JP2002216130A - 画像認識方法と画像認識装置、及び部品実装装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 画像データ内に被検出パターンと類似のパタ
ーンとが並存しても、正しく位置検出ができる画像認識
方法とその装置を提供する。 【解決手段】 本画像認識方法は、撮像された被検出パ
ターンの画像データ５を入力するステップと、予め登録
された基準パターン７と前記撮像された画像データ５の
相関係数を一定の間引き間隔毎に求めて粗認識評価値テ
ーブル１１を作成するステップと、粗認識評価値テーブ
ル１１から精認識検出位置１３を選定するステップと、
精認識検出位置１３と前記間引き間隔とを用いて設定さ
れた精認識領域１４内で基準パターン７と被検出パター
ン１との相関係数が最大となる座標を検出する中心位置
検出ステップとを含み、前記精認識検出位置を決定する
ステップで、予め設定されたしきい値１２を越える粗認
識評価値を示す全ての位置を精認識検出位置１３として
選定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、例えば電子部品実
装装置における基板への電子部品の実装に際し、所定位
置への正確な実装を行うために電子部品や基板マークな
どの被検出パターンを撮像してその位置の認識を行う画
像認識方法に関し、特にパターンマッチングによる画像
認識方法（以下、「パターンマッチング認識方法」とい
う。）に関する。

【０００２】

【従来の技術】例えば電子回路基板に電子部品を実装す
る電子部品実装装置において、電子部品のリードや電子
回路基板に設けられた基板マークなどの各種検出対象と
なる被検出パターンの位置が認識され、この認識結果に
基づいてそれぞれ電子部品もしくは基板の正確な位置付
けが行われる。このような被検出パターンの画像認識を
行う方法の１つとして、基準パターンと被検出パターン
とのマッチングにより正規相関係数を算出してこれに基
づく位置検出を行うパターンマッチング認識方法が従来
から知られている。

【０００３】以下、従来技術で用いられているパターン
マッチング認識方法の例につき、図面を参照して説明す
る。図５は、画像認識動作を行う画像認識装置の主要構
成要素を示している。図において、画像認識の対象とな
る被検出パターン１が、基板２上に配置されている。被
検出パターン１は、上述の電子部品実装の例でいえば電
子部品のリードないしは電子回路基板の基板マークとな
る。被検出パターン１に対向する位置に配置されたカメ
ラなどの撮像装置３により前記被検出パターン１が撮像
され、撮像された画像データが撮像装置３から画像処理
装置４に転送される。画像処理装置４では、前記画像デ
ータが処理・分析され、これに基づいて被検出パターン
１の位置を検出する。

【０００４】図６は、従来技術によるパターンマッチン
グ認識方法の認識動作の１例を示すフローチャートであ
る。これを従来例１とする。ステップ１１において、撮
像装置３が撮像した基板２上に配置された認識対象であ
る被検出パターン１の画像データが画像処理装置４に転
送される。図７（ａ）は、ステップ１１で得られた認識
対象となる画像データ２５を示す。また、図７（ｂ）
は、画像処理装置４に予め登録されている当該認識対象
となる画像の基準パターン２７を示す。パターンマッチ
ング認識方法では、この基準パターン２７をテンプレー
トとして使用し、この基準パターン２７と撮像結果得ら
れた画像データ２５とのマッチングによる相関係数の算
出により被検出パターン１の位置を検出する。

【０００５】次いで図６のステップ１２において、図７
（ａ）に示すような認識対象領域であるサーチエリア２
８が被検出パターン１のサイズ等の条件を考慮して設定
される。なお、ここで示す例においては、画像データ２
５のサイズとサーチエリア２８のサイズを同じとしてい
る。

【０００６】次に、図６のステップ１３において、サー
チエリア２８内の被検出パターン１に対して、画像デー
タ２５に示される各座標毎の評価値を含む評価値テーブ
ルが作成される。ここでいう座標は、図７（ａ）の画像
データでは（ｍ，ｎ）、図７（ｂ）の基準パターンでは
（ｉ，ｊ）で表される。前記評価値テーブルの作成は、
サーチエリア２８内のすべての座標毎に、予め画像処理
装置４に登録されている基準パターン２７をテンプレー
トとして、パターンマッチング認識技術で知られた下記
の式１に示す正規相関係数γ（ｍ，ｎ）を求め、これを
各座標毎に参照可能なようにグラフ化する事により行わ
れる。 但し、 γ（ｍ，ｎ）：サーチエリアの座標（ｍ，ｎ）
における相関係数 Ｒ（ｉ，ｊ）：基準パターンの画像データ Ｓ（ｍ＋ｉ，ｎ＋ｊ）：サーチエリアの画像データ ａ ： 基準パターンサイズ をそれぞれ表している。なお、前記パターンマッチング
には、上述の正規相関係数式を使用することが好ましい
が、基準マークと撮像された画像データとの間の相関関
係が得られるものであれば、状況に応じ他の相関係数式
を用いることであっても良い。

【０００７】図８（ａ）は、ステップ１３の評価値テー
ブル作成工程にて求められた評価値テーブル３１を示し
ている。各座標毎での評価値は模様の差で表されてお
り、図８（ｂ）は、前記各模様毎の評価値の大きさを表
している。

【０００８】次に、図６のステップ１４において、前記
求められた評価値テーブル３１を基に、画像データ２５
内のすべての座標で中で、前記正規相関係数が最大値と
なる座標を中心位置として検出する。図８（ａ）及び
（ｂ）において、最大評価値３３が占める座標３６がこ
の画像データ２５内での検出位置、すなわち、被検出パ
ターン１の中心位置となる。このように、従来例１にお
いては、図６に示すステップ１１からステップ１４の各
認識動作を実行することによって、被検出パターン１の
画像データ２５内での位置を検出することができる。

【０００９】しかしながら、上述のような従来例１によ
る方法においては、図６に示すステップ１３の評価値テ
ーブル作成工程で、相関係数を求める演算を１画素毎に
全て行う必要がある。このために画像処理装置４に対す
る負荷が大きくなり、また認識の処理時間が長くなると
いう問題が発生する。

【００１０】このような従来例１の問題を解消する方法
として、以下のような代替のパターンマッチング認識方
法が知られている。これを従来例２とする。図９は、こ
の従来例２による認識動作を示すフローチャートであ
る。

【００１１】図９において、ステップ２１の画像入力、
およびステップ２２のサーチエリア設定は、それぞれ従
来例１のステップ１１及びステップ１２と同様である。
次に、従来例２においては、ステップ２３において、ス
テップ２１の画像入力で得られた画像データ２５を使用
して粗認識評価値テーブル４１の作成を行う。この粗認
識評価値テーブル４１は、図７（ａ）に示すサーチエリ
ア２８内の画像データ２５に対して、基準パターン２７
をそのまま１対１でマッチングさせるのではなく、一定
の間引き間隔毎にマッチングを行い、認識評価値を求め
るものである。すなわち、予め画像処理装置４に登録さ
れている基準パターン２７を用いてサーチエリア２８内
の座標の間引きステップ毎に移動させた座標に対して式
１に示す正規相関係数を求め、前記粗認識評価値テーブ
ル４１を作成する。この結果求められた粗認識評価値テ
ーブル４１を図１０（ａ）に示す。なおここでは便宜
上、間引きステップを１画素として説明を行うが、間引
きステップは、画像の状態や処理速度の設定等により変
化するものであり、１画素に限定するものではない。

【００１２】次に、図９のステップ２４で、求められた
粗認識評価値テーブル４１内で評価値が最大となる位置
を精認識検出位置４３として定める。ここで求められる
精認識検出位置４３は、精認識検出位置４３を中心とし
た間引きステップ分の幅をもった領域の代表値と考えら
れる。したがって検出すべき画像データ２５の中心位置
は、この精認識検出位置４３を中心とした間引きステッ
プ分の幅を持つ領域である精認識領域４４内に存在する
こととなる。このため、被検出パターン１の中心位置
は、この精認識領域４４内を１画素毎に再評価すること
により検出することができる。この方法によれば、精認
識領域４４以外のサーチエリア２８に対しては間引き評
価だけで済むこととなり、認識のための処理時間を大幅
に短縮することができる。

【００１３】図９のステップ２５において、基準パター
ン２７を用いて精認識領域４４内のすべての座標に対し
て式１の正規相関係数を求め、座標毎に参照できるよう
な精認識評価値テーブル４５を作成する。図１０（ｂ）
は、精認識領域４４内に作成された精認識評価値テーブ
ル４５を表している。ステップ２６において、精認識評
価値テーブル４５内のすべての座標で中で正規相関係数
が最大値を示す座標が中心位置４６として求められる。
なお、各評価値の模様毎の大きさは、図８（ｂ）に示す
ものと同じとする。

【００１４】次に、図１１（ａ）に示すような、被検出
パターン１の位置が、従来例１、２で参照した図７の位
置よりも１画素だけ上方にずれている画像データ５０か
ら画像認識を行う場合を考える。被検出パターン１がこ
のような位置にあるとき、図６の従来例１に示す方法に
従って評価値テーブルを作成すると、図１２（ａ）に示
す評価値テーブル５１のようになる。図１２（ｂ）は、
この時の各評価値別の大きさを示している。図１２
（ａ）から明らかなように、従来例１による認識方法に
おいては、個々の座標すべてにつき正規相関係数を算出
するため、算出された評価値の最大値から中心位置５６
の把握が可能である。但し、この従来例１による方法で
は時間がかかるという上述の問題点は解消されていな
い。

【００１５】一方、被検出パターン１が図１１に示す位
置にあるときに、図９に示す従来例２の認識方法によっ
て粗認識評価値テーブルを作成すると、図１３（ａ）に
示すような粗認識評価値テーブル６１が求まる。ここで
は、図示のように最大となる評価値を示す精認識検出位
置６３が２箇所存在している。また、従来例２では上述
の間引きステップが含まれているため、この求められた
最大値は、１画素毎に行う際の最大評価値とは一致しな
い。

【００１６】このような場合であっても、従来例２によ
るパターンマッチング認識方法では、図９のステップ２
５で求められる１画素毎に正規相関係数を算出した精認
識評価値テーブル６５には、図１３（ｂ）に示すように
最大評価値座標６６が含まれている。各評価値毎に示す
模様の大きさは、図１２（ｂ）に示すものと同じとす
る。したがって、ステップ２６における中心位置検出工
程において、被検出パターン１の中心位置６６を正しく
検出することができる。このように、粗認識評価値テー
ブル６１で求められた粗認識評価値の最大値の中に、た
またま精認識評価値における最大値となる座標が含まれ
ておれば、従来例２による被検出パターン１の画像デー
タ５０内での中心位置６６の検出は可能である。

【００１７】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述の
ような従来技術による従来例２のパターンマッチング認
識方法にも問題がある。一例として図１４（ａ）に示す
ような、画像データ７０内に被検出パターン１に類似す
る近似パターン６が存在する場合の画像認識を考えてみ
る。図１４（ｂ）は、このときの基準パターン７を示
す。従来例１の認識方法により、サーチエリア７８内の
すべての座標に対して式１の正規相関係数を求めて作成
した評価値テーブル８１を、図１５（ａ）に示してい
る。この評価値テーブル８１に基づき、被検出パターン
１と近似パターン６との両評価値を比較してみる。その
結果、図１５（ｂ）に示すように、被検出パターン１の
中心位置８２における評価値８３と、近似パターン６の
中心位置８５における評価値８６とでは、評価値８３の
方が大きい。したがって、この認識評価値の最大値８５
から被検出パターン１の中心位置８２を検出することが
できる。このように各座標毎の全ての評価値を求める従
来例１の方法によれば、被検出パターン１の中心位置８
２の検出は可能ではあるが、この認識動作には時間を要
する。

【００１８】一方、従来例２の認識方法により、同じ図
１４に示すような画像データ７０を認識し、サーチエリ
ア７８内の座標の間引きステップ毎に移動させた座標に
対して式１の相関係数を求めると、図１６（ａ）に示す
ような粗認識評価値テーブル９１が作成される。この粗
認識評価値テーブル９１によれば、被検出パターン１と
近似パターン６の位置関係の差により、被検出パターン
１側の座標９２の評価値９３（図１５（ｂ）参照）より
も近似パターン６側の座標９５の評価値８６（同）の方
が大きくなってしまう。したがってこの認識方法によれ
ば、精認識検出位置が座標９５にあるとして精認識領域
９６を定めてしまう。この誤った精認識領域９６におい
て１画素毎に求められた精認識評価値テーブル９８の評
価値から得られる最大値は、本来求めるべき中心位置と
は異ったものとなり、被検出パターン１の位置検出が正
しくできないという問題を生ずる。

【００１９】したがって本発明は、従来技術にある上述
のような問題を解消し、被検出パターンに類似する近似
パターンが存在する場合においても、画像データ内にお
ける中心位置を正しく認識することができると共に、１
画素毎に全ての座標の認識評価値を求める従来技術によ
る方法よりも高速で認識処理を行うことが可能なパター
ンマッチング認識方法を提供することを目的としてい
る。

【００２０】

【課題を解決するための手段】本発明は、粗認識評価値
を比較することによって得られた前記精認識領域を１つ
に限定せず、被検出パターンが存在する可能性のある全
ての位置が精認識領域に含まれるよう前記評価値のしき
い値を予め設定しておき、求められた粗認識評価値がこ
のしきい値を越えている限り、その全ての位置を精認識
評価の対象とすることにより前記課題を解決するもので
あり、具体的には以下の内容を含む。

【００２１】すなわち、請求項１に記載の本発明は、被
検出パターンを撮像し、予め登録された基準パターンと
前記撮像された被検出パターンの画像データとのマッチ
ングによる評価値を算出し、前記評価値の内の最大値を
示す位置を前記被検出パターンの中心位置として検出す
る画像認識方法であって、画像データを一定の間引き間
隔で前記基準パターンとマッチングさせてまず粗認識評
価値を求め、予め設定されたしきい値を越える粗認識評
価値を示す単数もしくは複数の位置全てを対象にして次
に精認識評価値を求め、前記精認識評価値の内の最大値
を示す位置を前記被検出パターンの中心位置として検出
することを特徴とする画像認識方法に関する。しきい値
を設定して粗認識評価値を選別することにより、効率的
で正確な画像認識処理を可能にするものである。

【００２２】請求項２に記載の本発明に係る画像認識方
法は、前記画像データと前記基準パターンとのマッチン
グにより算出される前記各評価値が、正規相関係数に基
づくものであることを特徴としている。マッチングを精
度良く実行するものである。

【００２３】請求項３に記載の本発明は、被検出パター
ンを含む画像データを画像認識装置内に入力する画像入
力工程と、予め登録された基準パターンと前記画像デー
タとのマッチングによる相関係数を一定の間引き間隔毎
に求めて前記相関係数と前記画像データの座標との関連
を示す粗認識評価値テーブルを作成する粗認識評価値テ
ーブル作成工程と、前記粗認識評価値テーブルから精認
識処理を行う精認識検出位置を選定する精認識検出位置
決定工程と、前記精認識検出位置と前記間引き間隔とを
用いて精認識領域を設定し、前記精認識領域内で前記基
準パターンと前記被検出パターンとの相関係数が最大と
なる前記画像データの座標を検出する中心位置検出工程
とを含み、前記被検出パターンを撮像した画像データか
ら当該被検出パターンの中心位置を検出する画像認識方
法であって、前記精認識検出位置決定工程において、予
め設定されたしきい値を越える粗認識評価値を示す単数
もしくは複数の全ての位置を前記精認識検出位置として
選定することを特徴とする画像認識方法に関する。しき
い値を設定して粗認識評価値を選別することにより、効
率的で正確な画像認識処理を可能にするものである。

【００２４】請求項４に記載の本発明に係る画像認識方
法は、画像内に並存する類似のパターンを含めて前記被
検出パターンが存在する可能性のある全ての位置を検出
できるよう、前記しきい値の大きさ、もしくは前記精認
識検出位置の数が、前記基準パターンの画像を基に前記
間引きステップによる評価値のずれを考慮して前記基準
パターンを登録する前記教示ステップの際に設定される
ことを特徴としている。教示時に入手可能な情報に基づ
き、しきい値を適切に設定し、効率的で確実な位置検出
を可能にするものである。

【００２５】請求項５に記載の本発明は、被検出パター
ンを保持するための基板と、前記被検出パターンを撮像
する撮像装置と、前記撮像装置によって撮像された画像
データを入力して処理・分析する画像処理装置とから構
成され、前記画像データを前記画像処理装置に予め登録
された基準パターンとマッチングさせることにより得ら
れる評価値の内で最大値となる対象画像内の座標を前記
被検出パターンの中心位置として検出する画像認識装置
であって、前記画像データを一定の間引き間隔で前記基
準パターンとマッチングさせることにより得られる粗認
識評価値の内、予め登録されたしきい値よりも大きな値
となる対象画像の座標を精認識検出位置として選定し、
当該精認識検出位置と前記間引き間隔とを用いて設定さ
れる精認識領域内の精認識評価値の内で最大値となる位
置を前記被検出パターンの中心位置として検出すること
を特徴とする画像認識装置に関する。しきい値の設定に
より粗認識評価値の選別を行い、被検出パターンの中心
位置を効率的に、確実に検出可能な画像認識装置を提供
するものである。

【００２６】請求項６に記載の本発明に係る画像認識装
置は、前記各評価値が、前記画像データと前記基準パタ
ーンとのマッチングにより算出される正規相関係数に基
づくものであることを特徴としている。マッチングを精
度良く実施するものである。

【００２７】請求項７に記載の本発明は、回路形成体を
搬入して保持する回路形成体保持装置と、部品を供給す
る部品供給部と、前記部品供給部からの部品の取り出し
と前記回路形成体への部品の実装が可能な実装ヘッド
と、前記実装ヘッドを搬送するロボットと、前記回路形
成体保持装置、部品供給装置、実装ヘッド、ロボットを
制御するコントローラとから構成され、前記実装ヘッド
が前記部品供給部より取り出した部品を前記回路形成体
の実装位置に実装する部品実装装置であって、前記部
品、もしくは前記回路形成体に設けられた基板マークの
いずれか、もしくは双方の位置を検出するため、請求項
５又は請求項６に記載の画像認識装置を備えていること
を特徴とする部品実装装置に関する。本発明に係る画像
認識装置を備えることにより、高能率で高精度の部品実
装を実施可能な部品実装装置を提供するものである。

【００２８】

【発明の実施の形態】本発明の第１の実施の形態にかか
るパターンマッチング認識方法について、図面を参照し
て説明する。図１は、本実施の形態にかかる認識方法に
よる認識動作を示すフローチャートである。本実施の形
態における認識方法の認識動作を行う画像認識装置の主
要構成要素は、従来技術で説明した図５に示すものと同
様である。すなわち、図５において、画像認識の対象と
なる電子部品や基板マークなどの被検出パターン１は、
基板２上に配置される。被検出パターン１に対向する位
置に配置された撮像装置３により被検出パターン１が撮
像され、撮像された画像データは撮像装置３から画像処
理装置４に転送される。画像処理装置４は、前記画像デ
ータを処理・分析し、被検出パターン１の画像認識を行
う。

【００２９】認識対象となる画像は、図２（ａ）に示す
ように、画像データ５内に被検出パターン１と、この被
検出パターン１に類似の近似パターン６とが並存してい
るものとする。また、画像データ５とマッチングする際
のテンプレートとなる予め画像処理装置４に登録された
基準パターン７は、図２（ｂ）に示すものであるとす
る。画像データ５の座標を（ｍ，ｎ）、基準パターン７
の座標を（ｉ，ｊ）で表す。

【００３０】以下、本実施の形態に係る認識動作を、図
１のフローチャートを基に関連する各図面を参照しなが
ら説明する。図１のステップ１において、図５に示す撮
像装置３により被検出パターン１が撮像され、撮像され
た画像データ５が撮像装置３から画像処理装置４に転送
される。次に、ステップ２で、被検出パターン１のサイ
ズ等の条件から求められる検査対象となるサーチエリア
８が設定される。なお、本実施の形態においては、画像
データ５のサイズとサーチエリア８のサイズとは同じで
あるとする。

【００３１】次にステップ３で、サーチエリア８内の被
検出パターン１に対して、予め画像処理装置４に登録さ
れている基準パターン７を用いてサーチエリア８内の座
標の間引きステップ毎に移動させた座標に対して、式１
による正規相関係数を求め、粗認識評価値テーブルを作
成する。ここでは間引きステップ後の１領域を１画素と
して説明を行う。図３（ａ）は、これにより作成された
粗認識評価値テーブル１１を示している。ここまでのス
テップは、従来技術による従来例２の認識動作のステッ
プと同じである。したがって、この得られた粗認識評価
値テーブル１１は、図１６（ａ）に示す従来例２による
粗認識評価値テーブル９１と同じものとなる。

【００３２】本実施の形態においては、この後のステッ
プ４で、粗認識評価値テーブル１１内において求められ
た評価値が予め定められた精認識検出しきい値（以下、
「しきい値１２」という。）１２を越えている位置の全
てを、精認識検出位置１３として選定するものとしてい
る。図３（ｃ）は、各評価値の模様毎の大きさと、しき
い値１２の大きさとを示している。ここで、精認識検出
位置１３を求める際に使用するしきい値１２は、前記間
引きステップによる評価値のずれを考慮し、近似パター
ン６の位置を含めて被検出パターン１が存在する可能の
あるすべての位置が検出できるように決定されている。
しきい値１２を越える大きさの評価値を示す位置が図３
（ａ）で３ヶ所あり、これら３ヶ所が精認識検出位置１
３として選定される。

【００３３】次いで図１のステップ５において、前記選
定された精認識検出位置１３を中心に、前記間引きステ
ップ分の幅を含む精認識領域１４を求め、この求められ
た精認識領域１４内の全ての画素毎に、基準パターン７
とのマッチングによる式１の正規相関係数を求めて、精
認識評価値テーブル１５を作成する。図３（ｂ）は、こ
のようにして作成された精認識領域１４と、精認識評価
値テーブル１５とを示している。上述のようにしきい値
１２が、被検出パターン１の存在する可能性のある全て
の位置が検出できるように決定されていることから、こ
のしきい値１２に基づいて選定された精認識領域１４の
中のいずれかの座標に被検出パターン１の中心位置が存
在していることになる。したがって、ステップ６におい
て精認識評価値テーブル１５内の評価値を相対比較する
ことにより、最大値を示す座標が中心位置１６として求
まる。なお、本例に示すステップ５においては、３ヶ所
の精認識評価値テーブル作成箇所を示すが、この数は、
粗認識評価値がしきい値１２を越えるものである限り多
くても少なくてもよい。精認識評価値テーブルを作成す
べき精認識検出位置が１つのみとなる場合もあり得る。

【００３４】以上のように、図１に示す認識動作フロー
に従えば、ステップ４の精認識検出位置選定工程におい
て精認識検出位置１３が絞り込まれ、かつ被検出パター
ン１が存在する可能性がある位置の全ての精認識領域１
４において検出処理が行われるため、高速に、そして確
実に位置検出を行うことができる。

【００３５】次に、本発明の第２の実施の形態に係るパ
ターンマッチング認識方法について説明する。本実施の
形態にかかる認識方法においては、先の第１の実施の形
態で説明したしきい値１２を、基準パターン７の教示時
に設定することを特徴としている。

【００３６】第１の実施の形態で説明したように、精認
識検出位置１３の選定においては、粗認識評価値テーブ
ル１１の中から予め定められたしきい値１２を越える評
価値を示す位置全てを選定することにより行われる。こ
のため、しきい値１２が低く設定され過ぎた場合には多
数の精認識検出位置１３が選定されることとなり、各精
認識領域１４における１画素毎の認識評価値の算出が必
要であることから、より多くの認識時間を要することと
なる。逆にしきい値１２が高く設定され過ぎた場合に
は、精認識検出位置１３の数が減って認識時間を短縮す
ることはできるものの、本来求めるべき被検出パターン
１が存在する精認識検出位置１３を認識対象から除外し
てしまう虞がある。このように、しきい値１２は、認識
処理精度と処理時間とに直接関係する重要なパラメータ
である。

【００３７】上述のように、図３（ｃ）に示されるよう
なしきい値１２は、粗認識評価における間引きステップ
による評価値のずれを考慮し、近似パターン６の位置を
含めて被検出パターン１が存在する可能のある全ての位
置が検出できるように決定されている。通常、パターン
マッチング認識方法において、基準パターン７は認識さ
れる画像と同じ条件で撮像されている。このため、サー
チエリア８内に被検出パターン１に類似する近似パター
ン６が存在している場合には、その近似パターン６の認
識条件なども、基準パターン７を画像処理装置４に登録
する基準パターン７の教示時に同時に知ることができ
る。したがって、基準パターン７の教示時に、その教示
画像を考慮してしきい値１２を同時に設定しておけば、
サーチエリア８内にある近似パターン６の存在を前提と
した適切なしきい値１２を得ることができる。

【００３８】このようにしてしきい値１２が適切に設定
されることにより、本実施の形態に係るパターンマッチ
ング認識方法によれば、無駄な精認識検出位置１３の選
定を排除することができ、かつ確実に被検出パターン１
を精認識検出位置１３内に含めることが可能となり、効
率的、そして確実な画像認識が可能になる。この際に
は、精認識検出位置１３の数も予め設定することができ
る。なお、本実施の形態に係る認識動作に関しては、上
述のしきい値１２を基準パターン教示時に設定すること
を除き、図１を参照して説明した第１の実施の形態に係
る認識方法の認識動作と同様である。

【００３９】次に、本発明に係る第３の実施の形態につ
き説明する。本実施の形態は、先の第１及び第２の実施
の形態に係るパターンマッチング認識方法を実施する画
像認識装置、並びに当該画像認識装置を使用する電子部
品実装装置（以下、「部品実装装置」という。）に関す
る。

【００４０】上述のように、第１及びは第２の実施の形
態に係るパターンマッチング認識方法によれば、被検出
パターン１の画像認識をより短時間で、より確実に行う
ことが可能である。本実施の形態に係る画像認識装置
は、図５に示すように被検出パターンを配置する基板２
と、被検出パターン１を撮像する撮像装置３と、前記撮
像装置３によって撮像された画像データ５を入力して処
理・分析する画像処理装置４とから構成され、前記画像
データ５を一定の間引き間隔で予め登録された基準パタ
ーン７とマッチングさせることにより得られる粗認識評
価値を、予め登録された精認識検出しきい値１２と比較
して精認識検出位置１３を選定し、前記選定された精認
識検出位置１３を基に前記間引き間隔を考慮して設定さ
れた精認識領域１４を対象に精認識評価を行うことによ
り、前記被検出パターン１の位置検出を行う装置であ
る。

【００４１】更に、本実施の形態には、上述の画像認識
装置を備えた部品実装装置を含む。本実施の形態に係る
部品実装装置の一例につき、図面を参照して説明する。
図４において、部品実装装置１００は、電子部品などの
実装すべき部品を部品実装装置１００へ供給する部品供
給部１０２と、部品供給部１０２から部品を取り出して
回路形成体に実装する部品実装ヘッド１０３と、部品実
装ヘッド１０３を所定位置に搬送するロボット１０４
と、部品実装ヘッド１０３に保持された部品の保持状態
を撮像して認識する部品認識装置１０５と、部品実装装
置１００に回路形成体を搬送して保持する回路形成体保
持装置１０６と、部品実装装置１００全体の動作を制御
する制御装置１０７と、を主な構成要素としている。

【００４２】図４において、部品供給部１０２には、多
数の部品をテープ状に巻き取ったリールを備えるカセッ
ト方式の部品供給装置１１１がセットされている。部品
実装ヘッド１０３には、負圧により部品１１２を吸着し
て保持するノズル１１３が取り付けられている。ノズル
１１３は、回転制御機構１１４により図のＺ軸を中心と
した回転による角度補正（θ回転）が可能である。ロボ
ット１０４は、Ｘ軸駆動部１１６とＹ軸駆動部１１７と
により、部品実装ヘッド１０３を図のＸ方向及びＹ方向
の平面状に搬送する。回路形成体保持装置１０６は、電
子回路基板などの回路形成体１１８を搬入して保持す
る。部品認識装置１０５は、ノズル１１３に保持された
部品１１２の保持状態を下から撮像し、撮像された画像
は画像処理、分析された後、部品１１２の保持状態の判
定結果が制御装置１０７へ入力される。

【００４３】以上の構成にかかる部品実装装置１００の
動作時には、部品供給装置１１１により部品供給部１０
２に供給された部品１１２の真上に移動した部品実装ヘ
ッド１０３が、ノズル１１３を下降させて部品１１２に
当接させ、負圧によって部品１１２を吸着して部品供給
装置１１１から取り出す。次に、部品実装ヘッド１０３
は、ノズル１１３に部品１１２を保持したまま、ロボッ
ト１０４により部品認識装置１０５に対向する位置に向
けて搬送される。部品認識装置１０５は、部品実装ヘッ
ド１０３が部品認識装置１０５に対向する位置を所定速
度で通過する際に、部品実装ヘッド１０３のノズル１１
３に吸着して保持された部品１１２を撮像し、その画像
が処理されて部品１１２の所定吸着状態に対する位置、
および角度のずれが測定され、測定結果が制御装置１０
７へ入力される。実装すべき回路形成体１１８へ向けて
移動中の部品実装ヘッド１０３は、制御装置１０７から
の指令に基づいて必要な移動量と角度の補正しつつ、回
路形成体１１８の所定位置に部品１１２を位置合わせし
て停止し、ノズル１１３を下降させて吸着された部品１
１２を回路形成体１１８上に実装する。

【００４４】ここで、前記ノズル１１３に吸着された部
品の吸着位置を検出する前記部品認識装置に、本実施の
形態にかかる画像認識装置を適用することができる。部
品１１２の吸着位置の検出は、当該部品１１２を回路形
成体１１８の所定の実装位置に正確に実装する上で重要
な要素であり、したがって前記画像認識装置を部品認識
装置１０５に適用して部品１１２の吸着位置を正確に検
出することにより、当該部品実装装置１００は高品質の
電子回路基板の生産を実現することができる。

【００４５】なお、本実施の形態に係る画像認識装置を
部品実装装置１００に適用する他の実施例として、例え
ば当該画像認識装置を部品実装ヘッド１０３の側に備
え、部品実装ヘッド１０３が回路形成体１１８に対向す
る位置に移動した際に回路形成体１１８に設けられた基
板マークを検出するために使用することであっても良
い。これにより、基板マークの正確で効率的な位置検出
が可能となり、回路形成体１１８を正しい位置に規制保
持することによって、正確な位置への部品１１２の実装
が可能となり、高品質な電子回路基板の生産を実現する
ことができる。

【００４６】

【発明の効果】本発明にかかる画像認識方法を実施する
ことにより、精認識検出位置選定工程にて認識対象範囲
が絞り込まれると共に、被検出パターンが存在する可能
性がある位置すべての認識処理を行うことができる。し
たがって、画像データ内に被検出パターンと類似した近
似パターンが存在していても、短時間での正確な位置検
出を行うことが可能になる。

【００４７】また、本発明により、パターンマッチング
認識の基準パターンを教示する際に基準パターンの撮像
画像を考慮した適切なしきい値を同時に設定することと
すれば、さらに効果的な画像認識が可能になる。

【００４８】そして、本発明に係るパターンマッチング
認識方法を実施する認識装置によれば、画像データ内に
被検出パターンと類似した近似パターンが存在していて
も短時間での正確な位置検出を行う認識装置を提供する
ことができる。また、当該認識装置を備えた部品実装装
置を実施することにより、高い生産性で高品質の電気回
路基板を生産する部品実装装置を提供することができ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の実施の形態に係る画像認識方法の認
識動作を示すフローチャートである。

【図２】 本発明の実施の形態に係る画像認識方法の認
識対象となる画像データを示す説明図である。

【図３】 図２に示す画像データの粗認識評価値テーブ
ル、精認識評価値テーブル、および各評価値の大きさを
示す説明図である。

【図４】 本発明の実施の形態に係る画像認識装置を備
えた部品実装方法を示す斜視図である。

【図５】 従来技術による画像認識装置の主要構成要素
を示す側面図である。

【図６】 従来技術による認識方法（従来例１）の認識
動作を示すフローチャートである。

【図７】 従来技術による認識方法（従来例１）の認識
対象となる画像を示す説明図である。

【図８】 図７に示す画像の評価値テーブル、および評
価値を示す説明図である。

【図９】 従来技術による他の認識方法（従来例２）の
認識動作を示すフローチャートである。

【図１０】 従来技術による他の認識方法（従来例２）
の粗認識評価値テーブル、及び精認識評価値テーブルを
示す説明図である。

【図１１】 従来技術による認識方法の認識対象となる
画像を示す説明図である。

【図１２】 図１１に示す画像の従来技術（従来例１）
による認識方法に基づく評価値テーブル、および評価値
を示す説明図である。

【図１３】 図１１に示す画像の他の従来技術（従来例
２）による認識方法に基づく粗認識評価値テーブル、及
び精認識評価値テーブルを示す説明図である。

【図１４】 従来技術による認識方法の認識対象となる
他の画像を示す説明図である。

【図１５】 図１４に示す画像の従来技術（従来例１）
による認識方法に基づく評価値テーブル、および評価値
を示す説明図である。

【図１６】 図１４に示す画像の他の従来技術（従来例
２）による認識方法に基づく粗認識評価値テーブル、及
び精認識評価値テーブルを示す説明図である。

【符号の説明】

１．被検出パターン、 ２．基板、 ３．撮像装置、
４．画像処理装置、 ５．画像データ、 ６．近似パタ
ーン、 ７．基準パターン、 ８．サーチエリア、 １
１．粗認識評価値テーブル、 １２．精認識検出しきい
値、 １３．精認識検出位置、 １４．精認識領域、
１５．精認識評価値テーブル、 １６．中心位置。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｈ０５Ｋ 13/08 Ｈ０５Ｋ 13/08 Ｑ (72)発明者 秦 純一 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内 (72)発明者 蜂谷 栄一 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内 Ｆターム(参考） 5B057 AA03 BA02 CA12 CA16 DA07 DB02 DC05 DC34 5E313 AA01 AA11 AA15 CC04 DD31 EE02 EE03 EE24 EE37 FF24 FF26 FF28 FF32 5L096 BA08 FA34 FA69 GA08 HA08 JA03 JA14 LA01

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 被検出パターンを撮像し、予め登録され
   た基準パターンと前記撮像された被検出パターンの画像
   データとのマッチングによる評価値を算出し、前記評価
   値の内の最大値を示す位置を前記被検出パターンの中心
   位置として検出する画像認識方法において、 画像データを一定の間引き間隔で前記基準パターンとマ
   ッチングさせてまず粗認識評価値を求め、予め設定され
   たしきい値を越える粗認識評価値を示す単数もしくは複
   数の位置を対象にして次に精認識評価値を求め、前記精
   認識評価値の内の最大値を示す位置を前記被検出パター
   ンの中心位置として検出することを特徴とする画像認識
   方法。
2. 【請求項２】 前記画像データと前記基準パターンとの
   マッチングにより算出される前記各評価値が、正規相関
   係数に基づくものであることを特徴とする、請求項１に
   記載の画像認識方法。
3. 【請求項３】 被検出パターンを含む画像データを画像
   認識装置内に入力する画像入力工程と、 予め登録された基準パターンと前記画像データとのマッ
   チングによる相関係数を一定の間引き間隔毎に求め、前
   記相関係数と前記画像データの座標との関連を示す粗認
   識評価値テーブルを作成する粗認識評価値テーブル作成
   工程と、 前記粗認識評価値テーブルから精認識処理を行う精認識
   検出位置を選定する精認識検出位置決定工程と、 前記精認識検出位置と前記間引き間隔とを用いて精認識
   領域を設定し、前記精認識領域内で前記基準パターンと
   前記被検出パターンとの相関係数が最大となる前記画像
   データの座標を検出する中心位置検出工程とを含む、前
   記被検出パターンを撮像した画像データから当該被検出
   パターンの中心位置を検出する画像認識方法であって、 前記精認識検出位置決定工程において、予め設定された
   しきい値を越える粗認識評価値を示す単数もしくは複数
   の位置を前記精認識検出位置として選定することを特徴
   とする画像認識方法。
4. 【請求項４】 画像内に並存する類似のパターンを含め
   て前記被検出パターンが存在する可能性のある全ての位
   置を検出できるよう、前記しきい値の大きさ、もしくは
   前記精認識検出位置の数が、前記基準パターンの画像を
   基に前記間引きステップによる評価値のずれを考慮して
   前記基準パターンを登録する前記教示ステップの際に設
   定されることを特徴とする、請求項３に記載の画像認識
   方法。
5. 【請求項５】 被検出パターンを保持するための基板
   と、 前記被検出パターンを撮像する撮像装置と、 前記撮像装置によって撮像された画像データを入力して
   処理・分析する画像処理装置と、から構成され、 前記画像データを前記画像処理装置に予め登録された基
   準パターンとマッチングさせることにより得られる評価
   値の内で最大値となる対象画像内の座標を前記被検出パ
   ターンの中心位置として検出する画像認識装置におい
   て、 前記画像データを一定の間引き間隔で前記基準パターン
   とマッチングさせることにより得られる粗認識評価値の
   内、予め登録されたしきい値よりも大きな値となる対象
   画像の座標を精認識検出位置として選定し、当該精認識
   検出位置と前記間引き間隔とを用いて設定される精認識
   領域内の精認識評価値の内で最大値となる位置を前記被
   検出パターンの中心位置として検出することを特徴とす
   る画像認識装置。
6. 【請求項６】 前記各評価値が、前記画像データと前記
   基準パターンとのマッチングにより算出される正規相関
   係数に基づくものであることを特徴とする、請求項５に
   記載の画像認識装置。
7. 【請求項７】 回路形成体を搬入して保持する回路形成
   体保持装置と、 部品を供給する部品供給部と、 前記部品供給部からの部品の取り出しと前記回路形成体
   への部品の実装が可能な実装ヘッドと、 前記実装ヘッドを搬送するロボットと、 前記回路形成体保持装置、部品供給装置、実装ヘッド、
   ロボットを制御するコントローラとから構成され、前記
   実装ヘッドにより前記部品供給部から取り出した部品を
   前記回路形成体の実装位置に実装する部品実装装置にお
   いて、 前記部品、もしくは前記回路形成体に設けられた基板マ
   ークのいずれか、もしくは双方の位置を検出するため、
   請求項５又は請求項６に記載の画像認識装置を備えてい
   ることを特徴とする部品実装装置。