JPH0589224A - Detecting method for micro target scattered in wide target area - Google Patents
Detecting method for micro target scattered in wide target areaInfo
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- JPH0589224A JPH0589224A JP3246096A JP24609691A JPH0589224A JP H0589224 A JPH0589224 A JP H0589224A JP 3246096 A JP3246096 A JP 3246096A JP 24609691 A JP24609691 A JP 24609691A JP H0589224 A JPH0589224 A JP H0589224A
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、例えば画像処理に適用
して好適な、広い対象領域に散在する微小対象物を検出
する方法に関わる。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method for detecting minute objects scattered in a wide object area, which is suitable for application to image processing, for example.
【０００２】[0002]
【従来の技術】例えば、多層セラミック基板の製造に使
用されるグリーンシート（商品名）では、一辺が約１５
０ｍｍの正方形の中に内径が数１００ミクロンの孔即ち
スルーホールが数個から数万個散在する。2. Description of the Related Art For example, in a green sheet (trade name) used for manufacturing a multilayer ceramic substrate, one side has about 15
There are several to tens of thousands of holes or through holes having an inner diameter of several hundreds of microns in a 0 mm square.
【０００３】このように比較的広い領域に微小対象物が
散在する場合、対象物の個数と各対象物の特徴量を正確
にしかも迅速に計測することは困難である。When minute objects are scattered in a relatively wide area as described above, it is difficult to accurately and quickly measure the number of objects and the characteristic amount of each object.
【０００４】比較的広い領域に散在する微小対象物の個
数と各微小対象物の特徴量を求める場合、その領域を一
視野として捉え視野内の微小対象物を一つ一つ検出して
その個数と各対象物の特徴量を求める方法がある。When the number of minute objects scattered in a relatively wide area and the feature amount of each minute object are obtained, the area is regarded as one field of view and each minute object in the field of view is detected and the number thereof is determined. There is a method of obtaining the feature amount of each target.
【０００５】この方法では、領域の大きさに比較してそ
こに含まれる対象物の寸法が小さいときには領域全体と
各対象物を同時に高い精度で認識することは困難であ
り、対象領域を一視野で捉えると対象物は分解能以下の
精度でしか検出できないことがある。With this method, it is difficult to recognize the entire area and each object at the same time with high accuracy when the size of the object contained therein is smaller than the size of the area. In some cases, the target object may be detected only with a precision less than the resolution.
【０００６】[0006]
【発明が解決しようとする課題】一方、対象領域を複数
の視野によって捉え各視野毎に微小対象物の個数と各微
小対象物の特徴量を求める方法がある。この方法では、
各視野毎に対象物を正確に認識できるが、各視野の境界
に存在する対象物の処理が困難であり、斯かる境界に跨
がる対象物の特徴量の検出ができなかったり、同じ対象
物を複数の視野にて重複して検出することがある。On the other hand, there is a method in which a target area is captured from a plurality of visual fields and the number of minute objects and the characteristic amount of each minute object are obtained for each visual field. in this way,
Although the object can be accurately recognized for each field of view, it is difficult to process the object existing at the boundary of each field of view, and it is not possible to detect the feature amount of the object crossing the boundary, or the same object Objects may be detected in duplicate in multiple fields of view.
【０００７】本発明はかかる点に鑑み比較的広い領域に
散在する多数の微小対象物の個数と各微小対象物の特徴
量を求める方法を提供することを目的とする。An object of the present invention is to provide a method for obtaining the number of a large number of minute objects scattered in a relatively wide area and the feature amount of each minute object in view of the above point.
【０００８】[0008]
【課題を解決するための手段】本発明による広い対象領
域に散在する微小対象物を検出する方法は、対象領域を
複数の小領域に分割することと、小領域に対してその小
領域を含む有効領域を設定し有効領域に含まれる対象物
を検出することと、有効領域に含まれる対象物とその有
効領域に対応する小領域に隣接する小領域に含まれる対
象物とを比較することと、を含む。A method for detecting minute objects scattered over a wide target area according to the present invention includes dividing the target area into a plurality of small areas and including the small areas with respect to the small areas. Setting an effective area and detecting an object included in the effective area; and comparing an object included in the effective area and an object included in a small area adjacent to a small area corresponding to the effective area, ,including.
【０００９】本発明の方法によると、有効領域に含まれ
る対象物はディジタル画像として検出される。According to the method of the present invention, the object contained in the effective area is detected as a digital image.
【００１０】本発明の方法によると、有効領域に含まれ
る対象物の検出はディジタル画像の画素を２値化するこ
とによってなされる。According to the method of the present invention, the detection of the object contained in the effective area is performed by binarizing the pixels of the digital image.
【００１１】[0011]
【作用】本発明に依れば図１〜図４に示すように、対象
領域例えば対象視野１０を複数の区画視野１２に漏れな
く分割し、各区画視野１２に対してその区画視野１２を
含みその区画視野１２より大きい有効視野１４を設定し
斯かる有効視野１４によって対象物１６を検出し、かく
して検出された対象物１６のうち隣接する区画視野１２
により既に検出された対象物１６を除去するように構成
されているため、区画視野１２の境界に跨がる対象物１
６を正確に検出することができる。According to the present invention, as shown in FIGS. 1 to 4, the target area, for example, the target visual field 10 is divided into a plurality of divided visual fields 12 without omission, and each divided visual field 12 includes the divided visual field 12. An effective visual field 14 larger than the divided visual field 12 is set, and an object 16 is detected by the effective visual field 14, and the adjacent divided visual field 12 among the detected object 16 is detected.
Is configured to remove the object 16 already detected by, the object 1 straddling the boundary of the partitioned visual field 12
6 can be detected accurately.
【００１２】[0012]
【実施例】以下、図１〜図５を参照して本発明の実施例
について説明する。本発明による方法の概要を図２に示
す。Embodiments of the present invention will be described below with reference to FIGS. An overview of the method according to the invention is shown in FIG.
【００１３】ステップ１０１に於いて、検出すべき対象
物１６が散在する対象領域例えば対象視野１０をＮ個の
区画視野１２に漏れなく分割する。区画視野１２は、一
視野として視野内に散在する対象物１６を検出すること
ができるように設定する。In step 101, a target area in which the objects 16 to be detected are scattered, for example, the target visual field 10, is divided into N divided visual fields 12 without omission. The partitioned visual field 12 is set so that the objects 16 scattered in the visual field can be detected as one visual field.
【００１４】従って区画視野１２の寸法は、検出すべき
対象物１６を正確に認識することができるように充分小
さいことが必要であるが、逆に小さ過ぎると区画視野１
２の個数Ｎが大きくなり、対象視野１０全体の処理に時
間がかかる。Therefore, it is necessary that the size of the compartmental field of view 12 is sufficiently small so that the object 16 to be detected can be accurately recognized.
The number N of 2 becomes large, and it takes time to process the entire target visual field 10.
【００１５】図１は対象視野１０が１２個の区画視野１
２に分割された場合を示している。この例では各区画視
野１２は長方形をなしているが、区画視野１２の形状は
長方形に限定されるものでなく他の任意の形状であって
よい。また各区画視野１２は同一形状且つ同一面積であ
る必要はない。FIG. 1 shows a sectional field of view 1 having 12 target fields of view 10.
The figure shows the case of being divided into two. In this example, each partitioned visual field 12 has a rectangular shape, but the shape of the partitioned visual field 12 is not limited to a rectangular shape and may be any other shape. Further, the divided visual fields 12 do not have to have the same shape and the same area.
【００１６】図１に示すように、Ｎ個の区画視野１２に
対象視野１０の端から順番に０、１、２、・・の符号を
付す。この順番は、区画視野１２を処理する順番、例え
ば視野の走査順に一致させる。As shown in FIG. 1, the N divisional visual fields 12 are numbered 0, 1, 2, ... In order from the end of the target visual field 10. This order is matched with the order of processing the divided visual field 12, for example, the scanning order of the visual field.
【００１７】ステップ１０２では、Ｎ＝０とし、最初に
処理すべき区画視野１２を設定する。ステップ１０３で
は、第Ｎ番の区画視野１２を処理することができるよう
にセンサを配置する。In step 102, N = 0 is set and the partitioned field 12 to be processed first is set. In step 103, the sensor is arranged so that the Nth compartment view 12 can be processed.
【００１８】センサは、ＣＣＤカメラを有し視野をディ
ジタル画像として取り込むことができるイメージセンサ
であってよく、例えば、ビデオ信号をＡ／Ｄコンバータ
によってディジタル信号に変換し５１２ピクセル×４８
０ピクセル×７ビットのディジタル画像を得ることがで
きるものであってよい。The sensor may be an image sensor having a CCD camera and capable of capturing a field of view as a digital image. For example, a video signal is converted into a digital signal by an A / D converter and 512 pixels × 48.
It may be capable of obtaining a digital image of 0 pixels × 7 bits.
【００１９】ステップ１０４では、第Ｎ番の区画視野１
２の画像処理をする。このステップ１０４では、後に詳
細に説明するように、処理すべき区画視野１２と隣接す
る区画視野１２との境界に跨がる対象物１６を処理する
ことが含まれる。In step 104, the Nth section visual field 1
2. Image processing of 2. This step 104 includes processing the object 16 that straddles the boundary between the partitioned field of view 12 to be processed and the adjacent partitioned field of view 12, as will be described in detail later.
【００２０】こうして第Ｎ番の区画視野１２に含まれる
対象物１６が検出されると、ステップ１０５ではかかる
対象物１６についてのデータ、例えば対象物１６の個数
と各対象物１６の特徴量が記憶装置に記憶される。When the objects 16 included in the Nth section visual field 12 are detected in this way, in step 105, data about the objects 16, for example, the number of objects 16 and the feature amount of each object 16 are stored. Stored in the device.
【００２１】ステップ１０６では、処理した区画視野１
２が最後のものであるか否かが判定される。ステップ１
０６に於いて、もし最後の区画視野１２でなければ、ス
テップ１０７に進んでＮが１だけ増加され、ステップ１
０３にて次の区画視野１２の処理がなされる。In step 106, the processed section view 1
It is determined whether 2 is the last one. Step 1
At 06, if it is not the final section view 12, proceed to step 107 to increase N by 1 and step 1
At 03, the next section visual field 12 is processed.
【００２２】次の区画視野１２に移動する場合、センサ
を区画視野１２に対して移動してもよいがセンサに対し
て対象視野１０を移動してもよい。センサを区画視野１
２に対して移動する場合、１台のカメラを区画視野１２
に対して移動してもよいが区画視野１２の個数だけカメ
ラを配置してカメラを順次作動するように構成してもよ
い。When moving to the next section visual field 12, the sensor may be moved with respect to the section visual field 12, or the target visual field 10 may be moved with respect to the sensor. Sensor field of view 1
When moving with respect to 2, one camera is used to divide the field of view 12
Although the cameras may be moved with respect to each other, the cameras may be arranged by the number of the division visual fields 12 and the cameras may be sequentially operated.
【００２３】ステップ１０６に於いて、もし処理した区
画視野１２が最後の区画視野１２であれば作業は終了す
る。At step 106, if the processed field of view 12 is the last field of view 12, the operation ends.
【００２４】図３は、ステップ１０４の内容を詳細に説
明する流れ図である。ステップ１０３で第Ｎ番の区画視
野１２に対してセンサが配置され、次にステップ２００
で第Ｎ番の区画視野１２に対して有効視野１４が設定さ
れる。FIG. 3 is a flow chart for explaining the details of step 104. In step 103, the sensor is arranged for the Nth section visual field 12, and then in step 200
Thus, the effective visual field 14 is set for the Nth partitioned visual field 12.
【００２５】有効視野１４は、図１及び図５Ａに示すよ
うに、区画視野１２を含み区画視野１２より大きい視野
として設定される。区画視野１２の外形線と有効視野１
４の外形線との間の環状帯の幅は、対象視野１０に含ま
れる対象物１６の大きさに依存して設定される。斯かる
環状帯の幅Ｄは、次の数１の式により求めてよい。As shown in FIGS. 1 and 5A, the effective visual field 14 is set as a visual field that includes the sectional visual field 12 and is larger than the sectional visual field 12. Outline of section field of view 12 and effective field of view 1
The width of the annular band between the contour line of No. 4 and the contour line of No. 4 is set depending on the size of the target object 16 included in the target visual field 10. The width D of such an annular band may be obtained by the following equation (1).
【００２６】[0026]
【数１】 [Equation 1]
【００２７】ここに、Ｆmax は対象物１６のフェレ径の
最大値であり、αは定数である。定数αは誤差の総和に
相当し、演算による誤差と機器の誤差が含まれる。環状
帯の幅Ｄは、一般には水平部分と垂直部分とでは又はＸ
方向とＹ方向とでは異なる値としてよい。Here, F max is the maximum value of the Feret diameter of the object 16, and α is a constant. The constant α corresponds to the sum of the errors, and includes the error due to the calculation and the device error. The width D of the annulus is generally between the horizontal and vertical portions or X
Different values may be set for the direction and the Y direction.
【００２８】図５Ａは、区画視野１２に対して有効視野
１４が設定された状態を示しており、黒丸Ａ、Ｂ、Ｃ、
Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇは視野に含まれる対象物１６を示す。有
効視野１４は枠１８の内側線として構成されてよい。FIG. 5A shows a state in which the effective visual field 14 is set for the partitioned visual field 12, and the black circles A, B, C, and
D, E, F, and G show the object 16 included in the visual field. The effective field of view 14 may be configured as an inner line of the frame 18.
【００２９】対象物１６のうち、ＣＤＥは区画視野１２
内に存在し、ＡＢは区画視野１２と有効視野１４との境
界に跨がって存在し、ＦＧは枠１８に接続し且つ区画視
野１２の外側に存在する。Of the object 16, the CDE is the section field of view 12.
Inside, AB exists across the boundary between the partitioned visual field 12 and the effective visual field 14, and the FG is connected to the frame 18 and exists outside the partitioned visual field 12.
【００３０】こうして有効視野１４が設定されるとこの
有効視野１４を含む視野の画像の読み取りがおこなわれ
る。画像は上述のように例えば７ビットのディジタル画
像として読み取られ８ビット（符号付）の画像メモリに
記憶される。When the effective visual field 14 is set in this manner, the image of the visual field including the effective visual field 14 is read. The image is read as a 7-bit digital image, for example, as described above, and stored in an 8-bit (signed) image memory.
【００３１】５１２ピクセル×４８０ピクセルの画素の
各々は、そのグレー値が０（＄００）〜１２７（＄７
Ｆ）の数値として即ち多値として読み取られる。尚、記
号＄は１６進数表記を表わす。Each of the 512 pixel × 480 pixel pixels has a gray value of 0 ($ 00) to 127 ($ 7).
It is read as a numerical value of F), that is, as a multivalue. The symbol $ represents hexadecimal notation.
【００３２】明るい画素は大きなグレー値に対応し暗い
画素は小さなグレー値に対応する。対象物１６は背景よ
り暗いため、対象物１６を取り込んだ画像を構成する画
素は比較的小さなグレー値となる。Bright pixels correspond to large gray values and dark pixels correspond to small gray values. Since the target 16 is darker than the background, the pixels forming the image in which the target 16 is captured have a relatively small gray value.
【００３３】次のステップ２０１ではこうして得られた
ディジタル画像に枠画像のディジタル画像を合成する。
枠画像は例えば、枠１８部分が−１（＄ＦＦ）で枠１８
以外の部分が０（＄００）のグレー値が付与されたもの
である。二つのディジタル画像の合成は、対応する画素
の各々についてそのグレー値をビットＯＲ演算すること
によりおこなわれる。In the next step 201, the digital image of the frame image is combined with the digital image thus obtained.
In the frame image, for example, the frame 18 part is -1 ($ FF) and the frame 18 is
The gray value of 0 ($ 00) is added to the other parts. The synthesis of the two digital images is done by bitwise ORing the gray values of each corresponding pixel.
【００３４】図５Ｂは有効視野１４を含む視野のディジ
タル画像に枠画像のディジタル画像を合成して得られた
合成画像の左上の一部分を示す。各画素は格子の一枠に
対応し、格子の枠内の数値は画素のグレー値を１６進数
にて表示したものである。枠画像に対応する画素には記
号ＦＦが付されており、記号ＦＦは−１に対応する。FIG. 5B shows a part of the upper left part of the combined image obtained by combining the digital image of the visual field including the effective visual field 14 with the digital image of the frame image. Each pixel corresponds to one frame of the grid, and the numerical value in the frame of the grid represents the gray value of the pixel in hexadecimal. The pixel corresponding to the frame image is assigned the symbol FF, and the symbol FF corresponds to -1.
【００３５】ステップ２０２では、ステップ２０１で得
られた合成画像の画素が二値化される。二値化は、各画
素のグレー値を所定の閾値によって二分することによっ
ておこなう。In step 202, the pixels of the composite image obtained in step 201 are binarized. Binarization is performed by dividing the gray value of each pixel by a predetermined threshold value.
【００３６】閾値より大きいグレー値に０を付し閾値に
等しいか又は閾値より小さいグレー値に１を付する。閾
値は好ましくは１〜１２７の間の数値であり、こうする
と枠画像の画素は二値化によって常に１となる。Gray values greater than the threshold are assigned 0 and gray values equal to or less than the threshold are assigned 1. The threshold value is preferably a numerical value between 1 and 127, so that the pixel of the frame image is always 1 by binarization.
【００３７】図６Ａは、図５Ｂに示す合成画像を二値化
して得られたディジタル画像を示す。多値が付与された
各画素は閾値＄３８によって１又は０のいずれかの値が
付与されている。こうして多値化画像を二値化すること
によって画像は１が付された画素と０が付された画素と
の二つの領域に分けられる。FIG. 6A shows a digital image obtained by binarizing the composite image shown in FIG. 5B. A value of 1 or 0 is given to each pixel to which a multi-value is given by the threshold value $ 38. By binarizing the multi-valued image in this way, the image is divided into two regions, that is, pixels to which 1 is added and pixels to which 0 is added.
【００３８】枠１８に接続する対象物１６が画像として
取り込まれると、斯かる対象物１６に対応する画像は、
二値化されたディジタル画像に於いては枠画像に連結さ
れた一つの連結領域を形成する。When the object 16 connected to the frame 18 is captured as an image, the image corresponding to the object 16 is
In the binarized digital image, one connected region connected to the frame image is formed.
【００３９】ここで連結領域を、同一の数値が付された
画素の集合であって、任意の二つの画素は領域内の画素
を連接してできる連続の画素曲線によって繋げることが
できるものとして定義する。連結領域は枠画像ばかりで
なく、枠画像の内部にも生成される。Here, the connected area is defined as a set of pixels having the same numerical value, and any two arbitrary pixels can be connected by a continuous pixel curve formed by connecting the pixels in the area. To do. The connected area is generated not only in the frame image but also inside the frame image.
【００４０】ステップ２０３では、ステップ２０２によ
って生成された連結領域がラベリングされる。ラベリン
グは、各連結領域に順次ラベル番号を付することによっ
てなされる。枠画像を含む連結領域に番号１を付し、枠
画像内に存在し且つ枠画像に接続しない連結領域に番号
２以下を付するようにしてもよい。In step 203, the connected area generated in step 202 is labeled. Labeling is performed by sequentially attaching a label number to each connected region. The connected area including the frame image may be numbered 1, and the connected area existing in the frame image and not connected to the frame image may be numbered 2 or less.
【００４１】図６Ｂには、図６Ａに示す如き連結領域を
含むディジタル画像がラベリングされたものが示されて
いる。FIG. 6B shows a labeled digital image including the connected area as shown in FIG. 6A.
【００４２】ステップ２０４では第Ｎ番の有効視野に含
まれる対象物１６の個数と各対象物１６の特徴量が計測
される。ステップ２０３に於いて枠画像を含む連結領域
にラベル番号１を付したなら、ラベル番号２が付された
連結領域より処理される。In step 204, the number of objects 16 included in the Nth effective field of view and the characteristic amount of each object 16 are measured. When the label area 1 is attached to the connected area including the frame image in step 203, the connection area attached with the label number 2 is processed.
【００４３】こうして、枠画像を含む連結領域を除去す
ることによって有効視野１４内の対象物１６が計測され
る。特徴量としては０次モーメント（画素数）、一次モ
ーメント、二次モーメント、フェレ径等その用途に応じ
たものがある。In this way, the object 16 in the effective visual field 14 is measured by removing the connected area including the frame image. The feature amount includes 0th moment (number of pixels), 1st moment, 2nd moment, Feret's diameter, and the like depending on its application.
【００４４】ステップ２０５では、各対象物１６の位置
即ち座標が計算される。各対象物１６の位置は一次モー
メントより求めた重心位置を用いて表されてよく、各有
効視野１４に対する座標と対象視野１０に対する座標と
が求められる。In step 205, the position or coordinate of each object 16 is calculated. The position of each object 16 may be represented by using the position of the center of gravity obtained from the first moment, and the coordinates for each effective visual field 14 and the coordinates for the target visual field 10 are obtained.
【００４５】図４はステップ１０５の内容を詳細に示す
流れ図である。ステップ１０４に続いてステップ３００
では、画像処理した区画視野１２が最初のものであるか
どうかが判定される。FIG. 4 is a flow chart showing the details of step 105. Following Step 104, Step 300
Then, it is determined whether or not the image-processed section visual field 12 is the first one.
【００４６】もし最初の区画視野１２であれば即ちＮ＝
０ならステップ３０３に進み、ステップ１０４で得られ
た有効視野１４のデータがそのまま記憶装置に記憶され
る。もし最初の区画視野１２でなければ即ちＮ≠０なら
ステップ３０１に進む。If it is the first partitioned field of view 12, ie N =
If it is 0, the process proceeds to step 303, and the data of the effective visual field 14 obtained in step 104 is stored in the storage device as it is. If it is not the first section visual field 12, that is, if N ≠ 0, the process proceeds to step 301.
【００４７】ステップ３０１では、画像処理した第Ｎ番
の有効視野１４のデータが隣接する区画視野１２のデー
タと比較される。第Ｎ番の区画視野１２を画像処理して
いる場合には、その区画視野１２に隣接している全ての
区画視野１２のデータと比較するのでなくその中の既に
画像処理がなされた区画視野１２と比較される。In step 301, the image-processed data of the Nth effective visual field 14 is compared with the data of the adjacent partitioned visual field 12. When the N-th section visual field 12 is being image-processed, it is not compared with the data of all the section visual fields 12 adjacent to the section visual field 12, but the section visual field 12 in which the image processing has already been performed therein. Compared to.
【００４８】例えば図１に於いて第７番の区画視野１２
を処理する場合、それに隣接する五つの区画視野１２の
中、第０番、第１番及び第６番の区画視野１２の画像処
理は終了しそのデータが記憶装置に記憶されているが、
第８番と第９番の区画視野１２の画像処理は未だされて
いない。従って、第７番の有効視野１４のデータと比較
されるのは、第０番、第１番及び第６番の区画視野１２
のデータである。For example, in FIG. 1, the 7th section visual field 12
, The image processing of the 0th, 1st and 6th partitioned fields of view 12 among the 5 partitioned fields of view 12 adjacent thereto is completed and the data is stored in the storage device.
Image processing of the eighth and ninth partitioned fields of view 12 has not yet been performed. Therefore, the data of the 7th effective visual field 14 is compared with that of the 0th, 1st and 6th partitioned visual fields 12.
Data.
【００４９】ステップ３０２では、第Ｎ番の有効視野１
４に存在する対象物１６の中、それに隣接し且つ既に画
像処理された区画視野１２に含まれる対象物１６は除外
される。In step 302, the Nth effective field of view 1
4 are excluded, the objects 16 adjacent to it and included in the already image-processed compartmental field of view 12 are excluded.
【００５０】ステップ３０３では、第Ｎ番の有効視野１
４に存在する対象物１６よりステップ３０２で除外され
た残りの対象物１６についてのデータのみが記憶装置に
記憶される。こうして各区画視野１２に含まれる対象物
１６の中、隣接する区画視野１２との境界に跨がる対象
物１６を重複して計測したり逆に計測漏れをすることが
回避される。In step 303, the Nth effective field of view 1
Only the data of the remaining objects 16 excluded in step 302 from the objects 16 existing in No. 4 are stored in the storage device. In this way, among the objects 16 included in each partitioned visual field 12, it is possible to avoid overlapping measurement of the object 16 that straddles the boundary with the adjacent partitioned visual field 12 or conversely miss measurement.
【００５１】以上本発明の実施例について詳細に説明し
てきたが、本発明は上述の実施例に限ることなく本発明
の要旨を逸脱することなく他の種々の構成が採り得るこ
とは当業者にとって容易に理解されよう。Although the embodiments of the present invention have been described in detail above, those skilled in the art will understand that the present invention is not limited to the above-mentioned embodiments and various other configurations can be adopted without departing from the gist of the present invention. Easy to understand.
【００５２】[0052]
【発明の効果】本発明に依れば、対象領域に散在する微
小対象物１６を漏れなく正確に検出することができると
いう利益がある。According to the present invention, there is an advantage that the minute objects 16 scattered in the object area can be accurately detected without omission.
【００５３】一視野で対象領域を処理する場合には検出
することができない微小な対象物１６が含まれる場合で
あっても、本発明に依れば、区画視野１２の分解能を高
くすることによって微小対象物１６を検出することがで
きるという利益がある。According to the present invention, even if the minute object 16 which cannot be detected when the target area is processed in one visual field is included, according to the present invention, the resolution of the partitioned visual field 12 is increased. There is an advantage that the minute object 16 can be detected.
【図１】対象視野を複数の区画視野に分割し、区画視野
に対して有効視野を設定した状態を示す説明図である。FIG. 1 is an explanatory diagram showing a state in which a target visual field is divided into a plurality of divided visual fields and an effective visual field is set for the divided visual field.
【図２】本発明の処理方法の全体の工程を示す流れ図で
ある。FIG. 2 is a flowchart showing the overall steps of the processing method of the present invention.
【図３】ステップ１０４の内容の詳細を示す流れ図であ
る。FIG. 3 is a flowchart showing details of the contents of step 104.
【図４】ステップ１０５の内容の詳細を示す流れ図であ
る。FIG. 4 is a flowchart showing details of the contents of step 105.
【図５】区画視野に対して有効視野を設定した状態を示
す説明図と多値化された画素からなるディジタル画像を
示す説明図である。5A and 5B are an explanatory diagram showing a state in which an effective visual field is set for a partitioned visual field and an explanatory diagram showing a digital image composed of multi-valued pixels.
【図６】二値化された画素からなるディジタル画像を示
す説明図とラベリングされた状態を示す説明図である。6A and 6B are an explanatory diagram showing a digital image composed of binarized pixels and an explanatory diagram showing a labeled state.
１０ 対象視野 １２ 区画視野 １４ 有効視野 １６ 対象物 １８ 枠 10 Target Field of View 12 Compartmental Field of View 14 Effective Field of View 16 Target Object 18 Frame
Claims (3)
と、上記小領域に対して上記小領域を含む有効領域を設
定し該有効領域に含まれる対象物を検出することと、上
記有効領域に含まれる対象物とその有効領域に対応する
小領域に隣接する小領域に含まれる対象物とを比較する
ことと、を含む広い対象領域に散在する微小対象物を検
出する方法。1. An object area is divided into a plurality of small areas, an effective area including the small area is set for the small area, and an object included in the effective area is detected. Comparing an object included in an area with an object included in a small area adjacent to a small area corresponding to the effective area, and detecting minute objects scattered in a wide object area.
ディジタル画像として検出されることを特徴とする請求
項１の広い対象領域に散在する微小対象物を検出する方
法。2. The method for detecting minute objects scattered in a wide target area according to claim 1, wherein the detection of the objects included in the effective area is detected as a digital image.
ディジタル画像の画素を２値化することを含むことを特
徴とする請求項２の広い対象領域に散在する微小対象物
を検出する方法。3. The method for detecting microscopic objects scattered in a wide target area according to claim 2, wherein the detection of an object included in the effective area includes binarizing pixels of a digital image. ..
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3246096A JPH0589224A (en) | 1991-09-25 | 1991-09-25 | Detecting method for micro target scattered in wide target area |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3246096A JPH0589224A (en) | 1991-09-25 | 1991-09-25 | Detecting method for micro target scattered in wide target area |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0589224A true JPH0589224A (en) | 1993-04-09 |
Family
ID=17143433
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3246096A Pending JPH0589224A (en) | 1991-09-25 | 1991-09-25 | Detecting method for micro target scattered in wide target area |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0589224A (en) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1997038283A1 (en) * | 1996-04-05 | 1997-10-16 | Komatsu Ltd. | Optical measuring instrument |
| JP2012042483A (en) * | 2011-10-31 | 2012-03-01 | Hitachi High-Technologies Corp | Image generation device |
| JP2020128981A (en) * | 2019-02-07 | 2020-08-27 | 日本製鉄株式会社 | Temperature measuring method |
-
1991
- 1991-09-25 JP JP3246096A patent/JPH0589224A/en active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1997038283A1 (en) * | 1996-04-05 | 1997-10-16 | Komatsu Ltd. | Optical measuring instrument |
| JP2012042483A (en) * | 2011-10-31 | 2012-03-01 | Hitachi High-Technologies Corp | Image generation device |
| JP2020128981A (en) * | 2019-02-07 | 2020-08-27 | 日本製鉄株式会社 | Temperature measuring method |
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