JP5251189B2 - Line-shaped object detection apparatus and line-shaped object detection method used for the line-shaped object detection apparatus - Google Patents
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Description
この発明は、線形状物検出装置、及び該線形状物検出装置に用いられる線形状物検出方法に係り、たとえば、半導体部品の製造工程において線形状のボンディングワイヤを光学的に検出する場合などに用いて好適な線形状物検出装置、及び該線形状物検出装置に用いられる線形状物検出方法に関する。 The present invention relates to a linear object detection device and a linear object detection method used in the linear object detection device, for example, when optically detecting a linear bonding wire in a semiconductor component manufacturing process. The present invention relates to a linear object detection device suitable for use and a linear object detection method used in the linear object detection device.
半導体部品のうち、特に、半導体チップとインナリードとがボンディングワイヤを介して接続される半導体部品では、その製造工程で線形状のボンディングワイヤの状態を検査する必要がある。このため、ボンディングワイヤを光学的に検出する装置が製作されているが、同装置では、ボンディングワイヤの画像の最も焦点が合う位置にボンディングワイヤの一部があり、かつ焦点が合う位置で濃淡値が大きいことが利用されて検出される。 Among semiconductor components, in particular, in a semiconductor component in which a semiconductor chip and an inner lead are connected via a bonding wire, it is necessary to inspect the state of the linear bonding wire in the manufacturing process. For this reason, a device for optically detecting a bonding wire has been manufactured. In this device, there is a part of the bonding wire at the most focused position in the bonding wire image, and the gray value at the focused position. Is detected to be large.
この種の関連する技術としては、たとえば、特許文献１に記載されたワイヤ検査装置がある。
このワイヤ検査装置では、リング照明及び同軸落斜照明によりボンディングワイヤに光が照射され、真上に設置された撮像手段で反射光が濃淡画像として撮像される。この場合、たとえば図１５に示すように、ボンディングワイヤ１により半導体チップ１ａとインナリード１ｂとが接続された状態で、ｘｙ座標を変えずに撮像手段をｚ方向に移動させることにより、同ボンディングワイヤ１の画像が複数枚取得される。次に、異なる高さで取得された複数枚の画像の濃淡値が加算され、図１６（Ａ）に示すような加算結果に対し、図１６（Ｂ）に示すボンディングワイヤを横切る方向の断面において加算値が最大となる位置が検出される。そして、断面を移動させて同様の検出が行われ、加算最大値の軌跡が作成される。次に、図１７（Ａ）に示すように、加算最大値の軌跡に対して所定の幅をもたせた範囲内を検索領域とする。各高さで取得した画像において検索範囲内で濃淡値が最大となる位置を、その高さにおける線形状物の検出点とする。各々の高さの画像における検出点をつなぎ合わせることにより、図１７（Ｂ）に示すように、線形状物の軌跡が求められる。
As this type of related technology, for example, there is a wire inspection apparatus described in
In this wire inspection apparatus, light is irradiated to the bonding wire by ring illumination and coaxial falling illumination, and reflected light is imaged as a grayscale image by an imaging unit installed directly above. In this case, for example, as shown in FIG. 15, in a state where the semiconductor chip 1a and the inner lead 1b are connected by the
このワイヤ検査装置では、撮像手段をｚ方向に移動させて取得した複数枚の画像は、それぞれボンディングワイヤの異なった箇所で焦点が合い、焦点が合った箇所で濃淡値が大きくなるという特徴がある。従って、複数枚画像の濃淡値を加算し、ボンディングワイヤを横切る方向の断面において加算値が最大となる位置は、ほぼボンディングワイヤの位置となる。この位置からある幅をもたせた検索領域を設定し、各画像における検索領域内での濃淡最大値がボンディングワイヤの位置となる。 This wire inspection apparatus is characterized in that a plurality of images acquired by moving the imaging means in the z direction are focused at different locations on the bonding wire, and the gray value increases at the focused location. . Therefore, the position at which the added value becomes maximum in the cross section in the direction crossing the bonding wire after adding the gray values of the plurality of images is almost the position of the bonding wire. A search area having a certain width is set from this position, and the maximum gray value in the search area in each image is the position of the bonding wire.
また、特許文献２に記載された電子部品のリード幅検出位置決定装置では、電子部品の画像データに基づいて当該電子部品のリード幅を検出する処理がリードの付け根（又は先端）から当該リードの長さ方向に所定の走査ピッチで繰り返されることにより、当該リードの付け根から先端までの各走査位置のリード幅検出値を連ねたプロファイルが作成される。この後、各走査位置のリード幅検出値の差分が連続して所定の閾値以内であるか否かが判定され、これらの差分が連続して閾値以内である区間が、リード幅検出値が連続してほぼ一定となるリード幅安定区間として検出される。この後、リード幅安定区間の中央の位置がリード幅検出位置として決定される。 Further, in the electronic component lead width detection position determining apparatus described in Patent Document 2, the process of detecting the lead width of the electronic component based on the image data of the electronic component is performed from the root (or the tip) of the lead. By being repeated at a predetermined scanning pitch in the length direction, a profile in which the lead width detection values at the respective scanning positions from the root of the lead to the tip are connected is created. Thereafter, it is determined whether or not the difference between the read width detection values at the respective scanning positions is continuously within a predetermined threshold value, and the read width detection value is continuously detected in a section where these differences are continuously within the threshold value. Thus, it is detected as a lead width stable section that is substantially constant. Thereafter, the center position of the lead width stable section is determined as the lead width detection position.
また、特許文献３に記載された部品位置認識装置では、電子部品の濃淡画像が部品画像記憶手段に格納される。リード位置演算手段により、上記部品画像記憶手段内における、電子部品画像の少なくとも２つのリードのそれぞれ全体画像を別々に含むように設定された複数の領域内の画像データに基づいて、各領域内のリードの位置が求められる。部品位置算出手段により、上記リード位置演算手段により求められた各領域内のリードの位置に基づいて、電子部品の位置が求められる。 Moreover, in the component position recognition apparatus described in Patent Document 3, a gray image of an electronic component is stored in a component image storage unit. Based on the image data in each of the plurality of regions set so as to separately include the entire images of at least two leads of the electronic component image in the component image storage unit by the lead position calculation unit, The lead position is required. The position of the electronic component is obtained by the component position calculating means based on the position of the lead in each area obtained by the lead position calculating means.
また、特許文献４に記載されたボンディングワイヤの認識方法では、ワイヤの明るさの状態に応じたいくつかのプロファイルデータが、予めパターンデータとしてパターン記憶部に記憶されている。そして、カメラにより実際に撮像されたワイヤのプロファイルデータが画像処理部により求められ、このプロファイルデータと上記各パターンデータとの相関値が、相関関数演算部によりそれぞれ算出される。こうして、各パターンデータ毎に求められた相関値のうち、最も高い相関値を示したときのパターンデータのＸ座標の中心座標が、その地点におけるワイヤの中心位置として、位置検出部にて検出される。
しかしながら、上記各文献に記載された技術では、次のような問題点があった。
すなわち、特許文献１に記載されたワイヤ検査装置では、線形状物の下側の素材が金属などの反射率の大きい材質である場合や、検出対象の線形状物付近に線形状物以外の物体が存在する場合、複数画像の加算グラフの断面における最大値が線形状物に対応する値と一致しないことがあり、線形状物が正確に検出されないという問題点がある。
However, the techniques described in the above documents have the following problems.
That is, in the wire inspection apparatus described in
また、特許文献２に記載されたリード幅検出位置決定装置は、背景の影響を考慮したものではないので、上記の問題点は、改善されない。 In addition, since the lead width detection position determination device described in Patent Document 2 does not consider the influence of the background, the above problem is not improved.
また、特許文献３記載された部品位置認識装置では、上記特許文献２と同様に、背景の影響が考慮されていないので、上記の問題点は、改善されない。 Moreover, in the component position recognition apparatus described in Patent Document 3, as in Patent Document 2, the influence of the background is not taken into consideration, and thus the above-described problem cannot be improved.
特許文献４記載されたボンディングワイヤの認識方法では、位置検出部でワイヤの中心位置が検出されるが、上記特許文献２と同様に、背景の影響が考慮されていないので、上記の問題点は、改善されない。 In the bonding wire recognition method described in Patent Document 4, the center position of the wire is detected by the position detection unit. However, as in Patent Document 2, the influence of the background is not taken into consideration, so the above problem is Not improved.
この発明は、上述の事情に鑑みてなされたもので、線形状物を含む画像から背景の影響を受けずに線形状物のみを正確に検出することができる線形状物検出装置、及び該線形状物検出装置に用いられる線形状物検出方法を提供することを目的としている。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and a linear object detection device capable of accurately detecting only a linear object from an image including the linear object without being affected by the background, and the line An object of the present invention is to provide a linear object detection method used in a shape object detection apparatus.
上記課題を解決するために、この発明の第１の構成は、検査対象物の画像データから線形状物を検出する線形状物検出装置に係り、前記検査対象物に照明光を照射するための照明系と、前記検査対象物から反射光を取り込んで画像データを生成する撮像手段と、該撮像手段で生成された前記画像データを濃淡値で表した濃淡画像データとして記憶する濃淡画像データ記憶手段と、該濃淡画像データ記憶手段に記憶されている前記濃淡画像データに基づいて濃淡プロファイルを作成する濃淡プロファイル作成手段と、該濃淡プロファイル作成手段で作成された前記濃淡プロファイルに基づいて前記検査対象物の特徴を検出することにより、前記線形状物を検出する線形状物検出手段とを備えてなると共に、前記撮像手段と前記検査対象物を結ぶ軸に対して前記照明系が同軸に又は対称に配置され、前記線形状物検出手段は、前記濃淡プロファイル作成手段で作成された前記濃淡プロファイルの中から、所定の長さの区間について、濃淡の対称性を判定し検出することで、前記線形状物を検出することを特徴としている。 In order to solve the above-described problems, a first configuration of the present invention relates to a linear object detection device that detects a linear object from image data of an inspection object, and irradiates the inspection object with illumination light. An illumination system , an imaging unit that captures reflected light from the inspection object and generates image data, and a grayscale image data storage unit that stores the image data generated by the imaging unit as grayscale image data represented by grayscale values A density profile creation means for creating a density profile based on the density image data stored in the density image data storage means , and the inspection object based on the density profile created by the density profile creation means by detecting the characteristics of, together comprising a line shape object detecting means for detecting the line-like object, connecting the test object and the imaging means The illumination system is arranged coaxially or symmetrically, and the line-shaped object detecting means is symmetrical with respect to a section of a predetermined length from the shade profile created by the shade profile creating means. The linear shape object is detected by determining and detecting the property .
この発明の第２の構成は、照明系と撮像手段とを備え、検査対象物の画像データから線形状物を検出する線形状物検出装置に用いられる線形状物検出方法に係り、前記照明系が前記検査対象物に照明光を照射する照射処理と、前記撮像手段が前記検査対象物から反射光を取り込んで画像データを生成する撮像処理と、該撮像処理で生成された前記画像データを濃淡値で表した濃淡画像データとして記憶する濃淡画像データ記憶処理と、該濃淡画像データ記憶処理で記憶した前記濃淡画像データに基づいて濃淡プロファイルを作成する濃淡プロファイル作成処理と、該濃淡プロファイル作成処理で作成した前記濃淡プロファイルに基づいて前記検査対象物の特徴を検出することにより、前記線形状物を検出する線形状物検出処理とを行うと共に、前記撮像手段と前記検査対象物を結ぶ軸に対して前記照明系を同軸に又は対称に配置し、前記線形状物検出処理では、前記濃淡プロファイル作成手段で作成された前記濃淡プロファイルの中から、所定の長さの区間について、濃淡の対称性を判定し検出することで、前記線形状物を検出することを特徴としている。 A second configuration of the present invention relates to a linear object detection method used in a linear object detection apparatus that includes an illumination system and an imaging unit and detects a linear object from image data of an inspection object, and the illumination system gray but an irradiation process for irradiating illumination light to the inspection object, and the imaging process of the imaging means for generating image data captures reflected light from the inspection object, the image data generated by the imaging processing a gray image data storing process of storing the gray-scale image data representing the value, and shading profile creating processing for creating a grayscale profile based on the grayscale image data stored in said concentration pale image data storing processing, the concentration in the light profile creation process by detecting the characteristics of the inspection object based on the grayscale profile created, it performs a line-like object detection processing for detecting the line shape thereof The illumination system is arranged coaxially or symmetrically with respect to an axis connecting the imaging unit and the inspection object, and in the linear object detection process, from among the shade profiles created by the shade profile creation unit, It is characterized in that the line-shaped object is detected by determining and detecting the symmetry of light and shade in a section having a predetermined length .
この発明の構成によれば、検査対象物に照明光が照射され、反射光が取り込まれて画像データが生成されると共に同画像データを濃淡値で表した濃淡画像データが生成され、同濃淡画像データに基づいて作成された濃淡プロファイルに基づいて、上記検査対象物の特徴が検出されるので、背景に影響されずに線形状物のみを正確に検出することができる。 According to the configuration of the present invention, illumination light is irradiated onto an inspection target, reflected light is captured, image data is generated, and gray image data representing the image data with gray values is generated. Since the characteristics of the inspection object are detected based on the shading profile created based on the data, only the linear object can be accurately detected without being affected by the background.
検査対象物に照明光を照射するための光源と、同検査対象物による反射光を取り込んで画像データを生成する撮像手段と、同撮像手段で生成された前記画像データを濃淡値で表した濃淡画像データとして記憶する濃淡画像データ記憶手段と、同濃淡画像データ記憶手段で記憶されている前記濃淡画像データに基づいて濃淡プロファイルを作成する濃淡プロファイル作成手段と、同濃淡プロファイル作成手段で作成された前記濃淡プロファイルの特徴が、前記光源と前記撮像手段の配置に応じて決定されることを利用して、前記濃淡プロファイルに基づいて、同検査対象物の特徴を検出することにより、線形状物を検出する線形状物検出手段とを備えてなる線形状物検出装置、及び同線形状物検出装置に用いられる線形状物検出方法を提供する。 A light source for irradiating the inspection object with illumination light, an imaging unit that captures reflected light from the inspection object and generates image data, and a gray level representing the image data generated by the imaging unit as a gray value Created by a grayscale image data storage means for storing as image data, a grayscale profile creation means for creating a grayscale profile based on the grayscale image data stored in the grayscale image data storage means, and a grayscale profile creation means. By utilizing the fact that the characteristics of the light and shade profile are determined in accordance with the arrangement of the light source and the imaging means, by detecting the characteristics of the inspection object based on the light and shade profile, a linear object is obtained. The present invention provides a linear object detection device comprising a linear object detection means for detecting, and a linear object detection method used in the linear object detection device.
また、この発明では、前記線形状物検出手段が、前記撮像手段と前記検査対象物を結ぶ軸に対し前記照明が対称に配置される構成において、前記濃淡プロファイルの線形状物の特徴を有する区間内で対称性を持つことを利用して、前記濃淡プロファイルに基づいて前記検査対象物の特徴を検出することにより、前記線形状物を検出する構成とされている。 Further, in the present invention, in the configuration in which the linear object detection unit is arranged so that the illumination is symmetrical with respect to an axis connecting the imaging unit and the inspection object, the section having the characteristic of the linear object of the light and shade profile The line-shaped object is detected by detecting the characteristics of the inspection object based on the shading profile by utilizing the symmetry in the image.
また、この発明では、前記線形状物検出手段は、前記検査対象物に対する入射光と前記反射光との軸がほぼ一致するような構成において、断面形状がほぼ円である線形状物を検査対象物としたときに、前記濃淡プロファイルの線形状物の特徴を有する区間内で対称性を持ち、かつ濃淡値が区間の中央で大きく区間の両端で小さくなることを利用して、前記濃淡プロファイルに基づいて前記検査対象物の特徴を検出することにより、前記線形状物を検出する構成とされている。 According to the present invention, the linear object detection means is configured to inspect a linear object having a substantially circular cross-sectional shape in a configuration in which the axes of the incident light and the reflected light with respect to the inspection object substantially coincide with each other. When it is a product, it has symmetry in the section having the characteristics of the line shape object of the shade profile, and uses the fact that the shade value is large at the center of the section and small at both ends of the section. Based on this, the feature of the inspection object is detected to detect the linear object.
また、この発明では、前記濃淡プロファイル作成手段は、前記濃淡画像データ中の一次元方向の位置と濃淡値の関係をプロットすることで前記濃淡プロファイルを作成する構成とされている。 In the present invention, the density profile creating means creates the density profile by plotting the relationship between the position in the one-dimensional direction and the density value in the density image data.
また、この発明では、前記濃淡プロファイル作成手段は、前記濃淡画像データの一部又は全部を所定の平面上の一方向に投影し、投影後の位置と該位置での投影値との関係をプロットすることで前記濃淡プロファイルを作成する構成とされている。 In the present invention, the gray level profile creating means projects part or all of the gray level image data in one direction on a predetermined plane, and plots the relationship between the position after projection and the projection value at the position. By doing so, the light and shade profile is created.
また、この発明では、線形状物検出手段は、濃淡プロファイルにおける線形状物の径に基づいて、当該線形状物の特徴を有する区間の長さを算出する構成とされている。 In the present invention, the linear object detection means is configured to calculate the length of the section having the characteristics of the linear object based on the diameter of the linear object in the density profile.
また、この発明では、線形状物検出手段は、濃淡プロファイルにおける線形状物の径に基づいて算出される長さの区間で当該線形状物を検出し、前記区間内の点が対称となる対称中心点を線形状物の一部とする構成とされている。 In the present invention, the linear object detection means detects the linear object in a section having a length calculated based on the diameter of the linear object in the light and shade profile, and the points in the section are symmetrical. The center point is a part of the linear object.
また、この発明では、線形状物検出手段は、濃淡プロファイルを微分して微分プロファイルを作成すると共に、同微分プロファイルにおける線形状物の径に基づいて算出される長さの区間で対称性を検出し、この対称の中心点を線形状物の一部とする構成とされている。 In the present invention, the linear shape object detecting means differentiates the density profile to create a differential profile, and detects symmetry in a length section calculated based on the diameter of the linear shape object in the differential profile. However, the symmetrical center point is configured as a part of the linear object.
また、この発明では、線形状物検出手段は、線形状物の特徴を表す部分を含む基準プロファイルが設けられ、濃淡プロファイル、又は同濃淡プロファイルを微分して得られる微分プロファイルのいずれか一方又は両方を取得し、取得されたプロファイルと基準プロファイルとの一致度が高くなる区間を検出し、この区間内の点を線形状物の一部とする構成とされている。 In the present invention, the linear object detection means is provided with a reference profile including a portion representing the characteristic of the linear object, and either or both of the density profile and the differential profile obtained by differentiating the same density profile. , And a section in which the degree of coincidence between the acquired profile and the reference profile is detected, and a point in this section is made a part of the linear object.
図１は、この発明の第１の実施例である線形状物検出装置の要部の電気的構成を示すブロック図である。
この例の線形状物検出装置は、同図に示すように、線形状物１１を検出するための装置であり、照明１２と、カメラ１３と、ハーフミラー１４と、濃淡画像記憶部１５と、濃淡プロファイル作成部１６と、線形状物検出部１７と、検出結果結合部１８とから構成されている。線形状物１１は、たとえば、半導体部品中の半導体チップとインナリードとを接続するためのボンディングワイヤである。照明１２は、たとえばＬＥＤ（Light Emitting Diode、発光ダイオード）やハロゲンランプなどを光源として構成され、線形状物１１に照明光を照射するためのものである。
FIG. 1 is a block diagram showing an electrical configuration of a main part of a linear object detection apparatus according to a first embodiment of the present invention.
The line shape object detection apparatus of this example is an apparatus for detecting the line shape object 11, as shown in the figure, and includes an illumination 12, a camera 13, a half mirror 14, a grayscale
ハーフミラー１４は、照明１２の出射光を反射して線形状物１１に入射光ｉを照射すると共に、反射光ｊを通過させてカメラ１３へ送出する。特に、この実施例では、照明１２及びハーフミラー１４により、線形状物１１に対する入射光ｉと反射光ｊとの軸がほぼ一致するように構成されている。カメラ１３は、線形状物１１で反射された反射光ｊを取り込んで画像データｖｄを生成する。濃淡画像記憶部１５は、たとえば、ＲＡＭ（Random Access Memory）などで構成され、カメラ１３で生成された画像データｖｄを濃淡値で表した濃淡画像データｖｅとして記憶する。
The half mirror 14 reflects the light emitted from the illumination 12 to irradiate the linear object 11 with the incident light i, and transmits the reflected light j to the camera 13. In particular, in this embodiment, the illumination 12 and the half mirror 14 are configured so that the axes of the incident light i and the reflected light j with respect to the linear object 11 substantially coincide. The camera 13 takes in the reflected light j reflected by the linear object 11 and generates image data vd. The grayscale
濃淡プロファイル作成部１６は、濃淡画像記憶部１５で記憶されている濃淡画像データｖｅに基づいて濃淡プロファイルｖｐを作成する。線形状物検出部１７は、濃淡プロファイル作成部１６で作成された濃淡プロファイルｖｐに基づいて、線形状物１１の座標ｖｃを検出結果として出力する。特に、この実施例では、線形状物検出部１７は、線形状物１１の径に基づいて算出された当該線形状物１１の特徴を有する区間から線形状物１１を検出する。検出結果結合部１８は、複数のプロファイルの各々において、線形状物検出部１７を使用して検出された線形状物１１を結合することにより、線形状物１１を軌跡として検出する。
The density
濃淡プロファイルの形状は、照明１２とカメラ１３の位置関係により決定される。特に、たとえば、照明１２とカメラ１３がほぼ同軸となるような配置、また、たとえば、カメラ１３と線形状物１１を結ぶ線を対称軸とし、軸に対してほぼ対称となるような複数個の照明１２の配置により、対称性を持つ濃淡プロファイルが得られる。 The shape of the shading profile is determined by the positional relationship between the illumination 12 and the camera 13. In particular, for example, an arrangement in which the illumination 12 and the camera 13 are substantially coaxial, for example, a line that connects the camera 13 and the linear object 11 is a symmetric axis, and a plurality of symmetric lines are provided. Depending on the arrangement of the illumination 12, a shade profile with symmetry can be obtained.
図２は、線形状物１１への光の入射と線形状物からの反射をほぼ同軸とした場合の光の反射の状態及び濃淡プロファイルとの関係を説明する図、図３は、図１の線形状物検出装置の動作を説明するフローチャート、図４は、濃淡プロファイルの作成例を説明する図、図５は、濃淡画像から濃淡プロファイルを作成するための領域の切り出しについて説明する図、図６は、切り出した画像と濃淡プロファイルとの関係、及び線形状物１１の検出を説明する図、図７は、線形状物１１の特徴を表す範囲について説明する図、及び、図８が、線形状物１１を検出する動作を説明するフローチャートである。
これらの図を参照して、この例の線形状物検出装置に用いられる線形状物検出方法の処理内容について説明する。
この線形状物検出装置では、照明１２の光源により線形状物１１に照明光（入射光ｉ）が照射され（照射処理）、線形状物１１で反射された反射光ｊをカメラ１３で取り込んで画像データｖｄが生成される（撮像処理）。撮像処理で生成された画像データｖｄは、濃淡値で表した濃淡画像データｖｅとして濃淡画像データ記憶部１５に記憶され（濃淡画像データ記憶処理）、この濃淡画像データ記憶処理で記憶されている濃淡画像データｖｅに基づいて濃淡プロファイル作成部１６で濃淡プロファイルｖｐが作成される（濃淡プロファイル作成処理）。そして、濃淡プロファイル作成処理で作成された濃淡プロファイルｖｐに基づいて、線形状物検出部１７で線形状物１１の特徴を検出することにより、線形状物１１が検出される（線形状物検出処理）。また、上記線形状物検出処理では、線形状物１１の径に基づいて、当該線形状物１１の特徴を有する区間の長さが算出される。
FIG. 2 is a diagram for explaining the relationship between the light reflection state and the light / dark profile when the light incident on the linear object 11 and the reflection from the linear object are substantially coaxial, and FIG. 4 is a flowchart for explaining the operation of the line shape object detection apparatus, FIG. 4 is a diagram for explaining an example of creating a shading profile, FIG. 5 is a diagram for explaining segmentation of an area for creating a shading profile from a shading image, and FIG. FIG. 7 is a diagram for explaining the relationship between a cut-out image and a light and shade profile, and detection of the linear object 11, FIG. 7 is a diagram for explaining a range representing the characteristics of the linear object 11, and FIG. 3 is a flowchart for explaining an operation for detecting an object 11;
With reference to these drawings, processing contents of the linear object detection method used in the linear object detection apparatus of this example will be described.
In this linear object detection apparatus, illumination light (incident light i) is irradiated to the linear object 11 by the light source of the illumination 12 (irradiation process), and reflected light j reflected by the linear object 11 is captured by the camera 13. Image data vd is generated (imaging process). The image data vd generated by the imaging process is stored in the grayscale image
すなわち、図３に示すように、まず、照明１２からハーフミラー１４を経て線形状物１１に入射光ｉが照射され（ステップＡ１）、反射光ｊが画像としてカメラ１３に取り込まれる（ステップＡ２）。ここで、光の反射には、正反射及び拡散反射がある。正反射は、入射光に対し、入射面と垂直な軸に関して対称となる方向へ反射する光であり、また、拡散反射は、さまざまな角度に反射する光である。たとえば、金属は、正反射の性質が強い素材である。図２に示すように、真上から照射した光は、線形状物１１の表面への入射角度が０度に近い面では０度に近い角度で強い正反射光としてカメラ１３に届き、拡散反射成分も、ごく僅かであるがカメラ１３に届く。一方、線形状物１１の側面部分のように、０度から大きく外れた角度で入射した光のうち、正反射光はカメラ１３側には反射せず、ごく僅かな拡散反射光だけがカメラ１３に届く。このため、たとえば線形状物１１への光の入射と線形状物からの反射をほぼ同軸とした場合、得られる濃淡画像は、線形状物１１の中央部分では明るく、側面部分では暗いという特徴がある。なお、この特徴は、入射光と反射光が完全に同軸の場合でも、また照明とカメラを近接して設置する等で入射光と反射光の角度が多少異なる場合でも得られる。また、金属に限らず正反射成分の強い素材では同様の性質がある。 That is, as shown in FIG. 3, first, the incident light i is irradiated from the illumination 12 through the half mirror 14 to the linear object 11 (step A1), and the reflected light j is captured by the camera 13 as an image (step A2). . Here, light reflection includes regular reflection and diffuse reflection. Regular reflection is light that reflects in a direction that is symmetric about an axis perpendicular to the incident surface with respect to incident light, and diffuse reflection is light that reflects at various angles. For example, metal is a material having a strong regular reflection property. As shown in FIG. 2, the light irradiated from directly above reaches the camera 13 as strong specularly reflected light at an angle close to 0 degrees on the surface where the incident angle to the surface of the linear object 11 is close to 0 degrees, and is diffusely reflected. Ingredients reach the camera 13 with only a small amount. On the other hand, of the light incident at an angle greatly deviated from 0 degrees, such as the side portion of the line-shaped object 11, the specularly reflected light is not reflected on the camera 13 side, and only a very small amount of diffusely reflected light is reflected on the camera 13. To reach. For this reason, for example, when the light incident on the linear object 11 and the reflection from the linear object are substantially coaxial, the obtained gray image is characterized in that it is bright in the central part of the linear object 11 and dark in the side part. is there. This feature can be obtained even when the incident light and the reflected light are completely coaxial, or when the angle between the incident light and the reflected light is slightly different, for example, by installing the illumination and the camera close to each other. Further, not only metals but also materials having a strong regular reflection component have similar properties.
線形状物１１から反射された光（反射光ｊ）はカメラ１３の受光素子で受光され、画像データｖｄに変換される。画像データｖｄは、濃淡画像記憶部１５で濃淡画像データｖｅとして記憶される。ここで、画像は複数の画素からなり、各座標における画素の濃淡値は、受光素子内の各座標で受けた光量と対応する。画素の明るさは、濃淡値を視覚的に表示したものである。たとえば、０〜２５５の濃淡値で表される画像では、線形状物１１からの光の反射が強い箇所では、２５５に近い濃淡値となり、白く表示される。一方、線形状物１１からの光の反射が少ない箇所では、０に近い濃淡値となり、黒く表示される。
The light (reflected light j) reflected from the linear object 11 is received by the light receiving element of the camera 13 and converted into image data vd. The image data vd is stored in the grayscale
濃淡プロファイル作成部１６では、濃淡画像記憶部１５で記憶されている濃淡画像データｖｅに基づいて濃淡プロファイルｖｐが作成される（ステップＡ３，Ａ４）。濃淡プロファイルは、画像中の一次元方向の座標における濃淡値を表したものであり、たとえば、図２に示すように、横軸に座標、及び縦軸に濃淡値がプロットされたグラフである。この場合、たとえば、図４（ａ）中の領域Ｐのように、画像中における幅１画素の濃淡から濃淡プロファイルが作成される。また、ノイズの影響を軽減するために投影を行っても良く、たとえば、図４（ａ）中の領域Ｑのように、画像中の幅ｎ画素の領域を設定する。そして、領域Ｑを拡大した図４（ｂ）に示された濃淡値を幅方向に投影して投影値を計算し、この投影値を幅で割ることで、図４（ｃ）に示す幅１画素の濃淡画像を作成し、濃淡プロファイルを作成しても良い。
In the density
また、濃淡プロファイル作成の際、画像中における線形状物１１のおよその位置が分かる場合は、たとえば図５（ａ）に示すように、線形状物１１と交差する方向の濃淡プロファイルを作成する。一方、画像中の線形状物１１の位置が不明な場合は、たとえば図５（ｂ）に示すように、濃淡プロファイルの長さが取り込み画像の一辺と一致するように適当数切り出し、さらに、図５（ｃ）に示すように、他方の辺と一致するように適当数切り出す。これらの複数の濃淡プロファイルに線形状物１１の特徴が含まれている場合、線形状物１１が検出される。 In addition, when creating the density profile, if the approximate position of the line-shaped object 11 in the image is known, a density profile in the direction intersecting with the line-shaped object 11 is created, for example, as shown in FIG. On the other hand, if the position of the line-shaped object 11 in the image is unknown, as shown in FIG. 5B, for example, an appropriate number is cut out so that the length of the shade profile matches the one side of the captured image. As shown in FIG. 5C, an appropriate number is cut out so as to coincide with the other side. When the characteristics of the line-shaped object 11 are included in the plurality of shade profiles, the line-shaped object 11 is detected.
線形状物１１の濃淡プロファイルは、たとえば図６に示すようになり、濃淡プロファイルのうちの線形状物１１の特徴を表す部分は、範囲ｂであり、線形状物１１の中央ａを軸として範囲ｂ内で左右対称であるという特徴がある。また、画像ぼけの影響により濃淡の境界が鮮明でないケースを考慮し、範囲ｂより広めの範囲を線形状物１１の特徴を表す範囲としても良い。実際の線形状物１１の検出では、図７に示すように、線形状物１１とプロファイルとが直交しないことが多い。線形状物１１の特徴を示す範囲は、線形状物１１の直径Ｒと、あらかじめ決められた値ｋ、上記濃淡変化が落ち着くまでに要する距離αを用いて、たとえば（ｋＲ＋α）と表される。また、線形状物１１とプロファイルとのなす角θを用いると、たとえば、（Ｒ／ｓｉｎθ＋α）と表しても良い。 The shading profile of the line-shaped object 11 is as shown in FIG. 6, for example, and the portion representing the characteristics of the line-shaped object 11 in the shading profile is the range b, and the range is centered on the center a of the line-shaped object 11. There is a feature of being symmetrical in b. Further, in consideration of the case where the shading boundary is not clear due to the image blur, a range wider than the range b may be set as a range representing the characteristics of the linear object 11. In actual detection of the line-shaped object 11, the line-shaped object 11 and the profile are not often orthogonal as shown in FIG. The range showing the characteristics of the line-shaped object 11 is expressed, for example, as (kR + α) using the diameter R of the line-shaped object 11, a predetermined value k, and the distance α required for the above-described change in shading to settle. Further, when the angle θ formed by the linear object 11 and the profile is used, for example, it may be expressed as (R / sin θ + α).
また、線形状物１１の検出では、線形状物１１の特徴を示す範囲の一部を用いても良く、従って、線形状物１１を検出する範囲を決定するための線形状物１１の径から算出される値は、たとえば（ｋＲ＋α）以下の数値、また、たとえば（Ｒ／ｓｉｎθ＋α）以下の数値となる。また、線形状物１１とプロファイルとのなす角θが不明な場合は、たとえば、線形状物１１の径から算出される値を、線形状物１１の直径Ｒ程度に設定する。このとき、θ＝９０°の場合は、線形状物１１の特徴が、線形状物１１を検出する範囲にほぼ含まれる。また、θ＝４５°の場合は、線形状物１１を示す特徴の１／√２程度が上記範囲内に含まれる。θ＜４５°の場合は、上記範囲内に含まれる線形状物１１を示す特徴が少なくなるため、先のプロファイルと直交する方向に新たにプロファイルを設定し、新たなプロファイルと線形状物１１とのなす角が４５°≦θ’≦９０°となるように設定する。以上の設定で、全ての角度で線形状物１１が検出される。 Further, in the detection of the line-shaped object 11, a part of the range indicating the characteristics of the line-shaped object 11 may be used. Therefore, from the diameter of the line-shaped object 11 for determining the range in which the line-shaped object 11 is detected. The calculated value is, for example, a numerical value of (kR + α) or less, or a numerical value of, for example, (R / sin θ + α) or less. Further, when the angle θ formed by the line-shaped object 11 and the profile is unknown, for example, a value calculated from the diameter of the line-shaped object 11 is set to about the diameter R of the line-shaped object 11. At this time, when θ = 90 °, the features of the linear object 11 are substantially included in the range in which the linear object 11 is detected. When θ = 45 °, about 1 / √2 of the feature indicating the linear object 11 is included in the above range. When θ <45 °, there are fewer features indicating the line-shaped object 11 included in the above range. Therefore, a new profile is set in a direction orthogonal to the previous profile, and the new profile and the line-shaped object 11 Is set to satisfy 45 ° ≦ θ ′ ≦ 90 °. With the above settings, the linear object 11 is detected at all angles.
濃淡プロファイルに基づいて線形状物１１を検出する場合（ステップＡ５）、図８に示すように、極大位置検出位置（初めは、極大位置検出初期位置、ステップＢ１）から、極大位置検出（ステップＢ２）が行われ、極大値の場合は対称性判定（ステップＢ３）が行われる。対称性がある場合は、線形状物１１と判断され、極大値中央の座標が保存される（ステップＢ４）。極大位置検出終了位置に達していない場合（ステップＢ５）、極大値検出位置をインクリメントし（ステップＢ６）、次の位置での極大位置検出を行う（ステップＢ２）。極大位置検出終了位置に達した場合（ステップＢ５）、線形状物１１の検出を終了する。また、上記対称性判定（ステップＢ３）では、上記図６に示すように、検出した極大値の中央ａが、線形状物１１の径から算出される値で決定した長さ範囲ｂの中央となるようにする。そして、範囲ｂ内の中央より左側の濃淡値の合計と中央より右側の濃淡値の合計との差があらかじめ設定した閾値より小さくなることを、線形状物１１の検出条件とする。 When the linear object 11 is detected based on the density profile (step A5), as shown in FIG. 8, the maximum position detection (step B2) is performed from the maximum position detection position (initially the maximum position detection initial position, step B1). In the case of the maximum value, symmetry determination (step B3) is performed. When there is symmetry, it is determined as the line-shaped object 11, and the coordinate of the maximum value center is stored (step B4). When the maximum position detection end position has not been reached (step B5), the maximum value detection position is incremented (step B6), and the maximum position is detected at the next position (step B2). When the maximum position detection end position is reached (step B5), the detection of the linear object 11 is ended. In the symmetry determination (step B3), as shown in FIG. 6, the detected center a of the maximum value is the center of the length range b determined by the value calculated from the diameter of the linear object 11. To be. The detection condition for the linear object 11 is that the difference between the sum of the gray values on the left side of the center in the range b and the sum of the gray values on the right side of the center is smaller than a preset threshold value.
実際のケースにおいては、例えば線形状物１１の表面状態や、照明１２とカメラ１３の配置により、濃淡プロファイルの対称性に多少の歪みを生じていることが多い。このような場合においても、ステップＢ３における閾値を適切に設定することにより、背景の影響を受けずに、安定した線形状物１１の検出が可能である。 In an actual case, for example, the surface profile of the linear object 11 or the arrangement of the illumination 12 and the camera 13 often causes some distortion in the symmetry of the light and shade profile. Even in such a case, it is possible to detect the line-shaped object 11 stably without being affected by the background by appropriately setting the threshold value in step B3.
そして、図３中の線形状物検出終了の判定（ステップＡ６）では、あらかじめ指定した画像切り出し数に達していなければ、濃淡プロファイル作成位置のインクリメント（ステップＡ７）を行い、次の位置で濃淡プロファイルを作成し（ステップＡ４）、検出作業を行う。濃淡プロファイル数が指定した数に達した場合は、線形状物１１の検出を終了する（ステップＡ６）。 Then, in the determination of the end of the detection of the line shape object in FIG. 3 (step A6), if the predetermined number of image cutouts has not been reached, the density profile creation position is incremented (step A7), and the density profile is determined at the next position. Is created (step A4), and the detection operation is performed. When the number of shade profiles reaches the specified number, the detection of the line-shaped object 11 is terminated (step A6).
濃淡プロファイルから線形状物１１が検出できれば、元の濃淡画像上に線形状物１１が存在することが確認できたことになる。加えて、必要に応じて検出点に処理を加えることで、様々な情報を得ることができる。たとえば、プロファイル上の検出点の座標から、元の濃淡画像における線形状物１１の位置を確認することができる。１本の濃淡プロファイルにおいて複数の検出点がある場合は、そのライン上における線形状物１１の間隔が計測される。これらの検出点で高さを計測することで、隣接する線形状物１１の同ライン上の高さを比較することもできる。 If the linear object 11 can be detected from the gray profile, it can be confirmed that the linear object 11 exists on the original gray image. In addition, various information can be obtained by processing the detection points as necessary. For example, the position of the line-shaped object 11 in the original grayscale image can be confirmed from the coordinates of the detection points on the profile. When there are a plurality of detection points in one density profile, the interval between the line-shaped objects 11 on the line is measured. By measuring the height at these detection points, the heights of adjacent linear objects 11 on the same line can also be compared.
複数のプロファイルから複数の検出点を得た場合は、検出点同士の距離や検出点の並びの直線性や曲線性を用いてグループ化を行い、画像上の１本の線形状物１１の２次元的な軌跡を把握することができる。複数の線形状物１１が存在する場合は、隣接間隔の最短を計測することも可能であり、また高さを計測することで、線形状物１１の３次元的な軌跡を取得できる。 When a plurality of detection points are obtained from a plurality of profiles, grouping is performed using the distance between the detection points and the linearity or curvilinearity of the detection point arrangement, and 2 of one linear object 11 on the image. A dimensional trajectory can be grasped. When there are a plurality of line-shaped objects 11, it is possible to measure the shortest adjacent interval, and it is possible to acquire a three-dimensional trajectory of the line-shaped object 11 by measuring the height.
以上のように、この第１の実施例では、照明１２の光源により線形状物１１に照明光（入射光ｉ）が照射され、線形状物１１で反射された反射光ｊをカメラ１３で取り込んで画像データｖｄが生成され、画像データｖｄは、濃淡値で表した濃淡画像データｖｅとして濃淡画像データ記憶部１５に記憶され、濃淡画像データｖｅに基づいて濃淡プロファイル作成部１６で濃淡プロファイルｖｐが作成され、濃淡プロファイルｖｐに基づいて、線形状物検出部１７で線形状物１１の特徴が検出されるので、背景の影響を受けずに線形状物１１が正確に検出される。
As described above, in the first embodiment, the linear light 11 is irradiated with illumination light (incident light i) by the light source of the illumination 12, and the reflected light j reflected by the linear object 11 is captured by the camera 13. The image data vd is generated, and the image data vd is stored in the grayscale image
この発明の第２の実施例である線形状物検出装置では、第１の実施例を示す図１中の線形状物検出部１７に替えて、異なる機能を有する図示しない線形状物検出部１７Ａが設けられている。
線形状物検出部１７Ａは、濃淡プロファイルｖｐ中に線形状物１１の径に基づいて算出される長さの区間を設定し、区間を移動させながら、区間中央が区間内の濃淡プロファイルｖｐの対称中心となるような区間の箇所を検出する。対称性が検出された場合、対称中心点を線形状物１１とする。他は、図１と同様の構成である。
In the linear object detection apparatus according to the second embodiment of the present invention, a linear object detector 17A (not shown) having a different function is used instead of the
The line-shaped object detection unit 17A sets a section having a length calculated based on the diameter of the line-shaped object 11 in the density profile vp, and moves the section while the center of the section is symmetrical with the density profile vp in the section. The location of the section that becomes the center is detected. When the symmetry is detected, the symmetry center point is set as the line-shaped object 11. The other configuration is the same as that shown in FIG.
図９は、第１の実施例を示す図３中のステップＡ５に代えて行われる線形状物検出処理を説明するフローチャート、及び、図１０が、切り出した画像と濃淡プロファイルとの関係及び線形状物１１の検出を説明する図である。
これらの図を参照して、この例の線形状物検出装置に用いられる線形状物検出方法の処理内容について説明する。
この線形状物検出装置では、第１の実施例を示す図３中の線形状物検出処理（ステップＡ５）に代えて、濃淡プロファイルｖｐにおける線形状物１１の径に基づいて算出される長さの区間で同線形状物１１が検出され、上記区間内の点が対称となる対称中心点が線形状物１１とされる（線形状物検出処理）。
FIG. 9 is a flowchart for explaining the line-shaped object detection process performed in place of step A5 in FIG. 3 showing the first embodiment, and FIG. 10 shows the relationship between the clipped image and the shading profile and the line shape. It is a figure explaining the detection of the thing 11. FIG.
With reference to these drawings, processing contents of the linear object detection method used in the linear object detection apparatus of this example will be described.
In this linear object detection device, the length calculated based on the diameter of the linear object 11 in the density profile vp instead of the linear object detection process (step A5) in FIG. 3 showing the first embodiment. The same-line shaped object 11 is detected in the section, and the symmetrical center point at which the points in the section are symmetric is defined as the line-shaped object 11 (line-shaped object detection process).
すなわち、図９に示すように、対称性検出位置（初めは、対称性検出初期位置、ステップＣ１）で対称性判定が行われる（ステップＣ２）。対称性がある場合は線形状物１１と判断され、濃淡値の極大値中央の座標が保存される（ステップＣ３）。対称性検出終了位置に達していない場合（ステップＣ４）、検出位置をインクリメントし（ステップＣ５）、次の位置で対称性判定が行われる（ステップＣ２）。このステップＣ２では、図１０に示すように、線形状物１１の径から算出される値に基づいて範囲ｂを決定し、この範囲ｂ内の中央より左側の領域の濃淡値の合計と右側の領域の濃淡値の合計との差分を計算する。そして、範囲ｂを移動させながら、同様の計算を行い、上記濃淡値の合計の差分があらかじめ設定した閾値より小さくなる箇所での範囲ｂ’を、線形状物１１が存在する範囲の候補とする。この範囲ｂ’内で濃淡値の極大値を有するものを、線形状物１１と判断する。この実施例においても、閾値を適切に設定することにより、対称性に多少の歪みを持つ濃淡プロファイルｖｐからの線形状物１１検出が可能である。 That is, as shown in FIG. 9, the symmetry determination is performed at the symmetry detection position (initially the symmetry detection initial position, step C1) (step C2). If there is symmetry, it is determined that the object is a linear object 11, and the coordinates of the center of the maximum value of the gray value are stored (step C3). When the symmetry detection end position has not been reached (step C4), the detection position is incremented (step C5), and symmetry determination is performed at the next position (step C2). In this step C2, as shown in FIG. 10, the range b is determined based on the value calculated from the diameter of the linear object 11, and the sum of the gray value of the region on the left side of the center in the range b and the right side The difference with the sum of the shade values of the area is calculated. Then, the same calculation is performed while moving the range b, and the range b ′ where the difference of the total gray value is smaller than a preset threshold is set as a candidate range in which the linear object 11 exists. . What has the maximum value of the gray value within this range b ′ is determined as the linear object 11. Also in this embodiment, it is possible to detect the line-shaped object 11 from the density profile vp having some distortion in symmetry by appropriately setting the threshold value.
以上のように、この第２の実施例では、第１の実施例とは異なる線形状物検出部１７Ａにより、第１の実施例と同様の利点がある。 As described above, the second embodiment has the same advantages as the first embodiment by the linear object detection unit 17A different from the first embodiment.
この発明の第３の実施例である線形状物検出装置では、第１の実施例を示す図１中の線形状物検出部１７に代えて、異なる機能を有する図示しない線形状物検出部１７Ｂが設けられている。
線形状物検出部１７Ｂは、検査対象物に対する入射光と前記反射光との軸がほぼ一致する構成のとき、断面がほぼ円形状である線形状物１１の濃淡プロファイルｖｐにおける線形状物１１の特徴を有する区間内の濃淡値が、図２のように中央で大きく両端で小さくなる特徴を利用し、その区間の中央を線形状物１１として検出する。他は、図１と同様の構成である。
In the linear object detection apparatus according to the third embodiment of the present invention, a linear object detection unit 17B (not shown) having a different function is used instead of the linear
The line-shaped object detection unit 17B has a configuration in which the line-shaped object 11 in the gray-scale profile vp of the line-shaped object 11 having a substantially circular cross section has a configuration in which the axes of the incident light with respect to the inspection object and the reflected light substantially coincide. Using the feature that the gray value in the section having the feature is large at the center and small at both ends as shown in FIG. 2, the center of the section is detected as the linear object 11. The other configuration is the same as that shown in FIG.
この実施例における線形状物の検出方法としては、濃淡プロファイルｖｐにおける線形状物１１の特徴を有する区間内において、たとえば、区間内の中央付近のあらかじめ決められた範囲内の濃淡値の平均Ａ、区間内の一端付近のあらかじめ決められた範囲内の濃淡値の平均Ｂ、区間内のもう一端付近のあらかじめ決められた範囲内の濃淡値の平均Ｃを計算したときに、平均Ｂと平均Ｃの差があらかじめ決められた範囲内であり、かつ平均Ｂまたは平均Ｃ、あるいは両方がＡよりも小さいことを用いて線形状物１１を判断する。
また、たとえば、区間内の中央付近のあらかじめ決められた範囲内の濃淡値の平均Ａ、区間内の一端付近のあらかじめ決められた範囲内の濃淡値の平均Ｂ、区間内のもう一端付近のあらかじめ決められた範囲内の濃淡値の平均Ｃを計算したときに、平均Ｂと平均Ｃの比があらかじめ決められた範囲内であり、かつ平均Ｂまたは平均Ｃあるいは両方が平均Ａよりも小さいことを用いて線形状物１１を判断する。
また、たとえば、区間内における、中央付近のあらかじめ決められた位置における濃淡値と片端付近のあらかじめ決められた位置における濃淡値との差Ｄ、および中央付近のあらかじめ決められた位置における濃淡値ともう一端付近のあらかじめ決められた位置における濃淡値との差Ｅを計算し、差Ｄと差Ｅの差があらかじめ決められた範囲内となることを用いて線形状物１１を判断する。
また、たとえば、区間内における、中央付近のあらかじめ決められた位置における濃淡値と片端付近のあらかじめ決められた位置における濃淡値との差Ｄ、および中央付近のあらかじめ決められた位置における濃淡値ともう一端付近のあらかじめ決められた位置における濃淡値との差Ｅを計算し、差Ｄと差Ｅの比があらかじめ決められた範囲内となることを用いて線形状物１１を判断する。
また、たとえば、区間内の濃淡最大値が区間内の中央付近のあらかじめ決められた範囲内の位置にあり、かつ区間内のそれぞれの端付近であらかじめ決められた２点における濃淡値の差または比があらかじめ決められた範囲内にあることを用いて線形状物１１を判断する。
As a method for detecting a line-shaped object in this embodiment, within a section having the characteristics of the line-shaped object 11 in the light and shade profile vp, for example, an average A of gray values within a predetermined range near the center in the section, When calculating the average B of the gray values in a predetermined range near one end in the interval and the average C of the gray values in a predetermined range near the other end in the interval, the average B and the average C The linear object 11 is determined using the fact that the difference is within a predetermined range and that the average B or the average C, or both are smaller than A.
Also, for example, an average A of gray values in a predetermined range near the center in the section, an average B of gray values in a predetermined range near one end in the section, a predetermined value near the other end in the section When the average C of shade values within the determined range is calculated, the ratio between the average B and the average C is within the predetermined range, and the average B or the average C or both are smaller than the average A. The line-shaped object 11 is determined using this.
Also, for example, the difference D between the gray value at a predetermined position near the center and the gray value at a predetermined position near one end in the section, and the gray value at a predetermined position near the center A difference E from the gray value at a predetermined position near one end is calculated, and the linear object 11 is determined using the difference D and the difference E being within a predetermined range.
Also, for example, the difference D between the gray value at a predetermined position near the center and the gray value at a predetermined position near one end in the section, and the gray value at a predetermined position near the center A difference E from the gray value at a predetermined position near one end is calculated, and the linear object 11 is determined using the fact that the ratio of the difference D and the difference E falls within a predetermined range.
In addition, for example, the difference or ratio of the gray values at two points determined in advance in the vicinity of the respective ends in the section where the maximum gray value in the section is in a position within a predetermined range near the center in the section. Is determined to be within the predetermined range, and the linear object 11 is determined.
以上のように、この第３の実施例では、第１の実施例とは異なる線形状物検出部１７Ｂにより、第１の実施例と同様の利点がある。 As described above, in the third embodiment, the linear object detection unit 17B different from the first embodiment has the same advantages as the first embodiment.
この発明の第４の実施例である線形状物検出装置では、第１の実施例を示す図１中の線形状物検出部１７に代えて、異なる機能を有する図示しない線形状物検出部１７Ｃが設けられている。
線形状物検出部１７Ｃは、濃淡プロファイルｖｐを微分して微分プロファイルを作成すると共に、同微分プロファイルにおける線形状物１１の径に基づいて算出される長さの区間で対称性を検出し、この対称の中心点を線形状物１１とする。他は、図１と同様の構成である。
In the linear object detection apparatus according to the fourth embodiment of the present invention, a linear object detection unit 17C (not shown) having a different function is used instead of the linear
The line shape object detection unit 17C differentiates the density profile vp to create a differential profile, and also detects symmetry in a length section calculated based on the diameter of the line shape object 11 in the differential profile. A symmetrical center point is defined as a linear object 11. The other configuration is the same as that shown in FIG.
図１１は、第１の実施例を示す図３中のステップＡ５に代えて行われる線形状物検出処理を説明するフローチャート、図１２は、切り出した画像と濃淡プロファイル及び微分プロファイルとの関係を説明する図、及び図１３が、微分プロファイルの対称性の判定を説明する図である。
これらの図を参照して、この例の線形状物検出装置に用いられる線形状物検出方法の処理内容について説明する。
この線形状物検出装置では、第１の実施例を示す図３中の線形状物検出処理（ステップＡ５）に代えて、濃淡プロファイルｖｐを微分して微分プロファイルが作成されると共に、同微分プロファイルにおける線形状物１１の径に基づいて算出される長さの区間で対称性が検出され、この対称の中心点が線形状物１１とされる（線形状物検出処理）。
FIG. 11 is a flowchart for explaining a linear object detection process performed in place of step A5 in FIG. 3 according to the first embodiment, and FIG. 12 explains the relationship between the clipped image, the density profile and the differential profile. FIG. 13 and FIG. 13 are diagrams for explaining the determination of the symmetry of the differential profile.
With reference to these drawings, processing contents of the linear object detection method used in the linear object detection apparatus of this example will be described.
In this line shape object detection apparatus, instead of the line shape object detection process (step A5) in FIG. 3 showing the first embodiment, a differential profile is created by differentiating the density profile vp, and the differential profile The symmetry is detected in the section of the length calculated based on the diameter of the line-shaped object 11, and the center point of this symmetry is taken as the line-shaped object 11 (line-shaped object detection process).
すなわち、図１１に示すように、濃淡プロファイルｖｐを微分して微分プロファイルが作成される（ステップＤ１）。この微分プロファイルを作成する場合、濃淡プロファイルｖｐにおける隣接画素の濃淡差を微分値としてプロットする方法があり、また、濃淡プロファイルｖｐにおいてあらかじめ設定された画素数だけ離れた２点における濃淡値の差を微分値とする方法もある。濃淡プロファイルｖｐの線形状物１１の部分では、濃淡値の変化が数画素に亘って単調増加又は単調減少になり、その変化に要する画素数に規則性がある場合があるため、線形状物１１の部分の微分値を強調することにより、突飛なノイズや線形状物１１以外の要素を強調しにくい微分プロファイルが作成される。線形状物１１の微分プロファイルのうち、線形状物１１の特徴を表す部分は、図１２に示すように、範囲ｂ（又は、ぼけの影響を考慮した範囲ｂより広めの範囲でも良い）であり、範囲ｂ内では、線形状物１１の中央が対称の中心となる。 That is, as shown in FIG. 11, the differential profile is created by differentiating the density profile vp (step D1). When creating this differential profile, there is a method of plotting the density difference between adjacent pixels in the density profile vp as a differential value, and the difference in the density values at two points separated by a preset number of pixels in the density profile vp. There is also a method of using a differential value. In the portion of the line-shaped object 11 of the gray-scale profile vp, the change in the gray-scale value monotonously increases or monotonously decreases over several pixels, and the number of pixels required for the change may be regular. By emphasizing the differential value of this part, a differential profile in which it is difficult to emphasize elements other than sudden noise and the line-shaped object 11 is created. Of the differential profile of the line-shaped object 11, the portion representing the characteristics of the line-shaped object 11 is a range b (or a range wider than the range b considering the influence of blur) as shown in FIG. In the range b, the center of the linear object 11 is the center of symmetry.
微分プロファイルから線形状物１１を検出する場合、微分プロファイルにおける極大位置検出位置（初めは、極大位置検出初期位置、ステップＤ２）で極大位置検出を行う（ステップＤ３）。極大位置が検出された場合、この極大位置を範囲の一端とする線形状物１１の径から算出される値で決定した範囲を設定し、この範囲内で極小位置の検出を行う（ステップＤ５）。このステップＤ５で検出された極小値と上記ステップＤ３で検出された極大値との対称性判定（ステップＤ６）により、対称性があると判断された場合に線形状物１１と判定し、対称の中心を線形状物１１の検出位置として座標を保存する（ステップＤ７）。そして、極小位置の検出終了を判定し（ステップＤ８）、必要に応じて検出位置をインクリメントしてステップＤ５に戻り（ステップＤ９）、この後、極大位置の検出終了を判定し（ステップＤ１０）、必要に応じて検出位置をインクリメントしてステップＤ３に戻り（ステップＤ１１）、同様の処理が行われて線形状物１１の検出が終了する。 When the linear object 11 is detected from the differential profile, the maximum position is detected at the maximum position detection position (initially, the maximum position detection initial position, step D2) in the differential profile (step D3). When the maximum position is detected, a range determined by a value calculated from the diameter of the linear object 11 having the maximum position as one end of the range is set, and the minimum position is detected within this range (step D5). . If it is determined that there is symmetry by determining the symmetry between the minimum value detected in step D5 and the maximum value detected in step D3 (step D6), the linear object 11 is determined. The coordinates are stored with the center as the detection position of the linear object 11 (step D7). Then, the end of detection of the minimum position is determined (step D8), the detection position is incremented as necessary, and the process returns to step D5 (step D9). Thereafter, the end of detection of the maximum position is determined (step D10). If necessary, the detection position is incremented, and the process returns to step D3 (step D11). The same processing is performed, and the detection of the linear object 11 is completed.
上記対称性判定（ステップＤ６）では、図１３に示すように、ステップＤ３で検出された極大値ａ、線形状物１１の径から算出される値で決定した極小値検出範囲ｂを設定し、ステップＤ５にて範囲ｂ内で極小値ｍが検出される。そして、極大値と極小値との比を計算し、この比の絶対値があらかじめ設定した閾値（１に近い値）の範囲内であれば、線形状物１１と判定される。また、この対称性判定（ステップＤ６）の他の方法としては、ステップＤ３で検出された極大値ａと、ステップＤ５で検出された極小値ｍとを比較し、それぞれの絶対値の差があらかじめ指定した閾値よりも小さくなることを利用する方法など、点対称性を検出する方法が使用できる。本実施例においても、閾値を適切に設定することにより、対称性に多少の歪みを持つ微分プロファイルからの線形状物１１検出が可能である。 In the symmetry determination (step D6), as shown in FIG. 13, the maximum value a detected in step D3 and the minimum value detection range b determined by the value calculated from the diameter of the linear object 11 are set. In step D5, the minimum value m is detected within the range b. Then, the ratio between the maximum value and the minimum value is calculated, and if the absolute value of this ratio is within the range of a preset threshold value (a value close to 1), it is determined as the linear object 11. As another method for determining the symmetry (step D6), the local maximum value a detected at step D3 is compared with the local minimum value m detected at step D5. A method of detecting point symmetry, such as a method of using that becomes smaller than a specified threshold, can be used. Also in the present embodiment, it is possible to detect the line-shaped object 11 from the differential profile having some distortion in symmetry by appropriately setting the threshold value.
以上のように、この第４の実施例では、第１の実施例とは異なる線形状物検出部１７Ｂにより、第１の実施例と同様の利点がある。 As described above, the fourth embodiment has the same advantages as the first embodiment by the linear object detection unit 17B different from the first embodiment.
この発明の第５の実施例である線形状物検出装置では、第１の実施例を示す図１中の線形状物検出部１７に代えて、異なる機能を有する図示しない線形状物検出部１７Ｄが設けられている。
線形状物検出部１７Ｄは、線形状物１１の特徴を表す部分を含む基準プロファイルを有し、取得されたプロファイル（たとえば、実施例２と同様の濃淡プロファイルｖｐ、又は実施例３と同様の微分プロファイルのいずれか一方、又は両方）と上記基準プロファイルとの一致度が高くなる区間を検出し、この区間内の点を線形状物１１とする。他は、図１と同様の構成である。この実施例では、取得されるプロファイルが、照明とカメラの位置関係で決まることを利用するため、プロファイルの形状によらず線形状物の検出が可能である。
In the linear object detection apparatus according to the fifth embodiment of the present invention, a linear object detection unit 17D (not shown) having a different function is used instead of the linear
The line-shaped object detection unit 17D has a reference profile including a portion representing the characteristics of the line-shaped object 11, and the acquired profile (for example, the density profile vp similar to the second embodiment or the differential similar to the third embodiment). A section where the degree of coincidence between one or both of the profiles) and the reference profile is detected, and a point in this section is defined as a linear object 11. The other configuration is the same as that shown in FIG. In this embodiment, since the acquired profile is determined based on the positional relationship between the illumination and the camera, it is possible to detect a linear object regardless of the profile shape.
図１４は、第１の実施例を示す図３中のステップＡ５に代えて行われる線形状物検出処理を説明するフローチャートである。
この図を参照して、この例の線形状物検出装置に用いられる線形状物検出方法の処理内容について説明する。
この線形状物検出装置では、第１の実施例を示す図３中の線形状物検出処理（ステップＡ５）に代えて、濃淡プロファイル、又は同濃淡プロファイルを微分して得られる微分プロファイルのいずれか一方又は両方が取得され、取得されたプロファイルと基準プロファイルとの一致度が高くなる区間が検出され、この区間内の点が線形状物１１とされる（線形状物検出処理）。
FIG. 14 is a flowchart for explaining a linear object detection process performed in place of step A5 in FIG. 3 showing the first embodiment.
With reference to this figure, the processing content of the linear object detection method used for the linear object detection apparatus of this example is demonstrated.
In this linear object detection device, instead of the linear object detection process (step A5) in FIG. 3 showing the first embodiment, either a density profile or a differential profile obtained by differentiating the same intensity profile is used. One or both of them are acquired, a section in which the degree of coincidence between the acquired profile and the reference profile is detected, and a point in this section is set as the line-shaped object 11 (line-shaped object detection process).
すなわち、図１４に示すように、プロファイル比較位置（初めは、プロファイル比較初期位置、ステップＥ１）で、たとえば正規相関法などの一般に知られているパターンマッチングの手法により、基本プロファイルとの一致度合の算出が行われる（ステップＥ２）。そして、一致度合の算出が行われるときの座標が保存される（ステップＥ３）。一致度の比較の結果、一致の度合が高い場合に線形状物１１と判断される。比較終了位置に達していない場合（ステップＥ４）、比較位置をインクリメントしてステップＥ２に戻り（ステップＥ５）、次の位置でのパターンマッチングによる比較が行われ、同様の処理が行われて線形状物１１の検出が終了する。 That is, as shown in FIG. 14, at the profile comparison position (initially the profile comparison initial position, step E1), the degree of coincidence with the basic profile is determined by a generally known pattern matching method such as a normal correlation method. Calculation is performed (step E2). Then, the coordinates when the degree of coincidence is calculated are stored (step E3). If the degree of coincidence is high as a result of the degree of coincidence comparison, the line shape object 11 is determined. If the comparison end position has not been reached (step E4), the comparison position is incremented and the process returns to step E2 (step E5). Comparison by pattern matching at the next position is performed, and similar processing is performed to obtain a line shape. The detection of the object 11 ends.
以上のように、この第５の実施例では、第１の実施例とは異なる線形状物検出部１７Ｃにより、第１の実施例と同様の利点がある。 As described above, the fifth embodiment has the same advantages as the first embodiment by the linear object detection unit 17C different from the first embodiment.
以上、この発明の実施例を図面により詳述してきたが、具体的な構成は同実施例に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変更などがあっても、この発明に含まれる。
たとえば、図１の線形状物検出装置では、ハーフミラー１４を用いずに、カメラ１３の隣に同軸照明を配置し、線形状物１１に上方から光を照射するようにしても良い。
The embodiment of the present invention has been described in detail with reference to the drawings. However, the specific configuration is not limited to the embodiment, and even if there is a design change without departing from the gist of the present invention, Included in the invention.
For example, in the linear object detection apparatus of FIG. 1, the coaxial illumination may be disposed next to the camera 13 without using the half mirror 14, and the linear object 11 may be irradiated with light from above.
この発明は、ボンディングワイヤの検査装置に限らず、線形状物を検査する装置全般に適用できる。 The present invention is not limited to a bonding wire inspection apparatus, and can be applied to all apparatuses for inspecting linear objects.
１１ 線形状物（検査対象物）
１２ 照明（光源の一部）
１３ カメラ（撮像手段）
１４ ハーフミラー（光源の一部）
１５ 濃淡画像記憶部（濃淡画像データ記憶手段）
１６ 濃淡プロファイル作成部（濃淡プロファイル作成手段）
１７ 線形状物検出部（線形状物検出手段の一部）
１８ 検出結果結合部（線形状物検出手段の一部）
11 Line-shaped objects (inspection objects)
12 Illumination (part of light source)
13 Camera (imaging means)
14 Half mirror (part of light source)
15 Gray image storage unit (Gray image data storage means)
16 Shading profile creation part (shading profile creation means)
17 Linear object detection unit (part of linear object detection means)
18 Detection result coupling part (part of linear object detection means)
Claims (16)
前記検査対象物に照明光を照射するための照明系と、
前記検査対象物から反射光を取り込んで画像データを生成する撮像手段と、
該撮像手段で生成された前記画像データを濃淡値で表した濃淡画像データとして記憶する濃淡画像データ記憶手段と、
該濃淡画像データ記憶手段に記憶されている前記濃淡画像データに基づいて濃淡プロファイルを作成する濃淡プロファイル作成手段と、
該濃淡プロファイル作成手段で作成された前記濃淡プロファイルに基づいて前記検査対象物の特徴を検出することにより、前記線形状物を検出する線形状物検出手段とを備えてなると共に、
前記撮像手段と前記検査対象物を結ぶ軸に対して前記照明系が同軸に又は対称に配置され、
前記線形状物検出手段は、
前記濃淡プロファイル作成手段で作成された前記濃淡プロファイルの中から、所定の長さの区間について、濃淡の対称性を判定し検出することで、前記線形状物を検出することを特徴とする線形状物検出装置。 A linear shape object detection apparatus for detecting a linear shape object from image data of an inspection object,
An illumination system for illuminating the inspection object with illumination light;
Imaging means for capturing reflected light from the inspection object and generating image data;
Grayscale image data storage means for storing the image data generated by the imaging means as grayscale image data represented by grayscale values;
A shading profile creating means for creating a grayscale profile based on the grayscale image data stored in said concentration pale image data storage means,
A line shape object detecting means for detecting the line shape object by detecting a feature of the inspection object based on the light intensity profile created by the density profile creating means, and
The illumination system is arranged coaxially or symmetrically with respect to an axis connecting the imaging means and the inspection object,
The linear object detection means is
The line shape is characterized by detecting the line shape object by determining and detecting the symmetry of light and dark for a section of a predetermined length from the light and shade profile created by the light and shade profile creating means. Object detection device.
前記検査対象物に対する入射光と前記反射光との軸がほぼ一致するような構成において、断面形状がほぼ円である線形状物を検査対象物としたときに、前記濃淡プロファイルの線形状物の特徴を有する前記区間内で対称性を持ち、かつ濃淡値が区間の中央で大きく前記区間の両端で小さくなることを利用して、前記濃淡プロファイルに基づいて前記検査対象物の特徴を検出することにより、前記線形状物を検出する構成とされていることを特徴とする請求項１記載の線形状物検出装置。 The linear object detection means is
In the configuration in which the axes of the incident light and the reflected light with respect to the inspection object substantially coincide with each other, when a linear object having a substantially circular cross-section is used as the inspection object, have symmetry in the section having the features, and by utilizing the fact that gray value is reduced by the larger ends of the section in the middle of the interval, detecting a characteristic of the inspected object based on the grayscale profile Accordingly, the wire-like object that is configured to detect, characterized in claims 1 line shape object detection apparatus according.
前記濃淡画像データ中の一次元方向の位置と濃淡値の関係をプロットすることで前記濃淡プロファイルを作成する構成とされていることを特徴とする請求項１又は２記載の線形状物検出装置。 The shade profile creating means includes:
The line shape object detecting apparatus according to claim 1, wherein that it is configured to create the shading profile by plotting the relationship between the one-dimensional direction position and gray value in the gray scale image data.
前記濃淡画像データの一部又は全部を所定の平面上の一方向に投影し、投影後の位置と該位置での投影値との関係をプロットすることで前記濃淡プロファイルを作成する構成とされていることを特徴とする請求項１又は２記載の線形状物検出装置。 The shade profile creating means includes:
A part or all of the grayscale image data is projected in one direction on a predetermined plane, and the grayscale profile is created by plotting the relationship between the projected position and the projection value at the position. The linear object detection device according to claim 1 , wherein the linear shape object detection device is provided.
前記濃淡プロファイルにおける前記線形状物の径に基づいて、当該線形状物の特徴を有する前記区間の長さを算出する構成とされていることを特徴とする請求項１、２、３、又は４記載の線形状物検出装置。 The linear object detection means is
Based on the diameter of the wire-like object in the gray profile, according to claim 1, 2, 3, or 4, characterized in that it is configured to calculate the length of the section having the characteristics of the line shape thereof The linear object detection apparatus as described.
前記濃淡プロファイルにおける前記線形状物の径に基づいて算出される長さの前記区間で当該線形状物を検出し、前記区間内の点が対称となる対称中心点を前記線形状物の一部とする構成とされていることを特徴とする請求項１、２、３、４又は５記載の線形状物検出装置。 The linear object detection means is
Wherein detecting the line shape thereof in the section of the wire shaped article length is calculated based on the diameter of shading profile, partially symmetrical center point points in the section is symmetrical in the line shape thereof line shape object detecting apparatus according to claim 1, 2, 3, 4 or 5, wherein the is configured to.
前記濃淡プロファイルを微分して微分プロファイルを作成すると共に、該微分プロファイルにおける前記線形状物の径に基づいて算出される長さの前記区間で対称性を検出し、この対称の中心点を前記線形状物の一部とする構成とされていることを特徴とする請求項１、２、３、４又は５記載の線形状物検出装置。 The linear object detection means is
Together to create the differential profile by differentiating the grayscale profile, detecting the symmetry the section length calculated based on the diameter of the line shape thereof in fine fraction profile, the line the center point of symmetry 6. The linear object detection device according to claim 1, wherein the linear object detection device is configured to be a part of a shape object.
前記線形状物の特徴を表す部分を含む基準プロファイルが設けられ、
前記濃淡プロファイル、又は該濃淡プロファイルを微分して得られる微分プロファイルのいずれか一方又は両方を取得し、取得されたプロファイルと前記基準プロファイルとの一致度が高くなる前記区間を検出し、この区間内の点を前記線形状物の一部とする構成とされていることを特徴とする請求項１、２、３、４又は５記載の線形状物検出装置。 The linear object detection means is
A reference profile including a portion representing the characteristics of the line-shaped object is provided;
The shading profile, or the concentration acquires either or both of differential profile obtained by differentiating the light profile, detecting the section where the degree of coincidence obtained profile and the reference profile is high, in the section line shape object detecting apparatus according to claim 1, 2, 3, 4 or 5, wherein the has a structure in which a part of the points of the line shape thereof.
前記照明系が前記検査対象物に照明光を照射する照射処理と、
前記撮像手段が前記検査対象物から反射光を取り込んで画像データを生成する撮像処理と、
該撮像処理で生成された前記画像データを濃淡値で表した濃淡画像データとして記憶する濃淡画像データ記憶処理と、
該濃淡画像データ記憶処理で記憶した前記濃淡画像データに基づいて濃淡プロファイルを作成する濃淡プロファイル作成処理と、
該濃淡プロファイル作成処理で作成した前記濃淡プロファイルに基づいて前記検査対象物の特徴を検出することにより、前記線形状物を検出する線形状物検出処理とを行うと共に、
前記撮像手段と前記検査対象物を結ぶ軸に対して前記照明系を同軸に又は対称に配置し、
前記線形状物検出処理では、
前記濃淡プロファイル作成手段で作成された前記濃淡プロファイルの中から、所定の長さの区間について、濃淡の対称性を判定し検出することで、前記線形状物を検出することを特徴とする線形状物検出方法。 A linear shape object detection method comprising a lighting system and an imaging means, and used for a linear shape object detection device for detecting a linear shape object from image data of an inspection object,
An irradiation process in which the illumination system irradiates the inspection object with illumination light; and
An imaging process in which the imaging means captures reflected light from the inspection object and generates image data;
A grayscale image data storage process for storing the image data generated by the imaging process as grayscale image data represented by grayscale values;
A density profile creation process for creating a density profile based on the density image data stored in the density image data storage process;
Said concentration by detecting a characteristic of the inspected object based on the grayscale profile created by the light profile creation process, performs a line-like object detection processing to detect the line-like object,
The illumination system is arranged coaxially or symmetrically with respect to an axis connecting the imaging means and the inspection object,
In the linear object detection process,
The line shape is characterized by detecting the line shape object by determining and detecting the symmetry of light and dark for a section of a predetermined length from the light and shade profile created by the light and shade profile creating means. Object detection method.
前記検査対象物に対する入射光と前記反射光との軸がほぼ一致するような構成において、断面形状がほぼ円である線形状物を検査対象物としたときに、前記濃淡プロファイルの線形状物の特徴を有する前記区間内で対称性を持ち、かつ濃淡値が区間の中央で大きく前記区間の両端で小さくなることを利用して、前記濃淡プロファイルに基づいて前記検査対象物の特徴を検出することにより、前記線形状物を検出することを特徴とする請求項９記載の線形状物検出方法。 In the linear object detection process,
In the configuration in which the axes of the incident light and the reflected light with respect to the inspection object substantially coincide with each other, when a linear object having a substantially circular cross-section is used as the inspection object, have symmetry in the section having the features, and by utilizing the fact that gray value is reduced by the larger ends of the section in the middle of the interval, detecting a characteristic of the inspected object based on the grayscale profile The linear object detection method according to claim 9 , wherein the linear object is detected by:
前記濃淡画像データ中の一次元方向の位置と濃淡値の関係をプロットすることで前記濃淡プロファイルを作成することを特徴とする請求項９又は１０記載の線形状物検出方法。 In the shading profile creation process,
The line shape object detection method according to claim 9 or 10 , wherein the density profile is created by plotting a relationship between a position in a one-dimensional direction and a density value in the density image data.
前記濃淡画像データの一部又は全部を所定の平面上の一方向に投影し、投影後の位置と該位置での投影値との関係をプロットすることで前記濃淡プロファイルを作成することを特徴とする請求項９又は１０記載の線形状物検出方法。 In the shading profile creation process,
Projecting part or all of the grayscale image data in one direction on a predetermined plane, and plotting the relationship between the position after projection and the projection value at the position to create the grayscale profile, The linear object detection method according to claim 9 or 10 .
前記濃淡プロファイルにおける前記線形状物の径に基づいて、当該線形状物の特徴を有する前記区間の長さを算出する算出することを特徴とする請求項９、１０、１１又は１２記載の線形状物検出方法。 In the linear object detection process,
The line shape according to claim 9, 10, 11 or 12, wherein the length of the section having the characteristics of the line-shaped object is calculated based on the diameter of the line-shaped object in the shading profile. Object detection method.
前記濃淡プロファイルにおける前記線形状物の径に基づいて算出される長さの前記区間で当該線形状物を検出し、前記区間内の点が対称となる対称中心点を前記線形状物の一部とすることを特徴とする請求項９、１０、１１、１２又は１３記載の線形状物検出方法。 In the linear object detection process,
Wherein detecting the line shape thereof in the section of the wire shaped article length is calculated based on the diameter of shading profile, partially symmetrical center point points in the section is symmetrical in the line shape thereof 14. The linear object detection method according to claim 9, 10, 11, 12, or 13 .
前記濃淡プロファイルを微分して微分プロファイルを作成すると共に、該微分プロファイルにおける前記線形状物の径に基づいて算出される長さの前記区間で対称性を検出し、この対称の中心点を前記線形状物の一部とすることを特徴とする請求項９、１０、１１、１２又は１３記載の線形状物検出方法。 In the linear object detection process,
Together to create the differential profile by differentiating the grayscale profile, detecting the symmetry the section length calculated based on the diameter of the line shape thereof in fine fraction profile, the line the center point of symmetry 14. The linear shape object detection method according to claim 9, wherein the linear shape object detection method is a part of the shape object.
前記線形状物検出処理では、
前記濃淡プロファイル、又は該濃淡プロファイルを微分して得られる微分プロファイルのいずれか一方又は両方を取得し、取得されたプロファイルと前記基準プロファイルとの一致度が高くなる前記区間を検出し、この区間内の点を前記線形状物の一部とすることを特徴とする請求項９、１０、１１、１２又は１３記載の線形状物検出方法。 A reference profile including a portion representing the characteristics of the linear object is provided,
In the linear object detection process,
The shading profile, or the concentration acquires either or both of differential profile obtained by differentiating the light profile, detecting the section where the degree of coincidence obtained profile and the reference profile is high, in the section 14. The method of detecting a linear object according to claim 9 , wherein the point is a part of the linear object.
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