JPH0650534B2 - マーク検出方式 - Google Patents
マーク検出方式Info
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- JPH0650534B2 JPH0650534B2 JP63300902A JP30090288A JPH0650534B2 JP H0650534 B2 JPH0650534 B2 JP H0650534B2 JP 63300902 A JP63300902 A JP 63300902A JP 30090288 A JP30090288 A JP 30090288A JP H0650534 B2 JPH0650534 B2 JP H0650534B2
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- JP
- Japan
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- image
- differential
- density
- addition
- differential filtering
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- Expired - Lifetime
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-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
- G06K7/00—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns
- G06K7/08—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by means detecting the change of an electrostatic or magnetic field, e.g. by detecting change of capacitance between electrodes
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/44—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
- G06V10/443—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components by matching or filtering
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- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
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- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Character Input (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 ［発明の目的］ （産業上の利用分野） この発明は、カメラ等からの入力画像から指定サイズの
矩形マークの位置を検出するためのマーク検出方式に関
する。
矩形マークの位置を検出するためのマーク検出方式に関
する。
（従来の技術） 従来、カメラ等から入力された画像からの矩形マークの
検出は、まず画像を２値化し、次に２値画像中の各連結
領域の水平，垂直方向のフェレ径を計測し、この計測値
と第８図に示す検出すべき矩形マークの基準値（水平方
向の基準のフェレ径ＦＨ，垂直方向の基準のフェレ径Ｆ
Ｖ）とを比較することで行われていた。
検出は、まず画像を２値化し、次に２値画像中の各連結
領域の水平，垂直方向のフェレ径を計測し、この計測値
と第８図に示す検出すべき矩形マークの基準値（水平方
向の基準のフェレ径ＦＨ，垂直方向の基準のフェレ径Ｆ
Ｖ）とを比較することで行われていた。
さて、マークと他の部分の濃度は外光により変化する。
このため、上記したカメラ等からの入力画像に対する２
値化のためのしきい値が不適当であると、第９図（ａ）
に示すようにマークの領域が実際より小さくなったり、
第９図（ｂ）に示すように逆に大きくなったりすること
がある。このような場合には、正確にフェレ径を計測で
きないため、マーク検出の精度が低下する。
このため、上記したカメラ等からの入力画像に対する２
値化のためのしきい値が不適当であると、第９図（ａ）
に示すようにマークの領域が実際より小さくなったり、
第９図（ｂ）に示すように逆に大きくなったりすること
がある。このような場合には、正確にフェレ径を計測で
きないため、マーク検出の精度が低下する。
（発明が解決しようとする課題） 上記したようにカメラ等からの入力画像を２値化し、し
かる後に水平・垂直方向のフェレ径を計測して矩形マー
クの検出を行うといった従来方式では、外光の変化や片
方向からの照明等の影響で入力画像を一定しきい値で適
切に２値化できない場合には、正確にフェレ径が計測で
きなくなるためにマーク検出精度が低下するという問題
があった。
かる後に水平・垂直方向のフェレ径を計測して矩形マー
クの検出を行うといった従来方式では、外光の変化や片
方向からの照明等の影響で入力画像を一定しきい値で適
切に２値化できない場合には、正確にフェレ径が計測で
きなくなるためにマーク検出精度が低下するという問題
があった。
したがってこの発明の解決すべき課題は、外光の変化等
の影響を受けずに入力画像から高精度でマーク検出が行
えるようにすることである。
の影響を受けずに入力画像から高精度でマーク検出が行
えるようにすることである。
［発明の構成］ （課題を解決するための手段） この発明は、第１方向の長さがＬ１で第１方向と直交す
る第２方向の長さがＬ２の矩形マークの検出対象となる
原画像を入力し、第１方向におけるそれぞれ濃度増加
度、濃度減少度を検出するための２種のフィルタリング
処理を行って第１および第２微分画像を得る第１微分フ
ィルタリング手段と、上記第１および第２微分画像を第
１方向に且つ互いに異なる向きにＬ１／２だけシフトし
て同一画素同士で加算して第１加算画像を得る第１加算
処理手段と、上記第１加算画像を入力し、第２方向にお
けるそれぞれ濃度増加度、濃度減少度を検出するための
２種のフィルタリング処理を行って第３および第４微分
画像を得る第２微分フィルタリング手段と、上記第３お
よび第４微分画像を第２方向に且つ互いに異なる向きに
Ｌ２／２だけシフトして同一画素同士で加算して第２加
算画像を得る第２加算処理手段と、上記第２加算画像を
もとにしきい値を決定し、この第２加算画像のうち上記
しきい値以上の濃度を持つ画素は第１の濃度に、それ以
外の画素は第２の濃度に変換して矩形マーク位置画像を
得る画像データ変換手段とを設け、上記矩形マーク位置
画像内の第１濃度の位置を検出することによって上記の
矩形マークの中心位置を検出するようにしたことを特徴
とする。
る第２方向の長さがＬ２の矩形マークの検出対象となる
原画像を入力し、第１方向におけるそれぞれ濃度増加
度、濃度減少度を検出するための２種のフィルタリング
処理を行って第１および第２微分画像を得る第１微分フ
ィルタリング手段と、上記第１および第２微分画像を第
１方向に且つ互いに異なる向きにＬ１／２だけシフトし
て同一画素同士で加算して第１加算画像を得る第１加算
処理手段と、上記第１加算画像を入力し、第２方向にお
けるそれぞれ濃度増加度、濃度減少度を検出するための
２種のフィルタリング処理を行って第３および第４微分
画像を得る第２微分フィルタリング手段と、上記第３お
よび第４微分画像を第２方向に且つ互いに異なる向きに
Ｌ２／２だけシフトして同一画素同士で加算して第２加
算画像を得る第２加算処理手段と、上記第２加算画像を
もとにしきい値を決定し、この第２加算画像のうち上記
しきい値以上の濃度を持つ画素は第１の濃度に、それ以
外の画素は第２の濃度に変換して矩形マーク位置画像を
得る画像データ変換手段とを設け、上記矩形マーク位置
画像内の第１濃度の位置を検出することによって上記の
矩形マークの中心位置を検出するようにしたことを特徴
とする。
（作用） 上記の構成によれば、矩形マーク検出対象となる原画像
に対し、第１微分フィルタリング手段、第１加算手段、
第２微分フィルタリング手段および第２加算手段の動作
により、第１方向の幅がＬ１の線、第２方向の幅がＬ２
の線にだけにマッチする空間フィルタリング処理が施さ
れるので、上記のサイズの矩形マークの中心部分にピー
クを持つ画像（第２加算画像）を生成することができ
る。そして、この画像をもとにしきい値が決定され、し
きい値以上の濃度であるか否かによって上記画像（第２
加算画像）の各画素の濃度が第１または第２の濃度に変
換され、濃度が第１濃度となる位置により上記矩形マー
クの中心位置が示されるようになる。したがって、第１
濃度を示す位置を検出することによって、上記の矩形マ
ークの位置を正しく検出することが可能となる。
に対し、第１微分フィルタリング手段、第１加算手段、
第２微分フィルタリング手段および第２加算手段の動作
により、第１方向の幅がＬ１の線、第２方向の幅がＬ２
の線にだけにマッチする空間フィルタリング処理が施さ
れるので、上記のサイズの矩形マークの中心部分にピー
クを持つ画像（第２加算画像）を生成することができ
る。そして、この画像をもとにしきい値が決定され、し
きい値以上の濃度であるか否かによって上記画像（第２
加算画像）の各画素の濃度が第１または第２の濃度に変
換され、濃度が第１濃度となる位置により上記矩形マー
クの中心位置が示されるようになる。したがって、第１
濃度を示す位置を検出することによって、上記の矩形マ
ークの位置を正しく検出することが可能となる。
（実施例） 第１図はこの発明に直接関係する矩形マーク位置画像取
得処理の一実施例を示す流れ図、第２図は第１図に示す
処理を実現する画像処理装置の一実施例を示すブロック
構成図である。
得処理の一実施例を示す流れ図、第２図は第１図に示す
処理を実現する画像処理装置の一実施例を示すブロック
構成図である。
第２図において、11は装置全体を制御するＣＰＵ、12-
1，12-2，…12-8は例えば８ビットの階調（２５６階
調）を持つ２次元フレームメモリである。13は画像（こ
こでは矩形マーク検出の対象となる画像）を入力するた
めのカメラ、14はカメラ13の入力インターフェースを成
すカメラインタフェース（以下、カメラＩ／Ｆと称す
る）である。
1，12-2，…12-8は例えば８ビットの階調（２５６階
調）を持つ２次元フレームメモリである。13は画像（こ
こでは矩形マーク検出の対象となる画像）を入力するた
めのカメラ、14はカメラ13の入力インターフェースを成
すカメラインタフェース（以下、カメラＩ／Ｆと称す
る）である。
15は入力画像に対して３×３のフィルタリングテーブル
（ここでは微分フィルタリングテーブル）に従って空間
フィルタリング処理を行って符号付きの８ビット画像
（濃度範囲−１２８〜１２７）を得るフィルタリングプ
ロセッサ、16は２枚の入力画像（符号付き８ビット画
像）の画像毎の加算を行って８ビット画像（濃度範囲０
〜２５５）を得る加算プロセッサである。17は画像の濃
度ヒストグラムを求めるヒストグラムプロセッサ、18は
次に述べるルックアップテーブル19に従って画像の濃度
変換を行うデータ変換プロセッサ、19はデータ変換プロ
セッサ18のデータ変換（濃度変換）に供されるルックア
ップテーブル（データ変換テーブル）である。20はＣＰ
Ｕ11がフレームメモリ12-1〜12-8、カメラＩ／Ｆ14、各
プロセッサ15〜18およびルックアップテーブル19を制御
するのに供されるコントロールバス、21はフレームメモ
リ12-1〜12-8、カメラＩ／Ｆ14、各プロセッサ15〜18お
よびルックアップテーブル19間の画像データ転送に供さ
れる画像バスである。
（ここでは微分フィルタリングテーブル）に従って空間
フィルタリング処理を行って符号付きの８ビット画像
（濃度範囲−１２８〜１２７）を得るフィルタリングプ
ロセッサ、16は２枚の入力画像（符号付き８ビット画
像）の画像毎の加算を行って８ビット画像（濃度範囲０
〜２５５）を得る加算プロセッサである。17は画像の濃
度ヒストグラムを求めるヒストグラムプロセッサ、18は
次に述べるルックアップテーブル19に従って画像の濃度
変換を行うデータ変換プロセッサ、19はデータ変換プロ
セッサ18のデータ変換（濃度変換）に供されるルックア
ップテーブル（データ変換テーブル）である。20はＣＰ
Ｕ11がフレームメモリ12-1〜12-8、カメラＩ／Ｆ14、各
プロセッサ15〜18およびルックアップテーブル19を制御
するのに供されるコントロールバス、21はフレームメモ
リ12-1〜12-8、カメラＩ／Ｆ14、各プロセッサ15〜18お
よびルックアップテーブル19間の画像データ転送に供さ
れる画像バスである。
次に、第２図の構成の動作を、カメラ13からの画像から
第８図に示したように水平方向の長さがＦＨ、垂直方向
の長さがＦＶの矩形マークを検出する場合を例に、第１
図の流れ図を参照して説明する。なお、矩形マークは白
地に黒のマークであり、なお、矩形マークは白地に黒の
マークであり、ＦＨ＜ＦＶであるものとする。
第８図に示したように水平方向の長さがＦＨ、垂直方向
の長さがＦＶの矩形マークを検出する場合を例に、第１
図の流れ図を参照して説明する。なお、矩形マークは白
地に黒のマークであり、なお、矩形マークは白地に黒の
マークであり、ＦＨ＜ＦＶであるものとする。
まずカメラ13により撮影された画像がカメラＩ／Ｆ14
によって入力され、フレームメモリ12-1に原画像ＷＩと
して格納される。
によって入力され、フレームメモリ12-1に原画像ＷＩと
して格納される。
原画像ＷＩがフレームメモリ12-1に格納されると、Ｃ
ＰＵ11は原画像ＷＩに対する第１および第２の微分フィ
ルタリング処理をコントロールバス20経由でフィルタリ
ングプロセッサ15に指示する。フィルタリングプロセッ
サ15には、第１，第２の微分フィルタリング処理用の第
４図（ａ），（ｂ）に示す微分フィルタリングテーブル
31,32、更には後述する第３，第４の微分フィルタリン
グ処理用の第４図（ｃ），（ｄ）に示す微分フィルタリ
ングテーブル33,34が内蔵されている。
ＰＵ11は原画像ＷＩに対する第１および第２の微分フィ
ルタリング処理をコントロールバス20経由でフィルタリ
ングプロセッサ15に指示する。フィルタリングプロセッ
サ15には、第１，第２の微分フィルタリング処理用の第
４図（ａ），（ｂ）に示す微分フィルタリングテーブル
31,32、更には後述する第３，第４の微分フィルタリン
グ処理用の第４図（ｃ），（ｄ）に示す微分フィルタリ
ングテーブル33,34が内蔵されている。
フィルタリングプロセッサ15は、ＣＰＵ11からの上記の
指示を受付けると、フレームメモリ12-1内の原画像ＷＩ
（を画像バス21を介して入力し、同ＷＩ）に対して第４
図（ａ）の微分フィルタリングテーブル31を用いて水平
方向における画像の白から黒への濃度変化の度合いを求
める（白から黒への変化を正、黒から白への変化を負と
する）ための微分フィルタリング処理を行い、その結果
の画像ＷＦＸ１を画像バス21経由でフレームメモリ12-2
に格納する。同様にフィルタリングプロセッサ15は、フ
レームメモリ12-1内の原画像ＷＩに対して今度は第４図
（ｂ）の微分フィルタリングテーブル32を用いて水平方
向における画像の黒から白への濃度変化の度合いを求め
る（黒から白への変化を正、白から黒への変化を負とす
る）微分フィルタリング処理を行い、その結果の画像Ｗ
ＦＸ２をフレームメモリ12-3に格納する。
指示を受付けると、フレームメモリ12-1内の原画像ＷＩ
（を画像バス21を介して入力し、同ＷＩ）に対して第４
図（ａ）の微分フィルタリングテーブル31を用いて水平
方向における画像の白から黒への濃度変化の度合いを求
める（白から黒への変化を正、黒から白への変化を負と
する）ための微分フィルタリング処理を行い、その結果
の画像ＷＦＸ１を画像バス21経由でフレームメモリ12-2
に格納する。同様にフィルタリングプロセッサ15は、フ
レームメモリ12-1内の原画像ＷＩに対して今度は第４図
（ｂ）の微分フィルタリングテーブル32を用いて水平方
向における画像の黒から白への濃度変化の度合いを求め
る（黒から白への変化を正、白から黒への変化を負とす
る）微分フィルタリング処理を行い、その結果の画像Ｗ
ＦＸ２をフレームメモリ12-3に格納する。
画像ＷＦＸ１，ＷＦＸ２は、第３図のＡＢ（Ａ１Ｂ２，
Ａ２Ｂ２）間濃度断面図に示すように、原画像ＷＩに対
する水平方向（水平右方向）の微分画像となっている。
なお、本実施例では、負の微分成分については濃度０
（零）として扱われる。
Ａ２Ｂ２）間濃度断面図に示すように、原画像ＷＩに対
する水平方向（水平右方向）の微分画像となっている。
なお、本実施例では、負の微分成分については濃度０
（零）として扱われる。
フィルタリングプロセッサ15はフレームメモリ12-2，
12-3内に２種の微分画像ＷＦＸ１，ＷＦＸ２を求める
と、その旨をコントロールバス20経由でＣＰＵ11に通知
する。ＣＰＵ11は、フィルタリングプロセッサ15からの
通知を受取ると、微分画像ＷＦＸ１，ＷＦＸ２相互間の
加算をコントロールバス20経由で加算プロセッサ16に指
示する。
12-3内に２種の微分画像ＷＦＸ１，ＷＦＸ２を求める
と、その旨をコントロールバス20経由でＣＰＵ11に通知
する。ＣＰＵ11は、フィルタリングプロセッサ15からの
通知を受取ると、微分画像ＷＦＸ１，ＷＦＸ２相互間の
加算をコントロールバス20経由で加算プロセッサ16に指
示する。
これにより加算プロセッサ16は、フレームメモリ12-2内
の微分画像ＷＦＸ１を右にＦＨ／２、フレームメモリ12
-3内の微分画像ＷＦＸ２を左にＦＨ／２それぞれシフト
し、シフト後の両画像の同一画素同士の加算を行い、そ
の結果をフレームメモリ12-4の対応画素位置に書込むこ
とにより、フレームメモリ12-4内に画像ＷＸを求める。
この画像ＷＸは、第３図に示すように水平方向長ＦＨの
マークの中央にピークを持つ画像となる。このピーク
は、水平方向長がＦＨの黒パターンであれば、矩形マー
クでなくても、その水平線上のパターンの中央に現われ
る。逆に、矩形マークであっても水平方向長がＦＨでな
ければ、ピークは現われない。第１図の例では、原画像
ＷＩに含まれる矩形マーク（黒パターンで示されてい
る）の垂直方向の中心軸と一致する長さが（高さ）がＦ
Ｖの線分パターンを持つ画像ＷＸがフレームメモリ12-4
に求められることになる。
の微分画像ＷＦＸ１を右にＦＨ／２、フレームメモリ12
-3内の微分画像ＷＦＸ２を左にＦＨ／２それぞれシフト
し、シフト後の両画像の同一画素同士の加算を行い、そ
の結果をフレームメモリ12-4の対応画素位置に書込むこ
とにより、フレームメモリ12-4内に画像ＷＸを求める。
この画像ＷＸは、第３図に示すように水平方向長ＦＨの
マークの中央にピークを持つ画像となる。このピーク
は、水平方向長がＦＨの黒パターンであれば、矩形マー
クでなくても、その水平線上のパターンの中央に現われ
る。逆に、矩形マークであっても水平方向長がＦＨでな
ければ、ピークは現われない。第１図の例では、原画像
ＷＩに含まれる矩形マーク（黒パターンで示されてい
る）の垂直方向の中心軸と一致する長さが（高さ）がＦ
Ｖの線分パターンを持つ画像ＷＸがフレームメモリ12-4
に求められることになる。
加算プロセッサ16はフレームメモリ12-4内に画像ＷＸ
を求めると、その旨をコントロールバス20経由でＣＰＵ
11に通知する。ＣＰＵ11は、加算プロセッサ16からの上
記通知を受取ると、画像ＷＸに対する第３および第４の
微分フィルタリング処理をコントロールバス20経由でフ
ィルタリングプロセッサ15に指示する。
を求めると、その旨をコントロールバス20経由でＣＰＵ
11に通知する。ＣＰＵ11は、加算プロセッサ16からの上
記通知を受取ると、画像ＷＸに対する第３および第４の
微分フィルタリング処理をコントロールバス20経由でフ
ィルタリングプロセッサ15に指示する。
これによりフィルタリングプロセッサ15は、フレームメ
モリ12-4内の画像ＷＸに対して第４図（ｃ）の微分フィ
ルタリングテーブル33を用いて垂直方向における画像の
白から黒への濃度変化の度合いを求める（白から黒への
変化を正、黒から白への変化を負とする）ための微分フ
ィルタリング処理を行い、その結果の画像ＷＦＹ１をフ
レームメモリ12-5に格納する。同様にフィルタリングプ
ロセッサ15は、フレームメモリ12-4内の画増ＷＸに対し
て今度は第４図（ｄ）の微分フィルタリングテーブル34
を用いて垂直方向における画像の黒から白への濃度変化
の度合いを求める（黒から白への変化を正、白から黒へ
の変化を負とする）微分フィルタリング処理を行い、そ
の結果の画像ＷＦＹ２をフレームメモリ12-6に格納す
る。画像ＷＦＹ１，ＷＦＹ２は、前記画像ＷＦＸ１，Ｗ
ＦＸ２の特徴から容易に類推できるように、画像ＷＸの
垂直方向（ここでは垂直下方向）の微分画像となってい
る。なお、ここでも、負の微分成分については濃度０
（零）として扱われる。
モリ12-4内の画像ＷＸに対して第４図（ｃ）の微分フィ
ルタリングテーブル33を用いて垂直方向における画像の
白から黒への濃度変化の度合いを求める（白から黒への
変化を正、黒から白への変化を負とする）ための微分フ
ィルタリング処理を行い、その結果の画像ＷＦＹ１をフ
レームメモリ12-5に格納する。同様にフィルタリングプ
ロセッサ15は、フレームメモリ12-4内の画増ＷＸに対し
て今度は第４図（ｄ）の微分フィルタリングテーブル34
を用いて垂直方向における画像の黒から白への濃度変化
の度合いを求める（黒から白への変化を正、白から黒へ
の変化を負とする）微分フィルタリング処理を行い、そ
の結果の画像ＷＦＹ２をフレームメモリ12-6に格納す
る。画像ＷＦＹ１，ＷＦＹ２は、前記画像ＷＦＸ１，Ｗ
ＦＸ２の特徴から容易に類推できるように、画像ＷＸの
垂直方向（ここでは垂直下方向）の微分画像となってい
る。なお、ここでも、負の微分成分については濃度０
（零）として扱われる。
フィルタリングプロセッサ15はフレームメモリ12-5，
12-6内に２種の微分画像ＷＦＹ１，ＷＦＹ２を求める
と、その旨をコントロールバス20経由でＣＰＵ11に通知
する。ＣＰＵ11は、フィルタリングプロセッサ15からの
通知を受取ると、微分画像ＷＦＹ１，ＷＦＹ２相互間の
加算をコントロールバス20経由で加算プロセッサ16に指
示する。
12-6内に２種の微分画像ＷＦＹ１，ＷＦＹ２を求める
と、その旨をコントロールバス20経由でＣＰＵ11に通知
する。ＣＰＵ11は、フィルタリングプロセッサ15からの
通知を受取ると、微分画像ＷＦＹ１，ＷＦＹ２相互間の
加算をコントロールバス20経由で加算プロセッサ16に指
示する。
これにより加算プロセッサ16は、フレームメモリ12-5内
の微分画像ＷＦＹ１を下にＦＶ／２、フレームメモリ12
-3内の微分画像ＷＦＸ２を上にＦＶ／２それぞれシフト
し、シフト後の両画像の同一画素同士の加算を行い、そ
の結果をフレームメモリ12-7の対応画素位置に書込むこ
とにより、フレームメモリ12-7内に画像ＷＹを求める。
この画像ＷＹは、前記画像ＷＸの特徴から容易に類推で
きるように、垂直方向長ＦＶのマークの中央にピークを
持つ。但し、垂直方向長ＦＶのパターン（黒パターン）
であっても、水平方向長がＦＨでないパターンについて
は、（画素ＷＹを求める際のもとになった）画像ＷＸに
おいてピークとならないことから、やはりピークとなら
ない。即ち、画像ＷＹにおいては、水平方向長がＦＨで
垂直方向長がＦＶの矩形マークの中心だけが濃度のピー
クとなる。
の微分画像ＷＦＹ１を下にＦＶ／２、フレームメモリ12
-3内の微分画像ＷＦＸ２を上にＦＶ／２それぞれシフト
し、シフト後の両画像の同一画素同士の加算を行い、そ
の結果をフレームメモリ12-7の対応画素位置に書込むこ
とにより、フレームメモリ12-7内に画像ＷＹを求める。
この画像ＷＹは、前記画像ＷＸの特徴から容易に類推で
きるように、垂直方向長ＦＶのマークの中央にピークを
持つ。但し、垂直方向長ＦＶのパターン（黒パターン）
であっても、水平方向長がＦＨでないパターンについて
は、（画素ＷＹを求める際のもとになった）画像ＷＸに
おいてピークとならないことから、やはりピークとなら
ない。即ち、画像ＷＹにおいては、水平方向長がＦＨで
垂直方向長がＦＶの矩形マークの中心だけが濃度のピー
クとなる。
加算プロセッサ16はフレームメモリ12-7内に画像ＷＹ
を求めると、その旨をコントロールバス20経由でＣＰＵ
11に通知する。ＣＰＵ11は、加算プロセッサ16からの上
記通知を受取ると、画像ＷＹを対象とする濃度のヒスト
グラムを求めることをヒストグラムプロセッサ17に指示
する。これによりヒストグラムプロセッサ17は、フレー
ムメモリ12-7内の画像ＷＹを対象に濃度ヒストグラムを
求め、その結果をコントロールバス20経由でＣＰＵ11に
通知する。
を求めると、その旨をコントロールバス20経由でＣＰＵ
11に通知する。ＣＰＵ11は、加算プロセッサ16からの上
記通知を受取ると、画像ＷＹを対象とする濃度のヒスト
グラムを求めることをヒストグラムプロセッサ17に指示
する。これによりヒストグラムプロセッサ17は、フレー
ムメモリ12-7内の画像ＷＹを対象に濃度ヒストグラムを
求め、その結果をコントロールバス20経由でＣＰＵ11に
通知する。
ＣＰＵ11は、ヒストグラムプロセッサ17によって求めら
れた画像ＷＹの濃度ヒストグラムをもとに、濃度の最大
値Dmaxを求める。この最大濃度値Dmaxの画素位置が検出
すべき（第８図に示す）矩形マークの中心位置を示す。
但し、本実施例では濃度値のばらつきεを考慮して、以
下に述べるようにDmax−ε以上の濃度値の画素位置を検
出すべき矩形マークの位置として判定するようにしてい
る。
れた画像ＷＹの濃度ヒストグラムをもとに、濃度の最大
値Dmaxを求める。この最大濃度値Dmaxの画素位置が検出
すべき（第８図に示す）矩形マークの中心位置を示す。
但し、本実施例では濃度値のばらつきεを考慮して、以
下に述べるようにDmax−ε以上の濃度値の画素位置を検
出すべき矩形マークの位置として判定するようにしてい
る。
即ちＣＰＵ11は、Dmax−ε以上の濃度に対しては第１の
濃度値、例えば２５５（１でもよい）、Dmax−ε未満の
濃度に対しては第２の濃度値、例えば０に変換可能なよ
うにルックアップテーブル19の内容を生成し、データ変
換プロセッサ18に対してフレームメモリ12-7内の画像Ｗ
Ｙに対するデータ変換（濃度変換）を指示する。これに
よりデータ変換プロセッサ18は、フレームメモリ12-7内
の画像ＷＹの各画素位置の濃度値をアドレスとしてルッ
クアップテーブル19を参照し、画像ＷＹのDmax−ε以上
の濃度値の画素に対しては濃度２５５として、画像ＷＹ
のDmax−ε未満の濃度値の画素に対しては濃度０とし
て、フレームメモリ12-8の対応画素位置に書込み、フレ
ームメモリ12-8に、水平方向長がＦＨで垂直方向長がＦ
Ｖの検出すべき矩形マークの中心が濃度値２５５とな
り、それ以外は全て濃度値０となる画像ＷＯを求める。
この結果、この画像ＷＯを参照することにより、目的矩
形マークを確実に検出することができる。この検出技術
は、例えば第５図に示すような画像から２つの矩形マー
ク41,42を検出することにより、このマーク41,42間に存
在しマーク41,42からの相対位置が予め分っているも
の、例えば文字51〜54の位置を見つけ出して文字認識を
行うときのマーク検出処理に応用可能である。
濃度値、例えば２５５（１でもよい）、Dmax−ε未満の
濃度に対しては第２の濃度値、例えば０に変換可能なよ
うにルックアップテーブル19の内容を生成し、データ変
換プロセッサ18に対してフレームメモリ12-7内の画像Ｗ
Ｙに対するデータ変換（濃度変換）を指示する。これに
よりデータ変換プロセッサ18は、フレームメモリ12-7内
の画像ＷＹの各画素位置の濃度値をアドレスとしてルッ
クアップテーブル19を参照し、画像ＷＹのDmax−ε以上
の濃度値の画素に対しては濃度２５５として、画像ＷＹ
のDmax−ε未満の濃度値の画素に対しては濃度０とし
て、フレームメモリ12-8の対応画素位置に書込み、フレ
ームメモリ12-8に、水平方向長がＦＨで垂直方向長がＦ
Ｖの検出すべき矩形マークの中心が濃度値２５５とな
り、それ以外は全て濃度値０となる画像ＷＯを求める。
この結果、この画像ＷＯを参照することにより、目的矩
形マークを確実に検出することができる。この検出技術
は、例えば第５図に示すような画像から２つの矩形マー
ク41,42を検出することにより、このマーク41,42間に存
在しマーク41,42からの相対位置が予め分っているも
の、例えば文字51〜54の位置を見つけ出して文字認識を
行うときのマーク検出処理に応用可能である。
なお、前記実施例では、白地に黒の矩形マークを検出す
る場合について説明したが、黒地に白のマークを検出す
る場合には、前記における微分フィルタリングテーブ
ル31と32とを入替えて使用し、同様に前記における微
分フィルタリングテーブル33と34とを入替えて使用すれ
ばよい。また、ＦＨ＞ＦＶの場合には、前記実施例と逆
に垂直方向、水平方向の順で微分フィルタリング処理を
行うことが、マーク検出精度を向上させる点で好まし
い。また、微分フィルタリングテーブルは第４図（ａ）
〜（ｄ）に示すもの（テーブル31〜34）に限らず、例え
ば第６図（ａ）〜（ｄ）に示すテーブル61〜64や第７図
（ａ）〜（ｄ）に示すテーブル71〜74など、係数の異な
る他の微分フィルタリングテーブルも使用可能である。
る場合について説明したが、黒地に白のマークを検出す
る場合には、前記における微分フィルタリングテーブ
ル31と32とを入替えて使用し、同様に前記における微
分フィルタリングテーブル33と34とを入替えて使用すれ
ばよい。また、ＦＨ＞ＦＶの場合には、前記実施例と逆
に垂直方向、水平方向の順で微分フィルタリング処理を
行うことが、マーク検出精度を向上させる点で好まし
い。また、微分フィルタリングテーブルは第４図（ａ）
〜（ｄ）に示すもの（テーブル31〜34）に限らず、例え
ば第６図（ａ）〜（ｄ）に示すテーブル61〜64や第７図
（ａ）〜（ｄ）に示すテーブル71〜74など、係数の異な
る他の微分フィルタリングテーブルも使用可能である。
更に前記実施例では、理解を容易にするために、第１図
の画像処理装置で生成される各種画像を全て独立のフレ
ームメモリに格納するものとして説明したが、これに限
るものではない。例えば画像ＷＸを（画像ＷＩ格納に用
いた）フレームメモリ12-1に格納し、画像ＷＦＹ１，Ｗ
ＦＹ２を（画像ＷＦＸ１，ＷＦＸ２格納に用いた）フレ
ームメモリ12-2，12-3に格納し、画像ＷＹをフレームメ
モリ12-1に格納し、画像ＷＯをフレームメモリ12-2また
は12-3のいずれかに格納することも可能であり、この場
合には３枚のフレームメモリ12-1〜12-3で済む。また、
前記実施例では、１つの画像を求めてから同画像を用い
た次の画像生成処理に進む場合について説明したが、画
像バス21の本数を増やすことにより複数の画像生成処理
をパイプライン処理により並行して行うことも可能であ
る。即ち、画像ＷＦＸ２生成と並行して画像ＷＦＸ１，
ＷＦＸ２を用いた画像ＷＸの生成をパイプライン的に行
い、この画像ＷＸの生成と並行して画像ＷＦＹ１Ｘの生
成をパイプライン的に行うことも可能である。同様に、
画像ＷＦＹ２の生成と並行して画像ＷＹの生成をパイプ
ライン的に行うことも可能である。また、フィルタリン
グプロセッサ15を２個用意すれば、画像ＷＦＸ１および
ＷＦＸ２の生成を同時に行いながら、画像ＷＸの生成を
パイプライン的に行うことが可能となり、画像ＷＸの生
成と並行して画像ＷＦＹ１およびＷＦＹ２の生成を同時
にパイプライン的に行うことも可能となる。
の画像処理装置で生成される各種画像を全て独立のフレ
ームメモリに格納するものとして説明したが、これに限
るものではない。例えば画像ＷＸを（画像ＷＩ格納に用
いた）フレームメモリ12-1に格納し、画像ＷＦＹ１，Ｗ
ＦＹ２を（画像ＷＦＸ１，ＷＦＸ２格納に用いた）フレ
ームメモリ12-2，12-3に格納し、画像ＷＹをフレームメ
モリ12-1に格納し、画像ＷＯをフレームメモリ12-2また
は12-3のいずれかに格納することも可能であり、この場
合には３枚のフレームメモリ12-1〜12-3で済む。また、
前記実施例では、１つの画像を求めてから同画像を用い
た次の画像生成処理に進む場合について説明したが、画
像バス21の本数を増やすことにより複数の画像生成処理
をパイプライン処理により並行して行うことも可能であ
る。即ち、画像ＷＦＸ２生成と並行して画像ＷＦＸ１，
ＷＦＸ２を用いた画像ＷＸの生成をパイプライン的に行
い、この画像ＷＸの生成と並行して画像ＷＦＹ１Ｘの生
成をパイプライン的に行うことも可能である。同様に、
画像ＷＦＹ２の生成と並行して画像ＷＹの生成をパイプ
ライン的に行うことも可能である。また、フィルタリン
グプロセッサ15を２個用意すれば、画像ＷＦＸ１および
ＷＦＸ２の生成を同時に行いながら、画像ＷＸの生成を
パイプライン的に行うことが可能となり、画像ＷＸの生
成と並行して画像ＷＦＹ１およびＷＦＹ２の生成を同時
にパイプライン的に行うことも可能となる。
［発明の効果］ 以上詳述したようにこの発明によれば、検出対象矩形マ
ークの水平方向・垂直方向長に一致する水平方向・垂直
方向の線を検出する空間フィルタリング処理により、入
力画像を２値化することなく矩形マークの位置検出が行
えるので、外光の変化や片方向からの照明等の影響を受
ける虞がなく、したがって入力画像からのマーク検出精
度が向上する。
ークの水平方向・垂直方向長に一致する水平方向・垂直
方向の線を検出する空間フィルタリング処理により、入
力画像を２値化することなく矩形マークの位置検出が行
えるので、外光の変化や片方向からの照明等の影響を受
ける虞がなく、したがって入力画像からのマーク検出精
度が向上する。
第１図はこの発明に直接関係する矩形マーク位置画像取
得処理の一実施例を示す流れ図、第２図は第１図の処理
を実現する画像処理装置の一実施例を示すブロック構成
図、第３図は微分フィルタリングによる矩形マークの水
平方向位置検出の様子を示す画像濃度断面図、第４図は
第１図の処理で適用される微分フィルタリングテーブル
の一例を示す図、第５図は第１図の処理の適用例を説明
するための図、第６図および第７図は第４図の微分フィ
ルタリングテーブルの変形例を示す図、第８図は検出対
象矩形マークのフェレ径を説明するための図、第９図は
従来のマーク検出の問題を説明するための図である。 11…ＣＰＵ、12-1〜12-8…フレームメモリ、13…カメ
ラ、15…フィルタリングプロセッサ、16…加算プロセッ
サ、17…ヒストグラムプロセッサ、18…データ変換プロ
セッサ、19…ルックアップテーブル、20…コントロール
バス、21…画像バス、31〜34，61〜64，71，74…微分フ
ィルタリングテーブル。
得処理の一実施例を示す流れ図、第２図は第１図の処理
を実現する画像処理装置の一実施例を示すブロック構成
図、第３図は微分フィルタリングによる矩形マークの水
平方向位置検出の様子を示す画像濃度断面図、第４図は
第１図の処理で適用される微分フィルタリングテーブル
の一例を示す図、第５図は第１図の処理の適用例を説明
するための図、第６図および第７図は第４図の微分フィ
ルタリングテーブルの変形例を示す図、第８図は検出対
象矩形マークのフェレ径を説明するための図、第９図は
従来のマーク検出の問題を説明するための図である。 11…ＣＰＵ、12-1〜12-8…フレームメモリ、13…カメ
ラ、15…フィルタリングプロセッサ、16…加算プロセッ
サ、17…ヒストグラムプロセッサ、18…データ変換プロ
セッサ、19…ルックアップテーブル、20…コントロール
バス、21…画像バス、31〜34，61〜64，71，74…微分フ
ィルタリングテーブル。
Claims (1)
- 【請求項１】第１方向の長さがＬ１で上記第１方向と直
交する第２方向の長さがＬ２の矩形マークの検出対象と
なる原画像を入力し、上記第１方向における濃度増加度
を検出するための微分フィルタリング処理を行って第１
微分画像を得ると共に、上記第１方向における濃度減少
度を検出するための微分フィルタリング処理を行って第
２微分画像を得る第１微分フィルタリング手段と、この
第１微分フィルタリング手段によって得られた上記第１
および第２微分画像を上記第１方向に且つ互いに異なる
向きにＬ１／２だけシフトして同一画素同士で加算して
第１加算画像を得る第１加算処理手段と、この第１加算
手段によって得られた上記第１加算画像を入力し、上記
第２方向における濃度増加度を検出するための微分フィ
ルタリング処理を行って第３微分画像を得ると共に、上
記第２方向における濃度減少度を検出するための微分フ
ィルタリング処理を行って第４微分画像を得る第２微分
フィルタリング手段と、この第２微分フィルタリング手
段によって得られた上記第３および第４微分画像を上記
第２方向に且つ互いに異なる向きにＬ２／２だけシフト
して同一画素同士で加算して第２加算画像を得る第２加
算処理手段と、この第２加算手段によって得られた上記
第２加算画像をもとにしきい値を決定し、上記第２加算
画像のうち上記しきい値以上の濃度を持つ画素は第１の
濃度に、それ以外の画素は第２の濃度に変換して矩形マ
ーク位置画像を得る画像データ変換手段とを具備し、上
記画像データ変換手段によって得られた上記矩形マーク
位置画像のうち濃度が上記第１濃度となる位置を上記矩
形マークの中心位置として検出するようにしたことを特
徴とするマーク検出方式。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63300902A JPH0650534B2 (ja) | 1988-11-30 | 1988-11-30 | マーク検出方式 |
| US07/442,538 US5068908A (en) | 1988-11-30 | 1989-11-28 | Method and apparatus for detecting mark from image data |
| KR8917380A KR930002340B1 (en) | 1988-11-30 | 1989-11-29 | Image data mark detection method and apparatus |
| DE3939621A DE3939621C2 (de) | 1988-11-30 | 1989-11-30 | Verfahren und Vorrichtung zur Erfassung von Markendaten in Bilddaten |
| NL8902955A NL8902955A (nl) | 1988-11-30 | 1989-11-30 | Werkwijze en apparaat voor het uit beeldgegevens detecteren van een teken. |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63300902A JPH0650534B2 (ja) | 1988-11-30 | 1988-11-30 | マーク検出方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02148279A JPH02148279A (ja) | 1990-06-07 |
| JPH0650534B2 true JPH0650534B2 (ja) | 1994-06-29 |
Family
ID=17890504
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63300902A Expired - Lifetime JPH0650534B2 (ja) | 1988-11-30 | 1988-11-30 | マーク検出方式 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5068908A (ja) |
| JP (1) | JPH0650534B2 (ja) |
| KR (1) | KR930002340B1 (ja) |
| DE (1) | DE3939621C2 (ja) |
| NL (1) | NL8902955A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH08233282A (ja) * | 1995-02-27 | 1996-09-10 | Shoichi Nomoto | ヒータ・テーブル |
Families Citing this family (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH03282683A (ja) * | 1990-03-30 | 1991-12-12 | Hitachi Ltd | ノイズ量に自動的に適応するパターン検出方法および装置 |
| FR2665597B1 (fr) * | 1990-07-31 | 1995-11-17 | Thomson Trt Defense | Procede et dispositif de localisation en temps reel de contours rectilignes dans une image numerisee, notamment pour la reconnaissance de formes dans un traitement d'analyse de scene. |
| JPH0834544B2 (ja) * | 1990-08-14 | 1996-03-29 | 株式会社東芝 | 画像の復元処理方法 |
| CA2109943A1 (en) * | 1991-06-13 | 1992-12-23 | Herbert S. Chow | Automated specimen analyzing apparatus and method |
| JP3093409B2 (ja) * | 1992-01-10 | 2000-10-03 | 富士通株式会社 | ３次元計測装置 |
| US5386480A (en) * | 1992-03-09 | 1995-01-31 | Hughes Aircraft Company | Amplitude ratio discrimination for MTI processors |
| JP3350822B2 (ja) * | 1992-08-04 | 2002-11-25 | アイシン精機株式会社 | 画像上のエッジ検出方法 |
| US5519793A (en) * | 1992-11-05 | 1996-05-21 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Interior | Apparatus and method for computer vision measurements |
| US5550933A (en) * | 1994-05-27 | 1996-08-27 | Duke University | Quadrature shape detection using the flow integration transform |
| US5542280A (en) * | 1995-01-09 | 1996-08-06 | Chrysler Corporation | Automated gauge, assessment system and method |
| GB9603262D0 (en) * | 1996-02-16 | 1996-04-17 | Bio Rad Micromeasurements Ltd | Positional measurements |
| DE102004006907A1 (de) * | 2004-02-12 | 2005-08-25 | Ina-Schaeffler Kg | Spannsystem für einen Zugmitteltrieb |
| CN102810155B (zh) * | 2011-05-31 | 2015-04-15 | 富士通株式会社 | 用于从图像中提取文本笔划图像的方法和装置 |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS57157378A (en) * | 1981-03-25 | 1982-09-28 | Hitachi Ltd | Setting method of binary-coded threshold level |
| US4581762A (en) * | 1984-01-19 | 1986-04-08 | Itran Corporation | Vision inspection system |
| US4860374A (en) * | 1984-04-19 | 1989-08-22 | Nikon Corporation | Apparatus for detecting position of reference pattern |
| JPH0672770B2 (ja) * | 1988-02-01 | 1994-09-14 | 豊田工機株式会社 | ロボットの物体認識装置 |
-
1988
- 1988-11-30 JP JP63300902A patent/JPH0650534B2/ja not_active Expired - Lifetime
-
1989
- 1989-11-28 US US07/442,538 patent/US5068908A/en not_active Expired - Lifetime
- 1989-11-29 KR KR8917380A patent/KR930002340B1/ko not_active IP Right Cessation
- 1989-11-30 DE DE3939621A patent/DE3939621C2/de not_active Expired - Fee Related
- 1989-11-30 NL NL8902955A patent/NL8902955A/nl active Search and Examination
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH08233282A (ja) * | 1995-02-27 | 1996-09-10 | Shoichi Nomoto | ヒータ・テーブル |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| DE3939621A1 (de) | 1990-05-31 |
| DE3939621C2 (de) | 1994-12-15 |
| KR930002340B1 (en) | 1993-03-29 |
| NL8902955A (nl) | 1990-06-18 |
| JPH02148279A (ja) | 1990-06-07 |
| KR900008403A (ko) | 1990-06-04 |
| US5068908A (en) | 1991-11-26 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
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|
| EXPY | Cancellation because of completion of term | ||
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
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