JPS59114681A - Form recognizing system - Google Patents
Form recognizing systemInfo
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- JPS59114681A JPS59114681A JP57224331A JP22433182A JPS59114681A JP S59114681 A JPS59114681 A JP S59114681A JP 57224331 A JP57224331 A JP 57224331A JP 22433182 A JP22433182 A JP 22433182A JP S59114681 A JPS59114681 A JP S59114681A
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- recognition
- feature parameter
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Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
産業上の利用分野
本発明は文字物体等の形状を認識するための形状認識方
式に関するものである。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION Field of Industrial Application The present invention relates to a shape recognition method for recognizing the shapes of characters and objects.
従来例の構成とその問題点
従来生産ライン等において文字あるいは工業部品、荷物
等の形状パターンに対し、その分類2位置決め、検査等
を行う方法として形状パターンの特徴パラメータ、例え
ば面積2周囲長2重心等を測定し、予め記憶されている
標準データと比較することによシ対象パターンを識別す
る特徴抽出法がある。しかし、従来の方式として対象パ
ターンの特徴パラメータを、予め記憶しておいた標準特
徴パラメータと比較する場合、スカラー量の積分的な比
較にのみとどまっていたためその誤認識率を減少出来な
いという問題がある。Configuration of conventional examples and their problems Conventionally, on production lines, etc., for shape patterns of letters, industrial parts, luggage, etc., classification 2 Positioning, inspection, etc. are performed using characteristic parameters of shape patterns, such as area 2 perimeter 2 center of gravity There is a feature extraction method that identifies a target pattern by measuring the characteristics of the object, etc., and comparing it with pre-stored standard data. However, when the conventional method compares the feature parameters of the target pattern with standard feature parameters stored in advance, the problem is that the misrecognition rate cannot be reduced because the comparison is limited to an integral comparison of scalar quantities. be.
発明の目的
本発明の目的は、上記問題点を解決するために形状パタ
ーンの認識における誤認識率の低減を実現する認識方式
を提供することである。OBJECTS OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide a recognition method that achieves a reduction in the false recognition rate in shape pattern recognition in order to solve the above-mentioned problems.
発明の構成
本発明は、パターン入力装置により検出した形状パター
ンの姿勢角を所望の範囲で回転させであるいは照明条件
等の観測環境条件を所望の範囲で変化させて、その形状
パターンに対する第1番目の特徴パラメータ値St
(例えば、Sl を面積。Composition of the Invention The present invention provides a first image of the shape pattern by rotating the attitude angle of the shape pattern detected by a pattern input device within a desired range or by changing observation environment conditions such as illumination conditions within a desired range. The feature parameter value St
(For example, Sl is the area.
S2を周囲長、S3を重心など)を計測し、計測した特
徴パラメータ値Siからその平均値SL と標準偏差△
Si を求め、さらに上記特徴パラメータに対応する
判定基準値Uiを設定した標準特徴パラメータを基準と
し、認識すべき対象パターンの計測特徴パラメータ値X
iに対し、その形状パターン固有の類似度判別関数Eを
求め、それを1−Ei−F 空間座標上において、投
影された1−Ei平面における距離から形状相互間の類
似性を計測して、その形状の識別2分類を行う方式であ
り、さらに誤認識を減少させるためにベクトル量なる認
識判別関数Exを導入することによシ、形状認識の信頼
性を向上させる効果を有する。S2 is the perimeter, S3 is the center of gravity, etc.), and from the measured feature parameter value Si, its average value SL and standard deviation △
Si is determined, and the measured feature parameter value X of the target pattern to be recognized is determined based on the standard feature parameter in which the determination reference value Ui corresponding to the above feature parameter is set.
For i, find the similarity discriminant function E specific to the shape pattern, and measure the similarity between shapes from the distance on the projected 1-Ei plane on the 1-Ei-F spatial coordinates, This method performs two classifications to identify the shape, and by introducing a recognition discriminant function Ex, which is a vector quantity, to further reduce misrecognition, it has the effect of improving the reliability of shape recognition.
実施例の説明
以下、本発明の実施例を第1図〜第3図により説明する
。第1図において、ベルトコンベア等の搬送手段2の上
に置かれた対象物体1のパターンを入力するために照明
装置3及びテレビカメラ4が設置されている。ここでテ
レビカメラ4はカメラ制御回路6によシ制御されている
。テレビカメラ4により入力された映像信号は、アナロ
グティジタル変換(以下、A/D変換という)回路6に
入るが、ここで2値化制御回路7により2値化され、C
PU、ROM、RAM及び入出力ポート等から構成され
るマイクロコンピュータ(CPU−y−。DESCRIPTION OF EMBODIMENTS Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 3. In FIG. 1, a lighting device 3 and a television camera 4 are installed to input the pattern of a target object 1 placed on a conveying means 2 such as a belt conveyor. Here, the television camera 4 is controlled by a camera control circuit 6. The video signal input by the television camera 4 enters an analog-to-digital conversion (hereinafter referred to as A/D conversion) circuit 6, where it is binarized by a binarization control circuit 7 and converted into a C
A microcomputer (CPU-y-) consists of a PU, ROM, RAM, input/output ports, etc.
プはMN1610.又はMN1613 )に入力される
。MN1610. or MN1613).
パターン認識装置としては、主コントローラあるいは操
作盤よシ指令が与えられる判定制御回路即ちCPU5
、メモリ制御回路9.標準特徴パラメータメモリ回路1
0.入カバターンによシ演算されるサンプル特徴パラメ
ータ回路11.類似度あるいは認識判別関数の演算回路
12そして識別回路13より構成されている。認識結果
は、主コントローラへ送出される。The pattern recognition device is a judgment control circuit, that is, a CPU 5, to which commands are given from the main controller or operation panel.
, memory control circuit 9. Standard feature parameter memory circuit 1
0. Sample feature parameter circuit 11 calculated based on input cover turns. It is composed of a similarity or recognition discriminant function calculation circuit 12 and an identification circuit 13. The recognition result is sent to the main controller.
ところで、特徴パラメータiに対する類似度判別関数e
、、及びその度数分布f、を、i −Ei−F空間とし
て表現した概念図を第2図に示す。By the way, the similarity discriminant function e for the feature parameter i
, , and their frequency distribution f are shown in FIG. 2 as a conceptual diagram expressed as an i-Ei-F space.
次に上記のように構成したパターン入力装置。Next is a pattern input device configured as described above.
及び認識装置の動作を説明する。and the operation of the recognition device will be explained.
第1図に示す如く、認識対象1を搬送手段2によりテレ
ビカメラ4の有効撮像範囲(有効視野)内に搬送し、さ
らに照明装置3による照明が有効に作用している場合、
主コントローラあるいは操作盤より開始指令が与えられ
ることにより、第3図のフローチャートに示す類似形状
による形状認識プログラムの手順に従って、認識が開始
される。As shown in FIG. 1, when the recognition object 1 is transported by the transport means 2 into the effective imaging range (effective field of view) of the television camera 4, and the illumination by the illumination device 3 is working effectively,
When a start command is given from the main controller or the operation panel, recognition is started according to the procedure of the shape recognition program using similar shapes shown in the flowchart of FIG.
まず、第3図のフローチャートで示すように、画像入力
処理により2値化された形状パターンに対しくステップ
1)、第i査月の特徴パラメータ値Xi (即ち、x
l を面積、X2を周囲長、 X3を重心など)を計測
しくステップ2)、予め記憶されている標準特徴パラメ
ータの平均値Si と、標準偏差△St、及び判定基準
値Uiを参照し、又は、
ただし、
によって与えられる類似度判別関数を求め(ステップ3
)、その後
ただし、
によって与えられる認識判別関数を求める(ステップ4
)O
次に上記認識判別関数EHの判定を行い(ステップ5)
、零ベクトルでなければ認識不能と判定し認識エラー処
理を行い(ステップ7)、−1零ベクトルであれば認識
のための必要条件を満足すると判定し認識後処理を行う
(ステップ6)。ここで、認識条件を満足する場合、形
状パターンの位置認識等においては上記類似度判別関数
Eをそのまま採用し、一方形状パターンの分類において
は、類似度判別関数Eが最小となる品種を採用する。以
上により、形状認識が終了する。尚、その結果は主コン
トローラへ送出される。First, as shown in the flowchart of FIG. 3, in step 1), the feature parameter value Xi (i.e. x
l is the area, X2 is the circumference, X3 is the center of gravity, etc.) in Step 2), referring to the average value Si, standard deviation △St, and judgment reference value Ui of the standard feature parameters stored in advance, or , where, find the similarity discriminant function given by (step 3
), then find the recognition discriminant function given by (Step 4
)O Next, the above recognition discriminant function EH is determined (step 5).
, if it is not a zero vector, it is determined that it is unrecognizable and recognition error processing is performed (step 7), and if it is a -1 zero vector, it is determined that the necessary conditions for recognition are satisfied and post-recognition processing is performed (step 6). Here, if the recognition conditions are satisfied, the above similarity discriminant function E is used as is for position recognition of shape patterns, etc., and on the other hand, for shape pattern classification, the product type with the minimum similarity discriminant function E is adopted. . With the above steps, shape recognition is completed. Note that the results are sent to the main controller.
発明の効果 −
以上本発明によれば形状パターンの類似形状による形状
認識における誤認識を減少させることができる。また、
特徴パラメータ毎に判定基準値を設定可能としたため、
いわゆる被験者毎に異なる意識フィルタへの対応が可能
となる。Effects of the Invention - According to the present invention as described above, it is possible to reduce recognition errors in shape recognition due to similar shapes of shape patterns. Also,
Since it is possible to set a judgment standard value for each feature parameter,
It becomes possible to respond to so-called different consciousness filters for each subject.
第1図は本発明の一実施例に基づいて形状認識を行う手
段の一例を示す構成図、第2図はi −Ei−F空間座
標に関する説明図、第3図は形状認識のためのプログラ
ムの一例を示すフローチャート図である。
1・・・・・・認識対象、2・・・・・・搬送テーブル
、3・・・・・・照明装置、4・・・・・・テレビカメ
ラ、5・・・・・・カメラ制御回路、6・・・・・・A
/D変換回路、7・・・・・・2値化制御回路、8・・
・・・・判定制御回路、e・・・・・・メモリ制御回路
、10・・・・・・標準パラメータメモリ回路、11・
・・・・・サンプルパラメータメモリ回路、12・・・
・・・判別関数演算回路、13・・・・・・識別回路。
代理人の氏名 弁理士 中 尾 敏 男 ほか1名第1
図
第 2 図FIG. 1 is a block diagram showing an example of a means for shape recognition based on an embodiment of the present invention, FIG. 2 is an explanatory diagram regarding i-Ei-F spatial coordinates, and FIG. 3 is a program for shape recognition. It is a flowchart figure which shows an example. 1... Recognition target, 2... Transfer table, 3... Lighting device, 4... TV camera, 5... Camera control circuit , 6...A
/D conversion circuit, 7...Binarization control circuit, 8...
...Judgment control circuit, e...Memory control circuit, 10...Standard parameter memory circuit, 11.
...Sample parameter memory circuit, 12...
. . . Discriminant function calculation circuit, 13 . . . Discrimination circuit. Name of agent: Patent attorney Toshio Nakao and 1 other person No. 1
Figure 2
Claims (1)
し、次に認識装置により上記形状パターンに対する第1
番目の特徴パラメータ値Stを上記形状パターンの入力
条件を変化させて計測し、計測した特徴パラメータ値S
tからその平均値St と標準偏差ΔSiを求め、さら
に上記特徴パラメータに対応する判定基準値σiを設定
したN個の標準特徴パラメータ群に対し、上記形状パタ
ーンの計測特徴パラメータ値Xiから、 によって与えられる類似度判別関数を求め、かつただし
、 によって与えられる認識判別関数を求め、認識判別を満
足する必要条件として、 なる零ベクトルが成立する場合、上記類似度判別関数E
、に対し、 F、=f(i、E、) によって与えられる確率密度を用いて正規化されたi−
E、−F 空間座標上において、標準パターンの類似度
判別関数と、前記Si、ΔSt 、xiの値に基づいて
求められる認識すべき形状パターンの類似度判別関数と
の比較によシ形状認識を行う形状認識方式。[Claims] A pattern input device detects a shape pattern to be recognized, and then a recognition device detects a first shape pattern for the shape pattern.
The feature parameter value St is measured by changing the input conditions of the shape pattern, and the measured feature parameter value S
From the measured feature parameter value Xi of the shape pattern, for a group of N standard feature parameters for which the average value St and standard deviation ΔSi are calculated from t, and the determination reference value σi corresponding to the feature parameter is set, it is given by Find the similarity discriminant function given by , and find the recognition discriminant function given by , and if a zero vector such as is established as a necessary condition to satisfy the recognition discriminant, then the above similarity discriminant function E
, for i− normalized using the probability density given by F,=f(i,E,)
E, -F Shape recognition is performed on the spatial coordinates by comparing the similarity discriminant function of the standard pattern with the similarity discriminant function of the shape pattern to be recognized, which is determined based on the values of Si, ΔSt, and xi. Shape recognition method.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP57224331A JPS59114681A (en) | 1982-12-20 | 1982-12-20 | Form recognizing system |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP57224331A JPS59114681A (en) | 1982-12-20 | 1982-12-20 | Form recognizing system |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS59114681A true JPS59114681A (en) | 1984-07-02 |
Family
ID=16812076
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP57224331A Pending JPS59114681A (en) | 1982-12-20 | 1982-12-20 | Form recognizing system |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPS59114681A (en) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2018216371A1 (en) * | 2017-05-25 | 2018-11-29 | 株式会社神戸製鋼所 | Rubber sheet monitoring apparatus and rubber sheet monitoring method |
CN110570452A (en) * | 2018-06-06 | 2019-12-13 | 丰田自动车株式会社 | target object recognition device |
-
1982
- 1982-12-20 JP JP57224331A patent/JPS59114681A/en active Pending
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2018216371A1 (en) * | 2017-05-25 | 2018-11-29 | 株式会社神戸製鋼所 | Rubber sheet monitoring apparatus and rubber sheet monitoring method |
JP2018199534A (en) * | 2017-05-25 | 2018-12-20 | 株式会社神戸製鋼所 | Rubber sheet monitoring device and rubber sheet monitoring method |
CN110621601A (en) * | 2017-05-25 | 2019-12-27 | 株式会社神户制钢所 | Rubber sheet monitoring device and rubber sheet monitoring method |
CN110570452A (en) * | 2018-06-06 | 2019-12-13 | 丰田自动车株式会社 | target object recognition device |
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