JPH06347235A - Pattern identifying apparatus - Google Patents

Pattern identifying apparatus

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Publication number
JPH06347235A
JPH06347235A JP5159992A JP15999293A JPH06347235A JP H06347235 A JPH06347235 A JP H06347235A JP 5159992 A JP5159992 A JP 5159992A JP 15999293 A JP15999293 A JP 15999293A JP H06347235 A JPH06347235 A JP H06347235A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
images
pattern identification
arrangement
pattern
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
JP5159992A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Kenji Wakamatsu
健司 若松
Hiroshi Tomiyasu
寛 富安
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.)
N T T DATA TSUSHIN KK
NTT Data Corp
Original Assignee
N T T DATA TSUSHIN KK
NTT Data Communications Systems 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 N T T DATA TSUSHIN KK, NTT Data Communications Systems Corp filed Critical N T T DATA TSUSHIN KK
Priority to JP5159992A priority Critical patent/JPH06347235A/en
Publication of JPH06347235A publication Critical patent/JPH06347235A/en
Pending legal-status Critical Current

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  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

PURPOSE:To provide the highly universal apparatus, which can perform high- speed processing and can be applied on various kinds of objects in the pattern identifying apparatus for identifying the object on the basis of the images obtained by picking up the images of the object in a plurality of directions. CONSTITUTION:An image synthesizing part 1 receives the images for individual areas, which are obtained by picking up the images of an object in a plurality of directions and forms the image, wherein the above described images are combined. A position correcting part 2 corrects the position of the image of the object in the image in the individual area within the combined image into the specified position. An arrangement correcting part 3 corrects the mutual arrangements of the images in the areas in the combined image into the specified arrangement. A pattern identifying part 4 receives the combined image, wherein the position is corrected and the arrangement is corrected, handles the entire combined image as one image and performs the pattern recognition.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は一般にパターン識別装置
に関し、特に、立体や表裏別形態をもつ平面体のよう
に、これを識別するのに複数方向からの撮像を必要とす
る対象物の識別に好適なパターン識別装置に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention generally relates to a pattern identification device, and more particularly, it identifies an object such as a three-dimensional object or a two-dimensional object which requires imaging from a plurality of directions to identify the object. The present invention relates to a pattern identification device suitable for

【0002】[0002]

【従来の技術】近年、コンピュータ技術を駆使して、様
々な対象物の識別を行なう識別システムが開発されてい
る。代表的なものは、紙面等の二次面上に記載されてい
る文字や記号等のキャラクタを識別するOCR(光学式
文字読取装置)である。さらに発展したものとして、通
常の工業製品や農産物等のような立体物を識別するシス
テムがある。
2. Description of the Related Art In recent years, an identification system for identifying various objects has been developed by making full use of computer technology. A typical one is an OCR (optical character reading device) for identifying characters such as characters and symbols written on a secondary surface such as a paper surface. As a further development, there is a system for identifying three-dimensional objects such as ordinary industrial products and agricultural products.

【0003】この立体識別システムの例としては、工場
内の生産ラインの最終行程である製品の良否を検査する
目視外観検査工程、の自動化のための外観検査システム
がある。この外観検査システムは、IC基板の製造ライ
ン等において既に実用化されている。
An example of this three-dimensional identification system is an appearance inspection system for automating a visual appearance inspection step for inspecting the quality of a product which is the final step of a production line in a factory. This appearance inspection system has already been put to practical use in IC substrate manufacturing lines and the like.

【0004】この外観検査システムに係る自動化技術全
般については、目視外観検査の自動化技術調査委員会編
「画像処理による目視外観検査の自動化事例集」(新技
術コミニュケーションズ刊)や、田村秀行編「コンピュ
ータ画像処理:応用実践編1」(総研出版)等を参照さ
れたい。
Regarding the general automation technology relating to this appearance inspection system, "Automatic Visual Inspection Inspection Cases by Image Processing" (published by New Technology Communications) edited by the Visual Inspection Inspection Automation Technology Research Committee and "Computer by Hideyuki Tamura" Image Processing: Applied Practice Edition 1 ”(Soken Shuppan).

【0005】[0005]

【発明が解決しようとする課題】上述の刊行物等に記載
されている従来の識別技術では、対象物を一方向から撮
像して得た画像から、識別に必要な特徴が抽出される。
そのため、立体物のように複数方向からの観察を必要と
する物の識別では、まず、種々の方向から撮像した画像
の夫々から特徴抽出を行ない、次に、その抽出した種々
の方向の特徴を統合的に用いてパターン識別を行ってい
る。
In the conventional identification technique described in the above publications, the features required for identification are extracted from the image obtained by picking up the object from one direction.
Therefore, when identifying an object that requires observation from multiple directions, such as a three-dimensional object, first feature extraction is performed from each image captured from various directions, and then the extracted features in various directions are extracted. Pattern identification is performed by using it in an integrated manner.

【0006】しかしながら、上記にパターン識別過程に
おいて、確度の高い識別が可能なように種々の方面別の
特徴を統合的に用いるということは、必ずしも容易では
なく、識別処理が非常に複雑なものとなり、満足すべき
処理速度が得られない場合がある。
However, it is not always easy to use the features of various directions in an integrated manner in the pattern identification process so as to enable highly accurate identification, and the identification process becomes very complicated. In some cases, a satisfactory processing speed cannot be obtained.

【0007】また、対象物の形状や、供給時の姿勢のバ
リエーション等によって、方面別の特徴を統合させるた
めの最適方法が異なってくるため、システム毎に独特の
パターン識別プログラムを設計せざる得ず、種々の対象
物に適用可能な汎用性の高いシステムを構築するのが困
難である。
Further, the optimum method for integrating the characteristics of each direction varies depending on the shape of the target object, the variation of the posture at the time of supply, etc. Therefore, it is necessary to design a unique pattern identification program for each system. Therefore, it is difficult to construct a highly versatile system applicable to various objects.

【0008】従って本発明の目的は、立体物のような対
象物を複数方向からの撮像画像に基づいて識別するパタ
ーン識別装置において、高速処理が可能で、かつ、種々
の対象物に適用できるような汎用性の高い装置を提供す
ることにある。
Therefore, an object of the present invention is to enable high-speed processing in a pattern identification apparatus for identifying an object such as a three-dimensional object on the basis of picked-up images from a plurality of directions, and to be applicable to various objects. To provide a highly versatile device.

【0009】[0009]

【課題を解決するための手段】本発明のパターン識別装
置は、対象物を複数方向から撮像して得た複数の方面別
画像を結合して結合画像を生成する画像結合手段と、各
方面別画像における対象物像の相対位置を所定位置に修
正する位置修正手段と、上記結合画像内における複数の
方面別画像の配置を所定の配置パターンに修正する配置
修正手段と、上記位置修正手段により対象物像が修正さ
れ、かつ、上記配置修正手段により方面別画像の配置が
修正された結合画像について、この結合画像全体を一つ
の画像として扱って、パターン識別を行うパターン識別
手段と、を備えることを特徴とする。
The pattern identification apparatus of the present invention is an image combining means for combining a plurality of direction-specific images obtained by imaging an object from a plurality of directions to generate a combined image, and for each direction. Position correction means for correcting the relative position of the object image in the image to a predetermined position, arrangement correction means for correcting the arrangement of the plurality of direction-specific images in the combined image into a predetermined arrangement pattern, and the position correction means for the target And a pattern identification unit that performs pattern identification by treating the combined image as a single image for the combined image in which the object image is corrected and the arrangement of the direction-specific images is corrected by the arrangement correcting unit. Is characterized by.

【0010】[0010]

【作用】本発明の装置では、対象物を複数方向から撮像
して得た複数の方面別画像が結合されて、一つの結合画
像に構成される。この結合画像において、各方面別画像
内の対象物像の位置が所定位置(例えば、各方向画像内
の中心位置)になるように修正され、さらに、方面別画
像の配置が所定の配置パターン(例えば、白黒領域の面
積比に応じた順序で配列)となるように修正される。こ
れにより、結合画像内には、複数方向から見た対象物の
像が、一定の位置に一定の規則的配列で配置されること
になる。この後、この結合画像全体が一つの画像として
扱われて、パターン識別が行われる。
In the apparatus of the present invention, a plurality of direction-specific images obtained by picking up an image of an object from a plurality of directions are combined to form one combined image. In this combined image, the position of the object image in each direction-specific image is corrected to a predetermined position (for example, the center position in each direction image), and the direction-specific image is arranged in a predetermined arrangement pattern ( For example, the arrangement is modified so that the arrangement is in the order according to the area ratio of the black and white area. As a result, in the combined image, the images of the object viewed from a plurality of directions are arranged at a constant position in a regular array. After that, the entire combined image is treated as one image, and pattern identification is performed.

【0011】パターン識別処理では、結合画像内に規則
正しく方面別の対象物像が配置されているため、それら
の対象物像から抽出した特徴量を予め用意した参照特徴
量と比較する、という一般的な識別方法によって確度の
高い識別結果を得ることが出来る。つまり、パターン識
別処理では、従来行っていた特徴量の統合という作業が
不要であるから、処理内容が簡単で済み、高い処理速度
が得られる。また、このパターン識別処理は一般的なも
のであるから、種々の対象物に適用可能な汎用性の高い
ものである。
In the pattern identification processing, since the object images of different directions are regularly arranged in the combined image, the feature quantity extracted from these object images is generally compared with the prepared reference feature quantity. It is possible to obtain a highly accurate identification result by various identification methods. In other words, in the pattern identification processing, the work of integrating the feature quantities that has been performed conventionally is not required, so the processing content is simple and a high processing speed can be obtained. Further, since this pattern identification processing is general, it is highly versatile and applicable to various objects.

【0012】本発明の装置では、従来行われていた統合
作業に代えて、方面別画像の結合、対象物像の位置の修
正、及び方面別画像の配置の修正という付加的処理が必
要である。しかし、これらの付加的処理は、従来の統合
作業に比較して簡単な処理で済み、かつ、対象物の形態
にあまり左右されない汎用性の高い方法が採用できるこ
とが、多くの対象物に関して期待される。従って、この
付加的処理とパターン識別処理とを合わせたシステム全
体として、高速処理能力と高い汎用性が提供できる。
In the apparatus of the present invention, in addition to the conventional integration work, additional processing such as combining direction-specific images, correcting the position of the object image, and correcting the direction-specific image arrangement is required. . However, it is expected for many objects that these additional processes are simpler than the conventional integration work and that a highly versatile method that is not so sensitive to the shape of the object can be adopted. It Therefore, high-speed processing capability and high versatility can be provided as the entire system that combines the additional processing and the pattern identification processing.

【0013】また、ある種の対象物に関しては、上記の
期待が裏切られるかもしれない。しかし、そのような場
合であっても、上記付加的処理がパターン識別処理とは
別個の処理として実行できるため、並列処理等の手法を
利用すれば、従来のようにパターン識別処理内で複雑な
統合処理が行われていた場合に比較して、高速処理が可
能である。
The above expectations may also be disapproved for certain objects. However, even in such a case, the above-mentioned additional processing can be executed as a processing separate from the pattern identification processing. Therefore, if a method such as parallel processing is used, it is complicated in the conventional pattern identification processing. High-speed processing is possible as compared with the case where the integrated processing is performed.

【0014】[0014]

【実施例】図1は、本発明の一実施例に従うパターン識
別装置の全体構成を示すブロック図である。
1 is a block diagram showing the overall structure of a pattern identification apparatus according to an embodiment of the present invention.

【0015】この一実施例に従うパターン識別装置は、
図1を参照して明らかなように、画像合成部1、位置修
正部2、配置修正部3及びパターン識別部4を備える。
これらの処理部1、2、3、4は、実際には、プログラ
ムされた1つ又は2つ以上のコンピュータにより実現す
ることができる。
The pattern identification device according to this embodiment is
As is clear with reference to FIG. 1, the image combining unit 1, the position correcting unit 2, the arrangement correcting unit 3, and the pattern identifying unit 4 are provided.
These processing units 1, 2, 3, 4 can actually be realized by one or more programmed computers.

【0016】画像合成部1は、例えばビデオカメラを用
いて識別対象物を複数の方向から撮像して得た複数のア
ナログ画像を入力する。この実施例では、識別対象物の
表面及び裏面の2方面を撮像した画像を用いるものとす
る。図2は対象物の表面の像の一例を示し、図3は裏面
の像の一例を示す。
The image synthesizing section 1 inputs a plurality of analog images obtained by picking up images of an object to be identified from a plurality of directions using a video camera, for example. In this embodiment, it is assumed that images obtained by picking up two surfaces, that is, the front surface and the back surface of the identification object are used. 2 shows an example of an image of the front surface of the object, and FIG. 3 shows an example of an image of the back surface.

【0017】画像合成部1は、入力した2つの方面の画
像5、6が結合された図4に示すような一枚の画像7を
生成し、この結合画像7をディジタルデータの形で内部
のメモリに蓄積する。
The image synthesizing section 1 generates a single image 7 as shown in FIG. 4 in which the two input images 5 and 6 are combined, and the combined image 7 is internally formed in the form of digital data. Store in memory.

【0018】ここで、デジタル結合画像を生成する方法
には幾つかのバリエーションが考えられる。例えば、複
数台のカメラで対象物を複数方向から撮像し、その複数
のアナログ画像を電気的に結合してからAD変換する方
法、或いは、それら複数のアナログ画像を個別にAD変
換してからメモリ上等で結合する方法、或いは、対象物
を複数方向から見た像を鏡等を用いて光学的に結合し
て、その結合像を1台のテレビカメラで撮像してAD変
換する方法等が考えられる。
Here, several variations can be considered for the method of generating the digital combined image. For example, a method of picking up an object from a plurality of directions with a plurality of cameras and electrically connecting the plurality of analog images and then AD-converting the plurality of analog images, or memory-converting the plurality of analog images separately A method of combining the above, or a method of optically combining the images of the objects viewed from a plurality of directions using a mirror and the like, and capturing the combined image with one TV camera and performing AD conversion, etc. Conceivable.

【0019】図4に示すような結合画像7は、画像合成
部1から位置修正部2に送られる。位置修正部2は、結
合画像7内の表面画像5及び裏面画像6の各々におい
て、そこに含まれる対象物像8、9の各方面画像領域全
体に対する相対位置を修正する。なお、この位置修正部
2として、例えば、特願平4ー345791号公報に開
示されている「パターン識別装置」中の画像回転部を採
用することができる。
A combined image 7 as shown in FIG. 4 is sent from the image synthesizing section 1 to the position correcting section 2. The position correction unit 2 corrects the relative position of each of the front surface image 5 and the back surface image 6 in the combined image 7 with respect to each of the front surface image areas of the object images 8 and 9 included therein. As the position correcting unit 2, for example, the image rotating unit in the "pattern identifying device" disclosed in Japanese Patent Application No. 4-345791 can be adopted.

【0020】図5は、この位置修正部2の処理の流れを
示す。まず、各方面画像5、6の全体領域内を、対象物
像8、9を他の領域から区別するのに適したしきい値を
用いて2値化し、この2値化画像から対象物像8、9を
抽出する(S1)。なお、二値化の手法については、例
えば、高木幹雄、下田陽久監修「画像解析ハンドブッ
ク」(1991年、東京大学出版会発行)等に記載され
ている。
FIG. 5 shows the flow of processing of the position correcting section 2. First, the entire area of each of the direction images 5 and 6 is binarized by using a threshold value suitable for distinguishing the object images 8 and 9 from other areas, and the object image is converted from the binarized image. 8 and 9 are extracted (S1). The binarization method is described, for example, in "Image Analysis Handbook" (1991, published by The University of Tokyo Press), supervised by Mikio Takagi and Yohisa Shimoda.

【0021】次に、この抽出された対象物像8、9の重
心位置を計算する(S2)。
Next, the barycentric positions of the extracted object images 8 and 9 are calculated (S2).

【0022】また、抽出された対象物像8、9内を、キ
ャラクタ10、11を他の領域から区別するのに適した
しきい値を用いて2値化し、その2値化された対象物画
像8、9内からキャラクタ10、11を抽出する(S
3)。そして、そのキャラクタ10、11の2次モーメ
ントを計算する(S4)。
Further, the extracted object images 8 and 9 are binarized by using a threshold value suitable for distinguishing the characters 10 and 11 from other regions, and the binarized object is obtained. Characters 10 and 11 are extracted from the images 8 and 9 (S
3). Then, the second moment of each of the characters 10 and 11 is calculated (S4).

【0023】最後に、アフィン変換を用いて、各対象物
画像8、9の重心位置が各方面画像5、6の中心に位置
するように各対象物画像8、9を平行移動し、かつ、各
キャラクタ10、11の2次モーメントが最大となる向
きに、各対象物画像8、9を回転移動する。
Finally, the affine transformation is used to move the object images 8 and 9 in parallel so that the center of gravity of the object images 8 and 9 is located at the center of the direction images 5 and 6, and The object images 8 and 9 are rotationally moved in the directions in which the second moments of the characters 10 and 11 are maximized.

【0024】この位置修正によって、図4の結合画像7
は図6に示すような画像12に修正される。
By this position correction, the combined image 7 of FIG.
Is modified into an image 12 as shown in FIG.

【0025】図6に示すような位置修正画像12は、位
置修正部2から配置修正部3に送られる。配置修正部3
は、位置修正画像12内で2つの方面画像5、6が常に
一定の配置となるよう、それらの配置を修正する。例え
ば、図6の位置修正画像12では、裏面画像5が左側
に、表面画像6が右側に配置されているが、この配置は
対象物がカメラに供給されたときの姿勢に依存し、これ
が逆の配置になる場合もある。そこで、配置修正部3
は、与えられた位置修正画像12を、例えば表面画像6
が左側で裏面画像5が右側であるような一定の配置に修
正する。
The position correction image 12 as shown in FIG. 6 is sent from the position correction unit 2 to the arrangement correction unit 3. Placement correction unit 3
Corrects the two direction images 5 and 6 in the position correction image 12 so that the two direction images 5 and 6 always have a constant arrangement. For example, in the position-corrected image 12 of FIG. 6, the back surface image 5 is arranged on the left side and the front surface image 6 is arranged on the right side, but this arrangement depends on the posture when the object is supplied to the camera, which is the opposite. It may be arranged. Therefore, the placement correction unit 3
Gives the position-corrected image 12 to the surface image 6 for example.
Is fixed on the left side and the back side image 5 is on the right side.

【0026】図7は、この配置修正部の処理の流れを示
す。まず、各方面別画像5、6内の全領域を2値化し
て、その中から対象物像8、9を抽出する(S11)。
次に、抽出した対象物像8、9内を2値化して、キャラ
クタ10、11を抽出する(S12)。
FIG. 7 shows a processing flow of the arrangement correcting section. First, all the regions in the images 5 and 6 for each direction are binarized, and the object images 8 and 9 are extracted from them (S11).
Next, the extracted object images 8 and 9 are binarized to extract the characters 10 and 11 (S12).

【0027】この後、各対象物像8、9における、キャ
ラクタ(つまり、黒画素領域)10、11の残りの白画
素領域(又は、対象物領域全体)に対する面積比を計算
し、この面積比が所定の順序(例えば、大きい順や小さ
い順など)となるように、方面別画像5、6の配置を修
正する(S13)。
After that, the area ratio of the characters (that is, black pixel areas) 10 and 11 to the remaining white pixel areas (or the entire object area) in each of the object images 8 and 9 is calculated, and the area ratio is calculated. The arrangement of the direction-specific images 5 and 6 is corrected so that is in a predetermined order (for example, large order or small order) (S13).

【0028】例えば、面積比の小さい順に左から右に配
列するような修正を行った場合は、図6の配置修正画像
12は、図8の画像13のように修正される。図8の配
置修正画像13では、表面画像6が左側に、裏面画像5
が右側に配置される。この配置修正画像13では、対象
物がカメラに供給されたときの姿勢に関わらず、必ず上
記のような画像配置が得られる。従って、この配置修正
画像13は対象物に独自の画像であり、1種類の配置修
正画像13は唯1種類の対象物に対応し、よって、配置
修正画像13を用いて対象物を識別することが出来る。
For example, when the correction is performed such that the areas are arranged from left to right in the ascending order of the area ratio, the layout corrected image 12 of FIG. 6 is corrected like the image 13 of FIG. In the layout corrected image 13 of FIG. 8, the front side image 6 is on the left side and the back side image 5
Is placed on the right side. In this layout corrected image 13, the above-described image layout is always obtained regardless of the posture when the object is supplied to the camera. Therefore, this layout correction image 13 is an image unique to the target object, and one type of layout correction image 13 corresponds to only one type of target object. Therefore, the layout correction image 13 is used to identify the target object. Can be done.

【0029】この配置修正画像13は、配置修正部3か
らパターン識別部4に送られる。パターン識別部4は、
入力した配置修正画像13全体を一つの画像として扱っ
て、これに含まれる2つのキャラクタ10、11から成
るパターンをパターン識別することにより対象物の識別
を行なう。
The layout correction image 13 is sent from the layout correction unit 3 to the pattern identification unit 4. The pattern identification unit 4
The entire layout-corrected image 13 that has been input is treated as one image, and the target is identified by pattern-identifying the pattern consisting of the two characters 10 and 11 included in this image.

【0030】このパターン識別においては、一般的なパ
ターン識別技術を利用することができる。例えば、前掲
の特願平4ー345791号公報に掲載されている「パ
ターン識別装置」を用いることが可能である。
In this pattern identification, a general pattern identification technique can be used. For example, it is possible to use the "pattern identification device" disclosed in Japanese Patent Application No. 4-345791 mentioned above.

【0031】以上説明した実施例は、説明に用いた対象
物とは別の属性を持つ対象物の識別、例えば、3方向か
らの撮像が必要な対象物の識別や、対象物像内のキャラ
クタではなく対象物像の外郭形状をパターンとして用い
て行う識別に対しても、処理内容の基本を変更すること
なく適用することができ、汎用性の高いものである。
The embodiment described above identifies an object having an attribute different from that of the object used in the description, for example, an object that needs to be imaged from three directions, or a character in the object image. Instead, it can be applied to the identification performed using the outer shape of the object image as a pattern without changing the basics of the processing content, which is highly versatile.

【0032】以上、本発明の好適な一実施例を説明した
が、本発明はこの実施例にのみ限定されるものではな
く、種々の異なった態様で実施することが出来る。例え
ば、対象物像内にパターンとなるキャラクタがない、或
いはそのようなキャラクタを使用する必要がないため、
対象物像の外郭形状をパターンとして用いて識別する場
合には、図5及び図6の対象物像内の2値化処理(S
3,S12)は不要となる。そして、図5の2次モーメ
ント計算処理(S4)では、対象物像自体の2次モーメ
ントを計算し、図6の面積比計算処理(S13)では、
対象物像の方面別画像に占める面積比を計算すれば良
い。
The preferred embodiment of the present invention has been described above, but the present invention is not limited to this embodiment and can be implemented in various different modes. For example, there is no pattern character in the object image, or there is no need to use such a character,
When the outer shape of the object image is used as a pattern for identification, the binarization process (S in FIG. 5 and FIG. 6) in the object image is performed.
3, S12) becomes unnecessary. Then, in the second moment calculation process (S4) of FIG. 5, the second moment of the object image itself is calculated, and in the area ratio calculation process (S13) of FIG.
It suffices to calculate the area ratio of the object image to the direction-specific image.

【0033】[0033]

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
対象物を複数方向から撮像した画像を結合して、その中
の方面別の対象物像の位置と配置とを規則正しいものに
修正してなる結合画像を用いてパターン識別を行うよう
にしているので、上記の修正処理とパターン識別処理と
を別個に行うことが出来、かつ、対象物の属性にあまり
左右されることなく一般的なパターン識別技術が利用で
きるため、高速処理に適し、か津、汎用性の高い識別装
置が提供できる。
As described above, according to the present invention,
Since the images obtained by picking up the object from a plurality of directions are combined and the position and arrangement of the object image in each direction are corrected to a regular one, pattern identification is performed using the combined image. , The above-mentioned correction processing and pattern identification processing can be performed separately, and since general pattern identification technology can be used without being much influenced by the attributes of the target object, it is suitable for high-speed processing. A highly versatile identification device can be provided.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本発明の一実施例に従うパターン識別装置の全
体構成を示したブロック図。
FIG. 1 is a block diagram showing an overall configuration of a pattern identification device according to an embodiment of the present invention.

【図2】同実施例において使用された識別対象物の表面
の像を示す説明図。
FIG. 2 is an explanatory view showing an image of a surface of an identification object used in the same embodiment.

【図3】同識別対象の裏面の像を示す説明図。FIG. 3 is an explanatory diagram showing an image of the back surface of the identification target.

【図4】同識別対象物を表面及び裏面を撮像した画像を
結合して得た一枚の結合画像を示す説明図。
FIG. 4 is an explanatory view showing one combined image obtained by combining images of the front surface and the back surface of the same identification object.

【図5】同実施例の位置修正部の処理の流れを示すフロ
ーチャート。
FIG. 5 is a flowchart showing a processing flow of a position correction unit of the embodiment.

【図6】位置修正部により対象物像の位置が修正された
画像を示す説明図。
FIG. 6 is an explanatory diagram showing an image in which the position of an object image is corrected by a position correction unit.

【図7】同実施例の配置修正部の処理の流れを示すフロ
ーチャート。
FIG. 7 is a flowchart showing a processing flow of a layout correction unit of the embodiment.

【図8】配置修正部により対象物像の配置が修正された
画像を示す説明図。
FIG. 8 is an explanatory view showing an image in which the arrangement of the object image is corrected by the arrangement correcting unit.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 画像合成部 2 位置修正部 3 配置修正部 4 パターン識別部 5 裏面画像 6 表面画像 7 結合画像 8、9 対象物像 10、11 キャラクタ 12 位置修正画像 13 配置修正画像 1 Image Compositing Section 2 Position Correcting Section 3 Arrangement Correcting Section 4 Pattern Identifying Section 5 Back Side Image 6 Front Side Image 7 Combined Image 8, 9 Object Image 10, 11 Character 12 Position Corrected Image 13 Arrangement Corrected Image

Claims (5)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 識別対象物を複数方向から撮像して得ら
れた複数の方面別画像に基づき、前記識別対象物をパタ
ーン識別するパターン識別装置において、 前記複数の方面別画像を結合して結合画像を生成する画
像結合手段と、 前記各方面別画像内における対象物像の相対位置を所定
位置に修正する位置修正手段と、 前記結合画像内における前記複数の対象物像の相互配置
を所定配置に修正する配置修正手段と、 前記位置修正手段と前記配置修正手段とによる修正が施
された前記結合画像について、この結合画像全体を一つ
の画像として扱って、パターン識別を行うパターン識別
手段とを備えることを特徴とするパターン識別装置。
1. A pattern identification device for pattern-recognizing the identification target object based on a plurality of direction-specific images obtained by imaging the identification target object from a plurality of directions, and combining and combining the plurality of direction-specific images. An image combining means for generating an image, a position correcting means for correcting the relative position of the object images in the respective direction-specific images to a predetermined position, and a predetermined mutual arrangement of the plurality of object images in the combined image. And a pattern identification means for performing pattern identification by treating the entire combined image as one image for the combined image corrected by the position correcting means and the arrangement correcting means. A pattern identification device comprising:
【請求項2】 請求項1記載の装置において、 前記画像結合手段が、複数方向から前記対象物を観察し
た複数の像を得て結合する光学系を含むことを特徴とす
るパターン識別装置。
2. The apparatus according to claim 1, wherein the image combining means includes an optical system that combines and obtains a plurality of images of the object observed from a plurality of directions.
【請求項3】 請求項1記載の装置において、 前記位置修正手段が、前記対象物像を前記所定位置に平
行移動させる手段と、前記対象物像を所定方向に回転移
動させる手段とを有することを特徴とするパターン識別
装置。
3. The apparatus according to claim 1, wherein the position correction means includes means for moving the object image in parallel to the predetermined position and means for rotating the object image in a predetermined direction. A pattern identification device.
【請求項4】 請求項1記載の装置において、 前記対象物像内の前記方面別画像内に占める面積比を計
算する手段と、計算された面積比に基づく順序で、前記
対象物像の相互配置を修正する手段とを含むことを特徴
とするパターン識別装置。
4. The apparatus according to claim 1, wherein the means for calculating an area ratio of the object image in the direction-specific image and the object images in an order based on the calculated area ratio are mutually calculated. A pattern identification device comprising: means for correcting the arrangement.
【請求項5】 請求項1記載の装置において、 前記配置修正手段が、前記対象物像内に存在するキャラ
クタの前記対象物像内に占める面積比を計算する手段
と、計算された面積比に基づく順序で、前記対象物像の
相互配置を修正する手段とを含むことを特徴とするパタ
ーン識別装置。
5. The apparatus according to claim 1, wherein the layout correction means calculates an area ratio of a character existing in the object image in the object image, and the calculated area ratio. And a means for correcting the mutual arrangement of the object images in a sequence based on the pattern identification apparatus.
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