JP2006292453A - 画像認識方法 - Google Patents

Abstract

【課題】被測定体の寸法測定の際、問題となる画像歪みを補正する画像認識方法を提供することを目的とする。
【解決手段】正確に実測した格子状の治具４を認識することで画像上に基準ポイントを与え、このポイントにより、格子毎に分解能を設定し、更に実測ポイントからの測定とすることで認識画像の歪みを補正して画像認識を行うことにより、比較的容易、かつ安価で小さなレンズにて、広視野、高精度に寸法測定を行うことが出来るものである。
【選択図】図３

Description

本発明は、被測定体の外観を画像にて検査する外観検査分野において、その外観の画像認識を行う際に発生する歪みを補正する画像認識方法に関するものである。

画像認識による外観検査において、寸法測定を行うと歪み、その中でも特にレンズの歪曲収差により、正確な寸法検査が行えない。その為、従来は構造上収差の少ないテレセントリックレンズを使用していた。

なお、この出願に関する先行技術文献情報としては、例えば、特許文献１が知られている。
特開２０００−２２１４３４号公報

テレセントリックレンズを利用すると、高価である上、テレセントリックレンズ自体の大きさが大きく、取り付ける設備も大きくなってしまうという問題が発生する。その為、安価で小さなレンズにて、広視野、高精度測定を行おうとしたが困難であった。

上記課題を解決するために、本発明は以下の構成を有するものである。

本発明の請求項１に記載の発明は、主に、カメラ、レンズ、照明部、及び画像処理装置という構成を有し、まず、実測した方法が既知の治具を検査ステージに置き、少なくとも１つ以上のポイントを画像上に認識させることで、認識したポイントと実測値を対応させ少なくとも１つ以上の基準ポイントとし、その適当な基準ポイントを利用することで、認識画像の歪みを補正し、上記治具に対応する広範囲に対し高精度に画像を認識し寸法計測できるという作用効果を有する。

本発明の画像認識方法は、歪みが比較的容易に補正でき、安価で小さなレンズにて、広視野、高精度に寸法測定が出来るという効果を有する。

以下、実施の形態１を用いて、本発明の請求項１に記載の発明について図面を参照しながら説明する。

（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１における概略システム構成図である。

図１において、１はカメラであり、今回は白黒ＣＭＯＳの高画素タイプ（１２８０×１０２４）カメラとする。

但し、本発明は、歪み補正方法に関するものである為、このカメラに限らず、カラーカメラ、（分離型、高画素型）白黒カメラ、（分離型、高画素タイプ、倍速タイプ）カメラ、また、これらの中でも受光素子がＣＭＯＳタイプやＣＣＤタイプ等も使用可能である。

２はレンズであり、今回は、産業用レンズとする。

但し、本発明は、補正方法に関するものである為、このレンズに限らず、ＦＡ用レンズ、ラインセンサー用レンズ、紫外線用レンズ等も使用可能である。

３及び５はそれぞれ上部または下部照明部であり、３は同軸照明、５は面照明とする。

但し、本発明は、補正方法に関するものである為、この照明に限らず、同軸照明、バー照明、リング照明、面照明、ドーム照明、集光照明、またこれらの形状におけるＬＥＤタイプ、ハロゲンタイプ等も使用可能である。

４は治具、この治具は左上の孔を基準とし、およそ２ｍｍピッチで直径１ｍｍの孔を格子状に縦４０×横３０個開けたステンレス製プレートを表す。このピッチ間距離は精度に影響する為、他の高精度な測定器を用いて高精度に基準から各孔までの寸法を測定しておく。

但し、本発明は、補正方法である為、材質、治具に有する形状、及び数量は問わない。しかしながら、本発明は、治具の加工ミスによりバリなどが発生し、認識する形状が認識アルゴリズムによって、正確に求めることができないと、精度が低下する為、治具加工の安定度を考え今回は孔とした。

６は認識装置を表す。この認識装置には、記憶装置が内蔵され、画像処理プログラムがインストールされていることが条件である。今回はパーソナルコンピュータを利用した。

配置としては、図１の様にカメラ１にレンズ２を取り付け、カメラ１から、治具４までの距離を６３０ｍｍとし、同軸照明３の下部から治具４までの距離を１７０ｍｍとする。また、面照明５は認識対象物と密着する形とする。

図１において、面照明５を点灯すると光の行路として、治具４の孔、同軸照明３、レンズ２を通ってカメラ１に届く。この時に映る画像としては、同軸照明３やレンズ２により歪んだ画像がカメラ１に映る。

実測した格子状の治具を認識すると、歪み、その中でも主にレンズによる歪曲収差により、例えば図２（ｂ）のような状態（図２（ａ）は歪む前の状態）になる。この状態の画像に対し、カメラ１を用いて、治具の孔の中心を画像処理、例えばパターンマッチングを用いて認識させると、図３（ａ）の様に、認識したポイントがカメラ基準１２（一般的に左上の画素を基準）とした画素座標が算出される。この画素は歪を含んだ画素データである。

一方、この治具は実測されている為、治具基準１３（この場合は左上の孔の中心）から、他の孔までのピッチが判明している。よって、治具の孔の中心はカメラ基準１２からの歪みを含んだ画素座標と治具基準１３からの実測距離座標と２つの座標を持つことになる。このポイントを基準ポイントとする。

歪みがあると、例えば中央部と端部で１画素辺りの分解能が異なるが、画面上に４０×３０個の格子状の基準ポイントを持たせることで、Ｘ方向、Ｙ方向共に全ての格子に分解能をより正確に設定できる。

この、画像上に収差を含んだ（格子状の）基準ポイントを設けて、更に分解能を細かく算出することが、本発明のポイントであり、基準ポイントを多くして歪みを補正し、精度を向上させるのである。

前記にて求めた、基準ポイント及び分解能のデータをパソコンに保存し、このデータを元に対象ワークの検査を行う。

測定ワークを測定する際は、この治具を取り外し、ワークを検査ステージに設置し、画像処理アルゴリズムを用いて測定したいポイントを認識する。結果、認識した画素値が得られる。

今回使用したワークは、概略イメージとして図４の様な構造をしており、ここで、基準孔８から黒円９の寸法を測定している。

今、基準孔８と黒円９の中心を円のパターンを用いてパターンマッチングで認識させると、２点の円の中心を画素値として、認識することができる。ここでは、認識ポイント１１と仮定する。認識ポイント１１は、図３（ｂ）の様にパーソナルコンピュータに保存されている基準ポイントと比較し、最寄りの基準ポイント１０からの測定とし、基準ポイント１０から認識ポイント１１までの距離は、格子状のエリアごとに求めた分解能を使用して、画素単位から距離単位に変換する。

この基準ポイント及び分解能は共に歪みを含んだ値である為、２点間寸法を広視野、高精度にて寸法測定をすることが出来る。

尚、補足として、測定対象ワークがフィルムの下にあるなど、透過照明からの光の道筋に歪みが発生するものについては、治具に同じ素材のフィルムを貼り付けておくと、より正確に補正することが出来る。

本発明の画像認識方法は、治具と画像認識技術を用いて、画像上に基準ポイントを設定することで、広視野にて、歪みが大きな問題となる画像認識に対して高精度に寸法測定を行うことが出来、広範囲に高精度な画像認識を行うなどの用途に有用である。

本発明の実施の形態１におけるシステムの概要図 歪みの具体例を示す模式図 補正方法の概要を示す模式図 ワークの概略イメージ図

符号の説明

１ カメラ
２ レンズ
３ 上部照明部
４ 治具
５ 下部照明部
６ 認識装置
７ 検査ステージ
８ 基準孔
９ 測定対象となる黒円
１０ 認識したポイントから最寄りの基準ポイント
１１ 認識したポイント
１２ カメラ基準
１３ 治具基準

Claims (1)

1. 正確に実測した治具を利用して画像上に複数の基準ポイントを与え、適当な上記基準ポイントに基づき認識画像の歪みを補正して画像認識を行う画像認識方法。

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