JPS62287376A - Discriminating method for straight line and curve in image processing - Google Patents

Discriminating method for straight line and curve in image processing

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JPS62287376A
JPS62287376A JP61131145A JP13114586A JPS62287376A JP S62287376 A JPS62287376 A JP S62287376A JP 61131145 A JP61131145 A JP 61131145A JP 13114586 A JP13114586 A JP 13114586A JP S62287376 A JPS62287376 A JP S62287376A
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JP
Japan
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angles
deltathetan
straight line
image processing
image
Prior art date
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Pending
Application number
JP61131145A
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Japanese (ja)
Inventor
Shinichiro Endo
遠藤 真一郎
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Shinko Electric Co Ltd
Original Assignee
Shinko Electric Co Ltd
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Publication date
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Abstract

PURPOSE:To decrease the quantity of data to be processed, in a computer for controlling an autonomous control type robot, etc., and to execute the processing at a high speed, by measuring angles made by each segment for constituting a linear image, calculating successively a difference of the measured angles, and discriminating a straight line or a curve from the sum total of a difference of the angle. CONSTITUTION:Angles theta1-thetan between each segment which has been connected successively every other piece the points P1-Pn for constituting linear images (A and B) are derived, and differences DELTAtheta1-DELTAthetan of the derived angles, (namely, DELTAthetan=theta2-thetan-1) are measured, respectively. The sum total DELTAtheta1+DELTAtheta2+...DELTAthetan of DELTAthetan is derived, and by comparing a model pattern which has been stored in advance and SIGMADELTAtheta, curvatures of the linear image A and B are decided. In case of SIGMADELTAtheta 0, it can be regarded as roughly a straight line geometrically.

Description

【発明の詳細な説明】 3、発明の詳細な説明 「産業上のill用分野」 本発明は対象物体にスリット光を照射して撮像された画
像にについての直線曲線の判別方法に関するものである
[Detailed Description of the Invention] 3. Detailed Description of the Invention "Industrial illumination field" The present invention relates to a method for determining a straight curve in an image captured by irradiating a target object with slit light. .

「従来の技術」 外界の情況を認識して自動的に動作を制御するいわゆる
自律制御型ロボットにとって、視覚情報をもとに3次元
対象物を認識する技術(3次元視覚技術)は、その開発
における重要なポイントとされている。
``Conventional technology'' For so-called autonomous robots that recognize external conditions and automatically control their movements, technology to recognize three-dimensional objects based on visual information (three-dimensional vision technology) is an important development. This is considered an important point.

第5図はスリット光を利用した自律制御型ロボットの原
理を示すものである。
FIG. 5 shows the principle of an autonomously controlled robot using slit light.

すなわち、作業台1上に、制御すべきロボット2と、該
ロボット2の作業対象となる対象物体3とを設ける一方
、前記作業台lの上方には、前記対象物体3にスリット
光を投射するスリット光源4と、前記対象物体3で反射
したスリット光を検知するカメラ5とを設け、該カメラ
5により検出された画像情報を計算機システム6におい
て処理して、作業対象物3の座標、形状などについての
情報をロボット2に供給するようにした乙のである。
That is, a robot 2 to be controlled and a target object 3 to be worked by the robot 2 are provided on a workbench 1, while a slit light is projected onto the target object 3 above the workbench 1. A slit light source 4 and a camera 5 that detects the slit light reflected by the target object 3 are provided, and the image information detected by the camera 5 is processed in a computer system 6 to determine the coordinates, shape, etc. of the work target 3. This is B's which supplies information about robot 2 to robot 2.

また、上記システムにおいては下記のような手法により
物体像の直線曲線の判定が行なわれている。
Furthermore, in the above system, the straight curve of the object image is determined by the following method.

すなわち、スリット光の反射を多数の点の列として認識
し、各点の方向を、その点とm個前方の点とを結ぶ線分
であると定義する。そして、前述のように定義された方
向を、線分の長さSの関数ψ(s)と表すと、この関数
ψ(s)は、点列(画像)の線部分でほぼ一定値をとり
、かつ、曲線部分で傾斜した特性を持つものとなるから
、関数ψ(s)の変化を点列に沿って測定することによ
り、直線、曲線の判断を行うようにしていた。
That is, the reflection of the slit light is recognized as a sequence of many points, and the direction of each point is defined as a line segment connecting that point and m points in front. Then, if the direction defined as described above is expressed as a function ψ(s) of the length S of the line segment, this function ψ(s) takes an almost constant value in the line part of the point sequence (image). , and has a characteristic that is sloped in the curved portion. Therefore, a straight line or a curved line is determined by measuring the change in the function ψ(s) along a series of points.

「発明が解決しようとする問題点」 しかしながら、上記手法によれば、各点についてのψ(
S)の値を全て処理することが必要とされているから、
計算機システム6において処理すべきデータがり大なし
のとなって処理時間が長くなることが避けられず、ロボ
ット2の応答速度が制限されるという問題かあった。
"Problem to be solved by the invention" However, according to the above method, ψ(
Since it is necessary to process all values of S),
There was a problem in that the amount of data to be processed in the computer system 6 was enormous and the processing time would inevitably become long, which would limit the response speed of the robot 2.

また、上記手法に基づいて関数ψ(s)の傾斜から点列
(画像)の曲率を求めて制御データに利用することが考
えられえるが、この場合、前記計算機システム6にさら
に多くの処理能力が要求されるという問題がある。
Furthermore, it may be possible to obtain the curvature of a point sequence (image) from the slope of the function ψ(s) based on the above method and use it for control data, but in this case, the computer system 6 may have more processing capacity. The problem is that it requires

本発明は上記事情に鑑みて提案されたもので、ロボット
の精密な制御に必要な画像の曲率の測定を簡単なプロセ
スにより実行し得る判定方法を得ることを目的とするも
のである。
The present invention was proposed in view of the above circumstances, and an object of the present invention is to provide a determination method that can measure the curvature of an image, which is necessary for precise control of a robot, through a simple process.

[問題点を解決するための手段] 上記目的を達成するため、本発明は、線画像を構成する
各点を連続的に、あるいは一定の間隔をおいて間欠的に
結ぶ線分が互いになす角度をそれぞれ測定するとともに
、測定された角度の差を順次算出し、算出された角度の
差の総和から直線、曲線を判別を行うようにしたもので
ある。
[Means for Solving the Problems] In order to achieve the above object, the present invention solves the following problems: are measured, the differences between the measured angles are sequentially calculated, and straight lines and curves are determined from the sum of the calculated angle differences.

「作用」 上記方法によれば、計算システムに処理さ仕るべきデー
タを単純な数値データとすることができる。
"Operation" According to the above method, the data to be processed by the calculation system can be made into simple numerical data.

「実施例」 以下、本発明が適用された画像処理システムの一実施例
を説明する。なお、図中従来例の画像処理システムと共
通の部分には同一符号を付し、説明を簡略化する。
“Embodiment” An embodiment of an image processing system to which the present invention is applied will be described below. In the figure, parts common to the conventional image processing system are given the same reference numerals to simplify the explanation.

第1図は本発明を適用してなる画像処理システムの一従
来例を示すものである。
FIG. 1 shows a conventional example of an image processing system to which the present invention is applied.

この装置は、対象物体3A・3Bで反射したスリット光
をカメラ5により検出し、このカメラ5が認識した画像
信号に対して画像処理プロセツサ7により所定の処理を
施し、処理された信号をマイクロコンピュータ8により
演算して前記対象物体3A・3Bの形状を認識するよう
にしたものである。
This device detects slit light reflected by target objects 3A and 3B with a camera 5, performs predetermined processing on the image signal recognized by the camera 5 with an image processing processor 7, and transmits the processed signal to a microcomputer. 8 to recognize the shapes of the target objects 3A and 3B.

次いで、上記画像処理プロセッサ7およびマイクロコン
ピュータ8において行なわれる処理の内容を第4図にし
たがって説明する。なお、以下の説明中Snはフローチ
ャートにおけるn番目のステップを示ずらのとする。
Next, the contents of the processing performed in the image processing processor 7 and the microcomputer 8 will be explained with reference to FIG. In the following description, Sn indicates the n-th step in the flowchart.

Sl、スタート S 7.対象物体3A・3Bで反射した光線をカメラ5
により画像データとして取り込む。
Sl, start S 7. The camera 5 captures the light rays reflected by the target objects 3A and 3B.
is imported as image data.

S 、:光の濃淡で表された画像データを2値化する。S: Binarizes image data expressed by light and shade.

S 4: 2値化されたデータから、線で描かれた像を
検出する。
S4: Detect an image drawn by a line from the binarized data.

S 6.前記S 4で得られた曳数画素分の幅を持って
いる像に対して、その線の幅を1画素分の幅にして点列
として表現する細線化処理を施し、第2図に示すように
、各対象物体3A・3Bで反射したスリット光に対応す
る線画像A−Bを得て、この画像のデータをマイクロコ
ンピュータ8に供給する。
S6. The image obtained in S4 above, which has a width equal to the number of pixels, is subjected to line thinning processing to reduce the width of the line to one pixel and express it as a series of dots, as shown in Figure 2. In this way, a line image A-B corresponding to the slit light reflected by each of the target objects 3A and 3B is obtained, and the data of this image is supplied to the microcomputer 8.

S8:第3図に示すように、前記線画像(AおよびB)
を構成する点P、−P、を順次−個おさに結んでなる線
分相互間の角度0.〜θ。を求める。
S8: As shown in FIG. 3, the line images (A and B)
An angle of 0. ~θ. seek.

S7:求められた角度の差Δθ1〜△θ。、(すなわち
、Δθn=θ。−θn−3)をそれぞれ測定する。
S7: Difference between the obtained angles Δθ1 to Δθ. , (that is, Δθn=θ.−θn−3), respectively.

S8・Δθnの総和ΣΔθ、すなわち、Δ01+Δθ2
+・・・・・・Δθnを求める。
The total sum ΣΔθ of S8・Δθn, that is, Δ01+Δθ2
+...Determine Δθn.

S 、コ予め記憶されているモデルパターンと前記ΣΔ
θとを比較して線画像AおよびBの曲率を判断する。な
お、幾何学的には、ΣΔθ40の場合をほぼ直線と見な
すことができる。
S, the pre-stored model pattern and the ΣΔ
The curvatures of the line images A and B are determined by comparing them with θ. Note that, geometrically, the case of ΣΔθ40 can be considered to be approximately a straight line.

S lo:画像識別終了。Slo: Image identification complete.

したがって、以上の処理プロセスからなる直線曲線の判
定では、Δθの和の演算、および演算値と基q値との比
較という単純な処理をマイクロコンピュータ8に行なわ
せればよい。
Therefore, in determining a straight curve using the above processing process, it is sufficient to have the microcomputer 8 perform the simple processing of calculating the sum of Δθ and comparing the calculated value with the base q value.

なお、対象物体を識別した後、その識別データをロボッ
トに供給して制御に利用するがその制御は本願と直接関
係がないので説明を省略する。
Note that after identifying the target object, the identification data is supplied to the robot and used for control, but since the control is not directly related to the present application, a description thereof will be omitted.

また、上記判別方法は、ロボットの制御のみならず、画
像処理を含む各種制御に応用することができるのは乙ち
るんである。
Moreover, the above-mentioned discrimination method can be applied not only to robot control but also to various types of control including image processing.

「発明の効果」 以上の説明で明らかなように、本発明は、対象物に照射
されたスリット光の反射光を測定する過程と、測定され
た画像データに対応する多数の点の列からなる線画像を
形成する過程と、前記点列を構成する各点を連続的にあ
るいは間欠的に結ぶ曳数の直線が互いになす角度を測定
する過程と、n番目の角度とn−1番目の角度との差を
順次算出する過程と、それぞれ算出された角度の差の総
和を算出する過程と、算出結果と設定値とを比較する過
程とからなるものであるから、幾何学的に求められた数
値の演算および判断という単純な処理より画像における
直線、曲線の判断を行うことができ、したがって、自律
制御型ロボット等を制御するコンピュータにおいて処理
すべきデータ量を減少させることができ、処理の高速化
を図って、前記自律制御型ロボットの応答性を向上さけ
ることができるという効果を奏する。
"Effects of the Invention" As is clear from the above explanation, the present invention consists of a process of measuring reflected light of slit light irradiated onto an object, and a sequence of many points corresponding to the measured image data. a process of forming a line image, a process of measuring the angles formed by the straight lines of the number of strokes that connect each point constituting the point sequence continuously or intermittently, and the nth angle and the n-1th angle. The process consists of the process of sequentially calculating the difference between the angles, the process of calculating the sum of the differences between the calculated angles, and the process of comparing the calculation result with the set value. It is possible to judge straight lines and curves in images through the simple processing of numerical calculations and judgments. Therefore, the amount of data that must be processed by computers that control autonomously controlled robots, etc. can be reduced, and the processing speed can be increased. This has the effect of making it possible to improve the responsiveness of the autonomously controlled robot.

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

第1図ないし第4図は本発明の一実施例を示すらので、
第1図は本発明が適用された画像処理システムの斜視図
およびブロック図、第2図は判別すべき画像の説明図、
第3図は角度all+定の原理図、第4図は画像処理動
作のフローチャート、第5図は従来の画像処理システム
の斜視図である。 3A・3B・・・・・・対象物体、4・・・・・スリッ
ト光源、5・・・カメラ、7・・・・・画像処理プロセ
ッサ、8・・・・・・マイクロコンピュータ。
Since FIGS. 1 to 4 show one embodiment of the present invention,
FIG. 1 is a perspective view and a block diagram of an image processing system to which the present invention is applied, FIG. 2 is an explanatory diagram of images to be discriminated,
FIG. 3 is a diagram of the principle of angle all + constant, FIG. 4 is a flowchart of image processing operation, and FIG. 5 is a perspective view of a conventional image processing system. 3A, 3B...Target object, 4...Slit light source, 5...Camera, 7...Image processing processor, 8...Microcomputer.

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 対象物に照射されたスリット光の反射光を撮像する過程
と、撮像された画像データに対応する多数の点の列から
なる線画像を形成する過程と、前記点列を構成する各点
を連続的にあるいは間欠的に結ぶ複数の直線が互いにな
す角度を測定する過程と、n番目の角度とn−1番目の
角度との差を順次算出する過程と、それぞれ算出された
角度の差の総和を算出する過程と、算出結果が設定範囲
内にあるか否かを判断する過程とからなることを特徴と
する画像処理における直線曲線判別方法。
A process of imaging the reflected light of the slit light irradiated on the object, a process of forming a line image consisting of a sequence of many points corresponding to the imaged image data, and a process of continuously connecting each point forming the sequence of points. The process of measuring the angles formed by multiple straight lines connected regularly or intermittently, the process of sequentially calculating the difference between the nth angle and the n-1st angle, and the sum of the differences between the calculated angles. 1. A method for determining straight and curved lines in image processing, the method comprising the steps of calculating: and determining whether the calculated result is within a set range.
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