JPH0785245A - 視覚センサ - Google Patents
視覚センサInfo
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- JPH0785245A JPH0785245A JP22536093A JP22536093A JPH0785245A JP H0785245 A JPH0785245 A JP H0785245A JP 22536093 A JP22536093 A JP 22536093A JP 22536093 A JP22536093 A JP 22536093A JP H0785245 A JPH0785245 A JP H0785245A
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- Japan
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- threshold
- brightness
- threshold value
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 カメラの視野内の光の当たり方が不均一の場
合でも、物体の形状、位置、個数などが視覚センサで認
識できるようにする。 【構成】 あらかじめカメラの視野(4)内の認識領域を
複数のブロックに分割し、これらのブロックごとに基準
値を入力しておく。認識時には、各ブロックごとにあら
かじめ入力された基準値に基づいて、２値化のしきい値
を設定する。そして、そのしきい値よりも明るい画素を
白に、暗い画素を黒にする。
合でも、物体の形状、位置、個数などが視覚センサで認
識できるようにする。 【構成】 あらかじめカメラの視野(4)内の認識領域を
複数のブロックに分割し、これらのブロックごとに基準
値を入力しておく。認識時には、各ブロックごとにあら
かじめ入力された基準値に基づいて、２値化のしきい値
を設定する。そして、そのしきい値よりも明るい画素を
白に、暗い画素を黒にする。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は物体の有無や形状を検
査したり、位置を認識したりする視覚センサに関するも
のである。
査したり、位置を認識したりする視覚センサに関するも
のである。
【０００２】
【従来の技術】図１４〜図２０は従来の視覚センサを示
す図で、図１４は物体の認識説明図、図１５は２値化に
よる認識手順フローチャート、図１６は２値化手順フロ
ーチャート、図１７は階調変換による認識手順フローチ
ャート、図１８は明るさが不均一な場合の画像を示す
図、図１９は図１８のａ−ｂ線上の明度を示すグラフ、
図２０は２値化画像を示す図である。
す図で、図１４は物体の認識説明図、図１５は２値化に
よる認識手順フローチャート、図１６は２値化手順フロ
ーチャート、図１７は階調変換による認識手順フローチ
ャート、図１８は明るさが不均一な場合の画像を示す
図、図１９は図１８のａ−ｂ線上の明度を示すグラフ、
図２０は２値化画像を示す図である。
【０００３】図１４において、(1)は認識対象となる物
体、(2)は物体(1)の画像を取り込むカメラ、(3)はカメ
ラ(2)に接続されカメラ(2)によって取り込まれた画像デ
ータから物体(1)の形状や位置を求める画像処理装置で
ある。
体、(2)は物体(1)の画像を取り込むカメラ、(3)はカメ
ラ(2)に接続されカメラ(2)によって取り込まれた画像デ
ータから物体(1)の形状や位置を求める画像処理装置で
ある。
【０００４】従来の視覚センサは上記のように構成さ
れ、画像処理装置(3)は２値化による認識又は階調変換
による認識を行なう。その処理手順を図１５〜図１７に
より説明する。 (1) ２値による認識 ステップ(31)でカメラ(2)によって物体(1)の画像を取り
込む。ステップ(32)で取り込まれた画像を２値化する。
ステップ(33)で２値化された画像により物体(1)の形
状、位置、個数などを認識する。
れ、画像処理装置(3)は２値化による認識又は階調変換
による認識を行なう。その処理手順を図１５〜図１７に
より説明する。 (1) ２値による認識 ステップ(31)でカメラ(2)によって物体(1)の画像を取り
込む。ステップ(32)で取り込まれた画像を２値化する。
ステップ(33)で２値化された画像により物体(1)の形
状、位置、個数などを認識する。
【０００５】ここで、ステップ(32)の２値化は、図１６
のように処理される。ステップ(41)で画面上の認識する
領域の明るさの平均値を求める。ステップ(42)ではステ
ップ(41)で求めた明るさの平均値と、あらかじめ入力さ
れた基準値により、認識する領域の２値化のしきい値を
求める。ステップ(43)で認識領域の各画素を、ステップ
(42)で求めたしきい値と比較し、しきい値よりも明るい
画素は白、暗い画素は黒にする。
のように処理される。ステップ(41)で画面上の認識する
領域の明るさの平均値を求める。ステップ(42)ではステ
ップ(41)で求めた明るさの平均値と、あらかじめ入力さ
れた基準値により、認識する領域の２値化のしきい値を
求める。ステップ(43)で認識領域の各画素を、ステップ
(42)で求めたしきい値と比較し、しきい値よりも明るい
画素は白、暗い画素は黒にする。
【０００６】(2) 階調変換による認識 ステップ(51)でカメラ(2)によって物体(1)の画像を取り
込む。ステップ(52)で取り込まれた画像を階調変換す
る。ステップ(53)で階調変換された画像により物体(1)
の形状、位置、個数などを認識する。この階調変換の場
合も、２値化の場合と同様に、一つの認識領域で共通の
しきい値により階調変換している。
込む。ステップ(52)で取り込まれた画像を階調変換す
る。ステップ(53)で階調変換された画像により物体(1)
の形状、位置、個数などを認識する。この階調変換の場
合も、２値化の場合と同様に、一つの認識領域で共通の
しきい値により階調変換している。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】上記のような従来の視
覚センサでは、認識する領域全体について一定のしきい
値で２値化しているため、図１８に示すように画像の明
るさが不均一の場合に、次のような問題点がある。図１
８において、(4)はカメラ(2)の視野、図１９において、
(5)は図１８のａ−ｂ線上の明度、(6)(7)はしきい値を
表すものとする。
覚センサでは、認識する領域全体について一定のしきい
値で２値化しているため、図１８に示すように画像の明
るさが不均一の場合に、次のような問題点がある。図１
８において、(4)はカメラ(2)の視野、図１９において、
(5)は図１８のａ−ｂ線上の明度、(6)(7)はしきい値を
表すものとする。
【０００８】すなわち、図１８のように、光の当たり方
によって画像の明るさが不均一の場合、図１８のａ−ｂ
線上の明度(5)の分布は図１９のようになり、しきい値
(6)によって２値化すると、図２０（Ａ）のように物体
(1)の一部しか認識できず、しきい値(7)によって２値化
すると、図２０（Ｂ）のように認識する物体(1)と周囲
と区分できないという問題点がある。
によって画像の明るさが不均一の場合、図１８のａ−ｂ
線上の明度(5)の分布は図１９のようになり、しきい値
(6)によって２値化すると、図２０（Ａ）のように物体
(1)の一部しか認識できず、しきい値(7)によって２値化
すると、図２０（Ｂ）のように認識する物体(1)と周囲
と区分できないという問題点がある。
【０００９】また、カメラ(2)の視野(4)内の物体(1)の
個数を認識するとき、すべての物体(1)が認識できず、
したがって個数が認識できないという問題点がある。
個数を認識するとき、すべての物体(1)が認識できず、
したがって個数が認識できないという問題点がある。
【００１０】この発明は上記問題点を解消するためにな
されたもので、カメラの視野内の光の当たり方が不均一
の場合でも、物体の形状、位置、個数などを認識できる
ようにした視覚センサを提供することを目的とする。
されたもので、カメラの視野内の光の当たり方が不均一
の場合でも、物体の形状、位置、個数などを認識できる
ようにした視覚センサを提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】この発明の第１の発明の
係る視覚センサは、２値化又は階調変換のしきい値を、
カメラにより取り込んだ画像データの各部分ごとに設定
するしきい値設定手段を備えたものである。
係る視覚センサは、２値化又は階調変換のしきい値を、
カメラにより取り込んだ画像データの各部分ごとに設定
するしきい値設定手段を備えたものである。
【００１２】また、第２の発明に係る視覚センサは、カ
メラの視野内の明暗情報を記憶する記憶手段と、２値化
又は階調変換のしきい値を、カメラにより取り込んだ画
像データの各部分ごとに、上記記憶された明暗情報に基
づいて設定するしきい値設定手段を備えたものである。
メラの視野内の明暗情報を記憶する記憶手段と、２値化
又は階調変換のしきい値を、カメラにより取り込んだ画
像データの各部分ごとに、上記記憶された明暗情報に基
づいて設定するしきい値設定手段を備えたものである。
【００１３】また、第３の発明に係る視覚センサは、カ
メラの視野内に明暗情報を配置し、２値化又は階調変換
のしきい値を、カメラにより取り込んだ画像データの各
部分ごとに、上記明暗情報に基づいて設定するしきい値
設定手段を備えたものである。
メラの視野内に明暗情報を配置し、２値化又は階調変換
のしきい値を、カメラにより取り込んだ画像データの各
部分ごとに、上記明暗情報に基づいて設定するしきい値
設定手段を備えたものである。
【００１４】
【作用】この発明の第１の発明においては、しきい値を
画像データの各部分ごとに設定するようにしたため、物
体各部に対応したしきい値が設定される。
画像データの各部分ごとに設定するようにしたため、物
体各部に対応したしきい値が設定される。
【００１５】また、第２の発明においては、カメラの視
野内の明暗情報を記憶し、しきい値を上記記憶された明
暗情報に基づいて設定するようにしたため、明暗情報に
対応したしきい値が設定される。
野内の明暗情報を記憶し、しきい値を上記記憶された明
暗情報に基づいて設定するようにしたため、明暗情報に
対応したしきい値が設定される。
【００１６】また、第３の発明においては、カメラの視
野内に明暗情報を配置し、しきい値を明暗情報に基づい
て設定するようにしたため、明暗情報に対応したしきい
値が設定される。
野内に明暗情報を配置し、しきい値を明暗情報に基づい
て設定するようにしたため、明暗情報に対応したしきい
値が設定される。
【００１７】
実施例１．図１〜図４はこの発明の第１の発明の一実施
例を示す図で、図１はカメラの視野を示す図、図２は２
値化による認識手順フローチャート、図３は図１のａ−
ｂ線上の明度としきい値を示す曲線図、図４は２値化画
像を示す図であり、従来装置と同様な部分は同一符号に
より示す。
例を示す図で、図１はカメラの視野を示す図、図２は２
値化による認識手順フローチャート、図３は図１のａ−
ｂ線上の明度としきい値を示す曲線図、図４は２値化画
像を示す図であり、従来装置と同様な部分は同一符号に
より示す。
【００１８】この実施例では、図１に示すように、カメ
ラ(2)の視野(4)は複数のブロックに分割し、これらのブ
ロックごとにしきい値の基準値を設定しておく。
ラ(2)の視野(4)は複数のブロックに分割し、これらのブ
ロックごとにしきい値の基準値を設定しておく。
【００１９】次に、２値化による認識手順を図２〜図４
を参照して説明する。ステップ(61)で画面上の認識する
領域の明るさの平均値を求める。ステップ(62)（しきい
値設定手段）では、ステップ(61)で求めた明るさの平均
値と、各ブロックごとにあらかじめ入力された基準値に
より、そのブロックの２値化のしきい値を設定する。ス
テップ(63)ですべてのブロックについてしきい値を設定
したかを判断し、未設定であればステップ(62)へ戻って
しきい値の設定を繰り返す。
を参照して説明する。ステップ(61)で画面上の認識する
領域の明るさの平均値を求める。ステップ(62)（しきい
値設定手段）では、ステップ(61)で求めた明るさの平均
値と、各ブロックごとにあらかじめ入力された基準値に
より、そのブロックの２値化のしきい値を設定する。ス
テップ(63)ですべてのブロックについてしきい値を設定
したかを判断し、未設定であればステップ(62)へ戻って
しきい値の設定を繰り返す。
【００２０】すべてのブロックのしきい値が設定されれ
ば、ステップ(64)で認識領域の各画素を、その画素が存
在するブロックのしきい値と比較し、しきい値よりも明
るい画素は白、暗い画素は黒にする。これで、既述の図
１８のような画像でも、図３に示すようなしきい値(8)
となり、図４のような明確な画像が得られる。
ば、ステップ(64)で認識領域の各画素を、その画素が存
在するブロックのしきい値と比較し、しきい値よりも明
るい画素は白、暗い画素は黒にする。これで、既述の図
１８のような画像でも、図３に示すようなしきい値(8)
となり、図４のような明確な画像が得られる。
【００２１】実施例２．図５はこの発明の第１の発明の
他の実施例を示す図で、図１のａ−ｂ線上の明度としき
い値を示すグラフである。なお、図２は実施例２にも共
用する。すなわち、最初に、点ａ，ｂのような画面の端
などの数個所の２値化のしきい値の基準値を入力してお
き、それを基にして各画素での２値化のしきい値(9)を
計算する。このようにしても、実施例１と同様な効果が
得られる。
他の実施例を示す図で、図１のａ−ｂ線上の明度としき
い値を示すグラフである。なお、図２は実施例２にも共
用する。すなわち、最初に、点ａ，ｂのような画面の端
などの数個所の２値化のしきい値の基準値を入力してお
き、それを基にして各画素での２値化のしきい値(9)を
計算する。このようにしても、実施例１と同様な効果が
得られる。
【００２２】実施例３．実施例１及び実施例２は、２値
化による認識手順を説明したが、２値化だけでなく、階
調変換のしきい値を設定するときにも適用可能である。
化による認識手順を説明したが、２値化だけでなく、階
調変換のしきい値を設定するときにも適用可能である。
【００２３】実施例４．図６〜図９はこの発明の第２の
発明の一実施例を示す図で、図６は明暗情報入力説明
図、図７は２値化による認識手順フローチャート、図８
は平板の明るさを取り込んだ図、図９は明度としきい値
を示す曲線図である。
発明の一実施例を示す図で、図６は明暗情報入力説明
図、図７は２値化による認識手順フローチャート、図８
は平板の明るさを取り込んだ図、図９は明度としきい値
を示す曲線図である。
【００２４】図６において、(10)は表面が均一な平板で
あり、物体(1)を認識する前に、カメラ(2)の視野に相当
する部分に平板(10)を置き、その明暗情報を各画素の基
準値として取り込んで、画像処理装置(3)に記憶してお
く。この明暗情報を図８に示す。その後、平板(10)を取
り除き、図１４に示すように物体(1)を置いて認識動作
に移行する。
あり、物体(1)を認識する前に、カメラ(2)の視野に相当
する部分に平板(10)を置き、その明暗情報を各画素の基
準値として取り込んで、画像処理装置(3)に記憶してお
く。この明暗情報を図８に示す。その後、平板(10)を取
り除き、図１４に示すように物体(1)を置いて認識動作
に移行する。
【００２５】次に、２値化による認識手順を図７〜図９
を参照して説明する。ステップ(71)で画面上の認識する
領域の明るさの平均値を求める。ステップ(72)（しきい
値設定手段）では、ステップ(71)で求めた明るさの平均
値と、上記記憶された基準値を基にして、その画素のし
きい値を計算する。ステップ(73)で各画素の明るさと、
ステップ(72)で求めたしきい値とを比較し、しきい値よ
りも明るい画素は白、暗い画素は黒にする。ステップ(7
4)ですべての画素について２値化したかを判断し、２値
化していなければステップ(72)へ戻って２値化を繰り返
す。すべての画素の２値化が終了すれば処置は終了す
る。
を参照して説明する。ステップ(71)で画面上の認識する
領域の明るさの平均値を求める。ステップ(72)（しきい
値設定手段）では、ステップ(71)で求めた明るさの平均
値と、上記記憶された基準値を基にして、その画素のし
きい値を計算する。ステップ(73)で各画素の明るさと、
ステップ(72)で求めたしきい値とを比較し、しきい値よ
りも明るい画素は白、暗い画素は黒にする。ステップ(7
4)ですべての画素について２値化したかを判断し、２値
化していなければステップ(72)へ戻って２値化を繰り返
す。すべての画素の２値化が終了すれば処置は終了す
る。
【００２６】これで、既述の図１８のような画像でも、
図９に示すようなしきい値(11)となり、図４のような明
確な画像が得られる。
図９に示すようなしきい値(11)となり、図４のような明
確な画像が得られる。
【００２７】実施例５．図１０〜図１２はこの発明の第
３の発明の一実施例を示す図で、図１０は物体の認識説
明図、図１１は２値化による認識手順フローチャート、
図１２は認識時の画像を示す図である。図１０におい
て、(12)(13)は表面が均一な平板であり、物体(1)を認
識する前に、物体(1)の近傍に平板(12)(13)を置き、物
体(1)とともに認識する。
３の発明の一実施例を示す図で、図１０は物体の認識説
明図、図１１は２値化による認識手順フローチャート、
図１２は認識時の画像を示す図である。図１０におい
て、(12)(13)は表面が均一な平板であり、物体(1)を認
識する前に、物体(1)の近傍に平板(12)(13)を置き、物
体(1)とともに認識する。
【００２８】次に、２値化による認識手順を図１１及び
図１２を参照して説明する。ステップ(81)で画面上の認
識する領域の明るさの平均値を求める。ステップ(82)で
平板(12)の明るさを横１列に読み取り、横軸の明暗情報
とする。ステップ(83)で平板(13)の明るさを縦１列に読
み取り、縦軸の明暗情報とする。ステップ(84)（しきい
値設定手段）で各画素ごとに、ステップ(81)で求めた明
るさの平均値と、ステップ(82)(83)で求めた横軸及び縦
軸の明暗情報を基にして、その画素のしきい値を計算す
る。
図１２を参照して説明する。ステップ(81)で画面上の認
識する領域の明るさの平均値を求める。ステップ(82)で
平板(12)の明るさを横１列に読み取り、横軸の明暗情報
とする。ステップ(83)で平板(13)の明るさを縦１列に読
み取り、縦軸の明暗情報とする。ステップ(84)（しきい
値設定手段）で各画素ごとに、ステップ(81)で求めた明
るさの平均値と、ステップ(82)(83)で求めた横軸及び縦
軸の明暗情報を基にして、その画素のしきい値を計算す
る。
【００２９】ステップ(85)で各画素の明るさと、ステッ
プ(84)で求めたしきい値を比較し、しきい値よりも明る
い画素は白、暗い画素は黒にする。ステップ(86)ですべ
ての画素について２値化したかを判断し、２値化してい
なければステップ(84)へ戻って２値化を繰り返す。すべ
ての画素の２値化が終了すれば処理は終了する。
プ(84)で求めたしきい値を比較し、しきい値よりも明る
い画素は白、暗い画素は黒にする。ステップ(86)ですべ
ての画素について２値化したかを判断し、２値化してい
なければステップ(84)へ戻って２値化を繰り返す。すべ
ての画素の２値化が終了すれば処理は終了する。
【００３０】実施例６．図１３はこの発明の第３の発明
の他の実施例を示す物体の認識説明図である。この実施
例は、外乱光の影響が強い場合に適用したもので、カメ
ラ(2)の視野の一部に凸板(14)を置き、その各部分の明
るさにより認識領域の外乱光の当たり具合を推測して、
しきい値を設定するものである。
の他の実施例を示す物体の認識説明図である。この実施
例は、外乱光の影響が強い場合に適用したもので、カメ
ラ(2)の視野の一部に凸板(14)を置き、その各部分の明
るさにより認識領域の外乱光の当たり具合を推測して、
しきい値を設定するものである。
【００３１】
【発明の効果】以上説明したとおりこの発明の第１の発
明では、２値化又は階調変換のしきい値を画像データの
各部分ごとに設定するようにしたので、物体各部に対応
したしきい値が設定され、照明むら、外乱光などにより
光の当たり方が不均一な場合でも、物体の形状、位置、
個数などを認識できる効果がある。
明では、２値化又は階調変換のしきい値を画像データの
各部分ごとに設定するようにしたので、物体各部に対応
したしきい値が設定され、照明むら、外乱光などにより
光の当たり方が不均一な場合でも、物体の形状、位置、
個数などを認識できる効果がある。
【００３２】また、第２の発明では、カメラの視野内の
明暗情報を記憶し、しきい値を上記記憶された明暗情報
に基づいて設定するようにしたので、明暗情報に対応し
たしきい値が設定され、照明むら、外乱光などにより光
の当たり方が不均一な場合でも、簡単な操作により、確
実に物体の形状、位置、個数などを認識できる効果があ
る。
明暗情報を記憶し、しきい値を上記記憶された明暗情報
に基づいて設定するようにしたので、明暗情報に対応し
たしきい値が設定され、照明むら、外乱光などにより光
の当たり方が不均一な場合でも、簡単な操作により、確
実に物体の形状、位置、個数などを認識できる効果があ
る。
【００３３】また、第３の発明では、カメラの視野内に
明暗情報を配置し、しきい値を明暗情報に基づいて設定
するようにしたので、明暗情報に対応したしきい値が設
定され、照明むら、外乱光などにより光の当たり方が不
均一な場合で、光の状態が変化する場合でも、物体の形
状、位置、個数などを認識できる効果がある。
明暗情報を配置し、しきい値を明暗情報に基づいて設定
するようにしたので、明暗情報に対応したしきい値が設
定され、照明むら、外乱光などにより光の当たり方が不
均一な場合で、光の状態が変化する場合でも、物体の形
状、位置、個数などを認識できる効果がある。
【図１】この発明の実施例１を示す図で、カメラの視野
を示す図。
を示す図。
【図２】この発明の実施例１を示す２値化による認識手
順フローチャート。
順フローチャート。
【図３】図１のａ−ｂ線上の明度としきい値を示す曲線
図。
図。
【図４】この発明の実施例１による２値化画像を示す
図。
図。
【図５】この発明の実施例２を示す図で、図１のａ−ｂ
線上の明度としきい値を示す曲線図。
線上の明度としきい値を示す曲線図。
【図６】この発明の実施例４を示す明暗情報入力説明
図。
図。
【図７】この発明の実施例４を示す２値化による認識手
順フローチャート。
順フローチャート。
【図８】図６の平板の明るさを取り込んだ図。
【図９】この発明の実施例４による明度としきい値を示
す曲線図。
す曲線図。
【図１０】この発明の実施例５を示す物体の認識説明
図。
図。
【図１１】この発明の実施例５を示す２値化による認識
手順フローチャート。
手順フローチャート。
【図１２】この発明の実施例５による認識時の画像を示
す図。
す図。
【図１３】この発明の実施例６を示す物体の認識説明
図。
図。
【図１４】従来の視覚センサを示す物体の認識説明図。
【図１５】従来の視覚センサを示す２値化による認識手
順フローチャート。
順フローチャート。
【図１６】図１５の２値化手順を示すフローチャート。
【図１７】従来の視覚センサを示す階調変換による認識
手順フローチャート。
手順フローチャート。
【図１８】従来の視覚センサによる明るさが不均一な場
合の画像を示す図。
合の画像を示す図。
【図１９】図１８のａ−ｂ線上の明度を示す曲線図。
【図２０】従来の視覚センサによる２値化画像を示す
図。
図。
１ 物体 ２ カメラ ３ 画像処理装置 ４ カメラの視野 ５ 明度 ８，９ しきい値 １０ 明暗情報（平板） １１ しきい値 １２，１３ 明暗情報（平板） １４ 明暗情報（凸板）
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｇ０６Ｔ 5/00
Claims (3)
- 【請求項１】 物体を撮影するカメラと、このカメラに
より取り込まれた画像データを、あらかじめ設定された
しきい値と比較して２値に変換するか、又は多値により
階調変換して上記物体を認識する画像処理装置とを有す
る視覚センサにおいて、上記しきい値を上記画像データ
の各部分ごとに設定するしきい値設定手段を備えたこと
を特徴とする視覚センサ。 - 【請求項２】 物体を撮影するカメラと、このカメラに
より取り込まれた画像データを、あらかじめ設定された
しきい値と比較して２値に変換するか、又は多値により
階調変換して上記物体を認識する画像処理装置とを有す
る視覚センサにおいて、上記カメラの視野内の明暗情報
を記憶する記憶手段と、上記しきい値を上記画像データ
の各部分ごとに、上記記憶された明暗情報に基づいて設
定するしきい値設定手段とを備えたことを特徴とする視
覚センサ。 - 【請求項３】 物体を撮影するカメラと、このカメラに
より取り込まれた画像データを、あらかじめ設定された
しきい値と比較して２値に変換するか、又は多値により
階調変換して上記物体を認識する画像処理装置とを有す
る視覚センサにおいて、上記カメラの視野内に明暗情報
を配置し、上記しきい値を上記各部分ごとに上記明暗情
報に基づいて設定するしきい値設定手段とを備えたこと
を特徴とする視覚センサ。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP22536093A JPH0785245A (ja) | 1993-09-10 | 1993-09-10 | 視覚センサ |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP22536093A JPH0785245A (ja) | 1993-09-10 | 1993-09-10 | 視覚センサ |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0785245A true JPH0785245A (ja) | 1995-03-31 |
Family
ID=16828125
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP22536093A Pending JPH0785245A (ja) | 1993-09-10 | 1993-09-10 | 視覚センサ |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0785245A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1998011456A1 (en) * | 1996-09-12 | 1998-03-19 | Anritsu Corporation | Apparatus for detecting foreign matter with high selectivity and high sensitivity by image processing |
| WO1999034352A1 (fr) * | 1997-12-26 | 1999-07-08 | Kabushiki Kaisha Kawai Gakki Seisakusho | Procede de reconnaissance de la musique et support d'enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistre un programme de reconnaissance de la musique |
-
1993
- 1993-09-10 JP JP22536093A patent/JPH0785245A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1998011456A1 (en) * | 1996-09-12 | 1998-03-19 | Anritsu Corporation | Apparatus for detecting foreign matter with high selectivity and high sensitivity by image processing |
| US6023497A (en) * | 1996-09-12 | 2000-02-08 | Anritsu Corporation | Apparatus for detecting foreign matter with high selectivity and high sensitivity by image processing |
| WO1999034352A1 (fr) * | 1997-12-26 | 1999-07-08 | Kabushiki Kaisha Kawai Gakki Seisakusho | Procede de reconnaissance de la musique et support d'enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistre un programme de reconnaissance de la musique |
| US6580805B1 (en) * | 1997-12-26 | 2003-06-17 | Kabushiki Kaisha Kawai Gakki Seisakusho | Method and recognizing music and computer-readable recording medium having music-recognizing program recorded therein |
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