JPH05157529A - 画像処理方式 - Google Patents
画像処理方式Info
- Publication number
- JPH05157529A JPH05157529A JP3348676A JP34867691A JPH05157529A JP H05157529 A JPH05157529 A JP H05157529A JP 3348676 A JP3348676 A JP 3348676A JP 34867691 A JP34867691 A JP 34867691A JP H05157529 A JPH05157529 A JP H05157529A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- data
- fuzzy clustering
- virtual data
- image processing
- 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.)
- Granted
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- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 金属面等で生じるハレーション等の画像上に
おける高輝度値領域を抽出するための画像処理方式を提
供する。 【構成】 仮想データ生成手段１１は、画像データＩ
（ｘ，ｙ）を入力とし、各画素点上に、Ｎ（ｘ，ｙ）個
の仮想データを生成する。これにより、高輝度値点ほど
たくさんのデータが存在するような２次元データが生成
され、ファジィクラスタリング手段１２に出力される。
ファジィクラスタリング手段１２は、仮想データ生成手
段１１から出力された２次元データを入力とし、ファジ
ィクラスタリング処理する。ファジィクラスタリング手
段１２は、クラスタ中心を出力する。クラスタ中心は、
画像上における高輝度値領域の重心位置近傍に収束す
る。
おける高輝度値領域を抽出するための画像処理方式を提
供する。 【構成】 仮想データ生成手段１１は、画像データＩ
（ｘ，ｙ）を入力とし、各画素点上に、Ｎ（ｘ，ｙ）個
の仮想データを生成する。これにより、高輝度値点ほど
たくさんのデータが存在するような２次元データが生成
され、ファジィクラスタリング手段１２に出力される。
ファジィクラスタリング手段１２は、仮想データ生成手
段１１から出力された２次元データを入力とし、ファジ
ィクラスタリング処理する。ファジィクラスタリング手
段１２は、クラスタ中心を出力する。クラスタ中心は、
画像上における高輝度値領域の重心位置近傍に収束す
る。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、はんだ付け外観検査等
において、金属面等で生じるハレーション等の画像上に
おける高輝度値領域や、似通った色を持つ領域を抽出す
るための画像処理方式に関する。
において、金属面等で生じるハレーション等の画像上に
おける高輝度値領域や、似通った色を持つ領域を抽出す
るための画像処理方式に関する。
【０００２】
【従来の技術】ファジィクラスタリングは従来のクラス
タリングを拡張したもので、各データの各クラスタに属
する度合を［０，１］の２値ではなく｛０，１｝の中間
の値を認めることにしたものである。ファジィクラスタ
リングに関しては公知の事実であり、昭和６３年に出版
された「ファジィシステム入門」の第１９７頁から第２
０２頁に記載されており、詳細な説明は省略する。
タリングを拡張したもので、各データの各クラスタに属
する度合を［０，１］の２値ではなく｛０，１｝の中間
の値を認めることにしたものである。ファジィクラスタ
リングに関しては公知の事実であり、昭和６３年に出版
された「ファジィシステム入門」の第１９７頁から第２
０２頁に記載されており、詳細な説明は省略する。
【０００３】一方、従来、はんだ付け外観検査等におけ
る、金属面等で生じる画像上のハレーション領域抽出に
おいては、２値化手法を中心とした画像処理方式が主流
となっていた。
る、金属面等で生じる画像上のハレーション領域抽出に
おいては、２値化手法を中心とした画像処理方式が主流
となっていた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかし、従来のファジ
ィクラスタリングでは、画像データを何らかの特徴空間
に写像した後のクラスタリング処理しかできなかった。
即ち、画像を２次元空間と考え、画像上における位置情
報を考慮したクラスタリング処理は不可能であった。そ
のため、画像上において、高輝度値領域を直接抽出する
ことができなかった。
ィクラスタリングでは、画像データを何らかの特徴空間
に写像した後のクラスタリング処理しかできなかった。
即ち、画像を２次元空間と考え、画像上における位置情
報を考慮したクラスタリング処理は不可能であった。そ
のため、画像上において、高輝度値領域を直接抽出する
ことができなかった。
【０００５】また、特にはんだ付け検査等においては、
金属光沢面の画像を扱う必要がある。こういった画像に
おいては、検査部を照明する光源の方向、検査部形状の
微妙な違い、使用時間の違いによる光源の強度の変化等
によって、得られるハレーション強度は常に一定ではな
く、画像は特に輝度値に関して不安定である。そのた
め、２値化手法による画像処理では、しきい値決定が極
めて困難、もしくは不可能であった。
金属光沢面の画像を扱う必要がある。こういった画像に
おいては、検査部を照明する光源の方向、検査部形状の
微妙な違い、使用時間の違いによる光源の強度の変化等
によって、得られるハレーション強度は常に一定ではな
く、画像は特に輝度値に関して不安定である。そのた
め、２値化手法による画像処理では、しきい値決定が極
めて困難、もしくは不可能であった。
【０００６】本発明の目的は、画像上において高輝度値
領域を、安定かつ的確に抽出するための画像処理方式を
提供することにある。
領域を、安定かつ的確に抽出するための画像処理方式を
提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明は、金属面等で生
じるハレーション等の画像上における高輝度値領域を、
クラスタリング処理によって抽出するための画像処理方
式であって、入力された画像データの各画素点上にその
画素点の輝度値に対応した数の仮想データを生成するた
めの仮想データ生成手段と、前記仮想データ生成手段に
よって仮想データを生成した後の画像空間をクラスタリ
ングするためのファジィクラスタリング手段とを備える
ことを特徴とする。
じるハレーション等の画像上における高輝度値領域を、
クラスタリング処理によって抽出するための画像処理方
式であって、入力された画像データの各画素点上にその
画素点の輝度値に対応した数の仮想データを生成するた
めの仮想データ生成手段と、前記仮想データ生成手段に
よって仮想データを生成した後の画像空間をクラスタリ
ングするためのファジィクラスタリング手段とを備える
ことを特徴とする。
【０００８】
【実施例】以下に、本発明の一実施例を図面を用いて説
明する。
明する。
【０００９】図１は、本発明の画像処理方式の一実施例
を示す構成図である。画像処理方式は、図１に示すよう
に仮想データ生成手段１１と、ファジィクラスタリング
手段１２とを備える。
を示す構成図である。画像処理方式は、図１に示すよう
に仮想データ生成手段１１と、ファジィクラスタリング
手段１２とを備える。
【００１０】図１において、仮想データ生成手段１１
は、画像データＩ（ｘ，ｙ）（画像上の点（ｘ，ｙ）に
おける輝度値）を入力とする。画像データを２次元デー
タ空間と解釈し、画像における各画素点に対応するデー
タ空間内の点上に、
は、画像データＩ（ｘ，ｙ）（画像上の点（ｘ，ｙ）に
おける輝度値）を入力とする。画像データを２次元デー
タ空間と解釈し、画像における各画素点に対応するデー
タ空間内の点上に、
【数１】 個の仮想データを生成する。これにより、高精度値点に
多数の仮想データが存在するような２次元データが生成
される。生成された２次元データは、ファジィクラスタ
リング手段１２に出力される。
多数の仮想データが存在するような２次元データが生成
される。生成された２次元データは、ファジィクラスタ
リング手段１２に出力される。
【００１１】ファジィクラスタリング手段１２は、仮想
データ生成手段１１から出力された２次元データを入力
とし、このデータ空間をファジィクラスタリング処理す
る。ファジィクラスタリング処理は、反復処理によって
クラスタ中心と全てのデータとの距離が最小となるよう
にクラスタ中心の位置を決定するものである。従って、
クラスタ中心は、仮想データ生成手段１１によって生成
した仮想データが多数存在する領域に収束する。つま
り、クラスタ中心は、高輝度値領域の重心位置近傍に収
束する。ファジィクラスタリング手段１２は、このクラ
スタ中心と各データの各クラスタに属する度合を出力す
る。
データ生成手段１１から出力された２次元データを入力
とし、このデータ空間をファジィクラスタリング処理す
る。ファジィクラスタリング処理は、反復処理によって
クラスタ中心と全てのデータとの距離が最小となるよう
にクラスタ中心の位置を決定するものである。従って、
クラスタ中心は、仮想データ生成手段１１によって生成
した仮想データが多数存在する領域に収束する。つま
り、クラスタ中心は、高輝度値領域の重心位置近傍に収
束する。ファジィクラスタリング手段１２は、このクラ
スタ中心と各データの各クラスタに属する度合を出力す
る。
【００１２】図２に実際の処理結果を示す。図２（ａ）
は原画像で、ハレーションによる高輝度値領域を模擬し
て人工的に作成した画像である。図２（ｂ）は、図２
（ａ）に仮想データファジィクラスタリング処理を施し
たものである。図２（ｃ）は、図２（ａ）にモード法に
よる２値化処理を施したものである。モード法による２
値化処理では、２つのハレーション領域を独立に抽出す
ることができていないのに対し、仮想データファジィク
ラスタリング処理では、それが可能となっている。つま
り、仮想データファジィクラスタリング処理は、ハレー
ションの度合によらず安定した高輝度値領域の抽出を行
える。
は原画像で、ハレーションによる高輝度値領域を模擬し
て人工的に作成した画像である。図２（ｂ）は、図２
（ａ）に仮想データファジィクラスタリング処理を施し
たものである。図２（ｃ）は、図２（ａ）にモード法に
よる２値化処理を施したものである。モード法による２
値化処理では、２つのハレーション領域を独立に抽出す
ることができていないのに対し、仮想データファジィク
ラスタリング処理では、それが可能となっている。つま
り、仮想データファジィクラスタリング処理は、ハレー
ションの度合によらず安定した高輝度値領域の抽出を行
える。
【００１３】
【発明の効果】以上説明した通り、本発明によれば、画
像上における金属面等で生じるハレーション等の高輝度
値領域を、安定かつ的確に抽出することが可能となる。
像上における金属面等で生じるハレーション等の高輝度
値領域を、安定かつ的確に抽出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例の構成図である。
【図２】（ａ）は原画像を示す写真、（ｂ）は仮想デー
タファジィクラスタリング処理結果を示す写真、（ｃ）
はモード法による２値化処理結果を示す写真である。
タファジィクラスタリング処理結果を示す写真、（ｃ）
はモード法による２値化処理結果を示す写真である。
１１ 仮想データ生成手段 １２ ファジィクラスタリング手段
Claims (1)
- 【請求項１】金属面等で生じるハレーション等の画像上
における高輝度値領域を、クラスタリング処理によって
抽出するための画像処理方式であって、 入力された画像データの各画素点上にその画素点の輝度
値に対応した数の仮想データを生成するための仮想デー
タ生成手段と、前記仮想データ生成手段によって仮想デ
ータを生成した後の画像空間をクラスタリングするため
のファジィクラスタリング手段とを備えることを特徴と
する画像処理方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3348676A JP3000774B2 (ja) | 1991-12-05 | 1991-12-05 | 画像処理方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3348676A JP3000774B2 (ja) | 1991-12-05 | 1991-12-05 | 画像処理方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05157529A true JPH05157529A (ja) | 1993-06-22 |
| JP3000774B2 JP3000774B2 (ja) | 2000-01-17 |
Family
ID=18398611
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3348676A Expired - Fee Related JP3000774B2 (ja) | 1991-12-05 | 1991-12-05 | 画像処理方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3000774B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7302081B2 (en) | 2000-12-06 | 2007-11-27 | Vision Iq | Method for detecting new objects in an illuminated scene |
| USD939980S1 (en) | 2019-06-17 | 2022-01-04 | Guard, Inc. | Data and sensor system hub |
-
1991
- 1991-12-05 JP JP3348676A patent/JP3000774B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7302081B2 (en) | 2000-12-06 | 2007-11-27 | Vision Iq | Method for detecting new objects in an illuminated scene |
| USD939980S1 (en) | 2019-06-17 | 2022-01-04 | Guard, Inc. | Data and sensor system hub |
| USD957966S1 (en) | 2019-06-17 | 2022-07-19 | Guard, Inc. | Tile sensor unit |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3000774B2 (ja) | 2000-01-17 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20071112 Year of fee payment: 8 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20081112 Year of fee payment: 9 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20081112 Year of fee payment: 9 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20091112 Year of fee payment: 10 |
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