(57)【要約】【課題】撮影対象画像の輪郭全体を、より正確に検出するめの画像の中心位置検出方法を提供する。【解決手段】蓋付き容器１，４の撮影対象画像の中心位置を検出する方法であって、撮影対象画像の直交座標データから対象画像の仮中心位置を求めた後、この仮中心位置に基づき当該撮影対象画像の直交座標データを極座標データ（ｒ，θ）に変換し、次に極座標に変換された対象画像の輪郭を少なくとも一次のフーリエ級数を用いた曲線Ｓにて近似するとともに、この近似曲線における振幅が最大を示す方位および当該方位に係る振幅Ａを検出し、次に上記仮中心位置を、上記検出された方位で且つ上記振幅量でもってその振幅の最大値が減るように移動させて、対象画像の本中心位置を求める方法である。【選択図】      図５
2004198266.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
円形状の撮影対象画像の中心位置を検出する方法であって、
撮影対象画像の直交座標データから撮影対象画像の仮中心位置を求めた後、この仮中心位置に基づき当該撮影対象画像の直交座標データを極座標データに変換し、
次に極座標に変換された対象画像の輪郭を少なくとも一次のフーリエ級数を用いた曲線にて近似するとともに、この近似曲線における振幅が最大または最小を示す方位および当該方位に係る振幅を検出し、
次に上記仮中心位置を、上記検出された方位で且つ上記振幅量でもってその振幅の最大値が減るように、または最小値が増えるように移動させて、撮影対象画像の本中心位置を求めることを特徴とする画像の中心位置検出方法。
【請求項２】
請求項１に記載の中心位置検出方法を用いて、形状に関する特徴部を有する物体の方位を検出する方法であって、
物体の本中心位置に基づき当該物体に係る撮影対象画像の直交座標データを極座標データに変換し、
次に予め求められた特徴部を有する物体に係る参照画像の極座標データと上記変換により得られた対象画像の極座標データとを比較して、両特徴部同士のずれ角を求めることにより、物体の方位を検出することを特徴とする物体の方位検出方法。
【請求項３】
請求項１に記載の中心位置検出方法を用いて、形状に関する特徴部をそれぞれ有する少なくとも２個の物体が一体的に結合された複合物体における物体同士の方位のずれを検出する方法であって、
複合物体の本中心位置に基づき当該複合物体に係る撮影対象画像の直交座標データを極座標データに変換し、
次に予め求められた特徴部を有する各物体に係る参照画像の極座標データと上記変換により得られた各物体の極座標データとをそれぞれ比較して、各物体における特徴部のずれ角を求めた後、これら求められた物体同士のずれ角を求めることにより、複合物体における物体同士のずれ角を検出することを特徴とする複合物体のずれ角検出方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像の中心位置検出方法、物体の方位検出方法および複合物体のずれ角検出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、投影形状が円形状である物体の方向すなわち方位を自動的に検出する場合、ＣＣＤカメラにより当該物体を撮影するとともに、この撮影対象画像に画像処理を施し、その特徴部を検出することにより行われている。
【０００３】
例えば、撮影対象画像が円形（真円）であるという性質を利用して極座標変換を行い、この極座標変換された撮影画像データと予め求められた極座標に係る同一形状の特徴部の参照画像データとを比較することにより、その方位を求める方法がある（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
一方、特許文献２には、真珠の輪郭形状（真円であることは稀である）を検査する方法において、極座標変換を行う中心を求める方法が開示されている。この検査方法では、真珠の輪郭形状が求められるのであるが、真珠に突出部が在る場合、その突出部による影響を除去しようとするものである。
【０００５】
すなわち、まず撮影対象画像の重心を求め、次にこの求められた重心を中心とする極座標変換を行ってその輪郭データを求め、次に所定角度おきの半径値同士の差を求めるとともに、この差が所定値を超えるている部分を突出部（突出し）と判断し、そしてこの突出部を除去した（突出部の始点と終点の直前の半径に置き替えた）輪郭データでもって再度対象画像の重心を求め、再度、極座標変換し検査するようにした方法が開示されている。つまり、真珠の表面に在る突出部が、画像の変換中心を求める際に悪影響を及ぼすために、それを取り除く処理を行っている。
【０００６】
【特許文献１】
特開平１１−２５９６５７号公報
【０００７】
【特許文献２】
特開平８−２０１０３３号公報
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、撮影対象が円形状であるが真円ではなく、なお且つ対象ごとに形状にばらつきがある場合や、真円ではあるが照明むらや、明るすぎ、暗すぎ（照度不良）などにより撮影画像中の対象画像が真円とならず、対象ごとに形状にばらつきが生じる場合では、変換の中心が一定でないため、これを用いた極座標変換画像による参照画像との比較において、照合度が低下する原因となる。これに特許文献２の検査方法における重心を再度求める方法を適用するには、下記のような問題がある。
【０００９】
上記検査方法においては、この処理は、所定のしきい値と比較して、このしきい値を上回っている部分を突出部とし、そして突出部の始点の半径に置き替えることで突出部を除去している。
【００１０】
この処理によると、突出部を検出するために用いられるしきい値の大きさと所定角度とに、除去後の形状が依存することになる。つまり、再度、求める重心に影響を与えることになり、しきい値が大きいと再度求める重心の位置は、始めよりも改善されるものの限界がある。また、逆に、しきい値を小さくすると、対象物品の形状次第では、大部分が除去の対象になることも考えられ、やはり、限界がある。すなわち、しきい値の設定が難しいといえ、定形品を対象とする場合も、対象毎にしきい値を定める必要がある。
【００１１】
また、特徴部を検出して正しく除去するために、物体の全体、すなわち撮影対象画像の輪郭全体を正確に検出できるように、照明むらを極力なくす必要がある。
【００１２】
そこで、本発明は、少々の照明むらや、対象物体の形状そのものによる極座標変換の中心検出の困難さを低減するとともに、撮影対象画像の方位や、参照画像とのパターンマッチングなどの画像処理を行いやすくするための画像の中心位置検出方法、並びにこの中心位置検出方法を用いた物体の方位検出方法および複合物体のずれ角検出方法を提供することを目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明の画像の中心位置検出方法は、円形状の撮影対象画像の中心位置を検出する方法であって、
撮影対象画像の直交座標データから撮影対象画像の仮中心位置を求めた後、この仮中心位置に基づき当該撮影対象画像の直交座標データを極座標データに変換し、次に極座標に変換された対象画像の輪郭を少なくとも一次のフーリエ級数を用いた曲線にて近似するとともに、この近似曲線における振幅が最大または最小を示す方位および当該方位に係る振幅を検出し、次に上記仮中心位置を、上記検出された方位で且つ上記振幅量でもってその振幅の最大値が減るように、または最小値が増えるように移動させて、撮影対象画像の本中心位置を求める方法である。
【００１４】
上記の中心位置検出方法によると、円形状の撮影対象画像の輪郭を極座標系にて表す際に、まず仮中心位置に基づき極座標データを求めた後、その輪郭をフーリエ級数の一次正弦曲線により近似するとともに、この近似曲線に基づき撮影対象画像の中心位置を補正することにより、撮影対象画像本来の中心にほぼ等しい本中心位置を求めるようにしたので、比較的容易に本中心位置が得られるとともに、より正確に、撮影対象画像の輪郭を検出することができ、また対象物体の形状が変わっても、特に設定を行うことなく利用することができる。
【００１５】
また、本発明の物体の方位検出方法は、上記対象画像の中心位置検出方法を用いて、形状に関する特徴部を有する物体の方位を検出する方法であって、
物体の本中心位置に基づき当該物体に係る撮影対象画像の直交座標データを極座標データに変換し、次に予め求められた特徴部を有する物体に係る参照画像の極座標データと上記変換により得られた撮影対象画像の極座標データとを比較して、両特徴部同士のずれ角を求めることにより、物体の方位を検出する方法である。
【００１６】
さらに、本発明の複合物体のずれ角検出方法は、上記対象画像の中心位置検出方法を用いて、形状に関する特徴部をそれぞれ有する少なくとも２個の物体が一体的に結合された複合物体における物体同士の方位のずれを検出する方法であって、
複合物体の本中心位置に基づき当該複合物体に係る撮影対象画像の直交座標データを極座標データに変換し、次に予め求められた特徴部を有する各物体に係る参照画像の極座標データと上記変換により得られた各物体の極座標データとをそれぞれ比較して、各物体における特徴部のずれを求めた後、これら求められた物体同士のずれを求めることにより、複合物体における物体同士のずれ角を検出する方法である。
【００１７】
上記物体の方位検出方法または複合物体のずれ角検出方法によると、形状に関する特徴部を有する物体の方位または複合物体のずれ角を、それぞれ特徴部に基づき参照画像を用いて検出する際に、上記画像の中心位置検出方法を用いたので、参照画像との相関性が向上し、より正確に、物体の方位または複合物体における物体同士のずれ角を検出することができる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態に係る画像の中心位置検出方法、物体の方位検出方法および複合物体のずれ角検出方法について説明するが、画像の中心位置検出方法および物体の方位検出方法については、複合物体のずれ角検出方法に含まれるため、以下の説明では、複合物体のずれ角検出方法について、図１〜図５に基づき説明する。
【００１９】
本実施の形態においては、ずれ角検出方法の対象となる複合物体（以下、物体とも称す）を、液体用の蓋付き容器として説明する。
図１に示すように、この液体用容器（例えば、食料油、飲料水、洗剤などの容器）１は、例えばその頂部に口部２が形成されるとともに、上部に把手３が一体的に設けられたものであり、また口部２に取り付けられる蓋４はヒンジ式にされている。すなわち、容器１および蓋４については、それぞれ方向性を有しており、本来、把手３と蓋４の取付用ヒンジ部（蓋側の特徴部である）５とが同一の方位（以下、方向という場合もある）となるように、容器１に対して蓋４を取り付ける必要があり、本実施の形態に係る発明の要旨は、この容器１に対する蓋４の取付方向のずれ角を、カメラ装置および撮影対象画像の画像処理手段、算出、変換などの各種手段を用いて自動的に検出することにある。なお、複合という語句は、容器１と蓋４とから構成されている（一体的に結合されている）という意味で用いている。また、容器１と蓋４とのずれ角を検出するのに、容器１側の特徴部として、容器成形時にできる把手３の中央の外周面に且つ上下方向で形成された一対の溝部（勿論、溝部以外であってもよい）６が用いられる。
【００２０】
以下、蓋付き容器１，４における容器１と蓋４とのずれ角の検出方法を、図３〜図５に基づき説明するが、この検出方法の中で、ずれ角検出装置についても、図２に基づき併せて説明する。
【００２１】
まず、図２において、図示しない照明を、例えば蓋の下側で且つ容器の上面に均一に照射することで、容器を明るくして蓋と背景とが暗くなるようになし、背景と容器、および容器と蓋の各領域の明るさにメリハリをつける。
【００２２】
次に、ＣＣＤカメラ（カメラ装置）１１により、蓋付き容器１，４を上方から撮影することで、直交座標系（ｘ−ｙ）上での画像データ、すなわち直交座標データ（以下、直交画像データと称す）が得られる。その直交画像データが２値化処理手段１２に取り込まれて２値化処理が行われた後、この直交画像データが仮中心位置算出手段１３に入力され、２値化後の撮影対象画像の仮中心位置が算出される。なお、カメラ装置１による撮影画像内における検出の対象となる物体に相当する領域の部分画像を撮影対象画像と称する。
【００２３】
ここで、２値化処理に用いるしきい値は、複合物体を構成する物体のうち、より真円に近い方（ここでは蓋４が検出の対象である）の輪郭について他の部分と区別できるような値を用いることが望ましい（なお、ここでは、背景と容器、および容器と蓋の明るさにメリハリをつけているため、２値化の１つのしきい値で背景と容器、および容器と蓋の画像を切り分けることができる）。また、仮中心位置は、公知の手法を用いることにより求めることができ、例えば２値化後の撮影対象画像の重心を求めることにより得られる。
【００２４】
次に、上記直交画像データが第１座標変換手段１４に入力され、ここで仮中心位置を原点とし、所定方向を基準とする極座標系（ｒ−θ）に変換されて、図４に示すような極座標上での画像データすなわち極座標データ（以下、極画像データと称す）が得られる（図４では、蓋を実線で、容器を破線で示しているが、上記手順では蓋部分のみ現われる）。なお、直交画像データと極画像データとの関係式を下記の（１）式に示しておく。但し、（１）式中、Ｄ（ｘ，ｙ）は直交座標系上での座標位置を示し、Ｐ（ｉ，ｊ）（ｉ＝１〜Ｍ，ｊ＝１〜Ｎ）は極座標系上での座標位置を示し、Ｄ（ｘｃ，ｙｃ）は直交座標上での極座標展開に利用する仮の中心位置、Ｎは極座標における角度方向画素数、Ｍは極座標における半径方向画素数を示す。
【００２５】
【数１】
2004198266.tif 000003
2004198266.tif 000004
次に、この極画像データが曲線近似手段１５に入力され、ここで、マスク処理にて蓋のみの画像と容器のみの画像が取り出され、それぞれ画素明度積算処理またはエッジ処理が施されて輪郭が抽出され、蓋と容器それぞれについての画像の輪郭が多次の正弦関数および余弦関数よりなるフーリエ級数にて近似される（離散フーリエ級数展開処理が行われる）。すなわち、輪郭を基準方向Ｒから所定の角度方向（図３の反時計回り）θにＮ個に分割した際の各画素における半径方向での座標値をｒｊ（ｊ＝１〜Ｎ）で表すと、輪郭は下記の（２）式に示されるようなフーリエ級数にて近似することができる。
【００２６】
【数２】
2004198266.tif 000005
2004198266.tif 000006
なお、ｉ＝１，・・・，ｎとしているのは、ｉ＝０（ゼロ次）である直流成分を除き、輪郭が半径方向で変化している波打ち成分だけを考慮したためである。このように、ｎ次のフーリエ級数（近似曲線）にて対象画像の輪郭が近似される。
【００２７】
ところで、上記（２）式における波打ち成分である右辺第２項を、ａｉおよびｂｉで表すと、近似曲線の振幅Ａｉと位相φｉは、下記の（３）式および（４）式にて表され、これらを用いると、近似曲線ｒ（θ）は、下記の（５）式にて表される。
【００２８】
【数３】
2004198266.tif 000007
2004198266.tif 000008
そして、上記（５）式にて示された近似曲線、特に、その内の一次に係る近似曲線（ｃｏｓθとｓｉｎθとにより表されたもの）が、本中心位置算出手段１６に入力され、ここで最初に求められた仮中心位置が補正されて、撮影対象画像本来の中心にほぼ等しい本中心位置が算出される。
【００２９】
すなわち、この本中心位置算出手段１６では、一次近似曲線の最大振幅が検出されるとともに、その最大振幅となる角度θｍａｘが検出され、そして上記仮中心位置が、この最大となる角度θｍａｘとは反対側である最小振幅となる角度θｍｉｎでもって且つその半径方向に沿って振幅分の距離だけプラス方向（増える方向）で移動させられて本中心位置とされる。逆に、振幅の最大方向の角度で移動させる場合には、振幅分の距離だけマイナス方向（減る方向）に移動させられる。なお、ここでは、一次近似曲線の最大振幅を検出するようにしたが、最小振幅を検出することにより、本中心位置を算出することもできる。
【００３０】
このように、フーリエ級数における一次近似曲線を用いて仮中心位置を補正するようにしたのは、下記の理由による。
すなわち、真円も極座標変換をする際に中心位置がずれると、対象画像の輪郭が波打ち状態となるが、この波打ち状態を良く表しているのが一次近似曲線であり、しかも、その振幅の値がずれ量であるため、この振幅を無くす方向に中心位置を移動させることにより、中心位置のずれに起因する誤差を無くすことができるからである。
【００３１】
つまり、本中心位置の算出に利用する物体（ここでは蓋４）のように真円を主体とし周囲に凸部や凹部を有すると見なせる形状（円形状と見なす）は、上記主体部以外は二次以上の近似曲線として表れることによる。
【００３２】
次に、上記本中心位置算出手段１６にて算出された本中心位置を第２座標変換手段（第１座標変換手段を使用してもよい）１７に入力し、ここで、再度、本中心位置に基づき直交画像データを極画像データに変換する。
【００３３】
例えば、蓋４について、補正前と補正後の極画像データを比較した図を、図５に示しておく。図５の（ａ）に示すように、蓋４の輪郭Ｓが大きく波を打っていたのに対して、補正後にあっては、蓋４の輪郭Ｓ′がほぼ直線となり、極座標系における中心位置、すなわち変換中心がより正しい位置に補正されたことが分かる。なお、図５において、容器の輪郭を破線にて示す。
【００３４】
このように、より正確な座標変換中心（本中心位置）でもって、蓋付き容器１，４の直交画像データが再度極画像データに変換されると、ずれ角検出手段１８にて容器１に対する蓋４の取付状態、すなわち両者のずれ角が検出される。
【００３５】
以下、このずれ角の検出方法をずれ角検出手段とともに説明する。
このずれ角検出方法では、予め、同一の方法で求められた容器１および蓋４についての正規（良好な）の撮影対象画像に基づき極座標にて表された特徴部を中心とした部分的な参照画像が用いられる。
【００３６】
すなわち、このずれ角検出手段１８には、正規の取付状態の蓋付き容器１，４が基準方位（例えば、θがゼロである半径直線）に向けられ、上記と同様に本中心位置の算出を行った後、本中心位置で、再度、極座標変換された極画像をしきい値で２値化し、それぞれ２値化された極画像中の特徴部を参照画像データとして記憶（格納）するとともにその位置データも記憶する参照データ記憶部２１と、上記容器１および蓋４についての極画像データと上記参照画像データとのパターンマッチングを行い、両画像の特徴部同士のずれをそれぞれ求める方位検出部２２と、この方位検出部２２にて求められた容器１および蓋４の特徴部である溝部６およびヒンジ部５の方位を入力して両者のずれ角を検出するずれ角検出部２３とが具備されている。
【００３７】
容器１について説明すると、上述したように、容器１の特徴部は溝部６で、それを中心とする部分的な画像が参照画像データとなる。容器１の極画像データおよび参照データ記憶部２１からその参照画像データが方位検出部２２に入力されると、ここで両者のパターンマッチングが行われ、互いの特徴部である溝部６同士のずれ角、すなわち基準方位に対するずれ角が検出される。そして、容器１と同様に、蓋４についても、特徴部であるヒンジ部５を中心とする部分的な画像が参照画像データとして位置データとともに記憶され、蓋４の極画像データとのパターンマッチングにより、互いの特徴部であるヒンジ部５同士のずれ角が検出される。
【００３８】
なお、パターンマッチングの際には、記憶された位置データをもとにサーチする位置が限定され、効率化が図られる。
次に、これら検出されたずれ角がずれ角検出部２３に入力されて、両ずれ角同士の差が、容器１に対する蓋４の取付方向のずれ角として検出される。
【００３９】
このようにして、ほぼ円形に近い容器１および蓋４をＣＣＤカメラ１１により撮影するとともにこの撮影された画像データ（勿論、対象画像データである）を直交座標データから極座標データに変換させて、容器１および蓋４の特徴部すなわち溝部６およびヒンジ部５を自動的に検出する際に、極座標上での対象画像の輪郭をフーリエ級数を用いて近似するとともに、その一次に係る近似曲線を用いて極画像データを求める際の中心（極座標の原点）を補正するようにしたので、輪郭の変化を半径方向の変化幅の大きさに着目するしきい値を用いる方法と比べて、より正確に上記中心を求めることができ、またより正確に、撮影対象画像の輪郭を抽出することができ、また参照画像を用いて特徴部である溝部６および蓋４の方位（方向）を検出する際に、より正確に、方位を検出することができる。さらに、溝部６が形成された容器１に、ヒンジ部５を有する蓋４が取り付けられた蓋付き容器１，４における、両者の取付方向のずれ角、すなわちずれの程度を検出することにより、取付角度差が過大な不良品を自動的に且つ正確に判定することができる。
【００４０】
なお、上記実施の形態にて述べた各手段については、本発明の要旨に係る部分を機能に着目して説明したものであり、勿論、必要に応じて、手段同士が統合されるものであり、２値化については、直交画像データに対して行っても、また極画像データに対して行ってもよい。
【００４１】
ところで、上記実施の形態においては、複合物体のずれ角検出方法について説明したが、単に、特徴部を介して物体の方位を検出する方法（請求項２に対応するもの）とすることもできる。
【００４２】
この場合の構成としては、図６に示すように、カメラ装置１１、２値化処理手段１２、仮中心位置算出手段１３、第１座標変換手段１４、曲線近似手段１５、本中心位置算出手段１６、第２座標変換手段１７および方位検出手段３０により構成されるとともに、この方位検出手段３０については、参照データ記憶部３１および方位検出部３２により構成される。なお、この方位検出手段３０は、上記実施の形態のずれ角検出手段１８におけるずれ角検出部２３を省略した場合に相当する。
【００４３】
また、上記実施の形態においては、複合物体のずれ角検出方法について説明したが、カメラ装置１１、２値化処理手段１２、仮中心位置算出手段１３、第１座標変換手段１４、曲線近似手段１５および本中心位置算出手段１６を用いることにより、物体の撮影対象画像の中心位置をより正確に検出することができる。すなわち、対象画像の中心位置検出方法（請求項１に対応するもの）を提供することができる。
【００４４】
この対象画像の中心位置検出方法の他の適用例としては、例えばボタン型電池の中心位置を検出する場合に最適である。
具体的に説明すれば、電池の製造工程において、完成した電池の表面に傷などの不良箇所があるか否かを自動的に検査する場合、その表面に刻印された文字・模様などを用いて撮影対象画像の方位を検出し、この方位を補正した撮影対象画像と正規の電池の表面とのパターンマッチングが行われる。円形の物体同士のパターンマッチングを撮影画像にて行う場合、円の中心と方位を検出すれば、中心を回転軸として方位分を回転させて参照画像とのパターンマッチングを行うが、中心の誤差は方位の誤差にはね返るとともに、パターンマッチングの精度にも影響を及ぼすため、精度の良いパターンマッチングを行うためには、極座標への変換中心位置を正確に求める必要があり、上述した対象画像の中心位置検出方法は、この要求に、十分、応えられる方法である。これは、ボタン型電池は、ほぼ真円ではあるが、抽出される輪郭が照明むらの影響を受けることによる。
【００４５】
そして、精度良い中心位置が求まれば、先の実施の形態と同様に、特徴部の位置を求めて方位を検出することになるが、同様の処理で、電池と背景の画像を分離し極画像データを作成するとともに、特徴部である極性を表す「＋」を含んだ部分的な参照画像を自前に記憶しておき（図８の破線囲み部参照）、それを方位方向にずらせて特徴部のパターンマッチングを行い方位を検出し、求められた中心位置と方位とによりパターンマッチングが行われ、不良箇所の検出が行われる。先の実施の形態でも同じであるが、特徴部を含んだ部分的な参照画像の極画像中におけるパターンマッチングの際に、極座標系に展開する中心が正確な（正規の画像における同じ点との一致度が高い）ほど、上記部分的な参照画像を方位方向（θ軸）にずらせてパターンマッチングを行えば、精度良いマッチング結果が得られる。つまり、半径方向へずらす処理が不要となるため、処理速度を向上できるというメリットもある。
【００４６】
また、上記実施の形態においては、物体として投影形状が円形状のものとして説明したが、この円形状には、真円、真円に近い円形、楕円形が含まれる。
また、上記実施の形態において、複合物体を、投影形状が円形に近い把手３を有する容器１に、方向性を有するヒンジ式の円形状の蓋４が取り付けられたものとして説明したが、このものに限定されるものではなく、その外周に特徴部を有する物体、すなわち方向性を有するような物体、およびこれら物体を組み合わせたものに適用することができる。
【００４７】
また、上記実施の形態においては、物体の特徴部を、外形が突出する部分、すなわち容器の把手、蓋のヒンジ部の場合について説明したが、逆に、外形が内側に凹んだ部分であっても、上述した物体の方位検出方法および複合物体の方位検出方法を適用することができる。
【００４８】
さらに、上記実施の形態においては、参照画像および撮影対象画像については、２値化されたものでパターンマッチングを行うようにしていたが、必ずしも、２値化したものでなくてもよい。
【００４９】
【発明の効果】
以上のように本発明の画像の中心位置検出方法によると、円形状の撮影対象画像の輪郭を極座標系にて表す際に、まず仮中心位置に基づき極座標データを求めた後、その輪郭をフーリエ級数の一次正弦曲線により近似するとともに、この近似曲線に基づき撮影対象画像の中心位置を補正することにより、撮影対象画像本来の中心にほぼ等しい本中心位置を求めるようにしたので、比較的容易に本中心位置が得られるとともに、より正確に、撮影対象画像の輪郭を検出することができる。
【００５０】
また、物体の方位検出方法または複合物体のずれ角検出方法によると、形状に関する特徴部を有する物体の方位または複合物体のずれ角を、それぞれ特徴部に基づき参照画像を用いて検出する際に、上記画像の中心位置検出方法を用いたので、より正確に、物体の方位または複合物体における物体同士のずれ角を検出することができる。
【００５１】
さらに、本発明の各検出方法においては、撮影画像中の撮影対象画像の輪郭、すなわち対象物体の輪郭全体を曲線で近似するようにしているため、たとえ照明むらがある場合や、形状にばらつきがある場合でも、その影響が輪郭全体に対して部分的であれば、その影響を軽減することができ、したがって対象物体の中心を正確に求めることができるので、後の画像処理については、その中心を用いることにより、行いやすくなる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係るずれ角検出方法の対象物体の外観図であり、（ａ）は側面図、（ｂ）は平面図である。
【図２】同実施の形態に係るずれ角検出装置の概略構成を示すブロック図である。
【図３】同ずれ角検出方法を説明するための蓋付き容器の直交画像データを示す。
【図４】同ずれ角検出方法を説明するための蓋の極画像データを示す。
【図５】同ずれ角検出方法を説明するための蓋の直交画像データを示し、（ａ）は補正前のデータ、（ｂ）は補正後のデータを示す。
【図６】本発明の実施の形態に係る物体の方位検出装置の概略構成を示すブロック図である。
【図７】本発明の実施の形態に係る画像の中心位置検出方法の対象物体である電池の平面図である。
【図８】同画像の中心位置検出方法を説明するための電池の極画像データを示す。
【符号の説明】
１      容器
３      把手
４      蓋
５      ヒンジ部
１１      カメラ装置
１２      ２値化処理手段
１３      仮中心位置算出手段
１４      第１座標変換手段
１５      曲線近似手段
１６      本中心位置算出手段
１７      第２座標変換手段
１８      ずれ角検出手段
２１      参照データ記憶部
２２      方位検出部
２３      ずれ角検出部
３０      方位検出手段
３１      参照データ記憶部
３２      方位検出部
【図１】
2004198266.tif 000009
【図２】
2004198266.tif 000010
【図３】
2004198266.tif 000011
【図４】
2004198266.tif 000012
【図５】
2004198266.tif 000013
【図６】
2004198266.tif 000014
【図７】
2004198266.tif 000015
【図８】
2004198266.tif 000016