画像認識による抵抗器の抵抗値読み取りに関する研究摂南大学 113045 杉原弘記理工学部電気電子工学科電子光機器研究室 Study on Resistor Value Identification using Image Recognition of Color-Code Hiroki Sugihara Electronic and Optical Systems Lab., Dept. of Electrical and Electronic Engineering, Setsunan Univ. １．はじめに抵抗器にはカラーコードと呼ばれる色の帯が付いており，これを読み取ることによって抵抗値がわかる。抵抗値を読み取る手法としては，目視，またはテスターによる直接測定が一般的である。しかし，これらの手法は大量の抵抗器を扱う場合，抵抗器の分類に時間を要することや，人的ミ図 3 差分画像図4 分離した抵抗器本体スによる読み取りミス発生の恐れがあるという問題点がある。そこで，これらの問題を解決するために，画像認識によって抵抗値を読み取る手法を研究した。２．画像認識の概要画像認識の流れを図 1 に示す。まず，抵抗器を画像として入力する( 図-2 (a))。その入力画像に，2 値化を中心とした画像処理を施すことにより，カラーコード領域を抽出する( 図-2 (b))。この抽出領域に，画素値を基準とした閾値処理を施し，色帯の部分とそれ以外の部分に分離する。分離したそれぞれの色帯から重心座標を求め，この座標を元に色帯の色を抽出する。これを機械学習により学習させた識別器に入力することにより，抵抗値を出力する。４．色帯の分離カラーコード領域の大部分を占める，ベージュ色の領域を取り除くことによって，色帯を分離する。まず，画像か分について最頻出の画素値を求める。この画素値を中心に， ±20 の範囲の画素値を閾値とした 2 値画像を生成する。以カラーコード領域の抽出色帯の分離と色の抽出 (a) 入力画像識別器による抵抗値の出力 (b) カラーコード領域画像認識の流れ抽出する長方形領域ら赤色の成分，青色の成分をそれぞれ取り出し，各々の成画像入力図1 図5 上のように生成された 2 つの 2 値画像を合成することにより，色帯を分離する。一連の流れを図 6 に示す。赤色の成分図2 青色の成分 2 値画像抵抗器とカラーコード色帯を分離３．カラーコード領域の抽出事前に背景画像を撮影しておき，入力画像( 図-1(a))から背景画像を差し引いて，照明ムラを除去した差分画像(図 3)を生成する。この差分画像をモノクロ画像に変換し，閾図 6 色帯の分離の処理過程５．今後の課題識別器による抵抗値の出力に関しては未検討である。先値処理と，リード線を削除する画像処理を施すことにより，行研究では(1)では，画像認識による正しい抵抗値の識別率抵抗器本体とそれ以外の領域に 2 値化する(図 4)。ここで，が 77%であったが，実用化するにはまだまだ高精度とは言い分離された抵抗器本体の重心座標を求める。さらに，本体難い。本研究では，画像認識のプロセスの改善を図り，識中央部分の，照明による光の反射の影響を避けるため，求別率 90%以上を目指す。発表当日は識別器と識別率に関してめた重心座標から 10 ピクセル上方向に移動したピクセルをも報告する予定である。底辺の中央とした，幅 210 ピクセル，高さ 10 ピクセルの長方形領域(図 5)を，入力画像から抽出する。文献 (1) 三谷芳弘・浜本義彦 : 画像処理による抵抗器の読み取りに関する研究 , Journal of JACT Vol.15 No2 , 65-70 , 2010