JPS6336102A - Position detecting device - Google Patents

Abstract

PURPOSE:To perform high-accuracy position detection by detecting the position of an object based on an X- and a Y-directional peripheral distribution value. CONSTITUTION:The image signal SA obtained by picking up the image of plural objects 2 arranged on a palette 1 nearby each other by an image pickup part 3 is converted by an A/D conversion part 4 into a digital image signal SB, which is stored in an image memory part 5 temporarily. Then, a peripheral distribution calculation part 6 calculates the X- and Y-directional peripheral distributions on the basis of the image data stored in the image memory part 5. Further, a position calculation part 7 detects the positions of the objects 2 on the basis of the X- and Y-directional peripheral distribution signals SX and SY outputted by the peripheral distribution calculation part 6 and the calculation result of the position calculation part 7 is displayed on a display part 8.

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の目的〕 （産業上の利用分野） 本発明は、近接して配置された複数の対象物の位置検出
に適した位置検出装置に関する。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Object of the Invention] (Industrial Application Field) The present invention relates to a position detection device suitable for detecting the positions of a plurality of objects arranged in close proximity.

（従来の技術） 従来、パレットなどの上に置かれた複数の部品の位置を
検出する方法としては、基準パターンと検出パターンと
の比較に、より位置検出するパターンマツチング法やそ
れぞれの対象物の領域分けをして、それぞれに番号を付
け、順次各領域の位置を求める方法が、主として用いら
れている。(Prior art) Conventionally, as a method for detecting the positions of multiple parts placed on a pallet, etc., there has been a pattern matching method for better position detection, a comparison between a reference pattern and a detection pattern, and a method for detecting the positions of each object. The most commonly used method is to divide the area into areas, number each area, and sequentially find the position of each area.

しかるに、前者の方法では、対ＩＲ物の画像が鮮明でな
ければ、検出不可能であり、なおかっ、同一の対象物が
複数個ある場合、一致度をすべて記憶していて再構成し
なければならない不具合をもっている。他方、後者の方
法では１画像が不鮮明である場合、近接する別々の対象
物がくっついてしまい、領域分けを正確に行うことがで
きないため１位置検出が不可能となる不具合をもってい
る。However, with the former method, it is impossible to detect unless the image of the IR object is clear, and furthermore, if there are multiple identical objects, all matching degrees must be memorized and reconstructed. It has an unavoidable problem. On the other hand, the latter method has a problem in that when one image is unclear, separate objects that are close to each other will stick together, making it impossible to accurately segment the area and making it impossible to detect one position.

（発明が解決しようとする問題点） 本発明は、上記事情を勘案してなされたもので、パター
ンマツチング法や領域分けを用いた方法では不可能であ
った比較的画質が恋いときの位置検出を高精度かつ高能
率で行うことのできる位置検出装置を提供することを目
的とする。(Problems to be Solved by the Invention) The present invention has been made in consideration of the above-mentioned circumstances. It is an object of the present invention to provide a position detection device that can perform detection with high precision and high efficiency.

〔発明の構成〕[Structure of the invention]

（問題点を解決するための手段と作用）対象物を含む領
域を撮像する撮像手段と、この撮像手段から出力された
画像信号を入力し上記領域における互に直交する２方向
の周辺分布値を算出する周辺分布算出手段と、上記周辺
分布値に基づいて対象物の位置を検出する位置算出手段
とからなり、対象物位置にて周辺分布値がピーク値とな
ることを利用して１位置及び個数検出を高精匣かつ高７
１目率に行うようにしたものである。(Means and operations for solving the problem) An imaging means for imaging a region including an object, and an image signal outputted from the imaging means is inputted to calculate marginal distribution values in two mutually orthogonal directions in the said region. It consists of a peripheral distribution calculation means for calculating the peripheral distribution value, and a position calculation means for detecting the position of the object based on the above-mentioned peripheral distribution value. High precision box and height 7 for number detection
This is done at a rate of 1.

（実施例） 以下、本発明の一実施例を図面を参照して詳述する。(Example) Hereinafter, one embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

第１図は、この実施例の位置検出装置を示している。こ
の装置は、バレッ）　（１）上に互に近接して配列され
た複数の対象物（２）・・・を撮像して画像信号ＳＡに
変換する例えばＩＴＶ　（Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ　Ｔｅ
１ｅｖｉｓｉｏｎ　）−乃）− カメラγよどの撮像部（３）と、この撮像部から出力さ
れた画像１５号を入力してアナログ−ディジタル（Ａ／
Ｄ　）変換するＡ／Ｄ変換部（４）と、このＡ／Ｄ変換
部（４）から出力されたディジタル画像信号ＳＢを入力
して一時的に記憶−格納する画像メモリ部（５）と、こ
の画像メモリ部（５）に格納されている画像データに基
づいてＸ、Ｘ方向の周辺分布を算出する周辺分布算出部
（６）と、この周辺分布算出部（６）から出力されたＸ
、Ｙ方間周辺分布信号ｓｘ、　ｓｙを入力して対象物（
２）・・・の位置検出を行う例えばマイクロ会コンピュ
ータなどからなる位置算出部（力と、この位置算出部（
７）におけるｇ出結果を表示するブラウン管。FIG. 1 shows the position detection device of this embodiment. This device captures images of a plurality of objects (2) arranged close to each other on a barrette (1) and converts them into an image signal SA.
1evision)-乃)- The image capturing unit (3) such as the camera γ and the image No. 15 outputted from this image capturing unit are input and converted into analog-digital (A/
D) an A/D conversion unit (4) for conversion, and an image memory unit (5) for temporarily storing and receiving the digital image signal SB output from the A/D conversion unit (4); A marginal distribution calculating section (6) that calculates the marginal distribution in the X and X directions based on the image data stored in the image memory section (5), and an X
, Y-direction marginal distribution signals sx, sy are input and the target object (
2) A position calculation unit (for example, a microcomputer, etc.) that detects the position of...
A cathode ray tube displaying the g output results in 7).

プリンタ等からなる表示部（８）とから構成されている
。しかして、上記画像メモリ部（５）は、入力８１１ｊ
が並列的にＡ／Ｄ変換部（４）の出力側に接続された一
対の画像メモリ（９）、（１■と、これら画像メモリ（
９）、１１におけるディジタル画像信号のＸ−Ｙ座標系
からなるアドレス（ｘ、　ｙ）を指定するアドレス信号
５Ｃ１ＳＤを画像メモリ（９）、００に出力するアドレ
ス発生回路（１υと１４ゆｊ！シズ兇嬢画路は２からな
っている。さらに１周辺分布算出ｍ　ｔ６）は１画１１
！メモリ（９）の出力側に接続されたＸ方向周辺分布算
出部（ｌｚと。It is composed of a display section (8) consisting of a printer or the like. Therefore, the image memory section (5) receives the input 811j
A pair of image memories (9), (1) connected in parallel to the output side of the A/D converter (4), and these image memories (
9), an address generation circuit (1υ and 14yj!s) that outputs an address signal 5C1SD specifying the address (x, y) of the X-Y coordinate system of the digital image signal in 11 to the image memory (9), 00. The female stroke path consists of 2. Furthermore, 1 marginal distribution calculation m t6) is 1 stroke 11.
! The X-direction peripheral distribution calculation unit (lz) is connected to the output side of the memory (9).

画像メモ！Ｊ　（１０１の出力側に接続されたＹ方向周
辺分布算出部ａ々とからなっている。しかして、Ｘ方向
周辺分布算出部（１，２＋は１画像メモリ（９）から出
力された画像データ信号ＳＲを入力してＸ方向に各Ｙ値
ごとに加算するＸ方向加算器α養と、このＸ方向加算器
（１４）から出力されたＸ方向加算信号ＳＸＯを入力し
て平滑化する平滑回路霞とからなっている。一方。Image memo! It consists of a Y-direction marginal distribution calculation unit a connected to the output side of J (101). An X-direction adder α that inputs the signal SR and adds it for each Y value in the X direction, and a smoothing circuit that inputs and smoothes the X-direction addition signal SXO output from the X-direction adder (14). It consists of haze.On the other hand.

Ｙ方向周辺分布算出部ｕ３は９画像メモＩＪ　（ｉｏ＋
から出力された画像データ信号ＳＦを入力してＸ方向に
各Ｘ値ごとに加算するＸ方向加算器（ｌｅと、このＸ方
向加算器ぼ印から出力されたＹ方間加算信号ＳＹＯを入
力して平滑化する平滑回路α力とからなっている。The Y-direction peripheral distribution calculation unit u3 has a 9-image memo IJ (io+
An X-direction adder (le) that inputs the image data signal SF output from the X-direction adder (le) and adds the Y-direction addition signal SYO output from this X-direction adder box for each X value in the X direction. It consists of a smoothing circuit α force.

しかして、前記位置算出部（力は、入力側が各平滑回路
（１５）、Ｑ′ｒＩの出力側に接続されＸ、Ｘ方向周辺
分布信号８Ｘ、　ＳＹを入力して記憶する主メモＩＪ　
ＱＩＥＩと。Therefore, the position calculating section (the input side of the force is connected to the output side of each smoothing circuit (15) and Q'rI, and the main memory IJ inputs and stores the X and X direction peripheral distribution signals 8X and SY).
With QIEI.

この主メモリα樟に格納されているＸ、Ｙ方向周辺分布
信号ｓｘ、　ｓｙに基づいて対象物（２）・・・の位置
検出　。The position of the object (2) is detected based on the peripheral distribution signals sx and sy in the X and Y directions stored in the main memory α.

を行う演算制御部（１９とからなっている。It consists of an arithmetic control section (19) that performs.

つぎに、上記構成の位１厘検出装置の作動について述べ
る。Next, the operation of the above-mentioned detection device will be described.

まず、対象物（２）・・・を撮俄部（３１にて撮像する
と第２図に示すような画１ｙを７〕−りす画１象信号、
ＳＡが出力される。ついで、このｍｌ像１ｄ号ＳＡは、
　Ａ／Ｄ変換部（４）にてＡ／Ｄ変換され、ディジタル
画像信９８Ｂが、アドレス発生回路αυから出力された
アドレス信号５Ｃ（Ｘ方向アトし／スを指定。）、５Ｄ
（Ｘ方向アドレスを指５１０）に同期して各画像メモＩ
Ｊ　（９）　、　（ＩＩの所定のアドレスに１画像デー
タとして格納される。First, when the object (2)... is imaged by the imaging unit (31), an image 1y as shown in FIG.
SA is output. Next, this ml image No. 1d SA is,
A/D converted by the A/D converter (4), the digital image signal 98B is converted into an address signal 5C (designating the X direction at/on) and 5D output from the address generation circuit αυ.
Each image memo I is synchronized with (finger 510 the X direction address)
J(9), (Stored as one image data at a predetermined address of II.

つぎに、これら画像メモリ（９）、α１からは、画像デ
ータ信号ＳＥ、　ＳＦが、それぞれＸ、Ｘ方向加算器α
４）、（１１１９に出力される。すると、Ｘ、Ｙ方向加
算器αｉ、ａｌｌｌｌにては、Ｘ、Ｘ方向に加算処理が
行われる。Next, image data signals SE and SF are sent from these image memories (9) and α1 to X and X direction adders α, respectively.
4), (1119).Then, the X and Y direction adders αi and allll perform addition processing in the X and X directions.

たとえば１画像メモＩＪ　ｆ９）　、　（Ｈ）に格納さ
れている画像データの輝度レベルが、第３図に示すよう
になっていると、Ｘ方向の１行目の周辺分布は、１行目
の輝度レベルの総和であるので１次式■のよう）になる
。For example, if the brightness level of the image data stored in the 1-image memo IJ f9), (H) is as shown in Figure 3, the peripheral distribution of the first row in the X direction is Since it is the sum of the luminance levels, it becomes a linear equation (2).

Ｘ（１）＝３＋４＋４＋３＋１　＝１５　　　　　　・
・・■また。Ｘ方向の３列目の周辺分布は、３列目の輝
度レベルの総和であるので１次式■のようになる。X (1) = 3 + 4 + 4 + 3 + 1 = 15 ・
・・■Again. The peripheral distribution of the third column in the X direction is the sum of the luminance levels of the third column, so it is expressed by the linear equation (2).

ＹＩ３）＝　　４＋４＋３−＋−４＋４　　＝１９　　
　　　　　　　・・・■これを一般式で記すと式■、■
のようになる。YI3) = 4+4+3-+-4+4 =19
...■Writing this as a general formula is the formula■,■
become that way.

ただし、　ＩＤＡＴＡは１画像データを示し、　ＮＸは
、Ｘ方向の画像データの数、及び、　ＮＹは、Ｘ方向の
画像データの数を示している。かくて、Ｘ、Ｙ方向加算
器α滲、αＱからは、Ｘ、Ｙ方向加算信号ＳＸＯ。However, IDATA indicates one image data, NX indicates the number of image data in the X direction, and NY indicates the number of image data in the X direction. Thus, the X and Y direction adders α and αQ output the X and Y direction addition signals SXO.

５ｙｏ（第４図及び第５図参照）が、それぞれ平滑回路
−，卸に出力される。すると、これら平滑回路（至）、
αＤにおいては、これら加算信号ｓｘｏ、　ｓｙ。5yo (see FIGS. 4 and 5) are output to the smoothing circuits - and 5, respectively. Then, these smoothing circuits (to),
At αD, these summed signals sxo, sy.

は、高周波成分が除去され、所要のＸ、Ｘ方向周辺分布
を示すＸ、Ｙ方向周辺分布信号ｓｘ、ｓｙ（第６図及び
第７図参照）が主メモリαａに出力され。, high frequency components are removed, and X and Y direction peripheral distribution signals sx and sy (see FIGS. 6 and 7) indicating the required X and X direction peripheral distribution are output to the main memory αa.

記憶・格納される。つぎに、演算制御部０にては。Memorized and stored. Next, in the arithmetic control section 0.

第６図及び第７図に示すように１周辺分布値号ＳＸ。1 marginal distribution value number SX as shown in FIGS. 6 and 7.

ＳＹの山山・・・と谷（２１）・・・とが検出されたの
ち、これら山（２）・・・と谷Ｃ２１）・・・との伐出
債果に基づいて、対象物（２）・・・のＸ−Ｙ座標（Ｘ
Ｉ、　ｙｓ）、　（狗、Ｙ、）・・・が算出される。つ
まり、この場合、山■・・・をもって対実物（２）・・
・の位置座標としている。ついで、これら位置検出結果
は１表示部（８）にて表示される。After the mountains and valleys (21) of SY are detected, the target object ( 2) X-Y coordinates (X
I, ys), (dog, Y,)... are calculated. In other words, in this case, the mountain ■... is compared to the real thing (2)...
・The position coordinates are . These position detection results are then displayed on one display section (8).

以上のように、この実施例の位置検出装置は。As described above, the position detection device of this embodiment is as follows.

Ｘ、Ｘ方向の周辺分布値に基づいて対象物（２）の位置
検出をしているので１画質が悪く、第８図に示すように
、一部が重畳していても高精度で位置検出が可能となる
。また、パターンマツチングのように逐一基準パターン
と比較する必艮がないので。Since the position of the object (2) is detected based on the peripheral distribution values in the becomes possible. Also, unlike pattern matching, there is no need to compare the pattern one by one with the reference pattern.

演算時間が短縮し１位置噴出能率が高くなる。Computation time is shortened and one-position jetting efficiency is increased.

なお、上記実施例に３ける〜Φ変換部（４）の代りに２
値化回路を用いてもよい。さらに、演算制御部Ｉｎにて
山及び谷を求める代りに、ピーク検出回路にてハード的
に山及び谷を求めるようにすれば。In addition, in place of the ~Φ conversion unit (4) in the above embodiment 3, 2
A value converting circuit may also be used. Furthermore, instead of finding the peaks and valleys in the arithmetic control section In, the peaks and valleys can be found in hardware in the peak detection circuit.

演算速度が一層早くなる。さらにまた、上記実施例にお
いては、対象物（２）・・・の位置を求めているが。Computation speed becomes even faster. Furthermore, in the above embodiment, the position of the object (2)... is determined.

個数を求めることも可能である。たとえば、第９図に示
すような対象物」・・・があったとする。このときのＸ
、Ｘ方向の周辺分布は、第１０図及び第１１図のように
なるが、第１０図に示されているように。It is also possible to calculate the number. For example, suppose there is an object as shown in FIG. X at this time
, the peripheral distribution in the X direction is as shown in FIG. 10 and FIG. 11.

Ｘ方向周辺分布においては、対象物＠・・・が、３個あ
る方の山の高さくＨｌ）は、２個ある方の山の高さくＨ
りの１．５倍である。他方、Ｘ方向周辺分布においては
、第１１図に示されているように、対象物Ｃ２３・・・
が、２個ある方の山の高さくＨ３）は、１個ある方の山
の高さくＨ４）の２倍となっている。よって、対象物（
２り・・・１個あたりの山の筒さくＨ）をあらかじめ記
憶させておけば、各行、各列にある対象物（２カ・・・
の個数を求めることができる。さらに１本発明は、対象
物が１個の場合でも適用できることはもちろんである。In the X-direction peripheral distribution, the height Hl of the three peaks of the object @... is the height Hl of the two peaks
It is 1.5 times that of On the other hand, in the X-direction peripheral distribution, as shown in FIG. 11, the object C23...
However, the height of the peak with two peaks, H3), is twice the height of the peak with one peak, H4). Therefore, the object (
2...If you memorize the number of piles per piece (H) in advance, you can store the objects (2 pieces...) in each row and column.
You can find the number of . Furthermore, it goes without saying that the present invention can be applied even when there is only one object.

〔発明の効果〕〔Effect of the invention〕

本発明の位置検出装置は、Ｘ、Ｘ方向の周辺分布値に基
づいて対象物の位置検出を行うようにしているので、か
りに撮像画像が不鮮明で隣接する対象物が息なって見え
るような場せでも１両者を明７′厘に峻別して、高精度
に位置検出することができる。また、パターンマツチン
グ法と異なり。Since the position detection device of the present invention detects the position of the object based on the peripheral distribution values in the Even so, it is possible to clearly distinguish one from the other and detect the position with high accuracy. Also, unlike the pattern matching method.

基準パターンと逐一比較する必要がないので、高速位置
検出が可能となる。Since there is no need for point-by-point comparison with the reference pattern, high-speed position detection is possible.

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

第１図は本発明の一実施例の位置検出装置の構成図、第
２図は同じく撮像画像を示す図、第３図は同じく画像メ
モリに格納されている画像データの輝度レベルを示す図
、第４図及び第５図は同じ（Ｘ、Ｙ方向加算１ハ゛号を
示す図、第６図及び第７図は同じ（Ｘ、Ｘ方向周辺分布
信号を示す図、第８図は同じく他の撮像画像を示す図、
第９図乃至第１１図は本発明の池の実施例の説明図であ
る。 （２）二対原物。 （３）：凱シ像部（撮像手段）。 （６）：周辺分布本出部（周辺分布算出手段）。 （７）：位置算出部（位置算出手段）。 代理人　升・４士　　則　近　噸　重 囲　　　　　竹　花　喜久男 １　　７　　　勿 １３１：Ａ ４１４図　　　　　第５図FIG. 1 is a block diagram of a position detection device according to an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a diagram showing a captured image, and FIG. 3 is a diagram showing the brightness level of image data stored in the image memory. Figures 4 and 5 are the same (a diagram showing the addition 1 signal in the X and Y directions, Figures 6 and 7 are the same (a diagram showing the peripheral distribution signals in the X and A diagram showing a captured image,
FIGS. 9 to 11 are explanatory diagrams of embodiments of the pond of the present invention. (2) Two pairs of originals. (3): Image section (imaging means). (6): Marginal distribution main part (marginal distribution calculation means). (7): Position calculation unit (position calculation means). Agent Masu/Four Masters Nori Kin Tsune Jukai Takehana Kikuo 1 7 Mutsu 131:A 414 Figure 5

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 対象物を含む領域を撮像する撮像手段と、この撮像手段
から出力された上記対象物の画像データを入力し上記領
域におけるＸ、Ｙ２方向の上記画像データの周辺分布値
を算出する周辺分布算出手段と、この周辺分布算出手段
において算出された周辺分布値に基づいて上記対象物の
位置又は個数を検出する位置算出手段とを具備すること
を特徴とする位置検出装置。an imaging means for imaging a region including a target object; and a marginal distribution calculation means for inputting image data of the object outputted from the imaging means and calculating peripheral distribution values of the image data in two directions of X and Y in the region. and a position calculation means for detecting the position or number of the objects based on the peripheral distribution value calculated by the peripheral distribution calculation means.