JP3532014B2 - しきい値算出方法 - Google Patents
しきい値算出方法Info
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- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
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- G06V10/20—Image preprocessing
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- G—PHYSICS
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- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30108—Industrial image inspection
- G06T2207/30141—Printed circuit board [PCB]
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- Image Processing (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、濃淡画像の画像処
理に使用するしきい値算出方法に関するものである。
理に使用するしきい値算出方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】濃淡画像の画像処理に使用するしきい値
算出方法の従来例を図２４、図２５に基づいて説明す
る。
算出方法の従来例を図２４、図２５に基づいて説明す
る。
【０００３】図２４は、認識対象物の濃淡画像パターン
１００と、背景の濃淡画像パターン１０１とで構成され
る濃淡画像パターン１０２を示す。従来のしきい値算出
方法では、濃淡画像パターン１０２をサンプリングして
輝度データを読み出して輝度ヒストグラムを作成する
と、各サンプルの輝度ヒストグラムは、図２５に示すよ
うに、認識対象物の明るい輝度と背景の暗い輝度とにピ
ークが分かれたパターンになる。
１００と、背景の濃淡画像パターン１０１とで構成され
る濃淡画像パターン１０２を示す。従来のしきい値算出
方法では、濃淡画像パターン１０２をサンプリングして
輝度データを読み出して輝度ヒストグラムを作成する
と、各サンプルの輝度ヒストグラムは、図２５に示すよ
うに、認識対象物の明るい輝度と背景の暗い輝度とにピ
ークが分かれたパターンになる。
【０００４】従って、図２５において、累積面積がグラ
フの総面積の一定割合（統計的に決まるもので、例え
ば、１５％）に達する点を、輝度の高い方から求め、そ
の点の輝度を、しきい値とすることを予め決めておけ
ば、認識対象物の明るい輝度と背景の暗い輝度との分か
れ目を示すしきい値ＴＨＬ１を簡単に求めることができ
る。
フの総面積の一定割合（統計的に決まるもので、例え
ば、１５％）に達する点を、輝度の高い方から求め、そ
の点の輝度を、しきい値とすることを予め決めておけ
ば、認識対象物の明るい輝度と背景の暗い輝度との分か
れ目を示すしきい値ＴＨＬ１を簡単に求めることができ
る。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかし、上記の従来例
の構成では、濃淡画像パターンから求めた輝度のしきい
値が不適正になり、そのしきい値を使用すると、画像処
理で位置決め誤差が発生するという問題点が起きる。
の構成では、濃淡画像パターンから求めた輝度のしきい
値が不適正になり、そのしきい値を使用すると、画像処
理で位置決め誤差が発生するという問題点が起きる。
【０００６】その原因を図２６に基づいて説明する。図
２６は、認識対象物の濃淡画像パターン１１０と、背景
の濃淡画像パターン１１１とで構成される濃淡画像パタ
ーン１１２を示すが、前記の図２４と異なるのは、認識
対象物の表面が汚れているために、認識対象物からの光
りの反射が弱く、認識対象物の濃淡画像パターン１１０
の輝度が低いことである。このように、認識対象物の濃
淡画像パターン１１０が暗い濃淡画像パターン１１２を
サンプリングして輝度データを読み出し、輝度ヒストグ
ラムを作成すると、図２７に示すようになり、累積面積
がグラフの総面積の一定割合（例えば１５％）に達する
点を、輝度の高い方から求め、その点の輝度を、しきい
値ＴＨＬ２とすると、この輝度は、認識対象物の輝度範
囲から離れて、背景の輝度範囲に入ってしまい、得られ
たしきい値ＴＨＬ２は５．０になり、図２５の場合のＴ
ＨＬ１＝７．５より２．５低い値になる。しきい値が低
すぎる場合には、部品周囲の背景を認識対象物の一部と
して検出してしまい、図２８に示すように、実際には、
破線１１０で示される認識対象物を、少しずれた実線で
示す位置１１０ａに認識することになる。
２６は、認識対象物の濃淡画像パターン１１０と、背景
の濃淡画像パターン１１１とで構成される濃淡画像パタ
ーン１１２を示すが、前記の図２４と異なるのは、認識
対象物の表面が汚れているために、認識対象物からの光
りの反射が弱く、認識対象物の濃淡画像パターン１１０
の輝度が低いことである。このように、認識対象物の濃
淡画像パターン１１０が暗い濃淡画像パターン１１２を
サンプリングして輝度データを読み出し、輝度ヒストグ
ラムを作成すると、図２７に示すようになり、累積面積
がグラフの総面積の一定割合（例えば１５％）に達する
点を、輝度の高い方から求め、その点の輝度を、しきい
値ＴＨＬ２とすると、この輝度は、認識対象物の輝度範
囲から離れて、背景の輝度範囲に入ってしまい、得られ
たしきい値ＴＨＬ２は５．０になり、図２５の場合のＴ
ＨＬ１＝７．５より２．５低い値になる。しきい値が低
すぎる場合には、部品周囲の背景を認識対象物の一部と
して検出してしまい、図２８に示すように、実際には、
破線１１０で示される認識対象物を、少しずれた実線で
示す位置１１０ａに認識することになる。
【０００７】本発明は、上記の問題点を解決し、認識対
象物が汚れて光の反射率が小さくなったり、照明の具合
で背景の輝度が多少変化しても、適正なしきい値を算出
することができ、処理が高速で、認識精度が高いしきい
値算出方法の提供を課題とする。
象物が汚れて光の反射率が小さくなったり、照明の具合
で背景の輝度が多少変化しても、適正なしきい値を算出
することができ、処理が高速で、認識精度が高いしきい
値算出方法の提供を課題とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本願第１発明のしきい値
算出方法は、撮像手段で得られた認識対象物の画像信号
をデジタル化して輝度信号よりなる２次元画像データと
して画像データ記憶手段に格納する画像入力工程と、前
記２次元画像データ上に輝度データをサンプリングする
輝度データサンプリング領域を設定し、前記輝度データ
サンプリング領域内のＮ点の輝度データをサンプリング
して輝度データ記憶手段に格納する輝度データサンプリ
ング工程と、前記輝度データ記憶手段に格納されている
輝度データを、輝度値が小さいものから大きいものへと
並べ替えた輝度プロファイルを作成する輝度プロファイ
ル作成工程と、前記輝度プロファイルの輝度データを輝
度データのデータ番号で２次微分して輝度データ２次微
分テーブルを作成する輝度プロファイル２次微分工程
と、前記輝度データ２次微分テーブルから２次微分値が
ゼロになるゼロクロス点のデータ番号を検出するゼロク
ロス点検出工程と、前記ゼロクロス点のデータ番号に対
応する前記輝度プロファイルの輝度データをしきい値と
するしきい値算出工程とからなる。
算出方法は、撮像手段で得られた認識対象物の画像信号
をデジタル化して輝度信号よりなる２次元画像データと
して画像データ記憶手段に格納する画像入力工程と、前
記２次元画像データ上に輝度データをサンプリングする
輝度データサンプリング領域を設定し、前記輝度データ
サンプリング領域内のＮ点の輝度データをサンプリング
して輝度データ記憶手段に格納する輝度データサンプリ
ング工程と、前記輝度データ記憶手段に格納されている
輝度データを、輝度値が小さいものから大きいものへと
並べ替えた輝度プロファイルを作成する輝度プロファイ
ル作成工程と、前記輝度プロファイルの輝度データを輝
度データのデータ番号で２次微分して輝度データ２次微
分テーブルを作成する輝度プロファイル２次微分工程
と、前記輝度データ２次微分テーブルから２次微分値が
ゼロになるゼロクロス点のデータ番号を検出するゼロク
ロス点検出工程と、前記ゼロクロス点のデータ番号に対
応する前記輝度プロファイルの輝度データをしきい値と
するしきい値算出工程とからなる。
【０００９】そして、本願第１発明は、認識対象物が汚
れて光の反射率が小さくなったり、照明の具合で背景の
輝度が多少変化しても、認識対象物の位置検出結果に悪
影響がでないように、画像入力工程、輝度データサンプ
リング工程を終えた後の、輝度プロファイル作成工程に
おいて、輝度データ記憶手段に格納されている輝度デー
タを、輝度値が小さいものから大きいものへと並べ替え
た輝度プロファイルを作成し、輝度プロファイル２次微
分工程において、前記輝度プロファイルの輝度データを
輝度データのデータ番号で２次微分して輝度データ２次
微分テーブルを作成し、ゼロクロス点検出工程におい
て、前記輝度データ２次微分テーブルから２次微分値が
ゼロになるゼロクロス点のデータ番号を検出し、しきい
値算出工程において、前記ゼロクロス点のデータ番号に
対応する前記輝度プロファイルの輝度データをしきい値
としている。これによって、上記の目的が達せられる理
由は次の通りである。
れて光の反射率が小さくなったり、照明の具合で背景の
輝度が多少変化しても、認識対象物の位置検出結果に悪
影響がでないように、画像入力工程、輝度データサンプ
リング工程を終えた後の、輝度プロファイル作成工程に
おいて、輝度データ記憶手段に格納されている輝度デー
タを、輝度値が小さいものから大きいものへと並べ替え
た輝度プロファイルを作成し、輝度プロファイル２次微
分工程において、前記輝度プロファイルの輝度データを
輝度データのデータ番号で２次微分して輝度データ２次
微分テーブルを作成し、ゼロクロス点検出工程におい
て、前記輝度データ２次微分テーブルから２次微分値が
ゼロになるゼロクロス点のデータ番号を検出し、しきい
値算出工程において、前記ゼロクロス点のデータ番号に
対応する前記輝度プロファイルの輝度データをしきい値
としている。これによって、上記の目的が達せられる理
由は次の通りである。
【００１０】即ち、認識対象物が汚れて光の反射率が小
さくなったり、照明の具合で背景の輝度が多少変化する
場合には、輝度の絶対値が変動するので、従来例のよう
に、輝度の絶対値を使用して、しきい値を決める方法で
は、得られるしきい値に誤差が避けられない。しかし、
汚れて光の反射率が小さくなったり、照明の具合で背景
の輝度が多少変化しても、輝度の本来のパターンは、変
化することがない。従って、本願第１発明のように、前
記の輝度の本来のパターンにおける輝度の変化がそのま
ま反映する輝度データ２次微分テーブルを作成し、２次
微分値がゼロになるゼロクロス点のデータ番号を検出
し、ゼロクロス点のデータ番号に対応する輝度データか
らしきい値を求めると、このしきい値は、前記の変化す
ることがない輝度の本来のパターンに基づくものになる
ので、前記の汚れや照明の悪影響を受けない。
さくなったり、照明の具合で背景の輝度が多少変化する
場合には、輝度の絶対値が変動するので、従来例のよう
に、輝度の絶対値を使用して、しきい値を決める方法で
は、得られるしきい値に誤差が避けられない。しかし、
汚れて光の反射率が小さくなったり、照明の具合で背景
の輝度が多少変化しても、輝度の本来のパターンは、変
化することがない。従って、本願第１発明のように、前
記の輝度の本来のパターンにおける輝度の変化がそのま
ま反映する輝度データ２次微分テーブルを作成し、２次
微分値がゼロになるゼロクロス点のデータ番号を検出
し、ゼロクロス点のデータ番号に対応する輝度データか
らしきい値を求めると、このしきい値は、前記の変化す
ることがない輝度の本来のパターンに基づくものになる
ので、前記の汚れや照明の悪影響を受けない。
【００１１】本願第２発明のしきい値算出方法は、本願
第１発明において、輝度データサンプリング工程と輝度
プロファイル作成工程との間に、輝度データ記憶手段に
格納されているＮ点の輝度データが、予め定められた規
定数ＮMAX 以上の場合に、Ｎ点の輝度データのそれぞれ
隣合う輝度データを比較し、小さい方の輝度データを捨
て、大きい方の輝度データを残して得られた圧縮輝度デ
ータを輝度データ記憶手段に格納する輝度データテーブ
ル圧縮工程を入れ、輝度プロファイル作成工程以下の工
程で前記圧縮輝度データを使用する。
第１発明において、輝度データサンプリング工程と輝度
プロファイル作成工程との間に、輝度データ記憶手段に
格納されているＮ点の輝度データが、予め定められた規
定数ＮMAX 以上の場合に、Ｎ点の輝度データのそれぞれ
隣合う輝度データを比較し、小さい方の輝度データを捨
て、大きい方の輝度データを残して得られた圧縮輝度デ
ータを輝度データ記憶手段に格納する輝度データテーブ
ル圧縮工程を入れ、輝度プロファイル作成工程以下の工
程で前記圧縮輝度データを使用する。
【００１２】そして、本願第２発明は、処理の高速化を
計るために、輝度データテーブル圧縮工程を入れて、輝
度データ記憶手段に格納されているＮ点の輝度データ
が、予め定められた規定数ＮMAX 以上の場合に、Ｎ点の
輝度データのそれぞれ隣合う輝度データを比較し、小さ
い方の輝度データを捨て、大きい方の輝度データを残し
て得られた圧縮輝度データを輝度データ記憶手段に格納
している。
計るために、輝度データテーブル圧縮工程を入れて、輝
度データ記憶手段に格納されているＮ点の輝度データ
が、予め定められた規定数ＮMAX 以上の場合に、Ｎ点の
輝度データのそれぞれ隣合う輝度データを比較し、小さ
い方の輝度データを捨て、大きい方の輝度データを残し
て得られた圧縮輝度データを輝度データ記憶手段に格納
している。
【００１３】このデータ圧縮によって、本願第２発明
は、処理の高速化が可能になる。
は、処理の高速化が可能になる。
【００１４】本願第３発明のしきい値算出方法は、本願
第１発明において、輝度データサンプリング工程と輝度
プロファイル作成工程との代わりに、２次元画像データ
上に輝度データをサンプリングする輝度データサンプリ
ング領域を設定し、前記輝度データサンプリング領域内
のＮ点の輝度データをサンプリングして輝度ヒストグラ
ムＨ（ｉ）を作成する輝度ヒストグラム作成工程と、前
記輝度ヒストグラムＨ（ｉ）を最大データ数ＮLIM の圧
縮輝度ヒストグラムに圧縮するデータ圧縮率Ｒを式
（１）により算出するデータ圧縮率算出工程と、 Ｒ＝［Ｎ／ＮLIM ］＋１ ［ｎ］は、ｎを越えない最大の整数・・・・・・・・・・・・・・・（１） 前記輝度ヒストグラムＨ（ｉ）をｉ＝０より順次読み出
し、式（２）によりＨ（ｉ）の累算値Ｓ（ｉ＋１）を順
次算出するとともに、式（２）の演算を１回行うたび
に、もし、Ｓ（ｉ＋１）≧Ｒならば、Ｓ（ｉ＋１）＜Ｒ
となるまで、式（３）の演算を繰り返し、 Ｓ（ｉ＋１）＝Ｓ（ｉ）＋Ｈ（ｉ） 但し、Ｓ（０）＝０・・・・・（２） Ｓ（ｉ＋１）＝Ｓ（ｉ＋１）−Ｒ ＩＰ（ｎ） ＝ｉ ｎ ＝ｎ＋１ ・・・・・（３） 圧縮輝度プロフアイルＩＰ（ｎ）（ｎの初期値は０）を
作成する圧縮輝度プロフアイル作成工程とを入れ、輝度
プロフアイル２次微分工程以下の工程で前記圧縮輝度プ
ロフアイルを使用する。
第１発明において、輝度データサンプリング工程と輝度
プロファイル作成工程との代わりに、２次元画像データ
上に輝度データをサンプリングする輝度データサンプリ
ング領域を設定し、前記輝度データサンプリング領域内
のＮ点の輝度データをサンプリングして輝度ヒストグラ
ムＨ（ｉ）を作成する輝度ヒストグラム作成工程と、前
記輝度ヒストグラムＨ（ｉ）を最大データ数ＮLIM の圧
縮輝度ヒストグラムに圧縮するデータ圧縮率Ｒを式
（１）により算出するデータ圧縮率算出工程と、 Ｒ＝［Ｎ／ＮLIM ］＋１ ［ｎ］は、ｎを越えない最大の整数・・・・・・・・・・・・・・・（１） 前記輝度ヒストグラムＨ（ｉ）をｉ＝０より順次読み出
し、式（２）によりＨ（ｉ）の累算値Ｓ（ｉ＋１）を順
次算出するとともに、式（２）の演算を１回行うたび
に、もし、Ｓ（ｉ＋１）≧Ｒならば、Ｓ（ｉ＋１）＜Ｒ
となるまで、式（３）の演算を繰り返し、 Ｓ（ｉ＋１）＝Ｓ（ｉ）＋Ｈ（ｉ） 但し、Ｓ（０）＝０・・・・・（２） Ｓ（ｉ＋１）＝Ｓ（ｉ＋１）−Ｒ ＩＰ（ｎ） ＝ｉ ｎ ＝ｎ＋１ ・・・・・（３） 圧縮輝度プロフアイルＩＰ（ｎ）（ｎの初期値は０）を
作成する圧縮輝度プロフアイル作成工程とを入れ、輝度
プロフアイル２次微分工程以下の工程で前記圧縮輝度プ
ロフアイルを使用する。
【００１５】そして、本願第３発明は、データ圧縮率算
出工程と圧縮輝度プロファイル作成工程とで、輝度プロ
ファイルを、しきい値算出精度を必要レベルに維持し得
る最大データ数ＮLIM を基準にして データ圧縮率Ｒを
求め、このデータ圧縮率Ｒを使用して、輝度ヒストグラ
ムを圧縮輝度ヒストグラムに圧縮しているので、認識精
度を維持しながら処理の高速化を計ることができる。
出工程と圧縮輝度プロファイル作成工程とで、輝度プロ
ファイルを、しきい値算出精度を必要レベルに維持し得
る最大データ数ＮLIM を基準にして データ圧縮率Ｒを
求め、このデータ圧縮率Ｒを使用して、輝度ヒストグラ
ムを圧縮輝度ヒストグラムに圧縮しているので、認識精
度を維持しながら処理の高速化を計ることができる。
【００１６】又、本願第１、第２又は第３発明におい
て、ゼロクロス点の中で、マイナスの２次微分値が予め
設定した基準値より小さいゼロクロス点を、しきい値と
している。これによって、ノイズによる誤りの発生を防
止している。
て、ゼロクロス点の中で、マイナスの２次微分値が予め
設定した基準値より小さいゼロクロス点を、しきい値と
している。これによって、ノイズによる誤りの発生を防
止している。
【００１７】
【発明の実施の形態】本発明の第１の実施形態を図１〜
図１０に基づいて説明する。
図１０に基づいて説明する。
【００１８】図１のフローチャートのステップ＃１の画
像入力工程おいて、画像データ処理に先立って、メイン
コントローラ２９が、認識対象物である電子部品１４の
部品寸法等の情報を電子部品情報記憶手段３０に格納し
た後に、ＸＹロボット１２のノズル１３に吸着された認
識対象物の電子部品１４を、照明手段１５で照らしなが
ら、カメラ等の撮像手段１６で撮像し、得られた画像信
号をデジタル化手段１６でデジタル化し、画像データア
クセス手段１８を経て、画像データ記憶手段１９に格納
する。格納された画像データはビデオモニタ２０を通し
て目で確認することができる。
像入力工程おいて、画像データ処理に先立って、メイン
コントローラ２９が、認識対象物である電子部品１４の
部品寸法等の情報を電子部品情報記憶手段３０に格納し
た後に、ＸＹロボット１２のノズル１３に吸着された認
識対象物の電子部品１４を、照明手段１５で照らしなが
ら、カメラ等の撮像手段１６で撮像し、得られた画像信
号をデジタル化手段１６でデジタル化し、画像データア
クセス手段１８を経て、画像データ記憶手段１９に格納
する。格納された画像データはビデオモニタ２０を通し
て目で確認することができる。
【００１９】図３は、ステップ＃１の画像入力工程終了
時に、画像データ記憶手段１９に格納されている２次元
画像データ３８を示す。２次元画像データ３８の中央に
は、認識対象物である電子部品１４のデジタルパターン
３７が格納されている。
時に、画像データ記憶手段１９に格納されている２次元
画像データ３８を示す。２次元画像データ３８の中央に
は、認識対象物である電子部品１４のデジタルパターン
３７が格納されている。
【００２０】ステップ＃２の輝度データサンプリング工
程において、中央処理手段２１が、上記のようにして予
め前記電子部品情報記憶手段３０に格納されている電子
部品１４の部品サイズを読み出し、部品サイズに応じ
て、前記２次元画像データ３８上に、輝度データサンプ
リング領域３９を決定する。そして、前記輝度データサ
ンプリング領域３９内に、等間隔にサンプリング点４０
を設定する。中央処理手段２１は、前記サンプリング点
４０に対応する画像データを、画像データアクセス手段
１８を介して画像データ記憶手段１９から読み出し、順
次、輝度データテーブル２３に格納する。
程において、中央処理手段２１が、上記のようにして予
め前記電子部品情報記憶手段３０に格納されている電子
部品１４の部品サイズを読み出し、部品サイズに応じ
て、前記２次元画像データ３８上に、輝度データサンプ
リング領域３９を決定する。そして、前記輝度データサ
ンプリング領域３９内に、等間隔にサンプリング点４０
を設定する。中央処理手段２１は、前記サンプリング点
４０に対応する画像データを、画像データアクセス手段
１８を介して画像データ記憶手段１９から読み出し、順
次、輝度データテーブル２３に格納する。
【００２１】図４、図５は、ステップ＃２の輝度データ
サンプリング工程終了時に、輝度データテーブル２３に
格納された輝度データを示す。
サンプリング工程終了時に、輝度データテーブル２３に
格納された輝度データを示す。
【００２２】ステップ＃３の輝度プロファイル作成工程
において、輝度プロファイル作成手段２２が、輝度デー
タテーブル２３に格納されている輝度データを、小さい
輝度データから順に大きい輝度データへと並べ替える。
並べ替えた輝度データは、輝度プロファイルとして輝度
データテーブル２３に格納される。
において、輝度プロファイル作成手段２２が、輝度デー
タテーブル２３に格納されている輝度データを、小さい
輝度データから順に大きい輝度データへと並べ替える。
並べ替えた輝度データは、輝度プロファイルとして輝度
データテーブル２３に格納される。
【００２３】図６は、ステップ＃３の輝度プロファイル
作成工程終了時に、輝度データテーブル２３に格納され
た輝度プロファイルをグラフに表したものである。
作成工程終了時に、輝度データテーブル２３に格納され
た輝度プロファイルをグラフに表したものである。
【００２４】図７は、ステップ＃３の輝度プロファイル
作成工程終了時に、輝度データテーブル２３に格納され
ソーティングされた個々の輝度データを表している。
作成工程終了時に、輝度データテーブル２３に格納され
ソーティングされた個々の輝度データを表している。
【００２５】ステップ＃４の輝度プロファイル２次微分
工程において、輝度プロファイル２次微分手段２４が、
輝度データテーブル２３に格納されている輝度プロファ
イルの輝度データのデータ番号による２次微分を計算
し、計算した２次微分データを、輝度データ２次微分テ
ーブル２５に格納する。
工程において、輝度プロファイル２次微分手段２４が、
輝度データテーブル２３に格納されている輝度プロファ
イルの輝度データのデータ番号による２次微分を計算
し、計算した２次微分データを、輝度データ２次微分テ
ーブル２５に格納する。
【００２６】輝度データＩn の２次微分Ｉ″n は、輝度
プロファイル２次微分手段２４が、輝度データテーブル
２３を順次読み出して、式（３）の演算を行うことによ
って得られる。
プロファイル２次微分手段２４が、輝度データテーブル
２３を順次読み出して、式（３）の演算を行うことによ
って得られる。
【００２７】
Ｉ″n ＝Ｉn+1 −２×Ｉn ＋Ｉn-1 ・・・・・・・・・・・・・・・（３）
（０≦ｎ≦Ｎ−１、Ｉ-1＝Ｉ0 ）
図８は、ステップ＃４の輝度プロファイル２次微分工程
終了時に得られた輝度データ２次微分テーブル２５をグ
ラフに表したものである。
終了時に得られた輝度データ２次微分テーブル２５をグ
ラフに表したものである。
【００２８】図９は、ステップ＃４の輝度プロファイル
２次微分工程終了時に、輝度データ２次微分テーブル２
５に格納された個々の２次微分データを表している。
２次微分工程終了時に、輝度データ２次微分テーブル２
５に格納された個々の２次微分データを表している。
【００２９】ステップ＃５のゼロクロス点検出工程にお
いて、ゼロクロス点検出手段２６が、輝度データ２次微
分テーブル２５に格納されている２次微分データから２
次微分値がゼロになるゼロクロス点のデータ番号を検出
する。
いて、ゼロクロス点検出手段２６が、輝度データ２次微
分テーブル２５に格納されている２次微分データから２
次微分値がゼロになるゼロクロス点のデータ番号を検出
する。
【００３０】即ち、図８に示される輝度データ２次微分
テーブル２５を、テーブルの先頭から検索して、２次微
分値がプラスからマイナスに変化している点で、マイナ
スの２次微分値が予め決められた基準値６０より小さく
なる点を検出する。図８から明らかなように、２次微分
値が単にプラスからマイナスに変化するゼロクロス点を
検出したのでは、ノイズである６１、６２、６３を検出
することになるので、一定基準値６０を設け、この基準
値６０を初めて下回った点６４をゼロクロス点とするの
である。図８では、データ番号１６で、初めて、破線に
示された基準値６０を下回っている。従って、ゼロクロ
ス点はデータ番号１５と１６との中間に位置すると考え
られる。
テーブル２５を、テーブルの先頭から検索して、２次微
分値がプラスからマイナスに変化している点で、マイナ
スの２次微分値が予め決められた基準値６０より小さく
なる点を検出する。図８から明らかなように、２次微分
値が単にプラスからマイナスに変化するゼロクロス点を
検出したのでは、ノイズである６１、６２、６３を検出
することになるので、一定基準値６０を設け、この基準
値６０を初めて下回った点６４をゼロクロス点とするの
である。図８では、データ番号１６で、初めて、破線に
示された基準値６０を下回っている。従って、ゼロクロ
ス点はデータ番号１５と１６との中間に位置すると考え
られる。
【００３１】ステップ＃６のしきい値算出工程におい
て、しきい値算出手段２７が、ステップ＃５のゼロクロ
ス点検出工程において検出されたゼロクロス点のデータ
番号に対応する輝度データを、輝度データテーブル２３
に格納されている図１０に示す輝度プロファイルからし
きい値ＴＨＬとして読み出して終了する。図８では、ゼ
ロクロス点はデータ番号１５と１６との中間に位置する
ので、図１０に示すように、ゼロクロス点はデータ番号
１５と１６とに対応する輝度Ｉ15とＩ16との平均値（Ｉ
15＋Ｉ16）／２がしきい値ＴＨＬ７０として求められ
る。
て、しきい値算出手段２７が、ステップ＃５のゼロクロ
ス点検出工程において検出されたゼロクロス点のデータ
番号に対応する輝度データを、輝度データテーブル２３
に格納されている図１０に示す輝度プロファイルからし
きい値ＴＨＬとして読み出して終了する。図８では、ゼ
ロクロス点はデータ番号１５と１６との中間に位置する
ので、図１０に示すように、ゼロクロス点はデータ番号
１５と１６とに対応する輝度Ｉ15とＩ16との平均値（Ｉ
15＋Ｉ16）／２がしきい値ＴＨＬ７０として求められ
る。
【００３２】算出されたしきい値は、中心・傾き検出手
段２８で、認識対象物の電子部品１４の中心・傾きを算
出する際に使用される。この場合には、画像データ記憶
手段１９への画像データの入力に先立って、認識対象物
である電子部品１４の部品寸法等の情報がメインコント
ローラ２９から送られたきて、電子部品情報記憶手段３
０に格納されているので、これらの情報を用いて、中心
・傾きを算出する。
段２８で、認識対象物の電子部品１４の中心・傾きを算
出する際に使用される。この場合には、画像データ記憶
手段１９への画像データの入力に先立って、認識対象物
である電子部品１４の部品寸法等の情報がメインコント
ローラ２９から送られたきて、電子部品情報記憶手段３
０に格納されているので、これらの情報を用いて、中心
・傾きを算出する。
【００３３】電子部品１４の中心・傾きは、電子部品１
４の部品寸法を用いて電子部品を囲む粗検索領域を設定
し、粗検索領域内にｉ画素おきに複数の格子点を設定
し、前記したしきい値ＴＨＬを用いて式（４）に基づい
て算出する。
４の部品寸法を用いて電子部品を囲む粗検索領域を設定
し、粗検索領域内にｉ画素おきに複数の格子点を設定
し、前記したしきい値ＴＨＬを用いて式（４）に基づい
て算出する。
【００３４】式（４）：
中心：（Ｓｘ／Ｎ、Ｓｙ／Ｎ）
傾き：（１／２）ｔａｎ-1（Ｓ１／Ｓ２）
但し、
Ｓ１＝２（Ｎ・Ｓｘｙ−Ｓｘ・Ｓｙ）
Ｓ２＝（Ｎ・Ｓｘｘ−Ｓｘ・Ｓｙ）−（Ｎ・Ｓｙｙ−Ｓ
ｘ・Ｓｙ） 更に、
ｘ・Ｓｙ） 更に、
【００３５】
【数１】
【００３６】ρ（ｘ、ｙ）＝ｍａｘ［Intensity(ｘ、
ｙ）−ＴＨＬ、０］ 算出した電子部品１４の中心・傾きは、電子部品位置記
憶３１に一旦格納されてメインコントローラ２９に送ら
れる。メインコントローラ２９は、電子部品１４の中心
・傾き情報を使ってＸＹロボット１２を操作し、プリン
ト基板上の正しい位置に電子部品１４を装着させること
がせきる。
ｙ）−ＴＨＬ、０］ 算出した電子部品１４の中心・傾きは、電子部品位置記
憶３１に一旦格納されてメインコントローラ２９に送ら
れる。メインコントローラ２９は、電子部品１４の中心
・傾き情報を使ってＸＹロボット１２を操作し、プリン
ト基板上の正しい位置に電子部品１４を装着させること
がせきる。
【００３７】次に、本発明の第２の実施形態を図１１〜
図１５に基づいて説明する。
図１５に基づいて説明する。
【００３８】図１１に示す本実施形態のフローチャート
が、図１に示す第１の実施形態のフローチャートと異な
るのは、図１のステップ＃２とステップ＃３との間に、
ステップ＃７が入っていることである。
が、図１に示す第１の実施形態のフローチャートと異な
るのは、図１のステップ＃２とステップ＃３との間に、
ステップ＃７が入っていることである。
【００３９】図１２に示す本実施形態のブロック図が、
図２に示す第１の実施形態のブロック図との相違点であ
る。
図２に示す第１の実施形態のブロック図との相違点であ
る。
【００４０】以下に、本実施形態を説明するが、第１の
実施形態と同じ部分は説明を省略し、図１１のステップ
＃７の輝度データテーブル圧縮工程を中心に説明する。
実施形態と同じ部分は説明を省略し、図１１のステップ
＃７の輝度データテーブル圧縮工程を中心に説明する。
【００４１】図１１のステップ＃７の輝度データテーブ
ル圧縮工程において、ステップ＃２の輝度データサンプ
リング工程で得られた輝度データ数Ｎが、予め決められ
た規定数ＮMAX 以上である場合に、規定数ＮMAX 未満に
なるまで、輝度データテーブル２３に格納された輝度デ
ータを篩いにかけて、輝度データテーブルのサイズを小
さくし、ステップ＃７より後の処理を高速化する。
ル圧縮工程において、ステップ＃２の輝度データサンプ
リング工程で得られた輝度データ数Ｎが、予め決められ
た規定数ＮMAX 以上である場合に、規定数ＮMAX 未満に
なるまで、輝度データテーブル２３に格納された輝度デ
ータを篩いにかけて、輝度データテーブルのサイズを小
さくし、ステップ＃７より後の処理を高速化する。
【００４２】具体的には、輝度データテーブル圧縮手段
３２が、図１３に示す輝度データテーブルを、データ番
号０から順に読み出して、２つ１組のデータのペアを作
り、各ペア内で２つの輝度を比較し、輝度値が小さい方
の輝度データを捨て、大きい方の輝度データだけを、改
めて輝度データテーブル２３に格納すると、図１４に示
す圧縮輝度データテーブルが得られる。図１４の圧縮輝
度データテーブルを、輝度値が小さいものから大きいも
のへと並べ替える輝度プロファイル作成工程を行うと、
図１５に示す輝度プロファイルが得られ、以後、第１の
実施形態と同じ処理を行ってしきい値を算出する。
３２が、図１３に示す輝度データテーブルを、データ番
号０から順に読み出して、２つ１組のデータのペアを作
り、各ペア内で２つの輝度を比較し、輝度値が小さい方
の輝度データを捨て、大きい方の輝度データだけを、改
めて輝度データテーブル２３に格納すると、図１４に示
す圧縮輝度データテーブルが得られる。図１４の圧縮輝
度データテーブルを、輝度値が小さいものから大きいも
のへと並べ替える輝度プロファイル作成工程を行うと、
図１５に示す輝度プロファイルが得られ、以後、第１の
実施形態と同じ処理を行ってしきい値を算出する。
【００４３】次に、本発明の第３の実施形態を図１６〜
図２３に基づいて説明する。
図２３に基づいて説明する。
【００４４】図１６に示す本実施形態のフローチャート
が、図１に示す第１の実施形態のフローチャートと異な
るのは、図１のステップ＃２とステップ＃３との代わり
に、ステップ＃８〜ステップ＃１０が入っていることで
ある。
が、図１に示す第１の実施形態のフローチャートと異な
るのは、図１のステップ＃２とステップ＃３との代わり
に、ステップ＃８〜ステップ＃１０が入っていることで
ある。
【００４５】図１７に示す本実施形態のブロック図が、
図２に示す第１の実施形態のブロック図との相違点であ
る。
図２に示す第１の実施形態のブロック図との相違点であ
る。
【００４６】以下に、本実施形態を説明するが、第１の
実施形態と同じ部分は説明を省略し、図１６のステップ
＃８〜ステップ＃１０を中心に説明する。
実施形態と同じ部分は説明を省略し、図１６のステップ
＃８〜ステップ＃１０を中心に説明する。
【００４７】図１６のステップ＃８の輝度ヒストグラム
作成工程において、図１のステップ＃２の輝度データサ
ンプリング工程と同様に、２次元画像データ上に輝度デ
ータをサンプリングする領域を設定し、Ｎ点の輝度デー
タを順次サンプリングして、輝度の度数分布表である輝
度ヒストグラムＨ（ｉ）を作成し、輝度ヒストグラム３
４に格納する。
作成工程において、図１のステップ＃２の輝度データサ
ンプリング工程と同様に、２次元画像データ上に輝度デ
ータをサンプリングする領域を設定し、Ｎ点の輝度デー
タを順次サンプリングして、輝度の度数分布表である輝
度ヒストグラムＨ（ｉ）を作成し、輝度ヒストグラム３
４に格納する。
【００４８】ステップ＃９のデータ圧縮率算出工程にお
いて、データ圧縮率算出手段３５が、前記輝度ヒストグ
ラムＨ（ｉ）を最大データ数ＮLIM の圧縮輝度ヒストグ
ラムに圧縮するデータ圧縮率Ｒを式（１）により算出す
る。
いて、データ圧縮率算出手段３５が、前記輝度ヒストグ
ラムＨ（ｉ）を最大データ数ＮLIM の圧縮輝度ヒストグ
ラムに圧縮するデータ圧縮率Ｒを式（１）により算出す
る。
【００４９】
Ｒ＝［Ｎ／ＮLIM ］＋１
［ｎ］は、ｎを越えない最大の整数・・・・・・・・・・・・・・・（１）
例えば、輝度データ数Ｎが６０、前記の最大データ数Ｎ
LIM を２５とすると、式（１）から、データ圧縮率Ｒ
は、３となる。データ圧縮率Ｒ＝３の場合には、度数３
を度数１に圧縮することになる。
LIM を２５とすると、式（１）から、データ圧縮率Ｒ
は、３となる。データ圧縮率Ｒ＝３の場合には、度数３
を度数１に圧縮することになる。
【００５０】ステップ＃１０の圧縮輝度プロファイル作
成工程において、圧縮輝度プロファイル作成手段３６
が、前記輝度ヒストグラムＨ（ｉ）をｉ＝０より順次読
み出し、式（２）によりＨ（ｉ）の累算値Ｓ（ｉ＋１）
を順次算出するとともに、式（２）の演算を１回行うた
びに、もし、Ｓ（ｉ＋１）≧Ｒならば、Ｓ（ｉ＋１）＜
Ｒとなるまで、式（３）の演算を繰り返し、 Ｓ（ｉ＋１）＝Ｓ（ｉ）＋Ｈ（ｉ） 但し、Ｓ（０）＝０・・・・・（２） Ｓ（ｉ＋１）＝Ｓ（ｉ＋１）−Ｒ ＩＰ（ｎ） ＝ｉ ｎ ＝ｎ＋１ ・・・・・（３） 圧縮輝度プロフアイルＩＰ（ｎ）（ｎの初期値は０）を
作成する。
成工程において、圧縮輝度プロファイル作成手段３６
が、前記輝度ヒストグラムＨ（ｉ）をｉ＝０より順次読
み出し、式（２）によりＨ（ｉ）の累算値Ｓ（ｉ＋１）
を順次算出するとともに、式（２）の演算を１回行うた
びに、もし、Ｓ（ｉ＋１）≧Ｒならば、Ｓ（ｉ＋１）＜
Ｒとなるまで、式（３）の演算を繰り返し、 Ｓ（ｉ＋１）＝Ｓ（ｉ）＋Ｈ（ｉ） 但し、Ｓ（０）＝０・・・・・（２） Ｓ（ｉ＋１）＝Ｓ（ｉ＋１）−Ｒ ＩＰ（ｎ） ＝ｉ ｎ ＝ｎ＋１ ・・・・・（３） 圧縮輝度プロフアイルＩＰ（ｎ）（ｎの初期値は０）を
作成する。
【００５１】例えば、上記により、図１８に示す輝度ヒ
ストグラムＨ（ｉ）を処理して、圧縮輝度プロファイル
を作成すると、図１９に示す圧縮輝度プロファイルが得
られる。
ストグラムＨ（ｉ）を処理して、圧縮輝度プロファイル
を作成すると、図１９に示す圧縮輝度プロファイルが得
られる。
【００５２】図２０は、従来例の図２５のヒストグラム
から第３の実施形態で作成した圧縮輝度プロファイルを
表している。図２１は、図２０の圧縮輝度プロファイル
を２次微分した結果を示す。図２０と図２１とから、デ
ータ番号１５とデータ番号１６に対応する２つの輝度デ
ータ５と８が求まり、しきい値として、６．５が得られ
る。
から第３の実施形態で作成した圧縮輝度プロファイルを
表している。図２１は、図２０の圧縮輝度プロファイル
を２次微分した結果を示す。図２０と図２１とから、デ
ータ番号１５とデータ番号１６に対応する２つの輝度デ
ータ５と８が求まり、しきい値として、６．５が得られ
る。
【００５３】又、図２２は、従来例の図２７のヒストグ
ラムから第３の実施形態で作成した圧縮輝度プロファイ
ルを表している。図２３は、図２２の圧縮輝度プロファ
イルを２次微分した結果を示す。図２２と図２３とか
ら、データ番号１５とデータ番号１６に対応する２つの
輝度データ５と８が求まり、しきい値として、６．５が
得られる。
ラムから第３の実施形態で作成した圧縮輝度プロファイ
ルを表している。図２３は、図２２の圧縮輝度プロファ
イルを２次微分した結果を示す。図２２と図２３とか
ら、データ番号１５とデータ番号１６に対応する２つの
輝度データ５と８が求まり、しきい値として、６．５が
得られる。
【００５４】輝度データの絶対値からしきい値を計算す
る従来例では、認識対象物である電子部品が正常な図２
５のヒストグラムから得られるしきい値は７．５であ
り、認識対象物である電子部品が汚れている図２７のヒ
ストグラムから得られるしきい値は５．０であり、大き
く相違した。
る従来例では、認識対象物である電子部品が正常な図２
５のヒストグラムから得られるしきい値は７．５であ
り、認識対象物である電子部品が汚れている図２７のヒ
ストグラムから得られるしきい値は５．０であり、大き
く相違した。
【００５５】以上のことは、本発明は、認識対象物と背
景とが構成する本来のパターンに対応する輝度プロファ
イルの２次微分に基づいてしきい値を計算するので、認
識対象物の電子部品が汚れていたり、背景の明るさが変
動したりしても、濃淡レベルは変わるが、本来のパター
ンは残っているので、常に、適正なしきい値を算出でき
ることを示す。
景とが構成する本来のパターンに対応する輝度プロファ
イルの２次微分に基づいてしきい値を計算するので、認
識対象物の電子部品が汚れていたり、背景の明るさが変
動したりしても、濃淡レベルは変わるが、本来のパター
ンは残っているので、常に、適正なしきい値を算出でき
ることを示す。
【００５６】
【発明の効果】本願第１発明のしきい値算出方法は、認
識対象物が汚れて光の反射率が小さくなったり、照明の
具合で背景の輝度が多少変化しても、認識対象物の位置
検出結果に悪影響がでないように、適正なしきい値を算
出することができるという効果が得られる。
識対象物が汚れて光の反射率が小さくなったり、照明の
具合で背景の輝度が多少変化しても、認識対象物の位置
検出結果に悪影響がでないように、適正なしきい値を算
出することができるという効果が得られる。
【００５７】本願第２発明のしきい値算出方法は、認識
精度を維持しながら処理の高速化が可能になるという効
果が得られる。
精度を維持しながら処理の高速化が可能になるという効
果が得られる。
【００５８】本願第３発明のしきい値算出方法は、認識
精度を維持しながら処理の高速化が可能になるという効
果が得られる。
精度を維持しながら処理の高速化が可能になるという効
果が得られる。
【００５９】又、本願第１、第２又は第３発明は、ノイ
ズによる誤りの発生を防止できるという効果が得られ
る。
ズによる誤りの発生を防止できるという効果が得られ
る。
【図１】本発明の第１の実施形態の動作を示すフローチ
ャートである。
ャートである。
【図２】本発明の第１の実施形態を使用する装置のブロ
ック図である。
ック図である。
【図３】本発明の２次元画像データ上のサンプリング点
を示す図である。
を示す図である。
【図４】本発明のサンプリング点の輝度データを示す図
である。
である。
【図５】本発明のサンプリング点の輝度データを示す図
である。
である。
【図６】本発明の輝度プロファイルを示す図である。
【図７】本発明の輝度プロファイルを示す図である。
【図８】本発明の輝度プロファイルの輝度データ２次微
分テーブルの図である。
分テーブルの図である。
【図９】本発明の輝度プロファイルの輝度データ２次微
分テーブルの図である。
分テーブルの図である。
【図１０】本発明のしきい値を示す図である。
【図１１】本発明の第２の実施形態の動作を示すフロー
チャートである。
チャートである。
【図１２】本発明の第２の実施形態を使用する装置の一
部のブロック図である。
部のブロック図である。
【図１３】本発明のサンプリング点の輝度データを示す
図である。
図である。
【図１４】本発明のサンプリング点の輝度データを示す
図である。
図である。
【図１５】本発明の圧縮輝度プロファイルを示す図であ
る。
る。
【図１６】本発明の第３の実施形態の動作を示すフロー
チャートである。
チャートである。
【図１７】本発明の第３の実施形態を使用する装置の一
部のブロック図である。
部のブロック図である。
【図１８】本発明のサンプリング点の輝度データを示す
図である。
図である。
【図１９】本発明の圧縮輝度プロファイルを示す図であ
る。
る。
【図２０】本発明の圧縮輝度プロファイルとしきい値を
示す図である。
示す図である。
【図２１】本発明の圧縮輝度プロファイルの輝度データ
２次微分テーブルとしきい値を示す図である。
２次微分テーブルとしきい値を示す図である。
【図２２】本発明の圧縮輝度プロファイルとしきい値を
示す図である。
示す図である。
【図２３】本発明の圧縮輝度プロファイルの輝度データ
２次微分テーブルとしきい値を示す図である。
２次微分テーブルとしきい値を示す図である。
【図２４】従来例の２次元画像データを示す図である。
【図２５】従来例の輝度データを示す図である。
【図２６】従来例の２次元画像データを示す図である。
【図２７】従来例の輝度データとしきい値を示す図であ
る。
る。
【図２８】従来例の画像認識位置の誤差を示す図であ
る。
る。
【符合の説明】
１２ ＸＹロボット
１３ ノズル
１４ 電子部品
１５ 照明
１６ 撮像手段
１７ デジタル化手段
１８ 画像データアクセス手段
１９ 画像データ記憶手段
２０ ビデオモニタ
２１ 中央処理手段
２２ 輝度プロファイル作成手段
２３ 輝度データテーブル
２４ 輝度プロファイル２次微分手段
２５ 輝度データ２次微分テーブル
２６ ゼロクロス点検出手段
２７ しきい値算出手段
２８ 中心・傾き検出手段
２９ メインコントローラ
３０ 電子部品情報記憶手段
３１ 電子部品位置記憶手段
３２ 輝度データテーブル圧縮手段
３３ 輝度ヒストグラム作成手段
３４ 輝度ヒストグラム
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(56)参考文献 特開 平５−180618（ＪＰ，Ａ)
特開 平７−210795（ＪＰ，Ａ)
特開 昭63−155272（ＪＰ，Ａ)
特開 昭63−155274（ＪＰ，Ａ)
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G06T 7/00 - 7/60
G06T 5/00
G06T 1/00
H04N 1/40
Claims (4)
- 【請求項１】 撮像手段で得られた認識対象物の画像信
号をデジタル化して輝度信号よりなる２次元画像データ
として画像データ記憶手段に格納する画像入力工程と、
前記２次元画像データ上に輝度データをサンプリングす
る輝度データサンプリング領域を設定し、前記輝度デー
タサンプリング領域内のＮ点の輝度データをサンプリン
グして輝度データ記憶手段に格納する輝度データサンプ
リング工程と、前記輝度データ記憶手段に格納されてい
る輝度データを、輝度値が小さいものから大きいものへ
と並べ替えた輝度プロファイルを作成する輝度プロファ
イル作成工程と、前記輝度プロファイルの輝度データＩ
Ｐ（ｎ）を輝度データのデータ番号ｎで２次微分して輝
度データ２次微分テーブルを作成する輝度プロファイル
２次微分工程と、前記輝度データ２次微分テーブルから
２次微分値がゼロになるゼロクロス点のデータ番号を検
出するゼロクロス点検出工程と、前記ゼロクロス点のデ
ータ番号に対応する前記輝度プロファイルの輝度データ
をしきい値とするしきい値算出工程とからなることを特
徴とするしきい値算出方法。 - 【請求項２】 請求項１に記載のしきい値算出方法にお
いて、輝度データサンプリング工程と輝度プロファイル
作成工程との間に、輝度データ記憶手段に格納されてい
るＮ点の輝度データが、予め定められた規定数ＮMAX 以
上の場合に、Ｎ点の輝度データのそれぞれ隣合う輝度デ
ータを比較し、小さい方の輝度データを捨て、大きい方
の輝度データを残して得られた圧縮輝度データを輝度デ
ータ記憶手段に格納する輝度データテーブル圧縮工程を
入れ、輝度プロファイル作成工程以下の工程で前記圧縮
輝度データを使用することを特徴とするしきい値算出方
法。 - 【請求項３】 請求項１に記載のしきい値算出方法にお
いて、輝度データサンプリング工程と輝度プロファイル
作成工程との代わりに、２次元画像データ上に輝度デー
タをサンプリングする輝度データサンプリング領域を設
定し、前記輝度データサンプリング領域内のＮ点の輝度
データをサンプリングして輝度ヒストグラムＨ（ｉ）を
作成する輝度ヒストグラム作成工程と、前記輝度ヒスト
グラムＨ（ｉ）を最大データ数ＮLIM の圧縮輝度ヒスト
グラムに圧縮するデータ圧縮率Ｒを式（１）により算出
するデータ圧縮率算出工程と、 Ｒ＝［Ｎ／ＮLIM ］＋１ ［ｎ］は、ｎを越えない最大の整数・・・・・・・・・・・・・・・（１） 前記輝度ヒストグラムＨ（ｉ）をｉ＝０より順次読み出
し、式（２）によりＨ（ｉ）の累算値Ｓ（ｉ＋１）を順
次算出するとともに、式（２）の演算を１回行うたび
に、もし、Ｓ（ｉ＋１）≧Ｒならば、Ｓ（ｉ＋１）＜Ｒ
となるまで、式（３）の演算を繰り返し、 Ｓ（ｉ＋１）＝Ｓ（ｉ）＋Ｈ（ｉ） 但し、Ｓ（０）＝０・・・・・（２） Ｓ（ｉ＋１）＝Ｓ（ｉ＋１）−Ｒ ＩＰ（ｎ） ＝ｉ ｎ ＝ｎ＋１ ・・・・・（３） 圧縮輝度プロフアイルＩＰ（ｎ）（ｎの初期値は０）を
作成する圧縮輝度プロフアイル作成工程とを入れ、輝度
プロフアイル２次微分工程以下の工程で前記圧縮輝度プ
ロフアイルを使用することを特徴とするしきい値算出方
法。 - 【請求項４】 しきい値は、ゼロクロス点の中で、マイ
ナスの２次微分値が予め設定した基準値より小さいゼロ
クロス点とする請求項１、２又は３に記載のしきい値算
出方法。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP31147595A JP3532014B2 (ja) | 1995-11-30 | 1995-11-30 | しきい値算出方法 |
| US08/753,680 US5832105A (en) | 1995-11-30 | 1996-11-27 | Method and apparatus using a zero-point crossing of quadratically differentiated intensity data in a histogram to determine a threshold for detecting a component from background |
| CN96123494A CN1080422C (zh) | 1995-11-30 | 1996-11-29 | 元件的检测方法和装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP31147595A JP3532014B2 (ja) | 1995-11-30 | 1995-11-30 | しきい値算出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09153133A JPH09153133A (ja) | 1997-06-10 |
| JP3532014B2 true JP3532014B2 (ja) | 2004-05-31 |
Family
ID=18017675
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP31147595A Expired - Fee Related JP3532014B2 (ja) | 1995-11-30 | 1995-11-30 | しきい値算出方法 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5832105A (ja) |
| JP (1) | JP3532014B2 (ja) |
| CN (1) | CN1080422C (ja) |
Families Citing this family (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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