(57)【要約】【課題】限られた計算能力であっても、対象物の位置を比較的高速でしかも正確に検出する。【解決手段】画像位置検出装置１は、撮像手段２０を用いて得られた画像データを、対象物の画像のデータとそれ以外のデータとに分けて２値化する２値化手段３と、演算処理手段４とを備える。演算処理手段４は、画像データのＹ軸方向に沿って延びるラインをＸ軸の両端間に多数設定し、各ラインごとに２値化した対象物の画素数を計数して、計数値が最大のラインを求めて対象物のＸ軸方向における中心位置ＭＡＸＬＸとする一方、画像データのＸ軸方向に沿って延びるラインをＹ軸の両端間に多数設定し、各ラインごとに２値化した対象物の画素数を計数して、計数値が最大のラインを求めて対象物のＹ軸方向における中心位置ＭＡＸＬＹとし、ＭＡＸＬＸとＭＡＸＬＹとの交点を求めて対象物の中心位置とする。【選択図】      図２
2004252817.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定の対象物を含む画像データを画像処理して前記対象物の位置を検出する画像位置検出方法において、
前記画像データを、前記対象物の画像領域内にある第１の画素と前記対象物の画像領域外にある第２の画素とからなる２値画像データに変換する２値化ステップと、
前記２値画像データを、第１の方向に延びる複数の第１のラインで分割して該第１のライン毎に含まれる前記第１の画素の数を計り、含まれる前記第１の画素の数が最大となる前記第１のラインを最大第１ラインとして検出すると共に、前記２値画像データを、第２の方向に延びる複数の第２のラインで分割して該第２のライン毎に含まれる前記第１の画素の数を計り、含まれる前記第１の画素の数が最大となる前記第２のラインを最大第２ラインとして検出し、前記最大第１ラインと前記最大第２ラインとの交点を前記対象物の位置とする演算処理ステップと、
を備えたことを特徴とする画像位置検出方法。
【請求項２】
特定の対象物を含む画像データを画像処理して前記対象物の位置を検出する画像位置検出装置において、
前記画像データを、前記対象物の画像領域内にある第１の画素と前記対象物の画像領域外にある第２の画素とからなる２値画像データに変換する２値化手段と、
前記２値画像データを、第１の方向に延びる複数の第１のラインで分割して該第１のライン毎に含まれる前記第１の画素の数を計り、含まれる前記第１の画素の数が最大となる前記第１のラインを最大第１ラインとして検出すると共に、前記２値画像データを、第２の方向に延びる複数の第２のラインで分割して該第２のライン毎に含まれる前記第１の画素の数を計り、含まれる前記第１の画素の数が最大となる前記第２のラインを最大第２ラインとして検出し、前記最大第１ラインと前記最大第２ラインとの交点を前記対象物の位置とする演算処理手段と、を備えたことを特徴とする画像位置検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、撮像手段を搭載した例えばペット型の自律ロボット等に用いて、対象物の認識に適用可能な画像位置検出方法及び画像位置検出装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、撮像手段により得られた画像データを処理して対象物を認識する認識装置が種々提案されており、特に、色により対象物の特徴量を抽出してその対象物を認識する装置の一例が特許文献１に記載されている。
【０００３】
【特許文献１】
特開平８−１３８０２８号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来のこの種の認識装置は、得られた画像データに対して領域分割やパターン認識等を実行して対象物の位置を特定するものであるので、計算量が膨大であり、ペットロボット等に搭載される処理能力がそれ程高くないＣＰＵでは、その処理に長時間を要してしまうという問題があった。
【０００５】
また、この計算量を減らすために処理を簡略化し、対象物の重心を計算する方法も提案されている。しかしながら、この方法においては、対象物の個数が多いと検出位置のずれが大きくなってしまうという問題があった。
【０００６】
そこで、本発明が解決しようとする課題は、画像データ上における対象物の位置を高速でしかもより正確に検出することのできる画像位置検出方法及び画像位置検出装置を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明は上記課題を解決するものであって、請求項１に係る発明は、特定の対象物を含む画像データを画像処理して前記対象物の位置を検出する画像位置検出方法において、前記画像データを、前記対象物の画像領域内にある第１の画素と前記対象物の画像領域外にある第２の画素とからなる２値画像データに変換する２値化ステップと、前記２値画像データを、第１の方向に延びる複数の第１のラインで分割して該第１のライン毎に含まれる前記第１の画素の数を計り、含まれる前記第１の画素の数が最大となる前記第１のラインを最大第１ラインとして検出すると共に、前記２値画像データを、第２の方向に延びる複数の第２のラインで分割して該第２のライン毎に含まれる前記第１の画素の数を計り、含まれる前記第１の画素の数が最大となる前記第２のラインを最大第２ラインとして検出し、前記最大第１ラインと前記最大第２ラインとの交点を前記対象物の位置とする演算処理ステップと、を備えた画像位置検出方法である。
【０００８】
請求項２に係る発明は、特定の対象物を含む画像データを画像処理して前記対象物の位置を検出する画像位置検出装置において、前記画像データを、前記対象物の画像領域内にある第１の画素と前記対象物の画像領域外にある第２の画素とからなる２値画像データに変換する２値化手段と、前記２値画像データを、第１の方向に延びる複数の第１のラインで分割して該第１のライン毎に含まれる前記第１の画素の数を計り、含まれる前記第１の画素の数が最大となる前記第１のラインを最大第１ラインとして検出すると共に、前記２値画像データを、第２の方向に延びる複数の第２のラインで分割して該第２のライン毎に含まれる前記第１の画素の数を計り、含まれる前記第１の画素の数が最大となる前記第２のラインを最大第２ラインとして検出し、前記最大第１ラインと前記最大第２ラインとの交点を前記対象物の位置とする演算処理手段と、を備えた画像位置検出装置である。
【０００９】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の形態を、図１乃至図１４を用いて説明する。
図１は、本発明の画像位置検出装置の一実施例を組み込んだペットロボットを示す斜視図であり、このロボット１０は、胴体部１１、頭部１２および４本の脚部１３で構成される。頭部１２は、図示しない２自由度のアクチュエータを介して胴体部１１に取り付けてあり、左右および上下に動かせるように構成されている。この種のアクチュエータおよびその駆動機構は周知のものが利用可能であり、詳細な説明は省略する。
【００１０】
頭部１２の鼻先に相当する先端部には、撮像手段としてのビデオカメラ２０が取り付けてあり、また、目に相当する部分には赤外線受光部２１が取り付けられ、さらに、耳に相当する部分にはマイクロホン２２が取り付けてあり、画像、赤外線及び音の情報を入力し、それらの情報をデータとして送出することができるようになっている。また、胴体部１１の胸に相当する部分には、スピーカ２３が取り付けてあり、音を出力することができる。背中の部分には、躾ボタン２４が取り付けてある。
【００１１】
４本の脚部１３は、図示しない必要数の自由度のアクチュエータを介して胴体部１１に取り付けてあり、４足での自律歩行が可能で自身の姿勢も制御できるように構成されている。この種のアクチュエータおよびその駆動機構も周知のものが利用可能であり、詳細な説明は省略する。そして、前脚部１３の先端部分には、タッチセンサ２５が取り付けてある。
【００１２】
このロボット１０は、ビデオカメラ２０から送出された画像データを、例えば胴体部１１の内部に設置されるＣＰＵに送り、このＣＰＵにおいて必要な演算処理を行うことで対象物の位置を検出し、その対象物の位置に応じて各部のアクチュエータを駆動させたり、スピーカ２３から音を出力させたりすることができる。例えば、好きな色のボールを対象物として検出したときにはこれを追いかけたり、特定の色のボールを対象物として検出したときには周囲に知らせる音を発したりすることが可能なように構成されている。
【００１３】
図２は、本発明による画像位置検出装置の一実施の形態を示すブロック図である。この画像位置検出装置１は、ビデオカメラ２０から送出された画像データを処理して、その画像データに含まれる特定の対象物の位置を検出するものである。そのため、画像位置検出装置１は、画像入力ポート２と、２値化手段としての機能を有する画像データ処理部３と、演算処理手段としての機能を有する全体制御部４と、補正手段としての機能を有する動作制御部５とを備えている。
【００１４】
ビデオカメラ２０からは、画像データである輝度信号（Ｙ）および色差信号（Ｕ，Ｖ）と、同期信号Ｖ，Ｈが出力され、画像入力ポート２は、この同期信号Ｖ、Ｈに同期して、画像データ（Ｙ，Ｕ，Ｖ）を取り込むようになっている。
【００１５】
画像データ処理部３は、画像入力ポート２で取り込んだ画像データ（ＹＵＶ値）を、下記の変換式にしたがって、各画素ごとにＲＧＢ値に変換する。
Ｒ＝Ｙ          ＋１．４０２Ｖ
Ｇ＝Ｙ−０．３４４Ｕ−０．７１４Ｖ
Ｂ＝Ｙ＋１．７７２Ｕ
【００１６】
また、画像データ処理部３は、ＲＧＢ値に変換した画像データを、対象物の画像のデータとそれ以外のデータとに分けて２値化する。すなわち、黄色のテニスボールを識別する場合、識別する色を黄色と設定しておき、画像データ（ＲＧＢ値）を、各画素ごとに対象物の画像の色（この場合は黄色）とそれ以外の色とに分けて、黄色は１、それ以外は０を付与して２値化する。これにより黄色のテニスボールを識別することができる。
【００１７】
全体制御部４は、画像データの２値化情報に基づいて、全体制御プログラムにしたがって対象物の中心位置を求める演算処理（詳細は後述する）を行い、求めた対象物の中心位置に対応して、ロボット１０の各部の動作を決定するものである。全体制御部４による対象物の中心位置を求める演算処理は、画像データのＹ軸方向に沿って延びるライン（Ｘ軸に直交するライン）をＸ軸方向の画素数分設定し、各ラインごとにそのラインに含まれる２値化した対象物の画素数を計数し、その計数値が最大となるラインを対象物の中心位置を含んでＸ軸に直交するラインＭＡＸＬＸとする一方、画像データのＸ軸方向に沿って延びるライン（Ｙ軸に直交するライン）をＹ軸方向の画素数分設定し、各ラインごとにそのラインに含まれる２値化した対象物の画素数を計数し、その計数値が最大となるラインを対象物の中心位置を含んでＹ軸に直交するラインＭＡＸＬＹとし、ＭＡＸＬＸとＭＡＸＬＹとの交点を求めて対象物の中心位置とするようにして行う。
【００１８】
動作制御部５は、全体制御部４により決定された各部の動作に対応して、ロボット１０の各関節の制御を行うために各部駆動モータ２６を駆動して動作させたり、発音部２７を駆動してスピーカ２３から発音させたりするものである。具体的には、首の２軸（左右回転方向・上下方向）の関節を駆動させ、ビデオカメラ２０を対象物の方向に向けるように頭部１２を動かすことで、全体制御部４で求めた対象物の中心位置が画像データの中心に来るようにすることができるようになっている。
【００１９】
図３は、全体制御部４による対象物のＸ軸方向における中心位置を求める演算処理の説明図、図４はその演算処理のフローチャートであり、このフローチャートにしたがって演算処理を説明する。この処理は、図３に示すように座標（Ｘ，Ｙ）が（０，０）〜（ＸＭＡＸ，ＹＭＡＸ）の範囲の画像データを処理するものである。
【００２０】
まず、Ｘ＝０、ＳＵＭＭＡＸ＝０、ＭＡＸＬＸ＝０として初期化する（ステップＳ１）。ここで、Ｘは、画像データのＸ軸に直交したラインのＸ軸方向に順次付与したライン番号である。ＳＵＭは、各ラインごとに含まれる、２値化された対象物の色を持つ画素数の総和であり、ＳＵＭＭＡＸは、計数したＳＵＭのうちの最大値である。ＭＡＸＬＸは、Ｘのうち、この最大値（ＳＵＭＭＡＸ）となったラインである。
【００２１】
１つのラインのチェックは、まず、Ｙ＝０、ＳＵＭ＝０としてから（ステップＳ２）、画素Ｐ（Ｘ，Ｙ）が対象物の画素（対象物の画像の色）かどうか調べる（ステップＳ３）。
【００２２】
画素Ｐ（Ｘ，Ｙ）が対象物の画素（対象物の画像の色）であれば（ステップＳ３のＹＥＳ）、ＳＵＭ＝ＳＵＭ＋１として画素数を加算し（ステップＳ４）、Ｙ＝ＹＭＡＸになるまで（ステップＳ５のＮＯ）、Ｙ＝Ｙ＋１（ステップＳ６）を繰り返す。
【００２３】
Ｙ＝ＹＭＡＸとなったところで（ステップＳ５のＹＥＳ）、１ライン分のチェックが終わる。ここで、このラインチェックによる総和ＳＵＭが、それ以前にチェックしたラインの総和最大値ＳＵＭＭＡＸより大きければ（ステップＳ７のＹＥＳ）、ＳＵＭＭＡＸ＝ＳＵＭとし、そのライン番号をＭＡＸＬＸ＝Ｘとする（ステップＳ８）。
【００２４】
そして、チェックしたラインＸがＸＭＡＸでなければ（ステップＳ９のＮＯ）、Ｘ＝Ｘ＋１として（ステップＳ１０）つぎのラインのチェックを行う。
【００２５】
Ｘ＝ＸＭＡＸであれば（ステップＳ９のＹＥＳ）、全てのラインについてチェックが終了したことになる。
【００２６】
ここでのＭＡＸＬＸが、Ｘ軸に直交するラインのうち、対象物の画素数の総和が最も多いラインの番号であり、このラインを対象物の中心位置を含むラインとする。
【００２７】
図５は、全体制御部４による対象物のＹ軸方向における中心位置を求める演算処理の説明図、図６はその演算処理のフローチャートであり、このフローチャートにしたがって演算処理を説明する。この処理は、図５に示すように座標（Ｘ，Ｙ）が（０，０）〜（ＸＭＡＸ，ＹＭＡＸ）の範囲の画像データを処理するものである。
【００２８】
まず、Ｙ＝０、ＳＵＭＭＡＸ＝０、ＭＡＸＬＹ＝０として初期化する（ステップＳ１１）。ここで、Ｙは、画像データのＹ軸に直交したラインのＹ軸方向に順次付与したライン番号である。ＳＵＭは、各ラインごとに含まれる、２値化された対象物の色を持つ画素数の総和であり、ＳＵＭＭＡＸは、計数したＳＵＭのうちの最大値である。ＭＡＸＬＹは、Ｙのうち、この最大値（ＳＵＭＭＡＸ）となったラインである。
【００２９】
１つのラインのチェックは、まず、Ｘ＝０、ＳＵＭ＝０としてから（ステップＳ１２）、画素Ｐ（Ｘ，Ｙ）が対象物の画素（対象物の画像の色）かどうか調べる（ステップＳ１３）。
【００３０】
画素Ｐ（Ｘ，Ｙ）が対象物の画素（対象物の画像の色）であれば（ステップＳ１３のＹＥＳ）、ＳＵＭ＝ＳＵＭ＋１として画素数を加算し（ステップＳ１４）、Ｘ＝ＸＭＡＸになるまで（ステップＳ１５のＮＯ）、Ｘ＝Ｘ＋１（ステップＳ１６）を繰り返す。
【００３１】
Ｘ＝ＸＭＡＸとなったところで（ステップＳ１５のＹＥＳ）、１ライン分のチェックが終わる。ここで、このラインチェックによる総和ＳＵＭが、それ以前にチェックしたラインの総和最大値ＳＵＭＭＡＸより大きければ（ステップＳ１７のＹＥＳ）、ＳＵＭＭＡＸ＝ＳＵＭとし、そのライン番号をＭＡＸＬＹ＝Ｙとする（ステップＳ１８）。
【００３２】
そして、チェックしたラインＹがＹＭＡＸでなければ（ステップＳ１９のＮＯ）、Ｙ＝Ｙ＋１として（ステップＳ２０）つぎのラインのチェックを行う。
【００３３】
Ｙ＝ＹＭＡＸであれば（ステップＳ１９のＹＥＳ）、全てのラインについてチェックが終了したことになる。
【００３４】
ここでのＭＡＸＬＹが、Ｙ軸に直交するラインのうち、対象物の画素数の総和が最も多いラインの番号であり、このラインを対象物の中心位置を含むラインとする。
【００３５】
上述のようにして求めた対象物の中心位置を含んだＸ軸に直交するラインＭＡＸＬＸとＹ軸に直交するラインＭＡＸＬＹとの交点を対象物の中心位置とする。
【００３６】
この画像位置検出装置１は、上記のようにして、画像データを２値化し、対象物の中心位置を含んだＸ軸に直交するラインＭＡＸＬＸとＹ軸に直交するラインＭＡＸＬＹとの交点を求め、その交点から対象物の中心位置を求めるものであるため、領域分割などが不要で、対象物の位置を高速で計算することができる。また、処理速度がそれ程高くないＣＰＵしか備えていない場合でも、実用的な装置を構成することができる。また、コンパクトなプログラムで実現可能であり、ＣＰＵのメモリ消費量が少なくて済む。さらに、機構部を含めた繰り返し動作を行うことで、位置検出の精度を向上させることができる。
【００３７】
次に、図７〜図１０を用いて、対象物の２値画像と位置検出結果について説明する。
【００３８】
図７は、２値化した画像５０中に楕円形状の対象物５１がある場合の例を示す。画像５０の下側に、画像データのＸ軸に直交する各ラインＸごとの対象物５１の画素数の分布ＤＸを示し、また、画像５０の右側に、画像データのＹ軸に直交する各ラインＹごとの対象物５１の画素数の分布ＤＹを示してある。この分布ＤＸ、ＤＹの最大値の交点Ｃが対象物５１の中心位置となる。また、比較のため、画像の重心位置６０を白丸で示してある。この例では、双方が一致している。
【００３９】
図８は、画像５０中に２箇所に大きさの異なる楕円形状の対象物５１、５２が存在する場合の例を示す。これはペットロボットなどの動作として考えた場合、興味ある色のボールが２個あった場合や、人物認識する場面で、２人の人を認識した場合に相当する。人の認識は肌色による識別と考えればよい。また、通常、大きい領域を有する対象物ほど近くにあると推測されるから、ペットロボットは、対象物５１、５２のうち大きい領域を有する対象物５１に対して反応することが望ましい。従って、近くにあると推測される大きい領域を有する対象物５１の位置をより正確に検出できることが重要である。
【００４０】
対象物５１、５２の画素の分布ＤＸ、ＤＹに示したとおり、この画像位置検出装置１では、小さい対象物５２の画素の総和は少ないので、大きい対象物５１の中心位置Ｃを検出することが可能である。一方、この場合の重心位置６０は、小さい対象物５２の影響を受けるため、中心位置Ｃとは異なる位置にある。
【００４１】
図９は、対象物が３箇所に増えた場合の例を示す。この場合でも、対象物５１、５２、５３の画素の分布ＤＸ、ＤＹに示したとおり、最大の対象物５１の中心位置Ｃを検出することが可能であることがわかる。この場合においても、重心位置６０については、図８に比べて検出ずれがさらに大きくなっている。
【００４２】
図１０は、対象物が重なった場合の例を示す。このように対象物５１と対象物５２とが重なっても、対象物５１、５２の画素の分布ＤＸ、ＤＹに示したとおり、小さい方の対象物５２の影響は少なく、大きい方の対象物５１の中心位置Ｃをより正確に検出することができる。一方、重心位置６０は誤差が生じている。
【００４３】
図１１、１２は、対象物が複雑な形状の場合の例を示す説明図である。図示のように形状が複雑な対象物５５、５６でも、その対象物５５、５６のほぼ中心を検出することができる。
【００４４】
図１３は、本実施例の画像位置検出装置１を搭載したロボット１０において、画像５０により対象物５１の方向を検出し、ロボット１０の各部をこれに対応させる動作を含めて、ビデオカメラ２０の向きを補正する方法についての説明図である。
【００４５】
当図の下方に示したのはロボット１０の頭部１２の一部であり、その先端部にビデオカメラ２０が搭載されている。このビデオカメラ２０から送出された画像データを２値化処理した画像５０を当図は示している。色信号をもとに上述した方法で対象物５１の中心位置Ｃ１を検出する。この対象物５１の中心位置Ｃ１を含むラインを破線で示し、画像５０の中心５０Ｃを含むラインを一点鎖線で示している。対象物５１の中心位置Ｃ１（Ｘ，Ｙ）が画像５０の中心５０Ｃに来るように、頭部１２の２軸の駆動ステップモータをドライブする。あらかじめ移動すべきＸ軸方向の画素数とステップモータ（パン）のステップ数の関係と、移動すべきＹ軸方向の画素数とステップモータ（チルト）のステップ数の関係とを求めておき、画像５０の中心５０Ｃから対象物５１の中心位置Ｃ１までの差をステップモータのステップ数に変換して、所定のステップ数だけパンまたはチルトして対象物５１の中心位置Ｃ１と画像５０の中心５０Ｃとを一致させればよい。ここで再度、ビデオカメラ２０から画像を入力して同様の動作を繰り返すことにより、さらに高精度の追従動作を実現することが可能である。
【００４６】
なお、上記の実施の形態では、画像データを対象物の画像の色とそれ以外の色とに分けて２値化するように構成したが、色に限定されるものではなく、例えば輝度や色度により２値化処理してもよい。
【００４７】
また、計数するために設定するラインは、Ｘ軸Ｙ軸に直交するラインに限定するものではなく、Ｘ軸に対して４５°、−４５°の角度で交わるラインとしてもよい。
【００４８】
また、ラインは、画素を１列のみ含むものに限定されない。例えば２値化した画像を、画素を複数列含むラインで分割し、各ライン毎に含まれる対象物の画素数を計測してもよい。これは、画素数が極めて多い画像に対して高速処理する場合に有効である。
【００４９】
また、中心位置となる交点を与える最大ラインは２本に限るものではない。例えば、図１４に示すように、上述したようなＸ軸及びＹ軸に直交する２本のラインＸ，Ｙと、これに４５°で交わる第３のラインＷの計３本を用いて求めてもよい。
【００５０】
この場合に中心位置を求める方法の一例を図１４を用いて説明する。
（１）最大ラインＭＡＸＬＸ及びＭＡＸＬＹの交点Ｃを求める。
（２）この交点Ｃの近傍ＷＡの範囲でラインＷに含まれる対象画素数が最大になる最大ラインＭＡＸＬＷを求める。
（３）ＭＡＸＬＷとＭＡＸＬＸ及びＭＡＸＬＹとの交点Ｃｘｗ，Ｃｙｗを求める。
（４）交点Ｃ，Ｃｘｗ，Ｃｙｗの座標の平均値を座標とする点Ｃ２を対象物５１の中心位置とする。
この方法によれば、対象物の中心位置認識をより精度よく行うことができる。
【００５１】
【発明の効果】
本発明は以上のように、特定の対象物を含む画像データを画像処理して対象物の位置を検出する画像位置検出方法において、画像データを、対象物の画像領域内にある第１の画素と対象物の画像領域外にある第２の画素とからなる２値画像データに変換する２値化ステップと、２値画像データを、第１の方向に延びる複数の第１のラインで分割してこの第１のライン毎に含まれる第１の画素の数を計り、含まれる第１の画素の数が最大となる第１のラインを最大第１ラインとして検出すると共に、２値画像データを、第２の方向に延びる複数の第２のラインで分割してこの第２のライン毎に含まれる第１の画素の数を計り、含まれる第１の画素の数が最大となる第２のラインを最大第２ラインとして検出し、最大第１ラインと最大第２ラインとの交点を対象物の位置とする演算処理ステップとを備えた構成としたので、限られた処理能力であっても、対象物の位置を高速でしかもより正確に検出することができる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による画像位置検出装置の一実施例を組み込んだペット型の自律ロボットを示す斜視図である。
【図２】本発明による画像位置検出装置の一実施例を示すブロック図である。
【図３】対象物のＸ軸方向における中心位置を求める演算処理の説明図である。
【図４】図３の演算処理のフローチャートである。
【図５】対象物のＹ軸方向における中心位置を求める演算処理の説明図である。
【図６】図５の演算処理のフローチャートである。
【図７】２値画像中に楕円形状の対象物がある場合の例を示す説明図である。
【図８】大きさの異なる楕円形状の対象物が２箇所に存在する場合の例を示す説明図である。
【図９】対象物が３箇所に増えた場合の例を示す説明図である。
【図１０】対象物が重なった場合の例を示す説明図である。
【図１１】対象物が複雑な形状の場合の一例を示す説明図である。
【図１２】対象物が複雑な形状の場合の他の例を示す説明図である。
【図１３】本発明による画像位置検出装置の一実施例を用いて対象物の位置を検出し、ビデオカメラの向きを補正する方法についての説明図である。
【図１４】３本のラインを用いて対象物の中心位置を求める説明図である。
【符号の説明】
１  画像位置検出装置
２  画像入力ポート
３  画像データ処理部（２値化手段）
４  全体制御部（演算処理手段）
５  動作制御部（補正手段）
１０  ロボット
１１  胴体部
１２  頭部
１３  脚部
２０  ビデオカメラ（撮像手段）
２１  赤外線受光部
２２  マイクロホン
２３  スピーカ
２４  躾ボタン
２５  タッチセンサ
２６  各部駆動モータ
２７  発音部
【図１】
2004252817.tif 000003
【図２】
2004252817.tif 000004
【図３】
2004252817.tif 000005
【図４】
2004252817.tif 000006
【図５】
2004252817.tif 000007
【図６】
2004252817.tif 000008
【図７】
2004252817.tif 000009
【図８】
2004252817.tif 000010
【図９】
2004252817.tif 000011
【図１０】
2004252817.tif 000012
【図１１】
2004252817.tif 000013
【図１２】
2004252817.tif 000014
【図１３】
2004252817.tif 000015
【図１４】
2004252817.tif 000016