JP2003208616A - 画像認識装置及びプログラム - Google Patents
画像認識装置及びプログラムInfo
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Abstract
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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
(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。
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。
次のような手段を有する。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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)。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
(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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
標を a=(x1,y1)、b=(x2,y2)とする。
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。
い、その結果から回転角の補正量を求めるものである。
使って
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。
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。
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。
h、実際の距離をh’、その誤差をδh=h−h’とす
ると、
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。
正と高さ(距離)の補正は、組み合わせて行うことがで
きる。
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。
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。
正の方式で回転角の誤差δθ3 を求める(図12(a)
参照)。
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)。
を行ってもよい。
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。
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)。
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)。
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。
高さの誤差δhを求める。
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。
処理を行ってもよい。
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。
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。
の補正の方式で高さの誤差δh、回転角の誤差δθ3 を
求める。
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。
処理を行ってもよい。
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。
求めるやり方は次のように行うこともできる。
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)。
の誤差分の変換を行って、最終的なXY補正量を求め
る。
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)。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
のような効果がある。
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。
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。
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。
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。
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。
成の説明図である。
制御ブロックの説明図である。
説明図である。
する場合の説明図である。
る。
する場合の説明図である。
る。
る。
説明図である。
る。
説明図である。
Claims (5)
- 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。
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Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2002008324A JP4002107B2 (ja) | 2002-01-17 | 2002-01-17 | 画像認識装置及びプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2002008324A JP4002107B2 (ja) | 2002-01-17 | 2002-01-17 | 画像認識装置及びプログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2003208616A true JP2003208616A (ja) | 2003-07-25 |
JP4002107B2 JP4002107B2 (ja) | 2007-10-31 |
Family
ID=27646619
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2002008324A Expired - Fee Related JP4002107B2 (ja) | 2002-01-17 | 2002-01-17 | 画像認識装置及びプログラム |
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Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP4002107B2 (ja) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010237210A (ja) * | 2009-03-30 | 2010-10-21 | Koh Young Technology Inc | 検査方法 |
CN110211183A (zh) * | 2019-06-13 | 2019-09-06 | 广州番禺职业技术学院 | 基于单次成像大视场led透镜贴装的多目标定位***与方法 |
-
2002
- 2002-01-17 JP JP2002008324A patent/JP4002107B2/ja not_active Expired - Fee Related
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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JP2010237210A (ja) * | 2009-03-30 | 2010-10-21 | Koh Young Technology Inc | 検査方法 |
US8260030B2 (en) | 2009-03-30 | 2012-09-04 | Koh Young Technology Inc. | Inspection method |
JP2012198229A (ja) * | 2009-03-30 | 2012-10-18 | Koh Young Technology Inc | 検査方法 |
CN110211183A (zh) * | 2019-06-13 | 2019-09-06 | 广州番禺职业技术学院 | 基于单次成像大视场led透镜贴装的多目标定位***与方法 |
CN110211183B (zh) * | 2019-06-13 | 2022-10-21 | 广州番禺职业技术学院 | 基于单次成像大视场led透镜贴装的多目标定位*** |
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---|---|
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