JPH0991428A - 線状材の線径判定装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】ダミー線Ａの線径，線色を判定して、ダミー線
Ａの種類を自動的に判別する。 【解決手段】角度付き反射ミラー１１に全反射平面ミラ
ー１１ａ，１１ｂが形成するとともに白色地に黒色の基
準線１２ａを印した基準板１２を配設する。検査部１に
ダミー線Ａをセットする。照明部２により検査部１を照
明する。ＣＣＤのカメラヘッド３で、基準板１２、全反
射平面ミラー１１ａ，１１ｂおよびダミー線Ａを撮像す
る。パーソナルコンピュータ５により、撮像画像上でダ
ミー線Ａの両側について、基準線１２ａを検出する。基
準線１２ａを含む検出幅の画素の平均輝度データの変化
を検出する。平均輝度データの変化点から基準線１２ａ
とダミー線Ａとの交点を求める。ダミー線Ａの両側につ
いての交点位置から線径を求める。Ｒ，Ｇ，Ｂデータ
を、Ｙ（輝度）データ、Ｓ（彩度）データ、Ｈ（色相）
データからなる色データに変換し、色データを線色の基
本色の色データの画素分布画素分布と照合し、線色を判
定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、例えば電線のよう
な線状材の線径の違いにより種類を判別するのに適し
た、線状材の線径判定装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、ワイヤーハーネス製造工程では、
自動切断圧着機を使用して、規格に応じた所定の線色と
線径の電線に所定の端子を圧着する加工処理が行われて
いる。この自動切断圧着機では多種規格製品の製造が行
われており、製造製品の種類の切替え時には、規格どお
りの製品が自動切断圧着機で製造されているか検査を行
う必要がある。このとき、長さ１４０ｍｍ程度のダミー
線（試打線）を自動切断圧着機で試作し、このダミー線
の検査をすることで、自動切断圧着機の切替え作業をス
ムーズに行うようにしている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】ところで、このダミー
線の線色、線径、端子が規格どおり製造されているかの
検査は人手により目視で行われていた。この作業は、特
に線径が小さい場合には、時間を要し、労力もかかると
いう問題があった。例えば、線径は１ｍｍ程度のものが
あり、目視では線径の判定が困難であった。

【０００４】本発明は、電線のような線状材を対象とし
て、その線径を自動的に判定できる線状材の線径判定装
置を提供することを目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記の課題を解決するた
めになした本発明の線状材の線径判定装置は、予め決め
られた複数種類の線径を有する線状材について、該線状
材の線径を判定する線状材の線径判定装置であって、前
記線状材と直交するように該線状材の背景に配された基
準線と、前記基準線と前記線状材の表面を撮像して該撮
像した画像における画素の輝度データを得る撮像手段
と、前記撮像手段で撮像した画像における前記線状材の
前記基準線に沿う方向の両側について、該画像における
前記基準線と交差する方向に画素を検索して該画素の輝
度データから該基準線を検出し、該検出した基準線に沿
って画素を検索して該画素の輝度データから該基準線と
前記線状材との交点を求め、該線状材の両側の交点の位
置に基づいて該線状材の線径を判定する線径判定手段
と、を備えたことを特徴とする。

【０００６】

【作用】本発明の線状材の線径判定装置によれば、撮像
手段で撮像した画像における線状材の両側で、先ず、基
準線と交差する方向に画素を検索してその輝度データか
ら基準線を検出し、この基準線に沿って画素を検索して
その輝度データから基準線と線状材との交点が求めら
れ、この線状材の基準線に沿う方向の両側の交点の位置
に基づいて線状材の線径が判定される。

【０００７】

【発明の実施の形態】図１４は本発明実施例の判定装置
が対象とするダミー線の一例を示す図である。ダミー線
は、導線１０ａに絶縁材１０ｂを被覆した電線１０を用
いその両端に端子２０ａ，２０ｂを圧着したものであ
る。このダミー線は、次表１に示したような線色、線径
および端子の種類の各組み合わせに応じて多種類存在す
る。なお、ダミー線の線色は１０数色の基本色を用い
て、１色のベースに他の色の細線（ストライプ）を入れ
た２色組み合わせのものや単一色で無地のものなどがあ
り、線径が細い場合には、特にこの線色パターンの判定
も目視では困難になる。そこで、この実施例では、線色
の判定および端子の種類の判定も行う場合について説明
する。

【０００８】

【表１】

【０００９】なお、「線色」とは電線１０の単色である
パターンおよび２色であるパターンの種類を指してお
り、この線色を構成する表１の１３色の色自体を指すと
きは以後「基本色」という。また、表１において、線径
については導線１０ａの断面積で示してあるが、実際の
線径は表１の値をＳとすると２×√（Ｓ／π）である。

【００１０】図１は本発明を適用したダミー線の判別装
置の要部を示す図である。この判別装置は、ダミー線Ａ
をセットする検査部１、検査部１に照明光を照射する照
明部２、ダミー線Ａを撮像するカメラヘッド３、カメラ
ヘッド３の出力信号を処理するカメラ本体４、ダミー線
Ａの種類の判別処理等を行うパーソナルコンピュータ５
およびカメラヘッド３への電源供給等を行うカメラアダ
プター６から構成されている。なお、検査部１、照明部
２およびカメラヘッド３は図示しない部材に固定されて
いる。

【００１１】図２は検査部１の斜視図であり、検査部１
は、アルミ蒸着により２面の全反射平面ミラー１１ａ，
１１ｂが形成された角度付き反射ミラー１１、白色地に
黒色の基準線１２ａが印された基準板１２、および、ダ
ミー線Ａの両端の端子部のそれぞれ背景となる黒色系の
背景板１３を備えている。角度付き反射ミラー１１の全
反射平面ミラー１１ａ，１１ｂは１２０度の角度を成し
て谷線Ｖで会合しており、角度付き反射ミラー１１は、
谷線Ｖが前記カメラヘッド３の光軸Ｚに対して直角とな
るように配設されている。また、基準板１２はその基準
線１２ａが谷線Ｖおよび光軸Ｚにそれぞれ直角に交差す
るように配設されている。

【００１２】以上の構成において、ダミー線Ａを光軸Ｚ
に直交させ、かつ、全反射平面ミラー１１ａ，１１ｂの
谷線Ｖに平行となるように配置し、カメラヘッド３でこ
のダミー線Ａを撮像する。このとき、ダミー線Ａの背後
に基準板１２とその基準線１２ａが位置し、全反射平面
ミラー１１ａ，１１ｂによりダミー線Ａの裏側が２方向
のアングルで映し出される。

【００１３】図３は照明部２を示す斜視図であり、照明
部２は、乳白色アクリル板で断面形状半円型のドーム型
拡散板２１と、２本の円形の高周波蛍光灯２２ａ，２２
ｂを同心円状に配設したリング照明２２とを備えてい
る。リング照明２２はドーム型拡散板２１に対して検査
部１と反対側から接近して配設されており、この照明部
２は、リング照明２２の白色光をドーム型拡散板２１で
拡散して検査部１を均一に照らし出す。ドーム型拡散板
２１の中央には円形の撮像用窓２１ａが形成されてお
り、前記カメラヘッド３により、リング照明２２の中央
空間および撮像用窓２１ａを介して検査部１側の像が撮
像される。

【００１４】カメラヘッド３は単板式ＲＧＢカラーＣＣ
Ｄカメラであり、５１２×５１２画素の解像度で各画素
のＲ，Ｇ，Ｂ輝度信号をカメラ本体４に出力する。ま
た、カメラヘッド３は、画素の垂直の配列方向が検査部
１における基準線１２ａと光学的に平行になるように設
定されている。カメラ本体４は、各画素のＲ，Ｇ，Ｂ輝
度信号をＡ／Ｄ変換して各々０〜２５５レベルの数値デ
ータであるＲ，Ｇ，Ｂデータ（デジタルデータ）を出力
する。すなわち、このＲ，Ｇ，Ｂデータは各画素におけ
るＲ，Ｇ，Ｂの各々の輝度を２５６階調で表したデータ
となる。そして、パーソナルコンピュータ５は、この各
画素に対応するＲ，Ｇ，Ｂデータを読み取り、後述説明
するように、ダミー線の線径、線色および端子を判定し
てダミー線の種類を判別する。

【００１５】図４は実施例におけるダミー線の撮像画像
の一例を示す図である。なお、同図はダミー線の太さを
誇張して示してある。また、同図および以下の説明にお
いて、混同のおそれがないかぎり、各部材の画像を指す
ときも対応する部材と同名で表記し、対象が画像である
ことを示す符号として、対応する部材の符号に「′」記
号をつけた符号を用いる。

【００１６】図４(A) ，(C) は左右の端子２０ａ，２０
ｂの部分に対応する抽出画像、図４(B) は電線１０の中
央部分に対応する抽出画像であり、これらの抽出画像は
カメラヘッド３の画角に対応する５１２×５１２画素の
画像から抽出したものである。なお、このような部分的
な抽出画像は、検査部１とカメラヘッド３との位置関係
が固定されているので、予め画素位置を決めておくこと
により容易に抽出することができる。

【００１７】図４(B) に示した抽出画像において、電線
１０′の背景の片側には基準板１２′とその基準線１２
ａ′が存在し、その横には全反射平面ミラー１１ａ′，
１１ｂ′とこれに映る電線１０′（裏面）が上下両側に
存在する。そして、前記照明部２からの照明光は白色光
であるとともに、基準板１２は白地で、全反射平面ミラ
ー１１ａ，１１ｂは鏡面であるので、基準線１２′と電
線１０′の周囲は白色となる。また、図４(A) ，(C) に
示した抽出画像においては、左右の端子２０ａ′，２０
ｂ′の周囲に黒色系の背景板１３′が存在する。

【００１８】パーソナルコンピュータ５は、以上のよう
な画像におけるＲ，Ｇ，Ｂデータを１フレーム分読み取
って画像メモリに記憶し、このＲ，Ｇ，Ｂデータと対応
する画素の座標（位置情報）に基づいて、線径の判定、
線色の判定および端子の判定を行う。

【００１９】（線径の判定）図５は線径の判定を行う検
査フローを説明する図である。先ず、図５(A) の矢印
のように、予め決められた画素から基準線１２ａ′に向
かって水平方向に順次画素を検索し、各画素のＲ，Ｇ，
Ｂデータを読み出してこのＲ，Ｇ，Ｂデータから得られ
る画素の輝度データ（明るさ）が予め設定されたしきい
値ＴＨ１以下になったか否かを判定して基準線１２ａ′
の位置（画素の水平座標）を検出する。すなわち、水平
方向の画素の輝度データを求めると、この輝度データは
例えば図５(B) のように基準線１２ａ′に対応する画素
で輝度データがしきい値ＴＨ１より低くなるので、この
輝度データから基準線１２ａ′の位置を検出する。

【００２０】基準線１２ａ′の位置を検出すると、図５
(A) の矢印のように、基準線１２ａ′を下方に辿りな
がら画素の輝度データを検索して電線１０′の上端位置
（垂直座標）を検出してその垂直座標の値を記憶する。
すなわち、図５(C) のよう電線１０′に対応する画素の
輝度データは基準板１２′の背景部分の輝度データ（図
５(B) ）より低くなるので（暗い電線色の場合）、後述
説明するようにこの輝度データの違いから電線１０′の
上端位置を検出する。

【００２１】次に、図５(A) の矢印のように、予め決
められた画素から基準線１２ａ′の方向に画素の輝度デ
ータを検索して基準線１２ａ′の位置を検出し、さら
に、矢印のように基準線１２ａ′を上方に辿りながら
画素の輝度データを検索して電線１０′の下端位置を検
出してその垂直座標の値を記憶する。

【００２２】図６は電線１０′の上端位置を検出するロ
ジックを説明する図である。なお、以下の説明では、画
像の水平方向の画素の並びを「ライン」という。図６
(A) のように基準線１２ａ′から左右水平に一定画素数
の検出幅を設け、基準線１２ａ′に沿って、各ライン毎
に検出幅に含まれる画素の輝度データを検索していき、
このとき１ラインおきの２ラインの輝度データの差分
（絶対値）を順次求める。そして、この差分が予め設定
したしきい値ＴＨ２以上になると、その２ラインの間の
ラインの垂直座標を電線１０′の上端位置として決定す
る。

【００２３】すなわち、図６(A) に示した(i−2)，(i−
1)，(i) ，(i＋1)の各ラインにおける輝度データは図６
(B) ，(C) ，(D) ，(E) のようになり、電線１０′部分
での輝度データが背景部分の輝度データより低くなる。
そこで、電線１０′の無い状態で基準線１２ａ′のみが
含まれている検査幅について各ラインの輝度データの差
分を算出し、その最大値×αをしきい値ＴＨ２として採
用する。なお、αは、＋２以上の整数でしきい値ＴＨ２
が例えば図６(E) における輝度データと図６(B) ，(C)
，(D) における輝度データとの差を越えないような値
とする。このようにしきい値ＴＨ２を設定しておき、２
ライン(i−1)，(i＋1)の輝度データの差分がしきい値Ｔ
Ｈ２以上になると、電線１０′が検出されたと判定し、
その２ライン(i−1)，(i＋1)の間のライン(i) の垂直座
標を電線１０′の上端位置として決定する。なお、電線
１０′の下端位置も同様のロジックで検出する。

【００２４】そして、電線１０′の上端位置の垂直座標
と下端位置の垂直座標の差分（絶対値）から線径を求め
る。すなわち、検査部１とカメラヘッド３との位置関係
は固定されているので、この位置関係に基づいて設定し
た換算係数等により画像における座標系の距離を実際の
空間距離に換算して線径を求める。そして、前表１のど
の種類であるかを判定する。なお、画像における電線１
０′の線径は２０〜３０画素程度である。

【００２５】（線色の判定）図７は線色の判定を行う検
査フローを説明する図である。線色の判定では画像中の
３本の電線１０′についてＲ，Ｇ，Ｂデータをサンプリ
ングする。しかし、電線１０にはベース色とストライプ
色の線色の他に、例えば図７に示したようにバンドマー
クと呼ばれる銀色のマークが印刷されているものがあ
り、この部分のサンプリングデータでは線色の判定が不
可能となる。そこで、図７の矢印およびのように、
バンドマークの間隔より広い間隔のデータサンプリング
ラインを設定し、この２か所でサンプリングを行う。

【００２６】先ず、図７の、の順にＲ，Ｇ，Ｂデー
タを垂直に２本分サンプリングし、サンプリングした各
画素に対応するＲ，Ｇ，Ｂデータを各々の画素に対応す
る色データに変換する。この色データは、輝度を示すＹ
データ、彩度を示すＳデータおよび色相を示すＨデータ
であり、次式（１）に基づいてＲ，Ｇ，Ｂデータから算
出する。なお、Ｒ，Ｇ，Ｂ，Ｙ，Ｓは０〜２５５のレベ
ルであり、Ｈは０〜３６０のレベルである。

【００２７】

【数１】

【００２８】以上のようにしてデータサンプリングライ
ン上の各画素のＲ，Ｇ，ＢデータをＹ，Ｓ，Ｈの色デー
タに変換すると、次に、電線１０′の部分のみの色デー
タを抽出する。すなわち、電線１０′以外の部分のデー
タは白色に対応してＹが２５５に近く、Ｓが０に近い値
となるので、これらの値に基づいて全体のデータ群から
電線１０′以外の部分のデータを削除して電線１０′の
部分のみの色データを抽出する。次に、線色の判定が可
能な１方のデータサンプリングラインの色データ、すな
わちバンドマーク部分でない方の色データを選択する。
そして、後述説明するように、選択した色データを予め
記憶している各基本色についての画素分布と照合して線
色の判定を行う。

【００２９】一つのデータサンプリングライン中で電線
１０′部分の画素は複数点あるのでサンプリングした
Ｒ，Ｇ，Ｂデータはデータ群を成しており、各画素毎に
変換したＹ，Ｓ，Ｈデータもデータ群を成す。そして、
このＹ，Ｓ，Ｈの各々のデータ群において同じデータ値
の画素同志を集計すると、図８(A) ，(B) ，(C) に示し
たようにそれぞれＹ，Ｓ，Ｈに対応する正規分布状の画
素分布となる。なお、このようにＹ，Ｓ，Ｈが分散する
のは線色が単色の場合であっても照明の加減や電線１０
の表面の反射角度の差などにより、画素によってＹ，
Ｓ，Ｈデータの値が異なるためである。また、線色が２
色の場合は当然に分散する。

【００３０】このような３つ一組の画素分布は、線色が
基本色の単色である電線１０毎に得ることができ、これ
らの画素分布は、少なくともＹ，Ｓ，Ｈの３つを一組と
してみると基本色毎に異なったものとなる。各画素分布
における最小点と最大点との間を色領域、最多データ点
を色重心とすると、この色領域を示す最小点データと最
大点データおよび色重心データは各画素分布の特徴を表
している。

【００３１】そこで、各基本色についてＹ，Ｓ，Ｈの画
素分布を予め求め、各基本色に対応する最小点データ、
最大点データおよび色重心データを予めメモリに登録し
ておく。例えば図９に画素分布の一例として基本色の内
の赤，緑，青の各色についてのＹ，Ｓ，Ｈの各画素分布
を示す。実際には、Ｙ，Ｓ，Ｈの各々について基本色の
１３色分の画素分布があり、これらのデータを登録す
る。そして、線色の判定時に撮像画像から得たＹ，Ｓ，
Ｈデータすなわち未知データと登録してある基本色のデ
ータとを比較して線色を判定する。

【００３２】図１０はパーソナルコンピュータ５におけ
る線色の判定ロジックを示すフローチャートであり、同
図に基づいて線色の判定ロジックについて説明する。な
お、すでに、判別対象のダミー線についてのＹ，Ｓ，Ｈ
データが未知データとして得られているものとする。先
ず、ステップＳ１で次のように白データの補正を行う。
線色には白色があるが、白色は線色部分以外のデータと
なってしまい、色としての検出が不可能となる。このた
め、電線１０′の部分のみの色データを抽出した際に、
線径検査で得た線径に対応する画素数の約３倍（反射ミ
ラーによる２本の電線１０′と直接画像の電線１０′）
のデータ数に満たない線色の未知データ数を得た場合
は、不足分を白色と判断して白色の色データを補充す
る。

【００３３】ところで、一つの画素のＹ，Ｓ，Ｈデータ
はＹ，Ｓ，Ｈの３次元色空間内の１点に対応し、基本色
１３色の各色重心（Ｙ，Ｓ，Ｈデータ）は３次元色空間
内の１３個の点にそれぞれ対応する。また、未知データ
全体は、その未知データの画素分布に対応してその色重
心データに対応する点の周りに分布する。そこで、この
３次元色空間における未知データと基本色１３色の各色
重心との位置関係に基づいて、ステップＳ２以降で色重
心距離比較方法および色領域マッピング方法により、線
色を判定する。

【００３４】（色重心距離比較方法）先ず、ステップＳ
２で、この３次元色空間における未知データに対応する
点と基本色１３色の各色重心に対応する１３個の点との
距離（以下、「色重心距離」という。）をそれぞれ求め
て、各未知データ毎に色重心距離が最小値となる基本色
を求め、基本色毎に、その基本色に対して色重心距離が
最小値となる未知データ（以後、「基本色に属する未知
データ」という。）の個数（画素数）を計数する。

【００３５】例えば、未知データがａ組（１画素でＹ，
Ｓ，Ｈの１組）ある場合、ｉ番目のＹ，Ｓ，Ｈの未知デ
ータをＤ_Yi，Ｄ_Si，Ｄ_Hi、ｊ番目の基本色のＹ，Ｓ，Ｈ
の色重心をＧ_Yj，Ｇ_Sj，Ｇ_Hj、ｊ番目の基本色との色重
心距離をＧＬ_j 、ｊ番目の基本色に属する未知データの
個数の計数値をＣ_j とし、次式（２）を計算する。

【００３６】

【数２】

【００３７】次に、ＧＬ_j が最小値となるｊに対して次
式（３）の代入式を実行する。なお、式（３）は、Ｃ_j
を１増加させた値をＣ_j に記憶することを意味する。

【００３８】

【数３】

【００３９】そして、以上の計算と計数をｉ＝１〜ａま
で繰り返す。

【００４０】次に、ステップＳ３で、未知データ全体に
対して距離的に最も近い基本色を求め、その基本色に属
する未知データが未知データ全体に対して占める割合を
求める。例えば、Ｃ_j の大きい方から順にＣ_OUT1，Ｃ
_OUT2，Ｃ_OUT3に代入して上位３色を決定し、次式（４）
を計算する。

【００４１】

【数４】

【００４２】次に、ステップＳ４で、最も近い基本色の
割合が９０％以上であるか否かを判定し、９０％以上で
あれば、ステップＳ５でダミー線の線色はその最も近い
基本色の単色であると判定して処理を終了する。また、
９０％以上でなければ、ステップＳ６以降で色領域マッ
ピング方法により、線色を判定する。

【００４３】（色領域マッピング方法）先ず、ステップ
Ｓ６で、割合の高いものから上位３色を選択し、この上
位３色に対応する基本色に属する未知データのみを抽出
し、ステップＳ７で、この上位３色に対応する基本色に
属する未知データと上位３色の基本色の色領域とのマッ
ピングを行う。例えば、Ｃ_OUT1，Ｃ_OUT2，Ｃ_OUT3で選択
した上位３色の登録色領域の最小値および最大値を、Ｃ
_Y-MIN,k 、Ｃ_Y-MAX,k 、Ｃ_S-MIN,k 、Ｃ_S-MAX,k、Ｃ
_H-MIN,k 、Ｃ_H-MAX,k （ｋ＝１，２，３）、上位３色に
対応する基本色に属する未知データ（ｂ組）の全てをＤ
_Ym，Ｄ_Sm，Ｄ_Hm（ｍ＝１，２，…，ｂ）、上位３色の基
本色のうちのｋ番目の基本色の色領域に含まれる未知デ
ータの個数の計数値をＣ_k とし、次式（５）の条件式を
実行する。

【００４４】

【数５】

【００４５】そして、以上の計算と計数をｋ＝１，２，
３についてｍ＝１〜ｂまで繰り返し、基本色の色領域に
含まれる未知データの個数を求める。

【００４６】次に、ステップＳ８で、基本色の色領域に
含まれる未知データの個数の多い順序を決定し、その割
合を求める。例えば、Ｃ_k の大きい方から順にＣ_OUT1，
Ｃ_{OU T2}，Ｃ_OUT3に代入して、次式（６）を計算する。

【００４７】

【数６】

【００４８】次に、ステップＳ９で、最も割合の高い基
本色の割合が９０％以上であるか否かを判定し、９０％
以上であれば、ステップＳ１０でダミー線の線色はその
割合の最も高い基本色の単色であると判定して処理を終
了する。また、９０％以上でなければ、ステップＳ１１
で、ダミー線の線色は、割合の最も高い基本色がベース
で割合が二番目に高い基本色がストライプ色であると判
定し、処理を終了する。

【００４９】以上の線色の判定では色重心距離比較方法
の後に色領域マッピング方法により線色を判定するよう
にしているが、次の例のように色重心距離比較方法の後
に色領域ファジーマッピング方法により線色を判定する
ようにしてもよい。

【００５０】図１１は色領域ファジーマッピング方法を
適用した線色の判定ロジックを示すフローチャートであ
る。先ず、ステップＳ１′で前記同様に白データの補正
を行い、ステップＳ２′で、前記同様に未知データと基
本色１３色の各色重心との色重心距離をそれぞれ求め
て、各未知データ毎に色重心距離が最小値となる基本色
を求め、基本色毎に、その基本色に属する未知データの
個数（画素数）を計数する。例えば、前記同様に式
（２），（３）を計算して基本色に属する未知データの
個数（画素数）Ｃ_j を計数する。

【００５１】次に、ステップＳ３′で、未知データ全体
に対して距離的に最も近い基本色を求め、その基本色に
属する未知データが未知データ全体に対して占める割合
を求める。例えば、Ｃ_j の大きい方から順にＣ_OUT1，Ｃ
_OUT2，Ｃ_OUT3，Ｃ_OUT4に代入して上位４色を決定し、次
式（７）を計算する。

【００５２】

【数７】

【００５３】次に、ステップＳ４′で、最も近い基本色
の割合が９０％以上であるか否かを判定し、９０％以上
であれば、ステップＳ５′でダミー線の線色はその最も
近い基本色の単色であると判定して処理を終了する。ま
た、９０％以上でなければ、ステップＳ６′以降で色領
域ファジーマッピング方法により、線色を判定する。

【００５４】（色領域ファジーマッピング方法）この色
領域ファジーマッピング方法では、例えば図１２に示し
たように、基本色の画素分布の色領域に対応させてメン
バーシップ関数を設定する。このメンバーシップ関数
は、画素分布の重心のグレードが“１”で色領域の両端
の最小点と最大点のグレードが“０”となるように設定
したものであり、未知データが属するメンバーシップ関
数からその未知データのその基本色のＹ，Ｓ，Ｈの各色
領域に属するグレード FUZZY_Y ， FUZZY_S ， FUZZY_H を
求める。そして、このグレードの積を基本色について累
算し、その累算値に基づいて線色を判定する。

【００５５】先ず、ステップＳ６′で、未知データ全体
に対して距離的に近い基本色の内Ｃ _j の割合の高いもの
から上位４色を選択し、この上位４色に対応する基本色
に属する未知データのみを抽出し、ステップＳ７′で、
この上位４色に対応する基本色に属する未知データと上
位４色の基本色の色領域とのファジーマッピングを行
う。例えば、Ｃ_OUT1，Ｃ_OUT2，Ｃ_OUT3，Ｃ_OUT4で選択し
た上位４色の登録色領域の最小値および最大値を、Ｃ
_Y-MIN,k 、Ｃ_Y-MAX,k 、Ｃ_S-MIN,k 、Ｃ_S-MAX,k 、Ｃ
_H-MIN,k 、Ｃ_H-MAX,k （ｋ＝１，２，３，４）、色重心
をＧ_Y,k 、Ｇ_S,k 、Ｇ _H,k 、上位４色に対応する基本色
に属する未知データ（ｂ組）の全てをＤ_Ym，Ｄ _Sm，Ｄ_Hm
（ｍ＝１，２，…，ｂ）、上位４色の基本色のうちのｋ
番目の基本色の色領域に含まれる未知データのグレード
の累積値をＣ_FUZZ,kとし、次式（８），（９），（１
０）の条件式および計算式を実行する。

【００５６】

【数８】

【００５７】

【数９】

【００５８】

【数１０】

【００５９】そして、以上の計算とグレードの累積をｋ
＝１，２，３，４についてｍ＝１〜ｂまで繰り返し、４
つの基本色の色領域に対する未知データのグレードの累
算値Ｃ_FUZZ,kを求める。

【００６０】次に、ステップＳ８′で、基本色の色領域
に対する未知データのグレードの累算値の大きい順序を
決定し、その割合を求める。例えば、Ｃ_FUZZ,kの大きい
方から順にＣ_OUT1，Ｃ_OUT2，Ｃ_OUT3，Ｃ_OUT4に代入し
て、次式（１１）を計算する。

【００６１】

【数１１】

【００６２】次に、ステップＳ９′で、最も割合の高い
基本色の割合が９０％以上であるか否かを判定し、９０
％以上であれば、ステップＳ１０′でダミー線の線色は
その割合の最も高い基本色の単色であると判定して処理
を終了する。また、９０％以上でなければ、ステップＳ
１１′で、ダミー線の線色は、割合の最も高い基本色が
ベースで割合が二番目に高い基本色がストライプ色であ
ると判定し、処理を終了する。

【００６３】以上のように線色の判定の仕方について２
種類説明したが、この線色の判定が終了すると、図４
(A) ，(C) に示した抽出画像に基づいて端子種類の判定
を行う。この端子種類の判定は、例えば図１３(A) ，
(B) に示したように、背景板１３′の予め決められた画
素から矢印のように垂直に複数本スキャンして最高輝度
データを検索し、この最高輝度データからしきい値を求
めて、各画素の輝度データをこのしきい値で二値化す
る。そして、この画素の二値化データに基づいて、図１
３(C) ，(D) のように端子２０ａ′，２０ｂ′の周囲を
トレースし、このときの変化点の位置は距離情報から端
子２０ａ′，２０ｂ′の種類を判定する。

【００６４】以上のようにして得られた線径、線色およ
び端子の種類の各判定結果は、ＣＲＴあるいはプリンタ
ー等により出力する。

【００６５】なお、この実施例によれば、線色を判定す
るとき、各画素に対応する色データを基本色の色データ
についての画素分布と照合して線色を判定するので、ベ
ース色とストライプ色からなる線色でも各々の色を判定
することができる。

【００６６】また、ストライプを有するダミー線では、
周囲１８０度の位置に２本のストライプがあるので、カ
メラヘッドで片側だけを撮像しても良いが、上記の実施
例では、全反射平面ミラー１１ａ，１１ｂによってダミ
ー線Ａの裏側が２方向のアングルで映し、ダミー線Ａの
全週の画像に基づいて線色を判定するようにしているの
で、ストライプの位置に関わりなくより正確な判定が可
能となる。

【００６７】

【発明の効果】以上説明したように本発明の線状材の線
径判定装置によれば、線状材と直交するように該線状材
の背景に基準線を配するとともに、撮像手段でこの基準
線と線状材の表面を撮像し、撮像した画像における線状
材の両側について、画像における基準線と交差する方向
に画素を検索して画素の輝度データから基準線を検出
し、検出した基準線に沿って画素を検索して画素の輝度
データから基準線と線状材との交点を求め、この線状材
の基準線に沿う方向の両側の交点の位置に基づいて、線
状材の線径を判定するようにしたので、電線のような線
状材を対象として、その線径を自動的に判定することが
できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明を適用したダミー線の判別装置の要部を
示す図である。

【図２】実施例における検査部の斜視図である。

【図３】実施例における照明部の斜視図である。

【図４】実施例におけるダミー線の撮像画像の一例を示
す図である。

【図５】実施例における線径の判定を行う検査フローを
説明する図である。

【図６】実施例における電線の画像の上端位置を検出す
るロジックを説明する図である。

【図７】実施例における線色の判定を行う検査フローを
説明する図である。

【図８】実施例における色データの画素分布を説明する
図である。

【図９】実施例における基本色の色データの画素分布の
一例を示す図である。

【図１０】実施例におけるパーソナルコンピュータの色
領域マッピング方法を適用した線色の判定ロジックを示
すフローチャートである。

【図１１】実施例におけるパーソナルコンピュータの色
領域ファジーマッピング方法を適用した線色の判定ロジ
ックを示すフローチャートである。

【図１２】実施例における色領域ファジーマッピング方
法を説明する図である。

【図１３】実施例における端子種類の判定処理を説明す
る図である。

【図１４】本発明実施例の判定装置が対象とするダミー
線の一例を示す図である。

【符号の説明】

１…検査部、２…照明部、３…カメラヘッド、４…カメ
ラ本体、５…パーソナルコンピュータ、１１…角度付き
反射ミラー、１１ａ，１１ｂ…全反射平面ミラー、１２
…基準板、１２ａ…基準線。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 予め決められた複数種類の線径を有する
   線状材について、該線状材の線径を判定する線状材の線
   径判定装置であって、 前記線状材と直交するように該線状材の背景に配された
   基準線と、 前記基準線と前記線状材の表面を撮像して該撮像した画
   像における画素の輝度データを得る撮像手段と、 前記撮像手段で撮像した画像における前記線状材の前記
   基準線に沿う方向の両側について、該画像における前記
   基準線と交差する方向に画素を検索して該画素の輝度デ
   ータから該基準線を検出し、該検出した基準線に沿って
   画素を検索して該画素の輝度データから該基準線と前記
   線状材との交点を求め、該線状材の両側の交点の位置に
   基づいて該線状材の線径を判定する線径判定手段と、を
   備えたことを特徴とする線状材の線径判定装置。