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色抽出の話
1. 色抽出とは
   
2. 一般的な色抽出方式
2-1. RGB方式
2-2. 映像色差信号方式
   
3. 極座標色抽出方式
   
4. 抽出方式の比較実験
4-1. 実験条件 
4-2. 実験結果
4-3. 考察
   
5. 極座標色抽出方式の適用

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カラー画像色抽出装置
カラー画像処理装置
専用システム
 
 1.色抽出とは

FA(Factory Automation)用途における一般的な画像処理の流れは、
  • 画像を取り込む「センシング段階」
  • 特徴量を抽出する「前処理段階」
  • 計測や合否判定を行う「後処理段階」
に大別されます。「前処理段階」では「後処理段階」で行われる計測や合否判定が容易に行われるよう、必要最低限の情報が出力されることが望まれます。

センシング段階
ラインカメラ
エリアカメラ
レーザー
スキャン
前処理段階
空間周波数に対する
フィルタリング
エリア
選別

2値化
光の周波数に対する
フィルタリング
光偏光方向に対する
フィルタリング
輝度パターンに対する
フィルタリング
後処理段階
面積計測
長さ計測
個数計測
穴検出
傾き計測
パターンマッチング
計測値比較判定
etc...
図1 一般的な画像処理の流れ


「色抽出」とはカラー画像処理に用いられる前処理手法のひとつで、カラーカメラから得られたカラー画像(原画像)から、特定の色とそれ以外の色とを分離する処理です。例えば、図2-aのようにカラーカメラによって撮像された3色のピーマンの画像(原画像)から黄色の部分を抽出処理すると、図2-bのような結果画像(抽出画像)が得られます。

このことにより、原画像が256階調(8ビット)×3色(RGB)×画素数の情報量であるのに対し、抽出画像では、2階調(1ビット・白黒)×画素数と、24分の1の情報量となり、後処理への負担が軽くなります。
しかし、実際のFA用途での検査では、ラインのバタツキ、照明の不均一さ、対象物自体の持つ地ムラなど数多くの外乱要素が存在するため、前処理の方式が適切でない場合には、これらの外乱要素がそのまま検査結果の不安定さにつながってしまいます。このため、画像処理における前処理の方式はたいへん重要です。




 
 
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