JPS63155369A - 画像処理方法 - Google Patents
画像処理方法Info
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- JPS63155369A JPS63155369A JP61301339A JP30133986A JPS63155369A JP S63155369 A JPS63155369 A JP S63155369A JP 61301339 A JP61301339 A JP 61301339A JP 30133986 A JP30133986 A JP 30133986A JP S63155369 A JPS63155369 A JP S63155369A
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- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 11
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 26
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 16
- 238000000034 method Methods 0.000 description 8
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 5
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 229910052709 silver Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000004332 silver Substances 0.000 description 1
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- -1 white Substances 0.000 description 1
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- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Image Input (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】
（産業上の利用分野）
本発明は二値化による画像処理方法に関する。
（従来技術）
例えば視覚センサによる物体の位置読み取り等にあって
は、高速処理が可能であるとして二値化による画像処理
が多用されている。二値化処理法は画像処理画面におい
て、明るい部分と暗い部分とを「０」 「１」信号化し
て背景除去を行なうもので、明暗部分の峻別にしきい値
が用いられる。
は、高速処理が可能であるとして二値化による画像処理
が多用されている。二値化処理法は画像処理画面におい
て、明るい部分と暗い部分とを「０」 「１」信号化し
て背景除去を行なうもので、明暗部分の峻別にしきい値
が用いられる。
このため、二値化画像処理法にあっては、しきい値の適
正化が画像処理の良否に重要な影響を及ぼすものとなっ
ている。
正化が画像処理の良否に重要な影響を及ぼすものとなっ
ている。
従来、と記しきい値の設定は、特開昭５８−１９５９８
５号公報にも見られるように、例えば、十分に低い初期
しきい値から順次段階的にヒ昇させて、抽出物体の画素
数が予め定められた所定値となるまで反復する手法が取
られていた。
５号公報にも見られるように、例えば、十分に低い初期
しきい値から順次段階的にヒ昇させて、抽出物体の画素
数が予め定められた所定値となるまで反復する手法が取
られていた。
（発明が解決しようとする問題点）
しかしながら、従来の手法によるときには、例えば背景
の色が、白、シルバ、黄、赤、黒というように多色に変
わるような場合、背景と検出物体との濃度差が広範にわ
たって変化するため、背景の色によっては、しきい値の
変更が数多く繰り返される結果、画像処理に多くの時間
が費やされるという問題が生ずる。勿論、このような問
題に対処すべく、しきい値の変更幅を大きくすることも
考えられるが、このようにした場合には、しきい値設定
の適正化が困難となり、画像処理の精度が犠牲となって
しまうため、変更幅の設定に困難を極めることとなる。
の色が、白、シルバ、黄、赤、黒というように多色に変
わるような場合、背景と検出物体との濃度差が広範にわ
たって変化するため、背景の色によっては、しきい値の
変更が数多く繰り返される結果、画像処理に多くの時間
が費やされるという問題が生ずる。勿論、このような問
題に対処すべく、しきい値の変更幅を大きくすることも
考えられるが、このようにした場合には、しきい値設定
の適正化が困難となり、画像処理の精度が犠牲となって
しまうため、変更幅の設定に困難を極めることとなる。
そこで、本発明の目的は、背景と検出物体との濃度差が
広範にわたるような場合であっても、二値化による画像
処理を短時間に且つ精度良く行ない得るようにした画像
処理方法を提供することにある。
広範にわたるような場合であっても、二値化による画像
処理を短時間に且つ精度良く行ない得るようにした画像
処理方法を提供することにある。
（問題点を解決するための手段、作用）本発明は、背景
と検出物体との濃度差に応じた最適な二値化レベル、つ
まり最適なしきい値は学習制御あるいは実験的に知るこ
とができる点に看目し、背景と検出物体との相対的な濃
度差を段階分けし、各濃度差グループ毎に、夫々、最適
二値化レベルを設定しておいて、これを初期しきい値と
して設定するようにしである。
と検出物体との濃度差に応じた最適な二値化レベル、つ
まり最適なしきい値は学習制御あるいは実験的に知るこ
とができる点に看目し、背景と検出物体との相対的な濃
度差を段階分けし、各濃度差グループ毎に、夫々、最適
二値化レベルを設定しておいて、これを初期しきい値と
して設定するようにしである。
具体的には、二値化による画像処理方法を前提として、
検出物体に対する背景の相対的な濃度に基づいて段階分
けされた各背景濃度クラスにおける最適二値化レベルを
設定し、 画像処理画面において前記検出物体の影響を受けない位
置に設定された濃度検出エリヤの前記検出物体に対する
相対的な濃度を検出し、該検出濃度に基づき、該検出濃
度が含まれる前記背景濃度クラスを判別して、該背景濃
度クラスにおける前記最適二値化レベルを初期しきい値
として設定するようにしたものである。
けされた各背景濃度クラスにおける最適二値化レベルを
設定し、 画像処理画面において前記検出物体の影響を受けない位
置に設定された濃度検出エリヤの前記検出物体に対する
相対的な濃度を検出し、該検出濃度に基づき、該検出濃
度が含まれる前記背景濃度クラスを判別して、該背景濃
度クラスにおける前記最適二値化レベルを初期しきい値
として設定するようにしたものである。
このような構成とすることにより、背景と検出物体との
濃度差が広範にわたるような場合であっても、常に背景
と検出物体との濃度差に応じた最適なしきい値が初期設
定されるため、直ちに適正な背景除去がなされることと
なる。
濃度差が広範にわたるような場合であっても、常に背景
と検出物体との濃度差に応じた最適なしきい値が初期設
定されるため、直ちに適正な背景除去がなされることと
なる。
（実施例）
以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明する。
先ず、本実施例は、ロボットによるワークの移載制御に
おいて、ワークの位置読み取りの際の画像処理に対する
適用例を示すものである。そして、ワーク（検出物体）
の色は、ここでは、変化することなく、背景の色のみが
多色に変化する場合について示してアル。
おいて、ワークの位置読み取りの際の画像処理に対する
適用例を示すものである。そして、ワーク（検出物体）
の色は、ここでは、変化することなく、背景の色のみが
多色に変化する場合について示してアル。
以−ヒの前提の下で、第１図乃至第４図において、本実
施例における全体的な構成は、視覚センサ１かもの画像
処理画面Ａにおいて、検出物体Ｔの影響を受けない位置
に色検出エリヤＣを設定し、濃度検出手段２によって一
ヒ記色検出エリヤＣ内の平均濃度を検出するものとされ
ている。すなわち、検出物体Ｔの色は変化しないことか
ら、色検出エリヤＣ内の平均濃度は、背景Ｂの検出物体
Ｔに対する相対的な平均濃度を表わすこととなる。一方
、背景Ｂの色に基づく濃淡レベルは、第３図に示すよう
に、クラス■からクラス■までクラス分けされており、
各クラスエ〜■には、実験的に得られた最頻二値化レベ
ルａ１〜ａ ４ （第４図参照）が記憶手段３に予め
記憶されている。
施例における全体的な構成は、視覚センサ１かもの画像
処理画面Ａにおいて、検出物体Ｔの影響を受けない位置
に色検出エリヤＣを設定し、濃度検出手段２によって一
ヒ記色検出エリヤＣ内の平均濃度を検出するものとされ
ている。すなわち、検出物体Ｔの色は変化しないことか
ら、色検出エリヤＣ内の平均濃度は、背景Ｂの検出物体
Ｔに対する相対的な平均濃度を表わすこととなる。一方
、背景Ｂの色に基づく濃淡レベルは、第３図に示すよう
に、クラス■からクラス■までクラス分けされており、
各クラスエ〜■には、実験的に得られた最頻二値化レベ
ルａ１〜ａ ４ （第４図参照）が記憶手段３に予め
記憶されている。
上記色検出エリヤ（背景濃度検出エリヤ）Ｃ内の平均濃
度を求めた後、次の判別手段４では、Ｆ記平均濃度（検
出濃度）に基づいて該当するクラスエ〜■の判別がなさ
れる。例えば背景が紺であるならばクラス■が選択され
ることとなる。そして、次の初期しきい値設定手段５に
おいて、選択クラスに該当する最頻二値化レベル、上記
例に従うならばクラス■における最頻二値化レベルａ１
が初期しきい値ｔｏとして設定され、二値化手段５では
、この初期しきい値に基づいて二値化処理がなされる。
度を求めた後、次の判別手段４では、Ｆ記平均濃度（検
出濃度）に基づいて該当するクラスエ〜■の判別がなさ
れる。例えば背景が紺であるならばクラス■が選択され
ることとなる。そして、次の初期しきい値設定手段５に
おいて、選択クラスに該当する最頻二値化レベル、上記
例に従うならばクラス■における最頻二値化レベルａ１
が初期しきい値ｔｏとして設定され、二値化手段５では
、この初期しきい値に基づいて二値化処理がなされる。
このようにして得られた二値化信号（抽出物体）は従来
と同様に、信号検出手段６（ロボット内の座標系）に入
力されて検出物体Ｔの位置読み取りに供される。
と同様に、信号検出手段６（ロボット内の座標系）に入
力されて検出物体Ｔの位置読み取りに供される。
以上の二値化処理を第５図に示すフローチャートを参照
しつつ、より詳細に説明する。
しつつ、より詳細に説明する。
先ず、ステップ５１〜Ｓ５において、視覚上ンサ１から
の画像Ａ（ステップＳｌ〕に色検出エリヤＣが設定され
（ステップＳ２）、この色検出エリヤＣ内の平均濃度、
つまり色検出エリヤＣ内の各画素の濃度平均値が算出さ
れ（ステップＳ３）、この検出濃度が含まれる濃度クラ
スエ〜■の判別がなされる（ステップＳ４．５）。そし
て、ステップＳ６において、該当する濃度クラスでの最
適二値化レベルａが初期しきい値（ｔｏ）として設定さ
れ、次のステップＳ７で、この初期しきい値ｔｏに基づ
く二値化処理がなされ、背景除去（ステップＳ８）がな
された後、ステップＳ９において抽出物体の認識がなさ
れる。この物体認識は、抽出物体を表わす画素数をカウ
ントする（抽出面積Ｓ）ことにより行なわれ、次のステ
ップＳ１０において物体認識の適否の判別が、抽出面積
Ｓと設定面積Ｓｏとの比較、つまり抽出物体と検出物体
の面積の比較に基づいて行なわれる。そして、物体認識
が不適である場合には、ステップＳｌｌ〜１４に進んで
、しきい値ｔの段階的な変更（α）がなされ、二値化処
理の適正化がなされる。尚、本実施例における変更幅α
は定数とされている。
の画像Ａ（ステップＳｌ〕に色検出エリヤＣが設定され
（ステップＳ２）、この色検出エリヤＣ内の平均濃度、
つまり色検出エリヤＣ内の各画素の濃度平均値が算出さ
れ（ステップＳ３）、この検出濃度が含まれる濃度クラ
スエ〜■の判別がなされる（ステップＳ４．５）。そし
て、ステップＳ６において、該当する濃度クラスでの最
適二値化レベルａが初期しきい値（ｔｏ）として設定さ
れ、次のステップＳ７で、この初期しきい値ｔｏに基づ
く二値化処理がなされ、背景除去（ステップＳ８）がな
された後、ステップＳ９において抽出物体の認識がなさ
れる。この物体認識は、抽出物体を表わす画素数をカウ
ントする（抽出面積Ｓ）ことにより行なわれ、次のステ
ップＳ１０において物体認識の適否の判別が、抽出面積
Ｓと設定面積Ｓｏとの比較、つまり抽出物体と検出物体
の面積の比較に基づいて行なわれる。そして、物体認識
が不適である場合には、ステップＳｌｌ〜１４に進んで
、しきい値ｔの段階的な変更（α）がなされ、二値化処
理の適正化がなされる。尚、本実施例における変更幅α
は定数とされている。
以上のように、本実施例では、初期しきい値ｔｏが背景
の濃度クラスエ〜■に応じて最頻二値化レベルａに設定
されるため、確率的に最も高い状態で二値化処理が開始
されることとなる。勿論、外乱等により初期しきい値ｔ
ｏでの物体認識が適切でなかったとしても、抽出面ｖｉ
Ｓと設定面積Ｓｏとの差は僅かであり、したがって、し
きい値変更幅αを極めて小さな値に設定したとしても、
しきい値変更の反復回数は僅かなものとすることができ
る。勿論、しきい値変更幅αを小さな値に設定できると
いうことは、物体認識の精度向上に大きく寄与し得るこ
とを意味するものである。
の濃度クラスエ〜■に応じて最頻二値化レベルａに設定
されるため、確率的に最も高い状態で二値化処理が開始
されることとなる。勿論、外乱等により初期しきい値ｔ
ｏでの物体認識が適切でなかったとしても、抽出面ｖｉ
Ｓと設定面積Ｓｏとの差は僅かであり、したがって、し
きい値変更幅αを極めて小さな値に設定したとしても、
しきい値変更の反復回数は僅かなものとすることができ
る。勿論、しきい値変更幅αを小さな値に設定できると
いうことは、物体認識の精度向上に大きく寄与し得るこ
とを意味するものである。
第６図は第２実施例の二値化処理法を示すもので、上記
第１実施例と同一の要素には同一の符号を付すことによ
りその説明を省略し、以下に本実施例の特徴部分につい
て説明を加えることとする。
第１実施例と同一の要素には同一の符号を付すことによ
りその説明を省略し、以下に本実施例の特徴部分につい
て説明を加えることとする。
本実施例では、抽出面積Ｓと設定面積Ｓｏとの差ｉに対
応した最頻しきい値変更幅βが設定されており、ステッ
プ５２０において、この最頻しきい値変更幅βに基つい
てしきい値ｔの補正をなすようにされている（ステップ
５２１）、このことから、しきい値ｔの補正が確率的に
最も高い状態でなされることとなり、二値化処理が一層
時間的に短縮され且つ精度的にも向上されることとなる
。
応した最頻しきい値変更幅βが設定されており、ステッ
プ５２０において、この最頻しきい値変更幅βに基つい
てしきい値ｔの補正をなすようにされている（ステップ
５２１）、このことから、しきい値ｔの補正が確率的に
最も高い状態でなされることとなり、二値化処理が一層
時間的に短縮され且つ精度的にも向上されることとなる
。
以上、本発明の詳細な説明したが、本発明はこれに限定
されることなく、以下の変形例を包含するものである。
されることなく、以下の変形例を包含するものである。
（１）背景の明度等、濃度に影響を及ぼす要因が広範に
変化する場合に対しても適用することができる。
変化する場合に対しても適用することができる。
（２）検出物体の濃度についても変化するような場合に
は、画像処理画面Ａに検出物の濃度を検出する物体濃度
検出エリヤを設け、この物体Ｃ度検出エリヤの濃度と、
上記背景濃度検出エリヤの濃度との濃度差に基づいて、
上記実施例と同様に処理すればよい。
は、画像処理画面Ａに検出物の濃度を検出する物体濃度
検出エリヤを設け、この物体Ｃ度検出エリヤの濃度と、
上記背景濃度検出エリヤの濃度との濃度差に基づいて、
上記実施例と同様に処理すればよい。
（３）上記実施例では、背景濃度検出エリヤＣ内の平均
濃度を検出するようにしたが、ヒストグラムに基づいて
最頻濃度を検出するようにしてもよい。
濃度を検出するようにしたが、ヒストグラムに基づいて
最頻濃度を検出するようにしてもよい。
（４）初期しきい値に用いる二値化レベルを学習制御に
よって最適値に設定するようにしてもよい。
よって最適値に設定するようにしてもよい。
（発明の効果）
以上の説明から明らかなように、本発明によれば、二値
化処理の初めから最適な背景除去がなされるため、二（
＋ｆｆ化処理の時１１ｆ１短縮及び処理粘度の向上を図
ることができる。
化処理の初めから最適な背景除去がなされるため、二（
＋ｆｆ化処理の時１１ｆ１短縮及び処理粘度の向上を図
ることができる。
第１図は、本実施例における全体構成図。
第２図は、画像処理画面における色検出エリヤ（背景濃
度検出エリヤ）の設定を示す説明図、第３図は、背景の
色と、色検出エリヤ内の平均濃度との関係及び濃度クラ
ス分けを示すグラフ、 第４図は、各濃度クラスにおける二値化レベルの頻度を
示すグラフ、 第５図は、第１実施例における二値化処理の具体的な処
理方法を示すフローチャート、第６図は、第２実施例に
おける具体的な処理方法を示すフローチャートである。 Ａ：画像処理画面 Ｔ：検出物体 Ｃ：色検出エリヤ（背景濃度検出エリヤ）Ｂ：背景 ａ：最頻二値化レベル Ｔｏ：初期しきい値 第３図 二二ｑ目好＝し’＜Ｉし 第５図
度検出エリヤ）の設定を示す説明図、第３図は、背景の
色と、色検出エリヤ内の平均濃度との関係及び濃度クラ
ス分けを示すグラフ、 第４図は、各濃度クラスにおける二値化レベルの頻度を
示すグラフ、 第５図は、第１実施例における二値化処理の具体的な処
理方法を示すフローチャート、第６図は、第２実施例に
おける具体的な処理方法を示すフローチャートである。 Ａ：画像処理画面 Ｔ：検出物体 Ｃ：色検出エリヤ（背景濃度検出エリヤ）Ｂ：背景 ａ：最頻二値化レベル Ｔｏ：初期しきい値 第３図 二二ｑ目好＝し’＜Ｉし 第５図
Claims (4)
- （１）二値化による画像処理方法において、検出物体に
対する背景の相対的な濃度に基づいて段階分けされた各
背景濃度クラスにおける最適二値化レベルを設定し、 画像処理画面において前記検出物体の影響を受けない位
置に設定された濃度検出エリヤの前記検出物体に対する
相対的な濃度を検出し、 該検出濃度に基づき、該検出濃度が含まれる前記背景濃
度クラスを判別して、該背景濃度クラスにおける前記最
適二値化レベルを初期しきい値として設定するようにし
た、 ことを特徴とする画像処理方法。 - （２）特許請求の範囲第１項に記載のものにおいて、 前記検出濃度が平均濃度であるもの。
- （３）特許請求の範囲第１項に記載のものにおいて、 前記検出濃度が最頻濃度であるもの。
- （４）特許請求の範囲第１項乃至第３項に記載のものに
おいて、 前記最適二値化レベルが前記各背景濃度クラスにおける
最頻二値化レベルであるもの。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61301339A JPH07113962B2 (ja) | 1986-12-19 | 1986-12-19 | 画像処理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61301339A JPH07113962B2 (ja) | 1986-12-19 | 1986-12-19 | 画像処理方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS63155369A true JPS63155369A (ja) | 1988-06-28 |
| JPH07113962B2 JPH07113962B2 (ja) | 1995-12-06 |
Family
ID=17895670
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP61301339A Expired - Fee Related JPH07113962B2 (ja) | 1986-12-19 | 1986-12-19 | 画像処理方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07113962B2 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH02163883A (ja) * | 1988-12-16 | 1990-06-25 | Pfu Ltd | 画像処理方式 |
| JPH06318244A (ja) * | 1993-05-10 | 1994-11-15 | Toshiba Eng Co Ltd | 画像処理装置およびこの装置を用いた牛枝肉格付システム |
| US7612918B2 (en) | 2005-03-29 | 2009-11-03 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Image processing apparatus |
| JP2017219364A (ja) * | 2016-06-06 | 2017-12-14 | 株式会社ディスコ | ウェーハの外周位置を検出するウェーハの検出方法及びウェーハの外周位置を検出することが可能な加工装置 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5963884A (ja) * | 1982-10-05 | 1984-04-11 | Nec Corp | 画像読取装置 |
| JPS603273A (ja) * | 1983-06-20 | 1985-01-09 | Hitachi Ltd | 画像２値化閾値設定方式 |
-
1986
- 1986-12-19 JP JP61301339A patent/JPH07113962B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5963884A (ja) * | 1982-10-05 | 1984-04-11 | Nec Corp | 画像読取装置 |
| JPS603273A (ja) * | 1983-06-20 | 1985-01-09 | Hitachi Ltd | 画像２値化閾値設定方式 |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH02163883A (ja) * | 1988-12-16 | 1990-06-25 | Pfu Ltd | 画像処理方式 |
| JPH0561677B2 (ja) * | 1988-12-16 | 1993-09-06 | Pfu Ltd | |
| JPH06318244A (ja) * | 1993-05-10 | 1994-11-15 | Toshiba Eng Co Ltd | 画像処理装置およびこの装置を用いた牛枝肉格付システム |
| US7612918B2 (en) | 2005-03-29 | 2009-11-03 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Image processing apparatus |
| JP2017219364A (ja) * | 2016-06-06 | 2017-12-14 | 株式会社ディスコ | ウェーハの外周位置を検出するウェーハの検出方法及びウェーハの外周位置を検出することが可能な加工装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH07113962B2 (ja) | 1995-12-06 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |