JPS60189081A - Identification and recognition system for graphic pattern - Google Patents

Abstract

PURPOSE:To easily identify the graphic pattern of a component with a simple geometric form by converting the graphic pattern into projection charts, and totalizing sign arrays of positive and negative pulses of differential waveforms for every combination and obtaining feature values. CONSTITUTION:Some of sides of the component with the simple geometric form is arrayed along a guide and the graphic pattern supplied in an array is read by a pattern input device to obtain binary-coded graphic data 1. Then, a shape analyzing device obtain projection charts 2x and 2y on orthogonal X and Y axes to obtain their differential waveforms 3x and 3y. Pulses with the same positive and negative sign array among plural adjacent pulses of those differential waveforms are totalized for every combination of sign arrays and regarded as feature values of respective graphic patterns. A shape selection value calculated from an arithmetic expression including those feature values is used to recognize the graphic pattern. Thus, the need for complicate pattern matching is eliminated and the processing is simplified.

Description

【発明の詳細な説明】 本発明は、生産１−場における部品の形状認識等に有効
な図形パターンの識別・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 identification/recognition method that is effective for recognizing the shape of parts in a production site.

一般に絹物と呼ばれる根金加に品を得るためのベンディ
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ＩＡ形を右している。従って、複数種類の打抜
き部品か７１シイ１した状１ル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
から所要形状の部品を４１分は分類して抽出しようとす
るときにも、格別１Ｆ確な図形パターンの認識を行う必
要はなく、認識分別しようとする対象図形パターンに応
したＩｉｉ単で高速処理の＋Ｉ５能な認識方式か有効で
ある。In bending machines for obtaining raw materials commonly referred to as silk products, the punched parts supplied have a relatively simple geometry of IA shape. Therefore, when multiple types of punched parts or 71 pieces of stamped parts are supplied to a heending machine, it takes 41 minutes to classify and extract parts of the desired shape from among those parts. In some cases, it is not necessary to perform particularly accurate recognition of a graphic pattern, and it is effective to use a simple, high-speed processing, +I5-capable recognition method that corresponds to the target graphic pattern to be recognized and classified.

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識別・認識方式を提供しようと
するものであり、特に、ＩＡ形パターンを２値化した図
形データのシリアル処理により、直接的にその図形パタ
ーンについての特徴値を抽出して、図形パターンの特定
を行い、従って、小型、筒中、安価な装置により構成し
て、処理時間の短縮と処理ステツプの簡素化をはかるこ
とか可能となり、生産現場等における利用に適した図形
パターンの識別・認識方式を（１することができる。The present invention aims to provide a graphic pattern identification/recognition method suitable for sorting parts having such geometric shapes, and in particular, it is an object of the present invention to provide a method for identifying and recognizing graphic patterns suitable for sorting parts having such geometric shapes. This method directly extracts the feature values of the graphic pattern and identifies the graphic pattern. Therefore, it is configured with a small, in-cylinder, and inexpensive device to shorten processing time and simplify processing steps. This makes it possible to create a graphic pattern identification/recognition method suitable for use in production sites, etc.

而して、本発明の図形パターン識別争認識方式は、基本
的には、パターン人力装置において検出して２仙化した
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ｆＶられる微分波形における隣接複数パルスについて
、回し１ｊ−負の右号配列を持つものの数を、その符り
配列の組合わせごとに集ルー１シ、それらの数を図形パ
ターンの特徴値としてＬ配回形パターンの認識を行うこ
とを特徴とするものである。Basically, the figure pattern identification conflict recognition method of the present invention converts the figure patterns detected and divided into two by a pattern human-powered device into projection diagrams with respect to two orthogonal axes in the shape classification device, and For adjacent multiple pulses in the differential waveform obtained by differentiating the projection diagram of This method is characterized in that an L-circuit pattern is recognized as a feature value of a graphic pattern.

また、本発明の図形パターン識別・認識力式は、１−記
特徴値によって図形パターンの認識を行うにあたり、そ
れらの特徴値を含むａ−術部ａ式でめられる形状選別値
により、あるいはそれらの１、■徴（＋ｆｉをそれぞれ
異なる桁に配列させることによって構成される数値を形
状選別イｆＩとして、この形状選別値により、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 graphic pattern identification/recognition ability formula of the present invention recognizes a graphic pattern using the feature values described in (1), using the shape selection value determined by the formula a-operation area a, which includes those feature values, or 1, (2) A numerical value formed by arranging +fi in different digits is used as shape selection ifI, and the shape selection value is used to recognize the above-mentioned graphic pattern.

以−トに図面を参照して本発明の図形パターン識別・認
識方式についてさらに詳細に説明する。Hereinafter, the graphic pattern identification/recognition method of the present invention will be explained in more detail with reference to the drawings.

認識すべき対象物か、ベンチインク・マシンに供給され
る打抜き７ｊ３品のように、幾何学図形、即ちある直線
に対して平′１１及び直交な白線並ひに４５°の角度を
もつ直線を１一体として閉ループ状に構成される図形パ
ターンをイ１している場合、それらの部品は機械への供
給に際して予めカイト等により向きを整えることが容易
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”　ごとの位相のすれはあるどしても、いず
れかの辺をカイトに沿うように配列させることかできる
。従って、ここでは図形パターンか姿勢を整えて供給さ
れることを前提とする。The object to be recognized, such as the punchings supplied to the bench ink machine, is a geometric figure, i.e., a straight line with a flat line, a white line perpendicular to a straight line, and a straight line at an angle of 45°. 1. When a graphic pattern is constructed as a closed loop as an integral part, it is easy to orient the parts using a kite or the like before feeding them to the machine. In the case of a rectangular shape, it is possible to arrange one of the sides along the kite, even if there is a phase difference every 90". Therefore, here, the figure pattern or posture can be adjusted and supplied. It is assumed that

このようにして供給される図形パターンについては、ま
ず、パターン入力装置によってその図形パターンの読取
りを行い、２値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゛ｉＬ変換素子等か用いられる。The graphic pattern supplied in this manner is first read by the pattern input device and converted into binary graphic data. As this pattern manual device, for example, an ITV camera or optical iL conversion elements arranged in a matrix is used.

１−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ν１における処理によっ
て以下に説明するような４−’Ｉ徴＜＋ｆｉの抽出を行
う。Regarding the graphic data read by the 1- pattern input device, next, the shape classification device ν1 extracts 4-'I features <+fi as described below.

即ち、−Ｉ−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Ｊ！ｌ！により、まず、第１図
に例示するように直交２　＋ｔｉｌ＋Ｘ　、　Ｙに対す
る射影１〕に変換し、さらにその射影図を微分する。第
１図において、１は図形パターンを示し、また２ｘ及び
２ｙはＹ軸及びＹ軸への射影図を、３！及び３！はそれ
らの微分波形を示している。That is, the binary graphic data described in -I- is processed in the data processing J! in the shape sorting device. l! First, as illustrated in FIG. 1, it is converted into an orthogonal 2+til+X, projection 1 on Y, and then the projection is differentiated. In FIG. 1, 1 indicates a figure pattern, 2x and 2y indicate the Y axis and a projection onto the Y axis, and 3! and 3! shows their differential waveforms.

このようにして得られた微分波形は、各種形状パターン
に応して異なるｉｎ負パルス配列を有し、従ってこの点
に着［１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ができる。The differential waveform obtained in this way has different in negative pulse sequences depending on various shape patterns, and therefore, by reaching this point [1], it is basically possible to identify geometric shape patterns. It can be carried out.

そこで、Ｙ軸への射影図の微分波形における隣接複数パ
ルスについて、同じ正負の符り配列を持ったものの数な
その符号配列の組合わせごとに集工１シ、これらを各図
形パターンについての特徴イＩ１１と定義する。Therefore, regarding the adjacent multiple pulses in the differential waveform of the projection diagram onto the Y-axis, we collect the number of pulses with the same positive and negative sign arrangement and each combination of the sign arrangement, and calculate the characteristics of each figure pattern. I11.

さらに具体的に説明すると、例えば隣接する２つのパル
スについては、ｉＩＥ負の符号配列の組合わせとして、
÷＋＋”−＋−”＋−の四種類があり、Ｌ記第１図の微
分波形のパルスにおけるこれらの各符号配列の出現頻度
、即ち特徴値は、Ｘ軸側及びＹ軸側について、それぞれ
１，１，０．１である。而して、Ｘ軸側射影図の微分波
形から得られる特徴値をそれぞれ届１．磁ミＭｉ”、　
Ｍｉ−’とし、Ｙ軸側についてそれぞれＭｌ”、　Ｍｉ
−、Ｍｉ”、　Ｍｙ−としたとき、各種図形パターンに
ついて第２図に、Ｊ＼すような特徴イｆ］を得ることが
できる。To explain more specifically, for example, for two adjacent pulses, as a combination of iIE negative sign arrays,
There are four types: ÷++"-+-"+-, and the frequency of appearance of each of these code sequences in the pulse of the differential waveform shown in Figure 1, that is, the characteristic value, is as follows for the X-axis side and the Y-axis side, respectively. 1, 1, 0.1. Then, the characteristic values obtained from the differential waveform of the X-axis side projection diagram are each reported as 1. Magnetic Mi”,
Mi-' and Ml'' and Mi on the Y-axis side, respectively.
-, Mi", and My-, it is possible to obtain the characteristics f] as shown in FIG. 2 for various graphic patterns.

第２図は、各種図形パタニンと、それらについてのＸ輛
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ｆｊ＋られる上記特’６Ｊｔ　イｆ
４と、これらの特徴値からイ１ｔられる形状選別値とを
示している。同量かられかるように、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４．￥微細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ｆｉｌ能となる
。Figure 2 shows various figure patterns, the positive and negative pulse arrays in the differential waveforms of the X-axis and Y-axis side projections, and the above-mentioned characteristic '6Jt if fj+ due to them.
4 and shape selection values obtained from these feature values. As can be seen from the same amount, there are generally some differences in the feature values for various graphic patterns, and therefore this 4. It is possible to recognize graphic patterns and separate them by using microscopic information.

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
式でめられる形状選別値Ｍ″′を用い、これにより一般
的なパターン認識技術において用いられているような複
雑なパターンマンチングの心霊Ｉｊなくし、その処理を
著しく単純化することができる。When recognizing a figure pattern using these feature values, as shown below, a shape selection value M''' determined by an arithmetic expression that includes those feature values is used, and thereby general pattern recognition is performed. The specter of complex pattern munching Ij used in the technology can be eliminated and the process can be significantly simplified.

Ｌ記形状選別値をめる算術演算式としては、例えば、 一一　（ｒ１□＋−隔−）＋（痛−・隔１）　・　・（
１）Ｍｌ−（Ｍ；＋、　Ｍｉ−）　＋　（Ｍｌｉ−・Ｍ
ｉ”　）　・　・（２）と表わされる式などを用いるこ
とかでき、またこれによって１１Ｉられる形状選別値−
及びＭ↓から必要に応してさらに、 症＝藤十Ｍ÷　・　・（３） によって形状選別値症をめ、あるいはｘ　、　ｙ　１ｉ
ｒｙ輛方向における回し符り配列のものをあらかしめ加
算してそれらをＭ”、　Ｍ”　、　Ｍ−“、Ｍ−とし、
これらの特徴イＩ６から、例えは、 Ｍ’＝　（Ｍ＋＋・Ｍ−）　＋　（Ｍ”−Ｍ−”　）　
・　・（４）によって特徴値をＭｌをめることもできる
。As an arithmetic expression for calculating the L shape selection value, for example, 11 (r1□+-interval-)+(pain-・interval-1) ・ ・
1) Ml-(M;+, Mi-) + (Mli-・M
It is possible to use the formula expressed as (2), etc., and the shape selection value obtained by this is -
If necessary, from M↓ and
Roughly add the numbers in the clockwise arrangement in the direction of the ry car and make them M", M", M-", M-,
From these characteristics I6, the analogy is M'= (M++・M-) + (M"-M-")
・ ・The feature value Ml can also be calculated by (4).

このような方式による形状認識、特に上記（１）〜（３
）式による形状選別値によって形状認識を行　□うと、
例えば第２図のＮ０１４及びＮ０１５の図形パターンを
もつ部品か混在している場合には、両者の識別を行うこ
とができない。Shape recognition using such a method, especially (1) to (3) above.
) Shape recognition is performed using the shape selection value using the formula □.
For example, if parts having graphic patterns N014 and N015 in FIG. 2 are mixed, it is not possible to identify the two.

このような識別できない図形パターンについては、例え
ば次のような方法によって簡単にその識別を行うことが
できる。Such unidentifiable graphic patterns can be easily identified, for example, by the following method.

即ち、前記Ｘ、Ｙ軸への射影図の微分波形におけるＩＦ
負のパルス数をそれぞれ計数して、それらを第２の特徴
値耐、Ｎｉ、耐、隅とすると、これらの特徴値は、第２
図のパルス配列かられかるように、Ｎ００４の図形パタ
ーンにおいては、２．２゜２．１であり、またＮ００５
の図形パターンにおいては２　、２　、２、．２であっ
て、両者において相違し、従って、例えば、 Ｎ１−（耐＋Ｎｘ）Ｘ（Ｎ÷十Ｎｉ） によって定義される形状識別値を用いれば、ＮＯ３４の
図形パターンにおいては、Ｎ＝１２となり、またＮ００
５の図形パターンにおいては、’Ｎ＝１６となって１両
図形パターンを簡単に識別することができる。That is, the IF in the differential waveform of the projection onto the X and Y axes
If we count the number of negative pulses and take them as the second feature value, then the second feature value is
As can be seen from the pulse array in the figure, in the figure pattern of N004, it is 2.2°2.1, and in the case of N005
In the figure pattern 2, 2, 2, . Therefore, for example, if the shape identification value defined by N1 - (resistance + Nx) Also N00
In the figure pattern No. 5, 'N=16, and the one-car figure pattern can be easily identified.

さらに、次のような方法によって特徴値Ｍ１をめるのも
図形パターンの的確な識別にイＩ効である。Furthermore, calculating the feature value M1 using the following method is also very effective for accurate identification of graphic patterns.

即ち、」−述した特徴値は、それ＋１＋体、各種図形パ
ターンについて差異かあるか、例えば、（＋）〜（３）
式による算術演算によって形状選別値症をめると、各１
Δ形パターン黍こついての４、シ徴かその算術演算によ
って薄れ、識別能力が低ドすることになる（第２図参照
）。従って、−１−配性微細を４桁数字における異なる
桁に対応配列させることにより゛−一層別能力を高める
ことができ、この場合には、形状選別値−及びＭｈ、例
えば、 鑵→ζＸ　１０００＋届−×１００＋隔”Ｘ　１０＋随
一　・　（５）Ｍ÷＝ｒｖｘ；＋ｘ　１０００＋Ｍ；−
Ｘ　１００　＋ＭドＸＩＯ＋Ｍマー　〇　（６）によっ
てめればよく、また必要に応じて前記（３）式による形
状選別＜ｆｉ　Ｍ”をめることもできる。In other words, are there any differences between the above feature values and various graphic patterns, for example, (+) to (3)?
When the shape selection value is determined by arithmetic operations using the formula, each 1
4. The Δ-shaped pattern will be faded by its arithmetic operation and the discrimination ability will be reduced (see Figure 2). Therefore, by arranging -1-configuration fines corresponding to different digits in a 4-digit number, the ability to differentiate can be further enhanced; in this case, the shape selection value - and Mh, for example, 鑵→ζX 1000+ Delivery - x 100 + interval"
It can be determined by X 100 +M do

ｒｆＳ２図には、上記各式によってめられた形状選別値
を示している。The rfS2 diagram shows the shape selection values determined by each of the above formulas.

なお、」−記各算術演算式は、必ずしもそれらの式に限
定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配慮した３１．術部
算式を用いればよい。Note that the arithmetic expressions listed in ``-'' are not necessarily limited to these expressions, but are designed to make the characteristics of each graphic pattern to be identified more clearly. You can use the operative part formula.

また、図形パターンがある程度複雑になったときには１
例えは隣接する三つのパルスについての正負の符り配列
のＭ１合わせ、即ち、＋＋＋、＋＋−、＋−＋。Also, when the figure pattern becomes complicated to some extent, 1
For example, M1 matching of positive and negative sign sequences for three adjacent pulses, ie, +++, ++-, +-+.

＋−−、−＋＋、−＋−，−−十、　−−−の８種類に
ついて、各符号配列ごとの出現頻度を計数し、それを特
徴値として利用することかできる。It is possible to count the appearance frequency of each code arrangement for eight types: +--, -++, -+-, --10, and --, and use it as a feature value.

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、略矩形状の図形パ
ターンについては、９０°ことの四つの姿勢が考えられ
、これらの各姿勢ごとに上記４□ν徴値か相違している
。しかしなから、１−記四つの姿勢における特徴値の間
には一定の関係があり、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。As mentioned above, it is assumed that the posture of a figure pattern is prepared in advance, but for a roughly rectangular figure pattern, there are four possible postures of 90 degrees, and the The above 4□ν sign values are different. However, there is a certain relationship between the feature values in the four postures described in 1-1, and by using this relationship, it is possible to recognize a figure pattern regardless of its posture. Posture can also be recognized at the same time.

このような識別・認識力式により、ｌ−記第２図に示す
ような図形パターン、あるいはその他の各種図形パター
ンについての判別を行うことかできるが、図形パターン
によっては特徴値が相Ｌ１に同一になって、複数のパタ
ーンを判別できないこともある。Using such a discrimination/recognition formula, it is possible to discriminate between graphic patterns such as those shown in Figure 2, or other various graphic patterns; however, depending on the graphic pattern, the feature values may be the same as phase L1 In some cases, multiple patterns cannot be distinguished.

このような場合には、例えば図形パターンの周長、重心
位置、あるいは面積等をめて、それを第２の特徴値とし
てｒｏ別に利用すれはよく、それによって子連の１．！
徴イー］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１１丁能になる。In such a case, for example, it is a good idea to determine the circumference, center of gravity, or area of the figure pattern and use it as the second feature value for each ro. !
It is now possible to identify graphic patterns that could not be distinguished using [Character E].

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of the drawing]

第１図は本発明の識別・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、特徴値及び形状選別（ｆｉの関係を
示す説明図である。 ｌ　・・図形パターン、　２ｘ、２ｙ　・・射影図、３
ｘ、３ｙ　・・微分波形。FIG. 1 is an explanatory diagram of the processing of graphic data in the identification/recognition method of the present invention, and FIG. 2 is an explanatory diagram showing the relationship between pulse arrays, feature values, and shape selection (fi) for various graphic patterns.・Graphic pattern, 2x, 2y ・Projective drawing, 3
x, 3y... Differential waveform.

Claims (1)

【特許請求の範囲】 １、　パターン入力装置において検出して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
（りられる微分波形における隣接複数パルスについて、
同じｊｌ−負の符号配列を持つものの数を、その符は配
列の組合わせことに集Ａ１シ、それらの数を図形パター
ンの４．シ徴値として」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識別・認識方式。 ２、パターン人力装置において検出して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隣接複数パルスについて、同じ
正負の符号配列な持つものの数を、その符号配列の組合
わせごとに集其４し、それらの数を図形パターンの特徴
値として、それらの特徴値を含む算術演算式でめられる
形状選別イブ口こより上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識別・認識方式。 ３、パターン人力装置において検出して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隣接複数パルスについて、同じ
正負の符号配列を持つものの数を、その符号配列の組合
わせこ゛とに集ｊｔ　Ｌ、それらの数を図形パターンの
勧徴仙とし、それらの特＠値をそれぞれ異なる桁に配列
させることによって構成される数値を形状選別値として
、この形状選別値により上記図形パターンの認識を行う
ことを特徴とする図形パターンの識別壷認識力式。[Claims] 1. By converting the figure pattern detected and binarized by the pattern input device into projection diagrams with respect to two orthogonal axes in the shape classification device, and by differentiating these projection diagrams ( Regarding adjacent multiple pulses in the waveform,
The number of things with the same jl-negative sign array, the sign is the combination of the arrays, and those numbers are 4. of the graphic pattern. 1. A method for identifying and recognizing graphic patterns, which is characterized in that a graphic pattern is recognized as a characteristic value. 2. Concerning the adjacent multiple pulses in the differential waveform obtained by converting the figure pattern detected and binarized by the pattern human-powered device into a projection diagram with respect to two orthogonal axes in the shape classification device and differentiating these projection diagrams, The number of objects having the same positive and negative sign arrays is collected for each combination of the sign arrays, and these numbers are used as feature values of the figure pattern. A graphic pattern identification/recognition method characterized in that the above pattern is recognized verbally. 3. Concerning the adjacent multiple pulses in the differential waveform obtained by converting the figure pattern detected and binarized by the pattern human-powered device into a projection diagram with respect to two orthogonal axes in the shape classification device, and differentiating these projection diagrams, The number of things that have the same positive and negative sign arrays is collected into a combination of the sign arrays, and these numbers are used as symbols of a graphic pattern, and their characteristic values are arranged in different digits. A figure pattern recognition pot recognition method characterized in that the figure pattern is recognized by using the shape sorting value as a shape sorting value.