JPH07113962B2

JPH07113962B2 - 画像処理方法

Info

Publication number: JPH07113962B2
Application number: JP61301339A
Authority: JP
Inventors: 良美新原
Original assignee: Mazda Motor Corp
Current assignee: Mazda Motor Corp
Priority date: 1986-12-19
Filing date: 1986-12-19
Publication date: 1995-12-06
Anticipated expiration: 2010-12-06
Also published as: JPS63155369A

Description

【発明の詳細な説明】（産業上の利用分野）本発明は二値化による画像処理方法に関する。

（従来技術）例えば視覚センサによる物体の位置読み取り等にあって
は、高速処理が可能であるとして二値化による画像処理
が多用されている。二値化処理法は画像処理画面におい
て、明るい部分と暗い部分とを「０」「１」信号化して
背景除去を行なうもので、明暗部分の峻別にしきい値が
用いられる。このため、二値化画像処理法にあっては、
しきい値の適正化が画像処理の良否に重要な影響を及ぼ
すものとなっている。

従来、上記しきい値の設定は、特開昭58−195985号公報
にも見られるように、例えば、十分に低い初期しきい値
から順次段階的に上昇させて、抽出物体の画素数が予め
定められた所定値となるまで反復する手法が取られてい
た。

（発明が解決しようとする問題点）しかしながら、従来の手法によるときには、例えば背景
の色が、白、シルバ、黄、赤、黒というように多色に変
わるような場合、背景と検出物体との濃度差が広範にわ
たって変化するため、背景の色によっては、しきい値の
変更が数多く繰り返される結果、画像処理に多くの時間
が費やされるという問題が生ずる。勿論、このような問
題に対処すべく、しきい値の変更幅を大きくすることも
考えられるが、このようにした場合には、しきい値設定
の適正化が困難となり、画像処理の精度が犠牲となって
しまうため、変更幅の設定に困難を極めることとなる。

そこで、本発明の目的は、背景と検出物体との濃度差が
広範にわたるような場合であっても、二値化による画像
処理を短時間に且つ精度良く行ない得るようにした画像
処理方法を提供することにある。

（問題点を解決するための手段、作用）上記目的を達成するため本発明にあっては、二値化による画像処理方法において、検出物体に対する背景の相対的な濃度に基づいて段階分
けされ類似濃度同士にて構成される背景濃度クラス毎
に、最適二値化レベルを設定し、画像処理画面において前記検出物体の影響を受けない位
置に設定された濃度検出エリヤの前記検出物体に対する
相対的な濃度を検出し、該検出濃度に基づき、該検出濃度が含まれる前記背景濃
度クラスを判別して、該背景濃度クラスにおける前記最
適二値化レベルを初期しきい値として設定し、この後、前記初期しきい値に基づいて得られる前記検出
物体の撮像画像の特徴と、予め設定される該検出物体の
特徴とを比較して、該両者の特徴に差異が認識されると
きに初めて、前記初期しきい値を補正する、構成として
ある。

上述の構成により、濃度検出エリヤを画像処理画面上の
検出物体の影響を受けない位置に設定して、検出物体を
考慮することなく背景のみを検出対象とし、背景濃度検
出の負担を軽減することから、背景濃度の検出を迅速に
行うことができることになる。しかも、その背景濃度検
出後は、その検出濃度に基づく、背景濃度クラスの選択
のみで、最適二値化レベルを初期しきい値として決定す
ることから、加算処理等をなくして、初期しきい値の決
定を早めることができることになる。

その一方、上述の背景濃度の検出に際して、濃度検出エ
リヤを背景位置とすることにより検出物体を除外して、
誤差の入る余地を少なくすることから、背景濃度の検出
精度を高めることができることになる。しかも、背景濃
度クラスにおける最適二値化が予め学習制御あるいは実
験的に決められることになっていることから、背景検出
濃度に基づいて決定される最適二値化（初期しきい値）
は、かなり的確なしきい値として利用できることにな
る。

このように、原則的には、背景濃度クラスの選択によっ
ても、かなり的確なしきい値を得ることができることを
利用して、しきい値の決定をいくつかの背景濃度クラス
からの選択という行為に基づかせることができ、これに
より、最適しきい値を迅速に得ることができることにな
る。

そして、例外的に、初期しきい値に基づいて得られる検
出物体の撮像画像の特徴と、予め設定される該検出物体
の特徴とに差異が認識されるときに初めて、初期しきい
値を補正して、上述の原則的処理を補完することにな
る。

これにより、背景と検出物体との濃度差が広範にわたる
ような場合であっても、常に背景と検出物体との濃度差
に応じた最適なしきい値を迅速かつ精度よく初期設定
し、直ちに適正な背景除去をなすことになる。

（実施例）以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明する。

先ず、本実施例は、ロボットによるワークの移載制御に
おいて、ワークの位置読み取りの際の画像処理に対する
適用例を示すものである。そして、ワーク（検出物体）
の色は、ここでは、変化することなく、背景の色のみが
多色に変化する場合について示してある。

以上の前提の下で、第１図乃至第４図において、本実施
例における全体的な構成は、視覚センサ１からの画像処
理画面Ａにおいて、検出物体Ｔの影響を受けない位置に
色検出エリヤＣを設定し、濃度検出手段２によって上記
色検出エリヤＣ内の平均濃度を検出するものとされてい
る。すなわち、検出物体Ｔの色は変化しないことから、
色検出エリヤＣ内の平均濃度は、背景Ｂの検出物体Ｔに
対する相対的な平均濃度を表わすこととなる。一方、背
景Ｂの色に基づく濃淡レベルは、第３図に示すように、
クラスＩからクラスIVまでクラス分けされており、各ク
ラスＩ〜IVには、実験的に得られた最頻二値化レベルa1
〜a4（第４図参照）が記憶手段３に予め記憶されてい
る。

上記色検出エリヤ（背景濃度検出エリヤ）Ｃ内の平均濃
度を求めた後、次の判別手段４では、上記平均濃度（検
出濃度）に基づいて該当するクラスＩ〜IVの判別がなさ
れる。例えば背景が紺であるならばクラスＩが選択され
ることとなる。そして、次の初期しきい値設定手段５に
おいて、選択クラスに該当する最頻二値化レベル、上記
例に従うならばクラスＩにおける最頻二値化レベルa1が
初期しきい値toとして設定され、二値化手段５では、こ
の初期しきい値に基づいて二値化処理がなされる。この
ようにして得られた二値化信号（抽出物体）は従来と同
様に、信号検出手段６（ロボット内の座標系）に入力さ
れて検出物体Ｔの位置読み取りに供される。

以上の二値化処理を第５図に示すフローチャートを参照
しつつ、より詳細に説明する。

先ず、ステップS1〜S5において、視覚センサ１からの画
像Ａ（ステップS1）に色検出エリヤＣが設定され（ステ
ップS2）、この色検出エリヤＣ内の平均濃度、つまり色
検出エリヤＣ内の各画素の濃度平均値が算出され（ステ
ップS3）、この検出濃度が含まれる濃度クラスＩ〜IVの
判別がなされる（ステップS4、５）。そして、ステップ
S6において、該当する濃度クラスでの最適二値化レベル
ａが初期しきい値（to）として設定され、次のステップ
S7で、この初期しきい値toに基づく二値化処理がなさ
れ、背景除去（ステップS8）がなされた後、ステップS9
において抽出物体の認識がなされる。この物体認識は、
抽出物体を表わす画素数をカウントする（抽出面積Ｓ）
ことにより行なわれ、次のステップS10において物体認
識の適否の判別が、抽出面積Ｓと設定面積Soとの比較、
つまり抽出物体と検出物体の面積の比較に基づいて行な
われる。そして、物体認識が不適である場合には、ステ
ップS11〜14に進んで、しきい値ｔの段階的な変更
（α）がなされ、二値化処理の適正化がなされる。尚、
本実施例における変更幅αは定数とされている。

以上のように、本実施例では、初期しきい値toが背景の
濃度クラスＩ〜IVに応じて最頻二値化レベルａに設定さ
れるため、確率的に最も高い状態で二値化処理が開始さ
れることとなる。勿論、外乱等により初期しきい値toで
の物体認識が適切でなかったとしても、抽出面積Ｓと設
定面積Soとの差は僅かであり、したがって、しきい値変
更幅αを極めて小さな値に設定したとしても、しきい値
変更の反復回数は僅かなものとすることができる。勿
論、しきい値変更幅αを小さな値に設定できるというこ
とは、物体認識の精度向上に大きく寄与し得ることを意
味するものである。

第６図は第２実施例の二値化処理法を示すもので、上記
第１実施例と同一の要素には同一の符号を付すことによ
りその説明を省略し、以下に本実施例の特徴部分につい
て説明を加えることとする。

本実施例では、抽出面積Ｓと設定面積Soとの差ｉに対応
した最頻しきい値変更幅βが設定されており、ステップ
S20において、この最頻しきい値変更幅βに基づいてし
きい値ｔの補正をなすようにされている（ステップS2
1）。このことから、しきい値ｔの補正が確率的に最も
高い状態でなされることとなり、二値化処理が一層時間
的に短縮され且つ精度的にも向上させることとなる。

以上、本発明の実施例を説明したが、本発明はこれに限
定されることなく、以下の変形例を包含するものであ
る。

（１）背景の明度等、濃度に影響を及ぼす要因が広範に
変化する場合に対しても適用することができる。

（２）検出物体の濃度についても変化するような場合に
は、画像処理画面Ａに検出物の濃度を検出する物体濃度
検出エリヤを設け、この物体濃度検出エリヤの濃度と、
上記背景濃度検出エリヤの濃度との濃度差に基づいて、
上記実施例と同様に処理すればよい。

（３）上記実施例では、背景濃度検出エリヤＣ内の平均
濃度を検出するようにしたが、ヒストグラムに基づいて
最頻濃度を検出するようにしてもよい。

（４）初期しきい値に用いる二値化レベルを学習制御に
よって最適値に設定するようにしてもよい。

（発明の効果）以上の説明から明らかなように、本発明によれば、二値
化処理の初めから最適な背景除去がなされるため、二値
化処理の時間短縮及び処理精度の向上を図ることができ
る。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本実施例における全体構成図、第２図は、画像処理画面における色検出エリヤ（背景濃
度検出エリヤ）の設定を示す説明図、第３図は、背景の色と、色検出エリヤ内の平均濃度との
関係及び濃度クラス分けを示すグラフ、第４図は、各濃度クラスにおける二値化レベルの頻度を
示すグラフ、第５図は、第１実施例における二値化処理の具体的な処
理方法を示すフローチャート、第６図は、第２実施例における具体的な処理方法を示す
フローチャートである。 A:画像処理画面 T:検出物体 C:色検出エリヤ（背景濃度検出エリヤ） B:背景 a:最頻二値化レベル To:初期しきい値

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】二値化による画像処理方法において、検出物体に対する背景の相対的な濃度に基づいて段階分
けされ類似濃度同士にて構成される背景濃度クラス毎
に、最適二値化レベルを設定し、画像処理画面において前記検出物体の影響を受けない位
置に設定された濃度検出エリヤの前記検出物体に対する
相対的な濃度を検出し、該検出濃度に基づき、該検出濃度が含まれる前記背景濃
度クラスを判別して、該背景濃度クラスにおける前記最
適二値化レベルを初期しきい値として設定し、この後、前記初期しきい値に基づいて得られる前記検出
物体の撮像画像の特徴と、予め設定される該検出物体の
特徴とを比較して、該両者の特徴に差異が認識されると
きに初めて、前記初期しきい値を補正する、ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】特許請求の範囲第１項に記載のものにおい
て、前記検出濃度が平均濃度であるもの。
【請求項３】特許請求の範囲第１項に記載のものにおい
て、前記検出濃度が最頻濃度であるもの。