专利名称:识别物体的方法
本发明涉及一种通过检测被测物体的轮廓线来识别物体的方法，在该方法中使用电视摄象机或与其类似的摄象设备。
识别物体的传统方法是利用该物体相应表面的沿进行的，根据这个方法，将亮度急剧变化的点提作为沿，连接这些沿便形成一个线图形。
下面将参照附图1a至1b叙述使用轮廓线提取法识别圆形物体的步骤。首先，沿着相应的扫描线对电视摄象机所摄制的原始图象(如图1a所示)进行差分，从而取出一个其亮度急剧变化的轮廓线候选点(见图1b)。然后，对这个点附近的象素进行差分。在这些差分值中，选取具有最大差分值的那个象素作为与轮廓线候选点连续的点。这个过程进行了一定时间之后便得到连续的轮廓线点(轮廓线候选点)(参见图1c)。当这些候选点封闭时(见图1d)，便识别出是一个物体。
然而，按照这种先有技术中的轮廓线提取法，下述因素将使得轮廓线候选点轨迹的描绘变得很困难
(1)由于金属光泽所引起的图象浮散(见图2a);
(2)物体的重影(见图2b);
(3)由于物体表面的透斑和损坏所造成的模糊不清，以及
(4)由于电噪声所引起的图象失真。
结果产生了这样一个缺陷，即检测不到真正呈现的物体。此外，解决这些问题的识别算法也变得很复杂，以至于几乎不可能进行实时处理。
本发明的一个目的是提供一种新颖的识别物体的方法，使其能够简化被测物体的识别算法，减少图象处理的时间并且增加正确地检测物体的比例。
根据本发明，提供了一种识别摄制的物体的方法，对该物体的识别是通过检测摄制的图象的轮廓线而进行的。这种方法的特征在于由下列步骤组成配备滤光器装置;使用该滤光器装置对图象进行扫描，以便确定第一组数量预定的连续象素和第二组多个象素，其中第二组与第一组有一段间隔，该间隔与物体的轮廓线相适应;在各自的象素组中检测一个亮度急剧变化的轮廓线候选点是否存在;当在各个象素组中同时检测到轮廓线候选点时，便识别该物体呈现。
根据本发明的一种变型，提供了一种识别其部分轮廓线包含平行线的物体的方法，这种方法的特征在于由下列步骤组成配备滤光器装置;用该滤光器装置确定一对象素组，使它们的中心至中心距离与平行线之间的间隔相适应;认定一种扫描位置(在这种位置上，轮廓线候选点在象素组中同时被检测到)，将其作为滤光器特征点;在检测到滤光器特征点之后，从扫描位置沿着辅助扫描方向进行寻迹扫描，以检测滤光器特征点的存在与否;当扫迹长度变得比一个预置长度还长的时候便识别被测物体呈现。
根据本发明的另一个方施方案，提供了一种识别具有大体上是圆形轮廓的物体的方法。这种方法的特征在于由下列步骤组成配备滤光器装置;用该滤光器装置确定一对象素组，它们的中心至中心的距离与大体上圆形的轮廓线的直径相适应;将一种扫描位置(在这种位置上，轮廓线候选点在象素组中同时被检测到)作为滤光器特征点;在检测到滤光器特征点之后，从扫描点沿着辅助扫描方向进行寻迹扫描，以检测滤光器特征点的存在与否;当扫迹长度超过某一个预置长度时，用滤光器装置从象素组之间的中心位置确定一个大体上圆形轮廓线的中心位置候选点和一个扫迹长度的中心位置;通过在中心位置候选点附近连续转动滤光器装置来检测滤光器特征点或某一个轮廓线候选点是否存在，当滤光器特征点或轮廓线特征点的出现百分比超过某一预置值时，鉴定该物体的呈现或不呈现。
下面是附图的简要说明。
在所附的图中
图1a至图1b是示意图，用来说明按照先有技术的轮廓线提取法识别物体的步骤;
图2a和2b表示了一些因素，这些因素使得根据先有技术方法去扫迹一个轮廓线是很困难的;
图3a和3b是用来解释本发明的原理的示意图;
图4和图5展示了本发明所用的滤光器;
图6是一个方框图，表示了用来执行本发明方法的逻辑电路的一个例子;
图7，图19和图25表示了图6所示的RAM阵列中所贮存的图象数据亮度;
图8，16，17，18，23和24是用以表示图6中所示的中央处理单元CPU处理步骤的流程图;
图9和图10是用来表示不同的差分电路例子的方框图;
图11至15展示了滤光器的其它例子;
图20是图19中一个部分的放大图;
图21a，21b和21c以及图22a和22b是用来解释如何去识别不同类型的平行线的示意图;
图26和27是用来解释图24中所示流程图的示意图。
下面将根据最佳实施方案来详细叙述本发明。
首先，参照附图3a和3b来说明本发明的方法的原理，假设被检测的暗色物体1呈现在明亮的背景之中，沿着截线a的物体1的亮度(黑或白)如图3b中的图解所示。图3b中所示的亮度急剧变化的点A和B是该物体的特征点。在A点，亮度是减小的或下降的，而B点的亮度是增加的或上升的。
根据本发明的方法，物体的识别是通过检测轮廓线候选点的存在与否来实现的，这些轮廓线候选点是指其亮度在与被测物体轮廓线相关的多个范围内同时发生急剧变化的点。此外，通过检测每个候选点亮度的变化方向是否与背景和其亮度所确定的方向相一致，使物体的识别变得更为准确。
更具体地讲，如图4所示，其中心位置与参考点P相距L1的一个范围A1(＝△L1)，其中心位置与参考点P相距L3的一个范围A2(＝△L2)，……，以及其中心位置与参考点P相距Ln的一个范围An(＝△Ln)被确定为一个组，相应于被测物体的轮廓线设置滤光器，以便确定范围A1，A2，……，An内的亮度变化方向，移动参考点P来扫描输入图象并且检查是否存在这样的轮廓线候选点，其亮度在各个范围A1，A2，……，An中发生急剧的变化，还需检查是否存在一个点(滤光器特征点)，在这个点上，各个范围A1，A2，……，An内的亮度变化方向与物体及其背景的亮度所确定的方向一致。
例如对于本实施方案的物体1(见图3)，图5中两个范围A1和A2被指定(它们之间的距离为l)。在范围A1，设置一个鉴定亮度下降的滤光器，而在范围A2设置一个鉴定亮度上升的滤光器。然后在移动滤光器位置(如画阴影线的圆所示)时，检查是否存在一个滤光器特征点，在这点，轮廓线候选点在范围A1和A2中同时出现，并且亮度的变化彼此一致。距离L1，L2……，Ln由被测物体的几何形状所确定，并且在原则上由电视摄象机的放大能力所确定。由于这个原因，可以很快地确定滤光器结构而不需要复杂的专门知识过程。距离△L1，△L2，……，△Ln由噪声、图象浮散及光学系统的失真等因素确定。
如图6所示Ⅰ，一个工业电视摄象机2对置于预定的视场内的被测物体1进行摄制，以便把含有输入图象亮度信号的视频复合信号送给一个同步分离电路3和一个模/数转换器4(A/D)。同步分离电路3把同步信号从视频复合信号中分离出来。该分离出来的同步信号用来指定随机存取存贮器阵列5(RAM阵列)的地址，而A/D转换器4则把输入的视频复合信号转换成具有16个亮度色调的图象数据，从而将图象数据写入所指定的地址。以这种方式，代表着如图7所示的原始图象亮度的一个图象数据被存入RAM阵列5中。通过指定RAM阵列5中X和Y的地址，任何图象数据都可以被读出来。
为了执行本发明的方法，一个存贮器电路6存贮着主程序等程序。中央处理单元(CPU)7根据主程序的内容对存贮在RAM阵列5中的图象数据进行处理。
下面将参照图8所示的流程图说明由CPU7所执行的数据处理步骤。在步骤100，如图5所示的滤光器位置(扫描位置)移动到如图7所示的起始位置PST，在步骤101检查扫描位置是不是滤光器特征点。
判断扫描位置是不是滤光器特征点的工作是通过对滤光器所确定的两个象素组的图象数据进行差分运算而实现的。
为了对D/A转换之后的图象数据进行差分，必须实现一个差分运算。通常用下面的方程式进行差分运算
一阶差分运算△f(i)＝f(i)-f(i-1)…(1)
二阶差分运算△2f(i-1)＝f(i)+f(i-2)
-2f(i-1)…(2)
如图9所示的差分电路8执行方程式(1)所示的差分运算，在此电路中，从滤光器所指定的连续象素组中连续得到的图象数据f(i)送到寄存器8a和减法器8b。寄存器8a的功能是将图象数据延迟一个象素，并将提前一个图象元素的图象数据f(i-1)送给减法器8b。减法器8b根据两个输入信号执行如方程式(1)所示的减法运算，并输出表征一阶差分△f(i)的图象数据。
图10示出了另一个差分电路的例子，它执行方程式(2)的二阶差分运算。在这个电路中，从滤光器所指定的连续象素组中连续得出的图象数据f(i)送给寄存器9a和减法器9b。寄存器9a的功能是将图象数据延迟一个象素，并将提前一个象素的图象数据f(i-1)送给寄存器9c和移位寄存器9d。与寄存器9a的方式一样，寄存器9c将图象数据延迟一个象素，从而给减法器9e提供提前两个图象元素的图象数据f(i-2)。
移位寄存器9d通过对输入图象数据f(i-1)移一位而将其乘以2，并将此两倍的图象数据送入减法器9b。该减法器从图象数据2f(i-1)中减去图象数据f(i)，然后将其差值送给减法器9e，减法器9e从寄存器9c输出的图象数据中减去来自减法器9b的差值，以产生表征二阶差分△2f(i-1)的图象数据。
当差分电路8和9的差分输出的绝对值超过给定的门限值时，则判断为存在一个亮度急剧变化的轮廓线候选点。在步骤101，根据差分输出信号符号的正或负来判断亮度变化的方向。
假设这样检查的扫描位置不是滤光器特征点，则在步骤102中，扫描位置向右(X方向)移动几个象素，其移动量由滤光器的检查范围图△L1和△L2确定。
在步骤103，判断扫描位置是否在扫描范围的最右端。假如判断的结果是No(非)，则在步骤101，判断现行的位置是否为滤光器特征点，当判断结果为No(非)时则重复上述过程。
以这种方式，当扫描位置到达扫描范围的最右端还没有发现滤光器特征点时，在步骤104，判断扫描位置是否在最低端。
当扫描位置在最低端时，即处于如图6所示的位置PED时，在步骤106则判出在图中不存在被测物体，图象处理过程便结束。另一方面，如果扫描位置不是处于扫描范围的最低端，则扫描位置回到最左端，在步骤105，如图7所示，扫描位置向下(Y)方向移动一段距离△Y。在此之后，从该位置重新开始扫描，检查是否存在一个特征点。
当滤光器扫描图象检测到滤光器特征点时，在步骤107便判断出在该扫描位置检测到了一个物体。
应当理解，滤光器不只限于如实施方案所示的类型，在该类型中范围A1，A2，……，An是沿扫描线排列的，也不只限于图11至图14所示的滤光器类型，在此类型中，滤光器可以沿不同方向设置，并且每个范围内的几个象素是朝向滤光器位置(如阴影线圆圈所示)排列的。
此外，由于滤光器具有方向性，在根据被测物体设置的L滤光器对一个图象进行扫描并且判断出没有被测物体存在的情况下，该滤光器便旋转一个预先确定的角度，然后重新开始扫描。这个过程重新复进行，直至判断出已检测到物体。这样，物体的方向可以通过滤光器的角度来确定。
在被测物体10是由一个如图15所示的指定了范围A1，A2和A3的滤光器来识别的情况下，由于滤光器通过该物体的大体上的中心位置时滤光器特征点将出现，故指明该物体的正确位置是不可能的。在这种情况下，滤光器沿垂直方向(一个辅助扫描方向)移动，去探查一个包含滤光器特征点的区域，以便鉴别物体的精确位置。一个附加的判断是这样做出的，当沿着辅助扫描方向的特征点的扫迹长度超过某一个参考长度时，则判断出物体10呈现，从而可以以更高的精度识别物体。
下面将参照图16，17和18中的流程图详细说明识别一个其轮廓线的一部分是平行线的物体的方法。
假定被检测的物体是如图19中所示的一个圆棒20，在这种情况中，使用一个如图5所示的滤光器，它的特定范围A1和A2的中心至中心距离与圆棒20的直径相适应。
在图16所示的流程图中，在步骤200-206寻找圆棒20的横截面，由于这些步骤的处理过程与图8所示的步骤100-106的处理过程一样，所以不再叙述。
下面将叙述圆棒20的横截面也即其滤光器的特征点已被检测到的情况。
在这种情况下，程序便进展到图17所示的流程图。首先，如图20所示，已被发现该点为滤光器特征点的滤光器位置(扫描位置)Pi移动到两个轮廓线候选点Pa和Pb之间的中心位置Ps。在步骤211Ps被存贮起来，作为沿辅助扫描方向的扫迹起始点Ps。更具体地讲，当如此被检测到的滤光器特征点是由所期望的平行轮廓线所引起时，可以认为滤光器特征点沿垂直方向连续出现。为了检查这种连续性，扫迹起始点Ps便首先被存贮起来。
然后，扫描位置从起始点Ps向上移动一段距离S，在步骤212检查该点是不是滤光器特征点。当扫描位置是滤光器特征点时，该扫描位置便移动到轮廓线候选点之间的中心位置，并在步骤213将该扫描位置存贮起来。然后，再检查在中心点上面距离为S的一点是不是滤光器特征点。以这种方式不断进行滤光器特征点的扫迹，直至不再有滤光器特征点出现(见图20)。
另一方面，当在扫描位置上面距离为S的一点不是滤光器特征点时，特征点，当判断结果为No(非)时则重复上述过程。
以这种方式，当扫描位置到达扫描范围的最右端还没有发现滤光器特征点时，在步骤104，判断扫描位置是否在最低端。
当扫描位置在最低端时，即处于如图6所示的位置PED时，在步骤106则判出在图中不存在被测物体，图象处理过程便结束。另一方面，如果扫描位置不是处于扫描范围的最低端，则扫描位置回到最左端，在步骤105，如图7所示，扫描位置向下(Y)方向移动一段距离△Y。在此之后，从该位置重新开始扫描，检查是否存在一个特征点。
当滤光器扫描图象检测到滤光器特征点时，在步骤107便判断出在该扫描位置检测到了一个物体。
应当理解，滤光器不只限于如实施方案所示的类型，在该类型中范围A1，A2……，An是沿扫描线排列的，也不只限于图11至图14所示的滤光器类型，在此类型中，滤光器可以沿不同方向设置，并且每个范围内的几个象素是朝向滤光器位置(如阴影线圆圈所示)排列的。
此外，由于滤光器具有方向性，在根据被测物体设置的L滤光器对一个图象进行扫描并且判断出没有被测物体存在的情况下，该滤光器便旋转一个预先确定的角度，然后重新开始扫描。这个过程重新复进行，直至判断出已检测到物体。这样，物体的方向可以通过滤光器的角度来确定。
在被测物体10是由一个如图15所示的指定了范围A1，A2和A3的滤光器来识别的情况下，由于滤光器通过该物体的大体上的中心位置时滤光器特征点将出现，故指明该物体的正确位置是不可能的。在这种情况下，滤光器沿垂直方向(一个辅助扫描方向)移动，去探查一个包含滤光器特征点的区域，以便鉴别物体的精确位置。一个附加的判断是这样做出的，当沿着辅助扫描方向的特征点的扫迹长度超过某一个参考长度时，则判断出物体10呈现，从而可以以更高的精度识别物体。
下面将参照图16，17和18中的流程图详细说明识别一个其轮廓线的一部分是平行线的物体的方法。
假定被检测的物体是如图19中所示的一个圆棒20，在这种情况中，使用一个如图5所示的滤光器，它的特定范围A1和A2的中心至中心距离与圆棒20的直径相适应。
在图16所示的流程图中，在步骤200-206寻找圆棒20的横截面，由于这些步骤的处理过程与图8所示的步骤100-106的处理过程一样，所以不再叙述。
下面将叙述圆棒20的横截面也即其滤光器的特征点已被检测到的情况。
在这种情况下，程序便进展到图17所示的流程图。首先，如图20所示，已被发现该点为滤光器特征点的滤光器位置(扫描位置)Pi移动到两个轮廓线候选点Pa和Pb之间的中心位置Ps。在步骤211Ps被存贮起来，作为沿辅助扫描方向的扫迹起始点Ps。更具体地讲，当如此被检测到的滤光器特征点是由所期望的平行轮廓线所引起时，可以认为滤光器特征点沿垂直方向连续出现。为了检查这种连续性，扫迹起始点Ps便首先被存贮起来。
然后，扫描位置从起始点Ps向上移动一段距离S，在步骤212检查该点是不是滤光器特征点。当扫描位置是滤光器特征点时，该扫描位置便移动到轮廓线候选点之间的中心位置，并在步骤213将该扫描位置存贮起来。然后，再检查在中心点上面距离为S的一点是不是滤光器特征点。以这种方式不断进行滤光器特征点的扫迹，直至不再有滤光器特征点出现(见图20)。
另一方面，当在扫描位置上面距离为S的一点不是滤光器特征点时，换句话说，当向上的滤光器特征点扫迹完成时，在步骤214，其扫描位置回到扫迹起始点Ps。在此之后，在步骤215和216，以如上所述的同样方式做滤光器特征点的扫迹，直至不再有滤光器特征点出现为止。
如上所述，当从扫迹起始位置开始的沿垂直方向的滤光器特征点的扫迹工作完成时，扫迹长度(平行线的长度)便从图19中所示的最高点PT和最低点PB想得到确定，该最高点PT和最低点PB是在扫迹期间被顺序存贮起来的一系列扫描位置中的两点。然后，在步骤217检查扫迹长度是不是比某一参考长度长。当扫迹长度比参考长度短时，则判断出那些平行线并不是所期望的平行线。然后，根据图16所示的流程图重新做寻找滤光器特征点的扫迹。当扫迹长度比参考长度长时，在步骤218判断扫迹的轨线是不是一个基本上沿直线排列的线。
这种判断方法可以被认为是一种线性逼近法和一种几何加速法。根据前一种方法，从扫迹期间存贮的所有扫描位置中获得一条近似的直线，然后判断是否所有的点大体上都处于与近似直线相距一段预定的距离之内。根据后一种方法，沿着有关所有的扫描位置的垂直方向相继进行两次差分运算，并判断两次差分值是否为零。作为判断的结果，便能识别如图21a和21b所示的两条线以及如图21c所示的平行线。为了叙述方便起见，这里称图21a和21b所示的两条线为平行线。
当判断结果为扫迹轨线并不是一条直线时，则判断出它们并不是所期望的平行线，这时根据图16所示的流程图执行搜索滤光器特征点的扫描。当判断结果为扫迹轨线是一条大体上的直线时，则在如图16所示的步骤230判断出该物体已经被检测到，并且结束这个图象处理过程。
确定近似直线的倾斜角度也是可能的。当倾斜角度大于某一预定值时，则判断出这些线不是平行的，用这种方法也可以鉴别出图22a和22b所示的两种类型的平行线。
不用如图17所示的扫迹处理过程，还可以根据如图18所示的流程图执行扫迹处理过程。正如图7所示的流程图一样，图18所示的流程图中包含着这样的处理过程，即在沿垂直方向对滤光器位置进行扫迹的同时设置并改变移动距离S。更具体地说，在步骤220，移动距离S被设置，然后进行类似于图17所示的扫迹处理过程。当判断出扫迹轨线是沿着一条大体上的直线之后，在如图18所示的步骤221判断距离S是否是足够小。当该距离足够小时，在如图16所示的步骤230则判断出物体已被检测到，然后结束图象处理过程。另一方面，当距离S不是足够小时，在步骤222减小该距离S，并按此减小的距离S重新检查滤光器特征点。距离S设置判断距离S是否足够小的参考值，而距离S的减小率是由检查精度所确定的，而该精度又是由这样的实事实所确定，即图象包含了多少可被认为是平行线的特征曲线。
虽然上述实施方案中被测物体是一个圆棒，但也可以用任何包含着部分平行线的物体，该平行线部分足以鉴别该物体。
下面将参照图23和24所示的流程图说明识别一个具有大体上的圆形轮廓线的物体的方法。
假定被测物体是一个如图25所示的圆形物体30，使用一个与图5所示滤光器一样的滤光器，且两个指定的范围A1和A2的中心距离与圆形物体30的直径相适应。
在图23中，为了搜寻圆形物体30的中心位置候选点，在步骤300-306搜寻圆形物体30的直径部分的轮廓线。由于这些步骤的过程与图8所示的步骤100-106相似，所以不再加以叙述。
下面将说明圆形物体30的直径部分的轮廓线已经被检测到的情况。即特征点已被检测到的情况。
在该情况下，程序进展到图24所示的流程图。滤光器的位置(扫描位置)Pi在检测滤光器特征点时被移动到两个轮廓线候选点Pa和Pb之间的中心点Ps，且该点Ps被存贮起来作为辅助扫描方向的扫迹起始位置Ps。更具体地说，注意到与园形物体的中心对称的轮廓线在给定的一段上大体上是相互平行的，在步骤311，扫迹起始位置Ps被存贮起来用以检查滤光器特征点在辅助扫描方向的给定长度上是否连续。
然后，扫描位置移动到一个恰好在起始位置Ps上面的点，接着在步骤312，判断该点是不是滤光器特征点。当该扫描位置是滤光器特征点时，在步骤313，扫描位置移动到两个轮廓线候选点之间的中心位置，同时该扫描位置被存贮起来。然后，判断存贮的位置与起始位置Ps之间的距离是否小于某个参考距离时，在流程图的处理过程中再向上扫迹，而当该距离大于参考距离时，在图24所示的步骤314执行搜索滤光器特征点的扫迹。滤光器特征点的扫迹以这种方式连续进行，直至不再有滤光器特征点为止。下上面提到的参考距离取为被测园形物体半径的2/3。当距离超过参考值时，则判断出该距离对于园形的平行部分而言太长了。
当刚好处于扫描位置上面的一点不是滤光器特征点时，也就是说当滤光器特征点的向上扫迹结束时，在步骤315，则扫描位置回到扫描起始位置Ps。然后，在步骤316、317和318，以上述同样的方式进行向下的滤光器特征点扫迹。
当滤光器特征点的向下扫迹是在从起始位置Ps到扫描位置的距离小于参考值的状态下终至时，沿向上和向下的整个扫迹长度可以从最上点PT和最下点PB(见图19)之差得到，其中，该最上点PT和最下点PB已在扫迹期间被存贮起来。在步骤319，判断扫迹长度是否大于预定参考长度。当扫迹长度比参考长度短时，判断出该扫迹长度并不是所期望的轮廓线。然后根据图23所示的流程图执行搜寻滤光器特征点的扫描。另一方面，当扫迹长度比参考长度长时，则判断为有园形物体轮廓线存在的可能性，然后检查是否存在一个园形轮廓线。
在这种情况下，园形物体的候选点PO。(见图26)是根据在步骤32的中所执行的扫迹最高点PT和最低点PB之间的中心点而确定下来的。然后在步骤321，滤光器位置移动到中心位置候选点PO，设置一个旋转角度θ，滤光器以该角度连续旋转。然后，如图27所示，滤光器在步骤322旋转一个θ角，在步骤323判断该旋转位置是不是滤光器特征点，以此种方式，在步骤323和324连续检查滤光器特征点出现与否，直至滤光器转到180度。在滤光器已经转过180度后，在步骤325确定滤光器特征点出现的百分比，当该百分比小于某一参考值时，根据图23所示的流程图执行搜寻滤光器特征点的扫迹。当该百分比大于参考值时，在步骤326判断旋转角度θ是否足够小。
角度θ是由检测精度所确定的，而检测精度取决于图象包含园形特征的程度。因此，当园形包含较少的园形特征时，角度θ取得小。参考百分比取决于图象中轮廓线的原始状态，使得当轮廓线连续性高的时候选取接近于1的百分比。
当角度θ足够小时，在图23所示的步骤330判断出物体已被检测到，并结束图象处理过程。另一方面，当θ角不是足够小时，在步骤327将θ减小，利用该减小的θ角重新检测滤光器特征点。
虽然在前述的实施例中，判断被测物体的出现与否是根据滤光器特征点的百分比，然而也可以根据轮廓线候选点总数的百分比判断物体的出现与否。很明显，被测物体不仅限于园形，任何具有类似于园形(椭园或多边形)轮廓线的物体都可以被检测到。
权利要求
1、一种识别已被照相的物体的方法，这种方法是通过检测摄制图象的部分轮廓线而识别物体，该方法包括下列步骤
准备滤光器装置；
用所述的滤光器装置对所述的图象进行扫描，从而确定第一组数量预定的连续象素和第二组多个象素，该第二组与第一组有一个与所述物体的轮廓线相适应的间隔；
在各自的象素组中检测其亮度急剧变化的轮廓线候选点的存在与否；
当在各自的象素组中同时检测到所述的轮廓线候选点时，便识别所述物体呈现。
2、根据权项1的方法，所述的滤光器装置确定第一象素组，该象素组具有△L1的长度和一个中心位置，该中心位置与代表着扫描位置的一个参考位置P相距L1，所述的滤光器装置确定第二象素组，该象素组具有△L2的长度和一个中心位置，该中心位置与所述参考位置相距L2，……，所述滤光器装置确定第n象素组，该象素组具有△Ln长度和一个中心位置，该中心位置与所述参考位置相距Ln。
3、根据权项2的方法，所述的距离L1，L2，……，Ln是由所述被测物体的几何结构确定的。
4、根据权项1的方法，所述滤光器附加有确定所述象素组亮度密度变化方向的功能，所述方法进一步包括下列步骤
当所述轮廓线候选点出现时，在各自的象素组中检测亮度密度变化方向;
同时检测所述象素组中的所述轮廓线候选点;
当所述亮度密度变化方向与所述滤光器指明的方向一致时，识识别出所述物体的轮廓线。
5、根据权项4的方法，所述亮度密度变化方向是这样一个方向，在该方向上，所述象素组内急剧变化的亮度由亮变暗或相反。
6、根据权项4的方法，所述的亮度密度变化方向是由所述物体及其背景的亮度所决定的。
7、识别一种其轮廓线的一部分包含平行线的物体的方法，所述方法包括下列步骤
准备滤光器装置;
用所述滤光器装置确定一对象素组，使其中心至中心的距离与所述平行线之间的间隔相适应;
识别一种扫描位置(在该位置上，轮廓线候选点在所述象素组中同时被检测到)，将其作为滤光器特征点;
在检测到所述滤光器特征点之后，从所述扫描位置沿一个辅助扫描方向进行寻迹扫描，从而检测所述滤光器特征点的出现与否;
当扫迹长度变得比一个预置长度长时便识别所述被测物体呈现。
8、根据权项7的方法，当到达充当所述滤光器特征点的一个扫描位置时，开始进行所述的寻迹扫描，该寻迹扫描是以两个轮廓线候选点的中心点作为扫迹起始点的，所述方法包括下列步骤
把所述滤光器装置的中心位置移到恰好在所述起始位置之上的一点;
检测所述滤光器特征点出现与否;
当所述滤光器特征点出现时，重新把所述滤光器装置的中心位置移到恰好处于两轮廓线候选点中心位置之上的一点;
检测所述滤光器特征点的出现与否;
从所述扫迹起始位置向上向下连续进行寻迹扫描，直至不再检测到滤光器特征点为止。
9、一种识别具有大致上园形轮廓线的物体的方法，该方法包括下列步骤
准备滤光器装置;
用所述滤光器装置确定一对象素组，使其中心至中心距离与所述大致上园形轮廓线的直径相适应;
指定一种扫描位置(在该位置上，轮廓线候选点在所述象素组中同时被检测到)，将其作为滤光器特征点;
在检测到所述滤光器特征点之后，从所述扫描位置沿辅助扫描方向进行寻迹扫描，从而检测所述滤光器特征点出现与否;
当所述扫迹长度超过一个预置长度时，用所述滤光器装置从象素组的中心位置确定所述大致上园形轮廓线的中心位置候选点和所述扫迹长度的中心位置;
通过在所述中心位置的所述候选点附近连续转动所述滤光器装置，确定所述滤光器特征点或轮廓线候选点的出现与否;
当所述滤光器特征点或所述轮廓线候选点的出现百分比超过一个预置值时，识别所述物体呈现。
专利摘要
在一种识别物体的方法中，物体是由电视摄象机摄制的，物体的轮廓线的一部分是由一个摄制的图象来检测的，滤光器扫描该图象，以确定第一组数目预定的连续象素和第二组多个象素，第二组与第一组的间隔与物体轮廓线相适应，然后检测轮廓线候选点的出现与否，在这些点上，亮度在各自象素组内急剧变化，当在各自象素组中同时检测到轮廓线候选点时便识别该物体出现。
文档编号G01B9/08GK85103882SQ85103882
公开日1986年11月5日 申请日期1985年5月10日
发明者渡辺裕司, 中村昌弘 申请人:株式会社小松制作所导出引文BiBTeX, EndNote, RefMan