(57)【要約】【課題】  入力画像から、異方向撮像によるサンプル画像と一致度の高い部分画像を抽出する際の抽出精度維持と計算時間短縮。【解決手段】  正規直交系の画像に基づく各サンプル画像の直交変換、成分群の算出（ＵＩ）、入力画像から比較対象画像の選択（Ｕ２）、次元を下げて部分正規直交系の作成（Ｕ３）、探索段階指標の初期設定（Ｕ４）、部分正規直交系に基づく各比較対象画像の直交変換と部分成分群の算出（Ｕ５）に次いて、これら部分成分群と、各サンプル画像の成分群の内各部分正規直交系の各元を包含する部分成分群との比較照合により、サンプル画像の何れかとの一致度の高い比較対象画像を抽出する（Ｕ６）。探索回数未終了確認後（Ｕ７）、抽出画像の近傍に新たな比較対象画像群を選択し（Ｕ８）、次元を上げて新たな部分正規直交系を作成し（Ｕ９）、探索段階指標１アップ後、Ｕ５へ戻る。【選択図】            図８
2005107914.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物に対して異なる複数の方向からの撮像により取得した複数のサンプル画像を用いて、対象物の像が１以上含まれる入力画像から前記サンプル画像の何れかと一致度の高い１以上の部分画像を抽出する画像処理装置において、
所定の元により構成される正規直交系に基づき、前記各サンプル画像に直交変換を施して前記正規直交系の夫々の元に関する成分から成る成分群を求める第１演算手段と、
前記入力画像から、該入力画像中の複数の所定箇所に相当する部分画像を比較対象画像として夫々選択する手段と、
前記正規直交系を構成する元の中から一部の元を選択し、該選択した一部の元により構成される部分正規直交系を作成する手段と、
該部分正規直交系に基いて前記比較対象画像に直交変換を施すことにより、前記部分正規直交系の夫々の元に関する成分から成る部分成分群を比較対象画像毎に求める第２演算手段と、
前記比較対象画像に対して夫々求めた部分成分群と、前記サンプル画像に対して求めた成分群のうち前記部分正規直交系の夫々の元に対応する成分から成る部分成分群との比較照合により、前記サンプル画像の何れかとの一致度の高い比較対象画像を抽出画像として抽出する手段と、
前記入力画像における前記各抽出画像近傍に複数の部分画像を新たな比較対象画像として選択する手段と、
前記部分正規直交系に比べ元の数が同数以上の新たな部分正規直交系を作成する手段とを備え、
前記複数の新たな比較対象画像と前記新たな部分正規直交系に対して、前記第２演算手段及び前記抽出手段を用いることにより、前記複数の新たな比較対象画像の中から部分画像を抽出することを特徴とする、画像処理装置。
【請求項２】
前回抽出された部分画像の近傍に複数の部分画像を更に新たな比較対象画像として選択し、前回の部分正規直交系に比べ元の数が同数以上の更に新たな部分正規直交系を作成し、前記複数の更に新たな比較対象画像と前記更に新たな部分正規直交系に対して、前記第２演算手段及び前記抽出手段を用いることにより、前記複数の更に新たな比較対象画像の中から部分画像を抽出することを１以上繰返し行うことを特徴とする、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記直交変換がフーリエ変換である、請求項１または請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記直交変換が離散コサイン変換である、請求項１または請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記直交変換を前記サンプル画像のそれぞれに施して得られる成分群が、前記サンプル画像の主成分となる、請求項１または請求項２に記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、視覚センサを用いて部品等の対象物を認識する際に用いる画像処理装置に関し、特に、様々な姿勢を取りうる対象物の位置や姿勢を画像に基づいて認識するための画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ロボットなどの自動機械を用いて、正確に位置決めされていない対象物（例えば部品；以下、同じ）をハンドリングするには、一般に、対象物の位置や姿勢を認識する必要がある。そのために、視覚センサの撮像手段（カメラ）を用いて対象物を撮像し、取得した画像データから対象物の位置姿勢等を認識する手法が用いられている。しかし、実際の作業においては、対象物の位置・姿勢の取り得る範囲、特に姿勢の範囲が広い場合も多く、そのようなケースでは的確に対象物の位置・姿勢の認識を行なうことは容易ではない。
【０００３】
例えば、多数の対象物が無造作にばら撒かれて置かれた場合など、認識は非常に困難となる。このようなケースに適用され得る認識方法として、予め対象物に対して様々な異なる方向からサンプル画像を撮像しておき、認識時には、入力画像全体を探索しながら、各地点で、入力画像から切り出した部分画像とサンプル画像１枚１枚とをパターンマッチングで比較照合し、サンプル画像の何れかと一致度の高い部分画像を抽出し、対象物の位置を割り出す、という方法がある。
【０００４】
ところがこの方法には、入力画像サイズやサンプル画像数が大きくなると、それらに比例して認識に要する計算時間が増大し、通常は実用に適さない。そこで、いくつかの計算時間短縮の手法が提案されている。その１つに、coarse-to-fine法と呼ばれている手法がある。この方法では、入力画像全体を１ピクセル（画素）間隔で探索するのではなく、まず粗いピクセル間隔で全体を探索して対象物の粗い位置を割り出し、次いで、その粗い位置の周辺でより細かいピクセル間隔で探索を行い、より正確な位置を割り出すという手順が適用される。
【０００５】
しかし、この方法によっても、時間短縮が実用レベルに達しないケースが多い。そこで更に、比較照合の前に各画像に直交変換を施して比較照合の次元を下げるという方法の適用が一応考えられる。しかし、この適用に際してcoarse-to-fine法による探索の粗密度は変えないものとすると、直交変換の次元が計算時間、抽出精度に影響を及ぼすことになる。即ち、coarse-to-fine法の各探索段階に関して、直交変換の次元を一様に下げれば、それに比例して計算時間は短くなるが、抽出精度が下がってしまう。逆に、抽出精度をある水準以上に保とうとすると、直交変換の次元の下限が定まり、計算時間短縮の限度も自ずと定まってしまう。なお、本発明に関連する特許文献としては、下記特許文献１がある。
【０００６】
【特許文献１】特許第３２５２９４１号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の目的は、上記従来技術の問題点を克服し、coarse-to-fine法に直交変換の手法を組み合わせるに際して、新規な考え方を導入して、最終的な抽出精度を保ちながら、更なる計算時間短縮を実現できるようにすることである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、coarse-to-fine法の各探索段階を最終探索段階と、それ以前の探索段階に分けて考え、最終探索段階では直交変換の次元を要求水準に保つ一方、最終探索段階以外の探索段階では、対象物の位置の認識を問違わなければ良いという程度まで直交変換の次元を下げることを許容することで、上記課題を解決するものである。本発明では、coarse-to-fine法の各探索段階のうち最終探索段階に関しては、直交変換の次元が最終的な抽出精度に直結する点に着目し、直交変換の次元に要求する水準について高低をつけることで、演算の負担の軽減と抽出精度の維持の要求を両立させる。
【０００９】
つまり、本発明の考え方によれば、coarse-to-fine法を適用する際に、探索の早い段階で直交変換の次元を下げて計算時間を節約し、最終段階の探索では十分な直交変換の次元を確保して、抽出精度が落ちないようにする。
【００１０】
そのために、本発明は、対象物に対して異なる複数の方向からの撮像により取得した複数のサンプル画像を用いて、対象物の像が１以上含まれる入力画像から前記サンプル画像の何れかと一致度の高い１以上の部分画像を抽出する画像処理装置に、下記（Ａ）〜（Ｆ）の手段、即ち、
（Ａ）所定の元により構成される正規直交系に基づき、前記各サンプル画像に直交変換を施して前記正規直交系の夫々の元に関する成分から成る成分群を求める第１演算手段
（Ｂ）前記入力画像から、該入力画像中の複数の所定箇所に相当する部分画像を比較対象画像として夫々選択する手段と、前記正規直交系を構成する元の中から一部の元を選択し、該選択した一部の元により構成される部分正規直交系を作成する手段
（Ｃ）該部分正規直交系に基いて前記比較対象画像に直交変換を施すことにより、前記部分正規直交系の夫々の元に関する成分から成る部分成分群を比較対象画像毎に求める第２演算手段
（Ｄ）前記比較対象画像に対して夫々求めた部分成分群と、前記サンプル画像に対して求めた成分群のうち前記部分正規直交系の夫々の元に対応する成分から成る部分成分群との比較照合により、前記サンプル画像の何れかとの一致度の高い比較対象画像を抽出画像として抽出する手段と
（Ｅ）前記入力画像における前記各抽出画像近傍に複数の部分画像を新たな比較対象画像として選択する手段と
（Ｆ）前記部分正規直交系に比べ元の数が同数以上の新たな部分正規直交系を作成する手段を具備させる。
【００１１】
そして、前記複数の新たな比較対象画像と前記新たな部分正規直交系に対して、前記第２演算手段及び前記抽出手段を用いることにより、前記複数の新たな比較対象画像の中から部分画像を抽出する。  
また、前回抽出された部分画像の近傍に複数の部分画像を更に新たな比較対象画像として選択し、前回の部分正規直交系に比べ元の数が同数以上の更に新たな部分正規直交系を作成し、前記複数の更に新たな比較対象画像と前記更に新たな部分正規直交系に対して、前記第２演算手段及び前記抽出手段を用いることにより、前記複数の更に新たな比較対象画像の中から部分画像を抽出することを１以上繰返し行うように画像処理装置を構成することができる。
【００１２】
ここで、前記直交変換としては、例えばフーリエ変換あるいは離散コサイン変換を用いることができる。また、前記直交変換を前記サンプル画像のそれぞれに施して得られる成分が前記サンプル画像の主成分となるようにしても良い。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、対象物に対して異なる複数の方向からの撮像により取得した複数のサンプル画像を用いて、対象物の像が１以上含まれる入力画像からサンプル画像の何れかと一致度の高い１以上の部分画像を抽出するにあたって、最終的な抽出精度の維持と計算時間短縮を両立させることが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
図１は、本発明の実施形態におけるシステム構成の概略について説明する図である。同図において、符号１はロボット（本体機構部）を示し、このロボットのアーム先端部に視覚センサの撮像手段としてカメラ２が装着されている。ロボット１の動作は、同ロボット１に接続されたロボット制御装置１０によって制御される。カメラ２には画像処理装置２０が接続され、画像処理装置２０は更に通信回線を介してロボット制御装置１０にも接続されている。
【００１５】
画像処理装置２０には、ＣＰＵ、メモリ、カメラインターフェイス、通信インターフェイス等を含むハードウェアと、カメラ２、ロボット制御装置１０との指令、画像データ授受等の授受を行なうソフトウェアの他、後述する態様で画像データの処理を行なうプログラム及び関連パラメータを含むソフトウェアが装備されている。また、画像処理装置２０にはディスプレイ２１が付設され、カメラ２による撮像画像、その処理画像、後述するサンプル画像等を表示できるようになっている。
【００１６】
なお、図示を省略したが、ロボット制御装置１０及び画像処理装置２０には、通常の形態でマニュアル操作手段（教示操作盤、キーボード、マウス等）が付設され、必要に応じて手動によるロボット操作、プログラムの入力／編集、起動／停止、カメラ２による撮像、画像データ取り込み、画像処理のプログラムの入力／編集、起動／停止等を行えるようになっている。
【００１７】
カメラ２は、画像処理装置２０からの撮像／画像データ出力指令を受けて撮像を行ない、対象物（例えば部品）Ｗの像を含む画像の画像データを画像処理装置２０に入力する。画像処理装置２０は、処理プログラムによって後述する態様で画像処理を実行し、画像からの対象物認識を行なう。また、ロボット制御装置１０と画像処理装置２０は、必要に応じて互いに同期をとりながら、下記（１）〜（３）のデータ授受と関連処理を行なう一般的な機能を有している。
【００１８】
（１）ロボット制御装置１０は、ロボット１の現在位置を所定の短周期で画像処理装置２０に通知する。  
（２）ロボット制御装置１０は、ロボット１の作業（把持等）に関連したプログラム（あるいはオペレータによりマニュアル入力された指令）に従い、画像処理装置２０に画像撮像指令を出力し、カメラ２に撮像を実行させ、画像データを画像処理装置２０に取得させる。  
（３）画像処理装置２０側で決定したロボット１の目標動作位置をロボット制御装置１０へ送信する。
【００１９】
以上の前提の下で、対象物に対して異なる複数の方向からの撮像により取得した複数のサンプル画像を用いて、対象物の像が１以上含まれる入力画像から前記サンプル画像の何れかと一致度の高い１以上の部分画像を抽出する手順について順を追って説明する。
【００２０】
先ず、対象物Ｗと同種の物体（以下、サンプル物体と言う）に対して異なる複数の方向から撮像した複数のサンプル画像を用意する。そのために、例えば、サンプル物体を適当な位置・姿勢に置き、ロボットに複数の位置・姿勢をとらせて、カメラ２による撮像を行い、画像処理装置２０のメモリにサンプル画像データを蓄積する。また、各サンプル画像に対応させてロボット位置を画像処理装置２０のメモリに記憶する。ロボットの複数の位置・姿勢への移動は、予め教示した動作によっても良いし、オペレータによる手動操作によっても良い。
【００２１】
サンプル画像取得のための撮像に際しては、サンプル物体の背景には邪魔なものが映らないようにする。例えば、サンプル物体と色、明度の異なる無模様の床面上にサンプル物体を置いて撮像を行なえば良い。ここで、サンプル物体は実際に作業で扱う対象物の内の１つであっても良いし、形状、寸法等が同等のダミー物体であっても良い。図２にこのようにして得られた複数（計ｎ個：ここではｎ＝８を例示）のサンプル画像ｓ１ 〜ｓ８ の例を示した。
【００２２】
更に、各サンプル画像ｓｖ (v=1,2・・・・n)を複数個（ｍ個）の基本画像の重ね合わせで近似することを考える。この考え方自体は周知であり、数学的に言えば、各サンプル画像を適当なベクトル空間上のベクトルと考え、そのベクトル空間の部分空間を張る正規直交系を構成するｍ個のベクトル（元）ｅ１,・・・・ｅｍ の線形結合で近似表現することを意味する。これらｍ個のベクトルを、以下、単に「元」、「画像」などとも言う。
【００２３】
このような正規直交系Ｅ＝＜ｅ１,・・・・ｅｍ ＞は、画像処理装置２０内でソフトウェアを用いて作成され、メモリに記憶される。なお、正規直交系の作成方法については、周知なので説明は省略する。  
図３は、用意された正規直交系を用いて、夫々のサンプル画像に直交変換を施し成分群を求める方法（第１演算手段による演算）について説明する図である。なお、図３の中の下付き添え字ν（ギリシャ文字）は、明細書本文中ではｖ（英字）で代用表記されている。同様に、後述する図５の中の下付き添え字κ（ギリシャ文字）は、明細書本文中ではｋ（英字）で代用表記されている。
【００２４】
図３にｎ＝８、ｍ＝６の例で描かれているように、各サンプル画像ｓｖ （v=1,2・・・・n；以下、同様）をｅ１,・・・・ｅｍ の線形結合で表わした時のｅｆ に関する成分（係数）をσｖｆとすれば、
σｖｆ＝ｓｖ ・ｅｆ （・は内積を表わす）となる。  
これら内積で求められる成分群σｖ ＝（σｖ１・・・・σｖｍ ）を使うと、各サンプル画像ｓｖ は下記近似式で表現される。  
ｓｖ 〓σｖ１ｅ１ ＋・・・・＋σｖｍｅｍ 
なお、ここで〓は「近似的にイコール」を意味する記号として用いた。
【００２５】
次に、図４は、入力画像から複数の比較対象画像を選択し、比較対象画像の中からサンプル画像の何れかとの一致度の高いものを抽出する方法について説明する図であり、図５は同方法の中で行なわれる第２演算手段による演算について説明する図である。
【００２６】
図４に示した方法では、先ず、認識されるべき対象物が少なくとも１つ映るように撮像して得られる画像である入力画像から、複数の比較対象画像を選択し、前述の正規直交系Ｅ（図３参照）から、部分正規直交系を作成する。次いで、部分正規直交系に基いて比較対象画像に直交変換を施し、部分成分群を比較対象画像毎に求める。この演算は、第２演算手段で行なわれる（図５参照）。ここで、直交変換としては、例えばフーリエ変換あるいは離散コサイン変換を用いることができる。なお、画像データに対するフーリエ変換あるいは離散コサイン変換自体は周知であるから詳細説明は省略する。
【００２７】
次に、比較対象画像毎の部分成分群とサンプル画像毎の部分成分群との比較照合により、比較対象画像の中からサンプル画像の何れかとの一致度の高いものを抽出する。数学的に言えば、比較対象画像も、正規直交系の元やサンプル画像の属する線形空間のベクトルとして扱うことができる。
【００２８】
今、部分正規直交系をＥ’＝＜ｅ１,・・・・ｅｉ ＞（ｉはＥ’の次元で、ｉ≦ｍ）とする。図４、図５では、ｉ＝２、ｍ＝６のケースが例示されている。また、比較対象画像をｐｋ （k=1,・・・・ｈ；ｈは比較対象画像の数）とする。図４では、ｈ＝３５のケースが例示されている。  
すると、比較対象画像ｐｋ の元ｅｆ に関する成分πｋｆは、
πｋｆ＝ｐｋ ・ｅf （・は内積）
で計算される。比較対象画像ｐｋ に対応する部分成分群はπｋ'＝（πｋ１,・・・・πｋｉ）である。
【００２９】
比較対象画像ｐｋ は、部分成分群πｋ'と部分正規直交系Ｅ’を用いて下記式で近似できる。  
ｐｋ 〓πｋ１ｅ１ ＋・・・・＋πｋｉｅｉ 
なお、ここで〓は「近似的にイコール」を意味する記号として用いた。
【００３０】
この近似式に関しては、ｉ＝ｍとしない限りｉ＜ｍであり、その分計算時間が短縮できる。即ち、πｋ１ｅ１ ＋・・・・＋πｋｍｅｍ で近似する場合に比べて計算時間が短くて済む。部分成分群同士の比較照合としては、例えば、対応成分の差分の平方和
Σｋｖ＝（πｋ１−σｖ１）２ ＋・・・・＋（πｋｉ−σｖｉ）２ 
を用いることができて、
‖ｐｋ −ｓｖ ‖２ 〓Σｋｖ
である。なお、ここで〓は「近似的にイコール」を意味する記号として用いた。  この場合、抽出画像としては、比較対象画像の中から、あるｖに対してΣｋｖが小さくなる（例えば最小）ようなものを選べば良い。
【００３１】
次に図６は、図４における各抽出画像近傍に複数の新たな比較対象画像を選択し、図４における部分正規直交系に比べて元の数が同数以上の新たな部分正規直交系を作成し、第２演算手段及び抽出手段を用いることにより、新たな比較対象画像の中からサンプル画像の何れかとの一致度の高いものを抽出する方法の説明図である。数学的に言えば、新たな比較対象画像も、正規直交系の元やサンプル画像の属する線形空間のベクトルとして扱うことができる。
【００３２】
今、新たな部分正規直交系をＥ”＝＜ｅ１,・・・・ｅｊ ＞（ｊはＥ”の次元で、ｉ≦ｊ≦ｍ）とする。図６では、ｊ＝４のケースが例示されている。また、比較対象画像をｑｇ （g=1,・・・・ｌ；ｌは新たな比較対象画像の数）とする。図６では、ｌ＝１８のケースが例示されている。
【００３３】
すると、新たな比較対象画像ｑｇ の元ｅｆ に関する成分θｇｆは、
θｇｆ＝ｑｇ ・ｅｆ （・は内積）
で計算される。比較対象画像ｑｇ に対応する部分成分群はθｇ"＝（θｇ１,・・・・θｇｊ）である。
【００３４】
新たな比較対象画像ｑｇ は、部分成分群θｇ"と部分正規直交系Ｅ”を用いて下記式で近似できる。  
ｑｇ 〓θｇ１ｅ１ ＋・・・・＋θｇｊｅｊ 
なお、ここでも〓は「近似的にイコール」を意味する記号として用いた。
【００３５】
この近似式に関しても、ｊ＝ｍとしない限りｊ＜ｍであり、その分計算時間が短縮できる。即ち、θｇ１ｅ１ ＋・・・・＋θｇｍｅｍ で近似する場合に比べて計算時間が短くて済む。しかも、 ｊ＝ｉとしない限りｊ＜ｉであり、その分精度が上がる。即ち、θｇ１ｅ１ ＋・・・・＋θｇｉｅｉ で近似する場合に比べて高い精度が期待できる。
【００３６】
部分成分群同士の比較照合としては、前述の図４のケースと同様、例えば、対応成分の差分の平方和
Ｔｇｖ＝（θｇ１−σｖ１）２ ＋・・・・＋（θｇｊ−σｖｊ）２ 
を用いることができて、
‖ｑｇ −ｓｖ ‖２ 〓Ｔｇｖ
である。なお、ここでも〓は「近似的にイコール」を意味する記号として用いた。
【００３７】
この場合、抽出画像としては、比較対象画像の中から、あるｖに対してＴｇｖが小さくなる（例えば最小）ようなものを選べば良い。以上が本発明の基本形態（請求項１に対応）におけるプロセスの概要である。このプロセスに沿って画像処理装置２０内で行なわれる処理の概要を図７にフローチャートで示した。各ステップの要点は下記の通りである。
【００３８】
ステップＳ１；予めメモリに記憶されている正規直交系（次元ｍ）のデータに基づき、各サンプル画像に直交変換を施して、同正規直交系の夫々の元に関する成分から成る成分群を求める（第１の演算手段による計算）。  
ステップＳ２；入力画像から、該入力画像中の複数の所定箇所に相当する部分画像を比較対象画像として夫々選択する。なお、比較対象画像の選び方は予めプログラムとパラメータで指定しておく。例えば、図４で示したように、縦５等分、横７等分を２つのパラメータα＝５、β＝７で指定しておき、比較対象画像数ｈ＝α＊β＝３５個の比較対象画像を選べば良い。
【００３９】
ステップＳ３；正規直交系から部分正規直交系を作成する。ここで、部分正規直交系は上述したＥ’であり、その次元ｉは予めｍ以下に設定しておく。例えば、ｉ＝２ｍ／３を越えない最大整数とする。  
ステップＳ４；探索段階を表わす指標としてのレジスタ値を「−１」に初期設定する。
【００４０】
ステップＳ５；部分正規直交系に基づいて各比較対象画像に直交変換を施して、部分正規直交系の夫々の元に関する成分から成る部分成分群を比較対象画像毎に求める（第２の演算手段による計算）。但し、ここで用いる部分正規直交系は、第１回目の処理サイクルではステップＳ３で定めたものであり、第２回目の処理サイクル（探索の第２段階）では後述するステップＳ９で定めたものとする。
【００４１】
ステップＳ６；ステップＳ５で求めた比較対象画像毎の部分成分群と、各サンプル画像に対して求めた成分群のうち、各部分正規直交系の夫々の元に対応する成分から成る部分成分群との比較照合により、サンプル画像の何れかとの一致度の高い比較対象画像を抽出する。
【００４２】
ステップＳ７；カウンタ値が０以上であるか否かチェックし、判断出力がイエスなら終了、ノーならステップＳ８へ進む。第１回目の処理サイクルでは、当然、判断出力はノーでステップＳ８へ進む。  
ステップＳ８；ステップＳ６で求めた各抽出画像の近傍に、複数の部分画像を新たな比較対象画像として選択する。ここで、新たな比較対象画像の選び方は予めプログラムとパラメータで指定しておく。例えば、図６で示したように、各抽出画像の対象物が映っている各画像部分の近傍に、パラメータγ＝９個ずつの重心点を選び、計ｌ＝γ＊（抽出画像数）＝１８個の比較対象画像を選べば良い。
【００４３】
ステップＳ９；より元の多い新たな部分正規直交系を作成する。ここで、部分正規直交系は上述したＥ”であり、その次元ｊは予めｍ以下で、かつ、ｉ以上に設定しておく。例えば、ｊ＝（ｉ＋ｍ）／２を越えない最大整数とする。
【００４４】
ステップＳ１０；探索段階を表わす指標としてのレジスタ値を１アップして、ステップＳ５へ戻る。以下、ステップＳ６からステップＳ７へ進むと今度は判断出力がイエスとなり、処理は終了となる。結局、このフローチャートに記した例では２回目のステップＳ６で抽出した比較対象画像がベスト画像として選択される。
【００４５】
即ち、ここでは２段階の探索が行なわれているが、これを拡張して３段階の探索が行なわれるようにしても良い。その場合には、新たな比較対照画像の選択、新たな部分正規直交系の作成、第２演算手段による計算及び抽出が追加して繰返される。その場合の処理の概要を図８にフローチャートで示した。各ステップの要点は下記の通りである。
【００４６】
ステップＵ１；上述のステップＳ１と同様に、予めメモリに記憶されている正規直交系（次元ｍ）のデータに基づき、各サンプル画像に直交変換を施して、同正規直交系の夫々の元に関する成分から成る成分群を求める（第１の演算手段による計算）。  
ステップＵ２；上述のステップＳ２と同様に、入力画像から、該入力画像中の複数の所定箇所に相当する部分画像を比較対象画像として夫々選択する。なお、比較対象画像の選び方は予めプログラムとパラメータで指定しておく。例えば、図４で示したように、縦５等分、横７等分を２つのパラメータα＝５、β＝７で指定しておき、比較対象画像数ｈ＝α＊β＝３５個の比較対象画像を選べば良い。
【００４７】
ステップＵ３；上述のステップＳ３と同様に、正規直交系から部分正規直交系を作成する。ここで、部分正規直交系は上述したＥ’であり、その次元ｉは予めｍ以下に設定しておく。例えば、ｉ＝２ｍ／３を越えない最大整数とする。  ステップＵ４；上述のステップＳ４と同様に、探索段階を表わす指標としてのレジスタ値を「−１」に初期設定する。
【００４８】
ステップＵ５；上述のステップＳ５と同様に、部分正規直交系に基づいて各比較対象画像に直交変換を施して、部分正規直交系の夫々の元に関する成分から成る部分成分群を比較対象画像毎に求める（第２の演算手段による計算）。但し、ここで用いる部分正規直交系は、第１回目の処理サイクルではステップＵ３で定めたものであり、それ以降の処理サイクル（探索の第２段階以降）では後述するステップＵ９で定めたものとする。
【００４９】
ステップＵ６；上述のステップＳ６と同様に、ステップＵ５で求めた比較対象画像毎の部分成分群と、各サンプル画像に対して求めた成分群のうち、各部分正規直交系の夫々の元に対応する成分から成る部分成分群との比較照合により、サンプル画像の何れかとの一致度の高い比較対象画像を抽出する。
【００５０】
ステップＵ７；上述のステップＳ７に対応するステップであるが、カウンタ値が所定の繰り返し数（≧１）であるか否かチェックする点が、ステップＳ７と異なる。もし、判断出力がイエスなら終了、ノーならステップＵ８へ進む。所定の繰り返し数はパラメータで予め設定しておく。繰り返し数は大き過ぎると計算時間が増加するので、通常小さい正整数（例えば１〜６位）が好ましい。
【００５１】
ステップＵ８；上述のステップＳ７に対応するステップで、ステップＵ６で求めた各抽出画像の近傍に、複数の部分画像を新たな比較対象画像として選択する。ここで、新たな比較対象画像の選び方は予めプログラムとパラメータで指定しておく。例えば、第１回目の処理サイクルでは、上述のステップＳ８で述べたと同じく、図６で示した態様で、各抽出画像の対象物が映っている各画像部分の近傍に、パラメータγ＝９個ずつの重心点を選び、計ｌ＝γ＊（抽出画像数）＝１８個の比較対象画像を選ぶ。第２回目以降の処理サイクルでは、該処理サイクルのステップＵ６で各抽出画像の近傍に、複数の部分画像を新たな比較対象画像として選択する。その選び方は、その選択された各抽出画像の対象物（一部でも良い）が映っている各画像部分の近傍に、例えばパラメータγ＝９個ずつの重心点を選び、計ｌ＝γ＊（抽出画像数）＝１８個の比較対象画像を選ぶようにすれば良い。
【００５２】
ステップＵ９；より元の多い新たな部分正規直交系を作成する。
【００５３】
ここで、第１回目の処理サイクルの本ステップで作成される部分正規直交系は、上述したＥ”であり、その次元ｊは予めｍ以下で、かつ、ｉ以上に設定しておく。例えば、ｊ＝（ｉ＋ｍ）／２を越えない最大整数とする。
【００５４】
そして、第２回目以降の処理サイクルでは、同様のルールで部分正規直交系を作成する。但し、その次元は予めｍ以下で、かつ、前回の処理サイクルの本ステップで定めた部分正規直交系の次元を下回らないように設定しておく。一例を示せば、ｊ＝（ｉ＋ｍ）／２（１回目の処理サイクル）としたと同様の規則で、
「今回の処理サイクルで定める部分正規直交系の次元」＝（「前回の処理サイクルで定めた部分正規直交系の次元」＋ｍ）／２、
とすることができる。
【００５５】
ステップＵ１０；探索段階を表わす指標としてのレジスタ値を１アップして、ステップＵ５へ戻る。以下、ステップＵ６からステップＵ７へ進む。予め設定された繰り返し回数が消化されていれば判断出力がイエスとなり、処理は終了となる。そうでなければ、再度、ステップＵ８〜ステップＵ１０を経て、ステップＵ５へ戻り、ステップＵ７に至る。結局、このフローチャートに記した例では予め設定された繰り返し回数目のステップＵ６で抽出した比較対象画像がベスト画像として選択される。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】本発明の実施形態におけるシステム構成の概略について説明する図である。
【図２】サンプル画像群の例を示した図である。
【図３】正規直交系に基いてサンプル画像に直交変換を施し、成分群を求める方法について説明する図である。
【図４】入力画像から複数の比較対象画像を選択し、比較対象画像の中からサンプル画像の何れかとの一致度の高いものを抽出する方法の説明図である。
【図５】第２の演算手段によって行なわれる演算について説明する図である。
【図６】図４における各抽出画像近傍に複数の新たな比較対象画像を選択し、新たな比較対象画像の中からサンプル画像の何れかとの一致度の高いものを抽出する方法について説明する図である。
【図７】実施形態において、本発明の基本形態に対応して実行される処理の概要を説明するフローチャートである。
【図８】実施形態で実行され得るもう１つの処理の概要を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
【００５７】
１  ロボット（本体機構部）
２  カメラ（撮像手段）
１０  ロボット制御装置
２０  画像処理装置
２１  ディスプレイ
Ｗ  対象物
【図１】
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【図２】
2005107914.tif 000004
【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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【図８】
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