JPS60218164A - Picture processor - Google Patents

Picture processor

Info

Publication number
JPS60218164A
JPS60218164A JP59073955A JP7395584A JPS60218164A JP S60218164 A JPS60218164 A JP S60218164A JP 59073955 A JP59073955 A JP 59073955A JP 7395584 A JP7395584 A JP 7395584A JP S60218164 A JPS60218164 A JP S60218164A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
image processing
input
picture
complexity
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.)
Pending
Application number
JP59073955A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Yoshinori Kuno
義徳 久野
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toshiba Corp
Original Assignee
Toshiba Corp
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toshiba Corp filed Critical Toshiba Corp
Priority to JP59073955A priority Critical patent/JPS60218164A/en
Publication of JPS60218164A publication Critical patent/JPS60218164A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T1/00General purpose image data processing
    • G06T1/0014Image feed-back for automatic industrial control, e.g. robot with camera

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Robotics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

PURPOSE:To process efficiently through an optimum picture processing process by selectively processing a picture process for an input picture in accordance with the complexity of the input picture. CONSTITUTION:A picture including a specific substance 3 in a working space photographed by TV cameras 11, 12 is inputted to a picture processor body 16 through a TV camera switching circuit 13, an A/D converter 14 and a picture memory 15. The picture processor body 16 calculates the complexity of the input picture, processes the input picture in accordance with a picture processing proces proper to the input picture which is selected out of plural picture processing processes in accordance with the complexity of the input picture to recognize the specific substance 3 to be recognized and applies the recognized result to a robot control part 18 to control the working operation of a robot hand 1.

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の技術分野〕 本発明は物体認識に有用な画像処理装置に関門る。[Detailed description of the invention] [Technical field of invention] The present invention relates to an image processing device useful for object recognition.

〔発明の技術的背景とその問題点〕[Technical background of the invention and its problems]

、画像処理によるで物体を認識することは、例えばロボ
ットにより一定の作業を進める上で非常に重要である。
Recognizing objects through image processing is very important, for example, when robots perform certain tasks.

例えば、ロボット・ハンドによって特定の物体を把持す
る場合等、上記特定の物体が □置かれた環境の画像を
TVカメラ等により入力し、その入力画像から上記特定
の物体を他の物体と区別したり、またその特定の物体の
位置を検出する上でその画像処理が重要な役割を果たす
。この為、従来より種々の画像処理装置が開発されてい
る。
For example, when grasping a specific object with a robot hand, input an image of the environment in which the specific object is placed using a TV camera, etc., and distinguish the specific object from other objects from the input image. Image processing plays an important role in detecting the location of a particular object. For this reason, various image processing apparatuses have been developed.

ところが、この種の画像処理装置に入力される ″画像
は必ずしも画像処理し易いものとは限らない。
However, images input to this type of image processing apparatus are not necessarily easy to process.

例えば、第1図(a)に示すように入力画像中の複数の
物体像が相互に離散している場合(分離環境)には、こ
れに対する画像処理を比較的簡単に行うことができるが
、同図(b)に示すように複数の物体像がその一部にお
いて重なりを生じている場合(接触環境)、その画像処
理が多少複雑化する。しかし、画像処理が複雑化すると
碓ども、上記接触環境にある対象物体の認識がある程度
可能である。然し乍ら、第1図(C)に示すように入力
画像中の複数の物体像が相互に大きく重なっている場合
(重なり環境)には、対象物体を画像処理によって信頼
性良く、確実に認識することが非常に困難である。
For example, as shown in FIG. 1(a), when multiple object images in an input image are mutually discrete (separated environment), image processing for this can be performed relatively easily. When a plurality of object images partially overlap (contact environment) as shown in FIG. 2B, image processing becomes somewhat complicated. However, as image processing becomes more complex, it is possible to recognize the target object in the contact environment to some extent. However, as shown in Figure 1 (C), when multiple object images in the input image overlap each other (overlapping environment), it is difficult to reliably and reliably recognize the target object through image processing. is extremely difficult.

そこで従来、前記接触環境にある物体を含めて、その対
象物体の認識を行うべく種々の画像処理プロセスが開発
されているが、前記分離環境にある対象物体を認識する
場合、その画像処理プロセスが複雑であることから処理
時間が長くかかり、画像処理効率が悪いと云う問題があ
った。
Conventionally, various image processing processes have been developed to recognize target objects, including objects in the contact environment.However, when recognizing target objects in the separated environment, the image processing process Due to its complexity, it takes a long time to process and has a problem of poor image processing efficiency.

一方、第2図に示すようにロボット・ハンド1の先端に
取付けた視覚用TVカメラ2によって、対象物体3の画
像3aを第3図に示すように入力し、その画像3aの特
徴と目的とする物体の予め知られた特徴とを照合して上
記対象物体3を認識する画像処理も提唱されている。然
し乍ら、この処理は局部的な視覚画像に対する処理であ
る為、複数の物体が存在する環境中から目的とする対象
物体の画像のみを得るまで、前記ロボット・ハンド1を
試行錯誤的に移動制御する必要がある等の不具合があっ
た。
On the other hand, as shown in FIG. 2, an image 3a of a target object 3 is input as shown in FIG. 3 using a visual TV camera 2 attached to the tip of the robot hand 1, and the characteristics and purpose of the image 3a are Image processing has also been proposed in which the target object 3 is recognized by comparing it with previously known features of the object. However, since this processing is for a local visual image, the movement of the robot hand 1 is controlled by trial and error until only the image of the desired object is obtained from an environment where a plurality of objects exist. There were some problems, such as the need to do so.

〔発明の目的〕[Purpose of the invention]

本発明はこのような事情を考慮してなされたもので、そ
の目的とするところは、幅広い環境条件に存在する物体
に関する入力画像から、簡易に効率良く対象物体を認識
することのできる実用性の高い画像処理装置を提供する
ことにある。
The present invention has been made in consideration of these circumstances, and its purpose is to provide a practical method that can easily and efficiently recognize target objects from input images of objects existing in a wide range of environmental conditions. The objective is to provide a high quality image processing device.

〔発明の概要〕[Summary of the invention]

本発明は、入力画像に対する複数の画像処理プロセスを
備えた画像処理装置本体に与えられた入力画像の情景の
複雑さを、例えば上記入力画像中の図形線分または連結
図形の分布の統計量の計算結果や、前記画像処理装置本
体に対して設定された画像処理プロセスによる前記入力
画像に対する処理結果の矛盾の有無等から検出し、この
情景の複雑さに応じて前記画像処理装置本体が前記入力
画像に対して実行する複数の画像処理プロセスを選択制
御して前記入力画像中の認識対象物体を認識するように
したものである。
The present invention calculates the complexity of the scene of an input image given to an image processing apparatus main body having a plurality of image processing processes for the input image, for example, by calculating the statistics of the distribution of figure lines or connected figures in the input image. The image processing apparatus main body detects the presence or absence of a contradiction in the processing result for the input image by the image processing process set for the image processing apparatus main body, and the image processing apparatus main body adjusts the input image according to the complexity of the scene. A recognition target object in the input image is recognized by selectively controlling a plurality of image processing processes to be executed on the image.

〔発明の効果〕〔Effect of the invention〕

かくして本発明によれば、種々の環境条件に存在する認
識対象物体を、その環境の入力画像から上記環境条件に
応じた最適な画像処理プロセスを用いて簡易に、且つ効
率良く画像処理して認識することが可能となる。つまり
、入力画像の複雑さから認識対象物体が存在する環境が
、例えば分離環境であるか、接触環境であるか、更には
重なり環境であるか等を判断して、その環境に適した画
像処理プロセスを選択して前記入力画像を処理す゛るの
で、短時間に効率良く認識対象物体をtlffiするこ
とができ、例えばロボット制御等に利用することによっ
て多大な効果が奏せられる。
Thus, according to the present invention, objects to be recognized that exist under various environmental conditions can be easily and efficiently image-processed and recognized from an input image of the environment using an image processing process that is optimal according to the above-mentioned environmental conditions. It becomes possible to do so. In other words, it is determined from the complexity of the input image whether the environment in which the object to be recognized exists is, for example, a separate environment, a contact environment, or even an overlapping environment, and image processing appropriate for that environment is performed. Since the input image is processed by selecting a process, the object to be recognized can be efficiently tlffied in a short period of time, and great effects can be achieved by using it for robot control, for example.

〔発明の実施例〕[Embodiments of the invention]

以下、図面を参照して本発明の実施例につき説明する。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.

5− 第4図は実施例装置の概略構成図である。この装置は、
所定の作業空間にある複数の物体の中から特定の物体3
だけを、ロボット・ハンド装置1によって選択的に把持
するロボット・システムの作業を支援するものである。
5- FIG. 4 is a schematic configuration diagram of the embodiment device. This device is
Select a specific object 3 from among multiple objects in a predetermined workspace.
This supports the work of a robot system that selectively grasps only objects with the robot hand device 1.

このロボット・システムにおいて、上記ロボット・ハン
ド1の先端部には前記所定の作業空間を局所的に、つま
り上記ロボット・ハンド1の手先作業領域を視野する第
1のTVカメラ11が設けられ、また前記所定の作業空
間の上方部には該作業空間の全体を視野する第2のTV
カメラ12が設けられている。しかして、上記各TVカ
メラ11.12によって撮像される前記作業空間内の前
記特定の物体3を含む画像は、TVカメラ切替え回路1
3を介して選択的に入力され、A/D変換器14にて画
像処理に適したディジタル信号に変換された後、画像メ
モリ15に格納される。画像処理装置本体16は、例え
ばマイクロ・コンピュータや、このマイクロ・コンピュ
ータに画像処理用の高速演算装置等を付加する等して実
現され、前記画像メモリ156− に格納された入力画像に対する一連の画像処理を行うよ
うに構成されている。この画像処理装置本体16には、
上記入力画像に対する画像処理を効率良く実行するべく
、複数の画像処理プロセスが準備されており、これらの
画像処理プロセスが前記入力画像に対する処理に選択的
に適用されるようになっている。また、対象物データベ
ース・メモリ17には、前記ロボット・システムにおい
て所定□の作業が施される特定の物体3に関する各種特
徴情報、例えばその大きさ、形状等に関するデータが登
録されている。この対象物データベース・メモリ17に
登録された前記物体3に関する情報を適宜利用して前記
画像処理装置本体16は、その一連の画像処理を実行す
る。
In this robot system, a first TV camera 11 is provided at the tip of the robot hand 1 to locally view the predetermined work space, that is, the hand work area of the robot hand 1; A second TV is installed above the predetermined work space and has a view of the entire work space.
A camera 12 is provided. Therefore, the image including the specific object 3 in the work space captured by each of the TV cameras 11 and 12 is transmitted to the TV camera switching circuit 1.
3 and is converted into a digital signal suitable for image processing by the A/D converter 14, and then stored in the image memory 15. The image processing device main body 16 is realized by, for example, a microcomputer or a high-speed arithmetic unit for image processing added to the microcomputer, and processes a series of images corresponding to the input images stored in the image memory 156-. configured to perform processing. This image processing device main body 16 includes:
In order to efficiently perform image processing on the input image, a plurality of image processing processes are prepared, and these image processing processes are selectively applied to the processing on the input image. Further, the object database memory 17 registers various characteristic information regarding a specific object 3 to which a predetermined work is performed in the robot system, such as data regarding its size, shape, etc. The image processing apparatus main body 16 executes a series of image processing using the information regarding the object 3 registered in the object database memory 17 as appropriate.

画像処理装置本体16の主たる画像処理は、概略的には
前記入力画像の複雑さを計算し、この入力画像の複雑さ
に応じて前述した複数の画像処理プロセス中から上記入
力画像を処理するに適した画像処理プロセスを選択し、
この選択された画像処理プロセスに従って前記入力画像
を処理して認識対象とする前記特定の物体3を認識し、
その認識結果、例えば前記作業空間iおける特定物体3
の存在位置等をロボット制御部18に与えて前記ロボッ
ト・ハンド1の作業動作を制御する点にある。
The main image processing of the image processing device main body 16 generally involves calculating the complexity of the input image, and processing the input image from among the plurality of image processing processes described above depending on the complexity of the input image. Select a suitable image processing process,
Processing the input image according to the selected image processing process to recognize the specific object 3 to be recognized,
As a result of the recognition, for example, the specific object 3 in the work space i
The point is that the working operation of the robot hand 1 is controlled by giving information such as the location of the robot hand 1 to the robot control section 18.

次に上記画像処理装置本体1Gの画像処理について、第
5図および第6図を参照して説明する。第5図はこの画
像処理の基本的な流れを示す図である。
Next, image processing of the image processing apparatus main body 1G will be explained with reference to FIGS. 5 and 6. FIG. 5 is a diagram showing the basic flow of this image processing.

先ず、画像処理装置本体16は、前記第2のTVカメラ
12からの′前記作業空間全体の視覚画像を、例えば第
6図(a)に示すように入力する。この入力画像は、先
ず2値化処理されて、例えば物体3を示す画像データを
111+、その背景データを110 IIとする2値化
画像として与えられ為。このような入力2値画像データ
から、対象物に対応する図形の輪郭線上の各点について
、その角度を□計算する。この角度は、輪郭線の曲率に
対応するもので、第6図(b)に示すように物体図形の
内側の角度(矢印)として計測される。点0に関する角
度の計測は、上記点0から少し離れた2点P。
First, the image processing apparatus main body 16 receives a visual image of the entire work space from the second TV camera 12, as shown in FIG. 6(a), for example. This input image is first binarized and given as a binarized image in which, for example, the image data representing the object 3 is 111+ and its background data is 110 II. From such input binary image data, the angle of each point on the outline of the figure corresponding to the object is calculated. This angle corresponds to the curvature of the contour line, and is measured as the inside angle (arrow) of the object figure, as shown in FIG. 6(b). Measurement of the angle with respect to point 0 is at two points P, which are slightly away from point 0.

Qを定め、これらの各点P、O,Qを結ぶ2つの直線の
角度を図ることにより行われる。或いは上記点Oを中心
とする正方形領域を考え、その周縁と対象図形との交点
をP’ 、Q’ として上記角度を計算するようにして
も良い。しかる後、上記角度について評価する。この角
度が、例えば180’を越えるように大きい箇所は、複
数の物体が相互に接していたり、或いは重なりあってい
る部分であることが多く、従って上記角度の大きい部分
の数を調べ、その数が所定値より少ない場合には、これ
を前記物体の重なりがない分離環境であるとして判定す
る。また上記角度の大きい部分の数が多い場合には、画
像の図形中に第6図(a)に示すような穴Xが存在する
か否かを判定し、上記穴Xが存在するときには、物体の
重なりが生じているとして、これを重なり環境であると
判断する。
This is done by determining Q and measuring the angle of two straight lines connecting these points P, O, and Q. Alternatively, the angle may be calculated by considering a square area centered on the point O, and using the intersections of its periphery and the target figure as P' and Q'. After that, the above angle is evaluated. Places where this angle is large, for example exceeding 180', are often areas where multiple objects are in contact with each other or overlap each other. is less than a predetermined value, this is determined to be a separate environment in which the objects do not overlap. If there are many parts with large angles, it is determined whether or not there is a hole X as shown in FIG. 6(a) in the figure of the image. This is determined to be an overlapping environment.

またこの処理において前記穴Xが検出されない場合には
、前記図形の輪郭線を第6図(C)に示すように図形の
角や、物体の重なり或いは接触部分で分割する。そして
、これらの分割された各輪9− 郭線の平均的な長さをめ、その長さが長い場合には物体
間の重なりの程度が少ないとして、これを接触環境であ
ると判定し、上記長さが短い場合には、□これを前記型
なり環境であると判定する。
If the hole X is not detected in this process, the outline of the figure is divided at the corners of the figure or at the overlapping or contacting parts of objects, as shown in FIG. 6(C). Then, the average length of each of these divided rings is determined, and if the length is long, the degree of overlap between the objects is considered to be small, and this is determined to be a contact environment. If the above-mentioned length is short, □ this is determined to be the above-mentioned type environment.

この判定の根拠は、物体相互の重なりが多くなる □と
□、これによって各図形の輪郭線の分離箇所が多くなり
、これに伴って各分割線がそれぞれ短くなることに立脚
している。
This judgment is based on the fact that objects overlap each other more □ and □, which increases the number of separation points between the outlines of each figure, and as a result, each dividing line becomes shorter.

しかして前記分離環境として判定された場合には、先ず
2億゛化された画像に対してラベル付けが行われ、各ラ
ベルの図形毎にその図形の面積や周□囲長、各辺の長さ
等の特徴量が計測される。そしり17に予め格納された
認識対象物体に関する特徴量とが照合されて、前記対象
物体の識別が行われる。この処理によって対象物体が識
別されなかった場合には、物体間の重なりによって画像
図形が変形していると判定され、作業環境が前記接触環
境であると看做される。そして、この場合には、画像図
形に対して接触点および重なり部分をめ、10− これらの各部分で図形を第6図(d)に示すように分離
する。しかる後、これらの各分離図形に対してラベル付
けを行い、各ラベルについて前記データベースとの照合
によって対象物体の認識が行われる。この処理が、接触
環境に対する画像処理である。
However, if it is determined to be a separated environment, the 200 million image is first labeled, and for each labeled figure, the area, perimeter, and length of each side are added. A feature quantity such as height is measured. The target object is identified by comparing it with feature amounts related to the recognition target object stored in advance in the reproach 17. If the target object is not identified through this process, it is determined that the image figure is deformed due to the overlap between the objects, and the work environment is considered to be the contact environment. In this case, contact points and overlapping portions are identified with respect to the image figure, and the figure is separated at each of these parts as shown in FIG. 6(d). Thereafter, each of these separated figures is labeled, and each label is checked against the database to recognize the target object. This processing is image processing for the contact environment.

一方、前記入力画像に対して重なり環境であると判定さ
れた場合、あるいは上記接触環境に対する画像処理によ
っても対象物体の認識ができなかった場合には、その図
形群に対してラベル付けが行われ、塊の大きい図形が検
出されて前記ロボット制御装置18に対してその塊を崩
す旨の指令が発っせられる。この指令によって前記ロボ
ット・ハンド1により前記物体の塊が崩され、各物体が
分離される。しかる後、これらの物体に対する画像入力
を再度実行して前述した処理を繰返す。
On the other hand, if it is determined that the input image is in an overlapping environment, or if the target object cannot be recognized even after image processing for the contact environment, the group of shapes is labeled. , a figure with a large block is detected and a command is issued to the robot control device 18 to break up the block. In response to this command, the robot hand 1 breaks up the mass of objects and separates each object. Thereafter, image input for these objects is executed again and the above-described process is repeated.

さて、前記各画像処理プロセス(分離環境に対する処理
および接触環境に対する処理)によって目的とする対象
物体が検出されたときには、前記ロボット制御装置18
が駆動されて、その手先部分が上記対象物体3上に移動
される。この状態で、前記ロボット・ハンド1の手先部
分に設けられた第1のTVカメラ11により対象物体3
の手先視覚画像が入力される。そして、この入力画像の
特徴が前記データベースとして準備された認識対象物体
の特徴に合致するかが判定され、一致検出された場合、
その対象物体3に対する所定の作業が実行される。また
、ここで手先視覚画像が、目的とする対象物体の特徴を
有していない場合には、前述した物体認識処理に誤りが
あったとして、前記画像処理が再度行われる。このとき
、上記手先視覚画像を得るに至った画像処理がチェック
され、その処理が前記分離環境に対する画像処理からの
場合には、次に接触環境に対する画像処理が行われる。
Now, when a target object is detected by each of the image processing processes (processing for a separated environment and processing for a contact environment), the robot control device 18
is driven, and its hand portion is moved onto the target object 3. In this state, the target object 3 is detected by the first TV camera 11 installed at the tip of the robot hand 1.
A visual image of the hand is input. Then, it is determined whether the features of this input image match the features of the recognition target object prepared as the database, and if a match is detected,
A predetermined operation is performed on the target object 3. Furthermore, if the hand visual image does not have the characteristics of the target object, it is assumed that there was an error in the object recognition process described above, and the image process is performed again. At this time, the image processing that led to obtaining the hand visual image is checked, and if that processing is from image processing for the separated environment, then image processing for the contact environment is performed.

また接触環境に対する画像処理によって上記手先視覚画
像に対する処理が行われた場合には、次に前記重なり環
境に対する処理が行われる。
Furthermore, when the hand visual image is processed by the image processing for the contact environment, the overlapping environment is then processed.

このように本装置では、入力画像の複雑さに応じてその
入力画像に対する画像処理プロセスを選択しながら、上
記入力画像を処理していくので、前記分離環境にあるよ
うな申純な入力画像に対して徒に複雑な画像処理プロセ
スを適用する虞れがなく、また前記重なり環境にある入
力画像に対して無意味な画像処理を繰返して実行する等
の無駄もない。そして、入力画像の複雑さに応じた最適
な画像処理を効果的に実行することが可能となる。
In this way, this device processes the input image while selecting the image processing process for the input image depending on the complexity of the input image. On the other hand, there is no risk of applying an unnecessarily complicated image processing process, and there is no waste, such as repeatedly performing meaningless image processing on input images in the overlapping environment. Then, it becomes possible to effectively perform optimal image processing according to the complexity of the input image.

故に、入力画像に対する処理効率の向上を図ることがで
き、また画像処理所要時間の短縮化を図ることができ、
更には目的とする対象物を確実に認識処理することがで
きる等の実用上絶大なる効果が奏せられる。従って。各
種ロボット制御に対する認識処理手段として多大な効果
を呈することができる。
Therefore, it is possible to improve the processing efficiency for input images, and to shorten the time required for image processing.
Furthermore, great practical effects such as being able to reliably recognize and process a target object can be achieved. Therefore. It can exhibit great effects as a recognition processing means for controlling various robots.

尚、本発明は上述した実施例に限定されるもの、ではな
い。例えば、入力画像中の図形に対する特徴の抽出処理
、および抽出する図形特徴の種類等は実施例に示される
ものに特定されないことは云うまでもない。また実施例
では2次元画像に対して処理するものについて説明した
が、例えばステレオ視処理を行うべく作業空間を複数の
異なる角13一 度から画像入力するようにしても良い。また作業空間の
照明条件を変えたり、フィルタを用いて物体の色に対す
る選択処理を行ったり、更にはTVカメラによる画像入
力角度やそのレンズ焦点を変える等して画像入力環境を
変更する画像処理プロセスを適宜組込むことも可能であ
る。また複雑な入力画像に対しては、領域分割法等の画
像処理プロセスを採用することも可能である。以上要す
るに、本装置で用いられる画像処理プロセスの種類やそ
の数は装置仕様に応じて定めれば良いものであり、その
画像処理プロセスの選択基準や入力画像の複雑さの判断
基準等は、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形し
て実施することができる。
Note that the present invention is not limited to the embodiments described above. For example, it goes without saying that the feature extraction process for graphics in the input image and the types of graphic features to be extracted are not limited to those shown in the embodiments. Further, in the embodiment, processing has been described for processing two-dimensional images, but for example, images may be input from a plurality of different corners 13 of the work space in order to perform stereoscopic processing. Also, an image processing process that changes the image input environment by changing the lighting conditions of the work space, performing selection processing on the color of objects using filters, and even changing the image input angle and lens focus of the TV camera. It is also possible to incorporate as appropriate. Furthermore, for complex input images, it is also possible to employ an image processing process such as a region segmentation method. In short, the type and number of image processing processes used in this device can be determined according to the device specifications, and the criteria for selecting the image processing process and the criteria for determining the complexity of the input image, etc. Various modifications can be made without departing from the gist of the invention.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of the drawing]

第1図は複雑さの異なる入力画像の例を示す図、第2図
はロボット・ハンドの手先に設けたTVカメラによる画
像入力手段を示す図、第3図は手先視覚画像の例を示す
図、第4図は本発明の一実施例装置の概略構成図、第5
図は実施例装置の画像処理の流れを示す図、第6図は実
施例装置におけ14− る処理画像の例を示す図である。 1・・・ロボット・ハンド、3・・・対象物体、11・
・・第1のTVカメラ、12・・・第2のTVカメラ、
13・・・TVカメラ切替え回路、14・・・A/D変
換器、15・・・画像メモリ、16・・・画像処理装置
本体、17・・・対象物データベース・メモリ、18・
・・ロボット制御装置。 出願人代理人 弁理士 鈴江武彦 15− 第6 (a) (C) (b) (d)
Fig. 1 is a diagram showing examples of input images of different complexity, Fig. 2 is a diagram showing image input means using a TV camera installed at the tip of a robot hand, and Fig. 3 is a diagram showing an example of a visual image of the hand. , FIG. 4 is a schematic configuration diagram of an apparatus according to an embodiment of the present invention, and FIG.
The figure is a diagram showing the flow of image processing in the embodiment apparatus, and FIG. 6 is a diagram showing an example of a processed image in the embodiment apparatus. 1... Robot hand, 3... Target object, 11.
...first TV camera, 12...second TV camera,
13...TV camera switching circuit, 14...A/D converter, 15...image memory, 16...image processing device main body, 17...object database memory, 18.
...Robot control device. Applicant's representative Patent attorney Takehiko Suzue 15- Section 6 (a) (C) (b) (d)

Claims (1)

【特許請求の範囲】 (1)入力画像に対する複数の画像処理プロセスを備え
た画像処理装置本体と、この画像処理装置本体に与えら
れた入力画像の情景の複雑さを計算する手段と、この情
景の複雑さに応じて前記画像処理装置本体が前記入力画
像に対して実行する画像処理プロセスを選択制御する手
段とを具備したことを特徴とする画像処理装置。 (2人力画像の情景の複雑さは、入力画像中の図形線分
または連結図形の分布の統計量から検出されるものであ
る特許請求の範囲第1項記載の画像処理装置。 (3)入力画像の情景の複雑さは、画像処理装置本体に
対して設定された画像処理プロセスによる入力画像に対
する処理結果の矛盾の有無から検出されるものである特
許請求の範囲第1項記載の画像処理装置。
[Scope of Claims] (1) An image processing device main body that includes a plurality of image processing processes for an input image, means for calculating the complexity of a scene of an input image given to the image processing device main body, and a An image processing apparatus comprising means for selectively controlling an image processing process that the image processing apparatus main body executes on the input image according to the complexity of the input image. (The image processing device according to claim 1, wherein the complexity of the scene of the two-manual image is detected from the statistics of the distribution of figure line segments or connected figures in the input image. (3) Input The image processing device according to claim 1, wherein the complexity of the scene of the image is detected from the presence or absence of inconsistency in the processing results for the input image by the image processing process set for the image processing device main body. .
JP59073955A 1984-04-13 1984-04-13 Picture processor Pending JPS60218164A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP59073955A JPS60218164A (en) 1984-04-13 1984-04-13 Picture processor

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP59073955A JPS60218164A (en) 1984-04-13 1984-04-13 Picture processor

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JPS60218164A true JPS60218164A (en) 1985-10-31

Family

ID=13533008

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP59073955A Pending JPS60218164A (en) 1984-04-13 1984-04-13 Picture processor

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JPS60218164A (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS62196775A (en) * 1986-02-22 1987-08-31 Kawasaki Heavy Ind Ltd Shape discriminating method
JP2018120388A (en) * 2017-01-25 2018-08-02 株式会社アマダホールディングス Workpiece detecting device and method

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS62196775A (en) * 1986-02-22 1987-08-31 Kawasaki Heavy Ind Ltd Shape discriminating method
JP2018120388A (en) * 2017-01-25 2018-08-02 株式会社アマダホールディングス Workpiece detecting device and method
WO2018139026A1 (en) * 2017-01-25 2018-08-02 株式会社アマダホールディングス Workpiece detection device and method

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP0128820B1 (en) Pattern matching method and apparatus
US4748675A (en) Method for controlling image processing device
JPH06161533A (en) Control system for three-dimensional measuring device
JPS60218164A (en) Picture processor
JPH08315152A (en) Image recognition device
JPH0634233B2 (en) Hierarchical structural template matching method
JPH065545B2 (en) Figure recognition device
Yoda et al. Direction coding method and its application to scene analysis
Friedrich Vision-aided flexible component handling
JPS61156485A (en) Slice level determining method of visual device
JPH0139153B2 (en)
JPH0523464B2 (en)
JP3612396B2 (en) Interpolation method of line group
JPH05204459A (en) Fitting method for location measuring unit and connector
JPH0766440B2 (en) Image processing device
JPH01147676A (en) Control system for dynamic window
JP2000182056A (en) Picture processor
JP2531685B2 (en) Image recognition device
JPS6344278A (en) Semi-automatic drawing input system
JPH06148311A (en) Image identification device
JPH0792835B2 (en) Image search method
JPS62196771A (en) Processing device for divided image
El-Konyaly et al. Recognition and tracking of moving objects
JPH06337939A (en) Method and device for identifying picture
JPH0145102B2 (en)