(57)【要約】【課題】処理が複雑になることなく、被写体の領域を正確に判別することが可能な物体の判別方法及び物体の判別装置を提供する。【解決手段】所定空間中に、幅を有する第１領域１と第２領域２とを備えた被写体３の第１領域１と第２領域２とを判別する物体の判別方法である。空間のイメージ画像１７を取得する画像取得工程と、イメージ画像１７を第１領域対応部１１と第２領域対応部１２とを有する２値化画像１５を生成する２値化画像生成工程と、２値化画像１５の収縮処理を行って、２値化画像１５から第２領域対応部１２を消滅させる収縮工程と、収縮処理を行った後に第１領域対応部１１の膨張処理を行って処理画像１６を作成する膨張工程とを備える。膨張処理を行った後に抽出された領域を第１領域１とするとともに、膨張処理を行った後の処理画像と収縮処理を行う前の２値化画像１５との差分を第２領域２とする。【選択図】図１
2012002684.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定空間中に、幅を有する第１領域と、最大幅が前記第１領域の最小幅よりも小さい第２領域とを備えた被写体の、第１領域と第２領域とを判別する物体の判別方法であって、
前記第１領域と第２領域とが正面視で所定角度をなす方向から前記空間のイメージ画像を取得する画像取得工程と、
前記イメージ画像を強度画像に変換して、第１領域に対応する第１領域対応部と第２領域に対応する第２領域対応部とを有する２値化画像を生成する２値化画像生成工程と、
前記２値化画像の収縮処理を行って、２値化画像から前記第２領域対応部を消滅させる収縮工程と、
収縮処理を行った後に第１領域対応部の膨張処理を行って処理画像を作成する膨張工程とを備え、
膨張処理を行った後に抽出された領域を前記第１領域とするとともに、膨張処理を行った後の処理画像と収縮処理を行う前の２値化画像との差分を前記第２領域とすることを特徴とする物体の判別方法。
【請求項２】
前記収縮処理はエロージョン処理であり、前記膨張処理はダイレーション処理であることを特徴とする請求項１の物体の判別方法。
【請求項３】
前記第１領域対応部の最小幅よりも小さく、かつ第２領域対応部の最大幅よりも大きい直径を有する閾値円を構成要素としてエロージョン処理及びダイレーション処理を行うことを特徴とする請求項２の物体の判別方法。
【請求項４】
前記第１領域は人の胴体であり、前記第２領域は人の腕であることを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか１項の物体の判別方法。
【請求項５】
所定空間中に、幅を有する第１領域と、最大幅が前記第１領域の最小幅よりも小さい第２領域とを備えた被写体の、第１領域と第２領域とを判別する物体の判別装置であって、
前記第１領域と第２領域とが正面視で所定角度をなす方向から前記空間のイメージ画像を取得する画像取得手段と、
前記イメージ画像を強度画像に変換して、第１領域に対応する第１領域対応部と第２領域に対応する第２領域対応部とを有する２値化画像を生成する２値化画像生成手段と、
前記２値化画像の収縮処理を行って、２値化画像から前記第２領域対応部を消滅させる収縮手段と、
収縮処理を行った後に第１領域対応部の膨張処理を行って処理画像を作成する膨張手段と、
前記膨張処理を行った後に抽出された領域を前記第１領域とする第１領域判別手段と、
膨張処理を行った後の処理画像と収縮処理を行う前の２値化画像との差分を前記第２領域とする第２領域判別手段とを備えたことを特徴とする物体の判別装置。
【請求項６】
前記収縮処理はエロージョン処理とするとともに、前記膨張処理はダイレーション処理として、前記第１領域対応部の最小幅よりも小さく、かつ第２領域対応部の最大幅よりも大きい直径を有する閾値円をエロージョン処理及びダイレーション処理における構成要素とする構成要素特定手段を備えたことを特徴とする請求項５の物体の判別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被写体の領域を特定する物体の判別方法及び判別装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、物体の形状認識を行うものがある（特許文献１、特許文献２）。特許文献１のものは、超音波を用いる距離画像測定手段を利用して物体の形状認識を行うものである（特許文献１）。これは、超音波を用いた距離画像測定手段により、物体表面と背景までの距離との差に基づいて物体像を背景から抽出し、その形状、大きさ、及び三次元位置、一平面内の向きを推定する。一方、カメラにより物体の画像情報を取得して、この画像情報において、前記距離画像測定手段により推定された物体の色に含まれる色領域のみを残すことによってテンプレートを作成する。そして、このテンプレートと、前記推定した物体のモデルとの一致度を検定して物体の形状を認識するものである。特許文献２のものは、二次元レーザレンジファインダ（ＬＲＦ）を用いて、人を点状の物体とみなし、ＬＲＦと脚や胴体の距離を計測し、人の位置を計測する。
【０００３】
ところで、変電所等、電力設備近傍での作業時には、作業者は充電部への接近に注意して作業を進めているが、安全確保面から第三者による作業者の充電部への接近検知、作業者への注意・警告が可能な仕組みが求められている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平８−７５４１８号公報
【特許文献２】特開２００２−１５７６８２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１の方法は、超音波を用いた距離画像測定手段により物体像を背景から抽出し、その形状、大きさ、及び三次元位置、一平面内の向きを推定するため、物体の形状を正確に測定することは困難であり、人の胴体と腕とを正確に区別することは困難である。すなわち、超音波は人の部位により反射信号の強さが変化し、頭部や胴体は超音波反射が強いが、腕のような細い部分の反射信号は弱いため、閾値を適切に設定しなければ、反射信号を取得できない。閾値を低くすれば、ノイズを多く含む信号を処理する必要があるという問題がある。また、物体表面と背景までの距離との差に基づいて物体像を背景から抽出したり、テンプレートを作成したりする必要があるため、処理が複雑になって処理が遅くなる上、精度が低くなるという問題がある。
【０００６】
特許文献２の方法は、数ｍから数十ｍ離れた人の位置を高速に計測できるため、主にロボットによる人の位置計測に多用されている。二次元ＬＲＦは、人を点状の物体とみなし、ＬＲＦの設置高で決まるある高さの人の部位における反射信号をもとに位置を計測するため、人の姿勢や人の主要部位である腕や胴体の位置を計測できない。このため、人が腕を伸ばした状態と直立した状態を区別できないため、充電部などへ腕を伸ばしていても、その状態を検出できない。
【０００７】
これにより、前記各特許文献の方法では、人の腕と胴体とを区別することができなかったため、例えば変電所等、電力設備近傍での作業時において、作業者の腕が充電部へ接近しているか否かの検知を正確に行うことができなかった。
【０００８】
そこで、本発明は、上記事情に鑑み、処理が複雑になることなく、被写体の領域を正確に判別することが可能な物体の判別方法及び物体の判別装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の物体の判別方法は、所定空間中に、幅を有する第１領域と、最大幅が前記第１領域の最小幅よりも小さい第２領域とを備えた被写体の、第１領域と第２領域とを判別する物体の判別方法であって、前記第１領域と第２領域とが正面視で所定角度をなす方向から前記空間のイメージ画像を取得する画像取得工程と、前記イメージ画像を強度画像に変換して、第１領域に対応する第１領域対応部と第２領域に対応する第２領域対応部とを有する２値化画像を生成する２値化画像生成工程と、前記２値化画像の収縮処理を行って、２値化画像から前記第２領域対応部を消滅させる収縮工程と、収縮処理を行った後に第１領域対応部の膨張処理を行って処理画像を作成する膨張工程とを備え、膨張処理を行った後に抽出された領域を前記第１領域とするとともに、膨張処理を行った後の処理画像と収縮処理を行う前の２値化画像との差分を前記第２領域とするものである。
【００１０】
本発明の物体の判別方法は、幅を有する縦長の第１領域と、前記第１領域の最小幅よりも小さい幅を有する縦長の第２領域とを備えた被写体について、第１領域と第２領域とを判別するものである。まず、２値化画像において、第２領域に対応する第２領域対応部が消滅するように収縮処理を行う。このとき、第１領域は第２領域よりも大きな幅を有するので、収縮処理後の２値化画像において、第１領域に対応する第１領域対応部の一部が残っている。この状態で膨張処理を行うことによって抽出された領域を第１領域とする。また、膨張処理を行った後の画像と収縮処理を行う前の２値化画像との差分を第２領域とする。これにより、収縮処理及び膨張処理を組み合わせるだけで第１領域と第２領域とを判別することができる。ここで、幅とは縦長な第１領域及び第２領域において、短手方向の一端から他端までの長さをいう。
【００１１】
前記収縮処理はエロージョン処理であり、前記膨張処理はダイレーション処理とすることができる。
【００１２】
前記第１領域対応部の最小幅よりも小さく、かつ第２領域対応部の最大幅よりも大きい直径を有する閾値円を構成要素としてエロージョン処理を行うことができる。
【００１３】
前記第１領域は人の胴体とし、前記第２領域は人の腕とすることができる。
【００１４】
本発明の物体の判別装置は、所定空間中に、幅を有する第１領域と、最大幅が前記第１領域の最小幅よりも小さい第２領域とを備えた被写体の、第１領域と第２領域とを判別する物体の判別装置であって、前記第１領域と第２領域とが正面視で所定角度をなす方向から前記空間のイメージ画像を取得する画像取得手段と、前記イメージ画像を強度画像に変換して、第１領域に対応する第１領域対応部と第２領域に対応する第２領域対応部とを有する２値化画像を生成する２値化画像生成手段と、前記２値化画像の収縮処理を行って、２値化画像から前記第２領域対応部を消滅させる収縮手段と、収縮処理を行った後に第１領域対応部の膨張処理を行って処理画像を作成する膨張手段と、前記膨張処理を行った後に抽出された領域を前記第１領域とする第１領域判別手段と、膨張処理を行った後の処理画像と収縮処理を行う前の２値化画像との差分を前記第２領域とする第２領域判別手段とを備えたものである。
【００１５】
本発明の物体の判別装置は、収縮処理及び膨張処理を利用して第１領域と第２領域とを判別することができる。
【００１６】
前記収縮処理はエロージョン処理とするとともに、前記膨張処理はダイレーション処理として、前記第１領域対応部の最小幅よりも小さく、かつ第２領域対応部の最大幅よりも大きい直径を有する閾値円をエロージョン処理及びダイレーション処理における構成要素とする構成要素特定手段を備えることができる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、収縮処理及び膨張処理を組み合わせるだけで第１領域と第２領域とを判別することができるため、処理が複雑になることなく、被写体の領域を正確に判別することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の物体の判別装置のブロック図である。
【図２】本発明の物体の判別装置にて撮像される被写体の簡略正面図である。
【図３】本発明の物体の判別装置にて撮像された２値化画像の被写体の一部を示す概略図である。
【図４】収縮処理及び膨張処理の概要を示す説明図であり、（ａ）は２値化画像、（ｂ）は（ａ）を収縮処理した画像、（ｃ）は（ａ）を膨張処理した画像である。
【図５】本発明の物体の判別方法のフローチャート図である。
【図６】本発明の物体の判別方法にて処理される被写体の画像であり、（ａ）はイメージ画像、（ｂ）は２値化画像、（ｃ）は収縮処理を行った後の画像、（ｄ）は膨張処理を行った後の処理画像である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明を実施するための最良の形態について説明する。
【００２０】
図１は、本発明の実施形態に係る物体の判別装置を模式的に示したものである。この物体の判別装置は、図２に示すように、所定空間中に幅を有する第１領域１と、最大幅が前記第１領域１の最小幅よりも小さい第２領域２とを備えた被写体３の、第１領域１と第２領域２とを判別するものである。本実施形態では、被写体３は人であり、第１領域１は人の胴体とし、前記第２領域２は人の腕とする。第１領域１は上下方向において縦長の領域となっている。第１領域１の幅は、短手方向（水平方向）の一端から他端までの長さとする。第２領域２は第１領域１から連続する縦長の領域であり、第１領域１から正面視で所定角度をなしている。第２領域２の幅は、短手方向の一端から他端までの長さとする。第１領域１及び第２領域２の夫々の外縁は、直線であっても曲線であってもよく、本実施形態では、第１領域１と第２領域２の外縁は略直線状となっている。
【００２１】
本実施形態の物体の判別装置は、画像取得手段４と、２値化画像生成手段５と、構成要素特定手段１０と、収縮手段６と、膨張手段７と、第１領域判別手段８と、第２領域判別手段９とを備える。
【００２２】
画像取得手段４は、図示省略の超音波送信機及び超音波受信機及びコンピュータにて構成されており、本実施形態で超音波受信機は複数の受波素子を配列したアレイセンサとしている。すなわち、１枚の基板上に例えば１６個の超音波受信素子を配置している。測定対象となる空間において、超音波送信機にて超音波パルスが送信される。この空間内に存在する被写体３に当たって反射した反射波（受信信号）は、超音波受信機により受信される。これにより、被写体３の存在、及び被写体３の３次元位置を測ることができる。そして受信信号を測定して、この受信信号の強度に基づいて、コンピュータにて空間における被写体３の存在及び距離を表示するイメージ画像１７（図６（ａ）参照）を作成するものである。
【００２３】
２値化画像生成手段５は、画像取得手段４にて取得した空間のイメージ画像１７を強度画像に変換して図３に示すような２値化画像１５を生成するものである。すなわち、まずカラーのイメージ画像１７を輝度データに変換した強度画像とする。この画像の背景を除去して被写体３を抽出する。そして、被写体３を示す画素を１として白色（図３の白色部分）、被写体３以外の画素を０として黒色（図３の網掛け部分）とし、イメージ画像１７を２値化画像１５とする。なお、図３及び図６は被写体３の第１領域１である胴部及び第２領域２である腕に対応する部分のみを示す。
【００２４】
構成要素特定手段１０は、後述する収縮処理を行うための構成要素を特定するものである。本実施形態において構成要素特定手段１０は、図３に示すように、２値化画像１５において第１領域１に対応する第１領域対応部１１の最小幅Ａ１よりも小さく、かつ２値化画像１５において第２領域２に対応する第２領域対応部１２の最小幅Ａ２よりも大きい直径Ｄ（Ａ１＞Ｄ＞Ａ２）を有する閾値円１３を構成要素とする。ここで、第１領域対応部１１の最小幅Ａ１は、図３に示すように短手方向幅となり、この場合水平方向の幅である。第２領域対応部１２の最小幅Ａ２も短手方向幅となる。
【００２５】
収縮手段６は、２値化画像１５のエロージョン処理（収縮処理）を行って、２値化画像１５から第２領域対応部１２を消滅させるものである。収縮処理とは、ある画素を注目画素として、構成要素の中に少なくとも１つの黒画素がある場合、注目画素の輝度値を黒にするものである。例えば、図４（ａ）の２値化画像の画素ｂのみが白画素であるとする。この場合、注目画素を画素ｅとすると、構成要素である閾値円１３の中心は画素ｅ上にあり、閾値円内には画素ａ、ｃ〜ｉの黒画素がある。従って画素ｅは黒となる。また、注目画素をｂとすると、構成要素である閾値円１３の中心は画素ｂ上にあり、閾値円内には画素ａ、ｃ〜ｆの黒画素がある。従って画素ｄは黒となる。このような収縮処理を行うと、図４（ｂ）に示すように、画素ａ〜ｉは全て黒となる。
【００２６】
膨張手段７は、収縮処理を行った後に第１領域対応部１１のダイレーション処理（膨張処理）を行って処理画像１６（図６（ｄ）参照）を作成するものである。膨張処理とは、図４のように、ある画素を注目画素として、構成要素の中に少なくとも１つの白画素がある場合、注目画素の輝度値を白にするものである。図４（ａ）において、注目画素を画素ｅとすると、構成要素である閾値円１３の中心は画素ｅ上にあり、閾値円内には画素ｂの白画素がある。従って画素ｅは白となる。また、注目画素をｇとすると、構成要素である閾値円１３の中心は画素ｇ上にあり、閾値円内の画素は全て黒画素である。従って画素ｇは黒となる。このような膨張処理を行うと、図４（ｃ）に示すように、画素ａ〜ｆが白となり、ｇ〜ｉは黒となる。
【００２７】
第１領域判別手段８は、膨張処理を行った後に抽出された領域を第１領域１とするものである。具体的には、膨張処理を行った後の処理画像１６（図６（ｄ）参照）において、白画素の領域を第１領域１として特定して胴体であるとする。
【００２８】
第２領域判別手段９は、膨張処理を行った後の処理画像１６（図６（ｄ）参照）と収縮処理を行う前の２値化画像１５との差分を比較するものであり、この差分を第２領域２として特定して腕であるとする。
【００２９】
次に、本発明の物体の判別方法を、図５のフローチャートに基づいて説明する。
【００３０】
まず、所定空間内に被写体（人）３が存在するときに、画像取得手段４にて第１領域（胴体）１と第２領域（腕）２とが正面視で所定角度をなす方向から、図６（ａ）に示すような空間のイメージ画像１７を取得する（ステップＳ１）。
【００３１】
このイメージ画像１７を輝度画像（強度画像）に変換する（ステップＳ２）。２値化画像生成手段５は、図６（ｂ）に示すように、輝度画像から被写体３を示す部分を白色（図６（ｂ）の白色部分）、それ以外の部分を黒色（図６（ｂ）の網掛け部分）として、イメージ画像１７を２値化画像１５とする（ステップＳ３）。具体的には、輝度画像から背景を除去して被写体３を抽出する。２値化画像１５において白色を示す部分は、第１領域１に対応する第１領域対応部１１と第２領域２に対応する第２領域対応部１２とで構成される。第１領域対応部１１及び第２領域対応部１２は略矩形状となる。
【００３２】
次に、エロージョン処理を行うための構成要素を決定する。構成要素は、第１領域１の最小幅Ａ１よりも小さく、かつ第２領域２の最大幅Ａ２よりも大きい直径Ｄを有する閾値円１３とする。具体的には、構成要素特定手段１０は、２値化画像１５の行方向（横方向）において、１行分に含まれる白い画素数を検知し、これを全行対象に行う。そして、白い画素の数を合計して行数で割ると、横幅の平均値となる。この平均値を閾値円１３の直径Ｄとする（ステップＳ４）。
【００３３】
その後、モルフォロジーのOpening処理を行う。Openingは収縮処理（エロージョン処理）（ステップＳ５）後、膨張処理（ダイレーション処理）（ステップＳ６）を行う処理で、ノイズを取り除くのに使用される処理である。ステップＳ５において、収縮手段６にて収縮処理を行った場合、第１領域対応部１１の最小幅Ａ１は閾値円１３の直径Ｄより大きいため、図６（ｃ）に示すように第１領域対応部１１の境界１８から閾値円１３の半径（Ｄ／２）分内側に入っている場所では全ての閾値円１３が値１の領域に入る。そのため、その点のエロージョンは値１となる。一方、第２領域対応部１２の最大幅Ａ２は閾値円１３の直径Ｄよりも小さいため、第２領域対応部１２は消滅して、第１領域対応部１１のみが残ることになる。
【００３４】
エロージョン処理により第１領域対応部１１が閾値円１３の半径（Ｄ／２）分縮まっている。この状態からステップＳ６において、膨張手段７にてダイレーション処理を行って第１領域対応部１１を閾値円１３の半径（Ｄ／２）分膨張させ、図６（ｄ）に示すように、第１領域対応部１１をエロージョン処理を行う前の状態に戻す。これにより、第１領域対応部１１のみが抽出されることになる。このときの画像を処理画像１６という。
【００３５】
この処理画像１６において、第１領域判別手段８は、抽出された第１領域対応部１１を胴体（第１領域）１として特定する（ステップＳ７）。第２領域判別手段９は、膨張処理を行った後の処理画像１６と収縮処理を行う前の２値化画像１５との差分を腕（第２領域）２とする（ステップＳ８）。このようにして、胴体と腕とを判別することができる。
【００３６】
本発明では、幅を有する縦長の第１領域１と、第１領域１の最小幅Ａ１よりも小さい幅を有する縦長の第２領域２とを備えた被写体３について、第１領域１と第２領域２とを判別することができる。このように、収縮処理及び膨張処理を組み合わせるだけで第１領域１と第２領域２とを判別することができるため、処理が複雑になることなく、被写体３の領域を正確に判別することが可能となる。
【００３７】
以上、本発明の実施形態及び実施例について説明したが、本発明はこれらに限定されること無く、本発明の技術的思想の範囲内であれば、種々の変形が可能である。例えば、閾値円１３の直径Ｄは、被写体３の第１領域１及び第２領域２の範囲によって種々設定することができる。閾値円１３の直径Ｄを求めるタイミングとしては、イメージ画像１７を取得する前に予め設定してもよく、閾値円１３の直径Ｄを求める方法としては、実施形態の方法に限られず、第１領域１及び第２領域２の大きさによって経験的に予め決められたものであってもよい。第１領域１と第２領域２とは人の胴体と腕とに限られず、被写体３としては、第１領域１と第２領域２とを有するものであれば動物であったり、静止物体等であったりしてもよい。第１領域１と第２領域２との形状は、矩形、長円形、楕円形、瓢箪形、雲形等種々の形状とすることができる。また、第１領域１及び第２領域２の夫々の外縁は、直線であっても曲線であってもよい。画像取得手段４は、撮像素子にて構成されており、測定対象となる空間のイメージ画像をカラーで撮像するもの、例えばＣＣＤイメージセンサやＣＭＯＳイメージセンサとしてもよい。
【符号の説明】
【００３８】
１    第１領域
２    第２領域
３    被写体
４    画像取得手段
５    ２値化画像生成手段
６    収縮手段
７    膨張手段
８    第１領域判別手段
９    第２領域判別手段
１０  構成要素特定手段
１１  第１領域対応部
１２  第２領域対応部
１３  閾値円
１５  ２値化画像
１６  処理画像
１７  イメージ画像
Ａ１  第１領域対応部の最小幅
Ａ２  第２領域対応部の最大幅
Ｄ    直径
【図１】
2012002684.tif 000003
【図２】
2012002684.tif 000004
【図３】
2012002684.tif 000005
【図４】
2012002684.tif 000006
【図５】
2012002684.tif 000007
【図６】
2012002684.tif 000008