(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
モデルベーストマッチングにより物体の姿勢を検出するに当り、検出プロセス中に用いられるパラメータの決定は、上記検出プロセスとは別のプロセスにて行ない、上記パラメータのうちエッジしきい値は、多すぎず少なすぎない閉曲線数となるように決定し、上記パラメータのうち許容値はオペレータが把握しやすい単位に変換するようにしたパラメータ調節方法。
【請求項２】
入力画像からしきい値にてエッジを求めるエッジ検出回路と、このエッジから閉曲線を得る閉曲線検出回路と、最大閉曲線数、最小閉曲線数、検出された閉曲線数、及び前回のしきい値から新たなしきい値を得るしきい値演算回路と、上記最大閉曲線数、最小閉曲線数、及び検出された閉曲線数どおしを比較して多すぎず少なすぎない閉曲線数の場合にしきい値を出力する手段と、を有するパラメータ調節装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理にあって、いわゆるモデルベーストマッチング法にて物体の姿勢を検出する場合、使用するパラメータを効率的に調節する方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
物体の姿勢をモデルベーストマッチング法にて求めるに当っては、入力画像から得られる物体の輪郭、凹凸、模様等の特徴を直線、円、角等で近似した特徴データを用いてマッチングするもので、マッチングに用いるモデルの特徴データもモデル作製時に画像から抽出した特徴データによっている。また、モデル作製時の画像及び入力画像から抽出する各特徴データはステレオ計測にて得られた三次元位置情報を持つ。
【０００３】
このようなモデルベーストマッチングによって、入力画像とモデルとの特徴データのマッチングが行なわれるが、この際特徴データの選択や特徴データの組である特徴グループの選択に当っては、オペレータによる判断が必要となる。すなわち、しきい値や許容値などについてのパラメータは、オペレータが必要に応じて調節しており、物体や画像の条件に合わせて経験的に決定しているのが実状である。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
物体が平面上のテーブルやコンベア上に存在すると限定されるとき、入力画像として取り込む物体は略同じ寸法に見えるので、オペレータが前述のパラメータを設定するのは比較的容易である。
ところが、３次元空間を想定して物体の存在を認識する場合には、物体の見え方が複雑に変化するので、パラメータの設定の仕方によっては、物体が検出できなかったり、あるいは検出に多くの時間を費やすことになる。
【０００５】
本発明は、上述の問題に鑑み、パラメータを短時間で効果的に決定するパラメータ調節方法及び装置を提供する。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上述の目的を達成する本発明は、次の発明特定事項を有する。
（１）モデルベーストマッチングにより物体の姿勢を検出するに当り、検出プロセス中に用いられるパラメータの決定は、上記検出プロセスとは別のプロセスにて行ない、上記パラメータのうちエッジしきい値は、多すぎず少なすぎない閉曲線数となるように決定し、上記パラメータのうち許容値はオペレータが把握しやすい単位に変換するようにしたことを特徴とする。
（２）入力画像からしきい値にてエッジを求めるエッジ検出回路と、このエッジから閉曲線を得る閉曲線検出回路と、最大閉曲線数、最小閉曲線数、検出された閉曲線数、及び前回のしきい値から新たなしきい値を得るしきい値演算回路と、上記最大閉曲線数、最小閉曲線数、及び検出された閉曲線数どおしを比較して多すぎず少なすぎない閉曲線数の場合にしきい値を出力する手段と、を有することを特徴とする。
【０００７】
【発明の実施の形態】
ここで、図１〜図５を参照して本発明の実施の形態の一例を説明する。
基本的なパラメータの設定について、実際に検出する物体は、長さ（mm）や角度（deg)などの単位であり、他方マッチングによって検出するためのパラメータはpixel 、％、あるいは濃淡値（０〜２５５）の単位である。したがって、本例では長さ（mm）や角度（deg)の単位で設定したパラメータを予めpixel 、％、あるいは濃淡値の単位に変換して検出プロセスではこの変換された単位を使用するものである。
すなわち、図１に示すように画像入力から特徴抽出を行ないモデルとのマッチングの結果、物体を検出するという検出プロセスＫにあって、パラメータはパラメータ調節プロセスＰによって単位変換されたパラメータを用いるというものである。
この単位変換、例えばmmからpixel への変換によって、オペレータが把握しやすい単位にてパラメータを扱うことができ、また検出プロセスＫに先立ってパラメータ調節プロセスＰにて単位を変換しているので検出プロセスの処理時間が短縮される。
【０００８】
次に、パラメータとしてエッジしきい値を設定する場合を、図２に示すフローチャートにて示す。すなわち、パラメータとしてエッジしきい値を決定するに当っては、入力画像から検出した特徴をもとにしてエッジしきい値を増減するものであり、入力画像から一定のエッジ検出を行なって閉曲線を抽出し、得られた閉曲線数が最小閉曲線を越えるか否か判定し最小閉曲線以下の場合にはエッジしきい値を増加させ、つまりしきい値を下げて再度エッジ検出を行ない、得られる閉曲線数を最小閉曲線より多くする。ついで、得られた閉曲線数が最小閉曲線を越えたとき、この得られた閉曲線数が今度は最大閉曲線未満であるか否か判定し、最大閉曲線以上の場合にはエッジしきい値を減少させ、つまりしきい値を上げて再度エッジ検出を行ない、得られる閉曲線数を最大閉曲線より少なくする。つまり閉曲線数が多すぎず少なすぎない数が最適しきい値であり良好なマッチングを可能とする。
このようにしきい値を設定することにより、現場の物体や画像に応じたパラメータとすることができ、また必要最低限のパラメータを得ることができる。
【０００９】
次に、パラメータとして許容値を決定する場合のフローチャートを図３に示す。ここでは、物体の高さＺp と法線角度θを変換によってpixel と％単位の許容値を得る例を示している。すなわち、単位変換を行なっているのであるが、この変換プロセスは、次式［数１］によりカメラ座標に変換し、このカメラ座標にてmm単位からpixel 単位に変換する。
【数１】
0003702594.tif 000002
【００１０】
かかる［数１］にあって、物体の姿勢について座標軸に対する角度、法線角度θや角度φから（１）式のｂ行列を求め、このｂ行列から物体の高さＺp を加味した物体の座標（Ｘm ，Ｙm ，Ｚm ）により（２）式にて物体の姿勢（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を求めることができる。
更には、カメラの姿勢を勘案して、カメラの角度ω，φ，κより（３）式のａ行列を求め、このａ行列とカメラの焦点距離ｆやカメラ座標（Ｘo ，Ｙo ，Ｚo ）から（４）式にて物体の姿勢をカメラ２次元座標（ｕｖ）を得ている。
【００１１】
このカメラ座標での物体（ｕ，ｖ）は、例えばmmの単位であるが、このmm単位は例えばＣＣＤカメラのＣＣＤ上のmmとして表わすことができる。そして、ＣＣＤ上では１mm当り１００pixel （１／２インチカメラの場合）の素子が並んでいるので、このmm単位を１００倍することによりpixel 単位に変換することができる。すなわち、物体の姿勢をカメラの座標系に変換することで、mm単位をpixel 単位の許容値に変換できることになる。因に、上述では１／２インチカメラを例としてあげたが、１インチカメラでは５０．３９ pixel／mm、２／３インチカメラでは７２．７３ pixel／mm、１／３インチカメラでは１３３．３３ pixel／mmである。
【００１２】
同様に、標準位置の物体の長さや面積とそれを変換した長さや面積の最大差の商（図５参照）を許容値％にて表すことができる。
【００１３】
以上の結果、図１に示すパラメータ調節プロセスＰによって、しきい値の最適設定及び許容値の単位変換を行なうことで、物体の姿勢が複雑に変化する場合でも必要最小限のパラメータを決めることができるため、検出プロセスにあって最小限の検出時間で済む。
【００１４】
図４は、図２に示すしきい値設定のためのブロック図を示しており、図のとおり、画像入力信号からエッジ検出回路１にてエッジ画像が得られ、このエッジ画像から閉曲線検出回路２により閉曲線数Ｃが得られる。しきい値演算回路３では、得られた閉曲線数Ｃ、最大閉曲線数Ｃmax、最小閉曲線数Ｃmin、及び遅延器４からの前回のしきい値Ｔ(t-1)を入力して、次式［数２］にて実際の画像に応じたしきい値Ｔ(t)を求めている。
【数２】
0003702594.tif 000003
【００１５】
この［数２］にあって前回のしきい値Ｔ(t-1) をもとにして、最大閉曲線数Ｃmax と最小閉曲線数Ｃmin 及び閉曲線検出回路２による閉曲線数Ｃに対する閉曲線数の変化割合を求めて前回のしきい値Ｔ(t-1) に換算し、これらを加算してしきい値Ｔ(t) を得るものである。なお、閉曲線数が最小閉曲線数より大きいか否かあるいは最大閉曲線数より小さいか否かはコンパレータ５，６により行なわれる。コンパレータ５，６が双方共０出力を出したときしきい値はoff 側より出力される。
【００１６】
図５は、許容値設定機能ブロックであり、長さや角度をpixel や％に変換するブロックである。ここでは、モデルにて生成される姿勢により許容値を得るものであり、入力として角度θと高さＺのパラメータ（θmax ，θmin ，Ｚmax ，Ｚmin ）を格納するメモリ１０を有し、モデル姿勢生成回路１１にて想定される姿勢（θi ，Ｚi ）をシーケンシャルに生成する。この場合、姿勢（θi ，Ｚi ）は次式［数３］の条件を満たす。
【数３】
0003702594.tif 000004
【００１７】
ついで、３Ｄ（ディメンション）モデルデータメモリ１２による３次元座標（ＸＹＺ）と前述の姿勢（θi Ｚi ）とを入力して、モデル座標変換回路１３では、その姿勢を勘案したモデル座標（Ｘ′Ｙ′Ｚ′）を得る。そして、２Ｄ座標変換回路１４にてカメラ座標（ｕ′ｖ′）に置き換える。３Ｄモデルについても２Ｄ座標変換回路１５にてカメラ座標（ｕｖ）に置き換える。ついで、カメラ座標（ｕ′ｖ′）と（ｕｖ）との差分を採り、この絶対値を採り、この絶対値の最大値を許容値pixel とする。同様にｕとｖと差分Δｕ，Δｖとの百分率を演算し、この百分率が最大になる値を許容値（％）とする。
こうして、モデル姿勢生成回路１１が全ての姿勢を出し、相応したパラメータpixel や％が得られると調節プロセスは終了する。
【００１８】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、モデルベーストマッチング法により物体の姿勢を検出するに当り、パラメータを調節プロセスにより効果的に決定することができ、パラメータの単位がオペレータにとって把握しやすくパラメータ設定時間が短くて済み、必要十分なパラメータの決定により検出プロセスによる検出時間が短くて済む。また、必要十分なパラメータの決定により、しきい値不足による検出不能状態は生ぜず、また不要な検出計算をしないぶん誤検出がなくなる。
【図面の簡単な説明】
【図１】パラメータ設定フローチャート。
【図２】しきい値設定フローチャート。
【図３】許容値設定フローチャート。
【図４】しきい値設定ブロック図。
【図５】許容値設定ブロック図。
【符号の説明】
Ｐ  パラメータ調節プロセス
Ｋ  検出プロセス
１  エッジ検出回路
２  閉曲線検出回路
３  しきい値演算回路
５，６  コンパレータ
１０  姿勢パラメータメモリ
１１  モデル姿勢生成回路
１２  ３Ｄモデルデータメモリ
１３  モデル座標変換回路
１４，１５  ２Ｄ座標変換回路
【図１】
0003702594.tif 000005
【図２】
0003702594.tif 000006
【図３】
0003702594.tif 000007
【図４】
0003702594.tif 000008
【図５】
0003702594.tif 000009