DE3587220T2

DE3587220T2 - Identifizierungsverfahren von konturlinien.

Info

Publication number: DE3587220T2
Application number: DE8585100073T
Authority: DE
Inventors: Kozo Kato; Yuji Watanabe
Original assignee: Komatsu Ltd
Current assignee: Komatsu Ltd
Priority date: 1984-01-13
Filing date: 1985-01-04
Publication date: 1993-07-08
Anticipated expiration: 2005-01-05
Also published as: EP0149457A2; EP0149457B1; EP0149457A3; DE3587220D1; US4644583A

Description

Hintergrund der Erfindung

1. Gebiet der Erfindung

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Identifizieren einer Konturlinie eines durch Verwendung einer Bildaufnahmevorrichtung, zum Beispiel einer Fernsehkamera, zu erkennenden Objekts.

2. Beschreibung des Standes der Technik

Unter den aus dem Stand der Technik bekannten Verfahren zur Berechnung der Werte charakteristischer Parameter eines Gegenstands aus einem Fernsehbild (einem aus mehreren Werten bestehenden Bild) seien ein Bereichsverfahren und ein Konturlinienerkennungsverfahren genannt.
Nach dem Bereichsverfahren ist das Bild in mehrere Teilbildbereiche unterteilt, die jeweils im wesentlichen die gleiche Helligkeit aufweisen, und sodann wird das Objekt identifiziert, indem die Kontinuität der Bereiche anhand der Annahme beurteilt wird, daß jeweilige Oberflächen des Objekts ähnliche Helligkeit aufweisen.
Obwohl dieses Verfahren bei einem aus Ebenen gebildeten Objekt wirksam ist, ist jedoch bei gekrümmten Flächen eine Verarbeitung schwierig. Da darüber hinaus alle Bilddaten verarbeitet werden, ergibt sich eine übermäßige Datenmenge, die eine Hochgeschwindigkeitsverarbeitung erschwert.
Andererseits verwendet das Konturlinienextraktionsverfahren die Ränder jeweiliger Flächen des Objekts und gemäß diesem Verfahren werden die Punkte des Bilds, an denen sich die Helligkeit rapide verändert, als die Ränder extrahiert, und die Ränder werden miteinander verbunden, um sie in ein Linienbild umzusetzen. Dieses Verfahren verwendet die Erkennung von Linien in dem Bild, so daß hierbei, im Vergleich zum Bereichsverfahren, bei dem die Flächen erkannt werden, die Zahl der Erkennungsstops und die Menge der Informationen zum Ermitteln ihrer Kontinuität gering ist, so daß eine Hochgeschwindigkeitsverarbeitung möglich ist.
Unter Bezugnahme auf die Fign. 1a bis 1d werden im folgenden die Schritte zum Identifizieren eines kreisförmigen Körpers unter Verwendung des Konturlinienextraktionsverfahrens beschrieben. Zuerst wird ein mit einer Fernsehkamera aufgenommenes Originalbild (siehe Fig. 1a) entlang jeweiliger Abtastlinien differenziert, um einen Kontur-Kandidatenpunkt, an dem sich die Helligkeit rapide ändert, zu extrahieren. Sodann werden Bildelemente in der Nähe dieses Punkts auf ähnliche Weise differenziert und ein Bildelement mit dem maximalen Differenzierungswert wird als ein mit dem Kontur-Kandidatenpunkt zusammenhängender Punkt angenommen. Diese Verarbeitung wird zahlreiche Male wiederholt, um zusammenhängende Konturpunkte (Konturlinien-Kandidatenpunkte) (s. Fig. 1c) zu erhalten, und wenn diese Konturpunkte eine geschlossene Linie bilden (s. Fig. 1d), werden sie als das Objekt angenommen.
Bei diesem bekannten Konturextraktionsverfahren wird die Ermittlung der Kontur-Kandidatenpunkte durch die folgenden Faktoren erschwert.
(1) Durch metallischen Glanz erzeugtes Blenden (s. Fig. 2a).
(2) Überlappen des Objekts (s. Fig. 2b).
(3) Durch Rost, Schmutz etc. der Oberfläche des Objekts erzeugtes vages oder unscharfes Bild.
(4) Verzerrung des Bilds aufgrund elektrischen Rauschens.
Demzufolge besteht der Nachteil, daß ein tatsächlich vorhandenes Objekt nicht erkannt wird. Darüber hinaus wird der Identifizierungsalgorithmus zur Lösung dieser Probleme kompliziert, so daß eine Echtzeitverarbeitung nahezu unmöglich ist.
Die Zeitschrift "Systems Computer Controls", Bd. 4, Nr. 2, 1973, 61-70, Washington, USA; T. Sakai et al. "Computer Analysis of Photographs of Human Faces" offenbart ein Verfahren zum Analysieren der Kontur eines menschlichen Gesichts, das Subroutinen aufweist, die in zwei Blöcke unterteilt sind, welche jeweils zum Abtasten eines Teils des Gesichts vorgesehen sind. Dieses Verfahren umfaßt Schritte zum Suchen nach der rechten und der linken Position der Wangen, der Position der Oberlippe, der Position der Nase und der Position des Kinns aus dem binärisierten Bild eines menschlichen Gesichts, um auf der Basis der Positionen der anderen Elemente des Gesichts einen Suchbereich zu bestimmen, in dem die Konturlinie des Kinns angenommen wird. Von der Oberlippenposition ausgehend sind 19 radiale Linien als Bezugsposition vorgegeben, um als Kandidatenpunkt einen Punkt zu erhalten, der der Oberlippenposition am nächsten ist, wenn ein Schlitz zum Erkennen des Helligkeitsgrads entlang den radialen Linien innerhalb des Suchbereichs bewegt wird. Die Kinnkonturerkennung wird als nicht erfolgreich beurteilt, wenn bei drei aufeinanderfolgenden Linien unter den 19 radialen Linien kein Kandidatenpunkt ermittelt wurde.
Die Zeitschrift "Computer Vision, Graphics and Image Processing", Bd. 25, Nr. 1, New York, USA, Januar 1984, 89-112, Acadenic Press, Inc. New York, USA; Y. Okawa "Automatic Inspection of the Surface Defects of Cast Metals" beschreibt ein Verfahren zum Einstellen eines binären Bilds mit 192·192 Bildelementen, um eine Konturlinie einer kreisförmigen Riemenscheibe zu extrahieren, indem die aufeinanderfolgenden Bildelemente, deren Binärwerte in bezug zu den acht benachbarten Bildelementen abweichen, verbunden werden. Danach werden der Durchmesser und der Mittelpunkt der Kontur durch Abtasten entlang gerader Linien, ausgehend von einem willkürlich gewählten Punkt der Konturlinie, ermittelt.
Schließlich beschreibt die Zeitschrift "IEEE Transactions on Computers", Bd. C-26, Nr. 9, September 1977, 882-894, New York, USA; M. Yachida et al. "A Versatile Machine Vision System for Complex Industrial Parts" ein Verfahren zum Erkennen einer Vielzahl komplexer Industrieteile, bei dem zuerst ein Graustufen-Histogramm aller Bildpunkte berechnet wird, um eine Schwelle zu ermitteln. Danach werden die Bilddaten abgetastet. Es ist ein Liniensucher vorgesehen, der zunächst einen Suchbereich um eine bestimmte Stelle bestimmt und sodann einen lokalen Gradienten-Operator verwendet, um Randpunkte in dem Bereich zu finden. Sodann sucht der Liniensucher eine Randlinie in dem Bereich, indem er eine optimale Abfolge von Randpunkten in den Bereichen sucht.
Keines dieser bekannten Verfahren bietet eine Lösung zum genauen Identifizieren einer Konturlinie mit den zuvor genannten Defekten (1) bis (4).
Es ist die Hauptaufgabe der Erfindung, ein neuartiges Verfahren zum genauen Identifizieren der Konturlinie eines Kreises oder eines Objekts mit einer kreisähnlichen Gestalt oder eines Teiles desselben durch Verwendung einer einfachen elektrischen Schaltung und einfacher Verarbeitungsschritte zu schaffen.
Das erfindungsgemäße Verfahren ist durch die Merkmale des Anspruchs 1 definiert.
Weitere Aufgaben und Merkmale ergeben sich deutlicher aus der nachfolgenden detaillierten Beschreibung in bezug auf die zugehörigen Zeichnungen, welche zeigen:
Fign. 1a-1d - schematische Darstellungen der Schritte des Erkennens eines Objekts gemäß einem bekannten Konturextraktionsverfahren;
Fign. 2a und 2b - schematische Darstellungen eines Beispiels von aus dem Stand der Technik bekannten Faktoren, die das Ermitteln einer Konturlinie erschweren;
Fig. 3 - ein Blockschaltbild eines Beispiels der zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens zum Erkennen einer im wesentlichen kreisförmigen Konturlinie verwendeten Vorrichtung;
Fig. 4 - den Helligkeitsgrad von in der RAM-Anordnung von Fig. 3 gespeicherten Bilddaten;
Fign. 5a und 5b - Flußdiagramme für ein Beispiel der von der in Fig. 3 dargestellten Verarbeitungseinheit ausgeführten Verarbeitungsschritte;
Fign. 6a-6e - Diagramme zur Erläuterung der Schritte der in den Fign. 5a und 5b dargestellten Flußdiagramme;
Fig. 7 - ein Flußdiagramm mit aufeinanderfolgenden Schritten der von der Verarbeitungseinheit zum Erkennen der Kontinuität der Konturlinie durchgeführten Verarbeitungsfolgen;
Fign. 8a-8e - Diagramme zur Erläuterung des Flußdiagramms von Fig. 7;
Fign. 9a-9c - jeweilige Beispiele mehrerer Bildelemente mit einem Kontur-Kandidatenpunkt, mehrerer Bildelemente außerhalb des Kontur-Kandidatenpunkts, und mehrerer Bildelemente einwärts des Kontur-Kandidatenpunkts;
Fig. 10 - eine Kurve des durchschnittlichen Helligkeitswerts entlang des gesamten Umfangs der Konturlinie; und
Fig. 11 - ein weiteres Beispiel für den Kontur-Kandidatenpunkt.

Beschreibung der bevorzugten Ausführungsbeispiele

Im folgenden wird unter Bezugnahme auf die zugehörigen Zeichnungen ein bevorzugtes Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung beschrieben.
Es sei angenommen, daß das zu erkennende Objekt ein kreisförmiger Körper 1 gemäß Fig. 3 ist. Eine Industrie-Fernsehkamera (ITV) 2 photographiert den kreisförmigen Körper oder das Objekt in einem vorbestimmten Gesichtsfeld, um ein zusammengesetztes Videosignal, das das Helligkeitssignal des Eingangsbilds enthält, an eine Abtrennschaltung für Synchronisiersignale 3 und einen Analog-/Digitalwandler 4 zu senden. Die Abtrennschaltung für Synchrinisiersignale 3 bewirkt das Trennen eines Synchronisiersignals aus dem zusammengesetzten Videosignal. Das derart abgetrennte Synchronisiersignal wird zur Bestimmung einer Adresse einer Direktzugriffspeicheranordnung (RAM-Anordnung) 5 verwendet, während der Analog-/Digitalwandler 4 das eingegebene zusammengesetzte Videosignal in Bilddaten mit 16 Helligkeitstönen umwandelt, um die Bilddaten an der bestimmten Adresse einzuschreiben. Auf diese Weise werden Bilddaten gespeichert, die einem Bild entsprechen und die Helligkeit des in Fig. 4 dargestellten Originalbilds wiedergeben. Durch Bestimmen von X- und Y-Adressen der RAM-Anordnung 5 können beliebige gewünschte Bilddaten ausgelesen werden.
Die Speichereinrichtung 6 speichert das Hauptprogramm oder dergleichen zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens und eine Zentralverarbeitungseinheit (CPU) 7 führt die Verarbeitung der in der RAM-Anordnung gespeicherten Bilddaten gemäß dem Inhalt des Hauptprogramms aus.
Die von der CPU 7 ausgeführten Verarbeitungsschritte werden im folgenden unter Bezugnahme auf die in den Fign. 5a und 5b dargestellten Flußdiagramme und die in den Fign. 6a-6e gezeigten Diagramme beschrieben.
Im in der Fig. 5a gezeigten Schritt 100 werden der Schwellenwert D des Differenzierungswerts, der Durchmesser L des kreisförmigen Körpers, die Zahl der Abtastungen Ns in radialer Richtung und die voreingestellte Zahl No der Kontur-Kandidatenpunkte eingestellt. Der Schwellenwert D wird zur Beurteilung des Kontur-Kandidatenpunkts verwendet, an dem die Helligkeit der Bilddaten sich rapide verändert. Bei diesem Ausführungsbeispiel ist die Anzahl der Abtastungen mit 8 und die Zahl der Voreinstellungen No ist mit 6 gewählt.
Nach Abschluß der Anfangseinstellungen werden die gegenwärtigen Bilddaten (s. Fig. 6a) im der RAM-Anordnung 5 geprüft, um den Mittelpositions-Kandidatenpunkt des kreisförmigen Körpers zu finden. Die Suche nach dem Mittelpositions-Kandidatenpunkt erfolgt durch Differenzierung in X-Richtung. Die Bilddaten werden in der RAM-Anordnung 5 gespeichert und basieren auf den Positionen jeweiliger Kontur-Kandidatenpunkte, wenn sich der Abstand zwischen zwei Kontur-Kandidatenpunkten, an denen sich die Helligkeit rapide verändert, dem eingestellten Durchmesser L nähert.
Im einzelnen wird im Schritt 101 die Zahl n der Kontur-Kandidatenpunkte auf null eingestellt, im Schritt 102 wird das gegenwärtige Bild in X-Richtung abgetastet und in Schritt 103 wird der Differenzierungswert D' der Bilddaten berechnet. Im Schritt 104 wird beurteilt, ob der Differenzierungswert D' den Schwellenwert D überschritten hat oder nicht. Hat der Differenzierungswert D' den Schwellenwert D überschritten, wird die Koordinatenposition von D' im Schritt 105 gespeichert und im Schritt 106 wird n um 1 inkrementiert. Im Schritt 107 wird beurteilt, ob n gleich oder größer als 2 ist. Ist das Ergebnis dieser Beurteilung JA, wird im Schritt 108 die Entfernung L' (s. Fig. 6b) zwischen zwei beliebigen gespeicherten Punkten berechnet. Im Schritt 109 wird sodann beurteilt, ob die Entfernung L' dem ursprünglich eingestellten Durchmesser L nahekommt oder nicht. Ist das Ergebnis dieser Beurteilung JA, so wird im Schritt 110 der Mittelpositions-Kandidatenpunkt C(X,Y) (s. Fig. 6c) unter Verwendung der Koordinatenpositionen der beiden Punkte berechnet. Es sei darauf hingewiesen, daß das Verfahren des Suchens des Mittelpositions-Kandidatenpunkts nicht auf das dargestellte Ausführungsbeispiel beschränkt ist. Es kann zum Beispiel ein Verfahren verwendet werden, bei dem mehr als drei Kontur-Kandidatenpunkte bestimmt werden, um so den Mittelpositions- Kandidatenpunkt auf der Basis einen diese drei Punkte durchlaufenden Kreises zu berechnen.
Daran anschließend wird der Kontur-Kandidatenpunkt des kreisförmigen Körpers auf der Basis des Mittelpositions-Kandidatenpunkts des kreisförmigen Körpers gesucht, um so das Vorhandensein oder das Nichtvorhandensein der Konturlinie, das heißt, des kreisförmigen Körpers zu prüfen.
Wie in Fig. 5b dargestellt, wird im Schritt 111 die Zahl n der Kontur-Kandidatenpunkte auf null eingestellt, um vom Mittelpositions-Kandidatenpunkt aus in einer voreingestellten radialen Richtung abzutasten. Da der Radius R (=L/2) des kreisförmigen Körpers vorgegeben ist, ist der abzutastende Bereich auf einen ringförmigen Bereich begrenzt, der von einem Kreis mit einem zulässigen Minimalradius (R - ΔR) und einem Kreis mit einem zulässigen Maximalradius (R + ΔR) begrenzt ist. Die voreingestellten Abtastrichtungen betragen 8, das heißt, 0 (+X-Richtung), π/4, π/2, 3π/4, π, 5π/4, 3π/2 und 7π/4, wobei der Mittelpositions-Kandidatenpunkt als Referenzpunkt verwendet wird (s. Mol-%6d).
Zum Zeitpunkt des Abtastens in jeweiligen radialen Richtungen wird der maximale Differenzierungswert Dmax im Schritt 112 auf null eingestellt. Anschließend wird im Schritt 113 die Abtastung in jeder der acht radialen Richtungen durchgeführt, und im Schritt 114 wird der Differenzierungswert D' der Bilddaten berechnet. Im Schritt 115 wird beurteilt, ob der Differenzierungswert D' größer ist als der maximale Differenzwert Dmax oder nicht. Ist das Ergebnis JA, so wird im Schritt 116 der Differenzwert D' durch den maximalen Differenzierungswert Dmax ersetzt, so daß im Abtastbereich alle Differenzierungswerte durch den maximalen Differenzierungswert ersetzt werden. Im Schritt 117 wird beurteilt, ob eine Abtastung in dem Bereich abgeschlossen ist oder nicht. Ist die Abtastung abgeschlossen, wird im Schritt 118 beurteilt, ob der maximale Differenzierungswert Dmax den Schwellenwert D überschritten hat oder nicht. Ist das Ergebnis der Beurteilung JA, wird die Zahl n der Kontur-Kandidatenpunkte im Schritt 119 um 1 inkrementiert. Anschließend wird im Schritt 120 beurteilt, ob der Kontur-Kandidatenpunkt in den acht Abtastrichtungen vorhanden ist oder nicht. Ist die Gesamtzahl n der Kontur-Kandidatenpunkte größer als die voreingestellte Zahl No (in diesem Beispiel 6) der Kontur-Kandidatenpunkte, wird angenommen, daß die Konturlinie des kreisförmigen Körpers in dem ringförmigen Bereich vorhanden ist. Beträgt die Gesamtzahl n der Kontur-Kandidatenpunkte weniger als die voreingestellte Zahl No, wird die Suche nach dem Mittelpositions-Kandidatenpunkt im Schritt 121 erneut durchgeführt.
Wird schließlich das Vorhandensein der Konturlinie des kreisförmigen Körpers erkannt, wird im Schritt 122 ein angenäherter Kreis aus n Kontur-Kandidatenpunkten bestimmt, und im Schritt 123 werden die Koordinaten des Kreismittelpunkts und, falls gewünscht, sein Durchmesser berechnet (s. Fig. 6e), womit die Verarbeitung des Bilds abgeschlossen ist.
Beim Photographieren eines kreisförmigen Körpers mit der ITV-Kamera 2, wobei der Mittelpunkt des kreisförmigen Körpers gegenüber der ITV-Kamera verschoben ist, ist die sich ergebende Konturlinie kein wahrer Kreis, sondern eine Ellipse. Das erfindungsgemäße Verfahren ist auch auf einen solchen Fall anwendbar. Ferner ist die Erfindung auch auf einen im wesentlichen kreisförmigen Körper (eine einem Kreis ähnliche Ellipse oder ein Polygon) anwendbar.
Die Zahl Ns der Abtastungen in radialer Richtung. Die Abtastrichtung und die voreingestellte Zahl No, welche den Schwellenwert bildet, sind nicht auf die vorgenannten beschränkt.
Nachdem das Vorhandensein der Konturlinie eines kreisförmigen Körpers erkannt worden ist, wird der Verlauf der Konturlinie nach dem folgenden Verfahren erkannt.
Fig. 7 zeigt ein Flußdiagramm, das die aufeinanderfolgenden Schritte der CPU 7 zum Erkennen der Kontinuität der Konturlinie angibt. Im Schritt 200 werden charakteristische Punkte eines zu erkennenden Objekts aus den gegenwärtigen, in der RAM-Anordnung 5 gespeicherten Bilddaten (s. Fig. 8a) extrahiert. Da das zu erkennende Objekt ein kreisförmiger Körper sein soll, wird bei diesem Beispiel die Mittelposition Po (Xo, Yo) als sein charakteristischer Punkt erkannt (s. Mol-%8b). Das Verfahren zum Erkennen des charakteristischen Punkts ist nicht auf das zuvor beschriebene beschränkt, und der charakteristische Punkt kann erkannt werden, indem die in der RAM-Anordnung 5 gespeicherten Bilddaten in der X-Richtung derart differenziert werden, daß der charakteristische Punkt auf der Basis der beiden Kontur-Kandidatenpunkte erkannt wird, wobei der Abstand zwischen diesen das Maximum wird und die Helligkeit sich abrupt verändert, oder durch Bestimmen von mehr als drei Kontur-Kandidatenpunkten und anschließendes Berechnen der Mittelposition eines durch diese drei Punkte verlaufenden Kreises.
Im Schritt 201 werden ausgehend von dem charakteristischen Punkt Po und dem Radius des Kreises X-Kontur- Kandidatenpunkte angenommen. Aus Gründen der Einfachheit sind jeweilige Kontur-Kandidatenpunkte mit Pi (i=1...n) angegeben (s. Fig. 8c). Sodann wird im Schritt 202 i auf 1 eingestellt und im Schritt 203 werden mehrere Bildelemente Ci, welche den Kontur-Kandidatenpunkt Pi umfassen, mehrere, auswärts des Kontur-Kandidatenpunkts Pi gelegene Bildelemente Oi und mehrere, einwärts des Kontur-Kandidatenpunkts Pi gelegene Bildelemente Ii extrahiert (s. Fign. 8c, 9d und 8e).
Die Extraktion sollte derart erfolgen, daß die drei Arten der Bilddaten in im wesentlichen senkrechter Richtung zu den Orten der Kontur-Kandidatenpunkte angeordnet sind. Die Richtung Ψ der Normalen wird durch die folgende Gleichung entsprechend der relativen Position zwischen dem charakteristischen Punkt Po (Xo, Yo) und dem Kontur-Kandidatenpunkt Pi (Xi, Yi) berechnet.
Die Bildelemente werden auf der Grundlage dieser Richtung Ψ extrahiert. Die Fign. 9a, 9b und 9c, zeigen jeweils drei Bildelemente Ci, die den Kontur-Kandidatenpunkt Pi enthalten, drei auswärts des Kontur-Kandidatenpunkts Pi gelegene Bildelemente Oi und drei einwärts des Kontur-Kandidatenpunkts Pi gelegene Bildelemente Ii.
Im Schritt 204 werden die Mittelwerte Ci, Oi und Ii der Helligkeit der drei Typen der Bilddaten Ci, Oi und Ii bestimmt. Danach wird im Schritt 205 beurteilt, ob i gleich 1 ist oder nicht, und wenn das Ergebnis der Beurteilung JA ist, wird i im Schritt 206 zu 2 verändert, um die vorherigen Schritte erneut auszuführen. Ist das Ergebnis der Beurteilung im Schritt 205 NEIN, geht die Programmsequenz zu Schritt 207 über, in dem die Differenzen Sc, So und SI zwischen den Mittelwerten Ci, Oi und Ii und Ci-1, Oi-1 und Ii-1, die an benachbarten Kontur-Kandidatenpunkten erhalten werden, nach den folgenden Gleichungen berechnet werden.
Sc = Ci - Ci-1
So = Oi - Oi-1
SI = Ii - Ii-1 (2)
Sodann wird im Schritt 208 geprüft, ob die derart berechneten Differenzen Sc, So und Si im gemäß Fig. 10 voreingestellten zulässigen Bereich (von der unteren Grenze TL zur oberen Grenze TH) enthalten sind. Befinden sich diese Differenzen außerhalb des zulässigen Bereichs, wird im Schritt 211 festgestellt, daß benachbarte Kontur-Kandidatenpunkte nicht kontinuierlich sind. Liegen jedoch die Differenzen im Schritt 208 innerhalb des zulässigen Bereichs, wird festgestellt, daß benachbarte Kontur-Kandidatenpunkte kontinuierlich sind. Genauer gesagt befindet sich, wie in Fig. 10 dargestellt, zwischen C und D ein Punkt, an dem die Differenz den zulässigen Bereich verläßt, aber wo jede der anderen Differenzen jedoch innerhalb des zulässigen Bereichs liegt, wird festgestellt, daß benachbarte Kontur-Kandidatenpunkte fortlaufend sind. Sodann wird im Schritt 209 i um eins inkrementiert, um zu prüfen, ob die nächsten benachbarten Kontur-Kandidatenpunkte kontinuierlich oder diskontinuierlich sind, wobei die genannten Schritte erneut durchgeführt werden.
Wenn im Schritt 210 die Kontinuität aller Kontur-Kandidatenpunkte festgestellt wurde, ist die Verarbeitung beendet. Anders ausgedrückt, wird nunmehr davon ausgegangen, daß die Konturlinie kontinuierlich ist, um so das Objekt erkennen zu können.

Claims

1. Verfahren zum Erkennen einer Konturlinie mit den folgenden Schritten:

auf der Basis der Positionen von mehr als zwei Punkten, an denen beim Abtasten eines Bildschirms, der die Konturlinie eines zu erkennenden Gegenstands mit kreisförmiger oder im wesentlichen kreisförmiger Form zeigt, die Helligkeit um mehr als einen vorbestimmten Wert differiert, und auf der Basis des Radius (R) des Gegenstands, Annehmen eines Kandidatenpunkts in der Mittelposition (C) des Gegenstands und Annehmen von Punkten (Pi(i=1...n)), die von dem Kandidatenpunkt in der Mittelposition (C) um eine dem Radius entsprechende Entfernung beabstandet sind, als Kontur-Kandidatenpunkte des Gegenstands;

Auswählen aus Bildelementen (Ci), die im Verlauf einer Linie angeordnet sind, die einen bestimmten Kontur- Kandidatenpunkt der angenommenen Kontur-Kandidatenpunkte und den Kandidatenpunkt in der Mittelposition verbindet, einer erste Gruppe von Bildelementen (Ci), die ein dem bestimmten Kontur-Kandidatenpunkt entsprechendes Bildelement (Pi) und mehrere Bildelemente, die aufeinanderfolgend im Verlauf der Linie vorhanden sind, enthält, wobei das dem bestimmten Kontur-Kandidatenpunkt entsprechende Bildelement (Pi) den Mittelpunkt der ersten Gruppe von Bildelementen bildet, einer zweiten Gruppe von Bildelementen (Ii), die mehrere Bildelemente enthält, welche dem dem bestimmten Kontur-Kandidatenpunkt entsprechenden Bildelement (Pi) sequentiell benachbart sind und in einer ersten Richtung auf den Kandidatenpunkt in der Mittelposition hin angeordnet sind, und einer dritten Gruppe von Bildelementen (Oi), die mehrere Bildelemente enthält, welche dem dem bestimmten Kontur-Kandidatenpunkt entsprechenden Bildelement (Pi) sequentiell benachbart sind und in einer zweiten Richtung von dem Kandidatenpunkt in der Mittelposition weg angeordnet sind;

Berechnen von Mittelwerten (Ci, Ii, Oi) der Helligkeit für jeweils die erste, zweite und dritte Gruppe von Bildelementen, und

Bestimmen der Differenzen (Sc, Si, So) zwischen den in bezug auf den bestimmten Kontur-Kandidatenpunkt erhaltenen Mittelwerten (Ci, Ii, Oi) und Mittelwerten, die durch die Durchführung des Auswahlschrittes und des Berechnungsschrittes in bezog auf ein Bildelement (Pi- 1) erhalten wurden, das einem anderen Kontur-Kandidatenpunkt entspricht, welcher dem dem Bildelement Pi entsprechenden bestimmten Kontur-Kandidatenpunkt benachbart ist, für jeweils die erste, zweite und die dritte Bildelementgruppe,

wobei die den Bildelementpunkten Pi und Pi-1 entsprechenden benachbarten Kontur-Kandidatenpunkte als kontinuierlich erkannt werden, wenn die in bezug auf mindestens eine Bildelementgruppe bestimmte Differenz unter den im Bestimmungsschritt bestimmten Differenzen innerhalb eines vorbestimmten Bereichs liegt, und wobei, wenn die Differenz außerhalb des Bereichs liegt, der Differenzbestimmungsschritt in bezug auf ein anderes Bildelement durchgeführt wird, das einem anderen benachbarten angenommenen Kontur-Kandidatenpunkt entspricht.

2. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem der Schritt des Annehmens die folgenden Schritte aufweist:

nach Erhalt des Kandidatenpunkts in der Mittelposition (C), Bilden eines Bereichs, der durch einen Kreis, der aus Punkten gebildet ist, welche um einen vorbestimmten Abstand, der kleiner ist als der Radius (R), von dem Kandidatenpunkt in der Mittelposition entfernt sind, und durch einen Kreis begrenzt ist, der aus Punkten gebildet ist, die um einen Abstand, der größer ist als der Radius, von dem Kandidatenpunkt in der Mittelposition entfernt sind;

Abtasten des definierten Bereichs in mehreren verschiedenen radialen Richtungen, die von dem Kandidatenpunkt in der Mittelposition ausgehen;

Beurteilen, daß die Konturlinie des Gegenstands innerhalb des definierten Bereichs liegt, wenn mehr als eine vorbestimmte Anzahl von Abtastungen, in denen die Veränderung der Helligkeit den vorbestimmten Wert übersteigen, festgestellt wird, um so die durch den Kandidatenpunkt in der Mittelposition (C) ermittelten Kontur-Kandidatenpunkte zum Erkennen der Kontinuität der Konturlinie zu verwenden.

3. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem der Schritt des Annehmens die folgenden Schritte aufweist:

sequentielles Erkennen zweier Punkte, an denen die Helligkeit um mehr als den vorbestimmten Wert variiert, oder Erkennen dreier Punkte, an denen die Helligkeit um mehr als den vorbestimmten Wert variiert; und

Annehmen einer Mittelposition der beiden Punkte als den in der Mittelposition liegenden Kandidatenpunkt des Gegenstands, wenn die Entfernung zwischen den erkannten beiden Punkten gleich einem Durchmesser wird, der gleich dem Doppelten des Radius (R) des Gegenstands ist, oder einer Mittelposition der beiden Punkte, wenn die Entfernung zwischen den beiden Punkten maximal wird, oder einer Mittelposition eines Kreises, der durch die drei erkannten Punkte verläuft.