JP2002259975A - Method for computing degree of coincidence in pattern matching, and image recognition device for performing the same - Google Patents
Method for computing degree of coincidence in pattern matching, and image recognition device for performing the sameInfo
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、電子機器に使用さ
れる電子部品実装基板などを製造する際に位置認識や検
査のために用いられるパターンマッチングの一致度演算
方法およびそれを実施する画像認識装置に関し、詳細に
は、輝度レベル平均値の演算方法、輝度レベルの偏差ベ
クトル値の演算方法、これらを用いるパターンマッチン
グの一致度演算方法、演算プログラム、画像認識装置、
生産設備に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method of calculating a degree of coincidence of pattern matching used for position recognition and inspection when manufacturing an electronic component mounting board or the like used for electronic equipment, and image recognition for implementing the method. For the device, in detail, a method of calculating a luminance level average value, a method of calculating a deviation vector value of a luminance level, a method of calculating a matching degree of pattern matching using these, a calculation program, an image recognition device
Related to production equipment.
【０００２】[0002]
【従来の技術】電子部品実装基板の製造に用いられる位
置認識装置や検査装置では、図５に示すように、探索領
域Ａ１内で一定の対象画像領域Ａ２（垂直方向サイズｌ
１、水平方向サイズｌ２、代表位置座標(x,y)、輝度レ
ベル参照座標(i,j)）を設定し、その対象画像領域Ａ２
を一定量ずつ移動させて各更新位置で、画像メモリにア
クセスして輝度情報を得る輝度レベル参照を行い、その
参照値を基にパターンマッチングの一致度を演算してい
る。2. Description of the Related Art In a position recognition device or an inspection device used for manufacturing an electronic component mounting board, as shown in FIG. 5, a fixed target image area A2 (vertical size l) is set within a search area A1.
1, the horizontal size l2, the representative position coordinates (x, y), and the luminance level reference coordinates (i, j)) are set, and the target image area A2 is set.
Is moved by a fixed amount, and at each update position, an image memory is accessed to refer to a luminance level for obtaining luminance information, and the matching degree of pattern matching is calculated based on the reference value.
【０００３】演算に用いられる輝度レベル平均値は、対
象画像領域Ａ２の輝度レベルをintensity(x+i,y+j)とし
た時、以下の式（１）The average brightness level used in the calculation is given by the following equation (1) when the brightness level of the target image area A2 is intensity (x + i, y + j).
【０００４】[0004]
【数１】 で表わされるので、代表位置座標(x,y)を更新するごと
に、ｌ１×ｌ２回の輝度レベル参照（たとえばｌ１×ｌ
２個の画素のレベル参照）と加算演算を行なうことにな
る。(Equation 1) Therefore, every time the representative position coordinates (x, y) are updated, the luminance level is referred to 11 × 12 times (for example, 11 × l
(Refer to the level of two pixels) and the addition operation.
【０００５】また輝度レベルの偏差ベクトルの大きさ
は、以下の式（２）The magnitude of the luminance level deviation vector is given by the following equation (2).
【０００６】[0006]
【数２】 で表わされるので（Ｍ(x,y)，intensity(x+i,y+j)は上
記と同意義である）、代表位置座標(x,y)を更新するご
とに、ｌ１×ｌ２回の輝度レベル参照、減算、乗算、加
算演算を行なうことになる。(Equation 2) (M (x, y) and intensity (x + i, y + j) are the same as above), so that every time the representative position coordinates (x, y) are updated, 11 × 12 times Brightness level reference, subtraction, multiplication, and addition operations are performed.
【０００７】ここで、輝度レベルの偏差ベクトルとは、
部分画像の輝度レベルintensity(x+i,y+j) を一列に並
べた多次元ベクトルHere, the deviation vector of the luminance level is
A multidimensional vector in which the intensity levels (x + i, y + j) of partial images are arranged in a line
【０００８】[0008]
【数３】 の偏差ベクトルのノルム(Equation 3) Norm of the deviation vector of
【０００９】[0009]
【数４】 のことである。(Equation 4) That is.
【００１０】[0010]
【発明が解決しようとする課題】上記した（１）式を用
いて輝度レベル平均を演算し、その演算値を用いて対象
画像の正規化を行い、下記の（３）式で表されるテンプ
レート画像との一致度を演算し、それより一致度の最小
値を探索するパターンマッチングを行う場合、総演算量
の内で輝度レベル平均の演算が占める割合は約４０％で
ある。The average brightness level is calculated using the above equation (1), the target image is normalized using the calculated value, and a template represented by the following equation (3) is obtained. When calculating the degree of coincidence with an image and performing pattern matching to search for the minimum value of the degree of coincidence, the average luminance level calculation accounts for about 40% of the total amount of calculation.
【００１１】[0011]
【数５】 ところが、輝度レベル平均の演算時には、図６に示すよ
うに代表位置を単位移動量ｓにて更新する毎に斜線部分
を重複して輝度レベル参照し演算しており、この画素参
照重複部分Ａ３が、パターンマッチングで画像全体を探
索する際の高速化の妨げになっている。(Equation 5) However, at the time of calculating the average brightness level, as shown in FIG. 6, every time the representative position is updated by the unit movement amount s, the hatched portion is overlapped and the brightness level is referred to for calculation. This hinders speeding up when searching the entire image by pattern matching.
【００１２】また、上記した（２）式を用いて輝度レベ
ルの偏差ベクトルの大きさを演算し、その演算値を用い
て対象画像の正規化を行い、下記の（４）式で表される
テンプレート画像との一致度を演算し、それより一致度
の最小値を探索するパターンマッチングを行う場合は、
輝度レベル平均の演算時と輝度レベルの偏差ベクトルの
大きさの演算時との両方で、前出の輝度レベル参照の重
複が生じるため、さらにパターンマッチングの高速化が
困難である。Further, the magnitude of the deviation vector of the luminance level is calculated by using the above equation (2), and the target image is normalized by using the calculated value, and is expressed by the following equation (4). When calculating the degree of coincidence with the template image and performing pattern matching to search for the minimum value of the degree of coincidence based on that,
Since the above-mentioned luminance level reference overlaps both when the luminance level average is calculated and when the magnitude of the luminance level deviation vector is calculated, it is difficult to further speed up the pattern matching.
【００１３】[0013]
【数６】 本発明は上記問題を解決するもので、画像全体を高速に
演算しパターンマッチングの高速化を実現できるように
することを目的とする。(Equation 6) SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to solve the above-described problem, and to enable high-speed calculation of an entire image to realize high-speed pattern matching.
【００１４】[0014]
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に本発明は、輝度レベル平均や輝度レベルの偏差ベクト
ルの大きさを演算する際の輝度レベル参照の重複部分を
なくし、それにより演算の総回数を削減し、画像全体を
高速に演算するようにしたものである。このようにする
ことにより、高速にパターンマッチングして位置認識や
検査を行うことが可能になり、この方法を採用した画像
認識装置を備えた製造設備とすることで、高速な位置決
めや検査が可能になり、生産性が向上する。SUMMARY OF THE INVENTION In order to solve the above-mentioned problems, the present invention eliminates the overlap of the luminance level reference when calculating the average of the luminance level and the magnitude of the deviation vector of the luminance level. The total number of times is reduced, and the whole image is calculated at high speed. By doing so, it becomes possible to perform position recognition and inspection by high-speed pattern matching, and by using a manufacturing facility equipped with an image recognition device that adopts this method, high-speed positioning and inspection can be performed. And productivity is improved.
【００１５】請求項１に記載の発明は、画像を認識する
際に、探索画像領域内で一定サイズの対象画像領域を位
置更新し、各更新位置で前記対象画像領域の輝度レベル
を参照して輝度レベル平均を演算する輝度レベル平均値
の演算方法であって、初期位置での前記対象画像領域の
輝度レベル平均値を算出して初期値とし、位置更新する
たびに、位置更新前の対象画像領域の輝度レベル総和を
その輝度レベル平均値より算出し、この輝度レベル総和
に対して、位置更新によって新たに参照する部分画像領
域の輝度レベル和を求めて加算するとともに、参照しな
くなる部分画像領域の輝度レベル和を求めて減算し、そ
の加減算値を基に位置更新後の対象画像領域の輝度レベ
ル平均を算出することにより、各更新位置での対象画像
領域の輝度レベル平均値を漸化的に得ることを特徴とす
る。According to the first aspect of the present invention, when recognizing an image, the position of a target image region having a fixed size is updated in a search image region, and the luminance level of the target image region is referred to at each update position. A method of calculating a brightness level average value for calculating a brightness level average, wherein a brightness level average value of the target image area at an initial position is calculated and set as an initial value, and each time the position is updated, the target image before the position update is updated. The brightness level sum of the area is calculated from the brightness level average value, the brightness level sum of the partial image area to be newly referred to by the position update is added to the brightness level sum, and the partial image area not to be referred to is added. The luminance level of the target image area at each update position is calculated by subtracting and subtracting the luminance level sum of Wherein the obtained recurrently the average value.
【００１６】請求項２に記載の発明は、画像を認識する
際に、探索画像領域内で一定サイズの対象画像領域を位
置更新し、各更新位置で前記対象画像領域の輝度レベル
を参照してその偏差ベクトルの大きさを演算する輝度レ
ベルの偏差ベクトル値の演算方法であって、初期位置で
前記対象画像領域の輝度レベル平均および輝度レベルの
２乗の平均を求め、これらの平均値より輝度レベルの偏
差ベクトルを算出して初期値とし；位置更新するたび
に、（Ａ）位置更新前の対象画像領域の輝度レベル総和
をその輝度レベル平均値より算出し、この輝度レベル総
和に対して、位置更新によって新たに参照する部分画像
領域の輝度レベル和を求めて加算する一方で、参照しな
くなる部分画像領域の輝度レベル和を求めて減算し、そ
の加減算値を基に位置更新後の対象画像領域の輝度レベ
ル平均を算出するとともに、（Ｂ）位置更新前の対象画
像領域の輝度レベルの２乗の総和をその平均値より算出
し、この輝度レベル２乗総和に対して、位置更新によっ
て新たに参照する部分画像領域の輝度レベル２乗和を求
めて加算する一方で、参照しなくなる部分画像領域の輝
度レベル２乗和を求めて減算し、その加減算値を基に位
置更新後の対象画像領域の輝度レベル２乗和の平均を算
出し、（Ｃ）算出した輝度レベル平均値と輝度レベル２
乗和の平均値とを用いて対象画像領域の輝度レベルの偏
差ベクトルの大きさを算出することにより；各更新位置
での対象画像領域の輝度レベルの偏差ベクトル値を漸化
的に得ることを特徴とする。According to a second aspect of the present invention, when recognizing an image, a position of a target image region having a predetermined size is updated in a search image region, and the luminance level of the target image region is referred to at each update position. A method of calculating a deviation vector value of a luminance level for calculating a magnitude of the deviation vector, wherein an average of a luminance level and an average of a square of the luminance level of the target image area are obtained at an initial position, and a luminance is calculated from these average values. Each time the position is updated, (A) the sum of the luminance levels of the target image area before the position update is calculated from the average of the luminance levels. While calculating and adding the sum of the brightness levels of the partial image areas to be newly referred to by the position update, calculating and subtracting the sum of the brightness levels of the partial image areas that are no longer referred to, The luminance level average of the target image area after the update is calculated, and (B) the sum of the squares of the luminance levels of the target image area before the position update is calculated from the average value. While calculating and adding the sum of the luminance levels of the partial image areas to be newly referred to by the position update, calculating and subtracting the sum of the luminance levels of the partial image areas that are no longer referred to, the position is calculated based on the addition / subtraction value. The average of the sum of the brightness levels of the target image area after the update is calculated, and (C) the calculated brightness level average value and the brightness level 2
Calculating the magnitude of the deviation vector of the luminance level of the target image area using the average value of the sum of squares; and gradually obtaining the deviation vector value of the luminance level of the target image area at each update position. Features.
【００１７】請求項３に記載の発明は、請求項１記載の
演算方法で得られる輝度レベル平均値をテンプレート画
像の輝度レベル平均値に対して比較しパターン一致度を
演算することを特徴とするパターンマッチングの一致度
演算方法である。According to a third aspect of the present invention, the pattern matching is calculated by comparing the average brightness level obtained by the calculation method according to the first aspect with the average brightness level of the template image. This is a method of calculating the degree of coincidence of pattern matching.
【００１８】請求項４に記載の発明は、請求項２記載の
演算方法で得られる輝度レベルの偏差ベクトル値をテン
プレート画像の輝度レベルの偏差ベクトル値に対して比
較しパターン一致度を演算することを特徴とするパター
ンマッチングの一致度演算方法である。According to a fourth aspect of the present invention, a pattern matching degree is calculated by comparing the deviation vector value of the luminance level obtained by the operation method of the second aspect with the deviation vector value of the luminance level of the template image. This is a method of calculating the degree of coincidence of pattern matching characterized by the following.
【００１９】請求項５に記載の発明は、請求項１〜請求
項４のいずれかに記載の演算方法の手順を記録した演算
プログラムである。請求項６に記載の発明は、請求項５
に記載の演算プログラムを記憶し演算する演算手段を備
えた画像認識装置である。According to a fifth aspect of the present invention, there is provided an arithmetic program recording the procedure of the arithmetic method according to any one of the first to fourth aspects. The invention according to claim 6 is the invention according to claim 5
An image recognizing device comprising an arithmetic means for storing and operating the arithmetic program described in (1).
【００２０】請求項７に記載の発明は、請求項６に記載
の画像認識装置を搭載した生産設備である。請求項８に
記載の発明は、請求項７に記載の生産設備としての電子
部品実装機である。According to a seventh aspect of the present invention, there is provided a production facility equipped with the image recognition device according to the sixth aspect. An eighth aspect of the present invention is an electronic component mounting machine as the production facility according to the seventh aspect.
【００２１】[0021]
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
を参照しながら説明する。以下に記載する手順は演算プ
ログラムとして記録され、図示を省略した電子部品実装
機等の生産設備に搭載された画像認識装置の演算手段に
備えられている。 （実施の形態１）まず、図１に示すように、電子部品な
どの認識対象物に相応する探索領域内の初期位置での対
象画像領域Ａ２の輝度レベル平均Ｍ(x,y)を上述した式
（１）により演算し、初期値として保存する。その後に
対象画像領域Ａ２の位置をｘ方向に単位移動量ｓだけ更
新し、それにより新たに参照する部分画像領域Ｐ１の輝
度レベルの総和Sum１と、参照しなくなる部分画像領域
Ｐ２の輝度レベルの総和Sum２とを演算する。これらの
輝度レベルの総和Sum１， Sum２と、先に保存した輝度
レベル平均Ｍ(x,y)とを用いて、以下の（５）式より、
更新位置の平均輝度レベルＭ(x+s,y)を得る。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. The procedure described below is recorded as a calculation program, and is provided in a calculation means of an image recognition device mounted on a production facility such as an electronic component mounting machine (not shown). (Embodiment 1) First, as shown in FIG. 1, the average brightness level M (x, y) of the target image area A2 at the initial position in the search area corresponding to the recognition target such as an electronic component has been described above. Calculate according to equation (1) and save as an initial value. Thereafter, the position of the target image area A2 is updated in the x-direction by the unit movement amount s, whereby the sum Sum1 of the luminance levels of the partial image area P1 to be newly referred to and the sum total of the luminance levels of the partial image areas P2 not to be referred to anymore. Sum2 is calculated. Using the sums Sum1 and Sum2 of these brightness levels and the brightness level average M (x, y) previously stored, from the following equation (5),
An average luminance level M (x + s, y) at the update position is obtained.
【００２２】[0022]
【数７】 同様にして、探索領域内で平均輝度レベルＭ(x+ps,y)を
漸化的に、つまり順次に得る（pは０以上の整数であ
る）。(Equation 7) Similarly, the average brightness level M (x + ps, y) is obtained recursively, that is, sequentially in the search area (p is an integer of 0 or more).
【００２３】得られた平均輝度レベルＭ(x,y)〜Ｍ(x+p
s,y)の演算値を用いて対象画像の正規化を行い、上述し
た（３）式で表されるテンプレート画像との一致度を演
算し、それより一致度の最小値を探索するパターンマッ
チングを行ない、認識対象物の位置認識や検査を行う。The obtained average luminance levels M (x, y) to M (x + p
s, y) is used to normalize the target image, calculate the degree of coincidence with the template image represented by the above equation (3), and search for the minimum value of the degree of coincidence based on the pattern matching. To perform position recognition and inspection of the recognition target object.
【００２４】上記した方法によれば、輝度レベル参照の
重複部分がない分だけ演算の総回数が少なくてすみ、画
像全体を高速に演算できる。よって、従来に比べて位置
決めや検査を高速に行うことができ、生産性が向上す
る。According to the above-described method, the total number of operations can be reduced by an amount corresponding to the absence of overlapping luminance level references, and the entire image can be operated at high speed. Therefore, positioning and inspection can be performed at a higher speed than in the past, and productivity is improved.
【００２５】なお、対象画像の正規化からの演算過程、
位置認識・検査過程は以下の方法でも同様なので以降の
説明は省略する。図２に示すように対象画像領域Ａ２の
位置をｙ方向に更新していく場合は、以下の（６）式よ
り、更新位置の平均輝度レベルＭ(x,y+s)を得る。ここ
でSum１’は単位移動量ｓの位置更新により新たに参照
する部分画像領域Ｐ１’の輝度レベルの総和と、Sum
２’は同じく参照しなくなる部分画像領域Ｐ２’の輝度
レベルの総和である。It should be noted that the calculation process from the normalization of the target image,
Since the position recognition / inspection process is the same in the following method, the following description is omitted. When updating the position of the target image area A2 in the y direction as shown in FIG. 2, an average luminance level M (x, y + s) at the update position is obtained from the following equation (6). Here, Sum1 'is the sum of the brightness levels of the partial image area P1' newly referred to by updating the position of the unit movement amount s, and Sum1 '.
2 ′ is the sum of the luminance levels of the partial image area P2 ′ which is no longer referred to.
【００２６】[0026]
【数８】 同様にして、平均輝度レベルＭ(x,y+qs) を漸化的に得
る（qは０以上の整数である）。(Equation 8) Similarly, an average luminance level M (x, y + qs) is recursively obtained (q is an integer of 0 or more).
【００２７】図３に示すように画面全体に対して演算を
行う場合は、対象画像領域Ａ２の位置を更新する際の単
位移動量をｓとして、画面を図４に示すように１行１列
目、１行ｎ列目、ｍ行１列目、ｎ行ｍ列目の４領域に分
割し、１行１列目については、（１）式より、輝度レベ
ル平均Ｍ(x,y)である初期値を求め、ｍ行１列目につい
ては、上記（５）式を用いて、１行１列目の輝度レベル
平均Ｍ(x,y)の結果から順次に演算していく。１行ｎ列
目についても、上記（６）式を用いて、同様に漸化的に
演算を行う。When the calculation is performed on the entire screen as shown in FIG. 3, the unit movement amount at the time of updating the position of the target image area A2 is s, and the screen is one row and one column as shown in FIG. , The first row, the n-th column, the m-th row, the first column, and the n-th row, the m-th column. A certain initial value is obtained, and for the m-th row and the first column, calculations are sequentially performed from the result of the average brightness level M (x, y) of the first row and the first column using the above equation (5). Similarly for the first row and the n-th column, the recursive calculation is performed using the above equation (6).
【００２８】ｍ行ｎ列については、ラスタースキャン方
式で演算を進めていく場合、垂直方向、水平方向の両方
向の変化分を考慮して、単位移動量ｓだけ位置を更新し
た際の漸化式を以下のように立てることができる。For the calculation of the m rows and n columns by the raster scan method, the recurrence formula when the position is updated by the unit movement amount s in consideration of the change in both the vertical and horizontal directions. Can be established as follows.
【００２９】[0029]
【数９】 式中、s1,s2はそれぞれｘ方向，ｙ方向の移動量、Buffe
r1,Buffer2,s1,s2,Sum1,Sum2,Sum3,Sum4はs1,s2に基づ
く図５に示した領域の輝度レベルの総和を示す。(Equation 9) Where s1 and s2 are the movement amounts in the x and y directions, respectively,
r1, Buffer2, s1, s2, Sum1, Sum2, Sum3, and Sum4 indicate the sum of the luminance levels of the area shown in FIG. 5 based on s1 and s2.
【００３０】図３、図４を用いて説明した演算方式を用
い、画像サイズ５１２×４８０画素、テンプレートサイ
ズ（対象画像領域サイズ）２００×２００画素、単位移
動量（ｓ）を２画素としたところ、Pentium166Hzのプロ
セッサーで、３msで演算を終了することができた。これ
に対し、同一プロセッサーで従来方式の演算を行った時
には３４２２０msの演算時間が必要であった。 （実施の形態２）本発明の実施の形態２における輝度レ
ベルの偏差ベクトル値の演算方法、およびそれを用いて
テンプレートマッチングを行うパターンマッチング一致
度演算方法を図１〜図４を援用して説明する。この実施
の形態２は請求項２、請求項４に相応する。Using the calculation method described with reference to FIGS. 3 and 4, the image size is 512 × 480 pixels, the template size (target image area size) is 200 × 200 pixels, and the unit movement amount (s) is 2 pixels. With a Pentium 166Hz processor, the operation could be completed in 3ms. On the other hand, when the conventional processor performs the calculation using the same processor, a calculation time of 34220 ms is required. (Embodiment 2) A method of calculating a deviation vector value of a luminance level and a method of calculating a pattern matching coincidence degree for performing template matching using the same in Embodiment 2 of the present invention will be described with reference to FIGS. I do. The second embodiment corresponds to claims 2 and 4.
【００３１】まず、図１に示すような、対象画像領域Ａ
２の初期位置での輝度レベル平均Ｍ(x,y)を上述した
（１）式により演算し、初期値として保存する。また、
初期位置での輝度レベルの２乗の平均レベルＷ(x,y)を
以下の（８）式にて演算する。First, as shown in FIG.
The average brightness level M (x, y) at the initial position of No. 2 is calculated by the above-described equation (1) and stored as an initial value. Also,
An average level W (x, y) of the square of the luminance level at the initial position is calculated by the following equation (8).
【００３２】[0032]
【数１０】 偏差ベクトルの大きさは一般的に分散の平方根と同じで
あるから、初期位置での偏差ベクトルの大きさＮ(x,y)
を以下の（９）式にて演算する。(Equation 10) Since the magnitude of the deviation vector is generally the same as the square root of the variance, the magnitude N (x, y) of the deviation vector at the initial position
Is calculated by the following equation (9).
【００３３】[0033]
【数１１】 そして、初期位置（座標(x,y)）での輝度レベルの総和
と輝度レベルの２乗の総和とを演算し保存する。その後
に、演算対象領域Ａ２の位置をｘ方向にｓだけ更新し、
その際に新たに参照する部分画像領域Ｐ１の輝度レベル
の総和および輝度レベルの２乗の総和と、参照しなくな
る部分画像領域Ｐ２の輝度レベルの総和および輝度レベ
ルの２乗の総和とを演算する。[Equation 11] Then, the sum of the brightness levels and the sum of the squares of the brightness levels at the initial position (coordinates (x, y)) are calculated and stored. Thereafter, the position of the calculation target area A2 is updated by s in the x direction,
At this time, the sum of the luminance level and the sum of the squares of the luminance levels of the partial image area P1 to be newly referred to, and the sum of the luminance levels and the sum of the squares of the luminance levels of the partial image area P2 not to be referred to are calculated. .
【００３４】そして、保存した輝度レベルの総和及び輝
度レベルの２乗の総和を用いて、以下の（10）式にて輝
度レベルの２乗の平均レベルＷ(x+s,y)を算出する。Then, using the stored sum of the brightness levels and the sum of the squares of the brightness levels, an average level W (x + s, y) of the squares of the brightness levels is calculated by the following equation (10). .
【００３５】[0035]
【数１２】 このＷ(x+s,y)を用い、上記（９）式にしたがって、更
新位置の偏差ベクトルの大きさＮ(x+s,y)を得る。(Equation 12) Using this W (x + s, y), the magnitude N (x + s, y) of the deviation vector of the update position is obtained according to the above equation (9).
【００３６】同様にして、各更新位置の偏差ベクトルの
大きさＮ (x+ps,y) を漸化的に得る（pは０以上の整数
である）。図２に示すように対象画像領域Ａ２の位置を
ｙ方向に更新していく場合も同様にして、以下の輝度レ
ベルの２乗の平均レベルＷ(x,y+s)を算出する。Similarly, the magnitude N (x + ps, y) of the deviation vector at each update position is recursively obtained (p is an integer of 0 or more). Similarly, when the position of the target image area A2 is updated in the y direction as shown in FIG. 2, the following average level W (x, y + s) of the square of the luminance level is calculated.
【００３７】[0037]
【数１３】 このＷ(x,y+s)を用い、上記（９）式にしたがって、更
新位置の偏差ベクトルの大きさＮ(x,y+s)を得る。さら
に、各更新位置の偏差ベクトルの大きさＮ (x,y+qs) を
漸化的に得る（qは０以上の整数である）。(Equation 13) Using this W (x, y + s), the magnitude N (x, y + s) of the deviation vector of the update position is obtained according to the above equation (9). Further, the magnitude N (x, y + qs) of the deviation vector at each update position is recursively obtained (q is an integer of 0 or more).
【００３８】図３に示すように画面全体に対して演算を
行う際には、輝度レベルの平均を求める時（実施の形態
１）と同様にして、図４に示すように対象画像領域Ａ２
の位置を更新する際の単位移動量をｓとして、画面を１
行１列目、１行ｎ列目、ｍ行１列目、ｎ行ｍ列目の４領
域に分割して、漸化的に演算を行う。When the calculation is performed on the entire screen as shown in FIG. 3, as in the case of obtaining the average of the luminance levels (Embodiment 1), as shown in FIG.
When the unit movement amount when updating the position of is set to s, the screen is set to 1
The operation is divided into four regions of the first row, the first column, the n-th column, the m-th row, the first column, and the n-th row and the m-th column, and the operation is recursively performed.
【００３９】ｍ行ｎ列については、ラスタースキャン方
式で演算を進めていく場合、垂直方向、水平方向の両方
向の変化分を考慮して、単位移動量ｓだけ位置を更新し
た際の漸化式を以下のように立てることができる。For the calculation of the m rows and n columns by the raster scan method, the recurrence formula when the position is updated by the unit movement amount s in consideration of the change in both the vertical and horizontal directions. Can be established as follows.
【００４０】[0040]
【数１４】 上記した各方法によれば、輝度レベル参照の重複部分が
ない分だけ演算の総回数が少なくてすみ、輝度レベルの
偏差を画像全体について高速に演算できる。[Equation 14] According to each of the above-described methods, the total number of operations can be reduced because there is no overlapping part of the luminance level reference, and the deviation of the luminance level can be calculated at high speed for the entire image.
【００４１】[0041]
【発明の効果】以上のように本発明によれば、輝度レベ
ル参照を重複することなく、したがって必要最小限の演
算量で、部分画像の輝度レベル平均や輝度レベルの偏差
ベクトルの大きさを得ることができる。またこれらの演
算値を用いることによって、照度やコントラストの影響
を不変に出来るという特徴を持った輝度レベルの正規化
を行うパターンマッチングの演算を高速に行うことがで
き、さらには位置認識や検査を高速に行うことが可能に
なる。よって、これらの演算手順を記録した演算プログ
ラムを備えた画像認識装置を搭載することで、認識対象
のワークに依る画像の照度レベルやコントラストの変動
に左右されることなく、製造装置を高速に連続動作させ
ることができ、その生産能力を向上できる。As described above, according to the present invention, the average of the luminance level of the partial image and the magnitude of the deviation vector of the luminance level can be obtained without duplicating the luminance level reference and with the minimum necessary amount of calculation. be able to. In addition, by using these calculated values, it is possible to perform high-speed pattern matching calculation for normalizing a luminance level, which has a feature that the influence of illuminance and contrast can be kept unchanged. It can be performed at high speed. Therefore, by installing an image recognition device equipped with an operation program that records these operation procedures, the manufacturing device can be continuously operated at high speed without being affected by variations in the illuminance level and contrast of the image depending on the work to be recognized. It can be operated and its production capacity can be improved.
【図１】本発明の実施の形態における演算方法であっ
て、対象画像領域をｘ方向に移動させる際の演算方法を
示す説明図FIG. 1 is an explanatory diagram showing a calculation method according to an embodiment of the present invention when a target image area is moved in an x direction.
【図２】本発明の実施の形態における演算方法であっ
て、対象画像領域をｙ方向に移動させる際の演算方法を
示す説明図FIG. 2 is an explanatory diagram showing a calculation method according to the embodiment of the present invention when the target image area is moved in the y direction.
【図３】本発明の実施の形態における演算方法であっ
て、対象画像領域をｘ，ｙ方向に移動させる際の演算方
法を示す説明図FIG. 3 is an explanatory diagram showing a calculation method according to the embodiment of the present invention when the target image area is moved in the x and y directions.
【図４】図３の演算方法における対象エリアの分割を示
す説明図FIG. 4 is an explanatory diagram showing division of a target area in the calculation method of FIG. 3;
【図５】従来より行なっている画像認識方法における探
索領域と対象画像領域との関係を示す説明図FIG. 5 is an explanatory diagram showing a relationship between a search area and a target image area in a conventional image recognition method.
【図６】図５に示した画像認識方法において対象画像領
域をｘ方向に移動させる際の画素参照重複部分を示す説
明図FIG. 6 is an explanatory diagram showing a pixel reference overlap portion when the target image area is moved in the x direction in the image recognition method shown in FIG. 5;
A2 対象画像領域 s 単位移動量 P1 部分画像領域 P2 部分画像領域 Sum1 輝度レベル和 Sum2 輝度レベル和 P1’ 部分画像領域 P2’ 部分画像領域 Sum1’ 輝度レベル和 Sum2’ 輝度レベル和 A2 Target image area s Unit movement amount P1 Partial image area P2 Partial image area Sum1 Sum of luminance levels Sum2 Sum of luminance levels P1 'Partial image area P2' Partial image area Sum1 'Sum of luminance levels Sum2' Sum of luminance levels
フロントページの続き (72)発明者 鈴木 規之 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内 Ｆターム(参考） 5B056 AA04 BB62 BB72 BB81 DD06 5C054 CA04 CF07 CG01 CG02 EA01 EA05 EG07 EH07 FC03 FC12 FC15 FE09 FE18 FF06 HA01 HA03 HA04 HA05 5L096 BA03 FA32 FA33 HA09 JA09Continuation of front page (72) Inventor Noriyuki Suzuki 1006 Kazuma Kadoma, Kazuma-shi, Osaka F-term in Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. FF06 HA01 HA03 HA04 HA05 5L096 BA03 FA32 FA33 HA09 JA09
Claims (8)
一定サイズの対象画像領域を位置更新し、各更新位置で
前記対象画像領域の輝度レベルを参照して輝度レベル平
均を演算する輝度レベル平均値の演算方法であって、 初期位置での前記対象画像領域の輝度レベル平均値を算
出して初期値とし、 位置更新するたびに、位置更新前の対象画像領域の輝度
レベル総和をその輝度レベル平均値より算出し、この輝
度レベル総和に対して、位置更新によって新たに参照す
る部分画像領域の輝度レベル和を求めて加算するととも
に、参照しなくなる部分画像領域の輝度レベル和を求め
て減算し、その加減算値を基に位置更新後の対象画像領
域の輝度レベル平均を算出することにより、 各更新位置での対象画像領域の輝度レベル平均値を漸化
的に得ることを特徴とする輝度レベル平均値の演算方
法。When recognizing an image, a luminance for updating a position of a target image region of a fixed size in a search image region and calculating an average luminance level by referring to a luminance level of the target image region at each update position. A method of calculating a level average value, wherein an average value of the luminance level of the target image area at an initial position is calculated and set as an initial value, and each time the position is updated, the total luminance level of the target image area before the position update is calculated. The brightness level average is calculated, and the sum of the brightness levels is calculated and added to the sum of the brightness levels of the partial image areas to be newly referred to by the position update. By subtracting and calculating the average luminance level of the target image area after the position update based on the addition / subtraction value, the average luminance level value of the target image area at each update position can be gradually obtained. And a method for calculating a luminance level average value.
一定サイズの対象画像領域を位置更新し、各更新位置で
前記対象画像領域の輝度レベルを参照してその偏差ベク
トルの大きさを演算する輝度レベルの偏差ベクトル値の
演算方法であって、 初期位置で前記対象画像領域の輝度レベル平均および輝
度レベルの２乗の平均を求め、これらの平均値より輝度
レベルの偏差ベクトルを算出して初期値とし、位置更新
するたびに、 位置更新前の対象画像領域の輝度レベル総和をその輝度
レベル平均値より算出し、この輝度レベル総和に対し
て、位置更新によって新たに参照する部分画像領域の輝
度レベル和を求めて加算する一方で、参照しなくなる部
分画像領域の輝度レベル和を求めて減算し、その加減算
値を基に位置更新後の対象画像領域の輝度レベル平均を
算出するとともに、 位置更新前の対象画像領域の輝度レベルの２乗の総和を
その平均値より算出し、この輝度レベル２乗総和に対し
て、位置更新によって新たに参照する部分画像領域の輝
度レベル２乗和を求めて加算する一方で、参照しなくな
る部分画像領域の輝度レベル２乗和を求めて減算し、そ
の加減算値を基に位置更新後の対象画像領域の輝度レベ
ル２乗和の平均を算出し、 算出した輝度レベル平均値と輝度レベル２乗和の平均値
とを用いて対象画像領域の輝度レベルの偏差ベクトルの
大きさを算出することにより、 各更新位置での対象画像領域の輝度レベルの偏差ベクト
ル値を漸化的に得ることを特徴とする輝度レベルの偏差
ベクトル値の演算方法。2. When recognizing an image, a position of a target image region of a fixed size is updated in a search image region, and a magnitude of a deviation vector is determined by referring to a luminance level of the target image region at each update position. A method of calculating a deviation vector value of a luminance level to be calculated, wherein an average of a luminance level and an average of a square of a luminance level of the target image area are obtained at an initial position, and a luminance level deviation vector is calculated from these average values. Each time the position is updated, the sum of the brightness levels of the target image area before the position update is calculated from the average brightness level, and the sum of the brightness levels is compared with the partial image area newly referenced by the position update. While adding and subtracting the sum of the brightness levels of the partial image areas that are no longer referenced, and calculating the sum of the brightness of the target image area after the position update based on the addition / subtraction value. A bell average is calculated, and the sum of the squares of the luminance levels of the target image area before the position update is calculated from the average value. While adding and subtracting the sum of the luminance levels of the partial image areas that are no longer referred to, and subtracting the sum of the luminance levels of the partial image areas that are no longer referred to. By calculating the average of the sum and calculating the magnitude of the deviation vector of the luminance level of the target image region using the calculated luminance level average value and the average value of the luminance level sum of squares, the target at each update position is calculated. A method of calculating a deviation vector value of a luminance level, wherein a deviation vector value of a luminance level of an image area is gradually obtained.
レベル平均値をテンプレート画像の輝度レベル平均値に
対して比較しパターン一致度を演算することを特徴とす
るパターンマッチングの一致度演算方法。3. A pattern matching matching degree calculating method, wherein the pattern matching degree is calculated by comparing the average brightness level value obtained by the calculation method according to claim 1 with the average brightness level value of the template image. .
レベルの偏差ベクトル値をテンプレート画像の輝度レベ
ルの偏差ベクトル値に対して比較しパターン一致度を演
算することを特徴とするパターンマッチングの一致度演
算方法。4. A pattern matching method according to claim 2, wherein a luminance vector deviation vector value obtained by the operation method is compared with a luminance level deviation vector value of a template image to calculate a pattern matching degree. Matching degree calculation method.
演算方法の手順を記録したことを特徴とする演算プログ
ラム。5. An operation program recording a procedure of the operation method according to claim 1. Description:
し演算する演算手段を備えたことを特徴とする画像認識
装置。6. An image recognizing device comprising an arithmetic means for storing and operating the arithmetic program according to claim 5.
たことを特徴とする生産設備。7. A production facility equipped with the image recognition device according to claim 6.
生産設備。8. The production facility according to claim 7, which is an electronic component mounting machine.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001051317A JP2002259975A (en) | 2001-02-27 | 2001-02-27 | Method for computing degree of coincidence in pattern matching, and image recognition device for performing the same |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| JP2001051317A JP2002259975A (en) | 2001-02-27 | 2001-02-27 | Method for computing degree of coincidence in pattern matching, and image recognition device for performing the same |
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| Publication Number | Publication Date |
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| JP2002259975A true JP2002259975A (en) | 2002-09-13 |
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ID=18912124
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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| JP2001051317A Pending JP2002259975A (en) | 2001-02-27 | 2001-02-27 | Method for computing degree of coincidence in pattern matching, and image recognition device for performing the same |
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| JP (1) | JP2002259975A (en) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008009442A (en) * | 2007-07-23 | 2008-01-17 | Video Research:Kk | Voice data processing method |
| CN103237176A (en) * | 2013-04-24 | 2013-08-07 | 广州视睿电子科技有限公司 | Light source brightness adjustment method and device of optical imaging touch frame |
| WO2015031113A1 (en) * | 2013-08-27 | 2015-03-05 | Qualcomm Incorporated | Systems, devices and methods for tracking objects on a display |
-
2001
- 2001-02-27 JP JP2001051317A patent/JP2002259975A/en active Pending
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008009442A (en) * | 2007-07-23 | 2008-01-17 | Video Research:Kk | Voice data processing method |
| CN103237176A (en) * | 2013-04-24 | 2013-08-07 | 广州视睿电子科技有限公司 | Light source brightness adjustment method and device of optical imaging touch frame |
| CN103237176B (en) * | 2013-04-24 | 2016-08-24 | 广州视睿电子科技有限公司 | Optical imagery touches method for adjusting brightness of light source and the device of frame |
| WO2015031113A1 (en) * | 2013-08-27 | 2015-03-05 | Qualcomm Incorporated | Systems, devices and methods for tracking objects on a display |
| CN105493147A (en) * | 2013-08-27 | 2016-04-13 | 高通股份有限公司 | Systems, devices and methods for tracking objects on a display |
| US9454827B2 (en) | 2013-08-27 | 2016-09-27 | Qualcomm Incorporated | Systems, devices and methods for tracking objects on a display |
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