(57)【要約】      （修正有）【課題】工業用部品のような物品の位置や姿勢を検出するための画像処理において、物品自体の形状に依らず組合せハフ変換の手法を適用できるようにし、また、検出の精度を向上する。【解決手段】物品の姿勢を表す基準線にそれぞれ対応づけて線対称形状のマーカーＭを表示し、それを撮影した画像データから物品ではなくマーカーＭの形状を認識して、これに基づいて物品の姿勢を検出する。マーカーＭは、基準線に対し線対称な一対の特徴曲線ｍ１，ｍ２からなり、個々の特徴曲線ｍ１，ｍ２には線対称形状の部位が存在しないことが好ましい。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
物品に表示して、画像処理によりその姿勢を検出するためのマーカーであって、
前記物品の姿勢を表す基準線に対して線対称形状となる一対の特徴形状部分を有する、ことを特徴とする線対称マーカー。
【請求項２】
個々の特徴形状部分には線対称な形状の部位が存在しない、請求項１に係る線対称マーカー。
【請求項３】
個々の特徴形状部分が放物線の一部からなる、請求項２に係る線対称マーカー。
【請求項４】
個々の特徴形状部分が楕円の一部からなる、請求項２に係る線対称マーカー。
【請求項５】
互いに対を成す特徴形状部分同士の最小間隔は、個々の特徴形状部分における任意の２点間の間隔よりも大きい、請求項１〜４のいずれか１つに係る線対称マーカー。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか１つに係る線対称マーカーが表示された物品の姿勢を検出するための画像処理装置であって、
前記物品を撮影した画像データからマーカーの特徴形状部分を抽出する特徴形状抽出手段と、
前記抽出した特徴形状部分のデータに基づき公知の組合せハフ変換の手法を適用して、前記物品の基準線を検出するための演算を行う検出演算手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
マーカーにおいて互いに対をなす特徴形状部分同士の最小間隔が予め設定されており、
検出演算手段は、前記特徴形状部分に含まれるエッジ点のうち、前記最小間隔以上離れた任意の２点を対にして演算処理に供する、請求項６に係る画像処理装置。
【請求項８】
請求項１〜５のいずれか１つに係る線対称マーカーが表示された物品の姿勢をコンピュータ装置によって検出するための画像処理プログラムであって、
前記物品を撮影した画像データの入力を受け入れる画像データ入力ステップと、
前記画像データからマーカーの特徴形状部分を抽出する特徴形状抽出ステップと、
前記抽出した特徴形状部分のデータに基づき公知の組合せハフ変換の手法を適用して、前記物品の基準線を検出するための演算を行う検出演算ステップと、を備えることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項９】
マーカーにおいて互いに対をなす特徴形状部分同士の最小間隔が予めコンピュータ装置に設定されており、
検出演算ステップでは、前記特徴形状部分に含まれるエッジ点のうち、前記最小間隔以上離れた任意の２点を対にして演算処理に供する、請求項８に係る画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば工業用部品の位置決めやハンドリング等に利用される画像処理の技術に関し、特に、処理の容易化を図るべく物品に表示するマーカーに係る。
【背景技術】
【０００２】
従来より、工業製品や工業用部品の形状が対称性を有することに着目し、それら物品の位置や姿勢を検出するために、公知の組合せハフ変換（Hough変換）を利用した画像処理の技術が提案されている（例えば非特許文献１等を参照）。この提案の手法では、まず、デジタルカメラ等によって撮影した例えば工業用部品の画像から輪郭線を抽出し、この輪郭線上の任意の２つのエッジ点（エッジ点対）を結ぶ線分の垂直二等分線を、画像平面における原点からの距離ρと傾きθとで特定する（図３を参照）。
【０００３】
次に、そうして特定した垂直二等分線に対応づけて、前記画像平面における距離ρ及び傾きθを変数とするパラメータ平面θ−ρ上の点（θ，ρ）に投票する。このような処理を前記輪郭線上の全てのエッジ点対について行うと、部品が線対称形状である場合には、その対称軸を表す直線のパラメータ（θ，ρ）に投票が集中することになり、累積投票数の大きな点（θ，ρ）を抽出すれば、これにより画像平面における部品の対称軸を特定し、その姿勢を検出することができる。
【非特許文献１】「組合せHough変換を用いた線対称形状部品の検出手法」，精密工学会誌，Vol.68，No.3，pp.387-391，2002
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところが、前記の文献にも記載されているように、実際に工場の組み立てラインで搬送用パレットにバラ積みされた部品を上方からカメラによって撮影すると、その画像データには重なり合った複数の部品が含まれることから、そのうちの一つの部品（通常は一番上の部品）の輪郭線を抽出する際に、他の部品の輪郭線が邪魔になるきらいがある。
【０００５】
また、そうして積み重なって部品が斜めになっていると、その厚みの分は輪郭線を誤認しやすくなる上に、照明光の方向によっては影が生じ、これにより輪郭線を誤認する虞れもある。こうして輪郭線を誤認すると、これに基づいて検出される対称軸の位置にも誤りを生じてしまい、部品の姿勢の検出精度が低下することになる。
【０００６】
さらに、そもそも部品が線対称形状でなければ、前記のような手法は適用できないし、線対称形状であっても公差の範囲で形状がばらつくことは避けられないから、その輪郭線上のエッジ点対から対称軸を検出する従来の手法には、精度の面で改善の余地が残されていると言える。
【０００７】
斯かる諸点に鑑みて本発明の目的は、例えば工業用部品のような物品の位置や姿勢を検出するための画像処理において、物品自体の形状に依らず組合せハフ変換の手法を適用できるようにするとともに、物品が重なり合っていたり、多少傾いていたり或いは影が生じていても、良好な検出精度が得られるようにすることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前記の目的を達成すべく本発明では、物品の姿勢を表す基準線に対応づけて線対称形状のマーカーを表示する。そして、それを撮影した画像データから物品ではなくマーカーの形状を認識し、これに基づいて物品の姿勢を検出するようにした。
【０００９】
具体的に請求項１の発明は、物品に表示して、画像処理によりその姿勢を検出するためのマーカーが対象であり、このマーカーが、物品の姿勢を表す基準線に対して線対称な一対の特徴形状部分を有することを特徴とする。
【００１０】
前記のマーカーが表示されている物品を上述の提案例と同じくデジタルカメラ等によって撮影し、その画像からマーカーの特徴形状部分（例えば輪郭線）を抽出して、提案例と同様に組合せハフ変換の手法を適用することにより、物品の姿勢を検出することができる。すなわち、まず、マーカーの特徴形状部分に含まれる任意のエッジ点対を結ぶ線分の垂直二等分線を、画像平面における原点からの距離ρと傾きθとで特定し（図３を参照）、パラメータ平面θ−ρにおいて対応する点（θ，ρ）に投票する。
【００１１】
そのような投票処理を一対の特徴形状部分に含まれる全てのエッジ点対について行うと、対をなす特徴形状部分のそれぞれのエッジ点を結ぶ線分の垂直二等分線、即ちマーカーの対称軸を表す直線のパラメータ（θ，ρ）に投票が集中する。よって、前記提案例と同様に累積投票数の大きな点（θ，ρ）を抽出することで、画像平面におけるマーカーの対称軸、即ち、物品の姿勢を表す基準線を検出することができる。
【００１２】
そうしてマーカーの形状に基づいて対称軸を検出することから、本発明は物品そのものの形状に依らず適用することができ、また、物品が重なり合っていても、その形状にばらつきがあっても、さらには少々傾いていたり影が生じていたりしても、あまり影響を受けることがなく、例えば搬送用パレットにバラ積みされたうちの一番上の工業用部品の位置や姿勢を精度良く検出することができる。
【００１３】
尚、物品にマーカーを表示する手法は種々、考えられるが、一例としてプレス成形による金属製部品等であれば、成形の際にマーカーを刻印するのが簡便である。また、マーカーは一つの物品に複数、表示するようにしてもよく、その場合の各マーカーの配置は、物品の位置や姿勢がより検出しやすくなるように工夫すればよい。
【００１４】
ここで、前記マーカーの形状について詳しくは、その個々の特徴形状部分には、互いに線対称な形状の部位を設けないことが好ましく（請求項２）、こうすれば、マーカーの対称軸以外に多くの投票が行われることはないので、対称軸の検出精度が高くなる。線対称な形状の部位を有しないものとしては、例えば、放物線の一部や楕円の一部が挙げられる（請求項３、４）。
【００１５】
また、好ましいのは、互いに対を成す特徴形状部分同士の最小間隔を、個々の特徴形状部分における任意の２点間の間隔よりも大きくすることである（請求項５）。こうした場合、マーカーの特徴形状部分に含まれる任意のエッジ点のうち、前記最小間隔以上離れた２点を対にして演算処理（組合せハフ変換）に供するようにすれば、各々別の特徴形状部分に含まれる２点のみがエッジ点対として選択されるようになり、無駄な演算の省略によって処理時間の短縮が図られるとともに、精度向上にも有利になる。
【００１６】
別の観点から本発明は、前記のような線対称マーカーが表示された物品の姿勢を検出するための画像処理装置であって、カメラ等により撮影した物品の画像データからマーカーの特徴形状部分を抽出する特徴形状抽出手段と、そうして抽出した特徴形状部分のデータに基づき公知の組合せハフ変換の手法を適用して、前記物品の基準線を検出する検出演算手段と、を備えるものである（請求項６）。
【００１７】
そうした画像処理装置において好ましいのは、線対称マーカーにおける一対の特徴形状部分同士の最小間隔を予め設定しておいて、マーカーの特徴形状部分に含まれるエッジ点のうち前記最小間隔以上離れた任意の２点を対にして、演算処理に供するようにすることである（請求項７）。この場合、前記最小間隔は、必ずしも前記請求項５のもののように個々の特徴形状部分における任意の２点間の間隔よりも大きくする必要はないが、そうした方が効果は高い。
【００１８】
さらに、別の観点から本発明は、コンピュータ装置によって前記のような画像処理装置を構成するためのプログラム（画像処理プログラム）であって、それは、物品を撮影した画像データの入力を受け入れる画像データ入力ステップと、その画像データから前記マーカーの特徴形状部分を抽出する特徴形状抽出ステップと、そうして抽出した特徴形状部分のデータに基づき公知の組合せハフ変換の手法を適用して、前記物品の基準線を検出する姿勢検出ステップと、を備えている（請求項８）。
【００１９】
そして好ましいのは、前記マーカーにおける一対の特徴形状部分同士の最小間隔を予めコンピュータ装置に設定しておき、前記姿勢検出ステップでは、マーカーの特徴形状部分に含まれるエッジ点のうち、前記最小間隔以上離れた任意の２点を対にして演算処理に供することである（請求項９）。
【発明の効果】
【００２０】
以上のように、本発明に係る線対称マーカーを物品に表示すれば、その物品を撮影した画像データに公知の組合せハフ変換の手法を適用した画像処理を施すことによって、物品の形状に依らずその位置や姿勢を検出することができる。例えば、搬送用パレットにバラ積みされた工業用部品のように物品が重なり合っていても、その形状にばらつきがあっても、また、それが多少傾いていたり影が生じていたりしても、精度の良い検出が可能になる。
【００２１】
特に、対称軸に線対称なマーカーの特徴形状部分に工夫をして、各々別の特徴形状部分の各々に含まれるエッジ点のみを対にして選択し、演算処理に供するようにすれば、処理時間の短縮が図られるとともに、検出精度の向上にも有利になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。尚、以下の好ましい実施形態の説明は、本質的に例示に過ぎず、本発明、その適用物或いはその用途を制限することを意図するものではない。
【００２３】
−システムの概要−
図１には、本発明の実施形態に係る画像処理システム（画像処理装置）の一例を示す。このシステムＡは、例えば工場の組み立てラインにおいて搬送用パレットＢにバラ積みされた部品Ｐ（物品：図２に示す）を上方からカメラＣによって撮影し、その画像データを所定のアルゴリズムに則ってパーソナルコンピュータ１（コンピュータ装置であり、以下、ＰＣと略称）により処理することで、部品Ｐの位置や姿勢を検出するものである。こうして検出された部品Ｐの位置や姿勢のデータは精算管理用のコンピュータ等に転送されて、ピッキング・ロボットＲによる部品Ｐのピックアップ制御に供される。
【００２４】
図２にはカメラＣにより撮影された画像データの一例を示す。同図にはＴ字状の板金部品Ｐが複数個、互いに重なり合って示されている。本発明の特徴として、それぞれの部品Ｐにはその姿勢を表す基準線Ｌ1 ，Ｌ2 に対応づけて複数のマーカーＭが表示されており、それらマーカーＭの特徴的な形状に基づいて画像処理により部品Ｐの姿勢を検出することができる。図示のような板金部品ＰであればマーカーＭは、部品Ｐの成形の際に刻印するのがよい。
【００２５】
以下に詳しく説明するが、本発明の特徴としてマーカーＭは、各々楕円の一部からなる一対の特徴曲線ｍ1 ，ｍ2 を、部品Ｐの基準線Ｌ1 ，Ｌ2 に対し線対称に配置したもので、公知の組合せハフ変換の手法を適用した演算によりその対称軸を検出することにより、部品Ｐの位置及び姿勢を検出することができる。すなわち、図の例ではＴ字状の部品Ｐの縦棒の中心線が第１の基準線Ｌ1 であり、横棒の中心線が第２の基準線Ｌ2 であるから、実施形態の画像処理システムＡにおいてマーカーＭの姿勢から第１、第２の基準線Ｌ1 ，Ｌ2 を検出すれば、それらの交点や傾きから部品Ｐの位置及び姿勢を検出できる。
【００２６】
−組合せハフ変換−
ここで、組合せハフ変換については上述した非特許文献１に詳細に説明されているように公知であり、ハフ変換の投票処理を「単独のエッジ点毎ではなく、２つのエッジ点（エッジ点対）毎に」行うようにしたものである。具体的には、図３(a)に模式的に示すように画像平面において線対称形状の対象物（図の例では楕円Ｅ）の対称軸を検出する場合について説明すると、まず、対象物の輪郭線を抽出し、その上の任意の２つのエッジ点ｅ1 ，ｅ2 （エッジ点対）を結ぶ線分の垂直二等分線αを、画像平面における原点からの距離ρと傾きθとによって特定する。
【００２７】
そうして特定した垂直二等分線αに対応して、同図(b)に示すようにパラメータ平面θ−ρにおける点（θ，ρ）に投票する。すなわち、前記画像平面における距離ρ及び傾きθを変数とするパラメータ平面θ−ρを定義するとともに、これに対応する２次元のバッファ配列を準備し、前記のように画像平面において垂直二等分線αが特定されれば、対応するパラメータ平面θ−ρの点（θ，ρ）を含む配列要素の度数を１つ増加させるのである。
【００２８】
このような投票処理を、図４(a)に模式的に示すように対象物（楕円Ｅ）の全体に、即ちその輪郭線上の全てのエッジ点対について行うと、同図(b)に点線で示すようにパラメータ平面θ−ρに曲線状の軌跡（ハフ曲線）が描かれるようになるが、図示の如く対象物が楕円Ｅであれば、図５に模式的に示すようにその線対称軸（図には楕円Ｅの長軸について示す）を表すパラメータ（θ* ，ρ* ）に投票が集中する。尚、図５(b)は、図３(b)、４(b)のようなパラメータ平面θ−ρに直交させて、投票数を表す第３の軸を追加したものである。
【００２９】
楕円Ｅの場合はその長軸及び短軸をそれぞれ表すパラメータに投票が集中するので、図６に示すようにパラメータ平面θ−ρには２つのハフ曲線が描かれるとともに、それらが２箇所で交わるようになる。この２つの交点（θ*1，ρ*1），（θ*2，ρ*2）がそれぞれ楕円Ｅの長軸及び短軸を表すパラメータ（θ，ρ）の集積点であり、これは例えば累積投票数（度数）が所定値以上の点として特定することができて、これにより楕円Ｅの長軸及び短軸を検出できる。
【００３０】
以上のように組合せハフ変換は、単一のエッジ点毎ではなく、エッジ点対毎にハフ曲線を描くことから、パラメータ平面における投票単位が１点になり、それが正弦曲線になる標準的なハフ変換に比べて演算の負荷を軽減できる可能性があるが、その一方で２つのエッジ点を組合せたエッジ点対の数はエッジ点の数よりも遙かに多くなるから、投票処理の負担は増大する虞れがある。
【００３１】
また、前記のように楕円Ｅを対象物とした場合は、画像平面においてパラメータθが０〜３６０°の範囲で変化するようになるから、パラメータ平面θ−ρにおいて比較的広い範囲に投票が行われることになり、カメラＣによって撮影された画像中に含まれ得る他の部品ＰのマーカーＭ等との干渉が懸念される。
【００３２】
そこで、この実施形態では、上述したように各々楕円の一部からなる特徴曲線ｍ1 ，ｍ2 を組み合わせて、マーカーＭを構成している。図７(a)に模式的に示すように、一対の特徴曲線ｍ1 ，ｍ2 が線対称に配置されて、１個のマーカーＭを構成している。図５(a)の楕円Ｅと同様にマーカーＭの対称軸αのパラメータ（θ* ，ρ* ）には投票が集中する一方で、個々の特徴曲線ｍ1 ，ｍ2 には線対称な形状の部位が存在しないから、対称軸α以外に多くの投票が行われることはない。
【００３３】
また、楕円Ｅ全体を対象物とする場合と異なり、画像平面におけるパラメータθの角度変化が小さくなるので、図７(b)に一例を示すようにパラメータ平面θ−ρにおいて投票の行われる範囲がかなり狭くなり、他のマーカーＭ等との干渉の心配は少ない。
【００３４】
さらに、この実施形態では、図示のようにマーカーＭの特徴曲線ｍ1 ，ｍ2 同士を、対称軸αを挟んで互いに離間するように配置し、それらの最小間隔ｄminを予めＰＣ１に設定している。そして、以下に述べるように多数のエッジ点ｅのうち前記最小間隔ｄmin以上離れた２点のみを対にして組合せハフ変換の演算処理に供することで、対称軸αの検出に貢献しない無駄な演算処理を削減することができる。
【００３５】
−画像処理の手順−
次に、この実施形態のシステムＡによる画像処理の手順を、具体的に図８のフローチャートに基づいて説明する。一例として工場の組み立てラインにおいて、生産管理等のためのコンピュータ装置からの信号を受けて、ＰＣ１からカメラＣに所定のタイミングで制御信号が送られる。これに応じてカメラＣにより撮影された部品Ｐのグレースケール画像のデータがＰＣ１に送られて、入力される（ステップＳ１：画像データ入力ステップ）。
【００３６】
その画像データの入力を受けたＰＣ１では、まず、画像データからマーカーＭの特徴曲線ｍ1 ，ｍ2 を抽出する（ステップＳ２：特徴形状抽出ステップ）。これは、例えばソーベル・フィルタ等によってグレースケール画像を輪郭画像に変換すればよい。続くステップＳ３では、特徴曲線ｍ1 ，ｍ2 （輪郭線）に含まれる多数のエッジ点ｅのうち、最小間隔ｄmin以上離れた任意の２つのエッジ点ｅ10，ｅ20を各々始点として、このエッジ点対（ｅ10，ｅ20）の垂直二等分線αを、画像平面における原点からの距離ρと傾きθとによって特定する。
【００３７】
続いてステップＳ４において、前記のように特定した垂直二等分線αに対応するパラメータ平面θ−ρ上の点（θ，ρ）に投票する。即ち、ＰＣ１のメモリに格納されている２次元のバッファ配列において前記の点（θ，ρ）を含む配列要素の度数をインクリメントする。そして、ステップＳ５ではいずれか一方のエッジ点ｅ10を、他方のエッジ点ｅ20との間隔が大きくなる向きに予め設定した所定間隔だけずらして、このエッジ点ｅ1 が特性曲線の端（終点）に到達したか否かを続くステップＳ６において判定する。
【００３８】
この判定がＮＯの間は、前記ステップＳ３に戻り、ここからステップＳ５迄の処理を繰り返す。そして、特徴曲線上でエッジ点ｅ1 が終点に到達すれば（ステップＳ６にてＹＥＳ）、ステップＳ７に進んで今度は他方のエッジ点ｅ20を前記エッジ点ｅ1 と同様にずらし、このエッジ点ｅ2 が終点に到達したか否かを続くステップＳ８において判定する。この判定がＮＯであればステップＳ９に進みエッジ点ｅ1 を前記の始点ｅ10に戻した上で、前記ステップＳ３〜Ｓ７の処理を繰り返す。
【００３９】
そうして２つのエッジ点ｅ1 ，ｅ2 がそれぞれ終点に到達すれば（ステップＳ８にてＹＥＳ）、投票処理を終了してステップＳ１０に進み、メモリからバッファ配列の各要素の度数を読み込んで、その度数が予め設定した閾値以上のものをマーカーＭの対称軸、即ち、部品Ｐの基準線Ｌ1 ，Ｌ2 を表す直線のパラメータ（θ、ρ）と判定する。このようにして求めた基準線Ｌ1 ，Ｌ2 のパラメータ（θ、ρ）からそれらの交点の座標を計算した上で、ステップＳ１１に進んで生産管理等のコンピュータ装置に部品Ｐの位置及び姿勢を表すデータとして転送し、しかる後に制御終了となる（エンド）。
【００４０】
こうして画像処理システムＡから転送される部品Ｐの位置及び姿勢を表すデータに基づいてピッキング・ロボットＲが制御されることにより、搬送用パレットＢ内の部品Ｐのうち、例えば一番上のものを間違いなくピックアップすることができる。
【００４１】
前記のような画像処理のフローのステップＳ３〜Ｓ１０は、マーカーＭの特徴曲線ｍ1 ，ｍ2 に基づき公知の組合せハフ変換の手法を適用して、部品Ｐの姿勢を表す基準線Ｌ1 ，Ｌ2 を検出するための演算を行う検出演算ステップに対応しており、この実施形態では、その検出演算の際に、特徴曲線ｍ1 ，ｍ2 に含まれるエッジ点ｅ1 ，ｅ2 のうちから最小間隔ｄmin以上離れた２点のみを対にして、演算処理に供するようにしている。
【００４２】
言い換えると、この実施形態の画像処理システムＡにおいては、ＰＣ１によって前記フローのような画像処理プログラムが実行されることにより、そのＰＣ１が、入力される部品Ｐの画像データからマーカーＭの特徴曲線を抽出する特徴形状抽出手段と、その抽出したデータに基づき公知の組合せハフ変換の手法を適用して、部品Ｐの位置や姿勢を検出するための演算を行う検出演算手段と、を構成する。
【００４３】
したがって、この実施形態に係る画像処理システムＡによると、例えば工業用部品Ｐに、その姿勢を表す所定の基準線Ｌ1 ，Ｌ2 に対応づけて線対称形状のマーカーＭを表示しておき、それを撮影した画像データからマーカーＭの特徴形状を抽出して、従来同様の画像処理を行うことにより、部品Ｐ自体の形状に依らず組合せハフ変換の手法が適用でき、複数の部品Ｐ物品が重なり合っていても、その形状にばらつきがあっても、また少々傾いていたり影が生じていたりしても、あまり影響を受けることなく、所要の部品Ｐの位置や姿勢を精度良く検出することができる。
【００４４】
しかも、そうして部品Ｐに表示する線対称マーカーＭにおいて対を成す特徴曲線ｍ1 ，ｍ2 は楕円の一部からなるものとしており、それ自体には線対称形状の部位が存在しないので、マーカーＭの対称軸以外には多くの投票が行われることがなく、基準線Ｌ1 ，Ｌ2 の検出精度、即ち部品Ｐの位置や姿勢の検出精度をさらに高めることができる。
【００４５】
また、互いに対を成す特徴曲線ｍ1 ，ｍ2 同士の最小間隔ｄminを設定し、それ以上離れた２つのエッジ点のみを選択するようにしているので、無駄な演算処理の省略によって、処理時間の短縮が図られている。
【００４６】
尚、本発明に係る線対称マーカーは、前記の実施形態のものに限定されず、例えば特徴曲線ｍ1 ，ｍ2 として放物線の一部を用いることもできる。それ以外にも種々の曲線、直線が利用できるが、特徴曲線ｍ1 ，ｍ2 自体には線対称形状の部位が存在しないことが好ましい。
【００４７】
また、前記実施形態のように対を成す特徴曲線ｍ1 ，ｍ2 同士を離間させる必要もなく、マーカーＭ自体は一体のものとしてもよいし、前記実施形態のように予め設定した最小間隔ｄmin以上、離れた２点のみを選択する必要もないが、上述したように最小間隔ｄmin以上離れたエッジ点のみを選択する方が好ましい。最小間隔ｄminだけではなく、特徴曲線ｍ1 ，ｍ2 同士の最大間隔も予め設定しておき、それ以下の間隔の２つのエッジ点のみを選択するのが、より好ましい。
【００４８】
特に好ましいのは特徴曲線ｍ1 ，ｍ2 同士の最小間隔ｄminが個々の特徴曲線ｍ1 ，ｍ2 における任意の２点間の間隔よりも大きくなるように配置することであり、こうすれば、各々の特徴曲線ｍ1 ，ｍ2 に１つずつ含まれるエッジ点のみが対にされて演算に供されるようになる。
【００４９】
さらに、マーカーＭは一つの部品Ｐに１つだけ表示するようにしてもよく、こうした場合には部品Ｐの所定部分（例えば上述した例ではＴ字の縦棒部分）の姿勢を検出することができる。
【００５０】
また、本発明に係る線対称マーカーやそれを用いた画像処理の手法は、前記実施形態のように工業用部品Ｐのピックアップ作業に適用できるのみならず、それ以外の種々の物品にも適用できることは言うまでもない。
【産業上の利用可能性】
【００５１】
以上、説明したように本発明に係る線対称マーカーを用いれば、公知の組合せハフ変換の手法を適用した画像処理が物品自体の形状に依らず適用できるようになる上に、処理時間の短縮や精度の向上も可能であり、産業上の有用性は高い。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】実施形態に係る画像処理システムの概略構成を示す図である。
【図２】工業用部品を撮影した画像データの一例を示す図である。
【図３】組合せハフ変換の投票処理の概念図である。
【図４】パラメータ平面に描かれるハフ曲線を示す図３相当図である。
【図５】楕円の長軸に投票が集中することを示す図３相当図である。
【図６】ハフ曲線の交点として長軸及び短軸が特定される説明図である。
【図７】実施形態に係るマーカーについての(a)説明図及び(b)図６相当図である。
【図８】画像処理の手順を示すフローチャート図である。
【符号の説明】
【００５３】
Ａ      画像処理システム（画像処理装置）
Ｃ      カメラ
Ｍ      線対称マーカー
ｍ1 ，ｍ2     特徴曲線（特徴形状部分）
Ｐ      工業用部品（物品）
１      コンピュータ装置（ＰＣ：特徴形状抽出手段、検出演算手段）
【図１】
2010020686.tif 000003
【図２】
2010020686.tif 000004
【図３】
2010020686.tif 000005
【図４】
2010020686.tif 000006
【図５】
2010020686.tif 000007
【図６】
2010020686.tif 000008
【図７】
2010020686.tif 000009
【図８】
2010020686.tif 000010