位置eの1画素近傍にある位置j
から順に、位置k、位置l、位置m、位置nへとサンプ
ル印影は移動せしめられ、かつそれぞれの位置における
一致度が計数される。ここで、位置eにおける一致度が
、位置jにおける一致度から位置nにおける一致度まで
のいずれの値よりも大きければ、サンプル印影の平行移
動は位置eにて終了する。
しかしさらに、例えば位置kにおける一致度が位置eに
おける一致度以上の値を有する場合には、新たに位置k
を中心として1位置にの1画素近傍である位置0から、
位置p、位置qへと、順次サンプル印影は移動せしめら
れ、同時にそれぞれの位置における一致度が計数される
。ここで位置kにおける一致度が、位置0から位置qま
でのいずれの位置における一致度よりも大きければ平行
移動は位置kにて終了する。
しかし位置kにおける一致度以上の一致度を持つ位置が
存在すれば、その中でも最も大きな一致度を有する位置
を新たな中心として、その中心の1画素近傍の位置にお
ける一致度が計数される。
以上のような操作が続けられることにより、登録印とサ
ンプル印影との最も一致度の高まる位置が求められ、サ
ンプル印影はその位置をもって平行移動を終了する。こ
の時における、左右方向の移動量をXl、上下方向の移
動量をY、とする。
以上の回転移動および平行移動が終了したのち、もう−
度上記のような回転運動・平行移動が繰り返され、位置
合わせの微調整が行われる。ただし、微調整においては
、サンプル印影においても円周E、Fの中心は、登録印
影のフィレ図形の中心をとり、したがって、サンプル印
影の回転についてもこの登録印のフィレ図形の中心を軸
に回転させて、登録印影との一致度が求められ、またこ
の中心を基準として平行移動量が求められる。この微調
整により得られたサンプル印影の回転角度をθ2、左右
方向の移動量をXZ、上下方向の移動量をY2とする。
さて、本実施例においては、上述のように回転移動およ
び平行移動がそれぞれ2回ずつ行われ、2種類の角度お
よび平行移動量が求められる。そこで2つの回転角度θ
0、θ2が加算され、この加算値が最終的にサンプル印
影に施される回転角度となる。同様に、左右方向の平行
移動量X3、x2も相互に加算され、また上下方向の平
行移動量Y+ 、Yzも相互に加算され、これらの加算
値が、それぞれ左右方向および上下方向に対するサンプ
ル印影の平行移動量となる。
ここで、ステップS3で得られている2値化されたサン
プル印影を、これら加算された移動量(θ1+θ2)、
(X l + X ! >、(Y、+Y。
)だけ、回転移動および平行移動させることによって、
サンプル印影は、登録印影に重ね合わせられる。
以上のような手順が施されることによって、サンプル印
影の回転および平行移動の操作は、1回で済むことなり
、これにより、移動を複数回繰り返すことによって生じ
る量子化誤差の発生が最小限に抑えられる。
なお、上記の方法によって得られた回転移動量(θ1+
θ2)、平行移動量(X++Xz)および(Yl +Y
z )だけ、CCDカメラを移動せしめ、そこであらた
めてステップS1からステップS3までの操作を施して
、新たな2値化されたサンプル印影を獲得し、登録印影
に重畳させることも可能である。この場合には、量子化
誤差は発生しない。
また回転移動量θ1、平行移動量X、およびYlが得ら
れた段階で、−旦、CCDカメラをそれらの移動量だけ
移動せしめ、そこで新たにステップS1からステップS
3までの操作を施して2値化されたサンプル印影を得、
そのサンプル印影をもって、回転移動量θ2、平行移動
量X2およびY2を算出し、再びそれらθ2、X2およ
び72分だけCCDカメラを移動せしめて、再びステッ
プS1からステップS3までの操作を施して新たな2値
化されたサンプル印影を得、そのサンプル印影をもって
登録印影に重畳させることも可能である。この場合も量
子化誤差は生じない。
ところで、サンプル印影と登録印影とが重畳された段階
で、その重畳された印影を囲むフィレ図形が描かれる。
さらにそのフィレ図形は左右方向に3等分、上下方向に
も3等分の合計9等分され、両印影もそれぞれの等分さ
れた四角形ごとに分かたれる。そこで、各四角形に含ま
れる両印影の部分ごとに、登録印影(部分)の面積とサ
ンプル印影(部分)の面積との比率が算出される。この
様にして得られた9つの面積比が、いずれもステップS
4で用いられた面積比の範囲内にあれば、ステップS6
に進み、もし9つの面積比のうち1つでもステップS4
で用いられた面積比の範囲から外れていれば、その段階
で作業は終了される。この操作は、サンプル印影の欠損
具合を見るためのものであって、あまりに欠損の大きな
ものは照合作業を行わないことを示している。もちろん
、サンプル印影の小部分への分割数および各小部分の面
積比の閾値は必要に応じて変えることができる。
■ステップS6の処理 ステップS6では、登録印影とサンプル印影の特徴量が
算出される。この特徴量とは、印影の大局的な特徴をみ
るための面積比、一致率(マスク)、一致率(自己)、
にじみ率(マスク)、にじみ率(自己)およびかすれ率
(マスク)、かすれ率(自己)であり、さらに、印影を
形づくる文字のストロークの違いを詳細にみるための膨
張にじみ係数である。これらは以下のように定義される
なお、ここで−数置素数とは「サンプル印影上登録印影
を重ねあわせた時における、重なりあう画素の総計j、
にじみ画素数とはrサンプル印影と登録印影を重ねあわ
せた時における、登録印影からはみ出たサンプル印影の
画素の総計」、かすれ画素数とは?サンプル印影と登録
印影を重ねあわせた時における、サンプル印影と重なり
あわない登録印影の画素の総計jをいい、サンプル印影
画素数をS、登録印影画素数をTとおく。
また、下式において、単位はそれぞれ%であり、括弧内
の「マスタ」および「自己」はそれぞれ「登録印影の画
素数に対する率」および「サンプル印影の画素数に対す
る率」を示す。
面積比−(S/T)xloo 一致率(マスク)=(−数置素数/T) xlOo一致
率(自己)=(−数置素数/5)xlOOにじみ率(マ
スク)=(にじみ画素数/T)X100にじみ率(自己
)=(にじみ画素数/ S ) X 100かずれ率(
マスク)−(かすれ画素数/T)X100かずれ率(自
己)=(かすれ画素数/5)xlOO膨張にじみ係数は
、登録印影とサンプル印影80とを重ねあわせた状態に
おいて、登録印影を1画素ずつ8回まで膨張させていき
、各膨張層に含まれるにじみ画素数を求めた後、次式に
よって算出される。
膨張にじみ係数第n層 =(−数百素数十膨張第1層目から膨張第n層目までに
含まれるにじみ画素数)/(サンプル印影の画素数)X
100 ただしnは1から8の値であり、第1層目から第8層目
までの各膨張用層について膨張にじみ係数は算出される
(第11図参照)。
■ステップS7の処理 サンプル印影が登録印影に対応したものである場合、サ
ンプル印影の押印の仕方すなわち、インクの量と押印す
る圧力が似ていれば、にじみ方やかすれ方も似てくると
予想される。したがって押印の仕方のよく似たちの同士
を集めて、上記各特徴量について統計的処理を施せば一
定の関係が見出されるはずである。そこで、予め、極め
て多くのサンプル印影の一つ一つについて、ステップS
1からステップS6までの処理を行ってステップS6で
述べられている特@量を算出しておき、それら得られた
特徴量を■一致政変マスク)および一致度(自己)、■
面積比、■にじみ率(マスク)およびにじみ率(自己)
、かすれ率(マスク)、かすれ率(自己)、の3方面か
らクラスター分析によってクラスタリング(類型化)を
行い、各々のクラスターの平均的な特@量の分布、すな
わち基準データを得ておく。
この基準データによれば、例えば■の面積比によるクラ
スタリングを考えたとき、面積比が80%の時には、一
致率(マスク)は何%近辺にあるべきか、一致率(自己
)は何%近辺にあるべきか、以下同様に、にじみ率(マ
スク)、にじみ率(自己)、かすれ率(マスク)、かす
れ率(自己)膨張にじみ係数第1〜8層の特徴量も、そ
れぞれ何%近辺にあるべきか、ということを知り得る。
すなわちサンプル印影と登録印影について、特徴量が所
定の範囲内にあれば、このサンプル印影は登録印影に対
応していると判定され、これとは逆にその範囲内になけ
れば、サンプル印影は登録印影に対応していないと判定
される。
本実施例では、クラスターによる特徴量の判定作業は、
一致率(マスク)と一致率(自己)からクラスタリング
するユニット1と、サンプル印影の面積を登録印影の面
積で割った面積比からクラスタリングするユニット2と
、にじみ率(マスク)、にじみ率(自己)および、かす
れ率(マスク)、かすれ率(自己)からクラスタリング
するユニット3の、以上3ユニツトから構成されている
まずユニット1においては、特徴量を、一致率(マスク
)と一致率(自己)からクラスタリングし、残る特徴量
である面積比、にじみ率(マスタ)、にじみ率(自己)
、かすれ率(マスク)、かすれ率(自己)、および第1
層から第8層までの各膨張にじみ係数が検討される。同
様にユニット2では、特徴量を、面積比からクラスタリ
ングし、残る特徴量である一致率(マスク)、−敗率(
自己〕、にじみ率(マスタ)、にじみ率(自己)、かす
れ率(マスク)、かすれ率(自己)、および第1層から
第8層までの各膨張にじみ係数が検討される。さらにユ
ニット3では、特徴量を、にじみ率(マスク)、にじみ
率(自己)、かすれ率(マスク)、かすれ率(自己)面
積比からクラスタリングし、残る特徴量である面積比、
−敗率(マスク)、−敗率(自己)および第1層から第
8層までの各膨張にじみ係数が検討される。
まずユニット1において、現在照合しているサンプル印
影が、−敗率(マスク)と−敗率(自己)との関係から
どのクラスターに分類されるか、検討される。第12図
はこの基準データを概念的に表現したものであり、この
図において、−数本(マスク)と−敗率(自己)との間
には一定の関係があり、6個のクラスターC1,C2、
C3、C4、C9、C6に分けられていることが示され
る。照合しているサンプル印影の両−敗率の関係が点G
で示されたものとすると、この点Gがどのクラスターの
平均値(黒丸で示す)に最も近いか検討される。これは
、最小2乗距離(ユークリッド距離の最小値)を算出す
ることによって求められ、第12図の例においては、現
在照合されているサンプル印影と登録印影との関係は第
4クラスター04に該当することが示される。
次に、該当するクラスター(この例では第4クラスター
C4)において、面積比、にじみ率(マスク)、にじみ
率(自己)、かすれ率(マスク)およびかすれ率(自己
)がそれぞれ基準データの所定範囲に入るか否か判定さ
れる。ここでクラスターc4(7)基準データにおいて
、これらの特徴量についての平均値および標準偏差が、
例えば下記の表1のように定められているとする。
(以下余白) 表1 本実施例では、照合しているサンプル印影と登録印影に
おけるにじみ率およびかすれ率が、それぞれ平均値を中
心として標準偏差の3倍の範囲に入るか否か(すなわち
平均値±3×標準偏差の範囲内か否か)判定される。例
えば、面積比が122゜6、にじみ率(マスク)が22
.6、にじみ率(自己)が17.2、かすれ率(マスク
)が4.3、かすれ率(自己)が3.9であれば、全て
上記範囲に入っており、現在照合しているサンプル印影
は登録印影に対応していると推定される。しかし、ひと
つでもその範囲に該当していなければ、現在照合してい
るサンプル印影は登録印影に対応しないと判断される。
以上の判定の後、膨張にじみ係数が検討される。
この膨張にじみ係数は、ステップS6でも示されたよう
に、第11図の第n層、例えば83のラインであれば8
1から83の間の層内の画素数と一致画素数とを加えた
値をサンプル印影の全画素数で割って100を掛けるこ
とによって求められる。
この係数は、各クラスター毎に、しかも第1層から第8
層までの各層毎に平均値と分布状態を示す標準偏差とが
予め計測されている。ここで、例えばクラスター04に
おける膨張にじみ係数が表2のように求められている。
(以下余白) 表2 本実施例においては、サンプル印影の各層の膨張にじみ
係数が、表2に示されている基準値の範囲内にあるか否
か、すなわち第1層から第8層までの各層について、表
2にある基準値の範囲、(膨張にじみ係数平均値)±3
×(標準偏差)の中にあるか否かが検討される。もしサ
ンプル印影の持つ膨張にじみ係数が、いずれも基準値の
範囲内にあれば、サンプル印影は登録印影に対応するも
のであると判定され、一方、8つの膨張にじみ係数のう
ちの一つでも基準値の範囲から外れたものがある場合に
は、サンプル印影は登録印影と対応しない可能性がある
と判定される。
以上でユニット1の判定が終了する。
次いでユニット2の判定が行われる。ユニット2もユニ
ット1と同様なやり方で、面積比からクラスタリングが
行われる。そしてそのサンプル印影の特徴量である一致
率(マスク)、−敗率(自己)、にじみ率(マスク)、
にじみ率(自己)、かすれ率(マスク)、かすれ率(自
己)、第1層から第8層までの膨張にじみ係数の各々に
ついて、基準値の範囲内にあるか否かが検討される。そ
して−敗率(マスク)、−敗率(自己)、にじみ率(マ
スク)、にじみ率(自己)、かすれ率(マスク)、かす
れ率(自己)のいずれもが基準値の範囲内であれば、そ
のサンプル印影は登録印影に対応するものであると判断
され、もし一つでも基準値の範囲から外れるものである
場合にはそのサンプル印影は登録印影に対応しないと判
断される。
次いで膨張にじみ係数の検討が行われる。そのやり方は
ユニット1におけるものと同様で、8つの膨張にじみ係
数のうち、いずれもが基準値の範囲内にあればサンプル
印影は登録印影に対応するものであると判断され、逆に
一つでも基準値の範囲から外れるものがある場合にはそ
のサンプル印影は登録印影に対応しない可能性があると
判断される。
さらにユニット3の判定が行われる。ユニット3もユニ
ット1.2と同様なやり方で、にじみ率(マスク)、に
じみ率(自己)、かすれ率(マスク)、かすれ率(自己
)の4項目からクラスタリングが行われる。そしてその
サンプル印影の残る特徴量である面積比、−敗率(マス
ク)、−敗率(自己)、および第1層から第8層までの
膨張にじみ係数の各々について、基準値の範囲内にある
か否かが検討される。そしてサンプル印影が登録印影に
対応するものであるか否か、およびそのサンプル印影が
登録印影に対応しない可能性があるか否かの判断はユニ
ット1および2の時と同様である。
以上、ユニット1から3について、大局的な判定基準で
ある面積比、−敗率(マスク)、−敗率(自己)、にじ
み率(マスク)、にじみ率(自己)、かすれ率(マスク
)、かすれ率(自己)と、印影を構成する文字のストロ
ークの違いの詳細な判断基準である膨張にじみ係数第1
層から第8層までの判定が終了する。
最終的な判定は次のように行われる。すなわち、1、ユ
ニット1から3における大局的判断基準のすべてが合格
(サンプル印影の持つ特徴量が基準値の範囲内にあるこ
と)であり、かつストローりの違いの詳細な判断基準の
何れもが合格である場合には、そのサンプル印影は登録
印影と同一の印鑑によって形成されたものと判断する。
2、ユニット1から3における大局的判断基準のうちの
一つでも不合格(サンプル印影の持つ特徴量が基準値の
範囲から外れていること)である場合には、たとえ詳細
な判断基準の何れもが合格であっても、そのサンプル印
影は登録印影の印鑑と異なる印鑑から形成されたものと
判断する。
3、ユニット1から3における大局的判断基準のすべて
が合格でありながら、詳細な判断基準のうちの一つでも
不合格になった場合には、そのサンプル印影は登録印影
とは異なる印鑑から形成された可能性があると判断する
以上でステップS7におけるサンプル印影の精密な真偽
判定が終了する。
なお、この判定において用いられたクラスターの数は、
判定の精度に応じて選定される。これを第13図および
第14図を用いて説明する。
これらの図は、サンプル印影が登録印影に対応するもの
である時における、にじみ率(マスク)とかすれ率(マ
スク)の関係を示したものである。
各点はにじみ率とかすれ率の関係のデータ、楕円りはク
ラスターを示す。各クラスターの中心点の横座標値は、
そのクラスター内データのにじみ率の平均値、また縦座
標値は、そのクラスター内データのかすれ率の平均値で
ある。クラスターの楕円の大きさは、そのクラスター内
データのにじみ率の平均値を中心とし、標準偏差σの±
3倍を長径または短径とし、またそのクラスター内デー
タのかすれ率の平均値を中心とし、標準偏差σの±3倍
を長径または短径としている。
各図から理解されるように、サンプル印影が登録印影に
合致したものである場合、にじみ率が小さ(なるほどか
すれ率が大きくなる。また、クラスター数が12の場合
を示す第13図と、クラスター数が6の場合を示す第1
4図との対比より、クラスター数が増加するほど、一つ
のクラスターがカバーする領域は挟まり、かつ全体的に
クラスターによって囲まれる部分が狭くなる。すなわち
、クラスター数が多いほど、クラスターの楕円の長径お
よび短径が小さくなる。したがって、クラスター数が多
いほど印影照合の判定基準が厳しくなり、逆にクラスタ
ー数が少ないほど判定条件が緩くなって、サンプル印影
が真の印影であると判定されやすくなる。
■ステップSOの処理 次に、以上の判定に先駆けて行われる登録印影の入手方
法について説明する。この登録印影の入手は、基本的に
はステップS1、S2、S3およびS5と同様である。
まず、押印された複数枚の印影から、比較的鮮明な例え
ば4枚の印影が選択される。そして、最初の1枚につい
て、ステップS1と同様な方法により、CCDカメラに
よる印影の撮影が行われる。
すなわち、撮影は32回行われ、32個の印影画像につ
いて累積加算されて形成される濃淡印影画像が得られる
。次いで、ステップS2と同様に、印影の切出しが行わ
れて、印影の大まかな領域が決定される。この領域はス
テップS1で得られた印影画像に重ねられ、ステップS
3と同様にして、この領域外の画像が消去されるととも
に、この領域内の印影画像が2値化される。これにより
、第1の印影の濃淡画像と2値画像とが得られる。
次に、2番目の印影について、第1の印影と同様にして
、ステップS1、S2およびS3が実行され、2値化さ
れた印影画像が得られる。これを第2の印影とする。こ
の第2の2値化された印影は、第1の2値化された印影
に重ねあわされ、ステップS5と同様にして、回転およ
び平行移動が施されて、位置合わせが行われる。ここで
得られた回転移動量および平行移動量をもって第2の印
影の濃淡画像を移動させて、第1の印影の濃淡画像に重
ね合わせる。
第2の印影と全く同様にして、第3の印影の濃淡画像お
よび第4の印影の濃淡画像が、順次、第1の印影の濃淡
画像に重ねられていく。
しかして、第1〜第4の印影の濃淡画像は相互に位置合
わせが行われたこととなり、このようにして得られたも
のが登録印影の濃淡画像である。
この濃淡画像に再びステップS2からステップS3の操
作を施すことによって登録印影の2値画像が得られるこ
ととなる。そしてこの2値化された印影がサンプル印影
との照合の基準となる。
ただし、本実施例では4枚の印影を重ね合わせているが
、この枚数は任意である。
なお、上述した実施例において説明に用いられた数値は
、単なる例に過ぎない。
〔発明の効果] 以上のように本発明によれば、サンプル印影と登録印影
との位置合わせを短時間に実施し、印影照合のための時
間を短縮化することができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
第1図は、登録印影の画素データに対して、サンプル印
影の画素データを1画素ずつシフトさせて重ねて示す図
、 第2図は本発明を適用した印影照合システムの概略の構
成を示すブロック図、 第3図は照明装置を示す断面図、 第4図は照射機構を示す斜視図、 第5図は印影照合の手順を概略的に示す流れ図、第6図
は印影の一例を示す図、 第6図(a)は登録印影の外側の円に沿った画素を示す
図、 第6図(b)は登録印影の内側の円に沿った画素を示す
図、 第8図(a)はサンプル印影の外側の円に沿った画素を
示す図、 第8図(b)はサンプル印影の内側の円に沿った画素を
示す図、 第9図(aiは登録印影に対してサンプル印影を上下方
向に平行移動させる状態を示す図、第9図(b)は登録
印影に対してサンプル印影を左右方向に平行移動させる
状態を示す図、第10図は、サンプル印影と登録印影の
一致率が最大になる位置を検出するために用いられる3
×3の領域を示す図、 第11図はサンプル印影と膨張せしめられる登録印影と
を示す図、 第12図は、登録印影の一致率に対するサンプル印影の
一致率の基準データにおける、クラスター分けを示す図
、 第13図はクラスター数が12の場合におけるにじみ率
とかすれ率の関係を示す図、 第14図はクラスター数が6の場合におけるにじみ率と
かすれ率の関係を示す図である。

Claims (3)

    【特許請求の範囲】
  1. (1)第1の画像について第1の円周に沿った画素デー
    タを抽出する手段と、第2の画像について上記第1の円
    周の中心を中心とする第2の円周に沿った画素データを
    抽出する手段と、上記第1および第2の画像の各画素デ
    ータを相対的に、上記円周の回転方向に所定画素数だけ
    移動させる手段と、上記第1および第2の画素データの
    一致度が最大になる時の、上記移動の量および方向を検
    出する最大一致度検出手段と、上記第1および第2の画
    像を、上記量および方向に従って相対的に移動させて、
    相互に照合する手段とを備えたことを特徴とする位置合
    わせ装置。
  2. (2)上記最大一致度検出手段が、第1および第2の画
    素データの相互に共通しない部分を排他的論理和をとる
    ことによって求め、不一致率を算出し、この不一致率が
    最小になるときの上記移動量および方向を検出すること
    を特徴とする特許請求の範囲第1項記載の位置合わせ装
    置。
  3. (3)上記最大一致度検出手段の検出結果に基づいて第
    1および第2の画像を相対回転移動させた後、第1およ
    び第2の画像の少なくとも一方を、所定の微小領域の範
    囲内で相対的に平行移動させたときの各画像の一致度を
    求め、該一致度が最大になるように第1および第2の画
    像を相互に平行移動させる手段を有することを特徴とす
    る特許請求の範囲第1項記載の位置合わせ装置。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100271389B1 (ko) * 1992-08-06 2000-11-15 다니엘구이산,화우스토지오리 허위등록을 판결하기 위한 방법 및 장치
US7050609B2 (en) 2000-02-23 2006-05-23 Nec Corporation Biometric data acceptance method

Families Citing this family (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH03223976A (ja) * 1990-01-29 1991-10-02 Ezel Inc 画像照合装置
WO1993012501A1 (en) * 1991-12-10 1993-06-24 Logitech, Inc. Apparatus and methods for automerging images
US5257325A (en) * 1991-12-11 1993-10-26 International Business Machines Corporation Electronic parallel raster dual image registration device
CH684856A5 (de) * 1992-11-30 1995-01-13 Mars Inc Verfahren zur Klassifizierung eines Musters - insbesondere eines Musters einer Banknote oder einer Münze - und Einrichtung zur Durchführung des Verfahrens.
EP0663645A3 (en) * 1994-01-13 1996-07-03 Eastman Kodak Co Bitmap registration through gradient descent.
US5613013A (en) * 1994-05-13 1997-03-18 Reticula Corporation Glass patterns in image alignment and analysis
GB2293649B (en) * 1994-09-29 1998-11-04 Mars Inc Apparatus for handling value sheets
JP3604467B2 (ja) * 1995-09-27 2004-12-22 株式会社東芝 心筋のねじれ補正方法
JPH09265531A (ja) * 1996-03-27 1997-10-07 Mitsubishi Electric Corp 画像処理方法及びその装置
US5951033A (en) 1997-07-03 1999-09-14 Rockshox, Inc. Friction damper system for bicycle suspension system
JPH1196362A (ja) * 1997-09-17 1999-04-09 Fujitsu Ltd 印影照合装置
JP3303748B2 (ja) * 1997-11-13 2002-07-22 富士ゼロックス株式会社 基準1次元データ列の登録方法、画像認識方法、登録装置、画像認識装置ならびに記録媒体
JP2001222732A (ja) * 2000-02-07 2001-08-17 Yunirekku:Kk 識別対象偏向装置
US6690840B1 (en) 2000-02-08 2004-02-10 Tektronix, Inc. Image alignment with global translation and linear stretch
US7706633B2 (en) * 2004-04-21 2010-04-27 Siemens Corporation GPU-based image manipulation method for registration applications
US20100284598A1 (en) * 2008-01-18 2010-11-11 Koninklijke Philips Electronics N.V. Image registration alignment metric
JP2011070461A (ja) * 2009-09-26 2011-04-07 Oki Electric Industry Co Ltd 帳票順序自動修正システム
JP5435431B2 (ja) * 2010-03-17 2014-03-05 リパブリック オブ コリア(ナショナル インスティチュート オブ サイエンティフィック インヴェスティゲーション ディレクター ミニストリ オブ パブリック アドミニストレーション アンド セキュリティ) 偽造印影検査方法及び記録媒体
TWI480811B (zh) * 2013-01-09 2015-04-11 Novatek Microelectronics Corp 用於影像校正的影像處理方法及影像處理裝置
CN104803841B (zh) * 2014-01-24 2017-03-01 中国科学院青岛生物能源与过程研究所 一种制备丙酮酸的方法
CN109345577B (zh) * 2018-10-08 2020-09-01 北京惠朗时代科技有限公司 一种印章校准方法、装置、印控仪及存储介质
CN111353485B (zh) * 2018-12-20 2023-09-05 中国移动通信集团辽宁有限公司 印章识别方法、装置、设备及介质
CN117853484B (zh) * 2024-03-05 2024-05-28 湖南建工交建宏特科技有限公司 一种基于视觉的桥梁损伤智能监测方法及系统

Family Cites Families (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4204232A (en) * 1977-07-08 1980-05-20 Nippon Electric Co., Ltd. Pattern transmission system comprising an encoder for encoding partial thinned patterns in two scanning lines along only one boundary line
US4199815A (en) * 1978-05-12 1980-04-22 Electra Corporation Typesetter character generating apparatus
JPS5930179A (ja) * 1982-08-10 1984-02-17 Agency Of Ind Science & Technol パタ−ンの線分近似方式
EP0104477B1 (en) * 1982-08-31 1989-12-20 Dai Nippon Insatsu Kabushiki Kaisha Method for inspecting image
JPS5962980A (ja) * 1982-10-04 1984-04-10 Oki Electric Ind Co Ltd 印鑑照合方法
US4628532A (en) * 1983-07-14 1986-12-09 Scan Optics, Inc. Alphanumeric handprint recognition
US4539704A (en) * 1983-09-15 1985-09-03 Pitney Bowes Inc. Image thinning process
JPS60253368A (ja) * 1983-11-10 1985-12-14 Dainippon Screen Mfg Co Ltd 複製画像記録表示等に於けるjag除去方法
US4593406A (en) * 1984-01-16 1986-06-03 The United States Of America As Represented By The United States Department Of Energy Automatic image acquisition processor and method
US4574357A (en) * 1984-02-21 1986-03-04 Pitney Bowes Inc. Real time character thinning system
JPS6180374A (ja) * 1984-09-21 1986-04-23 インタ−ナショナル ビジネス マシ−ンズ コ−ポレ−ション 可変走査領域による細線化処理の方法及び装置
EP0233888B1 (en) * 1984-12-14 1990-12-12 AHLBOM, Sten Hugo Nils Image processing device
EP0194331B1 (en) * 1985-03-14 1990-07-18 Toppan Printing Co., Ltd. Inspecting device for print
JPS62267610A (ja) * 1986-05-16 1987-11-20 Fuji Electric Co Ltd 対象パタ−ンの回転角検出方式
JPH0413743Y2 (ja) * 1986-11-11 1992-03-30
US4949390A (en) * 1987-04-16 1990-08-14 Applied Vision Systems, Inc. Interconnect verification using serial neighborhood processors
US4783840A (en) * 1987-12-04 1988-11-08 Polaroid Corporation Method for enhancing image data by noise reduction or sharpening
SE458316B (sv) * 1988-02-17 1989-03-13 Inter Innovation Ab Anordning foer kontroll av dokument
US5048104A (en) * 1989-10-10 1991-09-10 Unisys Corporation Method and apparatus for transposing image data

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100271389B1 (ko) * 1992-08-06 2000-11-15 다니엘구이산,화우스토지오리 허위등록을 판결하기 위한 방법 및 장치
US7050609B2 (en) 2000-02-23 2006-05-23 Nec Corporation Biometric data acceptance method

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