JPS6270988A - 楕円検出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の技術分野］ 本発明は、濃淡画像内に含まれる対雫物の外形線におけ
る横内部分を効果的に検出するこのできる楕円検出方式
に関する。

（発明の技術的背景とその問題点） ロボット・マニピユレーション技術の一眉として、ＴＶ
カメラにて撮像入力した濃淡画像中から、対象物を認識
処理する技術がある。例えば作業員が直接介入すること
が困難な、或いは危険な作業環境における対象物のメイ
ンテナンスを行うような場合、遠隔制御されるＴＶカメ
ラで作業環境の像を求め、これを認識処理して対象物の
位置を特定した後、その対象物に対する作業が遠隔制御
により行われる。

ところで、このような対象物の認識処理において、例え
ば配管（パイプ）等を斜めから視野し、その接続部（フ
ランジ）等認識する場合、対象物の外形線からその楕円
成分を検出することが必要となる。つまり円筒体や円柱
体、円盤体等を斜めから視野したとき、その外形形状が
楕円として撮像入力されるから、入力画像中における対
象物の楕円成分を検出することが必要となる。

しかして対象物の外形線から楕円を検出する方式として
、 ■　線分追跡 ■　画像のＨｏｕｇｈ変換 等を適用することが考えられている。しかし、その外形
線が閉曲線であれば比較的容易に線分追跡を行うことが
できるが、現実には、ｉｌｌ像入力されたｓ両画像中か
ら検出される対象物の外形線は切れ切れになっているこ
とが殆んどである。この為、線分追跡によって楕円検出
することは非常に困難である。

また上記Ｈｏｕｇｈ変換は、直線や円の検出に多く試み
られているが、円を検出する場合であっても、そのパラ
メータが３つも有り、計算処理１１ｔＬＩＩｊ大である
。この為、かろうじて、その円の半径が既知である場合
等に利用されているに過ぎず、実用上あまり用いられて
いない。

このような事情からして、通常の＠　ｏｕｇｈ変換の場
合、パラメータが５つも存在する楕円にあっては、その
計算処理量が更に膨大化することが否めず、実際上、そ
の適用には問題がある。

またＨ　ｏｕｇｈ変換を工夫し、楕円の性質を利用して
パラメータの数を減らしたものもあるが、この場合であ
っても楕円の中心に対して対象の位置に楕円成分がなく
てはならないと云う制約がある。

更には、楕円を構成する線分が切れ切れになっている場
合にはデータ数が少ない為にそのピークが求まらず、楕
円をうまく検出することができないと云う問題もある。

〔発明の目的〕

本発明はこのような事情を考慮してなされたもので、そ
の目的とするところは、濃淡画像中における対象物の外
形線を形成する楕円を信頼性良く、高効率に検出するこ
とのできる楕円検出方式を提供することにある。

〔発明の概要〕

本発明は、第１図に示すように楕円を適当に分割してな
る複数の円弧の中の、互いに重複することのない任意の
２つの円弧Ｊ２１．Ｑ、２の組について考えた場合、 ■　その弦ｍ１．ｍ２が互いに交わることがない■　各
弦ｍ１．ｍ２の任意の点を結ぶ直線ｎが各円弧！２１＃
２と交わることがない と云う性質を持つことに立脚してなされている。

そこで第２図に示すように、′ａ淡両画Ａ中から対象物
の外形線を抽出し、その外形線をセグメント化した後、
そのセグメントＲ１，ｕ　２．〜（２ｎ中の楕円を構成
する可能性のあるセグメントの組を同図（ｂ）または（
ｅ）に示すように抽出し、その楕円モデルＤ　Ｉ、　ｐ
２を推定する。

そしてその楕円モデル０１．　ｐ２を元に、例えば同図
（Ｃ）および（ｆ）に示すように論理フィルタリング処
理を施して円環状に太らせた楕円マスクＱ１．Ｑ２を作
成し、同図（ｄ）および（Ｑ）に示すように上記各楕円
マスクｑ　１．ｑ　２に前記各セグメントβ１．．９２
．〜２ｎがそれぞれ含まれるか否かを検証する。そして
、その検証結果に従って上記各楕円モデルｐ１．ｐ２の
確からしさを判定し、前記濃淡画像中の対象物の外形線
を示す楕円を高精度に、しかも効率良く検出するように
したものである。

〔発明の効果〕

かくして本発明によれば、濃淡画像中から検出される対
象物の切れ切れの外形線の成分から効率良く楕円を検出
することができる。しかも、画像中から検出された複数
のセグメントの中から、楕円を構成する可能性のあるセ
グメントの組だけを選択しながらその処理を進めるので
、構内検出処理の高速化を図り得る。

また全てのセグメントの組合せについて楕円モデルを推
定するのではなく、２つのセグメントの組合せからその
全体を予測し、その上で残りのセグメントとの整合性を
調べるので、その処理効率の向上を図り得る。更には、
推定された楕円モデルの確からしさを検証して誤った楕
円モデルを除去し、確実性の高い楕円モデルだけを検出
するので、その検出精度の向上を図ることができる等の
実用上多大なる効果が奏せられる。

〔発明の実施例〕

以下、図面を参照して本発明の一実施例につき説明する
。

第３図は実施例装置の概略構成図である。ＴＶカメラ等
の画像入力装置１を介してｌ！ｌｌ像入力された濃淡画
像は、画像メモリ２に格納されて画像処理に供せられる
。

画像処理部３は、制御部４の制御の下で前記画像メモリ
２に格納された濃淡画像に対するエツジ検出等の基本的
な画像処理を高速に実行し、濃淡画像中の対象物の外形
線の成分を検出している。

このようにして検出された外形線成分に対して制御部４
は、例えば第４図に示すような画像処理を実行し、前記
濃淡画像中の外形線が構成する楕円を検出している。

この検出結果等が、表示部５にて表示さ机るものとなっ
ている。

さて、第４図に示す楕円検出処理の流れについて説明す
ると、先ず演算処理に必要な各種データの初期化が行わ
れる（ステップａ）。そして前記画像入力部１から画像
メモリ２への画像入力が行われる（ステップｂ）。

しかして画像メモリ２に格納された入力Ｓ両画像に対し
て、例えばその画像データを微分し、一定微分値以上の
画素データのみを対象物の外形線の成分とし、で抽出す
る（ステップＣ）。そしてその外形線を、例えばその線
分の曲率から直線部分と曲線部分とにセグメント分割し
、各セグメントについてラベリングする（ステップｄ）
。尚、各セグメントについては、例えば直線部分に対し
てはその２つの端点の座標値にてセグメントを記述し、
また曲Ｉａｉ！ｌＩ１分に対してはその２つの端点と、
その曲線を折線近似したときの折れ曲り点の各座標値の
系列としてセグメントを記述する。

このような処理を経た後、上記セグメントの中で楕円を
構成する可能性のある２つのセグメントの組合せを抽出
する（ステップｅ）。つまり直線部分をなすセグメント
を排除し、曲線部分をなすセグメントの２つの組合せを
抽出する。

そして上記２つのセグメントについて、先ずその弦（曲
線セグメントの両端点を結ぶ直１ｍ）が相互に交わるか
否かを検定する（ステップｆ）。この弦の交わりの検定
は、例えば第５図に示すように２つのセグメントλ１，
２２の各両端点をそれぞれ結ぶ直線ｍｌ、ｍ２の直線方
程式を求め、交点Ｘの座標を計算する。そしてその交点
が前記直線（弦）ｍｌ、ｍ２上にそれぞれ存在するか否
かを調べることによって行われる。

ここで交点Ｘが直線（弦）ｍｌ、ｍ２上に存在すると認
められた場合には、上記２つのセグメントＱ、１．λ２
は楕円を構成しないと判定される。

しかして上記検定に合格すると、次に上記各弦ｍｌ、ｍ
２の各中点を結ぶ直線ｎが、前記各セグメント（円弧）
Ｎ１．１！と交わるか否かが検定される（ステップｇ）
。

この検定は、例えば第６図に示すように直線ｎの直線方
程式を求め、その直線方程式と前述した如く折れ線近似
されて記述されたセグメントク１゜り２の各折れ線との
交点Ｖ　１．　ｙ２．〜ｙｎの座標値をそれぞれ求める
。そしてこれらの各交点ｙ１゜ｙ２．〜ｙｎが前記直線
ｎ上に存在するか否かを調べることにより行われる。

仮に、上記交点の内の１つでも、前記直線ｎ上に存在す
る場合には、楕円の性質が満されないと判定される。

このような２つの条件判定によって、前述した如く選択
された２つのセグメントが楕円を構成する可能性がある
か否かが検証されることになる。

しかる後、上記検定を経た２つのセグメントρ１１℃２
から、その楕円モデルを推定する（ステップｈ）。この
楕円モデルの推定は、例えば楕円がＸ、ｙの２変数をパ
ラメータとする２次式の形式を取るとして、先ず上記各
セグメントρ１．λ２をそれぞれ記述する座標系列につ
いて最小自乗法により上記２次式の係数を求める。そし
てこの係数から楕円モデルのパラメータく中心座標、長
袖と短軸の各長さ、および傾き）を求めることにより推
定される。

その後、上記パラメータに従って、その楕円モデルを発
生し、またこの楕円上デルを中心とするときの座標値を
前記画像メモリ２上に肉込むことにより行われる。また
楕円マスクは、上記楕円モデルを論理フィルタリング処
理し、数ビットずつ楕円モデルを太線化した円環状の画
像マスクとして求められる。

このようにして楕円マスクを求めた後、この楕円マスク
内に前記各セグメントがそれぞれ含まれるか否かが調べ
られ、その楕円モデルの信頼度が検証される（ステップ
ｊ）。この検証は、例えば第７図に示すように、同図（
ａ）に示されるようにラベリングされた各セグメントが
、同図（ｂ）に示す前記ラベル番号（４）（５）の２つ
のセグメントから推定された同図（Ｃ）に示す円環状の
楕円マスク内に存在するか否かを調べ、その濃度ヒスト
グラムを同図（ｄ）に示す如く求めることによって行わ
れる。

そしてその頻度が零でないラベルの番号を、前記楕円マ
スク内に含まれるセグメントであるとして、その数を求
める。このようにして求められたセグメント数とそのラ
ベル番号を、前記推定された楕円モデルに対応して記憶
する。

以上の処理を前記セグメント中の、楕円を構成する可能
性のある２つのセグメントの組の全てについて行われた
かを判定しくステップｋ）、その全ての処理が完了する
まで上述したステップｅからステップｊに至る処理を繰
返し実行する。

次に、上述した如く推定した楕円モデル間で、そのモデ
ルを構成するセグメントのラベルの競合性を調べる。そ
して、競合するラベルが存在する場合には、そのモデル
を構成するセグメント数が多い方を、つまり楕円モデル
に含まれるセグメントの数が多い方を、信頼度が高いと
して抽出する（ステップ２）。

以上の処理によって、セグメントから推定される楕円モ
デルの信頼度の高いものだけが選択され、その楕円モデ
ルに含まれるセグメントが前記濃淡画像中の対象物の外
形線を構成する楕円成分であるとして検出されることに
なる。

このように本方式によれば、従来方式と異なって、濃淡
画像中の対象物の外形線を構成する線分から、その楕円
成分を簡易に、且つ効率良く、しかも信頼性良く検出す
ることができる。また切れ切れの線分から、その楕円成
分を効果的に検出することができる。故に、画＠認識処
理に適用して順において、予め検出目標とする楕円の大
きさや、その位置等の情報を利用すれば、更にその処理
効率の向上を図ることができる。また、セグメント間の
位置関係や、楕円の周囲長に対するセグメントの長さの
割合い等の情報を利用すれば、更に信頼性の高い楕円モ
デルの信頼性検証を行うことができる。

また他の特徴ある図形との位置関係を利用して、例えば
楕円に平行線が接しているような条件を利用して楕円モ
デルの信頼度の検証を行うことも可能である。更には、
推定された楕円モデルを、その楕円マスクに含まれる他
のセグメントを利用して、修正することも勿論可能であ
る。その他、本発明はその要旨を逸脱しない範囲で種々
変形して実施することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の基礎となる楕円の性質を説明する為の
図、第２図は本発明の基本概念を示す図、第３図は本発
明の一実施例装置の概略構成図、第４図は実施例装置に
おける楕円検出処理の流れを示す図、第５図は楕円の２
つの弦の交わりの検証例を示す図、第６図は楕円におけ
る２つの弦を結ぶ直線とセグメント（円弧）との交わり
の検証例を示す図、第７図は楕円モデルに含まれるセグ
メントの抽出処理の一例を示す図である。 １・・・画像入力部、２・・・画像メモリ、３・・・画
像処理部、４・・・制御部、５・・・表示部。 出願人　工業技術院長　等々力　達 筆　　１１−４ 第３図 筆５図　　　　第６図 第　　７１．１

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. （１）濃淡画像から対象物の外形線を抽出する手段と、
   抽出された外形線をセグメント分割する手段と、これら
   の分割されたセグメントの位置関係から、楕円の可能性
   のあるセグメントの組を見出す手段と、このセグメント
   の組から楕円モデルを推定する手段と、この推定された
   楕円モデルを基礎とする楕円マスクを発生する手段と、
   この楕円マスク内に含まれるセグメトを抽出する手段と
   、この楕円マスク内に含まれるセグメントから上記楕円
   モデルの確からしさを検証する手段とを具備したことを
   特徴とする楕円検出方式。
2. （２）楕円マスクは、推定した楕円モデルを太線化処理
   した円環状マスク画像として求められるものである特許
   請求の範囲第１項記載の楕円検出方式。
3. （３）楕円マスク内に含まれるセグメントの抽出は、ラ
   ベリングされたセグメントの上記楕円マスク部分におけ
   る濃度ヒストグラムを作成して行われるものである特許
   請求の範囲第１項記載の楕円検出方式。
4. （４）楕円モデルの確からしさの検証は、楕円マスクに
   含まれるセグメントの数を検査して行われるものである
   特許請求の範囲第１項記載の楕円検出方式。