JP2006234793A - 部品位置検出方法および装置 - Google Patents

Abstract

【課題】類似した形状の特徴部分を複数有する部品であっても安定した部品の位置検出を
行う。
【解決手段】指定された部品のコーナー４０ａが存在すると予測される画像部分に検索ウ
ィンドウ４１を設定し（ｂ）、そのウィンドウ内に存在するコーナー４０ａ、４０ｃを検
出する。指定されたコーナーの画像位置４０ａ’、４０ｅ’、４０ｇ’を画像データと部
品データから予測し（ｈ）、その予測位置に検出されたコーナー４０ａ、４０ｅ、４０ｇ
が存在しているときに、その検出されたコーナーに基づいて部品中心と傾きを算出する。
このような構成では、指定されたコーナーと一致する検出コーナーのみを用いて部品認識
が行われることから、検索ウィンドウ内に他の類似したコーナー４０ｃを検出しても、そ
れは、予測位置に存在するコーナーではないので、部品認識に使用されることはなく、部
品の位置検出精度が向上する。
【選択図】図３

Description

本発明は、部品位置検出方法および装置、更に詳細には、部品実装機において電子部品
の特徴部分を検出して部品位置検出を行う部品位置検出方法及び装置に関する。

電子部品実装装置においては、図１１に例示する如く、電子部品（以下、部品という）２が部品供給装置（図示省略）から供給され、吸着ノズル１により吸着されて回路基板１４に実装される。吸着ノズル１は必ずしも正しい姿勢で部品２を吸着するとは限らないので、通常ＣＣＤカメラなどの撮像装置４により吸着部品が下から撮像され、この撮像された部品の画像を画像処理装置において画像処理することにより部品認識（部品位置検出）が行なわれる。そして、正しい姿勢で吸着されていない場合には、認識結果に基づき位置補正、傾き補正などが行なわれ、部品２は正しい姿勢で回路基板１４の正確な位置に実装される。図１１において１７は、吸着ノズル１、基板認識カメラ１５などから構成される部品搭載ヘッド、１８は、回路基板１４を搬送するための基板搬送ガイドである。

従来の部品認識では、図１２（ａ）のような形状の部品３０の認識を行う場合に、部品サイズ（幅、高さ）や部品位置決めに必要な特徴部分（コーナー、辺）の座標値などを部品データなどからユーザーに入力してもらい、そのデータから特徴部分（コーナー、辺）が存在する領域を予測して探索ウィンドウ３１を設定し、続いて、探索ウィンドウ３１内を走査してエッジ点列を求め、このエッジ点列をハフ変換して辺に相当する直線、あるいは直線の交点であるコーナー３０ａを求め、同様に他の指定された特徴部分を検出して、これらの検出した特徴部分に基づいて部品中心や部品傾きなどの位置検出を行っている。このような部品位置検出方法は、例えば特許文献１に記載されている。

また、部品の電極形状の組み合わせが異なる部品や電極グループの組み合わせが複数と
なる部品あるいは外形的特徴である辺、コーナーが複数組み合わせてなる部品の位置検出
方法が、特許文献２に記載されている。

特開２００２−２８８６３４号公報 特開２００１−２０９７９２号公報

しかしながら、従来の処理で使用している認識アルゴリズムでは、次のような問題点が
あった。

第１の問題として、例えば、図１２（ｂ）のような形状の部品３２を認識する場合、設定した探索ウィンドウ３３内に検出したい特徴部分であるコーナーＡと、それと類似した形状の特徴部分であるコーナーＢが含まれてしまう場合がある。従来の認識アルゴリズムでは、ウィンドウ内に存在する特徴部分は１つしか検出できないため、部品データで指定した特徴部分とは異なる部分を検出してしまうことがあった。

また、図１２（ｃ）に示したように、同じ形状の部品３２を認識する場合、部品搭載時の吸着ずれなどが原因で、探索ウィンドウ３３内に部品データで指定した特徴部分であるコーナーＡが入らないことがある。このようにウィンドウがずれて設定された場合、指定した特徴部分とは異なる特徴部分（コーナーＢ）を検出して部品位置検出が行われるので、正確な部品認識ができないという問題があった。

更に、第２の問題として昨今の電子部品の多様化により、部品位置決めに必要な特徴部分であるコーナーの角度が直角でない部品も存在するため、このような状況へも対処する必要がある。

加えて、従来は、部品コーナーが直角である又はコーナーが存在する前提で、角度情報を積極的に利用していなかった。特許文献１においても、丸みがある部品に対しては仮想的にコーナーがあるとしており、積極的にコーナーの角度情報を利用していなかった。

しかし、コーナーの角度が直角でない部分、即ち、鋭角、又は鈍角といった部分は、部品輪郭全体のうちで特別に顕著な場合がある。即ち、部品の輪郭の情報のうち、特に情報量を多く含んでいる可能性がある。従って、このような角度情報を積極的に利用した方がよりよく部品位置を検出できる場合がある。

本発明は、このような問題点を解決するもので、類似した形状の特徴部分を複数有する
部品であっても安定して部品の位置検出を行うことが可能な部品位置検出方法及び装置を
提供することを第１の課題とする。

本発明は、又、部品位置決めと必要な特徴部分であるコーナーの角度が直角とは限らない一般的形状部品であっても、安定して部品の位置検出を行なうことが可能な部品位置検出方法及び装置を提供することを第２の課題とする。

本発明（請求項１）は、撮像された部品の画像を処理し、指定された特徴部分を検出して部品位置を検出する部品位置検出方法であって、前記指定された特徴部分が存在すると予測される画像部分に検索ウィンドウを設定し、前記設定された検索ウィンドウ内に存在する特徴部分を検出し、前記指定された特徴部分の画像位置を画像データと部品データから予測し、該予測された位置の許容誤差範囲内に前記検出された特徴部分が位置しているときに、該検出された特徴部分に基づいて部品位置を検出することを特徴とする。

また、本発明（請求項３）は、撮像された部品の画像を処理し、指定された特徴部分を検出して部品位置を検出する部品位置検出装置であって、前記指定された特徴部分が存在すると予測される画像部分に検索ウィンドウを設定する検索ウィンドウ設定手段と、前記設定された検索ウィンドウ内に存在する特徴部分を検出する検出手段と、前記指定された特徴部分の画像位置を画像データと部品データから予測する予測手段とを有し、該予測された位置の許容誤差範囲内に前記検出された特徴部分が位置しているときに、該検出された特徴部分に基づいて部品位置を検出することを特徴とする。

また、本発明（請求項２、４）では、画像内に基準点となる部品のコーナー、リード端
子あるいはボール電極が設定され、該基準点と指定された特徴部分の位置間のベクトルが
部品データから求められ、その求めたベクトルに基づいて前記指定された特徴部分の画像
位置が予測される。

また、本発明（請求項５、６）は、撮像された部品の画像を処理し、部品の特徴部分を検出して部品位置を検出する部品位置検出方法であって、前記部品の特徴部分を検出する際に、鋭角又は鈍角情報を取得し、これら鋭角又は鈍角情報を含めた特徴部分に基づいて部品位置を検出することを特徴とする。

本発明では、指定された特徴部分の画像位置を予測し、その予測された画像位置に、実
際に検出された特徴部分が存在するときに、その検出された特徴部分に基づいて位置検出
が行われる。従って、本発明では、予測位置、つまり指定された特徴部分と一致する特徴
部分のみを用いて部品認識が行われることから、検索ウィンドウ内に複数の類似した特徴
部分を検出しても、予測位置と一致しない特徴部分は、部品認識に使用されることはない
ので、特徴部分の誤検出を防止することができる。また、部品の位置ずれが大きく、検索
ウィンドウ内に指定した特徴部分が存在しないような場合には、予測位置では、指定した
特徴部分は検出できず、検出エラーとなるので、誤った部品認識が行われることを防止す
ることができる。

又、部品の位置決めに必要であるコーナーの角度が任意角度である場合にも認識できるアルゴリズムを加えることで、直角以外のコーナーの角度である鋭角、鈍角のコーナーを有する部品に対しても、認識対象を拡張できる。

更に、角度情報を利用することで、部品位置の特定がより適切に行なうことができる。特に、鋭角又は鈍角といった部分が部品全体の中で特別な顕著性を有している場合、そこを基準のコーナーにするなどして、部品位置の検出が確実、迅速にできる。

又、コーナーの角度情報をデータベース化し、認識過程においてもコーナーの角度を検出することにより、部品のコーナー形状検査、類似部品の選別、類似コーナーの選別、コーナー座標の精密検査ができ、部品の誤搭載の防止もできる。部品データ格納メモリにコーナーの角度情報を入力することができるようにすることで新しい部品に対しても、適確迅速に対処できるようになる。

又、コーナーの角度が直角以外の鋭角、鈍角といった情報のみならず、他の部品検出のための特徴点（辺、直角に交わるコーナー、リード、ポール、重心、マーク等）の座標情報を組み合わせることで部品全体の中心位置（部品原点）及び傾斜角度を正確且つ安定的に求めることができる。鋭角及び鈍角のコーナーを検出することができるので、矩形でない三角形、多角形等の形状を持つソードの認識又は多角形の電極を持つボール部品の電極を認識する場合にも適応できる。

本発明は、撮像された部品の画像を処理し、座標値として指定（入力）されるコーナー
や辺などの特徴部分の画像位置を予測し、実際に検出した特徴部分がその予測位置と許容
誤差範囲内で一致しているときにのみ、その検出した特徴部分を、指定された特徴部分と
判定して部品中心と部品傾きを求めるもので、以下に添付図面を参照して本発明を詳細に
説明する。

図１は、本発明が使用される部品実装機２０と、撮像された部品の画像を処理する画像
処理装置１２の構成を概略示している。

同図において、吸着ノズル１は、部品実装機２０のメイン制御装置１３により制御され
てＸ、Ｙ軸方向に移動して部品供給装置（不図示）から供給される部品（電子部品）２を
吸着する。メイン制御装置１３は、部品２を吸着した吸着ノズル１を、撮像位置へ移動さ
せ、そこで、照明装置３により照明された部品２が、ＣＣＤカメラあるいはＣＭＯＳカメ
ラなどの撮像装置４により撮像される。

撮像された部品の画像は、後述するように、画像処理装置１２において画像処理され、
部品中心（視野中心と部品中心間の位置ずれ）と部品傾き（基準角度に対する角度ずれ）
が検出され、部品位置検出（部品認識）が行われる。その後、部品２は、メイン制御装置
１３により基板１４の位置に移動され、部品認識に基づいて検出された位置ずれと角度ず
れが補正されて回路基板１４の所定位置に搭載される。

回路基板１４には、基板マーク（不図示）が形成されており、この基板マークは、吸着
ノズル１を設けたヘッドに取り付けられる基板認識カメラ１５により撮影され、そのマー
ク画像が画像処理装置１２で処理され、基板位置が検出される。基板１４に位置ずれと角
度ずれがある場合には、そのずれが補正されるので、部品２は、高精度で基板１４上に搭
載される。

画像処理装置１２は、撮像装置４、１５からの画像をデジタル値に変換するＡ／Ｄコン
バータ５と、デジタル画像に変換された部品２や基板マークなどの対象物の画像を格納す
る画像メモリ６、作業用メモリ（ＲＡＭ）７、部品データ格納メモリ８、ＣＰＵ１０、イ
ンターフェース１１などから構成されている。また、モニタ１６が設けられ、部品の画像
処理時、モニタ１６には、部品の画像ないし画像処理の様子が表示される。

部品実装機２０のメイン制御装置１３は、部品認識に先立って、あらかじめ部品データ
を画像処理装置１２に送信し、画像処理装置１２は、受信した部品データを部品種ごと（
ＩＤ番号ごと）に部品データ格納メモリ８に格納して管理する。

本発明では、部品データは次の２通りの表現方法で記述される。１つは特許文献２に示
されているように、部品の電極形状の組み合わせが異なる部品や電極グループの組み合わ
せが複数となる部品あるいは外形的特徴である辺、コーナーが複数組み合わせてなる部品
の位置検出を行うために、考案されたデータ表現であって、属性を設定した電極（リード
、ボール等）や位置決め可能な特徴がある部分（コーナー、辺など）を最小構成単位要素
として扱い、その配置情報と部品の縦（高さ）、横（幅）寸法などの情報から１個の部品
を記述する方法である。もう一つは、簡易的な部品データの表現方法として、部品の縦（
高さ）、横（幅）寸法と、４方向の中で直線形状であるコーナーもしくは辺を指定し、直
線が存在する方向と、直線と部品中心との位置関係を記述する方法である。このようなデ
ータ構造については、上述した特許文献１に記載されている。

以下に、本発明による部品位置検出の処理を図２、図３に示す流れに沿って説明する。

なお、図２に示す各ステップでの処理あるいは手段は、ＣＰＵ１０により実現されるも
ので、また、以下の説明で、部品は、部品そのものあるいは撮像装置４により撮像され画
像メモリ６に格納されている部品の画像を意味する。

まず、ユーザーは、部品データを用いて部品認識のために必要な部品４０の特徴部分（
以下、特徴部分をコーナーとする）４０ａを指定する（図３（ａ））。この指定は、コー
ナー４０ａの座標値を入力することにより行われる。続いて、部品データ格納メモリ８か
ら、部品４０のＩＤ番号からその部品の部品データを取得し（ステップＳ１）、次に、部
品４０のコーナー４０ａを検出するための探索ウィンドウ（検索ウィンドウ）４１を部品画像に設定する（ステップＳ２；図３（ｂ））。探索ウィンドウ４１は、コーナー４０ａ
の指定が部品データに基づいてコーナー４０ａの座標値を指定することにより行われるこ
とから、この座標値に基づいて、コーナーの位置や、部品の位置ずれ量を加味して設定さ
れる。

続いて、設定した探索ウィンドウ４１内でコーナーの検出を行う（ステップＳ３）。こ
のコーナー検出は、特許文献１に記載されたようなアルゴリズムで行われる。まず、図３
（ｃ）に図示したように、探索ウィンドウ４１内で垂直方向と水平方向に部品外側から走
査線４２、４３を順次投射していき、部品４０の辺を示すエッジ点列（各走査線が部品の
エッジと交差する黒丸の点列）を取得する。そして、この取得したエッジ点列について、
ハフ変換を用いて最も多くの点がのる直線を求め、この直線に投票した点列を用いて最小
二乗法で直線式を求め直し、直線を検出する。

なお、このような直線検出方法では、一番エッジ取得点の多い辺の直線だけを検出する
ため、残りの点列で直線が検出できる場合でも１本しか検出できない。このため本発明で
は、直線検出で使用したエッジ点列を除いていき、繰り返しすべての直線を検出するなど
の方法を用い、探索ウィンドウ内のエッジ点列から生成されるすべての直線（図３（ｃ）の場合にはエッジ点列に沿って太線で示した４本の直線）を検出するようにする。

続いて、図３（ｄ）に示したように、検出した縦、横の直線の交点４０ａ〜４０ｄを求め、コーナーの検出点とする。本発明では、複数の候補点が存在する場合に対応するため、すべての直線の交点４０ａ〜４０ｄをコーナーの検出点として取得する。

なお、取得した検出点の中には明らかに指定コーナーとは違う検出点、例えば交点４０ｂ、４０ｄが含まれているため、各検出コーナー付近の濃度や濃度変化を見て直線の交点位置に正しくコーナーが存在するかの妥当性検査を行い、図３（ｅ）に示したように、検査でエラーのでる交点４０ｂ、４０ｄは、コーナー検出点から削除して候補点の絞り込みを行う。

また、他にコーナー４０ｅ、４０ｆ、４０ｇ（図３（ｆ）を参照）が指定されるので、ステップＳ２、Ｓ３を繰り返して各コーナー４０ｅ、４０ｆ、４０ｇを同様な方法で検出する（ステップＳ４）。

このようにして、コーナー妥当性チェックで残ったコーナー検出点の座標と、各コーナーにおける候補点数、辺の傾きを検出結果として取得する。

図示した例では、指定コーナー４０ａを検出するために設定した検索ウィンドウ内では、交点４０ａと４０ｃの二つのコーナー候補が検出されるので、そのいずれが指定されたコーナーであるかを知るために、基準コーナーを設定する（ステップＳ５）。この基準コーナーの設定は、図３（ｆ）に示したように、各コーナー部分で複数のコーナー候補４０ａ、４０ｃを持たないものの中から、部品中心から最も離れた任意のコーナー検出点、例えばコーナー４０ｆを基準コーナーとして選択することにより行われる。

このとき図４（ａ）のようにすべてのコーナー部分に複数候補点が存在する部品５０の場合には、上記の方法では基準コーナーを選択することができない。このため、基準コーナーを選択する前に各コーナー検出点の位置検査を行い、コーナー候補点を１つに絞り込む処理を行う。

即ち、下記に示すように、基準点が部品のコーナーであり、基準点となるコーナーに複数の候補があるときは、コーナー間の距離や傾きなどを用いて、その複数候補の中から１つを絞り込み、基準となるコーナーを決定する。

まず、図４（ａ）のように２つのコーナー部分５１、５２を選び、図４（ｂ）に示したように、各コーナー検出点５０ａと５０ｃ；５０ａと５０ｄ；５０ｂと５０ｃ；５０ｂと５０ｄ間の距離を求める。続いて部品データから各指定コーナー間の距離を求めておく。まず、コーナー５１、５２に相当する求めた距離を基準として上で求めたコーナー検出点間の距離との差をそれぞれ求める。その差が最も小さい候補点のペアを最も指定コーナー位置に近いものとする。その際、そのペアの候補コーナーが選択されたとして回数１をカウントする。同様に残りの２つのコーナー部分との間で候補点のペアを選択する処理を繰り返し、最終的に各辺と対角線上で合計６回行う。最後に各コーナー部分で最もカウント数が多い候補点を指定コーナーとして選択する。

このときコーナー部分において複数の検出点でカウントされた回数が等しいと、指定コーナーを１つに絞り込めない場合がある。この場合には、検出点間の距離だけでなく検出点間の傾きを検査することによって、指定コーナーをさらに絞り込むことができる。

検出点間の傾きを求める方法は、図５（ａ）に示したように、まず２つのコーナー部分５１、５２を選び、図４に示した距離検査と同様に各２点間（５０ａと５０ｃ；５０ａと５０ｄ；５０ｂと５０ｃ；５０ｂと５０ｄ）の傾きを求める。例えば、点５０ａの座標を（Ｘ０，Ｙ０）、点５０ｃの座標を（Ｘ１，Ｙ１）とすると、２点間の距離ΔＸ，ΔＹは、ΔＸ＝Ｘ１−Ｘ０、ΔＹ＝Ｙ１−Ｙ０と表されるので、２点間の水平方向に対する傾きをαとすると、α＝ａｒｃｔａｎ（ΔＹ／ΔＸ）で求められる。また図５（ａ）のように撮像された部品画像では部品傾きθを持つため、部品データから求める傾きと比較するには、図５（ｂ）に示したように、２点間の傾きαから各コーナーの辺傾きの平均である部品傾きθを引いて部品データの座標系に合わせる必要がある。

続いて、部品データから各指定コーナー間の傾きを求めておく。まず、コーナー５１、５２に相当する求めた傾きを基準としてコーナー検出点間の傾きとの差をそれぞれ求める。その差が最も小さい検出点のペアを選択し、各検出点が選択されたとして回数１をカウントする。同様に他のコーナー部分との間で傾きの差が最小のペアを選択する処理を繰り返し、最終的に各辺と対角線上で合計６回行い、各コーナー部分で最もカウント数が多い検出点を指定コーナーとして選択する。候補点が１つに絞られたコーナーから基準コーナーを設定する。

このように、基準コーナーが設定された後、相互位置検査を行う（ステップＳ６）。部品データ上に複数のコーナーを持つ場合には、コーナー相互の位置関係を検査することによって、コーナー検出誤りによる誤搭載を防ぎ、またこの検査により複数候補点の中から部品データで指定された特徴部分を選び出すことができる。

この相互位置検査の流れが図３（ｆ）から（ｉ）に示されており、基準コーナー４０ｆが選択されているので、この選択した基準コーナー４０ｆを原点とし、他の指定されたコーナー４０ａ、４０ｅ、４０ｇに対応する画像位置４０ａ’、４０ｅ’、４０ｇ’を画像データと部品データに基づいて予測する。この予測には、まず、図３（ｇ）に示したように、指定したコーナーＡ、Ｅ、Ｆ、Ｇの座標値を部品データから求め、各コーナー間のベクトルＦＥ、ＦＡ、ＦＧを算出し、また、図３（ｆ）の画像データから画像の傾きを、例えば、交点４０ｅと４０ｆを結ぶ直線の傾きθから求めておく。そして、図３（ｈ）に示したように、基準コーナー４０ｆから角度θだけ増減したベクトルＦＥ、ＦＡ、ＦＧを求めることにより、コーナーＥ、Ａ、Ｇに対応する画像位置（座標値）４０ｅ’、４０ａ’、４０ｇ’を予測する。

続いて、このようにして求められた予測位置４０ｅ’、４０ａ’、４０ｇ’の座標値を、図３（ｉ）で示したコーナー４０ｅ、４０ａ、４０ｇの実際の検出位置（座標値）と比較する。そして、その予測位置の許容誤差範囲内に、実際に検出されたコーナー４０ｅ、４０ａ、４０ｇが存在する場合、すなわち、実際に検出されたコーナー４０ｅ、４０ａ、４０ｇの位置が、許容誤差範囲内で予測位置４０ｅ’、４０ａ’、４０ｇ’と一致する場合には、各検出されたコーナー４０ｅ、４０ａ、４０ｇは、指定されたコーナーであると判定する。基準コーナー４０ｆは、指定されたコーナーであることを前提としているので、実際の部品位置の検出は、検出されたコーナー４０ａ、４０ｅ、４０ｆ、４０ｇ、つまり指定されたコーナーに基づいて行われ、これらのコーナー検出点から部品中心と傾きが算出される（ステップＳ８）。

このような相互位置検査により、例えば、検索ウィンドウ内に類似した２つのコーナー４０ａ、４０ｃを検出しても、コーナー４０ｃは、予測位置に存在しないので、このコーナー４０ｃが位置検出に用いられることはない。また、部品の位置ずれが大きく、検索ウィンドウ内に指定したコーナー４０ａが存在しないような場合には、予測位置４０ａ’と一致するコーナーは検出できず、相互位置検査がエラーとなる。このような場合には、正しく検出できなかったコーナー４０ａの位置が予測位置４０ａ’により特定できるため、このコーナーに対し再検出処理を行うことが可能である（ステップＳ７）。例えば、他の候補点コーナーを指定コーナーとして検出する、予測位置４０ａ’付近に探索ウィンドウを設定し探索ウィンドウ内のコーナーを再度検出するなどの方法がある。また、先の基準コーナー設定処理において指定コーナーとして正しく選択されなかった場合も、相互位置検査でエラーになるので、相互位置検査によって予測された座標に近いものがあれば、それを指定コーナーとする。

このように、相互位置検査によりエラーが発生した場合には、エラーが発生しなくなるまで、ステップＳ２からＳ７の処理を繰り返してから、部品中心と部品傾きを算出する（ステップＳ８）。

また、辺やコーナー以外の特徴部分、例えばリード端子あるいはボール電極が混在する部品の認識も可能である。例えば、図６（ａ）に示したような部品６０の場合には、コーナーＡには類似形状のコーナーＢが存在しており、コーナーの検出が安定しない。そのためコーナーの取得後に相互位置検査が必要である。このような部品の場合には、リード端子が存在するので、コーナーを基準点とする代わりに、図６（ｂ）に示したように、検出精度の高いリード端子の一つＬを基準点として選択する。この場合には、図６（ｃ）に示したように、基準点Ｌと各指定したコーナーＡ、Ｃ、Ｄ、Ｅ間のベクトルを部品データから求め、図６（ｄ）に示したように、指定したコーナーの画像予測位置６０ａ’、６０ｃ
’、６０ｄ’、６０ｅ’を求め、それを実際に検出した図６（ｅ）に示すコーナー検出点６０ａ、６０ｃ、６０ｄ、６０ｅと比較する。そして、両者が許容範囲内で一致している場合には、検出したコーナーに基づいて部品認識が行われる。

なお、上述した実施例では、特徴部分が部品のコーナーとして例示されているが、特徴部分は、コーナーに限定されるものではなく、部品の辺、リード端子あるいはボール電極であってもよい。

本実施例は、図７に示す如く、実施例１におけるステップＳ１の部品データの取得工程後に直角のコーナーのみならず、鋭角及び鈍角を含むコーナーの検出もできるように改良したものである。即ち、部品の特徴部分を検出する際に、部品の輪郭の鋭角、鈍角、直角であるといった角度情報（角度そのものの値を含む）を取得し、これら鋭角又は鈍角情報を含めた特徴部分に基づいて部品中心や傾斜といった部品位置を検出するものである。

具体的には、ステップＳ１で、図１に示した撮像装置４により認識したい部品を撮像し、画像メモリ６に入力画像を記憶する。

［エッジ点群の取得（Ｓ１２）］
次に、ステップＳ１２でエッジ検出によりエッジ点群を検出する。このとき走査方向として、図８に示す如く、上下、左右の４方向から行なう。即ち、対向する走査（方向７２及び７３、又は方向７４及び７５）により、エッジ点群を検出する。これは、部品の輪部のみの検出であるため、例えば上からの方向７２にスキャンをした場合、エッジを検出した所でスキャンを止め、次のスキャンに移ることで、走査時間を節約し、処理能力を高めるためである。下方のエッジ点は、下からの方向７５のスキャンで検出できる。エッジ検出方法は１次微分、２次微分、テンプレート型エッジ検出オペレータ、レンジフィルタ等の方法もある。又は、これらを複数組合せてエッジ点群を検出してもよい。

以上の処理より、例えば部品８０の辺を表わすエッジ点群を取得する（図８における黒丸の点群）。なお、エッジ点群とは、実施例１におけるエッジ点列を含めた概念である。

［直線の検出（Ｓ１３）］
これら取得したエッジ点群より、ステップＳ１３で、図９に示す如く、例えば部品８０の輪郭線を抽出する。輪郭の直線検出方法は、実施例１と同様にハフ変換、最小二乗法等を用いることができる（図９の場合６本の直線）。

［直線の交点の算出（Ｓ１４）及び候補点の絞り込み（Ｓ１５）］
次いでステップＳ１４で、図９に示したように、検出された直線より交点７０ａ、７０ｂ、７０ｃ、７０ｄ、７１ａ、７１ｂ、７２ａ、７２ｂを算出する。しかし、実際の部品８０のコーナーと異なる交点７２ａ、７２ｂも現われる。そのため、ステップＳ１５で、実施例１と同様に、妥当性検査を行ないコーナーの候補点の絞り込み（淘汰）を行なう。なお、このとき、各コーナーの部品中心からの相対位置、部品のコーナーが鋭角であるか、又は鈍角であるかの形状情報及び当該コーナーがどの方向に突出しているのかの情報等を事前に部品データ格納メモリ８に登録しておき、これらの情報を利用することにより的確にコーナーの候補点を絞り込むことができる。

次に図１０に示すように、絞り込まれた交点である鋭角コーナー及び鈍角コーナーを求める。

［部品中心及び部品傾斜角度（Ｓ８）］
求められたこれらのコーナー検出点から、ステップＳ８で実施例１と同様に部品全体の部品中心及び傾斜角度を求める。

これら部品中心及び傾斜角度の算出には、鋭角コーナーのみ、又は鈍角コーナーのみを用いてもよいし、これら鋭角・鈍角コーナーの組合せを用いてもよい。又、辺、直角に交わるコーナー、リード、ポール、重心、マーク等といった部品検出に用いられる特徴点の座標と、鋭角・鈍角コーナーの情報を組み合わせることで、部品中心及び傾斜角度を求めてもよい。

以上のように、対向する走査により、エッジ点群を検出する工程又は手段と、当該エッジ点群より直線を検出する工程又は手段と、当該直線の交点を算出する工程又は手段と、得られた交点から部品の角度情報を絞り込む工程又は手段とを有している。

なお、コーナー検出（Ｓ１５）の後に、実施例１のように基準コーナー選択（Ｓ５）に移り、相互位置検査（Ｓ６）により特徴部分の画像位置を画像データと部品から予測してもよい。即ち、鋭角又は鈍角情報を含めた特徴部分を検出し、その特徴部分の画像データと部品データから予測し、予測された位置の許容誤差範囲内に、検出された特徴部分が位置しているときに、検出された特徴部分に基づいて部品中心や傾きといった部品位置を検出してもよい。

又、実施例１のように検索ウィンドウの設定（Ｓ２）後、本実施例のように、鋭角及び鈍角のコーナーも検出できる工程を行なってもよい。即ち、指定された特徴部分が存在すると予測される画像部分に検索ウィンドウを設定し、この設定された検索ウィンドウ内に存在する特徴部分を検出し、当該検出の際、鋭角又は、鈍角情報をも取得し、これらも特徴部分に含め、指定された位置の許容誤差範囲内に前記検出された特徴部分が位置しているときに、検出された特徴部分に基づいて部品位置の検出を行う。

又、部品データ格納メモリ８に直角、鋭角、鈍角といった角度情報、即ち、部品位置検出方法で使用する部品の輪郭の角度に関するデータなどを入力できることにより、部品データを管理できるようにしておくとよい。

又、近くに２つの鋭角又は鈍角といったように類似コーナーがある部品の場合、角度そのものの値を数値で入力しておいて、実測された角度と入力されている数値を比べて、絞り込む検査機能があってもよい。

本発明に使用される部品実装機と画像処理装置の構成を示した構成図 部品認識の流れを示したフローチャート 検出した特徴部分が指定した特徴部分と一致するかの検査を行う手順を示した説明図 基準コーナーとしての候補が複数ある場合、その候補を一つに絞り込む流れを示した説明図 基準コーナーとしての候補が複数ある場合、その候補を一つに絞り込む流れを示した説明図 リード端子を基準点として指定コーナーの画像位置を予測する流れを示した説明図 実施例２における部品認識のフローチャート 対向する走査でエッジを検出する概略図 エッジ点群及び検出された直線の概略図 絞り込まれた交点および部品の輪郭線の概略図 本発明に使用される電子部品実装装置の外観図 従来のコーナー検出の問題点を説明する説明図

符号の説明

１…吸着ノズル
２…電子部品
４…撮像装置
６…画像メモリ
８…部品データ格納メモリ
１０…ＣＰＵ
１２…画像処理装置
１３…メイン制御装置
２０…部品実装機

Claims (6)

1. 撮像された部品の画像を処理し、指定された特徴部分を検出して部品位置を検出する部
   品位置検出方法であって、
   前記指定された特徴部分が存在すると予測される画像部分に検索ウィンドウを設定し、
   前記設定された検索ウィンドウ内に存在する特徴部分を検出し、
   前記指定された特徴部分の画像位置を画像データと部品データから予測し、
   該予測された位置の許容誤差範囲内に前記検出された特徴部分が位置しているときに、
   該検出された特徴部分に基づいて部品位置を検出することを特徴とする部品位置検出方法
   。
2. 画像内に基準点となる部品のコーナー、リード端子あるいはボール電極を設定し、該基
   準点と指定された特徴部分の位置間のベクトルを部品データから求め、該求めたベクトル
   に基づいて前記指定された特徴部分の画像位置を予測することを特徴とする請求項１に記
   載の部品位置検出方法。
3. 撮像された部品の画像を処理し、指定された特徴部分を検出して部品位置を検出する部
   品位置検出装置であって、
   前記指定された特徴部分が存在すると予測される画像部分に検索ウィンドウを設定する
   検索ウィンドウ設定手段と、
   前記設定された検索ウィンドウ内に存在する特徴部分を検出する検出手段と、
   前記指定された特徴部分の画像位置を画像データと部品データから予測する予測手段と
   を有し、
   前記予測された位置の許容誤差範囲内に前記検出された特徴部分が位置しているときに
   、該検出された特徴部分に基づいて部品位置を検出することを特徴とする部品位置検出装
   置。
4. 前記予測手段は、画像内に基準点となる部品のコーナー、リード端子あるいはボール電
   極を設定し、該基準点と指定された特徴部分の位置間のベクトルを部品データから求め、
   該求めたベクトルに基づいて前記指定された特徴部分の画像位置を予測することを特徴と
   する請求項４に記載の部品位置検出装置。
5. 撮像された部品の画像を処理し、部品の特徴部分を検出して部品位置を検出する部品位置検出方法であって、
   前記部品の特徴部分を検出する際に、鋭角又は鈍角情報を取得し、
   これら鋭角又は鈍角情報を含めた特徴部分に基づいて部品位置を検出することを特徴とする部品位置検出方法。
6. 撮像された部品の画像を処理し、部品の特徴部分を検出して部品位置を検出するようにされている部品位置検出装置であって、
   前記部品の特徴部分を検出する際に、鋭角又は鈍角情報を取得し、
   これら鋭角又は鈍角情報を含めた特徴部分に基づいて部品位置を検出するようにされていることを特徴とする部品位置検出装置。

Images