JP2007140729A - Method and apparatus for detecting the position and orientation of an article - Google Patents
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Abstract
【課題】画像から目的とする物品の位置と姿勢を精密かつ確実に検出でき、かつFAなどに適用可能な高速処理ができる物品の位置及び姿勢を検出する方法および装置を提供する。
【解決手段】複数の同一物品1が同一平面上に並んだ画像3を撮像し、画像から物品の位置及び姿勢9を検出する。物品の形状データ4から画像上の物品の輪郭を示すテンプレート5を生成するテンプレート生成処理S1と、画像から物品の形状を強調した二値のエッジ画像6を作成するエッジ強調処理S2と、テンプレートとエッジ画像のベクトル相関により物品候補データ7を作成する粗サーチ処理S3と、エッジ画像からエッジを構成する線分データ8を作成する線分近似処理S4と、物品候補データと線分データから線分探索により物品の正確な位置と姿勢9を決定する精密サーチ処理S5とからなる。
【選択図】図2
A method and apparatus for detecting the position and orientation of an article that can accurately and reliably detect the position and orientation of a target article from an image and that can perform high-speed processing applicable to an FA or the like.
An image 3 in which a plurality of identical articles 1 are arranged on the same plane is captured, and the position and posture 9 of the article are detected from the images. Template generation processing S1 for generating a template 5 indicating the outline of an article on the image from the shape data 4 of the article, edge enhancement processing S2 for generating a binary edge image 6 in which the shape of the article is emphasized from the image, and a template A rough search process S3 for creating article candidate data 7 based on vector correlation of edge images, a line segment approximation process S4 for creating line segment data 8 constituting an edge from an edge image, and a line segment from article candidate data and line segment data It consists of a fine search process S5 for determining the exact position and posture 9 of the article by searching.
[Selection] Figure 2
Description
本発明は、物品の位置及び姿勢を検出する方法および装置に関する。 The present invention relates to a method and apparatus for detecting the position and orientation of an article.
画像上の物品の位置や姿勢を検出する手段としてテンプレートマッチングや領域分割法などが知られている。
テンプレートマッチングは、図6に模式的に示すように、位置(x,y)から開始されるテンプレートと同じ大きさの局所領域Sx,yを順にずらしながら、テンプレート画像Gi,jと探索画像Fi,jの相関値Mx,yを計算し、相関値が最も高い位置(x,y)をテンプレートが発見された位置として出力するものである。
また、領域分割法は、画像を領域分割して領域ごとの特徴から物品位置を推定するものである。
As means for detecting the position and posture of an article on an image, template matching, a region division method, and the like are known.
As schematically shown in FIG. 6, the template matching is performed by sequentially shifting the local areas Sx, y having the same size as the template starting from the position (x, y), while sequentially shifting the template image Gi, j and the search image Fi, The correlation value Mx, y of j is calculated, and the position (x, y) with the highest correlation value is output as the position where the template is found.
The area division method estimates an article position from a feature for each area by dividing an image into areas.
さらに、テンプレートマッチングや領域分割法と関連して種々の画像処理法が既に提案されている(例えば特許文献1〜5)。
特許文献1の「画像処理装置」は、領域分割後に各領域の特徴でマッチングを行うものである。
特許文献2の手段も、特許文献1と同様、領域分割後に各領域の特徴でマッチングを行うものである。
特許文献3の「画像認識による計算方法および記憶媒体」は、物体の重心をおおまかに求めた後、重心を中心にテンプレートを回転させる回転サーチに関するものである。
特許文献4の「物品の位置検出方法およびその装置」は、物品の二次元見え方モデルを準備しておき、その特徴部とステレオ視の各画像のマッチングを行うことで三次元位置を検出するものである。
特許文献5の「画像処理装置」は、回転粗テンプレートを用いて三値化画像を対象にテンプレートマッチングを行い、その後、部分テンプレートを用いて精密サーチを行うものである。
Furthermore, various image processing methods have already been proposed in connection with template matching and region division methods (for example,
The “image processing apparatus” of
Similarly to
The “calculation method and storage medium based on image recognition” of
The “image processing apparatus” in
上述したテンプレートマッチングは処理時間が長く、特に、画面上の物品の姿勢が不明なとき大幅に処理時間が長くなる。このため、FAなど高速処理が要求される分野に適用することは難しい。
また、領域分割手段は、物品位置の推定は比較的高速だが、領域分割手段は領域分割自体に失敗すると適切な結果が得られない問題点があった。
The template matching described above takes a long processing time, particularly when the posture of the article on the screen is unknown. For this reason, it is difficult to apply to fields where high-speed processing is required, such as FA.
In addition, although the area dividing unit is relatively fast in estimating the article position, there is a problem that an appropriate result cannot be obtained if the area dividing unit fails in the area dividing itself.
本発明は上述した種々の問題点を解決するために創案されたものである。すなわち、本発明の目的は、画像から目的とする物品の位置と姿勢を精密かつ確実に検出でき、かつFAなどに適用可能な高速処理ができる物品の位置及び姿勢を検出する方法および装置を提供することにある。 The present invention has been made to solve the various problems described above. That is, an object of the present invention is to provide a method and apparatus for detecting the position and orientation of an article that can accurately and reliably detect the position and orientation of the target article from an image, and that can perform high-speed processing applicable to an FA or the like. There is to do.
本発明によれば、複数の同一物品が同一平面上に並んだ画像を撮像し、該画像から物品の位置及び姿勢を検出する方法であって、
前記物品の形状データから前記画像上の物品の輪郭を示すテンプレートを生成するテンプレート生成処理と、
前記画像から物品の形状を強調した二値のエッジ画像を作成するエッジ強調処理と、
前記テンプレートとエッジ画像のベクトル相関により物品候補データを作成する粗サーチ処理と、
前記エッジ画像からエッジを構成する線分データを作成する線分近似処理と、
前記物品候補データと線分データから線分探索により物品の正確な位置と姿勢を決定する精密サーチ処理と、を有する、ことを特徴とする物品の位置及び姿勢を検出する方法が提供される。
According to the present invention, a method of capturing an image in which a plurality of identical articles are arranged on the same plane and detecting the position and orientation of the article from the images,
A template generation process for generating a template indicating the outline of the article on the image from the shape data of the article;
Edge enhancement processing for creating a binary edge image in which the shape of the article is enhanced from the image;
A rough search process for creating article candidate data by vector correlation between the template and the edge image;
Line segment approximation processing for creating line segment data constituting an edge from the edge image;
There is provided a method for detecting the position and orientation of an article, comprising: a precise search process for determining an accurate position and orientation of an article by line search from the article candidate data and line segment data.
本発明の好ましい実施形態によれば、前記テンプレートは、物品の形状データを基に前記画像と同一スケールの輪郭を示す閉じた折線又は曲線であり、図心を中心に回転させた複数の輪郭線から構成される。 According to a preferred embodiment of the present invention, the template is a closed fold line or curve showing an outline of the same scale as the image based on the shape data of the article, and a plurality of outlines rotated about the centroid. Consists of
また、前記粗サーチ処理において、エッジ画像からテンプレートによるベクトル相関値を求め、該ベクトル相関値が所定の閾値より大きい画像上の位置と姿勢を物品候補データとする。 In the coarse search process, a vector correlation value based on a template is obtained from the edge image, and a position and orientation on the image in which the vector correlation value is greater than a predetermined threshold value are used as article candidate data.
また、前記精密サーチ処理において、物品候補データの近傍に位置する線分データから線分探索により物品の正確な位置と姿勢を精密に検出する。 In the precise search process, the accurate position and orientation of the article are accurately detected by line segment search from line segment data located in the vicinity of the article candidate data.
また、本発明によれば、複数の同一物品が同一平面上に並んだ画像を撮像し、該画像から物品の位置及び姿勢を検出する装置であって、
前記画像を撮像する撮像装置と、前記画像を画像処理する画像処理装置とを備え、
該画像処理装置は、
前記物品の形状データから前記画像上の物品の輪郭を示すテンプレートを生成するテンプレート生成処理と、
前記画像から物品の形状を強調した二値のエッジ画像を作成するエッジ強調処理と、
前記テンプレートとエッジ画像のベクトル相関により物品候補データを作成する粗サーチ処理と、
前記エッジ画像からエッジを構成する線分データを作成する線分近似処理と、
前記物品候補データと線分データから線分探索により物品の正確な位置と姿勢を決定する精密サーチ処理と、を実行する、ことを特徴とする物品の位置及び姿勢を検出する装置が提供される。
In addition, according to the present invention, an apparatus that captures an image in which a plurality of identical articles are arranged on the same plane and detects the position and orientation of the article from the images,
An imaging device that captures the image; and an image processing device that performs image processing on the image;
The image processing apparatus includes:
A template generation process for generating a template indicating the outline of the article on the image from the shape data of the article;
Edge enhancement processing for creating a binary edge image in which the shape of the article is enhanced from the image;
A rough search process for creating article candidate data by vector correlation between the template and the edge image;
Line segment approximation processing for creating line segment data constituting an edge from the edge image;
An apparatus for detecting the position and orientation of an article is provided, which performs a precise search process for determining an accurate position and orientation of an article by line segment search from the article candidate data and line segment data. .
上記本発明の方法及び装置によれば、 物品の形状データからテンプレート生成処理により画像上の物品の輪郭を示すテンプレートを生成するので、ごく単純な形状データからテンプレートを自動作成できる。これにより、ユーザにテンプレート登録の負担をかけることなく、数多くの物品に対応できる。 According to the method and apparatus of the present invention, since a template indicating the outline of an article on an image is generated from the article shape data by template generation processing, the template can be automatically created from very simple shape data. Thereby, it can respond to many articles | goods, without putting the burden of template registration to a user.
また、テンプレートとエッジ画像のベクトル相関により物品候補データを作成する粗サーチ処理により、画面全体を少ない処理量でサーチでき、かつこれにより、見落しのない高速な探索を実施できる。 In addition, the rough search process for creating article candidate data based on the vector correlation between the template and the edge image allows the entire screen to be searched with a small amount of processing, thereby enabling a high-speed search without oversight.
物品候補データと線分データから線分探索により物品の正確な位置と姿勢を決定する精密サーチ処理により、粗サーチの結果得られた物品候補位置近傍に、線分探索処理を加えることで、物品の位置と姿勢を精密に検出できる。
従って、本発明の手段により、高速かつ精密に物品を抽出する画像処理装置を実現することができる。
By adding a line search process to the vicinity of the article candidate position obtained as a result of the coarse search, a precise search process that determines the exact position and orientation of the article by line search from the article candidate data and line segment data. Can accurately detect the position and posture.
Therefore, an image processing apparatus for extracting an article at high speed and accurately can be realized by the means of the present invention.
以下、本発明の好ましい実施形態を図面を参照して説明する。なお、各図において共通する部分には同一の符号を付し、重複した説明を省略する。 Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In addition, the same code | symbol is attached | subjected to the common part in each figure, and the overlapping description is abbreviate | omitted.
図1は、本発明の装置の全体構成図である。この図に示すように、本発明の装置は、 複数の同一物品1が同一平面上に並んだ画像3を撮像する撮像装置12と、撮像した画像3を画像処理する画像処理装置14とを備える。
FIG. 1 is an overall configuration diagram of an apparatus according to the present invention. As shown in the figure, the apparatus of the present invention includes an
物品1はこの例ではパレット2の上に積層されている。本発明の装置は、パレット上の物品のうち、最上段の物品のみを対象とし、画像3から最上段の物品の位置及び姿勢を検出するものである。
The
撮像装置12は、例えばデジタル画像が取得できるデジタルスチールカメラ又はデジタルビデオカメラである。なお、これらのカメラは、少なくとも最上段の物品すべてを撮像でき、かつ各物品を識別できる分解能を有する。
撮像装置12は、物品までの距離を検出できるように、一定の間隔を隔てたステレオカメラとすることもできる。なお本発明は、最上段の物品をその他の物品と識別する手法について特に限定しない。
The
The
画像処理装置14は、この例では画像処理PC(コンピュータ)であり、ホストコンピュータ15、ケース情報データベース16とLANで接続されている。ケース情報データベース16には、物品の形状データが予め入力されている。
In this example, the
画像処理装置14は、撮像装置12で撮像した画像から、物品までの距離等を基準にして最上段の物品以外の画像を消去する。次いで、本発明の画像処理装置14は、後述するテンプレート生成処理、エッジ強調処理、粗サーチ処理、線分近似処理、及び精密サーチ処理を実行する。
The
図2は、本発明の方法の全体フロー図であり、図3は、本発明の方法の模式図である。本発明の方法は、複数の同一物品1が同一平面上に並んだ画像3を撮像し、この画像3から物品の位置及び姿勢を検出する方法である。図3Aのような物品の画像3は、最上段の物品およびその近傍を抽出することで図3Bのような画像となる。
FIG. 2 is an overall flow diagram of the method of the present invention, and FIG. 3 is a schematic diagram of the method of the present invention. The method of the present invention is a method of capturing an
図2において、本発明の方法は、テンプレート生成処理S1、エッジ強調処理S2、粗サーチ処理S3、線分近似処理S4及び精密サーチ処理S5からなる。 In FIG. 2, the method of the present invention comprises a template generation process S1, an edge enhancement process S2, a rough search process S3, a line segment approximation process S4, and a fine search process S5.
テンプレート生成処理S1では、物品1の形状データ4から画像3上の物品の輪郭を示すテンプレート5(図3D参照)を生成する。
エッジ強調処理S2では、画像3から物品の形状を強調した二値のエッジ画像6(図3C参照)を作成する。
粗サーチ処理S3では、テンプレート5とエッジ画像6のベクトル相関により物品候補データ7を作成する。
線分近似処理S4では、エッジ画像6からエッジを構成する線分データ8を作成する。
精密サーチ処理S5では、図3Eに示すように、物品候補データ7と線分データ8から線分探索により物品の正確な位置と姿勢9を決定する。
In the template generation process S1, a template 5 (see FIG. 3D) indicating the outline of the article on the
In the edge enhancement processing S2, a binary edge image 6 (see FIG. 3C) in which the shape of the article is enhanced is created from the
In the coarse search process S3, the
In the line segment approximation process S4,
In the precise search process S5, as shown in FIG. 3E, an accurate position and
図4は、本発明におけるベクトル相関の説明図である。
ベクトル相関は、二値画像(エッジ画像)中から、テンプレートと類似した幾何形状の位置を探索する手法の1つである。そのアルゴリズムの概要は以下のとおり。
(1) 探索したいテンプレート画像(例として図4A)の輪郭位置を始点とし、図形の重心等の一点(図4A中の点C)を終点とするベクトルを作成する(図4B)。
(2) 探索を行うエッジ画像と同じサイズの投票画像を準備する。投票画像とは、画素の値が整数であり、後に示す投票作業の結果を累積的に保存するためのものである。また、投票画像の初期値は0としておく。
(3) 探索を行うエッジ画像中の、エッジのある画素上(図4C中の点P)において、(1)で作成した複数本のベクトルの始点を点Pとして、すべてのベクトルを配置する(図4C)。
(4) 配置したベクトルの終点位置を投票位置とし、その位置に対応する投票画像上の画素に投票(画素値に1を加算)していく。
(5) (3)〜(4)の作業を、探索を行うエッジ画像上のすべてのエッジ位置について行う。
(6) 投票終了後の投票マップにおける、値の最も大きな(投票数ウォータジェットの最も多い)画素位置が、テンプレート画像の(1)で与えた重心などの一点の位置に対応する。
(7) 探索を行うエッジ画像上に複数の探索対象図形が存在する場合には、投票数の多いピーク部が複数発生する。それらは、物品候補位置に対応する。
FIG. 4 is an explanatory diagram of vector correlation in the present invention.
Vector correlation is one of the techniques for searching for a position of a geometric shape similar to a template from a binary image (edge image). The outline of the algorithm is as follows.
(1) Create a vector starting from the contour position of the template image to be searched (for example, FIG. 4A) and ending at one point (point C in FIG. 4A) such as the center of gravity of the figure (FIG. 4B).
(2) Prepare a voting image having the same size as the edge image to be searched. The voting image has a pixel value that is an integer, and is used for cumulatively storing the results of voting operations described later. The initial value of the voting image is set to 0.
(3) On the edge image (point P in FIG. 4C) in the edge image to be searched, all the vectors are arranged with the point P as the start point of the plurality of vectors created in (1) ( FIG. 4C).
(4) The end point position of the arranged vector is set as a voting position, and voting is performed on the pixels on the voting image corresponding to the position (1 is added to the pixel value).
(5) The operations (3) to (4) are performed for all edge positions on the edge image to be searched.
(6) The pixel position having the largest value (the largest number of voted water jets) in the voting map after the voting ends corresponds to the position of one point such as the center of gravity given in (1) of the template image.
(7) When there are a plurality of search target figures on the edge image to be searched, a plurality of peak portions with a large number of votes are generated. They correspond to the article candidate positions.
粗サーチ処理S3において、このベクトル相関値が所定の閾値より大きい画像上の位置と姿勢を物品候補データ7とする。例えば、上記の例で、総和Sが8又は8に近い場合には、テンプレート5と画像3上の図がほぼ一致していることになる。
In the coarse search process S3, the position and orientation on the image in which the vector correlation value is larger than a predetermined threshold value are set as the
上述した粗サーチ処理S3を画像3上の任意の点に対して走査して全画面について行うことにより、画像上に存在するテンプレート5と一致するすべての物品候補データを検出することができる。
また、この操作を図4Aに示した複数のテンプレートについて行うことにより、テンプレートが回転した状態の物品候補データをすべて検出することができる。
また、上述したように、粗サーチ処理S3では、ベクトル相関値を用い、そのマッチングを複数の点についてのみ行うので、画面全体を少ない処理量でサーチでき、かつこれにより、見落しのない高速な探索を実施でき、FAなどに適用可能な高速処理ができる。
By scanning the above-described rough search process S3 for an arbitrary point on the
Further, by performing this operation for a plurality of templates shown in FIG. 4A, all the article candidate data in a state where the templates are rotated can be detected.
Further, as described above, in the coarse search process S3, since the vector correlation value is used and matching is performed only for a plurality of points, the entire screen can be searched with a small amount of processing, and thereby, a high-speed that is not overlooked. Search can be performed, and high-speed processing applicable to FA and the like can be performed.
図5は本発明における線分探索の説明図である。
線分近似処理S4において、エッジ画像6からエッジを構成する線分データ8を作成する。
精密サーチ処理S5では、図5に示すように、物品候補データ7を探索基準多角形とし、その内側及び外側に探索幅を設けた領域を探索範囲とする。
続いて、探索基準多角形の各辺に相当する探索範囲ごとに、線分データ8が成す直線を決定する。この直線は、各線分の端点から直線までの距離の二乗和が最小になる直線(最小二乗直線)を求めることで決定する。その際、長さが短い線分の影響を抑えるため、線分の長さによる重み付けを行っている。
この処理を探索基準多角形の各辺ごとに実施し、その結果得られた複数の直線を組み合わせることで、多角形の位置を精密に決定する。
また、確信度として、(精密サーチで決定した多角形に射影した線分長)/(精密サーチで決定した多角形の周囲長)を定義し、この確信度が高い(例えば0.75以上)の場合、その位置に物品が存在する、と判定することで、物品の誤検出を防ぐことができる。
FIG. 5 is an explanatory diagram of line segment search in the present invention.
In line segment approximation processing S4,
In the fine search process S5, as shown in FIG. 5, the
Subsequently, a straight line formed by the
This process is performed for each side of the search reference polygon, and the position of the polygon is precisely determined by combining a plurality of straight lines obtained as a result.
Further, as the certainty factor, (the line segment length projected onto the polygon determined by the fine search) / (the perimeter length of the polygon decided by the fine search) is defined, and this certainty factor is high (for example, 0.75 or more). In this case, it is possible to prevent erroneous detection of an article by determining that the article exists at that position.
上述した本発明の方法及び装置によれば、 物品の形状データ4からテンプレート生成処理S1により画像上の物品の輪郭を示すテンプレート5を生成するので、ごく単純な形状データからテンプレート5を自動作成できる。これにより、ユーザにテンプレート登録の負担をかけることなく、数多くの物品に対応できる(数万種類以上を想定)。
According to the method and apparatus of the present invention described above, the
また、テンプレート5とエッジ画像6のベクトル相関により物品候補データ7を作成する粗サーチ処理S3により、画面全体を少ない処理量でサーチでき、かつこれにより、見落しのない高速な探索を実施できる。
Further, the rough search process S3 for creating the
また、物品候補データ7と線分データ8から線分探索により物品1の正確な位置と姿勢を決定する精密サーチ処理S5により、粗サーチの結果得られた物品候補位置近傍に、線分探索処理を加えることで、物品の位置と姿勢を精密に検出できる。
従って、本発明の手段により、高速かつ精密に物品を抽出する画像処理装置を実現することができる。
Further, a line search process is performed in the vicinity of the article candidate position obtained as a result of the rough search by the fine search process S5 for determining the accurate position and orientation of the
Therefore, an image processing apparatus for extracting an article at high speed and accurately can be realized by the means of the present invention.
なお、本発明は上述した実施例及び実施形態に限定されず、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変更できることは勿論である。 In addition, this invention is not limited to the Example and embodiment mentioned above, Of course, it can change variously in the range which does not deviate from the summary of this invention.
1 物品、2 パレット、3 画像、4 形状データ、5 テンプレート、
6 エッジ画像、7 物品候補データ、8 線分データ、9 位置と姿勢、
12 撮像装置、14 画像処理装置、
15 ホストコンピュータ、16 ケース情報データベース
1 article, 2 palettes, 3 images, 4 shape data, 5 templates,
6 edge image, 7 article candidate data, 8 line segment data, 9 position and orientation,
12 imaging device, 14 image processing device,
15 host computer, 16 case information database
Claims (5)
前記物品の形状データから前記画像上の物品の輪郭を示すテンプレートを生成するテンプレート生成処理と、
前記画像から物品の形状を強調した二値のエッジ画像を作成するエッジ強調処理と、
前記テンプレートとエッジ画像のベクトル相関により物品候補データを作成する粗サーチ処理と、
前記エッジ画像からエッジを構成する線分データを作成する線分近似処理と、
前記物品候補データと線分データから線分探索により物品の正確な位置と姿勢を決定する精密サーチ処理と、を有する、ことを特徴とする物品の位置及び姿勢を検出する方法。 A method of capturing an image in which a plurality of identical articles are arranged on the same plane, and detecting the position and orientation of the article from the images,
A template generation process for generating a template indicating the outline of the article on the image from the shape data of the article;
Edge enhancement processing for creating a binary edge image in which the shape of the article is enhanced from the image;
A rough search process for creating article candidate data by vector correlation between the template and the edge image;
Line segment approximation processing for creating line segment data constituting an edge from the edge image;
A method for detecting the position and orientation of an article, comprising: a precise search process for determining an accurate position and orientation of an article from the article candidate data and line segment data by line segment search.
前記画像を撮像する撮像装置と、前記画像を画像処理する画像処理装置とを備え、
該画像処理装置は、
前記物品の形状データから前記画像上の物品の輪郭を示すテンプレートを生成するテンプレート生成処理と、
前記画像から物品の形状を強調した二値のエッジ画像を作成するエッジ強調処理と、
前記テンプレートとエッジ画像のベクトル相関により物品候補データを作成する粗サーチ処理と、
前記エッジ画像からエッジを構成する線分データを作成する線分近似処理と、
前記物品候補データと線分データから線分探索により物品の正確な位置と姿勢を決定する精密サーチ処理と、を実行する、ことを特徴とする物品の位置及び姿勢を検出する装置。
An apparatus for capturing an image in which a plurality of identical articles are arranged on the same plane and detecting the position and orientation of the article from the images,
An imaging device that captures the image; and an image processing device that performs image processing on the image;
The image processing apparatus includes:
A template generation process for generating a template indicating the outline of the article on the image from the shape data of the article;
Edge enhancement processing for creating a binary edge image in which the shape of the article is enhanced from the image;
A rough search process for creating article candidate data by vector correlation between the template and the edge image;
Line segment approximation processing for creating line segment data constituting an edge from the edge image;
An apparatus for detecting the position and orientation of an article, comprising: executing an accurate search process for determining an accurate position and orientation of an article from the article candidate data and line segment data by a line segment search.
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