JP3277723B2 - 対象物載置方向判別方法及びその装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明はパレット上に可動状態に
載置された対象物の向きを正確に判別しうる対象物載置
方向判別方法及びその装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】自動車部品の一部であるエンジンを製造
するために、加工ラインの前工程で作成されたエンジン
のヘッド部分である粗材をパレットに複数個載せて加工
ラインの入口に配置されたトラバーサまで搬入し、加工
ラインに順次投入する工程が設けられている。トラバー
サには複数の型式のエンジンのヘッドが搬入されてくる
ので、加工ラインに投入する前に各粗材が使用されるエ
ンジンの型式を判別する必要がある。更に、粗材は、縦
横混在した状態でパレット上に載置されているので、各
エンジンの型式の全ての粗材を同じ方向に整えてから加
工ラインに投入される。このようなパレット上の粗材の
型式の判別並びにパレット上の載置方向の判別は、エン
ジン製造の自動化を図るうえにおいても重要な役割を果
たしている。

【０００３】このパレット上に載せられた粗材の型式並
びに載置方向を判別する方法として濃淡パターンマッチ
ングによる方法が用いられている。これは、対象物とな
る粗材を撮像することで得られた画像データの濃淡パタ
ーンを検出し、それをモデルとなる画像データの濃淡パ
ターンと照合することで型式並びに方向を判別する方法
である。

【０００４】図６は、濃淡パターンマッチングを用いて
パレット上に載せられた粗材の型式並びに載置方向を判
別し加工ラインに粗材を順次投入する直交ロボットを示
した図である。この直交ロボットは、Ｘ、Ｙ、Ｚ方向及
びθ方向の４軸のロボットであり、フォークリフトでト
ラバーサに搬入されたパレット上の粗材を取り出し、所
定の向きに揃えてから加工ラインに順次投入する。図６
においてはパレットは４段に重ねられており、それぞれ
に１０個の粗材が載せられているが、１パレット内に粗
材を各層１０個ずつ並べ，それを４層に積み重ねたもの
としても良い。粗材が取り出され空になったパレットは
排出される。直交ロボットの先端部には、パレットの上
から爪で引っかけて粗材を取り出す粗材取出部２と粗材
に向けて光を照射するリング照明４とが配設され、更に
粗材を撮像するＣＣＤカメラ６及び光源ユニット８が設
けられている。これらの構成を用いて、画像を入力する
ことになる。

【０００５】図７は、直交ロボットで取り扱う対象物で
あるエンジンのヘッド部分を上から見たときの概略図で
ある。図７から明らかなように、エンジンの型式によっ
て特有の位置又は個数のバルブリフタ穴１０が設けられ
ている。このバルブリフタ穴１０は、設計上変更される
ことが少ない。また、円錐形状をしているので濃淡パタ
ーンが出やすい。従って、対象物がエンジンのヘッド部
分の場合、バルブリフタ穴１０の位置関係を認識するこ
とで粗材の型式を判別することができる。

【０００６】図８は、パレット上に載置された粗材の型
式並びに載置方向を判別する処理を示したフローチャー
トであり、以下、この図に基づいて粗材の載置方向を判
別する方法について説明する。

【０００７】リング照明４からの光を粗材に照らしてＣ
ＣＤカメラ６で撮像することで粗材の画像を入力し図示
しない画像処理装置に送る（ステップ１０１）。撮像さ
れた画像は、黒白のパターンのデータとなるが、この黒
白パターンの輪郭線を抽出しその輪郭線から各エンジン
の型式の特徴となるバルブリフタ穴１０の部位を抽出す
る（ステップ１０２）。これは、輪郭線の中から特定の
大きさの円周長、面積である閉包図形を形成する線のみ
を抽出することで可能となる。この抽出されたバルブリ
フタ穴１０の部位のデータと各エンジンの型式のモデル
となるデータとを照合する、いわゆるモデルマッチング
を行うことにより、対象物である粗材がいずれかのエン
ジンの型式に該当するかを認識する（ステップ１０
３）。

【０００８】このように、モデルとなる閉包図形と撮像
画像から得られた輪郭線から抽出された特定の輪郭線
（閉包図形）とを照合することで、撮像画像から余計な
輪郭線が抽出されていたとしてもパレット上に載置され
た粗材の型式を判別することができる。これは、粗材が
パレット上に載置された方向が一定でなくても判別可能
である。輪郭線を抽出し照合する方法は、従来の２値化
処理を用いたモデルマッチング処理と異なり対象物にお
ける輪郭線を強調して抽出するため外乱光に強くまた照
度変化にも強い。従って、対象物がエンジンのヘッドの
ように凹凸のある場合に適していると言えよう。

【０００９】型式が判別されると、次に粗材の載置方向
を判別する（ステップ１０４）。バルブリフタ穴の配置
及び個数は、各型式により異なるため型式の判別として
利用するには有効であるが、各粗材における各バルブリ
フタ穴には他のバルブリフタ穴と識別できるような特徴
がないため、バルブリフタ穴の形状、配置のみで載置方
向を識別することは困難である。従って、バルブリフタ
穴ではなく粗材上の他の位置で濃淡パターンマッチング
を行うことで載置方向を判別することになる。従来で
は、図７に示したようにバルブリフタ穴１０の重心位置
１１から特定のオフセットを持たせた位置（特定領域）
において、濃淡パターンマッチング処理を行う。この特
定領域には、各型式において特有の形状を有する部位で
あるはずなので、この位置のモデルとなる濃淡データと
撮像された画像から得られた濃淡データを比較すること
で方向判別をすることができる。図７（ａ）、（ｂ）に
示した第１のポイント１２及び第２のポイント１４がそ
れぞれ前記特定領域となる。第２のポイント１４は、第
１のポイント１２に対して前記重心位置１１を中心とし
た点対称な位置となる。なお、モデルとなる濃淡データ
を相関モデルという。

【００１０】図９は、図８に示した方向判別処理の詳細
を示したフローチャートであり、この図を用いて方向判
別処理について説明する。

【００１１】まず、画像処理装置に予め型式毎に決めら
れた前記相関モデルをロードする。すでにいずれかの型
式であるかは判別されているので、対応する型式の相関
モデルのみがロードされる（ステップ２０１）。次に、
第１のポイント１２の撮像画像から得られた濃淡データ
をロードし（ステップ２０２）、相関モデルと比較・照
合することで第１のポイント１２における相関値（一致
度）を算出する（ステップ２０３）。相関値と所定のス
レッシュレベルとを比較し（ステップ２０４）、相関値
がそのスレッシュレベルより大きければ正規方向と判断
する（ステップ２０５）。図１０は、各粗材に対する型
式毎の相関値を示した図であり、通常、正常な場合の相
関値は、図１０のように安定してスレッシュレベルを越
える。図１１は、各粗材に対する相関値を示した図であ
り、スレッシュレベル０．７２との関係を示している。
図１１における粗材Ａのように相関値が所定のスレッシ
ュレベル以下であれば、第２のポイント１４の撮像した
画像から得られた濃淡データをロードし（ステップ２０
６）、相関モデルと比較・照合することで第２のポイン
ト１４における相関値（一致度）を算出する（ステップ
２０７）。なお、全ての粗材が正規な方向と逆に載置さ
れていれば図１２のようになる。相関値と所定のスレッ
シュレベルとを比較し（ステップ２０８）、相関値が所
定のスレッシュレベルより大きければ、粗材は反転され
た向きに載置されていたと判断する（ステップ２０
９）。相関値が所定のスレッシュレベル以下であれば、
方向の判別不可能と判断する（ステップ２１０）。

【００１２】このように、まずは第１のポイント１２の
相関値を算出しスレッシュレベルと比較することで正規
方向か否かを判別し、正規方向でなければ点対称の位置
にある第２のポイント１４の相関値を算出し、相関値が
スレッシュレベルより大きければ粗材は反転していると
判別する。このようにして、粗材の載置方向が判別され
ると、画像処理装置は、粗材の位置を算出し（ステップ
１０５）、その位置を図示しないロボット制御装置に伝
えると、ロボット制御装置は、直交ロボットの粗材取出
部を動作させて、パレット上の粗材を取り出し、所定の
向きに揃えてから加工ラインに順次投入することにな
る。

【００１３】

【発明が解決しようとする課題】ところで、同じ位置を
ＣＣＤカメラで撮像したとしても、撮像視野における位
置により多少見え方が異なるため濃淡データが異なって
くる。例えば、図７（ｂ）の第１のポイント１２の特徴
部分を取り出した図が図１３（ａ）であり、図１３
（ａ）のＡ−Ａ’断面図が図１３（ｂ）とすると、ＣＣ
Ｄカメラがｐ１、ｐ２、ｐ３の位置にある場合、同じ部
位の長さｄが異なって見えてしまう。また、粗材自体の
載置のばらつき、影の影響等によっても濃淡データは異
なってくる。このように、同じ形状の部位であってもＣ
ＣＤカメラと粗材との位置関係により撮像される画像の
濃淡データが異なることは明らかである。

【００１４】しかしながら、従来の方法においては、相
関モデルは各型式に各１つしか用意されていないので、
前述した方法で算出した相関値は、撮像視野内における
各ポイント１２、１４の位置により異なってくる。従っ
て、同じ部位であったとしても撮像視野内の各ポイント
１２、１４の位置によって相関値はスレッシュレベル以
下になる場合もあり得る。すなわち、粗材が正規なある
いは逆の方向に載置されていたのにもかかわらず、正常
に方向判別できない場合が起こってしまう。正常に判別
できなければ判別不可能な粗材として取り扱われるため
直交ロボットを一旦停止しその粗材を取り除かなくては
ならなくなる。

【００１５】仮に、スレッシュレベルを低く（例えば図
１１のように０．５５に）した場合は、許容範囲を大き
く持たせることにより正規なあるいは逆の方向であると
確実に認識させることができる一方で、逆の方向に載置
されていたり不良品であるのにもかかわらず誤って正規
な方向と判別してしまうおそれが生じてしまう。従っ
て、スレッシュレベルは、あまり低く設定することはで
きない。

【００１６】本発明は以上のような問題を解決するため
になされたものであり、その目的は、対象物の載置方向
の判別処理を対象物の視野内の位置に応じて行うことに
より、その信頼性を向上させる対象物載置方向判別方法
及びその装置を提供することにある。

【００１７】

【課題を解決するための手段】以上のような目的を達成
するために、本発明に係る対象物載置方向判別方法は、
対象物を撮像し得られた画像の特定領域の濃淡データと
基準データとを照合することで対象物の置かれた向きを
判別する対象物載置方向判別方法において、撮像視野内
における対象物上の基準位置を検出するステップと、撮
像視野を複数の領域に分割したときに、検出した基準位
置が撮像視野内においていずれの領域に存在するのかを
調べるステップと、前記領域毎に予め設定された基準デ
ータの中から基準位置が存在する領域に設定した基準デ
ータを選択するステップと、を有し、前記各領域それぞ
れに対象物上の基準位置が存在するときの相関モデルを
設定し、その設定した各相関モデルを各領域における前
記基準データとして予め設定しておくことによって、一
の対象物に対して複数の基準データを設定したことを特
徴とする。

【００１８】また、本発明に係る対象物載置方向判別装
置は、対象物を撮像し得られた画像の特定領域の濃淡デ
ータと基準データとを照合することで対象物の置かれた
向きを判別する対象物載置方向判別装置において、対象
物を撮像する撮像手段と、撮像視野内における対象物上
の基準位置を検出する基準位置検出手段と、撮像視野を
複数の領域に分割したときに、各領域それぞれに対象物
上の基準位置が存在するときの相関モデルを設定し、そ
の設定した各相関モデルを各領域における基準データと
して予め設定しておくことによって、一の対象物に対し
て設定された複数の基準データを記憶する基準データ記
憶手段と、前記基準位置検出手段によって検出された基
準位置が撮像視野内においていずれの領域に存在するの
かを調べると共に、前記基準データ記憶手段に記憶され
た基準データの中から基準位置が存在する領域に設定し
た基準データを選択する基準データ選択手段と、前記特
定領域の濃淡データと前記基準データ選択手段により選
択された基準データとを照合・判定する濃淡データ照合
手段と、を有することを特徴とする。

【００１９】

【作用】従って、本発明に係る対象物載置方向判別方法
においては、撮像され得られた対象物の特定領域の濃淡
データと基準データとを照合する際、対象物上の基準位
置のある領域に設定された基準データを選択し当該濃淡
データと比較・照合するようにしたので、撮像手段と対
象物との位置関係により同じ部位の見え方が変わる場合
があったとしても対象物の載置された方向を確実に判別
することができる。

【００２０】また、本発明に係る対象物載置方向判別装
置によれば、基準位置検出手段は、撮像手段の撮像視野
内における対象物上の基準位置を検出する。基準データ
選択手段は、基準データ記憶手段に記憶された基準デー
タの中から当該検出した基準位置のある領域に設定され
た基準データを選択する。濃淡データ照合手段は、対象
物の撮像された画像の特定領域の濃淡データと当該選択
された基準データとを照合・判定するようにしたので、
撮像手段と対象物との位置関係により同じ部位の見え方
が変わる場合があったとしても対象物の載置された方向
を確実に判別することができる。

【００２１】

【実施例】以下、図面に基づいて、本発明の好適な実施
例を説明する。

【００２２】図１は、本発明に係る対象物載置方向判別
装置の一実施例を示したブロック構成図である。本装置
は、対象物である粗材を撮像する撮像手段としての撮像
部２０と、撮像視野内における粗材上の基準位置を検出
する基準位置検出手段としての基準位置検出部２２と、
撮像視野を複数に分割した領域毎に設定された相関モデ
ルを記憶する基準データ記憶手段としてのメモリ２４
と、メモリ２４に記憶された相関モデルの中から基準位
置検出部２２で検出された基準位置に応じた相関モデル
を選択する基準データ選択手段としての相関モデル選択
部２６と、詳細は後述するが撮像画像上の特定領域の濃
淡データと相関モデル選択部２６により選択された相関
モデルとを照合・判定する濃淡データ照合手段としての
濃淡データ照合部２８と、で構成される。撮像部２０
は、図６におけるＣＣＤカメラ６に相当する。また、基
準位置検出部２２、メモリ２４、相関モデル選択部２６
及び濃淡データ照合部２８は、通常の画像処理装置内に
構成される。

【００２３】本装置においてパレット上に載置された粗
材の向きを判別する際、従来と同様に撮像画像上の特定
領域の濃淡データと基準データとを照合するわけである
が、本実施例において特徴的なことは、粗材上の基準位
置の存在する領域（エリア）に設定された相関モデルを
選択し、その選択した相関モデルと濃淡データとを比較
・照合するようにしたので、撮像部２０と対象物との位
置関係により同じ部位、すなわち特定領域の見え方が影
等の影響により変わる場合があったとしても粗材の載置
された方向を確実に判別することができる。

【００２４】まず、本実施例における相関モデルについ
て説明する。従来では、各型式に１つの相関モデルを用
意していた。そして、撮像画像から輪郭線を抽出して得
られた濃淡データのうち特定領域、すなわち図７におけ
る第１及び第２のポイント１２、１４の濃淡データと相
関モデルとを照合することで粗材の載置方向を判別して
いた。本実施例では、撮像視野内における粗材の位置に
より特定部位の長さが変わって見えることや影の影響等
で同じ粗材を撮像したとしてもその粗材の濃淡データが
変わることに注目し、撮像視野を複数の領域に分割し、
各領域毎に相関モデルを設定したことを特徴としてい
る。つまり、１つの型式に対して撮像視野内の領域に応
じた複数の相関モデルを設定することになる。図２は、
撮像視野を３分割にした場合の例を示した図である。図
２においては、撮像視野３０をエリア３０ａ、３０ｂ、
３０ｃに分割する。また、この図２（ａ）、（ｂ）、
（ｃ）には、図７に示した粗材上のバルブリフタ穴１
０、重心位置１１、第１のポイント１２及び図１３
（ａ）にも示した粗材の輪郭線の一部も同時に示されて
いるが、撮像視野内における第１のポイント１２の位置
により見え方が変わることは明らかである。従って、本
実施例においては各領域毎に設定されたいずれかの相関
モデルを選択し、第１あるいは第２のポイント１２、１
４の濃淡データと比較・照合するようにした。

【００２５】図３は、本実施例における対象物載置方向
判別方法の処理を示したフローチャートであり、以下、
この図に基づいて処理を説明する。なお、本実施例にお
ける判別処理の処理概要は従来と同様なので図８をその
まま用い、図９に示した従来と同様の処理には同じ符号
を付ける。

【００２６】粗材を撮像し得られた画像からバルブリフ
タ穴１０の部位を抽出し照合、特定することで粗材の型
式を認識する（ステップ１０１〜１０３）。型式が判別
されると、次に粗材の載置方向を判別するわけであるが
（ステップ１０４）、本実施例においては、最初に基準
位置としてバルブリフタ穴１０の重心位置１１を算出す
る（ステップ３０１）。各バルブリフタ穴１０の位置
は、粗材の型式を判別したときに検出されているので、
重心位置１１は容易に求めることができる。

【００２７】次に、重心位置１１が求められるとパレッ
ト上における粗材の傾き角度を算出する（ステップ３０
２）。つまり、フォークリフトがパレットの搬送する際
の震動等でパレット上の粗材が載置されたときの位置か
らずれる場合がある。この場合、元の位置から大きくず
れてＣＣＤカメラ６の撮像視野から粗材が外れた場合
は、ＣＣＤカメラ６をＸ、Ｙ方向に移動させて見つけ出
すことができる。ただし、粗材を撮像するとき、図４
（ａ）、（ｂ）のように各粗材がバルブリフタ穴１０の
並びと正規な方向とが一致している等粗材がパレット上
の基準となる位置のままであれば理想的であるが、図４
（ｃ）、（ｄ）のように方向判別の基準となる方向から
ずれている場合が多い。各ポイント１２、１４を正しく
得るためにその傾き角度を得なければならない。この傾
き角度は、バルブリフタ穴１０の並びと正規な方向との
ずれ量を算出すれば容易に求めることができる。傾き角
度が求まれば、その分画像処理装置内の座標系において
回転座標変換を行うことにより正規な方向又は逆の方向
に調整することができるので、後の処理において第１及
び第２のポイント１２、１４の濃淡データを正しく得る
ことができる。

【００２８】次に、粗材の重心位置１１が撮像視野内に
おけるどのエリアに存在するかを調べる（ステップ３０
３）。これは、撮像視野内における重心位置１１がわか
っているので容易にわかる。重心位置１１がどのエリア
に含まれるかわかると、該当するエリアの相関モデルを
ロードする。この相関モデルに関しては既に述べた。こ
の後の第１のポイント１２の濃淡データのロード、スレ
ッシュレベルとの比較・照合（ステップ２０２〜２０
５）、第２のポイント１４の濃淡データのロード、スレ
ッシュレベルとの比較・照合（ステップ２０６〜２１
０）等は従来と同様なので省略する。本実施例では、前
述したように同じ見え方のする相関モデルを選択するよ
うにしたので、より正確な相関値を得ることができ、そ
の結果、信頼性の高い方向判別を行うことができる。

【００２９】図５は、正規な方向に粗材が載置され各エ
リア３０ａ、３０ｂ、３０ｃに重心位置１１が存在した
ときの従来例と本実施例における判別結果を示した図で
ある。この内容から明らかなように、本実施例によれば
いずれのエリアにおいても確実に正規方向に粗材が載置
されていることを判別できることが理解できる。

【００３０】以上のように、本実施例によれば、３分割
したエリア３０ａ、３０ｂ、３０ｃ毎に相関モデルを設
定し、その相関モデルの中から撮像画像におけるバルブ
リフタ穴１０の重心位置１１の存在するエリアに対応し
た相関モデルをロードし相関値を算出するようにしたの
で、ＣＣＤカメラ６と粗材との位置関係、影等の影響を
受けることなく確実にパレット上の粗材の載置方向を判
別することができる。従って、スレッシュレベルを低く
設定する必要がなく判別処理の信頼性を向上することが
できる。

【００３１】なお、本発明は、撮像視野を複数の領域に
分割して、各領域毎に相関モデルを設定したことを特徴
とするので、上記実施例のように撮像視野を正規な方向
に沿って３分割した場合に限られるわけではないが、本
実施例のように対象物がパレット上のエンジンのヘッド
部分であり長方形に近い形状の場合は、正規な方向に沿
った３分割で正常に載置方向を判別可能である。分割方
法は、対処物の形状、特徴部位等により決めることにな
る。

【００３２】また、上記実施例では、基準位置をバルブ
リフタ穴の重心位置とし特定領域を重心位置から点対称
の位置としたが、これらも対象物の形状、特徴部位等に
より任意に設定すればよい。従って、上記実施例では重
心位置と特定領域とが異なる領域に分かれる可能性はあ
るが、これは、基準位置又は特定領域の設定を変更すれ
ばよい。本実施例においては、スレッシュレベルの範囲
内である。

【００３３】

【発明の効果】本発明によれば、撮像視野を複数の領域
に分割し、１つの対象物に対しても各領域毎に基準デー
タを設定し、対象物の特定領域の濃淡データと基準デー
タとを照合する際、対象物上の基準位置のある領域に設
定された基準データを選択し当該濃淡データと比較・照
合するようにしたので、撮像手段と対象物との位置関
係、影等の影響により同じ特定領域の見え方が変わる場
合があったとしてもそれらの影響を受けることなく対象
物の載置された方向を確実に判別することが可能とな
る。

【００３４】従って、向きを判別する際に用いるスレッ
シュレベルを低く設定する必要がなく判別処理の信頼性
を向上することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る対象物載置方向判別装置の一実施
例を示したブロック構成図である。

【図２】本実施例において、撮像視野内を３分割し、そ
れぞれのエリアに粗材が撮像されたときの例を示した図
である。

【図３】本実施例における対象物載置方向判別方法の処
理を示したフローチャートである。

【図４】本実施例において、撮像視野内の粗材の載置方
向を示した図である。

【図５】本実施例において、正規な方向に粗材が載置さ
れ各エリアに重心位置が存在したときの従来例と本実施
例における判別結果を示した図である。

【図６】直交ロボットを示した図である。

【図７】対象物である各エンジンのヘッド部分を上から
見たときの概略図である。

【図８】パレット上に載置された粗材の型式並びに載置
方向を判別する処理を示したフローチャートである。

【図９】従来の対象物載置方向判別方法の処理を示した
フローチャートである。

【図１０】各粗材に対する型式毎の相関値を示した図で
ある。

【図１１】各粗材の相関値とスレッシュレベルとの関係
を示した図である。

【図１２】各粗材の相関値とスレッシュレベルとの関係
を示した図である。

【図１３】（ａ）は図７（ｂ）に示した第１のポイント
の特徴部分の概略図、（ｂ）は（ａ）のＡ−Ａ’線で切
断したときの断面図である。

【符号の説明】

６ ＣＣＤカメラ １０ バルブリフタ穴 １１ 重心位置 １２ 第１のポイント １４ 第２のポイント ２０ 撮像部 ２２ 基準位置検出部 ２４ メモリ ２６ 相関モデル選択部 ２８ 濃淡データ照合部２８ ３０ 撮像視野 ３０ａ、３０ｂ、３０ｃ エリア

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ Ｇ０６Ｔ 7/60 １５０ Ｇ０６Ｔ 7/60 １５０Ｐ (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) B25J 13/08 B25J 19/04 G01B 11/26 G06T 1/00 300 G06T 7/00 300 G06T 7/60 150

Claims (2)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 対象物を撮像し得られた画像の特定領域
   の濃淡データと基準データとを照合することで対象物の
   置かれた向きを判別する対象物載置方向判別方法におい
   て、 撮像視野内における対象物上の基準位置を検出するステ
   ップと、 撮像視野を複数の領域に分割したときに、検出した基準
   位置が撮像視野内においていずれの領域に存在するのか
   を調べるステップと、前記 領域毎に予め設定された基準データの中から基準位
   置が存在する領域に設定した基準データを選択するステ
   ップと、 を有し、前記各領域それぞれに対象物上の基準位置が存
   在するときの相関モデルを設定し、その設定した各相関
   モデルを各領域における前記基準データとして予め設定
   しておくことによって、一の対象物に対して複数の基準
   データを設定したことを特徴とする対象物載置方向判別
   方法。
2. 【請求項２】 対象物を撮像し得られた画像の特定領域
   の濃淡データと基準データとを照合することで対象物の
   置かれた向きを判別する対象物載置方向判別装置におい
   て、 対象物を撮像する撮像手段と、 撮像視野内における対象物上の基準位置を検出する基準
   位置検出手段と、 撮像視野を複数の領域に分割したときに、各領域それぞ
   れに対象物上の基準位置が存在するときの相関モデルを
   設定し、その設定した各相関モデルを各領域における基
   準データとして予め設定しておくことによって、一の対
   象物に対して設定された複数の基準データを記憶する基
   準データ記憶手段と、 前記基準位置検出手段によって検出された基準位置が撮
   像視野内においていずれの領域に存在するのかを調べる
   と共に、前記基準データ記憶手段に記憶された基準デー
   タの中から基準位置が存在する領域に設定した基準デー
   タを選択する基準データ選択手段と、 前記特定領域の濃淡データと前記基準データ選択手段に
   より選択された基準データとを照合・判定する濃淡デー
   タ照合手段と、 を有することを特徴とする対象物載置方向判別装置。