【課題】 パン同士が部分的に互いに接触していても、画像認識により各物体の種類を識別するにあたり、物体毎の領域に自動的に分離処理し得る物体識別装置を提供する。
【解決手段】 ２以上のパンが接触した状態のカラー画像を二値化処理して２以上のパンの二値化画像を切り出し、抽出した輪郭線を多角形近似により近似多角形の各頂点Ｐ１〜Ｐ３３の座標を得る。各頂点（Ｐ１２）について前後の頂点（Ｐ１１−９，Ｐ１３−１４）との位置関係に基づき屈曲状況を表すくびれベクトル（ＫＨ）を求める。一対の境界点候補を結ぶ境界線候補の長さＬ、境界線候補と各くびれベクトルとのなす角度θ、境界線候補を直径とする円形領域（Ｅ１２−２７）が全体画像領域と重複する領域占有率、くびれベクトルの深さＤに基づいて境界線を確定する。境界線で領域分けして分離する。 （もっと読む）

【課題】 画像認識によりパンの種類を正確に識別する。
【構成】 パンのカラー画像を内側領域のカラー画像と外側領域のカラー画像とに分割する。パンの画像からパンの輪郭に関する特徴量と、パンのテクスチャーに関する特徴量と、パンの内側領域のカラースペース内での特徴量と、パンの外側領域のカラースペース内での特徴量とを求め、パンの種類を識別する。 （もっと読む）

【課題】 現実にクラッシュ加工を実施しなくても、クラッシュ加工後に創出されるであろうクラッシュ模様の状況を認識・把握し得るように、仮想的にクラッシュ加工シミュレーション画像を生成し、仮想的ではあってもより現実に近いもの生成し得る方法を提供する。
【解決手段】 横ずれ作用力を受けたとしても織り組織状況に起因して緯糸の横ずれが実質的に生じない固定点（緯糸と経糸とが交差する糸点）を糸・配列・組織等の織物情報に基づいて割り出し（Ｓ１４１）、各緯糸について緯糸方向に隣接する固定点間毎にその固定点間における設定位置毎の横ずれ方向の移動量を正規乱数に擬して演算し（Ｓ１４２）、対象織物の画像において緯糸毎に固定点間の緯糸を演算結果の移動量だけ移動した位置に表示変更させてクラッシュ加工シミュレーション画像を生成する。 （もっと読む）