JPH05113315A - 円形画像データの中心位置検出方法 - Google Patents
円形画像データの中心位置検出方法Info
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- JPH05113315A JPH05113315A JP3301299A JP30129991A JPH05113315A JP H05113315 A JPH05113315 A JP H05113315A JP 3301299 A JP3301299 A JP 3301299A JP 30129991 A JP30129991 A JP 30129991A JP H05113315 A JPH05113315 A JP H05113315A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 画像データ上で円形状物体の中心位置を認識
する際、ノイズの多い画像や、完全な円形状が見えない
画像中から、円中心位置を検出する方法を提供するこ
と。 【構成】 検出領域の輪郭上の２点と半径から中心位置
成分を求め(ステップ１１、１２)、その点が、他の輪郭
上の２点から求めた中心位置成分との距離（１６）が近
い場合(ステップ１６)、中心点の統合処理を行い、そう
でない場合、別の中心点として分類する(ステップ１７
〜２１)。 【効果】 特定範囲の中心位置成分を統合するため、ノ
イズ等の異常値を排除でき、安定した中心検出ができ
る。また、複数領域で求めた中心位置成分を統合するの
で、分割された円形パターンからでも中心位置が検出可
能である。
する際、ノイズの多い画像や、完全な円形状が見えない
画像中から、円中心位置を検出する方法を提供するこ
と。 【構成】 検出領域の輪郭上の２点と半径から中心位置
成分を求め(ステップ１１、１２)、その点が、他の輪郭
上の２点から求めた中心位置成分との距離（１６）が近
い場合(ステップ１６)、中心点の統合処理を行い、そう
でない場合、別の中心点として分類する(ステップ１７
〜２１)。 【効果】 特定範囲の中心位置成分を統合するため、ノ
イズ等の異常値を排除でき、安定した中心検出ができ
る。また、複数領域で求めた中心位置成分を統合するの
で、分割された円形パターンからでも中心位置が検出可
能である。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、画像データの中の円形
図形データから、その中心点を検出する中心位置検出方
法に係り、特に、ロボットによる円形物体や円形図形の
認識処理に好適な円形画像データの中心位置検出方法に
関する。
図形データから、その中心点を検出する中心位置検出方
法に係り、特に、ロボットによる円形物体や円形図形の
認識処理に好適な円形画像データの中心位置検出方法に
関する。
【０００２】
【従来の技術】回路基板上の配線パターンに存在する円
形の図形に対するロボットによる位置決め、或いは円形
の物体のハンドリングには、その図形や物体の中心位置
の認識処理が必要になる。そこで、このような場合、テ
レビカメラで対象物を撮像して画像データ化し、この画
像データの処理により円形図形の中心を求める方法が、
従来から、ＳＲＩアルゴリズム（G.J.Gleason,et.al:A
Modular Vision System for Sensor-Controlled Manip-
ulation and Inspection:Proc. of 9th ISIR, p57-70
Mar. 1979）として知られている。
形の図形に対するロボットによる位置決め、或いは円形
の物体のハンドリングには、その図形や物体の中心位置
の認識処理が必要になる。そこで、このような場合、テ
レビカメラで対象物を撮像して画像データ化し、この画
像データの処理により円形図形の中心を求める方法が、
従来から、ＳＲＩアルゴリズム（G.J.Gleason,et.al:A
Modular Vision System for Sensor-Controlled Manip-
ulation and Inspection:Proc. of 9th ISIR, p57-70
Mar. 1979）として知られている。
【０００３】そして、この従来の方法では、画像上の図
形的特徴量である、面積、周囲長、モーメント等を辞書
データとして登録し、検出対象画像から、この特徴量と
の一致度が高い領域を検出し、その重心や２次モーメン
トから、位置姿勢を決定するようになっている。
形的特徴量である、面積、周囲長、モーメント等を辞書
データとして登録し、検出対象画像から、この特徴量と
の一致度が高い領域を検出し、その重心や２次モーメン
トから、位置姿勢を決定するようになっている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】上記従来技術は、検出
すべき領域の面積、周囲長、モーメントなどの幾何学的
情報から円形パターンと判定し、その重心位置を円の中
心位置とするため、明瞭な円形状が画像データ上に見え
ている必要があり、このため、ノイズの多い画像や、円
形状の一部が変形、または隠された画像に対しては、安
定した中心位置を検出することができないという問題が
あった。本発明の目的は、ノイズの多い画像や、検出す
る領域が完全な円形状でない場合も、安定かつ高速に円
形パターンの中心位置を検出することにある。
すべき領域の面積、周囲長、モーメントなどの幾何学的
情報から円形パターンと判定し、その重心位置を円の中
心位置とするため、明瞭な円形状が画像データ上に見え
ている必要があり、このため、ノイズの多い画像や、円
形状の一部が変形、または隠された画像に対しては、安
定した中心位置を検出することができないという問題が
あった。本発明の目的は、ノイズの多い画像や、検出す
る領域が完全な円形状でない場合も、安定かつ高速に円
形パターンの中心位置を検出することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記目的は、最初に円形
画像に対して複数の局所的な検出領域を設定し、各情報
の組合せを限定する。次に、この検出領域において、検
出位置の分散が特定の範囲内に入る位置情報をもとに円
形画像の中心位置成分を統合或いは分類し、局所的な領
域のそれぞれから中心位置候補を求める。さらに、複数
の領域で得られた中心位置候補を統合し、全体的な情報
に拡張することにより達成される。
画像に対して複数の局所的な検出領域を設定し、各情報
の組合せを限定する。次に、この検出領域において、検
出位置の分散が特定の範囲内に入る位置情報をもとに円
形画像の中心位置成分を統合或いは分類し、局所的な領
域のそれぞれから中心位置候補を求める。さらに、複数
の領域で得られた中心位置候補を統合し、全体的な情報
に拡張することにより達成される。
【０００６】
【作用】初期段階で情報を局所的領域に限定することに
より、各情報の組合せが限定され、処理速度が向上す
る。次に、検出位置の分散を特定の範囲に限定すること
により、中心位置が特定分散以内で安定し、ノイズ等の
不要情報の影響が抑えられる。その後、複数の領域から
得られた中心位置候補を統合することにより、全体的に
安定した中心位置を高精度に検出することができる。
より、各情報の組合せが限定され、処理速度が向上す
る。次に、検出位置の分散を特定の範囲に限定すること
により、中心位置が特定分散以内で安定し、ノイズ等の
不要情報の影響が抑えられる。その後、複数の領域から
得られた中心位置候補を統合することにより、全体的に
安定した中心位置を高精度に検出することができる。
【０００７】
【実施例】以下、本発明による円形画像データの中心位
置検出方法について、図示の実施例により詳細に説明す
る。図２は、本発明の実施に使用される画像処理装置の
一例を示したもので、この画像処理装置により検出した
位置、領域情報により、円形パターンの中心成分を検出
する本発明の一実施例について説明する。
置検出方法について、図示の実施例により詳細に説明す
る。図２は、本発明の実施に使用される画像処理装置の
一例を示したもので、この画像処理装置により検出した
位置、領域情報により、円形パターンの中心成分を検出
する本発明の一実施例について説明する。
【０００８】図２において、１はテレビカメラで、対象
物を撮像して画像データを出力する働きをする。２はＡ
／Ｄ変換器で、テレビカメラ１から送られるアナログ信
号を変換し、２５６階調の多値画像データとして多値画
像メモリ３に格納する働きをする。４はコンパレータ
で、多値画像メモリ３から取り出した２５６階調の画像
データを２値化する働きをする。５はしきい値レジスタ
５で、２５６階調の画像データを２値化するためのしき
い値が設定され、それを保持する働きをする。このしき
い値レジスタ５に設定された値を基準にして、コンパレ
ータ４は多値画像データを処理し、所定のしきい値以上
のデータを“１”レベル、しきい値未満を“０”レベル
とする２値画像データに変換する。
物を撮像して画像データを出力する働きをする。２はＡ
／Ｄ変換器で、テレビカメラ１から送られるアナログ信
号を変換し、２５６階調の多値画像データとして多値画
像メモリ３に格納する働きをする。４はコンパレータ
で、多値画像メモリ３から取り出した２５６階調の画像
データを２値化する働きをする。５はしきい値レジスタ
５で、２５６階調の画像データを２値化するためのしき
い値が設定され、それを保持する働きをする。このしき
い値レジスタ５に設定された値を基準にして、コンパレ
ータ４は多値画像データを処理し、所定のしきい値以上
のデータを“１”レベル、しきい値未満を“０”レベル
とする２値画像データに変換する。
【０００９】このときでの２値画像データへの変換操作
は、画像の走査線上をトレースしながら行われるが、こ
のとき同時に、変化点検出回路６は、この２値データが
走査線上でレベル“０”からレベル“１”、及びレベル
“１”からレベル“０”への変化を検出し、この変化し
た点の画面座標上の位置、及び変化後の２値画像データ
をビットパターンとして変化点メモリ７へ格納してゆ
く。８はＣＰＵ(セントラル・プロセッシング・ユニッ
ト)で、変化点メモリ７から読出したデータの変化点か
ら、位置、領域情報を求め、この情報により円形パター
ンの中心を検出し、結果をＲＡＭ９に格納する働きをす
る。また、このＣＰＵ８は、多値画像メモリ３の制御と
しきい値レジスタ５へのしきい値の設定など、このシス
テムの動作に必要な各種の処理も実行し、これに必要な
制御プログラムはＲＯＭ１０に格納されている。
は、画像の走査線上をトレースしながら行われるが、こ
のとき同時に、変化点検出回路６は、この２値データが
走査線上でレベル“０”からレベル“１”、及びレベル
“１”からレベル“０”への変化を検出し、この変化し
た点の画面座標上の位置、及び変化後の２値画像データ
をビットパターンとして変化点メモリ７へ格納してゆ
く。８はＣＰＵ(セントラル・プロセッシング・ユニッ
ト)で、変化点メモリ７から読出したデータの変化点か
ら、位置、領域情報を求め、この情報により円形パター
ンの中心を検出し、結果をＲＡＭ９に格納する働きをす
る。また、このＣＰＵ８は、多値画像メモリ３の制御と
しきい値レジスタ５へのしきい値の設定など、このシス
テムの動作に必要な各種の処理も実行し、これに必要な
制御プログラムはＲＯＭ１０に格納されている。
【００１０】次に、このＣＰＵ８による円形画像データ
の中心位置の検出処理について、説明する。このＣＰＵ
８による処理は、図３に示す手順で行う。まず始めに、
図３(a)に示すように、撮像した画像を２値化し、変化
点検出を行う。このとき、変化点の位置(Ｃ1〜Ｃn)は２
値画像データの輪郭に相当する。この変化点の位置関
係、及びビットパターンを上下２本の走査線上で比較
し、ビットパターンが連結している位置関係にあるもの
を１つの領域にまとめ、各領域毎に番号(ＬＢ１〜ＬＢ
ｎ)を付ける。
の中心位置の検出処理について、説明する。このＣＰＵ
８による処理は、図３に示す手順で行う。まず始めに、
図３(a)に示すように、撮像した画像を２値化し、変化
点検出を行う。このとき、変化点の位置(Ｃ1〜Ｃn)は２
値画像データの輪郭に相当する。この変化点の位置関
係、及びビットパターンを上下２本の走査線上で比較
し、ビットパターンが連結している位置関係にあるもの
を１つの領域にまとめ、各領域毎に番号(ＬＢ１〜ＬＢ
ｎ)を付ける。
【００１１】次に、図３(b)に示すように、これらの領
域別に、輪郭に沿って変化点をトレースしながら、２点
(ＣnとＣn+m)の位置と、求めるべき円形の半径ｒとを用
いて中心点Ｏnを求め、同様に、他の２点(Ｃn+1とＣ
n+1+m)と半径ｒとを用いて中心点Ｏn+1を求め、中心点
Ｏnと中心点Ｏn+1とが、予め設定してある所定の距離以
下に接近していた場合、これらの点Ｏn、Ｏn+1を統合す
る。一方、離れていた場合は、別の中心点として扱う。
域別に、輪郭に沿って変化点をトレースしながら、２点
(ＣnとＣn+m)の位置と、求めるべき円形の半径ｒとを用
いて中心点Ｏnを求め、同様に、他の２点(Ｃn+1とＣ
n+1+m)と半径ｒとを用いて中心点Ｏn+1を求め、中心点
Ｏnと中心点Ｏn+1とが、予め設定してある所定の距離以
下に接近していた場合、これらの点Ｏn、Ｏn+1を統合す
る。一方、離れていた場合は、別の中心点として扱う。
【００１２】これを、図３(c)に示すように、各領域Ｌ
Ｂ１〜ＬＢ３毎に行ない、それぞれの領域で得られた中
心点(Ｏ1〜Ｏ3)の内で、距離の近いものを統合し、最終
的に統合したデータ量の多い中心点を、画像データ上の
円形パターンの中心点として決定するのである。
Ｂ１〜ＬＢ３毎に行ない、それぞれの領域で得られた中
心点(Ｏ1〜Ｏ3)の内で、距離の近いものを統合し、最終
的に統合したデータ量の多い中心点を、画像データ上の
円形パターンの中心点として決定するのである。
【００１３】次に、この実施例による領域内の円形パタ
ーン中心点抽出処理について、図１のフローチャートに
従って説明する。図１のフローチャートによる処理に入
ると、まず、ステップ１１で、検出領域の変化点Ｐ1か
らｙ方向に距離ｈだけ離れた走査線上の変化点Ｐ2の座
標を、図４に示すようにして求める。次に、ステップ１
２では、これらの変化点Ｐ1、Ｐ2の座標、及び求めるべ
き円の半径ｒから中心位置Ｏ1を求める。ここで、中心
位置の算出方法を、図５により説明する。
ーン中心点抽出処理について、図１のフローチャートに
従って説明する。図１のフローチャートによる処理に入
ると、まず、ステップ１１で、検出領域の変化点Ｐ1か
らｙ方向に距離ｈだけ離れた走査線上の変化点Ｐ2の座
標を、図４に示すようにして求める。次に、ステップ１
２では、これらの変化点Ｐ1、Ｐ2の座標、及び求めるべ
き円の半径ｒから中心位置Ｏ1を求める。ここで、中心
位置の算出方法を、図５により説明する。
【００１４】図５において、円の中心位置Ｏは、円周上
の２点Ｐ1とＰ2を結ぶ垂直２等分線上にあり、さらに、
これらの点Ｐ1及びＰ2から半径ｒの距離にあることか
ら、次の(数１)により算出できることになる。
の２点Ｐ1とＰ2を結ぶ垂直２等分線上にあり、さらに、
これらの点Ｐ1及びＰ2から半径ｒの距離にあることか
ら、次の(数１)により算出できることになる。
【００１５】
【数１】
【００１６】次に、ステップ１３で中心点数の判定を行
ない、中心点の数が１個の場合は、ステップ１４で中心
点数ｎをカウントアップし、続くステップ１５におい
て、求めた中心点Ｏ1を、この円の中心点Ｏとしてメモ
リに格納し、円中心点抽出処理をリターンし、次に変化
点の連結パターンが現れた場合に、再びステップ１１か
ら処理から繰り返すのである。
ない、中心点の数が１個の場合は、ステップ１４で中心
点数ｎをカウントアップし、続くステップ１５におい
て、求めた中心点Ｏ1を、この円の中心点Ｏとしてメモ
リに格納し、円中心点抽出処理をリターンし、次に変化
点の連結パターンが現れた場合に、再びステップ１１か
ら処理から繰り返すのである。
【００１７】一方、ステップ１３で、中心点数ｎが１よ
り大きい場合には、まず、ステップ１６において、中心
点Ｏ1と、前回求めた中心点Ｏとの距離ｄを、図４に示
すようにして求める。次にステップ１７において、この
距離ｄが予め設定してある所定のしきい値ｄt1以下か否
かを調べ、結果がＹesの場合にはステップ１８へ進み、
しきい値ｄtを越えていた場合はステップ２０の処理を
行う。ここで、このしきい値ｄt1としては、円周上での
データのばらつき具合から実験的に定めれば良いが、そ
の初期値としては、例えば、 ｄt1＝ｒ(求めるべき円の半径)×０.１ 程度に定めればよい。従って、画像データ上で、この円
の半径ｒが３０個の画素に相当していたときには、しき
い値ｄt1は３画素分の長さとなる。
り大きい場合には、まず、ステップ１６において、中心
点Ｏ1と、前回求めた中心点Ｏとの距離ｄを、図４に示
すようにして求める。次にステップ１７において、この
距離ｄが予め設定してある所定のしきい値ｄt1以下か否
かを調べ、結果がＹesの場合にはステップ１８へ進み、
しきい値ｄtを越えていた場合はステップ２０の処理を
行う。ここで、このしきい値ｄt1としては、円周上での
データのばらつき具合から実験的に定めれば良いが、そ
の初期値としては、例えば、 ｄt1＝ｒ(求めるべき円の半径)×０.１ 程度に定めればよい。従って、画像データ上で、この円
の半径ｒが３０個の画素に相当していたときには、しき
い値ｄt1は３画素分の長さとなる。
【００１８】まず、ステップ１８では、中心点Ｏ1と中
心点Ｏの統合処理を行う。この統合処理は、図６に示す
ように、中心点Ｏ1と中心点Ｏ、及び中心点数ｎとによ
り、次の(数２)から求め、これを統合後の中心点とする
のである。
心点Ｏの統合処理を行う。この統合処理は、図６に示す
ように、中心点Ｏ1と中心点Ｏ、及び中心点数ｎとによ
り、次の(数２)から求め、これを統合後の中心点とする
のである。
【００１９】
【数２】
【００２０】続いて、ステップ１９で中心点数ｎをカウ
ントアップし、円中心点抽出処理をリターンする。一
方、ステップ２０では、距離ｄがしきい値ｄt1を越えて
いることから、中心点Ｏ1と中心点Ｏとは別の中心点と
判断し、ステップ１８で統合して得た中心点Ｏを、この
中心点Ｏを求めるのに統合した中心点の数ｎと対にして
メモリに登録し、その後、ステップ２１で中心点数ｎを
１に初期化し、円中心点抽出処理をリターンするのであ
る。
ントアップし、円中心点抽出処理をリターンする。一
方、ステップ２０では、距離ｄがしきい値ｄt1を越えて
いることから、中心点Ｏ1と中心点Ｏとは別の中心点と
判断し、ステップ１８で統合して得た中心点Ｏを、この
中心点Ｏを求めるのに統合した中心点の数ｎと対にして
メモリに登録し、その後、ステップ２１で中心点数ｎを
１に初期化し、円中心点抽出処理をリターンするのであ
る。
【００２１】このように、図１のフローチャートに従っ
て、ステップ１１から２１までの処理を、画像データの
１画面の上から下まで、変化点の連結パターンが現れる
毎に繰り返し行うことにより、領域内の円中心成分が検
出できる。
て、ステップ１１から２１までの処理を、画像データの
１画面の上から下まで、変化点の連結パターンが現れる
毎に繰り返し行うことにより、領域内の円中心成分が検
出できる。
【００２２】次に、このようにして、領域毎に求めた円
中心成分を統合する処理について説明する。
中心成分を統合する処理について説明する。
【００２３】まず、登録してある円中心点データのう
ち、中心点数が一定値以下の円中心点データは、ノイズ
成分によるものであると見做し、これに相当する円中心
データを削除する。次に、図７に示すように、登録して
ある中心点Ｏ1とＯ2の距離ｄを求め、この値が所定のし
きい値ｄt2以下のものを、次の(数３)により統合して統
合点の座標Ｘ、Ｙを算出し、結果をメモリに登録するの
である。
ち、中心点数が一定値以下の円中心点データは、ノイズ
成分によるものであると見做し、これに相当する円中心
データを削除する。次に、図７に示すように、登録して
ある中心点Ｏ1とＯ2の距離ｄを求め、この値が所定のし
きい値ｄt2以下のものを、次の(数３)により統合して統
合点の座標Ｘ、Ｙを算出し、結果をメモリに登録するの
である。
【００２４】
【数３】
【００２５】なお、このときでのしきい値ｄt2として
は、円周上でのデータのばらつき具合から実験的に定め
れば良いが、その初期値としては、例えば、 ｄt2＝ｒ(求めるべき円の半径)×０.２ 程度に定めればよい。従って、画像データ上で、この円
の半径ｒが３０個の画素に相当していたときには、しき
い値ｄt2は６画素分の長さとなる。
は、円周上でのデータのばらつき具合から実験的に定め
れば良いが、その初期値としては、例えば、 ｄt2＝ｒ(求めるべき円の半径)×０.２ 程度に定めればよい。従って、画像データ上で、この円
の半径ｒが３０個の画素に相当していたときには、しき
い値ｄt2は６画素分の長さとなる。
【００２６】以上の処理により、不要な中心データは削
除され、画面内の安定した円中心に統合することがで
き、従って、この実施例によれば、ノイズなどの影響を
受けることなく、常に確実に円図形の中心を求めること
ができる。
除され、画面内の安定した円中心に統合することがで
き、従って、この実施例によれば、ノイズなどの影響を
受けることなく、常に確実に円図形の中心を求めること
ができる。
【００２７】
【発明の効果】本発明には、次の効果がある。
【００２８】 処理の初期段階で、局所的な検出領域
に限定することにより位置情報を限定できるので、処理
速度を高める効果がある。
に限定することにより位置情報を限定できるので、処理
速度を高める効果がある。
【００２９】 領域内の変化点情報から中心位置計算
をし、その位置を統合、分類する段階で、中心点の分散
が特定の範囲に入るものだけを統合するため、ノイズ等
の異常値を排除でき、安定した円中心を検出することが
できる。
をし、その位置を統合、分類する段階で、中心点の分散
が特定の範囲に入るものだけを統合するため、ノイズ等
の異常値を排除でき、安定した円中心を検出することが
できる。
【００３０】 局所的な領域で求めた中心位置候補
を、複数領域にわたって統合することができるので、複
数領域に分割された円形パターンの中心位置を検出する
ことができ、また、広範囲にわたる中心位置成分の検出
が可能になる。
を、複数領域にわたって統合することができるので、複
数領域に分割された円形パターンの中心位置を検出する
ことができ、また、広範囲にわたる中心位置成分の検出
が可能になる。
【図１】本発明による円形画像データの中心位置検出方
法の一実施例を示すフローチャートである。
法の一実施例を示すフローチャートである。
【図２】本発明の実施に使用される画像処理装置の一例
を示すブロック構成図である。
を示すブロック構成図である。
【図３】本発明の一実施例による中心点抽出処理の説明
図である。
図である。
【図４】本発明の一実施例による領域内の円中心検出処
理の説明図である。
理の説明図である。
【図５】本発明の一実施例による円中心位置算出方法の
説明図である。
説明図である。
【図６】本発明の一実施例による領域内の中心点統合方
法の説明図である。
法の説明図である。
【図７】本発明の一実施例よよる領域間の中心点統合方
法の説明図である。
法の説明図である。
１ テレビカメラ ２ Ａ／Ｄ変換器 ３ 多値画像メモリ ４ コンパレータ ５ しきい値レジスタ ６ 変化点検出回路 ７ 変化点メモリ ８ ＣＰＵ ９ ＲＡＭ １０ ＲＯＭ
Claims (1)
- 【請求項１】 画像データ上に存在する円形図形を分割
して複数の円弧状の検出領域を設定する手段と、上記複
数の検出領域のそれぞれの輪郭上の点と円形図形の半径
からそれぞれの検出領域毎に複数の中心位置候補を求め
る手段と、これらの中心位置候補の内の特定範囲内に入
るものだけを統合してその検出領域の中心位置とする手
段を設け、各検出領域の中心位置を複数の設定領域間で
統合して円形図形の中心位置を求めるように構成したこ
とを特徴とする円形画像データの中心位置検出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3301299A JPH05113315A (ja) | 1991-10-22 | 1991-10-22 | 円形画像データの中心位置検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3301299A JPH05113315A (ja) | 1991-10-22 | 1991-10-22 | 円形画像データの中心位置検出方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05113315A true JPH05113315A (ja) | 1993-05-07 |
Family
ID=17895169
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3301299A Pending JPH05113315A (ja) | 1991-10-22 | 1991-10-22 | 円形画像データの中心位置検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05113315A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6578280B2 (en) * | 2000-09-20 | 2003-06-17 | Bridgestone Corporation | Hole center detecting apparatus, straightness measuring apparatus, and residual torsion measuring apparatus |
| JP2006522928A (ja) * | 2003-03-20 | 2006-10-05 | モリンズ ピーエルシー | ロール状喫煙品又はフィルターロッドの１以上の物理特性を決定するための方法及び装置 |
| JP2009192432A (ja) * | 2008-02-15 | 2009-08-27 | Jfe Steel Corp | ロールカリバー位置検出装置およびロールカリバー位置検出方法 |
-
1991
- 1991-10-22 JP JP3301299A patent/JPH05113315A/ja active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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