JP2003208616A - 画像認識装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】１台のカメラでＺ軸まわり回転角（θ３）の補
正を行うこと。 【解決手段】認識対象物１ａを撮影するカメラ２と、前
記認識対象物１ａ用のテンプレートと前記カメラの画像
中の認識対象物の位置データとを格納する格納手段１６
ａと、前記カメラ２の画像と前記テンプレートでパター
ンマッチングを行う画像認識手段１３ａとを備え、前記
画像認識手段１３ａは、１枚の画像上で異なる２つの領
域でパターンマッチングを行い、それぞれの領域で特徴
点の位置を割り出し、該割り出した２つの特徴点を通る
直線と位置データより決まる前記２つの特徴点を通る直
線とのなす角度を求め、該求めた角度を回転角の補正量
とする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、１台のカメラでＸ
軸方向の補正とＹ軸方向の補正のみならず、Ｚ軸方向の
補正（距離の補正）やＺ軸まわり回転角（ここでは、θ
３と呼ぶ）の補正も行うことができる画像認識装置及び
プログラムに関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、プリント基板（回路基板）の自動
チェック（検査）や部品の実装等のためには、ロボット
ハンドが、水平なステージ上に固定されたプリント基板
内の特定部位の直上に移動し、プローブピン等を繰り出
して電気的な測定や部品の実装をする装置等では、ロボ
ットのハンドを正確に制御する必要がある。

【０００３】このようなロボットのハンドの正確な位置
決め精度が十分確保できないケースが多く、何らかの補
正が必要となる。このため、多く用いられている方法
は、ロボットのハンド等に取り付けたカメラで捉えた画
像を使って、何らかの画像認識を行って、その認識結果
が、本来の位置からどれだけズレているかを計算し、そ
れに対応した量だけハンドを調整（補正）する方法であ
る。チェックする回路基板が固定されるステージの面を
ＸＹ平面とすると、この補正は、Ｘ軸方向の補正とＹ軸
方向の補正の２つで構成されるものであった。

【０００４】従来の画像認識では、ある画像のどの部分
が他の画像のどの部分に対応するかを求める処理が必要
となる。こうした処理は、パターンマッチング（patter
n matching）と呼ばれ、画像間のマッチングや図形間の
マッチングがある。ある特定の対象物に対応するパター
ンが画像中のどこに存在するかを調べ、対象物を認識す
ることもマッチングの問題となる。特に対象物のパター
ンが画像として表現され、そのパターンと対象画像の各
部分との類似度を調べることによって、対象物の位置を
求める操作は、テンプレートマッチング（template mat
ching ）と呼ばれ、画像処理におけるマッチングの最も
基本的でよく用いられる手法となっている。

【０００５】図１３は従来例の説明図である。図１３に
おいて、従来のテンプレートマッチングの説明であり、
テンプレートと画像Ａが設けてある。テンプレートマ
ッチングは、検出しようとする対象を表すテンプレート
を画像Ａ中の点（i,j ）にその中心が重なるように
し、テンプレートとそれと重なる画像の部分パターン
との類似度を測り、その値を点（i,j ）に対象が存在す
る確からしさとする方法である。対象物の位置を求める
には、この操作を画像のすべての点（画素）に対して施
し、類似度が最大となる位置を求めるものであった。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】上記従来のものは、ハ
ンドのＺ軸方向の誤差とＺ軸まわり回転角（θ３）が無
視できない場合は、従来の補正では不十分であった。こ
の２つの補正のためには、カメラを２台取り付け、２つ
の画像を使って補正することは可能であるが、カメラが
２台必要であることや、ハンドが大きくなる、重くなる
等の問題があった。

【０００７】本発明は、１台のカメラでＺ軸方向の補正
（距離の補正）やＺ軸まわり回転角（θ３）の補正も行
うことを目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】図１は本発明の画像認識
装置の説明図である。図１中、１ａは認識対象物、２は
カメラ、４はプローブ、１０は制御部、１１ａは駆動手
段、１３ａは画像認識手段、１６ａは格納手段である。

【０００９】本発明は、前記従来の課題を解決するため
次のような手段を有する。

【００１０】（１）：認識対象物１ａを撮影するカメラ
２と、前記認識対象物１ａ用のテンプレートと前記カメ
ラの画像中の認識対象物の位置データとを格納する格納
手段１６ａと、前記カメラ２の画像と前記テンプレート
でパターンマッチングを行う画像認識手段１３ａとを備
え、前記画像認識手段１３ａは、１枚の画像上で異なる
２つの領域でパターンマッチングを行い、それぞれの領
域で特徴点の位置を割り出し、該割り出した２つの特徴
点を通る直線と位置データより決まる前記２つの特徴点
を通る直線とのなす角度を求め、該求めた角度を回転角
の補正量とする。このため、１枚の画像で回転角の補正
量を容易に求めることができる。

【００１１】（２）：認識対象物１ａを撮影するカメラ
２と、前記認識対象物１ａ用のテンプレートと前記カメ
ラの画像中の認識対象物の位置データとを格納する格納
手段１６ａと、前記カメラ２の画像と前記テンプレート
でパターンマッチングを行う画像認識手段１３ａとを備
え、前記画像認識手段１３ａは、１枚の画像上で異なる
２つの領域でパターンマッチングを行い、それぞれの領
域で特徴点の位置を割り出し、該割り出した２つの特徴
点間の距離と位置データより決まる前記２つの特徴点間
の距離から前記カメラ２と前記認識対象物１ａ間の距離
の誤差を計算し、該誤差を距離の補正値とする。このた
め、１枚の画像で距離の補正値を容易に求めることがで
きる。

【００１２】（３）：認識対象物１ａを撮影するカメラ
２と、前記認識対象物１ａ用のテンプレートと前記カメ
ラの画像中の認識対象物の位置データとを格納する格納
手段１６ａと、前記カメラ２の画像と前記テンプレート
でパターンマッチングを行う画像認識手段１３ａとを備
え、前記画像認識手段１３ａは、１枚の画像上で異なる
２つの領域でパターンマッチングを行い、それぞれの領
域で特徴点の位置を割り出し、該割り出した２つの特徴
点を通る直線と位置データより決まる前記２つの特徴点
を通る直線とのなす角度を求め、該求めた角度を回転角
の補正量とすると共に、該割り出した前記２つの特徴点
間の距離と位置データより決まる前記２つの特徴点間の
距離とを比較し、前記カメラ２と前記認識対象物１ａ間
の距離の誤差を計算し、該誤差を距離の補正値とする。
このため、１枚の画像で回転角の補正量と距離の補正値
を求めることができる。

【００１３】（４）：前記（１）〜（３）の画像認識装
置において、前記画像認識手段１３ａは、前記回転角の
補正量の補正又は前記距離の補正値の補正を行った後、
該補正後の特徴点の位置と位置データより決まる特徴点
の位置の補正を行う。このため、１枚の画像で回転角の
誤差や距離の誤差を無くしてＸＹ軸方向の補正をするの
で、カメラを備えるハンド等の補正を容易にかつ正確に
行うことができる。

【００１４】

【発明の実施の形態】本発明は、１台のカメラを使用
し、画像認識を使って、Ｘ軸方向とＹ軸方向の補正のみ
ならず、Ｚ軸方向の補正（距離の補正）やＺ軸まわり回
転角（θ３）の補正も行うものである。

【００１５】（１）：画像認識装置の説明 図１は画像認識装置の説明図である。図１において、認
識対象物１ａは、電子部品が搭載されたプリント基板の
ＩＣリード等である。カメラ２は、ロボットハンド等に
取り付けられ認識対象物１ａの画像を得るものである。
プローブ４は、ロボットハンド等に取り付けられて認識
対象物１ａの検査を行うものである。制御部１０は、画
像認識装置全体の制御を行うものである。駆動手段１１
ａは、ロボットハンドを駆動するＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸、Ｚ
軸回転（θ３）等の４つの駆動部からなるものである。
他にも必要に応じて、ハンドのＸ軸回転（θ１）、Ｙ軸
回転（θ２）等を備えるがここでは簡単のため含めな
い。画像認識手段１３ａは、パターンマッチング等の処
理を行うものである。格納部１６ａは、カメラ２の画像
に相当するＣＡＤデータ（位置データ）やテンプレート
の明暗（濃淡）データ等を格納するものである。以下、
基板の自動チェック装置に適用した画像認識装置につい
て説明する。

【００１６】（２）：基板の自動チェックの説明 ：基板の自動チェック装置構成の説明 図２は基板の自動チェック装置構成の説明図である。図
２において、基板の自動チェック装置には、プリント基
板１、カメラ２、ハンド（ロボットハンド）３、プロー
ブ４、プローブピン５、ステージ６、モータｘ、モータ
ｙ、モータｚ、モータθ３が設けてある。プリント基板
１は、電子部品が搭載されたチェック対象物である。カ
メラ２は、ハンド３に取り付けられてプリント基板１の
画像を得るものである。ハンド３は、プリント基板の自
動チェックのためモータにより駆動されるものである。
プローブ４は、ハンド３に取り付けられてプリント基板
１のチェックを行うものである。プローブピン５は、プ
リント基板１のコンタクト点と接触してチェックを行う
ものである。ステージ６は、チェック装置を搭載する基
台である。モータｘは、ハンド３をＸ軸方向に移動する
駆動手段である。モータｙは、ハンド３をＹ軸（紙面に
垂直）方向に移動する駆動手段である。モータｚは、ハ
ンド３をＺ軸方向に移動する駆動手段である。モータθ
３は、ハンド３をＺ軸方向の回転移動を行うための駆動
手段である。

【００１７】なお、図２では、簡単のため、ハンド３が
１個の例であるが、通常は複数（一般的には４個程度）
のハンド３が搭載され、同時にプリント基板１の異なる
ポイントを測定することになる。

【００１８】：基板の自動チェック装置の制御ブロッ
クの説明 図３は基板の自動チェック装置の制御ブロックの説明図
である。基板自動チェック装置の制御ブロックには、制
御部１０、モータ群駆動部１１、カメラ制御部１２、画
像認識部１３、補正量計算部１４、計測部１５、測定ポ
イントデータ格納部１６が設けてある。

【００１９】制御部１０は、全体の制御を行うものであ
る。モータ群駆動部１１は、１つのハンドを動かすのに
必要なモータ全ての駆動部を示している。例えば、Ｘ
軸、Ｙ軸、Ｚ軸、Ｚ軸回転（θ３）の４つのモータ駆動
部からなる。カメラ制御部１２は、プリント基板１の画
像を撮影するカメラ２の制御を行うものである。画像認
識部１３は、カメラの画像とテンプレートとでパターン
マッチングを行い画像認識を行う画像認識手段である。
補正量計算部１４は、画像認識結果からハンドの補正量
を計算するものである。計測部１５は、例えばデジタル
サンプリングオシロスコープ等で、電圧や電気的波形等
を計測するものである。測定ポイントデータ格納部１６
は、プリント基板（測定対象物）１の測定ポイントをプ
ローブピン５でコンタクトして測定するための場所の座
標値の集合、もしくは、座標値に変換可能なデータの集
合（プリント基板１のＣＡＤデータ）等を格納するもの
である。

【００２０】：Ｚ軸回転（θ３）が必要となるケース
の説明 簡単なケースでは、θ３のモータを省略して、Ｘ、Ｙ、
Ｚ軸の３つのモータだけで任意の点のコンタクトは可能
である。しかし、次のようなケースを考えるとθ３のモ
ータが必要となる。

【００２１】１）プリント基板１の取り付け時にθ３軸
まわりの誤差がある場合、ハンドをθ３回転することで
プリント基板１のＸ、Ｙ軸とカメラ画像のＸ、Ｙ軸を合
わせる（この場合は、画像変換で回転補正をかければ対
応できるので、θ３のモータは必須とはいえない）。

【００２２】２）プリント基板１上の障害物をよけるた
め、プローブピン５を傾斜させた状態でコンタクトする
場合。この場合は、予め傾斜させた向きが障害物のある
向きと同じ場合、θ３回転を行うことで障害物をよける
ことが可能となる。

【００２３】図４はプローブピンを傾斜させる説明図で
あり、図４（ａ）はプローブピンを傾斜させない場合の
説明、図４（ｂ）はプローブピンを傾斜させ回転させる
場合の説明である。図４（ａ）において、プリント基板
１の上にハードディスク等の大型部品７が搭載されてい
る場合、コンタクトしたい点にプローブ４を傾斜させな
いでコンタクトしようとすると、プローブ４の一部が干
渉する。このため、図４（ｂ）のように、プローブピン
５を予め傾斜させた状態で、ハンド３をθ３回転を行う
ことで、図の左右のプローブ４のように大型部品７とプ
ローブ４の干渉を防ぐことができる。

【００２４】３）複数ハンドで同時測定を行う場合、コ
ンタクト点が近接していると、ハンド同士がぶつかる危
険がある。この場合に、ハンド回転させることで衝突を
回避できる場合がある。

【００２５】４）ハンドにプローブピンとグランドピン
の２つのピンを持たせる場合。仮に、プローブピン先端
がθ３軸に一致している場合、グランドピンをプローブ
ピンから所定量移動するモータと、θ３モータを正しく
動かせば、プローブピンとグランドピンの両方が正しく
コンタクトできる。

【００２６】（３）：特徴点の位置の割り出し（ＸＹ補
正）の説明 ：一つのテンプレートを使用する場合の説明 図５は１つのテンプレートを使用する場合の説明図であ
る。図５において、画像Ａとテンプレートが設けてあ
る。画像Ａは、プリント基板１のカメラの画像であり、
周囲にリードを持つＩＣ画像ａが示されている。ＩＣ画
像ａは、周囲にリード（一部のリードを省略）を持ち、
このリードはプリント基板上のパットと接続されるもの
である。テンプレートは、パターンマッチングに使用
するため予め格納されているデータ（ここではリードパ
ターンの一部のデータ）である。

【００２７】（パターンマッチングの説明）パターンマ
ッチングは、ＣＡＤデータにより、テンプレートに相
当する画像部分（図２のステージ６に固定されたプリン
ト基板１の画像部分）のだいたいの位置が予めわかって
いるため誤差がなければパターンが一致すると思われる
位置を中心にし、その位置からテンプレートを前後左右
に移動して行う。図６は画像認識処理フローである。以
下、図６の処理Ｓ１〜Ｓ３に従って説明する。

【００２８】Ｓ１：画像認識部１３の格納手段等にテン
プレートのデータを設定する。このデータは、２次元
の明暗を表すデータである。

【００２９】Ｓ２：画像認識部１３は、テンプレート
とカメラ画像の回路基板とのパターンマッチングを行い
類似度を求める。この動作をテンプレートを１ピクセ
ル分動かす毎に繰り返して、２次元の類似度マトリック
スを作成する。なお、このテンプレートを動かす範囲
は位置ズレ誤差をカバーする範囲とする。動かす単位は
通常１ピクセル単位である。

【００３０】Ｓ３：画像認識部１３は、作成した類似度
マトリックスの中から最大類似度の位置の画素を割り出
し、マッチング位置とする。

【００３１】：複数のテンプレートを使用する場合の
説明 図７は２つのテンプレートを使用する場合の説明図であ
る。図７において、画像Ａとテンプレート、が設け
てある。画像Ａは、カメラの画像であり、周囲にリード
（一部のリードを省略）を持つＩＣ画像ａと２個のＶＩ
Ａ（ビア）ｂが示されている。テンプレート、は、
パターンマッチングに使用するため予め格納されている
データ（ここでは、ＶＩＡとリードパターンの一部のデ
ータ）である。なお、ＶＩＡは、中心にＶＩＡホール
（多層プリント基板の層間を接続するための穴（黒丸で
示す））を持つものである。また、ここではテンプレー
ト、を同時に示してあるが、通常、画像認識部１３
の格納手段等に別々に格納されるものである。

【００３２】（パターンマッチングの説明）パターンマ
ッチングでは、ＣＡＤデータによりテンプレートに相当
する画像部分のだいたいの位置が予めわかっているた
め、プリント基板に位置決め誤差がなければパターンが
一致すると思われる位置を中心にし、その位置からテン
プレートを前後左右に移動して行う。図８は画像認識処
理フローである。以下、図８の処理Ｓ１１〜Ｓ１５に従
って説明する。

【００３３】Ｓ１１：画像認識部１３の格納手段等に、
ＶＩＡ用のテンプレートとリードパターン用のテンプ
レートの明暗データを設定する。

【００３４】Ｓ１２：画像認識部１３は、先ず、ＶＩＡ
用のテンプレートとカメラ画像の回路基板（テンプレ
ートに相当する部分のだいたいの位置が予めわかって
いるため誤差がなければパターンが一致すると思われる
位置を中心とする領域で）とのパターンマッチングを行
い類似度を求める動作と、テンプレートを１ピクセル
（画素）動かす動作を繰り返し、類似度マトリックスを
作成する。なお、このテンプレートを動かす範囲は位
置ズレ範囲を考えて適当に設定する。

【００３５】Ｓ１３：画像認識部１３は、次に、リード
パターン用のテンプレートを使用して、テンプレート
と同様に１ピクセルづつ動かしてパターンマッチング
を行い類似度を求める（テンプレートを使用した類似
度マトリックスを作成する）。この動かす範囲はテンプ
レートと同じ範囲（誤差がなければパターンが一致す
ると思われる位置を中心として）で行う。

【００３６】Ｓ１４：画像認識部１３は、次に、テンプ
レートを使用して得られた類似度とテンプレートを
使用して得られた類似度とを各位置（同じ移動距離）で
加算（テンプレートとテンプレートを使用して作成
した類似度マトリックスを加算し、加算した類似度マト
リックスを作成）する。

【００３７】Ｓ１５：画像認識部１３は、前記加算した
類似度マトリックスの中から最大類似度の位置の画素を
割り出し、マッチング位置とする。

【００３８】図９は類似度加算の説明図であり、図９
（ａ）はテンプレートの類似度マトリックスの説明、
図９（ｂ）はテンプレートの類似度マトリックスの説
明、図９（ｃ）はテンプレートとテンプレートを加
算した類似度マトリックスの説明である。

【００３９】図９（ａ）のテンプレートで得られた類
似度マトリックスと図９（ｂ）のテンプレートで得ら
れた類似度マトリックスとを加算したものが図９（ｃ）
の類似度マトリックスである。例えば、図９（ａ）と図
９（ｂ）の中心の類似度がそれぞれ「１８」と「２０」
であるので、図９（ｃ）では中心の類似度が「３８」と
なる。

【００４０】図９（ｃ）において、類似度が最も高いの
は「５１」であり、この位置は中心（ＣＡＤデータの位
置）より１ピクセル分右斜め上となる。このように、複
数のテンプレートを用いることで、画像のノイズ等の影
響を受けにくく、認識精度が高まる。

【００４１】なお、テンプレートとテンプレート
は、パターンの全く違うものの組み合わせを使用すると
認識誤差をさらに少なくする（誤差が出やすい方向が異
なるケースがあるため）ことが期待できる。また、テン
プレートとテンプレートを合わせたような大きなテ
ンプレートを用いることも考えられるが、保存に必要な
プログラムが多く（テンプレートの数も増える）なり、
パターンマッチングの処理量も増加するため現実的では
ない。

【００４２】なお、上記実施の形態では、テンプレート
を１〜２を使用する説明をしたが、３以上使用すること
により画像位置の認識結果をより向上することがきる。
更に、パターンマッチングに類似度を用いたが、距離を
用いることもできる。距離は、類似度とは逆に類似度が
高いほど小さく（短く）なる。

【００４３】（４）：画像認識を使ったＺ補正（距離の
補正）とθ３補正の説明 １台のカメラでＸ軸方向の補正（Ｘ補正）とＹ軸方向の
補正（Ｙ補正）のみならず、Ｚ軸方向の補正（距離の補
正（Ｚ補正））やＺ軸まわり回転角（θ３）の補正も行
うものである。

【００４４】ハンドを所定の位置に移動したところで、
カメラに写っているであろう２つの特徴点の位置を割り
出す。この割り出しには、前記で説明した１つの点の位
置の割り出しを使用する。例えば、カメラの画像上の右
半分と左半分からそれぞれ１点づつ選ぶ。ここで特徴点
とは、画像認識が可能なものを指している。例えば、プ
リント基板上のＶＩＡやＩＣのリード接続用のパッド
（フットパッド）等である。

【００４５】２つの特徴点ａ、ｂのそれぞれの本来の座
標を ａ＝（ｘ１，ｙ１）、ｂ＝（ｘ２，ｙ２）とする。

【００４６】パターンマッチングを行って画像認識した
結果の２つの特徴点Ａ、Ｂの座標を Ａ＝（Ｘ１，Ｙ１）＝（ｘ１＋δｘ１，ｙ１＋δｙ１） Ｂ＝（Ｘ２，Ｙ２）＝（ｘ２＋δｘ２，ｙ２＋δｙ２） とし、以下、画像認識部１３が行うＺ補正とθ３補正の
具体的処理手順を説明する。

【００４７】：回転角（θ３）の補正の説明 １枚の画像上の異なる２つの領域で別々に画像認識を行
い、その結果から回転角の補正量を求めるものである。

【００４８】回転角の誤差δθ3 は、ベクトルの外積を
使って

【００４９】

【数１】

【００５０】図１０は回転角（θ３）の補正の説明図で
ある。図１０において、線分ａ、ｂと線分Ａ、Ｂとがつ
くる角度がδθ3 となる。これにより、ロボットのハン
ドのＸＹ方向の誤差と高さの誤差を「０」とすると、ハ
ンドのθ３（カメラの光軸回りの回転角）を、ここで求
まったδθ3 だけ回すと、画像上の点Ａ、Ｂに見えてい
たものは、逆方向に回り、それぞれ、点ａ、ｂに見える
ことになる。即ち、δθ3 の回転によりθ３が補正さ
れ、正確な値となったことになる。

【００５１】：高さ（距離）の補正の説明 １枚の画像上の異なる２つの領域で別々に画像認識を行
い、その結果から認識対象物までの距離の補正量を求め
るものである。

【００５２】図１１は高さの補正の説明図である。図１
１において、カメラ２と対象物までの設計上の高さをｈ
とし、実際の高さをｈ’、その誤差をδｈ＝ｈ−ｈ’と
すると、ハンドの高さを＋δｈ補正することで、ハンド
（取り付けられているカメラ）は正しい高さｈに移動す
ることになる。

【００５３】

【数２】

【００５４】カメラと対象物までの距離（設計値）を
ｈ、実際の距離をｈ’、その誤差をδｈ＝ｈ−ｈ’とす
ると、

【００５５】

【数３】

【００５６】：高さ（距離）の補正と回転角の補正の
説明 １枚の画像上の異なる２つの領域で別々に画像認識を行
い、その結果から回転角の補正量と認識対象物までの距
離の補正量を求めるものである。

【００５７】上記とで説明した回転角（θ３）の補
正と高さ（距離）の補正は、組み合わせて行うことがで
きる。

【００５８】

【数４】

【００５９】これらの回転角の誤差δθ3 と高さの誤差
δｈの補正を行い、回転角と高さの両者を正確にするこ
とができる。

【００６０】：ＸＹ補正と回転角補正の説明 １枚の画像上の異なる２つの領域で別々に画像認識を行
い、その結果からＸＹ補正量と回転角の補正量を求める
ものである。

【００６１】(1) 上記で説明した回転角（θ３）の補
正の方式で回転角の誤差δθ3 を求める（図１２（ａ）
参照）。

【００６２】(2) 次に、カメラの画像に、−δθ3 の回
転処理をほどこす。この時、点Ａ、Ｂが、点Ａ’、Ｂ’
に移動したとする（図１２（ｂ）参照）。

【００６３】

【数５】

【００６４】なお、(2) の替わりに、次の (2)’の処理
を行ってもよい。

【００６５】(2)’ハンドに＋δθ3 の回転をほどこ
す。その後、再度カメラの画像を取得し直し、画像認識
もやり直し、その認識結果の点をＡ’、Ｂ’とする。

【００６６】図１２はＸＹ補正と回転角補正の説明図で
あり、図１２（ａ）はδθ3 の説明である。図１２
（ａ）において、画像認識の結果の点Ａ、Ｂによる線分
ＡＢと本来（設計上）の点ａ、ｂによる線分ａｂとがつ
くる角がδθ3 となる（上記(1)参照）。

【００６７】図１２（ｂ）は回転処理後の説明である。
図１２（ｂ）において、画像に−δθ3 の回転処理又は
ハンドに＋δθ3 の回転をほどこした時の点Ａ’、Ｂ’
である（上記(2) 又は(2) ’参照）。

【００６８】

【数６】

【００６９】：ＸＹ補正と高さ補正の説明 １枚の画像上の異なる２つの領域で別々に画像認識を行
い、その結果からＸＹ補正量と高さ（距離）の補正量を
求めるものである。

【００７０】(1) 上記で説明した高さの補正の方式で
高さの誤差δｈを求める。

【００７１】(2) 次に、カメラの画像に対して、（ｈ−
δｈ）／ｈ倍の拡大（若しくは縮小）処理を行う。ここ
で、点Ａ、Ｂの変換（処理）後の点をＡ’、Ｂ’とす
る。

【００７２】

【数７】

【００７３】なお、上記(2) の替わりに、次の (2)’の
処理を行ってもよい。

【００７４】(2)’ハンドをδｈだけＺ軸方向に移動す
る。移動後、あらためてカメラの画像を取得、画像認識
をやり直し、その認識結果の点をＡ’、Ｂ’とする。そ
の後、前記と同様にＸＹの補正を行う。

【００７５】：ＸＹ補正、回転角補正、高さ補正を同
時に行う説明 １枚の画像上の異なる２つの領域で別々に画像認識を行
い、その結果からＸＹ補正量、回転角の補正量、高さ
（距離）の補正量を求めるものである。

【００７６】(1) 上記で説明した高さの補正と回転角
の補正の方式で高さの誤差δｈ、回転角の誤差δθ3 を
求める。

【００７７】(2) 次に、カメラの画像に対して、上記
の(2) で説明した−δθ3 の回転処理と、上記の(2)
で説明した（ｈ−δｈ）／ｈ倍の拡大（若しくは縮小）
処理を行う。ここで、点Ａ、Ｂの変換（処理）後の点を
Ａ’、Ｂ’とする。

【００７８】

【数８】

【００７９】なお、上記(2) の替わりに、次の (2)’の
処理を行ってもよい。

【００８０】(2)’ハンドをδｈだけＺ軸方向に移動
し、回転角もδθ3 補正する。その後、カメラの画像を
取得と画像認識をやり直し、その認識結果の点をＡ’、
Ｂ’とする。その後、前記と同様にＸＹの補正を行
う。

【００８１】また、回転角補正、高さ補正、ＸＹ補正を
求めるやり方は次のように行うこともできる。

【００８２】(1) 最初のカメラの画像を使って、回転
角、高さ、ＸとＹの補正量を計算する（これらの４つの
計算順序はどのような順番でも構わない）。

【００８３】(2) その後、ＸＹ補正量に対して、回転角
の誤差分の変換を行って、最終的なＸＹ補正量を求め
る。

【００８４】(3) その後、メカ（ハンド）に対して回転
角、高さ、ＸＹ成分（２成分）の補正を行う（これらの
４つの補正順序はどのような順番でも構わない）。

【００８５】（５）：プログラムインストールの説明 制御部１０、モータ群駆動部１１、駆動手段１１ａ、カ
メラ制御部１２、画像認識部１３、画像認識手段１３
ａ、補正量計算部１４、計測部１５、測定ポイントデー
タ格納部１６、格納手段１６ａ等は、プログラムで構成
でき、主制御部（ＣＰＵ）が実行するものであり、主記
憶に格納されているものである。このプログラムは、一
般的な、コンピュータで処理されるものである。このコ
ンピュータは、主制御部、主記憶、ファイル装置、表示
装置、キーボード等の入力手段である入力装置などのハ
ードウェアで構成されている。

【００８６】このコンピュータに、本発明のプログラム
をインストールする。このインストールは、フロッピ
ィ、光磁気ディスク等の可搬型の記録（記憶）媒体に、
これらのプログラムを記憶させておき、コンピュータが
備えている記録媒体に対して、アクセスするためのドラ
イブ装置を介して、或いは、ＬＡＮ等のネットワークを
介して、コンピュータに設けられたファイル装置にイン
ストールされる。そして、このファイル装置から処理に
必要なプログラムステップを主記憶に読み出し、主制御
部が実行するものである。

【００８７】〔以下付記を記載する〕 （付記１） 認識対象物を撮影するカメラと、前記認識
対象物用のテンプレートと前記カメラの画像中の認識対
象物の位置データとを格納する格納手段と、前記カメラ
の画像と前記テンプレートでパターンマッチングを行う
画像認識手段とを備え、前記画像認識手段は、１枚の画
像上で異なる２つの領域でパターンマッチングを行い、
それぞれの領域で特徴点の位置を割り出し、該割り出し
た２つの特徴点を通る直線と位置データより決まる前記
２つの特徴点を通る直線とのなす角度を求め、該求めた
角度を回転角の補正量とすることを特徴とした画像認識
装置。

【００８８】（付記２） 認識対象物を撮影するカメラ
と、前記認識対象物用のテンプレートと前記カメラの画
像中の認識対象物の位置データとを格納する格納手段
と、前記カメラの画像と前記テンプレートでパターンマ
ッチングを行う画像認識手段とを備え、前記画像認識手
段は、１枚の画像上で異なる２つの領域でパターンマッ
チングを行い、それぞれの領域で特徴点の位置を割り出
し、該割り出した２つの特徴点間の距離と位置データよ
り決まる前記２つの特徴点間の距離から、前記カメラと
前記認識対象物間の距離の誤差を計算し、該誤差を距離
の補正値とすることを特徴とした画像認識装置。

【００８９】（付記３） 認識対象物を撮影するカメラ
と、前記認識対象物用のテンプレートと前記カメラの画
像中の認識対象物の位置データとを格納する格納手段
と、前記カメラの画像と前記テンプレートでパターンマ
ッチングを行う画像認識手段とを備え、前記画像認識手
段は、１枚の画像上で異なる２つの領域でパターンマッ
チングを行い、それぞれの領域で特徴点の位置を割り出
し、該割り出した２つの特徴点を通る直線と位置データ
より決まる前記２つの特徴点を通る直線とのなす角度を
求め、該求めた角度を回転角の補正量とすると共に、該
割り出した前記２つの特徴点間の距離と位置データより
決まる前記２つの特徴点間の距離から、前記カメラと前
記認識対象物間の距離の誤差を計算し、該誤差を距離の
補正値とすることを特徴とした画像認識装置。

【００９０】（付記４） 前記画像認識手段は、前記回
転角の補正量の補正又は前記距離の補正値の補正を行っ
た後、該補正後の特徴点の位置と位置データより決まる
特徴点の位置の補正を行うことを特徴とした付記１〜３
のいずれかに記載の画像認識装置。

【００９１】（付記５） 認識対象物用のテンプレート
とカメラの画像中の認識対象物の位置データとを格納す
る格納手段と、１枚の画像上で異なる２つの領域でパタ
ーンマッチングを行い、それぞれの領域で特徴点の位置
を割り出し、該割り出した２つの特徴点を通る直線と位
置データより決まる前記２つの特徴点を通る直線とのな
す角度を求め、該求めた角度を回転角の補正量とする画
像認識手段として、コンピュータを機能させるためのプ
ログラム又はプログラムを記録したコンピュータ読取可
能な記録媒体。

【００９２】（付記６） 認識対象物用のテンプレート
と前記カメラの画像中の認識対象物の位置データとを格
納する格納手段と、１枚の画像上で異なる２つの領域で
パターンマッチングを行い、それぞれの領域で特徴点の
位置を割り出し、該割り出した２つの特徴点間の距離と
位置データより決まる前記２つの特徴点間の距離から、
前記カメラと前記認識対象物間の距離の誤差を計算し、
該誤差を距離の補正値とする画像認識手段として、コン
ピュータを機能させるためのプログラム又はプログラム
を記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。

【００９３】（付記７） 認識対象物用のテンプレート
と前記カメラの画像中の認識対象物の位置データとを格
納する格納手段と、１枚の画像上で異なる２つの領域で
パターンマッチングを行い、それぞれの領域で特徴点の
位置を割り出し、該割り出した２つの特徴点を通る直線
と位置データより決まる前記２つの特徴点を通る直線と
のなす角度を求め、該求めた角度を回転角の補正量とす
ると共に、該割り出した前記２つの特徴点間の距離と位
置データより決まる前記２つの特徴点間の距離から、前
記カメラと前記認識対象物間の距離の誤差を計算し、該
誤差を距離の補正値とする画像認識手段として、コンピ
ュータを機能させるためのプログラム又はプログラムを
記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。

【００９４】（付記８） 前記回転角の補正量の補正又
は前記距離の補正値の補正を行った後、該補正後の特徴
点の位置と位置データより決まる特徴点の位置の補正を
行う前記画像認識手段として、付記５〜７のいずれかに
記載のコンピュータを機能させるためのプログラム又は
付記５〜７のいずれかに記載のプログラムを記録したコ
ンピュータ読取可能な記録媒体。

【００９５】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば次
のような効果がある。

【００９６】（１）：画像認識手段で、１枚の画像上で
異なる２つの領域でパターンマッチングを行い、それぞ
れの領域で特徴点の位置を割り出し、該割り出した２つ
の特徴点を通る直線と位置データより決まる前記２つの
特徴点を通る直線とのなす角度を求め、該求めた角度を
回転角の補正量とするため、１枚の画像で回転角の補正
量を容易に求めることができる。

【００９７】（２）：画像認識手段で、１枚の画像上で
異なる２つの領域でパターンマッチングを行い、それぞ
れの領域で特徴点の位置を割り出し、該割り出した２つ
の特徴点間の距離と位置データより決まる前記２つの特
徴点間の距離を比較し、該比較した距離が等しくなるよ
うにカメラと認識対象物間の距離を移動し、該移動した
距離を距離の補正値とするため、１枚の画像で距離の補
正値を容易に求めることができる。

【００９８】（３）：画像認識手段で、１枚の画像上で
異なる２つの領域でパターンマッチングを行い、それぞ
れの領域で特徴点の位置を割り出し、該割り出した２つ
の特徴点を通る直線と位置データより決まる前記２つの
特徴点を通る直線とのなす角度を求め、該求めた角度を
回転角の補正量とすると共に、該割り出した前記２つの
特徴点間の距離と位置データより決まる前記２つの特徴
点間の距離とを比較し、該比較した距離が等しくなるよ
うにカメラと認識対象物間の距離を移動し、該移動した
距離を距離の補正値とするため、１枚の画像で回転角の
補正量と距離の補正値を容易に求めることができる。

【００９９】（４）：画像認識手段は、回転角の補正量
の補正又は距離の補正値の補正を行った後、該補正後の
特徴点の位置と位置データより決まる特徴点の位置の補
正を行うため、１枚の画像で回転角の誤差や距離の誤差
を無くしてＸＹ軸方向の補正をするので、カメラを備え
るハンド等の補正を容易にかつ正確に行うことができ
る。

【０１００】（５）：認識対象物用のテンプレートとカ
メラの画像中の認識対象物の位置データとを格納する格
納手段と、１枚の画像上で異なる２つの領域でパターン
マッチングを行い、それぞれの領域で特徴点の位置を割
り出し、該割り出した２つの特徴点を通る直線と位置デ
ータより決まる前記２つの特徴点を通る直線とのなす角
度を求め、該求めた角度を回転角の補正量とする画像認
識手段として、コンピュータを機能させるためのプログ
ラムとするため、このプログラムをコンピュータにイン
ストールすることで、１枚の画像で回転角の補正量を容
易に求めることができる画像認識装置を容易に提供する
ことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の画像認識装置の説明図である。

【図２】実施の形態における基板の自動チェック装置構
成の説明図である。

【図３】実施の形態における基板の自動チェック装置の
制御ブロックの説明図である。

【図４】実施の形態におけるプローブピンを傾斜させる
説明図である。

【図５】実施の形態における１つのテンプレートを使用
する場合の説明図である。

【図６】実施の形態における画像認識処理フローであ
る。

【図７】実施の形態における２つのテンプレートを使用
する場合の説明図である。

【図８】実施の形態における画像認識処理フローであ
る。

【図９】実施の形態における類似度加算の説明図であ
る。

【図１０】実施の形態における回転角（θ３）の補正の
説明図である。

【図１１】実施の形態における高さの補正の説明図であ
る。

【図１２】実施の形態におけるＸＹ補正と回転角補正の
説明図である。

【図１３】従来例の説明図である。

【符号の説明】

１ａ 認識対象物 ２ カメラ ４ プローブ １０ 制御部 １１ａ 駆動手段 １３ａ 画像認識手段 １６ａ 格納手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０６Ｔ 7/60 Ｇ０６Ｔ 7/60 １５０Ｐ // Ｇ０１Ｒ 31/02 Ｇ０１Ｒ 31/02 Ｆターム(参考） 2F065 AA01 AA06 AA32 BB05 CC25 FF04 JJ03 QQ38 UU05 2G014 AB59 AC09 AC12 5B057 AA03 DA07 DB02 DC02 DC08 DC33 5L096 CA02 DA02 FA66 FA67 FA69 JA03 JA09 JA18

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】認識対象物を撮影するカメラと、 前記認識対象物用のテンプレートと前記カメラの画像中
   の認識対象物の位置データとを格納する格納手段と、 前記カメラの画像と前記テンプレートでパターンマッチ
   ングを行う画像認識手段とを備え、 前記画像認識手段は、１枚の画像上で異なる２つの領域
   でパターンマッチングを行い、それぞれの領域で特徴点
   の位置を割り出し、該割り出した２つの特徴点を通る直
   線と位置データより決まる前記２つの特徴点を通る直線
   とのなす角度を求め、該求めた角度を回転角の補正量と
   することを特徴とした画像認識装置。
2. 【請求項２】認識対象物を撮影するカメラと、 前記認識対象物用のテンプレートと前記カメラの画像中
   の認識対象物の位置データとを格納する格納手段と、 前記カメラの画像と前記テンプレートでパターンマッチ
   ングを行う画像認識手段とを備え、 前記画像認識手段は、１枚の画像上で異なる２つの領域
   でパターンマッチングを行い、それぞれの領域で特徴点
   の位置を割り出し、該割り出した２つの特徴点間の距離
   と位置データより決まる前記２つの特徴点間の距離か
   ら、前記カメラと前記認識対象物間の距離の誤差を計算
   し、該誤差を距離の補正値とすることを特徴とした画像
   認識装置。
3. 【請求項３】認識対象物を撮影するカメラと、 前記認識対象物用のテンプレートと前記カメラの画像中
   の認識対象物の位置データとを格納する格納手段と、 前記カメラの画像と前記テンプレートでパターンマッチ
   ングを行う画像認識手段とを備え、 前記画像認識手段は、１枚の画像上で異なる２つの領域
   でパターンマッチングを行い、それぞれの領域で特徴点
   の位置を割り出し、該割り出した２つの特徴点を通る直
   線と位置データより決まる前記２つの特徴点を通る直線
   とのなす角度を求め、該求めた角度を回転角の補正量と
   すると共に、該割り出した前記２つの特徴点間の距離と
   位置データより決まる前記２つの特徴点間の距離から、
   前記カメラと前記認識対象物間の距離の誤差を計算し、
   該誤差を距離の補正値とすることを特徴とした画像認識
   装置。
4. 【請求項４】前記画像認識手段は、前記回転角の補正量
   の補正又は前記距離の補正値の補正を行った後、該補正
   後の特徴点の位置と位置データより決まる特徴点の位置
   の補正を行うことを特徴とした請求項１〜３のいずれか
   に記載の画像認識装置。
5. 【請求項５】認識対象物用のテンプレートとカメラの画
   像中の認識対象物の位置データとを格納する格納手段
   と、 １枚の画像上で異なる２つの領域でパターンマッチング
   を行い、それぞれの領域で特徴点の位置を割り出し、該
   割り出した２つの特徴点を通る直線と位置データより決
   まる前記２つの特徴点を通る直線とのなす角度を求め、
   該求めた角度を回転角の補正量とする画像認識手段とし
   て、 コンピュータを機能させるためのプログラム。