(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像の基準点を求める基準点導出手段と、
基準画像に対して前記基準点を中心とする半径ｒの円を設定するための入力部と、
前記基準画像および前記入力部により設定された前記基準点を中心とする半径ｒの円をモニタに映し出す表示制御部と、
前記基準画像の基準点を中心とする半径ｒの円周上の点の中から所定の特徴を有する複数の特徴点を検出し、各特徴点の前記基準点を中心とする角度を求める特徴点検出手段と、
処理対象画像の基準点を中心とする前記半径ｒの円周上の点の中から前記特徴点に対応する複数の点の前記特徴点の角度に対する角度偏差を求める角度偏差検出手段と、を備えることを特徴とする印刷検査用画像処理装置。
【請求項２】
請求項１において、前記特徴点は濃度値が所定の閾値より大きい点または小さい点であり、前記複数の特徴点に対応する前記処理対象画像上の複数の点は各点の累積濃度値が最大値または最小値となる角度の点であることを特徴とする印刷検査用画像処理装置。
【請求項３】
請求項１において、前記特徴点はある角度の点の濃度値とその近傍角度の点の濃度値との差分値の絶対値が閾値より大きい点であることを特徴とする印刷検査用画像処理装置。
【請求項４】
請求項１において、前記所定の半径ｒの円を同心円状に複数個設定し、各円周上の点の中から前記特徴点を検出することを特徴とする印刷検査用画像処理装置。
【請求項５】
請求項１において、前記角度偏差を前記処理対象画像の回転方向のずれ量として検出し回転補正を行なうずれ補正手段を備えることを特徴とする印刷検査用画像処理装置。
【請求項６】
基準画像の基準点を導出する手順と、
基準画像に対して前記基準点を中心とする半径ｒ円を設定すると共にモニタに映し出す手順と、
基準画像の基準点を中心とする半径ｒの円周上の点の中から所定の特徴を有する複数の特徴点を検出し前記基準点を中心とする角度を求める手順と、
処理対象画像の基準点を導出する手順と、
処理対象画像の基準点を中心とする前記半径ｒの円周上の点の中から前記特徴点に対応する複数の点を検出し前記特徴点の角度に対する角度偏差を求める手順と、からなる印刷検査用回転角度検出プログラムを記録した機械読み取り可能な記録媒体。
【請求項７】
基準画像の基準点を導出する手順と、
前記基準点を中心とする半径ｒの円を入力する手順と、
基準画像に対して入力された前記基準点を中心とする半径ｒの円をモニタに映し出す手順と、
基準画像内の濃淡変化部分を複数箇所通過するように前記円を設定する手順と、
基準画像の基準点を中心とする半径ｒの円周上の点の中から所定の特徴を有する複数の特徴点を検出し前記基準点を中心とする角度を求める手順と、
処理対象画像の基準点を導出する手順と、
処理対象画像の基準点を中心とする前記半径ｒの円周上の点の中から前記特徴点に対応する複数の点を検出し前記特徴点の角度に対する角度偏差を求める手順と、を有する印刷検査用画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、処理対象物を撮像した処理対象画像から処理対象物の回転角度を検出する印刷検査用画像処理装置および印刷検査用回転角度検出プログラムを記録した機械読み取り可能な記録媒体並びに印刷検査用画像処理方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、処理対象物を撮像装置によって撮像し、得られた処理対象画像を予め登録した基準画像と比較し、処理対象物の外観上の欠陥等を検査する画像処理装置が知られている。
【０００３】
両画像を比較するには、撮像視野内で処理対象画像と基準画像とが一致するように処理対象画像に回転補正や位置ずれ補正等を施し、その後に両画像を比較する必要がある。
【０００４】
従来の画像処理装置では、処理対象画像の回転ずれを検出するために、基準画像を所定角度毎に回転させて各回転角度毎にモデル画像を生成し、処理対象画像と各回転角度のモデル画像とのマッチングを図り、ある回転角度のモデル画像との一致度が高い場合に、その角度方向に処理対象物があると認識するようにしている。そして、その角度に基づいて回転補正を行い、基準画像と一致させるようにしている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
前述した従来技術では、処理対象画像と各回転角度毎のモデル画像とを比較する必要があるため、処理時間がかかると共に多数のモデル画像を記憶することができる記憶容量の大きなメモリ装置を必要とするなどの不都合があった。
【０００６】
本発明は、このような従来の課題を解決するためになされたもので、多数のモデル画像とのマッチングを行うことなく処理対象画像の回転角度を高速に求めることができる印刷検査用画像処理装置および印刷検査用回転角度検出プログラムを記録した機械読み取り可能な記録媒体並びに印刷検査用画像処理方法を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明の請求項１記載の印刷検査用画像処理装置は、画像の基準点を求める基準点導出手段と、基準画像に対して前記基準点を中心とする半径ｒの円を設定するための入力部と、基準画像および前記入力部により設定された前記基準点を中心とする半径ｒの円をモニタに映し出す表示制御部と、基準画像の基準点を中心とする半径ｒの円周上の点の中から所定の特徴を有する複数の特徴点を検出し、各特徴点の基準点を中心とする角度を求める特徴点検出手段と、処理対象画像の基準点を中心とする半径ｒの円周上の点の中から特徴点に対応する複数の点の特徴点の角度に対する角度偏差を求める角度偏差検出手段とを備える。
【０００８】
本発明の請求項２記載の印刷検査用画像処理装置は、請求項１記載の発明において、特徴点は濃度値が所定の閾値より大きいまたは小さい点であり、複数の特徴点に対応する処理対象画像上の複数の点は各点の累積濃度値が最大値または最小値となる角度の点である。
【０００９】
本発明の請求項３記載の印刷検査用画像処理装置は、請求項１記載の発明において、特徴点はある角度の点の濃度値とその近傍角度の点の濃度値との差分値の絶対値が閾値より大きい点である。
【００１０】
本発明の請求項４記載の印刷検査用画像処理装置は、請求項１記載の発明において、所定の半径ｒの円を同心円状に複数個設定し、各円周上の点の中から特徴点を検出するものである。
【００１１】
本発明の請求項５記載の印刷検査用画像処理装置は、請求項１記載の発明において、角度偏差を前記処理対象画像の回転方向のずれ量として検出し回転補正を行なうずれ補正手段を備えるものである。
【００１２】
本発明の請求項６記載の印刷検査用回転角度検出プログラムを記録した機械読み取り可能な記録媒体は、基準画像の基準点を導出する手順と、基準画像に対して前記基準点を中心とする半径ｒ円を設定すると共にモニタに映し出す手順と、基準画像の基準点を中心とする半径ｒの円周上の点の中から所定の特徴を有する複数の特徴点を検出し前記基準点を中心とする角度を求める手順と、処理対象画像の基準点を導出する手順と、処理対象画像の基準点を中心とする前記半径ｒの円周上の点の中から前記特徴点に対応する複数の点を検出し前記特徴点の角度に対する角度偏差を求める手順とからなるプログラムを記録したものである。
【００１３】
本発明の請求項７記載の印刷検査用画像処理方法は、基準画像の基準点を導出する手順と、基準点を中心とする半径ｒの円を入力する手順と、基準画像に対して入力された前記基準点を中心とする半径ｒの円をモニタに映し出す手順と、基準画像内の濃淡変化部分を複数箇所通過するように前記円を設定する手順と、基準画像の基準点を中心とする半径ｒの円周上の点の中から所定の特徴を有する複数の特徴点を検出し前記基準点を中心とする角度を求める手順と、処理対象画像の基準点を導出する手順と、処理対象画像の基準点を中心とする半径ｒの円周上の点の中から特徴点に対応する複数の点を検出し特徴点の角度に対する角度偏差を求める手順とを有するものである。
【００１４】
これらの発明によれば、基準画像の基準点を中心とする円周上の点の中から、濃度値が所定の閾値より大きい点または小さい点、あるいは近傍の点の濃度値との差分値が大きい点などの条件を満たす特徴点を複数箇所検出し、処理対象画像の円周上からこの複数の特徴点の角度関係を満たす複数の点を検出し、この検出した複数の点の特徴点に対する角度偏差から処理対象物の回転角度を検出することができる。そして、検出した角度偏差を処理対象画像の回転方向のずれ量として検出し、回転補正を行なって基準画像と一致させることができる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明による印刷検査用画像処理装置の一実施の形態を示すブロック図で、例えば缶に付された日付などの印字を検査する視覚検査に用いるものである。同図において、缶などの処理対象物をビデオカメラ等の撮像部１によって撮像して得た画像は映像信号として出力され、Ａ／Ｄ変換部２でディジタル画像データに変換されて画像メモリ３に記憶される。
【００１６】
また、Ａ／Ｄ変換部２から出力された画像データまたは画像メモリ３に記憶された画像データは、Ｄ／Ａ変換部４でアナログ映像信号に変換され、表示制御部５によってモニタ６の画面に表示される。
【００１７】
中央処理装置（ＣＰＵ）７はこの装置全体の制御を行うもので、プログラムデータ等の固定データを記憶したＲＯＭ７１、処理結果等の各データを一時的に記憶するＲＡＭ７２を備え、プログラムに従って基準画像および処理対象画像の基準点の導出、処理対象画像の回転角度の検出、検出した角度に基づく回転補正、基準位置からの位置ずれ量の検出、検出した位置ずれ量に基づく位置補正、基準画像との比較処理などを行う。
【００１８】
これらの処理をブロック図的に表すと、基準画像および処理対象画像の基準点を求める基準点導出手段７３、基準画像および処理対象画像の所定位置の濃度値を求める濃度値導出手段７４、基準画像の特徴点を検出して基準点に対する角度を求める特徴点検出手段７５、処理対象画像の中から特徴点に対応する点を検出して基準画像の特徴点に対する角度偏差を求める角度偏差検出手段７６、基準画像に対する処理対象画像の位置ずれ量および回転ずれ量を補正するずれ補正手段７７、ずれ量を補正した後の処理対象画像と基準画像とを比較して処理対象物の良否を判定する認識処理手段７８となる。
【００１９】
また、ＣＰＵ７には、キーボードやマウスなどを備える入力部８、処理対象物の良否を判定する際の基準画像を記憶する基準画像メモリ９、補正後の処理対象画像を格納する第２画像メモリ１０などが接続されている。
【００２０】
なお、ＣＰＵ７を制御するためのプログラムデータはＲＯＭ７１に記憶されているが、フロッピーディスク等の外部記録媒体に記録し、図示せぬ読取り装置によってＲＡＭ７２にロードするようにしてもよい。
【００２１】
次に、図２に示すフローチャート図を参照しながら、検査に先立って行う基準画像および基準データの登録について説明する。この登録した基準データに基づいて処理対象画像のずれ量を検出し、ずれ補正を行った後に基準画像に基づいて処理対象画像の良否を判定する。
【００２２】
まず、基準となる対象物を撮像部１によって撮像し、得られた撮像画像を基準画像Ｋとして画像メモリ３に記憶する。また、ＣＰＵ７を介して基準画像Ｋを基準画像メモリ９に登録する（ステップＳ１１）。
【００２３】
次いで、基準画像Ｋの基準点Ｋｏの座標（ｘｏ，ｙｏ）を求め、ＣＰＵ７内の一時記憶メモリ７２に記憶する（ステップＳ１２）。この基準点Ｋｏとしては基準画像Ｋの中心点または重心点を選択する。あるいは回転しても形が変わらない円形模様がある場合は、その円形の中心点を基準点としてもよい。
【００２４】
次いで、モニタ６に写し出された基準画像Ｋを見ながら、入力部８から基準点Ｋｏを中心とする半径ｒの円をモニタ６上に設定する。この円の設定は基準画像Ｋ内の濃淡変化部分を複数箇所通過するように行う。また、基準画像Ｋ内の濃淡を２値レベルで表すための濃淡閾値ｔ、刻み角度αを設定し、ＲＡＭ７２に記憶する（ステップＳ１３）。
【００２５】
こうして前処理が終わると、次に基準データの登録処理を行う。この処理は基準点Ｋｏを中心とする半径ｒの円周上の濃度値を刻み角度α毎に閾値ｔと比較して、閾値ｔより小さい濃度値を有する点を特徴点として検出し、その角度と特徴点の個数とを記憶する処理である。
【００２６】
以下の説明では、図３に示すように、画面の左上に原点を有し、水平方向をＸ軸、垂直方向をＹ軸とするＸＹ座標系を想定し、基準点Ｋｏを中心にＹ軸と平行な軸を時計方向に刻み角度α毎に回転させていくものとして説明する。まず、回転角度θを０度に、特徴点の個数ｎを０に、それぞれ初期設定する（ステップＳ１４）。
【００２７】
次いで、回転角度θで表される円周上の点の濃度値ｇを求める（ステップＳ１５）。半径ｒの円周上の点の座標は（ｘｏ＋ｒ・ｓｉｎθ，ｙｏ＋ｒ・ｃｏｓθ）と表されるので、今の場合は「θ＝０」であるから円周上の点の座標は（ｘｏ，ｙｏ＋ｒ）となる。
【００２８】
次いで、濃度値ｇが閾値ｔより小さいか判断する（ステップＳ１６）。この例では黒レベルが低レベル、白レベルが高レベルとなっており、濃度値ｇが閾値ｔより小さければ個数ｎに１を加算し、そのときの角度θの値を記憶角度θｎとする（ステップＳ１７）。そして、記憶角度θｎをＲＡＭ７２に記憶する（ステップＳ１８）。濃度値ｇが閾値ｔ以上であれば（ステップＳ１６）、ステップＳ１７〜Ｓ１８の処理をジャンプする。
【００２９】
次いで、回転角度θに刻み角度αを加算し（ステップＳ１９）、ステップＳ１５〜Ｓ１９の処理を回転角度θが３６０度に達するまで繰り返す（ステップＳ２０）。回転角度θが３６０度に達すると、特徴点の個数ｎの値をＲＡＭ７２に記憶する（ステップＳ２１）。
【００３０】
こうして半径ｒの円周上の濃度値を刻み角度α毎に閾値ｔと比較し、閾値ｔより小さい濃度値（黒レベル）を有する円周上の特徴点の角度θｎと、特徴点の個数ｎとをＲＡＭ７２に記憶し、基準データの登録処理を終了する。
【００３１】
図４は、文字「ＡＢＣＤ」の上に半径ｒの円周を設定し、円周上の濃度値を刻み角度α毎に閾値ｔと比較し、閾値ｔより小さい濃度値（黒レベル）を有する円周上の特徴点に「・」印を付した図である。この例では６個の特徴点を検出したことを示している。
【００３２】
次に、図５に示すフローチャート図を参照しながら、処理対象物の回転角度を求める処理について説明する。まず、処理対象物を撮像部１によって撮像し、得られた撮像画像を処理対象画像Ｍとして画像メモリ３に記憶する（ステップＳ３１）。
【００３３】
次いで、処理対象画像Ｍの基準点Ｍｏの座標（ｘ１，ｙ１）を求め、ＣＰＵ７内のＲＡＭ７２に記憶する（ステップＳ３２）。この基準点Ｍｏは基準画像Ｋの基準点Ｋｏと同様に定め、基準点Ｋｏが基準画像Ｋの中心点であれば基準点Ｍｏも中心点とし、基準点Ｋｏが重心点であれば基準点Ｍｏも重心点とする。
【００３４】
次いで、回転角度θを０度にセットし、これから検出するｎ個の特徴点の累積濃度値Ｇの最小値Ｇｍｉｎ  を最大値にセットし、回転角度θの最小値θｍｉｎ  を０度にセットする（ステップＳ３３）。また、パラメータｉを１にセットし、濃度値Ｇを０にセットする（ステップＳ３４）。
【００３５】
そして、累積濃度値Ｇに座標（ｘ１＋ｒ・ｓｉｎ（θｉ＋θ），ｙ１＋ｒ・ｃｏｓ（θｉ＋θ））の濃度値を累算する（ステップＳ３５）。この座標は角度θにｎ個の記憶角度θ１〜θｎのうちｉ番目の記憶角度θｉを加えた角度（θｉ＋θ）の円周上の座標を表している。今の場合、「ｉ＝１」であるので角度（θ１＋θ）の座標を表している。
【００３６】
このステップＳ３５における累算をパラメータｉがｎに達するまでｎ回繰り返す（ステップＳ３６〜Ｓ３７）。ｎ回の累算処理が終了すると、そのときの累積濃度値Ｇが最小値Ｇｍｉｎ  より小さいか判断する（ステップＳ３８）。小さければ最小値Ｇｍｉｎ  を累積濃度値Ｇに書き換え、そのときの角度θを最小値θｍｉｎ  とする（ステップＳ３９）。大きければステップＳ３９の処理はジャンプする。
【００３７】
次いで、回転角度θに刻み角度αを加算し（ステップＳ４０）、回転角度θが３６０度に達するまで（ステップＳ４１）、ステップＳ３４〜Ｓ４０の処理を繰り返す。回転角度θが３６０度に達すると、最小値θｍｉｎ  の回転角度θを処理対象物の回転角度と認識し、処理対象画像Ｍに対し回転角度θに基づく回転補正を施す。また、Ｘ軸方向に（ｘ１−ｘｏ）、Ｙ軸方向に（ｙ１−ｙｏ）の位置ずれ補正を施し、基準画像Ｋと一致させる（ステップＳ４２）。その後は処理対象画像Ｍを基準画像Ｋと比較し、処理対象物の外観上の欠陥等を検査する検査処理等を実行し（ステップＳ４３）、処理を終了する。
【００３８】
こうして回転角度θに基準画像Ｋの登録時に検出したｎ個の特徴点の記憶角度θ１〜θｎを加算し、それによって得たｎ個の点θ１＋θ〜θｎ＋θの累積濃度値Ｇを求め、この累積濃度値Ｇが最小となるときの回転角度θが登録時に検出したｎ個の特徴点に一致するとし、そのときの回転角度θを処理対象画像Ｍの回転角度として検出する。図６はその様子を示すもので、図４に示す基準画像Ｋに対して処理対象画像Ｍが９０度回転した状態を示している。
【００３９】
なお、前述の実施の形態では、半径ｒの円を１つのみ描き、濃度値を角度θだけの関数ｆ（θ）としたが、図７に示すように、円を複数個描き、濃度値を半径ｒと角度θの関数ｆ（ｒ，θ）とするようにしてもよい。こうすることによりノイズ等の影響による誤計測を防止することができる。
【００４０】
また、画像中に基準点を決定できない場合は、図８に示すように、基準点を移動させながら各移動位置において前述の処理を行い、回転角度を検出するようにしてもよい。
【００４１】
図９は、基準点Ｋｏ，Ｍｏを求めるための具体例を示す説明図である。（ａ）は基準画像Ｋが円形の場合に、その円周の四隅をモデル画像Ｋ１〜Ｋ４として登録し、処理対象画像Ｍをこのモデル画像Ｋ１〜Ｋ４にてサーチし、検出したモデル画像Ｋ１，Ｋ３に対応する両画像の中心位置を結ぶ線分と、モデル画像Ｋ２，Ｋ４に対応する両画像の中心位置を結ぶ線分とが交差する点を処理対象画像Ｍの基準点Ｍｏとするものである。
【００４２】
（ｂ）は基準画像Ｋが円形の場合に、その円周部をモデル画像Ｋ５として登録し、処理対象画像Ｍをモデル画像Ｋ５にてサーチし、検出したモデル画像Ｋ５に対応する画像の中心位置を処理対象画像Ｍの基準点Ｍｏとするものである。
【００４３】
（ｃ）は基準画像Ｋの周囲に矩形点線で示した領域Ｋ６を描き、この領域Ｋ６の重心位置を基準点Ｋｏ，Ｍｏとするものである。
【００４４】
（ｄ）は基準画像Ｋに回転しても形が変わらない円形模様がある場合に、その円形模様をモデル画像Ｋ７として登録し、このモデル画像Ｋ７の円形の中心点を基準点Ｋｏ，Ｍｏとするものである。
【００４５】
なお、前述の実施の形態では、特徴点を求めるために円周上の点の濃度値ｇが閾値ｔより小さいことを条件（ステップＳ１６）にしたが、これに限らず濃度値ｇが閾値ｔより大きいことを条件にするようにしてもよい。この場合は、図５に示す処理において累積濃度値Ｇが最大となる角度θが処理対象画像Ｍの回転角度となる。
【００４６】
また、前述の実施の形態では、濃度値ｇとして回転角度θの円周上の点の濃度値としたが（ステップＳ１５）、これに限らず近傍角度の濃度値との差分値の絶対値を濃度値ｇとしてもよい。
【００４７】
図１０に示すフローチャート図は、図２に示す処理手順において、濃度値ｇを近傍角度の濃度値との差分値としたもので、角度θの濃度値をｆ（θ）と表すと「ｇ＝｜ｆ（θ）−ｆ（θ＋α・ａ）｜」（ステップＳ１５ａ）としたものである。なお、ａは自然数（１，２，…）である。
【００４８】
また、この差分濃度値ｇが閾値ｕより大きいか判断し（ステップＳ１６ａ）、大きければそのときの角度を記憶する。こうすることにより、濃度値が大幅に変化する点を特徴点として検出することができる。
【００４９】
図１１に示すフローチャート図は、図１０に示すフローチャート図の手順によって検出した特徴点に基づいて、処理対象画像Ｍの回転角度を求めるもので、図５に示すフローチャート図の変形例である。
【００５０】
この処理では、累積濃度値Ｇが最大のときに特徴点と一致するので、累積濃度値Ｇの最大値Ｇｍａｘ  を最小値にセットし、回転角度θの最大値θｍａｘ  を０度にセットする（ステップＳ３３ａ）。
【００５１】
また、累積濃度値Ｇに差分値｜ｆ（θｉ＋θ）−ｆ（θｉ＋θ＋α・ａ）｜を累算する（ステップＳ３５ａ）。このステップＳ３５ａにおける累算をパラメータｉがｎに達するまでｎ回繰り返す（ステップＳ３６〜Ｓ３７）。
【００５２】
次いで、ｎ回の累算処理が終了したときに、累積濃度値Ｇが最大値Ｇｍａｘ  より大きいか判断する（ステップＳ３８ａ）。大きければ最大値Ｇｍａｘ  を累積濃度値Ｇに書き換え、そのときの角度θを最大値θｍａｘ  とする（ステップＳ３９ａ）。回転角度θが３６０度に達すると、最大値θｍａｘ  の回転角度θを処理対象物の回転角度と認識し、処理対象画像Ｍに対し回転角度θに基づく回転補正を施す（ステップＳ４２ａ）。
【００５３】
図１２に示すフローチャート図は、濃度値ｇの他の導出方法を示すもので、２つの濃度値ｇ１，ｇ２を次のようにして求める（ステップＳ１５１）。
【００５４】
ｇ１＝ｆ（θ−α・ａ）−ｆ（θ）
ｇ２＝ｆ（θ＋α・ａ）−ｆ（θ）
次いで、濃度値ｇ１，ｇ２が共に負数であれば（ステップＳ１５２〜Ｓ１５３）、濃度値ｇは０とする（ステップＳ１５４）。濃度値ｇ１，ｇ２が共に正数でであって（ステップＳ１５２〜Ｓ１５３）、濃度値ｇ１が濃度値ｇ２より小さければ（ステップＳ１５５）、濃度値ｇはｇ１とし（ステップＳ１５６）、濃度値ｇ２が濃度値ｇ１以上であれば濃度値ｇはｇ２とする（ステップＳ１５７）。
【００５５】
このようにして濃度値ｇを求めれば、黒く細い線（幅α・ａより細い線）のみを特徴点として捉え、大きい黒い汚れなどはノイズとして捉えないので、このようなノイズに対して強く、特徴点のみを安定して検出することができる。
【００５６】
図１３に示すフローチャート図は、濃度値ｇのさらに他の導出方法を示すもので、２つの濃度値ｇ１，ｇ２を次のようして求める（ステップＳ１５１ａ）。ステップＳ１５２〜Ｓ１５７の処理は図１２に示すフローチャート図の処理と同様である。
【００５７】
ｇ１＝ｆ（θ）−ｆ（θ−α・ａ）
ｇ２＝ｆ（θ）−ｆ（θ＋α・ａ）
このようにして濃度値ｇを求めれば、図１２の場合とは逆に白く細い線（幅α・ａより細い線）のみを特徴点として捉え、白い反射光などはノイズとして捉えないので、このようなノイズに対して強く、特徴点のみを安定して検出することができる。
【００５８】
なお、図１２または図１３に示す手順によって検出した特徴点に基づいて処理対象画像Ｍの回転角度を求めるには、図１１に示す手順によって行う。
【００５９】
【発明の効果】
本発明によれば、基準画像の基準点を中心とする円周上の点の中から複数の特徴点を検出し、この複数の特徴点の角度関係を基準として処理対象画像の円周上から対応する複数の点を検出し、これらの点の角度から処理対象物の角度を検出するようにしたので、従来のように各回転角度毎のモデル画像と比較する必要がなく、処理時間の高速化およびモデル画像を記憶するメモリ装置の削減を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による印刷検査用画像処理装置の一実施の形態を示すブロック図である。
【図２】基準画像および基準データの登録処理を説明するフローチャート図である。
【図３】基準画像上における特徴点の検出方法を示す説明図である。
【図４】基準画像上における特徴点の検出方法の具体例を示す説明図である。
【図５】処理対象画像のずれ量検出処理を示すフローチャート図である。
【図６】処理対象画像上における特徴点の検出方法の具体例を示す説明図である。
【図７】基準点を中心に複数の円を描いて特徴点を検出する他の実施の形態を示す説明図である。
【図８】基準点を移動させながら各移動位置において特徴点を検出する他の実施の形態を示す説明図である。
【図９】基準点Ｋｏ，Ｍｏを求めるための具体例を示す説明図である。
【図１０】基準データの他の登録処理を示すフローチャート図である。
【図１１】処理対象画像の他のずれ量検出処理を示すフローチャート図である。
【図１２】濃度値ｇの他の導出手順を示すフローチャート図である。
【図１３】濃度値ｇの他の導出手順を示すフローチャート図である。
【符号の説明】
１  撮像部
２  Ａ／Ｄ変換部
３  画像メモリ
４  Ｄ／Ａ変換部
５  表示制御部
６  モニタ
７  ＣＰＵ
８  入力部
９  基準画像メモリ
１０  第２画像メモリ
７１  ＲＯＭ
７２  ＲＡＭ
７３  基準点導出手段
７４  濃度値導出手段
７５  特徴点検出手段
７６  角度偏差検出手段
７７  ずれ補正手段
７８  認識処理手段
【図１】
0003622439.tif 000002
【図２】
0003622439.tif 000003
【図３】
0003622439.tif 000004
【図４】
0003622439.tif 000005
【図５】
0003622439.tif 000006
【図６】
0003622439.tif 000007
【図７】
0003622439.tif 000008
【図８】
0003622439.tif 000009
【図９】
0003622439.tif 000010
【図１０】
0003622439.tif 000011
【図１１】
0003622439.tif 000012
【図１２】
0003622439.tif 000013
【図１３】
0003622439.tif 000014