【課題】
缶詰の被検査物に混入した異物を確実に検出できる異物検出方法、異物検出プログラム及び異物検出装置を提供する。
【解決手段】
缶詰の被検査物を透過したＸ線画像を処理して前記被検査物内の混入異物の有無検出を行う異物検出方法において、前記Ｘ線画像から周縁部及び周縁部に隣接した異物を示す周縁部異物画像と周縁部から孤立した異物を示す孤立異物画像からなる異物候補画像を生成する異物候補画像生成段階（Ｓ３）と、前記異物候補画像から前記孤立した異物を抽出する第１の異物抽出段階（Ｓ４）と、前記異物候補画像から前記周縁部異物画像の内周における突出した凸部を検出することにより前記周縁部に隣接した異物を抽出する第２の異物抽出段階（Ｓ５）と、抽出された前記孤立した異物と前記周縁部に隣接した異物を合成して出力する異物合成出力段階（Ｓ６）とから構成されている。 （もっと読む）

【課題】ドット文字・図形、かすれた文字・図形、分断された文字・図形を認識する。
【解決手段】ターゲットデータ抽出過程（Ｓ１）は、画像から抽出した骨格線を単純形状である近似線の集合として近似し、１単位で扱う近似線群をターゲットクラスタとする。照合度算出過程（Ｓ２）は、ドット文字・図形におけるドットの配列を表すドット文字・図形マスタとターゲットクラスタとの位置を合わせた後に、ドット文字・図形マスタの各配置点を基準とする注目領域を設定し、注目領域ごとにターゲットクラスタにおけるドットの有無の程度を数値化したドット照合度とドット文字・図形マスタに含まれるドットの配列との類似度をクラスタ照合度として求め、クラスタ照合度が閾値以上になるときにターゲットクラスタをドット文字・図形マスタが表す文字・図形と認識する。 （もっと読む）

【課題】画像上で複数の物体が接近し又は一部重複している場合でも、各物体を個別且つ安定に識別する。
【解決手段】検出されたトラック７０の空間上での位置に基づいて物体位置領域８２ａを算出する。前時刻に記録された物体位置領域８２ａに相当するテンプレート８０ａを呼び出す。テンプレート８０ａを基準画像Ｉｂ上で類似度が最大となる位置に移動させる。物体位置領域８２ａと移動したテンプレート８０ａとの重なり割合（Ｒ_(t-1)∩Ｒ_t）を算出する。重なり割合を用いて、過去に検出された物体と同一か否かを判断する。 （もっと読む）