JP3322569B2 - 部品画像のエッジ検出方法および部品形状認識装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、部品画像のエッ
ジ点検出方法および部品形状認識装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】電気製品の小型化、軽量化に伴い、チッ
プ状電子部品のプリント基板上への実装は、さらなる高
密度化が要求されている。その要求を満たす実装精度を
実現するためには、画像処理技術を応用した電子部品の
位置決め処理が必要不可欠となっている。

【０００３】位置決め処理は、部品のコーナ位置、部品
の輪郭のエッジ位置を検出することによって行なわれる
ので、部品の各種のサイズのみならず、コーナ形状、エ
ッジ形状等の部品の局所形状に関する情報が必要とな
る。

【０００４】このような部品の局所形状に関する情報の
登録は、作業者の手入力によって行なわれているのが現
状であり、作業者の負担が大きいという問題がある。

【０００５】そこで、本出願人は、部品画像に基づい
て、部品画像の輪郭上の点をエッジ点として検出し、部
品画像を大局的に四角形とみなして、その四角形の４辺
ごとに、エッジ点をクラス分けし、各クラスごとに、そ
のクラスに対応する辺とそのクラスに属する各エッジ点
との距離の分布を求め、求められた分布に基づいて、部
品の局所形状を認識する部品形状認識方法を開発し、既
に特許出願している（平成８年特許願第１１６７２５
号）。ただし、上記特許出願は、本明細書の出願時にお
いては、未だ公開されていない。

【０００６】本出願人が開発した部品形状認識方法にお
いては、部品画像の重心位置から放射状に走査しながら
微分処理を行なうことにより、部品画像の重心位置を原
点とする極座標系において、部品画像の輪郭上のエッジ
点の位置が検出される。

【０００７】ところで、電子部品自動装着システムに、
上記部品形状認識方法を適用した場合には、電子部品は
吸着ノズルに吸着された状態で、部品画像が撮像され
る。このようにして、部品画像を撮像した場合には、図
１４に示すように、ノズル画像１０２の一部が、部品画
像１０１から突出している画像が得られることがある。
このような画像に対して、部品画像の重心位置Ｇから放
射状に走査することによって、部品画像のエッジ点を検
出しようとすると、図１４に符号１０３で示すように、
ノズル画像のエッジ点も部品画像のエッジ点として、検
出されてしまう。したがって、正確な部品形状認識を行
なえなくなる。

【０００８】また、図１６に示すように、認識対象であ
る部品が細長い部品である場合に、その部品画像１１１
の重心位置Ｇから所定回転角度間隔おきに放射状に走査
することによって部品画像のエッジ点を検出しようとす
ると、コーナ部分において検出されるエッジ点の間隔が
疎となる。さらに、図１７に示すように、認識対象であ
る部品のコーナ部に窪み１１２があると、図１７に示す
ように、重心位置Ｇと窪み１１２の輪郭上のエッジとを
結ぶ線の延長上にある部品コーナ部のエッジ点が検出さ
れなくなり、正確な部品形状認識を行なえなくなる。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】この発明の目的は、部
品画像内の点を中心として放射状に走査することにより
部品画像のエッジを検出する方法において、撮像画像に
部品を吸着しているノズル画像が現れている場合におい
ても、部品画像のエッジ点を正確に検出できる部品画像
のエッジ点検出方法を提供することにある。

【００１０】この発明の他の目的は、部品画像内の点を
中心として放射状に走査することにより部品画像のエッ
ジを検出する方法において、部品形状にかかわらず、部
品画像のエッジ点を密に検出できる部品画像のエッジ点
検出方法を提供することにある。

【００１１】この発明のさらに他の目的は、部品の局所
形状を自動的にかつ正確に認識できる部品形状認識装置
を提供することにある。

【００１２】

【課題を解決するための手段】この発明による第１の部
品画像のエッジ検出方法は、吸着ノズルに吸着された部
品の撮像画像に基づいて、部品画像の輪郭上の点をエッ
ジ点として検出する部品画像のエッジ検出方法であっ
て、撮像画像におけるノズルの中心位置を放射状スキャ
ン原点とし、スキャン開始半径を撮像画像におけるノズ
ルの半径より大きな値として、撮像画像に対して放射状
スキャンを行なうことにより、部品画像の輪郭上のエッ
ジ点を検出することを特徴とする。

【００１３】この発明による第２の部品画像のエッジ検
出方法は、吸着ノズルに吸着された部品の撮像画像に基
づいて、部品画像の輪郭上の点をエッジ点として検出す
る部品画像のエッジ検出方法であって、撮像画像におけ
るノズルの中心位置を放射状スキャン原点とし、スキャ
ン開始半径を撮像画像におけるノズルの半径より大きな
値として、撮像画像に対して放射状スキャンを行ないな
がら微分処理を行なうことにより、部品画像の輪郭上の
エッジ点を検出することを特徴とする。

【００１４】この発明による第１または第２の部品画像
のエッジ検出方法によれば、撮像画像に部品を吸着して
いるノズル画像が現れている場合においても、部品画像
のエッジ点を正確に検出できるようになる。

【００１５】

【００１６】

【００１７】この発明による第３の部品画像のエッジ検
出方法は、略長方形の部品画像に基づいて、部品画像の
輪郭上の点をエッジ点として検出する部品画像のエッジ
検出方法であって、部品画像内部であって部品画像の慣
性主軸上に、所定間隔おきに複数の放射状スキャン原点
を設定し、部品画像に対して各放射状スキャン原点ごと
に、放射状スキャンを行ないながら微分処理を行なうこ
とにより、部品画像の輪郭上のエッジ点を検出すること
を特徴とする。

【００１８】この発明による第３の部品画像のエッジ検
出方法によれば、部品形状にかかわらず、部品画像のエ
ッジ点を密に検出できるようになる。

【００１９】この発明による第１の部品形状認識装置
は、吸着ノズルに吸着された部品の撮像画像に基づい
て、部品画像の輪郭上の点をエッジ点として検出するエ
ッジ検出手段、部品画像を大局的に四角形とみなして、
その四角形の４辺ごとに、エッジ点をクラス分けするク
ラスタリング手段、各クラスごとに、そのクラスに対応
する辺とそのクラスに属する各エッジ点との距離の分布
を求める分布作成手段、および求められた分布に基づい
て、部品の局所形状を認識する認識手段を備えており、
エッジ検出手段は、撮像画像におけるノズルの中心位置
を放射状スキャン原点とし、スキャン開始半径を撮像画
像におけるノズルの半径より大きな値として、撮像画像
に対して放射状スキャンを行ないながら微分処理を行な
うことにより、部品画像の輪郭上のエッジ点および各エ
ッジ点のグラディエント方向を検出する手段、ならびに
検出された各エッジ点を部品画像の重心位置を原点とす
る極座標系における座標値に変換する手段を備えている
ことを特徴とする。

【００２０】この発明による第１の部品形状認識装置に
よれば、撮像画像に部品を吸着しているノズル画像が現
れている場合においても、部品画像のエッジ点を正確に
検出できるようになり、部品形状認識精度が向上する。

【００２１】この発明による第２の部品形状認識装置
は、部品画像に基づいて、部品画像の輪郭上の点をエッ
ジ点として検出するエッジ検出手段、部品画像を大局的
に四角形とみなして、その四角形の４辺ごとに、エッジ
点をクラス分けするクラスタリング手段、各クラスごと
に、そのクラスに対応する辺とそのクラスに属する各エ
ッジ点との距離の分布を求める分布作成手段、および求
められた分布に基づいて、部品の局所形状を認識する認
識手段を備えており、エッジ検出手段は、部品画像内部
に複数の放射状スキャン原点を設定し、部品画像に対し
て各放射状スキャン原点ごとに、放射状スキャンを行な
いながら微分処理を行なうことにより、部品画像の輪郭
上のエッジ点および各エッジ点のグラディエント方向を
検出する手段、ならびに検出された各エッジ点を部品画
像の重心位置を原点とする極座標系における座標値に変
換する手段を備えていることを特徴とする。

【００２２】この発明による第２の部品形状認識装置に
よれば、部品形状にかかわらず、部品画像のエッジ点を
密に検出できるようになり、部品形状認識精度が向上す
る。

【００２３】この発明による上記第１または第２の部品
形状認識装置におけるクラスタリング手段としては、た
とえば、部品画像を大局的に四角形とみなして、その四
角形の各辺に対する法線ベクトルを求める法線ベクトル
算出手段、各辺に対する法線ベクトルおよびハフ変換式
により得られた方程式に基づいて、部品画像の重心位置
から各辺までの距離を求める距離算出手段、ならびに各
辺に対する法線ベクトルおよび部品画像の重心位置から
各辺までの距離に基づいて４つの辺を特定し、特定され
た４辺における隣り合う辺の交点位置に対応する極座標
系の方向と、各エッジ点の極座標系の方向とに基づい
て、各エッジ点がどの辺に属するかをクラス分けする手
段を備えているものが用いられる。

【００２４】法線ベクトル算出手段としては、たとえ
ば、グラディエント方向に対するエッジ点の度数分布に
基づいて、四角形の各辺に対する法線ベクトルを求める
ものが用いられる。

【００２５】グラディエント方向に対するエッジ点の度
数分布は、各エッジ点の第１のグラディエント方向およ
び第２のグラディエント方向の両方を考慮して作成され
ることが好ましい。各エッジ点の第１のグラディエント
方向は、エッジ検出手段によって求められたグラディエ
ント方向である。各エッジ点の第２のグラディエント方
向は、注目エッジ点を中心として互いに反対方向にある
２つのエッジ点であって、第１のグラディエント方向が
注目エッジ点の第１のグラディエント方向とほぼ等しい
２つのエッジ点を結ぶ直線に対する法線ベクトルであ
る。

【００２６】距離算出手段は、上記四角形の各辺ごと
に、部品画像の重心位置から注目辺までの距離を求める
ものであり、たとえば、法線ベクトル算出手段によって
求められた注目辺に対する法線ベクトルに似通ったグラ
ディエント方向を持つエッジ点を選択し、選択した各エ
ッジ点ごとに、注目辺に対する法線ベクトルとハフ変換
式により得られた方程式とを用いて、その点を通りかつ
注目辺に対する法線ベクトルと等しい法線ベクトルを持
つ直線と部品画像の重心位置との距離を算出する手段、
ならびに、算出された距離に対するエッジ点の度数分布
を作成し、度数の最も大きい距離を部品画像の重心位置
から注目辺までの距離として選択する手段を備えている
ものが用いられる。

【００２７】注目辺に対する法線ベクトルに似通ったグ
ラディエント方向を持つエッジ点は、各エッジ点の第１
のグラディエント方向および第２のグラディエント方向
の両方を考慮して選択されることが好ましい。各エッジ
点の第１のグラディエント方向は、エッジ検出手段によ
って求められたグラディエント方向である。各エッジ点
の第２のグラディエント方向は、注目エッジ点を中心と
して互いに反対方向にある２つのエッジ点であって、第
１のグラディエント方向が注目エッジ点の第１のグラデ
ィエント方向とほぼ等しい２つのエッジ点を結ぶ直線に
対する法線ベクトルである。

【００２８】分布作成手段としては、たとえば、ハフ変
換式により得られた方程式および各辺に対する法線ベク
トルに基づいて、エッジ点を通りかつそのエッジ点が属
するクラスの辺に対して平行な直線と、部品画像の重心
位置との距離を、各エッジ点ごとに求める手段、および
エッジ点を通りかつそのエッジ点が属する辺と平行な直
線と部品画像の重心位置との距離と、部品画像の重心位
置からそのエッジ点が属するクラスの辺までの距離との
差を各エッジ点ごとに求め、求められた差に基づいて、
各クラスごとにそのクラスに対応する辺とそのクラスに
属する各エッジ点との距離の分布を作成する手段を備え
ているものが用いられる。

【００２９】認識手段としては、たとえば、各エッジ点
を４つのコーナ部分と４つのエッジ部分とにクラス分け
する手段、分布作成手段によって作成された各エッジ部
分に対する距離分布に基づいてエッジ形状を認識するエ
ッジ形状認識手段、および分布作成手段によって作成さ
れた各コーナ部分に対する距離分布に基づいてコーナ形
状を認識するコーナ形状認識手段を備えているものが用
いられる。

【００３０】エッジ形状認識手段としては、たとえば、
対象エッジ部分に属するエッジ点がその対象エッジ部分
に対応する辺上に位置しているか否かを判定するしきい
値を、上記辺に直交する方向の距離として設定し、当該
対象エッジ部分に属する各エッジ点と上記辺との距離
を、しきい値と比較することにより、対象エッジ部分の
エッジ形状を認識するものが用いられる。

【００３１】エッジ形状認識手段として、複数の部品画
像から得られた複数のエッジ部分に対する距離分布を入
力パターンとし、入力パターンに対応するエッジ形状を
表す信号を教師信号として、学習が行なわれたニューラ
ルネットワークに、分布作成手段によって作成された対
象エッジ部分に対する距離分布を入力することによっ
て、対象エッジ部分のエッジ形状を認識するものを用い
てもよい。

【００３２】コーナ形状認識手段として、複数の部品画
像から得られた複数のコーナ部分に対する距離分布を入
力パターンとし、入力パターンに対応するコーナ形状を
表す信号を教師信号として、学習が行なわれたニューラ
ルネットワークに、分布作成手段によって作成された対
象コーナ部分に対する距離分布を入力することによっ
て、対象コーナ部分のコーナ形状を認識するものを用い
てもよい。

【００３３】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して、この発明
を電子部品自動装着システムに適用した場合の実施の形
態について説明する。

【００３４】本願発明の特徴は、電子部品画像のエッジ
点の検出方法にある。それ以外の点は、本出願人が既に
開発した部品形状認識方法と同じである。そこで、ま
ず、図１〜図１３に基づいて、本出願人が既に開発した
部品形状認識方法が採用された電子部品自動装着システ
ムについて説明し、その後に図１４〜図２４に基づいて
本願発明の特徴である電子部品画像のエッジ点の検出方
法について説明することにする。

【００３５】〔１〕本出願人が既に開発した部品形状認
識方法が採用された電子部品自動装着システムの説明

【００３６】図１は、電子部品自動装着システムの全体
的な構成を示している。電子部品自動装着システムは、
システム全体を制御するホストコンピュータ１、電子部
品をプリント基板に装着する電子部品装着装置２、およ
び部品位置認識、形状認識等を行なう画像処理装置３を
備えている。ホストコンピュータ１は、電子部品の位置
認識に用いられる標準データが記憶されたデータベース
４を備えている。画像処理装置３には、モニタ５および
ユーザーインタフェース６が接続されている。

【００３７】電子部品装着装置２は、ノズルに吸着され
た電子部品をＣＣＤカメラで撮像し、部品画像を取得す
る部品画像入力手段２１を備えている。

【００３８】画像処理装置３は、部品画像入力手段２１
によって得られた部品画像を、たとえば５１２×５１２
画素、８ビット２５６階調の濃淡画像として画像メモリ
に取込み、画像処理により電子部品の位置認識、標準デ
ータの計測等を行なう。モニタ５には、部品画像、処理
結果等が表示される。

【００３９】画像処理装置３は、位置認識手段３１およ
び標準データ計測手段３２を備えている。位置認識手段
３１は、電子部品画像と、ホストコンピュータ１から供
給される電子部品の種類、サイズ、形状等の標準データ
とに基づいて、電子部品の重心位置、傾き角度等を検出
する。標準データ計測手段３２は、電子部品画像に基づ
いて、電子部品の種類、サイズ、形状情報等の標準デー
タを求める。

【００４０】ユーザーインタフェース６は、必要に応じ
て、標準データ計測手段３２によって求められた標準デ
ータの修正等を行なう。ホストコンピュータは、各装置
の制御の他、標準データの統計学的処理、標準データの
データベースへの登録、更新および読み出しを行なう。

【００４１】図２および図３は、標準データとして用い
られる電子部品の局所形状を示している。図２はエッジ
形状の例を示し、図３はコーナ形状の例を示している。

【００４２】エッジ形状には、”直線形状”（図２
（ａ））、”突起あり”（図２（ｂ））、”陥没あり”
（図２（ｃ））およびその他の形状（”不良形状”）
（図２（ｄ））がある。

【００４３】コーナ形状には、”Ｒ面取り”（図３
（ａ））、”Ｃ面取り”（図３（ｂ））およびその他の
形状（”不良形状”）（図３（ｃ））がある。

【００４４】図４は、標準データ計測手段３２によって
行なわれる局所形状認識処理手順を示している。

【００４５】（１） まず、図５に示すように、部品画
像の重心位置Ｇが、ブロブ解析等によって求められる
（ステップ１）。

【００４６】（２） そして、重心位置Ｇを放射状スキ
ャン原点として、放射状に画像データをアクセス（ラジ
アルスキャン）しながら、微分処理を行なうことによ
り、部品の輪郭上の点（エッジ点）（ｘ，ｙ）とその点
のグラディエント（gradient) 方向（エッジベクトル）
αとが検出される（ステップ２）。検出されたエッジ点
のｘｙ座標値は、重心位置Ｇを原点とする極座標系
（ｒ，θ）の座標値（ｒ，θ）に変換される。

【００４７】このエッジ検出には、たとえば、sobel の
微分オペレータが用いられる。図６（ａ）は、sobel の
ｘ方向の微分オペレータの重み付けを示している。図６
（ｂ）は、sobel のｙ方向の微分オペレータの重み付け
を示している。図６（ｃ）のように、局所領域内の画素
の位置および値をＡ〜Ｉで表すと、水平方向の微分値Ｓ
ｘは数式１で表され、垂直方向の微分値Ｓｙは数式２で
表される。

【００４８】

【数１】

【００４９】

【数２】

【００５０】そして、画素Ｅの場所におけるエッジ強度
Ｓは次の数式３で与えられ、グラディエント方向αは次
の数式４で与えられる。

【００５１】

【数３】

【００５２】

【数４】

【００５３】ただし、通常arctanは、−π／２〜π／２
の範囲で計算されるが、ここでは、極座標系の方向θに
合わせて０〜２πの範囲で計算される。

【００５４】ラジアルスキャン方向θごとに、エッジ強
度Ｓが最大となる点（ｘ，ｙ）が、部品のエッジ（輪
郭）として抽出される。また、この点のグラディエント
方向αがそのエッジ点でのエッジベクトルとされる。抽
出されたエッジ強度Ｓが最大となる点のｘｙ座標値は、
重心位置Ｇを原点とする極座標系（ｒ，θ）の座標値
（ｒ，θ）に変換される。このようにして、部品画像の
各エッジ点のｒ、θ、αが抽出される。

【００５５】（３） 次に、エッジベクトルの補正処理
が行なわれる（ステップ３）。つまり、図５に示すよう
に、注目エッジ点Ａから互いに反対方向に所定距離離れ
た２つのエッジ点Ｂ、Ｃが選択され、選択された２つの
エッジ点Ｂ、Ｃを結ぶ直線の方向に直交する方向（内側
から外側に向かう方向）が、注目エッジ点Ａのエッジベ
クトルαとされる。

【００５６】ただし、注目エッジ点から互いに反対方向
に所定距離離れた２つのエッジ点であっても、その点の
グラディエント方向αが注目エッジ点のグラディエント
方向αとほぼ等しくない場合には、その点は選択されな
い。このような場合には、グラディエント方向αが注目
エッジ点のグラディエント方向αと等しくないエッジ点
の代わりに、そのエッジ点から注目エッジ点により近い
エッジ点であって、グラディエント方向αが注目エッジ
点のグラディエント方向αとほぼ等しいエッジ点が選択
される。

【００５７】このようなエッジベクトルαの補正が全て
のエッジ点に対して行なわれる。ステップ２で抽出され
た各エッジ点のグラディエント方向αにノイズ誤差があ
っても、上記補正処理により精度の高いグラディエント
方向（エッジベクトル）αが得られる。なお、ステップ
２で求められた各エッジ点のグラディエント方向αを補
正前のグラディエント方向αといい、ステップ３で求め
られた各エッジ点のグラディエント方向αを補正後のグ
ラディエント方向αということにする。

【００５８】次に、部品画像を対局的に四角形とみな
し、その四角形の４辺（以下、モールド直線という）に
対する法線ベクトルα１〜α４と、原点Ｇから各モール
ド直線までの距離ρ１〜ρ４が求められる（ステップ
４、５）。

【００５９】まず、直線の方程式について説明する。図
５において、重心Ｇを原点とするＸＹ座標を想定する
と、原点Ｇからθ方向に距離ｒのエッジ点ＤのＸＹ座標
値は、ｒとθとを用いて次の数式５で表される。

【００６０】

【数５】

【００６１】また、電子部品の上辺の直線の方程式は、
原点Ｇからその直線までの距離をρとし、その直線の法
線ベクトルをαとすると、ハフ変換により数式６で与え
られる。

【００６２】

【数６】

【００６３】数式６から、ｘ、ｙを消去すると、数式７
が得られる。

【００６４】

【数７】

【００６５】数式７で得られた直線の方程式のパラメー
タには、法線ベクトルαと原点Ｇから直線までの距離ρ
とがある。

【００６６】（４） そこで、まず、各モールド直線に
対する法線ベクトルα１〜α４が求められる（ステップ
４）。

【００６７】図７（ａ）は、横軸にエッジベクトルα
（補正前のエッジベクトルαおよび補正後のエッジベク
トルαの両方を含む）をとり、縦軸にラジアルスキャン
方向θをとって、各エッジ点の分布を表したものであ
る。この分布に基づいて、エッジベクトルαに対するエ
ッジ点の度数を表すヒストグラムが生成される。エッジ
ベクトルαに対するエッジ点のヒストグラムを図７
（ｂ）に示す。

【００６８】電子部品は大局的に四角形とみなすことが
できるので、その４辺に対応して４箇所に、エッジベク
トルαの度数のピークＰ１〜Ｐ４ができる。四角形の各
辺の方向は９０°ずつ異なっているので、エッジベクト
ルαの度数のピークＰ１〜Ｐ４の間隔も９０°ごとに現
れる。

【００６９】図７（ｂ）のヒストグラムが９０°単位に
４分割され、各９０°単位のヒストグラムが足し合わさ
れる。これにより、図７（ｃ）に示すヒストグラムが得
られる。図７（ｃ）のヒストグラムには、１つの大きな
ピークＰが現れる。このピークＰに対応するエッジベク
トルが、１つのモールド直線に対する法線ベクトルα１
として抽出される。

【００７０】抽出された１つのモールド直線に対する法
線ベクトルα１に、９０°、１８０°および２７０°が
それぞれ加算されることにより、他の３つのモールド直
線に対する法線ベクトルα２、α３およびα４が求めら
れる。このような法線ベクトルα１〜α４の求め方を第
１方法ということにする。

【００７１】ところで、実際の部品には、微小な形状の
歪みがあるため、対辺どうしが平行になるとは限らな
い。そこで、微小な形状の歪みを吸収するために、４つ
のモールド直線に対する法線ベクトルα１〜α４を、次
のようにして求めてもよい。ここでは、法線ベクトルα
２についてのみ説明する。

【００７２】図７（ｂ）のヒストグラムの横軸上におい
て、第１方法によって求められた法線ベクトルα２を中
心とする幅±Δαの範囲を設定する。Δαとしては、た
とえば５°が設定される。そして、その範囲内の各αご
とに、αの値とそれに対するエッジ点の度数との積を求
め、求められた積を加算する。つまり、αの値とそれに
対するエッジ点の度数との積の累積値を求める。得られ
た累積値を、上記範囲内の度数の累積値で除算すること
により、その範囲内でのαの平均値を算出する。そし
て、得られた平均値を法線ベクトルα２とする。このよ
うな法線ベクトルα１〜α４の求め方を第２方法という
ことにする。

【００７３】また、部品の中には、１辺が隣り合う２辺
と直角でない台形状のものがある。このような部品にお
いては、隣り合う２辺と直角でない傾斜辺において、そ
の辺に沿ったモールド直線を検出することが好ましい。

【００７４】そこで、４つのモールド直線に対する法線
ベクトルα１〜α４を、次のようにして求めてもよい。
ここでは、法線ベクトルα２についてのみ説明する。

【００７５】図７（ｂ）のヒストグラムにおいて、図７
（ｃ）に基づいて上記のようにして求められた法線ベク
トルα２の付近で度数がピークとなるαを局所的に探索
し、探索されたαを法線ベクトルα２とする。この方法
では、図７（ｂ）のＰ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４が法線ベク
トルα１、α２、α３、α４となる。このような法線ベ
クトルα１〜α４の求め方を第３方法ということにす
る。

【００７６】なお、第２方法と同様に、第３方法によっ
て求められた法線ベクトルα１、α２、α３、α４付近
のαの平均値を法線ベクトルα１、α２、α３、α４と
してもよい。

【００７７】（５） 次に、原点Ｇから各モールド直線
までの距離ρ１〜ρ４が求められる（ステップ５）。

【００７８】つまり、ステップ４で求められた４個の法
線ベクトルα１〜α４のうち、まず、法線ベクトルα１
に似通ったエッジベクトル（補正前のエッジベクトルα
および補正後のエッジベクトルαの両方を含む）を持つ
エッジ点が選択される。そして、選択された各エッジ点
ごとに、数式７により、ρが計算される。この際、数式
７のαとしては、α１が用いられる。そして、得られた
ρに基づいて、ρに対するエッジ点の度数を表すヒスト
グラムを作成し、度数の最も大きいρが、法線ベクトル
α１に対応するモールド直線に対するρ（＝ρ１）とし
て抽出される。これにより、法線ベクトルがα１である
直線のうちの最も長い直線と、原点Ｇとの距離がρ１と
して選択される。

【００７９】同様にして、法線ベクトルα２、α３およ
びα４に対応するモールド直線のρ２、ρ３およびρ４
が抽出される。

【００８０】通常のハフ変換では、全ての検出エッジ点
に対してその点のグラディエント方向αをパラメータと
してρが計算される。そして、各エッジ点のグラディエ
ント方向αおよびρがα−ρ空間に投票され、票の多い
α、ρの組み合わせを用いて直線が決定される。しかし
ながら、この方法では角チップのように４本の直線しか
存在しない部品では問題はないが、異形部品、ＩＣ等の
リード部品ではモールドの他、コーナ部分、モールドか
ら突出した部分にも直線部分があるので、票の多い順に
４本の直線を選択すると、モールドの４直線以外の直線
が選択されてしまうことがある。

【００８１】上記実施の形態では、モールド直線の法線
ベクトルが先に決定され、この法線ベクトルに似通った
エッジベクトルを持つエッジ点に対してのみρの計算を
行なっているので、モールド直線とは別の法線ベクトル
を持つ直線が検出されるといったことがない。

【００８２】（６） 次に、各エッジ点が、四角形の４
辺ごとにクラス分けされる（ステップ６）。つまり、隣
り合う２本のモールド直線の交点に対する極座標系の方
向θ１、θ２、θ３およびθ４が求められる。隣り合う
２本のモールド直線の交点を、コーナ位置と定義する。
各エッジ点のθにより、各エッジ点がどの辺（モールド
直線）に属するかがクラス分けされる。

【００８３】隣り合う２本のモールド直線の交点に対す
る極座標系の方向θ１、θ２、θ３およびθ４は、次の
ようにして求められる。

【００８４】法線ベクトルがα１のモールド直線に対す
るρをρ１とし、法線ベクトルがα２のモールド直線に
対するρをρ２とし、これらのモールド直線の交点（コ
ーナ位置）のＸＹ座標を（ｘｏ，ｙｏ）とすると、数式
６から次の数式８が成り立つ。

【００８５】

【数８】

【００８６】数式８から、上記両モールド直線の交点の
ＸＹ座標（ｘｏ，ｙｏ）は、次の数式９によって求めら
れる。

【００８７】

【数９】

【００８８】このようにして、４つのコーナ位置のＸＹ
座標が求められると、各コーナ位置が原点Ｇからどの方
向に位置しているかが計算されることにより、隣り合う
２本のモールド直線の交点に対する極座標系の方向θ
１、θ２、θ３およびθ４が求められる。

【００８９】（７） 次に、各クラス毎に、各エッジ点
からそのエッジ点が属するクラスの辺（モールド直線）
までの距離Δρが算出される（ステップ７）。

【００９０】つまり、まず、数式７を用いて各エッジ点
ごとにρが求められる。この際、法線ベクトルαとして
は、当該エッジ点が属するクラスのモールド直線の法線
ベクトルα１、α２、α３、α４が用いられる。つま
り、エッジ点を通りかつそのエッジ点が属するモールド
直線と平行な直線と、原点Ｇとの距離ρが算出される。

【００９１】次に、各エッジ点に対して求められたρ
と、そのエッジ点が属するモールド直線のρ１、ρ２、
ρ３またはρ４との差Δρ、すなわち、エッジ点からモ
ールド直線までの距離が求められる。図８は、モールド
直線Ｌに対応するクラスに属するエッジ点と、これらの
エッジ点ごとに求められたΔρを示している。図８にお
いて、Ｒ１およびＲ２は、コーナ位置を示している。エ
ッジ点がモールド直線上にある場合には、そのΔρは０
となる。エッジ点がモールド直線より外側にある場合に
は、そのΔρは正の値（Δρ＞０）となる。エッジ点が
モールド直線より内側にある場合には、そのΔρは負の
値（Δρ＜０）となる。

【００９２】（８）次に、各エッジ点が、エッジ部分と
コーナ部分とにクラス分けされる（ステップ８）。

【００９３】まず、コーナ位置の方向θ付近にあるエッ
ジ点からモールド直線の中央部に向かって、各エッジ点
のΔρが調べられ、最初にΔρが０となるエッジ点がエ
ッジ端点とされる。図８の例では、点Ｑ１、Ｑ２、Ｑ
３、Ｑ８がエッジ端点である。モールド直線上の２つの
エッジ端点Ｑ１、Ｑ２の間部分がエッジ部分とされる。
また、２つのモールド直線のコーナ点付近にある２のエ
ッジ端点の間部分、すなわち、図８の点Ｑ１とＱ８との
間部分、点Ｑ２とＱ３との間部分がコーナ部分とされ
る。

【００９４】（９）次に、４つのエッジ部分におけるΔ
ρの分布に基づいてエッジ形状が認識され、４つのコー
ナ部分におけるΔρの分布に基づいてコーナ形状が認識
される。

【００９５】エッジ形状認識は、たとえば、次のように
して行なわれる。まず、エッジ点がモールド直線上に位
置しているか否かを判定するしきい値を、モールド直線
に直交する方向の距離として設定する。そして、エッジ
部分に属するエッジ点のうち、そのΔρが＋方向および
−方向にそのしきい値を越えているエッジ点が存在しな
い場合には、そのエッジ部分の形状を”直線形状”と判
定する。

【００９６】エッジ部分のエッジ点のうち、そのΔρが
＋方向にそのしきい値を越えているエッジ点が存在する
場合には、原則的にそのエッジ部分の形状を”突起あ
り”と判定する。また、エッジ部分のエッジ点のうち、
そのΔρが−方向にそのしきい値を越えているエッジ点
が存在する場合には、原則的にそのエッジ部分の形状
を”陥没あり”と判定する。ただし、突起または陥没が
３個以上存在する場合には、そのエッジ部分の形状を”
不良形状”と判定する。

【００９７】コーナ形状認識は、コーナ部分のΔρの分
布だけでなく、コーナ部分の２つのエッジ端点を結ぶ直
線を一方の対角線とする正方形または長方形領域内の部
品部分の面積と背景部分の面積との比やコーナ部分の各
エッジ点のベクトルの方向の変化に基づいて判定しても
よい。

【００９８】図９は部品画像の一例を示している。図１
０は、図９の画像から求められたΔρの分布を示してい
る。図９において、Ｒ１〜Ｒ４はコーナ位置を示し、Ｑ
１〜Ｑ８はエッジ端点を示している。この例では、各エ
ッジ部分のΔρの分布に基づいて、左側エッジ部ＥＬ
は”突起あり”と認識され、下側エッジ部ＥＤは”直線
形状”と認識され、右側エッジ部ＥＲは”不良形状”と
認識され、上側エッジ部ＥＵは”直線形状”と認識され
る。

【００９９】また、各コーナ部分のΔρの分布に基づい
て、右上コーナ部および右下コーナ部は”Ｃ面取り”と
認識され、左上コーナ部および左下コーナ部は”不良形
状”と認識される。左上コーナ部および左下コーナ部
が”Ｒ面取り”と認識されず、”不良形状”と認識され
ているのは、コーナ部が突起に連続している場合に
は、”不良形状”と認識するようにしたことによる。

【０１００】コーナ形状認識を、コーナ部分の２つのエ
ッジ点を結ぶ直線を一方の対角線とする正方形領域内の
部品部分の面積と背景部分の面積との比に基づいて判定
する方法について説明する。

【０１０１】図１１の（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、コー
ナ部分の２つのエッジ端点を結ぶ直線を一方の対角線と
する正方形領域を示している。図１１（ａ）はコーナ形
状が”Ｃ面取り”の例を示し、図１１（ｂ）はコーナ形
状が”Ｒ面取り”の例を示し、図１１（ｃ）はコーナ形
状が”不良形状”の例を示している。

【０１０２】正方形領域内の背景部分の面積Ｓ１と部品
部分の面積Ｓ２との比（Ｓ１／Ｓ２）がほぼ１であれ
ば、そのコーナ形状は”Ｃ面取り”と判定される。正方
形領域内の背景部分の面積Ｓ１と部品部分の面積Ｓ２と
の比（Ｓ１／Ｓ２）が｛（４−π）／π｝＝０．２７に
ほぼ等しければ、そのコーナ形状は”Ｒ面取り”と判定
される。正方形領域内の背景部分の面積Ｓ１と部品部分
の面積Ｓ２との比（Ｓ１／Ｓ２）が、１または０．２７
にほぼ等しくない場合には、そのコーナ形状は”不良形
状”と判定される。

【０１０３】なお、エッジ形状の認識およびコーナ形状
の認識を、ニューラルネットワークを用いて行なうよう
にしてもよい。ニューラルネットワークとしては、たと
えば、図１２に示すように、入力層、中間層および出力
層からなる階層型ニューラルネットワークが用いられ
る。

【０１０４】このようなニューラルネットワークを用い
てエッジ形状の認識を行なう場合について説明する。複
数の電子部品画像から得られた複数のエッジ部分におけ
るモールド直線との差分Δρの分布を入力パターンと
し、入力パターンに対応するエッジ形状を表す信号を教
師信号として、ニューラルネットワークを学習させる。
出力層のユニット数が４である場合には、図１３に示す
ように、”直線形状”に対応する教師信号としては
（１，０，０，０）が、”突起あり”に対応する教師信
号としては（０，１，０，０）が、”陥没あり”に対応
する教師信号としては（０，０，１，０）が、”不良形
状”に対応する教師信号としては（０，０，０，１）が
用いられる。

【０１０５】学習後のニューラルネットワークに、形状
認識対象である電子部品画像から得られたエッジ部分に
おけるΔρの分布を入力信号として与えると、そのエッ
ジ部分の形状に応じた出力が得られる。なお、エッジ部
分の長さが異なる場合には、たとえば写像変換により、
当該エッジ部分におけるΔρの数を、入力層のユニット
数に合わせればよい。

【０１０６】ニューラルネットワークを用いてコーナ形
状の認識を行なう場合は、複数の電子部品画像から得ら
れた複数のコーナ部分におけるΔρの分布を入力パター
ンとし、入力パターンに対応するコーナ形状を表す信号
を教師信号として、ニューラルネットワークを学習させ
る。

【０１０７】学習後のニューラルネットワークに、形状
認識対象である電子部品画像から得られたコーナ部分に
おけるΔρの分布を入力信号として与えると、そのコー
ナ部分の形状に応じた出力が得られる。

【０１０８】〔２〕本願発明の特徴である電子部品画像
のエッジ点の検出方法についての説明

【０１０９】〔２−１〕第１の実施の形態の説明

【０１１０】ところで、電子部品は吸着ノズルに吸着さ
れた状態で、部品画像が撮像される。このようにして、
部品画像を撮像した場合には、図１４に示すように、ノ
ズル画像１０２の一部が、部品画像１０１から突出して
いる画像が得られることがある。このような画像に対し
て、部品画像の重心位置Ｇをラジアルスキャン原点とし
てラジアルスキャンすることによって、部品画像のエッ
ジ点を検出しようとすると、図１４に符号１０３で示す
ように、ノズル画像のエッジ点も部品画像のエッジ点と
して、検出されてしまう。したがって、正確な部品形状
認識を行なえなくなる。

【０１１１】そこで、第１の実施の形態では、次のよう
にして、電子部品画像のエッジ点が検出される。つま
り、図１５に示すように、撮像画像におけるノズルの中
心位置Ｏをラジアルスキャン原点として設定する。ま
た、スキャンを開始する半径（スキャン開始半径）を撮
像画像におけるノズルの半径より大きな値に設定する。
そして、撮像画像に対して放射状スキャンを行ないなが
ら微分処理を行なうことにより、部品画像１０１の輪郭
上の点１０４｛エッジ点（ｘ，ｙ）｝およびその点のグ
ラディエント方向（エッジベクトル）αを検出する。検
出されたエッジ点のｘｙ座標値を、重心位置Ｇを原点と
する極座標系（ｒ，θ）の座標値（ｒ，θ）に変換す
る。これにより、部品画像の各エッジ点のｒ、θ、αが
抽出される。

【０１１２】 上記第１実施の形態によれば、ノズル画像
１０２の一部が、部品画像１０１から突出している画像
であっても、ノズル画像のエッジ点を部品画像のエッジ
点として誤検出するといったことが回避されるので、正
確な部品形状認識が行なえるようになる。

【０１１３】 〔２−２〕第２の実施の形態の説明

【０１１４】 図１６に示すように、認識対象である部品
が細長い長方形部品である場合に、その部品画像１１１
の重心位置から所定回転角度間隔おきに放射状に走査す
ることによって部品画像のエッジ点を検出しようとする
と、コーナ部分において検出されるエッジ点の間隔が疎
となる。さらに、図１７に示すように、認識対象である
部品のコーナ部に窪み１１２があると、図１７に示すよ
うに、重心位置Ｇと窪み１１２の輪郭上のエッジとを結
ぶ線の延長上にある部品コーナ部のエッジ点が検出され
なくなり、正確な部品形状認識を行なえなくなる。

【０１１５】 このような場合には、図１８に示すよう
に、コーナ付近にも放射状スキャン原点Ｕを追加設定
し、追加設定された放射状スキャン原点Ｕを中心として
放射状スキャンを行ないながら微分処理を行なうことに
より、部品画像１１１のコーナ付近の輪郭上の点（エッ
ジ点）およびその点のグラディエント方向αを検出すれ
ばよい。なお、検出されたエッジ点のｘｙ座標値は、重
心位置Ｇを原点とする極座標系（ｒ，θ）の座標値
（ｒ，θ）に変換される。

【０１１６】 つまり、認識対象である部品が細長い長方
形部品である場合には、部品画像内部に複数の放射状ス
キャン原点を設定し、撮像画像に対して各放射状スキャ
ン原点ごとに、放射状スキャンを行ないながら微分処理
を行なうことにより、部品画像の輪郭上の点（エッジ
点）およびその点のグラディエント方向αを検出すれば
よい。

【０１１７】 図１９に基づいて、細長い長方形の部品画
像内部に複数の放射状スキャン原点を設定する方法につ
いて説明する。

【０１１８】 まず、ブロブ解析等により、部品画像１２
１の重心Ｇを求めるとともに慣性主軸ＰＡの角度を求め
る。次に、慣性主軸ＰＡと部品画像の慣性主軸ＰＡに直
交する２辺との交点Ｐａ、Ｐｂの座標を求める。また、
重心Ｇを通りかつ慣性主軸ＰＡに直交する線と、部品画
像の慣性主軸ＰＡに平行な２辺との交点Ｐｃ、Ｐｄの座
標を求める。

【０１１９】 そして、点Ｐａと点Ｐｂとの間の距離（部
品画像の長軸方向長さ）ａと、点Ｐｃと点Ｐｄとの間の
距離（部品画像の短軸方向長さ）ｂとを求める。次に、
部品画像の長軸方向長さａと、部品画像の短軸方向長さ
ｂとの比（ａ／ｂ）とに基づいて、放射状スキャン原点
の数と放射状スキャン原点の配置間隔とを求める。比
（ａ／ｂ）が大きいほど、放射状スキャン原点の数は多
くなる。そして、求められた放射状スキャン原点の数と
配置間隔とに基づいて、部品画像内であって慣性主軸Ｐ
Ａ上に複数の放射状スキャン原点Ｕが設定される。

【０１２０】 図２０は放射状スキャン原点が３つ設定さ
れた例を示し、図２１は放射状スキャン原点が２つ設定
された例を示している。

【０１２１】 複数の放射状スキャン原点が設定された場
合には、隣り合う放射状スキャン原点間において、放射
状スキャン原点を切り替える必要がある。図２２に基づ
いて、隣り合う放射状スキャン原点Ｕ１、Ｕ２におい
て、放射状スキャン原点Ｕ１を中心とする放射状スキャ
ンから、放射状スキャン原点Ｕ２を中心とする放射状ス
キャンに切り替える方法について説明する。

【０１２２】 放射状スキャン原点Ｕ１を中心とするスキ
ャンによってエッジ点が検出されるごとに、放射状スキ
ャン原点Ｕ１から検出されたエッジ点までの距離Ｌ１
と、放射状スキャン原点Ｕ２から検出されたエッジ点ま
での距離Ｌ２とを算出する。そして、算出された距離Ｌ
１と距離Ｌ２とを比較し、距離Ｌ１が距離Ｌ２より大き
くなった時点で、放射状スキャン原点をＵ１からＵ２に
切り替える。

【０１２３】 このような放射状スキャン原点の切り替え
は、全ての隣合う放射状スキャン原点間で行なわれる。
そして、部品画像の重心からみて、１周分のエッジ点が
検出された時点で、エッジ点検出処理を終了する。

【０１２４】 上記第１の実施の形態による電子部品画像
のエッジ点の検出方法および上記第２の実施の形態によ
る電子部品画像のエッジ点の検出方法を図４の局所形状
認識処理に組み入れる場合には、図４のステップ１から
ステップ２までの処理は、図２３に示すような処理に置
き換えられる。

【０１２５】 つまり、まず、部品画像の重心位置が、ブ
ロブ解析等によって求められる（ステップ１１）。

【０１２６】 次に、撮像画像において、部品画像からノ
ズル画像がはみ出しているか否かが判定される（ステッ
プ１２）。部品画像からノズル画像がはみ出していると
判定された場合には、ノズル画像の中心に放射状スキャ
ン原点が設定された後（ステップ１３）、ステップ１４
に進む。部品画像からノズル画像がはみ出していないと
判定された場合には、ステップ１４に進む。

【０１２７】 ステップ１４では、慣性主軸ＰＡに基づい
て、部品画像の長軸方向長さと、部品画像の短軸方向長
さとの比が算出される。そして、算出された比に基づい
て、放射状スキャン原点を複数設定する必要があるか否
かが判定される（ステップ１５）。

【０１２８】 放射状スキャン原点を複数設定する必要が
あると判定された場合には、放射状スキャン原点の数と
配置間隔とに基づいて、複数の放射状スキャン原点が設
定される（ステップ１６）。この際、ステップ１３にお
いて、ノズル画像の中心に放射状スキャン原点が設定さ
れている場合には、ステップ１３で設定された放射状ス
キャン原点も残される。そして、ステップ１７に進む。
放射状スキャン原点を複数設定する必要がないと判定さ
れた場合には、ステップ１７に進む。

【０１２９】 ステップ１７では、既に放射状スキャン原
点が設定されている場合には、設定されているスキャン
原点に基づいて部品画像のエッジ点が検出される。既に
放射状スキャン原点が設定されている場合には、次の３
つの場合がある。

【０１３０】 （１）ステップ１３においてノズル画像の
中心に放射状スキャン原点が設定されており、ステップ
１６において複数の放射状スキャン原点が設定されてい
ない場合。この場合は、放射状スキャン原点は１つだけ
設定されていることになる。

【０１３１】 （２）ステップ１３においてノズル画像の
中心に放射状スキャン原点が設定されておらず、ステッ
プ１６において複数の放射状スキャン原点が設定されて
いる場合。この場合は、放射状スキャン原点は複数設定
されていることになる。

【０１３２】 （２）ステップ１３においてノズル画像の
中心に放射状スキャン原点が設定されているとともにス
テップ１６においても複数の放射状スキャン原点が設定
されている場合。この場合は、放射状スキャン原点は複
数設定されていることになる。

【０１３３】 ステップ１７において、既に放射状スキャ
ン原点が設定されていない場合には、部品画像の重心を
放射状スキャン原点として、部品画像のエッジ点が検出
される。

【０１３４】 〔２−３〕第３の実施の形態の説明

【０１３５】 図２４に示すように、認識対象である部品
が局所的に特異な形状を持つ部品である場合を想定す
る。図２４の例では、横長の第１四角形部分と、第１四
角形部分の右部分から上方に突出する第２四角形部分と
からなる。

【０１３６】 このような部品画像１３１の重心位置Ｇか
ら所定回転角度間隔おきに放射状に走査することによっ
て部品画像のエッジ点を検出しようとすると、第２四角
形部分の上辺と左辺のエッジ部においては、Ａ、Ｂ、Ｃ
のエッジ点が検出される。つまり、第２四角形部分の点
Ｂ、点Ｃとの間のエッジ部分においてはエッジ点が検出
されなくなる。したがって、第２四角形部分の上辺と左
辺のエッジ部においてはほとんどエッジ点が検出されな
くなり、正確な部品形状認識を行なえなくなる。

【０１３７】 このような場合には、点Ａ、Ｂ、Ｃを頂点
とする３角形の重心位置に放射状スキャン原点Ｕを追加
設定すればよい。

【０１３８】 あるいは、認識対象である部品が局所的に
特異な形状を持つ部品である場合には、次のようにして
部品画像のエッジ点を検出するようにしてもよい。

【０１３９】 つまり、まず、部品画像の重心Ｇを放射状
スキャン原点として、エッジ検出処理を実行する。この
後、検出エッジ点間の距離を解析することによって、欠
落しているエッジ間を抽出する。抽出されたエッジ間の
エッジ点を検出できるような位置に放射状スキャン原点
を設定する。そして、設定された放射状スキャン原点に
基づいてエッジ検出処理を行なう。

【０１４０】

【発明の効果】この発明によれば、撮像画像に部品を吸
着しているノズル画像が現れている場合においても、部
品画像のエッジ点を正確に検出できるようになる。

【０１４１】 この発明によれば、部品形状にかかわら
ず、部品画像のエッジ点を密に検出できるようになる。

【０１４２】 この発明によれば、部品の局所形状を自動
的にかつ正確に認識できる部品形状認識装置が得られ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】電子部品自動装着システムの全体的な構成を示
すブロック図である。

【図２】エッジ形状の種類を示す模式図である。

【図３】コーナ形状の種類を示す模式図である。

【図４】局所形状認識処理の手順を示すフローチャート
である。

【図５】部品画像の一例を示す模式図である。

【図６】微分オペレータの重み付けを示す模式図であ
る。

【図７】各モールド直線に対する法線ベクトルα１〜α
４を求める方法を説明するためのグラフである。

【図８】モールド直線Ｌに対応するクラスに属するエッ
ジ点と、これらのエッジ点ごとに求められたΔρを示す
模式図である。

【図９】部品画像の一例を示す模式図である。

【図１０】図９の画像から求められたΔρの分布を示す
グラフである。

【図１１】コーナ部分の２つのエッジ端点を結ぶ直線を
一方の対角線とする正方形領域を示す模式図である。

【図１２】ニューラルネットワークの構成例を示す模式
図である。

【図１３】教師信号の一例を示す説明図である。

【図１４】ノズル画像の一部が部品画像から突出してい
る画像の一例を示す模式図である。

【図１５】ノズル画像の一部が部品画像から突出してい
る画像に対して実行されるエッジ検出方法を説明するた
めの模式図である。

【図１６】細長い部品の部品画像の一例を示す模式図で
ある。

【図１７】細長い部品であってかつコーナ部に窪みを有
する部品の画像の一例を示す模式図である。

【図１８】細長い部品であってかつコーナ部に窪みを有
する部品の画像に対して実行されるエッジ検出方法を説
明するための模式図である。

【図１９】細長い長方形の部品画像内部に複数の放射状
スキャン原点を設定する方法を説明するための模式図で
ある。

【図２０】放射状スキャン原点が３つ設定された例を示
す模式図である。

【図２１】放射状スキャン原点が２つ設定された例を示
す模式図である。

【図２２】隣り合う放射状スキャン原点間において、放
射状スキャン原点を切り替える方法を説明するための模
式図である。

【図２３】第１の実施の形態による電子部品画像のエッ
ジ点の検出方法および第２の実施の形態による電子部品
画像のエッジ点の検出方法を局所形状認識処理に組み入
れた場合におけるエッジ検出処理手順を示すフローチャ
ートである。

【図２４】局所的に特異な形状を持つ部品の画像に対し
て実行されるエッジ検出方法を説明するための模式図で
ある。

【符号の説明】

１ ホストコンピュータ ２ 電子部品装着装置 ３ 画像処理装置 ４ データベース ３１ 位置認識手段 ３２ 標準データ計測手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平５−192320（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−223184（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−162191（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−117815（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−276375（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−171800（ＪＰ，Ａ) 特開 昭58−18776（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06T 7/00 - 7/60 G01B 11/00 G06T 1/00 G01N 21/88 H05K 13/04

Claims (8)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 吸着ノズルに吸着された部品の撮像画像
   に基づいて、部品画像の輪郭上の点をエッジ点として検
   出する部品画像のエッジ検出方法であって、 撮像画像におけるノズルの中心位置を放射状スキャン原
   点とし、スキャン開始半径を撮像画像におけるノズルの
   半径より大きな値として、撮像画像に対して放射状スキ
   ャンを行なうことにより、部品画像の輪郭上のエッジ点
   を検出する部品画像のエッジ検出方法。
2. 【請求項２】 吸着ノズルに吸着された部品の撮像画像
   に基づいて、部品画像の輪郭上の点をエッジ点として検
   出する部品画像のエッジ検出方法であって、 撮像画像におけるノズルの中心位置を放射状スキャン原
   点とし、スキャン開始半径を撮像画像におけるノズルの
   半径より大きな値として、撮像画像に対して放射状スキ
   ャンを行ないながら微分処理を行なうことにより、部品
   画像の輪郭上のエッジ点を検出する部品画像のエッジ検
   出方法。
3. 【請求項３】 略長方形の部品画像に基づいて、部品画
   像の輪郭上の点をエッジ点として検出する部品画像のエ
   ッジ検出方法であって、部品画像内部であって部品画像
   の慣性主軸上に、所定間隔おきに複数の放射状スキャン
   原点を設定し、部品画像に対して各放射状スキャン原点
   ごとに、放射状スキャンを行ないながら微分処理を行な
   うことにより、部品画像の輪郭上のエッジ点を検出する
   部品画像のエッジ検出方法。
4. 【請求項４】 吸着ノズルに吸着された部品の撮像画像
   に基づいて、部品画像の輪郭上の点をエッジ点として検
   出するエッジ検出手段、部品画像を大局的に四角形とみ
   なして、その四角形の４辺ごとに、エッジ点をクラス分
   けするクラスタリング手段、各クラスごとに、そのクラ
   スに対応する辺とそのクラスに属する各エッジ点との距
   離の分布を求める分布作成手段、および求められた分布
   に基づいて、部品の局所形状を認識する認識手段を備え
   ており、エッジ検出手段は、撮像画像におけるノズルの
   中心位置を放射状スキャン原点とし、スキャン開始半径
   を撮像画像におけるノズルの半径より大きな値として、
   撮像画像に対して放射状スキャンを行ないながら微分処
   理を行なうことにより、部品画像の輪郭上のエッジ点お
   よび各エッジ点のグラディエント方向を検出する手段、
   ならびに検出され た各エッジ点を部品画像の重心位置を
   原点とする極座標系における座標値に変換する手段を備
   えている部品形状認識装置。
5. 【請求項５】 部品画像に基づいて、部品画像の輪郭上
   の点をエッジ点として検出するエッジ検出手段、部品画
   像を大局的に四角形とみなして、その四角形の４辺ごと
   に、エッジ点をクラス分けするクラスタリング手段、各
   クラスごとに、そのクラスに対応する辺とそのクラスに
   属する各エッジ点との距離の分布を求める分布作成手
   段、および求められた分布に基づいて、部品の局所形状
   を認識する認識手段を備えており、エッジ検出手段は、
   部品画像内部に複数の放射状スキャン原点を設定し、部
   品画像に対して各放射状スキャン原点ごとに、放射状ス
   キャンを行ないながら微分処理を行なうことにより、部
   品画像の輪郭上のエッジ点および各エッジ点のグラディ
   エント方向を検出する手段、ならびに検出された各エッ
   ジ点を部品画像の重心位置を原点とする極座標系におけ
   る座標値に変換する手段を備えている部品形状認識装
   置。
6. 【請求項６】 クラスタリング手段は、部品画像を大局
   的に四角形とみなして、その四角形の各辺に対する法線
   ベクトルを求める法線ベクトル算出手段、各辺に対する
   法線ベクトルおよびハフ変換式により得られた方程式に
   基づいて、部品画像の重心位置から各辺までの距離を求
   める距離算出手段、ならびに各辺に対する法線ベクトル
   および部品画像の重心位置から各辺までの距離に基づい
   て４つの辺を特定し、特定された４辺における隣り合う
   辺の交点位置に対応する極座標系の方向と、各エッジ点
   の極座標系の方向とに基づいて、各エッジ点がどの辺に
   属するかをクラス分けする手段、を備えていることを特
   徴とする請求項４および５のいずれかに記載の部品形状
   認識装置。
7. 【請求項７】 分布作成手段は、ハフ変換式により得ら
   れた方程式および各辺に対する法線ベクトルに基づい
   て、エッジ点を通りかつそのエッジ点が属するクラスの
   辺に対して平行な直線と、部品画像の重心位置との距離
   を、各エッジ点ごとに求める手段、およびエッジ点を通
   りかつそのエッジ点が属する辺と平行な直線と部品画像
   の重心位置との距離と、部品画像の重心位置からそのエ
   ッジ点が属するクラスの辺までの距離との差を各エッジ
   点ごとに求め、求められた差に基づいて、各クラスごと
   にそのクラスに対応する辺とそのクラスに属する各エッ
   ジ 点との距離の分布を作成する手段、を備えている請求
   項４、５および６のいずれかに記載の部品形状認識装
   置。
8. 【請求項８】 認識手段は、各エッジ点を４つのコーナ
   部分と４つのエッジ部分とにクラス分けする手段、分布
   作成手段によって作成された各エッジ部分に対する距離
   分布に基づいてエッジ形状を認識するエッジ形状認識手
   段、および分布作成手段によって作成された各コーナ部
   分に対する距離分布に基づいてコーナ形状を認識するコ
   ーナ形状認識手段、を備えている請求項４、５、６およ
   び７のいずれかに記載の部品形状認識装置。