JPH05223522A - 車両塗装の補修位置検出方法およびその装置 - Google Patents
車両塗装の補修位置検出方法およびその装置Info
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- JPH05223522A JPH05223522A JP2266292A JP2266292A JPH05223522A JP H05223522 A JPH05223522 A JP H05223522A JP 2266292 A JP2266292 A JP 2266292A JP 2266292 A JP2266292 A JP 2266292A JP H05223522 A JPH05223522 A JP H05223522A
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- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P10/00—Technologies related to metal processing
- Y02P10/20—Recycling
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- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 照明ムラによる撮像画像の明度のムラを除去
して検出ミスを防止でき、補修検出を確実・安定に行え
る補修位置検出方法およびその装置を提供する。 【構成】 車両の塗装面をカラーカメラ４で撮像する。
このカラーカメラ４で撮えた三原色のビデオ信号ＶR ，
ＶG ，ＶB は明度補正プロセッサ２４に取り込まれ、お
のおのにつきまず基準スケール上へ正規化変換され、次
に色レベルおよび白レベルに関して基準値を基に補正係
数が求められ、それらの補正係数で正規化信号の明度偏
差を補正して補正ビデオ信号ＣＶR ，ＣＶG ，ＣＶB が
得られる。それらの補正ビデオ信号ＣＶR ，ＣＶG ，Ｃ
ＶB を画像プロセッサ２５へ入力して解析処理し、補修
位置に付されているカラーマークの検出つまり画像認識
を行う。
して検出ミスを防止でき、補修検出を確実・安定に行え
る補修位置検出方法およびその装置を提供する。 【構成】 車両の塗装面をカラーカメラ４で撮像する。
このカラーカメラ４で撮えた三原色のビデオ信号ＶR ，
ＶG ，ＶB は明度補正プロセッサ２４に取り込まれ、お
のおのにつきまず基準スケール上へ正規化変換され、次
に色レベルおよび白レベルに関して基準値を基に補正係
数が求められ、それらの補正係数で正規化信号の明度偏
差を補正して補正ビデオ信号ＣＶR ，ＣＶG ，ＣＶB が
得られる。それらの補正ビデオ信号ＣＶR ，ＣＶG ，Ｃ
ＶB を画像プロセッサ２５へ入力して解析処理し、補修
位置に付されているカラーマークの検出つまり画像認識
を行う。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、車両の塗装面をカラー
カメラで撮えて補修位置に付されているカラーマークを
画像認識により自動的に検出することおよびものに係わ
り、特にカラーカメラで撮えた三原色信号について明度
偏差の補正を行う車両塗装の補修位置検出方法およびそ
の装置に関する。
カメラで撮えて補修位置に付されているカラーマークを
画像認識により自動的に検出することおよびものに係わ
り、特にカラーカメラで撮えた三原色信号について明度
偏差の補正を行う車両塗装の補修位置検出方法およびそ
の装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】自動車ボディの塗装面に生じた塗装不良
を水研して修正することは周知であり、車両塗装の補修
技術として、例えば特開昭５８−６４１５７号（Ｂ０５
Ｃ ９／０８）などの公報に見られるように、作業者が
搬送されてきた自動車ボディを目視検査し、発見した塗
装不良の部位と状態とを指示装置によっておのおのデー
タ入力することにより、搬送ラインの下流側でロボット
等による水研装置を作動させて自動的に水研を行うよう
な自動水研方法およびその装置が知られている。しかし
ながら、この技術にあっては、作業者が不良部位を発見
する毎に指示装置によって逐一データ入力しなければな
らないので、入力ミスが生じやすく、入力に手間がかか
り煩雑である。
を水研して修正することは周知であり、車両塗装の補修
技術として、例えば特開昭５８−６４１５７号（Ｂ０５
Ｃ ９／０８）などの公報に見られるように、作業者が
搬送されてきた自動車ボディを目視検査し、発見した塗
装不良の部位と状態とを指示装置によっておのおのデー
タ入力することにより、搬送ラインの下流側でロボット
等による水研装置を作動させて自動的に水研を行うよう
な自動水研方法およびその装置が知られている。しかし
ながら、この技術にあっては、作業者が不良部位を発見
する毎に指示装置によって逐一データ入力しなければな
らないので、入力ミスが生じやすく、入力に手間がかか
り煩雑である。
【０００３】そこで、前記自動化補修技術を発展させ
て、搬送ラインの上流側で作業者により自動車ボディの
塗装面を目視検査して発見した不良部位に不良グレード
別のマークを付し、その下流側においてカラーカメラを
備えた検出用ロボットにより塗装面のマークの種類およ
びマークの位置を検出し、さらに下流側には研磨用ロボ
ットを配置しておき、検出用ロボットの検出結果の情報
を研磨用ロボットに供給してその研磨用ロボットによっ
て塗装不良部位へ修正研磨を施すようにすることが考え
られている。
て、搬送ラインの上流側で作業者により自動車ボディの
塗装面を目視検査して発見した不良部位に不良グレード
別のマークを付し、その下流側においてカラーカメラを
備えた検出用ロボットにより塗装面のマークの種類およ
びマークの位置を検出し、さらに下流側には研磨用ロボ
ットを配置しておき、検出用ロボットの検出結果の情報
を研磨用ロボットに供給してその研磨用ロボットによっ
て塗装不良部位へ修正研磨を施すようにすることが考え
られている。
【０００４】前記検出用ロボットとしては、ハンド先端
のカラーカメラで被検査面、つまり自動車ボディの塗装
面を撮像し、不良部位に付されているマークを画像認識
により自動的に検出するものであり、ハンドを自動車ボ
ディに沿って移動させて被検査面を所定区画毎に撮像
し、画像を順次取り込んで画像認識、つまり補修位置の
検出を行っていく。
のカラーカメラで被検査面、つまり自動車ボディの塗装
面を撮像し、不良部位に付されているマークを画像認識
により自動的に検出するものであり、ハンドを自動車ボ
ディに沿って移動させて被検査面を所定区画毎に撮像
し、画像を順次取り込んで画像認識、つまり補修位置の
検出を行っていく。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このと
き搬送ライン上にある自動車ボディの位置ズレのため、
被検査面としての自動車ボディを照光している照明装置
と自動車ボディとの相対関係がズレてしまい、被検査面
に対してあらかじめ設定した条件では均一に照光できず
照明ムラが生じ、カラーカメラで撮えた画像に明度のム
ラが出るという不都合があった。
き搬送ライン上にある自動車ボディの位置ズレのため、
被検査面としての自動車ボディを照光している照明装置
と自動車ボディとの相対関係がズレてしまい、被検査面
に対してあらかじめ設定した条件では均一に照光できず
照明ムラが生じ、カラーカメラで撮えた画像に明度のム
ラが出るという不都合があった。
【０００６】しかも、被検査面としての自動車ボディは
多くの曲面からなる複雑な形状をしているので、照明ム
ラなく照光すること自体困難であり、このため自動車ボ
ディの位置ズレがたとえわずかであっても照光設定に大
きく影響があり、カラーカメラで撮えた画像に明度のム
ラが出て画像認識において検出ミスが発生し、マークを
安定に検出できず好ましくなかった。
多くの曲面からなる複雑な形状をしているので、照明ム
ラなく照光すること自体困難であり、このため自動車ボ
ディの位置ズレがたとえわずかであっても照光設定に大
きく影響があり、カラーカメラで撮えた画像に明度のム
ラが出て画像認識において検出ミスが発生し、マークを
安定に検出できず好ましくなかった。
【０００７】本発明は前記の事情に鑑みてなされたもの
であり、その目的は、照明ムラによる撮像画像の明度の
ムラを除去して画像認識に際して検出ミスを防ぎ、マー
ク検出の確実性・安定性を向上できる車両塗装の補修位
置検出方法およびその装置を提供することにある。
であり、その目的は、照明ムラによる撮像画像の明度の
ムラを除去して画像認識に際して検出ミスを防ぎ、マー
ク検出の確実性・安定性を向上できる車両塗装の補修位
置検出方法およびその装置を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
本発明は、車両の塗装面をカラーカメラで撮像し、その
塗装面の補修位置に付されているカラーマークを画像認
識により自動的に検出する車両塗装の補修位置検出方法
において、前記カラーカメラで撮らえた三原色信号のお
のおのにつき、基準スケール上へ正規化変換し、色レベ
ルおよび白レベルに関して基準値を基に補正係数を求
め、それらの補正係数で正規化信号の明度偏差を補正す
ることを特徴とする。
本発明は、車両の塗装面をカラーカメラで撮像し、その
塗装面の補修位置に付されているカラーマークを画像認
識により自動的に検出する車両塗装の補修位置検出方法
において、前記カラーカメラで撮らえた三原色信号のお
のおのにつき、基準スケール上へ正規化変換し、色レベ
ルおよび白レベルに関して基準値を基に補正係数を求
め、それらの補正係数で正規化信号の明度偏差を補正す
ることを特徴とする。
【０００９】また、本発明は、車両の塗装面をカラーカ
メラで撮像し、その塗装面の補修位置に付されているカ
ラーマークを画像認識により自動的に検出する車両塗装
の補修位置検出装置において、前記カラーカメラで撮ら
えた三原色信号のおのおのにつき、基準スケール上へ正
規化変換する正規化変換手段と、色レベルおよび白レベ
ルに関して基準値を基に補正係数を求め、それらの補正
係数で正規化信号の明度偏差を補正する明度補正手段と
を備えたことを特徴とする。
メラで撮像し、その塗装面の補修位置に付されているカ
ラーマークを画像認識により自動的に検出する車両塗装
の補修位置検出装置において、前記カラーカメラで撮ら
えた三原色信号のおのおのにつき、基準スケール上へ正
規化変換する正規化変換手段と、色レベルおよび白レベ
ルに関して基準値を基に補正係数を求め、それらの補正
係数で正規化信号の明度偏差を補正する明度補正手段と
を備えたことを特徴とする。
【００１０】
【作用】本発明の作用について述べると、画像認識のた
めカラーカメラで撮えた三原色信号は、おのおのがまず
基準スケール上へ正規化変換され、次に色レベルおよび
白レベルに関して基準値を基に補正係数が求められ、そ
れらの補正係数で正規化信号の明度偏差が補正される。
したがって、被撮像面で照明ムラが生じていても、撮像
画像としては明度が偏差なく基準に平坦・均一に合せら
れることになり、明度のムラを除去することができる。
めカラーカメラで撮えた三原色信号は、おのおのがまず
基準スケール上へ正規化変換され、次に色レベルおよび
白レベルに関して基準値を基に補正係数が求められ、そ
れらの補正係数で正規化信号の明度偏差が補正される。
したがって、被撮像面で照明ムラが生じていても、撮像
画像としては明度が偏差なく基準に平坦・均一に合せら
れることになり、明度のムラを除去することができる。
【００１１】
【実施例】以下、本発明の実施例につき、添付図面を参
照して説明する。図１は、本発明の好適な一実施例を示
す自動車製造ラインの平面図である。同図は上流から搬
送されてくる自動車ボディの塗装面の検査および修正研
磨を行う塗装補修ラインＬを示している。
照して説明する。図１は、本発明の好適な一実施例を示
す自動車製造ラインの平面図である。同図は上流から搬
送されてくる自動車ボディの塗装面の検査および修正研
磨を行う塗装補修ラインＬを示している。
【００１２】この塗装補修ラインＬには、上流側から検
査マーキングステーションＬ１，マーク検出ステーショ
ンＬ２，補修ステーションＬ３および水洗ステーション
Ｌ４が順に設けられている。
査マーキングステーションＬ１，マーク検出ステーショ
ンＬ２，補修ステーションＬ３および水洗ステーション
Ｌ４が順に設けられている。
【００１３】検査マーキングステーションＬ１には、検
査員Ｐ１，Ｐ２が車体Ｂの左右におのおの臨んで配され
ている。ここでは、当該ステーションに搬送されてきた
車体Ｂの塗装面を検査員Ｐ１，Ｐ２により目視検査する
ようにしており、塗装面にピンホールや異物付着などの
塗装不良を発見したときには、発見した不良部位へ検査
員Ｐ１，Ｐ２が当該部位に対応して研磨グレードに応じ
たカラーマーカを用いてマークＭを付ける。本実施例で
は、塗装不良部位に施すべき補修の研磨グレードは重研
磨，中研磨，軽研磨の三ランクとされており、各ランク
におのおの所定色が割付けられている。
査員Ｐ１，Ｐ２が車体Ｂの左右におのおの臨んで配され
ている。ここでは、当該ステーションに搬送されてきた
車体Ｂの塗装面を検査員Ｐ１，Ｐ２により目視検査する
ようにしており、塗装面にピンホールや異物付着などの
塗装不良を発見したときには、発見した不良部位へ検査
員Ｐ１，Ｐ２が当該部位に対応して研磨グレードに応じ
たカラーマーカを用いてマークＭを付ける。本実施例で
は、塗装不良部位に施すべき補修の研磨グレードは重研
磨，中研磨，軽研磨の三ランクとされており、各ランク
におのおの所定色が割付けられている。
【００１４】マーク検出ステーションＬ２の上流側部分
には、車体Ｂの種類を検知するため発光部１と受光部２
とを対にした車種検知センサ３が搬送ラインの左右に対
向して複数設けられており、下流側部分には車体Ｂに付
けられたマークＭを検出するためのマーク検出ロボット
Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３が車体Ｂの左右および上面におのおの
臨んで配設されている。各マーク検出ロボットＲ１，Ｒ
２，Ｒ３は、ハンド先端にカラーカメラ４がおのおの設
けられており、車体Ｂに付されたマークＭの位置および
色等を検出するためハンドを車体Ｂに沿って移動し、カ
ラーカメラ４で車体Ｂの塗装面を所定区画毎に撮像する
ようになっている。
には、車体Ｂの種類を検知するため発光部１と受光部２
とを対にした車種検知センサ３が搬送ラインの左右に対
向して複数設けられており、下流側部分には車体Ｂに付
けられたマークＭを検出するためのマーク検出ロボット
Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３が車体Ｂの左右および上面におのおの
臨んで配設されている。各マーク検出ロボットＲ１，Ｒ
２，Ｒ３は、ハンド先端にカラーカメラ４がおのおの設
けられており、車体Ｂに付されたマークＭの位置および
色等を検出するためハンドを車体Ｂに沿って移動し、カ
ラーカメラ４で車体Ｂの塗装面を所定区画毎に撮像する
ようになっている。
【００１５】補修ステーションＬ３には、水洗シャワ５
が車体Ｂを取り囲んで複数設けられており、かつ研磨ロ
ボットＲ４，Ｒ５，Ｒ６が車体Ｂの左右および上面にお
のおの臨んで配設されている。各研磨ロボットＲ４，Ｒ
５，Ｒ６は、ハンド先端に研磨ツール６がおのおの設け
られており、マーク検出ステーションＬ２からのデータ
に基づいて研磨ツール６をマークＭの位置へ導いて修正
研磨を行うようになっている。
が車体Ｂを取り囲んで複数設けられており、かつ研磨ロ
ボットＲ４，Ｒ５，Ｒ６が車体Ｂの左右および上面にお
のおの臨んで配設されている。各研磨ロボットＲ４，Ｒ
５，Ｒ６は、ハンド先端に研磨ツール６がおのおの設け
られており、マーク検出ステーションＬ２からのデータ
に基づいて研磨ツール６をマークＭの位置へ導いて修正
研磨を行うようになっている。
【００１６】水洗ステーションＬ４には、水洗シャワ７
が車体Ｂを取り囲んで複数設けられており、かつ水洗ブ
ラシＷ１，Ｗ２，Ｗ３が車体Ｂの左右および上面におの
おの臨んで配設されていて、補修研磨後の車体Ｂを水洗
いするようになっている。
が車体Ｂを取り囲んで複数設けられており、かつ水洗ブ
ラシＷ１，Ｗ２，Ｗ３が車体Ｂの左右および上面におの
おの臨んで配設されていて、補修研磨後の車体Ｂを水洗
いするようになっている。
【００１７】検査マーキングステーションＬ１を除く各
ステーションＬ２〜Ｌ４には動作制御のための制御盤８
〜２１が設けられており、図２の制御系ブロック図に示
すように、車種検知センサ３は車種検知盤８により、マ
ーク検出ロボットＲ１，Ｒ２，Ｒ３はおのおのマーク検
出ロボット制御盤９，１０，１１により、カラーカメラ
４，…はおのおのマーク検出盤１２，１３，１４によ
り、研磨ロボットＲ４，Ｒ５，Ｒ６はおのおの研磨ロボ
ット制御盤１５，１６，１７により、研磨ツール６，…
はおのおの研磨ツール制御盤１８，１９，２０により、
水洗シャワ７，…および水洗ブラシＷ１，Ｗ２，Ｗ３は
水洗制御盤２１により制御されるようになっている。そ
して、これらの制御盤８〜２０は、バスライン２２によ
って相互に接続されており、かつ外部から生産情報を受
ける生産情報ネット端末器２３と接続されている。
ステーションＬ２〜Ｌ４には動作制御のための制御盤８
〜２１が設けられており、図２の制御系ブロック図に示
すように、車種検知センサ３は車種検知盤８により、マ
ーク検出ロボットＲ１，Ｒ２，Ｒ３はおのおのマーク検
出ロボット制御盤９，１０，１１により、カラーカメラ
４，…はおのおのマーク検出盤１２，１３，１４によ
り、研磨ロボットＲ４，Ｒ５，Ｒ６はおのおの研磨ロボ
ット制御盤１５，１６，１７により、研磨ツール６，…
はおのおの研磨ツール制御盤１８，１９，２０により、
水洗シャワ７，…および水洗ブラシＷ１，Ｗ２，Ｗ３は
水洗制御盤２１により制御されるようになっている。そ
して、これらの制御盤８〜２０は、バスライン２２によ
って相互に接続されており、かつ外部から生産情報を受
ける生産情報ネット端末器２３と接続されている。
【００１８】マーク検出盤１２，１３，１４はいずれも
同様の構成を有し、図３に示すように、明度補正プロセ
ッサ２４と画像プロセッサ２５とを備えている。カラー
カメラ４で撮えられた車体Ｂの塗装面の画像は、いわゆ
る三原色のビデオ信号ＶR ，ＶG ，ＶB として明度補正
プロセッサ２４に取り込まれるものであり、マーク検出
盤１２，１３，１４としては、明度補正プロセッサ２４
において明度偏差の補正を行って補正ビデオ信号Ｃ
ＶR ，ＣＶG ，ＣＶB とし、それらの信号を画像プロセ
ッサ２５へ送り込んで解析処理し、補修位置を示すマー
クＭの位置および研磨グレードを示す色などの検出つま
り画像認識を行うようになっている。
同様の構成を有し、図３に示すように、明度補正プロセ
ッサ２４と画像プロセッサ２５とを備えている。カラー
カメラ４で撮えられた車体Ｂの塗装面の画像は、いわゆ
る三原色のビデオ信号ＶR ，ＶG ，ＶB として明度補正
プロセッサ２４に取り込まれるものであり、マーク検出
盤１２，１３，１４としては、明度補正プロセッサ２４
において明度偏差の補正を行って補正ビデオ信号Ｃ
ＶR ，ＣＶG ，ＣＶB とし、それらの信号を画像プロセ
ッサ２５へ送り込んで解析処理し、補修位置を示すマー
クＭの位置および研磨グレードを示す色などの検出つま
り画像認識を行うようになっている。
【００１９】以下、図４のブロック図に基づいて、明度
補正プロセッサ２４の作用について説明する。明度補正
プロセッサ２４には複数の演算部２６〜３５が備えられ
ており、明度偏差の補正を行うための演算ロジックが構
成されている。
補正プロセッサ２４の作用について説明する。明度補正
プロセッサ２４には複数の演算部２６〜３５が備えられ
ており、明度偏差の補正を行うための演算ロジックが構
成されている。
【００２０】ビデオカメラ４から入力されるビデオ信号
ＶR ，ＶG ，ＶB は、まず正規化演算部２６，２７，２
８へおのおの取り込まれ、それらのビデオ信号から零バ
イアスＢR ，ＢG ，ＢB が減算除去され、スケールファ
クタＧR ，ＧG ，ＧB が乗算されて正規化信号ＳR ，Ｓ
G ，ＳB として正規化される。
ＶR ，ＶG ，ＶB は、まず正規化演算部２６，２７，２
８へおのおの取り込まれ、それらのビデオ信号から零バ
イアスＢR ，ＢG ，ＢB が減算除去され、スケールファ
クタＧR ，ＧG ，ＧB が乗算されて正規化信号ＳR ，Ｓ
G ，ＳB として正規化される。
【００２１】次に、それら正規化信号が色レベル補正演
算部２９，３０，３１へおのおの取り込まれ、色レベル
に関する基準値ＳＢR ，ＳＢG ，ＳＢB が正規化信号Ｓ
R ，ＳG ，ＳB で除算され、かつ所定値αでべき乗がと
られて基準の色レベルに対する比率、すなわち色レベル
の補正係数が求められる。そして、その色レベル補正係
数を正規化信号ＳR ，ＳG ，ＳB へ乗じて、まず色レベ
ルの補正が行われる。正規化演算部２６，２７，２８の
出力である正規化信号ＳR ，ＳG ，ＳB は白レベル補正
係数演算部３２へ取り込まれ、色レベルに関する三つの
基準値ＳＢR，ＳＢG ，ＳＢB のおのおのにつき二乗し
て全体の和をとったもの、つまり基準値ＳＢR ，Ｓ
ＢG ，ＳＢB のベクトル和を、正規化信号ＳR ，ＳG ，
ＳB のベクトル和で除算して基準の白レベルに対する比
率を求め、かつ所定値βでべき乗をとって白レベルの補
正係数Ｋ２とする。そして、色レベル補正信号ＳＫR ，
ＳＫG ，ＳＫB が明度偏差補正演算部３３，３４，３５
へ取り込まれ、それらに白レベルの補正係数Ｋ２が乗じ
られることによって白レベル補正がなされ、補正ビデオ
信号ＣＶR ，ＣＶG ，ＣＶB が得られる。
算部２９，３０，３１へおのおの取り込まれ、色レベル
に関する基準値ＳＢR ，ＳＢG ，ＳＢB が正規化信号Ｓ
R ，ＳG ，ＳB で除算され、かつ所定値αでべき乗がと
られて基準の色レベルに対する比率、すなわち色レベル
の補正係数が求められる。そして、その色レベル補正係
数を正規化信号ＳR ，ＳG ，ＳB へ乗じて、まず色レベ
ルの補正が行われる。正規化演算部２６，２７，２８の
出力である正規化信号ＳR ，ＳG ，ＳB は白レベル補正
係数演算部３２へ取り込まれ、色レベルに関する三つの
基準値ＳＢR，ＳＢG ，ＳＢB のおのおのにつき二乗し
て全体の和をとったもの、つまり基準値ＳＢR ，Ｓ
ＢG ，ＳＢB のベクトル和を、正規化信号ＳR ，ＳG ，
ＳB のベクトル和で除算して基準の白レベルに対する比
率を求め、かつ所定値βでべき乗をとって白レベルの補
正係数Ｋ２とする。そして、色レベル補正信号ＳＫR ，
ＳＫG ，ＳＫB が明度偏差補正演算部３３，３４，３５
へ取り込まれ、それらに白レベルの補正係数Ｋ２が乗じ
られることによって白レベル補正がなされ、補正ビデオ
信号ＣＶR ，ＣＶG ，ＣＶB が得られる。
【００２２】すなわち、図５のフローチャートに示すよ
うに、明度補正プロセッサ２４ではカラーカメラ４から
取り込まれた三原色のビデオ信号ＶR ，ＶG ，ＶB のお
のおのにつき、まず基準スケール上へ正規化変換して正
規化信号ＳR ，ＳG ，ＳB とし（Ｔ１）、次に色レベル
および白レベルに関して基準値ＳＢR ，ＳＢG ，ＳＢB
を基に補正係数ＫR ，ＫG ，ＫB ，Ｋ２をおのおの求め
（Ｔ２，Ｔ３）、それらの補正係数で正規化信号ＳR ，
ＳG ，ＳB が持っている明度偏差を補正して補正ビデオ
信号ＣＶR ，ＣＶG ，ＣＶB を得るようにしている（Ｔ
４）。
うに、明度補正プロセッサ２４ではカラーカメラ４から
取り込まれた三原色のビデオ信号ＶR ，ＶG ，ＶB のお
のおのにつき、まず基準スケール上へ正規化変換して正
規化信号ＳR ，ＳG ，ＳB とし（Ｔ１）、次に色レベル
および白レベルに関して基準値ＳＢR ，ＳＢG ，ＳＢB
を基に補正係数ＫR ，ＫG ，ＫB ，Ｋ２をおのおの求め
（Ｔ２，Ｔ３）、それらの補正係数で正規化信号ＳR ，
ＳG ，ＳB が持っている明度偏差を補正して補正ビデオ
信号ＣＶR ，ＣＶG ，ＣＶB を得るようにしている（Ｔ
４）。
【００２３】このように、画像認識のためカラーカメラ
４で撮えられた三原色のビデオ信号ＶR ，ＶG ，ＶB の
おのおのにつき明度偏差が補正されることから、車体Ｂ
の塗装面、つまり被撮像面に照明ムラが生じていても、
撮像画像としては明度が偏差なく基準に平坦・均一に合
せられることになる。例えば、図６はカメラレンズの絞
り値に対する画像信号の出力レベルを示すグラフであ
り、同図に示す二つの特性Ｖi ，ＣＶi は照明ムラを擬
似実現するために絞り値を増減変化させて得ている。明
度偏差の補正を行わない場合は破線の特性Ｖi で示すよ
うに、カメラレンズを絞り込むに応じて画像信号の出力
レベルは当然に低減していくが、本発明によれば、実線
の特性ＣＶi で示すように、出力レベルを絞り値にかか
わらず平坦・均一とできる。このような補正が撮像画像
の各部について行われるのですなわち明度のムラを除去
することができる。その結果画像認識に際して検出ミス
を防止してマーク検出の確実性・安定性を向上でき、補
修位置の検出を確実・安定に行えるようにすることがで
きる。
４で撮えられた三原色のビデオ信号ＶR ，ＶG ，ＶB の
おのおのにつき明度偏差が補正されることから、車体Ｂ
の塗装面、つまり被撮像面に照明ムラが生じていても、
撮像画像としては明度が偏差なく基準に平坦・均一に合
せられることになる。例えば、図６はカメラレンズの絞
り値に対する画像信号の出力レベルを示すグラフであ
り、同図に示す二つの特性Ｖi ，ＣＶi は照明ムラを擬
似実現するために絞り値を増減変化させて得ている。明
度偏差の補正を行わない場合は破線の特性Ｖi で示すよ
うに、カメラレンズを絞り込むに応じて画像信号の出力
レベルは当然に低減していくが、本発明によれば、実線
の特性ＣＶi で示すように、出力レベルを絞り値にかか
わらず平坦・均一とできる。このような補正が撮像画像
の各部について行われるのですなわち明度のムラを除去
することができる。その結果画像認識に際して検出ミス
を防止してマーク検出の確実性・安定性を向上でき、補
修位置の検出を確実・安定に行えるようにすることがで
きる。
【００２４】
【発明の効果】以上詳細に説明したように、本発明に係
る車両塗装の補修位置検出方法およびその装置によれ
ば、画像認識のためカラーカメラで撮えた三原色信号の
おのおのにつき明度偏差が補正されるので、被撮像面に
照明ムラが生じていても、撮像画像としては明度が偏差
なく基準に平坦・均一に合せられることになり、明度の
ムラを除去することができる。その結果、画像認識にお
ける検出ミスを防止でき、マーク検出の確実性・安定性
を向上できる。
る車両塗装の補修位置検出方法およびその装置によれ
ば、画像認識のためカラーカメラで撮えた三原色信号の
おのおのにつき明度偏差が補正されるので、被撮像面に
照明ムラが生じていても、撮像画像としては明度が偏差
なく基準に平坦・均一に合せられることになり、明度の
ムラを除去することができる。その結果、画像認識にお
ける検出ミスを防止でき、マーク検出の確実性・安定性
を向上できる。
【図１】本発明の一実施例を示す自動車製造ラインの平
面図である。
面図である。
【図２】塗装補修ラインの制御系を示すブロック図であ
る。
る。
【図３】マーク検出盤のブロック図である。
【図４】明度偏差補正の演算ロジックを示すブロック図
である。
である。
【図５】図４に示す演算ロジックの動作を説明するフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【図６】カメラレンズの絞り値に対する画像信号の出力
レベル特性を例示したグラフである。
レベル特性を例示したグラフである。
４ カラーカメラ １２，１３，１４ 補修位置検出装置（マーク検出盤） ２６，２７，２８ 正規化変換手段（正規化演算部） ２９，３０，３１ 明度補正手段（色レベル補正演算
部） ３２ 明度補正手段（白レベル補正係数演算部） ３３，３４，３５ 明度補正手段（明度偏差補正演算
部） Ｂ 車両（車体） Ｍ カラーマーク（マーク） ＶR ，ＶG ，ＶB 三原色信号（ビデオ信号） ＳＢR ，ＳＢG ，ＳＢB 基準値 ＫR ，ＫG ，ＫB ，Ｋ２ 補正係数 ＳR ，ＳG ，ＳB 正規化信号
部） ３２ 明度補正手段（白レベル補正係数演算部） ３３，３４，３５ 明度補正手段（明度偏差補正演算
部） Ｂ 車両（車体） Ｍ カラーマーク（マーク） ＶR ，ＶG ，ＶB 三原色信号（ビデオ信号） ＳＢR ，ＳＢG ，ＳＢB 基準値 ＫR ，ＫG ，ＫB ，Ｋ２ 補正係数 ＳR ，ＳG ，ＳB 正規化信号
Claims (2)
- 【請求項１】 車両の塗装面をカラーカメラで撮像し、
その塗装面の補修位置に付されているカラーマークを画
像認識により自動的に検出する車両塗装の補修位置検出
方法において、 前記カラーカメラで撮らえた三原色信号のおのおのにつ
き、基準スケール上へ正規化変換し、色レベルおよび白
レベルに関して基準値を基に補正係数を求め、それらの
補正係数で正規化信号の明度偏差を補正する、 ことを特徴とする車両塗装の補修位置検出方法。 - 【請求項２】 車両の塗装面をカラーカメラで撮像し、
その塗装面の補修位置に付されているカラーマークを画
像認識により自動的に検出する車両塗装の補修位置検出
装置において、 前記カラーカメラで撮らえた三原色信号のおのおのにつ
き、基準スケール上へ正規化変換する正規化変換手段
と、 色レベルおよび白レベルに関して基準値を基に補正係数
を求め、それらの補正係数で正規化信号の明度偏差を補
正する明度補正手段と、 を備えたことを特徴とする車両塗装の補修位置検出装
置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2266292A JP3053032B2 (ja) | 1992-02-07 | 1992-02-07 | 車両塗装の補修位置検出方法およびその装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2266292A JP3053032B2 (ja) | 1992-02-07 | 1992-02-07 | 車両塗装の補修位置検出方法およびその装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05223522A true JPH05223522A (ja) | 1993-08-31 |
| JP3053032B2 JP3053032B2 (ja) | 2000-06-19 |
Family
ID=12089062
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2266292A Expired - Fee Related JP3053032B2 (ja) | 1992-02-07 | 1992-02-07 | 車両塗装の補修位置検出方法およびその装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3053032B2 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010067223A (ja) * | 2008-09-12 | 2010-03-25 | Canon Inc | 画像処理装置、画像処理方法、及び、画像処理プログラム |
| KR101271620B1 (ko) * | 2010-12-31 | 2013-06-11 | 삼성중공업 주식회사 | 도장면 검출 방법 및 이를 이용한 도장 방법 |
| KR20180062212A (ko) * | 2016-11-30 | 2018-06-08 | 주식회사 서연이화 | 차량용 내장재 도장사양 검사시스템 |
| KR20210049509A (ko) * | 2019-10-25 | 2021-05-06 | 박현덕 | As용 범퍼 도장 관리 서버 및 이를 이용한 통합 관리 방법 |
-
1992
- 1992-02-07 JP JP2266292A patent/JP3053032B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010067223A (ja) * | 2008-09-12 | 2010-03-25 | Canon Inc | 画像処理装置、画像処理方法、及び、画像処理プログラム |
| US8737749B2 (en) | 2008-09-12 | 2014-05-27 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus, image processing method, and medium storing image processing program |
| KR101271620B1 (ko) * | 2010-12-31 | 2013-06-11 | 삼성중공업 주식회사 | 도장면 검출 방법 및 이를 이용한 도장 방법 |
| KR20180062212A (ko) * | 2016-11-30 | 2018-06-08 | 주식회사 서연이화 | 차량용 내장재 도장사양 검사시스템 |
| KR20210049509A (ko) * | 2019-10-25 | 2021-05-06 | 박현덕 | As용 범퍼 도장 관리 서버 및 이를 이용한 통합 관리 방법 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3053032B2 (ja) | 2000-06-19 |
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|---|---|---|---|
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