JP3632461B2 - 画像認識方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、電子部品を撮像して画像認識することにより電子部品の形状や方向を認識する画像認識方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
電子部品の基板への実装に際して、搭載ヘッドに保持された電子部品を画像認識して位置ずれを検出し、この位置ずれを補正した上で基板に搭載することが一般的に行われている。この位置ずれ検出においては、電子部品を撮像した画像データを画像処理することにより電子部品の輪郭線を抽出し、この輪郭線に基づいて電子部品の形状や水平面内での傾きの方向などを求める演算処理が行われる。このような画像認識による電子部品の形状や方向の検出方法として特開平６−１１３２６号公報に開示されている方法が知られている。この方法は、２値化処理した画像から得られた輪郭線上に設定されたベクトルの傾きの分布を求めることにより、電子部品の画面上での方向を検出するものである。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ところで近年の電子部品の小型化に伴い、画像認識の対象となる電子部品も小型化しており、画像認識に際しては小型の電子部品であっても精度よく認識できることが求められる。ところが前述の２値化処理や２値化処理によって求められた輪郭線上でのベクトルの設定は、画像を構成する画素を最小単位として行われる。したがって、ベクトルの傾き分布を求める際の傾き角度の分解能は、画素サイズと認識対象物の相対的な大きさの関係に依存する。すなわち、認識対象物としての電子部品が小さい場合には画素サイズが認識対象物に対して相対的に大きいため、前記の傾き角度を検出する分解能が低下する。このように、小型の電子部品の場合には画像認識の分解能が低く、傾き角度検出などの認識結果が安定しないという問題点があった。
【０００４】
そこで本発明は、認識精度を向上させ安定した認識を行うことができる画像認識方法を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像認識方法は、２辺の挟角が９０度である矩形状の認識対象物の像をカメラに取り込み、この像の輪郭線を抽出するステップと、この輪郭線上のある２つの点に始点および終点を有するベクトルを設定し、前記２点を前記輪郭線に沿って所定の距離づつシフトさせることにより、前記輪郭線についての前記ベクトルの傾きデータを求めるステップと、前記傾きデータを前記輪郭線を構成する矩形の各辺ごとのデータ群に分け、相互の挟角が９０度であると予め判っている所定の関係にある複数辺のデータ群については前記挟角だけ傾きデータを修正して同一データ群とした上で、前記ベクトルの傾き角度αを求めるステップと、θ１＝αおよびθ２＝α±９０°の方向にエッジサーチを行って認識対象物の長手方向を検出するステップとを含む。
【０００６】
本発明は、全輪郭線についての傾きデータを各辺ごとのデータ群に分け、所定の関係にある複数辺のデータ群については傾きデータを修正して同一データ群とした上でベクトルの傾き角度αを求めたうえで、θ１＝αおよびθ２＝α±９０°の方向にエッジサーチを行って認識対象物の長手方向を検出するようにしているので、データ数が少なくかつデータのばらつきが大きい小型の認識対象物についてもデータ数を増加させることができ、したがって良好な認識結果を得ることができる。
【０００７】
【発明の実施の形態】
次に本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。図１は本発明の一実施の形態の電子部品の実装装置の斜視図、図２は同画像認識方法のフロー図、図３は同電子部品の画像図、図４は同電子部品の拡大画像図、図５（ａ）は同輪郭線の角度ヒストグラムを示すグラフ、図５（ｂ）は同電子部品の画像図、図６（ａ），（ｂ）は同輪郭線の角度ヒストグラムを示すグラフ、図７は同電子部品の画像図である。
【０００８】
まず図１を参照して、本発明の画像認識装置が組み込まれた電子部品の実装装置について説明する。図１において、移載ヘッド３は移載ヘッド移動制御手段１４によって水平方向及び垂直方向に移動するようになっている。移載ヘッド３の下端部には吸着ノズルＮが装着されており、図示しない吸引手段によって吸着ノズルＮから真空吸引することにより、認識対象物である多角形状（矩形）の電子部品４を吸着して保持する。吸着ノズルＮは移載ヘッド３に内蔵されたモータＭにより吸着ノズルＮの中心軸線を中心にθ方向に回転する。また吸着ノズルＮには円板状の反射板３ａが同軸的に設けられており、下方の光源２からの照明光を反射する。移載ヘッド３の下方にはカメラ１が配設されており、反射板３ａの下方に位置する電子部品４を透過照明光により撮像する。
【０００９】
カメラ１の側方にはパーツフィーダ１２が配設されている。パーツフィーダ１２は電子部品４を供給する。パーツフィーダ１２の反対側には基板保持テーブル１１が配設されており、基板保持テーブル１１上には表面に回路パターンＬが形成された基板１０が保持されている。電子部品４は、パーツフィーダ１２から移載ヘッド３によってピックアップされ、基板１０に実装される。
【００１０】
Ａ／Ｄ変換器５はカメラ１の画像信号をデジタル信号に変換する。フレームメモリ６は、変換されたデジタル画像信号を記憶する。ＲＯＭ８は、各種処理を行うためのプログラムを記憶する。ＣＰＵ７はＲＯＭ８に記憶されたプログラムに従って画像処理などの各種の演算や処理を行う。ＲＡＭ９には演算結果が記憶され、後述するベクトルの傾き角度分布を格納する傾き分布格納領域９ａが設けられている。傾き分布格納領域９ａには、−９０度から＋９０度の範囲で各角度毎に頻度メモリＳＵＭ（−９０）〜ＳＵＭ（９０）が設定されており、頻度メモリには各ベクトルの傾き角度データが角度毎に累積格納される。
【００１１】
駆動回路１３は吸着ノズルＮを回転させるモータＭを駆動する。マシンコントローラ１５は駆動回路１３および移載ヘッド移動制御手段１４を制御し、ＣＰＵ７によって制御される。カメラ１によって電子部品４を撮像してその位置をＣＰＵ７によって認識し、この位置認識結果に基づいて、駆動回路１３および移載ヘッド移動制御手段１４を制御することにより、電子部品４の位置ずれを補正して基板１０に実装することができる。
【００１２】
次に電子部品４の画像認識について図２のフローを参照して説明する。まず図１において、カメラ１の視野に検査対象物の電子部品４の像を取り込み、Ａ／Ｄ変換器５により画像データをデジタル化してフレームメモリ６に格納する（ＳＴ１）。これにより、図３に示すように、電子部品４の画像が取り込まれる。電子部品４は多角形状であり、画像上では点Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄを頂点とする矩形状の暗像として表れており、長辺ＡＢ、ＣＤの方向はＸ軸に対して角度αだけ傾いている。
【００１３】
次に、この画像データに基づいて、電子部品４の輪郭線を抽出する（ＳＴ２）。この輪郭線抽出は画像処理技術分野における周知技術である。次いで、これらの輪郭線のデータから輪郭線上の２点に始点および終点を有するベクトルを設定し、これらの各ベクトルの傾きデータを求める（ＳＴ３）。このベクトルの傾きについて図４を参照して説明する。
【００１４】
図４において、画像内の格子で囲まれた正方形は画素を示しており、ハッチングが施された画素は、ＳＴ２にて求められた輪郭線に相当する。まず輪郭線上のある画素Ｐｉに着目して、この画素Ｐｉを始点とし、この始点から輪郭線に沿って右方向又は上方向に定数ｎ画素分（例えばｎ＝５）だけ移動した位置にある画素Ｐｉ＋ｎを終点とするベクトルＳｉを設定する。そしてこのベクトルＳｉの傾きθｉをＸ軸に対して反時計方向を正の方向とする角度として求める。
【００１５】
次に輪郭線に沿ってベクトルＳｉの始点・終点の位置をそれぞれ所定距離、すなわち所定画素数（ここでは１画素）だけシフトさせたものをベクトルＳｉ＋１とする。そしてベクトルＳｉ＋１とＸ軸との角度θｉ＋１を求める。以下同様にして順次輪郭線に沿ってベクトルＳの始点・終点をシフトさせることにより、ほぼ同一の絶対値を有するベクトルＳが輪郭線上に設定され、各ベクトルＳの傾きθが求められる。図４から判るように、同一辺を示す輪郭線上のベクトルであっても、画素を最小要素として求められた傾きθは必ずしも同一角度とはならない。
【００１６】
そしてこのようにして求められたベクトルの傾きθに対応する頻度メモリの値を加算していく事により、輪郭線上で確定される全てのベクトルの傾きの分布を示す角度ヒストグラムを求めることができる。図５（ａ）はこのようにして求められた角度ヒストグラムを示すものである。図５（ａ）のヒストグラムには、２つのピーク２１，２２が現れている。ピーク２１は、図５（ｂ）に示す線分ＣＤ上に設定された多数のベクトルによって、角度αを中心とする位置に現れており、同様にピーク２２は線分ＢＣ上に設定されたベクトル群を示すものであり、角度−（９０−α）を中心とする位置に表れている。
【００１７】
図５から判るように、画像上の線分が長い程、ヒストグラム上に現れるピークは高くなり、また電子部品４が矩形状であることと対応して、各ピークはそれぞれ９０度づつずれた位置に現れている。すなわちヒストグラム上でピーク位置に対応する角度位置を、頻度メモリの数値データをＣＰＵ７で解析して求めることにより、電子部品４の傾き、すなわち長手方向の角度を求めることができる。
【００１８】
ここで、検査対象の電子部品４のサイズが小さい場合の角度ヒストグラムの形状について図６を参照して説明する。図６（ａ）に示すように、電子部品４が小さい場合には、ヒストグラム上の各ピークは、図５に示す例と比べてより低くなだらかな形状となって表れる。これは、電子部品４のサイズが小さいため各辺上に設定されるベクトル数が少なく、したがってデータ数そのものが少ないことに加えて、電子部品の大きさと画素サイズとの相対比が小さくなって角度分解能が低下することから、輪郭線上に設定されるベクトルの傾き角度のばらつきがより大きく表れることによるものである。この結果、図６（ａ）の角度ヒストグラムに基づいて傾き角度αを求めると、ピーク位置に対応する角度を特定する際の誤差が大きく、したがって求められた傾き角度αは大きな誤差を含んだものとなる。
【００１９】
そこで、図２のＳＴ４以降において、この誤差を減少させて傾き角度αの検出精度を向上させるため、次の処理を行う。すなわち、角度ヒストグラム上で傾きデータを全輪郭線を構成する多角形の各辺ごとのデータ群に分け、相互の挟角が予め判っている所定の関係にある複数辺のデータ群については、挟角分だけ傾きデータを修正して同一データ群とする（ＳＴ４）。そして修正され同一データ群とされた傾きデータに基づいて新たな傾き分布を示す角度ヒストグラムを作成する（ＳＴ５）。
【００２０】
以下、この処理について、具体例に則して説明する。図６（ａ）において、ピーク３１，３２は電子部品４の輪郭線を構成する２辺（図５（ｂ）に示す線分ＣＤ，ＢＣに相当する）のそれぞれのデータ群であり、電子部品４は矩形状であることから２辺の挟角は９０度であることが予め判っている。したがって、２つのピークを重ね合わせて同一データ群とするためには、１つのピークを示すデータ群の傾きデータを９０度だけ修正した上で、重ね合わせればよい。
【００２１】
すなわち、図６（ａ）の角度ヒストグラムから１つのピークを含む９０度の幅に相当する範囲を取り出し、残りの９０度の幅に相当する部分と重ね合わせる。言い換えれば、全体で１８０度の範囲で得られた傾きデータを、９０度の範囲でのデータに圧縮する処理を行う。ここでは、９０度の幅に相当する範囲として、−４５度〜４５度の範囲を用いた例について説明する。なお、この９０度の幅はこの−４５度〜４５度の範囲の例に限らず、角度ヒストグラム上の２つのピークがそれぞれの範囲に明瞭に区分されるような分け方であればよく、例えば−９０度〜０度の範囲を取り出して０度〜９０度の範囲に重ね合わせるようにしてもよい。
【００２２】
この処理を行うため、前述のＳＴ３において傾き角度θを演算する際に、θ≧４５度であればθ−９０度を、またθ＜−４５度であればθ＋９０度を、頻度メモリ９ａに格納すべき傾きデータとするデータの置き換えを行う。このような処理を行うことにより、図６（ａ）に示す範囲（イ）（θ＜−４５度に相当する範囲）の傾きデータは、＋９０度方向に移動して範囲（ハ）に重ね合わされ、また、範囲（ニ）（θ≧４５度に相当する範囲）の傾きデータは、−９０度方向に移動して範囲（ロ）に示す傾きデータに重ね合わされる。
【００２３】
図６（ｂ）は、このようにして作製された新たな角度ヒストグラムを示しており、図６（ａ）の角度ヒストグラムと比較してより明瞭にピークが表れている。そしてこの新たな角度ヒストグラムに基づき、輪郭線の辺の方向を示す角度αを特定する（ＳＴ６）。このとき、前述のようにピーク位置がより明瞭に表れるので、ピーク位置に対応する角度を特定する際の誤差を減少させることができる。なお、ここでは、各辺の傾きデータを合算しているため、長辺・短辺の区別をすることができず、以下のステップにて長辺方向の特定を行う。
【００２４】
すなわち、このようにして求められた傾き角度αに基づき、図７に示すように、θ１＝αおよびθ２＝α±９０度の方向に画像上でエッジサーチを行う（ＳＴ７）。これにより、電子部品４の長手方向、および形状を特定して電子部品４の位置を検出し（ＳＴ８）、位置ずれ量を算出する。そしてマシンコントローラ１５によりこの位置ずれ量を補正しながら電子部品４を基板１０に搭載する。
【００２５】
以上説明したように、本発明は電子部品の画像認識において、予め相対角度が判っている複数辺の輪郭線の傾きデータを合算することによってデータ数を増加させ、これにより電子部品の小型化に伴って発生する電子部品の傾き角度検出精度の低下を補うようにしたものである。
【００２６】
【発明の効果】
本発明は、全輪郭線についての傾きデータを各辺ごとのデータ群に分け、所定の関係にある複数辺のデータ群については傾きデータを修正して同一データ群とした上でベクトルの傾き角度αを求めたうえで、θ１＝αおよびθ２＝α±９０°の方向にエッジサーチを行って認識対象物の長手方向を検出するようにしているので、データ数が少なくかつデータのばらつきが大きい小型電子部品などの認識対象物についてもデータ数を増加させることができ、したがって良好な認識結果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施の形態の電子部品の実装装置の斜視図
【図２】本発明の一実施の形態の画像認識方法のフロー図
【図３】本発明の一実施の形態の電子部品の画像図
【図４】本発明の一実施の形態の電子部品の拡大画像図
【図５】（ａ）本発明の一実施の形態の輪郭線の角度ヒストグラムを示すグラフ
（ｂ）本発明の一実施の形態の電子部品の画像図
【図６】（ａ）本発明の一実施の形態の輪郭線の角度ヒストグラムを示すグラフ
（ｂ）本発明の一実施の形態の輪郭線の角度ヒストグラムを示すグラフ
【図７】本発明の一実施の形態の電子部品の画像図
【符号の説明】
１ カメラ
３ 移載ヘッド
４ 電子部品
７ ＣＰＵ
９ ＲＡＭ
９ａ 傾き分布格納領域
【発明の属する技術分野】
本発明は、電子部品を撮像して画像認識することにより電子部品の形状や方向を認識する画像認識方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
電子部品の基板への実装に際して、搭載ヘッドに保持された電子部品を画像認識して位置ずれを検出し、この位置ずれを補正した上で基板に搭載することが一般的に行われている。この位置ずれ検出においては、電子部品を撮像した画像データを画像処理することにより電子部品の輪郭線を抽出し、この輪郭線に基づいて電子部品の形状や水平面内での傾きの方向などを求める演算処理が行われる。このような画像認識による電子部品の形状や方向の検出方法として特開平６−１１３２６号公報に開示されている方法が知られている。この方法は、２値化処理した画像から得られた輪郭線上に設定されたベクトルの傾きの分布を求めることにより、電子部品の画面上での方向を検出するものである。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ところで近年の電子部品の小型化に伴い、画像認識の対象となる電子部品も小型化しており、画像認識に際しては小型の電子部品であっても精度よく認識できることが求められる。ところが前述の２値化処理や２値化処理によって求められた輪郭線上でのベクトルの設定は、画像を構成する画素を最小単位として行われる。したがって、ベクトルの傾き分布を求める際の傾き角度の分解能は、画素サイズと認識対象物の相対的な大きさの関係に依存する。すなわち、認識対象物としての電子部品が小さい場合には画素サイズが認識対象物に対して相対的に大きいため、前記の傾き角度を検出する分解能が低下する。このように、小型の電子部品の場合には画像認識の分解能が低く、傾き角度検出などの認識結果が安定しないという問題点があった。
【０００４】
そこで本発明は、認識精度を向上させ安定した認識を行うことができる画像認識方法を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像認識方法は、２辺の挟角が９０度である矩形状の認識対象物の像をカメラに取り込み、この像の輪郭線を抽出するステップと、この輪郭線上のある２つの点に始点および終点を有するベクトルを設定し、前記２点を前記輪郭線に沿って所定の距離づつシフトさせることにより、前記輪郭線についての前記ベクトルの傾きデータを求めるステップと、前記傾きデータを前記輪郭線を構成する矩形の各辺ごとのデータ群に分け、相互の挟角が９０度であると予め判っている所定の関係にある複数辺のデータ群については前記挟角だけ傾きデータを修正して同一データ群とした上で、前記ベクトルの傾き角度αを求めるステップと、θ１＝αおよびθ２＝α±９０°の方向にエッジサーチを行って認識対象物の長手方向を検出するステップとを含む。
【０００６】
本発明は、全輪郭線についての傾きデータを各辺ごとのデータ群に分け、所定の関係にある複数辺のデータ群については傾きデータを修正して同一データ群とした上でベクトルの傾き角度αを求めたうえで、θ１＝αおよびθ２＝α±９０°の方向にエッジサーチを行って認識対象物の長手方向を検出するようにしているので、データ数が少なくかつデータのばらつきが大きい小型の認識対象物についてもデータ数を増加させることができ、したがって良好な認識結果を得ることができる。
【０００７】
【発明の実施の形態】
次に本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。図１は本発明の一実施の形態の電子部品の実装装置の斜視図、図２は同画像認識方法のフロー図、図３は同電子部品の画像図、図４は同電子部品の拡大画像図、図５（ａ）は同輪郭線の角度ヒストグラムを示すグラフ、図５（ｂ）は同電子部品の画像図、図６（ａ），（ｂ）は同輪郭線の角度ヒストグラムを示すグラフ、図７は同電子部品の画像図である。
【０００８】
まず図１を参照して、本発明の画像認識装置が組み込まれた電子部品の実装装置について説明する。図１において、移載ヘッド３は移載ヘッド移動制御手段１４によって水平方向及び垂直方向に移動するようになっている。移載ヘッド３の下端部には吸着ノズルＮが装着されており、図示しない吸引手段によって吸着ノズルＮから真空吸引することにより、認識対象物である多角形状（矩形）の電子部品４を吸着して保持する。吸着ノズルＮは移載ヘッド３に内蔵されたモータＭにより吸着ノズルＮの中心軸線を中心にθ方向に回転する。また吸着ノズルＮには円板状の反射板３ａが同軸的に設けられており、下方の光源２からの照明光を反射する。移載ヘッド３の下方にはカメラ１が配設されており、反射板３ａの下方に位置する電子部品４を透過照明光により撮像する。
【０００９】
カメラ１の側方にはパーツフィーダ１２が配設されている。パーツフィーダ１２は電子部品４を供給する。パーツフィーダ１２の反対側には基板保持テーブル１１が配設されており、基板保持テーブル１１上には表面に回路パターンＬが形成された基板１０が保持されている。電子部品４は、パーツフィーダ１２から移載ヘッド３によってピックアップされ、基板１０に実装される。
【００１０】
Ａ／Ｄ変換器５はカメラ１の画像信号をデジタル信号に変換する。フレームメモリ６は、変換されたデジタル画像信号を記憶する。ＲＯＭ８は、各種処理を行うためのプログラムを記憶する。ＣＰＵ７はＲＯＭ８に記憶されたプログラムに従って画像処理などの各種の演算や処理を行う。ＲＡＭ９には演算結果が記憶され、後述するベクトルの傾き角度分布を格納する傾き分布格納領域９ａが設けられている。傾き分布格納領域９ａには、−９０度から＋９０度の範囲で各角度毎に頻度メモリＳＵＭ（−９０）〜ＳＵＭ（９０）が設定されており、頻度メモリには各ベクトルの傾き角度データが角度毎に累積格納される。
【００１１】
駆動回路１３は吸着ノズルＮを回転させるモータＭを駆動する。マシンコントローラ１５は駆動回路１３および移載ヘッド移動制御手段１４を制御し、ＣＰＵ７によって制御される。カメラ１によって電子部品４を撮像してその位置をＣＰＵ７によって認識し、この位置認識結果に基づいて、駆動回路１３および移載ヘッド移動制御手段１４を制御することにより、電子部品４の位置ずれを補正して基板１０に実装することができる。
【００１２】
次に電子部品４の画像認識について図２のフローを参照して説明する。まず図１において、カメラ１の視野に検査対象物の電子部品４の像を取り込み、Ａ／Ｄ変換器５により画像データをデジタル化してフレームメモリ６に格納する（ＳＴ１）。これにより、図３に示すように、電子部品４の画像が取り込まれる。電子部品４は多角形状であり、画像上では点Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄを頂点とする矩形状の暗像として表れており、長辺ＡＢ、ＣＤの方向はＸ軸に対して角度αだけ傾いている。
【００１３】
次に、この画像データに基づいて、電子部品４の輪郭線を抽出する（ＳＴ２）。この輪郭線抽出は画像処理技術分野における周知技術である。次いで、これらの輪郭線のデータから輪郭線上の２点に始点および終点を有するベクトルを設定し、これらの各ベクトルの傾きデータを求める（ＳＴ３）。このベクトルの傾きについて図４を参照して説明する。
【００１４】
図４において、画像内の格子で囲まれた正方形は画素を示しており、ハッチングが施された画素は、ＳＴ２にて求められた輪郭線に相当する。まず輪郭線上のある画素Ｐｉに着目して、この画素Ｐｉを始点とし、この始点から輪郭線に沿って右方向又は上方向に定数ｎ画素分（例えばｎ＝５）だけ移動した位置にある画素Ｐｉ＋ｎを終点とするベクトルＳｉを設定する。そしてこのベクトルＳｉの傾きθｉをＸ軸に対して反時計方向を正の方向とする角度として求める。
【００１５】
次に輪郭線に沿ってベクトルＳｉの始点・終点の位置をそれぞれ所定距離、すなわち所定画素数（ここでは１画素）だけシフトさせたものをベクトルＳｉ＋１とする。そしてベクトルＳｉ＋１とＸ軸との角度θｉ＋１を求める。以下同様にして順次輪郭線に沿ってベクトルＳの始点・終点をシフトさせることにより、ほぼ同一の絶対値を有するベクトルＳが輪郭線上に設定され、各ベクトルＳの傾きθが求められる。図４から判るように、同一辺を示す輪郭線上のベクトルであっても、画素を最小要素として求められた傾きθは必ずしも同一角度とはならない。
【００１６】
そしてこのようにして求められたベクトルの傾きθに対応する頻度メモリの値を加算していく事により、輪郭線上で確定される全てのベクトルの傾きの分布を示す角度ヒストグラムを求めることができる。図５（ａ）はこのようにして求められた角度ヒストグラムを示すものである。図５（ａ）のヒストグラムには、２つのピーク２１，２２が現れている。ピーク２１は、図５（ｂ）に示す線分ＣＤ上に設定された多数のベクトルによって、角度αを中心とする位置に現れており、同様にピーク２２は線分ＢＣ上に設定されたベクトル群を示すものであり、角度−（９０−α）を中心とする位置に表れている。
【００１７】
図５から判るように、画像上の線分が長い程、ヒストグラム上に現れるピークは高くなり、また電子部品４が矩形状であることと対応して、各ピークはそれぞれ９０度づつずれた位置に現れている。すなわちヒストグラム上でピーク位置に対応する角度位置を、頻度メモリの数値データをＣＰＵ７で解析して求めることにより、電子部品４の傾き、すなわち長手方向の角度を求めることができる。
【００１８】
ここで、検査対象の電子部品４のサイズが小さい場合の角度ヒストグラムの形状について図６を参照して説明する。図６（ａ）に示すように、電子部品４が小さい場合には、ヒストグラム上の各ピークは、図５に示す例と比べてより低くなだらかな形状となって表れる。これは、電子部品４のサイズが小さいため各辺上に設定されるベクトル数が少なく、したがってデータ数そのものが少ないことに加えて、電子部品の大きさと画素サイズとの相対比が小さくなって角度分解能が低下することから、輪郭線上に設定されるベクトルの傾き角度のばらつきがより大きく表れることによるものである。この結果、図６（ａ）の角度ヒストグラムに基づいて傾き角度αを求めると、ピーク位置に対応する角度を特定する際の誤差が大きく、したがって求められた傾き角度αは大きな誤差を含んだものとなる。
【００１９】
そこで、図２のＳＴ４以降において、この誤差を減少させて傾き角度αの検出精度を向上させるため、次の処理を行う。すなわち、角度ヒストグラム上で傾きデータを全輪郭線を構成する多角形の各辺ごとのデータ群に分け、相互の挟角が予め判っている所定の関係にある複数辺のデータ群については、挟角分だけ傾きデータを修正して同一データ群とする（ＳＴ４）。そして修正され同一データ群とされた傾きデータに基づいて新たな傾き分布を示す角度ヒストグラムを作成する（ＳＴ５）。
【００２０】
以下、この処理について、具体例に則して説明する。図６（ａ）において、ピーク３１，３２は電子部品４の輪郭線を構成する２辺（図５（ｂ）に示す線分ＣＤ，ＢＣに相当する）のそれぞれのデータ群であり、電子部品４は矩形状であることから２辺の挟角は９０度であることが予め判っている。したがって、２つのピークを重ね合わせて同一データ群とするためには、１つのピークを示すデータ群の傾きデータを９０度だけ修正した上で、重ね合わせればよい。
【００２１】
すなわち、図６（ａ）の角度ヒストグラムから１つのピークを含む９０度の幅に相当する範囲を取り出し、残りの９０度の幅に相当する部分と重ね合わせる。言い換えれば、全体で１８０度の範囲で得られた傾きデータを、９０度の範囲でのデータに圧縮する処理を行う。ここでは、９０度の幅に相当する範囲として、−４５度〜４５度の範囲を用いた例について説明する。なお、この９０度の幅はこの−４５度〜４５度の範囲の例に限らず、角度ヒストグラム上の２つのピークがそれぞれの範囲に明瞭に区分されるような分け方であればよく、例えば−９０度〜０度の範囲を取り出して０度〜９０度の範囲に重ね合わせるようにしてもよい。
【００２２】
この処理を行うため、前述のＳＴ３において傾き角度θを演算する際に、θ≧４５度であればθ−９０度を、またθ＜−４５度であればθ＋９０度を、頻度メモリ９ａに格納すべき傾きデータとするデータの置き換えを行う。このような処理を行うことにより、図６（ａ）に示す範囲（イ）（θ＜−４５度に相当する範囲）の傾きデータは、＋９０度方向に移動して範囲（ハ）に重ね合わされ、また、範囲（ニ）（θ≧４５度に相当する範囲）の傾きデータは、−９０度方向に移動して範囲（ロ）に示す傾きデータに重ね合わされる。
【００２３】
図６（ｂ）は、このようにして作製された新たな角度ヒストグラムを示しており、図６（ａ）の角度ヒストグラムと比較してより明瞭にピークが表れている。そしてこの新たな角度ヒストグラムに基づき、輪郭線の辺の方向を示す角度αを特定する（ＳＴ６）。このとき、前述のようにピーク位置がより明瞭に表れるので、ピーク位置に対応する角度を特定する際の誤差を減少させることができる。なお、ここでは、各辺の傾きデータを合算しているため、長辺・短辺の区別をすることができず、以下のステップにて長辺方向の特定を行う。
【００２４】
すなわち、このようにして求められた傾き角度αに基づき、図７に示すように、θ１＝αおよびθ２＝α±９０度の方向に画像上でエッジサーチを行う（ＳＴ７）。これにより、電子部品４の長手方向、および形状を特定して電子部品４の位置を検出し（ＳＴ８）、位置ずれ量を算出する。そしてマシンコントローラ１５によりこの位置ずれ量を補正しながら電子部品４を基板１０に搭載する。
【００２５】
以上説明したように、本発明は電子部品の画像認識において、予め相対角度が判っている複数辺の輪郭線の傾きデータを合算することによってデータ数を増加させ、これにより電子部品の小型化に伴って発生する電子部品の傾き角度検出精度の低下を補うようにしたものである。
【００２６】
【発明の効果】
本発明は、全輪郭線についての傾きデータを各辺ごとのデータ群に分け、所定の関係にある複数辺のデータ群については傾きデータを修正して同一データ群とした上でベクトルの傾き角度αを求めたうえで、θ１＝αおよびθ２＝α±９０°の方向にエッジサーチを行って認識対象物の長手方向を検出するようにしているので、データ数が少なくかつデータのばらつきが大きい小型電子部品などの認識対象物についてもデータ数を増加させることができ、したがって良好な認識結果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施の形態の電子部品の実装装置の斜視図
【図２】本発明の一実施の形態の画像認識方法のフロー図
【図３】本発明の一実施の形態の電子部品の画像図
【図４】本発明の一実施の形態の電子部品の拡大画像図
【図５】（ａ）本発明の一実施の形態の輪郭線の角度ヒストグラムを示すグラフ
（ｂ）本発明の一実施の形態の電子部品の画像図
【図６】（ａ）本発明の一実施の形態の輪郭線の角度ヒストグラムを示すグラフ
（ｂ）本発明の一実施の形態の輪郭線の角度ヒストグラムを示すグラフ
【図７】本発明の一実施の形態の電子部品の画像図
【符号の説明】
１ カメラ
３ 移載ヘッド
４ 電子部品
７ ＣＰＵ
９ ＲＡＭ
９ａ 傾き分布格納領域
Claims (1)
- ２辺の挟角が９０度である矩形状の認識対象物の像をカメラに取り込み、この像の輪郭線を抽出するステップと、この輪郭線上のある２つの点に始点および終点を有するベクトルを設定し、前記２点を前記輪郭線に沿って所定の距離づつシフトさせることにより、前記輪郭線についての前記ベクトルの傾きデータを求めるステップと、前記傾きデータを前記輪郭線を構成する矩形の各辺ごとのデータ群に分け、相互の挟角が９０度であると予め判っている所定の関係にある複数辺のデータ群については前記挟角だけ傾きデータを修正して同一データ群とした上で、前記ベクトルの傾き角度αを求めるステップと、θ１＝αおよびθ２＝α±９０°の方向にエッジサーチを行って認識対象物の長手方向を検出するステップとを含むことを特徴とする画像認識方法。
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-
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