TWI507678B

TWI507678B - 辨識影像之裝置及其方法

Info

Publication number: TWI507678B
Application number: TW103113094A
Authority: TW
Inventors: Lun Feng Liu; Chun Yu Chen; Chung Fu Lin
Original assignee: Inventec Energy Corp
Priority date: 2014-04-09
Filing date: 2014-04-09
Publication date: 2015-11-11
Also published as: CN104976951A; JP2015201193A; TW201538964A

Description

辨識影像之裝置及其方法

本發明係關於一種辨識影像之裝置及其方法，特別是一種辨識影像中物件的形狀及尺寸的辨識影像之裝置及其方法。

於組裝生產線上，將兩物件組裝時，量測物件的尺寸及辨識物件的形狀係為組裝過程中不可或缺的一環。舉例來說，於組裝玻璃於鋁框中時，若是過度擠壓造成接合面尖銳突起，或是未完全密合形成鋒利的開口，有可能會造成包裝人員抑或是於終端客戶組立之人員受傷。於另一個例子中，若是模組形狀發生變化，於終端客戶處與背軌結合時，輕微的情形是勉強組立，造成鎖固點有應力殘留，經過一段時間有可能造成變形更嚴重或功能失效；嚴重的變形甚至連鎖固都無法進行，造成客戶與製造商本身的損失。

然而，於現行人工量測物件的尺寸及目視辨識物件的形狀尚具有許多問題。舉例來說，量測人員於量測物件上可能會因為看錯捲尺刻度或是物件本身形狀不容易量測(如物件邊角為圓弧形)，進而造成辨識物件上因上述誤差而有無法組裝的情況。且若是對組裝生產線上之每個物件均需要使用前述人工方式量測，對於組裝生產線之效率的提升亦屬困難。

有鑑於以上的問題，本發明提供一種辨識影像之裝置及其方法，透過比較於擷取影像中物件的的像素的數目以判斷物件的形狀，並透過量測物件的實際尺寸以及影像中物件的像素的數目，得到物件之尺寸，以幫助使用者可僅透過擷取物件之影像即可得知物件的形狀以及物件之尺寸。

依據本發明所揭露的辨識影像之方法包括下列步驟：首先利用辨識影像之裝置，擷取載有物件之第一影像。接著，依據第一影像，計算物件之第一對角線的長度及第二對角線的長度。以及，當第一對角線長度及第二對角線長度之比值在第一範圍內時，輸出辨識結果。

依據本發明所揭露的辨識影像之裝置具有影像擷取模組與影像處理模組。所述影像擷取模組用以擷取具有物件之影像。所述影像處理模組耦接影像擷取模組，影像處理模組執行邊線偵測程序以從影像中獲得物件之多個邊線的位置，影像處理模組並依據物件之多個邊線的位置取得在影像中物件之多個對角線中第一對角線及第二對角線的位置、計算第一對角線及第二對角線的位置上之像素之數目，以及判斷第一對角線及第二對角線之像素之數目之比值是否在第一範圍內。其中當第一對角線及第二對角線之像素之數目之比值在第一範圍內時，輸出一辨識結果。

綜上所述，本發明辨識影像中物件的裝置及方法可藉由執行一邊線偵測程序以得到影像中物件的多個邊線、並透過物件的多個邊線得到物件的多個對角線，最後再藉由比較於影像中物件的多個對角線的位置上彼此的像素的數目以判斷物件的形狀，讓使用者可透過擷取物件之影像即可得知物件的形狀。

以上之關於本發明內容之說明及以下之實施方式之說明係用以示範與解釋本發明之精神與原理，並且提供本發明之專利申請範圍更進一步之解釋。

10‧‧‧辨識影像之裝置

102‧‧‧影像擷取模組

104‧‧‧影像處理模組

12‧‧‧物件

14‧‧‧影像

1412‧‧‧像素

1414‧‧‧像素

1416‧‧‧像素

1418‧‧‧像素

1420‧‧‧像素

1422‧‧‧像素

1424‧‧‧像素

1426‧‧‧像素

1428‧‧‧像素

16‧‧‧平台

18‧‧‧標準試片

L1、L2、L3、L4‧‧‧邊線

DI1、DI2‧‧‧對角線

第1圖係依據本發明一實施例的辨識影像之裝置的功能方塊圖。

第2圖係依據本發明一實施例的擷取物件之影像的側視圖。

第3圖係依據本發明一實施例的具有物件之影像的示意圖。

第4圖係依據本發明一實施例之具有物件之部分影像的示意圖。

第5圖係依據本發明一實施例之校正辨識影像之裝置辨識影像的功能方塊圖。

第6圖係依據本發明一實施例之辨識影像之方法的流程圖。

第7圖係依據本發明一實施例之校正辨識影像之裝置的方法的流程圖。

以下在實施方式中詳細敘述本發明之詳細特徵以及優點，其內容足以使任何熟習相關技藝者了解本發明之技術內容並據以實施，且根據本說明書所揭露之內容、申請專利範圍及圖式，任何熟習相關技藝者可輕易地理解本發明相關之目的及優點。以下之實施例係進一步詳細說明本發明之觀點，但非以任何觀點限制本發明之範疇。

請參閱第1圖，第1圖為根據本發明一實施例之辨識影像之裝置的功能方塊圖。如第1圖所示，辨識影像中物件裝置10包含影像擷取模組102及影像處理模組104，其中，影像處理模組104係耦接影像擷取模組102。

請一併參閱第1圖、第2圖及第3圖，其中第2圖為根據本發明一實施例之擷取物件之影像的側視圖，第3圖為根據本發明一實施例之具有物件之影像的示意圖。如圖中所示，影像擷取模組102用以擷取具有物件12之影像14。更進一步地說，當使用者欲辨識物件12時，使用者可先行將物件12平行放置於一平台16之上，平台16係放置於辨識影像中物件裝置10之下方，使用者再控制影像擷取模組102以擷取其中具有物件12的影像14。實施上，影像擷取模組102可以是但不限於相機鏡頭、攝影機鏡頭、網路攝裝置鏡頭或或是其他可擷取影像14之適當的攝影設備。

接著，前述影像處理模組104執行邊線偵測程序以從影像14中獲得物件12之多個邊線的位置，影像處理模組104並依據物件12之多個邊線L1、L2、L3、L4的位置取得在影像14中物件12之多個對角線中對角線DI1及對角線DI2的位置。舉例來說，當影像擷取模組102擷取具有物件12(例如矩形)之影像14後，即將影像14傳送至影像處理模組104進行邊線偵測程序，其邊線偵測程序之運作方式容後詳述。當影像處理模組104透過前述邊線偵測程序找尋出物件12的邊線L1、L2、L3、L4於影像14中的位置後，即透過邊線L1與邊線L2及邊線L4的交點位置，以及邊線L3與邊線L2及邊線L4的交點位置，找出對角線DI1及對角線DI2於影像14中之位置。影像處理模組104可以是但不限於微處理器(micro processor)、圖像處理器(graphics processing unit)、中央處理器(central process unit)或是其他適於運算處理的元件，但本發明並不以此為限。

影像處理模組104計算對角線DI1及對角線DI2的位置上之像素之數目，以及判斷對角線DI1及對角線DI2之像素之數目之比值是否在第一範圍內。當影像處理模組104判斷對角線DI1及對角線DI2之像素之數自之比值在第一範圍內時，則輸出一辨識結果。更進一步地說，當影像處理模組104 取得對角線DI1及對角線DI2的位置後，即分別沿著對角線DI1及對角線DI2計算對角線DI1之像素之數目以及對角線DI2之像素之數目。

接著，於計算得出對角線DI1之像素之數目比對角線DI2之像素之數目後，即將對角線DI1之像素之數目與對角線DI2之像素之數目相除以得到一比例值。若得到的比例值在第一範圍內(例如0.9至1.1的範圍)時，代表對角線DI1與對角線DI2的像素之數目相等或是差距在可接受之範圍內，亦代表對角線DI1與對角線DI2的實際長度相等或是差距在可接受之範圍內，此時即輸出一辨識結果，此一辨識結果可以是判斷辨識的物件12是矩形。

請參閱第4圖，第4圖為根據本發明一實施例之具有物件之部分影像的示意圖。如第4圖所示，前述邊線偵測程序係為比較影像14的像素1420與其他像素1412、1418、1420之灰階度值的差值是否大於門檻值，當影像的像素1420比較其他像素1412、1414、1416、...1428之灰階度值的差值大於門檻值時，像素1420於影像14中的位置即為物件12之多個邊線L1、L2、L3、L4之像素的位置，其中像素1420係相鄰於像素142。換句話說，當使用者將物件12平行放置在影像擷取模組102下時，使用者可透過在物件12下方放置一個光源，藉由物件12所放置的像素位置會因為物件12本身遮住部分光線，而比未放置物件12的其他像素位置的亮度為低，再加上於放置物件12的邊線位置的像素亮度，會比相鄰邊線外之像素位置之亮度具有較大差距之特性，來比較影像14中每一個像素與其相鄰之像素的灰階度值的差值。

於此以一例子說明，影像擷取模組102於擷取一物件12(例如五邊形)之影像14後，則將具有物件12之影像14傳送至影像處理模組104。影像處理模組104則計算影像14中的每一像素之灰階度值，並以像素1420為中心開始分別與相鄰的其他像素1412、1414、1416、...1428計算兩灰階度值之差值是否大於一門檻值(例如是否大於125)。例如像素1420的灰階度值為255，而相鄰於像素1420之左方的像素1412、1418、1424的灰階度值分別為10、20、50，相鄰於像素1420之右方的像素1416、1422、1428的灰階度值分別為168、175、192，相鄰於像素1420之上方的像素1414以及於像素1420之下方的像素1426的灰階度值分別為245以及252。將像素1420的灰階度值分別與像素1412、1418、1424的灰階度相減時，其差值均大於門檻值。而將像素1420的灰階度值分別與像素1416、1422、1428的灰階度值以及像素1414、1426的灰階度值相比均小於門檻值。此時影像處理模組104即可判定像素1420為物件12之左邊線。

不僅如此，為使本發明之邊線上的像素之灰階度值可以與邊線外相鄰的像素之灰階度值差距更為明顯，本發明的光源數量可以是多個，且此些光源的位置亦不僅可放在物件12之下方，亦可依據使用者狀況之需求，放置在多個不同位置上，使本發明之物件12之邊線可更精確地取得。

除此之外，影像處理模組104更具有接收多個量測數值，其中每一個量測數值係為對應多個邊線L1、L2、L3、L4或多個對角線DI1、DI2之實際長度其中之一，以及影像處理模組104更於執行邊線偵測程序以從影像中獲得物件12之多個邊線L1、L2、L3、L4的位置後，依據所接收的上述量測數值與對應的此些邊線L1、L2、L3、L4或此些對角線DI1、DI2的位置上之像素之數目的一關係式以計算像素142之尺寸。於一實施例中，使用者可預先量測此物件12的邊線L1、L2、L3、L4以及兩對角線DI1、DI2之實際長度，並將上述量測數值輸入至辨識影像中物件裝置10中。而影像處理模組104可因前述計算得出的邊線L1、L2、L3、L4以及兩對角線DI1、DI2的實際長度以及其位置上像素之數目以計算影像之像素之尺寸。

於另一實施例中，當物件12為五邊形時，使用者可於擷取五邊形的影像前，預先量測此五邊形的五個邊長以及三個對角線之實際長度，並將上述量測數值輸入至辨識影像中物件裝置10中。影像處理模組104再依前述邊線偵測程序得到五邊形的5個邊長於影像中的位置，於後再依據五個邊長的位置得到五邊形的3個對角線於影像中之位置。最後，影像處理模組104再根據輸入的邊長及對角線之實際長度，以及此些邊長及對角線於影像中的位置上的像素之數目，即可計算得出影像14之像素之尺寸。

前述關係式可以是：其中，總比值為每一個量測數值與對應的此些邊線L1、L2、L3、L4或對應的此些對角線DI1、DI2其中之一之像素之數目的比值相加，量測個數為所接收的多個量測數值的數量。舉例來說，當量測到邊線L1、L2、L3、L4及兩對角線DI1、DI2之實際長度後，影像處理模組104將邊線L1之長度除以邊線L1上之像素之數目以得到邊線L1之比值。之後影像處理模組104再將邊線L2之長度除以邊線L2上之像素之數目以得到邊線L2之比值，其後以此類推，以得到4個邊線L1、L2、L3、L4以及2對角線DI1、DI2之比值。處理模組104再行對此6個比值做算術平均數(即將此6個比值相加除以6)，來得到影像之像素之尺寸。

除前述所述之關係式之外，其關係式亦可以是使用加權平均數的方式以計算像素142之尺寸，關係式如下：其中，總長度為選擇性地將此些量測數值以加權形式相加，總像素之數目為將此些量測數值所對應的此些邊線或對應的此些對角線之像素之數目相加。更進一步來說，為使得到的像素142之尺寸可以更為精確，處理模組104可對其中某些量測數值給予較高的權重，例如因兩對角線DI1,DI2之長度較其他邊線L1、L2、L3、L4為長，其兩對角線DI1,DI2之像素之數目亦比其他邊線L1、L2、L3、L4之像素之數目為多，若給予兩對角線之長度較高權重(例如1.4)，其計算出的單一像素的誤差，會比給沒有給予權重而計算出單一像素的誤差較小，亦即計算出的單一像素的尺寸會更為精確。

除以上所述之外，本發明並不限定需量測出邊線L1、L2、L3、L4及兩對角線DI1,DI2之全部實際長度才能夠加以計算影像14之像素之尺寸，若是僅量測出邊線L1、邊線L3及對角線DI1，亦可以透過上述兩關係式得出影像14之像素之尺寸，本發明於此並不加以限制。

不僅如此，辨識影像中物件裝置10可以更包含儲存模組106，儲存模組106用以儲存影像中每一像素之灰階度值、儲存物件12於影像14中邊線L1、L2、L3、L4以及對角線DI1、DI2的位置以及儲存其上之像素之數目以及所接收的各邊線L1、L2、L3、L4以及對角線DI1、DI2之量測數值，並且儲存所計算得出的像素142之尺寸以便透過擷取具有下個物件之影像以計算下個物件之尺寸。

除前述之外，本發明更具有校正辨識影像之裝置10之校正程序，請一併參閱第1圖以及第5圖，第5圖係依據本發明一實施例之校正辨識影像之裝置辨識影像的功能方塊圖。如圖中所示，影像擷取模組102擷取載有標準試片18之第二影像(未繪於圖示)。接著，影像處理模組104則從第二影像中辨識標準試片18之多個邊線(未繪於圖示)位置，其辨識方式如前所述，故在此不加以贅述。影像處理模組104讀取前述標準試片18之多個邊線位置上的像素數目，並於讀取完後，影像處理模組104即比對所接收的手動量測標準試片18之多個邊線之實際長度與對應的多個像素數目，以算得每一像素(未繪於圖示)對應之實際長度。

當影像處理模組104得到每一像素對應之實際長度後，影像處理模組104則逕行發送命令訊號至影像擷取模組102，指示影像擷取模組102擷取第三影像(未繪於圖示)。影像擷取模組102於擷取到第三影像後，即將第三影像傳送至處理模組104進行影像處理，以得到第三影像中標準試片18之多個邊線位置上之像素數目。處理模組104則透過前述所計算得到的每一像素對應之實際長度，以及從第三影像中所得到的標準試片18之多個邊線位置上之像素數目，計算標準試片18之多個邊線的長度。

當處理模組104得到上述手動量測標準試片18之多個邊線之實際長度，以及透過第三影像與每一像素對應之實際長度所得到計算的多個邊線之長度後，處理模組104則判斷將前述兩長度之比值是否於第二範圍(例如0.9至1.1)內，若處理模組104判斷其比值在第二範圍內時，則處理模組104停止校正程序。若處理模組104判斷前述比值不在第二範圍內時，則處理模組104會發送一命令訊號至影像擷取模組102，指示影像擷取模組102再重新擷取一第四影像(未繪於圖示)，並重新執行前述校正辨識影像之裝置10的校正程序步驟。

為了使所屬技術領域具有通常知識者能更了解本發明所述之辨識影像中物件裝置，以下搭配本發明之辨識影像中物件方法做進一步的說明。請一併參閱第1圖、第2圖及第6圖，第6圖為依據本發明一實施例之辨識影像之方法的流程圖。如第6圖所示，於步驟S400中，影像處理模組104接收多個量測數值，其中每一個量測數值係為對應物件12的多個邊線或多個對角線之實際長度其中之一。於步驟S402中，影像擷取模組102擷取具有物件12之影像14。於步驟S404中，影像處理模組104執行邊線偵測程序以從影像14中獲得該物件12之多個邊線L1、L2、L3、L4的位置。

於步驟S406中，影像處理模組104依據物件12之多個邊線L1、L2、L3、L4的位置取得在影像14中物件12之多個對角線中對角線DI1及對角線DI2的位置，影像處理模組104。於步驟S408中，影像處理模組104計算影像中物件的對角線DI1及對角線DI2的位置上之像素之數目。於步驟S410中，影像處理模組104計算影像中物件12的邊線L1、L2、L3、L4的位置上之像素之數目。於步驟S412中，影像處理模組104依據物件12的邊線L1、L2、L3、L4及對角線DI1、DI2的位置上之像素之數目，計算影像14之像素之尺寸。於步驟S414中，影像處理模組104判斷對角線DI1及對角線DI2之像素之數目比值是否為第一範圍內。於步驟S416中，當影像處理模組104判斷對角線DI1及對角線DI2之像素之數目比值為第一範圍內時，影像處理模組104輸出一辨識結果，此辨識結果即判斷物件12為矩形。於步驟S418中，當影像處理模組104判斷對角線DI1及對角線DI2之像素之數目比值不為第一範圍內時，影像處理模組104輸出另一辨識結果，此辨識結果及為判斷物件12不為矩形。

值得注意的是，前述步驟S400、步驟S402、步驟S404以及步驟S406的順序可以變換，舉例來說，本發明可以是先進行步驟S402、步驟S404以及步驟S406之後，再行進行步驟S400之動作。不僅如此，步驟S408以及步驟S410之順序亦可對調，即可先計算影像14中物件12的邊線L1、L2、L3、L4的位置上之像素之數目後，再行計算影像14中物件12的對角線DI1、DI2的位置上的像素之數目，端看使用者需求而定，本發明於此並不加以限制。

接著，請一併參閱第1圖、第7圖以及第7圖，第7圖係依據本發明一實施例之校正辨識影像之裝置的方法的流程圖。如圖中所示，於步驟S500中，影像處理模組104接收手動量測標準試片18之多個邊線之實際長度。於步驟S502中，影像擷取模組102擷取載有標準試片18之第二影像(未繪於圖示)。於步驟S504中，影像處理模組104讀取標準試片18之多個邊線(未繪於圖示)位置上之多個像素數目。於步驟S506中，影像處理模組104比對標準試片18之多個邊線的實際長度與對應的多個像素數目，以算得每一像素(未繪於圖示)對應之實際長度。於步驟S508中，影像擷取模組102擷取載有標準試片18之第三影像(未繪於圖示)。

於步驟S510中，影像處理模組104依據第三影像及每一像素對應之實際長度，計算標準試片18之多個邊線的長度。於步驟S512中，影像處理模組104判斷標準試片18之多個邊線之實際長度，與透過第三影像算得之長度之比值，是否在第二範圍內。影像處理模組104判斷標準試片18之多個邊線之實際長度，與透過第三影像算得之長度之比值不在第二範圍內時，則逕行重新從步驟S500開始執行本發明之影像辨識之方法中，校正辨識影像之裝置的方法。於步驟S514中，若影像處理模組104判斷標準試片18之多個邊線之實際長度，與透過第三影像算得之長度之比值在第二範圍內時，則影像處理模組104 則逕行結束校正程序，其後即開始本發明之影像辨識之方法(步驟S400)。

綜上所述，本發明辨識影像中物件裝置可藉由執行一邊線偵測程序以得到影像中物件的多個邊線、並透過物件的多個邊線得到物件的多個對角線。最後再藉由比較於影像中物件的多個對角線的位置上彼此的像素的數目，讓使用者可透過擷取物件之影像即可得知物件的形狀。除此之外，本發明更透過量測物件的邊線和對角線的實際長度，和於影像中物件的邊線和對角線上像素的數目，以得到影像中的像素的尺寸，讓使用者不需要量測所有的物件尺寸，僅需量測第一個物件的實際長度，其他後續物件的能直接透過擷取物件之影像，並透過影像的像素尺寸來得到後續物件的邊線的實際長度。

不僅如此，本發明更具有校正辨識影像之裝置之校正程序，透過所擷取的第二影像中標準試片之多個邊線位置上之多個像素數目，以及手動量測標準試片之多個邊線之實際長度，以計算像素對應之實際長度。並透過像素對應之實際長度以及所擷取的第三影像以得到計算出的標準試片之多個邊線的長度。最後，再透過處理模組判斷手動量測之多個邊線之實際長度以及計算出的多個邊線之長度的比值，是否大於第二範圍，讓辨識影像之裝置可自行校正而不需透過使用者手動校正，並增加組裝生產線之量測物件之精準度。

雖然本發明以前述之實施例揭露如上，然其並非用以限定本發明。在不脫離本發明之精神和範圍內，所為之更動與潤飾，均屬本發明之專利保護範圍。關於本發明所界定之保護範圍請參考所附之申請專利範圍。

12‧‧‧物件

14‧‧‧影像

L1、L2、L3、L4‧‧‧邊線

DI1、DI2‧‧‧對角線

Claims

一種辨識影像之方法，包括：利用一辨識影像之裝置，擷取載有一物件之一第一影像；依據該第一影像，計算該物件之一第一對角線的長度及一第二對角線的長度；以及當該第一對角線長度及該第二對角線長度之比值在一第一範圍內時，輸出一辨識結果，該辨識結果指示該物件為矩形。
如請求項1所述之辨識影像之方法，計算該物件之第一對角線長度及第二對角線長度之步驟包括：執行一邊線偵測程序以從該第一影像中獲得該物件之多個邊線的位置；以及依據該物件之該些邊線的位置，取得在該第一影像中該物件之該第一對角線及該第二對角線的位置，並讀取該第一對角線及該第二對角線的位置上之像素數目，以算得該物件之該第一對角線長度及該第二對角線長度。
如請求項2所述之辨識影像之方法，其中該邊線偵測程序係為比較該第一影像的一第一像素及一第二像素之灰階度值的差值是否大於一門檻值，當該第一影像的該第一像素及該第二像素之灰階度值的差值大於該門檻值時，該第一像素於該第一影像中的位置即為該物件之該些邊線之像素的位置，其中該第二像素係相鄰於該第一像素。
如請求項3所述之辨識影像之方法，更包括：接收多個量測數值，其中每一該量測數值係為對應該些邊線或該些對角線之實際長度其中之一；以及於執行該邊線偵測程序以從該第一影像中獲得該物件之該些邊線的位置的步驟後，依據該些量測數值與該些邊線及該些對角線的位置之一關係式獲得並輸出該第一影像的像素的尺寸。
如請求項4所述之辨識影像之方法，其中該關係式為：其中，該總比值為該些量測數值與對應的該些邊線和該些對角線之像素數目的比值相加，該量測個數為所接收的該量測數值的數量。
如請求項4所述之辨識影像之方法，其中該關係式為：其中，該總長度為選擇性地將該些量測數值以加權形式相加，該總像素之數目為將對應的該些邊線或對應的該些對角線之像素數目相加。
如請求項1所述之辨識影像之方法，利用該辨識影像之裝置，擷取載有該物件之該第一影像之步驟前，包括：校正該辨識影像之裝置，其中該辨識影像之裝置之校正程序包括：(a)接收手動量測一標準試片之多個邊線之實際長度；(b)利用該辨識影像之裝置，擷取載有該標準試片之一第二影像；(c)依據該第二影像，讀取該標準試片之該些邊線的位置上之多個像素數目；(d)比對該標準試片之該些邊線的實際長度與對應的該些像素數目，以算得每一該像素對應之實際長度；(e)再次利用該辨識影像之裝置，擷取載有該標準試片之一第三影像；(f)依據該第三影像及每一該像素對應之實際長度，計算該標準試片之該些邊線的長度；以及(g)判斷該標準試片之該些邊線之實際長度與透過該第三影像算得之長度之比值是否在一第二範圍內；其中若判斷該標準試片之該些邊線之實際長度與透過該第三影像算得之長度之比值在該第二範圍內時，結束校正程序，若判斷該標準試片之該些邊線之實際長度與透過該第三影像算得之長度之比值不在該第二範圍內時，重複步驟(a)至(g)。
一種辨識影像之裝置，包括：一影像擷取模組，用以擷取具有一物件之一影像；以及一影像處理模組，耦接該影像擷取模組，該影像處理模組執行一邊線偵測程序以從該影像中獲得該物件之多個邊線的位置，該影像處理模組並依據該物件之該些邊線的位置取得在該影像中該物件之多個對角線中一第一對角線及一第二對角線的位置、計算該第一對角線及該第二對角線的位置上之像素數目，以及判斷該第一對角線及該第二對角線之像素數目之比值是否在一第一範圍內；其中當該第一對角線及該第二對角線之像素數目之比值在該第一範圍內時，輸出一辨識結果，該辨識結果指示該物件為矩形。
如請求項8所述之辨識影像之裝置，其中該邊線偵測程序係為比較該影像的一第一像素與一第二像素之灰階度值的差值是否大於一門檻值，當該影像的該第一像素及該第二像素之灰階度值的差值大於該門檻值時，該第一像素於該影像中的位置即為該物件之該些邊線之像素的位置，其中該第二像素係相鄰於該第一像素，該影像處理模組接收多個量測數值，其中每一該量測數值係為對應該些邊線或該些對角線之實際長度其中之一，以及該影像處理模組更於執行該邊線偵測程序以從該影像中獲得該物件之該些邊線的位置後，依據該些量測數值與該些邊線及該些對角線的位置之一關係式獲得並輸出該影像的像素的尺寸，其中該關係式為：其中，該總比值為該些量測數值與對應的該些邊線和該些對角線之像素數目的比值相加，該量測個數為所接收的該些量測數值的數量。
如請求項8所述之辨識影像之裝置，其中該邊線偵測程序係為比較該影像的一第一像素與一第二像素之灰階度值的差值是否大於一門檻值，當該影像的該第一像素及該第二像素之灰階度值的差值大於該門檻值時，該第一像素於該影像中的位置即為該物件之該些邊線之像素的位置，其中該第二像素係相鄰於該第一像素，該影像處理模組接收多個量測數值，其中每一該量測數值係為對應該些邊線或該些對角線之實際長度其中之一，以及該影像處理模組更於執行該邊線偵測程序以從該影像中獲得該物件之該些邊線的位置後，依據該些量測數值與該些邊線及該些對角線的位置之一關係式獲得並輸出該影像的像素的尺寸，其中該關係式為：其中，該總長度為選擇性地將該些量測數值以加權形式相加，該總像素之數目為將對應的該些邊線或對應的該些對角線之像素數目相加。