JPH03239902A - 円形状抽出装置 - Google Patents

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】 ［発明の１］的］ （産業上の利用分野） 本発明は、円および円形状の中心点を抽出する手法に関
し、特に、産業用ロボットなとに併設接続されたカメラ
から円および円形状の輪郭を有する製造対象物の画像を
入力し、その画像をコンピュータにより処理して、その
円および円形状の中心点を抽出し該ロボットなどへの指
示に利用できる手法装置に関するものである。

（従来の技術） 最近、人間と同し視覚を持つカメラを産業用ロボットと
併設接続し、加工組立等の製造対象物の形状や位置など
を認知・計測させ、柔軟性のある加工組立作業を可能と
したいわゆる人口知能を有する産業用ロボットが、人間
の作業の代行機械として生産工程に多数採用されている
。ところで、このような生産工程の中の産業ロボットカ
メラに入力する製造対象物の視覚画像の情報処理方法と
しては、２値画像処理方峡が広く用いられている。

（例えば、特開昭６２−３４００４号公報参照〕こ参照
値画像処理方注は、以下に記述するような方広である。

第６図（ａ）に示すようにカメラ１によって例えば被加
工物２を写し、この画像をコンピュータに入力し、入力
されたこの画像をＸ軸方向にＭ個、ｙ軸方向にＮ個の画
像に分解する。この結果、被加工物は、第６図（ｂ）に
示すように、両索３のＭＸＮ個の集合した平面座標で、
斜線を付した図形として表示できる。つぎに、画素３の
濃度値とその濃度値に対する画素３の数のヒストグラム
を求めると同時にコンピュータ処理すると、第６図（Ｃ
）に示すように背景に相当するピークと被加工物２に相
当するピークとか現われる。この二つのピークの間の谷
のところの濃度値を閾値ｔとして画像処理の基＃ｆＬｓ
度とする。各画素ごとにこの閾値ｔより濃度が大きいか
小さいかを１１１別して、もし、大きければ画素３に対
応するメモリを１に、小さければメモリを０にセットす
る。すなわち、２値画像処理とは、波面［物の各画素ご
との濃度値か閾値ｔよりち大きいか小さいかによって各
画素に対応したメモリを１かＯにセットする画像処理法
である。

以上に説明したような２値画像処理を用いて波相り物の
円の中心を抽出する従来の円の中心抽出′Ｔ、俵として
は、−膜化Ｈｏｕｇｈ変換による第７図〜第１０図に示
すような方法かある。第７図は、１１中心抽出装置のブ
ロフク図である。まず、構成を説明する。一部重複説明
することにになるが、被加工物２を撮像するカメラ１と
撮像された画像を２値画像処理して各画素ごとの光度レ
ベルすなわち濃度値に変換し、かつ、デジタル信号デー
タとしてホストコンピュータ５に転送、あるいは、円の
中心を算出、または、モニタ６に画像データを出力した
りする画像処理装置４と画像処理装置４からの受信デー
タを計算処理し、制御信号として画像処理装置４に送信
したり、あるいは、外部に出力部７から出力したりする
ホストコンピュタ５より構成されている。

つぎに、この従来の画像処理法の作用について第８図〜
第１０図をも参暉して説明する。

カメラ１から円形輪郭線や直線を含んだ被加工物の映像
すなわち原画像Ａ　（ｘ、ｙ）が、画像処理装置４に入
力されると２値画像処理により画素３に分解され輪郭線
が算出される。例えば、算出された輪郭線が円であった
と仮定すると第８図（ａ）に示すように、ｘ、ｙ軸の平
面座標上に表示できる。そこで輪郭線上に任意の−点す
なイつちＡ（ｘｙ＋）を設定し、このＡ（ｘｌ、ｙ（）
を通る接線Ｓおよび接線Ｓと直交する直線（伏線）ｉさ
らに二の直線ｌの方向を示す角度θ１を算出する。つぎ
に、第８図（ｂ）に示すように、原画像Ａ（Ｘ、Ｙ）の
Ａ（ＸＩ、ｙｌ）に３×３の空間フィルタをかけ、各画
素ごとに縦方向の一次微分値△ｙ１と横方向の一次微分
値△Ｘ、およびθ、−ｔａｎ−’△ｙ＋／△ｘ１を求め
る。なお、第８図（ｂ）て空間フィルタをかけられた各
画素は、ａ−Ａ（ｘ＋−１，ｙ＋−１）、ｂ＝Ａ　（ｘ
＋　、ｙｌ）、〜に＝Ａ　（ｘ１＋　１．Ｙｌ＋　１）
で示され、Δｘ−ａ＋ｂ＋ｇ−ｃ−ｆ−に、△ｙ＝ａ＋
ｂ＋Ｃ−ｇ−ｈ−に一、　　θ１−ｊａｎ”−’△ｙＩ
／△Ｘとして表わされる。

この結果、θ、は、Ａ（ｘ＋、ｙＩ）における画素３の
４度勾配の方向を表わすとともに、例えば、Ａ（ｘ、、
ｙ、）か画像エツジ（即ち濃淡の填界）点」二にγＹ在
した場合には、画像エツジ方向に２１し直交する方向を
示すこととなる。したがって、画像エツジ、屯か円の円
周上に存在すれば、Ａ（ｘｌ　ｙｌ）を通る角度θ、の
直線ｌは、円の中心Ｃ（ｘａ、ｙａ）を通ることとなる
。ここで、半径ｒが一定て既知であるならば、Ａ（ｘ、
、ｙ）および角度θ１よりＣ（ｘｅ　、ｙｅ　）はｘ　
ｏ　−ｘ　＋　＋　７　ｓｉｎθ ｙｏ　ｚｙ、−γｃｏｓθ の式により中心候補点として求められる。このようにし
て△Ｘ、△ｙがある値（別に定める）すなわち閾値Ｔｈ
以上の時、Ａ（Ｘ＋、ｙ＋）は画像エツジ点であると判
断して、前もってクリアされた画像Ｂ　（ｘ、ｙ）にＣ
（ｘｅ　、ｙｏ　）の点を記録する。このような処理を
原画像Ａ　（ｘ、ｙ）の画面全体にわたって行なうと画
像Ｂ　（ｘ、ｙ）には、円の中心付近に中心候補点が最
も多く集まり大きな値（理想的には円周上に画素の個数
）を持つ画像が得られ、この値の中心点を求める円の中
心点として抽出することができる。また、この画像Ｂ　
（ｘ、ｙ）を２値画像処理による別に定める一定の閾値
ｔにより２値化すれば、円か抽出できる。この処理方法
は、一部が欠けた円の抽出に非常に有効な方法である。

第９図にこの従来例のフローチャートを示す。

５ＴＥＰ】　まず、プログラムがスタートするとカメラ
１から円形輪郭線や直線を含んだ被加工物２の映像すな
わち原画像Ａ（ｘ、ｙ）が入力される。この際、原画像
Ａ　（ｘ、ｙ）は、２値画像処理法により画素３に分解
され、円形輪郭線や直線も画像３の濃度差に変換算出さ
れる。

５ＴＥＰ２　　つぎに、各画素３ごとに縦方向の一次微
分値△ｙｌと横方向の一次微分値△Ｘ、および角度θｌ
　！　　ｊａｎ−’△ｙ＋／△ｘ１を求め△Ｘ。

△ｙ、θ、の画像を作成する。

５ＴＥＰ３　　画像Ｂ　（ｘ、ｙ）に記録されていた前
段階の画像を消去（クリア）して画像Ｂ　（ｘ。

ｙ）にする。

５ＴＥＰ４　５ＴＥＰ２で得られた△Ｘ、△ｙ。

θ１の画像を走査しながら、１△ｘ１　ｌ＋ｌ△ｙ〉閾
値Ｔｈであるならば、Ｂ　（ｘ、ｙ）にＣ（ｘ　ｏ、　
　ｙ　６　）の点の座標Ｘ　ａ　−Ｘ　Ｉ＋　ｒ　Ｓｌ
ｎθＹｏ−Ｙｌ　　ｒｅＯ５θ、を順次記録して画像Ｂ
　（ｘ、ｙ）を完成させる。

第１０図は、第９図のフローチャートを図で示したもの
で、（ａ）図の原画Ａ（ｘ、ｙ）から△Ｘの（ｂ）図、
△ｙの（Ｃ）図を得て、最後に例えば原画中の像１０１
．１０２及び１０３を（ｄ）図の画像Ｂ　（ｘ。

ｙ）において円の中心候補画像として１０１′１０２′
およよび１０３′を得るようにして、順次記録される経
過を表わす。

このようにして、画像中の円の中心位置が求まれば半径
が既知故に円が抽出でき円成分の位置が正しく認識され
、これによりロボット等に正しい作業指示を与えること
が可能となるものである。

（発明が角ｑ決しようとする課題） しかしながら、このような従来の円の中心抽出手法にあ
っては、被加工物など対象物の濃淡画像から輪郭線画像
を算出し、この輪郭線画像上に任意の一点を定め、この
点を通る接線と法線を求め、これと外部より指定入力さ
れる円のｆ′Ｚ径の値を情報として順次輪郭線全周にわ
たって処理、記憶させ、Ｐｌの中心候補点の最密集魚を
指定Ｖ径の円の中心とする手法を採用していたため、求
まる円の半径が既知であることか必要であるという問題
点があった。また、画像中で異なる半径の円を誤って抽
出する危険性および直線やまず目状の形状もノイズとし
て抽出するため、これらが含まれたＦＭｆｉな形状では
抽出率が低下する等の問題点があった。

二の発明は、このような従来の問題点に着目し半径か既
知でなくとも、また複雑な形状を円として誤った推定を
することない円形状抽出装置を提供し、もって前記問題
点を解決することを目的としている。

［発明の構成］ （課題を角ｑ決するための手段） この発明は、前記目的を達成するため、円形状物を濃淡
の画像として入力し該画像の濃淡境界のすべてのエツジ
点を抽出し、該エツジ点のうちのある２　、「、’１に
おける角度θの傾き直線の交点の座標と該２ＩＡの座標
との間の距離を算出して両距離か略等しくなるとき前記
交点を円の中心画像として抽出して次のエツジ点に移行
し、他のエツジ点について同様の抽出を行うことにより
前記円形状物の中心及び半径を推定することを特徴とす
るものである。

（作用） エツジ点２点の角度θの傾き直線はその点の法線であり
、もし２点が円周上にあれば画法線の交点は円の中心と
なり、交点と当該エツジ点の距離は半径となる。従って
、円周上の２点を選んたときのみ中心画像候補として記
録されインクリメントして次に移行するので、誤った推
定をすることはない。しかも半径が既知でなくとも中心
か抽出されるので、便利であり、又、この半径も算出推
定されるので極めて便利である。

（実施例） 以下、この発明の一実施例を第１図〜第５図に基づいて
説明する。第１図は、この発明による円形状抽出装置の
一実施例を示すブロック図である。まず構成を説明する
と、被加工物２を撮像するカメラ１と撮像された画像と
２値画像処理して各画像３ごとのｌＩＭ淡画像画像て眉
度値に変換し、デジタル信号のデータとしてホストコン
ピュータ５に転送、あるいは円の中心を算出し、または
モニタ６に画像データを出力したりする画像処理装置４
と画像処理装置４からの受信データを計算処理し、制御
信号として画像処理装置４に送信したり、あるいは、外
部に出力部７から出力したりするホストコンピュータ５
より構成されている。

つぎに、前記画像処理の基本的作用を第２図及び第３図
を参照しつつ説明する。

カメラ１から円形輪郭線や直線を含んた例えば被加工物
の映像すなわち原画像Ａ（ｘ、ｙ）か入力されると２値
画像処理により複数個の画素に分解され輪郭線か算出さ
れる。算出された輪郭線か円であったと仮定すると第２
図に示すようにＸ軸ｙ軸の平曲座標上に表示できる。こ
こで、輪郭線」二にｆＥ意の２　ｙ、’ｖをＤ（ｘｌ、
ｙｌ）とＥ（ｘ、。

ｙｌ））と定め、それぞれ△ｘ、ｙの一次微分値の大き
さかある値（別に定める）すなわち閾値Ｔｈ以」二ある
とするとこの２点Ｄ（ｘｌ、ｙｉ）とＥ（ＸＩ、Ｙｌ）
は、画像エツジ点（濃淡境界点）であると判断される。

輪郭線上の他のすべての点も上述のようにしてエツジ点
と判断されているとする。次にＤ（ｘＩ、Ｙｌ）、Ｅ（
ｘＩ、ｙｊ）を通り画像エツジ方向と直交する方向を示
す角度θ、と角度θ、をそれぞれ算出する。つぎに、△
Ｘ、△ｙとこれらの算出結果から、Ｄ（ｘＩ、Ｙ）を通
り角度θ１を有する直線ｌとＥ（ｘｌ。

Ｙｌ）を通り角度θｊを有する直線ｊとは、円の内側で
交わる交点すなわちＦ　（ｘｏ、ｙｏ　）を定めること
ができる。さらに、Ｄ（ｘｌ、ｙＩ）とＦ　（Ｘ６　、
ｙｏ　）との距離ｒｌ＋　　Ｅ　（ＸＩ、Ｙｊ）とＦ　
（ｘａ　、ｙ。）との距離ｒｌとすると交点すなわちＦ
　（Ｘ　ｏ、　ｙ　０）の座標は、それぞれＸ　Ｏ−Ｘ
　　＋　ｒ　ｌ５ｉｎθ ｙＯ−ｙｌ−ｒｌＣＯ８θ Ｘ０＝Ｘ１　＋ｒ、ｓｉｎθ ｙｏ−ｙＩ　　　ｒ　ｊＣＯ８θ で表わすことかできる。この式よりＤ（ｘ、、ｙ）とＦ
　（ｘｏ　、ｙａ　）との距離ｒＩとＥ（ｘ’／＋）と
Ｆ（ｘｏ、ｙｏ）との距離「、は、Ｘ　０　＝　　（ｙ
　　１　　　ｙｌ　　＋　ＸＩ　　Ｃｏｔ　　θ　、　
　−ｘｌｃｏｔθ　＋　　）　　／　　（ｃｏｔ　　θ
　、　　−ｃｏｔ　　θ　、　）Ｙｏ　　−（Ｘ　　Ｉ
　　　ＸＩ　　＋ｙ、ｔａｎ　　θ　、　　−ｙ、ｔａ
ｎθ　　）／（ｔａｎ　　θ　、　　−ｔａｎ　　θ　
Ｊ　）ｒ＋　　＝　　（Ｘ　　１　＋　ｘ　、　　＋　
　（！／＋　　　　Ｙ　　１　）ｔａｎθ　　）　　ｙ
’　　（ｓｉｎ　　θ　＋　　　ｅＯ３θ　、−ｔａｎ
θ　　） ｒ　　　＝　　（Ｘ　　Ｉ　　　ＸＩ　　＋　　（ｙ　
ｌ　　　　Ｙｌ　　）ｊａｎθ　　）　　、／　　（ｓ
ｉｎ　　θ　、−ＣＯＳ　　θ　、−ｔａｎθ　　　） として求まる。こ二でもしＤ　（ｘ：、ｙｌ）Ｅ（ＸＩ
、Ｙｌ）とか同一周上に存在するとすれば、ｒｌ−ｒ１
＝半径 となる。したかって、輪郭線上の任意の２．直を相とし
てイシクリメントし次々と輪郭線の全周について上部の
計算を行ないその結県かｒ１■ｒ。

の値をとる特のみＦ（ｘａ、ｙ。）を円の中心候補、１
．１とする二とかできる。このよう１こして算出された
Ｆ（ｘ、、ｙ、、＞を前もってクリアされた画像Ｇ（ｘ
、ｙ）に記録する。

第３図にフローチャートを示す。

５ＥＴＰＩ　　まず、プログラムかスタートするとカメ
ラ１から円形輪郭線や直線を含んだ被加工物の映像すな
わち原画像Ａ　（ｘ、ｙ）か入力される。この際、原画
像Ａ　（ｘ、ｙ）は、２値画像処理広により数画素に分
解され、円形輪郭線や直線も画像の濃淡画像に変換され
数値化される。つぎに、分解された画素の各画素ごとに
横方向の一次微分値△Ｘ＋、縦方向の一次微分値△ｙＩ
とｔａｎ−１△ｙ／△Ｘから角度θ１を求める。これと
同時に、各画素ごとの１△ｘ１＋１△ｙ１を計算し、こ
の値かある一定の値（別に定める）すなわち閾値Ｔｈよ
り大きい時、この値を持った座標（Ｘｙ、）は、画像エ
ツジ点であると判断され、この座標のｘｌ　＋　　ｙｌ
　＋　　０１かテーブルに格納される。

このテーブルには例えばＸＩ　、　　！ｌｌ’ｌ　、　
　θＩ、Ｘ２Ｙ２．　　θ２．Ｘ３．ｙ３．　　θ３．
〜ＸＮ、ｙＮθ、のように各画素ごとの算出値をグルー
プとして格納する。

５ＴＥＰ３　　画像Ａ　（ｘ、ｙ）に記録されティる前
段階の画像を消去（クリア）して画像Ｇ　（ｘ。

ｙ）にする。

５ＴＥＰ４　５ＴＥＰ２で格納されたテーブルからｉ−
１〜Ｎのデータを取り出す。

５ＴＥＰ５　５ＴＥＰ２で格納されたテーブルからｊ−
１〜Ｎのデータを取り出す。

５ＴＥＰ６　５ＴＥＰ４および５ＴＥＰ５のデータのす
べての組合せを作成し、例えば、５ＴＥＰ４の画像エツ
ジ点（Ｘ　ｌ　１　１　＋　θＩ）とＳＴＥＰ５の画像
エツジ点（ｘ　）　＋　　Ｙ　＋　＋　　θＩ）から、
交点の座標Ｘ。、ｙｏ、交点の座標Ｘ。、ｙ。から画像
エツジ点（ｘ＋、Ｙ、）までの距離ｒ交点の座標Ｘ。、
ｙ、から画像エツジ点（ｘｌ。

ｙ＋）までの距離ｒ、を求める。

５ＴＥＰ７　５ＴＥＰ６て算出された距離ｒと距離ｒ、
とを比較し、ｒｌ／ｒ、ξ１の時は、次のステップに進
む。フローチャートではｉ−１およびｉ−２の例を示す
。

５ＴＥＰ８　５ＴＥＰ７て比較された「、の犬きさがあ
る範囲内（Ｒｆｆ１ｉｎとＲｌ１ａｘで別に定める）に
あれば、画像エツジ点（ｘ＋＋　　ｙ＋）、（ｙ＋ｙ＋
）は、同一の円周上に存在すると判断する。

フローチャートでは、ｒｌの例を示す。

５ＴＥＰ９　　求められた交点座標（Ｘ。、ｙｏ）を、
円の中心候補点として画像Ｇ　（ｘａ　、　　ｙｏ　）
に記録する。

５ＴＥＰＩＯ５ＴＥＰ２で格納されたテーブルから次の
ｊｌ例えばｊ−３を取り出し５ＴＥＰ６に戻る。

５ＴＥＰＩＩ　　５ＴＥＰ２て格納されたテーブルから
次のｌ９例えば、ｉ−３を取り出し５ＴＥＰ５に戻る。

なお、５ＴＥＰＩＯと５ＴＥＰＩＩは、５ＴＥ０２に格
納したデータのすべての組み合せが終了するまで繰り處
される。

ＥＮＤ　　テーブルに格納されたデータのすべての組み
合せか処理されるとプログラス、が終了する。

このプログラム処理の結果、画像Ｇ　（ｘ、ｙ）は、円
の中心候補閉域に円の中心候補点がもっとも密集した密
度の高いピーク値を有する画像となり、このピーク値の
中心点を求める円の中心点として抽出することかできる
。

なお、第３図のフローチャートでは、輪郭線上に任意の
２点を設定し、２点の組み合せを輪郭線全周にわたって
計算処理する方法で説明したが、角度θ１と角度θ、の
差がＯ’、１８０°の組み合せは、距離ｒ１と距離ｒ、
の精度が低いので削除したほうがよい。また、１θ、−
〇、１が、９０６または６０″とかのようにあるきまっ
た角度差のみて計算してもよい。この場合は、組み合せ
数が減るため演算時間か短かくなる。さらに、θＩ−θ
、ｌが９０″の時、すなわち直角コーナを持った図形で
は、直線に対し４５°の方向に円の中心候補点が現われ
るため４０″〜８０’程度の差を有する点の組み合せて
算出するとよい。

さらに、第４図に、本発明に基づく円形状抽出装置を用
いて、車両のホイール・ノ＼ブにタイヤホイ−Ｉしをロ
ボット等によって組み付ける実施例の側面図を示し、第
５図に該組み付は実施例のフローチャートを示す。

第４図において、ボルト位置１２にボルトか取り付けら
れるホイール・ハブ１０は、車軸１１を経てスプリング
９を介して車体８に連結されるように構成されている。

ここで、車体８と大略平行に取り付けられているホイー
ル・ハブ１０は、通゛常、円形に製作されその表面には
いくつかの同心円形状の物体が存在する事が認められる
。このようなホイール・ハブ１０をカメラ１が撮像して
その画像が前述のように画像処理装置に入力される。

入力された画像を処理してホイール・ハブ１０の外周を
はさむ大略の半径Ｒの円の中心を抽出する。

ここで、ホイール・ハブ１０の半径を内側までの距離Ｔ
、と外側までの距離Ｔ２（１００〜２００Ｉｌｌｆｆｌ
〉の間にあるものとする。このようにして抽出された中
心点の座標をＨ（ｘ。、ｙ。）とする。

この時、ホイール・ハブ１０の表面の同心円の中心は、
すべてこの抽出された円の中心点Ｈ（ｘ、。

ｙｏ）と一致するため、また、円の半径Ｒが比較的大き
いため、中心点算出に必要な画像エツジ点の数も多く精
度高く抽出できる。つぎに、ホイル・ハブ１０の上のボ
ルト位置１２を算出する。

算出された中心座標Ｔ　　（Ｘ６　、ｙａ　）　　　ｉ
−１〜Ｐ　（Ｐ−求められた中心点の個数、図では５個
）とする。ここてボルト位置１２のボルト又は穴の半径
ｒすなわち近似のＴ３　　（ＴＮ　−５−１０ｍ１１位
）の円抽出をするが、求める半径か小さいため、ボルト
位置ばかりでなく他のいくつかのノイズも抽出する可能
性かあり序章しなければならない。

さらに、尤に算出されたホイール・ハブの中心、ａＨ（
ｘｏ、ｙｏ）と各ボルト位置の中心座標■（ｘ＋、ｙ＋
）との距離ｄ１を ｄ＋　　−Ｖ／（Ｘ、　　　Ｘｌ）　　　＋　＜Ｙｏ　
　Ｙｌ　）で求め、この距離ｄ、と定められた定数Ｔ４
（・＼ブの中心、点からボルトの中心点までの距離）と
か、大略等しいＩ！、’ｊ、中心座標１（ｘｌ、ｙ＋）
をボルト位置１２とｉ１１断する。なお、ボルト（装置
１２は、１ヶｒ％　、ｉｔ訓できれ＋１タイヤの組み付
けかｉｉＪ能である。ずナイ）ち、ホイール・ハブ］０
の中心；、ｌＨＨ（ｘｏ、ｙ、）とボルト位置１２の中
心座［１（ｘｌ、ｙｌ）との角度θを θ−ｊａｎ　−’　（ｙＩ−ｙａ　）／　（ｘ＋−ｘ。

）で算出し、タイヤホイールを中心点Ｈ（ｘｏ、ｙ。）
、角度θだけ傾けて組み付けるようにロボット等に指示
すればよいこことなる。

第５図にそのフローチャートを示す。

５ＴＥＰＩ　　まず、プログラムがスタートするとカメ
ラからホイール・ハブ１０の映像すなわち原画像が入力
する。

５ＴＥＰ２　５ＴＥＰＩの原画像を画像処理してホイー
ル・ハブ１０の外周をはさむ大略の半径ＲをＴ、＜Ｒ＜
Ｔ２　　（Ｔ＋　〜Ｔ２−１．００〜２００＋ｍｎ位）
として、ホイール・ハブ１０に相当する円の中心を抽出
し、中心点Ｈ（ｘｏ、ｙｏ）とする。

５ＴＥＰ３　　ホイール・ハブ１０の上のボルト位置］
２に相当する半径ｒ■Ｔ３の１Ｔ１の中心を抽出し中心
座標１　　（ＸＩ、Ｙｌ　）ｉ−１−Ｐとする。

５ＴＥＰ４　　ボルト位置１２の中心座標Ｉ　　（ｘｙ
ｌ）と５ＴＥＰ２で抽出された中心点Ｈ（Ｘ、、Ｙｏ）
との１口Ｍｄ１を算出し、ｄ、（Ｅ）Ｔ４の１１、？、
中心座［１（Ｘ＋　、Ｙ＋　）をホルト位置〕２とｆす
断し、この中心座標ｔ（ｘｌ、ｙ＋）とＨ（ｘ、、ｙ。

）との角度θを求める。

５ＴＥＰ５　　タイヤホイールを中心点Ｈ（ｘ。

ｙｏ）、　角度θに合わせて組み付ける。

ＥＮＤ　　タイヤホイールの組み付けが終了するとプロ
グラムち終了する。

デλお、転発明で説明した座標ｘｏｙ等は、画像処理装
置での座１１糸であり、例えば、上記に説明（−だ十イ
ー！し・・＼ブへのタイヤホイールの組み付けは、′尤
塵漂系・＼変換（変換式は広く知られていその構成を円
形状物をｌ層像の画像として入力し該画像の４１．Ｆｚ
　１９　’／ｉ！のすへてのエツジ点を抽出し、該エノ
ニ点のうちのある２点における角度θの傾き直線の交【
、＼の座標と該２τ、５、の座標との間の距離を算出し
、て両距離か略等しくなるとき前記交点を１１１０中Ｃ
・画（象として抽出して次のエツジ屯に移行し、池のエ
ツジ点について同様の抽出を行うことにより前記円形状
物の中心及び半径を推定する構成としたため、半径が既
知でなくとも円形の抽出かでき、円以外のエツジ構成要
素たとえば直線や孤立点などは記録されず円の抽出率も
向上し、さらに、半径の異なる円についても一回の処理
で済み、また、円の一部の欠けた半円状被加工物の円形
の抽出もてきるという効果が得られ、極めて有用な円形
状抽出装置であるとともにこのような正確で効率のよい
円形状抽出装置を提供できるという効果か得られる。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明による円形状抽出装置のブロック図、
第２図は、円の中心候補点を算出する場合の説明図、第
３図は、円の中心候補点を算出するフローチャート、第
４図は、ホイール・ハブの円の中心点、ボルトの半径お
よび位置を算出する場合の説明図、第５図は、タイヤホ
イール取り付けのフローチャート、第６図（ａ）、　（
ｂ）、　（Ｃ）は、従来の２値画像処理によって中心を
算出する場合の説明図、第７図は、従来の円の中心抽出
装置のブロック図、第８図（ａ）、　（ｂ）は、従来の
円の中心候補点を算出する場合の説明図、第９図は、従
来の円の中心候補点を算出するフローチャート、第１０
図は、原画が画像処理され記録される経過を示す図であ
る。 １・・・カメラ、２・・・対象の円形状物、３・・・画
素。 ４・・・画像処理装置、５・・・ホストコンピュータ、
６・・モニタ、７・・・出力、８・・・車体、９・・・
スプリング。 １０・・・ホイール・ハブ、１１・・・車軸、１２・・
・ボルト位置。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. （１）円形状物を濃淡の画像として入力し該画像の濃淡
   境界のすべてのエッジ点を抽出し、該エッジ点のうちの
   ある２点における角度θの傾き直線の交点の座標と該２
   点の座標との間の距離を算出して両距離が略等しくなる
   とき前記交点を円の中心画像として抽出して次のエッジ
   点に移行し、他のエッジ点について同様の抽出を行うこ
   とにより前記円形状物の中心及び半径を推定することを
   特徴とする円形状物抽出装置。