NO792818L - Fremgangsmaate og innretning for moenstergjenkjennelse - Google Patents

Fremgangsmaate og innretning for moenstergjenkjennelse

Info

Publication number
NO792818L
NO792818L NO792818A NO792818A NO792818L NO 792818 L NO792818 L NO 792818L NO 792818 A NO792818 A NO 792818A NO 792818 A NO792818 A NO 792818A NO 792818 L NO792818 L NO 792818L
Authority
NO
Norway
Prior art keywords
search
count
memory
area
highest
Prior art date
Application number
NO792818A
Other languages
English (en)
Inventor
Richard Alan Hubach
Cary Lee Dezotell
Jack Sacks
Original Assignee
View Eng
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by View Eng filed Critical View Eng
Publication of NO792818L publication Critical patent/NO792818L/no

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20Image preprocessing
    • G06V10/28Quantising the image, e.g. histogram thresholding for discrimination between background and foreground patterns
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20Image preprocessing
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20Image preprocessing
    • G06V10/32Normalisation of the pattern dimensions
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/74Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
    • G06V10/75Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
    • G06V10/751Comparing pixel values or logical combinations thereof, or feature values having positional relevance, e.g. template matching
    • G06V10/7515Shifting the patterns to accommodate for positional errors
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10Character recognition
    • G06V30/24Character recognition characterised by the processing or recognition method
    • G06V30/248Character recognition characterised by the processing or recognition method involving plural approaches, e.g. verification by template match; Resolving confusion among similar patterns, e.g. "O" versus "Q"
    • G06V30/2504Coarse or fine approaches, e.g. resolution of ambiguities or multiscale approaches

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Image Input (AREA)
  • Eye Examination Apparatus (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
  • External Artificial Organs (AREA)

Description

fremgangsmåte og'innretning lor inønster g ienkjenneJ.se
Oppfinnelsen angår generelt området mønstergjen-kjennelse, og særlig en fremgangsmåte og en innretning for optisk besiktigelse av en scene og senere gjennomsøkning av en ukjent scene for å bestemme den best mulige sarnmenpasning mellom den ukjente scene og det mønster som gjennomsøkes.
Det område som angår mønstergjenkjennelse, har omfattende anvendelser i industrien, både for fabrikanten og for brukeren. Med fremkomsten av fotoelek tri ske anordninger som er is tand til å generere elektriske signaler som reaksjon på optisk detekterte gjenstander, er det blitt mulig å frembringe automatiske anordninger for telling, detektering og annen utnyttelse av sådanne anordninger i industrien.
Uen foreliggende oppfinnelse angår særlig digita-lisering av et behandlet videosignal som er blitt normalisert med hensyn til det tilgjengelige lys som opplyser en gitt scene.
£t svart elektrisk signal som er ekvivalent med et svart optisk signal, genereres ved benyttelse av et vidikon-rør som har et delvis ugjennomsiktig parti ved begynnelsen av strålens sveip eller avsøkningsbévegelse. Når strålen passerer det ugjennomsiktige parti, blir det optiske signal åpenbart svart, og det genererte elektriske signal blir da nivåfiksert eller låst som en referanse for hele systemet, for derved å etablere det låste signal som det svarte elektriske signal.
Det digitaliserte, optiske signal identifiserer den betraktede scene som enten en hvit scene eller en scart scene, og som et resultat genereres et null-nivå-signal for en svart scene, og et én-nivå signal genereres for en hvit scene.
I den foretrukne utførelse blir lysintensiteten for hver avsøkning av. vid ikonrøret sammenliknet med det loran beskrevne svart-nivå for å etablere et terskel-nivå for gene rering av enere eller nuller som et resultat av at scenen betraktes som mørk eller lys. Ved det normale forløp for t^rift av en en sådan utrustning er det blitt oppdaget at lysintensiteten for den belyste scene uvegerlig endres som et resultat av brukerens behov, og vidikonrørets terskel-nivå kan derfor variere fra scene til scene og fra delbillede til delbillede. Ved å måle lysterskelen for hvert delbillede og etablere en terskei-spenning fra en passende sampel- og holdekrets, er det mulig å tilføre og sammenlikne en oppdatert terskel-spenning med vidikonrørets utgangssignal for derved å tilpasse utgangssignalene til de tilgjengelige lys-nivåer som benyttes ved et vilkårlig gitt tidspunkt.
Mønstergjenkjennelsesanordninger blir uvegerlig benyttet i forbindelse med tilbakevendende operasjoner hvor automatiske maskiner er styrt og programmert for å utføre en rekke gjentatt opptredende operasjoner basert på lokali sering og identifisering av visse kriterier som er lagret i et minne i reell eller sann tid.
Utviklingen av halvleder-fremstillings-teknikker har utviklet behov for mønstergjenkjennelsesanordninger for å bistå ved fremstilling og prøving av integrerte kretsbrikker.
Ved produksjon av integrerte kretsbrikker blir f.eks. en skive av silisium vanligvis avskåret fra en silisium-modul som er mellom 5 og 10 cm i diameter. Prosessen med an-bringelse av et mønster på skiven krever en maske og en foto-resist som til slutt avsettes på si1isium-materialet, renses og diffunderes inn i silisium-basisen. Denne prosess kan gjentaes opptil 13 forskjellige ganger for å oppnå den korrekte diffusjon,og for hver operasjon må masken innrettes nøyaktig med sil isium-skiven.
IClektrisk testing av hver av do d.iff under te brikker på silisium-skiven er meget ønskelig ved dette tidspunkt for å bestemme orn diffusjonsprosessen er komplett og om den individuelle brikke er akseptabel for bruk.
Følerutstyr som har evne til å plasere elektriske følere på bestemte områder av brikken, benyttes for å bestemme elektriske koeffisienter og lednings-kontinuitet, for derved å bestemme om den individuelle brikke er akseptabel og kan benyttes, eller om den er uakseptabel og skal tilintetgjøres. Ved fremstillingen av brikker er for tiden nedslitnings-hastigheten nesten 50 %, og det er ytterst viktig at hver brikke blir individuelt undersøkt før ytterligere arbeid og utgifter ofres på ytterligere framstillingsprosesser på den individuelle brikke. Man bør huske på at for en gitt silisium-skive med en diameter på ca. 10 cm kan det være så mange som 50 - 200 individuelle brikker som skal testes.
De her beskrevne mønstergjenkjennelsesanordninger er istand til å kunne benyttes i industrien for enten å innrette en maske med en brikke for senere operasjoner, eller å loka-lisere og identifisere individuelle brikker på en skive for således å kontrollere følerutstyr som benyttes til å prøve og vurdere disse brikker på en skive forut for ytterligere operasjoner. 1 den foretrukne utførelse benyttes et vidikonkamera som har et mønster uten linjesprangsavsøkning og som tillater at hver linje kan avsøkes fortløpende i rekkefølge. Dersom det ønskes, kan imidlertid også et linjesprangsmønster benyttes.
For definisjonsformål er det blitt bestemt at kameraets synsfelt skal omfatte 250 billedelementer på en av-søkningslengde og 2'i0 avsøkninger som er ett billedelement adskilt. Det aktive areal eller område kan da vises å ha et geometri sic sted av punkter som er 192 x 192 billedelementer. IJe tydningen av det aktive søkeområde vil bli klarere under beskrivelsen av innmatnings- og søkefaseoperasjonene.
Det egentlige referanseområde som er istand til å beveges gjennom hele det aktive område, er 0^ x 6'l billed-elementer, hvilket avgrenser et totalt areal eller område på ^096 billedelementer.
Under det normale operasjonsforløp betrakter kameraet den referansedannende scene som skal registreres, og de digitaliserte video-signaler i form av enere eller- nuller for hvert billedelement-område registreres og innmates i minnet.
Scenen som betraktes, må deretter sammenliknes eller foldes med den i minnet lagrede referanse over hele det aktive område for å bestemme koordinatene for den best mulige sammenpasning slik den angies ved sammenlikninger utført av foldings-enheten eller "folderen".
Det ville være nødvendig å sammenlikne et referanse-område på Gk x 6^) eller totalt A096 billedelementer for hver søkebeliggenhe t. Antall avsøkninger- ville selvsag t være bestemt av det areal eller område som avsøkes, hvilket ville resultere i et meget stort minneområde.
Andre tidligere kjente løsninger har omfattet utnyttelse av en 6^4-bits folder og folding av en referanselinje ad gangen inntil, det komplette delbillede er blitt avsøkt. Uheldigvis krever en 6^-bits folder minst 6^ delbilleder når den benyttes på denne måten, og den tid som er nødvendig for å utføre så mange gjennomsøkninger, er ikke akseptabel for industrien.
Den kjente teknikk antydet også utnyttelse av bk foldere for å oppnå en hastighetsfordel. Den maskinvare som er knyttet til fremstilling av 6k foldere, er imidlertid urimelig kostbar og mildest talt upraktisk (hver folder opptar et helt kretskort).
Ved den foreliggende oppfinnelse oppnåes en vesentlig hastighet søkning for søkeoperasjonen idet det benyttes bare en konvensjonelt dimensjonert folder- (6'l bits) som i den foreliggende utførelse er anordnet i et 8 x 8-format som derved eliminerer behovet lor overdreven utrustning og i vesentlig grad reduserer maskinvare-onikos tningene .
1 den foretrukne utførelsen utføres en første gjennomsøkning ved benyttelse av et super-billedelement som er definert som et billedelement som har en bredde og lengde som er fire ganger større enn for de normale billedelementer, slik at det danner et areal eller område på lb billedelementer. Innenfor et super-billedelement ligger m.a.o. et område på
lb normale billedelementer. Det benyttede søkeområde på 6/f x 6k billedelementer eller totalt '1O96 billedelementer blir nå 16 x lb super-bi11 edelementer eller et område på 256 super-
billedelementer.
Søkeområdet blir da sammensatt av fire super-billed-element-områder som hver består av 6^4 super-billedelementer.
Før oppstarting av gjennomsøkningen er det nød-vendig å mate referanseområdet på 6,\x 6k billedelementer inn i et minne-område og å deretter inntiiatei et andre minnebmråde det samme referanse-område som er definert som 16 x 16 super-billedelementer.
I den første eller grove gjennomsøkning blir hvert av fire 8.x 8-super-billedelement-områder selektivt og fort-løpende sammenliknet med synsfeltet, og resultatene akkumulert i de passende minneceller.
Hvert av de fire 8 x 8-super-billedelement-områder beveges horisontalt i to billedelement-trinn over det aktive område og deretter ned to billedelementer, og horisontalt igjen inntil, det komplette aktive område er blitt gjennomsøkt og korrelasjonsverdien i hver posisjon lagret i sin riktige minnecelle. Hvert av de gjenværende tre super-billedelement-
I !
områder blir senere gjennomsøkt over det samme aktive område på samme måte og den resulterende sammenliknings-telling akkumulert, hvilket resulterer i totalt ^096 minneceller som har en verdi som varierer fra 0 til h8.
Koordinatene for de to høyeste verdier representerer de to beste celler eller beliggenheter som har den høyeste korrelasjbns-telling og derfor blir gjenstand for den andre gjennomsøkning eller fin-gjennomsøkning som benyttes til å granske og undersøke det lokale område rundt koordinatene for de to høyeste posisjoner som blir bestemt ved grov-gjennom-søkningen.
Ved fin-gjennomsøkningen gir de individuelle koordinater for hver celle eller beliggenhet startpunktet for fin-gjennomsøkningen, og bare i dette tilfelle gjøres det bruk av en relasjon som er identifisert som N/2 + 1 hvor N er dimen-sjonen av den referanse som benyttes og som i dette tilfelle er 8, slik Lit gjennomsøkningen er ment tillates å starte tre billedelementer til venstre og tre billedelementer over de aktuelle koordinater som ble oppdaget ved grov-gjennomsøkningen. Startpunktet for fin-gjennomsøkningen for hver av de to beliggenheter som ble oppdaget ved grov-gjennomsøkninge.n, vil starte tre foran og tre over det opprinnelige punkt. Den aktuelle sammenlikning vil skje mellom referanseminnet på
6k x 6k normale billedelementer og sanntids-billedelementene som avsøkes av vidikonrøret. I dette tilfelle må bare et eneste gjennomsøkningsfelt utgjøres for hver beliggenhet da det ønskede punkt er beliggende i et kvadratisk område på 7x7 = 49 billedelementer som er sentrert på den ene av de to topper
som ble lokalisert under grov- gjennomsøkningen ( 3 billed-elementer på hver side av hver koordinat for hver grovt lokali sert topp).
Ved fin-gjennomsøkningen gjennomsøkes i realiteten et område på 7x7 billedelementer med et startpunkt som ligger tre til venstre og tre over, slik at det bestemmes et geometrisk sted av punkter som omfatter 7x7 billedelementer rundt det ønskede punkt, eller totalt ^19billedelementer som må evalueres og sammenliknes.
Denne fin-gjennomsøkning utføres for hver av de to høyeste korrelasjons-topper som er bestemt som et resultat av grov-gjennomsøknirigen, og den beste eller høyeste korrelasjon etter fin-gjennomsøkningen velges som den endelige koordinat for de utvalgte koordinater for de detekterte mønstre.
Oppfinnelsen skal beskrives nærmere i det følgende
i forbindelse med utførelses-eksempJanjr under henvisning til tegningene, der
fig. 1 viser et blokk-diagram av video-kamera-optikkenog video-prosessoren,
fig. 2 viser f ron t bel egge t på vidjkonrøret f oi'
frembringelse av et svart ref eranse-signal,
fig. 3 er et blokk-diagram som illustrerer detaljer
ved video-prosessoren,
fig. k viser en rekke på fire diagrammer som er knyttet til fig. 3,
5 illustrerer den relative størrelse av søke-området, det aktive område og synsfeltet, Figur 6 er et blokk-diagram som illustrerer inn-matningssekvensen for referanseminnet, Figur 7 viser et blokk-diagram av det todimensjo-nale, digitale filter, Figur 8 viser et blokk-diagram'av grov-koordinat-lokali satoren, Figur 9 viser et blokk-diagram av et serpentin-skift-register, Figur 10 viser et blokk-diagram av en folder og Figur 11 viser et blokk-diagram av fin-koordinat-lokalisatoren for hver detektert topp. Figur 1 viser et blokk-diagram av systemets front-dei og illustrerer hvordan et visuelt billede som sees av vidikon-kameraet, omformes til digitale signaler som representerer diskrete områder av svarte og hvite partier av den betraktede scene som en funksjon av enere og nuller. Denne prosess kalles iblant frembringelse av et klokket, digitalisert video-signal.
Et fjernsynskamera som inneholder et vidikonrør og benytter optikk 12, fokuseres på et synsfelt som skal analyseres. Slokke- og signalkretsene som er knyttet til kameraet 10, genererer et video-signal av konvensjonell type. I den foretrukne utførelse benyttes ikke linjesprangsavsøkning i kameraet 10, men av grunner som skal beskrives senere, blir i stedet hvert synsfelt avsøkt fortløpende for å fullføre et gitt total-bil.lede. Video-utgangssignale t fra 'kameraet 10 tilføres til en video-prosessor l'l som genererer- et klokket, digitalisert video-signal som styres adaptivt for- å være optimalt tor lys-mengden på den scene som betraktes av optikken J2.
lJix Figur 3 er vist et mer detaljert blokk-diagram
av video-prosessoren l. k på Figur 1. lin tid sinns ti 11 ingskret s 16 er koplet til kameraet 10 for å generere de nødvendige synkroniserings- og slokkesignaler som danner og styrer sveipe-eller avsøkningsbevegelsen til den elektronstråle som er knyttet til vidikonrøret. Vidikonrørets.front ende eller frontplate er vist ved 18 på Figur 2, og med det raster-avsøkte mønster
angi t: t. Et ugjennomsiktig parti 20 er beliggende på det venstre parti av vidikonrørets frontplate 13 og dekker et parti av eiet raster-avsøk te område. Den til vidi Iconrørc t knyttede elektronstråle vil starte sin sveipebevegelse Ira den venstre side 22 og fortsette til den høyre side 2h av det raster-avsøkte område, i hvi lic et punkt t i 1 bak el øpspul sen vil bringe strålen til å returnere til den venstre side 22 for den neste avsøkningslinje under den foregående.
Kameraets elektronstråle som starter ved den venstre sidelinje 22 og fortsetter til kanten 20 av det opake eller ugjennomsiktige område 20, vil ojjti.sk se et svart område og dermed geirercre et elektrisk utgangssignal som er lik vidikon-rørets mørke-strøm.
lii be tr ak t ni ng av Figur A vil vise sammenhengen mellom sloklcenivået under tilbakeløp og svart-nivå-signalets nivå som svarer til optisk svart (og mørke-strøm).
Slik som vist på Figur 3>mates video-utgangs-signalet fra kameraet 10 via en koplings-kondensator 30 til en middelverdidanner 32 som iblant kalles en integrator. Inngangs-signalet til middelverdidanneren 32 er koplet til jord via en bryter 3^1som styres av et utgangs-signal fra tidsinnstillings-kretsen 16 som genererer en puls som er mindre enn elier lik den tid som kreves for at avsøkningsstrål en i vidi-konrøre t 18 slik det er vist på Figur 2, skal avsøke området fra venstre sidekant 22 til kanten 26 av det ugjennomsiktige (mørke-strøm) parti 20. Denne puls er vist på Figur k C og låser middelverdicianuerens 32 inngangs-signal til jord i en tidsperiode under hvilken vidikonrøoe t s formørkelse avsøkes og det genereres et mørke-strøm-referanse-signal. Med andre ord låses mørke-,s trøm-signaie t til jord som ref oransespemii ng,
slik at det dannes en jordre!eranse som er ekvivalent med et optisk svart-signal. Tidsinns ti 11 ings-pul sen fjernes når strålen passerer kanten 26 av vidikonrøretsl8 ugjennomsiktige parti 20, og video-signalet slik det er vist på Fig. A A, tilføres til ni i dd e 1 v er di d a nn er e n 32 som danner middelverdien
ved å integrert? inngangs-signal e t over tidsperioden for den komplette avsøkning, eller over en vilkårlig mindre del av denne som velges av tidsinnstillings-kre tserie i overensstemmelse
med systemets konstruksjons-parametre.
Utgangs-signalet fra middelverdidanneren 32 til-føres til en sampel- og holdekrets 3^ og sampler middelverdien av signalet under en komplett avsøkning og fastholder denne verdi under den etterfølgende avsøkning, for derved å bestemme den middelverdi over hvilken systemet vil avlese hvitt (digital i sert video = l) og under hvilken systemet vil avlese svart (digitalisert video = 0).
Genereringen av det variable terskel-nivå er derfor en adaptiv eller tilpasningsbar funksjon av den midlere lysintensitet som betraktes av kameraet 10 over en eneste av-søkning, og dette nivå anvendes deretter på den etterfølgende avsøkning som basis for generering av digitalisert video. For en gitt lysintensitet som belyser synsfeltet, bør det variable terskel-nivå for alle praktiske formål holde seg i hovedsaken konstant. 1 praksis endrer imidlertid lyskilder sin lysstyrke. Fremmed omgivelseslys er iblant til stede, og for gitte anvendelser kan tilleggslys bringes til å påvirke en gitt scene med den virkning at den totale lysstyrke som betraktes av kameraoptikken, endres. Genereringen av et variabelt terskel-nivå som kan tilpasses for den aktuelle belysning som betraktes av kameraet 10 for hver avsøkning, forbedrer utgangs-signalets pålitelighet ved stadig å tilpasse terskel-nivået til scenen.
En analog sammenlikner 36 sammenlikner video-utgangs-signalet fra kameraet 10 med det variable terskel-nivå som er bestemt for den foregående avsøkning ved hjelp av sampel- og. holdekretsen 3^ > og genererer på denne måte et digitalisert utgangs-signal.
Oppdeling eller "di skr e ti sering" av utgangs-signalet oppnåes ved hjelp av en sys temk tokke 'l 0 som i den foretrukne utførelse arbeider på ca. 5 MHz og genererer posi ti vt-gående pulser som er adskilt 210 ns som vist på Figur h B. Systemklokken ^0 er den grunnleggende tidgiver for systemet og styrer genereringen av alle tidsinnsti 11ings-pulser fra tids-i.nns tillings-kre tsen 16, og sikrer dermed at alle pulser som genereres av systemet, både i kamera-undersysternene og de signal- og databehandlende undersystemer, er i synkroni sine.
Systeinklokken ^0 klokker det digitaliserte video-utgangs-signal fra den analoge sammenlikner 36 ved hjelp av en flip-flop k2. Stigeflanken av hver klokkepuls innstiller flip-flqppsn k2 til nivået for det digitaliserte video-signal. Utgangs-signalet fra flip-floppen k2 vil derfor være et klokket eller klokkestyrt, digitalisert signal som vist på
Figur k D.
En betraktning av Figur k vil vise at alle pulser er tidsinnstilt eller synkronisert i forhold til hverandre ved hjelp av systemklokken ^0.
En betraktning av Figur 3 vil derfor vise at en puls fra tids-innstillings-kretsen 10 ved begynnelsen av hver av-søkningslinje styrer låse-kretsen 3h som låser inngangen til raiddelverdidanneren 32 for å generere en jord-referanse eller svart-nivå. Koplings-kondensatoren 30 tillates derfor å opp-lades til det svart-likespennings-nivå som genereres av kameraets 10 utgang, slik at spenningen over kondensatoren 30 gjøres lik det optiske vekselspennings-svart-nivå som er effektivt låst til jord som referanse-inngangs-signal. Middei-verdidannelsen av signalet for en fullstendig avsøkning genererer et variabelt terskel-nivå for den etterfølgende avsøk-ning, og den analoge sammenlikner 36 genererer et passende utgangs-signal avhengig av om video-signalet ligger enten over eller under den nettopp bestemte, variable terskel-nivå som oppdateres for hver avsøkning.
Mønstergjenkjenneren er basert på den metode å førest generere pålitelig, klokkestyrt> digital videoinformasjon som varierer i diskret form Ira én til null som et resultat av individuelle deler eller utsnitt (segmenter) som detekteres optisk å være enten lyse eller mørke. Et system som er bygget slik som beskrevet, genererer et null-utgangs-signal når det avsøker et svart scene-utsni11 (spenning under terskel-nivået), og et én-utgangs-signal når det avsøker et lyst scene-utsnitt (spenning over ter sic ei-ni våe t) . Ved betraktning av en eneste avsøkning.vil videp-kameraet med andre ord generere et puls-tog med en spesiell sekvens slik som bestemt av klokke-generatoren, og som varierer fra én til null slik som vist på Figur IJ.
Utviklingen av et mø ns t erg jenk j e nn el ses-sy s t em har tidligere alltid vært plaget av diametralt motsatte krav.
Kor å oppnå den nødvendigeoppløsning, må det elementære bit-areal eller bit-område nødvendigvis være lite.
Utnyttelse av et lite elementær-bit-område krever
på den annen side. at hvert bit-område foldes ved kontinuerlig sammenlikning av referanse-informasjon fra minnet med sanntids-informasjon. Jo mindre elementær-bit-området er, jo lengre er den tid som er nødvendig for å fullføre gjennomsøkningen. Behandlingstiden lean selvsagt reduseres ved å øke systemets kompleksitet og omkostninger og fremtvinge en løsning som uheldigvis ikke er økonomisk levedyktig på dagens konkurranse-pregede marked.
Ved å gjøre elementær-området større, reduseres på den annen side det antall gjennomsøkninger som er nødvendig for folding, men uheldigvis er sluttresultatet ikke tilstrekkelig nøyaktig eller presist,hvilket resulterer i en høyere blind-alarm-hastighet og uakseptabel ytelse ved de tilsiktede anvendelser.
Ved den foreliggende oppfinnelse benyttes en i hovedsaken høyfrekvent klokke-generator av størrelsesorden 5 MIIz for å generere en serie klokkepulser hvor avstanden mellom puls-frontf1ank ene er 210 ns. Tidsintervallet mellom suksessive pulser bestemmer elementær-størrel sen av et billed-element. Ved en betraktning av Fig. h'- 0 som viser det klokkede, digitaliserte video-signal, fremgår at utgangs-video-signalet er klokket eller "diskretisert" til billed-elementer, og at hvert billed-element kan identifiseres å ha enten null- eller én-nivå avhengig av om det svarer tii lyse eller mørke signaler. Det på Figur h U viste puis-tog kan derfor representeres i binær form med følgende rekke av tall: 1110110000 11011 10 0 0 0 10.
Synsfeltet for et fjernsynskamera utnytter et raster som fortrinnsvis ikke er 1 injesprangs-avsøkt. Hver linje inneholder 250 billed-elementer og hver linje er adskilt fra en tilgrensende linje en avstand på et billed-element. I en foretrukket utførelse omfatter det totale synsfelt 250 billed-elementer på en linje og 2^0 linjer, slik at det dannes totalt
ca.. 60.000 billed-elementer.
Innretningen ifølge oppfinnelsen har en spesiell evne til å gjennomsøke det definerte synsfelt i stort sett sann tid og folde lagret informasjon med sann tidsdata for på enestående måte å bestemme de spesielle koordinater for den best mulige sammenpasning mellom mønsteret i minnet og det tilsvarende mønster i samtids-scenen. Dette oppnåes med et minimum av utrustning og på et minimum av tid, og med en grad av nøyaktighet og pålitelighet som tidligere ikke har vært oppnåelig for fagfolk på området.
De fordeler som påberopes for den foreliggende oppfinnelse , oppnåes ved at det først gjøres en grov-gjennom-søkning som benytter et super-billed-element som i virkeligheten består av h x h billed-elementer og dekker et område på l6 billed-elementer. Grov-gjennomsøkningen utføres i to dimensjoner samtidig over hele det aktive område, og en ved-varende korrelasjonsmåling utføres ved hjelp av en 8x8-folder og lagres i et minne. Koordinatene for de to høyeste korrelasjons-verdier bestemmes ved hjelp av en dobbelttopp-detektor og representerer koordinatene i super-billed-element-enheter for de to beste sammenpasninger som er funnet som et resultat av grov-gjennomsøkningen.
Den avsluttende gjennomsøkning er en fin-gjennom-søkning i normale billed-element-enheter, men begrenset til det området som umiddelbart omgir hver av de to hovedtopp-koordinater som ble funnet som et resultat av grov-gjennom-søkningen. Den høyeste av de to topper som fremkommer ved fin-gjennomsøkningene, vil bestemme bi 11ed-element-koordinatene for den beste tilgjengelige sammenpasning.
På-Figur 5 er vist et diagram som illustrerer det fullstendige synsfelt som omfatter ca. 250 x 2'i0 billed-elementer. Den minste firkant innenfor synsfeltet or betegnet .som referanse-område og omfatter et området på Gk x 64 billed-elementer (4096 billed-elementer). Referanse-området representerer den informasjon som er plasert i minnet og som må sammenliknes billed-element for billed-element med informasjonen i det aktive område og i sann tid.
I en tidligere utførelse ble en 64-bits folder benyttet for å sammenlikne 64 billed-elementer fra en linje av søkeområdet med 6k billed-elementer fra den første linje av referansen, idet korrelasjons-verdiene ble lagret og gjennom-søkningen ble fremflyttet ett billed-element ad gangen til enden av linjen, og idet forløpet ble gjentatt på senere linjer. Prosessen ble deretter gjentatt for hver av de Gh linjer i referansen, idet den totale korrelasjons-verdi i hver posisjon ble akkumulert med den som var lagret fra tidligere gjennomsøkninger. Koordinatene for den høyeste akkumulering anga beliggenheten for den beste sammenpasning. Selv om systemet virket på vellykket måte, var den tid som var nød-vendig for å fullføre gjennomsøkningen, prohibitiv, og systemet viste seg derfor å være av liten kommersiell verdi.
Ved den foreliggende oppfinnelse utføres den første gjennomsøkning eller grov-gjennomsøkningen med ét referanse-område på 256 supor-billed-elcmenter som vist på Figur 5, idet hvert super-biilcd-elemcnt er lik J.6 normale billed-elementer. Den effektive oppløsning av systemet er redusert med en faktor på fire i hver dimensjon.
Den reduserte oppløsning- forårsaker en tilsvarende reduksjon av den nøyaktighet med hvilken referanse-mønstexet kan lokaliseres i scen<en.
Det første trinn i prosessen krever at super-bilied-element-mirmetbg normal-bi11ed-element-minnet mates med den ønskede referanse-informasjon som skal ettersøkes i synsfeltet. Dette kalles innmatningsfasen.
Det henvises nå til Figur 6. De digitaliserte klokkepulser fra video-prosessorens 1.4 utgang mates både til ehstyrt mul tipl ek ser b'( og til en super-bi 11 ed-el einen t-genera tor 6b. En multiplckser-styrelogikk 08 styrer tidsinnstillingen for åpning eller lukning av raultiplekseren 64 for enten å tillate utgangs-signalet fra super-billed-element-generatoren 66 å mates til et ski ftregister 72, eller å tillate det klokkede video-utgangs-signal fra video-prosessoren 14 å mates til
skiftregistret 72.
Under referanse-minne-innmatningsfasen blir det på
Figur 5 viste referanse-område innmatet med ett billed-element ad gangen i skiftregistret 72 som i prinsipp er en serieparallell-anordning for mating av billed-element-referanselagringsminnet 62. Den riktige tidsinnstilling av lagringsminnet 62 for enten å lagre billed-elementer eller super-billed-elementer, bestemmes av en referanseminne-styrelogikk 74 som er knyttet til den grunnleggende tidsinnstillings-klokke 40.
Under innmatningen av super-billed-elementer i referanselagrings-minnet 62 blokkerer multipiekseren 64 utgangen fra video-prosessoren 14 for å forskyve eller fremmate ski ftregistret 72 og åpner en bane fra super-billed-element-generatoren 66 til skiftregistret 72 mens billed-element-lagringsminnet 62 styres for å akseptere super-billed-element-informasjonen. På denne nulte registreres minne-informasjonen fra referanse-området i billed-element-form og informasjonen fra samme referanse-område i super-billed-element-form registreres senere i referanse-minnet 62 for senere bruk.
Med henblikk på forklaring og beskrivelse er det
tatt visse friheter med hensyn til blokk-diagrammets linjer for å forenkle styrebanene og signal banene.
Super-billed-element-generatoren 66 er i virkeligheten et to-dimensjonalt, digitalt filter som samtidig sampler fire billed-elementer i én retning og fire billed-elementer i den ortogonale retning-, slik at den dekker et totalt område eller areal på 16 billed-elementer. For å generere et eneste utgangs-signal som er enten en ener eller en hull for super-billed-elementet, er det nødvendig å sammenlikne antall enere med antall nuller i sampel-områd e t. Dersom f. eks., sampel-området inneholder 10 enere og 6 nuller, blir verdien av dette spesielle super-bi lled-e.l einen t ved majoritet bestemt til å v.tre en ener. Dersom majoriteten er null, er verdien av super-bi 11 ed-elementet lik null. I det tilfelle at 8 billed-elementer er enere og 8 billed-elementer er nuller, blir vedkommende super-billed-eiement vilkårlig satt lik verdien 5n. Det skal bemerkes at denne vilkårlige tilbøyelighet til fordel for én-tilstanden, ikke vil ha noen vesentlig innvirkning på den endelige sy s t ern-nøy ak t ighe t, da man her bare er opptatt av grov-søkningen og ikke fin-søkningen. Den aktuelle størrelse av super-bi 11ed-eiementet er spørsmål om skjønn for konstruk-tøren og bestemmes utelukkende av systemkrav og tilsiktede anvendelser. Det viktige begrep er realiseringen av "elek-tronisk a-v f okusering" for å spare søketid og redusere maskinvare-kompleksite ten ved innføring av en dobbel gjennomsøkning med redusert oppløsning og nøyaktighet i den første gjennom-søkning.' Den aktuelle teknikk Lor generering av et superbil led-elemen t kan alternativt omfatte et to-dimensjonalt, analogt filter foran video-prosessoren.
lå figur 7 er vist et blokk-diagram av en superbil1 ed-el oment-generator i form av et • to-dimensjonalt, digitalt filter og en sammenlikner.
Utgangssignalet fra video-prosessoren 14 er en rekke klokkede, digitale video-billed-elemeriter som mater et serpen-tin-skif tregi s ter 7b som i hovedsaken er en serie /serie-skif tregister-anordning. Et mer detaljert skjerna av serpentinski f tregi s tr e t er vist på Figur 9>De fire utganger fra ser-pentin-skiftregistret 76 består av fire fortløpende linjer av klokket, digitalisert video-informasjon, idet hver av de fire utganger er vertikalt innrettet. De fire utganger ekspanderes i et serie/parallell-skiftregister 78 som frembringer 16 tilgjengelige utganger, fire billed-elementer for hver av de fire linjer.'. Alle 16 linjer mates til en ener-teller 80 som består av en programmerbar leseminne- eller KOM-brikke som er programmert for å utmate antall enere i den adresse som velges. Det fem-linjers utgangssignal vil dermed representere et tall som representerer det totale antall enere fra null til seksten og som mates til en sammenlikner 82. Summenlikneren sammenlikner det totale antall enere på inngangen med en fast verdi på 8. Dersom antall enere som innmatos- til sainiiienLikiieren 82, er større enn eller lik 8, genereres et ener-utgangssignal,
og dersom det totale antall enere som innmatos til sammen-likneren 82, er mindre er 8, genereres et null-utgangssignal. L) tgangssignal e t fra sarnmenlikneren 82 er'derfor en ener eller en null og representerer det kombinerte utgangssignal av 16 billed-elementer som er sammenliknet og målt på en gang av super-bi 11 ed-el omen t-genera toren 6b.
En betraktning av Figur 0 vil vise at den totale kapasitet av superbil! edelenien t-ref eranselagrings-miniiet 02
er bare l/lb av den totale kapasitet av billedelement-referanselagrings-minnet O0, men déi det imidlertid, finnes et mindre antall av superbilledelernen ter, er det mulig å utføre grovgjennomsøkriingen mye raskere enn hva som ellers kunne gjøres billedelement for billedelement.
På Figur 8 er vist et blokkdiagram som illustrerer de grunnleggende komponenter som benyttes for å gjennomføre den første fases eller den primære gjennomsøkning, også kalt grovgjennpmsøkningen eller gjennomsøkningen med lav opp-løsning.
Grovgjennomsøkningeii forståes best ved pånytt å betrakte Figur 5 som illustrerer referanseområdet bestående
av 250 super billedelementer som er inneholdt i minnet, slik som beskrevet i forbindelse med i nnrna tni ngsoperas j onen.
Det totale super bi 11 ed el einen tområde er oppdelt i fire 8 x 8-superbiliedelement-referanseunderområder som er betegnet med tallene I, II, III og IV og i hvilket hvert 8 x 8-superbillcdelementunderområdc inneholder et totalt antall på 1024 normal-billede!ementer.
Den søkeoperasjon som skal beskrives, vil begynne med det første referanseområde som overdekkes i det øvre venstre hjørne av det aktive område. Antall overensstemmelser eller sammenpa<y>iinger i denne posisjon akkumuleres i en første minnecelle. Det første superbilledelement-referanseområde beveges dere t ter to billedelementer over mot høyre og blir pånytt foldet med scenen, og de totale sammenpasninger akkumuleres i en andre minnecelle. Prosessen vil bli gjentatt for annethvert bi 1 lede Lement inntil slutten av avsøkningen. Referanse-området lo Ides for annethvert billedelement og annenhver linje inntil at referanseområdet I er blitt fullstendig foldet med det totale synsfelt, og summen av hver individuell sammenlikning akkumuleres i en separat minnecelle.
Da 8 x 8-superbilledelement-referanseområdet I inneholder '64 superbi 11 edol.emen ter, er det i en vilkårlig minnecelle mulig å ha en maksimal overensstemmelse eller sammen pasning på bh, hvilket representerer en perfekt korrelasjon mellom referanseområdet I og et eller annet av synsfeltet. I den foretrukne utførelse er folderens maksimale utgangssignal begrenset til tolv ved hjelp av en innebygget terskel som gjør en utgangsvexdi på tolv lik en maksimal sammenpasning på bh. 1 av en eneste ikke-sammenpasning eller misti 1pasning, ville verdien indikere aktuell sammenpasning på 63»mens en utgangsverdi på null ville bety hvilket som helst antall sammenpasninger mindre enn 52. Under nivået på 52 sammenpasninger er korrelasjonen ikke tilstrekkelig pålitelig til å være nyttig.
Det andre referanse-underområde anbringes deretter i stilling i synsfeltet, men forskjøvet 8 superbilledelementer fra det første for å bevare det romlige forhold mellom det andre referanse-underområde og det første referanse-underområde. Den prosess som er beskrevet foran for den første referansecelle, gjentaes ved at den andre referansecelle sammenliknes og' senere beveges to celler mot høyre, sammenliknes og akkumuleres med den sum som tidligere ble oppnådd i samme posisjon med den første referansecelle. Det andre referanseområde blir deretter foldet over synsfeltet på liknende måte idet en korrelasjonsverdi oppnåes i hver posisjon og akkumuleres med den tidligere verdi som ble oppnådd ved benyttelse av referanse-underområdet 1. Ved avslutningen av det andre ref eranse-underområde den totaJ.e akkumulasjon i. hver minne-variere fra til 2h , hvilket representerer et virkelig korrelasjonsmaksimum på 128.
Prosessen gjentaes med referanse-underområdet 111 som starter sin gjennomsøkning i synsfeltet åtte supcrbiiled-under for det referanse-undor-område og fortsetter for annethvert super bi Uedel einen t som før. lin sammenlikning utføres i hver eller celle. Den totale telling i hver av minnecellene kan strekke seg
fra null til 36.
Prosessen g jentaes med den fjerde 8 x 8-supercelle som starter sin gjennomsøkning i et punkt åtte superbilledelementer under det andre referanse-underområde og åtte super- bill edelementer over det 3 • ref eranse-underområde. Som før gjennomsøkes hver posisjon for annethvert billedelement og akkumuleres, hvilket resulterer i en maksimalt total akkumulering på 48 i hver av de 40°6 minneceller, hvilken telling selvsagt ville representere en perfekt sammenpasning mellom totalreferansen og det område som gjennomsøkes.
LDn betraktning av Figur 5 vil vise at startpunktet for gjennoms.økningen vil ligge i det søkeområde som i prin-sippet er 128 x 128 billedelementer. Da gjennomsøkningen skrider frem i intervaller på to billedelementer, vil det totale antall gjermonisøkninger på avsøkningen være 64, bg det totale antall avsøkninger vil være 64 eller et totalt antall på 4096 individuelle beliggenheter eller celler. Hver av de 4096 sammenlikninger er beliggende i en separat minnecelle.
De to høyeste korrelasjonsverdier blir kontinuerlig revurdert
og oppdatert ved virkningen av en dobbeltoppdetek tor,bg adressene til minnebeliggenhetene for de to største, topper registreres som et resultat av grovgjennomsøkningen.
På Figur 8 er vist et mer detaljert kretsskjerna av grovkoordinatlokali satoren som har som funksjon å bestemme koordinatposisjonene for de to høyeste topper som et resultat av utførelse av grovgjennomsøkningen.
Liknende enheter og blokker som i tidligere figurer er. betegnet med like henvisningstall og er gjentatt bare av hensyn til fullstendighet og forståelse av hele systemet.
I grovsammenlikningsmodussen er utgangssignale t f x-a vide.oprosessoren 1<4>, som tidligere nevnt, et klokket, digitalt videosignal som mates til superbilledelementgeneratoren 6b.
Da grovgjennomsøkningen sammenlikner super bi 11 ed el einen te r i minnet med superbilledelementer i sann tid, er det nødvendig å omforme den levende eller- scene til superbilledelementer i superbilledgeneratoren 66. Mul tipl.ekserbry toren 64 styx-t av mul ti pl ek slogikkon troll en 68 dirigerer utgangs-signalet fra superbilledelementgeneratoren 66 inn i serpentin-skiftregisterét 70 som er mer fullstendig vist i forbindelse med Figur 9*Utgangssignalet fra multiplekserbryteren 64 er en rekke super-billedelementer fra superbilledelementgeneratoren
66 som mates i serie inn i serpentinskiftregisteret 70.
Da formalet med grovgjennomsøkningen er å gjennom-søke et todimensjonalt felt, er det først nødvendig å mate superbilledelementene i serie inn i en rekke på syv skiftregistre 80, 82, Uh, 86, 88, 90 og 92 som hvert har en lengde pa en. avsøknings linje , slik at det sikres at informasjonen i det minste i den første av alle åtte kolonner etter åtte avsøkninger vil befinne seg på utgangen av respektive skiftregist re 80 - 92. På denne måte vil informasjonen på linje 1 i den første rekke fremkomme på utgangen fra skiftregisteret 92, utgangssignalet på linje i i den første rekke vil fremkomme på utgangen fra ski i' tregi s tere t 90 og på liknende måte opp til linjen med utgangssignalet på linje 8 som fremkommer på den direkte linje fra multiplekseren 6h.
Idet det pånytt henvises til Figur 8, innmates utgangssignale t på de. åtte linjer fra serpentinskiftregisteret 70 i en folder 100 hvor 8 x 8-superbil.ledelemen tinf ormas jonen fra referanse-underområdet I sammenliknes direkte med todimensjonal 8 x 8 - super bill edel einen tområde-inf i sann tid fra det felt som avsøkes.
Figur 10 viser et blokkskjeina av folderen 100. Det vil innsees at hver av de åtte linjers utgangssignaler fra serpentinskiftregisteret 70 vil føre til et individuelt 8-
102 av hvilke bare ett er vist. Hvert skiftregister 102 utmater 8 kolonner av minnet med hvilke 8 kolonner av direkte video som er inneholdt i referanselagrings-minnet 62, kan sammenliknes. Utgangssignalene adresserer i virkeligheten et lese- eller ROM-mirme I0h som har som formål å tilveiebringe et utgangssignal som indikerer antall sammenpasninger mellom mønsteret i skiftregisteret 102 og mønsteret i referanselagringsminnet 62. Den maksimale sammenpasningsgrad i hvert kOM-minne er 8, hvilket indikerer at åtte kolonner er perfekt korrelert med åtte kolonner fra lagringsminnet. Den totale maksimumskorrelasjon fra alle åtte ROM-minner 10h er bh.
For å redusere og den nødvendige minriekapasi tet, er utgangslederne koplet til et programmert dekoder-HOM-mxnne 110 som reduserer- utgangsomradet fra b4 (som representerer en maksimal sammenpasning) til et maksimalt område på 12. En utgangsverdi på 12 er m.a.o. ekvivalent med en virkelig sammenpasningsverdi på bh. 1 virkelig praksis blir nyttig informasjon indikert bare ved en høy grad av sammenpasning, og det er derfor bare viktig at de høye sluttsammenlikninger bestemmes, idet sammen-1ikningsverdier under 52 betraktes som upålitelige. KOM-minnet 110 er derfor programmert for å tilveiebringe en maksimal utgangsavlesning på 12 ved nærvær av enere på alle dets adresseinngangsledere fra HOM-minnene 104 . En utgangsavle sning på 12 er ekvivalent med en sammenpasningsverdi på 64, en utgangsavlesning på 11 er ekvivalent med en sammenpasningsverdi på 63 osv., ned til en utgangsavlesning på null som er ekvivalent med en sammenpasningsverdi på 52 eller mindre.
Utgangen fra KOM-minnet 110 for en vilkårlig gitt, todimensjonal 8 x 8-søkebeliggenhet vil således generere et utgangssignal som strekker seg fra null til tolv.
Det henvises nå til 8 hvor det er vist hvordan utgangssignalet fra folderen 100 til tid vil fremkomme på fire ledere som representerer en verdi som strekker seg fra null til tolv og som mates til en akkumulator 112. Akkumulatoren 112 vil akseptere sammenpasningsdata for hver av de 4096 gjennomsøkninger som utføres av hvert av de 8 x 8-super-billedelement-referanseunderområder over synsfeltet, og an-bringe hver akkumulasjon i en separat celle i et minne ll4. Hver minnecelle i minnet 1J.4 er individuelt adresserbar ved hjelp av adresser og s tyrekommandoer fra en styrelogikk .1.16.
akkumulatoren mater liver
en dobbeltoppdetek tor 118 som stadig overvåker verdien av den informasjon som anbringes i hver av minnecellene og som fastholder de to høyeste korrelasjonsverdier.
Gjennomsøkningen fortsetter for hvert 8x8-referanseunderområde 4096 ganger. For hver gjennomsøkning vil on maksimumsverdi på 12 bli addert til og akkumulert i hver av de 4096 minneceller. Etterhvert som akkumulatoren 112 oppdaterer hver posisjon i minnet 114, overvåker og regi-strerer dobbeltoppdetek toren 118 stadig de to høyeste akkumulasjoner og opprettholder koordinatposisjonene i to adresse-lagringsminner 120 og 122. Ved slutten av referanseunderområdet II vil den maksimale telling som lean opptre i en vilkårlig av de 4096 minneceller, være 24, og de to høyeste akkumulasjoner som er blitt bestemt, vil også bli registrert i dobbeltoppdetektoren 118 og adresselagringsminnene 120 og 122.
Prosessen gjentar seg ytterligere to ganger inntil
8 x 8-referanseområdet IV fullfører avsøkning nr. 4096 og de totale akkumulasjoner i hver av de 4096 posisjoner registreres i minnet. De to høyeste akkumulasjoner registreres også i dobbeltoppdetektoren 118, og adressene til de to koordinater registreres i adresselagringsminnene 120og 122,
slik at man bevarer eller opprettholder koordinat beliggenhetene for de to minneceller som har de to høyeste akkumulasjoner som indikerer de to høyeste sammenpasninger.
Ved dette tidspunkt er grovgjennomsøkningen av-sluttet. De minneceller som har de høyeste sammenpasninger, er blitt lokalisert, og de respektive kooi-dinater for- hver for-blir i adresselagringsminnene 120 og 122.
Etter å ha fullført grovgjennomsøkningen, er det neste trinn i prosessen å utføre en fingjennomsøkning av referanseområdets 64 x 64 norrnalbilledelementer rundt hver av de koordinatposi sjoner som ble bestemt ved grovgjennomsøkningen og er beliggende i adresselagringsminnene 120 og 122.
Hensikten med fingjennomsøkningen er å ta en be-slutning angående eventuell mulig tvetydighet med hensyn til den nøyaktige beliggenhet av den beste sammenpasning.
Fingjennomsøkningen utnytter de koordinater som er lagret i adresselagringsminnene 120 og 122. begynnelsen på f1ngjennomsøkningen må ikke starte i sentrum av grovkoordinat-beliggenhetene, men må i stedet være forskjøvet til venstre og opp et antall billedelementer i overensstemmelse med formelen N/2 - 1 hvor N er den respektive størrelse av referansen i billedelementer. 1 den foretrukne utførelse benyttes en 8x8-folder (og dermed referansen), og formelen angir sentrum av fingjennomsøkningen opprinnelig skal starte tre billedelementer til venstre og tre oppover fra hver grov-koordinatbeliggenhet i lagringsminnene 120 og 122 ( Fig. 8). Den nettopp nevnte forskyvning tar hensyn til den mulighet
at den nøyaktige beliggenhet av korrelasjonstoppen muligens ikke faller nøyaktig sammen med noen av grov-adressene.
På Figur 11 er vist et blokkdiagrm som illustrerer fingjennomsøkning-realiseringen. Klokket, digitalisert video-informasjon fra videoprosessoren l4 passerer gjennom, inulti-plekser.en 64 til serpentinskiftregisteret 70. Slik som vist i forbindelse med 9»har serpentinski ftregisteret åtte linjer og syv skiftregistre som må fylles i sann tid etter hvert som hver linje avsøkes. Det tar derfor åtte linjer eller avsøkninger å mate den første rekke inn i skiftregisteret og deretter åtte billedelementkolonner for å mate skift-registrene som er knyttet til folderen 100. Ved dette tidspunkt er alle åtte kolonner og alle åtte rekker av referanse-data foldet over synsfeltet for å generere et utgangssignal som representerer graden av sammenpasning eller korrelasjon mellom de levende data og referansen. Gjennomsøkningen skjer i to dimensjoner og genererer som tidligere et utgangssignal som varierer fra null til tolv hvilket representerer en maksimal sammenlikning på 64. Utgangssignalet registreres i den første av 49 minneposisjoner i et rninne 121.
Oet sorn er knyttet til folderen 100, blir deretter fremfiyttet over åtte ytterligere
og det utføres en andre 8 x 8-sanimehlikning som på nytt har en maksimumsverdi som strekker seg fra null til tolv, idet tolv i virkeligheten indikerer en maksimal sammenlikning på 64. Dette andre inkrement adderes til det første og den
totale sum akkumuleres i den samme minneposisjon. Prosessen gjentaes for hver 8. kolonne inntil det totale område på 64 billedelementer er blitt, sammenliknet åtte ganger, og
summen registreres i akkumulasjonsininnet 121, som har en total kapasitet på 49 minneposisjoner.
Akkumulatorminnet 121 står under kontroll av en
123 som på sin side adresseres av et adressestyre-miriae. 12-4. som utvelger de senterkoordiriater rundt hvilke fingjennomsøkningen utføres. Normalt vil et eneste søkefelt generere 64 foldinger som i en gitt minneposisjon akkumulasjonsminnet 121.
Det tall som akkumuleres i minnet 121, representerer den beste sammenpasningstelling for 64 x 64-billed-elementreferansen.
Det totale antall gjennomsøkninger er bestemt av et geometrisk sted ay billedelementer som er syv billedelementer bredt og syv billedelementer, langt og er sentrert på de opprinnelige grov-koordinater.
En betraktning av gjennomsøkningens geometri viser-at folderen 100 er uvirksom hver gang serpentinskiftregistret
70 mater syv linjer. Folderen er også uvirksom mens skiftregistret 102 forskyves syv kolonner og før en 8 x 8-folding
i to dimensjoner kan finne sted. Denne ventetid lean benyttes til å kontinuerlig folde innkommende data med lagrede referanse-data i minnet så snart serpen t inskif tregi s tre t 70 og slcift-registret 102 er fylt. M.a.o. kan det utføres en 64 akkumulasjoner for hver av de 4y billedelementposisjoner,
hvilket resulterer i en entydig beliggenhet av 64 separate akkumulasjoner som gjentas for hvert av de 49 billedelementer som er beliggende rundt koordinatene for det billedelement som er bestemt av grovgjennomsøkningen.
Adresses tyremi nne t 124 styrer styrelogikken 123 slik at den lokaliserer koordinatene til hver av de 49 minneposisjoner som akkumuleres. Adressene til hver av de<4>9 minneposisjoner som akkumuleres, er kjent på forhånd. 100 således et utgangssignal uten noen ventetid.
Slik som tidligere nevnt, har hver akkumulasjon én maksimumsverdi på 12 for hver sammenlikning, og da det for hver billedelementposisjon finnes sekstifire akkumulasjoner, kan en maksimålt mulig på 768 hver av de 49 posisjoner.
Den resulterende akkumulasjon kan oppnåes i en eneste av-søkning.
Prosessen utføres for hver av de to kandidatbelig-genheter i adresselagringsminnot 122.
, U tgangssignal et fra akkumulatorm.inne t 121 tilføres til en topptellingsevaluator 126 for å bestemme om den detekterte toppverdi virkelig er en topp, eller om den utvalgte koordinatbeliggenhet skalkasseres. I den foretrukne utførelse måler toppevaluatoren den relative skarphet av en topp. Dette bestemmes meget enkelt ved suksessivt å subtrahere hver av de 48 omgivende verdier fra den maksimale toppverdi, for å bestemme om den utvalgte topp egentlig er noen topp i det hele teitt. Empiriske test data. har vist at ved å ta differansen mellom den utvalgte topp og verdiene i dens umiddelbare nærhet og deretter addere differansene, frembringes et tall som representerer påliteligheten av den utvalgte topp. En sum som er mindre enn 200, benyttes som en nedre grense for pålitelig-Man må huske på at den lier beskrevne billed-detektor ikke ser etter en perfekt sammenpasning, men i stedet ser etter den beste sammenpasning, og det er derfor nødvendig å vurdere kvaliteten av den beste sammenpasning for å bestemme om den beste sammenpasning er pålitelig.
Toppevaluatoren 126 utfører en suksessiv differanse-dannelse og summerer disse differanser som et mål evalue-ringen vurderingen av den utvalgte topp. Denne prosess gjentaes for begge sett av koordinater som er utvalgt av grov-koordina tiokali sa toren, og til slutt velges den topp som har det høyeste på li teligho ts tall, som den beste eranse.bel hetsberegning i synsfeltet.
I den endelige analyse beregner toppevaluatoren 126 et massepunkt for dataene i den umiddelbare nærhet av den topp som er utvalgt av toppevaluatoren 126. Massepunktet er ekvivalent med en interpolasjon for å finne sentrum av kurven for best tilpasning til. toppen hva enten toppen eksisterer fysisk på et billcdpunkt eller er beliggende mellom tilstøtende billedpunk ter.
Den foran beskrevne billedsammenlikner krever et totalt antall på fire søkefelter for å fremskaffe de to grov posisjoner, og et søkefelt for å skaffe prosessoren tid til å behandle informasjonen ved hjelp av lokaliserende koordinater. Fingjennomsøkningen krever to komplette søkefelter, ett for hvert av de to grovposisjoner sorn er lokalisert, og ett ytterligere felt for å behandle informasjonen, slik at det totalt er nødvendig med åtte søkefelter for å oppnå de endelige koordinater for den beste mulige sammenpasning. 1 sann tid trenger de åtte søkefelter ikke mer enn 150 millisekunder.

Claims (1)

  1. Fremgangsmåte ved mønstergjenkjennelse, for bestemmelse av den beste sammenlikning mellom et referanseområde og et søkeområde i sann tid, karakterisert ved at det genereres et klokket, digitalisert videosignal med en pulsbredde som benevnes et billedelement, at det et
    superbi11 edelement med en som er større enn et
    billedelement med et gitt beløp, at billedelementer som representerer en referansescene, lagres i en adresserbar minnecelle,
    at superbilledelementer som representerer den samme referansescene, lagres i et separat, adresserbart minne, at superbilled-eJementer som er generert fra et søkeområde, foldes med super-billedelementer fra det nevnte minne og det genereres en telling som indikerer en sammenlikning i hve.it 11 tsni 11 som er sammenliknet, at tellingen i hvert utsnitt lagres i et separat,
    adresserbart minne, at den maksimale telling bestemmes og koordinaten for den minneadresse som har den maksimale telling,
    identifiseres sorn et mål på gronbe liggenhe ten av den beste sammenpasning, at det rundt grovkoordinaten etableres et søke-mønster sorn omfatter et ulike antall billedelementer med koordinat-billedelementet i sentrum, at billedelementer som er generert fra søkemønsteret, foldes med billedelementer fra det nevnte minne og det genereres en telling som indikerer en sammenlikning i hvert utsnitt av søkemønsteret, at tellingen i hvert mønster lagres i et separat, adresserbart minne, og at den. maksimale i livert av utsnittene av søkemøns terert bestemmes og koordinaten for adressen identifiseres sorn et
    må L på fin-beliggenheten av den beste sammenpasning.
    2. Fremgangsmåte 1., karakterisert ved at hvert er som omfattes av to seksten billedelementer.
    3. Fremgangsmåte ifølge krav 1, karakterisert ved at kvaliteten av den høye telling vurderes ved at den høyeste sammenliknes verdien av andre tellinger, for. å etablere et vilkårlig kvalitetsfall.
    Fremgangsmåte ifølge krav 3, karakterisert ved at tellingen i omgivende minneceller subtraheres fra den maksimale telling som er bestemt i den utvalgte minnecelle, og at resultatet adderes for å bestemme kval i tetstall et .
    5- Fremgangsmåte ifølge krav 1, karakterisert ved at superbilledelementgeneratoren er et todimensjonalt, di-gi talt fil ter.
    6. Fremgangsmåte ved mø nstergjenkjennelse, for i sann tid å bestemme den beste sammenlikning mellom et referanse-område og et søkeområde, karakterisert ved at det genereres en rekke klokkede, digitaliserte videopulser som roprcsenterer et referanseområde,
    at rekken av klokkede pulser registreres i et antall separate,
    programmerbare minneceller, at det genereres en rekke utvidede, klokkede, digitaliserte videopulser som representerer det samme referanseområde, at av utvidede, klokkede pulser registreres i et antall separate, forskjellige, programmerbare minneceller, at det genereres en rekke utvidede, klokkede, digitale videopulser i sann tid fra et søkeområde, at de utvidede sann tids puls er foldes i sann tid med de lagrede, utvidede pulser et antall separate søkeposisjoner for å oppnå en telling som representerer antall sammenpasninger i hver posisjon, at tellingen i hver søkeposisjon akkumuleres i et separat, adresserbar t minne som er knyttet til. hver søkeposis jon, at den høyeste akkumulasjons hver minnecelle detekteres, og at adressen og dermed beliggenhetskoordinatene for den som har den høyeste telling, heretter bestemmes som et mål på en søkeposisjon som har den beste sammenpasning.
    7. Fremgangsmåte ifølge krav 6, karakterisert ved at den høyeste akkumulasjon i hvert av de to .minner måles, og at adressen lor begge minner og dermed for hvert deretter bestemmes.
    Fremgangsmåte med bestemmelse av den beste sammen-
    likning mellom et referanseområde og et søkeområde, karakterisert ved at den omfatter de trinn at det
    i sann tid genereres en grovgjennomsøkning for å bestemme koordinatene for en søkeposisjon som hiar indikasjonene på en sammenpasning, at det utfø res en gjennomsøkning av et
    ulike antall søkeposi sjoner rundt de koordinater som er bestemt av grovgjennomsøkningen, slik at koordinatsøkeposisjonen frembringes som sentrum av det ulike antall søkeposisjoner som skal foldes, at pulser som genereres fra søkeområdet, foldes med pulser fra et minne over hele referanseområdet for hver søkeposisjon, for å oppnå et antall individuelle tellinger som representerer antall sammenpasninger i liver posisjon som er gjennomsøkt, at hver av de individuelle tellinger lagres i et programmerbart, adresserbart minne, hvorved koordinatene for hivert minne er Jesbart bestemt, at hver av de individuelle tellinger oppdateres for hver av det totale antall ulike søke-posisjoner som gjennomsøkes, at adressen og dermed koordinaten for det minne som har den høyeste tollingsakkumulasjon, be-
    stemmes, at kvaliteten av den høyeste telling vurderes ved å sammenlikne den høyeste telling med verdien av alle tellinger,
    for å etablere et vilkårlig kvalitetsfall, og at massepunktet for tellingene bestemmes ved å sammenlikne tellingene for alle individuelle tellere, for å bestemme den høyest mulige telling og koordinaten for denne telling.
    9. Mønstergjenkjennelsessystem for utførelse av frem-gangsmåten ifølge krav 1, karakterisert ved at det omfatter en videokameraanordning for generering av et videosignal som representerer et område som betraktes, en ugjennomsiktig anordning som er beliggende på et parti av videokameraanordningen for å frembringe et svartnivå-video-sorn svarer til en svart optisk scene som frembringes av den ugjennomsiktige anox^ dning, en anordning for middelvex-di-dannelse av videokameraanordningens utgangssignal i forhold til det nevnte svartnivå-videosignal, for å en varierende for kontinuerlig, deokameraaiiordninguns tgangssignal med den nevnte terskelspenning for å variere utgangsnivået i forhold til ondxinger i lysintensitet, og en klokkeanordning for digi-talisering av det sammenliknede videoutgangssignal for derved å generere et videoutgangssignal som lean tilpasses til variende lysintensite ter.
    10. System ifølge krav 9>karakterisert ved at videokameraanordningen er kapasitivt koblet til middelverdidanneren, og at det omfatter en låsekrets som låser inngangssignalet til jord under den del av avsøkningen da videokameraet avsøker den ugjennomsiktige anordning.
    11. System ifølge krav 10, karakterisert ved at låsekretsen er styrt av en tidsinnstillingspuls som genereres av en tidsinnstillingskrets og har en varighet som er ekvivalent med den tid da videokameraet avsøker den ugjennomsiktige anordning.
    12. System ifølge krav 9, karakterisert ved at utgangssignalet fra den analoge sammenlikner og klokke-anoriningen tilføres til en flipflopkrets for generering av en endring i. utgangst il s tand ved nærvær av en endring i video-signalet som målt av frontflanken av hver klokkepuls.
    13. System ifølge krav 9>• karakterisert ved. at middelverdien av utgangssignalet frembringes for hver linjeavsøkning, og at denne verdi lagres i en sampel- og holdekrets og tilføres som terskeispenning for den neste av-søkning, slik at det tilveiebringes en adaptiv oppdatering av det midlere lysnivå for hver avsøkning.
    14. Mønstergjenkjennelsessystem for i sann tid å bestemme den beste sammenlikning mellom et referanseområde og et søke-område, karakterisert ved at det omfatter en anordning for generering av et klokket, digitalisert videosignal med den pulsbredde som benevnes et billedelement, en anordning for generering av et superbilledelement med en pulsbredde som er større enn et billedelement med et gitt beløp, en anordning for lagring' av billedelementer som representerer en refcranse-scene en anordning for av som representerer den samme referansescene i. et separat, adresserbart minne, en anordning for folding av superbi 11edelementer som genereres fra et søkeområde, med superbil.ledelementer fra det nevnte minne, og generering av en telling som indikerer en sammenlikning i hvert utsnitt som sammenliknes, en anordning for lagring av tellingen i hvert utsnitt i et separat, adresserbart minne, en anordning for bestemmelse av den maksimale og identifisering av koordinaten for den adresse i minnet som har den maksimale telling, som et mål på grovbeliggenheten av den beste sammenpasning, en anordning for tilveiebringelse av et søkemønster rundt grovkoordinaten omfattende et ulike antall billed-elementer med koordinatbilledel ementet i. sentrum, en anordning for folding av billedelementer som er generert fra søke-mønsteret, med billedelementer fra minnet, og generering av en telling som indikerer en sammenlikning i hvert utsnitt av søkemønsteret, en anordning for av tellingen i hvert mønster i et separat, adresserbart og en anordning for bestemmelse av den maksimale.tel i hvert av utsnittene av søkemønsteret, og identifisering av koordinaten for adressen som et mål på finbeliggenheten av den beste sammenpasning.
    System iføkge krav l4, karakterisert ved at hvert superbilledelement er fire billedelementer,
    slik at det areal som omfattes av to superbi Uedel emcnt er, er lik seksten billedelementer.
    16. System ifølge krav .1.4 , karakterisert ved at det omfatter en anordning for vurdering av kvaliteten av den høyeste telling ved sammenlikning av den høyeste, telling med verdien av alle tellinger, for å bestemme et vilkårlig kvali te tstall.
    17. System ifølge krav l6, karakterisert ved at det omfatter en anordning for å subtrahere tellingen i omgivende minneceller fra maksimale telling som er bestemt den valgte minnecelle, resultatet for- å etablere kvali tet stallet.
    18. System krav .1.4, karakterisert ved at superbilledelementgeneratoren er et todimensjonalt, digitalt filter.
    19. Mønstergjenkjennelsessystcm for i sann tid å bestemme den beste sammenlikning mellom et referanseområde og et søke-
    område, karakterisert ved at det omfatter en anordning for generering av en digitaliserte videopulser som representerer et referanseområde, en anordning for registrering av rekken av pulser i et antall separate, programmerbare minneceller, en anordning for generering c\\ en rekke utvidede, klokkede, digitaliserte pulser som representerer det samme referanseområde, en anordning for registrering av av utvidede, klokkede pulser i et antall separate, forskjellige, programmerbare minneceller, en anordning for generering av en rekke utvidede, klokkede, digitale videopulser i sann tid fra et søkeområde, anordning for folding av de t.i.d spui sann tid med de lagrede,
    å oppnå en som representerer sammenpasninger i hver posisjon, en anordning for akkumulering av tellingen i hver søkeposisjon i et separat, adresserbart minne som er knyttet til hver søkeposisjon, en anordning for detektering av den høyeste akkumulasjonstelling i hver minnecelle, og en anordning for bestemmelse av adressen og dermed beliggenhetskoordinatene for den minnecelle som har den høyeste telling, som et mål på den sø keposisjon som hor den beste sammenpasning.
    20. System ifølge krav 18, karakterisert ved at det omfatter en anordning for måling av den høyeste akkumulasjon i hvert av to minner, for bestemme adressen for begge minner og dermed koordinatene for hvex-t.
    21. System for bestemmelse i sann tid av den beste sammenlikning mellom et referanseområde og et søkeområde, karakterisert ved at det omfatter en anordning for generering av en grovgjennomsøkning for å bestemme koordinatene for- en søkeposisjon som indikasjonene på en beste sammen-
    pasning, en for utførelse av en gjennomsøkning av ét ulike søkeposisjoner rundt de koordinater som er 'bestemt av jennomsøkn.i bestemme koordinat-av det antall søkeposi sjoner som skai foldes, en for av som er generert fra søkeområdet, med pulser fra et lagringsminne over hele referanseområdet for hver søl; eposi sjon, for å oppnå et
    antall individuelle som representerer antall sammenpasninger i hver posisjon som er gjennomsøkt, en anordning fox" lagring av de individuelle tellinger i et programmerbart, lesbart minne, slik at koordinatene for hvert minne er les-bt\rt bestemt, en anordning- for oppdatering av hver av de indivichi-elle tellinger f oi- hver av det totale antall ulike søkeposisjoner som gjennomsøkes, en anordning for bestemmelse av adressen og dermed koordinaten for det minne som har den høyeste tellingsakkumulasjon, en anordning for vurdering av kvaliteten av den høyeste telling ved sammenlikning av den høyeste telling med verdien av alle tellinger, for å bestemme et vilkårlig kvalitetsfall,og en anordning for bestemmelse av massepunktet av tellingene ved sammenlikning av tellingene for alle individuelle tellere, for å bestemme den høyest mulige telling og koordinaten for denne telling.
NO792818A 1978-09-01 1979-08-30 Fremgangsmaate og innretning for moenstergjenkjennelse NO792818L (no)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US05/939,061 US4200861A (en) 1978-09-01 1978-09-01 Pattern recognition apparatus and method

Publications (1)

Publication Number Publication Date
NO792818L true NO792818L (no) 1980-03-04

Family

ID=25472474

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
NO792818A NO792818L (no) 1978-09-01 1979-08-30 Fremgangsmaate og innretning for moenstergjenkjennelse

Country Status (13)

Country Link
US (1) US4200861A (no)
JP (1) JPS5534800A (no)
AU (1) AU516547B2 (no)
CH (1) CH657489A5 (no)
DE (1) DE2935261C2 (no)
DK (1) DK365479A (no)
FR (1) FR2435093A1 (no)
GB (1) GB2029958A (no)
IL (1) IL58140A (no)
IT (1) IT1122951B (no)
NO (1) NO792818L (no)
PH (1) PH18175A (no)
SE (1) SE7907231L (no)

Families Citing this family (120)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6016673B2 (ja) * 1978-12-25 1985-04-26 川崎重工業株式会社 サ−ボ系における被検体認識装置
US4288782A (en) * 1979-08-24 1981-09-08 Compression Labs, Inc. High speed character matcher and method
US4308523A (en) * 1980-02-04 1981-12-29 Compuscan, Incorporated Apparatus and method for character recognition
US4323772A (en) * 1980-03-06 1982-04-06 R. J. Reynolds Tobacco Company Bar code reader system
US4376932A (en) * 1980-06-30 1983-03-15 International Business Machines Corporation Multi-registration in character recognition
JPS57105088A (en) * 1980-12-22 1982-06-30 Toshiba Corp Character reader
US4400828A (en) * 1981-03-27 1983-08-23 Bell Telephone Laboratories, Incorporated Word recognizer
DE3127491A1 (de) * 1981-07-11 1983-01-27 Vereinigte Flugtechnische Werke Gmbh, 2800 Bremen "schaltungsanordnung fuer einen korrelator"
US4561103A (en) * 1981-07-29 1985-12-24 Dai Nippon Insatsu Kabushiki Kaisha Print inspecting method and apparatus
JPS5876973A (ja) * 1981-10-30 1983-05-10 Nippon Denso Co Ltd 光学的情報読取装置
US4538299A (en) * 1981-12-04 1985-08-27 International Remote Imaging Systems, Inc. Method and apparatus for locating the boundary of an object
US4490849A (en) * 1982-03-04 1984-12-25 Grumman Aerospace Corporation Correlation plane recognition processor
JPS5951536A (ja) * 1982-09-14 1984-03-26 Fujitsu Ltd パタ−ン認識方法及びその装置
DE3234607A1 (de) * 1982-09-16 1984-03-22 Kraft, Hans Rainer, Dr.-Ing., 1000 Berlin Verfahren und schaltungsanordnung zur erfassung eines ausgewaehlten bildinformationsbereiches
DE3239938A1 (de) * 1982-10-28 1984-05-03 Licentia Patent-Verwaltungs-Gmbh, 6000 Frankfurt Verfahren zur erkennung, identifizierung und/oder qualitaetskontrolle von gegenstaenden
PT77788B (en) * 1982-12-08 1986-03-20 Texas Instruments Inc Apparatus and method for pattern location
US4566125A (en) * 1982-12-08 1986-01-21 Texas Instruments Incorporated Apparatus and method for pattern location
US4549087A (en) * 1982-12-27 1985-10-22 Usm Corporation Lead sensing system
JPS59157505A (ja) * 1983-02-28 1984-09-06 Hitachi Ltd パタ−ン検査装置
GB2139348B (en) * 1983-03-26 1986-10-01 Disco Abrasive Systems Ltd Automatic aligment system
US4567609A (en) * 1983-03-28 1986-01-28 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Automatic character recognition system
EP0153439B1 (en) * 1983-06-03 1993-08-04 Fondazione Pro Juventute Don Carlo Gnocchi Modularly expansible system for real time processing of a TV display, useful in particular for the acquisition of coordinates of known shape objects and method using said system in radiography.
JPS59226981A (ja) * 1983-06-08 1984-12-20 Fujitsu Ltd パタ−ンマツチング方法および装置
US4606069A (en) * 1983-06-10 1986-08-12 At&T Bell Laboratories Apparatus and method for compression of facsimile information by pattern matching
JP2531605B2 (ja) * 1984-02-24 1996-09-04 株式会社東芝 画像の位置合せ装置
US4800431A (en) * 1984-03-19 1989-01-24 Schlumberger Systems And Services, Inc. Video stream processing frame buffer controller
US4641350A (en) * 1984-05-17 1987-02-03 Bunn Robert F Fingerprint identification system
US4659220A (en) * 1984-10-22 1987-04-21 International Business Machines Corporation Optical inspection system for semiconductor wafers
USRE38716E1 (en) 1984-12-20 2005-03-22 Orbotech, Ltd. Automatic visual inspection system
NL8500172A (nl) * 1985-01-23 1986-08-18 Philips Nv Beeldverwerkingsinrichting voor het op echte-tijd basis bewerken en herkennen van tweedimensionale beelden, en beeldverwerkingssysteem bevattende tenminste twee in serie verbondene van zulke beeldverwerkingsinrichtingen.
DE3687760T2 (de) * 1985-03-13 1993-06-09 Topcon Corp Vorrichtung und verfahren zur koordinatenmessung.
US5163101A (en) * 1985-10-07 1992-11-10 Schlumberger Technologies, Inc. Bitplane area correlator
US4724307A (en) * 1986-04-29 1988-02-09 Gtech Corporation Marked card reader
US4739398A (en) * 1986-05-02 1988-04-19 Control Data Corporation Method, apparatus and system for recognizing broadcast segments
US4805123B1 (en) * 1986-07-14 1998-10-13 Kla Instr Corp Automatic photomask and reticle inspection method and apparatus including improved defect detector and alignment sub-systems
US4817175A (en) * 1986-08-26 1989-03-28 Schlumberger Systems And Services, Inc. Video stream processing system
DE3708795C2 (de) * 1987-03-18 1995-08-03 Gsf Forschungszentrum Umwelt Verfahren zur Größenselektion in Videoechtzeit
US4972359A (en) * 1987-04-03 1990-11-20 Cognex Corporation Digital image processing system
US5119435A (en) * 1987-09-21 1992-06-02 Kulicke And Soffa Industries, Inc. Pattern recognition apparatus and method
US4853968A (en) * 1987-09-21 1989-08-01 Kulicke & Soffa Industries, Inc. Pattern recognition apparatus and method
US4849821A (en) * 1987-12-11 1989-07-18 Eastman Kodak Company Page check for copier/printers
US4977604A (en) * 1988-02-17 1990-12-11 Unisys Corporation Method and apparatus for processing sampled data signals by utilizing preconvolved quantized vectors
US6067379A (en) * 1988-12-09 2000-05-23 Cognex Corporation Method and apparatus for locating patterns in an optical image
US5717785A (en) * 1992-01-30 1998-02-10 Cognex Corporation Method and apparatus for locating patterns in an optical image
US5010500A (en) * 1989-01-26 1991-04-23 Xerox Corporation Gesture-modified diagram for retrieval of image resembling diagram, with parts selectable for further interactive retrieval
US5361309A (en) * 1989-09-07 1994-11-01 Canon Kabushiki Kaisha Character recognition apparatus and method with low-resolution storage for character extraction
JPH08996B2 (ja) * 1991-01-24 1996-01-10 新日本製鐵株式会社 溶接性、塗料密着性に優れた表面処理鋼板の製造方法
US5416308A (en) * 1991-08-29 1995-05-16 Video Lottery Technologies, Inc. Transaction document reader
US5257325A (en) * 1991-12-11 1993-10-26 International Business Machines Corporation Electronic parallel raster dual image registration device
US5371690A (en) * 1992-01-17 1994-12-06 Cognex Corporation Method and apparatus for inspection of surface mounted devices
US6002793A (en) * 1992-01-30 1999-12-14 Cognex Corporation Machine vision method and apparatus for finding an object orientation angle of a rectilinear object
US5594813A (en) * 1992-02-19 1997-01-14 Integrated Information Technology, Inc. Programmable architecture and methods for motion estimation
US5487115A (en) * 1992-05-14 1996-01-23 United Parcel Service Method and apparatus for determining the fine angular orientation of bar code symbols in two-dimensional CCD images
US5506616A (en) * 1992-10-07 1996-04-09 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Differential imaging for sensitive pattern recognition
US5805722A (en) * 1993-11-22 1998-09-08 Cognex Corporation Method and apparatus for locating, inspecting, and placing large leaded devices
US5583954A (en) * 1994-03-01 1996-12-10 Cognex Corporation Methods and apparatus for fast correlation
US5602937A (en) * 1994-06-01 1997-02-11 Cognex Corporation Methods and apparatus for machine vision high accuracy searching
AU714354B2 (en) * 1995-05-22 1999-12-23 Canon Kabushiki Kaisha Image detection system
AUPN310095A0 (en) * 1995-05-22 1995-06-15 Canon Kabushiki Kaisha Image detection system
US5801966A (en) * 1995-07-24 1998-09-01 Cognex Corporation Machine vision methods and articles of manufacture for determination of convex hull and convex hull angle
US6026176A (en) 1995-07-25 2000-02-15 Cognex Corporation Machine vision methods and articles of manufacture for ball grid array inspection
US5757956A (en) * 1995-10-31 1998-05-26 Cognex Corp. Template rotating method for locating bond pads in an image
US5754679A (en) * 1995-10-31 1998-05-19 Cognex Corp. Image rotating method for locating bond pads in an image
US5673334A (en) * 1995-11-30 1997-09-30 Cognex Corporation Method and apparatus for inspection of characteristics on non-rigid packages
US5845007A (en) * 1996-01-02 1998-12-01 Cognex Corporation Machine vision method and apparatus for edge-based image histogram analysis
US5872870A (en) * 1996-02-16 1999-02-16 Cognex Corporation Machine vision methods for identifying extrema of objects in rotated reference frames
US5909504A (en) * 1996-03-15 1999-06-01 Cognex Corporation Method of testing a machine vision inspection system
US5949901A (en) * 1996-03-21 1999-09-07 Nichani; Sanjay Semiconductor device image inspection utilizing image subtraction and threshold imaging
US6298149B1 (en) 1996-03-21 2001-10-02 Cognex Corporation Semiconductor device image inspection with contrast enhancement
US6259827B1 (en) 1996-03-21 2001-07-10 Cognex Corporation Machine vision methods for enhancing the contrast between an object and its background using multiple on-axis images
US5978502A (en) * 1996-04-01 1999-11-02 Cognex Corporation Machine vision methods for determining characteristics of three-dimensional objects
US5933546A (en) * 1996-05-06 1999-08-03 Nec Research Institute, Inc. Method and apparatus for multi-resolution image searching
US6137893A (en) * 1996-10-07 2000-10-24 Cognex Corporation Machine vision calibration targets and methods of determining their location and orientation in an image
US5960125A (en) 1996-11-21 1999-09-28 Cognex Corporation Nonfeedback-based machine vision method for determining a calibration relationship between a camera and a moveable object
US5953130A (en) * 1997-01-06 1999-09-14 Cognex Corporation Machine vision methods and apparatus for machine vision illumination of an object
DE69831519T2 (de) * 1997-01-17 2006-06-14 Matsushita Electric Works Ltd System und Verfahren zur Lageermittlung
US6075881A (en) * 1997-03-18 2000-06-13 Cognex Corporation Machine vision methods for identifying collinear sets of points from an image
US5974169A (en) * 1997-03-20 1999-10-26 Cognex Corporation Machine vision methods for determining characteristics of an object using boundary points and bounding regions
US6141033A (en) * 1997-05-15 2000-10-31 Cognex Corporation Bandwidth reduction of multichannel images for machine vision
US6608647B1 (en) 1997-06-24 2003-08-19 Cognex Corporation Methods and apparatus for charge coupled device image acquisition with independent integration and readout
US5978080A (en) * 1997-09-25 1999-11-02 Cognex Corporation Machine vision methods using feedback to determine an orientation, pixel width and pixel height of a field of view
US6025854A (en) * 1997-12-31 2000-02-15 Cognex Corporation Method and apparatus for high speed image acquisition
US6236769B1 (en) 1998-01-28 2001-05-22 Cognex Corporation Machine vision systems and methods for morphological transformation of an image with zero or other uniform offsets
US6282328B1 (en) 1998-01-28 2001-08-28 Cognex Corporation Machine vision systems and methods for morphological transformation of an image with non-uniform offsets
US6381375B1 (en) 1998-02-20 2002-04-30 Cognex Corporation Methods and apparatus for generating a projection of an image
US6215915B1 (en) 1998-02-20 2001-04-10 Cognex Corporation Image processing methods and apparatus for separable, general affine transformation of an image
US6295374B1 (en) 1998-04-06 2001-09-25 Integral Vision, Inc. Method and system for detecting a flaw in a sample image
US6516092B1 (en) 1998-05-29 2003-02-04 Cognex Corporation Robust sub-model shape-finder
US6154567A (en) * 1998-07-01 2000-11-28 Cognex Corporation Pattern similarity metric for image search, registration, and comparison
US7016539B1 (en) 1998-07-13 2006-03-21 Cognex Corporation Method for fast, robust, multi-dimensional pattern recognition
US6608920B1 (en) * 1998-10-29 2003-08-19 Applied Materials, Inc. Target acquisition technique for CD measurement machine
US6687402B1 (en) 1998-12-18 2004-02-03 Cognex Corporation Machine vision methods and systems for boundary feature comparison of patterns and images
US6381366B1 (en) 1998-12-18 2002-04-30 Cognex Corporation Machine vision methods and system for boundary point-based comparison of patterns and images
US6563502B1 (en) * 1999-08-19 2003-05-13 Adobe Systems Incorporated Device dependent rendering
US6684402B1 (en) 1999-12-01 2004-01-27 Cognex Technology And Investment Corporation Control methods and apparatus for coupling multiple image acquisition devices to a digital data processor
US6748104B1 (en) 2000-03-24 2004-06-08 Cognex Corporation Methods and apparatus for machine vision inspection using single and multiple templates or patterns
US6744913B1 (en) * 2000-04-18 2004-06-01 Semiconductor Technology & Instruments, Inc. System and method for locating image features
IL136177A (en) 2000-05-16 2005-09-25 Eci Telecom Ltd Optical transponder and automatic optical signal type identification method for use therewith
US7006669B1 (en) 2000-12-31 2006-02-28 Cognex Corporation Machine vision method and apparatus for thresholding images of non-uniform materials
US6959112B1 (en) 2001-06-29 2005-10-25 Cognex Technology And Investment Corporation Method for finding a pattern which may fall partially outside an image
US6993459B2 (en) * 2001-07-17 2006-01-31 Tellabs Operations, Inc. Extinction ratio calculation and control of a laser
JP4598887B2 (ja) * 2001-09-28 2010-12-15 株式会社キーエンス ピラミッド構造サーチを使用したパターンマッチング方法、画像検出回路、画像処理プログラムおよびコンピュータで読み取り可能な記憶媒体
US7006107B2 (en) 2003-05-16 2006-02-28 Adobe Systems Incorporated Anisotropic anti-aliasing
WO2005010561A2 (en) * 2003-07-22 2005-02-03 L-3 Communications Security and Detection Systems Corporation Methods and apparatus for detecting objects in baggage using x-rays
US7190834B2 (en) * 2003-07-22 2007-03-13 Cognex Technology And Investment Corporation Methods for finding and characterizing a deformed pattern in an image
US8081820B2 (en) * 2003-07-22 2011-12-20 Cognex Technology And Investment Corporation Method for partitioning a pattern into optimized sub-patterns
US7602390B2 (en) * 2004-03-31 2009-10-13 Adobe Systems Incorporated Edge detection based stroke adjustment
US7719536B2 (en) * 2004-03-31 2010-05-18 Adobe Systems Incorporated Glyph adjustment in high resolution raster while rendering
US7580039B2 (en) * 2004-03-31 2009-08-25 Adobe Systems Incorporated Glyph outline adjustment while rendering
US7639258B1 (en) 2004-03-31 2009-12-29 Adobe Systems Incorporated Winding order test for digital fonts
US7333110B2 (en) 2004-03-31 2008-02-19 Adobe Systems Incorporated Adjusted stroke rendering
US8437502B1 (en) 2004-09-25 2013-05-07 Cognex Technology And Investment Corporation General pose refinement and tracking tool
US20060147707A1 (en) * 2004-12-30 2006-07-06 Jian Meng Compacted, chopped fiber glass strands
US7639861B2 (en) 2005-09-14 2009-12-29 Cognex Technology And Investment Corporation Method and apparatus for backlighting a wafer during alignment
US8111904B2 (en) * 2005-10-07 2012-02-07 Cognex Technology And Investment Corp. Methods and apparatus for practical 3D vision system
US8162584B2 (en) * 2006-08-23 2012-04-24 Cognex Corporation Method and apparatus for semiconductor wafer alignment
US20080068383A1 (en) * 2006-09-20 2008-03-20 Adobe Systems Incorporated Rendering and encoding glyphs
US8103085B1 (en) 2007-09-25 2012-01-24 Cognex Corporation System and method for detecting flaws in objects using machine vision
US8849050B2 (en) 2012-11-08 2014-09-30 Seiko Epson Corporation Computer vision methods and systems to recognize and locate an object or objects in one or more images
US9679224B2 (en) 2013-06-28 2017-06-13 Cognex Corporation Semi-supervised method for training multiple pattern recognition and registration tool models

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3443027A (en) * 1965-11-26 1969-05-06 Ibm Control system for flying spot scanners
JPS5136141B2 (no) * 1971-11-10 1976-10-06
JPS4891935A (no) * 1972-03-08 1973-11-29
FR2186793B1 (no) * 1972-05-30 1977-01-14 Schlumberger Compteurs
JPS5425782B2 (no) * 1973-03-28 1979-08-30
DE2450529C3 (de) * 1974-10-24 1979-01-25 Licentia Patent-Verwaltungs-Gmbh, 6000 Frankfurt Verfahren und Vorrichtung zur Erzeugung binärer Signale
JPS51118333A (en) * 1975-04-11 1976-10-18 Hitachi Ltd Pattern recognition system
JPS5839357B2 (ja) * 1976-01-26 1983-08-29 株式会社日立製作所 パタ−ンの位置検出方法
US4045816A (en) * 1976-02-12 1977-08-30 Recognition Equipment Incorporated Automatic corrector for fixed pattern odd/even video noise
SE7705157L (sv) * 1976-05-04 1977-11-05 Green James E Forfarande och apparat for analys
GB1545117A (en) * 1976-05-25 1979-05-02 Nat Res Dev Comparison apparatus eg for use in character recognition
FR2374798A1 (fr) * 1976-12-17 1978-07-13 Telediffusion Fse Circuits de traitement de signaux de fac-simile
US4162481A (en) * 1976-12-22 1979-07-24 Recognition Equipment Incorporated Adaptive correlator for video processing
US4078227A (en) * 1977-03-21 1978-03-07 The Singer Company Threshold detector for optical character recognition system
US4110737A (en) * 1977-08-22 1978-08-29 The Singer Company Character recognition apparatus for serially comparing an unknown character with a plurality of reference characters

Also Published As

Publication number Publication date
AU516547B2 (en) 1981-06-11
PH18175A (en) 1985-04-12
US4200861A (en) 1980-04-29
DE2935261C2 (de) 1984-01-12
JPH0421230B2 (no) 1992-04-09
AU5016279A (en) 1980-06-26
IT7925452A0 (it) 1979-09-03
DE2935261A1 (de) 1980-03-13
IL58140A (en) 1982-02-28
DK365479A (da) 1980-03-03
IT1122951B (it) 1986-04-30
GB2029958A (en) 1980-03-26
JPS5534800A (en) 1980-03-11
FR2435093A1 (fr) 1980-03-28
CH657489A5 (de) 1986-08-29
SE7907231L (sv) 1980-03-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
NO792818L (no) Fremgangsmaate og innretning for moenstergjenkjennelse
US4385322A (en) Pattern recognition apparatus and method
US6519357B2 (en) Appearance inspection machine and method for concurrently performing defect detection and classification
US7202894B2 (en) Method and apparatus for real time identification and correction of pixel defects for image sensor arrays
CN108416765B (zh) 一种字符缺陷自动检测方法和系统
US20090213214A1 (en) Microscope System, Image Generating Method, and Program for Practising the Same
KR960011414A (ko) 검사 시스템 및 공정
CN110346704B (zh) 板卡测试中测试文件的确定方法、装置、设备及存储介质
CN110411946A (zh) 一种数字切片扫描仪中相机图像的聚焦方法
JP4105809B2 (ja) 外観検査方法および外観検査装置
JPH0526136B2 (no)
US20100060903A1 (en) Image Measuring Apparatus and Computer Program
CN113538420A (zh) 基于双摄像和多光源的缺陷检测方法及系统
CN115526820A (zh) 工件检测方法及设备
JPH0754549B2 (ja) パターンマッチング用標準パターンの作成方法
WO2019040004A1 (en) STEREO ARTIFICIAL VISION SYSTEM AND METHOD FOR IDENTIFYING LOCATIONS OF NATURAL TARGET ELEMENTS
CN116908185A (zh) 物品的外观缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质
CN108181005B (zh) 一种用于tdi ccd探测器焦面调试的方法及系统
JPS58134372A (ja) パタ−ン検査装置
JP2000323541A (ja) 被検査物の外観検査方法及び装置
JPS6315380A (ja) 繰返しパタ−ンをもつ物品の検査方法及びその装置
JPH0527704A (ja) 表示画面読取方式
KR910007348B1 (ko) 다수의 개별 도형 판별용 기계시각 인식 방법 및 장치
JPS6342201B2 (no)
JPH0981738A (ja) 画像認識装置及び方法