JPS6336383A - Picture processor - Google Patents

Picture processor

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JPS6336383A
JPS6336383A JP61178661A JP17866186A JPS6336383A JP S6336383 A JPS6336383 A JP S6336383A JP 61178661 A JP61178661 A JP 61178661A JP 17866186 A JP17866186 A JP 17866186A JP S6336383 A JPS6336383 A JP S6336383A
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binary image
image memory
image
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三島 忠明
Morio Kanezaki
金崎 守男
Masao Takato
高藤 政雄
Miyahiko Orita
折田 三弥彦
Kazunori Fujiwara
和紀 藤原
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  • Closed-Circuit Television Systems (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

PURPOSE:To speed up the inspection of an object to be inspected, such as the numbers of particles per one article, etc. by removing or extracting the object which is in contact with a boundary between an object area for a picture processing and the object area for a non-processing, rapidly and without depending on the number of the object. CONSTITUTION:In a binary picture memory 3, for instance, the binary image containing 8 pieces of the objects of value '1' which are taken a picture by a television camera and are binarized by a binarization circuit 2, is stored. The line 32 to value '1' is written in a picture frame 31 by a line writing circuit 4, and the object being in contact with the picture frame 31 is connected to one area. The binary image in which the line 32 is written is labeled (numbered) by a labeling circuit 5, at every area of each object in order, and they are stored in a variable density picture memory 6 being labeled by numbers 1-6. If, for instance, a binarization process which extracts the variable density picture of the label number 2 or more, is executed by a binarization circuit 7, the extracted binary image of the object which is not in contact with the picture frame 31, is obtained, which the object in contact with the picture frame 31 is removed.

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 被検査対称物体の2値画像を作成して認識する画像処理
装置に係り、特に画像メモリの処理対象領域と非処理対
象領域の境界に接している物体の除去あるいは抽出を高
速に行なうに好適な画像処理装置に関する。
[Detailed Description of the Invention] [Industrial Application Field] This invention relates to an image processing device that creates and recognizes a binary image of a symmetrical object to be inspected, and in particular, the present invention relates to an image processing device that creates and recognizes a binary image of a symmetrical object to be inspected. The present invention relates to an image processing device suitable for quickly removing or extracting objects that are present in the image.

〔従来の技術〕[Conventional technology]

従来の画像処理装置において、対称物体を識別するには
まずテレビカメラからの映像信号をあるしきい値レベル
で“0″と′1”のディジシル値に変換し、整数nXm
画素の画像メモリに格納して情報量を圧縮して処理する
場合が多く、このような2値画像に対して撮影された物
体の特徴量たとえば面積や周囲長などを求めて各種の識
別を行なっている。このようにして例えば細胞や粒子の
検査や解析などを画像処理によって行なう場合には、テ
レビカメラの視野内に数多くの物体を撮影して各物体の
面積を求めてその分布などを調べることが多いが、この
さい物体の一部しか撮影されずに画像メモリにも物体の
一部しか格納されない場合が発生するので、これらの物
体も含めて面積の分布などを求めたのでは正常に画像メ
モリ内に格納されている物体の面積の分布などとは異な
った信頼性の低いデータを得ることになり、かつ一部分
しか格納されてない物体を処理すること自体が時間の損
失となっていた。
In a conventional image processing device, in order to identify a symmetrical object, the video signal from the television camera is first converted into digital values of “0” and “1” at a certain threshold level, and then converted to an integer nXm.
In many cases, the amount of information is compressed and processed by storing it in the image memory of the pixel, and various types of identification are performed by determining the feature values of the object, such as area and perimeter, from such binary images. ing. In this way, for example, when inspecting or analyzing cells or particles using image processing, it is often necessary to photograph a large number of objects within the field of view of a television camera, calculate the area of each object, and investigate its distribution. However, at this time, there are cases where only a part of the object is photographed and only part of the object is stored in the image memory, so if you calculate the area distribution etc. including these objects, it will not be stored correctly in the image memory. This results in unreliable data that is different from the distribution of the area of objects stored in the storage area, and processing objects that are only partially stored results in a loss of time.

第6図(a)(b)(c)は従来のこの種の画像処理装
置における処理対象領域の物体の面積の分布などを求め
る処理の説明図で、第6図(a)は処理対象2値画像、
第6図(b)はラベル処理画像、第6図(c)は各ラベ
ルごとの面積である。
6(a), 6(b), and 6(c) are explanatory diagrams of the process of determining the distribution of the area of an object in the processing target area in a conventional image processing apparatus of this type. value image,
FIG. 6(b) shows the label processed image, and FIG. 6(c) shows the area for each label.

第6図(a)〜(c)において、第6図(a)の処理対
象2値画像に対し、第6図(b)のように各物体の領域
にラベル(番号)1〜8を付け(ラベリング処理)、第
6図(Q)のように各ラベル1〜8ごとに面積を求める
と、ラベル1,4.7については画面枠に接していて物
体の一部しか画像メモリに格納されていないため正しい
データを得ることができないから、これらの物体を判定
して除去あるいは抽出する必要がある。
In FIGS. 6(a) to (c), labels (numbers) 1 to 8 are attached to each object region as shown in FIG. 6(b) for the binary image to be processed in FIG. 6(a). (Labeling process) When calculating the area for each label 1 to 8 as shown in Figure 6 (Q), for labels 1, 4, and 7, only a part of the object is stored in the image memory because it is in contact with the screen frame. Since correct data cannot be obtained due to the lack of information, it is necessary to identify these objects and remove or extract them.

第7図は第6図の物体が処理対象領域の境界に接してい
るか否かの判別処理手順の説明図である。
FIG. 7 is an explanatory diagram of the procedure for determining whether or not the object in FIG. 6 is in contact with the boundary of the processing target area.

第7図において、第6図(b)のラベル処理画像の各ラ
ベルごとの座標位置を求めるため、各ラベル1〜8を抽
出してX軸投影分布およびY軸投影分布を求め、それぞ
れX軸の最小座標Xm1nおよび最大座標XmaxとY
軸の最小座w y minおよび最大座標Ymaxを求
める。第8図は第7図の各ラベル1〜8の座標値Xm1
n、 Xmax、 Ymin、 Ymaxを求めた結果
の説明図である。第8図において、第6図の画像メモリ
のサイズを水平200×垂直200画索としたときの座
標値が示されており、この各ラベル1〜8ごとの座標値
から処理対象領域と非処理対象領域の境界すなわちこの
場合の画面枠に接しているという情報は座標値Xa+j
n=0かXmax = 200か、Ymin=OかYm
ax= 200かのいずれかである。したがってこの座
標値の判定条件を満たしている図中に☆印を付したラベ
ル1.4.7の物体を処理対象領域の境界である画面枠
に接しているものとして処理対象から除外することがで
きる。
In FIG. 7, in order to find the coordinate position of each label in the label processed image of FIG. 6(b), each label 1 to 8 is extracted and the The minimum coordinates Xm1n and maximum coordinates Xmax and Y
Find the minimum coordinate w y min and maximum coordinate Ymax of the axis. Figure 8 shows the coordinate values Xm1 of each label 1 to 8 in Figure 7.
FIG. 3 is an explanatory diagram of the results of calculating n, Xmax, Ymin, and Ymax. In Fig. 8, the coordinate values are shown when the size of the image memory in Fig. 6 is 200 horizontally x 200 vertically. The information that it is in contact with the boundary of the target area, that is, the screen frame in this case, is the coordinate value Xa+j
n=0 or Xmax=200, Ymin=O or Ym
Either ax=200. Therefore, it is possible to exclude objects labeled 1.4.7 marked with a star in the figure that meet this coordinate value judgment condition from the processing target as being in contact with the screen frame that is the boundary of the processing target area. can.

しかしこのような従来の画像処理装置における物体が処
理対象領域の境界に接しているか否かの判定処理では、
各ラベルごとの領域の座標値を全て求めたうえで上記の
判定条件と比較する必要があるため、かなりの時間を要
するとともに物体の数が多くなるほどその影響が大きく
なる。
However, in the process of determining whether an object is in contact with the boundary of the processing target area in such conventional image processing devices,
Since it is necessary to calculate all the coordinate values of the area for each label and then compare them with the above-mentioned judgment conditions, it takes a considerable amount of time, and the influence increases as the number of objects increases.

〔発明が解決しようとする間頭点〕[The problem that the invention is trying to solve]

上記従来技術は対象物体ごとの座標値を求めて処理対象
領域の境界に接しているか否かの判定処理を行なってい
るため、物体の数が多くなるほど処理対象領域の境界(
画面枠)に接している物体を除去あるいは抽出するのに
長い時間がかかるうえ、任意の形状の処理対象領域の境
界に接している物体を除去あるいは抽出することができ
ないなどの問題点があった。
In the conventional technology described above, the coordinate values of each target object are determined to determine whether or not it is in contact with the boundary of the processing target area.
There were problems such as it took a long time to remove or extract objects that were in contact with the screen frame (screen frame), and it was not possible to remove or extract objects that were in contact with the boundary of an arbitrarily shaped processing area. .

本発明の目的は被検査対象物体の処理対象領域と非処理
対象領域の境界に接している物体を高速でかつ物体の個
数に依存しないで除去あるいは抽出する処理方法の画像
処理を提供することにある。
An object of the present invention is to provide an image processing method for removing or extracting objects that are in contact with the boundary between a processing target area and a non-processing target area of an object to be inspected at high speed and independent of the number of objects. be.

〔問題点を解決するための手段〕[Means for solving problems]

上記目的は、複数個被検査対象物体の2値画像メモリの
処理対象領域と非処理対象領域の境界に線データ書込み
手段により線データを書き込んで処理対象領域と非処理
対象領域の境界に接している1個以上の物体を1つの領
域に接続する処理を施したうえ、その2値画像の各物体
にラベル付け手段によりラベル付けして上記の線データ
で接続された1つの領域に付されたラベルを判別して除
去あるいは抽出するようにした画像処理装置により達成
される。
The above purpose is to write line data to the boundary between the processing target area and the non-processing target area of the binary image memory of a plurality of objects to be inspected using a line data writing means, After performing processing to connect one or more objects in the binary image to one region, each object in the binary image is labeled by a labeling means and attached to one region connected by the above line data. This is achieved by an image processing device that distinguishes and removes or extracts labels.

〔作用〕[Effect]

上記画像処理装置では、処理対象画像である2値画像メ
モリの各物体の領域がII I IIの値であるとする
と、2値画像メモリの処理対象領域と非処理対象領域の
境界に上記線データ書込み手段により“11”の値の線
データを書き込めば上記境界に接している物体を全て含
む領域を1つの領域とするこができるので、この2値画
像に対してラベル付け手段によりラベル付けすれば上記
境界に接している物体を全て接していない物体から容易
に高速で区別することが可能となる。
In the image processing device, if the area of each object in the binary image memory, which is the image to be processed, has a value of II By writing line data with a value of "11" using the writing means, the area including all the objects touching the boundary can be made into one area, so this binary image must be labeled using the labeling means. In this case, it becomes possible to easily and quickly distinguish objects that are in contact with the boundary from objects that are not in contact with the boundary.

〔実施例〕〔Example〕

以下に本発明の実施例を第1図ないし第5図により説明
する。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to FIGS. 1 to 5.

第1図は本発明による画像処理装置の一実施例を示す構
成ブロック図である。第1図において、1はテレビカメ
ラ、2は2値化回路、3は2値画像メモリ、4は線書込
み回路、5はラベル付け回路、6は濃淡画像メモリ、7
は2値化回路、8は濃度ヒストグラム抽出回路、9は画
像処理回路、10は認識回路、11は処理領域指定回路
である。
FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of an image processing apparatus according to the present invention. In FIG. 1, 1 is a television camera, 2 is a binarization circuit, 3 is a binary image memory, 4 is a line writing circuit, 5 is a labeling circuit, 6 is a grayscale image memory, and 7
8 is a binarization circuit, 8 is a density histogram extraction circuit, 9 is an image processing circuit, 10 is a recognition circuit, and 11 is a processing area designation circuit.

なお1点鎖線で囲む部分は装置本体部分を示す。Note that the part surrounded by a dashed-dotted line indicates the main body part of the device.

第1図の構成で、テレビカメラ1から取り込んだ映像信
号を2値化回路2で2値化して2値画像メモリ3に格納
する。この2値画像メモリ3上の2値画像に対して処理
領域指定回路11により指定された処理対象領域の境界
に線書込み回路4で対象物体の領域が“1′″の値なら
同じrr 1 +1の値の線を書き込む。さらにこの2
値画像メモリ3上の2値画像に対してラベル付け回路5
により各物体の領域にラベル(番号)を付けて濃淡画像
メモリ6に格納する。この濃淡画像メモリ6上のラベル
付けされた濃淡画像により処理領域指定回路11で指定
された処理対象領域を非処理対象領域の境界に接してい
る物体と接していない物体を判別して該境界に接してい
る物体を除去あるいは抽出できるが、たとえば処理対象
領域の境界に接していない物体を2値画像として抽出し
たい場合には2値化回路7(2値化回路2と同じ)で境
界に接していない物体のラベルを抽出する2値化処理を
行なえばよい。また境界に接していない物体ごとの面積
(画素数)を求める場合には、濃淡画像メモリ6のラベ
ル付けされた濃淡画像に対して濃度ヒストグラム抽出回
路8によりラベルごとの画素数を求めたうえ、その結果
のうち境界に接していないラベルの画素数の結果だけを
利用すればよい。あるいは同様にして他の画像処理回路
9の面像処理機能により各種の特徴量を求める処理が可
能である。ここで認識回路10はあらかじめ作成しであ
る画像処理手段に従い上記の2値化回路7や濃度ヒスト
グラム抽出回路8や画像処理回路9などをいろいろ組み
合せて処理を行ない被検査対象物体を認識する。なお処
理領域指定回路11はこの実際に認識や解析などを行な
う処理領域の指定を行なう。
With the configuration shown in FIG. 1, a video signal captured from a television camera 1 is binarized by a binarization circuit 2 and stored in a binary image memory 3. With respect to the binary image on the binary image memory 3, the line writing circuit 4 writes a line to the boundary of the processing target area specified by the processing area specifying circuit 11. If the target object area has a value of "1'", the same rr 1 +1 Write a line of values. In addition, these two
Labeling circuit 5 for the binary image on the value image memory 3
A label (number) is attached to each object area and stored in the grayscale image memory 6. Based on the labeled grayscale image on the grayscale image memory 6, the processing area specifying circuit 11 determines which objects are in contact with the boundary of the non-processing target area and which objects are not in contact with the boundary of the non-processing target area. Although touching objects can be removed or extracted, if you want to extract objects that are not in contact with the boundary of the processing target area as a binary image, you can use the binarization circuit 7 (same as the binarization circuit 2) to remove or extract objects that are in contact with the boundary. What is necessary is to perform binarization processing to extract the labels of objects that are not labeled. In addition, when calculating the area (pixel number) of each object that is not in contact with the boundary, the density histogram extraction circuit 8 calculates the number of pixels for each label for the labeled grayscale image in the grayscale image memory 6, and then Of the results, it is sufficient to use only the result of the number of pixels of labels that are not in contact with the boundary. Alternatively, in a similar manner, the surface image processing function of another image processing circuit 9 can be used to obtain various feature amounts. Here, the recognition circuit 10 performs processing in various combinations of the binarization circuit 7, the density histogram extraction circuit 8, the image processing circuit 9, etc. according to a pre-prepared image processing means to recognize the object to be inspected. Note that the processing area specifying circuit 11 specifies the processing area where recognition, analysis, etc. are actually performed.

第2図(a)、(b)、(c)、(d)は第1図の物体
が処理対象領域の境界(画面の枠)に接しているか否か
の判別処理手順の一実施例を示す説明図で、第2図(a
)は処理対象領域の境界(画面枠)31をもつ2値画像
メモリ3、第2図(b)は画面枠31に線32を書き込
んだ2値画像メモリ3、第2図(c)はラベル(番号)
1〜6を付けた濃淡画像メモリ6、第2図(d)は両面
枠31に接していない物体を抽出した2値画像である。
Figures 2 (a), (b), (c), and (d) show an example of the processing procedure for determining whether or not the object in Figure 1 is in contact with the boundary (screen frame) of the processing target area. This is an explanatory diagram shown in Figure 2 (a
) is a binary image memory 3 with a boundary (screen frame) 31 of the processing area, FIG. 2(b) is a binary image memory 3 with a line 32 written on the screen frame 31, and FIG. 2(c) is a label. (number)
The grayscale image memory 6 labeled 1 to 6 in FIG. 2(d) is a binary image in which objects not in contact with the double-sided frame 31 are extracted.

第2図(a)〜(d)において、第2図(a)の処理対
象となる2値画像メモリ3内にはたとえばテレビカメラ
1で撮影され2値化回路2で2値化された8個の′1′
″の値の物体を含む2値画像が格納されていて、このう
ち画面枠31に接している物体A、B、Cが3個だけ存
在する。
In FIGS. 2(a) to 2(d), the binary image memory 3 to be processed in FIG. '1'
A binary image containing objects with a value of `` is stored, and among these, only three objects A, B, and C that are in contact with the screen frame 31 exist.

ここで処理対象領域を2値画像メモリ3の全域とすると
、この物体A、B、Cの領域を1つに接続するために第
2図(b)のように画面枠31に“1″の値の線32を
線書込み回路4により書き込む。このときの線幅は1画
素あるいは、数画素の幅でよい。このようにすると両面
枠31に接している物体A、B、Cも書き込まれた線3
2も“1″の値であ幣ため1つの領域に接続することが
できる。したがってこの線32を書き込んだ2値画像に
対して第2図(C)のように各物体の領域ごとに順番に
ラベル付け回路5によりラベル(番号)付けすると、た
とえば左上から順番に物体A、B、Cを含む画面枠31
の線32の領埃はラベル1、その他の物体はラベル2,
3,4,5゜6のように番号が付けられて濃淡画像メモ
リ6に格納される。このように処理対象領域と非処理対
象領域の境界(画面枠)31に線32を書き込んでラベ
ル付けすれば、境界(画面枠)31に接している物体A
、B、Cの領域を境界に接していない物体の領域と区別
することができる。またこのラベル付けされた濃淡画像
のたとえば2以上を抽出する2値化処理を2値化回路7
により行なえば第2図(d)のように画面枠31に接し
ている物体A、B、Cを除去して画面枠31に接してい
ない物体のみを抽出した2値画像をうろことができる。
Here, if the processing target area is the entire area of the binary image memory 3, in order to connect the areas of objects A, B, and C into one, "1" is placed in the screen frame 31 as shown in FIG. 2(b). The value line 32 is written by the line write circuit 4. The line width at this time may be one pixel or several pixels. In this way, the objects A, B, and C that are in contact with the double-sided frame 31 are also drawn on the line 3.
2 can also be connected to one area for storing money with a value of "1". Therefore, if the labeling circuit 5 sequentially labels (numbers) each area of each object as shown in FIG. Screen frame 31 including B and C
The area of line 32 is labeled 1, the other objects are labeled 2,
The images are numbered like 3, 4, 5°6, and stored in the grayscale image memory 6. By drawing and labeling the line 32 on the boundary (screen frame) 31 between the processing target area and the non-processing target area, the object A that is in contact with the boundary (screen frame) 31 can be drawn and labeled.
, B, and C can be distinguished from regions of the object that are not in contact with the boundary. The binarization circuit 7 performs binarization processing to extract, for example, 2 or more of this labeled grayscale image.
If this is done, objects A, B, and C that are in contact with the screen frame 31 can be removed and only objects that are not in contact with the screen frame 31 can be extracted to create a binary image as shown in FIG. 2(d).

なお、第2図(a)〜(d)では実際に認識や解析など
を行なう処理領域として2値画像メモリ3の全域が処理
領域指定回路11により指定される。
In FIGS. 2(a) to 2(d), the entire area of the binary image memory 3 is specified by the processing area specifying circuit 11 as the processing area where recognition, analysis, etc. are actually performed.

第3図(a)、(b)、(c)、(d)は第1図の物体
が処理対象領域の境界(画面の部分矩形領域の枠)に接
しているか否かの判別処理手順の他の実施例を示す説明
図で、第3図(a)は画面の部分矩形処理領域33の処
理領域枠34をもつ2値画像メモリ3、第3図(b)は
処理領域枠34に線35を書き込んだ2値画像メモリ3
、第3図(c)はラベル(番号)1〜3を付けた濃淡画
像メモリ6、第3図(d)は処理領域枠34に接してい
ない物体を抽出した2値画像である。第3図(a)〜(
d)において、第2図(a)〜(d)のように2値画像
メモリ3の画面枠31に接している物体の領域を接して
いない物体の領域と区別する場合に対して、第3図(a
)のように2値画像メモリ3の画面全体を処理するので
はなくて画面の一部分のたとえば矩形の処理領域33内
を処理対象領域とする場合には、上記と同様に物体の一
部しか処理領域33に含まれずにその一部分しか処理さ
れない物体り、E、Fが生じるため、これらを除去ある
いは抽出する必要がある。
Figures 3 (a), (b), (c), and (d) show the procedure for determining whether or not the object in Figure 1 is in contact with the boundary of the processing target area (the frame of the partial rectangular area of the screen). FIG. 3(a) is a binary image memory 3 having a processing area frame 34 of a partial rectangular processing area 33 on the screen, and FIG. 3(b) is an explanatory diagram showing another embodiment. Binary image memory 3 written with 35
, FIG. 3(c) shows a grayscale image memory 6 labeled (numbered) 1 to 3, and FIG. 3(d) shows a binary image in which objects not in contact with the processing area frame 34 are extracted. Figure 3(a)-(
In d), for the case where the area of the object that is in contact with the screen frame 31 of the binary image memory 3 is distinguished from the area of the object that is not in contact with the screen frame 31 of the binary image memory 3 as shown in FIGS. Figure (a
), instead of processing the entire screen of the binary image memory 3, if a part of the screen, for example within the rectangular processing area 33, is to be processed, only a part of the object is processed in the same way as above. Since there are objects E and F that are not included in the region 33 and only a portion of which is processed, it is necessary to remove or extract these objects.

そこで第3図(b)のように2値画像メモリ3の処理領
域枠34に線35を書き込んだうえ、第3図(c)のよ
うにその2値画像メモリ3の処理領域33内だけでラベ
ル1,2.3を付けて濃淡画像メモリ6に格納し、これ
より第3図(d)のような処理領域枠34に接している
物体り、E、Fを除去して正常な物体のみを抽出した2
値画像かえられる。このときの処理領域33は同様に処
理領域指定回路11により指定される。
Therefore, as shown in FIG. 3(b), a line 35 is drawn in the processing area frame 34 of the binary image memory 3, and as shown in FIG. Labels 1, 2.3 are attached and stored in the grayscale image memory 6, and from this, objects that are in contact with the processing area frame 34 as shown in FIG. 3(d), E and F are removed, and only normal objects are stored. extracted 2
Value image can be changed. The processing area 33 at this time is similarly specified by the processing area specifying circuit 11.

第4図は本発明による画像処理装置の他の実施例を示す
構成ブロック図である。第4図において、第1図と同一
符号は同一または相当部分を示し、12は処理領域指定
回路である。第4図の構成で。
FIG. 4 is a block diagram showing another embodiment of the image processing apparatus according to the present invention. In FIG. 4, the same reference numerals as in FIG. 1 indicate the same or corresponding parts, and 12 is a processing area designation circuit. With the configuration shown in Figure 4.

第1図が処理対象の2値画像メモリ3の処理対象領域の
境界(画面枠)31に1111+の値の線を書き込んだ
のに対して、この線を書き込む時間を除くためにあらか
じめ2値画像メモリ3の処理対象領域の境界(画面枠)
31に線書込み回路4により′1′″の値の線を書き込
んでおき、その2値画像メモリ3にテレビカメラ1など
からの映像信号を2値化回路2で2値化した画像を格納
する。ただし、画面枠31に書き込んだ線上に′O″の
値が書き込まれないように2値画像の書込みの処理範囲
を線を除く領域とする必要がある。このため処理領域指
定回路12はあらかじめ線書込み回路4で2値画像メモ
リ3の画面枠31に書き込んだ線を除く領域を2値化回
路2に対して指定し、この2値化回路2の出力画像デー
タによって“1″の値の線を消去しないようにしている
。その他は第1図と同様である。
In contrast to FIG. 1, where a line with a value of 1111+ is written on the boundary (screen frame) 31 of the processing target area of the binary image memory 3 to be processed, in order to eliminate the time to write this line, the binary image Boundary of processing target area of memory 3 (screen frame)
31, a line with a value of ``1'' is written by the line writing circuit 4, and an image obtained by converting the video signal from the television camera 1, etc. into a binary value by the binarization circuit 2 is stored in the binary image memory 3. However, in order to prevent the value 'O'' from being written on the line written in the screen frame 31, it is necessary to set the processing range for writing the binary image to an area excluding the line. For this reason, the processing area designation circuit 12 specifies in advance, to the binarization circuit 2, an area excluding the lines written in the screen frame 31 of the binary image memory 3 by the line writing circuit 4, and outputs the binarization circuit 2. The line having a value of "1" is not erased by the image data. Other details are the same as in FIG.

第5図(a)、(b)は第4図の物体が処理対象領域の
境界(画面の枠)に接しているか否かの判別処理手順の
一実施例を示す説明図で、第5図(a)はあらかじめ画
面枠31に線32を書き込んだ2値画像メモリ3、第5
図(b)はその線32を除く領域に2値画像を格納した
2値画像メモリ3である。なお他は第2図(c)、(d
)と同様である。第5図(a)、(b)において、処理
領域指定回路11で指定された2値画像メモリ3の処理
対象領域が画面全体とすると、第5図(a)のように2
値画像メモリ3の画面枠31にあらかじめ線書込み回路
4で11117の値の線32を書き込んでおき、この2
値画像メモリ3に第5図(a)のように処理領域指定回
路12で2値化回路2に対し指定した線32を除く書き
込み処理範囲の領域にテレビカメラ1による2値化回路
2の出力画像データを書き込む。他は第2図(Q)、(
d)の処理と同様である。このようにすると第1図およ
び第2図と同様の効果かえられるほか、線32に書き込
み処理の時間を実際上除去できる。
FIGS. 5(a) and 5(b) are explanatory diagrams showing an example of the processing procedure for determining whether or not the object in FIG. 4 is in contact with the boundary (screen frame) of the processing target area. (a) shows the binary image memory 3 in which a line 32 is written in the screen frame 31 in advance,
Figure (b) shows the binary image memory 3 in which the binary image is stored in the area excluding the line 32. The rest are shown in Figure 2 (c) and (d).
). In FIGS. 5(a) and 5(b), if the processing target area of the binary image memory 3 specified by the processing area specifying circuit 11 is the entire screen, two
A line 32 with a value of 11117 is written in the screen frame 31 of the value image memory 3 in advance by the line writing circuit 4, and this 2
The output of the binarization circuit 2 by the television camera 1 is written to the value image memory 3 in the area of the write processing range excluding the line 32 specified for the binarization circuit 2 by the processing area designation circuit 12 as shown in FIG. 5(a). Write image data. Others are shown in Figure 2 (Q), (
This is the same as the process d). In addition to achieving the same effect as in FIGS. 1 and 2, this also effectively eliminates the time required to write to line 32.

なお上記実施例では全て矩形の処理対象領域としている
が、任意の形状の処理対象領域であってもその処理対象
領域と非処理対象領域の境界に沿って線を書き込むこと
により同様の処理を行なえば同様の効果かえられる。
In the above embodiments, all processing target areas are rectangular, but similar processing can be performed on any arbitrary shape processing target area by drawing a line along the boundary between the processing target area and the non-processing target area. The same effect can be obtained.

以上の実施例によれば、処理対象画像に対し処理対象領
域の境界に線を書き込む回路と、−船釣に用いられてい
るラベル付け回路および2値化回路などで構成され、こ
れらの機能はハードウェアおよびソフトウェアのいずれ
でも構成できるものであって、これらの構成で2値画像
メモリの処理対象領域の境界に線を書き込んだうえラベ
ル付けすることにより処理対象領域の境界に接している
物体と接していない物体を物体の個数に依存しないで高
速に区別して各種の画像処理を実行できる。
According to the above embodiment, the circuit is configured to draw a line on the boundary of the processing target area for the processing target image, and the labeling circuit and binarization circuit used in boat fishing, etc., and these functions are It can be configured with both hardware and software, and by writing lines on the boundaries of the processing target area of the binary image memory and labeling them, it is possible to identify objects that are in contact with the boundaries of the processing target area. Various types of image processing can be performed by quickly distinguishing between objects that are not in contact, regardless of the number of objects.

〔発明の効果〕〔Effect of the invention〕

本発明によれば、画像処理対象領域と非処理対象領域の
境界に接している物体を高速にかつ物体の個数に依存し
ないで除去あるいは抽出できるので、生産ラインなどの
1品当りの粒子など被検査対象物体の検査時間が固定の
場合などに高速かつ汎用的に処理できる効果がある。
According to the present invention, objects that are in contact with the boundary between the image processing target area and the non-processing target area can be removed or extracted at high speed and independent of the number of objects. This has the effect of enabling high-speed and versatile processing, such as when the inspection time for an object to be inspected is fixed.

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

第1図は本発明による画像処理装置の一実施例を示す構
成ブロック図、第2図(a)〜(d)は第1図の各処理
手順の一実施例を示す概要説明図、第3図(a)〜(d
)は同じく各処理手順の他の実施例を示す概要説明図、
第4図は本発明による画像処理装置の他の実施例を示す
構成ブロック図。 理装置の各処理手順を例示する概要説明図、第7図は同
じく物体座標判別処理を例示する説明図、第8図は同じ
くラベルごと判別処理結果を例示する説明図である。 1・・・テレビカメラ、2・・2値化回路、3・・・2
値画像メモリ、4・・・線書込み回路、5・・・ラベル
付け回路、6・・・濃淡画像メモリ、7・・・2値化回
路、8・・・濃度ヒストグラム抽出回路、9・・・画像
処理回路、10・・・認識回路。11.12・・・処理
領域指定回路、31・・・画面枠、32・・・線、33
・・・処理領域、34・・・処理領域枠、35・・・線
FIG. 1 is a configuration block diagram showing one embodiment of an image processing apparatus according to the present invention, FIGS. Figures (a) to (d)
) is a schematic explanatory diagram showing another example of each processing procedure,
FIG. 4 is a block diagram showing another embodiment of the image processing apparatus according to the present invention. FIG. 7 is an explanatory diagram illustrating each processing procedure of the system, FIG. 7 is an explanatory diagram illustrating object coordinate discrimination processing, and FIG. 8 is an explanatory diagram illustrating the results of label-by-label discrimination processing. 1...TV camera, 2...binarization circuit, 3...2
Value image memory, 4... Line writing circuit, 5... Labeling circuit, 6... Grayscale image memory, 7... Binarization circuit, 8... Density histogram extraction circuit, 9... Image processing circuit, 10... recognition circuit. 11.12... Processing area designation circuit, 31... Screen frame, 32... Line, 33
... Processing area, 34... Processing area frame, 35... Line.

Claims (1)

【特許請求の範囲】 1、複数個の被検査対象物体の撮像信号を2値化し画素
化して記憶する2値画像メモリと、該2値画像メモリの
空間の処理対象領域を指定する処理領域指定手段と、該
処理領域指定手段により指定された上記2値画像メモリ
の空間の処理対象領域と非処理対象領域の境界に線デー
タを書き込む線データ書込み手段と、上記2値画像メモ
リへ書き込まれた被検査対象物体の2値画像データおよ
び線データを含む各々にラベル付けするラベル付け手段
と、該ラベル付け手段によりラベル付けされて得られた
濃淡画像を格納する濃淡画像メモリと、該濃淡画像メモ
リに格納された濃淡画像のうち上記線データを含むラベ
ル以外または線データを含むラベルだけを画像処理対象
物体として抽出し画像処理を施す手段とから成る画像処
理装置。 2、上記線データ書込み手段は上記被検査対象物体の2
値画像データが書き込まれた上記2値画像メモリに上記
線データを書き込むようにした特許請求の範囲第1項記
載の画像処理装置。 3、上記線データ書き込み手段は、上記線データを予め
上記2値画像メモリに書き込んでおき、該2値画像メモ
リは上記線データ書き込み手段により書き込まれた線デ
ータ以外の領域へ被検査対象物体の2値画像データが書
き込まれるようにした特許請求の範囲第1項記載の画像
処理装置。
[Claims] 1. A binary image memory that binarizes and pixelizes and stores image signals of a plurality of objects to be inspected, and a processing area specification that specifies a processing target area in the space of the binary image memory. means, line data writing means for writing line data on the boundary between a processing target area and a non-processing target area of the space of the binary image memory specified by the processing area specifying means; A labeling means for labeling binary image data and line data of an object to be inspected, a grayscale image memory for storing a grayscale image labeled by the labeling means, and a grayscale image memory. an image processing apparatus comprising means for extracting only labels other than the labels containing the line data or labels containing the line data from the gray scale images stored in the gradation image as objects to be image processed and subjecting them to image processing. 2. The line data writing means is the object to be inspected.
2. The image processing apparatus according to claim 1, wherein said line data is written in said binary image memory into which value image data has been written. 3. The line data writing means writes the line data in the binary image memory in advance, and the binary image memory writes the line data of the object to be inspected to an area other than the line data written by the line data writing means. The image processing device according to claim 1, wherein binary image data is written.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1099574A (en) * 1996-09-27 1998-04-21 Kanto Nippo Sewing Mach Kk Sewing slippage preventing device for fabric to be sewn by sewing machine

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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JPH1099574A (en) * 1996-09-27 1998-04-21 Kanto Nippo Sewing Mach Kk Sewing slippage preventing device for fabric to be sewn by sewing machine

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