JPH11185039A

JPH11185039A - 画像認識による計測方法および記録媒体

Info

Publication number: JPH11185039A
Application number: JP9354322A
Authority: JP
Inventors: Hiromi Yomo; 博実四方
Original assignee: Tani Denkikogyo Co Ltd
Current assignee: Tani Denkikogyo Co Ltd
Priority date: 1997-12-24
Filing date: 1997-12-24
Publication date: 1999-07-09
Anticipated expiration: 2017-12-24
Also published as: JP4040732B2

Abstract

(57)【要約】【課題】画像認識において、正規化相関係数の計算を
単純化し、濃淡ムラのノイズを平滑化し、背景による各
種外乱の影響を取り除き安定したパターン検出を可能と
し、パターンマッチングの処理負荷を削減し処理時間を
短縮させる。【解決手段】対象物と背景とを分離しそれらの濃度と
して各原画像の平均濃度を指定する。予めパターン画像
の自己相関係数の計算を行う。パターン画像によるスキ
ャン過程で、入力画像の自己相関係数とパターン画像・
入力画像間の相互相関係数を計算する。相互相関係数は
両画像の画素値の積和計算であるが、パターン画像が矩
形状関数の場合は、対象物／背景の定義域で一定値であ
り、積和計算は入力画像の画素値の和の計算だけで済
み、ノイズ平滑化と計算時間の短縮に寄与する。また、
パターン画像から背景部分を除外して対象部分のみでパ
ターンマッチングを行うと、背景の外乱の影響が取り除
け、計算時間も短縮する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、プリント基板上の
基準マーク、ランド、実装部品、はんだ、スクリーン印
刷マスク上の基準マーク、版抜きパターン等を認識し位
置決めをしたり、フリップチップ、チップスケールパッ
ケージ（ＣＳＰ）、ボールグリッドアレイ（ＢＧＡ）、
マルチチップモジュール（ＭＣＭ）の基準マーク、ラン
ド、バンプ等を認識し位置決めしたり、また計測や検査
を行う画像認識による計測技術に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来から、定型パターンの対象物を画像
の中から検出する方法として、正規化相関法パターンマ
ッチングを用いることが多い。しかしこのパターン画像
（パターンマッチング用の基準画像）と入力画像（計測
対象画像）をパターンマッチングする方法は、サーチ枠
内入力画像にパターン画像をオーバーレイさせて対応す
る画素の１つ１つについて積和計算を行い、正規化相関
係数値を求める。しかも、サーチ枠内入力画像に対して
パターン画像を少しずつずらして正規化相関係数を求
め、その最大値を得るという反復計算処理を総当たり法
で行うので、計算量が膨大で計算時間が非常に多くかか
る。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】（１）正規化相関法パ
ターンマッチングの問題上記従来の画像認識による計測装置では、はんだレベラ
の基準マークやランドは、表面の凹凸による乱反射のた
め画像処理の濃淡画像でも濃淡ムラが生じる。原画像か
ら取り込んだパターン画像と入力画像との正規化相関法
パターンマッチングを行うとき、双方の画像の異なる濃
淡ムラ模様のために、一致度が低下し正規化相関係数値
が小さくなって、パターンマッチングが困難になる。

【０００４】また、雛形の定型パターン画像と入力画像
との正規化相関法パターンマッチングを行うときも、双
方の濃度分布に隔たりがある（相似性が充分でない）
と、パターンマッチングが困難になる。このため、図１
２に示すようなはんだレベラの基準マーク・ランドの位
置検出が充分行えない問題が発生していた。

【０００５】更に、従来の正規化相関法パターンマッチ
ングは、入力画像のサーチ枠内でパターン画像をスキャ
ンする際に、パターン画像とそれに対応する入力画像と
の間で正規化相関係数の積和計算処理を反復するため、
膨大な計算処理時間がかかっていた。このためパソコン
のＣＰＵ（中央演算処理装置）ではリアルタイム処理が
できず、専用の高速画像処理ボードが必要となり、独自
アルゴリズムの開発に制約がかかるとともに、システム
構成が複雑になり、コスト増加要因となっていた。

【０００６】（２）文字検出の問題従来、ロット＃等の文字列の検出では、文字列の原画像
をパターン図形として登録しておいて、検出対象の文字
列の入力画像とパターンマッチングする方法が採られて
いた。この場合、文字列の背景基板にシェーディング
（陰影）、シルク、部分的な汚れ等があると、正規化相
関係数値が著しく低下し、同一の文字列と認識されない
ことがあった。

【０００７】例えば、図１１のように、黒色のロットナ
ンバーが濃緑色の基板非配線部レジスト上にはみだして
印字された場合には、黒色の文字と濃緑色の背景シェー
ディングとのコントラストが充分とれずに一体化してし
まい、ロットナンバーの識別ができないことがあった。
これは文字列も背景も全て１つのパターンとしてパター
ンマッチングを行うために、背景に外乱が入るとそれに
影響されるためである。

【０００８】人間の目では、背景に少々の外乱があって
も、対象物の特徴情報から文字列の判断ができる。背景
の外乱に影響されないような検出方法として、背景は除
外し対象物のみのパターンマッチングを行うような方法
が必要である。

【０００９】（３）ランド・はんだ・実装部品の検出の
問題定型のランド、はんだ、実装部品の検出においても、そ
れぞれの原画像をパターン図形として登録しておいて、
対象とする入力画像とパターンマッチングする方法が採
られている。

【００１０】しかし、ランド・はんだ周辺の背景に、配
線パターン、シルク、レジスト、フラックス等の外乱要
因があると、背景画像に一様でない複雑な濃度分布や濃
淡ムラが生じる。配線パターンは複雑な濃度分布を生み
出し、白色シルクは背景に対象物相当以上の濃度ピーク
を出現させ、レジストやフラックスは、背景の濃度ムラ
や濃度レベルの変動を起こすので、大きな撹乱要因とな
る。

【００１１】このため、背景のパターンマッチングがう
まくいかないため、正規化相関係数値が低下しパターン
検出に失敗することがあった。

【００１２】本発明は上記の点に鑑みてなされたもので
その目的は、正規化相関係数の計算を単純化して入力画
像のノイズを平滑化しパターン検出能力を高めるととも
に、背景に含まれる各種外乱の影響を取り除いて安定し
た確実なパターン検出を可能とし、パターンマッチング
の処理負荷を削減して処理時間を大幅に短縮させ、且つ
グレー処理、２値化処理の画像処理ボードを不要として
適合性の良いアルゴリズムの開発を可能とし、さらに、
システム構成の単純化およびコスト低減を図ることがで
きる画像認識による計測方法および記録媒体を提供する
ことにある。

【００１３】

【課題を解決するための手段】（１）前記グレー処理は
扱う画素データが膨大であり、処理に長時間を要する
が、これに対して、矩形状関数パターンモデルを用いて
相互相関係数の積和計算を簡単化することと、また、背
景を除外して対象物のみのパターンマッチングを行うこ
ととにより、パターンマッチング処理時間が大幅に短縮
される。

【００１４】更に、相互相関係数の積和計算を和の計算
に簡単化することにより入力画像のノイズを平滑化し、
背景を除外することにより背景の外乱の影響を抑えるこ
とができる。

【００１５】またグレー処理、２値化処理の画像処理ボ
ードを用いると、技術的制約を受けコストアップの要因
ともなるが、これに対してグレー処理アルゴリズムを高
速化してＣＰＵ上で処理する方式を採れば、適合性の良
いアルゴリズムの開発、システム構成の単純化およびコ
スト低減が可能となる。

【００１６】（２）そこで本発明の画像認識による計測
方法では、グレースケール正規化相関法パターンマッチ
ングを行って、計測対象物を検出する画像認識による計
測方法において、パターンマッチング用の基準画像の対
象物、背景の濃度分布が計測対象入力画像の対象物、背
景の濃度分布平均値と等しいか相似となるような高原状
濃度関数をパターンマッチング用の基準画像として登録
し、該基準画像と前記入力画像の間で正規化相関係数を
計算することを特徴とし、また、パターンマッチング用
の基準画像の対象物、背景の濃度分布がそれぞれハイ又
はローの一定値となるような高原状濃度関数をパターン
マッチング用の基準画像として登録し、該基準画像と前
記入力画像の間で正規化相関係数を計算することを特徴
とし、前記高原状濃度関数は、雛型リストから選択した
定型パターン形状か又は任意形状の指定を行い、或は対
象物の輪郭抽出を行い、該定型パターン形状又は任意形
状の輪郭か或は前記抽出輪郭が計測対象入力画像に一致
するように上書きし、該輪郭内側を対象物領域とすると
ともに輪郭外側を背景領域として各々の濃度分布の平均
値を取るか、或は濃度の一定値を指定することによって
得られることを特徴とし、前記高原状濃度関数は、所定
の輪郭抽出の方法によって任意形状の対象物の輪郭を抽
出し、該任意形状の輪郭が計測対象入力画像に一致する
ように上書きし、該輪郭内側を対象物領域とするととも
に輪郭外側を背景領域として各々の濃度分布の平均値を
取るか、或は濃度の一定値を指定することによって得ら
れることを特徴とし、また、計測対象物を検出する画像
認識による計測方法において、パターンマッチング用の
基準画像の対象物と背景を分離して登録し、該背景を除
外して対象物のみについて、計測対象入力画像との間で
パターンマッチングを行うことを特徴とし、前記パター
ンマッチングは、正規化相関法を用い、前記基準画像・
入力画像の相互相関係数、前記基準画像の自己相関係
数、前記入力画像の自己相関係数の各係数計算から前記
基準画像の背景部分に対応する計算を除外した正規化相
関係数の計算を行うものであることを特徴とし、前記正
規化相関係数の計算は、相互相関係数の積和計算を和の
計算に簡単化した計算であることを特徴としている。

【００１７】（３）また、本発明の記録媒体は、前記の
いずれかに記載の画像認識による計測方法をコンピュー
タに実行させるプログラムを、該コンピュータが読み取
り可能な媒体に記録して成ることを特徴としている。

【００１８】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照しながら本発明
の実施の形態を詳細に説明する。（１）請求項１〜請求項４、請求項７に記載の発明の実
施の形態パターンマッチングの検出能力を高めるのに重要なファ
クタとしてパターン画像登録がある。パターンの形状だ
けでなく、対象物・背景の濃度分布がマッチングの一致
度を高めるキーである。

【００１９】正規化相関係数Ｃｒの定義式に従えば、高
い一致度を得る（Ｃｒ〜１）ためには、パターン画像
（パターンマッチング用の基準画像）と入力画像（計測
対象入力画像）の対象物の形状・面積（サイズ）がほぼ
等しくなければならない。

【００２０】他方、濃度分布については、パターン画像
と入力画像の対象物・背景の濃度分布が相似であれば充
分である。前記パターン画素と濃度分布の一例は図８の
ように示され、入力画像と濃度分布の一例は図９のよう
に示される。

【００２１】また、はんだレベラのように乱反射による
濃淡ムラのノイズがあると、原画像を取り込んだパター
ン画像と入力画像間の異なる濃淡ムラ模様のために、双
方の濃度分布の相似性が崩れ、一致度が劣化しパターン
マッチングが不成功に終わる可能性がある。

【００２２】したがって、パターン画像側の対象物・背
景のノイズを平滑化するために、パターン画像の濃度分
布として対象物・背景の濃度にそれぞれの平均濃度を設
定する。この濃度分布関数は、対象物の存在する定義域
では高いレベルの濃度定数値を、背景の定義域では低い
レベルの濃度定数値をとり、高原状関数又はその断面は
矩形状関数となる（もともと、定型形状を持ち、面内部
の表面性状が一定で濃度が一様な、基準マーク、ランド
のモデルに適した関数）。

【００２３】また、逆に、対象物の平均濃度を低いレベ
ルに設定し、背景の平均濃度を高いレベルに設定するよ
うな、濃度レベルが反転するケースもある。

【００２４】この高原状関数又は矩形状関数を用いる
と、正規化相関係数の計算を行う際に、パターン画像と
入力画像の画素値の積和計算が、入力画像の画素値の和
計算に単純化され、入力画像側のノイズも平滑化・平均
化される。つまり、ノイズが平滑化されたパターンマッ
チングを行うので、ノイズに強くパターンマッチングの
検出能力が大きく向上する。

【００２５】図１は本発明による計測方法の一実施形態
例を実施するためのブロック構成例を示す図である。図
１において、１は計測対象を照明する照明装置、２は基
準マーク等のパターン画像や計測対象物を撮像するカメ
ラなどの撮像装置、３は撮像した画像を取り込む記憶装
置（画像メモリ）、３１は記憶装置（画像メモリ）３上
のパターン画像等をストアする記憶装置（ハードディス
ク）、４は入力した画像についてソフトウェアによる画
像処理により画像認識と計測を行う処理装置（ＣＰ
Ｕ）、５は画像を表示する表示装置（ディスプレー）で
ある。

【００２６】図２、図３および図４は本発明による計測
方法の一実施形態例のフローチャートであり、図２は定
型パターンの場合のパターン画像登録処理の手順を示
し、図３は任意形状の場合のパターン画像登録処理の手
順を示し、図４はパターンマッチング処理の手順を示し
ている。

【００２７】これらの図において、定型パターンの場合
はまず対象物の原画像を表示する。そして既に登録され
ている雛形リストから定型パターンを選択し、サイズを
指定し、原画像上に表示しパターンと形状の一致を確認
する。サイズの指定は、定型パターンの代表点指定又は
サイズパラメタ設定により行う。例えば円の場合は中心
と円周上の点を指定すれば良く、複雑な形状の場合には
ポリゴン表示を用いれば良い。

【００２８】対象物・背景の濃度設定は、それぞれの平
均濃度を設定する必要がある。デフォルト機能として、
対象物の濃度設定は、原画像上に表示されたパターンの
内部の濃度を平均して得られた平均濃度を設定する。

【００２９】背景の濃度設定は、パターンの外部の濃度
を平均して得られた平均濃度を設定する。ただしオプシ
ョンで、対象物・背景の濃度指定も可能とする。

【００３０】この後、正規化相関係数の計算に用いるパ
ターン画像の自己相関係数を求めておく。

【００３１】また、対象物が雛形リストに無いような任
意形状を持つ場合、閾値指定で２値化し、対象物を背景
から分離して輪郭を取り出すか、又は１次・２次微分に
より輪郭を抽出する。このようにして得られたパターン
は原画像上に表示し形状の一致を確認する。そして前記
と同様に対象物と背景の各平均濃度を設定し、正規化相
関係数の計算に用いるパターン画像の自己相関係数を求
める。

【００３２】次に図４において、サーチ枠内の入力画像
とパターン画像との間でパターンマッチングを行う。そ
してサーチ枠内で、対象物を検出するためにパターン画
像によるスキャンを行う。このスキャンの過程で、パタ
ーン画像と位置的に対応する入力画像との間で正規化相
関係数の計算を行う。パターン画像の自己相関係数は既
に求められているので、入力画像の自己相関係数とパタ
ーン画像と入力画像との間の相互相関係数を求める。そ
して、これら相関係数から正規化相関係数を求める。

【００３３】相互相関係数は両画像の画素値の積和計算
で求められるが、パターン画像の濃度分布は矩形状関数
に従うので、対象物／背景の定義域で一定値であり、従
って、積和計算は入力画像の画素値の和の計算だけで済
む。

【００３４】積和計算を和の計算に単純化することは、
前述したノイズ平滑化に役立つだけではなく、計算時間
の大幅な短縮に寄与する。特にスキャン過程での相互相
関係数の計算を繰り返し反復するので、相関係数計算の
時間短縮はパターンマッチング処理時間の大幅削減に繋
がる。

【００３５】前記スキャン処理が全て終了すれば、正規
化相関係数の一番大きい値とパターン画像の位置を選び
出す。パターン画像の位置はとりもなおさずパターン検
出位置となる。

【００３６】以下、正規化相関係数の計算については、
平均値の減算を含まない移動正規化相関演算の例を示
す。前記正規化相関係数Ｃｒは次の数式（１）のように
表現される。尚、数式（１）のＳｐは図８のＳｐに対応
している。

【００３７】

【数１】

【００３８】前記正規化相関係数は次の数式（２）、
（３）、（４）から次の数式（５）のような性質をもつ
ことが導かれる。

【００３９】

【数２】

【００４０】数式（５）の等号成立条件式に示されるよ
うに、パターン画像と入力画像の濃度分布関数が相似
（ｔ∽ｆ）であるとき、正規化相関係数Ｃｒ＝１（ｍａ
ｘ）となるので、パターン画像の濃度分布関数は入力画
像の対象物／背景の濃度分布平均と相似であることが望
ましい。従って、図８のようにパターン画像の濃度分布
関数ｔをパターンの原画像の対象物／背景の濃度分布の
平均値（平均値ｔ_F，ｔ_B）に設定する。

【００４１】このとき、数式（１）における入力画像／
パターン画像の相互相関係数は、次の数式（６）に変形
できる。

【００４２】

【数３】

【００４３】であるので、相互相関係数（積和計算）は
入力画像の濃度分布ｆの積分（和計算）となり、ノイズ
の平滑化が行われ、ノイズの影響を受けないパターンマ
ッチングが可能となる。

【００４４】前記数式（６）を画素で離散化すると、

【００４５】

【数４】

【００４６】となり、積和計算が和の計算に単純化され
るので、計算が高速化する。

【００４７】平均値の減算を含む正規化相関演算も、同
様に相互相関係数の積和計算は和の計算に単純化できる
ので、同様の効果を得ることができる。

【００４８】（２）請求項５、６、７に記載の発明の実
施の形態パターンマッチングの検出能力を高めるのに重要なファ
クタとしてパターン画像登録がある。パターンの形状だ
けでなく、対象物・背景の濃度分布がマッチングの一致
度を高めるキーである。

【００４９】正規化相関係数Ｃｒの定義式に従えば、高
い一致度を得る（Ｃｒ〜１）ためには、パターン画像
（パターンマッチング用の基準画像）と入力画像（計測
対象入力画像）の対象物の形状がほぼ合同で、パターン
画像と入力画像の対象物・背景の濃度分布が相似である
必要がある。

【００５０】プリント基板の背景には、配線パターン、
シルク、部分汚れ、レジスト、フラックス等の外乱があ
るので、定型的ランド、はんだ、実装部品、ロット＃の
パターンマッチングの際に、パターン画像と入力画像の
背景部分で非相似アンマッチングが起こる。このため全
体として一致度が低下して正規化相関係数値が小さくな
り、パターンマッチングが不成功に終わることがあっ
た。

【００５１】そこで以下のようにしてパターン画像の対
象物／背景を分離し、背景を除外して対象物のみパター
ンマッチングを行えば、背景の外乱の影響を小さくでき
る。すなわち対象物パターン画像のマッチングを行うた
めに、パターン画像登録の段階で、対象物と背景の濃度
分布を分離して登録するものである。

【００５２】本発明の実施の形態においても、前記と同
様に図１のシステムを用いて計測がなされる。図５、図
６および図７は本発明による計測方法の一実施形態例の
フローチャートであり、図５は定型パターン（定型的な
ランド、はんだ、実装部分）の場合のパターン画像登録
処理の手順を示し、図６は任意形状、文字列の場合のパ
ターン画像登録処理の手順を示し、図７はパターンマッ
チング処理の手順を示している。

【００５３】図５、図６において、まず対象物の原画像
を表示する。そして定型パターンの場合は、既に登録さ
れている雛形リストから定型パターンを選択し、サイズ
を指定し、定型パターン内外の濃度を指定することで、
対象物と背景とを分離する。また任意形状の場合は、輪
郭抽出を行うことで対象物／背景の分離を行う。

【００５４】そしてノイズ平滑化、相関係数計算高速化
のために対象物と背景の濃度としてそれぞれの原画像の
平均濃度を指定する。或は背景情報を除外するので、対
象物＝１、背景＝０と濃度指定しても良い。またオプシ
ョンとして、原画像の濃度分布やユーザ定義濃度分布を
使用することもできる。

【００５５】そして正規化相関係数の計算のために、パ
ターン画像の自己相関係数の計算を行う。パターンマッ
チングは、パターン画像の対象物部分のみについて行い
背景は除外するので、自己相関係数の計算も対象物部分
についてのみ行う（パターン画像の対象物領域自己相関
係数）。

【００５６】これは、パターン画像の背景部マスクであ
って、入力画像の特定部を固定的にマスクするのとは異
なり、サーチ枠内入力画像をパターン画像でスキャンす
るときに、背景部をマスクして対象部のみのパターンマ
ッチングを行う一種の自動マスクとなる。

【００５７】次に図７において、パターン画像の対象物
部分とサーチ枠内の入力画像との間でパターンマッチン
グを行う。まずサーチ枠を設定し、サーチ枠内で、対象
物を検出するためにパターン画像によるスキャンを行
う。このスキャンの過程で、パターン画像の対象物部分
と位置的に対応する入力画像との間で相互相関係数の計
算を行う。また、パターン画像対象物領域に対応する入
力画像の自己相関係数を計算する。そして、パターン画
像の対象部分と対応する入力画像との間で正規化相関係
数を求める。パターン画像から背景部分を除外している
ので、背景の外乱の影響を最小限に抑えられ、計算時間
の短縮に寄与する。

【００５８】前記スキャン処理が全て終了すれば、正規
化相関係数の一番大きい値とパターン画像の位置を選び
出す。パターン画像の位置はとりもなおさずパターン検
出位置となる。

【００５９】図１０はパターン画像と対象物／背景分離
の様子を示しているが、本発明では、図１０のように背
景を除外したものでパターンマッチングを行うので、図
１１のようなシェーディングのある入力画像であって
も、そのシェーディングの影響を抑えることができる。

【００６０】前記正規化相関係数Ｃｒは前記数式（１）
のように表現される。パターン画像の対象物／背景の濃
度分布はそれぞれ一定の平均値であるので、相互相関係
数は次の数式（８）のように表される。

【００６１】

【数５】

【００６２】パターン画像から背景部分を除外するの
で、前記数式（８）の背景の項は無視する。

【００６３】また自己相関係数は次の数式（９）、（１
０）のように表される。

【００６４】

【数６】

【００６５】前記数式（９）、（１０）の背景の項は無
視する。

【００６６】従って、正規化相関係数Ｃｒは次の数式
（１１）のように、背景部を除外した対象物のみの項か
らなる式で表されるので、背景の外乱の影響の抑止が可
能となるとともに、パターンマッチング処理が高速化す
る。

【００６７】

【数７】

【００６８】平均値の減算を含む正規化相関演算も、同
様に背景部を除去した対象物のみの項からなる式に単純
化できるので、同様の効果を得ることが出来る。

【００６９】なお、本発明は、ＣＰＵのソフトウェア処
理により、リアルタイムのパターンマッチングを実現
し、専用の高速画像処理ボードを使用しないことで、シ
ステム構成の単純化とコストダウンを実現する。従っ
て、上記の各手順をＣＰＵに実行させるプログラムを、
ＣＰＵが読取可能な記録媒体（例えば、フロッピーディ
スクやＣＤ−ＲＯＭなど）に記録して配布することが可
能である。

【００７０】

【発明の効果】以上の説明で明らかなように、本発明に
よれば、パターンマッチング用の基準画像の対象物、背
景の濃度値が計測対象入力画像の対象物、背景の濃度分
布平均値と等しいか相似となるような高原状濃度関数を
パターンマッチング用の基準画像として登録し、該基準
画像と前記入力画像の間で正規化相関係数を計算するよ
うに構成したので、次のような優れた効果が得られる。

【００７１】（１）パターンマッチング用の基準画像の
対象部と背景部の濃度分布を矩形状関数で表現し、正規
化相関係数の積和計算を和の計算に単純化することによ
り、画像濃淡ムラのノイズがフィルタリングされてパタ
ーン検出能力が向上するとともに、パターンマッチング
の処理時間が大幅に短縮する。

【００７２】（２）パターン画像を対象物と背景に分離
して、背景部分を除外して対象物部分のみのパターンマ
ッチングを行うことにより、背景に含まれる各種外乱の
影響を取り除き、安定した確実なパターン検出を行うこ
とができるとともに、パターンマッチングの処理時間が
大幅に短縮する。

【００７３】（３）パターンマッチング処理が高速化さ
れるため、専用の高速画像処理ボードが不要になり、計
測装置のシステムがシンプルかつローコストになる。ま
た、高速画像処理ボードを使用するための制約がなくな
ってソフトウェア処理による自由度が得られ、計測対象
に最適な計測アルゴリズムが組み込めるので、計測精度
が向上する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施形態例の方法を実行するブロック
構成例を示す図である。

【図２】本発明の一実施形態例における、定型パターン
のパターン画像の登録手順例を示すフロー図である。

【図３】本発明の一実施形態例における、任意形状のパ
ターン画像の登録手順例を示すフロー図である。

【図４】本発明の一実施形態例における、パターンマッ
チングの手順例を示すフロー図である。

【図５】本発明の他の実施形態例における、定型パター
ンのパターン画像の登録手順例を示すフロー図である。

【図６】本発明の他の実施形態例における、任意形状の
パターン画像の登録手順例を示すフロー図である。

【図７】本発明の他の実施形態例における、パターンマ
ッチングの手順例を示すフロー図である。

【図８】本発明の実施形態例におけるパターン画像と濃
度分布の関係を表し、（ａ）は平面図、（ｂ）は分布特
性図である。

【図９】本発明の実施形態例における入力画像と濃度分
布の関係を表し、（ａ）は平面図、（ｂ）分布特性図で
ある。

【図１０】本発明の他の実施形態例におけるパターン画
像と対象物／背景分離を示す説明図である。

【図１１】本発明の他の実施形態例におけるシェーディ
ングのある入力画像の説明図である。

【図１２】はんだレベラ基準マークを表す説明図であ
る。

【符号の説明】

１…照明装置２…撮像装置３…記憶装置（画像メモリ）４…ＣＰＵ（処理装置）５…表示装置３１…記憶装置（ハードディスク）

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】グレースケール正規化相関法パターンマ
ッチングを行って、計測対象物を検出する画像認識によ
る計測方法において、パターンマッチング用の基準画像の対象物、背景の濃度
分布が計測対象入力画像の対象物、背景の濃度分布平均
値と等しいか相似となるような高原状濃度関数をパター
ンマッチング用の基準画像として登録し、該基準画像と
前記入力画像の間で正規化相関係数を計算することを特
徴とする画像認識による計測方法。
【請求項２】グレースケール正規化相関法パターンマ
ッチングを行って、計測対象物を検出する画像認識によ
る計測方法において、パターンマッチング用の基準画像の対象物、背景の濃度
分布がそれぞれハイ又はローの一定値となるような高原
状濃度関数をパターンマッチング用の基準画像として登
録し、該基準画像と前記入力画像の間で正規化相関係数
を計算することを特徴とする画像認識による計測方法。
【請求項３】前記高原状濃度関数は、雛型リストから
選択した定型パターン形状か又は任意形状の指定を行
い、或は対象物の輪郭抽出を行い、該定型パターン形状
又は任意形状の輪郭か或は前記抽出輪郭が計測対象入力
画像に一致するように上書きし、該輪郭内側を対象物領
域とするとともに輪郭外側を背景領域として各々の濃度
分布の平均値を取るか、或は濃度の一定値を指定するこ
とによって得られることを特徴とする請求項１又は２に
記載の画像認識による計測方法。
【請求項４】前記高原状濃度関数は、所定の輪郭抽出
の方法によって任意形状の対象物の輪郭を抽出し、該任
意形状の輪郭が計測対象入力画像に一致するように上書
きし、該輪郭内側を対象物領域とするとともに輪郭外側
を背景領域として各々の濃度分布の平均値を取るか、或
は濃度の一定値を指定することによって得られることを
特徴とする請求項１又は２に記載の画像認識による計測
方法。
【請求項５】計測対象物を検出する画像認識による計
測方法において、パターンマッチング用の基準画像の対象物と背景を分離
して登録し、該背景を除外して対象物のみについて、計
測対象入力画像との間でパターンマッチングを行うこと
を特徴とする画像認識による計測方法。
【請求項６】前記パターンマッチングは、正規化相関
法を用い、前記基準画像・入力画像の相互相関係数、前
記基準画像の自己相関係数、前記入力画像の自己相関係
数の各係数計算から前記基準画像の背景部分に対応する
計算を除外した正規化相関係数の計算を行うものである
ことを特徴とする請求項５に記載の画像認識による計測
方法。
【請求項７】前記正規化相関係数の計算は、相互相関
係数の積和計算を和の計算に簡単化した計算であること
を特徴とする請求項１又は２又は３又は４又は６に記載
の画像認識による計測方法。
【請求項８】前記請求項１から請求項７までのいずれ
かに記載の画像認識による計測方法をコンピュータに実
行させるプログラムを、該コンピュータが読み取り可能
な媒体に記録して成ることを特徴とする記録媒体。