JPS58146975A - パタ−ン認識装置 - Google Patents
パタ−ン認識装置Info
- Publication number
- JPS58146975A JPS58146975A JP57029561A JP2956182A JPS58146975A JP S58146975 A JPS58146975 A JP S58146975A JP 57029561 A JP57029561 A JP 57029561A JP 2956182 A JP2956182 A JP 2956182A JP S58146975 A JPS58146975 A JP S58146975A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- distance
- addresses
- data
- pattern
- combination
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
- G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
- G06V10/751—Comparing pixel values or logical combinations thereof, or feature values having positional relevance, e.g. template matching
- G06V10/7515—Shifting the patterns to accommodate for positional errors
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
本発明は、パターン認識に工す物体の位置を決定する装
置に関する。
置に関する。
パターン認識技術は、今日、績方面に用いらルている・
工業生産の場で、同一種類の物品を多数扱う工程におい
ては、物品の位置t*iit、、必要とあらばその位置
を修正するために、本技術I一応用することが多い。そ
の場合、認識処理を問単にするため、IfIi黴部分の
みの認識ということが工〈行われる。例えば、平面的な
物体の、二次元的な位置のみt問題にするのであれば、
物体の2個所にellパターンを設定し、この%徴パタ
ーンの位tt−g織すれば、物体全体の位置及び姿勢ま
で決定することができる・−Dbf)hる手法の実際の
応用例は、例えば月刊誌「自動化技術」第13巻1M2
号(1981年)第41〜44頁に紹介されている@と
ころで、上記手法において特徴パターンの位置を決定す
るに:ri、定量マスクによる探索を行わねばならない
・つまp、物体tとらえt画健の中に小面積の走萱マス
クを設定し、特徴パターンがマスク中に現わする地点【
求める訳である。%@パターンがマスク中に出た参′ど
う刀島の決定は、特黴パターンがこの工つな像でマスク
に現われる筈だということに想定した基準パターンとの
比較に19行なう0つま9、比較した結果、一致度数が
高けnば、!徴パターンを捕捉したものとするのである
。この手法は、本出願人の出願に係る昭和55年特許願
第32407号に紹介されている。
工業生産の場で、同一種類の物品を多数扱う工程におい
ては、物品の位置t*iit、、必要とあらばその位置
を修正するために、本技術I一応用することが多い。そ
の場合、認識処理を問単にするため、IfIi黴部分の
みの認識ということが工〈行われる。例えば、平面的な
物体の、二次元的な位置のみt問題にするのであれば、
物体の2個所にellパターンを設定し、この%徴パタ
ーンの位tt−g織すれば、物体全体の位置及び姿勢ま
で決定することができる・−Dbf)hる手法の実際の
応用例は、例えば月刊誌「自動化技術」第13巻1M2
号(1981年)第41〜44頁に紹介されている@と
ころで、上記手法において特徴パターンの位置を決定す
るに:ri、定量マスクによる探索を行わねばならない
・つまp、物体tとらえt画健の中に小面積の走萱マス
クを設定し、特徴パターンがマスク中に現わする地点【
求める訳である。%@パターンがマスク中に出た参′ど
う刀島の決定は、特黴パターンがこの工つな像でマスク
に現われる筈だということに想定した基準パターンとの
比較に19行なう0つま9、比較した結果、一致度数が
高けnば、!徴パターンを捕捉したものとするのである
。この手法は、本出願人の出願に係る昭和55年特許願
第32407号に紹介されている。
ここで、久の工うなことが問題になる。つまり、走査マ
スクの画像と基準パターンとの一致度数は、ところが現
実には、画面に現われるノイズの影響が極めて大きく、
一致度数が一点でのみ図抜けた高さ【示すということは
絶無と言って良い。真に特徴パターンをとらえたアドレ
スの周囲に、似た工うな一致度数を示すアドレスが群が
9.あるものは真位置のアドレスエり高い一致度数を示
すことさえあるというのが、現実の姿であるOこaFi
、特徴パターンの存在t%あるぼんやりとした拡が0【
もってしか知ることができないとと【意味する。特徴パ
ターンの位置が不確定であf′Li!′、書体そのもの
の位置及び姿勢も一定範囲の不確定さ倉もって取扱わざ
るt−得なくなり、msam能としてはきわめて精度の
低いものになってしまう。精度を上げるためKは、何ら
7Q>の方法で、「確実らしい」アドレスt−特定しな
けnばならない。そこで、本発明の発明者に、次の方法
を採用した。
スクの画像と基準パターンとの一致度数は、ところが現
実には、画面に現われるノイズの影響が極めて大きく、
一致度数が一点でのみ図抜けた高さ【示すということは
絶無と言って良い。真に特徴パターンをとらえたアドレ
スの周囲に、似た工うな一致度数を示すアドレスが群が
9.あるものは真位置のアドレスエり高い一致度数を示
すことさえあるというのが、現実の姿であるOこaFi
、特徴パターンの存在t%あるぼんやりとした拡が0【
もってしか知ることができないとと【意味する。特徴パ
ターンの位置が不確定であf′Li!′、書体そのもの
の位置及び姿勢も一定範囲の不確定さ倉もって取扱わざ
るt−得なくなり、msam能としてはきわめて精度の
低いものになってしまう。精度を上げるためKは、何ら
7Q>の方法で、「確実らしい」アドレスt−特定しな
けnばならない。そこで、本発明の発明者に、次の方法
を採用した。
まず、物体に、一定の距離隔たった2個所の特徴パター
ンを設ける。この特徴パターンのそれぞn[ついて認繊
作業會行ない、パターン一致度数り高い走査マスクアド
レスを複数個づつ拾い出す。
ンを設ける。この特徴パターンのそれぞn[ついて認繊
作業會行ない、パターン一致度数り高い走査マスクアド
レスを複数個づつ拾い出す。
そして−万の特徴パターンに関するアドレス群と他方の
特徴パターンに関するアドレス群とで、アドレスの組合
せt作り、全ての組合せにつき、相互間の距l1t−求
める◎求めた距離r、予めわ刀・つている特徴パターン
間距離(真W)と比較し、真値に近似し友距離を示すア
ドレスの組合せ倉選び出す◎このアドレスが真のアドレ
スである確率に1: 非常に高く、従って、本@明は、ぼんやりとgmしt物
体位置を正しい位置に収nんさせる手段と−して有用な
ものである。
特徴パターンに関するアドレス群とで、アドレスの組合
せt作り、全ての組合せにつき、相互間の距l1t−求
める◎求めた距離r、予めわ刀・つている特徴パターン
間距離(真W)と比較し、真値に近似し友距離を示すア
ドレスの組合せ倉選び出す◎このアドレスが真のアドレ
スである確率に1: 非常に高く、従って、本@明は、ぼんやりとgmしt物
体位置を正しい位置に収nんさせる手段と−して有用な
ものである。
以下本発明の一実施例を図に基いて説明する。
j1!1図において、+1lIfi画像入力部であり、
CODカメラ等の視覚手段で見を物体t2f[化さ几た
物体* i21として認識する機能、及びこの物体像(
2)を走査マスク(3)で探食する1s能を備えている
・物体像(2)は不等角四辺形の形に現われており%特
徴パターンとして使わ几るのは角(A)と角(B)であ
る。さて走査マスク13)であるが、とnは例えば、1
00行×100列の画素の集合からなり、画面の中を―
索1タリ分づつ左右方向に移動し、画面の端に達したら
元の端に戻9、両軍1行分繰下がって、再び左右方向へ
の移動を始めるという具合にして、全i1面の71!f
倉行なうものである。走査マスク(3)で切暇った画面
情報は時々刻々コンパレータ(4)に送ら几、基準パタ
ーンと比較される0基準パターンに:ハ角(A)Kつい
てのものと角(B)についてのものと二通りあるが、作
業手順としては、まず角(A)の基準パターンとの比較
を全iii面について行ない、それが済んでから角(B
)Kついて調べるようにする。
CODカメラ等の視覚手段で見を物体t2f[化さ几た
物体* i21として認識する機能、及びこの物体像(
2)を走査マスク(3)で探食する1s能を備えている
・物体像(2)は不等角四辺形の形に現われており%特
徴パターンとして使わ几るのは角(A)と角(B)であ
る。さて走査マスク13)であるが、とnは例えば、1
00行×100列の画素の集合からなり、画面の中を―
索1タリ分づつ左右方向に移動し、画面の端に達したら
元の端に戻9、両軍1行分繰下がって、再び左右方向へ
の移動を始めるという具合にして、全i1面の71!f
倉行なうものである。走査マスク(3)で切暇った画面
情報は時々刻々コンパレータ(4)に送ら几、基準パタ
ーンと比較される0基準パターンに:ハ角(A)Kつい
てのものと角(B)についてのものと二通りあるが、作
業手順としては、まず角(A)の基準パターンとの比較
を全iii面について行ない、それが済んでから角(B
)Kついて調べるようにする。
角(幻の基準パターンとの比較ということで説明を進め
ると、コンパレータ(4)で得らn2比較結果は結果バ
ッファ[51K送ら几、コンパレータ(6)にエリ、も
う一つのバッファi71にインプットしてあっtデータ
と比較される。バッファ+71にインプットしてあった
のは、ある一致度数の値であって、適当に高い値が設定
しである。結果バッファ+51に入力さfL定基準パタ
ーンとの比較結果が、バッファ(71に入力し友もの1
9高い一致度数を示せば、その比較結果はデータメモリ
(8)に普込まルる。その時の走置マスクアドレスもア
ドレスメモリ+91に書込ま几る◎この工うにして、バ
ッファ17)に設定し友基準倉越える一致度数が、アド
レスと共に拾い上げらルて行く0カウンタ(1(Iがデ
ータメモリt81及びアドレスメモリ(9)へのデータ
入力度数を数える。薔込むべきデータがまだあるのにメ
モ1月81+91が満杯になってしまつt時は、メモリ
+81191の内容を消去し、バッファ(71の設定基
準【少し上げて、最初からデータを拾い直す・メモリ+
81191の容量以内にデータ数が絞ら几るまで、この
作業が繰返さ几るOデータを入れ終えたら、今fにそl
rLを一致度数の高い1111Vc並べる。まず、制m
回路qDがデータメモ1月8)カら最初のデータに!出
し、バッファ(7)に入力する。そして、コンパレータ
(6に:エリ、2番目のデータとの比Vt−行なう01
書目のデータの万が一致f数が高は几ば、そのデータに
そのままバッファ(71に残る02書目のデータの万が
高い値の時は、スイッチa2が作用し、スイッチQ31
’!に通じ2番目のデータがバッファ+71に入る。そ
して今度はこの2番目のデータが、6番目以降のデータ
と比較さnる0こnl繰返し、最終的にバッファ(7)
rc残ったのが一致度数最高のデータである。このデー
タをアドレスと共にメモリC141[簀込み、残ったデ
ータ#を再び同様に処理して、一致f数g2位のデータ
r求める・この手1Ilir繰返し、すべてのデータ【
高い万から並べてメモIJ 1141に畳込む。
ると、コンパレータ(4)で得らn2比較結果は結果バ
ッファ[51K送ら几、コンパレータ(6)にエリ、も
う一つのバッファi71にインプットしてあっtデータ
と比較される。バッファ+71にインプットしてあった
のは、ある一致度数の値であって、適当に高い値が設定
しである。結果バッファ+51に入力さfL定基準パタ
ーンとの比較結果が、バッファ(71に入力し友もの1
9高い一致度数を示せば、その比較結果はデータメモリ
(8)に普込まルる。その時の走置マスクアドレスもア
ドレスメモリ+91に書込ま几る◎この工うにして、バ
ッファ17)に設定し友基準倉越える一致度数が、アド
レスと共に拾い上げらルて行く0カウンタ(1(Iがデ
ータメモリt81及びアドレスメモリ(9)へのデータ
入力度数を数える。薔込むべきデータがまだあるのにメ
モ1月81+91が満杯になってしまつt時は、メモリ
+81191の内容を消去し、バッファ(71の設定基
準【少し上げて、最初からデータを拾い直す・メモリ+
81191の容量以内にデータ数が絞ら几るまで、この
作業が繰返さ几るOデータを入れ終えたら、今fにそl
rLを一致度数の高い1111Vc並べる。まず、制m
回路qDがデータメモ1月8)カら最初のデータに!出
し、バッファ(7)に入力する。そして、コンパレータ
(6に:エリ、2番目のデータとの比Vt−行なう01
書目のデータの万が一致f数が高は几ば、そのデータに
そのままバッファ(71に残る02書目のデータの万が
高い値の時は、スイッチa2が作用し、スイッチQ31
’!に通じ2番目のデータがバッファ+71に入る。そ
して今度はこの2番目のデータが、6番目以降のデータ
と比較さnる0こnl繰返し、最終的にバッファ(7)
rc残ったのが一致度数最高のデータである。このデー
タをアドレスと共にメモリC141[簀込み、残ったデ
ータ#を再び同様に処理して、一致f数g2位のデータ
r求める・この手1Ilir繰返し、すべてのデータ【
高い万から並べてメモIJ 1141に畳込む。
角(四についても同じ操作ケ行ない、一致戻数の高いも
のからデータr並べてメモリ(141に書込む◎この間
の状況is型的に示すと第2図及びjIB図のLうにな
る。第2図は角(A)及び角(B)に関し定量マスク(
3)を走らせた時の、アドレス毎の一致度数の状況、第
3図に角[&)及び角(B)の一致度数データを高い順
に並べ友様子?示している。
のからデータr並べてメモリ(141に書込む◎この間
の状況is型的に示すと第2図及びjIB図のLうにな
る。第2図は角(A)及び角(B)に関し定量マスク(
3)を走らせた時の、アドレス毎の一致度数の状況、第
3図に角[&)及び角(B)の一致度数データを高い順
に並べ友様子?示している。
次のステップでに、メモリα市に蔓え友データから一致
度数最高のものを数個づつ、角(A)の分及び角(B)
の分について抽出し、角(A)の万と角(B)の万とで
アドレスの組合せをつくり、各ケースについて、演算回
路Q5)で距離II出する。この算出結果をコンパレー
タ(LeLlcかけ、角FA)(B1間の距離の真直l
と比較し、lVC等しいで・あるいに近似した組合せ?
−組乃至数組選び出す0こfLにエリ物体t、′#定の
位rILvC1あるいは極〈限足さnた位置に存在する
ものとして把握することができる。なお図中(171に
コンパレータ(6)、バッファ+7)等の要、in所足
タイミングで動作させるクロック°である。
度数最高のものを数個づつ、角(A)の分及び角(B)
の分について抽出し、角(A)の万と角(B)の万とで
アドレスの組合せをつくり、各ケースについて、演算回
路Q5)で距離II出する。この算出結果をコンパレー
タ(LeLlcかけ、角FA)(B1間の距離の真直l
と比較し、lVC等しいで・あるいに近似した組合せ?
−組乃至数組選び出す0こfLにエリ物体t、′#定の
位rILvC1あるいは極〈限足さnた位置に存在する
ものとして把握することができる。なお図中(171に
コンパレータ(6)、バッファ+7)等の要、in所足
タイミングで動作させるクロック°である。
以上のように本発明に、いずnが¥i徴パターンの真の
笹IIt?r−示す了ドレスである刀)判別しにくい°
1 場合の判別法として、 そ几らしい(基準パターンとの一′&度が高い)アドレ
ス同士上組合せて相互間の距at算出し、その結果が真
の距離に近いかどうで為にエリ、その、−′・ 組合せが正しいかどうカラ判定する、という手法を提案
するものであり、物体位置を決定するのに一つの有力な
手段となるものである。
笹IIt?r−示す了ドレスである刀)判別しにくい°
1 場合の判別法として、 そ几らしい(基準パターンとの一′&度が高い)アドレ
ス同士上組合せて相互間の距at算出し、その結果が真
の距離に近いかどうで為にエリ、その、−′・ 組合せが正しいかどうカラ判定する、という手法を提案
するものであり、物体位置を決定するのに一つの有力な
手段となるものである。
第1図は本発明の一実施例を示すブロック図、5112
図及び第5図は本発明によるデータ処理手法を説明する
、一致度数分布図及びメモリへの書込み状況図である@ (2)・・・物体像、(3)・・・走置マスク、(4)
・・・第1のコンパレータ、α釦・・メモリ、αS・・
・演算回路、σe・・・K2のコンパレータ。 第1図 1 特開58−146975(4) 第2図 A 8 第3図 A8
図及び第5図は本発明によるデータ処理手法を説明する
、一致度数分布図及びメモリへの書込み状況図である@ (2)・・・物体像、(3)・・・走置マスク、(4)
・・・第1のコンパレータ、α釦・・メモリ、αS・・
・演算回路、σe・・・K2のコンパレータ。 第1図 1 特開58−146975(4) 第2図 A 8 第3図 A8
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 1)検知対象物体の相異なる2部分のそれぞ几について
、7F!資マスクに1って切取られた画像と基準パター
ンとの比較を行う第1のコンパレータと、 前記第1のコンパレータに工って得らn*比較結果のう
ち、一致度数上位のデータ群tその時のjl!資マスク
アドレスと共に記憶するメモリと、前記メモリに記憶さ
せたアドレスデータの中で、相異なる部分のアドレスの
組合せt−11[次構成し、そのすべてのケースについ
て2点間距離を算出する演算回路と、 前記2点間距離の算出結果と、2s間の真の距離と【比
較し、真値に近似し几アドレスの組合せ【選び出す纂2
のコンパレータと【備えたパターン認識装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP57029561A JPS58146975A (ja) | 1982-02-24 | 1982-02-24 | パタ−ン認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP57029561A JPS58146975A (ja) | 1982-02-24 | 1982-02-24 | パタ−ン認識装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS58146975A true JPS58146975A (ja) | 1983-09-01 |
JPH0145102B2 JPH0145102B2 (ja) | 1989-10-02 |
Family
ID=12279545
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP57029561A Granted JPS58146975A (ja) | 1982-02-24 | 1982-02-24 | パタ−ン認識装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPS58146975A (ja) |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS55138854A (en) * | 1979-04-16 | 1980-10-30 | Hitachi Ltd | Pattern position detector |
-
1982
- 1982-02-24 JP JP57029561A patent/JPS58146975A/ja active Granted
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS55138854A (en) * | 1979-04-16 | 1980-10-30 | Hitachi Ltd | Pattern position detector |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH0145102B2 (ja) | 1989-10-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Pătrăucean et al. | A parameterless line segment and elliptical arc detector with enhanced ellipse fitting | |
JP3170299B2 (ja) | 画像読取処理装置 | |
EP1524622A1 (en) | Method and image processing device for analyzing an object contour image, method and image processing device for detecting an object, industrial vision apparatus, smart camera, image display, security system, and computer program product | |
JPS5959397A (ja) | 特徴点のラベリング装置 | |
JP6278108B2 (ja) | 画像処理装置、画像センサ、画像処理方法 | |
CN111340023A (zh) | 文本识别方法及装置、电子设备、存储介质 | |
CN112700478A (zh) | 目标跟踪方法、系统、计算机可读存储介质和程序产品 | |
US3560928A (en) | Apparatus for automatically identifying fingerprint cores | |
EP0456192A2 (en) | Image processing method and apparatus therefor | |
JPS58146975A (ja) | パタ−ン認識装置 | |
JPH0384682A (ja) | パターン認識方法及び装置 | |
JPH024950B2 (ja) | ||
JPH05118821A (ja) | 位置認識方法及び位置認識装置 | |
JPS622382A (ja) | 画像処理方法 | |
JPH0145104B2 (ja) | ||
JP3675366B2 (ja) | 画像抽出処理装置 | |
JPH0731733B2 (ja) | 矩形検出装置 | |
JPH01201788A (ja) | 文字読取方法 | |
JPH0442710B2 (ja) | ||
JPH02202687A (ja) | 類似文字判別方法 | |
JPS6290787A (ja) | パタ−ンマッチング方法 | |
JPH1021396A (ja) | 画像の方向パターン抽出方法 | |
JPH04338887A (ja) | 図形特徴表現方法 | |
JPH03219384A (ja) | 文字認識装置 | |
JPS58182791A (ja) | 文字パタ−ンの特徴抽出法および分類法 |