(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
平面上に載置されるとともに所定方向に移動される物体の輪郭を検出する方法であって、上記平面の上方から複数本のスリット光線を、それぞれの投影線が１本に重なるように上記平面上に投影し、この１本に重なった基準投影線を含む所定範囲をカメラ装置により撮影するようになし、かつこのカメラ装置により平面上で移動される物体を所定時間おきに撮影した際に、これら撮影された各画像において、物体の表面に生じる複数本の表面投影線が、基準投影線に対して位置ずれが生じた箇所を検出するとともに、これら検出された箇所を接続することにより物体の輪郭を得ることを特徴とする物体輪郭検出方法。
【請求項２】
平面上に載置されるとともに所定方向に移動される物体の輪郭を検出する方法であって、上記平面の上方から複数本のスリット光線を、それぞれの投影線が１本に重なるように上記平面上に投影し、この１本に重なった基準投影線を含む所定範囲をカメラ装置により平面上で移動される物体を所定時間おきに撮影するようになし、このカメラ装置により撮影された複数の画像を、基準投影線と平行な複数本の縦線および基準投影線に垂直な複数本の横線により区画された複数個の画素より成る画像記録部に２値化データとしてそれぞれ記録し、これら撮影された各画像において、上記画像記録部における横方向の各画素行のデータと基準投影線を撮影して得られた横方向の基準画素行のデータとの差を求め、この差が設定値を越えた画素行における位置を求めるとともに、これら求められた位置を接続することにより物体の輪郭を得ることを特徴とする物体輪郭検出方法。
【請求項３】
平面上に載置されるとともに所定方向に移動される物体を識別する方法であって、上記平面の上方から複数本のスリット光線を、それぞれの投影線が１本に重なるように上記平面上に投影し、この１本に重なった基準投影線を含む所定範囲をカメラ装置により平面上で移動される物体を所定時間おきに撮影するようになし、このカメラ装置により撮影された複数の画像を、基準投影線と平行な複数本の縦線および基準投影線に垂直な複数本の横線により区画された複数個の画素より成る画像記録部に２値化データとしてそれぞれ記録し、これら撮影された各画像において、上記画像記録部における横方向の各画素行のデータと基準投影線を撮影して得られた横方向の基準画素行のデータとの差を求め、この差が設定値を越えた画素行における位置を求めるとともに、これら求められた位置を接続することにより物体の輪郭を得るようになし、かつ上記得られた物体の輪郭に基づき物体の投影面積を求めるとともに、この投影面積と設定面積値とを比較することにより、所定の物体であるか否かを識別することを特徴とする物体識別方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば平面上に載置された物体の輪郭を検出するための物体輪郭検出方法および物体を識別するための物体識別方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、物体の形状を自動的に検出する場合、カメラ装置を使用するとともに、その撮影画像に所定の画像処理を施すことにより、例えばその輪郭などが求められていた。
具体的には、光を物体の上方から照射して全体をカメラ装置などで撮影するか、またはスリット光を照射してその一部分の外形を検出する動作を全体に亘って行い、物体の輪郭が検出されていた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
上述したように、カメラ装置により物体全体を撮影する方法では、物体の表面性状や照明条件に依存し、物体と背景のコントラストが不明瞭である場合、物体の表面に文字や模様がある場合、物体の影が背景に投影されている場合などには、正確に物体の輪郭を抽出することができないという問題があった。
【０００４】
また、スリット光を使用する場合、光源をどのような位置においても、物体の形状によっては、影が生じてしまい、物体の境界点が誤って検出され、したがって物体の輪郭を正確に検出することができないという問題があった。
そこで、本発明は、物体の表面性状、表面形状に関係なく、物体の輪郭を検出することができるとともに、スリット光を使用した場合でも、その輪郭を正確に検出し得る物体輪郭検出方法および物体識別方法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、本発明の第１の物体輪郭検出方法は、平面上に載置されるとともに所定方向に移動される物体の輪郭を検出する方法であって、上記平面の上方から複数本のスリット光線を、それぞれの投影線が１本に重なるように上記平面上に投影し、この１本に重なった基準投影線を含む所定範囲をカメラ装置により撮影するようになし、かつこのカメラ装置により平面上で移動される物体を所定時間おきに撮影した際に、これら撮影された各画像において、物体の表面に生じる複数本の表面投影線が、基準投影線に対して位置ずれが生じた箇所を検出するとともに、これら検出された箇所を接続することにより物体の輪郭を得る方法である。
【０００６】
上記の物体輪郭検出方法によると、複数本のスリット光線を物体に投光して物体の表面を撮影してその輪郭を検出するようにしているので、例えば一本のスリット光線を使用する場合に比べて、死角が殆ど生じることがなく、したがって複雑な形状を有する物体や、複数ある物体の輪郭の検出に対して、検出の信頼性が高くなる。
【０００７】
また、本発明の第２の物体輪郭検出方法は、平面上に載置されるとともに所定方向に移動される物体の輪郭を検出する方法であって、上記平面の上方から複数本のスリット光線を、それぞれの投影線が１本に重なるように上記平面上に投影し、この１本に重なった基準投影線を含む所定範囲をカメラ装置により平面上で移動される物体を所定時間おきに撮影するようになし、このカメラ装置により撮影された複数の画像を、基準投影線と平行な複数本の縦線および基準投影線に垂直な複数本の横線により区画された複数個の画素より成る画像記録部に２値化データとしてそれぞれ記録し、これら撮影された各画像において、上記画像記録部における横方向の各画素行のデータと基準投影線を撮影して得られた横方向の基準画素行のデータとの差を求め、この差が設定値を越えた画素行における位置を求めるとともに、これら求められた位置を接続することにより物体の輪郭を得る方法である。
【０００８】
上記の輪郭検出方法によると、輪郭の検出に際して、物体の表面に生じる表面投影線と、平面上に生じる基準投影線とを撮影した画像を２値化データとして記録させるとともに、両者の差に基づき輪郭を検出するようにしているので、非常に簡単な演算だけで済み、したがってリアルタイムで処理するのに非常に適しており、しかも物体の表面性状、表面形状などに拘わらず正確に物体の輪郭を検出することができる。
【０００９】
さらに、本発明の物体識別方法は、平面上に載置されるとともに所定方向に移動される物体を識別する方法であって、上記平面の上方から複数本のスリット光線を、それぞれの投影線が１本に重なるように上記平面上に投影し、この１本に重なった基準投影線を含む所定範囲をカメラ装置により平面上で移動される物体を所定時間おきに撮影するようになし、このカメラ装置により撮影された複数の画像を、基準投影線と平行な複数本の縦線および基準投影線に垂直な複数本の横線により区画された複数個の画素より成る画像記録部に２値化データとしてそれぞれ記録し、これら撮影された各画像において、上記画像記録部における横方向の各画素行のデータと基準投影線を撮影して得られた横方向の基準画素行のデータとの差を求め、この差が設定値を越えた画素行における位置を求めるとともに、これら求められた位置を接続することにより物体の輪郭を得るようになし、かつ上記得られた物体の輪郭に基づき物体の投影面積を求めるとともに、この投影面積と設定面積値とを比較することにより、所定の物体であるか否かを識別する方法である。
【００１０】
上記物体識別方法によると、上記物体輪郭検出方法と同じ方法により検出された物体の輪郭の投影面積を求めるとともに、この投影面積値と予め求められている識別すべき所定の物体の投影面積である設定面積値とを比較するようにしたので、所定の物体を、容易にかつ確実に識別することができる。
【００１１】
【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輪郭検出方法および物体識別方法を、図１〜図８に基づき説明する。
本実施の形態においては、例えば廃棄物の中から再利用が不可能なごみ（以下、不適物という）を検出するために、物体である廃棄物を搬送体上に載置して移動させながら、カメラ装置で撮影してその輪郭を検出するとともに、この輪郭に基づき不適物であるか否かを識別する場合について説明する。
【００１２】
まず、物体の輪郭を検出するとともにこの輪郭に基づき不適物を識別するための物体検出識別装置について説明する。
図１および図２に示すように、この物体検出識別装置１は、物体２を所定の搬送経路Ｋに沿って移動させる搬送体、例えばベルトコンベア（以下、単に、コンベアという）３の上方に立設された支持架台４と、この支持架台４の上部に配置されて、複数本例えば６本（勿論、６本に限定されるものではなく、少なくとも２本以上であればよい）のスリット光線５を、搬送方向において前後からコンベア３上に、それぞれの投影線６が１本に重なるように投光する投光器７と、上記支持架台４の上部に設けられかつ１本に重なった基準投影線６Ｓを含む所定範囲（例えば、基準投影線の左右一定距離範囲内であり、検出領域ともいう）を撮影するためのＣＣＤが使用されたカメラ装置８と、このカメラ装置８で撮影された画像を入力して、物体２の輪郭を検出するとともに、物体２が資源化ごみ以外の不適物であるか否かを識別するための演算処理装置（コンピュータ装置）９とから構成されている。なお、上記カメラ装置８は、通常は、基準投影線６Ｓの真上に設けられるるとともに、その両側（搬送方向で言えば前後両側、基準投影線を中心にすればその左右両側）からスリット光線５が投影される。このカメラ装置８と基準投影線６Ｓとの関係を一般的に言えば、少なくとも複数本のスリット光線５が、カメラ装置８と基準投影線６Ｓとを結ぶ平面の両側から投影されていればよい。
【００１３】
上記投光器７は、図３に示すように、例えば光源としての直管蛍光灯１１と、この直管蛍光灯１１の下部に配置されてその光を平行光線に偏光するための偏光フィルタ１２と、この偏光フィルタ１２の下方に配置されて６本のスリット光線５を出射させる凸レンズ１３などから構成されている。
上記演算処理装置９には、図示しないが、物体の輪郭を検出する輪郭検出部およびこの輪郭検出部で検出された輪郭に基づき物体が資源化ごみ以外の不適物であるか否かを識別するための物体識別部とが具備されている。
【００１４】
上記輪郭検出部は、撮影画像を記録する画像メモリ（画像記録部）と、この画像メモリに記録されたデータと基準投影線だけを撮影したデータとを比較することにより、すなわち基準投影線と物体の表面に投影された表面投影線とを比較して、物体の境界点を抽出し輪郭を検出する比較検出部とから構成されている。
図４に示すように、上記画像メモリ２１においては、撮影された物体の画像は、縦方向（物体の搬送方向と直交する方向）のｍ列×横方向（物体の搬送方向と平行な方向）のｎ行よりなる多数の画素［ピクセル（ｐｉｘｅｌであり、以下、ｐｉｘで表わす）２２に分割された状態で得られるとともに、これら各画素２２には、投影線６の有無に応じて、２値化データすなわち「１」と「０」のデータが記録される（格納される）。
【００１５】
例えば、図５に示すように、コンベア３上の物体２に投光されたスリット光線５の投影である表面投影線６Ｐがそれぞれの位置で表面に沿って複数本現われることになり、カメラ装置８によるこの撮影画像は、図６に示すような状態で、画像メモリ２１に記録される。
すなわち、画像メモリ２１における複数本のスリット光線５は、物体がないコンベア３上では、１本の基準投影線６Ｓとして、また物体２上では、基準投影線６Ｓからずれた位置に、それぞれ表面投影線６Ｐとして現われ、したがって各画素に対応するメモリには、投影線６の有無に応じて、「１」と「０」のデータが記録されることになる。
【００１６】
なお、上記画像メモリ２１の横方向の列幅は、例えば基準投影線の幅の所定倍数、具体的には、少なくとも５倍程度の幅を有するようにされる。
また、比較検出部には、物体２の表面に現われた複数本の表面投影線６Ｐを撮影した画像と、基準投影線６Ｓだけを撮影した画像との差、すなわち２値化データの差を求める演算回路が具備されている。
【００１７】
この演算回路では、画像メモリ２１における横一列である画素行のデータ列（１×ｍ画素）がｍ次元ベクトルとみなされ、下記（１）式に示すように、基準投影線６Ｓだけを撮影した１画素行（基準画素行）のデータ列である基準ベクトルｆxと、複数本の表面投影線６Ｐを撮影した各画素行のデータ列である撮影ベクトルｆi（ｉ＝１〜ｍ）とのユークリッド距離（ベクトルの各成分同士の差の合計絶対値で表わされ、パターンマッチングともいう）Ｓが求められるとともに、このユークリッド距離Ｓと所定の閾値（設定値）とが比較される。例えば、この閾値は、「１」以上の数値が設定される。
【００１８】
【数１】
0003945931.tif 000002
具体的に説明すれば、図６に示すように、表面投影線６Ｐのｉ行目の撮影ベクトル値ｆiが（００００１００００）である場合には、基準ベクトルｆxも（００００１００００）であるため、ユークリッド距離Ｓiはゼロとなるが、表面投影線６Ｐのｋ行目のベクトル値ｆkが（０１１０００１０１）である場合には、基準ベクトルｆx（００００１００００）を減算すると、ユークリッド距離Ｓkは、５個所での値が互いに異なるため、「５」となる。
【００１９】
そして、図７に示すように、このようにして得られた各ユークリッド距離Ｓｉが予め設定された閾値以上（「１」以上）となる最初の画素行の縦方向の座標値ｙｈ，および最終の画素行の縦方向の座標値ｙｌを取得し、これらの値が、物体２の輪郭を示す境界点（特許請求の範囲における「箇所」または「位置」に相当する）２３として抽出される。したがって、上述した輪郭検出部における境界点の抽出動作を、一定のサンプリング周期Ｔごとに、すなわち所定間隔置きに（コンベアの速度Ｖ×Ｔ）かつ物体の全長に亘って繰り返して行うことにより、図７に示すように、それぞれの境界点２３が求められるとともに、これら各境界点２３同士を接続することにより、物体２の輪郭２４が得られる。
【００２０】
上述したように、物体２が載置されて移動しているコンベア３上において１本の投影線に重なるように複数本のスリット光線５を物体２の表面に投光するとともに、この物体２の表面をカメラ装置８により撮影した画像を、縦横に区画された複数個の画素からなる画像メモリ２１に２値化データとして記録し、そしてその画像メモリ２１の横一列の各画素行におけるデータと、基準投影線だけを撮影した横一列の画素行のデータとのユークリッド距離を求め、そしてこのユークリッド距離が所定の閾値以上であるかどうか比較することにより、物体２の境界点２３を抽出し、すなわち物体２の輪郭２４を検出するようにしているので、物体２の表面性状、表面形状に関系なく確実にその輪郭２４を検出することができる。また、複数本のスリット光線を左右から投光するようにしているので、例えば一本のスリット光線を使用する場合に比べて死角が殆ど生じることがなく、したがって複雑な形状を有する物体や、複数ある物体の輪郭の検出に対して、検出の信頼性が高くなる。
【００２１】
また、輪郭の検出に際して、物体の表面に生じる表面投影線と、平面上に生じる基準投影線とを撮影した画像を２値化データとして記録させるとともに、両者の差に基づき、輪郭を検出するようにしているので、非常に簡単な演算だけで済み、したがってリアルタイムで処理するのに非常に適しており、しかも物体に対する照明条件、物体の表面性状、表面形状に拘わらず、また物体と背景とのコントラストが不明瞭である場合、および物体の表面に文字や模様がある場合などにおいても、正確に物体の輪郭を検出することができる。
【００２２】
次に、物体識別部には、上記輪郭検出部で得られた輪郭２４に基づき、物体２の投影面積（例えば、画素の個数から求められる）Ｓを求める面積演算部と、輪郭２４における最大フィレ径に相当する最大幅Ｌ（図７参照）を求める幅演算部と、これら両演算部で求められた投影面積Ｓと最大幅Ｌとに基づき、物体２が不適物であるか否かを判断して識別するための判断部とが具備されている。
【００２３】
そして、上記面積演算部では、図７に示すように、例えば前回のサンプリングで得られた上下（搬送方向とは直交する方向）の境界点２３ａ，２３ｂの座標値と、今回のサンプリングで得られた上下の境界点２３ｃ，２３ｄの座標値とにより、台形の部分面積をその面積公式により求め、そしてこの部分面積を、物体の全長に亘って加算することにより、物体２の投影面積Ｓが求められる。
【００２４】
また、幅演算部では、物体２の各境界点２３の座標値から輪郭２４における最大幅Ｌが求められる。したがって、容易に、物体２の最大フィレ径に相当する最大幅Ｌを求めることができる。
さらに、判断部においては、上記各演算部で求められた投影面積Ｓおよび最大幅Ｌに基づき、物体が不適物であるか否かが判断される。
【００２５】
具体的には、図８のグラフに示すように、予め、搬送される廃棄物に含まれる資源化ごみ（缶、ガラスボトル、ＰＥＴボトルなど）および不適物の輪郭からその投影面積Ｓおよびその最大幅Ｌを実験から求め、そしてこれらのデータをグラフにプロットすることにより、資源化ごみと不適物とを識別可能な値、例えば投影面積値を抽出する。
【００２６】
例えば、図８のグラフから判るように、黒印で示した不適物の面積Ｓについては、４×１０4ｐｉｘ2（平方ピクセル、例えば１平方ピクセルは１ｍｍ2程度とされ、したがって４×１０4ｍｍ2に相当）以上の値では、全てが不適物であり、また最大フィレ径である最大幅Ｌについても、３００ｐｉｘ（この場合、３００ｍｍに相当）以下である場合に、一升瓶、ビール瓶、ＰＥＴボトルなどを除けば、殆どの資源化ごみよりも大きい値となる。
【００２７】
したがって、搬送される物体２の投影面積Ｓが、４×１０4ｐｉｘ2以上で、しかも最大幅Ｌが３００ｐｉｘ以下である場合に、不適物であると判断、すなわち識別される。
このように、少なくとも、検出された物体の輪郭に基づき得られた投影面積を、予め実験などなにより求められた不適物であると判断し得る設定面積値と比較するようにしているので、容易かつ正確に、物体が不適物であるか否かを識別することができる。
【００２８】
なお、上記投影器の光源としては、特定波長の単色光が用いられるとともに、この波長の光のみを受光できる光学フィルタがカメラ装置に装着されている。
ところで、上記実施の形態においては、投光器から複数本のスリット光線を形成するのに、偏光フィルタ、凸レンズなどを用いたが、例えば図９に示すように、複数個のスリット光源３１を、その出射されるスリット光線３２の先端部が一個所に集まるように、その出射方向をそれぞれ変えて設置するようにしたものでもよい。
【００２９】
また、上記実施の形態においては、物体として廃棄物を説明したが、例えば通行量を調べるために、道路上の人間や車両を検出または識別する場合にも、適用することができる。
【００３０】
【発明の効果】
以上のように本発明の物体輪郭検出方法によると、複数本のスリット光線を物体に投光して物体の表面を撮影してその輪郭を検出するようにしているので、従来のように、一本のスリット光線を使用する場合に比べて、死角が殆ど生じることがなく、したがって複雑な形状を有する物体や、複数ある物体の輪郭の検出に対して、検出の信頼性が高くなる。
【００３１】
また、輪郭の検出に際して、物体の表面に生じる表面投影線と、平面上に生じる基準投影線とを撮影した画像を２値化データとして記録させるとともに、両者の差に基づき、輪郭を検出するようにしているので、非常に簡単な演算だけで済み、したがってリアルタイムで処理するのに非常に適しており、しかも物体に対する照明条件、物体の表面性状、表面形状に拘わらず、また物体と背景とのコントラストが不明瞭である場合、および物体の表面に文字や模様がある場合などにおいても、正確に物体の輪郭を検出することができる。
【００３２】
さらに、上記と同じ検出方法により検出された物体の輪郭の投影面積を求めるとともに、この投影面積値と、予め求められている識別すべき所定の物体の投影面積である設定面積値とを比較するようにしたので、所定の物体を、容易かつ確実に識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輪郭の検出および識別を行うための装置の概略構成を示す側面図である。
【図２】同装置における投光器の概略構成を示す斜視図である。
【図３】同投光器の要部構成を示す側面図である。
【図４】同装置における画像メモリの構成を示す平面図である。
【図５】同装置において、物体上に投影した際の投影線を示す平面図である。
【図６】同装置における撮影画像の画像メモリを示す平面図である。
【図７】同装置により撮影された物体の輪郭を示す平面図である。
【図８】本発明の実施の形態における物体識別方法を説明するための物体の最大幅と投影面積との関係を示すグラフである。
【図９】同装置における投光器の変形例の要部構成を示す側面図である。
【符号の説明】
１      物体検出識別装置
２      物体
３      ベルトコンベア
５      スリット光線
６      投影線
６Ｓ    基準投影線
６Ｐ    表面投影線
７      投光器
８      カメラ装置
２１      画像メモリ
２２      画素
２３      境界点
２４      輪郭
【図１】
0003945931.tif 000003
【図２】
0003945931.tif 000004
【図３】
0003945931.tif 000005
【図４】
0003945931.tif 000006
【図５】
0003945931.tif 000007
【図６】
0003945931.tif 000008
【図７】
0003945931.tif 000009
【図８】
0003945931.tif 000010
【図９】
0003945931.tif 000011