JP3675543B2

JP3675543B2 - 画像位置計測方法

Info

Publication number: JP3675543B2
Application number: JP34024295A
Authority: JP
Inventors: 和幸井口; 博之袴田
Original assignee: NTN Corp
Current assignee: NTN Corp
Priority date: 1995-12-27
Filing date: 1995-12-27
Publication date: 2005-07-27
Anticipated expiration: 2015-12-27
Also published as: JPH09178427A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は画像位置計測方法に関し、特に、画像信号を入力として位置の検出，計測，検査などを行なう画像処理装置において、画像内の任意の円形状の物体について、その中心位置を計測するような画像位置計測方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
たとえば、ＣＣＤカメラなどによってとらえられた画像内の円形対象物の位置を検出する方法として、２値化処理した後、その重心位置を検出する２値化重心法や登録されたパターンと一致するパターンを探し出す、いわゆるパターンマッチング法が従来から用いられている。
【０００３】
図６は２値化重心法による位置検出の様子を示す図である。図６において、撮像された画像の様子と円形対象物、さらに２値化重心法により得られる円形対象物の重心位置を示しており、図７はパターンマッチング法による位置検出の様子を示す。パターンマッチング法では予め検出しようとするパターンを登録パターンとして画像処理装置に記憶し、その記憶したパターンと同一のパターンを撮像された画像から探し出し、検出パターンの位置として出力する。これらの方法は、撮像された画像内に円形対象物のみが撮像されている場合は、何ら問題なくその画像位置を検出することが可能であるが、撮像された画像内に円形対象物以外のパターンが撮像されている場合や撮像された画像内の円形対象物の一部が欠けた場合、その検出が困難になる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
図８は撮像された画面内の円形対象物の一部が欠けた場合の例を示す図である。２値化重心法では、上述の場合円形対象物が完全な円形として２値化されないので、円形対象物の中心位置と重心位置が一致しなくなるおそれがある。また、パターンマッチング法では、登録パターンと撮像された画面内にあるパターンの形状が一致しなくなるため、パターンの一致度が低下し、パターン位置の検出精度が劣化する。
【０００５】
一方、撮像された画像からその特徴を抽出し、円形対象物を検出する特徴量抽出法も、円形対象物の位置を検出する方法として考えられる。特徴量検出法によれば、撮像された画像内に円形対象物以外のパターンが撮像されている場合や、撮像された画像内の円形対象物の一部が欠けた場合でも、円形対象物の位置を検出することが可能である。
【０００６】
図９は特徴量抽出法の例を示す図である。この例では、放射状に画面内を順次探索し、条件によりその位置を推定する。例に示すように特徴量抽出法では、一般的に処理の手順が複雑となり、また撮像画像内のすべてについて演算を施す必要があることから、計算量も膨大なものとなる。
【０００７】
それゆえに、この発明の主たる目的は、撮像された画像内に円形対象物以外のパターンが撮像されている場合や、撮像された画像内の円形対象物の一部が欠けた場合であっても、円形対象物の中心位置の検出が困難になる問題点を回避しつつかつ複雑で計算量が膨大になるのを防止し得る画像位置計測方法を提供することである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
この発明は、画像信号を入力として位置の検出，計測，検査などを行なう画像処理装置において、画像信号で表される画像から目的とする円の円周上の点になり得る点を複数選び出し、それらのうちの任意の３点が目的とする円の円周上にあるか否かを検証し、３点の位置から目的とする円の中心位置の候補点を算出する画像位置計測方法であり、３点が目的とする円の円周上にあるか否かを判定するために、該３点において推定される円に対して求められる接線の傾きと実際の接線の傾きを比較して判定することを特徴とする。したがって、簡単な処理でかつ比較的高速に処理を行なうことが可能となる。
【０００９】
好ましくは、さらに、３点が目的とする円の円周上にあるか否かを判定するために、推定される円の半径と目的とする円の半径とを比較して判定する。
【００１１】
また好ましくは、複数組の任意の３点から算出した複数の候補点のデータから正しい中心位置データを抽出するために、複数の候補点のデータを近接するものに分類し、最も分類されたデータの頻度の高いデータ群に対して平滑化する。
【００１２】
【発明の実施の形態】
図１はこの発明の一実施形態の構成を示す概略ブロック図である。図１において、画像処理装置１は画像位置検出方法を実行するための手順を記憶し、順次実行するためのものであり、この画像処理装置１には画像出力装置２と出力装置３とが接続される。画像出力装置２は画像処理装置１に画像信号を入力するために光学素子や撮像素子や周辺回路を含む。出力装置３は画像処理装置１による位置検出処理の結果を出力する。画像出力装置２は光学素子あるいは撮像素子によって円形対象物５１を撮像する。円形対象物５１はワーク支持台４によって支持されたワーク５上に存在する。この円形対象物５１は画像出力装置２によって撮像されて画像処理装置１に画像信号として入力される位置に配置されている。
【００１３】
図２はこの発明の一実施形態における画像位置検出の処理手順を示すフローチャートである。図１に示した画像出力装置２は円形対象物５１の画像を取込み、画像処理装置１に与え、画像処理装置１は１画面分の画像を取込む。そして、画像処理装置１は取込んだ画像から対象物とそれ以外の部分との境界点いわゆるエッジ部分を抽出する。この処理は前段の画像を取込みながら行ってもよい。また、以下の処理も前の処理結果を順次使って行なうので、相互の処理が混乱しなければ並列処理により実行することも可能である。
【００１４】
次に、抽出されたエッジから任意の３点を選び出し、３点の位置情報から予測される円の中心点を算出する候補点抽出を実行する。この際、処理を高速化するための処理を行ない、抽出された複数の候補点に対して近接する中心位置データを一まとめとする目標点抽出を実行し、最後にその目標点位置を結果として出力装置３に出力する。
【００１５】
図３はこの発明の一実施形態におけるパターン部分とそれ以外の部分との境界をパターンのエッジとして抽出する手法を説明するための図である。ここでは、多値化した画像データを利用してエッジ位置を推定する。多値化した画像データについて説明すると、まず画像データは水平方向に５１２個、垂直方向に４８０個の離散データとして画像処理装置１に格納される。この１つ１つのデータを画素と呼ぶ。それぞれの画素はそれぞれその明るさに準じて０〜２５５個の範囲で数値データに変換される。つまり、画面内のそれぞれの位置における画像の明るさが多値化した画像データになる。エッジの抽出では隣り合う多値化した画像データがあるしきい値を越える画像座標を算出する。実際には計測の精度を高めるために、しきい値を挟む２つの画像データを直線補完してエッジ座標を算出している。なお、エッジを抽出する方法は、この方法に限定されるわけではない。
【００１６】
図４はエッジ抽出方法を説明するための図である。エッジ抽出をすべての画面に対して実行すると、取扱うデータが膨大になるのでエッチング抽出は図４に示すようにエッジ走査線に従って行なう。つまり、水平，垂直方向に沿いかつ一定のピッチ間隔を持ったエッジ走査線を仮定し、その走査線上の画像データについてエッジ抽出を行なう。エッジ走査線のピッチは円形対象物５１の半径や欠け具合などにより最適な値で設定する。エッジ走査方法についてもこれ以外の方法を用いてもよい。
【００１７】
エッジ抽出により得られたエッジ位置情報のうち、任意の３点を選んでその３点を通過する円（推定円）とその中心（推定中心）を算出する。３点を通過する円は通常一意に求めることが可能である。この際、円形対象物５１から抽出されるエッジとそれ以外の部分から抽出されるエッジとを区別し、誤判定を防ぐため以下の２つの方法を用いる。
【００１８】
（１）計測しようとする円形対象物５１の半径を予め記憶し、エッジ３点を通過する推定円の半径と比較する。
【００１９】
（２）エッジ点における接線の傾きを調べ、円周方向と一致するかを検証する。
【００２０】
これらの方法により、処理時間を短縮し、誤判定を防ぐことができる。ここで得られた推定中心を候補点として記憶する。
【００２１】
まず、（１）の方法について説明する。３点を通過する円の中心とその半径は計算により求めることが可能である。ここで求められた半径の値が予め記憶している計測しようとしている円形対象物５１の半径と異なる場合は、得られた推定中心データは誤りと判定する。
【００２２】
次に、（２）の方法について説明する。図５はこの接線検査の方法の効果を説明するための図である。エッジ走査により図５の黒丸で示すようにいくつかのエッジ抽出点が得られている。今、エッジ抽出点Ａ，Ｂ，Ｃを通る推定される円を考える。この推定円では半径が円形対象物５１とほぼ同じになるので、（１）の方法では誤りとして除外できない。このとき、各点における接線の傾きａ，ｂ，ｃを調べると、推定される円の各点における接線の傾きａ′，ｂ′，ｃ′と大きく異なっている。このように、各点において推定される円の円周上の点と仮定した際の接線の傾きと、実際の接線の傾きとを比較することにより、３点が円周上の点であるかを判定することが可能になる。
【００２３】
複数個の候補点が得られた場合、隣接する候補点をまとめてその結果を平滑化する。その平滑化により、位置の検出精度を高めることが可能となる。具体的にはまず、隣接しないと判定された候補点を処理から除外し、これにより、万一、候補点抽出で誤った候補点が抽出されたとしてもそのデータは除外される。次に、推定される位置が検出しているデータをまとめ、まとまりごとにその個数を計算する。最後に最も頻度が高いまとまり１つについてデータを平均化し、その位置を円形対象物５１の中心位置とする。なお、平滑化についてはここに示した方法以外の方法を用いるようにしてもよい。そして、得られた目標点を結果として出力装置３に出力し、一連の処理を終了する。
【００２４】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、２値化重心法や、パターンマッチング法による円形対象物の画像位置検出では円形対象物の一部分が欠けた状態や円形対象物以外のパターンが存在する場合、画像の位置を検出できない場合があるのに対して、この発明では、画像から円周上の点になり得る候補点を選び出し、それらのうちの任意の３点が目的とする円の円周上にあるかを検証し、該当する情報を平滑化して中心位置として出力するようにしたので、エッジ抽出の方法や円形対象物の半径などを予め指定することにより、その位置を検出することが可能となる。また、特徴量抽出法と比較して処理が単純なために、比較的高速に処理を行なうことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の一実施形態の構成を示す概略ブロック図である。
【図２】この発明の一実施形態の動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】パターン部分とそれ以外の部分との境界をパターンのエッジとして抽出する手法を説明するための図である。
【図４】エッジ走査線に従ってエッジ抽出する手法を説明するための図である。
【図５】接続検査の方法の効果を説明するための図である。
【図６】２値化重心法による位置検出の様子を示す図である。
【図７】パターンマッチング法による位置検出の様子を説明するための図である。
【図８】撮像された画面内の円形対象物の一部が欠けた場合の例を示す図である。
【図９】特徴量抽出法の例を示す図である。
【符号の説明】
１画像処理装置
２画像出力装置
３出力装置
４ワーク台
５ワーク
５１円形対象物

Claims

画像信号を入力として位置の検出，計測，検査などを行なう画像処理装置において、
前記画像信号で表される画像から目的とする円の円周上の点になり得る点を複数選び出し、それらのうちの任意の３点が前記目的とする円の円周上にあるか否かを検証し、前記３点の位置から前記目的とする円の中心位置の候補点を算出する画像位置計測方法であり、
前記３点が前記目的とする円の円周上にあるか否かを判定するために、該３点において推定される円に対して求められる接線の傾きと実際の接線の傾きを比較して判定することを特徴とする、画像位置計測方法。
さらに、前記３点が前記目的とする円の円周上にあるか否かを判定するために、推定される円の半径と前記目的とする円の半径とを比較して判定することを特徴とする、請求項１の画像位置計測方法。
複数組の前記任意の３点から算出した複数の候補点のデータから正しい中心位置データを抽出するために、前記複数の候補点のデータを近接するものに分類し、最も分類されたデータの頻度の高いデータ群に対して平滑化することを特徴とする、請求項１または請求項２の画像位置計測方法。