[发明专利]物体辨别装置及方法

说明书

提供准确地辨别物体的物体辨别装置及方法。物体辨别装置(1)具备：取得输入物体的图像(31)的图像取得部(12)；选择作为输入物体的图像的辨别候选的多个基准物体(32)来生成辨别候选的组的辨别候选选择部(112)；对于辨别候选的组中包含的各基准物体、计算与输入物体的图像的类似度的类似度计算部(113)；基于由类似度计算部计算的类似度、从组中包含的基准物体中去除规定的类似度的基准物体直至组中包含的基准物体的数量成为规定量为止的识别部(114)；若由识别部去除规定的类似度的基准物体则辨别候选选择部更新组，若组被更新，则类似度计算部对于更新后的组中包含的各基准物体，再计算与输入物体的图像的类似度。

技术领域

本发明涉及物体辨别装置及方法。

背景技术

在制造领域以及物流领域中，需求物体的拣选作业以及组装作业的自动化。为了使这些作业自动化而使用机器人。在使用机器人处理作业对象物体的情况下，需要对作业对象物体的位置以及姿态进行计测的机构。为此使用视觉传感器。

为了使机器人进行处理多种物体的作业，需要辨别由视觉传感器计测到的物体的种类。特别是，在制造领域以及物流领域中，对多种多样的物体进行处理，存在相互类似的物体同时存在多个的情况。

为了从包含类似的物体的辨别候选组中辨别对象物体的种类，进行有着眼于类似的物体之间的差异的研究。这里，辨别候选是指，可成为物体辨别装置的输出即辨别结果的物体。

在非专利文献1中，根据欲进行辨别的物体及与该物体类似的物体，预先探索对其识别有很大帮助的模板中的像素群。并且，在非专利文献1中提出有如下方法，在物体的辨别时，在从预先的探索结果所得到的像素群中，在对象物体与欲进行辨别的物体之间进行匹配。

在专利文献1中提出有如下方法，通过特定的特征向量表现各辨别候选。在专利文献1中，基于在特征向量空间中接近的特征向量群，寻找在将对象物体的特征向量在其位置正交射影时，局部的分散性为最大的部分空间。

另外，作为图像特征图案的抽出方法，已知有非专利文献2。作为特征点的提取方法，已知有非专利文献3。作为计算特征量的方法，已知有非专利文献4。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本专利第38141481号说明书

非专利文献

非专利文献1：樱本康宪，桥本学，“使用对于对象物与类似物的识别有效的像素群的模板匹配”，精密工学会志，81卷7号，平成27年

非专利文献2：Canny,John.A computational approach to edge detection.IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence 6(1986)：679-698.

非专利文献3：Rosten,Edward,and Tom Drummond.Machine learning forhigh-speed corner detection.Computer Vision ECCV 2006(2006)：430-443.

非专利文献4：Lowe,David G.Distinctive image features from scale-invariant keypoints.International journal of computer vision 60.2(2004)：91-110.

发明内容

发明所要解决的课题