JPH0664610B2 - アフィン逆変換による図形パターンの姿勢角・位置の計測法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 現在、あらゆる加工業界における自動化は、加工機に対
してだけでなく、部材管理及び部材の加工機への供給に
まで及んでいる。このような自動化においては、部材の
受渡し、いわゆるマテリアル・ハンドリングがキーポイ
ントとなり、適切な手段で部材の位置と姿勢とを計測す
る必要がある。

本発明は、アフィン逆変換を利用してこのような部材、
即ち図形パターンの姿勢角と位置を計測する方法に関す
るものである。

［従来の技術］ 物体をテレビカメラ等により２次元的な図形パターンと
して撮像し、その図形パターンが基準位置にある場合の
基準パターンと比較して、基準パターンに対する姿勢
角、位置ずれを計測するには、従来から提案されている
パターン認識技術、あるいはその他の各種方法を利用す
ることができる。しかしながら、それらの方法は、それ
ぞれに特有の認識、計測対象を有し、例えば、姿勢角や
位置ばかりでなく形状認識も可能であるとか、同一の図
形パターンに限って姿勢角と位置を検出可能であるなど
の特殊性を有しているため、目的に応じて適切な方法を
選択する必要がある。しかも、その能力に応じて装置が
比較的安価であることが望まれる。

［発明が解決しようとする問題点］ 本発明の目的は、容易に多数の図形パターンの判別を可
能にすると同時に、計測の対象となる図形パターンの基
準パターンに対する姿勢角・位置ずれを簡単な装置によ
って計測可能にした計測法を提供することにある。

［問題点を解決するための手段］ 上記目的を達成するための本発明の計測法は、検出した
図形パターンを２値化して、その輪郭部における頂点の
抽出を行い、そのデータに基づいて基準パターンとの比
較によるパターンマッチングを行うと共に、アフィン逆
変換に必要な少なくとも２つの相互の間隔が大きい特定
の頂点を特徴点コーナーとして検出し、さらに上記両パ
ターンの頂点位置を順次ずらしながら比較することによ
り、両パターンの対応する頂点を検出したうえで、基準
パターンと図形パターンとにおける対応する特徴点コー
ナーの座標関係から、アフィン逆変換により基準パター
ンに対する図形パターンの姿勢角と位置ずれを計測する
ことを特徴とするものである。

［実施例］ 以下に本発明の実施例を図面を参照しながら詳述する。

計測域に置かれた物体の姿勢角及び位置の計測に際して
は、まず、その対象物体をテレビカメラ等のパターン入
力装置により２次元的な図形パターンとして取込み、そ
の走査線上の各サンプル点についての出力をAD変換によ
りサンプル点の明暗に応じた２値化信号とし、これによ
って上記図形パターンを２値化したマトリクス・パター
ンとする。

上記マトリクス・パターンが入力される画像処理装置に
おいては、そのマトリクス・パターンにおける任意の相
隣接する２×２のメッシュポイントに着目し、それらの
４つのポイントにおけるいずれのデータが２値化された
０または１であるかによって、図形パターンの輪郭、即
ち実部と空部の境界線におけるデータを所要数に分類
し、さらにその図形パターンの輪郭線に沿って追跡する
ことにより、図形パターンの頂点の座標を検出する。

なお、このような頂点検出の方法は、本発明者が既に特
公昭56−47581号により提案しているので、そのような
方法を用いればよい。

一方、上記図形パターンが基準位置にある場合の基準パ
ターンは、適宜記憶装置に予め記憶されている。この記
憶装置には、図形パターンの計測域に送り込まれること
が予測される各種物体形状についての基準パターンを記
憶させておくことができるのは勿論である。

第１図は、上述の基準パターン１及び図形パターン２の
関係を模式的に示すもので、図形パターン２の基準パタ
ーン１に対する姿勢角θ及び位置ｔ（X,Y）は、同図に
示すように定義される。

上述したように頂点検出を行った図形パターン２につい
ては、後述するようなアフィン逆変換によって基準パタ
ーン１に対する姿勢角・位置ずれを計測するが、それに
先立って、図形パターン２における特定の頂点′，
′または′，……が、記憶装置に記憶している基準
パターン１における頂点〜のデータ群のどれに対応
するのかを判別しなければならない。

このような対応関係の設定をここでは「番号付け」と呼
び、以下にその操作を第２図に基づいて詳述する。

この番号付けに際しては、まず、上記図形パターン２と
比較して、頂点の数、コーナーのタイプ、マスクの数に
おいて一致する基準パターンが、記憶装置内の基準パタ
ーン群の中にあるか否かの判定を行う。

ここで、コーナーのタイプとは、図形の内側からみて、
頂角が180゜未満の頂点を凸コーナー、180゜以上のもの
を凹コーナーと名付け、前者を０、後者を１という記号
で表示するとき、全て凸コーナーからなる図形をタイプ
０、凸コーナーの間に１個の凹コーナーが存在する図形
で、コーナーの並びが０−１−０で記述される図形をタ
イプ１、凸コーナーの間に２個の凹コーナーが存在する
図形で、コーナーの並びが０−１−１−０で記述される
図形をタイプ２、凸コーナーと凹コーナー並び方に、タ
イプ１とタイプ２に属するものが両方共含まれているよ
うな図形をタイプ３としている。

また、マスクの数とは、凸コーナーと凹コーナーの並び
方が、１−０−０−１で記述される配列（マスク１）を
考え、図形を構成するコーナーの並びの中にこの配列が
含まれる個数でもって、マスク１の数を表現している。
同様に、マスク２の数は、凸コーナーと凹コーナーの並
び方が、０−１−１−０で記述される配列（マスク２）
を考え、コーナーの並びの中にこの配列が含まれる個数
でもって表現している。

例えば、第１図に示す基準パターン１及び図形パターン
２の場合、それらのデータは次のようになり、これらの
データからわかるように一致する基準パターンが存在す
ることになる。

基準パターン 図形パターン 頂点の数 ６ ６ 頂点の並び ０−０−１−０−０−０ ０−１−０−０−０−０ マスク１の数 ０ ０ マスク２の数 ０ ０ このパターンマッチングにおいて一致する基準パターン
が存在した場合は、第２図からわかるように、後述する
図形パターンのデータの回転操作を一周したか否かの判
定を行い、一周していない場合には、両パターンのデー
タで頂点の並び及び頂点間距離が一致するか否かの判定
を行い、一致するパターンがない場合には、上記図形パ
ターンにおける頂点の並び０−１−０−０−０−０を順
次一つずつずらして０−０−１−０−０−０とする回転
操作を行い、再び上述の判定を繰返す。

この例では、この回転操作により両パターンのデータに
おける頂点の並びが一致するので、頂点間距離が一致し
ていれば、第１図における図形パターン２の′の頂点
が基準パターンにおけるの頂点に対応するものとし
て、番号付けを終了する。

上記特徴点コーナー間の距離の比較は、パターンマッチ
ングを行うのに、図形パターンで相似なものの区別がつ
かないため、それを判別のための条件として用い、パタ
ーンマッチングの能力を高めている。

なお、各種の図形の殆どは、上述した頂点の数、コーナ
ーのタイプ、マスクの数の３種類の特徴パラメータから
分類識別を行うことができる。

上記特徴パラメータを用いてパターンマッチングを行う
と共に、アフィン逆変換に必要な少なくとも２つの相互
の間隔が大きい特定の頂点を特徴点コーナーとして検出
するが、この特徴点コーナーとしては、少なくとも２点
の頂点を採ればよく、最も離れた位置にある頂点が最適
である。第１図の例では、基準パターン１における特徴
点コーナーをA,B、図形パターン２における特徴点コー
ナーをＡ′,B′によって示している。頂点間の距離の計
算は、各頂点の座標に基づいて極めて容易に行うことが
できる。

なお、マスクパターンを用いれば、基準パターンの特徴
点コーナーのデータ群のうち、図形パターンの特徴点コ
ーナーに近いものをある程度特定することができる。

このようにして、アフィン逆変換に必要な特徴点コーナ
ー、即ち基準パターン上の２点の特徴点コーナーとそれ
らに対応する図形パターン上の２点の特徴点コーナーと
を求めると、それらの座標関係から、アフィン逆変換に
より所期の計測値である図形パターン２の基準パターン
１に対する姿勢角θ及び位置^ｔ（X,Y）を求めることが
できる。

第１図において、基準パターン１と対象パターン２とで
特徴点コーナーの対応づけができたとすると、即ち、基
準パターンでは、Ａ＝^ｔ（ｘ_１,y_１）,B＝^ｔ（ｘ_２,
y_２）で、それに対応する図形パターン上の特徴点コー
ナーはＡ′＝^ｔ（ｘ′_１,y′_１）,B＝^ｔ（ｘ′
_２ｙ′_２）とすると、求めたい各量は下式で与えられ
る。

次に、第３図ないし第５図に基づいて、上記方法により
姿勢角及び位置の計測を行った場合の誤差計算の結果
（計算機シミュレーション）について説明する。数学的
には、上記式を用いて姿勢角θ及び位置^ｔ（X,Y）の各
量を算出しても誤差は生じない筈である。しかし、現実
的には、ディジタル画像として処理するとき、上述した
量を算出するための変数に量子化誤差が生じることにな
る。

アフィン逆変換を利用して２次元パターンの姿勢角と位
置ずれを計測するとき、予測される計測誤差の最大値
は、前記式の両辺を偏微分することにより求めることが
できる。

第３図は、矩形の各辺Ｖ及びＨをそれぞれＶ＝Ｈ＝20mm
とした正方形を図形パターンとし、それを計測域に角度
を変えて置いた場合の姿勢角計測誤差を示している。同
図では予測される計測誤差の最大値を示しているが、特
に対象物体が大きくなる程非常に性能がよくなることが
わかる。

第４図及び第５図は、図形パターンの大きさを20mm×20
mmの正方形に固定し、それを置く位置を変えた場合のｘ
方向及びｙ方向の計測誤差を示している。×は原点、＋
はx,y方向にそれぞれ５mmずつつ、ｏはx,y方向にそれぞ
れ10mmずつずらしした場合で、測定対象物を原点に置い
た方が測定精度がよいことがわかる。

［発明の効果］ 以上に詳述した本発明の方法によれば、計測の対象とな
る図形パターンの基準パターンに対する姿勢角・位置ず
れを簡単な装置によって計測することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明に係る計測法についての説明図、第２図
は上記計測法における番号付けについて説明するための
フローチャート、第３図ないし第５図は計測誤差につい
て説明するためのグラフである。 １……基準パターン、２……図形パターン。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】検出した図形パターンを２値化して、その
   輪郭部における頂点の抽出を行い、そのデータに基づい
   て基準パターンとの比較によるパターンマッチングを行
   うと共に、アフィン逆変換に必要な少なくとも２つの相
   互の間隔が大きい特定の頂点を特徴点コーナーとして検
   出し、さらに上記両パターンの頂点位置を順次ずらしな
   がら比較することにより、両パターンの対応する頂点を
   検出したうえで、基準パターンにおける特徴点コーナー
   の座標（ｘ_１,y_１），（ｘ_２,y_２）と図形パターンにお
   ける対応する特徴点コーナーの座標（ｘ′_１,y′_１），
   （ｘ′_２,y′_２）との関係から、 但し、Ｌ＝（ｘ′_１−ｘ′_２）^２＋（ｙ′_１−ｙ′_２）
   ^２ のアフィン逆変換により基準パターンに対する図形パタ
   ーンの姿勢角θと位置X,Yを計測することを特徴とする
   アフィン逆変換による図形パターンの姿勢角・位置の計
   測法。