JPS60189080A - Recognition system for graphic pattern - Google Patents
Recognition system for graphic patternInfo
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- JPS60189080A JPS60189080A JP59044670A JP4467084A JPS60189080A JP S60189080 A JPS60189080 A JP S60189080A JP 59044670 A JP59044670 A JP 59044670A JP 4467084 A JP4467084 A JP 4467084A JP S60189080 A JPS60189080 A JP S60189080A
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Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
本発明は、生Ｊ２り丁場における部品の形状認識等１こ
イｊ効な図形パターンの認識方式に関するものである。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION The present invention relates to a graphic pattern recognition method that is particularly effective for recognizing the shape of parts in a raw J2 yard.
一般に絹物と呼ばれる板金加工品を？！するためのヘン
ティング・マシンでは、供給される打抜き部品が比較的
単純な幾何学図形を有している。従って、複数種類の打
抜き部品か混在した状７／ｉ（でそれらがヘンディング
・マシンに供給される場合において、それらの部品の中
から所碇形状の部品を仕分は分類して抽出しようとする
ときにも、格別１にａ［な図形パターンの認識を行う心
安はなく、認識分別しようとする夕・ｊ象図形バクーン
に応じた簡１＋″８゜で高速処理の可能な認識方式かイ
〕効である。What about sheet metal products commonly called silk products? ! In henting machines for cutting, the punched parts supplied have a relatively simple geometry. Therefore, when multiple types of punched parts or mixed parts are supplied to a heending machine, sorting attempts to classify and extract anchor-shaped parts from among those parts. Sometimes, I don't have the peace of mind to recognize a graphic pattern in particular 1, and when I try to recognize and classify it, I need a recognition method that can perform high-speed processing with simple 1 + "8 degrees" according to the shape of the image. It is effective.
本発明は、このような幾何学図形を有する部品の分別等
に好適な図形パターンの認識方式を提供しようとするも
のであり、勃に１図形パターンを２ （＋＜ｉ化した図
形データのシリアル処理により、面接的にその図形パタ
ーンについての＃１１１６ｉ （１ｊｉを抽出して１図
形パターンの特定を行い、従って、小型、簡！Ｊｔ、安
価な装置により構成して、処理”’Ｉ’ １ｉｉｌの短
縮と処理ステップの簡素化をはかることかり能となり、
生産現場等における利用に適した図形パターンの認識力
式を１１＋ることかできる。The present invention aims to provide a figure pattern recognition method suitable for sorting parts having such geometric figures. Through the processing, #1116i (1ji) of the graphic pattern are extracted in an interactive manner to identify one graphic pattern. By shortening the time and simplifying the processing steps,
Ability to recognize 11+ graphic pattern expressions suitable for use in production sites, etc.
面して、本発明の図形パターン認識方式は、基本的には
、パターン人力装置行において検出して２値化した図、
形パターンを、形状分別装置において直交２ ＋ｌｌ＋
に対する射影図に変換し、これらの射影図を微分するこ
とによりｆ４．られる微分波形における正負のパルスｌ
！文を特徴（ｉ白として、それらの＃寺徴仙を含む算術
演算式でめられる形状識別値によりに記パターンのｔμ
識を行うことを４’＋ ６ｊとするものである。On the other hand, the graphic pattern recognition method of the present invention basically detects and binarizes a figure in a pattern human-powered device row,
The shape pattern is orthogonal2 +ll+ in the shape sorting device.
By converting into projection diagrams for f4. and differentiating these projection diagrams, f4. Positive and negative pulses l in the differential waveform
! The sentences are characterized by the shape identification value found by the arithmetic expression containing their
It is 4'+6j to perform knowledge.
また、本発明の１図形パターン認識力式は、上記形状識
別＆ｊによって識別できない図形パターンについて、−
１−記微分波形における微分値の絶対値の総和によりめ
られる図形パターンの周長、あるいは１−記２ （ｉ＋
Ｉ化した図形パターンからめられる当該図形パターンの
重心位置または１角積を第２の特′６！Ｉ仙として、こ
れらにより上記図形パターンの認識を行うことを特徴と
するものである。In addition, the one-figure pattern recognition ability formula of the present invention can be applied to -
The circumference of the figure pattern determined by the sum of the absolute values of the differential values in the differential waveform in 1-2, or 1-2 (i+
The position of the center of gravity or the one-angle product of the graphic pattern obtained from the I-shaped graphic pattern is determined by the second characteristic '6! As an Isen, it is characterized in that the above-mentioned graphic pattern is recognized using these.
以下に図面を参照して本発明の図形パターン認識方式に
ついてさらにＮ’ｆ ４＋１に説明する。The graphic pattern recognition method of the present invention will be further described below with reference to the drawings.
ｄ３識すべき対象物か、ヘンティング・マシンに供給さ
れる打抜き部品のように、幾何学図形、即ちある直線に
対して平行及び１１′−１角な白線並ひに４５°の角度
をもつ直線を主体として閉ループ状に４１も成される図
形パターンをイｊしている場合、それらの部品は機械へ
の供給に際してＪ−めカイＩ−等により向きを整えるこ
とか容易であり、例えば１−記部品か概略的に矩形状を
なす場合には、９０° ことの位相のずれはあるとして
も、いずれかの辺をカイトに１イー）うように配列させ
ることができる。従って、ここては図形パターンか姿勢
を整えて供給されることを＋？ｉｉ提とする。d3 An object to be recognized or a geometric figure, such as a stamped part fed into a henting machine, i.e. a white line parallel to and at an 11'-1 angle to a straight line and at an angle of 45°. When a graphic pattern consisting of 41 closed loops mainly consisting of straight lines is used, it is easy to orient the parts using a J-Mekai I- etc. when feeding them to the machine. - If the parts have a roughly rectangular shape, they can be arranged so that one side is aligned with the kite, even if there is a phase shift of 90 degrees. Therefore, here it is assumed that the figure pattern or posture is adjusted and supplied. ii.
このように１−て供給される図形パターンについては、
ます、パターン人力装置によってその図形パターンの読
取りを省い、２ （ＩＣｉ化した図形データとする。こ
のパターン人力装置としては、例えばＩＴＶカメラやマ
トリックス状に配列された光”４１変換素子等が用いら
れる。Regarding the graphic pattern supplied in this way,
First, the reading of the graphic pattern by a pattern manual device is omitted, and the graphic data is converted into 2 (ICi).As this pattern manual device, for example, an ITV camera or optical 41 conversion elements arranged in a matrix are used. It will be done.
−に記パターン入力装置によって読取った図形データに
ついては、次に、形状分別装置における処理によって以
下に説明するような特′６ｉ値の抽出を行う。Regarding the graphic data read by the pattern input device described in (1) above, the characteristic '6i value is extracted as described below through processing in the shape classification device.
即ち、」１記２値化図形データについては、形状分別装
置内におけるデータ処理により、まず、第１図に例示す
るように直交２ ｔｓｌ＋ Ｘ 、 ｙに対する射影図
に変換し、さらにその射影図を微分する。第１図におい
て、ｌは図形パターンを示し、また２ｘ及び２ｙはＸ
＋ｌｉｌ＋及びＹ ｉｉｂ ヘの射影図を、３ｘ及び３
ｙはそれらの微分波形を示している。In other words, by data processing in the shape classification device, the binary graphic data in 1. is first converted into a projection diagram for orthogonal 2 tsl+X, y, as illustrated in FIG. Differentiate. In FIG. 1, l indicates a graphic pattern, and 2x and 2y are
The projection diagrams to +lil+ and Y iib are 3x and 3
y indicates their differential waveforms.
このようにしてイＩ）られた微分波形は、各種形状パタ
ーンに応じて異なる正負パルス配列を有し、従ってこの
点に着目することにより基本的には幾何学的な図形パタ
ーンの識別を行うことかできる。The differential waveforms obtained in this way have different positive and negative pulse arrays depending on the various shape patterns, so by focusing on this point, it is basically possible to identify geometric shape patterns. I can do it.
そこで、Ｘ軸への射影図の微分波形における正負のパル
ス数をそれぞれ心、Ｎｉとし、Ｙ軸側についての正負の
パルス数をそれぞれ耐、Ｎｉとして、これらを各図形パ
ターンについての特徴値と定義する。Therefore, the number of positive and negative pulses in the differential waveform of the projection diagram on the X-axis is defined as the center and Ni, respectively, and the number of positive and negative pulses on the Y-axis side is respectively defined as the characteristic value of each figure pattern. do.
第２図は、各種図形パターンと、それらについてのＸ“
軸及びＹ軸側射影図の微分波形における正負のパルス配
列と、それらによって得られる特徴細心、 Ｎｉ、 Ｎ
ｉ、 Ｎｉを示している。同図かられかるように、一般
的には各種図形パターンについて特徴値が何らかの差異
を有し、従ってこの特徴値を利用することにより図形パ
ターンの認識を行い、それらの分別を行うことが可能と
なる。Figure 2 shows various graphic patterns and their X“
Positive and negative pulse arrays in the differential waveforms of the axis and Y-axis side projection diagrams, and the characteristics obtained from them, Ni, N
i, Ni is shown. As can be seen from the figure, there are generally some differences in feature values for various graphic patterns, and therefore, by using these feature values, it is possible to recognize graphic patterns and classify them. Become.
これらの特徴値を用いて図形パターンの認識を行う場合
、以下に示すように、それらの特徴値を含んだ算術演算
式でめられる形状識別（ｇｉ Ｎ’を用い、これにより
複雑なパターンマツチングの必要をなくすことができる
。When recognizing a graphic pattern using these feature values, as shown below, shape identification (gi N') determined by an arithmetic expression including those feature values is used, and this allows complex pattern matching. can eliminate the need for
上記算術演算式としては、例えば、
Ｎ−（温十Ｎｉ） Ｘ （耐＋所）
ＮＪｌ＝（耐十Ｎ÷） Ｘ （Ｎｉ＋ Ｎｉ）等を用い
ることかできるが、必ずしもこれらの式に限′ｉｉ！さ
れるものではなく、識別しようとする各図形パターンの
特徴を一層明確にできるように耐応した算術演算式を用
いればよい。As the above arithmetic expression, for example, N-(warm 10Ni) ii! Instead, it is sufficient to use an arithmetic expression that can be used to further clarify the characteristics of each graphic pattern to be identified.
なお、前述したように、図形パターンは予めその姿勢を
整えておくことを前提としているが、略矩形欣の図形パ
ターンについては、９０°ごとの四つの姿勢が考えられ
、これらの各姿勢ごとに」１記特徴値が相違している。As mentioned above, it is assumed that the posture of the figure pattern is prepared in advance, but for the figure pattern of a substantially rectangular shape, there are four possible postures at 90° intervals, and for each of these postures, ” 1. The feature values are different.
しかしながら、−１−記四つの姿勢における特徴値には
、第１表に示すような一定の関係かあり、この関係を利
用すれば、図形パターンをその姿勢の如何にかかわらず
認識することかでき、しかもその姿勢をも同時に認識す
ることができる。なお、第１表では回転角度が０６の場
合における特徴値がそれぞれａ、ｂ、ｃ、ｄであると仮
定し、図形パターンを８０°ずつ時計方向に回転させた
ときのそれぞれの特徴値を示している。However, there is a certain relationship between the feature values in the four postures listed in -1- as shown in Table 1, and if this relationship is used, it is possible to recognize the figure pattern regardless of its posture. , and its posture can be recognized at the same time. Table 1 assumes that the feature values are a, b, c, and d when the rotation angle is 06, and shows the respective feature values when the graphic pattern is rotated clockwise by 80 degrees. ing.
第 １ 表
このような認識方式により１．１−記ｔｆＪ２図に示す
ような各種図形パターンについての判別を行うことがで
きるが、単純な幾何学図形であっても、例えば第３図に
示すような図形パターンは、特徴値が第２図のＮ００４
及びＮ０１７のものと同一になるため、両パターンが混
在しているような場合にはそれらを判別することかでき
ない。Table 1 Using such a recognition method, it is possible to discriminate various graphic patterns such as those shown in Figure 1.1-tfJ2, but even simple geometric patterns can be distinguished, for example, as shown in Figure 3. The feature value of the graphic pattern is N004 in Figure 2.
and No. 017, so if both patterns coexist, it is impossible to distinguish between them.
このような問題を解決するためには、次に説明するよう
な方法のいずれかまたはその複数を組合わせて用いれば
よい。In order to solve such problems, any one of the following methods or a combination of them may be used.
そのｆｆ１ｌは、図形パターンの周長をめてそれを図形
パターンの判別に利用する方法であり、この周長は次の
ようにして簡単にめることができる。The ff1l is a method of determining the circumferential length of a graphic pattern and using it for determining the graphic pattern, and this circumferential length can be easily determined as follows.
前述した第１図における射影図２ｘ、２ｙの微分は、図
形データが２値化した状態で得られることから、隣接射
影値の差分として得ることかでき。The differentiation of the projection diagrams 2x and 2y in FIG. 1 described above can be obtained as a difference between adjacent projection values, since the graphic data is obtained in a binarized state.
Ｘ輔及びＹ ｉｌｌ、に投影した射影図が第１図にゴく
す射影図２ｘ、２ｙである場合、それらの差分（＋ｒｉ
は第２表及び第３表に示すようなものとなる。If the projections projected onto X and Y ill are the projections 2x and 2y shown in
will be as shown in Tables 2 and 3.
面して、この差分の絶対値をすべて力Ｉｔ算した値が図
形パターンの周長であり、従って前述した特徴イ１１′
（抽出の過程における射影図の微分によってｔＪすられ
た微分値（差分（Ｉｔ（）から、格別煩雑な演算等を行
うことなくめることかでき、この周長を第２の特徴値と
して、前記形状識別値Ｎ’ｌ？は分別できなかった図形
パターンの識別を行うことができる。The value obtained by calculating all the absolute values of this difference is the circumference of the figure pattern, and therefore the above-mentioned characteristic I11'
(The differential value tJ calculated by the differentiation of the projection diagram in the process of extraction (from the difference (It()) can be calculated without performing any particularly complicated calculations, and this circumference can be used as the second feature value as described above. The shape identification value N'l? can identify graphic patterns that could not be classified.
第２表
第３表
また、第２の方法は、図形パターンの重心位置をめてそ
れを判別に利川する方法であり、この重、１．Ｊ位（６
は、？値化した図形パターンがら、Ｘ−１１方向及びＹ
１１４１．方向について、それぞれ簡単な数式によっ
てめることができ、必要に応じてこの重心位置Ｘｇ、Ｙ
ｇを図形パターンの最大ＩＩＩ Ｌ 、 Ｙ＋で割るこ
とによって規格化された値とし、これを第２の特徴値と
して、前記形状識別（＋ｒｉ ＮＦでは分別できなかっ
た図形パターンの識別を行うことができる。Table 2 Table 3 The second method is to find the center of gravity of the graphic pattern and use it for discrimination. J rank (6
teeth,? From the valued graphic pattern, X-11 direction and Y
1141. Each direction can be determined by a simple mathematical formula, and the center of gravity position Xg, Y can be determined as necessary.
A standardized value is obtained by dividing g by the maximum of the figure pattern III L, Y+, and this is used as the second feature value to identify the figure patterns that could not be classified with the shape identification (+ri NF). .
第３の方法は、図形パターンの面積をめてそれを判別に
利川する方法であり、この面積も同様に簡単な数式によ
って簡易にめることができる。従って、これを第２の特
徴値として、形状分類（ｉ（ｉ Ｎでは分別できなかっ
た図形パターンの識別を行うことができる。The third method is to calculate the area of the graphic pattern and use it for discrimination, and this area can also be easily calculated using a simple mathematical formula. Therefore, using this as the second feature value, it is possible to identify graphic patterns that could not be classified using shape classification (i (i N).
第３図に示した１４形パターンは、いずれも周長の差異
によって識別できるものであり、またそれらの図形パタ
ーンにおける各部ス］法か変っているときには、重心位
Ｈ耀または面精によって識別ｉｊｆ能なものになる。All of the 14-shaped patterns shown in Fig. 3 can be identified by the difference in circumference, and if each part of the pattern is different, they can be identified by the center of gravity or surface area. become capable.
第１図は本発明の認識方式における図形データの処理に
ついての説明図、第２図及び第３図は各種図形パターン
についてのパルス配列、特徴値及び形状識別値の関係−
を示す説明図である。
ｌ ・舎図形パターン、 ２ｘ、２７ ＊・射影図３＋
＋、３ｙ ・・微分波形。FIG. 1 is an explanatory diagram of processing of graphic data in the recognition method of the present invention, and FIGS. 2 and 3 are relationships between pulse arrays, feature values, and shape identification values for various graphic patterns.
FIG. l - Shape pattern, 2x, 27 * - Projection diagram 3+
+, 3y...Differential waveform.
Claims (1)
パターンを、形状分別装置６において直交２州１に対す
るＱ４影１Δに変換し、これらの射影図を微分すること
により得られる微分波形における正負のパルス数を特徴
値として、それらの４！Ｉ徴イ１１］を含む３９術演ｑ
式でめられる形状識別値により−に記、パターンの認識
を行うことを特徴とする（図形パターンの認識方式。 ２、パターン入力装置において検出して２ イ＋ｅｉ化
した図形パターンを、形状分別装置において直交２軸に
対する射影図に変換し、これらの射影図を微分すること
により得られる微分波形における正負のパルス数を特徴
値として、それらの特徴値を含む算術演算式でめられる
形状識別値により図形パターンの識別を行い、これによ
って識別できなイ図形パターンについて、ト記微分波形
における微分値の絶対値の総和によりめられる図形パタ
ーンの周長を第２の特徴値として、これにより」１記図
形パターンの認識を行うことを特徴とする図形パターン
の認識方式。 ３、 パターン入力装顛において検出して２偵化した図
形パターンを、形状分別装置において直交２ ｉｌ：Ｉ
＋に対する射影図に変換し、これらの射影図を微分する
ことによりイ１すられる微分波形における正負のパルス
数を特徴値として、それらの特徴（ｉ／ｊを含む算術演
算式でめられる形状識別値により図形パターンの識別を
行い、これによって識別できない１形パターンについて
、１−記２仙化した図形パターンからめられる当該図形
パターンのｍ心位請を第２の特徴値として、これにより
１−記図形パターンの認識を行うことを特徴とする図形
パターンの認識方式。 ４ パターン入力製画において検出して２値化した図形
パターンを、形状分別装置において直交２軸に対する射
影図に変換し、これらの射影図を微分することにより得
られる微分波形における正負のパルス数を特徴値として
、それらの特徴価を含む算術病ｑ式でめられる形状識別
値により図形パターンの識別を行い、これによって識別
できない１；２Ｉ形パターンについて、」−記２伯化し
た図形パターンからめられる邑核図形パターンの面積を
第２の４ｉ徴イＩＩ′（として、これにより」−記図形
パターンの認識を行うことを特徴とする図形パターンの
認識力式。[Claims] l A figure pattern detected and binarized by a pattern manual device is converted into a Q4 shadow 1Δ for two orthogonal states 1 in a shape classification device 6, and obtained by differentiating these projections. The number of positive and negative pulses in the differential waveform is taken as a feature value, and those 4! 39 techniques including 11]
The feature is that the pattern is recognized based on the shape identification value determined by the formula (figure pattern recognition method. 2. The figure pattern detected by the pattern input device and converted into 2 The number of positive and negative pulses in the differential waveform obtained by differentiating these projection diagrams is converted into a projection diagram with respect to two orthogonal axes at The graphic pattern is identified, and for the graphic pattern that cannot be identified, the circumference of the graphic pattern determined by the sum of the absolute values of the differential values in the differential waveform is set as the second feature value. A figure pattern recognition method characterized by recognizing a figure pattern. 3. A figure pattern detected and divided into two shapes by a pattern input device is orthogonally divided by a shape classification device.
The number of positive and negative pulses in the differential waveform obtained by converting it into a projection diagram with respect to The figure pattern is identified based on the value, and for the 1-shaped pattern that cannot be identified, the m-center position of the figure pattern, which can be found from the 1-2 sensitized figure pattern, is set as the second feature value. A figure pattern recognition method characterized by recognizing figure patterns. 4. A figure pattern detected and binarized in pattern input drawing is converted into a projection diagram with respect to two orthogonal axes in a shape classification device, and these figures are The number of positive and negative pulses in the differential waveform obtained by differentiating the projection diagram is used as a feature value, and the figure pattern is identified using the shape discrimination value determined by the arithmetic disease q formula that includes these feature values. Regarding the 2I-shaped pattern, the area of the core figure pattern determined from the figure pattern converted into ``-2'' is defined as the second 4i feature II' (and thereby, the ``-2'' figure pattern is recognized. Recognition formula for geometric patterns.
Priority Applications (6)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59044670A JPS60189080A (en) | 1984-03-08 | 1984-03-08 | Recognition system for graphic pattern |
| GB08505952A GB2156564B (en) | 1984-03-08 | 1985-03-07 | Device and method for pattern recognition |
| US06/709,194 US4747153A (en) | 1984-03-08 | 1985-03-07 | Device and method for pattern recognition |
| IT19827/85A IT1184724B (en) | 1984-03-08 | 1985-03-08 | DEVICE AND PROCEDURE FOR THE RECOGNITION OF PROFILES |
| DE3508400A DE3508400C2 (en) | 1984-03-08 | 1985-03-08 | Pattern recognition device |
| FR858503455A FR2561012B1 (en) | 1984-03-08 | 1985-03-08 | SHAPE RECOGNITION DEVICE |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59044670A JPS60189080A (en) | 1984-03-08 | 1984-03-08 | Recognition system for graphic pattern |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS60189080A true JPS60189080A (en) | 1985-09-26 |
| JPH0150943B2 JPH0150943B2 (en) | 1989-11-01 |
Family
ID=12697878
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP59044670A Granted JPS60189080A (en) | 1984-03-08 | 1984-03-08 | Recognition system for graphic pattern |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS60189080A (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6440818A (en) * | 1987-08-06 | 1989-02-13 | Fuji Electric Co Ltd | Production of display pannel |
-
1984
- 1984-03-08 JP JP59044670A patent/JPS60189080A/en active Granted
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6440818A (en) * | 1987-08-06 | 1989-02-13 | Fuji Electric Co Ltd | Production of display pannel |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0150943B2 (en) | 1989-11-01 |
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