JPH05248837A

JPH05248837A - 画像認識方式

Info

Publication number: JPH05248837A
Application number: JP4046451A
Authority: JP
Inventors: Yoshiji Maeno; 芳史前野; Toshihiko Miyazaki; 敏彦宮崎; Tsunetoyo Sakamoto; 常豊坂本; Takahiro Tsukamoto; 隆啓塚本; Teruo Hayakawa; 輝雄早川; Hiroyuki Jikiyou; 弘之寺境
Original assignee: Mitsubishi Heavy Industries Ltd; Oki Electric Industry Co Ltd
Current assignee: Mitsubishi Heavy Industries Ltd; Oki Electric Industry Co Ltd
Priority date: 1992-03-04
Filing date: 1992-03-04
Publication date: 1993-09-28

Abstract

(57)【要約】【目的】円形状の線図形から階段状に歪んだ部分を検
出する場合、階段状の歪みの認識精度を向上し、最適な
パラメータの組合せの設定を容易化し、さらに階段状の
歪みの見落としのない画像認識方式を提供する。【構成】線分近似処理３１により、線図形の形状特徴
を失わない線分で円形を近似し、円形中心決定処理３２
でその円形の中心を決定し、コーナー検出処理３３で、
線分間の角度を用いてコーナーを検出する。そして、階
段状歪み候補抽出処理３４によって階段状歪みの候補を
抽出した後、階段状歪み判定処理３５で、近傍の２コー
ナーに対して平行性、連続性、階段の高さ、及び方向性
を、それぞれ特徴量をパラメータとする計算式を用いて
判定することにより、階段状歪み部分を検出する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、航空機用リベットの欠
陥検出等において、円形状の線画像から階段状のパター
ンを認識する画像認識方式に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、このような分野の技術としては、
例えば次のような文献に記載されるものがあった。文献；情報処理学会第４２回全国大会予稿集（平成３
年）西山由高他、３Ｄ−５、“航空機用リベット欠陥検
出方式”Ｐ．２−５５〜２−５６前記文献に記載されているように、例えば航空機の製造
時のリベットの打鋲品質は、航空機の安全性に重要な役
割を占めている。リベットの打鋲は機械化され、そのリ
ベットの数も膨大であるので、検査品質のばらつきを解
消するため、外観検査の自動化としてリベット自動外観
検査システムの開発が進められている。このリベット自
動外観検査システムでは、リベットの欠陥検出を行う画
像認識方式が用いられている。以下、その画像認識方式
を図を用いて説明する。

【０００３】まず、リベット欠陥の特徴を説明する。従
来の画像認識方式が検出対象とする欠陥は、リベットの
かしめ頭側に発生する次の２種類の欠陥である。かしめ頭の径の大小（形状の歪み）かしめ頭の側面から上面に発生するひび割れ図２（ａ）〜（ｃ）は航空機の外板材に打ち込まれたリ
ベットかしめ頭とひび割れの様子を示す図であり、同図
（ａ）は概観図、同図（ｂ）は断面図、及び同図（ｃ）
は平面図である。航空機の外板材１０に機械を用いて打
ち込まれたリベット２０のかしめ頭２１には、欠陥とし
てひび割れ２２が発生することがある。これらの欠陥
は、リベット２０自体の材質不良、打鋲機械の調整不良
等の原因により発生するもので、欠陥リベットは、リベ
ット接合部の破損を招くことになる。図２（ｃ）に示す
ように、リベット２０のかしめ頭２１を真上から見た場
合には、次のような特徴がある。

【０００４】（ｉ）図２（ｂ）に示すように、リベッ
ト２０のかしめ頭２１の側面部２１ａは、丸みを帯びて
いるため、正常なリベット輪郭部分が、真上から見ると
円環状となる。（ii）側面部２１ａから上面に発生するひび割れ２２
があれば、輪郭部分が階段状に歪むことが分かってい
る。

【０００５】このような階段状のパターンの欠陥検出
は、例えば、（１）画像入力処理、（２）輪郭領域抽出
処理、（３）輪郭線抽出処理、及び（４）割れ検出処理
によって処理される。これらの各処理（１）〜（４）
を、図３〜図６を参照しつつ、説明する。

【０００６】図３は図２のリベットかしめ頭の輪郭線を
示す図、図４は図３中の突起部分を示す図、図５は図３
における階段状の歪み（ひび割れ）のモデルを示す図、
及び図６は図３に対するひび割れの検出結果を示す図で
ある。

【０００７】（１）画像入力処理例えば、ＣＣＤカメラを用いて図２に示すリベット２０
のかしめ頭２１の真上から撮影する。この際、リベット
２０の輪郭部分（側面部２１ａ）をコントラスト良く撮
影するために、リング照明をＣＣＤカメラとリベット２
０の間に配置している。図２（ｂ）に示すように、リベ
ット２０の側面部２１ａは丸みを帯びているため、その
側面部２１ａにあたった光は外側へ反射する。そのた
め、リベット２０の上面及び外板材１０は明るく、輪郭
部分は暗くなり、輪郭部分の検出が容易になる。ＣＣＤ
カメラで撮影されたリベット２０の原画像データは、例
えばワークステーションへ送られて次の（２）〜（４）
のように処理される。

【０００８】（２）輪郭領域抽出処理前記画像入力処理（１）で撮影した原画像中の輪郭領域
は、暗い円環状の領域となっている。この暗い輪郭領域
を抽出するために、原画像にＬＯＧ（Laplacian Of Gau
ssian)フィルタを施し、零交差画像を計算する。輪郭領
域は周囲に比べて暗いため、零交差画像中では正値の領
域となる。そこで、零交差画像の正値領域をラベル付け
する。次に、正値領域の集合の中から、面積と重心回り
のモーメントを用いて（閾値処理）、輪郭領域を選び出
す。

【０００９】（３）輪郭線抽出処理前記輪郭領域抽出処理（２）で抽出した輪郭領域には、
図３に示すように、リベット２０の上面の色むらや外板
材１０の汚れ等（欠陥ではない）の原因及びＬＯＧフィ
ルタの性質により、本来の輪郭領域以外の暗い領域（突
起状の領域）２３も含まれている。これらの突起状の領
域２３は、ひび割れ等の検出に障害となるため、次よう
な手法により除去する。

【００１０】まず、抽出した円環状の輪郭領域の境界線
追跡を行い、外側輪郭線２４−１と内側輪郭線２４−２
の２つの輪郭線の座標列を得る。そして、突起状の領域
２３が、正常な輪郭部分やひび割れ２２による輪郭線の
階段状の歪みに比べて細長い帯状であることを利用し、
図４に示すように、ある点Ａからの直線距離がｒ（予め
与える）で、かつ点Ａとの間の輪郭線の長さＬ（画素
数）が最大となる点Ｂを求める。このとき、長さＬが閾
値より大きければ、点ＡＢ間の輪郭線２４を突起２５と
して検出／除去し、その間を直線で補間する。

【００１１】（４）割れ検出処理前述したように、リベット２０のかしめ頭２１にひび割
れ２２が発生すると、内側輪郭線２４−２が階段状に歪
む。そこで、その階段状の歪みを、図５に示すように、
ある点から前後にｋ画素離れた点をそれぞれ結んで得ら
れる、互いに逆方向の２つのコーナーＣ１，Ｃ２でモデ
ル化する。このモデルは、コーナーＣ１，Ｃ２の大きさ
ｋ（予め与える画素数）、コーナーＣ１とＣ２の角度Ａ
１，Ａ２、コーナーＣ１とＣ２間の画素数Ｍ、及び両コ
ーナーＣ１，Ｃ２の傾き（角度）Ａ３の５つのパラメー
タで表現される。

【００１２】次に、前記階段状の歪みのモデルに適合す
る部分を、内側輪郭線２４−２上で見つけるために、ま
ず、内側輪郭線２４−２上の各画素に対して前後にｋ画
素離れた点を結んだ線分なす角度、つまり内側輪郭線２
４−２のｋ曲率（角度Ａ１とＡ２に対応）を用いて、連
続するコーナＣ１とＣ２を検出する。その後、コーナＣ
１とＣ２間の画素数Ｍと角度Ａ３を計算し、前記５つの
パラメータを用いてひび割れ２２を検出する。このひび
割れ２２の検出結果が図６に示されている。

【００１３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
画像認識方式では、図７及び図８に示すような場合に、
次のような問題があった。図７及び図８は、従来の問題
点の説明図である。（ａ）図７に示すように、比較的小さな突起状のもの
が線図形上にある場合、コーナーの大きさｋが固定のた
め、ＡＢＣ，ＤＥＦのような線図形の特徴（階段状の歪
み）を代表しないようなコーナーを検出してしまう。Ａ
ＢＣ，ＤＥＦのようなコーナーが隣合うと、本来の階段
状の歪みのモデルと区別がつかず、誤認識してしまう。

【００１４】（ｂ）図７に示すように、階段状の歪み
のモデルを表すパラメータが５つと多く、線図形から正
しく階段状の歪みを検出するための、最適なパラメータ
の組合せを設定するのが非常に困難である。（ｃ）図８に示すように、階段状の歪みの、途中に突
起部分がある場合、連続するコーナーを対象に歪みの検
出をしているため、コーナーＣ１とＣ２、Ｃ２とＣ３を
対象の検出のみが行われ、本来の階段状の歪みの成分で
あるコーナーＣ１、Ｃ３に対する検出が行われず、階段
状の歪みが見落とされる。

【００１５】本発明は、前記従来技術が持っていた課題
として、階段状の歪みの誤認識、最適なパラメータの組
合せの設定の困難性、及び階段状の歪みの見落としとい
う点について解決した、円形状の線図形から階段状に歪
んだ部分を検出する画像認識方式を提供するものであ
る。

【００１６】

【課題を解決するための手段】第１の発明は、前記課題
を解決するために、階段状の歪みを含む円形状の線図形
の該階段状の歪みの部分を検出する画像認識方式におい
て、前記線図形の形状特徴を失わない線分で円形を近似
し、前記線分間の角度を用いてコーナーを検出し、前記
検出された近傍の２コーナーに対して平行性、連続性、
階段の高さ、及び方向性を、それぞれ特徴量をパラメー
タとする計算式を用いて判定することにより、前記階段
状の歪みの部分を検出するようにしている。

【００１７】第２の発明では、線図形の形状特徴を失わ
ない線分で円形を近似し、前記線分間の角度、線分の傾
き、及び線分の中心からの距離を用いて滑らかな区間を
抽出し、前記抽出れた滑らかな区間以外の区間の円形の
中心からの距離の差とその区間の中心角を用いた計算式
により、前記階段状の歪みの部分を検出するようにいし
ている。

【００１８】

【作用】第１の発明によれば、以上のように画像認識方
式を構成したので、線図形の形状特徴を失わない線分で
円形を近似し、線分間の角度を用いてコーナーを検出
し、そのコーナーに対して階段状の歪みか否かの判定を
行うことにより、線図形上の小さなノイズの影響を受け
ることなく、階段状の歪みの認識精度の向上が図れる。
さらに、所定の距離（画素）内の全ての２コーナーの組
合せに対して階段状の歪みの判定を行うことは、その階
段状の歪みの見落としをなくし、認識精度の向上が図れ
る。

【００１９】第２の発明では、円形状の線図形の形状特
徴を忠実に再現する近似線分を用いて階段状に歪んだ部
分の検出を行うことにより、第１の発明と同様に、階段
状の歪みの認識精度の向上が図れる。さらに、円形上の
線図形の線分近似をし、円形中心及び半径決定を行い、
滑らかな区間抽出をした後、階段状歪み候補の抽出と階
段状歪みの判定を行うことにより、最適なパラメータの
組合せの設定の容易化が図れる。従って、前記課題を解
決できるのである。

【００２０】

【実施例】第１の実施例図１は、本発明の第１の実施例における円形状の線画像
から階段状のパターンを認識する画像認識方式の処理手
順を示す図である。図９は、図１の画像認識方式で用い
る階段状の歪みのモデルを示す図である。

【００２１】本実施例の画像認識方式では、図９に示す
ように、階段状の歪みはＡＢとＣＤがほぼ平行で、階段
状のステップの大きさｈがある程度大きく、かつ歪みの
方向が円形の輪郭方向ｚに沿った形状でモデル化する。
そして、図１の処理手順に従い、円形状の線図形から、
このモデルに合致する部分を検出するようにしている。

【００２２】図１の画像認識方式では、まず、線分近似
処理３１により、円形状の線図形をその形状特徴を十分
反映する線分で近似し、円形中心決定処理３２で、円形
状の線図形の中心を決定し、さらに、コーナー検出処理
３３で、階段状歪みの一部分の候補となるコーナーを検
出する。そして、階段状歪み候補抽出処理３４により、
階段状の歪みの候補となる２つのコーナーの組を抽出し
た後、階段状歪み判定処理３５で、歪みの候補から階段
状歪みを決定する。以下、これらの各処理（１）〜
（５）を説明する。

【００２３】（１）線分近似処理３１図１０は、図１において円形状の線図形を線分で近似す
る方法を示す図である。線分近似処理３１では、曲線で
表される円形状の線図形を線分（折れ線）で近似するこ
とによって、形状の認識を取り扱いやすくする。近似の
度合のパラメタは、ある区間を近似する線分と各線図形
上の点との距離（ｈ_i，ｉ＝１，２，…，ｎ）の平均
（Σｈ_i／ｎ）を用いる。この値が小さいほど近似度合
が高い。この近似度合がある閾値Ｄ１より小さく、かつ
長さが最も長い線分をその区間の近似線分として選ぶ。
さらに、近似した線分の終点を始点に置き換えてこの操
作を、全ての円形状の線図形を近似し終わるまで繰り返
す。こうすることにより、円形状の線図形の形状特徴を
失わない折れ線を得ることができる。

【００２４】（２）円形中心決定処理３２図１１は、図１において円形状の線図形の中心の抽出方
法を示す図である。円形中心決定処理３２では、以後の
処理で必要となる円形状の線図形の中心Ｏを決定する。
図１１に示すように、円形状の線図形の外接する四角形
の中心Ｏを円形状の線図形の中心とする。外接四角形の
縦、横の辺の長さｘ，ｙは、ｘ＝ｙである。

【００２５】（３）コーナー検出処理３３図１２は、図１において線分近似した線図形から階段状
の歪みの一部であるコーナーを検出する方法を示す図で
ある。４０は線分近似した円形状の線図形の一部分を示
し、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，…がその線図形の頂点で
ある。θ１，θ２，…は各頂点における線図形の中心に
向かう方向の角度である。

【００２６】コーナー検出処理３３では、階段状に歪み
の一部分となり得る部分を検出する。図１２に示すよう
に、コーナーは線分近似処理３１で得られた頂点Ａ，
Ｂ，Ｃ，…の１つを中心とし、中心とその両隣の頂点と
を結ぶ２つ線分で構成され、その２つ線分のなす角度θ
が次式（１）の条件を満たすものとする。 θ＞Θ＋α または θ＜Θ−α ・・・（１）但し、Θ；真円を前記線分近似法で近似した多角形の内
角の平均値即ち、θ１＞Θ＋α、θ２＜Θ−αのとき、
図１２のＢＣＤ、ＣＤＥをコーナーとして検出する。

【００２７】（４）階段状歪み候補抽出処理３４この階段状歪み候補抽出処理３４では、コーナーの中心
間の線図形上での距離（即ち、画素数）がある閾値Ｎを
こえないような、全ての２コーナーの組合せを階段状の
歪みの候補として抽出する。

【００２８】（５）階段状歪み判定処理３５図１３は、図１において２つのコーナーの組合せが階段
状の歪みかどうかの判定方法を示す図である。Ｖ１１，
Ｖ１２，Ｖ２２は線分近似した円形状の線図形の一部
分、θ１，θ２は円形状の線図形の中心Ｏに向かう方向
の角度、ｄ１，ｄ２は各線分Ｖ１１Ｃ１，Ｃ２Ｖ２２と
中心Ｏとのなす角度である。

【００２９】階段状歪み判定処理３５では、階段状歪み
候補抽出処理３４で得られた階段状の歪み候補に対し
て、実際に図９の歪みのモデルに合うかどうかの判定を
行う。図１３に示すように、階段状の歪みの判定には、
階段状歪み候補抽出処理３４で抽出したコーナーＣ１，
Ｃ２対に対して、平行性、階段の高さ、及び方向性の３
点のチェックに加え、２コーナーＣ１，Ｃ２の間の形状
が、図９の階段状の歪みのモデルにあっているかどうか
の判定をするため、連続性のチェックをする。そして、
この４つの条件をすべて満たしているコーナーＣ１，Ｃ
２対を階段状の歪みと判定する。それぞれの判定は、次
の方法〜で行う。

【００３０】コーナー対の平行性線分Ｖ１１Ｃ１と線分Ｃ２Ｖ２２の平行性をチェック
し、次式（２）の条件を満たすかどうかの判定をする。｜θ１＋θ２−３６０｜≦Ｐ・・・（２）但し、Ｐ；平行性の誤差の閾値コーナー対の階段の高さコーナーＣ１，Ｃ２対を、階段状の歪みと判断するのに
十分な高さｈがあるかどうかのチェックをする。高さｈ
はコーナーＣ１から線分Ｃ２Ｖ２２の延長線上におろし
た垂線の長さを用いる。この高さｈがある閾値Ｈ以上な
ら、高さの条件を満たしたものとする。

【００３１】コーナー対の方向性階段状の歪みが円形状の線図形の円周に沿っているかど
うかのチェックをする。方向性の判定には、線分Ｃ１Ｖ
１２と線分Ｖ２１Ｃ２がそれぞれ、その中点と円形状の
線図形の中心Ｏを結んだ線分となす角度ｄ１，ｄ２を用
い、次式（３）を満たすとき、方向性を満たすものとす
る。｛（ｄ１−９０）＋（ｄ２−９０）｝／２≦Ｅ・・・（３）但し、Ｅは方向性の誤差の閾値コーナー対の連続性２コーナーＣ１，Ｃ２の間の部分、即ち区間Ｖ１２Ｖ２
１に大きな形状の変化がなく、線分Ｃ１Ｖ１２と線分Ｖ
２１Ｃ２が滑らかにつながるかどうかのチェックをす
る。線分Ｃ１Ｃ２を仮定し、この線分Ｃ１Ｃ２の円形状
の線図形を近似している度合で判定する。円形状の線図
形近似の度合は、線分近似処理３１の方法を用い、この
近似の度合がある閾値Ｄ２（但し、Ｄ２＞Ｄ１）以下な
ら連続性を満たすものとする。

【００３２】以上のように、本実施例では、与えられた
階段状の歪みを含む円形状の線図形から、階段状に歪ん
だ部分の検出に、円形状の線図形の形状特徴を忠実に再
現する近似線分処理３１を行うため、線図形上の小さな
ノイズの影響を受けることがなく、正確に検出ができ
る。しかも、距離Ｎ画素内の全ての２コーナーの組合せ
に対して、階段状歪み判定処理３５で階段状の歪みの判
定をしているため、歪みの途中に突起があるような比較
的大きな歪みに対しても正確に検出できる。

【００３３】第２の実施例図１４は、本発明の第２の実施例における円形状の線図
形から階段状のパターンを検出する画像認識方式の処理
手順を示す図である。この画像認識方式では、線分近似
処理４１において、第１の実施例の線分近似処理３１と
同様に、円形状の線図形をその形状特徴を十分反映する
線分で近似する。そして、円形中心及び半径決定処理４
２で、円形状の線図形の中心と半径を決定し、滑らかな
区間抽出処理４３により、線分で近似された輪郭から滑
らかな部分を抽出する。次いで、階段状歪み候補抽出処
理４４により、滑らかな区間の不連続な部分から階段状
の歪みの候補を抽出した後、階段状歪み判定処理４５
で、歪みの候補から階段状歪みを判定する。以下、これ
らの各処理（ｉ）〜（ｖ）を説明する。

【００３４】（ｉ）線分近似処理４１線分近似処理４１では、第１の実施例の線分近似処理３
１と同様に、図１０に示すように、曲線で表される円形
状の線図形を線分（折れ線）で近似する。

【００３５】（ii）円形中心及び半径決定処理４２円形中心及び半径決定処理４２では、以後の処理で必要
となる円形状の線図形の中心Ｏ及び半径ｒを決定する。
図１１に示すように、円形状の線図形の外接する四角形
の中心Ｏを円形状の線図形の中心とし、外接四角形の
縦、横の辺の長さｘ，ｙの平均値の１／２((ｘ＋ｙ）／
４）を半径ｒとする。

【００３６】(iii）滑らかな区間抽出処理４３図１５は、図１４において円形状の線図形を線分近似し
た折れ線から、滑らかな区間を抽出する方法を示す図で
ある。

【００３７】滑らかな区間抽出処理４３では、近似した
折れ線に対して滑らかにつながっている区間、即ち線図
形上で歪みがない区間を抽出する。図１５に示すよう
に、滑らかな区間の判定には、折れ線の各頂点の内側
（円形の中心側）の角度θ１１，θ１２，θ１３，θ１
４，θ１５，θ１６、線分の円形の中心Ｏに対する傾き
ｄ１１，ｄ１２，ｄ１３，ｄ１４，ｄ１５、及び円形の
中心Ｏから線分の中点までの距離ｒ_a，ｒ_b，ｒ_c，ｒ
_d，ｒ_eの３つをパラメタとして用いる。

【００３８】滑らかな区間を求めるために、まず、滑ら
かな区間の切れ目となる頂点及び線分を求める。滑らか
な区間の切れ目となる線分及び頂点を前記３つのパラメ
ータを用いて、それぞれ、次のように定義する。［滑らかな区間の切れ目となる線分の定義］円形の中心Ｏに対する傾きが９０度近傍（９０−δ
＜ａ＜９０＋δ）にない線分円形の中心Ｏから線分の中点までの距離が円形の半
径ｒの近傍（Ｒ−δ＜ｒ＜Ｒ＋δ）にない線分［滑らかな区間の切れ目となる頂点の定義］内側の角度θが、真円を前記方法で線分近似した多
角形の内角の平均値αの近傍（α−δ＜θ＜α＋δ）に
ない頂点滑らかな区間の切れ目となる線分の両端の頂点滑らかな区間は、以上定義した滑らかな区間の切れ目と
なる線分及び頂点を用いて、次のように定義する。 ○連続する、滑らかな区間の切れ目となる２頂点間の区
間で、滑らかな区間の切れ目となる線分を含まない区間（iv）階段状歪み候補抽出処理４４階段状歪み候補抽出処理４４では、滑らかな区間抽出処
理４３で、滑らかな区間として抽出されなかった、全て
の区間（以下、歪み候補区間という）を階段状の歪みの
候補として抽出する。

【００３９】（ｖ）階段状歪み判定処理４５図１６は、図１４において階段状の歪みの判定方法を示
す図である。階段状歪み判定処理４５では、階段状歪み
候補抽出処理４４で抽出された、歪み候補区間に対し
て、実際に歪みがあるかどうかの判定をする。図１６に
示すように、歪みの判定のパラメタには、歪み候補区間
の両端点から円形の中心Ｏまでの距離ｇ１，ｇ２の差
（｜ｇ１−ｇ２｜、以下、ギャップＧという）と、両端
点と円形の中心Ｏを結んだ線分のなす角度（以下、中心
角という）φとを用いる。階段状の歪みの特徴として、
ギャップＧが大きいほど、また中心角φが小さいほど、
歪みがはっきりと現れる。この特徴を利用し、次式
（４）によって階段状の歪みがあるかどうかの判定をす
る。｜ｇ１−ｇ２｜／φ≦Π ・・・（４）但し、Π；階段状の歪みの判定に用いる閾値以上のように、本実施例では、第１の実施例と同様に、
与えられた階段状の歪みを含む円形状の線図形から、階
段状に歪んだ部分の検出に、円形状の線図形の形状特徴
を忠実に再現する近似線分を用いるため、線図形上の小
さなノイズの影響を受けることなく、正確な検出ができ
る。さらに、円形状の線図形の線分近似をすることによ
り、取り扱う頂点数が少なくなるため、形状認識処理が
容易になり、歪み検出アルゴリズムも簡潔なため、高速
な認識処理が可能である。その上、階段状の歪みの最終
的な判定でのパラメータが１つで、最適な値を設定する
のが容易である。

【００４０】なお、本発明は、階段状の歪みの一つであ
るリベットのひび割れ検出に限定されず、円形状の線図
形における他の階段状の歪みを検出する場合にも種々適
用できる。

【００４１】

【発明の効果】以上詳細に説明したように、第１の発明
では、与えられた階段状の歪みを含む円形状の線図形か
ら、階段状に歪んだ部分の検出に、円形状の線図形の形
状特徴を忠実に再現する近似線分を用いるようにしてい
るので、線図形上の小さなノイズの影響を受けることが
なく、正確な検出ができる。しかも、ある距離（画素）
内の全ての２コーナーの組合せに対して、階段状の歪み
の判定をしているので、歪みの途中に突起等があるよう
な比較的大きな歪みに対しても正確に検出できる。

【００４２】第２の発明では、第１の発明と同様に、円
形状の線図形の形状特徴を忠実に再現する近似線分を用
いて階段状に歪んだ部分の検出を行うようにしているの
で、線図形上の小さなノイズの影響を受けることがな
く、正確な検出ができる。さらに、円形状の線図形の線
分近似をすることにより、取り扱う頂点数が少なくなる
ため、形状認識処理が容易になり、歪み検出アルゴリズ
ムも簡潔なため、高速な認識処理が可能である。その
上、階段状の歪みの最終的な判定でのパラメータが１つ
で、最適な値を設定するのが容易である。従って、円形
状の線図形において、リベット欠陥等といった種々の階
段状の歪み部分を的確に検出できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施例における画像認識方式の
処理手順を示す図である。

【図２】従来の画像認識方式を説明するためのリベット
かしめ頭とひび割れの様子を示す図である。

【図３】図２のリベットかしめ頭の輪郭線を示す図であ
る。

【図４】図３中の突起部分を示す図である。

【図５】図３のひび割れのモデルを示す図である。

【図６】図３のひび割れの検出結果を示す図である。

【図７】従来の問題点の説明図である。

【図８】従来の問題点の説明図である。

【図９】図１で用いる階段状の歪みのモデルを示す図で
ある。

【図１０】図１の線分近似を示す図である。

【図１１】図１の円形状線図形の中心抽出を示す図であ
る。

【図１２】図１のコーナー検出を示す図である。

【図１３】図１の階段状の歪みの判定を示す図である。

【図１４】本発明の第２の実施例における画像認識方式
の処理手順を示す図である。

【図１５】図１４の滑らかな区間抽出を示す図である。

【図１６】図１４の階段状の歪みの判定方法を示す図で
ある。

【符号の説明】

３１，４１線分近似処理３２円形中心決定処理３３コーナー検出処理３４，４４階段状歪み候補抽出処理３５，４５階段状歪み判定処理４２円形中心及び半径決定処理４３滑らかな区間抽出処理

フロントページの続き (72)発明者坂本常豊愛知県名古屋市千種区内山三丁目８番10号株式会社沖テクノシステムズラボラトリ内 (72)発明者塚本隆啓愛知県名古屋市千種区内山三丁目８番10号株式会社沖テクノシステムズラボラトリ内 (72)発明者早川輝雄愛知県名古屋市港区大江町10番地三菱重工業株式会社名古屋航空宇宙システム製作所内 (72)発明者寺境弘之愛知県名古屋市港区大江町10番地三菱重工業株式会社名古屋航空宇宙システム製作所内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】階段状の歪みを含む円形状の線図形の該
階段状の歪みの部分を検出する画像認識方式において、前記線図形の形状特徴を失わない線分で円形を近似し、
前記線分間の角度を用いてコーナーを検出し、前記検出
された近傍の２コーナーに対して平行性、連続性、階段
の高さ、及び方向性を、それぞれ特徴量をパラメータと
する計算式を用いて判定することにより、前記階段状の
歪みの部分を検出することを特徴とする画像認識方式。
【請求項２】階段状の歪みを含む円形状の線図形の該
階段状の歪みの部分を検出する画像認識方式において、前記線図形の形状特徴を失わない線分で円形を近似し、
前記線分間の角度、線分の傾き、及び線分の中心からの
距離を用いて滑らかな区間を抽出し、前記抽出れた滑ら
かな区間以外の区間の円形の中心からの距離の差とその
区間の中心角を用いた計算式により、前記階段状の歪み
の部分を検出することを特徴とする画像認識方式。