[发明专利]图像处理装置

说明书

本发明提供一种不论对象物为何种形状均能够基于基准形状信息来以正确的位置、姿势检测图像中的对象物的图像处理装置。图像处理装置具备：结果获取部，其获取包括对象物的一个或多个输入图像，并获取将模型图案的特征点与从输入图像提取出的输入侧特征点进行比较而得到的检测结果；频率计算部，其获取模型图案与对象物的位置姿势不同的多个检测结果，针对模型图案的每个特征点计算在输入图像中检测到输入侧特征点的频率；以及特征点选择部，其基于由频率计算部计算出的频率来从模型图案所具有的多个特征点中选择出要关注的特征点。

技术领域

本发明涉及一种基于包括多个特征点的基准形状信息来从输入图像检测对象物的图像处理装置。

背景技术

以往，在从输入图像中检测特定的对象物的像的方法中，已知如下一种技术：进行将对象的图像与表示要确定的对象物的基准形状信息(被称作模型图案、模板等的信息)进行比较的匹配来从输入图像检测对象物。在匹配中，在特征量的一致度超过指定的水平(阈值)时判断为检测到对象物。

在特征量的匹配中，有使用包括多个特征点的特征点群的例子。在非专利文献1中，记载了一种从输入图像提取边缘点来作为构成模型图案的特征点的方法。边缘点是图像中的亮度变化大的点。一般来说是对象物的轮廓线的像的亮度梯度大，因此通过将边缘点用作特征量来进行对象物的轮廓线形状的匹配。例如，将从包括应检测的对象物的图像提取出的边缘点群作为模型图案进行存储，基于从由摄像装置获取到的输入图像提取出的边缘点群与模型图案的边缘点群的一致度来检测对象物。作为这类方法已知广义霍夫变换等。另外，除了利用边缘点的方法以外，作为公开了对构成模型图案的要素进行提取的方法的文献，有非专利文献2。在非专利文献2中记载了一种从输入图像提取SIFT特征点的方法。

在这种技术中，已知一种在模型图案中也关注具有特征的范围从而提高判定精度的方法，例如在专利文献1中记载了如下一种外观检查装置：在标准图像(日语：規範画像)中以包围标准图案的方式设定第一区域，并且在标准图像中设定使标准图案的位置和姿势特征化的第二区域。该外观检查装置通过从检查对象图像中搜索从第一区域提取出的特征来粗略地求出标准图案的位置和姿势，并通过从检查对象图像中搜索从第二区域提取出的特征来细致地求出标准图案的位置和姿势中的至少一方。

专利文献1：日本特开2017-96749号公报

非专利文献1：“计算机视觉”(David A.Forsyth(著),Jean Ponce(著)，大北刚(译)共立出版)2007.1

非专利文献2：“Object Recognition from Local Scale-Invariant Features”，David G.Lowe，Proc.of the International Conference on Computer Vision，Corfu(Sept.1999)

发明内容

发明要解决的问题

如果不考虑模型图案的一部分的具有特征的范围或特征点群，则有时无法正确地确定出图像中的对象物的位置。例如，在为图1所示那样的键槽形状的对象物100的情况下，槽101以外为圆形。因此，即使包括槽101的区域110的位置发生了偏移，也有可能基于槽101以外的部分的一致度而检测到对象物。另外，在为图2所示那样的在长的直线200的附近存在小的圆201的形状的情况下也是，即使直线200平行地发生了偏移而使得包含圆201的区域210发生了偏移，也有可能检测到偏移的状态来作为对象物。像这样，有可能基于特定的区域110、210的外侧的特征量的一致度而以位置、姿势错误的状态进行对象物的检测。另外，如图3所示，有时必须区别轮廓相同的2种对象物。在该情况下，虽然在第二对象物301中存在有第一对象物300中没有的圆302，但第一对象物300与第二对象物301的轮廓相同，因此检测结果为整体的一致度高。因而，难以不关注圆302而区别地检测出第一对象物300和第二对象物301。