JPH037242B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 本発明はITVカメラを用いた画像処理技術に
より、筒状の対象物体の中心位置を検出する中心
位置検出方法に関し、特に、円筒形の鋼板コイル
の中心位置検出方法に関する。

一般に、鋼板コイル等の筒状物体を自動化天井
クレーンにより吊り下げ、鋼板コイルの積載位置
から他の位置まで搬送する場合、鋼板コイルの搬
送中における落下等を防止するために、鋼板コイ
ルの中心位置を正確に検出し、天井クレーンを鋼
板コイルに対して正しく位置付ける必要がある。

従来、鋼板コイル等の筒状物体の中心位置を検
出する方法として、ITVカメラからの映像信号
を処理する方法が提案されている。この方法は鋼
板コイルと背景とのコントラストが強い場合に
は、鋼板コイルの中心を通る直線の線対称性を利
用して比較的簡単に、鋼板コイルの中心位置を検
出できる（特開昭56−82967号公報参照）。しかし
ながら、この方法を実際に製鉄所の鋼板コイルヤ
ード等に適用した場合、鋼板コイルの中心位置を
正確に検出できないことが多い。これは、画像信
号中に、対象物である鋼板コイルの像のほかに、
種々の像が不可避的に混入すると共に、対象物と
背景とのコントラストも小さいためである。

更に、本発明者等は実用上の使用にも耐える鋼
板コイル等の筒状物体の中心位置検出方法とし
て、中心位置の候補点をいくつか求め、各候補点
及びその近傍の点におけるマツチング度合をテン
プレートマツチングにより算出し、最大のマツチ
ング度合を有する点を中心位置と決定する方法を
提案した（住友重機械技報vol.30 1980第90号pp
−52−57）。しかしながら、この方法で決定され
た中心位置、中心点は画素単位の精度しか有して
いない。したがつて、鋼板コイルの径が大きく、
且つ、ITVカメラと鋼板コイルとの間の距離が
大きい場合、即ち、単位画素に対応する鋼板コイ
ルの領域が大きい場合には、充分な精度で、鋼板
コイルの中心位置を決定できない。

本発明の目的は単位画素よりも高い精度で中心
位置を検出することができ、信頼性の高い筒状物
体の中心位置検出方法を提供することである。

本発明によれば、鋼板コイル等の筒状物体を撮
像することによつて得られる映像信号を処理し
て、筒状物体の中心位置を検出する筒状物体の中
心位置検出方法において、映像信号に対して、予
め定められた対称度オペレータ及び対称度評価関
数を用いて演算を施し、中心位置に係る１次の候
補点を求め、１次の候補点及びその近傍における
所定数の点におけるマツチング度合をテンプレー
トマツチングにより算出し、算出結果から最大の
マツチング度合を有する点を２次の候補点として
定め、２次の候補点及びその近傍の所定数の点に
おけるマツチング度合を参照して、重心位置を演
算し、演算された重心位置を鋼板コイルの中心位
置として定める筒状物体の中心位置検出方法が得
られる。

以下、図面を参照して説明する。

第１図を参照すると、本発明の一実施例に係る
鋼板コイルの中心位置検出方法がフローチヤート
の形で示されている。以下、フローチヤートに示
された手順にしたがつて順次説明していく。

(1) デイジタル画像の入力 ITVカメラから得られる映像信号を量子化し、
デイジタル画像（以下Ｇ画像と呼ぶ）を得る。Ｇ
画像の大きさは縦120画素、横128画素、明暗度は
４ビツトである。

Ｇ画像のｉ，ｊ画素の明暗度をＧ（ｉ，ｊ）で
表す。ここに ０Ｇ（ｉ，ｊ）15 ０ｉ127、０ｊ＜119 (2) 対象コイル内径の半径をＧ画像上での値に変
換対象コイル内径の半径の実際値、及び対象コイ
ル上面とITVカメラのレンズ中心との鉛直方向
の変位量よりＧ画像上でのコイル内径の半径R_G
が計算される。

(3) エツジマツプの作成 Ｇ画像の各画素に対して、次式(1)で定義される
通常の微分オペレータを作用させる。

grad（ｅ）＝｜ａ＋ｂ＋ｃ−ｇ−ｈ−ｉ｜＋ ｜ｃ＋ｆ＋ｉ−ａ−ｄ−ｇ｜ …(1) ここに、ａ，ｂ，ｃ，…ｉは画素ｅを中心とし
た３×３領域の各画素の明暗度であり、その配置
を第２図に示す。この微分オペレータの値を利用
して以下に定義されるエツジマツプ（Ｅ画像と呼
ぶ）を作成する。

Ｅ画像＝｛Ｅ（ｉ，ｊ）｜Ｅ（ｉ，ｊ）＝
１ if grad（ｉ，ｊ）ｄ； Ｅ（ｉ，ｊ）＝０ if grad（ｉ，
ｊ）＜ｄ｝ ここにｄはしきい値として設定された正整数で
ありgrad（ｉ，ｊ）の定義により、１ｉ126、
１ｊ118である。

(4) 対称度オペレータを用いた中心候補点の抽出 対象コイルの内径はＥ画像内で円図形となる。
この円の中心点は、２本の線対称の中心線の交点
で得られる。本システムでは以下に定義する対称
度オペレータと対称度評価関数を用いてＥ画像内
の１−要素（Ｅ（ｉ，ｊ）＝１となる点（ｉ，ｊ）
で構成される図形の線対称の中心線となり得る直
線を水平垂直の２方向で抽出する。これらの直線
の交点が対象コイルの内径の中心点の候補点とな
る。

(a) 対称度オペレータ Ｅ画像の点i₀，j₀を中心とし、ｉ方向、ｊ方向
の対称性を判定する対称度オペレータはｗ（正整
数）を幅として以下のように定義する。

ψ（ｗ；i₀，j₀）＝０ if Ni₀＝φ ψ（ｗ；i₀，j₀）＝１ if Ni₀＝≠φ ここに Ni₀＝｛ｎ｜１ｎ＜ｗ，Ｅ(i₀-n,j₀)∧Ｅ
(i₀+n,j₀)＝１｝ ψ(w;i₀,j₀)＝φ if Nj₀＝φ ψ(w;i₀,j₀)＝１ if Nj₀≠φ ここに∧は論理積また（ｉ，ｊ）∈｛ｉ，ｊ）｜
１ｉ＜126、１ｊ118｝ならばＥ（ｉ，ｊ）＝
０とする。

(b) 対称度評価関数 Ｅ画像内の任意の直線ｉ＝i₀、ｊ＝j₀がそれぞ
れＥ画像内の１−要素で構成される図形の線対称
の中心線となり得るか否かを評価するものであ
る。

φj₁j₂（ｗ；i₀）＝_j2 〓^j=j1 ψ（ｗ；i₀，ｊ） ψi₁i₂（ｗ；j₀）＝_j2 〓^j=j1 ψ（ｗ；ｉ，j₀） あるしきい値Ｓに対して、φj₁j₂（ｗ；i₀）Ｓ，
ψi₁i₂（ｗ；j₀）Ｓとなるような直線ｉ＝i₀、ｊ＝
j₀は、線対称の中心線となり得るものと判定され
る。一方、φ、ψの性質より、点（i₀，j₀）が円
の中心点である場合、ψj₁j₂（ｗ；i₀）、ψi₁i₂（ｗ；
j₀）は、それぞれi₀，j₀の近傍において局所的な
単峰性のピーク点となる。つまり、〔i₀₁，i₀₂〕，
〔j₀₁，j₀₂〕をi₀，j₀の適当な近傍として、 〔i₀₁，i₀₂〕に属するすべてのｉに対し、φj₁j₂
（ｗ；ｉ）は上に凸の単峰性でかつφj₁j₂（ｗ；i₀）
φj₁j₂（ｗ；ｉ） 〔j₀₁，j₀₂〕に属するすべてのｊに対し、ψi₁i₂
（ｗ；ｊ）は上に凸の単峰性でかつψi₁i₂（ｗ；j₀）
ψi₁i₂（ｗ；ｊ） が成立する。

本システムでは、まずＧ画像内のコイル内径の
半径R_Gより、対称度オペレータの幅Ｗ、及び評
価関数のしきい値Ｓを決定する。次に、以下のよ
うに線対称の中心線を抽出する。

SV＝｛ｉ＝i₀｜φj₁j₂（ｗ；i₀）Ｓでかつ、φj₁j₂
（ｗ；i₀）が局所的なピーク点｝ SH＝｛ｊ＝j₀｜ψi₁i₂（ｗ；ｊ）Ｓでかつψi₁i₂
（ｗ；j₀）が局所的なピーク点｝コイル内径の中
心の候補点は、SV，SHに属する直線の交点とし
得られる。

(5) 円のテンプレートマツチング 前段階で得られた中心候補点を（i_p，i_q）（ｐ＝
１，…，ｍ，ｑ＝１…，ｎ）とする。各点（i_p，
i_q）を中心とする半径R_Gの円を生成し、Ｅ画像上
でテンプレートマツチングを行うわけであるが、
その際の評価関数を以下のように定義する。

（i_p，i_q）＝Ｎ(A)ここにＮ(A)は集合Ａの要素数
を表わす。

Ａ＝｛（ｉ，ｊ）｜（ｉ−i_p）²＋（ｊ−j_p）²＝R_G ²
を
満たし、 かつＥ（ｉ，ｊ）＝１｝ 対象コイルの内径の中心は（i_p，j_p）が最大
となる点として決定される。ただし、実際の処理
においてはコイル内径の中心点識別の信頼性と精
度を上げるため、以下のような考慮を行つてい
る。

(a) マツチングの際の円の半径は、R_G-1，R_G，
R_G+1の３種を用いる。対象コイルとITVカメ
ラのレンズ中心との間の距離の変動や、コイル
内径の半径がR_Gより少しずれる可能性がある。

(b) マツチング作業は上述の第１次中心候補点
i_p，i_qそれぞれに対し、i_p，i_q自身とその８つの
近傍の点計９点について行い、第２次の中心候
補点とする。

(c) 次にその中心候補点とその近傍８点における
各マツチング度数が規定の度数（つまりスレツ
シヨールドレベル）以上の点を抽出し、それら
の重心位置を求めて中心位置とする。

これにより精度的に±1/2画素分以内で中心位
置検知が可能となる。

重心位置i_g，j_gは次の様に求められる。スレツ
シヨールドレベル以上の点の座標をi₁，j₁、i₂，j₂
…（i_N，j_N）とＮ点得られ、各マツチング度数を
P₁，P₂…P_Nとすれば 第４図にスレツシヨールドレベル以上（図では
15以上）の点３点得られその重心位置が求められ
た例を示す。縦軸の矢印及びその上の数字（＜＞
内）がマツチング度数を示すとする。また中心候
補点座標を８１，６６としている。

（i₁，j₁）＝（80，67）、P₁＝20 （i₂，j₂）＝（81，66）、P₂＝36 （i₃，j₃）＝（81，67）、P₃＝35 となるから、 i_g＝80×20＋81×36＋81×35／20＋36＋35≒80.⁸ j_g＝67×20＋66×36＋67×35／20＋36＋35≒66.⁶ 従つて中心点は （i_g，j_g）＝（80.⁸，66.⁶） となる。（第３図の×印の点） 以上、示したような作業手順を行う視覚センサ
のハードウエア構成を第４図にもとづいて以下に
説明する。

本構成は画像の入力デイバイスであるITVカ
メラ１と高速画像処理装置２およびマイクロコン
ピユータを有するコントローラ部３とよりなる。
このうち、高速画像処理装置２は空間微分演算対
称度演算テンプレートマツチングなどの画像演算
を担当し、コントローラ部３は認識手順の制御、
各種パラメータやしきい値の決定、コイルの中心
候補点の決定、テンプレートである円データの生
成などを担当している。

本発明によればITVカメラからデイジタル画
像を得、該画像の各画素に対して微分オペレータ
を作用させ、エツジマツプを得、該エツジマツプ
に対し、対称度オペレータと対象度評価関数を用
いて円のテンプレートマツチングを行い、該マツ
チング度数がスレツシヨールドレベル以上および
最大度数の点を鋼板コイルの内径の中心点とした
ため、対象物の他の種々の像が画像上にあらわれ
たり、また対象物と背景とのコントラスト差が大
きい場合でも画像の信頼性を上げることができる
という効果を奏する。

上記した説明では、鋼板コイルとして、円形形
状のものについて説明したが、本発明は何等これ
に限定されることなく、角形形状のコイルにも適
用できる。更に、鋼板以外のコイルにも本発明は
適用可能である。

【図面の簡単な説明】

第１図は鋼板コイルの中心の認識手順のフロ
ー、第２図は画素の微分オペータ、第３図はマツ
チング度数とＩ座標の関係を示すグラフ、第４図
は視覚センサのハードウエア構成を示す図であ
る。 １…ITVカメラ、２…高速度画像処理装置、
３…コントローラ部。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １ 中心軸、及び、該中心軸に対して直交し、且
   つ、対称性を有する端面を備えた筒状物体の端面
   を撮像することによつて、縦横に配置された画素
   によつて構成され、各画素毎に明暗度を量子化さ
   れた画像から得られる映像信号を処理して、筒状
   物体の中心位置を検出する筒状物体の中心位置検
   出方法において、前記映像信号に対して、前記量
   子化された各画素毎に予め定められた対称度オペ
   レータ及び対称度評価関数を用いた演算を施し、
   前記中心位置に係る１次の候補点を求め、１次の
   候補点及びその近傍における所定数の点における
   マツチング度合をテンプレートマツチングにより
   算出し、算出結果から最大のテンプレートマツチ
   ング度合を有する点を２次の候補点として定め、
   該２次の候補点及びその近傍の所定数の点におけ
   るマツチング度合を参照して、重心位置を演算
   し、該演算された重心位置を筒状の中心位置とし
   て定めることを特徴とする筒状物体の中心位置検
   出方法。