JPS6324473A

JPS6324473A - 図形認識装置

Info

Publication number: JPS6324473A
Application number: JP61168347A
Authority: JP
Inventors: Hideji Ueda; 秀司植田; Zenichi Okabashi; 岡橋　善一; Kazumasa Okumura; 一正奥村; Masamichi Morimoto; 正通森本
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 1986-07-17
Filing date: 1986-07-17
Publication date: 1988-02-01
Anticipated expiration: 2009-01-19
Also published as: JPH065545B2

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】産業上の利用分野本発明は、シルエット画像で写された図形の輪郭形状の
特徴（コーナ部分）を抽出することにより図形の形状認
識を行なう図形認識装置に関するものである。

近年、図形認識装置は、ＦＡ分野において、検査装置９
部品実装機などに導入されているが、より高精度で高速
処理可能な図形認識装置が要求されている。そのような
要求を満足できるものの１つとして、本発明の図形の輪
郭情報に注目して形状認識を行なうものがある。

まず従来のこの認識方式について図を参照しながら簡単
に説明する。

第８図は、図形認識装置を含めた認識システムの構成図
である。図中２１はカメラなどの画像信号入力部、２２
は２１の画像信号入力部から出力された画像信号を処理
して図形を認識する図形認識装置である。さらに図形認
識装置２２は、前記の画像信号を適当な閾値で２値化す
る２値化回路２３と、前記２値化回路２３で作成された
２値画像より図形の輪郭情報を抽出する輪郭抽出部２４
と、前記輪郭抽出部２４で抽出された輪郭情報より図形
のコーナ情報を検出するコーナ検出部２５と、前記のコ
ーナ情報２５に基づき図形を認識する認識部２６とから
成っている。次に輪郭抽出部２４の動作につい才第９図
を参照しながら説明する。通常の輪郭抽出は、第９図の
８点３１のように図形の輪郭上１点を検出し、この８点
３１を中心に第９図の３２に示す３×３のマスク演算を
行ない対象物３３の輪郭上の次の輪郭点への方向を示す
連結方向を計算し記憶する。次に前記の連結方向に基づ
き次の輪郭点の位置を計算し、その位置を中心に前記の
３×３マスク演算を行ない連結方向・と次の輪郭点の位
置計算を行なう。以下同様の処理を繰り返し、全輪郭点
の連結方向及び位置を検出する。

次にコーナ情報検出部２６の動作を説明する。

輪郭抽出部で検出された各輪郭点の連結方向に基づいて
、隣り合う連結方向（角度）の差を求め、さらに第１０
図のごとく、横軸４１に輪郭点番号、縦軸４２に連結方
向の差を取った角度差関数４３が極値を取るような輪郭
点４４をコーナを代表する点とする。つまり、連結方向
が大きく変化している個所は輪郭線が直線ではなく曲が
っていることを示しており、その中でも連結方向の差の
太き宮が極値を取るような個所は輪郭線が最も大きく曲
がっていることを示し、一般にコーナの頂点と考えられ
る。

発明が解決しようとする問題点しかしながら、上記のように、マスク演算で求めた連結
方向より輪郭点の角度差関数を求める方式では、連結方
向が４５°きざみでしか変化しないために、角度差関数
に誤差が含まれ、正確なコ〜す位置を検出することが難
しい。また、隣接する輪郭点の連結方向の差を求めてい
るので、非常に小さなコーナを検出するには適している
が、反面、輪郭上のノイズのような小さな凸凹までコー
ナとして検出してしまう。また、このこととは逆に、ゆ
るやかなカーブで大きく曲がるようなコーナに対しては
コーナ検出が難しいなどの問題点がある。

また、大きく曲がるカーブをもつ対象物や小さく曲がる
カーブをもつ対象物等各種の対象物に柔軟に対応するこ
とが困難である。

本発明は上記問題点に鑑み、大きさの異なるコーナが混
在した図形に対して、また多くの対象物品梗に対応して
検出したいコーナをノイズ成分と分離して高精度で検出
する図形認識装置を提供するものである。

問題点を解決するための手段上記問題点を解決するために本発明の図形認識装置は、
画像信号を２値化する手段と、前記２値画像の中で注目
する図形の輪郭上の一点を検出す゛　る手段と、前記輪
郭上の一点を開始点として順次輪郭に沿って輪郭点を追
跡し、前記図形の全輪郭点列を求める手段と、前記輪郭
点列を基に輪郭線の曲率関数を求める手段と、前記輪郭
点追跡の開始点から輪郭点数がｍ離れた輪郭点に向かう
直線の角度θ１を求め、前記輪郭点追跡の開始点から輪
郭点数がｎＭれた輪郭点よシ輪郭点数がｍ離れた輪郭点
に向かう直線の角度θ２を求め、以下同様に全輪郭点列
において輪郭点角度列θｉを求める手段と、前記輪郭点
角度列θｉを用いて隣り合う輪郭点角度の差０１′＝θ
ｉ＋１−θｉを全輪郭点角度列に対して求める手段と前
記輪郭点角度差列の中で、θｉ′が零の列から次の零の
列の間に存在するｑｉ′の総和θｊ＝Σθｉ′　を求め
る手段とを有する。また、さらに加えて前記θｊのコー
ナを構成する輪郭点の個数℃を求める手段とを備えたも
のである。また更に、前記パラメータｍ　、　ｎの両方
または一方を自動生成する手段あるいはこれに加え前記
パラメータを対象物の品種毎に記憶する手段を備えたも
のである。

作　　用本発明は上記した構成によって、輪郭上のｍ点“ｉれた
輪郭点を結ぶ直線の角度を得ることができるので、輪郭
線の小さな凸凹をスムージングする効果があり、図形の
ノイズのような凸凹は除去することができる。さらに、
前記のスムージングの効果は、前記のｍの値を大きくす
る程大きくなる。

このような効果は、前記のｎの値を大きくしても同様の
効果を望める。つまシ、前記のｍ　、　ｎの値を注目す
べきコーナの形状に適した値に設定することにより、注
目すべきコーナのみを検出し、不必要なコーナ又はノイ
ズを除去することが可能になる。又、検出されたコーナ
情報として、前記輪郭点角度差平均が零から次の零にな
る個所、つまり、直線部と直線部に挾まれた直線でない
部分（コーナ部分）を検出し、さらに、その部分での前
記輪郭点角度差平均の総和、つまりコーナの角度を算出
しているので、この値を参照することにより、コーナの
位置だけでなく、コーナの角度も算出でき、また、コー
ナを構成する輪郭点数を算出する手゛段を持つので、コ
ーナの鋭さといったコーナの形状に関する情報も利用で
きるので、より正確なコーナ抽出ができる。

また対象物に応じて適切なパラメータを選び、それを品
種毎に記憶しておくので実際の生産現場等での実用に供
する図形認識装置とすることができる。

実施例以下本発明の一実施例の図形認識袋＃について図面を参
照しながら説明する。

第１図は本発明の第１の実施例における図形認識装置の
全体構成を示すものである。第１図において、１１は認
識対象物、１２は照明装置、１３はカメラ、１４は図形
認識装置、１５は２値化回路、１６は２値画フレームメ
モリー、１７はワークメモＩＪ−１１８は演算回路、１
９は輪郭点検出テーブルである。第２図はコーナ検出処
理のフロー図である。同図において、６１は輪郭点抽出
処理、５２は輪郭点角度計算処理、５３は輪郭点角度差
計算処理、５４は輪郭点角度差平均計算処理、５５はコ
ーナ部検出処理、５６はコーナ精検索処理である。

以上のように構成された図形認識装置について、図を参
照しながらその動作を説明する。

第１図において、認識されるべき対象物１１が照明装置
１２により照明され、その状態がカメラ１３によって映
像信号に変換されている。カメラ１３の出力映像信号は
図形認識装置１４に入力される。図形認識装置１４に入
った映像信号は、２値化回路１５で２値化映像信号に変
換された後、フレームメモリ１６に記録される。次に、
フレームメモリー１６に記録された２値画像データを基
に、演算回路１８が、輪郭点検出テーブル１９を参照し
つつ図形の輪郭点データを、ワークメモリ１７上にテー
ブルの形で記憶する（輪郭点抽出処理５１）。次に、ワ
ークメモリ１７上の輪郭点データテーブルを基に、演算
回路１８は後述する手順によりコーナ抽出処理を行ない
、さらに、抽出されたコーナ情報を基に図形の認識を行
なう。

次にコーナ抽出処理の内容について、詳しく説明する。

コーナ抽出処理は大別して、輪郭データより輪郭線の曲
がり方を表現する輪郭点角度差関数を求める処理と、輪
郭点角度差関数より、コーナ部分を決定する処理の２つ
にわけられる。まず前者の輪郭点の角度差を求める処理
では、第３図に示すように、輪郭上の１点Ｓ。を開始点
として、Ｓ。

から輪郭点数がｍ（図ではｍ＝５）離れた点Ｅ。

に向かう線分Ｖ。が水平と成す角度θ。をＳ。。

Ｅｏ２点の座標値より計算により求める。次に、前記の
Ｓ。からｎ（図ではｎ　＝　１０　）離れた輪郭点Ｓ１
　より、Ｓｌから輪郭点数がｍ離れた点Ｅ１に向かう線
分ｖ１　と水平との成す角度θ１を計算する。以下同様
にして、全輪郭点にわたって輪郭点角度列θｉの計算を
行なう（輪郭点角度計算処理５２）。次に輪郭点角度列
を用いて、隣り合う輪郭点角度θ１とθｉ＋１の差（輪
郭点角度差）０１′を全ての輪郭点角度列に対して計算
する（輪郭点角度差計算処理５３）。最後に本実施例で
は輪郭点角度差列を用いて、輪郭点角度差θ１′の前後
のＬ点（θｉ’−Ｌ／２．θｉ’−Ｌ／２＋１・・・・
・０１′＋１・・・・・−θｉ’　＋Ｌ／２−１’０１
′や、／２）の平均角度差θｉ′を全輪郭点角度差列に
おいて計算しく輪郭点角度差平均計算処理５４）、この
輪郭点角度差平均列を輪郭点角度差関数とする。

次に前述で計算された輪郭点角度差平均列θｉ′を用い
て、コーナ抽出を行なう処理についてのべる。第７図は
、対象物に対して輪郭点角度差平均列θｉ′を求め、輪
郭点の番号ＰＮを横軸にしてグラフ化したものである。

この関数の名称からもわかるが、輪郭点角度差平均が零
になる所は直線を表わし、零にならない所は輪郭線が曲
がっていること、つまり、角の部分であることを表わし
ている。従って、輪郭点角度差平均列が零から、次の零
までの個所はコーナ部である。また前記輪郭点角度差平
均が零と次の零の間の輪郭点角度差平均θｉ′を加えた
値Σθ１′は、コーナ部分で輪郭線が何度面がったかを
示しているので、Σθ１′があるしきい値を越える部分
を検出することによりコーナ部を抽出することができる
。また同時Ｋ、前記のコーナ部を構成する輪郭点数を計
算することで、この輪郭点数が多い場合は後述する大き
な曲率半径でゆっくり曲がるコーナであると判断できる
など、コーナの鋭さを表現する情報が得られる（コーナ
部検出処理６５）。

第４図の対象物上のＡ−Ｆのコーナは、輪郭点角度差平
均列０１′のグラフ上でのａ　−ｆに対応している。な
お、本実施例では、コーナ部と直線部を分離しやすくす
るため、前述の輪郭点角度差平均化列を求めるために用
いたパラメータｍ　、　ｎ　、　Ｌの３つの値より決ま
る値Ｐを計算し輪郭点角度差平均化列０１′の値の内、
絶対値がＰよシ小さいものは零に近似し、ゆるやかなカ
ーブをもつ直線部分か、小さな凸凹をノイズとして除去
している。

さらに、本実施例では、コーナ抽出の精度を向上させる
ために、２段階のコーナ抽出処理を行なっている。つま
り、前述の輪郭点角度差平均化列を計算するためのパラ
メータｍ　、　ｎ　、　Ｌの組を数種類設定し、まず、
標準的なコーナに適したパラメータの組で、求められた
全輪郭に対して前述のコーナ抽出処理を行なう。この処
理においては標準的なコーナ部分は正しく抽出されるが
、２つのコーナ部が接近して存在する部分や、大きな曲
率半径でゆっくり曲がるコーナに対しては、パラメータ
が不適切なため正しく抽出されない。第５図はその例を
示したもので、曲率半径の大きい標準的なコーナＡ、Ｃ
，Ｆ、Ｇは正しく９０°コーナとして抽出されるが、曲
率の大きなり、Ｅコーナは実際の角度より小さく抽出さ
れ、Ｄコーナは２つのコーナが接近しているため９０°
の２つのコーナが、１つの１８ｏ０コーナとして抽出さ
れてしまう。

そこで、Ｂ、Ｅのように大きな曲がりコーナや、Ｄのよ
うに、２つのコーナが接近している場合は、それぞれ、
別のパラメータを設定し、その部分のみを再びコーナ抽
出処理（コーナ精検索処理５６）して正しいコーナ抽出
を行なうようにしている。

精検索処理を行なう条件としては、第６図において、輪
郭点角度差平均列θｉ′が零から次の零まで（同図では
ＳＴからＥＤ）の輪郭点数をＣＮとすると、１つの条件
は、前述のＤのコーナに相当するもので、Ａ　ｕ　ｇ　
の値が９０°〜１８０°の値である時、２つ目の条件は
、前述のＢ、Ｅのコーナに相当するもので、Ａ　ｎ　ｇ
／　ＣＮが前記パラメータｍ　、　ｎ　、　Ｌより決定
される値Ｐのｒ倍（ｒは実験的に求められる値）よりも
小さい時に精検索処理を行なうが、前記２つの場合に使
用するパラメータは対象とするコーナが別の種類である
ので、それぞれ別の組を使用する。また、精検索処理の
対象となる輪郭領域は、前述の５Ｔ−ＥＤの間としてい
る。

以上のように本実施例によれば、一連の処理をソフトウ
ェアで実現できる構成とすることで、比較的簡単なハー
ド構成で実現でき、ソフトウェアの柔軟性を利用して、
輪郭点角度差列の平均化処理やノイズ除去処理、精検索
処理などの処理を付加することにより、コーナ抽出精度
の向上が実現できた。

以下本発明の第２の実施例について図面を参照しながら
説明する。

第７図は本発明の第２の実施例を示す図形認識装置の全
体構成図である。同図において、１１は認識対象物、１
２は照明装置、１３はカメラ、１４は図形認識装置、１
５は２値化回路、１６は２値画フレームメモリー、１７
はワークメモＩＪ−１１Ｂは演算回路、１９は輪郭点検
出テーブルで、以上は第１図の構成と同様なものである
。さらに２１はパラメータ組保持回路、２０は品種テー
ブルである。

上記のように構成された図形認識装置について、以下そ
の動作を説明する。

第７図において、認識されるべき対象物１１が照明装置
１２により照明され、その状態がカメラ１３によって映
像信号に変換されている。カメラ１３の出力映像信号は
図形認識装置１４に入力される。図形認識装置１４に入
った映像信号は、２値化回路１５で２値化映像信号に変
換された後、フレームメモリ１６に記録される。次にフ
レームメモリ１６に記録された２値画像データを基に、
演算回路１８が、輪郭点検出テーブル１９を参照しつつ
図形の輪郭点データを、ワークメモリ１７上にテーブル
の形で記憶する。次にワークメモリ１７上の輪郭点デー
タテーブルを基に、第１の実施例で詳述した様にコーナ
を求めて図形を認識するのであるが、その時に使用する
パラメータｍ。

ｎ、Ｌの値は、認識対象物１１に対応した形であらかじ
め品種テーブル２０に登録されている値である。

次に品種テーブル２０にパラメータｍ、ｎ、Ｌを登録す
る方法について説明する。

第５図のような図形の場合、すでに述べたようにＢ、Ｅ
のコーナとＤのコーナとその他のコーナとは、パラメー
タｍ　、　ｎ　、　Ｌを変えて検出する必要があるが、
それらのパラメータの組を次の方法により決定し品種テ
ーブル２０に登録する。先ず、標準的な第１のパラメー
タｍ　、　ｎ　、　Ｌの組でコーナ検出を行ない、Ｄの
コーナのように輪郭点角度差平均の総和（Ａｎｇ）が９
０°〜１８０°のコーナが存在するときは、第２のパラ
メータｍ　、　ｎ　、　Ｌの組を該当するコーナの検出
パラメータとして登録する。また、Ｂ、Ｅのコーナのよ
うにＡ　ｎ　ｇ／　ＣＮ（ＣＮは輪郭点数）があらかじ
め定められた値よりも小さいコーナが存在するときは該
当するコーナの検出パラメータとして第３のパラメータ
ｍ。

ｎ、Ｌの組を登録する。

以上のように、図形に応じて必要なパラメータを自動的
に設定し、品種テーブル２０に登録することにより認識
対象物の品種に適したパラメータでコーナ検出ができ認
識率が向上することになる。

発明の効果以上のように本発明は、画像信号を２値化する手段と、
前記２値画像の中で注目する図形の輪郭上の一点を検出
する手段と、前記輪郭上の一点を開始点として順次輪郭
に沿って輪郭点を追跡し、前記図形の全輪郭点列を求め
る手段と、前記輪郭点列を基に輪郭線の曲率関数を求め
る手段と、前記輪郭点追跡の開始点から輪郭点数がｍ離
れた輪郭点に向かう直線の角度θ１を求め、前記輪郭点
追跡の開始点から輪郭点数がｎ離れた輪郭点より輪郭点
数がｍ＠れた輪郭点に向かう直線の角度θ２を求め、以
下同様に全輪郭点列において輪郭点角度列θｉを求める
手段と、前記輪郭点角度列θｉを用いて隣り合う輪郭点
角度の差θｉ′−θｉ＋１−θ１を全輪郭点角度列に対
して求める手段と、前記輪郭点角度差列の中で、θｉ′
が零の列から次の零の列の間に存在するθｉ′の総和θ
ｊ＝Σθｉ′　を求める手段とを備えているため、この
コーナ情報に基づき、前記パラメータｍ　、　ｎがコー
ナ形状に不適切なコーナに対して、コーナ形状に適した
前記・くラメータを再設定し、コーナの周辺部分のみに
対してコーナ抽出処理を行なうことができ大きさの異な
るコーナが混在した図形に対して、検出したいコーナを
ノイズ成分と分離して高精度で検出することができる。

また、コーナの輪郭点を出力することによって、コーナ
の鋭さを検定することができる。

また、コーナ検出に必要なノくラメータを自動的に設定
し、対象物毎にそれを登録保持することにより、多くの
種類の対象物に対して柔軟に対応することができ認識率
が向上することができる。

【図面の簡単な説明】

゛第１図は本発明の第１の実施例における図形認識装置
の全体構成図、第２図は本発明の第１の実施例における
コーナ検出処理のフローチャート、第３図は第１の実施
例における輪郭点角度計算方法の説明図、第４図、第５
図、第６図は第１の実施例におけるコーナ検出方法の説
明図、第７図は本発明の第２の実施例における図形認識
装置の全体構成図、第８図は従来の図形認識システムの
全体構成図、第９図は従来の輪郭点抽出方法の説明図、
第１ｏ図は従来のコーナ検出方法の説明図である。１５・−・・−・２値化回路、１６−・−・−２値画フ
レームメモリ、１７・・−・・−ワークメモリ、１８・
・・演算回路、１９・・−輪郭点検出テーブル、２ｏ・
・・品種テーブル、５１・・・・・輪郭点抽出処理、５
２・・・・−輪郭点角度計算処理、５３・−・・輪郭点
角度差計算、５４・・−・輪郭点角度差平均計算、５５
・・−・・コーナ検出処理、５６・−・−精検索処理。代理人の氏名　弁理士　中　尾　敏　男　ほか１名第２
図寸　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　・・−、０・・ａｌの　　　　　　　　ＩＱ）第　５　図の６図 −一一一一〇Ｎ−一一一一

Claims

【特許請求の範囲】

（１）画像信号を２値化する手段と、前記２値画像の中
で注目する図形の輪郭上の一点を検出する手段と、前記
輪郭上の一点を開始点として順次輪郭に沿って輪郭点を
追跡し、前記図形の全輪郭点列を求める手段と、前記輪
郭点列を基に輪郭線の曲率関数を求める手段と、前記曲
率関数に基づき前記図形の輪郭上のコーナ部分を抽出す
る手段と、前記コーナの組合せにより、図形を認識する
手段を備えた図形認識装置において、前記輪郭点追跡の
開始点から輪郭点数がｍ個（ｍは整数）離れた輪郭点に
向かう直線の角度θ＿１を求め、前記輪郭点追跡の開始
点から輪郭点数がｎ個（ｎは整数）離れた輪郭点より輪
郭点数がｍ個離れた輪郭点に向かう直線の角度θ＿２を
求め、以下同様に全輪郭点列において輪郭点角度列θ＿
ｉを求める手段と、前記輪郭点角度列θ＿ｉを用いて隣
り合う輪郭点角度の差θ＿ｉ′＝θ＿ｉ＿＋＿１−θ＿
ｉを全輪郭点角度列に対して求め、前記輪郭点角度差列
を持って前記輪郭点の曲率関数とする曲率関数算出手段
と前記輪郭点角度差別の中で、θ＿ｉ′が零の列から次
の零の列の間に存在するθ＿ｉ′の総和θ＿ｊ＝Σθ＿
ｉ′を求め前記θ＿ｊをコーナ情報として出力するコー
ナ抽出手段を有する図形認識装置。
（２）画像信号を２値化する手段と、前記２値画像の中
で注目する図形の輪郭上の一点を検出する手段と、前記
輪郭上の一点を開始点として順次輪郭に沿って輪郭点を
追跡し、前記図形の全輪郭点列を求める手段と、前記輪
郭点列を基に輪郭線の曲率関数を求める手段と、前記曲
率関数に基づき前記図形の輪郭上のコーナ部分を抽出す
る手段と、前記コーナの組合せにより図形を認識する手
段を備えた図形認識装置において、前記輪郭点追跡の開
始点から輪郭点数がｍ個（ｍは整数）離れた輪郭点に向
かう直線の角度θ＿１を求め、前記輪郭点追跡の開始点
から輪郭点数がｎ個（ｎは整数）離れた輪郭点より輪郭
点数がｍ個離れた輪郭点に向かう直線の角度θ＿２を求
め以下同様に全輪郭点列において輪郭点角度列θ＿ｉを
求める手段と前記輪郭点角度列θ＿ｉを用いて隣り合う
輪郭点角度の差θ＿ｉ＝θ＿ｉ＿＋＿１−θ＿ｉを全輪
郭点角度列に対して求め、前記輪郭点角度差別を持って前記輪郭点
の曲率関数とする曲率関数算出手段と前記輪郭点角度差
別の中で、θ＿ｉ′が零の列から次の零の列の間に存在
する輪郭点の個数ｌを求め、前記ｌをコーナ情報として
出力するコーナ抽出手段を有する図形認識装置。
（３）画像信号を２値化する手段と、前記２値画像の中
で注目する図形の輪郭上の一点を検出する手段と、前記
輪郭上の一点を開始点として順次輪郭に沿って輪郭を追
跡し、前記図形の全輪郭点列を求める手段と、前記輪郭
点列を基に輪郭線の曲率関数を求める手段と、前記曲率
関数に基づき前記図形の輪郭上のコーナ部分を抽出する
手段と、前記コーナの組合せにより、図形を認識する手
段を備えた図形認識装置において、前記輪郭点追跡の開
始から輪郭点数がｍ個（ｍは整数）離れた輪郭点に向か
う直線の角度θ＿１を求め、前記輪郭点追跡の開始点か
ら輪郭点数がｎ個（ｎは整数）離れた輪郭点より輪郭点
数がｍ個離れた輪郭点に向かう直線の角度θ＿２を求め
、以下同様に全輪郭点列において輪郭点角度列θ＿ｉを
求め、次に前記輪郭点角度列θ＿ｉを用いて隣り合う輪
郭点角度の差θ＿ｉ′＝θ＿ｉ＿＋＿１−θ＿ｉを全輪
郭点角度列に対して求め、前記輪郭点角度差別を持って
前記輪郭点の曲率関数とする曲率関数算出手段と、前記
輪郭点角度差別の中で、θ＿ｉ′が零の列から次の零の
列の間に存在するθ＿ｉ′の総和θ＿ｊ＝Σθ＿ｉ′と
前記θ＿ｊのコーナを構成する輪郭点数２を求め、前記
θ＿ｊ、ｌをコーナ情報として出力するコーナ抽出手段
を有すると共に、前記パラメータｍ、ｎを可変とし独立
して設定する手段を有した図形認識装置。
（４）画像信号を２値化する手段と、前記２値画像の中
で注目する図形の輪郭上の一点を検出する手段と、前記
輪郭上の一点を開始点として順次輪郭に沿って輪郭点を
追跡し、前記図形の全輪郭点列を求める手段と、前記輪
郭点列を基に輪郭線の曲率関数を求める手段と、前記曲
率関数に基づき前記図形の輪郭上のコー部分を抽出する
手段と、前記コーナの組合せにより、図形を認識する手
段を備えた図形認識装置において、前記輪郭点追跡の開
始点から輪郭点数がｍ個（ｍは整数）離れた輪郭点に向
かう直線の角度θ＿１を求め、前記輪郭点追跡の開始点
から輪郭点数がｎ個（ｎは整数）離れた輪郭点より輪郭
点数がｍ個離れた輪郭点に向かう直線の角度θ＿２を求
め、以下同様に全輪郭点列において輪郭点角度列θ＿ｉ
を求める手段と、前記輪郭点角度列θ＿ｉを用いて隣り
合う輪郭点角度の差θ＿ｉ′＝θ＿ｉ＿＋＿１−θ＿ｉ
を全輪郭点角度列に対して求め、前記輪郭点角度差別を
持って前記輪郭点の曲率関数とする曲率関数算出手段と
、前記輪郭点角度差別の中で、θ＿ｉ′が零の列から次
の零の列の間に存在するθ＿ｉ′の総和θ＿ｊ＝Σθ＿
ｉ′を求め、前記θ＿ｊをコーナ情報として出力するコ
ーナ抽出手段と、前記コーナ抽出手段の出力を判定し、
前記パラメータｍ、ｎの設定値を変化させる手段とを有
することを特徴とする図形認識装置。
（５）画像信号を２値化する手段と、前記２値画像の中
で注目する図形の輪郭上の一点を検出する手段と、前記
輪郭上の一点を開始点として順次輪郭に沿って輪郭点を
追跡し、前記図形の全輪郭点列を求める手段と、前記輪
郭点列を基に輪郭線の曲率関数を求める手段と、前記曲
率関数に基づき前記図形の輪郭上のコーナ部分を抽出す
る手段と、前記コーナの組合せにより、図形を認識する
手段を備えた図形認識装置において、前記輪郭点追跡の
開始点から輪郭点数がｍ個（ｍは整数）離れた輪郭点に
向かう直線の角度θ＿１を求め、前記輪郭点追跡の開始
点から輪郭点数がｎ個（ｎは整数）離れた輪郭点より輪
郭点数がｍ個離れた輪郭点に向かう直線の角度θ＿２を
求め、以下同様に全輪郭点列において輪郭点角度列θ＿
ｉを求める手段と、前記輪郭点角度列θ＿ｉを用いて隣
り合う輪郭点角度の差θ＿ｉ′＝θ＿ｉ＿＋＿１−θ＿
ｉを全輪郭点角度列に対して求め、前記輪郭点角度差別
を持って前記輪郭点の曲率関数とする曲率関数算出手段
と、前記輪郭点角度差別の中で、θ＿ｉ′が零の列から
次の零の列の間に存在するθ＿ｉ′の総和θ＿１＝Σθ
＿ｉ′を求め、前記θ＿ｊをコーナ情報として出力する
コーナ抽出手段と、このコーナ抽出手段の出力を判定し
前記パラメータｍ、ｎの設定値を変化させる手段と、前
記設定したパラメータｍ、ｎを対象物の品種と共に記憶
する手段とを有することを特徴とする図形認識装置。