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圖像解析方法以及圖像解析裝置的制作方法

文檔序號(hào):6330914閱讀:288來源:國知局
專利名稱:圖像解析方法以及圖像解析裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及一種用于識(shí)別對象物的圖像解析方法以及圖像解析裝置。

背景技術(shù)
作為根據(jù)拍攝圖像各像素的亮度值已經(jīng)確定了的拍攝圖像數(shù)據(jù),對識(shí)別對象物進(jìn) 行識(shí)別的方法,已知以下方法,即,從基于拍攝圖像數(shù)據(jù)的亮度梯度信息中取得識(shí)別對象物 的輪廓線的方法,和從基于圖像數(shù)據(jù)的濃淡圖像中提取對象物的邊緣信息,根據(jù)邊緣點(diǎn)序 列進(jìn)行對象物的提取以及位置檢測的方法(例如,專利文獻(xiàn)1以及2)。專利文獻(xiàn)1 日本國特開平9-171553號(hào)公報(bào)專利文獻(xiàn)2 日本國特許2981382號(hào)公報(bào)

發(fā)明內(nèi)容
但是,在基于上述專利文獻(xiàn)1所示的亮度梯度取得輪廓線的方法中,如果對象物 和背景之間沒有產(chǎn)生可以得到充分亮度梯度的亮度差,則無法得到明確的輪廓線,存在如 果在對象物和背景之間沒有充分的亮度差就無法進(jìn)行識(shí)別的問題。另外,在專利文獻(xiàn)2中所示的現(xiàn)有技術(shù)的情況下,以從對象物中得到邊緣信息作 為前提,如果在對象物和背景之間沒有充分的亮度差則無法得到充分的邊緣信息,存在識(shí) 別困難的問題。本發(fā)明的目的在于,可以穩(wěn)定地進(jìn)行對象物的識(shí)別。技術(shù)方案1記載的發(fā)明,是一種由圖像解析裝置進(jìn)行的圖像解析方法,該圖像解 析裝置基于包含識(shí)別對象和所述識(shí)別對象周圍的背景在內(nèi)的拍攝圖像的拍攝圖像數(shù)據(jù),進(jìn) 行所述識(shí)別對象的識(shí)別,所述識(shí)別對象的表面由特定的紋理組成,其特征在于,具有基準(zhǔn)特征量取得工序,其針對所述拍攝圖像中的僅由所述特定紋理組成的紋理區(qū) 域中的規(guī)定的單位區(qū)域,利用多種方法,求出作為基準(zhǔn)的紋理的特征量;比較特征量取得工序,其將所述拍攝圖像中的至少包含所述紋理區(qū)域以及所述紋 理區(qū)域周圍的背景在內(nèi)的提取區(qū)域,分割為與所述紋理區(qū)域的單位區(qū)域相同大小的單位區(qū) 域,對于各個(gè)所述單位區(qū)域,利用所述多種方法,求出特征量;一致度取得工序,其對于所述提取區(qū)域的各單位區(qū)域,針對所述各方法的每個(gè)特 征量求出與所述紋理區(qū)域的個(gè)別一致度,并求出分別對所述個(gè)別一致度進(jìn)行加權(quán)并合成的 合成一致度;判定工序,其根據(jù)所述合成一致度的值,判定所述提取區(qū)域的各單位區(qū)域是識(shí)別 對象還是背景;邊界線取得工序,其從在所述判別工序中判別為識(shí)別對象的多個(gè)單位區(qū)域中,求 出所述提取區(qū)域中的識(shí)別對象與背景的邊界線;以及誤差檢測工序,其對所述拍攝圖像中的實(shí)際的邊界線和在所述邊界線取得工序中 取得的邊界線之間的誤差進(jìn)行檢測,
通過一邊逐次變更針對所述個(gè)別一致度的加權(quán)模式,一邊反復(fù)進(jìn)行所述一致度取 得工序、判定工序、邊界線取得工序以及誤差檢測工序,從而確定用于使所述誤差小于或等 于閾值或使所述誤差最小的加權(quán)模式,按照所述加權(quán)模式,從所述拍攝圖像中對所述識(shí)別對象進(jìn)行識(shí)別。技術(shù)方案2記載的發(fā)明,具有與技術(shù)方案1記載的發(fā)明同樣的構(gòu)成,其特征在于, 利用共生矩陣的14種特征量的計(jì)算方法的一部分或者全部作為求出所述特征量的多種方法。技術(shù)方案3記載的發(fā)明,是一種圖像解析裝置,其基于包含識(shí)別對象和所述識(shí)別 對象周圍的背景在內(nèi)的拍攝圖像的拍攝圖像數(shù)據(jù),進(jìn)行所述識(shí)別對象的識(shí)別,所述識(shí)別對 象的表面由特定的紋理組成,其特征在于,具有基準(zhǔn)特征量取得單元,其針對所述拍攝圖像中的僅由所述特定紋理組成的紋理區(qū) 域中的規(guī)定的單位區(qū)域,利用多種方法,求出作為基準(zhǔn)的紋理的特征量;比較特征量取得單元,其將所述拍攝圖像中的至少包含所述紋理區(qū)域以及所示紋 理區(qū)域周圍的背景在內(nèi)的提取區(qū)域,分割成與所述紋理區(qū)域的單位區(qū)域相同大小的單位區(qū) 域,對于各個(gè)所述單位區(qū)域,利用所述多種方法,求出特征量;一致度取得單元,其針對所述提取區(qū)域的各單位區(qū)域,針對所述各方法的每個(gè)特 征量求出與所述紋理區(qū)域的個(gè)別一致度,并求出分別將所述個(gè)別一致度加權(quán)并合成的合成
一致度;判定單元,其根據(jù)所述合成一致度的值,判定所述提取區(qū)域的各單位區(qū)域是識(shí)別 對象還是背景;邊界線取得單元,其從利用所述判別單元判別為識(shí)別對象的多個(gè)單位區(qū)域中,求 出所述提取區(qū)域中的識(shí)別對象和背景的邊界線;以及誤差檢測單元,其對所述拍攝圖像中的實(shí)際邊界線和由所述邊界線取得單元取得 的邊界線之間的誤差進(jìn)行檢測,通過一邊逐次變更針對所述個(gè)別一致度的加權(quán)模式,一邊反復(fù)由所述一致度取得 單元進(jìn)行所述合成一致度的取得、由所述判定單元進(jìn)行判定、由所述邊界線取得單元進(jìn)行 所述邊界線的取得以及由誤差檢測單元進(jìn)行誤差檢測,從而確定用于使所述誤差小于或等 于閾值或者使所述誤差最小的加權(quán)模式,按照加權(quán)模式,從拍攝圖像中對所述識(shí)別對象進(jìn)行識(shí)別。技術(shù)方案4記載的發(fā)明,具有與技術(shù)方案3記載的發(fā)明相同的構(gòu)成,并且,其特征 在于,利用共生矩陣的14種特征量的計(jì)算方法的一部分或者全部作為求出所述特征量的 多種方法。發(fā)明的效果技術(shù)方案1以及3記載的發(fā)明,通過從拍攝圖像數(shù)據(jù)中的識(shí)別對象物的紋理區(qū)域 中,利用多種方法取得特征量并合成,從特征量一致的單位區(qū)域中求出識(shí)別對象與背景的 邊界線,以使與實(shí)際邊界位置的誤差變小的方式反復(fù)嘗試,而確定與特征量的一致度有關(guān) 的加權(quán)模式。由此,根據(jù)基于識(shí)別對象的固有紋理的特征量,識(shí)別對象物,從而無論與背景 是否有亮度差,都可以有效地對識(shí)別對象進(jìn)行識(shí)別。另外,由于確定與多種方法相關(guān)的加權(quán)的適當(dāng)?shù)哪J?,所以排除各方法在識(shí)別精度上存在差異的影響,可以實(shí)現(xiàn)更加正確的識(shí)別,上述多種方法與紋理相關(guān)。技術(shù)方案2以及4記載的發(fā)明,由于作為用于取得紋理特征量的方法而采用確定 的共生矩陣的14種特征量的計(jì)算方法,所以可以更加有效地識(shí)別各種紋理的識(shí)別對象。


圖1是表示本實(shí)施方式所涉及的電子部件安裝裝置整體的俯視圖。圖2是表示電子部件安裝裝置的控制系統(tǒng)的框圖。圖3是圖像解析裝置的功能框圖。圖4是學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成處理的流程圖。圖5是表示在拍攝圖像數(shù)據(jù)的拍攝圖像內(nèi)設(shè)定的各種區(qū)域的說明圖。圖6(A)是表示紋理區(qū)域和單位區(qū)域關(guān)系的說明圖,圖6(B)是表示提取區(qū)域和單 位區(qū)域關(guān)系的說明圖。圖7(A)是表示單位區(qū)域的各像素中的亮度值例子的說明圖,圖7(B)是表示共生 矩陣中的變位的概念的說明圖,圖7 (C)是表示共生矩陣的說明圖。圖8是表示紋理區(qū)域的特征量的正態(tài)分布的線圖。圖9是表示特征量的誤差與一致度的關(guān)系的線圖。圖10是表示各單位區(qū)域是否存在焊劑的說明圖。圖11是將實(shí)際輪廓線和生成輪廓線重疊圖示的說明圖。圖12是表示實(shí)際搭載動(dòng)作時(shí)的拍攝圖像的例子的說明圖。
具體實(shí)施例方式(實(shí)施方式的整體構(gòu)成)基于圖1至圖12,說明本發(fā)明的實(shí)施方式。本實(shí)施方式表示下述例子將圖像解 析裝置10用于電子搭載裝置100中,該圖像解析裝置10用于對在拍攝圖像內(nèi)由特定的紋 理形成的識(shí)別對象物與背景進(jìn)行識(shí)別,本實(shí)施方式的目的是將電子部件的搭載位置即焊劑 圖案作為識(shí)別對象物進(jìn)行識(shí)別。(電子部件安裝裝置)電子部件搭載裝置100向基板搭載各種電子部件,作為電子部件的搭載單元,如 圖1所示,具有多個(gè)電子部件供給器101,它們對搭載的電子部件進(jìn)行供給;作為電子部 件供給部的供給器保持部102,其排列并保持多個(gè)電子部件供給器101 ;基板輸送單元103, 其向一定方向輸送基板;搭載作業(yè)部104,其用于相對于利用該基板輸送單元103設(shè)置在基 板輸送路徑中途的基板,進(jìn)行電子部件搭載作業(yè);作為部件保持單元的搭載頭106,其保持 吸附有電子部件的吸附嘴105,進(jìn)行電子部件的保持;作為搭載頭移動(dòng)單元的X-Y龍門架 107,其向規(guī)定范圍內(nèi)的任意位置驅(qū)動(dòng)輸送搭載頭106 ;作為拍攝單元的CXD照相機(jī)108,其 用于識(shí)別進(jìn)行電子部件搭載的焊劑圖案,搭載在搭載頭106上,進(jìn)行基板拍攝;以及控制裝 置120,其對電子部件搭載裝置100的各結(jié)構(gòu)進(jìn)行控制。圖像解析裝置10組裝在控制裝置120中,其目的是,為了搭載電子部件,從CXD照 相機(jī)108的基板拍攝圖像中識(shí)別焊劑圖案,將正確的位置信息反映在搭載頭106的定位動(dòng) 作中。
另外,在以下的說明中,將沿水平面互相正交的一個(gè)方向稱為X軸方向,將另一個(gè) 方向稱為Y軸方向,將垂直上下方向稱為Z軸方向?;遢斔蛦卧?03具有未圖示的輸送帶,利用該輸送帶,沿X軸方向輸送基板。另外,如上所述,在基板輸送單元103的基板輸送路徑的中途設(shè)置搭載作業(yè)部 104,其向基板搭載電子部件。基板輸送單元103,將基板輸送至搭載作業(yè)部104并停止,利 用未圖示的保持機(jī)構(gòu)進(jìn)行基板的保持。即,基板以由保持機(jī)構(gòu)保持的狀態(tài)進(jìn)行穩(wěn)定的電子 部件的搭載作業(yè)。搭載頭106設(shè)有吸附嘴105,其在前端部利用空氣吸引保持電子部件;Z軸電動(dòng) 機(jī)111 (參照圖2),其是在Z軸方向上驅(qū)動(dòng)該吸附嘴105的驅(qū)動(dòng)源;以及旋轉(zhuǎn)電動(dòng)機(jī)112 (參 照圖2),其是以Z軸方向?yàn)橹行?,對?jīng)由吸附嘴105保持的電子部件進(jìn)行旋轉(zhuǎn)驅(qū)動(dòng)的旋轉(zhuǎn)驅(qū) 動(dòng)源。另外,各吸附嘴105與真空發(fā)生源連接,通過在該吸附嘴105的前端部進(jìn)行吸氣, 從而進(jìn)行電子部件的吸附以及保持。S卩,利用上述構(gòu)造,在搭載作業(yè)時(shí),利用吸附嘴105的前端部從規(guī)定的電子部件供 給器101中吸附電子部件,在規(guī)定位置上使吸附嘴10朝向基板下降,并且使吸附嘴105旋 轉(zhuǎn),一邊調(diào)整電子部件的朝向,一邊進(jìn)行搭載作業(yè)。另外,上述的CXD照相機(jī)108搭載在搭載頭106上,通過利用X_Y龍門架107驅(qū)動(dòng) 搭載頭106,定位在基板的拍攝位置上。X-Y龍門架107具有Χ軸導(dǎo)軌107a,其向X軸方向引導(dǎo)搭載頭106的移動(dòng);兩根Y 軸導(dǎo)軌107b,它們將搭載頭106與該X軸導(dǎo)軌107a—起向Y軸方向引導(dǎo);X軸電動(dòng)機(jī)109 (參 照圖2),其是使搭載頭106沿X軸方向移動(dòng)的驅(qū)動(dòng)源;以及Y軸電動(dòng)機(jī)110(參照圖2),其 是經(jīng)由X軸導(dǎo)軌107使搭載頭106向Y軸方向移動(dòng)的驅(qū)動(dòng)源。并且,利用各電動(dòng)機(jī)109、110 的驅(qū)動(dòng),可以在兩根Y軸導(dǎo)軌107b間形成的大致整個(gè)區(qū)域內(nèi)輸送搭載頭106。另外,各電動(dòng)機(jī)通過由控制裝置120識(shí)別各自的旋轉(zhuǎn)量,控制成期望的旋轉(zhuǎn)量,從 而經(jīng)由搭載頭106進(jìn)行吸附嘴105和CXD照相機(jī)108的定位。另外,可以與電子部件的需要相對應(yīng),將上述供給器保持部102和搭載作業(yè)部104 均配置在由X-Y龍門架107形成的搭載頭106的可輸送區(qū)域內(nèi)。供給器保持部102具有多個(gè)沿X-Y平面的平坦部,在該平坦部上,沿X軸方向排列 并載置裝備有多個(gè)電子部件供給器101。CXD照相機(jī)108以從搭載頭106朝向下方的狀態(tài)被保持,通過從上方對基板進(jìn)行拍 攝,識(shí)別焊劑圖案。(控制裝置)圖2是表示電子部件搭載裝置100的控制系統(tǒng)的框圖。如圖2所示,控制裝置120 主要具有CPU 121,其進(jìn)行X-Y龍門架107的X軸電動(dòng)機(jī)109、Y軸電動(dòng)機(jī)110、在搭載頭106 中進(jìn)行吸附嘴105的升降的Z軸電動(dòng)機(jī)111、進(jìn)行吸附嘴105的旋轉(zhuǎn)的旋轉(zhuǎn)電動(dòng)機(jī)112、和 CCD照相機(jī)108的動(dòng)作控制,按照規(guī)定的控制程序執(zhí)行各種處理以及控制;ROM 122,其存儲(chǔ) 用于執(zhí)行各種處理以及控制的程序;RAM 123,其通過存儲(chǔ)各種數(shù)據(jù),成為各種處理的作業(yè) 區(qū)域;未圖示的I/F(接口),其實(shí)現(xiàn)CPU 121與各種設(shè)備的連接;操作面板124,其用于輸入 在各種設(shè)定和操作中所需的數(shù)據(jù);EEPROM 126,其存儲(chǔ)用于執(zhí)行各種處理以及控制的設(shè)定數(shù)據(jù);以及顯示器125,其顯示各種設(shè)定的內(nèi)容和后述的檢查結(jié)果等。另外,上述的各電動(dòng) 機(jī)109 112經(jīng)由未圖示的電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)器與控制裝置120連接。(圖像解析裝置)圖3是圖像解析裝置10的功能框圖。圖像解析裝置10的后述的各功能實(shí)際上通 過控制裝置120的CPU 121執(zhí)行規(guī)定的程序而實(shí)現(xiàn)。圖像解析裝置10具有主控制部11,其對整體進(jìn)行統(tǒng)一控制;圖像輸入部20,其 從CCD照相機(jī)108的輸出中取得拍攝圖像數(shù)據(jù);圖像分割部30,其基于拍攝圖像數(shù)據(jù),分割 成矩形的圖像區(qū)域;誤差測定點(diǎn)輸入部40,其將操作者利用操作面板124在拍攝圖像內(nèi)的 焊劑圖案和其背景的邊界線上指定的多個(gè)點(diǎn)設(shè)定為誤差測定點(diǎn);特征量提取部50,其提取 焊劑圖案的紋理的特征量;特征量合成部60,其決定用于將提取出的特征量進(jìn)行合成的后 述參數(shù),并對特征量進(jìn)行合成;以及誤差檢測部70,其檢測誤差測定點(diǎn)和輸出形狀的誤差 并進(jìn)行判定。根據(jù)上述結(jié)構(gòu),圖像解析裝置10在進(jìn)行電子部件的搭載動(dòng)作之前,預(yù)先執(zhí)行學(xué)習(xí) 數(shù)據(jù)生成處理,該學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成處理取得用于對焊劑圖案的特征量進(jìn)行合成的正確的參 數(shù),在搭載動(dòng)作時(shí),利用在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成處理中得到的參數(shù),根據(jù)CCD照相機(jī)108的拍攝圖 像,執(zhí)行識(shí)別焊劑圖案的處理。(學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成處理)下面,按照圖4的流程圖所示的處理順序,說明上述圖像解析裝置10進(jìn)行的焊劑 圖案的紋理的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成處理。首先,利用圖像輸入部20,由CXD照相機(jī)108進(jìn)行包含焊劑圖案在內(nèi)的基板的拍 攝,將該圖像作為拍攝圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)(步驟Si)。然后,由操作者進(jìn)行誤差測定點(diǎn)G的輸入,誤差測定點(diǎn)輸入部40進(jìn)行處理,記錄由 該輸入操作指定的圖像內(nèi)的位置(步驟S2)。圖5表示由CXD照相機(jī)108拍攝到的拍攝圖像,最外側(cè)的矩形區(qū)域Al表示拍攝圖 像的范圍,H表示拍攝到的焊劑圖案。由于焊劑的表面由焊劑所特有的粒狀紋理同樣地覆蓋,所以在電子部件的搭載動(dòng) 作時(shí),求出該紋理的特征量而與背景進(jìn)行識(shí)別,求出作為焊劑圖案H與背景的邊界線的輪 廓線R,進(jìn)行電子部件搭載。在該學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成處理中,為了取得用于從拍攝圖像中識(shí)別輪 廓線R所必要的正確參數(shù)(后述),基于在顯示裝置125中顯示出的拍攝圖像,操作者在視 覺上對輪廓線R進(jìn)行識(shí)別,將該輪廓線上的任意多個(gè)位置(在本例中為6個(gè))作為誤差測 定點(diǎn)G,從操作面板124例如利用光標(biāo)操作等進(jìn)行位置指定并輸入,在圖像解析裝置10中, 將輸入的誤差測定點(diǎn)G在拍攝圖像區(qū)域內(nèi)的位置坐標(biāo)存儲(chǔ)在RAM 123中。然后,由操作者進(jìn)行用于取得焊劑紋理的特征量的紋理區(qū)域A2的輸入,特征量提 取部50進(jìn)行處理,記錄由該輸入操作指定的區(qū)域的位置以及范圍(步驟S3)。該紋理區(qū)域A2沒有大小限制,但更加優(yōu)選形成為可以至少得到30個(gè)程度的后述 8X8像素的單位區(qū)域A3的范圍,另外,要求在紋理區(qū)域A2的區(qū)域內(nèi)不包含焊劑以外的部 分。S卩,與上述的誤差測定點(diǎn)G的輸入同樣地,基于在顯示裝置125中顯示的拍攝圖 像,操作者利用操作面板124例如通過利用光標(biāo)操作等對指定范圍的四角進(jìn)行位置指定并
8輸入,從而指定輸入紋理區(qū)域A2,在圖像解析裝置10中,將表示輸入的紋理區(qū)域A2在拍攝 圖像區(qū)域內(nèi)的位置以及范圍的坐標(biāo)存儲(chǔ)在RAM 123中。然后,特征量提取部50進(jìn)行處理,根據(jù)輸入的紋理區(qū)域A2取得紋理的圖像特征量 (步驟S4 基準(zhǔn)特征量取得工序)。在該處理中,特征量提取部50作為“基準(zhǔn)特征量取得單 元”起作用。在紋理的圖像特征量的取得中使用共生矩陣。所謂共生矩陣,是紋理特征量計(jì)算 中利用統(tǒng)計(jì)學(xué)進(jìn)行紋理特征計(jì)算的方法之一,利用以下定義的共生矩陣,可以對作為圖像 的空間紋理之一的對比度和局部一致性等14種要素求出特征量。首先,為了生成共生矩陣,如圖6(A)所示進(jìn)行下述處理利用水平方向分割線LH 和垂直方向分割線LV對上述的紋理區(qū)域A2進(jìn)行分割,切出8X8像素的正方形的單位區(qū)域 A3。如上所述,分割得到的單位區(qū)域A3的數(shù)量只要為30個(gè)程度(在圖中為48個(gè))就足夠。 如后所述,由于將基于各單位區(qū)域A3的特征量平均化并求出標(biāo)準(zhǔn)偏差,所以準(zhǔn)備30個(gè)(在 圖中為48個(gè))單位區(qū)域A3,在統(tǒng)計(jì)學(xué)上是充分的數(shù)量。并且,對于各單位區(qū)域A3分別生成共生矩陣。以圖7㈧所示的8X8的單位圖像A3為列進(jìn)行說明,如圖7(B)所示,從圖像的亮 度值i (形成32階灰度i = 0 31)的像素開始,在角度θ的方向上相距長度r的位移 δ = (r, θ )的像素的亮度值為j,以該概率P δ (i,j)為要素的圖7(C)所示的矩陣為共生 矩陣。另外,在本實(shí)施方式中,針對i行j列的要素,輸入在所述位移的情況下相對于亮度 值i的像素而亮度值成為j的像素的個(gè)數(shù)。另外,在本實(shí)施方式中,對于位移,在r = 1時(shí), 對于角度θ =0°和θ =180°這兩個(gè)方向生成一個(gè)共生矩陣。另外,同樣地,也生成θ =45 (225)、90 (270)、135 (315)的共生矩陣。并且,對于各單位區(qū)域A3的共生矩陣,利用下式⑴ (14)的計(jì)算式,計(jì)算出14 種特征量fi(i = 1 14)。另外,fi值為實(shí)數(shù),例如,fl =角二階矩,f2 =對比度,f3 =熵 等。眾所周知,fi值具有區(qū)別紋理的能力。由于對于上述紋理的特征量所表示的意義,在 “新編,畫像解析〃 > K寸,”、高木幹雄·下田陽久監(jiān)修”中詳細(xì)進(jìn)行說明,所以在這里省 略說明。
權(quán)利要求
一種由圖像解析裝置進(jìn)行的圖像解析方法,該圖像解析裝置基于包含識(shí)別對象和所述識(shí)別對象周圍的背景在內(nèi)的拍攝圖像的拍攝圖像數(shù)據(jù),進(jìn)行所述識(shí)別對象的識(shí)別,所述識(shí)別對象的表面由特定的紋理組成,其特征在于,具有基準(zhǔn)特征量取得工序,其針對所述拍攝圖像中的僅由所述特定紋理組成的紋理區(qū)域中的規(guī)定的單位區(qū)域,利用多種方法,求出作為基準(zhǔn)的紋理的特征量;比較特征量取得工序,其將所述拍攝圖像中的至少包含所述紋理區(qū)域以及所述紋理區(qū)域周圍的背景在內(nèi)的提取區(qū)域,分割為與所述紋理區(qū)域的單位區(qū)域相同大小的單位區(qū)域,對于各個(gè)所述單位區(qū)域,利用所述多種方法,求出特征量;一致度取得工序,其對于所述提取區(qū)域的各單位區(qū)域,針對所述各方法的每個(gè)特征量求出與所述紋理區(qū)域的個(gè)別一致度,并求出分別對所述個(gè)別一致度進(jìn)行加權(quán)并合成的合成一致度;判定工序,其根據(jù)所述合成一致度的值,判定所述提取區(qū)域的各單位區(qū)域是識(shí)別對象還是背景;邊界線取得工序,其從在所述判別工序中判別為識(shí)別對象的多個(gè)單位區(qū)域中,求出所述提取區(qū)域中的識(shí)別對象與背景的邊界線;以及誤差檢測工序,其對所述拍攝圖像中的實(shí)際的邊界線和在所述邊界線取得工序中取得的邊界線之間的誤差進(jìn)行檢測,通過一邊逐次變更針對所述個(gè)別一致度的加權(quán)模式,一邊反復(fù)進(jìn)行所述一致度取得工序、判定工序、邊界線取得工序以及誤差檢測工序,從而確定用于使所述誤差小于或等于閾值或使所述誤差最小的加權(quán)模式,按照所述加權(quán)模式,從所述拍攝圖像中對所述識(shí)別對象進(jìn)行識(shí)別。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像解析方法,其特征在于,利用共生矩陣的14種特征量的計(jì)算方法的一部分或者全部作為求出所述特征量的多 種方法。
3.一種圖像解析裝置,其基于包含識(shí)別對象和所述識(shí)別對象周圍的背景在內(nèi)的拍攝圖 像的拍攝圖像數(shù)據(jù),進(jìn)行所述識(shí)別對象的識(shí)別,所述識(shí)別對象的表面由特定的紋理組成,其 特征在于,具有基準(zhǔn)特征量取得單元,其針對所述拍攝圖像中的僅由所述特定紋理組成的紋理區(qū)域中 的規(guī)定的單位區(qū)域,利用多種方法,求出作為基準(zhǔn)的紋理的特征量;比較特征量取得單元,其將所述拍攝圖像中的至少包含所述紋理區(qū)域以及所示紋理區(qū) 域周圍的背景在內(nèi)的提取區(qū)域,分割成與所述紋理區(qū)域的單位區(qū)域相同大小的單位區(qū)域, 對于各個(gè)所述單位區(qū)域,利用所述多種方法,求出特征量;一致度取得單元,其針對所述提取區(qū)域的各單位區(qū)域,針對所述各方法的每個(gè)特征量 求出與所述紋理區(qū)域的個(gè)別一致度,并求出分別將所述個(gè)別一致度加權(quán)并合成的合成一致 度;判定單元,其根據(jù)所述合成一致度的值,判定所述提取區(qū)域的各單位區(qū)域是識(shí)別對象 還是背景;邊界線取得單元,其從利用所述判別單元判別為識(shí)別對象的多個(gè)單位區(qū)域中,求出所 述提取區(qū)域中的識(shí)別對象和背景的邊界線;以及誤差檢測單元,其對所述拍攝圖像中的實(shí)際邊界線和由所述邊界線取得單元取得的邊 界線之間的誤差進(jìn)行檢測,通過一邊逐次變更針對所述個(gè)別一致度的加權(quán)模式,一邊反復(fù)由所述一致度取得單元 進(jìn)行所述合成一致度的取得、由所述判定單元進(jìn)行判定、由所述邊界線取得單元進(jìn)行所述 邊界線的取得以及由誤差檢測單元進(jìn)行誤差檢測,從而確定用于使所述誤差小于或等于閾 值或者使所述誤差最小的加權(quán)模式,按照加權(quán)模式,從拍攝圖像中對所述識(shí)別對象進(jìn)行識(shí)別。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的圖像解析裝置,其特征在于,利用共生矩陣的14種特征量的計(jì)算方法的一部分或者全部作為求出所述特征量的多 種方法。
全文摘要
本發(fā)明提供一種圖像解析方法以及圖像解析裝置,其可以有效地識(shí)別對象物。針對紋理區(qū)域(A2)的單位區(qū)域(A3),利用多種方法求出特征量,針對提取區(qū)域(A4)的各單位區(qū)域(A5)同樣地求出特征量,求出對它們以各種方法進(jìn)行加權(quán)并合成的一致度,根據(jù)合成的一致度的值,識(shí)別提取區(qū)域的各單位區(qū)域是識(shí)別對象還是背景,按照該判定求出識(shí)別對象和背景的邊界線,求出在拍攝圖像中的實(shí)際的邊界線上的位置和由判定取得的邊界線的誤差,以使該誤差充分變小的方式逐次變更加權(quán)模式,從而實(shí)現(xiàn)優(yōu)化,按照優(yōu)化的加權(quán)模式,從拍攝圖像中對識(shí)別對象進(jìn)行識(shí)別。
文檔編號(hào)G06T7/00GK101996404SQ201010263170
公開日2011年3月30日 申請日期2010年8月20日 優(yōu)先權(quán)日2009年8月21日
發(fā)明者寺地隆, 橫瀬仁彥 申請人:Juki株式會(huì)社
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