JPS63143681A - 部品画像認識方式 - 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】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、部品などの視覚による認識方式に係。

す、特に重なったり、接触したりしている複数の。

部品画像中から高速に部品の種別や位置姿勢を判。

定することに適した部品認識方式に関する。　　。

〔従来の技術）　　　　　　　　　　　　　　　　１０
従来の認識方法については、ニスΦアール・ア。

イ、テクニカル・ノート（Ｓ　ＲＩ　　ＴｅｃｈＮｏｔ
ｅ　）　−２６２（１９８２年）に記載されているよう
に、・コーナーや穴などの位置関係から部品の認識を行
・つていた。　　　　　　　　　　　　　　　　　　１
５〔発明が解決しようとする問題点〕 上記従来技術では、面とりなどにより部品のコ。

−デーを正確に抽出できない場合には適用できず、さら
に、部品が、他の部品と接触あるいは重なる。

ことによって、コーナー情報が消えてしまうとい、。

う問題があった。

本発明の目的は、コーナーなどの不確定な情報。

に頼ることな（、安定かつ高速に、重なり部品等。

の認識を行うことができるようにした部品画像認。

織方式を提供することにある。　　　　　　　　　′〔
問題点を解決するための手段〕 上記目的は、工業用部品のほとんどが、その形状におい
て直線と円または円弧で構成されている。

という点に着目し、部品の主要な直線を見つげ、。

その直線で作られる交点での角度や交点１」距ｍを１０
比較することにより認識が達成される。即ち、本゛発明
は画像を撮像して入力する画像入力手段と、゛該画像入
力手段から入力された画像データにもと。

づいて多角形近似する多角形近似部段と、該多角。

形近似手段から得られた点列の座標データをもと１５に
主要な直線を判定し、その直線間の角度と交点・位置お
よびそれに付随する情報により、その外形。

の一部分のデータから部品の種別、位置、姿勢を・認識
する認識手段とを備えた部品画像認識方式で。

ある。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　２
．。

〔作用〕

部品の主要な直線分は、部品全体が見えていな。

くても、部分的な画像から、その線分の位置や方。

向を決定することができる。したがって、直線が。

決定できれば、その直線を延長することＫよってごたと
え見えていなくても、コーナーを計算し、角度や距離は
求められ、安定して部品の種別、位置；姿ｍを認識する
ことができる。

〔実パ例〕

以下、本発明の一実施例を説明する。第１図シ九１０本
発明を実行する画像処理システムの構成であるシ１は＃
１像入力のためのＴＶカメラまたはラインセ゛ンサであ
る。画像入力部２は、ＴＶ右カメラから。

の入力画像をディジタル映像信号に変換するもの゛であ
る。多角形近似部３は、画像入力部２から得１５られる
ディジタル映像信号を２値化し、セグメン・チージョン
の処理を行い、ざらに、％Ｒ５８−・２７５１８号にあ
る、画像パターンの外形を多角・形で近似する処理を行
う。特願５８−２７５１９・号に述べる方法により求め
られた頂点列データは誓・　３　・ 点列テーブル４に保存される。認識プロセッサ５は、点
列テーブル４に保存された点列データに基。

いて認識処理を行う。画像処理装置６で行なわれ。

る処理の流れを、第２図に示す。第２図において。

９は、第１図に示す多角形近似部３で行われる処５理で
ある。入力された画像は、２値化、セグメン。

チージョンの処理が行われ、特５５Ｂ−２７５１８゜号
に示す方法で、第３図のような頂点列データで。

多角形近似される。この頂点列データは、開始点。

から順次、部品の外形にそって右回りに、番号付１０げ
され第１図に示す点列テーブル４に格納されるみ第２図
の＋ａ）で得られた点列データは、第１図に示゛す認識
プロセッサ５において、第２図の（ｂ）、　（Ｃ）、　
’（ｄ）、　（ｅＪの処理が行われる。第２図の［ｂ）
は、点列デ゛−タから部品の主要直線を抽出する処理で
ある。Ｉ５ここでは、第７図に示す流れ図にそって処理
を進・める。まず、点列テーブルの１番目、つまり、第
・３図の開始点から順次、第４図に示すように、そ・の
頂点と左右の頂点の３点で作られる三角形の高・さｄを
計算する。ｄの値か小さければ小さいほど２゜・　４　
・ 頂点の関係がより直線に近いということから、次。

に第５図で示すように、ｄが、あるしきい値ε以。

下となる頂点が連続している部分を直線候補、とし゛て
出し、その両端を、始点、終点としてテープ。

ルに登録する。したがって第５図では、５本の直５線候
補が抽出できたことになる。しかし、非常に゛大きな曲
率の円弧を持つ部品では、ｄが小さくな゛るために円弧
を直線候補にしてしまう。このよう゛なケースや第５図
のＬｓのように、２つの直線が分゛離できないケースを
直線候補から取り除くために碧第７図に示すような処理
を施す。この処理は、１゛つの直線候補の中で、第６図
のｌのように同一方“向に２つ以上の頂点で、折れ曲っ
ている連続点を゛探し、その部分について、まず、隣り
合う頂点の”頂点間距離が第７図の（α〕のように、一
番長い部分１９の両端の頂点における高さｄ、、　ｄ、
を調べ、その値・が小さい方の底辺を（ｂ）のように継
ぎ、その両端の・頂点についても同様な操作を行う。そ
して、（Ｃ）の・ようにｄ、、　ｄ、のどちらかが、し
きい値εを越えて・しまったなら、その場所で、（ｄ）
のように直線候補２（・を２つに分割してしまう。以上
の操作をすべての。

直線候補について行い直線候補を決定する。　　　。

このようにして得られた直線候補（頂点列群）か。

ら、その頂点座標により第９図のように、近似面。

線を求め、この情報をその画像中の部品の特徴量５とし
、以下に述べる方法により認識を行う。　　　。

認識は、第１４図の流れ図に従って行う。まず、。

第１２図において、重なりパターンの■＝１番目。

の直線とその前後の直線との関係、すなわち、第。

１０図のように、２つの交点の距離！ｉとその交１０点
での直線のなす角θｉ、θｉ−１を計算し、この関係・
を７により辞書パターンのＪ＝１番からＪ−Ｊ＋・１へ
と順に照合し【いく。そして、ＮＪ（辞書パ・ターンの
直線の故）まで行って一致する関係が辞・書パターンに
存在しなければ、重なりパターンのＩ；次の直線Ｉ−Ｉ
＋１に対して同様の照合を行う。。

一致しなければＮＩ　（重なりパターンの直線の数。

）まで行ってい（。ここで、重なりパターンの隣。

り合う３本の直線が辞書パターンのそれと、第１０゜図
の関係Ｃｔｉ、θｉ、θ１−１）で一致したならば、さ
２０らに、第１１図のように一致した部分（Ｌ　ｉ　＊
　Ｌ　ｉ−１，。

Ｌｉ＋１）の左右の直線（Ｌｔ−１ｓ　Ｌｉ−２１ＬＬ
　Ｌｉ＋ＩＬｉ＋２）との関係Ｃｔｔ−１θｉ−１．θ
１−２ｔ　ｊｉ＋１．θ１＋１．θｉ）。

を照合する。つまり、第１０図の隣り合う３直線゛Ｌｉ
−１，Ｌｉｅ　Ｌｉ＋１　の関係で一致したならば次Ｋ
、５第１１図のようにＬｉ−２，Ｌｉ−１ｙ　Ｌｉの関
係を辞書−パターンと照合し一致していれば、さらに前
の直。

線との関係を照合する。一致しな（なったら、今。

度はＬ１＋　Ｌｔ　＋　Ｌ　、Ｌｔｉ＋２というように
次の直線との。

照合を行う。このようにして、直線の隣接関係か１０ら
、直線が連続して一致している部分を探しだし、。

これを１つのマツチング・パターンとして、チー゛プル
に登録する。この操作を重なりパターンすぺ。

ての直線について行うと、第１２図の場合には、。

第１３図のように２つのマツチング・パターンが求めら
れる。第１３図は、辞書パターンのどの直・線が、重な
りパターンに一致しているかを、直線。

に付けられた番号によって表わしている。ここで、第１
５図のマツチング会パターン１とマツチング。

・パターン２は、本来は、１つの部品であるが、２〔。

・　７　・ 別の部品が重なったことによって２つに分かれて゛しま
っている。したがってこの２つのマツチング。

・パターンが、同一部品上で一致しているのか否。

かを判別する必要がある。この処理は、第２図の。

（ｄ）で行われ、第１５図で示すように、まず、マツチ
ング・パターン１のり、　、　Ｌ、で出来る交点とミＬ
、、Ｌｓで出来る交点との中点及び、マツチン。

グ・パターン２で同様にして出来る中点との距離。

ｄが辞書パターンのそれと一致しているか、又、。

中点を結んで出来る直線と、マツチング９パターン１の
り、とのなす角θ、及び、マッチング−パ。

ターン２のり、とのなす角θ、が、辞書パターン゛と一
致しているかどうかを判定し、それが一致“していたな
らば、マツチング・パターン１とマ′ツチング・パター
ン２は、１つの部品上で一致１５しているパターンであ
ると見なし、２つのマツチ・ング・パターンを１つに統
合してしまう。マツチ・ング・パターンが、複数個発生
した場合には、そ。

のすべてについて上記の操作を行い、統合する。・この
処理を行うことによって、重なりや接触によ２０・　８
　・ って１つの部品の直線の隣接関係が失われても、。

切り離された部分の統合が行える。

以上のようにして得られた、最終的なマツチン。

グ・パターンの数により、重なりパターに、辞書。

パターンの形状を持つ部品の個数が得られ、またミ第２
図のｅにおける部品の位置・姿勢も、マツチ。

ング・パターンにより、辞書パターンに対応する。

直線がわかるので、容易に決定できる。

〔発明の効果〕

本発明によれば、部品の主要な直線を元に、そｔ。

の隣接直線で作られる交点間距離となす角を照合・の対
照とするので、重なりや接触によって直線の・一部が欠
けている場合にも、その直線を延長する・ことによって
交点や角度を求めることが出きるの・で安定した認識が
行える。また、抽出した直線の１５順序関係により辞書
パターンとの照合を実施する。

ので、余分な照合をすることがなく、一致する確。

率の高いマツチングが行える。とれにより効率の。

よい高速な認識が可能になる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明を実施するための画像処理シス゛テムの
構成図、第２図は第１図の画像処理装置で。 行われる処理の概略流れ図、第６図乃至第７図は゛部品
の主要直線を抽出する方法を示す図、第８図。 は直線抽出の概略流れを示す図、第９図は直線抽５出の
結果例を示す図、第１０図及び第１１図は認。 織方法を示す図、第１２図はパターンマツチング。 する重なりパターンと辞書パターンとを示す図、。 第１３図は認識の途中結果を示す図、第１４図は。 認識処理の概略流れを示す図、第１５図は部分的・０な
認識の統合処理を示す図である。 １・・・ＴＶカメラまたはラインセンサ、２・・・ＴＶ
カメラからの画像をディジタル化する・画像入力部、 ６・・・画像を２値化セグメンテーシヨンし、部品１こ
の外形を頂点列で多角形近似する。 ４・・・頂点列格納のためのテーブル、５・・・頂点列
から認識処理を行うプロセッサ、　　。 、１１　。 躬　２ダ 躬３図 躬４圀 躬５０ へく ・−ｃＬ＞Ｑ Ｌ２　　■−ｄ≦ε □＼へ ′）Ｌ４°。 ＼　’ｒ　　　　Ｉ＋’−” 桔　７区 躬８凪 第 辞書ｌＸｏクーン ９　虐 市ウリノＶクーン 第１２圀 市Ｃす■５つ １〒＋１ノぐ７−ン 箔１３圀 号の 第１４国

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、画像を撮像して入力する画像入力手段と、該画像入
   力手段から入力された画像データにもとづいて多角形近
   似する多角形近似手段と、該多角形近似手段から得られ
   る点列データを記憶する点列テーブルと、該点列テーブ
   ルに与えられた点列の座標データをもとに主要な直線を
   判定し、その直線間の角度と交点位置およびそれに付随
   する情報により、その外形の一部分のデータから部品の
   種別、位置、姿勢を認識する認識手段とを備え付けたこ
   とを特徴とする部品画像認識方式。 ２、上記認識手段は、隣接する限られた辺間の関連をま
   ず判定し、それを周辺に広げて行くことを特徴とする特
   許請求の範囲第１項記載の部品画像認識方式。 ３、上記認識手段は、更に認識された個々の一致部分に
   関して相対的な位置関係を調べることによつて統合する
   ことを特徴とする特許請求の範囲第２項記載の部品画像
   認識方式。