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【発明の名称】 画像測定装置
【発明者】 【氏名】鵜戸 章平
【要約】 【課題】画像測定装置における境界付近の検出精度を容易に向上させること。

【解決手段】この画像測定装置は、カラー画像を各画素が３次元カラーベクトルとして表示できるパラメータからなる画像データに変換する手段と、変換された画像データを格納する手段と、画像データの中から抽出すべき範囲を指定する指定手段と、指定手段によって指定された範囲の格納手段に格納されたデータからカラーベクトルの変化量を求める手段とを備える。このカラーベクトルの変化量の最大値は、エッジあるいは画像取得手段と被写体との間の焦点距離を求めるのに用いられる。
【特許請求の範囲】
【請求項１】 カラー画像を各画素が３次元カラーベクトルとして表示できるパラメータからなる画像データに変換する手段と、変換された画像データを格納する手段と、画像データの中から抽出すべき範囲を指定する指定手段と、指定手段によって指定された範囲の格納手段に格納されたデータからカラーベクトルの変化量を求める手段とを備えることを特徴とする画像測定装置。
【請求項２】 前記カラーベクトルは、カラー画素のＲＧＢカラーモデルの赤色、緑色、青色成分を３次元のベクトル成分であることを特徴とする請求項１記載の画像測定装置。
【請求項３】 前記カラーベクトルは、カラー画素のＨＳＶカラーモデルの色相、彩度、明度を３次元のベクトル成分であることを特徴とする請求項１記載の画像測定装置。
【請求項４】 前記カラーベクトルは、カラー画素のＹＵＶカラーモデルの輝度、赤み、青みを３次元のベクトル成分であることを特徴とする請求項１記載の画像測定装置。
【請求項５】 前記カラーベクトルの変化量は、カラーベクトル変化量＝（（Ｒ１−Ｒ０）2 ＋（Ｇ１−Ｇ０）2 ＋（Ｂ１−Ｂ０）2 ）1/2で表され、Ｒ，Ｇ，Ｂはカラーベクトルを構成する異なる成分であり、添字は、各差分を求める画素データであることを特徴とする請求項２〜４記載の画像測定装置。
【請求項６】 前記カラーベクトルの変化量の最大値は、エッジを示していることを特徴とする請求項１〜５記載の画像測定装置。
【請求項７】 前記カラーベクトルの変化量の最大値は、画像取得手段と被写体との間の焦点距離を示していることを特徴とする請求項１〜５記載の画像測定装置。
【発明の詳細な説明】【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、画像測定装置に関し、たとえば、エッジ検出や焦点距離の検出のような境界検出を行う画像測定装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の画像処理装置においては、輪郭を検出するために、輝度情報によるしきい値もしくは画素間の微分により被測定物のエッジを検出することにより輪郭を検出している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、このような方法では、たとえば、輝度情報に基づいて被測定物のエッジを検出する場合、被測定物の中には境界付近の色が異なるけれども輝度が同じであるためエッジを検出できない場合がある。それ故、この発明の課題は、エッジのような境界の検出精度を従来よりも容易に向上させることができるようにした画像測定装置が提供される。
【０００４】
【課題を解決するための手段】このような課題を解決するために、この発明によれば、カラー画像を各画素が３次元カラーベクトルとして表示できるパラメータからなる画像データに変換する手段と、変換された画像データを格納する手段と、画像データの中から抽出すべき範囲を指定する指定手段と、指定手段によって指定された範囲の格納手段に格納されたデータからカラーベクトルの変化量を求める手段とを備えることを特徴とする画像測定装置が提供される。
【０００５】この場合、カラーベクトルは、カラー画素のＲＧＢカラーモデルの赤色、緑色、青色成分を３次元のベクトル成分であるか、カラー画素のＨＳＶカラーモデルの色相、彩度、明度を３次元のベクトル成分であるか、カラー画素のＹＵＶカラーモデルの輝度、赤み、青みを３次元のベクトル成分である。
【０００６】そして、この発明によって得られるカラーベクトルの変化量は、カラーベクトル変化量＝（（Ｒ１−Ｒ０）2 ＋（Ｇ１−Ｇ０）2 ＋（Ｂ１−Ｂ０）2 ）1/2で表される。ここで用いられるＲ，Ｇ，Ｂは、カラーベクトルを構成する異なる成分であり、添字は、各差分を求める画素データである。そして、この発明によって特徴づけられるカラーベクトルの変化量の最大値は、エッジあるいは画像取得手段と被写体との間の焦点距離を求めるのに用いられる。
【０００７】
【発明の実施の形態】図１は、この発明による画像測定機の一実施の形態を示しており、同図において、ビデオカメラ等のカラー画像取得手段１で取得した画像は、ビデオデコーダ等の画像データ変換手段２によって画像データに変換される。この画像データ変換手段２によって画像から変換された画像データは、たとえば図２のような構成の画素をアセンブルした画素データ構成であって、１画素は、赤成分（Ｒ）、緑成分（Ｇ）青成分（Ｂ）に分解されている。
【０００８】また、それぞれの成分（Ｒ，Ｇ，Ｂ）は、８ビット（２５６階調）からなり、全部で２４ビットで１画素データを構成するようになっている。そして、これらの画素で構成される画素データ変換手段２の出力である画像データは、画像データ格納手段３に格納される。
【０００９】ここで、図３を用いて画像構成を説明すると、画像は、横ｍ＋１列、縦ｎ＋１行（行、列いずれも”０”から始まるため、最後が、ｍもしくはｎになると、その総数はｍ＋１、ｎ＋１になるため）の画素で構成されており、１画素は、Ｐ（列、行）の表示で表わされる。たとえば、画像の左上端の画素はＰ (0,0)で表され、右下端の画素は、Ｐ (m,n)として表わされ、その結果、画像は図３のようにＰ (0,0)からＰ (m,n)の画素が整列して配列されていることになる。
【００１０】このような画像構成を考慮して、画素データ抽出座標指示手段４により境界あるいはエッジ検出のための抽出すべき画素範囲が座標に基づいて指示される。たとえば、図４の画素抽出範囲で示されるように、画像全範囲の中で水平な範囲を指定する場合には、抽出画素の行の左端と右端の座標が指示される。
【００１１】この画素データ抽出座標指示手段４の出力は、画素データ抽出座標生成手段５に送られ、ここで、指示された範囲に基づいて抽出される画素の座標が生成される。指示された範囲が図４に示されるような水平な範囲では、図５に斜線で示されるように、Ｐ (1,1)、Ｐ (2,1)、Ｐ (3,1)、Ｐ (4,1)・・・・の画素が選択される。そして、生成された範囲に含まれる画素数とそれらの画素の座標は画素データ抽出座標格納手段６へ順番に格納される。
【００１２】たとえば、Ｐ (1,1)の座標は、Ｘ (0)←１、Ｙ (0)←１、Ｐ (2,1)の座標は、Ｘ(1)←２、Ｙ (1)←１、Ｐ (3,1)の座標は、Ｘ (2)←３、Ｙ (2)←１、・・・・のようにＸとＹの配列に順番に格納される。なお、垂直および斜めの範囲についてもその両端の画素座標を指示することで抽出範囲を指示できることは容易に理解できるであろう。
【００１３】また、図１に戻って、エッジ検出手段７は、画素データ抽出座標格納手段６に格納された座標を元に、画像データ格納手段３から提供される画素データを抽出しながら、境界すなわちエッジ位置を検出する。
【００１４】このエッジ検出手段７の処理の概要を説明すると、１画素は、赤成分（Ｒ）、緑成分（Ｇ）、青成分（Ｂ）の値をパラメータとする３次元のカラーベクトルで表わされ、隣の画素のカラーベクトルとの変化量が最大の画素位置を境界すなわちエッジ個所とする。
【００１５】図６は、エッジ検出手段７の処理を示すフローチャートである。以下エッジ検出手段７の処理についてこのフローチャートのステップ７２〜８７を用いて詳細に説明する。
【００１６】まず、ステップ７２において、カラーベクトルの変化量の最大を格納する変数ＭＡＸを初期化して「０」にする。ついで、ステップ７３において、カラーベクトルの変化量の最大の位置または番号（ＭＡＸ ＩＮＤＥＸ）を初期化して「-1」にする。つぎにステップ７４に移る。ステップ７４で変数ｉを「０」とし、ステップ７５から８６までのループ処理に移る。
【００１７】これらのステップ７５〜８５に示される処理は、抽出データ数から１だけ引いた回数だけ繰り返される。ステップ７５においては、画像データ抽出座標格納手段６に格納されている座標データＸ(i) ，Ｙ(i) に基づいて画像データ格納手段３から１画素Ｐ (Ｘ(i) ，Ｙ(i))が抽出される。そして、ステップ７６において、赤成分（Ｒ）、緑成分（Ｇ）、青成分（Ｂ）に分解され、これらの成分がエッジ検出手段７に内蔵されたレジスタ（Ｒ0,Ｇ0,Ｂ0 ）に代入される。
【００１８】つぎに、ステップ７７において、所定の係数（ＫR ，ＫG ，ＫB ）を上述した各成分Ｒ0,Ｇ0,Ｂ0 にそれぞれに乗算される。通常これらの係数（ＫR ，ＫG ，ＫB ）は、人間の輝度感度と一致させるようにＫR ＝0.30，ＫG ＝0.59，ＫB ＝0.11の値が用いられる。これでカラーベクトル（Ｒ0,Ｇ0,Ｂ0 ）が求められる。このカラーベクトルと各成分との関係は、図７に示される。
【００１９】図６のステップ７８〜８０は、隣接する次の画素、すなわちＸ，Ｙ配列の（ｉ＋１）の位置にあるＰ（Ｘ（ｉ＋１），Ｙ（ｉ＋１））について同じようなカラーベクトルを求める処理である。そして、ステップ７９において得られたカラーベクトルの各成分の値（Ｒ1,Ｇ1,Ｂ1 ）に所定の係数（ＫR ，ＫG ，ＫB ）が掛け合わされ（ステップ８０）、それによって得られた値が再度レジスタ（Ｒ1 ，Ｇ1 ，Ｂ1 ）に格納される。図８は、このカラーベクトルと各成分との関係を示している。
【００２０】次に、ステップ８１〜８４を用いてカラーベクトルの変化量Ｄを求める。図９は、カラーベクトルの変化を示す。本来ならば、下式でその変化を求めるが、全画素から変化量が最大値の位置を求めるだけであり、演算時間の短縮のためステップ８１のように平方根を採らずに値を求める。
カラーベクトル変化量Ｄ＝（（Ｒ１−Ｒ０）2 ＋（Ｇ１−Ｇ０）2 ＋（Ｂ１−Ｂ０）2 ）1/2Ｒ0 ：座標Ｐ（Ｘ（i)，Ｙ(i))の赤成分Ｒ1 ：隣接画素座標Ｐ（Ｘ（ｉ＋１），Ｙ（ｉ＋１))の赤成分Ｇ0 ：座標Ｐ（Ｘ（i)，Ｙ(i))の緑成分Ｇ1 ：隣接画素座標Ｐ（Ｘ（ｉ＋１），Ｙ（ｉ＋１))の緑成分Ｂ0 ：座標Ｐ（Ｘ（i)，Ｙ(i))の青成分Ｂ1 ：隣接画素座標Ｐ（Ｘ（ｉ＋１），Ｙ（ｉ＋１))の青成分【００２１】ステップ８２〜８４は、抽出された全画素からカラーベクトルの変化量の最大（ＭＡＸ）を求め、その位置（何番目）の画素であるか求める処理である。抽出された全画素について上述した処理を行ない、エッジ検出手段７は最後に得られた最大値の画素座標、すなわちＸ（ＭＡＸ ＩＮＤＥＸ），Ｙ（ＭＡＸＩＮＤＥＸ）を出力する。この座標は、エッジ座標表示手段８で表示される。
【００２２】なお、上述した実施の形態１においては、Ｒ，Ｇ，Ｂの色成分を用いたけれども、ＨＳＶカラーモデルの色相、彩度、明度をベクトル成分としても上述した処理と同様のステップを経て処理され、同様の効果が得られることになる。また、ＹＵＶカラーモデルの輝度、赤み、青みをベクトル成分としても同様であることはもちろんである。
【００２３】実施の形態２焦点位置検出装置に応用した実施例の構成が図１０に示される。同図において、ビデオカメラ等のカラー画像取得手段１は、被測定物の直上に上下方向に移動可能に配置されている。
【００２４】まず、ビデオカメラ等のカラー画像取得手段１で取得した画像は、ビデオデコーダ等の画像データ変換手段２によって画像データに変換される。この画像データ変換手段２によって画像から変換された画像データは、前述した実施の形態１と同様に、図２のような構成の画素をアセンブルした画素データ構成であって、１画素は、赤成分（Ｒ）、緑成分（Ｇ）、青成分（Ｂ）に分解されている。
【００２５】また、それぞれの成分（Ｒ，Ｇ，Ｂ）は、８ビット（２５６階調）からなり、全部で２４ビットで１画素データを構成するようになっている。そして、これらの画素で構成される画素データ変換手段２の出力である画像データは、画像データ格納手段３に格納される。
【００２６】これらの画素で構成される画像データの画素構成は、実施の形態１に同じであり、この画素構成に基づいて焦点範囲指示手段１０１に基づいて抽出する画素範囲を指示する。この指示は、図１１の焦点範囲で示すように、矩形範囲の左上端の座標（Ｘ S ，Ｙ S ）と右下端の座標（Ｘ E ，Ｙ E ）を特定することによって行われる。
【００２７】指示された矩形範囲に基づいて、カラーベクトル変化量最大検出手段１０２は、画像データ格納手段３から画像データを抽出しながらカラーベクトル変化量の最大値を検出する。図１２は、Ｘ S ＝１，Ｙ S ＝１，Ｘ E ＝４，Ｙ E ＝４とした場合の抽出される画素を示した図であり、斜線部が抽出される画素を示している。
【００２８】図１３は、カラーベクトル変化量最大検出手段１０２の処理を示すフローチャートである。以下にカラーベクトル変化量最大検出手段１０２の処理をフローチャートのステップ１３１〜１６２を用いて詳細に説明する。
【００２９】以下の処理においては、１画素の赤成分（Ｒ）、緑成分（Ｇ）、青成分（Ｂ）の値をパラメータとする３次元のカラーベクトルが用いられる。図１４は、対象画素Ｐ（ｉ，ｊ）に対しカラーベクトル変化量を求める画素を示した。対象画素からのカラーベクトルの変化量をそれぞれ演算し、そのうち最大の値を対象画素の変化量とする。最終的には、矩形範囲全体からカラーベクトルの変化量の最大値（ＭＡＸ）を求め出力する。
【００３０】以下カラーベクトル変化量最大検出手段の処理についての詳細を説明する。まず、ステップ１３１において、カラーベクトルの変化量の最大を格納する変数ＭＡＸを「０」に初期化する。ついで、ステップ１３２において、「Ｙ S 」が jレジスタに格納され、ステップ１３３において、「Ｘ S+1 」がｉのレジスタに格納される。ステップ１３２，１３３および１５８，１５９，１６０，１６１は、ループ処理であり、指示された矩形範囲についてステップ１３４〜１５７までの処理を繰り返す。
【００３１】ステップ１３４においては、画像データ格納手段３から対象１画素Ｐ（ｉ，ｊ）が抽出され、ステップ１３５において、抽出された対象画素が赤成分（Ｒ）、緑成分（Ｇ）青成分（Ｂ）に分解され、それぞれの成分はＲ，Ｇ，Ｂがレジスタに格納される。
【００３２】ステップ１３６においては、所定の係数ＫR ，ＫG ,ＫB がＲ，Ｇ，Ｂのそれぞれに乗算され、それらの値Ｒ（０），Ｇ（０），Ｂ（０）に代入される。通常これらの係数（ＫR ，ＫG ,ＫB ）は、人間の輝度感度と一致させるようにＫR＝0.30，ＫG ＝0.59，ＫB ＝0.11を用いている。これでカラーベクトル（Ｒ（０），Ｇ（０），Ｂ（０））が求められる。
【００３３】ステップ１３７〜１３９は、右隣の画素Ｐ（ｉ＋１，ｊ）について同じようにカラーベクトル（Ｒ（１），Ｇ（１），Ｂ（１））を求める処理である。また、ステップ１４０〜１４２は、左下隣の画素Ｐ（ｉ−１，ｊ＋１）について同じようにカラーベクトル（Ｒ（２），Ｇ（２），Ｂ（２））を求める処理である。ステップ１４３〜１４５は、下隣の画素Ｐ（ｉ，ｊ＋１）について同じようにカラーベクトル（Ｒ（３），Ｇ（３），Ｂ（３））を求める処理である。さらに、ステップ１４６〜１４８は、右下隣の画素Ｐ（ｉ＋１，ｊ＋１）について同じようにカラーベクトル（Ｒ（４），Ｇ（４），Ｂ（４））を求める処理である。
【００３４】ステップ１４９〜１５５は、隣接する画素のうちカラーベクトルの変化量の最大を求める処理である。カラーベクトル変化量は、本来ならば下式でその変化を求めるが、実施の形態１と同様に演算時間の短縮のため、ステップ１５１のように変化量の二乗を求める。
【００３５】カラーベクトル変化量Ｄ＝（（Ｒ１−Ｒ０）2 ＋（Ｇ１−Ｇ０）2 ＋（Ｂ１−Ｂ０）2 ）1/2Ｒ0 ：対象画素の赤成分Ｒ1 ：隣接画素の赤成分Ｇ0 ：対象画素の緑成分Ｇ1 ：隣接画素の緑成分Ｂ0 ：対象画素の青成分Ｂ1 ：隣接画素の青成分ＭＡＸ Ｐに、対象画素に対する最大変化量が格納される。
【００３６】ステップ１５６，１５７は、矩形範囲についてカラーベクトルの変化量の最大を求める処理である。変数ＭＡＸに最大値が代入される。矩形範囲全体について処理が終了したら、ステップ１６２において、カラーベクトルの変化量の最大を出力する。
【００３７】なお、この実施の形態２において、焦点位置は、焦点位置検出手段１０３によってカラー画像取得手段１をステージ１０６に垂設された支持ガイド１０７に沿って駆動手段１０５を上下移動させ、位置検出手段１０４と先のカラーベクトル変化量最大検出手段１０２から得られる値に基づいて焦点位置を検出する。通常カラーベクトル変化量最大値と垂直位置の関係は、図１５のようになっており、カラーベクトル変化量最大値の最上点を焦点位置とする。
【００３８】なお、上述した実施の形態２においては、Ｒ，Ｇ，Ｂの色成分を用いたけれども、ＨＳＶカラーモデルの色相、彩度、明度をベクトル成分としても上述した処理と同様のステップを経て処理され、同様の効果が得られることになる。また、ＹＵＶカラーモデルの輝度、赤み、青みをベクトル成分としても同様であることは勿論である。
【００３９】
【発明の効果】以上述べたように本発明による画像測定装置を用いれば、カラー画像を各画素が３次元カラーベクトルとして表示できるパラメータからなる画像データに変換する手段と、変換された画像データを格納する手段と、画像データの中から抽出すべき範囲を指定する指定手段と、指定手段によって指定された範囲の格納手段に格納されたデータからカラーベクトルの変化量を求める手段とを備え、このような構成にすることにより、エッジを検出するための境界検出精度を容易に向上させることができる。
【出願人】 【識別番号】０００１３７６９４
【氏名又は名称】株式会社ミツトヨ
【出願日】 平成１１年１月１８日（１９９９．１．１８）
【代理人】
【公開番号】 特開２０００−２０５８４３（Ｐ２０００−２０５８４３Ａ）
【公開日】 平成１２年７月２８日（２０００．７．２８）
【出願番号】 特願平１１−８６９６