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JPH0551944B2 - - Google Patents

Info

Publication number
JPH0551944B2
JPH0551944B2 JP1225105A JP22510589A JPH0551944B2 JP H0551944 B2 JPH0551944 B2 JP H0551944B2 JP 1225105 A JP1225105 A JP 1225105A JP 22510589 A JP22510589 A JP 22510589A JP H0551944 B2 JPH0551944 B2 JP H0551944B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image data
difference
focal length
binarized image
binarization
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
JP1225105A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JPH0388079A (en
Inventor
Micha Yokota
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Seikosha KK
Original Assignee
Seikosha KK
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Seikosha KK filed Critical Seikosha KK
Priority to JP1225105A priority Critical patent/JPH0388079A/en
Publication of JPH0388079A publication Critical patent/JPH0388079A/en
Publication of JPH0551944B2 publication Critical patent/JPH0551944B2/ja
Granted legal-status Critical Current

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Landscapes

  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
  • Image Input (AREA)
  • Closed-Circuit Television Systems (AREA)

Description

【発明の詳細な説明】[Detailed description of the invention] 【産業上の利用分野】[Industrial application field]

本発明は、被観測物体の輪郭、形状の認識に最
適な2値化画像データを得るための2値化処理方
法に関するものである。
The present invention relates to a binarization processing method for obtaining binarized image data optimal for recognizing the outline and shape of an observed object.

【従来の技術】[Conventional technology]

従来において用いられているこの種の物体認識
装置としては、予め実験的にカメラによつて標準
試料としての物体を撮像して得られたカメラの出
力を2値化して良品判定基準となる2値化レベル
を得ておき、検査対象物を撮像して得られたカメ
ラの出力を2値化して、上記の予め得られている
良品判定基準としての2値化レベルと対比し、2
値化画像中の画素数、その分布状況(ヒストグラ
ム)によつて良品または不良品の判定を行なつて
いる。 しかし、良品、不良品の区別が2値化レベルと
してはつきり現われるのは、むしろきわめて特殊
な場合であつて、あいまいなレベルであることが
通常であり、良品判定基準としての2値化レベル
を一律に決定することは難しい。また、一旦これ
を決定したとしても、検査当日の天候などにより
部屋の明るさが変化したり、検査対象物の表面の
状態が微妙に相違しているなど、検査環境に変化
があると、良品を不良品と判定してしまうことが
ある。 特に奥行のあるものの場合には、複数の特徴点
のいずれかがカメラの焦点から外れてしまうため
に、再現性のよい画像を得ることができず、信頼
性が低下する。 そこで、複数台のカメラによつて各特徴点ごと
に各別に判定を行うことが考えられるが、その操
作はきわめて繁雑なものである。 また、例えば特開昭62−47788号公報に開示さ
れているものでは、カメラによつてエツジ部をぼ
かした像に対応するビデオ信号を得るようにして
おり、基準物体から得た標準データと、被観測物
体から得た測定データとを比較することによつて
行つている。しかし、この従来技術においても、
常に標準データを環境の変化等に対応して求めな
ければならず、その判断はきわめて難しいもので
ある。 また、イメージセンサの出力を2つの基準レベ
ルによ2値化回路を介して2値化画像データに変
換し、前記画像データの差画像から算出されたレ
ンズ焦点補正量によつて焦点を補正する技術が、
例えば特開昭55−137784号公報、特開昭61−
20468号公報、特開昭50−129016号公報等に開示
されている。
This type of object recognition device that has been used in the past uses a camera to image an object as a standard sample in advance, and converts the obtained camera output into a binary value, which is used as a standard for determining good quality. Obtain the conversion level, binarize the output of the camera obtained by imaging the inspection object, and compare it with the above-obtained binary level as a standard for determining good quality.
Good or defective products are determined based on the number of pixels in the valued image and their distribution (histogram). However, it is only in very special cases that the distinction between good and defective products is clearly expressed as a binary level, and the level is usually ambiguous. It is difficult to uniformly determine. Furthermore, even if this is determined once, if there are changes in the testing environment, such as changes in the brightness of the room due to the weather on the day of the test, or subtle differences in the surface condition of the test object, it may be difficult to find a non-defective product. may be determined to be defective. Particularly in the case of a deep object, any of the plurality of feature points will be out of focus of the camera, making it impossible to obtain an image with good reproducibility and reducing reliability. Therefore, it is conceivable to perform determination for each feature point separately using a plurality of cameras, but this operation is extremely complicated. Further, for example, in the method disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 62-47788, a video signal corresponding to an image with blurred edges is obtained using a camera, and standard data obtained from a reference object and This is done by comparing the measured data obtained from the observed object. However, even in this conventional technology,
Standard data must always be obtained in response to changes in the environment, and making such decisions is extremely difficult. Further, the output of the image sensor is converted into binary image data using two reference levels via a binary conversion circuit, and the focus is corrected by the lens focus correction amount calculated from the difference image of the image data. The technology is
For example, JP-A-55-137784, JP-A-61-
It is disclosed in JP-A No. 20468, Japanese Patent Application Laid-open No. 129016-1980, etc.

【発明が解決しようとする課題】[Problem to be solved by the invention]

しかし、この従来技術は、いずれも特定の1つ
の面に正確にピントを合わせて鮮明な画像を容易
に得るようにしたものであるが、正確にピントの
合つた画像は他の部分が極端に不鮮明になり、そ
のため必ずしも被観測物体の形状のすべての部分
を認識するのに最適な画像ではない場合がある。
例えば、階段形状の1つの面に正確にピントを合
わせた画像では、ピントから外れた他の部分の形
状が認識できなくなる。それよりも特定の1つの
面には正確にピントは合つていないが、他の面の
形状も含めて他のすべての部分も十分に認識でき
る焦点距離に設定した方が、被観測物体の輪郭形
状の認識にとつては望ましい場合がある。 そこで、本発明は、このような階段形状または
奥行のあるような複雑な被観測物体の輪郭形状を
適正に認識するのに最適な2値化画像を、簡単に
得ることを可能とする画像処理装置における2値
化処理方法を提供することを目的とするものであ
る。
However, all of these conventional techniques are designed to easily obtain a clear image by accurately focusing on one specific surface, but an accurately focused image has other parts that are extremely sharp. The image may be blurred and therefore not necessarily the best image for recognizing all parts of the shape of the observed object.
For example, in an image in which one face of a staircase shape is accurately focused, the shape of other parts that are out of focus cannot be recognized. It is better to set the focal length to a point where one specific surface cannot be precisely focused, but all other parts, including the shapes of other surfaces, can be sufficiently recognized. This may be desirable for recognizing contour shapes. Therefore, the present invention provides image processing that makes it possible to easily obtain a binarized image that is optimal for properly recognizing the contour shape of a complicated object to be observed, such as a staircase shape or a deep object. The object of the present invention is to provide a binarization processing method in an apparatus.

【課題を解決するための手段】[Means to solve the problem]

上記目的を達成するために、本発明の画像処理
装置における2値化処理方法は、 撮像手段6により被観測物体1をある焦点距
離で撮像して信号を出力し、 2値化基準レベルがQである第1の2値化回
路10を介して上記撮像信号を2値化画像デー
タとして出力し、 2値化基準レベルが上記Qよりも一定レベル
だけ異なるQ−Δqである第2の2値化回路1
1を介して上記撮像信号を2値化画像データと
して出力し、 上記第1の2値化回路からの2値化画像デー
タと上記第2の2値化回路からの2値化画像デ
ータの排他的論理和をとつて差画素数Kを検知
し、 上記差画素数Kに対応して上記撮像手段の焦
点距離を予め定められた量だけ変更し、 この変更された焦点距離のもとで上記工程
〜を実行して新たな差画素数Kを検知し、 上記工程における差画素数Kと上記工程
における新たな差画素数Kとの差Δkを算出し、 上記Δkが予め定められた基準値K0になるま
で上記工程,を実行し、 上記Δkが予め定められた基準値K0以下にな
つたときの焦点距離における2値化画像データ
を適性とする ことを特徴とするものである。
In order to achieve the above object, the binarization processing method in the image processing apparatus of the present invention includes: imaging the observed object 1 by the imaging means 6 at a certain focal length and outputting a signal, and setting the binarization reference level to Q. The image pickup signal is outputted as binarized image data through the first binarization circuit 10, and a second binary signal whose binarization reference level is Q-Δq which is different from the above Q by a certain level is outputted as binarized image data. conversion circuit 1
1, and outputs the imaging signal as binarized image data through a circuit 1, and excludes the binarized image data from the first binarizing circuit and the binarized image data from the second binarizing circuit. The difference pixel number K is detected by calculating the logical OR, and the focal length of the imaging means is changed by a predetermined amount in accordance with the difference pixel number K, and the Execute the steps ~ to detect a new number of difference pixels K, calculate the difference Δk between the number of difference pixels K in the above step and the new number K of difference pixels in the above step, and set the above Δk to a predetermined reference value. The above steps are performed until K0 is reached, and the binarized image data at the focal length when the above Δk becomes less than or equal to a predetermined reference value K0 is determined to be appropriate.

【実施例】【Example】

第1図は、本発明の画像処理装置における2値
化処理方法を実施するための装置の全体構成を示
す。 被観測物体1は、キヤリア2上に位置決めして
固定されており、前工程3から後工程4へ搬送さ
れる途中で、本発明による2値化処理が行われ、
物体の形状の認識が行われる。キヤリア2がこの
認識位置に到達したことは、センサ5により検出
される。この認識位置の真上に、焦点合せ機構6
aを備えた撮像手段の一例としてのビデオカメラ
6が、物体1を撮像可能に配設してある。ビデオ
カメラ6およびセンサ5は、認識装置本体7に内
蔵してある制御回路により制御されるものであ
る。認識後の最終判定は、端子8より出力信号と
して後工程4へ送出される。装置本体7にはデイ
スプレー7aが備わつており、撮像により得られ
た2値化画像データに基づく2値化画像を表示す
るようになつている。 ビデオカメラ6は、第2図i−i′線に沿つて走
査され、物体1を撮像し、光電変換後の出力電圧
を制御回路へ出力する。この物体1は、複雑な形
状を有するもので、ビデオカメラ6から異なる距
離の平面1a,1b,1c,1dに4個の穴1
e,1f,1g,1hを開設してある。したがつ
て、第2図bに示すように、穴1e,1f,1
g,1hを特徴点とし、この穴を中心とする領域
を観測領域j1,j2,j3,j4に指定してい
る。線i−i′上には、1e,1fを含む観測領域
j1,j2が存在しており、下記の観測方法に従
つて各観測領域を順次観測するものである。 第3図は、この穴1e,1fに注目し、断面i
−i′を1ライン分の出力電圧として示している。
上記したように、穴1e,1fが開設してある面
1a,1bは、ビデオカメラ6から異なつた距離
にあるので、一度にカメラの焦点を一致させるこ
とができない。特に、接写より詳細に撮像する場
合には、レンズ系の焦点深度が浅くなり、この傾
向が大きくなる。 そこで、面1aに焦点を合わせると、穴1eは
シヤープに撮像できるが、穴1fはぼけの状態に
なる。このため、これらの画像を2値化し、穴径
を計測しようとすると、観測領域j1の2つの基
準レベルQ1とQ1−Δqとから、正確に穴1eの径
を求めることができるが、観測領域j2では、基
準レベルQ2の設定そのものが難しく、穴1fの
径を正確に求めることができない。 このような状態の穴1fに対して、2値化の基
準レベルQ2、および変化量Δqだけ異なるQ2−
Δqの場合の2値化画像データを、第4図a,b
に示している。そして、第4図cには、これら2
つの2値化画像データの排他的論理和を計算して
得た差画像データを示している。 なお、穴1eのように焦点が一致している場合
には、変化量Δqに対してほとんどその2値化画
像データは変化せず、したがつて差画像データは
得られない。穴1fのようにぼけた場合には、変
化量Δqに対してかなりの2値化画像データに変
化が生じ、この変化に対して差画像データが第4
図cのように得られることになる。 この差画像データの差画素数をKとすると、次
のような関係がある。 K=f1(Δq) …(1) そこで、差画素数Kに対して、レンズ系焦点補
正量Δmを考えると、次のような関係がある。 Δm=f2(K) …(2) 一般に、(1),(2)式の関数f1,f2は非線形である
が、微小変化量Δqについて考える時、線形とし
て(3)式のように考えてもよい。 Δm≒α・K …(3) ここでαは比例係数であり、(3)式をテーブル化
して用いることができる。 したがつて、各観測領域ごとに、基準レベルQ
と、これと僅かに差のあるQ−Δqとの2つのレ
ベルを設定し、これらから得られる差画素数Kよ
り、レンズ系焦点補正量Δmを求めことができ
る。このΔmをビデオカメラ6の焦点合せ機構6
aへ指示して、焦点距離を変更することができ
る。この変更された焦点距離により上記と同様に
して新しい差画素数Kを検知し、元の差画素数K
と新しい差画素数Kとの差Δkを算出し、このΔk
が予め定められた基準値K0以下になつたときの
焦点距離における2値化画像データを適正なもの
とする。このようにして被観測物体1の観測領域
ごとに、Δkが基準値K0以下になつた焦点距離に
おける2値化画像データを得るものである。 次に、第5図により本発明の方法を具体的に説
明する。 まず、観測に先立つて、各観測領域までの焦点
距離を標準的な観測物体に対して予め測定してお
く。また、焦点距離の補正を焦点距離の増加また
は減少の方向で行う場合には、適正な焦点距離よ
りも短くまたは長く設定し、少しぼけが生ずるよ
うに設定しておく。これにより、焦点距離の補正
の方向が一方向の制御だけでよくなる。 そこで、各観測領域ごとに、ビデオカメラ6
により当該観測領域の物体1を当該焦点距離で撮
像して信号を出力する。この信号を、2値化基
準レベルがQである第1の2値化回路10を介し
て“1”か“0”かの2値化画像データaとして
出力し、同時に、2値化基準レベルが上記Qよ
りも一定レベルだけ異なるQ−Δqである第2の
2値化回路11を介して2値化画像データbとし
て出力する。両2値化画像データa,bは、論
理演算回路12で排他的論理和をとり、カウンタ
13によりカウントして差画素数Kを検知する。 差画素数Kに対応する焦点補正量Δmは、テー
ブル化されて記憶してあるので、このテーブルか
ら、上記差画素数Kに対応する焦点補正量Δm
を得て、焦点合せ機構6aに供給して焦点距離を
Δmだけ増加または減少させる。この変更され
た焦点距離のもとで上記工程〜を実行して新
たな差画素数Kを検知する。 そこで、元の差画素数Kと新たな差画素数K
との差Δkを算出する。通常の場合、新たなK<
元のKとなる。そこで補正の収束条件として、そ
の差Δk=(元のK)−(新たなK)を求め、上記
Δkが予め定められた基準値K0になるまで上記工
程,を実行する。そして、上記Δkが予め
定められた基準値K0以下になつたときの焦点距
離における2値化画像データを適性と判断すよう
に処理しているのである。 この基準値K0は被観測物体1の形状に応じて
適宜の値に予め設定する。例えば、穴が浅く物体
の1つの面にピントが合えば十分にすべての部分
認識できるものであれば、K0は小さくてよく、
また階段状などの段差が大きい物体であれば、
K0は大きく設定することになる。 すべての観測領域j1〜j4について、上記の
ようにして適正な2値化画像データを得た後、最
初の初期焦点距離へ再設定し、次の被観測物体が
搬送されるのを待機する。 なお、上記の実施例では各観測領域に穴を有す
るる物体を示しているが、物体の中心部に突起を
有する形状の場合の2値化処理には、特に優れた
方法であり、迅速に適正な2値化画像データを得
ることができる。
FIG. 1 shows the overall configuration of an apparatus for carrying out a binarization processing method in an image processing apparatus of the present invention. The observed object 1 is positioned and fixed on a carrier 2, and is subjected to binarization processing according to the present invention while being transported from the front process 3 to the rear process 4.
Recognition of the shape of the object is performed. The sensor 5 detects that the carrier 2 has reached this recognition position. A focusing mechanism 6 is placed directly above this recognition position.
A video camera 6, which is an example of an imaging means equipped with a video camera 6, is arranged to be able to take an image of the object 1. The video camera 6 and the sensor 5 are controlled by a control circuit built into the recognition device main body 7. The final judgment after recognition is sent to the subsequent process 4 as an output signal from the terminal 8. The device main body 7 is equipped with a display 7a, which displays a binarized image based on binarized image data obtained by imaging. The video camera 6 is scanned along the line i-i' in FIG. 2, images the object 1, and outputs the output voltage after photoelectric conversion to the control circuit. This object 1 has a complicated shape, and has four holes 1 on planes 1a, 1b, 1c, and 1d at different distances from the video camera 6.
e, 1f, 1g, and 1h have been established. Therefore, as shown in FIG. 2b, the holes 1e, 1f, 1
g and 1h are feature points, and areas centered around these holes are designated as observation areas j1, j2, j3, and j4. Observation areas j1 and j2 including 1e and 1f exist on line i-i', and each observation area is sequentially observed according to the following observation method. Figure 3 focuses on these holes 1e and 1f, and shows the cross section i.
-i' is shown as the output voltage for one line.
As described above, the surfaces 1a and 1b with the holes 1e and 1f are located at different distances from the video camera 6, so the cameras cannot be brought into focus at once. In particular, when capturing images in detail rather than close-up, the depth of focus of the lens system becomes shallow, and this tendency becomes more pronounced. Therefore, when the surface 1a is focused, the hole 1e can be imaged sharply, but the hole 1f becomes blurred. Therefore, if you try to binarize these images and measure the hole diameter, you can accurately determine the diameter of the hole 1e from the two reference levels Q1 and Q1 - Δq of the observation area j1. In j2, it is difficult to set the reference level Q2 itself, and the diameter of the hole 1f cannot be determined accurately. For the hole 1f in such a state, the binarization reference level Q2 and Q2−, which differs by the amount of change Δq, are
Binarized image data in the case of Δq are shown in Figure 4 a and b.
It is shown in And in Figure 4c, these two
This shows difference image data obtained by calculating the exclusive OR of two binary image data. Note that when the focal points match as in the hole 1e, the binarized image data hardly changes with respect to the amount of change Δq, and therefore no difference image data can be obtained. In the case of blur as in hole 1f, a considerable change occurs in the binarized image data relative to the amount of change Δq, and the difference image data is
The result will be as shown in Figure c. Letting K be the number of difference pixels of this difference image data, the following relationship exists. K=f1(Δq) (1) Therefore, when considering the lens system focus correction amount Δm with respect to the number of differential pixels K, the following relationship exists. Δm=f2(K) …(2) Generally, the functions f1 and f2 in equations (1) and (2) are nonlinear, but when considering the minute change Δq, they can be considered linear as in equation (3). Good too. Δm≒α·K (3) Here, α is a proportional coefficient, and equation (3) can be used in a table. Therefore, for each observation area, the reference level Q
The lens system focus correction amount Δm can be determined from the difference in the number of pixels K obtained by setting two levels, Q-Δq, and Q-Δq, which are slightly different from this level. This Δm is determined by the focusing mechanism 6 of the video camera 6.
You can change the focal length by instructing a. Using this changed focal length, a new difference pixel number K is detected in the same manner as above, and the original difference pixel number K is detected.
Calculate the difference Δk between and the new difference pixel number K, and calculate this Δk
The binarized image data at the focal length when becomes less than or equal to a predetermined reference value K0 is determined to be appropriate. In this way, binarized image data is obtained for each observation region of the observed object 1 at a focal length where Δk is equal to or less than the reference value K0. Next, the method of the present invention will be specifically explained with reference to FIG. First, prior to observation, the focal length to each observation area is measured in advance with respect to a standard observation object. Further, when correcting the focal length in the direction of increasing or decreasing the focal length, the focal length is set shorter or longer than the appropriate focal length, and the focal length is set so that a little blurring occurs. This makes it possible to control the focal length correction in only one direction. Therefore, 6 video cameras were installed for each observation area.
The object 1 in the observation area is imaged at the focal length and a signal is output. This signal is output as binarized image data a of "1" or "0" via the first binarization circuit 10 whose binarization reference level is Q, and at the same time, the binarization reference level is is outputted as binarized image data b via the second binarization circuit 11 where Q-Δq is different from Q by a certain level. Both binary image data a and b are subjected to an exclusive OR in a logical operation circuit 12, and counted by a counter 13 to detect the difference number K of pixels. The focus correction amount Δm corresponding to the difference pixel number K is stored in a table, so from this table, the focus correction amount Δm corresponding to the difference pixel number K is calculated.
is supplied to the focusing mechanism 6a to increase or decrease the focal length by Δm. Under this changed focal length, the above steps ~ are executed to detect a new difference pixel number K. Therefore, the original number of difference pixels K and the new number of difference pixels K
Calculate the difference Δk. In the normal case, the new K<
It becomes the original K. Therefore, as a convergence condition for correction, the difference Δk=(original K)−(new K) is determined, and the above steps are executed until the above Δk reaches a predetermined reference value K0. Then, processing is performed so that the binarized image data at the focal length when Δk becomes less than or equal to a predetermined reference value K0 is determined to be suitable. This reference value K0 is set in advance to an appropriate value according to the shape of the observed object 1. For example, if the hole is shallow and all parts of the object can be recognized by focusing on one surface, then K0 may be small.
Also, if the object has large steps such as stairs,
K0 will be set large. After obtaining appropriate binarized image data for all observation areas j1 to j4 as described above, the focal length is reset to the first initial focal length and waits for the next object to be observed to be transported. Note that although the above example shows an object that has a hole in each observation area, it is an especially excellent method for binarization processing when the object has a shape that has a protrusion in the center, and can be performed quickly. Appropriate binarized image data can be obtained.

【発明の効果】【Effect of the invention】

以上説明したような本発明の2値化処理方法に
よれば、階段状または奥行のある被観測物体の形
状、輪郭を認識するのに最適な2値化画像データ
を簡単にかつ適正に得ることができるから、この
データにより、被観測物体の良品の判定が即座に
でき、精度のよい判定結果が得られて信頼性が向
上する。
According to the binarization processing method of the present invention as described above, it is possible to easily and appropriately obtain binarized image data that is optimal for recognizing the shape and outline of an object to be observed that has a stepped shape or depth. Since this data can be used to immediately determine whether the observed object is good or not, highly accurate determination results can be obtained and reliability is improved.

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

図面は本発明の2値化処理方法を説明するため
の説明図であり、第1図は本発明の方法を実施す
る装置の全体構成を示す斜視図、第2図a,bは
観測領域を説明する平面図、第3図は2つの観測
領域を同じ焦点距離のカメラで撮像した出力電圧
波形図、第4図aは焦点が合つていない場合にお
ける2値化の基準レベルQでの2値化波形図、第
4図bは同上における基準レベルQ−Δqでの2
値化出力波形図、第4図cは上記2つの2値化出
力の排他的論理和の2値化出力波形図、第5図は
レンズ焦点補正量を算出する基本構成図である。 1…被観測物体、6…撮像手段(ビデオカメ
ラ)、10,11…2値化回路、Q,Q−Δq…2
値化基準レベル、Δm…焦点補正量。
The drawings are explanatory diagrams for explaining the binarization processing method of the present invention. Fig. 1 is a perspective view showing the overall configuration of an apparatus for carrying out the method of the present invention, and Fig. 2 a and b show the observation area. A plan view for explanation, Fig. 3 is an output voltage waveform diagram obtained by capturing images of two observation areas with a camera of the same focal length, and Fig. 4 a shows the output voltage waveform at the standard level Q for binarization in the case of out of focus. The digitized waveform diagram, Figure 4b, is 2 at the reference level Q-Δq in the same as above.
FIG. 4c is a binary output waveform diagram of the exclusive OR of the two binary outputs, and FIG. 5 is a basic configuration diagram for calculating the lens focus correction amount. 1... Observation object, 6... Imaging means (video camera), 10, 11... Binarization circuit, Q, Q-Δq...2
Value standard level, Δm...Focus correction amount.

Claims (1)

【特許請求の範囲】 1 撮像手段6により被観測物体1をある焦
点距離で撮像して信号を出力し、 2値化基準レベルがQである第1の2値化回
路10を介して上記撮像信号を2値化画像デー
タとして出力し、 2値化基準レベルが上記Qよりも一定レベル
だけ異なるQ−Δqである第2の2値化回路1
1を介して上記撮像信号を2値化画像データと
して出力し、 上記第1の2値化回路からの2値化画像デー
タと上記第2の2値化回路からの2値化画像デ
ータの排他的論理和をとつて差画素数Kを検知
し、 上記差画素数Kに対応して上記撮像手段の焦
点距離を予め定められた量だけ変更し、 この変更された焦点距離のもとで上記工程
〜を実行して新たな差画素数Kを検知し、 上記工程における差画素数Kと上記工程
における新たな差画素数Kとの差Δkを算出し、 上記Δkが予め定められた基準値K0になるま
で上記工程,を実行し、 上記Δkが予め定められた基準値K0以下にな
つたときの焦点距離における2値化画像データ
を適性とする ことを特徴とする画像処理装置における2値化処
理方法。
[Claims] 1. The imaging means 6 images the object 1 to be observed at a certain focal length and outputs a signal, and the above-mentioned image is taken through the first binarization circuit 10 whose binarization reference level is Q. A second binarization circuit 1 which outputs a signal as binarized image data and whose binarization reference level is Q-Δq which is different from the above Q by a certain level.
1, and outputs the imaging signal as binarized image data through a circuit 1, and excludes the binarized image data from the first binarizing circuit and the binarized image data from the second binarizing circuit. The difference pixel number K is detected by calculating the logical OR, and the focal length of the imaging means is changed by a predetermined amount in accordance with the difference pixel number K, and the Execute the steps ~ to detect a new number of difference pixels K, calculate the difference Δk between the number of difference pixels K in the above step and the new number K of difference pixels in the above step, and set the above Δk to a predetermined reference value. Binary image data in an image processing device characterized in that the above steps are executed until K0 is reached, and the binarized image data at the focal length when the Δk becomes equal to or less than a predetermined reference value K0 is appropriate. processing method.
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