(57)【要約】【課題】悪条件下でも図形群画像認識を可能とする方法を提供する。【解決手段】図形群画像認識方法であって、視覚装置などから取り込んだ画像データに対して、２値化処理から特徴抽出までの処理（図１中の符号Ｓ１からＳ４）を行い、対象領域を得る。次に、第１段階として、前記の対象領域に対して一次図形判定（即ち、図形の面積，形状特性，個数の条件に基づく判定）を行い、一次候補図形群を選択する（符号Ｓ５からＳ７）。さらに、第２段階として、前記の一次候補図形群に対して二次図形判定（即ち、図形間の距離条件に基づく判定）を行い、二次候補図形群を選択する（符号Ｓ８からＳ９）。また、前記第一、第二判定条件のどちらかが失敗の判定だった場合、２値化処理の閾値を変更し、第１段階に戻る手順も備える（符号Ｓ１３）。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像入力手段を用いて対象物を撮像した画像を取得し、該対象物に設けられた目標物体を、該画像上の目標平面図形に基づいて認識する図形群画像認識方法であって、
前記の取得した画像を２値化処理し、特徴抽出を行う特徴抽出ステップと、
前記特徴抽出によって得られた第一特徴部分群において一次図形判定を行って、該一次図形判定が成功の場合に一次候補図形群を選択する一次図形判定ステップと、
前記一次候補平面図形群において二次図形判定を行って、該二次図形判定が成功の場合に二次候補平面図形群を選択し前記の目標平面図形として認識する二次図形判定ステップと、
を有することを特徴とする図形群画像認識方法。
【請求項２】
前記一次図形判定が失敗の場合に前記２値化処理に入力する閾値を変更して前記の特徴抽出ステップへ移行する一次図形判定ステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の図形群画像認識方法。
【請求項３】
前記二次図形判定が失敗の場合に前記２値化処理に入力する閾値を変更し前記の特徴抽出ステップへ移行する二次図形判定ステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の図形群画像認識方法。
【請求項４】
前記の一次図形判定は、
前記の各目標平面図形の面積条件，形状特性条件，個数条件を設定する図形条件設定ステップと、
前記面積条件に基づいて前記第一特徴部分群から第二特徴部分群を選択する第二特徴部分選択ステップと、
前記形状特性条件に基づいて前記第二特徴部分群から第三特徴部分群を選択する第三特徴部分群選択ステップと、
前記第三特徴部分が前記個数条件と合致する場合は成功として判定し、前記第三特徴部分群を一次候補平面図形群として選択する一次候補平面図形群選択ステップと、
を含むことを特徴とする請求項１に記載の図形群画像認識方法。
【請求項５】
前記の一次候補平面図形群選択ステップは、前記第三特徴部分の個数が前記の個数条件に合致しない場合に失敗として判定する手順を含むことを特徴とする請求項４に記載の図形群画像認識方法。
【請求項６】
前記の二次図形判定は、
前記の各目標平面図形の図形間距離条件を設定し、前記の一次候補平面図形の重心間を結ぶ各仮想線を図形間線と見做し、前記図形間線の長さを図形間距離と見做し、前記図形間線群から全ての一次候補平面図形を結ぶ最小の図形間線群を選択して第一組み合わせと成す第一組み合わせ選択ステップと、
前記第一組み合わせから図形間線の図形間距離総和が最短となる第二組み合わせを選択し、前記第二組み合わせを最短図形間線群とする最短図形間線群選択ステップと、
前記最短図形間線群に含まれる全ての図形間線の図形間距離が前記図形間距離条件に合致する場合は成功として判定し、前記一次候補平面図形群を二次候補平面図形群として選択する二次候補平面図形群選択ステップと、
を含むことを特徴とする請求項１に記載の図形群画像認識方法。
【請求項７】
前記の二次候補平面図形群選択ステップは、前記最短図形間線群に含まれる全ての図形間線の中で前記図形間距離条件に合致しない図形間線が１つ以上存在する場合に失敗として判定する手順を含むことを特徴とする請求項６に記載の図形群画像認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、図形群画像認識方法であって、例えば、鋳物部品の位置検出に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
鋳物部品等の鋳バリ取り作業は、従来よりハンドリング装置（即ち、ロボット）導入による自動化が積極的に推進されている作業である。一般的に、パレット上の鋳物は位置姿勢が不安定になることが多いため、前記のようなハンドリング装置には、該鋳物の画像認識を行うための視覚装置が装備されている。前記の視覚装置では、ワークがパレット上に載置され搬送されると、ワークの位置姿勢の認識が順次行われ、その認識結果（例えば、視覚装置を基準としたワーク位置座標）を前記のハンドリング装置の座標に変換する。さらに、前記の視覚装置で変換した座標データがハンドリング装置に対して送信されると、その座標データを基にワークがハンドリング装置によって把持され、研磨機によるバリ取り作業が行われる。
【０００３】
そして、ハンドリング装置としては、前記のような鋳バリ取り作業のためのハンドリング装置が広く知られている（例えば、特許文献１参照）。なお、特許文献１では、ハンドリング装置をロボットとして扱っている。
【０００４】
特許文献１中のハンドリング位置検出方法では、例えば、図３のようなワーク（例えば、シリンダブロック）に対する二次元的位置姿勢の計算方法が採用されている。この計算方法では、例えば、シリンダブロックに穿設されたシリンダボアと呼ばれる２Ｎ（Ｎは自然数）個の穴を対象としており、該穴群の開口部位置に基づいた計算が行われている。
【０００５】
図３における前記計算方法の具体的な手順は、まず、ハンドリング位置検出に必要な初期値を設定し（Ｓ１）、視覚装置から得られた画像データを取り込んで（Ｓ２）、前記画像データに対して、２値化処理（Ｓ３）及び特徴量抽出（Ｓ４）を行う。その結果、符号Ｓ１〜Ｓ４までのステップを経て得られた画像データには、１つ以上の認識対象領域が抽出されており、その認識対象領域からシリンダ穴の領域が特定される。
【０００６】
次に、前記の特定した穴群に対して境界追跡を行い（Ｓ１０）、さらに、境界座標によって重心の計算（Ｓ１１）を行う。そして、前記の特定の穴群における重心が求められたところで、ワークの重心（Ｘｃ，Ｙｃ）及びＸ方向に対するワークの傾斜角度θを算出する（Ｓ１２）。
【特許文献１】特開平６−３０７８１５（段落［００１５］〜［００１６］等）。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述のような従来のハンドリング位置検出方法では、次のような悪条件が存在していた。前記の画像データに障害物の像（例えば、ワークに付着した鋳砂やバリの像、または、パレットに付いた傷やパレット上に散乱したバリの像）が混入し、該障害物の像が対象とする穴群として誤認識されるか、該穴群が全く認識されないことがあった。この現象は、穴群の認識において、ワーク種類別毎に設定されている穴群の特徴に着目していないために生じるものと思われる。なお、一般的に、ワーク（即ち、シリンダボア）に穿設された穴の開口部の形状は、真円に近い楕円形状に形成される（即ち、該開口部の図形特性は真円性となる）ため、該楕円形状の特徴としては、楕円の面積，真円性，個数そして各楕円の距離等が挙げられる。
【０００８】
また、ワークに係る作業場の明るさ（例えば、ワーク周囲の照明・天候による明るさ）は刻々と変化する可能性がある。このため、対象とする穴群の認識において、例えば、初期設定された２値化処理の閾値を使い続ける場合、該初期設定時とは異なる認識が行われてしまう恐れがあった。
【０００９】
本発明の目的は、ワークの種類別に設定されている穴群の形状特徴に着目した図形群認識ステップと、周囲の照明・天候条件等による明るさの変化に対応した２値化処理の閾値変更ステップと、を有する図形群画像認識方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、前記課題の解決を図るために、請求項１記載の発明は、画像入力手段を用いて対象物を撮像した画像を取得し、該対象物に設けられた目標物体を、該画像上の目標平面図形に基づいて認識する図形群画像認識方法であって、前記の取得した画像を２値化処理し、特徴抽出を行う特徴抽出ステップと、前記特徴抽出によって得られた第一特徴部分群において一次図形判定を行って、該一次図形判定が成功の場合に一次候補図形群を選択する一次図形判定ステップと、前記一次候補平面図形群において二次図形判定を行って、該二次図形判定が成功の場合に二次候補平面図形群を選択し前記の目標平面図形として認識する二次図形判定ステップと、を有することを特徴とする。
【００１１】
請求項２記載の発明は、請求項１に記載の発明において、前記一次図形判定が失敗の場合に、前記２値化処理に入力する閾値を変更して前記の特徴抽出ステップへ移行する一次図形判定ステップを含むことを特徴とする。
【００１２】
請求項３記載の発明は、請求項１に記載の発明において、前記二次図形判定が失敗の場合に、前記２値化処理に入力する閾値を変更し前記の特徴抽出ステップへ移行する二次図形判定ステップを含むことを特徴とする。
【００１３】
請求項４記載の発明は、請求項１に記載の発明において、前記の一次図形判定は、前記の各目標平面図形の面積条件，形状特性条件，個数条件を設定する図形条件設定ステップと、前記面積条件に基づいて前記第一特徴部分群から第二特徴部分群を選択する第二特徴部分選択ステップと、前記形状特性条件に基づいて前記第二特徴部分群から第三特徴部分群を選択する第三特徴部分群選択ステップと、前記第三特徴部分が前記個数条件と合致する場合は成功として判定し、前記第三特徴部分群を一次候補平面図形群として選択する一次候補平面図形群選択ステップと、を含むことを特徴とする。
【００１４】
請求項５記載の発明は、請求項４に記載の発明において、前記の一次候補平面図形群選択ステップは、前記第三特徴部分の個数が前記の個数条件に合致しない場合に失敗として判定する手順を含むことを特徴とする。
【００１５】
請求項６記載の発明は、請求項１に記載の発明において、前記の二次図形判定は、前記の各目標平面図形の図形間距離条件を設定し、前記の一次候補平面図形の重心間を結ぶ各仮想線を図形間線と見做し、前記図形間線の長さを図形間距離と見做し、前記図形間線群から全ての一次候補平面図形を結ぶ最小の図形間線群を選択して第一組み合わせと成す第一組み合わせ選択ステップと、前記第一組み合わせから図形間線の図形間距離総和が最短となる第二組み合わせを選択し、前記第二組み合わせを最短図形間線群とする最短図形間線群選択ステップと、前記最短図形間線群に含まれる全ての図形間線の図形間距離が前記図形間距離条件に合致する場合は成功として判定し、前記一次候補平面図形群を二次候補平面図形群として選択する二次候補平面図形群選択ステップと、を含むことを特徴とする。
【００１６】
請求項７記載の発明は、請求項６に記載の発明において、前記の二次候補平面図形群選択ステップは、前記最短図形間線群に含まれる全ての図形間線の中で、前記図形間距離条件に合致しない図形間線が、１つ以上存在する場合に失敗として判定する手順を含むことを特徴とする。
【００１７】
前記の請求項１記載の発明によれば、第一特徴部分群の中から、二次候補図形群を特定することができる。
【００１８】
前記の請求項２，３記載の発明によれば、２値化処理の閾値を変更することができる。
【００１９】
前記の請求項４記載の発明によれば、面積条件，図形特性に合致した各図形の面積と図形特性を求めることができる。
【００２０】
前記の請求項５記載の発明によれば、前記第三特徴部分の個数が前記の個数条件に合致しないことを確認できる。
【００２１】
前記の請求項６記載の発明によれば、前記最短図形間線群の図形間線の図形間距離総和を求めることができる。
【００２２】
前記の請求項７記載の発明によれば、図形間距離条件に合致しない図形間線が１つ以上存在しないことを確認することができる。
【発明の効果】
【００２３】
以上示したように請求項１記載の発明によれば、目標平面図形を認識することができる。
【００２４】
請求項２，３記載の発明によれば、変更された２値化処理の閾値を用いて前記の２値化処理を施すことができる。
【００２５】
請求項４記載の発明によれば、一次候補平面図形群を取得することができる。
【００２６】
請求項５，７記載の発明によれば、失敗の判定を行うことができる。
【００２７】
請求項６記載の発明によれば、二次候補平面図形群を取得することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下、本発明の実施の形態における図形群画像認識方法の一例を図面等に基づいて詳細に説明する。本実施の形態における図形群画像認識方法は２段階の判定から構成される。まず、事前に視覚装置などの画像入力手段から取り込んだ画像データに対して、２値化処理から特徴抽出までの処理を行って対象領域を得る。次に、第１段階として、前記の対象領域に対して第一判定（即ち、図形の面積，図形特性（例えば、真円性），個数の条件に基づく判定；以下、一次図形判定と称す）を行い、図形群候補の領域（以下、一次候補図形群と称す）を選択する。さらに、第２段階として、前記の一次候補図形群に対して第二判定（即ち、各図形間の距離条件に基づく判定；以下、二次図形判定と称す）を行い、新たな図形群候補の領域（以下、二次候補図形群と称する）を選択する。また、前記第一、第二判定条件のどちらかが失敗の判定だった場合、２値化処理の閾値を変更し、第１段階に戻る手順も備える。
【００２９】
なお、本実施の形態では、位置検出対象もしくは対象物（即ち、ワーク）はシリンダブロックであり、認識目標とする図形（以下、目標平面図形と称する）は、該シリンダブロックに穿設されたシリンダボア穴（即ち、目標物体）の開口部の楕円形状であり、該楕円群を目標楕円と見做す。さらに、図形特性は、真円性を採用し、本実施形態では、真円性は楕円率を以って意味づけることとする。
【００３０】
本実施の形態における方法の一例を図１に示すフローチャートを用いて詳細に説明する。先ず、位置検出対象となるワークの種類別に既定された目標楕円を認識するための条件パラメータ（以後、図形認識条件パラメータと称する）と、２値化処理（ここでは、最初の２値化処理）の閾値と、を初期設定する（Ｓ１）。そして、図３と同様に、画像取込（Ｓ２）、２値化処理（Ｓ３）及び特徴量抽出（Ｓ４）を行う。
【００３１】
なお、前記の図形認識条件パラメータは、該楕円の開口部の面積範囲（以後、図形面積範囲と称する；Ｑｍｉｎ（図形面積最小値），Ｑｍａｘ（図形面積最大値）），該開口部に関する最小の楕円率（以後、最小楕円率と称する；Ｃｍｉｎ），該開口部の個数（以後、ワーク図形数と称する；Ｂｎｕｍ（Ｂｎｕｍ＝２Ｎ；Ｎは自然数）），各開口部間に関する最大の位置誤差（以後、最大図形位置誤差と称する；Ｄｌｅｎ），各開口部間の距離に関する許容範囲（以後、ワーク図形間距離範囲と称する；Ｌｍｉｎ（ワーク図形間最小距離），Ｌｍａｘ（ワーク図形間最大距離；Ｌｍａｘ＝Ｌｍｉｎ＋Ｄｌｅｎ））等から構成される。
【００３２】
次に、初期設定（Ｓ１）〜特徴量抽出（Ｓ４）までのステップを経て得られた画像データから、１つ以上の領域として表現された第一特徴部分群を抽出する。そして、前記の第一特徴部分群の個数をＢ１（なお、第一特徴部分群を全く抽出できない場合はＢ１＝０）とする。さらに、本実施の形態では各々の前記第一特徴部分群の面積Ｑｎを算出し、各第一特徴部分群の面積Ｑｎが面積条件に合致するか否かを判定（以後、許容面積値判定と称する）する。すなわち、面積Ｑｎについて次式（１）を満たすか否かで判定することになる。
【００３３】
Ｑｍｉｎ≦Ｑｎ≦Ｑｍａｘ  （ｎ＝１，…，Ｂ１）  ……  （１）
そして、前記面積条件に合致しない第一特徴部分は、該第一特徴部分から除外し、残った特徴部分群を第二特徴部分群として選択する。なお、前記第二特徴部分の数をＢ２（Ｂ２≦Ｂ１；なお、第二特徴部分を全く抽出できない場合はＢ２＝０）とする（Ｓ５）。
【００３４】
次に、前記のすべての第二特徴部分（即ち、Ｂ２個の第二特徴部分）に対して等価楕円近似処理を行い、楕円率（短軸と長軸の比率）Ｃｎを計算し、各第二特徴部分Ｃｎが楕円率条件に合致するか否かを判定（以後、図形特性判定と称する）する。すなわち、本実施の形態では楕円率Ｃｎについて、次式（２）を満たすか否かを判定することになる。
【００３５】
Ｃｍｉｎ≦Ｃｎ≦１  （ｎ＝１，…，Ｂ２）  ……  （２）
なお、理想的に考えると、判定対象となる第二特徴部分は真円（具体的には、シリンダボア穴の開口部などの形状が真円）であり、その短軸が長軸と同一であるため、楕円率は「１」となるが、実際のワークに穿設されている穴にはバリや鋳砂が付着しており、第二特徴部分の楕円率が「１」になることは希である。
【００３６】
そして、最小楕円率（Ｃｍｉｎ）より小さい楕円率の第二特徴部分は、該第二特徴部分群から除外し、残った第二特徴部分群を第三特徴部分群として選択する。なお、前記第三特徴部分の数をＢ３（Ｂ３≦Ｂ２；第三特徴部分が全く抽出できない場合はＢ３＝０）とする（Ｓ６）。
【００３７】
次に、許容面積値判定（Ｓ５）及び図形特性判定（Ｓ６）後の第三特徴部分数（即ち、第三特徴部分数の個数はＢ３）が個数条件に合致するか否かを判定（以後、図形数判定と称する）する（Ｓ７）。すなわち、本実施の形態では次式（３）を満たすか否かを判定することになる。
【００３８】
Ｂｎｕｍ＝Ｂ３  ……  （３）
そして、前記第三特徴部分の数がワーク図形数の個数条件に合致する場合には、一次図形判定を成功として判定し、該第三特徴部分群を一次候補図形群として選択し、次のステップである図形間距離選択（Ｓ８）に進む。なお、前記第三特徴部分の数がワーク図形数の個数条件に合致しない場合には、一次図形判定を失敗として判定し、２値化処理の閾値を変更し（Ｓ１３）、２値化処理（Ｓ３）に戻る。また、この２値化処理への戻りは、２値化処理に関して、ワークを撮像している場所の明るさの変化やワークに付着している鋳砂などの像（即ち、画像データに撮像されている像）による影響が大きい、と見做しているために行われるものである。
【００３９】
次に、前記一次候補図形の数が前記ワーク図形数と等しい場合には、次ステップの図形間距離選択（Ｓ８）及び図形間距離判定（Ｓ９）に進む。
【００４０】
ここで、前記一次候補図形を楕円近似処理し、その結果として得られた楕円の重心を求め、その求められた重心の値を該一次候補図形の重心と見做し、該一次候補図形の重心を結ぶ仮想線を図形間線と見做し、さらに、該図形間線の長さを図形間距離と見做すことにする。なお、一般的に、前記図形間線はBnumＣ2の組合せ数分が得られることになる。
【００４１】
そして、前記の全ての図形間線の中から、全ての一次候補図形が結ぶ最小の図形間線群（図形間線の数が最小の図形間線群）を選択する。なお、一般的に前記の全ての一次候補図形を結ぶ最小の図形間線群の図形間線数は「Ｂｎｕｍ−１」となることが判っている。また、その選択された最小の図形間線群の組み合わせ（以後、第一組み合わせと称する）の中で、さらに、その各図形間線の図形間距離総和が最短となる組み合わせ（以後、第二組み合わせと称する）を選択し、該第二組み合わせを最短図形間線群と見做す（Ｓ８）。
【００４２】
ここで、前記の一次候補図形の図形間線群から最短図形間線群を選択する手順の一例（符号Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３，Ｈ４で示す４つの重心を有する一次候補図形群の例）を図２に基づいて説明する。なお、図２中では、前記図形を楕円として扱っている。図２中では、図形間線の数は4Ｃ2＝６であり、全ての図形間線Ｌｉｊ（ｉ＝１，…，３  ；  ｊ＝ｉ＋１，…，４）を列挙すると、符号Ｌ１２，Ｌ１３，Ｌ１４，Ｌ２３，Ｌ２４，Ｌ３４で示す通りであり、それら全ての図形間線Ｌｉｊから第一組み合わせが選択される。そして、各々の図形間距離の関係がＬ１２＜Ｌ３４＜Ｌ２３＜Ｌ１３＜Ｌ２４＜Ｌ１４であるとすると、前記の第一組み合わせから第二組み合わせ（即ち、最短図形間線群）として符号Ｌ１２，Ｌ２３，Ｌ３４で示す図形間線が選択される。
【００４３】
上述のように、図形間距離選択（Ｓ８）にて最短図形間線群を選択した後に、前記最短図形間線群に含まれる全ての図形間線の図形間距離Ｌｋが図形間距離条件に合致するか否かが判定（以後、図形間距離判定と称する）される。本実施の形態では、前記図形間距離Ｌｋがワーク図形間距離範囲に入っているか否かが判定される（Ｓ９）。すなわち、Ｌｋについて次式（４）を満たすか否かが判定されることになる。
【００４４】
Ｌｍｉｎ≦Ｌｋ≦Ｌｍａｘ  （ｋ＝１，…，ｍ（ｍは最短図形間線群中の図形間線数；ｍ≧（Ｂｎｕｍ−１）））  ……  （４）
そして、最短図形間線群における全ての図形間線の図形間距離が前記図形間距離条件に合致する場合に、二次図形判定の結果を成功として判定し、前記一次候補図形を二次候補図形（即ち、目的とするワークに穿設された楕円）として認識し、次ステップ（Ｓ１０）に進む。なお、前記図形間距離条件に合致しない図形間線が１つ以上存在した場合には、二次図形判定を失敗として判定し、２値化処理の閾値を変更して（Ｓ１３）、２値化処理（Ｓ３）に戻る。
【００４５】
さらに、符号Ｓ１〜Ｓ９までのステップを経て認識された楕円群に対して、特許文献１と同じ手法を用い、穴の境界追跡（Ｓ１０）、穴位置計算（Ｓ１１）及びワーク位置計算（Ｓ１２）を行い、最終的に、ワーク位置を算出する。
【００４６】
以上示したように本実施の形態によれば、図３で示された方法と異なり、位置検出対象の特徴を用いた認識（本実施の形態では、ワークに穿設された穴の開口部形状の特徴による穴群の認識）を実現し、より高精度な位置検出を行うことができる。
【００４７】
また、前記の一次図形判定もしくは二次図形判定が失敗として判定された場合（図１中の符号Ｓ７もしくはＳ９から符号Ｓ１３へ進む場合）に、初期設定された２値化処理の閾値を新たな閾値に変更可能としたことによって、位置検出対象の周囲の明るさ変化に対応した楕円群の認識を行うことができる。
【００４８】
以上、本発明において、記載された具体例に対してのみ詳細に説明したが、本発明の技術思想の範囲で多彩な変形および修正が可能であることは、当業者にとって明白なことであり、このような変形および修正が特許請求の範囲に属することは当然のことである。
【００４９】
例えば、本実施の形態における図形認識条件パラメータ指定では、各図形に対する認識条件パラメータを１セットで指定しているが、各図形個別に対応した複数セットで認識条件パラメータ指定できるステップを有していても良い。該ステップによれば、各図形個別の認識を行うことも可能になる。同様に、本実施の形態では、図形認識条件パラメータに関して、最小楕円率のみを指定しているが、その指定と同時に最大楕円率（最大楕円率≦１）を設定しても良い。
【００５０】
また、本実施の形態における２値化処理の閾値の変更（例えば、図１中の符号Ｓ１３）では、作業者（例えば、本実施の方法を実現したシステムを操作する作業者）が所定の入力手段（例えば、ＰＣ端末など）を用いて、２値化処理のための新たな閾値を入力しても良いし、位置検出対象（即ち、ワーク）の周辺に光センサなどの光感知装置を予め設置しておき、前記光感知装置から通知される最新の明るさに対する閾値を計算し、自動的に、２値化処理の新たな閾値を入力しても良い。
【００５１】
さらに、本実施の形態における図形認識の繰り返し（例えば、図１中の符号Ｓ３からＳ７の間、もしくは、符号Ｓ３からＳ９の間）ステップにおいて、無限回の繰り返しが行われないように、該繰り返しの最大数を設定することにより、該繰り返しの最大数を超えたところで中断してもよいし、該繰り返しの間の任意ステップで中断できるようにしてもよい。
【００５２】
加えて、本実施の形態はワークに穿設された穴群の位置検出に適応できるだけでなく、一般的な２次元平面上の図形認識方法としても、利用可能である。例えば、２次元平面（例えば、白紙）上のある領域に描かれた１つ以上の楕円（例えば、真円に近い楕円で、白色以外の色（例えば、黒色など）によって全面塗布されている楕円）について、本実施の形態を適応すると、前記楕円の認識を行って、さらに、前記１つ以上の楕円間の重心を求めることができる。
【００５３】
なおさらに、１つ以上の楕円柱形状突起（あるいは、１つ以上の楕円柱形状の物体；即ち、目標物体）の端面の色（例えば、黒色など）が、その端面以外の面の色（例えば、白色）と異なる場合において、該端面間の重心を求めることに対しても、本実施の形態は適応可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本実施の形態における図形群画像認識方法の一例を示すフローチャート
【図２】本実施の形態における図形間距離の一例を示す図
【図３】従来のハンドリング位置検出方法のフローチャート
【符号の説明】
【００５５】
Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３，Ｈ４…一次候補図形（一次候補楕円）の重心
Ｌ１２，Ｌ１３，Ｌ１４，Ｌ２３，Ｌ２４，Ｌ３４…一次候補図形の図形間線
【図１】
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【図２】
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【図３】
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