JP2830459B2 - 電子部品の品種判別方法 - Google Patents
電子部品の品種判別方法Info
- Publication number
- JP2830459B2 JP2830459B2 JP2307435A JP30743590A JP2830459B2 JP 2830459 B2 JP2830459 B2 JP 2830459B2 JP 2307435 A JP2307435 A JP 2307435A JP 30743590 A JP30743590 A JP 30743590A JP 2830459 B2 JP2830459 B2 JP 2830459B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- electronic component
- change
- amplitude
- master
- image
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Landscapes
- Image Analysis (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
- Supply And Installment Of Electrical Components (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は電子部品の品種判別方法に係り、カメラによ
り電子部品を観察して、その輪郭の変化の波形をフーリ
エ変換し、その振幅の変化の特徴に基づいて、電子部品
の品種を判別するようにしたものである。
り電子部品を観察して、その輪郭の変化の波形をフーリ
エ変換し、その振幅の変化の特徴に基づいて、電子部品
の品種を判別するようにしたものである。
（従来の技術） 電子部品を基板に実装する技術分野において、カメラ
により電子部品を観察して、その電子部品の品種を判別
することにより、誤実装を回避したり、あるいは電子部
品の部分的な欠けなどを検出することが行われる。
により電子部品を観察して、その電子部品の品種を判別
することにより、誤実装を回避したり、あるいは電子部
品の部分的な欠けなどを検出することが行われる。
従来、電子部品の品種を判別する手段としては、パタ
ーンマッチング法が知られている。このパターンマッチ
ング法は、次のように行われる。
ーンマッチング法が知られている。このパターンマッチ
ング法は、次のように行われる。
まず、電子部品の品種毎にマスター電子部品の選択
し、このマスター電子部品をカメラにより観察して、そ
の画像をマスターパターンとして予めコンピュータに登
録しておく。次いで検査対象物である電子部品をカメラ
により観察して、その画像を取り込み、この画像を、上
記のようにして予め登録されたマスターパターンと照合
して、最も照合率のよいマスターパターンを抽出するこ
とにより、この電子部品の品質を判別する。
し、このマスター電子部品をカメラにより観察して、そ
の画像をマスターパターンとして予めコンピュータに登
録しておく。次いで検査対象物である電子部品をカメラ
により観察して、その画像を取り込み、この画像を、上
記のようにして予め登録されたマスターパターンと照合
して、最も照合率のよいマスターパターンを抽出するこ
とにより、この電子部品の品質を判別する。
（発明が解決しようとする課題） ところが上記従来手段は、きわめて長い処理時間を要
するものである。殊に検査対象物の電子部品が回転角度
を有する場合には、カメラに取り込まれた画像を少しず
つ回転させながら、照合を行っていかなければならない
ため、きわめて長大な処理時間を要する問題があった。
するものである。殊に検査対象物の電子部品が回転角度
を有する場合には、カメラに取り込まれた画像を少しず
つ回転させながら、照合を行っていかなければならない
ため、きわめて長大な処理時間を要する問題があった。
そこで本発明は、高速度で且つ正確に電子部品の品種
を判別できる手段を提供することを目的とする。
を判別できる手段を提供することを目的とする。
（課題を解決するための手段） 本発明は、電子部品の品種毎にマスター電子部品を選
択し、これらのマスター電子部品をカメラにより観察し
て、その画像の輪郭の変化を波形として検出し、この波
形をフーリエ変換して、その振幅の変化を各々の電子部
品に個有の外形的特徴としてコンピュータに予め登録
し、 次いで検査対象物である個々の電子部品をカメラによ
り観察して、上記と同様の手順により、その画像の輪郭
の変化の波形をフーリエ変換して、その振幅の変化を検
出し、この振幅の変化と、上記予め登録されたマスター
電子部品の振幅の変化を順次照合して、最も照合率のよ
いマスター電子部品を抽出することにより、この電子部
品の品種を判別するようにしたものである。
択し、これらのマスター電子部品をカメラにより観察し
て、その画像の輪郭の変化を波形として検出し、この波
形をフーリエ変換して、その振幅の変化を各々の電子部
品に個有の外形的特徴としてコンピュータに予め登録
し、 次いで検査対象物である個々の電子部品をカメラによ
り観察して、上記と同様の手順により、その画像の輪郭
の変化の波形をフーリエ変換して、その振幅の変化を検
出し、この振幅の変化と、上記予め登録されたマスター
電子部品の振幅の変化を順次照合して、最も照合率のよ
いマスター電子部品を抽出することにより、この電子部
品の品種を判別するようにしたものである。
（作用） 上記構成によれば、電子部品の外形的特徴を、フーリ
エ変換による振幅の変化として捉え、マスター電子部品
と検査対象物である電子部品の振幅の変化を高速度で照
合して、この電子部品の品種を速やかに判別できる。
エ変換による振幅の変化として捉え、マスター電子部品
と検査対象物である電子部品の振幅の変化を高速度で照
合して、この電子部品の品種を速やかに判別できる。
（実施例） 次に、図面を参照しながら本発明の実施例を説明す
る。
る。
第１図は、カメラの視野１に取り込まれたミニトラン
ジスタ（以下「ミニトラ」という）２の画像を示してい
る。ミニトラ２は３個の電極３を有している。ミニトラ
２は、明るい背景の中に、黒いシルエットとして観察さ
れる。Ｏはミニトラ２のシルエットの中央部の座標原
点、θは回転角度、ｒは座標原点Ｏからシルエットの境
界までの距類である。θを０゜から360゜まで回転させ
ると、第２図に示すようなｒ−θ曲線が得られる。この
波形をフーリエ変換すると、第３図に示す式（１）が得
られ、更に式（１）から、振幅Pnの式（２）と、位相差
θｎの式（３）が得られる。ここで、ｎは次数であり、
ｎ＝１は基本波、ｎ＝２は２次高調波、ｎ＝３は３次高
調波である。
ジスタ（以下「ミニトラ」という）２の画像を示してい
る。ミニトラ２は３個の電極３を有している。ミニトラ
２は、明るい背景の中に、黒いシルエットとして観察さ
れる。Ｏはミニトラ２のシルエットの中央部の座標原
点、θは回転角度、ｒは座標原点Ｏからシルエットの境
界までの距類である。θを０゜から360゜まで回転させ
ると、第２図に示すようなｒ−θ曲線が得られる。この
波形をフーリエ変換すると、第３図に示す式（１）が得
られ、更に式（１）から、振幅Pnの式（２）と、位相差
θｎの式（３）が得られる。ここで、ｎは次数であり、
ｎ＝１は基本波、ｎ＝２は２次高調波、ｎ＝３は３次高
調波である。
第４図は、ｎ＝１〜20の次数と、それぞれの振幅Pn及
び位相差θｎの具体例を示している。上記ミニトラ２の
外形的特徴は、第４図に示す振幅Pnや位相差θｎの変化
として捉えることができる。そこで次に、上記のような
フーリエ変換を用いた電子部品の判別方法を、第５図の
フローチャートを参照しながら説明する。
び位相差θｎの具体例を示している。上記ミニトラ２の
外形的特徴は、第４図に示す振幅Pnや位相差θｎの変化
として捉えることができる。そこで次に、上記のような
フーリエ変換を用いた電子部品の判別方法を、第５図の
フローチャートを参照しながら説明する。
まず、電子部品の品種毎に、マスター電子部品を選択
し、これらのマスター電子部品をカメラで観察してマス
ター画像を取り込む（ステップ１）。このマスター電子
部品は、外形の良好なものが選択される。
し、これらのマスター電子部品をカメラで観察してマス
ター画像を取り込む（ステップ１）。このマスター電子
部品は、外形の良好なものが選択される。
次いでマスター画像をフーリエ変換し、その振幅Pnや
位相差θｎの変化を、その電子部品に個有の外形的特徴
としてコンピュータに登録する（ステップ２）。
位相差θｎの変化を、その電子部品に個有の外形的特徴
としてコンピュータに登録する（ステップ２）。
次いで検査対象物である個々の電子部品をカメラで観
察してその画像を取り込み（ステップ３）、上記と同様
の手順によりフーリエ変換して、その振幅の変化を求め
る（ステップ４）。
察してその画像を取り込み（ステップ３）、上記と同様
の手順によりフーリエ変換して、その振幅の変化を求め
る（ステップ４）。
次いでこの振幅の変化を、上記のようにして予め登録
されたマスター画像の振幅の変化と順次照合していく
（ステップ５）。このような照合を繰り返して、良好に
一致するマスター電子部品を抽出することにより、電子
部品2aの品種を判別する。
されたマスター画像の振幅の変化と順次照合していく
（ステップ５）。このような照合を繰り返して、良好に
一致するマスター電子部品を抽出することにより、電子
部品2aの品種を判別する。
第６図は、検査対象物（ミニトラ）2aの画像を示して
いる。また第７図は、この検査対象物（ミニトラ）2aの
振幅Pnaと位相差θnaを示している。図示するようにこ
のミニトラ2aは、第１図で示すミニトラ２に対して、反
時計方向に90゜回転している。ところがフーリエ変換に
よれば、このように検査対象物がマスター電子部品に対
して回転していても、同様の振幅の変化を得ることがで
きる。このことは、上述した従来のパターンマッチング
方法のように、検査対象物の画像をマスターパターンと
照合させる際に、検査対象物を回転される必要がないこ
とを意味しており、照合速度を格段にスピードアップで
きる。
いる。また第７図は、この検査対象物（ミニトラ）2aの
振幅Pnaと位相差θnaを示している。図示するようにこ
のミニトラ2aは、第１図で示すミニトラ２に対して、反
時計方向に90゜回転している。ところがフーリエ変換に
よれば、このように検査対象物がマスター電子部品に対
して回転していても、同様の振幅の変化を得ることがで
きる。このことは、上述した従来のパターンマッチング
方法のように、検査対象物の画像をマスターパターンと
照合させる際に、検査対象物を回転される必要がないこ
とを意味しており、照合速度を格段にスピードアップで
きる。
また上記実施例では、次数ｎは20であるが、この次数
ｎも簡単に増加することができる。このように次数ｎを
増加させれば、それだけ情報量も増大し、より詳しい照
合を行うことができる。
ｎも簡単に増加することができる。このように次数ｎを
増加させれば、それだけ情報量も増大し、より詳しい照
合を行うことができる。
本発明は上記実施例に限定されないのであって、例え
ば上記実施例ではｒ−θ曲線を求め、これをフーリエ変
換しているが、電子部品の外周に沿って輪郭追跡を行っ
て第８図に示すような曲率の変化曲線を求め、この変化
曲線をフーリエ変換してもよいものである。また上記方
法によれば、電子部品の品種判別だけでなく、電子部品
の欠けの有無を検出することもできる。
ば上記実施例ではｒ−θ曲線を求め、これをフーリエ変
換しているが、電子部品の外周に沿って輪郭追跡を行っ
て第８図に示すような曲率の変化曲線を求め、この変化
曲線をフーリエ変換してもよいものである。また上記方
法によれば、電子部品の品種判別だけでなく、電子部品
の欠けの有無を検出することもできる。
（発明の効果） 以上説明したように本発明は、電子部品の品種毎にマ
スター電子部品を選択し、これらのマスター電子部品を
カメラにより観察して、その画像の輪郭の変化を波形と
して検出し、この波形をフーリエ変換して、その振幅の
変化を各々の電子部品に個有の外形的特徴としてコンピ
ュータに予め登録し、 次いで検査対象物である個々の電子部品をカメラによ
り観察して、上記と同様の手順により、その画像の輪郭
の変化の波形をフーリエ変換して、その振幅の変化を検
出し、この振幅の変化と、上記予め登録されたマスター
電子部品の振幅の変化を順次照合して、最も照合率のよ
いマスター電子部品を抽出することにより、この電子部
品の品種を判別するようにしているので、高速度で且つ
正確に電子部品の品種を判別することができる。
スター電子部品を選択し、これらのマスター電子部品を
カメラにより観察して、その画像の輪郭の変化を波形と
して検出し、この波形をフーリエ変換して、その振幅の
変化を各々の電子部品に個有の外形的特徴としてコンピ
ュータに予め登録し、 次いで検査対象物である個々の電子部品をカメラによ
り観察して、上記と同様の手順により、その画像の輪郭
の変化の波形をフーリエ変換して、その振幅の変化を検
出し、この振幅の変化と、上記予め登録されたマスター
電子部品の振幅の変化を順次照合して、最も照合率のよ
いマスター電子部品を抽出することにより、この電子部
品の品種を判別するようにしているので、高速度で且つ
正確に電子部品の品種を判別することができる。
図は本発明の実施例を示すものであって、第１図はミニ
トラの画像図、第２図は波形図、第３図は計算式図、第
４図は振幅と位相差の結果図、第５図はフローチャート
図、第６図はミニトラの画像図、第７図は振幅と位相差
の結果図、第８図は輪郭追跡による波形図である。
トラの画像図、第２図は波形図、第３図は計算式図、第
４図は振幅と位相差の結果図、第５図はフローチャート
図、第６図はミニトラの画像図、第７図は振幅と位相差
の結果図、第８図は輪郭追跡による波形図である。
Claims (1)
- 【請求項１】電子部品の品種毎にマスター電子部品を選
択し、これらのマスター電子部品をカメラにより観察し
て、その画像の輪郭の変化を波形として検出し、この波
形をフーリエ変換して、その振幅の変化を各々の電子部
品に個有する外形的特徴としてコンピュータに予め登録
し、 次いで検査対象物である個々の電子部品をカメラにより
観察して、上記と同様の手順により、その画像の輪郭の
変化の波形をフーリエ変換して、その振幅の変化を検出
し、この振幅の変化と、上記予め登録されたマスター電
子部品の振幅の変化を順次照合して、最も照合率のよい
マスター電子部品を抽出することにより、この電子部品
の品種を判別することを特徴とする電子部品の品種判別
方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2307435A JP2830459B2 (ja) | 1990-11-13 | 1990-11-13 | 電子部品の品種判別方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2307435A JP2830459B2 (ja) | 1990-11-13 | 1990-11-13 | 電子部品の品種判別方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04177894A JPH04177894A (ja) | 1992-06-25 |
| JP2830459B2 true JP2830459B2 (ja) | 1998-12-02 |
Family
ID=17969041
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2307435A Expired - Fee Related JP2830459B2 (ja) | 1990-11-13 | 1990-11-13 | 電子部品の品種判別方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2830459B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0765176A (ja) * | 1993-08-31 | 1995-03-10 | Nec Corp | 形状識別装置 |
| WO2021024499A1 (ja) * | 2019-08-08 | 2021-02-11 | 鹿島建設株式会社 | 鉄筋判定装置および鉄筋判定方法 |
-
1990
- 1990-11-13 JP JP2307435A patent/JP2830459B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH04177894A (ja) | 1992-06-25 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110906875A (zh) | 一种孔径测量的视觉处理方法 | |
| CN111738320A (zh) | 基于模板匹配的遮挡工件识别方法 | |
| CN109345514A (zh) | 一种基于PatchMatch的数字图像盲取证技术 | |
| JP2830459B2 (ja) | 電子部品の品種判別方法 | |
| CN116908185A (zh) | 物品的外观缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| JPH09305768A (ja) | 画像パターン識別装置 | |
| JP2002063581A (ja) | 画像の回転角度検出方法および回転角度補正方法 | |
| JPH03290786A (ja) | 硬貨等のパターン認識装置 | |
| US20220128485A1 (en) | Automatic detection method and automatic detection system for detecting crack on wafer edges | |
| Pudzs et al. | Complex 2d matched filtering without halo artifacts | |
| JP3710704B2 (ja) | 画像パターンの回転角度検出誤差低減方法及びこの方法の実行プログラムを記録した記録媒体 | |
| CN107705287B (zh) | 一种具有中心对称分布规律的工业产品缺损检测方法 | |
| JPH065545B2 (ja) | 図形認識装置 | |
| JPS63201556A (ja) | ギヤの打痕判別方法 | |
| JPH04221748A (ja) | 画像処理装置 | |
| JPH11132743A (ja) | 画像信号処理による欠陥検査装置 | |
| CN114708265B (zh) | 一种高铁动车组关键部件图像识别检测方法及*** | |
| JP2002032753A (ja) | 画像認識方法 | |
| JPH0680418B2 (ja) | 異物検査装置 | |
| JPH10332333A (ja) | 対象物の回転角と位置の検出方法 | |
| JPH0154751B2 (ja) | ||
| JP2000163586A (ja) | 刻印マーク識別装置 | |
| JP3537958B2 (ja) | 欠陥検査方法 | |
| Zhang et al. | Part Deviation Correction Method Based on Geometric Feature Recognition | |
| JP3572203B2 (ja) | パターン識別方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |