JPH01150987A - 形状認識方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ”〔産業上の利用分野〕 ′　本発明は、プリント基板の配線パターン等の欠陥の
有無や形状を認識する形状認識方法に関するものである
。

〔従来の技術〕

従来において、プリント基板の配線パターンを光ビーム
で走査したり、撮像機で撮像したりして得た所定分解能
の反射光像や撮像画像を、その突起や断線などの検出論
理に対応して予め設定された所定分解能の形状認識パタ
ーンによって調べ、反射光像や撮像画像で示される配線
パターンの線幅が許容値以下の部分は欠け、許容値以上
の部分は突起という具合に、欠陥の有無等を認識する形
状認識方法がある。

〔発明が解決しようとする問題点〕

ところが、上記従来方法では、単数の認識パターンを使
用しているため、たとえば第５図（ａ）の破線部分を配
線パターンの欠けとして認識してしまったり、同図（ｂ
）の破線部分を欠陥なしの直角部分として認識するなど
、欠陥の見逃しゃ過剰検出が多々発生し、信頼性に欠け
るという問題があった。

本発明の目的は、欠陥の有無等を正確に認識することが
できる信頼性の高い形状認識方法を提供することにある
。

Ｃ問題点を解決するための手段〕 本発明では、認識パターンを各異なるパターンをもって
複数用意し、前記画像のこれら用意した複数の認識パタ
ーン全てとの突き合わせに基づく総合の結果に応じて、
前記認識対象物体の形状を認識するようにする。

〔作用〕

これによって、単数の認識パターンのみを使用していた
場合に生じていた欠陥の見逃しや過剰検出が防止され、
より正確な認識が可能になる。

〔実施例〕

第１図は、本発明に係る方法の一実施例を示すブロック
図である。同図に示す形状認識装置において、走査光学
系１は、認識対象となるプリント基板ＰＷＢの配線パタ
ーン面をレーザビームによって走査し、その反射光像の
画信号を出力するもので、レーザビームを走査するポリ
ゴンスキャナ１０と、配線パターン面からの反射光像を
集光する集光用光ファイバ１１と、この集光用光ファイ
バで集光された反射光像をポリゴンスキャナ１０の走査
速度に同期した速度でサンプリングした後、２値化画信
号として出力するＡＤ変換モジュール１２とから構成さ
れている。

画像メモリ部２は、走査光学系１から出力される２値化
信号を所定の分解能をもって画素単位で、記憶するもの
である。

ここでは、−例として画像メモリ部２は、１１行×１１
列すなわち１１ｘ１１画素分の記憶容量が備えられてい
るとする。

すなわち、上記光学系１から２値化信号が出力されると
、パイプラインモジュール２０の各シフトレジスタには
、上記２値化信号が順次格納されていく。

ラインバッファ部２１は、１１行のラインバッファで構
成されていて、上記パイプラインモジュール２０の各行
に格納された画情報を同モジュール２０の次の行に順送
りするものである。

すなわち、上記ポリゴンスキャナ１０によって一走査が
終了した時点で、上記パイプラインモジュール２０の最
上段に当該−走査分の画素列に相当する２値化信号が格
納される。以後、同スキャナ１０によって一走査が終了
するごとに、上記ラインバッファ部２１によって、パイ
プラインモジュール２０のｉ行目に格納された２値化信
号が同モジュール２０のｉ＋１行目に格納されていく。

そして、上記ポリゴンスキャナ１０によって１１回の走
査が終了した時点で、パイプラインモジュール２０には
、１１走査分の２値化情報が格納され、こうしてパイプ
ラインモジュール２０が、２値化情報で満たされた後は
、上記スキャナ１０の一走査が終了するごとに、当該走
査分の画素列に相当する２値化信号が上記モジュール２
０の最上段に格納されるとともに、同モジュール２０の
各行の格納内容が順次次行に移送格納されていく。

これによって上記パイプラインモジュール２０には、第
１図に２０ａ〜２０ｅとして示すごとく１１×１１画素
の基板情報（このうち斜線部分が同基板の配線パターン
を示すとする）が格納され、かつその内容が上記走査に
ともない順欠更新されていく。

つぎに同図の形状認識部３は、上記画像メモリ部２の内
容に基づいて配線パターンの形状を認識するもので、Ｒ
ＡＭ３０Ａ〜３０Ｅで構成され、配線パターンの欠け、
線太り、突起などの欠陥の有無を表わす信号が出力され
る。

すなわち、配線パターンの欠陥は、上記１１×１１画素
の２値化画像の組合せに応じて認識することができ、こ
の１１Ｘ１１画素の２値化画像の組合せに対応した各ア
ドレスに更に対応して各々所定の形状認識論理を上記Ｒ
ＡＭ３０Ａ〜３０Ｅにテーブル状に予め記憶させておく
ようにすれば、上記画像メモリ部２の内容を各ＲＡＭ３
０Ａ〜３０Ｅのアドレス入力として供給することで、こ
れらＲＡＭ３０Ａ〜３０Ｅからは、配線パターンの形状
について各々その形状認識論理内容に応じた判別内容を
示す信号が出力されるようになる。

ただしこの場合、１１×１１画素の全ての画素の組合せ
について判別しようとすると、アドレス数が非常に多く
なる。そこで、本実施例では、上記バイブラインモジニ
ール２０の各アドレスについて第２図（ａ）〜（ｅ）に
Ｏ印で示すような認識パターンａ−ｅをそれぞれ設定し
、この認識パターンで示される画素の２値化信号のみを
それぞれ上記ＲＡＭ３０Ａ〜３０Ｅのアドレス入力とす
るように構成している。

たとえば、ＲＡＭ３０Ａは、第２図（ａ）に示される認
識パターンａに基づき形状認識を行なう。

すなわち、第２図（ａ）に示す十字状の認識パターンａ
を設定した場合、ＲＡＭ３０Ａには、第１図の２０ａに
丸印で示す上記モジュール２０のアドレス情報のみが入
力される。

一方、同ＲＡＭ３０Ａには、上記十字状の認識パターン
ａの各アドレスの組合せによって、上記入力にされた画
像の形状を判別することのできる形状認識論理が予め設
定されている。

具体的には、第２図（ａ）に示す各測長子Ｕ。

Ｄ、Ｒ，ＬおよびＰの“１“、“０°の組合せパターン
に対応して、形状認識論理が記憶されている。

たとえば、第３図に示すように一部分が欠落した配線パ
ターン像１００を上記十字状の認識パターンａで見た時
は、欠落部分は“１”、それ以外は“０＃となる。

この場合、Ｕ、Ｄ、Ｒ，Ｌ、Ｐの各測長子は、Ｕ−１１
１１１，Ｄ−１１０００゜ Ｒ−１１０００，Ｌ−１１０００，Ｐ−１となる。そこ
で、ＲＡＭ３０Ａでは、これら測長子の“１”、“０”
の組合せパターンに対応した形状認識論理として、与え
られた条件を満足するか否かを表す信号を出力すること
となる。

他の認識パターンについても同様であり、ＲＡＭ３０Ｂ
〜３０Ｅにおいても、それぞれ対応するパターンに応じ
た認識情報を出力するような形状認識論理が予め設定さ
れている。

ＣＰＵ４は、上記ＲＡＭ３０Ａ〜３０Ｅの出力に基づい
そ、総合的に配線パターンの形状を判断するものである
。

すなわち、ＲＡＭ３０Ａ〜３０Ｅでは、それぞれ上記認
識パターンａ　−ｅと２値化画像とを突き合わせて、欠
陥判定が行なわれることになるが、ＣＰＵ４ではこれら
突き合わせの結果が総合判定されて正確な欠陥判定が行
なわれることになる。

第４図は、配線パターンの欠陥部Ａ、Ｂ、Ｃおよび同パ
ターンの正常部りを示したものである。

下表は、上記配線パターンの欠陥部Ａ、Ｂ、Ｃおよび同
パターンの正常部りと、認識パターンａ〜ｅとの突き合
わせの結果を示したものであり、同表に示す○印は、各
認識パターンによって欠陥なしと判定された場合を示し
、ｘ印は、認識パターンによって欠陥ありと判定された
場合を示す。

たとえば、欠陥部Ａについてみると、認識パターンａ　
−ｄによって正しく欠陥判定される一方、認識パターン
ｅによって欠陥の見逃しが発生しているのがわかる。

また、正常部りについ七みると′、―識パターンａ、ｂ
および−ｄによ□っそ正し−く欠酩なしと判定されるが
、認識パタニンｃ、’ｅｌ’こよって欠陥の過剰検出゛
が発生してい乞。“ このように、配線パターンの各欠陥部および正常部の種
類に応じて各認識パターンの判定結果の組合せが異なっ
ているのがわかる。

そこで、ＣＰＵ４では上記組合せに基づいて欠陥検出の
アルゴリズムが構成されている。

たとえば欠陥部Ａに関す°る総合判定が行なわれる場合
には、ＣＰＵ４では、１つの認識パターンａと欠陥部Ａ
に対応する２値化画像の突き合わせのみで、“欠陥あり
、欠陥の種類はＡ″と判断するのではなく、他の認識パ
ターンｂ−ｅの検出結果とも合わせて総合判定が行なわ
れる。この場合、ＣＰＵ４では、認識パターンｅで“欠
陥なし”と判断され、かつ認識パターンａ−ｄのうち少
なくとも３以上の認識パターンによって“欠陥あり、欠
陥の種類はＡ″と判断された場合にこれを“欠陥あり、
欠陥の種類はＡ”という具合に論理が構成され、総合判
定が行なわれる。

このようにＣＰＵ４で得られた総合判定結果、すなわち
欠陥の有無、判定した欠陥の種類および座標位置を表わ
す信号は、図示されていない表示部（たとえばＣＲＴが
使用される）に表示される。

以上説明したようにこの実施例によれば、複数の各異な
る認識パターンごとに２値化画像との突き合わせが行な
われ、これら突き合わせに基づく総合の結果に応じて配
線パターンの形状が認識される。　　　　　　　　　　
　オ なお、ＣＰＵ４の論理構成として、各種認識パターンに
よる検出結果の多数となった検出結果をもって正しい判
定結果とするようにしてもよい。

ＣＰＵ４では、この場合各種認識パターンの過半数であ
る３以上の認識パターンによって“欠陥あり、欠陥の種
類はＡ”と判断された場合にこれを“欠陥あり、欠陥の
種類はＡ”という具合に、総合判定が行なわれることに
なる。勿論、このＣＰＵ４における判定のためのアルゴ
リズムとには、欠陥の種類は問わず欠陥の有無のみを総
合判定するようなアルゴリズムを採用してもよい。

また実施例では、プリント基板の配線パターンの形状を
認識するようにしているが、本発明に係る方法はこれに
限定されることなく、紙、プラスチック、ガラス、フィ
ルム、布、各種金属等あらゆる認識対象物体の形状認識
に適用可能である。

また、認識パターンの形状、数等も任意であり、これら
認識パターンの形状、数等はそれぞれ認識対象とされる
物体の形状その他に応じて自由に選定される。

さらに、実施例では、レーザビームの走査によって画像
を得るようにしているが、これに限定されることなく、
ＣＣＤリニアセンサ等を用いてもよく認識対象物体から
画像を得る方法は任意である。

〔発明の効果〕

以上説明したように、本発明によれば、複数の各異なる
認識パターンを用意して、これら認識パターンと認識対
象物体の画像との突き合わせに基づく総合の結果に応じ
て上記認識対象物体の形状を正確に認識することができ
る。

さらに、上記認識対象物体の欠陥検壮を行なおうとする
ような場合には、欠陥の見逃しや過剰検出も良好に防止
され、合理伯かつ正確な欠陥検出が可能になる。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明に係る方法の実施に使用される装置の
一例を示すブロック図、第２図は、実施例における認識
パターンを例示した略図、第３図は、実施例における欠
陥部の検出方法を説明する説明図、第４図および第５図
はそれぞれプリント基板配線パターンの欠陥例並びに欠
陥を見誤られ易いパターン例を示す部分平面図である。 １・・・走査光学系、２・・・画像メモリ部、３・・・
形状認識部、４・・・ＣＰＵ。 １０・・・ポリゴンスキャナ、 １２・・・ＡＤ変換モジュール、 ２０・・・パイプラインモジール、 ３０Ａ〜３０Ｅ・・・ＲＡＭ。 第２図 ０　　　　　　　　　　　　　．０ υ　　　　　　　　　　　　　　℃

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 認識対象物体に関して得た所定分解能の画像に対する形
   状認識用の認識パターンを用意し、この認識パターンと
   前記画像との突き合わせに基づいて前記認識対象物体の
   形状を認識する形状認識方法において、 前記認識パターンを各異なるパターンをもって複数用意
   し、前記画像のこれら用意した複数の認識パターン全て
   との突き合わせに基づく総合の結果に応じて、前記認識
   対象物体の形状を認識するようにしたことを特徴とする
   形状認識方法。