(57)【要約】【課題】撮影された画像から精度よく部品を検出することができる。【解決手段】画像二値化部２６により、入力された画像について、二値化高周波画像と、二値化低周波画像とを取得し、小型部品候補領域抽出部２８により、二値化高周波画像について、収縮処理を行った後、膨張処理を行い、小型部品候補領域を抽出し、ヒストグラム作成部３０により、二値化低周波画像の色値のヒストグラムを作成し、代表色推定部３２により、ヒストグラムに基づいて、大型部品の色値を推定し、指定色領域抽出部３４により、指定色領域画像を取得し、大型部品候補領域抽出部３６は、指定色領域画像について、収縮処理を行った後、膨張処理を行い、大型部品候補領域を抽出し、部品検出部４０により、小型部品候補領域から、小型部品を検出し、大型部品候補領域から、大型部品を検出する。【選択図】図１
2015215805.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された画像について、空間的に画素値が大きく変化する画素を高周波画素として検出し、検出された高周波画素の画素値を１とし、前記高周波画素以外の画素である低周波画素の画素値を０とした二値化高周波画像と、前記二値化高周波画像に含まれる画素の各々の画素値を反転した二値化低周波画像とを取得する画像二値化部と、
前記画像二値化部により取得された二値化高周波画像について、収縮処理を行った後、膨張処理を行い、前記膨張処理後の前記二値化高周波画像に含まれる、画素値が１である画素からなる領域を、小型部品候補領域として抽出する小型部品候補領域抽出部と、
前記画像二値化部により取得された二値化低周波画像と、前記入力された画像とに基づいて、前記二値化低周波画像に含まれる画素値が１の画素の各々についての色値のヒストグラムを作成するヒストグラム作成部と、
前記ヒストグラム作成部により作成されたヒストグラムに基づいて、大型部品の色値を推定する代表色推定部と、
前記代表色推定部により推定された色値と、前記二値化低周波画像と、前記入力された画像とに基づいて、前記二値化低周波画像に含まれる画素値が１の画素のうち、前記推定された色値に対応する色値を有する画素の各々を特定し、特定された画素の画素値を１とし、前記特定された画素以外の画素の画素値を０とした指定色領域画像を取得する指定色領域抽出部と、
前記指定色領域抽出部により取得された指定色領域画像について、収縮処理を行った後、膨張処理を行い、前記膨張処理後の前記指定色領域画像に含まれる画素の画素値が１である領域を大型部品候補領域として抽出する大型部品候補領域抽出部と、
予め定められた小型部品を表す画像に基づいて、前記小型部品候補領域抽出部により抽出された小型部品候補領域から、前記小型部品を検出し、予め定められた大型部品を表す画像に基づいて、前記大型部品候補領域抽出部により抽出された大型部品候補領域から、前記大型部品を検出する部品検出部と、
を含む、部品検出装置。
【請求項２】
前記小型部品候補領域抽出部は、前記二値化高周波画像についての前記収縮処理及び前記膨張処理を、予め定められたモルフォロジフィルタを用いて行い、
前記大型部品候補領域抽出部は、前記指定色領域画像についての前記収縮処理及び前記膨張処理を、予め定められたモルフォロジフィルタを用いて行う請求項１記載の部品検出装置。
【請求項３】
前記小型部品候補領域抽出部は、前記二値化高周波画像についての前記収縮処理及び前記膨張処理を、予め定められた前記小型部品の形状又は大きさ毎に対応するモルフォロジフィルタの各々を用いて行って、前記小型部品の形状又は大きさ毎に、前記膨張処理後の前記二値化高周波画像を生成し、生成した前記膨張処理後の前記二値化高周波画像の各々から、前記小型部品候補領域の各々を抽出し、
前記大型部品候補領域抽出部は、前記指定色領域画像についての前記収縮処理及び前記膨張処理を、予め定められた前記大型部品の形状又は大きさ毎に対応するモルフォロジフィルタの各々を用いて行って、前記大型部品の形状又は大きさ毎に、前記膨張処理後の前記指定色領域画像を生成し、生成した前記膨張処理後の前記指定色領域画像の各々から、前記大型部品候補領域の各々を抽出し、
前記部品検出部は、前記小型部品候補領域の各々から、対応する形状又は大きさの前記小型部品を検出し、前記大型部品候補領域の各々から、対応する形状又は大きさの前記大型部品を検出する請求項１又は２記載の部品検出装置。
【請求項４】
画像二値化部と、小型部品候補領域抽出部と、ヒストグラム作成部と、代表色推定部と、指定色領域抽出部と、大型部品候補領域抽出部と、部品検出部と、を含む部品検出装置における、部品検出方法であって、
前記画像二値化部は、入力された画像について、空間的に画素値が大きく変化する画素を高周波画素として検出し、検出された高周波画素の画素値を１とし、前記高周波画素以外の画素である低周波画素の画素値を０とした二値化高周波画像と、前記二値化高周波画像に含まれる画素の各々の画素値を反転した二値化低周波画像とを取得し、
前記小型部品候補領域抽出部は、前記画像二値化部により取得された二値化高周波画像について、収縮処理を行った後、膨張処理を行い、前記膨張処理後の前記二値化高周波画像に含まれる、画素値が１である画素からなる領域を、小型部品候補領域として抽出し、
前記ヒストグラム作成部は、前記画像二値化部により取得された二値化低周波画像と、前記入力された画像とに基づいて、前記二値化低周波画像に含まれる画素値が１の画素の各々についての色値のヒストグラムを作成し、
前記代表色推定部は、前記ヒストグラム作成部により作成されたヒストグラムに基づいて、大型部品の色値を推定し、
前記指定色領域抽出部は、前記代表色推定部により推定された色値と、前記二値化低周波画像と、前記入力された画像とに基づいて、前記二値化低周波画像に含まれる画素値が１の画素のうち、前記推定された色値に対応する色値を有する画素の各々を特定し、特定された画素の画素値を１とし、前記特定された画素以外の画素の画素値を０とした指定色領域画像を取得し、
前記大型部品候補領域抽出部は、前記指定色領域抽出部により取得された指定色領域画像について、収縮処理を行った後、膨張処理を行い、前記膨張処理後の前記指定色領域画像に含まれる画素の画素値が１である領域を大型部品候補領域として抽出し、
部品検出部は、予め定められた小型部品を表す画像に基づいて、前記小型部品候補領域抽出部により抽出された小型部品候補領域から、前記小型部品を検出し、予め定められた大型部品を表す画像に基づいて、前記大型部品候補領域抽出部により抽出された大型部品候補領域から、前記大型部品を検出する
部品検出方法。
【請求項５】
コンピュータを、請求項１〜３の何れか１項記載の部品検出装置を構成する各部として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、部品検出装置、方法、及びプログラムに係り、特に、画像に写る部品を検出するための部品検出装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
電子部品等の製造工程においては、基板上の所定の位置に部品を配置したり、結線処理（ハンダ付け）を行ったりする際に画像処理技術を活用して位置決めを行うことは既に広く利用されている。一般にこのような生産場面では作業環境は固定されており、つまり毎回毎回同じ基板、部品が処理され、また対象の基板は毎回ほぼ同じ位置に運ばれてくる。
【０００３】
通常、画像処理に期待されるのは詳細な位置決めということになる。このような場合には正確な位置決めを行うため、予め登録されていたテンプレート（基板そのもの、もしくは基板上の目印となるもの）が、現在の基板のどこに、どんなずれ（位置や傾き）があるのかをテンプレートマッチングにより検出する。このようなテンプレートマッチングは、正規化相関マッチングに代表されるような、画素値を直接比較するような照合技術によって比較的容易に実現することができる。
【０００４】
一方、コンピュータや各種電子機器に含まれる基板の廃棄および部品の利活用を可能にするために、基板を撮影した画像から基板上に配置された部品を検出、識別する技術も必要とされてきている。この場合には、基板の色や部品の配置に関しての事前の知識がほとんどないこと、画像が撮影されるのが工場のラインのような完全に固定された環境ではなく、照明条件やカメラの光学的な状態等の変動要因があることから同じ部品であっても画像上での色や大きさが変動する。部品の位置や数が不明の場合には、その部品のテンプレート（検出対象となる部品の画像そのもの、またはそれを特徴量として数値化したもの）を、画像上で網羅的に照合すること（画像上で探索ウィンドウを網羅的に操作しながら、その探索ウィンドウとテンプレートを照合していくこと）で、その部品の検出、つまりその部品がどこにあるのか、もしくはないのかを調べることは原理的に可能である。
【０００５】
撮影条件の変動を許容しながら所定の形状パターンの照合を行う技術としては、画像に対する照明変動の影響を吸収するために対数・微分等フィルタリング処理を行うことが知られている（特許文献１）。これにより、照明変動の影響を効果的に抑制することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平１１−３２８３１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、特許文献１の技術においては、本来あった輝度の差異に関する情報が部分的に失われることとなり、状況によっては過剰な検出（誤検出）が多発する問題がある。この問題は、なんらかの変動要因を吸収（許容）しようと工夫することで、使える情報の一部が失われていくことは本質的に不可避である。
【０００８】
そのため、撮影条件の変動が想定される場合に、この変動を吸収（許容）した場合には、対象部品ではない部分を誤検出若しくは過検出が多くなるという問題もある。
【０００９】
本発明では、上記問題点を解決するために成されたものであり、撮影された画像から精度よく部品を検出することができる部品検出装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するために、第１の発明に係る部品検出装置は、入力された画像について、空間的に画素値が大きく変化する画素を高周波画素として検出し、検出された高周波画素の画素値を１とし、前記高周波画素以外の画素である低周波画素の画素値を０とした二値化高周波画像と、前記二値化高周波画像に含まれる画素の各々の画素値を反転した二値化低周波画像とを取得する画像二値化部と、前記画像二値化部により取得された二値化高周波画像について、収縮処理を行った後、膨張処理を行い、前記膨張処理後の前記二値化高周波画像に含まれる、画素値が１である画素からなる領域を、小型部品候補領域として抽出する小型部品候補領域抽出部と、前記画像二値化部により取得された二値化低周波画像と、前記入力された画像とに基づいて、前記二値化低周波画像に含まれる画素値が１の画素の各々についての色値のヒストグラムを作成するヒストグラム作成部と、前記ヒストグラム作成部により作成されたヒストグラムに基づいて、大型部品の色値を推定する代表色推定部と、前記代表色推定部により推定された色値と、前記二値化低周波画像と、前記入力された画像とに基づいて、前記二値化低周波画像に含まれる画素値が１の画素のうち、前記推定された色値に対応する色値を有する画素の各々を特定し、特定された画素の画素値を１とし、前記特定された画素以外の画素の画素値を０とした指定色領域画像を取得する指定色領域抽出部と、前記指定色領域抽出部により取得された指定色領域画像について、収縮処理を行った後、膨張処理を行い、前記膨張処理後の前記指定色領域画像に含まれる画素の画素値が１である領域を大型部品候補領域として抽出する大型部品候補領域抽出部と、予め定められた小型部品を表す画像に基づいて、前記小型部品候補領域抽出部により抽出された小型部品候補領域から、前記小型部品を検出し、予め定められた大型部品を表す画像に基づいて、前記大型部品候補領域抽出部により抽出された大型部品候補領域から、前記大型部品を検出する部品検出部と、を含んで構成されている。
【００１１】
第２の発明に係る部品検出方法は、画像二値化部と、小型部品候補領域抽出部と、ヒストグラム作成部と、代表色推定部と、指定色領域抽出部と、大型部品候補領域抽出部と、部品検出部と、を含む部品検出装置における、部品検出方法であって、前記画像二値化部は、入力された画像について、空間的に画素値が大きく変化する画素を高周波画素として検出し、検出された高周波画素の画素値を１とし、前記高周波画素以外の画素である低周波画素の画素値を０とした二値化高周波画像と、前記二値化高周波画像に含まれる画素の各々の画素値を反転した二値化低周波画像とを取得し、前記小型部品候補領域抽出部は、前記画像二値化部により取得された二値化高周波画像について、収縮処理を行った後、膨張処理を行い、前記膨張処理後の前記二値化高周波画像に含まれる、画素値が１である画素からなる領域を、小型部品候補領域として抽出し、前記ヒストグラム作成部は、前記画像二値化部により取得された二値化低周波画像と、前記入力された画像とに基づいて、前記二値化低周波画像に含まれる画素値が１の画素の各々についての色値のヒストグラムを作成し、前記代表色推定部は、前記ヒストグラム作成部により作成されたヒストグラムに基づいて、大型部品の色値を推定し、前記指定色領域抽出部は、前記代表色推定部により推定された色値と、前記二値化低周波画像と、前記入力された画像とに基づいて、前記二値化低周波画像に含まれる画素値が１の画素のうち、前記推定された色値に対応する色値を有する画素の各々を特定し、特定された画素の画素値を１とし、前記特定された画素以外の画素の画素値を０とした指定色領域画像を取得し、前記大型部品候補領域抽出部は、前記指定色領域抽出部により取得された指定色領域画像について、収縮処理を行った後、膨張処理を行い、前記膨張処理後の前記指定色領域画像に含まれる画素の画素値が１である領域を大型部品候補領域として抽出し、部品検出部は、予め定められた小型部品を表す画像に基づいて、前記小型部品候補領域抽出部により抽出された小型部品候補領域から、前記小型部品を検出し、予め定められた大型部品を表す画像に基づいて、前記大型部品候補領域抽出部により抽出された大型部品候補領域から、前記大型部品を検出する。
【００１２】
第１及び第２の発明によれば、画像二値化部により、入力された画像について、空間的に画素値が大きく変化する画素を高周波画素として検出し、検出された高周波画素の画素値を１とし、高周波画素以外の画素である低周波画素の画素値を０とした二値化高周波画像と、二値化高周波画像に含まれる画素の各々の画素値を反転した二値化低周波画像とを取得し、小型部品候補領域抽出部により、取得した二値化高周波画像について、収縮処理を行った後、膨張処理を行い、膨張処理後の二値化高周波画像に含まれる、画素値が１である画素からなる領域を、小型部品候補領域として抽出し、ヒストグラム作成部により、取得した二値化低周波画像と、入力された画像とに基づいて、二値化低周波画像に含まれる画素値が１の画素の各々についての色値のヒストグラムを作成し、代表色推定部により、作成されたヒストグラムに基づいて、大型部品の色値を推定し、指定色領域抽出部により、推定された色値と、二値化低周波画像と、入力された画像とに基づいて、二値化低周波画像に含まれる画素値が１の画素のうち、推定された色値に対応する色値を有する画素の各々を特定し、特定された画素の画素値を１とし、特定された画素以外の画素の画素値を０とした指定色領域画像を取得し、大型部品候補領域抽出部により、取得した指定色領域画像について、収縮処理を行った後、膨張処理を行い、膨張処理後の指定色領域画像に含まれる画素の画素値が１である領域を大型部品候補領域として抽出し、部品検出部により、予め定められた小型部品を表す画像に基づいて、抽出した小型部品候補領域から、小型部品を検出し、予め定められた大型部品を表す画像に基づいて、抽出された大型部品候補領域から、大型部品を検出する。
【００１３】
このように、入力された画像について、二値化高周波画像と、二値化低周波画像とを取得し、取得した二値化高周波画像について、収縮処理を行った後、膨張処理を行い、膨張処理後の二値化高周波画像から小型部品候補領域を抽出し、取得した二値化低周波画像と、入力された画像とに基づいて、色値のヒストグラムを作成し、作成されたヒストグラムに基づいて、大型部品の色値を推定し、推定された色値と、二値化低周波画像と、入力された画像とに基づいて、二値化低周波画像に含まれる、推定された色値に対応する色値を有する画素の各々を特定し、指定色領域画像を取得し、取得した指定色領域画像について、収縮処理を行った後、膨張処理を行い、膨張処理後の指定色領域画像から大型部品候補領域として抽出し、抽出した小型部品候補領域から、小型部品を検出し、抽出された大型部品候補領域から、大型部品を検出することによって、撮影された画像から精度よく部品を検出することができる。
【００１４】
第１の発明に係る部品検出装置において、前記小型部品候補領域抽出部は、前記二値化高周波画像についての前記収縮処理及び前記膨張処理を、予め定められたモルフォロジフィルタを用いて行い、前記大型部品候補領域抽出部は、前記指定色領域画像についての前記収縮処理及び前記膨張処理を、予め定められたモルフォロジフィルタを用いて行ってもよい。
【００１５】
第１の発明に係る部品検出装置において、前記小型部品候補領域抽出部は、前記二値化高周波画像についての前記収縮処理及び前記膨張処理を、予め定められた前記小型部品の形状又は大きさ毎に対応するモルフォロジフィルタの各々を用いて行って、前記小型部品の形状又は大きさ毎に、前記膨張処理後の前記二値化高周波画像を生成し、生成した前記膨張処理後の前記二値化高周波画像の各々から、前記小型部品候補領域の各々を抽出し、前記大型部品候補領域抽出部は、前記指定色領域画像についての前記収縮処理及び前記膨張処理を、予め定められた前記大型部品の形状又は大きさ毎に対応するモルフォロジフィルタの各々を用いて行って、前記大型部品の形状又は大きさ毎に、前記膨張処理後の前記指定色領域画像を生成し、生成した前記膨張処理後の前記指定色領域画像の各々から、前記大型部品候補領域の各々を抽出し、前記部品検出部は、前記小型部品候補領域の各々から、対応する形状又は大きさの前記小型部品を検出し、前記大型部品候補領域の各々から、対応する形状又は大きさの前記大型部品を検出してもよい。
【００１６】
また、本発明のプログラムは、コンピュータを、上記の部品検出装置を構成する各部として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１７】
以上説明したように、本発明の部品検出装置、方法、及びプログラムによれば、このように、入力された画像について、二値化高周波画像と、二値化低周波画像とを取得し、取得した二値化高周波画像について、収縮処理を行った後、膨張処理を行い、膨張処理後の二値化高周波画像から小型部品候補領域を抽出し、取得した二値化低周波画像と、入力された画像とに基づいて、色値のヒストグラムを作成し、作成されたヒストグラムに基づいて、大型部品の色値を推定し、推定された色値と、二値化低周波画像と、入力された画像とに基づいて、二値化低周波画像に含まれる、推定された色値に対応する色値を有する画素の各々を特定し、指定色領域画像を取得し、取得した指定色領域画像について、収縮処理を行った後、膨張処理を行い、膨張処理後の指定色領域画像から大型部品候補領域として抽出し、抽出した小型部品候補領域から、小型部品を検出し、抽出された大型部品候補領域から、大型部品を検出することによって、撮影された画像から精度よく部品を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る部品検出装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図２】大型部品候補領域画像を取得する例を示す図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態に係る部品検出装置における部品検出処理ルーチンを示すフローチャート図である。
【図４】本発明の第２の実施の形態に係る部品検出装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図５】本発明の第２の実施の形態に係る部品検出装置における部品検出処理ルーチンを示すフローチャート図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００２０】
＜本発明の原理＞
本発明の実施の形態において、空間的に変化が急峻な画素からなる高周波領域は、基板上においては小型の部品（小型の構造物をハンダで包みこんだようなもの等）が存在する場所、及びハンダそのものや配線などの細かな構造物がある場所に主として対応する。
【００２１】
しかし、ハンダ等の光沢部分は、鏡の様なものであるので、明るさや色が様々に変化することから、当該部分の画素値は不安定であり、場合によっては実際の部品があっても背景の基盤との輝度差が小さくなるなどによって、当該部分の画素が高周波領域として検出されない場合（部分的な欠損）がある。実際に下記第１の実施の形態に係る部品検出装置における画像二値化部２６の処理においても多くの欠損を発生する。そのため、本発明の実施の形態に係る部品検出装置においては、画素の欠損を補完する。なお、欠損の補間処理として膨張処理を行うと、１画素レベルの微小なノイズ（本来低周波領域であるべきところが、局所的なノイズの結果、そこだけ高周波領域になっているような場合）の周囲の画素についても高周波領域に含まれてしまう。そこで本実施の形態においては、局所的なノイズを無視した形で、欠損の補間を行うために、軽い収縮処理を実行して局所的なノイズを除去してから、強めに膨張処理を行う。なお、軽い収縮（膨張）処理と言う場合の「軽い」は、例えば最小値（最大値）フィルタを用いる場合にはそのフィルタのサイズが小さいことと対応し、逆に「強い」はフィルタサイズが大きいことと対応する。具体的なフィルタサイズは、例えば１画素単位のノイズが見られるような場合には例えば３×３のサイズで収縮処理を行い、その後５×５の膨張処理を行う等であり、その具体的な値は試行錯誤的に決めれば良い。
【００２２】
また、大型の部品は、ＩＣ（集積回路）をはじめとして基板上で一定の面積を有し、通常、面的に同じような色、明るさ（最も多くは黒）を持っている。そのため、本発明の実施の形態において、空間的に画素値の変化が小さい画素からなる低周波領域が大型部品の領域を示すものとする。
【００２３】
また、背景の基板そのものも同様に画素値の変化が平板な部分が多いが、一般的に基板自体は部品と異なる色（緑や赤など）を持っていることから、この違いに注目することで大型部品と基板とを区別する。また、本実施の形態においては、大型部品の領域についても、小型部品の領域を取得する場合と同様、軽い収縮処理を実行して局所的なノイズを除去してから、強めに膨張処理を行い、概ね大型部品を包含するような領域を示す大型部品候補領域（画像）を得る。なお、本実施の形態においては、基板の色は未知であるとして説明するが、基板の色が既知の場合は、その情報を利用することでより精度をあげることができる。また、本実施の形態においては、大型部品の色が黒又はグレーであることが既知の場合について説明する。
【００２４】
＜本発明の第１の実施の形態に係る部品検出装置の構成＞
次に、本発明の第１の実施の形態に係る部品検出装置の構成について説明する。図１に示すように、本発明の第１の実施の形態に係る部品検出装置１００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する部品検出処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することが出来る。この部品検出装置１００は、機能的には図１に示すように入力部１０と、演算部２０と、出力部９０とを備えている。
【００２５】
入力部１０は、予め定義された小型部品及び大型部品のＩＤの各々と当該部品の画像データの各々とを対応付けたテンプレートの各々と、小型部品に対応するモルフォロジフィルタと、大型部品に対応するモルフォロジフィルタと、を受け付ける。また、デジタルカメラ等で撮影された、部品が取り付けられている基盤画像を原画像として受け付ける。なお、第１の実施の形態においては、検出対象となる部品は既知であるものとする。また、テンプレートの各々は、事前に、部品検出処理（基盤画像から部品を検出する処理）とは別の、テンプレート登録処理により登録されているものとする。
【００２６】
演算部２０は、部品テンプレート記憶部２２と、高周波画像取得部２４と、画像二値化部２６と、小型部品候補領域抽出部２８と、ヒストグラム作成部３０と、代表色推定部３２と、指定色領域抽出部３４と、大型部品候補領域抽出部３６と、部品検出部４０と、を備えている。
【００２７】
部品テンプレート記憶部２２は、入力部１０において受け付けたテンプレートの各々と、小型部品に対応するモルフォロジフィルタと、大型部品に対応するモルフォロジフィルタとを記憶している。ここでテンプレートとは、検出対象となる部品の手本となる情報であり、このテンプレートに合致するものがないかを原画像上で探索する際に用いるものである。
【００２８】
高周波画像取得部２４は、入力部１０において受け付けた原画像の各画素に対して、エッジ検出等の高周波抽出処理を行い、原画像に含まれる画素の各々について、画素値の変化量を取得し、各画素の変化量を表す高周波画像を取得する。第１の実施の形態においては、エッジ検出は、Ｓｏｂｅｌフィルタ等の線形フィルタ処理によって行うことができる。なお、Ｓｏｂｅｌフィルタを用いる場合は画像における輝度の変化の方向により負の値も出力されるが、ここではその出力値の絶対値を取ることで、輝度の空間方向の変化の大きい画素において、その出力値が常に正の値をとるようにするものとする。当該検出結果を反映した画像を高周波画像とする。
【００２９】
画像二値化部２６は、高周波画像取得部２４において取得した高周波画像について、各画素に対し、当該画素の画素値が表す変化量が、予め定められた閾値以上であれば、空間的に画素値が大きく（急峻に）変化する高周波画素とし、当該画素の画素値が表す変化量が、予め定められた閾値未満であれば、空間的に画素値の変化が小さい低周波画素とし、高周波画素の画素値を１とし、低周波画素の画素値を０とした画像を二値化高周波画像として取得する。ここで、二値化高周波画像のうち、１の画素値を有する画素の部分を高周波部分とする。また、画像二値化部２６は、取得した二値化高周波画像について、高周波画素の画素値を０とし、低周波画素の画素値を１とした画像を二値化低周波画像として取得する。ここで、二値化低周波画像のうち、１の画素値を有する画素の部分を低周波部分とする。具体的には、二値化高周波画像に含まれる画素の画素値を反転させることにより、二値化低周波画像を取得することができる。
【００３０】
小型部品候補領域抽出部２８は、画像二値化部２６において取得した二値化高周波画像と、部品テンプレート記憶部２２に記憶されている小型部品に対応したモルフォロジフィルタとに基づいて、小型部品候補領域を抽出する。具体的には、画像二値化部２６において取得した二値化高周波画像について、部品テンプレート記憶部２２に記憶されている小型部品に対応した収縮処理用のモルフォロジフィルタをずらしながら適用して軽い収縮処理を実行して二値化高周波画像の局所的なノイズを除去する。次に、ノイズを除去された二値化高周波画像について、部品テンプレート記憶部２２に記憶されている小型部品に対応した膨張処理用のモルフォロジフィルタをずらしながら適用して強めの膨張処理を行う。そして、膨張処理後の二値化高周波画像に含まれる、画素値が１である画素からなる領域を小型部品候補領域として抽出し、抽出された小型部品候補領域を表す小型部品候補領域画像を取得する。なお、小型部品候補領域画像では、小型部品候補領域内の各画素の画素値が１となる。
【００３１】
ヒストグラム作成部３０は、画像二値化部２６において取得した二値化低周波画像と、入力部１０において受け付けた原画像とに基づいて、二値化低周波画像に含まれる画素値が１の画素の各々についての原画像の色値のヒストグラムを作成する。具体的には、まず、二値化低周波画像のうち、画素値が１である画素の各々を、色値のヒストグラムの作成対象となる画素として決定する。次に、作成対象となる画素の各々に対応する原画像の画素の各々について、当該画素の画素値をＬａ＊ｂ＊表色系に変換する。そして、ａ＊及びｂ＊を適当に離散したｂｉｎ（投票箱）に、作成対象となる画素の各々に対応して変換されたＬａ＊ｂ＊表色系の画素値に基づいて投票する。例えば、ａ＊、ｂ＊の各々を１６段階で表現する場合、ｂｉｎは（０、０）〜（１５、１５）までの１６×１６個用意され、最初に個々のｂｉｎの値を０に初期化しておき、作成対象となる画素の各々に対応する原画像の画素の各々について変換したＬａ＊ｂ＊表色系に変換した画素値に基づいて、対応するｂｉｎに１票ずつ投票することで、ａ＊、ｂ＊をそれぞれ１６段階に離散化した場合のヒストグラムを作成する。なお、第１の実施の形態においては、作成されたヒストグラムに基づいて、Ｌａ＊ｂ＊表色系のａ＊ｂ＊の色味を表す２次元の色ヒストグラム画像を作成し、２次元のヒストグラム画像として扱う。
【００３２】
代表色推定部３２は、ヒストグラム作成部３０により作成されたヒストグラムに基づいて、極大値（ピーク）を検出し、検出された極大値の色と、メモリ（図示省略）に記憶されている、大型部品の色値をＬａ＊ｂ＊表色系の１６段階で表現したａ＊ｂ＊の値とに基づいて、大型部品の色値を推定する。例えば、緑の基盤に黒又はグレーの大型部品が多数配置されているような場合に、ピークが２つ検出されたとき、最大値を持つピークの色値と２番目の大きさを持つピークの色値が、緑の基盤の色、若しくは黒又はグレーの部品の色のどちらかに対応することになる。大型の部品の色が黒又はグレーであることが既知であることを利用して、検出されたピークの色値のａ＊の値とｂ＊の値とから算出されるａ＊２＋ｂ＊２の値と、黒又はグレーを表すａ＊の値とｂ＊の値とから求まるａ＊２＋ｂ＊２の値である０とを比較して、ａ＊２＋ｂ＊２の値が０に近いピークの色値が、大型部品の色値に対応すると推定する。また、もう一方のピークの色値が基盤の色値に対応すると推定する。なお、ピーク検出を行う場合には、極大値の検出の前にヒストグラムを画像とみなして、これに対して２次元のぼかし処理（平滑化）を行うことで、支配的なピークのみを安定的に検出することができる。
【００３３】
指定色領域抽出部３４は、代表色推定部３２において推定された大型部品の色値に対応するａ＊ｂ＊の値及び大型部品の色値に対応すると推定されなかったピークのａ＊ｂ＊の値と、ヒストグラム作成部３０において、ヒストグラムの作成対象となる画素の各々に対応する原画像の画素の各々についてＬａ＊ｂ＊表色系に変換した画素値とに基づいて、大型部品を表す色値の画素からなる領域を抽出し、抽出された領域を表す指定色領域画像を取得する。具体的には、ヒストグラムの作成対象となる画素の各々に対応する原画像の画素の各々について、当該画素の画素値をＬａ＊ｂ＊表色系に変換した画素値が、大型部品の色値のａ＊ｂ＊の値と他のピークのａ＊ｂ＊の値とのどちらに対応するかを判定し、大型部品の色値のａ＊ｂ＊の値に対応する場合には、大型部品を表す画素として、当該画素の画素値を１とし、他のピークのａ＊ｂ＊の値に対応する場合には、大型部品を表す画素以外として、当該画素の画素値を０とした指定色領域画像を取得する。ここで、当該画素のａ＊ｂ＊の値がどちらのピークに対応するのかは、それぞれのピークに対してａ＊ｂ＊の二次元空間上での距離（ユークリッド距離等）を計算して、距離の小さいほうを選べばよい。
【００３４】
大型部品候補領域抽出部３６は、指定色領域抽出部３４において取得した指定色領域抽出画像と、部品テンプレート記憶部２２に記憶されている大型部品に対応したモルフォロジフィルタとに基づいて、大型部品候補領域を抽出する。具体的には、指定色領域抽出画像について、部品テンプレート記憶部２２に記憶されている大型部品に対応した収縮処理用のモルフォロジフィルタをずらしながら適用して軽い収縮処理を実行して指定色領域抽出画像の局所的なノイズを除去する。次に、ノイズを除去された指定色領域抽出画像について、部品テンプレート記憶部２２に記憶されている大型部品に対応した膨張処理用のモルフォロジフィルタをずらしながら適用して強めの膨張処理を行う。そして、膨張処理後の指定色領域抽出画像に含まれる、画素値が１である画素からなる領域を、大型部品候補領域として抽出し、抽出された大型部品候補領域を表す大型部品候補領域画像を取得する。なお、大型部品候補領域画像では、大型部品候補領域内の各画素の画素値が１となる。図２に大型部品候補領域画像の抽出の例を示す。
【００３５】
部品検出部４０は、部品テンプレート記憶部２２に記憶されているテンプレートの各々と、小型部品候補領域抽出部２８において取得した小型部品候補領域画像と、大型部品候補領域抽出部３６において取得した大型部品候補領域画像とに基づいて、小型部品の各々を小型部品候補領域画像から検出し、大型部品の各々を大型部品候補領域画像から検出し、出力部９０に出力する。具体的には、小型部品のテンプレートの各々の小型部品の画像を用いて、小型部品候補領域画像中の小型部品候補領域を探索して、小型部品を検出し、大型部品のテンプレートの各々の大型部品の画像を用いて、大型部品候補領域画像中の大型部品候補領域を探索して、大型部品を検出する。第１の実施の形態においては、部品検出のアルゴリズムとして、正規化相関マッチングを利用した照合を用いる。
【００３６】
出力部９０は、部品検出部４０において検出された小型部品の各々及び大型部品の各々を結果として出力する。
【００３７】
＜本発明の第１実施の形態に係る部品検出装置の作用＞
次に、本発明の第１の実施の形態に係る部品検出装置１００の作用について説明する。まず、入力部１０において、テンプレートの各々と、小型部品に対応するモルフォロジフィルタと、大型部品に対応するモルフォロジフィルタと、を受け付け、部品テンプレート記憶部２２に記憶する。そして、入力部１０において原画像を受け付けると、部品検出装置１００は、図３に示す部品検出処理ルーチンを実行する。
【００３８】
まず、ステップＳ１００では、部品テンプレート記憶部２２に記憶されているテンプレートの各々を読み込む。
【００３９】
次に、ステップＳ１０１では、部品テンプレート記憶部２２に記憶されている小型部品に対応するモルフォロジフィルタと、大型部品に対応するモルフォロジフィルタとを読み込む。
【００４０】
次に、ステップＳ１０２では、入力部１０において受け付けた原画像の各画素について、エッジ検出を行い、原画像に含まれる画素の各々について、画素値の変化量を取得し、各画素の変化量を表す高周波画像を取得する。
【００４１】
次に、ステップＳ１０４では、ステップＳ１０２において取得した高周波画像について、各画素に対し、当該画素の画素値が表す変化量が、予め定められた閾値以上であれば、空間的に画素値が大きく（急峻に）変化する高周波画素とし、当該画素の画素値が表す変化量が、予め定められた閾値未満であれば、空間的に画素値の変化が小さい低周波画素とし、高周波画素の画素値を１とし、低周波画素の画素値を０とした画像を二値化高周波画像として取得する。
【００４２】
次に、ステップＳ１０６では、ステップＳ１０４において取得した二値化高周波画像について、高周波画素の画素値を０とし、低周波画素の画素値を１とした画像を二値化低周波画像として取得する
【００４３】
次に、ステップＳ１０８では、ステップＳ１０４において取得した二値化高周波画像と、ステップＳ１０１において取得した小型部品に対応したモルフォロジフィルタとに基づいて、小型部品候補領域画像を取得する。
【００４４】
次に、ステップＳ１１０では、入力部１０において受け付けた原画像と、ステップＳ１０６において取得した二値化低周波画像とに基づいて、二値化低周波画像に含まれる画素値が１の画素の各々についての原画像の色値のヒストグラムを作成する。
【００４５】
次に、ステップＳ１１２では、ステップＳ１１０において取得したヒストグラムと、メモリ（図示省略）に記憶されている大型部品の色値をＬａ＊ｂ＊表色系の１６段階で表現したａ＊ｂ＊の値とに基づいて、大型部品の色値を推定する。
【００４６】
次に、ステップＳ１１４では、ステップＳ１１２において取得した大型部品の色値と、ステップＳ１１０においてヒストグラムを作成する際に取得した、ヒストグラムの作成対象となる画素に対応する原画像の画素の各々についてのＬａ＊ｂ＊表色系の１６段階で表現されるａ＊ｂ＊の値とに基づいて、指定色領域抽出画像を取得する。
【００４７】
次に、ステップＳ１１６では、ステップＳ１１４において取得した指定色領域抽出画像と、ステップＳ１０１において取得した大型部品に対応したモルフォロジフィルタとに基づいて、大型部品候補領域画像を取得する。
【００４８】
次に、ステップＳ１１８では、ステップＳ１００において取得したテンプレートの各々と、ステップＳ１０８において取得した小型部品候補領域画像と、ステップＳ１１６において取得した大型部品候補領域画像と、に基づいて、小型部品の各々を小型部品候補領域画像から検出し、大型部品の各々を大型部品候補領域画像から検出し、検出結果を出力部９０に出力して部品検出処理ルーチンを終了する。
【００４９】
以上説明したように、本発明の第１の実施の形態に係る部品検出装置によれば、入力された画像について、二値化高周波画像と、二値化低周波画像とを取得し、取得した二値化高周波画像について、収縮処理を行った後、膨張処理を行い、膨張処理後の二値化高周波画像から小型部品候補領域を抽出し、取得した二値化低周波画像と、入力された画像とに基づいて、色値のヒストグラムを作成し、作成されたヒストグラムに基づいて、大型部品の色値を推定し、推定された色値と、二値化低周波画像と、入力された画像とに基づいて、二値化低周波画像に含まれる、推定された色値に対応する色値を有する画素の各々を特定し、指定色領域画像を取得し、取得した指定色領域画像について、収縮処理を行った後、膨張処理を行い、膨張処理後の指定色領域画像から大型部品候補領域として抽出し、抽出した小型部品候補領域から、小型部品を検出し、抽出された大型部品候補領域から、大型部品を検出することによって、撮影された画像から精度よく部品を検出することができる。
【００５０】
また、本発明の第１の実施の形態に係る部品検出装置によれば、異なる条件で撮影された基盤画像上の部品検出を行う場合の過剰検出及び誤検出の発生を抑制することができる。
【００５１】
また、基板の色や部品が画像上で持つ特徴を捉えながら、その部品を照合（探索）する領域を限定していくことで誤検出を抑制することができる。
【００５２】
また、欠損を補完することで、探索範囲を限定し、かつ、本来検出すべき部品を検出することができる。
【００５３】
また、基盤の色や部品の色に関する知識を利用することにより、大型部品の色を正確に判定することができる。
【００５４】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００５５】
また、第１の実施の形態に係る部品検出装置においては、テンプレートを予め定義された部品のＩＤの各々と当該部品の画像データの各々とを対応付けたものとして定義したが、これに限定されるものではない。例えば、テンプレートを予め定義された部品のＩＤの各々と、当該部品の画像の画像特徴量とを対応づけたものとして定義してもよい。また、画像特徴量は照合アルゴリズムに応じて適切な形態に変換したものでもよい。例えば近年多用されている物体検出のためのＨＯＧ（Histogram of Oriented Gradiation）特徴量による照合を行う場合には、ＨＯＧ特徴量を計算した結果をテンプレートとして登録しておいても良い。なお、第１の実施の形態に係る部品検出装置においては照合アルゴリズムについては様々なものを適用可能であるので、特にテンプレートデータの持ち方は限定しない。
【００５６】
また、第１の実施の形態に係る部品検出装置においては、デジタルカメラにより撮影された基盤の画像を受け付ける場合について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、ラインセンサのスキャン撮影等、他の方法を用いてもよい。
【００５７】
また、第１の実施の形態に係る部品検出装置において、高周波画像を取得する方法として、Ｓｏｂｅｌフィルタ等の線形フィルタ処理を行う場合について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、最小値フィルタと最大値フィルタ等の非線形フィルタの処理結果の比較を組み合わせておこなってもよい。これは、双方の処理結果の差分の絶対値をとり、絶対値を画素値とする高周波画像を取得する。絶対値の大きい場所を高周波画素とする。また、高周波画素を検出する方法は、特に限定しないものとする。
【００５８】
また、第１の実施の形態に係る部品検出装置において、画像二値化部２６において、二値化低周波画像を二値化高周波画像に含まれる画素の画素値を反転させて取得する場合について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、二値化低周波画像を高周波画像から取得してもよい。その場合、低周波画素の画素値を１とし、高周波画素の画素値を０とした画像を二値化低周波画像とする。
【００５９】
また、第１の実施の形態においては、色の表現としてＬａ＊ｂ＊表色系のａ＊ｂ＊の色味を表す２次元でヒストグラムを作成する場合について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、色毎の強さを３次元で表現するＲＧＢ表色系や、色２次元と明度１次元に分けて表現するＬａ＊ｂ＊表色系、及びＬｕｖ表色系や、色相、彩度、及び明度で色を表現するＨＳＶ表色系を用いてもよい。
【００６０】
また、第１の実施の形態においては、離散化の段階を１６×１６の場合について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、離散化の段階は経験的に決めても良く、一般的なデジカメの解像度（画素数）を前提とする場合には、１６×１６〜３２×３２としてもよい。なお、一般的な画像のサイズ（解像度）を考えると２５６×２５６の離散化は粗すぎて支配的な色を見つけにくい状況になることが多く、一方、８×８位の離散化の場合は、色の表現が粗くなりすぎるという状況になることが多い。
【００６１】
また、第１の実施の形態においては、部品検出のアルゴリズムとして、正規化相関マッチングを利用する場合について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、ＨＯＧ特徴量を利用した照合など、様々な既存手法を適宜利用してもよい。
【００６２】
また、第１の実施の形態においては、代表色推定部３２において、ヒストグラムのピークが２つである場合について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、ピークが３つ以上存在する場合においても、そのピークの中で最も大型部品の色値と対応するピークを大型部品の色値として推定すればよい。
【００６３】
また、第１の実施の形態においては、大型部品の色値が黒又はグレーである場合について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、大型部品の色値が他の色である場合には、代表色推定部３２において、当該色値に最も対応するピークを大型部品の色値として推定してもよい。
【００６４】
また、第１の実施の形態においては、大型部品の色値のみが既知である場合について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、大型部品の色値及び基盤の色値が既知である場合には、代表色推定部３２において、大型部品の色値に対応するピークを大型部品の色値とし、基盤の色値に対応するピークを基盤の色値として、各々推定してもよい。また、当該結果を用いることにより、より精度よく大型部品候補領域を取得することができる。
【００６５】
次に、第２の実施の形態に係る部品検出装置について説明する。
【００６６】
第２の実施の形態に係る部品検出装置においては、検出対象となる部品の大きさ毎に、対応したモルフォロジフィルタを用いる点が第１の実施形態に係る部品検出装置と異なる。なお、第１の実施の形態に係る部品検出装置１００と同様の構成及び作用については、同一の符号を付して説明を省略する。
【００６７】
＜本発明の第２の実施の形態に係る部品検出装置の構成＞
次に、本発明の第２の実施の形態に係る部品検出装置の構成について説明する。図４に示すように、本発明の第２の実施の形態に係る部品検出装置２００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する部品検出処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することが出来る。この部品検出装置２００は、機能的には図４に示すように入力部２１０と、演算部２２０と、出力部９０とを備えている。
【００６８】
入力部２１０は、予め定義された部品のＩＤの各々と当該部品の画像データの各々とを対応付けたテンプレートの各々と、小型部品の大きさ毎に対応するモルフォロジフィルタの各々と、大型部品の大きさ毎に対応するモルフォロジフィルタの各々と、を受け付ける。また、デジタルカメラ等で撮影された部品が取り付けられている基盤画像を原画像として受け付ける。ここで、部品の大きさに対応するモルフォロジフィルタとは、例えば、検出すべき部品が、概ね、縦４画素×横２０画素の横長のサイズを持っている場合には、その部品候補領域を効果的に（誤った候補領域の発生を抑えつつ、正しい候補領域の欠損をうまく）補完するために、この縦４画素×横２０画素に近いサイズのモルフォロジフィルタとする。
【００６９】
演算部２２０は、部品テンプレート記憶部２２２と、高周波画像取得部２４と、画像二値化部２６と、小型部品候補領域抽出部２２８と、ヒストグラム作成部３０と、代表色推定部３２と、指定色領域抽出部３４と、大型部品候補領域抽出部２３６と、部品検出部２４０と、を備えている。
【００７０】
部品テンプレート記憶部２２２は、入力部１０において受け付けたテンプレートの各々と、小型部品の大きさ毎に対応するモルフォロジフィルタの各々と、大型部品の大きさ毎に対応するモルフォロジフィルタの各々とを記憶している。
【００７１】
小型部品候補領域抽出部２２８は、小型部品の大きさ毎に、部品テンプレート記憶部２２２に記憶されている当該小型部品の大きさに対応したモルフォロジフィルタと、画像二値化部２６において取得した二値化高周波画像とに基づいて、小型部品候補領域を抽出し、小型部品候補領域画像の各々を作成する。
【００７２】
大型部品候補領域抽出部２３６は、大型部品の大きさ毎に、部品テンプレート記憶部２２２に記憶されている当該大型部品の大きさに対応したモルフォロジフィルタと、指定色領域抽出部３４において取得した指定色領域抽出画像とに基づいて、大型部品候補領域を抽出し、大型部品候補領域画像の各々を作成する。
【００７３】
部品検出部２４０は、小型部品の大きさ毎に、小型部品候補領域抽出部２２８において当該小型部品の大きさに対応して取得した小型部品候補領域画像と、部品テンプレート記憶部２２２に記憶されている当該小型部品の大きさに対応するテンプレートの各々とに基づいて、当該小型部品の大きさに対応する小型部品を検出し、出力部９０に出力する。また、部品検出部２４０は、大型部品の大きさ毎に、大型部品候補領域抽出部２３６において当該大型部品の大きさに対応して取得した大型部品候補領域画像と、部品テンプレート記憶部２２２に記憶されている当該大型部品の大きさに対応するテンプレートの各々とに基づいて、当該大型部品の大きさに対応する大型部品を検出し、出力部９０に出力する。
【００７４】
＜本発明の第２実施の形態に係る部品検出装置の作用＞
次に、本発明の第２の実施の形態に係る部品検出装置２００の作用について説明する。入力部２１０において、テンプレートの各々と、小型部品の大きさ毎に対応するモルフォロジフィルタと、大型部品の大きさ毎に対応するモルフォロジフィルタと、を受け付け、部品テンプレート記憶部２２２に記憶する。そして、入力部２１０において原画像を受け付けると、部品検出装置２００は、図５に示す部品検出処理ルーチンを実行する。
【００７５】
ステップＳ２００では、部品テンプレート記憶部２２２に記憶されている小型部品の大きさ毎に対応するモルフォロジフィルタの各々と、大型部品の大きさ毎に対応するモルフォロジフィルタの各々とを読み込む。
【００７６】
ステップＳ２０２では、小型部品の大きさ毎に、ステップＳ２００において取得した当該小型部品の大きさに対応するモルフォロジフィルタの各々と、ステップＳ１０４において取得した二値化高周波画像とに基づいて、当該小型部品の大きさに対応する小型部品候補領域画像を取得する。
【００７７】
ステップＳ２０４では、大型部品の大きさ毎に、ステップＳ２００において取得した当該大型部品の大きさに対応するモルフォロジフィルタの各々と、ステップＳ１１４において取得した指定色領域抽出画像とに基づいて、当該大型部品の大きさに対応する大型部品候補領域画像を取得する。
【００７８】
ステップＳ２０６では、ステップＳ１００において取得したテンプレートの各々と、ステップＳ２０２において取得した小型部品の大きさ毎の小型部品候補領域画像の各々と、ステップＳ２０４において取得した大型部品の大きさ毎の大型部品候補領域画像の各々と、に基づいて、小型部品の各々及び大型部品の各々を検出し、検出結果を出力部９０に出力して部品検出処理ルーチンを終了する。
【００７９】
以上説明したように、本発明の第２の実施の形態に係る部品検出装置によれば、入力された画像について、二値化高周波画像と、二値化低周波画像とを取得し、取得した二値化高周波画像について、予め定められた小型部品の大きさ毎に対応するモルフォロジフィルタの各々を用いて、収縮処理を行った後、膨張処理を行い、小型部品の大きさ毎に、膨張処理後の二値化高周波画像から小型部品候補領域を抽出し、取得した二値化低周波画像と、入力された画像とに基づいて、色値のヒストグラムを作成し、作成されたヒストグラムに基づいて、大型部品の色値を推定し、推定された色値と、二値化低周波画像と、入力された画像とに基づいて、二値化低周波画像に含まれる、推定された色値に対応する色値を有する画素の各々を特定し、指定色領域画像を取得し、取得した指定色領域画像について、予め定められた大型部品の大きさ毎に対応するモルフォロジフィルタの各々を用いて、収縮処理を行った後、膨張処理を行い、大型部品の大きさ毎に、膨張処理後の指定色領域画像から大型部品候補領域として抽出し、抽出した小型部品の大きさ毎の小型部品候補領域の各々から、対応する小型部品を検出し、抽出された大型部品の大きさ毎の大型部品候補領域の各々から、対応する大型部品を検出することによって、撮影された画像から精度よく部品を検出することができる。
【００８０】
また、部品の形状や大きさに対応したモルフォロジフィルタを用いることによって、単に正方形のモルフォロジフィルタを用いた場合には、縦方向に隣接する別の部品同士をつなげてしまい余分な候補領域を生成してしまうことが考えられるが、部品の大きさに近いサイズのモルフォロジフィルタを用いることで、対象とする部品を狙い撃ちする形で、余分な領域の生成を抑えながら、正しい候補領域の欠損を適切に補完することができる。
【００８１】
また、検出する部品毎、又は、想定する部品の方向に応じてモルフォロジフィルタを変えて部品候補領域を算出することで、より精度よく部品を検出すること（誤検出を効果的に抑制すること）ができる。
【００８２】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００８３】
例えば、第２の実施の形態に係る部品検出装置においては、部品の大きさ毎に対応するモルフォロジフィルタとして、概ね、部品の大きさと同じサイズのモルフォロジフィルタを用いる場合について説明したが、これに限定されるものではなく、検出すべき部品が、概ね、縦４画素×横２０画素の横長のサイズを持っている場合には、縦２画素×横１０画素など、その部品より少し小さめに設定してもよい。
【００８４】
また、第２の実施の形態に係る部品検出装置においては、小型部品の大きさ毎に対応するモルフォロジフィルタの各々と、大型部品の大きさ毎に対応するモルフォロジフィルタの各々とを用いる場合について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、一定の範囲の大きさを有する部品を特定のグループに属すると定義し、グループ毎に対応するモルフォロジフィルタの各々を用いてもよい。
【００８５】
また、第２の実施の形態に係る部品検出装置においては、小型部品及び大型部品の大きさ毎に対応するモルフォロジフィルタの各々を用いる場合について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、小型部品及び大型部品の形状毎に対応するモルフォロジフィルタの各々を用いてもよい。
【００８６】
また、第１及び第２の実施の形態に係る部品検出装置において、小型部品候補領域を抽出する際に、モルフォロジフィルタを用いる場合について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、ガウシアンフィルタ等の線形フィルタと閾値処理の組み合わせにより小型部品候補領域を抽出してもよい。なお、ガウシアンフィルタを用いる場合には、二値化高周波画像についてガウシアンフィルタを用いてぼかし処理を行い、その後、一定値以下の画素を０にすることにより、実質的に収縮処理を行った場合と同等の効果を得ることができる。また、モルフォロジフィルタを用いた場合と同等の効果を得られる手段を用いてもよく、特に手法には限定しない。
【００８７】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能であるし、ネットワークを介して提供することも可能である。
【符号の説明】
【００８８】
１０   入力部
２０   演算部
２２   部品テンプレート記憶部
２４   高周波画像取得部
２６   画像二値化部
２８   小型部品候補領域抽出部
３０   ヒストグラム作成部
３２   代表色推定部
３４   指定色領域抽出部
３６   大型部品候補領域抽出部
４０   部品検出部
９０   出力部
１００ 部品検出装置
２００ 部品検出装置
２１０ 入力部
２２０ 演算部
２２２ 部品テンプレート記憶部
２２８ 小型部品候補領域抽出部
２３６ 大型部品候補領域抽出部
２４０ 部品検出部
【図１】
2015215805.tif 000003
【図３】
2015215805.tif 000004
【図４】
2015215805.tif 000005
【図５】
2015215805.tif 000006
【図２】
2015215805.tif 000007