(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
２次元座標の点列経路で表わされる形状プロフィールデータを処理する形状処理装置における形状処理方法であって、
第１の最小２乗法実施部において、プロフィールデータ蓄積部に蓄積された前記点列経路のある着目点からみた前記点列経路に沿った一つの順方向およびその逆方向について、それぞれ最小２乗法により一定の数の点列データに対する近似直線を求める操作を、該点列データ中の各点について順次実行し、
減算部において、前記各点においてそれぞれ求められた両方向の近似直線の勾配の差を該点の屈曲度として出力し、
閾値処理部が、前記減算部において出力された各点の屈曲度について、その大きさが予め決められた値より大きい点列区間を求め、
極値検出部が、得られた該区間のそれぞれについて屈曲度の極値を与える点を屈曲点として、その座標を出力する、
ことを特徴とする形状処理方法。
【請求項２】
２次元座標の点列経路で表わされる形状プロフィールデータを処理する形状処理装置における形状処理方法であって、
第１の最小２乗法実施部において、プロフィールデータ蓄積部に蓄積された前記点列経路のある着目点からみた前記点列経路に沿った一つの順方向およびその逆方向について、それぞれ最小２乗法により一定の数の点列データに対する近似直線を求める操作を、該点列データ中の各点について順次実行し、
角度算出部において、近似曲線の勾配から得られる傾斜角度を求め、
減算部において、両方向の近似曲線の傾斜角度の差を該点の屈曲度として出力し、
閾値処理部が、前記減算部において出力された各点の屈曲度について、その大きさが予め決められた値より大きい点列区間を求め、
極値検出部が、得られた該区間のそれぞれについて屈曲度の極値を与える点を屈曲点として、その座標を出力する、
ことを特徴とする形状処理方法。
【請求項３】
端点検出部が、前記プロフィールデータ蓄積部に蓄積されたプロフィールデータから形状の端点を検出して、該端点を前記極値検出部で得られた屈曲点とともに特徴点データ蓄積部に蓄積し、
第２の最小２乗法実施部が、前記特徴点データ蓄積部に蓄積された屈曲点の１つに着目し、着目した屈曲点と隣り合う特徴点を抽出し、当該着目した屈曲点と当該抽出された特徴点との間に含まれる点列データの数量が規定の値よりも多い場合に、当該点列データを前記プロフィールデータ蓄積部から抽出して、最小２乗法により直線または曲線近似を行い、
図形延長処理部が、前記第２の最小２乗法実施部にて得られた近似直線または近似曲線を線が延びる両方向に延長する操作を、当該近似直線または近似曲線に沿って与えられるある一定の幅の帯状の範囲内に点列データが連続して含まれる間実行し、当該操作が終了した点の座標を延長操作前の屈曲点座標に代えて新たな屈曲点座標として出力する、
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の形状処理方法。
【請求項４】
端点検出部が、前記プロフィールデータ蓄積部に蓄積されたプロフィールデータから形状の端点を検出して、該端点を前記極値検出部で得られた屈曲点とともに特徴点として特徴点データ蓄積部に蓄積し、
第３の最小２乗法実施部が、前記特徴点データ蓄積部に蓄積された屈曲点の１つに着目し、着目した屈曲点と隣り合う特徴点を抽出し、当該着目した屈曲点と当該抽出された特徴点との間に含まれる点列データを前記プロフィールデータ蓄積部から抽出して、最小２乗法により直線または曲線近似を行い、
交点検出部が、前記着目した屈曲点に対して、前記第３の最小２乗法実施部にて得られた２つの近似直線または近似曲線どうしの交点を求めて、該交点を屈曲点として、その座標を出力する、
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の形状処理方法。
【請求項５】
前記図形延長処理部により得られた新たな屈曲点座標を、延長操作前の屈曲点座標に代えて前記特徴点データ蓄積部に蓄積し、
第３の最小２乗法実施部が、前記特徴点データ蓄積部に蓄積された屈曲点の１つに着目し、着目した屈曲点と隣り合う特徴点を抽出し、当該着目した屈曲点と当該抽出された特徴点との間に含まれる点列データを前記プロフィールデータ蓄積部から抽出して、最小２乗法により直線または曲線近似を行い、
交点検出部が、前記着目した屈曲点に対して、前記第３の最小２乗法実施部にて得られた２つの近似直線または近似曲線どうしの交点を求めて、該交点を屈曲点として、その座標を出力する、
ことを特徴とする請求項４に記載の形状処理方法。
【請求項６】
前記交点検出部にて得られた屈曲点座標を出力するに際し、
前記第３の最小２乗法実施部が、当該屈曲点を求めるのに用いた近似直線または近似曲線の分散値をそれぞれ求め、
第１種信頼度計算部が、前記分散値の小さいものには高い信頼度を、前記分散値の小さいものには低い信頼度を、前記屈曲点の位置に関する第１の信頼度として出力すること、
を特徴とする請求項４または請求項５に記載の形状処理方法。
【請求項７】
前記交点検出部にて得られた屈曲点座標を出力するに際し、
第２種信頼度計算部が、当該屈曲点の近傍の予め定められた距離で限定された範囲に存在する形状プロフィールデータ中の点の個数を調べ、該個数が多いものには高い値を、個数の少ないものには低い値を、当該屈曲点の位置に関する第２の信頼度として出力する、
ことを特徴とする請求項４または請求項５に記載の形状処理方法。
【請求項８】
前記交点検出部にて得られた屈曲点座標を出力するに際し、
前記第３の最小２乗法実施部が、当該屈曲点を求めるのに用いた近似直線または近似曲線の分散値をそれぞれ求め、
第１種信頼度計算部が、前記分散値の小さいものには高い信頼度を、前記分散値の大きいものには低い信頼度を、前記屈曲点の位置に関する第１の信頼度として出力し、
第２種信頼度計算部が、当該屈曲点の近傍の予め定められた距離で限定された範囲に存在する形状プロフィールデータ中の点の個数を調べ、該個数が多いものには高い値を、該個数の少ないものには低い値を、当該屈曲点の位置に関する第２の信頼度として出力し、
総合信頼度計算部が、前記第１の信頼度と前記第２の信頼度とを入力して総合的な信頼度を計算し、当該屈曲点の位置に関する総合的な信頼度として出力する、
ことを特徴とする請求項４または請求項５に記載の形状処理方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、レーザ距離センサやテレビカメラ等から得られた画像データを用いて物体の形状認識を行う形状処理技術に属する。本発明は、例えば、視覚センサ付きのロボットを使って２枚の板の溶接を行う時などに、屈曲点等の特徴点を求めることにより、この屈曲点に沿って溶接が行える等の利用分野がある。又、３次元物体認識においても、屈曲点を求めることにより、３次元物体の面を構成する線分が求められる等の応用が可能である。
【０００２】
【従来の技術】
物体の形状を表わすプロフィールデータを用いて形状認識を行う場合に、そのプロフィールデータから屈曲点などの特徴点を抽出することが基本的な処理として必要である。そこで従来から屈曲点の抽出の方法として、形状プロフィールデータの各点での微分を行ってその点での接線の傾きを求め、その傾きの変化する度合いを調べて屈曲点を求める方法が採られていた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、微分処理による上記従来の屈曲点の抽出方法では、形状プロフィールのデータが計測や撮影の際のノイズの影響により局所的に不安定な位置にばらついているため微分処理が多くの誤差を含み、屈曲点の検出の精度や信頼性が低いという問題点があった。
【０００４】
本発明は、上記問題点を解決するためになされたものであり、ばらついたデータからでも信頼性高く屈曲点位置を検出する形状処理方法を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明による第１の発明の形状処理方法は、２次元座標の点列経路で表わされる形状プロフィールデータを処理する形状処理装置における形状処理方法であって、第１の最小２乗法実施部において、プロフィールデータ蓄積部に蓄積された前記点列経路のある着目点からみた前記点列経路に沿った一つの順方向およびその逆方向について、それぞれ最小２乗法により一定の数の点列データに対する近似直線を求める操作を、該点列データ中の各点について順次実行し、減算部において、前記各点においてそれぞれ求められた両方向の近似直線の勾配の差を該点の屈曲度として出力し、閾値処理部が、前記減算部において出力された各点の屈曲度について、その大きさが予め決められた値より大きい点列区間を求め、極値検出部が、得られた該区間のそれぞれについて屈曲度の極値を与える点を屈曲点として、その座標を出力する、ことを特徴とする。
【０００６】
また、本発明による第２の発明の形状処理方法は、２次元座標の点列経路で表わされる形状プロフィールデータを処理する形状処理装置における形状処理方法であって、第１の最小２乗法実施部において、プロフィールデータ蓄積部に蓄積された前記点列経路のある着目点からみた前記点列経路に沿った一つの順方向およびその逆方向について、それぞれ最小２乗法により一定の数の点列データに対する近似直線を求める操作を、該点列データ中の各点について順次実行し、角度算出部において、近似曲線の勾配から得られる傾斜角度を求め、減算部において、両方向の近似曲線の傾斜角度の差を該点の屈曲度として出力し、閾値処理部が、前記減算部において出力された各点の屈曲度について、その大きさが予め決められた値より大きい点列区間を求め、極値検出部が、得られた該区間のそれぞれについて屈曲度の極値を与える点を屈曲点として、その座標を出力する、ことを特徴とする。
【０００７】
また、本発明による第３の発明の形状処理方法は、端点検出部が、前記プロフィールデータ蓄積部に蓄積されたプロフィールデータから形状の端点を検出して、該端点を前記極値検出部で得られた屈曲点とともに特徴点データ蓄積部に蓄積し、第２の最小２乗法実施部が、前記特徴点データ蓄積部に蓄積された屈曲点の１つに着目し、着目した屈曲点と隣り合う特徴点を抽出し、当該着目した屈曲点と当該抽出された特徴点との間に含まれる点列データの数量が規定の値よりも多い場合に、当該点列データを前記プロフィールデータ蓄積部から抽出して、最小２乗法により直線または曲線近似を行い、図形延長処理部が、前記第２の最小２乗法実施部にて得られた近似直線または近似曲線を線が延びる両方向に延長する操作を、当該近似直線または近似曲線に沿って与えられるある一定の幅の帯状の範囲内に点列データが連続して含まれる間実行し、当該操作が終了した点の座標を延長操作前の屈曲点座標に代えて新たな屈曲点座標として出力する、ことを特徴とする。
【０００８】
また、本発明による第４の発明の形状処理方法は、端点検出部が、前記プロフィールデータ蓄積部に蓄積されたプロフィールデータから形状の端点を検出して、該端点を前記極値検出部で得られた屈曲点とともに特徴点として特徴点データ蓄積部に蓄積し、第３の最小２乗法実施部が、前記特徴点データ蓄積部に蓄積された屈曲点の１つに着目し、着目した屈曲点と隣り合う特徴点を抽出し、当該着目した屈曲点と当該抽出された特徴点との間に含まれる点列データを前記プロフィールデータ蓄積部から抽出して、最小２乗法により直線または曲線近似を行い、交点検出部が、前記着目した屈曲点に対して、前記第３の最小２乗法実施部にて得られた２つの近似直線または近似曲線どうしの交点を求めて、該交点を屈曲点として、その座標を出力する、ことを特徴とする。
【０００９】
また、本発明による第５の発明の形状処理方法は、前記図形延長処理部により得られた新たな屈曲点座標を、延長操作前の屈曲点座標に代えて前記特徴点データ蓄積部に蓄積し、第３の最小２乗法実施部が、前記特徴点データ蓄積部に蓄積された屈曲点の１つに着目し、着目した屈曲点と隣り合う特徴点を抽出し、当該着目した屈曲点と当該抽出された特徴点との間に含まれる点列データを前記プロフィールデータ蓄積部から抽出して、最小２乗法により直線または曲線近似を行い、交点検出部が、前記着目した屈曲点に対して、前記第３の最小２乗法実施部にて得られた２つの近似直線または近似曲線どうしの交点を求めて、該交点を屈曲点として、その座標を出力する、ことを特徴とする。
【００１０】
また、本発明による第６の発明の形状処理方法は、前記交点検出部にて得られた屈曲点座標を出力するに際し、前記第３の最小２乗法実施部が、当該屈曲点を求めるのに用いた近似直線または近似曲線の分散値をそれぞれ求め、第１種信頼度計算部が、前記分散値の小さいものには高い信頼度を、前記分散値の小さいものには低い信頼度を、前記屈曲点の位置に関する第１の信頼度として出力すること、を特徴とする。
【００１１】
また、本発明による第７の発明の形状処理方法は、前記交点検出部にて得られた屈曲点座標を出力するに際し、第２種信頼度計算部が、当該屈曲点の近傍の予め定められた距離で限定された範囲に存在する形状プロフィールデータ中の点の個数を調べ、該個数が多いものには高い値を、個数の少ないものには低い値を、当該屈曲点の位置に関する第２の信頼度として出力する、ことを特徴とする。
【００１２】
さらに、本発明による第８の発明の形状処理方法は、前記交点検出部にて得られた屈曲点座標を出力するに際し、前記第３の最小２乗法実施部が、当該屈曲点を求めるのに用いた近似直線または近似曲線の分散値をそれぞれ求め、第１種信頼度計算部が、前記分散値の小さいものには高い信頼度を、前記分散値の大きいものには低い信頼度を、前記屈曲点の位置に関する第１の信頼度として出力し、第２種信頼度計算部が、当該屈曲点の近傍の予め定められた距離で限定された範囲に存在する形状プロフィールデータ中の点の個数を調べ、該個数が多いものには高い値を、該個数の少ないものには低い値を、当該屈曲点の位置に関する第２の信頼度として出力し、総合信頼度計算部が、前記第１の信頼度と前記第２の信頼度とを入力して総合的な信頼度を計算し、当該屈曲点の位置に関する総合的な信頼度として出力する、ことを特徴とする。
【００１３】
本発明では、２次元座標の点列経路で表した形状プロフィールデータの各点について２つの近似直線のなす角度で定義される屈曲度を求め、さらに得られた屈曲度から屈曲点を抽出する。屈曲点は最初、点列データの各点のどれであるかは明らかでない。このため、すべての点において、該点の前後複数個の点列群により２つの近似直線を作成する。周辺が直線であるような点で屈曲度を算出した場合は当然ほぼ０度となる。しかしながら、その点が屈曲点である場合は、２本の近似直線のなす角度は最も大きくなる。従って、この各点間の屈曲度の変化を例えば図に描いたりした場合に極点となる部分が屈曲点である。本願発明では、上記において、近似直線を求める場合に、平均２乗誤差を最小にする最小２乗法を用いることにより、ばらついた形状プロフィールデータからでも信頼性高く屈曲点位置を検出可能とする。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態例を、図を参照して詳細に説明する。
【００１５】
《屈曲度算出の原理》
図１は本発明における屈曲度算出の原理を示したものである。ここでは形状プロフィールデータが横軸ｘ、縦軸ｙの２次元平面に描かれているものとして説明し、該データを構成する点列のｎ番目の点をＰ（ｎ）と表わすこととする。
【００１６】
まず、点Ｐ（ｎ）についてその進行方向のｍ個の点列を加えた点列｛Ｐ（ｎ），Ｐ（ｎ＋１），…，Ｐ（ｎ＋ｍ）｝に対して、最小２乗法により近似直線ｙ＝ａ（ｎ）ｘ＋ｂ（ｎ）を求める。同じく点Ｐ（ｎ）についてその逆方向のｍ個の点列を加えた点列｛Ｐ（ｎ），Ｐ（ｎ−１），…，Ｐ（ｎ−ｍ）｝に対して、最小２乗法により近似直線ｙ＝ｃ（ｎ）ｘ＋ｄ（ｎ）を求める。このとき、係数ａが進行方向の傾き、係数ｃが逆方向の傾きを反映した値となり、しかもこの値は近傍の点列に対して最小２乗誤差をとるように直線で近似しているので、従来の微分処理に比べてデータのばらつきによる誤差の少ない信頼性の高い値となっている。ここでθａ（ｎ）＝ａｒｃｔａｎ（ａ（ｎ）），θｃ（ｎ）＝ａｒｃｔａｎ（ｃ（ｎ））とすると、θａ（ｎ）、θｃ（ｎ）はそれぞれ傾きの角度を表わし、ｄθ（ｎ）＝θａ（ｎ）−θｃ（ｎ）は点Ｐ（ｎ）で形状が屈曲している場合の角度を表わすことになる。
【００１７】
図１の（ａ）は点Ｐ（ｎ）が形状プロフィールの直線部にある場合で、ｄθ（ｎ）は理想的には０となる。しかし、実際には形状計測のノイズのためにわずかながら０ではない値をとることが一般的である。図１の（ｂ）は点Ｐ（ｎ）が滑らかに湾曲している部分に位置する場合で、この場合はｄθ（ｎ）の絶対値はやや大きめの値をとる。なおｄθ（ｎ）の符号は、湾曲が下に凸の場合は正、上に凸の場合は負となる。図１の（ｃ）は点Ｐ（ｎ）が屈曲している角の近傍に位置しているときで、その位置する近接度が増す毎にｄθ（ｎ）の絶対値が大きくなってくる。図１の（ｄ）は点Ｐ（ｎ）が屈曲している角に丁度位置したときで、ｄθ（ｎ）が最も大きくなり、その値は形状計測のノイズのために生ずる誤差の範囲内で該角のなす角度そのものを表わすことになる。
【００１８】
以上の説明からわかるように、最小２乗法による直線近似で得られたｄθ（ｎ）を用いる本発明は、形状プロフィールの屈曲度として安定した指標を与えることになる。なおここで、傾きの絶対値の大きな点列部分が存在しない形状プロフィールデータに対しては、傾きａ（ｎ）、ｃ（ｎ）そのものの差を角度の代わりに用いて、ｄθ（ｎ）＝ａ（ｎ）−ｃ（ｎ）とすることにより、ａ（ｎ）およびｃ（ｎ）の逆三角関数を求める計算を各点毎に実行するために費やす時間を削減することができる。
【００１９】
図２は図１の原理で得られる屈曲度の変化を例示して、屈曲点を求める原理を示したものである。図では２直線が上に凸な角で交わっている形状部分を示しており、その屈曲度は形状の直線部分ではほぼ０、角に近づくに従って負の大きな値となる。従ってノイズによって生ずる屈曲度の変動値よりも大きな適当な値ｔを用いて、ｄθ（ｎ）＜−ｔとなる部分点列区間をまず切り出し、その区間での極値（この場合は極小値）を与える点を求めて、これを屈曲点と定めればよいことになる。
【００２０】
図３は図２で求めた屈曲点位置をさらに精度よく求める原理を示したものである。既に説明しているように、形状プロフィールデータは形状計測の際のノイズによるばらつきを含んでおり、最小２乗近似により屈曲度を安定に求めたとしても、屈曲点としてもとのデータに含まれている点の座標そのものを用いたのでは、その点自身のばらつきによる位置誤差が屈曲点位置に含まれてしまう。そこでここでは、図２の原理により求めた屈曲点について、隣り合う屈曲点どうしの間は形状プロフィールが平坦な部分である、ということを利用し、まずその平坦部の形状を精度よく求めることを行う。そして求められた平坦部の交点を求めることにより、屈曲点位置を精度よく求めることとする。ここで平坦部分形状をばらついた点列データから精度よく求めることは、再度最小２乗法を適用することによって実現され、平坦部が直線と予めわかっている場合は最小２乗法による直線近似を、平坦部が曲線であれば曲線近似を行う。なお形状や計測の方法や視野範囲の制限によって生ずる形状プロフィールデータの端点については、端点とそれに一番近い屈曲点との間の点列データに対して、最小２乗法による形状近似を行う。以後、屈曲点とこのような端点を一括して扱う場合には、これらを特徴点とよぶことにする。図では、図２の原理で求められた屈曲点ＰａとＰｂとの間の点列を最小２乗法で直線近似し、また該屈曲点Ｐｂと形状の端点であるＰｃとの間の点列を最小２乗法で直線近似し、両近似直線の交点を求めて、これを屈曲点Ｐｂの代わりに改めて屈曲点Ｐ０と定めた場合を示している。
【００２１】
図４は、形状プロフィールデータ中に長さの短い平坦部が含まれる場合の屈曲点検出処理の原理を示したものである。図１で説明した屈曲度を求める際の点列の点の数ｍは、最小２乗法による点列データのばらつきの吸収効果を期待するためには、あまり小さな数を設定することができない。しかし一方、形状によってはこの数ｍで与えられる形状に沿った長さよりも短い平坦部を有していることが考えられる。このような場合には、屈曲度は形状に沿って鈍りを生じ、図２で示したような屈曲度の極値をもって定めた屈曲点は、正しい屈曲点の位置に対して、短い平坦部から遠ざかる方向にずれてしまう。そこでこのような現象に対処するために、形状プロフィールの端点および図２の原理に基づいて得られた屈曲点から構成される特徴点について、隣り合う特徴点の間に存在する形状プロフィールの点列データの中、ある一定の数以上の点を有する点列区間について、該点列データを最小２乗法により直線または曲線近似し、得られた近似直線または近似曲線を線が延びる両方向に延長する操作を、該近似直線または近似曲線に沿って与えられるある一定の幅の帯状の範囲内に点列データが連続して含まれる間実行する。そしてこの操作が終了したときの点の座標を延長操作前の屈曲点に代えて新たな屈曲点とすることにする。図４は、図２の原理で求めた屈曲点Ｐ１，Ｐ２に本処理を加えて、新たな屈曲点Ｐ３，Ｐ４が得られた様子を示している。さらに、このようにして求めた新たな屈曲点に対して、図３に示した原理を適用すれば、より精度のよい屈曲点位置が求められることは既に示した通りである。
【００２２】
以上、本発明の屈曲点位置を精度よく求める手法の原理を説明したが、求めた屈曲点の位置の精度がどの程度良いのかを示す指標を信頼度情報として付加することができる。具体的には、近似直線または近似曲線の交点として屈曲点を求めた場合の、それぞれの直線または曲線の最小２乗近似の分散値を求め、分散値の小さいものには高い値を、分散値の大きいものには低い値を、該屈曲点の位置に関する信頼度として与えることができる。また、該屈曲点の近傍の予め定められた距離で限定された範囲に存在する形状プロフィールデータ中の点の個数を調べ、該個数が多いものには高い値を、個数の少ないものには低い値を、該屈曲点の位置に関する信頼度として与えることもできる。そしてこれら２種類の信頼度を組み合わせて、分散値の小さいものには大きな重みを、また分散値の大きいものには小さな重みを与え、さらに前記個数が多いものには大きな重みを、また該個数の少ないものには小さな重みを与え、上記２種類の重みを総合して、該総合値の大きいものには高い値を、小さいものには低い値を、該屈曲点の位置に関する信頼度として与えることができる。
【００２３】
《実施形態例１》
図５は、本発明の第１の実施形態例である第１の発明の一実施形態例を実現する構成例を示す図である。図５の構成例において、１はプロフィールデータ蓄積部、２−１および２−２は最小２乗法実施部、３−１および３−２は角度算出部、４は減算部である。
【００２４】
この動作を説明すると、プロフィールデータ蓄積部１に蓄積された２次元の座標点列の経路で表わされる形状プロフィールデータに対して、データ点列中の１点に着目し、最小２乗法実施部２−１および２−２が、それぞれ点列経路に沿った一つの方向およびその逆方向について一定の数の点列データに対する最小２乗法に基づいた近似直線の係数を算出する。算出された該係数を用いて、角度算出部３−１および３−２は逆三角関数の計算を実施して、着目点における両方向の２つの近似直線の傾斜角度を算出する。そして最後に、減算部４が算出された両角度の差を計算して、これを屈曲度として出力する。以上の一連の動作をデータ中の各点について順次実行することにより、形状プロフィールデータの各点ごとの屈曲度が出力される。
【００２５】
《実施形態例２》
図６は、発明の第２の実施形態例である第１の発明の別の一実施形態例を実現する構成例を示す図である。図６の構成例は、図５の構成例に比べて角度算出部３−１および３−２を省略した構成となっている。
【００２６】
この動作を説明すると、プロフィールデータ蓄積部１に蓄積された２次元の座標点列の経路で表わされる形状プロフィールデータに対して、データ点列中の１点に着目し、最小２乗法実施部２−１および２−２が、それぞれ点列経路に沿った一つの方向およびその逆方向について一定の数の点列データに対する最小２乗法に基づいた近似直線の係数を算出する。算出されたそれぞれの係数のうち勾配を表わす係数に対して減算部４がその差を計算して、これを屈曲度として出力する。以上の一連の動作をデータ中の各点について順次実行することにより、形状プロフィールデータの各点ごとの屈曲度が出力される。
【００２７】
《実施形態例３》
図７は、本発明の第３の実施形態例である第２の発明の一実施形態例を実現する構成例を示す図である。図７の構成例において、５は屈曲度データ蓄積部、６は閾値処理部、７は極値検出部である。
【００２８】
この動作を説明すると、屈曲度データ蓄積部５に蓄積された図５あるいは図６による実施形態例により得られた屈曲度データに対し、閾値処理部６が予め決められた値より大きい屈曲度を有する点列区間を抽出する。極値検出部７は、抽出された該区間について屈曲度の極値を与える点を検出し、その点の座標を屈曲点の座標として出力する。極値検出部７はこの動作を抽出された区間の数だけ繰り返す。
【００２９】
《実施形態例４》
図８は、本発明の第４の実施形態例である第３の発明の一実施形態例を実現する構成例を示す図である。図８の構成例において、１はプロフィールデータ蓄積部、１１は屈曲点データ蓄積部、１２は端点検出部、１３は特徴点データ蓄積部、１４−１および１４−２は最小２乗法実施部、１５は交点検出部である。
【００３０】
この動作を説明すると、プロフィールデータ蓄積部１に蓄積されたプロフィールデータから、端点検出部１２が形状の端点を検出する。端点検出部１２で検出された端点データは、図７による第３の実施形態例で得られた屈曲点データを蓄積している屈曲点データ蓄積部１１の屈曲点データと共に、特徴点データ蓄積部１３に蓄積される。最小２乗法実施部１４−１および１４−２は、特徴点データ蓄積部１３に蓄積された特徴点のうちの１つの屈曲点に着目し、それぞれ該着目屈曲点と隣り合う特徴点を抽出し、着目屈曲点と該抽出特徴点の間に含まれる点列データをそれぞれプロフィールデータ蓄積部１から抽出して、最小２乗法に基づいて直線近似または曲線近似を行う。得られた２つの直線または曲線の係数を用いて、交点検出部１５は両直線または曲線の交点を求め、これを新たな屈曲点の座標として出力する。以上の動作を、着目したい屈曲点の数だけ繰り返す。
【００３１】
《実施形態例５》
図９は、本発明の第５の実施形態例である第４の発明の一実施形態例を実現する構成例を示す図である。図９の構成例において、１はプロフィールデータ蓄積部、１１は屈曲点データ蓄積部、１２は端点検出部１２、１３は特徴点データ蓄積部、１４は最小２乗法実施部、１６は図形延長処理部である。
【００３２】
この動作を説明すると、プロフィールデータ蓄積部１に蓄積されたプロフィールデータから、端点検出部１２が形状の端点を検出する。端点検出部１２で検出された端点データは、図７による第３の実施形態例で得られた屈曲点データを蓄積している屈曲点データ蓄積部１１の屈曲点データと共に、特徴点データ蓄積部１３に蓄積される。最小２乗法実施部１４は、特徴点データ蓄積部１３に蓄積された特徴点のうちの１つの屈曲点に着目し、該着目屈曲点と隣り合う特徴点を抽出する。そして着目屈曲点と該抽出特徴点の間に含まれる点列データの点の数が一定の数より多い場合に、該点列データをプロフィールデータ蓄積部１から抽出して、最小２乗法に基づいて直線近似または曲線近似を行う。図形延長処理部１６は、得られた近似直線または近似曲線を図形の両方向に延長する操作を、該近似直線または近似曲線に沿って与えられるある一定の幅の帯状の範囲内に点列データが連続して含まれる間実行する。そして該操作が終了した点の座標を延長操作前の屈曲点座標に代えた新たな屈曲点座標として出力する。以上の動作を、着目する屈曲点の数だけ繰り返す。
【００３３】
《実施形態例６》
図１０は、本発明の第６の実施形態例である第５の発明の一実施形態例を実現する構成例を示す図である。図１０の構成例は、図８の構成例と同様である。動作における唯一の違いは、屈曲点データ蓄積部１１には、図９による実施形態例で得られた屈曲点データを蓄積している点であり、従って動作の説明を省略する。
【００３４】
《実施形態例７》
図１１は、本発明の第７の実施形態例である第６の発明の一実施形態例を実現する構成例を示す図である。図１１の構成例は、図８の構成例に第１種信頼度計算部１７を付加した構成となっている。
【００３５】
この動作を説明するにあたり、基本的な動作は図８による第４の実施形態例と同様であるので説明を省略し、新たな構成要素である第１種信頼度計算部１７の動作を説明する。第１種信頼度計算部１７は、最小２乗法実施部１４−１および１４−２で付随的な計算結果として得られる分散値をそれぞれ入力に用いる。そして、例えば分散値が０の場合は１、分散値が非常に大きいときには０となるような変換を行い、得られた２つの変換値の積を求めて信頼度として出力する。
【００３６】
なお、本発明による第６の発明を第５の発明に適用した一実施形態例は、図１１の構成例の構成要素のうちの屈曲点データ蓄積部１１に図９による実施形態例で得られた屈曲点データを蓄積している点が異なるのみであるので、説明を省略する。
【００３７】
《実施形態例８》
図１２は、本発明の第８の実施形態例である第７の発明の一実施形態例を実現する構成例を示す図である。図１２の構成例は図８の構成例に第２種信頼度計算部１８を付加した構成となっている。
【００３８】
この動作を説明するにあたり、基本的な動作は図８による第４の実施形態例と同様であるので説明を省略し、新たな構成要素である第２種信頼度計算部１８の動作を説明する。第２種信頼度計算部１８は、交点検出部１５で得られた屈曲点座標の近傍の予め定められた距離で限定された範囲について、プロフィールデータ蓄積部１に蓄積されたプロフィールデータ中の点がいくつ存在するか個数を調べる。そして例えば、ある定められた個数より多い場合は１を与え、またその個数より少なくなるにしたがって小さな値を与え、１つも無い場合は０を与えるような変換を行い、その結果を信頼度として出力する。
【００３９】
なお、本発明による第７の発明を第５の発明に適用した一実施形態例は、図１２の構成例の構成要素のうちの屈曲点データ蓄積部１１に図９による実施形態例で得られた屈曲点データを蓄積している点が異なるのみであるので、説明を省略する。
【００４０】
《実施形態例９》
図１３は、本発明の第９の実施形態例である第８の発明の一実施形態例を実現する構成例を示す図である。図１３の構成例は図８の構成例に、第１種信頼度計算部１７、第２種信頼度計算部１８、および総合信頼度計算部１９を付加した構成となっている。
【００４１】
この動作を説明するにあたり、基本的な動作は図８による第４の実施形態例と同様であり、また第１種信頼度計算部１７、第２種信頼度計算部１８の動作もそれぞれ図１１および図１２の動作と同様であるので説明を省略し、新たな構成要素である総合信頼度計算部１９の動作を説明する。総合信頼度計算部１９は、第１種信頼度計算部１７および第２種信頼度計算部１８で算出されたそれぞれの信頼度を入力に用い、例えば両信頼度の積を求めてこれを総合的な信頼度として出力する。このとき単純な積ではなく、それぞれの信頼度を非線形に変換してから積を求めることにより、各信頼度の寄与の度合いを操作することも可能である。
【００４２】
なお、本発明による第８の発明を第５の発明に適用した一実施形態例は、図１３の構成例の構成要素のうちの屈曲点データ蓄積部１１に図９による実施形態例で得られた屈曲点データを蓄積している点が異なるのみであるので、説明を省略する。
【００４３】
以上、図面を用いて本発明の実施形態例を示したが、これら一連の動作は、その手順を実行するコンピュータ上のプログラムによって実現することができる。
【００４４】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、形状プロフィールデータから屈曲点の位置を精度良く求めることができるので、後の画像認識処理の認識率や精度の向上を図ることができる。また本手法をもってしても屈曲点の位置の精度が低くなるようなほどにもともとの計測データにかなりのばらつきがある場合には、屈曲点位置の精度が低いということを示す信頼度指標を同時に出力することができるので、画像認識処理の結果の採用・不採用の目安をシステムに通知することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ）は本発明における屈曲度算出の原理を説明する図である。
【図２】本発明における屈曲点検出の原理を説明する図である。
【図３】本発明における屈曲点検出の原理を説明する図である。
【図４】本発明における屈曲点検出の原理を説明する図である。
【図５】本発明による第１の発明の一実施形態例である本発明の第１の実施形態例を実現する構成例を示す図である。
【図６】本発明による第１の発明の一実施形態例である本発明の第２の実施形態例を実現する構成例を示す図である。
【図７】本発明による第２の発明の一実施形態例である本発明の第３の実施形態例を実現する構成例を示す図である。
【図８】本発明による第３の発明の一実施形態例である本発明の第４の実施形態例を実現する構成例を示す図である。
【図９】本発明による第４の発明の一実施形態例である本発明の第５の実施形態例を実現する構成例を示す図である。
【図１０】本発明による第５の発明の一実施形態例である本発明の第６の実施形態例を実現する構成例を示す図である。
【図１１】本発明による第６の発明の一実施形態例である本発明の第７の実施形態例を実現する構成例を示す図である。
【図１２】本発明による第７の発明の一実施形態例である本発明の第８の実施形態例を実現する構成例を示す図である。
【図１３】本発明による第８の発明の一実施形態例である本発明の第９の実施形態例を実現する構成例を示す図である。
【符号の説明】
Ｐ（ｎ）…形状プロフィールデータ中のｎ番目の点
θａ（ｎ），θｃ（ｎ）…傾き角度
ｄθ（ｎ）…屈曲度
ｔ…屈曲度閾値
Ｐａ，Ｐｂ，Ｐｃ，Ｐ０，Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４…屈曲点
１…プロフィールデータ蓄積部
２−１，２−２…最小２乗法実施部
３−１，３−２…角度算出部
４…減算部
５…屈曲度データ蓄積部
６…閾値処理部
７…極値検出部
１１…屈曲点データ蓄積部
１２…端点検出部
１３…特徴点データ蓄積部
１４，１４−１，１４−２…最小２乗法実施部
１５…交点検出部
１６…図形延長処理部
１７…第１種信頼度計算部
１８…第２種信頼度計算部
１９…総合信頼度計算部
【図１】
0003581506.tif 000002
【図２】
0003581506.tif 000003
【図３】
0003581506.tif 000004
【図４】
0003581506.tif 000005
【図５】
0003581506.tif 000006
【図６】
0003581506.tif 000007
【図７】
0003581506.tif 000008
【図８】
0003581506.tif 000009
【図９】
0003581506.tif 000010
【図１０】
0003581506.tif 000011
【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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