JPS60191373A - Recognizer for three-dimensional object - Google Patents
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Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
〔発明の利用分野〕
本発明は3次元物体認識装置に係り、特にマニプレータ
による3次元物体の取扱い、自走式ロボットの外界認識
等に好適な3次元物体認識装置に関する。[Detailed Description of the Invention] [Field of Application of the Invention] The present invention relates to a three-dimensional object recognition device, and particularly to a three-dimensional object recognition device suitable for handling three-dimensional objects with a manipulator, recognizing the external world of a self-propelled robot, etc. .
従来、任意に置かれた3次元物体をマニプレータ等によ
り取扱う場合、対象とする3次元物体を認識する方法と
して、1本のスリット光により距離画像を得る方法が一
般に用いられている(電気四学会連合大会論文集、昭和
45年、3245頁参照)。第1図はこの方法を用いた
3次元物体認識装置の構成例を示したもので、スリット
光投影器20から放射されたスリット光40は認識対象
物体10上に像45を形成し、テレビカメラ30はこの
像45を撮像して電気信号としてとり込み、図示しない
装置によって画像処理を行う。このようにして認識対象
物体10の3次元的な形状を認識するためには、スリッ
ト光40を適当な間隔で動かして認識対象物体10上を
走査してやる必要がある。第2図は上記の方法により第
1図のテレビカメラ30で得られる走査スリット光の映
像の一例を示したものである。この方式の場合、スリッ
ト光40の走査速度が遅いとテレビカメラ30で一定時
間間隔ごとに取込む映像の論理和を演算しないと全体像
が1つの画像として得られないから、余計な演算を必要
とする。また走査速度を十分に高速にすれば、テレビカ
メラの1画面の走査周期である1/30又は1/25秒
で画面内の認識対象物の第2図に示すような距離画像を
得ることができるが、このようにスリット光を高速に走
査するための特別な機構が必要となるという問題点が生
じる。さらに、第2図に示すような距離画像から認識対
象物の3次元的な情報を得るためには、該距離画像上の
線分の勾配の不連続点から面を検出し、面の方向を演算
する等の複雑な処理が必要となるっ
〔発明の目的〕
本発明の目的は、従来のようなスリット光を走査する機
構を必要とせず、また単純なアルゴリズムにより3次元
物体の形状1面の方向、表面性状等を短時間で認識でき
る3次元物体認識装置を提供することにある。Conventionally, when handling an arbitrarily placed three-dimensional object using a manipulator, etc., a method of obtaining a distance image using a single slit light is generally used as a method of recognizing the target three-dimensional object. (Refer to Proceedings of the United Nations Conference, 1971, p. 3245). FIG. 1 shows an example of the configuration of a three-dimensional object recognition device using this method. A slit light 40 emitted from a slit light projector 20 forms an image 45 on the recognition target object 10, and a television camera 30 captures this image 45, takes it in as an electrical signal, and performs image processing by a device not shown. In order to recognize the three-dimensional shape of the recognition target object 10 in this manner, it is necessary to move the slit light 40 at appropriate intervals to scan the recognition target object 10. FIG. 2 shows an example of an image of scanning slit light obtained by the television camera 30 of FIG. 1 using the method described above. In the case of this method, if the scanning speed of the slit light 40 is slow, the entire image cannot be obtained as a single image unless the logical sum of the images captured by the television camera 30 is calculated at regular time intervals, so extra calculations are required. shall be. Furthermore, if the scanning speed is set sufficiently high, it is possible to obtain a distance image of the recognition target on the screen as shown in Figure 2 in 1/30 or 1/25 seconds, which is the scanning period of one screen of a television camera. However, a problem arises in that a special mechanism is required to scan the slit light at high speed. Furthermore, in order to obtain three-dimensional information of the recognition target from a distance image as shown in Fig. 2, a surface is detected from a discontinuous point of the gradient of a line segment on the distance image, and the direction of the surface is determined. [Objective of the Invention] An object of the present invention is to eliminate the need for a mechanism for scanning slit light as in the conventional art, and to scan the shape of a three-dimensional object in one plane using a simple algorithm. An object of the present invention is to provide a three-dimensional object recognition device that can recognize the direction, surface texture, etc. of objects in a short time.
本発明は、上記目的を達成するために、格子状スリット
光を用い、かつ当該スリット光の認識対象物への投影に
よって得られる格子状パターン画像の2次元空間周波数
スペクトルのパターンをしらべることによシ3次元物体
の形状9面の方向、表面の性状等を認識するものである
。In order to achieve the above object, the present invention uses lattice-like slit light and examines the pattern of the two-dimensional spatial frequency spectrum of a lattice-like pattern image obtained by projecting the slit light onto a recognition target. This system recognizes the directions, surface properties, etc. of nine planes of a three-dimensional object.
以下本発明を実施例によって詳細に説明する。 The present invention will be explained in detail below using examples.
第3図はベルトコンベア上を流れる3次元物体を認識す
る本発明の装置の一実施例の全体構成図であシ、格子状
スリット光投影器50、ITVカメラ70、画像データ
処理部80、制御部90、認識部100および表示部1
10より構成される。FIG. 3 is an overall configuration diagram of an embodiment of the device of the present invention for recognizing a three-dimensional object flowing on a belt conveyor, which includes a grid-shaped slit light projector 50, an ITV camera 70, an image data processing unit 80, and a controller. section 90, recognition section 100 and display section 1
Consists of 10.
認識対象物体60はベルトコンベア10に乗せられ、右
又は左に移動する。当該認識対象物体の形状2面の方向
等を認識するため、後述する格子状スリット光投影器5
0により格子状スリット光(以後、簡単のためスリット
光と称する)を認識対象物体60に投影し、尚該認識対
象物体をITVカメラ70によシ撮像する。ITVカメ
ラ70は、スリット光源め種類によって異なり、例えば
ハロゲンランプ等の可視光源を使用する場合には通常I
TVカメラを用い(以下ではこのITVカメラとする)
、赤外発光素子を用いる場合には赤外線テレビカメラを
用いる。ITVカメラ70には認識対象物体60の幾何
学的な大きさの変化、焦点距離の変化に対応できるよう
にするため、ズーム比および焦点距離等を調節するため
の光学系制御部75を設けている。画像データ処理部8
0はITVカメラ70で撮像したアナログ画像信号V
(t)をディジタル化して内蔵の画像メモリに格納する
一方、格納した画像データのうち指定された認識対象領
域の画像データD1を認識部100に出力する。また、
必要に応じて制御部90に指令データC1を出力し、光
学系制御部75あるいは格子状スリット光投影器50の
制御をさせる場合もある。The recognition target object 60 is placed on the belt conveyor 10 and moves to the right or left. In order to recognize the direction of the two planes of the object to be recognized, a lattice-shaped slit light projector 5, which will be described later, is used.
0, a lattice-shaped slit light (hereinafter referred to as slit light for simplicity) is projected onto the recognition target object 60, and the recognition target object is imaged by the ITV camera 70. The ITV camera 70 differs depending on the type of slit light source. For example, when using a visible light source such as a halogen lamp, it is usually
Using a TV camera (hereinafter referred to as ITV camera)
If an infrared light emitting element is used, an infrared television camera is used. The ITV camera 70 is provided with an optical system control unit 75 for adjusting the zoom ratio, focal length, etc. in order to be able to respond to changes in the geometric size and focal length of the recognition target object 60. There is. Image data processing section 8
0 is an analog image signal V captured by the ITV camera 70
(t) is digitized and stored in the built-in image memory, while outputting image data D1 of the designated recognition target area among the stored image data to the recognition unit 100. Also,
If necessary, the command data C1 may be output to the control section 90 to control the optical system control section 75 or the lattice-shaped slit light projector 50.
制御部90は、画像データ処理部80あるいは認識部1
00からの指令データC2を入力として、光学系制御部
75又は格子状スリット光投影器50を制御する。認識
部100は、画像データ処理部80に指令データC3を
送シ、画像データを受けて2次元空間周波数スペクトル
の演算と該スペクトルパターンから後述するようにして
認識対敷物体の3次元形状9面の方向および面の性状等
の認識を実行する。また、必要に応じて制御部90に指
令データC2を出力する場合もある0表示部110は、
認識部100で実行する2次元空間周波数演算対象領域
の表示、認識結果の表示等を行う。The control unit 90 controls the image data processing unit 80 or the recognition unit 1.
The optical system controller 75 or the lattice-shaped slit light projector 50 is controlled by inputting the command data C2 from 00. The recognition unit 100 sends command data C3 to the image data processing unit 80, receives the image data, calculates a two-dimensional spatial frequency spectrum, and uses the spectrum pattern to determine nine three-dimensional shapes of the object to be recognized as described later. Recognizes the direction of the surface and the properties of the surface. Further, the 0 display unit 110 may output command data C2 to the control unit 90 as necessary.
The area to be subjected to the two-dimensional spatial frequency calculation performed by the recognition unit 100 is displayed, the recognition results are displayed, and the like.
以上が第3図の実施例の概略であるが、次に各部の詳細
についてのべる。第4図は、格子状スリット光投影器5
0の一実施例を示したもので、格子状スリット板510
手前に光源52を配置し、格子状スリット板51を通っ
て出た光をレンズ53によって投影する方式のものであ
る。格子状スリット板51は状況に応じてモータ54に
より格子間隔の異なったものに切換えることができる。The above is an outline of the embodiment shown in FIG. 3, and the details of each part will be described next. FIG. 4 shows a grid-like slit light projector 5.
0 shows an example of the grid-like slit plate 510.
A light source 52 is placed in front, and the light emitted through a grid-like slit plate 51 is projected by a lens 53. The lattice-like slit plate 51 can be switched to one with a different lattice spacing by a motor 54 depending on the situation.
また、投影したスリット像の焦点はサーボモータ55に
よシ自動的々調節が可能である。なお、本方式では、格
子状スリットとして透過型の液晶を使うこともでき、こ
の時は格子間隔を電気的に切52A、52Bからの光を
シリンドリカルレンズ56A、56Bで平行スリットビ
ームとして投光するもので、これら2台の平行スリット
光投影器50A、50Bの平行スリットビームは互いに
90°スリツトの方向が異なるように支持台57に設置
され、両者で格子状のスリット光を生成している。これ
らいずれを使うにしても従来例のようにスリット光を走
査させる機構は必要なく、またITVカメラ70で一度
の走査により全体の像を撮像できる。Further, the focus of the projected slit image can be automatically adjusted by the servo motor 55. Note that in this method, a transmissive liquid crystal can be used as the lattice-shaped slits, and in this case, the lattice spacing is electrically cut and the light from the 52A and 52B is projected as a parallel slit beam by the cylindrical lenses 56A and 56B. The parallel slit beams of these two parallel slit light projectors 50A and 50B are installed on a support stand 57 so that the slit directions differ by 90° from each other, and both generate lattice-shaped slit lights. Whichever of these is used, there is no need for a mechanism for scanning the slit light as in the conventional example, and the ITV camera 70 can capture the entire image by scanning once.
第6図は、第3図で示した画像データ処理部80の具体
的な一実施例を示したものであり、画像信号ディジタイ
ザ81、画像データメモリ82および制御部83より構
成される。画像信号ディジタイザ81は、ITV70か
らの画像信号V (t)(アナログ信号)をディジタル
化し、画像データメモリ82に格納する。画像データメ
モリ82は、画像信号ディジタイザ81から出力される
画像データをメモリに格納し、制御装置83からのデー
タ出力指令によシ、指定されたアドレスから指定された
数の画像データDIを認識部100に出力する。制御装
置83は、認識部100よシ送られた指令データC3を
解読し、画像信号ディジタイザ81のディジタイズ開始
動作、画像データメモリ82からのデータ読出し開始ア
ドレス等を制御する。また、画像信号V(t)のディジ
タル化データから画像信号V(t)の信号レベルをチェ
ックし、適切な画像データが得られるように、■TVカ
メラの光学系制御部75又は格子状スリット光投影器5
0を制御する指令データC1を出すこともできる。第7
図は、認識部100から出力される指令データC3のう
ち、画像データメモリ内の2次元空間周波数の演算対象
とするデータ領域を指定する場合の指令データと画像メ
モリ空間との関係を示したものである。同図において、
X、、Y、は画像上のX方向、Y方向の読出し開始アド
レス、N、、MはXおよびY方向の2次元空間周波数演
算領域AのX、Y方向の大きさを示している。FIG. 6 shows a specific embodiment of the image data processing section 80 shown in FIG. 3, and is composed of an image signal digitizer 81, an image data memory 82, and a control section 83. The image signal digitizer 81 digitizes the image signal V (t) (analog signal) from the ITV 70 and stores it in the image data memory 82 . The image data memory 82 stores the image data output from the image signal digitizer 81 in the memory, and outputs a specified number of image data DI from a specified address to the recognition unit according to a data output command from the control device 83. Output to 100. The control device 83 decodes the command data C3 sent from the recognition unit 100, and controls the digitizing start operation of the image signal digitizer 81, the data read start address from the image data memory 82, etc. In addition, the signal level of the image signal V(t) is checked from the digitized data of the image signal V(t), and in order to obtain appropriate image data, Projector 5
It is also possible to issue command data C1 for controlling 0. 7th
The figure shows the relationship between the command data C3 output from the recognition unit 100 and the image memory space when specifying a data area in the image data memory for which the two-dimensional spatial frequency is to be calculated. It is. In the same figure,
X, , Y indicate readout start addresses in the X and Y directions on the image, and N, , M indicate the size of the two-dimensional spatial frequency calculation area A in the X and Y directions in the X and Y directions.
第8図は、認識部100の一実施例を示したもfo)
ので空間周波数演算装置101とパターン認識装置10
2により構成され、これらの動作が本発明の最も特徴的
な部分である。そこでこの認識部について詳述すると、
まず、一般の時間的に変化する信号のフーリエ変換は信
号の周波数成分を分析するために用いられる。これと同
様に、空間周波数をパラメータとするフーリエ変換は、
空間的な1次元あるいは2次元の位置に関する信号を扱
かつておシ、空間的な信号の周期性を分析するために用
いられる。テレビカメラでとらえた映像信号は時間的に
変化する信号であると同時に、時間と位置(画面の位置
)とが正確に対応づけられた信号でもあり、表示装置(
CRT等)に映像化された信号は空間的な信号となって
いる。従って映像信号を時間に関する1次元信号と見た
時には、そのフーリエ変換に現れる周波数は単位時間当
シの信号の繰シ返しの数(サイクル7秒2等)を表わし
ているが、空間的に変化する信号と見た時には空間周波
数は単位長さ当9の信号の繰り返しの数(サイクル/c
m 、等)を表わしている。この空間(10)
周波数を今の場合、2次元であるのでμ、νとすると、
これらをパラメータとするフーリエ変換G(μ、ν)つ
′!1′、!l)空間周波数スペクトルは次の離散的フ
ーリエ変換によって与えられる。FIG. 8 shows one embodiment of the recognition unit 100. Therefore, the spatial frequency calculation device 101 and the pattern recognition device 10
These operations are the most characteristic part of the present invention. So, to explain this recognition part in detail,
First, a general Fourier transform of a time-varying signal is used to analyze the frequency components of the signal. Similarly, the Fourier transform with spatial frequency as a parameter is
It handles signals related to spatial one-dimensional or two-dimensional positions and is used to analyze the periodicity of spatial signals. The video signal captured by a television camera is a signal that changes over time, and at the same time, it is also a signal that accurately correlates time and position (position on the screen).
The signal visualized on a CRT (CRT, etc.) is a spatial signal. Therefore, when a video signal is viewed as a one-dimensional signal related to time, the frequency that appears in its Fourier transform represents the number of repetitions of the signal per unit time (cycle 7 seconds 2, etc.), but it changes spatially. When viewed as a signal, the spatial frequency is the number of signal repetitions per unit length (cycles/c
m, etc.). This space (10) In this case, since it is two-dimensional, let μ and ν be the frequencies,
Fourier transform G(μ, ν) with these parameters as ′! 1′,! l) The spatial frequency spectrum is given by the following discrete Fourier transform.
x exp(−j 2πmν/M) −(1)但しこコ
テg (n + m)は、ITVカメラ7゜で撮像し、
画像データ処理部80でディジタル化された離散的な画
像データであって、第7図にて説明したようにX方向に
N個、Y方向にM個の計NXM個の位置に於る画像の濃
淡データである。x exp (-j 2πmν/M) - (1) However, g (n + m) is imaged with an ITV camera at 7°,
Discrete image data digitized by the image data processing unit 80, which includes images at a total of NXM positions, N in the X direction and M in the Y direction, as explained in FIG. This is shading data.
そしてそれらがn = O〜N−1、m = 0−M
−1のパラメータを変数としてg(n+m)と表わした
ものである。次に格子状スリット光を3次元物体に投影
し、得られる映像の2次元空間周波数スペクトルをめる
意味は次の点にある。っまシ、格子状スリットの縦方向
、横方向のスリット間隔を一定にして対象物体に投影し
、これによって得られる濃淡画像データの2次元空間周
波数スペク(11)
トルをめれば、このスリットの縦方向、横方向のスリッ
ト像の周期に応じた空間周波数の点に有意なピークが得
られる。つまシ格子状スリット光の投影によって得られ
る格子状パターンの濃淡画像データは基本的には白黒の
2値パターンとなり、この白黒の繰返し周期が空間周波
数として取出される。例えば簡単のため1次元の空間周
波数スペクトルを考え、第9図のように長さLの間隔ご
とにスリット光によって得られる振幅aの白の部分と振
幅零の黒の部分の繰返しがスリット像として与えられた
とし、かつスリット光による白の部分の幅が黒の部分の
幅に比べて十分狭いと仮定すると、この白の部分をディ
ラックのδ関数として表わすことができ、格子画像デー
タg (n)はg (n)−Σ aδ(n十pL) ・
・(21p=−閃
で表わされ、これをフーリエ変換した結果S(μ)は、
第10図に示すように空間周波数μm17’r、=rの
整数倍の位置にスペクトルが現われるものとなる。実際
上は、スリット光によって得られる画像(12)
上の白の部分はある幅を持っており、空間周波数スペク
トルは第10図とは異なり、基本周波数rの振幅が最も
大きく、第2次、第3次以降の高周波成分のスペクトル
の振幅は急激に小さく々る特性を示す。しかも投影する
スリット光の間隔は一定であっても、対象物体の投影面
のスリット光に対する角度が変ると、スリット光により
得られる画像の白部分の間隔りも対応して変るから、強
いスペクトルの現れる空間周波数(基本周波数)μの値
によって対象物体の各部の傾きが判別できる。And they are n = O~N-1, m = 0-M
This is expressed as g(n+m) using the parameter −1 as a variable. Next, the meaning of projecting the lattice-shaped slit light onto a three-dimensional object and obtaining the two-dimensional spatial frequency spectrum of the resulting image is as follows. In other words, the two-dimensional spatial frequency spectrum (11) of the grayscale image data obtained by projecting grid-like slits onto the target object with constant slit spacing in the vertical and horizontal directions. Significant peaks are obtained at spatial frequency points corresponding to the period of the slit image in the vertical and horizontal directions. The gradation image data of the lattice pattern obtained by projection of the lattice slit light is basically a black and white binary pattern, and the repetition period of this black and white is extracted as a spatial frequency. For example, for the sake of simplicity, consider a one-dimensional spatial frequency spectrum, and as shown in Figure 9, the repetition of the white part with amplitude a and the black part with zero amplitude obtained by the slit light at every interval of length L becomes the slit image. Given, and assuming that the width of the white part caused by the slit light is sufficiently narrower than the width of the black part, this white part can be expressed as a Dirac δ function, and the lattice image data g (n ) is g (n) − Σ aδ (n0 pL) ・
・(21p=-flash is expressed, and the result of Fourier transformation of this is S(μ),
As shown in FIG. 10, a spectrum appears at a position that is an integral multiple of the spatial frequency μm17'r,=r. In reality, the white part at the top of the image (12) obtained by the slit light has a certain width, and the spatial frequency spectrum differs from that in Fig. 10, with the amplitude of the fundamental frequency r being the largest, and the amplitude of the second, The amplitude of the spectrum of the third and subsequent high frequency components exhibits a characteristic of rapidly decreasing. Furthermore, even if the interval between the projected slit lights is constant, if the angle of the projection surface of the target object with respect to the slit light changes, the interval between the white parts of the image obtained by the slit lights will also change accordingly. The inclination of each part of the target object can be determined by the value of the spatial frequency (fundamental frequency) μ that appears.
このことは2次元空間周波数スペクトルについても以下
のように成立し、本発明はこの性質を利用したものであ
る。This also holds true for the two-dimensional spatial frequency spectrum as follows, and the present invention utilizes this property.
第11A図は認識対象物体60の面が格子状スリット光
50の投影方向に直角に向いている状態を示し、同図の
上下方向を71図面に垂直な方向をX軸とすると、この
時はスリット光により形成される物体60の面上の格子
は第11B図のようにx、X方向ともε0の等間隔のも
のとなるとする(そのようなスリット光を投影するもの
とする)3この第11B図の平面図形を式(1)により
フーリエ変換して空間周波数スペクトルをめると、第9
゜10図で説明したのと同様にして、第11c図のよう
にμ−μo−1/ε0.シ=νo=1/ε。FIG. 11A shows a state in which the surface of the object to be recognized 60 is oriented perpendicular to the projection direction of the grid-like slit light 50. If the vertical direction of the figure is taken as the X-axis in the direction perpendicular to the drawing 71, then Assume that the lattice formed by the slit light on the surface of the object 60 has equal intervals of ε0 in both the x and X directions as shown in FIG. When the plane figure in Figure 11B is Fourier-transformed using equation (1) and the spatial frequency spectrum is obtained, the 9th
゜In the same manner as explained in Fig. 10, μ-μo-1/ε0. as shown in Fig. 11c. si=νo=1/ε.
なる空間周波数(μ0.シ0)の位置に基本周波数の強
いスペクトルS+−8(μ0.シ0)が現れる。次に第
11A図の状態で物体6oの面を、その面上のX方向の
1つの線を軸として少し回転させたのが第12A図で、
この時はX方向のスリット間隔は第11B図と同じくε
0である。しかし上記回転のため第12B図のようにX
軸方向の間隔はε1〈ε0と小さくなり、このため第1
2C図に示したように基本周波スペクトルS1は(μl
、νo)+ μm=1/ε!〉μ0の点に現れる。また
第11A図の状態から、物体600面上のX方向の1つ
の線を軸として回転した第13A図の時は同様にして第
13B図のようにε2〈ε0となり基本周波数スペクト
ルS1は第13C図のように(μ0.シ1)+ ν1=
1/ε2〉ν0に現れる。このように平面の場合はいず
れも11A)
空間周波数の1点のみに強いスペクトルが現れ、面の傾
きはその位置変化となって現れる。A spectrum S+-8 (μ0.shi0) with a strong fundamental frequency appears at the spatial frequency (μ0.shi0). Next, in the state shown in Fig. 11A, the surface of the object 6o is slightly rotated around a line in the X direction on that surface, as shown in Fig. 12A.
At this time, the slit interval in the X direction is ε, the same as in Fig. 11B.
It is 0. However, due to the above rotation, as shown in Figure 12B,
The axial distance becomes small as ε1 < ε0, so the first
As shown in Figure 2C, the fundamental frequency spectrum S1 is (μl
, νo) + μm=1/ε! 〉Appears at the point μ0. Furthermore, when rotating from the state of FIG. 11A to FIG. 13A around one line in the X direction on the object 600 plane, similarly, ε2<ε0 becomes as shown in FIG. As shown in the figure (μ0.shi1) + ν1=
Appears in 1/ε2〉ν0. In this way, in the case of a flat surface, a strong spectrum appears only at one point in the spatial frequency (11A), and the inclination of the surface appears as a change in its position.
以上では認識対象物体が平面の場合について、得られる
格子状画像と空間周波数スペクトルの関係について説明
したが、この空間周波数スペクトルは、3次元物体固有
のスペクトル分布をも示すことを、円柱と球体の場合に
ついて示す。第14A図は認識対象物体としての円柱6
0へ第11A図と同様な格子状スリット光を投影した状
況を示している。但し円柱60は側面から見た図である
。Above, we have explained the relationship between the obtained grid image and the spatial frequency spectrum when the object to be recognized is a plane. However, it is clear that this spatial frequency spectrum also shows the spectral distribution specific to a three-dimensional object. The case is shown below. Figure 14A shows a cylinder 6 as a recognition target object.
11A shows a situation in which lattice-shaped slit light similar to that shown in FIG. 11A is projected onto 0. However, the cylinder 60 is a side view.
この円柱の場合、第14B図に示すようにX方向の格子
間隔は一定であるが、X方向の平行スリット光格子間隔
が円柱の左側で次第に狭く、右側で広くなる。但しこの
場合カメラ70の捉えた円柱面の左半分をきり出して処
理したものとしている。In the case of this cylinder, as shown in FIG. 14B, the lattice spacing in the X direction is constant, but the parallel slit optical lattice spacing in the X direction gradually narrows on the left side of the cylinder and widens on the right side. However, in this case, the left half of the cylindrical surface captured by the camera 70 is cut out and processed.
よって、この画像全体の2次元空間周波数スペクトルを
演算すると第14C図に示すようなスペクトルを生じる
。つまシ、円柱の場合、X方向の空間周波数νは一定で
、X方向に多数のスペクトルが現われる。次に第15A
図は、認識対象物体が(15)
球体60の場合であって、この時のスリット光による映
像は第15B図に示すようにX方向の平行スリット光格
子間隔は円柱の場合と同様に一定間隔であるが、X方向
のスリット光は球体表面の曲率で歪むため、図に示すよ
うに左側に凸の円弧となり、この円弧の間隔も左側で狭
く、右側で広くなる。このような画像全体の2次元空間
周波数スペクトルは第15C図のようになる。即ちこの
球体の場合の2次元空間周波数スペクトルの特徴は、X
方向のスリット光の歪に伴なって発生するX方向の空間
周波数νの低周波側の3点のスペクトル81.82 、
S3である。以上述べたように、3次元物体に格子状ス
リット光を投影して得られる画像の2次元空間周波数ス
ペクトルのパターンの違いから、平面9円柱1球体等の
3次元物体形状および平面については平面の3次元的な
方向の認識が可能である。Therefore, when the two-dimensional spatial frequency spectrum of this entire image is calculated, a spectrum as shown in FIG. 14C is produced. In the case of a block or cylinder, the spatial frequency ν in the X direction is constant, and many spectra appear in the X direction. Next, the 15th A
The figure shows a case where the object to be recognized is a (15) sphere 60, and the image produced by the slit light at this time is as shown in Fig. 15B, where the parallel slit light grating spacing in the X direction is a constant interval as in the case of a cylinder. However, since the slit light in the X direction is distorted by the curvature of the spherical surface, it forms an arc convex to the left as shown in the figure, and the interval between the arcs is narrow on the left and wide on the right. The two-dimensional spatial frequency spectrum of the entire image is as shown in FIG. 15C. In other words, the characteristics of the two-dimensional spatial frequency spectrum in the case of this sphere are
Spectrum 81.82 of three points on the low frequency side of the spatial frequency ν in the X direction that occurs due to distortion of the slit light in the direction.
It is S3. As mentioned above, due to the difference in the pattern of the two-dimensional spatial frequency spectrum of images obtained by projecting lattice slit light onto a three-dimensional object, the shapes of three-dimensional objects such as nine planes, cylinders, and spheres and planes are Three-dimensional direction recognition is possible.
本発明は以上の様な2次元空間周波数スペクトルの性質
を利用したもので、再び第3図の実施例に戻すと、同図
の認識部100の構造を示した第(16)
8図のパターン認識装置102は、第3図におけるIT
Vカメラ70で撮像し、画像データ処理部80に取り込
まれた画像データの全画面をまず表示装置110に表示
する。この表示画面は例えば第16A図の様であったと
する。次いでこの画面の中から2次元空間周波数演算領
域Aを第16B図のように決定し、画像データ処理部8
0にこの領域Aを示す指令データC3を送る。そうする
と第6〜7図で説明したようにデータ処理部80から演
算対象領域Aの濃淡データg(n+m)+n=0〜N−
1.m=o 〜M−1がデータDIとして第8図の空間
周波数演算装置101へ送られ、ここで式(1)に従っ
たフーリエ変換の演算が実行されて2次元空間周波数ス
ペクトルG(μ、ν)がパターン認識装置102へ送ら
れる。同装置102はこの入力されたスペクトルG(μ
、ν)をしらべて画面上の領域Aの物体の形状を判定す
るために、本実施例では予め既知の形状をした物体ZI
Z2+・・・(例えばZt =球、Z2=円柱9等々)
の空間周波数スペクトルGI (μ、ν)をその内(1
7)
部メモリに格納しておく。そして入力された対象物体の
2次元空間周波数G(μ、ν)と上記の格納された2次
元空間周波数スペクトルG1との類似度Q1を式(3)
により算出し、最も大きい類似度を与える物体Z+の形
状を対象物体の形状であると判定する。The present invention utilizes the properties of the two-dimensional spatial frequency spectrum as described above, and returning to the embodiment shown in FIG. 3, the pattern shown in FIG. The recognition device 102 is an IT device in FIG.
First, the entire screen of image data captured by the V camera 70 and captured by the image data processing section 80 is displayed on the display device 110. Assume that this display screen is as shown in FIG. 16A, for example. Next, a two-dimensional spatial frequency calculation area A is determined from this screen as shown in FIG. 16B, and the image data processing section 8
Command data C3 indicating this area A is sent to 0. Then, as explained in FIGS. 6 and 7, the data processing unit 80 outputs the grayscale data g(n+m)+n=0 to N− of the calculation target area A.
1. m=o to M-1 are sent as data DI to the spatial frequency calculation device 101 in FIG. v) is sent to the pattern recognition device 102. The device 102 uses this input spectrum G(μ
, ν) to determine the shape of the object in area A on the screen.
Z2+... (For example, Zt = sphere, Z2 = cylinder 9, etc.)
The spatial frequency spectrum GI (μ, ν) of (1
7) Store it in the local memory. Then, the similarity Q1 between the input two-dimensional spatial frequency G (μ, ν) of the target object and the above-mentioned stored two-dimensional spatial frequency spectrum G1 is calculated using equation (3).
The shape of the object Z+ that gives the highest degree of similarity is determined to be the shape of the target object.
但し、
11GI(K、 t> +1=V〕万璽肩石C7戸 t
であυ、また上記の類似度QIによりスペクトルパター
ンの比較をする場合、認識対象物体の撮像条件と標準物
体の撮像条件の違いを考慮する必要があり、このためG
及びGIの最も大きいピークが現れている空間周波数(
μ、ν)の値が一致するようにどちらか一方、例えばG
(μ、ν)のμ。However, when 11GI (K, t> +1=V) Wanzi Shoulder Stone C7he t is used, and when spectral patterns are compared using the similarity QI described above, the imaging conditions of the recognition target object and the imaging conditions of the standard object are It is necessary to consider the difference in G.
and the spatial frequency at which the largest peak of GI appears (
Either one, for example G, so that the values of μ, ν) match
μ of (μ, ν).
νをともに1次変換してから式(3)の演算を行う。After linearly transforming both ν, the calculation of equation (3) is performed.
(18)
以上のごとく、本発明によれば、格子状スリット光を認
識対象物体に投影して得られる画像データの2次元空間
周波数スペクトルと代表的な3次元物体(平面9円柱2
球体等)の標準2次元空間周波数スペクトルとを比較す
ることにより、従来よりも簡単な処理によって3次元物
体の形状の認識をすることができ、また、平面の場合に
はその面の3次元的方向9面の凹凸等の性状をも認識す
ることができるという効果がある。(18) As described above, according to the present invention, the two-dimensional spatial frequency spectrum of the image data obtained by projecting the grid-like slit light onto the recognition target object and the representative three-dimensional object (plane 9 cylinder 2
By comparing the standard two-dimensional spatial frequency spectrum of a sphere, etc., it is possible to recognize the shape of a three-dimensional object with simpler processing than conventional methods. There is an effect that properties such as unevenness in nine directions can also be recognized.
第1図及び第2図は従来のスリット光による物ト光投影
器の実施例を示す図、第6図は画像データ処理部の実施
例を示す図、第7図は第6図における認識部からの空間
周波数演算領域指定データと画像領域との関係を説明す
る図、第8図は認識部の実施例を示す図、第9図及び第
10図は格子状スリット光による画像データと空間周波
数の関係を説明する図、第11A図〜第13A図はスリ
(19)
シト光に対する種々の角度で対象物体の平面が配置され
た時の状態を示す図、第11B図〜第13B図はgt
IA図〜第13A図の対応した映像の説明図、第11C
図〜第13C図は第11B図・〜第13B図の映像の2
次元周波数スペクトルを示す図、第14A図〜第14C
図は円柱を対象物体とした時の配置図、映像、及びスペ
クトルを示す図、第15A図〜第15C図は球を対象物
体とした時の配置図、映像、及びスペクトルを示す図、
第16A図及び第16B図は認識部での認識対象物体の
表示と2次元空間周波数演算領域の指定過程を示す図で
ある。
50・・・格子状スリット光投影器、51・・・格子状
スリット板、52・・・光源、53・・・レンズ、54
・・・スリット板回転モータ、55・・・レンズ駆動モ
ータ、56・・・シリンドカルレンズ、57・・・支持
台、60・・・認識対象物体、70・・・ITVカメラ
、80・・・画像データ処理部、81・・・画像信号デ
ィジタイザ、82・・・画像データメモリ、83・・・
制御装置、90・・・制御部、100・・・認識部、1
01・・・空間周波数(20)
演算装置、102・・・パターン認識装置、110・・
・表示部。
代理人 弁理士 秋本正実
鬼114−図
不6図
も′1図
□X
X、。
キ1硼図
も15B図
翳15c図1 and 2 are diagrams showing an embodiment of a conventional object light projector using slit light, FIG. 6 is a diagram showing an embodiment of an image data processing section, and FIG. 7 is a diagram showing a recognition section in FIG. 6. Figure 8 is a diagram showing an example of the recognition unit, and Figures 9 and 10 are diagrams explaining the relationship between spatial frequency calculation area designation data and image areas. Figures 11A to 13A are diagrams illustrating the relationship between pickpockets (19); Figures 11B to 13B are diagrams showing the states when the plane of the target object is arranged at various angles to the light beam; Figures 11B to 13B are gt
Explanatory diagram of images corresponding to Figures IA to 13A, 11C
Figure ~ Figure 13C is part 2 of the image of Figure 11B ~ Figure 13B.
Diagrams showing dimensional frequency spectra, Figures 14A to 14C
The figure is a diagram showing a layout, an image, and a spectrum when a cylinder is the target object, and Figures 15A to 15C are diagrams showing a layout, an image, and a spectrum when a sphere is a target object.
FIGS. 16A and 16B are diagrams showing the process of displaying a recognition target object in the recognition unit and specifying a two-dimensional spatial frequency calculation area. 50... Grid-shaped slit light projector, 51... Grid-shaped slit plate, 52... Light source, 53... Lens, 54
... Slit plate rotation motor, 55... Lens drive motor, 56... Cylindrical lens, 57... Support stand, 60... Recognition target object, 70... ITV camera, 80... - Image data processing section, 81... Image signal digitizer, 82... Image data memory, 83...
Control device, 90... Control unit, 100... Recognition unit, 1
01... Spatial frequency (20) arithmetic device, 102... Pattern recognition device, 110...
・Display section. Agent Patent Attorney Masami Oni Akimoto 114-Figure 6 also '1 Figure □X X,. Ki 1 diagram also 15B diagram 15c diagram
Claims (1)
影手段と、該手段による投影によって認識対象物体の表
面に形成されたスリット像を撮像し画像データとしてデ
ータメモリへとり込む入力手段と、上記スリット像の指
定された領域内の画像データをとシ込んでその2次元空
間周波数スペクトルを算出する演算手段と、予め指定さ
れた標準形状を有する複数個の標準物体に上記格子状ス
リット2を投影して得られる画像データの2次元空間周
波数スペクトルを標準スペクトルとして記憶する標準ス
ペクトル記憶手段と、上記演算手段により算出された2
次元空間周波数スペクトルと上記標準スペクトルの各々
との類似度を算出して最も高い類似度を与える標準スペ
クトルを有する標準物体の形状を認識対象物体が有する
と判定するパターン認識手段とを備えたことを特徴とす
る3次元物体認識装置。 2、特許請求の範囲第1項記載の3次元物体認識装置に
おいて、前記格子状スリット光の投影手段を、その各々
が平行スリット光を出力しかつ該平行スリット光が互い
に直交するような投影器2台を組合せて構成したことを
特徴とする3次元物体認識装置。 3、特許請求の範囲第1項または第2項記載の3次元物
体認識装置において、前記格子状スリット光を形成する
ためのスリットに透過型液晶を用い、電気的にスリット
間隔を変更できるような構造としたことを特徴とする3
次元物体認識装置。[Claims] 1. Projection means for projecting lattice-shaped slit light onto the surface of an object to be recognized, and a slit image formed on the surface of the object to be recognized by the projection by the means, and the image is stored in a data memory as image data. input means for inputting image data within a specified region of the slit image to calculate a two-dimensional spatial frequency spectrum; standard spectrum storage means for storing a two-dimensional spatial frequency spectrum of image data obtained by projecting the grid-like slit 2 as a standard spectrum;
pattern recognition means for calculating the degree of similarity between the dimensional spatial frequency spectrum and each of the standard spectra and determining that the object to be recognized has the shape of a standard object having a standard spectrum that gives the highest degree of similarity; Characteristic 3D object recognition device. 2. In the three-dimensional object recognition device according to claim 1, the lattice-shaped slit light projection means is a projector, each of which outputs parallel slit lights, and the parallel slit lights are orthogonal to each other. A three-dimensional object recognition device characterized by being configured by combining two devices. 3. In the three-dimensional object recognition device according to claim 1 or 2, a transmissive liquid crystal is used for the slits for forming the lattice-shaped slit light, and the slit interval can be changed electrically. 3 characterized by having a structure
Dimensional object recognition device.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP59045635A JPS60191373A (en) | 1984-03-12 | 1984-03-12 | Recognizer for three-dimensional object |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP59045635A JPS60191373A (en) | 1984-03-12 | 1984-03-12 | Recognizer for three-dimensional object |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS60191373A true JPS60191373A (en) | 1985-09-28 |
Family
ID=12724817
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP59045635A Pending JPS60191373A (en) | 1984-03-12 | 1984-03-12 | Recognizer for three-dimensional object |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPS60191373A (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003504217A (en) * | 1999-07-13 | 2003-02-04 | ヘンツェ,ヨアヒム | Generation of Rays for Robot Positioning Aid |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS5943479A (en) * | 1982-09-02 | 1984-03-10 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Visual recognizing device |
-
1984
- 1984-03-12 JP JP59045635A patent/JPS60191373A/en active Pending
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS5943479A (en) * | 1982-09-02 | 1984-03-10 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Visual recognizing device |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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JP2003504217A (en) * | 1999-07-13 | 2003-02-04 | ヘンツェ,ヨアヒム | Generation of Rays for Robot Positioning Aid |
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