JPH04117578A - ライン検出方法 - Google Patents

ライン検出方法

Info

Publication number
JPH04117578A
JPH04117578A JP2155922A JP15592290A JPH04117578A JP H04117578 A JPH04117578 A JP H04117578A JP 2155922 A JP2155922 A JP 2155922A JP 15592290 A JP15592290 A JP 15592290A JP H04117578 A JPH04117578 A JP H04117578A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
line
value
feature
dimensional data
sum
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2155922A
Other languages
English (en)
Inventor
Shinji Okumura
信治 奥村
Seigo Nishikawa
清吾 西川
Tatsuzo Nakazato
辰三 中里
Kiyoshi Hirakawa
潔 平川
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Yaskawa Electric Corp
Original Assignee
Yaskawa Electric Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Yaskawa Electric Corp filed Critical Yaskawa Electric Corp
Priority to JP2155922A priority Critical patent/JPH04117578A/ja
Priority to PCT/JP1991/000777 priority patent/WO1991020049A1/ja
Priority to EP91910634A priority patent/EP0486701B1/en
Priority to DE69110012T priority patent/DE69110012T2/de
Priority to US07/828,960 priority patent/US5359672A/en
Publication of JPH04117578A publication Critical patent/JPH04117578A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/12—Edge-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/50—Extraction of image or video features by performing operations within image blocks; by using histograms, e.g. histogram of oriented gradients [HoG]; by summing image-intensity values; Projection analysis
    • G06V10/507—Summing image-intensity values; Histogram projection analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10016—Video; Image sequence

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (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、画像処理で直線状の検出対象（溶接線や対象
物のエツジ）の位置を検出するライン検出方法に関する
もので、特に周囲の環境が劣悪で入力画像が一定しない
場合や検出対象が汚れているでも精度良く検出できる方
法に関するものである。
〔従来の技術〕
ラインを画像処理方法を用いて検出する方法としては、
取り込んだ画像を２値化して、黒から白、もしくは白か
ら黒に変化する位置を検出する方法や、３×３のマトリ
ックスを用いて微分を行う方法が知られている。
〔発明が解決しようとする課題〕
画像を２値化してラインやエツジを検出する方法は、周
囲の明りの変化によって２値化の画像が変化するため、
周囲の明りやワークの色の状態を一定にする必要がある
。
また、３×３のマトリックスを用いる方法は。
画像が鮮明でなく、なだらかに変化している場合では変
化している点を見つけることができない。
つまり、これらの方法は、入力画像が一定してて鮮明で
あれば適用することができるが、多関節形の産業用ロボ
ットが作業するような、例えば溶接などの悪環境では適
用することができない。
本発明は、前記の問題点を鑑みてなされたものであり、
環境が一定せずワークの汚れがはげしいような作業にお
いても、高い信頼性でラインまたはエツジを検出する方
法を提供することを目的とするものである。
〔課題を解決するための手段〕
本発明は、ＣＯＤカメラを用いた画像処理により、直線
状の検出対象の位置を検出する方法において、 準備段階として、次の＜８＞から（ｇ）までの処理を行
っておき実際に検出する段階で（ｈ）の処理を行うこと
を特徴とするものである。
（ａｌ検出対象のラインを長辺で横切る矩形ウィンドウ
を相互に平行に２個設定し、 （ｂ）前記矩形ウィンドウの短辺方向の画素列の画像濃
淡値をそれぞれ加算し、その加算値を並べた一次元デー
タを前記各矩形ウィンドウ毎に求め、（ｃ）前記一次元
データの大小、勾配、勾配の変化等に基づいた特徴的な
値（以下、特徴値という）をもつ特徴点を前記各一次元
データ毎に少なくともひとつ求め、 （ω前記一方の一次元データの前記特徴点における前記
特徴値と、他方の一次元データの前記特徴点における前
記特徴値との和が最大値となる組合せを求め、 （ｅ）前記最大値を示す場合の２つの特徴点を結ぶ線の
傾きと、前記和の値を記憶し、 （ｆ）その特徴点を結ぶ線と前記矩形ウィンドウの短辺
が平行になるように各ウィンドウを傾けて平行四辺形状
のウィンドウとし、 （粉前記平行四辺形状のウィンドウについて、前記（ｂ
）から（ｅ）までの処理を行うことにより前記傾きと、
前記和の値を記憶し、 （ｈ）準備段階で求めた平行四辺形状のウィンドウにつ
いて、前記（ｂ）から前記（ｅ）までの処理を行い、こ
れににより得た傾きと和の値を、前記準備段階で得た値
と比較して、ラインの位置を検出する。
〔作用〕
本発明は、準備段階において２つの矩形ウィンドウから
、ゴミや傷をラインの一部と仮定して考えられる全ての
ラインの中から、最も妥当なものをラインとして認識し
、ラインの傾きと特徴値を求め、この傾きに沿って矩形
ウィンドウを平行四辺形状に変形させる。
検出段階においては、この平行四辺形状のウィンドウを
利用して、ラインの傾きと特徴値を求めるので、画像デ
ータが悪質な場合も充分実用にたえる検出が可能となる
。
（一実施例〕 本発明の実施に必要な装置のブロック図を第２図に示す
。
ＣＣＤカメラ２０１が撮像するアナログのビデオ信号は
一般に５２５本の走査線で構成されるが、本発明では、
中間部分の４８１本を有効な走査線とする。
そして、Ａ／Ｄコンバータ２０２により、８ビットのデ
ジタル値（Ｏから２５５までの明度のレベル＝画像濃淡
値）に変換し、その出力をサンプリング回路２０３によ
り１ライン（ｌ走査）の前記ビデオ信号の有効画像期間
を５１２分割するので、１画面は結局４８１行５１２列
の折目状のデータマトリックス（第３図参照）となって
ＤＭＡ回路２０４を介して画像メモリ２０５に転送され
る。
ＣＰＵ２０Ｂは、この画像メモリのデータを読み出して
画像処理を行う。画像処理のためのデータはＣＰＵ２０
５の内部メモリまたは図示しない外部のワーキングメモ
リに一時保持される。
このような装置を用い、本発明の一実施例を、処理順序
に沿って説明する。
■　検出対象のラインを長辺で横切る矩形ウィンドウを
それぞれ平行に２個設定する。矩形ウィンドウは長辺が
１００から２００画素、短辺が数十画素が望ましい。
■　前記矩形ウィンドウの短辺方向のピクセル列の画像
濃淡値をそれぞれ加算する（第１図（Ｂ））。
したがって一次元データとなる。
第４図（ａ）は、検出対象ライン４０１と、ごみ又はキ
ズ４０２をとらえた画像を示し、第４図（ｂ）はその一
次元データを示す。
■　各一次元データの特徴点を少なくとも一つ見つける
。第４図（ｂ）は、最大値から４位まで４ケ所見つける
ものとした例である。
ＡからＤ％ａからｄが、その４ケ所である。
■　ＡからＤの値と、ａからｄの値の和が最大となる組
合せを求める。
すなわち、Ａ−ａ、　Ａ−ｂ、　Ａ−ｃ、　Ａ−ｄ。
Ｂ　−′ａ、　Ｂ−ｂ、−・・・−・、Ｄ−ｄの１６通
りの組合せの中から最大値となる組合せを選択する。
第４図（ｂ）の例ではＣ−ｂが最大である。つまり、Ｃ
地点とｂ地点を通る線を検出対象のラインと認識する。
このような、特徴点の求め方としては、この例では単純
な大小間、係をみたが、検出対象の特性によっては次の
やり方としてもよい。
（イ）一次元データを、所定の数の画素間隔毎に差分の
絶対値を取り、その差分値の絶対値の極大を取る位置を
特徴点とする。
Ｃ口）一次元データを、所定の数の画素間隔毎に差分の
絶対値を取り、その差分値の絶対値が大→小→大、また
は小→大→小に変化する時のみ差分値をとり、その差分
値が極大を取る位置を特徴点とする。
その他、一次元データの標準偏差を利用する方法もある
が煩雑になるのでここでは省略する。
なお、差分を求めるときに、所定の数の画素毎に行う理
由は、入力画像が不鮮明な場合、隣同士の差分を行って
も、その差が小さいため、いくつか画素を飛ばして差分
を行うためで、飛ばす画素の数は画像の鮮明さの度合に
より設定する。
■　その組合せによる特徴値の和と、傾きを記憶する。
■　その傾きに沿って前記矩形ウィンドウの短辺が平行
になるように、各ウィンドウを傾けて、平行四辺形状の
ウィンドウとする（第１図（ｃ））。
この場合、第３図に示した画素のマトリックス自体は変
形できないので、どの画素のデータを取り込むかという
ことを決めるということになる。第１図（Ｄ）は４５度
傾いた例、第１図（Ｅ）は２７度傾いた例である。
■　前記平行四辺形状のウィンドウについて、前記■か
ら■までの処理を行うことにより前記傾きと、前記和の
値を記憶する。
なお、この■ステップは省略してもよいが、より高精度
を望む場合は省略すべきでない。
ここまでが、準備段階の処理であり、実際に作業に入る
前に必要な準備となる。特に、産業用ロボットの画像処
理に本発明を適用した場合は、ロボットのティーチング
時にこの作業を行う。
以下が、検出段階の処理である。
■　準備段階で求めた平行四辺形状のウィンドウについ
て、前記■から■までの処理を行い、これににより得た
傾きと特徴値の和の値を、前記準備段階でえた値と比較
して、求めたいラインの位置を検出する。
〔発明の効果） 以上述べたように、本発明によれば、検出対象が汚れて
いたり、環境の悪さから入力画像信号が安定しないよう
な溶接作業、大型機械装置の組立作業などの工場現場で
も精度良く画像処理が行えるようになるという効果があ
る。
また、従来は良い画像かえられないためロボットの導入
が不可能であった作業場にも、この画像処理を用いて視
覚付ロボットの導入が可能となるので、省力化に貢献す
るところ大なるものがある。
【図面の簡単な説明】
第１図は、本発明の詳細な説明する図、第２図は本発明
の実施に必要な装置を示す図、第３図は本発明の１画面
の画素を示す図、第４図は本発明のライン認識を説明す
る図である。 （Ａ） 第 図 （Ｄ） 妙 口１１丁口 第３ 図 第４図 （鳳　）

Claims (2)

    【特許請求の範囲】
  1. （１）ＣＣＤカメラを用いた画像処理により、直線状の
    検出対象の位置を検出する方法において、準備段階とし
    て次の（ａ）から（ｇ）までの処理を行っておき、実際
    に検出する段階で（ｈ）の処理を行うことを特徴とする
    ライン検出方法。 （ａ）検出対象のラインを長辺で横切る矩形ウィンドウ
    を相互に平行に２個設定し、 （ｂ）前記矩形ウィンドウの短辺方向の画素列の画像濃
    淡値をそれぞれ加算し、その加算値を並べた一次元デー
    タを前記各矩形ウィンドウ毎に求め、 （ｃ）前記一次元データの大小、勾配、勾配の変化等に
    基づいた特徴的な値（以下、特徴値という）をもつ特徴
    点を前記各一次元データ毎に少なくともひとつ求め、 （ｄ）前記一方の一次元データの前記特徴点における前
    記特徴値と、他方の一次元データの前記特徴点における
    前記特徴値との和が最大値となる組合せを求め、 （ｅ）前記最大値を示す場合の２つの特徴点を結ぶ線の
    傾きと、前記和の値を記憶し、 （ｆ）その特徴点を結ぶ線と前記矩形ウィンドウの短辺
    が平行になるように各ウィンドウを傾けて平行四辺形状
    のウィンドウとし、 （ｇ）前記平行四辺形状のウィンドウについて、前記（
    ｂ）から（ｅ）までの処理を行うことにより前記傾きと
    、前記和の値を記憶し、 （ｈ）準備段階で求めた平行四辺形状のウィンドウにつ
    いて、前記（ｂ）から前記（ｅ）までの処理を行い、こ
    れににより得た傾きと和の値を、前記準備段階で得た値
    と比較して、ラインの位置を検出する。
  2. （２）前記（ｇ）ステップを省略した請求項１記載のラ
    イン検出方法。
JP2155922A 1990-06-13 1990-06-13 ライン検出方法 Pending JPH04117578A (ja)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2155922A JPH04117578A (ja) 1990-06-13 1990-06-13 ライン検出方法
PCT/JP1991/000777 WO1991020049A1 (en) 1990-06-13 1991-06-10 Line detection method
EP91910634A EP0486701B1 (en) 1990-06-13 1991-06-10 Line detection method
DE69110012T DE69110012T2 (de) 1990-06-13 1991-06-10 Linienerkennungsverfahren.
US07/828,960 US5359672A (en) 1990-06-13 1991-06-10 Line detecting method using two rectangular windows passing through the line to be detected

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2155922A JPH04117578A (ja) 1990-06-13 1990-06-13 ライン検出方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JPH04117578A true JPH04117578A (ja) 1992-04-17

Family

ID=15616444

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2155922A Pending JPH04117578A (ja) 1990-06-13 1990-06-13 ライン検出方法

Country Status (5)

Country Link
US (1) US5359672A (ja)
EP (1) EP0486701B1 (ja)
JP (1) JPH04117578A (ja)
DE (1) DE69110012T2 (ja)
WO (1) WO1991020049A1 (ja)

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH064655A (ja) * 1992-06-22 1994-01-14 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 高速画像縮小変換装置
JP2776340B2 (ja) * 1995-11-08 1998-07-16 日本電気株式会社 指紋特徴抽出装置
US5923555A (en) * 1997-06-02 1999-07-13 Framatome Technologies, Inc. Welding system
JP2000241117A (ja) * 1999-02-22 2000-09-08 Keyence Corp 画像のエッジ検出方法、検査装置及び記録媒体
FR2798770B1 (fr) * 1999-09-22 2001-12-21 Franco Belge Combustibles Procede de controle du soudage d'un bouchon de fermeture etanche d'un crayon de combustible pour un reacteur nucleaire
JP3892838B2 (ja) * 2003-10-16 2007-03-14 ファナック株式会社 ３次元測定装置
DE102006059416B4 (de) * 2006-12-15 2009-05-20 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Vorrichtung und Verfahren zur Steigerung der Messgenauigkeit digitaler 3D-Geometriemesssysteme
KR100966876B1 (ko) * 2008-07-08 2010-06-29 삼성전자주식회사 물체 검출방법 및 물체 검출장치
CN104778695B (zh) * 2015-04-10 2017-11-21 哈尔滨工程大学 一种基于梯度显著性的水天线检测方法

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH01168855A (ja) * 1987-12-23 1989-07-04 Nippon Sheet Glass Co Ltd 金属膜を含む反射防止膜付着透明板
JPH01168855U (ja) * 1988-05-20 1989-11-28
US5073954A (en) * 1989-02-28 1991-12-17 Electrocom Automation, Inc. Bar code location and recognition processing system
JP2957739B2 (ja) * 1990-11-26 1999-10-06 沖電気工業株式会社 行方向判定装置
JPH04270485A (ja) * 1991-02-26 1992-09-25 Sony Corp 印刷文字認識装置

Also Published As

Publication number Publication date
EP0486701A1 (en) 1992-05-27
WO1991020049A1 (en) 1991-12-26
DE69110012T2 (de) 1995-11-23
DE69110012D1 (en) 1995-06-29
EP0486701B1 (en) 1995-05-24
EP0486701A4 (en) 1993-06-02
US5359672A (en) 1994-10-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4193895B2 (ja) 欠陥検査装置
US6362802B1 (en) Method and apparatus for acquiring an image for inspection of a flat panel display
JPH04117578A (ja) ライン検出方法
JP4489848B2 (ja) テレビフィルム走査における画像ステディネスエラーの補正方法及びテレビ画像内の所定の画像対象物のモーションシーケンスの変化方法並びに前記補正方法を実施するための装置
JP2003168103A (ja) 画面の線欠陥検出方法及び装置並びに画像データの補正方法
JP3058781B2 (ja) 合焦点位置検出方法
US4984075A (en) Contour detecting apparatus
JP3127598B2 (ja) 画像中の濃度変動構成画素抽出方法および濃度変動塊判定方法
JPH1031730A (ja) キャリブレーション方法
US5416335A (en) Automated visual inspection system for determining the set positions of a row of dip switches
JPH0969973A (ja) 固体撮像素子の位置調整方法
JPH0979946A (ja) 表示装置の検査装置
JP3548213B2 (ja) 多点測距装置およびカメラ
JP3052870B2 (ja) 画像補正方法および画像補正装置
JPH0310107A (ja) 濃淡パターンマッチングによる検査方法
JP3109237B2 (ja) 画像中の線分構成画素抽出方法および線分判定方法
JPH0399211A (ja) 物体の認識方法
JPH0388079A (ja) 画像処理装置における２値化処理方法
JPS62267884A (ja) 視覚認識装置
JPH07154807A (ja) コンバーゼンス調整装置
JP2002098649A (ja) 表示デバイスの表示絵素アドレスとｃｃｄ画素のアドレスとのマッピング方法
JPH02129543A (ja) 画像解析装置
JPS61177018A (ja) 二値化閾値の補正方法
JPS62169004A (ja) Ｖｔｒシリンダ−ヘツドの概略位置測定装置
JPH1097634A (ja) 物体の認識方法