"予めワークを撮像した参照画像上の複数のエッジのそれぞれについて算出された、エッジに対して一定の位置関係にあるサンプリング領域の輝度値からなる特徴量の大小関係を記憶する記憶部と、取得した入力画像上のワークのエッジを抽出するエッジ抽出部と、前記エッジ抽出部によって抽出された各エッジについて前記特徴量を算出する特徴量算出部と、算出された前記入力画像上の各エッジの特徴量から輝度値及び頻度の度数分布を示すヒストグラムを作成し、このヒストグラムの分布状態に基づいて求められた閾値により区分される特徴量の範囲により、前記エッジ抽出部によって抽出されたエッジを区分するエッジ区分部と、前記閾値によって区分された特徴量の範囲の大小関係と前記記憶部に記憶された特徴量の大小関係とを比較して、対応する大小関係にある特徴量の範囲内の入力画像上のエッジと前記参照画像上でのエッジとを対応付けるエッジ関係設定部と、を備えた、ことを特徴とする画像処理装置。前記サンプリング領域は、エッジの一方側においてそのエッジの接線に接する位置関係となるように設定される、請求項1記載の画像処理装置。前記エッジ関係設定部によって設定されたエッジの対応関係に基づいて、検出対象のエッジを前記入力画像上にて選択する選択部と、前記選択部によって選択されたエッジからワークの位置情報を算出する位置算出部と、を備えた、請求項1又は2記載の画像処理装置。コンピュータを、請求項1乃至3のいずれか1項記載の画像処理装置として機能させる、ことを特徴とする画像処理プログラム。ワークを照らす照明装置と、前記照明装置に照らされたワークを撮像するカメラと、請求項3記載の画像処理装置と、前記カメラが撮像した入力画像に基づいて前記画像処理装置が算出した位置情報に基づいて、ワークに対して所定の処理を施す作動アームと、を備えた、ことを特徴とするロボット装置。画像処理装置が、予めワークを撮像した参照画像上の複数のエッジのそれぞれについて算出された、エッジに対して一定の位置関係にあるサンプリング領域の輝度値からなる特徴量の大小関係を記憶する記憶工程と、前記画像処理装置が、取得した入力画像上のワークのエッジを抽出するエッジ抽出工程と、前記画像処理装置が、前記エッジ抽出工程にて抽出された各エッジについて前記特徴量を算出する特徴量算出工程と、前記画像処理装置が、算出された前記入力画像上の各エッジの特徴量から輝度値及び頻度の度数分布を示すヒストグラムを作成し、このヒストグラムの分布状態に基づいて求められた閾値により区分される特徴量の範囲により、前記エッジ抽出工程にて抽出されたエッジを区分するエッジ区分工程と、前記画像処理装置が、前記閾値によって区分された特徴量の範囲の大小関係と前記記憶工程にて記憶された特徴量の大小関係とを比較して、対応する大小関係にある特徴量の範囲内の入力画像上のエッジと前記参照画像上でのエッジとを対応付けるエッジ関係設定工程と、を備えた、ことを特徴とする画像処理方法。図16aの画像に対し、従来の一般的なエッジ抽出を行った結果を以下に示す。つまり、図16aの画像に対して行う一般的なエッジ抽出のみでは、図16bに示すように背景や物体の傷、照明の輝度ムラ等が原因でノイズが多く出るため、このことが、エッジを使用した位置計測を行う場合などには誤差の要因になる。ここで、上記特許文献1記載のエッジ検出装置を用いた画像処理方法によると、図16bに示すような細かいノイズエッジを除去することは可能である。しかし、図16cに示すような二重円形部分を有する画像に対してエッジ抽出した場合には、図16dに示すように、円環部の内径と外径とでエッジが夫々に抽出される。なお、図16dにおける符号31は、検出したい検出対象エッジである内径のエッジを示し、符号32は、検出対象ではない非検出対象エッジである外径のエッジを示す。このような画像の場合、内径にも外径にも同様に、強度が強く且つ長いエッジが取れるため、任意の内径エッジのみを検出することは困難である。非検出対象エッジが検出対象エッジに対して形状の相違を持つのであれば、両者を形状の特徴に基づいて分離することは容易である。しかし、非検出対象エッジと検出対象エッジとが類似の形状を示すような場合は、特に検出対象エッジのみを検出することは困難となる。つまり図16dに示すように、検出対象エッジ31及び非検出対象エッジ32の双方がともに円形の一部を示すような形状であるため、形状特徴による分離が難しい。また、上記特許文献2記載のエッジ抽出システムを用いた画像処理方法によると、図16cに示すような画像に対しても、予め参照画像に基づいて検出対象のエッジか否かを学習することで、検出対象エッジ31のみを検出することは可能である。しかし、この画像処理方法では、カメラの撮像に用いられる照明装置が劣化するなどで照明条件に変化が生じた場合には、入力画像の輝度変動が大きくなる。そして、予め学習しておいたエッジか否かを示す教師データと入力画像のエッジ領域データとで、輝度変動による差異が生じる。そのため、検出対象エッジ31の検出が不安定になるという不都合を生じる。本発明は、検出対象エッジに対して類似形状の非検出対象エッジを持つような状況下で照明の変化が起こっても、検出対象エッジのみを安定して検出することが可能な画像処理装置、画像処理プログラム、ロボット装置及び画像処理方法を提供することを目的とする。本発明は、予めワークを撮像した参照画像上の複数のエッジのそれぞれについて算出された、エッジに対して一定の位置関係にあるサンプリング領域の輝度値からなる特徴量の大小関係を記憶する記憶部と、取得した入力画像上のワークのエッジを抽出するエッジ抽出部と、前記エッジ抽出部によって抽出された各エッジについて前記特徴量を算出する特徴量算出部と、算出された前記入力画像上の各エッジの特徴量から輝度値及び頻度の度数分布を示すヒストグラムを作成し、このヒストグラムの分布状態に基づいて求められた閾値により区分される特徴量の範囲により、前記エッジ抽出工程にて抽出されたエッジを区分するエッジ区分部と、前記閾値によって区分された特徴量の範囲の大小関係と前記記憶部に記憶された特徴量の大小関係とを比較して、対応する大小関係にある特徴量の範囲内の入力画像上のエッジと前記参照画像上でのエッジとを対応付けるエッジ関係設定部と、を備えたことを特徴とする画像処理装置にある。本発明は、コンピュータを、前記画像処理装置として機能させることを特徴とする画像処理プログラムにある。本発明は、ワークを照らす照明装置と、前記照明装置に照らされたワークを撮像するカメラと、前記画像処理装置と、前記カメラが撮像した入力画像に基づいて前記画像処理装置が算出した位置情報に基づいて、ワークに対して所定の処理を施す作動アームと、を備えたことを特徴とするロボット装置にある。本発明は、画像処理装置が、予めワークを撮像した参照画像上の複数のエッジのそれぞれについて算出された、エッジに対して一定の位置関係にあるサンプリング領域の輝度値からなる特徴量の大小関係を記憶する記憶工程と、前記画像処理装置が、取得した入力画像上のワークのエッジを抽出するエッジ抽出工程と、前記画像処理装置が、前記エッジ抽出工程にて抽出された各エッジについて前記特徴量を算出する特徴量算出工程と、前記画像処理装置が、算出された前記入力画像上の各エッジの特徴量から輝度値及び頻度の度数分布を示すヒストグラムを作成し、このヒストグラムの分布状態に基づいて求められた閾値により区分される特徴量の範囲により、前記エッジ抽出部によって抽出されたエッジを区分するエッジ区分工程と、前記画像処理装置が、前記閾値によって区分された特徴量の範囲の大小関係と前記記憶工程にて記憶された特徴量の大小関係とを比較して、対応する大小関係にある特徴量の範囲内の入力画像上のエッジと前記参照画像上でのエッジとを対応付けるエッジ関係設定工程と、を備えたことを特徴とする画像処理方法にある。本発明によれば、閾値によって区分された特徴量の範囲の大小関係と、記憶部に記憶された特徴量の大小関係とを比較して、対応する大小関係にある特徴量の範囲内の入力画像上のエッジと、参照画像上でのエッジとを対応付けることができる。そのため、検出対象エッジに対して類似形状の非検出対象エッジを持つような状況下で照明の変化が起こった場合であっても、検出対象のエッジのみを安定して検出することが可能になる。以下、図面に沿って、本発明に係る実施形態について説明する。まず、図1a,bを参照して、本発明に係る画像処理装置及びこの画像処理装置を備えるロボット装置について説明するが、本発明に係る画像処理方法については、画像処理装置及びロボット装置の説明を通して説明されるものとする。なお、図1aは画像処理装置を備えるロボット装置100におけるカメラ1及び画像処理部2を用いて載置部4上の検出対象ワーク3からエッジを検出する際の概略構成図であり、図1bはロボット装置100の全体を示す斜視図である。図1a,bに示すように、ロボット装置100は、検出対象ワークワーク3を照らす照明装置105と、照明装置105に照らされた検出対象ワーク3を撮像するカメラ1とを備えている。更に、ロボット装置100は、コンピュータ19により構成される画像処理装置と、カメラ1が撮像した入力画像に基づいて画像処理装置が算出した位置情報に基づいて、検出対象ワーク3に対して所定の処理を施す作動アーム102とを備えている。即ち、ロボット装置100は、複数の枠部材104によって形成されたブース103と、ブース103の下部中央に配置された架台101とを備えている。さらに、架台101上部に配置された作動アーム102と、作動アーム102に対向する位置に配置された状態で検出対象ワーク3を載置する載置部4とを備えている。架台101内には、画像処理部2等を有するコンピュータ19が配設されている。ブース103における作動アーム102の上方には、撮像手段としてのカメラ1と、このカメラ1の両隣りに配置された照明装置105とが配設されている。作動アーム102は、多関節シリアルリンクロボットから成り、その各関節は、コンピュータ19に基づくモータ駆動によりアーム先端部102aの位置及び姿勢が制御される。カメラ1は、不図示のレンズにより光像を形成し、不図示の撮像素子により光像を撮像信号に変換し、この撮像信号を、エッジの検出対象である入力画像として画像処理部2に提供する撮像手段を構成している。図1aに示すように、アーム先端部102aに取り付けられたハンド部102bは、検出対象ワークワーク3を把持及び解放し得るように構成されている。ハンド部102bは、把持した検出対象ワーク3の位置姿勢を修正するのに十分な範囲においての、手首に相当する関節での回転機構や多関節指機構等の制御機構を備えている。このようなハンド部102bを有する作動アーム102の駆動制御は、カメラ1からの撮像データに基づく画像処理部2、及びこの画像処理部2からのデータを用いるコンピュータ19によって実現される。図2に示すように、コンピュータ19のコンピュータ本体19aには、CPU5を主体として機能する画像処理部2等が収納されている。CPU5には、画像処理部2の他に、RAM29及びROM30等がバス7を介して接続されている。RAM29には、CPU5に対する作業領域が確保される。ROM30には、コンピュータ19の基本制御に必要なプログラムが格納されている。画像処理部2は、後述する画像処理機能の他、CPU5からの描画指示に応じて液晶等のディスプレイ40を制御して所定の画像を表示させる機能を備える。コンピュータ19における上記ROM30には、コンピュータ19を画像処理装置として機能させるための画像処理プログラムが格納されている。CPU5には、バス7に接続された入力インターフェースインターフェイス41を介して、入力装置としてのキーボード42及びマウス43が接続されており、エッジ検出等に必要な指定情報、メニュー選択指示、あるいはその他の指示の入力を可能としている。また、CPU5には、バス7に接続された入力インターフェース47を介して、カメラ1が接続されている。そして、バス7には、記録ディスク読取装置44が接続されており、種々の情報を記録した記録媒体45を読み込み、例えばROM30に格納できるようになっている。また、バス7には、通信装置46が接続されており、上述のような記録媒体45を使用せずに、通信装置46を介してインターネット等から配信される種々の情報をダウンロード可能に構成されている。ここで、図3を参照して、コンピュータ19内の画像処理部2の詳細について説明する。即ち、図3に示すように、画像処理部2は、特徴量相対関係記憶部8、入力画像記憶部9、エッジ画像記憶部10、エッジ特徴量記憶部51、特徴量ヒストグラム記憶部11、及びエッジ‐特徴量対応記憶部12を有している。エッジ‐特徴量対応記憶部12は、選択部12aと位置算出部12bとを有している。このような画像処理部2では、カメラ1から提供された入力画像が入力画像記憶部9に記憶され、またCPU5は、バス7を介して各記憶部8~12,51に適時アクセスして各処理を実行する。CPU5及び特徴量相対関係記憶部8により、記憶部が構成されている。記憶部は、予め検出対象ワーク3を撮像した参照画像上の複数のエッジ14,15の夫々について算出された、エッジに対して一定の位置関係にあるサンプリング領域20~22図5参照の輝度値kからなる特徴量K,N1,N2の大小関係を記憶する。即ち、特徴量相対関係記憶部8は、CPU5の指示に従って、参照画像13から、検出対象の検出対象エッジ14と検出対象以外の非検出対象エッジ15とに対し一定の位置関係にあるサンプリング領域20,21,22の輝度値kを算出する。そして、後述の特徴量算出部で算出された特徴量K、特徴量N1,N2として記憶する。その際、検出対象エッジ14の特徴量Kと非検出対象エッジ15の特徴量N1,N2との大小関係を記憶する。つまり、特徴量相対関係記憶部8は、CPU5の指示に従って、照明状態で撮像された検出対象ワーク3の参照画像13から、上記エッジ14,15に対して一定の位置関係にあるサンプリング領域20~22毎の平均輝度値kをそれぞれ算出する。そして、検出対象エッジ14に対応する特徴量Kと非検出対象エッジ15に対応する特徴量N1,N2として設定すると共に、それら特徴量K,N1,N2の大小関係を記憶する。特徴量相対関係記憶部8は、大小関係を、例えば後述の大小関係フラグflagの123として記憶する。入力画像記憶部9は、CPU5の指示に従って、カメラ1から提供された入力画像を記憶する。CPU5は、カメラ1から提供された入力画像から、検出対象の画像の比較対象となるワーク画像である参照画像13図4参照を作成して、入力画像記憶部9に記憶させる。CPU5及びエッジ画像記憶部10により、取得した入力画像上の検出対象ワーク3のエッジを抽出するエッジ抽出部が構成されている。即ち、エッジ画像記憶部10は、CPU5の指示に従って、検出対象画像や参照画像からエッジを検出してその画像を記憶する。CPU5及びエッジ特徴量記憶部51により、上記エッジ抽出部5,10によって抽出された各エッジについて特徴量K、特徴量N1,N2を算出する特徴量算出部が構成されている。即ち、エッジ特徴量記憶部51は、CPU5の指示に従って、抽出された各エッジにおける特徴量K、特徴量N1,N2を算出する。CPU5及び特徴量ヒストグラム記憶部11により、エッジ区分部が構成されている。エッジ区分部は、算出された入力画像上の各エッジの特徴量から輝度値及び頻度の度数分布を示す特徴量ヒストグラムを作成し、このヒストグラムの分布状態に基づき求められた閾値で区分される特徴量の範囲により、エッジ抽出部にて抽出されたエッジを区分する。即ち、特徴量ヒストグラム記憶部11は、上記特徴量算出部5,51によって得られたエッジの特徴量K,N1,N2に基づき、CPU5の指示に従って特徴量ヒストグラムを作成する。そして、このヒストグラムから閾値を決定設定して記憶すると共に、この閾値により区分される特徴量の範囲により、上記エッジ抽出部で抽出されたエッジを区分する。CPU5及びエッジ‐特徴量対応記憶部12により、エッジ関係設定部が構成されている。エッジ関係設定部は、上記閾値によって区分された特徴量の範囲の大小関係と、上記記憶部5,8に記憶された特徴量K,N1,N2の大小関係特徴相対関係とを比較する。そして、対応する大小関係にある特徴量の範囲内の入力画像上のエッジと、参照画像13上でのエッジ14,15とを対応付ける。即ち、エッジ‐特徴量対応記憶部12は、CPU5の指示に従って、エッジ‐特徴量の対応表図8b参照を記憶し、検出対象エッジ14の特徴量範囲と非検出対象エッジ15の特徴量範囲とを分離し区別する。そして、検出対象エッジ14の特徴量範囲内の特徴量を持つエッジを検出対象のエッジとして選択する。つまり、エッジ‐特徴量対応記憶部12は、今回検出するべき検出対象ワーク3の検出対象エッジ14の特徴量Kの範囲を決定する。上記選択部12aは、上記エッジ関係設定部5,12によって設定されたエッジの対応関係に基づいて、検出対象の検出対象エッジ14を入力画像上にて選択する。また、上記位置算出部12bは、選択部12aによって選択されたエッジから検出対象ワーク3の位置情報を算出する。以下、図13及び図14を参照して、本実施形態の詳細について説明する。図13は、本実施の形態におけるメインフローを示すフローチャートであり、図14は、ステップS2のエッジ特徴量大小関係処理のサブルーチンを示すフローチャートである。まず、図13において処理がスタートすると、オフラインで教示を行う。つまり、予めカメラ1で検出対象ワーク3を撮像した参照画像13を入力する。そして、画像処理部2に接続されたディスプレイ40に表示した状態で、オペレータは、検出したい検出対象エッジ14のみを選択するための教示の操作を、マウス43を使用して行うステップS1。ステップS2では、CPU5及び特徴量相対関係記憶部8により、エッジ特徴量K、N1、N2の大小関係を判定する。エッジ特徴量大小関係の判定処理は、図14におけるステップS21において、特徴量の計算に用いるエッジを参照画像13から選択し、ステップS22において、検出対象エッジ14の特徴量をK、非検出対象エッジ15の特徴量をN1,N2として計算する。つまり、上記特徴量算出部5,51が、上記エッジ抽出部5,10によって抽出された各エッジについて特徴量K、特徴量N1,N2を算出する。即ち、図4a,bに示すように、参照画像13において検出したいエッジを最内径の検出対象エッジ14とし、その他の検出を望まないエッジを非検出対象エッジ15とする。教示は、オペレータがディスプレイ40の画面を見ながらマウス43を使用して行うが、その具体的な方法は下記に示す。まず、ステップS21において、ディスプレイ40に表示された図4aの参照画像13に対し、次のように操作する。つまり、図4bのように検出対象エッジ14上の適宜の点17と、非検出対象エッジ15上の適宜の点18、及び、中心付近の一点である点16の各位置を、夫々マウスポインタにより設定する。このマウスポインタによる設定とは、マウスポインタが指している参照画像13上の座標情報x,yを画像処理部2に送信することを意味する。そしてステップS22では、参照画像13に対して設定した上記の位置点16,17,18から一定の位置関係にある領域の輝度値をサンプリングし、その領域の輝度値の平均を算出する。一定の位置関係にある領域については以下に示す。まず、図5aに示すように、前記設定した中心付近の点16を基準点とし、この基準点16と前記設定したエッジ上の点17とを結ぶ直線と、参照画像13のy軸図の上下方向とで成す角度θを求める。ついで、図5bに示すように、前記エッジ上の点17が矩形の底辺の中心となる位置に、マウスを用いて矩形のサンプリング領域20を設定する。そして図5cのように、エッジ上の点17を固定点として求めた直線の角度θだけ、矩形のサンプリング領域20を時計方向に回転させ、非検出対象エッジ15上の点18図4bに対しても、図5dのようにサンプリング領域21,22を設定する。そして、上記と同様に点18を固定点として求めた直線の角度だけ、矩形のサンプリング領域21,22を図の時計方向に回転させる。このように、本実施形態では、サンプリング領域20,21,22を、検出対象エッジ14及び非検出対象エッジ15の一方側においてそのエッジ14,15の接線に接する位置関係となるように設定する。つまり、検出対象ワーク3が円形のエッジで構成される場合、上記矩形のサンプリング領域21,22において、次のように処理する。まず、抽出された各エッジ上の任意の一点を選択し、検出対象ワーク3における中心付近の一点16を基準点として、基準点16と各エッジ上の任意の一点とを結ぶ直線とで成す角度θを求める。さらに、各エッジ上の任意の一点に設定した領域を角度θに相当する角度だけ回転させることで、隣接する検出対象エッジ14の領域と非検出対象エッジ15の領域とが交差しないように設定する。なお、ここまでは、検出対象のエッジが円形の場合について説明したが、検出対象のエッジが直線である場合には、下記の方法により、一定の位置関係にある領域を求めることができる。即ち、検出対象である計測対象ワークのエッジが、図6aに示すように直線的なエッジで構成される場合、例えば正方形を構成するような場合も、上記と同様に処理する。つまり、検出対象エッジ23上の点23a、非検出対象エッジ24上の点24a、及び、中心付近の一点である点25の位置を、それぞれマウスポインタで設定する。そして、図6bの破線で示すように設定したエッジ23,24上の各点23a,24aを中心とした領域のエッジを抽出し、そのエッジの画像のx軸図の左右方向に対する角度を求める。つまり、エッジ上の点23a,24aが矩形の底辺の中心となる位置に矩形のサンプリング領域を設定し図6a、この領域の大きさを、検出対象エッジに対して作成した矩形のサンプリング領域が隣接する非検出対象エッジと交差しないように設定する。例えば、検出対象エッジと隣接する非検出対象エッジ間の幅がLピクセル程度である場合は、矩形の一辺の大きさをL/2とする。また、設定する領域は、矩形のサンプリング領域に限らず円領域や楕円領域でもよい。さらに、上記設定した矩形のサンプリング領域を、図6cに示すように前記エッジ上の点23a,24aを固定点として、前記求めたエッジの角度分だけ回転させる。この回転をさせる際に、図6dに示すように、矩形のサンプリング領域の上辺の中心位置28が基準位置26から遠ざかる方向へ回転させる。図6dのような場合は、エッジの角度がx軸に対して90度であるため、回転方向がプラス90度とマイナス90度の2つが考えられる。右周りの方向をプラスとすると、矩形のサンプリング領域の上辺の中心位置中心点28が基準位置基準点26から遠ざかるのはプラス90度方向であるため、プラス90度回転させる。実際の判断は、両方の回転を行い、基準位置26と上辺中心位置28との距離を計算し、距離が長いほうの回転方向を採用することにより行う。このように、検出対象ワーク3が直線的なエッジで構成される場合、矩形のサンプリング領域において、抽出された各エッジ上の任意の一点を選択し、選択した前記任意の一点の近傍のエッジ角度を求める。さらに、各エッジ上の任意の一点に設定した領域をエッジ角度に相当する角度分だけ回転させることで、隣接する検出対象エッジ14の領域と非検出対象エッジ15の領域とが交差しないように設定する。領域を設定した後、前述したように参照画像から設定した各領域内の輝度平均値を算出する。この輝度平均値は、一領域内の輝度値の総和を領域の面積で割ることによって算出することができる。前記算出した検出対象エッジの領域と、非検出対象エッジの領域との輝度平均値を、それぞれのエッジの特徴量とする。特徴量とする値は、領域の輝度平均値に限らず、領域の輝度の中央値、領域の中心一画素の輝度値代表画素の輝度値とすることもできる。この後、ステップS23において、特徴量K>特徴量N1>特徴量N2である場合には、大小関係フラグflag=1と設定し、特徴量相対関係記憶部8に記憶するステップS26。また、ステップS24において、特徴量N1>特徴量K>特徴量N2である場合には、大小関係フラグflag=2と設定し、特徴量相対関係記憶部8に記憶するステップS27。また、ステップS25において、特徴量N1>特徴量N2>特徴量Kである場合には、大小関係フラグflag=3として設定し、特徴量相対関係記憶部8に記憶するステップS28。以上のステップS23~S28では、検出対象エッジ14の特徴量と非検出対象エッジ15の特徴量との大小関係を算出して特徴量相対関係記憶部8に記憶する処理を行った。つまり、画像の輝度値が大きいと白に近く、小さいと黒くなる。このため、本実施形態では、図5dに示す検出対象エッジ14の領域の特徴量Kが非検出対象エッジ15の矩形のサンプリング領域21,22の特徴量N1,N2より大きいという旨を、特徴量相対関係記憶部8に記憶しておく。言い換えると、検出対象エッジ14の特徴量K>非検出対象エッジ15の特徴量N1>非検出対象エッジ15の特徴量N2、であるという旨を特徴量相対関係記憶部8に記憶しておく。具体的には、特徴量の大小関係は、下記3通りの第1~第3の状態1~3が考えられる。1検出対象エッジ14の特徴量Kが最も大きいとき、即ち、検出対象エッジ14の特徴量K>非検出対象エッジ15の特徴量N1>非検出対象エッジ15の特徴量N2、であるとき。2検出対象エッジ14の特徴量Kが2番目に大きいとき、即ち、非検出対象エッジ15の特徴量N1>検出対象エッジ14の特徴量K>非検出対象エッジ15の特徴量N2、であるとき。3検出対象エッジ14の特徴量Kが最も小さいとき、即ち、非検出対象エッジ15の特徴量N1>非検出対象エッジ15の特徴量N2>検出対象エッジ14の特徴量K、であるとき。上記3通りの内のどの状態かを記憶しておく。そのため、特徴量相対関係記憶部8には、第1の状態1の場合はフラグ1をS23,S26、第2の状態2の場合はフラグ2をS24,S27、第3の状態3の場合はフラグ3をS25,S28を格納しておくだけでよい。つまり、特徴量相対関係記憶部8は、参照画像13を入力として特徴量の算出を行い、特徴量K,N1,N2の大小関係を表した値フラグの1、2、3のいずれかを出力とする。以上のようなエッジ特徴量の大小関係処理の後、ステップS3において、検出対象の画像を入力する。つまり、ステップS3は、検出対象となる検出対象ワーク3の入力画像に対して、実際にオンラインで行う検出工程であり、このステップS3にて、カメラ1により検出対象となる検出対象ワーク3の画像を入力し、入力画像記憶部9に記憶しておく。そして、ステップS4において、CPU5及びエッジ画像記憶部10からなるエッジ抽出部により、エッジを抽出する。つまり、このステップS4にて、エッジ抽出部は、ステップS3で入力された検出対象ワーク3の入力画像に対し、例えば代表的な手法であるソーベルSobeLフィルタを使用して、エッジの抽出を行う。エッジ抽出フィルタとしては様々なものが知られているが、SobeLフィルタ以外のものを使用しても良い。エッジ抽出では、物体の輪郭を抽出することができる。つまり、図7aに示す入力画像をエッジ抽出すると、図7bに示すような画像となる。また、実際の画像では、背景やワークの傷、照明のムラ等、様々な原因により細かなノイズエッジが出てくる。しかし、図7bに示すエッジ抽出後の画像は、エッジの長さを基準にして、短いエッジをノイズエッジとして除去した後のエッジ画像として、エッジ画像記憶部10に記憶される。細かいノイズエッジの除去方法としては、様々なものが知られているため、長さによる除去に限定されるものではない。また、抽出したエッジは、近傍での連結性があるものを1つのエッジとしてまとめるラべリング処理を行い、それぞれの連結したエッジに番号を振り分け識別できるようにして図8bのエッジ番号1,2,、エッジ‐特徴量対応記憶部12に記憶される。さらに、ステップS5において、CPU5及びエッジ特徴量記憶部51からなる特徴量算出部により、全エッジの特徴量を計算算出する。つまり、このステップS5では、特徴量算出部は、前記エッジ抽出部で取得したエッジ画像から、各エッジ上の或る一点の位置を選択する。この或る一点とは、エッジの中心に位置する点、もしくは任意の点でよい。そして図8aに示すように、その各点の位置をエッジ上の点として、特徴量相対関係記憶部8と同様に、一定の位置関係に矩形のサンプリング領域を設定する。その際、基準点となるワークの中心位置は、検出対象ワーク3がカメラ1に対して毎回一定の位置に来る場合には、特徴量相対関係記憶部8の参照画像13で使用した基準位置をそのまま使用してもよい。一方、検出対象ワーク3の中心位置が毎回ずれるような場合には、パターンマッチング等により検出対象ワーク3の概略中心位置を予め求めておく必要がある。そして、各サンプリング領域矩系領域20,21,22に位置する前記入力画像の輝度値を取得して、矩形のサンプリング領域毎に平均輝度値を算出し、算出した平均輝度値を各エッジの特徴量とする。また各エッジの特徴量を記憶するため、CPU5及びエッジ画像記憶部10からなるエッジ抽出部で求めたエッジ番号図8b参照と、そのエッジの特徴量との対応がわかるエッジ‐特徴量の対応表を作成し、エッジ‐特徴量対応記憶部12に記憶しておく。さらに、ステップS6において、CPU5及び特徴量ヒストグラム記憶部11からなるエッジ区分部が、CPU5及びエッジ特徴量記憶部51からなる特徴量算出部で得られた全エッジの特徴量K,N1,N2に基づき、特徴量ヒストグラムを作成する。さらに、ステップS7において、上記エッジ区分部が、特徴量ヒストグラムから閾値を決定して記憶する。上記ステップS6~ステップS7の処理工程は、上記エッジ区分部によって実行される。このエッジ区分部は、まず、前記算出した特徴量平均輝度値を、図9bに示すような横軸に平均の輝度値をとり且つ縦軸に頻度をとったヒストグラムを作成し、特徴量ヒストグラム記憶部11に記憶する。実際には、ヒストグラムの作成は、図9aに示すように0~255の256個のテーブルを用意しておき、テーブル値と一致する前記平均輝度値がいくつあるかを記憶していく。例えば、平均輝度値30が2つある場合は、テーブル値30に2を入力する。そして、作成したヒストグラムから閾値しきい値を求める。閾値の求め方を以下に示す。前記特徴量ヒストグラムより輝度値kのときの頻度をH[k]とすると、まず、下記式1に示す加重移動平均法により、HWMA[k]を求める。上記式1において、nは平均化する区間を表し、nの値が大きければ平滑化を強くすることができ、小さければ平滑化を弱くすることができる。図9bのヒストグラムをn3で平滑化したヒストグラムを、図10の折れ線によるヒストグラム29として示す。次に、下記式2に示す条件式を満たすHWMA[k]を探索する。ただし、式2では、kの値が小さいほうの閾値を閾値1、もう一方を閾値2とする。本実施の形態では、図4に示すような画像の場合に2種類の非検出対象エッジ15が出るため、このように2つの極小値を、閾値1、2として設定する。平滑化後の上記ヒストグラム29が極小値となる位置を見つけ、その値を閾値として設定する。極小値の探索方法は、HWMA[k]のkを0~255まで変化させてゆく。そして、現在のHWMA[k]に対し、前後のヒストグラム頻度の値HWMA[k-1]、HWMA[k1]がHWMA[k]より大きければ、前記作成したヒストグラムの極小値とみなす。ステップS8では、ステップS2で特徴量相対関係記憶部8に記憶された、特徴量K,N1,N2の大小関係を表した値フラグ1、2、3の何れかに基づき、大小関係のフラグ=1であるか否かを判断する。そして、大小関係フラグ=1である場合はステップS11に進み、そうでなければ、ステップS9に進む。ステップS11では、検出対象エッジ14の特徴量K>閾値2非検出対象エッジ15のN1、を満たすエッジを選択して、ステップS14に進む。ステップS14では、次の画像が有るか否かを判断し、有る場合にはステップS3に戻って検出対象の画像を入力し、次の画像が無い場合には処理を終了する。また、ステップS9では、大小関係のフラグ=2であるか否かを判断し、大小関係フラグ=2である場合はステップS12に進み、そうでなければ、ステップS10に進む。ステップS12では、閾値2N1>特徴量K>閾値1N2、を満たすエッジを選択して、ステップS14に進む。ステップS10では、大小関係のフラグ=3であるか否かを判断し、大小関係フラグ=3である場合はステップS13に進む。ステップS13では、閾値1N2>特徴量K、を満たすエッジを選択して、ステップS14に進む。以上のステップS8~S13の処理工程は、CPU5及びエッジ‐特徴量対応記憶部12からなるエッジ関係設定部によって実行される。つまり、エッジ関係設定部は、特徴量相対関係記憶部8に記憶しておいた値フラグが1であれば、閾値2非検出対象エッジ15のN1以上の特徴量Kを持つエッジが検出対象であると判断するS8,S11。また、エッジ関係設定部は、特徴量相対関係記憶部8の値が2であれば、閾値1非検出対象エッジ15のN2以上且つ閾値2非検出対象エッジ15のN1以下の特徴量Kを持つエッジが検出対象であると判断するS9,S12。さらに、特徴量相対関係記憶部8の値が3であれば、閾値1非検出対象エッジ15のN2以下の特徴量を持つエッジが検出対象であると判断するS10,S13。以上のように本実施の形態では、前記2つの閾値1、2と、予め記憶しておいた特徴量の大小関係フラグ1特徴量K>特徴量N1>特徴量N2とにより、閾値2以上の特徴量Kを持つエッジが検出対象であると判断できる。すると、エッジ関係設定部は、前記作成したエッジ‐特徴量対応表図8bに基づいて、閾値2以上の特徴量Kを持つエッジのみを選択する。エッジ関係設定部は、CPU5及びエッジ画像記憶部10からなるエッジ抽出部によって抽出された全エッジの中から、検出対象エッジと判断したエッジのみを残したエッジ画像を生成して、出力する。また、図11a,b,cに示す参照画像48の場合のように、非検出対象エッジ50が1種類しか出なければ、作成したヒストグラム図12aから、判別分析法によって閾値を求めることができる。下記にその方法を示す。即ち、輝度値kのときの頻度をH[k]とし、仮の閾値をtとする。ここで、図12bにおける符号30は、閾値tを示している。この閾値tで、ヒストグラムを分割したときの左側をクラス1、右側をクラス2とし、クラス1内のエッジ数頻度の総和をω1、輝度値の平均をm1、分散をσ1とする。一方、クラス2内のエッジ数頻度の総和をω2、輝度値の平均をm2、分散をσ2とすると、下記式3により、クラス1、クラス2におけるクラス内分散σWが求まる。次に、ヒストグラム全体の平均輝度値をmtとすると、下記式4によりクラス1とクラス2のクラス間分散σbが求まる。そして、下記式5を分離度として、仮の閾値tを0から255まで変更し、分離度が最大のときのtを閾値として設定する。上記エッジ関係設定部は、閾値によって区分された特徴量の範囲の大小関係と上記記憶部5,8に記憶された特徴量K,N1,N2の大小関係とを比較する。そして、対応する大小関係にある特徴量の範囲内の入力画像上のエッジと参照画像13上でのエッジ14,15とを対応付ける。つまり、エッジ関係設定部は、上記閾値と、予め記憶しておいた輝度値の相対関係検出対象エッジ近傍の輝度値>非検出対象エッジ近傍の輝度値より、閾値以上の特徴量を持つエッジが検出対象であると判断できる。上記処理フローが、入力画像1枚に対する本発明の画像処理方法エッジ検出方法である。連続して次の画像を入力して本画像処理方法を行う場合は、上述のように、ステップS3に戻って、新たに検出対象となる次の検出対象ワーク3の画像を入力するステップS14。以上のように、参照画像13から予め算出しておいた検出対象エッジ14周辺の輝度値と、非検出対象エッジ15周辺の輝度値との相対関係と、順次送られてくる検出対象ワーク3の入力画像毎に算出する閾値とを用いて、必要な検出対象エッジのみを選択できる。つまり、照明装置105の照明状態に変化が生じた場合、この変化に応じて閾値を動的に変更できるので、予め算出した特徴量の相対関係が変わらない限り、照明装置105の照明状態に拘わらず、検出対象エッジのみをロバストに検出することができる。以上の本実施形態では、参照画像13から、予め検出対象エッジ14と非検出対象エッジ15とに対して一定の位置関係にある領域の輝度値kを特徴量Kとして算出する。そして、検出対象エッジ14の特徴量Kと非検出対象エッジ15の特徴量N1,N2との大きさを比較し、その大小関係を記憶しておく。そして、検出対象となる入力画像からエッジを抽出し、抽出した全エッジの特徴量K,N1,N2を算出し、その特徴量のヒストグラムを作成する。さらに、作成したヒストグラムから閾値を求め、求めた閾値と、参照画像13から予め算出しておいた特徴量K,N1,N2の大小関係とにより、検出対象エッジ14の特徴量範囲と非検出対象エッジ15の特徴量範囲とを分離し、区別することができる。そして、検出対象エッジ14の特徴量範囲内の特徴量を持つエッジのみを選択することで、照明装置105の明るさの変化に拘わらず、入力画像から検出対象エッジ14のみを的確に検出することができる。このように、検出対象の検出対象ワーク3の入力画像に対して、毎回エッジ特徴量を計算し、検出対象エッジ14と非検出対象エッジ15とを分離するための特徴量の閾値を動的に計算することができる。また、その特徴量は、サンプリング領域の輝度値に基づいて計算される。そのため、照明装置105の劣化等が原因で入力画像内の輝度変動が大きくなった場合でも、参照画像13から予め求めておいた検出対象エッジ14と非検出対象エッジ15の各特徴量の大小関係が変わらない限り、両エッジ14,15を安定に分離できる。また、特徴量を算出するためのエッジに対して一定の位置関係にある領域を求める際に、各エッジ上の一点を選択する。そして、検出対象物体検出対象ワーク3が円形の場合には、中心付近の一点16を基準点として、基準点16と各エッジ上の点17,21,22との角度を求める。一方、検出対象物体が直線的な場合には、選択した点上のエッジ23,24の角度を求める。そして、図5b及び図6aに示すように、エッジ上の点に設定しておいた領域を求めた角度分だけ回転させる。これにより、円形の場合にはエッジの接線に沿わせ、直線的な場合にはエッジの長さ方向に沿わせることで、各エッジと、設定した領域とが交差する不都合をなくする。そのため、領域の輝度値に基づいてエッジの特徴量を求める場合に、誤った特徴量を算出することを確実に防ぐことができる。オペレータは、参照画像13により、検出対象エッジ14の特徴量Kと非検出対象エッジ15の特徴量N1,N2との大小関係を教示する。その際に、検出対象エッジ14上の任意の一点17、対象以外の各エッジ上の任意の一点21,22、検出対象物体の中心付近の一点16を、マウスポインタ等を使用して教示してやるだけでよい。前記角度、特徴量の計算や大小関係の記憶等は、各点16,1721,22の位置さえ分かれば、プログラムにより自動で設定できるため、上記のように簡易的な教示で済むことになる。"