本发明专利技术提供轮廓提取装置和轮廓提取方法。拍摄物体图像，通过实施滤波而进行二值化，由此提取轮廓点。以将轮廓点为顶点的方式对图像进行德洛内分割（Ｄｅｌａｕｎａｙ ｄｉｖｉｓｉｏｎ），指定物体内部的点。从指定的点开始朝向德洛内三角形的边进行搜索，如果接触到规定长度以上的边则越过边而继续进行搜索，如果接触到不足规定长度的边，则中止越过边的搜索。连接不足规定长度的边作为物体的轮廓。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及从皮革、布料等薄片材料或人体形状等一般二维或三 维物体提取轮廓的技术。
技术介绍
申请人开发了薄片材料的裁剪装置。在专利文献1 :WO2004/010807中，研究了相对于薄片材料优化配置要裁剪零件的情 况。在专利文献2: WO2006/051764中，研究了相对于皮革等不规则形 状的薄片材料如何配置裁剪目标零件。专利文献3: JP2006/11996是其 他申请人提出申请的，公开了下述技术通过德洛内分割将图像分割 成多个三角形，利用知识夹持(知的挟办)对图像进行处理，由此提 取轮廓。在专利文献3中没有对具有宽度的模糊轮廓进行研究。专利技术人研究了如何提取皮革等的轮廓。皮革具有厚度，其轮廓例 如包含皮革上表面侧的轮廓线和皮革底面侧的轮廓线这2种轮廓线。 如果对皮革进行图像识别，则通过多个轮廓点产生模糊的轮廓。人眼 看来，连接轮廓点提取轮廓线是容易的，但在计算机的数据处理中， 连接轮廓点形成轮廓线并不一定容易。例如在从轮廓的1点开始，在 不远离搜索方向的范围内连接最接近轮廓点的算法中，考虑了在轮廓 分支的情况下，仅提取靠近搜索方向一侧的分支。并且轮廓点以带状 扩展时，有时不能提取轮廓线。例如轮廓的提取用于以裁剪头求出皮革等薄片材料的形状。但是 在裁剪头中，由于裁剪用工作台的污染产生伪轮廓点，因而优选的是 轮廓提取不受污染等的影响。另一方面，有需检查皮革内部的瑕疵的 实际要求。由于一般在皮革的瑕疵上利用色带等实施标记，因而需要4检测标记。在这里，由于存在标记的亮度本身与周围的皮革没有显著 不同的情况，因而优选的是利用亮度以外的方法检测标记。在这里以 提取皮革的轮廓为例，但提取针织物及其他具有厚度的薄片材料的轮 廓时也一样。并且不限于薄片材料的裁剪，也存在从一般图像准确地 提取轮廓的要求。专利文献l: WO2004/010807 专利文献2: WO2006/051764 专利文献3: JP2006/1199
技术实现思路
本专利技术的课题在于即使在具有厚度的物体中只能得到模糊轮廓的 情况下也能自动提取轮廓。本专利技术的另一课题在于即使在物体以外的基底部分噪声较多的情 况下也能准确地提取物体的正确的轮廓。本专利技术的轮廓提取装置，从摄像机所拍摄的物体的图像通过滤波 提取轮廓点，连接所提取的轮廓点作为物体的轮廓输出，其特征在于， 设有空间分割单元，根据上述轮廓点产生多个多边形，由此产生该多 个多边形的图像，所述多个多边形在轮廓点密度高的区域尺寸较小，在轮廓点密度低的区域尺寸较大；轮廓提取单元，从物体内部的点开始朝向上述多边形的边搜索上 述多边形的图像，当接触到不足规定长度的长度的边时，中止越过该 边的搜索并存储该边，当接触到规定长度以上的长度的边时，越过该 规定长度以上的长度的边而继续进行搜索；和将由轮廓提取单元存储的边连接而作为物体的轮廓的单元。本专利技术的轮廓提取方法，从摄像机所拍摄的物体的图像通过滤波提取轮廓点，连接所提取的轮廓点作为物体的轮廓输出，其特征在于， 根据上述轮廓点产生多个多边形，从而产生该多个多边形的图像， 所述多个多边形在轮廓点密度高的区域尺寸较小，在轮廓点密度低的 区域尺寸较大；从物体内部的点开始朝向上述多边形的边搜索上述多边形的图 像，当接触到不足规定长度的长度的边时，中止越过该边的搜索并存 储该边，当接触到规定长度以上的长度的边时，越过该规定长度以上 的长度的边而继续进行搜索；连接上述存储的边作为物体的轮廓。其中在该说明书中，有关轮廓提取装置的记载还直接适用于轮廓 提取方法，有关轮廓提取方法的记载也适用于轮廓提取装置，优选的是，上述多边形为将轮廓点为顶点的三角形。进而优选的是，提取物体图像中相对于亮度变化的轮廓点和相对 于色度变化的轮廓点这至少2种轮廓点，并且产生以所提取的2种轮 廓点为顶点的三角形。特别优选的是，物体为薄片材料，本专利技术的轮廓提取装置进而设 有裁剪台，用裁剪头裁剪薄片材料；裁剪数据产生单元，用于由所 提取的物体的轮廓产生物体的裁剪数据；和驱动单元，根据所产生的 裁剪数据对上述裁剪头进行驱动。在本专利技术中，从物体内部开始，朝向根据轮廓点生成的多边形的 边进行搜索。由于在轮廓的周围轮廓点密集分布，因而多边形的尺寸 较小，当冲撞到不足规定长度的长度的边时，中止越过该边的搜索， 并存储边。当接触到规定长度以上的长度的边时，越过该边并继续进 行搜索。因此在搜索至轮廓中分布的多个小多边形的边时中止搜索， 连接所提取的边则可得到物体的轮廓。在本专利技术中，相对于模糊的轮廓，不是连接轮廓点以直接产生轮 廓线，而将轮廓点转换成多边形，多边形的边的尺寸在轮廓中变小后 提取轮廓。因而相对于模糊的轮廓，也能够自动且准确地提取轮廓。 由于从物体的内部开始搜索时，在物体的边界结束搜索，不搜索物体 外部的基底部分，因而即使存在噪声也不受影响。并且即使相对于物 体内的瑕疵或边界等轮廓，也能够同样提取轮廓点，并据此大量产生 微细的多边形，从而能够提取轮廓。多边形为如维诺多边形等在内部包含轮廓点的多边形、特别是分 别包含一个轮廓点的多边形，例如可以是在多边形的中心部包含轮廓 点的多边形。但是在这种多边形中边的数量不确定，难以进行已搜索 边和未搜索边的管理。相对于此，在将轮廓点为顶点的三角形、例如 德洛内三角形的情况下，由于一个三角形的边数量为固定的3个，因 而搜索的控制简单。另外，轮廓点可以存在于多边形的边上。由于在物体的边缘一般容易产生亮度变化，因而能够从亮度图像 产生轮廓点。相对于此，在粘贴在物体上的色带等标志中，相比亮度， 在色带与周围之间色调、彩度不连续地发生变化。因此将色调、彩度 的变化、特别是色调的变化作为色度的变化而检测出的话，可提取物 体内部的标志作为轮廓。在本专利技术中，能够准确地提取皮革等薄片材料的轮廓。特别是在 形状不规则、具有厚度而轮廓扩大并容易模糊的皮革，也能够准确地 提取轮廓。并且使用亮度变化和色度变化这2种轮廓点时，还能够准 确地提取粘贴在皮革上的色带等的轮廓。附图说明图1是表示实施例裁剪装置的硬件结构的框图。图2是以与轮廓提取有关的功能框图表示图1的裁剪装置的图。图3是表示轮廓提取用滤波器的例子的图。 图4是表示实施例中的轮廓提取算法的图。图5是表示图4以后的轮廓提取算法的图。图6是示意性地表示德洛内分割(Delaunay division)的图。图7是示意性地表示维诺图(Voronoi diagram)的图。图8是实施例轮廓提取程序的框图。图9是表示皮革的二值图像的图。图IO是表示轮廓点的图像的图。图11是表示与图9对应的德洛内分割的图。具体实施例方式在图1至图11，以裁剪装置2为例示出轮廓提取装置和提取方法 的实施例。在图1中，4为裁剪台，6为裁剪头，利用彩色摄像机8拍 摄皮革15的彩色图像，并且使刀具10升降以裁剪皮革15。裁剪头6 通过X轴驱动器12和Y轴驱动器14，在裁剪台4上沿XY两个方向 移动。彩色摄像机8利用裁剪头6在皮革15上进行扫描，将皮革15 的图像分割成多张拍摄。轮廓提取装置18或内装在裁剪装置2中，或与裁剪装置2分开设 置。20是总线，21是彩色显示器，22是手动输入设备，例如为键盘、 描画针、鼠标、轨迹球、操纵杆等。磁盘驱动器23在其与CD-ROM等 本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种轮廓提取装置，从摄像机所拍摄的物体的图像通过滤波提取轮廓点，连接所提取的轮廓点作为物体的轮廓输出，其特征在于，设有： 空间分割单元，根据上述轮廓点产生多个多边形，由此产生该多个多边形的图像，所述多个多边形在轮廓点密度高的区域尺寸较 小，在轮廓点密度低的区域尺寸较大； 轮廓提取单元，从物体内部的点开始朝向上述多边形的边搜索上述多边形的图像，当接触到不足规定长度的长度的边时，中止越过该边的搜索并存储该边，当接触到规定长度以上的长度的边时，越过该规定长度以上的长度的边 而继续进行搜索；和 将由轮廓提取单元存储的边连接而作为物体的轮廓的单元。
【技术特征摘要】
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【专利技术属性】
技术研发人员：田村孝彦，
申请(专利权)人：株式会社岛精机制作所，
类型：发明
国别省市：JP[日本]
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