JP2015011632A - キーパターン検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】キーパターンを高精度に検出可能なキーパターン検出方法を提供する。
【解決手段】キーパターンＰｋをワークピース１１ｂ上で検出するキーパターン検出方法は、ワークピース上の特徴点を撮像して形成した第一の画素数を有するキーパターン画像を登録する登録ステップと、ワークピース上を撮像して該キーパターン画像より広い視野の第二の画素数のワークピース撮像画像４０ｂを形成するワークピース撮像画像形成ステップと、該キーパターン画像の各画素の濃淡度と該ワークピース撮像画像の各画素の濃淡度とを合計した値を該第一の画素数と該第二の画素数との和で割った濃淡度平均値を算出し、２値化処理用閾値とする閾値設定ステップと、該閾値設定ステップで設定した該２値化処理用閾値で該キーパターン画像に２値化処理を施す２値化処理ステップと、を備える。
【選択図】図６

Description

本発明は、ワークピース上のキーパターンを検出するキーパターン検出方法に関する。

表面にデバイスが形成されたウェーハ等のワークピースは、例えば、円環状の切削ブレードを備える切削装置や、レーザー照射用の加工ヘッドを備えるレーザー加工装置で加工される。

ワークピースの加工前には、切削ブレードや加工ヘッド等の加工手段と、ワークピースとの位置関係を特定し、調整するためのアライメント処理が実施されている（例えば、特許文献１参照）。

アライメント処理では、まず、登録用のワークピースの特徴的なパターンをカメラで撮像し、キーパターンとして設定する。次に、加工対象となる処理用のワークピースを撮像し、その撮像画像の中からキーパターンに合致するパターンを検出する。

その後、検出されたパターンの位置に基づいて加工手段とワークピースとの位置関係を特定し、加工に適した位置関係となるように調整する。このように、加工手段とワークピースとの位置関係を調整することで、加工予定ラインに沿ってワークピースを適切に加工できるようになる。

特開平７−１０６４０５号公報

ところで、ワークピースには傷や汚れが存在し、パターン自体にも僅かな誤差がある。よって、設定されたキーパターンと検出されるべきパターンとの完全な一致は期待できない。

そのため、上述のアライメント処理では、処理用のワークピースを撮像した撮像画像に含まれるパターンから、キーパターンと最も相関の強い（最も相関性の高い）パターンを検出するパターンマッチングが採用されている。

このパターンマッチングの精度を高めるには、表面の傷や汚れの影響を十分に取り除いて、設定されたキーパターンと検出されるべきパターンとの相関を強くすることが必要である。そこで、ワークピースを撮像する際に、照射する光の量、色、向き等を調整して、表面の傷や汚れが撮像画像に写り込まないような工夫が行われている。

例えば、ワークピースの表面に照射する光の量を適正量より増やせば、表面の傷等を白とびさせて撮像画像に写り込まないようにできる。この場合、照射する光の量を増やして撮像された撮像画像をキーパターンとして登録すると共に、同等の光量で処理用のワークピースを撮像する。

しかしながら、このような方法で撮像された撮像画像においては、キーパターンを含むパターン自体も白とびしてしまうことがあり、必ずしも高精度なパターンマッチングを実現できないという問題がある。

また、裏面側を研削されたワークピースのパターンマッチングでは、赤外線カメラを用いて、ワークピースを裏面側から撮像することがある。この場合、撮像画像には、表面側のパターンと共に裏面側の研削痕が写り込んでしまう。

研削痕の向きは、同一のワークピースにおいても領域毎に異なるので、研削痕が写り込んだ撮像画像をキーパターンとして登録すると、高精度なパターンマッチングを実現するのは難しくなる。

本発明はかかる問題点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、キーパターンを高精度に検出可能なキーパターン検出方法を提供することである。

本発明によれば、キーパターンをワークピース上で検出するキーパターン検出方法であって、ワークピース上の特徴点を撮像して形成した第一の画素数を有するキーパターン画像を登録する登録ステップと、ワークピース上を撮像して該キーパターン画像より広い視野の第二の画素数のワークピース撮像画像を形成するワークピース撮像画像形成ステップと、該キーパターン画像の各画素の濃淡度と該ワークピース撮像画像の各画素の濃淡度とを合計した値を該第一の画素数と該第二の画素数との和で割った濃淡度平均値を算出し、２値化処理用閾値とする閾値設定ステップと、該閾値設定ステップで設定した該２値化処理用閾値で該キーパターン画像に２値化処理を施す２値化処理ステップと、を備えたことを特徴とするキーパターン検出方法が提供される。

また、本発明によれば、キーパターンをワークピース上で検出するキーパターン検出方法であって、ワークピース上の特徴点を撮像して形成した第一の画素数を有するキーパターン画像を登録する登録ステップと、ワークピース上を撮像して該キーパターン画像より広い視野の第二の画素数のワークピース撮像画像を形成するワークピース撮像画像形成ステップと、該キーパターン画像の各画素の濃淡度の合計を該第一の画素数で割りキーパターン画像濃淡度平均値を算出する第一の平均値算出ステップと、該ワークピース撮像画像の各画素の濃淡度の合計を該第二の画素数で割りワークピース撮像画像濃淡度平均値を算出する第二の平均値算出ステップと、該第一の平均値算出ステップで算出した該キーパターン画像濃淡度平均値と該第二の平均値算出ステップで算出した該ワークピース撮像画像濃淡度平均値との平均値を算出し、２値化処理用閾値とする閾値設定ステップと、該キーパターン画像に該閾値設定ステップで設定した該２値化処理用閾値で２値化処理を施す２値化処理ステップと、を備えたことを特徴とするキーパターン検出方法が提供される。

また、本発明のキーパターン検出方法において、前記２値化処理ステップを実施した後、該ワークピース撮像画像に該２値化処理用閾値で２値化処理を施し、該ワークピース撮像画像上で２値化処理が施された該キーパターン画像をパターンマッチングして相関を算出するとともに、最も強い相関が得られた領域をキーパターンとして検出するパターンマッチングステップを更に備えることが好ましい。

本発明によれば、画像中の各画素の濃淡度の平均値に基づいて、２値化処理に適した閾値を設定するので、画像に写り込んだワークピースの傷や汚れ等を２値化処理で適切に除去できる。これにより、キーパターンを高精度に検出できる。

キーパターン検出方法が用いられるレーザー加工装置の構成例を模式的に示す斜視図である。 ワークピースの表面側、及び撮像される画像の例を模式的に示す図である。 アライメント処理を模式的に示す図である。 アライメント処理において実施されるパターンマッチングの例を模式的に示す図である。 登録ステップを模式的に示す図である。 ワークピース撮像画像形成ステップを模式的に示す図である。 パターンマッチングステップを模式的に示す図である。

図１は、キーパターン検出方法が用いられるレーザー加工装置の構成例を模式的に示す斜視図である。なお、本発明のキーパターン検出方法は、レーザー加工装置において用いられることに限定されず、切削装置、ウォータージェット加工装置、洗浄装置、測定装置等の装置において用いられても良い。

図１に示すように、レーザー加工装置２は、各構成を支持する基台４を備えている。基台４の上方には、基台４を覆う筐体６が設けられている。筐体６の内部には、空間が形成されており、レーザービームを照射する加工ヘッド８及びワークピース１１を撮像するカメラ１０を含むレーザー照射ユニット１２が収容されている。

レーザー照射ユニット１２の下方には、ワークピース１１を吸引保持するチャックテーブル１４が設けられている。このチャックテーブル１４は、基台４の上面と水平なＸ軸方向（加工送り方向）及びＹ軸方向（割り出し送り方向）に移動すると共に、Ｚ軸の周りに回転する。

基台４の角部には、カセットエレベータ１６が設けられている。このカセットエレベータ１６には、ワークピース１１を収容するカセット１８が載置される。カセットエレベータ１６は、昇降可能に構成されており、ワークピース１１を搬出、搬入できるように、カセット１８の位置をＺ軸方向（高さ方向）に調整する。

筐体６の前面６ａには、各種の条件を設定するためのタッチパネル式のモニタ２０が設けられている。このモニタ２０は、レーザー加工装置２の各構成を制御する制御装置２２（図３参照）と接続されている。制御装置２２は、モニタ２０を通じて設定される各種条件に基づいて、加工ヘッド８、カメラ１０、チャックテーブル１４等の動作を制御する。

次に、上記レーザー加工装置２において実施されるアライメント処理を説明する。図２は、ワークピース１１の表面側、及び撮像される画像の例を模式的に示す図である。

図２に示すように、ワークピース１１は、円盤状の半導体ウェーハであり、中央のデバイス領域１３と、デバイス領域１３を囲む外周余剰領域１５とを備えている。ワークピース１１の表面側のデバイス領域１３は、格子状に配列されたストリート（加工予定ライン）１７ａ，１７ｂで複数の領域に区画されており、各領域にはＩＣ等のデバイス１９（１９ａ，１９ｂ）が形成されている。

このワークピース１１のデバイス領域１３の一部をレーザー加工装置２のカメラ１０で撮像することにより、例えば、図２に示すような撮像画像３０ａ，３０ｂが形成される。撮像画像３０ａ，３０ｂには、デバイス１９ａ，１９ｂ中の素子や配線により形成されるパターンＰが含まれている。

アライメント処理では、デバイス１９ａ，１９ｂにおいて特徴的なパターンＰをキーパターンＰｋとして設定し、ワークピース１１の位置を特定する。具体的には、キーパターンＰｋを用いて、ストリート１７ａ（又は、ストリート１７ｂ）をＸ軸方向（又は、Ｙ軸方向）と平行に合わせる平行出しステップ、及び加工位置を検出する加工位置検出ステップを実施する。

平行出しステップでは、まず、ストリート１７ａと平行な方向において離れた位置にあるデバイス１９ａ，１９ｂの撮像画像３０ａ，３０ｂを取得し、各撮像画像３０ａ，３０ｂ中のキーパターンＰｋを検出する。

そして、撮像画像３０ａ，３０ｂにおけるキーパターンＰｋのＹ軸方向の座標が一致するように、チャックテーブル１４を回転させる。これにより、撮像画像３０ａ，３０ｂ中のキーパターンＰｋを結ぶ直線がＸ軸方向と平行になる。すなわち、ストリート１７ａがＸ軸方向と平行になる。

加工位置検出ステップでは、予めレーザー加工装置２に記憶させておいたキーパターンＰｋ及び加工位置の座標情報に基づき、検出されたキーパターンＰｋを基準とする加工位置の座標を算出する。なお、上述した座標情報は、例えば、設計情報などに基づいて取得される。

このようなアライメント処理の結果、後の加工ステップでレーザービームをストリート１７ａ，１７ｂに沿って照射し、ワークピース１１を適切に加工できるようになる。なお、平行出しステップ及び加工位置検出ステップは、必要に応じてＹ軸方向にも実施される。また、図２では、撮像画像３０ａ，３０ｂの一部をキーパターンＰｋとして設定しているが、撮像画像３０ａ，３０ｂの全部をキーパターンＰｋとして設定しても良い。

図３は、アライメント処理を模式的に示す図であり、図４は、アライメント処理において実施されるパターンマッチングを模式的に示す図である。図３に示すように、アライメント処理の開始前には、キーパターンＰｋを登録するための登録用のワークピース１１ａを撮像し、形成される撮像画像３０ｃからキーパターンＰｋを選定しておく。選定されたキーパターンＰｋは、制御装置２２のメモリ２２ａにキーパターン画像３２として登録される。

アライメント処理が開始されると、制御装置２２は、加工対象となる処理用のワークピース１１ｂをカメラ１０に撮像させ、得られた撮像画像３０ａ，３０ｂをメモリ２２ａに記憶する。

また、制御装置２２は、処理プログラム２２ｂに基づいて、撮像画像３０ａ，３０ｂに含まれるパターンＰからキーパターン画像３２と最も相関の強い（最も相関性の高い）パターンＰを検出するパターンマッチングを実施する。

このパターンマッチングでは、まず、図４に示すように、キーパターン画像３２と同じサイズ（画素数）のマッチング用枠３４を、縦横方向に１画素単位で順にずらしながら撮像画像３０ａ，３０ｂ内の領域を切り出すことで、複数の被マッチング画像３６を形成する。

次に、形成された複数の被マッチング画像３６のそれぞれと、キーパターン画像３２との相関の強さ（相関性の高さ）を算出し、キーパターン画像３２との相関が最も強い被マッチング画像３６をキーパターンＰｋとして検出する。この方法によれば、キーパターン画像３２に最もよく似た被マッチング画像３６を、キーパターンＰｋとして検出できる。

ところで、ワークピース１１ａ，１１ｂには、通常、僅かな傷や汚れが存在する。そのため、撮像画像３０ａ，３０ｂ，３０ｃに傷や汚れが写り込むと、キーパターンＰｋを適切に検出できなくなる恐れがある。同様に、赤外線に感度のあるカメラ１０で裏面側が研削されたワークピース１１を撮像する場合には、裏面側の研削痕が撮像画像３０に写り込み、パターンマッチングの精度が低下してしまう。

この問題に対して、本発明者は、各画素の濃淡度の平均値に基づいて、画像を２値化するための２値化処理用閾値を設定すれば、画像に写り込んだワークピース１１の傷や汚れ等を２値化処理で適切に除去し、キーパターンを高精度に検出できるのではないかと考えた。そして、この知見に基づき本発明を完成させた。以下、本発明の実施の形態について説明する。

（実施の形態１）
本実施の形態では、キーパターン検出方法の第１の態様について説明する。第１の態様に係るキーパターン検出方法は、登録ステップ、ワークピース撮像画像形成ステップ、閾値設定ステップ、２値化処理ステップ、パターンマッチングステップを含む。

登録ステップでは、ワークピースの特徴的なパターンを撮像した撮像画像の一部又は全部をキーパターン画像として登録する。ワークピース撮像画像形成ステップでは、キーパターン画像より広い視野でワークピースを撮像したワークピース撮像画像を形成する。

閾値設定ステップでは、キーパターン画像の各画素の濃淡度とワークピース撮像画像の各画素の濃淡度とを合計し、キーパターン画像の総画素数（第一の画素数）とワークピース撮像画像の総画素数（第二の画素数）との和で割って、濃淡度の平均値（濃淡度平均値）を算出する。そして、算出された濃淡度の平均値を、２値化処理用の閾値（２値化処理用閾値）に設定する。

２値化処理ステップでは、２値化処理用の閾値に基づいてキーパターン画像を２値化処理する。パターンマッチングステップでは、まず、２値化処理用の閾値に基づいてワークピース撮像画像を２値化処理する。次に、２値化処理後のキーパターン画像と、２値化処理後のワークピース撮像画像に含まれるパターンとの相関を算出し、キーパターン画像との相関が最も強いパターンをキーパターンとして検出する。以下、本実施の形態に係るキーパターン検出方法について詳述する。

本実施の形態に係るキーパターン検出方法では、まず、ワークピースの特徴的なパターンを撮像した撮像画像の一部又は全部をキーパターン画像として登録する登録ステップを実施する。図５は、登録ステップを模式的に示す図である。

登録ステップでは、まず、登録用のワークピース１１ａをレーザー加工装置２のチャックテーブル１４に吸引保持させる。そして、図５に示すように、ワークピース１１ａをレーザー加工装置２のカメラ１０で撮像して、キーパターンＰｋを含む撮像画像４０ａを得る。

なお、カメラ１０による撮像は、ワークピース１１ａの表面側から行われても良いし、ワークピース１１ａの裏面側から行われても良い。ただし、キーパターンＰｋはワークピース１１ａの表面側に形成されているので、ワークピース１１ａの裏面側から撮像する場合には、赤外線に感度のあるカメラ１０を用いる必要がある。

次に、撮像画像４０ａに含まれる特徴的なキーパターンＰｋを、キーパターン画像４２として制御装置２２のメモリ２２ａに登録する。図５に示すように、ここでは、撮像画像４０ａの一部をキーパターン画像４２として登録するが、撮像画像４０ａの全部をキーパターン画像４２として登録しても良い。

この登録ステップは、オペレータのマニュアル操作によって行われても良いし、制御装置２２による自動処理で行われても良い。なお、登録ステップは、ティーチング処理（Ｔｅａｃｈｉｎｇ処理）等と呼ばれることもある。

また、登録ステップで登録されたキーパターン画像４２には、フィルタ処理等の画像処理が適用されても良い。例えば、エッジ（輪郭）を検出するためのエッジ検出フィルタ処理等を適用できる。

登録ステップの後には、キーパターン画像より広い視野でワークピースを撮像してワークピース撮像画像を形成するワークピース撮像画像形成ステップを実施する。図６は、ワークピース撮像画像形成ステップを模式的に示す図である。

ワークピース撮像画像形成ステップでは、まず、処理用のワークピース１１ｂをレーザー加工装置２のチャックテーブル１４に吸引保持させる。そして、図６に示すように、ワークピース１１ｂをレーザー加工装置２のカメラ１０で撮像して、キーパターン画像４２より広い視野のワークピース撮像画像４０ｂを得る。

カメラ１０による撮像は、ワークピース１１ｂの表面側から行われても良いし、ワークピース１１ｂの裏面側から行われても良いが、登録ステップに合わせて実施される必要がある。得られたワークピース撮像画像４０ｂは、制御装置２２のメモリ２２ａに記憶される。

ワークピース撮像画像形成ステップの後には、キーパターン画像４２及びワークピース撮像画像４０ｂの濃淡度に基づいて、後の２値化処理に用いる閾値（２値化処理用閾値）を設定する閾値設定ステップを実施する。

キーパターン画像４２及びワークピース撮像画像４０ｂは、複数の画素の集合体であり、各画素には、「黒色」と「白色」との間の色の濃淡（明度）を複数の階調で表現する濃淡度が設定されている。

各画素の濃淡度は、カメラ１０の受光量に応じて設定される。一般に、Ｎｂｉｔのグレースケール画像において、各画素の濃淡度は２^Ｎ段階（２^Ｎ階調）で表現され、例えば、「黒」の濃淡度は「０」、「白」の濃淡度は「２^Ｎ−１」となる。

本実施の形態の閾値設定ステップでは、この濃淡度に基づいて、後の２値化処理に用いる閾値を設定する。具体的には、まず、制御装置２２が、メモリ２２ａに記憶されているキーパターン画像４２及びワークピース撮像画像４０ｂを読み出す。

そして、処理プログラム２２ｂに基づいて、濃淡度の平均値（濃淡度平均値）ｍｅａｎを算出する。平均値ｍｅａｎの算出には、下記式（１）が用いられる。式（１）において、ｎ_１は、キーパターン画像４２の総画素数（第一の画素数）を表し、ｎ_２は、ワークピース撮像画像４０ｂの総画素数（第二の画素数）を表し、Ｋ_ｉは、キーパターン画像４２に含まれる第ｉ番目の画素の濃淡度を表し、Ｗ_ｊは、ワークピース撮像画像４０ｂに含まれる第ｊ番目の画素の濃淡度を表す。

その後、上記式（１）で算出された平均値ｍｅａｎを、後の２値化処理に用いる閾値として設定し、メモリ２２ａに記憶させる。このように、本実施の形態では、キーパターン画像４２の各画素の濃淡度とワークピース撮像画像４０ｂの各画素の濃淡度との合計値を、キーパターン画像４２の総画素数（第一の画素数）とワークピース撮像画像４０ｂの総画素数（第二の画素数）との合計値で割った値が、２値化処理用の閾値として設定される。

閾値設定ステップの後には、閾値設定ステップで設定された２値化処理用の閾値に基づいてキーパターン画像を２値化処理する２値化処理ステップを実施する。ここで、２値化処理とは、グレースケール又はカラーで表された画像を、白と黒の二色で表現されるモノクロ画像に変換する処理をいう。

２値化処理ステップでは、まず、制御装置２２が、メモリ２２ａに記憶されているキーパターン画像４２及び２値化処理用の閾値を読み出す。そして、処理プログラム２２ｂに基づいて、キーパターン画像４２中の各画素の濃淡度を２値化処理用の閾値と比較し、各画素を「黒」又は「白」のいずれかに変換する。

本実施の形態では、濃淡度の平均値ｍｅａｎを２値化処理用の閾値に設定しているので、例えば、キーパターン画像４２中において、平均値ｍｅａｎ未満の濃淡度の画素は「黒」に変換され、平均値ｍｅａｎ以上の濃淡度の画素は「白」に変換される。変換されたキーパターン画像４２は、メモリ２２ａに記憶される。

２値化処理ステップの後には、キーパターン画像との相関が最も強いワークピース撮像画像中のパターンをキーパターンとして検出するパターンマッチングステップを実施する。図７は、パターンマッチングステップを模式的に示す図である。

パターンマッチングステップでは、初めに、２値化処理用の閾値に基づいてワークピース撮像画像４０ｂを２値化処理する。具体的には、まず、制御装置２２が、メモリ２２ａに記憶されているワークピース撮像画像４０ｂ及び２値化処理用の閾値を読み出す。

そして、処理プログラム２２ｂに基づいて、キーパターン画像４２中の各画素の濃淡度を２値化処理用の閾値と比較し、各画素を「黒」又は「白」のいずれかに変換する。変換されたワークピース撮像画像４０ｂは、メモリ２２ａに記憶される。

次に、図７に示すように、２値化処理後のキーパターン画像４２と、２値化処理後のワークピース撮像画像４０ｂに含まれるパターンとの相関を算出し、キーパターン画像４２との相関が最も強いパターンをキーパターンとして検出する。

具体的には、まず、制御装置２２が、２値化処理後のワークピース撮像画像４０ｂをメモリ２２ａから読み出し、処理プログラム２２ｂに基づいて複数の被マッチング画像（パターン）４４を形成する。

複数の被マッチング画像４４は、キーパターン画像４２と同じサイズ（画素数）のマッチング用枠４６を、縦横方向に１画素単位で順にずらしながらワークピース撮像画像４０ｂ内の領域を切り出すことで形成される。形成された複数の被マッチング画像４４は、メモリ２２ａに記憶される。

その後、制御装置２２は、２値化処理後のキーパターン画像４２と複数の被マッチング画像４４とをメモリ２２ａから読み出し、処理プログラム２２ｂに基づいてキーパターン画像４２と各被マッチング画像４４との相関を算出する。

キーパターン画像４２と各被マッチング画像４４との相関（相関性）は、周知の方法で算出できる。具体的には、例えば、ＮＣＣ（Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ Ｃｒｏｓｓ−Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）、ＳＳＤ（Ｓｕｍ ｏｆ Ｓｑｕａｒｅｄ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）、ＳＡＤ（Ｓｕｍ ｏｆ Ａｂｓｏｌｕｔｅ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）、ＺＮＣＣ（Ｚｅｒｏ−ｍｅａｎ Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ Ｃｒｏｓｓ−Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）等を利用すれば良い。

上述のようにキーパターン画像４２と各被マッチング画像４４との相関が算出されると、制御装置２２は、相関が最も強い被マッチング画像４４をキーパターンとして選定する。レーザー加工装置２は、このようにして検出されたワークピース１１ｂ中のキーパターンに基づいて、アライメント処理等を実施できる。

以上のように、本実施の形態のキーパターン検出方法では、画像中の各画素の濃淡度の平均値に基づいて、２値化処理に適した閾値を設定するので、画像に写り込んだワークピース１１ａ，１１ｂの傷や汚れ、研削痕等を２値化処理で適切に除去できる。これにより、キーパターンを高精度に検出できる。

また、本実施の形態では、画像中の各画素の濃淡度の平均値に基づいて、２値化処理に適した閾値を設定するので、最適な閾値を調べるために、異なる閾値を用いて複数回の２値化処理を実施する必要がない。そのため、キーパターン検出方法を高速化できる。

（実施の形態２）
本実施の形態では、キーパターン検出方法の第２の態様について説明する。第２の態様に係るキーパターン検出方法は、登録ステップ、ワークピース撮像画像形成ステップ、第一の平均値算出ステップ、第二の平均値算出ステップ、閾値設定ステップ、２値化処理ステップ、パターンマッチングステップを含む。なお、登録ステップ、ワークピース撮像画像形成ステップ、２値化処理ステップ、パターンマッチングステップは、実施の形態１と同様である。

第一の平均値算出ステップでは、キーパターン画像の各画素の濃淡度の合計値を、キーパターン画像の総画素数（第一の画素数）で割って、キーパターン画像濃淡度平均値を算出する。

第二の平均値算出ステップでは、ワークピース撮像画像の各画素の濃淡度の合計値を、ワークピース撮像画像の総画素数（第二の画素数）で割って、ワークピース撮像画像濃淡度平均値を算出する。

閾値設定ステップでは、キーパターン画像濃淡度平均値とワークピース撮像画像濃淡度平均値との平均値を算出し、２値化処理用の閾値（２値化処理用閾値）に設定する。以下、本実施の形態に係るキーパターン検出方法について詳述する。

本実施の形態に係るキーパターン検出方法では、まず、登録ステップ及びワークピース撮像画像形成ステップを実施する。登録ステップ及びワークピース撮像画像形成ステップの詳細は、実施の形態１に示す通りである。

登録ステップ及びワークピース撮像画像形成ステップの後には、キーパターン画像４２の各画素の濃淡度の合計値を、キーパターン画像４２の総画素数（第一の画素数）で割って、キーパターン画像濃淡度平均値を算出する第一の平均値算出ステップを実施する。

第一の平均値算出ステップでは、まず、制御装置２２が、メモリ２２ａに記憶されているキーパターン画像４２を読み出す。そして、処理プログラム２２ｂに基づいて、キーパターン画像濃淡度平均値ｍｅａｎ＿１を算出する。算出されたキーパターン画像濃淡度平均値ｍｅａｎ＿１は、メモリ２２ａに記憶される。

キーパターン画像濃淡度平均値ｍｅａｎ＿１の算出には、下記式（２）が用いられる。式（２）において、ｎ_１は、キーパターン画像４２の総画素数（第一の画素数）を表し、Ｋ_ｉは、キーパターン画像４２に含まれる第ｉ番目の画素の濃淡度を表す。

第一の平均値算出ステップの後には、ワークピース撮像画像４０ｂの各画素の濃淡度の合計値を、ワークピース撮像画像４０ｂの総画素数（第二の画素数）で割って、ワークピース撮像画像濃淡度平均値を算出する第二の平均値算出ステップを実施する。

第二の平均値算出ステップでは、まず、制御装置２２が、メモリ２２ａに記憶されているワークピース撮像画像４０ｂを読み出す。そして、処理プログラム２２ｂに基づいて、ワークピース撮像画像濃淡度平均値ｍｅａｎ＿２を算出する。算出されたワークピース撮像画像濃淡度平均値ｍｅａｎ＿２は、メモリ２２ａに記憶される。

ワークピース撮像画像濃淡度平均値ｍｅａｎ＿２の算出には、下記式（３）が用いられる。式（３）において、ｎ_２は、ワークピース撮像画像４０ｂの総画素数（第二の画素数）を表し、Ｗ_ｊは、ワークピース撮像画像４０ｂに含まれる第ｊ番目の画素の濃淡度を表す。

第一の平均値算出ステップ及び第二の平均値算出ステップの後には、キーパターン画像濃淡度平均値ｍｅａｎ＿１及びワークピース撮像画像濃淡度平均値ｍｅａｎ＿２に基づいて、後の２値化処理に用いる閾値（２値化処理用閾値）を設定する閾値設定ステップを実施する。

閾値設定ステップでは、まず、制御装置２２が、メモリ２２ａに記憶されているキーパターン画像濃淡度平均値ｍｅａｎ＿１及びワークピース撮像画像濃淡度平均値ｍｅａｎ＿２を読み出す。そして、処理プログラム２２ｂに基づいて、キーパターン画像濃淡度平均値ｍｅａｎ＿１及びワークピース撮像画像濃淡度平均値ｍｅａｎ＿２の平均値ｍｅａｎ＿３を算出する。

その後、算出された平均値ｍｅａｎ＿３を、後の２値化処理に用いる閾値として設定し、メモリ２２ａに記憶させる。このように、本実施の形態では、キーパターン画像４２の各画素の濃淡度の合計値をキーパターン画像４２の総画素数で割ったキーパターン画像濃淡度平均値ｍｅａｎ＿１と、ワークピース撮像画像４０ｂの各画素の濃淡度の合計値をワークピース撮像画像４０ｂの総画素数で割ったワークピース撮像画像濃淡度平均値ｍｅａｎ＿２との平均値が、２値化処理用の閾値として設定される。

閾値設定ステップの後には、２値化処理ステップ及びパターンマッチングステップを実施する。２値化処理ステップ及びパターンマッチングステップの詳細は、実施の形態１に示す通りである。

以上のように、本実施の形態のキーパターン検出方法においても、画像中の各画素の濃淡度の平均値に基づいて、２値化処理に適した閾値を設定するので、画像に写り込んだワークピース１１ａ，１１ｂの傷や汚れ、研削痕等を２値化処理で適切に除去できる。これにより、キーパターンを高精度に検出できる。

また、画像中の各画素の濃淡度の平均値に基づいて、２値化処理に適した閾値を設定するので、最適な閾値を調べるために、異なる閾値を用いて複数回の２値化処理を実施する必要がない。そのため、キーパターン検出方法を高速化できる。

本実施の形態で示す構成、方法等は、他の実施の形態に係る構成、方法等と適宜組み合わせることが可能である。

なお、本発明は上記実施の形態の記載に限定されず、種々変更して実施可能である。例えば、上記実施の形態では、２値化処理ステップの後にパターンマッチングステップを実施する態様について例示しているが、必ずしもパターンマッチングステップは実施されなくても良い。

また、上記実施の形態では、登録ステップ及びワークピース撮像画像形成ステップの後に、第一の平均値算出ステップ及び第二の平均値算出ステップを実施する態様について例示しているが、各ステップの順序はこれに限定されない。

少なくとも、登録ステップの後に第一の平均値算出ステップが実施され、ワークピース撮像画像形成ステップの後に第二の平均値算出ステップが実施されればよい。同様に、キーパターン検出方法を構成する各ステップの順序は、矛盾を生じない限りにおいて変更して実施できる。

また、上記実施の形態では、登録用のワークピース１１ａと処理用のワークピース１１ｂとを区別しているが、本発明はこれに限定されない。例えば、処理用のワークピース１１ｂの一部を登録用のワークピースとして用いても良い。

その他、上記実施の形態に係る構成、方法などは、本発明の目的の範囲を逸脱しない限りにおいて適宜変更して実施できる。

２ レーザー加工装置
４ 基台
６ 筐体
８ 加工ヘッド
１０ カメラ
１２ レーザー照射ユニット
１４ チャックテーブル
１６ カセットエレベータ
１８ カセット
２０ モニタ
２２ 制御装置
２２ａ メモリ
２２ｂ 処理プログラム
３０ａ，３０ｂ，３０ｃ 撮像画像
３２ キーパターン画像
３４ マッチング用枠
３６ 被マッチング画像
４０ａ 撮像画像
４０ｂ ワークピース撮像画像
４２ キーパターン画像
４４ 被マッチング画像（パターン）
４６ マッチング用枠
１１，１１ａ，１１ｂ ワークピース
１３ デバイス領域
１５ 外周余剰領域
１７ａ，１７ｂ ストリート（加工予定ライン）
１９，１９ａ，１９ｂ デバイス
Ｐ パターン
Ｐｋ キーパターン

Claims (3)

1. キーパターンをワークピース上で検出するキーパターン検出方法であって、
   ワークピース上の特徴点を撮像して形成した第一の画素数を有するキーパターン画像を登録する登録ステップと、
   ワークピース上を撮像して該キーパターン画像より広い視野の第二の画素数のワークピース撮像画像を形成するワークピース撮像画像形成ステップと、
   該キーパターン画像の各画素の濃淡度と該ワークピース撮像画像の各画素の濃淡度とを合計した値を該第一の画素数と該第二の画素数との和で割った濃淡度平均値を算出し、２値化処理用閾値とする閾値設定ステップと、
   該閾値設定ステップで設定した該２値化処理用閾値で該キーパターン画像に２値化処理を施す２値化処理ステップと、を備えたことを特徴とするキーパターン検出方法。
2. キーパターンをワークピース上で検出するキーパターン検出方法であって、
   ワークピース上の特徴点を撮像して形成した第一の画素数を有するキーパターン画像を登録する登録ステップと、
   ワークピース上を撮像して該キーパターン画像より広い視野の第二の画素数のワークピース撮像画像を形成するワークピース撮像画像形成ステップと、
   該キーパターン画像の各画素の濃淡度の合計を該第一の画素数で割りキーパターン画像濃淡度平均値を算出する第一の平均値算出ステップと、
   該ワークピース撮像画像の各画素の濃淡度の合計を該第二の画素数で割りワークピース撮像画像濃淡度平均値を算出する第二の平均値算出ステップと、
   該第一の平均値算出ステップで算出した該キーパターン画像濃淡度平均値と該第二の平均値算出ステップで算出した該ワークピース撮像画像濃淡度平均値との平均値を算出し、２値化処理用閾値とする閾値設定ステップと、
   該キーパターン画像に該閾値設定ステップで設定した該２値化処理用閾値で２値化処理を施す２値化処理ステップと、を備えたことを特徴とするキーパターン検出方法。
3. 前記２値化処理ステップを実施した後、該ワークピース撮像画像に該２値化処理用閾値で２値化処理を施し、該ワークピース撮像画像上で２値化処理が施された該キーパターン画像をパターンマッチングして相関性を算出するとともに、最も高い相関性が得られた領域をキーパターンとして検出するパターンマッチングステップを更に備えたことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のキーパターン検出方法。
   

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