画像処理方法
【課題】複数個束ねられた偏平状態の段ボール箱の接合間隔を検査するために、検査画像に含まれる接合間隔の位置を高い精度で特定することが可能な画像処理方法を提供する。
【解決手段】境界検出ステップＳ１で、撮影画像における段ボール箱積層体の側面部分と背景部分との境界位置を検出し、濃度補正ステップＳ２で、検出された境界位置によって特定される段ボール箱積層体の側面部分を対象として濃度補正処理を行う。投影ステップでは、濃度補正処理が行われた側面部分に対して、積層方向に直交する方向に投影処理を行うことで、積層方向に直交する方向の１次元濃度データを得る。組み合わせ検出ステップで、１次元濃度データに対して、濃度が低下する範囲である谷部分とこの谷部分に隣接する、濃度が上昇する範囲である山部分との組み合わせを検出すると、決定ステップＳ４で、検出された組み合わせの中心位置を求め、接合間隔列の中央位置として決定する。
【解決手段】境界検出ステップＳ１で、撮影画像における段ボール箱積層体の側面部分と背景部分との境界位置を検出し、濃度補正ステップＳ２で、検出された境界位置によって特定される段ボール箱積層体の側面部分を対象として濃度補正処理を行う。投影ステップでは、濃度補正処理が行われた側面部分に対して、積層方向に直交する方向に投影処理を行うことで、積層方向に直交する方向の１次元濃度データを得る。組み合わせ検出ステップで、１次元濃度データに対して、濃度が低下する範囲である谷部分とこの谷部分に隣接する、濃度が上昇する範囲である山部分との組み合わせを検出すると、決定ステップＳ４で、検出された組み合わせの中心位置を求め、接合間隔列の中央位置として決定する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、偏平状態の段ボール箱が複数重ねられた状態で、接合間隔を計測するために接合間隔の位置を特定するための画像処理方法である。
【背景技術】
【０００２】
段ボールシートから段ボール箱を製作する製函工程では、段ボール箱として組立加工するのに必要なスロット、罫線、印刷を入れた所定の大きさのシートをフォルダグルアにより折線に沿って折畳み、予め互いに接着したい端部の継ぎしろに接着糊を付着させておいて端部同士を接合する。
【０００３】
接合された段ボールシート、すなわち偏平状態の段ボール箱は、その後スクエアリング部（直角矯正部）へ送られ、このスクエアリング部の下部後端に設けた隙間から１箱分ずつ送り出してカウンタ部へ送り、ここでカウントすると共に所定数毎に束ねて出荷する。
【０００４】
段ボールシートの端部を接合したときに、接合された端部が非平行であったり、接合が不十分であったりすると、組み立てたときに角部が直角にならないなどの不良が発生する。
【０００５】
この接合不良は、偏平状態の段ボール箱において、接合間隔を検査することで発見することができる。接合間隔とは、接合した端部の側板に連接された２つのフラップの間隔であり、たとえば、接合間隔が規定の間隔よりも広過ぎたり狭過ぎたりする場合には、端部が平行に接合されていないことがわかる。
【０００６】
接合間隔の検査は、たとえば目視などで行われるが、検査結果にばらつきがあるなど不具合が発生してしまう。
特許文献１記載の検査装置では、画像処理によりフラップ間隔を検査することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００１−１２４５２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
特許文献１記載の検査装置は、あくまでもフラップ間隔を検査するものであって、フラップ間隔は、一般的に接合前の段ボールシートの状態で検査されるものである。
【０００９】
また、上記のように、接合後の偏平状態の段ボール箱は、所定の枚数が束ねられて出荷されるので、出荷前の束ねられた状態の段ボール箱を撮影し、撮影した画像に基づいて接合間隔を検査することが要求されている。
【００１０】
汎用の画像処理を組み合せることによって、たとえば濃度補正した画像を対象に２値化ラベリングし、接合間隔を検出する処理では、波板の間隔を誤って接合間隔として検出してしまう、撮影画像に写り込んだ段ボール箱以外のものを誤って検出してしまう、偏平状態の段ボール箱を結束する紐を誤って検出してしまうなどの問題がある。
【００１１】
本発明の目的は、複数個束ねられた偏平状態の段ボール箱の接合間隔を検査するために、検査画像に含まれる接合間隔の位置を高い精度で特定することが可能な画像処理方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は、偏平状態の複数の段ボール箱が結束紐で束ねられた段ボール箱積層体のフラップ側の側面を撮影して得られる撮影画像に対して、積層方向に配列される複数の接合間隔部分からなる接合間隔列の位置を特定する画像処理方法であって、
撮影画像における前記段ボール箱積層体の側面部分と背景部分との境界位置を検出する境界検出ステップと、
検出された境界位置によって特定される前記段ボール箱積層体の側面部分を対象として濃度補正処理を行う濃度補正ステップと、
濃度補正処理が行われた側面部分に対して、積層方向に直交する方向に投影処理を行うことで、積層方向に直交する方向の１次元濃度データを得る投影ステップと、
前記１次元濃度データに対して、濃度が低下する範囲である谷部分とこの谷部分に隣接する、濃度が上昇する範囲である山部分との組み合わせを検出する組み合わせ検出ステップと、
検出された組み合わせの中心位置を求め、この中央位置を前記接合間隔列の中央位置として決定する決定ステップと、を含むことを特徴とする画像処理方法である。
【００１３】
また本発明は、前記組み合わせ検出ステップでは、前記１次元濃度データにおける濃度の平均値を算出し、前記１次元濃度データのうち、算出した前記平均値よりも大きい濃度値を前記平均値に置換したのち、前記組み合わせを検出することを特徴とする。
【００１４】
また本発明は、前記組み合わせ検出ステップののち、前記決定ステップよりも前に、
前記１次元濃度データに基づいて、前記側面部分に、複数の段ボール箱を束ねる結束紐の部分が含まれている否かを判断する判断ステップをさらに含むことを特徴とする。
【００１５】
また本発明は、前記決定ステップののち、
決定された中央位置を含む、積層方向に平行な直線を求め、前記直線を挟んで両側に、前記直線に平行に延びる帯状領域を設定し、設定された帯状領域に対して、前記側面部分と前記背景部分との境界位置を検出するステップをさらに含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、境界検出ステップで、撮影画像における段ボール箱積層体の側面部分と背景部分との境界位置を検出し、濃度補正ステップで、検出された境界位置によって特定される前記段ボール箱積層体の側面部分を対象として濃度補正処理を行う。投影ステップでは、濃度補正処理が行われた側面部分に対して、積層方向に直交する方向に投影処理を行うことで、積層方向に直交する方向の１次元濃度データを得る。
【００１７】
組み合わせ検出ステップで、前記１次元濃度データに対して、濃度が低下する範囲である谷部分とこの谷部分に隣接する、濃度が上昇する範囲である山部分との組み合わせを検出すると、決定ステップで、検出された組み合わせの中心位置を求め、この中央位置を前記接合間隔列の中央位置として決定する。
これにより、検査画像に含まれる接合間隔の位置を高い精度で特定することができる。
【００１８】
また本発明によれば、前記組み合わせ検出ステップでは、前記１次元濃度データにおける濃度の平均値を算出し、前記１次元濃度データのうち、算出した前記平均値よりも大きい濃度値を前記平均値に置換したのち、前記組み合わせを検出する。
これにより、ノイズなどが混入した場合に、その影響をより小さくすることができる。
【００１９】
また本発明によれば、前記組み合わせ検出ステップののち、前記決定ステップよりも前に、前記１次元濃度データに基づいて、前記側面部分に、複数の段ボール箱を束ねる結束紐の部分が含まれている否かを判断する。
【００２０】
これにより、結束紐が検査画像に含まれていた場合に、その影響を小さくし、接合間隔列の誤検出を防止できる。
【００２１】
また本発明によれば、決定された中央位置を含む、積層方向に平行な直線を求め、前記直線を挟んで両側に、前記直線に平行に延びる帯状領域を設定し、設定された帯状領域に対して、前記側面部分と前記背景部分との境界位置を検出する。
これにより、より精度高く側面部分と背景部分との境界位置を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】段ボール箱積層体１０を示す斜視図である。
【図２】段ボール箱積層体１０の側面を撮影した画像の一例を示す図である。
【図３】本発明の画像処理方法を示すフローチャートである。
【図４】段ボール端検出（概略位置）の手順を示すフローチャートである。
【図５】接合間隔列検出の手順を示すフローチャートである。
【図６】段ボール端検出（詳細位置）の手順を示すフローチャートである。
【図７】紐マスク処理の手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
本発明は、複数個束ねられた偏平状態の段ボール箱の接合間隔を検査するために、画像に含まれる接合間隔の位置を特定するための画像処理方法である。
【００２４】
本発明の画像処理方法では、撮影された画像において、束ねられた偏平状態の段ボール箱と背景との境界位置を求め、境界の内側すなわち背景が排除された段ボール箱の画像において、濃度補正を行い、接合間隔が含まれるであろう領域の候補を選択する。選択した候補から、結束用の紐に相当する部分を除去し、接合間隔が含まれる領域を決定する。
【００２５】
図１は、段ボール箱積層体１０を示す斜視図である。
本発明では、複数の偏平状態の段ボール箱１が束ねられた段ボール箱積層体１０を、検査するにあたり、積層体の側面を、積層方向に直交する方向で、かつ段ボール箱の深さ方向に平行な方向から、撮影する。
【００２６】
図２は、段ボール箱積層体１０の側面を撮影した画像の一例を示す図である。
撮影によって得られた画像には、積層方向に配列する複数の接合間隔（以下では「接合間隔列」という）２が含まれ、この接合間隔列２が含まれる領域を撮影画像から決定する。
【００２７】
接合間隔列２が含まれる領域を決定したのちは、領域内に含まれる接合間隔を測定し、測定結果に基づいて段ボール箱の良品、不良品判断を行う。
【００２８】
画像撮影後の具体的な画像処理方法の手順は以下のとおりである。
図３は、本発明の画像処理方法を示すフローチャートである。
【００２９】
本発明の画像処理方法は、以下のような手順で行われる。
ステップＳ１：段ボール端検出（概略位置）
ステップＳ２：濃度補正
ステップＳ３：接合間隔列検出
ステップＳ４：段ボール端検出（詳細位置）
ステップＳ５：紐検出判断
ステップＳ６：紐マスク処理
【００３０】
＜ステップＳ１：段ボール端検出（概略位置）＞
ステップＳ１では、段ボール箱積層体１０の側面撮影画像において、段ボール箱積層体部分と背景部分とを分離するために、段ボール箱積層体と背景との境界（以下では「段ボール端」ともいう）を検出する。まず本ステップでは、段ボール端の概略位置を検出する。
【００３１】
図４は、段ボール端検出（概略位置）の手順を示すフローチャートである。
図２に示したように、本実施形態では、処理対象の画像は、段ボール箱積層体１０の積層方向を横方向（Ｘ軸方向）とし、これに直交する方向を縦方向（Ｙ軸方向）とする。このような撮影画像では、段ボール箱積層体１０と背景との境界部分は、縦方向に沿って存在する。そして、接合間隔列２の配列方向は、段ボール箱積層体１０の積層方向に平行であるので、横方向に沿って存在する。
【００３２】
まず、ステップＡ１では、処理対象の画像全体にわたって縦方向の微分処理を行う。微分処理としては、従来公知の処理を行うことができ、たとえば微分フィルタによるフィルタ処理を行えばよい。微分フィルタとしては、たとえばSobelフィルタを用いることができる。
【００３３】
ステップＡ２では、微分処理されたデータに対して縦方向の投影処理を行う。ここでの投影処理は、縦方向に画素データを射影加算するものである。縦方向に投影処理を行うことで、横方向に並ぶ１次元画素データが得られる。
【００３４】
ステップＡ３では、得られた１次元画素データに対して平滑化処理を行う。平滑化処理は、従来公知の処理を行うことができる。たとえば、所定の範囲に含まれる画素データの算術平均を算出し、その算術平均値を、範囲内に含まれる代表画素の画素データとする。１次元画素データに対して所定の範囲をずらしながら得られた代表画素の画素データは、平滑化された１次元画素データとして得られる。
【００３５】
算術平均を算出する所定の範囲は、たとえば、代表画素のＸ軸方向±１０画素とすればよい。
【００３６】
ステップＡ４では、閾値を決定する。
平滑化された１次元画素データに対してＸ軸方向両端側（左右側）のそれぞれ１／３の画素を対象に画素データ（ここでは濃度値）を階級とし、画素数を度数とする濃度ヒストグラムを作成し、判別分析法を用いて閾値を決定する。
【００３７】
ステップＡ５では、平滑化された１次元画素データにおいて、左右それぞれにおけるピーク位置を求める。この左右のピーク位置は、段ボール箱の画像と背景の画像との境界に相当するので、両側の段ボール端として検出することができる。
【００３８】
＜ステップＳ２：濃度補正＞
濃度補正の対象となる画像は、ステップＳ１で検出した２つの段ボール端に基づき、段ボール端に挟まれる中央部分の領域を対象として濃度補正を行う。濃度補正は、従来公知の処理を行うことができるが、たとえば、所定の大きさの画素ブロック毎の平均濃度の算出、または最小自乗法で求めた曲線による当てはめなどの方法で行うことができる。
【００３９】
＜ステップＳ３：接合間隔列検出＞
ステップＳ３では、接合間隔列を検出する。
【００４０】
図５は、接合間隔列検出の手順を示すフローチャートである。
ステップＢ１では、濃度補正された画素データに対して横方向の投影処理を行う。ここでの投影処理は、横方向に画素データを射影加算するものである。横方向に投影処理を行うことで、縦方向に並ぶ１次元画素データが得られる。さらに、縦方向に並ぶ１次元画素データの画素データの平均値を算出しておく。
【００４１】
ステップＢ２では、得られた１次元画素データに対して平滑化処理を行う。平滑化処理は、従来公知の処理を行うことができる。たとえば、所定の範囲に含まれる画素データの算術平均を算出し、その算術平均値を、範囲内に含まれる代表画素の画素データとする。１次元画素データに対して所定の範囲をずらしながら得られた代表画素の画素データは、平滑化された１次元画素データとして得られる。
【００４２】
算術平均を算出する所定の範囲は、たとえば、代表画素のＹ軸方向±１０画素とすればよい。
【００４３】
ステップＢ３では、平滑化された縦方向の１次元画素データにおいて、濃度値の最大値および最小値を決定する。
【００４４】
ステップＢ４では、平滑化された縦方向の１次元画素データに対して、ハイカット処理を１回行う。ハイカット処理とは、１次元画素データにおいて、特定の高い濃度値を有するものに対して濃度値を低くする処理である。たとえば、ステップＢ１で算出した平均値を用いてハイカット処理を行う。具体的には、縦方向の１次元画素データにおいて、平均値よりも大きな濃度値を、全て平均値に置換する。したがって、ハイカット後の縦方向の１次元画素データは、最大値がステップＢ１で求めた平均値となる。
【００４５】
ステップＢ５では、ハイカット処理された１次元画素データに対して、微分処理（たとえば微分幅＝４０）を行う。微分処理は、従来公知の処理を行うことができ、たとえば微分フィルタによるフィルタ処理を行えばよい。
【００４６】
ステップＢ６では、投影閾値を算出する。投影閾値は、最大値側閾値および最小値側閾値の２つの閾値がある。最大値側閾値は、たとえばステップＢ３で算出した最大値の４０％となる値、すなわち最大値×０．４で算出される。最小値側閾値は、たとえばステップＢ３で算出した最小値の４０％となる値、すなわち最小値×０．４で算出される。
【００４７】
ステップＢ７では、微分処理された１次元画素データに対して閾値処理を行い、最大値側閾値を越える画素部分を山部分、最小値側閾値よりも小さい画素部分を谷部分とする。
【００４８】
谷部分とこれに隣接する山部分との組み合わせ（ペア）を探索する。なお、谷部分とこれに隣接する山部分との距離が１００画素を超えるものについてはペアとしてみなさない。
【００４９】
谷部分とこれに隣接する山部分とのペアが接合間隔列を示している場合が多いので、このようなペアが複数みつかった場合には、このペアを含む領域を接合間隔列の候補領域とする。
【００５０】
ステップＢ８では、結束紐をチェックする。結束紐であるかどうかの判断は、たとえば候補領域に対して収縮処理を行い。収縮後の領域において白画素が所定数以上であれば、その候補領域は、結束紐を検出した部分であると判断して候補領域から外す。
【００５１】
ステップＢ９では、残った候補領域を、接合間隔列を含む領域であるとし、候補領域の中点位置を、接合間隔列の中心を通る中心線のＹ座標とする。なお、残った候補領域が複数ある場合は、たとえば、Ｙ軸方向の中央により近い１つの候補領域を決定する。
【００５２】
ステップＢ１０では、中心線のＹ座標を中心として縦方向上下に所定の画素数からなる画素領域を設定し、設定した領域を、接合間隔列を含む領域として決定する。
【００５３】
＜ステップＳ４：段ボール端検出（詳細位置）＞
ステップＳ４では、段ボール端の詳細位置を検出する。ステップＢ９で決定したＹ座標に基づいて、Ｘ軸に平行な直線（以下では「列中心線」という）を求め、この列中心線を挟んで、上下にそれぞれ２つの帯状領域を設定する。帯状領域は、縦方向の画素数がいずれも同じ画素数で横方向は画像の両端に延びる領域である。これら４つの帯状領域は、互いに重複することなく隣接して配置されるものである。
【００５４】
図６は、段ボール端検出（詳細位置）の手順を示すフローチャートである。
まず、ステップＣ１では、１つ目の帯状領域の全体にわたって縦方向の微分処理を行う。微分処理としては、従来公知の処理を行うことができ、たとえば微分フィルタによるフィルタ処理を行えばよい。微分フィルタとしては、たとえばSobelフィルタを用いることができる。
【００５５】
ステップＣ２では、微分処理されたデータに対して縦方向の投影処理を行う。ここでの投影処理は、縦方向に画素データを射影加算するものである。縦方向に投影処理を行うことで、横方向に並ぶ１次元画素データが得られる。
【００５６】
ステップＣ３では、閾値を決定する。
投影処理された１次元画素データに対してＸ軸方向両端側（左右側）のそれぞれ１／３の画素を対象に濃度値を階級とし、画素数を度数とする濃度ヒストグラムを作成し、判別分析法を用いて閾値を決定する。
【００５７】
ステップＣ４では、投影処理された１次元画素データに対して左右端からそれぞれ中央に向かって濃度値の立上り位置を検出する。具体的には１次元画素データの右端から中央に向かって各画素の濃度値に閾値処理を行い、閾値に一致する画素の位置を立上り位置とする。左端から中央に向かう場合も同様である。
【００５８】
ステップＣ５では、検出した立上り位置から左右端に向かって濃度値の低下が終了する位置を検出する。具体的には１次元画素データの右側立上り位置から右端に向かって各画素の濃度値を調べると低下し続けるので、濃度値の低下が終了、すなわち濃度値が変化しなくなる位置を、帯状領域における段ボール端の位置として検出する。左側立上り位置から左端に向かう場合も同様である。
【００５９】
ステップＣ６では、全ての帯状領域に対して段ボール端の位置を検出したかどうかを判断し、全ての帯状領域に対して検出していればステップＣ７に進み、全て検出していなければステップＣ１に戻り、検出対象となる領域を他の帯状領域に変更する。
【００６０】
ステップＣ７では、全ての帯状領域で検出された段ボール端の位置を比較し、最も外側のものを段ボール端の位置として決定する。４つの帯状領域のそれぞれで段ボール端の位置を検出したので、左側の段ボール端の候補位置が４つ、右側の段ボール端の候補位置が４つ検出されたこととなる。
【００６１】
左側の段ボール端の４つの候補位置から最も外側、すなわち最も左側のものを左側の段ボール端の位置として決定し、右側の段ボール端の４つの候補位置から最も外側、すなわち最も右側のものを右側の段ボール端の位置として決定する。
【００６２】
＜ステップＳ５：紐検出判断＞
ステップＳ５では、対処画像に結束紐が検出されたかどうかを判断する。検出されていれば、ステップＳ６の紐マスク処理を行い、検出されていなければ処理を終了する。
【００６３】
結束紐が検出されたかどうかは、ステップＳ３のステップＢ８において、候補領域のうち結束紐を検出した部分があれば、結束紐が検出されたものとする。
【００６４】
＜ステップＳ６：紐マスク処理＞
ステップＳ６では、結束紐が検出された場合に、対象画像において結束紐の部分にマスク処理を行う。
【００６５】
図７は、紐マスク処理の手順を示すフローチャートである。
ステップＤ１では、対象画像に対して２値化処理を行い、ステップＤ２では、２値化された画像を１／４に圧縮する。ステップＤ３では、圧縮画像に対して収縮処理および膨張処理を行う。たとえば、Ｙ軸方向に５回収縮し、Ｘ軸方向に１５回収縮し、Ｘ方向およびＹ方向に１０回膨張し、Ｘ方向に５０回膨張する。
【００６６】
ステップＤ４では、ラベリング処理を行い、ステップＤ５では、ラベルから結束紐の領域を特定する。ステップＤ６では、特定された結束紐の領域をマスクする。
【符号の説明】
【００６７】
１ 段ボール箱
２ 接合間隔列
１０ 段ボール箱積層体
【技術分野】
【０００１】
本発明は、偏平状態の段ボール箱が複数重ねられた状態で、接合間隔を計測するために接合間隔の位置を特定するための画像処理方法である。
【背景技術】
【０００２】
段ボールシートから段ボール箱を製作する製函工程では、段ボール箱として組立加工するのに必要なスロット、罫線、印刷を入れた所定の大きさのシートをフォルダグルアにより折線に沿って折畳み、予め互いに接着したい端部の継ぎしろに接着糊を付着させておいて端部同士を接合する。
【０００３】
接合された段ボールシート、すなわち偏平状態の段ボール箱は、その後スクエアリング部（直角矯正部）へ送られ、このスクエアリング部の下部後端に設けた隙間から１箱分ずつ送り出してカウンタ部へ送り、ここでカウントすると共に所定数毎に束ねて出荷する。
【０００４】
段ボールシートの端部を接合したときに、接合された端部が非平行であったり、接合が不十分であったりすると、組み立てたときに角部が直角にならないなどの不良が発生する。
【０００５】
この接合不良は、偏平状態の段ボール箱において、接合間隔を検査することで発見することができる。接合間隔とは、接合した端部の側板に連接された２つのフラップの間隔であり、たとえば、接合間隔が規定の間隔よりも広過ぎたり狭過ぎたりする場合には、端部が平行に接合されていないことがわかる。
【０００６】
接合間隔の検査は、たとえば目視などで行われるが、検査結果にばらつきがあるなど不具合が発生してしまう。
特許文献１記載の検査装置では、画像処理によりフラップ間隔を検査することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００１−１２４５２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
特許文献１記載の検査装置は、あくまでもフラップ間隔を検査するものであって、フラップ間隔は、一般的に接合前の段ボールシートの状態で検査されるものである。
【０００９】
また、上記のように、接合後の偏平状態の段ボール箱は、所定の枚数が束ねられて出荷されるので、出荷前の束ねられた状態の段ボール箱を撮影し、撮影した画像に基づいて接合間隔を検査することが要求されている。
【００１０】
汎用の画像処理を組み合せることによって、たとえば濃度補正した画像を対象に２値化ラベリングし、接合間隔を検出する処理では、波板の間隔を誤って接合間隔として検出してしまう、撮影画像に写り込んだ段ボール箱以外のものを誤って検出してしまう、偏平状態の段ボール箱を結束する紐を誤って検出してしまうなどの問題がある。
【００１１】
本発明の目的は、複数個束ねられた偏平状態の段ボール箱の接合間隔を検査するために、検査画像に含まれる接合間隔の位置を高い精度で特定することが可能な画像処理方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は、偏平状態の複数の段ボール箱が結束紐で束ねられた段ボール箱積層体のフラップ側の側面を撮影して得られる撮影画像に対して、積層方向に配列される複数の接合間隔部分からなる接合間隔列の位置を特定する画像処理方法であって、
撮影画像における前記段ボール箱積層体の側面部分と背景部分との境界位置を検出する境界検出ステップと、
検出された境界位置によって特定される前記段ボール箱積層体の側面部分を対象として濃度補正処理を行う濃度補正ステップと、
濃度補正処理が行われた側面部分に対して、積層方向に直交する方向に投影処理を行うことで、積層方向に直交する方向の１次元濃度データを得る投影ステップと、
前記１次元濃度データに対して、濃度が低下する範囲である谷部分とこの谷部分に隣接する、濃度が上昇する範囲である山部分との組み合わせを検出する組み合わせ検出ステップと、
検出された組み合わせの中心位置を求め、この中央位置を前記接合間隔列の中央位置として決定する決定ステップと、を含むことを特徴とする画像処理方法である。
【００１３】
また本発明は、前記組み合わせ検出ステップでは、前記１次元濃度データにおける濃度の平均値を算出し、前記１次元濃度データのうち、算出した前記平均値よりも大きい濃度値を前記平均値に置換したのち、前記組み合わせを検出することを特徴とする。
【００１４】
また本発明は、前記組み合わせ検出ステップののち、前記決定ステップよりも前に、
前記１次元濃度データに基づいて、前記側面部分に、複数の段ボール箱を束ねる結束紐の部分が含まれている否かを判断する判断ステップをさらに含むことを特徴とする。
【００１５】
また本発明は、前記決定ステップののち、
決定された中央位置を含む、積層方向に平行な直線を求め、前記直線を挟んで両側に、前記直線に平行に延びる帯状領域を設定し、設定された帯状領域に対して、前記側面部分と前記背景部分との境界位置を検出するステップをさらに含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、境界検出ステップで、撮影画像における段ボール箱積層体の側面部分と背景部分との境界位置を検出し、濃度補正ステップで、検出された境界位置によって特定される前記段ボール箱積層体の側面部分を対象として濃度補正処理を行う。投影ステップでは、濃度補正処理が行われた側面部分に対して、積層方向に直交する方向に投影処理を行うことで、積層方向に直交する方向の１次元濃度データを得る。
【００１７】
組み合わせ検出ステップで、前記１次元濃度データに対して、濃度が低下する範囲である谷部分とこの谷部分に隣接する、濃度が上昇する範囲である山部分との組み合わせを検出すると、決定ステップで、検出された組み合わせの中心位置を求め、この中央位置を前記接合間隔列の中央位置として決定する。
これにより、検査画像に含まれる接合間隔の位置を高い精度で特定することができる。
【００１８】
また本発明によれば、前記組み合わせ検出ステップでは、前記１次元濃度データにおける濃度の平均値を算出し、前記１次元濃度データのうち、算出した前記平均値よりも大きい濃度値を前記平均値に置換したのち、前記組み合わせを検出する。
これにより、ノイズなどが混入した場合に、その影響をより小さくすることができる。
【００１９】
また本発明によれば、前記組み合わせ検出ステップののち、前記決定ステップよりも前に、前記１次元濃度データに基づいて、前記側面部分に、複数の段ボール箱を束ねる結束紐の部分が含まれている否かを判断する。
【００２０】
これにより、結束紐が検査画像に含まれていた場合に、その影響を小さくし、接合間隔列の誤検出を防止できる。
【００２１】
また本発明によれば、決定された中央位置を含む、積層方向に平行な直線を求め、前記直線を挟んで両側に、前記直線に平行に延びる帯状領域を設定し、設定された帯状領域に対して、前記側面部分と前記背景部分との境界位置を検出する。
これにより、より精度高く側面部分と背景部分との境界位置を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】段ボール箱積層体１０を示す斜視図である。
【図２】段ボール箱積層体１０の側面を撮影した画像の一例を示す図である。
【図３】本発明の画像処理方法を示すフローチャートである。
【図４】段ボール端検出（概略位置）の手順を示すフローチャートである。
【図５】接合間隔列検出の手順を示すフローチャートである。
【図６】段ボール端検出（詳細位置）の手順を示すフローチャートである。
【図７】紐マスク処理の手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
本発明は、複数個束ねられた偏平状態の段ボール箱の接合間隔を検査するために、画像に含まれる接合間隔の位置を特定するための画像処理方法である。
【００２４】
本発明の画像処理方法では、撮影された画像において、束ねられた偏平状態の段ボール箱と背景との境界位置を求め、境界の内側すなわち背景が排除された段ボール箱の画像において、濃度補正を行い、接合間隔が含まれるであろう領域の候補を選択する。選択した候補から、結束用の紐に相当する部分を除去し、接合間隔が含まれる領域を決定する。
【００２５】
図１は、段ボール箱積層体１０を示す斜視図である。
本発明では、複数の偏平状態の段ボール箱１が束ねられた段ボール箱積層体１０を、検査するにあたり、積層体の側面を、積層方向に直交する方向で、かつ段ボール箱の深さ方向に平行な方向から、撮影する。
【００２６】
図２は、段ボール箱積層体１０の側面を撮影した画像の一例を示す図である。
撮影によって得られた画像には、積層方向に配列する複数の接合間隔（以下では「接合間隔列」という）２が含まれ、この接合間隔列２が含まれる領域を撮影画像から決定する。
【００２７】
接合間隔列２が含まれる領域を決定したのちは、領域内に含まれる接合間隔を測定し、測定結果に基づいて段ボール箱の良品、不良品判断を行う。
【００２８】
画像撮影後の具体的な画像処理方法の手順は以下のとおりである。
図３は、本発明の画像処理方法を示すフローチャートである。
【００２９】
本発明の画像処理方法は、以下のような手順で行われる。
ステップＳ１：段ボール端検出（概略位置）
ステップＳ２：濃度補正
ステップＳ３：接合間隔列検出
ステップＳ４：段ボール端検出（詳細位置）
ステップＳ５：紐検出判断
ステップＳ６：紐マスク処理
【００３０】
＜ステップＳ１：段ボール端検出（概略位置）＞
ステップＳ１では、段ボール箱積層体１０の側面撮影画像において、段ボール箱積層体部分と背景部分とを分離するために、段ボール箱積層体と背景との境界（以下では「段ボール端」ともいう）を検出する。まず本ステップでは、段ボール端の概略位置を検出する。
【００３１】
図４は、段ボール端検出（概略位置）の手順を示すフローチャートである。
図２に示したように、本実施形態では、処理対象の画像は、段ボール箱積層体１０の積層方向を横方向（Ｘ軸方向）とし、これに直交する方向を縦方向（Ｙ軸方向）とする。このような撮影画像では、段ボール箱積層体１０と背景との境界部分は、縦方向に沿って存在する。そして、接合間隔列２の配列方向は、段ボール箱積層体１０の積層方向に平行であるので、横方向に沿って存在する。
【００３２】
まず、ステップＡ１では、処理対象の画像全体にわたって縦方向の微分処理を行う。微分処理としては、従来公知の処理を行うことができ、たとえば微分フィルタによるフィルタ処理を行えばよい。微分フィルタとしては、たとえばSobelフィルタを用いることができる。
【００３３】
ステップＡ２では、微分処理されたデータに対して縦方向の投影処理を行う。ここでの投影処理は、縦方向に画素データを射影加算するものである。縦方向に投影処理を行うことで、横方向に並ぶ１次元画素データが得られる。
【００３４】
ステップＡ３では、得られた１次元画素データに対して平滑化処理を行う。平滑化処理は、従来公知の処理を行うことができる。たとえば、所定の範囲に含まれる画素データの算術平均を算出し、その算術平均値を、範囲内に含まれる代表画素の画素データとする。１次元画素データに対して所定の範囲をずらしながら得られた代表画素の画素データは、平滑化された１次元画素データとして得られる。
【００３５】
算術平均を算出する所定の範囲は、たとえば、代表画素のＸ軸方向±１０画素とすればよい。
【００３６】
ステップＡ４では、閾値を決定する。
平滑化された１次元画素データに対してＸ軸方向両端側（左右側）のそれぞれ１／３の画素を対象に画素データ（ここでは濃度値）を階級とし、画素数を度数とする濃度ヒストグラムを作成し、判別分析法を用いて閾値を決定する。
【００３７】
ステップＡ５では、平滑化された１次元画素データにおいて、左右それぞれにおけるピーク位置を求める。この左右のピーク位置は、段ボール箱の画像と背景の画像との境界に相当するので、両側の段ボール端として検出することができる。
【００３８】
＜ステップＳ２：濃度補正＞
濃度補正の対象となる画像は、ステップＳ１で検出した２つの段ボール端に基づき、段ボール端に挟まれる中央部分の領域を対象として濃度補正を行う。濃度補正は、従来公知の処理を行うことができるが、たとえば、所定の大きさの画素ブロック毎の平均濃度の算出、または最小自乗法で求めた曲線による当てはめなどの方法で行うことができる。
【００３９】
＜ステップＳ３：接合間隔列検出＞
ステップＳ３では、接合間隔列を検出する。
【００４０】
図５は、接合間隔列検出の手順を示すフローチャートである。
ステップＢ１では、濃度補正された画素データに対して横方向の投影処理を行う。ここでの投影処理は、横方向に画素データを射影加算するものである。横方向に投影処理を行うことで、縦方向に並ぶ１次元画素データが得られる。さらに、縦方向に並ぶ１次元画素データの画素データの平均値を算出しておく。
【００４１】
ステップＢ２では、得られた１次元画素データに対して平滑化処理を行う。平滑化処理は、従来公知の処理を行うことができる。たとえば、所定の範囲に含まれる画素データの算術平均を算出し、その算術平均値を、範囲内に含まれる代表画素の画素データとする。１次元画素データに対して所定の範囲をずらしながら得られた代表画素の画素データは、平滑化された１次元画素データとして得られる。
【００４２】
算術平均を算出する所定の範囲は、たとえば、代表画素のＹ軸方向±１０画素とすればよい。
【００４３】
ステップＢ３では、平滑化された縦方向の１次元画素データにおいて、濃度値の最大値および最小値を決定する。
【００４４】
ステップＢ４では、平滑化された縦方向の１次元画素データに対して、ハイカット処理を１回行う。ハイカット処理とは、１次元画素データにおいて、特定の高い濃度値を有するものに対して濃度値を低くする処理である。たとえば、ステップＢ１で算出した平均値を用いてハイカット処理を行う。具体的には、縦方向の１次元画素データにおいて、平均値よりも大きな濃度値を、全て平均値に置換する。したがって、ハイカット後の縦方向の１次元画素データは、最大値がステップＢ１で求めた平均値となる。
【００４５】
ステップＢ５では、ハイカット処理された１次元画素データに対して、微分処理（たとえば微分幅＝４０）を行う。微分処理は、従来公知の処理を行うことができ、たとえば微分フィルタによるフィルタ処理を行えばよい。
【００４６】
ステップＢ６では、投影閾値を算出する。投影閾値は、最大値側閾値および最小値側閾値の２つの閾値がある。最大値側閾値は、たとえばステップＢ３で算出した最大値の４０％となる値、すなわち最大値×０．４で算出される。最小値側閾値は、たとえばステップＢ３で算出した最小値の４０％となる値、すなわち最小値×０．４で算出される。
【００４７】
ステップＢ７では、微分処理された１次元画素データに対して閾値処理を行い、最大値側閾値を越える画素部分を山部分、最小値側閾値よりも小さい画素部分を谷部分とする。
【００４８】
谷部分とこれに隣接する山部分との組み合わせ（ペア）を探索する。なお、谷部分とこれに隣接する山部分との距離が１００画素を超えるものについてはペアとしてみなさない。
【００４９】
谷部分とこれに隣接する山部分とのペアが接合間隔列を示している場合が多いので、このようなペアが複数みつかった場合には、このペアを含む領域を接合間隔列の候補領域とする。
【００５０】
ステップＢ８では、結束紐をチェックする。結束紐であるかどうかの判断は、たとえば候補領域に対して収縮処理を行い。収縮後の領域において白画素が所定数以上であれば、その候補領域は、結束紐を検出した部分であると判断して候補領域から外す。
【００５１】
ステップＢ９では、残った候補領域を、接合間隔列を含む領域であるとし、候補領域の中点位置を、接合間隔列の中心を通る中心線のＹ座標とする。なお、残った候補領域が複数ある場合は、たとえば、Ｙ軸方向の中央により近い１つの候補領域を決定する。
【００５２】
ステップＢ１０では、中心線のＹ座標を中心として縦方向上下に所定の画素数からなる画素領域を設定し、設定した領域を、接合間隔列を含む領域として決定する。
【００５３】
＜ステップＳ４：段ボール端検出（詳細位置）＞
ステップＳ４では、段ボール端の詳細位置を検出する。ステップＢ９で決定したＹ座標に基づいて、Ｘ軸に平行な直線（以下では「列中心線」という）を求め、この列中心線を挟んで、上下にそれぞれ２つの帯状領域を設定する。帯状領域は、縦方向の画素数がいずれも同じ画素数で横方向は画像の両端に延びる領域である。これら４つの帯状領域は、互いに重複することなく隣接して配置されるものである。
【００５４】
図６は、段ボール端検出（詳細位置）の手順を示すフローチャートである。
まず、ステップＣ１では、１つ目の帯状領域の全体にわたって縦方向の微分処理を行う。微分処理としては、従来公知の処理を行うことができ、たとえば微分フィルタによるフィルタ処理を行えばよい。微分フィルタとしては、たとえばSobelフィルタを用いることができる。
【００５５】
ステップＣ２では、微分処理されたデータに対して縦方向の投影処理を行う。ここでの投影処理は、縦方向に画素データを射影加算するものである。縦方向に投影処理を行うことで、横方向に並ぶ１次元画素データが得られる。
【００５６】
ステップＣ３では、閾値を決定する。
投影処理された１次元画素データに対してＸ軸方向両端側（左右側）のそれぞれ１／３の画素を対象に濃度値を階級とし、画素数を度数とする濃度ヒストグラムを作成し、判別分析法を用いて閾値を決定する。
【００５７】
ステップＣ４では、投影処理された１次元画素データに対して左右端からそれぞれ中央に向かって濃度値の立上り位置を検出する。具体的には１次元画素データの右端から中央に向かって各画素の濃度値に閾値処理を行い、閾値に一致する画素の位置を立上り位置とする。左端から中央に向かう場合も同様である。
【００５８】
ステップＣ５では、検出した立上り位置から左右端に向かって濃度値の低下が終了する位置を検出する。具体的には１次元画素データの右側立上り位置から右端に向かって各画素の濃度値を調べると低下し続けるので、濃度値の低下が終了、すなわち濃度値が変化しなくなる位置を、帯状領域における段ボール端の位置として検出する。左側立上り位置から左端に向かう場合も同様である。
【００５９】
ステップＣ６では、全ての帯状領域に対して段ボール端の位置を検出したかどうかを判断し、全ての帯状領域に対して検出していればステップＣ７に進み、全て検出していなければステップＣ１に戻り、検出対象となる領域を他の帯状領域に変更する。
【００６０】
ステップＣ７では、全ての帯状領域で検出された段ボール端の位置を比較し、最も外側のものを段ボール端の位置として決定する。４つの帯状領域のそれぞれで段ボール端の位置を検出したので、左側の段ボール端の候補位置が４つ、右側の段ボール端の候補位置が４つ検出されたこととなる。
【００６１】
左側の段ボール端の４つの候補位置から最も外側、すなわち最も左側のものを左側の段ボール端の位置として決定し、右側の段ボール端の４つの候補位置から最も外側、すなわち最も右側のものを右側の段ボール端の位置として決定する。
【００６２】
＜ステップＳ５：紐検出判断＞
ステップＳ５では、対処画像に結束紐が検出されたかどうかを判断する。検出されていれば、ステップＳ６の紐マスク処理を行い、検出されていなければ処理を終了する。
【００６３】
結束紐が検出されたかどうかは、ステップＳ３のステップＢ８において、候補領域のうち結束紐を検出した部分があれば、結束紐が検出されたものとする。
【００６４】
＜ステップＳ６：紐マスク処理＞
ステップＳ６では、結束紐が検出された場合に、対象画像において結束紐の部分にマスク処理を行う。
【００６５】
図７は、紐マスク処理の手順を示すフローチャートである。
ステップＤ１では、対象画像に対して２値化処理を行い、ステップＤ２では、２値化された画像を１／４に圧縮する。ステップＤ３では、圧縮画像に対して収縮処理および膨張処理を行う。たとえば、Ｙ軸方向に５回収縮し、Ｘ軸方向に１５回収縮し、Ｘ方向およびＹ方向に１０回膨張し、Ｘ方向に５０回膨張する。
【００６６】
ステップＤ４では、ラベリング処理を行い、ステップＤ５では、ラベルから結束紐の領域を特定する。ステップＤ６では、特定された結束紐の領域をマスクする。
【符号の説明】
【００６７】
１ 段ボール箱
２ 接合間隔列
１０ 段ボール箱積層体
【特許請求の範囲】
【請求項１】
偏平状態の複数の段ボール箱が結束紐で束ねられた段ボール箱積層体のフラップ側の側面を撮影して得られる撮影画像に対して、積層方向に配列される複数の接合間隔部分からなる接合間隔列の位置を特定する画像処理方法であって、
撮影画像における前記段ボール箱積層体の側面部分と背景部分との境界位置を検出する境界検出ステップと、
検出された境界位置によって特定される前記段ボール箱積層体の側面部分を対象として濃度補正処理を行う濃度補正ステップと、
濃度補正処理が行われた側面部分に対して、積層方向に直交する方向に投影処理を行うことで、積層方向に直交する方向の１次元濃度データを得る投影ステップと、
前記１次元濃度データに対して、濃度が低下する範囲である谷部分とこの谷部分に隣接する、濃度が上昇する範囲である山部分との組み合わせを検出する組み合わせ検出ステップと、
検出された組み合わせの中心位置を求め、この中央位置を前記接合間隔列の中央位置として決定する決定ステップと、を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記組み合わせ検出ステップでは、前記１次元濃度データにおける濃度の平均値を算出し、前記１次元濃度データのうち、算出した前記平均値よりも大きい濃度値を前記平均値に置換したのち、前記組み合わせを検出することを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記組み合わせ検出ステップののち、前記決定ステップよりも前に、
前記１次元濃度データに基づいて、前記側面部分に、複数の段ボール箱を束ねる結束紐の部分が含まれている否かを判断する判断ステップをさらに含むことを特徴とする請求項１または２記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記決定ステップののち、
決定された中央位置を含む、積層方向に平行な直線を求め、前記直線を挟んで両側に、前記直線に平行に延びる帯状領域を設定し、設定された帯状領域に対して、前記側面部分と前記背景部分との境界位置を検出するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の画像処理方法。
【請求項１】
偏平状態の複数の段ボール箱が結束紐で束ねられた段ボール箱積層体のフラップ側の側面を撮影して得られる撮影画像に対して、積層方向に配列される複数の接合間隔部分からなる接合間隔列の位置を特定する画像処理方法であって、
撮影画像における前記段ボール箱積層体の側面部分と背景部分との境界位置を検出する境界検出ステップと、
検出された境界位置によって特定される前記段ボール箱積層体の側面部分を対象として濃度補正処理を行う濃度補正ステップと、
濃度補正処理が行われた側面部分に対して、積層方向に直交する方向に投影処理を行うことで、積層方向に直交する方向の１次元濃度データを得る投影ステップと、
前記１次元濃度データに対して、濃度が低下する範囲である谷部分とこの谷部分に隣接する、濃度が上昇する範囲である山部分との組み合わせを検出する組み合わせ検出ステップと、
検出された組み合わせの中心位置を求め、この中央位置を前記接合間隔列の中央位置として決定する決定ステップと、を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記組み合わせ検出ステップでは、前記１次元濃度データにおける濃度の平均値を算出し、前記１次元濃度データのうち、算出した前記平均値よりも大きい濃度値を前記平均値に置換したのち、前記組み合わせを検出することを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記組み合わせ検出ステップののち、前記決定ステップよりも前に、
前記１次元濃度データに基づいて、前記側面部分に、複数の段ボール箱を束ねる結束紐の部分が含まれている否かを判断する判断ステップをさらに含むことを特徴とする請求項１または２記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記決定ステップののち、
決定された中央位置を含む、積層方向に平行な直線を求め、前記直線を挟んで両側に、前記直線に平行に延びる帯状領域を設定し、設定された帯状領域に対して、前記側面部分と前記背景部分との境界位置を検出するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の画像処理方法。
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図１】
【図２】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図１】
【図２】
【公開番号】特開２０１２−２１５４６８（Ｐ２０１２−２１５４６８Ａ）
【公開日】平成２４年１１月８日（２０１２．１１．８）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−８１０２７（Ｐ２０１１−８１０２７）
【出願日】平成２３年３月３１日（２０１１．３．３１）
【出願人】（０００００５０４９）シャープ株式会社 (33,933)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年１１月８日（２０１２．１１．８）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年３月３１日（２０１１．３．３１）
【出願人】（０００００５０４９）シャープ株式会社 (33,933)
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]