計測自動制御学会東北支部 第 232 回研究集会（2006.11.24）
資料番号 232-6

画像認識による画像認識による微小物体による微小物体の微小物体の位置検出システム
位置検出システムのシステムの開発
Development of a Position Detection System for a Micro-Object with ImageRecognition○ 福瀧僚浩*, 小林義和**，白井 健二**

○Tomohiro Fukutaki*， Yoshikazu Kobayashi **，Kenji Shirai ***日本大学大学院，**日本大学*Graduate School，
School，Nihon University，
University，**Nihon University

キーワード：画像認識（image recognition），位置検出（position detection），画像照合（template matching）

連絡先：〒963-8642 福島県郡山市田村町徳定字中河原１番地
日本大学大学院 工学研究科 情報工学専攻 生産システム工学研究室

福瀧僚浩，℡:(024)956-8824,Fax:(024)956-8863,E-mail:fumi@ushiwaka.ce.nihon-u.ac.jp

１．緒言

制御用PC
制御用

近年，工学，医療，生物などの分野においCCDカメラ
カメラて物体の微小化が要求され，マイクロ，ナノメートル単位の物体に対する作業が行われつつある．一方，現状において，ハンドリン

カメラアダプタグ，加工作業などの，微小物体への接触作業はマイクロマニピュレータを人間が操作して行っているのが実状である．しかしながら，この作業は高度な技能が要求される他、技能

Fig.1 システム構
システム構成習熟における人的コストが大きく，長時間の微細作業に伴う疲労過多による作業過誤な-1-

どの問題が生じている．
処理対象画像これらの問題を解決するためには，マイクテンプレート

ロマニピュレータの作業を自動制御し，高精度・高信頼性の作業を維持できるマイクロマニピュレーションシステムの開発が必要である．ただし，どのような作業においても，まず微小物体の位置を正確に検出できるこ

正規化相互相関係数

しきい値
しきい値とが前提となる．
そこで本研究においては，マイクロマニピ
対象物を対象物を特定

ュレーションシステムの自動制御を可能にするための第一段階として，微小物体の移動，変形などに対応し，その位置を正確に検出す

Fig.2 正規化相互相関画像照合
正規化相互相関画像照合るシステムを開発した．
２．システム構成
システム構成Fig.1
1 にシステム構成を示す．本システム
において，CCD カメラには倍率 30 倍のレンズを，制御用 PC の PCI バスには画像キャプチャボードをそれぞれ装着し，両者はカメラアダプタを介して接続されている．これにより微小物体の画像を取得する．そして制御用
PC 内の，位置検出用プログラムにより，取り込んだ画像から微小物体の位置を算出す
る．
Fig.3 階調重心ベクトル
階調重心ベクトル相関ベクトル相関画像照合
相関画像照合３．位置特定のための位置特定のための画像認識法のための画像認識法
N −1 M −1∑ ∑ ( P ( i , j ) T ( i , j ))３．１ 正規化相互相関画像照合
正規化相互相関画像照合
R NCC =

本システムにおいては，位置検出を行う対

j=0 i=0
N −1 M −12

象の性質に合わせ，２種類の画像認識手法をj=0 i=0（１）N −1 M −1∑ ∑ P (i, j ) × ∑ ∑ T (i , j )2j=0 i=0

用いている．その１つが正規化相互相関画像

ここで P ：処理対象画像の特定画素の濃淡値，照合である．これは Fig.2 に示すように，テT ：テンプレートの特定画素の濃淡値，M，ンプレートという予め用意した画像と，これN：画素配列の要素番号を示す．

を処理対象画像上で走査して重なった領域，この R NCC が，別に用意したしきい値よりもすなわち，比較領域との相関を調べる手法で大きい場合，比較領域内に物体が存在していある．両画像を２値化して得られる画像の，ると判定する．比較領域内の物体の形状，角各画素の濃淡値から求めた正規化相互相関度がテンプレートと同一の場合には，極めて係数を相関の判定に利用する．正規化相互相信頼性の高い結果を得ることが可能である．

関係数 R NCC の計算式を（１）式に示す．

-2-３．２ 階調重心ベクトル
階調重心ベクトル相関
ベクトル相関画像照合
相関画像照合画像認識手法の２つめは階調重心ベクト５ル相関画像照合である．アルゴリズムを

１２４

Fig.3 に示す．まず各階調値をもとにテンプレートを細分化し，同一諧調値でラベリングする．そして，ラベリングした各領域の重心３６を求め，テンプレートの中心からそれぞれの重心のベクトルを求める．最後に，各ベクトル同士の方向関係を求め，処理対象画像上かFig.4 位置検出用ユーザインタフェース
位置検出用ユーザインタフェース

らその関係と最も相関のある領域を，物体の存在する領域とする．ベクトル関係は回転や明度など不変であり，正規化相互相関を用いる場合よりも回転に強いと言う特徴がある．
比較領域の変更は，どちらの手法でもテンプレートを処理対象上で走査して行う．走査
手順は，まずテンプレートを処理対象画像の左上端から水平方向に 1 ピクセルずつ移動させ，右端まで行くと左端に戻り，垂直方向に 1 ピクセルずつ移動させる．処理対象画像（a）初回処理の右下端に達するまで，このような動作を繰り返す．水平，垂直方向いずれも，1 ピクセル移動させるごとに画像照合を行うため，結果として処理対象画像全体から物体の位置を特定することが可能である．
４．位置検出用ユーザインタフェース
位置検出用ユーザインタフェース
４．１ ユーザインタフェースのユーザインタフェースの構成
位置検出に用いるユーザインタフェース
を Fig.4 に示す．ここでは６つの部分に分類している．①には CCD カメラで撮影している（b）２回目の回目の処理物体の動画像を表示する．②には①から得たFig.5 位置検出結果1 枚の静止画を表示する．これは画像照合における処理対象画像である．③にはテンプレの開始ボタンなどの操作部分である．そしてートとなる画像を表示する．テンプレートは⑥には位置検出後の処理結果を表示する．

データベースで蓄積されており，ユーザイン

本ユーザインタフェースを用いた位置検

タフェース上で，取り込んで使用する．④に出はシステムユーザが設定した回数だけ自は特定した物体の位置を示す色枠を付加し動的に，連続して行えるため，ある程度物体た②の２値化画像を表示する．⑤は位置検出の移動に追従できる．

-3-

４．２ 画像認識法
画像認識法の切り替え

1200

前述の通り，本システムでは位置検出を行移動量[μm]1000う対象の性質に合わせて２つの画像認識手法を使用している．これには，データベース

800
理論値
算出位置

600
400
200

内で各テンプレートについて，どちらの手法0を用いるかの情報を持っており，テンプレー

0

トをユーザインタフェース上に取り込む際に，その情報を参照して適用する手法を設定

50
回数100Fig.6 実際の実際の移動量と移動量と検出位置の検出位置の関係している．しかしながら，現在はこの情報を手動で設定しているため，今後は位置検出の量が 1000μm，検出位置が 1058μm のとき誤成否の回数，検出の際の環境条件などを考慮差が最大であり，その値は６％であった．こした，より統計的な判断方法をシステムに適の結果から，全体としての誤差は６％以下で用する．それにより，システムの自律的な判あり，移動量が小さいほど位置は正確に検出断・選択の挙動を実現する．

できることがわかった．

５．検出位置の出位置の数値化

６．結言

マイクロマニピュレータが物体の位置を６．１ 結論認識するためには，μm などの具体的な単位画像認識による微小物体の位置検出シスを持つ数値を得る必要がある．

テムの開発を行い，以下の結論を得た．

そこで，本プログラムの仕様から 1 ピクセル（１）作成した位置検出用ユーザインタフェが 0．264mm であることと，カメラレンズのースによりμm の藻に対する位置検出倍率が 30 倍であることを考慮し，検出位置が可能であることを確認した．

をμm 単位の数値で表示させるようにした．

（２）検出位置をμm 単位の数値で表すこと

μm サイズの藻を対象として位置検出を行っが可能となり，誤差６％以下で検出た結果を Fig.5 に示す．(a)は連続処理の１回位置の正確性が証明された．

目，(b)は２回目の処理結果である．最初に検出した物体の位置は原点に設定する．すな

６．２ 今後の今後の課題

わち，以降の処理では原点に対する相対位置（１）新規に位置検出を行う対象物に対して，を検出位置としている．次に物体が横方向に最適な画像認識法を自動的に選択す

約 1000μm，縦方向に約 120μm 移動し，こる機能を追加する．の時に２回目の処理を行った．両図から実際（２）３次元的位置検出のためのシステム構の物体の移動量と，数値化された検出位置は成を検討する．

ほぼ一致していることがわかる．ここで整合性を検証するために，環境条件は変えず，参考文献

物体の移動量を変えながら連続処理を行い，

1) 田村秀行: コンピュータ画像処理，オー

縦方向について実際の移動量と検出位置をム社（1997），252-254．

記録した．100 回行った結果を Fig.6 にグラ2) 日本産業用ロボット工業会: 産業用ロフとして示す．グラフから実際の物体の移動ボットの応用，日刊工業新聞社（1979）， 1-4．

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