JP3675543B2 - 画像位置計測方法 - Google Patents
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Description
【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 (3)
- 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。
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