专利名称：：图像处理装置以及图像处理方法
技术领域：
：本发明涉及从图像中检测特定形状的图像处理装置以及图像处理方法。
背景技术：
：现在，广泛利用了从摄像图像中检测出特定形状的图像处理装置以及方法。例如，在适用于FA(自动化工场)的图像处理装置中，通过进行部件形状的检测，实现了部件的取错或缺陷的检测。此外，最近的机器人导航中的诱导标识的识别或遥感中的建筑物的识别也利用了特定形状的检测。此外，存在以下的用于辅助驾驶的装置，识别道路标识，并将该识别出的标识信息通知给驾驶员或将该标识信息用于车辆控制的装置。在标识识别装置中，用相机摄像前方，从该摄像图像中提取出标识所使用的形状等特定区域的图像，并进行该提取出的图像和模板的标识图像的模板匹配等图案识别，从而识别标识。在形状检测中，利用以往的霍夫变换方法(参照专利文献l)。从图像的边缘点，对表现了形状的解析式的参数进行投票，基于参数空间中的峰值，求形状的解析式的参数。标准霍夫变换算法只能利用于直线或圆等可用解析式表现的形状。与此相对，广义霍夫变换算法(参照非专利文献1)能够对任意形状进行检测。在广义霍夫变换中，指定某一参照点，基于形状的标准模板，预先生成形状上的点和参照点间的几何关系，与该点的特征之间的对应关系。由于通常存在多个上述对应关系，所以在从图像中检测形状时，基于图像的边缘点对所有可能的对应关系进行投票。基于投票结果，求可能性高的对应关系，检测出对象形状。此外，为了改善霍夫变换或广义霍夫变换的运行速度，采用了限制投票点的数目等方法(参照专利文献2)。此外，还提出了使用与霍夫变换不同的投票方式来检测正多边形的技术(参照专利文献3)。在该技术中，对边缘点具有辐射对称(radialsymmetry)的形状的中心点进行投票，所以投票空间实际上与图像空间相同。由此，与以往的霍夫变换相比，运行速度变快。专利文献l:美国专利3069654号专利说明书专利文献2:美国专利申请公开第2006/0291726号说明书专利文献3:美国专利申请公开第2006/0098877号说明书非专利文献1:D.RBallard著"八7変換cD—般化〖二上3任意形状0検出、/《夕一;x言忍言哉(GeneralizingtheHoughtransformtodetectarbitraryshapes,PatternRecognition)"、Vol.13,No.2,1981年
发明内容本发明要解决的问题以往的技术存在不能高速地检测任意形状的问题。虽然广义霍夫变换能够适用于任意形状，但由于投票空间的维数较高，很难实现高速检测。例如，考虑到形状的尺度变换或旋转参数时，通常投票空间为三维以上。此外，专利文献3中记载的技术能够实现高速检测，但存在无法适用于正多边形以外的形状的问题。此外，以往的形状检测方法为一个一个地检测对象形状的结构分量或综合地检测全部结构分量。因此，例如，由于在专利文献3中使用边缘点的强度，所以对于特定的组合的检测，鲁棒性不充分。本发明的目的在于提供图像处理装置以及图像处理方法，能够从图像中高速地检测出特定形状，而且能够改善鲁棒性。解决问题的方案本发明的图像处理装置采用的结构包括候补位置计算单元，从被提供的图像中，求第一圆的中心点的第一候补位置，所述第一圓与包含在检测对象的形状中的三边以三点方式相接；角度计算单元，求从所述三边至所述第一候补位置的法线与基准线之间的角度，所述基准线通过所述法线和各边相交的点且具有一定方向；相对关系计算单元，求与所述第一候补位置有关的所述角度的相对关系；以及识别单元，基于所述角度的相对关系以及预先存储的形状的角度的相对关系，识别包含在所述被提供的所述图像中且包含有与所述三边对应的边的形状。发明的效果根据本发明，能够从图像中高速地检测特定形状，而且能够改善鲁棒性。图1是表示本发明实施方式1的图像处理装置的结构图。图2A是表示实施方式1的一例检测对象形状的标准模板的图。图2B表示一例从摄像单元输出的输入图像的图。图2C是表示实施方式1的一例边缘点以及法线方向的图。图3是实施方式1的内接圓的提取例子的图。图4是表示输入图像中所包含形状的内接圓的提取例子的图。图5是表示实施方式1的一例投票区域的图。图6是表示图1中的部分形状4企测处理单元的内接圆^r测的处理的流程图。图7是表示本发明实施方式2的一例求骨架(skeleton)(细线)的图。图8A是表示本发明实施方式3的一例检测对象形状的标准模板的图。图8B是表示输入图像中所包含的图像形状的提取例子的图。图9A是表示本发明实施方式4的一例检测对象形状的标准模板的图。图9B是表示输入图像中所包含的图像形状的提取例子的图。图10A是表示输入图像中所包含的图像形状的提取例子的图。图10B是表示输入图像中所包含的图像形状的4是取例子的图。具体实施例方式以下，参照附图详细地说明本发明的实施方式。在以下说明的实施方式中，特定形状的线段的组合是指，检测对象的形状的轮廓包含一个以上的线段。轮廓可以是开放形状也可以是闭合形状。此外，也可以包含曲线作为线段。2006年7月17日申请的中国专利申请第200610105671.X号中包含的说明书、附图及说明书摘要公开的内容全部被引用在本申请。<实施方式1>图1是本发明实施方式1的图像处理装置的结构图。在图1所示的图像处理装置100中，存储单元101存储检测对象的特定形状作为标准模板。形状特征处理单元102基于存储单元101所存储的检测对象的特定形状的标准模板，生成记载了特定形状的结构特征的结构特征表。例如，形状特征处理6单元102对于图2A所示的标准模板，提取如图3所示那样的与任意的三边以三点方式相接的圆(以下称为内接圆)。在图3所示的例子中，形状特征处理单元102合计提取四个内接圆(01，rl;02,r2;03，r3;04，r4)。形状特征处理单元102如表1所示那样记载各个内接圆的中心点、半径、接点的法线方向以及内接圆中心点间的相对位置关系作为结构特征表。在为直线时，各点的法线方向相同。对于内接圆，求相当于接点数的法线方向。在图3中，由于法线方向共有四个，所以内接圆之间共享部分法线方向。形状特征处理单元102的处理通常在离线状态下进行。表1<table>tableseeoriginaldocumentpage7</column></row><table>用中心点02、03、04相对于中心点01的相对位置来表示中心点02、03、04的座标。边缘处理单元103提取各个图形的边缘，所述各个图形包含在从相机等摄像单元输出的输入图像中。例如，在图2B所示的例子中，提取所有图形即图形S1、S2、S3的边缘。在本实施方式中并不限定边缘提取方法。可以利用公知的方法，例如Canny、Sobel、LoG等任一方法。在本实施方式中，以从输入图像中识别图形的形状为例进行说明，但对存储的图像也可以适用用于识别图形的形状的处理。法线矢量处理单元104求由边缘处理单元103求出的各个边缘上的边缘点的法线方向。例如，法线矢量处理单元104对图2B的原图像的各个图形，求图2C所示边缘点以及法线方向。投票处理单元105对边缘点求投票区域，将属于投票区域的各点的得票值相加并进行投票。例如，图5表示一例投票区域。在图5中，p是边缘点，e是边缘点p的法线方向，r是指定的投票半径，线段AB和CD是投票区域。法线方向0是边缘点p的梯度方向。线段AB和线段CD的方向与法线正交，长度通常与r成比例。例如，用下式表示线段的长度L。L=a-r+b...(1)其中，a和b是任意的系数。投票处理单元105通常依次指定某个范围[rmin,rmax]中的多个值作为投票半径。投票是指，对于属于投票区域AB和CD的所有点q,累计其得票值S(q)。例如，用下式(2)表示得票值S(q)。S(q)=S(q)+1...(2)其中，投票处理单元105使S(q)的初始值为同一值，例如为"0"。同时，投票处理单元105也存储得票方向D(s(q))。例如，用下式(3)表示得票方向D(s(q))。D(s(q))=6或0+7T…(3)进行投票时，点q的位置可以设定在输入图像的像素点位置上，也可以设定在像素间的位置上。此外，将全像素点的可能的投票区域的和称为投票范围。通常，可以将投票范围设定为与图像范围相同，即设定为整个像素点范围。以上，说明了投票处理的基本方法。但是，并不特别限定投票范围、投票区域、得票值的相加方法等具体的计算方法。例如，也可以利用专利文献3提出的投票区域的设定方法。部分形状检测处理单元106基于形状特征处理单元102的处理结果和投票处理单元105的处理结果，检测与模板形状对应的线段的组合。具体而言，以图3以及表1所示的内接圆(01，rl)的检测为例，参照图6说明部分形状检测处理单元106的动作流程。图6是表示部分形状检测处理单元106中的内接圓检测的处理的流程图。首先，在步骤10中，部分形状检测处理单元106(相当于本发明的"候补位置计算单元")对投票范围Q内的所有点q，求全部得票值S(q)的局部峰值位置。局部峰值位置为在局部上得票值高的点。例如，用Xj,j=l，...,J表现局部峰值位置，并使其成为内接圓中心点位置Ol的候补位置。接着，在步骤ll，部分形状检测处理单元106整理局部峰值位置Xj的得票方向。具体而言，由于对应于内接圆(01,rl)的接点的法线方向数11=3,所以公知的方法将由投票处理单元105存储的得票方向D(S(q))聚类为三个聚类(cluster)。这里，作为公知的方法有K-means算法。在步骤12，聚类的误差小于规定阈值时("是")，部分形状检测处理单元106将得票方向数设为n=3,并将各个聚类的中心方向设定为局部峰值位置Xj,^l,…,J的得票方向。进而，部分形状检测处理单元106(相当于本发明的"角度计算单元")求从进行投票的三边至候补位置的法线与直线之间的角度，所述直线通过所述法线与各边相交的点且具有一定方向。换言之，部分形状检测处理单元106求得票方向。在聚类的误差大于规定阈值时(步骤12:"否")，在步骤13，部分形状检测处理单元106存储以下事实，即Xj不是内接圆中心点位置01的候补点。在聚类的误差小于规定阈值时(步骤12:"是")，接着，在步骤14，部分形状检测处理单元106(相当于本发明的"相对关系计算单元")判断局部峰值位置Xj,j=l,...,J的得票方向的角度的相对关系与内接圓(01，rl)的接点的法线方向的角度的相对关系是否一致。在各个角度的相对关系一致时(步骤14:"是")，在步骤15，部分形状检测处理单元106(相当于本发明的"相对关系计算单元")将局部峰值位置Xi存储为内接圆中心点位置01的候补点。在各个角度的相对关系不一致时(步骤14:"否")，在步骤13,部分形状检测处理单元106存储以下事实，即x」不是内接圓中心点位置01的候补点。例如，如图4所示，在求出内接圓中心点位置01的候补位置Ol，的三个得票方向W、02，、04，时，部分形状检测处理单元106判断得票方向W、W、W的角度的相对关系m，-02，I、102,-64，I、I04，-WI与表1所示的三个接点的法线方向04、01、02的角度的相对关系I01-02I、102-041、I04-01I是否相等。但是,并不必须限定对应关系为W与01、02，与02、04，与04。在角度的相对关系Iei，-Wl、IW-糾，I、II与角度的相对关系I51-02I、162-04I、I04-01I分别相等时，部分形状检测处理单元106求与61、62、04分别对应的得票方向。在步骤16，部分形状检测处理单元106判断是否完成了对所有的局部峰值位置x」的处理，即直至j-J为止。在没有完成对所有的局部峰值位置Xj的处理时(步骤16:"否")，在步骤17，对j加"l"，然后，进行从步骤11直至步骤15为止的处理。在完成对所有的局部峰值位置Xj的处理时(步骤16:"是")，进至步骤18。在步骤18，部分形状检测处理单元106输出与内接圓中心点位置01对应的局部峰值位置01'、对应的半径rl，以及对应的得票方向Ul'、02，、04，)。接着，形状形态处理单元107基于形状特征处理单元102的处理结果与部分形状检测处理单元106的处理结果，求输入图像上的形状与标准才莫板的相对尺度变化率和相对旋转角度。例如，对于图2C所示的四边形Sl,在从部分形状检测处理单元106输出如图4所示的内接圆候补(Ol，rl，)时，形状形态处理单元107以rl，/rl的方式计算相对尺度变化率，以(ei，-01+02，+04)/3的方式计算相对旋转角度。形状识别处理单元108(相当于本发明的"识别单元")基于由形状形态处理单元107求出的各个部分形状的相对位置关系，检测整个形状。考虑到形状形态处理单元107求出的相对尺度变化率和相对旋转角度的结果，形状识别处理单元108判断02，、03，、04，相对于Ol，的相对位置关系与表1所示的各个中心点的相对位置关系是否一致。在各个相对位置关系一致时，形状识别处理单元108输出检测结果，其意指包含在输入图像中的图形Sl与图2A所示的才莫^1形状一致。<变形例>上述的具体说明并不限定本发明的范围。例如，也可以考虑到以下的利用方式。在从输入图像中检测出对应于内接圆中心点位置01的部分形状的局部峰值位置Ol，时，考虑相对尺度变化率、相对旋转角度以及表1所示的结构特征表，则能够预测局部峰值位置02，、03，、04，的位置。使用投票处理单元105的结果，判断在所预测的局部峰值位置02，、03，、04，附近是否存在局部峰值位置，从而也能实现形状斥企测。此外，对于图3的模板形状，也可以在表1的结构特征表中记载四个内接圓中的两个内接圓而不是四个内接圓。通过检测两个内接圓以及角度的相对关系，实现图形Sl的形状^r测。此外，在不利用所有的内接圓的情况下，可以选择任意的内接圆。此外，可以依据半径大小的顺序或其他基准进行选择。此外，在本实施方式中，以形状特征处理单元102才是取与任意的三边以三点方式相接的圓为例进行了说明，但并不限于此。也可以为以下结构，形状特征处理单元102提取与任意的三边以上以三点方式以上相接的圆。例如，也可以为以下结构，形状特;f正处理单元102^是耳又与^f壬意的四边以四点方式相接的圆。这里，即使在提取与任意的四边以四点方式相接的圓的情况下，也是认定为提取与任意的三边以三点方式相接的圆。此外，来自形状识别处理单元108的检测结果可以在上述过程中被利用于检测有无特定形状或利用于提取与特定形状相近的形状。根据本实施方式，由于能够高速地进行在指定位置上是否存在线段的验证，所以在本实施方式中也能够高速地检测特定形状。此外，由于检测多个线段的组合，所以与边缘点的强度相比要更重视其分布。因此，能够改善鲁棒性。<实施方式2〉在本实施方式中，说明由形状特征处理单元102生成的检测对象形状的结构特征表的生成方法。目前，在图像处理领域，已知二值图像的骨架提取技术。形状特征处理单元102例如对图2A的标准才莫板形状，将形状内部设为1,将形状外部i殳为0,从而生成二值图像。如图7所示，形状特征处理单元102基于骨架提取技术，能够求骨架(细线)。形状特征处理单元102将骨架中存在的交点Tl、T2设定为表1所示的与三边以三点方式相接的内接圓的中心点。形状特征处理单元102按照以下方式求内接圆的半径。首先，形状特征处理单元102求上述二值图像的边缘点。接着，形状特征处理单元102假设半径为r,以求出的边缘点进行投票。接着，形状特征处理单元102计算上述骨架交点Tl、T2的位置上的得票值。形状特征处理单元102基于上述得票值与r的依附关系，将使得票值为最大的r设定为内接圆的半径，求接点的法线方向，生成表l所示的结构特征表。<实施方式3〉在本实施方式中，形状特征处理单元102不4又生成内接圆的特征，而且生成用于构成形状的一个以上的直线线段的特征，并将它们记载在检测对象形状的结构特征表中。在为图8A所示的标准模板的情况下，形状特征处理单元102生成下面的表2A和表2B的结构特征表。表2A如表1那样记载内接圓的特征，表2B记载没有共享内接圓的其他线段的特征。表2A内接圓中心点内接圓半径接点的法线方向0r63,P4，65表2Bii<table>tableseeoriginaldocumentpage12</column></row><table>形状特征处理单元102在表2B中记载各个直线线段ml、m2、m3、m4的中点位置Pl、P2、P3、P4、连结中点位置与内接圓中心点的线段0P1、0P2、OP3、OP4的方向(未图示)以及它们的长度L1、L2、L3、L4(未图示)。以其相对于内接圆的中心点O的座标的相对位置来表示中点位置Pl、P2、P3、P4。方向ala4(未图示)为，线段OPl、OP2、OP3、OP4与通过中心点O的具有一定方向的直线(例如，画面的扫描线)所形成的角度。如实施方式1中的说明，对表2A的内接圓(O，r)的特征进行;险测。例如，部分形状检测处理单元106对图8B的图像形状，基于内接圆的检测，对特定形状的线段的组合(L3'、L4'、L5，)进行检测。形状形态处理单元107求与表2B的标准模板的组合(L3、L4、L5)的相对尺度变化率和相对旋转角度。形状识别处理单元108基于内接圓的位置、相对尺度变化率、相对旋转角度以及表2B的结构特征表，验证与线段ml、m2、m3、m4对应的图像边缘是否存在。具体而言，形状识别处理单元108计算各个线段的应在图像中的位置和长度，合计在线段上所存在的边缘点的数目。形状识别处理单元108在边缘点的数目大于指定阈值时，识别为存在线,殳。形状识别处理单元108如果能够确认所有线段的存在，则检测出图8A所示的整个形状存在。也就是说，形状识别处理单元108预测其他所有的边，并求预测出的其他的所有边的边缘点的数目，从而识别包含有其他的所有边的形状。根据本实施方式，对在检测对象形状上存在的相对较短的线段、例如图8A的ml和m4,特别有效。由于能够高速地进行在指定位置上是否存在线段的验证，所以在本实施方式中也能够高速地;险测特定形状。此外，由于枱r测多个线段的组合，所以与边缘点的强度相比要更重视其分布。因此，能够改善鲁棒性。<实施方式4〉在本实施方式中，以在检测对象形状上存在曲线线段的情况下的4企测为例进4亍"i兌明。图9A表示一例标准模板。形状特征处理单元102生成以下的表3A和表3B的结构特征表。表3A如表1那样记载内接圆的特征，表3B记载没有共享内接圆的曲线线段的特征。表3A内接圓中心点内接圆半径接点的法线方向0r01，02，03表3B曲线线段采样点1…采样点mclPl.-Pm如表3B所示，形状特征处理单元102记载对曲线线段cl进行采样的点m的位置。用与表3A的内接圓(0，r)的中心点的相对位置，表示曲线线段cl上的采样点的位置。在从图像中检测与该标准模板对应的形状、例如图9B所示的形状时，首先，如实施方式l中的说明，部分形状检测处理单元1064企测共享了内接圓的特定形状的线段的组合。接着，形状形态处理单元107检测与标准模板的相对尺度变化率和相对旋转角度。接着，形状识别处理单元108基于内接圓的位置、相对尺度变化率、相对旋转角度以及结构特征表，验证与曲线线段对应的图像边缘是否存在。也就是说，形状识别处理单元108合计与设定的采样点对应的应在图像位置上存在的边缘点的数目。形状识别处理单元108如果能够确认相对应的边缘的存在，则检测出图9A所示的整个形状存在。此外，在用解析式表示曲线线段时，也可以基于图像，求与曲线线段对应的位置，合计在求出的位置上存在的边缘点。根据本实施方式，由于能够高速地进行在指定位置上时是否存在线段的验证，所以在本实施方式中也能够高速地检测特定形状。此外，由于4企测多个线段的组合，所以与边缘点的强度相比要更重一见其分布。因此，能够改善鲁棒性。<实施方式5〉在本实施方式中，实现在检测对象形状中存在一个共享内接圆的情况下的检测。此时，由于仅记载接点的相对法线方向作为特征表，所以即使不利用标准模板，也能够检测特定形状。作为例子，在检测图IOA的三角形时，如果不仅存在三个投票方向，而且相对方向都小于180度，则能够检测出三角形的存在。进而，如果相对方向都是120度，则能够检测出是正三角形。而且，对图10B所示的形状，如果存在三个才殳票方向，而且相对方向分别为90度、180度、90度，则能够检测出是规定的形状。才艮据本实施方式，由于检测多个线段的组合，所以与边缘点的强度相比要更重视其分布。因此，能够改善鲁棒性。以上，说明了实施方式1至实施方式5的图像处理装置及图像处理方法。本发明也能够适用于可以执行图像处理方法的计算^14呈序。工业实用性本发明具有能够从图像中高速地检测出特定形状而且改善鲁棒性的效果，对图像处理装置及图像处理方法、车载装置、机器人导航、遥感的建筑物检测等各种装置及方法极为有用。权利要求1、一种图像处理装置，包括候补位置计算单元，从被提供的图像中，求第一圆的中心点的第一候补位置，所述第一圆与包含在检测对象的形状中的三边以三点方式相接；角度计算单元，求从所述三边至所述第一候补位置的法线与基准线之间的角度，所述基准线通过所述法线和各边相交的点且具有一定方向；相对关系计算单元，求与所述第一候补位置有关的所述角度的相对关系；以及识别单元，基于所述角度的相对关系以及预先存储的形状的角度的相对关系，识别包含在所述被提供的图像中的形状。2、如权利要求1所述的图像处理装置，其中，所述候补位置计算单元还求第二圆的中心点的第二候补位置，所述第二圓与另外三边以三点方式相接，所述另外三边包含在所述4企测对象的形状中，且与所述三边中的至少一边不重复，所述角度计算单元还求从所述另外三边至所述第二候补位置的法线与所述基准线之间的角度，所述基准线通过所述法线和各边相交的点且具有一定方向，所述相对关系计算单元还求与所述第二候补位置有关的所述角度的相对关系，所述识别单元基于与所述第一候补位置有关的所述角度的相对关系、与所述第二候补位置有关的所述角度的相对关系、以及所述预先存储的形状的角度的相对关系，识别包含在所述被提供的图像中且包含有与所述三边以及所述另外三边分别对应的边的形状。3、如权利要求1所述的图像处理装置，其中，还包括形状特征处理单元，将所述预先存储的形状中骨架上存在的交点设定为圓的中心点，并且求所述预先存储的形状的所述圆的接点的法线方向作为形状的特征。4、如权利要求1所述的图像处理装置，其中，所述识别单元还预测与所述三边不同的其他的所有边，并且求预测出的其他的所有边的边缘点的数目，从而识别包含有与所述三边不同的其他的所有边的形状。5、如权利要求1所述的图像处理装置，其中，所述识别单元还求与所述三边不同的边的边缘点的数目，基于边缘点的数目，识别包含在所述被提供的图像中且包含有与所述三边不同的边的形状。6、一种图像处理装置，包括摄像单元；边缘处理单元，从所述摄像单元摄像的摄像图像中求边缘；法线矢量处理单元，求与所述边缘处理单元所求出的边缘的边缘点对应的法线矢量；投票处理单元，基于由所述边缘处理单元求出的边缘和由所述法线矢量处理单元求出的法线矢量，进行投票；部分形状检测处理单元，基于由所述投票处理单元生成的投票结果，检测摄像图像上的检测对象的形状中的一个以上的部分形状；形状特征处理单元，基于预先存储的检测对象的形状的标准模板中共享内接圆的部分形状，求检测对象的形状特征表；形状形态处理单元，基于由所述部分形状检测处理单元检测出的部分形状和所述形状特征表，求检测对象的形状的尺度变化率和旋转角度；以及形状识别处理单元，基于所述尺度变化率、所述旋转角度以及所述形状特征表，检测整个对象形状。7、一种图像处理方法，包括以下步骤从被提供的图像中，求第一圆的中心点的第一候补位置，所述第一圆与包含在;f企测对象的形状中的三边以三点方式相接；求从所述三边至所述第一候补位置的法线与基准线之间的角度，所述基准线通过所述法线和各边相交的点且具有一定方向；求与所述第一候补位置有关的所述角度的相对关系；以及基于所述角度的相对关系以及预先存储的形状的角度的相对关系，识别包含在所述被提供的图像中且包含有三边的形状。全文摘要公开了图像处理装置，能够从图像中高速地检测特定形状。在该图像处理装置中，候补位置计算单元(106)从被提供的图像中，求第一圆的中心点的第一候补位置，所述第一圆与包含在检测对象的形状中的三边以三点方式相接。角度计算单元(106)求从所述三边至所述第一候补位置的法线与基准线之间的角度，所述基准线通过所述法线和各边相交的点且具有一定方向。相对关系计算单元(106)求与所述第一候补位置有关的所述角度的相对位置。识别单元(108)基于所述角度的相对关系以及预先存储的形状的角度的相对关系，识别包含在所述被提供的图像中的形状。文档编号G06T7/60GK101490711SQ20078002721公开日2009年7月22日申请日期2007年7月17日优先权日2006年7月17日发明者刘伟杰,刚吴,谢晓辉,强魏申请人:松下电器产业株式会社