JPH0663752B2 - Recognition method for linear objects - Google Patents

Recognition method for linear objects

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JPH0663752B2 JP63069813A JP6981388A JPH0663752B2 JP H0663752 B2 JPH0663752 B2 JP H0663752B2 JP 63069813 A JP63069813 A JP 63069813A JP 6981388 A JP6981388 A JP 6981388A JP H0663752 B2 JPH0663752 B2 JP H0663752B2
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linear
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裕 尾崎
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Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention 【産業上の利用分野】[Industrial applications]

この発明は線状物体の認識方法に関し、特に空間内に張
られたワイヤのような線状物体の形状を認識する手法に
関するものである。
The present invention relates to a method for recognizing a linear object, and more particularly to a method for recognizing the shape of a linear object such as a wire stretched in a space.

【従来の技術】[Prior art]

第11図は、例えば昭和61年電気関係学会西支部連合大会
予稿集G−78に記載された従来の線状物体の位置測定手
法を説明するための構成図であって、1は対物レンズ、
3は対物レンズ1による結像を電気信号に変換する撮像
素子(カメラ)、4は撮像素子3から供給される映像信
号を受けて画像処理を行う画像処理装置、5は前記対物
レンズ1の視野内に位置する被測定物としての線状物
体、6は線状物体5を移動させる移動台である。 次に動作について説明する。移動台6上に載置されてい
る被測定物としての線状物体5の像は、対物レンズ1に
よって撮像素子3における撮像面に結像される。ここ
で、線状物体5は3次元的に変化する形状を有している
ことから、対物レンズ1と撮像素子3の撮像面および対
物レンズ1の焦点距離により決定される焦点面100を通
過する部分のみがコントラスト良く結像し、他の部分の
像はボケた状態となる。これに対し、移動台6を上下さ
せると、これに伴って焦点面100を通過する線状物体5
の位置が変化する。 一方、撮像素子3から出力される映像信号は、画像処理
装置4において線状物体5の像を背景から抽出する映像
処理が実行され、これによって物体と背景とのコントラ
ストを抽出している。そして、このように処理された画
像データから、撮像面上の各位置(デジタル画像処理を
行う場合には、画素と呼ぶ)について、コントラストが
最大になる移動台6の位置を求めて記憶する。このよう
な処理を移動台6を微小量ずつ変化させながら繰り返し
て実行することにより、コントラストが最大になる移動
台6の位置を求めて記憶する。そして、移動台6の移動
範囲における処理が完了したならば、記憶されているコ
ントラストが最大になる移動台6の位置の値が線状物体
5の高さを表していることになる。
FIG. 11 is a block diagram for explaining the conventional position measuring method of a linear object described in, for example, Proceedings G-78 of the Western Conference of the Electrical Association of Japan in 1986. 1 is an objective lens,
Reference numeral 3 denotes an image pickup device (camera) that converts an image formed by the objective lens 1 into an electric signal, 4 an image processing device that receives a video signal supplied from the image pickup device 3 and performs image processing, and 5 a visual field of the objective lens 1. A linear object as an object to be measured located inside is a moving table 6 for moving the linear object 5. Next, the operation will be described. An image of a linear object 5 as an object to be measured placed on the movable table 6 is formed on the image pickup surface of the image pickup device 3 by the objective lens 1. Here, since the linear object 5 has a three-dimensionally changing shape, the linear object 5 passes through the imaging planes of the objective lens 1 and the image sensor 3 and the focal plane 100 determined by the focal length of the objective lens 1. Only the part is imaged with good contrast, and the image of the other part is blurred. On the other hand, when the movable table 6 is moved up and down, the linear object 5 passing through the focal plane 100 is moved along with it.
The position of changes. On the other hand, the video signal output from the image sensor 3 is subjected to video processing in the image processing device 4 to extract the image of the linear object 5 from the background, thereby extracting the contrast between the object and the background. Then, from the image data processed in this way, the position of the moving table 6 having the maximum contrast is obtained and stored for each position on the imaging surface (called a pixel when digital image processing is performed). By repeatedly performing such processing while changing the moving table 6 by a small amount, the position of the moving table 6 having the maximum contrast is obtained and stored. When the processing in the moving range of the moving table 6 is completed, the stored value of the position of the moving table 6 that maximizes the contrast represents the height of the linear object 5.

【発明が解決しようとする課題】[Problems to be Solved by the Invention]

従来の線状物体の形状計測法は、移動台6を微少量ずつ
変位させて、その都度画像の撮像と処理を行う必要があ
るために、計測に長時間を必要とする。また、移動台6
を微少量ずつ変位させて、その都度画像の撮像と処理を
行うものであることから、時間的に形状が変化したり動
いている線状物体5の認識が行えない等の問題点があっ
た。 この発明は、上記のような問題点を解決するためになさ
れたもので、一回の画像取り込みで線状物体の形状を検
出することが出来る線状物体の認識方法を得ることを目
的とする。
The conventional linear object shape measuring method requires a long time for measurement because it is necessary to displace the moving table 6 by a small amount and to capture and process an image each time. Also, the moving table 6
Since the object is imaged and processed each time by displacing the object by a small amount, there is a problem that the linear object 5 whose shape changes with time or moving cannot be recognized. . The present invention has been made to solve the above problems, and an object thereof is to obtain a linear object recognition method capable of detecting the shape of a linear object with a single image capture. .

【課題を解決するための手段】[Means for Solving the Problems]

この発明による線状物体の検出方法は、焦点面の異なる
複数個の撮像装置を使用して同時に同じ視野を撮影する
とともに、各画像毎に線状物体像のコントラスト評価お
よび線状物体の線巾認識を行い、各焦点面と線状物体の
交差する位置および交差点でない場合には焦点面からの
ずれ量を計測し、この各焦点面毎の上記諸量を組み合わ
せることによって線状物体の形状を算出するものであ
る。
A method for detecting a linear object according to the present invention uses a plurality of image pickup devices having different focal planes to simultaneously photograph the same field of view, evaluates the contrast of the linear object image for each image, and determines the line width of the linear object. Recognize and measure the position where each focal plane intersects the linear object, and if it is not the intersection, measure the amount of deviation from the focal plane, and combine the above various quantities for each focal plane to determine the shape of the linear object. It is to be calculated.

【作用】[Action]

この発明による線状物体の検出方法は、光路分割手段と
複数の撮像素子が高さの異なる焦点面を形成し、各焦点
面ごとの情景を同時に観察することを可能にしており、
画像処理装置において上記各焦点面を線状物体が交差す
る位置,角度および交差点でない場合には焦点面からの
ずれ量を計測し、各面ごとの上記交差位置を角度ずれ量
を用いて補間することから、一回の画像取り込みによっ
て全体の形状を認識することが可能になる。
The method for detecting a linear object according to the present invention forms the focal planes of different heights by the optical path splitting means and the plurality of image pickup elements, and makes it possible to observe the scene for each focal plane at the same time,
In the image processing device, the position, angle, and the amount of deviation from the focal plane where the linear object intersects each of the focal planes are measured, and the intersection position of each surface is interpolated using the angular displacement amount. Therefore, it is possible to recognize the entire shape by capturing the image once.

【発明の実施例】Examples of the invention

以下、この発明の一実施例を図について説明する。第1
図および第2図において、1は対物レンズ、21,22,23は
対物レンズ1の光軸上に取り付けられたハーフミラー、
31,32,33はハーフミラー21,22,23によって分割された光
軸上に配置された撮像素子、4は前記各撮像素子31,32,
33から出力される映像信号を処理し、線状物体の形状を
演算する画像処理装置である。5は認識対象物としての
線状物体である。 次に動作を説明する。線状物体5の像は、対物レンズ1
を通し、ハーフミラー21,22,23によって分割された後に
各撮像素子31〜33における撮像面上に結像される。ここ
で、対物レンズ1と各撮像素子31,32,33間の光学的な距
離は互いに異なっており、物体が平面101上にあるとき
には、撮像素子31上に合焦し、平面102上にあるときに
は撮像素子32上に合焦し、物体が平面103上にあるとき
には撮像素子33上に結像する。また、線状物体5が上記
の平面101〜103と交差して配置されているとすると、前
記各面と交差している部分において線巾が最も細く、且
つ像のコントラストも最大になるような第3図〜第5図
に示す物体像が撮像されることになる。画像処理装置4
においては、各撮像素子31〜33から供給される第3図〜
第5図に示す物体像を撮影した画像をフレームメモリに
取り込み、第6図に示すフローチャートに従って画像処
理を実行する。つまり、ステップSTにおいては各撮像
素子31〜33から供給される画像信号をフレームメモリに
取り込み、ステップSTにおいては画像信号を零にセッ
トする。次にステップSTにおいては、フレームメモリ
に格納されている画像データを処理することにより線状
物体像を探索し、その中心線を求める。例えば、線状物
体を上方から照明したり、下方から照明する場合には、
線状物体は第3図〜第5図に示す様に、周囲と比較して
暗い画像として取り込まれる。従って、第7図に示す濃
度変化パターンにおいて、画像中における明るさの極小
値を追跡すれば、線状物体5の中心701を求めることが
できる。次に、ステップSTにおいては、中心線に対し
て垂直な方向の濃度を計測して第7図の様な濃度変化パ
ターンを求める。そして、この濃度変化パターンから線
状物体像の巾702とコントラスト703を求める。これらの
値は、物体の焦点面からのずれ量によって決まるため、
線状物体の実際の線巾が既知で一定であれば、逆に像の
巾702からずれ量を知ることができる。次に、ステップS
Tにおいては、焦点面と線状物体5との交差位置が、
線状物体像の巾が線状物体の実際の線巾に一致し、かつ
最大のコントラストを与える点を探索することにより求
められる。次にステップSTにおいては、各焦点面ごと
の交差点位置と各点における焦点面からのずれ量を求め
る。次にステップSTにおいては、係る処理画面が最終
画面であるか否かの判断を行い、その判断結果がノーで
ある場合には、ステップSTにおいて画面番号をインク
リメントした後にステップSTに戻る処理を実行させ
る。このような判断を行うことによって上記の一連の処
理を撮像素子101〜103の各画面に対して行い、各焦点面
ごとの交差点位置と各点近傍における線状物体の焦点面
からのずれ量を求める。 次に、各焦点面ごとの交差点位置と各点における焦点面
からのずれ量を求める処理が最終画面まで達すると、ス
テップSTにおける判断がイエスとなってステップST
に移行する。ステップSTにおいては、各撮像素子31〜
33毎の倍率の違いや中心軸のずれを補正した後に、各画
面を重ね合わせて線状物体の形状を判定する。即ち、予
め既知の形状の物体を撮像素子31,32,33で別々に撮影
し、各映像のずれ,拡大および縮小比率を計測してお
き、この値を用いて各撮像素子間の倍率と中心のずれを
補正してステップST に移行する。ステップST
おいては、各焦点面と交差する位置を決定し、更に上記
焦点面からのずれ量により、焦点面の間の部分の通過位
置を算出して各交差点の間を継ぐ操作を行って終了とな
る。このような処理を実行することによって、線状物体
全体の形状を容易に認識することが可能になるものであ
る。 なお、上記実施例においては、特別な照明は使用してい
ないが、第8図に示すように対物レンズ1の光軸上にハ
ーフミラー20を設け、照明光源70から放射される光を集
光レンズ71によって集めた後に前記ハーフミラー20に供
給することによって線状物体5を照明する同軸照明ある
いは、第9図に示す様に照明光源70から放射される光を
集光レンズ71によって集めた後に、拡散板73を介して線
状物体5を下側から照明する透過照明を用いると、コン
トラストの変化を抽出するのが容易になる。また、背景
が暗くかつ透過照明が困難な場合には、第10図に示すよ
うに照明光源70を対物レンズ1の光軸に対して対象とな
る部分に配置し、この両照明光源70から発せられる光を
拡散板73において拡散した後に線状物体5に照射する拡
散照明を用いると、線状物体5を明るく、且つ背景を暗
く抽出することが容易になる。 また、上記実施例においては、光路を分割するのにハー
フミラーを用いたが、プリズム等の手段を用いても良
く、また分割方法も2分割後さらに別々に2分割して4
分割の光学系にする等の手段を使用しても同様な効果が
得られる。 更に、奥行方向の精度を向上させるには、撮像素子の個
数を増したり、合焦平面101〜103の間隔を可変にして、
2段階に認識するように構成すれば良い。
An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings. First
In FIG. 2 and FIG. 2, 1 is an objective lens, 21, 22, 23 are half mirrors mounted on the optical axis of the objective lens 1,
Reference numerals 31,32,33 denote image pickup elements arranged on the optical axis divided by the half mirrors 21,22,23, and 4 denote the image pickup elements 31,32,
33 is an image processing device that processes a video signal output from 33 to calculate the shape of a linear object. Reference numeral 5 is a linear object as a recognition object. Next, the operation will be described. The image of the linear object 5 is the objective lens 1
After being divided by the half mirrors 21, 22, and 23, an image is formed on the image pickup surface of each of the image pickup devices 31 to 33. Here, the optical distance between the objective lens 1 and each of the image pickup devices 31, 32, 33 is different from each other, and when the object is on the plane 101, the object is focused on the image pickup device 31 and is on the plane 102. Sometimes the image is focused on the image sensor 32, and when the object is on the plane 103, the image is formed on the image sensor 33. Further, assuming that the linear object 5 is arranged so as to intersect with the above-mentioned planes 101 to 103, the line width is thinnest and the image contrast is maximized at the portion intersecting with each of the planes. The object images shown in FIGS. 3 to 5 are captured. Image processing device 4
In FIG. 3 supplied from each of the image pickup devices 31 to 33.
An image obtained by shooting the object image shown in FIG. 5 is loaded into the frame memory, and image processing is executed according to the flowchart shown in FIG. That takes the image signal supplied from the imaging elements 31 to 33 in the frame memory in step ST 1, and sets to zero the image signal in step ST 2. Next, in the step ST 3, searches the linear object image by processing the image data stored in the frame memory, obtains the center line. For example, when illuminating a linear object from above or from below,
The linear object is captured as a dark image as compared with the surroundings, as shown in FIGS. Therefore, in the density change pattern shown in FIG. 7, if the minimum value of the brightness in the image is traced, the center 701 of the linear object 5 can be obtained. Next, in step ST 4, determine the concentration change pattern such as Figure 7 to measure the direction density perpendicular to the centerline. Then, the width 702 and the contrast 703 of the linear object image are obtained from this density change pattern. Since these values are determined by the amount of deviation from the focal plane of the object,
If the actual line width of the linear object is known and constant, on the contrary, the amount of deviation can be known from the image width 702. Then step S
At T 5 , the crossing position of the focal plane and the linear object 5 is
It is obtained by searching for a point where the width of the linear object image matches the actual line width of the linear object and gives the maximum contrast. Next, in step ST 6, obtains the amount of deviation from the focal plane at the intersection location and each point of each focal plane. In step ST 7, in accordance processing screen makes a determination is made as to whether the last screen, if the determination result is no, the flow returns to step ST 3 after incrementing the frame number in step ST 8 Let the process run. By performing such a determination, the series of processes described above is performed on each screen of the image pickup elements 101 to 103, and the intersection position for each focal plane and the deviation amount from the focal plane of the linear object in the vicinity of each point are calculated. Ask. Next, the process for obtaining the amount of deviation from the focal plane at the intersection location and each point of each focal plane reaches the last frame, step ST 9 determination in step ST 7 becomes YES
Move to. In step ST 9,. 31 to the image sensor
After correcting the difference in magnification and the deviation of the central axis for each 33, the screens are overlapped to determine the shape of the linear object. That is, an object of a known shape is separately photographed by the image pickup devices 31, 32, and 33 in advance, the shift, enlargement, and reduction ratios of each image are measured, and this value is used to determine the magnification and center between the image pickup devices. the process proceeds to step ST 1 0 the deviation is corrected. In step ST 1 0, determines the position that intersects the respective focal plane, further by the amount of deviation from the focal plane, performs the operation to calculate the passing position of the portion between the focal plane succeed between intersections And it ends. By performing such processing, it becomes possible to easily recognize the shape of the entire linear object. Although no special illumination is used in the above embodiment, a half mirror 20 is provided on the optical axis of the objective lens 1 as shown in FIG. 8 to collect the light emitted from the illumination light source 70. After collecting with the lens 71, the coaxial illumination for illuminating the linear object 5 by supplying to the half mirror 20, or after collecting the light emitted from the illumination light source 70 with the condenser lens 71 as shown in FIG. By using transmissive illumination that illuminates the linear object 5 from the lower side via the diffusion plate 73, it becomes easy to extract a change in contrast. When the background is dark and transmitted illumination is difficult, the illumination light source 70 is arranged at a target portion with respect to the optical axis of the objective lens 1 as shown in FIG. By using diffused illumination in which the linear light 5 is applied to the linear object 5 after being diffused by the diffuser plate 73, it becomes easy to extract the linear object 5 brightly and the background dark. Further, in the above embodiment, the half mirror is used for dividing the optical path, but a means such as a prism may be used, and the dividing method is also divided into two and then divided into two.
The same effect can be obtained by using means such as a split optical system. Furthermore, in order to improve the accuracy in the depth direction, the number of image pickup elements is increased, or the interval between the focusing planes 101 to 103 is made variable,
It may be configured to recognize in two stages.

【発明の効果】【The invention's effect】

以上のようにこの発明によれば、一回の画像取込処理に
よって、複数の焦点面における像を同時に撮影するもの
であることから、物体と撮像装置との距離を変化させて
撮影することが不要になり、これに伴って処理が高速化
されると共に、時間的に形状が変化したり動いている線
状物体の形状も容易に認識することが出来る効果があ
る。
As described above, according to the present invention, since images on a plurality of focal planes are simultaneously captured by one image capturing process, it is possible to capture images while changing the distance between the object and the imaging device. There is an effect that it becomes unnecessary, the processing speed is increased accordingly, and the shape of a linear object whose shape changes temporally or is moving can be easily recognized.

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

第1図および第2図はこの発明の一実施例による線状物
体の認識方法を説明するための構成を示す斜視図および
側面図、第3図〜第5図は第1図に示す各撮影素子によ
って得られる画像を示す図、第6図は線状物体の認識方
法を示すフローチャート、第7図は線状物体の線巾とコ
ントラストの関係を示す濃度変化パターン図、第8図〜
第10図はこの発明による線状物体の認識方法の他の実施
例を説明するための構成図、第11図は従来の線状物体の
認識方法を説明するための構成図である。 1は対物レンズ、3,31〜33は撮像素子、4は画像処理装
置、5は線状物体、100〜103は合焦平面。
1 and 2 are a perspective view and a side view showing a configuration for explaining a method of recognizing a linear object according to an embodiment of the present invention, and FIGS. 3 to 5 are respective photographings shown in FIG. FIG. 6 is a flow chart showing a method for recognizing a linear object, FIG. 7 is a density change pattern diagram showing the relationship between the line width of the linear object and the contrast, and FIG.
FIG. 10 is a block diagram for explaining another embodiment of the linear object recognition method according to the present invention, and FIG. 11 is a block diagram for explaining a conventional linear object recognition method. Reference numeral 1 is an objective lens, 3,31 to 33 are image pickup elements, 4 is an image processing device, 5 is a linear object, and 100 to 103 are focusing planes.

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 會田 一男 兵庫県尼崎市塚口本町8丁目1番1号 三 菱電機株式会社通信機製作所内 (72)発明者 笹倉 正裕 兵庫県尼崎市塚口本町8丁目1番1号 三 菱電機株式会社通信機製作所内 (72)発明者 尾崎 裕 兵庫県尼崎市塚口本町8丁目1番1号 三 菱電機株式会社通信機製作所内 (56)参考文献 特開 昭61−169705(JP,A) ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (72) Inventor Kazuo Aida 8-1-1 Tsukaguchi Honcho, Amagasaki City, Hyogo Sanryo Electric Co., Ltd. Communication Equipment Factory (72) Masahiro Sasakura 8 Tsukaguchi Honcho, Amagasaki City, Hyogo Prefecture No. 1-1 Sanryo Electric Co., Ltd. Communication Machinery Works (72) Inventor Hiroshi Ozaki 8-1-1 Tsukaguchihonmachi, Amagasaki City, Hyogo Prefecture Sanryo Electric Co., Ltd. Communication Machinery Works (56) Reference Japanese Patent Laid-Open No. 61 -169705 (JP, A)

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】空間内に配置された線状物体の形状を認識
する方法において、前記線状物体に対向して配置された
対物レンズを通過した光を複数に分割すると共に、この
分割された光軸毎に前記対物レンズからの距離が互いに
異なる位置に撮像素子を設け、この各撮像素子によって
撮影された線状物体像を画像処理装置によって画像処理
することによりコントラストおよび像の太さを計測する
ことによって前記線状物体が各撮像素子毎に決定される
合焦平面と交差する位置および合焦平面までの距離を求
め、前記各撮像素子によって撮影された線状物体像に対
して求められた前記線状物体が合焦平面と交差する位置
および合焦平面までの距離をつなぎ合わせることによっ
て、空間内に配置されている線状物体の形状を認識する
ことを特徴とする線状物体の認識方法。
1. A method for recognizing the shape of a linear object arranged in a space, wherein light passing through an objective lens arranged so as to face the linear object is divided into a plurality of pieces, and the light is divided into a plurality of pieces. Contrast and image thickness are measured by providing image sensors at positions where the distance from the objective lens is different for each optical axis, and subjecting the linear object image captured by each image sensor to image processing by an image processing device. By determining the position where the linear object intersects with the focusing plane determined for each image sensor and the distance to the focusing plane, the linear object image captured by each image sensor is determined. The shape of the linear object arranged in the space is recognized by connecting the position where the linear object intersects the focusing plane and the distance to the focusing plane. Recognition method Jo object.
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