(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
測定対象物を含む空間を分割する空間コードに対応した計測光を照射する計測光照射手段と、この計測光照射手段によって照射される計測光の波長と帯域が重なる波長成分を含む照明光を照射する照明光照射手段と、前記計測光照射手段によって照射された計測光の照射角度に対して予め定められた角度をなす受光平面に二次元に配列された各受光素子を有する撮像手段と、この撮像手段と前記測定対象物との光軸上に設けられ前記計測光と前記照射光との双方の重なる帯域の光を透過させると共に当該帯域以外の帯域の光を遮断するバンドパスフィルタとを備えた形状認識装置であって、
前記撮像手段が、前記測定対象物に前記計測光が照射された時には空間コード化画像を出力する空間コード化画像計測部と、前記測定対象物に前記照明光が照射された時には濃淡画像を出力する濃淡画像撮像部とを備えると共に、前記濃淡画像又は空間コード化画像に基づいて測定対象物の形状を判定する形状判定手段を備えた形状認識装置において、
この形状判定手段は、前記空間コード化画像に基づいて測定対象物の各点の位置を算出する三次元形状算出部と、前記濃淡画像に基づいて測定対象物の形状を判定する二次元形状判定部とを備えると共に、
前記濃淡画像のみで測定対象物の種別の特定が可能な場合には濃淡画像のみを用いる一方、濃淡画像のみでは識別が不能であった場合には前記三次元形状算出部で算出した距離画像を用いることを特徴とする形状認識装置。
【請求項２】
前記形状判定手段は、前記濃淡画像に基づいて測定対象物の領域を判定する対象領域特定部を備えると共に、
前記二次元形状判定部は、前記濃淡画像中の所定濃度以上の領域をラベリングすると共に当該ラベリングした領域の外枠を画像の特徴のサーチ領域に設定するサーチ領域設定機能と、このサーチ領域設定機能によって設定されたサーチ領域内の特徴を予め定められた特徴と比較する特徴比較機能とを備える一方、
前記三次元形状算出部は、前記濃淡画像のみで測定対象物の種別の特定が不能であった場合に前記対象領域特定部によって特定された領域内のみ前記測定対象物の位置を算出する特定領域別算出機能を備えたことを特徴とする請求項１記載の形状認識装置。
【請求項３】
前記形状判定手段は、測定対象物の外形の大きさに基づいて複数のグループに予め分類されたそれぞれの大きさの濃淡画像である標準濃淡画像を記憶した標準濃淡画像記憶部と、前記測定対象物の前記撮像手段の方向についての位置情報を前記グループ毎に標準距離画像として記憶した標準距離画像記憶部とを備え、
前記二次元形状判定部は、前記撮像手段によって撮像された濃淡画像中の測定対象物領域を特定すると共に当該測定対象物特定領域に基づいて当該測定対象物領域を含む領域をサーチ領域に設定するサーチ領域設定機能と、前記測定対象物領域の大きさに基づいて前記標準画像記憶部中のグループを特定すると共に前記サーチ領域設定機能によって設定されたサーチ領域を単位に当該特定したグループ内の標準画像との相関関係を濃淡相関値として算出する濃淡相関関係算出機能とを備え、
前記三次元形状算出部は、前記濃淡相関関係算出機能によって算出された濃淡相関値が予め定められたしきい値を下回った場合には当該測定対象領域内の距離画像を算出する領域別距離算出機能と、前記標準距離画像記憶部中の対応するグループに属する標準距離画像と算出した距離画像との相関関係を距離相関値として算出する距離相関関係算出機能を備えたことを特徴とする請求項１記載の形状認識装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、形状認識装置に係り、特に、測定対象物の機種等を分類する形状認識装置に関する。この形状認識装置は、歯車やプーリーなどの円筒形状物の機種の判別処理に適している。本発明による形状認識装置は、製品の立体形状検査や、寸法測定、組立て用位置決めなどの一般にロボット・ビジョンと呼ばれる分野に適用される。また、自動運転などの自動環境認識に応用可能である。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、通常、画像処理で測定対象物の識別を行うには、測定対象物の平面や側面などの特徴部分を濃淡画像として撮像し、この画像を二値化するなどして特徴を抽出していた。例えば、歯車の機種判別であれば、歯車の平面および側面を撮像し、この画像を二値化するなどして特徴を得ていた。歯車の機種判別では、歯数、直径、側面の凹凸形状などをその特徴として認識している。歯車の機種判別が自動化されると、歯車自体の生産ラインにて出荷用に箱詰等する際の機種の確認作業が自動化され、また、車等の生産ラインで歯車が組立の部品である場合に、供給される歯車がそれぞれ正しい機種であるかの確認作業が自動化される。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来例では、測定対象物の平面および側面をそれぞれ撮像する必要があるため、生産ラインの設置の態様が限定されてしまう、という不都合があった。また、例えば歯車の認識処理では、平面と側面との濃淡画像に基づく例では、側面の凹凸形状、特に、凹部の高さを取込むことができないため、識別できる歯車が限定されてしまう、という不都合があった。
【０００４】
また、安定して画像を取込むためには、遮光板などの装置が必要であり、生産現場などの設置が限られてしまう、という不都合があった。さらに、歯車の凹部の高さなどを市販の非接触三次元計測装置を利用して凹凸形状を判別する場合を想定すると、この三次元計測用カメラを測定対象物の上方に設置することとなるため、通常の濃淡画像を取込むことができず、パターンマッチング等の画像処理を用いて歯数や直径を演算することができなくなってしまう、という不都合が生じる。
【０００５】
そして、三次元計測用カメラと濃淡画像用カメラとを別に設置すると、異なった画角での濃淡画像と距離画像しか得られず、しかも濃淡画像を安定に入力するためには、やはり遮光板などを必要とする、という不都合があった。
【０００６】
【発明の目的】
本発明は、係る従来例の有する不都合を改善し、特に、測定対象物の特徴を簡単な構成で多様な形式で得ることのできる形状認識装置を提供することを、その目的とする。本発明はさらに、測定対象物の多種類の品目や機種等を精度良くかつ高速に識別することを、その目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
そこで、本発明では、測定対象物を含む空間を分割する空間コードに対応した計測光を照射する計測光照射手段と、この計測光照射手段によって照射される計測光の波長と帯域が重なる波長成分を含む照明光を照射する照明光照射手段と、計測光照射手段によって照射された計測光の照射角度に対して予め定められた角度をなす受光平面に二次元に配列された各受光素子を有する撮像手段と、この撮像手段と測定対象物との光軸上に設けられ計測光と照射光との双方の重なる帯域の光を透過させると共に当該帯域以外の帯域の光を遮断するバンドパスフィルタとを備えた形状認識装置であって、
前記撮像手段が、測定対象物に計測光が照射された時には空間コード化画像を出力する空間コード化画像計測部と、測定対象物に照射光が照射された時には濃淡画像を出力する濃淡画像撮像部とを備えると共に、前記濃淡画像又は空間コード化画像に基づいて測定対象物の形状を判定する形状判定手段を備えた形状認識装置において、
この形状判定手段は、前記空間コード化画像に基づいて測定対象物の各点の位置を算出する三次元形状算出部と、前記濃淡画像に基づいて測定対象物の形状を判定する二次元形状判定部とを備えると共に、
前記濃淡画像のみで測定対象物の種別の特定が可能な場合には濃淡画像のみを用いる一方、濃淡画像のみでは識別が不能であった場合には前記三次元形状算出部で算出した距離画像を用いる、という構成を採っている。これにより前述した目的を達成しようとするものである。
【０００８】
ここでは、計測光照射手段は、スリット光やグレイコードパターンなどの測定対象物の属する空間を空間コードで分割するための光を照射する。すると、測定対象物にて反射した例えばスリット光はバンドパスフィルタを介して撮像手段に入射する。バンドパスフィルタは、例えばスリット光であるレーザ光の帯域以外の帯域を遮断するため、ノイズとなる他の光を遮断し、レーザ光であるスリット光のみを透過する。撮像手段では、この計測光を受光し、すると、空間コード化画像計測部は、この受光した計測光と受光素子の位置とから空間コード化画像を出力する。この空間コード化画像の出力と前後して、異なる時に、測定対象物に照射光が照射される。この照射光は、計測光の波長の帯域と重なる帯域の光であり、従って、バンドパスフィルタを透過する。測定対象物にて反射した照射光を受光した撮像手段は、濃淡画像撮像部にて、受光素子毎の濃度値からなる濃淡画像を出力する。すると、同一の視野で、同一角度から空間コード化画像と濃淡画像とが得られる。
特に、前記濃淡画像又は空間コード化画像に基づいて測定対象物の形状を判定する形状判定手段が、前記空間コード化画像に基づいて測定対象物の各点の位置を算出する三次元形状算出部と、前記濃淡画像に基づいて測定対象物の形状を判定する二次元形状判定部とを備え、濃淡画像のみで測定対象物の種別の特定が可能な場合には濃淡画像のみを用いる一方、濃淡画像のみでは識別が不能であった場合には三次元形状算出部で算出した距離画像を用いることを特徴とした構成により、毎回距離画像を算出する必要がなくなり、高速な識別処理が可能となる。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。図１は本発明による形状認識装置の構成を示すブロック図である。図１に示すように、形状認識装置は、測定対象物Ｓを含む空間を分割する空間コードに対応した計測光を照射する計測光照射手段２と、この計測光照射手段２によって照射される計測光の波長と帯域が重なる波長成分を含む照明光を照射する照明光照射手段４と、計測光照射手段２によって照射された計測光の照射角度に対して予め定められた角度をなす受光平面に二次元に配列された各受光素子を有するカメラ３Ａを有する撮像手段３と、このカメラ３Ａと測定対象物Ｓとの光軸上に設けられ計測光と照射光との双方の重なる帯域の光を透過させると共に当該帯域以外の帯域の光を遮断するバンドパスフィルタ１とを備えている。しかも、撮像手段３が、測定対象物Ｓに計測光が照射された時には空間コード化画像を出力する空間コード化画像計測部６と、測定対象物Ｓに照射光が照射された時には濃淡画像を出力する濃淡画像撮像部８とを備えている。
【００１０】
また、図１に示す例では、撮像手段３の駆動制御系３Ｂに、濃淡画像又は空間コード化画像に基づいて測定対象物の形状を判定する形状判定手段５を併設している。そして、この形状判定手段３は、空間コード化画像に基づいて測定対象物の各点の位置を算出する三次元形状算出部１６と、濃淡画像に基づいて測定対象物の形状を判定する二次元形状判定部１０とを備えている。濃淡画像は、各画素毎に濃淡情報を有する画像であり、距離画像は各画素毎にカメラの焦点位置から測定対象物までの距離情報を有する画像である。三次元形状算出部１６は、空間コード化画像に基づいて距離画像を算出する。図１に示す例では、計測光照射手段２は、ガルバノスキャナ２３を用いてスリット光Ｒを角度を変化させながら照射する。そして、空間コード化画像計測部６は、各画素ごとにスリット光の投光角度（角度コード）を計測する。三次元形状算出部１４は、各画素位置とスリット光の投光角度とに基づいて距離画像を算出する。空間コード化画像の取得および空間コード化画像から距離画像を算出する手法の詳細については、例えば特願平１０―３７２６８３号にて開示した。
【００１１】
また、本実施形態では、濃淡画像と空間コード化画像は同一画角で同一視野について生成される。このため、濃淡画像にて画像処理すべき対象を限定しておき、この限定された範囲内で空間コード化画像から距離画像を算出するようにしてもよい。すると、距離画像の算出時間が短縮される。この例では、形状判定手段５は、濃淡画像に基づいて測定対象物の領域を判定する対象領域特定部１２を備える。そして、三次元形状算出部１６が、対象領域特定部１２によって特定された領域内のみ測定対象物の位置を算出する特定領域別算出機能１６を備える。
【００１２】
これにより、高速な識別処理を可能とする。すなわち、濃淡画像のみで測定対象物の種別の特定が可能な場合には当該濃淡画像のみを用い、濃淡画像のみでは識別が不能であった場合に距離画像を用いることで、毎回距離画像を算出する必要がなくなる。さらに、対象領域特定部１２を有する例では、距離画像が必要となった場合であっても、空間コード化画像の全てではなく、その一部のみについて距離画像を生成するため、距離画像算出処理に用いる時間が短縮される。
【００１３】
また、二次元形状判定部１０が、濃淡画像中の所定濃度以上の領域をラベリングすると共に当該ラベリングした領域の外枠を画像の特徴のサーチ領域に設定するサーチ領域設定機能と、このサーチ領域設定機能３０によって設定されたサーチ領域内の特徴を予め定められた特徴と比較する特徴比較機能とを備えると良い。すると、濃淡画像の全てを対象として画像処理を行う必要がなく、測定対象物の大きさに応じた処理時間で特徴の比較を行うｋとができる。
【００１４】
図２は本実施形態による形状判定手段５の詳細構成例を示すブロック図である。図２に示す例では、測定対象物の種別を特定するために使用する標準画像を記憶する記憶部を２つ備えている。そして、図２に示す例では、対象領域特定部１２ではなく、他の構成を備えている。
【００１５】
具体的には、形状判定手段５は、測定対象物の外形の大きさに基づいて複数のグループに予め分類されたそれぞれの大きさの濃淡画像である標準濃淡画像を記憶した標準濃淡画像記憶部３８と、測定対象物のカメラ３Ａの方向についての位置情報をグループ毎に標準距離画像として記憶した標準距離画像記憶部４０とを備えている。
【００１６】
しかも、二次元形状判定部１０は、撮像手段３によって撮像された濃淡画像中の測定対象物領域を特定すると共に当該測定対象物特定領域に基づいて当該測定対象物領域を含む領域をサーチ領域に設定するサーチ領域設定機能３０と、測定対象物領域の大きさに基づいて標準画像記憶部中のグループを特定すると共にサーチ領域設定機能３０によって設定されたサーチ領域を単位に当該特定したグループ内の標準画像との相関関係を濃淡相関値として算出する濃淡相関関係算出機能３２とを備えている。
【００１７】
さらに、三次元形状算出部１６は、濃淡相関関係算出機能３２によって算出された濃淡相関値が予め定められたしきい値を下回った場合には当該測定対象物領域内の距離画像を算出する領域別距離算出機能３４と、標準距離画像記憶部４０中の対応するグループに属する標準距離画像と算出した距離画像との相関関係を距離相関値として算出する距離相関関係算出機能３６とを備えている。
【００１８】
図２に示す例では、標準画像との相関関係の比較により種別を判別するため、多種多様な品目の比較を行うことができ、さらに、多種多様な品目の比較であっても測定対象物の大きさに基づくグループ別に相関関係を比較するため、判定処理を高速に行うことができる。濃淡画像の相関関係は、例えば類似度などを用いるとよい。距離画像の相関関係は、位置と距離とがある範囲内か否かの関係を用いると良い。
【００１９】
図３は光学系の詳細を示す説明図である。図３（Ａ）に示すように、照明光照射手段４は、ＣＣＤカメラ３Ａの撮像方向と直交する平面に撮像手段を中心としてリング状に配置された複数のレーザダイオードを備えている。すなわち、図３に示す例では、ＣＣＤカメラ３Ａに、ＬＥＤを複数個リング状に設けた照明４（ＬＥＤリング照明）を設け、レンズ先端にバンドパスフィルタ１を設置している。ＣＣＤカメラ３Ａから基線長離れたところにレーザスリット光源２とこの光源２からのレーザ光を走査するガルバノスキャナ２３を配置する。レーザ光（スリット光）Ｒと、ＬＥＤリング照明の照明光４ａと、バンドパスフィルタ１ａの必要なスペクトル特性を図３（Ｂ）に示す。
【００２０】
図４（Ａ）に示すように、本実施形態で使用する半導体レーザのピーク波長は、６８２．７５[nm]である。そして、図４（Ｂ）に示すように、バンドパスフィルタ１の中心波長は６８３[nm]であり、半値幅は１１[nm]、透過率は８４．８％である。また、図５に示すように、ＬＥＤスペクトル特性は、中心波長は約６６０[nm]で、半値幅は約５０[nm]である。
【００２１】
望ましくは、ＬＥＤリング照明４の輝度が最も強い帯域のほぼ中心付近にレーザ光源４の発振波長を一致させ、バンドパスフィルタ４は半値幅が十分に狭く、レーザスリット光源４のレーザ光の波長が十分に通過できる特性のものを採用する。
【００２２】
図５に示すＬＥＤと蛍光灯のスペクトルから判るように、使用しているレーザの波長付近では蛍光灯に比べてＬＥＤはそのエネルギー比が２倍以上となっている。しかも、実際に使用する場合には対象物の近くから強いＬＥＤ照明をあてるため、周囲にある蛍光灯との強度比は１０倍以上となっている。その中で半導体レーザも十分に通るフィルタをつけているため、二次元および三次元のデータを外乱光の影響を受けずに測定することが実際に可能となっている。
【００２３】
図３に示す例では、ＣＣＤカメラ１台で、安定して歯車等の測定対象物の濃淡画像および三次元形状を入力でき、さらに遮光板などを全く必要とせず歯数、直径、ボス面の凹凸形状を得ることができる。
【００２４】
本実施形態では、対象物が設置されると、ＬＥＤリング照明４を１／３０秒間駆動し、その間に濃淡画像を取込む。その直後にレーザ光を点灯させ三次元形状を取込む。得られた濃淡画像から歯数、直径を算出し、三次元形状から側面の凹凸を認識し、歯車の機種を判別する。
【００２５】
このように、ＬＥＤリング照明と、そのスペクトルのほぼ中心付近の波長成分を持つレーザスリット光と、それら両方にラップする帯域を限定したバンドパスフィルタをレンズ先端に設けたため、ＬＥＤリング照明により均一な明るさの濃淡画像を、蛍光灯や白熱球などの広いスペクトル成分を持つ照明と比較して少ない消費電力で得ることができ、さらに、バンドパスフィルタの効果により周囲の蛍光灯などの影響を全く受けず、従って、生産現場への設置が容易となる。また、光の高周波成分などの乱反射光がフィルタによりカットされ、さらに単色の照明であるため、金属面での特徴が良好に現れる。
【００２６】
そして、レーザ光の波長は透過するため、ＬＥＤ照明をオフにしてレーザ光を走査すれば安定して三次元形状を取込むことができ、また、カメラが１台であるため、同じ画角の濃淡画像と距離画像とを得ることができ、このため、画像処理が容易となる。
【００２７】
図６は歯車の標準濃淡画像の例を示す説明図である。本実施形態では、ラベリングによるサーチエリアの縮小、グループ分けによるサーチ機種数の減少により高速化を実現させている。図６の符号３８Ａ乃至３８Ｆで示す歯車を、歯車の外接矩形（直径）の大きさによりグループ分けを行っておく。例えば、グループ名を「大」、「中」、「小」とするとき、「大」の外接矩形範囲を「３００〜３９９」、「中」を「２００〜２９９」、「小」を「１００〜１９９」とすると、所属する歯車は「大」が３８Ａ，３８Ｂであり、「中」が３８Ｃ，３８Ｄであり、「小」が３８Ｅ，３８Ｄである。このグループ分けは、所属歯車が高速処理のために十分に少ないように行うと良い。
【００２８】
画像取込み後、図７（Ａ）に示すように、ラベリングによりカメラ視野内の歯車部分の領域（測定対象物領域）４４を求める。そして、サーチエリア（サーチ領域）４６は、図７（Ｂ）に示すように、ラベリング時の誤差等を含めて上記領域を１０％程度拡大した領域とする。サーチ機種は直径領域が含まれるグループ内の機種でのみサーチを行う。そして、三次元の凹凸形状が必要となった場合には、サーチ領域のみ距離情報を算出する。この方法では、グループ数の増減による判別時間への影響がない。すなわち、機種数の増減に対してグループ分け時の外接矩形の許容範囲を変動させ、グループ数を増減することにより、常に一定の判別時間内で処理を完了させることができる。
【００２９】
図８は標準濃淡画像と入力画像との相関関係を説明するための説明図である。機種の識別等のパターン認識の手法で良く用いられるのが類似度ｇ（判別関数）である。類似度としては、例えば、次式（１）で示す入力画像ｆ（ｘ，ｙ）と標準画像ｈｉ（ｘ，ｙ）の相互相関ｇｉがある。
【００３０】
【数１】
0003799858.tif 000002
【００３１】
ｇｉは−１から＋１までの値を取る。１に近いほど類似していることを表す。図８に示す第１の入力画像４８と第２の入力画像４９との相互相関を求めると、第１の入力画像４８のｇｉは「０．９７８」で、第２の入力画像４９のｇｉは「０．７１３」となる。類似度（相関関係を示す値）のしきい値を「９．００」とすると、第１の入力画像の歯車は標準濃淡画像４３Ｇと同種の歯車であり、第２の入力画像のものは異なる種類であると判定することができる。このような相互相関法以外にも、類似度として、残差二乗和（最短距離法）や、フーリエ位相相関法などを用いても良い。
【００３２】
図９に歯車の形状を示す。図９（Ａ）の符号４０Ａで示す歯車の断面を、図９（Ｂ）に示す。濃淡画像で抽出できる特徴は輝度成分であるから、外形と、形状に依存した影等とを特徴とすることができるが、深さや厚みなどを特徴とすることができない。このため、本実施形態では、距離画像を用いて符号６０，６１，６２に示す距離情報を得る。また、歯車を逆向きとすれば符号６３，６４，６５も測定可能である。図９に示すように、符号６２で示す長さは、歯車側面からの濃淡画像では算出することができない。一方、図１０に示すように、歯車の形状を距離情報として得ると、奥行の長さ等の情報に基づいて機種の判定を行うことができる。
【００３３】
図１１は本実施形態による歯車機種の判定処理例を示すフローチャートである。まず、濃淡画像を取込む（ステップＳ１）。次いで、濃淡画像のラベリングを行う（ステップＳ２）。このラベリングの結果に基づいて、測定対象物の外接矩形（例えば、サーチ領域）を取得する（ステップＳ３）。この外接矩形に基づいて、測定対象物が属するグループを特定する（ステップＳ５）。そして、このグループ内の標準濃淡画像との相関関係を算出することで、機種をサーチする（ステップＳ５）。機種がサーチできれば、距離画像の算出をせずに処理を終了する。
【００３４】
一方、濃淡画像に基づいて歯車の機種を判別できなかった場合には、空間コード化画像に基づいて距離画像を算出する（ステップＳ７）。そして、この三次元形状に基づいて歯車の機種を判別する（ステップＳ８）。
【００３５】
上述したように本実施形態によると、登録された歯車画像をその外接矩形の大きさによりグループ分けを行い、ＣＣＤカメラ等から得られた歯車の濃淡画像からラベリング等の手法で歯車の外接矩形を判定し、歯車の属するグループを特定するため、認識精度を向上させると共に、機種数に依存せず一定の処理時間を確保することができる。また、機種判別を特定されたグループ内でのみ行うため、機種判別を高速化でき、また、ＣＣＤカメラ等から得られた歯車の濃淡画像からラベリング等の手段でサーチエリアを特定するため、サーチ時間を高速化することができ、また、二次元画像から得られた情報に基づいて三次元情報の取得エリアを特定することができるため、三次元情報取得を高速化することができる。
【００３６】
また、本実施形態では、ＣＣＤカメラを歯車に正対させ、二次元画像処理により歯数、直径を、スリット光走査により凹凸形状を識別するため、水平面内にカメラ等の障害物がなく、従って、ラインレイアウトの自由度が増すと共に、判別できる歯車の形状に制限がなくなる。
【００３７】
【発明の効果】
本発明は以上のように構成され機能するので、これによると、バンドパスフィルタが、例えばスリット光である計測光の帯域以外の帯域を遮断するため、ノイズとなる他の光を遮断し、計測光のみを透過させ、すると、空間コード化画像計測部は、この受光した計測光と受光素子の位置とから空間コード化画像を出力し、一方、計測光の波長の帯域と重なる帯域の照射光が照射されると、これはバンドパスフィルタを透過し、そして、濃淡画像撮像部が、受光素子毎の濃度値からなる濃淡画像を出力するため、同一の視野で、同一角度から空間コード化画像と濃淡画像とを得ることができ、すると、測定対象物の特徴を得るための濃淡画像と距離画像とに基づいた形状判定処理が可能となり、また、１つの撮像手段を用いて２つの画像を得ることができるため、設置スペースを小さくすることができ、さらに両画像の座標を一致させるために座標変換する等の処理が不要で、また、バンドパスフィルタが、計測光および照射光両者の重なる帯域以外の帯域の光を遮断するため、撮像環境が変化しても精度良く濃淡画像および空間コード化画像を得ることができ、すると、一定の精度で形状判定処理を行うことができ、そして、濃淡画像と距離画像とに基づいて一定の精度で形状判定処理を行うと、撮像した測定対象物について多種類の品目や種別を識別することができる、という従来にない優れた形状認識装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態の構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示した形状判定手段の詳細構成の一例を示すブロック図である。
【図３】図１に示した各照明手段の詳細を示す説明図であり、図３（Ａ）は各照射手段の配置例を示す図で、図３（Ｂ）は計測光と照射光とバンドパスフィルタとのスペクトル特性を示す図である。
【図４】図４（Ａ）は図３に示すレーザ光（計測光）の波長の一例を示すスペクトル図であり、図４（Ｂ）はバンドパスフィルタのスペクトル特性を示す図である。
【図５】図３に示す照射光の一例としての赤ＬＥＤおよび他の光のスペクトルを示すスペクトル図である。
【図６】図６（Ａ）乃至図６（Ｆ）はそれぞれ標準濃淡画像の例を示す説明図である。
【図７】撮像した画像から領域を抽出する処理例を示す説明図であり、図７（Ａ）は測定対象物領域の一例を示す図で、図７（Ｂ）はサーチ領域の一例を示す図である。
【図８】濃淡画像の相関関係を説明するための説明図であり、図８（Ａ）は標準濃淡画像の一例を示す図で、図８（Ｂ）は第１の入力画像の一例を示す図で、図８（Ｃ）は第２の入力画像の一例を示す図である。
【図９】測定対象物となる歯車の外形の一例を示す説明図であり、図９（Ａ）は平面図で、図９（Ｂ）は断面図である。
【図１０】距離画像の一例を示す説明図である。
【図１１】歯車の機種判別を行う処理の一例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
Ｓ  測定対象物
Ｒ  スリット光（計測光）
１  バンドパスフィルタ
２  計測光照射手段（例えば、レーザ光源）
３  撮像手段
３Ａ  カメラ（ＣＣＤカメラ）
３Ｂ  カメラドライバ
４  照射光照射手段（例えば、赤ＬＥＤ）
５  形状判定手段
【図１】
0003799858.tif 000003
【図２】
0003799858.tif 000004
【図３】
0003799858.tif 000005
【図４】
0003799858.tif 000006
【図５】
0003799858.tif 000007
【図６】
0003799858.tif 000008
【図７】
0003799858.tif 000009
【図８】
0003799858.tif 000010
【図９】
0003799858.tif 000011
【図１０】
0003799858.tif 000012
【図１１】
0003799858.tif 000013