JPS60204086A - 物体識別装置 - Google Patents
物体識別装置Info
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- JPS60204086A JPS60204086A JP59058472A JP5847284A JPS60204086A JP S60204086 A JPS60204086 A JP S60204086A JP 59058472 A JP59058472 A JP 59058472A JP 5847284 A JP5847284 A JP 5847284A JP S60204086 A JPS60204086 A JP S60204086A
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- primitives
- point
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/46—Descriptors for shape, contour or point-related descriptors, e.g. scale invariant feature transform [SIFT] or bags of words [BoW]; Salient regional features
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- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
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Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔発明の属する技術分野〕
この発明は、１ＴＶ（工業用テレビジョン）カメラなど
の２次元光学センサにより物体を撮像し、その輪郭情報
から予め学習によって得た情報と同じ情報をもつ物体を
抽出または識別する、例えば産業用ロボットの視覚機能
として好適な物体識別装置に関する。
の２次元光学センサにより物体を撮像し、その輪郭情報
から予め学習によって得た情報と同じ情報をもつ物体を
抽出または識別する、例えば産業用ロボットの視覚機能
として好適な物体識別装置に関する。
この種の装置としては、Ａｕｔｏｍａｔｉｘ社のＡｕｔ
ｏｖｉｓｉｏｎＩＩと呼ばれるものが知られている。こ
の装置悼、スタッフォード大学研究所で開発されたスタ
ンフォードアルゴリズムを用いたものである。このスタ
ンフォードアルゴリズムは、多数の特徴量（面積、長さ
／幅２周辺長１重心、傾き。
ｏｖｉｓｉｏｎＩＩと呼ばれるものが知られている。こ
の装置悼、スタッフォード大学研究所で開発されたスタ
ンフォードアルゴリズムを用いたものである。このスタ
ンフォードアルゴリズムは、多数の特徴量（面積、長さ
／幅２周辺長１重心、傾き。
重心からの最大炎２型心からの最小長２重心からの平均
長、穴の数、その他）を５〜１ｏ回測定して、その統計
処理により平均値や偏差値をめて設定値を決定し、これ
にもとづいて識別を行なうものである。この装置の場合
、対象とする物体が孤立したプロブ（ＢＬＯＢ）または
パターンであることが必要であり、検査時に複数の物体
同士が接触または重複していると、判定ができないかま
たは誤判定となる問題点を有している。
長、穴の数、その他）を５〜１ｏ回測定して、その統計
処理により平均値や偏差値をめて設定値を決定し、これ
にもとづいて識別を行なうものである。この装置の場合
、対象とする物体が孤立したプロブ（ＢＬＯＢ）または
パターンであることが必要であり、検査時に複数の物体
同士が接触または重複していると、判定ができないかま
たは誤判定となる問題点を有している。
この発明は、識別体象となる複数の物体が互いに接触ま
たは重複する場合でも、正しく識別することができる物
体識別装置を提供することを目的とする。
たは重複する場合でも、正しく識別することができる物
体識別装置を提供することを目的とする。
〔発明の要点〕
この発明は、物体の輪郭を図形の基本要素であるプリミ
ティブに分割して、予め学習した物体のプリミティブ表
現と未知物体のプリミティブ表現とを照合して、そのプ
リミティブ表現の一致度により物体を識別または検出し
ようとするもので、輪郭形状が任意のものを直線２円、
楕円の３鍾類のプリミティブを使用して表現することに
より照合（ｍａｔｃｈｉｎｇ ）のための組み合わせを
少なくし、処理の短縮を図るようにしたものである。
ティブに分割して、予め学習した物体のプリミティブ表
現と未知物体のプリミティブ表現とを照合して、そのプ
リミティブ表現の一致度により物体を識別または検出し
ようとするもので、輪郭形状が任意のものを直線２円、
楕円の３鍾類のプリミティブを使用して表現することに
より照合（ｍａｔｃｈｉｎｇ ）のための組み合わせを
少なくし、処理の短縮を図るようにしたものである。
第１図はこの発明の実施例を示す構成図、第２図は２値
化画像例を説明するための説明図、第３図は学習モード
時の処理動作を説明するフローチャートである。第１図
において、１はｉＴＶカメラ、２は物体識別装置であり
、これは前処理回路２１、特徴抽出回路２２、画像メモ
リ２３、画像処理プロセッサ２４およびインタフェイス
回路２５等から構成されている。なお、３はモニタテレ
ビである。
化画像例を説明するための説明図、第３図は学習モード
時の処理動作を説明するフローチャートである。第１図
において、１はｉＴＶカメラ、２は物体識別装置であり
、これは前処理回路２１、特徴抽出回路２２、画像メモ
リ２３、画像処理プロセッサ２４およびインタフェイス
回路２５等から構成されている。なお、３はモニタテレ
ビである。
背景４と配色が異なる物体５，６はｉＴＶカメラ１によ
って撮像され、ｉＴＶカメラ１からのビデオ信号は、物
体識別装置２の前処理回路２１によって２値信号に変換
される。特徴抽出回路２２は、この２値化画像を所定の
大きさの画素に分割するとともに、各画素または一水平
走査線上における画素のりもなりを表わすセグメント等
に関する情報を抽出し、ＤＭＡ （Ｊ）ｉｒｅｃ ｔ
Ｍｅｍｏｒｙ Ａｃｃｅｓｓ ）モードで画像メモリ２
３に書き込む。画像処理プロセッサ２４は、画像メモリ
２３から読み出される１１１報にもとづいて所定の画像
処理または物体の識別処理を行なう一方、インタフェイ
ス回路２５を通して学習指令または識別指令（ＩＮ）を
受け、学習した画像処理情報を図示されないメモリに格
納するか、または識別処理結果（ＯＴ）を出力する。モ
ニタＴＶ３は、ｉＴＶカメラ１にて撮像した画像をその
ま匁表示したり、あるいは第２図の如く、２値化画像を
表示したりすることができる。
って撮像され、ｉＴＶカメラ１からのビデオ信号は、物
体識別装置２の前処理回路２１によって２値信号に変換
される。特徴抽出回路２２は、この２値化画像を所定の
大きさの画素に分割するとともに、各画素または一水平
走査線上における画素のりもなりを表わすセグメント等
に関する情報を抽出し、ＤＭＡ （Ｊ）ｉｒｅｃ ｔ
Ｍｅｍｏｒｙ Ａｃｃｅｓｓ ）モードで画像メモリ２
３に書き込む。画像処理プロセッサ２４は、画像メモリ
２３から読み出される１１１報にもとづいて所定の画像
処理または物体の識別処理を行なう一方、インタフェイ
ス回路２５を通して学習指令または識別指令（ＩＮ）を
受け、学習した画像処理情報を図示されないメモリに格
納するか、または識別処理結果（ＯＴ）を出力する。モ
ニタＴＶ３は、ｉＴＶカメラ１にて撮像した画像をその
ま匁表示したり、あるいは第２図の如く、２値化画像を
表示したりすることができる。
ここで、外部から学習指令が与えられると、第３図の■
〜■に示される一連の演算処理が行なわれる。以下、こ
の順に図面を参照しつ〜説明する。
〜■に示される一連の演算処理が行なわれる。以下、こ
の順に図面を参照しつ〜説明する。
なお、第４図は学習すべき物体とそのプリミティブ分割
態様を説明するための説明図、第５図は物体とその勾配
および曲率の関係を説明するための説明図、第６図は方
向コードとその増、減量を説明する説明図、第７図は方
向コードの決定方法を説明するための説明図、第８図は
凸点および四点を説明するための説明図、第９図は第４
図（Ａ）または第５図（Ａ）に示される物体ＯＢの階層
′４１す造を説明するための説明図、第１０図は同じく
物体ＯＢの位相関係を説明するための説明図、第１１図
は各プリミティブの主特徴点を説明するための説明図で
ある。
態様を説明するための説明図、第５図は物体とその勾配
および曲率の関係を説明するための説明図、第６図は方
向コードとその増、減量を説明する説明図、第７図は方
向コードの決定方法を説明するための説明図、第８図は
凸点および四点を説明するための説明図、第９図は第４
図（Ａ）または第５図（Ａ）に示される物体ＯＢの階層
′４１す造を説明するための説明図、第１０図は同じく
物体ＯＢの位相関係を説明するための説明図、第１１図
は各プリミティブの主特徴点を説明するための説明図で
ある。
■セグメント情報入力
まず、前処理回路２１、特徴抽出回路２２を介して画像
メモリ２３に格納された２値画像のセグメント情報が画
像処理プロセッサ２４に入力される。なお、セグメント
情報には以下の如きものがある。
メモリ２３に格納された２値画像のセグメント情報が画
像処理プロセッサ２４に入力される。なお、セグメント
情報には以下の如きものがある。
（イ）セグメントの長さｐ Ａｔ
（ロ）セグメントの有意Ｘ座標；Ｘｉ
（ハ）セグメントのＹ座標；Ｙｉ
（ニ）セグメントの単片番号；Ｎ５ｉ
（ホ）単片の連結対情報
つまり、上記（イ）、（ロ）、（）Ｓ）は各セグメント
に固有の情報であり、（ニ）、（ホ）はセグメントどう
しの連結性を調べて、各セグメントがとのプロブまたは
パターンに属するかを知るために必要な情報である。
に固有の情報であり、（ニ）、（ホ）はセグメントどう
しの連結性を調べて、各セグメントがとのプロブまたは
パターンに属するかを知るために必要な情報である。
■境界点追跡
同じプロブまたはパターンに属するセグメントの５ち、
背景と境界をなす画素（境界画素）が抽出され、この境
界画素が所定のルールで追跡される。例えば、第２図に
示される如（、テレビカメシの有効画面９内に、円形物
体７と矩形物体８とが重なって配置されているものとす
ると、画像処理プロセッサは境界画素を連ねて衣わされ
る境界線上を、図の矢印の如く左回り（右回りでもよい
）に追跡して、境界点列（ｘｂｉ）をめる。なお、Ｘ
ｌ） ｉは境界点座標をベクトル表示したもので、以後
（・）印を付してベクトル量を表わすこととする。
背景と境界をなす画素（境界画素）が抽出され、この境
界画素が所定のルールで追跡される。例えば、第２図に
示される如（、テレビカメシの有効画面９内に、円形物
体７と矩形物体８とが重なって配置されているものとす
ると、画像処理プロセッサは境界画素を連ねて衣わされ
る境界線上を、図の矢印の如く左回り（右回りでもよい
）に追跡して、境界点列（ｘｂｉ）をめる。なお、Ｘ
ｌ） ｉは境界点座標をベクトル表示したもので、以後
（・）印を付してベクトル量を表わすこととする。
また、左（右）回りとは、プロブまたはパターンを常に
左（右）手に見ながら境界点を追跡する方向である。
左（右）手に見ながら境界点を追跡する方向である。
■プリミティブ分割
境界画素を順次結んで得られる境界線または周は、一般
的には、図形の基本要素をもって表現することができる
。この基本要素をプリミティブと呼び、ここでは次の３
種類を考える。
的には、図形の基本要素をもって表現することができる
。この基本要素をプリミティブと呼び、ここでは次の３
種類を考える。
（ａ）直線または直線綜分（１ｉｎｅ、 ）（ｂ）円ま
たは円弧（ｃｉｒｃｌｅ ）（ｃ）楕円または楕円弧（
ｅｌｌｉｐｓｅ ）例えば、第４図（Ａ）の如き物体を
プリミティブに分割すると、同図（Ｂ）に示す５つのプ
リミティブＰＲ１〜５に分割できることがわかる。これ
は、人間ならば容易に識別し得るところであるが、機械
では、こう簡単には行かないので、この実施例では以下
のようにする。
たは円弧（ｃｉｒｃｌｅ ）（ｃ）楕円または楕円弧（
ｅｌｌｉｐｓｅ ）例えば、第４図（Ａ）の如き物体を
プリミティブに分割すると、同図（Ｂ）に示す５つのプ
リミティブＰＲ１〜５に分割できることがわかる。これ
は、人間ならば容易に識別し得るところであるが、機械
では、こう簡単には行かないので、この実施例では以下
のようにする。
つまり、結論的に云５と境界線の周方向の勾配ｔおよび
曲率ｋを定義し、この勾配が急変する折点や曲率の符号
が変わる変曲点をめ、これらの点によって境界線を切断
し、この切断された部分が直線２円または円弧、楕円ま
たは楕円弧のいずれであるか、すなわち、どのプリミテ
ィブで表わされるかを調べるものである。例えば、物体
の形状が第５図（Ａ）の如く表わされるものとすると、
これは点Ｐ１〜Ｐ５の集合で表わされる外周と、点Ｑ１
ｐＱ２の１Ｓ合で表わされる内周とを有しており、外周
を表わす点Ｐｉ、Ｐ３〜Ｐ４が折点てあり、内周には折
点も変曲点もないので、結局は第４図で説明した如く、
５つのプリミティブに分割されることになる。
曲率ｋを定義し、この勾配が急変する折点や曲率の符号
が変わる変曲点をめ、これらの点によって境界線を切断
し、この切断された部分が直線２円または円弧、楕円ま
たは楕円弧のいずれであるか、すなわち、どのプリミテ
ィブで表わされるかを調べるものである。例えば、物体
の形状が第５図（Ａ）の如く表わされるものとすると、
これは点Ｐ１〜Ｐ５の集合で表わされる外周と、点Ｑ１
ｐＱ２の１Ｓ合で表わされる内周とを有しており、外周
を表わす点Ｐｉ、Ｐ３〜Ｐ４が折点てあり、内周には折
点も変曲点もないので、結局は第４図で説明した如く、
５つのプリミティブに分割されることになる。
ここで、上述の如く定義される勾配ｔについて説すｊす
る。まず、勾配（をめるために、第６図（Ａ）の如き方
向コード、および同図（Ｂ）の如き方向コードの増、減
量なる概念を導入する。これは、成る物体の２値化画像
が第７図（Ａ）の如く表わされる場合に、点Ｐｏを基点
としてＰｌ点から順に境界画素を左回りに追跡するとき
、点Ｐ１の点ｐｏに対する方向を第６図（Ａ）によって
めるとともに、点Ｐ２のＰｌに対する増、加減量を同図
（Ｂ）からめる操作を点Ｐ３ｐＰ４・曲・にっいて順次
繰り返すことにより、方向コードｄｊをめるものである
。すなわち、第７図（Ａ）の点Ｐ１は点ｐｏに対して左
刺め下にあることから、第６図（Ａ）で示される方向「
５」であることがわかり（方向コード５）、また、点Ｐ
２ｙＰ３は点Ｐ１と同方向であるから増、減量はｒＯＪ
であり、点Ｐ４では点Ｐ３の方向に対して左方向に９０
度変化しているから、第６図（Ｂ）において、点Ｐ３の
方向をｒＯＪに合わせて考えれば、方向コードの増分は
「＋２１となり、方向コードは「７」（５＋２）という
ことになる。このようにして、第７図（Ａ）の如き物体
の方向コードｄｊをめると、 ■→■→■→■→■→６→８→■→■→■→■→１０→
■→１２→■→０→１２→０ の如くなる。なお、上記において、（○）印で囲んだ数
字は、長さが１画素のＶ７倍のものであり、他は１画素
のものである。したがって、この方向コードｄｊを周長
ＳＪとの関係で示すと、第７図ＣＢ）の如くなり、全周
長は、（６＋１２Ｖ’Ｔ ）画素長となる。
る。まず、勾配（をめるために、第６図（Ａ）の如き方
向コード、および同図（Ｂ）の如き方向コードの増、減
量なる概念を導入する。これは、成る物体の２値化画像
が第７図（Ａ）の如く表わされる場合に、点Ｐｏを基点
としてＰｌ点から順に境界画素を左回りに追跡するとき
、点Ｐ１の点ｐｏに対する方向を第６図（Ａ）によって
めるとともに、点Ｐ２のＰｌに対する増、加減量を同図
（Ｂ）からめる操作を点Ｐ３ｐＰ４・曲・にっいて順次
繰り返すことにより、方向コードｄｊをめるものである
。すなわち、第７図（Ａ）の点Ｐ１は点ｐｏに対して左
刺め下にあることから、第６図（Ａ）で示される方向「
５」であることがわかり（方向コード５）、また、点Ｐ
２ｙＰ３は点Ｐ１と同方向であるから増、減量はｒＯＪ
であり、点Ｐ４では点Ｐ３の方向に対して左方向に９０
度変化しているから、第６図（Ｂ）において、点Ｐ３の
方向をｒＯＪに合わせて考えれば、方向コードの増分は
「＋２１となり、方向コードは「７」（５＋２）という
ことになる。このようにして、第７図（Ａ）の如き物体
の方向コードｄｊをめると、 ■→■→■→■→■→６→８→■→■→■→■→１０→
■→１２→■→０→１２→０ の如くなる。なお、上記において、（○）印で囲んだ数
字は、長さが１画素のＶ７倍のものであり、他は１画素
のものである。したがって、この方向コードｄｊを周長
ＳＪとの関係で示すと、第７図ＣＢ）の如くなり、全周
長は、（６＋１２Ｖ’Ｔ ）画素長となる。
ところで、このようにしてめられる方向コードｄｊは、
このま〜の値では変動が大きいので、周長ＳＪ近傍での
平均値をめ、これを勾配ｔｊ〜と定義することにする。
このま〜の値では変動が大きいので、周長ＳＪ近傍での
平均値をめ、これを勾配ｔｊ〜と定義することにする。
つまり、勾配ｔｊは、方向コードを（１）式の如くして
スムージング（Ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ ；平滑化）したも
のといつことができる。なお、Δ９ｊ１はｄｊ／が奇数
のときｙ’Ｔ（画素）で、偶数のとき１（画素）である
。また、ＳＪは周長ＳＪ の近傍である。また、（１）
式の分母は、その近傍の長さくｌｊ）を表わしており、
通常は１〜５画素程度に選ばれる。
スムージング（Ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ ；平滑化）したも
のといつことができる。なお、Δ９ｊ１はｄｊ／が奇数
のときｙ’Ｔ（画素）で、偶数のとき１（画素）である
。また、ＳＪは周長ＳＪ の近傍である。また、（１）
式の分母は、その近傍の長さくｌｊ）を表わしており、
通常は１〜５画素程度に選ばれる。
これは、この長さくｌｊ）をあまり大きくすると、勾配
ｔｊがなだらかとなって、折点や変曲点が検出できなく
なるからである。
ｔｊがなだらかとなって、折点や変曲点が検出できなく
なるからである。
次に、勾配ｔ、を用いて曲率ｋｊを次式の如（定義する
。
。
このようにして、第５図（Ａ）の如き物体の外周および
内周について、勾配と曲率とをめると同図（Ｂ）、（Ｃ
）の如く表わされる。
内周について、勾配と曲率とをめると同図（Ｂ）、（Ｃ
）の如く表わされる。
さらに、折点や変曲点は次式の如き量、すなわち急峻係
数勺によって評価する。
数勺によって評価する。
これは、第８図からも明らかなように、ｊ点の勾配とそ
の前後の点における勾配の平均値との差をとるものであ
り、この値ｒｊが極大で正の直のとき凸点とし、極小で
負の値のとき四点として、これら凸点と凹点とをもって
折点を表わすものとする。なお、変曲点は第５図（Ａ）
の図形には含まれていないが、勾配ｋｊの値が正から負
、または負から正の如く符号が変化する点を云い、折点
の如く急激に変化しないものである。
の前後の点における勾配の平均値との差をとるものであ
り、この値ｒｊが極大で正の直のとき凸点とし、極小で
負の値のとき四点として、これら凸点と凹点とをもって
折点を表わすものとする。なお、変曲点は第５図（Ａ）
の図形には含まれていないが、勾配ｋｊの値が正から負
、または負から正の如く符号が変化する点を云い、折点
の如く急激に変化しないものである。
以上のように定義される折点（凸点、凹点）または変曲
点によって、各プロブまたはパターンの内、外周を分割
することが可能となり、この例を示したのが第４図（Ｂ
）である。
点によって、各プロブまたはパターンの内、外周を分割
することが可能となり、この例を示したのが第４図（Ｂ
）である。
■プリミティブ属性演算
ここでは、上記の如く分割された部分が、いずれのプリ
ミティブに属するかの判定が行なわれる。
ミティブに属するかの判定が行なわれる。
つまり、プリミティブの勾配ｔｊと曲率ｋｊとで表わさ
れる特徴は、一般的に第１表の如く表わされるので、こ
の性質を利用して直線であるのか、円であるのか、また
は楕円であるのかｙ判別されるとともに、以下の如く、
最小２乗法による同定が行なわれる。
れる特徴は、一般的に第１表の如く表わされるので、こ
の性質を利用して直線であるのか、円であるのか、また
は楕円であるのかｙ判別されるとともに、以下の如く、
最小２乗法による同定が行なわれる。
第１表
いま、分割された周上の境界点座標”ｂｉを通る曲線の
式を、 Ｆ（交ｂ１，２ｊ）＝ｏ曲へ４） の如く表わし、その分割された部分の境界点総数をＮＢ
として、最小２乗法による評価関数δを次式によって定
義する。
式を、 Ｆ（交ｂ１，２ｊ）＝ｏ曲へ４） の如く表わし、その分割された部分の境界点総数をＮＢ
として、最小２乗法による評価関数δを次式によって定
義する。
この場合、境界点の数が増えると、（４）式を常に満た
す関数Ｆのパラメータが一義的に決まらないので、誤差
の２乗の総和であるδが極小となるパラメータ２ｊをめ
、このＣＪにて決まる曲線を周の部分にフィツト（適合
）する曲線とする。ここでは、３種類のプリミティブに
対して、具体的には次の各式が適用される。
す関数Ｆのパラメータが一義的に決まらないので、誤差
の２乗の総和であるδが極小となるパラメータ２ｊをめ
、このＣＪにて決まる曲線を周の部分にフィツト（適合
）する曲線とする。ここでは、３種類のプリミティブに
対して、具体的には次の各式が適用される。
（士ｂｉ−２ｏ）’ε１＝０ ・・・・・・（６）（礼
、−ε。）２＝０□２ 曲・・（７）１ ）ｃｂｉ ”
ｏ ｌ−ト’ ；ｃｂｉ ’１ ’＝ ０２ −・・
（８）つまり、（６Ｌ （７）、（８）式は、それぞれ
直線。
、−ε。）２＝０□２ 曲・・（７）１ ）ｃｂｉ ”
ｏ ｌ−ト’ ；ｃｂｉ ’１ ’＝ ０２ −・・
（８）つまり、（６Ｌ （７）、（８）式は、それぞれ
直線。
円、楕円を表わす一般式である。なお、ＣｇｙＣｌは成
る点をベクトル表示したものであり、Ｃ□ｐｃ２は定数
である。
る点をベクトル表示したものであり、Ｃ□ｐｃ２は定数
である。
また、極小の条件は、
ａε・
としてめられ、このパラメータに関する連立方程式を解
くことによって、プリミティブの決定が行なわれる。さ
らに請求められたパラメータをらめ、 なる関係を満たすとき、その線分をこのパラメータこ・
によって同定される曲線とする。なお、Ｓ。
くことによって、プリミティブの決定が行なわれる。さ
らに請求められたパラメータをらめ、 なる関係を満たすとき、その線分をこのパラメータこ・
によって同定される曲線とする。なお、Ｓ。
は分割劣れた周の部分の長さである。
以上の処理が行なわれると、すべてのプロブのすべての
周（境界線）が所定のプリミティブでそれぞれ表現され
ることになる。
周（境界線）が所定のプリミティブでそれぞれ表現され
ることになる。
次に、各プリミティブ毎に次の如き属性値がめられる。
（ａ） ネーＡ（Ｎａｍｅ）；直線には「１」、円には
「２」、円弧には「３」、楕円には「４」、楕円弧には
「５」がそれぞれ付けられる。なお、ノイズ線分は、こ
れらのいずれとも同定できなかったプリミティブのこと
で、そのネームは「０」である。
「２」、円弧には「３」、楕円には「４」、楕円弧には
「５」がそれぞれ付けられる。なお、ノイズ線分は、こ
れらのいずれとも同定できなかったプリミティブのこと
で、そのネームは「０」である。
（ｂ） 端点；両端の座標蝿２粍
（ｃ） 中心：中心座標輻
（ｄ） 径（長径、短径） ｐ ＲＡ ｓ ＲＢ（ｅ）
主方向；方向ベクトルｔＰ （ｆ） 線分長；ＳＰ なお、以上についてまとめると、第２表の如くなる。ま
た、主方向は、楕円については焦点を通る主軸方向、ま
た、円については一義的に定まらないので、便宜上Ｘ軸
方向（１，０）とし、直線についてはその線分方向とす
る。
主方向；方向ベクトルｔＰ （ｆ） 線分長；ＳＰ なお、以上についてまとめると、第２表の如くなる。ま
た、主方向は、楕円については焦点を通る主軸方向、ま
た、円については一義的に定まらないので、便宜上Ｘ軸
方向（１，０）とし、直線についてはその線分方向とす
る。
第２表
■プリミティブ相関々係の演算
以上のことから、各物体は第９図の如き階層構造によっ
て表現される。つまり、物体（ＯＢＪＥＣＴ）はいくつ
かのプロプ（ＢＬＯＢ ’）から構成され、さらに各プ
ロブは１個の外周（ＰＥＲＩＰＨＥＲＹ−１）といくつ
かの内周（ＰＥＲＩＰＨＥＲＹ−２）とから形成される
。各局は、上述の例ではプリミティブＰＲＩ〜ＰＲ５に
分解され、それぞれ属性値ＡＴＴ＝１〜ＡＴＴ−５を有
している。したがって、プリミティブが第１の周に含ま
れていれば、外周のプリミティブであることがわかり、
プリミティブの番号付けが、境界追跡のための所定のル
ールに従って行なわれている限りは、そのプリミティブ
の配列も、第９図の如き階層構造のトリー図から分かる
ことになる。
て表現される。つまり、物体（ＯＢＪＥＣＴ）はいくつ
かのプロプ（ＢＬＯＢ ’）から構成され、さらに各プ
ロブは１個の外周（ＰＥＲＩＰＨＥＲＹ−１）といくつ
かの内周（ＰＥＲＩＰＨＥＲＹ−２）とから形成される
。各局は、上述の例ではプリミティブＰＲＩ〜ＰＲ５に
分解され、それぞれ属性値ＡＴＴ＝１〜ＡＴＴ−５を有
している。したがって、プリミティブが第１の周に含ま
れていれば、外周のプリミティブであることがわかり、
プリミティブの番号付けが、境界追跡のための所定のル
ールに従って行なわれている限りは、そのプリミティブ
の配列も、第９図の如き階層構造のトリー図から分かる
ことになる。
物体の各プリミティブの相関々係は、上述の如き例では
、第１０図の如く表現される。なお、この図を描くため
の規則は次の通りである。
、第１０図の如く表現される。なお、この図を描くため
の規則は次の通りである。
（ａ） プロプの第１番目の周は外周であり、第２番目
以後は内周である。
以後は内周である。
（ｂ） プリミティブの番号付けは、境界線追跡の順番
に従って行な５゜ 以上によって、プリミティブの相関々係がめられたこと
になるが、こ〜での相関々係とは、プリミティブ同士の
連鎖を意味するものであり、個々のプリミティブの配列
順番と、外周および内周の区別を行なうものである。
に従って行な５゜ 以上によって、プリミティブの相関々係がめられたこと
になるが、こ〜での相関々係とは、プリミティブ同士の
連鎖を意味するものであり、個々のプリミティブの配列
順番と、外周および内周の区別を行なうものである。
■主特徴点座標
次に各プリミティブの位置関係を明らかにするために、
各プリミティブについて次の如き量をもって主特徴点を
定義する。
各プリミティブについて次の如き量をもって主特徴点を
定義する。
（ａ） 直線；両端点（２点）蝿、籠
（ｂ） 円；中心（１点）蝿
（Ｃ）楕円；焦点（２点）籠□、輸２
（ｄ） 円弧；両端点と中心（３点）
ＸＳｊＸＢ ｐ Ｘ□
（ｅ） 楕円弧；両端点と中心（３点）ＸＢ ｊＸＢ
ｐ Ｘ□ 以上の関係を図示すると、第１１図の如くなる。
ｐ Ｘ□ 以上の関係を図示すると、第１１図の如くなる。
■距離マツプの演算
次に、プリミティブＰＲｉとＰＲｊとの間に、距離Ｄｉ
ｊなる概念を導入する。各プリミティブ毎に、主特徴点
を第３表の如く対応させると、この距離Ｄｉｊは、 Ｄｉｊ＝ ・・・・・・（１１） 第３表 ただし、プリミティブの種類によっては、主特徴点は１
つまたは２つで、３つない場合もあるが、その場合は、
（１１）式で表わされる行列Ｄｉｊの要素の部分は計算
しない。つまり、第３表の空白部には「０」を埋めると
ともに、主特徴点座標が「０」のときは、それに対応す
るＤｉｊの要素も「０」とするものである。そして、各
物体は、いくつかのプリミティブから構成されることに
なるので、このプリミティブ総数ＮＴＦＲに対して、距
離の個数は、”ＴＰＲＣ２となるが、この距離行列の集
合（Ｄｉｊ ）を、ここでは距離マツプと呼ぶことにす
る。なお、プリミティブの数とともに距離行列の数が増
え、処理時間が長くなるので、適宜な手段によって処理
の高速化を図ることが望ましい。
ｊなる概念を導入する。各プリミティブ毎に、主特徴点
を第３表の如く対応させると、この距離Ｄｉｊは、 Ｄｉｊ＝ ・・・・・・（１１） 第３表 ただし、プリミティブの種類によっては、主特徴点は１
つまたは２つで、３つない場合もあるが、その場合は、
（１１）式で表わされる行列Ｄｉｊの要素の部分は計算
しない。つまり、第３表の空白部には「０」を埋めると
ともに、主特徴点座標が「０」のときは、それに対応す
るＤｉｊの要素も「０」とするものである。そして、各
物体は、いくつかのプリミティブから構成されることに
なるので、このプリミティブ総数ＮＴＦＲに対して、距
離の個数は、”ＴＰＲＣ２となるが、この距離行列の集
合（Ｄｉｊ ）を、ここでは距離マツプと呼ぶことにす
る。なお、プリミティブの数とともに距離行列の数が増
え、処理時間が長くなるので、適宜な手段によって処理
の高速化を図ることが望ましい。
上記（１１）式は、主特徴点が３つの場合であったが、
第１番目の周についての主特徴点集合が、ｔ 、ｉ 、
１ （Ｘｙｉ ｐ ＸＦ２ ｚ ””−”” ＸＦＭ ）で
、第１番目の周についてのそれが の如くであるとすると、その距離マツプＭＩ Ｊは、Ｍ
ｊｊ＝ の如く表わされる。なお、ここで云５主特徴点集合は、
重複したものを含まない集合である。つまり、第５図（
Ａ）の如（表わされる物体の主特徴点の１つである、例
えば２１点はプリミティブｌと２によって重複して表わ
されることになるので、これをいずれか１つにまとめる
如き操作をした集合といつことである。
第１番目の周についての主特徴点集合が、ｔ 、ｉ 、
１ （Ｘｙｉ ｐ ＸＦ２ ｚ ””−”” ＸＦＭ ）で
、第１番目の周についてのそれが の如くであるとすると、その距離マツプＭＩ Ｊは、Ｍ
ｊｊ＝ の如く表わされる。なお、ここで云５主特徴点集合は、
重複したものを含まない集合である。つまり、第５図（
Ａ）の如（表わされる物体の主特徴点の１つである、例
えば２１点はプリミティブｌと２によって重複して表わ
されることになるので、これをいずれか１つにまとめる
如き操作をした集合といつことである。
以上によって、成る物体についての学習が終了し、その
結果は、図示されない辞書メモリに格納される。そして
、対象とするすべての物体についての学習が終了したら
（第３図■参照）、以下に述べる識別モードに移行する
。
結果は、図示されない辞書メモリに格納される。そして
、対象とするすべての物体についての学習が終了したら
（第３図■参照）、以下に述べる識別モードに移行する
。
第１２図は、画像処理プロセッサによる識別処理動作を
説明するためのフローチャートである。
説明するためのフローチャートである。
いま、外部から識別指令が与えられると、まず、セグメ
ント情報を入力して（■参照）、境界点追跡を行なう（
■参照）。そして、各周毎に勾配と曲率から折点と変曲
点とを決定し、これによって周をプリミティブに分割し
た後（■参照）、各プリミティブの属性である、ネーム
、端点、中心、径、主方向および線分長をめる（■参照
）。なお、ここ迄の処理は、学習処理の場合と同じであ
る。各物体の辞書パターンとしては、プリミティブの階
層構造（相関々係を含む）およびその属性、各プリミテ
ィブに関する主特徴点および各周毎の主特徴点集合、さ
らには周間の距離マツプがあるので、これらを照合して
候補パターンを抽出する（■、■参照）。このとき、識
別対象は複数の物体を含んでいたり、互いに重なり合っ
たりしていて物体の境界が明確でないので、識別対象を
プリミティブに分解して辞書パターンとの一致度の高い
候補パターン、つまりプリミティブの組み合わせを抽出
する。また、プリミティブは切れていたり、並びが正し
くなかったりするので、いくつかの候補パターンが識別
対象の２ｖｉ画像から切り出される。これらについて主
特徴点をめ（■参照）、下記の如き２種類の評価量をも
とにして、候補パターンの中から適合するものを選択す
る（■、■参照）。なお、この評価量としては、次の２
つを考え、 （ａ） 境界（長さ）一致度；δＢＮＤ（ｂ） 距離マ
ツプ一致度 ；δ廚 これらの値が小さい候補パターンが識別結果とされる。
ント情報を入力して（■参照）、境界点追跡を行なう（
■参照）。そして、各周毎に勾配と曲率から折点と変曲
点とを決定し、これによって周をプリミティブに分割し
た後（■参照）、各プリミティブの属性である、ネーム
、端点、中心、径、主方向および線分長をめる（■参照
）。なお、ここ迄の処理は、学習処理の場合と同じであ
る。各物体の辞書パターンとしては、プリミティブの階
層構造（相関々係を含む）およびその属性、各プリミテ
ィブに関する主特徴点および各周毎の主特徴点集合、さ
らには周間の距離マツプがあるので、これらを照合して
候補パターンを抽出する（■、■参照）。このとき、識
別対象は複数の物体を含んでいたり、互いに重なり合っ
たりしていて物体の境界が明確でないので、識別対象を
プリミティブに分解して辞書パターンとの一致度の高い
候補パターン、つまりプリミティブの組み合わせを抽出
する。また、プリミティブは切れていたり、並びが正し
くなかったりするので、いくつかの候補パターンが識別
対象の２ｖｉ画像から切り出される。これらについて主
特徴点をめ（■参照）、下記の如き２種類の評価量をも
とにして、候補パターンの中から適合するものを選択す
る（■、■参照）。なお、この評価量としては、次の２
つを考え、 （ａ） 境界（長さ）一致度；δＢＮＤ（ｂ） 距離マ
ツプ一致度 ；δ廚 これらの値が小さい候補パターンが識別結果とされる。
こ５して、順次識別処理を行ない、識別対象となるプリ
ミティブがなくなれば、識別終了と々る（［相］参照）
。
ミティブがなくなれば、識別終了と々る（［相］参照）
。
第１３図は、照合処理過程を説明するための模式図であ
る。
る。
識別対象が同図（Ａ）の如く、複数の物体が重なり合っ
たものであるとすると、この職別対象の境界は、同図（
Ｂ）の如（プリミティブＰＩＬＩ〜ＰＲ７に分解される
。３つの物体０ＢＪ−１，０ＢＪ−２，０Ｉ３Ｊ−３に
ついて、マツプＭＡＰ−１，ＭＡＰ−２，Δ（ＡＰ−３
が同図（Ｅ）の如く予め学習されているものとすると、
これらのマツプにはプリミティブ属性や距離マツプ等が
含まれていることから、例えばプリミティブＰＲ３とＰ
Ｒ７については、辞書マツプのうちネームが円と楕円の
ものは、それぞれ０ＢＪ−１と０ＢＪ−３Ｌかないので
、直ちに照会することができる。なお、この２つの辞書
では、距離マツプが単純であるので、プリミティブの属
性チェックだけでも充分に同定することができる。残り
のプリミティブＰＲＩ、２．４〜６については、ネーム
は「１」の直線であり、辞書にも直線のプリミティブを
持つものは０ＢＪ−２だレナなので、後は、プリミティ
ブの対応づけを行なえばよい。したがって、同図（Ｃ）
の如く、例えばプリミティブＰＩＬ２−１を基準にして
、これに検査対象のプリミティブを対応付けて行く。
たものであるとすると、この職別対象の境界は、同図（
Ｂ）の如（プリミティブＰＩＬＩ〜ＰＲ７に分解される
。３つの物体０ＢＪ−１，０ＢＪ−２，０Ｉ３Ｊ−３に
ついて、マツプＭＡＰ−１，ＭＡＰ−２，Δ（ＡＰ−３
が同図（Ｅ）の如く予め学習されているものとすると、
これらのマツプにはプリミティブ属性や距離マツプ等が
含まれていることから、例えばプリミティブＰＲ３とＰ
Ｒ７については、辞書マツプのうちネームが円と楕円の
ものは、それぞれ０ＢＪ−１と０ＢＪ−３Ｌかないので
、直ちに照会することができる。なお、この２つの辞書
では、距離マツプが単純であるので、プリミティブの属
性チェックだけでも充分に同定することができる。残り
のプリミティブＰＲＩ、２．４〜６については、ネーム
は「１」の直線であり、辞書にも直線のプリミティブを
持つものは０ＢＪ−２だレナなので、後は、プリミティ
ブの対応づけを行なえばよい。したがって、同図（Ｃ）
の如く、例えばプリミティブＰＩＬ２−１を基準にして
、これに検査対象のプリミティブを対応付けて行く。
直線の場合は端点が失われたり、直線が切れて擬似端点
が出たりするが、直線の端点け、次の直線との間の交点
をめることにより得られるので、このようにして端点を
推定しながら、距離マツプと一致する対応付けをめる。
が出たりするが、直線の端点け、次の直線との間の交点
をめることにより得られるので、このようにして端点を
推定しながら、距離マツプと一致する対応付けをめる。
このよ５にして得られた照合パターンが、上述の如き評
価量により評価され、識別結果として同図（Ｄ）の如く
出力される。なお、評価式は次の如く与えられる。
価量により評価され、識別結果として同図（Ｄ）の如く
出力される。なお、評価式は次の如く与えられる。
こ〜で、Ｍ″ｊは辞書の距離マツプであり、會″ｊは照
合したプリミティブから得られた距離マツプであり、Ω
は物体についてのすべての組み、合わせを意味するもの
である。なお、評価量δｍｒＤは「１」に近い程良く、
また、δＭｉＡＰは「０」に近い程良いことは云う迄も
ない。
合したプリミティブから得られた距離マツプであり、Ω
は物体についてのすべての組み、合わせを意味するもの
である。なお、評価量δｍｒＤは「１」に近い程良く、
また、δＭｉＡＰは「０」に近い程良いことは云う迄も
ない。
以上をまとめると、以下の条件が成立するとき、被検査
対象は識別された（一致した）ものとする。
対象は識別された（一致した）ものとする。
１δＢＮＤ−Ｉ ＫδＢＮＤＵ ・・・・・・（１５）
δＭＡＰ ＜ δＭＡＰＵ ・・・・・・（１６）ただ
し、δＢＮＤＵ ｐδＭＡＰＵは、それぞれ上限設定値
である。こうして識別モードでの処理が行なわれる。
δＭＡＰ ＜ δＭＡＰＵ ・・・・・・（１６）ただ
し、δＢＮＤＵ ｐδＭＡＰＵは、それぞれ上限設定値
である。こうして識別モードでの処理が行なわれる。
第１４図はこの発明の変形例を示す構成図である。この
例は、辞書メモリ２６、フロッピーディスク装置等の補
助記憶装置２７を有して−・る点が特徴である。なお、
１０はフロッピーディスケットである。
例は、辞書メモリ２６、フロッピーディスク装置等の補
助記憶装置２７を有して−・る点が特徴である。なお、
１０はフロッピーディスケットである。
すなわち、学習モード時に得られた物体に関する辞書（
ＭＡＰデータ）を、大容量の辞書メモリ２６に登録して
おくことで学習した結果を残しておくものであり、さら
には、長期間保存するために、補助記憶として、例えば
フロッピーディスク装置２７を設け、フロッピーディス
ケット１ｕｌｌこて管理を行なプようにしたものである
。画像処理プロセッサ２４杜、識別対象の辞書のみを辞
書メモリ２６から読み出して、照合を行なう。この場合
、どの辞書を使用するか否かは、インタフェイス回路２
５を介して指示するようにする。
ＭＡＰデータ）を、大容量の辞書メモリ２６に登録して
おくことで学習した結果を残しておくものであり、さら
には、長期間保存するために、補助記憶として、例えば
フロッピーディスク装置２７を設け、フロッピーディス
ケット１ｕｌｌこて管理を行なプようにしたものである
。画像処理プロセッサ２４杜、識別対象の辞書のみを辞
書メモリ２６から読み出して、照合を行なう。この場合
、どの辞書を使用するか否かは、インタフェイス回路２
５を介して指示するようにする。
この発明によれば、重なり合った複数の物体についても
、境界を所定のプリミティブに分割することで、辞書パ
ターンとして記憶する物体のプリミティブ属性および相
関々係、ならびに主特徴点についての距離ブックを照合
することにより、一般的な物体の識別が可能となるもの
である。また、この発明では、辞書パターンを学習モー
ドで作成することができるので、識別対象を簡単に辞書
へ登録することができる。さらに、物体の輪郭形状をプ
リミティブにて表現することで、辞書と未知物体との照
合の組み合わせを少なくしているので、照合処理の短縮
を図ることができる利点がもたらされるものである。
、境界を所定のプリミティブに分割することで、辞書パ
ターンとして記憶する物体のプリミティブ属性および相
関々係、ならびに主特徴点についての距離ブックを照合
することにより、一般的な物体の識別が可能となるもの
である。また、この発明では、辞書パターンを学習モー
ドで作成することができるので、識別対象を簡単に辞書
へ登録することができる。さらに、物体の輪郭形状をプ
リミティブにて表現することで、辞書と未知物体との照
合の組み合わせを少なくしているので、照合処理の短縮
を図ることができる利点がもたらされるものである。
第１図はこの発明の実施例を示す構成図、第２図は２値
化画像例を説明するための説明図、第３図は学習モード
時の処理動作を説明するフローチャート、第４図は学習
すべき物体とそのプリミティブ分割態様を説明するため
の説明図、第５図は物体とその勾配および曲率の関係を
説明するための説明図、第６図は方向コードとその増、
減量を説明するための説明図、第７図は方向コードの決
定方法を説明するための説明図、第８図は凸点および凹
点を説明するための説明図、第９図は第４図（Ａ）また
は第５図（Ａ）に示される物体の階層措造を説明するた
めの説明図、第１０図は同じく物体の位相関係を説明す
るための説明図、第１１図は各プリミティブの主特徴点
を説明するための説明図、第１２図は画像処理プロセッ
サによる識別処理動作を説明するためのフローチャート
、第１３図は照合処理過程を説明するための模式図、第
１４図はこの発明の変形例を示すＭｑ構成図ある。 符号説明 １・・・・・・工業用テレビジョン（ｉＴＶ）カメラ、
２・・・・・・物体識別装置、３・・・・・・モニタテ
レビ、４・・・・・・背景、５，６・・・・・・物体、
７・・・・・・円形物体、８・・・・・・矩形物体、９
・・・・・・背景、工０・・・・・・フロッピーディス
ケット、２１・・・・・・前処理回路、２２・・・・・
・特徴抽出回路、２３・・・・・・画像メモリ、２４・
・・・・・画像処理プロセッサ、２５・・−・・・イン
タフェイス回路、２６・・・・・・辞書メモリ、２７・
・・・・・補助記憶装置。 代櫨人 弁理士 並 木 昭 夫 代理人弁理士松 崎 清 ４ 第 ２ 図 ！＠３ 図 第４図 （Ａ） ＣＢ） ０β Ｐ／？Ｉ ＰＰ２ Ｐ／？３ Ｐｌ？４十 〇 ＰＰ５ 第５図 （Ｃ） ｉ 、１ ν 」 ＼ ４（７２）Ｑ− 第７図 （Ａ＞ （Ｂ） 第８図 ０β：ＪＥＣＴ−Ａ 物体層 ＰＥＥ’１ＰＨＥＩ？Ｙ−４ＰＥＰＩＰＨＥ／？Ｙ−２
用層ＰＰＩ ＰＩ；？２ ＰＰ３ ＰＰ４ ＰＰ５ ブ
ソミディフ゛層第１０図 第１１図 （Ｎａｍｅ＝２） （Ｎａｍｅ＝３） （Ｎａｍｅ＝４） （Ｎａｍｅ＝５） 第１３図 （Ｅ） 第１４図 （ＩＮ） （Ｏｒ） 手続補正書 昭和 ６へ６βＯ日 特許庁長官 志 賀 学 殿 １、事件の表示 昭和５９年特許願第５８４７２号 ２、発明の名称 物体識別装置 ３、補正をする者 事件との関係 特許出願人 住 所 川崎市川崎区田辺新田１番１号名 称 （５２
３）富士電機株式会社 代表者阿部栄夫 昭和５９年９月１日名称変更済（一括）４、代 理 人
■１０５ 電話０３（５８０）９５１３５、補正命令
の日付 自発 ６、補正により増加する発明の数 なし８、補正の内容 １）（１）明細書第４頁第１０行目「構成図、」の次に
下記の文章を挿入する。 「第１Ａ図は第１図に示す実施例の詳細構成図、」（２
）同第５頁第２行目ないし第８行目「特徴抽出回路２２
・・・・・・・・・プロセッサ２４は、」までの記載を
次の通り訂正する。 ［前処理回路２１は増幅回路２１ａ、コンパレータ２１
ｂ、Ｄ／Ａコンバータ２１ｃおよびミキシング回路２１
ｄとから構成されている。Ｄ／Ａコンバータ２１ｃには
、画像処理プロセッサ２４内のＣＰＵ２４ａより出力さ
れて２値化しきい値ラッチ回路２４ｂにラッチされてい
る２値化しきい値のバイトデータが入力されており、こ
のバイトデータがアナログデータに変換されて２値化し
きい値としてコンパレータ２１ｂに加えられる。コンパ
レータ２１ｂは増幅回路２１ａで増幅されたＩＴＶカメ
−）１からのビデオ信号をＤ／Ａコンバータ２１ｃより
出力された２値化しきい値と比較して２値信号を形成す
る。この２値信号は特徴抽出口路２２に出力されるとと
もに、ミキシング回路２１ｄにより同期信号とミキシン
グされて複合映像信号としてモニタＴＶ３に出力され、
このモニタＴＶ３により２値画像が観察されるように構
成されている。 特徴抽出回路２２は、この２値化画像を所定の大きさの
画素に分割するとともに、各画素または一水平走査綜上
における画素のつらなりを表わすセグメント等に関する
情報を抽出し、ＤＭＡ（Ｄｉｒｅｃｔ Ｍｅｍｏｒｙ
Ａｃｃｅｓｓ ）モードで画像メモリ２３に書き込む。 このために、特徴抽出回路２２は、走査線６本分の今回
、前回、および前々回の２値化信号を記憶する３×３の
２次元局部メモリ２２ａ１水平（Ｘ）方向タイミング発
生回路２２ｂ、 垂直（Ｙ）方向タイミング発生回路２
２ｃ。 セグメント検出回路２２ｄ１ ）ツブセグメント検出回
路２２ｅ、セグメント重複検出回路２２ｆ。 右端検出回路２２ｇ１セグメント長カウンタ２２ｈ、セ
グメントＹ座標検出回路２２門、ジヨイント検出回路２
２ｊ、単片カウンタ２２に、セグメントラベル・単片番
号ラッチ回路２２ｔ、右端座標２ツチ回路２２ｍ１セグ
メント長ラッチ回路２２ｎ、セグメン）Ｙ座標ラッチ回
路２２０、連結対ラッチ回路２２ｐ等から構成されてい
る。 このような構成において、コンパレータ２１ｂより出力
された２値信号は２次元局部メモリ２２ａに加えられ、
メモリ２２ａにより６×３の移動マスクが形成されてい
るため、３×３の画素が出力される。このとき、６Ｍｋ
の基本クロックをもとにして、タイミング発生回路２２
ｂ、２２ｃよりタイミングパルスが発生される。３×３
の移動マスクにより黒画素の水平方向のつながりである
セグメントの終端がセグメント検出回路２２ｄで検出さ
れ、セグメントデータのメモリへの書込みのときのアド
レス発生に使われる。トップセグメント検出回路２２ｅ
は３×３の移動マスクで上側の走査線上に黒画素が発生
していないセグメントを検出し、そのセグメントを単片
カウンタ２２にでカウントさせることにより、単片番号
（セグメントラベルと同じ）を発生させる。つまり、単
片カウンタ２２にの出力はそれまでのトップセグメント
の数として出力される。セグメント重複検出回路２２ｆ
は前走査線の何番目のセグメントと重なったかをチェッ
クして、その重なったセグメントのラベル（つまり単片
番号）を着目セグメントのラベルとしてセグメントラベ
ル・単片番号ラッチ回路２２ｔにラッチさせる。右端検
出回路２２ｇは各セグメントの右端を検出して、その検
出したときのＸ座標を水平方向タイミング発生回路２２
ｂの出力からめ、右端座標ラッチ回路２２ｍＫラッチさ
せる。同様に、セグメントＹ座標検出回路２２ｉはセグ
メントが検出されたときのＹ座標を垂直方向タイミング
発生回路２２ｃの出力からめ、セグメン）Ｙ座標ラッチ
回路２２ｏにラッチさせる。セグメント長カウンタ２２
ｈはセグメント検出のタイミングで、それまでのカウン
ト値をセグメント長ラッチ回路２２ｎにラッチさせたの
ちカウンタをクリアし、そして次のセグメントの画素を
次々とセグメントの終端を検出するまでカウントしてい
く。ジヨイント検出回路２２ｊは着目走査線の前の走査
線上で着目セグメントと重なるセグメントが複数ある場
合に機能するものであり、複数ある場合にはセグメント
重複検出回路２２ｆで検出された前の重なるセグメント
の２ベルを対で連結対ラッチ回路２２ｐにラッチさせる
。 このようにして各ラッチ回路にラッチされたセグメント
情報は、画像処理プロセッサ２４内の画像取込指令発生
回路２４ｃからの指令の発生タイミングで画像メモリ２
３に１画面分記憶される。 このために、画像メモリ２３は、特徴抽出回路２２内の
各ラッチ回路に接続されるバッファ２３ａと、セグメン
トラベルメモリ２６ｂと、右端座標メモリ２３ｃと、セ
グメント長メモリ２３ｄと、垂直（Ｙ）座標メモ’）２
５ｅと、連結対データメモリ２５ｆと、単片数ラッチ回
路２５ｇと、セグメントアドレス発生回路２３ｈと、連
結対アドレス発生回路２３ｉと、連結対数ラッチ回路２
３ｊとからｉ１Ｊ成されている。なお、奇メモリはＲＡ
Ｍにて構成される。セグメントア、ドレス発生回路２３
ｈは、セグメント検出回路２２ｄからのセグメント検出
のクロックをカウントしてこのカウント値をアドレス信
号として発生する。セグメントアドレス発生回路２３ｈ
からのアドレス信号により、セグメントラベルメモリ２
６ｂ、右端座標メモリ２６Ｃ，セグメント長メモリ２３
ｄ１垂直座標メモリ２５ｅの該尚アドレス箇所への書込
みが行なわれるため、各メモリには各セグメントに対応
してセグメントラベル、右端座標、セグメント長、垂直
座標が記憶される。また、連結対アドレス発生回路２３
ｊはジヨイント検出回１３２２ｊからのジヨイント検出
のパルス数をカウントしてアドレス信号として連結対デ
ータメモリ２３ｆに出力するものであり、連結対データ
メモリ２３ｆはこのアドレス信号により指定された箇所
に連結対ラッチ回路２２ｐにラッチされている重なるセ
グメントのラベル対と、セグメントアドレス発生回路２
３ｈから出力されるアドレス・信号とをそれぞれデータ
として記憶する。さらに、連結対アドレス発生回路２３
ｉのカウント値は連結対数ラッチ回路２ＳＪにラッチさ
れる。 このようにして各セグメント情報が画像メモリ２３内に
記憶されるが、画像処理プロセッサ２４はプログラムメ
モリ２４ｄ内のプログラムに基づいて画像メモリ２３内
のセグメント情報を読取って作業メモリ２４ｅに格納し
たのち、」０８Ａ細書第２８頁＠１５行目「構成図、」
の次に下記の文章を挿入する。 「第１Ａ図はｔＪｃ１図に示す実施例の詳細構成図、」
（ＩＩＩ）第１Ａ図を添付図面のとおり追加する。
化画像例を説明するための説明図、第３図は学習モード
時の処理動作を説明するフローチャート、第４図は学習
すべき物体とそのプリミティブ分割態様を説明するため
の説明図、第５図は物体とその勾配および曲率の関係を
説明するための説明図、第６図は方向コードとその増、
減量を説明するための説明図、第７図は方向コードの決
定方法を説明するための説明図、第８図は凸点および凹
点を説明するための説明図、第９図は第４図（Ａ）また
は第５図（Ａ）に示される物体の階層措造を説明するた
めの説明図、第１０図は同じく物体の位相関係を説明す
るための説明図、第１１図は各プリミティブの主特徴点
を説明するための説明図、第１２図は画像処理プロセッ
サによる識別処理動作を説明するためのフローチャート
、第１３図は照合処理過程を説明するための模式図、第
１４図はこの発明の変形例を示すＭｑ構成図ある。 符号説明 １・・・・・・工業用テレビジョン（ｉＴＶ）カメラ、
２・・・・・・物体識別装置、３・・・・・・モニタテ
レビ、４・・・・・・背景、５，６・・・・・・物体、
７・・・・・・円形物体、８・・・・・・矩形物体、９
・・・・・・背景、工０・・・・・・フロッピーディス
ケット、２１・・・・・・前処理回路、２２・・・・・
・特徴抽出回路、２３・・・・・・画像メモリ、２４・
・・・・・画像処理プロセッサ、２５・・−・・・イン
タフェイス回路、２６・・・・・・辞書メモリ、２７・
・・・・・補助記憶装置。 代櫨人 弁理士 並 木 昭 夫 代理人弁理士松 崎 清 ４ 第 ２ 図 ！＠３ 図 第４図 （Ａ） ＣＢ） ０β Ｐ／？Ｉ ＰＰ２ Ｐ／？３ Ｐｌ？４十 〇 ＰＰ５ 第５図 （Ｃ） ｉ 、１ ν 」 ＼ ４（７２）Ｑ− 第７図 （Ａ＞ （Ｂ） 第８図 ０β：ＪＥＣＴ−Ａ 物体層 ＰＥＥ’１ＰＨＥＩ？Ｙ−４ＰＥＰＩＰＨＥ／？Ｙ−２
用層ＰＰＩ ＰＩ；？２ ＰＰ３ ＰＰ４ ＰＰ５ ブ
ソミディフ゛層第１０図 第１１図 （Ｎａｍｅ＝２） （Ｎａｍｅ＝３） （Ｎａｍｅ＝４） （Ｎａｍｅ＝５） 第１３図 （Ｅ） 第１４図 （ＩＮ） （Ｏｒ） 手続補正書 昭和 ６へ６βＯ日 特許庁長官 志 賀 学 殿 １、事件の表示 昭和５９年特許願第５８４７２号 ２、発明の名称 物体識別装置 ３、補正をする者 事件との関係 特許出願人 住 所 川崎市川崎区田辺新田１番１号名 称 （５２
３）富士電機株式会社 代表者阿部栄夫 昭和５９年９月１日名称変更済（一括）４、代 理 人
■１０５ 電話０３（５８０）９５１３５、補正命令
の日付 自発 ６、補正により増加する発明の数 なし８、補正の内容 １）（１）明細書第４頁第１０行目「構成図、」の次に
下記の文章を挿入する。 「第１Ａ図は第１図に示す実施例の詳細構成図、」（２
）同第５頁第２行目ないし第８行目「特徴抽出回路２２
・・・・・・・・・プロセッサ２４は、」までの記載を
次の通り訂正する。 ［前処理回路２１は増幅回路２１ａ、コンパレータ２１
ｂ、Ｄ／Ａコンバータ２１ｃおよびミキシング回路２１
ｄとから構成されている。Ｄ／Ａコンバータ２１ｃには
、画像処理プロセッサ２４内のＣＰＵ２４ａより出力さ
れて２値化しきい値ラッチ回路２４ｂにラッチされてい
る２値化しきい値のバイトデータが入力されており、こ
のバイトデータがアナログデータに変換されて２値化し
きい値としてコンパレータ２１ｂに加えられる。コンパ
レータ２１ｂは増幅回路２１ａで増幅されたＩＴＶカメ
−）１からのビデオ信号をＤ／Ａコンバータ２１ｃより
出力された２値化しきい値と比較して２値信号を形成す
る。この２値信号は特徴抽出口路２２に出力されるとと
もに、ミキシング回路２１ｄにより同期信号とミキシン
グされて複合映像信号としてモニタＴＶ３に出力され、
このモニタＴＶ３により２値画像が観察されるように構
成されている。 特徴抽出回路２２は、この２値化画像を所定の大きさの
画素に分割するとともに、各画素または一水平走査綜上
における画素のつらなりを表わすセグメント等に関する
情報を抽出し、ＤＭＡ（Ｄｉｒｅｃｔ Ｍｅｍｏｒｙ
Ａｃｃｅｓｓ ）モードで画像メモリ２３に書き込む。 このために、特徴抽出回路２２は、走査線６本分の今回
、前回、および前々回の２値化信号を記憶する３×３の
２次元局部メモリ２２ａ１水平（Ｘ）方向タイミング発
生回路２２ｂ、 垂直（Ｙ）方向タイミング発生回路２
２ｃ。 セグメント検出回路２２ｄ１ ）ツブセグメント検出回
路２２ｅ、セグメント重複検出回路２２ｆ。 右端検出回路２２ｇ１セグメント長カウンタ２２ｈ、セ
グメントＹ座標検出回路２２門、ジヨイント検出回路２
２ｊ、単片カウンタ２２に、セグメントラベル・単片番
号ラッチ回路２２ｔ、右端座標２ツチ回路２２ｍ１セグ
メント長ラッチ回路２２ｎ、セグメン）Ｙ座標ラッチ回
路２２０、連結対ラッチ回路２２ｐ等から構成されてい
る。 このような構成において、コンパレータ２１ｂより出力
された２値信号は２次元局部メモリ２２ａに加えられ、
メモリ２２ａにより６×３の移動マスクが形成されてい
るため、３×３の画素が出力される。このとき、６Ｍｋ
の基本クロックをもとにして、タイミング発生回路２２
ｂ、２２ｃよりタイミングパルスが発生される。３×３
の移動マスクにより黒画素の水平方向のつながりである
セグメントの終端がセグメント検出回路２２ｄで検出さ
れ、セグメントデータのメモリへの書込みのときのアド
レス発生に使われる。トップセグメント検出回路２２ｅ
は３×３の移動マスクで上側の走査線上に黒画素が発生
していないセグメントを検出し、そのセグメントを単片
カウンタ２２にでカウントさせることにより、単片番号
（セグメントラベルと同じ）を発生させる。つまり、単
片カウンタ２２にの出力はそれまでのトップセグメント
の数として出力される。セグメント重複検出回路２２ｆ
は前走査線の何番目のセグメントと重なったかをチェッ
クして、その重なったセグメントのラベル（つまり単片
番号）を着目セグメントのラベルとしてセグメントラベ
ル・単片番号ラッチ回路２２ｔにラッチさせる。右端検
出回路２２ｇは各セグメントの右端を検出して、その検
出したときのＸ座標を水平方向タイミング発生回路２２
ｂの出力からめ、右端座標ラッチ回路２２ｍＫラッチさ
せる。同様に、セグメントＹ座標検出回路２２ｉはセグ
メントが検出されたときのＹ座標を垂直方向タイミング
発生回路２２ｃの出力からめ、セグメン）Ｙ座標ラッチ
回路２２ｏにラッチさせる。セグメント長カウンタ２２
ｈはセグメント検出のタイミングで、それまでのカウン
ト値をセグメント長ラッチ回路２２ｎにラッチさせたの
ちカウンタをクリアし、そして次のセグメントの画素を
次々とセグメントの終端を検出するまでカウントしてい
く。ジヨイント検出回路２２ｊは着目走査線の前の走査
線上で着目セグメントと重なるセグメントが複数ある場
合に機能するものであり、複数ある場合にはセグメント
重複検出回路２２ｆで検出された前の重なるセグメント
の２ベルを対で連結対ラッチ回路２２ｐにラッチさせる
。 このようにして各ラッチ回路にラッチされたセグメント
情報は、画像処理プロセッサ２４内の画像取込指令発生
回路２４ｃからの指令の発生タイミングで画像メモリ２
３に１画面分記憶される。 このために、画像メモリ２３は、特徴抽出回路２２内の
各ラッチ回路に接続されるバッファ２３ａと、セグメン
トラベルメモリ２６ｂと、右端座標メモリ２３ｃと、セ
グメント長メモリ２３ｄと、垂直（Ｙ）座標メモ’）２
５ｅと、連結対データメモリ２５ｆと、単片数ラッチ回
路２５ｇと、セグメントアドレス発生回路２３ｈと、連
結対アドレス発生回路２３ｉと、連結対数ラッチ回路２
３ｊとからｉ１Ｊ成されている。なお、奇メモリはＲＡ
Ｍにて構成される。セグメントア、ドレス発生回路２３
ｈは、セグメント検出回路２２ｄからのセグメント検出
のクロックをカウントしてこのカウント値をアドレス信
号として発生する。セグメントアドレス発生回路２３ｈ
からのアドレス信号により、セグメントラベルメモリ２
６ｂ、右端座標メモリ２６Ｃ，セグメント長メモリ２３
ｄ１垂直座標メモリ２５ｅの該尚アドレス箇所への書込
みが行なわれるため、各メモリには各セグメントに対応
してセグメントラベル、右端座標、セグメント長、垂直
座標が記憶される。また、連結対アドレス発生回路２３
ｊはジヨイント検出回１３２２ｊからのジヨイント検出
のパルス数をカウントしてアドレス信号として連結対デ
ータメモリ２３ｆに出力するものであり、連結対データ
メモリ２３ｆはこのアドレス信号により指定された箇所
に連結対ラッチ回路２２ｐにラッチされている重なるセ
グメントのラベル対と、セグメントアドレス発生回路２
３ｈから出力されるアドレス・信号とをそれぞれデータ
として記憶する。さらに、連結対アドレス発生回路２３
ｉのカウント値は連結対数ラッチ回路２ＳＪにラッチさ
れる。 このようにして各セグメント情報が画像メモリ２３内に
記憶されるが、画像処理プロセッサ２４はプログラムメ
モリ２４ｄ内のプログラムに基づいて画像メモリ２３内
のセグメント情報を読取って作業メモリ２４ｅに格納し
たのち、」０８Ａ細書第２８頁＠１５行目「構成図、」
の次に下記の文章を挿入する。 「第１Ａ図はｔＪｃ１図に示す実施例の詳細構成図、」
（ＩＩＩ）第１Ａ図を添付図面のとおり追加する。
Claims (1)
- 物体を二次元撮像手段によりラスク走査して得られる撮
像信号を二値化し２画素化することによって少なくとも
前記物体を表わす画素のうち背景と境界をなす画素に関
する特徴情報を抽出する特徴情報抽出手段と、該境界点
画素を逐次連ねて形成される物体輪郭曲線の所定長さ毎
の勾配２曲率からその折点または変曲点をめ、各折点ま
たは変曲点間を結ぶ各線分をそれぞれ図形の基本要素（
プリミティブ）である直線２円（円弧を含む）または楕
円（楕円弧を含む）のいずれかにより表現し、該プリミ
ティブ表現される各成分毎に最も良く適合する直線５円
または楕円を同定してプリミティブ毎にその属性値をめ
る一方、各プリミティブ毎にその主特徴点を定義し、該
主特徴点によって全プリミティブ間の位置関係を表わす
距離マツプを演算する演算処理手段と、少な（とも各プ
リミティブの属性値とプリミティブ間の距離マツプとを
記憶する辞書メモリとを備え、複数の物体の１つまたは
複合体の各々についてプリミティブ属性値と距離マツプ
とを予めめて該辞書メモリに格納し、しかる後、未知物
体を処理して得られるプリミティブ属性値、距離マツプ
について辞書メモリに格納されているものとの照合を行
ない、その一致度が高いものから未知物体を識別するこ
とを特徴とする物体識別装置。
Priority Applications (2)
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| JP59058472A JPS60204086A (ja) | 1984-03-28 | 1984-03-28 | 物体識別装置 |
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Family
ID=13085369
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP59058472A Granted JPS60204086A (ja) | 1984-03-28 | 1984-03-28 | 物体識別装置 |
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