JPS59218084A - 可視像処理方法 - Google Patents

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。

Description

【発明の詳細な説明】 発　　明　　の　　背　　景 この発明は可視像の電子式処理、更に具体的に云えば、
可視像内にある色を識別する為に重子電子像データを自
動的に処理する方法に関する。

電子式作像装置、例えば固体カメラは、自動化した工業
的なプロセスに急速に入り込みつ）ある。

この様な作像装置の動作の概・説並びにこう云う装置の
能力の説明が、係属中の米国特許出願通し番号箱３ｅ３
．６６４号（１９８２年〉に収録されている。こう云う
作像装置の１つの欠点は、電子像が単色であること、即
ち、カメラは光強度を検出することしか出来ず、この為
、電子像が灰色の濃淡で処理されることである。大抵の
工業的なプロセス、例えば、製造、組立て、包装及び寸
法の測定では、形と縁を判定することしか要求されない
から、単色像でも十分である。然し、色の識別又は色に
よる分類を望む場合がある。自動検査でこう云うことが
起るのは、例えば飯々色だけで識別される錠剤の様な薬
品の検査の場合である。

色を識別する従来の１つの装置は、物体から反射された
光の強度を色の表示として使っている。

違う色は反射する光の強度が違うことがよく知られてい
るから、グレースケールの値の相対的な比較に基づいて
、色の区別をつけることが出来る。

単色テレビ、即ち、白黒テレビを見る人は、縞又は格子
の布地が、灰色の濃淡の縞又は格子に見えることを知っ
ている。強度の相対的な値、即ちグレースケールの値を
各々の色に割当てれば、既知のグレースケールの値との
比較により、個別の色を確認することが出来る。電子式
に比較を行なう場合、特定の色に対す、るグレースケー
ルの値を決定して、ディジタルの数値として貯蔵するこ
とが出来る。カメラがこの後で物体を観察し１＝時、そ
のグレースケールの値を発生して、その値を基準値と比
較すればよい。

従来の装置では、グレースケールの基準値が閾値を用い
て設定されている。観察されたグレースケールの値が１
つの閾値を越えているが、別の閾値より小さければ、所
定の閾値に関連した値に対応する色と想定する。この装
置の問題は、周囲の照明の小さな変化に影響されること
である。人間の目は周囲の照明が変化したことを直ぐに
確認して、素早くグレースケールの変化に調節すること
が出来るが、電子装置は絶対値のみに頼っており、照明
の変化を容易に補償することが出来ない。更に、錠剤の
様な小さな物体は、反射に影響する表面の穴の変化があ
ったり、或いは視野の中に影が現われる様に斜めになっ
ていることがある。視野にわたって平均の反射率を測定
すると、影又は穴が観察されるグレースケールの値を変
え、その結果誤った色の識別が行なわれることがある。

この発明の目的は、単色カメラの視野内にある物体の色
を識別する方法を提供することである。

この発明の別の目的は、単色カメラの視野内にある複数
個の物体を色によって識別する為に、グレースケールの
値を電子処理する方法を提供することである。

別の目的は、カメラの視野内にある物体の表面の不規則
性を識別する為に、電子式単色７Ｊメラから得られたグ
レースケールの値を分類ターる方法を提供することであ
る。

発　　明　　の　　概　　要 この発明では、識別しようとり“る物体をカラー・フィ
ルタを介して単色カメラで観察する。このフィルタは、
物体の所望の色をカメラから見た強度で分離り”る様に
選ばれている。カメラの視野の中にある各々の画素にグ
レースケールの値が割当てられる。予定の閾値より高い
値を持つ画素は、観察する物体に対応すると想定され、
こういう画素に対するグレースケールの値を使って、特
定のグレースケールの値の発生頻度を表わすヒストグラ
ムを形成づる。例外的に高い又は低いグレースケールの
値を無視し、残りの値を平均して、物体に対するグレー
スケールの公称値を決定する。次に公称値を同じ照明条
件の下にある色つき物体に対する予定の公称値と比較し
て、物体の色を識別　　　″する。

この発明の１実施態様では、特定のグレースケールの値
が公称平均値に含まれる為には、その値で最低数の画素
が発生しなければならないという条件をつけることによ
り、ヒストグラムを更に解析する。更に、陰影によるグ
レースケールの変化を除く為、平均を出ず計算には、最
も大ぎいグレースケールの値を表わず限られた百分率の
画素だ（プを使う。

この発明の上記並びにその他の目的及び利点は、以下図
面につい−Ｃ詳しく説明する所から更によく理解されよ
う。

詳　　細　　な　　記　　載 この発明によって制御、解析又は監視しようとするプロ
セス又は装置はいろいろな形式をとることが出来る。然
し、第１図の実施例では、典型的な用例を示しである。

この場合、製造物品１００を移動コンベヤ・ベルト１０
２にのせて、可視検査部に高速で通す。部品が合格の判
断基準（例えば予定の量子化された幾何学的な特徴又は
色）に合うと判定されると、この部品はコンベヤ・ベル
ト上を中断せずに通過することが許され、或いは「合格
」ビン等に投出される。他方、部品が不良と判定される
と、ベルトから「不合格」ビンに投出される（又は、合
格部品がベルトから投出される場合は、そのま）ベルト
上を移動し続ける様にする）。典型的には、毎分９００
個もの多くの部品が検査部を通過することが出来、同じ
様な又は異なる製造部品に対−″で同様な能力を持つ複
数個の同様なコンベヤ・ベルト及び検査部があってもよ
い。この発明の実施例は４個までのこの様な独立の検査
部を取扱うことが出来、合計の割合は毎分部品数６００
までになる。

典型的には、第１図に示す場合、検査される部品１００
が移動することにより、普通の電子ビデオ・カメラ１１
０による「撮影」が行なわれる。・このビデオ・カメラ
は、検査部内の目に見える視野を一連のディジタル電子
ビデオ信号に変換することが出来る。各々のビデオ信号
が、視野の対応する基本的な画素の強度を表わす。各々
の部品１００に対して、こういうビデオ信号の新しいフ
レームが発生される。

この発明の現在好ましいと考えられる実施例で使われる
適当な普通のカメラは、ゼネラル・エレクトリック・ノ
Ｊンパニイによって製造されるＴＮ２５００型の固体Ｃ
ＩＤ（電荷注入装置）カメラである。このビデオ・カメ
ラ装置はビデオ信号を捕捉してディジタル化したビデオ
信号を読出すものであり、米国特許第３．８０５．０６
２号及び同第３，９９３．８９７号にも記載されている
。

第１図に示す様に、この実施例の装置では（３個までの
）追加のカメラ１１０を設けて、希望によって設けられ
る４つの別々の視野検査部を監視することが出来る。

第１図に示す様にこの発明の可視像処理方法を実施する
装置は、（普通のカメラ入力、制御又は観察される装置
、ビデオ・モニタ等の他に）３つの部分に分割されてい
る。特に、この装置の全体的な構成は、ビデオ処理装置
゛２００、像処理装置３００、及び全装置／判定処理装
置４００に分割されている。これらの３つの部分的な装
置が、アドレス、データ及び制御用の導体から成る共通
の母線導体装置５００　（例えばインテル社のマルチパ
ス）を介して作動的に相ｎ接続され−Ｃいる。

ノＪメラ１１０から来るディジタル化されたビデオ・デ
ータの各フレームは、２４４Ｘ２４８の画素配列を含ん
でお、す、各々の画素はＣＩＤカメラの夫々対応する画
素にだいしＣ検出されたグレー・レベル（即ち、グレー
スケールの値）を表わす８ビツトのディジタル・ワード
によって表わされ（いる。使うデータの鯖を少なくする
為、各々の画素の値は制御自在のディジタル閾値ワード
（値）と直ちに比較される。この閾値に等しいか又はそ
れより高いグレー・レベルを持つ画素は１１１　Ｉ＋の
値の単一ビット（又はその代りに′０″の値のビット）
を発生し、閾値より低いグレー・レベルを持つ画素はＯ
′′の値を持つ単一ビット（又は代りに′１″の値のビ
ット）を発生り−る。８ビツトのディジタル・グレー・
スケール、の値の内の最下位から２番目のピ′ットを使
って閾値ビットを貯蔵し、最下位ビットをパリティ・ビ
ット又はその他のデータ・ビットに使うが、これは周知
の方法である。残りの６ヒツトはこの画素のグレースケ
ールを貯蔵する為に使われる。この様な「閾値との比較
」が、カメラ像インタフェイス（ＣＩＩ）２０１によっ
て行なわれる１つの機能である。

こうして得られた所定の像「フレーム」に対する２４４
Ｘ２４８Ｘ８ピツｌ〜の２進値のビデオ・データの配列
が、像面記憶装置（ＩＰＭ＞２０２に送られ、そこで（
このデータを取出したカメラを表わすデータ、フレーム
順序を表わすデータ等と共に）一時的に貯蔵され、像処
理装置３００による処理を待つ。像制御及び表示（ＩＣ
Ｄ＞モジュール２０３がマイクロプロセッサＮｏ、１（
実施例では８７４８型）を含んでおり、これはビデオ・
モニタに対するビデオ発生器に対するＩＰＭデータの読
出しを同期的に制御すると共に、他の利用し得る時間に
、ＣＩＩ　　２０１及びＩＰＭ２０２と、適当なカメラ
１１０に対する読出しサイクルの開始とを制御する様に
プログラムされている。

ビデオ処理装置２００が独立の判定処理論理回路（成る
専用のハードウェア論理回路を含んでいる）を持ってい
るから、これは、被監視ラインの検査区域内にある部品
の存在に敏速に応答する様にイ」能され、その特定の検
査区域のカメラでビデオ・データのフレームを捕捉する
。時間が許けば直ぐに、適当なカメラの読出しサイクル
を開始し、略同時に、カメラのディジタル出力を閾値と
比較して、その結果得られた比較流みの強度データを像
面記憶装置２０２内に貯蔵し、この為、像処理装置３０
０がその処理の為に次に利用出来る様になった時には、
何時でもこのデータを直ちに利用し得る。

図示の装置では、これらの部分的なビデオ処理装置の機
能が、全装置／判定処理装置４００にある主体ＣＰＵの
全体的な監視の下に、共通母線導体５００を介して実施
される。ビデオ・データの新しいフレームが、ビデオ処
理装置２００によって捕捉され、閾値と比較され、必要
になる時まで一時的に貯蔵され、この為、全装置／判定
処理装置ｆｆｉ　４００には最小限の監視制御作用しか
必要としない。この部分の作業により、ビデオ処理装置
２００は、複数個の独立したカメラ監視装置に対する重
要な初期データの圧縮及びバッファ貯蔵機能を遂行りる
ことが出来る。この他の機能もビデオ処理装置によっＣ
行なわれる。例えば、ビデＡ・モニタ１１２には、像面
記憶装置にある１つ又は更に多くの選ばれた平面の内容
を表わすディジタル・ビデＡ信号が同期的に供給される
。この代りに、モニタ１１２は、希望に応じて、任意の
カメラ１１０のグレースケールのビデオ出力を直接的に
受取って表示する様に接続りることが出来る。

実施例では、像処理装置３．００は、１フレームのデー
タの処理を終っＣ１その為に別の１ル−ムを処理する為
に次に利用し得る様になった時、何時でも装置／判定処
理装置４００に合図する。

その後、装置／判定制御装置４００にある主体ＣＰＵが
ビデオ処理装置１１２００に合図して、像面記憶装置２
０２から、閾値と比較して予め貯蔵されたディジタル・
ビデオ・データの別の１フレームを像処理装置３００の
コーナー・ポイント符号化器（ＣＰＥ）３０１に伝達さ
せる。この実施例では、コーナー・ポイント符号化器３
０１は、２進値を持つビデオ・データのへカフシーム内
のコーナー・ポイントを自動的に確認して符号化する様
に設計されたフリーランニングの専用ハードウェア装置
である。

］−ナー・ポイントのｘ１ｙ座標並びに各々のコーナー
・ポイン１へに関連したＩＮ及びＯＵＴベクトルの簡単
なリストが「先入れ先出し」（［ＩＦＯ）記憶装置３０
２に貯蔵される。この記憶装置はコーナー・ポイント符
号化器３０１に対ηる出力バッファとして作用する。即
ち、専用の論理判定モジュールは、コーナー・ポイント
を確認しで符号化し、それらをＦＩＦＯバッファ記憶装
置３０２に貯蔵する様に自由に動作することが出来る。

この為、この機能は、全体的な装置内で行なわれる他の
進行中の機能に対し−Ｃ１実質的に無関係に且つ非同期
的に遂行することが出来る。

この後、ＦＩＦＯ記憶装置３０２にある分類されていな
いが符号化された］−ナー・ポイントのリストを必要に
応じて別の専用判定論理モジュール、即ち特徴抽出／分
類器（ＦＥＳ）３０３　（マイクロプロセッサＮＯ１２
を含んでおり、これは実施例では２９０１型である）に
よって呼出すことが出来る。特徴抽出／分類器３０２が
、最初にコーナー・ポイント符号化器３０１によって確
認されたコーナー・ポイントを確認して、その閉じた連
鎖集合（連鎖、小集合、リスト等とも呼ばれる）を特徴
記憶＠置３０４に構成する。

実施例では、検査される物体のこの様にして識別された
各々の閉じた縁の輪郭に関連させようとＪる多くの所望
の幾何学的な特徴が、分類過程の間に増分的に計算され
る。即ち、こういう点の連鎖チェーン（これは閉じた時
、最終的には閉じた縁の輪郭を表わす）にコーナー・ポ
イントが追加される度に、全周、面積、図形中心、主角
度、最大−最小×ｙ境界等の増分的な片１算が行なわれ
る。

この為、コーナー・ポイントの連鎖リストに新しいコー
ナー・ポイントが関係づ（プられる度に、こういうＪ１
算を増分的に行なう。同様な増分的な計算を行ない且つ
加算する前に、閉じた縁の境界全体が確認されるまで待
つ従来の方式に較べると、全体的な時間の節約が可能で
ある場合が多い。こうなるのは、像処理装置３００が、
別の連鎖結合される］−ナー・ポイントの識別を開始づ
るのに必要な工程を行なっている間に、新しいコーナー
・ポイントが所定のチェーンに連鎖結合される時に、直
ちに増分的な計算を行なうことが出来る場合が多いから
である。云い換えれば、伯の場合には、判定論理回路を
別の連鎖結合されるコーナー・ポイントを確認り゛る様
に設定する為にだけ費やされる時間を同時に利用して、
何処がで行なわなければならない予定の幾何学な特徴の
増分的な計算を行なうことが出来る。この結果得られた
、試験される物体の閉じた縁の輪郭を確認するコーナー
・ポイントの連鎖リスト又はチ１−ン並びにこういう輪
郭の多くの量子化された幾何学的な特徴が、特徴記憶装
置３０４内に形成される。このデータが後で共通母線導
体装置５００を介して装置／判定処Ｎ装置４００１７）
主体ＣＰＵ　　４０３内にある内部ＲＡＭに転送される
。

装置／判定処理装置４００は典型的なマイクロプロセッ
サを基本とした装置であって、主体ｃＰＵによって直接
的に呼出されるデータを貯蔵する為のコア記憶装置４ｏ
１、及びｓＩ算機のプログラム（例えば利用者が゛作成
したプログラム、システム並びに／又は実行プログラム
等）を貯蔵するＰＲＯＭ記憶装置４０２を持っている。

その全体的な動作が主体ＣＰＵによって制御される。実
施例では、このＣＩ）　Ｕはインテル社の単一ボード・
コンピュータ８６／１２Ａｔ−ｃ１５す、これは８０８
６マイクロプロセツサ（実施例では３番目のマイクロプ
ロセッサ）を含んでいる。主体ＣＰＵ　　４０３が普通
のＲ３２３２通信リンクを介して普通のキーボード／表
示端末装置４０４と連絡する。

制御により又は観察により、装置の不合格／合格作動装
置又はその他の普通の部品に対する適当な駆動信号を発
生する為に、標準的な組合せの入出力ボード４０５並び
に／又は普通のＩ１０リレー４０６が設けられている。

希望によっては、利用者が作成した追加の計算機用プロ
グラム等を貯蔵する為に大帰貯蔵装置（例えばカセット
記録装置）４０７を設けることが出来る。勿論、利用者
が作成したプログラムは、キーボード４°０４または記
録装置４０７の様なＩ１０装置を通じて最初に入力する
ことが出来る。

後で判るが、一旦、＠値と比較された所定のフレーム内
の閉じた縁の輪郭が全て確認され（何れもコーナー・ポ
イントの閉じた連鎖集合により）、並びに／又は一旦特
徴抽出／分類器３０３によって計算された予定の幾何学
的な特徴が量子化されてＣＰＵ　　４０３内のＲＡＭに
貯蔵されると、利用者が作成したプログラムは、この閉
じた縁の輪郭゛を解析し、量子化したパラメータを予め
貯蔵されている比較パラメータと比較し、並びに／又は
検査している閉じた縁の輪郭の合格／不合格を決め或い
はその伯の形で解析する為の適当な判定論理をこの他の
形で工夫する様に、希望に応じて設計することが出来る
。図示の装置では、各々の閉じた縁の輪郭がコーナー・
ポイントの座標データの閉じた連鎖集合によって表わさ
れ、これ自体がこうして限定されたし塊まり」の予定の
幾何学的な特１！ｌｌ＜例えば、関係づるコーナー・ポ
イントの数、最大及び最小の×、■座標、図形中心のＸ
、ｙ座標、面積、全周、主角度のｘ１ｙ座標等）を記述
するデータの集成に結合される。勿論、こうして確認さ
れ且つ記述された「塊まり」の他の特徴も、希望に応じ
て、利用者が作成した判定論理により、量子化し並びに
／又はその他の形で解析することが出来る。

第１図に示し且つ上に全体的に説明した装置が、１９８
２年３月１１日に出願された係属中の米国特許出願通し
番号第３６３．６６４号（対応日本特許昭和５８年特許
願５７．７３２号）に更に詳しく記載されている。その
出願ド記載されている様に、第１図の装置は、カメラ１
１０の視野内にある物体の形及びコーナー・ポイントを
自動的に識別して、この物体の周りに境界を設定する。

複数個の小さな物体１００Ａ、１００Ｂ等で構成された
１００に示す様な物体に対しては、カメラ装置が各々の
小さな物体の周りに境界（「区画箱」〉を定め、この為
、それらを個別の物体として夫々解析することが出来る
。本質的にカメラ装置は、視野の中にある関心のある区
域を電子式にマスクする。即ら、視野の中に、個別に解
析することの出来る窓を形成する。

前に述べた様に、視野の中にある各々の画素には８ピツ
１への２進数が関連しており、その内の６ビツトが画素
のグレースケールの値を表わす為に貯蔵される。第２図
はこういう１つの画素とそれに関連したグレースケール
の値の形式を示している。各フレームは２５６Ｘ２５６
個の画素のマトリクスで構成される。１００Ａに示す様
な物体を表わす画素の数は、当然ながら視野の中にある
全体的な物体１００の全体的な寸法に関係する。然し、
小さな物体１００Ａは、その色を正確に識別りる為には
、幾つかの画素によって限定されていなければならない
。ビデオ処理装置が各々の物体コＯＯＡ、　１００Ｂ等
のグレースケールの愉を予定の閾値と自動的に比較して
、視野の中に物体があるかどうかを決める。この比較結
果が最下位の次の位置に貯蔵され、小さな物体のグレー
スケールの公称値又は平均値を決定するのに、これに関
連したグレースケールの値を使うかどうかを判定する為
に使われる。

閾値解析から得られる閾値情報及び区画箱の情報が、解
析に含めるべき２．．５６　Ｘ　２５６の像内の特定の
画素をみつける為に使われる。物体１００Ａに対してグ
レースケールのｇｉ算を行なう場合、ＦＥＳ　　３０３
によって実行されるマイクロコードのルーチンが、「白
」の画素、即ち閾値より高い値を持つ画素がみつかるま
′Ｔ：（物体が黒である゛場合は黒の画素を使うことが
出来る）、ＩＰＭ２０２に貯蔵されている物体１００Ａ
の区画箱内の画素を走査する。区画箱内にある全ての白
の画素に対し、対応するグレースケールの値のヒス１〜
グラムを形成する。即ち、グレースケールの値に対し、
発生頻度を比較する。次にヒストグラムの解析を使って
、部品のしみ又は陰影の結果であるような、例外的に高
い又は低いグレースケールの値を除く。残りの画素を平
均して、物体に対するグレースケールの値を決定する。

グレースケールの平均値と既知の色を持つ物体の予定の
グレースケールの値との比較により、物体１００Ａの色
を識別することが出来る。

この閾値解析が、カメラの視野内にある物体を識別して
その位置を突きとめる為の非常に高速の手段になること
が理解されよう。更に、物体の区画箱の特徴を利用する
ことにより、ヒストグラムを得る為に解析しなければな
らないデータ量が著しく少なくなる。典型的には、場面
全体が６４゜０００個の画素を持つ揚台に、小さな物体
の区画箱の中に２００個、の画素しかない。

第３図には単色カメラから見た物体の典型的なヒストグ
ラムが示されている。このヒストグラムでは、透明なプ
ラスチックに包装された複数個の異なる色のついた物体
を観察した。物体は暗い（黒の）背景に対して観察して
、閾値作像用のコントラストを持たせた。第３図のヒス
トグラムは、１つの物体の画素だｃノを表わしており、
プラスチックからの反射の為に非常に明るい幾つかの画
素を示しＣいる。一層多くの数の画素は、陰影の為に強
度が一層低い範囲に現われている。勿論、グレースケー
ルの平均値を８１算するのに全ての画素データを入れる
と、誤った平均値になる。然し、物体１００Ａからの反
射強度に伴う画素の値が大多数の画素の値を構成する傾
向を持つことが認められよう。従って、この発明は、明
るいスポット又は陰影に伴うデータを実質的に無視しな
がら、物体１００Ａからの実際の反射強度に関連覆るデ
ータを利用リ−る方法を提供する。この疑似データを除
去する好ましい方法は、既知のサンプルの経験的な評価
による。この評価により、そのグレースケールの範囲の
内、１つ又は２つの画素のみによって表われる様なグレ
ースケールの値を省略すれば、最も明るい１５％の画素
だけを用いることによって、有効なデータが得られるこ
とが判った。

第１図のハードウェアの結線による専用装置は、物体１
００がカメラ１１０の前を通過する時、物体の確認、位
置の突止め、及び各々の物体に対覆る区画箱の設定を行
なうのに必要な動作プログラムを持っている。装置が、
各々の物体１００Ａ、１００ＢＷに入射する各々の画素
に対するグレースケールの値をも発生する。前に述べた
様に、このグレースケールの情報が第１図の装置内にあ
る記憶装置に貯蔵される。カメラ１１０の前を通過する
時の１００に示ず様な物体の色を識別するこの発明の方
法が、ソフトウェア・プログラムとしてこの装置に取入
れられている。このソフトウェア・プログラムは必要に
応じて提示Ｊることが出来る。このソフトウェア・プロ
グラムの動作が更によく理解される様に、次に第４Ａ図
、第４Ｂ図及び第４Ｃ図に示したフローチャートについ
て説明する。

第４Ａ図について説明覆ると、”ＧＲＡＹ　　ＡＶＥ”
、即ちグレースケールの平均化と云う名称のプログラム
は、利用者の指令によって開始した時、ブロック１０で
成る利用者の入力情報を要求覆る。ブロック１０は「ホ
ストから色、Ｎパーセント、ＭＩＮ　　Ｎを求める」と
記されている。色情報は、白の閾値の品目又は黒の閾値
の品目を探せ、即ち、ブレースウールの値で最下位から
２番目のビット位置に１″があるか０″があるかだけを
調べるという、利用者から装置への命令にすぎない。前
に述べ１＝様に、第１図の装置は、各々の画素に対する
各々のグレースケールの値を自動的に闇値と比較して、
特定の画素が成る予定の閾値より高いか低いかに応じて
、最下位から２番目のビットに１″又は“ＯＩ＋を入れ
るオペレーティング・システムを持っている。この最小
限の情報を供給するオペレーティング・システムが、前
掲米国特許出願通し番号第３６３．６６４号に記載され
ている。Ｎ％は、使われる物体に対づ°るグレースケー
ルの平均値を計算又は決定する為に、利用者がヒストグ
ラムの何パーセントを使いたいかを表わす。前に述べた
様に、利用し得る画素全体の内の１５％という値が、こ
の１５％をグレースケールの最も大きい値を持つ画素か
ら取出せば、適切であることが判った。ＭＩＮ　　Ｎも
利用者入力であって、その１群の画素を平均強度又はグ
レースケールの平均値を泪棹する為の勘定に入れる為に
は、特定のグレースケールの値の所で発生しなければな
らない画素の最小限の数を設定する。

例えば、グレースケールの特定の値にある２つの画素が
最低と定められる場合、グレースケールの平均値の計算
には、その強度が閾値より高い様な３つ又は更に多くの
画素を持つグレースケールの値だ【ノが含まれる。後で
判るが、グレースケールの平均値は、特定の強度の値を
持つ画素の数に、これらの画素の強度の値を乗すること
によって計算される。全ての割算値を加算し、その和を
和ののＨ１算に使っＩＣ画素の数で除す。

一旦プログラムの行動基準が定まれば、次の工程はブロ
ック１１に示す様に、第１図の装置に示した像処理装置
３００内にある記憶装置から、区画箱の寸法を求めるこ
とである。区画箱の情報が、画素強度の分イｉのヒスト
リグラムを作成する為に使われる特定の画素を決める。

区画箱は、解析しようとづる物体の一番左、−香石、上
及び下の点に基づいて、用法を決定り゛るので、ラスタ
ー線区画箱と呼ばれることもある。

一旦物体の（区画箱が決定されると、次にプログラムは
、右の座標値から左の座標値を差し引くと共に、下の座
標値から上の座標値を差し引くことにより、この区画箱
の寸法を計算する。この過程によって、物体の周りの区
画箱の寸法を表わす△Ｘ及び△Ｙの値が計算される。

この発明の方法の次の工程は、解析しようとする全ての
制御装置に対重るデータを受入れる様に、記憶装置の貯
蔵区域を初期設定することである。

ブロック１３で示す様に、１乃至６４の値に対するヒス
トグラム・データがＯに初期設定される。

６４と云う値は、解析し得るグレースケールの別異の値
の数を定めることに注意されたい。前に述べた様に、特
定の装置は、８ビツトの２進ワードに基づいて動作する
様に設定されているが、このワードの内の最下位の２ビ
ツトが後でグレースケールの値を設定する以外の目的に
使われる。この為、グレースケールの値を数値割当てす
る為に６ビツトしか利用することが出来ない。この明細
書では、グレースケールの値が等分割になると仮定りる
。即ち、中点より高い値は白の値と考えられ、それより
低い値は黒の値と考えられる。従って、６４個のビン又
はグレースケールの値だけを評価づることになる。

ブロック１４は、解析の開始に当って、ＩＰＭ２０２内
の初期位置を設定するだけである。行は区画箱の上側の
Ｙ座標に設定され、ヒストグラム内の画素の数はＯに設
定する。この過程により、数ＮはＯに等しくなり、従っ
て、評価される画素の数を追跡することが出来ると共に
、解析される各々の区画箱が上側の行から始まる様に動
作が初期設定される。数Ｎが、最低閾値より高いグレー
スケールの値を持つことが解析で判った各々の画素に対
して増数される。

ブロック１５はブロック１４と同様であって、区画箱の
左の座標の列アドレスを設定すると共に、列計数器ＣＯ
Ｌ　　ＣＴＲを△×、即ち、区画箱内に実際にある列の
数に等しく設定する。実質的にブロック１４及び１５が
区画箱の左上隅から解析を開始したことになり、後で判
るが、解析が最初の行に沿って列毎に進み、その後２番
目の行にリレットされ、そこから更に進んで、最後には
区画箱内の全ての画素が解析される様に増数が行なわれ
る。

この方法の次の工程は、ＦＥＳ　　３０３が多重母線５
００を介して＋、Ｐｖ　　２ｏ２＠直接的にアドレスす
ることが出来る様にづることにより、行及び列計数器に
よってアドレスされた特定の画素にあるグレースケール
の実際の値を最終的に求めることである。これがブロッ
ク１６に示されている。一旦グレースケールの値が呼出
されると、装置は最下位から２番目のビットを検査して
、このグレースケールの値を解析で考慮に入れるべきか
どうかを判定茎る。検査する物体の色が、２番目のピッ
１−が′１″になるのを希望しＣいる様な色である゛と
仮定すると、ブロック１７がこのビットを検査して、こ
の特定の画素に対するグレースケールの値を入れるべき
かどうかを判定する。然し、最下位から２番目のビット
は、物体が前頭に対して暗いか明るいかに応じて、１１
１　Ｉ＋又はｉｔ　ＯＩＩビットになることに注意され
たい。その判定が、閾値ビットが色変数によって定めら
れた正しい状態にないということであれば、プログラム
は列計数器を増数して、次の画素を解析することが出来
る様にする。

ブロック１８に示す様に、閾値ピットが正しい２進デイ
ジツトに設定されていれば、この特定の画素に関連する
強度値を使って、その特定の強度値に於けるヒストグラ
ムを増数する。更に数Ｎを１だけ増数して、最低閾値よ
り大きな値を持つ別の画素がみつかったことを表わす。

ブロック２０．２１．２２に示す様に、少なくとも最低
閾値を持つ画素を確認してその値をヒストグラムに貯蔵
した後の次の工程として、装置が列計数器を更新して、
評価中の行にある次に隣接した画素を解析することが出
来る様にり゛る。列泪数器がＯに等しい（ＣＯＬ　　Ｇ
−「Ｒ＝ｏ）の試験を行なうブロック２２は、装置が特
定の行内にある最後の画素に達したかどうかを判定して
、装置か次の行に歩進づることが出来る様にする。

ブロック２３．２４及び２５は、一旦１行が完了したこ
とを熱計数器が知らせる時、行検査を行なう。ブロック
２３が行の番号を１だけ増数し、１０ツク２４が△Ｙの
数を１だけ増数し、ブロック２５は最後の行が完了した
かどうか、即ち△ＹがＯに等しいかどうかを判定する。

一旦物体に対する区画箱内の全ての画素が評価されると
、この発明の方法の次の工程は、物体に対りるグレース
ケールの公称値又は平均値を求める為に、関心が持たれ
る全゛Ｃの画素に対するグレースケールの値を評価り−
ることである。ブロック２６で、百分率がＮ％×Ｎとし
て設定される。こ）でＮはヒストグラム内にある画素の
数である。Ｎ％は、平均値に含める画素の数として最初
に設定した例えば１５％という数である。平均値に関連
した記憶装置の場所を１１０１＋に初期設定する。即ち
ＡＶＥを′Ｏ″に設定し、累算値に割当てられる記憶装
置の場所もＯに初期設定する。ビン・ポインタ（ＢＩＮ
　　ＰＴＲ）も６４に設定して、グレースケールの最高
の値を持つ画素から解析を開始することが出来る様にす
る。

ブロック２７は、特定のグレースケールの値に関連した
画素を平均値の決定に含めるかどうかを決める判定過程
を示り−。ビン・ポインタの位置にあるヒストグラム内
の画素の数が成る選ばれ１＝値、例えば３より小さい場
合、このビン・ポインタ位置にある値は含めず、ビン・
ポインタを増数して、次の強度値に歩進する。この特定
のグレースクールの値を持つ画素の数が２の最小値より
大きければ、平均値レジスタに貯蔵されている値に、こ
のビン・ポインタ位置に関連した強度値とこの特定の強
度値を持つと判った画素の数との積を加算することによ
り、このレジスタに貯蔵されている値を更新覆る。この
後、前の値に、ＡＶＥの値の胴筒に使った画素の数を加
算り−ることにより、累算値（Ｃ，Ｕ　Ｍ　）をブロッ
ク２９に示−ジ一様に更新する。

この後、ビン・ポインタを１だけ減数して、次の強度値
に歩進する。

ブロック３１は、評価すべきヒストグラムに、閾値より
大きなグレースケールの値が残っているかどうかを判定
する検査である。ビン・ポインタがＯに等しければ、残
っているグレースケールの値はなく、装置は、平均値を
累算値で除して、グレースケールの平均値を求めること
により、物体に対する所望の公称値を直ちに計算する。

ビン・ポインタがその時Ｏに等しくなＣプれば、装置は
、ブロック３２に示す様に、評価する画素の累算数が設
定した最低百分率より大きいかどうかを検査Ｊる。例え
ば百分率の数がこの時１５に等しければ、これ以上の画
素を評価する必要はなく、平均値を累算値で除して答え
が出る。そうでなければグレースケールの次の強度値を
持つ次のビンに歩進して、この解析を続けることにより
、この過程が続けられる。

上に述べた方法によって得られたグレースケールの平均
値を、前に求めたグレースケールの値と比較する。この
前のグレースケールの値は、装置にザンプル単位を通し
、そのグレースケールの値を計算することにょっ−Ｃ設
定される。

灰色の濃淡だけで像を作る単色カメラを用いて、異なる
色の幾つかの物体を分離して識別りる為には、異なる色
の物体の各々からの別異の光強度の反射を生ずるフィル
タ１０４を選択づることが必要である。このフィルタを
選択り−る１つの方法は、紫外線から赤外線の範囲まで
変えることの出来る単色光で物体を検査づることである
。その色の物体に対Ｊる光の反射強度のグラフを作り、
他の色の物体のグラフと比較して、特定の光周波数が各
々の物体から別個で別異の反射が得られるがどうかを決
定する。この特定の波長のフィルタを使って、そのグレ
ースケールの値に基づいて識別し得る様な、異なる色の
物体の像を単色カメラで得ることが出来る。

第１図の光源１０８は単一の源として示し−Ｃあるが、
一般的には１カメラ１１０で観察づる物体全体にわたっ
て一様な照明を行なう為に、多重の光源を設けることが
必要であることが理解されよう。

史に、異なる色に対づる閾値は照明並びにカメラのＦ絞
りの関数であることが理解されよう。物体に対する周囲
照明の変化があれば、それが物体の反射率に影響し、従
ってそれらに対して得られるグレースケールの値に影Ｖ
する。周囲照明の変動を補償する為に使うことが出来る
幾つかの正規化り法がある。実際に幾つかの小さな物体
で構成されてい−Ｃ１この小さな物体の各々が異なる色
である様な、１００に示ず様な物体に対しては、１つの
正規化方法とし−Ｃ１幾つかのサンプル物体を装置で処
理し、各々の位置又は各々の小さな物体に対する強度の
平均値を計算し、全ての強度の平均値を加算して、画像
全体の正規化の平均値を得ることである。生産運転の間
、処理される各々の物体に対して、同様に計算した正規
化の値が得られる。正規化の値が設定様式の間に得られ
た正規化の平均値からずれ）は、照明が変化したと考え
てよい。各々の画像に対する正規化の差を画像内にある
小さな物体の数で除し、その値を使って、各々の特定の
小さな物体に対するサブルーチンで計算されたグレース
ケールの値に加紳し又は減算することが出来る。

これより幾分複雑であるが、場面の中で光が変化する恨
れのある様な場面を補償する別の正規化方法は、各々の
位置に対するり°ンブルの多数の場面にわたってグレー
スケールの平均値を計算することである。グレースケー
ルのこの平均値を特定の位置に対Ｊる公称値として使う
。この公称値をグレースケールの値から減算して、予嫌
される色の値との色の比較に使う補償済みグレースケー
ルの値を求める。例えば、黄色に対するグレースケール
の公称値が成る位置で５０であるが、照明の変動の為に
別の位置では僅か４０になった場合、物体の実際の色を
判定するには絶対値は効果がない。従って、各々の位置
にある各々の色に対するグレースケールの値を計算し、
グレースケールの実際の値からグレースケールの公称値
を減算することによってその値を補償することにより、
各々の色に対し、各々の特定の位置で同じ予想値を使う
ことが出来る。この正規化方法がこの発明で用いられた
プログラムに含まれている。

色によって物体を識別するのに特に役立つものとしてこ
の発明を説明したが、この装置は、陰影を排除せずに、
陰影だけを見て、即ち、最大の反射率に伴う尖頭値を除
去して、陰影に伴う２次ピークを探すことにより、物体
の表面が滑らかであるか穴があるかどうかという様な物
体の異常を確認する為に利用することも出来ることが理
解されよう。視野処理装置の当業者であれば、この発明
の実施例を種々変更して、この構成並びに作用の新規で
有利な特徴を依然として活かすことが出来ることが理解
されよう。従って、これらの変更は、この発明の範囲内
に含まれるものと解されたい。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の好ましい実施例に用いられる装置の
構成を示す全体的なブ［１ツク図、第２図は第１図の装
置で画素のグレースケールの値を貯蔵する態様を示す図
、第３図はカメラの視野内にある１つの物体のグレース
ケールの値を発生頻度に対して描いた典型的なヒストグ
ラムを示すグラフ、第４−Ａ図、第４Ｂ図及び第４Ｃ図
は全体で１つのフローチャートを描成し、これは単色デ
ィジタル電子像から色を求めるこの発明の方法を示づフ
ローチャートである。 主な符号の説明 １００：物体 １１０：カメラ ２００’：ビデオ処理装置 ３００　：像処理装置 ４００　：全装置／判定処理装置 特許出願人

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １）予め限定された視野内にある物体の電子式単色ビデ
   オ像をディジタル処理して、前記物体の色を自動的に識
   別する可視像処理方法に於て、予定の目に見える視野を
   、該目に見える視野の２次元像の対応する基本的な画素
   のグレースケール強度を夫々表わす様な一連のディジタ
   ル電子ビデオ・信号に変換し、前記視野に対してグレー
   スクール強度の値の発生傾度のヒストグラムを構成し、
   該ヒストグラムから前記物体の色に帰因する反射と関係
   のないグレースケールの値を除き、ヒストグラムに残っ
   ているグレースケールの値の関数として物体に対するグ
   レースケールの平均値を８１算し、前記グレースケール
   の平均値を既知の色に対する予定のグレースケールの値
   と比較して、前記物体の色を臓物Ｊる工程から成る可視
   像処理方法。 ２、特許請求の範囲１）に記載した可？３！像処理方法
   に於て、前記ヒストグラムからグレースケールの値・を
   除く工程が、前記視野の内、物体の色を識別づるのに要
   する画素の百分率を経験的に設定し、予定数より少ない
   数の画素に関係するグレースケールの値を無視する工程
   から成る可視像処理方法。 ３）特許請求の範囲１）に記載した可視像処理方法に於
   て、グレースケール強度の各々の値が予定の閾値レベル
   に対して比較されることにより、物体に関連した画素を
   識別づる可視像処理方法。 ４）特許請求の範囲３）に記載した可視像処理方法に於
   て、前記閾値レベルと比較する工程が、ディジタル電子
   信号の内の、少なくとも１つのビットを、該信号に対応
   する画素内に物体が存在することを表わす閾値ビットに
   変換することを含む方法。 ５）特許請求の範囲１）に記載した可視像処理方法に於
   て、物体に関係を侍つ可能性のある色を確認し、入射光
   の周波数の関数として、該物体に対する各々の色の相対
   的な反射率のグラフを構成し、識別しようとする各々の
   色の物体に対して別異のグレースケールの値を生ずる光
   周波数を選択し、選択された光周波数に対応する光フィ
   ルタを介して単色ビデオ像を求める工程を含む可視像処
   理方法。 ６）特許請求の範囲１）に記載した可視像処理方法に於
   て、予定の視野を一連のディジタル電子ビデオ信号に変
   換する工程が、前記視野内にある複数個の予定の窓に対
   するグレースケールの値を計算し、こうして計算したグ
   レースケールの値を加算して、前記視野に対する平均正
   規化係数を求め、この平均正規化係数を、逐次的に検査
   される各々の視野に対して同様に求められた正規化係数
   と比較し、夫々の正規化係数の差があれば、その差を前
   記視野内にある窓の数で除して補正係数を求め、該補数
   係数を各々の窓に対するグレースケールの平均値と組合
   せて、全体的な光の変動にＳ寸してグレースケール強度
   の値を調節りる工程を含む可視像処理方法。 ７）特許請求の範囲１）に記載した可視像処理方法に於
   て、前記予定の視野を一連のディジタル電子ビデオ信号
   に変換する工程が、前記視野内にある複数個の窓の各々
   に対するグレースケールの平均値を計算し、各々の窓に
   対して計算したグレースケールの平均値を、その窓に対
   する対応するグレースケール強度の値から減算して、正
   規化したグレースケール強度の値を求める工程を含む可
   視像処理方法。