JPH03257304A - 位置認識装置 - Google Patents
位置認識装置Info
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- JPH03257304A JPH03257304A JP2057111A JP5711190A JPH03257304A JP H03257304 A JPH03257304 A JP H03257304A JP 2057111 A JP2057111 A JP 2057111A JP 5711190 A JP5711190 A JP 5711190A JP H03257304 A JPH03257304 A JP H03257304A
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
- G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/47—Tracing, tracking
- G05B2219/4703—View whole surface before edge detection, coarse scan then fine tracking
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Image Processing (AREA)
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。
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
本発明は電子回路を構成する基板上の位置補正用のマー
クやICパッド等の部品の位置認識等を画像人力装置に
より行う位置認識装置に関するものである。
クやICパッド等の部品の位置認識等を画像人力装置に
より行う位置認識装置に関するものである。
従来の技術
近年、電子回路を構成する基板上の位置補正用のマーク
やQFP等のリード位置の認識等に非接触で画像等のパ
ターンによる位置認識が行われている。
やQFP等のリード位置の認識等に非接触で画像等のパ
ターンによる位置認識が行われている。
族1図面を参照しながら、上述した従来の位置認識につ
いて説明する。第4図は従来の位置認識装置の構成図で
ある。位置決めテーブル21の上に置かれた認識すべき
パターンを有する対象物22を入力するために照明装置
23が設置され、可動テレビカメラ支持部25にテレビ
カメラ24が設置されている。ここで、テレビカメラ2
4はテレビカメラ制御回路26により制御されている。
いて説明する。第4図は従来の位置認識装置の構成図で
ある。位置決めテーブル21の上に置かれた認識すべき
パターンを有する対象物22を入力するために照明装置
23が設置され、可動テレビカメラ支持部25にテレビ
カメラ24が設置されている。ここで、テレビカメラ2
4はテレビカメラ制御回路26により制御されている。
テレビカメラ24により入力された映像信号は、アナロ
グディジタル変換(以後、A/D変換という)回路27
に入り、画像の濃度によりO〜255 (256階調)
等の画像データに数値化され、CPU、ROM、RAM
及び人出力ボート等から構成されるマイクロコンピュー
タに入力される。
グディジタル変換(以後、A/D変換という)回路27
に入り、画像の濃度によりO〜255 (256階調)
等の画像データに数値化され、CPU、ROM、RAM
及び人出力ボート等から構成されるマイクロコンピュー
タに入力される。
パターン位置認識装置としては、主コントローラあるい
は操作盤より指令が与えられる判定制御回路(CPU)
28と、人力画像を2値化する2値化制御回路29と、
前記画像に対して処理する範囲を窓枠として設定する窓
枠制御回路30と、前記窓枠内の2値化画像から部分的
2次元パターンをテンプレートとして逐次切り出す部分
テンプし・〜 1〜切り出し回路31と、認識ずへきパ
ターンを予め目標テンプレートとして記憶しておく目標
デンプレートメ→ニーり回路32と、前記切り出された
目標テンプレートと予め記憶しておいた目標テンプレー
トとを比較するテンプレート比較回路33と、前記テン
プレート比較回路33により目標テンプレートと最も一
致する部分テンプレートであると判定されたテンプレー
トの代表の位置を検出する代表位置装出回路34とから
構成されている。認識結果は主コントローラへ送出され
る。
は操作盤より指令が与えられる判定制御回路(CPU)
28と、人力画像を2値化する2値化制御回路29と、
前記画像に対して処理する範囲を窓枠として設定する窓
枠制御回路30と、前記窓枠内の2値化画像から部分的
2次元パターンをテンプレートとして逐次切り出す部分
テンプし・〜 1〜切り出し回路31と、認識ずへきパ
ターンを予め目標テンプレートとして記憶しておく目標
デンプレートメ→ニーり回路32と、前記切り出された
目標テンプレートと予め記憶しておいた目標テンプレー
トとを比較するテンプレート比較回路33と、前記テン
プレート比較回路33により目標テンプレートと最も一
致する部分テンプレートであると判定されたテンプレー
トの代表の位置を検出する代表位置装出回路34とから
構成されている。認識結果は主コントローラへ送出され
る。
以上のように構成されたパターン位置認識装置について
、以下その動作について説明する。
、以下その動作について説明する。
まず、第5図のフローチャートに示すように、認識すべ
きパターンを有する対象物22を位置決めテーブル21
等に載せ、テレビカメラ24の熟度を合わせ一画面を人
力するくステップ21〉。
きパターンを有する対象物22を位置決めテーブル21
等に載せ、テレビカメラ24の熟度を合わせ一画面を人
力するくステップ21〉。
前記人力された画像を2値化しくステップ22〉、処理
する範囲を窓枠として設定しくステップ23〉、前記窓
枠内の2次元パターンから部分テンプレートを切り出し
くステップ24〉、予め記憶しておいた目標テンプレー
トとの各画素(ビット)の排他的論理和を求めることで
両者の一致度としくステップ25〉、ステップ24.ス
テップ25を窓枠内金てに対して行ない、排他的論理和
の合計が最大てあった部分テンプレートの左上等の点を
認識した点として、」二記認識した点の位置を部分テン
プレートの代表位置として検出するくステップ26〉。
する範囲を窓枠として設定しくステップ23〉、前記窓
枠内の2次元パターンから部分テンプレートを切り出し
くステップ24〉、予め記憶しておいた目標テンプレー
トとの各画素(ビット)の排他的論理和を求めることで
両者の一致度としくステップ25〉、ステップ24.ス
テップ25を窓枠内金てに対して行ない、排他的論理和
の合計が最大てあった部分テンプレートの左上等の点を
認識した点として、」二記認識した点の位置を部分テン
プレートの代表位置として検出するくステップ26〉。
ただし、認識エラー時にはくステップ21>へ戻り、画
像入力を行ない2値化レベルを変えて再度以後のステッ
プを行う〈ステップ27〉。
像入力を行ない2値化レベルを変えて再度以後のステッ
プを行う〈ステップ27〉。
発明が解決しようとする課題
しかしながら、前記のような従来の構成では、2次元の
部分テンプレートを2次元の目標テンプレートの各画素
のピットの排他的論理和の合計により一致度を比較する
ためデータ量が多く処理時間が大変長いものとなる。
部分テンプレートを2次元の目標テンプレートの各画素
のピットの排他的論理和の合計により一致度を比較する
ためデータ量が多く処理時間が大変長いものとなる。
また、画像入力時の照明変化やテレビカメラの感度変化
等により人力画像の濃度が変化した場合、2値化を同し
レベルで行うと認識精度が低下し、そのため2値化のレ
ベルを変化させるという2値レヘル制御を行うのだが処
理が複雑となり、加えて処理時間が長くなる。
等により人力画像の濃度が変化した場合、2値化を同し
レベルで行うと認識精度が低下し、そのため2値化のレ
ベルを変化させるという2値レヘル制御を行うのだが処
理が複雑となり、加えて処理時間が長くなる。
さらに電子回路基板に用いられるセラミック基板上の金
マークの様にパターン表面が一様に光らないものは認識
困難であった。
マークの様にパターン表面が一様に光らないものは認識
困難であった。
そこで本発明はこの課題を解決するため、パターン、部
品と背景との濃度の境界に着目し、これを1次元方向の
画像データを用いて検出することて処理データ量を削減
し、2値レベル制御不要の濃淡画像によりパターン、部
品の位置を認識する位置認識装置を提供するものである
(第1の発明)。
品と背景との濃度の境界に着目し、これを1次元方向の
画像データを用いて検出することて処理データ量を削減
し、2値レベル制御不要の濃淡画像によりパターン、部
品の位置を認識する位置認識装置を提供するものである
(第1の発明)。
また本発明の第2の目的は、第1の発明に画像強調を付
加し、低コントランス画像に対しても安定してパターン
部品の位置を認識する位置認識装置を提供することにあ
る(第2の発明)。
加し、低コントランス画像に対しても安定してパターン
部品の位置を認識する位置認識装置を提供することにあ
る(第2の発明)。
また本発明の第3の目的は、第2の発明における背景と
パターン、部品の切り分けレベル検出に、パターン、部
品の寸法を利用し、簡単で高速なレベル検出を行う位置
認識装置を提供することにある(第3の発明)。
パターン、部品の切り分けレベル検出に、パターン、部
品の寸法を利用し、簡単で高速なレベル検出を行う位置
認識装置を提供することにある(第3の発明)。
また本発明の第4の目的は、第1の発明におけるエツジ
検出を高精度に行う位置認識装置を提供することにある
(第4の発明)。
検出を高精度に行う位置認識装置を提供することにある
(第4の発明)。
また本発明の第5の目的は、第1の発明における認識対
象範囲の拡張、つまりパターン表面の不均一に起因する
複数エツジ検出に対応した位置認識装置を提供すること
にある(第5の発明)。
象範囲の拡張、つまりパターン表面の不均一に起因する
複数エツジ検出に対応した位置認識装置を提供すること
にある(第5の発明)。
また本発明の第6の目的は、第5の発明における認識精
度をより高精度にした位置認識装置を提供することにあ
る(第6の発明)。
度をより高精度にした位置認識装置を提供することにあ
る(第6の発明)。
また本発明の第7の目的は、第1の発明における認識を
より高速にした位置認識装置を提供することにある(第
7の発明)。
より高速にした位置認識装置を提供することにある(第
7の発明)。
課題を解決するための手段
本発明の第1の発明は、認識すべきパターンを含む対象
物をテレビカメラにより取り込み画像信号を入手し、x
−y−f空間を構成(fはx−y画像子面上の濃度)、
画像中の画素(i、j)の濃度をfijとし画像の濃淡
の境界線上の点(以後エツジという)を検出する際、境
界線に対し平行でない方向の1次元データに対し、前記
認識すべきパターンのエツジを含む適当なサイズのエツ
ジのモデルg (u) (1次元のエツジのモデル内U
の濃度)を走査し、部分テンプレートとして順次切り出
される1次元エツジ検出データf i j (u)とg
(tl)に対し、対応する各画素の濃度差の和D1nを
演算するミスマッヂ度演算手段と、エツジのモデルg
(u)内の着目点からの幾可学的はアンバランス度D2
oを演算するアンバランス度演算手段と、前記ミスマツ
チ度D 及びアンバランス度D2nの2つn の要素からエツジの評価指数D n =m、 D、o+
m2D 2. (rn H、rn2は荷重パラメータ)
を演算し、Xy−D空間へx−y−f空間上の部分テン
プレートを代表する点を写像する1次元エツジ検出変換
手段と、前記1次元エツジ検出変換手段によりX−y−
f空間からx−y−D、n−空間へ写像されたテンプレ
ートの代表点画像データから構成される曲線の最小また
は極小を検出する最大・極小点検出手段とを備えたこと
を特徴とするものである。
物をテレビカメラにより取り込み画像信号を入手し、x
−y−f空間を構成(fはx−y画像子面上の濃度)、
画像中の画素(i、j)の濃度をfijとし画像の濃淡
の境界線上の点(以後エツジという)を検出する際、境
界線に対し平行でない方向の1次元データに対し、前記
認識すべきパターンのエツジを含む適当なサイズのエツ
ジのモデルg (u) (1次元のエツジのモデル内U
の濃度)を走査し、部分テンプレートとして順次切り出
される1次元エツジ検出データf i j (u)とg
(tl)に対し、対応する各画素の濃度差の和D1nを
演算するミスマッヂ度演算手段と、エツジのモデルg
(u)内の着目点からの幾可学的はアンバランス度D2
oを演算するアンバランス度演算手段と、前記ミスマツ
チ度D 及びアンバランス度D2nの2つn の要素からエツジの評価指数D n =m、 D、o+
m2D 2. (rn H、rn2は荷重パラメータ)
を演算し、Xy−D空間へx−y−f空間上の部分テン
プレートを代表する点を写像する1次元エツジ検出変換
手段と、前記1次元エツジ検出変換手段によりX−y−
f空間からx−y−D、n−空間へ写像されたテンプレ
ートの代表点画像データから構成される曲線の最小また
は極小を検出する最大・極小点検出手段とを備えたこと
を特徴とするものである。
また、本発明の第2の発明は、第1の発明において、窓
枠内の画像の背景部またはパターン部の濃度を検出し、
背景部とパターン部との濃度の切り分けレベルを算出し
前記検出された濃度により、前記1次元エツジ検出デー
タの画像強調を行うように構成したものである。
枠内の画像の背景部またはパターン部の濃度を検出し、
背景部とパターン部との濃度の切り分けレベルを算出し
前記検出された濃度により、前記1次元エツジ検出デー
タの画像強調を行うように構成したものである。
また本発明の第3の発明は、第1の発明において、1次
元エツジ検出データのヒストグラムを作成し、パターン
または部品の所定の寸法を用い背景部とパターン部との
濃度の切り分けレベルを検出し、1次元エツジ検出デー
タの画像強調を行うように構成したものである。
元エツジ検出データのヒストグラムを作成し、パターン
または部品の所定の寸法を用い背景部とパターン部との
濃度の切り分けレベルを検出し、1次元エツジ検出デー
タの画像強調を行うように構成したものである。
また本発明の第4の発明は、第1の発明において、1次
元エツジ変換手段において、エツジ評価指数が適当な許
容範囲内であるテンプレートの代表点のみを候補点とし
て写像変換し、前記複数候補点(x、y、D>に対し、
エツジ評価指数りを重みにした荷重平均を行ないエツジ
(x、y)として検出するように構成したものである。
元エツジ変換手段において、エツジ評価指数が適当な許
容範囲内であるテンプレートの代表点のみを候補点とし
て写像変換し、前記複数候補点(x、y、D>に対し、
エツジ評価指数りを重みにした荷重平均を行ないエツジ
(x、y)として検出するように構成したものである。
また本発明の第5の発明は、第1の発明において、1次
元エツジ検出データに対し、複数のエツジを検出する場
合、エツジ評価指数が適当な許容範囲内であるテンプレ
ートの代表点のみを候補点として写像変換する手段と、
前記複数候補点に対して、認識すべきエツジ間の距離関
係をもとに距離検定を行ないエツジを検出するように構
成したものである。
元エツジ検出データに対し、複数のエツジを検出する場
合、エツジ評価指数が適当な許容範囲内であるテンプレ
ートの代表点のみを候補点として写像変換する手段と、
前記複数候補点に対して、認識すべきエツジ間の距離関
係をもとに距離検定を行ないエツジを検出するように構
成したものである。
また本発明の第6の発明は、第5の発明において、候補
点として写像された点に対して、適当な距離によりグル
ービングを行ない、各グループの候補点(x、y、D)
に対し、前記同様荷重平均を行ない、各グループの代表
値として検出し、距離測定を行うように構成したもので
ある。
点として写像された点に対して、適当な距離によりグル
ービングを行ない、各グループの候補点(x、y、D)
に対し、前記同様荷重平均を行ない、各グループの代表
値として検出し、距離測定を行うように構成したもので
ある。
また本発明の第7の発明は、第4.5.6の発明におい
て、候補点検出において、最大候補点数を設定し、エツ
ジのモデルを走査中に候補点数が最大数に至った場合、
許容範囲の値を更新するように構成したものである。
て、候補点検出において、最大候補点数を設定し、エツ
ジのモデルを走査中に候補点数が最大数に至った場合、
許容範囲の値を更新するように構成したものである。
作 用
本発明の第1の発明によれば、認識すべきエツジを含む
1次元のモデルを認識すべきエツジを含1 2 む入力画像の1次元エツジ検出データに対して走査し、
濃度差と幾可学的なバランスに着目してエツジを検出す
るためデータ量が少なく、またパターン、部品を2値レ
ベル制御なく高速に認識することができる。
1次元のモデルを認識すべきエツジを含1 2 む入力画像の1次元エツジ検出データに対して走査し、
濃度差と幾可学的なバランスに着目してエツジを検出す
るためデータ量が少なく、またパターン、部品を2値レ
ベル制御なく高速に認識することができる。
また、本発明の第2の発明によれば、背景(またはパタ
ーン、部品)の濃度を検出し、画像強調を行うため、低
コントラスト画像に対しても安定して認識することが可
能である。
ーン、部品)の濃度を検出し、画像強調を行うため、低
コントラスト画像に対しても安定して認識することが可
能である。
また本発明の第3の発明によれば、パターン。
部品の寸法と、1次元エツジ検出データの濃度ヒストグ
ラムより背景とパターン、部品の濃度の切り分けレベル
を検出し、画像強調を行うため、低コントラスト画像に
対しても安定して認識することが可能である。
ラムより背景とパターン、部品の濃度の切り分けレベル
を検出し、画像強調を行うため、低コントラスト画像に
対しても安定して認識することが可能である。
また本発明の第4の発明によれば、エツジ評価指数の良
いものを候補点として検出し荷重平均を行うため安定で
、高精度な認識を行うことが可能である。
いものを候補点として検出し荷重平均を行うため安定で
、高精度な認識を行うことが可能である。
また、本発明の第5の発明によれば、複数の候補点と距
離検定を組み合わせて行うため、パターン、部品の表面
が一様でないものや複数エツジの認識を行うことが可能
となる。
離検定を組み合わせて行うため、パターン、部品の表面
が一様でないものや複数エツジの認識を行うことが可能
となる。
また本発明の第6の発明によれば、第5の発明にグルー
ピング処理と荷重平均処理を付加したため、パターン、
部品の表面が一様でないものや複数エツジの認識をより
高精度に行うことが可能となる。
ピング処理と荷重平均処理を付加したため、パターン、
部品の表面が一様でないものや複数エツジの認識をより
高精度に行うことが可能となる。
また本発明の第7の発明によれば、候補点検出の際のエ
ツジ評価指数の許容範囲を更新するため高速な認識を行
うことが可能となる。
ツジ評価指数の許容範囲を更新するため高速な認識を行
うことが可能となる。
実施例
以下本発明の一実施例について第1図から第3図(a)
〜(m)を参照しながら説明する。
〜(m)を参照しながら説明する。
第1図は位置認識装置の構成例を示している。
位置決めテーブル1の上に置かれた対象物2の画像を入
力するために照明装置3が設置され、可動テレビカメラ
支持部5にテレビカメラ4が設置されている。ここで、
テレビカメラ4はテレビカメラ制御回路6により制御さ
れている。テレビカメラ4により入力された対象物2の
映像信号は、A/D変換回路7に入り、画像の濃度によ
りO〜255等の画像データに数値化され、cpu。
力するために照明装置3が設置され、可動テレビカメラ
支持部5にテレビカメラ4が設置されている。ここで、
テレビカメラ4はテレビカメラ制御回路6により制御さ
れている。テレビカメラ4により入力された対象物2の
映像信号は、A/D変換回路7に入り、画像の濃度によ
りO〜255等の画像データに数値化され、cpu。
ROM、RAM及び入出力ボート等から構成されるマイ
クロコンピュータに入力される。
クロコンピュータに入力される。
位置認識装置は、主コントローラあるいは操作盤より指
令が与えられる判定制御回路(CPU)8と、入力画像
をに対して処理する範囲を窓枠として設定する窓枠制御
回路9と、前記窓枠内の画像に対し検出方向に対し垂直
、水平方向に平滑化処理を行ない、1次元エツジ検出用
のデータを作成する1次元エツジ検出データ作成回路1
0と、1次元エツジ検出のためのエツジのモデルを複数
のサンプルから適当な大きさ(例えば16画素ライン)
て作成する1次元エツジモデル作成回路11と、前記作
成されたエツジのモデルを記憶しておくエツジモデルメ
モリ回路12と、前記1次元エツジ検出用のデータから
部分的にテンプレートとして逐次切り出す1次元エツジ
検出テンプレート切り出し回路13と、前記1次元エツ
ジ検出用データに対しモデルのエツジを走査し前記1次
元エツジ検出テンプレートとエツジのモデルの対応する
各画素の濃度差の和を演算するミスマツチ度演算回路1
4と、前記1次元エツジ検出テンプレートとエツジのモ
デルとの幾可学的なバランスを評価する指数を演算する
アンバランス度演算回路15と、前記ミスマツチ度とア
ンバランス度を総合的に評価する指数を演算するエツジ
評価指数演算回路16と、各エツジ検出用テンプレート
に対するエツジ評価指数のうち最小値または極小値ある
いは適当な許容範囲内にあるテンプレートの代表値をエ
ツジの候補点として検出するエツジ候補判定回路17と
、前記候補点を距離関係によりグルービングする候補点
グルーピング回路18と、前記分類された各グループ内
の要素(座標)に対してエツジ評価指数を重みにして荷
重平均を行う近傍処理回路19と、前記近傍処理により
検出された各グループの代表点に対して距離検定を行な
い認識装置を検出する認識位置検出回路20とから構成
されている。位置認識結果は主コント5 6 0−ラヘ送出される。
令が与えられる判定制御回路(CPU)8と、入力画像
をに対して処理する範囲を窓枠として設定する窓枠制御
回路9と、前記窓枠内の画像に対し検出方向に対し垂直
、水平方向に平滑化処理を行ない、1次元エツジ検出用
のデータを作成する1次元エツジ検出データ作成回路1
0と、1次元エツジ検出のためのエツジのモデルを複数
のサンプルから適当な大きさ(例えば16画素ライン)
て作成する1次元エツジモデル作成回路11と、前記作
成されたエツジのモデルを記憶しておくエツジモデルメ
モリ回路12と、前記1次元エツジ検出用のデータから
部分的にテンプレートとして逐次切り出す1次元エツジ
検出テンプレート切り出し回路13と、前記1次元エツ
ジ検出用データに対しモデルのエツジを走査し前記1次
元エツジ検出テンプレートとエツジのモデルの対応する
各画素の濃度差の和を演算するミスマツチ度演算回路1
4と、前記1次元エツジ検出テンプレートとエツジのモ
デルとの幾可学的なバランスを評価する指数を演算する
アンバランス度演算回路15と、前記ミスマツチ度とア
ンバランス度を総合的に評価する指数を演算するエツジ
評価指数演算回路16と、各エツジ検出用テンプレート
に対するエツジ評価指数のうち最小値または極小値ある
いは適当な許容範囲内にあるテンプレートの代表値をエ
ツジの候補点として検出するエツジ候補判定回路17と
、前記候補点を距離関係によりグルービングする候補点
グルーピング回路18と、前記分類された各グループ内
の要素(座標)に対してエツジ評価指数を重みにして荷
重平均を行う近傍処理回路19と、前記近傍処理により
検出された各グループの代表点に対して距離検定を行な
い認識装置を検出する認識位置検出回路20とから構成
されている。位置認識結果は主コント5 6 0−ラヘ送出される。
以上のように構成された位置認識装置について、以下そ
の動作について説明する。
の動作について説明する。
まず、第2図のフローチャートに示す様に認識すべきパ
ターンを有す対象物2を位置決めテーブル1に載せ、テ
レビカメラ4の照度を合わせ一画面を人力しくステップ
1〉(画像入力部)、前記入力された画像に対して処理
する範囲を窓枠として設定するくステップ2〉(窓枠設
定手段)。
ターンを有す対象物2を位置決めテーブル1に載せ、テ
レビカメラ4の照度を合わせ一画面を人力しくステップ
1〉(画像入力部)、前記入力された画像に対して処理
する範囲を窓枠として設定するくステップ2〉(窓枠設
定手段)。
第3図(a)に示す様に、前記窓枠内の例えば垂直方向
および水平方向の中心点からX軸に平行な直線を考え、
この直線を1次元エツジ検出軸とし第3図(d)に示す
様に例えば(2n+1 )X (2m+1)のサイズの
平滑化処理を行ない(重み付き平滑化処理の場合もある
)、改めて1次元エツジ検出軸の画像データを作成する
くステップ3〉。
および水平方向の中心点からX軸に平行な直線を考え、
この直線を1次元エツジ検出軸とし第3図(d)に示す
様に例えば(2n+1 )X (2m+1)のサイズの
平滑化処理を行ない(重み付き平滑化処理の場合もある
)、改めて1次元エツジ検出軸の画像データを作成する
くステップ3〉。
次に第3図(e)に示す様に、前記作成された1次元エ
ツジ検出軸の画像データの濃度ヒストグラムを作成し、
第3図(f)の様に濃度A、Bにより画像強調を行うく
ステップ4〉。ここて濃度A、Bの決定には、 (Sは第3図(e)の斜線部の面積、 、βは面積比)
の関係式を用いる。本来第3図の様なマークを認識する
場合、マークと背景はある濃度で切り分けられるが、今
回は第3図(e)、(f)の様に不感帯部分を考慮して
マークと背景の画像を強調する方法を考える。つまり第
3図(g)の様に予めマークサイズmと窓枠サイズ1を
登録しておくことによりα。
ツジ検出軸の画像データの濃度ヒストグラムを作成し、
第3図(f)の様に濃度A、Bにより画像強調を行うく
ステップ4〉。ここて濃度A、Bの決定には、 (Sは第3図(e)の斜線部の面積、 、βは面積比)
の関係式を用いる。本来第3図の様なマークを認識する
場合、マークと背景はある濃度で切り分けられるが、今
回は第3図(e)、(f)の様に不感帯部分を考慮して
マークと背景の画像を強調する方法を考える。つまり第
3図(g)の様に予めマークサイズmと窓枠サイズ1を
登録しておくことによりα。
βは
o4−<m/J!> x uc/100)β−(m/J
2)×(k/1oo) (kは不感帯部分を除くパラメータで調整可能である) の様に算出される。また、マーク形状が不安定な場合濃
度A、Bの決定には背景(またはマーク)の濃度に着目
して行うこともできる。つまり、第3図(R)の様に、
窓枠内の複数ケ所に濃度検出用の窓枠を決定し、各濃度
検出用窓枠の濃度の平均(または最大・最小)値を代表
値として検出し、各代表値間の分散の最も大きい代表値
を背景以外のゴミやマークが濃度検出用窓枠内に存在す
るとして削除しくただし、濃度検出用の窓枠の1つにし
かマークが存在できない様に窓枠は設定するものとする
)、残りの代表値より平均(または最大、最小)値を検
出し背景濃度とし、前記同様に不感帯部分を除いてA、
Bの値を決定する。
2)×(k/1oo) (kは不感帯部分を除くパラメータで調整可能である) の様に算出される。また、マーク形状が不安定な場合濃
度A、Bの決定には背景(またはマーク)の濃度に着目
して行うこともできる。つまり、第3図(R)の様に、
窓枠内の複数ケ所に濃度検出用の窓枠を決定し、各濃度
検出用窓枠の濃度の平均(または最大・最小)値を代表
値として検出し、各代表値間の分散の最も大きい代表値
を背景以外のゴミやマークが濃度検出用窓枠内に存在す
るとして削除しくただし、濃度検出用の窓枠の1つにし
かマークが存在できない様に窓枠は設定するものとする
)、残りの代表値より平均(または最大、最小)値を検
出し背景濃度とし、前記同様に不感帯部分を除いてA、
Bの値を決定する。
前記画像強調後の1次元エツジ検出データに対し、予め
記憶しておいた認識すべきエツジを含む適当なサイズの
エツジのモデルg (11) (uはエツジのモデル内
の位置)を走査しくエツジのモデルは複数サンプルの画
像データから各画素の平均値等を求め作成することも可
能である)、逐次切り出される1次元エツジ検出データ
の部分テンプレートf i j (u) (uはテンプ
レート内の位置、i、jはx−y平面上のテンプレート
を代表する位置)との濃度差、つまりg (u)とf
i j (u)との対応する各画素の濃度差の和をミッ
スマッチ度Dmとして求め、またg (u)とf i
j (u)との幾可学的なバランスをg (u)の着目
点についてアンバランス度D2nとして求める。さらに
前記ミスマツチ度D1nとアンバランス度D2nとを総
合的に評価するエツジ評価指数りを D n =m、D、o+m2D2゜ (m1、m2は荷重パラメータ) として演算しくステップ5〉、X−y−f空間上の点を
x−y−D空間へ写像し、前記x−y−D空間での曲線
の最小または極小を検出し、この時のX+Vの値が認識
すべきエツジの位置であるとして検出する。
記憶しておいた認識すべきエツジを含む適当なサイズの
エツジのモデルg (11) (uはエツジのモデル内
の位置)を走査しくエツジのモデルは複数サンプルの画
像データから各画素の平均値等を求め作成することも可
能である)、逐次切り出される1次元エツジ検出データ
の部分テンプレートf i j (u) (uはテンプ
レート内の位置、i、jはx−y平面上のテンプレート
を代表する位置)との濃度差、つまりg (u)とf
i j (u)との対応する各画素の濃度差の和をミッ
スマッチ度Dmとして求め、またg (u)とf i
j (u)との幾可学的なバランスをg (u)の着目
点についてアンバランス度D2nとして求める。さらに
前記ミスマツチ度D1nとアンバランス度D2nとを総
合的に評価するエツジ評価指数りを D n =m、D、o+m2D2゜ (m1、m2は荷重パラメータ) として演算しくステップ5〉、X−y−f空間上の点を
x−y−D空間へ写像し、前記x−y−D空間での曲線
の最小または極小を検出し、この時のX+Vの値が認識
すべきエツジの位置であるとして検出する。
ところが、第3図(k)の様にセラミック基板上の金マ
ークの様にマーク内の濃度が一様でない場合、画像強調
後の1次元エツジ検出データは第3図(、C)の様にな
り前記エツジ認識では誤認識の可能性がある。そこで、
エツジのモデルの走査中に、前記ミスマツチ度D1n、
アンバランス度D2゜、エツジ評価指数りの値を検定し
、各々、適当 9 0 な許容範囲内の値であるテンプレートf i j (u
)の代表値のみをx−y−D空間へ写像するくステップ
6〉。
ークの様にマーク内の濃度が一様でない場合、画像強調
後の1次元エツジ検出データは第3図(、C)の様にな
り前記エツジ認識では誤認識の可能性がある。そこで、
エツジのモデルの走査中に、前記ミスマツチ度D1n、
アンバランス度D2゜、エツジ評価指数りの値を検定し
、各々、適当 9 0 な許容範囲内の値であるテンプレートf i j (u
)の代表値のみをx−y−D空間へ写像するくステップ
6〉。
前記方法により例えば第3図(k)の様なセラミック基
板上の金マークを認識する場合、まず、エツジa、bに
相当する候補点を検出しくステップ6〉、各a、bの候
補点に対して距離関係により、グルーピングを行ないく
ステップ7〉、各グループの要素(i、j、Dn)に対
して、 x−(Σ1−Dn)/ΣDn y−(Σj−Dn)/ΣDn の様な荷重平均を行ない、各グループの代表値を候補点
として検出しくステップ8〉、各a、bの候補点のエツ
ジのペア間の距離と所定のマークサイズとの間で d= 1m2− (xa−xb)2 の様な演算を行ない、dの値を検定(最小のもの検出〉
することで、マークサイズと最も一致するエツジのペア
を検出し、真のエツジとして認識するくステップ9〉。
板上の金マークを認識する場合、まず、エツジa、bに
相当する候補点を検出しくステップ6〉、各a、bの候
補点に対して距離関係により、グルーピングを行ないく
ステップ7〉、各グループの要素(i、j、Dn)に対
して、 x−(Σ1−Dn)/ΣDn y−(Σj−Dn)/ΣDn の様な荷重平均を行ない、各グループの代表値を候補点
として検出しくステップ8〉、各a、bの候補点のエツ
ジのペア間の距離と所定のマークサイズとの間で d= 1m2− (xa−xb)2 の様な演算を行ない、dの値を検定(最小のもの検出〉
することで、マークサイズと最も一致するエツジのペア
を検出し、真のエツジとして認識するくステップ9〉。
また、d>at:<りCは許容距離残差)の場合は適当
なエツジのペアは検出されなかったとして第3図(a)
の様に次の1次元エツジ検出軸■に対して処理を繰り返
す。
なエツジのペアは検出されなかったとして第3図(a)
の様に次の1次元エツジ検出軸■に対して処理を繰り返
す。
エツジa、bが検出されると、線分a、bの中線を1次
元エツジ検出軸として処理を続ける。
元エツジ検出軸として処理を続ける。
エツジa、b、c、dが検出されれば、この4点からマ
ーク中心の位置等を算出し、認識位置とするくステップ
↓O〉。
ーク中心の位置等を算出し、認識位置とするくステップ
↓O〉。
候補点のグルーピングは第3図(m)に示す様に、候補
として検出される順序に番号を付けると、まず候補点1
を中心に四角くまたは円)の領域を考え、その領域内に
候補点2が存在すれば同しグループとして、次に候補点
1,2の中点を中心に同様に領域を仮想しグルーピング
を繰り返す。もし、領域内に次の候補点が存在しなけれ
ば、別グループと判定し、この候補点を始点としてグル
ーピングを並行して行う。
として検出される順序に番号を付けると、まず候補点1
を中心に四角くまたは円)の領域を考え、その領域内に
候補点2が存在すれば同しグループとして、次に候補点
1,2の中点を中心に同様に領域を仮想しグルーピング
を繰り返す。もし、領域内に次の候補点が存在しなけれ
ば、別グループと判定し、この候補点を始点としてグル
ーピングを並行して行う。
発明の効果
本発明の第1の発明によれば、パターンを2値レベル制
御なく高速に認識することができる。
御なく高速に認識することができる。
また、本発明の第2.第3の発明によれば、低コントラ
スト画像に対しても安定して認識することが可能であり
、認識率が向上する。
スト画像に対しても安定して認識することが可能であり
、認識率が向上する。
また本発明の第4の発明によれば、高精度な認識を行う
ことが可能である。
ことが可能である。
また、本発明の第5の発明によれば、パターンの表面あ
らさや複数エツジの認識を行うことが可能となる。
らさや複数エツジの認識を行うことが可能となる。
また本発明の第6の発明によれば、パターンの表面あら
さや複数エツジの認識をより高精度に行うことが可能と
なる。
さや複数エツジの認識をより高精度に行うことが可能と
なる。
また本発明の第7の発明によれば、高速な認識を行うこ
とが可能となる。
とが可能となる。
第1図は本発明の一実施例における位置認識装置の構成
図、第2図は同位置認識装置の認識方法を示すフローチ
ャート、第3図(a)は同実施例におけるエツジのモデ
ルの走査方法を示す説明図、第3図(b)は原画像の濃
度変位を示す説明図、第3図(C)は画像強調後の濃度
変位を示す説明図、第3図(d)は平滑化処理を示す説
明図、第3図(e)は1次元エツジ検出データの濃度ヒ
ストグラムを示す説明図、第3図(f)は画像強調を示
す説明図、第3図(g)はマークと窓枠のサイズの関係
を示す説明図、第3図(巾は背景濃度検出方法を示す説
明図、第3図(i)はミスマツチ度の演算方法を示す説
明図、第3図(j)はアンバランス度の演算方法を示す
説明図、第3図(k)はセラミック基板上の金マークを
示す説明図、第3図(1)はセラミック基板上の金マー
クを認識する際の画像強調後の濃度変位を示す説明図、
第3図(m)はグルーピングを示す説明図、第4図は従
来例の位置認識装置の構成図、第5図はその動作を示す
フローチャートである。 14・・・・・・ミスマツチ度演算回路、15・・・・
・・アンバランス度演算回路、16・・・・・・エツジ
評価指数演算回路、17・・・・・・エツジ候補判定回
路。
図、第2図は同位置認識装置の認識方法を示すフローチ
ャート、第3図(a)は同実施例におけるエツジのモデ
ルの走査方法を示す説明図、第3図(b)は原画像の濃
度変位を示す説明図、第3図(C)は画像強調後の濃度
変位を示す説明図、第3図(d)は平滑化処理を示す説
明図、第3図(e)は1次元エツジ検出データの濃度ヒ
ストグラムを示す説明図、第3図(f)は画像強調を示
す説明図、第3図(g)はマークと窓枠のサイズの関係
を示す説明図、第3図(巾は背景濃度検出方法を示す説
明図、第3図(i)はミスマツチ度の演算方法を示す説
明図、第3図(j)はアンバランス度の演算方法を示す
説明図、第3図(k)はセラミック基板上の金マークを
示す説明図、第3図(1)はセラミック基板上の金マー
クを認識する際の画像強調後の濃度変位を示す説明図、
第3図(m)はグルーピングを示す説明図、第4図は従
来例の位置認識装置の構成図、第5図はその動作を示す
フローチャートである。 14・・・・・・ミスマツチ度演算回路、15・・・・
・・アンバランス度演算回路、16・・・・・・エツジ
評価指数演算回路、17・・・・・・エツジ候補判定回
路。
Claims (7)
- (1)認識すべきパターンを含む対象物をテレビカメラ
により取り込み画像信号を入手し、x−y−f空間を構
成し(fはx−y画像平面上の濃度)、画像中の画素(
i、j)の濃度とfijとし画像の濃淡の境界線上の点
(以後エッジという)を検出する際、境界線に対し平行
でない方向の1次元データに対して、前記認識すべきパ
ターンのエッジを含む適当なサイズのエッジのモデルg
(u)(1次元のエッジのモデル内uの濃度)を走査し
、部分テンプレートとして順次切り出される1次元エッ
ジ検出データfij(u)とg(u)に対し、対応する
各画素の濃度差の和D_1_nを演算するミスマッチ度
演算手段と、エッジのモデルg(u)内の着目点からの
幾可学的はアンバランス度D_2_nを演算するアンバ
ランス度演算手段と、前記ミスマッチ度D_1_n及び
アンバランス度D_2_nの2つの要素からエッジの評
価指数Dn=m_1D_1n+m_2D_2n(m_1
、m_2は荷重パラメータ)を演算し、x−y−D空間
へx−y−f空間上の部分テンプレートを代表する点を
写像する1次元エッジ検出変換手段と、前記1次元エッ
ジ検出変換手段によりx−y−f空間からx−y−D空
間へ写像されたテンプレートの代表点から構成される曲
線の最小または極小を検出する最小・極小点検出手段と
を備えたことを特徴とする位置認識装置。 - (2)窓枠内の画像の背景部またはパターン部の濃度を
検出し、背景部とパターン部との濃度の切り分けレベル
を算出し前記検出された濃度により、1次元エッジ検出
データの画像強調を行うように構成した請求項1記載の
位置認識装置。 - (3)1次元エッジ検出データのヒストグラムを作成し
、パターン部の所定の寸法を用い背景部とパターン部と
の濃度の切り分けレベルを検出し、前記濃度により1次
元エッジ検出データの画像強調を行うように構成した請
求項1記載の位置認識装置。 - (4)1次元エッジ変換手段において、エッジ評価指数
が適当な許容範囲内であるテンプレートの代表点のみを
候補点として写像変換し、前記複数候補点(x、y、D
)に対し、エッジ評価指数Dを重みにした荷重平均を行
ないエッジ(x、y)として検出するように構成した請
求項1記載の位置認識装置。 - (5)1次元エッジ検出データに対し、複数のエッジを
検出する場合、エッジ評価指数が適当な許容範囲内であ
るテンプレートの代表点のみを候補点として写像変換し
、前記複数候補点に対して、認識すべきエッジ間の距離
関係をもとに距離検定を行ないエッジを検出するように
構成した請求項1記載の位置認識装置。 - (6)候補点として写像された点に対して、適当な距離
によりグルーピングを行ない、各グループの候補点(x
、y、D)に対し、前記同様荷重平均を行ない、各グル
ープの代表値として検出し、距離測定を行うように構成
した請求項5記載の位置認識装置。 - (7)候補点検出において、最大候補点数を設定し、エ
ッジのモデルを走査中に候補点数が最大数に至った場合
、許容範囲の値を更新するように構成した請求項4、5
または6記載の位置認識装置。
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2057111A JP2745764B2 (ja) | 1990-03-08 | 1990-03-08 | 位置認識装置 |
US07/665,228 US5136661A (en) | 1990-03-08 | 1991-03-06 | Position recognizing method and apparatus therefor |
KR1019910003733A KR940003829B1 (ko) | 1990-03-08 | 1991-03-08 | 위치인식장치 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2057111A JP2745764B2 (ja) | 1990-03-08 | 1990-03-08 | 位置認識装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH03257304A true JPH03257304A (ja) | 1991-11-15 |
JP2745764B2 JP2745764B2 (ja) | 1998-04-28 |
Family
ID=13046413
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2057111A Expired - Fee Related JP2745764B2 (ja) | 1990-03-08 | 1990-03-08 | 位置認識装置 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US5136661A (ja) |
JP (1) | JP2745764B2 (ja) |
KR (1) | KR940003829B1 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2012073177A (ja) * | 2010-09-29 | 2012-04-12 | Dainippon Screen Mfg Co Ltd | エッジ位置検出装置、パターン測定装置、エッジ位置検出方法およびパターン測定方法 |
Families Citing this family (21)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO1992022801A1 (en) * | 1991-06-13 | 1992-12-23 | Abbott Laboratories | Automated specimen analyzing apparatus and method |
US5481619A (en) * | 1992-07-07 | 1996-01-02 | Schwartz; Nira | Inspection method using templates images, unique histogram analysis, and multiple gray levels correlated to addresses of template images |
US5600733A (en) * | 1993-11-01 | 1997-02-04 | Kulicke And Soffa Investments, Inc | Method for locating eye points on objects subject to size variations |
US5414778A (en) * | 1993-11-24 | 1995-05-09 | Schwartz; Nira | Dynamic fluid level and bubble inspection for quality and process control |
US6252980B1 (en) | 1993-11-24 | 2001-06-26 | Nira Schwartz | Additional dynamic fluid level and bubble inspection for quality and process control |
JPH07210687A (ja) * | 1994-01-18 | 1995-08-11 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 形状検出装置 |
US6098029A (en) * | 1994-06-14 | 2000-08-01 | Hitachi, Ltd. | Liquid-level position measuring method and system |
US5754677A (en) * | 1994-10-25 | 1998-05-19 | Fuji Machine Mfg. Co., Ltd. | Image processing apparatus |
JP3266429B2 (ja) * | 1994-11-08 | 2002-03-18 | 松下電器産業株式会社 | パターン検出方法 |
JP3418497B2 (ja) * | 1996-04-16 | 2003-06-23 | 松下電器産業株式会社 | 部品認識方法 |
JP3506200B2 (ja) * | 1997-02-05 | 2004-03-15 | シャープ株式会社 | 位置合わせ装置 |
JPH11351827A (ja) | 1998-06-10 | 1999-12-24 | Fuji Mach Mfg Co Ltd | 画像処理装置 |
JP4236749B2 (ja) | 1999-01-13 | 2009-03-11 | 富士機械製造株式会社 | 画像処理方法および装置 |
JP2000260699A (ja) * | 1999-03-09 | 2000-09-22 | Canon Inc | 位置検出装置及び該位置検出装置を用いた半導体露光装置 |
JP4484288B2 (ja) | 1999-12-03 | 2010-06-16 | 富士機械製造株式会社 | 画像処理方法および画像処理システム |
DE10047211B4 (de) * | 2000-09-23 | 2007-03-22 | Leica Microsystems Semiconductor Gmbh | Verfahren und Vorrichtung zur Positionsbestimmung einer Kante eines Strukturelementes auf einem Substrat |
US7274820B2 (en) * | 2001-09-26 | 2007-09-25 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Pattern evaluation system, pattern evaluation method and program |
CN1254079C (zh) * | 2002-01-09 | 2006-04-26 | 索尼公司 | 图像读取设备和方法 |
JP4248221B2 (ja) * | 2002-10-23 | 2009-04-02 | 株式会社キーエンス | 画像処理装置 |
JP6608130B2 (ja) * | 2014-11-06 | 2019-11-20 | キヤノン株式会社 | 計測装置、リソグラフィ装置、及び物品の製造方法 |
KR20200098225A (ko) * | 2019-02-12 | 2020-08-20 | 삼성전자주식회사 | 객체를 모니터링하는 방법 및 이를 지원하는 전자 장치 |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS60143341A (ja) * | 1983-12-30 | 1985-07-29 | Dainippon Screen Mfg Co Ltd | 抜きマスク版の作製方法 |
JP2531605B2 (ja) * | 1984-02-24 | 1996-09-04 | 株式会社東芝 | 画像の位置合せ装置 |
DE3650496T2 (de) * | 1985-04-17 | 1996-10-31 | Hitachi Ltd | Bildverarbeitungsgerät |
JPH01246678A (ja) * | 1988-03-29 | 1989-10-02 | Toshiba Corp | パターン認識装置 |
-
1990
- 1990-03-08 JP JP2057111A patent/JP2745764B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
1991
- 1991-03-06 US US07/665,228 patent/US5136661A/en not_active Expired - Lifetime
- 1991-03-08 KR KR1019910003733A patent/KR940003829B1/ko not_active IP Right Cessation
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2012073177A (ja) * | 2010-09-29 | 2012-04-12 | Dainippon Screen Mfg Co Ltd | エッジ位置検出装置、パターン測定装置、エッジ位置検出方法およびパターン測定方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR910017328A (ko) | 1991-11-05 |
JP2745764B2 (ja) | 1998-04-28 |
US5136661A (en) | 1992-08-04 |
KR940003829B1 (ko) | 1994-05-03 |
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