JPH0385984A - 画像認識装置 - 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】 〈産業上の利用分野〉 この発明は、認識対象を撮像して得た濃淡画像を処理し
て、認識対象を特定したり、その認識対象の位置を判別
したりするための画像認識装置に関する。

〈従来の技術〉 従来のこの種画像認識装置は、第１６図に示す如く、撮
像装置１．２値化処理部２．ラベリング処理部３．特徴
抽出部４．認識処理部５゜位置演算部６を構成として含
むものである。撮像装置１は認識対象を撮像して濃淡画
像を生成し、２値化処理部２はその濃淡画像を適当なし
きい値で２値化して２値画像を生成する。ラベリング処
理部３は２値画像を認識対象部分の領域とそれ以外の背
景部分の領域とに分けてラベル付けする。特徴抽出部４
は認識対象部分の各領域につき面積や周囲長さなどの特
＠量を抽出する。認識処理部５は特徴量に基づき認識対
象部分を特定し、位置演算部６はその認識対象部分の重
心などを求めてその位置を検出する。

第１７図は、前記２値画像の具体例を示すもので、この
２値画像には認識対象部分として「Ａ」　「Ｂ」　「Ｃ
」の三文字を含んでいる。

前記の認識処理部５は、これら認識対象部分のうち、例
えば「Ａ」にかかる部分が含まれているかなど特徴量か
ら特定し、その後、位置演算部６がその特定された認識
対象部分の重心を求めて、ｒ　Ａ　Ｊの位置を判別する
。

〈発明が解決しようとする問題点〉 しかしながら従来の画像認識装置の場合、撮像時の照明
状態が変動して濃淡画像の濃度が変化すると、その濃淡
画像を固定のしきい値で２値化処理した場合に、２値画
像の大きさが変化し、特徴抽出部４で抽出される面積な
どの特徴量も変化するという不都合がある。

第１８図（１）は、−例として文字「Ａ」についての濃
淡画像を示している。この濃淡画像は撮像時の明るさが
変化すると、その濃度分布（例えば鎖線ａ、ａ’に沿う
濃度分布）は、第１８図（２）中、７．８で示すように
上下し、これを固定のしきい値ＴＨで２値化すれば、文
字の太さが変化し、抽出する特徴量も変化してしまう。

また仮に最適なしきい値ＴＨで２値化処理が行われると
しても、照明装置の光源むらや撮像装置のレンズ歪など
に起因して濃淡画像に明るさの不均一（これを「シェー
ディング」という）が生ずると、その濃淡画像を２値化
した場合に、２値画像中に、シェーディング発生部分も
認識対象部分として現れ、２値画像を忠実に再現するの
が困難である。

第１９図（１）は、シェーディング９が発生した文字「
Ａ」についての濃淡画像を示している。

この濃淡画像の濃度分布く例えば鎖線ａ、ａ’に沿う濃
度分布）は、第１９図（２）中、１０で示すとおりであ
り、これをしきい値ＴＩで２値化すると、文字「Ａ」の
部分以外にシェーディング発生部分も認識対象部分とし
て２値画像に現れることになる。

さらに第２０図に示す濃淡画像のように、認識対象部分
である文字「Ａ」に対して、濃淡模様１１をなす背景が
現れている場合、これを２値化すると、文字「Ａ」と背
景の模様とが一体となった２値画像が生成される。この
ため前記のラベリング処理部３はこの両者を同一の認識
対象部分の領域としてラベル付けしてしまい、適正な特
徴量の抽出が不可能となる。

さらにまた第２１図に示す濃淡画像のように、認識対象
部分である文字「Ａ」に他の文字ｒ１３Ｊが接近してい
る場合、これを２値化すると、文字「Ａ」とｒＢ、とが
一体となった２値画像が生成される。このためラベリン
グ処理部３は前記と同様、この両者を同一の認識対象部
分の領域としてラベル付けしてしまい、適正な特徴量の
抽出が不可能となる。

この発明は、上記問題に着目してなされたもので、濃淡
画像のエツジを抽出してテンプレートパターンマツチン
グを行う手法により、シェーディングなどの悪影響を受
けずに適正な認識が可能な画像認識装置を提供すること
を目的とする。

く問題点を解決するための手段〉 この発明にかかる画像認識装置は、認識対象を撮像して
濃淡画像を得るための撮像手段と、前記濃淡画像を微分
処理してその濃淡画像のエツジを抽出するエツジ抽出手
段と、エツジ抽出された入力画像につき予めエツジ抽出
された標準パターンと照合してエツジの一致度を検出す
る照合手段と、一致度の検出値に基づき認識対象を特定
してその位置を判別する判別手段とを具備させている。

く作用〉 濃淡画像を微分処理してエツジ抽出を行うので、エツジ
抽出された入力画像には照明変動やシェーディングによ
る影響は現れない。またこの画像をエツジ抽出された標
準パターンと照合してエツジの一致度を検出するので、
エツジの抽出処理でノイズが強調されてもその影響を排
除できる。さらに背景が濃淡模様であったり、他の認識
対象部分が接近したりしていても、その影響を受けずに
適正な認識処理が可能である。

〈実施例〉 第１図は、この発明にかかる画像処理装置の原理説明図
である。

第１図（１）は文字「Ａ」　「Ｂ」　「Ｃ」についての
濃淡画像であって、この濃淡画像の周辺にシェーディン
グ１２が、また中央部の２箇所にノイズ１３が、それぞ
れ現れている。

この発明の画像処理装置では、まず濃淡画像を微分処理
してエツジ（輪郭）の抽出を行う。

第１図（２）はエツジ抽出された入力画像（以下、「エ
ツジ画像」という）である。シェーディング１２は明る
さが徐々に変化するから、微分処理後のエツジ画像には
シェーディングは現れない。また輪郭が明瞭なノイズ１
３についてはエツジ抽出され、第１図（２）に示すエツ
ジ画像にはエツジ抽出されたノイズ１３’が現れている
。

つぎにこの発明の画像処理装置では、エツジ画像に対し
予めエツジ抽出された特定の標準パターン（テンプレー
ト）を走査してテンプレートマツチングを行う、第２図
（３）ではエツジ画像に対して文字「Ａ」の標準パター
ン１４を照合しており、この走査の過程で標準パターン
１４とエツジの一致度が高い部分が認められると、その
部分に文字「Ａ」が存在するとの判断が行われる。

第２図は、文字「Ａ」の標準パターン１４が拡大して示
しである。同図中、各枡目１５は１画素を示し、この標
準パターン１４をエツジ画像と重ねたとき、斜線部Ｉ６
の各画素位置の２値データが「１」か否かを判別して、
「１」の画素数を計数する。この計数値が所定値以上で
あれば、その部分に文字「Ａ」が存在すると判断し、そ
の計数値が最大となる位置を文字「Ａ」の存在位置と認
定する。

このようなテンプレートマツチングの方法によるとき、
エツジ画像に仮にノイズ１３’が存在していても、Ｕｔ
ｔａに対するノイズ１３′の影響はない。

第３図〜第６図は、上記の原理による画像認識装置の特
徴および効果を示している。

第３図は、撮像時の照明状態が変化して濃淡画像の濃度
分布が１７．１８で示すように上下した場合を示す。と
ころがこれら濃度分布１７゜１８の濃淡画像を微分処理
すると、同じ位置に微分濃度のピーク１９．２０が現れ
てエツジが抽出されるため、エツジ画像に照明変動の悪
影響は現れない。

第４図は、濃淡画像にシェーディングが発生した場合で
あって、その濃度分布２１にこのシェーディングの影響
が現れている（図中、２２で示す）、ところがこの濃淡
画像を微分処理すると、所定位置にピーク２３．２４が
現れるのみで、シェーディングの部分２２にピークが発
生せず、エツジ画像にシェーディングの悪影響は現れな
い。

第５図は、認識対象の文字「Ａ」以外に背景の模様２５
が現れたエツジ画像２６を示している。ところがこのよ
うなエツジ画像２６であっても、標準パターンとエツジ
の一致度を検出するので、背景の模様は問題とならない
。

第６図は、ｖｌ認識対象文字「Ａ」に他の文字ｒ１３．
が接近したエツジ画像２７を示している。

ところがこのようなエツジ画像２７についても、標準パ
ターンとエツジの一致度を検出するので、他の文字「Ｂ
」の存在は問題とならない。

第７図は、この発明の一実施例にかかる画像認識装置の
構成を示している。

図示例の装置は、撮像装置３０．Ａ／Ｄ変換器３１．微
分処理部３２を備え、この微分処理部３２に画像メモリ
３３とマツチング処理部３４とが接続しである。

撮像装置３０は認識対象を撮像して濃淡画像を生成し、
Ａ／Ｄ変換器３１は濃淡画像のビデオ信号をＡ／Ｄ変換
してディジタルビデオ信号となす、微分処理部３２はＡ
／Ｄ変換器３１の出力を微分処理しかつ２値化してエツ
ジ抽出を行うための部分であり、その具体的な回路構成
が後記する第１１図に示しである。

画像メモリ３３は、ティーチングで標準パターンを生成
する際に入力されるエツジ画像を格納するためのもので
、ティーチングモードでのＣＰＵ３５による制御手順が
第８図に、また各手順における画像状態が第９図に、そ
れぞれ示しである。

まずＣＰＵ３５は、第８図のステップ１（図中ｒｓＴＩ
Ｊで示す）でエツジ画像３８を画像メモリ３３へ取り込
んでいる。このエツジ画像３８は、第９図（１）によう
に太い輪郭をもつため、つぎにＣＰＵ３５はエツジ画像
３８に細線化処理を施して第９図（２）に示すような細
線化画像３９を得ている（ステップ２）。ついでＣＰＵ
３５は、操作パネル３７より対象物の指定を受けると、
指定を受けた対象領域４０（第１１図（３）に示す）内
の細線化画像を標準パターンとして標準パターンメモリ
３６に格納する（ステップ３゜４）。

第７図に戻って、マツチング処理部３４はＣＰＵ３５に
よる制御を受゛けてエツジ抽出された入力画像と標準パ
ターンとのマツチングを行うための部分であり、その具
体的な回路構成が後記する第１２図および第１３図に示
しである。

第１０図は、認識モードにおけるＣＰＵ３５の制御手順
を示している。

まずＣＰＵ３５は、第１０図のステップ１で標準パター
ンメモリ３６から特定の標準パターンをマツチング処理
部３４ヘロードし、つぎのステップ２でエツジ画像の１
フレームをマツチング処理部３４へ取り込んでテンプレ
ートマ・ンチングを実行させる。

このテンプレートマツチングでは、ロードされた標準パ
ターンを走査しつつエツジ画像と照合して、その都度エ
ツジの一致度を計数する。

その結果、計数値が所定のしきい値を越えておれば、標
準パターンに相当する認識対象が工・ンジ画像中に存在
するとして、標準パターンの現在位置データ（Ｘ座標値
およびＹ座標値）と−政変の計数値とを所定のメモリに
記憶させておく（ステップ３）。

第１４図は、そのメモリの内容を示しており、０．１，
２．・・・・、ｎ−１で示すｎ個の位置についての位置
データ（Ｘ＠、ｙｏ）、　　（ｘ＋、）’＋　）、”・
・や計数データｍ　ｏ　＋　　ｍ　＋　＋・・・・が格
納されて０る。

そして最後にＣＰＵ３５は、これらデータのうち、最大
の計数値をとる位置を認識対象が存在する位置として同
定することになる（ステ・ンブ４）。

第１１図は、前記微分処理部３２の具体的な回路構成例
を示している。

この微分処理部３２は、後記するの式で表されるマスク
演算をハード的に実行して、Ａ／Ｄ変換器３１の出力を
微分処理するためのものである。

いま濃淡画像の座標（ｉ、Ｄで表される画素位置の濃度
値をｒ　（ｉ、ｊ）とすると、その画素の微分濃度値ｆ
’（ｉ、ｊ）はつぎの■式で与えられる。

ｆ　’　（ｉ、Ｄ　　＝　　Δｘ−ｆ　（ｉ、ｊ）＋１
Δｙ　−ｆ　（ｉ、Ｄ　　Ｉ・・・・■ここでΔｘ−ｆ
　（Ｌｊ）およびΔｙ−ｆ　（ｉ、ｊ）は、第１５図に
示すような縦３画素×横３画素のマスク４１を考え、そ
の中心画素の座標を（ｉ＋ｊ）としてその周囲画素の濃
度値を用いてつぎの■■式で求められる。

Δｘ　−ｆ　（ｉ、ｊ）＝　ｆ　（ｉ−１，ｊ−１）＋
２　ｆ　（＋−１，３）＋　ｆ　（ｉ−１，３＋ＩＬ　
（ｆ　（ｉ＋１．ｊ−１）＋　２　ｆ　（ｉ＋１．３）
＋　ｆ　（ｉ＋１．３＋１）　）・・・・■Δｙ　　−
ｒ　（ｉ、Ｄ＝　ｆ　（４−１，３−１）＋２　ｆ　（
ｉ、ｊ−１）＋　ｆ　　（ｉ＋１．ｊ−１）−（ｆ　　
（ｉ−１，３＋１）＋　２　　ｆ　　（ｉ、ｊ＋１）＋
　ｆ　（ｉ＋１．ｊ＋１）　　）　　＝■第１１図中、
４２ａ〜４２１は前記マスク４１内の各画素ａ　＝　ｉ
の濃度値をセットするためのレジスタであって、１段目
のレジスタ４２ａ〜４２ｃにはＡ／Ｄ変換器３１が出力
するディジタルビデオ信号を１ビツトずつシフトさせた
データが、また２段目のレジスタ４２ｄ〜４２ｆには遅
延回路４３により１水平走査期間分だけ遅延させたディ
ジタルビデオ信号を１ビツトずつシフトさせたデータが
、さらに３段目のレジスタ４２ｇ〜４２ｉには遅延回路
４４によりさらに１水平走査期間分だけ遅延させたディ
ジタルビデオ信号を１ビツトずつシフトさせたデータが
、それぞれセットされる。各レジスタ４２ａ〜４２ｉの
セット値をサンプリングクロックでシフトさせれば、入
力画像に対して前記マスク４１を走査する動作が実現さ
れる。

ビットシフタ４５〜４８は、レジスタ４２ｂ。

４２ｆ、４２ｈ、４２ｄのセット値をそれぞれ１ビツト
だけ上位の桁ヘシフトさせるためのもので、これにより
■■式における２　ｆ　（ｉ−１，ｊ）。

２　ｆ　（ｉ＋１．ｊ）　、　２　ｆ　（ｉ、ｊ−１）
　、　２　ｆ　（ｉ、ｊ÷１）の各値を求めている。４
個の加算器４９〜５２と２個の減算器５３．５４とは■
■式中に含まれる加算および減算の各演算を実行する部
分であり、絶対値回路５５．５６は各減算器５３．５４
の出力、すなわちΔｘ−ｆ　（Ｌｊ）およびΔｙ・ｆ（
ｉ、ｊ）の絶対値をとる回路である。最終の加算器５７
は■式の加算を行う部分である。

この加算器５７で得た各画素の微分濃度値ｆ　’　（ｉ
、ｊ）は２値化回路５８で所定のしきい値により２値化
され、その結果、エツジ画像を構成する画像データが得
られる。

上記構成の微分処理部３２へＡ／Ｄ変換器３１よりディ
ジタルビデオ信号が与えられると、ハード処理に要する
時間ｔ、だけ遅れてエツジ画像の画像データが出力され
ることになる。この画像データはこの微分処理部３２に
カスケード接続されたマツチング処理部３４の構成回路
（第一１２図および第１３図に示す）へ与えられ、引き
続きテンプレートマツチングの処理が行われる。従って
この実施例によれば、入力画像を１回走査する間に微分
とテンプレートマツチングの各処理が完了する。

なお、第１１図中、遅延回路５９は１フレ一ム開始信号
およびＹ座標インクリメント信号に対して、前記の遅延
時間ｔ１を付与して、それぞれの遅延信号を生成するた
めのものである。

第１２図および第１３図は、マツチング処理部３４の具
体的な回路構成例を示している。

このマツチング処理部３４は、第１２図に示す構成の一
致度検出回路部６０と、第１３図に示す構成の一致点検
出回路部６１とから成るもので、−数置検出回路部６０
にてエツジ画像と標準パターンとを照合してエツジの一
致度を検出し、また−数点検出回路部６１にて所定のし
きい値を越える一致度が検出されたときの標準パターン
の走査位置を検出する。

図示例の一致度検出回路部６０は、入力されたエツジ画
像と標準パターンとを行毎にマツチングするためのｍ行
分のマツチング回路６２と、各マツチング回路６２で求
めた行単位の一致度を加算する加算器群６３とで構成さ
れている。

各マツチング回路６２には、ｍ行×ｎ列の画素より成る
標準パターンを１行毎にセットするためのｎ個のレジス
タ６４と、エツジ画像の画像データを１ビツトずつシフ
トさせてセットするためのｎ個のレジスタ６５と、両レ
ジスタ６４゜６５のセット値が一致するか否かを各列毎
に判別するためのｎ個のアンド回路６６と、各アンド回
路６６の一致出力を集計する計数回路６７とを備えてお
り、２行目以下のマツチング回路６２に対しては、エツ
ジ画像の画像データを１水平走査期間分ずつ順次遅延さ
せるための遅延回路６８が設けられている。

同図中、デコーダ６９は行番号を入力して各行のマツチ
ング回路６２を選択するためのもので、行番号のデータ
をこのデコーダ６９へ順次与えると共に、対応する行の
ｎビットの標準パターンのデータを一致度検出回路部６
ｏへ送出することにより、標準パターンをｍ行×ｎ列の
レジスタ６４にセットする。

かくしてエツジ画像の画像データをこの一致度検出回路
部６ｏへ与えると共に、各行のマツチング回路６２にお
けるレジスタ６５のセット値をサンプリングクロックに
よりシフトさせることにより、エツジ画像に対して標準
パターンを相対的に走査する動作が実現される。そして
標準パターンの走査位置毎に、各マツチング回路部６２
においてエツジ画像と標準パターンとのエツジの一致度
数を計数回路６７で計数し、全ての行の総和を加算器群
６３で集計して一致度数を算出する。

ここでの算出値は、第１３図に示す一致点検出回路部６
１へ与えられて所定のしきい値と比較され、そのしきい
値を越える一致度の算出値とそのときの標準パターンの
位置（Ｘ座標値およびＹ座標値）とが求められて記憶さ
れる。そのためにこの−数点検出回路部６１には、前記
のしきい値がセットされるレジスタ７ｏと、成度の算出
値としきい値とを大小比較して算出値がしきい値を越え
るときに検出信号を出力する比較器７１とが設けられて
いる。

かくしてこの比較器７１が、検出信号を出力するとき、
一致度の算出値がＦＩＦＯ（ｆｉｒｓｔ−ｉｎ。

ｆ　ｉｒｓ　ｔ−ｏｕ　ｔ）方式のレジスタ７２に記憶
されると共に、Ｘ座標カウンタ７３およびＹ座標カウン
タ７４の各計数値、すなわち標準パターンの位置データ
（Ｘ座標値およびＹ座標値）がそれぞれＦＩＦＯ方式の
レジスタ７５．７６に記憶されるなお図中、遅延回路７
７．７８は第１１図の遅延回路５９の出力（ｌフレーム
開始信号およびＹ座標インクリメント信号の各遅延信号
）をさらに一致度検出回路部６０のハード処理に要する
時間ｔ２だけ遅延させるための回路であるこのようにし
て各レジスタ７２．７５．７６にはデータが貯えられ、
標準パターンの走査完了後に、ＣＰＵ３５はこれらデー
タを読み出して一致度の算出値の最大値を抽出し、その
ときのＸ座標値およびＹｙｉ標値を認識対象の位置とし
て出力するものである。

〈発明の効果〉 この発明は上記の如く、認識対象を撮像して得た濃淡画
像を微分処理してエツジを抽出した後、エツジ抽出され
た入力画像につき予めエツジ抽出された標準パターンと
照合してエツジの一致度を検出し、その一致度の検出値
に基づき認識対象を特定してその位置を判別するように
したから、照明変動やシェーディングによる悪影響を受
けず、かつまた背景の濃淡模様や接近する他の認識対象
部分の影響を受けずに、適正な認識処理が可能である。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明にかかる画像認識装置の原理を示す説
明図、第２図は標準パターンの一例を拡大して示す説明
図、第３図〜第６図はこの発明の詳細な説明するための
説明図、第７図はこの発明の一実施例にかかる画像認識
装置の構成を示すブロック図、第８図はティーチングモ
ードにおけるＣＰＵの制御手順を示すフローチャート、
第９図は第８図の各手順における画像状態を示す説明図
、第１Ｏ図は認識モードにおけるＣＰＵの制御手順を示
すフローチャート、第１１図は微分処理部の具体的な回
路構成例を示すブロック図、第１２図はマツチング処理
部における一致度検出回路部の構成例を示すブロック図
、第１３図はマツチング処理部における一致点検出回路
部の構成例を示すブロック図、第１４図は認識結果を記
憶するメモリの内容を示す説明図、第１５図は微分処理
に用いられるマスクを示す説明図、第１６図は従来の画
像認識装置の回路構成を示すブロック図、第１７図は２
値画像の具体例を示す説明図、第（８図〜第２１図は従
来例の問題点を説明するための説明図である。 ３０・・・・撮像装置　　　３２・・・・微分処理部３
４・・・・マツチング処理部 ３５・・・・ＣＰＵ 第２０図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 認識対象を撮像して濃淡画像を得るための撮像手段と、
   前記濃淡画像を微分処理してその濃淡画像のエッジを抽
   出するエッジ抽出手段と、エッジ抽出された入力画像に
   つき予めエッジ抽出された標準パターンと照合してエッ
   ジの一致度を検出する照合手段と、一致度の検出値に基
   づき認識対象を特定してその位置を判別する判別手段と
   を具備して成る画像認識装置。