JP2008122259A - 対象物の形状判別方法及び装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】円形あるいはそれに近い形状の対象物を高精度で判別できる対象物の形状判別方法及び装置を提供する。
【解決手段】対象物を撮像してその画像の輪郭点を抽出し(s6)、各輪郭点を結ぶことにより得られる輪郭線の周囲長並びに該輪郭線で囲まれた部分の面積を求め、この求めた周囲長並びに面積から円形度を算出する(s7)。また、対象物の画像のプロジェクション波形を求めて、そのプロジェクション波形を折り返したり、重ね合わせることにより対象物の対称度を算出する(s9)。この算出された円形度と対称度から評価値を算出し(s11)、対象物が円形であるか否かを判別する(s12、s13、s14)。このような構成では、対象物の形状が円形あるいはそれに近い形状であるかを信頼性を持って判別することができ、対象物の形状判別精度が向上する。
【選択図】図2
【解決手段】対象物を撮像してその画像の輪郭点を抽出し(s6)、各輪郭点を結ぶことにより得られる輪郭線の周囲長並びに該輪郭線で囲まれた部分の面積を求め、この求めた周囲長並びに面積から円形度を算出する(s7)。また、対象物の画像のプロジェクション波形を求めて、そのプロジェクション波形を折り返したり、重ね合わせることにより対象物の対称度を算出する(s9)。この算出された円形度と対称度から評価値を算出し(s11)、対象物が円形であるか否かを判別する(s12、s13、s14)。このような構成では、対象物の形状が円形あるいはそれに近い形状であるかを信頼性を持って判別することができ、対象物の形状判別精度が向上する。
【選択図】図2
Description
本発明は、対象物の形状判別方法及び装置、更に詳細には、電子部品の実装方向の検査を行うために、極性判別可能な電子部品上のボール、ランドなどの電極、もしくはマークなどの対象物の形状を判別する方法及び装置に関するものである。
従来より、電子部品(以下単に部品という)を基板上に実装する部品実装機では、吸着された部品の画像をCCDカメラなどの撮像手段から取り込み、この部品の画像を認識することにより部品の位置を検出し、その検出結果に基づいて吸着姿勢を補正し、基板上の所定位置に部品の搭載を行なっている。
また、部品に極性がある場合には、部品の向きを考慮して部品搭載を行う必要があり、そのために、部品の角部に極性を示すボール、ランドもしくはマークなどの対象物を形成し、部品認識のときに、この極性判別用の対象物を認識して、該対象物のある角部が所定の方向(基板上で右上方向など)に向くように部品を基板上に搭載している。
例えば、部品の極性を示す対象物としては、図10(A)、(B)に示すように、マトリックス状に配置された多数のボール電極30b、31bを有する部品30、31の角部に形成された矩形あるいは円形のマーク30a、31aが用いられている。そして、予めその形状、サイズ、部品中心からの位置(相対座標)などを部品データとして記憶しておき、部品の位置検出時に、これらの部品データを元に、装置内でモデルテンプレート画像データを作成し、正規化相関マッチングを行い、算出される相関値により、部品角部のマークの検出及び形状の判定を行っていた。その場合、マークが円形である場合には、例えば、円であるか否かを判別するのに複数方向の径の長さを比較して行う判別方式が提案されている(特許文献1)。
また、上述した正規化相関マッチングでは、例えば、マークが円形状あるいは矩形状であるとその形状の差は認識が困難で、どちらも高い相関値を返答する。両者の差は、サイズの誤差による変動に埋もれてしまうレベルであるので相関値の判定で位置検出の有無判定は行えるが、形状の判別までは困難であった。
また、位置決めのために撮像される画像データでは、極性判別に用いようとする対象物(ボール、ランド、もしくはマーク)は、5〜8画素程度で形状判別に十分なサイズではなく、例えば、図11(A)に示したように、矩形状の各マーク32(左側の6個)、円形状の各マーク33(右側の4個)は、画像データとしてデジタル化されているので、その境界線が明瞭でなく、円であってもその境界線を曲線と見なすのは困難である。また、これらの画像を二値化画像に変換すると、図11(B)に示したように、輪郭が本来の輪郭と異なる画像のマーク32’、33’となって、認識がさらに困難になる。
このような画像データでは、径長、周囲長、面積などといった形状特徴値も精度よく求めることができず、これらを評価値として形状を判別するのも困難であった。
そこで、形状判定可能なサイズかどうか判定し、サイズが小さい場合、必要な大きさに拡大し、輪郭を抽出し、周囲長、面積を求め、円形度と、輪郭点の勾配ベクトルとモデル形の勾配ベクトルとの一致度とを評価値として形状を判別する方法が提案されている(特許文献2)。
また、判別形状にあわせて、差異が出やすくなるよう勾配ベクトル相関演算のサンプリング点を選択し、一致度の感度を向上させることも行われている。
特許2959017号公報
特開2006−112930号公報
しかしながら、図3に示すように、円形の端子35だけでなく、アルファベットの「D」のようにさらに円に近い形状の端子34を有する部品36を基板に搭載することが行われており、そのような部品では、極性を示す端子は円形や矩形だけでなく、D形状を有している。
特許文献2に記載の方法により、円形と「D」形状の対象物の画像処理により、形状判別を行うと、両者に差は見られるものの、撮像画像の変動による誤差に埋もれてしまうレベルであり、安定した形状の判別は困難であった。そのために、部品向きの検査が出来ず、部品を180°誤って吸着したり、そもそもバルクフィーダで供給する場合のように吸着時の部品向きを制御できない場合は、誤った部品向きのまま搭載してしまうという問題があった。
従って、本発明は、このような問題点を解決するためになされたもので、円形あるいはそれに近い形状の対象物を高精度で判別できる対象物の形状判別方法及び装置を提供することを課題とする。
本発明は、
基板上に搭載される電子部品に設けられた対象物の形状を判別する方法及び装置であって、
対象物を撮像してその画像の輪郭点を抽出し、各輪郭点を結ぶことにより得られる輪郭線の周囲長並びに該輪郭線で囲まれた部分の面積を求めること、
前記求めた周囲長並びに面積から対象物の円形度を算出すること、
対象物の撮像した画像から対象物の形状の対称度を算出すること、
前記算出した円形度と対称度に基づいて対象物が円形であるか否かを判別することを特徴とする。
基板上に搭載される電子部品に設けられた対象物の形状を判別する方法及び装置であって、
対象物を撮像してその画像の輪郭点を抽出し、各輪郭点を結ぶことにより得られる輪郭線の周囲長並びに該輪郭線で囲まれた部分の面積を求めること、
前記求めた周囲長並びに面積から対象物の円形度を算出すること、
対象物の撮像した画像から対象物の形状の対称度を算出すること、
前記算出した円形度と対称度に基づいて対象物が円形であるか否かを判別することを特徴とする。
本発明では、対象物の円形度と対称度から対象物が円形であるかどうかを判定しているので、円形と円に近い形状の対象物を信頼性よく判別することができ、円形の端子と円に近い形状の端子、たとえばD形状の端子の形状を正しく判別することができる。従って、極性判別用に、円形の端子と円に近い形状の端子が用いられる場合でも、部品の向きを正しく判定することができ、部品を正しい向きにして搭載することが可能となる。
以下、図面に示す実施例に基づいて本発明を詳細に説明する。
図1は本発明の形状判別方法を実施するのに用いられるシステムの構成図である。このシステムは、部品2を吸着し、撮像位置へセットするための吸着ノズル1と、吸着ノズル1の移動や照明装置3の駆動など部品の基板(不図示)上への搭載動作を制御するマシン制御装置13と、部品2を撮像するための標準カメラ4及び高解像度カメラ5と、撮像された画像を処理して部品認識し、画像内のある位置に存在する部品に設けられた対象物の形状を判別する画像処理装置12とによって構成される。
画像処理装置12は、カメラ4、5で撮像された部品の画像をデジタル画像に変換するA/Dコンバータ6、デジタル画像に変換された画像を格納する画像メモリ7、作業用メモリ8、画像メモリ8のデータを演算処理する演算装置9、部品データ格納メモリ10、インターフェース11並びに、各装置ないしメモリ間のデータの流れを制御するとともに、部品搭載に必要なデータを演算する制御装置4から構成され、演算装置9並びに制御装置4は、CPUなどで構成される。
マシン制御装置13は、予め部品の電極の情報、極性判別用エレメント情報及び判別しきい値など(以降、部品データと呼ぶ)をインタフェース11を介して画像処理装置12へ送信する。画像処理装置12は受信した部品データを部品データ格納メモリ10に格納する。
マシン制御装置13は、通常、部品の電極サイズによって、標準カメラ4あるいは高解像度カメラ5を選択し、部品2を吸着ノズル1で吸着し、選択したカメラの撮像位置にセットする。このとき、照明装置3を選択したカメラで撮像できるように移動、点灯させ、画像処理装置12にインタフェース11を介して、選択したカメラチャネル情報とともに処理実行を指示する。
画像処理装置12は、指定されたカメラ4もしくは5を制御し、撮像された部品2の画像を、A/Dコンバータ6でデジタル化し、画像メモリ7に多値画像データとして記憶させる。そして、演算装置9は、画像メモリ7のデータを処理し、部品2の位置検出を行い、部品中心と吸着中心間のずれ、並びに部品の吸着傾きを演算するとともに、部品の供給方向が間違っていないか極性判別のためのボール、ランド、もしくはマークなどの対象物を検出して、その形状判別検査を行う。検査結果がOKであれば、位置検出結果をインタフェース11を介し、マシン制御装置13に返答する。検査結果がNGであれば、極性判別がエラーであったことを返答する。
マシン制御装置13は、正常に位置決め結果を受け取った場合、吸着ノズル1を搭載位置に移動させ、部品認識結果に従って部品の吸着ずれ(部品中心と吸着中心間のずれ並びに吸着角度ずれ)を補正し、また正しい極性で部品2を基板上に搭載する。一方、極性判別エラーを受け取った場合には、マシン制御装置13は部品の向きを補正してリトライするか、あるいはその部品を廃棄する。
次に、図2を参照して、画像処理装置12での処理の流れを詳細に説明する。ここで画像処理装置12の演算装置9は、輪郭線の周囲長、その輪郭線で囲まれた部分の面積を演算し、後述する対象物の円形度、対称度、勾配ベクトルの一致度など形状判別のための評価値など、形状判別に必要な各種データを算出する算出手段となっている。
ステップs1において、画像処理装置12は、指定されたカメラ(撮像手段)4もしくは5を制御し、部品並びに部品に設けられている対象物を撮像し、撮像された画像を、A/Dコンバータ6でデジタル化し、画像メモリ7に多値画像データとして記憶させる。
続いて、画像処理装置12の演算装置9は、部品データ格納メモリ10に記憶された電極情報をもとに画像メモリ7のデータを処理し、電極中心位置を検出し、部品の中心、傾きを算出し、部品の位置決めをする(ステップs2)。画像処理装置12は、位置決めに失敗した場合(ステップs3のN)、マシン制御装置13にその旨を通知し、以降の処理を中断し、次のコマンド待ち状態となる。一方、位置決めに成功した場合には(ステップs3のY)、ステップs4以降の極性判別処理に移る。
ステップs4では、部品データ格納メモリ10に記憶された極性判別用エレメント(ボール、ランド、もしくはマークなどの対象物)の部品中心からの相対座標と、ステップs2で求めた部品の位置決め結果から極性判別用エレメントの位置を予測し、画像メモリ7のデータを処理し、エレメント中心と、その径の検出を行う。画像処理装置12は、この検出に失敗した場合、マシン制御装置13にその旨を通知し、以降の処理を中断し、次のコマンド待ち状態となる。検出に成功した場合に、形状判別処理に入る。
形状判別可能なエレメントのサイズは、最低8画素×8画素、できれば32画素×32画素のサイズがあればよいので、ステップs4で求めたエレメントの径が32画素×32画素未満であれば、画像メモリ7から部分画像を切出し、作業用メモリ8にデジタル補間処理によりエレメントの拡大画像を生成する。このとき、部品傾きが取得できているので、同時に傾き0°の姿勢への正規化を行えば、処理が行いやすくなる。以上の処理がステップs5の処理である。
続いて、ステップs6において、形状判定対象物(エレメント)の輪郭データ(輪郭点、勾配ベクトル)を抽出する。本発明では、撮像画像に対してやや高倍率のデジタル補間による拡大処理を行うため、エッジがボケた画像となる。このような画像に対して輪郭を抽出するために、特開2000−205838あるいは特開2006−112930(特許文献2)に記載の手法を利用する。この手法では、検出ウインドウが設定され、その中心点を中心に放射状に所定分割角度で順次増分して検出ウインドウ内の対象物の画像が走査され、各走査において濃度変化に基づいて対象物の各輪郭点が検出され、各輪郭点を結合することにより対象物の形状(輪郭線)が抽出される。このような方法では、走査線が対象物の輪郭線に対してほぼ垂直な方向になっていることから、濃度変化を用いたエッジ検出が確実になり、精度の高い輪郭線を抽出することができる。
この輪郭の抽出は、エッジが明瞭であれば(コントラストがよければ)、エッジ検出フィルタを用いた輪郭抽出でも、二値化境界追跡による輪郭抽出でも構わない。
次に、抽出された各輪郭点において3×3のSobelフィルタを適用し、x、y方向のベクトル成分を求め、勾配ベクトルとする。そして、このようにして求めた輪郭点、勾配ベクトルの輪郭データを、作業用メモリ8に格納する(ステップs6)。
次に、ステップs6で求めた輪郭データを作業用メモリ8から取り出し、輪郭点の点間距離の総和を求めて周囲長とし、輪郭線で囲まれる部分の画素数をカウントし、面積とする(ステップs7)。
なお、走査ラインに対して凹な部分がある場合には、影になる画素が発生するので、xyの2方向の走査を行い、矩形内の対象物外部の画素をカウントし、矩形面積から差し引くことで対象物の面積を求める。
ここで求めた周囲長L、面積Sから円形度eを、以下の式に従って算出する(ステップs7)。
e = 4πS / (L*L) (0 < e ≦ 1)
円形度eは、対象物をそれぞれモデルとした場合、それぞれのモデル形状において次のようになる。
円形度eは、対象物をそれぞれモデルとした場合、それぞれのモデル形状において次のようになる。
真円の場合、e = 1 、正方形の場合、e=0.785、D形の場合、e=0.880となり、輪郭が複雑になるほどeは小さくなる。また、対象物を撮像して、実画像においては、円形度を求めると、円とD形では、その差異はさらに小さくなり、共に0.9以上で、その差は0.1以下である。このようなレベルでは、円形度で形状を判別するのは困難であるので、求めた円形度に差異がない場合には(ステップs8のN)、ステップs9において、新たな評価値として中心軸に対する「対称度」を判定する。
対称度の算出は対象物のY中心軸の左右、もしくはX中心軸上下のプロジェクション波形の一致度によって表わす。今、対象物を図3に示したように、D形状の端子34と、円形の端子35として、図4に示したように、端子34と35に対して、プロジェクション波形を求める。なお、プロジェクションをとるとき、ボディ部の濃度分布のカット、評価値を正規化のために、端子34、35の画像は二値化画像のものを使用する。プロジェクション波形を用いると、画像データそのもので一致度を測るより、データ量が少なく、また、差異が増幅され、感度が高くなるという利点が得られる。
対称度の判定には、例えば、次の3つのような方法が考えられる。
その1つは、プロジェクション波形を折り返す方法であり、例えば、図4において端子34、35の中心x座標に立てた中心軸C1、C2の右側のプロジェクション波形を中心軸C1、C2を基準に折り返す。その状態が図5に図示されており、左側の波形S1と折り返された右側にあった波形S2の各x座標のそれぞれのy座標値の差を求め、総和を取る。端子35のように、形状が真円である場合には、波形S1とS2は完全に一致し、総和は0となる。一方、全く一致しない場合の値は、Y方向最大高さ×x方向幅/2となる。後で他の評価値と加重平均を取るために、完全に一致する場合で1、全く一致しない場合は0となるように、0〜1の範囲で、正規化しておく。端子34のように、D形の対象物の場合には、対称度の判定値は約0.78ぐらいである。
2番目の方法は、プロジェクション波形を中心軸に対して反転させ、元の波形と反転させた波形を重ね合わせ、各x座標のそれぞれのy座標値の差を求め、総和を取る方法である。この方法が、図6に示されており、端子34の例では、元の波形がS3で、中心軸C1を中心にして反転させた波形がS4で示されている。端子35の例では、元の波形S3と中心軸C2を中心にして反転させた波形S4は完全に一致している。この方法は、図5に示したよりも、総和の値が大きくなり、中心軸に対する対称度の判定の感度を向上させることができる。
3つ目の方法は、図7に示したように、プロジェクション波形の微分波形を求め、波形ピーク間の距離を求める方法である。D形の端子34のような対象物では、図4の左側に示したようなプロジェクション波形が得られるので、このプロジェクション波形を微分すると、図7の左側に示したようなピークP1とP2を有する微分波形S5が得られる。また、円形の端子35のような対象物では、図4の右側に示したようなプロジェクション波形が得られるので、このプロジェクション波形を微分すると、図7の右側に示したようなピークP3とP4を有する微分波形S6が得られる。そこで、端子34の微分波形に対して、立ち上がりピークP1と中心軸C1との距離L1と立下りピークP2と中心軸C1との距離L3の比を求め、また端子35に対して、立ち上がりピークP3と中心軸C2との距離L2と立下りピークP4と中心軸C2との距離L4の比を求め、対称度を距離の長い方を分母、短い方を分子として計算する。値は0〜1の範囲となり、端子35のように、真円の場合は1となる。
以上のステップs9の処理が終了すると、ステップs10においてベクトル相関演算が行われる。図8に示したように、円か否かは、対象物41の輪郭点p1、p2、.....の勾配ベクトルv1、v2、.....の方向とモデル円42の勾配ベクトルv1’、v2’、.....の方向の(輪郭点検出のための放射線)の一致度(cosθ)でも判定できるので、ベクトル相関演算を行う。このベクトル相関演算は、次のように行われる。まず、対象物41に対してモデル42(モデル円)を設定し、対象物41の各輪郭点とそれに対応するモデル円42での各輪郭点での勾配ベクトルv1、v2、.....(実線);v1’、v2’、.....(点線)を求める。例えば、対象物41の輪郭点A(=p2)と、それに対応するモデル円42の輪郭点B上での勾配ベクトルv2、v2’のベクトル成分を、
v2(A) =(x0,y0)
v2’(B)=(x1,y1)
とすると、2つのベクトルの角度θは、2つのベクトルの内積をそれぞれのベクトルの長さの積で割ることにより求めることができる。
v2(A) =(x0,y0)
v2’(B)=(x1,y1)
とすると、2つのベクトルの角度θは、2つのベクトルの内積をそれぞれのベクトルの長さの積で割ることにより求めることができる。
cosθ=(v2・v2’)/(|v2||v2’|)
=(x0*x1+y0*y1)/(sqrt(x0*x0+y0*y0)*sqrt(x1*x1+y1*y1))
(−1≦cosθ≦1)
を演算することにより、その一致度c、
c=|cosθ|(0≦c≦1)を求めることができる。なお上式で、sqrtは2乗の平方根を意味する。この一致度を各輪郭点でそれぞれ取得し、その平均値d=Σci/nを評価値とすることもできる。
=(x0*x1+y0*y1)/(sqrt(x0*x0+y0*y0)*sqrt(x1*x1+y1*y1))
(−1≦cosθ≦1)
を演算することにより、その一致度c、
c=|cosθ|(0≦c≦1)を求めることができる。なお上式で、sqrtは2乗の平方根を意味する。この一致度を各輪郭点でそれぞれ取得し、その平均値d=Σci/nを評価値とすることもできる。
なお、差異が大きな箇所をサンプリング点にする、もしくは、ウエイト配分を変動させるなどの手法によりベクトル相関演算を行うときの感度を向上させることができる。円か否かを判定する場合、例えば、比較形状の直線部や、角部分を抽出し、サンプリング点を設けるのが好ましい。以下に、その方法を説明する。
サンプリング点は、まず、2つの端子34、35のうち対称度が低い形状の端子34を使用して、その設定位置を算出する。
最初、端子34の画像を処理して輪郭データを求め、図9(A)に示したように、線画データ34’を作成する。この線画データは、8隣接で、入力方向、出力方向が同じ画素を削除して行われる。その場合、傾きのある直線は、デジタル画像データ上では、図9(C)のように表わされる。そのため、本来、一直線で在るべきものを最後までグループ化することができない。デジタル線分補間成分で斜め45°の移動が発生する部分をデジタル線分節と呼び、デジタル線分節の前後の直線の方向、長さが同じであれば、同一直線としてまとめ、同一直線上のデータを取りまとめた線画データを作成する。なお、図9(A)、(B)において斜線を施した正方形の図形は、端子34、35の画像から抽出された輪郭点を示している。
続いて、線画データ34’について、前後の線分データの角度変化を走査して、角部分34a、34bを抽出し、また線分長さを走査して、最長線分34cを抽出する。そして、図形中心を34dとして角部分34a、34bと最長線分34cを含むような角度αとなる直線34e、34fを引き、その線分が輪郭データと交わる点34g、34hをサンプリング区間の始点、終点とする。他方の端子35に関しては、図形中心35aから角度αとなるような直線35b、35cを発生させ、輪郭データとの交点35d、35eを求めて、それをサンプリング区間の始点、終点とする。
このように、差異が大きな箇所をサンプリング区間として、その区間にサンプリング点を設定してベクトル相関演算を行うことにより感度を向上させることができる。
続いて、ステップs7において算出された対象物の円形度と、ステップs9で算出された対称度と、ステップs10で算出された一致度とに基づいて対象物が円形であるかどうかを判定する。そのために、円形度と対称度と一致度に対してそれぞれ対象物の状態に応じて重み付けをし、その加重平均を取って評価値とする(ステップs11)。その場合、たとえば、円形度の差異が少ない形状の対象物の場合、円形度の比率を低くし、対称度の比率を高く設定する。つまり、円形度にかかる重み係数を小さくし、対称度にかかる重み係数を大きくする。
ステップs12では、ステップs11で算出した評価値を、予め、設定していたしきい値と比較し、形状判別を行う。評価値がしきい値以上の場合、円であると判定、OKを返答し(ステップs13)、しきい値未満の場合、円でない(矩形あるいはD形状である)と判定し、NGを返答する(ステップs14)。
以上説明した実施例では、対象物の円形度と、対象物の図形の中心軸対称度と、勾配ベクトルの一致度とに基づいて対象物が円形であるかどうかが判定されたが、対象物によっては、勾配ベクトルの一致度にかかる重み係数を0とし、対象物の円形度と対称度とに基づいて対象物が円形であるかどうかを判定するようにしてもよい。
2 電子部品
12 画像処理装置
13 マシン制御装置
34、35 端子
36 電子部品
41 対象物の画像
42 モデル円
12 画像処理装置
13 マシン制御装置
34、35 端子
36 電子部品
41 対象物の画像
42 モデル円
Claims (6)
- 基板上に搭載される電子部品に設けられた対象物の形状を判別する方法であって、
対象物を撮像してその画像の輪郭点を抽出し、各輪郭点を結ぶことにより得られる輪郭線の周囲長並びに該輪郭線で囲まれた部分の面積を求め、
前記求めた周囲長並びに面積から対象物の円形度を算出し、
対象物の撮像した画像から対象物の形状の対称度を算出し、
前記算出した円形度と対称度に基づいて対象物が円形であるか否かを判別することを特徴とする対象物の形状判別方法。 - 対象物のモデルを設定し、前記対象物の輪郭点での勾配ベクトルと、該輪郭点に対応するモデルの輪郭点での勾配ベクトルとの一致度を算出し、前記算出した円形度と対称度と一致度とに基づいて対象物が円形であるか否かを判別することを特徴とする請求項1に記載の対象物の形状判別方法。
- 前記対称度が、対象物の画像のプロジェクション波形の折り返し、重ね合わせ、あるいはプロジェクション波形の微分波形に基づいて算出されることを特徴とする請求項1又は2に記載の対象物の形状判別方法。
- 基板上に搭載される電子部品に設けられた対象物の形状を判別する装置であって、
対象物を撮像する撮像手段と、
撮像された対象物の画像の輪郭点を抽出し、各輪郭点を結ぶことにより得られる輪郭線の周囲長並びに該輪郭線で囲まれた部分の面積を算出する算出手段と、
前記求めた周囲長並びに面積から対象物の円形度を算出する算出手段と、
対象物の撮像した画像から対象物の形状の対称度を算出する算出手段とを有し、
前記算出した円形度と対称度に基づいて対象物が円形であるか否かを判別することを特徴とする対象物の形状判別装置。 - 対象物のモデルを設定し、前記対象物の輪郭点での勾配ベクトルと、該輪郭点に対応するモデルの輪郭点での勾配ベクトルとの一致度を算出し、前記算出した円形度と対称度と一致度とに基づいて対象物が円形であるか否かを判別することを特徴とする請求項4に記載の対象物の形状判別装置。
- 前記対称度が、対象物の画像のプロジェクション波形の折り返し、重ね合わせ、あるいはプロジェクション波形の微分波形に基づいて算出されることを特徴とする請求項4又は5に記載の対象物の形状判別装置。
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JP2016070690A (ja) * | 2014-09-26 | 2016-05-09 | Nok株式会社 | 画像処理による品目識別及び異品判別方法 |
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- 2006-11-14 JP JP2006307311A patent/JP2008122259A/ja active Pending
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