輪廓提取裝置和輪廓提取方法
2023-06-10 01:59:41
專利名稱：輪廓提取裝置和輪廓提取方法
技術領域：
本發明涉及從皮革、布料等薄片材料或人體形狀等一般二維或三 維物體提取輪廓的技術。
背景技術：
申請人開發了薄片材料的裁剪裝置。在專利文獻1 :
WO2004/010807中，研究了相對於薄片材料優化配置要裁剪零件的情 況。在專利文獻2: WO2006/051764中，研究了相對於皮革等不規則形 狀的薄片材料如何配置裁剪目標零件。專利文獻3: JP2006/11996是其 他申請人提出申請的，公開了下述技術通過德洛內分割將圖像分割 成多個三角形，利用知識夾持(知的挾辦)對圖像進行處理，由此提 取輪廓。在專利文獻3中沒有對具有寬度的模糊輪廓進行研究。
發明人研究了如何提取皮革等的輪廓。皮革具有厚度，其輪廓例 如包含皮革上表面側的輪廓線和皮革底面側的輪廓線這2種輪廓線。 如果對皮革進行圖像識別，則通過多個輪廓點產生模糊的輪廓。人眼 看來，連接輪廓點提取輪廓線是容易的，但在計算機的數據處理中， 連接輪廓點形成輪廓線並不一定容易。例如在從輪廓的1點開始，在 不遠離搜索方向的範圍內連接最接近輪廓點的算法中，考慮了在輪廓 分支的情況下，僅提取靠近搜索方向一側的分支。並且輪廓點以帶狀 擴展時，有時不能提取輪廓線。
例如輪廓的提取用於以裁剪頭求出皮革等薄片材料的形狀。但是 在裁剪頭中，由於裁剪用工作檯的汙染產生偽輪廓點，因而優選的是 輪廓提取不受汙染等的影響。另一方面，有需檢查皮革內部的瑕疵的 實際要求。由於一般在皮革的瑕疵上利用色帶等實施標記，因而需要
4檢測標記。在這裡，由於存在標記的亮度本身與周圍的皮革沒有顯著 不同的情況，因而優選的是利用亮度以外的方法檢測標記。在這裡以 提取皮革的輪廓為例，但提取針織物及其他具有厚度的薄片材料的輪 廓時也一樣。並且不限於薄片材料的裁剪，也存在從一般圖像準確地 提取輪廓的要求。
專利文獻l: WO2004/010807 專利文獻2: WO2006/051764 專利文獻3: JP2006/1199
發明內容
本發明的課題在於即使在具有厚度的物體中只能得到模糊輪廓的 情況下也能自動提取輪廓。
本發明的另一課題在於即使在物體以外的基底部分噪聲較多的情 況下也能準確地提取物體的正確的輪廓。
本發明的輪廓提取裝置，從攝像機所拍攝的物體的圖像通過濾波 提取輪廓點，連接所提取的輪廓點作為物體的輪廓輸出，其特徵在於， 設有
空間分割單元，根據上述輪廓點產生多個多邊形，由此產生該多 個多邊形的圖像，所述多個多邊形在輪廓點密度高的區域尺寸較小，
在輪廓點密度低的區域尺寸較大；
輪廓提取單元，從物體內部的點開始朝向上述多邊形的邊搜索上 述多邊形的圖像，當接觸到不足規定長度的長度的邊時，中止越過該 邊的搜索並存儲該邊，當接觸到規定長度以上的長度的邊時，越過該 規定長度以上的長度的邊而繼續進行搜索；和
將由輪廓提取單元存儲的邊連接而作為物體的輪廓的單元。
本發明的輪廓提取方法，從攝像機所拍攝的物體的圖像通過濾波提取輪廓點，連接所提取的輪廓點作為物體的輪廓輸出，其特徵在於， 根據上述輪廓點產生多個多邊形，從而產生該多個多邊形的圖像， 所述多個多邊形在輪廓點密度高的區域尺寸較小，在輪廓點密度低的 區域尺寸較大；
從物體內部的點開始朝向上述多邊形的邊搜索上述多邊形的圖 像，當接觸到不足規定長度的長度的邊時，中止越過該邊的搜索並存 儲該邊，當接觸到規定長度以上的長度的邊時，越過該規定長度以上 的長度的邊而繼續進行搜索；
連接上述存儲的邊作為物體的輪廓。
其中在該說明書中，有關輪廓提取裝置的記載還直接適用於輪廓 提取方法，有關輪廓提取方法的記載也適用於輪廓提取裝置，
優選的是，上述多邊形為將輪廓點為頂點的三角形。
進而優選的是，提取物體圖像中相對於亮度變化的輪廓點和相對 於色度變化的輪廓點這至少2種輪廓點，並且產生以所提取的2種輪 廓點為頂點的三角形。
特別優選的是，物體為薄片材料，本發明的輪廓提取裝置進而設 有裁剪臺，用裁剪頭裁剪薄片材料；裁剪數據產生單元，用於由所 提取的物體的輪廓產生物體的裁剪數據；和驅動單元，根據所產生的 裁剪數據對上述裁剪頭進行驅動。
在本發明中，從物體內部開始，朝向根據輪廓點生成的多邊形的 邊進行搜索。由於在輪廓的周圍輪廓點密集分布，因而多邊形的尺寸 較小，當衝撞到不足規定長度的長度的邊時，中止越過該邊的搜索， 並存儲邊。當接觸到規定長度以上的長度的邊時，越過該邊並繼續進 行搜索。因此在搜索至輪廓中分布的多個小多邊形的邊時中止搜索， 連接所提取的邊則可得到物體的輪廓。在本發明中，相對於模糊的輪廓，不是連接輪廓點以直接產生輪 廓線，而將輪廓點轉換成多邊形，多邊形的邊的尺寸在輪廓中變小後 提取輪廓。因而相對於模糊的輪廓，也能夠自動且準確地提取輪廓。 由於從物體的內部開始搜索時，在物體的邊界結束搜索，不搜索物體 外部的基底部分，因而即使存在噪聲也不受影響。並且即使相對於物 體內的瑕疵或邊界等輪廓，也能夠同樣提取輪廓點，並據此大量產生 微細的多邊形，從而能夠提取輪廓。
多邊形為如維諾多邊形等在內部包含輪廓點的多邊形、特別是分 別包含一個輪廓點的多邊形，例如可以是在多邊形的中心部包含輪廓 點的多邊形。但是在這種多邊形中邊的數量不確定，難以進行已搜索 邊和未搜索邊的管理。相對於此，在將輪廓點為頂點的三角形、例如 德洛內三角形的情況下，由於一個三角形的邊數量為固定的3個，因 而搜索的控制簡單。另外，輪廓點可以存在於多邊形的邊上。
由於在物體的邊緣一般容易產生亮度變化，因而能夠從亮度圖像 產生輪廓點。相對於此，在粘貼在物體上的色帶等標誌中，相比亮度， 在色帶與周圍之間色調、彩度不連續地發生變化。因此將色調、彩度 的變化、特別是色調的變化作為色度的變化而檢測出的話，可提取物 體內部的標誌作為輪廓。
在本發明中，能夠準確地提取皮革等薄片材料的輪廓。特別是在 形狀不規則、具有厚度而輪廓擴大並容易模糊的皮革，也能夠準確地 提取輪廓。並且使用亮度變化和色度變化這2種輪廓點時，還能夠準 確地提取粘貼在皮革上的色帶等的輪廓。
圖1是表示實施例裁剪裝置的硬體結構的框圖。
圖2是以與輪廓提取有關的功能框圖表示圖1的裁剪裝置的圖。圖3是表示輪廓提取用濾波器的例子的圖。 圖4是表示實施例中的輪廓提取算法的圖。
圖5是表示圖4以後的輪廓提取算法的圖。
圖6是示意性地表示德洛內分割(Delaunay division)的圖。
圖7是示意性地表示維諾圖(Voronoi diagram)的圖。
圖8是實施例輪廓提取程序的框圖。
圖9是表示皮革的二值圖像的圖。
圖IO是表示輪廓點的圖像的圖。
圖11是表示與圖9對應的德洛內分割的圖。
具體實施例方式
在圖1至圖11，以裁剪裝置2為例示出輪廓提取裝置和提取方法 的實施例。在圖1中，4為裁剪臺，6為裁剪頭，利用彩色攝像機8拍 攝皮革15的彩色圖像，並且使刀具10升降以裁剪皮革15。裁剪頭6 通過X軸驅動器12和Y軸驅動器14，在裁剪臺4上沿XY兩個方向 移動。彩色攝像機8利用裁剪頭6在皮革15上進行掃描，將皮革15 的圖像分割成多張拍攝。
輪廓提取裝置18或內裝在裁剪裝置2中，或與裁剪裝置2分開設 置。20是總線，21是彩色顯示器，22是手動輸入設備，例如為鍵盤、 描畫針、滑鼠、軌跡球、操縱杆等。磁碟驅動器23在其與CD-ROM等 磁碟之間進行輸入輸出，網絡接口24成為LAN、網際網路之間的接口。 用於控制輪廓提取裝置18的輪廓提取程序例如存儲在CD-ROM等存 儲介質中，從磁碟驅動器23存儲到程序存儲器32中，或者作為載波 從網絡接口 24進行輸入。26為輸入輸出設備，與裁剪臺4之間交換數 據，向裁剪臺4側供給的數據為朝向裁剪頭6的X方向或Y方向的運 動、刀具10的控制、攝像機8的拍攝控制等數據。相對於此，從裁剪 臺4側向輸入輸出設備26供給由攝像機8拍攝的皮革15的彩色圖像 或黑白圖像。28為處理器，30為通用存儲器，32為程序存儲器，其用於存儲 裁剪裝置2的控制程序。輪廓提取裝置18通過處理器28、存儲器30 等如圖2所示地發揮作用。拍攝圖像校正部34對攝像機8的圖像校正 變形。拍攝圖像等光柵圖像存儲到圖像存儲器36中，濾波器38相對 於一張拍攝圖像，或相對於合成多張拍攝圖像的皮革整體的圖像實施 濾波，提取輪廓點。文件存儲器40存儲己提取的輪廓點，數據的內容 為輪廓點的坐標。合併處理部42例如對由濾波器38對應每個拍攝圖 像提取的輪廓點進行合併，作為一張皮革的輪廓點的數據。
多邊形分割部44利用輪廓點將物體圖像分割成多邊形。多邊形分 割方法例如採用德洛內分割，多邊形的種類為將輪廓點作為3個頂點 的三角形。輪廓提取部46，利用分割成三角形的圖像，提取皮革15等 物體的輪廓，連接部47連接提取後的多邊形的邊，產生物體的封閉的 輪廓。假如邊的提取不完全的情況下，通過將最接近的邊相互連接， 提取封閉的輪廓。
文件存儲器48以矢量數據形式存儲輪廓，例如存儲作為由輪廓提 取部46所提取物體的輪廓的邊的矢量，用連接部47將所述矢量連接 而得到的物體整體的輪廓存儲為矢量數據的列，圖案存儲部50存儲通 過裁剪要從皮革15取出的圖案，圖案匹配部52將物體輪廓與要取出 的圖案進行比較，產生最佳的裁剪圖案。裁剪頭數據產生部54,根據 由圖案匹配部52產生的裁剪圖案，產生裁剪頭的控制數據。
在圖3表示濾波器38的例子。60為拉普拉斯濾波器(Laplacian filter)，提取數據與周圍像素不同的像素，61、 62為微分濾波器，適 合提取圖像變化的方向。並且在拍攝圖像的噪聲明顯的情況下，也可 以在由濾波器60-62進行處理之前，通過中值濾波器(median Filter) 等進行處理，除去噪聲。所使用濾波器的種類本身任意，在拍攝圖像 上施加濾波，二值化而提取輪廓點。
9在圖4、圖5表示輪廓的提取算法。在裁剪頭6上設置皮革15， 在皮革上的瑕疵處粘貼色帶16。使裁剪頭6向XY方向運動，將皮革 15的圖像例如分割成數十張後進行拍攝。在拍攝圖像校正部34中，對 相對於所拍攝圖像的變形進行校正，分別相對於亮度、色調提取輪廓 點。在輪廓點的提取中，例如通過圖3的濾波器對拍攝圖像進行處理。 對處理後的圖像進行二值化處理，將規定值以上的作為輪廓點。可分 別相對於亮度和色調得到輪廓點，將亮度的輪廓點和色調的輪廓點都 提取為輪廓點。另外，也可以代替色調的輪廓點，使用亮度和彩度的 組合數據的輪廓點、色度坐標的輪廓點等。對所拍攝的各圖像重複以 上的處理。
收集一張皮革的輪廓點，通過將輪廓點為頂點的三角形來分割物 體圖像。在此的圖像實際為僅由輪廓點形成的數據。在三角形的生成 中，通過將近處的頂點相比遠處的頂點優先結合來構成三角形的邊。 並且以避免產生具有小內角的三角形的方式決定連接哪個頂點。換言 之，著眼於三角形的三個內角中最小的內角，避免該內角較小，例如 具有規定值以下內角的三角形。
將以上算法簡化的話，則如下所述。著眼於一個頂點，連接在周 圍的規定角度範圍中接近的頂點。以所著眼的頂點周圍360。的範圍重 復進行該處理的話，頂點與周圍的多個頂點相連接。相對於各頂點重 復進行以上處理，則圖像被三角形所分割。三角形的頂點即為輪廓點。
接著指定皮革內的一點。該點可通過手動輸入方式指定，或者也 可以通過與基色(即裁剪臺4的顏色)不同的顏色，通過計算機提取 較大的三角形內部的點。以從所指定的一點越過三角形的邊而傳播的 方式進行搜索。接觸到規定長度以上的長度的邊時，越過該邊而對三 角形的剩餘2個邊進行搜索。如上所述操作以擴大與物體的內部對應 的區域。從圖4的結合點A過渡到圖5，碰到三角形的短邊時，停止越過 該邊的搜索。當然對其他邊繼續進行搜索。繼續進行搜索還是停止搜 索的閾值在實施例中為一定，但也可以是可變的。然後繼續進行搜索 直到所搜索的邊沒有為止。在以上過程中，碰到短邊而停止搜索的情 況下，存儲該邊。由於邊的數據為矢量數據，因而存儲邊的始點和終 點。如將所存儲的邊連接，則可得到皮革的輪廓。萬一輪廓不是封閉 的，則改變輪廓的提取條件，例如使停止搜索的邊的長度增加以再次 進行搜索，或在輪廓未封閉的部分將最接近的邊與邊連接以形成封閉 的輪廓。
在圖6表示德洛內三角形中的搜索例子。圖中三角形的頂點為輪 廓點，從人眼看來存在著L1、 L2這2個輪廓線和孤立的輪廓點Pl、 P2。但是難以自動地進行這種識別。在圖6中從左上側開始進行搜索。 圖中二重線表示中止搜索的短邊，碰到短邊時停止越過邊的搜索。連 接停止搜索的短邊，可得到輪廓線。為了可靠地提取輪廓，重要的是
以下兩點
*將靠近的輪廓點相互連接； 避免形成具有小內角的三角形。 作為滿足上述條件的同時通過三角形來分割空間的算法公知有德 洛內分割。
圖7表示通過維諾多邊形進行的空間分割。例如相對於輪廓點P1，
產生相對於與周圍輪廓點連接的邊的垂直等分線，將垂直等分線相互
連接形成多邊形。在圖7中表示出六邊形，但維諾多邊形邊的數量不 作限定。維諾多邊形也可說是相對於由輪廓點的集合形成的圖像根據 最靠近哪個輪廓點來進行分割而成的多邊形。從而在輪廓點密集集合 的區域中，維諾多邊形的尺寸變小，在輪廓點稀疏的區域中輪廓點的 尺寸變大。這一點在德洛內三角形的情況下也相同。並且為了高效地 進行邊的搜索，無論維諾多邊形還是德洛內三角形，可在存儲各邊的 兩端的同時附加表示是否搜索完畢的字符。
11在圖8表示實施例的輪廓提取程序80。相對於利用攝像機進行拍 攝後校正好變形的圖像，由濾波命令81，通過拉普拉斯濾波器、微分 濾波器等濾波器實施濾波，以提取輪廓點。由合併命令82將所提取的 輪廓點合併成一張皮革等。接著由空間分割命令83，通過德洛內分割 等方法根據輪廓點將輪廓點的圖像分割成多個多邊形。德洛內分割的 內容如以上所述。然後由輪廓提取命令84，從與皮革等的內部對應的 點開始進行搜索，當接觸到多邊形的邊時，如邊的長度不足規定長度， 則中止越過該邊的搜索，並存儲邊。並且當接觸到規定長度以上長度 的邊時，越過該邊繼續進行搜索。搜索結束時，由連接命令85連接所 存儲的邊，作為皮革等的輪廓。
在圖9至圖11中表示相對於皮革的輪廓提取結果。圖9為皮革整 體的二值化圖像，在圖像的內部粘貼有4張色帶。圖10表示相對於一 部分皮革的輪廓點的圖像，Sl為皮革區域，S2為基底區域，S3為汙染 區域，由於皮革具有厚度，因而看起來存在2根平行的輪廓線L1、 L2。 由此，例如通過計算機僅自動地提取輪廓線L1不是那麼容易的。
圖11表示相對於皮革整體的德洛內分割。通過手動方式或以與基 底不同的顏色在較大三角形的內部選擇起始點，由此開始朝向德洛內 三角形的邊執行搜索。碰到邊時調査其長度，如在規定長度以上則越 過邊繼續進行搜索，碰到不足規定長度的邊時不越過邊，存儲檢測出 的邊。進行以上處理時，由於在皮革的輪廓中大量存在較小的德洛內 三角形，因而能提取輪廓。並且由於在色帶和皮革的邊界上也大量存 在微細的德洛內三角形，因而能提取色帶。如上所述，可提取圖9的 皮革輪廓。
在實施例中可得到以下效果
(1)即使是因方向不規則且物體的厚度等而模糊的輪廓，也能夠 準確且自動地提取輪廓。(2) 即使在基底存在較大的噪聲，也不受影響。
(3) 還能夠容易地提取物體上的色帶等標誌。
(4) 不需要相對於物體整體的巨大的光柵圖像，僅通過輪廓點的
數據就能進行處理。
在實施例中表示了皮革的輪廓提取，此外，相對於其他薄片材料、
普通3D物體的圖像，也可以提取輪廓。
權利要求
1. 一種輪廓提取裝置，從攝像機所拍攝的物體的圖像通過濾波提取輪廓點，連接所提取的輪廓點作為物體的輪廓輸出，其特徵在於，設有空間分割單元，根據上述輪廓點產生多個多邊形，由此產生該多個多邊形的圖像，所述多個多邊形在輪廓點密度高的區域尺寸較小，在輪廓點密度低的區域尺寸較大；輪廓提取單元，從物體內部的點開始朝向上述多邊形的邊搜索上述多邊形的圖像，當接觸到不足規定長度的長度的邊時，中止越過該邊的搜索並存儲該邊，當接觸到規定長度以上的長度的邊時，越過該規定長度以上的長度的邊而繼續進行搜索；和將由輪廓提取單元存儲的邊連接而作為物體的輪廓的單元。
2. 如權利要求l所述的輪廓提取裝置，其特徵在於，所述多邊形是以輪廓點為頂點的三角形。
3. 如權利要求2所述的輪廓提取裝置，其特徵在於，提取物體圖像中相對於亮度變化的輪廓點和相對於色度變化的輪廓點這至少2種輪廓點，並且產生以所提取的2種輪廓點為頂點的三角形。
4. 如權利要求2所述的輪廓提取裝置，其特徵在於，物體為薄片材料，該輪廓提取裝置設有裁剪臺，用裁剪頭裁剪薄片材料；裁剪數據產生單元，用於由所提取的物體的輪廓產生物體的裁剪數據；和驅動單元，根據所產生的裁剪數據對所述裁剪頭進行驅動。
5. —種輪廓提取方法，從攝像機所拍攝的物體的圖像通過濾波提取輪廓點，連接所提取的輪廓點作為物體的輪廓輸出，其特徵在於，根據上述輪廓點產生多個多邊形，從而產生該多個多邊形的圖像，所述多個多邊形在輪廓點密度高的區域尺寸較小，在輪廓點密度低的區域尺寸較大；從物體內部的點開始朝向上述多邊形的邊搜索上述多邊形的圖像，當接觸到不足規定長度的長度的邊時，中止越過該邊的搜索並存儲該邊，當接觸到規定長度以上的長度的邊時，越過該規定長度以上的長度的邊而繼續進行搜索；連接上述存儲的邊作為物體的輪廓。
6. 如權利要求5所述的輪廓提取方法，其特徵在於，所述多邊形是以輪廓點為頂點的三角形。
7. 如權利要求6所述的輪廓提取方法，其特徵在於，物體為薄片材料，由所提取的物體的輪廓產生物體的裁剪數據；根據所產生的裁剪數據利用裁剪頭裁剪薄片材料。
全文摘要
本發明提供輪廓提取裝置和輪廓提取方法。拍攝物體圖像，通過實施濾波而進行二值化，由此提取輪廓點。以將輪廓點為頂點的方式對圖像進行德洛內分割(Delaunay division)，指定物體內部的點。從指定的點開始朝向德洛內三角形的邊進行搜索，如果接觸到規定長度以上的邊則越過邊而繼續進行搜索，如果接觸到不足規定長度的邊，則中止越過邊的搜索。連接不足規定長度的邊作為物體的輪廓。
文檔編號G06K9/46GK101464953SQ200810188418
公開日2009年6月24日 申請日期2008年12月22日 優先權日2007年12月21日
發明者田村孝彥 申請人:株式會社島精機製作所