JPH07262383A - 対象物の寸法度合の特徴を定めることからなる型式のデジタル画像により表わされた対象物の特徴生成方法及び対象物の特徴検定方法 - Google Patents

対象物の寸法度合の特徴を定めることからなる型式のデジタル画像により表わされた対象物の特徴生成方法及び対象物の特徴検定方法

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JPH07262383A
JPH07262383A JP5058077A JP5807793A JPH07262383A JP H07262383 A JPH07262383 A JP H07262383A JP 5058077 A JP5058077 A JP 5058077A JP 5807793 A JP5807793 A JP 5807793A JP H07262383 A JPH07262383 A JP H07262383A
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pixel
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JP5058077A
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Souin Dominique
ソイン ドミニク
Robert Pierre
ロベルト ピエール
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VISIONERF SARL
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VISIONERF SARL
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    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/60Analysis of geometric attributes

Abstract

(57)【要約】 【構成】 画素毎に示されたデジタル画像により表わさ
れた対象物の特徴生成方法。この方法は、対象物の特徴
輪郭の2点間の距離を測定することにより構成され、対
象物の特徴である少なくとも1つの寸法上の度合を定め
ることからなる型式のものであり、輪郭の部分を各々包
含する2つのサーチ窓を供給するステップと、各サーチ
窓に含まれる輪郭の部分の特性の情報要素を供給するス
テップと、各窓から理論的な輪郭の部分を抽出するステ
ップと、2つの理論的な輪郭の部分間の距離を計算する
ステップと、を備えている。さらに、対象物の特徴を検
定する方法についても記述している。

Description

【発明の詳細な説明】
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、広い意味で理解されて
いる形状認識に適用される人工的視覚の分野に関する。
【0002】
【従来の技術】本発明に特に適した用途は、品質管理の
用途である。ISO 9000基準により規定されてい
る「品質システム」は、例えば対象物の製造品質に関す
る記録を、触れることなく、識別し、かつ設定可能なも
のでなければならない。このような品質システムでは、
チェックされた即ち検査された対象物の少なくとも1つ
の特徴パラメータを決定することに関連している。その
後において、前記特徴パラメータを用いて同一型式の対
象物が仕様に適合していることを確認する。測定は、触
れることなく実行されるので、検査の対象物に傷をつけ
ることはない。
【0003】特に、本発明は、画素を単位として示すデ
ジタル画像上で表わされた対象物の画像「特徴」(1以
上のチェックパラメータにより構成される)生成方法で
あって、その対象物の画像の特徴である少なくとも1つ
の寸法上の度合を定めることからなる型式の方法に関す
る。
【0004】さらに、本発明は、これに対応して対象物
の特徴を検定する方法に関する。
【0005】本発明は、チェックすべき各対象物につい
て、カメラシステムがその対象物を含む画像を記憶する
ことができるあらゆる場合に適用可能である。このカメ
ラシステムは、例えば、同一の製造ラインから来る対象
物を搬送するコンベアベルトに対面する固定カメラであ
ってもよい。
【0006】品質管理に適用されるこのような人工的視
覚システムを実現するために用いられる公知の解決方法
には、多くの欠点がある。
【0007】実際に、このようなシステムは非常に複雑
であり、特殊化された多くの装置を必要とする。この複
雑さは、装置の配置が長大なかつコストの掛かるプロセ
スという結果となる。
【0008】従って、このようなシステムを使用する
と、設置段階中のみならず、このシステムを新型式の対
象物のチェックに適応するときの段階の全般で、待機し
ていなければならない外部の特殊なオペレータの支援を
必然的に必要とすることに帰結する。
【0009】このように供給者に依存する状況に加え
て、サービス以外に過度のコストが存在し、かつユーザ
のノウハウに関して満足すべき機密の保持ができない。
【0010】さらに、このような外部のサービススペシ
ャリストによる支援は部分的なものにしかならないこと
が多いので、オペレータはそのシステムのフォローアッ
プ及び動作も調べなければならない。この設置の通常的
なユーザとなるべきオペレータは、ユーザに不親切な品
質のシステムと取り組まなければならない。
【0011】通常、対象物をチェックする公知の方法
は、実行する信号処理動作について簡単化し、かつ経済
的にすることを目的としている。従って、以下のシーケ
ンスのステップが通常見られる。 (1)代表的な対象物を含む画像を表示しているパネル
上に、オペレータが画像における対象物の位置を決定又
は局所化可能にさせる水平基準線及び垂直基準線を設定
する。 (2)動作において、システムはチェックすべき対象物
を含む画像を記憶し、次いで先に設定した水平基準線及
び垂直基準線に対する位置的な差、即ち偏差があるかど
うかを評価する。次いで、対象物をこの位置的な偏差の
関数として再調整即ち画像に再配置する。 (3)最後に、システムは、それぞれ代表的な対象物及
び再配置したチェックすべき対象物を含む2つの画像上
でいくつかの基準線に基づく、又は点若しくは対象物の
カウント(複数グループの点)のカウントに基づく比較
的に簡単な測定を実行する。このような測定を用い、シ
ステムはチェックすべき対象物の品質を評価し、オペレ
ータが予め定めた許容範囲の関数として、代表的な対象
物に一致するか否かについて判断する。
【0012】このようなシステムは、再配置に又は寸法
の測定に用いる基準線のうちの1つをごく僅かにシフト
することに大きく依存している。実際に、例えば基準線
が存在するゾーンに対象物のうちの1つが僅かな欠陥を
有するときは、再配置又は寸法の測定処理は誤ったもの
となる。
【0013】さらに、現存のシステムにおいて、チェッ
クの方法には、しばしば対象物を含むデジタル画像を形
成する画素の2進化ステップが含まれる。このような2
進化において、輝度がある輝度しきい値より低い全ての
画素に対して第1の輝度値が与えられ、このしきい値よ
り大きな輝度の画素は第2の輝度値を取る。この2進化
ステップは、代表的な対象物及びチェックすべき対象物
に適用され得ると共に、対象物の輪郭のみの保持を意図
している。ここで、対象物は、輝度に従い、残りの画像
に対して明確さの度合を異なにして現われる。対象物が
明確に識別されないときは、2進化ステップが情報の一
部を破壊するかも知れない。これは、対象物の輪郭を全
て又は部分的に喪失する結果となる。
【0014】既存のシステムは、2つの基準線により対
象物を位置決めする原理の不完全な特性、さらに輝度の
変化に対して弱いことに加えて、画像における雑音に対
する感度のような欠点、また通常、既存のシステムが点
を単位として画像上で動作するという欠点のように、他
の多くの欠点を有する。このような画像では、全ての点
が必然的に定められる。画像のある点に対応する画素の
値が誤っているときは、これらの値を計算に入れた距離
又は位置決めの計算は、誤ったものとなる。
【0015】
【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、特に
これら従来技術における困難な欠点を除去することであ
る。
【0016】特に、本発明の目的は、対象物の特徴であ
る少なくとも1つの寸法上の度合を定めることからなる
型式の対象物に関する特徴を生成する特徴生成方法を提
供することにある。
【0017】本発明の目的は、システムの設置に必要と
する時間及びコストにおいて大きな削減を可能にしてそ
の方法を実現させるような方法を提供することにある。
【0018】本発明の他の目的は、実施が容易であると
共に、使用が容易であり、かつ外部操作を必要としな
い、従ってそのユーザが独立して実施可能にする方法を
提供することにある。
【0019】本発明の他の目的は、画像において対象物
の位置決めを改良するために用いることが可能な方法を
提供することにある。
【0020】さらに、本発明の目的は、輝度の変化に対
する測定の弱さを低減するため、及び画像における「雑
音」に対する感度を低下させるために用いることが可能
な方法を提供することにある。
【0021】さらに、本発明の目的は、画像の不連続か
つ「点」の発生による欠点を除去するために用いること
が可能な方法を提供することにある。
【0022】さらに、本発明の他の目的は、チェックす
べき対象物の特徴を検定する方法を提供することにあ
る。
【0023】
【課題を解決するための手段】これらの目的及び以下で
示される他の目的は、前記対象物の特徴輪郭の2点間の
距離を測定することにより構成された、前記対象物の特
徴である少なくとも1つの寸法上の度合を定めることか
らなる型式の、画素を単位として表わしたデジタル画像
上に示される対象物の特徴生成方法による本発明によっ
て達成されるものであって、前記測定は自動計算システ
ムにより行なわれ、前記方法は以下のステップ、即ち、
前記システムに、前記デジタル画像から切り離され、か
つ前記対象物の明確な輪郭の第1の部分を含む第1のサ
ーチ窓と、前記デジタル画像から切り離され、かつ前記
対象物の明確な輪郭の第2の部分とを含む第2のサーチ
窓とが供給されるステップと、前記システムに、前記第
1のサーチ窓に含まれる前記輪郭の部分の特性を定める
第1の情報要素と、前記第2のサーチ窓に含まれる前記
輪郭の部分の特性を定める第2の情報要素とが供給され
るステップと、前記システムが、数学的に最も可能性が
あり、かつ対応する窓のために前記システムに供給され
る前記輪郭情報の要素に対応する特性を有する理論的な
輪郭の部分を、前記各サーチ窓のため、及び前記窓に含
まれる画素に基づいて自動的に抽出を行なうステップ
と、前記システムが、前記第1の計算された輪郭の部分
と前記第2の計算された輪郭の部分との間の距離を最終
的に計算するステップと、を備えている。
【0024】従って、オペレータのタスクは簡単化され
る。実際に、オペレータが行なう全ては、表示スクリー
ンを用い、第1に、これら窓のそれぞれが輪郭の部分を
含むように2つのサーチ窓を配置することであり、第2
に、各輪郭の部分の特性を表わすことである。これら2
つのステップは、例えば光学的スタイラスにより、又は
タッチ検知スクリーンにより実行され得る。このよう
に、オペレータは特殊なプログラミング言語を知る必要
はない。さらに、システムとオペレータとの間の対話の
容易さは、外部のサービス要員による支援の必要制を限
定的にする。従って、チェック対象物の型式の変形を、
オペレータにより独立して容易に、かつ必要に応じて容
易に行なうことができる。
【0025】システムを用いるコストが増加されること
はない。実際に、設置後は、品質管理に適用される人工
的視覚の分野において特別な訓練を受けていない社内の
要員が、システムを利用することができる。
【0026】最後に、外部のサービス要員がいないこと
は、製造者のノウハウの機密性の保持を可能にさせる。
【0027】さらに、各サーチ窓用に、窓に含まれる画
素に基づき数学的に最も確率の高いものである輪郭の部
分を抽出すると、誤った画素が存在するために発生する
問題をなくす。実際に、輪郭が連続的でもなく、また正
確に所望特性の輪郭でもないときであっても、システム
は、連続的な計算された輪郭であって、かつオペレータ
がシステムに供給する輪郭情報に正確に対応する特性を
持ったものを抽出する。
【0028】好ましくは、前記システムは前記デジタル
画像の数学的な変換のための予備ステップを備えてお
り、前記デジタル画像は、第1に、それぞれ水平軸及び
垂直軸に関する1次微分の演算子の適用に対応する第1
の数学的な変換及び第2の数学的な変換であって、前記
水平軸及び前記垂直軸に関して前記デジタル画像の2つ
の1次微分をそれぞれ出力する前記第1及び第2の数学
的な変換と、第2に、2Dラプラス演算子の適用に対応
する第3の数学的な変換であって、前記デジタル画像の
2次微分を出力する前記第3の数学的な変換とが行われ
る。
【0029】従って、前記デジタル画像について2つの
1次微分及び1つの2次微分が得られる。
【0030】画素の変更値のみを保存するので、輪郭が
さらに明確に見える。
【0031】好ましくは、前記デジタル画像の前記2次
微分は、システムに前記サーチ窓及び前記対応する輪郭
情報要素を与えてユーザを支援するべくマスクを構成す
るように表示される。
【0032】実際に、画像の2次微分は、基本的な画像
の輪郭を抽出し、かつ基本的な画像に適用される1つの
畳込み処理により得られ、従ってダイナミックモードに
よる表示を可能にさせると共に、時間及び処理コストを
低減させる。画像のダイナミックモードによる表示は、
特に手動によりチェックすべき対象物の輝度を設定する
ために有用である。
【0033】これに対し、各点において、2次微分によ
り得た画像を用い、画像の面における対象物の輪郭の傾
斜上に情報要素を得ることは容易ではなく、この情報は
輪郭を再計算する次の処理動作に直接有用である。逆
に、この情報要素は、xに対する画像の微分と、yに対
する画像の微分とにおいて仮定する値を各点について読
み出させ、かつその比を得てこの点に関連した傾斜を知
るのに十分なものにするために、画像の2つの1次微分
から直接入手可能である。
【0034】計算された輪郭の部分の前記特性は、好ま
しくは、円、コーナ、直線部分を含むグループに属す
る。
【0035】従って、このような方法は直観的な概念を
利用させるものではない。対象物の形状がどのようなも
のであっても、輪郭の部分の3つの特性のうちの2つを
組み合わせたものは、この対象物の特徴距離を定めるこ
とを常時可能にさせる。
【0036】好ましくは、第1の計算された輪郭の部分
の前記特性は、円又はコーナであり、かつ第2の計算さ
れた輪郭の部分の前記特性は、円、コーナ又は直線部分
である。
【0037】本発明の好ましい実施態様では、前記シス
テムに2つのサーチ窓を供給する前記ステップには、前
記各サーチ窓について、以下の2つのステップ、即ち、
前記窓に含まれる画素の振幅レベルのしきい値を決定す
るステップと、明確な輪郭の部分の画素を抽出するステ
ップとが続く。前記抽出するステップは、前記しきい値
より小さい振幅レベルを有する前記画素を除去するこ
と、及び前記しきい値より大きい振幅レベルを有する前
記画素を保持することからなる。保持される前記画素
は、明確な輪郭の部分の前記画素を構成する。
【0038】従って、システムは、これら2ステップの
後に、明確な輪郭の部分における複数の画素を得ること
ができる。換言すれば、システムは、限定された画素数
によって明確な輪郭の部分に基づきシステムに利用可能
な特殊情報を有する。従って、画像における信号対雑音
比が増加し、かつ品質が改善される。
【0039】さらに、処理する画素数が低減されるの
で、処理時間も短縮される。
【0040】最後に、しきい値が前の基準に常時固定さ
れないので、システムは対象物の輝度及びコントラスト
における差及び変化を考慮するように、システムに対す
る後の調整を可能にさせる。
【0041】好ましくは、画素の前記振幅レベルについ
て以下の定義を行なうことができる。即ち、画素の前記
振幅レベルを、デジタル画像の2次微分における前記画
素に伴う値として定義する、画素の前記振幅レベルを、
デジタル画像の2つの1次微分における前記画素に伴う
値の絶対値の総和として定義する、画素の前記振幅レベ
ルを、デジタル画像の2つの1次微分における前記画素
に伴う値を2乗して総和を取り、その平方根を取ったも
のとして定義する、ものである。
【0042】本発明の好ましい実施態様において、明確
な輪郭の部分の画素を抽出する前記ステップは、少なく
とも1つの前記数学的な変換を行なった前記デジタル画
像のある行及びある列についてのみ実行されるものであ
り、明確な輪郭の部分の抽出画素が輪郭のサンプリング
部分を構成している。
【0043】これはサンプリング処理に対応し、処理時
間をさらに短縮可能にする。
【0044】一変形によれば、しきい値を決定するステ
ップと、明確な輪郭の部分の画素を抽出する前記ステッ
プとが実行される。即ち、これらのステップは、第1
に、デジタル画像の水平軸に関する1次微分の画素のあ
る行について、画素の振幅レベルをデジタル画像の水平
軸に関する前記1次微分における前記画素に伴う値とし
て定義して、明確な輪郭の部分の第1画素を抽出し、第
2に、デジタル画像の垂直軸に関する1次微分のある列
について、画素の振幅レベルをデジタル画像の垂直軸に
関する前記1次微分における前記画素に伴う値として定
義して、明確な輪郭の部分の第2の画素を抽出するよう
に実行され、明確な輪郭の部分の第1及び第2の画素の
全てが明確な輪郭のサンプリングされた部分を構成する
ようにしている。
【0045】このようにして、明確な輪郭のサンプリン
グされた部分が決定される。同時に、この方法は、この
ように、即ちサンプリングした画像列に沿って配置され
た水平輪郭の部分を(画素数の観点から)選択して、サ
ンプリング中に通常発生する問題を除去している。
【0046】実際に、この好ましい実施態様によれば、
デジタル画像のx(及びyそれぞれ)に対する1次微分
は、輪郭上に水平(及び垂直)情報要素を含まず、従っ
て同一ゾーンにおける輪郭の部分の画素を加える恐れな
しに、いくつかの水平行(及びいくつかの垂直列)にサ
ンプリングされ得る。
【0047】好ましくは、前記画像の行及び前記画像の
列は、ほぼ等距離である。
【0048】このようにして、輪郭の部分の画素はほぼ
等距離であり、従って次の処理動作を容易にする。
【0049】好ましくは、理論的な輪郭の部分を抽出す
る前記ステップはHough変換を行なう。
【0050】逆に、このようにして、輪郭上に点が存在
しないとき、又はこれらの点が定義した特性の曲線に沿
って完全に配列されていないときは、システムは定義さ
れた特性を有する輪郭の部分を抽出する。
【0051】好ましくは、計算された2つの輪郭の部分
間の前記距離は、前記第1の計算された輪郭の部分の特
徴点と前記第2の計算された輪郭の部分の特徴点との間
の最小距離と、前記第1の計算された輪郭の部分の特徴
点と前記第2の計算された輪郭の部分の特徴直線との間
の最小距離とを備えたグループに属する。
【0052】好ましくは、前記特徴点は、円の中心、又
は各々がコーナを形成する2つの半直線のうちの1つを
含む2つの直線の交点である。
【0053】さらに、本発明はワーキングデジタル画像
上で表わされているチェックすべき対象物の特徴を検定
する方法に関し、前記特徴は前述のような特徴生成方法
により生成したオリジナル特徴と比較される。ただし、
第1に、前記オリジナル特徴を生成する前記特徴生成方
法には、前記システムにより、基準デジタル画像におけ
る代表的な対象物の位置を決定又は局所化する付加的な
ステップが含まれており、かつ第2に、検定する前記方
法は、以下のステップ、即ち、前記システムが前記ワー
キングデジタル画像における前記チェックすべき対象物
の位置を局所化し、前記基準デジタル画像における前記
代表的な対象物の位置に対する位置ずれ又は位置偏差を
計算するステップと、前記サーチ窓がオリジナル特徴の
前記生成中に前記システムに与えられた特性と同一特性
を有する前記チェックすべき対象物の輪郭の部分を含む
ように、前記システムが前記サーチ窓を自動的にシフト
するステップと、前記システムは、オリジナル特徴を生
成する前記特徴生成方法のものと同一の2つのステップ
により、前記各サーチ窓について特徴点を抽出し前記理
論的な輪郭の部分間の距離を計算するステップと、前記
システムが、最終的にオリジナル特徴に対応する前記距
離とチェックすべき対象物の特徴に対応する前記距離と
を比較し、前記比較が前記チェックすべき対象物の品質
を評価可能にしたステップと、を備えている。
【0054】好ましくは、デジタル画像における対象物
の位置を局所化する前記ステップは、システムに前記デ
ジタル画像から切り取られた少なくとも1つの局所化し
た窓を与えて前記対象物の明確な輪郭の少なくとも1つ
の特徴部分を包含させ、前記局所化窓について、該窓内
の前記対象物の明確な輪郭の前記特徴部分の位置の少な
くとも1つの情報要素を決定する、ことからなる。
【0055】窓はデジタル画像の寸法より小さい寸法、
又はこれに等しい寸法を有する。
【0056】本発明の第1の好ましい実施態様によれ
ば、システムは少なくとも1つの垂直局所化窓及び/又
は少なくとも1つの水平局所化窓が与えられ、システム
は前記垂直局所化窓における垂直位置の少なくとも1つ
の情報要素及び/又は前記水平局所化窓における水平位
置の少なくとも1つの情報要素を決定し、垂直位置の前
記各情報要素は、前記対象物の明確な輪郭の前記特徴部
分の垂直端コーナに対応する前記垂直局所化窓のスクリ
ーン行を識別し、前記スクリーン行の前記識別を開始す
べき前記局所化窓のエッジを指定するものであり、水平
位置の前記各情報要素は、少なくとも2つの線につい
て、第1に、輪郭の部分を含む前記水平局所化窓の側部
エッジと、第2に、対象物の輪郭の前記特徴部分に最も
近い部分との間の距離を示し、前記距離の集合は輪郭の
特徴部分上の情報要素を与え、これに関して前記距離が
計算される前記水平局所化窓のエッジを指定するもので
ある。
【0057】従って、垂直局所化窓における対象物の輪
郭の部分の垂直位置に対するサーチはシステムが対象物
が現われる線を発見すると直ちに停止する。従って、シ
ステムはデジタル画像を部分的に処理するだけなので、
処理能力を最高の効率により用いることを可能にする。
【0058】さらに、水平位置と共に垂直位置上の各情
報要素におけるエッジの指定は、対応する処理動作を最
適化させる。
【0059】本発明の第2の好ましい実施態様によれ
ば、システムに少なくとも1つの局所化窓を供給する前
記ステップは、各局所化窓について、対象物の輪郭の部
分の画素を抽出するステップが続き、このステップはサ
ーチパスの直線部分の画素を連続的に解析することによ
り対象物の輪郭の部分の第1の画素を検出し、連続的
に、かつ所定の回転方向に従って、前記サーチパスの第
1の円形部分の画素を解析することにより、対象物の輪
郭の部分の第2の画素を検出するものであって、前記第
1の円形部分が所定の半径に等しい半径を有すると共に
対象物の輪郭の部分の前記第1の画素を中心とする円の
周部分に対応しており、対象物の輪郭の部分の先行画素
に先行する対象物の輪郭の部分の画素から開始し前記所
定の回転方向に従って、連続的に前記サーチパスの新し
い円形部分の画素を解析することにより対象物の輪郭の
部分の新しい画素を検出するものであって、前記新しい
円形部分が前記所定の半径に等しい半径を有すると共に
対象物の輪郭の部分の前の画素を中心とした円の周部分
に対応する、ことからなり、対象物の輪郭の部分の新し
い画素の前記検出は、対象物の輪郭の部分の前記新しい
画素と対象物の輪郭の前記第1の画素との間の距離が前
記所定の半径より小さくなるまで、又は対象物の輪郭の
部分の前記新しい画素が前記局所化窓の外側に位置され
るまで繰り返して行われ、繰り返して行われ、前記シス
テムは、各窓について、対象物の特徴部分の位置の少な
くとも1つの情報要素を対象物の輪郭の部分の前記画素
から決定し、前記グループに属する位置の前記情報要素
は、水平位置の情報要素、垂直位置の情報要素、角度位
置の情報要素、を備えている。
【0060】好ましくは、対象物の輪郭の部分の画素を
抽出する前記ステップは、対象物の輪郭の部分の前記画
素から等距離にある所定数Nのワーキング画素を得るス
テップが続いており、等距離にある所定数Nのワーキン
グ画素を得るこのステップは、対象物の輪郭の部分の前
記画素を接続することにより多角形を形成し、前記多角
形の周辺長Lを計算し、前記ワーキング画素がほぼ等距
離D=L/Nとなるように、連続的な2つのワーキング
画素間の距離Dを計算し、対象物の輪郭の部分の前記画
素間の線形補間により等距離の前記ワーキング画素を発
生することからなり、等距離の前記ワーキング画素はワ
ーキング輪郭を定義し、等距離の2つのワーキング画素
間の距離Dは前記ワーキング輪郭に沿って定義される。
【0061】本発明の好ましい実施態様において、前記
局所化窓は前記対象物の輪郭を完全に含み、角度位置の
前記情報要素はデジタル画像の水平軸と前記対象物の主
軸との間の角度として定義され、前記主軸は前記対象物
の中心を通り、かつ水平位置及び垂直位置の前記情報要
素は前記対象物の中心の水平座標及び垂直座標に対応す
る。
【0062】好ましくは、前記角度は、下式によって計
算される。
【0063】
【数4】
【0064】ここで、θは前記角度であり、(xi ,y
i )は対象物の輪郭のi番目の画素の座標であり、Nは
対象物の輪郭の画素数であり、(cx ,cy )は下式に
より計算された対象物の前記中心の座標である。
【0065】
【数5】
【0066】又は、前記角度は、対象物の前記中心から
最も遠い対象物の輪郭の画素を通るものと同様に対象物
の前記中心を通る軸として前記主軸を定義することによ
って計算されるものであり、対象物の中心の座標(c
x ,cy )は、下式により計算される。
【0067】
【数6】
【0068】好ましい実施態様の変形によれば、対象物
の輪郭の部分の前記各画素は、対象物の輪郭の部分の前
記画素と対象物の輪郭の部分の次の画素とを接続する対
象物の輪郭の部分のセグメントが伴っており、前記各セ
グメントは先行するセグメントに対する角度位置により
定義され、かつ前記システムは第1にチェックすべき対
象物の輪郭の部分のセグメントの角度位置と第2に代表
的な対象物の輪郭の部分のセグメントの角度位置との間
の相関関数の最大値を計算し、前記最大値はチェックす
べき対象物の輪郭の部分のセグメントと代表的な対象物
の輪郭の部分に対応するセグメントとの間の位置偏差の
情報要素を、セグメント数に関して与えるものであり、
位置偏差の前記情報要素は、第1に、チェックすべき対
象物の位置と並進運動する代表的な対象物の位置との間
の並進運動に関する位置ずれ又は位置偏差についての情
報要素であって、チェックすべき対象物の輪郭の部分の
セグメントの座標と代表的な対象物の輪郭の部分の対応
するセグメントの座標との間の差として計算される前記
位置偏差情報要素、第2に、チェックすべき対象物の位
置と代表的な対象物の位置との間の回転運動に関する位
置偏差についての情報要素であって、チェックすべき対
象物の輪郭の部分のセグメントの絶対角度位置と代表的
な対象物の輪郭の部分の対応するセグメントの絶対角度
位置との間の差として計算される回転運動に関する前記
位置偏差情報要素の計算を可能にする。
【0069】
【実施例】本発明の他の特徴及び効果は、非限定的な説
明により与えられる本発明の好ましい実施例の下記の説
明及び添付する図面から明らかである。
【0070】以下の説明は品質管理に適用される人為的
な映像システムに対応する。このようなシステムは対象
物の特徴の生成、即ちこの対象物の少なくとも1つの特
徴パラメータの判断を可能にする。さらに、このような
システムを用い、同一型式の他の対象物が基準として前
に判断した特徴を用いることにより、仕様に適合するこ
とをチェックすることもできる。換言すれば、システム
はチェック対象物の特徴をオリジナルの特徴と比較する
【0071】図1は品質管理に適用される人工的視覚シ
ステムを示す。
【0072】この実施例において、人形である対象物の
特徴の生成中に、システムは人形の足の間の距離を判断
する。次いで、システムは同一型式の各人形の足間の距
離をチェックする。
【0073】固定されたカメラ1が人形31 、32 、3
3 、34 に沿って搬送されるコンベアベルト2に面する
ように配置される。このカメラ1は処理システム4に接
続されており、処理システム4は、人形31 、32 、3
3 、34 を含み、画素を単位として表わされるデジタル
画像を、各人形31 、32 、33 、34 について記憶す
る。
【0074】処理システム4は、対象物の特徴距離(こ
の実施例では人形の足の間の距離)を、各デジタル画像
について判断し、その特徴の生成中は基準値として選択
された特徴距離と比較する。
【0075】第1に、その結果は(5)であり、連続的
に印刷出力される。従って、処理システム4を用いて対
象物の製造品質についての記録を準備をすることができ
る。
【0076】第2に、処理システム4は、アプリケーシ
ョン出力(図示なし)を用い、ユニット(図示なし)を
介して実時間制御を行ない、仕様に適合しない場合を処
理することができる。
【0077】図2の(A)は、対象物を生成、又はチェ
ック対象物の特徴を検定する方法のブロック図を示す。
このような方法において実行される信号を処理する異な
る連続的なステップは、概要的に以下のようである。
(1)対象物を含むデジタル画像を記憶するステップ
(21)、(2)記憶した画像を数学的に変換するステ
ップ(22)、(3)数学的な変換により得た前記画像
の第1及び2次微分をフィルタリングするステップ(2
3、24)、(4)前記画像の2次微分を表示するステ
ップ(25)、(5)前記画像の2つの1次微分により
前記画像における対象物の位置を配置即ち局所化するス
テップ(26)、(6)輪郭の部分をそれぞれ含む2つ
のサーチ窓を供給するステップ(27)、(7)各サー
チ窓に含まれる輪郭の部分の特徴を選択する情報を供給
するステップ(28)、(8)各窓におけるしきい値を
判断するステップ(29)と、(9)前記しきい値の関
数として、明確な輪郭の部分の画素を抽出することによ
り画像における雑音を除去するステップ(210)、
(10)各窓における理論的な輪郭の部分を抽出するス
テップ(211)、(11)理論的な輪郭の2つの部分
間の距離を計算するステップ(212)。
【0078】サーチ窓を供給する前記ステップ、及び窓
に含まれる輪郭の部分の性質の選択に関する情報要素を
供給する前記ステップは、オペレータにより対象物の特
徴の検定中に実行され、次にシステムによりチェック対
象物の特徴の検定中に自動的に実行される。
【0079】第1のステップは対象物を含むデジタル画
像を記憶するステップ(21)である。対象物の特徴で
ある寸法上の度合いを判断するために、画像を処理する
システムは、画素を単位として表わされ、対象物を含む
デジタル画像上でワーキングしなければならない。この
ようなデジタル画像は、例えばCCD型式のマトリック
スビデオセンサに続くアナログ/デジタル変換器により
得られる。システムはデジタル画像を記憶するので、こ
れを異なる次の処理ステップ中に処理することができ
る。
【0080】次のステップは、デジタル画像を数学的に
変換するステップ(22)である。実際に、デジタル画
像213は2つの1次微分215A及び215Bと、当
該デジタル画像の2次微分214とをそれぞれ与える3
つの数学的な変換を受ける。これらの変換は画像プロセ
ッサにより実行される。
【0081】品質管理に適用された人為的な映像のシス
テムにおいて、強調は、本質的に対象物のプロファイル
上に置かれる。用語「輪郭」は、存在するならば、対象
物の周エッジのみばかりでなく、もし存在するのであれ
ば内部エッジ、又は他の全ての曲線、又は表示された対
象物の曲線の突出した部分をも意味すると理解される。
従って、画像を形成する画素の輝度値における変化のみ
を保持するように、これら第1及び2次微分の処理を用
いることができるので、これら第1及び2次微分の処理
は、このようなシステムに完全に一致している。従っ
て、画像に示される対象物の輪郭は遥かに不明確であ
る。
【0082】次に、これら3つの微分画像のそれぞれは
フィルタリングされる(23、24)。このフィルタリ
ングは2つの微分画像の有用な情報要素に付加される雑
音を低減させることが可能である。このフィルタリング
は、例えばガウス型のものである。
【0083】数学的に変換するステップ(22)及びフ
ィルタリングするステップ(23、24)は、デジタル
画像の複数片に対応しているマトリックス(5×5)上
で行なわれる。
【0084】2次微分処理はラプラス演算子の適用に対
応する。フィルタリングステップに続くラプラス演算子
の適用により構成されるセットは、繰り込み積の形式に
より書き込まれ得る。即ち、 [I1 ]=[I]* [L] ただし、[I1 ]は、フィルタリング(フィルタリング
された「ラプラス」画像)の後に画像の2次微分の一片
に対応する(5×5)マトリックスであり(216)、
[I]は一片のデジタル画像に対応する(5×5)マト
リックスであり(213)、[L]はガウスフィルタ処
理に続くラプラス演算子(2次微分)を適用するための
(5×5)マトリックスである。
【0085】マトリックス[L]は、例えば、 [L]=[[0、 30、 48、 30、 0] [30、−24、−54、−24、30] [48、−54、−120、−54、48] [30、−24、−54、−24、30] [ 0、 30、 48、 30、 0]] である。
【0086】フィルタリングされた「ラプラス」画像
(216)は写実的な画像を提供する。従って、支援マ
スクを構成するためにモニタ上の表示することができ
る。この表示により、オペレータは、光学的スタイラス
又はタッチ検知スクリーンを用い、一定の次のステップ
中に情報を選択するか又は与える。
【0087】さらに、第1のステップにおいて記憶され
るデジタル画像(213)は、それぞれ水平軸及び垂直
軸に関連して2つの1次微分を受ける。このようにして
得られた画像215A及び215Bの2つの1次微分
は、それぞれフィルタリングされる(26)。フィルタ
リングステップが続くこれら2つの1次微分を2つの繰
り込み積の形式により書き込むことができる。即ち、 [Idx]=[I]* [Dx ]、及び [Idy]=[I]* [Dy ] ただし、[Idx]は画像の水平軸に対して(及びフィル
タリング後)1次微分の一片に対応する(5×5)マト
リックスであり(217A)、[Idy]は画像の垂直軸
に対して(及びフィルタリング後)1次微分の一片に対
応する(5×5)マトリックスであり(217B)、
[I]はデジタル画像の一片に対応する(5×5)マト
リックスであり(213)、[Dx ]はガウスフィルタ
処理が続く水平軸に対する1次微分の演算子の適用のた
めの(5×5)マトリックスであり、[Dy ]はガウス
フィルタ処理が続く垂直軸に対する1次微分の演算子の
適用のための(5×5)マトリックスである。
【0088】マトリックス[Dx ]及び[Dy ]は例え
ば、 [Dx ]=[[2、−17、 0、 17、−2] [10、−77、 0、 77、−10] [16、−127、 0、127、−16] [10、−77、 0、 77、−10] [ 2、−17、 0、 17、−2]] [Dy ]=[[2、 10、 16、 10、 2] [−17、−77、−127、−77、−17] [ 0、 0、 0、 0、 0] [17、 77、127、 77、 17] [−2、−10、−16、−10、−2]] である。
【0089】画像217A及び217Bの1次微分は雑
音に対して感度が低い。従って、これらは、この方法の
次のステップにより用いられる。
【0090】画像における対象物の位置を局所化するス
テップ(26)はフィルタリングされたこれら画像21
7A及び217Bの1次微分を用いる。
【0091】第1に対象物の特徴の生成中に、第2にチ
ェック対象物の特徴の検定中に、画像における対象物の
位置の局所化は、システムが、前の場合における対象物
の位置と後者の場合におけるチェック対象物の位置との
間の差即ち偏差を判断できるようにする。
【0092】図3a及び図3bを参照して示されている
第1の実施例によれば、画像内の対象物の位置の局所化
は、基本画像又は微分された画像のどちらかについてな
された測定に基づいて、垂直位置の情報要素及び水平位
置の情報要素を連続的に定めることにある。
【0093】図3a及び図3bの各々は、デジタル画像
から切り取られ、対象物32を含んでいる局所化窓3
1、32を有している。
【0094】ある例においては、局所化窓は対象物の輪
郭の部分のみを含んでいるかもしれない。
【0095】対象物32(又は対象物の輪郭の部分)の
垂直位置の情報要素は、第1に対象物32(又は対象物
の輪郭の部分)の垂直端に対応するスクリーン行ln
と、第2にそこからこのスクリーンのサーチが始まるべ
き垂直局所化窓のエッジ33とを含んでいる。
【0096】従って、図3aでは、対象物32の上端が
n番目のスクリーン行ln に位置しており(情報の第1
の部分)、サーチが上エッジ33から始まるべきである
(情報の第2の部分)。
【0097】チェックされている対象物(又は対象物の
輪郭の部分)の垂直位置のサーチは、示されているエッ
ジ(この例では上エッジ)から始まり、スクリーン行上
に対象物(又は対象物の輪郭の部分)の垂直端が現れた
ときに終わる。このスクリーン行は、特徴生成中の代表
的な対象物とチェック中のチェックすべき対象物との間
の垂直偏差についての知識を提供する。
【0098】それゆえ、システムは対象物を含む窓部分
のみを処理し、演算能力及び処理時間に関する必要性を
最小限化とすることが可能となる。
【0099】対象物32(又は対象物の輪郭の部分)の
水平位置の情報は、第1に数個の距離d1 〜dm によっ
て、第2にこれに関して距離が測定される水平局所化窓
35のエッジ34によって構成される。画像の欠陥にか
ら誤りであるとされた及び学習した外形との比較により
誤りであると検出されたいくつかの測定結果の除去を可
能とするために、実施された距離測定の数は、例えば5
〜10の範囲にあることが有利である。その結果、水平
位置の5つの測定がなされた場合には、例えば2つまで
の誤った測定結果の除去が可能である。この場合、保持
されている3つの測定結果に基づいて水平の修正位置又
は再調整位置が計算される。
【0100】スクリーン行上において、測定された各距
離は、水平局所化窓35のエッジと対象物に最も近い輪
郭との間の差に対応する。
【0101】従って図3bにおいて、距離d1 〜dm
は、左側エッジに関して測定されておりこれは対象物3
2の外形を示している。
【0102】チェック中の対象物(又は対象物の輪郭の
部分)の水平位置についてのサーチは、それゆえ、特徴
生成中に測定された距離d1 〜dm に対応する同じスク
リーン行をテストすることによってその外形を回復する
ことにある。この外形が回復された場合、システムは、
特徴生成中の対象物の位置とチェック中の対象物の位置
との間の水平偏差を定めることができる。
【0103】第2の実施例によれば、オペレータが局所
化窓を提供した後、システムは対象物の輪郭の等距離画
素をこの窓から抽出する。固定数Nまでその数が減少せ
しめられたこれら等距離画素は、水平位置及び垂直位置
の情報要素並びに方位角度の情報要素の計算に用いられ
る。
【0104】図8に示されているように、局所化窓内の
対象物81の輪郭の部分の検出は、(1)サーチパスの
直線部分83の画素の連続的な解析によって(即ち、こ
れら画素の振幅レベルを振幅レベルのしきい値と連続的
に比較することによって)対象物の輪郭の部分の第1の
画素82を検出する、(2)第1の画素82を中心とし
(所定長さの)半径rを有する円周部分に対応してい
る、サーチパスの第1の円部分86の所定方向の回転8
5による画素の連続的な解析によって対象物の輪郭の部
分の第2の画素84を検出する、(3)第2の画素84
を中心とし半径rを有する円周部分に対応している、サ
ーチパスの第2の円部分88の所定方向の回転85によ
る画素の連続的な解析によって対象物の輪郭の部分の第
3の画素87を検出する、(4)対象物の輪郭の部分の
新しい画素と第1の画素82との間の距離が所定長さr
より小さくなるまで、又は対象物の輪郭の部分の新しい
画素が局所化窓の外側に位置するまで上述の動作を繰り
返して行う、ことを連続的に実行することにある。
【0105】その結果、サーチパスは、直線部分83と
複数の円周部分(円弧)86、88、89、810、8
11とから構成されることになる。
【0106】対象物の輪郭の部分の画素82、84、8
7、812、813、814は、等距離にあり(2つの
連続する画素が距離rで離隔されていること)、対象物
の輪郭のサンプルされた部分を構成している。
【0107】対象物の輪郭の部分の画素についての任意
数から固定数Nまでの通路が存在することとなり、以下
の記載ではこれらN個の画素がワーキング画素と称され
る。
【0108】この動作は、(1)対象物の輪郭の部分の
上述の画素を接続することによって多角形を作成し、
(2)この多角形の周長Lを計算し、(3)2つの連続
するワーキング画素間の距離Dをこれらワーキング画素
が等距離であるとして計算し(D=L/N)、(4)対
象物の輪郭の部分の画素間で直線補間することによって
ワーキング画素を発生させることにある。
【0109】画像内の対象物の位置の局所化ステップに
ついての残る記述は、局所化窓が対象物の輪郭全体か又
は対象物の輪郭の部分のみを含むかに応じて別個となる
場合に関している。
【0110】前者の場合、即ち局所化窓が対象物の輪郭
全体を含む場合においては、(1)第1に、対象物の水
平及び垂直位置の情報要素が対象物の中心の水平及び垂
直座標に等しいと、(2)第2に、角度位置の情報要素
が画像の水平軸と対象物の輪郭の主軸(対象物の中心を
通るもの)との間の角度に等しいと、定義される。
【0111】対象物の輪郭の中心の座標(cx ,cy
は下式で与えられる。ここで、(xi ,yi )は、対象
物の輪郭のi番目の画素の座標である。
【0112】
【数7】
【0113】方位角度θは、例えば次式によって計算さ
れる。
【0114】
【数8】
【0115】一変形例によれば、主軸を、対象物の輪郭
の中心から最大距離にある対象物の輪郭の画素を通ると
共にこの中心をも通る軸として定義することにより方位
角度が計算される。
【0116】後者の場合、即ち局所化窓が対象物の輪郭
の部分のみを含む場合においては、輪郭の部分の各画素
に、輪郭の部分のこの画素を輪郭の部分の次の画素に接
続する対象物の輪郭の部分のセグメントを伴う。さら
に、このセグメントは、所定数の画素を備えており、先
行するセグメントに関するその角度位置によって定義さ
れる。
【0117】システムは、チェックすべき対象物の輪郭
の部分のセグメントについての角度位置と代表的な対象
物の輪郭の部分のセグメントについての角度位置との間
の相関関数の最大値を計算する。
【0118】この最大値は、代表的な対象物の輪郭の部
分のどのセグメントがチェックすべき対象物の輪郭の部
分の所定のセグメントに対応するかを捜すのに使用可能
な位置的な偏差(セグメントの数に関連)の情報要素を
与える。
【0119】位置的な偏差のこの情報要素に基づいて、
システムは、(1)第1に、並進運動に関する位置的な
偏差の情報要素、(2)第2に、回転運動に関する位置
的な偏差の情報要素、を計算する。
【0120】並進運動に関する位置的な偏差の情報要素
は、チェックすべき対象物の輪郭の部分のセグメントに
ついての座標と代表的な対象物の輪郭の部分の対応する
セグメントについての座標との間の差として計算され
る。
【0121】回転運動に関する位置的な偏差の情報要素
は、チェックすべき対象物の輪郭の部分のセグメントに
ついての絶対角度位置と代表的な対象物の輪郭の部分の
対応するセグメントについての絶対角度位置との間の差
として計算される。
【0122】例えば、画像の水平軸を絶対角の測定の基
準として用いることが可能である。
【0123】画像内の対象物の位置を定めるこのステッ
プ(26)に続くステップは、この対象物の輪郭の部分
を各々が含む2つのサーチ窓を提供するステップ(2
7)である。
【0124】特徴生成中においては、オペレータは、対
象物を含む画像の2次微分の表示を見ながら、画像上で
2つのサーチ窓の各々が対象物の輪郭を含むようにこれ
ら窓を置く。
【0125】これに対して、チェックすべき対象物の特
徴の検定中においては、システムは、前のステップで定
められた画像内の対象物の位置表示を用いて2つのサー
チ窓を自動的に位置づける。これら2つの窓は、対象物
の特徴生成中にオペレータによって置かれる窓内に含ま
れるものと同じ輪郭部分を含むように置かれる。
【0126】図4、図5、及び図6は、対象物44、5
4、及び64をそれぞれ含む画像43、53、及び63
をそれぞれ示している。各画像において、オペレータ
は、第1のサーチ窓41、51、及び61と第2のサー
チ窓42、52、及び62をそれぞれ連続的に規定す
る。
【0127】各々が対象物の輪郭の部分を有する2つの
窓をシステムに与えた後、オペレータは、これら輪郭の
部分の各々の特性の指示を同じシステムに与える(2
8)。チェックすべき対象物の特徴の検定中は、システ
ムは、輪郭の部分の特性が同じであると自動的に想定す
るであろう(28)。図4、図5、及び図6に対応する
窓内に包含される第1及び第2の輪郭の部分の特性は、
それぞれ、(1)(その中心座標によって特徴付けられ
た)円45及びそのコーナ46、(2)2つのコーナ5
5、56、(3)コーナ65及び直線部分66、であ
る。
【0128】これにより、オペレータは、円、コーナ、
及び直線部分という輪郭の部分の3種類の特性を有する
こととなる。第1のサーチ窓41、51、及び61に包
含される輪郭の部分の特性は、円45であるか又はコー
ナ55、65のどちらかである。第2のサーチ窓42、
52、及び62に包含される輪郭の部分の特性は、円
(図には対応する例が示されていない)、コーナ46及
び56、又は直線部分66である。
【0129】以後、システムは、画像の画素全てについ
て作動せず、この画像内に切り込まれた2つのサーチ窓
の画素についてのみ作動する。
【0130】本発明においては、他の種類の測定も実施
可能である。例えば、他の測定が、第1に特徴点(円の
中心、コーナ等)と第2に他の窓から多かれ少なかれ任
意に選ばれた点(例えば窓の中心)との間に引かれるゲ
ージ線との輪郭の交差についてのサーチからなるかもし
れない。いかなる場合にも、測定の信頼性は、画像の輪
郭が再計算され、その結果、画像の欠陥による誤った測
定の危険が除去されているという事実に因るものであ
る。
【0131】さらに、操作によって置かれた窓の形状及
び寸法が、対応する輪郭の特性又は他のいかなる基準
(例えば輪郭の周囲の画像の雑音)に適応可能でること
も注目されるであろう。窓は、従って、四角形、円形、
楕円形、多角形等であるかもしれない。
【0132】本発明の次の2つのステップは、相補的で
ある。もちろん各窓において、システムは、振幅レベル
のしきい値を決定し(29)、次いで明確な輪郭の部分
の画素がこのしきい値の関数として抽出される(21
0)。
【0133】画素の振幅レベルは、いくつかの方法で定
義されるであろうが、特には、(1)デジタル画像の2
次微分においてこの画素に伴う値か、(2)デジタル画
像の2つの1次微分においてこの画素に伴う絶対値の総
和か、又は、(3)デジタル画像の2つの1次微分にお
いてこの画素に伴う値の2乗の総和の平方根、で定義さ
れる。
【0134】「画素」なる用語は、ここでは画像の最小
の同次要素を意味している。従って、固定座標の同じ画
素は、考慮している画像(水平(又は垂直)軸に関する
デジタル画像の1次微分、デジタル画像の2次微分)に
応じて異なる振幅レベル値を取る。
【0135】従って各窓において、しきい値は、この窓
に包含される画素の振幅レベルの関数として決定され
る。
【0136】明確な輪郭の部分の画素の抽出ステップ
(210)は、振幅レベルがこのしきい値より上にある
画素のみを保持するものである。これにより、しきい値
は、あらかじめ決定されず、逆に、デジタル画像の記憶
状態の起こり得るいかなる変化をも考慮にいれられる。
例えば、対象物の特徴生成時と対象物のチェック時との
間で輝度が増大した場合は、前者に対応するしきい値は
後者に対応するしきい値より小さくなるであろう。この
方法により、しき値設定ステップ(輪郭の部分の画素の
抽出ステップ(210))は、対応する窓に包含される
輪郭の部分に関する情報を失うことがない。
【0137】処理時間を制限するために、限定された数
の等距離行及び列に属する画素のみが解析される。
【0138】これは考慮される画素をサンプリングする
ことになり、得られる明確な輪郭の部分についてもまた
サンプリングされる。
【0139】本方法のこの段階において、システムは、
画像から切り取られた2つのサーチ窓の各々について、
2つのワーキング要素を処理する。即ち、(1)(画素
へのしきい値設定動作の結果としての)明確な輪郭のサ
ンプリングされた部分、(2)この輪郭の部分の特性を
定義するところの、オペレータから与えられた情報要
素、を処理する。
【0140】しきい値決定及びしきい値設定のこれら2
つのステップの他の実施例が存在する。
【0141】図2の(A)及び図7に関して存在する変
形例によれば、各窓について、画像の2つの1次微分が
別個に処理される。
【0142】図7に示す例では、画像72内に包含され
る対象物は円板71である。
【0143】デジタル画像73の水平軸に関する1次微
分に基づいて以下の処理が行われる。 (1)第1の振幅レベルしきい値が決定される(29
A)。ここで、画素の振幅レベルは画像の水平軸に関す
る1次微分におけるこの画素に伴う値として定義され
る。 (2)これら画素の振幅レベルを第1のしきい値と比較
することによって、ある等距離の線l1 〜ln の画素に
ついて解析がなされる(210A)。ここで、振幅レベ
ルが第1のしきい値より大きい画素のみが、保持されて
明確な輪郭の部分の第1の画素74を構成する。
【0144】明確な輪郭の部分の第1及び第2の画素の
集合77は、明確な輪郭のサンプリングされた部分を構
成する。
【0145】次のステップ(211)では、システム
は、数学的に最も確率が高くかつオペレータによってシ
ステムに提供された輪郭の情報要素に対応する特性を有
する理論的な輪郭の部分をこれら2つの要素を用いて抽
出する。
【0146】この抽出(211)は、特にHough変
換によって実行可能である。弧の種の変換は、曲線及び
この曲線のパラメータに属する各点間に存在する双対性
によるものである。確かに、しきい値設定ステップ(2
10)又は以後のステップで得られた、輪郭を構成する
画素は、完全な輪郭を形成するものではない。ある場合
において、得られるこの輪郭は、非連続的であるかもし
れず(例えば輪郭がサンプリングされたものであると
き)、提案された3つの特性(円、コーナ、直線部分)
のいずれにも正確には対応しない。そこで、対象物の特
徴距離の計算が(対象物のチェック時のように特徴生成
時に)、提案された3つの特性の1つに完全に対応し同
じである輪郭の部分に基づいて、常に行うわれるべきで
ある。
【0147】換言すれば、各窓内の理論的な輪郭の部分
の抽出ステップ(211)は、ベクトル化された画像を
得ることに対応している。各画素(点毎の画像)の別個
の定義は、ベクトルによって画像に表された(ベクトル
化された画像の)各要素の定義によって置き換えられ
る。従って、ほぼ円の形で分布された点の集合は、この
ステップ(211)の間、半径値及びこの円の中心座標
を備えた「円ベクトル」と定義される。
【0148】最後のステップは、2つの理論的な輪郭の
部分間の距離を計算するステップ(212)である。
【0149】この距離の計算には2つの場合がある。即
ち、(1)第1に第1の輪郭の部分の第1の特徴点と第
2に第2の輪郭の部分の第2の特徴点との間の最小距離
の計算、(2)第1に第1の輪郭の部分の特徴点と第2
に第2の輪郭の部分の特徴直線との間の最小距離の計
算、である。
【0150】理論的な輪郭の部分が円又はコーナである
時、対応する特徴点はそれぞれこの円の中心又は各々が
このコーナを形成する2つの半直線の1つを含む2つの
直線の交点である。
【0151】理論的な輪郭の部分が直線部分である時、
対応する特徴直線はこの直線部分を含む直線である。
【0152】したがって、図4及び図5は前者の距離計
算の場合(点/点)に対応し、図6は後者の場合(点/
直線)に対応する。
【0153】図4の画像43に表されている対象物44
の特徴距離は、(1)第1に第1のサーチ窓41に包含
された円45の中心47と、(2)第2に第2のサーチ
窓42に包含されたコーナ46を形成する2つの半直線
の1つを各々が含む2つの直線49、410の交点と、
の間の最小距離である。
【0154】図5の画像53に示されている対象物54
の特徴距離は、(1)第1に第1のサーチ窓51に包含
されたコーナ55を形成する2つの半直線の1つを各々
が含む2つの直線59、510の交点57と、(2)第
2に第2のサーチ窓52に包含されたコーナ56を形成
する2つの半直線の1つを各々が含む2つの直線51
1、512の交点58と、の間の最小距離である。
【0155】図6の画像63に示されている対象物64
の特徴距離は、(1)第1に第1のサーチ窓61に包含
されたコーナ65を形成する2つの半直線の1つを各々
が含む2つの直線610、611の交点67と、(2)
第2に第2のサーチ窓62に包含された直線部分66を
含む直線69と、の間の最小距離である。
【0156】後者の場合、最小距離は、従って、(1)
第1に、第2のサーチ窓に包含された直線部分66を含
む特徴的な直線69と第1のサーチ窓に包含されたコー
ナの特徴点67を通るこの直線に垂直な線との交点68
と、(2)第2に、前に定義した点67と、の間の距離
である。
【0157】2つのほぼ平行な(角度の開きが所定値、
例えば5度、より小さい)直線部分間で測定すべき距離
がある場合、測定される距離は、例えば2つの測定窓の
第1の窓内に登録された直線部分の中点と第2の測定窓
内で計算された直線との間の最小距離である。
【0158】対象物の特徴生成中に、システムは、第1
の距離(対象物の特徴距離)を決定する。チェックすべ
き対象物の特徴検定中に、システムは、第2の距離を決
定し、それを第1の距離と比較する(このステップは、
対象物の特徴を検定する方法のみに関係するため、図2
には示されていない)。
【0159】2つの距離間の差がオペレータによってあ
らかじめ設定された許容差より小さい場合は、チェック
すべき対象物が製造上で要求される品質を備えているこ
ととなる。
【0160】もしそうでなければ、チェックすべき対象
物の不良な品質が検出されたこととなり、システムは、
アプリケーション出力を発生することにより(図示な
し)、仕様に適合しない場合の処理を行う(例えば仕様
に合わない部品をえり分けたり取り去ることによる)装
置(図示なし)の実時間制御を達成することができる。
【0161】上述した記載は、対象物の特徴を生成する
方法及び対象物の特徴を検定する対応した方法に対応す
る。これら2つの方法は、品質管理に適用された人工的
視覚システムで実施される。この方法が、本発明の構成
から逸脱することなく他の多くの用途に容易に適用でき
ることは明らかである。
【0162】同様に、本発明による方法を実施する他の
方法も想到することができる。特に、輪郭部分の新たな
特性(例えば楕円)の選択を提供することが可能であ
る。
【図面の簡単な説明】
【図1】品質管理に適用される人為的な映像システムの
図である。
【図2】(A)は対象物の特徴を生成するため、又はチ
ェック対象物の特徴の検定のための方法のブロック図、
(B)は(A)に示す方法の変形のブロック図である。
【図3a】画像における対象物の垂直位置を判断する図
2に示した方法のステップを示す図である。
【図3b】画像における対象物の垂直位置を判断する図
2に示した方法のステップを示す図である。
【図4】第1に計算された輪郭の部分と第2に計算され
た輪郭の部分との間の距離の計算例を示す図である。
【図5】第1に計算された輪郭の部分と第2に計算され
た輪郭の部分との間の距離の計算例を示す図である。
【図6】第1に計算された輪郭の部分と第2に計算され
た輪郭の部分との間の距離の計算例を示す図である。
【図7】明確な輪郭の部分の画素を判断する第1の例を
示す図である。
【図8】対象物の輪郭の等距離を判断する第2の例を示
す図である。
【符号の説明】
1 カメラ、 2 コンベアベルト、 4 処理システム、 31 、32 、33 、34 人形、

Claims (23)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】 対象物の特徴輪郭の2点間の距離を測定
    することにより構成された、前記対象物の特徴である少
    なくとも1つの寸法上の度合を定めることからなる型式
    の、画素を単位として表わしたデジタル画像上に表され
    る対象物の特徴生成方法であって、前記測定が自動計算
    システムにより行なわれ、 前記システムに、前記デジタル画像から切り取られかつ
    前記対象物の明確な輪郭の第1の部分を含む第1のサー
    チ窓と、前記デジタル画像から切り取られかつ前記対象
    物の明確な輪郭の第2の部分とを含む第2のサーチ窓と
    を供給するステップと、 前記システムに、前記第1のサーチ窓に含まれる前記輪
    郭の部分の特性を定める第1の情報要素と、前記第2の
    サーチ窓に含まれる前記輪郭の部分の特性を定める第2
    の情報要素とを供給するステップと、 前記システムが、数学的に最も確率が高い1つであり、
    かつ対応する窓のために前記システムに供給される前記
    輪郭情報要素に対応する特性を有する理論的な輪郭の部
    分を、前記各サーチ窓について該窓に含まれる画素に基
    づいて、自動的に抽出を行なうステップと、 前記システムが、前記第1の計算された輪郭の部分と前
    記第2の計算された輪郭の部分との間の距離を最終的に
    計算するステップと、を備えていることを特徴とする対
    象物の特徴生成方法。
  2. 【請求項2】 前記デジタル画像の数学的な変換のため
    の予備ステップを備えており、前記デジタル画像は、 第1に、それぞれ水平軸及び垂直軸に関する1次微分の
    演算子の適用に対応する第1の数学的な変換及び第2の
    数学的な変換であって、前記水平軸及び前記垂直軸に関
    して前記デジタル画像の2つの1次微分をそれぞれ出力
    する前記第1及び第2の数学的な変換と、 第2に、2Dラプラス演算子の適用に対応する第3の数
    学的な変換であって、前記デジタル画像の2次微分を出
    力する前記第3の数学的な変換と、を受けることを特徴
    とする請求項1に記載の方法。
  3. 【請求項3】 前記デジタル画像の前記2次微分は、シ
    ステムに前記サーチ窓及び前記対応する輪郭情報要素を
    与えてユーザを支援するべくマスクを構成するように表
    示されることを特徴とする請求項2に記載の方法。
  4. 【請求項4】 計算された輪郭の部分の前記特性は、 円と、 コーナと、 直線部分と、を含むグループに属することを特徴とする
    請求項1に記載の方法。
  5. 【請求項5】 前記システムに2つのサーチ窓を供給す
    る前記ステップには、前記各窓について、 該窓に含まれる画素の振幅レベルのしきい値を決定する
    ステップと、 明確な輪郭の部分の画素を抽出するステップであって、
    前記しきい値より小さい振幅レベルを有する前記画素を
    除去すること、及び前記しきい値より大きい振幅レベル
    を有すると共に明確な輪郭の部分の前記画素を構成する
    画素を保持することからなるステップと、が続くことを
    特徴とする請求項1に記載の方法。
  6. 【請求項6】 画素の前記振幅レベルを、デジタル画像
    の2次微分における前記画素に伴う値として定義するこ
    とを特徴とする請求項5に記載の方法。
  7. 【請求項7】 画素の前記振幅レベルを、デジタル画像
    の2つの1次微分における前記画素に伴う値の絶対値の
    総和として定義することを特徴とする請求項5に記載の
    方法。
  8. 【請求項8】 画素の前記振幅レベルを、デジタル画像
    の2つの1次微分における前記画素に伴う値の2乗の総
    和の平方根として定義することを特徴とする請求項5に
    記載の方法。
  9. 【請求項9】 明確な輪郭の部分の画素を抽出する前記
    ステップは、少なくとも1つの前記数学的な変換を行な
    った前記デジタル画像のある行及びある列についてのみ
    実行されるものであり、明確な輪郭の部分の抽出画素が
    輪郭のサンプリングされた部分を構成していることを特
    徴とする請求項5に記載の方法。
  10. 【請求項10】 しきい値を決定する前記ステップ及び
    明確な輪郭の部分の画素を抽出する前記ステップは、 第1に、デジタル画像の水平軸に関する1次微分の画素
    のある行について、画素の振幅レベルをデジタル画像の
    水平軸に関する前記1次微分における前記画素に伴う値
    として定義して、明確な輪郭の部分の第1画素を抽出す
    るように、 第2に、デジタル画像の垂直軸に関する1次微分の画素
    のある列について、画素の振幅レベルをデジタル画像の
    垂直軸に関する前記1次微分における前記画素に伴う値
    として定義して、明確な輪郭の部分の第2の画素を抽出
    するように実行され、明確な輪郭の部分の第1及び第2
    の画素の全てが明確な輪郭のサンプリングされた部分を
    構成するようにしたことを特徴とする請求項5に記載の
    方法。
  11. 【請求項11】 前記画像の行及び前記画像の列は、ほ
    ぼ等距離であることを特徴とする請求項9又は10に記
    載の方法。
  12. 【請求項12】 理論的な輪郭の部分を抽出する前記ス
    テップは、Hough変換を行なうものであることを特
    徴とする請求項1に記載の方法。
  13. 【請求項13】 計算された2つの輪郭の部分の間の前
    記距離は、 前記第1の計算された輪郭の部分の特徴点と前記第2の
    計算された輪郭の部分の特徴点との間の最小距離と、 前記第1の計算された輪郭の部分の特徴点と前記第2の
    計算された輪郭の部分の特徴直線との間の最小距離と、
    を備えたグループに属することを特徴とする請求項1に
    記載の方法。
  14. 【請求項14】 前記特徴点は、円の中心、又は各々が
    コーナを形成する2つの半直線のうちの1つを含む2つ
    の直線の交点であることを特徴とする請求項3に記載の
    方法。
  15. 【請求項15】 ワーキングデジタル画像上で表わされ
    ているチェックすべき対象物の特徴を検定する方法であ
    って、前記特徴は請求項1に記載の特徴生成方法により
    生成したオリジナル特徴と比較され、第1に、前記オリ
    ジナル特徴を生成する前記特徴生成方法が、前記システ
    ムにより、基準デジタル画像における代表的な対象物の
    位置を決定又は局所化する付加的なステップが含まれて
    おり、第2に、前記検定方法は、 前記システムが、前記ワーキングデジタル画像における
    前記チェックすべき対象物の位置を局所化し、前記基準
    デジタル画像における前記代表的な対象物の位置に対す
    る位置偏差又は差を計算するステップと、 前記サーチ窓がオリジナル特徴の前記生成中に前記シス
    テムに与えられた特性と同一特性を有する前記チェック
    すべき対象物の輪郭の部分を含むように、前記システム
    が前記サーチ窓を自動的にシフトするステップと、 前記システムが、オリジナル特徴を生成する前記特徴生
    成方法のものと同一の2つのステップにおいて、前記各
    サーチ窓における特徴点を抽出し前記理論的な輪郭の部
    分間の距離を計算するステップと、 前記システムが、前記チェックすべき対象物の品質を評
    価可能とするべく、最終的にオリジナル特徴に対応する
    前記距離とチェックすべき対象物の特徴に対応する前記
    距離とを比較するステップと、を備えていることを特徴
    とする対象物の特徴検定方法。
  16. 【請求項16】 デジタル画像における対象物の位置を
    局所化する前記ステップは、 システムに前記デジタル画像から切り取られた少なくと
    も1つの局所化した窓を与えて前記対象物の明確な輪郭
    の少なくとも1つの特徴部分を包含させ、 前記各局所化窓について、該局所化窓内の前記対象物の
    明確な輪郭の前記特徴部分の位置の少なくとも1つの情
    報要素を決定する、ことからなることを特徴とする請求
    項15に記載の方法。
  17. 【請求項17】 システムは少なくとも1つの垂直局所
    化窓及び/又は少なくとも1つの水平局所化窓が与えら
    れ、システムは前記垂直局所化窓における垂直位置の少
    なくとも1つの情報要素及び/又は前記水平局所化窓に
    おける水平位置の少なくとも1つの情報要素を決定し、 垂直位置の前記各情報要素は、 前記対象物の明確な輪郭の前記特徴部分の垂直端に対応
    する前記垂直局所化窓のスクリーン行を識別し、 前記スクリーン行の前記識別を開始すべき前記局所化窓
    のエッジを指定するものであり、 水平位置の前記各情報要素は、 少なくとも2つの線について、第1に、輪郭の部分を含
    む前記水平局所化窓の側部エッジと、第2に、対象物の
    輪郭の前記特徴部分に最も近い部分との間の距離を示
    し、前記距離の集合は輪郭の特徴部分の外形の情報要素
    を与え、 これに関して前記距離が計算される前記水平局所化窓の
    エッジを指定するものである、ことを特徴とする請求項
    16に記載の方法。
  18. 【請求項18】 少なくとも1つの局所化窓をシステム
    に供給する前記ステップには、各局所化窓について、対
    象物の輪郭の部分の画素を抽出するステップであって、 サーチパスの直線部分の画素を連続的に解析することに
    より対象物の輪郭の部分の第1の画素を検出し、 連続的にかつ所定の回転方向に従って、前記サーチパス
    の第1の円形部分の画素を解析することにより、対象物
    の輪郭の部分の第2の画素を検出するものであって、前
    記第1の円形部分が所定の半径に等しい半径を有すると
    共に対象物の輪郭の部分の前記第1の画素を中心とする
    円の周部分に対応しており、 対象物の輪郭の部分の先行画素に先行する対象物の輪郭
    の部分の画素から開始しかつ前記所定の回転方向に従っ
    て、連続的に前記サーチパスの新しい円形部分の画素を
    解析することにより対象物の輪郭の部分の新しい画素を
    検出するものであって、前記新しい円形部分が前記所定
    の半径に等しい半径を有すると共に対象物の輪郭の部分
    の前の画素を中心とする円の周部分に対応している、こ
    とからなるステップが続いており、対象物の輪郭の部分
    の新しい画素の前記検出は、 対象物の輪郭の部分の前記新しい画素と対象物の輪郭の
    前記第1の画素との間の距離が前記所定の半径より小さ
    くなるまで、 又は対象物の輪郭の部分の前記新しい画素が前記局所化
    窓の外側に位置されるまで、繰り返し行われるものであ
    り、前記システムは、各窓について、対象物の特徴部分
    の位置の少なくとも1つの情報要素を対象物の輪郭の部
    分の前記画素から決定し、前記グループに属する位置の
    前記情報要素は、 水平位置の情報要素、 垂直位置の情報要素、 角度位置の情報要素、を備えていることを特徴とする請
    求項16に記載の方法。
  19. 【請求項19】 対象物の輪郭の部分の画素を抽出する
    前記ステップは、対象物の輪郭の部分の前記画素から等
    距離にある所定数Nのワーキング画素を得るステップが
    続いており、等距離にある所定数Nのワーキング画素を
    得る該ステップは、 対象物の輪郭の部分の前記画素を接続することにより多
    角形を形成し、 前記多角形の周辺長Lを計算し、 前記ワーキング画素がほぼ等距離D=L/Nとなるよう
    に連続する2つのワーキング画素間の距離Dを計算し、 対象物の輪郭の部分の前記画素間の直線補間により等距
    離の前記ワーキング画素を発生することからなり、等距
    離の前記ワーキング画素がワーキング輪郭を定義し、等
    距離の2つのワーキング画素間の距離Dが前記ワーキン
    グ輪郭に沿って定義されることを特徴とする請求項18
    に記載の方法。
  20. 【請求項20】 前記局所化窓は前記対象物の輪郭を完
    全に含み、角度位置の前記情報要素はデジタル画像の水
    平軸と前記対象物の主軸との間の角度として定義され、
    前記主軸は前記対象物の中心を通り、かつ水平位置及び
    垂直位置の前記情報要素は前記対象物の中心の水平座標
    及び垂直座標に対応していることを特徴とする請求項1
    8又は19に記載の方法。
  21. 【請求項21】 前記角度は、下式によって計算され、 【数1】 ここで、θは前記角度であり、 (xi ,yi )は対象物の輪郭のi番目の画素の座標で
    あり、 Nは対象物の輪郭の画素数であり、 (cx ,cy )は下式により計算された対象物の前記中
    心の座標である、 【数2】 ことを特徴とする請求項20に記載の方法。
  22. 【請求項22】 前記角度は、対象物の前記中心から最
    も遠い対象物の輪郭の画素を通るものと同様に対象物の
    前記中心を通る軸として前記主軸を定義することによっ
    て計算されるものであり、対象物の中心の座標(cx
    y )は、下式により計算される、 【数3】 ことを特徴とする請求項20に記載の方法。
  23. 【請求項23】 対象物の輪郭の部分の前記各画素に
    は、対象物の輪郭の部分の前記画素と対象物の輪郭の部
    分の次の画素とを接続する対象物の輪郭の部分のセグメ
    ントが伴っており、前記各セグメントは先行するセグメ
    ントに対する角度位置により定義され、かつ前記システ
    ムは第1にチェックすべき対象物の輪郭の部分のセグメ
    ントの角度位置と第2に代表的な対象物の輪郭の部分の
    セグメントの角度位置との間の相関関数の最大値を計算
    し、前記最大値はチェック対象物の輪郭の部分のセグメ
    ントと代表的な対象物の輪郭の部分に対応するセグメン
    トとの間の位置偏差の情報要素を、セグメントの数に関
    して、与えるものであり、位置偏差の前記情報要素は、 第1に、チェックすべき対象物の位置と並進運動する代
    表的な対象物の位置との間の並進運動に関する位置偏差
    についての情報要素であって、チェックすべき対象物の
    輪郭の部分のセグメントの座標と代表的な対象物の輪郭
    の部分の対応するセグメントの座標との間の差として計
    算される前記位置偏差情報要素、 第2に、チェックすべき対象物の位置と代表的な対象物
    の位置との間の回転運動に関する位置偏差についての情
    報要素であって、チェックすべき対象物の輪郭の部分の
    セグメントの絶対角度位置と代表的な対象物の輪郭の部
    分の対応するセグメントの絶対角度位置との間の差とし
    て計算される回転運動に関する前記位置偏差情報要素、
    の計算を可能とすることを特徴とする請求項19に記載
    の方法。
JP5058077A 1992-02-24 1993-02-24 対象物の寸法度合の特徴を定めることからなる型式のデジタル画像により表わされた対象物の特徴生成方法及び対象物の特徴検定方法 Pending JPH07262383A (ja)

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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7382897B2 (en) * 2004-04-27 2008-06-03 Microsoft Corporation Multi-image feature matching using multi-scale oriented patches
US9329763B2 (en) 2014-02-04 2016-05-03 General Electric Company Method and device for determining geometric property
EP3246851A1 (en) 2016-05-17 2017-11-22 Fujitsu Limited Method and apparatus for searching a database of 3d items using descriptors
CN113361547A (zh) * 2021-06-30 2021-09-07 深圳证券信息有限公司 一种签章识别方法、装置、设备及可读存储介质

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3638188A (en) * 1969-10-17 1972-01-25 Westinghouse Electric Corp Classification method and apparatus for pattern recognition systems

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9323147B2 (en) 2013-12-12 2016-04-26 Samsung Sdi Co., Ltd. Positive photosensitive resin composition, photosensitive resin film prepared by using the same, and display device

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