JPH0247506A - 物体認識装置 - Google Patents
物体認識装置Info
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- JPH0247506A JPH0247506A JP63199163A JP19916388A JPH0247506A JP H0247506 A JPH0247506 A JP H0247506A JP 63199163 A JP63199163 A JP 63199163A JP 19916388 A JP19916388 A JP 19916388A JP H0247506 A JPH0247506 A JP H0247506A
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Landscapes
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
[産業上の利用分野]
この発明は、画像処理技術に関し、特に、3次元物体の
形状認忠および位置計測に関する。
形状認忠および位置計測に関する。
[従来の技術および発明が解決しようとする課題]従来
、画像処理による物体の認識または計測は以下の3つに
大別することができる。
、画像処理による物体の認識または計測は以下の3つに
大別することができる。
(1) 光または音波などの投射による能動的針n1法
(2) 投影幾何の拘束による計測法
(3) ステレオによる計測法
(1)は、レーザ光や超音波などを物体に投射すること
によって、その反射の応答時間や反射パターンから画素
ごとに距離を得て、物体を計測する方法である。この方
法には、使用環境による制約や、光などの照射による悪
影響の発生の可能性や、精度不足などの課題がある。
によって、その反射の応答時間や反射パターンから画素
ごとに距離を得て、物体を計測する方法である。この方
法には、使用環境による制約や、光などの照射による悪
影響の発生の可能性や、精度不足などの課題がある。
(2)は、観測対象が人工物体などのように曲面を持た
ないものに適用され、観測される面、稜線の方向、およ
び位置情報から投影条件による幾何拘束を利用して観測
対象の形状と位置を画像から推定する方法である。この
方法は、物体の面および稜線が明確に観1N)Iされる
人工的な物体にのみ適用可能で、曲面を持った物体や形
状が変化するような物体には適用できないという課題が
ある。
ないものに適用され、観測される面、稜線の方向、およ
び位置情報から投影条件による幾何拘束を利用して観測
対象の形状と位置を画像から推定する方法である。この
方法は、物体の面および稜線が明確に観1N)Iされる
人工的な物体にのみ適用可能で、曲面を持った物体や形
状が変化するような物体には適用できないという課題が
ある。
(3)は、本発明と同じく複眼視による方法であるが、
物体上の対応点を画素単位で探索するのが難しいという
課題がある。
物体上の対応点を画素単位で探索するのが難しいという
課題がある。
この発明は、上記のような課題を解決するためになされ
たもので、物体上の対応点の探索を行なうことなく、曲
面を有する物体をも認識することができる3次元物体の
物体認識装置を得ることを目的とする。
たもので、物体上の対応点の探索を行なうことなく、曲
面を有する物体をも認識することができる3次元物体の
物体認識装置を得ることを目的とする。
[課題を解決するための手段]
この発明に係る物体認識装置は、2つの異なった方向か
ら物体の画像を得る撮像手段と、その画像から物体の輪
郭線を抽出する輪郭線抽出手段と、物体の輪郭線を複数
の直線に近似する直線近似手段と、近似された複数の直
線の中から予め定められた範囲内の平行性を有する直線
対を抽出する平行線対抽出手段と、平行性を有する直線
対の線対称となる対称軸を検出する対称軸検出手段と、
2つの異なった方向に基づいて得られた2つの対称軸か
ら3次元空間中の直線を導出する直線導出手段とを含む
。
ら物体の画像を得る撮像手段と、その画像から物体の輪
郭線を抽出する輪郭線抽出手段と、物体の輪郭線を複数
の直線に近似する直線近似手段と、近似された複数の直
線の中から予め定められた範囲内の平行性を有する直線
対を抽出する平行線対抽出手段と、平行性を有する直線
対の線対称となる対称軸を検出する対称軸検出手段と、
2つの異なった方向に基づいて得られた2つの対称軸か
ら3次元空間中の直線を導出する直線導出手段とを含む
。
また、直線近似手段として、好ましくはその近似精度を
階層的に設定できる階層別直線近似手段が含まれる。
階層的に設定できる階層別直線近似手段が含まれる。
さらに、2つの異なった方向は、好ましくは互いに直交
する方向が含まれる。
する方向が含まれる。
[作用]
この発明における物体認識装置では、2つの異なった方
向から物体の画像を得て、それに基づいて輪郭線が抽出
され、その輪郭線が複数の直線に近似される。それらの
直線の中から、所定の範囲内の平行性を合する直線対が
抽出され、その対称軸が得られる。2つの異なった方向
から得られた対称軸に基づいて、物体の中心軸を示す3
次元空間中の直線が導出される。これらの動作は物体の
形状に限定されず、曲面を有する物体にも適用できる。
向から物体の画像を得て、それに基づいて輪郭線が抽出
され、その輪郭線が複数の直線に近似される。それらの
直線の中から、所定の範囲内の平行性を合する直線対が
抽出され、その対称軸が得られる。2つの異なった方向
から得られた対称軸に基づいて、物体の中心軸を示す3
次元空間中の直線が導出される。これらの動作は物体の
形状に限定されず、曲面を有する物体にも適用できる。
また、直線近似精度が階層的に設定されることにより、
近似精度に基づいて輪郭線が階層的に直線に近似される
。これにより、階層的に物体の認識を行なうことができ
、認識の効率化が図れる。
近似精度に基づいて輪郭線が階層的に直線に近似される
。これにより、階層的に物体の認識を行なうことができ
、認識の効率化が図れる。
さらに、直交する2つの方向から物体の画像を得ること
により、計算処理が簡略化され、かつ、高い計算精度が
得られる。
により、計算処理が簡略化され、かつ、高い計算精度が
得られる。
[発明の実施例]
第1図は、この発明の一実施例を示す、物体認識装置の
ブロック図である。第1図を参照して、この物体認識装
置は、異なった方向から3次元の物体を撮像し画像信号
を得る撮像装置1および2と、画像信号から物体の輪郭
像データを抽出する輪郭像抽出部3および4と、輪郭像
データから物体の輪郭を階層的に直線近似し、直線リス
トを出力する直線近似部5および6と、直線リストの中
から平行性を有する線分の対を抽出する平行線分対抽出
部7および8と、平行線分対からその線対称となる対称
軸を演算する対称軸演算部9および10と、2つの異な
った方向に基づいて得られた対称軸から物体の中心軸の
直線を演算する直線演算部11とを含む。
ブロック図である。第1図を参照して、この物体認識装
置は、異なった方向から3次元の物体を撮像し画像信号
を得る撮像装置1および2と、画像信号から物体の輪郭
像データを抽出する輪郭像抽出部3および4と、輪郭像
データから物体の輪郭を階層的に直線近似し、直線リス
トを出力する直線近似部5および6と、直線リストの中
から平行性を有する線分の対を抽出する平行線分対抽出
部7および8と、平行線分対からその線対称となる対称
軸を演算する対称軸演算部9および10と、2つの異な
った方向に基づいて得られた対称軸から物体の中心軸の
直線を演算する直線演算部11とを含む。
撮像装置1および2を除き、各部3ないし11は演算処
理装置20内に設けられる。直線演算部11から出力さ
れる直線データに基づいて、物体の形状および計測など
物体の認識が行なわれる。
理装置20内に設けられる。直線演算部11から出力さ
れる直線データに基づいて、物体の形状および計測など
物体の認識が行なわれる。
第2図は、第1図に示された物体認識の原理を説明する
ための観n1座標系を示す図である。
ための観n1座標系を示す図である。
この発明は物体の持つ軸対称性に着目している。
第2図に示されるように、観測対象である物体は、底面
を有する円錐体(台)の集合にモデル化することができ
る。図中の円錐体は、たとえば、人間の身体において、
大きな部位では頭、上肢、胴体、下肢に相当し、小さな
部位では指、腕などに相当する。
を有する円錐体(台)の集合にモデル化することができ
る。図中の円錐体は、たとえば、人間の身体において、
大きな部位では頭、上肢、胴体、下肢に相当し、小さな
部位では指、腕などに相当する。
物体を撮像し、その輪郭線を直線に近似することにより
このような円錐体21および22が得られる。この円錐
体を互いに直交する投影面AおよびB上に投影すると、
その輪郭像の中から平行性を有する2つの平行線分対2
3および24が観測される。この線分対から各々の投影
面上で、各々の線分対の対称軸25および26が求めら
れ、それらの対称軸25および26から3次元空間中の
直線(物体の中心軸27)を決定することかできる。以
下、この原理に基づいて第1図に示された物体認識装置
の動作について説明する。
このような円錐体21および22が得られる。この円錐
体を互いに直交する投影面AおよびB上に投影すると、
その輪郭像の中から平行性を有する2つの平行線分対2
3および24が観測される。この線分対から各々の投影
面上で、各々の線分対の対称軸25および26が求めら
れ、それらの対称軸25および26から3次元空間中の
直線(物体の中心軸27)を決定することかできる。以
下、この原理に基づいて第1図に示された物体認識装置
の動作について説明する。
第3図は、第1図に示された物体認識装置において使用
される直線演算部11の動作原理を説明する、3次元空
間を示す図である。第3図を参照して、この3次元空間
は直交するX軸、Y軸、およびZ軸により表現される。
される直線演算部11の動作原理を説明する、3次元空
間を示す図である。第3図を参照して、この3次元空間
は直交するX軸、Y軸、およびZ軸により表現される。
2つの撮像装置1および2は、各々X軸およびY軸上に
原点からの距離Rの位置に置かれる。この位置を視点P
xおよびPzと呼ぶ。視点Pzに対してX−Y平面か投
影面となり、視点Pxに対してY−Z平面が投影面とな
る。すなわち、視点Pzから観測されるすべての3次元
の位置P (x、y、z)は、視点P2から点Pを結ぶ
直線がX−Y平面と交わる位置に投影されることになる
。また、視点Pxについても同様のことが言える。
原点からの距離Rの位置に置かれる。この位置を視点P
xおよびPzと呼ぶ。視点Pzに対してX−Y平面か投
影面となり、視点Pxに対してY−Z平面が投影面とな
る。すなわち、視点Pzから観測されるすべての3次元
の位置P (x、y、z)は、視点P2から点Pを結ぶ
直線がX−Y平面と交わる位置に投影されることになる
。また、視点Pxについても同様のことが言える。
3次元空間中に直線りを仮定し、その直線り上の任意の
異なる2点について各々の視点PxおよびPzから投影
面に投影する。これにより、視点Pzからの投影により
X−Y平面上に投影点P0(xO,yO,0)およびP
L (xl、yl、0)か得られる。また、視点Pxか
らの投影によりY−2面上に投影点P2 (0,y2.
z2)およびP3 (0,y3.z3)が得られる。こ
のように、3次元空間中の線分りは、各投影面上におい
て線分PO−Pi、線分P2−P3として表現される。
異なる2点について各々の視点PxおよびPzから投影
面に投影する。これにより、視点Pzからの投影により
X−Y平面上に投影点P0(xO,yO,0)およびP
L (xl、yl、0)か得られる。また、視点Pxか
らの投影によりY−2面上に投影点P2 (0,y2.
z2)およびP3 (0,y3.z3)が得られる。こ
のように、3次元空間中の線分りは、各投影面上におい
て線分PO−Pi、線分P2−P3として表現される。
これら4つの点POないしP3の座標は画像信号から求
まるものである。
まるものである。
3次元空間中にある直線りを示すベクトルP[は、方向
ベクトルDと位置ベクトルPcによって以下のように得
られる。
ベクトルDと位置ベクトルPcによって以下のように得
られる。
Pu−Pc+s−D、s5R(実数) −(1)ここ
で方向ベクトルDは、Xをベクトルの外積として、 D −(POzXPlz)X (P2xXP3x)・
・・ (2) P Oz −P O−P z
−(3)P 1 z−PI−Pz
−(4)P2x−P2−Px
・・・ (5)P3x−P3−Px
・・・ (6)なお、POlP
l、P2、およびP3は各々の投影点を示す位置ベクト
ルであり、また、PzおよびPxは各々の視点を示す位
置ベクトルである。
で方向ベクトルDは、Xをベクトルの外積として、 D −(POzXPlz)X (P2xXP3x)・
・・ (2) P Oz −P O−P z
−(3)P 1 z−PI−Pz
−(4)P2x−P2−Px
・・・ (5)P3x−P3−Px
・・・ (6)なお、POlP
l、P2、およびP3は各々の投影点を示す位置ベクト
ルであり、また、PzおよびPxは各々の視点を示す位
置ベクトルである。
さらに、位置ベクトルPcは、一方の視点から2つの投
影点を結ぶベクトルによって形成される平面と、他方の
視点から2つのうちいずれか一方の投影点を結ぶ直線と
の交点の位置ベクトルとして求めることができる。
影点を結ぶベクトルによって形成される平面と、他方の
視点から2つのうちいずれか一方の投影点を結ぶ直線と
の交点の位置ベクトルとして求めることができる。
ここで、3次元空間中の直線が式(1)により得られる
条件として、式(3)ないしく6)により得られるベク
トルが1次独立である必要がある。
条件として、式(3)ないしく6)により得られるベク
トルが1次独立である必要がある。
次に、直線演算部11に与えるべきデータの導出につい
て、主なデータ処理部についてその説明を行なう。
て、主なデータ処理部についてその説明を行なう。
まず、2つの視点上に各々置かれた撮像装置1および2
により、画像信号が得られる。輪郭像抽出部3および4
は、この信号をA/D変換した後、物体の画像からその
物体の輪郭像を各々抽出し、輪郭像データを直線近似部
5および6に出力する。
により、画像信号が得られる。輪郭像抽出部3および4
は、この信号をA/D変換した後、物体の画像からその
物体の輪郭像を各々抽出し、輪郭像データを直線近似部
5および6に出力する。
第4A図および第4B図は、直線近似部5および6の直
線近似アルゴリズムを説明する図である。
線近似アルゴリズムを説明する図である。
既に述べたように、この実施例では、人間の身体か持つ
階層性に着目して、輪郭像を階層的に直線近似する。人
間の身体が持つ階層性とは、人間の身体の構成要素に上
肢があり、上肢の構成要素として前腕、上腕、手があり
、さらに、手の構成要素として指および掌があるという
性質を意味する。
階層性に着目して、輪郭像を階層的に直線近似する。人
間の身体が持つ階層性とは、人間の身体の構成要素に上
肢があり、上肢の構成要素として前腕、上腕、手があり
、さらに、手の構成要素として指および掌があるという
性質を意味する。
直線近似部5および6は最初に輪郭像の外縁を探索し、
それを初期リストとする。
それを初期リストとする。
第4A図は、直線近似の様子を示す図である。
第4A図に示される点aないしfを結ぶ線が輪郭像抽出
部3または4により得られた輪郭像に対応する。これを
初期リストとする。今、ここで点aおよびfを直接結ぶ
線分を引くと、その線分は最も粗い近似の直線リストa
−fとなる。このとき、点a −、b s Cs d
% e sおよびfを結ぶ線分はafに属していると表
現される。
部3または4により得られた輪郭像に対応する。これを
初期リストとする。今、ここで点aおよびfを直接結ぶ
線分を引くと、その線分は最も粗い近似の直線リストa
−fとなる。このとき、点a −、b s Cs d
% e sおよびfを結ぶ線分はafに属していると表
現される。
直線近似部5および6では、直線近似の度合を制御する
ために、画素数(pixel)を単位としたしきい値S
1、S2、・・・を用いる。たとえば、sl>s2を満
たすしきい値S1およびS2が最初に設定され、まず、
初期リストの各要素aないしfと直線a−fからの距離
を計算し、しきい値s1を越える最も遠い点で直線a−
fを分割する。
ために、画素数(pixel)を単位としたしきい値S
1、S2、・・・を用いる。たとえば、sl>s2を満
たすしきい値S1およびS2が最初に設定され、まず、
初期リストの各要素aないしfと直線a−fからの距離
を計算し、しきい値s1を越える最も遠い点で直線a−
fを分割する。
第4A図に示された場合では、点すで分割される。
次に、直線a−bおよび直線b−fの各々に属する初期
リストについて距離を計算し、しきい値S1について同
様の処理を再帰的に行なう。この場合、直線b−fにつ
いて新たな分割点Cが得られ、しきい値s1についての
アルゴリズムが停止する。
リストについて距離を計算し、しきい値S1について同
様の処理を再帰的に行なう。この場合、直線b−fにつ
いて新たな分割点Cが得られ、しきい値s1についての
アルゴリズムが停止する。
以上の結果に対して、同様の処理をしきい値S2につい
ても行なう。これにより、直線c−fがさらに3つの直
線c−d、d−e、およびe−fに分割される。
ても行なう。これにより、直線c−fがさらに3つの直
線c−d、d−e、およびe−fに分割される。
第4B図は、このようにして得られた階層的な直線近似
リストを示す図である。
リストを示す図である。
第5図は、人間の上肢ついて、直線近似部5および6の
出力例を示す図である。図中のdlはしきい値の大きさ
を示し、ここではしきい値d1を40.20および5p
ixelに設定した場合(a)ないしくC)が示される
。このように、しきい値を適当に設定することにより、
上肢の階層性に対応して直線近似リストを得ることがで
きる。
出力例を示す図である。図中のdlはしきい値の大きさ
を示し、ここではしきい値d1を40.20および5p
ixelに設定した場合(a)ないしくC)が示される
。このように、しきい値を適当に設定することにより、
上肢の階層性に対応して直線近似リストを得ることがで
きる。
なお、この画像サイズは、縦、横各々512画素である
。
。
第6図は、平行線分対抽出部7および8の動作原理を示
す図である。第6図を参照して、平行線分対の抽出は向
かい合った線分について、それらの長さQ、1およびf
L2、距離d1および角度θをパラメータとした評価関
数によって行なう。与えられた直線リスト構造の上位の
階層から、順次、評価関数fと所定のしきい値により判
定する。2つの直線の平行性の評価は、同じ階層にある
直線リストによって行なわれる。
す図である。第6図を参照して、平行線分対の抽出は向
かい合った線分について、それらの長さQ、1およびf
L2、距離d1および角度θをパラメータとした評価関
数によって行なう。与えられた直線リスト構造の上位の
階層から、順次、評価関数fと所定のしきい値により判
定する。2つの直線の平行性の評価は、同じ階層にある
直線リストによって行なわれる。
第7図は、平行線分対の抽出例を示す図である。
この図は、第5図に示された直線近似部5および6の出
力例から得られたものである。ここで、評価関数fは一
例として、以下の式を用いている。
力例から得られたものである。ここで、評価関数fは一
例として、以下の式を用いている。
計算値が小さいほど2つの直線がより平行していること
を示す。
を示す。
f (旦1. α2. θ、d)
−(θ・d−迂2)/(ul ・Q、l)。
([2≧ml) ・・・
(7)なお、・はスカラー積を示す。
(7)なお、・はスカラー積を示す。
第7図では、d1≦40p i xe lにおいて、前
腕と上腕の分離が行なわれ、d1≦20pixelにお
いて、指先と掌の分離が行なわれることを示している。
腕と上腕の分離が行なわれ、d1≦20pixelにお
いて、指先と掌の分離が行なわれることを示している。
このように、この実施例では、階層構造を持つ直線リス
トに基づいて平行性を有する線分対の抽出がなされるの
で、その抽出のための探索の範囲を絞ることができ、処
理が効率化される。
トに基づいて平行性を有する線分対の抽出がなされるの
で、その抽出のための探索の範囲を絞ることができ、処
理が効率化される。
第8図は、対称軸演算部9および10の動作原理を示す
図である。第8図を参照して、平行線分対抽出部7およ
び8によって対をなす2つの平行線分子L10および辻
11が得られる。対称軸演算部9および10では、この
2つの線分立10および区11がなす角を2等分する線
分上の正射影に対応する線分を対称軸止12として出力
する(もし、2つの線分が完全に平行の場合、2つの線
分に等距離の直線が2等分線となる。)。
図である。第8図を参照して、平行線分対抽出部7およ
び8によって対をなす2つの平行線分子L10および辻
11が得られる。対称軸演算部9および10では、この
2つの線分立10および区11がなす角を2等分する線
分上の正射影に対応する線分を対称軸止12として出力
する(もし、2つの線分が完全に平行の場合、2つの線
分に等距離の直線が2等分線となる。)。
直線演算部11では、得られた投影面上の2つの対称軸
に基づいて3次元空間中の直線を決定する。この時点で
、円錐体の中心軸の空間配置は決定された直線上に拘束
される。第2図に示すように、円錐体1および2の中心
軸の交点を求めることにより、円錐体中心軸まわりの1
自由度を除いて、物体の正確な空間位置を知ることがで
きる。
に基づいて3次元空間中の直線を決定する。この時点で
、円錐体の中心軸の空間配置は決定された直線上に拘束
される。第2図に示すように、円錐体1および2の中心
軸の交点を求めることにより、円錐体中心軸まわりの1
自由度を除いて、物体の正確な空間位置を知ることがで
きる。
残る回転に関する1自由度は、他の円錐体との接続関係
による拘束から決定可能であり、また、底面の楕円の縦
横比が大きな円錐体の場合、平行線分対の間隔による拘
束から決定可能である。
による拘束から決定可能であり、また、底面の楕円の縦
横比が大きな円錐体の場合、平行線分対の間隔による拘
束から決定可能である。
したがって、この実施例によれば、濃淡情報の影響を受
けない安定な画像情報である輪郭像から、従来困難であ
った人間の身体等の認識と位置計測が可能となる。加え
て、その位置計測の原理は、異なる視点からの2つの対
称軸の対応により可能であり、従来のステレオ法などで
行なわれていた画素単位または画素ブロック単位で対応
箇所の探索を行なう必要がない。
けない安定な画像情報である輪郭像から、従来困難であ
った人間の身体等の認識と位置計測が可能となる。加え
て、その位置計測の原理は、異なる視点からの2つの対
称軸の対応により可能であり、従来のステレオ法などで
行なわれていた画素単位または画素ブロック単位で対応
箇所の探索を行なう必要がない。
また、この実施例によれば、輪郭像を階層的な直線リス
ト構造として持つことにより、平行線分対の抽出を効率
良く行なうことができる。
ト構造として持つことにより、平行線分対の抽出を効率
良く行なうことができる。
さらに、この実施例では、撮像装置の位置は第3図に示
されたように演算の便宜上、直交する座標軸上に設けた
が、これに限らず、式(3)ないしく6)が1次独立で
ある条件を満たすならば、いずれの位置に設けることも
可能である。
されたように演算の便宜上、直交する座標軸上に設けた
が、これに限らず、式(3)ないしく6)が1次独立で
ある条件を満たすならば、いずれの位置に設けることも
可能である。
この発明では、観測対象の中心軸に関する軸対称性を利
用しているが、これは、一般に人工物または自然物のい
ずれにかかわらず、構成要素における局所的な軸対称性
は多くの物体に見られる。
用しているが、これは、一般に人工物または自然物のい
ずれにかかわらず、構成要素における局所的な軸対称性
は多くの物体に見られる。
すなわち、この発明の適用範囲は広い。
[発明の効果]
以上のように、この発明によれば、物体上の対応点の探
索を行なうことなく、曲面を有する物体をも認識するこ
とが可能な3次元物体の物体認識装置が得られた。また
、階層的な近似精度に基づいて物体の認識が行なわれる
ので、認識のための処理を効率的に行なうことができる
。さらに、互いに直交する方向から撮像して得られた画
像信号を処理することにより、計算処理が簡略化され、
高い計算精度が得られる。
索を行なうことなく、曲面を有する物体をも認識するこ
とが可能な3次元物体の物体認識装置が得られた。また
、階層的な近似精度に基づいて物体の認識が行なわれる
ので、認識のための処理を効率的に行なうことができる
。さらに、互いに直交する方向から撮像して得られた画
像信号を処理することにより、計算処理が簡略化され、
高い計算精度が得られる。
第1図は、この発明の一実施例を示す物体認識装置のブ
ロック図である。第2図は、第1図に示された物体認識
装置の原理を示す図である。第3図は、第1図に示され
た物体認識装置で使用される直線演算部の動作原理を示
す図である。第4A図および第4B図は、第1図に示さ
れた物体認識装置で使用される直線近似部の直線近似ア
ルゴリズムを示す図である。第5図は、人間の上肢につ
いて直線近似部の出力例を示す図である。第6図は、第
1図に示された物体認識装置で使用される平行線分対抽
出部の動作原理を示す図である。第7図は、平行線分対
の抽出例を示す図である。第8図は、第1図に示された
物体認識装置で使用される対称軸演算部の動作原理を示
す図である。 図において、1および2は撮像装置、3および4は輪郭
像抽出部、うおよび6は直線近似部、7および8は平行
線分対抽出部、9および10は対称軸演算部、11は直
線演算部、20は演算処理装置である。 特許出願人 株式会社エイ・ティ・アール通信システム
研究所 第 図 乍1停4葱言代(形状・計1′j耳) 第4A 図 第4B図 第 図 tIf価関牧f (il、12. O,d) 第 図 2 や自 第 図
ロック図である。第2図は、第1図に示された物体認識
装置の原理を示す図である。第3図は、第1図に示され
た物体認識装置で使用される直線演算部の動作原理を示
す図である。第4A図および第4B図は、第1図に示さ
れた物体認識装置で使用される直線近似部の直線近似ア
ルゴリズムを示す図である。第5図は、人間の上肢につ
いて直線近似部の出力例を示す図である。第6図は、第
1図に示された物体認識装置で使用される平行線分対抽
出部の動作原理を示す図である。第7図は、平行線分対
の抽出例を示す図である。第8図は、第1図に示された
物体認識装置で使用される対称軸演算部の動作原理を示
す図である。 図において、1および2は撮像装置、3および4は輪郭
像抽出部、うおよび6は直線近似部、7および8は平行
線分対抽出部、9および10は対称軸演算部、11は直
線演算部、20は演算処理装置である。 特許出願人 株式会社エイ・ティ・アール通信システム
研究所 第 図 乍1停4葱言代(形状・計1′j耳) 第4A 図 第4B図 第 図 tIf価関牧f (il、12. O,d) 第 図 2 や自 第 図
Claims (3)
- (1)3次元空間に存在する物体を認識する物体認識装
置であって、 2つの異なった方向から前記物体を撮像し、各々の画像
信号を出力する撮像手段と、 前記撮像手段から出力された画像信号に応答して、前記
物体の輪郭線を抽出し、輪郭線信号を出力する輪郭線抽
出手段と、 前記輪郭線抽出手段から出力された輪郭線信号に応答し
て、前記物体の輪郭線を複数の直線に近似し、近似直線
信号を出力する直線近似手段と、前記直線近似手段から
出力された近似直線信号に応答して、前記近似された複
数の直線の中から予め定められた範囲内の平行性を有す
る直線対を抽出し、直線対信号を出力する平行線対抽出
手段と、 前記平行線対抽出手段から出力された直線対信号に応答
して、前記直線対が線対称となる対称軸を検出し、対称
軸信号を出力する対称軸検出手段と、 前記対称軸検出手段から出力された前記2つの異なった
方向に基づく2つの対称軸信号に応答して、3次元空間
中の直線を導出する直線導出手段とを含む、物体認識装
置。 - (2)前記直線近似手段は、その近似精度を階層的に設
定でき、階層別に前記物体の輪郭線を複数の直線に近似
し、近似直線信号を出力する階層別直線近似手段を含む
、請求項(1)記載の物体認識装置。 - (3)前記2つの異なった方向は、互いに直交する方向
である請求項(1)記載の物体認識装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP63199163A JP2652045B2 (ja) | 1988-08-09 | 1988-08-09 | 物体認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP63199163A JP2652045B2 (ja) | 1988-08-09 | 1988-08-09 | 物体認識装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH0247506A true JPH0247506A (ja) | 1990-02-16 |
JP2652045B2 JP2652045B2 (ja) | 1997-09-10 |
Family
ID=16403209
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP63199163A Expired - Lifetime JP2652045B2 (ja) | 1988-08-09 | 1988-08-09 | 物体認識装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2652045B2 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH03238063A (ja) * | 1990-02-16 | 1991-10-23 | Onoda Cement Co Ltd | フレキシブルパウダーコーティングシステム |
-
1988
- 1988-08-09 JP JP63199163A patent/JP2652045B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH03238063A (ja) * | 1990-02-16 | 1991-10-23 | Onoda Cement Co Ltd | フレキシブルパウダーコーティングシステム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2652045B2 (ja) | 1997-09-10 |
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Legal Events
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