JPS61200411A - 物体認識方法 - Google Patents
物体認識方法Info
- Publication number
- JPS61200411A JPS61200411A JP60041122A JP4112285A JPS61200411A JP S61200411 A JPS61200411 A JP S61200411A JP 60041122 A JP60041122 A JP 60041122A JP 4112285 A JP4112285 A JP 4112285A JP S61200411 A JPS61200411 A JP S61200411A
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- Japan
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- Pending
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
- G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
- G01B11/24—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring contours or curvatures
- G01B11/25—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring contours or curvatures by projecting a pattern, e.g. one or more lines, moiré fringes on the object
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (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】
〔発明の利用分野〕
本発明は物体認識方法に係り、特Ｋ、複雑背景下での画
像処理による物体抽出に好適な物体認識方法に関する。
像処理による物体抽出に好適な物体認識方法に関する。
複雑背景下にある物体を画像処理によって抽出しようと
すると、物体を切出すための明るさのしきい値の設定が
難しく、所定の物体だけを抽出することが困難である。
すると、物体を切出すための明るさのしきい値の設定が
難しく、所定の物体だけを抽出することが困難である。
画像処理におけるしきい値の自動設定方法としては、長
尾著「画像認識論」（コロナ社、情報工学講座１６）の
Ｐ、３８〜４５にあるよ５に、Ｐタイル法、モード法、
２分割法等が知られている。
尾著「画像認識論」（コロナ社、情報工学講座１６）の
Ｐ、３８〜４５にあるよ５に、Ｐタイル法、モード法、
２分割法等が知られている。
しかし、これらの方法は何れも物体と背景がはっきりと
区別できるような単純背景において、２値化処理のため
のしきい値を設定する方法であり、ＩＣ基板上の部品と
いった複雑背景下での物体切出しには適さない。
区別できるような単純背景において、２値化処理のため
のしきい値を設定する方法であり、ＩＣ基板上の部品と
いった複雑背景下での物体切出しには適さない。
本発明の目的は、画像処理によって物体表面を切出すた
めの明るさのしきい値を自動的に設定し、複雑背景下で
の物体画像の切出しが可能な物体認識方法を提供するこ
とにある。
めの明るさのしきい値を自動的に設定し、複雑背景下で
の物体画像の切出しが可能な物体認識方法を提供するこ
とにある。
本発明の物体認識方法では、抽出したい物体の面の明る
さの平均値ｆ０や標準偏差σ等を求めｆ、近傍の明るさ
の領域のエツジを検出して追跡して行くことにより、所
定の面を切出す。まず光切断線等のパターンを例えば部
品を搭載した回路基板に照射し、各部品の大小に基づく
凹凸画像を作る。そして、この凹凸画像から、切出す対
象の部品の表面に当った部分を抽出する。
さの平均値ｆ０や標準偏差σ等を求めｆ、近傍の明るさ
の領域のエツジを検出して追跡して行くことにより、所
定の面を切出す。まず光切断線等のパターンを例えば部
品を搭載した回路基板に照射し、各部品の大小に基づく
凹凸画像を作る。そして、この凹凸画像から、切出す対
象の部品の表面に当った部分を抽出する。
抽出した光切断線部分に対応する画素のうちから何点か
をサンプリングして、明るさの平均値ｆ、と積重偏差σ
を求め、ｆｏ±ασの明るさの領域の輪郭を点列として
求める。ここでαはパラメータで、切出した領域の輪郭
点列数や面積等の値が適当な範囲に入るよ５に自動的に
設定する。つまり、次の順に行なう。
をサンプリングして、明るさの平均値ｆ、と積重偏差σ
を求め、ｆｏ±ασの明るさの領域の輪郭を点列として
求める。ここでαはパラメータで、切出した領域の輪郭
点列数や面積等の値が適当な範囲に入るよ５に自動的に
設定する。つまり、次の順に行なう。
１）光切断線の凹凸関係の解析による、目的とする物体
面上の光切断線の抽出 ２）面上の光切断に対応する画素の明るさから平均値、
積重偏差を計算 ５）平均値近傍の明るさ領域の輪郭点列化４）点列数や
面積等が適当な範囲内〈入る場合この領域を切出し対象
とした物体の画像とする。
面上の光切断線の抽出 ２）面上の光切断に対応する画素の明るさから平均値、
積重偏差を計算 ５）平均値近傍の明るさ領域の輪郭点列化４）点列数や
面積等が適当な範囲内〈入る場合この領域を切出し対象
とした物体の画像とする。
以下、本発明の一実施例を図面を参照して説明する。
第１図は本発明方法の一例を適用する物体認識装置の概
略構成図で、物体認識装置はＩＴＶカメラ１と、光切断
線照射装置２と、画像処理装置５．凹凸検出装置６．計
算手段７．光切断線点灯装置８から成る。光切断線点灯
装置８は。
略構成図で、物体認識装置はＩＴＶカメラ１と、光切断
線照射装置２と、画像処理装置５．凹凸検出装置６．計
算手段７．光切断線点灯装置８から成る。光切断線点灯
装置８は。
画像処理装置５からの指令により、光切断線のオン、オ
フを制御する。また凹凸検出装置６と画像処理装置５と
は互いにデータをやりとりできるように結合されている
。ＩＣ基板３には部品４α、 ４ｈ、 ４ｃ等が搭載さ
れており、以下、このＩＣ基板５上の部品４ｈの画像を
切出す方法について詳述する。
フを制御する。また凹凸検出装置６と画像処理装置５と
は互いにデータをやりとりできるように結合されている
。ＩＣ基板３には部品４α、 ４ｈ、 ４ｃ等が搭載さ
れており、以下、このＩＣ基板５上の部品４ｈの画像を
切出す方法について詳述する。
まず、画像処理装置５により、光切断線点灯装置８にオ
ン信号を送り、光切断線を照射装置２からＩＣ基板３上
に照射させる。物体にあたった光切断線はＩＴＶカメラ
１で見ると第２図に示すように、高低に対応した凹凸画
像になる。この凹凸画像の凸部に相当する部分のみを凹
凸検出装置６を用いて抽出すると、第３図のようＫなる
。凹凸検出装置６内で行なわれる処理のフローを第４図
に示す。
ン信号を送り、光切断線を照射装置２からＩＣ基板３上
に照射させる。物体にあたった光切断線はＩＴＶカメラ
１で見ると第２図に示すように、高低に対応した凹凸画
像になる。この凹凸画像の凸部に相当する部分のみを凹
凸検出装置６を用いて抽出すると、第３図のようＫなる
。凹凸検出装置６内で行なわれる処理のフローを第４図
に示す。
第４図において、ステップ１０では、ＩＴＶカメラ１か
らの入力画像の１番目の列にかける光切断線の行Ｉ（Ｊ
）と７＋１番目の列における光切断線の行７（／＋１）
を取り込み、凹凸検出装置６へ送る。ステップ１１で、
凹凸検出装置は１０）とＩ（Ｊ＋１）との差Ｉｔｏ）−
ｔｏ＋１）１を計算し、ステップ１２で、それと予め設
定されたしきい値ＴＨとを比較する。１ｒ（ｔ＞−ｔ（
ｔ＋１）ｌ＜ＴＨなら光切断線に跳びはないと判定し、
ステップ１３で１の値を１ふやしてから、つまり次の列
に移ってからステップ１０へ戻り、同様の処理をくり返
す。ステップ１２の判定が ＋７（１）−７（Ｊ＋１）
Ｉ）ｒＨなら、ステップ１４に進み、光切断線の跳びを
検出したと判定し、次の処理１５へ移る。
らの入力画像の１番目の列にかける光切断線の行Ｉ（Ｊ
）と７＋１番目の列における光切断線の行７（／＋１）
を取り込み、凹凸検出装置６へ送る。ステップ１１で、
凹凸検出装置は１０）とＩ（Ｊ＋１）との差Ｉｔｏ）−
ｔｏ＋１）１を計算し、ステップ１２で、それと予め設
定されたしきい値ＴＨとを比較する。１ｒ（ｔ＞−ｔ（
ｔ＋１）ｌ＜ＴＨなら光切断線に跳びはないと判定し、
ステップ１３で１の値を１ふやしてから、つまり次の列
に移ってからステップ１０へ戻り、同様の処理をくり返
す。ステップ１２の判定が ＋７（１）−７（Ｊ＋１）
Ｉ）ｒＨなら、ステップ１４に進み、光切断線の跳びを
検出したと判定し、次の処理１５へ移る。
ステップ１５ではＩ（Ｊ）と１（／＋１ ）の位置関係
を判定し、Ｉ（Ｊ）くＩ（Ｊ＋１）なら／＋１番目の点
が１番目の点に比べて凸になっているので／＋１番目の
点Ｋ ＵＰ （上昇）の符号を付けておく。Ｉ（Ｊ）〉
Ｉ（Ｊ＋１）なら／＋１番目の点が１番目の点に比べて
凹になっているので、１番目の点にＤｏｒｎ （下降）
の符号を付けておく。また、そのときの列番号をステッ
プ１８．１９ において、夫々ＵＰＰＯＩＮＴ 、 Ｄ
ＯＷＮＰＯＩＮＴとして記憶しておく。そしてステップ
２０で、ＵＰとＤＯＷＮの間の領域があるかどうか調べ
、領域があれば物体表面上の光切断線とみなして切出す
。このとき、領域はｔｔｐｐｏｔｐｉｒからＤＯＷ’Ｎ
ＰＯＩＮＴまでの間である。ステップ２０での処理が終
わればステップ２１で１の値を１ふやし、ステップ１０
へ戻り処理をくり返す。以上のように処理すれば、第２
図の光切断線から８３図の光切断線を抽出することがで
きる。
を判定し、Ｉ（Ｊ）くＩ（Ｊ＋１）なら／＋１番目の点
が１番目の点に比べて凸になっているので／＋１番目の
点Ｋ ＵＰ （上昇）の符号を付けておく。Ｉ（Ｊ）〉
Ｉ（Ｊ＋１）なら／＋１番目の点が１番目の点に比べて
凹になっているので、１番目の点にＤｏｒｎ （下降）
の符号を付けておく。また、そのときの列番号をステッ
プ１８．１９ において、夫々ＵＰＰＯＩＮＴ 、 Ｄ
ＯＷＮＰＯＩＮＴとして記憶しておく。そしてステップ
２０で、ＵＰとＤＯＷＮの間の領域があるかどうか調べ
、領域があれば物体表面上の光切断線とみなして切出す
。このとき、領域はｔｔｐｐｏｔｐｉｒからＤＯＷ’Ｎ
ＰＯＩＮＴまでの間である。ステップ２０での処理が終
わればステップ２１で１の値を１ふやし、ステップ１０
へ戻り処理をくり返す。以上のように処理すれば、第２
図の光切断線から８３図の光切断線を抽出することがで
きる。
第３図のように切出した物体上の光切断線を以下１本ず
つ処理して行けばよい。尚、そのうちの１本の処理につ
いて以下詳細に説明する。
つ処理して行けばよい。尚、そのうちの１本の処理につ
いて以下詳細に説明する。
第５図に示すように、物体上にある光切断線の位置は既
にわかっている。そこで次は七〇光切′断線があたった
部分の画素の明るさの平均値ｆ０標準偏差σを計算手段
７を用いて求める。計算手段７内で実行される処理フロ
ーを第６図に示す。画像処理装置５からの指令によりス
テップ３１で光切断線点灯装置８へＯＦＦ信号を送り、
光切断線を消す。ステップ３２では、光切断線があたっ
ていた画素のうちから何点かの明るさをサンプリングし
、ステップ３３で平均値ｆｏ、標準偏差σを計算する。
にわかっている。そこで次は七〇光切′断線があたった
部分の画素の明るさの平均値ｆ０標準偏差σを計算手段
７を用いて求める。計算手段７内で実行される処理フロ
ーを第６図に示す。画像処理装置５からの指令によりス
テップ３１で光切断線点灯装置８へＯＦＦ信号を送り、
光切断線を消す。ステップ３２では、光切断線があたっ
ていた画素のうちから何点かの明るさをサンプリングし
、ステップ３３で平均値ｆｏ、標準偏差σを計算する。
次に、求めた平均値ｆ０．標単偏差σを用いて物体表面
の輪郭を抽出する方法について、第７図のフローをもと
に説明する。
の輪郭を抽出する方法について、第７図のフローをもと
に説明する。
ステップ４１では平均値ｆ０と標準偏差σとから、探索
する画素の明るさｆが、αをパラメータとして１ｆ−ｆ
、ｌ＜α・σの条件を満たすかどうか判定し、上記条件
を満たす領域の切出しを図る。
する画素の明るさｆが、αをパラメータとして１ｆ−ｆ
、ｌ＜α・σの条件を満たすかどうか判定し、上記条件
を満たす領域の切出しを図る。
このようにして、ブロック４２に示した物体の輪郭を抽
出した例をブロック４３に示す。次に、ステップ４４で
領域の頂点数や面積を計算する。認識したい物体の頂点
数や面積は予め測定しておき、ステップ４４ではこれら
の値が予め測定した値に一致するかを判定する。もし条
件に合っていれば、ステップ４５でこの輪郭を出力すれ
ばよい。条件に合わなければステップ４６でパラメータ
αをすこしずらしてα±Δαとして、ステップ４１へ戻
りくり返して処理する。ここでΔαもパラメータであり
、αに比べて十分小さい値である。また、このくり返し
回数が予め定めておいた回数を越えると、検出できなか
−たとみなし、処理をやめる。これらの処理は画像処理
装置で自動的に行なわれる。以上、ｉ７図に示したフロ
ーは、抽出したい物体の明るさが、物体全体でほぼ一様
であると仮定して領域を切出し更に面積等の条件に合う
かどうかを調べてくり返し処理を行ない、求める領域を
抽出している。
出した例をブロック４３に示す。次に、ステップ４４で
領域の頂点数や面積を計算する。認識したい物体の頂点
数や面積は予め測定しておき、ステップ４４ではこれら
の値が予め測定した値に一致するかを判定する。もし条
件に合っていれば、ステップ４５でこの輪郭を出力すれ
ばよい。条件に合わなければステップ４６でパラメータ
αをすこしずらしてα±Δαとして、ステップ４１へ戻
りくり返して処理する。ここでΔαもパラメータであり
、αに比べて十分小さい値である。また、このくり返し
回数が予め定めておいた回数を越えると、検出できなか
−たとみなし、処理をやめる。これらの処理は画像処理
装置で自動的に行なわれる。以上、ｉ７図に示したフロ
ーは、抽出したい物体の明るさが、物体全体でほぼ一様
であると仮定して領域を切出し更に面積等の条件に合う
かどうかを調べてくり返し処理を行ない、求める領域を
抽出している。
尚、第７図に示したブロック４３内の輪郭は、部品４ｈ
の実際の矩形輪郭Ａに加え、その下の物体の輪郭Ｂが重
なっているため、ステップ４４０判定結果はＮＯとなる
。
の実際の矩形輪郭Ａに加え、その下の物体の輪郭Ｂが重
なっているため、ステップ４４０判定結果はＮＯとなる
。
本発明によれば、画像処理によって物体を切出す際の明
るさのしきい値を自動的に設定できるので、以下の効果
がある。
るさのしきい値を自動的に設定できるので、以下の効果
がある。
１）外部条件を調整してしきい値を設定する必要がない
ので、特別な照明等がいらず経済的である。
ので、特別な照明等がいらず経済的である。
２）複雑背景下で特定物体の切出しができるので、ＩＣ
基板上の部品検査等の作業が可能になる。
基板上の部品検査等の作業が可能になる。
３）出荷み部品等の従来では認識が困難であった部品の
認識が容易に行なえる。
認識が容易に行なえる。
ｗ、１図は本発明の一実施例を適用した物体認識装置の
構成図、第２図は物体にあたった光切断線の凹凸関係を
表わす概念図、第３図は抽出１ナ一専＋１１新編か夷似
す餌今Ｍ 笛４Ｍけ間へ輸出装置内で実行される処理フ
ロー図、第５図は物体上のサンプル点を表わす概念図、
第６図は画像処理装置内で行なわれる平均値、標準偏差
を求めるフロー図、第７図は画像処理装置内で行なわれ
るしきい値の自動設定方式のフロー図である。 １・・・・・・・・・・・・ＩＴＶカメラ２・・・・・
・・・・・・・光切断線照射装置３・・・・・・・・・
・・・ＩＣ基板 ４・・・・・−・・・・・部品
構成図、第２図は物体にあたった光切断線の凹凸関係を
表わす概念図、第３図は抽出１ナ一専＋１１新編か夷似
す餌今Ｍ 笛４Ｍけ間へ輸出装置内で実行される処理フ
ロー図、第５図は物体上のサンプル点を表わす概念図、
第６図は画像処理装置内で行なわれる平均値、標準偏差
を求めるフロー図、第７図は画像処理装置内で行なわれ
るしきい値の自動設定方式のフロー図である。 １・・・・・・・・・・・・ＩＴＶカメラ２・・・・・
・・・・・・・光切断線照射装置３・・・・・・・・・
・・・ＩＣ基板 ４・・・・・−・・・・・部品
Claims (1)
- １、物体に所定パターンの光を投射して該物体表面の凹
凸に対応した凹凸状光切断線を検出し、該凹凸状光切断
線の凹凸関係から切出し対象物体部分の光切断線部分を
抽出し、該光切断線部分のうち何点かをサンプリングし
て明るさの平均値ｆ＿０と標本偏差σとを求め、αを変
数としてｆ＿０±ασの領域の輪郭を点列として求め、
αを自動的に変化させて前記輪郭の点列数や面積等の予
め測定してある値の所定範囲内にあるとき該輪郭を切出
し対象物体部分の画像として認識することを特徴とする
物体認識方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60041122A JPS61200411A (ja) | 1985-03-04 | 1985-03-04 | 物体認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60041122A JPS61200411A (ja) | 1985-03-04 | 1985-03-04 | 物体認識方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS61200411A true JPS61200411A (ja) | 1986-09-05 |
Family
ID=12599642
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP60041122A Pending JPS61200411A (ja) | 1985-03-04 | 1985-03-04 | 物体認識方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS61200411A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS63106509A (ja) * | 1986-10-24 | 1988-05-11 | Toshiba Corp | 実装基板検査装置 |
| JPH06194267A (ja) * | 1993-11-05 | 1994-07-15 | Topcon Corp | レンズメーター |
| JP2007101565A (ja) * | 2007-01-25 | 2007-04-19 | Juki Corp | 高さデータ処理方法 |
-
1985
- 1985-03-04 JP JP60041122A patent/JPS61200411A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS63106509A (ja) * | 1986-10-24 | 1988-05-11 | Toshiba Corp | 実装基板検査装置 |
| JPH0421125B2 (ja) * | 1986-10-24 | 1992-04-08 | Tokyo Shibaura Electric Co | |
| JPH06194267A (ja) * | 1993-11-05 | 1994-07-15 | Topcon Corp | レンズメーター |
| JP2007101565A (ja) * | 2007-01-25 | 2007-04-19 | Juki Corp | 高さデータ処理方法 |
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