JPH10255048A - 対象物の判別方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 パターンマッチング処理を高速化して迅速な
判別を行うことのできる対象物の判別方法を提供する。 【解決手段】 ＣＣＤカメラで撮像したタイヤ画像と基
本パターンＬ，Ｍ，Ｓを表す登録パターン画像とでパタ
ーンマッチング処理を行って対象物を判別する方法にお
いて、登録パターン画像を複数に分割してなる分割パタ
ーン画像Ｌｎ，Ｍｎ，Ｓｎ（ｎ＝０〜４）毎にタイヤ画
像とのパターンマッチング処理を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は対象物の判別方法に
関し、特に対象物の画像と予め用意された複数の登録パ
ターン画像とに基づいて対象物の判別を行う技術に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】自動車の出荷時には仕様通りのタイヤが
それらの自動車に取り付けられているか否かの検査をす
る必要がある。そして、かかる検査の自動化技術の一つ
として、組立ラインにおいてハンガーから宙吊りにされ
ている車両のタイヤを中心とする画像をＣＣＤカメラで
撮像し、予め用意しておいたタイヤパターンの画像と一
致するパターンがその画像のタイヤ撮影部分に含まれて
いるか否かを調べるパターンマッチングの技術がある。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上記タイヤ検
査の自動化技術におけるパターンマッチングの処理は処
理装置の演算量が比較的多くなるという問題がある。す
なわち、組立ラインにおいて移動中のハンガーから宙吊
りにされた車両を撮影する場合、撮像画像中でのタイヤ
が写し出される位置は完全には定まらず、しかも、画像
中でのタイヤの向きもまちまちである。したがって、上
記パターンマッチングの技術では、撮影時の位置ずれを
見込んでパターンマッチングの対象となる画像の範囲を
広めに設定し、その範囲で予め用意するタイヤパターン
との一致度が最も高くなる対象画像中の位置を検索する
処理が行われている。同様に、撮影した対象画像におけ
るタイヤ撮影部分の傾きの大小を考慮して、予め用意す
るタイヤパターンとの一致度が最も高くなる対象画像中
の傾き角を検索する処理も行われている。そして、これ
らの処理で行われる画像の平行移動操作処理や回転操作
処理は処理量が膨大であって、対象物の判別時間を大幅
に増加させる要因となっていた。

【０００４】本発明は上記課題に鑑みてなされたもので
あって、その目的は、パターンマッチング処理を高速化
して迅速な判別を行うことのできる対象物の判別方法を
提供することにある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、本発明は、被判別部分が含まれる対象物画像を取得
する対象物画像取得ステップと、その対象物画像の被判
定部分が複数の登録パターン画像のうちのいずれに対応
するかを判定する判定ステップと、を含む対象物の判別
方法であって、前記判定ステップは、それぞれの前記登
録パターン画像を複数に分割してなる分割パターン画像
毎に、前記対象物画像の被判別部分の一部と対応するか
否かを判定する部分判定ステップ、を含むことを特徴と
する。

【０００６】本発明によれば、前記判定ステップで用い
られる登録パターン画像は、複数に分割されて分割パタ
ーン画像として用いられる。そして、前記部分判定ステ
ップでは、それらの分割パターン画像毎に前記対象物画
像中の被判定部分の一部分に対応するか否かが判定され
る。こうすれば、対象物画像や登録パターン画像の回転
操作処理を行わずとも、対象物の姿勢の傾きが比較的小
さければ、有効なパターンマッチング処理を行うことが
できる。すなわち、元々の登録パターン画像をそのまま
用いて対象物画像の被判定部分との対応の有無を調べる
従来の方法では、対象物の姿勢に傾きがあれば、登録パ
ターン画像の面積が広ければ広いほど周縁部分において
対象物画像との差が大きくなる。これに対して、本発明
にかかる方法では、分割数を多くすれば分割パターン画
像の面積を狭くでき、その周縁部分における対象物画像
との差を小さく押さえることができる。この結果、本発
明によれば、データ処理量が膨大となる画像データの回
転操作処理を減らすことができ、これにより迅速かつ有
効な対象物の判別を実現することができる。

【０００７】また、本発明は、前記対象画像中で一つの
前記分割パターン画像との一致度が最も高くなる部分
と、同一の前記登録パターン画像の他の前記分割パター
ン画像との一致度が最も高くなる部分と、の位置関係に
基づいて対象物の姿勢を検出する姿勢検出ステップをさ
らに含むことを特徴とする。

【０００８】本発明によれば、前記部分判定ステップ
で、分割パターン画像毎に前記対象物画像とのパターン
マッチング処理が行われる。そして、分割パターン画像
毎に、それらの分割パターン画像に対して最も一致度が
高くなる対象物画像中の部分が求められる。上記姿勢検
出ステップでは、こうして求められた一つの分割パター
ン画像との一致度が最も高くなる部分と、同一の登録パ
ターン画像に属する他の分割パターン画像との一致度が
最も高くなる部分と、の位置関係に基づいて対象物の姿
勢を検出することができる。こうして、対象物の姿勢を
検出すれは、その情報に基づいて、他の分割パターン画
像のパターンマッチング処理の対象範囲を決定すること
ができ、事前に予測される範囲をパターンマッチング処
理の対象範囲として決定しておく方式に比して、狭い範
囲を対象範囲とすることができる。さらに、対象物の姿
勢情報に基づいて、パターンマッチング処理における対
象物画像や分割パターン画像の回転操作処理を小さな角
度範囲に絞り込むことができる。この結果、パターンマ
ッチング処理を高速化して、迅速な対象物の判別を行う
ことが可能となる。

【０００９】また、本発明は、前記部分判定ステップ
は、前記対象画像中で一つの分割パターン画像との一致
度が最も高くなる部分の位置に基づいて他の分割パター
ン画像とパターンマッチング処理の対象範囲を定めるこ
とを特徴とする。

【００１０】本発明によれば、一つの分割パターン画像
について対象物画像との一致度が最も高くなる部分が求
められれば、その部分の位置に基づいて他の分割パター
ン画像のパターンマッチング処理の対象範囲が定められ
る。こうすれば、予めパターンマッチング処理の対象範
囲を定める方式に比して、狭い範囲にその対象範囲を絞
り込むことができる。この結果、パターンマッチング処
理を高速化して、迅速な対象物の判別を行うことができ
る。

【００１１】

【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施の形態とし
て、自動車組立ラインでハンガーに宙吊りにされた自動
車に取り付けられたタイヤが複数種類のタイヤうちのい
ずれのタイヤであるかを判別するタイヤ判別システムを
図面に基づいて詳細に説明する。

【００１２】図１は、本タイヤ判別システムの全体構成
を示す図である。同図に示すように、本タイヤ判別シス
テムは、組立ライン１０のハンガー１２に取り付けられ
たリミットスイッチ１４と、組立ライン１０の下方でタ
イヤ１６の部分を中心とした自動車１８の画像を撮像す
るＣＣＤカメラ２０と、タイヤ判別装置２２と、を含ん
で構成されている。そして、該タイヤ判別装置２２は、
前記ＣＣＤカメラ２０からの画像を取り込んでパターン
マッチング処理を行うとともに本タイヤ判別システムの
各部の制御を行う制御部２４と、ＲＡＭ等で構成された
記憶部２６と、判断結果を表示する表示部２８と、を含
んで構成されている。また、前記記憶部２６には、ＣＣ
Ｄカメラ２０で撮像された画像に基づいて生成されるパ
ターンマッチング処理の対象画像を一時記憶する対象物
画像メモリ２６ａと、パターンマッチング処理に用いら
れる登録パターン画像が予め記憶される登録画像メモリ
２６ｂとが、特に設けられている。

【００１３】以下では、ハンガー１２に宙吊りにされた
自動車１８に取り付けられたタイヤ１６の種類について
上記タイヤ判別システムを用いて判別する方法を説明す
る。図２は、上記タイヤ判別システムで判別しようとす
るタイヤの表面模様の一部を示す、大、中、小３種類の
モデルの図である。すなわち、同図（ａ）は、第１の種
類のタイヤの表面に表された基本パターンＬを表し、同
図（ｂ）は、第２の種類のタイヤの表面に表された基本
パターンＭを表し、同図（ｃ）は、第３の種類のタイヤ
の表面に表された基本パターンＳを表す。これらの図に
示すように、一般に、自動車タイヤの表面模様はタイヤ
幅方向に３〜５個程度のブロックが配されてなる基本パ
ターンから形成されている。従来技術ではこの点に着目
し、これらの基本パターンの画像を予め登録パターン画
像として用意しておき、ＣＣＤカメラにより撮像したタ
イヤの画像中にそれらの登録パターン画像のうちの一つ
と一致するものが含まれているか否かをパターンマッチ
ング処理を行って調べることにより、自動車に取り付け
られたタイヤがどのような種類のものかを判断してい
た。これに対して本タイヤ判別システムは、これらの基
本パターンをそのまま用いて撮像したタイヤ画像とのパ
ターンマッチング処理を行うのではなく、それらの基本
パターンを分割して、それらの部分毎にパターンマッチ
ング処理を行うものである。

【００１４】図３は前記記憶部２６の登録画像メモリ２
６ｂに記憶される分割パターン画像を示す図である。同
図（ａ）に示すように、本タイヤ判別装置２２では、基
本パターンＬのタイヤ周方向の長さｙ＿Ｌの部分が５つ
に分割され、それら各部の濃淡パターン画像が分割パタ
ーン画像Ｌ０〜Ｌ４として登録画像メモリ２６ｂに記憶
されている。そして、中心部分に当たる分割パターン画
像Ｌ０の一角を原点（０、０）としてタイヤ幅方向を一
軸とするように基本パターンＬにおける直交座標が定め
られている。ここでは、分割パターン画像Ｌ０の左上隅
を原点（０、０）とし、分割パターン画像Ｌｎの左上隅
の座標を（ｘ＿Ｌｎ、０）と定義する（ｎ＝１〜４）。

【００１５】同様に、同図（ｂ）に示すように、基本パ
ターンＭのタイヤ１６の周方向の長さｙ＿Ｍの部分は５
つに分割され、それら各部の濃淡パターン画像が分割パ
ターン画像Ｍ０〜Ｍ４として登録画像メモリ２６ｂに記
憶されている。そして、中心部分に当たる分割パターン
画像Ｍ０の一角を原点（０、０）としタイヤ幅方向を一
座標軸とするように基本パターンＭにおける直交座標が
定められている。ここでは、分割パターン画像Ｍ０の左
上隅を原点（０、０）とし、分割パターン画像Ｍｎの左
上隅の座標を（ｘ＿Ｍｎ、０）と定義する（ｎ＝１〜
４）。

【００１６】また、同図（ｃ）に示すように、基本パタ
ーンＳのタイヤ１６の周方向の長さｙ＿Ｓの部分は５つ
に分割されて、それら各部の濃淡パターン画像が分割パ
ターン画像Ｓ０〜Ｓ４として登録画像メモリ２６ｂに記
憶されている。そして、中心部分に当たる分割パターン
画像Ｓ０の一角を原点（０、０）としタイヤ幅方向を一
座標軸とするように基本パターンＳにおける直交座標が
定められている。ここでは、分割パターン画像Ｓ０の左
上隅を原点（０、０）とし、分割パターン画像Ｓｎの左
上隅の座標を（ｘ＿Ｓｎ、０）と定義する（ｎ＝１〜
４）。なお、以下の説明では分割パターン画像Ｌｎ、Ｍ
ｎ、Ｓｎを総称して第ｎブロックと呼ぶことにする（ｎ
＝０〜４）。

【００１７】次に、上記構成を有する本タイヤ判別シス
テムでのタイヤ判別処理について説明する。図４及び図
５は、前記タイヤ判別装置２２でのタイヤ判別処理を説
明するフロー図である。

【００１８】図４に示すように、タイヤ判別装置２２の
制御部２４は、先ず、自動車１８が宙吊りにされたハン
ガー１２が組立ライン１０上の所定位置まで進んで該ハ
ンガー１２に取り付けられたリミットスイッチ１４がオ
ンするか否かを監視する（Ｓ１００）。そして、リミッ
トスイッチ１４がオンすればタイヤ１６を中心に撮像し
た画像をＣＣＤカメラ２０から取り込み（Ｓ１０１）、
その画像にタイヤパターンを際だたせるよう所定のフィ
ルタ処理を施して濃淡パターン画像を生成する。そし
て、その画像をパターンマッチング処理の対象画像とし
て記憶部２６の対象物画像メモリ２６ａに格納する（Ｓ
１０２）。

【００１９】次に、制御部２４は記憶部２６の登録画像
メモリ２６ｂから一つの分割パターン画像を読み出して
対象物画像メモリ２６ａに既に格納されている対象画像
とのパターンマッチング処理を行い、両者の一致度を算
出する（Ｓ１０３）。ここでは先ず、基本パターンＬ、
Ｍ、Ｓの中央部分の分割パターン画像である第０ブロッ
クについてのパターンマッチング処理を行う。この際、
図６に示すように、対象画像におけるパターンマッチン
グ処理の対象範囲であるマッチング範囲３０は、ＣＣＤ
カメラ２０での撮影時のタイムラグやハンガー１２に宙
吊りにされた自動車１８の揺れなどを考慮して予め広め
に設定されている。また、一致度としてここでは正規化
相関係数を用いるが対象画像と分割パターン画像との一
致の度合いを計ることのできるものであればどのような
ものでもよい。

【００２０】次に、一致度が算出されれば制御部２４は
その一致度が所定のしきい値以上であるか否かを判断す
る（Ｓ１０４）。そして、算出された一致度が所定のし
きい値に満たない場合には、その基本パターンを表す登
録パターン画像と対象画像とのマッチングはあり得ない
と判断し、パターンマッチング処理を強制終了する。そ
して、基本パターンＬ、Ｍ、Ｓのすべてについての処理
が終了しない限り（Ｓ１１６）、次の基本パターンにマ
ッチングパターンを変更し（Ｓ１１９）、パターンマッ
チング処理を継続する。

【００２１】一方、算出された一致度が所定のしきい値
以上であれば、制御部２４は、その第０ブロックの一致
度が算出された際の対象画像のマッチング部分の左上隅
の位置座標をそれぞれ記憶部２６に記憶させる（Ｓ１０
５，図６中矢印Ａ参照）。そして、その位置座標に基づ
いて次の分割パターン画像である第１及び第２ブロック
とのマッチング範囲を決定する（Ｓ１０６）。たとえ
ば、図７に示すように、分割パターン画像Ｌ１及びＬ２
に対するマッチング範囲３２，３４は、Ｓ１０５で記憶
部２６に格納した位置座標と既知である分割パターン画
像Ｌ０の幅及び高さに基づいて、該分割パターン画像Ｌ
０の両脇にそれぞれ設定される。こうすれば、事前に予
測してマッチング範囲を定めておく従来の方式に比し
て、マッチング範囲を狭い範囲に限定することができ
る。この結果、パターンマッチング処理の処理量を軽減
することができ、対象物の判別を高速化することができ
る。

【００２２】こうして、マッチング範囲３２，３４を決
定すると、制御部２４は、記憶部２６の登録画像メモリ
２６ｂから分割パターン画像である第１及び第２ブロッ
クを読み出してパターンマッチング処理を行い、それぞ
れの一致度を算出する（Ｓ１０７）。そして、それらの
一致度が所定のしきい値以上であるか否かを判断し（Ｓ
１０８）、いずれかの一致度が所定のしきい値に満たな
い場合には、その基本パターンの表す登録パターン画像
と対象画像との一致はあり得ないと判断し、パターンマ
ッチング処理を強制終了する。そして、基本パターン
Ｌ、Ｍ、Ｓのすべてについての処理が終了しない限り
（Ｓ１１６）、次の基本パターンにマッチングパターン
を変更し（Ｓ１１９）、パターンマッチング処理を継続
する。

【００２３】一方、算出された一致度がそれぞれ所定の
しきい値以上であれば、制御部２４は、それら第１及び
第２ブロックの一致度が算出された際のマッチング部分
の左上隅の位置座標をそれぞれ記憶部２６に記憶させる
（Ｓ１０９）。そして、それらの位置座標やＳ１０５で
既に記憶部２６に格納されている位置座標に用いて、対
象画像中でのタイヤ１６の傾き角θを算出する（Ｓ１１
０）。たとえば、基本パターンＬについてのパターンマ
ッチング処理では、図８に示すように、分割パターン画
像Ｌ０〜２のうちのいずれか二つのマッチング部分の位
置座標に基づいて逆正接演算を行えば、対象画像中のタ
イヤ１６の傾き角θを算出することができる。

【００２４】次に、制御部２４はその傾き角θと第１ブ
ロック及び第２ブロックのマッチング部分の位置座標と
に基づいて次の分割パターン画像である第３及び第４ブ
ロックに対するマッチング範囲を決定する。すなわち、
図８の斜線で示すマッチング範囲３６，３８のように、
第１ブロック及び２ブロックのさらに外側領域であっ
て、傾き角θに対応する分上下にずれた領域に、それぞ
れ第３ブロック及び第４ブロックに対するマッチング範
囲３６，３８を設定する。このようにすれば、傾き角θ
を用いてさらに有効にパターンマッチング処理の対象範
囲を絞り込むことができる。この結果、パターンマッチ
ング処理の処理量を軽減することができ、対象物の判別
を高速化することができる。

【００２５】こうして、マッチング範囲３６，３８が定
められれば、制御部２４は、第３ブロックと第４ブロッ
クとの双方の分割パターン画像に傾き角θの回転操作処
理を施す（Ｓ１１２）。そして、その回転操作処理後の
第３及び第４ブロックについてそれぞれマッチング範囲
３６，３８とパターンマッチング処理を行い、それぞれ
一致度を算出する（Ｓ１１３）。なお、Ｓ１１２の回転
操作処理は省略してもよく、また、傾き角θが所定以上
の値をとる場合にのみ行うようにしてもよい。

【００２６】その後、制御部２４は算出されたそれぞれ
の一致度が所定のしきい値以上であるかを判断する（Ｓ
１１４）。そして、いずれかの一致度が所定のしきい値
に満たない場合にはその基本パターンの表す登録パター
ン画像との一致はあり得ないと判断し、次の基本パター
ンについてのパターンマッチング処理へ移行する（Ｓ１
１９）。

【００２７】そして、第３及び第４ブロックのいずれの
ブロックに対する一致度も所定のしきい値以上であれ
ば、次に、第０ブロックから第４ブロックまでのブロッ
ク毎にそれぞれ求められた５つの一致度の平均値である
平均一致度を算出する（Ｓ１１５）。なお、このような
平均一致度の代わりに、第０〜第４の各ブロック毎に重
み付けを行った加重平均を算出することとしてもよい。

【００２８】その後、以上の処理を全ての基本パターン
に関して繰り返す（Ｓ１１６，Ｓ１１９）。そして、全
ての基本パターンについて以上の処理を終えると、Ｓ１
１５で算出された全ての平均一致度の中で最も大きな値
のものに対応する基本パターンを求め、撮像されたタイ
ヤ１６がいずれの基本パターンのタイヤ１６であるかを
最終判断する（Ｓ１１７）。そして、制御部２４はその
判別結果を表示部２８により表示する（Ｓ１１８）。

【００２９】以上説明したタイヤ判別システムによれ
ば、画像データの回転操作や平行移動操作を削減するこ
とができ、その結果タイヤ１６の判別を高速化すること
ができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 タイヤ判別システムの全体構成を示す図であ
る。

【図２】 タイヤ判別システムで判別しようとする３種
類のタイヤの表面模様の一部を示す図である。

【図３】 分割パターン画像を示す図である。

【図４】 タイヤ判別システムでのタイヤ判別処理を説
明するフロー図である。

【図５】 タイヤ判別システムでのタイヤ判別処理を説
明するフロー図である。

【図６】 第０ブロックのマッチング範囲を示す図であ
る。

【図７】 第１及び第２ブロックのマッチング範囲を示
す図である。

【図８】 タイヤ１６の傾き角θと第３及び第４ブロッ
クのマッチング範囲を示す図である。

【符号の説明】

Ｌｎ，Ｍｎ，Ｓｎ 分割パターン画像、１６ タイヤ、
２０ ＣＣＤカメラ、２２ タイヤ判別装置、３２，３
４，３６，３８ マッチング範囲。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号 ＦＩ Ｇ０６Ｆ 15/62 ４００

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 被判別部分が含まれる対象物画像を取得
   する対象物画像取得ステップと、 その対象物画像の被判定部分が複数の登録パターン画像
   のうちのいずれに対応するかを判定する判定ステップ
   と、 を含む対象物の判別方法であって、 前記判定ステップは、 それぞれの前記登録パターン画像を複数に分割してなる
   分割パターン画像毎に、前記対象物画像の被判別部分の
   一部と対応するか否かを判定する部分判定ステップ、を
   含むことを特徴とする対象物の判別方法。
2. 【請求項２】 請求項１に記載の対象物の判別方法にお
   いて、 前記対象画像中で一つの前記分割パターン画像との一致
   度が最も高くなる部分と、同一の前記登録パターン画像
   の他の前記分割パターン画像との一致度が最も高くなる
   部分と、の位置関係に基づいて対象物の姿勢を検出する
   姿勢検出ステップをさらに含むことを特徴とする対象物
   の判別方法。
3. 【請求項３】 請求項１又は２に記載の対象物の判別方
   法において、 前記部分判定ステップは、 前記対象画像中で一つの分割パターン画像との一致度が
   最も高くなる部分の位置に基づいて他の分割パターン画
   像とのパターンマッチング処理の対象範囲を定めること
   を特徴とする対象物の判定方法。