JPH05314261A - 画像認識方法 - Google Patents
画像認識方法Info
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- JPH05314261A JPH05314261A JP4119009A JP11900992A JPH05314261A JP H05314261 A JPH05314261 A JP H05314261A JP 4119009 A JP4119009 A JP 4119009A JP 11900992 A JP11900992 A JP 11900992A JP H05314261 A JPH05314261 A JP H05314261A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 対象物を正確に認識することができ、画像認
識の精度を向上させる。 【構成】 ＣＣＤカメラ１０，１１で所定対象穴を撮影
して得た画像情報を所定階調の濃淡レベルに対応させて
類別し、さらに所定閾値で２値化し、ＣＣＤカメラ１
０，１１に対応させた表示部１２の各画面に２値化され
た画像情報をそれぞれ表示させるとともに、対象穴の位
置を認識するための候補穴を検出し、検出された左右候
補穴のピッチ距離と、正規の左右対象穴のピッチ距離と
の差を求めて、上記差が許容差以内の場合には、上記候
補穴が対象穴と認識する。
識の精度を向上させる。 【構成】 ＣＣＤカメラ１０，１１で所定対象穴を撮影
して得た画像情報を所定階調の濃淡レベルに対応させて
類別し、さらに所定閾値で２値化し、ＣＣＤカメラ１
０，１１に対応させた表示部１２の各画面に２値化され
た画像情報をそれぞれ表示させるとともに、対象穴の位
置を認識するための候補穴を検出し、検出された左右候
補穴のピッチ距離と、正規の左右対象穴のピッチ距離と
の差を求めて、上記差が許容差以内の場合には、上記候
補穴が対象穴と認識する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、撮影された所定対象物
の位置を画像情報から認識する画像認識方法に関する。
の位置を画像情報から認識する画像認識方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、この種の画像認識方法では、ＣＣ
Ｄカメラから取り込んだ画像を所定階調の濃淡レベルに
よって１画素毎に類別し、さらに各画素をある所定閾値
で２値化し、撮影された画像の形状を画面上に表示させ
る。そして、例えば穴又は突起物等の対象物の位置を認
識するための候補点を面積、縦横の長さ又は形状（例え
ば円形）等の条件によって判別し、上記条件に合ったも
のを目的の対象物と判断していた。
Ｄカメラから取り込んだ画像を所定階調の濃淡レベルに
よって１画素毎に類別し、さらに各画素をある所定閾値
で２値化し、撮影された画像の形状を画面上に表示させ
る。そして、例えば穴又は突起物等の対象物の位置を認
識するための候補点を面積、縦横の長さ又は形状（例え
ば円形）等の条件によって判別し、上記条件に合ったも
のを目的の対象物と判断していた。
【０００３】上記画像認識方法は、例えば自動車の組立
作業において、スクリューグロメットを取り付ける穴を
画像認識して、上記穴を測定点としてボディの位置決め
を行う場合等に用いられていた。
作業において、スクリューグロメットを取り付ける穴を
画像認識して、上記穴を測定点としてボディの位置決め
を行う場合等に用いられていた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】ところが、上記画像認
識方法では、対象物の色、光の照射具合等によって、画
像処理する画面上に、対象物と似たような形状の物体が
複数現れることがある。このような場合、目的とする対
象物以外の物体が、上記対象物の判別条件に合致するこ
とがあり、上記自動車の組立作業においては、ボディの
位置決めの基準となる測定点を誤検出し、正確な位置決
めができないという問題点があった。
識方法では、対象物の色、光の照射具合等によって、画
像処理する画面上に、対象物と似たような形状の物体が
複数現れることがある。このような場合、目的とする対
象物以外の物体が、上記対象物の判別条件に合致するこ
とがあり、上記自動車の組立作業においては、ボディの
位置決めの基準となる測定点を誤検出し、正確な位置決
めができないという問題点があった。
【０００５】本発明は、上記問題点に鑑みなされたもの
で、対象物を正確に認識することができる画像認識方法
を提供することを目的とする。
で、対象物を正確に認識することができる画像認識方法
を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明では、所定対象物を撮影して、当該所定対象
物に対応する画像情報を得る複数の撮像手段を有し、該
各撮像手段から取り込んだ画像情報を所定階調の濃淡レ
ベルに対応させて類別し、当該類別された濃淡レベルの
画像情報を所定閾値で２値化し、前記撮像手段に対応さ
せた各画面に該２値化された画像情報をそれぞれ表示さ
せるとともに、前記所定対象物の位置を認識するための
候補点を検出し、前記各画面の候補点間の距離が、予め
設定した許容差以内かどうか判断して、前記所定対象物
の位置を認識する画像認識方法が提供される。
め、本発明では、所定対象物を撮影して、当該所定対象
物に対応する画像情報を得る複数の撮像手段を有し、該
各撮像手段から取り込んだ画像情報を所定階調の濃淡レ
ベルに対応させて類別し、当該類別された濃淡レベルの
画像情報を所定閾値で２値化し、前記撮像手段に対応さ
せた各画面に該２値化された画像情報をそれぞれ表示さ
せるとともに、前記所定対象物の位置を認識するための
候補点を検出し、前記各画面の候補点間の距離が、予め
設定した許容差以内かどうか判断して、前記所定対象物
の位置を認識する画像認識方法が提供される。
【０００７】
【作用】撮像手段であるＣＣＤカメラを複数使用して所
定対象物の位置（測定点）を認識する場合、各画面上に
表示される測定点の間には、一定の関係があるので、各
画面から検出した候補点（測定点に近似した点）が、上
記一定の関係に当てはまるかどうか判断する。
定対象物の位置（測定点）を認識する場合、各画面上に
表示される測定点の間には、一定の関係があるので、各
画面から検出した候補点（測定点に近似した点）が、上
記一定の関係に当てはまるかどうか判断する。
【０００８】従って、目的とする正しい対象物を認識す
ることができる。
ることができる。
【０００９】
【実施例】本発明の実施例を図１乃至図６の図面に基づ
き説明する。図１は、本発明に係る画像認識方法を用い
た画像認識装置の構成を示すブロック図である。図１で
は、２台のＣＣＤカメラ１０，１１を使用して対象物を
認識する場合を説明する。
き説明する。図１は、本発明に係る画像認識方法を用い
た画像認識装置の構成を示すブロック図である。図１で
は、２台のＣＣＤカメラ１０，１１を使用して対象物を
認識する場合を説明する。
【００１０】画像認識装置は、画像情報を取り込む左右
のＣＣＤカメラ１０，１１と、複数の画面を有し、取り
込まれた画像情報等を表示する表示部１２と、入出力イ
ンターフェース１３と、入力する画像情報を画像処理す
る処理部１４と、処理された画像情報を格納する画像メ
モリ１５と、画像認識を行うための各種データを格納す
るメモリ１６と、上記各機器を制御する制御部１７と、
上記各機器を接続するバス１８とから構成されている。
のＣＣＤカメラ１０，１１と、複数の画面を有し、取り
込まれた画像情報等を表示する表示部１２と、入出力イ
ンターフェース１３と、入力する画像情報を画像処理す
る処理部１４と、処理された画像情報を格納する画像メ
モリ１５と、画像認識を行うための各種データを格納す
るメモリ１６と、上記各機器を制御する制御部１７と、
上記各機器を接続するバス１８とから構成されている。
【００１１】上記ＣＣＤカメラ１０，１１は、それぞれ
入出力インターフェース１３を介して、バス１８に接続
され、対象物を撮影し、取り込んだ画像情報を上記バス
１８を介して処理部１４に出力する。表示部１２は、図
２に示すように、ＣＣＤカメラ１０，１１で取り込まれ
た画像情報を別々に表示する２つの画面１２ａ，１２ｂ
を有しており、上記各画面１２ａ，１２ｂには、取り込
まれた画像情報を、例えば縦横２５６×２５６の画素で
表示することができ、横をｘ軸、縦をｙ軸として座標表
示すると、ＣＣＤカメラ１０，１１の中心は、それぞれ
座標（１２８，１２３）の位置とする。
入出力インターフェース１３を介して、バス１８に接続
され、対象物を撮影し、取り込んだ画像情報を上記バス
１８を介して処理部１４に出力する。表示部１２は、図
２に示すように、ＣＣＤカメラ１０，１１で取り込まれ
た画像情報を別々に表示する２つの画面１２ａ，１２ｂ
を有しており、上記各画面１２ａ，１２ｂには、取り込
まれた画像情報を、例えば縦横２５６×２５６の画素で
表示することができ、横をｘ軸、縦をｙ軸として座標表
示すると、ＣＣＤカメラ１０，１１の中心は、それぞれ
座標（１２８，１２３）の位置とする。
【００１２】処理部１４は、取り込んだ画像情報を所定
階調、例えば１〜６４の濃淡レベルに対応させて各画素
毎に類別し、上記類別された各画素を所定の閾値で２値
化する。画像メモリ１５は、バス１８を介して入力する
上記２値化された画像情報を、ＣＣＤカメラ１０，１１
に対応させて別々の領域に格納する。
階調、例えば１〜６４の濃淡レベルに対応させて各画素
毎に類別し、上記類別された各画素を所定の閾値で２値
化する。画像メモリ１５は、バス１８を介して入力する
上記２値化された画像情報を、ＣＣＤカメラ１０，１１
に対応させて別々の領域に格納する。
【００１３】メモリ１６には、画像認識を行うための各
種データ、例えば取り込んだ画像情報を２値化するため
の各閾値のデータ、左右両画面１２ａ，１２ｂに正規の
対象物が表示された場合の上記左右対象物のピッチ距離
のデータ、対象物の候補となる物体の輪郭データ等の情
報が格納されている。制御部１７は、対象物の画像認識
を行うために、各機器の動作制御や演算を行っている。
すなわち、制御部１７は、対象物（例えば穴）と輪郭な
どが近似した候補点を左右両画面１２ａ，１２ｂに表示
する画像情報から検出し、各画面１２ａ，１２ｂに表示
される候補点のピッチ距離と、左右両画面１２ａ，１２
ｂに正規の対象物が表示された場合の上記左右対象物の
ピッチ距離との差を計算して対象物の画像認識を行う。
種データ、例えば取り込んだ画像情報を２値化するため
の各閾値のデータ、左右両画面１２ａ，１２ｂに正規の
対象物が表示された場合の上記左右対象物のピッチ距離
のデータ、対象物の候補となる物体の輪郭データ等の情
報が格納されている。制御部１７は、対象物の画像認識
を行うために、各機器の動作制御や演算を行っている。
すなわち、制御部１７は、対象物（例えば穴）と輪郭な
どが近似した候補点を左右両画面１２ａ，１２ｂに表示
する画像情報から検出し、各画面１２ａ，１２ｂに表示
される候補点のピッチ距離と、左右両画面１２ａ，１２
ｂに正規の対象物が表示された場合の上記左右対象物の
ピッチ距離との差を計算して対象物の画像認識を行う。
【００１４】ここで、例えば、両画面１２ａ，１２ｂに
表示される候補点Ａ，Ｂの座標上の読取値を、図２に示
すように、（ｘL ，ｙL ），（ｘR ，ｙR ）、両画面１
２ａ，１２ｂの分解能を、例えば５０ｍｍの画素数でｄ
Rx，ｄRy，ｄLx，ｄLyとし、ＣＣＤカメラ１０，１１の
中心値のｍｍ表示を（ｘ2L，ｙ2L），（ｘ2R，ｙ2R）と
すると、ｘ2L，ｘ2R，ｙ2L，ｙ2Rの値は、 ｘ2L＝（５０×（ｘL −１２８））／ｄLx ｘ2R＝（５０×（ｘR −１２８））／ｄRx ｙ2L＝（５０×（ｙL −１２３））／ｄLy ｙ2R＝（５０×（ｙR −１２３））／ｄRy となり、ＣＣＤカメラ１０，１１の中心までのピッチ距
離を、Ｃとすると、両候補点Ａ，Ｂのピッチ距離Ｄは、 Ｄ＝√（（Ｃ＋ｘ2R−ｘ2L）2 ＋（ｙ2R−ｙ2L）2 ） …(1) となる。
表示される候補点Ａ，Ｂの座標上の読取値を、図２に示
すように、（ｘL ，ｙL ），（ｘR ，ｙR ）、両画面１
２ａ，１２ｂの分解能を、例えば５０ｍｍの画素数でｄ
Rx，ｄRy，ｄLx，ｄLyとし、ＣＣＤカメラ１０，１１の
中心値のｍｍ表示を（ｘ2L，ｙ2L），（ｘ2R，ｙ2R）と
すると、ｘ2L，ｘ2R，ｙ2L，ｙ2Rの値は、 ｘ2L＝（５０×（ｘL −１２８））／ｄLx ｘ2R＝（５０×（ｘR −１２８））／ｄRx ｙ2L＝（５０×（ｙL −１２３））／ｄLy ｙ2R＝（５０×（ｙR −１２３））／ｄRy となり、ＣＣＤカメラ１０，１１の中心までのピッチ距
離を、Ｃとすると、両候補点Ａ，Ｂのピッチ距離Ｄは、 Ｄ＝√（（Ｃ＋ｘ2R−ｘ2L）2 ＋（ｙ2R−ｙ2L）2 ） …(1) となる。
【００１５】制御部１７は、このように、両画面１２
ａ，１２ｂに表示される候補点のピッチ距離を求め、さ
らに上記ピッチ距離と正規の左右対象物のピッチ距離と
の差を計算し、その差が許容差以内かどうか判断して画
像認識を行う。次に、制御部１７が実施する画像認識の
動作を図３乃至図５のフローチャートに基づき説明す
る。なお、図３のフローチャートは、左右のＣＣＤカメ
ラ１０，１１に対して、制御部１７が別々に実施する工
程であるが、工程の内容はともに同一である。
ａ，１２ｂに表示される候補点のピッチ距離を求め、さ
らに上記ピッチ距離と正規の左右対象物のピッチ距離と
の差を計算し、その差が許容差以内かどうか判断して画
像認識を行う。次に、制御部１７が実施する画像認識の
動作を図３乃至図５のフローチャートに基づき説明す
る。なお、図３のフローチャートは、左右のＣＣＤカメ
ラ１０，１１に対して、制御部１７が別々に実施する工
程であるが、工程の内容はともに同一である。
【００１６】図５において、読取開始指令があると（ス
テップ１０１）、制御部１７は、まず、ＣＣＤカメラの
選択、例えば左のＣＣＤカメラ１０を選択し、さらに画
像情報を２値化するための初期閾値をセットして（ステ
ップ１０２）、図５に示す画像入力・画像処理のルーチ
ンを実施する（ステップ１０３）。図５に示したルーチ
ンでは、まず選択した左のＣＣＤカメラ１０から対象物
（対象穴）の画像情報を入力し（ステップ２０１）、取
り込んだ画像情報を、処理部１４で所定階調、例えば１
〜６４の濃淡レベルに対応させて各画素毎に類別させ、
さらに類別された各画素をステップ１０２でセットした
閾値で２値化させ、図６(a) に示すような画像情報とし
て画像メモリ１５に格納させる（ステップ２０２）。そ
して、上記２値化された情報から、図６(b) に示すよう
に、輪郭線のみを抽出し（ステップ２０３）、上記輪郭
線をチェインコード化して、図６(c)に示すように、一
筆書ができるような情報にする（ステップ２０４）。
テップ１０１）、制御部１７は、まず、ＣＣＤカメラの
選択、例えば左のＣＣＤカメラ１０を選択し、さらに画
像情報を２値化するための初期閾値をセットして（ステ
ップ１０２）、図５に示す画像入力・画像処理のルーチ
ンを実施する（ステップ１０３）。図５に示したルーチ
ンでは、まず選択した左のＣＣＤカメラ１０から対象物
（対象穴）の画像情報を入力し（ステップ２０１）、取
り込んだ画像情報を、処理部１４で所定階調、例えば１
〜６４の濃淡レベルに対応させて各画素毎に類別させ、
さらに類別された各画素をステップ１０２でセットした
閾値で２値化させ、図６(a) に示すような画像情報とし
て画像メモリ１５に格納させる（ステップ２０２）。そ
して、上記２値化された情報から、図６(b) に示すよう
に、輪郭線のみを抽出し（ステップ２０３）、上記輪郭
線をチェインコード化して、図６(c)に示すように、一
筆書ができるような情報にする（ステップ２０４）。
【００１７】次に、制御部１７は、上記輪郭線の座標情
報を収集して各種特徴値、例えば面積、縦横の長さ又は
形状（円らしさ）等の計算を行う（ステップ２０５）。
上記計算は、全輪郭について行う（ステップ２０６）。
そして、２本以上の輪郭線で構成されている物体の特徴
を計算し（ステップ２０７）、図３のステップ１０４に
進む。
報を収集して各種特徴値、例えば面積、縦横の長さ又は
形状（円らしさ）等の計算を行う（ステップ２０５）。
上記計算は、全輪郭について行う（ステップ２０６）。
そして、２本以上の輪郭線で構成されている物体の特徴
を計算し（ステップ２０７）、図３のステップ１０４に
進む。
【００１８】ステップ１０４では、上記計算した特徴値
が、対象物である穴（対象穴）の特徴値と合致する輪郭
を探す。そして、合致する輪郭がある場合には、上記輪
郭のデータを対象穴の候補として、メモリ１６にデータ
蓄積し（ステップ１０５，１０６）、設定されている全
閾値について上記動作が終了したかどうか判断する（ス
テップ１０７）。また、合致する輪郭がない場合には、
対象穴の候補がないものとして、ステップ１０７の判断
を行う。
が、対象物である穴（対象穴）の特徴値と合致する輪郭
を探す。そして、合致する輪郭がある場合には、上記輪
郭のデータを対象穴の候補として、メモリ１６にデータ
蓄積し（ステップ１０５，１０６）、設定されている全
閾値について上記動作が終了したかどうか判断する（ス
テップ１０７）。また、合致する輪郭がない場合には、
対象穴の候補がないものとして、ステップ１０７の判断
を行う。
【００１９】ここで、全閾値について上記動作が終了し
ていない場合には、次の閾値をセットして（ステップ１
０８）、ステップ１０３に戻って上記動作を行う。ま
た、全閾値について上記動作が終了した場合には、次に
対象穴の候補があるかどうか判断する（ステップ１０
９）。ここで、対象穴の候補がない場合には、読取不可
を示すデータを、例えば表示部１２や他の機器に出力し
て（ステップ１１９）、その旨を示す表示を行い、又は
位置決め等の動作を中断させて終了する。また、対象穴
の候補がある場合には、データ蓄積した全候補の中で、
重心位置が±１画素以内にある輪郭は、同じ輪郭を候補
として確認したものとグルーピングする（ステップ１１
０）。このグルーピングの方法は、例えば同じグループ
内にｋ個の輪郭データがあるとすると、重心データは、
その中の閾値の中心をとる。すなわち、同じグループ内
に閾値が、例えば「１２」，「１８」，「２７」で認識
したデータがあるとすると、重心データは、上記閾値の
中心である「１８」の時のデータをとり、上記重心デー
タをメモリ１６に格納する。
ていない場合には、次の閾値をセットして（ステップ１
０８）、ステップ１０３に戻って上記動作を行う。ま
た、全閾値について上記動作が終了した場合には、次に
対象穴の候補があるかどうか判断する（ステップ１０
９）。ここで、対象穴の候補がない場合には、読取不可
を示すデータを、例えば表示部１２や他の機器に出力し
て（ステップ１１９）、その旨を示す表示を行い、又は
位置決め等の動作を中断させて終了する。また、対象穴
の候補がある場合には、データ蓄積した全候補の中で、
重心位置が±１画素以内にある輪郭は、同じ輪郭を候補
として確認したものとグルーピングする（ステップ１１
０）。このグルーピングの方法は、例えば同じグループ
内にｋ個の輪郭データがあるとすると、重心データは、
その中の閾値の中心をとる。すなわち、同じグループ内
に閾値が、例えば「１２」，「１８」，「２７」で認識
したデータがあるとすると、重心データは、上記閾値の
中心である「１８」の時のデータをとり、上記重心デー
タをメモリ１６に格納する。
【００２０】次に、上記グルーピングが終了した複数の
グループをたくさんの閾値で検出した順に並び替える
（ステップ１１１）。すなわち、例えば左のＣＣＤカメ
ラ１０側の候補のグループＬがＭ個存在する場合には、
一番多くの閾値で検出されたグループＬ1 から一番少な
い閾値で検出されたグループＬM の順に輪郭データを並
び替える。
グループをたくさんの閾値で検出した順に並び替える
（ステップ１１１）。すなわち、例えば左のＣＣＤカメ
ラ１０側の候補のグループＬがＭ個存在する場合には、
一番多くの閾値で検出されたグループＬ1 から一番少な
い閾値で検出されたグループＬM の順に輪郭データを並
び替える。
【００２１】また、ステップ１０２で右のＣＣＤカメラ
１１が選択された場合も、制御部１７は、上記のステッ
プ１０３〜１１１と同様の動作を行い、例えば右のＣＣ
Ｄカメラ１１側の候補のグループＲがＮ個存在する場合
には、一番多くの閾値で検出されたグループＲ1 から一
番少ない閾値で検出されたグループＲN の順に輪郭デー
タを並び替える。なお、Ｍ，Ｎは、正の整数である。
１１が選択された場合も、制御部１７は、上記のステッ
プ１０３〜１１１と同様の動作を行い、例えば右のＣＣ
Ｄカメラ１１側の候補のグループＲがＮ個存在する場合
には、一番多くの閾値で検出されたグループＲ1 から一
番少ない閾値で検出されたグループＲN の順に輪郭デー
タを並び替える。なお、Ｍ，Ｎは、正の整数である。
【００２２】次に、図４において、ＭとＮをそれぞれ
「１」に設定し（ステップ１１２）、対象穴の左右の候
補である穴（候補穴）ＬM 〜ＲN までのピッチ距離
ＤMN、この場合はＬ1 〜Ｒ1 までのピッチ距離Ｄ11を式
(1) に基づき計算する（ステップ１１３）。上記計算が
終了すると、制御部１７は、予め設定されている正規の
左右穴のピッチ距離と、計算したピッチ距離Ｄ11との差
を計算し（ステップ１１４）、上記差が所定の許容差以
内かどうか判断する（ステップ１１５）。
「１」に設定し（ステップ１１２）、対象穴の左右の候
補である穴（候補穴）ＬM 〜ＲN までのピッチ距離
ＤMN、この場合はＬ1 〜Ｒ1 までのピッチ距離Ｄ11を式
(1) に基づき計算する（ステップ１１３）。上記計算が
終了すると、制御部１７は、予め設定されている正規の
左右穴のピッチ距離と、計算したピッチ距離Ｄ11との差
を計算し（ステップ１１４）、上記差が所定の許容差以
内かどうか判断する（ステップ１１５）。
【００２３】ここで、上記差が所定の許容差以内の場合
には、制御部１７は、上記候補穴が対象穴であると認識
し、上記対象穴の読み取りができた旨の信号を出力、例
えば入出力インターフェース１３を介して表示部１２に
上記信号を出力して、その旨の表示を行わせるととも
に、ステップ１１０で求めた重心位置を示す重心データ
を、補正値として他の機器に出力して（ステップ１１
６）、上記動作を終了する。また、上記差が所定の許容
差以内でない場合には、制御部１７は、全候補穴に対す
るピッチ距離の計算が終了したかどうか判断する（ステ
ップ１１７）。
には、制御部１７は、上記候補穴が対象穴であると認識
し、上記対象穴の読み取りができた旨の信号を出力、例
えば入出力インターフェース１３を介して表示部１２に
上記信号を出力して、その旨の表示を行わせるととも
に、ステップ１１０で求めた重心位置を示す重心データ
を、補正値として他の機器に出力して（ステップ１１
６）、上記動作を終了する。また、上記差が所定の許容
差以内でない場合には、制御部１７は、全候補穴に対す
るピッチ距離の計算が終了したかどうか判断する（ステ
ップ１１７）。
【００２４】ここで、全候補穴に対するピッチ距離の計
算が終了していない場合には、次の候補穴ＬM ，ＲN を
セットし（ステップ１１８）、上記ステップ１１３から
の動作を繰り返す。なお、上記次の候補穴ＬM ，ＲN の
選択は、Ｌ1 ，Ｒ1 から例えばＬ1 ，Ｒ2 →Ｌ2 ，Ｒ1
→Ｌ2 ，Ｒ2 →Ｌ1 ，Ｒ3 →…→ＬM ，ＲN-1 →ＬM，
ＲN の順番で、左右の候補穴のピッチ距離と正規の左右
穴のピッチ距離との差の計算が全候補穴について行われ
る。
算が終了していない場合には、次の候補穴ＬM ，ＲN を
セットし（ステップ１１８）、上記ステップ１１３から
の動作を繰り返す。なお、上記次の候補穴ＬM ，ＲN の
選択は、Ｌ1 ，Ｒ1 から例えばＬ1 ，Ｒ2 →Ｌ2 ，Ｒ1
→Ｌ2 ，Ｒ2 →Ｌ1 ，Ｒ3 →…→ＬM ，ＲN-1 →ＬM，
ＲN の順番で、左右の候補穴のピッチ距離と正規の左右
穴のピッチ距離との差の計算が全候補穴について行われ
る。
【００２５】また、ステップ１１７において、全候補穴
に対するピッチ距離の計算が終了した場合には、対象穴
の読み取りができなかったものと判断して、読み取りが
不可の旨の信号を、例えば表示部１２及び他の機器に出
力して（ステップ１１９）、上記動作を終了する。これ
により、本実施例では、検出された左右候補穴のピッチ
距離と、正規の左右対象穴のピッチ距離との差を求め
て、上記候補穴が対象穴かどうか認識するので、目的と
する正しい対象物を認識することができる。従って、上
記画像認識方法を自動車の組立作業に用いた場合には、
スクリューグロメットを取り付ける穴（対象物）を画像
認識して、上記穴の重心データを測定点として補正し、
ボディの位置決めを正確に行うことができる。また、本
発明に係る画像認識方法は、上記自動車の組立作業に限
らず、他の各種画像認識の作業に応用することが可能で
ある。また、上記実施例では、対象物が穴の場合につい
て説明したが、本発明はこれに限らず、その他のもの、
例えば突起物等濃淡判別が行えるものを対象物として、
本発明に係る画像認識を行うことも可能である。
に対するピッチ距離の計算が終了した場合には、対象穴
の読み取りができなかったものと判断して、読み取りが
不可の旨の信号を、例えば表示部１２及び他の機器に出
力して（ステップ１１９）、上記動作を終了する。これ
により、本実施例では、検出された左右候補穴のピッチ
距離と、正規の左右対象穴のピッチ距離との差を求め
て、上記候補穴が対象穴かどうか認識するので、目的と
する正しい対象物を認識することができる。従って、上
記画像認識方法を自動車の組立作業に用いた場合には、
スクリューグロメットを取り付ける穴（対象物）を画像
認識して、上記穴の重心データを測定点として補正し、
ボディの位置決めを正確に行うことができる。また、本
発明に係る画像認識方法は、上記自動車の組立作業に限
らず、他の各種画像認識の作業に応用することが可能で
ある。また、上記実施例では、対象物が穴の場合につい
て説明したが、本発明はこれに限らず、その他のもの、
例えば突起物等濃淡判別が行えるものを対象物として、
本発明に係る画像認識を行うことも可能である。
【００２６】
【発明の効果】以上説明したように、本発明では、所定
対象物を撮影して、当該所定対象物に対応する画像情報
を得る複数の撮像手段を有し、該各撮像手段から取り込
んだ画像情報を所定階調の濃淡レベルに対応させて類別
し、当該類別された濃淡レベルの画像情報を所定閾値で
２値化し、前記撮像手段に対応させた各画面に該２値化
された画像情報をそれぞれ表示させるとともに、前記所
定対象物の位置を認識するための候補点を検出し、前記
各画面の候補点間の距離が、予め設定した許容差以内か
どうか判断して、前記所定対象物の位置を認識するの
で、上記所定対象物を正確に認識することができ、画像
認識の精度を向上させることができる。
対象物を撮影して、当該所定対象物に対応する画像情報
を得る複数の撮像手段を有し、該各撮像手段から取り込
んだ画像情報を所定階調の濃淡レベルに対応させて類別
し、当該類別された濃淡レベルの画像情報を所定閾値で
２値化し、前記撮像手段に対応させた各画面に該２値化
された画像情報をそれぞれ表示させるとともに、前記所
定対象物の位置を認識するための候補点を検出し、前記
各画面の候補点間の距離が、予め設定した許容差以内か
どうか判断して、前記所定対象物の位置を認識するの
で、上記所定対象物を正確に認識することができ、画像
認識の精度を向上させることができる。
【図１】本発明に係る画像認識方法を用いた画像認識装
置の構成を示すブロック図である。
置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示した表示部の左右両画面に表示される
候補点のピッチ距離を示す図である。
候補点のピッチ距離を示す図である。
【図３】制御部の画像認識の動作を説明するためのフロ
ーチャートの一部を示す図である。
ーチャートの一部を示す図である。
【図４】制御部の画像認識の動作を説明するためのフロ
ーチャートの一部を示す図である。
ーチャートの一部を示す図である。
【図５】画像入力・画像処理のルーチンのフローチャー
トを示す図である。
トを示す図である。
【図６】画像情報のチェインコード化を説明するための
図である。
図である。
１０，１１ ＣＣＤカメラ １２ 表示部 １３ 入出力インターフェース １４ 処理部 １５ 画像メモリ １６ メモリ １７ 制御部 １８ バス
Claims (1)
- 【請求項１】 所定対象物を撮影して、当該所定対象物
に対応する画像情報を得る複数の撮像手段を有し、該各
撮像手段から取り込んだ画像情報を所定階調の濃淡レベ
ルに対応させて類別し、当該類別された濃淡レベルの画
像情報を所定閾値で２値化し、前記撮像手段に対応させ
た各画面に該２値化された画像情報をそれぞれ表示させ
るとともに、前記所定対象物の位置を認識するための候
補点を検出し、前記各画面の候補点間の距離が、予め設
定した許容差以内かどうか判断して、前記所定対象物の
位置を認識することを特徴とする画像認識方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4119009A JPH05314261A (ja) | 1992-05-12 | 1992-05-12 | 画像認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4119009A JPH05314261A (ja) | 1992-05-12 | 1992-05-12 | 画像認識方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05314261A true JPH05314261A (ja) | 1993-11-26 |
Family
ID=14750735
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4119009A Pending JPH05314261A (ja) | 1992-05-12 | 1992-05-12 | 画像認識方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05314261A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000064981A (ja) * | 1998-08-19 | 2000-03-03 | Mitsubishi Electric Corp | ラインフローファン及びその製造方法及びその製造装置及び組み立て装置 |
-
1992
- 1992-05-12 JP JP4119009A patent/JPH05314261A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000064981A (ja) * | 1998-08-19 | 2000-03-03 | Mitsubishi Electric Corp | ラインフローファン及びその製造方法及びその製造装置及び組み立て装置 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 19990803 |