JPH0727562B2 - 縫製部品表面の形状状態検査装置 - Google Patents
縫製部品表面の形状状態検査装置Info
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- JPH0727562B2 JPH0727562B2 JP61188560A JP18856086A JPH0727562B2 JP H0727562 B2 JPH0727562 B2 JP H0727562B2 JP 61188560 A JP61188560 A JP 61188560A JP 18856086 A JP18856086 A JP 18856086A JP H0727562 B2 JPH0727562 B2 JP H0727562B2
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Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、形状状態検査装置に係り、特に自動化ライン
における縫製部品の適否を自動検査を行うに好適な形状
状態検査装置に関する。
における縫製部品の適否を自動検査を行うに好適な形状
状態検査装置に関する。
従来の形状検査方法は全て、被検査物の外形形状の検査
を特徴量などを使つて行う方式である。
を特徴量などを使つて行う方式である。
すなわち、対象物の全体について特徴量を抽出し、その
対象物がどのような種類の物体かを判別している（関連
公知例特公昭59−34961号）。
対象物がどのような種類の物体かを判別している（関連
公知例特公昭59−34961号）。
したがつて、従来の形状検査方法にあつては、縫製部品
のような柔らかいものについて物理的な形状計測が困難
であり、縫製工程の自動化を行うことができないもので
あつた。また、縫製部品の種類が多く、専用の計測装置
では対応し切れなかつた。標準手段で寸法形状の異なる
部品についても容易に適用できることが設備費の高膨を
さけるためにも是非必要であつた。部品の外形の検査の
方式は公知であるが縫製部品上の加工の有無（ダーツ，
ピンタツク等の加工の有無やボタン等部品の添付の有
無）を検査することが、縫製工程を自動化する場合必要
である。
のような柔らかいものについて物理的な形状計測が困難
であり、縫製工程の自動化を行うことができないもので
あつた。また、縫製部品の種類が多く、専用の計測装置
では対応し切れなかつた。標準手段で寸法形状の異なる
部品についても容易に適用できることが設備費の高膨を
さけるためにも是非必要であつた。部品の外形の検査の
方式は公知であるが縫製部品上の加工の有無（ダーツ，
ピンタツク等の加工の有無やボタン等部品の添付の有
無）を検査することが、縫製工程を自動化する場合必要
である。
本発明の目的は、縫製部品の適否を自動的に検査するこ
とのできる縫製部品表面の形状検査装置を提供すること
にある。
とのできる縫製部品表面の形状検査装置を提供すること
にある。
本発明は画像による形状計測により柔らかい部品の形状
計測を可能とし、部品表面の計測を行う前に被計測部品
の特徴や計測方法をシステムに数え込む方式とすること
により縫製部品表面の形状状態の適否を行なおうという
ものである。なお、部品の計測時には、部品の画像を標
準状態と同じ姿勢位置に調整し、計測したい部位の画像
データを抽出できる方式をとつている。
計測を可能とし、部品表面の計測を行う前に被計測部品
の特徴や計測方法をシステムに数え込む方式とすること
により縫製部品表面の形状状態の適否を行なおうという
ものである。なお、部品の計測時には、部品の画像を標
準状態と同じ姿勢位置に調整し、計測したい部位の画像
データを抽出できる方式をとつている。
このように、本発明は、縫製部品を縫製部品をある間隔
をもつて連続的に供給するラインと、該ラインの上方に
設置され該ライン上を流動する縫製部品を画像情報とし
て取込むITVカメラと、予め基準となる正常な縫製部品
表面の検査対象部位の形状状態を記憶する記憶手段と、
前記ITVカメラによつて前記ライン上を流れる縫製部品
の検査対象部位を部品毎に画像情報として取込む情報取
込手段と、該情報取込手段によつて取込んだ画像の方向
を前記記憶手段に記憶されている基準画像の方向と一致
させる画像処理手段と、該画像処理手段によつて得た画
像情報と前記記憶手段によつて記憶された画像情報とを
比較し、異常の有無を検査する検査手段とからなり、前
記情報取込手段によって取込んだ画像の方向を前記記憶
手段に記憶されている基準画像の方向と一致させる画像
処理手段は、 ａ）前記情報取込手段によって取込んだ画像を２値化処
理する手段、 ｂ）前記２値化処理した画像に対し輪郭抽出処理を行う
手段、 ｃ）前記輪郭抽出処理を行った画像について、予め定め
られた複数の方向コードに対応させて、輪郭抽出画像を
各輪郭線分画像に分類する処理を行う手段、 ｄ）前記複数に分類された各輪郭線分画像から、特定の
方向コードに対応する特定の輪郭線分画像を抽出する処
理を行う手段、 ｅ）前記特定の輪郭線分画像に対して、画像の膨張処理
をｎ回（ｎは任意の整数）行う手段、 ｆ）前記ｎ回の膨張処理を行った画像に対して、細線化
処理をｎ回行う手段、 ｇ）前記ｎ回の細線化処理を行った画像から、前記ライ
ン上を流れる縫製部品の検査対象部位の向きを示す角度
を計算する手段、 および、 ｈ）前記記憶手段によって記憶された正常な縫製部品表
面の検査対象部位の向きを示す角度と、前記ライン上を
流れる縫製部品の検査対象部位の向きを示す角度の差分
だけ、前記情報取込手段によって取込んだ画像を回転す
る処理を行う手段、 を包含することを特徴とするものである。
をもつて連続的に供給するラインと、該ラインの上方に
設置され該ライン上を流動する縫製部品を画像情報とし
て取込むITVカメラと、予め基準となる正常な縫製部品
表面の検査対象部位の形状状態を記憶する記憶手段と、
前記ITVカメラによつて前記ライン上を流れる縫製部品
の検査対象部位を部品毎に画像情報として取込む情報取
込手段と、該情報取込手段によつて取込んだ画像の方向
を前記記憶手段に記憶されている基準画像の方向と一致
させる画像処理手段と、該画像処理手段によつて得た画
像情報と前記記憶手段によつて記憶された画像情報とを
比較し、異常の有無を検査する検査手段とからなり、前
記情報取込手段によって取込んだ画像の方向を前記記憶
手段に記憶されている基準画像の方向と一致させる画像
処理手段は、 ａ）前記情報取込手段によって取込んだ画像を２値化処
理する手段、 ｂ）前記２値化処理した画像に対し輪郭抽出処理を行う
手段、 ｃ）前記輪郭抽出処理を行った画像について、予め定め
られた複数の方向コードに対応させて、輪郭抽出画像を
各輪郭線分画像に分類する処理を行う手段、 ｄ）前記複数に分類された各輪郭線分画像から、特定の
方向コードに対応する特定の輪郭線分画像を抽出する処
理を行う手段、 ｅ）前記特定の輪郭線分画像に対して、画像の膨張処理
をｎ回（ｎは任意の整数）行う手段、 ｆ）前記ｎ回の膨張処理を行った画像に対して、細線化
処理をｎ回行う手段、 ｇ）前記ｎ回の細線化処理を行った画像から、前記ライ
ン上を流れる縫製部品の検査対象部位の向きを示す角度
を計算する手段、 および、 ｈ）前記記憶手段によって記憶された正常な縫製部品表
面の検査対象部位の向きを示す角度と、前記ライン上を
流れる縫製部品の検査対象部位の向きを示す角度の差分
だけ、前記情報取込手段によって取込んだ画像を回転す
る処理を行う手段、 を包含することを特徴とするものである。
以下、本発明の実施例について説明する。
本発明の実施例を第１図〜第26図を用いて詳細に説明す
る。第１図は、本発明の部品の表面形状状態の検査装置
の全体構成を示す。図において、１は形状検査装置全体
（画像処理装置機能を有する）、２はマンマシン用のコ
ンソールCRT、３は処理結果画像を表示するためのモニ
タTV、４はコンソールCRTの表示内容をハードコピーす
るためのタイプライターである。５は画面操作のための
マウスである。６は画像を入力するためのITVカメラ、
７はカメラインターフエース、８は被検査対象物、９は
ITVカメラ視野、10は被検査対象物を搬送するための搬
送テーブルである。検査処理手順を規定するソフトウエ
アは、教示ステツプ11と検査ステツプ12の２つの部分か
らなつている。教示ステツプでは、標準画像を入力し、
前処理２値化処理を行い、検査手順等を教示する。検査
ステツプでは、被検査対象物の画像を取り込み前処理２
値化処理を行い、画像の姿勢位置を標準画像に一致させ
た後、特定領域について画像処理を行い形状検査を行う
ようになつている。第２図は、本発明の検査装置のハー
ドウエア構成を示している。13は、システム全体を統括
するコンピユータのCPUである。16は主メモリ、17はCPU
内バス、14はシステムバスでマルチバスが使われてい
る。15はバスコントローラ、18は外部記憶装置でコロツ
ピーデイスク装置である。プログラムのーデイングやデ
ータの入出力に使用する。マウス５はシリアルデータ転
送機構19を介して接続してある。20はイメージプロセツ
サ（IMP）である。21は画像メモリで、２値画像と濃淡
メモリをそれぞれ別の空間に割当ててある。ITVカメラ
６とモニタテレビ３は、IMP20に接続してある。コンソ
ールCRT2は、CPU13に接続してある。被検査物の画像
は、ITVカメラ６から入力して、画像メモリ21に記憶さ
せる。画像メモリ21内の画像は、イメージプロセツサ20
により各種処理させる。ITVカメラからの画像及び画像
メモリ21の内容はモニタテレビ３にも画像表示できるよ
うにしてある。形状検査結果は外部装置101に対して出
力できるようになつている。この場合、データ転送はシ
リアルデータ伝送機構19,パラレルデータ転送機構99,プ
ロセス入出力機構100を介して行われ、不良品が出た場
合の搬送経路の切り替えなどに使われる。ソフトウエア
構成は第３図に示すように教示ステツプのためのソフト
ウエア11と形状検査のためのソフトウエア12からなつて
いる。教示ステツプでは標準の対象物23の画像をITVカ
メラ６を介して入力する。入力画像を前処理,2値化処理
を行い、姿勢決定方式の教示，位置決定方式の教示，形
状測定領域の教示などを行い、形状検査箇所の特徴量抽
出と評価基準の設定等をマンマシン操作を行う。形状検
査ステツプでは、被検査対象物８の画像をITVメラ６か
ら入力し、前処理,2値化処理の後、姿勢計測及び調整処
理，位置計測及び調整処理（シフト処理）を行い、指定
領域の特徴量を抽出する。抽出された特徴量を評価して
検査結果とする。評価基準は、先の教示ステツプの手順
の中でマンマシン操作でオペレータがシステムに教示す
るようになつている。
る。第１図は、本発明の部品の表面形状状態の検査装置
の全体構成を示す。図において、１は形状検査装置全体
（画像処理装置機能を有する）、２はマンマシン用のコ
ンソールCRT、３は処理結果画像を表示するためのモニ
タTV、４はコンソールCRTの表示内容をハードコピーす
るためのタイプライターである。５は画面操作のための
マウスである。６は画像を入力するためのITVカメラ、
７はカメラインターフエース、８は被検査対象物、９は
ITVカメラ視野、10は被検査対象物を搬送するための搬
送テーブルである。検査処理手順を規定するソフトウエ
アは、教示ステツプ11と検査ステツプ12の２つの部分か
らなつている。教示ステツプでは、標準画像を入力し、
前処理２値化処理を行い、検査手順等を教示する。検査
ステツプでは、被検査対象物の画像を取り込み前処理２
値化処理を行い、画像の姿勢位置を標準画像に一致させ
た後、特定領域について画像処理を行い形状検査を行う
ようになつている。第２図は、本発明の検査装置のハー
ドウエア構成を示している。13は、システム全体を統括
するコンピユータのCPUである。16は主メモリ、17はCPU
内バス、14はシステムバスでマルチバスが使われてい
る。15はバスコントローラ、18は外部記憶装置でコロツ
ピーデイスク装置である。プログラムのーデイングやデ
ータの入出力に使用する。マウス５はシリアルデータ転
送機構19を介して接続してある。20はイメージプロセツ
サ（IMP）である。21は画像メモリで、２値画像と濃淡
メモリをそれぞれ別の空間に割当ててある。ITVカメラ
６とモニタテレビ３は、IMP20に接続してある。コンソ
ールCRT2は、CPU13に接続してある。被検査物の画像
は、ITVカメラ６から入力して、画像メモリ21に記憶さ
せる。画像メモリ21内の画像は、イメージプロセツサ20
により各種処理させる。ITVカメラからの画像及び画像
メモリ21の内容はモニタテレビ３にも画像表示できるよ
うにしてある。形状検査結果は外部装置101に対して出
力できるようになつている。この場合、データ転送はシ
リアルデータ伝送機構19,パラレルデータ転送機構99,プ
ロセス入出力機構100を介して行われ、不良品が出た場
合の搬送経路の切り替えなどに使われる。ソフトウエア
構成は第３図に示すように教示ステツプのためのソフト
ウエア11と形状検査のためのソフトウエア12からなつて
いる。教示ステツプでは標準の対象物23の画像をITVカ
メラ６を介して入力する。入力画像を前処理,2値化処理
を行い、姿勢決定方式の教示，位置決定方式の教示，形
状測定領域の教示などを行い、形状検査箇所の特徴量抽
出と評価基準の設定等をマンマシン操作を行う。形状検
査ステツプでは、被検査対象物８の画像をITVメラ６か
ら入力し、前処理,2値化処理の後、姿勢計測及び調整処
理，位置計測及び調整処理（シフト処理）を行い、指定
領域の特徴量を抽出する。抽出された特徴量を評価して
検査結果とする。評価基準は、先の教示ステツプの手順
の中でマンマシン操作でオペレータがシステムに教示す
るようになつている。
以上、形状検査方式について詳細に説明する。教示ステ
ツプの処理手順を第４図に示す。まずITVカメラ６から
画像入力し、前処理,2値化処理を行う（BOX−Ａ）。次
に標準対象物が画像中でどのような向きをしているかを
調べるために姿勢決定方式の教示を行う（BOX−Ｂ）。
画像中の対象物の向きを定量的に把握する方法として
は、対象物の外周部の特定の構成部分を抽出してその向
きを使うか、対象物全体を楕円におきかえその主軸の傾
きを使う。主軸の傾きを使う場合には、対象物全体が画
面に入つている必要があり、外周部の特定の構成部分
（直線部など）を使う場合には、その必要はない。次に
対象物の位置決定方式の教示を行う（BOX−Ｃ）。標準
画像と被検査画像の向きを一致させた後、特定の特徴点
の位置を比較することにより行う。ここでは、教示の
時、２個の特徴点をマンマシンでシステムに教示する方
式をとつている。姿勢位置が決定されるとその基準位置
に対する形状測定領域の教示を行う（BOX−Ｄ）。形状
測定領域は、任意の形状を教示してもかまわないが、操
作性や処理アルゴリズムの簡便化から矩形が望ましい。
本発明の実施例では、対角の座標を与えて矩形を定義す
る方式をとつている。最後に形状測定領域内の特徴量を
抽出して評価基準を決定する（BOX−Ｅ）。この処理
は、マンマシン操作により行い、オペレータが、特徴量
の種類や評価に使うパラメータ等をシステムに与える必
要がある。第５図に画像入力，前処理,2値化処理の処理
手順の１例を示す。ITVカメラ６から画像入力（BOX−
Ａ）し、ノイズ除去（BOX−Ｂ）、シエーデイング補正
（BOX−Ｃ）等の前処理を行つた後、２値化処理を行う
（BOX−Ｄ）。ノイズ除去は、布地の網目などを消すた
めの処理で、空間積和演算の平滑化処理などを使う。シ
エーデイング補正は、光学系，電子系経路による画面内
の不均一を除去するための画像処理で、濃淡画像間演算
などを使用して行う。第６図は、画面により前述と同じ
内容を示したものである。入力画像（濃淡）42は、前処
理の後、濃淡画像44となる。前処理結果画像44を２値化
処理して２値画像24を得る。43は、入力画像42内の対象
物の画像である。45は、同じく前処理結果画像44内の対
象物の画像である。25は、２値化画像24中の対象物の画
像である。姿勢決定方式の教示の手順を第７図に流れ図
で示す。この処理は、標準入力画像と被検査対象物の画
像の向きを合わせるためのものである。ここでは、対象
物の輪郭を抽出し、その輪郭構成要素のひとつを使つて
対象物全体の向きを決定する方式をとつている。まず、
２値画像を輪郭抽出処理を行う（BOX−Ａ）。次に輪郭
抽出画像から方向コードを抽出する（BOX−Ｂ）。方向
コード全部について特徴量を抽出し結果を表示する（BO
X−Ｃ）。オペレータ46は、方向コードの特徴量の計測
結果を分析し、適用可能な方向コードを選択する（BOX
−Ｄ）。方向コードの選択は、方向コードの特徴量（方
向角度や長さ等）と方向コードが、輪郭構成要素として
どのような図形上の位置づけにあるかを十分検討して判
断する。方向コードの選定が終ると姿勢決定のための処
理方向と選択した方向コードを入力する。選択結果を表
示（BOX−Ｅ）し、確認を行い（BOX−Ｆ）これでよけれ
ば次の処理に移る。不可ならば、元に戻り処理をくり返
す。方向コードの抽出手順を第８図に示す。２値画像24
を処理して輪郭抽出画像47（２値画像）を作成する。２
値画像中の対象物25の輪郭は、軸輪郭抽出画像47中で
は、輪郭構成要素48,49,50のようになる。輪郭抽出画像
47について方向コード抽出処理を行うと方向コード抽出
画像26を得る。輪郭構成要素48,49,50は方向コード抽出
画像26上では、線分51,52,53に相当する。方向コード抽
出画像26は濃淡画像であり、線分51,52,53は、第23図に
示すような線分の方向により線分上の画素には濃淡値が
割付けられる（方向コードの詳細は第23図参照）。以上
のようであるから輪郭構成要素を必要と思われるものだ
けを抽出できることが理解されるであろう。第９図は、
方向コード画像から方向コードの特徴量を抽出する処理
手順を示す。まず方向コード画像26から特定のコードの
みを抽出した画像を作成する（BOX−Ａ）。次に方向コ
ードが途中で切断していた場合これを接続して１本の線
分とするために画像の膨張処理をｎ回行う（BOX−Ｂ）
（ｎは、必要に応じて各種の数を決定する）。次に同じ
回数だけ細線化処理を行う（BOX−Ｃ）。この処理によ
り輪郭構成要素の不要な切断ケ所を修復することができ
る。細線化画像をラベリングし（BOX−Ｄ）、ラベリン
グされた画像に対してベクトル特徴量を計算し各ラベリ
ングに対する面積を計算する（BOX−Ｅ）。面積を評価
し、不要なものを除く処理を行う（BOX−Ｆ）。残され
たものに対して特徴量を計算（θ,l）する（BOX−
Ｇ）。第10図は、方向コード画像から特徴量抽出の手段
を画面で示したものである。方向コード画像26に対して
固定２値化処理することにより輪郭構成要素を分離して
抽出できる。方向コード画像26は濃淡画像であるからし
きい値をt1とすると２値画像54が得られ、しきい値t2と
すると２値画像55が、しきい値t3とすると２値画像56が
得られる。しきい値t1，t2，t3は、輪郭構成要素51,52,
53を単独に抽出できるように決定されているので、方向
コード51は、画像54中で線分57、方向コード52は画像55
中で線分58、方向コード53は画像56中で線分59として得
られる。これらの線分57,58,59それぞれについて特徴量
60を計算する。特徴量としては、傾き角（θ１，θ２，
θ３）や線分の長さ（l1，l2，l3）等である。第11図で
は、もうひとつの姿勢決定方式である。ここでは、入力
画像42を２値化し、２値画像24を得る。入力画像中の対
象物は61である。２値画像上、62が対応する。画像63
は、対象物62を楕円64におきかえて主軸の傾きθを計測
する方式を示す。対象物61は、全体が画像として入力さ
れているのでこの方式が有効なのである。第12図は、特
定輪郭抽出の例を画面により示す。47は輪郭抽出画像で
ある。66,67,68,69,70は輪郭を構成している要素であ
る。輪郭構成要素は方向コードを抽出した時の分割の方
式で分けられている（詳細は第23図参照）。輪郭抽出画
像47に対して方向コード抽出処理を行い方向コード抽出
画像26を得る。この画像中では輪郭構成要素66,67,68,6
9,70は線分の向きにより濃淡で区別され71,72,73,74の
ように濃淡画像26中の画像として表わされる。この方向
コード抽出画像26を固定２値化処理により特定の方向コ
ードのみを抽出した画像54を得る。画像54の中には、方
向コードの値を同じとする２つの図形76,77が存在する
ことがある。このような場合、画像54をラベリングして
必要なものだけを抽出することができる。画像54をラベ
リングして得られた画像を65とし、ラベリングされた画
像を78,79とする。画像65を固定２値化処理することに
より78,79を単独に抽出することができるので78,79の特
徴量を調べることにより79をすてて、78だけを得ること
は容易である。画像80はラベリング画像65から２値化処
理により78だけを抽出したものである。画像80中の線分
81が画像65中の78に対応する。第13図は、方向コード抽
出時のノイズ除去の１例を示す。入力画像を２値化し２
値画像24を得る。２値画像24を輪郭抽出処理して２値画
像47を得る。輪郭抽出像47中で輪郭構成要素66,67,68,6
9,70が得られる。輪郭抽出画像47に対して方向コードを
抽出することにより濃淡画像26を得る。この画像中で
は、輪郭構成要素71〜75のように方向コード毎に濃淡で
区別されている。方向コード抽出画像26を固定２値化処
理することにより２値画像54を得る。特定コード抽出画
像中では、同じ方向コードのものが76,77が得られる。
ここで76は、入力画像ノイズの為に、２本の線分に分か
れている場合がある。このような場合、76は、注目の輪
郭構成要素であるので、１本の線分として処理する必要
がある。ここで、ここで特定のコード抽出画像54は膨張
処理して２値画像82を得る。画像中の線分は太らされて
84,85のようになる。この膨張処理の過程で、線分76の
破断部は、接合できる。
ツプの処理手順を第４図に示す。まずITVカメラ６から
画像入力し、前処理,2値化処理を行う（BOX−Ａ）。次
に標準対象物が画像中でどのような向きをしているかを
調べるために姿勢決定方式の教示を行う（BOX−Ｂ）。
画像中の対象物の向きを定量的に把握する方法として
は、対象物の外周部の特定の構成部分を抽出してその向
きを使うか、対象物全体を楕円におきかえその主軸の傾
きを使う。主軸の傾きを使う場合には、対象物全体が画
面に入つている必要があり、外周部の特定の構成部分
（直線部など）を使う場合には、その必要はない。次に
対象物の位置決定方式の教示を行う（BOX−Ｃ）。標準
画像と被検査画像の向きを一致させた後、特定の特徴点
の位置を比較することにより行う。ここでは、教示の
時、２個の特徴点をマンマシンでシステムに教示する方
式をとつている。姿勢位置が決定されるとその基準位置
に対する形状測定領域の教示を行う（BOX−Ｄ）。形状
測定領域は、任意の形状を教示してもかまわないが、操
作性や処理アルゴリズムの簡便化から矩形が望ましい。
本発明の実施例では、対角の座標を与えて矩形を定義す
る方式をとつている。最後に形状測定領域内の特徴量を
抽出して評価基準を決定する（BOX−Ｅ）。この処理
は、マンマシン操作により行い、オペレータが、特徴量
の種類や評価に使うパラメータ等をシステムに与える必
要がある。第５図に画像入力，前処理,2値化処理の処理
手順の１例を示す。ITVカメラ６から画像入力（BOX−
Ａ）し、ノイズ除去（BOX−Ｂ）、シエーデイング補正
（BOX−Ｃ）等の前処理を行つた後、２値化処理を行う
（BOX−Ｄ）。ノイズ除去は、布地の網目などを消すた
めの処理で、空間積和演算の平滑化処理などを使う。シ
エーデイング補正は、光学系，電子系経路による画面内
の不均一を除去するための画像処理で、濃淡画像間演算
などを使用して行う。第６図は、画面により前述と同じ
内容を示したものである。入力画像（濃淡）42は、前処
理の後、濃淡画像44となる。前処理結果画像44を２値化
処理して２値画像24を得る。43は、入力画像42内の対象
物の画像である。45は、同じく前処理結果画像44内の対
象物の画像である。25は、２値化画像24中の対象物の画
像である。姿勢決定方式の教示の手順を第７図に流れ図
で示す。この処理は、標準入力画像と被検査対象物の画
像の向きを合わせるためのものである。ここでは、対象
物の輪郭を抽出し、その輪郭構成要素のひとつを使つて
対象物全体の向きを決定する方式をとつている。まず、
２値画像を輪郭抽出処理を行う（BOX−Ａ）。次に輪郭
抽出画像から方向コードを抽出する（BOX−Ｂ）。方向
コード全部について特徴量を抽出し結果を表示する（BO
X−Ｃ）。オペレータ46は、方向コードの特徴量の計測
結果を分析し、適用可能な方向コードを選択する（BOX
−Ｄ）。方向コードの選択は、方向コードの特徴量（方
向角度や長さ等）と方向コードが、輪郭構成要素として
どのような図形上の位置づけにあるかを十分検討して判
断する。方向コードの選定が終ると姿勢決定のための処
理方向と選択した方向コードを入力する。選択結果を表
示（BOX−Ｅ）し、確認を行い（BOX−Ｆ）これでよけれ
ば次の処理に移る。不可ならば、元に戻り処理をくり返
す。方向コードの抽出手順を第８図に示す。２値画像24
を処理して輪郭抽出画像47（２値画像）を作成する。２
値画像中の対象物25の輪郭は、軸輪郭抽出画像47中で
は、輪郭構成要素48,49,50のようになる。輪郭抽出画像
47について方向コード抽出処理を行うと方向コード抽出
画像26を得る。輪郭構成要素48,49,50は方向コード抽出
画像26上では、線分51,52,53に相当する。方向コード抽
出画像26は濃淡画像であり、線分51,52,53は、第23図に
示すような線分の方向により線分上の画素には濃淡値が
割付けられる（方向コードの詳細は第23図参照）。以上
のようであるから輪郭構成要素を必要と思われるものだ
けを抽出できることが理解されるであろう。第９図は、
方向コード画像から方向コードの特徴量を抽出する処理
手順を示す。まず方向コード画像26から特定のコードの
みを抽出した画像を作成する（BOX−Ａ）。次に方向コ
ードが途中で切断していた場合これを接続して１本の線
分とするために画像の膨張処理をｎ回行う（BOX−Ｂ）
（ｎは、必要に応じて各種の数を決定する）。次に同じ
回数だけ細線化処理を行う（BOX−Ｃ）。この処理によ
り輪郭構成要素の不要な切断ケ所を修復することができ
る。細線化画像をラベリングし（BOX−Ｄ）、ラベリン
グされた画像に対してベクトル特徴量を計算し各ラベリ
ングに対する面積を計算する（BOX−Ｅ）。面積を評価
し、不要なものを除く処理を行う（BOX−Ｆ）。残され
たものに対して特徴量を計算（θ,l）する（BOX−
Ｇ）。第10図は、方向コード画像から特徴量抽出の手段
を画面で示したものである。方向コード画像26に対して
固定２値化処理することにより輪郭構成要素を分離して
抽出できる。方向コード画像26は濃淡画像であるからし
きい値をt1とすると２値画像54が得られ、しきい値t2と
すると２値画像55が、しきい値t3とすると２値画像56が
得られる。しきい値t1，t2，t3は、輪郭構成要素51,52,
53を単独に抽出できるように決定されているので、方向
コード51は、画像54中で線分57、方向コード52は画像55
中で線分58、方向コード53は画像56中で線分59として得
られる。これらの線分57,58,59それぞれについて特徴量
60を計算する。特徴量としては、傾き角（θ１，θ２，
θ３）や線分の長さ（l1，l2，l3）等である。第11図で
は、もうひとつの姿勢決定方式である。ここでは、入力
画像42を２値化し、２値画像24を得る。入力画像中の対
象物は61である。２値画像上、62が対応する。画像63
は、対象物62を楕円64におきかえて主軸の傾きθを計測
する方式を示す。対象物61は、全体が画像として入力さ
れているのでこの方式が有効なのである。第12図は、特
定輪郭抽出の例を画面により示す。47は輪郭抽出画像で
ある。66,67,68,69,70は輪郭を構成している要素であ
る。輪郭構成要素は方向コードを抽出した時の分割の方
式で分けられている（詳細は第23図参照）。輪郭抽出画
像47に対して方向コード抽出処理を行い方向コード抽出
画像26を得る。この画像中では輪郭構成要素66,67,68,6
9,70は線分の向きにより濃淡で区別され71,72,73,74の
ように濃淡画像26中の画像として表わされる。この方向
コード抽出画像26を固定２値化処理により特定の方向コ
ードのみを抽出した画像54を得る。画像54の中には、方
向コードの値を同じとする２つの図形76,77が存在する
ことがある。このような場合、画像54をラベリングして
必要なものだけを抽出することができる。画像54をラベ
リングして得られた画像を65とし、ラベリングされた画
像を78,79とする。画像65を固定２値化処理することに
より78,79を単独に抽出することができるので78,79の特
徴量を調べることにより79をすてて、78だけを得ること
は容易である。画像80はラベリング画像65から２値化処
理により78だけを抽出したものである。画像80中の線分
81が画像65中の78に対応する。第13図は、方向コード抽
出時のノイズ除去の１例を示す。入力画像を２値化し２
値画像24を得る。２値画像24を輪郭抽出処理して２値画
像47を得る。輪郭抽出像47中で輪郭構成要素66,67,68,6
9,70が得られる。輪郭抽出画像47に対して方向コードを
抽出することにより濃淡画像26を得る。この画像中で
は、輪郭構成要素71〜75のように方向コード毎に濃淡で
区別されている。方向コード抽出画像26を固定２値化処
理することにより２値画像54を得る。特定コード抽出画
像中では、同じ方向コードのものが76,77が得られる。
ここで76は、入力画像ノイズの為に、２本の線分に分か
れている場合がある。このような場合、76は、注目の輪
郭構成要素であるので、１本の線分として処理する必要
がある。ここで、ここで特定のコード抽出画像54は膨張
処理して２値画像82を得る。画像中の線分は太らされて
84,85のようになる。この膨張処理の過程で、線分76の
破断部は、接合できる。
膨張画像82を細線化して２値画像83を得る。細線化画像
は、線分76を補修して線分86を得る。細線化画像83をラ
ベリング処理することにより濃淡画像65を得る。ラベリ
ング画像65を固定２値化処理することにより２値画像80
を得る。特定輪郭構成要素の抽出結果画像80中の画像81
は、輪郭構成要素67の抽出結果である。この場合、輪郭
構成要素67の傾きを使つて対象物全体の向きを得ること
ができる。このようにして標準画像の傾きθ０が、画像
81の計測より得られる。
は、線分76を補修して線分86を得る。細線化画像83をラ
ベリング処理することにより濃淡画像65を得る。ラベリ
ング画像65を固定２値化処理することにより２値画像80
を得る。特定輪郭構成要素の抽出結果画像80中の画像81
は、輪郭構成要素67の抽出結果である。この場合、輪郭
構成要素67の傾きを使つて対象物全体の向きを得ること
ができる。このようにして標準画像の傾きθ０が、画像
81の計測より得られる。
位置決定方式について第14図〜第15図により説明する。
第14図は、第１特徴点の教示手順を示している。ここで
は特徴点として下辺の左右の２点A,Bを使用することと
する。まず、クロスカーソル89を画面に表示し、クロス
カーソルの交点Ｐを第１特徴点Ａに移動する。カーソル
の移動は、マウス５を操作して行うものとする。Ａ点を
決定するとこの点付近90の画像メモリを読み込みテンプ
レート88を作成する。次に第15図により第２特徴点の教
示について説明する。クロスカーソル89を表示しマウス
５を操作してクロスカーソル89の交点ＰをＢ点に移動す
る。Ｂ点の位置が確定するとＢ点付近94の画像メモリか
らテンプレート91を作成する。このようにして２個の特
徴点から対象物の位置と正確な向きがわかることにな
る。次に第16図により形状測定領域の教示について説明
する。まずカーソルを操作して領域の対角座標Ｃ及びＤ
を決定し、CDを対角とする領域を形状測定領域とする。
形状測定領域は必ずしも矩形とする必要はなく任意の図
形でかまわない。ここでは最も簡単に定義できる矩形に
より領域決定方式の一例を述べた。領域をどのような場
所とするかについては、対象物や検査目的などによりオ
ペレータが決定すべき問題であり本特許で記述すべきと
ころのものではない。
第14図は、第１特徴点の教示手順を示している。ここで
は特徴点として下辺の左右の２点A,Bを使用することと
する。まず、クロスカーソル89を画面に表示し、クロス
カーソルの交点Ｐを第１特徴点Ａに移動する。カーソル
の移動は、マウス５を操作して行うものとする。Ａ点を
決定するとこの点付近90の画像メモリを読み込みテンプ
レート88を作成する。次に第15図により第２特徴点の教
示について説明する。クロスカーソル89を表示しマウス
５を操作してクロスカーソル89の交点ＰをＢ点に移動す
る。Ｂ点の位置が確定するとＢ点付近94の画像メモリか
らテンプレート91を作成する。このようにして２個の特
徴点から対象物の位置と正確な向きがわかることにな
る。次に第16図により形状測定領域の教示について説明
する。まずカーソルを操作して領域の対角座標Ｃ及びＤ
を決定し、CDを対角とする領域を形状測定領域とする。
形状測定領域は必ずしも矩形とする必要はなく任意の図
形でかまわない。ここでは最も簡単に定義できる矩形に
より領域決定方式の一例を述べた。領域をどのような場
所とするかについては、対象物や検査目的などによりオ
ペレータが決定すべき問題であり本特許で記述すべきと
ころのものではない。
次にもうひとつのソフトウエアである形状検査ステツプ
の処理内容について第17図〜第22図を使用して説明す
る。形状検査ステツプの概略処理手順を第17図に示す。
まず、ITVカメラ６から被検査対象物８の画像を入力
し、前処理の後２値化する（BOX−Ａ）。被検査画像の
２値画像を使用して姿勢計測を行い、標準画像と同じ向
きになるように画像回転を行い姿勢調整を行う（BOX−
Ｂ）。次に、対象物の２つの特徴点をパターンマツチン
グ処理により求め、標準画像との原点のズレ量を修正す
るための画像シフトを行う（BOX−Ｃ）。姿勢と位置と
修正が完了すると形状計測領域における特徴量抽出処理
を行う（BOX−Ｄ）。得られた特徴量から検査結果を得
る（BOX−Ｅ）。第18図に形状検査ステツプおける姿勢
計測及び姿勢調整手順を示す。輪郭抽出処理（BOX−
Ａ）。方向コード抽出処理（BOX−Ｂ）は、教示の場合
と同じ考え方であり説明を省略してある。方向コード毎
の特徴量を抽出し（BOX−Ｃ）、その結果を評価し、姿
勢決定に使用すべき輪郭構成要素が決定できる（BOX−
Ｄ）。得られた輪郭構成要素から対象物の向きを示す角
度θ′が得られる（BOX−Ｅ）。ここで、標準画像24中
の対象物25の向きと被検査画像33中の対象物34の向きを
同じようにするため、被検査画像を画像回転する（BOX
−Ｆ）。画像回転する角度は次式から得られる。
の処理内容について第17図〜第22図を使用して説明す
る。形状検査ステツプの概略処理手順を第17図に示す。
まず、ITVカメラ６から被検査対象物８の画像を入力
し、前処理の後２値化する（BOX−Ａ）。被検査画像の
２値画像を使用して姿勢計測を行い、標準画像と同じ向
きになるように画像回転を行い姿勢調整を行う（BOX−
Ｂ）。次に、対象物の２つの特徴点をパターンマツチン
グ処理により求め、標準画像との原点のズレ量を修正す
るための画像シフトを行う（BOX−Ｃ）。姿勢と位置と
修正が完了すると形状計測領域における特徴量抽出処理
を行う（BOX−Ｄ）。得られた特徴量から検査結果を得
る（BOX−Ｅ）。第18図に形状検査ステツプおける姿勢
計測及び姿勢調整手順を示す。輪郭抽出処理（BOX−
Ａ）。方向コード抽出処理（BOX−Ｂ）は、教示の場合
と同じ考え方であり説明を省略してある。方向コード毎
の特徴量を抽出し（BOX−Ｃ）、その結果を評価し、姿
勢決定に使用すべき輪郭構成要素が決定できる（BOX−
Ｄ）。得られた輪郭構成要素から対象物の向きを示す角
度θ′が得られる（BOX−Ｅ）。ここで、標準画像24中
の対象物25の向きと被検査画像33中の対象物34の向きを
同じようにするため、被検査画像を画像回転する（BOX
−Ｆ）。画像回転する角度は次式から得られる。
Δθ＝θ０−θ′ ……（１） 以上で、標準画像中の対象物の向きと被検査画像中の対
象物の向きが一致したので次に原点を一致させる処理に
ついて記述する。第19図は、被検査対象物の向きを計測
するための処理手順を示す。まず第１の特徴点をテンプ
レートマツチング法により抽出する（BOX−Ａ）。使用
するテンプレートは、教示ステツプで作成したテンプレ
ートテーブル88の内容を使う。次に第２の特徴点をテン
プレートマツチング法で抽出する（BOX−Ｂ）。使用す
るテンプレートは同じく教示ステツプで作成したテンプ
レートテーブル91の内容を使う。得られた特徴点を
Ａ′,B′としその座標値を次のようにする。
象物の向きが一致したので次に原点を一致させる処理に
ついて記述する。第19図は、被検査対象物の向きを計測
するための処理手順を示す。まず第１の特徴点をテンプ
レートマツチング法により抽出する（BOX−Ａ）。使用
するテンプレートは、教示ステツプで作成したテンプレ
ートテーブル88の内容を使う。次に第２の特徴点をテン
プレートマツチング法で抽出する（BOX−Ｂ）。使用す
るテンプレートは同じく教示ステツプで作成したテンプ
レートテーブル91の内容を使う。得られた特徴点を
Ａ′,B′としその座標値を次のようにする。
このようにすると、Ａ′とＢ′を結ぶ直線の傾き角β′
は次式から得られる。
は次式から得られる。
教示した時のA,Bを結ぶ直線の傾き角βは であるから座標の傾きの誤差Δβは次式から得られる。
Δβ＝β−β′ ……（５） Δβが一定値以下ならば、最終結果に影響はないが、こ
える場合には、画像を回転して再補正を行う（BOX−
Ｅ）。この場合の画像回転角はΔβである。Δβが一定
以下の時は、画像シフトを行い原点調整を行う（BOX−
Ｆ）。この時のシフト量は、 である。
える場合には、画像を回転して再補正を行う（BOX−
Ｅ）。この場合の画像回転角はΔβである。Δβが一定
以下の時は、画像シフトを行い原点調整を行う（BOX−
Ｆ）。この時のシフト量は、 である。
以上の処理により標準画像中の対象物と被検査画像中の
対象物は、向き，位置共に完全に一致するようにでき
た。位置合せに被検査物画像の重心と標準画像の重心を
比較する方法もあるが、詳述せずとも理解されると思う
のでここでは省略する。
対象物は、向き，位置共に完全に一致するようにでき
た。位置合せに被検査物画像の重心と標準画像の重心を
比較する方法もあるが、詳述せずとも理解されると思う
のでここでは省略する。
計測領域内の特徴量抽出処理を第20図〜第22図にて説明
する。第20図は、処理手順に示し第21図は、画面で示
す。第20図はヒストグラム抽出例を示す。教示ステツプ
で作成した領域の対角座標C,Dを使用し、ボツクスウイ
ンドを設定する。このボツクスウインド内について特徴
量抽出処理を行う。ボツクスウインドは、画像処理範囲
を規定するようにハードウエアを作つてあるので、この
ような方法が有効なのである。第21図のような場合に
は、Ｘ軸ヒストグラムをとりこれを評価することにより
形状の検査が可能である。特徴量の決定や評価方法は、
対象物や検査目的により決まるものであり本特許の内容
に直接かかわるものでない。
する。第20図は、処理手順に示し第21図は、画面で示
す。第20図はヒストグラム抽出例を示す。教示ステツプ
で作成した領域の対角座標C,Dを使用し、ボツクスウイ
ンドを設定する。このボツクスウインド内について特徴
量抽出処理を行う。ボツクスウインドは、画像処理範囲
を規定するようにハードウエアを作つてあるので、この
ような方法が有効なのである。第21図のような場合に
は、Ｘ軸ヒストグラムをとりこれを評価することにより
形状の検査が可能である。特徴量の決定や評価方法は、
対象物や検査目的により決まるものであり本特許の内容
に直接かかわるものでない。
第24図（Ａ），（Ｂ）は、縫製部品の表面検査の例を示
す。（Ａ）は縫製パーツ上のダーツの有無を（Ｂ）はピ
ンタツクの有無を検査する例である。第25図の（Ａ）
は、ピンタツクの有無を検査する時の標準画像である。
（Ｂ）は、被検査対象の入力画像である。（Ｃ）は、画
像回転により姿勢調整を行つた画像で、（Ｄ）は、検査
位置の教示をもとに決定した画像である。表示のボツク
スウインド内部が検査対象となることを意味している。
第26図は検査部分に対してＸ軸投影ヒストグラムをとつ
たもので、このヒストグラムと標準画像の同じ部分のヒ
ストグラムを比較することによりピンタツクの有無を判
定できる例を示している。
す。（Ａ）は縫製パーツ上のダーツの有無を（Ｂ）はピ
ンタツクの有無を検査する例である。第25図の（Ａ）
は、ピンタツクの有無を検査する時の標準画像である。
（Ｂ）は、被検査対象の入力画像である。（Ｃ）は、画
像回転により姿勢調整を行つた画像で、（Ｄ）は、検査
位置の教示をもとに決定した画像である。表示のボツク
スウインド内部が検査対象となることを意味している。
第26図は検査部分に対してＸ軸投影ヒストグラムをとつ
たもので、このヒストグラムと標準画像の同じ部分のヒ
ストグラムを比較することによりピンタツクの有無を判
定できる例を示している。
以上説明したように、本発明によれば柔らかい材質の縫
製部品の表面形状状態検査を行うことができる。
製部品の表面形状状態検査を行うことができる。
また、本発明によれば、直接に接して形状を計測できな
いような環境での縫製部品の形状を検査することができ
る。
いような環境での縫製部品の形状を検査することができ
る。
さらに、本発明によれば、同一ラインを流れる部品のサ
イズや形状の種類が大変多い場合の縫製部品の表面形状
状態の計測を同一ソフトフエアで処理することができ
る。
イズや形状の種類が大変多い場合の縫製部品の表面形状
状態の計測を同一ソフトフエアで処理することができ
る。
このように、本発明によれば、画像による形状計測であ
るため柔らかい被計測物に対して正確に形状計測を行う
ことができ、形状計測作業の前に標準部品の画像を取り
込みその特徴点と計測方法を教示するので、被計測物の
大きさや形状に影響されることがなく正確に形状計測を
行うことができる。
るため柔らかい被計測物に対して正確に形状計測を行う
ことができ、形状計測作業の前に標準部品の画像を取り
込みその特徴点と計測方法を教示するので、被計測物の
大きさや形状に影響されることがなく正確に形状計測を
行うことができる。
第１図は、本発明の部品の表面形状状態検査装置の全体
構成図、第２図は、検査装置のハードウエア構成図、第
３図はソフトウエア構成図、第４図はソフト処理の内で
教示ステツプの処理手順の流れ図、第５図は教示ステツ
プ中の画像入力、前処理、２値化処理についての流れ
図、第６図は同じ内容の画面の画像処理図、第７図は教
示ステツプ中の姿勢決定方式の教示手順の流れ図、第８
図は姿勢決定方式の教示の処理の中で使用される方向コ
ードの抽出手順を示す図、第９図は、姿勢決定方式の一
実施例で、方向コード抽出，膨張処理，細線化，特徴量
などを使用する方式を示す図、第10図は、方向コード抽
出画像から輪郭構成要素を抽出する方式を示す図、第11
図は主軸の傾斜角を用いて姿勢を決定する方式を示す
図、第12図は、特定輪郭構成要素の抽出例を示す図、第
13図は、輪郭構成要素の線分が途中で切れている場合、
膨張処理と細線化処理上より２個の線分を接続し特定コ
ードの抽出を可能とする方式を示す図、第14図は位置決
定方式の教示における第１特徴点の決定方法について示
す図、第15図は第２特徴点の決定方法を示す図、第16図
は、形状測定領域の教示の方法を示す図、第17図は他の
ソフト処理である形状検査ステツプの処理手順の流れ
図、第18図は姿勢計測及びその調整手順の流れ図、第19
図は位置計測及びその調整の手順の流れ図、第20図はボ
ツクスウインドを使用した画像処理領域を設定すること
により特徴量抽出の領域を決定する方式の流れ図、第21
図は、同様の内容を示した画面図、第22図は特徴量抽出
領域内の特徴量抽出の例のＸ軸投影ヒストグラム、第23
図は方向コードの一例を示す図、第24図（Ａ），（Ｂ）
は、縫製工程における部品表面検査の１例を示す図、第
25図（Ａ）〜（Ｄ）、第26図は縫製部品表面のピンタツ
クの有無を検査する場合の例を示す図である。 １…形状検査装置本体、２…形状検査装置用コンソール
CRT、３…モニタテレビ、４…コンソールCRT用ハードコ
ピープリンタ、５…マウス、６…ITVカメラ、７…ITVカ
メラインターフエース、８…被検査対象物、９…ITVカ
メラ視野、10…被検査対象物搬送テーブル。
構成図、第２図は、検査装置のハードウエア構成図、第
３図はソフトウエア構成図、第４図はソフト処理の内で
教示ステツプの処理手順の流れ図、第５図は教示ステツ
プ中の画像入力、前処理、２値化処理についての流れ
図、第６図は同じ内容の画面の画像処理図、第７図は教
示ステツプ中の姿勢決定方式の教示手順の流れ図、第８
図は姿勢決定方式の教示の処理の中で使用される方向コ
ードの抽出手順を示す図、第９図は、姿勢決定方式の一
実施例で、方向コード抽出，膨張処理，細線化，特徴量
などを使用する方式を示す図、第10図は、方向コード抽
出画像から輪郭構成要素を抽出する方式を示す図、第11
図は主軸の傾斜角を用いて姿勢を決定する方式を示す
図、第12図は、特定輪郭構成要素の抽出例を示す図、第
13図は、輪郭構成要素の線分が途中で切れている場合、
膨張処理と細線化処理上より２個の線分を接続し特定コ
ードの抽出を可能とする方式を示す図、第14図は位置決
定方式の教示における第１特徴点の決定方法について示
す図、第15図は第２特徴点の決定方法を示す図、第16図
は、形状測定領域の教示の方法を示す図、第17図は他の
ソフト処理である形状検査ステツプの処理手順の流れ
図、第18図は姿勢計測及びその調整手順の流れ図、第19
図は位置計測及びその調整の手順の流れ図、第20図はボ
ツクスウインドを使用した画像処理領域を設定すること
により特徴量抽出の領域を決定する方式の流れ図、第21
図は、同様の内容を示した画面図、第22図は特徴量抽出
領域内の特徴量抽出の例のＸ軸投影ヒストグラム、第23
図は方向コードの一例を示す図、第24図（Ａ），（Ｂ）
は、縫製工程における部品表面検査の１例を示す図、第
25図（Ａ）〜（Ｄ）、第26図は縫製部品表面のピンタツ
クの有無を検査する場合の例を示す図である。 １…形状検査装置本体、２…形状検査装置用コンソール
CRT、３…モニタテレビ、４…コンソールCRT用ハードコ
ピープリンタ、５…マウス、６…ITVカメラ、７…ITVカ
メラインターフエース、８…被検査対象物、９…ITVカ
メラ視野、10…被検査対象物搬送テーブル。
Claims (1)
- 【請求項１】縫製部品をある間隔を持って連続的に供給
するラインと、該ラインの上方に設置され該ライン上を
流動する縫製部品を画像情報として取込むITVカメラ
と、予め基準となる正常な縫製部品表面の検査対象部位
の形状状態を記憶する記憶手段と、前記ITVカメラによ
って前記ライン上を流れる縫製部品の検査対象部位を部
品毎に画像情報として取込む情報取込手段と、該情報取
込手段によって取込んだ画像の方向を前記記憶手段に記
憶されている基準画像の方向と一致させる画像処理手段
と、該画像処理手段によって得た画像情報と前記記憶手
段によって記憶された画像情報とを比較して、異常の有
無を検査する検査手段とからなる縫製部品表面の形状状
態検査装置であって、 前記情報取込手段によって取込んだ画像の方向を前記記
憶手段に記憶されている基準画像の方向と一致させる画
像処理手段は、 ａ）前記情報取込手段によって取込んだ画像を２値化処
理する手段、 ｂ）前記２値化処理した画像に対し輪郭抽出処理を行う
手段、 ｃ）前記輪郭抽出処理を行った画像について、予め定め
られた複数の方向コードに対応させて、輪郭抽出画像を
各輪郭線分画像に分類する処理を行う手段、 ｄ）前記複数に分類された各輪郭線分画像から、特定の
方向コードに対応する特定の輪郭線分画像を抽出する処
理を行う手段、 ｅ）前記特定の輪郭線分画像に対して、画像の膨張処理
をｎ回（ｎは任意の整数）行う手段、 ｆ）前記ｎ回の膨張処理を行った画像に対して、細線化
処理をｎ回行う手段、 ｇ）前記ｎ回の細線化処理を行った画像から、前記ライ
ン上を流れる縫製部品の検査対象部位の向きを示す角度
を計算する手段、 および、 ｈ）前記記憶手段によって記憶された正常な縫製部品表
面の検査対象部位の向きを示す角度と、前記ライン上を
流れる縫製部品の検査対象部位の向きを示す角度を差分
だけ、前記情報取込手段によって取込んだ画像を回転す
る処理を行う手段、 を包含することを特徴とする縫製部品表面の形状状態検
査装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61188560A JPH0727562B2 (ja) | 1986-08-13 | 1986-08-13 | 縫製部品表面の形状状態検査装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61188560A JPH0727562B2 (ja) | 1986-08-13 | 1986-08-13 | 縫製部品表面の形状状態検査装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6345683A JPS6345683A (ja) | 1988-02-26 |
| JPH0727562B2 true JPH0727562B2 (ja) | 1995-03-29 |
Family
ID=16225825
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP61188560A Expired - Lifetime JPH0727562B2 (ja) | 1986-08-13 | 1986-08-13 | 縫製部品表面の形状状態検査装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0727562B2 (ja) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0378886A (ja) * | 1989-08-14 | 1991-04-04 | Maraven Sa | 多目的画像データの応用デジタル解析装置及びその方法 |
| JP2012013580A (ja) * | 2010-07-01 | 2012-01-19 | Central Res Inst Of Electric Power Ind | 粒子及び液滴の形状・径と温度との同時計測システム並びにそのプログラム |
| JP2020092855A (ja) * | 2018-12-13 | 2020-06-18 | 三菱電機株式会社 | 縫製制御装置、縫製制御システム、縫製制御方法およびプログラム |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6064589A (ja) * | 1983-09-19 | 1985-04-13 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 画像位置検出方法 |
| JPS60258689A (ja) * | 1984-06-06 | 1985-12-20 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 画像認識装置 |
-
1986
- 1986-08-13 JP JP61188560A patent/JPH0727562B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS6345683A (ja) | 1988-02-26 |
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