(57)【要約】【課題】簡易かつ正確に対象物を検索することができる対象物認識システムを提供する。【解決手段】筐体に所定間隔を置いて配置した２つの赤色半導体レーザ光源によって花弁上に２つの輝点ａ，ｂを形成し、２つの輝点ａ、ｂ間の距離に基づいて花の大きさを算出する。 【選択図】図３
2007213178.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物の画像を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段によって撮像された画像を表示する画像表示手段と、
前記画像表示手段に表示された前記対象物の画像から前記対象物の少なくとも１つの特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記対象物が属するカテゴリに含まれる複数の種について、少なくとも前記特徴量に対応する特徴量情報があらかじめ登録されたデータベースと、
前記特徴量抽出手段で抽出された特徴量と前記データベースに登録された前記特徴量情報とを対比して前記対象物の属性情報を検索する検索手段と、
前記対象物へ向けて互いに平行な光を出射する光出射手段とを備え、
前記特徴量は前記画像中の前記光に対応する少なくとも２つの輝点又は輝線の間隔から求められた前記対象物の大きさであることを特徴とする対象物認識システム。
【請求項２】
前記光出射手段から出射された光の光軸は前記撮像手段の撮影用レンズの光軸に平行であることを特徴とする請求項１記載の対象物認識システム。
【請求項３】
前記光出射手段は不等間隔に配置された少なくとも３つの光源を有し、外部からの指示によって任意の前記光源から光を出射させることを特徴とする請求項１又は２記載の対象物認識システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は対象物認識システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
野山を散策したとき、いたるところで野草を見ることができる。目にした野草の名称を図鑑を利用して知ることができるが、図鑑は植物学的な分類に基づいて整理されているため、野草の名称を知ることは素人にとって容易でない。
【０００３】
そこで、素人でも野草の名称を容易に知ることができるようにするため、野山で野草の画像を撮像し、その画像から抽出された特徴量とデータベースに登録されている各種の植物の特徴量とを比較して野草の名称を検索する画像認識システムが提案された。
【０００４】
下記の特許文献には、野草の花と葉とを採取し、それぞれを黒色布地又は画用紙に載せて撮影し、それらの形状や色等の特徴量を抽出して野草の名称を検索する画像認識システムが開示されている。
【特許文献１】特開２００２−２０３２４２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、対象物である野草の花と葉とを採取し、花や葉を黒色布地又は画用紙に載せて撮影する作業は手間のかかる面倒なものであった。また、実際には調査すべき対象物の実物の採取や対象物の存在する場所への立ち入りが規制されていることがあるため、対象物の色と異なる色の紙等を対象物の背景となるように配置することは必ずしも可能ではなかった。
【０００６】
この発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、簡易かつ正確に対象物を検索することができる対象物認識システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するため請求項１記載の発明は、対象物の画像を撮像する撮像手段と、前記撮像手段によって撮像された画像を表示する画像表示手段と、前記画像表示手段に表示された前記対象物の画像から前記対象物の少なくとも１つの特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記対象物が属するカテゴリに含まれる複数の種について、少なくとも前記特徴量に対応する特徴量情報があらかじめ登録されたデータベースと、前記特徴量抽出手段で抽出された特徴量と前記データベースに登録された前記特徴量情報とを対比して前記対象物の属性情報を検索する検索手段と、前記対象物へ向けて互いに平行な光を出射する光出射手段とを備え、前記特徴量は前記画像中の前記光に対応する少なくとも２つの輝点又は輝線の間隔から求められた前記対象物の大きさであることを特徴とする。
【０００８】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の対象物認識システムにおいて、前記光出射手段から出射された光の光軸は前記撮像手段の撮影用レンズの光軸に平行であることを特徴とする。
【０００９】
請求項３記載の発明は、請求項１又は２記載の対象物認識システムにおいて、前記光出射手段は不等間隔に配置された少なくとも３つの光源を有し、外部からの指示によって任意の前記光源から光を出射させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
この発明によれば簡易かつ正確に対象物を検索することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、この発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
【００１２】
図１はこの発明の第１実施形態に係る対象物認識システムの構成を示すブロック図である。
【００１３】
この対象物認識システムは、カメラ（撮像手段）１０とコントローラ１５と特徴量抽出部（特徴量抽出手段）２０と検索エンジン（検索手段）３０とデータベース４０と出力装置（画像表示手段）５０と基準間隔光源（光出射手段）６０とを備えている。
【００１４】
カメラ１０は撮影レンズ１１（図２参照）と撮像部（図示せず）と画像処理回路（図示せず）とを備えている。
【００１５】
撮影レンズ１１は花等の対象物の光学像をＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）の受光面上に結像する。ＣＣＤは撮影レンズ１１によって受光面に結像された対象物の光強度に応じた電気的な画像信号を画像処理回路に出力する。画像処理回路はＣＣＤで光電変換された画像信号を所定のレベルに増幅する。
【００１６】
コントローラ１５は例えばワンチップマイクロコンピュータで構成されている。コントローラ１５は赤色半導体レーザ光源６０ａ，６０ｂ，６０ｃ（図２参照）のうちの任意の光源を独立して点灯させることができる。３つの赤色半導体レーザ光源６０ａ，６０ｂ，６０ｃで基準間隔光源６０が構成される。
【００１７】
特徴量抽出部２０は撮影された対象物の画像の特定の領域の画素に対応する特徴量を抽出する。
【００１８】
データベース４０には対象物の属するカテゴリに含まれる複数の種について、少なくとも同定すべき対象物の特徴量に対応する特徴量情報（花の名称、科、特徴量（色、大きさ、形、花の分布情報）、開花時期（結実時期）等）があらかじめ登録されている。
【００１９】
検索エンジン３０は特徴量抽出部２０で抽出された特徴量とデータベース４０のデータ群に登録された特徴量情報とを対比し、対象物の属性情報を検索する。
【００２０】
出力装置５０は検索エンジン３０で検索されたデータ、例えば画像や名称等を含む情報を表示するＣＲＴディスプレイ装置、ＬＣＤパネルを備えている。
【００２１】
図２はこの発明の第１実施形態に係る対象物認識システムの一部を構成するカメラの筐体の正面図である。
【００２２】
筐体７０の正面には撮影用レンズ１１と基準間隔光源６０とが配置されている。また、筐体７０の背面にはコントローラ１５等に入力信号を送る操作ボタン（図示せず）が配置されている。
【００２３】
筐体７０上の赤色半導体レーザ光源６０ａと赤色半導体レーザ光源６０ｂとの間隔は５ｍｍであり、赤色半導体レーザ光源６０ａと赤色半導体レーザ光源６０ｃとの間隔は４０ｍｍである。撮影用レンズ１１の光軸と赤色半導体レーザ光源６０ａ，６０ｂ，６０ｃのそれぞれの光軸とは平行である。
【００２４】
なお、赤色半導体レーザ光源６０ａ，６０ｂ，６０ｃをスライダ（図示せず）上に配置して、赤色半導体レーザ光源６０ａ，６０ｂ，６０ｃ間の距離を任意に設定するようにしてもよい。
【００２５】
図３はこの発明の第１実施形態に係る対象物認識システムの特徴量の抽出方法を説明するための図である。
【００２６】
図３（ａ）は撮影された画像から花領域ＦＲだけを切り出した画像を示し、図３（ｂ）は図３（ａ）の画像を撮影した直後にカメラアングルが大きく変化しないうちに撮影された画像を示す。
【００２７】
特徴量抽出部２０は撮影された対象物の画像の特定の領域の画素に対応する特徴量となる例えば色情報を抽出し、花領域ＦＲと地面や葉叢等の背景とを分離する（図３（ａ）参照）。
【００２８】
赤色半導体レーザ光源６０ａ，６０ｂ，６０ｃのうちの２つの赤色半導体レーザ光源６０ａ，６０ｂを点灯させ、画像中の花弁上に２つの赤色半導体レーザ光源６０ａ，６０ｂによる輝点ａ，ｂを形成する（図３（ｂ）参照）。赤色半導体レーザ光源６０ａ，６０ｂによる輝点ａ，ｂの輝度は自然光や照明光の輝度に比べて高いため、閾値処理によって容易に画像中の輝点ａ，ｂのｘｙ座標を計測することができる。
【００２９】
赤色半導体レーザ光源６０ａ，６０ｂの光軸は互いに平行であるので、撮影レンズ１１の焦点距離や対象物との距離にかかわらず、画像中の輝点ａ，ｂ間の距離は筐体７０上の赤色半導体レーザ光源６０ａ，６０ｂ間の距離（５ｍｍ）に相当する。
【００３０】
特徴量抽出部２０は例えば以下のようにして花の絶対的な大きさを求める。
【００３１】
計測された２つの輝点ａ，ｂのｘｙ座標をそれぞれ（ｘ１、ｙ１）（ｘ２、ｙ２）とすると、図３（ｂ）の画像の単位座標ｕ当たりの実際の距離Ｄ（単位：ｍｍ）は式（１）で表される。
2007213178.tif 000003
【００３２】
一方、図３（ａ）では撮影された画像から花領域だけが切り出されている。図３（ａ）の画像内で花領域ＦＲの画素の座標のうち、ｘ方向で最大の座標xmaxとｘ方向で最小の座標xminの差 xmax-xminによって花領域ＦＲの外接四角形の幅Ｗを座標単位ｕで式（２）のように求めることができる。
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【００３３】
幅Ｗと距離Ｄとを用いてｍｍ単位で花領域ＦＲの外接四角形の実際の幅Ｗ’を式（３）のように求めることができる。
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【００３４】
このようにして花の絶対的な大きさを求めることができる。ここでは花の外接四角形の幅Ｗを花の大きさとして用いたが、データベース４０に収納されている大きさデータの定義に合わせて、花領域の外接円、花領域ＦＲの重心から輪郭までの平均距離等を花の大きさとしてもよい。
【００３５】
この実施形態によれば、対象物である野草の花と葉とを採取し、花や葉を黒色布地又は画用紙に載せて撮影する作業が不要であるので、簡易かつ正確に対象物を特定することができる。また、花の絶対的な大きさを新たな特徴量とすることができるため、データベース４０による検索の精度が向上する。
【００３６】
図４はこの発明の第２実施形態に係る対象物認識システムの特徴量の抽出方法を説明するための図である。
【００３７】
図４は撮影された茎を含む花全体の画像を示している。この画像は図３の花に対してカメラを９０度回転させて撮影されたものである。この撮影時、赤色半導体レーザ光源６０ａ，６０ｂ，６０ｃのうちの赤色半導体レーザ光源６０ａ，６０ｃが点灯している。
【００３８】
撮影者は、撮影時に半導体レーザ光源６０ｃによる画像中の輝点ｃが茎の根元付近に、半導体レーザ光源６０ａによる画像中の輝点ｄが茎の中間部にそれぞれ位置するようにフレーミングを行う。特徴量抽出部２０は上記実施形態で実行した処理と同様に撮影時の画像から茎を含む花領域を切り出し、輝点ｃ、ｄのｘｙ座標を計測する。この実施形態においても第１実施形態と同様に画像の単位座標ｕ当たりの実際の距離Ｄ（単位：ｍｍ）は、式（１）を用いて求められる。抽出された花領域の上端ｅのｙ座標y_flower_topと下端の輝点ｃのｙ座標y_spot_bottomとの差Ｈは、座標単位ｕでの花の高さとなる。
【００３９】
2007213178.tif 000006
【００４０】
式（１）と式（４）とを用いてｍｍ単位での花の高さＨ’を、式（５）から求めることができる。
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【００４１】
このようにして、対象物の茎を含む花の高さを知ることができる。
【００４２】
この実施形態によれば、第１実施形態と同様の効果を奏するとともに、花の絶対的な高さを新たな特徴量とすることができるために、データベース４０による検索の精度が更に向上する。
【００４３】
なお、撮影の際にカメラ１０の光軸が地面に対して角度θを持つ場合、輝点ｃ、ｄ間距離Ｌは、L=40/sinθとなる。このとき、重力加速度の方向を検出して筐体７０の傾きを測定できる姿勢センサをカメラ１０に設ければ、この姿勢センサを用いて距離Ｌを補正することにより正しい対象植物の高さを知ることができる。
【００４４】
図５はこの発明の第３実施形態に係る対象物認識システムの特徴量の抽出方法を説明するための図である。
【００４５】
この実施形態は線状に出射されるレーザ光源を用いるようにした点で第１、２実施形態と異なる。
【００４６】
線状のレーザ光は例えばレーザ光源の前方に回折素子を配置してなるビームシェーパを用いて形成される。
【００４７】
例えば第２実施形態の輝点ｃ、ｄを対象物に合わせるよりも茎のような細い対象物に輝点ｆ、ｇを、簡単に合わせることができる。
【００４８】
この実施形態によれば、第２実施形態と同様の効果を奏するとともに、茎のような細い対象物に容易に輝点を合わせることができ、少ない労力でフレーミングを行うことができる。
【００４９】
なお、レーザ光源の前方に配置する回折素子を抜き差し可能とし、対象物に応じて輝点と輝線とを切り換えるようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】図１はこの発明の第１実施形態に係る対象物認識システムの構成を示すブロック図である。
【図２】図２はこの発明の第１実施形態に係る対象物認識システムの一部を構成するカメラの筐体の正面図である。
【図３】図３はこの発明の第１実施形態に係る対象物認識システムの特徴量の抽出方法を説明するための図である。
【図４】図４はこの発明の第２実施形態に係る対象物認識システムの特徴量の抽出方法を説明するための図である。
【図５】図５はこの発明の第３実施形態に係る対象物認識システムの特徴量の抽出方法を説明するための図である。
【符号の説明】
【００５１】
１０： カメラ（撮像手段）、１１：撮影レンズ、２０：特徴量抽出部（特徴量抽出手段）、３０：検索エンジン（検索手段）、４０：データベース、５０：出力装置（画像表示手段）、６０：基準間隔光源（光出射手段）、６０ａ，６０ｂ，６０ｃ：赤色半導体レーザ光源。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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