JPH08161493A - 線形状検出方法およびその装置 - Google Patents
線形状検出方法およびその装置Info
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- JPH08161493A JPH08161493A JP6304518A JP30451894A JPH08161493A JP H08161493 A JPH08161493 A JP H08161493A JP 6304518 A JP6304518 A JP 6304518A JP 30451894 A JP30451894 A JP 30451894A JP H08161493 A JPH08161493 A JP H08161493A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 入力画像から得られる線画画像の線形状を正
確かつ迅速に判別する線形状検出方法を提供する。 【構成】 入力画像から得られる線画画像を構成する点
列を所定数の候補点よりなる部分点列に順次分割し、各
部分点列毎に最適近似直線を求め、各最適近似直線の傾
き成分および切片成分のうちの少なくとも一方を算出し
て特性図を作成し、該特性図に基づいて上記線画画像の
線形状を判別する。
確かつ迅速に判別する線形状検出方法を提供する。 【構成】 入力画像から得られる線画画像を構成する点
列を所定数の候補点よりなる部分点列に順次分割し、各
部分点列毎に最適近似直線を求め、各最適近似直線の傾
き成分および切片成分のうちの少なくとも一方を算出し
て特性図を作成し、該特性図に基づいて上記線画画像の
線形状を判別する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、入力画像から線形状を
検出する線形状検出方法およびその装置に関する。
検出する線形状検出方法およびその装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】例えば自動車組立て工場における作業の
自動化のためには部品のハンドリングが非常に重要な問
題である。特に、組立て領域の自動化において必要とさ
れているようなロボットによる多機能で正確な自動ハン
ドリングを実現するためには、対象物の画像の細線化処
理を行なって線形状を検出し、この線形状から対象物の
外径形状を精度良く抽出する技術が必要となってくる。
自動化のためには部品のハンドリングが非常に重要な問
題である。特に、組立て領域の自動化において必要とさ
れているようなロボットによる多機能で正確な自動ハン
ドリングを実現するためには、対象物の画像の細線化処
理を行なって線形状を検出し、この線形状から対象物の
外径形状を精度良く抽出する技術が必要となってくる。
【０００３】従来の線形状検出方法として、下記の方法
が知られている。
が知られている。
【０００４】(1) 入力画像に対して、エッジ検出、２値
化、細線化等の前処理を行い、細線画像を得る。
化、細線化等の前処理を行い、細線画像を得る。
【０００５】(2) 上記細線画像に含まれる全てのセグメ
ントについて、以下の処理(3) 〜(7)を行なう。ここで
「セグメント」とは、線幅１の、連続した画素列であっ
て、分岐のないものを意味する。
ントについて、以下の処理(3) 〜(7)を行なう。ここで
「セグメント」とは、線幅１の、連続した画素列であっ
て、分岐のないものを意味する。
【０００６】(3) 任意のセグメントの端点からｋ個の画
素ｎ1 〜ｎk （ｋの初期値として、例えばｋ＝３とす
る）に対して、最小二乗法等を適用して直線を当てはめ
る。得られた直線をＬ1 とする。
素ｎ1 〜ｎk （ｋの初期値として、例えばｋ＝３とす
る）に対して、最小二乗法等を適用して直線を当てはめ
る。得られた直線をＬ1 とする。
【０００７】(4) （ｋ＋１）番目の画素ｎk+1 が直線Ｌ
1 に含まれるか否かを判別する。すなわち、画素ｎ1 〜
ｎk+1 に対して、最小二乗法等を適用して直線を当ては
める。得られた直線をＬ2 とする。
1 に含まれるか否かを判別する。すなわち、画素ｎ1 〜
ｎk+1 に対して、最小二乗法等を適用して直線を当ては
める。得られた直線をＬ2 とする。
【０００８】(5) 直線Ｌ1 の傾きα1 と直線Ｌ2 の傾き
α2 とを比較し、｜α1 −α2 ｜の値が所定のしきい値
以下であれば、画素ｎk+1 は直線Ｌ1 上にあると判定
し、｜α1 −α2 ｜の値が所定のしきい値よりも大きけ
れば、画素ｎk+1 は直線Ｌ1 上にないと判定する。
α2 とを比較し、｜α1 −α2 ｜の値が所定のしきい値
以下であれば、画素ｎk+1 は直線Ｌ1 上にあると判定
し、｜α1 −α2 ｜の値が所定のしきい値よりも大きけ
れば、画素ｎk+1 は直線Ｌ1 上にないと判定する。
【０００９】(6) 画素ｎk+1 が直線Ｌ1 上にあれば、画
素ｎ1 〜ｎk+1 に当てはまる直線を新たにＬ1 として、
処理(4) へ戻る。画素ｎk+1 が直線Ｌ1 上になければ、
画素ｎ1 〜ｎk は１本の線分と見なし、画素ｎk+1 を端
点とし、処理(3) へ戻って新たに直線を検出する。
素ｎ1 〜ｎk+1 に当てはまる直線を新たにＬ1 として、
処理(4) へ戻る。画素ｎk+1 が直線Ｌ1 上になければ、
画素ｎ1 〜ｎk は１本の線分と見なし、画素ｎk+1 を端
点とし、処理(3) へ戻って新たに直線を検出する。
【００１０】(7) 処理(3) 〜(6) をセグメントの終点に
達するまで反復する。
達するまで反復する。
【００１１】また、線形状検出方法としては、上述以外
に、画像情報から物体の輪郭を抽出して輪郭点座標を求
め、該輪郭点座標からハフ（Hough ）変換を行なって関
数ρ＝ｘｉｃｏｓθ＋ｙｉｓｉｎθで表される正弦波に
変換し、関数値ρに従って２次元ヒストグラムを作成
し、該ヒストグラム上のピーク点を検出することによ
り、上記輪郭点座標の示す線形状情報を検出する方法が
ある（特開昭６４−７４６８０号公報参照）。
に、画像情報から物体の輪郭を抽出して輪郭点座標を求
め、該輪郭点座標からハフ（Hough ）変換を行なって関
数ρ＝ｘｉｃｏｓθ＋ｙｉｓｉｎθで表される正弦波に
変換し、関数値ρに従って２次元ヒストグラムを作成
し、該ヒストグラム上のピーク点を検出することによ
り、上記輪郭点座標の示す線形状情報を検出する方法が
ある（特開昭６４−７４６８０号公報参照）。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】ところで、上述の処理
(1) 〜(7) からなる従来の線形状検出方法には、次のよ
うな問題点があり、それが原因で、正確な線形状検出が
困難であった。すなわち、 （１）ノイズの影響や量子化誤差のために、本来同一線
分を構成する画素が、図７に示すように、同一直線上に
位置しない。特に、上述の処理(5) で用いられるしきい
値が小さいと、このような同一線分上にあるべき画素
が、同一線分上にないものと判断され、多数の線分に細
分化されてしまう。
(1) 〜(7) からなる従来の線形状検出方法には、次のよ
うな問題点があり、それが原因で、正確な線形状検出が
困難であった。すなわち、 （１）ノイズの影響や量子化誤差のために、本来同一線
分を構成する画素が、図７に示すように、同一直線上に
位置しない。特に、上述の処理(5) で用いられるしきい
値が小さいと、このような同一線分上にあるべき画素
が、同一線分上にないものと判断され、多数の線分に細
分化されてしまう。
【００１３】（２）問題点（１）を解決しようとしてし
きい値を大きくすると、曲線上の画素等に対しても線分
が当てはめられ、図８に示すように、誤った線形状検出
結果を得ることになり、例えば図９（ａ），（ｂ）に示
すように、本来の線が折れ線または円弧である場合であ
っても、直線で近似されてしまうという問題があった。
きい値を大きくすると、曲線上の画素等に対しても線分
が当てはめられ、図８に示すように、誤った線形状検出
結果を得ることになり、例えば図９（ａ），（ｂ）に示
すように、本来の線が折れ線または円弧である場合であ
っても、直線で近似されてしまうという問題があった。
【００１４】さらに、ハフ変換を用いる方法は、複雑な
処理を必要とし、使用メモリ量と処理コストの面で問題
があった。
処理を必要とし、使用メモリ量と処理コストの面で問題
があった。
【００１５】そこで、本発明は、上記問題点を解決する
ためになされたもので、正確な線形状検出を容易になし
得る線形状検出方法およびその装置を提供することを目
的とする。
ためになされたもので、正確な線形状検出を容易になし
得る線形状検出方法およびその装置を提供することを目
的とする。
【００１６】
【課題を解決するための手段】本発明による線形状検出
方法は、入力画像から得られる線画画像を構成する点列
を所定数の候補点よりなる部分点列に順次分割し、各部
分点列毎に最適近似直線を求め、各最適近似直線の傾き
成分およびおよび切片成分の少なくとも一方を算出して
特性図を作成し、該特性図の少なくとも一方に基づいて
上記線画画像の線形状を判別することを特徴とする。
方法は、入力画像から得られる線画画像を構成する点列
を所定数の候補点よりなる部分点列に順次分割し、各部
分点列毎に最適近似直線を求め、各最適近似直線の傾き
成分およびおよび切片成分の少なくとも一方を算出して
特性図を作成し、該特性図の少なくとも一方に基づいて
上記線画画像の線形状を判別することを特徴とする。
【００１７】ここで、最適近似直線の傾き成分とは、該
最適近似直線が所定の基準水平座標軸に対してなす角度
を意味し、最適近似直線の切片成分とは、該最適近似直
線の延長線が上記基準垂直座標軸に交わった点と、該基
準座標軸の原点との間の距離を意味する。
最適近似直線が所定の基準水平座標軸に対してなす角度
を意味し、最適近似直線の切片成分とは、該最適近似直
線の延長線が上記基準垂直座標軸に交わった点と、該基
準座標軸の原点との間の距離を意味する。
【００１８】上記部分点列を構成する候補点の数を該候
補点の整列状態に応じて変更することができる。
補点の整列状態に応じて変更することができる。
【００１９】また、傾き成分特性パターンおよび切片成
分特性パターンの少なくとも一方に関するデータベース
を用意して、該データベースと上記特性図とを比較して
上記線画画像の線形状を判別することもできる。
分特性パターンの少なくとも一方に関するデータベース
を用意して、該データベースと上記特性図とを比較して
上記線画画像の線形状を判別することもできる。
【００２０】本発明による線形状検出装置は、入力画像
から線画画像を求める前処理部と、該前処理部で得られ
る線画画像を構成する点列を所定数の候補点よりなる部
分点列に分割し、各部分点列毎に最適近似直線を求め、
各最適近似直線の傾き成分および切片成分の少なくとも
一方を算出して特性図を作成する特性図作成部と、該特
性図の少なくとも一方に基づいて上記線画画像の線形状
を判別する線形状判別部とを備えていることを特徴とす
る。
から線画画像を求める前処理部と、該前処理部で得られ
る線画画像を構成する点列を所定数の候補点よりなる部
分点列に分割し、各部分点列毎に最適近似直線を求め、
各最適近似直線の傾き成分および切片成分の少なくとも
一方を算出して特性図を作成する特性図作成部と、該特
性図の少なくとも一方に基づいて上記線画画像の線形状
を判別する線形状判別部とを備えていることを特徴とす
る。
【００２１】
【作用および発明の効果】本発明による線形状検出方法
は、入力画像から得られる線画画像を構成する点列を所
定数の候補点よりなる部分点列に順次分割し、各部分点
列毎に最適近似直線を求め、各最適近似直線の傾き成分
およびおよび切片成分の少なくとも一方を算出して特性
図を作成し、該特性図の少なくとも一方に基づいて上記
線画画像の線形状を判別しているので、曲線に対して誤
って直線を当てはめたり、本来１本の線分が細分化され
たりすることがなくなり、正確な線形状検出が可能にな
る。
は、入力画像から得られる線画画像を構成する点列を所
定数の候補点よりなる部分点列に順次分割し、各部分点
列毎に最適近似直線を求め、各最適近似直線の傾き成分
およびおよび切片成分の少なくとも一方を算出して特性
図を作成し、該特性図の少なくとも一方に基づいて上記
線画画像の線形状を判別しているので、曲線に対して誤
って直線を当てはめたり、本来１本の線分が細分化され
たりすることがなくなり、正確な線形状検出が可能にな
る。
【００２２】また、１点毎に最適直線近似計算を行なう
場合に比較して計算時間が大幅に短縮されるから、処理
の高速化が達成できる。
場合に比較して計算時間が大幅に短縮されるから、処理
の高速化が達成できる。
【００２３】本発明による線形状検出装置は、線画画像
を構成する点列を所定数の候補点よりなる部分点列に分
割し、各部分点列毎に最適近似直線を求め、各最適近似
直線の傾き成分および切片成分の少なくとも一方を算出
して特性図を作成する特性図作成部と、該特性図の少な
くとも一方に基づいて上記線画画像の線形状を判別する
線形状判別部とを備えているので、正確な線形状検出が
可能になる。
を構成する点列を所定数の候補点よりなる部分点列に分
割し、各部分点列毎に最適近似直線を求め、各最適近似
直線の傾き成分および切片成分の少なくとも一方を算出
して特性図を作成する特性図作成部と、該特性図の少な
くとも一方に基づいて上記線画画像の線形状を判別する
線形状判別部とを備えているので、正確な線形状検出が
可能になる。
【００２４】
【実施例】以下、図面を参照して本発明の実施例につい
て説明する。
て説明する。
【００２５】図１は、本発明による線分検出装置の構成
を示すブロック図で、前処理部１、特性図作成部２、線
形状判別部３とによって構成され、さらに必要に応じ
て、傾き成分特性パターンおよび切片成分特性パターン
の少なくとも一方に関するデータベース４を備えてい
る。
を示すブロック図で、前処理部１、特性図作成部２、線
形状判別部３とによって構成され、さらに必要に応じ
て、傾き成分特性パターンおよび切片成分特性パターン
の少なくとも一方に関するデータベース４を備えてい
る。
【００２６】上記前処理部１は、入力画像に対して、エ
ッジ検出、２値化、細線化の前処理を施す機能を有し、
上記特性図作成部２は、上記前処理部１で得られる線画
画像を構成する点列を所定数の候補点よりなる部分点列
に順次分割し、各部分点列毎に最適近似直線を求め、各
最適近似直線の傾き成分および切片成分の少なくとも一
方を算出して特性図を作成する機能を有し、上記線形状
判別部３は、必要に応じて上記データベース４を用い、
上記特性図を解析することにより、線形状を判別する機
能を有する。
ッジ検出、２値化、細線化の前処理を施す機能を有し、
上記特性図作成部２は、上記前処理部１で得られる線画
画像を構成する点列を所定数の候補点よりなる部分点列
に順次分割し、各部分点列毎に最適近似直線を求め、各
最適近似直線の傾き成分および切片成分の少なくとも一
方を算出して特性図を作成する機能を有し、上記線形状
判別部３は、必要に応じて上記データベース４を用い、
上記特性図を解析することにより、線形状を判別する機
能を有する。
【００２７】次に、上記線分検出装置によって実行され
る処理について、図２のフロ−チャ−トを参照して説明
する。
る処理について、図２のフロ−チャ−トを参照して説明
する。
【００２８】（Ｉ）前処理 入力画像に対して、エッジ検出、２値化、細線化の各処
理を順に行ない、線画画像を得る（Ｓ１）。
理を順に行ない、線画画像を得る（Ｓ１）。
【００２９】（II）特性図作成 （１）図３に示すように、点列ＳＮ＝｛ｐ1 ，ｐ2 ，
…，ｐN ｝が与えられているとして、先ず、最初の４点
からなる部分点列ｓｎ1 ＝｛ｐ1 ，ｐ2 ，ｐ3 ，ｐ4 ｝
を含む部分小領域Ｓ1 を考え、該部分点列ｓｎ1 に対す
る最適近似直線Ｌ1 を求め、この最適近似直線Ｌ1 の傾
き成分パラメータをθ1 、切片成分パラメータをｈ1 と
する（Ｓ２）。
…，ｐN ｝が与えられているとして、先ず、最初の４点
からなる部分点列ｓｎ1 ＝｛ｐ1 ，ｐ2 ，ｐ3 ，ｐ4 ｝
を含む部分小領域Ｓ1 を考え、該部分点列ｓｎ1 に対す
る最適近似直線Ｌ1 を求め、この最適近似直線Ｌ1 の傾
き成分パラメータをθ1 、切片成分パラメータをｈ1 と
する（Ｓ２）。
【００３０】（２）同様に、次々と第ｍ番目の画素から
始まる４個ずつの点からなる点列ｓｎm を含む部分小領
域Ｓm を設定し、該部分点列ｓｎm の最適近似直線Ｌm
の傾き成分パラメータθm および切片成分パラメータｈ
m を求めるとともに、図４に示すように、これらパラメ
ータθm ，ｈm をプロットして特性図を作成する（Ｓ
３，Ｓ４）。線画画像が直線の場合は、傾き成分パラメ
ータθm および切片成分パラメータｈm はそれぞれ一定
になる。
始まる４個ずつの点からなる点列ｓｎm を含む部分小領
域Ｓm を設定し、該部分点列ｓｎm の最適近似直線Ｌm
の傾き成分パラメータθm および切片成分パラメータｈ
m を求めるとともに、図４に示すように、これらパラメ
ータθm ，ｈm をプロットして特性図を作成する（Ｓ
３，Ｓ４）。線画画像が直線の場合は、傾き成分パラメ
ータθm および切片成分パラメータｈm はそれぞれ一定
になる。
【００３１】（３）全体直線候補点列に対して、各部分
小領域の傾き成分パラメータおよび切片成分パラメータ
を求め、特性図を作成する。
小領域の傾き成分パラメータおよび切片成分パラメータ
を求め、特性図を作成する。
【００３２】（III ）線形状判別 上記特性図におけるパラメータの変化状態から、線形状
を判別する。すなわち、パラメータの変化が設定誤差以
下の領域は連結して直線と判定することができる。 こ
の場合、必要に応じて、傾き成分特性パターンおよび切
片成分特性パターンの少なくとも一方に関するデータベ
ース４を用意して、該データベース４と上記特性図とを
比較して上記線画画像の線形状を判別するようにしても
良い。
を判別する。すなわち、パラメータの変化が設定誤差以
下の領域は連結して直線と判定することができる。 こ
の場合、必要に応じて、傾き成分特性パターンおよび切
片成分特性パターンの少なくとも一方に関するデータベ
ース４を用意して、該データベース４と上記特性図とを
比較して上記線画画像の線形状を判別するようにしても
良い。
【００３３】図５および図６は、点列ＳＮがそれぞれ折
れ線および円弧を構成する場合の特性図の具体例を示す
図である。この場合、部分点列の最適近似直線の傾き成
分とは、各最適近似直線Ｌ1 ，Ｌ2 ，…，Ｌm が所定の
基準直交座標軸のＸ軸に対してなす角度θ1 ，θ2 ，
…，θm を意味し、部分点列の最適近似直線の切片成分
とは、各最適近似直線Ｌ1 ，Ｌ2 ，…，Ｌm の延長線が
上記基準直交座標軸のＹ軸に交わった点と、該座標軸の
原点との間の距離ｈ1 ，ｈ2 ，…，ｈm を意味する。
れ線および円弧を構成する場合の特性図の具体例を示す
図である。この場合、部分点列の最適近似直線の傾き成
分とは、各最適近似直線Ｌ1 ，Ｌ2 ，…，Ｌm が所定の
基準直交座標軸のＸ軸に対してなす角度θ1 ，θ2 ，
…，θm を意味し、部分点列の最適近似直線の切片成分
とは、各最適近似直線Ｌ1 ，Ｌ2 ，…，Ｌm の延長線が
上記基準直交座標軸のＹ軸に交わった点と、該座標軸の
原点との間の距離ｈ1 ，ｈ2 ，…，ｈm を意味する。
【００３４】このように、本実施例では、線画画像を構
成する点列を、例えば４個の候補点よりなる部分点列に
順次分割し、部分点列毎に最適近似直線を求めているか
ら、１点毎に最適直線近似計算を行なう場合に比較して
計算回数が４分の１になり、さらに１回の計算も全てが
４点の計算で済むため、その計算時間も、１点毎に最適
直線近似計算を行ない判定を繰り返す手法の計算時間を
Ｎ（Ｎ＋１）／２秒と仮定した場合に対して約Ｎ秒に減
り、処理の高速化が達成できる。
成する点列を、例えば４個の候補点よりなる部分点列に
順次分割し、部分点列毎に最適近似直線を求めているか
ら、１点毎に最適直線近似計算を行なう場合に比較して
計算回数が４分の１になり、さらに１回の計算も全てが
４点の計算で済むため、その計算時間も、１点毎に最適
直線近似計算を行ない判定を繰り返す手法の計算時間を
Ｎ（Ｎ＋１）／２秒と仮定した場合に対して約Ｎ秒に減
り、処理の高速化が達成できる。
【００３５】また、曲線に対して誤って直線を当てはめ
たり、本来１本の線分が細分化されたりすることがなく
なり、正確かつ迅速な線形状検出が可能になる。
たり、本来１本の線分が細分化されたりすることがなく
なり、正確かつ迅速な線形状検出が可能になる。
【００３６】なお、上述の実施例では、点列を、４個の
候補点よりなる部分点列に分割しているが、部分点列を
構成する候補点の数を固定せずに、候補点の整列状態に
応じて可変しても良い。例えば、部分点列に対する最適
近似直線を求め、この最適近似直線と部分点列中の各候
補点との距離を算出する。この距離が所定のしきい値を
超えている場合には、その候補点を新たな部分点列の第
１番目の候補点とすることができる。
候補点よりなる部分点列に分割しているが、部分点列を
構成する候補点の数を固定せずに、候補点の整列状態に
応じて可変しても良い。例えば、部分点列に対する最適
近似直線を求め、この最適近似直線と部分点列中の各候
補点との距離を算出する。この距離が所定のしきい値を
超えている場合には、その候補点を新たな部分点列の第
１番目の候補点とすることができる。
【００３７】また、上述の実施例では、傾き成分および
切片成分の双方の特性図を作成しているが、線形状に応
じて、傾き成分および切片成分のうちのいずれか一方の
特性図のみで、線形状を判別できる場合には、一方の特
性図を作成するのみで良い。
切片成分の双方の特性図を作成しているが、線形状に応
じて、傾き成分および切片成分のうちのいずれか一方の
特性図のみで、線形状を判別できる場合には、一方の特
性図を作成するのみで良い。
【図１】本発明による線形状検出装置の構成の１例を示
すブロック図
すブロック図
【図２】本発明による線形状検出方法における処理の流
れを表すフロ−チャ−ト
れを表すフロ−チャ−ト
【図３】同 点列を部分点列に分割する１例の説明図
【図４】同 特性図の説明図
【図５】同 点列が折れ線を構成している場合の特性図
の具体例
の具体例
【図６】同 点列が円弧を構成している場合の特性図の
具体例
具体例
【図７】従来の線形状検出方法の問題点の説明図
【図８】従来の線形状検出方法の問題点の説明図
【図９】従来の線形状検出方法の問題点の説明図
１ 前処理部 ２ 特性図作成部 ３ 線形状判別部 ４ データベース
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 吉田 博行 広島県安芸郡府中町新地３番１号 マツダ 株式会社内 (72)発明者 高橋 弘行 広島県安芸郡府中町新地３番１号 マツダ 株式会社内
Claims (7)
- 【請求項１】 入力画像から得られる線画画像を構成す
る点列を所定数の候補点よりなる部分点列に順次分割
し、各部分点列毎に最適近似直線を求め、各最適近似直
線の傾き成分を算出して特性図を作成し、該特性図に基
づいて上記線画画像の線形状を判別することを特徴とす
る線形状検出方法。 - 【請求項２】 入力画像から得られる線画画像を構成す
る点列を所定数の候補点よりなる部分点列に順次分割
し、各部分点列毎に最適近似直線を求め、各最適近似直
線の切片成分を算出して特性図を作成し、該特性図に基
づいて上記線画画像の線形状を判別することを特徴とす
る線形状検出方法。 - 【請求項３】 入力画像から得られる線画画像を構成す
る点列を所定数の候補点よりなる部分点列に順次分割
し、各部分点列毎に最適近似直線を求め、各最適近似直
線の傾き成分および切片成分を算出して各成分毎の特性
図を作成し、該特性図に基づいて上記線画画像の線形状
を判別することを特徴とする線形状検出方法。 - 【請求項４】 上記部分点列を構成する候補点の数を該
候補点の整列状態に応じて変更することを特徴とする請
求項１ないし３の１つに記載の線形状検出方法。 - 【請求項５】 傾き成分特性パターンおよび切片成分特
性パターンの少なくとも一方に関するデータベースを用
意して、該データベースと上記特性図とを比較して上記
線画画像の線形状を判別することを特徴とする請求項１
ないし４の１つに記載の線形状検出方法。 - 【請求項６】 上記線画画像の線形状の判別が、対象物
の外形形状を検出することよりなることを特徴とする請
求項１ないし５の１つに記載の線形状検出方法。 - 【請求項７】 入力画像から線画画像を求める前処理部
と、 該前処理部で得られる線画画像を構成する点列を所定数
の候補点よりなる部分点列に順次分割し、各部分点列毎
に最適近似直線を求め、各最適近似直線の傾き成分およ
び切片成分の少なくとも一方を算出して特性図を作成す
る特性図作成部と、 該特性図の少なくとも一方に基づいて上記線画画像の線
形状を判別する線形状判別部と、を備えていることを特
徴とする線形状検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6304518A JPH08161493A (ja) | 1994-12-08 | 1994-12-08 | 線形状検出方法およびその装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6304518A JPH08161493A (ja) | 1994-12-08 | 1994-12-08 | 線形状検出方法およびその装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08161493A true JPH08161493A (ja) | 1996-06-21 |
Family
ID=17933996
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6304518A Pending JPH08161493A (ja) | 1994-12-08 | 1994-12-08 | 線形状検出方法およびその装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH08161493A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6954550B2 (en) | 2000-11-29 | 2005-10-11 | Omron Corporation | Image processing method and apparatus |
| JP2008052701A (ja) * | 2006-07-28 | 2008-03-06 | Sony Corp | 画像処理方法、画像処理装置及びプログラム |
| JP4636016B2 (ja) * | 2004-03-17 | 2011-02-23 | ソニー株式会社 | 平面検出装置、平面検出方法、及び平面検出装置を搭載したロボット装置 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5862767A (ja) * | 1981-10-08 | 1983-04-14 | Oki Electric Ind Co Ltd | 図形形状の識別分類装置 |
| JPS59789A (ja) * | 1982-06-28 | 1984-01-05 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 線成分抽出処理方式 |
| JPS61169968A (ja) * | 1985-01-24 | 1986-07-31 | Mitsubishi Electric Corp | 図形処理装置 |
| JPS6441076A (en) * | 1987-08-06 | 1989-02-13 | Fuji Electric Co Ltd | Form recognizing system |
| JPH0212384A (ja) * | 1988-06-29 | 1990-01-17 | Nec Corp | 線画像近似方式 |
-
1994
- 1994-12-08 JP JP6304518A patent/JPH08161493A/ja active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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