JP2010061201A - Alignment mark image recognition device and alignment mark image recognition method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、基板等の位置合わせに用いられるアライメントマークを認識するアライメントマーク画像認識装置およびアライメントマーク画像認識方法に関する。 The present invention relates to an alignment mark image recognition apparatus and an alignment mark image recognition method for recognizing an alignment mark used for alignment of a substrate or the like.
印刷配線板(プリント基板:以下、基板という。)に電子部品を実装する実装機や、二つの基板を熱圧着する基板熱圧着装置等において、基板の位置検出や位置合わせのためにアライメントマークが使用される。例えば、アライメントマークを認識するアライメントマーク画像認識装置が基板熱圧着装置に組み込まれた場合には、アライメントマーク画像認識装置が、二つの基板のそれぞれに設けられたアライメントマークの位置を合わせるための処理を実行することによって、基板の位置合わせが行われる。アライメントマークの位置を合わせる際に、一般に、アライメントマークの重心を検出する処理が実行される。 Alignment marks are used to detect and align the position of a printed wiring board (printed circuit board: hereinafter referred to as a substrate), such as a mounting machine that mounts electronic components or a substrate thermocompression bonding device that thermocompresses two substrates. used. For example, when an alignment mark image recognition device for recognizing alignment marks is incorporated in a substrate thermocompression bonding device, the alignment mark image recognition device performs processing for aligning the positions of the alignment marks provided on each of the two substrates. By performing the above, alignment of the substrate is performed. When aligning the alignment mark, a process for detecting the center of gravity of the alignment mark is generally performed.
アライメントマークに異物が付着したりアライメントマークに欠損が生じている場合には、検出されるアライメントマークの重心が本来の重心からずれることがある。検出されるアライメントマークの重心が本来の重心からずれている場合には、正確なアライメントマークの位置合わせを行うことができない。 When foreign matter adheres to the alignment mark or the alignment mark is defective, the center of gravity of the detected alignment mark may deviate from the original center of gravity. When the center of gravity of the detected alignment mark is deviated from the original center of gravity, accurate alignment mark alignment cannot be performed.
そこで、実装機や基板熱圧着装置等において、アライメントマークに付着した異物やアライメントマークに生じた欠損の影響を除去してアライメントマークの重心を検出する方法が採用されている(例えば、特許文献1,2参照)。 Therefore, a method of detecting the center of gravity of an alignment mark by removing the influence of foreign matters attached to the alignment mark or defects generated in the alignment mark is employed in a mounting machine, a substrate thermocompression bonding apparatus, or the like (for example, Patent Document 1). , 2).
アライメントマーク画像認識方法の一例を説明する。図15は、一般的なアライメントマーク画像認識方法を示す説明図である。 An example of the alignment mark image recognition method will be described. FIG. 15 is an explanatory diagram showing a general alignment mark image recognition method.
図15(a)〜(e)には、アライメントマーク周辺の2値化画像1が示されている。図15(a)に示す2値化画像1において、白い円状に示された部分がアライメントマーク2である。アライメントマーク画像を認識するために、2値化画像1における近傍ピクセルをグループ化してオブジェクトを構築する。そして、アライメントマーク2の長軸3、短軸4、アライメントマーク面積5、検出重心6および長軸3と短軸4の比率から算出される真円度を求めるために、オブジェクトの面積等の特徴計算を行う画像処理を行う。求められた長軸3、短軸4、アライメントマーク面積5および真円度の各値(特徴値)を、予め設定されているしきい値と比較し、全ての各値がしきい値の範囲内であれば、アライメントマーク2の形状には問題がないと判断される。しきい値は、アライメントマーク2の形状公差を考慮して設定される。しきい値との比較によってアライメントマーク2の形状が問題ないと判断されると、アライメントマーク2の重心を算出し、図15(b)に示すように、算出された重心をアライメントマーク2の重心すなわちアライメントマーク重心6として採用する。
15A to 15E show a
図15(c)および(d)に示すようにアライメントマーク2上に異物7が存在したり、図15(e)に示すようにアライメントマーク2の一部に欠損8が存在する場合には、特徴値がしきい値の範囲内にありアライメントマーク2の形状に問題はないと判断された場合でも、算出された重心にもとづくアライメントマーク重心6が本来の重心からずれることがある。その結果、正確な基板の位置合わせを行うことができない。
When the
アライメントマーク2上に微細な異物7が存在したりアライメントマーク2の一部に小さな欠損8が存在する場合にアライメントマーク2の形状に問題があると判断されないようにするために、各々の特徴値に関するしきい値の範囲を狭くしたときには、特徴値のいずれかがしきい値の範囲内に入らず、問題がないアライメントマーク2の形状が、問題があると判断されるおそれがある。なお、アライメントマーク2の形状の誤差等の許容度を高くするために各々の特徴値に関するしきい値の範囲を広くした場合には、より大きい異物7が付着したり欠損8がより大きい場合でも、アライメントマーク2の形状に問題はないと判断され、アライメントマーク重心6の本来の重心からずれの程度がより大きくなる。
Each feature value is used in order to prevent a problem in the shape of the
異物7や欠損8の影響を的確に排除してアライメントマーク重心6を求めることが好ましいが、特許文献1に記載された方法は、背景を白画素と捉えて、黒画素部分の輪郭を検出し、最も大きい輪郭をアライメントマークの輪郭と判断して、アライメントマーク重心6を求める方法である。しかし、そのような方法では、図15(e)に示されたような欠損8の影響を排除することはできない。また、特許文献1に記載された方法では、異物7の存在を直接的に検出しているわけではない。
Although it is preferable to accurately determine the alignment mark center of gravity 6 by eliminating the influence of the
また、特許文献2に記載された方法では、マーク画像の輪郭を検出し、検出された輪郭上に設定された3点の位置を変更しながら3点の中心を求める。そして、求められた多数の中心が最も密集している箇所を求め、求められた箇所に存在する複数の中心の重心をアライメントマーク重心6にする。そのような方法では、図15(e)に示されたような欠損8の影響を排除することはできるが、図15(c)に示されたような異物7の影響を排除することはできない。また、図15(e)に示されたような欠損8が存在する場合には、特許文献2に記載された方法では、図15(e)に示された白色部分の輪郭が求められるので、決定されるアライメントマーク重心6の位置は、本来の重心からずれてしまう。
In the method described in
そこで、本発明は、アライメントマークに付着した異物の存在を直接的に検出し、検出された異物の影響を排除してアライメントマークの重心を決定できるアライメントマーク画像認識装置およびアライメントマーク画像認識方法を提供することを目的とする。また、欠損の形状によらず、アライメントマークの輪郭部に生じた欠損の影響を排除してアライメントマークの重心を決定できるアライメントマーク画像認識装置およびアライメントマーク画像認識方法を提供することを目的とする。 Therefore, the present invention provides an alignment mark image recognition apparatus and an alignment mark image recognition method that can directly detect the presence of foreign matter attached to an alignment mark and determine the center of gravity of the alignment mark by eliminating the influence of the detected foreign matter. The purpose is to provide. It is another object of the present invention to provide an alignment mark image recognition apparatus and an alignment mark image recognition method that can determine the center of gravity of an alignment mark by eliminating the influence of the defect generated in the outline of the alignment mark regardless of the shape of the defect. .
本発明によるアライメントマーク画像認識装置は、アライメントマークを検出してアライメントマークの重心を決定するアライメントマーク画像認識装置であって、アライメントマークの周辺を撮像して画像データを得る撮像手段と、撮像手段が得た画像データを2値化して2値化データを出力する2値化手段と、2値化手段が出力した2値化データから、アライメントマークの画素値とは異なるマーク非対応画素値で形成されるマーク非対応領域の特徴値を算出する領域特徴値算出手段と、領域特徴値算出手段が算出したマーク非対応領域の特徴値が、しきい値の範囲内に入っているか否か判定する判定手段と、判定手段がマーク非対応領域の特徴値がしきい値の範囲内に入っていると判定した場合に、そのマーク非対応領域の画素値をアライメントマークの画素値であるマーク対応画素値に変換する変換処理を実行する画素値変換手段と、画素値変換手段が変換処理を実行した後のマーク対応画素値で形成される領域をアライメントマークと見なして重心を決定する重心決定手段とを備えたことを特徴とする。 An alignment mark image recognition apparatus according to the present invention is an alignment mark image recognition apparatus that detects an alignment mark and determines the center of gravity of the alignment mark, and includes an imaging unit that images the periphery of the alignment mark to obtain image data, and an imaging unit The binarization unit that binarizes the image data obtained by the binarization and outputs the binarized data, and the binarized data output by the binarization unit has a pixel value that is different from the pixel value of the alignment mark. Area feature value calculation means for calculating a feature value of a mark non-corresponding area to be formed, and whether or not the feature value of the mark non-corresponding area calculated by the area feature value calculation means is within a threshold range Determining means for determining whether the feature value of the mark non-corresponding region is within the threshold range, the pixel value of the mark non-corresponding region is A pixel value conversion unit that performs a conversion process for converting the pixel value of the event mark into a mark corresponding pixel value, and an area formed by the mark corresponding pixel value after the pixel value conversion unit performs the conversion process as an alignment mark And a center-of-gravity determining means for determining the center of gravity.
本発明による他の態様のアライメントマーク画像認識装置は、円形のアライメントマークを検出してアライメントマークの重心を決定するアライメントマーク画像認識装置であって、アライメントマークの周辺を撮像して画像データを得る撮像手段と、撮像手段が得た画像データを2値化して2値化データを出力する2値化手段と、2値化手段が出力した2値化データにもとづいて、アライメントマークの画素値であるマーク対応画素値で形成される領域の外郭を検出する輪郭検出手段と、輪郭検出手段が検出した外郭にもとづいて円の最小二乗法を用いて円の重心を求め、求めた重心をアライメントマークの重心に決定する重心決定手段とを備えたことを特徴とする。 An alignment mark image recognition apparatus according to another aspect of the present invention is an alignment mark image recognition apparatus that detects a circular alignment mark and determines the center of gravity of the alignment mark, and obtains image data by imaging the periphery of the alignment mark. Based on the image pickup means, the binarization means for binarizing the image data obtained by the image pickup means and outputting the binarized data, the pixel value of the alignment mark based on the binarized data output by the binarization means Contour detection means for detecting the outline of an area formed by a certain pixel-corresponding pixel value, and using the least square method of the circle based on the outline detected by the contour detection means, the circle centroid is obtained, and the obtained centroid is the alignment mark. And a center of gravity determining means for determining the center of gravity.
本発明によるアライメントマーク画像認識方法は、アライメントマークを検出してアライメントマークの重心を決定するアライメントマーク画像認識方法であって、アライメントマークの周辺を撮像して画像データを得る撮像処理と、撮像処理で得られた画像データを2値化して2値化データにする2値化処理と、2値化処理で得られた2値化データから、アライメントマークの画素値とは異なるマーク非対応画素値で形成されるマーク非対応領域の特徴値を算出する領域特徴値算出処理と、領域特徴値算出処理で算出されたマーク非対応領域の特徴値が、しきい値の範囲内に入っているか否か判定する判定処理と、判定処理でマーク非対応領域の特徴値がしきい値の範囲内に入っていると判定された場合に、そのマーク非対応領域の画素値をアライメントマークの画素値であるマーク対応画素値に変換する画素値変換処理と、画素値変換処理を実行した後のマーク対応画素値で形成される領域をアライメントマークと見なして重心を決定する重心決定処理とを含むことを特徴とする。
An alignment mark image recognition method according to the present invention is an alignment mark image recognition method that detects an alignment mark and determines the center of gravity of the alignment mark, and includes an imaging process for imaging the periphery of the alignment mark to obtain image data, and an imaging process The non-mark corresponding pixel value different from the pixel value of the alignment mark from the binarization processing that binarizes the image data obtained in
本発明による他の態様のアライメントマーク画像認識方法は、円形のアライメントマークを検出してアライメントマークの重心を決定するアライメントマーク画像認識方法であって、アライメントマークの周辺を撮像して画像データを得る撮像処理と、撮像処理で得られた画像データを2値化して2値化データにする2値化処理と、2値化処理で得られた2値化データにもとづいて、アライメントマークの画素値であるマーク対応画素値で形成される領域の外郭を検出する輪郭検出処理と、輪郭検出処理で検出された外郭にもとづいて円の最小二乗法を用いて円の重心を求め、求めた重心をアライメントマークの重心に決定する重心決定処理とを含むことを特徴とする。 Another aspect of the alignment mark image recognition method according to the present invention is an alignment mark image recognition method that detects a circular alignment mark and determines the center of gravity of the alignment mark, and obtains image data by imaging the periphery of the alignment mark. Based on the imaging process, the binarization process that binarizes the image data obtained by the imaging process into binarized data, and the binarized data obtained by the binarization process, the pixel value of the alignment mark Based on the contour detection process for detecting the outline of the area formed by the mark-corresponding pixel values and the outline detected by the contour detection process, the circle center of gravity is obtained using the least square method, and the obtained center of gravity is obtained. And a center of gravity determination process for determining the center of gravity of the alignment mark.
本発明によれば、アライメントマークに付着した異物の存在を直接的に検出し、検出された異物の影響を排除してアライメントマークの重心を決定することができる。また、本発明の他の態様によれば、欠損の形状によらず、アライメントマークの輪郭部に生じた欠損の影響を排除してアライメントマークの重心を決定することができる。 According to the present invention, it is possible to directly detect the presence of foreign matter attached to the alignment mark, and to determine the center of gravity of the alignment mark by eliminating the influence of the detected foreign matter. Further, according to another aspect of the present invention, it is possible to determine the center of gravity of the alignment mark by eliminating the influence of the defect generated in the contour portion of the alignment mark, regardless of the shape of the defect.
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。図1(A),(B)は、本発明によるアライメントマーク画像認識装置の主要部を示すブロック図である。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. 1A and 1B are block diagrams showing the main part of an alignment mark image recognition apparatus according to the present invention.
図1(A)に示すアライメントマーク画像認識装置200は、アライメントマークの周辺を撮像して画像データを得る撮像手段101と、撮像手段101が得た画像データを2値化して2値化データを出力する2値化手段102と、2値化手段102が出力した2値化データから、アライメントマークの画素値とは異なるマーク非対応画素値(例えば、画素値が8ビットで表現される場合の「黒」に対応する0)で形成されるマーク非対応領域の特徴値(例えば、面積、長軸の長さおよび短軸の長さ)を算出する領域特徴値算出手段103と、領域特徴値算出手段103が算出したマーク非対応領域の特徴値がしきい値の範囲内に入っているか否か判定する判定手段104と、判定手段104がマーク非対応領域の特徴値がしきい値の範囲内に入っていると判定した場合に、そのマーク非対応領域の画素値をアライメントマークの画素値であるマーク対応画素値(例えば、画素値が8ビットで表現される場合の「白」に対応する255)に変換する変換処理を実行する画素値変換手段105と、画素値変換手段105が変換処理を実行した後のマーク対応画素値で形成される領域をアライメントマークと見なして重心を決定する重心決定手段106とを備えている。
An alignment mark
領域特徴値算出手段102は、一例として、特徴値としての面積、長軸の長さおよび短軸の長さを算出し、判定手段104は、領域特徴値算出手段が算出した面積、長軸の長さおよび短軸の長さのそれぞれが、それぞれに対応するしきい値の範囲内に入っている場合に、マーク非対応領域の特徴値がしきい値の範囲内に入っていると判定することができる。
For example, the area feature
図1(B)に示すアライメントマーク画像認識装置210は、アライメントマークの周辺を撮像して画像データを得る撮像手段101と、撮像手段101が得た画像データを2値化して2値化データを出力する2値化手段102と、2値化手段102が出力した2値化データから、アライメントマークに対応するマーク対応画素値で形成される領域の輪郭を検出する輪郭検出手段108と、輪郭検出手段が検出した輪郭にもとづいて円の最小二乗法を用いて円の重心を求め、求めた重心をアライメントマークの重心に決定する重心決定手段109とを備えている。
An alignment mark
重心決定手段109は、一例として、アライメントマークの外郭を形成する複数の点の座標を用いて円の最小二乗法によって円を決定し、決定された円の周との間の距離がしきい値よりも小さい点を除外して、あらためて円の最小二乗法によって決定した円の重心を、アライメントマークの重心に決定する。
For example, the center-of-
実施形態1.
次に、本発明によるアライメントマーク画像認識方法の第1の実施形態(実施形態1)を説明する。第1の実施形態のアライメントマーク画像認識方法は、アライメントマークの内部に付着した異物の影響を排除してアライメントマークの重心を決定できる方法であるが、アライメントマークの内部に生じた欠損の影響も排除される。第1の実施形態のアライメントマーク画像認識方法は、図1(A)に例示されたアライメントマーク画像認識装置200において実行される。
Next, a first embodiment (embodiment 1) of an alignment mark image recognition method according to the present invention will be described. The alignment mark image recognition method according to the first embodiment is a method that can determine the center of gravity of an alignment mark by eliminating the influence of foreign matter adhering to the inside of the alignment mark. Eliminated. The alignment mark image recognition method according to the first embodiment is executed in the alignment mark
図2は、アライメントマークの内部に存在する異物を排除する方法を示す説明図である。図2(a),(b)には、アライメントマーク2の周辺の2値化画像1が示されている。図2(a)に示すように、アライメントマーク2の内部に異物7が付着したとする。また、本実施形態では、2値化画像1において、アライメントマーク2は白画素で表され、背景9および異物7は黒画素で表されるとする。
FIG. 2 is an explanatory diagram showing a method for removing foreign matter existing inside the alignment mark. 2A and 2B show a
撮像手段101は、アライメントマーク2の周辺を撮像して画像データを得る。2値化手段102は、撮像手段101が得た画像データを2値化して2値化画像1の画像データを出力する。本実施形態では、撮像手段101は、8ビットデータで表されるデータを出力するとし、2値化データを、「白」に相当する255、および「黒」に相当する0であるとする。
The imaging unit 101 captures the periphery of the
領域特徴値算出手段103は、2値化画像1における近傍ピクセルをグループ化してオブジェクトを構築する。オブジェクトを構築するときに、黒画素が連続する領域を1つのオブジェクトにする。そして、領域特徴値算出手段103は、黒画素のみを含むオブジェクトの長軸、短軸および面積を算出する画像処理を行う。なお、オブジェクトの長軸および短軸は、例えば、オブジェクトが内接する楕円の長軸および短軸として定義される。また、図2(a)に示す例では、背景9の矩形領域および異物7の略円形領域が、黒画素のみを含むオブジェクトである。
The region feature
判定手段104は、黒画素のみを含むオブジェクトの面積、長軸および短軸のそれぞれが、予め設定されている対応するしきい値の範囲内に入っているか否か判定する。そして、面積、長軸および短軸のそれぞれが対応するしきい値の範囲内に入っている場合に、そのオブジェクトを異物7と判定する。なお、面積、長軸および短軸のしきい値は、背景9を異物7と判定しないように設定されている。
The
画素値変換手段105は、判定手段104が異物7と判定した場合に、異物7の画素値(この例では、「0」)をアライメントマーク2の画素値(この例では、「255」)に変換する変換処理を実行する。そして、重心決定手段106は、画素値変換手段105が変換処理を実行した後のマーク対応画素値(この例では、「255」)で形成される領域をアライメントマーク2と見なして重心を決定する。すなわち、図2(b)に示すようなアライメントマーク2を対象にして重心を決定することができる。その後、アライメントマーク画像認識装置200は、アライメントマーク2の長軸3、短軸4、アライメントマーク面積5、検出重心6および長軸3と短軸4の比率から算出される真円度を求めるために、オブジェクトの面積等の特徴計算を行う画像処理を行う。求められた長軸3、短軸4、アライメントマーク面積5および真円度の各値(特徴値)を、予め設定されているしきい値と比較し、全ての各値がしきい値の範囲内であれば、アライメントマーク2の形状には問題がないと判断する。
When the
第1の実施形態では、図2(a)に示すようにアライメントマーク2の内部に異物7が存在していたり、アライメントマーク2の内部に欠損がある場合に、異物7や欠損が検出され、アライメントマーク2から異物7や欠損(画素値が「0」である欠損)が排除される。よって、アライメントマーク2の重心を正確に決定することができる。
In the first embodiment, as shown in FIG. 2A, when the
実施形態2.
次に、本発明によるアライメントマーク画像認識方法の第2の実施形態(実施形態2)を説明する。第1の実施形態のアライメントマーク画像認識方法では、
アライメントマーク2の輪郭に接していない異物7や欠損の影響を排除したが、第2の実施形態では、アライメントマーク2の輪郭の部分を含む領域に存在する異物7や欠損の影響を排除する。第2の実施形態のアライメントマーク画像認識方法は、図1(B)に例示されたアライメントマーク画像認識装置210において実行される。
Next, a second embodiment (embodiment 2) of an alignment mark image recognition method according to the present invention will be described. In the alignment mark image recognition method of the first embodiment,
Although the influence of the
図3および図4は、アライメントマークの内部に存在する異物を排除する方法を示す説明図である。図3(a)に示すように、アライメントマーク2の輪郭の部分を含む領域に異物7が付着したとする。また、本実施形態でも、2値化画像1において、アライメントマーク2は白画素で表され、背景9および異物7は黒画素で表されるとする。
3 and 4 are explanatory views showing a method of removing foreign matters existing inside the alignment mark. As shown in FIG. 3A, it is assumed that the
アライメントマーク2の輪郭の部分を含む領域に異物7が付着した場合には、第1の実施形態で使用した方法である異物7のみを含むオブジェクトを構築する方法を適用することができない。そこで、第2の実施形態では、オブジェクトを構築する方法を使用せず、異物7および欠損の影響を排除する。具体的には、アライメントマーク2の正常な部分の情報を用いて、異物7および欠損の影響を排除する。より具体的には、最小二乗法用いてアライメントマーク2の輪郭を抽出する方法によって、異物7および欠損の影響を排除する。
When the
図3(b)〜(d)および図4(e)〜(h)を参照して、異物7および欠損の影響を排除する方法を説明する。
With reference to FIGS. 3B to 3D and FIGS. 4E to 4H, a method for eliminating the influence of the
撮像手段101は、アライメントマーク2の周辺を撮像して画像データを得る。2値化手段102は、撮像手段101が得た画像データを2値化して2値化画像1の画像データを出力する。本実施形態では、撮像手段101は、8ビットデータで表されるデータを出力するとし、2値化データを、「白」に相当する255、および「黒」に相当する0であるとする。
The imaging unit 101 captures the periphery of the
輪郭検出手段108は、アライメントマーク2の輪郭と異物7および背景9との境目になるポイントを求める。図3(b)に示すように、アライメントマーク2の内部に仮中心A10を設定し、仮中心A10とアライメントマーク2の外部の点A’とを繋ぐ直線を引くと、直線上に、異物7の境目にぶつかるポイントが出てくる。このポイントは、アライメントマーク2の白画素から異物7の黒画素に変化するポイントである。仮中心A10の位置は、アライメントマーク2の内部における任意の位置として指定可能であるが、円形のアライメントマーク2の輪郭全体におけるエッジ11を仮中心A10と点A’と間の距離を一定にして検出することを想定した場合には、アライメントマーク2の中心付近に設定することが好ましい。
The
仮中心A10と点A’と間のピクセル値の推移を見ると図3(c)に示すようになる。白画素から黒画素に変化するポイント(点)をエッジ11ということにする。図3(b)には、仮中心A10と点A’と間の1箇所のみでエッジ11が検出されている様子が示されているが、同様の処理(アライメントマーク2の白画素から異物7の黒画素に変化するポイントを探す処理)を、仮中心A10からアライメントマーク2と異物7および背景9との境目全てに対して実行すると、図3(d)に示すように、アライメントマーク2の外郭におけるエッジaからエッジnで表されているエッジ11が検出される。なお、エッジ11におけるエッジaからエッジnまでのエッジ間の間隔は、固定的なサンプルリング角度θに応じた間隔である。サンプルリング角度θは、想定される異物7の大きさ等を考慮して決定される。なお、エッジ11と表現する場合、エッジ11は、多数のエッジ(エッジa〜nの全てまたは一部)を含むものである。
FIG. 3C shows the transition of the pixel value between the temporary center A10 and the point A '. A point (point) at which the white pixel changes to the black pixel is referred to as an
輪郭検出手段108は、検出したエッジ11の画像上の位置を、仮中心A10の座標(X0,Y0)とともにXY座標(Xi,Yi)(i:a〜n)として記憶する。アライメントマーク2の外郭における全てのエッジ11が検出されると既知の円の最小二乗法を用いた計算を行う。
The
図4(e)には、円の最小二乗法による計算対象になるエッジ11と仮中心A10との位置が示されている。円の最小二乗法により求められた円および重心は、図4(f)に示す最小二乗法計算円12および最小二乗法計算円重心13である。最小二乗法計算円12は、アライメントマーク2の輪郭よりずれた箇所に位置している。ずれた理由は、アライメントマーク2の輪郭部分に存在する異物7または欠損の影響を受けたことである。この影響を排除するために、アライメントマーク2と異物7との境目にあるエッジ11を排除すること考える。アライメントマーク2と異物7との境目にあるエッジ11を排除するために、最小二乗法計算円12と全てのエッジ11との距離に着目する。
FIG. 4 (e) shows the positions of the
図4(f)には、最小二乗法計算円とエッジとの間の距離14が示されている。最小二乗法計算円12と、アライメントマーク2と異物7との境目にあるエッジ11との間の距離は、アライメントマーク2の正常な輪郭部(異物7が付着していない輪郭部)におけるエッジ11との間の距離よりも大きい。よって、最小二乗法計算円とエッジとの間の距離14に関してしきい値を設定し、最小二乗法計算円12とエッジ11との間の距離をしきい値と比較することによって、異物7によるエッジ11と正常な輪郭部にあるエッジ11とを区別することができる。具体的には、最小二乗法計算円12の周とエッジ11との間の距離がしきい値よりも小さい場合には、そのエッジ11を、異物7によるエッジ11であるとする。なお、しきい値は、異物7の位置や大きさを考慮して設定される。
FIG. 4F shows the distance 14 between the least squares calculation circle and the edge. The distance between the least square
図4(f)に示す最小二乗法計算から除外されるエッジ15は、最小二乗法計算円とエッジとの間の距離14に関するしきい値の範囲から外れたエッジ11である。図4(h)には、最小二乗法計算から除外されるエッジ15を除いたエッジ11を対象にして円の最小二乗法を再度計算した結果が示されている。図4(h)には、アライメントマーク2の輪郭と最小二乗法で求められた円の輪郭とが一致していることが示されている。最小二乗法計算円重心13は、円の最小二乗法の計算によって求められるので、求められた最小二乗法計算円重心13をアライメントマークの重心として採用する。
The edge 15 excluded from the least square method calculation shown in FIG. 4F is an
なお、ここでは、主として異物7を排除する方法を説明したが、アライメントマーク2の欠損も排除することができる。
Here, the method of mainly removing the
第2の実施形態では、図3(a)に示すようにアライメントマーク2の輪郭部に異物7が存在していたり、アライメントマーク2の輪郭部に欠損がある場合に、異物7や欠損(画素値が「0」である欠損)の影響を排除して、アライメントマーク2の重心を正確に決定することができる。
In the second embodiment, as shown in FIG. 3A, when the
実施例1.
次に、第1の実施形態のアライメントマーク画像認識方法が適用された第1実施例(実施例1)としての基板熱圧着装置を説明する。図5は、基板熱圧着装置の構成例を示すブロック図である。図6は、基板熱圧着装置においてアライメントマーク画像認識方法を実行する部分を示すブロック図である。図7は、熱圧着対象の基板を示す説明図、図8は、基板位置合わせ状態を示す説明図、図9は、基板位置合わせ処理を示すフローチャート、図10は、アライメントマーク重心位置を検出する処理を示すフローチャートである。
Example 1.
Next, a substrate thermocompression bonding apparatus as a first example (Example 1) to which the alignment mark image recognition method of the first embodiment is applied will be described. FIG. 5 is a block diagram illustrating a configuration example of the substrate thermocompression bonding apparatus. FIG. 6 is a block diagram showing a portion for executing the alignment mark image recognition method in the substrate thermocompression bonding apparatus. FIG. 7 is an explanatory diagram showing a substrate to be thermocompression bonded, FIG. 8 is an explanatory diagram showing a substrate alignment state, FIG. 9 is a flowchart showing a substrate alignment process, and FIG. 10 detects the alignment mark barycentric position. It is a flowchart which shows a process.
基板熱圧着装置は、二つの基板を所定の位置関係で位置合わせを行い、位置合わせをした状態で加圧と加熱を行うことによって、二つの基板を接続する機能を有する装置である。二つの基板の接続するために熱硬化樹脂が用いられる。基板熱圧着装置は、加熱によって熱硬化樹脂を硬化して、二つの基板を接続するとともに接続を保持させる。そして、二つの基板を所定の位置関係で位置を合わせる処理を、画像処理を用いた位置補正処理によって実行する。 The substrate thermocompression bonding apparatus is an apparatus having a function of connecting two substrates by aligning the two substrates in a predetermined positional relationship and performing pressurization and heating in the aligned state. A thermosetting resin is used to connect the two substrates. The substrate thermocompression bonding device cures the thermosetting resin by heating, connects the two substrates, and holds the connection. Then, a process of aligning the positions of the two substrates in a predetermined positional relationship is executed by a position correction process using image processing.
二つの基板は、ともにリジッドな基板であってもよいし、ともにフレキシブル基板であってもよいし、一方がリジッドな基板であり他方がフレキシブル基板であってもよい。また、以下の実施例では、二つの基板を接続する基板熱圧着装置を例にするが、本発明を、基板に電子部品を実装する実装機等に適用することもできる。 Both of the two substrates may be rigid substrates, both may be flexible substrates, one may be a rigid substrate, and the other may be a flexible substrate. In the following embodiments, a substrate thermocompression bonding apparatus that connects two substrates is taken as an example, but the present invention can also be applied to a mounting machine or the like that mounts electronic components on a substrate.
図4に示す基板熱圧着装置100は、装置全体を制御するパーソナルコンピュータ(以下、PCという。)52を含む。PC52は、出して、4つの制御を行う。第1の制御は、カメラ54で撮像された画像をPC52に取り込むための画像入力装置53の制御である。第2の制御は、装置に組み込まれたモータ(XYθ軸モータおよびXY軸モータ)56を制御するモータ制御装置55の制御である。第3の制御は、基板を熱圧着するヒータユニット58の温度・時間コントロールを行うヒータコントローラ57の制御である。第4の制御は、装置に組み込まれた各種入出力機器60および照明(リング照明)61の入出力制御を行う入出力制御装置59の制御である。
A substrate
PC52には、画像処理ツール62がインストールされている。画像処理ツール62は、カメラ54で撮像された画像に対して画像処理を施す機能を有するソフトウェアである。すなわち、基板熱圧着装置100が図1(A)に示されたアライメントマーク画像認識装置200を含む場合には、画像処理ツール62は、2値化手段102、領域特徴値算出手段103、判定手段104、画素値変換手段105および重心決定手段106の機能を実現する。なお、基板熱圧着装置100が図1(B)に示されたアライメントマーク画像認識装置210を含む場合には、画像処理ツール62は、2値化手段102、輪郭検出手段108および重心決定手段109の機能を実現する。また、モニタ51は、PC52に付属する表示用装置である。
An
次に、基板熱圧着装置100の内部において構成されているアライメントマークを認識して基板位置補正を行うハードウェア部分(アライメントマーク認識・基板位置補正処理部)の構成を図6を参照して説明する。熱圧着の対象となる基板A76は、XY軸モータ77上にセットされる。基板B71は、XYθ軸モータ70上にセットされる。XYθ軸モータ70およびXY軸モータ77は、基板の位置合わせや熱圧着位置への基板の移動を行うものである。XYθ軸モータ70は、XY軸モータ77の上部に配置され、XY軸モータ77が移動するとXYθ軸モータ70も一緒に移動する。基板A76と基板B71との間には、ハーフミラー74が組み込まれたハーフミラーユニット73が配置されている。ハーフミラーユニット73の側面にはカメラ54が取り付けられ、ハーフミラーユニット73の下面にはリング照明A75が、上面にはリング照明B72が取り付けられている。
Next, the configuration of the hardware portion (alignment mark recognition / substrate position correction processing unit) that recognizes the alignment mark configured in the substrate
リング照明A75とリング照明B72とは、それぞれ、基板A76と基板B71に光を照射する。照射された光は、基板A76および基板B71で反射され、それぞれ下側光軸79および上側光軸78を通り、ハーフミラー74を介には、リング照明B72を消灯しリング照明A75のみ点灯させる。逆に、基板B71の画像のみをカメラ54に取り込む場合は、リング照明A75を消灯しリング照明B72のみ点灯させる。よって、各基板を個々にカメラ54で撮像することができる。
Ring illumination A75 and ring illumination B72 irradiate light to substrate A76 and substrate B71, respectively. The irradiated light is reflected by the substrate A76 and the substrate B71, passes through the lower optical axis 79 and the upper optical axis 78, and turns off the ring illumination B72 and turns on only the ring illumination A75 via the half mirror 74. Conversely, when only the image of the substrate B71 is taken into the
ハーフミラーユニット73は、基板A76と基板B71との位置あわせ位置が決定した後、基板A76と基板B71とを張り合わせる際に、基板A76と基板B71との間から抜ける機構を有する。張り合わされた基板A76と基板B71を熱圧着するときに、基板A76、基板B71およびXYθ軸モータ70がXY軸モータ77によってヒータユニット58の下に移動し、ヒータユニット58が下降、加圧、加熱することによって熱圧着が行われる。図6には、XYθ軸モータ70が基板B71の真上に位置している状態が示されているが、実際には、熱圧着時にヒータユニット58と干渉しない所に位置している。
The half mirror unit 73 has a mechanism that comes out from between the substrate A76 and the substrate B71 when the substrate A76 and the substrate B71 are bonded together after the alignment position between the substrate A76 and the substrate B71 is determined. When the bonded substrate A76 and substrate B71 are thermocompression bonded, the substrate A76, the substrate B71, and the XYθ-
次に、基板熱圧着装置100による熱圧着の対象である基板A76と基板B71を図7を参照して説明する。図7には、基板A76および基板B71において基板熱圧着に関連する部分のみが示されている。基板A76には、基板A左アライメントマーク91、基板A右アライメントマーク92、基板A端子94が配置されている。基板B71には、基板B左アライメントマーク96、基板B右アライメントマーク97、基板B端子99が配置されている。
Next, the substrate A76 and the substrate B71 that are targets of thermocompression bonding by the substrate
基板A左アライメントマーク91、基板A右アライメントマーク92、基板B左アライメントマーク96および基板B右アライメントマーク97は、基板A76と基板B71との位置合わせを行うときに画像処理によって認識される箇所である。基板A76と基板B71との位置合わせ精度は、各アライメントマークの重心をいかに精度よく検出するかに関係する。基板A端子94の上には、熱硬化樹脂テープ95が貼り付けられている。熱硬化樹脂テープ95は、熱圧着されて基板A端子94と基板B端子99とを接続するとともに接続を保持するものである。
The substrate A left
基板A76と基板B71とを位置合わせするときに、各基板上のアライメントマークの重心が検出され、検出結果にもとづいてアライメントマーク間の中心が求められる。図7において、アライメントマーク間の中心が、基板A左右アライメントマーク間中心位置93と基板B左右アライメントマーク間中心位置98とで示されている。基板A左右アライメントマーク間中心位置93と基板B左右アライメントマーク間中心位置98とを合わせることによって、基板A76と基板B71との位置合わせが行われる。
When aligning the substrate A76 and the substrate B71, the center of gravity of the alignment mark on each substrate is detected, and the center between the alignment marks is obtained based on the detection result. In FIG. 7, the center between the alignment marks is indicated by a
図8は、基板A76と基板B71とが位置合わせされた状態を示す説明図である。上記のように、位置合わせされた状態は、基板A左右アライメントマーク間中心位置93と基板B左右アライメントマーク間中心位置98とが合った状態である。なお、基板A76と基板B71とは同じ角度で位置合わせされている。基板A76と基板B71との熱圧着は、位置合わせされた状態において行われる。
FIG. 8 is an explanatory diagram showing a state in which the substrate A76 and the substrate B71 are aligned. As described above, the aligned state is a state where the
図8は、基板A76と基板B71とを位置合わせする処理を示すフローチャートである。なお、図8に示す処理が開始される前に、既に基板A76と基板B71とは、各々XY軸モータ77およびXYθ軸モータ70上にセットされている。また、XY軸モータ77およびXYθ軸モータ70の移動位置ついて、移動位置に関する説明が省略された場合には、事前に所定の移動位置に設定されているとする。
FIG. 8 is a flowchart showing a process for aligning the substrate A76 and the substrate B71. Before the processing shown in FIG. 8 is started, the substrate A76 and the substrate B71 are already set on the
位置合わせが開始されると、PC52で制御されるモータ制御装置55によってXY軸モータ77が駆動され、XY軸モータ77によって基板A右アライメントマーク92が下側光軸79の下に移動する。また、PC52で制御される入出力制御装置59によってリング照明B72が消灯されリング照明A75が点灯され、基板A右アライメントマーク92の画像がハーフミラー74を介してカメラ54に取り込まれる(ステップS201)。カメラ54が取り込んだ画像は、画像入力装置53を介してPC52に入力される。PC52において、画像処理ツール62は、基板A右アライメントマーク92の重心を検出するための基板A右アライメントマーク重心検出処理を行う(ステップS202)。なお、実際には、画像処理ツール62に従って処理を実行するPC52のCPUによって処理が実行される。
When the alignment is started, the
基板A右アライメントマーク重心検出処理が終了すると、PC52で制御されるモータ制御装置55によってXY軸モータ77が駆動され、XY軸モータ77によって基板A左アライメントマーク91が下側光軸79の下に移動する。基板A左アライメントマーク91の画像は、ハーフミラー74を介してカメラ54に取り込まれる(ステップS203)。カメラ54が取り込んだ画像は、画像入力装置53を介してPC52に入力される。PC52において、画像処理ツール62は、基板A左アライメントマーク91の重心を検出するための基板A左アライメントマーク重心検出処理を行う(ステップS204)。
When the substrate A right alignment mark center-of-gravity detection process is completed, the
次に、画像処理ツール62は、基板A左右アライメントマーク間角度算出処理を実行する(ステップS205)。すなわち、基板A76の左右アライメントマーク間でのX方向およびY方向のずれを、XY軸モータ77の移動量と重心検出位置結果とを元に角度として算出する。また、画像処理ツール62は、基板A左右アライメントマーク間中心位置算出処理を実行する(ステップS206)。すなわち、XY軸モータ77の移動量と重心検出位置結果とを元に左右アライメントマークの中心位置を算出する。
Next, the
基板A76の左右アライメントマークに対する処理(ステップS201〜S206)が完了すると、PC52は、基板B71の左右アライメントマークの重心検処理、角度算出処理および中心位置算出処理(ステップS207〜S211)を行う。
When the processing for the left and right alignment marks on the substrate A76 (steps S201 to S206) is completed, the
PC52で制御されるモータ制御装置55によってXY軸モータ77が駆動され、XY軸モータ77によって基板B右アライメントマーク97が上側光軸78の上に移動する。また、PC52で制御される入出力制御装置59によってリング照明A75が消灯されリング照明B72が点灯され、基板B右アライメントマーク97の画像がハーフミラー74を介してカメラ54に取り込まれる(ステップS207)。カメラ54が取り込んだ画像は、画像入力装置53を介してPC52に入力される。PC52において、画像処理ツール62は、基板B右アライメントマーク97の重心を検出するための基板B右アライメントマーク重心検出処理を行う(ステップS208)。
The
基板B右アライメントマーク97の重心検出処理が終了すると、PC52で制御されるモータ制御装置55によってXY軸モータ77が駆動され、XY軸モータ77によって基板B左アライメントマーク96が基板B左アライメントマーク96に移動する。基板B左アライメントマーク96の画像は、ハーフミラー74を介してカメラ54に取り込まれる(ステップS209)。カメラ54が取り込んだ画像は、画像入力装置53を介してPC52に入力される。PC52において、画像処理ツール62は、基板B左アライメントマーク96の重心を検出するための基板B左アライメントマーク重心検出処理を行う(ステップS210)。
When the center-of-gravity detection processing of the substrate B
次に、画像処理ツール62は、基板B左右アライメントマーク間角度算出処理を実行する(ステップS211)。すなわち、基板A76についての処理と同様に、基板B71の左右アライメントマーク間でのX方向およびY方向のずれを、XY軸モータ77の移動量と重心検出位置結果とを元に角度として算出する。
Next, the
そして、画像処理ツール62は、基板B角度補正処理を実行する(ステップS212)。すなわち、ステップS211の基板B左右アライメントマーク間角度算出処理で求めた角度とステップS205の基板A左右アライメントマーク間角度算出処理で求めた角度との差を計算し、求めた角度差の分だけ、XYθ軸モータ70によって基板B71を回転させる。ステップS212の処理によって、基板A76と基板B71との角度が一致する。
Then, the
ステップS212の基板B角度補正処理で基板B71を回転させると、ステップS208の基板B右アライメントマーク重心検出処理およびステップS210の基板B左アライメントマーク重心検出処理で検出したときの重心位置が変わるので、変わった重心位置を確認して、XYθ軸モータ70のX軸およびY軸で重心位置を補正する必要がある。そこで、画像処理ツール62は、基板B角度補正によるアライメントマーク位置移動量確認処理を実行する(ステップS213)。アライメントマーク位置移動量確認処理では、例えば、XYθ軸モータ70のθ軸の回転半径等を考慮した計算によって重心位置を確認したり、ステップS207の基板B右アライメントマーク画像取り込み処理からステップS210の基板B左アライメントマーク重心検出処理をやり直すことによって変わった重心位置を確認することができる。
When the
ステップS213の基板B角度補正によるアライメントマーク位置移動量確認処理で基板B71の左右アライメントマークの重心位置が確認できたら、画像処理ツール62は、基板B左右アライメントマーク間中心位置算出処理を実行する(ステップS214)。すなわち、XYθ軸モータ70の移動量と重心位置結果とを元に左右アライメントマークの中心位置とを算出する。
When the center of gravity position of the left and right alignment marks on the substrate B71 can be confirmed by the alignment mark position movement amount confirmation processing by the substrate B angle correction in step S213, the
次いで、基板位置合わせ処理を実行する(ステップS215)。すなわち、ステップS206の基板A左右アライメントマーク間中心位置算出処理で算出した基板A76の左右アライメントマーク中心位置と、ステップS214の基板B左右アライメントマーク間中心位置算出処理で算出した基板B71の左右アライメントマーク中心位置のXYずれ量を計算し、XYθ軸モータ70によって基板B71をXYずれ量分だけ移動する。ステップS215の処理によって、基板A76と基板B71との角度および位置が一致する。
Next, a substrate alignment process is executed (step S215). That is, the left and right alignment mark center position of the substrate A76 calculated in the center position calculation process between the substrate A left and right alignment marks in step S206, and the left and right alignment mark of the substrate B71 calculated in the center position calculation process between the substrate B left and right alignment marks in step S214. The XY deviation amount of the center position is calculated, and the substrate B71 is moved by the XY deviation amount by the XYθ-
ステップS201〜S215の処理が完了すると、基板位置合わせ処理が終了する。 When the processes in steps S201 to S215 are completed, the substrate alignment process is completed.
次に、ステップS202の基板A右アライメントマーク重心検出処理、S204の基板A左アライメントマーク重心検出処理、S208の基板B右アライメントマーク重心検出処理、およびS210の基板B左アライメントマーク重心検出処理で実行されるアライメントマークの重心検出処理を図10のフローチャートを参照して説明する。ここでは、図2(a)示す異物7がアライメントマーク2の内部にあるとする。
Next, the substrate A right alignment mark centroid detection process in step S202, the substrate A left alignment mark centroid detection process in S204, the substrate B right alignment mark centroid detection process in S208, and the substrate B left alignment mark centroid detection process in S210 are executed. The alignment mark center-of-gravity detection process will be described with reference to the flowchart of FIG. Here, it is assumed that the
重心検出処理において、アライメントマーク画像取り込み処理が実行される(ステップS302)。すなわち、アライメントマーク2の画像がハーフミラー74を介してカメラ54に取り込まれる。そして、画像処理ツール62は、前処理を実行する(ステップS303)。前処理では、必要に応じて、重心検出のし易い状態にするための画像処理(輝度調整やコントラスト調整等)を行う。なお、前処理を行わなくてもよい。
In the center of gravity detection process, an alignment mark image capturing process is executed (step S302). That is, the image of the
次いで、画像処理ツール62は、2値化処理を実行する(ステップS304)。すなわち、前処理を行った画像の画像データを2値化する。2値化する際のしきい値を、アライメントマーク2とそれ以外の部分とが明確に区別される値に設定する。
Next, the
そして、画像処理ツール62は、黒オブジェクト抽出処理(ステップS305)を実行する。すなわち、異物7を検出するための処理となる。2値化画像1を画像処理により近傍ピクセルをグループ化してオブジェクトを構築する。異物7は黒画素であるとしているので、ステップS305の処理では、黒画素のみで構成されたオブジェクトのみを抽出する。背景9も黒画素で構成されたオブジェクトになる。
Then, the
次に、画像処理ツール62は、特徴計算処理を実行する(ステップS306)。すなわち、ステップS305の黒オブジェクト抽出処理で抽出された黒画素のみで構成されたオブジェクトを対象にして、各オブジェクトの面積、長軸および短軸といった特徴値を算出する。図2(a)に示された画像を例にすると、異物7および背景9の面積、長軸および短軸が算出される。
Next, the
画像処理ツール62は、ステップS306の特徴計算処理で算出された各黒オブジェクトの特徴値にもとづいて、黒オブジェクトが異物かどうかの判定する異物有無確認処理を実行する(ステップS307)。ステップS307の処理で異物かどうかの判定を行うに場合に、予め異物として判定するための異物の面積、長軸および短軸の上下限をしきい値として設定しておく。ステップS307の異物有無確認処理では、ステップS306の特徴計算処理で算出された各黒オブジェクトの面積、長軸および短軸の値が、面積、長軸および短軸の全てのしきい値内に入っていた場合に、黒オブジェクトを異物7として判定する。算出された全ての黒オブジェクトの面積、長軸または短軸の値が、事前に設定したしきい値内に入っていない場合には、異物なしと判定される。異物なしと判定された場合には、ステップS308の処理を実行しない。
The
異物7が検出された場合に、画像処理ツール62は、異物排除処理を実行する(ステップS308)。すなわち、異物7と判定された黒オブジェクトを排除するための処理を実施する。黒画素で構成されたオブジェクトを排除するための処理は、異物7のオブジェクト内の各画素値を0から255に書き換える処理である。異物排除処理が実行されると、異物7の黒画素が白画素になり、図2(b)に示されたように、アライメントマーク2の内部の異物7が排除された画像になる。
When the
その後、ステップS309〜S312の一般的な重心検出方法を実施する。ステップS309の白オブジェクト抽出処理では、画像処理ツール62は、異物7が排除された2値化画像1の画像データを対象にして、画像処理によって近傍ピクセルをグループ化してオブジェクトを構築する。本実施例では、アライメントマーク2の画素は白なので、白画素のみで構成されたオブジェクトのみを抽出する。図2(b)に示された例では、白オブジェクトは、アライメントマーク2のみである。
Then, the general gravity center detection method of steps S309 to S312 is performed. In the white object extraction process in step S309, the
ステップS310の特徴計算処理では、画像処理ツール62は、アライメントマーク2の重心6、面積5、長軸3、短軸4および真円度(長軸3と短軸4の比率)を算出する。ステップS311のアライメントマーク有無確認処理では、ステップS310の特徴計算処理で算出された面積5、長軸3、短軸4および真円度の値が、予め設定されている面積5、長軸3、短軸4および真円度の全てのしきい値の範囲内に入っているかどうか確認する。面積5、長軸3、短軸4および真円度の値が全てしきい値の範囲内に入っていれば、アライメントマーク2の形状は問題ないと判断し、ステップS310の特徴計算処理で算出した重心6をアライメントマーク2の重心6として採用し(ステップS312)、重心検出を終了する。面積5、長軸3、短軸4または真円度の値がしきい値の範囲内に入っていない場合には、アライメントマーク2が検出できなかった状態で重心検出を終了する。
In the feature calculation process in step S310, the
第1の実施例では、アライメントマーク2の内部に異物7が存在していたり、アライメントマーク2の内部に欠損がある場合に、異物7や欠損が検出され、アライメントマーク2から異物7や欠損(画素値が「0」である欠損)が排除される。よって、基板熱圧着装置100は、アライメントマーク2の重心を正確に決定することができ、その結果、正確な基板の位置合わせを行うことができる。
In the first embodiment, when the
実施例2.
次に、第2の実施形態のアライメントマーク画像認識方法が適用された第2実施例(実施例2)としての基板熱圧着装置を説明する。基板熱圧着装置の構成は、図5に示された構成と同じである。基板熱圧着装置においてアライメントマーク画像認識方法を実行する部分の構成は、図6に示された構成と同じである。熱圧着対象の基板は、図7に示されたような基板である。また、基板熱圧着装置において、基板A76と基板B71とを位置合わせする処理は、図8に示された処理と同じである。
Example 2
Next, a substrate thermocompression bonding apparatus as a second example (Example 2) to which the alignment mark image recognition method of the second embodiment is applied will be described. The configuration of the substrate thermocompression bonding apparatus is the same as the configuration shown in FIG. The configuration of the part that executes the alignment mark image recognition method in the substrate thermocompression bonding apparatus is the same as the configuration shown in FIG. The substrate to be subjected to thermocompression bonding is a substrate as shown in FIG. In the substrate thermocompression bonding apparatus, the processing for aligning the substrate A76 and the substrate B71 is the same as the processing shown in FIG.
第2実施例では、重心検出処理(アライメントマーク重心位置を検出する処理)は、図11のフローチャートに示すように実行される。重心検出処理において、アライメントマーク画像取り込み処理が実行される(ステップS402)。すなわち、アライメントマーク2の画像がハーフミラー74を介してカメラ54に取り込まれる。そして、PC52における画像処理ツール62は、前処理を実行する(ステップS403)。すなわち、必要に応じて、重心検出のし易い状態にするための画像処理(輝度調整やコントラスト調整等)を行う。なお、前処理を行わなくてもよい。
In the second embodiment, the center-of-gravity detection processing (processing for detecting the alignment mark center-of-gravity position) is executed as shown in the flowchart of FIG. In the center of gravity detection process, an alignment mark image capturing process is executed (step S402). That is, the image of the
次いで、画像処理ツール62は、2値化処理を実行する(ステップS404)。すなわち、前処理を行った画像の画像データを2値化する。2値化する際のしきい値を、アライメントマーク2とそれ以外の部分とが明確に区別される値に設定する。
Next, the
そして、画像処理ツール62は、エッジ検出処理(ステップS405)を実行する。すなわち、アライメントマーク2の輪郭と異物7および背景9との境目になるポイントを求める。図3(b)に示されたように、仮中心A10とA’の間を繋ぐ直線を引くと、直線上に、異物7との境目にぶつかるポイントが出てくる。このポイントは、アライメントマーク2の白画素から異物7の黒画素に変化するポイントである。図3(b)には、仮中心A10と点A’と間の1箇所のみでエッジ11が検出されている様子が示されているが、同様の処理(アライメントマーク2の白画素から異物7の黒画素に変化するポイントを探す処理)を、仮中心A10からアライメントマーク2と異物7および背景9との境目全てに対して実行すると、図3(d)に示すように、アライメントマーク2の外郭におけるエッジaからエッジnで表されているエッジ11が検出される。
Then, the
画像処理ツール62は、検出したエッジ11の画像上の位置を、仮中心A10の座標(X0,Y0)とともにXY座標(Xn,Yn)として記憶する。そして、アライメントマーク2の外郭における全てのエッジ11が検出されると既知の円の最小二乗法を用いた計算処理を行う(ステップS406)。図4(e)には、円の最小二乗法による計算対象になるエッジ11と仮中心A10との位置が示されている。ステップS406の円の最小二乗法を用いた計算処理で求められた円(具体的には、円の半径)および重心は、図4(f)に示す最小二乗法計算円12および最小二乗法計算円重心13である。
The
図4(f)に示されたように、最小二乗法計算円12は、アライメントマーク2の輪郭よりずれた箇所に位置している。ずれた理由は、アライメントマーク2の輪郭部分に存在する異物7または欠損の影響を受けたことである。この影響を排除するために、アライメントマーク2と異物7との境目にあるエッジ11を排除すること考える。アライメントマーク2と異物7との境目にあるエッジ11を排除するために、最小二乗法計算円12と全てのエッジ11との距離を計算する(ステップS407)。
As shown in FIG. 4 (f), the least square
画像処理ツール62は、最小二乗法計算円とエッジ間の距離確認(しきい値範囲外有無)の処理を実行する(ステップS408)。すなわち、ステップS407の処理で計算された最小二乗法計算円12とエッジ11との間の距離を、予め設定された最小二乗法計算円とエッジとの間の距離14に関するしきい値と比較することによって、異物7によるエッジ11と正常な輪郭部にあるエッジ11とを区別する。最小二乗法計算円12と、アライメントマーク2と異物7との境目にあるエッジ11との間の距離は、アライメントマーク2の正常な輪郭部(異物7が付着していない輪郭部)におけるエッジ11との間の距離よりも大きいので、最小二乗法計算円とエッジとの間の距離14に関してしきい値を設定し、最小二乗法計算円12とエッジ11との間の距離をしきい値と比較することによって、異物7によるエッジ11と正常な輪郭部にあるエッジ11とを区別することができる。
The
しきい値の範囲外のエッジ11がない場合には、アライメントマーク2の輪郭上に異物7は存在しないとして、ステップS411に移行する。
If there is no
しきい値の範囲外にあるエッジ11がある場合には、画像処理ツール62は、しきい値範囲外エッジデータを削除する処理を実行する(ステップS409)。ステップS409の処理によって、しきい値の範囲外にあるエッジ11は削除される。図4(f)に示す最小二乗法計算から除外されるエッジ15は、最小二乗法計算円とエッジとの間の距離14に関するしきい値の範囲から外れたエッジ11である。
If there is an
そして、画像処理ツール62は、最小二乗法計算処理を実行する(ステップS410)。すなわち、しきい値の範囲外のエッジ11のデータが削除された状態で、再度最小二乗法の計算を行う。図4(h)には、最小二乗法計算から除外されるエッジ15を除いたエッジ11を対象にして円の最小二乗法を再度計算した結果が示されている。図4(h)には、アライメントマーク2の輪郭と最小二乗法で求められた円の輪郭とが一致していることが示されている。
Then, the
画像処理ツール62は、最小二乗法計算円重心13は、円の最小二乗法の計算によって求められるので、求められた最小二乗法計算円重心13をアライメントマークの重心として採用する(ステップS411)。そして、重心検出を終了する。
The
第2の実施例では、図3(a)に示すようにアライメントマーク2の輪郭部に異物7が存在していたり、アライメントマーク2の輪郭部に欠損がある場合に、異物7や欠損(画素値が「0」である欠損)の影響を排除して、アライメントマーク2の重心を正確に決定することができる。
In the second embodiment, as shown in FIG. 3A, when the
実施例3.
次に、第1の実施形態のアライメントマーク画像認識方法と第2の実施形態のアライメントマーク画像認識方法が適用された第2実施例(実施例2)としての基板熱圧着装置を説明する。図12は、アライメントマークの内部および輪郭に異物が付着している状態を示す説明図である。なお、図12(a)が、アライメントマークの内部および輪郭にアライメントマーク内異物350およびアライメントマーク輪郭上異物351が付着している状態を示し、図12(b)は、アライメントマークの内部の異物が排除された状態を示す。また、基板熱圧着装置において、基板A76と基板B71とを位置合わせする処理は、図8に示された処理と同じである。
Example 3 FIG.
Next, a substrate thermocompression bonding apparatus as a second example (Example 2) to which the alignment mark image recognition method of the first embodiment and the alignment mark image recognition method of the second embodiment are applied will be described. FIG. 12 is an explanatory diagram showing a state in which foreign matter adheres to the inside and the outline of the alignment mark. FIG. 12A shows a state where foreign matter 350 in the alignment mark and foreign matter 351 on the alignment mark contour are attached to the inside and the contour of the alignment mark, and FIG. 12B shows the foreign matter inside the alignment mark. Indicates a state in which is excluded. In the substrate thermocompression bonding apparatus, the processing for aligning the substrate A76 and the substrate B71 is the same as the processing shown in FIG.
また、基板熱圧着装置の構成は、図5に示された構成と同じである。基板熱圧着装置においてアライメントマーク画像認識方法を実行する部分の構成は、図6に示された構成と同じである。熱圧着対象の基板は、図7に示されたような基板である。 The configuration of the substrate thermocompression bonding apparatus is the same as that shown in FIG. The configuration of the part that executes the alignment mark image recognition method in the substrate thermocompression bonding apparatus is the same as the configuration shown in FIG. The substrate to be subjected to thermocompression bonding is a substrate as shown in FIG.
図13および図14は、実施例3における重心検出処理(アライメントマーク重心位置を検出する処理)を示すフローチャートである。重心検出処理において、アライメントマーク画像取り込み処理が実行される(ステップS502)。すなわち、アライメントマーク2の画像がハーフミラー74を介してカメラ54に取り込まれる。そして、PC52における画像処理ツール62は、前処理を実行する(ステップS503)。前処理では、必要に応じて、重心検出のし易い状態にするための画像処理(輝度調整やコントラスト調整等)を行う。なお、前処理を行わなくてもよい。
FIG. 13 and FIG. 14 are flowcharts illustrating the center of gravity detection processing (processing for detecting the alignment mark center of gravity position) in the third embodiment. In the center of gravity detection process, an alignment mark image capturing process is executed (step S502). That is, the image of the
次いで、画像処理ツール62は、2値化処理を実行する(ステップS504)。すなわち、前処理を行った画像の画像データを2値化する。2値化する際のしきい値を、アライメントマーク2とそれ以外の部分とが明確に区別される値に設定する。
Next, the
そして、画像処理ツール62は、黒オブジェクト抽出処理(ステップS505)を実行する。すなわち、異物7を検出するための処理となる。2値化画像1を画像処理により近傍ピクセルをグループ化してオブジェクトを構築する。異物7は黒画素であるとしているので、ステップS505の処理では、黒画素のみで構成されたオブジェクトのみを抽出する。背景9も黒画素で構成されたオブジェクトになる。
Then, the
次に、画像処理ツール62は、特徴計算処理を実行する(ステップS506)。すなわち、ステップS505の黒オブジェクト抽出処理で抽出された黒画素のみで構成されたオブジェクトを対象にして、各オブジェクトの面積、長軸および短軸といった特徴値を算出する。図12(a)に示された画像を例にすると、アライメント内異物350および背景9(アライメント輪郭上異物351を包含する。)の面積、長軸および短軸が算出される。
Next, the
画像処理ツール62は、ステップS506の特徴計算処理で算出された各黒オブジェクトの特徴値にもとづいて、黒オブジェクトが異物かどうかの判定する異物有無確認処理を実行する(ステップS507)。ステップS507の処理で異物かどうかの判定を行うに場合に、予め異物として判定するための異物の面積、長軸および短軸の上下限をしきい値として設定しておく。ステップS507の異物有無確認処理では、ステップS506の特徴計算処理で算出された各黒オブジェクトの面積、長軸および短軸の値が、面積、長軸および短軸の全てのしきい値内に入っていた場合に、黒オブジェクトを異物7として判定する。算出された全ての黒オブジェクトの面積、長軸または短軸の値が、事前に設定したしきい値内に入っていない場合には、異物なしと判定される。異物なしと判定された場合には、ステップS508の処理を実行しない。
The
異物7が検出された場合に、画像処理ツール62は、異物排除処理を実行する(ステップS508)。すなわち、異物と判定された黒オブジェクトを排除するための処理を実施する。黒画素で構成されたオブジェクトを排除するための処理は、異物のオブジェクト内の各画素値を0から255に書き換える処理である。異物排除処理が実行されると、異物の黒画素が白画素になり、図12(b)に示すように、アライメントマーク異物350が排除された画像になる。すなわち、アライメントマーク2における異物は、アライメントマーク輪郭上異物351のみになる。
When the
そして、画像処理ツール62は、エッジ検出処理(ステップS509)を実行する。すなわち、アライメントマーク2の輪郭と異物7および背景9との境目になるポイントを求める。図3(b)に示されたように、仮中心A10とA’の間を繋ぐ直線を引くと、直線上に、異物7との境目にぶつかるポイントが出てくる。このポイントは、アライメントマーク2の白画素から異物7の黒画素に変化するポイントである。図3(b)には、仮中心A10と点A’と間の1箇所のみでエッジ11が検出されている様子が示されているが、同様の処理(アライメントマーク2の白画素から異物7の黒画素に変化するポイントを探す処理)を、仮中心A10からアライメントマーク2と異物7および背景9との境目全てに対して実行すると、図3(d)に示すように、アライメントマーク2の外郭におけるエッジaからエッジnで表されているエッジ11が検出される。
Then, the
画像処理ツール62は、検出したエッジ11の画像上の位置を、仮中心A10の座標(X0,Y0)とともにXY座標(Xn,Yn)として記憶する。そして、アライメントマーク2の外郭における全てのエッジ11が検出されると既知の円の最小二乗法を用いた計算処理を行う(ステップS510)。図4(e)には、円の最小二乗法による計算対象になるエッジ11と仮中心A10との位置が示されている。ステップS510の円の最小二乗法を用いた計算処理で求められた円および重心は、図4(f)に示す最小二乗法計算円12および最小二乗法計算円重心13である。
The
図4(f)に示されたように、最小二乗法計算円12は、アライメントマーク2の輪郭よりずれた箇所に位置している。ずれた理由は、アライメントマーク2の輪郭部分に存在する異物7または欠損の影響を受けたことである。この影響を排除するために、アライメントマーク2と異物7との境目にあるエッジ11を排除すること考える。アライメントマーク2と異物7との境目にあるエッジ11を排除するために、最小二乗法計算円12と全てのエッジ11との距離を計算する(ステップS511)。
As shown in FIG. 4 (f), the least square
画像処理ツール62は、最小二乗法計算円とエッジ間の距離確認(しきい値範囲外有無)の処理を実行する(ステップS512)。すなわち、ステップS511の処理で計算された最小二乗法計算円12とエッジ11との間の距離を、予め設定された最小二乗法計算円とエッジとの間の距離14に関するしきい値と比較することによって、異物7によるエッジ11と正常な輪郭部にあるエッジ11とを区別する。
The
しきい値の範囲外のエッジ11がない場合には、アライメントマーク2の輪郭上に異物7は存在しないとして、ステップS515に移行する。
If there is no
しきい値の範囲外にあるエッジ11がある場合には、画像処理ツール62は、しきい値範囲外エッジデータを削除する処理を実行する(ステップS513)。ステップS513の処理によって、しきい値の範囲外にあるエッジ11は削除される。図4(f)に示す最小二乗法計算から除外されるエッジ15は、最小二乗法計算円とエッジとの間の距離14に関するしきい値の範囲から外れたエッジ11である。
If there is an
そして、画像処理ツール62は、最小二乗法計算処理を実行する(ステップS514)。すなわち、しきい値の範囲外のエッジ11のデータが削除された状態で、再度最小二乗法の計算を行う。図4(h)には、最小二乗法計算から除外されるエッジ15を除いたエッジ11を対象にして円の最小二乗法を再度計算した結果が示されている。図4(h)には、アライメントマーク2の輪郭と最小二乗法で求められた円の輪郭とが一致していることが示されている。
Then, the
画像処理ツール62は、最小二乗法計算円重心13は、円の最小二乗法の計算によって求められるので、求められた最小二乗法計算円重心13をアライメントマークの重心として採用する(ステップS515)。そして、重心検出を終了する。
The
第3の実施形態では、図12(a)に示すように、アライメントマーク2の内部に異物7等が存在し、かつ、アライメントマーク2の輪郭部に異物7等が存在していた場合に、異物7や欠損(画素値が「0」である欠損)の影響を排除して、アライメントマーク2の重心を正確に決定することができる。
In the third embodiment, as shown in FIG. 12A, when the
本発明を、二つの基板を熱圧着する基板熱圧着装置や電子部品を実装する実装機等に適用することができる。 The present invention can be applied to a substrate thermocompression bonding apparatus for thermocompression bonding two substrates, a mounting machine for mounting electronic components, and the like.
1 2値化画像
2 アライメントマーク
3 長軸
4 短軸
5 アライメントマーク面積
6 アライメントマーク重心
7 異物
8 欠損
9 背景
10 仮中心A
11 エッジ
12 最小二乗法計算円
13 最小二乗法計算円重心
14 最小二乗法計算円とエッジ間の距離
15 最小二乗法計算から除外されるエッジ
16 サンプリング角度θ
51 モニタ
52 パーソナルコンピュータ(PC)
53 画像入力装置
54 カメラ
55 モータ制御装置
56 モータ
57 ヒータコントローラ
58 ヒータユニット
59 入出力制御装置
60 入出力機器
61 照明
62 画像処理ツール
70 XYθ軸モータ
71 基板B
72 リング照明B
73 ハーフミラーユニット
74 ハーフミラー
75 リング照明A
76 基板A
77 XY軸モータ
78 上側光軸
79 下側光軸
91 基板A左アライメントマーク
92 基板A右アライメントマーク
93 基板A左右アライメントマーク間中心位置
94 基板A端子
95 熱硬化樹脂テープ
96 基板B左アライメントマーク
97 基板B右アライメントマーク
98 基板B左右アライメントマーク間中心位置
99 基板B端子
100 基板熱圧着装置
101 撮像手段
102 2値化手段
103 領域特徴値算出手段
104 判定手段
105 画素値変換手段
106 重心決定手段
108 輪郭検出手段
109 重心決定手段
200,210 アライメントマーク画像認識装置
350 アライメント内異物
351 アライメント輪郭上異物
1
11
51
53
72 Ring illumination B
73 Half mirror unit 74 Half mirror 75 Ring illumination A
76 Substrate A
77 XY axis motor 78 Upper optical axis 79 Lower
Claims (8)
アライメントマークの周辺を撮像して画像データを得る撮像手段と、
前記撮像手段が得た画像データを2値化して2値化データを出力する2値化手段と、
前記2値化手段が出力した2値化データから、アライメントマークの画素値とは異なるマーク非対応画素値で形成されるマーク非対応領域の特徴値を算出する領域特徴値算出手段と、
前記領域特徴値算出手段が算出したマーク非対応領域の特徴値が、しきい値の範囲内に入っているか否か判定する判定手段と、
前記判定手段がマーク非対応領域の特徴値がしきい値の範囲内に入っていると判定した場合に、そのマーク非対応領域の画素値をアライメントマークの画素値であるマーク対応画素値に変換する変換処理を実行する画素値変換手段と、
前記画素値変換手段が変換処理を実行した後のマーク対応画素値で形成される領域をアライメントマークと見なして重心を決定する重心決定手段と
を備えたことを特徴とするアライメントマーク画像認識装置。 An alignment mark image recognition device that detects an alignment mark and determines the center of gravity of the alignment mark,
An imaging means for imaging the periphery of the alignment mark to obtain image data;
Binarization means for binarizing image data obtained by the imaging means and outputting binarized data;
Area feature value calculating means for calculating a feature value of a mark non-corresponding area formed by a pixel non-corresponding pixel value different from the pixel value of the alignment mark from the binarized data output by the binarizing means;
Determining means for determining whether or not the feature value of the mark non-corresponding area calculated by the area feature value calculating means is within a threshold range;
When the determination means determines that the feature value of the mark non-corresponding region is within the threshold range, the pixel value of the mark non-corresponding region is converted to a mark corresponding pixel value that is the pixel value of the alignment mark. Pixel value conversion means for executing the conversion processing;
An alignment mark image recognition apparatus comprising: a center of gravity determination unit that determines a center of gravity by regarding a region formed by the mark-corresponding pixel value after the pixel value conversion unit performs conversion processing as an alignment mark.
判定手段は、前記領域特徴値算出手段が算出した面積、長軸の長さおよび短軸の長さのそれぞれが、それぞれに対応するしきい値の範囲内に入っている場合に、マーク非対応領域の特徴値がしきい値の範囲内に入っていると判定する
請求項1記載のアライメントマーク画像認識装置。 The area feature value calculation means calculates the area, the length of the major axis and the length of the minor axis as the feature value,
The determination means is incompatible with the mark when the area calculated by the area feature value calculation means, the length of the major axis, and the length of the minor axis are within the corresponding threshold range. The alignment mark image recognition apparatus according to claim 1, wherein it is determined that the feature value of the region falls within a threshold value range.
アライメントマークの周辺を撮像して画像データを得る撮像手段と、
前記撮像手段が得た画像データを2値化して2値化データを出力する2値化手段と、
前記2値化手段が出力した2値化データにもとづいて、アライメントマークの画素値であるマーク対応画素値で形成される領域の外郭を検出する輪郭検出手段と、
前記輪郭検出手段が検出した外郭にもとづいて円の最小二乗法を用いて円の重心を求め、求めた重心をアライメントマークの重心に決定する重心決定手段と
を備えたことを特徴とするアライメントマーク画像認識装置。 An alignment mark image recognition device that detects a circular alignment mark and determines the center of gravity of the alignment mark,
An imaging means for imaging the periphery of the alignment mark to obtain image data;
Binarization means for binarizing image data obtained by the imaging means and outputting binarized data;
Contour detecting means for detecting an outline of a region formed by a mark corresponding pixel value that is a pixel value of an alignment mark based on the binarized data output by the binarizing means;
An alignment mark comprising: a center of gravity determining means for determining a center of gravity of a circle using a least square method of a circle based on the contour detected by the contour detecting means, and determining the determined center of gravity as the center of gravity of the alignment mark. Image recognition device.
前記領域特徴値算出手段が算出したマーク非対応領域の特徴値が、しきい値の範囲内に入っているか否か判定する判定手段と、
前記判定手段がマーク非対応領域の特徴値がしきい値の範囲内に入っていると判定した場合に、そのマーク非対応領域の画素値をアライメントマークの画素値であるマーク対応画素値に変換する変換処理を実行する画素値変換手段とを備え、
輪郭検出手段は、前記画素値変換手段が変換処理を実行した後の2値化データを用いて、マーク対応画素値で形成される領域の外郭を検出する
請求項3記載のアライメントマーク画像認識装置。 Area feature value calculating means for calculating a feature value of a mark non-corresponding area formed by a pixel non-corresponding pixel value different from the pixel value of the alignment mark from the binarized data output by the binarizing means;
Determining means for determining whether or not the feature value of the mark non-corresponding area calculated by the area feature value calculating means is within a threshold range;
When the determination means determines that the feature value of the mark non-corresponding region is within the threshold range, the pixel value of the mark non-corresponding region is converted to a mark corresponding pixel value that is the pixel value of the alignment mark. Pixel value conversion means for executing conversion processing to
The alignment mark image recognition apparatus according to claim 3, wherein the contour detection unit detects an outline of a region formed by the mark-corresponding pixel value using the binarized data after the pixel value conversion unit performs the conversion process. .
請求項3または請求項4記載のアライメントマーク画像認識装置。 The center-of-gravity determination means determines the circle by the least square method of the circle using the coordinates of a plurality of points forming the outline of the alignment mark, and the distance between the determined circle circumference is smaller than the threshold value The alignment mark image recognition apparatus according to claim 3, wherein the center of gravity of the circle newly determined by the least square method of the circle is determined as the center of gravity of the alignment mark.
アライメントマークの周辺を撮像して画像データを得る撮像処理と、
前記撮像処理で得られた画像データを2値化して2値化データにする2値化処理と、
前記2値化処理で得られた2値化データから、アライメントマークの画素値とは異なるマーク非対応画素値で形成されるマーク非対応領域の特徴値を算出する領域特徴値算出処理と、
前記領域特徴値算出処理で算出されたマーク非対応領域の特徴値が、しきい値の範囲内に入っているか否か判定する判定処理と、
前記判定処理でマーク非対応領域の特徴値がしきい値の範囲内に入っていると判定された場合に、そのマーク非対応領域の画素値をアライメントマークの画素値であるマーク対応画素値に変換する画素値変換処理と、
前記画素値変換処理を実行した後のマーク対応画素値で形成される領域をアライメントマークと見なして重心を決定する重心決定処理とを含む
ことを特徴とする画像認識方法。 An alignment mark image recognition method for detecting an alignment mark and determining the center of gravity of the alignment mark,
An imaging process for obtaining image data by imaging the periphery of the alignment mark;
A binarization process that binarizes the image data obtained by the imaging process into binarized data;
An area feature value calculation process for calculating a feature value of a mark non-corresponding area formed by a pixel non-corresponding pixel value different from the pixel value of the alignment mark from the binarized data obtained by the binarization process;
A determination process for determining whether or not the feature value of the mark non-corresponding area calculated in the area feature value calculation process is within a threshold range;
When it is determined in the determination process that the feature value of the mark non-corresponding region is within the threshold range, the pixel value of the mark non-corresponding region is changed to the mark corresponding pixel value that is the pixel value of the alignment mark. Pixel value conversion processing to convert;
An image recognition method, comprising: a center-of-gravity determination process for determining a center of gravity by regarding a region formed by the mark-corresponding pixel values after the pixel value conversion process as an alignment mark.
アライメントマークの周辺を撮像して画像データを得る撮像処理と、
前記撮像処理で得られた画像データを2値化して2値化データにする2値化処理と、
前記2値化処理で得られた2値化データにもとづいて、アライメントマークの画素値であるマーク対応画素値で形成される領域の外郭を検出する輪郭検出処理と、
前記輪郭検出処理で検出された外郭にもとづいて円の最小二乗法を用いて円の重心を求め、求めた重心をアライメントマークの重心に決定する重心決定処理とを含む
ことを特徴とするアライメントマーク画像認識方法。 An alignment mark image recognition method for detecting a circular alignment mark and determining the center of gravity of the alignment mark,
An imaging process for obtaining image data by imaging the periphery of the alignment mark;
A binarization process that binarizes the image data obtained by the imaging process into binarized data;
An outline detection process for detecting an outline of a region formed by a mark corresponding pixel value that is a pixel value of an alignment mark based on the binarized data obtained by the binarization process;
An alignment mark comprising: a center of gravity determination process for determining a center of gravity of the circle using a least square method of the circle based on the contour detected by the contour detection process, and determining the determined center of gravity as the center of gravity of the alignment mark. Image recognition method.
前記領域特徴値算出処理で算出されたマーク非対応領域の特徴値が、しきい値の範囲内に入っているか否か判定する判定処理と、
前記判定処理でマーク非対応領域の特徴値がしきい値の範囲内に入っていると判定された場合に、そのマーク非対応領域の画素値をアライメントマークの画素値であるマーク対応画素値に変換する画素値変換処理とを含み、
輪郭検出処理では、前記画素値変換処理を実行した後の2値化データを用いて、マーク対応画素値で形成される領域の外郭を検出する
請求項7記載のアライメントマーク画像認識方法。 An area feature value calculation process for calculating a feature value of a mark non-corresponding area formed by a pixel non-corresponding pixel value different from the pixel value of the alignment mark from the binarized data obtained by the binarization process;
A determination process for determining whether or not the feature value of the mark non-corresponding area calculated in the area feature value calculation process is within a threshold range;
When it is determined in the determination process that the feature value of the mark non-corresponding region is within the threshold range, the pixel value of the mark non-corresponding region is changed to the mark corresponding pixel value that is the pixel value of the alignment mark. Pixel value conversion processing to convert,
The alignment mark image recognition method according to claim 7, wherein in the contour detection process, an outline of a region formed by the mark-corresponding pixel values is detected using the binarized data after the pixel value conversion process is performed.
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2008
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