用語解説

画像処理画像処理とは、画像(最小単位の小さな点である画b)平滑化処理…画像中のノイズを除去して画像を素が2次元的に多数集まったもの)を処理・加工して、なめらかにします。人間にとって見やすい画像に変換したり、種々の特徴c)エッジ検出処理…明るさの急変する箇所をエッを計測したりすることです。画像中の形や位置、長さジとして抽出します。などを計測する画像計測や、画像処理により抽出され上のa)とb)は、画像を見やすくしたり形を整えたた特徴をモデルと照合することにより、対象が何でありする目的で用いられ、c)は画像計測・認識の目的るかを認識する画像認識の前処理として用いられまで用いられます。す。2値画像の処理画像をコンピュータで処理するためには、画像そのa)2値化…濃淡画像を2値画像に変換する処理で、ものもコンピュータに理解されうる形(ディジタル量)対象物体を背景から分離します。になっていなければなりません。画像をコンピュータb)ラベリング…連結領域ごとに異なるラベルを付にデータとして入力する撮像装置として、CCDカメラける処理で、複数の連結領域を個々に分離します。が一般によく用いられます。そしてCCDカメラから得c)特徴抽出処理…連結領域の特徴(重心、面積など)られる映像信号(電気信号)がA/D変換されて画像デを算出する処理です。ータになります。以上のような画像処理の応用として、図1(a)のよ画像は階調により以下のように分類することができうなハンドリングロボットの視覚センサの例を示しまます。す。ベルトコンベア上を不整列に流れてくる対象ワー○濃淡画像:各画素が明るさの階調値を持つ画像でク(ネジ)をCCDカメラで撮影し、画像処理にてワーす。256階調の画像がよく用いられます。クの位置(重心)と姿勢(慣性主軸の方向)を算出し○2値画像:あるしきい値より小さい階調値を持つ画ます(図1(b)〜(d))。その情報をロボットへ送る素を0(黒)、大きい階調値を持つ画素を1(白)にことにより、不整列に流れてくるワークに対してもハした画像です。ンドリングすることができます。○カラー画像:RGBなど色の階調を持つ画像です。その他の産業応用分野として、例えばワーク形状や以下に画像処理手法の例をいくつかあげます。表面の欠陥検査や、産業用ロボットの視覚センサ、製濃淡画像の処理品の選別など、画像処理は幅広く用いられています。a)強調処理…不鮮明な画像を鮮明に見せるための(1995年4月号)変換処理です。2値化特徴抽出(重心・慣性主軸)(b)濃淡画像(c)2値画像(d)ワーク位置姿勢検出結果33