JP4095801B2 - Image processing apparatus and method based on image vector definition - Google Patents
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Description
【0001】
【産業上の利用分野】
本発明は、部品の検査やプラントの監視など様々な分野で利用されている画像処理装置および方法に係り、とくに背景との境界が不鮮明な対象物を検出する画像処理装置および方法に関する。
【0002】
【従来の技術】
従来、画像処理技術を応用したシステムにおいては、物体形状抽出・領域分割等、処理の目的および撮像された対象物や撮像条件に応じて、さまざまな処理アルゴリズムが開発されている。そして、アルゴリズム構築のための基本画像処理手法については、多種多様な技法が用いられている。特に、画像の統計的性質評価や、画像中の連結領域の分割、図形パターンあるいは特定対象物を検出する方法には、次のような手法が用いられてきた。
【0003】
すなわち図11に示すように、従来の画像処理装置は、被写体を映像化もしくは画像化する撮像装置1、画像処理を実行する画像処理計算機2、処理結果を表示する表示装置3、結果データを記録保存する外部記憶装置4から構成されている。画像処理計算機2は、ディジタル画像に変換するA/D変換機能5と、入力画像を一時的に格納するフレームメモリ6と、画像変換、特徴抽出および画像認識などを行う各種画像処理機能7と、これらの演算を行う中央演算装置8と、データを転送するシステム制御バス9および画像転送バス10により構成されている。
【0004】
このように構成された画像処理装置においては、各種の画像処理手法により画質の評価や、連結領域の分割、対象物の検出を行っている。画質の評価を行うための、最も一般的な方法としては、濃淡ヒストグラムの計測が用いられている。濃淡ヒストグラムとは、各画素の濃淡値の頻度分布である。評価には、最大値、最小値、平均値などの統計的数値が指標として用いられている。画像データは離散データであるため、画像全体の性質を評価する方法としては有効である。
【0005】
また、濃淡画像における画素の連結性を評価する手法としては、従来は濃淡画像を2値化閾値処理により対象物と背景とに分離した後、ラベリング処理でその連結成分を同一ラベル化していた。2値化画像における連結性を評価する方法としては非常に効果的であるが、濃淡画像に対して評価するためのものではなかった。
【0006】
そして、画像中から図形パターンあるいは特定対象物を検出する方法としては、一般的に濃淡テンプレートを用いたマッチング処理が用いられている。テンプレートマッチング処理とは、m×nのテンプレート画像を作成し、相関演算などの処理により最も相関値の高い領域を抽出するものである。この場合、画素間の相関演算を検索範囲内すべてにおいて実行するため、処理に時間が掛かることが問題とされている。より柔軟に対象を検出するためには、テンプレートサイズおよび回転等の条件を変えることも必要であり、マッチングアルゴリズムの検討が必要であった。
【0007】
これらの方法は一例であるが、画像を構成する各画素の連結情報をより有効に活用する手法としては、必ずしも十分なものではなかった。
【0008】
【発明が解決しようとする課題】
上述した従来の画像処理装置においては、画像を構成する各画素の連結情報をより有効に活用する技法が提案されていなかった。特に、背景との境界が不鮮明な対象物を検出する場合において、その境界線を検出することはひとつの課題であった。
【0009】
そこで本発明の第1の目的は、画像処理により画質を評価する手段として、画像ベクトルのヒストグラムを計測することで、画像における輪郭連結情報の評価指標を持ち、かつ画像中から図形パターンあるいは特定対象物を検出する手段として、画像ベクトルテンプレートによるマッチング処理を用い、高速かつ柔軟に特定対象物を検出する装置を提供することにある。
【0012】
さらに本発明の第2の目的は、時系列的に形体が変化する対象物を連続して検出する手段として、画像ベクトルテンプレートによるマッチング処理および時間変化に伴うベクトルテンプレートの更新処理を用い、高速かつ連続的に特定対象物を検出する装置を提供することにある。
【0013】
そして本発明の第3の目的は、画像処理により画質を評価する手段として、画像ベクトルのヒストグラムを計測することで、画像における輪郭連結情報の評価指標を持った方法を提供することにある。
【0014】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明の画像処理装置およびその方法は、次のような構成を採る。
【0015】
請求項1に記載された装置の発明は、
対象物からの電磁波の反射量に基く画像データを形成するデータ形成手段と、
このデータ形成手段からの画像データにつき、各画素とその近傍画素の濃淡値から画像のベクトル量を定義することにより輝度の勾配と方向の情報を得る画像ベクトル演算手段と、
この画像ベクトル演算手段により演算されたベクトル分布からベクトル長の頻度分布あるいはベクトル方向の頻度分布を計測し、前記対象物における輪郭情報を定量化するベクトル処理手段と、
前記各画素におけるベクトルを表現した結果を表示する結果表示手段と、
画像ベクトル演算結果およびベクトル頻度分布計測結果を記録する結果記録手段と
をそなえ、
前記ベクトル処理手段は、ベクトル表現された幾何学的図形および任意形状のテンプレートを各ベクトル量と任意設定した基準位置座標までの距離との関係を示した変換表に変換し、前記変換表をテンプレートとして処理対象における各画素のベクトル量に対応した基準位置座標へ投票を行うことで、テンプレート図形の抽出および認識を行うことを特徴とする。
また、請求項3に記載された方法の発明は、
対象物からの電磁波の反射量に基く画像データを形成し、
前記画像データにつき、各画素とその近傍画素の濃淡値から画像のベクトル量を定義することにより輝度の勾配と方向の情報を得、
前記ベクトル量の定義により得られたベクトル分布からベクトル長の頻度分布あるいはベクトル方向の頻度分布を計測して前記対象物における輪郭情報を定量化し、
前記各画素におけるベクトルを表現した結果を表示し、
画像ベクトル演算結果およびベクトル頻度分布計測結果を記録する、
ようにした画像処理方法において、
ベクトル表現された幾何学的図形および任意形状のテンプレートを各ベクトル量と任意設定した基準位置座標までの距離との関係を示した変換表に変換し、前記変換表をテンプレートとして処理対象における各画素のベクトル量に対応した基準位置座標へ投票を行うことで、テンプレート図形の抽出および認識を行うことを特徴とする。
【0018】
請求項4記載の発明では、請求項3記載の画像処理装置において、時間変化に応じて対象物の形体が変化する場合、ベクトル表現された任意形状のテンプレートの整合性を評価した結果から、テンプレートを更新する機能を実現することにより、時系列的に変化する対象物体の追跡検出を行うことを特徴とする画像処理装置、を提供する。
【0019】
請求項3記載の発明では、
対象物からの電磁波の反射量に基く画像データを形成し、
前記画像データにつき、各画素とその近傍画素の濃淡値から画像のベクトル量を定義することにより輝度の勾配と方向の情報を得、
前記ベクトル量の定義により得られたベクトル分布からベクトル長の頻度分布あるいはベクトル方向の頻度分布を計測して前記対象物における輪郭情報を定量化し、
前記各画素におけるベクトルを表現した結果を表示し、
画像ベクトル演算結果およびベクトル頻度分布計測結果を記録する、
ようにした画像処理方法において、
ベクトル表現された幾何学的図形および任意形状のテンプレートと処理対象のベクトル画像とのベクトル整合性を評価することで、テンプレート図形の抽出および認識を行うことを特徴とする画像処理方法、を提供する。
【0020】
【発明の概要】
図1は、本発明の画像処理装置の基本的な構成を示す。この図1に示すように、本発明の画像処理装置は、対象物から反射された電磁波、たとえば光(可視光であるか、紫外、赤外等の不可視光であるかを問わない)を得て映像化もしくは画像化されたデータを形成する撮像装置1、画像処理を実行する画像処理計算機2、処理結果を表示する表示装置3、結果データを記録保存する外部記憶装置4によって構成されている。
【0021】
画像処理計算機2は、ディジタル画像に変換するA/D変換手段5と、入力画像を一時的に格納するフレームメモリ6と、画像変換、特徴抽出および画像認識などを行う各種画像処理手段7と、これらの演算を行う中央演算装置8と、データを転送するシステム制御バス9および画像転送バス10により構成されている。
【0022】
そして、この図1に示す画像処理装置においては、図2(A)ないし(E)に示すように、画像データ処理が行われる。図2(A)ないし(E)に示すように、入力画像Pinからベクトル画像Pvを求めてベクトル分布から頻度分布を得、ベクトル長の頻度分布でエッジ成分の尖鋭度を得、ベクトル方向の頻度分布から対象の傾斜度を得ることができる。画像全体あるいは局所的領域の画像ベクトル分布の変化を監視することで、撮像対象の状態変化を検出することが可能である。
【0023】
この画像処理装置においては、画像処理アルゴリズムにおける前処理として、画素の輝度値を1つのベクトルポテンシャルと考えた画像ベクトル定義を、次式(1)により求める。
Ri,j={(Ii,j+1−Ii,j−1)/2,−(Ii+1,j−Ii−1,j)/2}} …(1)
【0024】
図2(A)ないし(E)は画像ベクトル分布例を示したもので、図2(A)に示した直立画像の入力画像Pin、そのベクトル画像Pvによるベクトル頻度は、図2(C)の左側図に示されるように、90度および270度に集中している。また、図2(B)の傾斜画像の入力画像Pin、そのベクトル画像Pvによるベクトル頻度は、図2(C)の右側図に示されるように、約60度および約240度に集中している。同様に、図2(D)の背景との境界線が不鮮明な画像では、そのベクトル長の頻度が図2(E)に示すように表わされる。
【0025】
【発明の実施の形態】
図3(A),(B)および図4(A),(B)は、本発明に係る画像処理装置の第1の実施例を示したものである。この第1の実施例は、図3(A)に示すように、空間における対象物の情報を映像もしくは時系列画像データに変換する撮像装置1と、撮像装置1からのデータをA/D変換もしくは媒体を介したフレーム転送により画像形式でフレームメモリに取り込み、画像ベクトル定義を用いた各種の処理を実行する画像処理計算機2と、処理の結果をオペレータに提示する処理結果表示装置3と、処理結果を参照・検索が可能な形式で保存する結果記録装置4により構成されている。
【0026】
この第1の実施例は、検査対象である基板の傾き補正を行うものである。電子部品の自動外観検査を行う場合に、検査ステージ上に検査対象である基板を設置して、各種項目に関する詳細検査を行う。その際に、予め用意した正常時のパターンと比較照合するために、検査対象物を正常パターンと同じ向きに設置する必要がある。そこで、回転ステージの上方に設置した撮像装置により検査対象物である基板を撮影し、画像処理装置でディジタル入力画像Pinを取り込む。そして、入力した画像にベクトル演算処理を行ってベクトル画像Pvを形成し、処理結果画像Poutを形成する。
【0027】
このベクトル演算処理によって、図4(B)に示すように、入力画像のベクトル角度ごとの頻度分布を計測する。入力画像において、検査基板上のICの向きが縦および横方向に配置されている場合を正常な向きとすると、そのベクトル方向の頻度分布は、必然的に0 °,90 °,180 °,270 °の各位置に頻度が集中する筈である。
【0028】
これに対し、図4(A)の入力画像Pinのように傾いた状態で撮影された場合、ベクトル方向の頻度分布が正常な場合と異なることになる。この分布の差異から検査対象の傾き角度を求め、回転ステージへフィードバックすることで検査基板の向きを補正することができる。
【0029】
図3(B)は、処理動作のフローを示したものである。この第1の実施例によれば、スタート後にステップS11により入力画像を取り込み、ステップS12により画像ベクトルの演算処理を行う。
【0030】
次いで、ステップS13によりベクトルヒストグラムの計測処理を行い、ステップS14に移行して傾き補正処理を行う。続いて、ステップS15により処理結果の保存および出力を行い、動作終了(エンド)となる。
【0031】
図5(A),(B)および図6は、本発明に係る画像処理装置の第2の実施例を示したものである。図5(A)に示すように、この第2の実施例は、第1の実施例と同様の装置として構成されている。この第2の実施例は、電極である溶接棒X21を溶融させることにより、溶接母材X22上に形成した溶融池の形状を精度良く計測する。
【0032】
図6は、この画像処理における各種画像を示している。この場合、観察画像では、溶接棒X21はコントラスト良く識別が可能であるが、溶融池境界と溶接母材との間は濃淡勾配がなだらかであるため、形状の抽出が困難である。近赤外線画像の全画素における画像ベクトル量を、前述の式(1)により演算する。そして、ベクトル量を矢印表示した画像がベクトル画像Pvである。
【0033】
また、閉領域抽出処理した画像Pcは、溶融池形状から溶接棒の輪郭形状を除いた形状となっている。この場合、ベクトル分布における各画素およびその隣接画素のベクトル量からベクトルの連結成分を検索し、検索結果からベクトル成分で閉じられた領域を抽出して領域の連結度を評価することにより領域の分割および抽出を行う。
【0034】
これにより、溶融池と母材の境界部分とを識別することができる。この閉領域抽出処理画像Pcに背景を組み合わせて処理結果画像Poutが得られる。この識別された画像Poutを処理結果表示装置3へ表示し、また、履歴管理およびデータベース作成のため結果記録装置4への記録処理も行う。
【0035】
図5(B)に示すように、溶融池の形状を観察するためには、スタート後にステップS21において、撮像装置1によって撮像した近赤外線画像Pin(図6)をフレームメモリ4に格納する。そして、ステップS22により画像ベクトル演算処理を行い、ステップS23に移行してベクトル検索処理を行う。次いで、ステップS24により閉領域抽出処理を行った上で、ステップS25により領域面積計測処理を行う。そして、ステップS26により結果保存・出力を行い、エンドとなる。
【0036】
この第2の実施例は、ベクトルを特徴とした検索手法を用いているので、背景との境界が不鮮明な対象物を検出することができ、画像の中から特定の対象物を識別することができる。
【0037】
図7(A),(B)および図8(A),(B)は、本発明に係る画像処理装置の第3の実施例を示している。図7(A)に示すように、この第3の実施例は、第1の実施例と同様の装置から構成されている。この第3の実施例では、円形メータX3の指示値を自動的に読み取る。
【0038】
図7(B)のフローチャートに示すように、スタートの後、ステップS31において撮像装置1により円形状のメータX3の指示値を撮影する。そして、ステップS32に移行して、撮像装置1により得た画像データを画像処理計算機2により、映像信号の1フレームを図示しないA/D変換器を用いて640×480画素、8ビットの濃淡画像に変換し、フレームメモリ4に格納する(図8(A) )。濃淡画像の全画素における画像ベクトル量を、前述の式(1)により演算する。そして、ベクトル量を矢印表示してベクトル画像Pvを形成する(図8(A) )。
【0039】
次に、ステップS33により、対象画像の中から検出したい形状のベクトルテンプレートを生成する。テンプレートにする図形は、四角形、三角形、円形および楕円形などの幾何学的な図形や、対象特有の形状を表わす任意図形を用いる(図8(B))。
【0040】
この円形メータの抽出には、円形のテンプレートを使用して、円形メータのフレーム部分(黒色の部分)を検出する。その際に、円形の外枠と内枠の画像ベクトルは、右回り閉ループと左回り閉ループとで表される。そのため右回りと左回りとを一対としたベクトルテンプレートを用意し、対象画像のベクトル分布とマッチング処理する(ステップS34)。
【0041】
このマッチング処理は、採用したテンプレートからベクトル量と基準位置座標までの距離との関係を示した変換表を予め作成しておき、検査画像における各画素のベクトル量に対応した座標値へ投票を行う。この際、撮像系の位置が移動することにより円形テンプレートのサイズが変更されることが予想されるため、テンプレートに最小倍率、最大倍率、検索ステップの設定変更機能を設けることにより、撮像系の位置やズーム率が変更された場合にも、柔軟に対応して円形メータのフレーム部分を抽出することが可能となる。
【0042】
次に、指針の位置(向き)を求める。指針位置抽出には二等辺三角形テンプレートを用い、円形抽出時の倍率に合わせた大きさに設定する。指針の場合、指針が指し示す方向情報を得たいため、円形の中心位置を軸にテンプレートを回転させて、同じく投票処理を行う。この投票値が最大の位置のものを選択し、形状を復元することで指針の向きの計測および処理結果表示装置3への表示処理が可能となる(図8(A) )。また、ステップS35により、処理の結果を、履歴管理およびデータベース作成のために結果記録装置4に記録する処理も行う。
【0043】
この第3の実施例は、ベクトル量を使用して図形、任意形状を検索する手法なので、指定した幾何学的な図形を抽出および認識することができ、画像の中から特定の対象物を識別することができる。
【0044】
図9(A),(B)および図10は、本発明に係る画像処理装置の第4の実施例を示している。この図9(A)に示すように、この第4の実施例は、第1の実施例と同様の装置により構成されている。この第4の実施例は、道路を走行する車両の追跡検出を行い、交通量や速度、車両の動きを計測する。
【0045】
この第4の実施例では、道路上方に取り付けた撮像装置1により、走行車線を撮影して入力画像Pinを取り込む。そして、Δt 0時の画像を図示しないA/D変換器によりディジタル画像に変換する。このとき、検出対象である車両部分を自動検出した後、画像処理計算機2により画像ベクトル変換を行い、ベクトルテンプレートを作成する。次に、Δt0 時に続くΔt1 時の画像を画像処理計算機2に取り込み、先ほどのテンプレートを用いてベクトルのマッチング処理を行い、処理結果画像Poutを得る。
【0046】
これにより、得られた領域を新たなテンプレートとして更新し、同様にΔt2時の画像を処理する。これを画面に出現している時間内Δtn 時まで繰り返した後、計測結果をデータベース4に格納する。
【0047】
この第4の実施例は、ベクトル量で定義したテンプレートを時系列的に更新する手法を用いているので、車両の前進に伴う見え方の変化に柔軟に対応することができ、時系列的に形状が変化する対象物を連続検出することができる。
【0048】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の画像処理装置においては、次のような効果を奏する。
【0049】
まず請求項1記載の発明では、対象物から検出した画像におけるベクトル成分のヒストグラムを計測することで、画像の統計的性質を評価するための新たな指標として活用することができる。そのうえ、カメラなどにより画像を取得する際に回転角度などを抽出することができるため、自動的な傾き補正などへの応用が可能である。しかも、ベクトル定義に基づいたテンプレートマッチングを行うことで、検索画像中から任意図形の対象物を検出するための新たな手段として活用することができる。
【0052】
また、請求項2記載の発明では、請求項1記載の発明におけるベクトル定義に基づいたテンプレートマッチングおよび時間変化に伴うベクトルテンプレートの更新を行うことで、時系列的画像から対象物を連続的に検出するための新たな手段として活用することができる。
【0053】
そして、請求項3記載の発明では、対象物から検出した画像におけるベクトル成分のヒストグラムを計測することで、画像の統計的性質を評価するための新たな指標として活用することができる。また、ベクトル表現された幾何学的図形および任意形状のテンプレートと処理対象のベクトル画像とのベクトル整合性を評価することで、テンプレート図形の抽出および認識を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明に係る画像処理装置の基本的な構成を示す説明図。
【図2】図2(A)ないし(E)は、本発明に係る画像処理装置の画像ベクトル分布例を示す図。
【図3】図3(A)は本発明の第1の実施例の構成を示す図、図3(B)はその動作を示すフローチャート。
【図4】図4(A)は本発明の第1の実施例による処理画像例を示す図、図4(B)はそのベクトル頻度を示す図。
【図5】図5(A)は本発明の第2の実施例の構成を示す図、図5(B)はその動作を示すフローチャート。
【図6】本発明の第2の実施例による処理画像例を示す図。
【図7】図7(A)は本発明の第3の実施例の構成を示す図、図7(B)はその動作を示すフローチャート。
【図8】図8(A)は本発明の第3の実施例による処理画像例を示す図、図8(B)は処理に用いるテンプレートを示す図。
【図9】図9(A)は本発明の第4の実施例の構成を示す図、図9(B)はその動作を示すフローチャート。
【図10】本発明の第4の実施例による処理画像例を示す図。
【図11】従来の画像処理装置の構成を示す図。
【符号の説明】
1 撮像装置
2 画像処理計算機
3 表示装置
4 結果記録装置
5 A/D変換機
6 画像フレームメモリ
7 各種画像処理
8 中央演算処理装置
9 システム制御バス
10 画像転送バス
11 画像ベクトル演算装置
Pin 入力画像
Pv ベクトル画像
Pc 閉領域抽出処理画像
Pout 処理結果画像
X1 検査基板
X21 溶接棒
X22 溶接母材
X3 円形メータ
X4 車輌[0001]
[Industrial application fields]
The present invention relates to an image processing apparatus and method used in various fields such as part inspection and plant monitoring, and more particularly to an image processing apparatus and method for detecting an object whose boundary with the background is unclear.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, in a system to which an image processing technique is applied, various processing algorithms have been developed according to the purpose of processing, such as object shape extraction and area division, and the captured object and imaging conditions. Various basic techniques are used as basic image processing techniques for constructing algorithms. In particular, the following methods have been used for the statistical property evaluation of images, the division of connected regions in images, the detection of graphic patterns or specific objects.
[0003]
That is, as shown in FIG. 11, the conventional image processing apparatus records an
[0004]
In the image processing apparatus configured as described above, image quality is evaluated, connected regions are divided, and an object is detected by various image processing methods. As the most general method for evaluating the image quality, measurement of a gray scale histogram is used. The density histogram is a frequency distribution of the density values of each pixel. In the evaluation, statistical numerical values such as maximum value, minimum value, and average value are used as indicators. Since the image data is discrete data, it is effective as a method for evaluating the properties of the entire image.
[0005]
Further, as a technique for evaluating the connectivity of pixels in a grayscale image, conventionally, after the grayscale image is separated into an object and a background by binarization threshold processing, the connected components are labeled with the same labeling processing. Although it is very effective as a method for evaluating the connectivity in a binarized image, it is not for evaluating a grayscale image.
[0006]
As a method for detecting a graphic pattern or a specific object from an image, a matching process using a gray template is generally used. The template matching process is to create an m × n template image and extract a region having the highest correlation value by a process such as correlation calculation. In this case, since the correlation calculation between the pixels is executed in the entire search range, it takes a long time to process. In order to detect an object more flexibly, it is necessary to change conditions such as a template size and rotation, and it is necessary to examine a matching algorithm.
[0007]
These methods are examples, but they are not necessarily sufficient as a method for more effectively using the connection information of each pixel constituting the image.
[0008]
[Problems to be solved by the invention]
In the conventional image processing apparatus described above, a technique for more effectively utilizing the connection information of each pixel constituting an image has not been proposed. In particular, when detecting an object whose boundary with the background is unclear, detecting the boundary line has been a problem.
[0009]
Therefore a first object of the present invention, as a means to evaluate the quality by image processing, by measuring the histogram of the image vector, Chi lifting metrics contour linkage information in the image, and the graphic pattern or identified from the image An object of the present invention is to provide an apparatus for detecting a specific object at high speed and flexibly using a matching process using an image vector template as means for detecting the object .
[0012]
Furthermore, a second object of the present invention is to use a matching process using an image vector template and a vector template updating process with time change as means for continuously detecting an object whose shape changes in time series, An object of the present invention is to provide an apparatus for continuously detecting a specific object.
[0013]
A third object of the present invention is to provide a method having an evaluation index of contour connection information in an image by measuring a histogram of an image vector as means for evaluating image quality by image processing.
[0014]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, an image processing apparatus and method according to the present invention employ the following configuration.
[0015]
The invention of the device described in
Data forming means for forming image data based on the amount of reflection of electromagnetic waves from the object;
For the image data from the data forming means, an image vector calculation means for obtaining information on the gradient and direction of the brightness by defining the vector amount of the image from the gray value of each pixel and its neighboring pixels,
Vector processing means for measuring the frequency distribution of the vector length or the frequency distribution in the vector direction from the vector distribution calculated by the image vector calculating means, and quantifying the contour information in the object;
A result display means for displaying a result representing a vector in each pixel;
A result recording means for recording an image vector calculation result and a vector frequency distribution measurement result;
The vector processing means converts the conversion table showing the relationship between the distance of the template geometry and any shape that is vector representation to the reference position coordinates arbitrarily set and each vector quantity, template the conversion table As described above, the template figure is extracted and recognized by voting to the reference position coordinates corresponding to the vector amount of each pixel in the processing target .
The invention of the method described in
Form image data based on the amount of reflection of electromagnetic waves from the object,
For the image data, by defining the vector amount of the image from the gray value of each pixel and its neighboring pixels, obtain information on the gradient and direction of the brightness,
Measure the frequency distribution of the vector length or the frequency distribution in the vector direction from the vector distribution obtained by the definition of the vector quantity to quantify the contour information in the object,
Displaying the result of representing the vector at each pixel;
Record image vector calculation results and vector frequency distribution measurement results,
In the image processing method as described above,
Converts a vector-represented geometric figure and a template of arbitrary shape into a conversion table showing the relationship between each vector quantity and the distance to a reference position coordinate that is arbitrarily set, and each pixel in the processing target using the conversion table as a template A template figure is extracted and recognized by voting to a reference position coordinate corresponding to the vector amount .
[0018]
According to a fourth aspect of the present invention, in the image processing apparatus according to the third aspect, when the shape of the object changes with time, the template is obtained from the result of evaluating the consistency of the arbitrary-shaped template represented in vector. An image processing apparatus is provided that performs tracking detection of a target object that changes in time series by realizing a function for updating the image.
[0019]
In invention of
Form image data based on the amount of reflection of electromagnetic waves from the object,
For the image data, by defining the vector amount of the image from the gray value of each pixel and its neighboring pixels, obtain information on the gradient and direction of the brightness,
Measure the frequency distribution of the vector length or the frequency distribution in the vector direction from the vector distribution obtained by the definition of the vector quantity to quantify the contour information in the object,
Displaying the result of representing the vector at each pixel;
Record image vector calculation results and vector frequency distribution measurement results,
In the image processing method as described above,
Provided is an image processing method characterized by extracting and recognizing a template figure by evaluating vector consistency between a vector-represented geometric figure and an arbitrarily shaped template and a vector image to be processed. .
[0020]
SUMMARY OF THE INVENTION
FIG. 1 shows a basic configuration of an image processing apparatus of the present invention. As shown in FIG. 1, the image processing apparatus of the present invention obtains an electromagnetic wave reflected from an object, for example, light (whether it is visible light or invisible light such as ultraviolet or infrared).
[0021]
The
[0022]
In the image processing apparatus shown in FIG. 1, image data processing is performed as shown in FIGS. As shown in FIGS. 2A to 2E, a vector image Pv is obtained from the input image Pin, a frequency distribution is obtained from the vector distribution, an edge component sharpness is obtained from the vector length frequency distribution, and the frequency in the vector direction is obtained. The inclination of the object can be obtained from the distribution. By monitoring the change in the image vector distribution in the entire image or in the local area, it is possible to detect a change in the state of the imaging target.
[0023]
In this image processing apparatus, as preprocessing in the image processing algorithm, an image vector definition in which the luminance value of a pixel is considered as one vector potential is obtained by the following equation (1).
Ri, j = {(Ii, j + 1−Ii, j−1) / 2, − (Ii + 1, j−Ii−1, j) / 2}} (1)
[0024]
2A to 2E show examples of image vector distribution. The upright image input image Pin shown in FIG. 2A and the vector frequency of the vector image Pv are shown in FIG. As shown in the left side view, it is concentrated at 90 degrees and 270 degrees. In addition, the input image Pin of the tilted image in FIG. 2B and the vector frequency of the vector image Pv are concentrated at about 60 degrees and about 240 degrees as shown in the right side view of FIG. . Similarly, in the image in which the boundary line with the background in FIG. 2D is unclear, the frequency of the vector length is expressed as shown in FIG.
[0025]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
FIGS. 3A and 3B and FIGS. 4A and 4B show a first embodiment of the image processing apparatus according to the present invention. In the first embodiment, as shown in FIG. 3A, an
[0026]
In the first embodiment, the inclination of the substrate to be inspected is corrected. When performing an automatic appearance inspection of electronic components, a substrate to be inspected is placed on the inspection stage and a detailed inspection regarding various items is performed. At that time, in order to perform comparison with a normal pattern prepared in advance, it is necessary to install the inspection object in the same direction as the normal pattern. Therefore, the substrate that is the inspection object is photographed by the imaging device installed above the rotation stage, and the digital input image Pin is captured by the image processing device. Then, a vector calculation process is performed on the input image to form a vector image Pv, and a processing result image Pout is formed.
[0027]
By this vector calculation process, as shown in FIG. 4B, the frequency distribution for each vector angle of the input image is measured. In the input image, if the direction of the IC on the inspection board is arranged in the vertical and horizontal directions, the frequency distribution in the vector direction is inevitably 0 °, 90 °, 180 °, 270. The frequency should be concentrated at each position of °.
[0028]
On the other hand, when the image is taken in an inclined state as in the input image Pin in FIG. 4A, the frequency distribution in the vector direction is different from the normal case. The orientation of the inspection substrate can be corrected by obtaining the inclination angle of the inspection object from this distribution difference and feeding it back to the rotary stage.
[0029]
FIG. 3B shows a flow of processing operation. According to the first embodiment, after the start, the input image is captured in step S11, and the image vector calculation process is performed in step S12.
[0030]
Next, a vector histogram measurement process is performed in step S13, and the process proceeds to step S14 to perform an inclination correction process. Subsequently, the processing result is stored and output in step S15, and the operation ends (end).
[0031]
5A, 5B, and 6 show a second embodiment of the image processing apparatus according to the present invention. As shown in FIG. 5A, the second embodiment is configured as an apparatus similar to the first embodiment. In the second embodiment, the shape of the molten pool formed on the weld base material X22 is accurately measured by melting the welding rod X21 that is an electrode.
[0032]
FIG. 6 shows various images in this image processing. In this case, in the observed image, the welding rod X21 can be identified with good contrast, but the shape is difficult to extract because the gradient between the weld pool boundary and the weld base material is gentle. The image vector amount in all pixels of the near-infrared image is calculated by the above equation (1). And the image which displayed the vector amount by the arrow is the vector image Pv.
[0033]
Moreover, the image Pc subjected to the closed region extraction process has a shape obtained by removing the contour shape of the welding rod from the molten pool shape. In this case, the segmentation of the region is performed by retrieving the connected component of the vector from the vector amount of each pixel and its neighboring pixels in the vector distribution, extracting the region closed by the vector component from the retrieval result, and evaluating the connectivity of the region And do the extraction.
[0034]
Thereby, a molten pool and the boundary part of a base material are distinguishable. A processing result image Pout is obtained by combining the closed region extraction processing image Pc with the background. The identified image Pout is displayed on the processing
[0035]
As shown in FIG. 5B, in order to observe the shape of the molten pool, the near-infrared image Pin (FIG. 6) imaged by the
[0036]
Since the second embodiment uses a search method characterized by a vector, it is possible to detect an object whose boundary with the background is unclear and to identify a specific object from the image. it can.
[0037]
FIGS. 7A and 7B and FIGS. 8A and 8B show a third embodiment of the image processing apparatus according to the present invention. As shown in FIG. 7A, the third embodiment is composed of the same apparatus as the first embodiment. In the third embodiment, the indicated value of the circular meter X3 is automatically read.
[0038]
As shown in the flowchart of FIG. 7B, after the start, the instruction value of the circular meter X3 is photographed by the
[0039]
Next, in step S33, a vector template having a shape to be detected from the target image is generated. As a figure to be used as a template, a geometric figure such as a quadrangle, a triangle, a circle and an ellipse or an arbitrary figure representing a shape specific to the object is used (FIG. 8B).
[0040]
For extraction of the circular meter, a circular template is used to detect a frame portion (black portion) of the circular meter. At this time, the image vectors of the circular outer frame and the inner frame are represented by a clockwise closed loop and a counterclockwise closed loop. For this reason, a vector template in which a clockwise rotation and a counterclockwise rotation are paired is prepared, and matching processing is performed with the vector distribution of the target image (step S34).
[0041]
In this matching process, a conversion table showing the relationship between the vector amount and the distance from the adopted template to the reference position coordinate is created in advance, and a vote is given to the coordinate value corresponding to the vector amount of each pixel in the inspection image. . At this time, since the size of the circular template is expected to change as the position of the imaging system moves, the position of the imaging system is provided by providing a setting change function for the minimum magnification, maximum magnification, and search step in the template. Even when the zoom rate is changed, the frame portion of the circular meter can be extracted flexibly.
[0042]
Next, the position (orientation) of the pointer is obtained. An isosceles triangle template is used for extracting the pointer position, and the size is set according to the magnification at the time of circular extraction. In the case of a pointer, in order to obtain the direction information indicated by the pointer, the template is rotated around the center position of the circle, and the voting process is similarly performed. By selecting the position with the largest vote value and restoring the shape, it is possible to measure the direction of the pointer and display it on the processing result display device 3 (FIG. 8A). In step S35, the result of processing is recorded in the
[0043]
Since the third embodiment uses a vector quantity to search for figures and arbitrary shapes, a specified geometric figure can be extracted and recognized, and a specific object can be identified from the image. can do.
[0044]
9A, 9B, and 10 show a fourth embodiment of the image processing apparatus according to the present invention. As shown in FIG. 9A, the fourth embodiment is configured by the same apparatus as the first embodiment. In the fourth embodiment, tracking detection of a vehicle traveling on a road is performed, and traffic volume, speed, and vehicle movement are measured.
[0045]
In the fourth embodiment, the
[0046]
This updates the resulting region as a new template, as well as to process the image o'clock delta t2. After repeating this until Δ tn within the time period appearing on the screen, the measurement result is stored in the
[0047]
Since the fourth embodiment uses a method of updating a template defined by a vector amount in time series, it can flexibly cope with changes in appearance as the vehicle moves forward, and in time series. An object whose shape changes can be continuously detected.
[0048]
【The invention's effect】
As described above, the image processing apparatus of the present invention has the following effects.
[0049]
In the first aspect of the invention, by measuring a histogram of vector components in an image detected from an object, it can be used as a new index for evaluating the statistical properties of the image. In addition, since the rotation angle and the like can be extracted when an image is acquired by a camera or the like, application to automatic tilt correction and the like is possible. Moreover, by performing template matching based on the vector definition, it can be used as a new means for detecting an object of an arbitrary figure from the search image.
[0052]
Further, in the invention described in
[0053]
In the invention described in
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is an explanatory diagram showing a basic configuration of an image processing apparatus according to the present invention.
FIGS. 2A to 2E are views showing examples of image vector distribution of the image processing apparatus according to the present invention.
FIG. 3A is a diagram showing the configuration of the first embodiment of the present invention, and FIG. 3B is a flowchart showing the operation thereof.
FIG. 4A is a diagram showing an example of a processed image according to the first embodiment of the present invention, and FIG. 4B is a diagram showing a vector frequency thereof.
FIG. 5 (A) is a diagram showing a configuration of a second embodiment of the present invention, and FIG. 5 (B) is a flowchart showing its operation.
FIG. 6 is a view showing an example of a processed image according to the second embodiment of the present invention.
FIG. 7A is a diagram showing a configuration of a third embodiment of the present invention, and FIG. 7B is a flowchart showing its operation.
FIG. 8A is a view showing an example of a processed image according to the third embodiment of the present invention, and FIG. 8B is a view showing a template used for processing.
FIG. 9A is a diagram showing a configuration of a fourth embodiment of the present invention, and FIG. 9B is a flowchart showing its operation.
FIG. 10 is a diagram showing an example of a processed image according to the fourth embodiment of the present invention.
FIG. 11 is a diagram illustrating a configuration of a conventional image processing apparatus.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF
Claims (3)
このデータ形成手段からの画像データにつき、各画素とその近傍画素の濃淡値から画像のベクトル量を定義することにより輝度の勾配と方向の情報を得る画像ベクトル演算手段と、
この画像ベクトル演算手段により演算されたベクトル分布からベクトル長の頻度分布あるいはベクトル方向の頻度分布を計測し、前記対象物における輪郭情報を定量化するベクトル処理手段と、
前記各画素におけるベクトルを表現した結果を表示する結果表示手段と、
画像ベクトル演算結果およびベクトル頻度分布計測結果を記録する結果記録手段と
をそなえ、
前記ベクトル処理手段は、ベクトル表現された幾何学的図形および任意形状のテンプレートを各ベクトル量と任意設定した基準位置座標までの距離との関係を示した変換表に変換し、前記変換表をテンプレートとして処理対象における各画素のベクトル量に対応した基準位置座標へ投票を行うことで、テンプレート図形の抽出および認識を行うことを特徴とする画像処理装置。Data forming means for forming image data based on the amount of reflection of electromagnetic waves from the object;
For the image data from the data forming means, an image vector computing means for obtaining information on the gradient and direction of the brightness by defining the vector amount of the image from the gray value of each pixel and its neighboring pixels,
Vector processing means for measuring the frequency distribution of the vector length or the frequency distribution in the vector direction from the vector distribution calculated by the image vector calculating means, and quantifying the contour information in the object;
A result display means for displaying a result representing a vector in each pixel;
A result recording means for recording an image vector calculation result and a vector frequency distribution measurement result;
The vector processing means converts the conversion table showing the relationship between the distance of the template geometry and any shape that is vector representation to the reference position coordinates arbitrarily set and each vector quantity, template the conversion table An image processing apparatus for extracting and recognizing a template figure by voting to a reference position coordinate corresponding to a vector amount of each pixel in a processing target .
時間変化に応じて対象物の形体が変化する場合、ベクトル表現された任意形状のテンプレートの整合性を評価した結果に基きテンプレートを更新することにより、時系列的に変化する対象物の追跡検出を行うことを特徴とする画像処理装置。The image processing apparatus according to claim 1.
When the shape of an object changes with time, it is possible to track and detect an object that changes in time series by updating the template based on the result of evaluating the consistency of a template with an arbitrary shape expressed in vector. An image processing apparatus characterized by performing the processing.
前記画像データにつき、各画素とその近傍画素の濃淡値から画像のベクトル量を定義することにより輝度の勾配と方向の情報を得、
前記ベクトル量の定義により得られたベクトル分布からベクトル長の頻度分布あるいはベクトル方向の頻度分布を計測して前記対象物における輪郭情報を定量化し、
前記各画素におけるベクトルを表現した結果を表示し、
画像ベクトル演算結果およびベクトル頻度分布計測結果を記録する、
ようにした画像処理方法において、
ベクトル表現された幾何学的図形および任意形状のテンプレートを、各ベクトル量と任意設定した基準位置座標までの距離との関係を示した変換表に変換し、前記変換表をテンプレートとして処理対象における各画素のベクトル量に対応した基準位置座標へ投票を行うことで、テンプレート図形の抽出および認識を行うことを特徴とする画像処理方法。Create image data based on the amount of reflection of electromagnetic waves from the object,
For the image data, by defining the vector amount of the image from the gray value of each pixel and its neighboring pixels, information on the brightness gradient and direction is obtained,
Measure the frequency distribution of the vector length or the frequency distribution in the vector direction from the vector distribution obtained by the definition of the vector quantity to quantify the contour information in the object,
Displaying the result of representing the vector at each pixel;
Record image vector calculation results and vector frequency distribution measurement results,
In the image processing method as described above,
The vector-represented geometric figure and arbitrary-shaped template are converted into a conversion table showing the relationship between each vector quantity and the distance to the arbitrarily set reference position coordinates, and the conversion table is used as a template for each processing target. An image processing method comprising extracting and recognizing a template figure by voting to a reference position coordinate corresponding to a pixel vector amount .
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