(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
裁断対象物を載置する裁断支持面を備えた裁断テーブルと、
裁断支持面上の裁断対象物を撮像する撮像装置と、
撮像装置で撮像した裁断対象物の画像から、裁断対象物の輪郭を抽出する画像認識部と、
裁断テーブル上を移動し、抽出した輪郭内に配置した裁断パターンに沿って裁断対象物を裁断する裁断ヘッドとを備えた裁断装置において、
裁断対象物が無い、裁断支持面の背景画像を作成するための手段を設けると共に、
画像認識部は、裁断対象物の画像と背景画像との排他処理により、裁断対象物の輪郭を抽出するようにしたことを特徴とする、裁断装置。
【請求項２】
画像認識部は、裁断支持面に設けたマーカーを用いて、裁断対象物の画像と背景画像とを位置合わせするようにしたことを特徴とする、請求項１の裁断装置。
【請求項３】
裁断テーブルは筒状の裁断支持面を巡回させる巡回機構を備え、
裁断ヘッドは巡回する裁断支持面の上方から裁断し、
さらに巡回機構に設けられ、かつ裁断支持面の送り量をカウントするエンコーダの出力を用いて、裁断対象物の画像と背景画像とを位置合わせするようにしたことを特徴とする、請求項１の裁断装置。
【請求項４】
裁断テーブルは筒状の裁断支持面を巡回させる巡回機構を備え、
裁断ヘッドは巡回する裁断支持面の上方から裁断し、
かつ背景画像を作成するための手段は、巡回する裁断支持面の底部の下方から裁断支持面の画像を撮像するようにしたことを特徴とする、請求項１の裁断装置。
【請求項５】
画像認識部は、背景画像から抽出したラインを太線化し、裁断対象物の画像での、太線化したラインとの共通部を裁断対象物の画像から除外するようにしたことを特徴とする、請求項１〜４のいずれかの裁断装置。
【請求項６】
画像認識部は、裁断対象物の画像と背景画像とから共通するラインを抽出し、抽出した共通するラインが重なるように、裁断対象物の画像あるいは背景画像をシフトさせることにより、裁断対象物の画像と背景画像とをマッチングするようにしたことを特徴とする、請求項１〜４のいずれかの裁断装置。
【請求項７】
背景画像を作成するための手段は、過去に裁断ヘッドが裁断した軌跡の集まりを記憶すると共に、記憶した軌跡の集まりの画像を背景画像として画像認識部に出力するようにしたことを特徴とする、請求項１〜４のいずれかの裁断装置。
【請求項８】
裁断対象物を載置するための裁断支持面を備えた裁断テーブルと、
裁断支持面上の裁断対象物を撮像するための撮像装置と、
撮像装置で撮像した裁断対象物の画像から、裁断対象物の輪郭を抽出するための画像認識部と、
裁断テーブル上を移動し、抽出した輪郭内に配置した裁断パターンに沿って裁断対象物を裁断する裁断ヘッドとを備えた裁断装置での、裁断対象の輪郭抽出方法において、
裁断対象物が無い状態での裁断支持面の背景画像を作成するステップと、
裁断対象物の画像と背景画像との排他処理により、裁断対象物の輪郭を抽出するステップ、とを設けたことを特徴とする、裁断装置での裁断対象の輪郭抽出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は皮革等の裁断に関し、特に裁断テーブル上の汚れや傷と区別して、裁断対象物の輪郭を抽出することに関する。
【背景技術】
【０００２】
裁断装置の分野では、皮革や古布等の不定形の裁断対象物を裁断テーブル上に載置し、カメラで裁断対象物（以下「対象」という）を撮像し、画像認識により輪郭を抽出することが知られている。輪郭を抽出すると、裁断刃を備えた裁断ヘッドを駆動して、対象を裁断する。カメラは裁断ヘッドに取り付けても、裁断ヘッドとは別に設けても良い（特許文献１：JP3108456，特許文献２：WO2004/010840）。
【０００３】
発明者は、皮革等の裁断を繰り返すと、裁断テーブルに裁断線に沿った汚れが生じ、対象の輪郭と区別しにくくなることを見出した。例えば皮革を裁断すると裁断屑が裁断テーブル上のマットに入り込み、取れなくなってしまうことがある。皮革はマットとは色が異なり、汚れや傷は裁断線に沿った曲線となるので、皮革自体の輪郭と区別することが難しい。またこれ以外の場合でも、裁断などによって裁断支持面に生じた傷が裁断対象物の輪郭と紛らわしくなる。
【０００４】
汚れの例を図９に示す。図の上部に白地のマットが有り、下部に皮革があり、皮革上のテープは疵をマーキングしている。マットの汚れは皮革の裁断により生じたもので、これらの中の明瞭なラインが皮革自体の輪郭と紛らわしい。なおこの明細書において、ラインは直線の他に曲線を含み、セグメントはラインを構成する短い線分を意味する。
【特許文献１】JP3108456
【特許文献２】WO2004/010840
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
この発明の課題は、裁断対象物の輪郭を、裁断テーブルの汚れや傷と区別して、抽出することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明の裁断装置では、裁断テーブルに裁断対象物を載置する裁断支持面を設ける。裁断支持面は剛毛で無地白色の裁断支持面などとし、裁断テーブル上に固定しても、筒状にして巡回させても良い。裁断支持面上の裁断対象物を撮像装置で撮像し、裁断対象物の画像から、裁断対象物の輪郭を画像認識部で抽出し、これに基づいて裁断パターンを裁断対象物内に配置する。そして裁断テーブル上を移動する裁断ヘッドにより、裁断パターンに沿って裁断対象物を裁断する。
裁断支持面は、例えば剛毛などのマットや、平板あるいは小板を筒状に連結した金属板などとする。
この発明は、裁断対象物が無い裁断支持面の背景画像を作成するための手段を設けると共に、裁断対象物の画像と背景画像との排他処理により、画像認識部で裁断対象物の輪郭を抽出するようにしたことを特徴とする。
【０００７】
裁断支持面には、裁断屑などにより裁断対象物の輪郭と紛らわしい汚れや傷が増して行く。裁断支持面が無地であれば、背景画像は主として汚れや傷の画像であり、皮革などの画像と背景画像との共通部分は汚れや傷、マーカーその他、皮革でもその輪郭でも無い部分である。皮革などの裁断対象物の画像と背景画像との排他処理により、裁断対象物の真の輪郭を求めることができる。そこでこの発明では、裁断支持面の汚れや傷の影響を受けずに、対象の輪郭を抽出できる。
なおこの明細書において、裁断装置に関する記載はそのまま輪郭抽出方法の発明にも当てはまり、輪郭抽出方法に関する記載はそのまま裁断装置の発明にも当てはまる。
【０００８】
好ましくは、画像認識部は、裁断支持面に設けたマーカーを用いて、裁断対象物の画像と背景画像とを位置合わせする。裁断対象物の画像と背景画像とを排他処理するには、それらの位置合わせが必要で、裁断支持面に設けたマーカーを用いると、容易に位置合わせができる。
【０００９】
裁断テーブルが筒状の裁断支持面を巡回させる巡回機構を備え、裁断ヘッドは巡回する裁断支持面の上方から対象を裁断し、さらに巡回機構に設けられ、かつ裁断支持面の送り量をカウントするエンコーダの出力を用いて、裁断対象物の画像と背景画像とを位置合わせしても良い。すると裁断支持面の送り量を用いて、簡単に位置合わせができる。
【００１０】
裁断テーブルが筒状の裁断支持面を巡回させる巡回機構を備え、裁断ヘッドが巡回する裁断支持面の上方から対象を裁断し、かつ巡回する裁断支持面の底部の下方から裁断支持面の画像を撮像すると、背景画像の撮像のために裁断時間が長くならない。
【００１１】
マーカーなどを用いて背景画像と裁断対象物の画像とを位置合わせしても、僅かなずれが残ることがあり、このずれは裁断対象物の画像でのどの曲線が背景画像にも存在するかの判別を難しくする。そこで背景画像から抽出したラインを太線化しても良い。太線化の程度は、背景画像と裁断対象物の画像との位置ずれ程度かそれよりもやや大きい値とする。裁断対象物の画像で、太線化したラインに含まれるデータは裁断支持面の汚れや傷によるものなので、裁断対象物の画像から太線化したラインとの共通部を除外すると、裁断支持面の汚れや傷による偽の輪郭を除くことができる。
【００１２】
画像認識部は、裁断対象物の画像と背景画像とから共通するラインを抽出し、抽出した共通するラインが重なるように、裁断対象物の画像あるいは背景画像をシフトさせても良い。特に抽出したラインが曲線の場合、２つの曲線をマッチングすると、裁断対象物の画像と背景画像とを正確にマッチングできる。従って裁断対象物の画像のラインの中での、どれが汚れなどによるノイズであるかを容易に識別できる。    
【００１３】
また過去に裁断ヘッドが裁断した軌跡の集まりを記憶すると共に、記憶した軌跡の集まりの画像を背景画像として画像認識部に出力しても良い。背景画像は裁断支持面の汚れなどの画像であり、裁断支持面の汚れや傷は裁断ヘッドが裁断した軌跡に沿って生じるので、記憶した軌跡の集まりの画像を背景画像とすると、撮像せずに背景画像を作成できる。従って背景画像を撮像する時間を省略できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下に本発明を実施するための最適実施例を示す。
【実施例】
【００１５】
図１〜図８に、実施例の裁断装置２を示す。図において、４は裁断装置の機構部である。６はデータ処理部で、裁断対象の皮革などの輪郭を抽出し、裁断ラインを発生させて裁断ヘッドを駆動する。機構部４について説明すると、８は裁断テーブルで、白色の剛毛のマット１０を備え、マット１０は裁断テーブル８上に固定でも、あるいは筒状にしてテーブル８の上下に沿って巡回させても良い。マット１０は位置合わせ用のマーカー１２を複数個備えている。
【００１６】
実施例では、マット１０は筒状で巡回するものとして説明する。１４はマットドライブで、マット１０を巡回させるための機構で、マット１０の送り量を出力するエンコーダを備え、このエンコーダはマットドライブ１４の駆動モータのエンコーダを兼用する。１６はクリーナで、例えば刷毛や櫛などから成り、巡回するマット１０の底部側で汚れを落とす。１８はラインセンサで、マット１０を底部側から撮像して、背景画像を撮像する。なおラインセンサ１８に代えて、マットの底部側にＣＣＤカメラなどを設けても良い。なおラインセンサ１８を設けず、キャリッジ２２側のカメラ２４で背景画像を撮像しても良い。カメラ２４は撮像装置の例で、ラインセンサ１８は背景画像の作成手段の例である。
【００１７】
裁断テーブル８の上部にラニングアーム２０があり、図１の左右方向に沿って移動する。そしてラニングアーム２０上をキャリッジ２２が図１の上下方向に沿って移動し、カメラ２４により裁断テーブル８上の裁断対象物である皮革などの画像や、裁断対象物のない背景画像を撮像し、裁断ヘッド２６に設けた図示しない裁断刃により、裁断ラインに沿って皮革などを裁断する。裁断対象は皮革に限らず、古布などでもよい。
【００１８】
データ処理部６の構成を説明する。３０はバスで、３１はタッチパネルで、３２はキーボードである。３３はキャリッジドライブで、キャリッジ２２を駆動し、特にラニングアーム２０とキャリッジ２２の移動、カメラ２４によるマット１０上の裁断対象物の画像と背景画像の撮像、及び裁断ヘッド２６による裁断を制御する。なおカメラ２４は１回で裁断テーブル８の全面を撮像できないので、キャリッジ２２が移動しながら、複数のフレームに分けてマット１０を撮像し、これらのフレームを合成する。このような撮像方法に代えて、ラニングアーム２０に沿ってラインセンサを設け、ラニングアーム２０を図１の左右に移動させながら、裁断対象物の画像と背景画像を撮像しても良い。あるいは裁断テーブル８の充分上方に設けたカメラにより、１回の撮像でテーブル１０全体を撮像しても良い。
【００１９】
テーブルドライブ３４は、マットドライブ１４を介して、マット１０を巡回させ、この間にマットドライブ１４からのエンコーダからの信号によりマット１０の送り量を求め、ラインセンサ１８で背景画像を撮像させる。
【００２０】
画像メモリ４０には、カメラ２４で撮像した画像を記憶し、背景画像メモリ４１には背景画像を記憶する。画像メモリ４０，４１のデータは、ラスターデータでも、ベクトルデータでも良い。マスク生成部４２は背景画像メモリ４１中のラインを太線化し、マスクとする。マスク生成部４２は設けなくても良く、マスク生成部４２を用いるものを、第１の実施例とする。位置合わせ部４３は、マット１０のマーカー１２などを用いて、裁断対象物の画像と背景画像とを位置合わせする。マーカー１２を用いる代わりに、マットドライブ１４のエンコーダの出力を用いて、裁断対象物の画像と背景画像とで、マット１０の送り方向の位置の差を求めて、位置合わせしても良い。
【００２１】
裁断データ記憶部４４は過去の裁断データを記憶し、特に裁断ヘッドで実際に裁断を行うための裁断部の軌跡のデータを記憶する。このデータはラスターデータでもベクトルデータでも良い。裁断データ記憶部４４は設けなくても良く、裁断データ記憶部４４を設けるものを、第３の実施例とする。
【００２２】
画像処理部５０は、裁断ヘッド２６での裁断ラインを生成する。輪郭抽出部５１は裁断対象物の画像から輪郭を抽出する。ノイズ除去部５２は抽出した輪郭の内でマスク生成部４２で生成したマスクに含まれる輪郭をノイズとして除去する。先に輪郭を抽出してからノイズを除去するか、裁断対象物の画像からノイズを除いた後に輪郭を抽出するかは任意である。５３はマッチング部で、特に設けなくてもよく、マッチング部５３を設けるものを第２の実施例とする。マッチング部５３では、背景画像と裁断対象物の画像とに共通する特徴的なライン、特にカーブを抽出し、これらが一致するように一方の画像をシフトさせる。なおマーカー１２などによる位置合わせで、どのカーブが背景画像と裁断対象物の画像とに共通するかを判別できる。求めたシフトに応じて一方の画像を全体的にシフトすると、２つの画像を正確に位置合わせできる。
【００２３】
裁断対象物の輪郭が求まると、画像処理部５０は、裁断対象物の傷を示すマーキングテープなどを画像認識し、あるいは輪郭の内側を認識範囲として画像認識により裁断対象物の傷を検出する。そして裁断により切り出したいパーツをデータ上で裁断対象物の輪郭内に傷を避けるように配置し、裁断ライン、即ち裁断パターンを発生させる。
【００２４】
図２に機構部４の側面を示し、筒状のマット１０がマットドライブ１４によって巡回移動し、マット１０を底部側でクリーナ１６により清掃し、ラインセンサ１８により撮像する。またラニングアーム２０はマット１０のやや上方にあり、カメラ２４は裁断ヘッド２６とほぼ同じ高さにあり、マット１０上の裁断対象物の画像や背景画像を複数フレームに分けて撮像する。
【００２５】
図３に皮革の輪郭抽出アルゴリズムを示す。皮革がない状態でのマットの画像、即ち背景画像を撮像する。背景画像からライン状のノイズを抽出し、これを太線化する。ライン状に限らず、全てのノイズを太線化しても良い。そして太線化したノイズとマーカーの画像とを記憶する。裁断対象物の画像を撮像すると、輪郭データを抽出する。次にマーカー１２などを用いて背景画像と裁断対象物の画像とを位置合わせし、太線化したノイズ内に含まれる輪郭データを除去する。これによってノイズと区別して皮革自体の輪郭を抽出できる。
【００２６】
背景画像を用いたノイズの除去を図４に模式的に示す。図の右上は裁断対象物の画像で、左上は背景画像で、共にマーカー１２が見えるので、これらを用いて画像をラフに位置合わせする。画像を位置合わせしても、カメラ２４での歪みその他により、数ピクセル程度の誤差が残ることがある。そこで背景画像でのラインを太線化したものをマスク６０とし、対象画像での輪郭６１で、マスク６０と重複するものを削除する。重複するかどうかの判定では、例えば輪郭６１を複数のセグメントに分割し、セグメントがマスク６０に含まれる個数と、含まれない個数とをチェックする。マスク６０に含まれる個数が含まれない個数よりも例えば多い場合、輪郭６１は偽の輪郭、即ちノイズであると判断する。
【００２７】
図５〜図７に、マッチング部５３を用いた第２の実施例を示す。マッチング部５３は、特徴線抽出部６５とマッチング部６６及び移動部６７とから成る。特徴線抽出部６５は背景画像と裁断対象物の画像の双方から明瞭な曲線を抽出し、これらを位置合わせする。図６に示すように、例えば７０が背景画像中の特徴線、７１が裁断対象物の画像中の特徴線で、これらはカメラの歪み、その他の誤差程度の分だけ、ずれている。特徴線７０，７１を重ねるためのシフト量を求めると、２つの画像を正確にマッチングできる。そして移動部６７で一方の画像を移動させて正確にマッチングする。処理のアルゴリズムを図７に示す。
【００２８】
裁断データ記憶部４４を用いるものを第３の実施例とし、図８にそのアルゴリズムを示す。マットに汚れが生じるのは、皮革などを裁断した際の裁断屑が蓄積されるためで、汚れは裁断ラインに沿って生じる。そこで過去の裁断データの集まりを記憶し、これらの裁断データでの裁断ラインの集まりを背景画像とする。過去の裁断データと現在の裁断対象物の画像との間には位置の誤差があるため、太線化などにより裁断対象物の画像と裁断データとをマッチングする。そして裁断データと重複する輪郭を削除し、皮革の輪郭を抽出する。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】実施例の裁断装置のブロック図
【図２】実施例の裁断装置の要部側面図
【図３】実施例での輪郭抽出アルゴリズムを示す図
【図４】実施例でのノイズの除去を模式的に示す図
【図５】第２の実施例での、ノイズマッチング部のブロック図
【図６】第２の実施例での、特徴的なラインに付いての背景画像と裁断対象物の画像とのマッチングを示す図
【図７】第２の実施例でのノイズ除去アルゴリズムを示す図
【図８】第３の実施例での背景画像の作成アルゴリズムを示す図
【図９】裁断テーブル上の皮革の写真で、上部はテーブルのマットとその汚れを示し、下部は皮革で、最下部には疵をマーキングしたテープが見える。
【符号の説明】
【００３０】
２          裁断装置
４          機構部
６          データ処理部
８          裁断テーブル
１０        マット
１２        マーカー  
１４        マットドライブ
１６        クリーナ
１８        ラインセンサ
２０        ラニングアーム
２２        キャリッジ
２４        カメラ
２６        裁断ヘッド
３０        バス
３１        タッチパネル
３２        キーボード
３３        キャリッジドライブ
３４        テーブルドライブ
４０        画像メモリ
４１        背景画像メモリ
４２        マスク生成部
４３        位置合わせ部
４４        裁断データ記憶部
５０        画像処理部
５１        輪郭抽出部
５２        ノイズ除去部
５３        マッチング部
６０        マスク
６１        輪郭
６５        特徴線抽出部
６６        マッチング部
６７        移動部
７０，７１  特徴線
【図１】
0005179941.tif 000002
【図２】
0005179941.tif 000003
【図３】
0005179941.tif 000004
【図４】
0005179941.tif 000005
【図５】
0005179941.tif 000006
【図６】
0005179941.tif 000007
【図７】
0005179941.tif 000008
【図８】
0005179941.tif 000009
【図９】
0005179941.tif 000010