JP4302382B2 - 画像認識方法 - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像認識方法に関し、例えば異欠品部品検査や部品の取り付け位置検査等をする場合に適用し得る画像認識装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
異欠品部品検査や部品の取り付け位置検査等を行う際に、予め登録されているマスタパターンと被検パターンを照合するパターンマッチング手法として、正規化相関法が知られている。正規化相関方法を用いた制御システムは、一般的に言って、照明の変動にロバストであるという優れた長所がある反面、計算量が多くなるという問題がある。
【0003】
そこで、従来、マスタパターンとして登録したい領域を間引いた縮小画像パターンをマスタパターンとする方法が知られている(例えば、特許文献1参照。)。
【0004】
一方、対象物の境界線上の画像のみをマスタパターンとする方法も知られている(例えば、特許文献2参照。)。
【0005】
【特許文献1】
特開平6−215136号公報
【特許文献2】
特開平11−3425号公報
【0006】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、縮小画像パターンをマスタパターンとする方法では、領域全体を均一に間引くため、位置を確認する上では重要でない面上の点が多く含まれ、計算量をさほど減らせないという問題があった。さらに、対象物の境界線上の画像のみをマスタパターンとする方法では、マスタパターンの画素数を減らせるため、高速化が可能であるが、対象物の境界線の形状は製造条件等のバラツキにより変動するため、対象物の境界線上の画像のみをマスタパターンとすると精度が出ないという問題があった。
【0007】
そこで、本発明は、高速且つ高精度に画像パターンのサーチを実現するための画像認識方法を提供することを目的とする。
【0008】
また、本発明は、被検対象物の変形バラツキ又は組み付け上のバラツキに拘わらず、高速且つ高精度に画像パターンのサーチを実現するためのマスタパターンの生成方法を含む画像認識方法を提供することを目的とする。
【0009】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、本発明に係る画像認識方法では、対象物パターンを含む基準画像を入力し、基準画像を用いて対象物パターンを含む詳細サーチ用マスタ画像を生成し、基準画像を用いて対象物パターンの境界線上の画素を有しない粗サーチ用マスタ画像を生成し、粗サーチ用マスタ画像を用いてパターン認識を行うことを特徴とする。
【0010】
また、上記の目的を達成するために、本発明に係る他の画像認識方法では、基準となる対象物を用いて、少なくとも前記対象物の外形パターンを含む基準画像としてのマスタ生成用画像を生成し、前記マスタ生成用画像から詳細サーチ用マスタ画像を生成し、前記マスタ生成用画像中の前記対象物の境界線を検出し、前記境界線の内側及び外側のそれぞれに被検対象物の変形バラつき量に応じて決定された第1の画素分だけ離れた2つの境界線近傍点を求め、前記境界線近傍点から隣り合う画素同士の距離が第2の画素分になるように画素を間引くことにより粗サーチ用マスタ画像を生成し、前記粗サーチ用マスタ画像を前記第1の画素分刻みで移動させながら前記被検対象物の画像である被検画像中で前記粗サーチ用マスタ画像と最も一致した画像領域を決定する粗サーチを行い、前記最も一致した画像領域を中心に前記第1の画素の範囲だけオーバーラップした詳細サーチ用画像領域に対して、前記詳細サーチ用マスタ画像を1画素刻みで移動させながら詳細サーチを行うことを特徴とする。
【0011】
このように、本発明に従った画像認識方法では、粗サーチ用マスタ画像によって特定の領域を抽出した後に、詳細サーチ用マスタ画像を用いたパターンマッチングが行われるので、高速且つ高精度に画像パターンのサーチを行うことができる。また、粗サーチ用マスタ画像は、対象物パターンの境界線上の画素を有していないので、被検対象物が多少変形していても画像パターンの認識を行うことができるロバスト性を備えている。
【0012】
なお、本発明に係る画像認識方法において、粗サーチ用マスタ画像は、対象物パターンの境界線から第1の画素分離れた境界線近傍点を含むことが好ましく、対象物パターンの境界線から第1の画素分離れ且つ境界線の両側に位置する2組の境界線近傍点を含むことがさらに好ましい。
【0013】
また、本発明に係る画像認識方法において、粗サーチ用マスタ画像は、対象物パターンの境界線上の画素を有しない境界線近傍点を隣り合う画素間が第2の画素分毎になるように間引いたものであることが好ましく、対象物パターンの境界線の両側に位置する2組の境界線近傍点をそれぞれ隣り合う画素間が第2の画素分毎になるように間引いたものであることがさらに好ましい。
【0014】
また、本発明に係る画像認識方法において、粗サーチ用マスタ画像は、対象物パターンの境界線から第1の画素分離れた境界線近傍点を隣り合う画素間が第2の画素分毎になるように間引いたものであることが好ましく、対象物パターンの境界線から第1の画素分離れ且つ境界線の両側に位置する2組の境界線近傍点をそれぞれ隣り合う画素間が第2の画素分毎になるように間引いたものであることがさらに好ましい。
【0015】
また、本発明に係る画像認識方法において、第1の画素分は、対象物の成形バラツキ又は組み付け位置バラツキに対応した値であることが好ましく、対象物の変形バラツキ又は組み付け位置バラツキに拘わらず粗サーチ用マスタ画像が被検パターンをサーチするのに適した値であることがさらに好ましい。
【0016】
また、本発明に係る画像認識方法において、第2の画素分は、パターン認識の目標時間及び対象物パターンの境界線の全長に応じて決定されることが好ましい。
【0017】
パターン認識の目標時間及び対象物パターンの境界線の全長に応じて、最適な結果が得られるように、隣り合う画素間が第2の画素分毎になるように間引かれていることから、高速且つ高精度に画像パターンのサーチを行うことができる。
【0018】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係る画像認識方法の一実施形態について、図1〜図7を用いて説明する。図1は、本発明に係る画像認識方法を実施するための画像認識装置1の全体構成の概略を示すものであり、画像認識装置1は、主に、CCDカメラ等から構成される画像入力部2、A/D変換器3、入力画像を一時記憶するために画像メモリ4、演算部5、マウスやトラックボウル等から構成される着目領域指示部9、液晶ディスプレイやプリンタ等から構成される結果出力部10、及びマスタ画像を記憶するためにマスタ記憶部11から構成される。なお、画像認識装置1の各構成要素は、不図示のバス等によって相互に接続され、不図示のCPU等から構成される全体制御部によって制御される。また、演算部5は、少なくとも着目領域選択部6、マスタ画像生成部7及びサーチ処理部8を有しており、CPU,ROM、RAM及び各種インターフェースなどから構成されている。
【0019】
次に、本発明に係る画像認識方法の一実施形態におけるマスタ画像の生成手順について、図2を用いて説明する。
【0020】
まず、マスタ画像生成のために、基準となる対象物100を用いて、少なくとも対象物の外形パターンを含む基準画像としてのマスタ生成用画像を画像入力部2によって入力し(ステップ201)、A/D変換器3によってデジタル信号に変換して画像メモリ4に一時記憶する(ステップ202)。入力されたマスタ生成用画像110の一例を図3(a)に示す。
【0021】
次に、入力されたマスタ生成用画像から、マスタ画像として登録したい部分を着目領域として選択する(ステップ203)。選択は、オペレータが、マスタ生成用画像110を結果出力部10に表示させながら、着目領域指示部9によって選択することによって行われ、着目領域選択部6によってマスタ生成用画像110から選別される。選択された着目領域120の一例を図3(b)に示す。着目領域120の画像情報は、詳細サーチ用マスタ画像として、マスタ画像記憶部11に記憶される(ステップ204)。なお、領域130については後述する。
【0022】
次に、マスタ生成部7は、マスタ生成用画像の着目領域120の画像情報から境界線近傍点を抽出し(ステップ205)、抽出された境界線近傍点を粗サーチ用マスタ画像としてマスタ記憶部11に記憶する(ステップ206)。
【0023】
粗サーチ用マスタ画像を求める手順について図4を用いて以下に説明する。なお、図4(a)〜(c)は、図3(b)の領域130の部分に対応し、図4(d)は図3(b)の着目領域120に対応している。また、図4(a)〜(c)は、説明のために画素を強調して表しており、各図において135は、対象物パターンを示している。
【0024】
まず着目領域120の画像情報に対して公知の微分処理等を行い、対象物100の境界線140を検出する(図4(a)参照)。次に、境界線140から、境界線の内側及び外側のそれぞれに、境界線に対して垂直方向にa画素分だけ離れた2つの境界線近傍点142及び144を求める(図4(b)参照)。最後に、求められた境界線近傍点142及び144から、隣り合う画素同士の距離がb画素分になるように画素を間引く(図4(c)参照)。この結果得られた粗サーチ用マスタ画像の一例を図4(d)に示す。
【0025】
なお、図4(c)に示すように、境界線140の外側にある境界線近傍点142は、それぞれ背景部の濃度を引き継ぐので、明濃度を有し、境界線140の内側にある境界線近傍点144は、それぞれ対象物パターン135の濃度を引き継ぐので、暗濃度を有している。2組の境界線近傍点142及び144が異なった濃度を有していることは、粗サーチ用マスタ画像150によるサーチを行う場合に、被検パターンとのパターンマッチングをより確実に行えるという効果もある。なお、背景が暗濃度、対象物が明濃度であってもよい。2組の境界線近傍点142及び144に必ず濃度差があることが重要である。
【0026】
ここで、「a画素分」は、被検対象物の変形バラツキ量に応じて決定されることが望ましい。例えば、最大幅が100mm程度の樹脂成形品を被検対象物とし、その変形バラツキが±1mm程度である場合、被検対象物の組み付け時の誤差を考慮して縦横150mm程度の視野サイズが必要である。この場合では、1画素あたりの分解能は0.3mmであるから、±1mmの変形バラツキを許容するためには、±3画素分だけ離れた位置に境界線近傍点を設定するのが適当である。
【0027】
即ち、被検対象物である樹脂成形品の外形の境界線上に、パターン認識用のマスタ画像(この場合では粗サーチ用マスタ画像)があると、樹脂成形品の変形バラツキによって、高精度なパターン認識ができない場合が生じてしまう。したがって、被検対象物の変形のバラツキに拘わらず、粗サーチではパターン認識ができるように「a画素分」を設定したものである。図5に示すように、理想的境界線(基準となる対象物の境界線に相当)に対して、実際の被検対象物の境界線がバラついても、a画素分だけ離れた境界線近傍点を有する粗サーチ用マスタ画像150を有していれば、被検対象物の形状が多少変化していてもその認識ができるようになり、ロバスト性を向上させることが可能となった。
【0028】
また、「b画素分」は、画像処理の目標時間と、被検対象物の境界線の全長に応じて決定されることが望ましい。例えば、PentiumIII (登録商標)1GHzのCPUを用いて、0.1s以内に画像処理を完了するためには、境界線近傍点は400画素以内にすることが必要である。さらに、限られた境界線近傍点で、最高の認識精度を出すためには、境界線近傍点が被検対象物の境界線全体に渡って、まんべんなく散りばめられていることが必要である。例えば、境界線の全長が800画素の被検対象物の場合、境界線近傍点は、境界線の両側に200画素づつ(合計400画素)配置することになるので、間隔bは、800÷200=4より、4画素分毎が最適となる。
【0029】
なお、上述した例における粗サーチ用マスタ画像150は、境界線の両側に配置された2組の境界線近傍点を含んでいるが、どちらか一組をすることも可能である。また、画像処理能力が極めて高いCPU又はシステムを利用する場合には、隣り合う画素の距離がb画素分となるように間引かずに、粗サーチ用マスタ画像を生成することもできる。
【0030】
次に、本発明に係る画像認識方法の一実施形態における認識手順について図6を用いて説明する。
【0031】
まず、対象物100に代わって被検対象物160を配置し、被検画像を画像入力部2によって入力し、A/D変換器3によってデジタル信号に変換して画像メモリ4に一時記憶する(ステップ601)。入力された被検画像170の一例を図7(a)に示す。なお、マスタ画像生成用の画像入力部と、被検画像入力用の画像入力部を別々に設けても良い。
【0032】
次に、サーチ処理部8は、被検画像170に対して、図2のステップ206で記憶した粗サーチ用マスタ画像150を用い、粗サーチを行う(ステップ602)。粗サーチは、粗サーチ用マスタ画像150をa画素分(境界線近傍点を求めた時と同じa画素分)刻みで移動させながら(図7(a)参照)、被検画像170全体についてサーチを行い、被検画像170中で粗サーチ用マスタ画像150と最も一致した画像領域が決定される。最も一致した画像領域180の一例を図7(b)に示す。
【0033】
次に、サーチ処理部8は、被検画像中で最も一致した画像領域180を中心に±a画素の範囲内の画像領域(詳細サーチ用画像領域)190に対して、図2のステップ204で記憶した詳細サーチ用マスタ画像を用い、詳細サーチを行う(ステップ603)。なお、±a画素の範囲内の画像領域190について詳細サーチを行うのは、粗サーチ用マスタの境界線近傍点が境界線からa画素離れた位置にあることから、粗サーチ用マスタの周辺部ギリギリにパターンがある場合に、a画素分オーバーラップして詳細サーチを行った方がより正確なパターンマッチングを行える場合があると予想されるからである。
【0034】
詳細サーチは、ステップ602における粗サーチによって抽出された詳細サーチ用画像領域190に対して、詳細サーチ用マスタ画像を1画素刻みで移動させながら行なわれる。公知のパターンマッチング法によって、詳細サーチ用マスタ画像の対象物パターンと被検パターンとが比較され、被検対象物160の異欠品部品検査が行われる(ステップ604)。
【0035】
なお、異欠部品検査の代わりに、部品の位置決め判定(例えば、プリント配線基板上の所定の部品位置の正誤判定)のために、上記のマスタ作成手順及び認識手順を用いることもできる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明に係わる画像認識方法を実施するための画像認識装置の概要を示すための図である。
【図2】マスタ画像を作成する手順を示すフローチャートである。
【図3】(a)はマスタ作成用画像の一例を示す図で、(b)は着目領域の一例を示す図である。
【図4】(a)〜(c)は、粗サーチ用マスタ画像の作成手順を説明するための図であり、(d)は作成された粗サーチ用マスタ画像の一例を示す図である。
【図5】粗サーチ用マスタ画像の機能を説明するための図である。
【図6】画像パターンの認識をする手順を説明するためのフローチャートである。
【図7】(a)は被検画像の一例を示す図であり、(b)は詳細サーチ用の画像領域の一例を示す図である。
【符号の説明】
1…画像認識装置
2…画像入力部
3…A/D変換器
4…画像メモリ
5…演算部5
9…着目領域指示部
10…結果出力部
11…マスタ記憶部
100…対象物
110…マスタ生成用画像
120…着目領域
150…粗サーチ用マスタ
160…被検対象物
170…被検画像
190…詳細サーチ用画像領域
Claims (2)
- 基準となる対象物を用いて、少なくとも前記対象物の外形パターンを含む基準画像としてのマスタ生成用画像を生成し、
前記マスタ生成用画像から詳細サーチ用マスタ画像を生成し、
前記マスタ生成用画像中の前記対象物の境界線を検出し、前記境界線の内側及び外側のそれぞれに被検対象物の変形バラつき量に応じて決定された第1の画素分だけ離れた2つの境界線近傍点を求め、前記境界線近傍点から隣り合う画素同士の距離が第2の画素分になるように画素を間引くことにより粗サーチ用マスタ画像を生成し、前記粗サーチ用マスタ画像を前記第1の画素分刻みで移動させながら前記被検対象物の画像である被検画像中で前記粗サーチ用マスタ画像と最も一致した画像領域を決定する粗サーチを行い、
前記最も一致した画像領域を中心に前記第1の画素の範囲だけオーバーラップした詳細サーチ用画像領域に対して、前記詳細サーチ用マスタ画像を1画素刻みで移動させながら詳細サーチを行う、
ことを特徴とする画像認識方法。 - 前記第2の画素分は、前記詳細サーチの目標時間及び前記対象物の外形パターンの境界線の全長に応じて決定される請求項1に記載の画像認識方法。
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