JPH10221036A

JPH10221036A - 部品の品種自動識別方法および装置

Info

Publication number: JPH10221036A
Application number: JP2466697A
Authority: JP
Inventors: Kaoru Sakai; 薫酒井; Atsushi Mochizuki; 望月　　淳; Toshiro Asano; 敏郎浅野; Eiichi Nishiyama; 栄一西山
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1997-02-07
Filing date: 1997-02-07
Publication date: 1998-08-21

Abstract

(57)【要約】【課題】自動組み立てラインなどにおいて、その部品の
品種を、自動識別する方法に関し、カメラから入力した
被識別部のカラー画像データを照明の経時変化や周囲の
明るさの変化に対応して補正し、色と形状を計測するこ
とにより、安価で、正確に部品の品種を自動識別できる
ようにする。【解決手段】複数の色の組合せの違いで品種を区別する
部品について、被識別部をカメラで撮像して、そのカラ
ー画像データを解析し、色情報テーブル、色組合せテー
ブルを参照して、最適な色もしくは色の組合せを選択し
て、部品の品種を自動識別する。また、照度センサの値
や基準色の色度データに応じて、色の認識がしやすいよ
うに色度データを補正して、色認識をおこなう。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、部品の品種自動識
別方法および装置に係り、自動組立ラインなどにおい
て、ある部位の形状と色の違い、あるいは、その複数の
色の組合せの違いにより品種を識別する必要のある部品
を対象とした自動識別に関するものであり、特に、電子
銃に取り付けたビードガラスによって、その品種の識別
をするのに用いて好適な部品の品種自動識別方法および
装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、自動組み立てラインなどにお
いて、異なった種類の品種を識別する必要性が生じてき
た。

【０００３】例えば、ブラウン管の製造を一例にとって
説明すると、ブラウン管の製造工程に、この電子銃とバ
ルブを組み合わせる封止工程があるが、ここでは、本来
組み合わせるべきではない品種同士を組み合わせ、不良
品を作り込むという問題が生じており、電子銃の品種と
バルブの品種の組合せの正否を照合する必要があった。
また、この後の排気、検査、入庫等の工程においても、
不良品の作り込みや異品種の混入を防ぐために、品種の
照合をおこなうことが必要不可欠となっていた。

【０００４】この場合に、ブラウン管の一部品である電
子銃には、その両側にビードガラスと呼ばれる棒状のガ
ラスが付いており、これらの形状と色の組合せで電子銃
の品種を表し、これを判定することにより、その品種を
識別する方法が取られてきた。そして、このための電子
銃の品種の確認は、検査員が直接、目視でおこなうか、
あるいは、カラーカメラでビードガラス部分を撮像し、
撮像信号をベクトルスコープでベクトル位相として検出
して表示またはシンクロスコープでカラーバーとして検
出して表示し、このベクトルスコープまたはシンクロス
コープの表示画面を目視で識別していた。

【０００５】また、自動識別に関する従来技術として
は、特開平７−２２６１６０号公報に開示されている
「品種の自動識別方法及び装置」がある。これは、被識
別部である電子銃の両側に取り付けられた２本のビード
ガラスの色を、それぞれファイバーセンサーで検知し、
この検知情報からコントローラで３原色の色素分析を行
い、この色素情報をワンボードマイコンにより品種情報
の色組合せと照合して電子銃の品種を識別するものであ
る。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】上記従来技術のうち、
目視で色を識別する方法は、非効率的であると共に、見
逃しなどの人的ミスが不可避であった。また、特開平７
−２２６１６０号公報に記載のファイバーセンサーで色
を識別する方法は、光をファイバから被識別部に照射
し、その反射光の色を分析し、あらかじめティーチング
されている色情報と比較して色を識別するものである。

【０００７】このため、照明条件が変わる等、周囲の環
境がティーチング時の状態と多少でも異なる場合、検出
精度が落ち、同じ色相を持つ色との誤認識が起こりやす
いという問題点があった。さらに、電子銃のように被識
別部分が複数箇所ある場合には、センサーやコントロー
ラがその数だけ必要となり、装置が大がかり、かつ高価
になるという問題点があった。

【０００８】また、ビードガラスの色は、顔料を多く
し、高彩度にすると焼き付けをおこなう際に熱膨張が起
こり、電子銃の組立精度が悪くなるため、低彩度の１０
数種を用いているが、低彩度のために識別が難しいとい
う問題点があった。

【０００９】本発明は、上記問題点を解決するためにな
されたもので、その目的は、自動組み立てラインなど
で、その部品の品種を、部品やその部品に取り付けたも
のの色や形状から識別する方法および装置に関するもの
において、カメラから入力した被識別部のカラー画像デ
ータを照明の経時変化や周囲の明るさの変化に対応して
補正し、色と形状を計測することにより、安価で、正確
に部品の品種を自動識別することのできる部品の品種自
動識別方法および装置を提供することにある。

【００１０】

【課題を解決するための手段】上記問題点を解決するた
めに本発明の部品の品種自動識別方法に係る発明の構成
は、複数の品種がある部品について、その一部分もしく
は全体における単一の色、または複数の色の組合せの違
い、およびその部品の形状の違いで品種を識別する部品
の品種自動識別方法において、部品の品種自動識別装置
は、前記部品の品種を表す被識別部を色画像データとし
て取り込む手段と、取り込んだ前記画像データから被識
別部の形状を計測する形状計測手段と、前記画像データ
から色度・輝度を算出する色度変換手段と、前記被識別
部の色を認識する色認識手段と、色の組合せの候補を検
索する色組合せ検索手段とを有し、前記色認識手段は、
色を識別するために、色ごとに色度・輝度のデータを有
する色情報テーブルを参照して、前記被識別部の色を認
識し、前記色組合せ検索手段は、その認識した色の組合
せの可能性の有無を色組合せテーブルで確認して、あり
得ない組合せだった場合には、次の色の組合せの候補を
検索することにより、該当する単一の色、または複数の
色の組合せと形状とから部品の品種を確定させ、その結
果により、部品の品種を識別するようにしたものであ
る。

【００１１】より詳しくは、上記部品の品種自動識別方
法において、前記部品の品種自動識別装置は、前記部品
の被識別部を照らす照明と、カメラと、そのカメラの出
力信号をデジタル化する回路と、画像データを記憶する
画像データメモリと、コンピュータとを有し、被識別部
を色画像データとして取り込む手段が、被識別部をＲ，
Ｇ，Ｂ信号に分解して撮像する前記カメラであり、前記
カメラの出力信号をデジタル化する回路により、そのカ
メラからの出力信号を画像データとして取り込んで、そ
の画像データを、前記画像データメモリに記憶させ、そ
の画像データから得られる色と形状に関するデータを基
にして、前記コンピュータにより部品の品種を識別する
ようにしたものである。

【００１２】また詳しくは、上記部品の品種自動識別方
法において、前記部品の品種自動識別装置は、前記カメ
ラのレンズ部分から見て、部品の側面部分、または裏面
部分にあたるところを映し込む鏡を備え、その鏡に映っ
た前記部品の被識別部の像をカメラに取り込むことによ
り、そのカメラ視野の陰にある複数の被識別部の色を１
台のカメラで認識するようにしたものである。

【００１３】さらに詳しくは、上記部品の品種自動識別
方法において、前記被識別部の色を認識する色認識手段
は、照度センサを備え、その照度センサの値に対応して
前記色度・輝度の値を補正するようにしたものである。

【００１４】さらにまた詳しくは、上記部品の品種自動
識別方法において、前記被識別部の色を認識する色認識
手段において、前記照明の光源、およびカメラに偏光フ
ィルタを挿入して、前記照明による前記部品の被識別部
の反射光を取り除くか、あるいは、前記照明の光源に干
渉フィルタを挿入して、照明の分光特性を変えるか、ま
たは、前記照明の光源に色温度変換フィルタを挿入し
て、色温度の変換をおこなうかをして、色認識の対象と
なる前記部品の被識別部の色度において、それぞれの色
度の差を大きくなるように補正するようにしたものであ
る。

【００１５】また詳しくは、上記部品の品種自動識別方
法において、前記被識別部の色を認識する色認識手段に
おいて、基準色を有する対象を用意して、基準照明下で
の、その基準色を有する対象の色度を測定しておき、実
際の部品の自動識別時における画像データの取り込みの
際に、前記基準色を有する対象の色度と、前記部品の被
識別部の色度とを測定して、基準照明下と実際の部品の
自動識別時とにおける基準色を有する対象の前記色度を
基にして、実際の部品の自動識別時における部品の被識
別部の前記色度を補正して、基準照明下での部品の被識
別部の前記色度を求めるようにしたものである。

【００１６】さらに詳しくは、上記部品の品種自動識別
方法において、前記被識別部の色を認識する色認識手段
において、複数の色を認識する場合に、確実に識別可能
な色と、確実に識別可能でない色とを判別して、前記確
実に識別可能な色と判別された色の色度を用いて、前記
確実に識別可能でないと判別された色の色度を補正する
ようにしたものである。

【００１７】さらにまた詳しくは、上記部品の品種自動
識別方法において、前記被識別部の色を認識する色認識
手段において、スペクトルを詳細に解析する手段を備
え、前記カメラで取り込んだ画像データから被識別部の
色度計測をおこなう代わりに、前記スペクトルを詳細に
解析する手段により、色認識をおこなうようにしたもの
である。

【００１８】また、ユーザインターフェイスについて詳
しくは、上記部品の品種自動識別方法において、前記品
種の自動識別の対象となる部品を撮像して、その撮像し
た画像を表示して、その部品の領域を指定することによ
り、その領域内の色情報を、前記色情報テーブルに自動
登録するようにしたものである。

【００１９】また、部品の自動識別の精度向上に関して
詳しくは、上記部品の品種自動識別方法において、被識
別部品を他の部品と組合せる際に、品種組合せの照合を
おこなって、その品種の組合せが間違っていた場合、警
告を発するようにしたものである。

【００２０】また、この自動識別方法の応用に関して詳
しくは、上記部品の品種自動識別方法において、品種の
識別をおこなう部品が電子銃であり、その電子銃に品種
の識別のためにビードガラスを付加する場合において、
そのビードガラスについて、前記色画像データを用いて
確実に識別ができる各色サンプル間での最小色差、最小
輝度差、または最小の色差と輝度差との和と、熱膨張が
起こらない色の色差、輝度差、または色差と輝度差との
和の限界範囲とを決定して、前記ビードガラスの色差、
輝度差、または色差と輝度差との和を、それぞれ識別可
能な値以上にとり、かつ、熱膨張が起こらない値をとる
ように、色をつけるようにしたものである。

【００２１】上記問題点を解決するために本発明の部品
の品種自動識別装置に係る発明の構成は、複数の品種が
ある部品について、その一部分もしくは全体における単
一の色、または複数の色の組合せの違い、およびその部
品の形状の違いで品種を識別する部品の品種自動識別装
置において、前記部品の品種を表す被識別部を色画像デ
ータとして取り込む手段と、取り込んだ前記画像データ
から被識別部の形状を計測する形状計測手段と、前記画
像データから色度・輝度を算出する色度変換手段と、前
記被識別部の色を認識する色認識手段と、色の組合せの
候補を検索する色組合せ検索手段とを有し、前記色認識
手段は、色を識別するために、色ごとに色度・輝度のデ
ータを有する色情報テーブルを参照して、前記被識別部
の色を認識し、前記色組合せ検索手段は、その認識した
色の組合せの可能性の有無を色組合せテーブルで確認し
て、あり得ない組合せだった場合には、次の色の組合せ
の候補を検索することにより、該当する単一の色、また
は複数の色の組合せと形状とから部品の品種を確定さ
せ、その結果により、部品の品種を識別するようにした
ものである。

【００２２】より詳しくは、自動識別装置において、前
記部品の品種自動識別装置は、前記部品の被識別部を照
らす照明と、カメラと、そのカメラの出力信号をデジタ
ル化する回路と、画像データを記憶する画像データメモ
リと、コンピュータとを有し、被識別部を色画像データ
として取り込む手段が、被識別部をＲ，Ｇ，Ｂ信号に分
解して撮像する前記カメラであり、前記カメラの出力信
号をデジタル化する回路により、そのカメラからの出力
信号を画像データとして取り込んで、その画像データ
を、前記画像データメモリに記憶させ、その画像データ
から得られる色と形状に関するデータを基にして、前記
コンピュータにより部品の品種を識別するようにしたも
のである。

【００２３】また詳しくは、上記部品の品種自動識別装
置において、前記部品の品種自動識別装置は、前記カメ
ラのレンズ部分から見て、部品の側面部分、または裏面
部分にあたるところを映し込む鏡を備え、その鏡に映っ
た前記部品の被識別部の像をカメラに取り込むことによ
り、そのカメラ視野の陰にある複数の被識別部の色を１
台のカメラで認識するようにしたものである。

【００２４】さらに詳しくは、上記部品の品種自動識別
装置において、前記被識別部の色を認識する色認識手段
は、照度センサを備え、その照度センサの値に対応して
前記色度・輝度の値を補正するようにしたものである。

【００２５】さらにまた詳しくは、上記部品の品種自動
識別装置において、前記被識別部の色を認識する色認識
手段において、前記照明の光源、およびカメラに偏光フ
ィルタを挿入して、前記照明による前記部品の被識別部
の反射光を取り除くか、あるいは、前記照明の光源に干
渉フィルタを挿入して、照明の分光特性を変えるか、ま
たは、前記照明の光源に色温度変換フィルタを挿入し
て、色温度の変換をおこなうかをして、色認識の対象と
なる前記部品の被識別部の色度において、それぞれの色
度の差を大きくなるように補正するようにしたものであ
る。

【００２６】また詳しくは、上記部品の品種自動識別装
置において、前記被識別部の色を認識する色認識手段に
おいて、基準色を有する対象を用意して、基準照明下で
の、その基準色を有する対象の色度を測定しておき、実
際の部品の自動識別時における画像データの取り込みの
際に、前記基準色を有する対象の色度と、前記部品の被
識別部の色度とを測定して、基準照明下と実際の部品の
自動識別時とにおける基準色を有する対象の前記色度を
基にして、実際の部品の自動識別時における部品の被識
別部の前記色度を補正して、基準照明下での部品の被識
別部の前記色度を求めるようにしたものである。

【００２７】さらに詳しくは、上記部品の品種自動識別
装置において、前記被識別部の色を認識する色認識手段
において、複数の色を認識する場合に、確実に識別可能
な色と、確実に識別可能でない色とを判別して、前記確
実に識別可能な色と判別された色の色度を用いて、前記
確実に識別可能でないと判別された色の色度を補正する
ようにしたものである。

【００２８】さらにまた詳しくは、上記部品の品種自動
識別装置において、前記被識別部の色を認識する色認識
手段において、スペクトルを詳細に解析する手段を備
え、前記カメラで取り込んだ画像データから被識別部の
色度計測をおこなう代わりに、前記スペクトルを詳細に
解析する手段により、色認識をおこなうようにしたもの
である。

【００２９】また、ユーザインターフェイスについて詳
しくは、上記部品の品種自動識別装置において、前記品
種の自動識別の対象となる部品を撮像して、その撮像し
た画像を表示して、その部品の領域を指定することによ
り、その領域内の色情報を、前記色情報テーブルに自動
登録するようにしたものである。

【００３０】また、部品の自動識別の精度向上に関して
詳しくは、上記部品の品種自動識別装置において、被識
別部品を他の部品と組合せる際に、品種組合せの照合を
おこなって、その品種の組合せが間違っていた場合、警
告を発するようにしたものである。

【００３１】また、この自動識別方法の応用に関して詳
しくは、上記部品の品種自動識別装置において、品種の
識別をおこなう部品が電子銃であり、その電子銃に品種
の識別のためにビードガラスを付加する場合において、
そのビードガラスについて、前記色画像データを用いて
確実に識別ができる各色サンプル間での最小色差、最小
輝度差、または最小の色差と輝度差との和と、熱膨張が
起こらない色の色差、輝度差、または色差と輝度差との
和の限界範囲とを決定して、前記ビードガラスの色差、
輝度差、または色差と輝度差との和を、それぞれ識別可
能な値以上にとり、かつ、熱膨張が起こらない値をとる
ように、色をつけるようにしたものである。

【００３２】本発明は、以上説明したように構成されて
いるので、以下に記載されるような作用がある。

【００３３】先ず、色の組合せにより品種を表す被識別
部をカメラで撮像し、そのカラー画像から形状および色
度・輝度を算出し、色度・輝度情報、色の組合せ情報を
用いることによりその色を認識し、品種を識別するの
で、部品の組立、検査、入庫工程において品種の自動照
合が可能となり、組合せ違いによる不良品の作り込みや
異品種の混入を防ぐことができる。

【００３４】また、鏡に映った像を利用するこよによ
り、部品の両側に付いている被認識部をカメラ１台で同
時に撮像することが可能となり、ラインに導入する際に
安価であるとともに、装置構成の簡素化を実現すること
ができる。

【００３５】さらに、照明の経時変化や周囲の明るさの
変化が大きい場合、それに対応した数種類の色度補正、
もしくはスペクトル解析を行うので、同系色すなわち色
相の近い色に対しても正確な色識別がおこなうことがで
きる。

【００３６】また、色情報、組合せ情報を参照すること
により、誤認識があった場合、それを検出し、再認識を
行うので、より正確に品種の識別がおこなうことができ
る。

【００３７】また、熱膨張の起こらない色の限界範囲と
サンプル間での最小色差を決定し、その間の値をとる色
をつけたビードガラスを用いることにより、色識別が容
易で高精度な電子銃を提供することができる。

【００３８】このように、製造ラインなどに本装置を導
入し、部品の組合せ照合をおこなえば、不良品の作り込
みや異品種の混入がない量産ラインを提供することがで
きる。

【００３９】

【発明の実施の形態】以下、本発明に係る一実施例を、
図１ないし図１３を用いて説明する。〔部品の品種自動識別装置の構成〕図１は、本発明に係
る部品の品種自動識別装置の構成を示す図である。図２
は、ビードガラスを両側につけた電子銃をカメラで撮像
している様子を示す斜視図である。図３は、電子銃に取
り付けられたビードガラスを、鏡で映し出している様子
を示す図である。

【００４０】電子銃１１は、ブラウン管の一部品であ
り、その品種も複数ある。したがって、図１に示される
ように、その品種を表すため色分けされたビードガラス
１２Ａ，１２Ｂが両側に取り付けられている。このビー
ドガラスには、大きさも対応する電子銃の品種にあわせ
て、数種類ある。

【００４１】照明手段１３は、このビードガラスの形状
と色を認識して、電子銃の品種を識別するために、被識
別部を照らす装置である。

【００４２】撮像手段１４は、被識別部が反射する光を
ＲＧＢ信号として取り込む装置である。本実施形態で
は、ＣＣＤカメラを用いて被識別部のＲＧＢ信号を取り
込んでいる。

【００４３】コンピュータ１５は、情報処理を司り、被
識別部の色認識及び品種の識別をおこなう。コンピュー
タ１５は、また画像入力ボード１６を備え、画像情報を
入力するようになっている。

【００４４】ディスプレイ等の表示手段１７は、処理結
果を表示するための装置である。また、キーボードやマ
ウスといったコマンド入力手段１８によって、外部から
コンピュータ１５へコマンド入力をおこなう。

【００４５】照度センサ２１は、本装置の周囲の明るさ
を計測するための装置であり、その計測結果は、コンピ
ュータ１５へ転送される。

【００４６】本実施形態では、部品である電子銃１１の
両側に、被識別部となるビードガラス１９が取り付けら
れている。そのために、鏡１９により１台のカメラで２
つの被識別部を同時に撮像できるようにしている。

【００４７】すなわち、ビードガラス１２Ａ，１２Ｂを
１台のカメラで直に撮像しようとすると、図２に示すよ
うにビードガラスの側面の面積の狭い部分を撮像するこ
とになる。そのために、得られた画像において被識別部
分の切り出しが難しく、安定したデータが得られにくい
という問題点がある。これに対し、図３に示すように鏡
１９をおくと、正面から撮像する場合であっても、ビー
ドガラスの像が鏡１９に映り込むため、ビードガラス正
面部の画像を得ることができる。

【００４８】〔本実施形態の部品の品種自動識別装置の
処理概要〕次に、図４を用いて本実施形態の部品の品種
自動識別装置の処理の概要について順を追って説明す
る。図４は、本実施形態の部品の品種自動識別装置の処
理の概要を示すフローチャートである。

【００４９】本実施形態は、ブラウン管製造において電
子銃１１とバルブ２０を組み合わせる封止工程を例にと
って説明するものである。

【００５０】先ず、照明１３でビードガラス１２Ａ，１
２Ｂを照らして、鏡１９に映った像をカメラ１４で撮像
する。そして、ＲＧＢデータとして画像入力ボード１６
を介してコンピュータ１５へ取り込む（Ｓ４０１）。

【００５１】ここから被識別部のみを切り出し、その形
状、大きさを計測する（Ｓ４０２）。

【００５２】また、ＲＧＢデータを色度・輝度に変換す
る（Ｓ４０３）。

【００５３】次に、色情報テーブルを参照し、このテー
ブルに登録してある色サンプルの中から、撮像した被識
別部の色を選ぶことによりビードガラス１２Ａ，１２Ｂ
の色を認識する（Ｓ４０４）。色情報テーブルについて
は、後に図６により詳説する。

【００５４】次に、被識別部の大きさに対応した色組合
せテーブルを参照して、選んだ２つの色の組合せと一致
する電子銃の品種をその中から選択し、電子銃１１の品
種を識別する（Ｓ４０５）。色組合わせテーブルについ
ても、後に図１１により詳説する。

【００５５】電子銃とバルブの品種を組合わせる場合に
は、予めその許される組み合わせが定まってっている。
そのため、識別した電子銃の品種とバルブの品種の組合
せの照合をおこなって（Ｓ４０６）、間違っている場合
には、警告を発し、自動組立ラインを一時停止させ、異
品種の混入や不良品の作り込みを防ぐようにする。

【００５６】部品の自動識別が、一つの部品について終
わると、最初に戻って次の部品の自動識別をおこなうこ
とになる。

【００５７】〔本実施形態の部品の品種自動識別装置の
処理詳細〕次に、本実施形態の部品の品種自動識別装置
の処理について個別に詳細に説明していくことにする。

【００５８】（I）被識別部のカラー画像取り込み先ず、図５を用いて被識別部のカラー画像取り込みＳ４
０１の処理について説明する。図５は、集光レンズによ
り、被識別部を照射している様子を示す斜視図である。

【００５９】被識別部のカラー画像取り込みＳ４０１の
際には、図５に示すように照明手段１３に集光レンズ５
０を用いて、周囲の明るさよりかなり明るい照明をスポ
ットで被識別部に照射するようにする。これにより、周
囲の明るさの影響を極力受けないようにする。

【００６０】カメラのレンズと照明の集光レンズ５０に
は、被識別部の反射光を取り除くための偏光フィルタが
取り付けられるようになっている。また、照明の分光特
性を変える干渉フィルタや、色温度を変える色温度変換
フィルタなど各種フィルタ群５１が装着できるようにな
っている。

【００６１】なお、本実施形態では、主に、カメラで画
像を撮像して、その画像データより色度を分析して色認
識をおこなう方法について説明するが、色度計のような
スペクトルを解析する装置によっても色の認識をおこな
うことができる。

【００６２】（II）被識別部の形状計測被識別部の形状計測Ｓ４０２の処理では、切り出した被
識別部の画像データの縦・横方向それぞれの長さ、およ
び面積を計測して、その大きさを求める。

【００６３】（III）被識別部の色度変換被識別部の色度変換４０３の処理では、（I）で説明し
た照明の下で取り込まれたカラー画像から被識別部分を
切り出して、その部分のＲＧＢデータを、以下の（式
１）、（式２）に基づく変換式を用いてＣＩＥ（国際照
明委員会）の規定する色度ｘ，ｙ、輝度Ｙへ変換する。

【００６４】

【数１】

【００６５】

【数２】

【００６６】ここで、変換パラメータａ₁₁〜ａ₃₃，ｂ₁
〜ｂ₃は、あらかじめ４色の単色画像を撮像したときの
ＲＧＢデータと色彩計のｘｙＹデータを採取して、算出
しておく。

【００６７】以下、この４色のＲＧＢデータとｘｙＹデ
ータからの変換係数を算出（以下、「キャリブレーショ
ン」と記す）する方法を説明する。

【００６８】カメラから取り込んだ４色のＲＧＢデータ
を（Ｒ₁ Ｇ₁ Ｂ₁），（Ｒ₂ Ｇ₂Ｂ₂），（Ｒ₃ Ｇ₃
Ｂ₃），（Ｒ₄ Ｇ₄ Ｂ₄）、それに対応する色彩計のｘ
ｙＹデータを（ｘ₁ ｙ₁ Ｙ₁），（ｘ₂ ｙ₂ Ｙ₂），
（ｘ₃ ｙ₃ Ｙ₃），（ｘ₄ ｙ₄ Ｙ₄）とすると、（式
１）によりそれらの間には、以下の（式３）が成立す
る。

【００６９】

【数３】

【００７０】ここから１２個の連立方程式ができ、１２
個の変換係数を求めることができる。例えば、ｉ＝１，
２，３の式から、ｉ＝４の式を引いて、以下の（式４）
が成り立つ。

【００７１】

【数４】

【００７２】そして、逆行列を掛けることにより、以下
の（式５）を得る。

【００７３】

【数５】

【００７４】ａ₁₁〜ａ₃₃が求まれば、例えばｉ＝１の式
から、以下の（式６）を導けるので、ｂ₁〜ｂ₃が決定で
きる。

【００７５】

【数６】

【００７６】（IV）色情報テーブルを参照して、色を認
識する処理次に、図６および図７を用いて色情報テーブルを参照し
て、色を認識する処理S４０４について説明する。図６
は、色情報テーブルの一例を示す模式図である。図７
は、色情報テーブルに色サンプルを登録するために、ビ
ードガラスを撮像している様子を示す斜視図である。図
８は、色情報テーブルを参照して、色を認識する処理を
示すフローチャートである。図９は、横軸にｘ色度、縦
軸にｙ色度を取り、各サンプル色ごとに、周囲の明るさ
の違いにより、プロットする点が違うことを示したグラ
フである。

【００７７】（III）に示されるように、あらかじめ変
換パラメータａ₁₁〜ａ₃₃，ｂ₁〜ｂ₃を求め、それによっ
て、被識別部の色度変換をおこなったとする。

【００７８】次に、おこなう処理は、図６に示される色
情報テーブル６１を参照してビードガラス１２Ａ，１２
Ｂの色を認識する処理である。

【００７９】色情報テーブル６１は、候補となる色サン
プル各々の色度ｘ、ｙ、輝度Ｙを保持し、さらに、各色
サンプルを色相により同系色でグループ化した時のグル
ープ番号を持たせた表であり、これは、コンピュータ１
５のメモリや周辺装置に記憶させることができる。

【００８０】この色サンプルの登録は、キャリブレーシ
ョン時などの基準となる照明条件の下で採取した数値を
基準とする。

【００８１】先ず、図７を用いて色サンプルの色度・輝
度データを参照用データとして登録するためにの処理に
ついて説明しよう。

【００８２】そのために、基準照明の下で色サンプルを
撮像する必要がある。複数色を登録する場合は、一度に
撮像しても構わない。

【００８３】図８には、左に実装前のビードガラスのサ
ンプルを３種類、右に電子銃に実装しときのビードガラ
スのサンプルを４種類置いたときに撮像された画像が図
示されたいる。

【００８４】この画像は、表示手段１７に表示されるの
で、ユーザはマウスなどを用いて、データとして登録し
たい領域を指定し、その色名を定義する。

【００８５】図８の斜線領域７１は、撮像した画像から
サンプルのデータ領域を、反射部分を避けて、マウスで
矩形指定したものである。この操作を、撮像したサンプ
ルに対して順次おこなえば良い。

【００８６】コンピュータ１５は、ユーザにより指定さ
れた領域内の平均色度・輝度を算出、色度が近いもの同
士を同じグループ番号として、これらのデータを色情報
テーブル６１に登録する。このように、新たな色サンプ
ルデータの追加や変更が簡単にできるようになってい
る。

【００８７】以下、図８の順を追って、具体的に色情報
テーブルを参照して、色を認識する処理について説明し
よう。

【００８８】先ず、算出された被識別部の色度（ｘ，
ｙ）と色情報テーブル６１の色サンプル各々の色度（ｘ
_i，ｙ_i）の差、すなわち色差を算出し（Ｓ８０１）、色
差が最小の色を選択する（Ｓ８０２）。この色差は、以
下の（式７）に示されるように、（ｘ，ｙ）と（ｘ_i，
ｙ_i）の距離の最小値を求めれば良い。

【００８９】

【数７】

【００９０】ここで、白と灰色、シアンとブルーなどの
ように、選択した色と同じ色相グループの色が他にもあ
る場合、同グループの色サンプル各々について、さらに
輝度についても差を算出し（Ｓ８０３）、輝度差が最小
の色を再度、選択し直す（Ｓ８０４）。

【００９１】例えば、被識別部の色が、色差からシアン
と識別された場合には、同じ色相グループに属するブル
ーについて、再選択をおこなう。この再選択をおこなう
には、輝度の差が最小値になるようにする。このとき、
以下の（式８）に示されるように、ＹとＹ_B、ＹとＹ_Cの
二乗の平方根の小さいものをとれば良い。

【００９２】

【数８】

【００９３】このように、ＲＧＢデータを色度と輝度に
分離し、色度を用いて各色サンプルと比較した後、誤認
色の生じやすい同系色に対して、さらに輝度で比較する
ことにより、同系色での誤認識を防ぐことができる。

【００９４】次に、色度補正処理をおこなう（Ｓ８０
５）。色度補正処理をおこなうのは、以下の理由によ
る。

【００９５】色情報テーブル６１にある色サンプル同士
の色度、輝度値の差が大きく、それぞれが分離できてい
れば上記方法で色を識別できるが、色サンプルの中に色
度、輝度値が近いものがある場合は、照明の経時変化や
周囲の明るさの変化によりそれらのサンプル間での誤認
識が生じる。これは、照明の変化により物体色は変化す
るため、被識別部の画像撮像時の照明状態がキャリブレ
ーション時（すなわち色サンプル撮像時）の照明状態と
違っていれば、このときの測定色度は、色情報テーブル
の同サンプルの色度とずれが生じ、同系色の色サンプル
の色度に近い値をとることがあるからである。

【００９６】図９は、１０色のビードガラスのサンプル
を例にとって、周囲の明るさの変化に対する色度値ｘ，
ｙの値をプロットしている。これから分かるように、周
囲の明るさが大きく変わると、色相の近い黄色とアイボ
リーでの誤認識が生じることを示している。

【００９７】そこで、本発明では、照明が大きく変化し
ても同系色のサンプル間で誤認識が起こらないように数
種類の色度補正処理をおこなうようにしたものである。

【００９８】色度補正をおこなったとは、もう一度Ｓ８
０１に行き、色認識の処理を繰り返すことになる。

【００９９】（V）色度補正処理の例以下で説明する色度補正の一つ、または複数の組合せに
より本発明では、照明の経時変化や周囲の明るさの変化
が大きい環境の中でも、同系色を高精度に識別すること
ができるのである。

【０１００】（１）照度センサの計測値による色度補正
処理この色度補正処理は、被識別部撮像時に、周囲の明るさ
を照度センサ２１で計測し、その値に合わせて色度を補
正するものである。

【０１０１】この方法では、照度センサ２１の値に対応
した各色サンプルの色度、輝度値のオフセット量を持っ
ておき、その時の照度に合ったオフセット量を色度、輝
度値に加えることにより、基準となる照度（ここでは、
色サンプルを色情報テーブルへ登録した時の照度）での
色度、輝度に補正し直して、各色サンプルとの色差、輝
度差を計算する。

【０１０２】（２）照明光の色を変えることによる色度
補正処理次に、図１０を用いて上のＳ８０５における色度補正処
理の例について説明する。図１０は、横軸にｘ色度、縦
軸にｙ色度を取り、黄色とアイボリで、フィルタを付け
とときと、付けないときで、プロットする点が違うこと
を示したグラフである。

【０１０３】この色度補正処理は、色温度変換フィル
タ、干渉フィルタ等のフィルタ群を光源１３に装着して
照明光の色を変えることにより、被識別部を識別し易い
色に補正するものである。

【０１０４】図１０では、直接ハロゲン光を照射したと
きとブルーの干渉フィルタを装着して照射したときのア
イボリーと黄色のビードガラスの色度値を対比して示さ
れている。このようにアイボリーと黄色は、干渉フィル
タを用いた照明下では、通常のハロゲン光源による照明
下に比べ色度値の差が大きくなり、識別し易くなる。こ
のように各種フィルタを用いて照明の色を変えることに
より、通常の照明下では識別が困難となる色相の近いサ
ンプルの色度値を、識別し易い値になるように補正す
る。

【０１０５】また既に述べたように、このように照明の
分光特性を変えて被識別部の画像データを取り込む代わ
りに、色度計によって、スペクトルを詳細に調べて、微
妙な色の違いを検出することもできる。

【０１０６】（３）基準色の色度データを基にした色度
補正処理この色度補正処理は、一つ、または複数の基準色を、実
際の部品の自動識別のときの撮像時にも撮像して、その
基準色に関する色度データを得て、その基準色の色度デ
ータを用いて色度変換パラメータを補正するものであ
る。すなわち、基準となる照明下（ここでは、色サンプ
ル登録時の照明状態）での値が既知な基準色を、常に被
識別部と同時に撮像し、その値の変化量から、被識別部
撮像時の照明下での補正パラメータを算出する。そし
て、この補正パラメータで被識別部の色度データを、基
準となる照明下での色度データに補正する。このときに
は、被識別部と同じ条件下で基準色を有する対象を撮像
する必要があるので、その基準色を有する対象を被識別
部の撮像視野に入るように配置する必要がある。

【０１０７】以下、その一例として、基準色を１色とし
た場合の具体的な処理について詳説しよう。

【０１０８】基準となる照明下での基準色の画像データ
を、（Ｒ₀ Ｇ₀ Ｂ₀）とする。また、その時の色度変
換パラメータを用いて（式１）から求めた値が、（X₀
Y₀ Z₀）とする。これらの値はあらかじめ既知である。

【０１０９】また、被識別部と一緒に撮像した時の値
を、（Ｒ₁ Ｇ₁ Ｂ₁），（X₁ Y₁ Z₁），とする。こ
れらは、以下の（式９）を満たす。

【０１１０】

【数９】

【０１１１】ここで、基準照明下での色データ（Ｒ₀
Ｇ₀ Ｂ₀）を基準色の本来の色とすると、被識別部撮像
時の照明下での色は、本来の色に照明の輝度変化が加わ
ったと考え、補正パラメタα，β，γとして、Ｒ₁＝α
Ｒ_0,Ｇ₁＝βＧ_0,Ｂ₁＝γＢ₀とおく。よって（式９）
は、以下の（式１０）となる。

【０１１２】

【数１０】

【０１１３】これを、以下の（式１１）を使って、置き
換えると、以下の（式１２）が成り立ち、（式１３）を
得る。

【０１１４】

【数１１】

【０１１５】

【数１２】

【０１１６】

【数１３】

【０１１７】よって、α，β，γは、以下の（式１４）
で算出できる。

【０１１８】

【数１４】

【０１１９】今、カメラから得られた被識別部の画像デ
ータを（ＲＧＢ）とする。被識別部の本来の値、す
なわち基準照明下での画像データ（Ｒ´ Ｇ´ Ｂ´）
（未知）は、上記の（式１４）で求めたα，β，γを用
いて、（ＲＧＢ）＝（Ｒ´／α Ｇ´／β Ｂ´／
γ）で求められる。これを、以下の（式１２）に代入す
ると、以下の（式１５）を得ることができる。

【０１２０】

【数１５】

【０１２１】ここで、（ＸＹＺ）は、本来の色度
値、すなわち基準照明下における色度値である。

【０１２２】上のようにして、基準照明に対する被識別
部撮像時の照明の輝度変化を含む補正パラメータである
α，β，γが決定され、この補正パラメータを用いるこ
とにより、撮像して得られた被識別部の画像データ（Ｒ
´ Ｇ´ Ｂ´）が求められる。そして、この（Ｒ´
Ｇ´ Ｂ´）から、本来の色度値、すなわち基準照明下
における色度値（ＸＹＺ）を求めることができる。

【０１２３】この例では説明を簡単にするために、色度
補正として用いる基準色を１つにしたが、さらに基準色
を複数個にすれば、より高精度な色度補正をおこなうこ
とができる。

【０１２４】またさらに、全ての色サンプルを基準色と
して常に撮像すれば、被識別部と同じ条件で全色サンプ
ルの色度が得られるので、その中から色差が最小のもの
を選択することにより、より正確に色の識別が可能とな
る。

【０１２５】（４）確実に認識できる色を基準色とする
色度補正処理この色度補正処理は、２色以上の認識をおこなう場合、
確実に識別できる色のデータを基準色として用いて、他
のデータの色度補正をおこなうものである。

【０１２６】例えば、色情報テーブルを参照して、２つ
の被識別部の色が緑と黄色と認識されたとする。ここで
緑と同じ色相グループの色サンプルが他に無かった場
合、一方の色は緑に確定する。これに対し、黄色と同じ
色相グループの色サンプルとしてアイボリーがあったと
すると、他方の色は黄色、アイボリーのどちらの可能性
も有り得ることになる。

【０１２７】そこで、確定した緑の色度データを上記の
基準色として用い、（式１４）の（Ｒ₀ Ｇ₀ Ｂ₀）に
色情報テーブルへの登録時の緑のＲＧＢデータを代入
し、（Ｘ₁ Ｙ₁ Ｚ₁）に、緑であると確定した被識別
部の色度変換後のデータを代入し、α，β，γを求め
る。

【０１２８】これを（式１５）に代入し、被識別部撮像
時の照明の変化特性を含む変換パラメータを算出し、こ
れを用いて確定していない方（すなわち、黄色とアイボ
リーの可能性がある色のデータ）の被識別部の色度補正
をおこなう。

【０１２９】（V）色組合わせテーブルを参照して品種
を識別する処理次に、図１１および図１２を用いて色組合わせテーブル
を参照して品種を識別する処理Ｓ４０５について説明す
る。図１１は、色組合わせテーブルの例を示す模式図で
ある。図１２は、色Ａと色Ｂの組み合わせがなかったと
きの電子銃の品種を求めるための処理の一例を示すフロ
ーチャートである。

【０１３０】ビードガラス１２Ａ，１２Ｂの形状と色が
認識されると、次に、それぞれの形状に対応した色組合
せテーブルを参照して、２つの色の組合せに対応する品
種を検索して、電子銃の品種を決定することになる。色
組合わせテーブルとは、図１１に示されるように、それ
ぞれの形状ごとに、色の組合せと、それに対応する品種
名をレコードにしたものである。

【０１３１】さて、これまでの処理で認識された色の組
み合わせが、色組合わせテーブルにある場合には、対応
する電子銃の品種がすぐに求めることができるが、その
色の組み合わせが色組合わせテーブルにない場合も考え
られる。

【０１３２】そのときには、図１２に示される処理で電
子銃の品種の候補を決定することになる。

【０１３３】ここで、二つのビードガラス１２Ａ，１２
ＢがそれぞれＡ（ブルーと仮定）、Ｂ（ピンクと仮定）
と認識されて、その組合せが色組合せテーブルになかっ
たと仮定する。

【０１３４】この場合、色組合せテーブルの中からＡ
（ブルー）と対となる色の候補を探す（Ｓ１２１）。

【０１３５】本実施形態の例では、図１１に示されるよ
うに、Ａ（ブルー）にはＣ（アイボリー）との組合せが
ある（第二行目）。よって、Ｂ（ピンク）とＣ（アイボ
リー）とを誤認識した可能性があるので、評価のためこ
れらの色差を算出する（Ｓ１２２）。

【０１３６】次に、Ｂ（ピンク）と対となる色の候補を
探す（Ｓ１２３）。この例では、図１１に示されるよう
に、Ｂ（ピンク）には、Ｄ（ピンク）、Ｅ（黄色）との
組合せがある（第三行目、第四行目）。したがって、こ
の場合には、Ａ（ブルー）とＤ（ピンク）、もしくはＡ
（ブルー）とＥ（黄色）とを誤認識した可能性があるの
で、評価のためこれらの色差を算出する（Ｓ１２４）。
そして、Ｓ１２２，Ｓ１２４で求めた三つの色差の中か
ら最小のものと誤認識された色を正しい色の組み合わせ
とする（Ｓ１２５）。仮に、Ｂ（ピンク）とＣ（アイボ
リー）の色差が最小だったとする。このときには、ビー
ドガラス１２Ｂは、アイボリーがピンクと誤認識された
と見なし、色を置き換える（Ｓ１２６）。

【０１３７】このばあいには、１２Ａ，１２Ｂはそれぞ
れＡ（ブルー）とＣ（アイボリー）と決定されるので、
それに対応する品種を参照し（Ｓ１２７）、電子銃の品
種の候補は、Ａ２となる。

【０１３８】このように、組合せの情報も利用し、誤認
識があった場合、その誤認識の可能性が一番大きいもの
を探し、正しい色を求め直すことにより、より確実に品
種が識別できる。

【０１３９】（VI）組合わせ照合処理最後に、おこなうのは、色組合わせ照合処理S４０６で
ある。

【０１４０】封止工程では、ラインで流れているバルブ
の品種の管理をおこなっている。そこで、コンピュータ
がその情報をネットワーク等を介して受け、上で述べて
きた処理により、電子銃の品種を識別した後に、その電
子銃とバルブの組合せが正しいかの照合をおこなう（Ｓ
４０６）。ここで、間違ったいると判断された場合に
は、警告音を発し、かつ点滅灯を点滅させ周囲に知ら
せ、ラインを停止させる。

【０１４１】〔望ましいビードガラスの色の決定〕次
に、図１３を用いて本発明を適用する際の望ましいビー
ドガラスを決定する処理について説明する。図１３は、
横軸にｘ色度、縦軸にｙ色度を取り、各サンプル色、周
囲の明るさごとに、対応する点をプロットし、さらに、
熱膨張がおこらない色の色度の範囲を図示したグラフで
ある。

【０１４２】これまでに、本発明による電子銃の自動識
別をおこなう処理について述べてきたが、さらに、簡
単、確実に電子銃の品種を自動識別するためには、高彩
度で色相の大きく異なる色のビードガラスを使うのが望
ましい。しかしながら、顔料を多く混ぜた高彩度の色で
は、焼き付けなどの際にビードガラスが熱膨張し、電子
銃の組立精度が悪くなる。このため、従来、ビードガラ
スには低彩度で色相の近い色を使っており、誤認識が起
こりやすく識別が難しかった。これに対し、本発明で
は、熱膨張が起こらない範囲内で、各色サンプル間で可
能な限り色差を大きくとり、識別が簡単になるような色
サンプルを決定する。

【０１４３】図１３の太線の多角形で囲んである部分
は、熱膨張が起こらない色のとる色度の範囲である。す
なわち、この多角形の外側の色度で色のつけられたビー
ドガラスは、熱膨張が起こり、内側の色度のときには、
熱膨張はおこらない。

【０１４４】また、２本の点線間の距離は、周囲光が大
きく変化しても色分離可能な最小色差である。ビードガ
ラスの色を、認識できるようにするためには、この最小
色差よりも各サンプルの色度の差を大きくとる必要があ
る。

【０１４５】同様の原理により、輝度値、色度値と輝度
値の総和についても同様の熱膨張の起こらない限界範囲
と、色分離可能な差の最小値を定量的に求め、以下の条
件を全て満たすビードガラスの色を決定する。

【０１４６】色度：各サンプルとの色差 ≧識別可能な
最小色差かつ熱膨張の起こらない限界色度値内輝度：各サンプルとの輝度差≧識別可能な最小輝度差
かつ熱膨張の起こらない限界輝度値内色度・輝度の和：各サンプルとの色差・輝度差の和
≧識別可能な和の最小差かつ熱膨張の起こらない限
界範囲内このようにして決めた色をつけたビードガラスを用い
て、色識別が容易であり、熱膨張の起こらない高精度な
電子銃を提供することができる。

【０１４７】〔本発明の特徴〕本発明は、以上に説明し
たように、品種を表すビードガラス１２Ａ，１２Ｂの色
を、カラー画像から算出する色度・輝度情報、色の組合
せ情報を用いることにより認識し、電子銃の品種を識別
するので、封止工程や排気工程といった部品の組立、検
査、入庫工程において、正確な品種の自動照合が可能と
なり、組合せ違いによる不良品の作り込みや異品種の混
入を防ぐことができる。

【０１４８】

【発明の効果】本発明によれば、自動組み立てラインな
どで、その部品の品種を、部品やその部品に取り付けた
ものの色や形状から識別する方法および装置に関するも
のにおいて、カメラから入力した被識別部のカラー画像
データを照明の経時変化や周囲の明るさの変化に対応し
て補正し、色と形状を計測することにより、安価で、正
確に部品の品種を自動識別することのできる部品の品種
自動識別方法および装置を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る部品の品種自動識別装置の構成を
示す図である。

【図２】ビードガラスを両側につけた電子銃をカメラで
撮像している様子を示す斜視図である。

【図３】電子銃に取り付けられたビードガラスを、鏡で
映し出している様子を示す図である。

【図４】本実施形態の部品の品種自動識別装置の処理の
概要を示すフローチャートである。

【図５】集光レンズにより、被識別部を照射している様
子を示す斜視図である。

【図６】色情報テーブルの一例を示す模式図である。

【図７】色情報テーブルに色サンプルを登録するため
に、ビードガラスを撮像している様子を示す斜視図であ
る。

【図８】色情報テーブルを参照して、色を認識する処理
を示すフローチャートである。

【図９】横軸にｘ色度、縦軸にｙ色度を取り、各サンプ
ル色ごとに、周囲の明るさの違いにより、プロットする
点が違うことを示したグラフである。

【図１０】横軸にｘ色度、縦軸にｙ色度を取り、黄色と
アイボリで、フィルタを付けとときと、付けないとき
で、プロットする点が違うことを示したグラフである。

【図１１】色組合わせテーブルの例を示す模式図であ
る。

【図１２】色Ａと色Ｂの組み合わせがなかったときの電
子銃の品種を求めるための処理の一例を示すフローチャ
ートである。

【図１３】横軸にｘ色度、縦軸にｙ色度を取り、各サン
プル色、周囲の明るさごとに、対応する点をプロット
し、さらに、熱膨張がおこらない色の色度の範囲を図示
したグラフである。

【符号の説明】

１１…電子銃、１２Ａ，１２Ｂ…ビードガラス、１３…
照明手段、１４…カメラ、１５…コンピュータ、１６…
画像入力ボード、１７…表示装置、１８…コマンド入力
手段、１９…鏡、２０…バルブ、５０…集光レンズ、５
１…各種フィルタ群、６１…色情報テーブル。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者西山栄一千葉県茂原市早野3300番地株式会社日立製作所電子デバイス事業部内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】複数の品種がある部品について、その一
部分もしくは全体における単一の色、または複数の色の
組合せの違い、およびその部品の形状の違いで品種を識
別する部品の品種自動識別方法において、部品の品種自動識別装置は、前記部品の品種を表す被識別部を色画像データとして取
り込む手段と、取り込んだ前記画像データから被識別部の形状を計測す
る形状計測手段と、前記画像データから色度・輝度を算出する色度変換手段
と、前記被識別部の色を認識する色認識手段と、色の組合せの候補を検索する色組合せ検索手段とを有
し、前記色認識手段は、色を識別するために、色ごとに色度
・輝度のデータを有する色情報テーブルを参照して、前
記被識別部の色を認識し、前記色組合せ検索手段は、その認識した色の組合せの可
能性の有無を色組合せテーブルで確認して、あり得ない
組合せだった場合には、次の色の組合せの候補を検索す
ることにより、該当する単一の色、または複数の色の組
合せと形状とから部品の品種を確定させ、その結果により、部品の品種を識別することを特徴とす
る部品の品種自動識別方法。
【請求項２】前記部品の品種自動識別装置は、前記部品の被識別部を照らす照明と、カメラと、そのカメラの出力信号をデジタル化する回路と、画像データを記憶する画像データメモリと、コンピュータとを有し、被識別部を色画像データとして取り込む手段が、被識別
部をＲ，Ｇ，Ｂ信号に分解して撮像する前記カメラであ
り、前記カメラの出力信号をデジタル化する回路により、そ
のカメラからの出力信号を画像データとして取り込ん
で、その画像データを、前記画像データメモリに記憶させ、
その画像データから得られる色と形状に関するデータを
基にして、前記コンピュータにより部品の品種を識別す
ることを特徴とする請求項１記載の部品の品種自動識別
方法。
【請求項３】前記部品の品種自動識別装置は、前記カメラのレンズ部分から見て、部品の側面部分、ま
たは裏面部分にあたるところを映し込む鏡を備え、その鏡に映った前記部品の被識別部の像をカメラに取り
込むことにより、そのカメラ視野の陰にある複数の被識別部の色を１台の
カメラで認識することを特徴とする請求項２記載の部品
の品種自動識別方法。
【請求項４】前記被識別部の色を認識する色認識手段
は、照度センサを備え、その照度センサの値に対応して前記色度・輝度の値を補
正することを特徴とする請求項１ないし請求項３記載の
いずれかの部品の品種自動識別方法。
【請求項５】請求項１記載の被識別部の色を認識する
色認識手段において、請求項２記載の照明の光源、およびカメラに偏光フィル
タを挿入して、前記照明による前記部品の被識別部の反
射光を取り除くか、あるいは、前記照明の光源に干渉フィルタを挿入して、
照明の分光特性を変えるか、または、前記照明の光源に
色温度変換フィルタを挿入して、色温度の変換をおこな
うかをして、色認識の対象となる前記部品の被識別部の色度におい
て、それぞれの色度の差を大きくなるように補正するこ
とを特徴とする請求項２記載の部品の品種自動識別方
法。
【請求項６】請求項１記載の被識別部の色を認識する
色認識手段において、基準色を有する対象を用意して、基準照明下での、その基準色を有する対象の色度を測定
しておき、実際の部品の自動識別時における画像データの取り込み
の際に、前記基準色を有する対象の色度と、前記部品の
被識別部の色度とを測定して、基準照明下と実際の部品の自動識別時とにおける基準色
を有する対象の前記色度を基にして、実際の部品の自動識別時における部品の被識別部の前記
色度を補正して、基準照明下での部品の被識別部の前記
色度を求めることを特徴とする請求項２記載の部品の品
種自動識別方法。
【請求項７】請求項１記載の被識別部の色を認識する
色認識手段において、複数の色を認識する場合に、確実に識別可能な色と、確実に識別可能でない色とを判
別して、前記確実に識別可能な色と判別された色の色度を用い
て、前記確実に識別可能でないと判別された色の色度を
補正することを特徴とする請求項２記載の部品の品種自
動識別方法。
【請求項８】請求項１記載の被識別部の色を認識する
色認識手段において、スペクトルを詳細に解析する手段を備え、請求項２記載のカメラで取り込んだ画像データから被識
別部の色度計測をおこなう代わりに、前記スペクトルを
詳細に解析する手段により、色認識をおこなうことを特
徴とする請求項２記載の部品の品種自動識別方法。
【請求項９】前記品種の自動識別の対象となる部品を
撮像して、その撮像した画像を表示して、その部品の領域を指定す
ることにより、その領域内の色情報を、前記色情報テーブルに自動登録
することを特徴とする請求項１および請求項２記載のい
ずれかの部品の品種自動識別方法。
【請求項１０】被識別部品を他の部品と組合せる際
に、品種組合せの照合をおこなって、その品種の組合せが間違っていた場合、警告を発するこ
とを特徴とする請求項１および請求項２記載のいずれか
の部品の品種自動識別方法。
【請求項１１】品種の識別をおこなう部品が電子銃で
あり、その電子銃に品種の識別のためにビードガラスを付加す
る場合において、そのビードガラスについて、前記色画像データを用いて確実に識別ができる各色サン
プル間での最小色差、最小輝度差、または最小の色差と
輝度差との和と、熱膨張が起こらない色の色差、輝度差、または色差と輝
度差との和の限界範囲とを決定して、前記ビードガラスの色差、輝度差、または色差と輝度差
との和を、それぞれ識別可能な値以上にとり、かつ、熱
膨張が起こらない値をとるように、色をつけることを特
徴とする請求項１および請求項２記載のいずれかの部品
の品種自動識別方法。
【請求項１２】複数の品種がある部品について、その
一部分もしくは全体における単一の色、または複数の色
の組合せの違い、およびその部品の形状の違いで品種を
識別する部品の品種自動識別装置において、前記部品の品種を表す被識別部を色画像データとして取
り込む手段と、取り込んだ前記画像データから被識別部の形状を計測す
る形状計測手段と、前記画像データから色度・輝度を算出する色度変換手段
と、前記被識別部の色を認識する色認識手段と、色の組合せの候補を検索する色組合せ検索手段とを有
し、前記色認識手段は、色を識別するために、色ごとに色度
・輝度のデータを有する色情報テーブルを参照して、前
記被識別部の色を認識し、前記色組合せ検索手段は、その認識した色の組合せの可
能性の有無を色組合せテーブルで確認して、あり得ない
組合せだった場合には、次の色の組合せの候補を検索す
ることにより、該当する単一の色、または複数の色の組
合せと形状とから部品の品種を確定させ、その結果により、部品の品種を識別することを特徴とす
る部品の品種自動識別装置。
【請求項１３】前記部品の品種自動識別装置は、前記部品の被識別部を照らす照明と、カメラと、そのカメラの出力信号をデジタル化する回路と、画像データを記憶する画像データメモリと、コンピュータとを有し、被識別部を色画像データとして取り込む手段が、被識別
部をＲ，Ｇ，Ｂ信号に分解して撮像する前記カメラであ
り、前記カメラの出力信号をデジタル化する回路により、そ
のカメラからの出力信号を画像データとして取り込ん
で、その画像データを、前記画像データメモリに記憶させ、
その画像データから得られる色と形状に関するデータを
基にして、前記コンピュータにより部品の品種を識別す
ることを特徴とする請求項１２記載の部品の品種自動識
別装置。
【請求項１４】前記部品の品種自動識別装置は、前記カメラのレンズ部分から見て、部品の側面部分、ま
たは裏面部分にあたるところを映し込む鏡を備え、その鏡に映った前記部品の被識別部の像をカメラに取り
込むことにより、そのカメラ視野の陰にある複数の被識別部の色を１台の
カメラで認識することを特徴とする請求項１３記載の部
品の品種自動識別装置。
【請求項１５】前記被識別部の色を認識する色認識手
段は、照度センサを備え、その照度センサの値に対応して前記色度・輝度の値を補
正することを特徴とする請求項１２ないし請求項１４記
載のいずれかの部品の品種自動識別装置。
【請求項１６】請求項１２記載の被識別部の色を認識
する色認識手段において、請求項１３記載の照明の光源、およびカメラに偏光フィ
ルタを挿入して、前記照明による前記部品の被識別部の
反射光を取り除くか、あるいは、前記照明の光源に干渉フィルタを挿入して、
照明の分光特性を変えるか、または、前記照明の光源に
色温度変換フィルタを挿入して、色温度の変換をおこな
うかをして、色認識の対象となる前記部品の被識別部の色度におい
て、それぞれの色度の差を大きくなるように補正するこ
とを特徴とする請求項１３記載の部品の品種自動識別装
置。
【請求項１７】請求項１２記載の被識別部の色を認識
する色認識手段において、基準色を有する対象を用意して、基準照明下での、その基準色を有する対象の色度を測定
しておき、実際の部品の自動識別時における画像データの取り込み
の際に、前記基準色を有する対象の色度と、前記部品の
被識別部の色度とを測定して、基準照明下と実際の部品の自動識別時とにおける基準色
を有する対象の前記色度を基にして、実際の部品の自動識別時における部品の被識別部の前記
色度を補正して、基準照明下での部品の被識別部の前記
色度を求めることを特徴とする請求項１３記載の部品の
品種自動識別装置。
【請求項１８】請求項１２記載の被識別部の色を認識
する色認識手段において、複数の色を認識する場合に、確実に識別可能な色と、確実に識別可能でない色とを判
別して、前記確実に識別可能な色と判別された色の色度を用い
て、前記確実に識別可能でないと判別された色の色度を
補正することを特徴とする請求項１３記載の部品の品種
自動識別装置。
【請求項１９】請求項１２記載の被識別部の色を認識
する色認識手段において、スペクトルを詳細に解析する手段を備え、請求項１３記載のカメラで取り込んだ画像データから被
識別部の色度計測をおこなう代わりに、前記スペクトル
を詳細に解析する手段により、色認識をおこなうことを
特徴とする請求項１３記載の部品の品種自動識別装置。
【請求項２０】前記品種の自動識別の対象となる部品
を撮像して、その撮像した画像を表示して、その部品の領域を指定す
ることにより、その領域内の色情報を、前記色情報テーブルに自動登録
することを特徴とする請求項１２および請求項１３記載
のいずれかの部品の品種自動識別装置。
【請求項２１】被識別部品を他の部品と組合せる際
に、品種組合せの照合をおこなって、その品種の組合せが間違っていた場合、警告を発するこ
とを特徴とする請求項１２および請求項１３記載のいず
れかの部品の品種自動識別装置。
【請求項２２】品種の識別をおこなう部品が電子銃で
あり、その電子銃に品種の識別のためにビードガラスを付加す
る場合において、そのビードガラスについて、前記色画像データを用いて確実に識別ができる各色サン
プル間での最小色差、最小輝度差、または最小の色差と
輝度差との和と、熱膨張が起こらない色の色差、輝度差、または色差と輝
度差との和の限界範囲とを決定して、前記ビードガラスの色差、輝度差、または色差と輝度差
との和を、それぞれ識別可能な値以上にとり、かつ、熱
膨張が起こらない値をとるように、色をつけることを特
徴とする請求項１２および請求項１３記載のいずれかの
部品の品種自動識別装置。