JPS60218166A - 画像処理装置 - 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】 ＋ａ）発明の技術分野 本発明は、物体を構成する面上にスリット光を照射して
得られたスリット光像情報に基づいて、前記面の３次元
空間上における佃きと座標を算出する画像処理装置に関
するものである。

（ｂ）技術の背景 例えば、ロボットの移動、あるいはロボットに作業を行
なわせようとする場合、ロボットの作業領域内の物体の
３次元的な位置・姿勢・形状を知ることが必要となる。

すなわち３次元物体認識が必要で、特にロボットから対
象物までの距離と対象物の面の傾き情報を得ることが重
要な課題となっている。

ＴＣＩ従来技術と問題点 従来、３次元空間内の物体を撮影して得られた画像情報
から前記物体の面情報を抽出するセグメンテーションの
方法として距離情報を利用したものがある。

例えば、スリット光を３次元空間上に照射すると共に、
走査させ、このスリット光像をＴＶカメラ等により受光
し、その位置情報から距離情報をめることが行なわれて
いる。

しかしながら、この方法は、ＴＶカメラの撮影画面内の
全ての点の距離を計測する必要があり、物体までの距離
をめるのに非常に長い時間を必要とするという欠点を有
する。

すなわち、距離情報を得てから平面領域の抽出。

面の傾き、さらに領域の統合といったセグメンテーショ
ンまでの処理を実行するには、より一層多くの計算時間
が必要となり、ロボソＩ・を実時間制御することができ
ないという欠点があった。

（ｄ１発明の目的 本発明の目的は、０：Ｉ述した従来の欠点に鑑の、３次
元空間内の物体の面の傾きと座標情報を短時間に算出す
ることのできる画像処理装置を提供することにある。

ｔｅ＋発明の構成 そして、この目的は、３次元空間上の物体を撮影する撮
影手段と、前記撮影手段により得られた画像情報に基づ
いて前記物体を構成する面を抽出する面拙出部と、前記
面抽出部により得られた面情報に基づいて所望の面上の
みにスリット光を照射する照射部と、前記所望の面上の
みに照射されるスリット光像を撮影して（１１られたス
リット光像情報に基づいて１１；１記面の顛きと３次元
空間座標を算出する面情報算出部と含んで成る画像処理
装置を提供すること により達成される。

（ｆ）発明の実施例 以下、本発明に係かる画像処理装置の実施例を図面を用
いて詳細に説明する。

第１図は、本発明に係かる画像処理装置の実施例を説明
するための図である。

図において、１はＴＶカメラ、２はＡ／Ｄ変換器、３ば
濃淡画像処理部、４は直線抽出部、５は領域抽出部、６
は面傾度・距離計測部、８はスキャニング機構制御部で
ある。

また、ｓｗｒ、、ｓｗｎ、ｓｗｍはそれぞれ切換スイッ
チであって、例えば中央処理装置ＣＰＵ２１からの制御
信号により切換えられる。

第１図に示される画像処理装置の動作について説明する
。

その動作は、次の３つの処理に分れる。

ｆｌｌＴＶカメラｌにより３次元空間を撮影して得られ
た画像情報中から計測すべき物体を構成する面を抽出す
る （２）得られた面内に十字スリット光を照射する（３）
面の傾き及び座標を算出するために、面上に照射された
スリット光の傾き、十字スリット光のクロス点を検出す
る である。

まず、ｆｌ＋の′１゛Ｖカメラ１により３次元空間を撮
影して得られた画像情報中から計測すべき物体を構成す
る面を抽出する処理について説明する。

まず、すＪ換スイッチＳＷＩを′１”側とした状態で、
”ｒ　ｖカメラ１により３次元空間を撮影し、得られた
アナログ画像信号をＡ／Ｄ変換器２によりディジタル画
像信号に変換した後に、濃淡画像処理部３に入力する。

濃淡画像処理部３の動作について以下に説明する。

第２図は、濃淡画像処理部３を説明するための図である
。

その基本構成は、第１空間フィルタ演算部１２゜第２空
間フィルタ演算部１３．極点抽出部１４゜闇値処理部１
５．雑音除去部１６であり、第１空間フィルタ演算部１
２と第２空間フィルタ演算部１３は切換スイッチ部１７
により直列または並列に接続され、並列接続状態の場合
には絶対値演算部１８が挿入される。

第１空間フィルタ演算部１２及び第２空間フィルタ演算
部１３は同一構成であり、その詳細は第１空間フィルタ
演算部１２により、フィルタサイズが３×３の場合につ
いて代表的に説明する。

空間フィルタ演算部では、次式（１）で与えられる演算
を行なうものである。

（Ｉ Ｙｍ、ｎ−Σ　Σ　Ｘｍ＋　１．　ｎ＋　１　・ｆｉ、
ｊ／　Ｈ＝（１１（・−Ｉ　Ｊ＝−１ ここで、Ｘｍ、　ｎ、　Ｙｍ、　ｎは、第３図に示す如
く、各々画面上ｍ行ｎ列の画素の濃淡レベル値のフィル
タリング前後の値を示し、ｆｉ、ｊは荷重係数、Ｈは正
規化係数である。このフィルタはＹｍ、ｎの値を注１」
画素Ｘｍ、ｎとその周囲８画素Ｘｍ＋　Ｌ　ｎ＋　１　
（ｉ　＝１、Ｏ，−１，ｊ＝１．０．−１　ただし１＝
ｊ−〇を除く）との重み（ｆｉ、ｊ）付は演算によって
決定するものであり、第４図に示す如く、ｂ＋３の値の
選び方によってフィルタの特性を様々に変えることがで
きる。

したがって、荷重係数ｆＬｊを第３図（ロ）の如く定め
、正規化係数■を１ｌ＝１６と定めるとき、Ｙｍ、ｎは
次式（２）によりめられる。

Ｙｌｌｌ　、　ｎ　＝−１（ＸｌＩＭ、−１，Ｗ−Ｉ　
Ｘ　ｔ　十×ｕ、ｓ−＋−２＋Ｌ＋＋、＋ｗ−（Ｘ　１
Ｇ ＋Ｘ−−Ｃ１牝す”×参、−４−　十Ｘ　ｗ　、、　＋
、　−Ｘ　２　＋×い、１．い、ｆメ１＋×−１呻ゞム
“Ｘｍ＋＋、ＩＡ＋ｌ＼（）　・・・（２）第２図にお
いて、第１空間フィルタ演算部１２と第２空間フィルタ
演算部１３が切換スイッチ部１７により直列接続されて
いる場合について説明する。このとき、１段目の第１空
間フィルタ演算部１２を平滑化フィルタ用に、２段目」
の第２空間フィルタ演算部１３を画像強調フィルタ（バ
イパス、ラプラシアン）用に用い、ＴＶカメラの走査信
号と同期させることによって、リアルタイムで画像雑音
の低減と対象の輪郭線抽出を行なうことができる。

さて、前記１１１式の演算を実現するためのハード構成
について説明する。この空間フィルタ演算部は第５図に
示す如く、データシフ１−回路３０１乗算回路３１．加
算回路３２１割算回路３３の４つの部分から構成される
。

データシフト回路３０は１画面分の画像データに対して
３×３の空間フィルタリング処理を実行するために、第
６図に示す如く、２行＋３画素のデータをシフトレジス
タを用いて記憶格納し、次段の乗算回路３１にＸｍ＋１
．　ｎ＋ｊ　（ｉ＝１．　０゜−１，ｊ＝１．Ｏ，−１
）の９画素を送出する機能を持っている。

第６図において、１行ｐ画素、２’ｍ淡レベルの画面デ
ータの場合について説明する。第１図のＡ／Ｄ変換器２
により１画素ｑビットで表示されたデータを、１段目は
３画素分、２段目及び３段目ば９画素分のシフトレジス
タを用いて保持する。

そして各段の最後の３画素については、次段の乗算回路
３１へ同時に各画素のデータを送出できるようにランチ
またはフリップフロップＲ１−Ｒ９を縦続接続するかシ
リアル・イン−パラレル・アウトのシフトレジスタを使
用することにより９画素の送出が実現できる。そして２
段目及び３段目は（ｐ　−３）画素骨のシフトレジスタ
３４，３５を使用して送山分以外の画素のデータを保持
する。そしてこのデータシフト回路３０は、ＴＶカメラ
１の走査信号により１画素ずつシフトする。

乗算回路３１は、第７図に示す如く、データシフト回路
３０から送出された９画素の各々に対してあらかじめ設
定した荷重係数ｆＬ、ｊ口〜−１゜０．１．ｊ−−１，
０，ｌ）を乗じて次式（３）をめる機能を有する。

ＷＳ＋ｊ＋％＋ｊ　＝　Ｘｌ＋ｘ＋ｊ＋ｚ＋ｊ　Ｘ　ｆ
　Ｌ、ｊ　、　−−−（３）（＋＝−１．０，１．ｊ＝
−１．０．ｌ）そのために、第７図に示す如く、第１乗
算器３６〜第９乗算器４４の９個の乗算器を用い、第１
乗算器３６には荷重係数ｆ−１，１が設定されておりデ
ータシフト回路３０より送出された画素Ｘ、１ｖｌ−１
゜い１．との乗算が行なわれる。そして第２乗算器３７
には荷重係数Ｆ、（、ｏが設定されておりデータシフト
回路３０より送出された画素Ｘ＃−ｌ２．ｖ１との乗算
が行なわれる。このようにして第７図に示す乗算回路３
６〜４４により前記（３）式におりる乗算を行なうこと
ができる。

加算回路３２は、前記乗算回路３１で演算された９個の
値ＷｌｌＩＬ＋Ｌｌ　ｘヤ３　（ｉ＝−１，０，１，ｊ
＝＝１．０．１）から、これらの和である次式（４）を
（ｉ−−１，０，１，ｊ−−１，０，１）そのために第
８図に示す如く、第１加算器４５〜第８加算器５２を使
用している。

さらに割算回路３３は、前記乗算回路３１及び加算回路
３２における乗算演算、加算演算により増加した濃淡レ
ベルｚ０，１を、第２図の画像メモリ１９及びモニタ用
ＴＶ（図示しない）の濃淡レベルの範囲に収まるように
、正規化係数Ｈで割り、な２　（ｋ＝ｏ、１．２・・・
・・・）の値に選ぶ。この割算回路３３は第９図に示す
如く、第１データセレクタ５３〜第８データセレクタ６
０により構成さ０ れており、前記（５）式の演算を行なうことにより前記
（１１式のｒ＆終演算結果のＹ１４が得られるものであ
る。この第９図は、８ビ・）Ｉ・の濃淡画素を前記の如
く乗算演算及び加浣演嘗により１６ビ・ノ１への濃淡レ
ベルのデータ２．、ｖｌ、ゎになったものを８ビ・ノド
データＹイ、竹に減らずときの例であって、第１データ
セレクタ５３には１６ビソトデータＺ。、’ｎのうち２
〜９ビツトを入力し、第２データセレクタ５４には１６
ビソトデータＺ、１乍のうち３〜１０ビ・ノドを入力し
、以下同様にして第３データセレクタ５５には４〜１１
ビツトを入カレ、第４データセレクタ５６には５〜１２
ビツトを、第５データセレクタ５７には６〜１３ビツト
を、第６データセレクタ５８には７〜１４ビツトを、第
７データセレクタ５９には８〜１５ビツトを、第８デー
タセレクタ６０にば９〜１６ビソトをそれぞれ入力する
。

そしてセレクタラインＳＬより伝達された３ビ・ノドの
選択信号に応じて各データセレクタ５３〜６０は、前記
８ビツト入力のうち第１番目〜第８番目のいずれか１つ
のビットを選択出力する。例え１ ？ ば２　でＺｙ＋、Ｊ’商する場合にはそれぞれのデータ
セレクタ５３〜６０より第１番目のビットを出力するよ
うに各データセレクタ５３〜６０が制御されるので、第
１データセレクタ５３からは２〜９ビットのうちの第１
番目のビットすなわち１６ビツトのうちの２ビツト目が
出力され、第２データセレクタ５４からは３〜１０ビツ
トのうちの３ビツト目が出力され、第３データセレクタ
５５からは４〜１１ビツトのうちの第１番目のビットす
なわち１６ビツトのうちの４ビツト目が出力され、以下
同様にして第８データセレクタ６０からは９〜１６ビソ
トのうちの９ビツト目が出力されることになり、この結
果各データセレクタ５３〜６０より１６ビツトのＺや１
６を２　で商した値である２〜９ビットを出力すること
になる。

同様にして八１．．を２　で商する場合には各データセ
レクタ５３〜６０から第２番目のビット、すなわち１６
ビツトのデータよりその３〜１０ビツトを出力ずればよ
く、２５で商する場合には各データセレクタ５３〜６０
より第３番目のビットを２ 出力させて１６ビツトのデータよりその４〜１１ビット
を出力させればよい。このようにしてＮ番目のデータセ
レクタには１６ヒソトデータのうち１５−Ｎ　Ｑ−υ ２　〜２　ビット目を入力し、割る数２１　に対応して
セレクタラインにｋの値をセットすることにより割算を
高速に実現することができる。

このように、データセレクタを用いることにより割算の
高速化をはかることができる。

第２図における第１空間フィルタ演算部１２と第２空間
フィルタ演算部１３の荷重係数を適当に選ぶことにより
画像上のランダムな雑音の低減の明るさの急変部の強調
を行なうことができる。

この荷重係数は、例えば荷重係数保持部２２の荷重係数
テーブルによりＣＰＵ２１によって取り出すことができ
る。

例えば第１０図（ａｌの原画に対して平滑化＋ラプラシ
アン処理を施した後の様子を同図（ｂ）に示す。

第１０図（ａ−１）は光が右斜め−に方から円柱の物体
７４に当ている場合であり、同図（ａ−２）はそれを真
上から見たときの図、同図（ａ−３）３ は、同図（ａ−２）中の。ｘ−ｙで示す１次元方向の明
るさの変化を示したものである。

また第１０図（ｂ−１）は平滑化子ラプラシアン演算後
の濃淡レベルの３次元表示であり、同図（ｂ　−２）は
それを真上から眺めたときの等明線を示している。さら
に同図（ｂ　−３）は、同図（ｂ　−２）のｘ−ｙで示
す１次元方向の断面を示している。　、 ここで闇値処理によって第５図（ｂ−１）から対象の輪
郭線を抽出することについて説明する。

スライスレベルとして、Ａ、Ｂ、Ｃの３″Ｉ／ベルを選
び、２値化すると、第１１図（８１〜ｔｃ＋に示すよう
に各々異なった輪郭線が得られる。第１１図（ａｌでは
レベルが高過ぎて輪郭に途切れが生じるし、同図（Ｃ１
ではレベルが低過ぎて太くなってしまう。

そのため得られた輪郭線に対して改めて途切れの修復あ
るいは細線化処理が必要になる。これらの処理はアルゴ
リズムが複雑で時間のかかるものであるため、リアルタ
イム処理には適さない。

また、丁度よいスライスレベルが設定できれば４ 第１１図（ｂ）に示すようにきれいに２値化することが
できるが、原画の濃淡レベルは対象物体の表面状態・色
・形、照明条件、レンズの明るさ、絞り等で毎回界なる
ため、適当なスライスレベルを見つけることは困難であ
る。結局闇値処理だけで対象を一連の線画として抽出し
、Ｓ／Ｎ比のよい画像を得ることは困難である。

そこで、まず極点抽出処理により輪郭候補点の抽出を行
なう。

この極点抽出動作原理を第１２図を用いて説明する。尚
、説明の簡略化のため、第１２図（８１の原画像Ｐが図
示状態の１次元方向の濃度分布を有する場合について、
その極点Ｒをめる例について説明する。

原画像Ｐを左に一画素Δだけシフトし左シフト画像をＰ
Ｌ　（同図（Ｃ））とし、右に一画素Δだけシフトした
右シフト画像をＰ２　（同図（ｅ））とする。

そして原画像Ｐと左シフト画像ＰＬを比較して原画像の
方が濃度が大きいか等しい（以下これをＰ≧ＰＬとする
）部分ＱＬ（同図（ｄ））を抽出し、ま５ た原画像Ｐと右シフト画像ＰＩ２　を比較して原画像の
方が濃度が大きいか等しい（以下これをＰ≧ＰＲとする
）部分（ｌＪ２　（同図（ｆ））を抽出する。

このときめる極点（極大点）Ｒは少なくとも両隣りの画
素より大きいか等しいレベルであると考えられるので、
第１２図（ｈ）のように部分ＱＬでかつＱ［のところを
抽出することにより極点Ｒをめることができる。ただし
、Ｐ＝ＰＬ　＝Ｐ２のときは除外する。

ところで、第１２図（川のしに示す如きパターンで極点
が存在するとき、Ｘ方向の走査のみではパターンＬの極
点辺１．　、　１３　は抽出できるものの、極点辺ｌλ
、■牛は抽出することができないので、これをＹ方向に
も走査す葛ことにより極点辺１２゜１４を抽出すること
ができる。

したがって、例えば第１２図Ｔｌ）に示す如き画素Ａ−
１を有する抽出ウィンドウＷ゛を使用すれぼり、Ｅ、Ｆ
により２次元の濃淡画像のＸ方向の極点を、Ｃ，Ｅ、　
Ｇにより４５°の斜方向の極点を、Ａ、Ｅ、Ｉにより１
３５°の斜方向の極点をそれ６ ぞれ抽出できる。

いま、第１２図（ｊ）に示す１フレームを第２図の走査
信号発生部２０により出力された同期信号に応じて走査
線り、　、ｈ（、ｈ２・・・・・・により順次走査し、
各画素を前記の如く比較処理することにより水平、垂直
、４５°、１３５°方向の極点を順次抽出することがで
きる。

以上説明した処理を行なう第２図に示される極点抽出部
１４は、第１３図に示す如く、データシフト回路６２と
データ比較回路６３から構成されている。

データシフト回路６２は、第１４図に詳記するように、
２行＋３画素のデータをシフトレジスタを用いて順次保
持し、次段のデータ比較回路６３に対して画素Ａ−１の
９画素を送出する機能を有し、第６図に示すデータシフ
ト回路と同様に構成されている。第１空間フィルタ演算
部１２及び第２空間フィルタ演算部１３よりなる空間フ
ィルタ６１の出力は、レジスタｒ１〜ｒ９．Ｐ−３ビッ
ト長のシフトレジスタ回路６２に入力され、これ７ により各レジスタｒ１〜ｒ９より画素Ａ〜■が出力され
、データ比較回路６３に入力されることになる。

このデータ比較回路６３は、第１５図に示す如く、比較
Ｃ−１−（、−８，オア回路０Ｒ−１〜０Ｒ−９，アン
ド回路ＡＮ−１〜ＡＮ−４．ナンド回路ＮＡＮ−１〜Ｎ
ＡＮ−４，ピーク・レジスタＰＲ等により構成されてい
る。そして比較器Ｃ−１により空間フィルタ処理データ
であるレジスタｒ４．ｒ５の画素りとＥが比較され、比
較器Ｃ−２により同じく画素ＦとＥが比較される。、し
たがって画素Ｅが水平方向（Ｘ方向）の極点の場合には
Ｅ＞Ｄ、Ｅ＞Ｆ、Ｄ≠Ｅｆ：Ｆであるので０Ｒ−２，０
Ｒ−３及びＮＡＮ−１よりいずれも「１」が出力され、
０Ｒ−１より「１」が出力されるので、ピークレジスタ
ＰＲに水平方向のピーク値としての画素Ｅが保持され、
どれが極点として出力されることになる。

また比較器Ｃ−３では画素ＢとＥが比較され、比較器Ｃ
−４では画素ＥとＨが比較されるので、８ 画素Ｅが垂直方向の極点の場合には、ＡＮ−２より「１
」が出力され、０Ｒ−１より１１」が出力されるのでピ
ークレジスタＰＲに画素Ｅが保持されることになる。同
様に比較Ｃ−５，Ｃ−６により４５°対角方向の画素Ｃ
，Ｅ、　Ｇが比較され画素Ｅが極点の場合にはＡＮ−３
からｒｌＪが出力され、比較器Ｃ−７，Ｃ−８により１
３５°対角方向の画素Ａ、Ｅ、Ｉが比較され、画素Ｅが
この１３５°対角方向での極点の場合にはＡＮ−４から
１１」が出力されることになる。

したがって、画素Ｅが水平、垂直、４５°、１３５°対
角方向のいずれか１つの方向での極点の場合には０Ｒ−
１は「１」を出力する。このとき切替回路２００が上位
装置からのりＪ替信号により０Ｒ−１からの信号を出力
するように切替られているので、ピークレジスタＰＲに
画素Ｅが保持され、極点として出力されることになる。

このようにして注目画素Ｅが極点の場合、これを抽出す
ることができる。

闇値処理部１５は、第１６図に示す如く、デー９ タシフト回路と闇値回路からなり、データシフト回路６
２は極点抽出処理部のそれと同じ回路を用いる。後者は
比較器６６、アンド回路６７、レジスタ６８を有し、比
較器６６にてあらかじめ設定したスライスレベルと注目
画素（例えばＥ）との比較を行ない、注目画素がスライ
スレベルより大きな濃度のときに比較器６６は「１」を
出力し、アンド回路６７をオン状態にする。この信号に
より注目画素Ｅのレベルを制御することによっであるレ
ベル以」二で水平、垂直、４５°、１３５’の各方向に
極点になっている画素だけを抽出することができる。従
って、第１７図に示すような円形の物体と三角形の物体
が重なっている場合を撮影して得られた画像に対して、
輪郭抽出処理を施した場合に生じる途切れＮＯがなくな
る。

このようにして、極点抽出部１４により輪郭候補点の抽
出を行ない、闇値処理部１５により闇値処理を行なう。

すなわちへ輪郭抽出対象物体の輪郭は、原画上で明るさ
の急変している部分に対応していると考０ えられる。したがって、ラプラシアン・フィルタ（２次
微分）またはグラジェント・フィルタ（１次微分、境界
線抽出）適用後のデータでは、対象の輪郭に対応してい
る部分は、他の部分よりもレベルが高い。

そこで、フィルタリング後のデータに対して、水平、垂
直、４５°対角及び１３５°対角方向の極点処理を行な
い、原画上で明るさの急変している輪郭候補点の抽出を
する。尚、前記４方向でなく、２方向でもよい。

これだけであると、外的要因による背景ノイズが沢山抽
出されてしまう。

しかし背景ノイズのレベルは、通常、対象の輪郭点より
低いレベルであるので、闇値処理によって除去すること
ができる。

すなわち、そのスライスレベルは、極点抽出処理によっ
て抽出された輪郭候補点列が途切れない程度で、背景ノ
イズが除去できる位でよい。

また、この闇値処理は極点抽出処理と並行して行なえる
ため、極点抽出部１４と閾値処理部１５１ を並列配置することによって高速化できる。

この結果、水平、垂直、４５°対角及び１３５゜対角方
向の極点で、かつ一定のスライスレベル以上の点が２値
画像として輪郭候補点として抽出できる。

ところで、闇値処理部１５における闇値処理においてス
ライスレベルを輪郭候補点列が途切れないように設定し
たので、第１８図に示す如く、多少のひげ状のノイズＮ
１や数画素以下の孤立ノイズＮ２が残ってしまう。

そこで、２値画像として抽出された輪郭候補点列が少な
くても８連結のつながりで閉ループを構成していると仮
定し、３×３の局所ウィンドウ内の論理演算によって、
ひげ状のノイズや孤立ノイズの除去を行なう。これらの
各ノイズの除去は雑音除去部１６により行なう。

雑音除去部１６の詳細構造を説明するに先立ちその動作
原理について説明する。

第１９図■〜［相］に示す如く、３×３のウィンドウＷ
の中心における注目画素Ｅが雑音でない場合２ には必ず閉ループ画像である。そして閉ループ画像は連
続的であることから、この閉ループ画像はウィンドウＷ
を必ず横切るごとになり、ウィンドウＷ内の周辺画素の
うち少なくとも２つは閉ループがそを」二の画素でなけ
ればならないといえる。

そして前記前提条件を加味すると、前記閉ループ画像上
の２つの周辺画素は相隣接しない一関係になっていなけ
ればならないといえる。

これらのことから、注目画素Ｅが閉ループ画像上の画素
であるためには、注目画素Ｅが状態１である場合におい
て少なくとも相隣接しない２つの周辺画素が状態１であ
ることが必要になる。この条件に該当するものは１６通
りあり、各場合をウィンドウＷによって表したものが第
１９図に示されている。

この場合において、説明を単純化するために、閉ループ
画像が角部を備えているものについては前記角部に対応
した画素は閉ループ画像上の画素でないものとして扱う
ことを前提とする。

この後、第１９図に示すウィンドウＷ内の基本３ パターンが生じないパターンを調べ、数画素程度の雑音
やひげ状の雑音を除去するための雑音除去条件として設
定する。

この場合、第一の雑音除去条件としては、第２０図＋８
１のウィンドウＷにおいて、同図（ｂｌの■〜■に示す
ように、注目画素Ｅが状態１である場合において、少な
くともウィンドウＷの相隣接する二辺に沿う周辺画素が
状態Ｏであること、すなわち、ウィンドウＷの上辺１１
　及び左辺１２に沿う周辺画素Ａ、Ｂ、Ｃ，Ｄ、Ｇが状
態Ｏ、ウィンドウＷの左辺１２及び下辺１３に沿う周辺
画素Ａ、　Ｄ。

Ｇ、Ｈ，Ｉが状態Ｏ、ウィンドウＷの下辺１３　及び右
辺１ヰに沿う周辺画素Ｇ、Ｈ，Ｉ、Ｆ、Ｃが状態０１ウ
インドウＷの右辺ｌ＋及び上辺１．に沿う周辺画素Ｉ、
Ｆ、Ｃ，Ｂ、Ａが状態０のいずれかであることが挙げら
れる。

第二の条件としては、第２０図（Ｃ）■〜■に示すよう
に、注目画素が状態ｌである場合において、少なくとも
ウィンドウＷの一辺に沿う周辺画素とこれに隣接する周
辺画素とが状態０であり且つ前４ 記ウィンドウＷの対向辺中央に位置する周辺画素が状態
１であること、例えば、ウィンドウＷの上辺１１　に沿
う周辺画素Ａ、ｌ’３．　’Ｃ及びこれに隣接する周辺
画素り、Ｆが状！＠０であり１つウィンドウＷの下辺１
３　中央に位置する周辺画素Ｈが状態１であること等が
挙げられる。

尚、第２０図においてＸ印をイリシた画素は状態１若し
くは状態０のいずれでもよいことを示している。

したがって、２値画像を移動するウィンドウＷ内のパタ
ーンが前記第−及び第二の雑音除去条件のいずれかに合
致したとすれば、注目画素Ｅが状態１であるとしても、
当該注目画素Ｅは閉ループ画像の画素ではな（、雑音と
して検出されることになり、これを「０」とすることに
よりこの雑音は有効に除去されるとになる。

例えば、第１８図に示すように、４画素以下の画素がか
たまった雑音Ｎ２が存在する場合には、第一の雑音除去
条件で取り除かれ、閉ループ画像からのびるひげ状の雑
音Ｎ１が存在する場合には、５ 第二の雑音除去条件で取り除かれることになる。

前述したような雑音除去方法を実施するための回路の一
例を第２１図に示し、以下においてこれを説明する。

この雑音除去部１６は、第２１図に示す如く、空間フィ
ルタ・闇値処理部６９からの２値画像が入力されるデー
タシフト回路７０と論理演算回路７１から構成されてい
る。

第１空間フィルタ演算部１２．第２空間フィルタ演算部
１３．極点抽出部１４．闇値処理部１５等よりなる空間
フィルタ・閾値処理部６９の出力は、第２２図に示す如
（、レジスタＲ１’　〜Ｒ９’。

Ｎ−３ビツト長のシフトレジスタ７２．７３により構成
されるデータシフト回路７０に入力され、これにより各
レジスタＲ１’　〜Ｒ９”に画素Ａ〜Ｉが出力され、論
理演算回路７１に入力される。

ここで、論理演算回路７１は、第２３図に示す如く構成
され、第２０図（ｂ）、　（Ｃ）の第一の雑音除去条件
若しくは第二の雑音除去条件を満足したときに注目画素
Ｅのレベルを状態０として出力し、そ６ れ以外のときには注目画素Ｅのレベルを状態１のま出力
するものであり、論理演算回路７１からは雑音除去した
２値画像データが順次得られることになる。

そして、前記論理演算回路７１ば、具体的には以下の論
理式ｆａ）乃至（ｄ＋を満足するように構成されている
。

■（Ａ＋ｙＢｕらＥ）ｕｃｒ）ｎ（ＡｕＤｕ＃ｕｆＥｒ
ｕｌ−１ｕＴ）ｎＣＩＥ（ｕｌ−１ｖ　”Ｌｖ　Ｃｏ’
ｉ”　ｕＴ）／’１（ＡＬＪ　ＢｕＣｕＣｕＦｕＴ？Ｅ
二ｆ（×ｎＪ×ｚ）ｎ（Ｘ、Ｕ×５ＷＫ３ｕＸＪｎ（Ｘ
ａＵＸ＋））ｎＥ　中（”ンＥ２＝ＩＪ（ＡｕＢｕＣｖ
すｖＦ）＋Ｊ”ｌ）＾（（八ｕＤ４　ｕＢｕｔ−１）ｕ
Ｔ”）＾［（ＤｕＦｕｌ＆ｕ日ｕＴ）ｕＢ’ｌ凸ｆ（Ｇ
ｕｒ己。巳。目）ｕｌ］ｎＥ＝［（（Ｘｉｕ（）ｕＶ）
４［（ＸλυＢｕｄ）り亡）ハ×＋・ＡｕＢｕＣ，Ｘ２
＝〜ｔ）ｕＣ＋、Ｘ）＝ｅｕｌ−１ｕ’ｌ。

刈・（、ｕＦｕＴ−、（ｃｌ） ７ （ａ）乃至（ｄ）式において、Ａ乃至■は画素Ａ乃至■
のデータを示し、Ｂ、Ｄ、Ｆ、Ｈは画素Ｂ、Ｄ、Ｆ。

第一の雑音除去条件及び第二の雑音除去条件を満足する
か否かを示す指標値、Ｅは注目レベルＥが雑音であるか
否かを示す指標値である。

この論理式を満足する論理演算回路７１の具体構成を第
２３図に示す。第２３図において、０Ｒ−１゛乃至０Ｒ
−１４’　はオア回路、ＡＮ−１゜乃至ＡＮ−３’　は
アンド回路、ＮＴ−１′乃至Ｎ］゛−４°はノット回路
である。

例えば、注目画素Ｅと他の画素が、第２０図（ｂ）■に
示す条件の場合には、０Ｒ−１’　、０Ｒ−２’からそ
れぞれ「０」が出力されるので、０Ｒ−７’もｒＯＪを
出力し、コノ結果ＡＮ−１’　、ＡＮ−３′が「０」を
出力し、それ故注目画素Ｅは「０」となって出力される
。

また、第２０図（Ｃ１■に示す条件の場合には、０Ｒ−
１’　、０Ｒ−５’がそれぞれｒＯＪを出力し、ノット
回路ＮＴ−１”も「０」を出力するので第８ 子回路０Ｒ−１１”が「０」を出力する。この結果、Ａ
Ｎ−２’　、ＡＮ−３”が「０」を出力するので、注目
画素Ｅは「０」となって出力されることになる。このよ
うな制御は、前記他の回路と同様に、第２図の走査信号
発生部２０より出力される水平同期信号に同期して順次
行なわれることになる。

このようにして論理演算回路７１により、第２０図（ｂ
ｌ、　（Ｃ）に示す条件、すなわちウィンドウＷの上辺
と右辺、右辺と下辺、下辺と左辺あるいは左辺と上辺に
画素が存在しない場合（雑音除去条件１）、また上辺と
左右に画素がなく下にある。左辺と上下になくて右にあ
る。下辺と左右になくて左にある場合（雑音除去条件２
）に注目画素を雑音とみなしてこれを除去することがで
きる。

このようにして雑音の除去された対象の輪郭点を抽出し
、ＴＶカメラ上でのその抽出された輪郭点の座標をめる
ことができる。

尚、このようにして得られた輪郭点の座標情報（Ｘｉ、
Ｙｉ）は、濃度レベル情報と共に、画像９ メモリ１９内に格納される。

尚、濃淡画像処理部３でめられた輪郭点座標（Ｘｉ、Ｙ
ｉ）は、アドレスジェネレータフによって、直線抽出部
４に対して輪郭アドレスのみが出力される。

次に、切換スイッチＳＷ■を１”側にセットする。そし
てこれにより直線抽出部４は前述の濃淡画像処理部３で
得られた輪郭点座標に対応して＋１ｏｕｇｈ平面θ−ρ
にθをパラメータとして写像し、ヒストグラムを作成す
る。

この処理について説明する。

第１図において、７５はＦｉｒｓｔ　Ｉｎ　Ｆｉｒｓｔ
　０ｕｔ（ＦＩＦＯ）式のデータバッファであって、濃
淡画像処理部３より出力された輪郭アドレスが順次格納
される。７６はρ計算部であって、データバッファ７５
に格納された各輪郭アドレス（Ｘｉ、Ｙｉ）を読出して
、次式の演算を行なう。

ρｎ＝Ｘ１ｃｏｓθ１＋Ｙｉｓｉｎθｎθｎ−ｎπ１５
１２　、　ｎ　＝Ｏ〜５１１７７はＦｉｒｓｔ　Ｉｎ　
Ｆ３ｒｓｔ　Ｏｕｔ　（ＦＩＦＤ＞式のデータバ０ ソファであって、ρ計算部７６によりめられたρｎとθ
ｎが格納される。７８はヒストグラム作成部であって、
データバッファ７６に格納されたρｎとθｎをアドレス
としてヒストグラムメモリ７９を読出し、１”を加算し
て再度間しアドレスに加算した結果を書き込む処理を行
なう。

第２４図にρ計算部７６の詳細回路図を示す。

図において、８０はクロックパルスにより順次後述する
ｃｏｓθテーブル８１及びｓｉｎθテーブル８２のアド
レスθｎを発生ずるアドレスカウンタ。

８１はｃｏｓθテーブルであって、ｎπを５１２等分し
た値が格納されている。８２はｓｉｎθテーブルであっ
て、ｎπを５１２等分した値が格納されている。８３は
データバッファ７５からの輪郭アドレスのうちのＸｉア
ドレスが格納されるレジスタ、８４はデータバッファ７
５からの輪郭アドレスのうちのＹｉアドレスが格納され
るレジスタ。

８５はｃｏｓθテーブルからの値が格納されるレジスタ
、８６はｓｉｎθテーブルからの値が格納されるレジス
タ、８７はレジスタ８３とレジスタ８４１ に格納された値とを乗算する乗算器、８８はレジスタ８
５とレジスタ８６に格納された値とを乗算する乗算器、
８９は乗算器８７の乗算結果を格納するレジスタ、９０
は乗算器８８の乗算結果を格納するレジスタ、９１はレ
ジスタ８９とレジスタ９０に格納された値とを加算する
加算器、９２は加算器９１の加算結果を格納するレジス
タ、９３はアドレスカウンタ８０の出力するアドレスθ
ｎを遅延する遅延器９３であって、レジスタ９２に格納
された内容を同期をとってデータバッファ７６に格納す
るためのものである。

以上説明した構成とすることにより、クロックパルスの
入力と共に、輪郭アドレスに対してｎ個（５１２個）の
θ−ρ平面上の座標をめることができる。そしてこれを
各輪郭アドレス毎に繰り返して実行することにより濃淡
画像処理部３で得れた輪郭点座標に対するハフ変換画像
が得られる。

そして、このようにして得られたハフ変換画像を前述し
たように、ヒストグラム作成部７８によりヒストグラム
メモリ７９上に格納する。

２ 以上の処理を行なうことによりヒストグラムメモリ７９
上に各輪郭点に対応するハフ変換画像のヒストグラムが
格納される。

このヒストグラムメモリ７９１のヒストグラムの個数の
高い点が物体の面を構成する線分に対応するが、ノイズ
の多い画面では、物体の面を構成する１本の線分に対応
して複数個のヒストグラムの個数の高い点が表れる。

そこで、各線分に対応するピーク点のみを抽出する必要
がある。

以下にこのピーク点の抽出処理について説明する。

まず、第１図において、直線抽出部４にさらにヒストグ
ラムメモリ７９の内容を読出ずためのメモリ続出部９３
を設け、この出力を切換スイッチＳＷＩの入力ｂ したがって、ピーク点抽出処理を行なう際には切換スイ
ッチＳＷＩを“２”側に切換える。

そして、ヒストグラムメモリ７９内に格納されているハ
フ変換画像を濃淡画像処理部３に入力せ３ しめ、このハフ変換画像に対して前述した濃淡画像処理
部３の処理を行なうことによりピーク候補点を抽出する
。但し、極点抽出処理において、第１５図の切替回路２
００をアンド回路ＡＮ−５を出力するように切替えてお
くことにより、４方向とも極大となるピークを出力する
。

そして、得られたピーク候補点に基づいてピーク点の統
合処理を行なうために切換スイッチ■を“２″側に切換
え、直線抽出部４に設けられたピーク点統合演算部９４
に入力する。

ピーク点統合演算部９４では入力されてくるピーク候補
点のうち近接するピーク候補点を統合して輪郭線に対応
するピーク点のみを抽出する。

、このピーク点を抽出処理について説明する。

第２５図はピーク点の抽出処理を説明するための図であ
る。図において、闇値演算部９５は第２図中の闇値処理
部１５に対応し、画像メモリ９６は同図中の画像メモリ
１９に対応する。尚、第２５図において、第２図中に図
示の雑音除去部１６については図示しない。

４ 閾値演算部９５は、所定の闇値レベル以上のピーク候補
点Ｘ１（ｉ＝ｌ−Ｎ）を抽出する。抽出されたピーク候
補点Ｘｉは、その座標情報Ｘ℃。

ぐ及び濃度レベルＸ、と共に、画像メモリ９６に格納さ
れる。

ピーク点統合演算部９４は、クラスタリング演算部９７
．最大値演算部９８．メモリ９９，１００とから構成さ
れる。

クラスタリング演算部９７は、闇値演算部９５が抽出し
たＮ個のピーク候補点について、クラス分類を行なうも
のである。ずなわち、Ｉｆ　ｏ　ｕ　Ｂ　ｂ変換によっ
て得られるヒストグラムは、第２６図図示ａｂ平面の如
く、ノイズ等のために１つの山のピーク近傍に他のピー
クが現れることが多く、複数のピークが１本の直線に対
応する場合が少なくない。そのため、ピーク候補点Ｘｉ
について、それぞれ同じ山に属するものであるかどうか
を分類することができれば、直線に１対１に対応する正
しいピークが抽出することができる。尚、分類結果のク
ラスタ数Ｎｃは、クラスタリング演算部９７５ の起動時には、未知である。

クラスタリング演算部９７は、例えば第２７図図示の如
く、順序付は演算部１０１と、クラス分類演算部１０２
と、評価基準演算部１０３と閾値更新部１０４とからな
る。第５図中の画像メモリ１９及びメモリ９９は第２５
図に対応する。

画像メモリメモリ１９．メモリ１０５．メモリ９９は同
じメモリでもよい。

順序付は演算部１０１は画像メモリ１９を参照し、各点
ＸＩ、Ｘ２．・・・・・・、Ｘｎの濃度レベルＸＰの大
小を比較して、各点を濃度レベルの大きい純に並べ換え
、結果を画像メモリ１９に格納する。

クラス分類演算部１０２は、順序付は演算部１０１によ
って順序付けされた点Ｙｌ、Ｙ２．・・・・・・Ｙｎに
ついて、先頭から順番に他の点とのユークリッド距離を
演算し、その距離と闇値とを比較するごとによって、闇
値以下の距離のものにラベル付けを行ない、クラス分類
するものである。

評価基準演算部１０３は、クラス分類演算部１０２によ
って分類された各クラス内の分散を平均６ 的に最小にする評価基準を導入して、その評価基準を演
算するものである。

闇値演算部１０４は、評価基準が、より小さな値になる
ようにクラス分類に用いる闇値の更新を行なうものであ
る。闇値を変化させることによって、クラス分類演算部
１０２による異なる分類結果を得ることができるように
なる。

第２８図乃至第３１図を参照して、順序付は演算部１０
１．クラス分類演算部１０２．評価基準演算部１０３お
よび閾値更新部１０４の処理内容について説明する。

順序付は演算部１０１は、例えば第２８図図示の如く処
理する。すなわち、ループカウンタｊを１からＮ−１ま
で、またループカウンタｉを１からＮ−ｊまで変化させ
つつ、隣接するＸｉ、Ｘｉ＋１の濃度レベルｘ５　とＸ
昌との大小を比較する。

濃度レベルＸｉ、＋−１が濃度レベルＸｖ　よりも大き
い場合には、点Ｘｉと点Ｘ＋　ｌの位置を交換する。こ
の繰り返し処理によって、画像メモリ１９の内容は、メ
モリ１０５のように濃度レベルの昇順に並７ ベられることになる。もちろん、他の各種ソーティング
手段を用いてもよい。

クラス分類演算部１０２は、例えば第２９図図示の如く
処理する。まず、濃度レベルが最大のＹｌを第１のクラ
スの中心Ｃ１とする。そして、Ｃ１とその他のピーク点
Ｙｊ　Ｎ＝２．３．・・・・・・Ｎ）とのユークリッド
距離Ｄｊｌ。

をめる。この距離Ｄｊｌが閾値Ｔｍより小さいとき、Ｙ
ｊはＹｌと同じ第１のクラスに属するものとする。

次に、第（ｋ−１）のクラスまで分類できたとして、第
１のクラスから第（ｋ−１）までのクラスに属さない点
の中で、濃度レベルが最大の点Ｙｉを第にクラスの中心
Ｃｋとする。そして、Ｃｋとその他の点Ｙｊ　（ｊ＝ｉ
＋ｌ〜Ｎ）とのユークリッド距離Ｄｊｋをめる。

８ この結果、距離Ｄｊｋが閾値Ｔｍより小さいとき、Ｙｊ
は第にのクラスに属するものとする。

ｋ＝に＋１として、同様に処理を繰り返し、すべてのＹ
ｊがいずれかのクラスに属したならば、クラス分類を終
了する。すなわち、未分数の点の中で、濃度レベルの最
大のものを、新たなりラスの中心として、順番に分類を
行なっていく。

評価基準演算部１０３は、例えば第３０図図示の如く処
理する。すなわち、各クラス内の分散が平均的に最も小
さくなるようなりラスタリングが良いクラスタリングで
あるとして、次式で表わすピーク点数、Ｃｋは第にクラ
スのサンプル集合である。この評価基準Ｊｍの演算を実
行し、結果を闇値更新部１０４へ伝達する。

闇値更新部１０４は、例えば第３１図図示の如（処理す
る。すなわち、評価基準Ｊｍが、ある所９ 定植む以下、あるいは前回のＪ、−１との差分ｄｊがあ
る所定値ｃｄ：Ｊ以下になるまで、闇値Ｔｍを徐々に変
化させ、再度クラス分類演算部１０２を起動する。

評価基準Ｊｍまたは前回との差分ｄｊが十分に小さな値
となったとき、良いクラスタリングが実行できたとして
、すべてのクラスタリング処理を終了する。

１１ｏｕｇｈ変換等の２次元ヒストグラムにおける点を
クラスタリングするような場合、各点はクラス内の最大
値を中心に分布している。そこで入前記のように、すべ
ての対象点を予め大きさの順に並べ換かえておくことに
よって、クラスタリング時のクラスの中心を最初から最
大値に選ぶことができ、例えばヒストグラム空間におけ
る座標の順番に中心点を想定した場合等に比べて、良い
クラスタリングを得ることができる。したがって、最終
的に満足できるクラスタリングを得るまでの闇値の更新
回数を大幅に減少させることができる。

最大値演算部９８は、クラスタリング演算部９０ ７が出力したメモリ９９０クラスタリング結果を参照し
、各クラスの最大値Ｚｉ　（１＝１〜Ｎｃ）をめるもの
である。クラスタリング演算部９７が第２７図図示の如
く構成される場合、メモリ９９上のピーク候補点Ｙｉは
、濃度レベルの昇順に並んでいる。

したがって、ｉ＝１の方向からサーチすることによって
、容易に各クラスの最大値Ｚｉがめられる。

すなわち、例えば第３２図図示の如く、クラス番号ｋを
１からＮｃまで変化させ、各クラス対応に最初に現れた
ピーク候補点を抽出する。

このようにして、メモリ１００に得られた各クラスの最
大値Ｚｉが、ｌｌｏｕｇｈ変換のヒストグラム等の場合
、直線に１対１に対応するピーク点となる。

以上の処理を行なうことにより各線分に対応するピーク
点のみを抽出することができる。

このようにして得られたピーク点（θｌ、ρｉ）に基づ
いて、直線方程式を計算する。

１ この計算は、第２図の直線抽出部４内の直線方程式計算
部１０６により行なう。

この直線方程式の算出処理のためのフローチャートを第
３３図に示す。

図に示されるように、得られたピーク点（θｌ。

ｐｉ、ｉ＝ｌ〜Ｍ）について直線方程式％式％ を算出する。

尚・ｃｏｓθｉ＝Ｑの場合は、 Ｙ＝ρｉ／ｓｉｎθｉ＝ｃ　ｉ また、５ｉｎＯｉ＝Ｑの場合は、 Ｘ＝ｐｉ／ｃｏｓθ１＝ｄｉ を算出する。

そしてこの直線方程式計算部１０６により得られたａｔ
、ｂｉ、ｃｉ、ｄｉは、領域抽出部５へ出力される。

領域抽出部５は入力された前記各値に基づいて２ 領域の抽出を行なう。

この領域抽出の処理について説明する。

第２図において、１０７は線分抽出部、ｌＯ８は閉ルー
プ抽出部、１０９は投影点ａ１算部である。

まず、線分抽出部１０７の動作を第３４図に示すフロー
チャートを用いて説明する。

線分抽出部１０７には、直線方程式計算部１０６により
得られた傾き、切片情報および濃淡画像処理部３内の画
像メモリ１９内に格納された輪郭点座標が入力される。

そして、第３５図に示すように、入力された輪郭点座標
をＸＹ平面上に展開すると共に、傾きと切片に基づいた
直線をＸＹ平面上に擬イ以的に発生せしめる。

そして、この直線」二に沿ってＫ　Ｘ　ｒ、、マトリッ
クスからなるウィンドウを走査させる。

このウィンドウ内に存在する輪郭点の数を、ウィンドウ
内の例えば左上端から順次走査してウィンドウ内の各座
標に対応する画像メモリ１９内に輪郭点が格納されてい
るか否かを調べる。

３ そして、輪郭点であった場合には、カウンタＣ０ＮＴを
“１″づつ加算し、輪郭点ではない場合には、次のウィ
ンドウ内の座標位置に移動する。

そしてこの処理を順次繰り返し、ウィンドウ演算回路内
の右下端まで実行する。そして処理終了後のカウンタＣ
０ＮＴの値が所定値Ｔ以上ならば、その座標を直線上の
注目点座標（ｘｉ、ｙｉ）としてメモリ内に記憶する。

このウィンドウ処理を実行する回路がウィンドウ演算回
路である。

この処理を直線のＸＹ平面上での終了位置まで行ない、
そして次の直線をＸＹ平面上に擬似的に発生させ、同様
の処理を順次繰り返して行なうことにより、メモリ内に
線分座標を格納する。

そして、各線分座標に基づいて、各線分の端点Ａと端点
Ｂ及びその線分の長さしを抽出し、第３６図に示す線分
表を作成する。

次に、閉ループ抽出部１０８の動作について第３７図に
示すフローチャートを用いて説明する。

まず、各線分の端点Ａ、Ｂ、長さしを前記線分表から抽
出し、長さしが長い順番に並べ換かえる４ と共に、長い順番に番号を付すする。

そして、この長さが最大の線分の一方の端点Ａを基準と
して、半径Ｒ以内に端点を有する線分を捜す。端点が存
在しない場合は、半径Ｒを少し大きくし、同様に線分を
捜す。半径Ｒが所定値以上（Ｒｍａｘ）大きくしても、
線分が発見できない場合は、この線分は除外（例えば無
効フラグＩ”を付与）する。半径Ｒ以内に他の線分の端
点を見付けることができた場合は、この線分に連続する
線分階を付与し、そして見付けられた線分の他方の端点
を基準として同様の操作を繰り返して実行する。

そして、最初の線分に戻ったとき、この操作を終了し、
一つの閉ループが抽出される。この閉ループは、第３８
図に示されるように、各閉ループ毎に、線分階を格納す
る。

これを繰り返すことにより、３次元空間内の閉ループを
すべて抽出することができる。

投影点計算部１０９は、閉ループ抽出部１０８により得
られた各閉ループ領域の重心を計算を行５ なう。

以上説明したようにして、投影面の抽出処理を行なうこ
とができる。

次に、（２）の得られた面内に十字スリット光を照射す
る処理について説明する。

尚、スリット光の投影の処理を第３９図のフローチャー
トに示す。

ここでは、便宜上投影面内の重心座標へ十字スリン１−
光のクロス点を照射させるものとする。

第２図において、スキャニング機構制御部７はスキャニ
ングコントローラ１１０と、赤外域の波長の十字スリッ
ト光を照射する十字スリット光プロジェクタ１１２を駆
動するモータ１１１とを含んで構成される。

まず、スキャニングコントローラ１１０は、十字スリッ
ト光のクロス点が領域抽出部７の投影点計算部１０９で
められた所望の閉ループ領域の重心座標となるようにモ
ータ１１１を駆動制御して、十字スリット光プロジェク
タ１１２を移動させる。

６ また、これと同時に、十字スリット光像のＳＺＮ比を向
上させ、スリット像検出を容易にするためにＴＶカメラ
ｌの前面に可視光カットフィルタを装着する。尚、これ
は光学的に分離できるものであれば何でもよい。これは
、第２図に示す分離機構１１３により行なう。また分離
機構１１３は図示しない上位の中央処理装置からの信号
に基づいて動作する。さらに、切換スイッチ■を“１”
側に、切換スイッチＩＩＩを“１”側にセリトン、面傾
度・距離計測部６の回路構成を十字スリット光のラフな
りロス点をめる回路構成に切換える。

この状態で、ＴＶカメラ１により３次元空間を撮影し、
スリット像を得る。そして前述したように、濃淡画像処
理部３により、このスリ７１・像の骨格線座標（輪郭点
座標に対応）を抽出する。

濃淡画像処理部３により得られた骨格線座標に基づいて
、面傾度・距離計測部６内のラフなりロス点δ１算部１
１４により、十字スリット光のおおまかなりロス点座標
を算出する。

この処理を第４０図を用いて説明する。

７ まず、抽出されたスリット光の骨格線座標の中からＸ座
標の最小値Ｘ　ｍｉｎ、最大値Ｘ　ｍａｘ及びＸ座標の
最小値Ｙ　５ａｉｎ＋最大値Ｙ　ＩＩＩａｘをめる。

そしてラフなりロス点（Ｘｃ、Ｙｃ）として、Ｘ　ｃ　
−（Ｘｍｉｎ　＋Ｘｍａｘ　）　／　２Ｙ　ｃ　＝　（
Ｙｍｉｎ　＋Ｙｍａｘ　）　／　２を算出する・ そして、ラフなりロス点計算部１１４により得られたラ
フなりロス点（Ｘｃ、Ｙｃ）に基づいて、スキャニング
コントローラ１１０がモータ１１１を駆動制御して、ラ
フなりロス点が投影面内の重心座標の近傍に十字スリッ
ト光プロジェクタ１１２を移動させる。

次に、このラフなりロス点が重心座標の近傍の所定領域
内に入ったら、切換スイッチｓｗｎを“１”側へ、切換
スイッチＳＷ■を“２”側へ切換える。

ここで、ラフなりロス点が重心座標の近傍の所定領域内
へ入ったことの検出は、例えば、重心座標に所定値を加
算して得られた小領域の座標と、８ ラフなりロス点計算部１１４により得られたクロス点（
Ｘｃ、Ｙｃ）とを比較することにより簡単に行なうこと
ができる。この処理は、例えば、前述したような分離機
構１１３．切換スイッチＳＷ　１、ＳＷＩ、５ＷＩＩｒ
を切換制御する図示しない上位の中央処理装置により行
なう。

次に、切換スイッチＳＷ■を“１”側へ切換えることに
より、濃淡画像処理部３により得られたスリット光像の
骨格線座標が直線抽出部４に入力される。

直線抽出部４は、前述の処理と同様にして、入力された
骨格線座標に基づいて、ハフ変換による骨格線座標のハ
フ平面への写像を行なって、ヒストグラムを作成する。

このようにして得られたヒストグラムに基づいて、スリ
ット光の傾きを検出し、正確なスリット光のクロス点を
算出する。

第２図のスリット光傾き検出部１１５は、スリット光の
傾きを検出するものである。

以下に、スリット光の傾きの検出処理について９ 説明する。

このスリット光の傾きの検出の手法は、第４１図に示す
ように、所定の座標系（同図（ａ））における直線Ｙ＝
ａｏ　−Ｘ　＋ｂｏ上の各点Ｐｉ　：　（Ｘｌ、Ｙｌ） Ｐ２：　（Ｘ２．Ｙ２） Ｐ３　：　（Ｘ３．Ｙ３） Ｐ４：　（Ｘ４．Ｙ４） についてハフ変換を施して新たな座標系（同図（ｂ））
に展開すると、当該座標系において、前記各点に対応し
て、 ｂ＝−ＸＩ−ａ＋Ｙ１ ｂ＝−Ｘ２・ａ＋Ｙ２ ｂ＝−Ｘ３・ａ＋Ｙ３ ｂ＝−Ｘ４　・ａ＋Ｙ４ が得られ、前記各直線が当該座標系において、点（ａｏ
、ｂｏ）で交わるようになることを利用したものである
。

第４２図は、スリット傾き検出部１１５の詳細回路図で
ある。

０ このスリット傾き検出部１１５は、直線抽出部４のヒス
トグラムメモリ７９内の頻度データを検索し、当該頻度
データが最大となる点座標データ〔θ（ｍａｙ）、ρ（
ｍａｙ）） をめるものであるが、本実施例では、対象となる線画像
が十字スリット光に対応して２つ存在することから、そ
れぞれの線画像に対して前記点座標データ 〔Ｇ１（ｍａｘ）、Ｇ１（ｌＩｌａｘ））〔Ｇ２　（ｍ
ａｙ）　、Ｇ２（ｍ８ｘ））をめることになる。そして
当該十字スリットに対応した線画像から得られる前記２
つの頻度のピーク点は、一般にθに関して離れたもので
あり、十字スリット光を投影する十字スリット光プロジ
ェクタ１１２と当該スリット光を撮影するＴＶカメラ１
の相対的な位置関係を調整して、前記θ１（ｍａｘ　）
とＧ２（ｍａｘ）との関係を常に、Ｏ〈Ｇ１　（ｗａｘ
　）　＜ｔｔ／’ｌ≦０２（ｍａｙ）≦π・・・・・・
　（６） １ １ｔａｎ　Ｇ１　（ｍａｙ）　１＜ｌ≦１ｔａｎ　Ｇ２
　（ｍａｙ）　ｌ　・・・・・・　（７）となる条件に
設定することが可能である。

そこで、第４２図に示すスリット傾き検出部１１５は、
特に前記（６）の条件を満足するように、十字スリット
光プロジェクタ１１２とＴＶカメラ１を配置した場合の
ものである。

第４２図において、１１６は前記新たな極座標系での点
座標データρｊ、θｊを順次出力するアドレスジェネレ
ータであり、このアドレスジェネレータ１１６からのρ
ｊはレジスタ１１７ａに、同θｊはレジスタ１１７ｂに
それぞれ順次図示しないクロックジェネレータからのク
ロックパルスに同期して格納されるようになっている。

また、アドレスジェネレータ１１６からの点座標データ
θｊ、ρｊは、ヒストグラムメモリ７９に伝送され、こ
のヒストグラムメモリ７９から当該点座標（θｊ、ρｊ
）に対応した頻度データｆ（θｊ、ρｊ）が読み出され
ると共に、当該頻度データが前記クロックパルスに同期
してレジスタ２ １１７Ｃに格納されるようになっている。１１８はレジ
スタ１１７ｂに格納したθｊと所定値θ１＝（π／２）
とを比較して θｊ〈θ１＝（π／２） となる時にＨレベル信号を出力する比較器である。

また、１１９は第１の最大値検出回路、１２０は第２の
最大値検出回路であり、各最大値検出回路１１９．１２
０は、それぞれレジスタ１１７Ｃに格納した頻度データ
を再び格納するレジスタ１１９ｂ１同１２０　ｂと、こ
の各レジスタ１１９ｂ。

１２０ｂの頻度データと前記レジスタ１１７Ｃからの頻
度データとを比較する比較器１１９ａ、同１２０ａを有
しており、各比較器１１９ａ、１２０ａはレジスタ１１
７ｃの頻度データがレジスタ１１９ｂ、１２０ｂの頻度
データを上回る時に１ルベル信号を出力するようになっ
ており、前記レジスタ１１９ｂは比較器１１８．１１９
ａの出力信号及びクロックパルスのアンドゲートＧ２２
によるアンド信号に同期して作動するようになると共に
、前記レジスタ１２０ｂは比較器１１８のイ３ ンバータＧ２４による反転信号、比較器１２０ａからの
出力信号及びクロックパルスのアントゲ−Ｇ２３による
アンド信号に同期して作動するようになっている。１２
１ａ、１２１ｂはレジスタ１１９ｂと同様にアンドゲー
トＧ２３の出力信号に同期して作動するレジスタであり
、レジスタ１２゜ｌａ、１２２ａはそれぞれのタイミン
グでレジスタ１１７ａ内のρｊを格納し、レジスタ１２
　ｌ　ｂ。

１２２ｂはそれぞれのタイミングでレジスタ１１７ｂ内
のθｊを格納するようになっている。

そして、１２３ａ、１２３ｂはそれぞれレジスタ１２１
ａ、１２１ｂとレジスタ１２２ａと１２２ｂに格納した
θｊ、ρｊを ａ＝−（ｃｏｓθｊ／ｓｉｎθｊ） ｂ＝ρｊｓｉｎθｊ に従ってａ、ｂに変換する変換器であり、極座標データ
（θｊ、ρｊ）を直交座標デー（ａ、ｂ）に変換するも
のである。

以」二説明した構成において、その動作を説明する。

４ すなわち、アドレスジェネレータ１１６は、順次θｊ、
ρｊを出力し、（θｊ、ρｊ）で指定されるヒストグラ
ムメモリ７９内の頻度データｆ（θｊ、ρｊ）を、θｊ
〈π／２の領域ではレジスタ１１７Ｃを介してレジスタ
１１９ｂに格納し、さらにレジスタ１１９ｂの頻度デー
タを順次大きな値のものに更新していく。

また、π／２≦θｊ〈πの領域では、当該頻度データｆ
　（θｊ、ρｊ）がレジスタ１１７Ｃを介してレジスタ
１２０ｂに格納され、さらにレジスタ１２０ｂの頻度デ
ータは前記同様に順次大きな値ものものに更新されてい
く。この時、レジスタ１１９ｂの更新のタイミングで当
該ρｊ、θｊがそれぞれレジスタ１１７ａ’、１１７ｂ
を介してレジスタ１２１ａ、１２１ｂに格納され、また
、レジスタ１２０ｂの更新のタイミングで当該ρｊ。

θｊが前記と同様にレジスタ１１７ａ、１１７ｂを介し
てレジスタ１２２ａ、１２２ｂに格納される。前記のよ
うな処理がすべての（θｊ、ρｊ）（ｊ−１〜Ｎ）につ
いて行なわれると、最終的に５ レジスタ１１７ｂに格納されている頻度データはθｊ〈
π／２の領域における最大値となり、レジスタ１２０ｂ
に格納されている頻度データは、π／２〈θｊ≦πの領
域における最大値となる。

それに伴ない、レジスタ１２１ａ、１２１ｂの内容がθ
ｊ〈π／２の領域において頻度が最大となるｐ　（ｍａ
ｘｉ）　、θ（ｍａｘｉ）となると共に、レジスタ１２
２ａ、１２２ｂの内容がπ／２≦θｊ〈πの領域におい
て頻度が最大となるｐ　（ｍａｘ２）、θ（ｍａｘ２）
となり、そめ時の変換器１２３ａの変換出力ａ　（ｍａ
ｘｉ）　、ｂ　（ｍａｘｉ）が、十字スリット光に対応
した一方の骨格線を示す直線方程式％式％ における各ａＯ１ｂＯとなると同時に、その時の変換器
１２３ｂの変換出力ａ　（ｍａｘ２）　、ｂ　（ｍａｙ
２）が、十字スリット光に対応した一方の骨格線を示す
直線方程式 ％式％ における各ａＯ′、ｂＯ′になる。

したがって、前記ａ　（ｍａｘｌ）　、ａ　（ｍａｙ２
）が、６ 求める十字スリット光に対応した各線画像の傾きとなる
。

このようにして得られた２つの直線方程式に基づいて連
立方程式をたて、これの解であるＸ、　Ｙを十字スリッ
ト光のクロス点として算出する。

この連立方程式をたて、これの解をめる処理は、面傾度
・距離計測部６のクロス点計算部１２４で行なう。

そして、このクロス点計算部１２４により得られたクロ
ス点（Ｘ、Ｙ）に基づいて、スキャニングコントローラ
１１０がモータ１１１を駆動制御して、クロス点（Ｘ、
Ｙ）が投影面内の重心座標となるように十字スリット光
プロジェクタ１１２を移動させる。

尚、前述の説明にあっては、十字スリット光のクロス点
を閉ループ領域の重心座標に位置付ける場合について説
明しているが、本発明はこれに限定されるものでなく、
閉ループ領域内のどの場所であってもよい。

ただし、閉ループ領域の重心とした場合には、７ 十字スリット光を照射した際に、十字スリット光が閉ル
ープ領域内からはみ出す可能性も少なく、−また、十字
スリット光のクロス点を照射する位置を決定する場合に
、重心座標が最も計算し易いためにこれを利用している
に過ぎない。

以上説明した処理を実行することにより、閉ループ画像
の領域内にスリット光を照射することができる。

次に、（３）の面の傾き及び座標を算出するために、面
上に照射されたスリット光の傾き、十字スリット光のク
ロス点を検出する処理を説明する。

第４３図は十字スリット光プロジェクタ１１２とＴＶカ
メラ１の空間配置関係を示す斜視図であり、第４４図は
、第４３図の空間配置におけるキャリブレーション時の
座標関係を示し、第４５図は、第４３図の空間配置にお
けるＴＶカメラ１の撮影面上の像の座標を示し、第４６
図は、３次元物体が任意の傾きを有するときの座標関係
を示す図である。

このような構成において、十字スリット光プロ８ ジェツタ１１２の座標系０ｐ−ＸｐＹｐＺｐについて光
軸をｚｐとし、これに直交するようにＸｐ、　ｙｐ軸を
定める。一方ＴＶカメラ１の座標系０ｃ−ＸｃｖｃＺｃ
について撮像面の横軸をＸｃ、縦軸をＹｃに選び、Ｚｃ
をこれらに直交するように定める（第４４図参照）。

そして座標系０ｐ−ＸｐＹｐＺｐが座標系０ｃ−ＸｃＹ
ｃＺｃに対して、Ｚｃ軸回りにα、Ｙｃ軸回りにβ、Ｘ
ｃ軸回りに１回転しているとする。

この関係は、基準点において予めキャリブレーションし
ておくことにより既知であるとする。

そしてその関係は、以下の式で表現される。

ｓｉｎαｃｏｓβ。

ｃｏｓαｃｏｓｒ　＋　ｓｉｎαｓｉｎβｓｉｎγ。

−ＣＯ３αｓｉｎγ＋ｓｉｎαｓｔｎβｃｏｓγ。

９ 次に、任意の傾きをもつ物体面π１に、十字スリット光
プロジェクタ１１２とＴＶカメラｌを、それぞれ基準面
からオイラー角αｅ、β２．γＰ、α。、β６．γ０だ
け回転させてＳ、Ｔのスリット光を投影したときの工と
１の導出を第４６図を参照しつつ行なう。

ここで、解析を容易にするために第４４図に示すように
、Ｘｐ軸上にＳのスリットをＹｐ輪軸上ｔのスリットを
考える。

まず、十字スリット光プロジェクタ１１２とＴＶカメラ
の回転後の座標系をそれぞれ０ｐ−ＸｐＹｐＺｐと０ｃ
−ＸｃＹｃＺｃとする。

０ｐ−ＸｐＹｐＺｐは０ｐ−ＸｐＹｐＺｐに対して、０ であり、この式は、 と書き替えられる。ここでＨ’のダッシュ“″はｎの転
置行列を示す。従って、０５−Ｘ４ＹｉＺｐは０にこで
、 １’ｉｏ＝　ＴＩ（％、％、１−ｙ）−）１（ｉ、ｐ、
ｒＬｌ（（／ｃ４ｃｊ＜）であると仮定する。

一方、物体面上の投影像二はｏｊ−ｘｐｙｐｚｐ系の１ Ｘｐ’Ｚｊ平面内にあるので、 ；３ｋ　ｊｐ’（ｅ−ｊｔ；　）　＝０　−（１５）但
し、 ｅ−Ｘｅｉ’ｃ＋　Ｙｅｊ’ｃ＋　Ｚｅｋンｊ’ｆ：＝
　ｈ　２１ｉ″ご＋ｈ　２２ｊ’ε＋ｈ２３に’ｃ’　
・・・（１６）式（１６）を式（１５）に代入すると、
χｅｈ　２１＋Ｙｅｈ　２２＋　Ｚｅｈ　２３＝　Ｏ−
（１７）測定できないＺｅは、 像ンハ、０ｐ−Ｘ４Ｙｌ＋Ｚｉｌ＋系（７）ＹｐＺ６平
面内ニアル（７）　テ、ｆ　ｌ　ｉ’ｐ（ｆ−ｉ’ｌ：
）　＝Ｏ−（１８）但し、 を上式に代入すると、 Ｘｆｈ　１１＋　Ｙｆｈ　１２＋　Ｚｆｈ　１３＝　Ｏ
・・・（２１）測定できないＺｆは、 ２ 最後に、π１の面ベクトルの導出を行なうと面ベクトル
介は二と１との外積で与えられる。

従って・ π＝ｅＸｆ ＋（ＸｅＹｆ−ＸｆＹｅ）　Ｋｃ　−（２４）＝　ｕ　
ｉｃ＋　ｖ　ｊｃ十ｗＫｃ　−（２５）従って、π１の
０６−ＸｇＹεＺ６系に対する方向余弦以上説明した面
の傾き及び座標を算出するために、面上に照射されたス
リット光の傾き、十字スリン１−光のクロス点を検出す
る処理を行なう位置姿勢制御部１２５と面傾度・距離演
算部１２Ｇの動作を第４７図、第４８図に示すフローチ
ャートを参照しつつ、説明する。

３ 図において、キャリブレーション時には、基準点に設置
された十字スリット光プロジェクタ１１２とＴＶカメラ
１の各座標系のキャリブレーションを行なう。

ここでは、解析上簡単化のため、直交する２本のスリッ
ト光を基準面π０に投影する。

そして、スリット傾き検出部１２５により得られた各線
画像の傾きである前記ａ　（ｍａｘｉ）　、ａ　（ｍａ
ｘ２）が、ミ、ンの傾門に対応するので、これからＸ、
Ｙ成分すなわち、Ｘｅ、Ｙｅ＋Ｘｆ、Ｙｆをめることが
できる。予め、ＴＶカメラと十字スリット光プロジェク
タの相対的位置関係をキャリブレーションによって校正
しておけば、その位置関係を変更しない限り、キャリブ
レーションを再度行なう必要はない。

次に任意の面の傾きを導出する場合について説明する。

十字スリット光プロジェクタ１１２とＴＶカメラ１を制
御して向きを目標点に向ける。

これは、前述した動作と同様である。また、クロス点計
算部１２４により十字スリット光のクロ４ ス点がめられているので、このクロス点より十字スリッ
ト光プロジェクタ１１２の基準点からの回転角度を読取
ることができる。また、ＴＶカメラの回転角度も図示し
ない中央処理装置からの制御７信号によりＴＶカメラを
回転駆動するとすれば、容易に読取り可能である。

面傾度・距離演算部１２６では、α、β、γ。

αｐ、βｐ、　ｙｐ、αＣ１βＣ，７ＣからＨＯをめる
。次に、スリット傾き検出部１２５からのシ、ンに基づ
いてＸ、Ｙ成分の長さを算出する。

さらに、式（１８）　、（２２）を用いてＺｅ、　Ｚｆ
を導出して、式（２４）　、（２５）からｕ、ｖ、ｗを
め、式（２６）から　π１の方向余弦を導出する。

また、得られたクロス点座標より距離をめることができ
る。

以下にＴＶカメラ系０ｃ−ＸｃＹｃＺｃと十字スリット
光プロジェクタ系０ｐ−ＸｐＹｐＺｐの相対的位置関係
が予め分っているとき、投影された十字スリット像の中
心点を計算することによって、距離をめる方法について
第４９図を用いて説明する。

５ 説明を簡略化するため、３次元空間をＴＶカメラ座標の
ＸｃＺｃ平面及びＹｃＺｃ平面で説明する。

第４９図（ａ）はχｃＺｃ平面、第４９図０１１）はＹ
ｃＺｃ平商を示す。

ここで、計測点、つまり十字スリットの投影像のクロス
点をＰ　（ＸＯ，ＹＯ，ＺＯ）　、十字スリット光プロ
ジェクタ１１２の位置をＱ　（Ｘｑ、Ｙｑ、Ｚｑ）　＋
　Ｔ　Ｖカメラｌの焦点距離をＦとする。また、ＸｃＺ
ｃ平面上で十字スリット光プロジェクタの光軸ＺｐとＸ
ｃのなす角をθ、　ＹｃＺｃ平面上で十字スリット光プ
ロジェクタの光軸ＺｐとＹｃのなす角をψとする。

さらに、撮像面上におけるＰの像をＲとし、その座標を
（Ｘｓ、Ｙｓ＋　Ｐ　）とする。

このとき、ＸｃＺｃ平面上で直線ＰＱ、ＰＲは次のよう
に表現できる。

Ｐ　Ｑ　：　ＺＯ＝　（ＸＯ−Ｘｑ）　ｔａｎθ＋Ｚｑ
　・（２６）ＰＲ：　ＺＯ＝　（−Ｆ　／Ｘｓ）　ＸＯ
・”　（２７）６ また、ＹｃＺｃ平面上で直線ＰＱ、ＰＲは次のように表
現できる。

ＰＱ　：　ＺＯ−（ＹＯ−Ｙｑ）　ｔａｎψ→−Ｚｑ　
−＝　（３０）そして、スリット傾き検出部でめられた
撮像面上での十字スリット光のクロス点座標（Ｘｃ、Ｙ
ｃ）をＴＶカメラ系座標に変換した（Ｘｓ、Ｙｓ　）を
め、ＴＶカメラと十字スリット光プロジェクタの位置関
係からθ、ψ、χＱ、　ＹＱおよびＴＶカメラのレンズ
の焦点距離Ｆを知り、この値を式（２Ｂ）　。

（３２）　、（２９）　、（３３）に代入することによ
り、物体までの距離をめることができる。

ＺＯについては、式（２９）と（３３）のいずれを用い
てもよい。

（ａ発明の詳細 な説明したように、本発明によれば、３次元空間内の物
体を撮影して得られた閉ループ領域毎７ にその面の傾き及び座標をめるので、３次元物体認識に
必要なセグメンテーションが高速に行なえ、ロボットの
眼として有効なツールとなる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明に係かる画像処理装置の実施例説明図２
第２図は濃淡画像処理部の説明図、第３図、第４図は荷
重係数の説明図、第５図は空間フィルタ演算部の説明図
、第６図はデータシフト回路の説明図、第７図は乗算回
路の説明図、第８図は加算回路の説明図、第９図は割算
回路の説明図。 第１０図は物体及びその輪郭抽出状態説明図、第１１図
はスライスレベルを変えたときの出力説明図、第１２図
は輪郭抽出動作原理の説明図、第１３図は極点抽出部の
説明図、第１４図はデータシフト回路の説明図、第１５
図はデータ比較回路の説明図、第１６図は闇値処理部の
説明図、第１７図、第１８図は輪郭抽出処理を施した場
合の効果の説明図、第１９図は輪郭部データ説明図、第
２０図は雑音除去条件説明図、第２１図は雑音除去部の
説明図、第２２図はデータシフト回路の説明８ 図、第２３図は論理演算回路の説明図、第２４図はρ「
１算部の説明図、第２５図はピーク点抽出処理の説明図
、第２６図はＩｆ　ｏ　ｕ　ｇ　ｈ変換により得られる
ヒストグラムム、第２７図はクラスタリング演算部、第
２８図は順序付は演算部の説明図、第２９図はクラス分
類演算部の説明図、第３０図は評価基準演算部の説明図
、第３１図は闇値更新部の説明図、第３２図は最大値演
算部の処理説明図。 第３３図は直線方程式算出処理のフローチャート。 第３４図は線分抽出部の説明図、第３５図は線分抽出部
の処理説明図、第３６図、第３８図は線分表、第３７図
は閉ループ処理部の動作フローチャート、第３９図はス
リット光の投影処理説明図。 第４０図はラフなりロス点計算部の処理説明図。 第４１図はスリット光の傾き検出の手法説明図。 第４２図はスリット傾き検出部の説明図、第４３図は十
字スリット光プロジェクタとＴＶカメラの空間配置関係
を示す斜視図、第４４図はキャリブレーション時の座標
関係を示す図、第４５図は第４３図の空間配置における
ＴＶカメラの撮影面上９ の像の座標を示す図、第４６図は３次元物体が任意の傾
きを有するときの座標関係を示す図、第４７図、第４８
図は面の傾き及び座標を算出するための処理を説明する
動作フローチャート、第４９図は十字スリット光のクロ
ス点座標から物体までの距離をめる方法の説明図である
。 図において、１はＴＶカメラ、２はＡ／Ｄ変換器、３は
濃淡画像処理部、４は直線抽出部、５は領域抽出部、６
は面傾度・距離針側部、８はスキャニング機構制御部、
１１２は十字スリット光プロジェクタ、１１３は分離機
構、ＳＷＩ、５ＷＩＩ。 ０ 寺輪−Ｎ −４５８− 廃＋Ｇｆ’Ｂ ￥１９１刀 才１９ｍ ■　■　■　■ ■　［相］　■　＠ ０　［相］　■　■ （し ■　■　■　■ （Ｃ ■　■　■　■ 第３０図 埠　うＬ　Ｄｎ 第すＩＺ 晩４０（Ｌ Ｕつ ÷ 蘇 嫁 第＋８図 第４−７図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. ３次元空間上の物体を撮影する撮影手段と、前記撮影手
   段により得られた画像情報に基づいて前記物体を構成す
   る面を抽出する面抽出部と、前記面抽出部により得られ
   た面情報に基づいて所望の面上のみにスリット光を照射
   する照射部と、前記所望の面−Ｌのみに照射されるスリ
   ット光像を撮影して得られたスリット光像情報に基づい
   て前記面の傾きと３次元空間座標を算出する面情報算出
   部と含んで成る画像処理装置。