産業製造現場の複雑な状況下での代表的な協調標的識別ニーズに対して、楕円特徴の高速かつ頑健な検出方法を提案した。まず、前処理画像に対してエッジ追跡とアーク分割の選別グループ化を行い、パスカルの定理に基づく隣接象限アークのマッチングと関係行列に基づくエッジアークのクラスタリングにより、楕円マッチング可能なエッジアークを高速にクラスタリングする。次に、非反復最小二乗法を用いて楕円パラメータを取得し、パラメータ特徴に基づいて偽陽性を除去し最終検出結果を得る。本研究では、より厳格な楕円マッチング制約とより効率的なアーククラスタリング手法を採用し、パラメータフィッティング段階における非楕円特徴の計算量を効果的に削減し、良好な検出効率と検出結果の信頼性を実現した。実験結果により、本アルゴリズムは検出距離、照明条件、対象の方向、画像ノイズなどの干渉要因を顕著に抑制し、複雑な状況下でも信頼性の高い検出結果を得られることが示された。本手法の640×480ピクセルの実験画像における検出時間は183.2msであり、同種の楕円検出アルゴリズムより高速で、産業測定機器が現場の複雑な状況における協調標的の高速探索と識別に求める性能要件を満たしている。

産業計測;対象認識;楕円検出;パスカルの定理;最小二乗法