JPH0894321A - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 複数ウィンドウ内におけるワーク画像の特徴
量を高速に，かつ，安価に算出できるようにする。 【構成】 テレビカメラ１により撮像したワーク画像を
２値化回路２により多ビットの２値画像データに変換
し，該２値画像データと，ウィンドウメモリ９からの多
ビット構成されたウィンドウデータとの論理和をＡＮＤ
ゲート５によりとったウィンドウ内処理画像データを各
レベル値毎に第１の特徴量算出回路１１により第１の特
徴量を算出し，該算出された第１の特徴量をウィンドウ
毎に第２の特徴量演算統合回路１２により演算統合し，
第２の特徴量として算出する。その後，判定回路８によ
りある基準値と比較することで良否判定を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は，ＦＡ工場におけるワ
ークの位置姿勢検出や検査等に用いられる画像処理装置
に関する。

【０００２】

【従来の技術】マルチウィンドウ方式の画像処理装置
は，各種の提案がなされているが，１つの画面視野内に
対象ワークの観測領域，すなわち，ウィンドウ領域を設
定し，このウィンドウ内で所定の画像特徴を計測してウ
ィンドウ毎にその特徴量を所定の閾値（判定基準）と比
較することによりワークの良否を判定し，さらに，所定
のウィンドウ間の組合せについては各ウィンドウ毎の特
徴量の組合せにより全体としてワークの良否の判定を行
うことが一般的になっている。

【０００３】例えば，特徴量の例としては，ウィンドウ
内における対象ワークのモーメント特徴が有用で，０次
モーメント（面積情報）や１次モーメント（位置情報）
および２次モーメント（姿勢情報）は，検査や位置姿勢
検出によく使用され，これらの特徴量をウィンドウ毎に
いかに高速に算出するかが課題となっている。

【０００４】図６は，従来における画像処理装置を示し
たブロック図であり，図において，１はワーク撮像のた
めのテレビカメラ，２はテレビカメラ１により撮像した
ワークに対応する画像信号を０／１の２値画像へ変換す
るための２値化回路，３は２値化回路２により２値化さ
れた２値画像を格納するための画像メモリ，４は画像メ
モリ３から逐次的に読み出される２値画像に対するウィ
ンドウを発生させるためのウィンドウ発生回路，５’は
２値画像とウィンドウとの論理和をとるためのＡＮＤゲ
ート，６はウィンドウ内における２値画像の特徴量を抽
出するための特徴量抽出回路，７は特徴量抽出回路６に
より抽出された特徴量を格納するための特徴量メモリ，
８は抽出された特徴量を判定する判定回路，９’はウィ
ンドウ発生回路４，ＡＮＤゲート５’，特徴量抽出回路
６，特徴量メモリ７を含む特徴抽出モジュールである。

【０００５】次に，動作について説明する。テレビカメ
ラ１によりワークが撮像され，テレビカメラ１から出力
された画像信号が２値化回路２によりある程度の閾値で
０か１かの２抽出画像に変換された後，１画面分が画像
メモリ３に一旦格納される。

【０００６】次に，ウィンドウ発生回路４にはあらかじ
め必要なウィンドウのパラメータが設定されており，画
像メモリ３から２値画像を画面の右上から左下に向かっ
て逐次的に１画素ずつ読み出すと同時にウィンドウ発生
回路４からもパラメータに従ってウィンドウを生成す
る。これら２値画像とウィンドウデータとをＡＮＤゲー
ト５’により論理和をとり，特徴量抽出回路６にて特徴
量を抽出し，特徴量メモリ７へ格納していく。その後，
抽出した特徴量を判定回路８がある基準値により判断
し，その良否を判定する。

【０００７】また，図７（ｃ）に示すように，ウィンド
ウがＷ１とＷ２のように複数個ある場合は，まず，図７
（ａ）に示すように，Ｗ１のウィンドウについてのみ上
記シーケンスにて特徴量を抽出し，その後，図７（ｂ）
に示すように，Ｗ２のウィンドウについて同様に特徴量
を抽出し，２つのウィンドウの結果を組み合わせて判定
する。したがって，ウィンドウがｎ個あるならば上記特
徴量抽出をｎ回繰り返す必要がある。ここで，処理時間
を短縮するためには上記特徴量抽出モジュールを複数個
用意して，並列に処理を実行しなければならない。

【０００８】また，特開昭６２−１３４７７５号公報の
「画像処理方法」には，重畳する複数のウィンドウ内に
おける特徴量算出方法が開示されている。これは，ウィ
ンドウに優先順位をつけることにより，効率的にウィン
ドウ内におけるワークの特徴量算出を実行するものであ
り，以下に詳細に説明する。

【０００９】例えば，図８に示すように，２個の対象Ａ
およびＢを処理する場合，ＡおよびＢにそれぞれ対応し
たサブセットのウィンドウ１００および１０２を設定す
ると共に，ウィンドウ１００の優先順位をウィンドウ１
０２のそれよりも高くしておく。

【００１０】図１０は，上記従来技術を実現する回路の
一例であり，図において，３１，４１，３２，４２はそ
れぞれＡＮＤゲート，５１，５２はそれぞれＮＯＴゲー
ト，２１，２２はそれぞれ図８に示したウィンドウを生
成する回路，１１，１２はそれぞれ特徴量（位置）計測
処理回路である。

【００１１】次に，動作について説明する。ＰＤから図
９に示すような画像（１０３，１０４はワーク）がＳ位
置からＥ位置まで順次右下へスキャンされ，入力されて
いくと，ＰＤ１はウィンドウＡの画像が入力され，特徴
量（位置）計測処理回路１１でＡの部分のワークの位置
が計測される。一方，ＰＤＡからはウィンドウＢのうち
Ａ以外のエリアの画像が入力され，同様に，特徴量（位
置）計測処理回路１２でＡ以外のウィンドウＢのワーク
の位置が計測される。仮に，Ｂを含むウィンドウ，例え
ば，Ｃ，Ｄ等があるならば，図１０に示したＰＤＢの先
に同様の回路を設ければよいことになる。

【００１２】その他，この発明に関連する参考技術文献
として，特開平４−２１６１７９号公報に開示されてい
る「画像処理装置」，特開昭６１−３６８８２号公報に
開示されている「パターン判別装置」，特開昭６３−５
２２７２号公報に開示されている「パターン判別装
置」，特開平３−１４４８６１号公報に開示されている
「画像処理システム」，特開平５−５４１９０号公報に
開示されている「画像処理装置」がある。

【００１３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら，従来に
おける画像処理装置は，上記のように構成されているた
め，ウィンドウが複数個ある場合には処理時間がウィン
ドウの個数や大きさに比例して増大するという欠点があ
り，特に，ウィンドウが重畳している部分が多いと何度
も重畳された領域に対して特徴抽出処理を実行しなけれ
ばならず，処理の高速化が実現できないという問題点が
あった。また，高速化を図ろうとすると複数個の特徴抽
出モジュールを設ける必要があり，装置自体のコストア
ップを招来するという問題点があった。

【００１４】また，上記特開昭６２−１３４７７５号公
報に開示されている「画像処理方法」にあっては，ウィ
ンドウに優先順位さえ付ければ，図９におけるＳ点から
Ｅ点へ右下へ画像を画一的にスキャンし，処理すること
により，重畳したウィンドウに対しても効率的に特徴量
（位置）を計測することができるが，この従来例にあっ
ても，ウィンドウの数だけ，図１０に示したような回路
が必要となり，装置のコストアップを招来するという問
題点は何ら解決されない。

【００１５】この発明は，上記に鑑みてなされたもので
あって，装置のコストアップを招来せずに，１度の特徴
抽出処理で複数個のウィンドウに対する特徴量を高速に
抽出できる画像処理装置を得ることを目的とする。

【００１６】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに，請求項１に係る画像処理装置にあっては，対象物
を撮像する撮像手段と，前記撮像手段からの画像信号を
２以上の整数ｎに対して全ビットを０とする値と全ビッ
トを１とする値のｎビットで構成される２値画像にある
閾値で変換する２値化手段と，前記２値化手段による２
値画像の処理対象領域（ウィンドウ）レベルを２以上の
整数ｎに対して全ビットが０以外で，かつ，他のウィン
ドウレベルと異なる値で形成し，前記ウィンドウ以外の
領域を全ビットを０とする値で形成するウィンドウ形成
手段と，前記２値化手段による２値画像と前記ウィンド
ウ形成手段より形成されたウィンドウデータとを各ビッ
ト毎に論理和をとる画像抽出手段と，前記画像抽出手段
により抽出された全ビットが０以外の画像データに対し
て各データ抽出毎に第１の特徴量を算出する第１の特徴
量算出手段と，前記第１の特徴量算出手段により算出さ
れた第１の特徴量をさらに演算統合し前記ウィンドウ単
位の第２の特徴量を算出する第２の特徴量算出手段と，
前記第２の特徴量算出手段により算出された第２の特徴
量を判定出力する判定出力手段とを具備するものであ
る。

【００１７】また，請求項２に係る画像処理装置にあっ
ては，前記ウィンドウ形成手段が，複数ウィンドウが重
畳する場合には各重畳領域を他の領域とは異なるレベル
でウィンドウを形成するものである。

【００１８】また，請求項３に係る画像処理装置にあっ
ては，前記第１の特徴量算出手段が，複数の特徴量を同
時に算出するものである。

【００１９】また，請求項４に係る画像処理装置にあっ
ては，前記第１の特徴量算出手段が，前記抽出画像デー
タの各値をアドレスとした記憶手段に前記第１の特徴量
を格納するものである。

【００２０】また，請求項５に係る画像処理装置にあっ
ては，前記第２の特徴量算出手段が，前記ウィンドウの
特徴量をウィンドウを構成する単一もしくは複数のレベ
ル値をアドレスとする前記記憶手段に格納されたデータ
を加算することにより算出するものである。

【００２１】また，請求項６に係る画像処理装置にあっ
ては，前記第１の特徴量算出手段が，算出する特徴量を
前記画像抽出手段により抽出された画像データにより構
成されるディジタル図形に対する０次モーメントとする
ものである。

【００２２】また，請求項７に係る画像処理装置にあっ
ては，前記第１の特徴量算出手段が，算出する特徴量を
前記画像抽出手段により抽出された画像データにより構
成されるディジタル図形に対する１次モーメントとする
ものである。

【００２３】また，請求項８に係る画像処理装置にあっ
ては，前記第１の特徴量算出手段が，算出する特徴量を
前記画像抽出手段により抽出された画像データにより構
成されるディジタル図形に対する２次モーメントとする
ものである。

【００２４】

【作用】この発明に係る画像処理装置（請求項１）は，
２値画像データとウィンドウデータを２以上の多値デー
タにし，特徴量算出を各ウィンドウ内抽出データのレベ
ル値毎に算出する第１の特徴量算出手段と，該第１の特
徴量を統合することで第２の特徴量を算出する第２の特
徴量算出手段との２段構成にすることで，複数個のウィ
ンドウ内画像に対して一度の走査で一括して特徴量を抽
出し，処理の高速化を図る。

【００２５】この発明に係る画像処理装置（請求項２）
は，重畳するウィンドウ領域に対して他の領域と異なる
レベルを割り当てることにより，重畳領域を独立したウ
ィンドウのごとく処理ができ，後で統合することにより
重畳するウィンドウに対しても高速に処理が可能とな
る。

【００２６】この発明に係る画像処理装置（請求項３）
は，複数個の特徴量算出を同時に行うことで，さらに処
理の高速化が図れる。

【００２７】この発明に係る画像処理装置（請求項４）
は，ウィンドウ内抽出画像データの値をアドレスとする
メモリ素子により，回路の簡素化，低価格化が実現す
る。

【００２８】この発明に係る画像処理装置（請求項５）
は，第１の特徴量の加算のみで第２の特徴量が算出でき
ることにより，第２の特徴量を算出するための複雑なシ
ーケンスが不要となり，回路の簡素化，低価格化が実現
する。

【００２９】この発明に係る画像処理装置（請求項６）
は，第１の特徴量を抽出画像データにより構成するディ
ジタル図形に対する０次モーメントとすることで，非常
に有用な特徴量であるワークの面積を容易に算出するこ
とができる。

【００３０】この発明に係る画像処理装置（請求項７）
は，第１の特徴量を抽出画像データにより構成するディ
ジタル図形に対する１次モーメントとすることで，非常
に有用な特徴量であるワークの位置（重心）を容易に算
出することができる。

【００３１】この発明に係る画像処理装置（請求項８）
は，第１の特徴量を抽出画像データにより構成するディ
ジタル図形に対する２次モーメントとすることで，非常
に有用な特徴量であるワークの姿勢（主軸方向）を容易
に算出することができる。

【００３２】

【実施例】

〔実施例１〕以下，この発明に係る画像処理装置の実施
例を図について説明する。まず，実施例１について説明
する。図１において，１はワーク撮像のためのテレビカ
メラ，２は撮像したワークを００からＦＦの２値画像へ
変換するための２値化回路，９は上記２値画像に対する
ウィンドウを格納するためのウィンドウメモリ，５は２
値画像とウィンドウデータとの論理和をとるための８ビ
ットのＡＮＤゲート，１０は第１の特徴量を格納するた
めの第１の特徴量記憶手段，１１は第１の特徴量を算出
する第１の特徴量算出回路（位置計測処理回路），１２
は第２の特徴量を算出するための第２の特徴量算出統合
回路，８は第２の特徴量算出統合回路から出力される第
２の特徴量を判定するための判定回路，１３は第２の特
徴量算出統合回路１２と判定回路８に相当する部分をＣ
ＰＵによりソフトウェアで実現可能なことを示すＣＰＵ
処理部である。

【００３３】次に，動作について説明する。まず，テレ
ビカメラ１によりワークが撮像され，２値化回路２によ
りある適当な閾値で００かＦＦかの２値画像に変換され
る。図２における２値画像１４で示されるようにワーク
部分はＦＦの値に，背景部分は００の値に変換される。
一方，ウィンドウメモリには，予め，例えば，図２にお
けるウィンドウメモリ９で示されるように，ウィンドウ
Ｎｏ．１（Ｗ１）とウィンドウＮｏ．２（Ｗ２）を設定
しておく。その際，ウィンドウの各領域は０１，０２の
ように００以外で異なる値で設定し，背景部分は００で
設定する必要がある。

【００３４】２値画像に変換すると同時にウィンドウメ
モリよりウィンドウデータを読み出し，８ビットのＡＮ
Ｄゲート５にて２値画像とウィンドウデータとの論理和
を各ビット毎にとっていく。この結果は，図２で示され
るような，ウィンドウ内抽出画像１５としてウィンドウ
内における処理対象画像が抽出される。この際，注目す
べき点は処理対象画像がウィンドウのレベル値によって
構成される点である。

【００３５】さて，８ビットのＡＮＤゲート５により抽
出されたウィンドウ内処理対象画像（値が００以外）
は，第１の特徴量記憶手段１０内におけるデコーダ１６
へ入力され，入力データのレベルがデコードされる。例
えば，入力データが０１ならば，デコーダ１６の第１出
力のみがアクティブになり，次段の対応するＡＮＤゲー
ト１７のみが開き，さらに，次段の対応するフリップフ
ロップ１８のみがイネーブルとなり，特徴量のリードラ
イトが可能となる。

【００３６】このフリップフロップ１８からは，バッフ
ァ１９を介して前回までの特徴量（Ｔｉ−１）が出力さ
れ，次段の第１の特徴量算出回路１１に特徴量を算出
し，Ｔｉとして再び対応するフリップフロップ１８へ書
き戻される。こうして入力画像を左上から右下まで画面
全体をスキャンして処理していくと，各レベル，すなわ
ち，ウィンドウ毎の特徴量が対応するフリップフロップ
１８へ格納されることになる。すなわち，例えば，各ウ
ィンドウ毎の位置情報が１回のスキャンにて算出される
ことになる。

【００３７】仮に，この段階における所望の位置情報が
求められないならば，この第１の特徴量を次段の第２の
特徴量算出統合回路１２にて演算し，さらには，次の判
定回路８にて良否の判定を行い出力する。例えば，ある
ウィンドウの位置情報が他のウィンドウの位置情報等か
ら算出される場合や，あるウィンドウの位置情報が規定
値外にあるか否かをチェックする場合等に使用する。こ
の第２の特徴量算出統合回路１２と判定回路８はデータ
量が少ない場合が多く，したがって，ＣＰＵのソフトウ
エア処理としてもよい。

【００３８】上記のように，実施例１にあっては，従来
のように特徴量算出回路をウィンドウの数だけ用意する
こともなく，特開昭昭６２−１３４７７５号公報にて示
されているウィンドウへの優先順位付けも必要ない。ウ
ィンドウはすべて等価であり，単にどのウィンドウにど
のレベルをつけたかを管理すればよいことになる。

【００３９】また，関連する参考技術文献として，特開
昭６１−３６８８２号公報，特開昭６３−５２２７２号
公報，特開平３−１４４８６１号公報等が検索された
が，いずれも，この発明が主張するところの“２値画像
とウィンドウ画像を多ビット化し：論理和をとった画像
に対して，各画像データのレベル毎に第１の特徴量を算
出した後，さらにウィンドウ毎に該第１の特徴量を統合
して第２の特徴量として判別出力すること”には該当し
ないことは明白である。

【００４０】〔実施例２〕次に，実施例２について説明
する。実施例２は，実施例１においてウィンドウが重畳
する場合に，ウィンドウの重畳領域を他の領域と異なる
レベルにすることで，重畳したウィンドウもまた高速に
特徴量を算出可能としたものである。

【００４１】図３は，２値画像１４として，ワークＮ
ｏ．１とワークＮｏ．２を想定し，ＦＦと００で２値化
し，一方，ウィンドウメモリ９には，Ｗ１とＷ２のウィ
ンドウを設定しておくが，Ｗ１とＷ２は図で示されるよ
うに，ある重畳領域があるとする。ここで，この重畳領
域を他の領域とは異なるレベル（０２）に設定し，他の
領域は０１と０３に設定しておく。

【００４２】その結果，ウィンドウ内抽出画像１５は，
図で示されるように，ワークＮｏ．１は０１と０２のレ
ベルで構成され，ワークＮｏ．２は０２と０３のレベル
で構成される。この画像データを第１の特徴量記憶手段
１０を介して第１の特徴量算出回路１１で上記実施例１
と同様に第１の特徴量を算出する。例えば，特徴量を位
置情報とすれば，レベル０１にはワークＮｏ．１のＷ１
のみの位置情報が算出され，レベル０２にはワークＮ
ｏ．１とワークＮｏ．２のＷ１とＷ２の重畳領域の位置
情報が算出される。

【００４３】仮に，Ｗ１全体での位置情報が必要なら
ば，上記レベル０１の位置情報（特徴量）とレベル０２
の位置情報（特徴量）ＷＯ数として，さらに演算・統合
すれば，何らかのＷ１全体での位置情報が算出できる。
後者の演算・統合処理は，上記実施例１にて説明した第
２の特徴量算出統合回路１２（あるいはＣＰＵのソフト
ウエア処理）で高速に行うことができる。例えば，演算
処理の一例としては，レベル０１とレベル０２の各位置
の中点をＷ１全体での位置としてもよい。

【００４４】〔実施例３〕次に，実施例３について説明
する。実施例３にあっては，実施例１における第１の特
徴量算出回路１１を，例えば，位置，姿勢，面積等異な
る特徴量算出回路群にすることで，複数種類の特徴量を
同時に算出できるようにしたものである。

【００４５】これは，図４で示されるように第１の特徴
量算出回路（面積計測処理）１１ａ，第１の特徴量算出
回路（位置計測処理）１１ｂ，第１の特徴量算出回路
（姿勢計測処理）１１ｃを並列に配置し，ぞれぞれ算出
データをａｉ，ｂｉ，ｃｉとし，これらを１つにまと
め，Ｔｉとすれば実施例１の発明をそのまま適用するこ
とができる。ただし，Ｔｉのビット数は増大するが，処
理の効果に比べると本発明の効果が減殺されることはな
い。

【００４６】〔実施例４〕次に，実施例４について説明
する。実施例４は，実施例１における第１の特徴量記憶
手段１９を，抽出画像データをアドレスとするメモリ素
子を使用することで，図５に示すようにデコーダ回路や
ゲート回路およびバッファ回路等を削減し，回路規模を
縮小化したものである。すなわち，この実施例はメモリ
素子自体にデコーダ，ゲート，バッファ機能があること
を利用しているものである。

【００４７】〔実施例５〕次に，実施例５について説明
する。実施例５は，実施例４の発明においてウィンドウ
を構成する各レベルの第１の特徴量（メモリ素子のデー
タ）を加算するだけで，ウィンドウ全体の特徴量（第２
の特徴量）を算出できるようにしたものである。

【００４８】一般に，あるウィンドウ内における部分領
域の特徴量の和が，ウィンドウ全体の特徴量である場合
がある。例えば，面積や個数なとがそうであり，レベル
０１の面積がＳ１で，レベル０２の面積がＳ２で，ウィ
ンドウがレベル０１とレベル０２から構成されるとき，
ウィンドウ全体での面積はＳ１＋Ｓ２で表される。

【００４９】この実施例は，この点に注目し，上記して
いる第１の特徴量の和を第２の特徴量，すなわち，ウィ
ンドウ全体の特徴量とすることで，高速に，かつ，回路
規模（コスト）を低減してウィンドウ全体の特徴量を算
出している。

【００５０】〔実施例６〕次に，実施例６について説明
する。実施例６は，特徴量をそれぞれ０次モーメント，
１次モーメント，２次モーメントとしたものである。こ
れら０次モーメント，１次モーメント，２次モーメント
はワークの面積，位置（重心），姿勢（主軸角）と呼ば
れる非常によく用いられる特徴量を構成する基本量であ
る。下記の数１にモーメント特徴として，各モーメント
の算出式を示すが，最大の特徴はそれぞれ，各画像にお
ける値の線形和になるため，実施例５をそのまま用いる
ことができ，高速に，かつ，小回路規模でウィンドウ全
体の面積，位置（重心），姿勢（主軸角）が算出でき
る。具体的には，下記数１におけるｍ００，ｍ１０，ｍ
０１，ｍ２０，ｍ１１，ｍ０２を各レベル毎に算出し，
第２の特徴量算出統合回路１２において加算するもので
ある。

【００５１】

【数１】

【００５２】

【発明の効果】以上説明した通り，この発明に係る画像
処理装置（請求項１）にあっては，２値画像データとウ
ィンドウデータとを多ビットにし，各ウィンドウ内の２
値画像データに異なるレベルづけを行い，各レベル毎に
１組の特徴量算出回路をタイムシェアリング的に処理す
るため，複数ウィンドウの特徴量算出が高速に，かつ，
回路規模をウィンドウ数に応じて増加させることなく実
行できる。

【００５３】この発明に係る画像処理装置（請求項２）
にあっては，ウィンドウの各重畳領域を他の領域と異な
るレベルにするため，ウィンドウが重畳していても各ウ
ィンドウ毎に特徴量を高速に算出することができる。

【００５４】この発明に係る画像処理装置（請求項３）
にあっては，複数の異なる種類の特徴量算出回路を設け
るため，位置や姿勢，面積等の異なる特徴量を同時に算
出することができる。

【００５５】この発明に係る画像処理装置（請求項４）
にあっては，ウィンドウ内抽出画像データの値をアドレ
スとするメモリを用いるため，回路の規模を縮小するこ
とができる。

【００５６】この発明に係る画像処理装置（請求項５）
にあっては，第２の特徴量算出手段を各ウィンドウのレ
ベル値に対する第１の特徴量を加算するようにしたた
め，計算コストを低減でき，回路規模を縮小することが
できる。

【００５７】この発明に係る画像処理装置（請求項６）
にあっては，第１の特徴量を０次モーメントとするた
め，ワークの面積を高速に，かつ，安価に算出すること
ができる。

【００５８】この発明に係る画像処理装置（請求項７）
にあっては，第１の特徴量を１次モーメントとするた
め，ワークの位置を高速に，かつ，安価に算出すること
ができる。

【００５９】この発明に係る画像処理装置（請求項８）
にあっては，第１の特徴量を２次モーメントとするた
め，ワークの姿勢を高速に，かつ，安価に算出すること
ができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 実施例１に係る画像処理装置の構成を示すブ
ロック図である。

【図２】 第１の特徴量記憶手段の構造およびウィンド
ウ内画像と第１の特徴量算出の工程を示す説明図であ
る。

【図３】 ウィンドウが重畳した場合におけるデータ構
造を示す説明図である。

【図４】 第１の特徴量算出回路が複数個ある場合を示
すブロック図である。

【図５】 第１の特徴量記憶手段をメモリに置き換えた
場合を示す説明図である。

【図６】 従来における画像処理装置の構成を示すブロ
ック図である。

【図７】 従来における複数ウィンドウ処理を示す説明
図である。

【図８】 従来における画像処理装置の画像処理例を示
す説明図である。

【図９】 従来における画像処理装置の画像処理例を示
す説明図である。

【図１０】 従来における画像処理装置の回路構成を示
すブロック図である。

【符号の説明】

１ テレビカメラ，２ ２値化回路，５ ＡＮＤゲー
ト，８ 判定回路，９ウィンドウメモリ，１０ 第１の
特徴量記憶手段，１１ 第１の特徴量算出回路，１２
第２の特徴量算出統合回路，１３ ＣＰＵ処理部，１４
２値画像，１５ ウィンドウ内抽出画像，１６ デコ
ーダ，１７ 特徴量ライト用ＡＮＤゲート，１８ フリ
ップフロップ，１９ バッファ

───────────────────────────────────────────────────── 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 7/60 9061−5Ｈ Ｇ０６Ｆ 15/70 ３５０ Ａ

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 対象物を撮像する撮像手段と，前記撮像
   手段からの画像信号を２以上の整数ｎに対して全ビット
   を０とする値と全ビットを１とする値のｎビットで構成
   される２値画像にある閾値で変換する２値化手段と，前
   記２値化手段による２値画像の処理対象領域（ウィンド
   ウ）レベルを２以上の整数ｎに対して全ビットが０以外
   で，かつ，他のウィンドウレベルと異なる値で形成し，
   前記ウィンドウ以外の領域を全ビットを０とする値で形
   成するウィンドウ形成手段と，前記２値化手段による２
   値画像と前記ウィンドウ形成手段より形成されたウィン
   ドウデータとを各ビット毎に論理和をとる画像抽出手段
   と，前記画像抽出手段により抽出された全ビットが０以
   外の画像データに対して各データ抽出毎に第１の特徴量
   を算出する第１の特徴量算出手段と，前記第１の特徴量
   算出手段により算出された第１の特徴量をさらに演算統
   合し前記ウィンドウ単位の第２の特徴量を算出する第２
   の特徴量算出手段と，前記第２の特徴量算出手段により
   算出された第２の特徴量を判定出力する判定出力手段と
   を具備することを特徴とする画像処理装置。
2. 【請求項２】 前記ウィンドウ形成手段は，複数ウィン
   ドウが重畳する場合には各重畳領域を他の領域とは異な
   るレベルでウィンドウを形成することを特徴とする請求
   項１記載の画像処理装置。
3. 【請求項３】 前記第１の特徴量算出手段は，複数の特
   徴量を同時に算出することを特徴とする請求項１記載の
   画像処理装置。
4. 【請求項４】 前記第１の特徴量算出手段は，前記抽出
   画像データの各値をアドレスとした記憶手段に前記第１
   の特徴量を格納することを特徴とする請求項１記載の画
   像処理装置。
5. 【請求項５】 前記第２の特徴量算出手段は，前記ウィ
   ンドウの特徴量をウィンドウを構成する単一もしくは複
   数のレベル値をアドレスとする前記記憶手段に格納され
   たデータを加算することにより算出することを特徴とす
   る請求項４記載の画像処理装置。
6. 【請求項６】 前記第１の特徴量算出手段は，算出する
   特徴量を前記画像抽出手段により抽出された画像データ
   により構成されるディジタル図形に対する０次モーメン
   トとすることを特徴とする請求項１記載の画像処理装
   置。
7. 【請求項７】 前記第１の特徴量算出手段は，算出する
   特徴量を前記画像抽出手段により抽出された画像データ
   により構成されるディジタル図形に対する１次モーメン
   トとすることを特徴する請求項１記載の画像処理装置。
8. 【請求項８】 前記第１の特徴量算出手段は，算出する
   特徴量を前記画像抽出手段により抽出された画像データ
   により構成されるディジタル図形に対する２次モーメン
   トとすることを特徴とする請求項１記載の画像処理装
   置。