(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理対象画像に映る対象物が比較対象に相当するか否かを判定する判定装置であって、
対象物が映る処理対象画像から、前記対象物が映る対象物領域を抽出する抽出部と、
前記対象物領域に対して領域分割を行う領域分割部と、
前記領域分割部で生成された複数の分割領域に基づいて、前記対象物の特徴を示す特徴量を取得する特徴量取得部と、
前記特徴量に基づいて、前記対象物が比較対象に相当するか否かを判定する判定部と
を備え、
前記領域分割部は、
前記対象物領域全体での輝度ヒストグラムのエントロピーに基づいて、前記領域分割で使用するしきい値を決定し、
前記領域分割において、前記対象物領域の分割領域での輝度ヒストグラムのエントロピーが前記しきい値以上あるいは前記しきい値よりも大きい場合に当該分割領域を複数の分割領域にさらに分割する処理を繰り返し行う、判定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の判定装置であって、
前記特徴量取得部は、前記領域分割部で生成された複数の分割領域のそれぞれについての当該分割領域の大きさを示す情報に基づいて前記特徴量を取得する、判定装置。
【請求項３】
請求項１に記載の判定装置であって、
前記特徴量取得部は、前記領域分割部で生成された複数の分割領域のそれぞれについての、前記対象物領域の中心から当該分割領域までの距離を示す情報に基づいて前記特徴量を取得する、判定装置。
【請求項４】
請求項２及び請求項３のいずれか一つに記載の判定装置であって、
前記特徴量取得部は、前記情報の１次元ヒストグラムを前記特徴量とする、判定装置。
【請求項５】
請求項１に記載の判定装置であって、
前記特徴量取得部は、前記領域分割部で生成された複数の分割領域のそれぞれについての当該分割領域の大きさを示す第１情報と、当該複数の分割領域のそれぞれについての、前記対象物領域の中心から当該分割領域までの距離を示す第２情報とに基づいて、前記特徴量を取得する、判定装置。
【請求項６】
請求項５に記載の判定装置であって、
前記特徴量取得部は、前記第１情報及び前記第２情報の２次元ヒストグラムを前記特徴量とする、判定装置。
【請求項７】
請求項１乃至請求項６のいずれか一つに記載の判定装置であって、
前記判定部は、前記比較対象の特徴を示す標準特徴量と、前記特徴量とを比較し、その比較結果に基づいて、前記対象物が前記比較対象に相当するか否かを判定する、判定装置。
【請求項８】
請求項７に記載の判定装置であって、
前記処理対象画像に映る前記対象物の周方向の向きは一定せず、
前記判定部は、前記比較対象の特徴を示す複数種類の標準特徴量のそれぞれと、前記特徴量とを比較し、その比較結果に基づいて、前記対象物が前記比較対象と一致するか否かを判定し、
前記複数種類の標準特徴量は、それぞれにおいて前記比較対象が映る複数の画像に基づいてそれぞれ生成され、
前記複数の画像の間では、当該画像に映る前記比較対象の周方向の向きが異なる、判定装置。
【請求項９】
コンピュータ装置に、処理対象画像に映る対象物が比較対象に相当するか否かを判定させるための制御プログラムであって、
前記コンピュータ装置に、
（ａ）対象物が映る処理対象画像から、前記対象物が映る対象物領域を抽出する工程と、
（ｂ）前記対象物領域に対して領域分割を行う工程と、
（ｃ）前記工程（ｂ）で生成された複数の分割領域に基づいて、前記対象物の特徴を示す特徴量を取得する工程と、
（ｄ）前記特徴量に基づいて、前記対象物が比較対象に相当するか否かを判定する工程と
を実行させ、
前記工程（ｂ）において、
前記対象物領域全体での輝度ヒストグラムのエントロピーに基づいて、前記領域分割で使用されるしきい値を決定させ、
前記対象物領域の分割領域での輝度ヒストグラムのエントロピーが前記しきい値以上あるいは前記しきい値よりも大きい場合に、当該分割領域を複数の分割領域にさらに分割する処理を繰り返し行わせるための制御プログラム。
【請求項１０】
処理対象画像に映る対象物が比較対象に相当するか否かを判定する判定装置での判定方法であって、
（ａ）対象物が映る処理対象画像から、前記対象物が映る対象物領域を抽出する工程と、
（ｂ）前記対象物領域に対して領域分割を行う工程と、
（ｃ）前記工程（ｂ）で生成された複数の分割領域に基づいて、前記対象物の特徴を示す特徴量を取得する工程と、
（ｄ）前記特徴量に基づいて、前記対象物が比較対象に相当するか否かを判定する工程と
を備え、
前記工程（ｂ）において、
前記対象物領域全体での輝度ヒストグラムのエントロピーに基づいて、前記領域分割で使用されるしきい値が決定され、
前記対象物領域の分割領域での輝度ヒストグラムのエントロピーが前記しきい値以上あるいは前記しきい値よりも大きい場合に、当該分割領域を複数の分割領域にさらに分割する処理が繰り返し行われる、判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１及び２に記載されているように、従来から画像処理に関して様々な技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−４３３７１号公報
【特許文献２】特許第４１７５４１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
画像処理を用いて対象物が比較対象に相当するか否かを判定する際には、その判定精度が高いことが望ましい。
【０００５】
そこで、本発明は上述の点に鑑みて成されたものであり、画像処理を用いて対象物が比較対象に相当するか否かを判定する際の判定精度を向上させることが可能な技術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】
【０００６】
本発明に係る判定装置の一態様は、処理対象画像に映る対象物が比較対象に相当するか否かを判定する判定装置であって、対象物が映る処理対象画像から、前記対象物が映る対象物領域を抽出する抽出部と、前記対象物領域に対して領域分割を行う領域分割部と、前記領域分割部で生成された複数の分割領域に基づいて、前記対象物の特徴を示す特徴量を取得する特徴量取得部と、前記特徴量に基づいて、前記対象物が比較対象に相当するか否かを判定する判定部とを備え、前記領域分割部は、前記対象物領域全体での輝度ヒストグラムのエントロピーに基づいて、前記領域分割で使用するしきい値を決定し、前記領域分割において、前記対象物領域の分割領域での輝度ヒストグラムのエントロピーが前記しきい値以上あるいは前記しきい値よりも大きい場合に当該分割領域を複数の分割領域にさらに分割する処理を繰り返し行う。
【０００７】
また、本発明に係る判定装置の一態様では、前記特徴量取得部は、前記領域分割部で生成された複数の分割領域のそれぞれについての当該分割領域の大きさを示す情報に基づいて前記特徴量を取得する。
【０００８】
また、本発明に係る判定装置の一態様では、前記特徴量取得部は、前記領域分割部で生成された複数の分割領域のそれぞれについての、前記対象物領域の中心から当該分割領域までの距離を示す情報に基づいて前記特徴量を取得する。
【０００９】
また、本発明に係る判定装置の一態様では、前記特徴量取得部は、前記情報の１次元ヒストグラムを前記特徴量とする。
【００１０】
また、本発明に係る判定装置の一態様では、前記特徴量取得部は、前記領域分割部で生成された複数の分割領域のそれぞれについての当該分割領域の大きさを示す第１情報と、当該複数の分割領域のそれぞれについての、前記対象物領域の中心から当該分割領域までの距離を示す第２情報とに基づいて、前記特徴量を取得する。
【００１１】
また、本発明に係る判定装置の一態様では、前記特徴量取得部は、前記第１情報及び前記第２情報の２次元ヒストグラムを前記特徴量とする。
【００１２】
また、本発明に係る判定装置の一態様では、前記判定部は、前記比較対象の特徴を示す標準特徴量と、前記特徴量とを比較し、その比較結果に基づいて、前記対象物が前記比較対象に相当するか否かを判定する。
【００１３】
また、本発明に係る判定装置の一態様では、前記処理対象画像は、前記処理対象画像に映る前記対象物の周方向の向きは一定せず、前記判定部は、前記比較対象の特徴を示す複数種類の標準特徴量のそれぞれと、前記特徴量とを比較し、その比較結果に基づいて、前記対象物が前記比較対象に相当するか否かを判定し、前記複数種類の標準特徴量は、それぞれにおいて前記比較対象が映る複数の画像に基づいてそれぞれ生成され、前記複数の画像の間では、当該画像に映る前記比較対象の周方向の向きが異なる。
【００１４】
また、本発明に係る制御プログラムの一態様は、コンピュータ装置に、処理対象画像に映る対象物が比較対象に相当するか否かを判定させるための制御プログラムであって、前記コンピュータ装置に、（ａ）対象物が映る処理対象画像から、前記対象物が映る対象物領域を抽出する工程と、（ｂ）前記対象物領域に対して領域分割を行う工程と、（ｃ）前記工程（ｂ）で生成された複数の分割領域に基づいて、前記対象物の特徴を示す特徴量を取得する工程と、（ｄ）前記特徴量に基づいて、前記対象物が比較対象に相当するか否かを判定する工程とを実行させ、前記工程（ｂ）において、前記対象物領域全体での輝度ヒストグラムのエントロピーに基づいて、前記領域分割で使用されるしきい値を決定させ、前記対象物領域の分割領域での輝度ヒストグラムのエントロピーが前記しきい値以上あるいは前記しきい値よりも大きい場合に、当該分割領域を複数の分割領域にさらに分割する処理を繰り返し行わせるためのものである。
【００１５】
また、本発明に係る判定方法の一態様は、処理対象画像に映る対象物が比較対象に相当するか否かを判定する判定装置での判定方法であって、（ａ）対象物が映る処理対象画像から、前記対象物が映る対象物領域を抽出する工程と、（ｂ）前記対象物領域に対して領域分割を行う工程と、（ｃ）前記工程（ｂ）で生成された複数の分割領域に基づいて、前記対象物の特徴を示す特徴量を取得する工程と、（ｄ）前記特徴量に基づいて、前記対象物が比較対象に相当するか否かを判定する工程とを備え、前記工程（ｂ）において、前記対象物領域全体での輝度ヒストグラムのエントロピーに基づいて、前記領域分割で使用されるしきい値が決定され、前記対象物領域の分割領域での輝度ヒストグラムのエントロピーが前記しきい値以上あるいは前記しきい値よりも大きい場合に、当該分割領域を複数の分割領域にさらに分割する処理が繰り返し行われる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明の一態様によれば、処理対象画像に映る対象物が比較対象に相当するか否かを判定する際の判定精度が向上する。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】画像処理システムの構成を示す図である。
【図２】撮像画像の一例を模式的に示す図である。
【図３】判定装置の構成を示す図である。
【図４】判定装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】お菓子領域の一例を模式的に示す図である。
【図６】背景画像の一例を模式的に示す図である。
【図７】背景差分画像の一例を模式的に示す図である。
【図８】外形テンプレートの一例を模式的に示す図である。
【図９】テンプレートマッチングを説明するための図である。
【図１０】お菓子領域の抽出処理を説明するための図である。
【図１１】領域分割部の動作を示すフローチャートである。
【図１２】お菓子領域での輝度ヒストグラムの一例を示す図である。
【図１３】お菓子領域が分割される様子を示す図である。
【図１４】分割領域がさらに分割される様子を示す図である。
【図１５】領域分割部で生成される複数の一様分割領域の一例を示す図である。
【図１６】大きさ情報及び距離情報の２次元ヒストグラムの一例を示す図である。
【図１７】大きさ情報の１次元ヒストグラムの一例を示す図である。
【図１８】お菓子の周方向の向きが互いに異なる複数のお菓子領域を示す図である。
【図１９】お菓子領域の中心と、当該お菓子領域に映るお菓子の中心とがずれている様子を示す図である。
【図２０】標準特徴量が取得されるお菓子領域を示す図である。
【図２１】第１判定評価値と第２判定評価値の関係を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
＜画像処理システム１の構成について＞
図１は実施の形態に係る画像処理システム１の構成を示す図である。本実施の形態に係る画像処理システム１は、画像処理を用いて、対象物が比較対象に相当するか否かを判定するシステムである。画像処理システム１は、例えば、工場内において、クッキーやチョコレートなどの円形のお菓子が製造される製造ラインに導入される。画像処理システム１は、実稼働中の製造ラインにおいて製造されるお菓子が正しく製造されたお菓子に相当するか否かを判定する。言い換えれば、画像処理システム１は、実稼働中の製造ラインで製造されるお菓子が正しく製造されているか否か、つまり当該お菓子の良否を判定する。したがって、本実施の形態では、対象物はお菓子である。また、対象物と比較される比較対象は、正しく製造されたお菓子（良品のお菓子）である。なお、対象物はお菓子以外であっても良い。また当該対象物の外形は円形以外であっても良い。
【００１９】
図１に示されるように、画像処理システム１は、撮像装置２及び判定装置３を備えている。撮像装置２は、製造ラインで製造されたお菓子を撮像し、当該お菓子が映った撮像画像１０を生成して判定装置３に出力する。製造ラインでは、搬送コンベアによってお菓子が搬送され、撮像装置２は搬送されるお菓子を撮像する。製造された複数のお菓子は、不揃いな向きで搬送コンベア上を一列で移動する。本実施の形態では、撮像装置２で生成される撮像画像１０は、カラー画像であるが、グレースケール画像であっても良い。
【００２０】
図２は撮像装置２で得られる撮像画像１０の一例を模式的に示す図である。図２に示される撮像画像１０には、正しく製造されたお菓子１００、つまり良品のお菓子１００が映っている。また撮像画像１０には、背景である搬送コンベア１０１が映っている。良品のお菓子１００の一方主面１００ａには、例えばアルファベット「Ａ」の模様が示されている。なお、良品のお菓子１００の模様はこれ以外であっても良い。また、良品のお菓子１００の両主面に模様が付されていても良い。
【００２１】
本実施の形態では、お菓子１００は、その一方主面１００ａを上側にして、搬送コンベア１０１上を移動する。搬送コンベア１０１上では、複数のお菓子１００が一列になって移動する。そして、撮像装置２は、お菓子１００の一方主面１００ａ側から当該お菓子１００を撮像する。したがって、撮像画像１０には、お菓子１００の一方主面１００ａが映っている。
【００２２】
判定装置３は、撮像装置２から入力される撮像画像１０に映るお菓子１００が正しく製造されたものに相当するか否か、つまり当該お菓子１００が正しく製造されているか否かを判定し、その判定結果を出力する。この判定結果は、工場内に設けられた、製造ラインの動作を管理する制御部に入力される。制御部は、入力された判定結果に基づいて各種動作を行う。以後、判定装置３が、撮像画像１０に映るお菓子１００が正しく製造されているか否かを判定する処理を「お菓子判定処理」と呼ぶ。
【００２３】
本実施の形態では、判定装置３は、一種のコンピュータ装置であって、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３００及び記憶部３１０を備えている。記憶部３１０は、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等の、ＣＰＵ３００が読み取り可能な非一時的な記録媒体で構成されている。記憶部３１０には、判定装置３（コンピュータ装置）を制御するための制御プログラム３１１が記憶されている。ＣＰＵ３００が記憶部３１０内の制御プログラム３１１を実行することによって、判定装置３には様々な機能ブロックが形成される。
【００２４】
なお、判定装置３の各種機能の一部又は全部は、その機能の実現のためにプログラム（ソフトフェア）が不要な、論理回路等を含む専用のハードウェア回路で実現しても良い。また記憶部３１０は、ＲＯＭ及びＲＡＭ以外の、コンピュータが読み取り可能な非一時的な記録媒体を備えていても良い。記憶部３１０は、例えば、小型のハードディスクドライブ及びＳＳＤ（Solid State Drive）等を備えていても良い。
【００２５】
図３は判定装置３が有する複数の機能ブロックを示す図である。図３に示されるように、判定装置３は、機能ブロックとして、変換部３０、抽出部３１、領域分割部３２、特徴量取得部３３及び判定部３４を備えている。
【００２６】
変換部３０は、撮像装置２から入力される撮像画像１０をカラー画像からグレースケール画像に変換し、変換後の撮像画像１０を撮像画像１１として出力する。抽出部３１は、撮像画像１１から、お菓子１００が映るお菓子領域（対象物領域）２３を抽出する。
【００２７】
領域分割部３２は、抽出部３１で抽出されたお菓子領域２３に対して領域分割を行う。ここで、領域分割とは、お菓子領域２３を、それぞれにおいて輝度が一様な複数の分割領域に分割する処理である。言い換えれば、領域分割とは、お菓子領域２３を、それぞれにおいて特徴が一様な複数の分割領域に分割する処理である。
【００２８】
特徴量取得部３３は、領域分割部３２で生成された複数の分割領域に基づいて、撮像画像１１に映るお菓子１００の特徴を示す特徴量を取得する。判定部３４は、特徴量取得部３３で取得された特徴量に基づいて、撮像画像１１に映るお菓子１００が正しく製造されているか否かを判定し、その判定結果２１を出力する。言い換えれば、判定部３４は、特徴量取得部３３で取得された特徴量に基づいて、撮像装置２で得られた撮像画像１０に映るお菓子１００が良品か否かを判定し、その判定結果２１を出力する。本実施の形態では、判定部３４は、撮像画像１１から求められた特徴量と、良品のお菓子１００の特徴を示す標準特徴量（基準特徴量）２２とを比較し、その比較結果に基づいて、当該撮像画像１１に映るお菓子１００が正しく製造されているか否かを判定する。標準特徴量２２は、記憶部３１０に予め記憶されている。
【００２９】
＜お菓子判定処理のフローについて＞
次に、製造ラインが実稼働中において、判定装置３がお菓子判定処理を行う際の当該判定装置３の一連の動作について説明する。図４はお菓子判定処理を示すフローチャートである。
【００３０】
図４に示されるように、ステップｓ１において、判定装置３は、撮像装置２から撮像画像１０が入力されると、変換部３０において当該撮像画像１０をカラー画像からグレースケール画像に変換し、それよって得られた撮像画像１１を処理対象とする。以後、製造ラインが実稼働中での処理対象の撮像画像１１を「処理対象画像１１」と呼ぶことがある。
【００３１】
次にステップｓ２において、抽出部３１は、処理対象画像１１から、お菓子１００が映るお菓子領域２３を抽出する。次にステップｓ３において、領域分割部３２は、抽出部３１で抽出されたお菓子領域２３に対して領域分割を行う。次にステップｓ４において、特徴量取得部３３は、領域分割部３２で生成された複数の分割領域に基づいて、撮像画像１１に映るお菓子１００の特徴を示す特徴量を取得する。以後、お菓子１００の特徴を示す特徴量を「お菓子特徴量」と呼ぶことがある。
【００３２】
次にステップｓ５において、判定部３４は、特徴量取得部３３で取得されたお菓子特徴量に基づいて、撮像画像１１に映るお菓子１００が正しく製造されているか否かを判定する。そして、判定部３４は、ステップｓ６において、ステップｓ５での判定結果２１を、工場内に設けられた制御部に出力する。制御部は、撮像画像１０に映るお菓子１００が正しく製造されていない場合には、言い換えれば、撮像画像１０に映るお菓子１００が良品に相当しない場合には、例えば、スピーカから警告音を出力したり、ディプレイに警告情報を表示したりするなどして、外部に警告を発する。
【００３３】
その後、判定装置３は、新たな撮像画像１０が入力されると、当該撮像画像１０から得られる撮像画像１１を新たな処理対象として、ステップｓ２〜ｓ６を実行する。以後、判定装置３は、撮像画像１０が入力されるたびに、同様の動作を行う。
【００３４】
＜各構成要素の詳細説明＞
以下に、抽出部３１、領域分割部３２、特徴量取得部３３及び判定部３４の動作についてさらに詳細に説明する。
【００３５】
＜抽出部について＞
図５は、抽出部３１が撮像画像１１から抽出するお菓子領域２３の一例を示す図である。撮像画像１１からお菓子領域２３を抽出する方法としては様々な方法がある。
【００３６】
例えば、お菓子１００の外形が円形であることを利用した第１の抽出方法がある。この第１の抽出方法では、まず、撮像画像１１に対してエッジ検出が行われてエッジ画像が生成される。エッジ画像の生成方法としては、例えば、Sobel法、Laplacian法、Canny法などが使用される。次に、生成されたエッジ画像から円形領域が抽出される。円形領域の抽出方法としては、例えばハフ変換が使用される。そして、エッジ画像における当該円形領域の位置と同じ位置に存在する撮像画像１１での円形領域が、お菓子領域２３とされる。
【００３７】
別の方法としては、背景差分法とラベリングを用いて撮像画像１１からお菓子領域２３を抽出する第２の抽出方法がある。この第２の抽出方法では、まず、撮像画像１１と背景画像（撮像画像１１の背景だけが映る画像）との差分を示す背景差分画像が生成され、生成された背景差分画像が２値化される。そして、２値の背景差分画像に対して４連結等のラベリングが行われる。そして、２値の背景差分画像における、ラベリングの結果得られた連結領域（独立領域）の位置と同じ位置に存在する撮像画像１１での部分領域が、お菓子領域２３とされる。
【００３８】
本実施の形態では、抽出部３１は、上記の２つの方法とは異なる方法で、撮像画像１１からお菓子領域２３を抽出する。以下に本実施の形態に係る抽出部３１の動作について説明する。なお、抽出部３１は、上記の２つの方法のどちらか一方を用いて撮像画像１１からお菓子領域２３を抽出しても良い。
【００３９】
まず、抽出部３１は、撮像画像１１と背景画像６０（撮像画像１１の背景だけが映る画像）との差分を示す背景差分画像を生成し、生成した背景差分画像を２値化する。図６は背景画像６０を模式的に示す図であって、図７は２値の背景差分画像６１を模式的に示す図である。背景画像６０は、判定装置３の記憶部３１０に予め記憶されている。
【００４０】
次に、抽出部３１は、２値の背景差分画像６１に対して、お菓子１００の外形を示す２値の外形テンプレート６２を用いたテンプレートマッチングを行う。つまり、抽出部３１は、背景差分画像６１において、外形テンプレート６２と類似する領域がどこに存在するかを特定する。言い換えると、抽出部３１は、背景差分画像６１において、外形テンプレート６２が示すお菓子１００の外形と一致する領域がどこに存在するかを特定する。図８は外形テンプレート６２を模式的に示す図である。外形テンプレート６２は、判定装置３の記憶部３１０に予め記憶されている。外形テンプレート６２の外形は、例えば正方形である。
【００４１】
テンプレートマッチングでは、抽出部３１は、図９に示されるように、背景差分画像６１上で外形テンプレート６２をラスタスキャン方向に少しずつ移動させる。言い換えれば、抽出部３１は、背景差分画像６１上で外形テンプレート６２をラスタスキャンさせる。このとき、抽出部３１は、外形テンプレート６２の各位置において、当該外形テンプレート６２と、それに重なる、背景差分画像６１の部分領域とのＡＮＤ画像を生成する。これにより、複数の２値のＡＮＤ画像が生成される。そして、抽出部３１は、生成した複数のＡＮＤ画像のうち、画素値が“１”の画素（高輝度画素）の数が最も多いＡＮＤ画像の生成で使用された外形テンプレート６２の背景差分画像６１上の位置を特定する。この位置は、背景差分画像６１において、外形テンプレート６２と類似した領域が存在する位置である。そして、抽出部３１は、図１０に示されるように、特定した位置と同じ位置に存在する撮像画像１１での部分領域１１ａを、お菓子領域２３として抽出する。言い換えれば、抽出部３１は、特定した位置と同じ位置に外形テンプレート６２を撮像画像１１に配置した際に、当該外形テンプレート６２と重なる、撮像画像１１での部分領域１１ａを、お菓子領域２３として抽出する。このとき、本実施の形態では、当該部分領域１１ａにおいて、その上の外形テンプレート６２が示す円形よりも外側の各画素の画素値を零としたものお菓子領域２３とする。抽出部３１で抽出されるお菓子領域２３はグレースケール画像である。本実施の形態では、お菓子領域２３の外形は四角形であるが、円形であっても良い。
【００４２】
＜領域分割部について＞
本実施の形態では、領域分割部３２は、輝度ヒストグラムのエントロピーを用いて、お菓子領域２３に対する領域分割を行う。領域分割部３２は、お菓子領域２３の分割領域での輝度ヒストグラムのエントロピーがしきい値以上の場合に、当該分割領域を複数の分割領域にさらに分割する処理を繰り返し行う。
【００４３】
図１１は領域分割部３２の動作を示すフローチャートである。図１１に示されるように、ステップｓ３１において、領域分割部３２は、領域分割で使用するしきい値を決定する。具体的には、領域分割部３２は、お菓子領域２３全体での輝度ヒストグラムを求める。そして、領域分割部３２は、求めた輝度ヒストグラムのエントロピーを求める。そして、領域分割部３２は、求めたエントロピーに基づいてしきい値を決定する。
【００４４】
図１２はお菓子領域２３全体での輝度ヒストグラム１５０の一例を示す図である。輝度ヒストグラム１５０は、お菓子領域２３を構成する複数の画素の輝度の分布を示している。図１２の横軸は輝度を示している。図１２の縦軸は、お菓子領域２３において、横軸に示される輝度を有する画素の数、つまり頻度を示している。本実施の形態では、画素の輝度は、例えば８ビットで表現されており、十進数表現で“０”から“２５５”の値をとる。
【００４５】
領域分割部３２は、以下の式（１）を使用して、輝度ヒストグラム１５０のエントロピーＥＡを求める。
【００４６】
【数１】
0006438774.tif 000002
【００４７】
ここで、式（１）中のＰＡｉは、お菓子領域２３での輝度“ｉ”の出現確率を示している。出現確率ＰＡｉは、お菓子領域２３において輝度が“ｉ”である画素の数ＫＡｉと、お菓子領域２３の画素の総数ＫＡｔｏｔａｌを用いて、以下の式（２）で表される。
【００４８】
【数２】
0006438774.tif 000003
【００４９】
例えば、ＫＡｔｏｔａｌ＝１０００とし、お菓子領域２３において、輝度が“２５５”である画素の数ＫＡ２５５＝１０であるとすると、ＰＡ２５５＝１０／１０００となる。
【００５０】
エントロピーＥＡは、輝度ヒストグラム１５０の分布のばらつきの度合いを示している。エントロピーＥＡが大きい場合には、輝度ヒストグラム１５０の分布がばらついていると言える。つまり、お菓子領域２３での輝度のばらつきが大きいと言える。一方で、エントロピーＥＡが小さい場合には、輝度ヒストグラム１５０の分布が偏っていると言える。つまり、お菓子領域２３での輝度のばらつきが小さいと言える。
【００５１】
領域分割部３２は、エントロピーＥＡを求めると、以下の式（３）を使用して、領域分割で使用するしきい値Ｔを求める。
【００５２】
【数３】
0006438774.tif 000004
【００５３】
ここで、式（３）中のαは、お菓子領域２３の分割態様を調整するための調整パラメータであって、０＜α＜１である。αが小さくなると、しきい値Ｔが小さくなることから、領域分割においてお菓子領域２３は分割され易くなる。αの値は、判定装置３において良否判定が行われる対象物の種類等に応じて決定される。αの値は記憶部３１０に予め記憶されている。本実施の形態では、判定装置３がお菓子１００の良否判定を適切に行えるようにαの値が実験等によって決定されている。
【００５４】
領域分割部３２は、ステップｓ３１においてしきい値Ｔを決定すると、ステップｓ３２においてお菓子領域２３を初期分割する。ここでは、お菓子領域２３は、例えば、図１３に示されるように４分割される。本実施の形態では、図１３に示されるように、お菓子領域２３は、行列状に正方形の４つの分割領域に均等に分割される。領域分割部３２は、お菓子領域２３を初期分割する場合には、輝度ヒストグラムのエントロピーを使用しない。以後、お菓子領域２３の初期分割によって得られた分割領域を「分割領域２３０」と呼ぶことがある。
【００５５】
次にステップｓ３３において、領域分割部３２は、処理対象の分割領域を決定する。ステップｓ３２の直後のステップｓ３３では、ステップｓ３２で得られた各分割領域が処理対象とされる。
【００５６】
次にステップｓ３４において、領域分割部３２は、ステップｓ３３で決定した処理対象の各分割領域についての輝度ヒストグラムのエントロピーを求める。具体的には、領域分割部３２は、まず、処理対象の分割領域の輝度ヒストグラムを求める。分割領域の輝度ヒストグラムは、当該分割領域を構成する複数の画素の輝度の分布を示している。そして、領域分割部３２は、処理対象の分割領域の輝度ヒストグラムのエントロピーＥＢを以下の式（４）を用いて求める。
【００５７】
【数４】
0006438774.tif 000005
【００５８】
ここで、式（４）中のＰＢｉは、分割領域での輝度“ｉ”の出現確率を示している。出現確率ＰＢｉは、分割領域において輝度が“ｉ”である画素の数ＫＢｉと、当該分割領域の画素の総数ＫＢｔｏｔａｌを用いて、以下の式（５）で表される。
【００５９】
【数５】
0006438774.tif 000006
【００６０】
分割領域についてのエントロピーＥＢが大きい場合には、当該分割領域での輝度のばらつきが大きいと言える。一方で、分割領域についてのエントロピーＥＢが小さい場合には、当該分割領域での輝度のばらつきが小さいと言える。
【００６１】
ステップｓ３４が実行されると、領域分割部３２は、ステップｓ３５において、ステップｓ３３で決定された処理対象の分割領域において、エントロピーＥＢがしきい値Ｔ以上の処理対象の分割領域が存在するか否かを判定する。領域分割部３２は、ステップｓ３５において、エントロピーＥＢがしきい値Ｔ以上の処理対象の分割領域が存在すると判定すると、ステップｓ３６において、エントロピーＥＢがしきい値Ｔ以上の処理対象の分割領域をさらに分割する。上記のように、分割領域についてのエントロピーＥＢが大きい場合には、当該分割領域での輝度のばらつきが大きいと言えることから、領域分割部３２は、輝度のばらつきが大きい処理対象の分割領域をさらに分割すると言える。言い換えれば、領域分割部３２は、特徴が一様でない処理対象の分割領域をさらに分割する。ステップｓ３６では、ステップｓ３２と同様に、エントロピーＥＢがしきい値Ｔ以上の処理対象の分割領域は、行列状に正方形の４つの分割領域にさらに均等に分割される。図１４は、ステップｓ３２での初期分割によって得られた４つの分割領域２３０のうちの左上の分割領域２３０がさらに４つの分割領域２３１に分割される様子を示す図である。
【００６２】
ステップｓ３６が実行されると、領域分割部３２は再度ステップｓ３３を実行して、処理対象の分割領域をあらたに決定する。ステップｓ３６の直後のステップｓ３３では、当該ステップｓ３６で得られた新たな分割領域であって、所定の大きさよりも大きい分割領域が処理対象とされる。その後、領域分割部３２は、同様にステップｓ３４以降を実行する。
【００６３】
ステップｓ３５において、領域分割部３２は、エントロピーＥＢがしきい値Ｔ以上の処理対象の分割領域が存在しないと判定すると、お菓子領域２３に対する領域分割を終了する。
【００６４】
このように、本実施の形態では、領域分割部３２は、分割領域での輝度ヒストグラムのエントロピーＥＢがしきい値以上の場合に、当該分割領域を複数の分割領域にさらに分割する処理を繰り返し行うため、お菓子領域２３が、それぞれにおいてエントロピーＥＢが小さい複数の分割領域２３５に分割される。つまり、お菓子領域２３は、それぞれにおいて輝度が一様な複数の分割領域２３５に分割される。
【００６５】
図１５は、お菓子領域２３に対して領域分割が行われて、お菓子領域２３が、それぞれにおいて輝度が一様な複数の分割領域２３５に分割された様子の概要を示す図である。お菓子領域２３において、お菓子１００の模様の輪郭を含む領域では、輝度がばらつくことから、図１５に示されるように、お菓子領域２３では、お菓子１００の模様の輪郭付近が細かく分割される。また、お菓子領域２３において、お菓子１００の外形を含む領域では、輝度がばらつくことから、図１５に示されるように、お菓子領域２３では、お菓子１００の外形付近が細かく分割される。
【００６６】
このように、分割領域での輝度ヒストグラムのエントロピーＥＢがしきい値以上の場合に、当該分割領域が複数の分割領域にさらに分割される処理が繰り返し行われることによって、お菓子領域２３では、お菓子１００の模様の輪郭付近が細かく分割される。したがって、お菓子領域２３に対して領域分割が行われることによって生成される複数の分割領域２３５はお菓子１００の特徴を示していると言える。以後、分割領域２３５を「一様分割領域２３５」と呼ぶことがある。
【００６７】
なお上記の例では、分割領域での輝度ヒストグラムのエントロピーＥＢがしきい値以上の場合に、当該分割領域が複数の分割領域にさらに分割されていたが、分割領域での輝度ヒストグラムのエントロピーＥＢがしきい値よりも大きい場合に、当該分割領域が複数の分割領域にさらに分割されても良い。また上記の例では、分割領域が４分割されていたが、分割領域の分割数はこれ以外であっても良い。
【００６８】
＜特徴量取得部について＞
本実施の形態では、特徴量取得部３３は、領域分割部３２で生成された複数の一様分割領域２３５のそれぞれについて、当該一様分割領域２３５の大きさを示す大きさ情報と、お菓子領域２３の中心から当該一様分割領域２３５までの距離を示す距離情報とを取得する。そして、特徴量取得部３３は、各一様分割領域２３５についての大きさ情報及び距離情報に基づいてお菓子特徴量を取得する。本実施の形態では、特徴量取得部３３は、一様分割領域２３５についての大きさ情報及び距離情報の２次元ヒストグラムを生成し、当該２次元ヒストグラムをお菓子特徴量とする。
【００６９】
一様分割領域２３５の大きさ情報としては、例えば、当該一様分割領域２３５の横方向あるいは縦方向の長さが採用される。本実施の形態では、一様分割領域２３５は正方形であることから、一様分割領域２３５の横方向及び縦方向の長さ同じである。また、一様分割領域２３５についての距離情報としては、例えば、お菓子領域２３の中心から当該一様分割領域２３５の中心までの距離が採用される。なお、一様分割領域２３５の大きさ情報として、当該一様分割領域２３５の対角線の長さが採用されても良い。
【００７０】
特徴量取得部３３は、各一様分割領域２３５について、当該一様分割領域２３５の大きさ情報と距離情報とを一組の情報ペアとして記憶部３１０に記憶する。そして、特徴量取得部３３は、領域分割部３２で生成された複数の一様分割領域２３５にそれぞれ対応する複数組の情報ペアに基づいて、大きさ情報と距離情報との組み合わせについての頻度分布を示す２次元ヒストグラムを生成する。以後、当該２次元ヒストグラムを「２次元評価値ヒストグラム」と呼ぶことがある。
【００７１】
図１６は、２次元評価値ヒストグラム１６０の一例を示す図である。図１６のＸ方向に沿った第１軸は大きさ情報を示し、図１６のＹ方向に沿った第２軸は距離情報を示している。そして図１６のＺ方向に沿った第３軸は、複数組の情報ペアにおける、第１軸に示された値を有する大きさ情報と、第２軸に示された値を有する距離情報との組み合わせの頻度を示している。つまり、図１６の第３軸は、複数組の情報ペアにおいて、第１軸に示された値を有する大きさ情報と、第２軸に示された値を有する距離情報との組み合わせが何組存在しているかを示している。
【００７２】
例えば、複数組の情報ペアにおいて、大きさ情報ａ１と距離情報ｂ１との組み合わせが８個存在する場合には、第１軸に示されるａ１及び第２軸に示されるｂ１に対応するビンでの頻度が“８”となる。また、複数組の情報ペアにおいて、大きさ情報ａ５と距離情報ｂ３との組み合わせが３個存在する場合には、第１軸に示されるａ５及び第２軸に示されるｂ３に対応するビンでの頻度が“３”となる。
【００７３】
このように、本実施の形態では、お菓子領域２３での、一様分割領域の大きさ情報及び距離情報の２次元ヒストグラムがお菓子特徴量とされる。
【００７４】
＜判定部について＞
判定部３４は、特徴量取得部３３で取得されたお菓子特徴量と、良品のお菓子の特徴を示す標準特徴量とを比較し、その比較結果に基づいて、撮像画像１１に映るお菓子１００が正しく製造されているか否かを判定する。標準特徴量として、良品のお菓子１００が映る撮像画像１１から上記と同様にして判定装置３で生成された２次元評価値ヒストグラムが使用される。以後、良品のお菓子１００が映る撮像画像１１から生成された２次元評価値ヒストグラムを「標準２次元評価値ヒストグラム」と呼ぶ。
【００７５】
製造ラインが実稼働していないときには、標準２次元評価値ヒストグラム（標準特徴量）を得るために、搬送コンベア１０１上に良品のお菓子１００が載置される。画像処理システム１では、搬送コンベア１０１上に載置された良品のお菓子１００が映る撮像画像１１が生成される。この撮像画像１１を「標準撮像画像１１」と呼ぶ。画像処理システム１では、抽出部３１が標準撮像画像１１から、良品のお菓子１００が映るお菓子領域２３を生成し、領域分割部３２が当該お菓子領域２３に対して領域分割を行う。そして、特徴量取得部３３が領域分割部３２で生成された複数の一様分割領域２３５に基づいて標準２次元評価値ヒストグラム（標準特徴量）を生成する。製造ラインが実稼働していないときに生成された標準２次元評価値ヒストグラムは記憶部３１０に記憶される。
【００７６】
製造ラインが実稼働中では、判定部３４が、特徴量取得部３３で生成された２次元評価値ヒストグラムと、記憶部３１０内の標準２次元評価値ヒストグラムとを比較し、その比較結果に基づいて、撮像画像１１に映るお菓子１００が正しく製造されているか否かを判定する。本実施の形態では、判定部３４は、特徴量取得部３３で生成される２次元評価値ヒストグラムと、記憶部３１０内の標準２次元評価値ヒストグラムとの間の類似度を求めることによって、両者を比較する。当該類似度を示す値としては、例えば、Bhattacharyya距離が使用される。Bhattacharyya距離が大きいことは類似度が低いことを意味し、Bhattacharyya距離が小さいことは類似度が高いことを意味する。類似度を示す値として他の値を使用しても良い。
【００７７】
ここで、処理対象画像１１から生成された２次元評価値ヒストグラムと、標準２次元評価値ヒストグラムとの間の類似度が高い場合には、処理対象画像１１に映るお菓子１００は良品である可能性が高い。したがって、Bhattacharyya距離のように、処理対象画像１１から生成された２次元評価値ヒストグラムと、標準２次元評価値ヒストグラムとの間の類似度を示す値は、処理対象画像１１に映るお菓子１００が良品である確からしさを示す評価値であると言える。言い換えれば、当該類似度を示す値は、処理対象画像１１に映るお菓子１００が良品である可能性を示す評価値であると言える。以後、当該評価値を「判定評価値」と呼ぶ。
【００７８】
本実施の形態では、判定部３４は、特徴量取得部３３で生成された２次元評価値ヒストグラムと、標準２次元評価値ヒストグラムとの間の類似度が高い場合には、処理対象画像１１に映るお菓子１００が正しく製造されていると判定し、当該類似度が低い場合には、処理対象画像１１に映るお菓子１００が正しく製造されていないと判定する。具体的には、判定部３４は、特徴量取得部３３で生成された２次元評価値ヒストグラムと、標準２次元評価値ヒストグラムとの間のBhattacharyya距離が、しきい値以下の場合には、処理対象画像１１に映るお菓子１００が正しく製造されていると判定し、当該しきい値よりも大きい場合には、処理対象画像１１に映るお菓子１００が正しく製造されていないと判定する。言い換えれば、判定部３４は、処理対象画像１１から得られた２次元評価値ヒストグラムと、標準２次元評価値ヒストグラムとに基づいて生成された判定評価値が、しきい値以下の場合には、撮像画像１１に映るお菓子１００が良品であると判定し、当該しきい値よりも大きい場合には、撮像画像１１に映るお菓子１００が不良品であると判定する。撮像画像１１に映るお菓子１００の模様が崩れていたり、当該お菓子１００が欠けたりしている場合には、判定部３４では、当該お菓子１００が不良品であると判定される。そして、判定部３４は、判定結果２１を出力する。
【００７９】
以上のように、本実施の形態に係る判定装置３では、お菓子領域２３に対する領域分割の際に使用されるしきい値Ｔが、そのお菓子領域２３に基づいて決定される。したがって、お菓子１００が映るお菓子領域２３を、そのお菓子１００に応じて適切に複数の一様分割領域２３５に分割することができる。よって、しきい値Ｔが予め決定されている場合と比較して、お菓子領域２３に映るお菓子１００の特徴を適切に示すお菓子特徴量を取得することができる。その結果、お菓子１００が正しく製造されているか否かを判定する際の判定精度が向上する。
【００８０】
また本実施の形態では、複数の一様分割領域２３５に基づいてお菓子特徴量が取得される際には、一様分割領域２３５についての大きさ情報及び距離情報が使用される。したがって、各一様分割領域２３５内の各画素の画素値が使用されてお菓子特徴量が取得される場合と比較して、お菓子特徴量を簡単に取得することができる。よって、撮像画像１１に映るお菓子１００が正しく製造されているか否かを簡単に判定することができる。
【００８１】
また本実施の形態では、撮像画像１１は、不揃いな向きで搬送されるお菓子１００が撮像されることによって得られた撮像画像であることから、撮像画像１１に映るお菓子１００の周方向の向きが常に同じであるとは限らない。つまり、撮像画像１１に映るお菓子１００の周方向の向きは一定せず、ある撮像画像１１に映るお菓子１００の姿勢が、別の撮像画像１１に映るお菓子１００の姿勢を、当該お菓子１００の両主面の中心を通る、厚み方向に沿った回転軸の周りに回転させたような姿勢となる可能性がある。したがって、お菓子領域２３に映るお菓子１００の周方向の向きも一定しない。一方で、お菓子領域２３から得られる一様分割領域２３５の大きさ情報及び距離情報は、当該一様分割領域２３５がお菓子領域２３の中心の周りに回転したとしても変化しない情報である。したがって、お菓子領域２３に映るお菓子１００の周方向の向きにばらつきがあるとしても、お菓子１００が良品であれば、お菓子領域２３から得られる一様分割領域２３５の大きさ情報及び距離情報はばらつきにくい。よって、一様分割領域２３５の大きさ情報及び距離情報のそれぞれは、撮像画像１１に映るお菓子１００の周方向の向きの影響を受けにくい情報であると言える。本実施の形では、撮像画像１１に映るお菓子１００の周方向の向きの影響を受けにくい情報に基づいてお菓子特徴量が取得されることから、撮像画像１１に映るお菓子１００の周方向の向きが一定しない場合であっても、撮像画像１１に映る良品のお菓子１００が、不良品であると誤って判定されることを抑制することができる。
【００８２】
＜各種変形例＞
以下に本実施の形態の各種変形例について説明する。
【００８３】
＜お菓子特徴量の変形例＞
上記の例では、特徴量取得部３３は、一様分割領域２３５の大きさ情報及び距離情報の両方に基づいてお菓子特徴量を取得していたが、一様分割領域２３５の大きさ情報及び距離情報のどちらか一方に基づいてお菓子特徴量を取得しても良い。例えば、特徴量取得部３３は、領域分割部３２で生成された複数の一様分割領域２３５の大きさ情報に基づいてお菓子特徴量を取得しても良い。この場合には、特徴量取得部３３は、例えば、領域分割部３２で生成された複数の一様分割領域２３５の大きさ情報の分布を示す１次元ヒストグラムを生成し、当該１次元ヒストグラムをお菓子特徴量とする。図１７は一様分割領域２３５の大きさ情報の１次元ヒストグラムの一例を示す図である。図１７の横軸は大きさ情報を示している。図１７の縦軸は、領域分割部３２で生成された複数の一様分割領域２３５において、横軸に示される大きさ情報を有する一様分割領域２３５の数、つまり頻度を示している。
【００８４】
一様分割領域２３５の大きさ情報の１次元ヒストグラムがお菓子特徴量とされる場合には、製造ラインが実稼働していないときに、判定装置３が、良品のお菓子１００が映る撮像画像１１から同様にして生成する、一様分割領域２３５の大きさ情報の１次元ヒストグラム（標準１次元ヒストグラム）が標準特徴量とされる。そして、判定部３４は、２次元評価値ヒストグラムが使用される場合と同様に、特徴量取得部３３で生成された１次元ヒストグラムと、標準１次元ヒストグラムとを比較し、その比較結果に基づいて、処理対象画像１１に映るお菓子１００が正しいものであるか否かを判定する。
【００８５】
また、特徴量取得部３３は、領域分割部３２で生成された複数の一様分割領域２３５の距離情報に基づいてお菓子特徴量を取得する場合には、当該複数の一様分割領域２３５の距離情報の分布を示す１次元ヒストグラムを生成し、当該１次元ヒストグラムをお菓子特徴量とする。
【００８６】
このように、各一様分割領域２３５の大きさ情報及び距離情報のどちらか一方に基づいてお菓子特徴量が取得される場合であっても、各一様分割領域２３５内の各画素の画素値に基づいてお菓子特徴量が取得される場合と比較して、お菓子特徴量を簡単に取得することができる。よって、撮像画像１１に映るお菓子１００が正しく製造されているか否かを簡単に判定することができる。
【００８７】
また、一様分割領域２３５の大きさ情報及び距離情報のそれぞれは、撮像画像１１に映るお菓子１００の周方向の向きの影響を受けにくい情報であることから、本変形例においても、撮像画像１１に映る良品のお菓子１００が不良品であると誤って判定されることを抑制することができる。
【００８８】
＜複数種類の標準特徴量を使用してお菓子の良否判定＞
上記のように、一様分割領域２３５の大きさ情報及び距離情報は、お菓子領域２３に映るお菓子１００の周方向の向きの影響を受けにくい情報であるものの、お菓子領域２３に映るお菓子１００の周方向の向きの影響を受けて多少ばらつく。以下にこの点について詳細に説明する。
【００８９】
例えば、図１８に示されるような、良品のお菓子１００が映る４つのお菓子領域２３Ａ〜２３Ｄを考える。以下の説明では、お菓子領域２３Ａから得られたお菓子特徴量が標準特徴量として記憶部３１０に記憶されているものとする。以後、お菓子領域２３Ａから得られた複数の一様分割領域２３５を「複数の標準一様分割領域２３５」と呼ぶことがある。
【００９０】
お菓子領域２３Ｂに映るお菓子１００Ｂの周方向の向きは、お菓子領域２３Ａに映るお菓子１００Ａをその中心の周りに９０°反時計周りに回転させた際の当該お菓子１００Ａの周方向の向きと同じである。お菓子領域２３Ｃに映るお菓子１００Ｃの周方向の向きは、お菓子領域２３Ａに映るお菓子１００Ａをその中心の周りに１８０°反時計周りに回転させた際の当該お菓子１００Ａの周方向の向きと同じである。お菓子領域２３Ｄに映るお菓子１００Ｄの周方向の向きは、お菓子領域２３Ａに映るお菓子１００Ａをその中心の周りに２７０°反時計周りに回転させた際の当該お菓子１００Ａの周方向の向きと同じである。
【００９１】
上記の例では、お菓子領域２３の分割領域がさらに分割される際には、行列状に正方形の４つの分割領域に均等に分割される。そのため、お菓子領域２３Ｂから得られる複数の一様分割領域２３５は、お菓子領域２３Ａから得られる複数の標準一様分割領域２３５を、お菓子領域２３Ａの中心の周りに９０°反時計りに回転させたものと一致する。同様に、お菓子領域２３Ｃから得られる複数の一様分割領域２３５は、複数の標準一様分割領域２３５を、お菓子領域２３Ａの中心の周りに１８０°反時計周りに回転させたものと一致する。そして、お菓子領域２３Ｄから得られる複数の一様分割領域２３５は、複数の標準一様分割領域２３５を、お菓子領域２３Ａの中心の周りに２７０°反時計周りに回転させたものと一致する。したがって、複数の標準一様分割領域２３５の大きさ情報及び距離情報と、お菓子領域２３Ｂから得られる複数の一様分割領域２３５の大きさ情報及び距離情報と、お菓子領域２３Ｃから得られる複数の一様分割領域２３５の大きさ情報及び距離情報と、お菓子領域２３Ｄから得られる複数の一様分割領域２３５の大きさ情報及び距離情報とは互いに一致する。よって、お菓子領域２３Ｂから得られたお菓子特徴量と、お菓子領域２３Ｃから得られたお菓子特徴量と、お菓子領域２３Ｄから得られたお菓子特徴量とは、お菓子領域２３Ａから得られたお菓子特徴量、つまり標準特徴量と一致する。
【００９２】
このように、あるお菓子領域２３に映る良品のお菓子１００の周方向の向きが、標準特徴量が取得されたお菓子領域２３Ａに映る良品のお菓子１００Ａをその中心の周りに（９０×Ｎ）°（Ｎは０以上の整数）反時計回りに回転させた際の当該良品のお菓子１００Ａの周方向の向きと一致する場合には、当該あるお菓子領域２３から得られる複数の一様分割領域２３５は、複数の標準一様分割領域２３５をお菓子領域２３Ａの中心の周りに（９０×Ｎ）°反時計回りに回転させたものと一致する。したがって、当該あるお菓子領域２３から得られるお菓子特徴量は、お菓子領域２３Ａから得られるお菓子特徴量に一致する。つまり、当該あるお菓子領域２３から得られるお菓子特徴量は、記憶部３１０内の標準特徴量と一致する。よって、当該あるお菓子領域２３に映るお菓子１００が、正しく製造されたものであると適切に判定することができる。
【００９３】
一方で、あるお菓子領域２３に映る良品のお菓子１００の周方向の向きが、お菓子領域２３Ａに映る良品のお菓子１００Ａをその中心の周りに（９０×Ｎ）°反時計周りに回転させた際の当該良品のお菓子１００Ａの周方向の向きと一致しない場合には、当該あるお菓子領域２３から得られる複数の一様分割領域２３５は、複数の標準一様分割領域２３５をお菓子領域２３Ａの中心の周りにどのような回転角度で回転させたとしても、当該複数の標準一様分割領域２３５と一致しないことがある。言い換えれば、あるお菓子領域２３に映る良品のお菓子１００の周方向の向きが、お菓子領域２３Ａに映る良品のお菓子１００Ａをその中心の周りにγ°（γ≠９０×Ｎ、つまりγは“９０”の倍数以外の値）反時計周りに回転させた際の当該良品のお菓子１００Ａの周方向の向きと一致する場合には、当該あるお菓子領域２３から得られる複数の一様分割領域２３５は、複数の標準一様分割領域２３５をお菓子領域２３Ａの中心の周りにどのような回転角度で回転させたとしても、当該複数の標準一様分割領域２３５と一致しないことがある。したがって、当該あるお菓子領域２３から得られる複数の一様分割領域２３５の大きさ情報及び距離情報は、複数の標準一様分割領域２３５の大きさ情報及び距離情報と一致しないことがある。よって、当該あるお菓子領域２３から得られるお菓子特徴量は、お菓子領域２３Ａから得られるお菓子特徴量に一致しないことがある。つまり、当該あるお菓子領域２３から得られるお菓子特徴量は、記憶部３１０内の標準特徴量に一致しないことがある。その結果、当該あるお菓子領域２３に映るお菓子１００が正しく製造されたものであると適切に判定されないことがある。特に、あるお菓子領域２３に映る良品のお菓子１００の周方向の向きが、お菓子領域２３Ａに映る良品のお菓子１００Ａをその中心の周りに（９０×Ｎ＋４５）°反時計周りに回転させた際の当該良品のお菓子１００Ａの周方向の向きと一致する場合には、当該あるお菓子領域２３から得られるお菓子特徴量が、標準特徴量と大きく異なることがある。そのため、この場合には、当該あるお菓子領域２３に映るお菓子１００が正しく製造されたものであると適切に判定されない可能性が高い。
【００９４】
なお、あるお菓子領域２３に映る良品のお菓子１００の周方向の向きが、お菓子領域２３Ａに映る良品のお菓子１００Ａをその中心の周りに（９０×Ｎ）°反時計周りに回転させた際の当該良品のお菓子１００Ａの周方向の向きと一致しない場合に、当該あるお菓子領域２３から得られるお菓子特徴量が、お菓子領域２３Ａから得られるお菓子特徴量に対してどの程度ずれるかについては、お菓子領域２３に対する領域分割においてどれだけ細かくお菓子領域２３が分割されるかに依存する。領域分割においてお菓子領域２３が細かく分割される場合には、当該あるお菓子領域２３から得られるお菓子特徴量は、お菓子領域２３Ａから得られるお菓子特徴量に対して大きくずれることになる。
【００９５】
このように、あるお菓子領域２３に映る良品のお菓子１００の周方向の向きが、標準特徴量が取得されたお菓子領域２３Ａに映る良品のお菓子１００Ａをその中心の周りに（９０×Ｎ）°反時計周りに回転させた際の当該良品のお菓子１００Ａの周方向の向きと一致しない場合には、当該あるお菓子領域２３から得られるお菓子特徴量が標準特徴量と異なる可能性がある。そのため、当該あるお菓子領域２３に映るお菓子１００が良品であると適切に判定されないことがある。したがって、お菓子判定処理の際には、良品のお菓子１００が映るお菓子領域２３から取得された１種類の標準特徴量だけではなく、当該お菓子領域２３に映る良品のお菓子１００をその中心の周りに（９０×Ｎ）°反時計周りに回転させた際の当該良品のお菓子１００の周方向の向きと一致しない周方向の向きを有する良品のお菓子１００が映るお菓子領域２３から取得された標準特徴量も使用されることが望ましい。
【００９６】
また、図１８を用いたこれまでの説明は、お菓子領域２３の中心と、当該お菓子領域２３に映る良品のお菓子１００の中心とが一致することが前提の説明である。しかしながら、抽出部３１でのお菓子領域２３の抽出精度によっては、お菓子領域２３の中心と、当該お菓子領域２３に映る良品のお菓子１００の中心とが一致しない可能性がある。図１９は、お菓子領域２３の中心２３ｃと、当該お菓子領域２３に映る良品のお菓子１００の中心１００ｃとが一致しない様子の一例を示す図である。
【００９７】
抽出部３１で抽出されたお菓子領域２３の中心２３ｃと、当該お菓子領域２３に映る良品のお菓子１００の中心１００ｃとが一致しない場合には、あるお菓子領域２３に映る良品のお菓子１００の周方向の向きが、標準特徴量が取得されたお菓子領域２３Ａに映る良品のお菓子１００Ａの周方向の向きと異なれば、当該あるお菓子領域２３に映る良品のお菓子１００の周方向の向きがどのような向きであっても、当該あるお菓子領域２３から得られる複数の一様分割領域２３５は、複数の標準一様分割領域２３５をお菓子領域２３Ａの中心の周りにどのような回転角度で回転させたとしても、当該複数の標準一様分割領域２３５と一致しないことがある。したがって、この場合には、当該あるお菓子領域２３に映る良品のお菓子１００の周方向の向きが、お菓子領域２３Ａに映る良品のお菓子１００Ａをその中心の周りに（９０×Ｎ）°反時計回り回転させた際の当該良品のお菓子１００Ａの周方向の向きと一致する場合であっても、当該あるお菓子領域２３から得られる複数の一様分割領域２３５が、複数の標準一様分割領域２３５をお菓子領域２３Ａの中心の周りに（９０×Ｎ）°反時計回り回転させたものと一致しない可能性がある。したがって、当該あるお菓子領域２３から得られる複数の一様分割領域２３５の大きさ情報及び距離情報は、複数の標準一様分割領域２３５の大きさ情報及び距離情報と一致しないことがある。よって、当該あるお菓子領域２３から得られるお菓子特徴量は、お菓子領域２３Ａから得られるお菓子特徴量、つまり標準特徴量と一致しないことがある。
【００９８】
このように、抽出部３１で抽出されたお菓子領域２３の中心２３ｃと、当該お菓子領域２３に映る良品のお菓子１００の中心１００ｃとが一致しない場合には、あるお菓子領域２３に映る良品のお菓子１００の周方向の向きが、標準特徴量が取得されたお菓子領域２３Ａに映る良品のお菓子１００Ａの周方向の向きと異なれば、当該あるお菓子領域２３に映る良品のお菓子１００の周方向の向きがどのような向きであっても、当該あるお菓子領域２３から得られるお菓子特徴量が標準特徴量と異なる可能性がある。そのため、当該あるお菓子領域２３に映るお菓子１００が良品であると適切に判定されないことがある。したがって、お菓子判定処理の際には、良品のお菓子１００が映るお菓子領域２３から取得された１種類の標準特徴量だけではなく、当該お菓子領域２３に映る良品のお菓子１００の周方向の向きとは異なる周方向の向きを有する良品のお菓子１００が映るお菓子領域２３から取得された標準特徴量も使用されることが望ましい。
【００９９】
以上の点に鑑みて、本変形例では、お菓子判定処理の際に、一種類の標準特徴量を使用するのではなく、それらに映る良品のお菓子１００の周方向の向きが互いに異なる複数のお菓子領域２３に基づいてそれぞれ生成された複数種類の標準特徴量を使用する。判定部３４は、処理対象画像１１から得られたお菓子特徴量と、記憶部３１０内の複数種類の標準特徴量のそれぞれと比較し、その比較結果に基づいて、処理対象画像１１に映るお菓子１００が正しく製造されているか否かを判定する。
【０１００】
本変形例では、４種類の標準特徴量が使用される。４種類の標準特徴量は、それらに映る良品のお菓子１００の周方向の向きが互いに異なる４つお菓子領域２３Ｒ，２３α，２３β，２３γに基づいてそれぞれ生成される。図２０は、お菓子領域２３Ｒ，２３α，２３β，２３γの一例を示す図である。お菓子領域２３αに映る良品のお菓子１００の周方向の向きは、お菓子領域２３Ｒに映る良品のお菓子１００がその中心の周りに４５°反時計周り回転した際の当該お菓子領域２３Ｒに映る良品のお菓子１００の周方向の向きと一致する。お菓子領域２３βに映る良品のお菓子１００の周方向の向きは、お菓子領域２３Ｒに映る良品のお菓子１００がその中心の周りに９０°反時計周り回転した際の当該お菓子領域２３Ｒに映る良品のお菓子１００の周方向の向きと一致する。そして、お菓子領域２３γに映る良品のお菓子１００の周方向の向きは、お菓子領域２３Ｒに映る良品のお菓子１００がその中心の周りに１３５°反時計周り回転した際の当該お菓子領域２３Ｒに映る良品のお菓子１００の周方向の向きと一致する。
【０１０１】
本変形例では、お菓子領域２３α，２３β，２３γは、お菓子領域２３Ｒに基づいて生成される。以後、お菓子領域２３Ｒを「基準お菓子領域２３Ｒ」と呼ぶ。お菓子領域２３αは、基準お菓子領域２３Ｒにおいて、それに映る良品のお菓子１００の画像２４０Ｒが、基準お菓子領域２３Ｒの中心２３Ｒｃの周りに４５°反時計周り回転させられた画像である。お菓子領域２３βは、基準お菓子領域２３Ｒにおいて、それに映る良品のお菓子１００の画像２４０Ｒが、基準お菓子領域２３Ｒの中心２３Ｒｃの周りに９０°反時計周り回転させられた画像である。そして、お菓子領域２３γは、基準お菓子領域２３Ｒにおいて、それに映る良品のお菓子１００の画像２４０Ｒが、基準お菓子領域２３Ｒの中心２３Ｒｃの周りに１３５°反時計周り回転させられた画像である。
【０１０２】
判定装置３において複数種類の標準特徴量が生成される際には、製造ラインが実稼働していないときに、搬送コンベア１０１上に良品のお菓子１００が載置される。画像処理システム１では、搬送コンベア１０１上に配置された良品のお菓子１００が映る標準撮像画像１１が生成される。画像処理システム１では、抽出部３１が標準撮像画像１１から、良品のお菓子１００が映る基準お菓子領域２３Ｒを抽出し、領域分割部３２が当該基準お菓子領域２３Ｒに対して領域分割を行う。そして、特徴量取得部３３が領域分割部３２で生成された複数の一様分割領域２３５に基づいて標準２次元評価値ヒストグラムを生成する。これにより、基準お菓子領域２３Ｒに基づいて、１種類の標準特徴量、つまり１種類の標準２次元評価値ヒストグラムが生成される。
【０１０３】
また判定装置３では、抽出部３１が、基準お菓子領域２３Ｒに基づいてお菓子領域２３α，２３β，２３γを生成する。抽出部３１は、基準お菓子領域２３Ｒにおいて、良品のお菓子１００の画像２４０Ｒを当該基準お菓子領域２３Ｒの中心２３Ｒｃの周りに４５°反時計周りに回転させることによって得られる画像を、お菓子領域２３αとする。また抽出部３１は、基準お菓子領域２３Ｒにおいて、良品のお菓子１００の画像２４０Ｒを当該基準お菓子領域２３Ｒの中心２３Ｒｃの周りに９０°反時計周りに回転させることによって得られる画像を、お菓子領域２３βとする。そして抽出部３１は、基準お菓子領域２３Ｒにおいて、良品のお菓子１００の画像２４０Ｒを当該基準お菓子領域２３Ｒの中心２３Ｒｃの周りに１３５°反時計周りに回転させることによって得られる画像を、お菓子領域２３γとする。
【０１０４】
抽出部３１においてお菓子領域２３α，２３β，２３γが生成されると、領域分割部３２は、お菓子領域２３α，２３β，２３γに対して領域分割を行う。特徴量取得部３３は、領域分割部３２においてお菓子領域２３αに対する領域分割によって生成された複数の一様分割領域２３５に基づいて標準２次元評価値ヒストグラムを生成する。また特徴量取得部３３は、領域分割部３２においてお菓子領域２３βに対する領域分割によって生成された複数の一様分割領域２３５に基づいて標準２次元評価値ヒストグラムを生成する。そして特徴量取得部３３は、領域分割部３２においてお菓子領域２３γに対する領域分割によって生成された複数の一様分割領域２３５に基づいて標準２次元評価値ヒストグラムを生成する。これにより、お菓子領域２３α，２３β，２３γに基づいて、３種類の標準特徴量、つまり３種類の標準２次元評価値ヒストグラムが生成される。
【０１０５】
以上のようにして生成された複数種類の標準特徴量（標準２次元評価値ヒストグラム）は記憶部３１０に記憶される。
【０１０６】
製造ラインが実稼働中では、判定部３４が、処理対象画像１１から生成された２次元評価値ヒストグラムと、記憶部３１０内の複数種類の標準２次元評価値ヒストグラムのそれぞれとを比較する。具体的には、判定部３４は、記憶部３１０内の複数種類の標準２次元評価値ヒストグラムのそれぞれについて、当該標準２次元評価値ヒストグラムと、処理対象画像１１から生成された２次元評価値ヒストグラムとの間のBhattacharyya距離を求める。そして、判定部３４は、得られた複数のBhattacharyya距離のうちの最小値を判定評価値とする。そして、判定部３４は、判定評価値が、しきい値以下の場合には、処理対象画像１１に映るお菓子１００が良品であると判定し、当該しきい値よりも大きい場合には、処理対象画像１１に映るお菓子１００が不良品であると判定する。
【０１０７】
このように、本変形例に係るお菓子判定処理では、それらに映る良品のお菓子１００の周方向の向きが互いに異なる複数の画像に基づいてそれぞれ生成された複数種類の標準特徴量が使用されることから、処理対象画像１１に映るお菓子１００の周方向の向きにかかわらず、当該お菓子１００が正しく製造されているか否かを適切に判定することができる。よって、判定精度が向上する。
【０１０８】
なお上記の例では、４種類の標準特徴量が使用されたが、標準特徴量の種類の数はこの限りではない。また、複数種類の標準特徴量が生成される複数の画像（複数のお菓子領域２３）のそれぞれに映る良品のお菓子１００の周方向の向きは上記の向きには限られない。
【０１０９】
＜複数種類の判定方法を使用してお菓子の真偽判定＞
お菓子判定処理においては、上述した判定方法と、それ以外の判定方法とが併用されて、撮像画像１１に映るお菓子１００が正しく製造されているか否かが判定されても良い。撮像画像１１に映るお菓子１００が正しく製造されているか否かの別の判定方法としては、例えば、良品のお菓子の画像をテンプレート画像として使用するテンプレートマッチング法が考えられる。このテンプレートマッチング法では、撮像画像１１においてテンプレート画像と類似する画像が存在するか否かを特定することによって、撮像画像１１に映るお菓子１００が正しく製造されているか否かが判定される。以下では、お菓子判定処理において、上述の判定方法と、テンプレートマッチング法とが併用される場合の判定装置３の動作について説明する。なお、テンプレートマッチング法以外の方法が用いられても良い。
【０１１０】
テンプレートマッチング法においても、上述した判定方法と同様に、撮像画像１１に映るお菓子１００が良品である確からしさを示す判定評価値（「出力値」とも呼ばれる）が生成される。テンプレートマッチング法では、お菓子１００が映る撮像画像１１において、テンプレート画像と最も類似する領域が特定され、当該領域とテンプレート画像との間の類似度を示す値が判定評価値として使用される。以後、上記のステップｓ２〜ｓ５の実行で得られる判定評価値を「第１判定評価値ＥＶ１」と呼び、テンプレートマッチング方法で得られる判定評価値を「第２判定評価値ＥＶ２」と呼ぶ。ここでは、第２判定評価値ＥＶ２の値が小さいほど、処理対象画像１１に映るお菓子１００が良品である可能性が高いものする。
【０１１１】
判定装置３は、上述のステップｓ２〜ｓ５を実行して処理対象画像１１についての第１判定評価値ＥＶ１を求めるとともに、テンプレートマッチング法を用いて処理対象画像１１についての第２判定評価値ＥＶ２を求める。そして、判定装置３では、判定部３４が、以下の式（６）を用いて総合評価値ＥＶ０を求める。
【０１１２】
【数６】
0006438774.tif 000007
【０１１３】
式（６）中のｚ１及びｚ２は定数である。式（６）に示されるように、総合評価値ＥＶ０は、第１判定評価値ＥＶ１及び第２判定評価値ＥＶ２の両方が小さいときに小さい値となる。
【０１１４】
判定部３４は、総合評価値ＥＶ０がしきい値ｔｈ０以下であるときには、処理対象画像１１に映るお菓子１００が良品であると判定する。一方で、判定部３４は、総合評価値ＥＶ０がしきい値ｔｈ０よりも大きい場合には、処理対象画像１１に映るお菓子１００が不良品であると判定する。しきい値ｔｈ０及び定数ｚ１，ｚ２は記憶部３１０に記憶されている。
【０１１５】
ここで、良品のお菓子１００が映る撮像画像１１を「ポジティブ撮像画像１１」と呼び、不良品のお菓子１００（正しく製造されていないお菓子１００）が映る撮像画像１１「ネガティブ撮像画像１１」と呼ぶ。しきい値ｔｈ０及び定数ｚ１，ｚ２は、複数のポジティブ撮像画像１１についての第１判定評価値ＥＶ１及び第２判定評価値ＥＶ２と、複数のネガティブ撮像画像１１についての第１判定評価値ＥＶ１及び第２判定評価値ＥＶ２とに基づいて決定することができる。以下に、しきい値ｔｈ０及び定数ｚ１，ｚ２の決定方法について説明する。
【０１１６】
図２１は、複数のポジティブ撮像画像１１及び複数のネガティブ撮像画像１１のそれぞれについて求められた第１判定評価値ＥＶ１及び第２判定評価値ＥＶ２の関係の一例を示す図である。図２１に示されるｘ軸は第２判定評価値ＥＶ２を示している。図２１に示されるｙ軸は、ｘ軸に示される第２判定評価値ＥＶ２が求められた撮像画像１１の第１判定評価値ＥＶ１を示している。また図２１中の黒三角は、ポジティブ撮像画像１１についての第１判定評価値ＥＶ１及び第２判定評価値ＥＶ２を示し、図２１中の白丸は、ネガティブ撮像画像１１についての第１判定評価値ＥＶ１及び第２判定評価値ＥＶ２を示している。以後、撮像画像１１について求められた第１判定評価値ＥＶ１及び第２判定評価値ＥＶ２のペアを「評価値ペア」と呼ぶことがある。図２１には、複数の撮像画像１１の評価値ペアの分布を示す評価値散布図５００が示されている。
【０１１７】
本例では、第１判定評価値ＥＶ１が小さい場合には、処理対象画像１１に映るお菓子１００が良品である可能性が高い。そして、第２判定評価値ＥＶ２が小さい場合には、処理対象画像１１に映るお菓子１００が良品である可能性が高い。したがって、図２１に示される評価値散布図５００では、ポジティブ撮像画像１１の評価値ペアを示す黒三角は、第１判定評価値ＥＶ１及び第２判定評価値ＥＶ２がともに小さい領域、つまり左下隅に集中する。
【０１１８】
上記の例のように、第１判定評価値ＥＶ１がしきい値ｔｈ１以下か否かを判定するだけでお菓子１００の良否判定が行われる場合には、第１判定評価値ＥＶ１は小さくなるものの第２判定評価値ＥＶ２が大きくなるようなネガティブ撮像画像１１については、それに映るお菓子１００が良品であると誤って判定されてしまう。図２１に示される評価値散布図５００においては、しきい値ｔｈ１を示す、ｘ軸に沿った直線５１０の上及びそれよりも下側の白丸が示す評価値ペアが求められたネガティブ撮像画像１１に映るお菓子１００が良品であると誤って判定される。評価値散布図５００において、ｘ軸方向に沿った直線５１０では、ポジティブ撮像画像１１の評価値ペア（黒三角）の分布と、ネガティブ撮像画像１１の評価値ペア（白丸）の分布とを適切に分離することが難しい。
【０１１９】
また、第２判定評価値ＥＶ２がしきい値ｔｈ２以下か否かを判定するだけでお菓子１００の良否判定が行われる場合には、第２判定評価値ＥＶ２は小さくなるものの第１判定評価値ＥＶ１が大きくなるようなネガティブ撮像画像１１については、それに映るお菓子１００が良品であると誤って判定されてしまう。図２１に示される評価値散布図５００においては、しきい値ｔｈ２を示す、ｙ軸に沿った直線５２０の上及びそれよりも左側の白丸が示す評価値ペアが求められたネガティブ撮像画像１１に映るお菓子１００が良品であると誤って判定される。評価値散布図５００において、ｙ軸方向に沿った直線５２０では、ポジティブ撮像画像１１の評価値ペアの分布と、ネガティブ撮像画像１１の評価値ペアの分布とを適切に分離することが難しい。
【０１２０】
本変形例では、製造ラインが実稼働していないときに、複数の良品のお菓子１００及び複数の不良品のお菓子１００が搬送コンベア１０１上に載置され、判定装置３では、複数のポジティブ撮像画像１１及び複数のネガティブ撮像画像１１のそれぞれについての評価値ペアが求められる。そして、判定装置３で求められた複数の評価値ペアが示される評価値散布図５００において、ポジティブ撮像画像１１の評価値ペアの分布とネガティブ撮像画像１１の評価値ペアの分布とが分離される分離直線５３０（図２１参照）を表す式が求められる。分離直線５３０は以下の式（７）で表すことができる。なお、式（７）中のＡ１，Ａ２，Ｂは定数である。
【０１２１】
【数７】
0006438774.tif 000008
【０１２２】
評価値散布図５００において、分離直線５３０の上及びそれよりも下側の領域は、第１判定評価値ＥＶ１及び第２判定評価値ＥＶ２ともに小さい領域である。したがって、処理対象画像１１について求めた評価値ペアが評価値散布図５００に示された場合において、当該評価値ペアの位置が、分離直線５３０の上あるいはそれよりも左側に存在するときには、処理対象画像１１に映るお菓子１００が良品であると考えることができる。
【０１２３】
評価値散布図５００において、分離直線５３０の上及びそれよりも下側の領域は、以下の式（８）で表される。
【０１２４】
【数８】
0006438774.tif 000009
【０１２５】
式（８）は以下の式（９）に変形できる。
【０１２６】
【数９】
0006438774.tif 000010
【０１２７】
処理対象画像１１について求められた第１判定評価値ＥＶ１及び第２判定評価値ＥＶ２が式（９）のｘ及びｙにそれぞれ代入された場合に、式（９）が満足される場合には、処理対象画像１１に映るお菓子１００は良品であると考えることができる。
【０１２８】
判定装置３の記憶部３１０には、式（７）中の定数Ａ１，Ａ２が、式（６）中の定数ｚ１，ｚ２としてそれぞれ記憶される。そして、記憶部３１０には、“Ａ２×Ｂ”がしきい値ｔｈ０として記憶される。
【０１２９】
判定部３４は、処理対象画像１１についての第１判定評価値ＥＶ１及び第２判定評価値ＥＶ２と、記憶部３１０内の定数ｚ１，ｚ２とを用いて、処理対象画像１１についての総合評価値ＥＶ０を求める。そして、判定部３４は、求めた総合評価値ＥＶ０が、記憶部３１０内のしきい値ｔｈ０以下であれば、処理対象画像１１に映るお菓子１００は良品であると判定し、しきい値ｔｈ０よりも大きければ、処理対象画像１１に映るお菓子１００は不良品であると判定する。これにより、お菓子１００の良否判定をより正しく行うことができる。
【０１３０】
なお、式（７）については、評価値散布図５００を見た人が手計算で求めても良いし、コンピュータ装置が判定装置３で求められた第１判定評価値ＥＶ１及び第２判定評価値ＥＶ２に基づいてサポートベクターマシン等の機械学習機能を用いて求めても良い。後者の場合には、機械学習機能が実装された判定装置３が式（７）を求めても良い。
【０１３１】
このように、本変形例では、互いに異なる判定方式で求められた複数の判定評価値に基づいて処理対象画像１１に映るお菓子１００が正しく製造されているか否かが判定されるため、判定精度を向上することができる。
【０１３２】
＜その他の変形例＞
上記の例では、画像処理システム１は、お菓子を製造する製造ラインに導入されていたが、他の装置あるいは様々な場所に導入されても良い。
【０１３３】
例えば、画像処理システム１は、表面に模様が付された貨幣が投入される自動販売機内に導入されても良い。この場合には、自動販売機内に投入される貨幣が撮像装置２で撮像される。自動販売機内では、例えば、貨幣がレール上を回転しながら移動する。撮像装置２は回転する貨幣を撮像する。抽出部３１は、撮像画像１１から、貨幣が映る貨幣領域を抽出する。領域分割部３２は、抽出部３１で抽出された貨幣領域に対して領域分割を行う。特徴量取得部３３は、領域分割部３２で生成された複数の分割領域に基づいて、撮像画像１１に映る貨幣の特徴を示す特徴量を取得する。判定部３４は、特徴量取得部３３で求められた特徴量に基づいて、撮像画像１１に映る貨幣が正しいものに相当するか否かを判定する。貨幣表面の模様は、お菓子表面の模様と同じように扱うことができることから、上記と同様にして、画像処理システム１は、撮像画像１１に映る貨幣が正しいものに相当するか否かを判定することができる。これにより、自動販売機に投入された貨幣の真偽判定を行うことができる。
【０１３４】
また、画像処理システム１は、工場内で製品を組み立てる製造ラインに導入されても良い。より具体的には、画像処理システム１は、例えば、複数の部品を基板に実装する製造ラインに導入されても良い。この場合には、複数の部品が実装された基板が撮像装置２で撮像される。抽出部３１は、撮像画像１１から、複数の部品が実装された基板が映る基板領域を抽出する。領域分割部３２は、抽出部３１で抽出された基板領域に対して領域分割を行う。特徴量取得部３３は、領域分割部３２で生成された複数の分割領域に基づいて、撮像画像１１に映る基板の特徴を示す特徴量を取得する。判定部３４は、特徴量取得部３３で取得された特徴量に基づいて、撮像画像１１に映る、複数の部品が実装された基板が、複数の部品が正しく実装された基板に相当するか否か、つまり、基板に対して複数の部品が正しく実装されているか否かを判定する。基板上での複数の部品は、お菓子表面の模様と同じように扱うことができることから、上記と同様にして、画像処理システム１は、基板に対して複数の部品が正しく実装されているか否かを判定することができる。これにより、部品の実装間違え及び部品の実装もれ等を検出することができる。
【０１３５】
また、画像処理システム１は、回転寿司店に導入されても良い。回転寿司店では、寿司等の商品の値段として、当該商品がのせられた皿の模様に応じた値段が設定されていることがある。そして、回転寿司店では、客が手に取った各皿の模様に応じた値段の合計が、飲食代として計算されることがある。このような回転寿司店に導入される画像処理システム１は、画像処理によって、客が手に取った皿の模様を特定する。
【０１３６】
具体的には、寿司等をのせた複数の皿が搭載された回転レーンから客が皿を手に取ったとき、当該皿が撮像装置２で撮像される。抽出部３１は、撮像画像１１から、皿が映る皿領域を抽出する。領域分割部３２は、抽出部３１で抽出された皿領域に対して領域分割を行う。
【０１３７】
ここで、皿の周縁部に模様が付されており、寿司等の商品が皿の中央部（模様が無い部分）にのせられるものとする。この場合には、抽出部３１で抽出された皿領域の中央部には、商品が映っており、当該中央部は皿の特徴を示すものではない。したがって、領域分割部３２は、抽出部３１で抽出された皿領域のうち、中央部を除く部分に対して領域分割を行う。
【０１３８】
特徴量取得部３３は、領域分割部３２で生成された複数の分割領域に基づいて、撮像画像１１に映る皿の特徴を示す特徴量を取得する。判定部３４は、特徴量取得部３３で求められた特徴量に基づいて、撮像画像１１に映る皿が、所定の模様を有する皿に相当するか否かを判定する。つまり、判定部３４は、特徴量に基づいて、撮像画像１１に映る皿の模様が、所定の模様に一致するか否かを判定する。皿表面の模様は、お菓子表面の模様と同じように扱うことができることから、上記と同様にして、画像処理システム１は、撮像画像１１に映る皿が、所定の模様を有する皿に相当するか否かを判定することができる。判定部３４は、回転寿司店で使用される複数種類の皿にそれぞれ付された複数種類の模様のそれぞれについて、当該模様と、撮像画像１１に映る皿の模様と一致するか否かを判定する。これにより、撮像画像１１に映る皿の模様が特定される。したがって、撮像画像１１に映る皿の模様に応じた値段を自動的に特定することができる。よって、客が手に取った各皿の模様に応じた値段の合計、つまり飲食代を自動計算することができる。
【０１３９】
また、画像処理システム１は、物流センターに導入されても良い。物流センターでは、ダンボール等の荷物に対して、郵送先等が記載されたシールが貼られることがある。画像処理システム１は、荷物に貼られたシールが正しいシールに相当するか否か、つまり荷物に正しいシールが貼られているか否かを判定する。この場合には、荷物に貼られたシールが撮像装置２で撮像される。抽出部３１は、撮像画像１１から、シールが映るシール領域を抽出する。領域分割部３２は、抽出部３１で抽出されたシール領域に対して領域分割を行う。特徴量取得部３３は、領域分割部３２で生成された複数の分割領域に基づいて、撮像画像１１に映る基板の特徴を示す特徴量を取得する。判定部３４は、特徴量取得部３３で求められた特徴量に基づいて、撮像画像１１に映るシールが、正しいシールに相当するか否かを判定する。シール表面の文字等は、お菓子表面の模様と同じように扱うことができることから、上記と同様にして、画像処理システム１は、荷物に正しいシールが貼られているか否かを判定することができる。これにより、シールの貼り間違え等を検出することができる。
【０１４０】
以上のように、画像処理システム１は詳細に説明されたが、上記した説明は、全ての局面において例示であって、この発明がそれに限定されるものではない。また、上述した各種変形例は、相互に矛盾しない限り組み合わせて適用可能である。そして、例示されていない無数の変形例が、この発明の範囲から外れることなく想定され得るものと解される。
【符号の説明】
【０１４１】
１  画像処理システム
３  判定装置
１１  撮像画像
３１  抽出部
３２  領域分割部
３３  特徴量取得部
３４  判定部
１００  お菓子
３１１  制御プログラム
【図１】
0006438774.tif 000011
【図２】
0006438774.tif 000012
【図３】
0006438774.tif 000013
【図４】
0006438774.tif 000014
【図５】
0006438774.tif 000015
【図６】
0006438774.tif 000016
【図７】
0006438774.tif 000017
【図８】
0006438774.tif 000018
【図９】
0006438774.tif 000019
【図１０】
0006438774.tif 000020
【図１１】
0006438774.tif 000021
【図１２】
0006438774.tif 000022
【図１３】
0006438774.tif 000023
【図１４】
0006438774.tif 000024
【図１５】
0006438774.tif 000025
【図１６】
0006438774.tif 000026
【図１７】
0006438774.tif 000027
【図１８】
0006438774.tif 000028
【図１９】
0006438774.tif 000029
【図２０】
0006438774.tif 000030
【図２１】
0006438774.tif 000031