JP2003085565A

JP2003085565A - 濃淡パターンマッチング装置および方法

Info

Publication number: JP2003085565A
Application number: JP2001272616A
Authority: JP
Inventors: Yasushi Sasa; 泰志佐々
Original assignee: Dainippon Screen Manufacturing Co Ltd
Current assignee: Dainippon Screen Manufacturing Co Ltd
Priority date: 2001-09-07
Filing date: 2001-09-07
Publication date: 2003-03-20

Abstract

(57)【要約】【課題】光学的変動やパターン形状に影響されること
なく、濃淡画像について精度よくパターンマッチングを
行う。【解決手段】投影データ取得部１１０と微分データ取
得部１２０により、テンプレート画像の画素値をＹ方向
の列毎に加算した後にＸ方向につき空間微分してＸ軸投
影微分テンプレートデータを算出し、テンプレート用メ
モリ１３０に保存する。同様にしてＹ軸投影微分テンプ
レートデータを算出して同様に保存する。次にターゲッ
ト画像データから、サイズがテンプレートと同一で位置
が互いに異なる画像を順次切り出し、その切り出し画像
からＸおよびＹ軸投影微分データを算出する。相関デー
タ取得部１４０は、これらのデータとテンプレート用メ
モリ１３０内の投影微分テンプレートデータとからＸお
よびＹ軸投影正規化相関値を算出し、位置決定部１５０
は、それらの相関値が最大となる切り出し画像の位置を
最適位置（Ｘｍ，Ｙｍ）として出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、濃淡画像において
所定のテンプレートと最も類似するパターンの存在する
位置を検出する濃淡パターンマッチング装置および方法
に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、検出すべき濃淡パターンをテ
ンプレートとして与え、そのテンプレートよりもサイズ
の大きい濃淡画像においてそのテンプレートに最も類似
するパターンの存在する位置を検出するための濃淡パタ
ーンマッチング装置および方法が種々提案されている。
例えば特開平５−１１４０２８号公報には、与えられた
濃淡画像からテンプレートと同じ大きさの部分画像を順
次切り出し、その部分画像およびテンプレート画像の各
々の縦方向及び横方向一次元投影データを算出し、さら
に、当該算出した部分画像とテンプレートとの縦方向一
次元投影データ間の相関を示す縦方向正規化相関値と横
方向一次元投影データ間の相関を示す横方向正規化相関
値とを算出し、こうして算出した縦方向および横方向正
規化相関値が共に最大となる位置の部分画像がテンプレ
ートに一致すると判定する濃淡パターンのマッチング方
法が開示されている。そして同公報には、この濃淡パタ
ーンのマッチング方法の効果として、所要の画像とテン
プレートによるテンプレートマッチング処理を、二次元
データを一次元データに簡略化して正規化相関値を求め
ることにより行うから、演算回数を大幅に減らすことが
でき、かつ明るさの変動やピントぼけに強い濃淡パター
ンマッチングができる、と記載されている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上記従来の濃
淡パターンマッチング方法（以下「従来法」という）で
は、与えられた画像における所望の位置が、テンプレー
トに最も類似する位置（以下「最適位置」という）とし
て検出されない場合がある。

【０００４】例えば、図１３（ａ）に示す画像と図１３
（ｂ）に示す画像とのパターンマッチングに従来法を適
用した場合には、最適位置として所望の位置を検出する
ことができない。すなわち、この場合、両画像の縦方向
の列毎に画素値を足し合わせることにより一次元の投影
データを作成すると、図１３（ａ）の画像については図
１３（ｃ）に示すような投影データが得られ、図１３
（ｂ）の画像については図１３（ｄ）に示すような投影
データが得られる。図１３（ｂ）の画像については、そ
の生成の際の照明むらやシェーディングが図１３（ａ）
の画像に比べて大きいため、それらの投影データの間の
相関を示す正規化相関値が最大となる位置は、両画像中
央部における円形部分（輝度の高い部分）が互いに一致
するような位置とはならない。なお、図１３（ａ）
（ｂ）において、輝度が高い部分は黒く描かれ、輝度が
低い部分は白く描かれている。

【０００５】また、図１４は、従来法を適用した場合に
最適位置として所望の位置が検出されない他の例を示し
ており、曲線Ｃ１は、テンプレートを表す画像（以下
「テンプレート画像」という）の投影データを示し、曲
線Ｃ２は、テンプレートに一致または類似するパターン
の形成された対象物を表す画像（以下「ターゲット画
像」という）の投影データを示している。この例では、
ターゲット画像の表す対象物における特徴的なパターン
は、図１４に示す曲線Ｃ２における小さい変化部分すな
わち空間周波数の高い成分に対応しているが、従来法で
は、曲線Ｃ１とＣ２における大きい変化部分すなわち空
間周波数の低い部分が合致するように、両投影データ間
の正規化相関値に基づき最適位置が決定される。したが
って、本来、図１４（ａ）に示すような位置関係が最適
位置として検出されるべきであるが、ターゲット画像生
成の際の照明むらやシェーディングのために、図１４
（ｂ）に示すような位置関係（所望位置より数十画素程
度ずれた位置）が最適位置として検出される。

【０００６】本発明は、上記問題を解決すべくなされた
ものであって、照明むら等の光学的変動やパターン形状
に影響されることなく、精度よくパターンマッチングを
行える濃淡パターンマッチング装置および方法を提供す
ることを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段および発明の効果】第１の
発明は、テンプレートを表す濃淡画像であるテンプレー
ト画像と当該テンプレート画像よりもサイズの大きい濃
淡画像であるターゲット画像との間のパターンマッチン
グにより、当該ターゲット画像において当該テンプレー
トに最も類似するパターンの位置を検出する濃淡パター
ンマッチング装置であって、前記ターゲット画像から位
置が互いに異なりサイズが前記テンプレート画像と同一
の部分画像を順次切り出す画像切り出し手段と、前記部
分画像の画素値を縦方向の列毎に足し合わせることによ
り１次元データである横軸投影ターゲットデータを算出
すると共に、前記部分画像の画素値を横方向の行毎に足
し合わせることにより１次元データである縦軸投影ター
ゲットデータを算出する投影ターゲットデータ算出手段
と、前記テンプレート画像の画素値を縦方向の列毎に足
し合わせることにより１次元データである横軸投影テン
プレートデータを算出すると共に、前記テンプレート画
像の画素値を横方向の行毎に足し合わせることにより１
次元データである縦軸投影テンプレートデータを算出す
る投影テンプレートデータ算出手段と、前記横軸投影タ
ーゲットデータを横方向につき空間的に微分することに
より横軸投影微分ターゲットデータを算出すると共に、
前記縦軸投影ターゲットデータを縦方向につき空間的に
微分することにより縦軸投影微分ターゲットデータを算
出するターゲット微分手段と、前記横軸投影テンプレー
トデータを横方向につき空間的に微分することにより横
軸投影微分テンプレートデータを算出すると共に、前記
縦軸投影テンプレートデータを縦方向につき空間的に微
分することにより縦軸投影微分テンプレートデータを算
出するテンプレート微分手段と、前記画像切り出し手段
によって順次切り出される部分画像につき、前記横軸投
影微分ターゲットデータと前記横軸投影微分テンプレー
トデータとの正規化相関値である横軸投影正規化相関
値、および、前記縦軸投影微分ターゲットデータと前記
縦軸投影微分テンプレートデータとの正規化相関値であ
る縦軸投影正規化相関値を算出する相関値算出手段と、
前記画像切り出し手段によって順次切り出される部分画
像のうち前記横軸投影正規化相関値が最大となる部分画
像の横方向の位置、および、前記画像切り出し手段によ
って順次切り出される部分画像のうち前記縦軸投影正規
化相関値が最大となる部分画像の縦方向の位置を求める
位置決定手段とを備えることを特徴とする。

【０００８】このような第１の発明によれば、ターゲッ
ト画像においてテンプレート画像に最も類似するパター
ンの位置を検出するために使用される正規化相関値が、
投影データに対して微分処理を施した投影微分データに
基づき算出されるため、必要な計算量の大幅削減等の効
果に加え、照明むら等の光学的変動やパターン形状に影
響されることなく、精度よくパターンマッチングを行う
ことができるという効果が得られる。例えばターゲット
画像やテンプレート画像に微小パターンが含まれている
場合であっても、照明むら等の光学的条件に影響されず
に、その微小パターンに応じた所望の位置を最適位置と
して検出することができる。

【０００９】第２の発明は、テンプレートを表す濃淡画
像であるテンプレート画像と当該テンプレート画像より
もサイズの大きい濃淡画像であるターゲット画像との間
のパターンマッチングにより、当該ターゲット画像にお
いて当該テンプレートに最も類似するパターンの位置を
検出する濃淡パターンマッチング装置であって、前記タ
ーゲット画像の画素値を縦方向の列毎に足し合わせるこ
とにより１次元データである横軸投影ターゲットデータ
を算出すると共に、前記ターゲット画像の画素値を横方
向の行毎に足し合わせることにより１次元データである
縦軸投影ターゲットデータを算出する投影ターゲットデ
ータ算出手段と、前記テンプレート画像の画素値を縦方
向の列毎に足し合わせることにより１次元データである
横軸投影テンプレートデータを算出すると共に、前記テ
ンプレート画像の画素値を横方向の行毎に足し合わせる
ことにより１次元データである縦軸投影テンプレートデ
ータを算出する投影テンプレートデータ算出手段と、前
記横軸投影ターゲットデータを横方向につき空間的に微
分することにより横軸投影微分ターゲットデータを算出
すると共に、前記縦軸投影ターゲットデータを縦方向に
つき空間的に微分することにより縦軸投影微分ターゲッ
トデータを算出するターゲット微分手段と、前記横軸投
影テンプレートデータを横方向につき空間的に微分する
ことにより横軸投影微分テンプレートデータを算出する
と共に、前記縦軸投影テンプレートデータを縦方向につ
き空間的に微分することにより縦軸投影微分テンプレー
トデータを算出するテンプレート微分手段と、前記横軸
投影微分ターゲットデータの部分データであって位置が
互いに異なりサイズが前記横方向投影微分テンプレート
データと同一の部分データのうち前記横軸投影微分テン
プレートデータとの正規化相関値が最大となる部分デー
タの横方向の位置を求める横方向位置探索手段と、前記
縦軸投影微分ターゲットデータの部分データであって位
置が互いに異なりサイズが前記縦方向投影微分テンプレ
ートデータと同一の部分データのうち前記縦軸投影微分
テンプレートデータとの正規化相関値が最大となる部分
データの縦方向の位置を求める縦方向位置探索手段とを
備えることを特徴とする。

【００１０】このような第２の発明によれば、第１の発
明と同様、投影データに対して微分処理を施すことによ
り得られる投影微分データを用いて正規化相関値が算出
されるので、照明むら等の光学的変動やパターン形状に
影響されることなく、精度よくパターンマッチングを行
うことができる。しかも、投影微分データの算出はテン
プレート画像およびターゲット画像の横方向および縦方
向につき１回ずつ行うのみであるので、最適位置を決定
するのに必要な計算量が更に削減される。

【００１１】第３の発明は、第２の発明において、前記
投影テンプレートデータ算出手段は、前記テンプレート
画像を含みサイズが前記ターゲット画像と同一の所定画
像である基準画像の画素値を縦方向の列毎に足し合わせ
ることにより横軸投影基準データを算出すると共に、前
記基準画像の画素値を横方向の行毎に足し合わせること
により縦軸投影基準データを算出し、前記テンプレート
微分手段は、前記横軸投影基準データを横方向につき空
間的に微分することにより横軸投影微分基準データを算
出すると共に、前記縦軸投影基準データを縦方向につき
空間的に微分することにより縦軸投影微分基準データを
算出し、前記横方向位置探索手段は、前記横軸投影微分
基準データのうち前記テンプレート画像に対応する部分
データを取り出し、当該取り出された部分データを前記
横方向投影微分テンプレートデータとして前記横方向の
位置を求め、前記縦方向位置探索手段は、前記縦軸投影
微分基準データのうち前記テンプレート画像に対応する
部分データを取り出し、当該取り出された部分データを
前記縦方向投影微分テンプレートデータとして前記縦方
向の位置を求めることを特徴とする。

【００１２】このような第３の発明を例えば参照画像と
被検査画像との比較によるパターン検査における前処理
において実施すれば、参照画像と被検査画像のうち一方
をターゲット画像とし他方を基準画像とすることによ
り、照明むら等の光学的変動やパターン形状に影響され
ない精度のよいパターンマッチング（プリアライメン
ト）を短時間で行うことができる。

【００１３】第４の発明は、テンプレートを表す濃淡画
像であるテンプレート画像と当該テンプレート画像より
もサイズの大きい濃淡画像であるターゲット画像との間
のパターンマッチングにより、当該ターゲット画像にお
いて当該テンプレートに最も類似するパターンの位置を
検出する濃淡パターンマッチング方法であって、前記タ
ーゲット画像から位置が互いに異なりサイズが前記テン
プレート画像と同一の部分画像を順次切り出すステップ
と、前記部分画像の画素値を縦方向の列毎に足し合わせ
ることにより１次元データである横軸投影ターゲットデ
ータを算出すると共に、前記部分画像の画素値を横方向
の行毎に足し合わせることにより１次元データである縦
軸投影ターゲットデータを算出するステップと、前記テ
ンプレート画像の画素値を縦方向の列毎に足し合わせる
ことにより１次元データである横軸投影テンプレートデ
ータを算出すると共に、前記テンプレート画像の画素値
を横方向の行毎に足し合わせることにより１次元データ
である縦軸投影テンプレートデータを算出するステップ
と、前記横軸投影ターゲットデータを横方向につき空間
的に微分することにより横軸投影微分ターゲットデータ
を算出すると共に、前記縦軸投影ターゲットデータを縦
方向につき空間的に微分することにより縦軸投影微分タ
ーゲットデータを算出するステップと、前記横軸投影テ
ンプレートデータを横方向につき空間的に微分すること
により横軸投影微分テンプレートデータを算出すると共
に、前記縦軸投影テンプレートデータを縦方向につき空
間的に微分することにより縦軸投影微分テンプレートデ
ータを算出するステップと、前記ターゲット画像から順
次切り出される部分画像につき、前記横軸投影微分ター
ゲットデータと前記横軸投影微分テンプレートデータと
の正規化相関値である横軸投影正規化相関値、および、
前記縦軸投影微分ターゲットデータと前記縦軸投影微分
テンプレートデータとの正規化相関値である縦軸投影正
規化相関値を算出するステップと、前記ターゲット画像
から順次切り出される部分画像のうち前記横軸投影正規
化相関値が最大となる部分画像の横方向の位置、およ
び、前記ターゲット画像から順次切り出される部分画像
のうち前記縦軸投影正規化相関値が最大となる部分画像
の縦方向の位置を求めるステップとを備えることを特徴
とする。

【００１４】第５の発明は、テンプレートを表す濃淡画
像であるテンプレート画像と当該テンプレート画像より
もサイズの大きい濃淡画像であるターゲット画像との間
のパターンマッチングにより、当該ターゲット画像にお
いて当該テンプレートに最も類似するパターンの位置を
検出する濃淡パターンマッチング方法であって、前記タ
ーゲット画像の画素値を縦方向の列毎に足し合わせるこ
とにより１次元データである横軸投影ターゲットデータ
を算出すると共に、前記ターゲット画像の画素値を横方
向の行毎に足し合わせることにより１次元データである
縦軸投影ターゲットデータを算出するステップと、前記
テンプレート画像の画素値を縦方向の列毎に足し合わせ
ることにより１次元データである横軸投影テンプレート
データを算出すると共に、前記テンプレート画像の画素
値を横方向の行毎に足し合わせることにより１次元デー
タである縦軸投影テンプレートデータを算出するステッ
プと、前記横軸投影ターゲットデータを横方向につき空
間的に微分することにより横軸投影微分ターゲットデー
タを算出すると共に、前記縦軸投影ターゲットデータを
縦方向につき空間的に微分することにより縦軸投影微分
ターゲットデータを算出するステップと、前記横軸投影
テンプレートデータを横方向につき空間的に微分するこ
とにより横軸投影微分テンプレートデータを算出すると
共に、前記縦軸投影テンプレートデータを縦方向につき
空間的に微分することにより縦軸投影微分テンプレート
データを算出するステップと、前記横軸投影微分ターゲ
ットデータの部分データであって位置が互いに異なりサ
イズが前記横方向投影微分テンプレートデータと同一の
部分データのうち前記横軸投影微分テンプレートデータ
との正規化相関値が最大となる部分データの横方向の位
置を求めるステップと、前記縦軸投影微分ターゲットデ
ータの部分データであって位置が互いに異なりサイズが
前記縦方向投影微分テンプレートデータと同一の部分デ
ータのうち前記縦軸投影微分テンプレートデータとの正
規化相関値が最大となる部分データの縦方向の位置を求
めるステップとを備えることを特徴とする。

【００１５】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施形態につき添
付図面を参照して説明する。＜１．第１の実施形態＞＜１.１構成＞図１は、本発明の第１の実施形態に係
る濃淡パターンマッチング装置のハードウェア構成を示
すブロック図であり、図２は、この濃淡パターンマッチ
ング装置の機能的構成を示すブロック図である。この濃
淡パターンマッチング装置は、例えば、参照画像と被検
査画像とを比較して欠陥を検出するパターン検査におけ
る前処理としての位置合わせに使用される。

【００１６】本実施形態に係る濃淡パターンマッチング
装置は、ハードウェア的には図１に示すように、中央処
理装置としてのＣＰＵ１０と、ＲＡＭおよびＲＯＭから
なる主記憶１２と、Ａ／Ｄ変換器１４と、ＲＡＭからな
る画像メモリ１６と、表示制御部１８とがバスで接続さ
れた構成となっており、Ａ／Ｄ変換器１４には撮像装置
２０が接続され、表示制御部１８には表示装置２２が接
続されている。本実施形態では、図３のフローチャート
に示す処理に対応するプログラムを主記憶１２に格納し
て、ＣＰＵ１０がこのプログラムを実行することによ
り、図２に示すような機能的構成の濃淡パターンマッチ
ング装置が実現される。すなわち、この濃淡パターンマ
ッチング装置は、機能的には、撮像装置１０２と、Ａ／
Ｄ変換器１０４と、画像メモリ１０６と、Ｙ方向加算部
１１１およびＸ方向加算部１１２からなる投影データ取
得部１１０と、Ｘ方向につき一次微分を行うＸ方向微分
部１２１およびＹ方向につき一次微分を行うＹ方向微分
部１２２からなる微分データ取得部１２０と、第１およ
び第２の切り換えスイッチ１２５，１２６と、テンプレ
ート用メモリ１３０と、第１および第２の相関値算出部
１４１，１４２からなる相関データ取得部１４０と、位
置決定部１５０とを備えている。この機能的構成におい
て、撮像装置１０２、Ａ／Ｄ変換器１０４、画像メモリ
１０６は、図１に示す撮像装置２０、Ａ／Ｄ変換器１
４、画像メモリ１６にそれぞれ相当し、投影データ取得
部１１０、微分データ取得部１２０、第１および第２の
切り換えスイッチ１２５，１２６、相関データ取得部１
４０、および位置決定部１５０は、ＣＰＵ１０が前記プ
ログラムを実行することにより実現され、テンプレート
用メモリ１３０は、主記憶１２によって実現される。な
お、このように本実施形態では、図２に示す機能的構成
の主要部がソフトウェア的に実現されるが、このような
構成の全てを専用ハードウェアにより実現してもよい。

【００１７】＜１.２動作＞以下、図２の機能ブロッ
ク図および図３のフローチャートを参照して、本実施形
態に係る濃淡パターンマッチング装置の動作を説明す
る。図２に示す構成の濃淡パターンマッチング装置にお
ける各部は、上記プログラムに基づき下記のように動作
する。

【００１８】撮像装置１０２は、被検査物またはそれと
同種の良品を撮像して画像信号を出力する。本実施形態
では、まず、良品画像の信号がＡ／Ｄ変換器１０４で多
値のデジタル画像信号（濃淡画像を表すデジタル信号）
に変換され、このデジタル画像信号が良品画像データと
して画像メモリ１０６に格納される（ステップＳ１
０）。次に、その画像メモリ１０６から濃淡パターンマ
ッチングのテンプレートと同一サイズであるＭ×Ｍ画素
（Ｍ行Ｍ列）の画像データがテンプレート画像データと
して取り出される（ステップＳ１２）。すなわち、良品
画像からテンプレート画像が切り出される。投影データ
取得部１１０は、このテンプレート画像データからＸ軸
投影テンプレートデータおよびＹ軸投影テンプレートデ
ータを算出する（ステップＳ１４）。ここで、図５に示
すように、Ｘ方向とはテンプレート画像における横方向
（行方向）をいい、Ｙ方向とはテンプレート画像におけ
る縦方向（列方向）をいう（以下で言及する他の画像に
ついても同様）。Ｘ軸投影データおよびＹ軸投影データ
は、具体的には以下のようにして算出される。すなわ
ち、Ｙ方向加算部１１１が、下記式（１）に示すよう
に、テンプレート画像の画素値Ｓ_i,j（０≦ｉ，ｊ≦Ｍ
−１）をＹ方向の列毎に足し合わせることにより、Ｍ個
の加算値SX(j)（ｊ＝０，１，…，Ｍ−１）からなる１
次元データ（以下「Ｘ軸投影テンプレートデータ」とい
う）SXを算出する。 SX(j)＝Σ(i=0,M-1)Ｓ_i,j …（１）ここで、“Ｓ_i,j”はテンプレート画像における第ｉ行
第ｊ列の画素値を表すものとし、“Σ”は総和を表す記
号であり、ｋの関数Ａ(ｋ)のｋ＝ｋ１からｋ＝ｋ２まで
の総和を“Σ(k=k1,k2)Ａ(ｋ)”と表記するものとする
（以下においても同様）。また、Ｘ方向加算部１１２
が、下記式（２）に示すように、テンプレート画像の画
素値Ｓ_i,j（０≦ｉ，ｊ≦Ｍ−１）をＸ方向の行毎に足
し合わせることにより、Ｍ個の加算値SY(i)（ｉ＝０，
１，…，Ｍ−１）からなる１次元データ（以下「Ｙ軸投
影テンプレートデータ」という）SYを算出する。 SY(i)＝Σ(j=0,M-1)Ｓ_i,j …（２）

【００１９】上記のようにしてＸ軸およびＹ軸投影テン
プレートデータSX，SYが得られると、微分データ取得部
１２０が、その投影テンプレートデータSX，SYから投影
微分テンプレートデータを算出する（ステップＳ１
６）。すなわち、Ｘ方向微分部１２１が、Ｘ軸投影テン
プレートデータSXをＸ方向について空間的に微分するこ
とにより、Ｘ軸投影微分テンプレートデータDSXを算出
する。本実施形態では、下記式（３）に示すＭ−１個の
差分値ΔSX(i)（ｉ＝０，１，…，Ｍ−２）からなる１
次元データをＸ軸投影微分テンプレートデータDSXとす
る。 ΔSX(i)＝SX(i+1)−SX(i) …（３）また、Ｙ方向微分部１２２が、Ｙ軸投影テンプレートデ
ータをＹ方向について空間的に微分することにより、Ｙ
軸投影微分テンプレートデータDSYを算出する。本実施
形態では、下記式（４）に示すＭ−１個の差分値ΔSY
(i)（ｉ＝０，１，…，Ｍ−２）からなる１次元データ
をＹ軸投影微分テンプレートデータDSYとする。 ΔSY(i)＝SY(i+1)−SY(i) …（４）

【００２０】上記のようにして得られた投影微分テンプ
レートデータDSX，DSYは、テンプレート用メモリ１３０
に格納される（ステップＳ１８）。すなわち、この時点
では、Ｘ方向微分部１２１およびＹ方向微分部１２２
は、切り換えスイッチ１２５および１２６をそれぞれ介
して、テンプレート用メモリ１３０に接続されており、
Ｘ方向微分部１２１から出力されるＸ軸投影微分テンプ
レートデータDSXおよびＹ方向微分部１２２から出力さ
れるＹ軸投影微分テンプレートデータDSYは、共にテン
プレート用メモリ１３０に入力されて、そこに保存され
る。

【００２１】次に、ターゲット画像内の位置を示す変数
ｘ、ｙおよび正規化相関値を示す変数Ｒxmax、Ｒymax
を、“０”に初期化する（ステップＳ２０）。ここで、
“ｘ、ｙ”は、サイズがテンプレート画像と同一で位置
が互いに異なる画像をターゲット画像から順次切り出す
ために導入された変数である。また、“Ｒxmax、Ｒyma
x”は、ターゲット画像から順次切り出される部分画像
（以下「切り出し画像」という）のうちテンプレート画
像との正規化相関値Ｒｘ，Ｒｙ（後述）が最大となる切
り出し画像の位置を求めるために導入された変数であ
る。

【００２２】その後、撮像装置１０２によって被検査物
が撮像され、その被検査物の画像信号がＡ／Ｄ変換器１
０４で多値のデジタル画像信号（濃淡画像を表すデジタ
ル信号）に変換される。このデジタル画像信号は、Ｎ×
Ｎ画素からなるターゲット画像データとして画像メモリ
１０６に格納される（ステップＳ２２）。ここで、Ｎ＞
Ｍであり、ターゲット画像データのサイズはテンプレー
ト画像データのサイズよりも大きい。以下では、図５に
示すように、サイズがテンプレート画像と同一で位置が
互いに異なる画像をターゲット画像データから順次切り
出し、切り出し画像とテンプレート画像との正規化相関
値を算出することにより、ターゲット画像においてテン
プレート画像に最も類似するパターンの存在する位置
（最適位置）を求める。

【００２３】そのために、まず、座標（ｘ，ｙ）を切り
出しオフセットとして、テンプレート画像と同一サイズ
の画像をターゲット画像から切り出す（ステップＳ２
４）。すなわち、ターゲット画像の画素値をＴ_i,j（０
≦ｉ，ｊ≦Ｎ−１）としたとき、Ｍ×Ｍ個の画素値Ｔ
_y+i,x+j（０≦ｉ，ｊ≦Ｍ−１）からなる画像を切り出
し画像とする。なお、“Ｔ_i,j”はターゲット画像にお
ける第ｉ行第ｊ列の画素値を表すものとする（以下にお
いても同様）。

【００２４】次に、投影データ取得部１１０が、テンプ
レート画像の場合と同様にして（ステップＳ１４）、切
り出し画像データから投影ターゲットデータを算出する
（ステップＳ２６）。すなわち、下記式（５）で示され
るＭ個の加算値TX(j)（ｊ＝０，…，Ｍ−１）からなる
１次元データであるＸ軸投影ターゲットデータTX、およ
び、下記式（６）で示されるＭ個の加算値TY(i)（ｉ＝
０，…，Ｍ−１）からなる１次元データであるＹ軸投影
ターゲットデータTYを算出する。 TX(j)＝Σ(i=0,M-1)Ｔ_y+i,x+j …（５） TY(i)＝Σ(j=0,M-1)Ｔ_y+i,x+j …（６）

【００２５】上記のようにして投影ターゲットデータT
X，TYが得られると、微分データ取得部１２０が、テン
プレート画像の場合と同様にして（ステップＳ１６）、
投影ターゲットデータTX，TYから投影微分ターゲットデ
ータを算出する（ステップＳ２８）。すなわち、下記式
（７）で示されるＭ−１個の差分値ΔTX(i)（ｉ＝０，
１，…，Ｍ−２）からなる１次元データであるＸ軸投影
微分ターゲットデータDTX、および、下記式（８）で示
されるＭ−１個の差分値ΔTY(i)（ｉ＝０，１，…，Ｍ
−２）からなる１次元データであるＹ軸投影微分ターゲ
ットデータDTYを算出する。 ΔTX(i)＝TX(i+1)−TX(i) …（７） ΔTY(i)＝TY(i+1)−TY(i) …（８）

【００２６】上記のようにして投影微分ターゲットデー
タDTX，DTYが得られた時点では、Ｘ方向微分部１２１は
切り換えスイッチ１２５を介して第１の相関値算出部１
４１に接続され、Ｙ方向微分部１２２は切り換えスイッ
チ１２６を介して第２の相関値算出部１４２に接続され
ている。上記のようにして投影微分ターゲットデータDT
X，DTYが得られると、第１および第２の相関値算出部１
４１，１４２からなる相関データ取得部１４０が、投影
微分ターゲットデータDTX，DTYとテンプレート用メモリ
１３０に格納されている投影微分テンプレートデータDS
X，DSYとから、これらのデータ間の正規化相関値を算出
する（ステップＳ３０）。すなわち、第１の相関値算出
部１４１は、Ｘ軸投影微分ターゲットデータDTXとＸ軸
投影微分テンプレートデータDSXとから、次式によりＸ
軸投影正規化相関値Ｒｘを算出する。Ｒｘ＝Ｒxst／（σxs・σxt） …（９）Ｒxst＝Ｅ[DSX・DTX]−Ｅ[DSX]・Ｅ[DTX] σxs＝[Ｅ[DSX²]−（Ｅ[DSX]）²]^1/2 σxt＝[Ｅ[DTX²]−（Ｅ[DTX]）²]^1/2 Ｅ[DSX・DTX]＝｛Σ(i=0,M-2)ΔSX(i)・ΔTX(i)｝／
（Ｍ−１）Ｅ[DSX]＝｛Σ(i=0,M-2)ΔSX(i)｝／（Ｍ−１）Ｅ[DTX]＝｛Σ(i=0,M-2)ΔTX(i)｝／（Ｍ−１）Ｅ[DSX²]＝｛Σ(i=0,M-2)（ΔSX(i)）²｝／（Ｍ−１）Ｅ[DTX²]＝｛Σ(i=0,M-2)（ΔTX(i)）²｝／（Ｍ−１）また、第２の相関値算出部１４２は、Ｙ軸投影微分ター
ゲットデータDTYとＹ軸投影微分テンプレートデータDSY
とから、次式によりＹ軸投影正規化相関値Ｒｙを算出す
る。Ｒｙ＝Ｒyst／（σys・σyt） …（１０）Ｒyst＝Ｅ[DSY・DTY]−Ｅ[DSY]・Ｅ[DTY] σys＝[Ｅ[DSY²]−（Ｅ[DSY]）²]^1/2 σyt＝[Ｅ[DTY²]−（Ｅ[DTY]）²]^1/2 Ｅ[DSY・DTY]＝｛Σ(i=0,M-2)ΔSY(i)・ΔTY(i)｝／
（Ｍ−１）Ｅ[DSY]＝｛Σ(i=0,M-2)ΔSY(i)｝／（Ｍ−１）Ｅ[DTY]＝｛Σ(i=0,M-2)ΔTY(i)｝／（Ｍ−１）Ｅ[DSY²]＝｛Σ(i=0,M-2)（ΔSY(i)）²｝／（Ｍ−１）Ｅ[DTY²]＝｛Σ(i=0,M-2)（ΔTY(i)）²｝／（Ｍ−１）

【００２７】上記のようにして相関データＲｘ，Ｒｙが
算出されると、これらに基づき、位置決定部１５０が、
変数Ｒxmax，ＸmaxおよびＲymax，Ｙmaxの値を更新する
ための処理（以下、単に「更新処理ルーチン」という）
を実行する（ステップＳ３２）。

【００２８】図４は、更新処理ルーチンの処理手順を示
すフローチャートである。この更新処理ルーチンによ
り、位置決定部１５０は以下のように動作する。

【００２９】まず、上記ステップＳ３０で算出されたＸ
軸投影正規化相関値Ｒｘが、変数Ｒxmaxの値よりも大き
いか否かを判定する（ステップＳ１０２）。この判定の
結果、Ｒｘ＞Ｒxmaxであれば、ＲxmaxをＲｘに更新する
と共に（ステップＳ１０４）、変数Ｘmaxを現時点の切
り出しオフセットのＸ座標値ｘに更新し（ステップＳ１
０６）、その後、ステップＳ１０８へ進む。一方、Ｒｘ
≦Ｒxmaxであれば、ＲxmaxとＸmaxのいずれも更新する
ことなく、ステップＳ１０８へ進む。最初に更新処理ル
ーチンが実行されたときには、Ｒxmaxは初期化されてい
てＲxmax＝０であるので、ＲxmaxはＲｘに設定され、Ｘ
maxはｘ（＝０）に設定される。

【００３０】ステップＳ１０８では、上記ステップＳ３
０で算出されたＹ軸投影正規化相関値Ｒｙが、変数Ｒym
axの値よりも大きいか否かを判定する。この判定の結
果、Ｒｙ＞Ｒymaxであれば、ＲymaxをＲｙに更新すると
共に（ステップＳ１１０）、変数Ｙmaxを現時点の切り
出しオフセットのＸ座標値ｘに更新し（ステップＳ１０
６）、その後、更新処理ルーチンから図３に示したメイ
ンルーチンに復帰する。一方、Ｒｙ≦Ｒymaxであれば、
ＲymaxとＹmaxのいずれも更新することなく、更新処理
ルーチンから図３に示したメインルーチンに復帰する。
最初に更新処理ルーチンが実行されたときには、Ｒymax
は初期化されていてＲymax＝０であるので、ＲymaxはＲ
ｙに設定され、Ｙmaxはｙ（＝０）に設定される。

【００３１】上記更新処理ルーチンから復帰すると、切
り出しオフセットのＸ座標値ｘが１だけ増やされ（ステ
ップＳ３４）、その後、ｘがＮ−Ｍ＋１よりも小さいか
否かが判定される（ステップＳ３６）。この判定の結
果、ｘ＜Ｎ−Ｍ＋１であれば、座標（ｘ、ｙ）を切り出
しオフセットとしてテンプレート画像と同一サイズの画
像をターゲット画像から切り出すことが可能であるの
で、ステップＳ２４へ戻る。以降、ｘ＜Ｎ−Ｍ＋１であ
る限り、ステップＳ２４〜Ｓ３６が繰り返し実行され
る。この間にｘ≧Ｎ−Ｍ＋１になると、ステップＳ３８
へ進む。

【００３２】ステップＳ３８では、切り出しオフセット
のＹ座標値ｙが１だけ増やされると共に、切り出しオフ
セットのＸ座標値ｘが“０”に初期化される。その後、
ｙがＮ−Ｍ＋１よりも小さいか否かが判定される（ステ
ップＳ４０）。この判定の結果、ｙ＜Ｎ−Ｍ＋１であれ
ば、座標（ｘ、ｙ）を切り出しオフセットとしてテンプ
レート画像と同一サイズの画像をターゲット画像から切
り出すことが可能であるので、ステップＳ２４へ戻る。
以降、ｙ＜Ｎ−Ｍ＋１である限り、ステップＳ２４〜Ｓ
４０が繰り返し実行される。この間、切り出しオフセッ
ト（ｘ、ｙ）を順次変更しながらターゲット画像からテ
ンプレート画像と同一サイズの画像が切り出され、各切
り出し画像とテンプレート画像とについての相関データ
Ｒｘ，Ｒｙが算出され、既述のように、これらに基づい
てＲxmax、ＸmaxおよびＲymax、Ｙmaxが更新される（ス
テップＳ３２、図４）。そして、このような処理が、可
能な全ての切り出し画像につき終了すると、ｙ≧Ｎ−Ｍ
＋１となるので、ステップＳ４２へ進む。

【００３３】この時点では、変数Ｘmaxは、全ての切り
出し画像のうちテンプレート画像とのＸ軸投影正規化相
関値Ｒｘが最大となる切り出し画像の位置（切り出しオ
フセットのＸ座標）を示しており、変数Ｙmaxは、全て
の切り出し画像のうちテンプレート画像とのＹ軸投影正
規化相関値Ｒｙが最大となる切り出し画像の位置（切り
出しオフセットのＹ座標）を示している。そこで、ステ
ップＳ４２では、位置決定部１５０が、変数Ｘmax，Ｙm
axにより定まる位置（Ｘmax，Ｙmax）を最適位置（Ｘ
ｍ，Ｙｍ）として出力する。以上により、本実施形態に
おける濃淡パターンマッチングを終了する。

【００３４】＜１.３効果＞ターゲット画像に微小な
パターンが含まれている場合、投影データを求めるため
にＸ方向またはＹ方向に積算する過程（式（５）（６）
など参照）で、その微小パターンの特徴が失われる傾向
があり、その結果、従来法では既述のように、これと照
明むら等とが相俟って、所望の位置が最適位置として検
出されない場合があった（図１３、図１４参照）。しか
し、上記実施形態では、投影データを空間的に微分して
得られる投影微分データを用いて正規化相関値Ｒｘ，Ｒ
ｙが算出され、その正規化相関値Ｒｘ，Ｒｙに基づき最
適位置が決定されるので（図２等参照）、ターゲット画
像に微小パターンが含まれている場合であっても、照明
むら等の光学的条件に影響されずに、その微小パターン
に応じた所望の位置を最適位置として検出することがで
きる。例えば、図１４（ｂ）に示すように従来法では、
照明むら等のために所望の位置よりも数十画素程度ずれ
た位置が最適位置として検出されるが、この例における
最適位置でのターゲット画像とテンプレート画像の投影
微分データは、図６（ｂ）に示す通りであり、両者間の
ずれが大きい。これに対し、本実施形態により検出され
た最適位置でのターゲット画像とテンプレート画像の投
影微分データは、図６（ａ）に示す通りであり、両者が
概ね一致している。なお、図６において実線はテンプレ
ート画像の投影微分データを示し、点線はターゲット画
像の投影微分データを示している。このように本実施形
態では、ターゲット画像とテンプレート画像の投影微分
データがほぼ一致するように最適位置が決定され、これ
により、照明むら等の光学的変動やパターン形状に影響
されることなく、精度よくパターンマッチングを行うこ
とができる。

【００３５】なお、参照画像と被検査画像とを比較して
欠陥を検出するパターン検査の前処理として、濃淡パタ
ーンマッチングにより予め位置合わせ（プリアライメン
ト）が行われるが、このとき、テンプレートとする画像
（参照画像または被検査画像）は、必ずしも特徴的なパ
ターンすなわちテンプレートとしてふさわしいパターン
とは限らない。したがって、上記のように従来法によっ
ては失敗例となるようなパターンがテンプレートとなる
場合もある。しかし、このような比較法によるパターン
検査の前処理として本実施形態を利用すれば、その失敗
例におけるようなパターンをテンプレートとする場合で
あっても、投影データに対して微分処理を行うことで、
正しくプリアライメントを行うことができ、その結果、
パターン検査を適切に実施することができる。

【００３６】＜２．第２の実施形態＞次に、本発明の第
２の実施形態に係る濃淡パターンマッチング装置につい
て説明する。

【００３７】＜２.１構成＞本実施形態のハードウェ
ア構成は、上記第１の実施形態と同様であって図１に示
す通りであるが、ＣＰＵ１０によって実行されるプログ
ラムが第１の実施形態と相違する。すなわち、本実施形
態では、図３のフローチャートに代えて図８のフローチ
ャートに示す処理に対応するプログラムを主記憶１２に
格納して、ＣＰＵ１０がこのプログラムを実行すること
により、図７に示すような機能的構成の濃淡パターンマ
ッチング装置が実現される。図７では、本実施形態にお
ける機能的構成のうち第１の実施形態と同一部分には同
一の参照符号が付されている。

【００３８】図７に示すように、本実施形態に係る濃淡
パターンマッチング装置は、第１の実施形態と同様、撮
像装置１０２とＡ／Ｄ変換器１０４と投影データ取得部
１１０と微分データ取得部１２０とを備えているが、画
像メモリ１０６は省かれている（第１の実施形態と同様
に画像メモリ１０６を備えていてもよいが、本実施形態
では必須ではない）。また、第１の実施形態における切
り換えスイッチ１２５，１２６およびテンプレート用メ
モリ１３０に代えて、投影微分データ保存部２３０を備
えると共に、相関データ取得部１４０および位置決定部
１５０に代えて、Ｘ座標位置探索部２４１とＹ座標位置
探索部２４２とからなる位置探索部２４０を備えてい
る。投影微分データ保存部２３０は図１に示す主記憶１
２によって実現され、位置探索部２４０はＣＰＵ１０が
前記プログラムを実行することにより実現される。な
お、このように本実施形態では、第１の実施形態と同
様、図７に示す機能的構成の主要部がソフトウェア的に
実現されるが、このような構成の全てを専用ハードウェ
アにより実現してもよい。

【００３９】＜２.２動作＞以下、図７の機能ブロッ
ク図および図８のフローチャートを参照して、本実施形
態に係る濃淡パターンマッチング装置の動作を説明す
る。図７に示す構成の濃淡パターンマッチング装置にお
ける各部は、上記プログラムに基づき下記のように動作
する。

【００４０】まず、撮像装置１０２によって得られる良
品画像の信号がＡ／Ｄ変換器１０４で多値のデジタル画
像信号に変換され、このデジタル画像信号は、テンプレ
ート画像データを含む基準画像データとして投影データ
取得部１１０に入力される（ステップＳ５０）。

【００４１】投影データ取得部１１０は、第１の実施形
態と同様にして、入力された基準画像データから投影デ
ータを算出する（ステップＳ５２）。ただし、テンプレ
ート画像のみから投影データを算出するのではなく、図
１０（ｄ）に示すように、テンプレート画像を含む基準
画像データから投影データを算出する。すなわち、下記
式（１１）に示すように、基準画像の画素値SS_i,j（０
≦ｉ，ｊ≦Ｎ−１）をＹ方向の列毎に足し合わせること
により、Ｎ個の加算値SSX(j)（ｊ＝０，１，…，Ｎ−
１）からなる１次元データ（以下「Ｘ軸投影基準デー
タ」という）SSXを算出する。また、下記式（１２）に
示すように、基準画像の画素値SS_i,j（０≦ｉ，ｊ≦Ｎ
−１）をＸ方向の行毎に足し合わせることにより、Ｎ個
の加算値SSY(i)（i＝０，１，…，Ｎ−１）からなる１
次元データ（以下「Ｙ軸投影基準データ」という）SSY
を算出する。 SSX(j)＝Σ(i=0,N-1)SS_i,j …（１１） SSY(i)＝Σ(j=0,N-1)SS_i,j …（１２）ここで、基準画像はＮ×Ｎ画素からなり、そのうちのＭ
×Ｍ画素がテンプレート画像を構成するものとし（Ｎ＞
Ｍ）、“SS_i,j”は基準画像における第ｉ行第ｊ列の画
素値を表すものとする。

【００４２】次に、微分データ取得部１２０が、上記の
ようにして算出されたＸ軸およびＹ軸投影基準データSS
X，SSYから、図１０（ｆ）に示すような投影微分データ
を算出する（ステップＳ５４）。すなわち、Ｘ軸投影基
準データをＸ方向について空間的に微分することによ
り、微分値（差分値）HX(i)（ｉ＝０，１，…，Ｎ−
１）からなる１次元データをＸ軸投影微分基準データHX
として算出する。また、Ｙ軸投影基準データをＹ方向に
ついて空間的に微分することにより、微分値（差分値）
HY(i)（ｉ＝０，１，…，Ｎ−１）からなる１次元デー
タをＹ軸投影微分基準データHYとして算出する。

【００４３】上記のようにして得られたＸ軸およびＹ軸
投影微分基準データHX，HYは、投影微分データ保存部２
３０に格納される（ステップＳ５６）。

【００４４】次に、ターゲット画像についての投影微分
データを取得するために、撮像装置１０２によって得ら
れる被検査物の画像を示す信号がＡ／Ｄ変換器１０４で
多値のデジタル画像信号に変換され、このデジタル画像
信号が、ターゲット画像データとして投影データ取得部
１１０に入力される（ステップＳ５８）。投影データ取
得部１１０は、上記基準画像データの場合と同様にし
て、図１０（ａ）（ｂ）に示すように、ターゲット画像
データから投影データを算出する（ステップＳ６０）。
すなわち、下記式（１３）に示すように、ターゲット画
像の画素値Ｔ_i,j（０≦ｉ，ｊ≦Ｎ−１）をＹ方向の列
毎に足し合わせることにより、Ｎ個の加算値TTX(j)（ｊ
＝０，１，…，Ｎ−１）からなる１次元データ（以下
「Ｘ軸投影ターゲットデータ」という）TTXを算出す
る。また、下記式（１４）に示すように、ターゲット画
像の画素値Ｔ_i,j（０≦ｉ，ｊ≦Ｎ−１）をＸ方向の行
毎に足し合わせることにより、Ｎ個の加算値TTY(i)（ｉ
＝０，１，…，Ｎ−１）からなる１次元データ（以下
「Ｙ軸投影ターゲットデータ」という）TTYを算出す
る。 TTX(j)＝Σ(i=0,N-1)Ｔ_i,j …（１３） TTY(i)＝Σ(j=0,N-1)Ｔ_i,j …（１４）なお、本実施形態におけるＸ軸およびＹ軸投影ターゲッ
トデータTTX，TTYは、それぞれＮ個の加算値からなる点
で、それぞれＭ個の加算値からなる第１の実施形態にお
けるＸ軸およびＹ軸投影ターゲットデータTX，TYと相違
する。

【００４５】次に、微分データ取得部１２０が、上記基
準画像データの場合と同様にして、上記のＸ軸およびＹ
軸投影ターゲットデータTTX，TTYから、図１０（ｃ）に
示すような投影微分データを算出する（ステップＳ６
２）。すなわち、Ｘ軸投影ターゲットデータTTXをＸ方
向について空間的に微分することにより、微分値（差分
値）KX(i)（ｉ＝０，１，…，Ｎ−１）からなる１次元
データをＸ軸投影微分ターゲットデータKXとして算出す
る。また、Ｙ軸投影ターゲットデータをＹ方向について
空間的に微分することにより、Ｎ−１個の微分値（差分
値）KY(i)（ｉ＝０，１，…，Ｎ−１）からなる１次元
データをＹ軸投影微分ターゲットデータKYとして算出す
る。

【００４６】上記のようにして得られたＸ軸およびＹ軸
投影微分ターゲットデータKX，KYも、投影微分データ保
存部２３０に格納される（ステップＳ６４）。

【００４７】次に、位置探索部２４０が、このようにし
て投影微分データ保存部２３０に格納された投影微分基
準データHX，HYおよび投影微分ターゲットデータKX，KY
に基づき正規化相関値を計算することにより、ターゲッ
ト画像においてテンプレート画像と最も類似するパター
ンの存在する位置である最適位置（Ｘｍ，Ｙｍ）を検出
する。このとき算出される正規化相関値は、Ｘ軸および
Ｙ軸投影微分ターゲットデータKX，KYから順次切り出さ
れる図１１（ａ）に示すようなサイズＭの投影微分デー
タ（以下「Ｘ軸およびＹ軸投影微分切り出しデータ」と
いう）と、Ｘ軸およびＹ軸投影微分基準データHX，HYの
うちテンプレート画像に相当する図１１（ｂ）に示すよ
うなサイズＭのデータ（以下「Ｘ軸およびＹ軸投影微分
テンプレートデータ」という）との相関を示すＸ軸およ
びＹ軸投影正規化相関値である。

【００４８】上記のようにして最適位置を検出するため
に、まず、Ｘ座標位置探索部２４１が、図９（ａ）に示
す手順に従ってＸmax探索処理を実行する（ステップＳ
６６）。このＸmax探索処理では、まず、変数ｘおよび
Ｒxmaxを共に“０”に初期化する（ステップＳ２１
２）。ここで、“ｘ”は、サイズがＭで位置が互いに異
なるＸ軸投影微分データをＸ軸投影微分ターゲットデー
タKXから順次切り出すために導入された変数であり、
“Ｒxmax”は、Ｘ軸投影微分ターゲットデータKXから順
次切り出されるＸ軸投影微分データ（Ｘ軸投影微分切り
出しデータ）のうち、Ｘ軸投影微分テンプレートデータ
との正規化相関値Ｒｘ（後述）が最大となるＸ軸投影微
分切り出しデータの位置（最適位置のＸ座標値）を求め
るために導入された変数である。

【００４９】上記変数ｘ，Ｒxmaxの初期化後は、Ｘ軸投
影微分ターゲットデータKXから、座標ｘを切り出しオフ
セットとしてサイズＭのＸ軸投影微分データを切り出
す。すなわち、Ｍ個の微分値KX(x+i)（ｉ＝０，１，
…，Ｍ−１）をＸ軸投影微分切り出しデータとして投影
微分データ保存部２３０から読み出す（ステップＳ２１
４）。

【００５０】次に、上記のKX(x+i)（ｉ＝０，１，…，
Ｍ−１）からなるＸ軸投影微分切り出しデータとHX(s+
i)（ｉ＝０，１，…，Ｍ−１）からなるＸ軸投影微分テ
ンプレートデータとの正規化相関値であるＸ軸投影正規
化相関値Ｒｘを、第１の実施形態と同様にして算出する
（式（９）参照）（ステップＳ２１６）。ここで“s”
は、基準画像におけるテンプレート画像の位置を示すオ
フセットのＸ座標を示すものとする。

【００５１】このようにしてＸ軸投影正規化相関値Ｒｘ
が求まると、このＲｘに基づく変数ＲxmaxおよびＸmax
の更新処理を、第１の実施形態と同様の方法（図４）で
行う（ステップＳ２１８〜Ｓ２２２）。

【００５２】上記の更新処理後は、変数ｘを１だけ増や
し（ステップＳ２２４）、その後、ｘがＮ−Ｍ＋１より
も小さいか否かを判定する（ステップＳ２２６）。この
判定の結果、ｘ＜Ｎ−Ｍ＋１であれば、変数ｘを切り出
しオフセットとしてサイズＭのＸ軸投影微分データをＸ
軸投影微分ターゲットデータKXから切り出すことが可能
であるので、ステップＳ２１４へ戻る。以降、ｘ＜Ｎ−
Ｍ＋１である限り、ステップＳ２１４〜Ｓ２２６を繰り
返し実行する。この間にｘ≧Ｎ−Ｍ＋１になると、Ｘma
x探索処理ルーチンから図８に示したメインルーチンに
復帰する。この時点において、変数Ｘmaxは、可能な全
てのＸ軸投影微分切り出しデータのうちＸ軸投影微分テ
ンプレートデータとの正規化相関値Ｒｘが最大となるＸ
軸投影微分切り出しデータの位置（切り出しオフセット
のＸ座標）を示している。

【００５３】次に、Ｙ座標位置探索部２４２が、図９
（ｂ）に示す手順に従ってＹmax探索処理を実行する
（ステップＳ６８）。このＹmax探索処理の内容は、上
記のＸmax探索処理と実質的に同様であり、Ｙmax探索処
理ルーチンが終了した時点において、変数Ｙmaxは、可
能な全てのＹ軸投影微分切り出しデータのうちＹ軸投影
微分テンプレートデータとの正規化相関値Ｒｙが最大と
なるＹ軸投影微分切り出しデータの位置（切り出しオフ
セットのＹ座標）を示している。

【００５４】上記のようにしてＸmax探索処理およびＹm
ax探索処理が終了すると、位置探索部２４０は、変数Ｘ
max，Ｙmaxにより定まる位置（Ｘmax，Ｙmax）を最適位
置（Ｘｍ，Ｙｍ）として出力する（ステップＳ７０）。
以上により、本実施形態における濃淡パターンマッチン
グを終了する。

【００５５】＜２.３効果＞本実施形態によれば、第
１の実施形態と同様、投影データに対して微分処理を施
すことにより得られる投影微分データを用いて正規化相
関値Ｒｘ，Ｒｙが算出されるので、照明むら等の光学的
変動やパターン形状に影響されることなく、精度よくパ
ターンマッチングを行うことができる。また、ターゲッ
ト画像からテンプレート画像と同一サイズの部分画像を
順次切り出す毎に投影微分データを算出していた第１の
実施形態とは異なり、本実施形態では、投影微分データ
の算出はテンプレート画像を含む基準画像およびターゲ
ット画像のＸ方向およびＹ方向につき１回ずつ行うのみ
であるので、最適位置を決定するのに必要な計算量が第
１の実施形態に比べて大幅に削減される。ただし、ター
ゲット画像のサイズとテンプレート画像のサイズとの差
が大きい場合には、マッチングの精度が低下する。した
がって、ターゲット画像とテンプレート画像とのサイズ
差が小さい場合は、計算量の点から本実施形態が有利で
あるが、それらのサイズ差が大きい場合は、精度の点か
ら第１の実施形態が有利であると言える。

【００５６】＜３．変形例＞上記各実施形態では、テン
プレートについては特定のパターンを前提としていない
が、テンプレートなどのパターンが既知の場合には、そ
の既知パターンに応じた方法で投影データを算出するの
が好ましい場合もある。例えばテンプレートが図１２
（ａ）に示すように斜め４５度のラインとスペースが連
続するパターンの場合には、横方向および縦方向にそれ
ぞれ平行な通常のＸ軸およびＹ軸への投影データではな
く、通常のＸ軸およびＹ軸を４５度回転させ、図１２
（ｂ）（ｃ）に示すように斜め方向のＸ軸およびＹ軸へ
の投影データを算出するのが好ましい。

【００５７】また、上記第２の実施形態では、まず、テ
ンプレート画像を含む基準画像（ターゲット画像と同一
サイズの画像）から投影微分データHX，HYを算出し、次
に、この投影微分データHX，HYのうちテンプレート画像
に相当する部分（サイズＭの１次元データ）と、投影微
分ターゲットデータから順次切り出される投影微分デー
タ（サイズＭの１次元データ）との正規化相関値を算出
している。しかし、これに代えて、投影微分テンプレー
トデータをＭ×Ｍ画素のテンプレート画像から直接に算
出し、その投影微分テンプレートデータと、投影微分タ
ーゲットデータから順次切り出されるサイズＭの投影微
分データとの正規化相関値を算出するようにしてもよ
い。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施形態に係る濃淡パターンマ
ッチング装置のハードウェア構成を示すブロック図であ
る。

【図２】第１の実施形態に係る濃淡パターンマッチング
装置の機能的構成を示すブロック図である。

【図３】第１の実施形態に係る濃淡パターンマッチング
装置の動作を示すフローチャートである。

【図４】第１の実施形態においてターゲット画像におけ
る最適位置を求めるための正規化相関値および座標値の
更新処理ルーチンを示すフローチャートである。

【図５】第１の実施形態においてターゲット画像のうち
テンプレート画像との正規化相関を算出する領域の切り
出しを説明するための図である。

【図６】テンプレート画像の投影微分データと最適位置
でのターゲット画像の投影微分データとを示す図であ
る。

【図７】本発明の第２の実施形態に係る濃淡パターンマ
ッチング装置の機能的構成を示すブロック図である。

【図８】第２の実施形態に係る濃淡パターンマッチング
装置の動作を示すフローチャートである。

【図９】第２の実施形態においてターゲット画像におけ
る最適位置の探索処理ルーチンを示すフローチャートで
ある。

【図１０】第２の実施形態における投影微分データの作
成を説明するための図である。

【図１１】第２の実施形態における正規化相関値の算出
を説明するための図である。

【図１２】第１または第２の実施形態の変形例における
投影データの作成方法を説明するための図である。

【図１３】従来法において濃淡パターンマッチングに失
敗する一例を示す図である。

【図１４】従来法において濃淡パターンマッチングに失
敗する他の例を示す図である。

【符号の説明】

２０，１０２ …撮像装置１０ …ＣＰＵ１２ …主記憶１６ …画像メモリ１１０ …投影データ取得部１１１ …Ｙ方向加算部１１２ …Ｘ方向加算部１２０ …微分データ取得部１２１ …Ｘ方向微分部１２２ …Ｙ方向微分部１２５，１２６ …切り換えスイッチ１３０ …テンプレート用メモリ１４０ …相関データ取得部１４１，１４２ …相関値算出部１５０ …位置決定部２３０ …投影微分データ保存部２４０ …位置探索部２４１ …Ｘ座標探索部２４２ …Ｙ座標探索部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】テンプレートを表す濃淡画像であるテン
プレート画像と当該テンプレート画像よりもサイズの大
きい濃淡画像であるターゲット画像との間のパターンマ
ッチングにより、当該ターゲット画像において当該テン
プレートに最も類似するパターンの位置を検出する濃淡
パターンマッチング装置であって、前記ターゲット画像から位置が互いに異なりサイズが前
記テンプレート画像と同一の部分画像を順次切り出す画
像切り出し手段と、前記部分画像の画素値を縦方向の列毎に足し合わせるこ
とにより１次元データである横軸投影ターゲットデータ
を算出すると共に、前記部分画像の画素値を横方向の行
毎に足し合わせることにより１次元データである縦軸投
影ターゲットデータを算出する投影ターゲットデータ算
出手段と、前記テンプレート画像の画素値を縦方向の列毎に足し合
わせることにより１次元データである横軸投影テンプレ
ートデータを算出すると共に、前記テンプレート画像の
画素値を横方向の行毎に足し合わせることにより１次元
データである縦軸投影テンプレートデータを算出する投
影テンプレートデータ算出手段と、前記横軸投影ターゲットデータを横方向につき空間的に
微分することにより横軸投影微分ターゲットデータを算
出すると共に、前記縦軸投影ターゲットデータを縦方向
につき空間的に微分することにより縦軸投影微分ターゲ
ットデータを算出するターゲット微分手段と、前記横軸投影テンプレートデータを横方向につき空間的
に微分することにより横軸投影微分テンプレートデータ
を算出すると共に、前記縦軸投影テンプレートデータを
縦方向につき空間的に微分することにより縦軸投影微分
テンプレートデータを算出するテンプレート微分手段
と、前記画像切り出し手段によって順次切り出される部分画
像につき、前記横軸投影微分ターゲットデータと前記横
軸投影微分テンプレートデータとの正規化相関値である
横軸投影正規化相関値、および、前記縦軸投影微分ター
ゲットデータと前記縦軸投影微分テンプレートデータと
の正規化相関値である縦軸投影正規化相関値を算出する
相関値算出手段と、前記画像切り出し手段によって順次切り出される部分画
像のうち前記横軸投影正規化相関値が最大となる部分画
像の横方向の位置、および、前記画像切り出し手段によ
って順次切り出される部分画像のうち前記縦軸投影正規
化相関値が最大となる部分画像の縦方向の位置を求める
位置決定手段とを備えることを特徴とする濃淡パターン
マッチング装置。
【請求項２】テンプレートを表す濃淡画像であるテン
プレート画像と当該テンプレート画像よりもサイズの大
きい濃淡画像であるターゲット画像との間のパターンマ
ッチングにより、当該ターゲット画像において当該テン
プレートに最も類似するパターンの位置を検出する濃淡
パターンマッチング装置であって、前記ターゲット画像の画素値を縦方向の列毎に足し合わ
せることにより１次元データである横軸投影ターゲット
データを算出すると共に、前記ターゲット画像の画素値
を横方向の行毎に足し合わせることにより１次元データ
である縦軸投影ターゲットデータを算出する投影ターゲ
ットデータ算出手段と、前記テンプレート画像の画素値を縦方向の列毎に足し合
わせることにより１次元データである横軸投影テンプレ
ートデータを算出すると共に、前記テンプレート画像の
画素値を横方向の行毎に足し合わせることにより１次元
データである縦軸投影テンプレートデータを算出する投
影テンプレートデータ算出手段と、前記横軸投影ターゲットデータを横方向につき空間的に
微分することにより横軸投影微分ターゲットデータを算
出すると共に、前記縦軸投影ターゲットデータを縦方向
につき空間的に微分することにより縦軸投影微分ターゲ
ットデータを算出するターゲット微分手段と、前記横軸投影テンプレートデータを横方向につき空間的
に微分することにより横軸投影微分テンプレートデータ
を算出すると共に、前記縦軸投影テンプレートデータを
縦方向につき空間的に微分することにより縦軸投影微分
テンプレートデータを算出するテンプレート微分手段
と、前記横軸投影微分ターゲットデータの部分データであっ
て位置が互いに異なりサイズが前記横方向投影微分テン
プレートデータと同一の部分データのうち前記横軸投影
微分テンプレートデータとの正規化相関値が最大となる
部分データの横方向の位置を求める横方向位置探索手段
と、前記縦軸投影微分ターゲットデータの部分データであっ
て位置が互いに異なりサイズが前記縦方向投影微分テン
プレートデータと同一の部分データのうち前記縦軸投影
微分テンプレートデータとの正規化相関値が最大となる
部分データの縦方向の位置を求める縦方向位置探索手段
とを備えることを特徴とする濃淡パターンマッチング装
置。
【請求項３】前記投影テンプレートデータ算出手段
は、前記テンプレート画像を含みサイズが前記ターゲッ
ト画像と同一の所定画像である基準画像の画素値を縦方
向の列毎に足し合わせることにより横軸投影基準データ
を算出すると共に、前記基準画像の画素値を横方向の行
毎に足し合わせることにより縦軸投影基準データを算出
し、前記テンプレート微分手段は、前記横軸投影基準データ
を横方向につき空間的に微分することにより横軸投影微
分基準データを算出すると共に、前記縦軸投影基準デー
タを縦方向につき空間的に微分することにより縦軸投影
微分基準データを算出し、前記横方向位置探索手段は、前記横軸投影微分基準デー
タのうち前記テンプレート画像に対応する部分データを
取り出し、当該取り出された部分データを前記横方向投
影微分テンプレートデータとして前記横方向の位置を求
め、前記縦方向位置探索手段は、前記縦軸投影微分基準デー
タのうち前記テンプレート画像に対応する部分データを
取り出し、当該取り出された部分データを前記縦方向投
影微分テンプレートデータとして前記縦方向の位置を求
めることを特徴とする、請求項２に記載の濃淡パターン
マッチング装置。
【請求項４】テンプレートを表す濃淡画像であるテン
プレート画像と当該テンプレート画像よりもサイズの大
きい濃淡画像であるターゲット画像との間のパターンマ
ッチングにより、当該ターゲット画像において当該テン
プレートに最も類似するパターンの位置を検出する濃淡
パターンマッチング方法であって、前記ターゲット画像
から位置が互いに異なりサイズが前記テンプレート画像
と同一の部分画像を順次切り出すステップと、前記部分画像の画素値を縦方向の列毎に足し合わせるこ
とにより１次元データである横軸投影ターゲットデータ
を算出すると共に、前記部分画像の画素値を横方向の行
毎に足し合わせることにより１次元データである縦軸投
影ターゲットデータを算出するステップと、前記テンプレート画像の画素値を縦方向の列毎に足し合
わせることにより１次元データである横軸投影テンプレ
ートデータを算出すると共に、前記テンプレート画像の
画素値を横方向の行毎に足し合わせることにより１次元
データである縦軸投影テンプレートデータを算出するス
テップと、前記横軸投影ターゲットデータを横方向につき空間的に
微分することにより横軸投影微分ターゲットデータを算
出すると共に、前記縦軸投影ターゲットデータを縦方向
につき空間的に微分することにより縦軸投影微分ターゲ
ットデータを算出するステップと、前記横軸投影テンプレートデータを横方向につき空間的
に微分することにより横軸投影微分テンプレートデータ
を算出すると共に、前記縦軸投影テンプレートデータを
縦方向につき空間的に微分することにより縦軸投影微分
テンプレートデータを算出するステップと、前記ターゲット画像から順次切り出される部分画像につ
き、前記横軸投影微分ターゲットデータと前記横軸投影
微分テンプレートデータとの正規化相関値である横軸投
影正規化相関値、および、前記縦軸投影微分ターゲット
データと前記縦軸投影微分テンプレートデータとの正規
化相関値である縦軸投影正規化相関値を算出するステッ
プと、前記ターゲット画像から順次切り出される部分画像のう
ち前記横軸投影正規化相関値が最大となる部分画像の横
方向の位置、および、前記ターゲット画像から順次切り
出される部分画像のうち前記縦軸投影正規化相関値が最
大となる部分画像の縦方向の位置を求めるステップとを
備えることを特徴とする濃淡パターンマッチング方法。
【請求項５】テンプレートを表す濃淡画像であるテン
プレート画像と当該テンプレート画像よりもサイズの大
きい濃淡画像であるターゲット画像との間のパターンマ
ッチングにより、当該ターゲット画像において当該テン
プレートに最も類似するパターンの位置を検出する濃淡
パターンマッチング方法であって、前記ターゲット画像
の画素値を縦方向の列毎に足し合わせることにより１次
元データである横軸投影ターゲットデータを算出すると
共に、前記ターゲット画像の画素値を横方向の行毎に足
し合わせることにより１次元データである縦軸投影ター
ゲットデータを算出するステップと、前記テンプレート画像の画素値を縦方向の列毎に足し合
わせることにより１次元データである横軸投影テンプレ
ートデータを算出すると共に、前記テンプレート画像の
画素値を横方向の行毎に足し合わせることにより１次元
データである縦軸投影テンプレートデータを算出するス
テップと、前記横軸投影ターゲットデータを横方向につき空間的に
微分することにより横軸投影微分ターゲットデータを算
出すると共に、前記縦軸投影ターゲットデータを縦方向
につき空間的に微分することにより縦軸投影微分ターゲ
ットデータを算出するステップと、前記横軸投影テンプレートデータを横方向につき空間的
に微分することにより横軸投影微分テンプレートデータ
を算出すると共に、前記縦軸投影テンプレートデータを
縦方向につき空間的に微分することにより縦軸投影微分
テンプレートデータを算出するステップと、前記横軸投影微分ターゲットデータの部分データであっ
て位置が互いに異なりサイズが前記横方向投影微分テン
プレートデータと同一の部分データのうち前記横軸投影
微分テンプレートデータとの正規化相関値が最大となる
部分データの横方向の位置を求めるステップと、前記縦軸投影微分ターゲットデータの部分データであっ
て位置が互いに異なりサイズが前記縦方向投影微分テン
プレートデータと同一の部分データのうち前記縦軸投影
微分テンプレートデータとの正規化相関値が最大となる
部分データの縦方向の位置を求めるステップとを備える
ことを特徴とする濃淡パターンマッチング方法。