JP3041056B2 - 半導体ペレットの検出方法 - Google Patents
半導体ペレットの検出方法Info
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- JP3041056B2 JP3041056B2 JP3001757A JP175791A JP3041056B2 JP 3041056 B2 JP3041056 B2 JP 3041056B2 JP 3001757 A JP3001757 A JP 3001757A JP 175791 A JP175791 A JP 175791A JP 3041056 B2 JP3041056 B2 JP 3041056B2
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Description
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、画像処理方法に関し、
特に、半導体ペレットの位置検出や物品の自動位置決め
装置などに好適なものである。
特に、半導体ペレットの位置検出や物品の自動位置決め
装置などに好適なものである。
【0002】
【従来の技術】従来から半導体ペレットの位置決めに際
して利用するパターン検出には、パターン像をテレビカ
メラで撮像後にA/D変換した二値化信号を二次元局部
メモリに記憶させて演算処理によりパターンのマッチン
グの有無を判定している。あるいは、予め基準パターン
用レジスタに記憶されている基準パターン信号と前記二
値化信号間の一致を検出する方法、前記二値化信号をマ
イクロコンピュータなどで演算処理する方法などが採ら
れていた。
して利用するパターン検出には、パターン像をテレビカ
メラで撮像後にA/D変換した二値化信号を二次元局部
メモリに記憶させて演算処理によりパターンのマッチン
グの有無を判定している。あるいは、予め基準パターン
用レジスタに記憶されている基準パターン信号と前記二
値化信号間の一致を検出する方法、前記二値化信号をマ
イクロコンピュータなどで演算処理する方法などが採ら
れていた。
【0003】しかし、このような撮像出力信号を二値化
信号に変換するのに伴って、撮像出力の直流分のドリフ
ト、雑音成分の変化、シェーディング、輝度の変化に対
応して二値化用スレッショルド値を最適値に設定する必
要がある。しかし、これを自動的に行うのは困難であっ
た。一方、撮像出力信号の振幅は、試料、例えばアルミ
ニウム膜の粒子の粗さによる表面状態に応じた反射率に
より変動するので、安定した二値化処理には試料全体を
均一かつ一定の反射光量が得られるように照明する必要
がある。しかし、このための安定した照明装置を得るの
は極めて困難である。更に、二値化処理用のアナログ信
号のドリフトが大きいために二値化のためのスレッシュ
ホールドレベルを適切に定めることが困難である。更に
また、二値化信号を構成する1または0は、正規化がで
きず、出力データ処理用雑音の余裕度が小さい。
信号に変換するのに伴って、撮像出力の直流分のドリフ
ト、雑音成分の変化、シェーディング、輝度の変化に対
応して二値化用スレッショルド値を最適値に設定する必
要がある。しかし、これを自動的に行うのは困難であっ
た。一方、撮像出力信号の振幅は、試料、例えばアルミ
ニウム膜の粒子の粗さによる表面状態に応じた反射率に
より変動するので、安定した二値化処理には試料全体を
均一かつ一定の反射光量が得られるように照明する必要
がある。しかし、このための安定した照明装置を得るの
は極めて困難である。更に、二値化処理用のアナログ信
号のドリフトが大きいために二値化のためのスレッシュ
ホールドレベルを適切に定めることが困難である。更に
また、二値化信号を構成する1または0は、正規化がで
きず、出力データ処理用雑音の余裕度が小さい。
【0004】このような背景のもとにあって、特開昭5
7−137978号公報には、パターン検出装置が開示
され、その詳細な説明は、明細書に譲るとしてここでは
その概略を示す。この装置は予め用意された基準データ
と入力データの相関関係を計算する相関係数計算回路
と、この計算回路出力とパターンが最も一致する入力デ
ータを判定する判定回路を設置しているのが特徴であ
る。しかも、このパターン検出装置では、入力データと
パターン基準データを、二次元データとし、入力データ
の一部分を切出し処理し、この切出された部分データと
予め用意された部分基準データの相関係数を計算する方
式を採っている。
7−137978号公報には、パターン検出装置が開示
され、その詳細な説明は、明細書に譲るとしてここでは
その概略を示す。この装置は予め用意された基準データ
と入力データの相関関係を計算する相関係数計算回路
と、この計算回路出力とパターンが最も一致する入力デ
ータを判定する判定回路を設置しているのが特徴であ
る。しかも、このパターン検出装置では、入力データと
パターン基準データを、二次元データとし、入力データ
の一部分を切出し処理し、この切出された部分データと
予め用意された部分基準データの相関係数を計算する方
式を採っている。
【0005】二次元入力データは、縮小してその一部分
を切出し処理し、切出された縮小部分データと予め用意
された縮小部分基準データの相関関係を計算処理し、こ
の結果に対応して入力データと基準データの相関係数計
算に関する制御を行うこともできる。
を切出し処理し、切出された縮小部分データと予め用意
された縮小部分基準データの相関関係を計算処理し、こ
の結果に対応して入力データと基準データの相関係数計
算に関する制御を行うこともできる。
【0006】更に、計算結果が最大値となる縮小部分デ
ータに対応する入力データの一部分を相関係数計算開始
位置とし、この計算結果の最大値周辺の値の重心を求
め、計算結果がこの重心値となる縮小部分データに対応
する入力データの一部分を概略的なパターン検出装置と
して検出し、この部分を中心とする所定範囲の入力デー
タについて相関係数計算を行う。
ータに対応する入力データの一部分を相関係数計算開始
位置とし、この計算結果の最大値周辺の値の重心を求
め、計算結果がこの重心値となる縮小部分データに対応
する入力データの一部分を概略的なパターン検出装置と
して検出し、この部分を中心とする所定範囲の入力デー
タについて相関係数計算を行う。
【0007】入力データを縮小するには、所定の変換に
よっており、この縮小に際しては、データ圧縮により、
更にまた、フィルタリングを利用する。
よっており、この縮小に際しては、データ圧縮により、
更にまた、フィルタリングを利用する。
【0008】上記のように、特開昭57−137978
号公報に開示したパターン検出装置は、アナログあるい
はディジタル入力データと予め用意された基準パターン
を表す基準データ間で相関関係を計算することによっ
て、パターン像撮像出力の変動あるいは、アナログ波形
に対しても同一・類似のパターンを安定にかつ高い率で
検出できる。
号公報に開示したパターン検出装置は、アナログあるい
はディジタル入力データと予め用意された基準パターン
を表す基準データ間で相関関係を計算することによっ
て、パターン像撮像出力の変動あるいは、アナログ波形
に対しても同一・類似のパターンを安定にかつ高い率で
検出できる。
【0009】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
ように従来の半導体ペレットの検出方法では、標準パタ
ーンを一枚しか持っていないために、同一品種でも明る
さが極端に違うことがある場合には、濃淡画像処理であ
ってもこのような明るさのバラツキを吸収して認識処理
するのはなかなか困難である。また、二値化画像処理方
式にあっても、画像入力時にスレッショルドレベルを可
変にして補正する方式も知られているものの、時に応じ
て照明の角度を変えたり照度を変える必要があるために
照明方法が難しく、未だ開発段階に止まっているのが現
状である。
ように従来の半導体ペレットの検出方法では、標準パタ
ーンを一枚しか持っていないために、同一品種でも明る
さが極端に違うことがある場合には、濃淡画像処理であ
ってもこのような明るさのバラツキを吸収して認識処理
するのはなかなか困難である。また、二値化画像処理方
式にあっても、画像入力時にスレッショルドレベルを可
変にして補正する方式も知られているものの、時に応じ
て照明の角度を変えたり照度を変える必要があるために
照明方法が難しく、未だ開発段階に止まっているのが現
状である。
【0010】したがって、本発明の目的は、パターン反
射率の異なる半導体ペレットに対しても認識率を大幅に
向上させることのできる半導体ペレットの検出方法を提
供することである。
射率の異なる半導体ペレットに対しても認識率を大幅に
向上させることのできる半導体ペレットの検出方法を提
供することである。
【0011】
【課題を解決するための手段】本発明による半導体ペレ
ットの検出方法は、最初の半導体ペレットの画像を標準
画像としてメモリに記憶する第1のステップと、被検出
半導体ペレットの画像を取り込む第2のステップと、こ
の取り込まれた画像と前記メモリに記憶された標準画像
との相関度を求める第3のステップと、相関係数が基準
値よりも高いときには記憶された標準画像を用いて検出
を行い、相関係数が低く、前記標準画像を用いての検出
が不可能である場合にはそのときの被検出半導体ペレッ
トの画像を新たな標準画像として前記メモリの異なる格
納領域に格納する第4のステップと、前記第2ないし第
4のステップをくり返す第5のステップとを備えたこと
を特徴とするものである。
ットの検出方法は、最初の半導体ペレットの画像を標準
画像としてメモリに記憶する第1のステップと、被検出
半導体ペレットの画像を取り込む第2のステップと、こ
の取り込まれた画像と前記メモリに記憶された標準画像
との相関度を求める第3のステップと、相関係数が基準
値よりも高いときには記憶された標準画像を用いて検出
を行い、相関係数が低く、前記標準画像を用いての検出
が不可能である場合にはそのときの被検出半導体ペレッ
トの画像を新たな標準画像として前記メモリの異なる格
納領域に格納する第4のステップと、前記第2ないし第
4のステップをくり返す第5のステップとを備えたこと
を特徴とするものである。
【0012】
【作用】本発明によれば、パターン反射率が異なるため
に1枚目の標準画像を用いて認識できない半導体ペレッ
トが現われる都度、これを2枚目以降の標準画像として
メモリに登録しておき、ある標準画像で認識できない場
合には、順次次の標準画像を選択して認識処理を行う。
また、例えば使用標準画像の全回数を数え、最も回数の
多いものを最初に処理するように認識処理する標準画像
の処理順序を変えている(学習機能)。即ち、使用頻度
により優先順位を決めるため、認識時間の短縮を行うこ
とができる。
に1枚目の標準画像を用いて認識できない半導体ペレッ
トが現われる都度、これを2枚目以降の標準画像として
メモリに登録しておき、ある標準画像で認識できない場
合には、順次次の標準画像を選択して認識処理を行う。
また、例えば使用標準画像の全回数を数え、最も回数の
多いものを最初に処理するように認識処理する標準画像
の処理順序を変えている(学習機能)。即ち、使用頻度
により優先順位を決めるため、認識時間の短縮を行うこ
とができる。
【0013】
【実施例】以下、添付図面を参照して本発明に係る実施
例を説明する。
例を説明する。
【0014】本発明の方法を使用する半導体ペレット検
出装置は、複数枚の標準画像を記録する標準画像メモリ
を備えている。図1はこの標準画像を記憶する様子、す
なわち図1はTVモニターに写しだされたチップパター
ンの画像を示している。まず、Aで示されるチップパタ
ーンのうちの左上の部分を標準画像(PAT1)として
標準画像メモリ50の標準画像1領域(図2参照)に記
憶させ、この画像を用いて順次チップパターンの認識処
理を行う。
出装置は、複数枚の標準画像を記録する標準画像メモリ
を備えている。図1はこの標準画像を記憶する様子、す
なわち図1はTVモニターに写しだされたチップパター
ンの画像を示している。まず、Aで示されるチップパタ
ーンのうちの左上の部分を標準画像(PAT1)として
標準画像メモリ50の標準画像1領域(図2参照)に記
憶させ、この画像を用いて順次チップパターンの認識処
理を行う。
【0015】このPAT1を用いてチップパターンの認
識ができない場合には、そのチップパターンBの対応部
分の画像を標準画像(PAT2)としてメモリの標準画
像2領域に記憶させ、以下同様に認識ができない都度、
そのチップパターンを標準画像として記憶する。
識ができない場合には、そのチップパターンBの対応部
分の画像を標準画像(PAT2)としてメモリの標準画
像2領域に記憶させ、以下同様に認識ができない都度、
そのチップパターンを標準画像として記憶する。
【0016】チップパターンAおよびBは画面上で異な
った位置にあるので、PAT2を利用して認識を行う場
合には、図1に示されるようにPAT1とPAT2間の
距離x2 、y2 を補正する必要がある。この距離の測定
は、PAT1とPAT2をTVモニターの画面上でカー
ソルをチップパターンの特定位置(例えばコーナー)に
位置させたときの座標を測定することにより求めること
ができる。
った位置にあるので、PAT2を利用して認識を行う場
合には、図1に示されるようにPAT1とPAT2間の
距離x2 、y2 を補正する必要がある。この距離の測定
は、PAT1とPAT2をTVモニターの画面上でカー
ソルをチップパターンの特定位置(例えばコーナー)に
位置させたときの座標を測定することにより求めること
ができる。
【0017】図2に示されるように、標準画像メモリ5
0の標準画像格納領域には、パターン認識ができない事
態が発生する都度、記憶された標準画像の数が増加して
いくことになる。
0の標準画像格納領域には、パターン認識ができない事
態が発生する都度、記憶された標準画像の数が増加して
いくことになる。
【0018】図3に本発明における、標準画像の標準画
像メモリ50への登録処理およびこれを用いた半導体ペ
レットの認識手順を示す。
像メモリ50への登録処理およびこれを用いた半導体ペ
レットの認識手順を示す。
【0019】ここでは、半導体ペレットの標準画像がす
でにN個登録されているものとする。まず、パターン認
識を行うための標準画像の番号をn=1とする(ステッ
プS101)。被測定画像の入力を行い(ステップS1
02)、標準画像メモリ50から標準画像nを呼び出す
(ステップS103)。そして、入力画像が標準画像n
を用いて認識できるものであるかを調べる(ステップS
104)。認識が可能である場合には認識すべき画像の
位置を正しい位置に補正するためのxn、ynの補正を
行ってパターン認識を行う(ステップS105)。
でにN個登録されているものとする。まず、パターン認
識を行うための標準画像の番号をn=1とする(ステッ
プS101)。被測定画像の入力を行い(ステップS1
02)、標準画像メモリ50から標準画像nを呼び出す
(ステップS103)。そして、入力画像が標準画像n
を用いて認識できるものであるかを調べる(ステップS
104)。認識が可能である場合には認識すべき画像の
位置を正しい位置に補正するためのxn、ynの補正を
行ってパターン認識を行う(ステップS105)。
【0020】一方、ステップS104で現在の画像が標
準画像nでは認識できないことがわかったときには、現
在のnの番号に1を加えて新たなnとする(ステップS
111)。このnとすでに登録された標準画像の数Nと
比較し(ステップS112)、n<Nである場合にはス
テップS102の前に戻る。
準画像nでは認識できないことがわかったときには、現
在のnの番号に1を加えて新たなnとする(ステップS
111)。このnとすでに登録された標準画像の数Nと
比較し(ステップS112)、n<Nである場合にはス
テップS102の前に戻る。
【0021】ステップ112でnがNに達したときには
パターン認識が可能な標準画像が存在しないことを意味
しているので、このときの入力画像を標準画像として追
加登録する必要がある。このための手順を以下に説明す
る。
パターン認識が可能な標準画像が存在しないことを意味
しているので、このときの入力画像を標準画像として追
加登録する必要がある。このための手順を以下に説明す
る。
【0022】メモリ50における登録領域には限度があ
るので、現在の登録数がNmax に達しているかどうかを
まず調べ(ステップS113)、Nmax に達していると
きは終了し、まだ余裕があるときには画像の入力を再度
行い(ステップS114)、Nの数に1を加えて新たな
Nとした(ステップS115)上で入力画像を標準画像
Nとして登録を行う(ステップS116)。このような
画像登録を行ったときには、新たな画像登録を行った場
合のパターン認識はオペレータの目視により行われる。
るので、現在の登録数がNmax に達しているかどうかを
まず調べ(ステップS113)、Nmax に達していると
きは終了し、まだ余裕があるときには画像の入力を再度
行い(ステップS114)、Nの数に1を加えて新たな
Nとした(ステップS115)上で入力画像を標準画像
Nとして登録を行う(ステップS116)。このような
画像登録を行ったときには、新たな画像登録を行った場
合のパターン認識はオペレータの目視により行われる。
【0023】次に具体的な動作について説明する。
【0024】図4は、本発明方法を実施する際使用する
システムの基本構成を示しており、パターン入力データ
P(x){アナログまたはディジタル}信号、標準画像
メモリ50から読出されたパターン基準信号となる基準
データR(x)が相関係数計算回路10に導かれ、次式
(1)に基く相関係数f(x)の計算によりパターンの
類似度が求められる。
システムの基本構成を示しており、パターン入力データ
P(x){アナログまたはディジタル}信号、標準画像
メモリ50から読出されたパターン基準信号となる基準
データR(x)が相関係数計算回路10に導かれ、次式
(1)に基く相関係数f(x)の計算によりパターンの
類似度が求められる。
【0025】
【数1】 但しk:積分範囲。
【0026】なお、上記係数f(x)は、+1〜0〜−
1の値をとり、[1]で最大の一致度を示す。ここでこ
の計算回路10の詳細を図5を参照して説明する。第1
回路11では、P(x)・R(x)の積分計算により式
(1)の分子第1項を求め、第2回路12によりP
(x)の積分を計算し、第3回路13によりR(x)
{R(x)は固定値であるために一度計算すれば良い}
の積分を計算する。更に、第4回路14では、定数1/
kと第3回路13の出力との積を求め、第5回路15で
は、第2回路12の出力の積を求めることにより式
(1)の分子第2項が得られる。更に、第6回路16に
あっては、第1回路11の出力と第5回路15の出力の
差を求めることにより式(1)の分子が計算される。
1の値をとり、[1]で最大の一致度を示す。ここでこ
の計算回路10の詳細を図5を参照して説明する。第1
回路11では、P(x)・R(x)の積分計算により式
(1)の分子第1項を求め、第2回路12によりP
(x)の積分を計算し、第3回路13によりR(x)
{R(x)は固定値であるために一度計算すれば良い}
の積分を計算する。更に、第4回路14では、定数1/
kと第3回路13の出力との積を求め、第5回路15で
は、第2回路12の出力の積を求めることにより式
(1)の分子第2項が得られる。更に、第6回路16に
あっては、第1回路11の出力と第5回路15の出力の
差を求めることにより式(1)の分子が計算される。
【0027】第7回路17では、P(x)2 の積分計算
をし、第8回路18により定数1/kと第2回路12の
出力との積を求め、第9回路19においては、第8回路
18の出力と第2回路12の出力との積を求め、第10
回路20にあっては、第7回路17の出力と第9回路1
9の出力との積を求め、第11回路21で、第10回路
20の出力1/2乗を求めて式(1)の分母の一部が得
られる。
をし、第8回路18により定数1/kと第2回路12の
出力との積を求め、第9回路19においては、第8回路
18の出力と第2回路12の出力との積を求め、第10
回路20にあっては、第7回路17の出力と第9回路1
9の出力との積を求め、第11回路21で、第10回路
20の出力1/2乗を求めて式(1)の分母の一部が得
られる。
【0028】更に、第12回路22では、R(x)2 の
積分計算を行い、第13図23にあっては、第3回路1
3の出力と第4回路14の出力との積を求め、第14回
路24においては、第12回路22の出力と第13回路
23の出力との差を求め、更に、第15回路25では、
第14回路24の出力の1/2乗を求めることにより式
(1)の分母の残部が計算される。
積分計算を行い、第13図23にあっては、第3回路1
3の出力と第4回路14の出力との積を求め、第14回
路24においては、第12回路22の出力と第13回路
23の出力との差を求め、更に、第15回路25では、
第14回路24の出力の1/2乗を求めることにより式
(1)の分母の残部が計算される。
【0029】第16回路26では、第6回路16の出力
(式(1)の分子)を第15回路25の出力で割算し更
にまた、第17回路27においては、第16回路26の
出力を第11回路21の出力で割ることにより式(1)
の計算を終え、相関係数f(x)が求められる。
(式(1)の分子)を第15回路25の出力で割算し更
にまた、第17回路27においては、第16回路26の
出力を第11回路21の出力で割ることにより式(1)
の計算を終え、相関係数f(x)が求められる。
【0030】式(1)の計算式は、図5に示した回路に
よる計算順序に限定されるものでなく、以下に示す例え
ばaまたはbの計算式を用いても良い。
よる計算順序に限定されるものでなく、以下に示す例え
ばaまたはbの計算式を用いても良い。
【0031】
【数2】 入力データを縮小する際、各種変換例えばフーリエ変
換、アダマール変換、テンプレート処理(ラプシアン、
グラディエント、その他フィルター)、データの圧縮、
フィルタリングなどを用いて圧縮し、これを基準パター
ンとの相関係数を求め、これより入力データのパターン
検出を行っても良い。
換、アダマール変換、テンプレート処理(ラプシアン、
グラディエント、その他フィルター)、データの圧縮、
フィルタリングなどを用いて圧縮し、これを基準パター
ンとの相関係数を求め、これより入力データのパターン
検出を行っても良い。
【0032】このように、本発明に係わる半導体ペレッ
トの検出方法においては、入力データを正規化している
ため、パターン像の輝度に対応する信号振幅の変化や、
明るさに対する直流成分の変化にも十分な余裕を持った
パターン検出処理が行なえる。また、二値化処理は行う
必要がない。相関係数に対する雑音の影響を考えると雑
音指数は検出面積に反比例するため、原理的に雑音に対
して余裕がある。このため、パターン検出率の向上、検
出の安定化が可能である。更に、アナログ信号波形につ
いてもパターン検出が可能なので、雑音認識や印字文字
認識にも適用できる。
トの検出方法においては、入力データを正規化している
ため、パターン像の輝度に対応する信号振幅の変化や、
明るさに対する直流成分の変化にも十分な余裕を持った
パターン検出処理が行なえる。また、二値化処理は行う
必要がない。相関係数に対する雑音の影響を考えると雑
音指数は検出面積に反比例するため、原理的に雑音に対
して余裕がある。このため、パターン検出率の向上、検
出の安定化が可能である。更に、アナログ信号波形につ
いてもパターン検出が可能なので、雑音認識や印字文字
認識にも適用できる。
【0033】更にまた、入力データの縮小を行ったり計
算方法の工夫を行うことにより、計算回数を減少させ、
パターン検出処理時間を短縮することができる。
算方法の工夫を行うことにより、計算回数を減少させ、
パターン検出処理時間を短縮することができる。
【0034】図6は本発明の方法を実現するのに用いら
れる半導体ペレット検出装置のハードウェア構成を示し
ている。
れる半導体ペレット検出装置のハードウェア構成を示し
ている。
【0035】二次元入力データ30が入力データ切出し
処理回路31により切出され、その切出し出力は相関係
数計算回路32に入力されている。一方、CPU70か
ら指示された標準画像メモリ50の格納領域から読出さ
れた標準画像は部分基準データ切出し処理回路33によ
り切出され、同様に相関係数計算回路32に入力されて
いる。この相関係数計算回路32の出力は判定回路34
に与えられて判定が行われ、その結果は制御用のCPU
70に入力されている。
処理回路31により切出され、その切出し出力は相関係
数計算回路32に入力されている。一方、CPU70か
ら指示された標準画像メモリ50の格納領域から読出さ
れた標準画像は部分基準データ切出し処理回路33によ
り切出され、同様に相関係数計算回路32に入力されて
いる。この相関係数計算回路32の出力は判定回路34
に与えられて判定が行われ、その結果は制御用のCPU
70に入力されている。
【0036】基準画像メモリ50のどの格納領域からデ
ータ読出しが行われたかはカウンタ60により計数され
ており、その計数結果はCPU70に報告される。CP
U70はこの計数結果に基づいて使用頻度の高い標準画
像を優先的に読み出すように標準画像メモリ50に対し
て指令する。
ータ読出しが行われたかはカウンタ60により計数され
ており、その計数結果はCPU70に報告される。CP
U70はこの計数結果に基づいて使用頻度の高い標準画
像を優先的に読み出すように標準画像メモリ50に対し
て指令する。
【0037】前述したように、判定回路34の出力はC
PU70に入力されており、パターン検出が不能と判断
されたときには、CPU70は次の格納領域に存在する
標準画像を読出すように指令する。
PU70に入力されており、パターン検出が不能と判断
されたときには、CPU70は次の格納領域に存在する
標準画像を読出すように指令する。
【0038】また、カウンタ60による計数結果に基づ
き、CPU70は標準画像メモリ50中の画像の取り出
し優先順位の変更を判定の都度行い、常に使用頻度の高
い順に比較判定を行うようにしている。
き、CPU70は標準画像メモリ50中の画像の取り出
し優先順位の変更を判定の都度行い、常に使用頻度の高
い順に比較判定を行うようにしている。
【0039】次に、縮小画像による半導体ペレット検出
の手順をさらに詳細に説明する。
の手順をさらに詳細に説明する。
【0040】次に具体的な計算例について図6を参照し
て説明する。即ち、x方向にM個、y方向にN個のデー
タを持った二次元入力データ30の一部分、例えば点P
(x,y)のデータD(x+0、y+0)から点P(x
+m、y+0)のデータD(x+m、y+0)までm個
のデータ、点(x+0、y+1)から点P(x+m、y
+1)までのm個のデータ、以下同様に点P(x+0、
y+i)から点P(x+m、y+i)(ただしi=3、
…n)までの夫々m個のデータよりなるm×n個のデー
タ群H(x、y)が、部分入力データとして入力切出し
処理回路31によりx方向に切出されて相関係数計算回
路33の一方入力となる。そして、部分入力データH
(x、y)の範囲に対応する部分の基準データは標準画
像メモリ50から読出された標準画像を部分基準データ
切出し回路33で切出すことにより得られ、これは計算
回路32の他方入力となる。
て説明する。即ち、x方向にM個、y方向にN個のデー
タを持った二次元入力データ30の一部分、例えば点P
(x,y)のデータD(x+0、y+0)から点P(x
+m、y+0)のデータD(x+m、y+0)までm個
のデータ、点(x+0、y+1)から点P(x+m、y
+1)までのm個のデータ、以下同様に点P(x+0、
y+i)から点P(x+m、y+i)(ただしi=3、
…n)までの夫々m個のデータよりなるm×n個のデー
タ群H(x、y)が、部分入力データとして入力切出し
処理回路31によりx方向に切出されて相関係数計算回
路33の一方入力となる。そして、部分入力データH
(x、y)の範囲に対応する部分の基準データは標準画
像メモリ50から読出された標準画像を部分基準データ
切出し回路33で切出すことにより得られ、これは計算
回路32の他方入力となる。
【0041】計算回路32では、次式(2)により計算
して、点P(X、Y)の相関係数O(X、Y)を得る。
して、点P(X、Y)の相関係数O(X、Y)を得る。
【0042】
【数3】 また、計算回路32は、点P(x、y)の座標を(1≦
×≦M−m+1)、(1≦y≦N−n+1)の範囲にわ
たって計算することにより、(M−m+1)(N−n+
1)の結果を得る。この場合、係数O(x、y)が最大
値O=(x1、y1 )を示す時の座標(x1 、y1 )が
検出パターンの座標である。なお、O=(x1 、y1 )
<DC ただしDC:別に指定した基準値である定数
(例えば0.5、0.7)の条件を満たした場合は、パ
ターン検出不能が検出パターンが存在しないと判断す
る。
×≦M−m+1)、(1≦y≦N−n+1)の範囲にわ
たって計算することにより、(M−m+1)(N−n+
1)の結果を得る。この場合、係数O(x、y)が最大
値O=(x1、y1 )を示す時の座標(x1 、y1 )が
検出パターンの座標である。なお、O=(x1 、y1 )
<DC ただしDC:別に指定した基準値である定数
(例えば0.5、0.7)の条件を満たした場合は、パ
ターン検出不能が検出パターンが存在しないと判断す
る。
【0043】このような係数O(x、y)の最大値O=
(x1 、y1 )とDCの比較判定は、計算回路32の後
段の判定回路34により行われる。
(x1 、y1 )とDCの比較判定は、計算回路32の後
段の判定回路34により行われる。
【0044】前述したように、判定回路34の出力はC
PU70に入力されており、パターン検出が不能と判断
されたときには、CPU70は次の格納領域に存在する
標準画像を読出すように指令する。
PU70に入力されており、パターン検出が不能と判断
されたときには、CPU70は次の格納領域に存在する
標準画像を読出すように指令する。
【0045】また、カウンタ60による計数結果に基づ
き、CPU70は標準画像メモリ50中の画像の取り出
し優先順位の変更を判定の都度行い、常に使用頻度の高
い順に比較判定を行うようにしている。
き、CPU70は標準画像メモリ50中の画像の取り出
し優先順位の変更を判定の都度行い、常に使用頻度の高
い順に比較判定を行うようにしている。
【0046】図7に本発明の方法を実現する他の構成を
示す。この実施例では図6と同一の部分には同一の参照
番号を付け、その詳細な説明は省略する。
示す。この実施例では図6と同一の部分には同一の参照
番号を付け、その詳細な説明は省略する。
【0047】この実施例ではデータ圧縮を行っている点
が図6とは異なる。すなわち、入力画像30をデータ縮
小部41で縮小した縮小画像42が縮小標準画像として
縮小標準画像メモリ51に格納されるようになってい
る。この格納された縮小標準画像はパターン検出時に読
み出され、縮小画像42の切出しに対応して縮小基準デ
ータ切出処理回路45で切出され、部分データ相関係数
計算回路44で相関係数が求められ、判定回路46で判
定が行われるようになっている。
が図6とは異なる。すなわち、入力画像30をデータ縮
小部41で縮小した縮小画像42が縮小標準画像として
縮小標準画像メモリ51に格納されるようになってい
る。この格納された縮小標準画像はパターン検出時に読
み出され、縮小画像42の切出しに対応して縮小基準デ
ータ切出処理回路45で切出され、部分データ相関係数
計算回路44で相関係数が求められ、判定回路46で判
定が行われるようになっている。
【0048】この構成では縮小前の画像での判定も可能
なように図6の構成をそのまま有している他、カウンタ
60、61による読出し回数計数結果に基づいて使用頻
度の高い標準画像を優先的に読み出すように標準画像メ
モリ50および51に対して指令する点、標準画像メモ
リ50、51の使用頻度に応じて、優先的に読出す格納
領域を逐次変化させる学習機能も有している。
なように図6の構成をそのまま有している他、カウンタ
60、61による読出し回数計数結果に基づいて使用頻
度の高い標準画像を優先的に読み出すように標準画像メ
モリ50および51に対して指令する点、標準画像メモ
リ50、51の使用頻度に応じて、優先的に読出す格納
領域を逐次変化させる学習機能も有している。
【0049】次に、縮小画像による半導体ペレット検出
の手順をさらに詳細に説明する。
の手順をさらに詳細に説明する。
【0050】二次元入力データ30のM×N個のデータ
群は、X方向が1/I、Y方向が1/J、全体として1
/IJになるようにデータ縮小回路41により縮小され
る。ここで例えばI=4、J=4の場合、図7に明らか
なように二次元入力データ30の中の16個の点(k,
l)の各データを一個のデータQ(k,l)に縮小する
ものである。例えばP(1、1)の縮小データは次式に
あるようにk=1〜I、l=1〜Iの各点データの平均
値を求めている。
群は、X方向が1/I、Y方向が1/J、全体として1
/IJになるようにデータ縮小回路41により縮小され
る。ここで例えばI=4、J=4の場合、図7に明らか
なように二次元入力データ30の中の16個の点(k,
l)の各データを一個のデータQ(k,l)に縮小する
ものである。例えばP(1、1)の縮小データは次式に
あるようにk=1〜I、l=1〜Iの各点データの平均
値を求めている。
【0051】
【数4】 なお、図5に示す縮小データ群のうち、点P(k、l)
の縮小データQ(k、l)は、
の縮小データQ(k、l)は、
【0052】
【数5】 で示される。
【0053】このようにして得られる縮小データ42の
一部分が縮小部分データ切出し処理回路43により切出
されて部分データ相関係数計算回路44の一方入力とな
り、縮小標準画像メモリ51から読出され、縮小基準デ
ータ切出処理回路45により切出された縮小部分基準デ
ータが計算回路44の他方入力となる。この計算回路4
4は、図7を参照した計算と同様な計算を行い相関係数
行列を発生し、この計算結果が判定回路46に導かれて
入力データのパターン座標の概略位置が分る。従って、
入力データ切出処理回路31を制御し、入力データ30
からパターン座標を中心とする所定範囲内の部分データ
を切出処理するようにしている。このような処理により
検出パターンの位置検出可能なことは実験的に確認ずみ
である。
一部分が縮小部分データ切出し処理回路43により切出
されて部分データ相関係数計算回路44の一方入力とな
り、縮小標準画像メモリ51から読出され、縮小基準デ
ータ切出処理回路45により切出された縮小部分基準デ
ータが計算回路44の他方入力となる。この計算回路4
4は、図7を参照した計算と同様な計算を行い相関係数
行列を発生し、この計算結果が判定回路46に導かれて
入力データのパターン座標の概略位置が分る。従って、
入力データ切出処理回路31を制御し、入力データ30
からパターン座標を中心とする所定範囲内の部分データ
を切出処理するようにしている。このような処理により
検出パターンの位置検出可能なことは実験的に確認ずみ
である。
【0054】従って、この他の例によれば、計算回路4
4、32の計算回数が第1の実施例に比べて大幅に減少
するので、高速検出処理が可能になる。これを詳述する
と、入力データ(M×N)のうち(m×n)のデータ群
を切出して検出基準データとの相関係数のすべての組合
わせを求める前の例では、積の計算回数は、m×n×
(M−m+1)×(N−n+1)、二乗の計算回数はm
×n×(M−m+1)×(N−n+1)、和の計算回数
は2×m×n×(M−m+1)×(N−n+1)とな
る。
4、32の計算回数が第1の実施例に比べて大幅に減少
するので、高速検出処理が可能になる。これを詳述する
と、入力データ(M×N)のうち(m×n)のデータ群
を切出して検出基準データとの相関係数のすべての組合
わせを求める前の例では、積の計算回数は、m×n×
(M−m+1)×(N−n+1)、二乗の計算回数はm
×n×(M−m+1)×(N−n+1)、和の計算回数
は2×m×n×(M−m+1)×(N−n+1)とな
る。
【0055】これに対して入力データ(M×N)を縮小
して部分データを切出し、これを縮小部分基準データと
の間で相関関係を計算し、この結果に基いて入力データ
の数箇所の部分データについて部分基準データとの間で
相関関係を計算する他の例では、縮小した場合の積及び
二乗の計算回数は、夫々m/I×m/J×(M−m+
1)/I×(N−m+1)/Jとなり、縮小した場合の
和の計算回数は2×m/I×m/J×(M−m+1)/
I×(N−m+1)/Jとなり、結局第1実施例におけ
る計算回数に比べて1/(I2 J2 )に減少する。この
場合の計算回数は、式(2)の分子第2項中のB、分母
中のDだけを計算し、その他の項C、Eは基準データ
(パターン)の格納(登録)時に計算しておいてその結
果を用いるものとするが、この計算は前記計算回数に入
れていない。
して部分データを切出し、これを縮小部分基準データと
の間で相関関係を計算し、この結果に基いて入力データ
の数箇所の部分データについて部分基準データとの間で
相関関係を計算する他の例では、縮小した場合の積及び
二乗の計算回数は、夫々m/I×m/J×(M−m+
1)/I×(N−m+1)/Jとなり、縮小した場合の
和の計算回数は2×m/I×m/J×(M−m+1)/
I×(N−m+1)/Jとなり、結局第1実施例におけ
る計算回数に比べて1/(I2 J2 )に減少する。この
場合の計算回数は、式(2)の分子第2項中のB、分母
中のDだけを計算し、その他の項C、Eは基準データ
(パターン)の格納(登録)時に計算しておいてその結
果を用いるものとするが、この計算は前記計算回数に入
れていない。
【0056】なお、縮小部分のデータについての相関係
数計算結果が最大値となる縮小部分データに対応する入
力データの一部分を、基準データとの間の相関関係計算
の開始位置とするように制御しても良い。あるいは、計
算結果の最大値周辺の値の重心を求め、計算結果がこの
重心値となる縮小部分データに対応する入力データの一
部分を基準データとの相関係数計算の開始位置とするよ
うに制御しても良い。
数計算結果が最大値となる縮小部分データに対応する入
力データの一部分を、基準データとの間の相関関係計算
の開始位置とするように制御しても良い。あるいは、計
算結果の最大値周辺の値の重心を求め、計算結果がこの
重心値となる縮小部分データに対応する入力データの一
部分を基準データとの相関係数計算の開始位置とするよ
うに制御しても良い。
【0057】
【発明の効果】このように本発明では、複数枚の標準画
像を備えているので本発明方法では、大幅に認識率が向
上でき、生産性の向上と歩留り向上が達成された。ま
た、照明方法が簡単で安価となる。
像を備えているので本発明方法では、大幅に認識率が向
上でき、生産性の向上と歩留り向上が達成された。ま
た、照明方法が簡単で安価となる。
【図1】半導体ペレットをITVカメラで撮らえたモニ
ター画面を表わす図。
ター画面を表わす図。
【図2】複数の標準画像をメモリに記憶した時の状態を
描いた図。
描いた図。
【図3】処理手順を説明するフローチャート。
【図4】本発明方法に使用する検出装置の基本構成を説
明する図。
明する図。
【図5】図4を詳細に示すブロック図。
【図6】本発明で使用される検出装置の具体例のブロッ
ク図。
ク図。
【図7】本発明で使用される検出装置の具体例のブロッ
ク図。
ク図。
【図8】動作を説明するための図。
30 二次元入力データ 31 入力データ切出し処理回路 32 相関関係計算回路 33 部分基準データ切出し処理回路 34 判定回路 50 標準画像メモリ 60 カウンタ 70 CPU
Claims (5)
- 【請求項1】最初の半導体ペレットの画像を標準画像と
してメモリに記憶する第1のステップと、 被検出半導体ペレットの画像を取り込む第2のステップ
と、 この取り込まれた画像と前記メモリに記憶された標準画
像との相関度を求める第3のステップと、 相関係数が基準値よりも高いときには記憶された標準画
像を用いて検出を行い、相関係数が低く、前記標準画像
を用いての検出が不可能である場合にはそのときの被検
出半導体ペレットの画像を新たな標準画像として前記メ
モリの異なる格納領域に格納する第4のステップと、 前記第2ないし第4のステップをくり返す第5のステッ
プとを備えた半導体ペレットの検出方法。 - 【請求項2】相関係数を求めるステップが前記メモリに
記憶された標準画像を登録した順に読出して最も相関係
数の高いものを求めるものである請求項1に記載の半導
体ペレットの検出方法。 - 【請求項3】メモリに格納された複数の標準画像の読出
し頻度を求めるステップと、この読出し頻度に応じて前
記複数の標準画像の読出し順を変化させるように制御す
るステップとをさらに備えた請求項1に記載の半導体ペ
レットの検出方法。 - 【請求項4】読出し頻度がカウンタにより計数されるも
のである請求項3に記載の半導体ペレットの検出方法。 - 【請求項5】相関度を求めるステップが被測定半導体ペ
レットの画像と標準画像の基準位置を一致させた後に行
われる請求項1に記載の半導体ペレットの検出方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP3001757A JP3041056B2 (ja) | 1990-01-10 | 1991-01-10 | 半導体ペレットの検出方法 |
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2-3215 | 1990-01-10 | ||
JP321590 | 1990-01-10 | ||
JP3001757A JP3041056B2 (ja) | 1990-01-10 | 1991-01-10 | 半導体ペレットの検出方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH04211874A JPH04211874A (ja) | 1992-08-03 |
JP3041056B2 true JP3041056B2 (ja) | 2000-05-15 |
Family
ID=26335035
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP3001757A Expired - Fee Related JP3041056B2 (ja) | 1990-01-10 | 1991-01-10 | 半導体ペレットの検出方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP3041056B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4226247B2 (ja) | 2002-01-15 | 2009-02-18 | 富士フイルム株式会社 | 画像処理装置 |
DE102005032871A1 (de) * | 2005-07-14 | 2007-01-25 | Leopold Kostal Gmbh & Co. Kg | Verfahren zum Bestimmen der absoluten Winkelstellung des Lenkrades eines Kraftfahrzeugs |
-
1991
- 1991-01-10 JP JP3001757A patent/JP3041056B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH04211874A (ja) | 1992-08-03 |
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |