JPH10275238A - 物体辺縁部の認識方法 - Google Patents
物体辺縁部の認識方法Info
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- JPH10275238A JPH10275238A JP9094745A JP9474597A JPH10275238A JP H10275238 A JPH10275238 A JP H10275238A JP 9094745 A JP9094745 A JP 9094745A JP 9474597 A JP9474597 A JP 9474597A JP H10275238 A JPH10275238 A JP H10275238A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 演算処理時間を短くすることができるととも
に、物体の外周辺縁部における凹凸部の形状および寸
法、さらには特に凹部における相対位置情報をも容易に
認識することができる物体辺縁部の認識方法を得る。 【解決手段】 撮影された物体の画像をしきい値に基づ
いて２値化画像に変換し、次いで上記２値化画像から辺
縁形状構成点列Ｌの起点Ｃsを求めた後に、周囲に数列
を有する方向指数パターンの中心を仮想的に上記起点に
重ねて、時計回り方向または反時計回り方向に方向指数
パターンを移動させることにより、順次辺縁形状構成点
列を探索しつつ、これと並行して上記探索方向に隣接す
る辺縁形状構成点の位置に対応する方向指数パターンの
数列中の数値を順次並べることによってチェーンコード
を求め、このチェーンコードの前後の数値の差から相対
化チェーンコードを求めて、当該相対化チェーンコード
によって物体辺縁部における凹凸部を認識する。
に、物体の外周辺縁部における凹凸部の形状および寸
法、さらには特に凹部における相対位置情報をも容易に
認識することができる物体辺縁部の認識方法を得る。 【解決手段】 撮影された物体の画像をしきい値に基づ
いて２値化画像に変換し、次いで上記２値化画像から辺
縁形状構成点列Ｌの起点Ｃsを求めた後に、周囲に数列
を有する方向指数パターンの中心を仮想的に上記起点に
重ねて、時計回り方向または反時計回り方向に方向指数
パターンを移動させることにより、順次辺縁形状構成点
列を探索しつつ、これと並行して上記探索方向に隣接す
る辺縁形状構成点の位置に対応する方向指数パターンの
数列中の数値を順次並べることによってチェーンコード
を求め、このチェーンコードの前後の数値の差から相対
化チェーンコードを求めて、当該相対化チェーンコード
によって物体辺縁部における凹凸部を認識する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、撮影された物体の
２値化画像等の辺縁が画成された対象画像から物体の外
周辺縁における凹凸部を認識する際に用いられる物体辺
縁部の認識方法に関するものである。
２値化画像等の辺縁が画成された対象画像から物体の外
周辺縁における凹凸部を認識する際に用いられる物体辺
縁部の認識方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】一般に、多数の部品等を製造するに際し
ては、製造後に当該製品の形状に欠けによる凹部や不要
な凸部等の欠陥がないか検査して、不良品を出荷しない
ようにする必要がある。従来、このような最終製品にお
ける外形形状の検査を行なう場合には、製品を撮影した
デジタル画像に基づいて、物体の辺縁部に不要な凹凸部
の存在を認識する様々な方法が採用されている。例え
ば、上記従来の物体辺縁部の認識方法として、物体（製
品）をＣＣＤカメラなどの撮像装置で撮影して、これを
デジタル情報としてコンピュータのメモリに取り込み、
次いで得られたデジタル画像の各格子点を、一定のしき
い値を用いて、当該しきい値以上の輝度を有する点を１
とし、それ以下の輝度を有する点を０とすることにより
上記物体の２値化画像を取得し、この２値化画像上に任
意の方向に一本の走査線を走らせて、その走査線上の０
と１との変化の仕方により、上記凹凸部を認識する方法
がある。
ては、製造後に当該製品の形状に欠けによる凹部や不要
な凸部等の欠陥がないか検査して、不良品を出荷しない
ようにする必要がある。従来、このような最終製品にお
ける外形形状の検査を行なう場合には、製品を撮影した
デジタル画像に基づいて、物体の辺縁部に不要な凹凸部
の存在を認識する様々な方法が採用されている。例え
ば、上記従来の物体辺縁部の認識方法として、物体（製
品）をＣＣＤカメラなどの撮像装置で撮影して、これを
デジタル情報としてコンピュータのメモリに取り込み、
次いで得られたデジタル画像の各格子点を、一定のしき
い値を用いて、当該しきい値以上の輝度を有する点を１
とし、それ以下の輝度を有する点を０とすることにより
上記物体の２値化画像を取得し、この２値化画像上に任
意の方向に一本の走査線を走らせて、その走査線上の０
と１との変化の仕方により、上記凹凸部を認識する方法
がある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記認
識方法にあっては、走査線を物体の２値化画像における
２次元平面上の格子点すべてについて走らせることによ
り、当該２値化画像における凹凸部を認識しているため
に、計算時間が極めて長くなり、辺縁部における凹凸部
の検出に対しては無駄が多く経済的な無いという問題点
があった。そこで、上述した２値化画像あるいは元の撮
像画像にパターンマッチング手法を施し、その相関係数
の大きさにより欠陥となる凹凸部の存在を認識する方法
も採用されている。この認識方法によれば、全体として
の画像とパターンの対比によって欠陥となる凹凸部を検
出しているので、比較的短時間で検査を行なうことがで
きるという利点があるものの、微小欠陥を見逃す可能性
が高く、また細かな欠陥情報が得られないという問題点
があった。
識方法にあっては、走査線を物体の２値化画像における
２次元平面上の格子点すべてについて走らせることによ
り、当該２値化画像における凹凸部を認識しているため
に、計算時間が極めて長くなり、辺縁部における凹凸部
の検出に対しては無駄が多く経済的な無いという問題点
があった。そこで、上述した２値化画像あるいは元の撮
像画像にパターンマッチング手法を施し、その相関係数
の大きさにより欠陥となる凹凸部の存在を認識する方法
も採用されている。この認識方法によれば、全体として
の画像とパターンの対比によって欠陥となる凹凸部を検
出しているので、比較的短時間で検査を行なうことがで
きるという利点があるものの、微小欠陥を見逃す可能性
が高く、また細かな欠陥情報が得られないという問題点
があった。
【０００４】また、従来における他の物体辺縁部の認識
方法として、たとえば特公平３−２２８１８４号公報に
見られるような、２値化画像におけるチェーンコードを
作成し、その各格子上のコード番号の移動平均値を計算
することによって、任意の注目点の前後の線分がなす角
度に対応した量、すなわち曲率を求めて凹部を認識する
方法も提案されている。しかしながら、かかる認識方法
においては、チェーンコードを作成した上で、その各格
子点の曲率を計算して凹部を認識する必要が有るため
に、上述した第１の認識方法よりも計算時間は短いもの
の、欠陥の詳細情報の認識が比較的困難であるととも
に、依然としてチェーンコードを作成した後における曲
率の演算に、相当の時間を要するという問題点があっ
た。
方法として、たとえば特公平３−２２８１８４号公報に
見られるような、２値化画像におけるチェーンコードを
作成し、その各格子上のコード番号の移動平均値を計算
することによって、任意の注目点の前後の線分がなす角
度に対応した量、すなわち曲率を求めて凹部を認識する
方法も提案されている。しかしながら、かかる認識方法
においては、チェーンコードを作成した上で、その各格
子点の曲率を計算して凹部を認識する必要が有るため
に、上述した第１の認識方法よりも計算時間は短いもの
の、欠陥の詳細情報の認識が比較的困難であるととも
に、依然としてチェーンコードを作成した後における曲
率の演算に、相当の時間を要するという問題点があっ
た。
【０００５】本発明は、上記従来の物体辺縁部の認識方
法が有する課題を有効に解決すべくなされたもので、演
算処理時間を短くすることができるとともに、物体の外
周辺縁部における凹凸部の形状および寸法、さらには特
に凹部における相対位置情報をも容易に認識することが
できる物体辺縁部の認識方法を提供することを目的とす
るものである。
法が有する課題を有効に解決すべくなされたもので、演
算処理時間を短くすることができるとともに、物体の外
周辺縁部における凹凸部の形状および寸法、さらには特
に凹部における相対位置情報をも容易に認識することが
できる物体辺縁部の認識方法を提供することを目的とす
るものである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】請求項１または２に記載
の本発明に係る物体辺縁部の認識方法は、いずれも辺縁
部を構成する連続格子点に一定の規則で隣り合う格子点
間の相対的角度関係を辺縁部を一周して求め、その求め
た数列上の一定の関係から凹凸部の形状、さらに凹部に
ついてはその相対位置を求め、物体辺縁部の欠陥となる
凹凸部を見つけ出して良不良を識別する方法である。
の本発明に係る物体辺縁部の認識方法は、いずれも辺縁
部を構成する連続格子点に一定の規則で隣り合う格子点
間の相対的角度関係を辺縁部を一周して求め、その求め
た数列上の一定の関係から凹凸部の形状、さらに凹部に
ついてはその相対位置を求め、物体辺縁部の欠陥となる
凹凸部を見つけ出して良不良を識別する方法である。
【０００７】すなわち、請求項１に記載の本発明に係る
物体辺縁部の認識方法は、撮影された物体の画像をしき
い値に基づいて辺縁が画成された対象画像に変換し、次
いで上記対象画像から辺縁形状構成点列の起点を求めた
後に、周囲に数列を有する方向指数パターンの中心を仮
想的に上記起点に重ねて、時計回り方向または反時計回
り方向に方向指数パターンを移動させることにより、順
次辺縁形状構成点列を探索しつつ、これと並行して上記
探索方向に隣接する辺縁形状構成点の位置に対応する方
向指数パターンの数列中の数値を順次並べることによっ
てチェーンコードを求め、このチェーンコードの前後の
数値の差から相対化チェーンコードを求めて、当該相対
化チェーンコードによって物体辺縁部における凹凸部を
認識することを特徴とするものである。
物体辺縁部の認識方法は、撮影された物体の画像をしき
い値に基づいて辺縁が画成された対象画像に変換し、次
いで上記対象画像から辺縁形状構成点列の起点を求めた
後に、周囲に数列を有する方向指数パターンの中心を仮
想的に上記起点に重ねて、時計回り方向または反時計回
り方向に方向指数パターンを移動させることにより、順
次辺縁形状構成点列を探索しつつ、これと並行して上記
探索方向に隣接する辺縁形状構成点の位置に対応する方
向指数パターンの数列中の数値を順次並べることによっ
てチェーンコードを求め、このチェーンコードの前後の
数値の差から相対化チェーンコードを求めて、当該相対
化チェーンコードによって物体辺縁部における凹凸部を
認識することを特徴とするものである。
【０００８】また、請求項２に記載の発明は、請求項１
に記載の発明の一実施態様であって、撮影された物体の
画像をしきい値に基づいて辺縁が画成された対象画像に
変換し、次いで上記対象画像から辺縁形状構成点列の起
点ＣS を求めた後に、周囲に数列を有する方向指数パタ
ーンの中心を仮想的に上記起点に重ねて、時計回り方向
または反時計回り方向に隣接する上記辺縁形状構成点Ｃ
0 を探索して当該位置に対応する上記方向指数パターン
の数値ＰK を求め、次いで周囲に、０を基準として時計
回りまたは反時計回り方向の一方に正値の等差数列を有
し、かつ他方に負値の等差数列を有する相対化パターン
の中心を、上記Ｃ0 に仮想的に重ねるとともに、当該相
対化パターンの０を上記方向指数パターンにおける上記
数値ＰKに対応する位置に配置させて他の上記等差数列
を整列させ、次いで上記検索方向に隣接する辺縁形状構
成点Ｃ1 を求めるとともに、当該Ｃ1 の位置に対応する
上記相対化パターン上の数値Ｒを求め、次に上記相対化
パターンの中心を、上記Ｃ1 に仮想的に重ねるととも
に、当該相対化パターンの０を上記Ｃ0 に対してＣ1が
対応する位置に再配置させて他の数列を再整列させるこ
とを上記辺縁形状構成点列に沿って上記探索方向に順次
繰り返して、上記辺縁形状構成点列に対応する相対化チ
ェーンコードを求めることにより、当該相対化チェーン
コードによって物体辺縁部における凹凸部を認識するこ
とを特徴とするものである。
に記載の発明の一実施態様であって、撮影された物体の
画像をしきい値に基づいて辺縁が画成された対象画像に
変換し、次いで上記対象画像から辺縁形状構成点列の起
点ＣS を求めた後に、周囲に数列を有する方向指数パタ
ーンの中心を仮想的に上記起点に重ねて、時計回り方向
または反時計回り方向に隣接する上記辺縁形状構成点Ｃ
0 を探索して当該位置に対応する上記方向指数パターン
の数値ＰK を求め、次いで周囲に、０を基準として時計
回りまたは反時計回り方向の一方に正値の等差数列を有
し、かつ他方に負値の等差数列を有する相対化パターン
の中心を、上記Ｃ0 に仮想的に重ねるとともに、当該相
対化パターンの０を上記方向指数パターンにおける上記
数値ＰKに対応する位置に配置させて他の上記等差数列
を整列させ、次いで上記検索方向に隣接する辺縁形状構
成点Ｃ1 を求めるとともに、当該Ｃ1 の位置に対応する
上記相対化パターン上の数値Ｒを求め、次に上記相対化
パターンの中心を、上記Ｃ1 に仮想的に重ねるととも
に、当該相対化パターンの０を上記Ｃ0 に対してＣ1が
対応する位置に再配置させて他の数列を再整列させるこ
とを上記辺縁形状構成点列に沿って上記探索方向に順次
繰り返して、上記辺縁形状構成点列に対応する相対化チ
ェーンコードを求めることにより、当該相対化チェーン
コードによって物体辺縁部における凹凸部を認識するこ
とを特徴とするものである。
【０００９】
【発明の実施の形態】以下、図面に基づいて本発明に係
る物体辺縁部の認識方法の実施形態について説明する。 （実施の形態１）図１および図２は、本発明に係る物体
辺縁部の認識方法における基本的な原理をそのまま適用
した第１の実施形態を説明するためのものである。この
認識方法においては、先ず物体を撮像することによって
得られたデジタル画像に対して、予め任意の輝度のしき
い値を設定しておき、そのしきい値以上の輝度を持つ格
子点「１」のかたまり「ラベル」（図１の太線の内側）
と、それ以外のしきい値未満の輝度を有する格子点
「０」とからなる２値化画像（対象画像）に変換し、重
心と慣性主軸を計算する。次いで、この重心とＸ軸方向
またはＹ軸方向の座標軸上の最小値点あるいは最大値点
とを結ぶ線（図１では、Ｘ軸方向の最小値点を結ぶ線）
を仮定し、その線と物体の辺縁部との交点とを、格子点
の０→１への変化により求めて、この交点を辺縁の形状
構成点列の起点ＣS とする。
る物体辺縁部の認識方法の実施形態について説明する。 （実施の形態１）図１および図２は、本発明に係る物体
辺縁部の認識方法における基本的な原理をそのまま適用
した第１の実施形態を説明するためのものである。この
認識方法においては、先ず物体を撮像することによって
得られたデジタル画像に対して、予め任意の輝度のしき
い値を設定しておき、そのしきい値以上の輝度を持つ格
子点「１」のかたまり「ラベル」（図１の太線の内側）
と、それ以外のしきい値未満の輝度を有する格子点
「０」とからなる２値化画像（対象画像）に変換し、重
心と慣性主軸を計算する。次いで、この重心とＸ軸方向
またはＹ軸方向の座標軸上の最小値点あるいは最大値点
とを結ぶ線（図１では、Ｘ軸方向の最小値点を結ぶ線）
を仮定し、その線と物体の辺縁部との交点とを、格子点
の０→１への変化により求めて、この交点を辺縁の形状
構成点列の起点ＣS とする。
【００１０】次いで、図２に示すような、周囲に１から
８の連続数列を有する方向指数パターンＰの中心ｘを、
仮想的に上記起点ＣS に重ねて、時計回り（ＣＷ）方向
または反時計回り（ＣＣＷ）方向に方向指数パターンＰ
を移動させることにより（図ではＣＣＷ方向）、順次辺
縁形状構成点列Ｌを探索しつつ、これと並行して上記探
索方向に隣接する辺縁形状構成点Ｌの格子位置に対応す
る方向指数パターンの数列中の数値１〜８を順次並べ
る。これにより、上記辺縁形状構成点列Ｌのチェーンコ
ード｛Ｐ｝を求める。なお、図１に示す辺縁形状構成点
列Ｌでは、 ｛Ｐ｝＝Ｐ1→Ｐ2→Ｐ3→Ｐ4→Ｐ5→Ｐ6→Ｐ7→Ｐ8→…→Ｐ18→Ｐ19(Ｃs） ＝４→４→４→４→６→６→８→７→７→６→６→８→８→…→11→12 が得られる。
８の連続数列を有する方向指数パターンＰの中心ｘを、
仮想的に上記起点ＣS に重ねて、時計回り（ＣＷ）方向
または反時計回り（ＣＣＷ）方向に方向指数パターンＰ
を移動させることにより（図ではＣＣＷ方向）、順次辺
縁形状構成点列Ｌを探索しつつ、これと並行して上記探
索方向に隣接する辺縁形状構成点Ｌの格子位置に対応す
る方向指数パターンの数列中の数値１〜８を順次並べ
る。これにより、上記辺縁形状構成点列Ｌのチェーンコ
ード｛Ｐ｝を求める。なお、図１に示す辺縁形状構成点
列Ｌでは、 ｛Ｐ｝＝Ｐ1→Ｐ2→Ｐ3→Ｐ4→Ｐ5→Ｐ6→Ｐ7→Ｐ8→…→Ｐ18→Ｐ19(Ｃs） ＝４→４→４→４→６→６→８→７→７→６→６→８→８→…→11→12 が得られる。
【００１１】次いで、このチェーンコード｛Ｐ｝の前後
の数値の差から相対化チェーンコード｛Ｃ｝を求める。
すると、この相対化チェーンコード｛Ｃ｝は、 ｛Ｃ｝＝０→０→０→２→０→−１→０→−１→０→２
→０→…→０→１ になる。ここで、相対化チェーンコードの数値は、隣り
合う格子点の相対的な角度の指標であり、「１」を単位
とした場合は±１単位が±４５゜に相当する。したがっ
て、相対化チェーンコード｛Ｃ｝上の数列において、
「０」未満の数値が２つ以上連続して、あるいは間に０
をはさんで連続して現れる時、物体辺縁点構成方向［Ｃ
ＣＷ］または［ＣＷ］と逆方向に辺縁が形成されている
ことを示すことになり、よって当該部分に凹部が存在し
ていることになる。この結果、上記相対化チェーンコー
ド｛Ｃ｝から、図１においてＰ6〜Ｐ11に欠陥となる凹
部が存在していることが判明する。
の数値の差から相対化チェーンコード｛Ｃ｝を求める。
すると、この相対化チェーンコード｛Ｃ｝は、 ｛Ｃ｝＝０→０→０→２→０→−１→０→−１→０→２
→０→…→０→１ になる。ここで、相対化チェーンコードの数値は、隣り
合う格子点の相対的な角度の指標であり、「１」を単位
とした場合は±１単位が±４５゜に相当する。したがっ
て、相対化チェーンコード｛Ｃ｝上の数列において、
「０」未満の数値が２つ以上連続して、あるいは間に０
をはさんで連続して現れる時、物体辺縁点構成方向［Ｃ
ＣＷ］または［ＣＷ］と逆方向に辺縁が形成されている
ことを示すことになり、よって当該部分に凹部が存在し
ていることになる。この結果、上記相対化チェーンコー
ド｛Ｃ｝から、図１においてＰ6〜Ｐ11に欠陥となる凹
部が存在していることが判明する。
【００１２】（実施の形態２）図３〜図１２は、本発明
の第２の実施形態を示すものである。以下、この認識方
法を図３に示すフローチャートに沿って説明すると、先
ず第１の実施形態と同様にして、図４に示すように、物
体を撮像することによって得られたデジタル画像を、予
め設定したしきい値に基づいて２値化画像に変換し、重
心Ｇと慣性主軸φを計算する。次いで、この重心ＧとＸ
軸方向またはＹ軸方向の座標軸上の最小値点あるいは最
大値点とを結ぶ線（図４では、Ｘ軸方向の最小値点を結
ぶ線）と物体の辺縁部との交点とを、格子点の０→１へ
の変化により求めて、この交点を辺縁の形状構成点列の
起点ＣS とする。
の第２の実施形態を示すものである。以下、この認識方
法を図３に示すフローチャートに沿って説明すると、先
ず第１の実施形態と同様にして、図４に示すように、物
体を撮像することによって得られたデジタル画像を、予
め設定したしきい値に基づいて２値化画像に変換し、重
心Ｇと慣性主軸φを計算する。次いで、この重心ＧとＸ
軸方向またはＹ軸方向の座標軸上の最小値点あるいは最
大値点とを結ぶ線（図４では、Ｘ軸方向の最小値点を結
ぶ線）と物体の辺縁部との交点とを、格子点の０→１へ
の変化により求めて、この交点を辺縁の形状構成点列の
起点ＣS とする。
【００１３】次に、この起点ＣS 点からＣＣＷまたはＣ
Ｗ（本実施形態ではＣＣＷ）方向に辺縁形状構成点列を
求めて行く。先ず、図５（ａ）に示すような周囲に数列
Ｐ0〜Ｐ7 を有する方向指数パターン｛ｐ｝、具体的に
は図５（ｂ）に示すように周囲に１〜８の数列を有する
方向指数パターン｛Ｐ｝の中心点ｘを、図４に示す起点
ＣS に仮想的に重ね合わせ、｛Ｐ｝を構成点列を求める
ＣＣＷ方向にＰ0 （１）から順に探索し、その直前の格
子点輝度が「０」で、当該格子点輝度が「１」となる点
を求め、この点を辺縁形状構成点Ｃ0 とする。図４にお
いて、この時の｛Ｐ｝の要素は４になる。
Ｗ（本実施形態ではＣＣＷ）方向に辺縁形状構成点列を
求めて行く。先ず、図５（ａ）に示すような周囲に数列
Ｐ0〜Ｐ7 を有する方向指数パターン｛ｐ｝、具体的に
は図５（ｂ）に示すように周囲に１〜８の数列を有する
方向指数パターン｛Ｐ｝の中心点ｘを、図４に示す起点
ＣS に仮想的に重ね合わせ、｛Ｐ｝を構成点列を求める
ＣＣＷ方向にＰ0 （１）から順に探索し、その直前の格
子点輝度が「０」で、当該格子点輝度が「１」となる点
を求め、この点を辺縁形状構成点Ｃ0 とする。図４にお
いて、この時の｛Ｐ｝の要素は４になる。
【００１４】次に、この辺縁形状構成点Ｃ0 に、図６
（ａ）に示すような周囲に０を基準とし、ＣＣＷに正値
の等差数列Ｒ1〜Ｒ4を有し、かつＣＷに負値の等差数列
−Ｒ1〜−Ｒ3を有する相対化パターン｛Ｒ｝の中心点
（図３、ｘ印）を仮想的に重ね合せる。ここで、上記等
差数列Ｒ1〜Ｒ4としては、２ｋや２ｋ＋１を選択するこ
とが可能であるが、ここでは最も単純化したものとして
図６（ｂ）に示すような数列を有する相対化パターン
｛Ｒ｝を使用した場合について説明する。この際に、相
対化パターン｛Ｒ｝の要素の始点０を、上述した方向指
数パターン｛Ｐ｝上の要素４の位置と同一位置に移動さ
せる。こうすることにより、相対化パターン｛Ｒ｝は、
方向指数パターン｛Ｐ｝の要素４に相当する位置が０と
なり、ＣＣＷ方向に、０、１、２、３、４、−３、−
２、−１と再配置される。
（ａ）に示すような周囲に０を基準とし、ＣＣＷに正値
の等差数列Ｒ1〜Ｒ4を有し、かつＣＷに負値の等差数列
−Ｒ1〜−Ｒ3を有する相対化パターン｛Ｒ｝の中心点
（図３、ｘ印）を仮想的に重ね合せる。ここで、上記等
差数列Ｒ1〜Ｒ4としては、２ｋや２ｋ＋１を選択するこ
とが可能であるが、ここでは最も単純化したものとして
図６（ｂ）に示すような数列を有する相対化パターン
｛Ｒ｝を使用した場合について説明する。この際に、相
対化パターン｛Ｒ｝の要素の始点０を、上述した方向指
数パターン｛Ｐ｝上の要素４の位置と同一位置に移動さ
せる。こうすることにより、相対化パターン｛Ｒ｝は、
方向指数パターン｛Ｐ｝の要素４に相当する位置が０と
なり、ＣＣＷ方向に、０、１、２、３、４、−３、−
２、−１と再配置される。
【００１５】次に、辺縁形状構成点Ｃ0 以降のメモリ格
納値（相対化パターン上の要素番号）を順次以下のよう
に求める。すなわち、図７および図８に示すように、構
成点Ｃ0 求めた時の相対化パターン｛Ｒ｝の中心点ｘ
を、構成点Ｃ0 に仮想的に重ね合わせ、構成点Ｃ0 と同
様にして、次の辺縁形状構成点Ｃ1を探索し、その時の
Ｃ1の位置に相当する｛Ｒ｝要素点Ｒｍ（ここでは０）
を相対化パターン要素値として格子点Ｃ0 のメモリに格
納する。そして、相対化パターン｛Ｒ｝のＲｍが存在す
る位置に０を移動させる。こうすることで、Ｒｍの存在
する位置が改めて０になり、ＣＣＷ方向に０、１、２、
３、−３、−２、−１と相対化パターン｛Ｒ｝の要素が
再配置される。こうした操作を図８に示すように順次繰
り返して行き、図７に示すＣ1,Ｃ2,Ｃ3,……Ｃi,Ｃi+1,
……のメモリに格納される相対化パターン｛Ｒ｝の値を
求めて行く。そして、上記操作を起点Ｃsのメモリ格納
値が｛Ｒ｝の要素で定義されるまで続けると、相対化パ
ターン｛Ｒ｝の要素の数列で形成される辺縁形状構成点
の相対化チェーンコード｛Ｃ｝ができ上がる。図８は、
このようにして得られた各辺縁形状構成点における相対
化チェーンコード｛Ｃ｝を示すものである。
納値（相対化パターン上の要素番号）を順次以下のよう
に求める。すなわち、図７および図８に示すように、構
成点Ｃ0 求めた時の相対化パターン｛Ｒ｝の中心点ｘ
を、構成点Ｃ0 に仮想的に重ね合わせ、構成点Ｃ0 と同
様にして、次の辺縁形状構成点Ｃ1を探索し、その時の
Ｃ1の位置に相当する｛Ｒ｝要素点Ｒｍ（ここでは０）
を相対化パターン要素値として格子点Ｃ0 のメモリに格
納する。そして、相対化パターン｛Ｒ｝のＲｍが存在す
る位置に０を移動させる。こうすることで、Ｒｍの存在
する位置が改めて０になり、ＣＣＷ方向に０、１、２、
３、−３、−２、−１と相対化パターン｛Ｒ｝の要素が
再配置される。こうした操作を図８に示すように順次繰
り返して行き、図７に示すＣ1,Ｃ2,Ｃ3,……Ｃi,Ｃi+1,
……のメモリに格納される相対化パターン｛Ｒ｝の値を
求めて行く。そして、上記操作を起点Ｃsのメモリ格納
値が｛Ｒ｝の要素で定義されるまで続けると、相対化パ
ターン｛Ｒ｝の要素の数列で形成される辺縁形状構成点
の相対化チェーンコード｛Ｃ｝ができ上がる。図８は、
このようにして得られた各辺縁形状構成点における相対
化チェーンコード｛Ｃ｝を示すものである。
【００１６】次に、このようにして得られた相対化チェ
ーンコード｛Ｃ｝から、物体の外周辺縁部における凹凸
部を認識する。第１の実施形態において述べたように、
相対化チェーンコード｛Ｃ｝の数値は、隣り合う格子点
の相対的な角度の指標であり、図６（ｂ）に示すように
「１」を単位とした本実施形態においては、±１単位が
±４５゜に相当する。したがって、相対化チェーンコー
ド｛Ｃ｝の数列上において、「０」未満の数値が２つ以
上連続して、あるいは間に０をはさんで連続して現れる
時、物体辺縁点構成方向［ＣＣＷ］または［ＣＷ］（本
実施形態ではＣＣＷ）と逆方向に辺縁が形成されている
ことを示すため、Ｃ5 〜Ｃ13に凹部が存在していること
になる。なお、相対化パターンにおいて、負値側を等差
数列−Ｒ1〜−Ｒ3としたのは、図１３および図１４に示
すように、最も角度変化が極端な凹部において、θmax
＝−１３５゜＝−４５゜×３（倍）になるためである。
ーンコード｛Ｃ｝から、物体の外周辺縁部における凹凸
部を認識する。第１の実施形態において述べたように、
相対化チェーンコード｛Ｃ｝の数値は、隣り合う格子点
の相対的な角度の指標であり、図６（ｂ）に示すように
「１」を単位とした本実施形態においては、±１単位が
±４５゜に相当する。したがって、相対化チェーンコー
ド｛Ｃ｝の数列上において、「０」未満の数値が２つ以
上連続して、あるいは間に０をはさんで連続して現れる
時、物体辺縁点構成方向［ＣＣＷ］または［ＣＷ］（本
実施形態ではＣＣＷ）と逆方向に辺縁が形成されている
ことを示すため、Ｃ5 〜Ｃ13に凹部が存在していること
になる。なお、相対化パターンにおいて、負値側を等差
数列−Ｒ1〜−Ｒ3としたのは、図１３および図１４に示
すように、最も角度変化が極端な凹部において、θmax
＝−１３５゜＝−４５゜×３（倍）になるためである。
【００１７】次いで、上記結果からさらに上記凹部の情
報について考察すると、上述したように外周の辺縁形状
における凹部は、２以上の非正値の数列で表されるが、
この数列の最初の非正値（Ｃ6 ；−１）から数列の降順
に探索して行き、正値に行き当たる時、その正値（２）
に相当する辺縁形状構成格子点位置（Ｃ5 ）が凹部の入
口になる。また、最後の非正値（Ｃ8 ；−１）から数列
の昇順に検索して行き、正値に行き当たる時、その正値
（２）に相当する辺縁形状構成格子点位置（Ｃ9 ）が凹
部の出口になる。このことは、凹部、凸部を形成する相
対化チェーンコードの隣接する相対角度から証明され
る。さらに、この凹部出入口の正値に相当する格子点位
置の差は凹部の幅を示し、連続してあるいは０を間に挟
んで連続する負値は、凹部の底部を示す。この底部と、
幅位置とから凹部深さを算出することができる。
報について考察すると、上述したように外周の辺縁形状
における凹部は、２以上の非正値の数列で表されるが、
この数列の最初の非正値（Ｃ6 ；−１）から数列の降順
に探索して行き、正値に行き当たる時、その正値（２）
に相当する辺縁形状構成格子点位置（Ｃ5 ）が凹部の入
口になる。また、最後の非正値（Ｃ8 ；−１）から数列
の昇順に検索して行き、正値に行き当たる時、その正値
（２）に相当する辺縁形状構成格子点位置（Ｃ9 ）が凹
部の出口になる。このことは、凹部、凸部を形成する相
対化チェーンコードの隣接する相対角度から証明され
る。さらに、この凹部出入口の正値に相当する格子点位
置の差は凹部の幅を示し、連続してあるいは０を間に挟
んで連続する負値は、凹部の底部を示す。この底部と、
幅位置とから凹部深さを算出することができる。
【００１８】ここで、図７においては、便宜上、２値化
画像の外周形状が格子のＸ−Ｙ軸と平行になった場合に
ついて示したものであって、通常は上記外周が格子のＸ
−Ｙ軸と傾斜することになり、この場合には、隣接する
辺縁形状構成点が相対化パターンにおいて−４５゜方向
に位置することがある。したがって、かかる場合に凹部
と判断しないようにするために、相対化チェーンコード
において、１つの負値が現れた場合においても、これを
凹部と認識しない。したがって、同図においては、構成
点Ｃ11〜Ｃ13までおよびＣ15〜Ｃs(18)までの範囲もひ
とまず凹部であるが、Ｘ、Ｙ軸に対して傾斜した直線で
あるとみなし得るので、これを欠陥としての凹部とは認
識しない。ちなみに、上記構成点Ｃ11〜Ｃ13およびＣ15
〜Ｃs(18)の範囲に示すような凹部をも欠陥として判断
できる可能性がある場合には、解像度を高めて格子間隔
（１ピクセルの単位）を細かく設定すれば、構成点Ｃ5
〜Ｃ13における場合と同様に、当該範囲においても
「０」未満の数値が２つ以上連続して、あるいは間に０
をはさんで連続して現れる相対化チェーンコードが得ら
れる。また、物体の本来の形状に、図１０に示すような
正常な凹部が存在する時、その凹部底部位置βiと重心
Ｇとの相対位置関係は、ラベルの慣性主軸を基準にする
と、相対角度αiおよび距離Ｌiによって特定することが
できる。したがって、予めこのαi、Ｌiの情報をメモリ
に記憶させておき、その値と相対化チェーンコード
｛Ｃ｝により認識された凹部底部のα、Ｌとが異なれ
ば、その凹部は欠陥として識別できる。
画像の外周形状が格子のＸ−Ｙ軸と平行になった場合に
ついて示したものであって、通常は上記外周が格子のＸ
−Ｙ軸と傾斜することになり、この場合には、隣接する
辺縁形状構成点が相対化パターンにおいて−４５゜方向
に位置することがある。したがって、かかる場合に凹部
と判断しないようにするために、相対化チェーンコード
において、１つの負値が現れた場合においても、これを
凹部と認識しない。したがって、同図においては、構成
点Ｃ11〜Ｃ13までおよびＣ15〜Ｃs(18)までの範囲もひ
とまず凹部であるが、Ｘ、Ｙ軸に対して傾斜した直線で
あるとみなし得るので、これを欠陥としての凹部とは認
識しない。ちなみに、上記構成点Ｃ11〜Ｃ13およびＣ15
〜Ｃs(18)の範囲に示すような凹部をも欠陥として判断
できる可能性がある場合には、解像度を高めて格子間隔
（１ピクセルの単位）を細かく設定すれば、構成点Ｃ5
〜Ｃ13における場合と同様に、当該範囲においても
「０」未満の数値が２つ以上連続して、あるいは間に０
をはさんで連続して現れる相対化チェーンコードが得ら
れる。また、物体の本来の形状に、図１０に示すような
正常な凹部が存在する時、その凹部底部位置βiと重心
Ｇとの相対位置関係は、ラベルの慣性主軸を基準にする
と、相対角度αiおよび距離Ｌiによって特定することが
できる。したがって、予めこのαi、Ｌiの情報をメモリ
に記憶させておき、その値と相対化チェーンコード
｛Ｃ｝により認識された凹部底部のα、Ｌとが異なれ
ば、その凹部は欠陥として識別できる。
【００１９】また、凸部については、その形態上、幅を
認識できるのは特殊な場合に限られ、一般には先端部位
置が「２」以上の数列の値に相当する格子点から認識さ
れるのみである。図１１および図１２に示すように、そ
の幅および高さを認識できる場合は、次のような場合で
ある。すなわち、相対化チェーンコード｛Ｃ｝に「４」
が存在すれば、それに相当する格子位置に凸部先端が存
在し、その前後の凹部と先端との距離が凸部の高さを表
し、この時凸部幅は、１格子幅に相当する。
認識できるのは特殊な場合に限られ、一般には先端部位
置が「２」以上の数列の値に相当する格子点から認識さ
れるのみである。図１１および図１２に示すように、そ
の幅および高さを認識できる場合は、次のような場合で
ある。すなわち、相対化チェーンコード｛Ｃ｝に「４」
が存在すれば、それに相当する格子位置に凸部先端が存
在し、その前後の凹部と先端との距離が凸部の高さを表
し、この時凸部幅は、１格子幅に相当する。
【００２０】なお、上記実施形態においては、辺縁形状
構成点等をＣＣＷ方向に探索した場合についてのみ説明
したが、これに限定されるものではなく、ＣＷ方向に探
索しても同様の作用効果を得ることができる。また、上
記実施形態では、いずれも撮影された物体の画像をしき
い値に基づいて２値化画像に変換し、この２値化画像に
対して、物体辺縁部の凹凸部を認識する方法についての
み述べたが、これに限るものではなく、物体を撮影した
生画像に対して、適当なしきい値により少なくとも辺縁
が画成された対象画像を得て、当該対象画像に対して相
対化パターンを適用しても同様の作用効果を得ることが
可能である。
構成点等をＣＣＷ方向に探索した場合についてのみ説明
したが、これに限定されるものではなく、ＣＷ方向に探
索しても同様の作用効果を得ることができる。また、上
記実施形態では、いずれも撮影された物体の画像をしき
い値に基づいて２値化画像に変換し、この２値化画像に
対して、物体辺縁部の凹凸部を認識する方法についての
み述べたが、これに限るものではなく、物体を撮影した
生画像に対して、適当なしきい値により少なくとも辺縁
が画成された対象画像を得て、当該対象画像に対して相
対化パターンを適用しても同様の作用効果を得ることが
可能である。
【００２１】
【発明の効果】以上説明したように、請求項１または２
に記載の本発明に係る物体辺縁部の認識方法によれば、
従来のチェーンコードを作成した上で、その各格子点の
曲率を計算して凹部を認識する方法と比べると、数分の
１の演算時間で済むことになり、より高速な欠陥認識検
出が可能となる。また、パターンマッチングでは見逃す
可能性の高い微小欠陥の認識が可能になるとともに、さ
らに２次元平面上において走査線を走らせる場合と比較
して、辺縁部のみを検出すればよいために、ラベルの全
格子数の平方根に比例する演算時間で済み、この結果よ
り高速な検査が可能となる。
に記載の本発明に係る物体辺縁部の認識方法によれば、
従来のチェーンコードを作成した上で、その各格子点の
曲率を計算して凹部を認識する方法と比べると、数分の
１の演算時間で済むことになり、より高速な欠陥認識検
出が可能となる。また、パターンマッチングでは見逃す
可能性の高い微小欠陥の認識が可能になるとともに、さ
らに２次元平面上において走査線を走らせる場合と比較
して、辺縁部のみを検出すればよいために、ラベルの全
格子数の平方根に比例する演算時間で済み、この結果よ
り高速な検査が可能となる。
【００２２】加えて、本発明によれば、パターンマッチ
ングによる方法や曲率を計算する方法では認識できない
凹部の形状情報を得ることができるため、欠陥部分の詳
細な情報が得られることになり、より高性能な凹部検出
を行なうことができる。特に請求項２に記載の発明にあ
っては、相対化パターンを用いることにより、直接相対
化チェーンコードを作成することができるため、物体の
外周辺縁部における凹凸部の認識を、より簡易かつ高速
度で確実に行なうことができるとともに、プログラムの
作成も容易で高性能の形状認識を行なうことができる。
ングによる方法や曲率を計算する方法では認識できない
凹部の形状情報を得ることができるため、欠陥部分の詳
細な情報が得られることになり、より高性能な凹部検出
を行なうことができる。特に請求項２に記載の発明にあ
っては、相対化パターンを用いることにより、直接相対
化チェーンコードを作成することができるため、物体の
外周辺縁部における凹凸部の認識を、より簡易かつ高速
度で確実に行なうことができるとともに、プログラムの
作成も容易で高性能の形状認識を行なうことができる。
【図１】本発明の物体辺縁部の認識方法の第１の実施形
態を説明するための２値画像を示す平面図である。
態を説明するための２値画像を示す平面図である。
【図２】図１に使用する方向指数パターンを示す平面図
である。
である。
【図３】本発明の第２の実施形態を示すフローチャート
図である。
図である。
【図４】第２の実施形態における２値化画像を示す平面
図である。
図である。
【図５】方向指数パターンを示す図で（ａ）は一般例、
（ｂ）は具体例である。
（ｂ）は具体例である。
【図６】相対化パターンを示す図で（ａ）は一般例、
（ｂ）は具体例である。
（ｂ）は具体例である。
【図７】図４の辺縁形状構成点列を示す平面図である。
【図８】図７の相対化チェーンコードを求めて行く手順
を示す図である。
を示す図である。
【図９】図７の相対化チェーンコードを示す図表であ
る。
る。
【図１０】凹部における形状認識を説明するための図で
ある。
ある。
【図１１】凸部における２値化画像を示す平面図であ
る。
る。
【図１２】図１１の凸部における相対化チェーンコード
を示す図表である。
を示す図表である。
【図１３】極端な凹部の２値化画像を示す平面図であ
る。
る。
【図１４】図１３における相対化パターンの位置関係を
示す図である。
示す図である。
Ｐ 方向指数パターン Ｒ 相対化パターン Ｌ 辺縁外形構成点列
Claims (2)
- 【請求項１】 撮影された物体の画像をしきい値に基づ
いて辺縁が画成された対象画像に変換し、次いで上記対
象画像から辺縁形状構成点列の起点を求めた後に、周囲
に数列を有する方向指数パターンの中心を仮想的に上記
起点に重ねて、時計回り方向または反時計回り方向に上
記方向指数パターンを移動させることにより、順次上記
辺縁形状構成点列を探索しつつ、これと並行して上記探
索方向に隣接する辺縁形状構成点の位置に対応する上記
方向指数パターンの数列中の数値を順次並べることによ
ってチェーンコードを求め、このチェーンコードの前後
の数値の差から相対化チェーンコードを求めて、当該相
対化チェーンコードによって物体辺縁部における凹凸部
を認識することを特徴とする物体辺縁部の認識方法。 - 【請求項２】 撮影された物体の画像をしきい値に基づ
いて辺縁が画成された対象画像に変換し、次いで上記対
象画像から辺縁形状構成点列の起点ＣS を求めた後に、
周囲に数列を有する方向指数パターンの中心を仮想的に
上記起点に重ねて、時計回り方向または反時計回り方向
に隣接する上記辺縁形状構成点Ｃ0 を探索して当該位置
に対応する上記方向指数パターンの数値ＰK を求め、次
いで周囲に、０を基準として時計回りまたは反時計回り
方向の一方に正値の等差数列を有し、かつ他方に負値の
等差数列を有する相対化パターンの中心を、上記Ｃ0 に
仮想的に重ねるとともに、当該相対化パターンの０を上
記方向指数パターンにおける上記数値ＰK に対応する位
置に配置させて他の上記等差数列を整列させ、次いで上
記検索方向に隣接する辺縁形状構成点Ｃ1 を求めるとと
もに、当該Ｃ1 の位置に対応する上記相対化パターン上
の数値Ｒを求め、次に上記相対化パターンの中心を、上
記Ｃ1 に仮想的に重ねるとともに、当該相対化パターン
の０を上記Ｃ0 に対してＣ1 が対応する位置に再配置さ
せて他の数列を再整列させることを上記辺縁形状構成点
列に沿って上記探索方向に順次繰り返して、上記辺縁形
状構成点列に対応する相対化チェーンコードを求めるこ
とにより、当該相対化チェーンコードによって物体辺縁
部における凹凸部を認識することを特徴とする物体辺縁
部の認識方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9094745A JPH10275238A (ja) | 1997-03-28 | 1997-03-28 | 物体辺縁部の認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9094745A JPH10275238A (ja) | 1997-03-28 | 1997-03-28 | 物体辺縁部の認識方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10275238A true JPH10275238A (ja) | 1998-10-13 |
Family
ID=14118673
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9094745A Withdrawn JPH10275238A (ja) | 1997-03-28 | 1997-03-28 | 物体辺縁部の認識方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH10275238A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115908429A (zh) * | 2023-03-08 | 2023-04-04 | 山东歆悦药业有限公司 | 一种泡脚药粉研磨精度检测方法及系统 |
| CN116363690A (zh) * | 2023-05-31 | 2023-06-30 | 泗水县鑫泓商贸有限公司 | 用于工厂数字化的数字图纸角度测量方法 |
-
1997
- 1997-03-28 JP JP9094745A patent/JPH10275238A/ja not_active Withdrawn
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115908429A (zh) * | 2023-03-08 | 2023-04-04 | 山东歆悦药业有限公司 | 一种泡脚药粉研磨精度检测方法及系统 |
| CN116363690A (zh) * | 2023-05-31 | 2023-06-30 | 泗水县鑫泓商贸有限公司 | 用于工厂数字化的数字图纸角度测量方法 |
| CN116363690B (zh) * | 2023-05-31 | 2023-08-15 | 泗水县鑫泓商贸有限公司 | 用于工厂数字化的数字图纸角度测量方法 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Withdrawal of application because of no request for examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20040601 |