【課題】検査対象の位置決めの装置を用いずに，また多量のテンプレートを用いたマッチング処理を行わずに，精度の高い外観検査を実現する。
【解決手段】外観検査制御装置１０において，テンプレート情報記憶部１１には，正規化用リファレンス画像と，検査用リファレンス画像とがあらかじめ登録されている。検査対象画像正規化部１５は，第１段階で，低解像度の検査対象画像と，低解像度の正規化用リファレンス画像とのマッチング結果に基づいて，検査対象画像を正規化する。検査対象画像正規化部１５は，第２段階で，第１段階で正規化された検査対象画像と，本来の解像度の正規化用リファレンス画像とのマッチング結果に基づいて，第１段階で正規化された検査対象画像をさらに正規化する。検査部１６は，２段階に正規化された検査対象画像に対して，検査用リファレンス画像を用いた検査を行う。 （もっと読む）

【課題】事前印刷紙への追い刷りを行う場合の追い刷り結果の画像検査において、事前印刷要素の存在する領域も検査対象とすることができるとともに、画像全体で大きな誤検出が生じることを防止した、画像検査装置および画像検査方法、当該画像検査装置を有した画像記録装置を提供する。
【解決手段】事前印刷要素が検査に与える影響を軽減して検査対象画像を生成する事前印刷要素軽減部７１、検査対象画像に対して追加記録データとの比較検査を行って、追い刷り結果の良否を検査する比較検査部７２を備えている。事前印刷紙画像および追い刷り後画像の撮像画像データは事前印刷要素軽減部７１に与えられ、事前印刷要素軽減部７１では、事前印刷紙画像の撮像画像データを用いて、追い刷り後画像の撮像画像データに含まれる事前印刷要素を軽減し、検査対象画像を新たに作成する。 （もっと読む）

【課題】各二次色の目標色にバランスよく合うように一次元補正テーブルを設定する。
【解決手段】ガンマ補正部１は、パッチの画像データに対して一次元補正テーブルによりガンマを補正し、プリンタ出力部２は、画像データを色材量に変換して紙面３に出力する。測色部４は、紙面３上に出力された各パッチを測色し、測色値を取得する。設定部５は、各パッチの測色値を基にＣＭＹ単色の出力テーブルを作成し、測色値により算出される近似式を用いて、Ｒ、Ｇ、Ｂ用の単色補正テーブルを作成し、Ｒ、Ｇ、Ｂ用の単色補正テーブルを重み付け合成した後、ＣＭＹ単色の出力テーブルと組み合わせて二次色キャリブレーション用の一次元補正テーブルを作成する。 （もっと読む）

【課題】 複数の品種に対応することが可能であり、かつ、例えば画像処理ユニットの処理順序や画像処理ユニットに対応するパラメータなどに修正の必要性が生じたときであっても、複数のフローチャートについて編集作業を行う必要がなく、少ない工数でメンテナンスを可能とする。
【解決手段】 個別処理ユニットとして規定された画像処理ユニットについて複数の異なるパラメータ値をもつ個別パラメータが少なくとも一つ含まれるように規定されており、個別パラメータの各々のパラメータ値に対し個別処理ユニット間で共通の識別情報を関連付けて規定された画像処理プログラムを設定する又は受け付ける手段と、識別情報を指定する手段と、個別処理ユニットとして規定された画像処理ユニットの個別パラメータに対して、識別情報に対応したパラメータ値を割り付けて、画像処理を実行する手段と、を備える。 （もっと読む）

【課題】多層パターンに対してテンプレート・マッチングを短時間で且つ正確に行うことができる画像処理方法及び装置を提供する。
【解決手段】上層パターンと下層パターンをそれぞれSEM画像の間でパターン・マッチングを行ない、上層相関マップと下層相関マップを生成する。上層相関マップと下層相関マップを合成して合成相関マップを生成する。合成相関マップより、相関値が極大値を取る点を、マッチング位置とする。このような予備マッチングの結果を利用して、再度、高精度マッチングを行う。高精度マッチングでは、上層パターンと下層パターンを合成し、合成画像を生成する。この合成画像は層間ズレ情報が含まれている。この層間ズレ付き合成画像とＳＥＭ画像の間でテンプレート・マッチングを行う。 （もっと読む）

【課題】画像認識を高速かつ低負荷により実現すること。
【解決手段】検索円Ｃ内の画像のうち代表扇形ｆ内の画像とを比較して一致判定する。具体的には、代表扇形内画像ｇの特徴量を、（Ａ）〜（Ｌ）の１２分割された各扇形画像の特徴量とを比較することで一致判定をする。両特徴量は、たとえば、ヒストグラム分析によって得られた輝度を用いることができる。代表扇形内画像ｇと（Ｋ）の扇形画像とは、ともに右目に相当する画像であるため、一致と判定される。これにより、代表扇形内画像ｇは顔画像候補に決定される。また、一致した扇形内画像により、顔画像候補がどのような傾きを持っているかも把握することができる。 （もっと読む）

【課題】 経験の浅いユーザであっても対象物の検査に適した前処理（画像処理）を設定することができる画像処理装置を提供する。
【解決手段】 画像処理装置１０は、対象物を撮像した画像データを用いて、予め設定された複数種類の画像処理を施すことが可能な画像処理部１３と、画像処理が施された処理後画像を用いて、当該処理後画像に含まれる対象物の検査を行う検査処理部１４と、画像処理の種類、当該画像処理の種類ごとのパラメータ及び画像処理の実施回数を決定する操作入力部２１と、設定された画像処理の種類、パラメータ、画像処理の実施回数の全てを組み合わせて得た複数の処理後画像を画像処理部１３により作成させ、当該処理後画像と検査結果とを含む表示画像を一覧形式にて表示させるモニタ装置２２とを備える。 （もっと読む）

【課題】テンプレートマッチングにより取得したテンプレートに基づいて、部品が載置されている姿勢が安定的か、否かを判定し、不安定な場合は警告を生成する。
【解決手段】テンプレートマッチング部１００は、取得したワーク１３０の設計データに基づいて形状を抽出し、複数の姿勢で平面に射影した複数の射影像を生成し、それぞれの姿勢に応じて形状の姿勢を仮想的に変化させ、形状の姿勢が復元する結果に基づいて、姿勢毎に載置された場合の安定度を算出し、射影像のそれぞれに応じて生成したテンプレートと安定度と対応付けて記憶し、撮影したワーク１３０の撮影画像に対応するテンプレートをマッチングにより選択し、選択したテンプレートに対応した安定度に基づいて、ワーク１３０が載置された姿勢について警告するか、否かを判定し、警告すると判定した場合、警告を示す警告信号を生成する。 （もっと読む）

【課題】複数の画像入力装置から出力される画素値のばらつきを統一するキャリブレーション装置を提供する。
【解決手段】キャリブレーション装置５０では、画像入力装置１００ａの暗光強度及びセンサ飽和画素値に対する画素値として、Ｔａｒｇｅｔ＿Ｍｉｎ、Ｔａｒｇｅｔ＿Ｍｉｎが割り当てられ、画像入力装置１００ａの暗光強度センサ画素値、明光強度センサ画素値、及びセンサ飽和画素値と、Ｔａｒｇｅｔ＿Ｍｉｎ、及びＴａｒｇｅｔ＿Ｍｉｎとに基づいて、画像入力装置１００ａの明光強度に対する画素値としてＴａｒｇｅｔ＿Ｍｉｄを算出する算出部１１と、キャリブレーション後の画素値として、暗光強度、及び明光強度に対して、Ｔａｒｇｅｔ＿Ｍｉｎ、及びＴａｒｇｅｔ＿Ｍｉｄを割り当てるマッピング部１３と、を備える。それゆえ、キャリブレーション装置５０は、画像入力装置１００ａ〜１００ｃから出力される画素値のばらつきを統一することができる。 （もっと読む）

【課題】外周縁の断面形状が表裏で異なるボタンの表裏を確実に判別することのできるボタンの表裏判別方法およびボタンの表裏判別装置を提供する。
【解決手段】ボタンの表裏判別方法は、載置面上に載置されるボタン上方から斜光Ｌａを照射した際に、ボタン直下の載置面上に斜光Ｌａの照射方向に向かって形成される影の長さに基づいて、ボタンＢの外周縁の断面形状の相違を判別することにより、ボタンＢの表裏を判別する。ボタンの表裏判別装置１は、斜光Ｌａを照射する斜光照明装置７と、斜光Ｌａを受光するイメージセンサ３と、斜光Ｌａを照射して形成されるボタンＢの斜影長さをイメージセンサ３で検出し、検出したボタンＢの影の長さに基づいてボタンＢの表裏を判別する制御手段５とを設ける。 （もっと読む）

【課題】短時間でかつ最適な画像処理モジュールのパラメーター値の組合せを見出すことのできる、画像処理回路のシミュレーション装置を提供すること。
【解決手段】画像処理回路のシミュレーション装置は、コンピューター上で実行可能であり、各部分画像処理回路に対応する機能を具備した複数の画像処理モジュールと、複数の画像処理モジュールのパラメーターのうち、値を変更するパラメーターを選択する手段６１と、選択されたパラメーターの値の変更条件を設定する手段６２と、パラメーターの値の変更を実行し設定する手段６３と、設定された各パラメーター値の全ての組み合わせについて、画像処理モジュールの順次実行を繰り返し、入力される画像データの画像処理を行う手段６４と、実行された画像処理モジュールによる画像データの画像処理後の結果データを出力する手段７とを備える。 （もっと読む）

【課題】表示部を備える電気機器に対する電源の入切テストを確実に行うことができるテスト装置を提供する。
【解決手段】被テスト装置の電源を投入した後に、表示部に所定の判定色を表示させる動作制御手段と、表示部の画像を含む撮像画像を得る撮像手段と、撮像画像において予め決められた画像判定領域内の各画素の色成分を取得する色成分取得手段と、画像判定領域内において、外光の映り込みと見なされる色成分を有する画素を除いた画素数Ａを計数する第１の計数手段と、画像判定領域内において、判定色と見なされる色成分を有する画素数Ｂを計数する第２の計数手段と、画素数Ｂの画素数Ａに占める割合が所定の閾値以上である場合に電源入状態と判定し、閾値未満であった場合には不具合発生状態であると判定する判定手段とを備える。 （もっと読む）

【課題】糸調子の判定を人の主観によらずに自動で行うものにあって、糸調子の判定の正確性を十分に高いものとする。
【解決手段】糸調子判定装置２１を、パーソナルコンピュータからなる判定装置本体２２に、第１及び第２の２個のカメラ２３及び２４を接続して構成する。判定装置本体２２の演算処理回路は、糸調子判定プログラムの実行により、ユーザがミシンにおいて試し縫いを行なった加工布Ｗの縫目の糸調子の判定処理を次のように行う。即ち、まずカメラ２３，２４により、加工布Ｗの表面側及び裏面側の双方から撮影された縫目の画像データを夫々取込み、それら画像データから、交絡点Ｓに現れた反対側の糸の領域を抽出する。抽出した糸の領域の面積Ｉ、Ｊを算出し、算出した面積Ｉ，Ｊを比較することにより、糸調子を判定し、その判定結果を表示装置３２に表示する。 （もっと読む）

【課題】肌診断の測定の結果に基づいて、肌の状態の程度を容易に把握することができる肌診断結果を提供する。
【解決手段】
分類判別分析基準保持部６０は、肌の状態を表す所定の診断項目の状態が２個以上の群に分類された教師画像について、群毎に、診断項目の状態がその群に分類された教師画像の所定の特徴量に基づいて算出された線形判別分析の基準を保持する。特定特徴量検出部５４〜５６は、被験者の肌を撮像した結果得られた診断対象画像から所定の特徴量を検出する。分類部５７〜５９は、線形判別分析の基準と診断対象画像の所定の特徴量による線形判別分析に基づいて、診断項目の状態を群のいずれかに分類する。診断情報生成部６１は、分類結果を出力する。 （もっと読む）

【課題】自動車のナンバープレート等の標板等の表示内容を、出荷される形態で画像処理技術によって確実に検査すること。
【解決手段】予め設定された生産データを基に、検査対象の標板を一連の撮像工程によって撮像し、画像処理を用いた判定工程によって、前記検査対象の標板が前記生産データにて指示されたものであることを照合して確認するともに、照合の結果生成された標板データを用いて管理用データを生成する標板検査方法である。具体的には、外部から収納物を撮像可能な構造の収納袋に、複数枚の標板の表面の文字や図形を同時に撮像可能な状態に収納する収納工程と、前記複数枚の標板の表面の文字や図形を同時に撮像する撮像工程と、撮像された画像を解析して、前記複数枚の標板に、それぞれ所定の文字や図形が標示されているか否かを判定する判定工程とを含んでいる。 （もっと読む）

【課題】 短い処理時間で、より高い精度で人物を認識する事ができる顔認識装置、顔認識方法、及び通行制御装置を提供する。
【解決手段】 顔認識装置（１００）は、予め登録情報を記憶する登録情報記憶手段（１０８）と、人物の少なくとも顔を含む画像が連続して入力される画像入力手段（１０２Ａ）と、を具備する。顔認識装置は、前記画像入力手段から入力された連続した画像から前記人物の顔領域を画像毎に検出する。顔認識装置は、前記画像毎に検出した顔領域の位置及びサイズに基づいて前記人物の認証意思の有無を判定する。顔認識装置は、前記検出した複数枚の顔領域の画像と前記登録情報記憶手段により記憶されている登録情報とに基づいて照合を行う第１の照合方式と、前記検出した少なくとも１枚以上の顔領域の画像と前記登録情報記憶手段により記憶されている登録情報とに基づいて照合を行う第２の照合方式とのいずれかを選択し、前記人物が予め登録された人物であるか否かを判定する。 （もっと読む）

【課題】はんだフィレットの高さの計測精度を向上し、信頼度の高い検査を実現する。
【解決手段】同軸落射照明用の赤外光および赤、緑、青の各色彩光を基板に照射しながら、赤外光および可視光を分離して受光する機能を有するカメラにより基板上のフィレット１０２を撮像する。つぎに、生成された画像において、各照明光の正反射光像領域が連なっている方向に沿う計測ラインＬを設定し、このラインＬ上で、各正反射光像領域および暗領域の境界点Ａ１〜Ａ６を検出する。つぎに、各正反射光領域の境界点Ａ１〜Ａ５に、それぞれ対応する照射角度範囲の境界を表す角度から求めた傾斜角度を適用し、各点Ａ１〜Ａ５の座標Ｄ１〜Ｄ５に各傾斜角度を対応づけて、ラインＬ上の傾斜角度の変化を表す近似曲線を設定する。そして、点Ａ１から点Ａ６までに相当する範囲を対象に近似曲線を積分し、この演算により得た計測値をはんだの濡れ上がり高さとして特定する。 （もっと読む）

【解決手段】画像データから通常の障害及び異常な障害を自動的に検出する方法が示されている。この方法は、局所的な強度分散分析に基づいており、多くの医療用コンピュータ支援検出(CAD) システムに用いられ得る。完全な説明が、結腸CAD システムのために示されるが、本発明は、他の画像診断法に利用されることができ、他のCAD アプリケーションに同様に拡張され得る。従来のCTC 結腸CAD 障害検出器は、単純な形状特異的方法に基づいていることが多く、従って、形状が複雑な一部の変形した障害を見逃す場合がある。本発明の実施形態は、各ボクセルでヘッセ行列によって与えられる局所的な強度分散情報に基づいた高速且つ頑健な方法を用いて、ある種の形状を有するがこれらに限定されない非常に蓋然性が高い障害を抽出する。更に、処理要件が最小限度であり、実行は他の公知の技術と比較して簡単である。
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【課題】はんだ付け部位および部品本体がともに明瞭で、両者間の実際の明るさの関係を反映した検査用画像を生成する。
【解決手段】検査の前に、部品本体の撮像に適した照明条件Ａと、はんだ付け部位の撮像に適した照明条件Ｂとを設定し、各照明条件下での画像の輝度比を求め、登録しておく。検査では、各照明条件Ａ，Ｂを順に設定して条件毎に撮像を行った後、照明条件Ａによる画像（ラインＬ_Ａ）のうちの飽和レベルに達している画素を、照明条件Ｂによる画像（ラインＬ_Ｂ）の対応画素のデータと登録された輝度比との乗算値に置き換えることにより、飽和レベルの画像データを本来の明るさを表す画像データ（ラインＬ_Ｃ）に変換する。その後は、ラインＬ_ＡおよびラインＬ_Ｃに対応する画像を用いて、部品本体およびはんだ付け部位に対する検査を実行する。 （もっと読む）

【課題】高い検査精度の外観検査を短時間で実現する。
【解決手段】色抽出部５は、正常状態の検査対象物を撮像したＲＧＢカラー画像について、ＲＧＢの各座標値を特徴量とする学習データを画素ごとに作成する。分類部２は、各学習データを競合学習型ニューラルネットワーク１に入力して学習させ、クラスタリングマップを作成する。学習後、分類部２は、競合学習型ニューラルネットワーク１に再度入力させた学習データごとに、クラスタリングマップ上の各ニューロンにおいてユークリッド距離を求め、各ニューロンについてユークリッド距離のリストを作成する。その後、分類部２は、各ニューロンについて、上記リストの最大値を分散とし、重みベクトルを平均ベクトルとして定義したガウス関数を設定する。その後、分類部２は、学習データごとに全ニューロンのガウス関数値総和を求め、全学習データに関するガウス関数値総和の最小値を下限閾値に設定する。 （もっと読む）