JP4077195B2 - 画像認識装置及びプログラム - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、相対的な位置関係が予めわかっている複数の部位を同時に認識することで認識率を大幅に向上させる画像認識装置及びプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、回路基板の自動チェック（検査）や部品の実装等のためには、メカを正確に制御する必要があった。一般的に、メカそのものに十分な精度を求めることは難しい。このため、ロボットのハンド等に取り付けたカメラで目印をとらえ、画像認識によりその位置座標を推定し、その情報をもとにメカの制御に補正をかけることで、最終的な位置決め精度を高める方法が用いられていた。
【０００３】
画像認識では、ある画像のどの部分が他の画像のどの部分に対応するかを求める処理が必要となる。こうした処理は、パターンマッチング（pattern matching）と呼ばれ、画像間のマッチングや図形間のマッチングがある。更に、ある特定の対象物に対応するパターンが画像中のどこに存在するかを調べ、対象物を認識することもマッチングの問題となる。特に対象物のパターンが画像として表現され、そのパターンと対象画像の各部分との類似度を調べることによって、対象物の位置を求める操作は、テンプレートマッチング（template matching ）と呼ばれ、画像処理におけるマッチングの最も基本的でよく用いられる手法となっている。
【０００４】
図１０は従来例の説明図である。図１０において、従来のテンプレートマッチングの説明であり、テンプレート▲１▼と画像Ａが設けてある。テンプレートマッチングは、検出しようとする対象を表すテンプレート▲１▼を画像Ａ中の点（i,j ）にその中心が重なるようにし、テンプレート▲１▼とそれと重なる画像の部分パターンとの類似度を測り、その値を点（i,j ）に対象が存在する確からしさとする方法である。対象物の位置を求めるには、この操作を画像のすべての点に対して施し、類似度が最大となる位置を求めるものであった。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来のものは、十分な認識性能を得ることは難しく、特に画像にゴミが写り込んでいる場合には誤認識し易いものであった。
【０００６】
本発明は、相対的な位置関係が予めわかっている複数の部位を同時に認識することで認識率を大幅に向上させることを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
図１は本発明の画像認識装置の説明図である。図１中、１ａは対象物、２はカメラ、３はプローブ、１０は制御部、１１ａは駆動手段、１３ａは画像認識手段、１６ａは格納手段である。
【０００８】
本発明は、前記従来の課題を解決するため次のような手段を有する。
【０００９】
（１）：認識対象物１ａを撮影するカメラ２と、前記カメラ２の画像の基板上の実装部品の複数部分のテンプレートと前記カメラ画像に相当する位置データとを格納する格納手段１６ａと、前記カメラ２の画像と前記それぞれのテンプレートでパターンマッチングを行う画像認識手段１３ａとを備え、前記画像認識手段１３ａは、前記位置データに基づいて決めた前記カメラ２の画像中の位置及びその周辺の一定の範囲で前記テンプレートを移動し、各移動位置で前記パターンマッチングのマッチング値を求め、更に、前記各テンプレート毎に同様に求めたマッチング値を加算し、該加算したマッチング値が最も高い位置を画像の認識位置とする。このため、相対的な位置関係が予めわかっている複数の部位を同時に認識することで認識率を大幅に向上させることができる。
【００１０】
（２）：前記（１）の画像認識装置において、前記複数部分のテンプレートとして、種類の異なるテンプレートを用いるようにする。この時、認識誤差方向の傾向の異なるものが組み合わされた場合には、特に認識率を大幅に向上させることができる。
【００１１】
（３）：カメラの画像の基板上の実装部品の複数部分のテンプレートと前記カメラ画像に相当する位置データとを格納する格納手段と、前記位置データに基づいて決めた前記カメラの画像の位置及びその周辺の一定の範囲で前記テンプレートを移動し、各移動位置で前記カメラの画像と前記テンプレートでパターンマッチングを行いマッチング値を求め、更に、前記各テンプレート毎に同様に求めた同じ移動位置のマッチング値を加算し、該加算したマッチング値が最も高い位置を画像の認識位置とする画像認識手段として、コンピュータを機能させるためのプログラムとする。このため、このプログラムをコンピュータにインストールすることで、複数の部位を同時に認識して認識率を大幅に向上させることができる画像認識装置を容易に提供することができる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
（１）：画像認識装置の説明
図１は画像認識装置の説明図である。図１において、対象物１ａは、電子部品が搭載されたプリント基板等である。カメラ２は、ロボットハンド等に取り付けられ対象物１ａの画像を得るものである。プローブ４は、ロボットハンド等に取り付けられて対象物１の検査を行うものである。制御部１０は、画像認識装置全体の制御を行うものである。駆動手段１１ａは、ロボットハンドを駆動するＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸、Ｚ軸回転（θ３）等の４つの駆動部からなるものである。画像認識手段１３ａは、パターンマッチング等の処理を行うものである。格納手段１６ａは、対象物１のＣＡＤデータ（設計データ）やテンプレート等の明暗（濃淡）データを格納するものである。以下、基板の自動チェック装置に適用した画像認識装置について説明する。
【００１３】
（２）：基板の自動チェックの説明
▲１▼：基板の自動チェック装置構成の説明
図２は基板の自動チェック装置構成の説明図である。図２において、基板の自動チェック装置には、プリント基板１、カメラ２、ハンド（ロボットハンド）３、プローブ４、プローブピン５、ステージ６、モータｘ、モータｙ、モータｚ、モータθ３が設けてある。プリント基板１は、電子部品が搭載されたチェック対象物である。カメラ２は、ハンド３に取り付けられてプリント基板１の画像を得るものである。ハンド３は、プリント基板の自動チェックのためモータにより駆動されるものである。プローブ４は、ハンド３に取り付けられてプリント基板１のチェックを行うものである。プローブピン５は、プリント基板１のコンタクト点と接触してチェックを行うものである。ステージ６は、チェック装置を搭載する基台である。モータｘは、ハンド３をＸ軸方向に移動する駆動手段である。モータｙは、ハンド３をＹ軸方向に移動する駆動手段である。モータｚは、ハンド３をＺ軸方向に移動する駆動手段である。モータθ３は、ハンド３をＺ軸方向の回転移動を行うための駆動手段である。
【００１４】
なお、図２では、簡単のため、ハンド３が１個の例であるが、通常は複数（一般的には４個程度）のハンド３が搭載され、同時にプリント基板１の異なるポイントを測定することになる。
【００１５】
▲２▼：基板の自動チェック装置の制御ブロックの説明
図３は基板の自動チェック装置の制御ブロックの説明図である。基板自動チェック装置の制御ブロックには、制御部１０、モータ群駆動部１１、カメラ制御部１２、画像認識部１３、補正量計算部１４、計測部１５、測定ポイントデータ格納部１６が設けてある。
【００１６】
制御部１０は、全体の制御を行うものである。モータ群駆動部１１は、１つのハンドを動かすのに必要なモータ全ての駆動部を示している。例えば、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸、Ｚ軸回転（θ３）の４つのモータ駆動部からなる。カメラ制御部１２は、プリント基板１の画像を撮影するカメラ２の制御を行うものである。画像認識部１３は、カメラの画像とテンプレートとでパターンマッチングを行い画像認識を行う画像認識手段である。補正量計算部１４は、画像認識結果からハンドの補正量を計算するものである。計測部１５は、例えばデジタルサンプリングオシロスコープ等で、電圧や電気的波形等を計測するものである。測定ポイントデータ格納部１６は、プリント基板（測定対象物）１の測定ポイントをプローブピン５でコンタクトして測定するための場所の座標値の集合、もしくは、座標値に変換可能なデータの集合（プリント基板１のＣＡＤデータ）等を格納するものである。
【００１７】
▲３▼：Ｚ軸回転（θ３）が必要となるケースの説明
簡単なケースでは、θ３のモータを省略して、Ｘ、Ｙ、Ｚ軸の３つのモータだけで任意の点のコンタクトは可能である。しかし、次のようなケースを考えるとθ３のモータが必要となる。
【００１８】
１）プリント基板１の取り付け時にθ３軸まわりの誤差がある場合、ハンドをθ３回転することでプリント基板１のＸ、Ｙ軸とカメラ画像のＸ、Ｙ軸を合わせる（この場合は、画像変換で回転補正をかければ対応できるので、θ３のモータは必須とはいえない）。
【００１９】
２）プリント基板１上の障害物をよけるため、プローブピン５を傾斜させた状態でコンタクトする場合。この場合は、予め傾斜させた向きが障害物のある向きと同じ場合、θ３回転を行うことで障害物をよけることが可能となる。
【００２０】
図４はプローブピンを傾斜させる説明図であり、図４（ａ）はプローブピンを傾斜させない場合の説明、図４（ｂ）はプローブピンを傾斜させ回転させる場合の説明である。図４（ａ）において、プリント基板１の上にハードディスク等の大型部品７が搭載されている場合、コンタクトしたい点にプローブ４を傾斜させないでコンタクトしようとすると、プローブ４の一部が干渉する。このため、図４（ｂ）のように、プローブピン５を予め傾斜させた状態で、ハンド３をθ３回転を行うことで、図の左右のプローブ４のように大型部品７とプローブ４の干渉を防ぐことができる。
【００２１】
３）複数ハンドで同時測定を行う場合、コンタクト点が近接していると、ハンド同士がぶつかる危険がある。この場合に、ハンド回転させることで衝突を回避できる場合がある。
【００２２】
４）ハンドにプローブピンとグランドピンの２つのピンを持たせる場合。仮に、プローブピン先端がθ３軸に一致している場合、グランドピンをプローブピンから所定量移動するモータと、θ３モータを正しく動かせば、プローブピンとグランドピンの両方が正しくコンタクトできる。
【００２３】
（３）：２つのテンプレート（Template）を使用する場合の画像認識の説明
図５は２つのテンプレートを使用する場合の説明図である。図５において、画像Ａとテンプレート▲１▼、▲２▼が設けてある。画像Ａは、カメラの画像であり、周囲にリード（一部のリードを省略）を持つＩＣ画像が示されている。テンプレート▲１▼、▲２▼は、パターンマッチングに使用するため予め格納されているデータ（ここではリードパターンの一部のデータ）である。なお、図５では、テンプレート▲１▼、▲２▼を同時に示してあるが、通常、画像認識部１３等の格納手段に別々に格納されるものである。
【００２４】
（パターンマッチングの説明）
パターンマッチングは、ＣＡＤデータによりテンプレートに相当する画像部分のだいたいの位置が予めわかっているため、プリント基板に位置決め誤差がなければパターンが一致すると思われる位置を中心にし、その位置からテンプレートを前後左右に移動して行う。図６はパターンマッチング処理フローである。以下、図６の処理Ｓ１〜Ｓ４に従って説明する。
【００２５】
Ｓ１：画像認識部１３は、テンプレート▲１▼とテンプレート▲２▼の明暗データを設定する。
【００２６】
Ｓ２：画像認識部１３は、先ず、テンプレート▲１▼とカメラ画像の回路基板画像のテンプレート▲１▼に相当する部分の誤差がなければパターンが一致すると思われる位置、及び前後左右にテンプレート▲１▼を一定範囲内で細かく移動させた位置全てに対してパターンマッチングを行い類似度マトリックスを作成する。なお、この動かす範囲は位置ズレ誤差をカバーする範囲とする。動かす単位は通常１ピクセル単位である。
【００２７】
Ｓ３：画像認識部１３は、次に、テンプレート▲２▼を使用して、テンプレート▲１▼と同様に１ピクセルづつ動かしてパターンマッチングを行い類似度を求める（テンプレート▲２▼を使用した類似度マトリックスを作成する）。この動かす範囲はテンプレート▲１▼と同じ範囲（誤差がなければパターンが一致する位置を中心として）で行う。
【００２８】
Ｓ４：画像認識部１３は、次に、テンプレート▲１▼を使用して得られた類似度とテンプレート▲２▼を使用して得られた類似度とを各位置（同じ移動距離）で加算（テンプレート▲１▼とテンプレート▲２▼を使用して作成した類似度マトリックスを加算）し、この加算した類似度が最も高くなるマトリックス上の位置と、マトリックスの中心との差分ベクトルが誤差である。その誤差だけメカを移動させることで補正が行われる。
【００２９】
図７は類似度加算の説明図であり、図７（ａ）はテンプレート▲１▼の類似度マトリックスの説明、図７（ｂ）はテンプレート▲２▼の類似度マトリックスの説明、図７（ｃ）はテンプレート▲１▼とテンプレート▲２▼の類似度マトリックス加算の説明である。
【００３０】
図７（ａ）のテンプレート▲１▼で得られた類似度マトリックスと図７（ｂ）のテンプレート▲２▼で得られた類似度マトリックスとを加算したものが図７（ｃ）の類似度マトリックスである。例えば、図７（ａ）と図７（ｂ）の中心の類似度がそれぞれ「１８」と「２０」であるので、図７（ｃ）では中心の類似度が「３８」となる。
【００３１】
図７（ｃ）において、類似度が最も高いのは「５１」であり、この位置は中心より１ピクセル分右斜め上となる。この位置が正確な画像位置と認識することができ、このズレ分を補正してプローブ等の正確な位置付けを行うことができる。
【００３２】
このようにして、一か所の認識結果だけでは、信頼性が低いので、ＣＡＤデータ等により相互の位置関係がわかっている複数の対象を一度に認識することで、認識性能を大幅に向上することができる。即ち、認識結果を向上するために、複数の認識結果の位置座標の相対座標を、予めわかっている相対座標（実物の位置）に一致させるものである。
【００３３】
なお、テンプレート▲１▼とテンプレート▲２▼は、図５のようにお互いに直角関係にあるもの（パターンの全く違うものの組み合わせ）を使用すると認識誤差を少なくする（誤差として現れやすい方向が異なるため）ことができる。また、テンプレート▲１▼とテンプレート▲２▼を合わせたような大きなテンプレートは、保存に必要なプログラムが多く（テンプレートの数も増える）なり、またパターンマッチングの処理量も増加するため現実的ではない。
【００３４】
（４）：３つのテンプレートを使用する場合の説明
図８は３つのテンプレートを使用する場合の説明図である。図８において、画像Ａとテンプレート▲１▼、▲２▼、▲３▼が設けてある。画像Ａは、カメラの画像であり、周囲にリード（一部のリードを省略）を持つＩＣ画像ａ、ｂが示されている。テンプレート▲１▼、▲２▼、▲３▼は、パターンマッチングに使用するため予め格納されているデータである。
【００３５】
（パターンマッチングの説明）
(1) ：画像認識部１３は、テンプレート▲１▼とテンプレート▲２▼とテンプレート▲３▼の相対位置がＣＡＤデータにより予めわかっているものとし、テンプレート▲１▼とテンプレート▲２▼とテンプレート▲３▼の明暗データを設定する。
【００３６】
(2) ：画像認識部１３は、先ず、テンプレート▲１▼とカメラ画像の回路基板画像のテンプレート▲１▼に相当する部分の誤差がなければパターンが一致すると思われる位置、及び前後左右にテンプレート▲１▼を一定範囲内で細かく移動させた位置全てに対してパターンマッチングを行い類似度マトリックスを作成する。なお、この動かす範囲は位置ズレ誤差をカバーする範囲とする。動かす単位は通常１ピクセル単位である。
【００３７】
(3) ：画像認識部１３は、次に、テンプレート▲２▼を使用して、テンプレート▲１▼と同様に１ピクセルづつ動かしてパターンマッチングを行い類似度を求める（テンプレート▲２▼を使用した類似度マトリックスを作成する）。この動かす範囲はテンプレート▲１▼と同じ範囲で行う。
【００３８】
(4) ：画像認識部１３は、更に、テンプレート▲３▼を使用して、テンプレート▲１▼、▲２▼と同様にテンプレート▲３▼を１ピクセルづつ動かしてパターンマッチングを行い類似度を求める（テンプレート▲３▼を使用した類似度マトリックスを作成する）。この動かす範囲はテンプレート▲１▼、▲２▼と同じ範囲で行う。
【００３９】
(5) ：画像認識部１３は、次に、テンプレート▲１▼を使用して得られた類似度とテンプレート▲２▼を使用して得られた類似度とテンプレート▲３▼を使用して得られた類似度とを各位置（同じ移動距離）で加算（テンプレート▲１▼とテンプレート▲２▼とテンプレート▲３▼を使用して作成した類似度マトリックスを加算）し、この加算した類似度が最も高くなるマトリックス上の位置と、マトリックスの中心との差分ベクトルが誤差である。その誤差だけメカを移動させることで補正が行われる。
【００４０】
このように、相互の位置関係がわかっている三か所の対象を一度に認識することで、認識性能を大幅に向上することができる。
【００４１】
（５）：異なる種類のマークを含む３つのテンプレートを使用する場合の説明図９はビア（ＶＩＡ）を含む３つのテンプレートを使用する場合の説明図である。図９において、画像Ａとテンプレート▲１▼、▲２▼、▲３▼が設けてある。画像Ａは、カメラの画像であり、周囲にリード（一部のリードを省略）を持つＩＣ画像ａとビアｃが示されている。テンプレート▲１▼、▲２▼、▲３▼は、パターンマッチングに使用するため予め格納されているデータであり、テンプレート▲１▼、▲２▼はリードパターンの一部であり、テンプレート▲３▼はビアである。
【００４２】
（パターンマッチングの説明）
(1) ：画像認識部１３は、テンプレート▲１▼とテンプレート▲２▼とテンプレート▲３▼の相対位置が予めわかっているものとし、テンプレート▲１▼、▲２▼、▲３▼の明暗データを画像認識部１３内の格納手段に格納する。
【００４３】
(2) ：画像認識部１３は、先ず、テンプレート▲１▼とカメラ画像の回路基板画像のテンプレート▲１▼に相当する部分の誤差がなければパターンが一致すると思われる位置、及び前後左右にテンプレート▲１▼を一定範囲内で細かく移動させた位置全てに対してパターンマッチングを行い類似度マトリックスを作成する。なお、この動かす範囲は位置ズレ誤差をカバーする範囲とする。動かす単位は通常１ピクセル単位である。
【００４４】
(3) ：画像認識部１３は、次に、テンプレート▲２▼を使用して、テンプレート▲１▼と同様に１ピクセルづつ動かしてパターンマッチングを行い類似度を求める（テンプレート▲２▼を使用した類似度マトリックスを作成する）。この動かす範囲はテンプレート▲１▼と同じ範囲（誤差がなければパターンが一致する位置を中心として）で行う。
【００４５】
(4) ：画像認識部１３は、更に、テンプレート▲３▼を使用して、テンプレート▲１▼、▲２▼と同様に１ピクセルづつ動かしてパターンマッチングを行い類似度を求める（テンプレート▲３▼を使用した類似度マトリックスを作成する）。この動かす範囲はテンプレート▲１▼、▲２▼と同じ範囲（誤差がなければパターンが一致する位置を中心として）で行う。
【００４６】
(5) ：画像認識部１３は、次に、テンプレート▲１▼を使用して得られた類似度とテンプレート▲２▼を使用して得られた類似度とテンプレート▲３▼を使用して得られた類似度とを各位置（同じ移動距離）で加算（テンプレート▲１▼とテンプレート▲２▼とテンプレート▲３▼を使用して作成した類似度マトリックスを加算）し、この加算した類似度が最も高くなるマトリックス上の位置と、マトリックスの中心との差分ベクトルが誤差である。その誤差だけメカを移動させることで補正が行われる。
【００４７】
このように、異なる種類のパターン（マーク）を含む三か所の対象を一度に認識することで、認識性能をより向上することができる。
【００４８】
なお、上記実施の形態では、テンプレートを２〜３を使用する説明をしたが、４以上使用することによりより画像位置の認識結果をより向上することがきる。また、１ピクセル移動する説明をしたが一定の距離（特にアナログの場合）移動してパターンマッチングを行うようにすることもできる。更に、パターンマッチングの尺度（マッチング値）として類似度を用いたが、距離を用いることもできる。距離は、類似度とは逆に一致度が高いほど小さく（短く）なる。
【００４９】
（６）：プログラムインストールの説明
制御部１０、モータ群駆動部１１、駆動手段１１ａ、カメラ制御部１２、画像認識部１３、画像認識手段１３ａ、補正量計算部１４、計測部１５、測定ポイントデータ格納部１６、格納手段１６ａ等は、プログラムで構成でき、主制御部（ＣＰＵ）が実行するものであり、主記憶に格納されているものである。このプログラムは、一般的な、コンピュータで処理されるものである。このコンピュータは、主制御部、主記憶、ファイル装置、表示装置、キーボード等の入力手段である入力装置などのハードウェアで構成されている。
【００５０】
このコンピュータに、本発明のプログラムをインストールする。このインストールは、フロッピィ、光磁気ディスク等の可搬型の記録（記憶）媒体に、これらのプログラムを記憶させておき、コンピュータが備えている記録媒体に対して、アクセスするためのドライブ装置を介して、或いは、ＬＡＮ等のネットワークを介して、コンピュータに設けられたファイル装置にインストールされる。そして、このファイル装置から処理に必要なプログラムステップを主記憶に読み出し、主制御部が実行するものである。
【００５１】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば次のような効果がある。
【００５２】
（１）：画像認識手段で、位置データに基づいて決めたカメラの画像中の位置及びその周辺でテンプレートとのパターンマッチングを行いマッチング値を求め、更に、各テンプレート毎に求めた同じ位置のマッチング値を加算し、該加算したマッチング値が最も高い位置を画像の認識位置とするため、相対的な位置関係が予めわかっている複数の部位を同時に認識することで認識率を大幅に向上させることができる。
【００５３】
（２）：上記（１）において、異なるテンプレートを組み合わせて用いることで、個別のマッチングでの誤認識しやすい傾向が打ち消しあいより精度を上げることができる（例えば、上下方向の認識精度が比較的高いテンプレートと、左右方向の認識精度が比較的高いテンプレートとを組み合わせて用いることで、上下方向にも左右方向にも精度のよい認識を行うことができる）。
【００５４】
（３）：カメラの画像の複数部分のテンプレートと前記カメラ画像に相当する位置データとを格納する格納手段と、前記位置データに基づいて決めた前記カメラの画像の位置及びその周辺で前記テンプレートとのパターンマッチングを行いマッチング値を求め、更に、前記各テンプレート毎に求めた同じ移動位置のマッチング値を加算し、該加算したマッチング値が最も高い位置を画像の認識位置とする画像認識手段として、コンピュータを機能させるためのプログラムとするため、このプログラムをコンピュータにインストールすることで、認識率を大幅に向上させることができる画像認識装置を容易に提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の画像認識装置の説明図である。
【図２】実施の形態における基板の自動チェック装置構成の説明図である。
【図３】実施の形態における基板の自動チェック装置の制御ブロックの説明図である。
【図４】実施の形態におけるプローブピンを傾斜させる説明図である。
【図５】実施の形態における２つのテンプレートを使用する場合の説明図である。
【図６】実施の形態におけるパターンマッチング処理フローである。
【図７】実施の形態における類似度加算の説明図である。
【図８】実施の形態における３つのテンプレートを使用する場合の説明図である。
【図９】実施の形態におけるビアを含む３つのテンプレートを使用する場合の説明図である。
【図１０】従来例の説明図である。
【符号の説明】
１ａ 対象物
２ カメラ
３ プローブ
１０ 制御部
１１ａ 駆動手段
１３ａ 画像認識手段
１６ａ 格納手段
【発明の属する技術分野】
本発明は、相対的な位置関係が予めわかっている複数の部位を同時に認識することで認識率を大幅に向上させる画像認識装置及びプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、回路基板の自動チェック（検査）や部品の実装等のためには、メカを正確に制御する必要があった。一般的に、メカそのものに十分な精度を求めることは難しい。このため、ロボットのハンド等に取り付けたカメラで目印をとらえ、画像認識によりその位置座標を推定し、その情報をもとにメカの制御に補正をかけることで、最終的な位置決め精度を高める方法が用いられていた。
【０００３】
画像認識では、ある画像のどの部分が他の画像のどの部分に対応するかを求める処理が必要となる。こうした処理は、パターンマッチング（pattern matching）と呼ばれ、画像間のマッチングや図形間のマッチングがある。更に、ある特定の対象物に対応するパターンが画像中のどこに存在するかを調べ、対象物を認識することもマッチングの問題となる。特に対象物のパターンが画像として表現され、そのパターンと対象画像の各部分との類似度を調べることによって、対象物の位置を求める操作は、テンプレートマッチング（template matching ）と呼ばれ、画像処理におけるマッチングの最も基本的でよく用いられる手法となっている。
【０００４】
図１０は従来例の説明図である。図１０において、従来のテンプレートマッチングの説明であり、テンプレート▲１▼と画像Ａが設けてある。テンプレートマッチングは、検出しようとする対象を表すテンプレート▲１▼を画像Ａ中の点（i,j ）にその中心が重なるようにし、テンプレート▲１▼とそれと重なる画像の部分パターンとの類似度を測り、その値を点（i,j ）に対象が存在する確からしさとする方法である。対象物の位置を求めるには、この操作を画像のすべての点に対して施し、類似度が最大となる位置を求めるものであった。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来のものは、十分な認識性能を得ることは難しく、特に画像にゴミが写り込んでいる場合には誤認識し易いものであった。
【０００６】
本発明は、相対的な位置関係が予めわかっている複数の部位を同時に認識することで認識率を大幅に向上させることを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
図１は本発明の画像認識装置の説明図である。図１中、１ａは対象物、２はカメラ、３はプローブ、１０は制御部、１１ａは駆動手段、１３ａは画像認識手段、１６ａは格納手段である。
【０００８】
本発明は、前記従来の課題を解決するため次のような手段を有する。
【０００９】
（１）：認識対象物１ａを撮影するカメラ２と、前記カメラ２の画像の基板上の実装部品の複数部分のテンプレートと前記カメラ画像に相当する位置データとを格納する格納手段１６ａと、前記カメラ２の画像と前記それぞれのテンプレートでパターンマッチングを行う画像認識手段１３ａとを備え、前記画像認識手段１３ａは、前記位置データに基づいて決めた前記カメラ２の画像中の位置及びその周辺の一定の範囲で前記テンプレートを移動し、各移動位置で前記パターンマッチングのマッチング値を求め、更に、前記各テンプレート毎に同様に求めたマッチング値を加算し、該加算したマッチング値が最も高い位置を画像の認識位置とする。このため、相対的な位置関係が予めわかっている複数の部位を同時に認識することで認識率を大幅に向上させることができる。
【００１０】
（２）：前記（１）の画像認識装置において、前記複数部分のテンプレートとして、種類の異なるテンプレートを用いるようにする。この時、認識誤差方向の傾向の異なるものが組み合わされた場合には、特に認識率を大幅に向上させることができる。
【００１１】
（３）：カメラの画像の基板上の実装部品の複数部分のテンプレートと前記カメラ画像に相当する位置データとを格納する格納手段と、前記位置データに基づいて決めた前記カメラの画像の位置及びその周辺の一定の範囲で前記テンプレートを移動し、各移動位置で前記カメラの画像と前記テンプレートでパターンマッチングを行いマッチング値を求め、更に、前記各テンプレート毎に同様に求めた同じ移動位置のマッチング値を加算し、該加算したマッチング値が最も高い位置を画像の認識位置とする画像認識手段として、コンピュータを機能させるためのプログラムとする。このため、このプログラムをコンピュータにインストールすることで、複数の部位を同時に認識して認識率を大幅に向上させることができる画像認識装置を容易に提供することができる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
（１）：画像認識装置の説明
図１は画像認識装置の説明図である。図１において、対象物１ａは、電子部品が搭載されたプリント基板等である。カメラ２は、ロボットハンド等に取り付けられ対象物１ａの画像を得るものである。プローブ４は、ロボットハンド等に取り付けられて対象物１の検査を行うものである。制御部１０は、画像認識装置全体の制御を行うものである。駆動手段１１ａは、ロボットハンドを駆動するＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸、Ｚ軸回転（θ３）等の４つの駆動部からなるものである。画像認識手段１３ａは、パターンマッチング等の処理を行うものである。格納手段１６ａは、対象物１のＣＡＤデータ（設計データ）やテンプレート等の明暗（濃淡）データを格納するものである。以下、基板の自動チェック装置に適用した画像認識装置について説明する。
【００１３】
（２）：基板の自動チェックの説明
▲１▼：基板の自動チェック装置構成の説明
図２は基板の自動チェック装置構成の説明図である。図２において、基板の自動チェック装置には、プリント基板１、カメラ２、ハンド（ロボットハンド）３、プローブ４、プローブピン５、ステージ６、モータｘ、モータｙ、モータｚ、モータθ３が設けてある。プリント基板１は、電子部品が搭載されたチェック対象物である。カメラ２は、ハンド３に取り付けられてプリント基板１の画像を得るものである。ハンド３は、プリント基板の自動チェックのためモータにより駆動されるものである。プローブ４は、ハンド３に取り付けられてプリント基板１のチェックを行うものである。プローブピン５は、プリント基板１のコンタクト点と接触してチェックを行うものである。ステージ６は、チェック装置を搭載する基台である。モータｘは、ハンド３をＸ軸方向に移動する駆動手段である。モータｙは、ハンド３をＹ軸方向に移動する駆動手段である。モータｚは、ハンド３をＺ軸方向に移動する駆動手段である。モータθ３は、ハンド３をＺ軸方向の回転移動を行うための駆動手段である。
【００１４】
なお、図２では、簡単のため、ハンド３が１個の例であるが、通常は複数（一般的には４個程度）のハンド３が搭載され、同時にプリント基板１の異なるポイントを測定することになる。
【００１５】
▲２▼：基板の自動チェック装置の制御ブロックの説明
図３は基板の自動チェック装置の制御ブロックの説明図である。基板自動チェック装置の制御ブロックには、制御部１０、モータ群駆動部１１、カメラ制御部１２、画像認識部１３、補正量計算部１４、計測部１５、測定ポイントデータ格納部１６が設けてある。
【００１６】
制御部１０は、全体の制御を行うものである。モータ群駆動部１１は、１つのハンドを動かすのに必要なモータ全ての駆動部を示している。例えば、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸、Ｚ軸回転（θ３）の４つのモータ駆動部からなる。カメラ制御部１２は、プリント基板１の画像を撮影するカメラ２の制御を行うものである。画像認識部１３は、カメラの画像とテンプレートとでパターンマッチングを行い画像認識を行う画像認識手段である。補正量計算部１４は、画像認識結果からハンドの補正量を計算するものである。計測部１５は、例えばデジタルサンプリングオシロスコープ等で、電圧や電気的波形等を計測するものである。測定ポイントデータ格納部１６は、プリント基板（測定対象物）１の測定ポイントをプローブピン５でコンタクトして測定するための場所の座標値の集合、もしくは、座標値に変換可能なデータの集合（プリント基板１のＣＡＤデータ）等を格納するものである。
【００１７】
▲３▼：Ｚ軸回転（θ３）が必要となるケースの説明
簡単なケースでは、θ３のモータを省略して、Ｘ、Ｙ、Ｚ軸の３つのモータだけで任意の点のコンタクトは可能である。しかし、次のようなケースを考えるとθ３のモータが必要となる。
【００１８】
１）プリント基板１の取り付け時にθ３軸まわりの誤差がある場合、ハンドをθ３回転することでプリント基板１のＸ、Ｙ軸とカメラ画像のＸ、Ｙ軸を合わせる（この場合は、画像変換で回転補正をかければ対応できるので、θ３のモータは必須とはいえない）。
【００１９】
２）プリント基板１上の障害物をよけるため、プローブピン５を傾斜させた状態でコンタクトする場合。この場合は、予め傾斜させた向きが障害物のある向きと同じ場合、θ３回転を行うことで障害物をよけることが可能となる。
【００２０】
図４はプローブピンを傾斜させる説明図であり、図４（ａ）はプローブピンを傾斜させない場合の説明、図４（ｂ）はプローブピンを傾斜させ回転させる場合の説明である。図４（ａ）において、プリント基板１の上にハードディスク等の大型部品７が搭載されている場合、コンタクトしたい点にプローブ４を傾斜させないでコンタクトしようとすると、プローブ４の一部が干渉する。このため、図４（ｂ）のように、プローブピン５を予め傾斜させた状態で、ハンド３をθ３回転を行うことで、図の左右のプローブ４のように大型部品７とプローブ４の干渉を防ぐことができる。
【００２１】
３）複数ハンドで同時測定を行う場合、コンタクト点が近接していると、ハンド同士がぶつかる危険がある。この場合に、ハンド回転させることで衝突を回避できる場合がある。
【００２２】
４）ハンドにプローブピンとグランドピンの２つのピンを持たせる場合。仮に、プローブピン先端がθ３軸に一致している場合、グランドピンをプローブピンから所定量移動するモータと、θ３モータを正しく動かせば、プローブピンとグランドピンの両方が正しくコンタクトできる。
【００２３】
（３）：２つのテンプレート（Template）を使用する場合の画像認識の説明
図５は２つのテンプレートを使用する場合の説明図である。図５において、画像Ａとテンプレート▲１▼、▲２▼が設けてある。画像Ａは、カメラの画像であり、周囲にリード（一部のリードを省略）を持つＩＣ画像が示されている。テンプレート▲１▼、▲２▼は、パターンマッチングに使用するため予め格納されているデータ（ここではリードパターンの一部のデータ）である。なお、図５では、テンプレート▲１▼、▲２▼を同時に示してあるが、通常、画像認識部１３等の格納手段に別々に格納されるものである。
【００２４】
（パターンマッチングの説明）
パターンマッチングは、ＣＡＤデータによりテンプレートに相当する画像部分のだいたいの位置が予めわかっているため、プリント基板に位置決め誤差がなければパターンが一致すると思われる位置を中心にし、その位置からテンプレートを前後左右に移動して行う。図６はパターンマッチング処理フローである。以下、図６の処理Ｓ１〜Ｓ４に従って説明する。
【００２５】
Ｓ１：画像認識部１３は、テンプレート▲１▼とテンプレート▲２▼の明暗データを設定する。
【００２６】
Ｓ２：画像認識部１３は、先ず、テンプレート▲１▼とカメラ画像の回路基板画像のテンプレート▲１▼に相当する部分の誤差がなければパターンが一致すると思われる位置、及び前後左右にテンプレート▲１▼を一定範囲内で細かく移動させた位置全てに対してパターンマッチングを行い類似度マトリックスを作成する。なお、この動かす範囲は位置ズレ誤差をカバーする範囲とする。動かす単位は通常１ピクセル単位である。
【００２７】
Ｓ３：画像認識部１３は、次に、テンプレート▲２▼を使用して、テンプレート▲１▼と同様に１ピクセルづつ動かしてパターンマッチングを行い類似度を求める（テンプレート▲２▼を使用した類似度マトリックスを作成する）。この動かす範囲はテンプレート▲１▼と同じ範囲（誤差がなければパターンが一致する位置を中心として）で行う。
【００２８】
Ｓ４：画像認識部１３は、次に、テンプレート▲１▼を使用して得られた類似度とテンプレート▲２▼を使用して得られた類似度とを各位置（同じ移動距離）で加算（テンプレート▲１▼とテンプレート▲２▼を使用して作成した類似度マトリックスを加算）し、この加算した類似度が最も高くなるマトリックス上の位置と、マトリックスの中心との差分ベクトルが誤差である。その誤差だけメカを移動させることで補正が行われる。
【００２９】
図７は類似度加算の説明図であり、図７（ａ）はテンプレート▲１▼の類似度マトリックスの説明、図７（ｂ）はテンプレート▲２▼の類似度マトリックスの説明、図７（ｃ）はテンプレート▲１▼とテンプレート▲２▼の類似度マトリックス加算の説明である。
【００３０】
図７（ａ）のテンプレート▲１▼で得られた類似度マトリックスと図７（ｂ）のテンプレート▲２▼で得られた類似度マトリックスとを加算したものが図７（ｃ）の類似度マトリックスである。例えば、図７（ａ）と図７（ｂ）の中心の類似度がそれぞれ「１８」と「２０」であるので、図７（ｃ）では中心の類似度が「３８」となる。
【００３１】
図７（ｃ）において、類似度が最も高いのは「５１」であり、この位置は中心より１ピクセル分右斜め上となる。この位置が正確な画像位置と認識することができ、このズレ分を補正してプローブ等の正確な位置付けを行うことができる。
【００３２】
このようにして、一か所の認識結果だけでは、信頼性が低いので、ＣＡＤデータ等により相互の位置関係がわかっている複数の対象を一度に認識することで、認識性能を大幅に向上することができる。即ち、認識結果を向上するために、複数の認識結果の位置座標の相対座標を、予めわかっている相対座標（実物の位置）に一致させるものである。
【００３３】
なお、テンプレート▲１▼とテンプレート▲２▼は、図５のようにお互いに直角関係にあるもの（パターンの全く違うものの組み合わせ）を使用すると認識誤差を少なくする（誤差として現れやすい方向が異なるため）ことができる。また、テンプレート▲１▼とテンプレート▲２▼を合わせたような大きなテンプレートは、保存に必要なプログラムが多く（テンプレートの数も増える）なり、またパターンマッチングの処理量も増加するため現実的ではない。
【００３４】
（４）：３つのテンプレートを使用する場合の説明
図８は３つのテンプレートを使用する場合の説明図である。図８において、画像Ａとテンプレート▲１▼、▲２▼、▲３▼が設けてある。画像Ａは、カメラの画像であり、周囲にリード（一部のリードを省略）を持つＩＣ画像ａ、ｂが示されている。テンプレート▲１▼、▲２▼、▲３▼は、パターンマッチングに使用するため予め格納されているデータである。
【００３５】
（パターンマッチングの説明）
(1) ：画像認識部１３は、テンプレート▲１▼とテンプレート▲２▼とテンプレート▲３▼の相対位置がＣＡＤデータにより予めわかっているものとし、テンプレート▲１▼とテンプレート▲２▼とテンプレート▲３▼の明暗データを設定する。
【００３６】
(2) ：画像認識部１３は、先ず、テンプレート▲１▼とカメラ画像の回路基板画像のテンプレート▲１▼に相当する部分の誤差がなければパターンが一致すると思われる位置、及び前後左右にテンプレート▲１▼を一定範囲内で細かく移動させた位置全てに対してパターンマッチングを行い類似度マトリックスを作成する。なお、この動かす範囲は位置ズレ誤差をカバーする範囲とする。動かす単位は通常１ピクセル単位である。
【００３７】
(3) ：画像認識部１３は、次に、テンプレート▲２▼を使用して、テンプレート▲１▼と同様に１ピクセルづつ動かしてパターンマッチングを行い類似度を求める（テンプレート▲２▼を使用した類似度マトリックスを作成する）。この動かす範囲はテンプレート▲１▼と同じ範囲で行う。
【００３８】
(4) ：画像認識部１３は、更に、テンプレート▲３▼を使用して、テンプレート▲１▼、▲２▼と同様にテンプレート▲３▼を１ピクセルづつ動かしてパターンマッチングを行い類似度を求める（テンプレート▲３▼を使用した類似度マトリックスを作成する）。この動かす範囲はテンプレート▲１▼、▲２▼と同じ範囲で行う。
【００３９】
(5) ：画像認識部１３は、次に、テンプレート▲１▼を使用して得られた類似度とテンプレート▲２▼を使用して得られた類似度とテンプレート▲３▼を使用して得られた類似度とを各位置（同じ移動距離）で加算（テンプレート▲１▼とテンプレート▲２▼とテンプレート▲３▼を使用して作成した類似度マトリックスを加算）し、この加算した類似度が最も高くなるマトリックス上の位置と、マトリックスの中心との差分ベクトルが誤差である。その誤差だけメカを移動させることで補正が行われる。
【００４０】
このように、相互の位置関係がわかっている三か所の対象を一度に認識することで、認識性能を大幅に向上することができる。
【００４１】
（５）：異なる種類のマークを含む３つのテンプレートを使用する場合の説明図９はビア（ＶＩＡ）を含む３つのテンプレートを使用する場合の説明図である。図９において、画像Ａとテンプレート▲１▼、▲２▼、▲３▼が設けてある。画像Ａは、カメラの画像であり、周囲にリード（一部のリードを省略）を持つＩＣ画像ａとビアｃが示されている。テンプレート▲１▼、▲２▼、▲３▼は、パターンマッチングに使用するため予め格納されているデータであり、テンプレート▲１▼、▲２▼はリードパターンの一部であり、テンプレート▲３▼はビアである。
【００４２】
（パターンマッチングの説明）
(1) ：画像認識部１３は、テンプレート▲１▼とテンプレート▲２▼とテンプレート▲３▼の相対位置が予めわかっているものとし、テンプレート▲１▼、▲２▼、▲３▼の明暗データを画像認識部１３内の格納手段に格納する。
【００４３】
(2) ：画像認識部１３は、先ず、テンプレート▲１▼とカメラ画像の回路基板画像のテンプレート▲１▼に相当する部分の誤差がなければパターンが一致すると思われる位置、及び前後左右にテンプレート▲１▼を一定範囲内で細かく移動させた位置全てに対してパターンマッチングを行い類似度マトリックスを作成する。なお、この動かす範囲は位置ズレ誤差をカバーする範囲とする。動かす単位は通常１ピクセル単位である。
【００４４】
(3) ：画像認識部１３は、次に、テンプレート▲２▼を使用して、テンプレート▲１▼と同様に１ピクセルづつ動かしてパターンマッチングを行い類似度を求める（テンプレート▲２▼を使用した類似度マトリックスを作成する）。この動かす範囲はテンプレート▲１▼と同じ範囲（誤差がなければパターンが一致する位置を中心として）で行う。
【００４５】
(4) ：画像認識部１３は、更に、テンプレート▲３▼を使用して、テンプレート▲１▼、▲２▼と同様に１ピクセルづつ動かしてパターンマッチングを行い類似度を求める（テンプレート▲３▼を使用した類似度マトリックスを作成する）。この動かす範囲はテンプレート▲１▼、▲２▼と同じ範囲（誤差がなければパターンが一致する位置を中心として）で行う。
【００４６】
(5) ：画像認識部１３は、次に、テンプレート▲１▼を使用して得られた類似度とテンプレート▲２▼を使用して得られた類似度とテンプレート▲３▼を使用して得られた類似度とを各位置（同じ移動距離）で加算（テンプレート▲１▼とテンプレート▲２▼とテンプレート▲３▼を使用して作成した類似度マトリックスを加算）し、この加算した類似度が最も高くなるマトリックス上の位置と、マトリックスの中心との差分ベクトルが誤差である。その誤差だけメカを移動させることで補正が行われる。
【００４７】
このように、異なる種類のパターン（マーク）を含む三か所の対象を一度に認識することで、認識性能をより向上することができる。
【００４８】
なお、上記実施の形態では、テンプレートを２〜３を使用する説明をしたが、４以上使用することによりより画像位置の認識結果をより向上することがきる。また、１ピクセル移動する説明をしたが一定の距離（特にアナログの場合）移動してパターンマッチングを行うようにすることもできる。更に、パターンマッチングの尺度（マッチング値）として類似度を用いたが、距離を用いることもできる。距離は、類似度とは逆に一致度が高いほど小さく（短く）なる。
【００４９】
（６）：プログラムインストールの説明
制御部１０、モータ群駆動部１１、駆動手段１１ａ、カメラ制御部１２、画像認識部１３、画像認識手段１３ａ、補正量計算部１４、計測部１５、測定ポイントデータ格納部１６、格納手段１６ａ等は、プログラムで構成でき、主制御部（ＣＰＵ）が実行するものであり、主記憶に格納されているものである。このプログラムは、一般的な、コンピュータで処理されるものである。このコンピュータは、主制御部、主記憶、ファイル装置、表示装置、キーボード等の入力手段である入力装置などのハードウェアで構成されている。
【００５０】
このコンピュータに、本発明のプログラムをインストールする。このインストールは、フロッピィ、光磁気ディスク等の可搬型の記録（記憶）媒体に、これらのプログラムを記憶させておき、コンピュータが備えている記録媒体に対して、アクセスするためのドライブ装置を介して、或いは、ＬＡＮ等のネットワークを介して、コンピュータに設けられたファイル装置にインストールされる。そして、このファイル装置から処理に必要なプログラムステップを主記憶に読み出し、主制御部が実行するものである。
【００５１】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば次のような効果がある。
【００５２】
（１）：画像認識手段で、位置データに基づいて決めたカメラの画像中の位置及びその周辺でテンプレートとのパターンマッチングを行いマッチング値を求め、更に、各テンプレート毎に求めた同じ位置のマッチング値を加算し、該加算したマッチング値が最も高い位置を画像の認識位置とするため、相対的な位置関係が予めわかっている複数の部位を同時に認識することで認識率を大幅に向上させることができる。
【００５３】
（２）：上記（１）において、異なるテンプレートを組み合わせて用いることで、個別のマッチングでの誤認識しやすい傾向が打ち消しあいより精度を上げることができる（例えば、上下方向の認識精度が比較的高いテンプレートと、左右方向の認識精度が比較的高いテンプレートとを組み合わせて用いることで、上下方向にも左右方向にも精度のよい認識を行うことができる）。
【００５４】
（３）：カメラの画像の複数部分のテンプレートと前記カメラ画像に相当する位置データとを格納する格納手段と、前記位置データに基づいて決めた前記カメラの画像の位置及びその周辺で前記テンプレートとのパターンマッチングを行いマッチング値を求め、更に、前記各テンプレート毎に求めた同じ移動位置のマッチング値を加算し、該加算したマッチング値が最も高い位置を画像の認識位置とする画像認識手段として、コンピュータを機能させるためのプログラムとするため、このプログラムをコンピュータにインストールすることで、認識率を大幅に向上させることができる画像認識装置を容易に提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の画像認識装置の説明図である。
【図２】実施の形態における基板の自動チェック装置構成の説明図である。
【図３】実施の形態における基板の自動チェック装置の制御ブロックの説明図である。
【図４】実施の形態におけるプローブピンを傾斜させる説明図である。
【図５】実施の形態における２つのテンプレートを使用する場合の説明図である。
【図６】実施の形態におけるパターンマッチング処理フローである。
【図７】実施の形態における類似度加算の説明図である。
【図８】実施の形態における３つのテンプレートを使用する場合の説明図である。
【図９】実施の形態におけるビアを含む３つのテンプレートを使用する場合の説明図である。
【図１０】従来例の説明図である。
【符号の説明】
１ａ 対象物
２ カメラ
３ プローブ
１０ 制御部
１１ａ 駆動手段
１３ａ 画像認識手段
１６ａ 格納手段
Claims (4)
- 認識対象物を撮影するカメラと、
前記カメラの画像の基板上の実装部品の複数部分のテンプレートと前記カメラ画像中の認識対象物の位置データとを格納する格納手段と、
前記カメラの画像と前記それぞれのテンプレートでパターンマッチングを行う画像認識手段とを備え、
前記画像認識手段は、前記位置データに基づいて決めた前記カメラの画像中の位置及びその周辺の一定の範囲で前記テンプレートを移動し、各移動位置で前記パターンマッチングのマッチング値を求め、更に、前記各テンプレート毎に同様に求めたマッチング値を加算し、該加算したマッチング値が最も高い位置を画像の認識位置とすることを特徴とした画像認識装置。 - 前記複数部分のテンプレートとして、種類の異なるテンプレートを用いることを特徴とした請求項１記載の画像認識装置。
- カメラの画像の基板上の実装部品の複数部分のテンプレートと前記カメラ画像中の認識対象物の位置データとを格納する格納手段と、
前記位置データに基づいて決めた前記カメラの画像中の位置及びその周辺の一定の範囲で前記テンプレートを移動し、各移動位置で前記カメラの画像と前記テンプレートでパターンマッチングを行いマッチング値を求め、更に、前記各テンプレート毎に同様に求めた同じ移動位置のマッチング値を加算し、該加算したマッチング値が最も高い位置を画像の認識位置とする画像認識手段として、コンピュータを機能させるためのプログラム。 - 前記複数部分のテンプレートとして、種類の異なるテンプレートを用いることを特徴とした請求項３記載のコンピュータを機能させるためのプログラム。
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