(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
物体の撮影画像を入力して物体のエッジを検出し、このエッジ画像を複数個の領域に分割し、これら各領域ごとのエッジ画像にハフ変換を施すとともにこのハフ変換された変換画像にその距離軸についてフーリエ変換を施しスペクトル画像を求め、これら各スペクトル画像と予め求められている参照物体の参照スペクトル画像とから、回転軸についての相互相関関係を示す相関グラフを求め、互いに隣接する複数個の領域について求められた上記相関グラフをファジィ演算により合成し、この合成相関グラフから所定のしきい値以上のピーク値を検出するとともにこのピーク値における回転角度を検出し、この回転角度に基づき参照物体の画像を回転させて、撮影画像とこの参照画像とのマッチングを行い検出すべき物体であるか否かを判断することを特徴とする物体の認識方法。
【請求項２】
撮影装置により物体を撮影した撮影画像を入力するとともにフィルタを掛けてエッジを検出するエッジ検出部と、このエッジ検出部で検出されたエッジ画像を複数個の領域に分割する領域分割部と、この領域分割部で分割された各領域ごとのエッジ画像にハフ変換を施すとともにこのハフ変換された変換画像にその距離軸についてフーリエ変換を施しスペクトル画像を得る画像変換部と、検出すべき参照物体の参照画像および参照スペクトル画像が蓄積された画像データベース部と、上記画像変換部で得られた各領域のスペクトル画像を読み込むとともに上記画像データベース部から参照スペクトル画像を読み込み、回転軸についての相互相関関係を示す相関グラフを求める相関演算部と、互いに隣接する複数個の領域について上記相関演算部で求められた各相関グラフをファジィ演算により合成する相関グラフ合成部と、この相関グラフ合成部で得られた合成相関グラフから所定のしきい値以上のピーク値を検出するとともにこのピーク値における回転角度を検出する回転角検出部と、この回転角検出部で検出された回転角度を入力するとともに画像データベース部から参照画像を読み込み上記回転角度だけ回転させて、撮影画像と参照画像とのマッチングを行い検出すべき物体であるか否かを判断する物体判断部とから構成したことを特徴とする物体の認識装置。
【請求項３】
物体を所定速度で搬送する搬送装置と、この搬送装置により搬送される物体を撮影する撮影装置と、撮影装置により物体を撮影した撮影画像を入力するとともにフィルタを掛けてエッジを検出するエッジ検出部と、このエッジ検出部で検出されたエッジ画像を複数個の領域に分割する領域分割部と、この領域分割部で分割された各領域ごとのエッジ画像にハフ変換を施すとともにこのハフ変換された変換画像にその距離軸についてフーリエ変換を施しスペクトル画像を得る画像変換部と、検出すべき参照物体の参照画像および参照スペクトル画像が蓄積された画像データベース部と、上記画像変換部で得られた各領域のスペクトル画像を読み込むとともに上記画像データベース部から参照スペクトル画像を読み込み、回転軸についての相互相関関係を示す相関グラフを求める相関演算部と、互いに隣接する複数個の領域について上記相関演算部で求められた各相関グラフをファジィ演算により合成する相関グラフ合成部と、この相関グラフ合成部で得られた合成相関グラフから所定のしきい値以上のピーク値を検出するとともにこのピーク値における回転角度を検出する回転角検出部と、この回転角検出部で検出された回転角度を入力するとともに画像データベース部から参照画像を読み込み上記回転角度だけ回転させて、撮影画像と参照画像とのマッチングを行い検出すべき物体であるか否かを判断する物体判断部と、搬送装置の上記撮影装置より下手側に配置されて、上記物体判断部において検出すべき物体であると判断された場合に、その旨の信号を入力して、この物体を搬送装置上から取り除く物体除去装置とから構成したことを特徴とする物体の選別装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば資源ごみの中に存在するスプレー缶、プラスチックボトルなどの物体の認識方法および認識装置並びに物体の選別装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、ごみのような雑多な物の中から、特定の物体を選別する場合には、選別対象物体の物理的性質（例えば、磁力、静電気力、比重など）の違いを利用してて機械的に選別されていた。なお、このような物理的性質による選別が困難である場合には、人手により選別が行われていた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、上述した物理的性質の違いによる選別の場合には、例えばごみの中から爆発の危険性があるスプレー缶を選別する場合には、他の飲料缶との選別を行うことができないという問題があった。
また、画像処理を用いる方法もあるが、選別対象物体を整列させて１個づつ判断する必要があり、したがってごみの中から選別することができないという問題がある。
【０００４】
そこで、本発明は、物体が同一の物理的性質を有している場合でも、画像処理を用いて、検出すべきを物体を、簡単に、認識し得る物体の認識方法および認識装置並びに物体の選別装置を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明の物体の認識方法は、物体の撮影画像を入力して物体のエッジを検出し、このエッジ画像を複数個の領域に分割し、これら各領域ごとのエッジ画像にハフ変換を施すとともにこのハフ変換された変換画像にその距離軸についてフーリエ変換を施しスペクトル画像を求め、これら各スペクトル画像と予め求められている参照物体の参照スペクトル画像とから、回転軸についての相互相関関係を示す相関グラフを求め、互いに隣接する複数個の領域について求められた上記相関グラフをファジィ演算により合成し、この合成相関グラフから所定のしきい値以上のピーク値を検出するとともにこのピーク値における回転角度を検出し、この回転角度に基づき参照物体の画像を回転させて、撮影画像とこの参照画像とのマッチングを行い検出すべき物体であるか否かを判断する方法である。
【０００６】
また、本発明の物体の認識装置は、撮影装置により物体を撮影した撮影画像を入力するとともにフィルタを掛けてエッジを検出するエッジ検出部と、このエッジ検出部で検出されたエッジ画像を複数個の領域に分割する領域分割部と、この領域分割部で分割された各領域ごとのエッジ画像にハフ変換を施すとともにこのハフ変換された変換画像にその距離軸についてフーリエ変換を施しスペクトル画像を得る画像変換部と、検出すべき参照物体の参照画像および参照スペクトル画像が蓄積された画像データベース部と、上記画像変換部で得られた各領域のスペクトル画像を読み込むとともに上記画像データベース部から参照スペクトル画像を読み込み、回転軸についての相互相関関係を示す相関グラフを求める相関演算部と、互いに隣接する複数個の領域について上記相関演算部で求められた各相関グラフをファジィ演算により合成する相関グラフ合成部と、この相関グラフ合成部で得られた合成相関グラフから所定のしきい値以上のピーク値を検出するとともにこのピーク値における回転角度を検出する回転角検出部と、この回転角検出部で検出された回転角度を入力するとともに画像データベース部から参照画像を読み込み上記回転角度だけ回転させて、撮影画像と参照画像とのマッチングを行い検出すべき物体であるか否かを判断する物体判断部とから構成したものである。
【０００７】
上記物体の認識方法および認識装置の構成によると、物体の撮影画像を小領域に分割するとともに、これら各小領域にハフ変換およびフーリエ変換を施しスペクトル画像を求め、これら各スペクトル画像と参照スペクトル画像との相互相関関数を表す相関グラフを求め、次に複数個の小領域についての各相関グラフを、ファジィ演算に基づき合成して合成相関グラフを求め、そしてこの合成相関グラフのピーク値を求めることにより、撮影画像の回転角度を検出するとともに、参照画像をこの回転角度でもって回転させて撮影画像とマッチングするようにしたので、資源ごみなどのように種々の物体が混在している場合でも、かつ同一物理的性質を有している物体同士であっても、所定の物体をほぼ確実に検出して認識することができる。
【０００８】
さらに、本発明の物体の選別装置は、物体を所定速度で搬送する搬送装置と、この搬送装置により搬送される物体を撮影する撮影装置と、撮影装置により物体を撮影した撮影画像を入力するとともにフィルタを掛けてエッジを検出するエッジ検出部と、このエッジ検出部で検出されたエッジ画像を複数個の領域に分割する領域分割部と、この領域分割部で分割された各領域ごとのエッジ画像にハフ変換を施すとともにこのハフ変換された変換画像にその距離軸についてフーリエ変換を施しスペクトル画像を得る画像変換部と、検出すべき参照物体の参照画像および参照スペクトル画像が蓄積された画像データベース部と、上記画像変換部で得られた各領域のスペクトル画像を読み込むとともに上記画像データベース部から参照スペクトル画像を読み込み、回転軸についての相互相関関係を示す相関グラフを求める相関演算部と、互いに隣接する複数個の領域について上記相関演算部で求められた各相関グラフをファジィ演算により合成する相関グラフ合成部と、この相関グラフ合成部で得られた合成相関グラフから所定のしきい値以上のピーク値を検出するとともにこのピーク値における回転角度を検出する回転角検出部と、この回転角検出部で検出された回転角度を入力するとともに画像データベース部から参照画像を読み込み上記回転角度だけ回転させて、撮影画像と参照画像とのマッチングを行い検出すべき物体であるか否かを判断する物体判断部と、搬送装置の上記撮影装置より下手側に配置されて、上記物体判断部において検出すべき物体であると判断された場合に、その旨の信号を入力して、この物体を搬送装置上から取り除く物体除去装置とから構成したものである。
【０００９】
上記物体の選別装置の構成によると、上述した物体の認識装置にて認識された旨の信号を、物体除去装置に入力して、物体を搬送装置上から取り除くようにしたので、自動的に、資源ごみの中から、所定の物体例えばスプレー缶を選別することができる。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態における物体の認識方法および認識装置並びに物体の選別装置を、図面に基づき説明する。
本実施の形態においては、種々雑多な物体が混在している資源ごみの中から、所定の物体（以下、被検出物体ともいい、具体的には、スプレー缶などである）であるか否かを検出するとともに、この被検出物体を資源ごみから除去して選別する場合について説明する。
【００１１】
なお、物体の認識装置は、物体の選別装置に含まれるため、物体の選別装置について説明する。
図１に示すように、物体の選別装置１は、大きく分けて、資源ごみを所定の搬送経路に沿って搬送する搬送装置、例えばベルトコンベア２と、このベルトコンベア２上の資源ごみの中から被検出物体を検出する、すなわち被検出物体を認識する認識装置３と、この認識装置３により認識された被検出物体をベルトコンベア２上から取り除く物体除去装置４とから構成されている。
【００１２】
そして、上記認識装置３は、所定場所に配置されて上記ベルトコンベア２上を撮影する撮影装置（例えば、ＣＣＤカメラが使用される）１１と、この撮影装置１１により撮影された撮影画像を入力するとともにエッジ検出フィルタ（後述する）をかけてエッジを検出するためのエッジ検出部１２と、図２に示すように、このエッジ検出部１２で検出されたエッジ画像を、複数個の例えば正六角形状の小さい領域（以下、小領域という）Ａに分割する領域分割部１３と、この領域分割部１３で分割された各小領域Ａごとのエッジ画像にハフ変換（直交座標を距離軸ρと回転軸θに変換するもので、詳細については後述する）を施すハフ変換部１４およびこのハフ変換された変換画像に距離軸についてフーリエ変換を施しスペクトル画像を得るフーリエ変換部１５からなる画像変換部１６と、被検出物体と比較するための参照物体（検出すべき本来の物体）についての撮影画像（以下、参照画像という、なお撮影画像ではなく、形状データであってもよい）および少なくともこの参照画像にハフ変換および距離軸についてフーリエ変を施した参照スペクトル画像が蓄積された画像データベース部１７と、上記画像変換部１６で得られた各小領域Ａのスペクトル画像を読み込むとともに上記画像データベース部１７から参照スペクトル画像を読み込み、距離軸についての相互相関関係を示す相関グラフ（相互相関関数）を求める相関演算部１８と、この相関演算部１８で求められた互いに隣接する複数個、例えば３個の小領域Ａについての相関グラフを、ファジィ演算を用いて合成するファジィ演算部１９と、このファジィ演算部１９にて得られた合成相関グラフから所定のしきい値以上のピーク値を検出するとともにこのピーク値の回転軸（θ軸）上の回転角度、すなわち基準軸（例えば、ベルトコンベアの搬送方向と直交する軸）に対する被検出物体の回転角度φを検出する回転角検出部２０と、この回転角検出部２０で検出された回転角度φを入力するとともに画像データベース部１７から参照画像を読み込み上記回転角度φだけ回転させ、そして撮影画像と参照画像とのマッチング（テンプレートマッチングともいう）を行い検出すべき物体であるか否かを判断する物体判断部２１とから構成されている。
【００１３】
ここで、上記エッジ検出部１２、ハフ変換部１４およびフーリエ変換部１５における処理内容を、まとめて説明する。
まず、エッジ検出部１２においては、下記（１）式にて示すガウスラプラシアンフィルタが、エッジ検出フィルタとして使用される。
【００１４】
【数１】
0004424798.tif 000002
このフィルタを画像全体に掛け、注目画素が負でその４近傍の値が少なくとも１つ正であるような点がエッジの候補とされる。
このエッジ候補点に、ｘ方向およびｙ方向のｓｏｂｅｌオペレータを作用させ、その結果をそれぞれＥｘ（ｘ，ｙ），Ｅｙ（ｘ，ｙ）とし、下記（２）式で示されるＥ（ｘ0，ｙ0）を求める。
【００１５】
【数２】
0004424798.tif 000003
そして、これを所定のしきい値Ｅ0と比較することで、雑音からエッジの構成点を抽出した後、これら抽出されたエッジの構成点から、エッジの方向（傾き）を所定の計算式に基づき求める。
【００１６】
こうして得られた直交座標系（ｘ，ｙ）空間での直線を、下記（３）式にて示すハフ変換の式代入し、直交座標系の原点から直線に引いた垂直線の傾き角度（回転角度でもある）θと長さρの２つのパラメータを用いて表す。すなわち、（θ，ρ）空間に変換する。
【００１７】
【数３】
0004424798.tif 000004
（ｘ，ｙ）平面上に点が直線状に並んでいれば、（θ，ρ）平面上では理想的に２点に値が集中し、この交点から直線を検出し得るとともにその傾きを求めることができる。但し、本実施の形態では、エッジの方向を考慮しているため、値が集中するのは１点であり、このようにして得られた直線は、画像中のエッジ部分であると認めることができる。
【００１８】
図３に、ハフ変換により得られた変換画像を示す。なお、（ａ）は参照画像のものを示し、（ｂ）は実際に検出された被検出物体のものを示す。
そして、フーリエ変換部１５にて、ハフ変換部１４で得られた変換画像に、距離軸（ρ軸）についてフーリエ変換が施される。すなわち、（Ｆ，θ）空間に変換される。
【００１９】
図４に、フーリエ変換により得られたスペクトル画像を示す。なお、（ａ）は参照画像のものを示し、（ｂ）は実際に検出された被検出物体のものを示す。
次に、相関演算部１８において、上記フーリエ変換部１５にて、小領域Ａごとに求められた被検出物体のスペクトル画像と参照スペクトル画像との回転軸についての相互相関関数である相関グラフが求められる。
【００２０】
すなわち、相関演算部１８において、図５の（ａ）および（ｂ）に示すように、３個の小領域Ａ1〜Ａ3について、それぞれのスペクトル画像と参照スペクトル画像との回転軸についての相関グラフが求められる。なお、（ｂ）の相関グラフの横軸は回転角度θを示し、また縦軸は相関値ｆ（θ）を示す。
なお、距離軸（ρ軸）方向にフーリエ変換をかけたのは、画像中の物体の平行移動は、ハフ変換後の画像では、距離軸方向の変化として現れるため、この平行移動の影響を除去するためである。
【００２１】
次に、ファジィ演算部１９での処理内容について説明する。
このファジィ演算部１９では、３個の小領域Ａについて求められた相関グラフ、すなわち相関値ｆ（θ）にそれぞれ重み係数ａが掛けられて加算されることにより、合成相関グラフｇ（θ）が求められる。
すなわち、ファジィ演算部１９には、各小領域Ａ1〜Ａ3の相関グラフの値である相関値ｆA1（θ），ｆA2（θ），ｆA3（θ）および各小領域Ａ1〜Ａ3における回転角度θでのエッジ点の密度が入力されるとともに、相関値同士の差を演算し、かつ図５の（ｃ）および（ｄ）に示すように、所定のメンバーシップ関数およびファジィルールに基づき、各相関グラフに対する重み係数ａを演算する重み係数演算部３１および上記各相関グラフの値である相関値ｆ（θ）と上記重み係数演算部３１で得られた重み係数ａとを入力して合成相関グラフｇ（θ）を求めるグラフ合成部３２が具備されている。
【００２２】
例えば、小領域Ａ1に関する重み係数ａ1を求める場合について説明する。
すなわち、図６に示すように、この重み係数演算部３２には、小領域Ａ1についての相関グラフの値である相関値ｆA1（θ）と、そのときのエッジ点の密度と、互いの相関値の差｛ｆA1（θ）−ｆA2（θ）｝，｛ｆA1（θ）−ｆA3（θ）｝が入力されて、それぞれのメンバーシップ関数から出力値が求められ、さらにこれらの出力値がファジィルールに入力されて、その出力値として重み係数ａA1（θ）が出力される。
【００２３】
そして、残りの２個の小領域Ａ2，Ａ2についても、同様に、ファジィ演算により、重み係数ａA2（θ）およびａA3（θ）が出力される。
そして、これら出力された３個の重み係数ａが、下記（４）式に代入されて、図５（ｄ）にて示すような合成相関グラフｇ（θ）が得られる。
【００２４】
【数４】
0004424798.tif 000005
次に、物体除去装置４について説明する。
この物体除去装置４は、ベルトコンベア２の撮影装置１１より下手側の所定位置に配置されてベルトコンベア２上の被検出物体を把持して取り除くロボット装置（除去装置本体）４１と、上記物体認識装置３の物体判断部２１にて被検出物体であると判断された旨の指令およびその撮影画像を入力して、被検出物体の重心位置、大きさなどの形状を検出する物体形状検出部４２と、この物体形状検出部４２で得られたデータを入力するとともにベルトコンベア２の搬送速度を入力して、被検出物体が撮影位置からロボット装置４１の位置までに到る時間を演算するとともにこの到達時間（到達時刻）をロボット装置４１に出力する到達時間演算部４３とから構成されている。
【００２５】
この物体除去装置４によると、物体認識装置３にて、検出すべき物体であると認識された場合には、まずその旨およびその撮影画像が物体形状検出部４２に入力されて、被検出物体の重心位置、外形などが検出される。
次に、これらの値が到達時間演算部４３に入力されて、被検出物体がロボット装置４１の位置に到達するまでの時間が求められてロボット装置４１に到達時間が出力されると、被検出物体がロボット装置４１の傍を通過する際に、ロボット装置４１により把持されてベルトコンベア２上から除去される。すなわち、物体が選別されることになる。
【００２６】
以下、上記構成において、資源ごみの中から、スプレー缶を認識して除去する選別動作について説明する。
ベルトコンベア２にて資源ごみが搬送されている状態において、撮影装置１１により、ベルトコンベア２上の所定範囲が撮影されている。
この撮影装置１１により撮影された撮影画像が、エッジ検出部１２に入力されて、そのエッジ部すなわち輪郭が抽出される。
【００２７】
次に、この輪郭を表すエッジ画像が領域分割部１３に入力されて、六角形の小領域Ａに分割された後、これら小領域Ａにおける画像が画像変換部１６に入力される。
この画像変換部１６においては、輪郭を示す外形線がハフ変換されて直線として抽出された後、距離軸についてフーリエ変換されて、各小領域Ａごとにスペクトル画像が求められる。
【００２８】
次に、これら各スペクトル画像が相関演算部１８に読み込まれるとともに、画像データベース部１７から、スプレー缶の参照スペクトル画像が読み込まれて、回転軸についての相互相関関数である相関グラフが求められる。
そして、各小領域Ａについての相関グラフがファジィ演算部１９に入力され、上述したように、３個の相関グラフにおける相関値ｆ（θ）の差、回転角度θにおけるエッジの密度などを考慮したメンバーシップ関数およびファジィルールに基づき、合成相関グラフｇ（θ）が求められる。
【００２９】
次に、この合成相関グラフが回転角検出部２０に入力されて、ここで、所定のしきい値以上のピーク値から、被検出物体の所定基準軸例えば搬送方向と直交方向の軸に対する回転角度φが検出される。
そして、この回転角度φおよび画像データベース部１７からスプレー缶の参照画像が物体判断部２１に入力され、ここで参照画像が上記検出された回転角度φだけ回転させられるとともに、この回転参照画像と撮影画像とのマッチングが行われ、撮影画像中に含まれる被検出物体がスプレー缶であるか否かが判断される。
【００３０】
そして、スプレー缶であると判断された場合には、その旨の信号および撮影画像が物体除去装置４に送られ、ここで、物体の搬送速度に基づき、物体除去装置４に到達する時刻が求められ、この時刻にしたがって、ロボット装置４１が作動されて、ベルトコンベア２上のスプレー缶が把持されて除去される。すなわち、資源ごみからスプレー缶が選別される。
【００３１】
このように、物体の撮影画像を小領域に分割するとともに、これら各小領域にハフ変換およびフーリエ変換を施しスペクトル画像を求め、これら各スペクトル画像と参照スペクトル画像との相互相関関数を表す相関グラフを求め、次に３個の小領域についての各相関グラフを、ファジィ演算に基づき合成して合成相関グラフを求め、そしてこの合成相関グラフのピーク値を求めることにより、撮影画像の回転角度を検出するとともに、参照画像をこの回転角度でもって回転させて撮影画像とマッチングするようにしたので、資源ごみなどのように種々の物体が混在している場合でも、かつ同一物理的性質を有している物体同士であっても、所定の物体をほぼ確実に検出して認識することができる。
【００３２】
そして、この認識された信号を、物体除去装置に入力し、ここでベルトコンベアの搬送速度に基づき、物体の撮影位置からの物体除去装置までの到達時間を求めるようにしたので、自動的に、資源ごみの中から、所定の物体例えばスプレー缶を選別することができる。
ここで、物体を認識するのに、ハフ変換、フーリエ変換および複数個例えば３個の小領域についてファジィ演算により合成した理由を述べておく。
【００３３】
すなわち、種々雑多な物が混在しているところから、所定の物体を認識しようとすると、調べる領域が狭い方が良い。
そして、狭くした小領域中の物体を検出する場合、ハフ変換により、その輪郭を直線として抽出させるとともに、フーリエ変換でそのずれ量を検出することにより、物体の輪郭を明確に検出することができる。
【００３４】
また、物体を小領域に分割するとノイズが多く入るため、ファジィ演算により、複数個の小領域を１つの大きい領域とすることにより、ノイズを除去するようにしたものである。
ところで、上記実施の形態においては、小領域の形状を正六角形としたが、正六角形に限定されるものではなく、例えば正多角形または円形であってもよい。
【００３５】
また、３個の小領域を合成するように説明したが、３個に限定されるものではなく、例えば２個または４個以上でもよい。
なお、上記実施の形態においては、各演算処理等を行う箇所を、例えばハフ変換部、相関演算部というように機能等に着目して構成として説明したが、勿論、これら各部は、必要に応じて一体的に構成し得るものである。
【００３６】
【発明の効果】
以上のように本発明の物体の認識方法および認識装置の構成によると、物体の撮影画像を小領域に分割するとともに、これら各小領域にハフ変換およびフーリエ変換を施しスペクトル画像を求め、これら各スペクトル画像と参照スペクトル画像との相互相関関数を表す相関グラフを求め、次に複数個の小領域についての各相関グラフを、ファジィ演算に基づき合成して合成相関グラフを求め、そしてこの合成相関グラフのピーク値を求めることにより、撮影画像の回転角度を検出するとともに、参照画像をこの回転角度でもって回転させて撮影画像とマッチングするようにしたので、資源ごみなどのように種々の物体が混在している場合でも、かつ同一物理的性質を有している物体同士であっても、所定の物体をほぼ確実に検出して認識することができる。
【００３７】
また、本発明の物体の選別装置の構成によると、上述した物体の認識装置にて認識された旨の信号を、物体除去装置に入力して、物体を搬送装置上から取り除くようにしたので、自動的に、資源ごみの中から、所定の物体例えばスプレー缶を選別することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態における物体の選別装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】同実施の形態における物体の撮影画像および小領域を示す平面図である。
【図３】同実施の形態におけるハフ変換後の変換画像を示す図である。
【図４】同実施の形態におけるフーリエ変換後のスペクトル画像を示す図である。
【図５】同実施の形態における小領域についての相関グラフを求める手順を示す図である。
【図６】同実施の形態におけるファジィ演算部における入出力を示すブロック図である。
【符号の説明】
１      物体の選別装置
２      ベルトコンベア
３      物体の認識装置
４      物体除去装置
１１      撮影装置
１２      エッジ検出部
１３      領域分割部
１４      ハフ変換部
１５      フーリエ変換部
１６      画像変換部
１７      画像データベース部
１８      相関演算部
１９      ファジィ演算部
２０      回転角検出部
２１      物体判断部
３１      重み係数演算部
３２      グラフ合成部
４１      ロボット装置
４２      到達時間演算部
４３      物体形状検出部
【図１】
0004424798.tif 000006
【図２】
0004424798.tif 000007
【図３】
0004424798.tif 000008
【図４】
0004424798.tif 000009
【図５】
0004424798.tif 000010
【図６】
0004424798.tif 000011