JP2003532243A - 画像を処理する方法と装置 - Google Patents

画像を処理する方法と装置

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Abstract

(57)【要約】 本発明は、電子装置の標本のデジタル画像を自動画像処理することにより電子装置の公称機械データを決定する方法とその方法に対応する装置に関する。この方法では、デジタル画像で標本に対応する物体が識別され、識別された物体の外観に対する外観データが決定される。次に決定された外観データの少なくともいくつかが電子装置の外観に関する先験的知識に基づいて格納されている公称外観データと比較され、公称外観データの集合から少なくともいくつかの公称外観データが選択される。最後に、選択された公称外観データと少なくともいくつかの決定された外観データに従って、電子装置の公称機械データが決定される。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】 （発明の技術分野） 本発明は、電子装置の標本のデジタル画像を自動画像処理することにより、電
子装置の公称機械データを決定する方法とその方法に対応する装置に関する。さ
らに本発明は、前記方法を実行する自動画像処理の手段を含む汎用コンピュータ
のためのコンピュータ実行可能命令を持つコンピュータ読み取り可能媒体に関す
る。
【０００２】 （発明の技術的背景） 部品搭載装置を使用してプリント基板に部品を搭載する場合は、細密な精度が
必要である。これを達成するために、画像処理装置を使用し、ピックアップ・ヘ
ッドを用いて部品をピックアップした後、この部品の画像を取得して解析するこ
とが多い。この解析の狙いは、プリント基板に搭載される前にピックアップ・ヘ
ッド上の部品の正確な位置を決定することである。搭載すべき部品の位置が判っ
ている場合、部品搭載装置は、部品がプリント基板に搭載される前に部品の並進
と回転を補償することができる。この解析中、搭載すべき部品の位置を決定でき
るように、この画像は、その部品について格納されている機械データと比較され
る。たとえば、搭載すべき部品のリード線に対応する画像における物体の位置は
、該当する型式の部品のリード線の公称位置を説明する格納された機械データと
比較される。さらにこの解析では、リード線欠落、間違ったリード線または位置
が正しくないリード線のような、搭載すべき部品の不良について調べることがで
きる。
【０００３】 上記解析を実行することができるように、部品搭載装置には、最もよく使われ
る部品の機械データを含むデータベースが備えられている。しかし、大量の新規
部品が絶えず市場に導入されるため、これらの新しい部品の機械データでデータ
ベースを絶えず更新する必要がある。その上、搭載すべき部品が珍しい部品であ
る場合、この種の部品の機械データは、データベースに含まれていないことがあ
る。したがって、このような珍しい部品が使用される場合、これら珍しい部品の
機械データでデータベースを更新することが必要である。
【０００４】 現在、データベースを部品の機械データで更新する場合、機械データは、部品
の図面または類似の資料から取り出され、手動でデータベースに入力されること
が多い。これは時間のかかる仕事であるとともに、人的要因のためにデータが誤
って投入されるという危険が常に存在する。その上、或る場合には、部品の図面
が入手不能であったり、入手可能な図面の形式が考察対象の機械データを抽出す
るのに適していないことがある。したがって、自動または半自動の代替方法が開
発されてきたが、これらの方法では、部品の１つまたはいくつかの標本の写真が
撮られる。次に１つの標本の機械データまたはいくつかの標本の機械データの平
均値が決定され、データベースに格納される。この方法に使用される標本は、非
常に高精度で作られた標本であることが望ましい。
【０００５】 自動式方法には、手動式方法に比較して、いくつかの欠点がある。１つの欠点
は、これらの自動式方法の成果である機械データが部品の正しい標本の機械デー
タと或る程度違っていることである。この違いは、格納された機械データがその
部品の各種標本に対する機械データであるということに起因する。これらの標本
は、かなり正確かもしれないが、その部品の公称機械データと比較すると、若干
の誤差が含まれていることがある。他の欠点は、画像で正しい尺度得るためには
、画像処理装置を校正することが難しいことである。
【０００６】 （発明の要約） 本発明の一般的な目的は、電子装置の正確な公称機械データを自動的に決定す
ることである。この目的は、特許請求の範囲に記載の方法と装置によって達成さ
れる。
【０００７】 本発明は、電子装置の公称機械データが決定されていなくても、電子装置の外
観に関する何らかの先験的知識が存在しているという認識に基づいている。この
先験的知識は、電子装置の特性に対して標準化された規則に従って組み立てられ
ることが多いということの結果である。特性の例は、電子装置または電子装置の
部品の大きさと形状、電子装置の部品の位置または電子装置の基準点の位置など
である。特性に対する標準化された規則は、たとえば、電子装置または電子装置
の部品の標準化された大きさと形状のオプションの数が限定されていること、電
子装置の部品または基準点の標準化されたパターンと間隔などのオプションの数
が限定されていることなどである。したがって、標準化された規則に対する各オ
プションごとに公称外観データが決定され、その結果として公称外観データの集
合が作られるのである。
【０００８】 本発明の一態様によれば、電子装置の標本のデジタル画像を自動画像処理する
ことによって、電子装置の公称機械データを決定する方法が提供されており、こ
の方法では、標本に対応する物体がデジタル画像で識別され、識別された物体の
外観に対する外観データが決定される。次に、電子装置の外観に関する先験的知
識に基づいて決定された外観データの少なくともいくつかが格納されている公称
外観データの集合と比較され、公称外観データの集合から少なくともいくつかの
公称外観データが選択される。最後に、選択された公称外観データのっとり電子
装置の公称機械データが決定される。
【０００９】 本発明による方法は、電子装置の図面または類似の資料にアクセスせずに電子
装置の公称データを決定する方法を提供する。その上、この方法は、電子装置の
標本の画像を処理して公称データを決定できるようにするので、標本が完全に正
確である必要はない。これを実行することができる理由は、実際には、はじめか
ら電子装置の外観に関する先験的知識が存在しているからであり、さらに公称機
械データを決定する際、この先験的知識を使用できることが判っているからであ
る。上に説明したように、先験的知識は、電子装置の特性に関する標準化された
規則の中に存在している。公称外観データの集合は、これらの標準化された規則
に関連している。既知の手動式方法に比較した本発明による方法の利点は、機械
データを手動で投入することが不要なため、時間的に効率的でより高い信頼性の
方法にすることである。既知の自動式方法に比較した本発明による方法の利点は
、決定された機械データがより正確なことである。このことは、既知の自動式方
法で決定された機械データが電子装置のいくつかの標本の機械データの平均値で
あることとは対照的に、本発明による方法では、公称外観データが使用されてい
ることに起因する。本発明による方法の他の利点は、本発明の方法が部品の標本
を１つだけ使用して公称機械データを決定することが可能なため、いくつかの標
本が必要な既知の自動式方法よりも時間的に効率的な方法にすることである。本
発明に上記利点があることが、本発明による方法を複数の標本に対して使用する
ことを拒否しないことと、１つの標本に大きな誤差があることに起因して誤った
公称機械データを決定する危険を小さくするため、これらの標本の結果が比較さ
れることに注意される。
【００１０】 外観データは、考察対象の機械データの直接測定値である必要は無く、機械デ
ータに間接的に対応できることに注意される。したがって、「のとおり／に従っ
て」という表現は、公称外観データと公称機械データの間接的対応を含んでいる
と理解すべきである。外観データと機械データの間接的対応は、考察対象の機械
データを決定することが困難な場合に利点がある。この場合、容易に決定できる
外観データが決定され、対応する公称外観データの集合と比較される。次に公称
機械データを決定するために、公称外観データと公称機械データの対応に関する
先験的知識が使用される。
【００１１】 本発明による方法では、決定された外観データに最も良く似ていることを示す
公称外観データは、公称外観データの集合から選択されることが望ましい。この
ように、公称機械データを決定する場合、簡単な判断基準を使用して公称外観デ
ータを発見することができる。
【００１２】 公称機械データを決定すべき電子装置の型式に依存して、先験的知識が違って
いるので、公称外観データの集合も違っている。電子装置に標準化された規則の
とおり配置されるいくつかの特性部品がある場合、電子装置の特性部品の位置に
対する公称位置データは、公称外観データの集合に含まれていることが望ましい
。この場合、デジタル画像で識別された物体のうち、電子装置の特性部品に対応
する特性物体が識別され、識別されたこれらの特性物体の位置に対する位置デー
タが決定され、公称位置データの集合と比較される。このように、特性部品の位
置は、決定された位置データと選択された公称位置データに従って決定される。
１つの利点は、決定された位置データを使用するだけでなく、公称位置データも
使用することによって特性部品の公称位置をより正確に決定できることである。
【００１３】 特定の例において、格子点間の距離が等しい格子に従って電子部品に特性部品
が配置される場合、公称位置データが格子点間の標準化された距離に対応するこ
とが望ましい。こうなっていると、最初に電子装置の特性部品を識別し、次にこ
れらの特性部品間の共通距離を決定することによって、電子装置の特性部品の位
置に対する公称機械データの決定が可能になる。次に、格子点間の公称距離の集
合のうち、決定された共通距離が最も対応していると思われる公称距離が識別さ
れる。この識別には、格子のとおり格子点の部分集合の中に配置される電子装置
の数が不明の特性部品の位置を高精度で決定することができるという利点がある
。
【００１４】 特性物体間の共通距離を発見する好適な方法は、位置データの周波数解析を用
いることである。この方法で、空間領域における特性物体の周波数が識別される
。たとえば、特性物体間の平均至近距離を計算するだけに比べると、この方法に
は利点がある。たとえば、電子装置の特性部品の位置がいくつかの格子点の中に
特性部品が存在しない場合、すなわち、いくつかの特性部品から隣接する特性部
品までの至近距離が格子点間の距離の倍数になっている場合、このことは、周波
数解析を用いる場合の格子点間の距離に対応する周波数に影響を及ぼすことはな
い。この周波数から特性部品間の共通距離を決定することができ、いくつかの特
性部品から隣接する特性部品までの至近距離が格子点間の距離の倍数であること
によって、特性部品間に影響を受けない共通距離が決定される。
【００１５】 本発明による方法における特性物体を識別する好適な方法では、特性物体の外
観に対するテンプレートがデジタル画像で決定され、このテンプレートに合致す
る物体を求めるためにデジタル画像が検索される。次に検索された物体の中で特
性物体が識別される。テンプレートの導入によって、既知の方法よりも信頼性を
高い識別にすること、すなわち、失われた特性物体の数と特性物体として誤って
識別されることのある物体の数をかなり小さくできることが示されている。その
上、最初にデジタル画像で特性物体の部分集合を識別し、次に識別された部分集
合の各特性物体の外観を決定することによって、デジタル画像からテンプレート
を決定することができる。次に識別された部分集合の特性物体の外観の平均値と
してテンプレートが決定される。特性物体の部分集合だけを識別してテンプレー
トを決定することが必要なのであるから、この識別のために既知の各種方法の１
つを使用しても良いが、特性物体のすべてを識別するためには、テンプレートを
使用する本発明による方法が使用される。
【００１６】 公称位置を決定すべきいくつかの特性部品がある電子装置の場合、本発明によ
る方法で識別された特性物体が特性部品に１対１の対応をしていない場合でも、
すなわち、１つまたは複数の特性部品の識別に成功していなかったとしても、あ
るいは１つまたは複数の特性物体が特性部品に対応していなくても、本発明によ
る方法は、特性部品の公称位置データの決定を可能にすることに注意される。よ
り明確に説明すると、公称位置データの集合と決定された位置データの比較が対
応する特性物体が１つも識別されていなった１つまたは複数の特性部品が存在す
ることを示している場合、これらの１つまたは複数の特性部品の公称位置は、公
称位置データの集合に従って決定される。一例では、公称位置データの集合が決
定された位置データの中に対応のない１つまたは複数の位置を含む場合は、対応
する特性物体が１つも識別されていなった１つまたは複数の特性部品が存在する
ことが決定される。その上、公称位置データの集合と決定された位置データの比
較が特性部品に対応しない１つまたは複数の特性物体が存在することを示してい
る場合、１つまたは複数の特性物体に対する公称位置は、決定されない。一例で
は、決定された位置データの集合が公称位置データの中に対応のない１つまたは
複数の位置を含む場合は、特性部品に対応しない１つまたは複数の特性物体が存
在することが決定される。
【００１７】 したがって、特性部品の識別が正確でない場合でも、正確な公称機械データを
決定することができる。
【００１８】 （本発明の好適実施例の詳細な説明） 次に添付図面を参照して、以下に説明する代表的な実施例により本発明をさら
に明らかにする。
【００１９】 本発明のとおり、部品の標本のデジタル画像を自動画像処理することにより、
部品のリード線の公称位置を決定する方法の流れ図が図１に示されている。この
方法は、リード線の公称位置を決定すべき部品の標本のデジタル画像に対して自
動画像処理を用いる。この方法は、格子のいくつかの格子点またはすべての格子
点にリード線が配置されるとともに、隣接する２本のリード線間の中心距離が格
子点間の距離の倍数である部品に適応している。デジタル画像で標本に対応する
物体がステップ１００で識別される。この識別は、画像処理をすることによりデ
ジタル画像で物体を識別する任意の既知の方法を使用して実行される。ステップ
１０２で、部品のリード線に対応する特性物体が識別される。この識別も、画像
処理をすることによりデジタル画像で物体を識別する任意の既知の方法を使用し
て実行されるが、以下、図４を参照して説明する方法で実行されることが望まし
い。特性物体が識別されていると、識別された特性物体に対する位置データがス
テップ１０４で決定される。この位置データは、特性物体と特性物体の位置との
間の共通中心距離を含む。すべての格子点にリード線のある部品の共通中心距離
は、リード線間の平均至近中心距離として、つまり、隣接するリード線の中心間
のすべての中心距離の平均として計算しても良い。他の部品の共通中心距離は、
以下、図２を参照して説明する方法に従って計算されることが望ましい。共通中
心距離が決定されていると、共通中心距離は、ステップ１０６で公称位置データ
の集合と比較される。公称位置データの集合は、リード線の位置に関する先験的
知識に基づいている。この場合、リード線は、格子のいくつかの格子点またはす
べての格子点に配置されるので、隣接するリード線間の中心距離は、格子点間の
距離の倍数である。この先験的知識は、格子点間の標準化された距離の集合が存
在することである。したがって、公称位置データの集合は、格子点間の標準化さ
れた距離の集合であるように選ばれる。ステップ１０８では、格子点間の標準化
された距離の集合から、決定された共通中心距離に最も近い格子点間の標準化さ
れた距離が選択される。最後にステップ１１０で、選択された格子点間の標準化
された距離と特性物体の決定された位置とに従って、部品のリード線の公称位置
が決定される。この決定は、選択された格子点間の標準化された距離が選択され
た格子に決定された位置を適合させることによって実行される。
【００２０】 次に図２を参照すると、本発明のとおり、デジタル画像で特性物体間の共通中
心距離を計算する方法の流れ図が示されている。図１を参照して説明した方法の
ステップ１０４で、この方法を使用することができるが、この方法ではデジタル
画像にＭ×Ｍピクセルの行列が含まれる。図３Ａが参照される。ステップ２００
で、画像のピクセルの二次元関数が定義される。識別された特性物体の１つの位
置に対応するピクセルに対するこの関数の値は、１であり、すべての他のピクセ
ルに対するこの関数の値は、ゼロである。これらの値が識別された特性物体に対
応するピクセルと他のピクセルの間の違いを明確にできるならば、任意の値を選
択しても良いことは勿論である。この関数は、標本の二値画像を発生させる。こ
の関数、つまり二値画像は、二次元離散フーリエ変換を用いてステップ２０２で
周波数変換される。離散フーリエ変換の選択は、一例にすぎず、このステップで
は任意の適切な周波数変換を使用しても良い。この関数のフーリエ変換は、空間
領域における特性物体の周波数に対応する物体に対し、周波数領域における標本
の新しい画像を発生させる（図３Ｂが参照される）。この画像において、ゼロ周
波数に対応する点に最も近い４つの物体は、空間領域における識別された特性物
体間の格子点間距離に対応する中心距離のみによって影響をうける。公称格子点
間の２倍以上である特性物体間の中心距離は、周波数領域内のこれらの４つの物
体に影響を及ぼさない。したがって、ステップ２０４では、ゼロ周波数に対応す
る点に最も近い４つの物体ｐ1、ｐ2、ｐ3、ｐ4（図３Ｂが参照される）を求める
ためにフーリエ変換された関数が検索される。これら４つの物体から標本のリー
ド線の位置を決める格子の格子点間の距離に対応するリード線間の共通中心距離
ｐがステップ２０６で決定される。この共通中心距離は、最初に、ｐx＝Ｍ／‖
ｐ2−ｐ4‖によって水平方向の共通中心距離ｐxをｐy＝Ｍ／‖ｐ1−ｐ3‖によっ
て垂直方向の共通中心距離ｐyをそれぞれ計算し、次にｐ＝（ｐx＋ｐy）／２に
よって共通中心距離ｐを計算することによって共通中心距離が計算される。上式
から判るように、この方法は、垂直方向と水平方向の距離を別々に計算すること
が可能である。したがって、格子点間の垂直方向と水平方向の距離が異なる格子
のとおりリード線が部品に配置される部品を決定することができる。
【００２１】 次に図４に移ると、本発明のデジタル画像で特性物体を識別する方法の流れ図
が示されている。このデジタル画像における特性物体は、部品のリード線のよう
な電子装置の特性部品に対応する。ステップ４０２で特性物体の部分集合が識別
される。特性物体の部分集合だけが識別されることになっているので、画像の物
体を識別する既知の方法であって、十分な数の特性物体を識別できる任意の方法
を用いても良い。十分な数の特性物体が識別されることを保証するために、以下
、図５を参照して説明する方法が使用されることが望ましい。ステップ４０２で
は、特性物体の部分集合が識別され、特性物体のすべてが識別されるのではない
理由は、ステップ４０４では、部分集合だけを使用して特性物体の外観のテンプ
レートを定義するからである。このように識別された特性物体の十分な数は、信
頼性の高いテンプレートの決定を可能にする数である。テンプレートは、たとえ
ば、特性物体の外観の平均として、識別された特性物体から定義される。決定さ
れたテンプレートは、電子装置の特性部品に対応する画像における特性物体の代
表的な外観を説明する。したがって、特性部品に対応するすべての特性物体を識
別するためには、テンプレートに合致するデジタル画像で物体を識別すべきであ
る。この識別は、最初にステップ４０６でテンプレートとデジタル画像との間の
相互相関を計算することによって実行される。この実行は、デジタル画像全体に
亘ってテンプレートを移動させ、テンプレートと画像の現在の領域との間の相互
相関を計算することであると理解することができる。相互相関を使用することは
、一例にすぎない。任意の適切な相関尺度を用いても良いことは勿論である。相
互相関の最大値は、デジタル画像における特性物体と考えてよい物体に対応する
。特性物体に対応する最大値を良く見分けるために、ステップ４０８で、すべて
の最大値に対し確率尺度が計算される。この確率尺度は、特性部品の幾何学的形
状の先験的知識を使用し、この幾何学的形状に対応する最大値を大きくする。た
とえば、円形の特性部品に対しては、円形の最大値を大きくする確率尺度が使用
される。実際に特性物体に対応する最大値の確率尺度は、相似であり、他の物体
に対応する最大値の確率尺度よりもかなり大きいことが認められている。したが
って、特性物体に対応する最大値を他の最大値から分離するための確率尺度の閾
値を決定すべきである。このことは、ステップ４１０で最初に、この確率尺度に
対する閾値を設定し、ステップ４１２で、この閾値より大きい確率尺度を持つい
くつかの最大値を識別することによって実行される。ステップ４１４で閾値を小
さくすると、この小さくした閾値より大きい確率尺度を持ついくつかの新しい最
大値がステップ４１６で識別される。ステップ４１８で、停止判断基準が試験さ
れる。この停止判断基準は、所定の回数の繰り返し中に識別された最大値の数が
増加しなかったか否かである。停止判断基準が真でない場合、ステップ４１４と
ステップ４１６が繰り返される。停止判断基準が真である場合は、特性物体に対
応するすべての最大値に対する確率尺度よりも小さい確率尺度に到達したことを
示す。したがって、停止判断基準が真である場合は、最終の閾値より大きい確率
尺度を持つ相互相関の最大値に対応すると考えられる特性物体が特性物体とみな
される。
【００２２】 上に説明したように、特性物体の外観のテンプレートを決定する場合は、デジ
タル画像で物体を識別する任意の既知の方法を用いて特性物体の部分集合を識別
しても良い。しかし、以下、図５を参照して、このための好適な方法を説明する
。この説明は、特性物体がデジタル画像の残りの物体よりも明るい場合のデジタ
ル画像に重点が置かれている。最初にステップ５０２で、デジタル画像とガウス
型カーネルがたたみ込まれる。このたたみ込みは、デジタル画像でガウス型カー
ネルの標準偏差に比較して小さい物体を抑止するために実行される。したがって
、特性物体のおよその大きさが判っていれば、特性物体よりも小さい物体を抑止
するようにガウス型カーネルが選ばれる。事前に大きさが判らなければ、各種ガ
ウス型カーネルに対して、この方法を繰り返す必要がある。ステップ５０４では
、ラプラス変換を用いて、たたみ込まれた画像が変換される。ステップ５０６で
閾値が設定されると、この値以下の値を持つラプラス変換された画像がステップ
５０８で識別される。閾値をはじめから小さく、たとえば、たたみ込まれラプラ
ス変換された画像の最小値に設定することが望ましい。ステップ５１０で閾値を
大きくすると、この値より低い値のたたみ込まれラプラス変換された画像の物体
がステップ５０８で識別される。次にステップ５１４で停止判断基準が試験され
る。この停止判断基準は、識別された物体の数が考察対象の数であること、ある
いは識別された物体の数が繰り返しの間で減少したことである。判断基準のどれ
もが真ではない場合、ステップ５１０、５１２が繰り返される。判断基準の１つ
が真である場合、繰り返しが停止し、特性物体の部分集合が最後の１つの閾値以
下の値を持つ物体とみなされる。第１の判断基準は、十分の数の特性物体が発見
されることを保証し、第２の停止判断基準は、閾値が非常に大きいため、たたみ
込まれラプラス変換された画像における物体が組み合わせ始めると、検索を停止
することを保証する。特性物体がデジタル画像の残りの物体よりも暗い場合のデ
ジタル画像に対しても、同様な方法が使用される。しかし、この場合は、閾値を
はじめから大きく、たとえば、たたみ込まれラプラス変換された画像の最高値に
設定し、その後で小さくすることが望ましい。この場合、閾値を超過する値の物
体が識別される。
【００２３】 本発明の部品の標本のデジタル画像を自動画像処理することにより、部品のリ
ード線の公称位置を決定する方法の流れ図が図６に示されている。この方法は、
部品本体のエッジにグループで配置されているリード線がある部品、たとえば、
QFP部品のようにリード線の公称位置を決定すべき部品の標本のデジタル画像に
対して自動画像処理を用いる。ステップ６００で標本に対応する物体がデジタル
画像で識別される。この識別は、画像処理をすることにより、デジタル画像で物
体を識別する任意の方法を使用して実行される。ステップ６０２で、この部品の
リード線に対応する特性物体が識別される。この識別も、画像処理をすることに
よりデジタル画像で物体を識別する任意の方法を使用して実行されるが、図４を
参照して説明した方法を使用して実行されることが望ましい。特性物体が識別さ
れた後、識別された特性物体の位置に対して位置データがステップ６０４で決定
される。部品のエッジにリード線がある部品の例では、決定された位置データが
隣接する特性物体間の距離を含むはずである。位置データが決定されていると、
この位置データは、ステップ６０６で公称位置データの集合と比較される。この
公称位置データの集合は、リード線の位置に関する先験的知識に基づいている。
この先験的知識は、各種型式の部品のリード線の現れ方に対して標準化された方
法の集合が存在することである。たとえば、リード線が部品のエッジにある部品
の場合、この形式の部品には、部品の反対側にあるリード線の対応するグループ
内に同数のリード線があるはずである。その上、隣接するリード線間の距離は、
リード線のグループ内で一定であるはずである。ステップ６０８では、リード線
間の標準化された距離の集合から、リード線間の標準化された距離が選択される
。リード線が部品のエッジにある部品の例では、隣接するリード線間で決定され
た距離に最も近い、リード線間の標準化された距離が選択される。次に、公称位
置データの集合と決定された位置データの比較が対応する特性物体が１つも識別
されなかった１つまたは複数の特性部品、つまりリード線が存在することを示し
ている場合、ステップ６１０で公称位置データの集合に従って、これらの１本ま
たは複数本のリード線の公称位置が決定される。リード線がエッジにある部品の
例では、部品の第１の側にあるリード線のグループの中では、部品の反対側にあ
るリード線の対応するグループの中よりもリード線が１本少なく、さらに部品の
第１の側にある相互に隣接する２本のリード線間の距離が隣接リード線間の選択
された公称距離と違う場合は、対応する特性物体が１つも識別されなかった１本
または複数本のリード線が存在することが決定される。その上、前記公称位置デ
ータの集合と決定された位置データの比較がリード線に対応しない１つまたは複
数の特性物体が存在することを示している場合、これらの１つまたは複数の特性
物体に対する公称位置は、ステップ６１０で決定されない。リード線がエッジに
ある部品の例では、部品の第１の側にあるリード線のグループの中では、部品の
反対側にあるリード線の対応するグループの中よりもリード線が１本多く、さら
に部品の第１の側にある相互に隣接する２本のリード線間の距離が隣接リード線
間の選択された公称距離と違う場合は、リード線に対応しない１本または複数本
のリード線が存在することが決定される。
【００２４】 特性物体が紛失し、または多すぎることを決定する順番は反対であっても良く
、１つ、他の１つまたは両方を実行しても良いことに注意すべきである。
【００２５】 部品のリード線のような電子装置の特性部品の位置に関する電子装置の公称デ
ータを決定することに適応している実施例を参照して、上記説明で本発明を明ら
かにしてきたが、公称機械データに関する何らかの先験的知識が存在する電子装
置の他の機械データを決定することにも、本発明は、等しく適用可能である。た
とえば、電子装置またはその部品の大きさと形状を決定するために本発明を適用
することができる。この場合、公称外観データには、既知の標準化された大きさ
と形状が含まれる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の部品の標本のデジタル画像を自動画像処理することにより、部品のリ
ード線の公称位置を決定する方法の流れ図を示す図である。
【図２】 本発明のデジタル画像の特性物体間の共通中心距離を計算する方法の流れ図を
示す図である。
【図３Ａ】 空間領域における部品の標本の２値画像を示す図である。
【図３Ｂ】 周波数領域に変換された標本の２値画像の一部を示す図である。
【図４】 本発明のデジタル画像の特性物体を識別する方法の流れ図を示す図である。
【図５】 本発明のデジタル画像の特性物体の外観に関するテンプレートを決定する方法
の流れ図を示す図である。
【図６】 部品のリード線の公称位置を決定する方法の流れ図を示す図である。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ，ＴＲ)，ＯＡ(ＢＦ ，ＢＪ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ， ＭＬ，ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，Ｇ Ｍ，ＫＥ，ＬＳ，ＭＷ，ＭＺ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＴＺ ，ＵＧ，ＺＷ)，ＥＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ， ＭＤ，ＲＵ，ＴＪ，ＴＭ)，ＡＥ，ＡＧ，ＡＬ，ＡＭ， ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ，ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，Ｂ Ｚ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＯ，ＣＲ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ ，ＤＫ，ＤＭ，ＤＺ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＤ， ＧＥ，ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ，ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＮ，Ｉ Ｓ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＡ，ＭＤ，ＭＧ， ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＭＺ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，Ｐ Ｔ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＳＬ ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＴＺ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＳ， ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ，ＺＡ，ＺＷ (72)発明者 オーベルグ、ヨハン スウェーデン国 スコゴース、ティムメル ヴェーゲン １ Ｆターム(参考） 5B057 AA03 CA12 CA16 CG05 CG07 DA06 DA11 DB02 DC02 DC05 DC09 DC32 5L096 BA03 FA23 FA26 FA66 FA69 GA30 GA51 HA07 JA09 JA26

Claims (30)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 電子装置の標本のデジタル画像を自動画像処理することによ
    り前記電子装置の公称機械データを決定する方法であって、 前記デジタル画像で前記標本に対応する物体を識別するステップと、 前記識別された物体の外観に対する外観データを決定するステップと、 電子装置の外観に関する先験的知識に基づいて格納された公称外観データの集
    合と、前記決定された外観データの少なくともいくつかを比較するステップと、 前記比較するステップに応答して前記公称外観データの集合から少なくともい
    くつかの公称外観データを選択するステップと、 前記選択された公称外観データと前記決定された外観データの少なくともいく
    つかとに従って前記電子装置の公称機械データを決定するステップと、 を含む前記方法。
  2. 【請求項２】 請求項１に記載の方法において、前記少なくともいくつかの
    決定された外観データが最も良く似ていることを示す前記公称外観データは、前
    記選択するステップの中で選択される前記方法。
  3. 【請求項３】 請求項１または請求項２に記載の方法において、前記公称外
    観データの集合は、前記電子装置の特性部品の位置に対する公称位置データの集
    合を含み、決定すべき前記公称機械データは、前記電子装置の前記特性部品の公
    称位置であり、前記外観データを決定するステップは、前記デジタル画像で識別
    された物体の特性物体であって、前記電子装置の前記特性部品に対応する前記特
    性物体を識別するステップと、前記識別された特性物体の位置に対する位置デー
    タを決定するステップと、を含み、前記比較するステップは、前記公称位置デー
    タの集合と前記決定された位置データを比較するステップを含む前記方法。
  4. 【請求項４】 請求項３に記載の方法において、前記公称位置データの集合
    は、前記電子装置の前記特性部品間の距離に対する公称距離データを含む前記方
    法。
  5. 【請求項５】 請求項４に記載の方法において、前記位置データを決定する
    ステップは、前記識別された特性物体間の距離の距離データを決定するステップ
    を含み、前記比較するステップは、前記公称距離データの集合と前記決定された
    距離データを比較するステップを含む前記方法。
  6. 【請求項６】 請求項４または請求項５に記載の方法において、前記公称距
    離データの集合は、前記電子装置の前記特性部品間の公称中心距離の集合を含み
    、 前記位置データを決定するステップは、前記識別された特性物体間の中心距離
    を計算するステップを含み、 前記比較するステップは、前記公称中心距離の集合と前記計算された中心距離
    を比較するステップを含み、 前記公称位置を決定するステップは、前記比較するステップに応答して前記公
    称距離の集合のうち前記計算された中心距離が最も良く似ていることを示す公称
    距離を識別するステップと、前記識別された公称中心距離に従って前記電子装置
    の特性部品の公称位置を決定するステップとを含む前記方法。
  7. 【請求項７】 請求項６に記載の方法において、前記中心距離は、前記位置
    データの周波数解析をすることにより計算される前記方法。
  8. 【請求項８】 請求項６または請求項７に記載の方法において、前記デジタ
    ル画像は、ピクセルの行列を含み、 前記中心距離を計算するステップは、前記デジタル画像の少なくとも一部のピ
    クセルの関数であって、前記複数の特性物体のうちの或る特性物体に対応し、他
    のピクセルと異なるピクセルの値を持つ関数を定義するステップと、前記関数を
    周波数変換するステップと、前記周波数変換された関数を検索してピークを求め
    るステップと、前記発見されたピークから中心距離を計算するステップとを含む
    前記方法。
  9. 【請求項９】 請求項８に記載の方法において、特性部品間の前記公称中心
    距離の集合は、特性部品間の公称水平中心距離の集合と、特性部品間の公称垂直
    中心距離の集合とを含み、 前記周波数変換された関数は、二次元フーリエ変換であり、 前記周波数変換された関数を検索するステップは、前記フーリエ変換を検索し
    てゼロ周波数から始めて水平方向と垂直方向の最も近くにある２つのピークを求
    めるステップを含み、 前記距離を計算するステップは、前記垂直方向の最も近くにある２つのピーク
    から前記識別された物体間の前記垂直中心距離を計算するステップと、前記水平
    方向の最も近くにある２つのピークから前記識別された物体間の前記中心水平距
    離を計算するステップとを含み、 前記中心距離を計算するステップは、前記公称垂直中心距離の集合と、前記垂
    直中心距離を比較するステップと、前記公称水平中心距離の集合と、前記水平中
    心距離を比較するステップとを含み、 前記公称位置を決定するステップは、前記最も近い垂直中心距離を比較するス
    テップに応答して公称垂直中心距離の前記集合のうち前記中心垂直距離が最も近
    い前記公称垂直中心距離を識別するステップと、前記水平中心距離を比較するス
    テップに応答して公称水平中心距離の前記集合のうち前記中心水平距離が最も近
    い前記公称水平中心距離を識別するステップと、識別された公称垂直中心距離と
    公称水平中心距離に従って前記電子装置の特性部品の公称位置を決定するステッ
    プとを含む前記方法。
  10. 【請求項１０】 請求項９に記載の方法において、特性部品間の前記公称中
    心距離の集合は、公称格子の各集合ごとに特性部品間の公称中心距離を含み、前
    記垂直中心距離と前記水平中心距離の平均として前記特性物体間の中心距離を計
    算するステップをさらに含み、 前記比較するステップは、前記公称格子の各集合ごとに特性部品間の前記公称
    中心距離と前記中心距離を比較するステップを含み、 前記公称位置を決定する前記ステップは、前記比較するステップに応答して前
    記公称格子の１つごとに前記中心距離が最も近い前記公称中心距離を識別するス
    テップと、前記電子装置の特性部品の前記公称位置が公称中心距離が識別された
    前記公称格子の前記１つの位置であると決定するステップとを含む前記方法。
  11. 【請求項１１】 請求項３から請求項１０のいずれかに記載の方法において
    、前記公称位置データの集合は、特性部品のいくつかの異なるパターンに対する
    公称位置データの集合を含み、前記いくつかの異なるパターンのうち前記識別さ
    れた特性物体が対応するパターンを識別するステップと、前記識別されたパター
    ンに対して前記公称位置データの集合を表わす前記公称位置データを選択するス
    テップとをさらに含む前記方法。
  12. 【請求項１２】 請求項３から請求項１１のいずれかに記載の方法において
    、前記特性物体を識別するステップは、前記デジタル画像で特性物体の外観用テ
    ンプレートを決定するステップと、前記デジタル画像で前記テンプレートに合致
    する物体を検索するステップと、前記発見された物体の中で特性物体を識別する
    ステップとをさらに含む前記方法。
  13. 【請求項１３】 請求項１２に記載の方法であって、前記デジタル画像で前
    記特性物体の部分集合を識別するステップと、前記識別された部分集合の各特性
    物体の外観を決定するステップとを含み、 テンプレートを決定する前記ステップは、テンプレートが、前記識別された部
    分集合の特性物体の外観の平均であると決定するステップを含む前記方法。
  14. 【請求項１４】 請求項１３に記載の方法において、前記特性物体の部分集
    合を識別するステップは、 前記デジタル画像に対する尺度であって特性部品に対応する物体に対しては大
    きい前記尺度を計算するステップと、 前記尺度に対する閾値を設定するステップと、 前記閾値より大きい尺度を持つ物体を識別するステップと、 前記閾値を小さくするステップと、 識別された物体の数が所定の数に達するまで又は繰り返しの間で識別された物
    体の数が減少するまで前の２つのステップを繰り返すステップと、 最終の１つの閾値より大きい尺度を持つ物体がデジタル画像における特性物体
    であるとみなすステップと、 を含む前記方法。
  15. 【請求項１５】 請求項１４に記載の方法であって、前記電子装置の特性部
    品の大きさに対応する前記デジタル画像とガウス型カーネルをたたみ込むステッ
    プをさらに含み、 前記計算するステップは、前記たたみ込まれたデジタル画像のラプラス変換を
    計算するステップを含む前記方法。
  16. 【請求項１６】 請求項１２から請求項１５のいずれかに記載の方法におい
    て、前記特性物体を識別するステップは、 発見された各物体ごとに発見された物体が特性部品に対応する確率を説明する
    確率尺度を計算するステップと、 前記確率尺度に対する閾値を設定するステップと、 前記発見された物体のうち前記閾値より大きい確率尺度を持つ物体を識別する
    ステップと、 前記閾値を小さくするステップと、 所定の回数の繰り返し中に識別された物体の数が増加しなくなるまで前記前の
    ２つのステップを繰り返すステップと、 最終閾値より大きい確率尺度を持つ物体が前記デジタル画像における特性物体
    であるとみなすステップと、 を含む前記方法。
  17. 【請求項１７】 請求項１２から請求項１６のいずれかに記載の方法におい
    て、前記検索するステップは、 前記テンプレートと前記デジタル画像の間の相関尺度を計算するステップと、 前記デジタル画像で前記相関尺度の最大値に対応する物体を検索するステップ
    と、 を含む前記方法。
  18. 【請求項１８】 請求項１７に記載の方法において、前記相関尺度は、相互
    相関である前記方法。
  19. 【請求項１９】 請求項３に記載の方法において、前記公称位置の決定は、 前記公称位置データの集合と前記決定された位置データを比較する前記ステッ
    プに応答して対応する特性物体が１つも識別されなかった１つまたは複数の特性
    部品が存在することを決定するステップと、 前記公称位置データの集合に従って前記１つまたは複数の特性部品の公称位置
    を決定するステップと、 を含む前記方法。
  20. 【請求項２０】 請求項１９に記載の方法において、前記公称位置データの
    集合が前記決定された位置データの中に対応のない１つまたは複数の位置を含む
    場合は、対応する特性物体が１つも識別されなかった１つまたは複数の特性部品
    が存在することが決定される前記方法。
  21. 【請求項２１】 請求項３または請求項１９に記載の方法において、前記公
    称位置の決定は、前記１つまたは複数の特性物体の前記公称位置を決定すること
    を止め、前記公称位置データの集合と前記決定された位置データを比較する前記
    ステップに応答して特性部品に対応しない１つまたは複数の特性物体が存在する
    ことを決定するステップを含む前記方法。
  22. 【請求項２２】 請求項２１に記載の方法において、前記決定された位置デ
    ータの集合が前記公称位置データの中に対応のない１つまたは複数の位置を含む
    場合は、特性部品に対応しない１つまたは複数の特性物体が存在することが決定
    される前記方法。
  23. 【請求項２３】 請求項３から請求項２２のいずれかに記載の方法において
    、前記特性部品は、リード線である前記方法。
  24. 【請求項２４】 請求項１から請求項２３のいずれかに記載の方法において
    、前記電子装置は、部品である前記方法。
  25. 【請求項２５】 請求項２４に記載の方法であって、プリント基板に搭載さ
    れる部品の位置を解析する場合、基準として使用する前記公称位置データを格納
    するステップをさらに含む前記方法。
  26. 【請求項２６】 電子装置の標本のデジタル画像を自動画像処理することに
    より前記電子装置の公称機械データを決定する装置であって、 電子装置の公称機械データであって電子装置の外観に関する先験的知識に基づ
    く公称機械データの集合が格納される格納手段と、 前記デジタル画像で前記標本に対応する物体を識別するデジタル画像処理手段
    と、 前記識別された物体の外観に対する外観データを決定し、前記格納された公称
    外観データの集合と前記決定された外観データの少なくともいくつかを比較し、
    前記比較に応答して前記公称外観データの集合から少なくともいくつかの公称外
    観データを選択し、さらに前記選択された公称外観データと前記決定された外観
    データの少なくともいくつかとに従って前記電子装置の前記公称機械データを決
    定する処理手段と、 を含む前記装置。
  27. 【請求項２７】 請求項２６に記載の装置において、前記処理手段は、前記
    少なくともいくつかの決定された外観データが最も良く似ていることを示す公称
    外観データを選択するように構成される前記装置。
  28. 【請求項２８】 請求項２７に記載の装置において、前記公称外観データの
    集合は、前記電子装置の特性部品の位置に対する公称位置データを含み、 前記公称機械データは、前記電子装置の前記特性部品の公称位置であり、 前記デジタル画像処理手段は、前記デジタル画像で識別された物体から前記電
    子装置の前記特性部品に対応する特性物体を識別するようにさらに構成され、さ
    らに 前記処理手段は、前記識別された特性物体の位置に対する位置データを決定す
    るとともに、前記公称位置データの集合と前記決定された位置データを比較する
    ようにさらに構成される前記装置。
  29. 【請求項２９】 請求項２８に記載の装置において、前記公称位置データの
    集合は、特性部品間の公称中心距離の集合を含み、 前記処理手段は、前記識別された特性物体間の中心距離を計算し、前記公称中
    心距離の集合と前記計算された中心距離を比較し、前記比較に応答して前記公称
    中心距離の集合のうち前記計算された中心距離が最も良く似ていることを示す前
    記公称中心距離を識別し、さらに前記識別された公称中心距離のとおり前記電子
    装置の特性部品の公称位置を決定するようにさらに構成される前記装置。
  30. 【請求項３０】 請求項１から請求項２５のいずれかの各種ステップを実行
    する自動画像処理用手段を含む汎用コンピュータのためのコンピュータ読み取り
    可能命令を持つコンピュータ読み取り可能媒体。
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