JP2000155011A - 位置計測方法および装置 - Google Patents
位置計測方法および装置Info
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- JP2000155011A JP2000155011A JP10329261A JP32926198A JP2000155011A JP 2000155011 A JP2000155011 A JP 2000155011A JP 10329261 A JP10329261 A JP 10329261A JP 32926198 A JP32926198 A JP 32926198A JP 2000155011 A JP2000155011 A JP 2000155011A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】画像を用いる位置計測で、前処理のフィルタの
組合せやマッチング処理の間引き率などのパラメータの
最適化を、作業者が介入することなく自動的に決定す
る。 【解決手段】オンライン検査の画像と同種で良品のサン
プル画像を取得する手段2、位置計測に使用するテンプ
レート領域を設定する段3、位置計測を行うためにテン
プレートを走査する探索領域を設定する4、及び位置計
測を高速かつ安定に行う戦略を自動的に決定する手段5
を備えている。位置計測戦略自動決定手段5は人手によ
り設定されたテンプレートと探索領域を用いて、フィル
タ処理の種類と順番、及び間引き率のパラメータをサン
プル画像に適応して最適化する。パラメータの最適組合
せの決定には、遺伝的アルゴリズム(GA)を採用して
いる。
組合せやマッチング処理の間引き率などのパラメータの
最適化を、作業者が介入することなく自動的に決定す
る。 【解決手段】オンライン検査の画像と同種で良品のサン
プル画像を取得する手段2、位置計測に使用するテンプ
レート領域を設定する段3、位置計測を行うためにテン
プレートを走査する探索領域を設定する4、及び位置計
測を高速かつ安定に行う戦略を自動的に決定する手段5
を備えている。位置計測戦略自動決定手段5は人手によ
り設定されたテンプレートと探索領域を用いて、フィル
タ処理の種類と順番、及び間引き率のパラメータをサン
プル画像に適応して最適化する。パラメータの最適組合
せの決定には、遺伝的アルゴリズム(GA)を採用して
いる。
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は画像を用いた位置計
測に関し、特に、自由に設定された対象の位置計測を高
速かつ安定に行うために、前処理や間引き処理の組み合
わせ戦略を自動的に決定する位置計測方法と装置に関す
る。
測に関し、特に、自由に設定された対象の位置計測を高
速かつ安定に行うために、前処理や間引き処理の組み合
わせ戦略を自動的に決定する位置計測方法と装置に関す
る。
【0002】
【従来の技術】位置計測装置に使用される技術の一つ
に、画像を用いたものがある。この画像を用いた位置計
測装置では、予め位置を計測したい対象をテンプレート
として登録しておき、入力された画像中からテンプレー
トを走査してテンプレートマッチングを行い、相関値が
最も高くなったところで対象の位置を計測する。この技
術は、プリント板など様々な工業製品の製造工程で使用
され、計測の対象となるマーキングはアライメントマー
クと呼ばれる。
に、画像を用いたものがある。この画像を用いた位置計
測装置では、予め位置を計測したい対象をテンプレート
として登録しておき、入力された画像中からテンプレー
トを走査してテンプレートマッチングを行い、相関値が
最も高くなったところで対象の位置を計測する。この技
術は、プリント板など様々な工業製品の製造工程で使用
され、計測の対象となるマーキングはアライメントマー
クと呼ばれる。
【0003】この位置計測では、位置計測に適したアラ
イメントマークやそれに代わるパターンを画像で設定
し、テンプレートマッチングを用いて設定したアライメ
ントマークが安定に計測できるように調整している。具
体的な調整内容としては、高速に処理するための画像の
解像度、安定に計測できるように画像中の特徴量を強調
する前処理、さらに解像度と前処理の組み合わせなどが
ある。位置計測の対象毎に、これらの調整を画像処理に
精通した開発者が試行錯誤的に行っている。
イメントマークやそれに代わるパターンを画像で設定
し、テンプレートマッチングを用いて設定したアライメ
ントマークが安定に計測できるように調整している。具
体的な調整内容としては、高速に処理するための画像の
解像度、安定に計測できるように画像中の特徴量を強調
する前処理、さらに解像度と前処理の組み合わせなどが
ある。位置計測の対象毎に、これらの調整を画像処理に
精通した開発者が試行錯誤的に行っている。
【0004】画像を用いた位置計測の従来技術として、
位置計測処理を粗い測定と密な測定との二段階にわけて
実施する方法がある。すなわち、画像の解像度を低くし
て高速に粗く位置計測を行い、二段階目の計測で高解像
度の画像を使用して高精度に位置計測する。この方法の
一例を示す特開平8−111599号によれば、二段階に処理
を分ける方法として、濃度投影を使用して大体の位置を
高速に抽出し、その後に、テンプレートと入力画像の相
関値を算出して精度良く位置計測を行う方式を採用して
いる。図2のフローチャートに、前処理、粗い位置計測
処理及び密な位置計測処理による一般的な位置計測の手
順を示す。
位置計測処理を粗い測定と密な測定との二段階にわけて
実施する方法がある。すなわち、画像の解像度を低くし
て高速に粗く位置計測を行い、二段階目の計測で高解像
度の画像を使用して高精度に位置計測する。この方法の
一例を示す特開平8−111599号によれば、二段階に処理
を分ける方法として、濃度投影を使用して大体の位置を
高速に抽出し、その後に、テンプレートと入力画像の相
関値を算出して精度良く位置計測を行う方式を採用して
いる。図2のフローチャートに、前処理、粗い位置計測
処理及び密な位置計測処理による一般的な位置計測の手
順を示す。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】画像を使用して位置計
測を行う場合、設定されたテンプレートが入力画像中で
いかに高速に、そして安定に検出できるかが重要にな
る。二段階に処理を分ける方法では、アライメントマー
クが小さかったり、パターンが複雑で安定に濃度投影が
得られない場合に、安定に位置計測をすることが困難と
なる。また、画像の解像度を低くして、データ量を小さ
くして位置計測を行うことも考えられるが、この方法も
アライメントマークが小さかったり、パターンが複雑な
場合には、画像中の特徴が欠落してしまい、テンプレー
トマッチングによる安定なマッチングができない。
測を行う場合、設定されたテンプレートが入力画像中で
いかに高速に、そして安定に検出できるかが重要にな
る。二段階に処理を分ける方法では、アライメントマー
クが小さかったり、パターンが複雑で安定に濃度投影が
得られない場合に、安定に位置計測をすることが困難と
なる。また、画像の解像度を低くして、データ量を小さ
くして位置計測を行うことも考えられるが、この方法も
アライメントマークが小さかったり、パターンが複雑な
場合には、画像中の特徴が欠落してしまい、テンプレー
トマッチングによる安定なマッチングができない。
【0006】安定にマッチング処理を行うためには、画
像の解像度を落しても特徴が欠落しないように画像の特
徴を強調したり、特徴が欠落しないように解像度を落す
度合いを調節する必要がある。つまり、使用する画像の
状況に応じて位置計測を行う戦略を変える必要があり、
テンプレートの設定や探索する領域、高速化のための解
像度など、位置計測に必要なパラメータの調整が必要に
なる。
像の解像度を落しても特徴が欠落しないように画像の特
徴を強調したり、特徴が欠落しないように解像度を落す
度合いを調節する必要がある。つまり、使用する画像の
状況に応じて位置計測を行う戦略を変える必要があり、
テンプレートの設定や探索する領域、高速化のための解
像度など、位置計測に必要なパラメータの調整が必要に
なる。
【0007】図3に、従来の戦略決定の手順を示す。従
来は、探索戦略設定(S24)において、作業者が前処
理に用いるフィルタの種類や画像データの縮小率(間引
き率)などのパラメータを経験的に設定していた。そし
て、複数のサンプルに対して評価を行い(S25)、要
求された性能を満たさない場合(NG)はフィードバッ
ク(S28)により探索戦略の再設定を行う。もし、探
索戦略の変更だけで性能を満たさない場合には、さらに
フィードバックS27,S26と、テンプレートや探索
領域の再設定が必要になる。
来は、探索戦略設定(S24)において、作業者が前処
理に用いるフィルタの種類や画像データの縮小率(間引
き率)などのパラメータを経験的に設定していた。そし
て、複数のサンプルに対して評価を行い(S25)、要
求された性能を満たさない場合(NG)はフィードバッ
ク(S28)により探索戦略の再設定を行う。もし、探
索戦略の変更だけで性能を満たさない場合には、さらに
フィードバックS27,S26と、テンプレートや探索
領域の再設定が必要になる。
【0008】このように、従来はサンプルを評価する度
に、作業者が長時間かけてパラメータの再設定、再評価
を行うため、作業者に重い負担となっている。さらに、
画像特徴の強調処理は熟練者のノウハウを必要とするた
め、一般の作業者には困難な作業となっている。
に、作業者が長時間かけてパラメータの再設定、再評価
を行うため、作業者に重い負担となっている。さらに、
画像特徴の強調処理は熟練者のノウハウを必要とするた
め、一般の作業者には困難な作業となっている。
【0009】本発明の目的は、従来技術の問題点を克服
し、パラメータの最適化等を自動的に行い、作業者が介
入することなく高速で安定な位置計測手法の戦略を決定
できる位置計測装置を提供することにある。
し、パラメータの最適化等を自動的に行い、作業者が介
入することなく高速で安定な位置計測手法の戦略を決定
できる位置計測装置を提供することにある。
【0010】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成する本発
明の位置計測方法は、対象画像を入力して所定の前処理
を行い、前記対象画像の所定位置の特徴を含むテンプレ
ートによる探索処理を行って前記所定位置を計測する場
合に、予め、前記対象画像のサンプル画像に基づいて設
定したテンプレートと探索領域に対し、複数のフィルタ
処理の種類と順番からなるパラメータの組み合わせを、
画像の特徴が維持または強調されるように選択し、前記
対象画像による位置計測に際して、選択されたパラメー
タの組み合せによって前記前処理を行うことを特徴とす
る。
明の位置計測方法は、対象画像を入力して所定の前処理
を行い、前記対象画像の所定位置の特徴を含むテンプレ
ートによる探索処理を行って前記所定位置を計測する場
合に、予め、前記対象画像のサンプル画像に基づいて設
定したテンプレートと探索領域に対し、複数のフィルタ
処理の種類と順番からなるパラメータの組み合わせを、
画像の特徴が維持または強調されるように選択し、前記
対象画像による位置計測に際して、選択されたパラメー
タの組み合せによって前記前処理を行うことを特徴とす
る。
【0011】また、前記前処理のための複数のフィルタ
処理の種類と順番及び前記探索処理のための画像のX方
向及びY方向の間引き率や間引き位置を含むパラメータ
の組合せを、画像の特徴を維持しながら前記探索処理が
高速化されるように選択し、前記対象画像による位置計
測に際し、選択されたパラメータの組み合せによって前
記前処理と前記探索処理を行うことを特徴とする。
処理の種類と順番及び前記探索処理のための画像のX方
向及びY方向の間引き率や間引き位置を含むパラメータ
の組合せを、画像の特徴を維持しながら前記探索処理が
高速化されるように選択し、前記対象画像による位置計
測に際し、選択されたパラメータの組み合せによって前
記前処理と前記探索処理を行うことを特徴とする。
【0012】また、前記対象画像の位置計測は二段階に
行い、まず、前記パラメータの組合せを適用して使用す
る画像の解像度を低くした粗の位置計測を行い、その結
果により前記探索領域を狭めると共に前記解像度を復旧
して密の位置計測を行う。
行い、まず、前記パラメータの組合せを適用して使用す
る画像の解像度を低くした粗の位置計測を行い、その結
果により前記探索領域を狭めると共に前記解像度を復旧
して密の位置計測を行う。
【0013】また、前記パラメータの組合せは、前記テ
ンプレートと前記サンプル画像とのマッチング処理によ
る認識度が高くかつ処理時間短くなるように選択するこ
とを特徴とする。前記認識度は、前記マッチング処理に
よる前記所定位置における相関値と、前記所定位置以外
における最大相関値との差に依存して決定される。な
お、前記所定位置以外における最大相関値は、使用する
画像に設定される間引き率から複数の画像データが得ら
れる場合に、これら全ての画像データに対するマッチン
グ処理の結果から得ることを特徴とする。
ンプレートと前記サンプル画像とのマッチング処理によ
る認識度が高くかつ処理時間短くなるように選択するこ
とを特徴とする。前記認識度は、前記マッチング処理に
よる前記所定位置における相関値と、前記所定位置以外
における最大相関値との差に依存して決定される。な
お、前記所定位置以外における最大相関値は、使用する
画像に設定される間引き率から複数の画像データが得ら
れる場合に、これら全ての画像データに対するマッチン
グ処理の結果から得ることを特徴とする。
【0014】本発明の位置計測装置は、対象画像を入力
して所定の前処理を行い、前記対象画像の所定位置の特
徴を含むテンプレートによる探索を行なって、前記所定
位置を計測するものであって、前記対象画像のサンプル
画像に基づいて位置計測に使用するテンプレートを設定
するテンプレート領域設定手段と、前記テンプレートを
走査する探索領域を設定するテンプレート探索領域設定
手段と、これら手段により設定されたテンプレートと探
索領域を用い、前記前処理として前記サンプル画像に施
すフィルタ処理の種類と順番を含むパラメータの組合せ
を画像の特徴が維持または強調されるように選択するパ
ラメータ選択手段とを有する探索戦略決定機構を具備し
たことを特徴とする。
して所定の前処理を行い、前記対象画像の所定位置の特
徴を含むテンプレートによる探索を行なって、前記所定
位置を計測するものであって、前記対象画像のサンプル
画像に基づいて位置計測に使用するテンプレートを設定
するテンプレート領域設定手段と、前記テンプレートを
走査する探索領域を設定するテンプレート探索領域設定
手段と、これら手段により設定されたテンプレートと探
索領域を用い、前記前処理として前記サンプル画像に施
すフィルタ処理の種類と順番を含むパラメータの組合せ
を画像の特徴が維持または強調されるように選択するパ
ラメータ選択手段とを有する探索戦略決定機構を具備し
たことを特徴とする。
【0015】あるいは、対象画像を入力して所定の前処
理を行い、前記対象画像の所定位置の特徴を含むテンプ
レートによる探索処理を行なう位置計測機構を備え、さ
らに、前記対象画像のサンプル画像に基づいて位置計測
に使用するテンプレートを設定するテンプレート領域設
定手段と、前記テンプレートを走査する探索領域を設定
するテンプレート探索領域設定手段と、これら手段によ
り設定されたテンプレートと探索領域を用い、前記前処
理として前記サンプル画像に施すフィルタ処理の種類と
順番及び前記サンプル画像のX方向及びY方向の間引き
率や間引き位置を含むパラメータの組合せを画像の特徴
を維持しながら前記探索処理を高速化できるように選択
するパラメータ選択手段とを有する探索戦略決定機構を
備え、前記探索戦略決定機構で選択されたパラメータの
組合せに従って、前記位置計測機構における前処理と探
索処理を行うように構成したことを特徴とする。
理を行い、前記対象画像の所定位置の特徴を含むテンプ
レートによる探索処理を行なう位置計測機構を備え、さ
らに、前記対象画像のサンプル画像に基づいて位置計測
に使用するテンプレートを設定するテンプレート領域設
定手段と、前記テンプレートを走査する探索領域を設定
するテンプレート探索領域設定手段と、これら手段によ
り設定されたテンプレートと探索領域を用い、前記前処
理として前記サンプル画像に施すフィルタ処理の種類と
順番及び前記サンプル画像のX方向及びY方向の間引き
率や間引き位置を含むパラメータの組合せを画像の特徴
を維持しながら前記探索処理を高速化できるように選択
するパラメータ選択手段とを有する探索戦略決定機構を
備え、前記探索戦略決定機構で選択されたパラメータの
組合せに従って、前記位置計測機構における前処理と探
索処理を行うように構成したことを特徴とする。
【0016】本発明によれば、作業者がテンプレート領
域とテンプレートの探索領域を設定すれば、使用する画
像に応じて安定な位置計測を可能にする前処理のフィル
タ処理を自動的に選択することができる。
域とテンプレートの探索領域を設定すれば、使用する画
像に応じて安定な位置計測を可能にする前処理のフィル
タ処理を自動的に選択することができる。
【0017】また、前処理でのフィルタ処理と探索処理
での画像の解像度(間引き率)の組み合わせを、解像度
を低くした場合でも位置計測に必要な特徴を失うことの
ないように自動的に選択することができるので、高速で
安定な位置計測のためのパラメータ調整作業が著しく軽
減できる。
での画像の解像度(間引き率)の組み合わせを、解像度
を低くした場合でも位置計測に必要な特徴を失うことの
ないように自動的に選択することができるので、高速で
安定な位置計測のためのパラメータ調整作業が著しく軽
減できる。
【0018】つまり、本発明によれば、作業者はアライ
メントマークもしくはそれに代わるパターンを装置に設
定するだけで、対象毎に作成された戦略による高速かつ
安定な位置計測を行うことができる。
メントマークもしくはそれに代わるパターンを装置に設
定するだけで、対象毎に作成された戦略による高速かつ
安定な位置計測を行うことができる。
【0019】
【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施形態を図面
を用いて詳細に説明する。図1は、一実施例による画像
を用いた位置計測装置の処理機能を示すブロック図であ
る。本実例の位置計測では、予め登録したテンプレート
画像が入力画像のどの部分と最もマッチングしている
か、相関値を調べることによって該当位置を探索する。
そのため、テンプレート画像や探索戦略を設定する探索
戦略設定機構1と、それらの情報を記録する記録手段6
と、設定された戦略を使用して位置計測を行う位置計測
機構7から構成される。
を用いて詳細に説明する。図1は、一実施例による画像
を用いた位置計測装置の処理機能を示すブロック図であ
る。本実例の位置計測では、予め登録したテンプレート
画像が入力画像のどの部分と最もマッチングしている
か、相関値を調べることによって該当位置を探索する。
そのため、テンプレート画像や探索戦略を設定する探索
戦略設定機構1と、それらの情報を記録する記録手段6
と、設定された戦略を使用して位置計測を行う位置計測
機構7から構成される。
【0020】探索戦略設定機構1は、サンプル画像取得
手段2で位置計測に使用する画像のサンプルを取得し、
位置計測テンプレート領域設定手段3で取得したサンプ
ル画像のアライメントマークの領域に対し、作業者がグ
ラフィックインターフェース(GUI)を用いてテンプ
レート画像の設定を行う。さらに、テンプレート探索領
域設定手段4で、テンプレートを探索するサンプル画像
中の領域を設定する。
手段2で位置計測に使用する画像のサンプルを取得し、
位置計測テンプレート領域設定手段3で取得したサンプ
ル画像のアライメントマークの領域に対し、作業者がグ
ラフィックインターフェース(GUI)を用いてテンプ
レート画像の設定を行う。さらに、テンプレート探索領
域設定手段4で、テンプレートを探索するサンプル画像
中の領域を設定する。
【0021】次に、位置計測戦略自動決定手段5で、作
業者が設定したテンプレート画像と探索領域を評価し
て、位置計測を高速かつ安定に行えるように、画像にか
ける強調処理などの前処理や高速化手法を自動的に決定
する。
業者が設定したテンプレート画像と探索領域を評価し
て、位置計測を高速かつ安定に行えるように、画像にか
ける強調処理などの前処理や高速化手法を自動的に決定
する。
【0022】探索戦略設定機構1で行われる処理はオフ
ラインで実施されるため、決定されたテンプレート画
像、探索領域情報及び探索戦略情報は、記録手段6のそ
れぞれテンプレート画像領域61、探索領域情報領域6
2及び探索戦略テーブル63に格納される。
ラインで実施されるため、決定されたテンプレート画
像、探索領域情報及び探索戦略情報は、記録手段6のそ
れぞれテンプレート画像領域61、探索領域情報領域6
2及び探索戦略テーブル63に格納される。
【0023】オンラインの計測を行う位置計測機構7
は、記録手段6に格納されているテンプレート画像と探
索領域の入力画像に対し、決定された探索戦略の手法を
用いて探索する。このため、画像取得手段8で実際に位
置測定する入力画像を取得し、位置計測処理手段9が探
索戦略に従い入力画像中のテンプレートの位置を探索す
る。結果出力手段10では、計測結果をディスプレイ上
に表示すると共に、結果を必要とする位置制御装置など
に送信する。
は、記録手段6に格納されているテンプレート画像と探
索領域の入力画像に対し、決定された探索戦略の手法を
用いて探索する。このため、画像取得手段8で実際に位
置測定する入力画像を取得し、位置計測処理手段9が探
索戦略に従い入力画像中のテンプレートの位置を探索す
る。結果出力手段10では、計測結果をディスプレイ上
に表示すると共に、結果を必要とする位置制御装置など
に送信する。
【0024】以下、本発明をプリント基板検査装置に適
用した例で説明する。図4に、プリント基板検査装置の
位置計測機構を示す。まず、位置計測を行う対象のサン
プル(良品)の基板49をステージ43上に載せる。カ
メラ41によりサンプルの画像を取得し、位置計測装置
42に伝送する。プリント基板検査装置では検査データ
に従い、基板上に実装されている対象部品に対してカメ
ラ41の位置を制御し、部品形状やサイズを検査する。
以下では、プリント基板上のアライメントマークの位置
計測を例にして説明する。
用した例で説明する。図4に、プリント基板検査装置の
位置計測機構を示す。まず、位置計測を行う対象のサン
プル(良品)の基板49をステージ43上に載せる。カ
メラ41によりサンプルの画像を取得し、位置計測装置
42に伝送する。プリント基板検査装置では検査データ
に従い、基板上に実装されている対象部品に対してカメ
ラ41の位置を制御し、部品形状やサイズを検査する。
以下では、プリント基板上のアライメントマークの位置
計測を例にして説明する。
【0025】位置計測装置42はパソコン(PC)など
の計算機装置で構成され、上述の探索戦略設定機構1
と、記録手段6と、位置計測機構7を備え、一連の処理
を実行する。はじめに、作業者がディスプレイ44に表
示されたサンプルの基板49の画像45に対し、アライ
メントマーク46を含むテンプレート46の指定、アラ
イメントマークを探索する探索領域48の指定を行う。
この設定に基づいて、後述するように探索戦略が自動的
に決定される。
の計算機装置で構成され、上述の探索戦略設定機構1
と、記録手段6と、位置計測機構7を備え、一連の処理
を実行する。はじめに、作業者がディスプレイ44に表
示されたサンプルの基板49の画像45に対し、アライ
メントマーク46を含むテンプレート46の指定、アラ
イメントマークを探索する探索領域48の指定を行う。
この設定に基づいて、後述するように探索戦略が自動的
に決定される。
【0026】次に、検査対象のワークが次々とステージ
43上に載せられて、基板検査のオンライン処理が開始
される。位置計測機構7はカメラ41によるワークの画
像と、記録手段6に格納された探索戦略を用いて、アラ
イメントマーク46の位置計測を行う。計測された位置
情報は、プリント板上の搭載部品もしくはプリント板自
身の位置補正に使用される。つまり、計測されたアライ
メントマークの位置情報を用いて、ステージ43を動作
させ位置補正を行う。
43上に載せられて、基板検査のオンライン処理が開始
される。位置計測機構7はカメラ41によるワークの画
像と、記録手段6に格納された探索戦略を用いて、アラ
イメントマーク46の位置計測を行う。計測された位置
情報は、プリント板上の搭載部品もしくはプリント板自
身の位置補正に使用される。つまり、計測されたアライ
メントマークの位置情報を用いて、ステージ43を動作
させ位置補正を行う。
【0027】次に、位置計測機構7の処理内容を説明す
る。図2のように、まず、位置計測に使用するワークの
画像を取得する(S11)。本実例の位置計測は、処理
を高速にするために粗い位置計測を行い(S14)、そ
の狭い範囲に限定し、画像データを縮小せずに、高精度
に位置計測するための密な位置計測処理を行う(S1
5)。これにより、高精度な位置計測を高速に実行でき
る。
る。図2のように、まず、位置計測に使用するワークの
画像を取得する(S11)。本実例の位置計測は、処理
を高速にするために粗い位置計測を行い(S14)、そ
の狭い範囲に限定し、画像データを縮小せずに、高精度
に位置計測するための密な位置計測処理を行う(S1
5)。これにより、高精度な位置計測を高速に実行でき
る。
【0028】処理S14の粗い位置計測処理では、位置
計測に使用する画像データを縮小し、処理に使用するデ
ータ量を小さくして位置計測処理を高速化している。こ
のとき、単純に画像データを縮小すると、テンプレート
や入力画像中の特徴が欠落してしまい、認識率の低下を
生じて安定な位置計測が困難になる。
計測に使用する画像データを縮小し、処理に使用するデ
ータ量を小さくして位置計測処理を高速化している。こ
のとき、単純に画像データを縮小すると、テンプレート
や入力画像中の特徴が欠落してしまい、認識率の低下を
生じて安定な位置計測が困難になる。
【0029】そこで、本実施例では使用する画像に対
し、前処理1〜前処理nにより複数のフィルタ処理を行
い(S12、S13)、テンプレートや入力画像中の特
徴を強調ないし誇張する。これにより、画像データを縮
小しても、テンプレート中の特徴の欠落を防止できる。
本実施例では、作業者が設定したテンプレートと探索領
域において、前処理のためのフィルタ処理の組合せや、
高速化のための間引き率を自動的に設定する。
し、前処理1〜前処理nにより複数のフィルタ処理を行
い(S12、S13)、テンプレートや入力画像中の特
徴を強調ないし誇張する。これにより、画像データを縮
小しても、テンプレート中の特徴の欠落を防止できる。
本実施例では、作業者が設定したテンプレートと探索領
域において、前処理のためのフィルタ処理の組合せや、
高速化のための間引き率を自動的に設定する。
【0030】本実施例は、図3における探索戦略の設定
(S24)とサンプル評価(S25)を自動化し、探索
戦略の複数のパラメータの最適な組合せの決定に、遺伝
的アルゴリズム:GA(ニューロ/遺伝的手法の実験と
応用:インターフェース,1992年2月号)を採用し
ている。以下、本実施例における自動化の手法を詳細に
説明する。
(S24)とサンプル評価(S25)を自動化し、探索
戦略の複数のパラメータの最適な組合せの決定に、遺伝
的アルゴリズム:GA(ニューロ/遺伝的手法の実験と
応用:インターフェース,1992年2月号)を採用し
ている。以下、本実施例における自動化の手法を詳細に
説明する。
【0031】図5は、探索戦略のパラメータの要素と戦
略管理の説明図を示す。前処理として行うフィルタ処理
には、平滑化フィルタ、エッジ強調フィルタ、最大値フ
ィルタ、最小値フィルタ、中間値フィルタがある。それ
ぞれのフィルタは窓サイズや重み係数といったパラメー
タにより、複数の処理が存在する。図6に、フィルタの
一例を示す。平滑化フィルタとしてフィルタA、エッジ
強調フィルタとしてフィルタB、Cなどがある。
略管理の説明図を示す。前処理として行うフィルタ処理
には、平滑化フィルタ、エッジ強調フィルタ、最大値フ
ィルタ、最小値フィルタ、中間値フィルタがある。それ
ぞれのフィルタは窓サイズや重み係数といったパラメー
タにより、複数の処理が存在する。図6に、フィルタの
一例を示す。平滑化フィルタとしてフィルタA、エッジ
強調フィルタとしてフィルタB、Cなどがある。
【0032】このため、フィルタ処理のパラメータの組
み合わせは膨大な数になる。本実施例では、処理無しも
含めて15種類のフィルタ処理を、探索戦略のパラメー
タとし、図5(b)の戦略管理テーブルに示すように、
5段のフィルタ処理の組合せを作成する。もちろん、前
処理のフィルタの種類や処理の組合せは、対象とする画
像に応じて適宜に変更可能である。
み合わせは膨大な数になる。本実施例では、処理無しも
含めて15種類のフィルタ処理を、探索戦略のパラメー
タとし、図5(b)の戦略管理テーブルに示すように、
5段のフィルタ処理の組合せを作成する。もちろん、前
処理のフィルタの種類や処理の組合せは、対象とする画
像に応じて適宜に変更可能である。
【0033】図7に、複数のフィルタ処理の作用を説明
する。例えば、アライメントマークを含むテンプレート
画像71に対し、最小値フィルタを適用して画像72を
生成する。画像72では、アライメントマークの暗部
(黒)が最小値フィルタ処理により拡大して、強調され
ている。これにより、アライメントマークの特徴を強調
して、高速化のための解像度低下(間引き)を可能にし
ている。
する。例えば、アライメントマークを含むテンプレート
画像71に対し、最小値フィルタを適用して画像72を
生成する。画像72では、アライメントマークの暗部
(黒)が最小値フィルタ処理により拡大して、強調され
ている。これにより、アライメントマークの特徴を強調
して、高速化のための解像度低下(間引き)を可能にし
ている。
【0034】あるいは、テンプレート画像71に対し、
垂直エッジ強調フィルタ処理を行い、その結果の画像7
3に対して、最大値フィルタ処理を実行して、画像74
を生成する。アライメントマークの垂直成分のみを強調
し、膨張することで、特徴を欠落することなく間引いた
テンプレート画像が得られる。これにより、マッチング
に使用するテンプレート画像の解像度をより低下でき、
テンプレート画像がより複雑な場合にも、安定したマッ
チング処理が可能になる。
垂直エッジ強調フィルタ処理を行い、その結果の画像7
3に対して、最大値フィルタ処理を実行して、画像74
を生成する。アライメントマークの垂直成分のみを強調
し、膨張することで、特徴を欠落することなく間引いた
テンプレート画像が得られる。これにより、マッチング
に使用するテンプレート画像の解像度をより低下でき、
テンプレート画像がより複雑な場合にも、安定したマッ
チング処理が可能になる。
【0035】図8に、探索戦略のパラメータである間引
き率の説明図を示す。説明を簡単にするために、テンプ
レート画像8×8画素、入力画像に14×14画素を用
いて説明する。間引き率はX方向およびY方向で独立に
設定する(図5)。図示の例は、X方向の間引き率=
2、Y方向の間引き率=3である。このとき、テンプレ
ートマッチングに使用されるデータは、黒丸の画素で示
してある。
き率の説明図を示す。説明を簡単にするために、テンプ
レート画像8×8画素、入力画像に14×14画素を用
いて説明する。間引き率はX方向およびY方向で独立に
設定する(図5)。図示の例は、X方向の間引き率=
2、Y方向の間引き率=3である。このとき、テンプレ
ートマッチングに使用されるデータは、黒丸の画素で示
してある。
【0036】間引き率を大きくすると(解像度を低くす
ると)、マッチング処理に使用されるデータ量が少なく
なるので、高速処理が可能となる。しかし、間引き率を
大きくすると画像の特徴が欠落しやすく、テンプレート
と入力画像との適切な相関値を算出することができな
い。そのため、処理対象の画像によって間引き率の調整
を行う必要がある。
ると)、マッチング処理に使用されるデータ量が少なく
なるので、高速処理が可能となる。しかし、間引き率を
大きくすると画像の特徴が欠落しやすく、テンプレート
と入力画像との適切な相関値を算出することができな
い。そのため、処理対象の画像によって間引き率の調整
を行う必要がある。
【0037】本実施例では、前処理でのフィルタ処理の
組み合わせと、マッチング処理での間引き率を自動的に
調節し、高速で安定な位置計測ができるパラメータの最
適な組合せを探索戦略として決定し、戦略管理テーブル
63に格納する。フィルタ処理の組み合わせは膨大にな
り、その最適な組み合わせは対象とするテンプレート画
像と探索対象となる入力画像や、解像度によって変化す
る。そこで、探索戦略の自動設定を前処理および間引き
率の最適組み合わせ問題としてとらえ、GAを用いて最
適化する。GAは、最適化するパラメータの組み合わせ
を遺伝子に見立て、遺伝子をランダムに発生させ良好な
結果が得られる組み合わせを見つける最適化手法の一つ
である。
組み合わせと、マッチング処理での間引き率を自動的に
調節し、高速で安定な位置計測ができるパラメータの最
適な組合せを探索戦略として決定し、戦略管理テーブル
63に格納する。フィルタ処理の組み合わせは膨大にな
り、その最適な組み合わせは対象とするテンプレート画
像と探索対象となる入力画像や、解像度によって変化す
る。そこで、探索戦略の自動設定を前処理および間引き
率の最適組み合わせ問題としてとらえ、GAを用いて最
適化する。GAは、最適化するパラメータの組み合わせ
を遺伝子に見立て、遺伝子をランダムに発生させ良好な
結果が得られる組み合わせを見つける最適化手法の一つ
である。
【0038】図9に、本実施例における遺伝子の説明図
を示す。(a)は遺伝子構造で、間引き率はX方向、Y
方向それぞれ4ビット(0〜15)で、また、フィルタ
処理は5段階の処理をそれぞれ4ビットで設定する。
(b)は遺伝子の一例を示し、間引き率X方向=5(010
1)、Y方向=3(0011)としている。前処理のフィルタに
は、フィルタB(0010)、フィルタA(0001)、フィルタD
(0100)、フィルタF(0110)、処理無し(0000)の5段階の
組合せによるフィルタ処理を行う。(c)は、処理無し
を含むフィルタA〜Oの16種類の遺伝子マッピング値
(4ビット)を示す。(b)の各フィルタはこの遺伝子
マッピング値により設定されている。
を示す。(a)は遺伝子構造で、間引き率はX方向、Y
方向それぞれ4ビット(0〜15)で、また、フィルタ
処理は5段階の処理をそれぞれ4ビットで設定する。
(b)は遺伝子の一例を示し、間引き率X方向=5(010
1)、Y方向=3(0011)としている。前処理のフィルタに
は、フィルタB(0010)、フィルタA(0001)、フィルタD
(0100)、フィルタF(0110)、処理無し(0000)の5段階の
組合せによるフィルタ処理を行う。(c)は、処理無し
を含むフィルタA〜Oの16種類の遺伝子マッピング値
(4ビット)を示す。(b)の各フィルタはこの遺伝子
マッピング値により設定されている。
【0039】図10は、本実施例におけるGAの処理を
示す。まず、遺伝子の初期集団を生成する(S31)。
初期集団の遺伝子は、乱数により幅広い種類のn個の遺
伝子をする。図9(b)を例に取ると、28ビットから
なる遺伝子のビット配列に対し、乱数を用いて無作為に
n個生成する。
示す。まず、遺伝子の初期集団を生成する(S31)。
初期集団の遺伝子は、乱数により幅広い種類のn個の遺
伝子をする。図9(b)を例に取ると、28ビットから
なる遺伝子のビット配列に対し、乱数を用いて無作為に
n個生成する。
【0040】次に交叉によってn個の子供遺伝子を作成
する(S32)。図11に示すように、二つの遺伝子か
らランダムに切断面を決定し、二つの遺伝子を交叉させ
て子供遺伝子を生成する。たとえば、乱数により10ビ
ット目に切断面を設定し、二つの親遺伝子の10ビット
以下をそっくり入れ替えて、二つの子供遺伝子を生成す
る。
する(S32)。図11に示すように、二つの遺伝子か
らランダムに切断面を決定し、二つの遺伝子を交叉させ
て子供遺伝子を生成する。たとえば、乱数により10ビ
ット目に切断面を設定し、二つの親遺伝子の10ビット
以下をそっくり入れ替えて、二つの子供遺伝子を生成す
る。
【0041】次に、突然変異により、生成された2n個
の遺伝子からn個の遺伝子を生成する(S33)。図1
2に示すように、突然変異は一つ一つのビット毎にある
一定以上の確率でビット反転を実施する。たとえば、1
3ビット目に対して、突然変異値を乱数によって生成
し、突然変異値がある値以上の場合、ビット反転を行
う。これによって、遺伝子を微小に変化させることがで
きる。
の遺伝子からn個の遺伝子を生成する(S33)。図1
2に示すように、突然変異は一つ一つのビット毎にある
一定以上の確率でビット反転を実施する。たとえば、1
3ビット目に対して、突然変異値を乱数によって生成
し、突然変異値がある値以上の場合、ビット反転を行
う。これによって、遺伝子を微小に変化させることがで
きる。
【0042】以上によって3n個になった遺伝子に対
し、それぞれの遺伝子の優劣を示す適合度を算出する
(S34)。そして、淘汰により、適合度の低い遺伝子
が消滅し、次の世代に残す遺伝子の個数をn個にする
(S35)。S32〜S35までの一連の処理が1世代
分である。この1世代分のn個の遺伝子の中に、最適化
の終了条件を満たしているものが存在するか判定し(S
36)、終了条件を満たしていない場合は、S32の交
叉から処理を繰り返す。終了条件は、適合度が予め定め
た閾値を超えている遺伝子が存在する場合、または、繰
り返し回数が規定回数(例えば、30世代分)を超えた
場合に成立する。
し、それぞれの遺伝子の優劣を示す適合度を算出する
(S34)。そして、淘汰により、適合度の低い遺伝子
が消滅し、次の世代に残す遺伝子の個数をn個にする
(S35)。S32〜S35までの一連の処理が1世代
分である。この1世代分のn個の遺伝子の中に、最適化
の終了条件を満たしているものが存在するか判定し(S
36)、終了条件を満たしていない場合は、S32の交
叉から処理を繰り返す。終了条件は、適合度が予め定め
た閾値を超えている遺伝子が存在する場合、または、繰
り返し回数が規定回数(例えば、30世代分)を超えた
場合に成立する。
【0043】本実施例では、交叉、突然変異、淘汰の方
法を上記のように行っているが、同様の作用を実現でき
れば、どのような方法でも構わない。つまり、新しい遺
伝子を古い遺伝子から生成する(交叉)、ある一定の確
率で遺伝子に変化を生じさせる(突然変異)、遺伝子の
数を世代毎に一定に保つ(淘汰)ができればよい。
法を上記のように行っているが、同様の作用を実現でき
れば、どのような方法でも構わない。つまり、新しい遺
伝子を古い遺伝子から生成する(交叉)、ある一定の確
率で遺伝子に変化を生じさせる(突然変異)、遺伝子の
数を世代毎に一定に保つ(淘汰)ができればよい。
【0044】次に、処理S34の適合度の算出について
説明する。本実施例での適合度は、認識度と処理速度の
2つの要素を考慮し、どちらの要素の良否にも依存する
ように互いに掛け合わせる。さらに、認識度と処理速度
の重みを調整できるように、各々の重み係数m(≧
0),n(≧0)で階乗する形式とする。重み係数m,
nは、位置計測の精度と処理時間の何れを重視するかの
基本戦略により決まるもので、通常はほぼ固定的に扱え
る。本実施例の適合度は数1のように定義する。
説明する。本実施例での適合度は、認識度と処理速度の
2つの要素を考慮し、どちらの要素の良否にも依存する
ように互いに掛け合わせる。さらに、認識度と処理速度
の重みを調整できるように、各々の重み係数m(≧
0),n(≧0)で階乗する形式とする。重み係数m,
nは、位置計測の精度と処理時間の何れを重視するかの
基本戦略により決まるもので、通常はほぼ固定的に扱え
る。本実施例の適合度は数1のように定義する。
【0045】
【数1】 適合度=(認識度のm乗)×(処理速度のn乗) ここで、処理速度は、相関値の計算時間に反比例するた
め、間引き率、テンプレートや探索領域の大きさ、前処
理時間に依存する。一方、認識度は、「正解位置の見つ
け易さ」と、「誤認識のし難さ」とに依存し、各要素は
正解位置と不正解位置での相関値に依存する。本実施例
の認識度は数2のように定義する。
め、間引き率、テンプレートや探索領域の大きさ、前処
理時間に依存する。一方、認識度は、「正解位置の見つ
け易さ」と、「誤認識のし難さ」とに依存し、各要素は
正解位置と不正解位置での相関値に依存する。本実施例
の認識度は数2のように定義する。
【0046】
【数2】認識度=(正解位置の見つけ易さ)×(ご認識
のし難さ) 正解位置の見つけ易さ=正解位置での相関値−閾値1 誤認識のし難さ=正解位置での相関値−不正解位置での
最大相関値−閾値2ここで、「正解位置の見つけ易さ」
及び「誤認識のし難さ」の0以下の値は、それぞれ0と
する。数2の認識度を決定するために、テンプレートと
入力画像とのマッピング処理を行い、「正解位置での相
関値」、「不正解位置での最大相関値」を求める。この
マッピング処理には、遺伝子情報の間引き率と前処理
(フィルタ処理の組合せ)を用いる。
のし難さ) 正解位置の見つけ易さ=正解位置での相関値−閾値1 誤認識のし難さ=正解位置での相関値−不正解位置での
最大相関値−閾値2ここで、「正解位置の見つけ易さ」
及び「誤認識のし難さ」の0以下の値は、それぞれ0と
する。数2の認識度を決定するために、テンプレートと
入力画像とのマッピング処理を行い、「正解位置での相
関値」、「不正解位置での最大相関値」を求める。この
マッピング処理には、遺伝子情報の間引き率と前処理
(フィルタ処理の組合せ)を用いる。
【0047】図13に、マッピング処理によって求めら
れる相関値分布の概念図を示す。最も高い相関値のピー
ク61が「正解位置での相関値」、次に高い相関値のピ
ーク62が「不正解位置での最大相関値」である。数
1、数2より、適合度は相関値の計算時間が短いほど、
また、相関値61が大きいほど、相関値62が小さいほ
ど、大きくなる。
れる相関値分布の概念図を示す。最も高い相関値のピー
ク61が「正解位置での相関値」、次に高い相関値のピ
ーク62が「不正解位置での最大相関値」である。数
1、数2より、適合度は相関値の計算時間が短いほど、
また、相関値61が大きいほど、相関値62が小さいほ
ど、大きくなる。
【0048】本実施例では、以上のように適合度を定義
しているので、各々の要素の組み合わせを調整して、処
理速度を優先させるか、認識率を優先させるかを自由に
設定することもできる。
しているので、各々の要素の組み合わせを調整して、処
理速度を優先させるか、認識率を優先させるかを自由に
設定することもできる。
【0049】さらに、安定にテンプレートマッチングを
行うように戦略を決定するためには、テンプレートマッ
チングの処理に使用されるデータ集合を全ての組に対し
て評価する必要がある。
行うように戦略を決定するためには、テンプレートマッ
チングの処理に使用されるデータ集合を全ての組に対し
て評価する必要がある。
【0050】図14に、間引き率と適合度の関係を示
す。図示のように、入力画像に対し、X方向間引き率が
2、Y方向間引き率が3に設定された場合、マッチング
処理に使用されるデータ集団は(イ)〜(ヘ)の6種類
となる。これら6種類のデータの全てに対し、安定なマ
ッチング処理を実現する必要がある場合には、適合度の
計算に際し6種類全てのマッチング処理を行い、数1の
計算式にあてはめることで実現する。つまり、不正解位
置での最も高い相関値62は、入力画像から間引きされ
た6種類のデータの中から、不正解の相関値で最も高い
値が選択されることになる。ただし、適合度を算出する
にあたって、上記のように全てのデータ集団を考慮する
ことは必須の要件ではない。
す。図示のように、入力画像に対し、X方向間引き率が
2、Y方向間引き率が3に設定された場合、マッチング
処理に使用されるデータ集団は(イ)〜(ヘ)の6種類
となる。これら6種類のデータの全てに対し、安定なマ
ッチング処理を実現する必要がある場合には、適合度の
計算に際し6種類全てのマッチング処理を行い、数1の
計算式にあてはめることで実現する。つまり、不正解位
置での最も高い相関値62は、入力画像から間引きされ
た6種類のデータの中から、不正解の相関値で最も高い
値が選択されることになる。ただし、適合度を算出する
にあたって、上記のように全てのデータ集団を考慮する
ことは必須の要件ではない。
【0051】本実例では、数1、数2に示した計算式で
適合度を算出したが、認識度の各要素に重み付けをした
り、単に「正解位置の相関値」と「不正解位置の最大相
関値」の差から認識度を求めるなど、種々の変形が可能
である。さらに、同様の性質をもつ適合度が算出できも
のでれば、全く異なる計算式によってもよい。
適合度を算出したが、認識度の各要素に重み付けをした
り、単に「正解位置の相関値」と「不正解位置の最大相
関値」の差から認識度を求めるなど、種々の変形が可能
である。さらに、同様の性質をもつ適合度が算出できも
のでれば、全く異なる計算式によってもよい。
【0052】また、本実施例ではパラメータ組合せの最
適化の手法としてGAを採用したが、ある評価関数(適
合度)のパラメータを最適化する手法であれば、最急降
下法など、他の手法によってもよい。
適化の手法としてGAを採用したが、ある評価関数(適
合度)のパラメータを最適化する手法であれば、最急降
下法など、他の手法によってもよい。
【0053】以上のように、本発明の実施形態では、使
用する画像に最適な位置計測戦略を自動的に設定するこ
とが可能である。その戦略は、より高速に、より安定に
なるように最適化されており、従来作業者が行っていた
調整作業を簡単かつ効率よく行うことができる。
用する画像に最適な位置計測戦略を自動的に設定するこ
とが可能である。その戦略は、より高速に、より安定に
なるように最適化されており、従来作業者が行っていた
調整作業を簡単かつ効率よく行うことができる。
【0054】なお、図4の位置計測装置の各手段は、図
1のように複数の物理的手段により実現されてもよい。
あるいは、複数の手段による機能が一つの物理的手段に
纏められて実現されてもよい。ちなみに、本実施例では
一般のPC(動作周波数200MHz程度)を使用し、一
つの物理的手段で実現している。このPCにより最適な
位置計測戦略を求めるのに、テンプレート画像(60×
60画素)と探索画像(512×440画素)を使用し
た場合、500秒程度で済む。従来の人手により試行錯
誤しなが調整していた作業時間から見れば無に等しいも
のである。
1のように複数の物理的手段により実現されてもよい。
あるいは、複数の手段による機能が一つの物理的手段に
纏められて実現されてもよい。ちなみに、本実施例では
一般のPC(動作周波数200MHz程度)を使用し、一
つの物理的手段で実現している。このPCにより最適な
位置計測戦略を求めるのに、テンプレート画像(60×
60画素)と探索画像(512×440画素)を使用し
た場合、500秒程度で済む。従来の人手により試行錯
誤しなが調整していた作業時間から見れば無に等しいも
のである。
【0055】
【発明の効果】本発明の位置計測によれば、使用する画
像の特徴を維持ないし強調できるフィルタ処理の最適な
組合せを前もって自動的に決定できるので、精度の高い
位置計測が可能になると共に、画像の前処理に要してい
た作業時間を大幅に短縮でき、作業者はテンプレート領
域と探索領域を設定する簡単な作業ですむので熟練を要
しない。
像の特徴を維持ないし強調できるフィルタ処理の最適な
組合せを前もって自動的に決定できるので、精度の高い
位置計測が可能になると共に、画像の前処理に要してい
た作業時間を大幅に短縮でき、作業者はテンプレート領
域と探索領域を設定する簡単な作業ですむので熟練を要
しない。
【0056】また、画像の解像度(間引き率)の最適な
組合せ、さらには前処理のフィルタ処理と画像の解像度
の最適な組合せを自動的に決定できるので、対象の位置
計測を高速かつ安定に行える効果がある。
組合せ、さらには前処理のフィルタ処理と画像の解像度
の最適な組合せを自動的に決定できるので、対象の位置
計測を高速かつ安定に行える効果がある。
【図1】本発明の一実施例による位置計測装置の構成
図。
図。
【図2】画像を用いた位置計測の一般的な処理手順を示
すフロー図。
すフロー図。
【図3】従来の探索戦略の決定手順を示すフロー図。
【図4】本発明の位置計測装置をプリント基板検査に適
用した概略の説明図。
用した概略の説明図。
【図5】探索戦略のパラメータと探索戦略テーブルのデ
ータ構成を示す説明図。
ータ構成を示す説明図。
【図6】複数のフィルタ処理のフィルタ係数を示す説明
図。
図。
【図7】複数のフィルタ処理の組合せによる作用、効果
を示す説明図。
を示す説明図。
【図8】テンプレートと入力画像に適用する間引き率の
説明図。
説明図。
【図9】一実施例による遺伝子の構成を示す説明図。
【図10】一実施例による遺伝的アルゴリズム(GA)
の処理手順を示すフロー図。
の処理手順を示すフロー図。
【図11】GAの処理内容(交叉)を示す説明図。
【図12】GAの処理内容(突然変異)を示す説明図。
【図13】マッチング処理による相関値の分布を示す説
明図。
明図。
【図14】間引き率と適合度算出との関係を示す説明
図。
図。
1…探索戦略設定機構、2…サンプル画像取得手段、3
…位置計測テンプレート領域設定手段、4…テンプレー
ト探索領域設定手段、5…位置計測戦略自動決定手段、
6…記憶手段、7…位置計測機構、8…画像取得手段、
9…位置計測処理手段、10…結果出力手段、41…カ
メラ、42…位置計測装置、43…ステージ、44…デ
ィスプレイ、45…画像、46…テンプレート、47…
アライメントマーク、48…探索領域、49…プリント
基板、63…探索戦略テーブル。
…位置計測テンプレート領域設定手段、4…テンプレー
ト探索領域設定手段、5…位置計測戦略自動決定手段、
6…記憶手段、7…位置計測機構、8…画像取得手段、
9…位置計測処理手段、10…結果出力手段、41…カ
メラ、42…位置計測装置、43…ステージ、44…デ
ィスプレイ、45…画像、46…テンプレート、47…
アライメントマーク、48…探索領域、49…プリント
基板、63…探索戦略テーブル。
フロントページの続き (72)発明者 大塚 裕史 茨城県日立市大みか町七丁目1番1号 株 式会社日立製作所日立研究所内 (72)発明者 小林 芳樹 茨城県日立市大みか町七丁目1番1号 株 式会社日立製作所日立研究所内 (72)発明者 清水 英志 茨城県日立市大みか町五丁目2番1号 日 立プロセスコンピュータエンジニアリング 株式会社内 (72)発明者 今井 聡彦 茨城県日立市大みか町五丁目2番1号 日 立プロセスコンピュータエンジニアリング 株式会社内 Fターム(参考) 2F065 AA03 BB27 CC01 DD06 FF04 JJ03 JJ19 JJ26 QQ24 QQ31 QQ33 QQ39 QQ41 SS13 TT02 5B057 AA03 BA02 BA24 CD07 CE06 DA07 DA16 DC33
Claims (8)
- 【請求項1】 対象画像を入力して所定の前処理を行
い、前記対象画像の所定位置の特徴を含むテンプレート
による探索処理を行って、前記所定位置を計測する位置
計測方法において、 予め、前記対象画像のサンプル画像に基づいて設定した
テンプレートと探索領域に対し、複数のフィルタ処理の
種類と順番からなるパラメータの組み合わせを、画像の
特徴が維持または強調されるように選択し、 前記対象画像による位置計測に際して、選択されたパラ
メータの組み合せによって前記前処理を行うことを特徴
とする位置計測方法。 - 【請求項2】 対象画像を入力して所定の前処理を行
い、前記対象画像の所定位置の特徴を含むテンプレート
による探索処理を行って、前記所定位置を計測する位置
計測方法において、 予め、前記対象画像のサンプル画像に基づいて設定した
テンプレートと探索領域に対し、前記前処理のための複
数のフィルタ処理の種類と順番、及び前記探索処理のた
めの画像のX方向及びY方向の間引き率や間引き位置を
含むパラメータの組合せを、画像の特徴を維持しながら
前記探索処理が高速化されるように選択し、 前記対象画像による位置計測に際し、選択されたパラメ
ータの組み合せによって前記前処理と前記探索処理を行
うことを特徴とする位置計測方法。 - 【請求項3】 請求項2において、 まず、前記パラメータの組合せを適用して使用する画像
の解像度を低くした粗の位置計測を行い、その結果によ
り前記探索領域を狭めると共に前記解像度を復旧して密
の位置計測を行うことを特徴とする位置計測方法。 - 【請求項4】 請求項1、2または3において、 前記パラメータの組合せは、前記テンプレートと前記サ
ンプル画像とのマッチング処理による認識度が高くかつ
処理時間短くなるように選択することを特徴とする位置
計測方法。 - 【請求項5】 請求項4において、 前記認識度は、前記マッチング処理による前記所定位置
における相関値と、前記所定位置以外における最大相関
値との差に依存して決定される位置計測方法。 - 【請求項6】 請求項5において、 前記所定位置以外における最大相関値は、使用する画像
に設定される間引き率から複数の画像データが得られる
場合に、これら全ての画像データに対するマッチング処
理の結果から得ることを特徴とする位置計測方法。 - 【請求項7】 対象画像を入力して所定の前処理を行
い、前記対象画像の所定位置の特徴を含むテンプレート
による探索を行なって、前記所定位置を計測する位置計
測装置において、 前記対象画像のサンプル画像に基づいて位置計測に使用
するテンプレートを設定するテンプレート領域設定手段
と、前記テンプレートを走査する探索領域を設定するテ
ンプレート探索領域設定手段と、これら手段により設定
されたテンプレートと探索領域を用い、前記前処理とし
て前記サンプル画像に施すフィルタ処理の種類と順番を
含むパラメータの組合せを画像の特徴が維持または強調
されるように選択するパラメータ選択手段とを有する探
索戦略決定機構を具備したことを特徴とする位置計測装
置。 - 【請求項8】 対象画像を入力して所定の前処理を行
い、前記対象画像の所定位置の特徴を含むテンプレート
による探索処理を行なう位置計測機構を備え、前記所定
位置を計測する位置計測装置において、 前記対象画像のサンプル画像に基づいて位置計測に使用
するテンプレートを設定するテンプレート領域設定手段
と、前記テンプレートを走査する探索領域を設定するテ
ンプレート探索領域設定手段と、これら手段により設定
されたテンプレートと探索領域を用い、前記前処理とし
て前記サンプル画像に施すフィルタ処理の種類と順番及
び前記サンプル画像のX方向及びY方向の間引き率や間
引き位置を含むパラメータの組合せを画像の特徴を維持
しながら前記探索処理を高速化できるように選択するパ
ラメータ選択手段とを有する探索戦略決定機構を具備
し、 前記探索戦略決定機構で選択されたパラメータの組合せ
に従って、前記位置計測機構における前処理と探索処理
を行うように構成したことを特徴とする位置計測装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP10329261A JP2000155011A (ja) | 1998-11-19 | 1998-11-19 | 位置計測方法および装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP10329261A JP2000155011A (ja) | 1998-11-19 | 1998-11-19 | 位置計測方法および装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2000155011A true JP2000155011A (ja) | 2000-06-06 |
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ID=18219478
Family Applications (1)
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JP10329261A Pending JP2000155011A (ja) | 1998-11-19 | 1998-11-19 | 位置計測方法および装置 |
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Country | Link |
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JP (1) | JP2000155011A (ja) |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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-
1998
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