JPH0210461B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、検査対象パターンの良否を判定する
パターン検査装置に関するものである。

〔従来の技術〕

第１図ａ，ｂは、それぞれテンプレートマツチ
ング方式と称される従来のパターン検査装置の原
理説明図である。同図において、１と１′はそれ
ぞれ検査対象パターン、２〜８はそれぞれ＋印で
示されたサンプリングポイント、である。

第１図ａにおいて、検査対象パターン１が文字
の８であつたとする。このとき、図示せざるテン
プレートを用いて、サンプリングポイント２〜８
を図示の如く定め、各ポイントにおけるパターン
の有無を検査する。例えばパターン有ならば論理
１、パターン無ならば論理０とし、２〜８の各ポ
イントにおける検査結果をコード化し、そのコー
ドから検査対象パターンが既知のどのパターンに
分類されるかを認識するのである。

第１図ａにおいては、ポイント２〜８の何れに
おいても検査結果は有（論理１）であり、この場
合、検査対象パターン１は文字の８であると認識
する。第１図ｂにおいては、ポイント８のみがパ
ターン無（論理０）で、この場合は、文字の０の
パターンであると予め判定のアルゴリズムを定め
ておき、それに従つて０と認識する。

このようなテンプレートマツチングによるパタ
ーン検査方式は、吟味すべき情報が圧縮されてい
て少ない（サンプリングポイントにおけるパター
ンの有無のみ）こと、吟味した結果によるパター
ンのクラス分けが容易であること、等の利点があ
り、OCR（光学文字読取器）のように、検査対象
となる未知のパターンを、標準（既知）パターン
の中のどれに相当するものかを判定して分類すれ
ば足りるというようなパターン認識装置に用いれ
ば有効であることが知られている。

〔発明が解決しようとする課題〕

しかしながら、テンプレートマツチング法をパ
ターン検査装置に応用すると、いくつかの問題点
が出てくる。その一つは、パターンの良否検査に
於ては、サンプリングポイントを拡張した窓領域
を考え、該窓領域内にパターンが存在するか否か
で判定すると、類似ではあるが不良のパターンを
良品と誤判定すると云う致命的な欠陥があること
である。なぜならば、パターンが存在するか否か
という２者択一の方式では、窓領域内にパターン
が存在しなかつたときは不良と判定するが、パタ
ーンが存在したけれども、その大きさが良品と異
なつていた場合には、不良と判定することができ
ないからである。

一般に印刷されているようなパターンでは、窓
領域に占めるパターン部分の面積が、場所により
大きく異なるなど、それぞれの窓領域において、
パターン部分に特徴（この場合、面積の大小）が
あるので、この特徴を抽出して計測しなければ正
しいパターン検査は出来ない。

本発明は、上述のような従来の技術的事情にか
んがみなされたものであり、従つて本発明の目的
は、テンプレートマツチング法の原理にのつとり
ながら、それを発展させて、一般の印刷パターン
などをも正しく検査することのできるパターン検
査装置を提供することにある。

〔発明の概要〕

本発明の概要は次の如くである。本発明におい
ては、先ず検査対象パターンを二次元逐次走査形
光電変換装置（例えば工業用テレビカメラ）を用
い撮像して得られる時系列の電気信号を処理して
パターンの良否を判定するものであるが、テレビ
カメラの視野内に、複数（一般には多数）の窓領
域を電気的手段などにより設定し、各窓領域から
みたパターン部分の特徴を量的に抽出する。他
方、各窓領域毎に独立に上限および下限のしきい
値範囲を設定しておき、抽出された特徴量がその
範囲内にあれば論理１、なければ論理０の如く判
定する（これを一次判定という）。次に窓領域の
幾つかをグループにまとめ、各グループについ
て、属する各窓領域毎の一次判定結果の集合を、
予め設定してある一次判定テーブル（これは良品
であるパターンについて、同様に視野を窓領域に
分けて各領域毎に得られた一次判定結果のグルー
プ毎の集合を予め求めておき、テーブル化したも
のである）と比較照合し、それにより良否の判定
（これを二次判定という）を行なう。この二次判
定をすべてのグループについて行ない、その結果
によつてパターンの良否を総合的に判定する。

なお、上記の二次判定で不良と判定されたグル
ープについては必要に応じ、次の段階として相関
判定を行なう。相関判定というのは次のようなも
のである。

検査対象パターンが良品であつても、カメラ視
野内で所定の位置からずれていたりすると、予め
定められた窓領域を通して抽出された特徴量が所
定のしきい値範囲内に収まらないことがあり、そ
の結果、一次判定結果は不良と出る。しかし、パ
ターンは少し隣りへずれただけなのであるから、
所定の窓領域を通して検出された特徴量と、その
隣りの窓領域を通して検出された特徴量との相関
をとれば（この場合、相関とは加算、減算など）、
得られた相関量は所定のしきい値範囲内に収まり
一次判定結果は良と出る。このような考え方に立
つて、関連のある適当な窓領域の組合せを定め、
その間で各特徴量の演算加工（例えば加算）を行
ない、加工結果について一次判定（これを相関一
次判定と云う）を行なう。相関一次判定結果の集
合を、予め設定されている相関一次判定テーブル
（先きの一次判定テーブルと同様にして予め求め
ておく）と比較照合することにより、相関二次判
定を行ない、その結果により良否を判定する。

以上説明したように、本発明においては、一次
判定、二次判定のほかに、必要に応じて相関判定
を行なうことにより検査対象パターンの良否を判
定している。なお、窓領域の形状、大きさ等につ
いては、検査対象パターンに従つて任意適宜に定
めるもので、長方形などに限るものではない。ま
た窓領域を通して抽出する特徴量としても、窓領
域内のパターン部分の面積のほか、パターン部分
の周囲長、その他を用いうることは勿論である。

〔実施例〕

次に図を参照して本発明の実施例を説明する。
第２図ａは、本発明における窓領域の設定例を示
す説明図であり、第２図ｂは検査対象パターンの
一例の説明図であり、第２図ｃは窓領域を通して
見たパターンの説明図である。

これらの図において、２１〜２７はそれぞれ短
冊形の窓領域であり、２０は検査対象のパターン
（文字の８）である。第２図ｃに見られるように、
窓領域２１〜２７のそれぞれを通して、パターン
２０の一部分が見られる。

第３図は窓領域の他の設定例を示す説明図であ
る。同図においては、第２図ａに示したと同じ窓
領域２１〜２７の外側に、３１〜３６の各窓領域
を、また内側に、４１〜４８の各窓領域を設定し
ており、パターンの配置がずれた場合などにおい
て、中央の窓領域２１〜２７と外側または内側の
窓領域の間で相関をとることが可能な構成になつ
ている。

第４図は本発明の一実施例を示すブロツク図で
ある。同図において、５０は検査対象パターン、
５１は工業用テレビカメラ（ITVカメラ）、５２
は２値化・画素分割回路、５３，５３′はそれぞ
れ特徴抽出回路、５４，５４′はそれぞれ計数回
路、５５は計数値記憶回路、５６は一次判定回
路、５７は二次判定回路、５８は相関判定要否回
路、５９は相関演算回路、６０は相関一次判定回
路、６１は相関二次判定回路、６２は総合判定回
路、６３は窓領域発生回路、６４は制御回路、６
５は設定値記憶回路、６６はキーボード、であ
る。

次に動作の概要を説明する。先ず対象パターン
５０をITVカメラ５１により撮像して得られる
時系列の電気信号を２値化・画像分割回路５２に
おいて２値化し、かつ画素（ドツト）に分割す
る。通常は、一画面分の電気信号を水平Ｘ軸方向
に320個、垂直Ｙ軸方向に240個、全体で約７萬７
千個位のドツトに分割する。特徴抽出回路５３
は、分割回路５２からのドツト信号を受け、その
特徴を抽出する。例えば特徴が単に面積の大小で
あつたとすると、ドツト信号の白なら白、黒なら
黒に着目してそのドツト信号白の部分の横方向水
平走査時の長さ（ドツトの数）を次の計数回路５
４で計数してゆくことにより面積が求まる（つま
り長さの集合により面積を求める）。５３′は面積
以外の別な特徴を抽出する回路、例えば白と黒の
境界長を検出する場合だとすると、その境界点を
抽出する回路であり、次の計数回路５４′によつ
て境界点の数を計数することにより境界長が求ま
る。なお窓領域発生回路６３から発生される窓領
域信号の制御のもとに計数回路５４，５４′は計
数動作を行なうので、計数結果は、各窓領域につ
いて抽出された特徴量ということになり、これが
窓領域の番号と特徴項目毎に整理されて記憶回路
５５に一旦記憶される。窓領域発生回路６３は、
キーボード６６から設定値記憶回路６５に入力さ
れたデータをもとに編集された任意の形状の多数
の窓領域を表わす信号を発生し出力することがで
きる。

さてITVカメラ５１による１フイールドの走
査が完了すると、各窓領域毎の特徴データの計測
および記憶が完了するので、これらの特徴データ
をもとに、以下の回路５６〜６５により、対象パ
ターンの良否を判定する。

記憶回路５５から読出された各窓領域毎の特徴
データは、一次判定回路５６において、各窓領域
毎、特徴毎に設定された上限設定値α_ij、下限設
定値β_ij（但し、ｉは特徴の種類を表わし、ｊは窓
領域の番号を示す）と比較され、上限と下限の範
囲（しきい値範囲）内にあるか否かの一次判定が
なされる。特徴項目ｉについての判定処理動作を
具体的に説明する。

一次判定回路５６は、特徴項目ｉ（例えば面積
なら面積の大小）についての窓領域ｊにおけるデ
ータD_ijが上限設定値α_ij、下限設定値β_ijの範囲内
にあるか否かを調べて一次判定を行なうが、これ
を全窓領域について実施する。一次判定結果は、
上下限しきい値の範囲内にあれば論理１、範囲外
にあれば論理０と表わされる。なお上下限しきい
値は、窓領域毎、特徴項目毎に適切なものを選択
することが可能であり、これらのしきい値データ
はキーボード６６から入力されて設定値記憶回路
６５に記憶されているので、一次判定回路５６は
これを読出して使用する。

一般に検査対象パターンは、Ｎ個（Ｎは任意の
整数）の小パターンから構成されると考えて良い
ことが多いので、各窓領域はＮ個の小パターンに
対応するようにＮ個のグループにまとめられる。
例えば検査対象パターンが「ABCD」であつた
とすれば、これは４個の小パターン（各文字がそ
れぞれ小パターンを構成する）から成るものと考
える。なお小パターンは、必ずしも１文字単位、
１図形単位で構成されるものではなく、複数文字
単位で構成されるときもある。

グループ化された窓領域番号の組合せはキーボ
ード６６を用いて入力され設定値記憶回路６５に
記憶される。二次判定回路５７は、グループ化さ
れた窓領域番号の組合せを記憶回路６５から読出
し、これに従つて一次判定回路５６からの各窓領
域毎の一次判定結果をグループに分ける。次に二
次判定回路５７は、グループ分けされた一次判定
結果を、設定値記憶回路６５から読出した一次判
定テーブルと比較照合することにより、グループ
としての良否を判定する。なお一次判定テーブル
は、対象パターン毎に予め求めて設定値記憶回路
６５に記憶させておくものである。

第３図に示したように設定された窓領域を用
い、数字の８（第２図ｂ）と７をそれぞれ対象パ
ターンとしたときの一次判定テーブルを第５図に
示す。対象パターンが数字の８であるときは、一
次判定テーブルは、窓領域番号の順に配列された
コード化データ〔11111110……０〕であり、数字
の７であるときは〔1110000……０〕であること
が第５図から理解されるであろう。

二次判定回路５７による二次判定操作は全グル
ープについて行なわれる。グループとしての二次
判定が不良（NG）であつたときは、相関判定要
否回路５８において相関判定の要否を決める。相
関判定要否回路５８は、予め設定されている種々
の条件に従つて、或る場合には相関判定要と決定
し、或る場合には、それには及ばない（つまり
否）と決定する。相関判定要となつたときには、
相関演算回路５９が、設定された窓領域の組合せ
（この組合せに関するデータはやはり記憶回路６
５から読出して得る）について、抽出された特徴
データの演算（例えば窓領域２１のデータと窓領
域３１のデータとを加算）を行ない、その結果を
新データDC_jkとして出力する。

演算により得られた新データDC_ijは相関一次判
定回路６０へ送られ、ここで、設定値記憶回路６
５より読出された上限設定値αC_jkと下限設定値
βC_jkの範囲内にあるか否かの相関一次判定がなさ
れ、範囲内にあれば論理１、範囲外であれば論理
０が出力される。かかる相関一次判定処理は指定
された全ての窓領域の組合せについて行なわれ
る。

次に相関二次判定回路６１では、回路６０から
の相関一次判定結果と、設定値記憶回路６５から
読出した相関一次判定テーブルと比較照合するこ
とにより相関二次判定を行ない、一致していれば
当該グループの当該特徴項目についての判定は良
となる。

第３図に示した如く設定された窓領域を用い、
数字の８が、第２図Ｃに示した窓領域との相対位
置から、再干上方へずれた場合に求められる相関
一次判定テーブルを一例として第６図に示す。第
６図において、パターン８が少し上へずれたた
め、窓領域２１単独では特徴抽出量が少なく、デ
ータは論理１になることができないで論理０にと
どまつており、他方、窓領域２１と３１の特徴量
の和により、ようやくデータは論理１になつてい
ることが理解されるであろう。窓領域２４，２７
についてもそれぞれ同じことが云える。相関一次
判定テーブルも予めこれを求めてキーボード６６
によつて設定値記憶回路６５に記憶しておくもの
であることは、先に説明した一次判定テーブルの
場合と同じである。

以上により結局、窓領域を通して直接計測した
特徴量データによる二次判定処理と、計測データ
を加工して得られる相関演算データによる相関二
次判定処理を行ない、そのどちらか一方で結果が
良品と出れば、総合判定回路６２は良品という判
定結果を出力することになる。

第７図に、第４図に示した実施例の動作概要
を、第８図に動作の詳細をそれぞれ流れ図として
示した。なお第８図では、窓領域のことを単にウ
インドと表現している。

以上に述べた実施例の説明では、窓領域の形状
を長方形として説明したが、そのほか四角形、五
角形、ｎ角多角形、円形、環形等、任意の形状で
あつてよく、特に検査対象パターンが文字でなく
図形であるような場合には、それに適した形状の
窓領域を選択することが大切である。

また前記実施例の説明では、相関判定処理を行
なう際、相関二次判定時に、相関一次判定結果だ
けを用いて行なうように説明したが、相関一次判
定結果のほかに、一次判定結果を参照して行なう
こともある。また、相関演算として加算の例を説
明したが、パターン条件によつては差や比をとる
とメリツトが出るケースもある。次に前記実施例
では特徴項目ｉだけの相関をとつたが、パターン
の条件によつては異なる特徴項目同志の相関をと
ると著るしいメリツトがあることもある。このよ
うなケースの動作フローチヤートを第９図に示
す。

尚、以上の説明では特徴項目として面積と境界
長について説明したが、交点・端点・弧立点・斜
線等種々の局部面情報を採用できる。

以上、述べたように本装置では、対象パターン
によつて窓領域の形状、位置、数等の条件、各種
しきい値、相関条件、各種判定条件等がキーボー
ド入力により自由に記憶回路に設定できる様にな
つている。従つて、従来パターン検査装置は対象
パターンによつてハードやアルゴリズムが著るし
く異なり量産性に乏しかつたが、本装置では検査
対象となるパターンの変更に対する適応力を著し
く高くしており、従つて量産可能な構成となつて
いる。

〔発明の効果〕

次に本発明の効果について述べる。

窓領域が、従来のようにパターン成分が存在
する場所だけでなく、第３図において３１〜４
８に示したように、パターンの存在しない領域
にも設定できる。従つて従来不可能であつた
〔検査パターン＝良品パターン＋α〕のような
場合に対しても容易に不良は不良と判定でき
る。

各窓領域における判定が、特徴項目毎、窓領
域毎に独立した上下限しきい値をもつてなされ
るので、窓領域内でのパターンの有無だけでな
く、パターンの大きさ変化や形状変化を定量的
に判定することができ、パターンのわずかの変
化に対しても判定精度を著るしく高度化するこ
とができる。また、対象パターンが部位によつ
て密度が異なるような場合にも、しきい値調節
によりパターンに応じた検査精度をうることが
できる。

窓領域をグループ化し、グループ毎に独立し
て判定することができるので、良品サンプルで
の部位によるバラツキ（微小位置ずれや濃度変
化）があつたときにもムダバネ（良品を不良品
と見誤る）が少なくなる。

パターンの良否判定に、計測したデータだけ
を用いるのでなく、異なる窓領域間での相関演
算データをも用いることによりパターンを高精
度に、かつ安定に検査できる。とくに良品サン
プルにおいて部位や搬送条件等により計測値の
絶対値が変化することが比較的多い場合があ
る。このようなときは計測値を上下限値で比較
する方式ではムダバネが多いか、もしくは不良
検出率が悪くなる。しかし、このような条件下
でも「異なる窓領域の計測値の相対比が一定」
であつたり、「異なる窓領域の計測値の合計が
一定」であつたり、「異なる窓領域の計測値の
差をとるとパターンの変化が明確になる」など
の関係が存在することが多いから、このような
条件を利用して高精度の検査を行うことができ
る。

相関二次判定を行うとき、相関一次判定の結
果だけを良品のそれと照合するだけでなく、先
にも述べたように、相関判定が行なわれる条件
下での良品の一次判定結果をも複合してチエツ
クすると、より一層厳密な判定が行なわれる。
とくに、対象サンプルの位置ずれがあつたとき
にも、ムダバネなく、高精度にパターンの検査
ができる。

相関をとる場合に同一の特徴だけでなく、他
の特徴（同じ窓領域であつてもよい）データと
の相関を調べると著るしい効果をうることがで
きる場合がある。例えば汚れ検査のように面積
と周囲長差との相関をとると良・不良の差が明
確になる。

窓領域の形状を実質的に任意とすることによ
り、種々の対象パターンに適用でき、かつ、窓
領域の数を減らしうるので高速に判定すること
ができる。

計測特徴項目として局部面情報を採用するこ
とによりパターンの微少欠け等の変化も高精度
に抽出できる。

【図面の簡単な説明】

第１図ａ，ｂは従来のパターン検査装置の原理
説明図、第２図ａは窓領域の設定例を示す説明
図、第２図ｂはパターンの一例の説明図、第２図
ｃは窓領域を通して見たパターンの説明図、第３
図は窓領域の他の設定例を示す説明図、第４図は
本発明の一実施例を示すブロツク図、第５図は一
次判定テーブルの説明図、第６図は相関一次判定
テーブルの一例を示す説明図、第７図は第４図に
示した実施例の動作概要を示す流れ図、第８図は
同じく動作の詳細を示す流れ図、第９図は他の動
作例を示す流れ図、である。 符号説明、１，１′……パターン、２〜８……
サンプリングポイント、２０……対象パターン、
２１〜４７……窓領域、５０……対象パターン、
５１……ITVカメラ、５２……２値化・画素分
割回路、５３，５３′……特徴抽出回路、５４，
５４′……計数回路、５５……計数値記憶回路、
５６……一次判定回路、５７……二次判定回路、
５８……相関判定要否回路、５９……相関演算回
路、６０……相関一次判定回路、６１……相関二
次判定回路、６２……総合判定回路、６３……窓
領域発生回路、６４……制御回路、６５……設定
値記憶回路、６６……キーボード。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ 検査対象パターンの光学像を走査して時系列
   の電気信号を出力する二次元逐次走査形光電変換
   装置と、該光電変換装置から得られた前記電気信
   号を画素分割し２値化して出力する２値化回路
   と、前記光電変換装置の視野内に複数個の窓領域
   を設定する手段と、各窓領域に対応する前記２値
   化出力から各窓領域内での検査対象パターンの或
   る特徴量を計測する手段と、計測された各特徴量
   が各窓領域毎に独立に設定されたしきい値範囲内
   にあるか否かによつて各窓領域内での検査対象パ
   ターンの良否を判定する一次判定手段と、前記窓
   領域をグループにまとめ、各グループ毎に、属す
   る窓領域の一次判定結果の集合を予め設定された
   一次判定テーブルと比較照合することにより検査
   対象パターンの良否を判定する二次判定手段とを
   有して成るパターン検査装置において、 各窓領域毎に計測された前記特徴量を複数の窓
   領域間で相関演算する手段と、かくして得られた
   相関演算結果が所定のしきい値範囲内にあるか否
   かにより相関一次判定を行う手段と、相関一次判
   定結果の集合を予め設定された相関一次判定テー
   ブルと比較照合することにより相関二次判定を行
   う手段と、から成る相関演算・判定手段を備え、
   前記二次判定結果が否と出たとき、前記相関演
   算・判定手段を起動し、相関二次判定の結果から
   検査対象パターンの良否を判定するようにしたこ
   とを特徴とするパターン検査装置。