(57)【要約】【課題】画像データで表示される複数の円についてそれぞれの中心位置を高精度で検出する画像処理方法および画像処理装置ならびに画像処理プログラムおよび画像処理プログラムを記録した記録媒体を提供する。【解決手段】まず、ステップＳ１で大円の領域を特定し、ステップＳ２でエッジ画素を検出し、領域内の大円の円周候補点を検出する。ステップＳ３で円周候補点に基づいて多段階の円近似を行い、大円の中心位置および半径を検出する。ステップＳ４では、決定した大円内における小円の領域を特定する。ステップＳ５で、領域内の小円の円周候補点を検出し、ステップＳ６で、円周候補点に基づいて多段階の円近似を行い、小円の中心位置および半径を検出する。なお、ステップＳ９では、ステップＳ６で検出した小円に誤検出がないか検証する。【選択図】      図１
2004220370.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データで表示される、他の円と大きさが異なる円を含む複数の円に対して、各円の中心位置を検出する画像処理方法であって、
複数の円のうち最も大きな円である大円を含む領域を特定する大円領域特定ステップと、
大円領域内のエッジ画素を検出し、検出したエッジ画素を大円の円周を構成する大円周候補画素として検出する大円周候補画素検出ステップと、
検出された大円周候補画素に対して多段階の円近似を行い、大円の中心位置および半径を検出する大円検出ステップと、
検出された中心位置および半径に基づき大円エッジを含まないよう大円内でラベリングし、１つの小円を含む領域を１または複数特定する小円領域特定ステップと、
小円領域内のエッジ画素を検出し、検出したエッジ画素を小円の円周を構成する小円周候補点画素として検出する小円周候補画素検出ステップと、
検出された小円周候補画素に対して多段階の円近似を行い、小円の中心位置および半径を検出する小円検出ステップとを有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記大円領域特定ステップでは、２値化処理によって下地を構成する画素と下地以外を構成する画素とを分離し、
下地以外を構成する画素の集合の特徴量に基づいて、大円領域を特定することを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記小円領域特定ステップでは、２値化処理によって大円を構成する画素と大円以外を構成する画素とを分離し、
大円以外を構成する画素の集合の特徴量に基づいて、小円領域を特定することを特徴とする請求項１または２記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記特徴量は、画素の集合に含まれる画素数および画素の集合のフェレ径であることを特徴とする請求項２または３記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記多段階の円近似は、円周候補画素に基づいて中心位置および半径を検出する処理と、円周候補画素のうち検出した中心位置および半径に基づく円の円周からの距離が所定の距離より近い画素を新たな円周候補画素とする処理とを１段階とし、これを複数回繰り返すことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記小円検出ステップで検出された中心位置および半径に基づく小円内の全画素のうち、大円を構成する画素および下地を構成する画素を除く画素の割合に基づいて、小円の妥当性を検証する検証ステップをさらに有することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の画像処理方法。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれかに記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。
【請求項８】
請求項１〜６のいずれかに記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるための画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項９】
画像データで表示される、他の円と大きさが異なる円を含む複数の円に対して、各円の中心位置を検出する画像処理装置であって、
複数の円のうち最も大きな円である大円を含む領域を特定する大円領域特定手段と、
大円領域内のエッジ画素を検出し、検出したエッジ画素を大円の円周を構成する大円周候補画素として検出する大円周候補画素検出手段と、
検出された大円周候補画素に対して多段階の円近似を行い、大円の中心位置および半径を検出する大円検出手段と、
検出された中心位置および半径に基づき大円エッジを含まないよう大円内でラベリングし、１つの小円を含む領域を１または複数特定する小円領域特定手段と、
小円領域内のエッジ画素を検出し、検出したエッジ画素を小円の円周を構成する小円周候補点画素として検出する小円周候補画素検出手段と、
検出された小円周候補画素に対して多段階の円近似を行い、小円の中心位置および半径を検出する小円検出手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１０】
前記小円検出手段で検出された中心位置および半径に基づく小円内の全画素のうち、大円を構成する画素および下地を構成する画素を除く画素の割合に基づいて、小円の妥当性を検証する検証手段をさらに有することを特徴とする請求項９記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、撮像装置などから入力された画像データに対して図形処理を行う画像処理方法および画像処理装置に関し、特に画像データに含まれる円形画像の中心検出を行う画像処理方法および画像処理装置ならびに画像処理プログラムおよび画像処理プログラムを記録した記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
製品組立ての自動化および検品作業の自動化などを高精度で実現するために、製品および部品などをカメラで撮像し、得られた画像データに対して各種画像処理を行う画像処理装置が必要となっている。
【０００３】
特に製品の筐体や部品が円形状の部分を有し、この部分を組立て時の位置合わせ用マークや検査部品として用いる場合は、画像処理によって円形状の中心を検出し、検出した中心を基準として部品の移動および検査を行う。
【０００４】
筐体や部品には、欠けやバリが存在し、図６に示すように、円形状の部分にこれらが存在すると、円中心の検出精度が大きく低下してしまう。そのため、画像データの円中心を高精度で検出する技術が、数多く開発されている。
【０００５】
たとえば、特許文献１記載の円中心位置測定方法は、図７の円中心位置検出フローチャートに示すように、ステップＡ１で、カメラで撮像した画像について、微分フィルタによってエッジ点を検出し、ステップＡ２で、求めたエッジ点の集合から、平均四乗誤差最小法により円弧近似を行い円中心の位置を推定し、ステップＡ３で、推定された円の円周から離れた点を除いたエッジ点の集合について、平均四乗誤差最小法により再度円近似を行い円中心の位置を推定する。
【０００６】
この方法の特徴は、２回の円近似を行うことで、円周上にゴミや欠けがある場合にも高精度で円中心を検出できることである。
【０００７】
また、特許文献２記載の円形状パターン計測・位置認識装置は、検出したエッジ点から円の近似式を算出し、近似式による円中心から所定の範囲内で基準点を設ける。各基準点からエッジ点までの距離を算出して、距離と度数のヒストグラムを作成し、最頻度数をもつヒストグラムを構成した基準点を円中心とする。
【０００８】
この装置の特徴は、ヒストグラムを用いることにより、エッジとして検出されたノイズを除去することで、ノイズが存在する場合であっても、高精度で円中心を検出できることである。
【０００９】
【特許文献１】
特開平７−２２５８４３号公報
【特許文献２】
特開平７−２１０６５４号公報
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
上記の従来技術では、１つの円形状について円周上の欠けやノイズの影響を無くして、高精度で円中心を検出することができる。しかし、実際には２以上の円形状について円中心を検出する場合がある。たとえば、部品の位置合わせにおいて、基準面および部品に備えられる位置合わせ用のマークが、それぞれ半径の異なる円形状であって、部品を移動させて、これらの円中心を一致させる場合がある。このとき、部品を移動させている途中で、基準面の円周上に部品の円が重なると、従来の技術では部品の円を欠けとして円中心を算出してしまい、円周上の円の円中心を算出することができないという問題がある。さらに、ノイズや欠けなどに加え異物が混在し、この異物のため円が分断されると、従来の技術では精度よく円中心を検出することは困難である。
【００１１】
本発明の目的は、画像データで表示される複数の円についてそれぞれの中心位置を高精度で検出する画像処理方法および画像処理装置ならびに画像処理プログラムおよび画像処理プログラムを記録した記録媒体を提供することである。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
本発明は、画像データで表示される、他の円と大きさが異なる円を含む複数の円に対して、各円の中心位置を検出する画像処理方法であって、
複数の円のうち最も大きな円である大円を含む領域を特定する大円領域特定ステップと、
大円領域内のエッジ画素を検出し、検出したエッジ画素を大円の円周を構成する大円周候補画素として検出する大円周候補画素検出ステップと、
検出された大円周候補画素に対して多段階の円近似を行い、大円の中心位置および半径を検出する大円検出ステップと、
検出された中心位置および半径に基づき大円エッジを含まないよう大円内でラベリングし、１つの小円を含む領域を１または複数特定する小円領域特定ステップと、
小円領域内のエッジ画素を検出し、検出したエッジ画素を小円の円周を構成する小円周候補点画素として検出する小円周候補画素検出ステップと、
検出された小円周候補画素に対して多段階の円近似を行い、小円の中心位置および半径を検出する小円検出ステップとを有することを特徴とする画像処理方法である。
【００１３】
本発明に従えば、まず、大円領域特定ステップで、複数の円のうち最も大きな円である大円を含む領域を特定する。大円周候補画素検出ステップで、大円領域内のエッジ画素を検出し、検出したエッジ画素を大円の円周を構成する大円周候補画素として検出する。
【００１４】
この検出された大円周候補画素に対して、大円検出ステップでは、多段階の円近似を行い、大円の中心位置および半径を検出する。このステップで大円の中心位置が決定する。
【００１５】
次に、小円領域特定ステップでは、検出された中心位置および半径に基づき大円エッジを含まないよう大円内でラベリングし、１つの小円を含む領域を１または複数特定する。小円周候補画素検出ステップでは、特定された小円領域内のエッジ画素を検出し、検出したエッジ画素を小円の円周を構成する小円周候補点画素として検出する。
【００１６】
検出された小円周候補画素に対して、小円検出ステップで多段階の円近似を行い、小円の中心位置および半径を検出する。このステップで小円の中心位置が決定する。
【００１７】
このように、まず大円の中心位置および半径を検出し、検出された中心位置および半径から大円を決定し、決定した大円内で小円の中心位置を検出するので、大円の円周上に小円が重なっている場合でもそれぞれを高精度で検出することができる。
【００１８】
また本発明は、前記大円領域特定ステップでは、２値化処理によって下地を構成する画素と下地以外を構成する画素とを分離し、
下地以外を構成する画素の集合の特徴量に基づいて、大円領域を特定することを特徴とする。
【００１９】
本発明に従えば、大円は、たとえば部品に備えられているマーカーであったり、螺子穴であったりするので、大円以外の部分、いわゆる下地部分とは色や表面状態が大きく異なっているので、これを撮像した場合の画像データでも、画素値が大きく異なっている。したがって、閾値を適切に設定することで２値化処理によって精度良く分離することができる。下地以外を構成する画素には、円を構成する画素の他に、ゴミなどの異物やノイズに起因する画素もある。円を構成する画素は、複数の画素からなる集合を形成するので、この集合の特徴量から大円が存在する領域を特定する。
【００２０】
このように、２値化処理による画素の分離と、画素集合の特徴量とから大円領域を特定するので、容易かつ高精度で領域特定ができる。
【００２１】
また本発明は、前記小円領域特定ステップでは、２値化処理することによって大円を構成する画素と大円以外を構成する画素とを分離し、
大円以外を構成する画素の集合の特徴量に基づいて、小円領域を特定することを特徴とする。
【００２２】
本発明に従えば、小円は、大円とは異なるマーカーであったり、螺子であったりするので、これを撮像した場合の画像データでも、濃度が大きく異なっている。したがって、閾値を適切に設定することで、大円内を２値化ラベリングすることによって精度良く分離することができる。小円を構成する画素は、複数の画素からなる集合を形成するので、この集合の特徴量から小円が存在する領域を特定する。
【００２３】
このように、２値化処理による画素の分離と、画素集合の特徴量とから大円領域を特定するので、容易かつ高精度で領域特定ができる。
【００２４】
また本発明は、前記特徴量は、画素の集合に含まれる画素数および画素の集合のフェレ径であることを特徴とする。
【００２５】
本発明に従えば、大円または小円を特定するための特徴量として、画素の集合に含まれる画素数または画素の集合のフェレ径を用いる。ゴミなどの異物やノイズに起因する画素は、円に比べて小さい場合が多いので、画素の集合に含まれる画素数、すなわち面積が比較的大きい集合を円として特定する。また、大きな異物が撮像されてしまった場合は、画素の集合に含まれる画素数だけでは円を特定できない場合がある。しかし、異物の場合、形状が定まっていないので、フェレ径を用い、水平フェレ径と垂直フェレ径の比が１に近い集合を円として特定すればよい。
【００２６】
このように、画素の集合の面積およびフェレ径によって円の存在する領域を特定するので、異物やノイズを円として検出する誤検出を防止することができる。
【００２７】
また本発明は、前記多段階の円近似は、円周候補画素に基づいて中心位置および半径を検出する処理と、円周候補画素のうち検出した中心位置および半径に基づく円の円周からの距離が所定の距離より近い画素を新たな円周候補画素とする処理とを１段階とし、これを複数回繰り返すことを特徴とする。
【００２８】
本発明に従えば、多段階の円近似は、次のような１段階の処理を複数繰り返すことによって行う。１段階の処理は、２つの処理からなり、まず、第１の処理として、円周候補画素に基づいて中心位置および半径を検出する。次に第２の処理として、円周候補画素のうち検出された中心位置および半径から決まる近似円の円周からの距離が所定の距離より近い画素を新たな円周候補画素とする。再び第１の処理に戻り、第２の処理で得られた新たな円周候補画素から新たな近似円を検出する。これらの処理を繰り返すことによって、円周が欠けていたり、他の円周が重なっている場合でも、高精度で円の中心位置を検出することができる。なお、段階の繰り返しは、３〜５回が望ましい。
【００２９】
また本発明は、前記小円検出ステップで検出された中心位置および半径に基づく小円内の全画素のうち、大円を構成する画素および下地を構成する画素を除く画素の割合に基づいて、小円の妥当性を検証する検証ステップをさらに有することを特徴とする。
【００３０】
本発明に従えば、小円検出ステップで検出された中心位置および半径に基づく小円内の全画素を計数する。たとえば、異物の一部が円弧状であるため、この円弧を円周の一部として検出してしまうような誤検出があった場合、小円内で円弧を除く部分は、大円か下地を構成する画素である場合が多い。したがって、大円を構成する画素および下地を構成する画素を除く画素の割合が小さい場合、たとえば５０％以下のような場合は、誤検出として判定する。
【００３１】
このように、一旦検出された小円に対して妥当性を検証することで、より高精度に円の中心位置を検出することができる。
【００３２】
また本発明は、上記の画像処理方法をコンピュータに実行させるための画像処理プログラムである。
【００３３】
本発明に従えば、上記の画像処理方法をコンピュータに実行させるための画像処理プログラムとして提供することができる。
【００３４】
また本発明は、上記の画像処理方法をコンピュータに実行させるための画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【００３５】
本発明に従えば、上記の画像処理方法をコンピュータに実行させるための画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体として提供することができる。
【００３６】
また本発明は、画像データで表示される、他の円と大きさが異なる円を含む複数の円に対して、各円の中心位置を検出する画像処理装置であって、
複数の円のうち最も大きな円である大円を含む領域を特定する大円領域特定手段と、
大円領域内のエッジ画素を検出し、検出したエッジ画素を大円の円周を構成する大円周候補画素として検出する大円周候補画素検出手段と、
検出された大円周候補画素に対して多段階の円近似を行い、大円の中心位置および半径を検出する大円検出手段と、
検出された中心位置および半径に基づき大円エッジを含まないよう大円内でラベリングし、１つの小円を含む領域を１または複数特定する小円領域特定手段と、
小円領域内のエッジ画素を検出し、検出したエッジ画素を小円の円周を構成する小円周候補点画素として検出する小円周候補画素検出手段と、
検出された小円周候補画素に対して多段階の円近似を行い、小円の中心位置および半径を検出する小円検出手段とを有することを特徴とする画像処理装置である。
【００３７】
本発明に従えば、まず、大円領域特定手段が、複数の円のうち最も大きな円である大円を含む領域を特定する。大円周候補画素検出手段は、大円領域内のエッジ画素を検出し、検出したエッジ画素を大円の円周を構成する大円周候補画素として検出する。
【００３８】
この検出された大円周候補画素に対して、大円検出手段が、多段階の円近似を行い、大円の中心位置および半径を検出する。この大円検出手段の処理によって大円の中心位置が決定する。
【００３９】
次に、小円領域特定手段が、検出された中心位置および半径に基づき大円エッジを含まないよう大円内でラベリングし、１つの小円を含む領域を１または複数特定する。小円周候補画素検出手段は、特定された小円領域内のエッジ画素を検出し、検出したエッジ画素を小円の円周を構成する小円周候補点画素として検出する。
【００４０】
検出された小円周候補画素に対して、小円検出手段が多段階の円近似を行い、小円の中心位置および半径を検出する。この小円検出手段の処理によって小円の中心位置が決定する。
【００４１】
このように、まず大円の中心位置および半径を検出し、検出された中心位置および半径から大円を決定し、決定した大円内で小円の中心位置を検出するので、大円の円周上に小円が重なっている場合でもそれぞれを高精度で検出することができる。
【００４２】
また本発明は、前記小円検出手段で検出された中心位置および半径に基づく小円内の全画素のうち、大円を構成する画素および下地を構成する画素を除く画素の割合に基づいて、小円の妥当性を検証する検証手段をさらに有することを特徴とする。
【００４３】
本発明に従えば、小円検出手段によって検出された中心位置および半径に基づく小円内の全画素を計数する。小円内の画素のうち、大円を構成する画素および下地を構成する画素を除く画素の割合が小さい場合は、誤検出として判定する。
【００４４】
このように、一旦検出された小円に対して妥当性を検証することで、より高精度に円の中心位置を検出することができる。
【００４５】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明の画像処理方法を示すフローチャートである。
【００４６】
本実施形態では、たとえば、製品の組立ておよび検査の際に、基準となる面に対して部品を正しい位置に移動させる位置合わせを行う場合について説明する。
【００４７】
具体的には、基準面に円形状の基準マーカー（固定）を設け、これを固定カメラで撮像する。位置合わせする部品の一部に円形状の部品マーカーを設け、部品を移動装置によって基準面上に載置する。この初期時点では、図２（ａ）に示すように、基準マーカーＭ１と部品マーカーＭ２の位置がずれている画像がカメラで撮像される。
【００４８】
位置合わせの目的は、基準マーカーＭ１の中心位置と部品マーカーＭ２の中心位置とを一致させることである。したがって、初期時点での画像に画像処理を行い、各マーカーの中心位置を検出し、一致させるために部品を移動させる方向と距離とを算出する。算出されたパラメータに基づいて移動装置が部品を移動させる。移動後に再度マーカーを撮像し、ずれていれば中心位置の検出、移動パラメータの算出、部品の移動を行い、基準マーカーＭ１の円中心と部品マーカーＭ２の円の中心位置が一致するまでこれを繰り返す。
【００４９】
初期時点および部品を移動させた時点において、図２（ｂ）に示すように、基準マーカーＭ１の円周上に部品マーカーＭ２が重なる場合がある。本発明では、このような場合に、それぞれのマーカーの中心位置を精度良く検出する。
【００５０】
まず、ステップＳ１では、大円である基準マーカーＭ１の画像データにおける領域（大円領域）を特定する。基準マーカーＭ１は、基準面の他の部分と色などを異ならせて、設けられているので、撮像した画像データに２値化処理を施し、下地と大きく異なる画素値を有する画素を大円を構成する画素として検出する。検出された画素の集合領域の面積またはフェレ径などに基づいて大円の存在する領域を特定する。たとえば、面積に基づく場合は、面積（集合に含まれる画素数）が所定の値以上の領域を大円領域として特定する。フェレ径に基づく場合は、水平フェレ径および垂直フェレ径が所定の値以上であって、その比が１に近い領域を大円領域として特定する。これによって、ゴミやノイズなどによる小さな領域および細長い領域は、大円領域から除外される。
【００５１】
なお、撮像した画像データ内に複数の大円を含む場合は、大円領域を複数特定し、以下のステップＳ２〜Ｓ８については大円領域ごとに処理を行えばよい。
【００５２】
次にステップＳ２では、大円の円周を構成する画素の候補を検出する。大円の円周は、基準マーカーＭ１と下地との境界であるので、ステップＳ１で特定した大円領域内のエッジ画素を円周候補点として検出する。
【００５３】
エッジ画素は、隣接画素との濃度差が大きいので、隣接画素との濃度差を算出して、濃度差が所定の値を越える画素をエッジ画素とする“エッジ検出法”、またはソーベルフィルタなどにより１次微分した後に２値化する“微分２値化法”などで検出することができる。
【００５４】
ステップＳ３では、ステップＳ２で検出された円周候補点に対して多段階の円近似を行い、大円の中心位置および半径を検出する。
【００５５】
多段階の円近似について、図３を用いて詳細に説明する。
図２（ｂ）に示したように、基準マーカーＭ１の円周上に部品マーカーＭ２が重なった場合、撮像された画像データはステップＳ２の時点で図３（ａ）のような円周候補点からなる画像が得られる。
【００５６】
この円周候補点に対して円近似を行うと、図３（ｂ）のように、小円部分の影響により、正しい大円の円中心Ｃ１からずれた位置が近似円の円中心Ｃ１’として検出され、半径も大円の半径より小さな半径として検出される。
【００５７】
次に、図３（ｃ）のように、近似円の円周に所定の幅を持たせた円環Ｒを設定し、円周候補点のうち、この円環外に位置する円周候補点を除外する。
【００５８】
円環内の円周候補点を新たな円周候補点とし、これに基づいて、円近似を行う。このとき、大円の円周から大きく外れた候補点は除外されているので、第１の近似円に比べて大円に近い第２の近似円が検出される。第２の近似円に対して円環を設定し、円環外に位置する円周候補点を除外する。
【００５９】
このような、円周候補点に基づく円近似および円環外の候補点の除外を１段階とし、複数回繰り返すことによって、大円を決定する。正確な大円を検出するには、少なくとも２回以上の繰り返しが必要であり、精度と処理量との関係から３〜５回が望ましい。
【００６０】
ステップＳ４では、ステップＳ３で決定した大円内において、小円である部品マーカーＭ２の領域（小円領域）を特定する。
【００６１】
検出された画素の集合領域の面積またはフェレ径などに基づいて小円の存在する領域を特定する。小円領域内には１つの小円を含むようにし、小円が複数ある場合は、小円領域を複数特定する。
【００６２】
ステップＳ５では、ステップＳ４で特定した小円領域内のエッジ画素を小円の円周候補点として検出する。
【００６３】
ステップＳ６では、ステップＳ５で検出された小円の円周候補点に対して多段階の円近似を行い、小円の中心位置および半径を検出する。多段階円近似については、ステップＳ３の大円の円近似と同様に行う。
【００６４】
ステップＳ７では、全ての小円領域について中心位置の検出を行ったか否かを判断し、全て検出していればステップＳ８に進み、検出していない小円領域が残っていればステップＳ５に戻る。
【００６５】
ステップＳ８では、検出された小円が複数あるか否かを判断する。複数あればステップＳ９に進み、１つであればステップＳ１０に進む。
【００６６】
ステップＳ９では、ステップＳ６で検出された小円が妥当であるかどうかを検証する。本実施形態のように、大円と小円が各１つあることが予めわかっている場合に、２以上の小円領域が特定され、２以上の小円が検出されると、１つを除く他の小円は、実際には小円ではなく、大円の欠けや異物を誤って小円として検出した誤検出と考えられる。
【００６７】
なお、１つの小円領域が特定され、１つの小円が検出されたとしても、その小円が誤検出であることも考えられる。したがって、１つの小円であっても、その妥当性を検証するようにしてもよい。
【００６８】
検証方法は、ステップＳ４で検出された小円を構成する画素が、ステップＳ６で検出された小円内に占める割合を算出し、所定の割合以下（たとえば５０％以下）であれば誤検出と判断する。これは、図４に示すように、実際の小円と異物との間で小円を検出したような場合、検出された小円内に含まれる画素は、円周部分に少量存在するだけであって、大部分は大円を構成する画素である。したがって、大円を構成する画素を除く画素が、小円内に占める割合は小さくなるので、この小円が誤検出であることがわかる。また、所定の割合より大きな小円が複数ある場合は、割合が最も大きいものを小円として判断する。小円の数が複数ある場合には、割合の大きいものから順に小円として判断する。
【００６９】
ステップＳ１０では、全ての大円領域について中心位置の検出を行ったか否かを判断し、全て検出していれば処理を終了し、検出していない大円領域が残っていればステップＳ２に戻る。
【００７０】
以上のように、予め大円の中心位置を検出した後、この大円の領域内で小円の中心位置を検出するので、大円の円周上に小円が重なったような場合であっても、高精度で２つの円中心を検出することができる。
【００７１】
図５は、画像処理システム１００の構成を示すブロック図である。画像処理システム１００は、撮像装置１、画像処理装置２、表示装置３を有し、前述のような部品の位置合わせシステムを構成する。
【００７２】
撮像装置１は、ＣＣＤ（電荷結合素子）カメラ１１、Ａ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換器１２、カメラコントローラ１３、Ｄ／Ａ変換器１４およびフレームメモリ１５からなる。ＣＣＤカメラ１１が、被写体、上記の実施形態では基準面および部品を撮像し、受光量をアナログ画像信号として出力する。Ａ／Ｄ変換器１２は、ＣＣＤカメラ１１から出力されたアナログ画像信号をデジタルデータに変換し、デジタル画像データとして出力する。カメラコントローラ１４は、デジタル画像データを１フレームごとにフレームメモリ１５に格納するとともに、表示装置３に表示させるために、Ｄ／Ａ変換器１４に出力する。Ｄ／Ａ変換器は、カメラコントローラ１４から出力されたデジタル画像データを表示装置３に応じたアナログ画像信号に変換して表示装置３に出力する。表示装置３は、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）やＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）ディスプレイなどで実現され、撮像装置１から出力されたアナログ画像信号を表示する。
【００７３】
画像処理装置２は、ＣＰＵ（中央演算処理装置）２１、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ
Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）２２、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）２３およびＩ／Ｏ（Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ）コントローラ２４からなる。ＣＰＵ２１は、ＲＯＭ２３に記憶されている制御プログラムに基づいて画像処理装置２の動作を制御する。処理中の画像データや演算中のデータなどは一時的にＲＡＭ２２に記憶される。Ｉ／Ｏコントローラ２４は、キーボードやマウスなどの入力装置や部品の移動装置などが接続され、これらの入出力データの制御を行う。
【００７４】
ＣＰＵ２１およびＲＯＭ２３は、大円領域特定手段、大円周候補画素検出手段、大円検出手段、小円領域特定手段、小円周候補画素検出手段、小円検出手段および検証手段を構成し、撮像装置２のカメラコントローラ１４を介してフレームメモリ１５から画像データを取得し、前述のフローチャートで示した画像処理を実行する。画像処理によって、２つの円の中心位置が検出され、たとえば、部品の移動距離および移動方向が算出されると、これらのパラメータが移動装置に出力される。移動装置は、取得したパラメータに基づいて部品を移動させて位置合わせを行う。
【００７５】
また、本発明の実施の他の形態は、コンピュータを画像処理装置２として機能させるための画像処理プログラム、および画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。これによって、画像処理プログラムおよび画像処理プログラムを記録した記録媒体を持ち運び自在に提供することができる。
【００７６】
記録媒体は、プリンタやコンピュータシステムに備えられるプログラム読み取り装置により読み取られることで、画像処理プログラムが実行される。
【００７７】
コンピュータシステムの入力手段としては、フラットベッドスキャナ・フィルムスキャナ・デジタルカメラなどを用いてもよい。コンピュータシステムは、これらの入力手段と、所定のプログラムがロードされることにより画像処理などを実行するコンピュータと、コンピュータの処理結果を表示するＣＲＴディスプレイ・液晶ディスプレイなどの画像表示装置と、コンピュータの処理結果を紙などに出力するプリンタより構成される。さらには、ネットワークを介してサーバーなどに接続するための通信手段としてのモデムなどが備えられる。
【００７８】
なお、記録媒体としては、プログラム読み取り装置によって読み取られるものには限らず、マイクロコンピュータのメモリ、たとえばＲＯＭであっても良い。記録されているプログラムはマイクロプロセッサがアクセスして実行しても良いし、あるいは、記録媒体から読み出したプログラムを、マイクロコンピュータのプログラム記憶エリアにダウンロードし、そのプログラムを実行してもよい。このダウンロード機能は予めマイクロコンピュータが備えているものとする。
【００７９】
記録媒体の具体的な例としては、磁気テープやカセットテープなどのテープ系、フレキシブルディスクやハードディスクなどの磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ−Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）／ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ  Ｏｐｔｉｃａｌ）ディスク／ＭＤ（Ｍｉｎｉ  Ｄｉｓｃ）／ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）などの光ディスクのディスク系、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）カード（メモリカードを含む）／光カードなどのカード系、あるいはマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲｅａｄＯｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲｅａｄＯｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュＲＯＭなどの半導体メモリを含めた固定的にプログラムを担持する媒体である。
【００８０】
また、本実施形態においては、コンピュータはインターネットを含む通信ネットワークに接続可能なシステム構成とし、通信ネットワークを介して画像処理プログラムをダウンロードしても良い。なお、このように通信ネットワークからプログラムをダウンロードする場合には、そのダウンロード機能は予めコンピュータに備えておくか、あるいは別な記録媒体からインストールされるものであっても良い。また、ダウンロード用のプログラムはユーザーインターフェースを介して実行されるものであっても良いし、決められたＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ
Ｌｏｃａｔｅｒ）から定期的にプログラムをダウンロードするようなものであっても良い。
【００８１】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、まず大円の中心位置および半径を検出し、検出された中心位置および半径から大円を決定し、決定した大円内で小円の中心位置を検出するので、大円の円周上に小円が重なっている場合でもそれぞれを高精度で検出することができる。
【００８２】
また本発明によれば、２値化処理による画素の分離と、画素集合の特徴量とから大円領域を特定するので、容易かつ高精度で領域特定ができる。
【００８３】
また本発明によれば、画素の集合の面積およびフェレ径によって円の存在する領域を特定するので、異物やノイズを円として検出する誤検出を防止することができる。
【００８４】
また本発明によれば、中心位置および半径の検出と、新たな円周候補画素の決定とを繰り返すことで、円周が欠けていたり、他の円周が重なっている場合でも、高精度で円の中心位置を検出することができる。
【００８５】
また本発明によれば、一旦検出された小円に対して妥当性を検証することで、より高精度に円の中心位置を検出することができる。
【００８６】
また本発明によれば、上記の画像処理方法をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム、および画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体として提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の画像処理方法を示すフローチャートである。
【図２】位置合わせ用マーカーの概略図である。
【図３】多段階の円近似の手順を示す図である。
【図４】誤検出した小円の例を示す図である。
【図５】画像処理システム１００の構成を示すブロック図である。
【図６】欠けやバリを伴う部品の例を示す図である。
【図７】従来の円中心位置検出処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１  撮像装置
２  画像処理装置
３  表示装置
１１  ＣＣＤカメラ
１２  Ａ／Ｄ変換器
１３  カメラコントローラ
１４  Ｄ／Ａ変換器
１５  フレームメモリ
２１  ＣＰＵ
２２  ＲＡＭ
２３  ＲＯＭ
２４  Ｉ／Ｏコントローラ
１００  画像処理システム
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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