(57)【要約】【課題】  撮像装置により撮像された光学部材の画像から、光学部材の周縁形状を正確かつ確実に認識することができる光学部材の形状認識方法、その装置及びそのプログラムを提供する。【解決手段】  発光面が平面な照明装置で前記光学部材に可視光を照射し、前記照明装置の照射により前記光学部材の全体像を撮像し、撮像した画像から前記光学部材の周縁の形状を検出する過程で、前記画像の濃淡差を強調する画像加算処理をおこなう。【選択図】      図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
光学部材の周縁の形状を認識する光学部材の形状認識方法であって、
照明装置で前記光学部材を照射し、前記照明装置の照射により前記光学部材の全体像を撮像し、撮像した画像から前記光学部材の周縁の形状を認識する過程で、前記画像の濃淡差を強調する画像加算処理をおこなうことを特徴とする光学部材の形状認識方法。
【請求項２】
撮像した画像から前記光学部材の周縁の形状を認識する過程で、
前記画像の周縁を強調し抽出する輪郭抽出処理と、前記画像を所定のしきい値で２値化する２値化処理と、前記画像を線図形化する細線化処理と、前記画像加算処理を前記輪郭抽出処理と前記２値化処理との間でおこなうことを特徴とする請求項１記載の光学部材の形状認識方法。
【請求項３】
撮像した画像から前記光学部材の周縁の形状を認識する過程で、
前記画像のノイズ発生を抑えるスムージング処理をおこなうことを特徴とする請求項１または請求項２記載の光学部材の形状認識方法。
【請求項４】
光学部材の周縁の形状を認識する光学部材の形状認識装置であって、
前記光学部材に照射する照明装置と、前記照明装置の照射により前記光学部材の全体像を撮像する撮像装置と、前記光学部材の周縁の形状を認識する画像処理手段とを備え、前記画像処理手段は、前記撮像装置により撮像された前記光学部材の画像の濃淡差を強調する画像加算処理部を含むことを特徴とする光学部材の形状認識装置。
【請求項５】
前記照明装置は、発光面が平面で前記光学部材の外形より広い照射面積で可視光を照射することを特徴とする請求項４記載の光学部材の形状認識装置。
【請求項６】
前記照明装置は、前記光学部材に接触または近傍していることを特徴とする請求項４または請求項５記載の光学部材の形状認識装置。
【請求項７】
前記光学部材が、眼鏡レンズまたはその成形型であることを特徴とする請求項４乃至請求項６のいずれか一項に記載の光学部材の形状認識装置。
【請求項８】
前記眼鏡レンズが、累進多焦点眼鏡レンズであることを特徴とする請求項７記載の光学部材の形状認識装置。
【請求項９】
前記画像処理手段は、前記画像の周縁を強調し認識する輪郭抽出処理部と、前記画像を所定のしきい値で２値化する２値化処理部と、前記画像を線図形化する細線化処理部と、前記輪郭抽出処理部によって画像処理された後の画像を加算処理する画像加算処理部を備えることを特徴とする請求項４乃至請求項８のいずれか一項に記載の光学部材の形状認識装置。
【請求項１０】
前記画像処理手段は、前記画像のノイズ発生を抑えるスムージング処理部を備えることを特徴とする請求項４乃至請求項９のいずれか一項に記載の光学部材の形状認識装置。
【請求項１１】
撮像装置により光学部材が撮像された画像データから光学部材の周縁の形状を認識する光学部材の形状認識プログラムであって、
コンピュータが、撮像された画像から前記光学部材の周縁の形状を認識する過程で、
前記画像において前記光学部材の周縁を強調し認識する輪郭抽出処理を実行する手順と、前記画像の濃淡差を強調する画像加算処理を実行する手順と、前記画像加算処理後に、前記画像を所定のしきい値で２値化する２値化処理を実行する手順と、前記画像を線図形化する細線化処理を実行する手順とを備えたことを特徴とする光学部材の形状認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、光学部材の形状認識方法、その装置及びそのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特注品と呼ばれるプラスチック製眼鏡レンズ等の光学部材の製造工程においては、顧客毎に異なる仕様で製品を製造するため、１枚毎に固有の管理番号を割り振って流動管理をおこなうため、光学部材の表面へ管理番号を書き込んで、現物とホストコンピュータ上の情報が対応付けられるようにしている。管理番号を書き込む手段としては、例えば、レーザーマーキングなどが挙げられるが、このレーザーマーキングを組み込んだ自動マーキング装置においては、円形な光学部材の幾何学中心を基準として、半径情報に基づきマーキング位置を特定している。また、累進多焦点レンズなどの非円形な光学部材については、特許文献１で開示されている方法によって、光学部材の周縁形状の情報と光学中心の位置情報によって、マーキング位置を特定している。（特許文献１参照）
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−２８９６１８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、近年、累進多焦点レンズの普及にともなって、極限まで薄く加工したスタイリッシュな形状を望む顧客が増えているため、従来の円形な光学部材とは異なり、顧客の注文によって外周形状が変化する非円形な光学部材が増加している。このような非円形な光学部材では、マーキング位置を特定するために、光学部材の周縁形状を認識しなければならない。光学部材の周縁形状を認識する方法としては、例えば前述したような光学部材の周縁形状認識方法が挙げられる。この方法は、光学部材を透過しない波長帯の光（紫外線）を、光学部材に照射し、照射側と相対する位置において、光学部材の全体像を撮像して、撮像した画像から光学部材の周縁形状を認識する方法である。しかしながら、光学部材が紫外線をカットする場合には精密な計測が行えるが、紫外線をカットしない光学部材では、安定した形状認識が行えない。
【０００５】
このような問題があるため、全自動でマーキング位置を特定して、マーキングすることは困難であり、紫外線をカットしない光学部材の管理番号は人の手によって書き込むか、手作業で位置合わせした後、レーザーマーキングなどによって書き込まなければならなかった。すなわち、付加価値を生まない作業により、光学部材の製造コストが押し上げられていた。
【０００６】
本発明は、上述した従来の問題点を解決するためになされたもので、非円形な光学部材におけるマーキング位置の特定を容易にする光学部材の形状認識方法、その装置及びそのプログラム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】
【０００７】
このような目的は、下記の本発明により達成される。
【０００８】
本発明に係わる第１の発明の光学部材の形状認識方法は、光学部材の周縁の形状を認識する光学部材の形状認識方法であって、
照明装置で前記光学部材を照射し、前記照明装置の照射により前記光学部材の全体像を撮像し、撮像した画像から前記光学部材の周縁の形状を認識する過程で、前記画像の濃淡差を強調する画像加算処理をおこなうことを特徴とする。これにより、撮像装置により撮像された画像の濃淡差が明瞭になるように改善して、非円形な光学部材の周縁を正確かつ確実に認識することができる光学部材の形状認識方法を提供することができる。
【０００９】
また、第２の発明の光学部材の形状認識方法は、第１の発明において、撮像した画像から前記光学部材の周縁の形状を認識する過程で、
前記画像の周縁を強調し抽出する輪郭抽出処理と、前記画像を所定のしきい値で２値化する２値化処理と、前記画像を線図形化する細線化処理と、前記画像加算処理を前記輪郭抽出処理と前記２値化処理との間でおこなうことを特徴とする。これにより、撮像装置により撮像された非円形な光学部材の画像において、光学部材の周縁を全周にわたり強調し、周辺の画像とは異なる明るい画素の集合体として光学部材の周縁を認識することができる。
【００１０】
また、第３の発明の光学部材の形状認識方法は、第１または第２の発明において、撮像した画像から前記光学部材の周縁の形状を認識する過程で、
前記画像のノイズ発生を抑えるスムージング処理をおこなうことを特徴とする。これにより、撮像装置により撮像された光学部材の画像から、光学部材の周縁を正確かつ確実に認識することができる光学部材の形状認識方法を提供することができる。
【００１１】
また、第４の発明の光学部材の形状認識装置は、光学部材の周縁の形状を認識する光学部材の形状認識装置であって、
前記光学部材に照射する照明装置と、前記照明装置の照射により前記光学部材の全体像を撮像する撮像装置と、前記光学部材の周縁の形状を認識する画像処理手段とを備え、前記画像処理手段は、前記撮像装置により撮像された前記光学部材の画像の濃淡差を強調する画像加算処理部を含むことを特徴とする。これにより、撮像装置により撮像された非円形な光学部材の画像から、光学部材の周縁を正確かつ確実に認識することができる光学部材の形状認識装置を提供することができる。
【００１２】
また、第５の発明の光学部材の形状認識装置は、第４の発明において、前記照明装置は、発光面が平面で前記光学部材の外形より広い照射面積で可視光を照射することを特徴とする。これにより、光学部材の形状（端面が厚いあるいはとがっている）の影響を受けることなく、同じような濃淡の画像を得ることができるため、光学部材の形状に応じて、照明条件（位置、距離、サイズ）を調節する必要がなく構造がシンプルである。
【００１３】
また、第６の発明の光学部材の形状認識装置は、第４または第５の発明において、前記照明装置は、前記光学部材に接触または近傍していることを特徴とする。これにより、全体画像のコントラストを低く抑えることができるため、ノイズが非常に載りにくい画像を得ることができる。また、光学部材の屈折の影響を受けにくい。
【００１４】
また、第７の発明の光学部材の形状認識装置は、第４乃至第６の発明において、前記光学部材が、眼鏡レンズまたはその成形型であることを特徴とする。これにより、眼鏡レンズの屈折力の強さに影響されない眼鏡レンズの形状認識が可能でありマーキングの自動化が可能になる。
【００１５】
また、第８の発明の光学部材の形状認識装置は、第７の発明において、前記眼鏡レンズが、累進多焦点眼鏡レンズであることを特徴とする。これにより、眼鏡レンズの形状に影響されない非円形な眼鏡レンズの形状認識が可能でありマーキングの自動化が可能になる。
【００１６】
また、第９の発明の光学部材の形状認識装置は、第４乃至第８の発明において、前記画像処理手段は、前記画像の周縁を強調し認識する輪郭抽出処理部と、前記画像を所定のしきい値で２値化する２値化処理部と、前記画像を線図形化する細線化処理部と、前記輪郭抽出処理部によって画像処理された後の画像を加算処理する画像加算処理部を備えることを特徴とする。これにより、撮像装置により撮像された非円形な光学部材の画像において、光学部材の周縁を全周にわたり強調し、周辺の画像とは異なる明るい画素の集合体として光学部材の周縁を認識することができる。
【００１７】
また、第１０の発明の光学部材の形状認識装置は、第４乃至第９の発明において、前記画像処理手段は、前記画像のノイズ発生を抑えるスムージング処理部を備えることを特徴とする。これにより、撮像装置により撮像された光学部材の画像から、光学部材の周縁を正確かつ確実に認識することができる光学部材の形状認識装置を提供することができる。
【００１８】
また、第１１の発明の光学部材の形状認識プログラムは、撮像装置により光学部材が撮像された画像データから光学部材の周縁の形状を認識する光学部材の形状認識プログラムであって、
コンピュータが、撮像された画像から前記光学部材の周縁の形状を認識する過程で、
前記画像において前記光学部材の周縁を強調し認識する輪郭抽出処理を実行する手順と、前記画像の濃淡差を強調する画像加算処理を実行する手順と、前記画像加算処理後に、前記画像を所定のしきい値で２値化する２値化処理を実行する手順と、前記画像を線図形化する細線化処理を実行する手順とを備えたことを特徴とする。これにより、上記の形状認識プログラムをコンピュータに実行させることで、光学部材の周縁画像が明瞭に表示され、ユーザは、容易に光学部材の周縁が認識でき、形状認識に係るユーザの負担が軽減される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
（第１の実施形態）
以下、本発明の光学部材の形状認識方法、その装置及びプログラムを添付図面に示す好適な実施形態に基づいて詳細に説明する。
【００２０】
図１は、第１の実施形態の光学部材の形状認識装置を示す模式図である。
【００２１】
図１に示す形状認識装置１は、光学部材１００を撮像し、その画像を画像処理することにより、光学部材１００の形状を認識する装置である。この形状認識装置１によって認識された光学部材１００の形状画像データは、例えば、光学部材１００に何らかの加工を施す場合、その加工装置の制御用の情報として利用することができる。この加工装置としては、特に限定されないが、例えば光学部材１００の表面の一部に数字やマークをマーキングするレーザーマーキング印刷装置等が挙げられる。
【００２２】
形状認識装置１は、光学部材１００に接触または近傍して光学部材１００に照射する照明装置２と、光学部材１００を挟んで照明装置２と相対する側において光学部材１００の全体像を取込む撮像装置３と、撮像装置３に接続して撮像装置３で取り込んだ画像を受け取り、画像を加工する画像処理手段としての画像処理装置６とを備えている。
【００２３】
光学部材１００の種類は、特に限定されず、レンズ、光学フィルター、プリズムなどいかなるものでもよい。
【００２４】
光学部材１００の下側には、照明装置２が設置されている。この照明装置２は、光学部材１００を挟んだ撮像装置３の反対側から、照明光を光学部材１００に照射する。照明装置２からの照明光は、可視光で、拡散光でも平行光でもよく、光学部材１００の面上における照明光の投射面積を十分に照射できる発光面積を確保できるものである。照明装置２の光源の種類としては、特に限定されず、例えば、平面蛍光灯、ハロゲンランプ、高輝度ＬＥＤなどを用いることができる。
【００２５】
撮像装置３は、光学部材１００と光軸３３を同じくするように、図示しないが支持台等により支持・固定されている。撮像装置３は、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device）等の固体撮像素子を内蔵した本体と、カメラレンズとを有しており、光学部材１００を撮像する。
【００２６】
本実施形態では、照明装置２を上述のように配置したことにより、撮像装置３で光学部材１００を撮像したとき、光学部材１００の端面形状（端面が厚いあるいはとがっている）や屈折率の影響を受けることなく、同じような濃度の画像を得ることができるため、光学部材全体画像のコントラストを低く抑えることができ、ノイズが非常に載りにくい画像を得ることができるため、光学部材１００の形状認識を正確かつ確実におこなうことができる。
【００２７】
また、光学部材の周縁の形状を認識する過程においては、光学部材の中心部を撮像する必要は必ずしも無いので、レンズ外周及びその周縁部を照らすような照明装置２であってもよい。但し、この場合該中心部をマスクして撮像を行い、該中心部の画像処理は行わない。
【００２８】
画像処理手段としての画像処理装置６は、図２に示すように、画像処理を制御するための制御ユニットとして、全体の制御をおこなうＣＰＵ（中央処理装置）６１を備え、その他、表示装置６２と、記憶装置６３と、入出力装置６４とを備え、それぞれがＣＰＵ（中央処理装置）６１に接続されているコンピュータで構成される。
【００２９】
表示装置６２は、例えばＣＲＴ（Cathode-Ray Tube）、液晶ディスプレイなどで構成されており、例えば操作画面、データ入力画面などを表示する。表示装置６２には、この他にも、撮像装置３により撮像された光学部材１００の画像や、画像処理途中段階での処理状況の表示や、最終的に認識された光学部材１００の形状画像を表示することができる。
【００３０】
記憶装置６３は、ＣＰＵ（中央処理装置）６１にデータ読み取り可能なＲＡＭ、ＲＯＭ、磁気ディスクなどの記憶媒体（記録媒体）を有しており、この記憶媒体は、磁気的、光学的記録媒体、もしくは半導体メモリ等で構成されている。
【００３１】
入出力装置６４には、撮像装置３が接続されている。図示しないが、文字や数字を入力するためのキーボード、表示装置６２の画面上に表示されたカーソルで種々の操作をするマウス、ネットワーク経由でホストコンピュータなどと接続することが可能である。画像処理手段としての画像処理装置６は、この制御ユニットを用いてソフトウェア的に構成されている。
【００３２】
図３には、画像処理手段としての画像処理装置６を構成する機能ブロックを示す。画像処理手段としての画像処理装置６は、画像記憶部２０１と、画像処理部２００とを備え、画像処理部２００は、輪郭抽出処理部２０２と、スムージング処理部２０３と、画像加算処理部２０４と、２値化処理部２０５と、細線化処理部２０６とを備えている。
【００３３】
画像記憶部２０１は、撮像装置３から取り込んだ画像（以降、原画像と呼ぶ）を記憶し、必要に応じて各種の画像処理をおこなった後の画像も記憶する。
【００３４】
輪郭抽出処理部２０２は、画像の輪郭を強調する機能を有しており、原画像において明瞭でない端面１０１を強調することができる。この輪郭強調処理には、コンボリューション演算（重み付き平均）と呼ばれる手法が用いられる。コンボリューション演算とは、注目画素を中心として、例えば、３×３の各画素の輝度データを図５（ａ）に示すようにＡ〜Ｉとし、各画素に対して図５（ｂ）に示すにようなａ〜ｉの重み係数を設定し、注目画素Ｅの輝度データを求めるもので、このような計算を画像の各画素についておこない、新たな画像を得るものである。輪郭強調処理では、例えば、図６（ａ）と（ｂ）に示す２種類の重み係数を用いて、コンボリューション演算をおこなうことによって、画像内における端面１０１を明るい画素の集合体として認識する。数式１に図６（ａ）と（ｂ）の重み係数を当てはめて、それぞれ求めた２つの輝度データについて絶対値をとり、それらの平均値を最終的な注目画素Ｅの輝度データとしている。
【００３５】
【数１】
2005069939.tif 000003
スムージング処理部２０３は、隣接する画像の明暗差が緩やかになるように平滑化するもので、ノイズを抑える場合や、２値化処理の前にブロッブの分断や欠落を避ける場合に用いる。スムージング処理は、例えば、図６（ｃ）に示すような重み係数を用い、数式２に当てはめてコンボリューション演算をし、注目画素Ｅの輝度データを求める。
【００３６】
【数２】
2005069939.tif 000004
画像加算処理部２０４は、同一画像を加算処理することで濃淡差を強調し、低輝度下の画像を明るく認識することができる。
【００３７】
２値化処理部２０５は、数階調の明暗で構成されるグレー画像を、所定のしきい値で白黒に２値化する。
しきい値は照明装置２の照度や、撮像装置３に含まれる絞りの開閉などの条件によって変化するため、一概に言えないが、この実施例では、あらかじめ様々な屈折力の光学部材１００をセットし、検出対象にあったしきい値を設定するようにしている。
【００３８】
細線化処理部２０６は、２値化処理後の画像を線図形化することで特徴抽出がしやすくなり、パターン認識に有効である。
【００３９】
なお、この実施例では光学部材１００の物体側の面が上方を向いており、撮像装置３と対向しているが、物体側の面が照明装置２と対向するようにしてもよい。また、照明装置２と撮像装置３の位置関係が反対でも問題ない。さらに、図１に示しているような形態でなくても、照明装置２の照射光が光学部材１００を照射でき、撮像装置３で光学部材１００の所定の領域を画像取込できるような形態であればよい。また、スムージング処理には様々な手法があり、これに限定されない。また、スムージング処理はノイズ低減に結びつくので実行するタイミングも、これに限定されない。
【００４０】
次に、本実施形態による形状認識装置１において、撮像装置３により撮像された光学部材の画像データを、コンピュータを用いてソフトウェア的に光学部材の形状を認識する過程について説明する。図４の光学部材の形状認識方法のフローチャートを参照しながら詳しく説明する。なお、光学部材１００は、非円形レンズで、端面厚は不一定、遠用部球面屈折力＋１．５Ｄ、遠用部円柱屈折力＋０．５Ｄ、加入度１．５Ｄを用いた。また、表示装置６２に各ステップの処理後の画像を表示させる。
【００４１】
まず、ステップＳ１で、撮像装置３により撮像された光学部材１００の画像データを画像処理手段としての画像処理装置６の画像記憶部２０１に取り込む。原画像を図７（ａ）に示す。
【００４２】
次に、ステップＳ２で、スムージング処理部２０３により原画像に対して、スムージング処理をおこない、図７（ｂ）に示すように隣接する画像の明暗差が緩やかになるように平滑化する。これにより、後におこなう２値化処理後の画像にノイズが発生するのを抑えると同時に、ブロッブの分断や欠落も抑える。
【００４３】
次に、ステップＳ３で、輪郭抽出処理部２０２により画像の輪郭を強調する輪郭抽出処理をおこない、図７（ｃ）に示すように隣接している画素が明から暗、暗から明へ変化する部分を明るく強調することで、画像内における端面１０１の画像を明るい画素の集合体として抽出する。これにより、光学部材１００の画像の端面１０１が強調され、周辺の画像とは異なる明るい画素の集合体として光学部材１００の画像の端面１０１を抽出する。
【００４４】
次に、ステップＳ４で、スムージング処理部２０３により画像のスムージング処理をおこない、図７（ｄ）に示すように隣接する画像の明暗差が緩やかになるように平滑化する。これにより、後におこなう２値化処理後の画像にノイズが発生するのを抑えると同時に、ブロッブの分断や欠落も抑える。
【００４５】
次に、ステップＳ５で、画像加算処理部２０４により画像の加算処理をおこない、図８（ａ）に示すように画像の濃淡差を強調することにより低輝度下の画像を明るくする。これにより、例えば光学部材１００の大きさ・形状が一定で端面１０１の厚さのみが異なる光学部材１００の形状を認識するような場合に特に有効になる。
【００４６】
次に、ステップＳ６で、２値化処理部２０５により画像を所定のしきい値で２値化処理をおこない、図８（ｂ）に示すように画像を白黒にする。これにより、画像内において認識対象である端面１０１に最も近い特徴を有するブロッブを認識することで端面１０１を特定する。
【００４７】
次に、ステップＳ７で、細線化処理部２０６により画像の細線化処理をおこない、図８（ｃ）に示すように２値化処理後の画像を線図形化する。これにより、光学部材１００の画像の特徴認識がしやすくなり、周縁の形状を認識することができる。
【００４８】
以上の処理を施した光学部材１００の形状認識画像データを用いることにより、光学部材１００の周縁に可能な範囲で管理番号等の情報をマーキングすることができる。このように、本実施形態の光学部材の形状認識方法を用いれば、光学部材１００の形状画像を自動的に、精度良く認識することが可能である。
【００４９】
なお、ステップＳ５は、１〜２回の画像加算処理を前提としているが、これに限定されるものではなく、これ以上の回数でも問題ない。また、ステップＳ６は、黒から白まで２５６階調のグレー画像を前提としているが、これに限定されるものではなく、これ以外の濃淡階調のグレー画像でも、２値画像でも、あるいはカラー画像でも問題ない。また、表示装置６２に各ステップの処理後の画像を表示させたが、表示させなくても問題ない。
【００５０】
また、本発明は、実施例に掲げる光学部材１００の実施の形態に限定されるものではなく、レンズ、光学フィルター、プリズムなどいかなるものに広く利用できる。
【００５１】
以上のように、本実施形態の形状認識装置１では、通常は形状認識が困難な透明の非円形な光学部材１００を可視光で正確かつ確実に形状認識することができる。このことは、形状認識装置１によって得られた光学部材１００の形状画像データをレーザーマーキング印刷装置に入力して利用することにより光学部材（レンズ）の一部に数字やマークをマーキングするのみならず、例えばサングラス用レンズに着色材を均一にあるいはグラデーションをかけて塗布するような場合に、光学部材（レンズ）に保護用コーティング材を塗布するような場合に、あるいは、光学部材（レンズ）を加工する際に用いる加工治具をレンズに固着する場合に、特に有効である。
【００５２】
(比較例１)
第１の実施形態において、光源照射方式をリング型光源方式（光を光学部材の周囲全方向から照射する側面照射）により上記過程をおこなった。得られた形状認識画像データを図９に示す。外周部に光源の一部が映り込み、結果的に２重丸のような形状が抽出されている。これは、端面近傍に光源が抽出されることにより形状認識情報の誤認識をする可能性がでてくる。形状認識画像データとしては相応しくない。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】第１の実施形態の光学部材の形状認識装置を示す模式図。
【図２】画像処理手段としての画像処理装置の機能ブロック図。
【図３】画像処理手段としての画像処理装置の記憶装置の内部構造を示すブロック図。
【図４】光学部材の形状認識方法のフローチャート。
【図５】注目画素Ｅを中心とする、３×３マトリックスについて、（ａ）は各画素の輝度データを、（ｂ）は各画素に対応する重み係数をそれぞれ示す図。
【図６】コンボリューション演算に用いられる重み係数の一例を示す図であり、（ａ）は画像認識処理に用いられる第１の重み係数を、（ｂ）は画像認識処理に用いられる第２の重み係数を、（ｃ）は平滑化処理に用いられる重み係数をそれぞれ示す図。
【図７】画像処理過程の各画像の一例を示す図であり、（ａ）は原画像を、（ｂ）は１回目のスムージング処理後の画像を、（ｃ）は輪郭抽出処理後の画像を、（ｄ）は２回目のスムージング処理後の画像をそれぞれ示す図。
【図８】画像処理過程の各画像の一例を示す図であり、（ａ）は画像加算処理後の画像を、（ｂ）は２値化処理後の画像を、（ｃ）は細線化処理後の画像をそれぞれ示す図。
【図９】リング型光源方式による光学部材の形状認識画像を示す図。
【符号の説明】
【００５４】
１・・・形状認識装置
２・・・照明装置
３・・・撮像装置
６・・・画像処理手段としての画像処理装置
３３・・・光軸
６１・・・ＣＰＵ（中央処理装置）
６２・・・表示装置
６３・・・記憶装置（ＲＡＭ、ＲＯＭ、磁気ディスクなど）
６４・・・入出力装置
１００・・・光学部材
１０１・・・端面
２００・・・画像処理部
２０１・・・画像記憶部
２０２・・・輪郭抽出処理部
２０３・・・スムージング処理部
２０４・・・画像加算処理部
２０５・・・２値化処理部
２０６・・・細線化処理部
【図１】
2005069939.tif 000005
【図２】
2005069939.tif 000006
【図３】
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【図４】
2005069939.tif 000008
【図５】
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【図６】
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【図７】
2005069939.tif 000011
【図８】
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【図９】
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