JP2001143070A

JP2001143070A - パターン認識装置

Info

Publication number: JP2001143070A
Application number: JP32255099A
Authority: JP
Inventors: Toshitake Hirasawa; 利勇平沢
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1999-11-12
Filing date: 1999-11-12
Publication date: 2001-05-25

Abstract

(57)【要約】【課題】濃淡変化が１次元方向に等間隔で繰り返される
パターンを高精度に認識できるパターン認識装置を提供
する【解決手段】画像入力部１０１は、認識対象物１００の
所定領域に有するパターンを読取ってパターン画像を入
力する。特定周波数成分抽出部１０２は、画像入力部１
０１により入力された画像のパターン部分にフーリエ変
換のような周波数変換を行なうことにより周波数スペク
トラムを取得した後、この周波数スペクトラムに含まれ
る上記パターンに対応する特定周波数成分データを抽出
する。判定部１０３は、特定周波数成分抽出部１０２に
より抽出された各特定周波数成分データに基づいて認識
対象物１００上のパターンの良否を判定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、たとえば、濃淡変
化が１次元方向に短い等間隔で繰り返し印刷された線画
パターンを有する印刷物などの認識対象物から前記線画
パターンを認識するパターン認識装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】認識対象物を認識する認識装置におい
て、濃淡変化が１次元方向に短い等間隔ピッチで繰り返
し印刷された線画パターンを認識対象に限定した場合、
空間周波数成分を用いた認識方法が有効となる。空間周
波数成分を用いた従来技術として、たとえば、特開平６
−１６８３１５号公報では、検査画像からｎ個の画像周
波数成分フィルタによって得られたｎ枚の周波数成分画
像と、あらかじめ記憶されている基準画像から得たｎ枚
の周波数成分画像とを、同一周波数成分画像の画素ごと
に比較を行なうことにより、検査画像を判定する技術が
開示されている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、特開平
６−１６８３１５号公報では、ｎ枚の周波数成分画像の
画素ごとに基準周波数成分画像と比較判定を行なうた
め、エッジ部では濃淡変化特性のばらつきの影響を受け
易く、判定結果の信頼性を著しく低下させてしまうとい
う問題が生じる。また、画素単位で比較するため、検査
画像と基準画像との位置合わせを正確に行なう必要があ
った。

【０００４】そこで、本発明は、濃淡変化が１次元方向
に等間隔で繰り返されるパターンを高精度に認識できる
パターン認識装置を提供することを目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明のパターン認識装
置は、濃淡変化が１次元方向に等間隔で繰り返されるパ
ターンを有する認識対象物から前記パターンを画像入力
する画像入力手段と、この画像入力手段により入力され
たパターン画像の第２次以上の高調波成分のうち少なく
とも１つの高調波成分データを抽出する特定周波数成分
抽出手段と、この特定周波数成分抽出手段により抽出さ
れた少なくとも１つの高調波成分データに基づき、前記
認識対象物上の前記パターンの良否を判定する判定手段
とを具備している。

【０００６】また、本発明のパターン認識装置は、前記
特定周波数成分抽出手段は、前記画像入力手段により入
力されたパターン画像の第２次以上の高調波成分のうち
少なくとも１つの高調波成分データを、前記画像入力手
段により入力されたパターン画像内で直交する２つの１
次元方向の空間フィルタを少なくとも２つ用いて抽出す
ることを特徴とする。

【０００７】また、本発明のパターン認識装置は、濃淡
変化が当該認識対象物の搬送方向と直交する方向に等間
隔で繰り返されるパターンを有する認識対象物を搬送す
る搬送手段と、この搬送手段により搬送される前記認識
対象物から前記パターンを画像入力する画像入力手段
と、この画像入力手段により入力されたパターン画像の
第２次以上の高調波成分のうち少なくとも１つの高調波
成分データを抽出する特定周波数成分抽出手段と、この
特定周波数成分抽出手段により抽出された少なくとも１
つの高調波成分データに基づき、前記認識対象物上の前
記パターンの良否を判定する判定手段とを具備してい
る。

【０００８】また、本発明のパターン認識装置は、濃淡
変化が１次元方向に等間隔で繰り返されるパターンを有
する認識対象物から前記パターンを画像入力する画像入
力手段と、この画像入力手段により入力されたパターン
画像の基本周波数成分データおよび第２次以上の高調波
成分のうち少なくとも１つの高調波成分データをそれぞ
れ抽出する特定周波数成分抽出手段と、この特定周波数
成分抽出手段により抽出された少なくとも２つの周波数
成分データに基づき、前記認識対象物上の前記パターン
の良否を判定する判定手段とを具備している。

【０００９】また、本発明のパターン認識装置は、前記
特定周波数成分抽出手段は、前記画像入力手段により入
力されたパターン画像の基本周波数成分データおよび第
２次以上の高調波成分のうち少なくとも１つの高調波成
分データを、前記画像入力手段により入力されたパター
ン画像内で直交する２つの１次元方向の空間フィルタを
少なくとも２つ用いて抽出することを特徴とする。

【００１０】また、本発明のパターン認識装置は、濃淡
変化が当該認識対象物の搬送方向と直交する方向に等間
隔で繰り返されるパターンを有する認識対象物を搬送す
る搬送手段と、この搬送手段により搬送される前記認識
対象物から前記パターンを画像入力する画像入力手段
と、この画像入力手段により入力されたパターン画像の
基本周波数成分データおよび第２次以上の高調波成分の
うち少なくとも１つの高調波成分データをそれぞれ抽出
する特定周波数成分抽出手段と、この特定周波数成分抽
出手段により抽出された少なくとも２つの周波数成分デ
ータに基づき、前記認識対象物上の前記パターンの良否
を判定する判定手段とを具備している。

【００１１】また、本発明のパターン認識装置は、濃淡
変化が第１の方向に等間隔で繰り返される第１のパター
ン、および、濃淡変化が前記第１の方向に対して斜めに
交差する第２の方向に等間隔で繰り返される第２のパタ
ーンをそれぞれ有する認識対象物から前記第１のパター
ンおよび第２のパターンを画像入力する画像入力手段
と、この画像入力手段により入力されたパターン画像か
ら、前記第１のパターンに対する第２次以上の高調波成
分のうち少なくとも１つの高調波成分データを抽出する
第１の周波数成分抽出手段と、前記画像入力手段により
入力されたパターン画像から、前記第２のパターンの周
波数成分データを抽出する第２の周波数成分抽出手段
と、これら第１、第２の周波数成分抽出手段により抽出
された各周波数成分データに基づき、前記認識対象物上
の前記パターンの良否を判定する判定手段とを具備して
いる。

【００１２】また、本発明のパターン認識装置は、前記
第２の周波数成分抽出手段は、前記画像入力手段により
入力されたパターン画像から、前記第２のパターンに対
する第２次以上の高調波成分のうち少なくとも１つの高
調波成分データを抽出することを特徴とする。

【００１３】さらに、本発明のパターン認識装置は、前
記判定手段は、前記第１の周波数成分抽出手段により抽
出された少なくとも１つの高調波成分データ、および、
前記第２の周波数成分抽出手段により抽出された周波数
成分データのうち高周波成分を除いた低周波成分データ
に基づき、前記認識対象物上の前記パターンの良否を判
定することを特徴とする。

【００１４】本発明によれば、濃淡変化が１次元方向に
等間隔で繰り返されたパターン領域を画像入力し、入力
されたパターン画像の特徴を示す特定周波数成分データ
を抽出し、抽出した特定周波数成分データに基づき上記
パターンの良否を判定することにより、従来では認識が
困難であった濃淡変化が１次元方向に等間隔で繰り返さ
れるパターンを高精度に認識できる。

【００１５】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して説明する。

【００１６】まず、第１の実施の形態について説明す
る。

【００１７】図１は、第１の実施の形態に係るパターン
認識装置の構成を概略的に示すものである。このパター
ン認識装置は、認識対象物１００の所定領域に有するパ
ターンを読取って入力画像を取得する画像入力手段とし
ての画像入力部１０１、入力された画像のパターン部分
にフーリエ変換のような周波数変換を行なうことにより
周波数スペクトラムを取得した後、この周波数スペクト
ラムに含まれる上記パターンに対応する特定周波数成分
データを抽出する特定周波数成分抽出手段としての特定
周波数成分抽出部１０２、および、抽出された各特定周
波数成分データに基づいて認識対象物１００上のパター
ンの良否を判定する判定手段としての判定部１０３から
構成されている。

【００１８】図２（ａ）〜（ｃ）は、認識対象物１００
上のパターンの例を示している。図２（ａ）に示す認識
対象物１００のパターン２０１は、認識対象物１００の
長手方向に等間隔ピッチで繰り返し印刷された線画パタ
ーンである。図２（ｂ）に示す認識対象物１００のパタ
ーン２０２は、認識対象物１００の短手方向に等間隔ピ
ッチで繰り返し印刷された線画パターンである。図２
（ｃ）に示す認識対象物１００のパターン２０３は、認
識対象物１００の長手方向に等間隔ピッチで繰り返し印
刷された第１のパターン１と、第１のパターン１に対し
てθ度異なる斜め方向に等間隔ピッチで繰り返し印刷さ
れた第２のパターン２とが重なった線画パターンであ
る。

【００１９】このような認識対象物１００を、図３に示
す方向に搬送して認識対象のパターンを読取るが、以下
の説明の便宜上、図示するように、搬送方向と垂直な方
向をｘ（水平）方向と定義し、搬送方向をｙ（垂直）方
向と定義する。さらに、後述する画像入力装置１００１
のセンサの読取方向の視点から、主走査方向をｘ（水
平）方向、副走査方向をｙ（垂直）方向とする。

【００２０】図２（ａ）のパターン２０１を含む画像デ
ータに対してｙ方向に１次元フーリエ変換を、または、
図２（ｂ）のパターン２０２を含む画像データに対して
ｘ方向に１次元フーリエ変換を施した結果の一例を図４
に示す。本実施の形態が認識対象とするパターンの空間
周波数データは、パターンの周期に応じた幾つかの特定
の空間周波数に鋭くピークをもつ。図４の例において
は、パターンの周期Ｌに対応する基本周波数（第１次高
調波の周波数）ｆ１、Ｌ／２の周期に対応する第２高調
波の周波数ｆ２、Ｌ／３の周期に対応する第３高調波の
周波数ｆ３の各周波数にピークをもつ成分が現われる。
特に、第２次以上の高調波によるピークは、パターンの
エッジの濃淡変化特性に応じて大きく変化する。

【００２１】仮に、エッジが急峻に変化している場合、
高次の高調波の周波数においてもピークを有し、エッジ
がなだらかに変化している場合には、高次の高調波の周
波数においてはピークが存在しない。たがって、第２次
以上の高調波成分量を用いれば、エッジ部の濃淡変化特
性の特徴を抽出でき、これらの特徴量を基に認識対象の
パターンを判定できる。

【００２２】また、認識対象パターンの空間周波数デー
タは、上記周波数以外にも、ＤＣ（直流）成分付近が最
も大きくなり、ＤＣ成分よりも空間周波数が高くなるに
したがって小さな成分量となる特徴を持つ。このＤＣ成
分付近の空間周波数データを用いて、認識対象のパター
ンを判定することができる。

【００２３】したがって、このような特定周波数成分デ
ータを用いれば、本実施の形態が認識対象とするパター
ンを認識できることになる。また、従来技術のように、
基準データとの位置合わせの必要が生じない。 …… ここで、判定処理に用いる高調波の最高次数によって、
本実施の形態で必要とされる入力系の解像力特性とサン
プリング周波数の条件が異なってくる。説明の簡略化の
ため、判定処理に第ｋ次までの高調波成分を用いるとす
ると、第ｋ＋１次以上の高調波成分が、画像信号のサン
プリング時に折り返し歪として現われないように、入力
系の解像力特性とサンプリング周波数を設定する。

【００２４】たとえば、図４の第２次高調波成分まで用
いて認識する場合には、図５に示すように、画像信号を
デジタルデータに変換するサンプリング周波数ｆｓは、ｆｓ＞ｆ２×２ …… （１）の必要がある。

【００２５】さらに、主にレンズの特性に効いてくる入
力系の解像力特性は、ｆ３以上の高次の高調波の折り返
し歪みが生じないように、サンプリング周波数ｆｓとの
関係から要求仕様が決まる。図５のようなサンプリング
周波数ｆｓの場合、ｆ３以上の高調波成分をカットし、
ｆ２までのピーク周波数成分を得ることができる入力系
の解像力特性を持つ必要がある。

【００２６】なお、１次元の空間周波数データについて
説明してきたが、２次元の空間周波数データにおいても
同様である。たとえば、図２（ｃ）の２つの線画パター
ン１，２を読取って、２次元フーリエ変換を施した結果
を図６に示す。水平周波数はｘ方向の空間周波数、垂直
周波数Ｓはｙ方向の空間周波数を表わす。第１のパター
ン１の基本波（第１高調波）成分ｐ０−１、第２次高調
波成分ｐ０−２、第３次高調波成分ｐ０−３は、水平周
波数方向に各ピークを持ち、同様に、第２のパターン２
の基本波（第１高調波）成分ｐ４５−１、第２次高調波
成分ｐ４５−２は、ｘ方向に対して４５度傾いて周期を
持つため、各ピーク位置は水平周波数と空間周波数によ
って表わされる。

【００２７】したがって、第２のパターン２のように、
０＜θ＜９０度方向のパターンの認識を行なうために
は、２次元の周波数成分データを必要とする。なお、図
６のＬ１は、第１、第２のパターン１，２の２つの低周
波成分を含んだ結果となる。

【００２８】このような認識対象パターンに対する認識
方法について、図１にしたがって説明する。まず、画像
入力部１０１について説明する。画像入力部１０１は、
長手方向に搬送される認識対象物１００を位置センサで
検出した時点から所定の期間遅延後、認識対象物１００
の認識対象領域をＣＣＤセンサで読取る。そして、この
ＣＣＤセンサで読取った画像は、Ａ／Ｄ変換されてデジ
タル画像データとして画像メモリに格納される。格納さ
れた画像データに対して、特定周波数成分抽出部１０２
の処理が行なわれる。

【００２９】図７は、認識対象物１００の搬送系および
画像入力部１０１を示すものである。取出部７０１から
フィードロール７０２を介して取出され、搬送路７１１
により搬送される認識対象物１００は、搬送路７１１上
に配置された位置センサ７０３を通過後、図示しない光
源から照射された光による認識対象物１００上からの反
射光をレンズ１００３を介してＣＣＤセンサ１００４に
結像させ、認識対象物１００上の画像を後述するタイミ
ングで読取る。

【００３０】なお、レンズ１００３の特性およびレンズ
１００３とＣＣＤセンサ１００４の光学的配置は、図５
で説明した入力系の解像力特性条件を満たしているもの
とする。

【００３１】読取った画像を、後述する判定方法で判定
を行なった結果をゲート制御部７１０に、認識対象物１
００がフィードロール７０４に達する前に送信する。ゲ
ート制御部７１０は、判定結果に応じてゲート７０５を
制御し、認識対象パターンを認識したときには、対応す
る認識対象物１００をフィードロール７０６経由で集積
部７０８に集積する。また、認識対象パターンを認識し
ない場合には、対応する認識対象物１００をフィードロ
ール７０７経由で集積部７０９に集積する。

【００３２】次に、画像入力のタイミングについて図８
を用いて説明する。図８に示すように、搬送中の認識対
象物１００が位置センサ７０３を通過した時点で、この
位置センサ７０３が認識対象物１００による遮光を検出
し、検出された時点から搬送クロックのカウントを開始
する。

【００３３】そこで、ＣＣＤセンサ１００４が１次元ラ
インセンサの場合、搬送クロックのカウント値が所定値
に達した第１のディレイ期間Ｔ１後から１次元ラインセ
ンサ搬送方向有効期間信号が無効から有効に変化し、そ
れからある一定期間有効を保持した後、無効に変化す
る。この搬送方向有効期間信号と図示しない主走査方向
有効期間信号とを用いて、たとえば、図９に示すよう
に、認識対象物１００の認識対象領域ｒｅｃｔ１を読取
ることができる。

【００３４】なお、第１のディレイ期間Ｔ１は、位置セ
ンサ７０３と１次元ラインセンサの読取り位置との距
離、および、搬送速度などに基づいてあらかじめ設定さ
れている。

【００３５】また、ＣＣＤセンサ１００４が２次元セン
サの場合、搬送クロックのカウント値が所定値に達した
第２のディレイ期間Ｔ２後から２次元ＣＣＤセンサのシ
ャッタ有効期間を所定の期間有効にし、このシャッタ有
効期間の間に２次元ＣＣＤセンサによる撮像を実行す
る。

【００３６】なお、第２のディレイ期間Ｔ２は、第１の
ディレイ期間Ｔ１と同様に、あらかじめ設定されてい
る。また、２次元ＣＣＤセンサのシャッタ有効期間を制
御して、搬送される認識対象物１００の画像を２次元Ｃ
ＣＤセンサにより入力する場合を説明したが、これに限
らず、認識対象物１００を照明する光源の点灯時間を制
御して、搬送される認識対象物１００の画像を２次元Ｃ
ＣＤセンサにより入力することもできる。

【００３７】次に、特定周波数成分抽出部１０２につい
て説明する。特定周波数成分抽出部１０２は、画像入力
部１０１により入力された認識対象物１００の画像に対
して、１次元または２次元のフーリエ変換などの周波数
変換を行なう。この周波数変換により得られたパワーま
たは振幅スペクトラムデータから、図４または図６で既
に説明したパターンの基本周波数成分と第２次以上の高
調波成分、または、それらのピーク値、さらには、必要
に応じて低周波成分を抽出する。

【００３８】次に、判定部１０３について説明する。判
定部１０３は、特定周波数成分抽出部１０２で得られた
各特定周波数成分データを基に、後述する基準で認識対
象パターンを認識して判定し、その判定結果をゲート制
御部７１０に送信する。

【００３９】次に、第１の実施の形態に係るハードウェ
ア構成の一例を図１０を用いて説明する。

【００４０】図１０に示すように、ＣＰＵ１０１１、メ
モリ１０１２、判定結果送信回路１０１３、画像メモリ
制御部１００２、および、データＩ／Ｆ回路１０１４が
それぞれバス１０１０に接続されて構成される。画像メ
モリ制御部１００２は、Ａ／Ｄ変換回路１００５、制御
回路１００６、および、画像メモリ１００７によって構
成されている。

【００４１】画像入力装置１００１によって入力された
認識対象物１００の画像信号は、位置センサ７０３から
の検出信号に基づきタイミング制御回路１００９で制御
されたタイミングにて、画像メモリ制御部１００２に入
力される。ここで、レンズ１００３、ＣＣＤセンサ１０
０４からなる画像入力装置１００１、および、位置セン
サ７０３、タイミング制御回路１００９に基づくタイミ
ング制御信号は、既に図７および図８で説明している。

【００４２】画像メモリ制御部１００２に入力された画
像信号は、Ａ／Ｄ変換回路１００５にてデジタル画像デ
ータに変換され、制御回路１００６で制御されるタイミ
ングにて画像メモリ１００７に格納される。画像メモリ
１００７に格納された画像データは、認識対象物１００
の判定処理までの処理手順プログラムが格納されている
メモリ１０１２の内容にしたがって、ＣＰＵ１０１１の
制御にて画像処理が行なわれる。

【００４３】ＣＰＵ１０１１にて判定処理が行なわれた
判定結果が判定結果送信回路１０１３経由でゲート制御
部７１０などに送信される。バス１０１０は、画像メモ
リ１００７に格納された画像データをも高速転送できる
ようになっており、後述する判定基準を設定するとき
に、データＩ／Ｆ回路１０１４を経由して外部に接続さ
れるハードディスクのようなデータ蓄積装置に各認識対
象物１００の各特定周波数データを格納できる構成とな
っている。

【００４４】なお、図１に示す画像入力部１０１は、画
像入力装置１００１と画像メモリ制御部１００２とから
構成され、特定周波数成分抽出部１０２および判定部１
０３は、ＣＰＵ１０１１の制御にて行なう処理に対応す
る。

【００４５】次に、第１の実施の形態に係る判定処理手
順について、図１１に示すフローチャートを参照してて
説明する。まず、画像入力部１０１によって認識対象物
１００上の画像を収集し、被認識画像（パターン画像）
を得る（Ｓ１）。

【００４６】次に、特定周波数成分抽出部１０２にて、
入力されたパターン画像に対して１次元または２次元Ｆ
ＦＴを施して、１次元または２次元パワースペクトラム
を生成し（Ｓ２，Ｓ３）、得られたパワースペクトラム
からＤＣ（直流）成分付近のパワー値を算出し（Ｓ
４）、認識対象パターンの第１次から第ｎ次（ｎ＞１）
までの高調波成分のピーク値または加算値を算出する
（Ｓ５）。その結果、たとえば、図４の場合において
は、最高４つのパワー値を抽出し、図６の場合において
は、最高６つのパワー値を抽出する。

【００４７】そして、判定部１０３にて、抽出された各
パワー値を基に認識対象パターンを判定し（Ｓ６）、そ
の判定結果を出力する（Ｓ７）。

【００４８】次に、判定部１０３における各周波数デー
タ値に基づく認識対象パターンの判定処理（ステップＳ
６の処理）について詳細に説明する。

【００４９】ここで、図２（ｃ）の第１のパターン１お
よび第２のパターン２のように、２つ以上の繰り返しパ
ターンの位相が異なって重なっている場合には、重なっ
ている認識対象パターンを全て判定する場合と、ある１
つの認識対象パターン（図２（ｃ）の例では認識対象パ
ターン１または２）のみを判定する場合の２通りが存在
する。

【００５０】したがって、ステップＳ６の判定処理は各
場合で異なり、ある１つの認識対象パターンのみを判定
するときは、図１２に示すフローチャートのような処理
手順になり、また、重なっている認識対象パターンを全
て判定するときは、図１３に示すフローチャートのよう
な処理手順となる。

【００５１】まず、図１２の処理手順について説明す
る。図１１のステップＳ４，Ｓ５にて得られたある１つ
の認識対象パターンの各パワー値から、後述する方法で
総合評価値を算出し（Ｓ１１）、所定の閾値との大小関
係から判定する（Ｓ１２）。

【００５２】たとえば、図２（ｃ）の第１のパターン１
のみを認識するため、図１１のステップＳ２の処理に２
次元ＦＦＴを用いたとき、２次元ＦＦＴによって得られ
た図６に示すＬ１、ｐ０−１、ｐ０−２、ｐ０−３の各
パワー値を用いた総合評価値を算出する。このとき、第
２のパターン２によるｐ４５−１、ｐ４５−２の各パワ
ー値は判定処理には用いない。

【００５３】また、図１１のステップＳ２に１次元ＦＦ
Ｔを用いて、第１のパターン１と第２のパターン２の各
パワー値が分離できる場合には、図１２の判定処理を用
いることができる。

【００５４】次に、図１３の処理手順について、図２
（ｃ）を例に説明する。図１１のステップＳ４，Ｓ５に
て得られた第１のパターン１の各パワー値から、後述す
る方法で総合評価値を算出し（Ｓ２１）、所定の閾値と
の大小関係から判定する（Ｓ２２）。第２のパターン２
についても同様に、ステップＳ２３，Ｓ２４の処理を行
なう。このステップＳ２３，Ｓ２４の処理の判定結果が
両方とも「良」ならば「良」と総合判定を行う（Ｓ２
５）。

【００５５】なお、図１３の処理手順は、第１のパター
ン１と第２のパターン２の判定を別々に求めた場合であ
ったが、これに限らず、第１のパターン１と第２のパタ
ーン２の各パワー値を後述する総合評価式への入力値と
して、１つの総合評価値のみで判定してもよい。

【００５６】次に、判定部１０３における各周波数デー
タから各認識対象パターンのうちの１つを判定する基準
および作成方法について説明する。

【００５７】まず、図１０で説明したデータＩ／Ｆ回路
１０１４を経由して、外部のデータ蓄積装置に認識対象
物１００の１枚ごとの抽出した各周波数データを蓄積す
る。このようにして認識対象物１００の欠陥のないサン
プルデータを収集し、収集したデータの統計量から、判
定基準を決定する。判定基準の一例として、線形結合に
より判定する方法がある。

【００５８】たとえば、抽出された各周波数データの数
がｎ個で、特徴量をそれぞれｐ１，ｐ２，…，ｐｎとし
たとき、総合評価Ｙを下記（２）式のように重みデー夕
ａ０，ａ１，ａ２，…，ａｎを用いて、重み付けによる
線形結合式によって表す。

【００５９】Ｙ＝ａ０＋ａ１×ｆ１＋ａ２×ｆ２＋…＋ａｎ×ｆｎ …… （２）この総合評価結果Ｙと所定の閾値Ｔｈｒとの大小関係を
比較して、Ｙ＞Ｔｈｒならば認識対象パ夕ーンを認識せ
ず、Ｙ≦Ｔｈｒならば認識対象パ夕ーンを認識する。

【００６０】なお、本実施の形態では、フーリエ変換を
用いて周波数変換を行なったが、これに限らず、ＤＣＴ
（離散コサイン変換）や離散ウェーブレット変換などの
他の周波数変換手段によって、パワースペクトラムを算
出してもよい。また、この例ではパワースペクトラムを
使用しているが、振幅スペクトラムを使用してもよい。

【００６１】次に、第２の実施の形態について説明す
る。

【００６２】第１の実施の形態においては、認識対象物
１００の被認識画像を画像メモリ１００７に格納後、周
波数スペクトラムに変換し、各特定周波数成分データを
抽出したが、画像データを画像メモリに書込み後、その
画像データに対して処理時間のかかるフーリエ変換など
の周波数変換演算を行なっているため、画像入力開始か
ら各特定周波数成分データの抽出まである程度の処理時
間を必要とする。

【００６３】この処理速度に関する問題点を解決するた
め、以下に説明する第２の実施の形態によれば、認識対
象領域の画像入力が終了した後、直ぐに各特定周波数成
分データを得ることができる。

【００６４】図１４は、第２の実施の形態に係るパター
ン認識装置の構成を概略的に示すものである。このパタ
ーン認識装置は、認識対象物１００の所定領域に有する
パターンを読取って入力画像を取得する画像入力手段と
しての画像入力部１２０１、この画像入力部１２０１で
順次読取られる主走査方向の画像データに対して複数の
空間フィルタを用いて主走査方向の各周波数成分データ
を得る水平方向フィルタバンク部１２０２、水平方向フ
ィルタバンク部１２０２で得た主走査ラインごとの各周
波数データを一時格納するバッファメモリ１２０３，
…、画像入力部１２０１の読取りが終了した段階でバッ
ファメモリ１２０３，…に格納された各周波数成分ごと
のフィルタデータに対して、さらに複数の空間フィルタ
を用いてフィルタリングを行なう第１〜第ｍ垂直方向フ
ィルタバンク部１２０４，…、および、フィルタリング
された各周波数成分データに基づいて認識対象物１００
の認識対象パターンを判定する判定部１２０５により構
成されている。

【００６５】図１で示した第１の実施の形態とは以下の
点で異なる。すなわち、図１の特定周波数成分抽出部１
０２では、画像データの入力終了後、周波数変換などの
処理を開始していたが、第２の実施の形態では、水平方
向フィルタバンク部１２０２、バッファメモリ１２０
３、および、第１〜第ｍ垂直方向フィルタバンク部１２
０４にて、被認識画像データの入力終了後、第１〜第ｍ
垂直方向フィルタバンク部１２０４の出力である各特定
周波数データを得ることができる。そのため、画像入力
部１２０１のハードウェア構成は画像入力部１０１とは
異なってくる。

【００６６】次に、図２（ｃ）の認識対象パターンの例
を用いて、水平方向フィルタバンク部１２０２の各空間
フィルタ１２０２ａ＋１〜１２０２ａ＋ｍ、および、第
１〜第ｍ垂直方向フィルタバンク部１２０４の各空間フ
ィルタ１２０４ａ＋１〜１２０４ａ＋ｎに必要とされる
周波数特性について説明する。

【００６７】なお、入力系の解像力特性として図１５に
示すような通過特性を持つこととし、図２（ｃ）の第１
のパターン１の第１次〜第３次の高調波のｐ０−１、ｐ
０−２、ｐ０−３の各ピークをもつ成分、および、第２
のパターン２の第１次〜第２次の高調波のｐ４５−１、
ｐ４５−２の各ピークを持つ成分を得ることができる画
像入力装置１２０１であることを前提とする。

【００６８】認識対象パターン１および２の各低周波数
成分が乗畳されたＤＣ成分を含むＬ１も含めると、図２
（ｃ）の認識対象パターンを認識するための空間周波数
成分として、ｐ０−１、ｐ０−２、ｐ０−３、ｐ４５−
１、ｐ４５−２、および、Ｌ１の各特徴成分を得ること
が最低限必要である。

【００６９】そこで、空間周波数平面上において、上記
条件を満たすように、図１６の点で塗られた領域が指す
各フィルタの通過域特性を設計する。以下、各フィルタ
の周波数特性仕様について具体的に説明する。

【００７０】ここで、水平周波数ｆｘにおいて、ｐ０−
１およびｐ４５−１と、Ｌ１を分離するようなｆｘ１、
ｐ０−１およびｐ４５−１と、ｐ０−２およびｐ４５−
２を分離するようなｆｘ２、ｐ０−２およびｐ４５−２
と、ｐ０−３を分離するようなｆｘ３を設定する。垂直
周波数ｆｙにおいては、ｐ４５−１と、Ｌ１を分離する
ようなｆｙ１、ｐ４５−１と、ｐ４５−２を分離するよ
うなｆｙ２、ｐ４５−２を通過するｆｙ≦ｆｙ４を満た
すｆｙ３を設定する。

【００７１】各フィルタの周波数特性としては、Ｌ１を
通過し、ｆｘ≦ｆｘ１かつｆｙ≦ｆｙ１以外の周波数を
遮断するローパスフィルタＨ０（ｆｘ、ｆｙ）、ｐ４５
−１を通過し、ｆｘ１≦ｆｘ≦ｆｘ２かつｆｙ１≦ｆｙ
≦ｆｙ２以外の周波数を遮断する第１バンドパスフィル
タＨ１（ｆｘ、ｆｙ）、ｐ４５−２を通過し、ｆｘ２≦
ｆｘ≦ｆｘ３かつｆｙ２≦ｆｙ≦ｆｙ３以外の周波数を
遮断する第２バンドパスフィルタＨ２（ｆｘ、ｆｙ）、
ｐ０−３を通過し、ｆｘ３≦ｆｘ以外の周波数を遮断す
るハイパスフィルタＨ３（ｆｘ）を設計する必要があ
る。

【００７２】特に、ローパスフィルタＨ０（ｆｘ、ｆ
ｙ）、第１バンドパスフィルタＨ１（ｆｘ、ｆｙ）、第
２バンドパスフィルタＨ２（ｆｘ、ｆｙ）に関しては、
必要とされる２次元の周波数特性仕様を、水平および垂
直の１次元の周波数特性仕様に分解し、これらの１次元
仕様を満たす、あるいは、近似する１次元フィルタを求
める。すなわち、下記（３）〜（５）式を満たすよう
に、２次元フィルタ仕様から１次元フィルタ仕様を設計
する。

【００７３】Ｈ０（ｆｘ、ｆｙ）＝Ｙ０（ｆｙ）・Ｘ０（ｆｘ） …… （３）Ｈ１（ｆｘ、ｆｙ）＝Ｙ１（ｆｙ）・Ｘ１（ｆｘ） …… （４）Ｈ２（ｆｘ、ｆｙ）＝Ｙ２（ｆｙ）・Ｘ２（ｆｘ） …… （５）水平方向の１次元フィルタの周波数特性Ｘ０（ｆｘ）、
Ｘ１（ｆｘ）、Ｘ２（ｆｘ）、Ｈ３（ｆｘ）の一例を図
１７に示す。垂直方向の１次元フィルタＹ０（ｆｙ）、
Ｙ１（ｆｙ）、Ｙ２（ｆｙ）の周波数特性も同様であ
る。

【００７４】このような１次元フィルタを用いて、図２
（ｃ）のパターンを認識できるパターン認識装置を最小
構成すると、図１８に示すような構成になる。

【００７５】次に、第２の実施の形態に係るハードウェ
ア構成の一例を図１９を用いて説明する。

【００７６】図１９に示すように、ＣＰＵ１０１１、メ
モリ１０１２、判定結果送信回路１０１３、データＩ／
Ｆ回路１０１４、バス１０１０、および、画像入力装置
１００１は、図１０を用いて説明した第１の実施の形態
のハードウェア構成と同一である。また、図１４に示す
画像入力部１２０１は、画像入力装置１００１およびＡ
／Ｄ変換回路１６０１から構成される。

【００７７】画像入力装置１００１によって入力された
認識対象物１００の画像信号は、位置センサ７０３から
の検出信号に基づきタイミング制御回路１６０２で制御
されたタイミングにて、Ａ／Ｄ変換回路１６０１にてデ
ジタル画像データに変換され、タイミング制御回路１６
０２から送信される所定のタイミングにて、図１４で説
明した水平方向フィルタバンク部１２０２、バッファメ
モリ１２０３，…、第１〜第ｍ垂直方向フィルタバンク
部１２０４，…を介して各特定の周波数成分データが、
フィルタデータ一時記憶部１６０３に格納される。以
降、フィルタデータ一時記憶部１６０３に格納された各
特定の周波数成分データは、前述した第１の実施の形態
と同様な処理がなされる。

【００７８】ここで、水平方向フィルタバンク部１２０
２、および、第１〜第ｍ垂直方向フィルタバンク部１２
０４，…の各空間フィルタ部１２０２ａ＋１〜１２０２
ａ＋ｍ、１２０４ａ＋１〜１２０４ａ＋ｎは、ＦＩＲフ
ィルタのようなデジタルフィルタで、たとえば、図２０
に示すような構成となる。各フィルタ部に必要とされる
周波数特性に応じて、フィルタのタップ長Ｎが決まり、
遅延器（Ｔ）１７０１ａ＋１〜１７０１ａ＋Ｎ−１と乗
算器１７０２ａ＋１〜１７０２ａ＋Ｎ−１の各Ｎ個と、
各乗算結果を加算する加算器１７０３からなる。なお、
乗算する各係数ｈ０〜ｈＮ−１は、必要とされる周波数
特性から決まる値である。

【００７９】次に、第２の実施の形態に係る判定処理手
順について、図２１に示すフローチャートを参照して説
明する。まず、画像入力部１２０１と水平方向フィルタ
バンク部１２０２，…、バッファメモリ１２０３，…、
第１〜第ｍ垂直方向フィルタバンク部１２０４，…によ
って、各フィルタデータを入力した後（Ｓ３１）、前述
した第１の実施の形態の図１１におけるステップＳ６お
よびＳ７と同一の処理を行なう（Ｓ３２，Ｓ３３）。

【００８０】図２２は、第２の実施の形態に係るハード
ウェアの別の構成例を示している。先に説明した図１９
の構成との相違点は、デジタルフィルタによる水平方向
フィルタバンク部１２０２の前のＡ／Ｄ変換回路１６０
１が省略されて、アナログフィルタによる水平方向フィ
ルタバンク部１２０２のみに置き換わっている。

【００８１】水平方向フィルタバンク部１２０２の第１
から第ｍ水平方向空間フィルタ部１２０２ａ＋ｉの構成
は、図２３に示すように、アナログフィルタ２００１と
Ａ／Ｄ変換回路２００２とからなり、所定の周波数特性
を持つアナログフィルタ２００１によるフィルタ出力を
Ａ／Ｄ変換回路２００２によってデジタル信号に変換す
る。このように、アナログフィルタを用いても本発明の
第２の実施の形態のハードウェアを実現できる。

【００８２】なお、前記実施の形態では、図６のＬ１の
ようなＤＣ成分を含む低周波数成分を抽出し、判定処理
に用いる場合について説明したが、ＤＣ成分を含む低周
波数成分を用いなくとも、認識対象パターンの基本周波
数成分（第１次高調波成分）と第２次以上の高調波成分
とを用いて判定処理を行なってもよい。

【００８３】

【発明の効果】以上詳述したように本発明によれば、濃
淡変化が１次元方向に等間隔で繰り返されるパターンを
高精度に認識できるパターン認識装置を提供できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施の形態に係るパターン認識
装置の構成を概略的に示すブロック図。

【図２】認識対象パターンの一例を示す図。

【図３】認識対象物に対して方向を定義した図。

【図４】認識対象パターンの１次元周波数特性の一例を
示す図。

【図５】入力系の解像力特性の一例を示す図。

【図６】認識対象パターンの２次元周波数特性の一例を
示す図。

【図７】認識対象物の搬送系および画像入力部の構成例
を模式的に示す図。

【図８】画像入力タイミングの一例を示す図。

【図９】認識対象物の認識対象領域の一例を示す図。

【図１０】第１の実施の形態に係るハードウェア構成の
一例を示すブロック図。

【図１１】第１の実施の形態に係る判定処理手順を説明
するためのフローチャート。

【図１２】図１１のステップＳ６における判定処理にお
いて１つの認識対象パターンのみを判定する際の処理手
順を示すフローチャート。

【図１３】図１１のステップＳ６における判定処理にお
いて重なっている２つの認識対象パターンを判定する際
の処理手順を示すフローチャート。

【図１４】本発明の第２の実施の形態に係るパターン認
識装置の構成を概略的に示すブロック図。

【図１５】認識対象パターンの２次元周波数特性と入力
系の通過域特性の一例を示す図。

【図１６】フィルタの周波数特性の一例を空間周波数平
面上に示した図。

【図１７】フィルタの周波数特性の一例を水平周波数方
向に示した図。

【図１８】１次元フィルタを用いて図２（ｃ）のパター
ンを認識できるパターン認識装置を最小構成した場合の
構成例を概略的に示すブロック図。

【図１９】第２の実施の形態に係るハードウェア構成の
一例を示すブロック図。

【図２０】空間フィルタ部の概略構成を示すブロック
図。

【図２１】第２の実施の形態に係る判定処理手順を説明
するためのフローチャート。

【図２２】第２の実施の形態に係るハードウェア構成の
他の例を示すブロック図。

【図２３】主走査方向の空間フィルタ部の別の概略構成
を示すブロック図。

【符号の説明】

１００……認識対象物１０１，１２０１……画像入力部（画像入力手段）１０２……特定周波数成分抽出部（特定周波数成分抽出
手段）１０３……判定部（判定手段）２０１，２０２……認識対象パターン２０３……第１のパターン２０４……第２のパターン７１１……搬送路（搬送手段）１００１……画像入力装置１００２……画像メモリ制御部１００３……レンズ１００４……ＣＣＤセンサ１００５……Ａ／Ｄ変換回路１００６……制御回路１００７……画像メモリ１００９……タイミング制御回路１０１１……ＣＰＵ１０１２……メモリ１２０２……水平方向フィルタバンク部１２０３……バッファメモリ１２０４……第１〜第ｍ垂直方向フィルタバンク部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】濃淡変化が１次元方向に等間隔で繰り返
されるパターンを有する認識対象物から前記パターンを
画像入力する画像入力手段と、この画像入力手段により入力されたパターン画像の第２
次以上の高調波成分のうち少なくとも１つの高調波成分
データを抽出する特定周波数成分抽出手段と、この特定周波数成分抽出手段により抽出された少なくと
も１つの高調波成分データに基づき、前記認識対象物上
の前記パターンの良否を判定する判定手段と、を具備したことを特徴とするパターン認識装置。
【請求項２】前記特定周波数成分抽出手段は、前記画
像入力手段により入力されたパターン画像の第２次以上
の高調波成分のうち少なくとも１つの高調波成分データ
を、前記画像入力手段により入力されたパターン画像内
で直交する２つの１次元方向の空間フィルタを少なくと
も２つ用いて抽出することを特徴とする請求項１記載の
パターン認識装置。
【請求項３】濃淡変化が当該認識対象物の搬送方向と
直交する方向に等間隔で繰り返されるパターンを有する
認識対象物を搬送する搬送手段と、この搬送手段により搬送される前記認識対象物から前記
パターンを画像入力する画像入力手段と、この画像入力手段により入力されたパターン画像の第２
次以上の高調波成分のうち少なくとも１つの高調波成分
データを抽出する特定周波数成分抽出手段と、この特定周波数成分抽出手段により抽出された少なくと
も１つの高調波成分データに基づき、前記認識対象物上
の前記パターンの良否を判定する判定手段と、を具備し
たことを特徴とするパターン認識装置。
【請求項４】濃淡変化が１次元方向に等間隔で繰り返
されるパターンを有する認識対象物から前記パターンを
画像入力する画像入力手段と、この画像入力手段により入力されたパターン画像の基本
周波数成分データおよび第２次以上の高調波成分のうち
少なくとも１つの高調波成分データをそれぞれ抽出する
特定周波数成分抽出手段と、この特定周波数成分抽出手段により抽出された少なくと
も２つの周波数成分データに基づき、前記認識対象物上
の前記パターンの良否を判定する判定手段と、を具備したことを特徴とするパターン認識装置。
【請求項５】前記特定周波数成分抽出手段は、前記画
像入力手段により入力されたパターン画像の基本周波数
成分データおよび第２次以上の高調波成分のうち少なく
とも１つの高調波成分データを、前記画像入力手段によ
り入力されたパターン画像内で直交する２つの１次元方
向の空間フィルタを少なくとも２つ用いて抽出すること
を特徴とする請求項４記載のパターン認識装置。
【請求項６】濃淡変化が当該認識対象物の搬送方向と
直交する方向に等間隔で繰り返されるパターンを有する
認識対象物を搬送する搬送手段と、この搬送手段により搬送される前記認識対象物から前記
パターンを画像入力する画像入力手段と、この画像入力手段により入力されたパターン画像の基本
周波数成分データおよび第２次以上の高調波成分のうち
少なくとも１つの高調波成分データをそれぞれ抽出する
特定周波数成分抽出手段と、この特定周波数成分抽出手段により抽出された少なくと
も２つの周波数成分データに基づき、前記認識対象物上
の前記パターンの良否を判定する判定手段と、を具備したことを特徴とするパターン認識装置。
【請求項７】前記認識対象物上のパターンは、濃淡変
化が等間隔で繰り返される線画パターンであることを特
徴とする請求項１、２、３、４、５、６のいずれか１つ
に記載のパターン認識装置。
【請求項８】濃淡変化が第１の方向に等間隔で繰り返
される第１のパターン、および、濃淡変化が前記第１の
方向に対して斜めに交差する第２の方向に等間隔で繰り
返される第２のパターンをそれぞれ有する認識対象物か
ら前記第１のパターンおよび第２のパターンを画像入力
する画像入力手段と、この画像入力手段により入力されたパターン画像から、
前記第１のパターンに対する第２次以上の高調波成分の
うち少なくとも１つの高調波成分データを抽出する第１
の周波数成分抽出手段と、前記画像入力手段により入力されたパターン画像から、
前記第２のパターンの周波数成分データを抽出する第２
の周波数成分抽出手段と、これら第１、第２の周波数成分抽出手段により抽出され
た各周波数成分データに基づき、前記認識対象物上の前
記パターンの良否を判定する判定手段と、を具備したことを特徴とするパターン認識装置。
【請求項９】前記第２の周波数成分抽出手段は、前記
画像入力手段により入力されたパターン画像から、前記
第２のパターンに対する第２次以上の高調波成分のうち
少なくとも１つの高調波成分データを抽出することを特
徴とする請求項８記載のパターン認識装置。
【請求項１０】前記判定手段は、前記第１の周波数成
分抽出手段により抽出された少なくとも１つの高調波成
分データ、および、前記第２の周波数成分抽出手段によ
り抽出された周波数成分データのうち高周波成分を除い
た低周波成分データに基づき、前記認識対象物上の前記
パターンの良否を判定することを特徴とする請求項８記
載のパターン認識装置。
【請求項１１】前記認識対象物上の第１のパターンお
よび第２のパターンは、濃淡変化が等間隔で繰り返され
る線画パターンであることを特徴とする請求項８、９、
１０のいずれか１つに記載のパターン認識装置。