JPH06259531A

JPH06259531A - ドットパターンの傾き補正方法

Info

Publication number: JPH06259531A
Application number: JP5040997A
Authority: JP
Inventors: Shinya Nakao; 真也中尾
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 1993-03-02
Filing date: 1993-03-02
Publication date: 1994-09-16
Also published as: KR940022337A

Abstract

(57)【要約】【目的】撮像面基準軸に対する識別対象ドットパター
ンの傾きを、少ない演算量で補正できるドットパターン
の傾き補正方法を提供する。【構成】画像濃度ピーク点検出工程＃４で、ドットパ
ターンを構成する全画素の中から、画像濃度が極大の画
素、又は、極小の画素を各ドットを代表する代表画素と
して抽出し、ピーク点の選択工程＃５で、前記の代表画
素で圧縮ドットパターンを構成し、ピーク点の傾き補正
工程＃６で、前記圧縮ドットパターンを構成する代表画
素を所定座標点を中心に回転して傾きを補正した圧縮ド
ットパターンを得る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、画像データによるドッ
トパターンの識別方法に使用されるドットパターンの傾
き補正方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】近年、ドットパターンによる識別表示が
使用され、この識別表示の識別を、ドットパターンを撮
像しその映像信号をＡ／Ｄ変換した画像データから識別
する方法が使用され、この際に、撮像されたドットパタ
ーンの撮像面基準軸に対する傾きを検出し、この傾きを
補正した後に、画像処理により識別を行っている。

【０００３】このドットパターンの傾き補正方法の従来
例を図１〜図１０に基づいて説明する。この従来例は、
半導体ウェハ上に刻印された識別表示ドットパターンを
読みとる場合のものである。

【０００４】図１に示すように、カメラの撮像面基準軸
であるｘ、ｙ方向に対して傾いたパターンＰの画像が得
られたとする。ドットパターンＰは半導体ウェハのオリ
フラＯの直線部分に対してドットパターンＰの並びが平
行になるように刻印されているものとする。

【０００５】図２は、画像処理によるドットパターンＰ
の識別方法のフローチャートで、ステップ＃１の画像入
力工程において、図３に示すように、カメラ１より入力
されたドットパターンＰの画像を、Ａ／Ｄ変換器２によ
り、カメラ１の撮像面基準軸のｘ、ｙ方向に画素分割を
行い、画像データにＡ／Ｄ変換し、この画像データを画
像メモリ３に格納する。以下の工程では、この画像メモ
リ３に格納された画像データに対して処理して、ドット
パターンＰの識別を行うことになる。この格納が終わる
と、ステップ＃２に進む。

【０００６】ステップ＃２のパターンの傾き検出工程に
おいて、図４に示すｙ軸方向の微分オペレータＤによる
フィルタリングを、図５に示すオリフラＯの直線部分を
含む領域Ｒ内で行い、得られた微分値の絶対値の極大点
をオリフラＯのエッジ点であるとして、それらを直線近
似して得られる直線と、ｘ軸とのなす角度をパターンＰ
の傾き角度θとして検出し、ステップ＃３に進む。

【０００７】ステップ＃３のパターンの傾き補正工程に
おいて、アフィン変換により、パターンの傾きと逆方向
の回転補正を行う。アフィン変換による回転補正につい
て以下に説明する。回転補正は、時計回り方向の補正回
転角度をθ、回転の中心を（ｘ_C、ｙ_C）、変換前の画
像の座標（ｘ、ｙ）が変換後において座標（ｘ′、
ｙ′）に移るとした場合、関係式（１）で表される。

【０００８】

【数１】

【０００９】関係式（１）を逆変換することにより関係
式（２）が得られる。

【００１０】

【数２】

【００１１】変換後の画像の座標（ｘ′、ｙ′）におけ
る濃度 g（ｘ′、ｙ′）は、変換前の画像の座標（ｘ、
ｙ）における濃度ｆ（ｘ、ｙ）に等しく、関係式（２）
を用いて関係式（３）で表される。

【００１２】

【数３】

【００１３】座標（ｘ′、ｙ′）を画素に対応させた場
合、ｘ′、ｙ′は共に整数値である。この時ｘ、ｙは一
般に実数であり、図６で示すように整数格子の間に位置
する点である。この時のｆ（ｘ、ｙ）は、変換前の画像
ですでに得られているその回りの整数格子上の点の濃度
ｆ（｜ｘ｜、｜ｙ｜）、ｆ（｜ｘ＋１｜、｜ｙ｜）ｆ
（｜ｘ｜、｜ｙ＋１｜）、ｆ（｜ｘ＋１｜、｜ｙ＋１
｜）を補間して得られる。

【００１４】ここで｜｜はガウス記号である。補間の方
法としては、たとえば線形補間があり、これは関係式
（４）で表される。

【００１５】

【数４】

【００１６】従って、補正後の画素濃度 g（ｘ′、
ｙ′）は、ｘ′、ｙ′と角度θ、および回転中心座標の
ｘ_C、ｙ_Cより関係式（２）を用いてｘ、ｙの値を計算
し、関係式（３）、関係式（４）に従って計算して得ら
れ、傾き補正が完了する。次に、ステップ＃４に進む。

【００１７】ステップ＃４の各パターンの切り出し工程
において、図７に示すように、ｘ方向の直線上にあるド
ットパターンＰの画素濃度を合計していく投影処理によ
り得られるｘ方向投影値（画素濃度値の合計値）が連続
して或る閾値ｔｈｙ以上である部分の長さが、ドットパ
ターンＰのｙ方向の長さに略等しいとき、その長さ部分
がパターンＰが存在する部分であるとして、その長さの
上端ｙ１と下端ｙ２とをパターンＰの上下端として決定
する。同様に、ｙ方向に投影処理して得られたｙ方向投
影値（画素濃度値の合計値）が連続して或る閾値ｔｈｘ
以上である部分の長さが、パターンＰのｘ方向の長さに
略等しいとき、その長さ部分がパターンＰが存在する部
分であるとして、その長さの左端ｘ_L1、ｘ_L2、ｘ_L3と右
端ｘ_R1、ｘ_R2、ｘ_R3を各パターンの左右端として決定す
る。そして、図８に示すように、各パターンＰの上下、
左右端を各辺とする外接矩形Ａを得る。次に、ステップ
＃５に進む。

【００１８】ステップ＃５のドット検出工程において、
各パターンの切り出し工程で得られた図８に示す外接矩
形Ａを、図９に示すように、各ドットが一つの小矩形Ｂ
に入るように小矩形Ｂに分割する。次に、各小矩形Ｂ内
のドットの有無を決定するが、その方法は、各小矩形Ｂ
内で画素濃度の平均値を計算し、その値が或る閾値以上
である場合、小矩形Ｂ内にドットが存在するものとす
る。ドットの存在する小矩形Ｂを１、存在しない小矩形
Ｂを０としたとき、図９に示した画像に対して、図１０
に示すように圧縮された形式の、０／１のパターン圧縮
データＣが得られる。次に、ステップ＃６に進む。

【００１９】ステップ＃６のパターン識別工程におい
て、各識別対象ドットパターンＰについて、それぞれ上
記の０／１のパターン圧縮データＣに対する参照データ
を予め持っておき、切り出された各パターンＰより得ら
れた０／１のパターン圧縮データＣが、どの参照データ
とよく一致するかを識別することによって、各識別対象
ドットパターンＰの識別を行い、終了する。

【００２０】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上記の従来例
の構成では、パターンの傾き補正工程において、上記の
アフィン変換によるパターンの傾き補正を行う際に、各
識別対象ドットパターンＰを構成する多数の総ての画素
について、前記関係式（２）、関係式（３）の演算を行
う必要があるため、総計算量が膨大なものとなり処理時
間が長くなるという問題点がある。

【００２１】本発明は、ドットパターンの識別方法にお
いて、上記の問題点を解決し、少ない演算量で、撮像面
基準軸に対して傾きがある識別対象ドットパターンの傾
き補正を可能にするドットパターンの傾き補正方法を提
供することを目的としている。

【００２２】

【課題を解決するための手段】本発明のドットパターン
の傾き補正方法は、上記の課題を解決するために、傾き
補正対象ドットパターンを撮像しその映像信号をＡ／Ｄ
変換し画像データとして画像記憶手段に記憶し、前記記
憶されたドットパターンの撮像面基準軸に対する傾きを
検出し、前記記憶されたドットパターンの全画素を所定
座標点を中心に回転して前記検出された傾きを補正した
ドットパターンを得る傾き補正方法において、前記記憶
されたドットパターンを構成する全画素の中から、画像
濃度が極大の画素、又は、極小の画素を各ドットを代表
する代表画素として抽出し、これらの代表画素で圧縮ド
ットパターンを構成し、この圧縮ドットパターンを構成
する代表画素を前記所定座標点を中心に回転して前記検
出された傾きを補正した圧縮ドットパターンを得ること
を特徴とする。

【００２３】

【作用】ドットパターンを構成するドットは、ドット部
分が背景より明るい場合には、図２１に示すように、一
般に、ドットの中央付近にそのピーク点Ｊがある。又、
ドット部分が背景より暗い場合にも、一般に、ドットの
中央付近にそのピーク点Ｊがある。従って、各ドットを
構成する画素の中から画像濃度が極大の画素、又は、極
小の画素を抽出すれば、この画素の位置でドットの位置
を代表させることができる。

【００２４】本発明のドットパターンの傾き補正方法で
は、上記に基づいて、傾き補正対象ドットパターンの撮
像面基準軸に対する傾きを検出した後に、そのドットパ
ターンを構成する全画素の中から、画像濃度が極大の画
素、又は、極小の画素を各ドットを代表する代表画素と
して抽出し、これらの代表画素で圧縮ドットパターンを
構成し、この圧縮ドットパターンを構成する代表画素だ
けを前記所定座標点を中心に回転して傾きを補正した圧
縮ドットパターンを得ている。

【００２５】従って、本発明は、少ない演算量で、ドッ
トパターンの傾きを補正することができる。

【００２６】

【実施例】本発明のドットパターンの傾き補正方法の一
実施例を図１、図３〜図５、図１１〜図２６に基づいて
説明する。

【００２７】従来例と同様に半導体ウェハ上に刻印され
た管理用の識別表示ドットパターンＰを読みとる場合に
おいて、図１に示すように、撮像手段のカメラ１の撮像
面基準軸ｘ、ｙに対して傾いたドットパターンＰの画像
データが得られたとする。ドットパターンＰは半導体ウ
ェハのオリフラＯの直線部分に対してパターンの並びが
平行になるように刻印されているものとする。

【００２８】図１１は読み取り対象のドットパターンＰ
であり、縦５列、横５列のドットでパターンを表現す
る。表示するパターンはアラビア数字の０から９までの
１０種類のパターンである。また、ここではドット部分
の濃度はその背景部分に比べて明るいものとするが、ド
ット部分の濃度が背景に比べて暗い場合も、同様の考え
方で実施することができる。

【００２９】図２０は、本発明のドットパターンの傾き
補正方法の一実施例を使用したドットパターン識別方法
のフローチャートである。

【００３０】ステップ＃１の画像入力工程において、従
来例と同様に、図３に示すように、撮像手段のカメラ１
より入力されたドットパターンＰの画像を、Ａ／Ｄ変換
器２により、カメラ１の撮像面基準軸のｘ、ｙ方向に画
素分割を行い、Ａ／Ｄ変換して、明るい画素が大きい値
となるように０から２５５までの整数値に量子化して画
像データとし、この画像データを画像メモリ３に格納す
る。以下の工程では、この画像メモリ３に格納された画
像データに対して処理して、ドットパターンＰの識別を
行うことになる。この格納が終わると、ステップ＃２に
進む。

【００３１】ステップ＃２のパターンの傾き検出工程に
おいて、従来例と同様に、図４に示すｙ軸方向の微分オ
ペレータＤによるフィルタリングを、図５に示すオリフ
ラＯの直線部分を含む領域Ｒ内で行い、得られた微分値
の絶対値の極大点をオリフラＯのエッジ点であるとし
て、それらを直線近似して得られる直線と、ｘ軸とのな
す角度をパターンＰの傾き角度θｄとして検出し、ステ
ップ＃３に進む。

【００３２】ステップ＃３の各パターンの切り出し工程
において、図１２に示すように、ステップ＃２のパター
ンの傾き検出工程で検出された傾き角度θｄをｘ、ｙ方
向に付け足してｘ′、ｙ′方向とし、ｘ′方向の直線上
にあるドットパターンＰの画素濃度を合計していく投影
処理により得られるｘ′方向投影値（画素濃度値の合計
値）が連続して或る閾値ｔｈｙ以上である部分の長さ
が、ドットパターンＰのｙ′方向の長さに略等しいと
き、その長さ部分がパターンＰが存在する部分であると
して、その長さの上端ｙ１と下端ｙ２とをパターンＰの
上下端として決定する。同様に、ｙ′方向に投影処理し
て得られたｙ′方向投影値（画素濃度値の合計値）が連
続して或る閾値ｔｈｘ以上である部分の長さが、パター
ンＰのｘ′方向の長さに略等しいとき、その長さ部分が
パターンＰが存在する部分であるとして、その長さの左
端ｘ_L1、ｘ_L2、ｘ_L3と右端ｘ_R1、ｘ_R2、ｘ_R3を各パター
ンの左右端として決定する。そして、図１３に示すよう
に、各パターンＰの上下、左右端を各辺とする外接矩形
Ｅを得る。次に、ステップ＃４に進む。

【００３３】ステップ＃４は画素濃度ピーク点の検出工
程である。一般に、ドット部分の画像濃度は、図２１に
示すように、ドットの中央付近にピーク点Ｊがあるの
で、ピーク点Ｊの位置でドットの位置を代表させること
ができる。従って、前記外接矩形Ｅ内で、画像濃度がピ
ークになる画素を検出する。検出の方法は、１画素毎
に、近接する８画素との濃度の大小関係を調べ、近接す
る８画素のいずれよりも小さくない画素をピーク点Ｊと
する。図２２に、画像データ内の画素の濃度値の一例を
示す。図２２内の実線は、前記の外接矩形Ｅである。図
２２の画像に対して、検出されたピーク点Ｊを丸印で示
したものが図２３である。次に、ステップ＃５に進む。

【００３４】ステップ＃５はピーク点の選択工程であ
る。ステップ＃４で検出されたピーク点Ｊにはドットを
代表しないピーク点Ｊ、即ち、ドットがない部分にある
ピーク点Ｊが含まれている。ドットを代表しないピーク
点Ｊを除去するために、所定濃度の濃度閾値を使用し
て、閾値処理し、濃度閾値に達しないピーク点Ｊを除去
する。本実施例では、濃度閾値を８０として閾値処理し
た。図２４に残ったピーク点Ｊを丸印で示す。次に、ス
テップ＃６に進む。

【００３５】ステップ＃６はピーク点の傾き補正工程で
ある。ステップ＃４で検出されステップ＃５で残された
ピーク点Ｊのみを、ステップ＃２で検出された傾き角度
θｄだけ補正する。この計算は次のように行う。傾き補
正の時計回り方向の角度をθｄ、回転の中心を（ｘ_C、
ｙ_c）、傾き補正前のピーク点Ｊの座標を（ｘ_b、
ｙ_b）、補正後の座標を（ｘ_a、ｙ_a）とすると、（ｘ
_a、ｙ_a）は関係式（５）で表される。

【００３６】

【数５】

【００３７】図２４に示すピーク点Ｊを回転補正する場
合、例えば、パターンの傾きが時計回りに−１２°、回
転の中心を図２４の最左上点の画素とし、その座標を
（０、０）とすると、θｄ＝１２°、ｘ_c＝ｙ_c＝０と
なり、関係式（５）は関係式（６）に書換えられる。

【００３８】

【数６】

【００３９】関係式（６）より、各ピーク点Ｊの座標
（ｘ_b、ｙ_b）に対する回転補正後の座標（ｘ_a、
ｙ_a）は表1 のとおりとなる。次に、ステップ＃７に進
む。

【００４０】

【表１】

【００４１】ステップ＃７の外接矩形の傾き補正工程に
おいて、図１３に示す外接矩形Ｅの回転補正はピーク点
Ｊの補正と同様に行うことができる。傾き補正後の外接
矩形Ｅは、その各辺が画像面基準軸ｘ、ｙの方向と一致
するので、１個の頂点について、これを回転補正した後
の座標を与え、且つ、矩形の高さと幅を与えてやれば良
いことになる。外接矩形Ｅの左上の座標を（０．５、
３．５）とするとその回転補正後の座標は関係式（６）
より（−０．２、３．５）となる。外接矩形Ｅの高さを
ｈとすると、回転前の左上と左下の頂点間のｙ方向の距
離が１５であるので、関係式（７）が成り立つ。

【００４２】

【数７】

【００４３】外接矩形Ｅの幅についても同様であり、回
転前の左上と右上の頂点間のｘ方向の距離が１５である
ので、その値をｗとすると関係式（８）が成り立ち、こ
れに基づいて外接矩形Ｅを回転補正する。回転補正後の
外接矩形Ｅは図１４に示すようになる。次に、ステップ
＃８に進む。

【００４４】

【数８】

【００４５】ステップ＃８の小矩形分割工程において、
ステップ＃７で回転補正された外接矩形Ｅを、縦に５、
横に５の小矩形Ｆに分割する。この分割によって、図１
４に示す外接矩形Ｅ内が分割されて、図１５に示すよう
に、小矩形Ｆに分割され、次に、ステップ＃９に進む。

【００４６】ステップ＃９はドット検出工程である。ス
テップ＃８で分割された小矩形Ｆに、ステップ＃５で選
択されたピーク点Ｊを重ね、ピーク点Ｊを＋印で示す
と、図２５のようになる。この図２５のピーク点Ｊが有
る小矩形Ｆを「１」、無い小矩形Ｆを「０」とすること
によって、図２６に示す４の０／１のパターン圧縮デー
タＣが得られる。図１３に対しては、図１６に示す０／
１に圧縮された形式の、０／１のパターン圧縮データＣ
が得られる。次に、ステップ＃１０に進む。

【００４７】ステップ＃１０のパターン識別工程におい
て、各識別対象パターンについて、予め、図１７に示す
ような、夫々の０／１の標準パターン圧縮データＧを用
意しておき、得られた０／１のパターン圧縮データＣ
が、どの０／１の標準パターン圧縮データＧとよく一致
するかを参照することによってパターンの識別を行う。

【００４８】参照の方法は、得られた０／１のパターン
圧縮データＣと、０／１の標準パターン圧縮データＧと
の間で、各小矩形Ｆの位置に対応する値同志で、排他的
論理和Ｈをとり、得られた和が０に最も近い値になる０
／１の標準パターン圧縮データＧのパターンが、被識別
対象パターンのパターンになる。

【００４９】図１１に示した被識別ターンに対応する０
／１の標準パターン圧縮データＧは、図１７に示すもの
である。

【００５０】例えば、０／１のパターン圧縮データＣ
が、図１８に示すとおりであった場合、図１８の０／１
のパターン圧縮データＣと、図１７の０／１の標準パタ
ーン圧縮データＧ間の排他的論理和Ｈは、図１９に示す
とおりとなる。図１９に示す排他的論理和Ｈは、１から
順に、１０、４、２、１０、３、５、１０、４、７、７
となる。従って、図１８のパターンは３であると識別さ
れる。

【００５１】

【発明の効果】本発明のドットパターンの傾き補正方法
を使用すると、画像データ処理によって、ドットパター
ン識別を行う場合、ドットパターンの画像データが、撮
像面基準軸に対して傾いている場合に、従来例では、ド
ットを構成する全画素を傾き補正処理するので演算に多
大の時間を要したのに対して、ドットを構成する画素の
中から画素濃度が極大又は極小な画素のみを傾き補正処
理するので、少ない演算量でドットパターンの傾き補正
が可能となるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】撮像手段の撮像面基準軸に対して傾いたパター
ンを示す図である。

【図２】従来例のドットパターンの傾き補正方法を使用
するパターン識別方法のフローチャートである。

【図３】画像入力工程を示す図である。

【図４】エッジ検出微分オペレータの平面図である。

【図５】パターンの傾き検出工程を示す図である。

【図６】整数格子の間に存在する点の座標を示す図であ
る。

【図７】パターンの切り出し工程を示す図である。

【図８】ドットパターンと外接矩形との図である。

【図９】ドットパターンと外接矩形と小矩形との図であ
る。

【図１０】０／１のパターン圧縮データの図である。

【図１１】識別対象のドットパターンの図である。

【図１２】各パターンの切り出し工程の図である。

【図１３】傾いたドットパターンと外接矩形との図であ
る。

【図１４】傾きの補正を行った外接矩形の図である。

【図１５】図１４の外接矩形を小矩形に分割した図であ
る。

【図１６】小矩形内でドット検出を行った結果得られた
０／１のパターン圧縮データの図である。

【図１７】０／１の標準パターン圧縮データの図であ
る。

【図１８】画像データよりドット検出を行った結果得ら
れた０／１のパターン圧縮データの図である。

【図１９】図１７と図１８の各要素間の排他的論理和で
ある。

【図２０】本発明のドットパターンの傾き補正方法を使
用するパターン識別方法のフローチャートである。

【図２１】ドット中心付近の濃度ピークを示す図であ
る。

【図２２】本発明の外接矩形と画素濃度を示す図であ
る。

【図２３】本発明の外接矩形と画素濃度とピーク点とを
示す図である。

【図２４】本発明の外接矩形と画素濃度と選択されたピ
ーク点とを示す図である。

【図２５】本発明の外接矩形と小矩形と選択されたピー
ク点とを示す図である。

【図２６】図２５に対する０／１のパターン圧縮データ
の図である。

【符号の説明】

１撮像手段２Ａ／Ｄ変換手段３画像記憶手段Ｃ０／１のパターン圧縮データＤ微分オペレータＥ外接矩形Ｆ小矩形Ｇ０／１の標準パターン圧縮データＨ排他的論理和Ｊピーク点Ｏオリフラの直線部Ｐドットパターン

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】傾き補正対象ドットパターンを撮像しそ
の映像信号をＡ／Ｄ変換し画像データとして画像記憶手
段に記憶し、前記記憶されたドットパターンの撮像面基
準軸に対する傾きを検出し、前記記憶されたドットパタ
ーンの全画素を所定座標点を中心に回転して前記検出さ
れた傾きを補正したドットパターンを得る傾き補正方法
において、前記記憶されたドットパターンを構成する全
画素の中から、画像濃度が極大の画素、又は、極小の画
素を各ドットを代表する代表画素として抽出し、これら
の代表画素で圧縮ドットパターンを構成し、この圧縮ド
ットパターンを構成する代表画素を前記所定座標点を中
心に回転して前記検出された傾きを補正した圧縮ドット
パターンを得ることを特徴とするドットパターンの傾き
補正方法。