JP4327289B2 - 部品認識方法および装置 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、部品認識方法およびその装置、更に詳細には、電子部品の表面実装装置などにおいて撮像された部品の画像位置決めが可能な部品認識方法およびその装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
電子部品の表面実装装置において、電子部品は部品供給装置（フィーダ）から供給され、吸着ノズルにより吸着されて回路基板に実装される。吸着ノズルは必ずしも正しい姿勢で電子部品を吸着するとは限らないので、通常ＣＣＤカメラなどにより吸着部品が撮像されて部品認識が行なわれ、正しい姿勢で吸着されていない場合には、認識結果に基づき位置補正、傾き補正などが行なわれている。
【０００３】
図１には、このような従来の部品認識方法が図示されている。図１（Ａ）はＢＧＡ（ボール・グリッド・アレイ）を底面１、すなわち電極側から反射光撮像したものであり、複数のボール電極１ａ、１ｂ、１ｃ、……が撮像されている。また、（Ｂ）はコネクタ、ＰＬＣＣ等リード部品を同条件で撮像したものであり、基礎２に取り付けられたリード２ａ、２ｂ、２ｃ、……が撮像されている。入力画像は濃淡画像でありＸＹ座標系で画素の位置をあらわすものとする。部品の電極パターンと寸法はあらかじめわかっているから、吸着ノズルの吸着位置のずれと吸着角度のずれを勘案して図で点線１’、２’で示すように、画像内に電極集合の存在範囲（ウィンドウ）を設定し、この範囲で画像へのアクセスを行ない画像処理の高速化を計るのが一般的である。
【０００４】
図１（Ａ）は、存在範囲１’の中で水平方向に画像を走査している。走査によって得られた画素の値、すなわち明度をＺ軸であらわせば図１（Ｃ）の明度グラフが得られる。図１（Ｃ）のａ、ｂ、ｃは、それぞれ（Ａ）の画像の走査線ａ、ｂ、ｃに対応している。グラフの山の周期Ｔが電極間距離に等しいことから、走査線ｃでは電極の列を走査していることが理解できる。図１（Ａ）の電極１ａのＸ座標は、（Ｃ）の走査線ｂのピーク座標であり（ｘ０）、またそのＹ座標は走査線ｂとｃの間にあることから、両者のＹ座標を補間することにより求めることができる（ｙ０）。他のボール電極の座標も同様に順次求めて行く。なお、走査する方向は、水平方向走査の他に、垂直方向走査、４５度方向走査も加えて位置の信頼性を高めた実施形態もある。
【０００５】
図１（Ｂ）のリード部品の場合には、走査の結果、電極間距離と同じ周期のリード形状に対応した波形が得られるから、ＢＧＡのときと同様な処理を行なえば、リード２ａ、２ｂ、２ｃ等の先端座標を求めることができる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の部品認識では、走査線が出力する明度値に依存するため認識対象とする部品の種類によっては認識が困難ないし不可能なものがある。図２には、その例が示されており、（Ａ）はＢＧＡ部品３であって、外縁３ａがあり、偽電極３ｂがあり、基礎３ｃは雑音で汚れ、構造物３ｄがあり、更に配線３ｅが走っている。このＢＧＡを撮像すると、それらの明度は、真の対象電極より高いときさえあるので、従来方式で走査した場合には、電極以外の構造を波形として出力するため認識は不可能である。
【０００７】
図２（Ｂ）は、コネクタ等によく見られるリード部品であり、基礎４には段差構造４ａがあり、また止め金具４ｂが取り付けられている。従って、このリード部品の撮像画面では、これらの段差ないし止め金具の明度が対象電極より高い場合があるので、従来方式で走査した場合、まず上段電極では止め金具４ｂを取り込んでしまうから、これが真のリードかどうかの判定が困難になる。また下段電極では、段差４ａの映像が一様でないため真のリードかどうかの判定が困難である。
【０００８】
図２（Ｃ）は、（Ａ）と同様ＢＧＡ部品５である。電極５ａだけ映って好条件にもかかわらず従来方式では認識が困難である。なぜなら電極が十字型に並んでいるから水平、垂直、４５°、どの方向に走査しても最初の検出波形の山が１個しかないので（４５°の場合も部品は普通傾いて映っているから１個になる）、周期の確定を前提とする処理ができないからである。従って、図２（Ｃ）のような部品を位置決めするには、その電極パターンに特化した画像処理を行なわなければならないのが、実状である。また画像の走査を行うので、画像全域もしくはその一部の全域の画素数に比例した処理時間がかかるのも難点で、処理時間が大きく、部品搭載のタクト・タイムの点で問題である。
【０００９】
このように従来方式では、認識が困難ないし不可能な部品があり、認識精度が劣化する、認識精度を上げるためには、照明・撮像の条件が厳しく機器のコストが上昇する、画像処理速度が遅い、など種々の問題があった。
【００１０】
本発明は、上記従来の問題点を解決するためになされたもので、所定配列の電極パターンを有する部品を精度良く認識でき、照明条件が緩く、しかも高速な画像処理が可能な部品認識方法およびその装置を提供することをその課題としている。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上述した課題を解決するために、所定配列の電極群でなる電極パターンを有する部品を撮像して電極の位置を認識する部品認識方法において、撮像された部品の画像を所定の角から電極１個分に対応する大きさの小窓で掃引して、物理座標上で電極の抽出を行ない、抽出された電極を原点とし、隣り合う電極間の距離を１とする有界の原始地図座標でなる論理座標系を作成し、抽出された電極の論理座標から前記電極パターンを用いて予測される、未抽出の次の電極の論理座標に対応する物理座標上の近傍一定領域に電極１個分に対応する大きさの小窓を設定して、順次電極群の電極パターン並びに各電極の物理座標を求め、求められた電極パターンと前記所定配列の電極パターンとを前記論理座標系上で重ねあわせてずらしながら照合し、両パターンの不一致が最小になる照合結果に基づき求めた前記所定配列の電極パターンの電極画像の論理座標から、この電極パターンの論理座標に対応する求められた電極パターンの各電極の物理座標を求める構成を採用した。
【００１２】
また、本発明では、所定配列の電極群でなる電極パターンを有する部品を撮像して電極の位置を認識する部品認識装置において、撮像された部品の画像を所定の角から電極１個分に対応する大きさの小窓で掃引する手段と、掃引された電極１個分に対応する大きさの小窓を介して、物理座標上で電極の抽出を行なう手段と、抽出された電極を原点とし、隣り合う電極間の距離を１とする有界の原始地図座標でなる論理座標系を作成する手段と、抽出された電極の論理座標から前記電極パターンを用いて予測される、未抽出の次の電極の論理座標に対応する物理座標上の近傍一定領域に電極１個分に対応する大きさの小窓を設定する手段と、順次電極群の電極パターン並びに各電極の物理座標を求める手段と、求められた電極パターンと前記所定配列の電極パターンとを前記論理座標系上で重ねあわせてずらしながら照合する手段と、両パターンの不一致が最小になる照合結果に基づき求めた前記所定配列の電極パターンの電極画像の論理座標から、この電極パターンの論理座標に対応する求められた電極パターンの各電極の物理座標を求める手段と、を有する構成を採用している。
【００１３】
本発明では、所定配列の電極パターンを有する部品が撮像され、部品の画像を所定の角から小窓で掃引して種電極が抽出される。種電極が検出されると、これを原点にして電極地図座標系Ｈ0Ｖ0が作成され、周辺電極が観測される状態になる。この状態では、すでに抽出された電極ないし電極群から予測される領域に小窓が設定され、順次電極が抽出されていく。このように抽出された電極のパターン並びにその電極の座標が求められ、抽出された電極パターンと所定配列の電極パターン（論理ないし定義電極パターン）とが重ねて照合され、位置決めが行われる。両パターンの不一致が最も少なくなったときに、すなわち両パターンが最もよく一致するとき、抽出電極の座標値から所定配列の電極パターンの電極の画像座標が決定される。このような構成では、電極の抽出が高速に行われ、しかも抽出された電極パターンと所定配列の電極パターンとが重ねて照合され、位置決めが行われるので、正確な電極の座標値を求めることができる。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、図面に示す実施の形態に基づいて本発明を詳細に説明する。
【００１５】
＜全体の構成＞
図３は、本発明の一実施形態に係わる部品認識装置のブロック構成図であり、画像記憶部１０は、照明光源１１、１１’で照明された認識対象部品１２をテレビカメラ（ＣＣＤカメラ）１３で撮像して得られる部品の濃淡画像を記憶する手段である。照合方向決定部１４は、認識対象部品１２の電極パターンから認識に有利な角を決める手段であり、候補電極決定部１５は、電極パターンの角近傍の電極を選び位置決めの候補とする手段である。
【００１６】
不一致許容数決定部１６は、電極パターンとその角をもとに位置決めの信頼性を得るための上限値、すなわち不一致許容数を決定する手段であり、探索領域縮小部１７は、電極パターンとその角をもとに画像の探索領域をさらに小さくする手段である。また、種電極探索部１８は、画像に浮かぶ電極の中から指定角近傍の任意の電極を探し出す手段であり、座標予測部１９は、既に抽出された電極群の論理座標と物理座標から、指定された論理座標の電極の物理座標を予測する手段である。
【００１７】
また、ボール小窓発生部２０はＢＧＡの部品認識のとき作動し、電極の中心予測領域を覆う抽出用の小窓を発生する手段であり、リード小窓発生部２１はリード部品の認識のとき作動し、電極の先端予測領域を覆う抽出用の小窓を発生する手段である。更に、三角点発生部２２は抽出電極群の望ましい格子の基準点、すなわち測量用の三角点を発生する手段であり、偽電極排除部２３は抽出した電極を過去に溯って調べ偽電極を排除する手段であり、電極位置決め部２４は抽出される電極のパターンから認識対象部品の画像座標を最終的に確定する手段である。
【００１８】
小窓ボール抽出部２５はＢＧＡ部品の認識のとき作動し、画像内に置かれた窓を通し実際に電極を抽出する手段であり、小窓リード抽出部２６はリード部品の認識のとき作動し、画像内に置かれた窓を通し実際に電極を抽出する手段である。
【００１９】
また、角三角掃引部２７は矩形領域を三角形状に掃引する論理座標を生成する手段、角四角掃引部２８は矩形領域を長方形状に掃引する論理座標を生成する手段、らせん掃引部２９は矩形領域をらせん形状に掃引する論理座標を生成する手段である。
【００２０】
制御部３０は各部の制御を行なう。
【００２１】
以下に、図４の全体の流れを示すフローチャートに従って、本発明の各処理を詳細に説明する。
【００２２】
部品の電極パターンは、格子状に配列された縦Ｍ個横Ｎ個の矩形仮想電極空間の全体または矩形部分空間であり、部品は仮想電極空間の少なくともひとつの角を共有しかつ少なくとも１個の実電極を持たねばならない。リード部品はＭ＝１に相当するので、例えば、図２（Ｅ）に示したようなリード部品７の認識は、図２（Ｄ）のＢＧＡ部品６のＭ＝１の認識と全く同じ手順で認識される。従って、以下では、縦Ｍ個横Ｎ個のＢＧＡを部品例にして説明が行なわれる。
【００２３】
＜照合方向決定＞
まず、ステップＳ２０において照合方向決定部１４による照合方向が決定される。各部品の電極は所定配列の電極パターンを形成しており、部品データなどから図６に示したような電極パターン（入力時の論理ないし定義電極パターン）を作成することができる。このような所定配列の論理電極パターンはＰＱ座標系で表され、照合方向決定部１４は、この電極パターンからその重心を求め、認識に有利な角を決定する。図６の電極パターンの場合、まずＰ軸のパターン重心座標Ｇp、Ｑ軸のパターン重心座標Ｇq、を次の式で求める。
【００２４】
Ｇp ＝ （Σ（原点からの軸距離（ｉ）×Ｑ方向の実電極数））／実電極数
Ｇq ＝ （Σ（原点からの軸距離（ｊ）×Ｐ方向の実電極数））／実電極数
図６では、
Ｇp＝（０×３＋１×４＋２×４＋３×３＋４×３）／１７ ＝ １．９４、
Ｇq＝（０×３＋１×４＋２×５＋３×５）／１７ ＝ １．７１となる。パターンの中心は（２，１．５）であるから重心Ｇが左上に位置することがわかる。これから照合座標系ｈｖを図６の向きにとり実際入力パターンをｈｖの向きに整列して書き換えたパターンを用意する。
【００２５】
各ｈｖ軸の方向は、重心の位置に従って図８に示したような向きになる。図８（Ａ）〜（Ｄ）はそれぞれ右上、左上、左下、右下にそれぞれ重心がある場合のｈ軸ｖ軸の向きが示されている。
【００２６】
図７はリード部品の場合のｈｖ座標の取り方を示す。図７（Ａ）は入力パターンのＰ座標の終端寄りに重心があるのでｈ軸は図の向きにとる。このとき仮想的ｖ軸を図の向きにとる。望ましい走査線の動きは図の点線で示す向きであるから実際に画像座標系ＸＹと対応させるときは図８（Ｄ）を使う。ただしこのときｈ軸とｖ軸を交換する。一方図７（Ｂ）に示すように、Ｐ軸の原点寄りに重心がある場合には、ｈ軸は図の向きにとる。このときも仮想的ｖ軸を図の向きにとる。望ましい走査線の動きは図の実線で示す向きであるから実際に画像座標系ＸＹと対応させるときは図８（Ｃ）を使う。リード部品の認識の場合、このようにリードの向き（例は下向き）に対して座標系が２個必要となり従って実装現場での４方向の向きに対して４×２＝８種類の座標変換を用意する。
【００２７】
図１７の定義電極パターンの場合には、７個の電極があり、領域Ａ、Ｂ、Ｃには電極がないものとする。照合方法決定部１４により右上の電極４０を位置決めの核とすることが決まり、図１８の照合座標系（ｈｖ）が張られる。ｈｖ座標系は論理座標系であり、座標の中身は１＝実電極、０＝空電極の２値である。矢印で示したように外側に０を配置して４×４の大きさにしておくと照合の速度を上げることができる。
【００２８】
このように、照合方向の決定により認識に最も有利な角が決定され、照合座標系ｈｖに座標変換を行うことができる。
【００２９】
＜候補電極決定＞
次に図４のステップＳ２１に示したように、候補電極決定部１５により候補電極が決定される。候補電極決定部１５は、電極パターンの角近傍の電極を選び位置決めの候補とする手段である。候補電極は、例えば、図９（Ａ）に図示したような角三角掃引で生成される。角三角掃引の場合、最初の出力は（０、０）以降矢印の向きに原点から遠ざかりながら途中の格子座標を発生する。これにより、図１０（Ａ）に示したような電極パターンの場合、候補電極Ｃ１〜Ｃ５が生成される。候補電極の数は比較的小さい定数（たとえば５）で十分である。なぜなら確率の理論によると電極が小窓で抽出される確率をＰとしたとき、Ｎ個の電極すべてが抽出されない確率は（１−Ｐ）のＮ乗であり、仮にＰ＝０．９、Ｎ＝５としてもそれは１０のマイナス５乗であるからである。
【００３０】
図１０（Ａ）はある電極パターンの候補の選出順序をしめすものであり、それらは同図に見るとおり角三角掃引を反時計回りに行なうことによって得られる。一方、図１０（Ａ）の電極パターンでは候補電極Ｃ６が必要である。これを得るために今度は同じ角三角掃引を時計回りに発生すればよいことが判る。これには反時計回りのときのＩＪを交換して図１０（Ａ）に貼り付けることで容易に達成できる（時計回りの掃引時に得られる５個目の電極がＣ６である）。
【００３１】
このような候補電極Ｃ６を必要とする理由は、図１０（Ｂ）から理解できる。図１０（Ｂ）において部品が実線３６でなく点線３６’で図示したように傾きをもって吸着されたとき、電極Ｃ５より電極Ｃ６のほうが先に抽出されるから処理が少しでも早くなるからである。もう一つの理由は、仮に図１０（Ａ）の例で、電極Ｃ１〜Ｃ４がなく、かつ電極Ｃ５とＣ６間に多くの電極がある部品である場合、図１０（Ｂ）で実線３６に示すような吸着状態のときはＣ５よりの候補群だけが、そして一方点線３６’のときはＣ６よりの候補群だけが抽出の対象となるからである。
【００３２】
図１７（図１８）の電極パターンの例では、候補電極決定手段により候補者（電極）Ｃ１〜Ｃ５が決まる。各候補者の中身はその論理座標である。たとえばＣ１＝（２、２）。
【００３３】
＜不一致許容数決定＞
また、ステップＳ２２において、不一致許容数決定部１６により電極パターンとそのひとつの角をもとに位置決めの確認を得るための上限値、すなわち不一致許容数（非負整数ｅ）が決定される。不一致許容数とは、ある候補電極が自己の周辺にｅ以下の不一致数を観測したとき他の候補電極は必ずｅより大きい値をとるような数であり、電極パターンの照合時、不一致許容数内にすることにより電極パターンの位置決めの信頼性を高めるために用いられる。不一致許容数決定部１６は、その不一致許容数を決定する手段であり、図１１にその処理の流れが図示されている。
【００３４】
まず、ステップＳ４０において、抽出率と誤読率から不一致許容数ｌｉｍ１が求められる。例えば、電極が小窓の中にあるときの抽出確率をＰ（たとえば０．９５）、電極が小窓の中にないとき誤って他のものを抽出する確率をＱ（たとえば０．０５）とすれば、
ｌｉｍ１＝（１−Ｐ）×電極数＋Ｑ×仮想電極外周個数
で表される。たとえば、図１７の例では、
ｌｉｍ１＝（１−０．９５）×７＋０．０５×８＝０（個）となる。但し、第１項と第２項のそれぞれで整数まるめが行われている。
【００３５】
次のステップＳ４１で、仮想電極の総数を越えるような正数を識別距離としてｌｉｍ２にセットする。識別距離ｌｉｍ２は電極パターン固有の値であり、０以上の数である。直感的にいえば、２次元に広がる有界の電極パターンがあるとき、同じものを上から被せたとき同じ位置に被せれば上と下の不一致は勿論０個であるが、ひとつでもずらせば不一致数（＞０）が観測される。これを候補電極の位置だけ繰り返したときのその最小値をｋとする（ｋ＞０）。実際に観測される不一致数は真のとき０個、偽のときｋ個以上であるからｌｉｍ２＝ｋ−１とすればこれは両者を識別できる最大の数であり工業上都合が良い。
【００３６】
図１２には図１７の電極パターンに対するｋの求め方を示している。縦の列は、座標系ＨＶ原点の位置であり候補電極Ｃ１〜Ｃ５で示す。横の列は観測する候補電極Ｃ１〜Ｃ５である。図１２の表の値は観測する候補電極がＨＶ座標の原点であると仮定した場合の不一致の観測数の最小値である。時間は上から下に、また左から右に流れている。εはそのときの最小値を越えたことを示す。
【００３７】
たとえば、最初の最小値１０はＨＶ原点が電極Ｃ１のとき電極Ｃ２が観測する不一致数である。これは、次のようにして求まる。図１８において、この４×４の２値パターンを右上角▲１▼'の電極（その２値は０）から、図９（Ｂ）に示す角四角掃引により電極パターン全域にわたって取り出す（▲１▼'、▲２▼'、▲３▼'、．．．．）。電極が取り出されるごとに、電極Ｃ１を原点とした場合と（真の原点）、電極Ｃ２を原点とした場合の各電極についてその２値が一致しているか、不一致であるかを調べる。
【００３８】
まず電極▲１▼'のとき、電極Ｃ２からの変位は（２、１）であり、その２値は０（空電極）である。一方、真の原点の電極Ｃ１からの変位（２、１）は、パターン空間の正方向の外であるから２値は０である。従って、電極▲１▼'は、電極Ｃ１を原点にしても、電極Ｃ２を原点にしても同じ２値（＝０）となり、両者は一致する。同様に、電極▲２▼'のときも、各２値は０となり一致する。
【００３９】
次に電極▲３▼'のときは、２値は１であり、電極Ｃ２を原点とすると、電極Ｃ２からの変位は（１、０）である。真の原点Ｃ１からの同じ変位量の位置は電極▲４▼'が占めているので、その２値は０である。従って、電極Ｃ２を原点とすると、電極▲３▼'は実電極（＝１）として観測され、また真の原点Ｃ１からは空電極（＝０）として観測されるので、最初の不一致が発生する。
【００４０】
次の電極▲４▼'、▲５▼'では、いずれも２値は０であり、不一致はない。次の電極▲６▼'は自分自身であるからスキップする。次の電極▲７▼'のときは、その２値は０であり、電極Ｃ２を原点としたときの変位は、変位（０、−１）である。真の原点Ｃ１からの同変位は電極▲８▼'のところであり、その２値は１である。従って、不一致であり、不一致数は２となる。次の電極▲８▼'では、同様に不一致が発生し、不一致数は３となる。以下同様にパターン全域で繰り返す。さらに図１７の領域ＡＢＣが空であるから図１８において、ｖ軸のすぐ左隣（ｈ＝−１）の列のパターン値（すべて０）とｈ軸のすぐ下隣（ｖ＝−１）の列のパターン値（すべて０）についても同様に繰り返す（ステップＳ４２）。以上の結果、観測される不一致数は１０であり、現在の最小値となる。
【００４１】
図１２において、次に電極Ｃ３を原点として、上記と同様な処理を行い、各電極▲１▼'、▲２▼'、▲３▼'、……ごとに、観測した不一致数を求める。このときは６個の不一致が観測される。これは現在の最小値１０より小さいので６に置き換えられる。以下同様に続けると電極Ｃ４を原点としたときの不一致数５が最小値のまま表が埋められる。従って、求める不一致の最小値はｋ＝５である。以上は、図１１のステップＳ４３、Ｓ４４の処理に対応し、不一致数がｌｉｍ２より小さいとときには、ｌｉｍ２はその数で書き換えられる（ステップＳ４４）。
【００４２】
注意すべきは図１７の電極パターンの場合、領域Ａ、Ｂ、Ｃのどれかが空でないときである。たとえばＡ、Ｂ、Ｃがすべて空でない、言い換えれば、あるかないか不明のときはｋの値は極端に減少する。たとえば図１７ではｋ＝１となる。この値は図１２の（縦Ｃ４，横Ｃ１）の位置がとる値となる。なお図１３にみられる空のない１次元電極列は点線の左側が空のときｋ＝２、不明のときｋ＝１であり長さに無関係である。ちなみに図１のパターンのＡＢＣが不明のとき、ｋ＝１７である。
【００４３】
以上のようにして求められた二つの要求値ｌｉｍ１，ｌｉｍ２に対して、ステップＳ４５でｌｉｍ２を１減算し、ステップＳ４６で不一致許容数ｅ ＝ ＭＩＮ｛ ｌｉｍ１，ｌｉｍ２｝とする。図１７の電極パターンの場合、ｅ＝０となる。
【００４４】
このように、位置決めの確証を得るための不一致許容数が決定される。
【００４５】
＜探索領域縮小＞
次に、図４のステップＳ２３において探索領域縮小部１７により電極パターンとそのひとつの角から画像の探索領域をさらに小さくできる。ノズルの吸着範囲から探索範囲は決まっているが、電極パターンの配置からそれを更に狭めることができ、それにより位置決めの処理時間を短縮することができる。
【００４６】
図１４には、探索領域縮小が行われる様子が、また図１５には、その流れ図が図示されている。図１４において、角三角座標系ｉｊが示されており、また照合座標系ｈｖが設定されている。まず、ステップＳ５０において、ｈｖ座標系右上角の電極から始めて、その中の電極がすべて空である三角形の空虚領域３８の深さを求める。この電極パターンの空虚三角形の深さを知るには、撮像された電極パターンの右上から図９（Ａ）の角三角掃引を行えばよい。最初に見つかった電極（＝１）の座標（ｉ，ｊ）の角からの軸方向の変位δがわかる。これより図１４に示すように角からの軸変位δ−１に開始探索線を設ければよい。
【００４７】
一方左下の領域の縮小については、空虚がどんなに深くてもパターンの左下角からの軸変位η＝ＭＩＮ｛Ｍ−１，Ｎ−１｝までには実電極があることになっていることを前提にすれば、図１４に示すように左下角からの軸変位η−１に最終探索線を設ければよい。
【００４８】
なお、図１７の電極パターンの場合パターンが小さいため縮小はなされない。
【００４９】
＜画像取り込み＞
続いて、ステップＳ２４において部品の画像の取り込みが行われる。部品は、テレビカメラ１３により撮像され、画像記憶部１０に記憶される。本発明は、部品の撮像を行うとき、電極数が多ければ全部の電極が映っていなくてもよいし、電極以外のものが映っていてもよいが、部品の認識対象電極のほとんどが映っていることが、前提になる。図２の各部品は、いずれもこの前提を満たしており本発明により高い精度で認識できる部品である。
【００５０】
＜種電極探索＞
続いて、図４のステップＳ２５、Ｓ２６において種電極探索部１８により種電極が探索される。この種電極は、ステップＳ２４で取り込まれた画像に対して照合方向決定部で決定された角から斜め探索が行われ最初に抽出される電極のことである。
【００５１】
図２２（Ａ）はボール電極のときの種電極の探索を、また図２２（Ｂ）はリード電極のときの種電極の探索の状態を示している。いずれの場合も角から三角形状に探索範囲を広げることを特徴とする。この位置決めには図９（Ａ）の角三角掃引が使われる。図２２（Ａ）において、小窓と小窓の軸距離Δは、Δ ＝ （４／３）ρとするのが適当である。ただしρは、後述する小窓のボール抽出能力と呼ばれる半径である（図２４（Ａ））。図２２(Ａ）には、小窓４４を角三角掃引により掃引することにより種電極（網点の電極）４５が抽出される状態が図示されている。
【００５２】
一方、図２２（Ｂ）においては、小窓と小窓の軸距離は、ピッチ方向ΔＰとリード方向ΔＬに分かれる。ΔＰ＝（４／３）Ｐ、ΔＬ＝（４／３）Ｌ、とするのが適当である。ただしＰ、Ｌは、後述する小窓のリード抽出能力と呼ばれる長さである（図２６(Ａ））。図２２(Ｂ）には、小窓４６を角三角掃引により掃引することにより種電極（網点の電極）４７が抽出される状態が図示されている。
【００５３】
図５の状態図では、領域３３の角３３ａから三角掃引されて種電極３２が探索された状態が示されている。また、図１９の例では、探索領域の右上角から図のように、位置を三角形に広げながらボール電極の抽出が行われる。小窓が４１の位置にきたときに種電極４３が抽出されている。
【００５４】
＜電極地図座標作成＞
種電極が探索されると、図４のステップＳ２７に進み、電極地図が作成され、三角測量網が作成され、周辺電極観測状態となる（ステップＳ２７、図５の状態Ｓ２）。電極地図は、図５、図２０に示したように、抽出された種電極を原点として原始電極地図座標系（Ｈ0Ｖ0）を張ることにより作成される。この座標系Ｈ0Ｖ0は論理座標系であって、上限と下限を有し、座標の中身は抽出電極の画像座標、直径（幅）、明度、面積、．．等である。図１９において種電極４３の画像座標は（ｘ１、ｙ１）である。ちなみにボール電極の中心座標とリード電極の先端座標は図１６の細粒座標系で示される。細粒座標系は図１６の太線４８ａ〜４８ｄで示す画素格子を分割した座標である。図では８分割している。細粒座標系は画像座標系と原点を共有しているので、以降煩わしさを避けるため画像座標系の値として表記する。
【００５５】
原始地図座標系は、上述したように上限と下限を有し、図１９においてＨＳ、ＶＳはそれぞれ探索範囲Ｘ軸Ｙ軸のボール個数換算値として、同個数変位ΔＨ、ΔＶが図から判るので、原始地図座標系Ｈ0Ｖ0の上限は（ΔＨ、ΔＶ）、下限は（ΔＨ−ＨＳ＋１，ΔＶ−ＶＳ＋１）となる。原始電極地図座標系が有界であることは処理の高速化に欠かせない特長である。
【００５６】
次に図２０において原始電極地図座標系と原点を共有する（ただの）電極地図座標系（ＨＶ）を生成する。これは実体のない仮想の座標系であり原始電極地図座標系とは結合ベクトルで結ばれている。今はそのベクトルは（０，０）である。
【００５７】
種電極が抽出された後は、図２０原始電極地図座標系の原点の負方向近傍一定領域に対して電極の探索が行われる。この大きさは定数でよくたとえば例では近傍半径＝４である。図２０では、５×５＝２５個が探索されている。このときの電極の探索順序は重要である。図９（Ｂ）の角四角掃引と名づける座標の発生による掃引による探索順序が使われる。この掃引の最初の出力は（０、０）以降矢印の向きに原点から遠ざかりながら途中の格子座標を発生する。これを図２０のＩＪで示す向きに対応させる。
【００５８】
＜座標予測＞
種電極が抽出された後は、周辺の電極が抽出されるが、その電極抽出は座標予測部１９により予測された領域に小窓を設定することより行われる。そのために、座標予測部１９は既に抽出された電極群の論理座標と物理座標から、指定された論理座標の電極の物理座標を予測し、予測領域を設定する。この状態が図２３（Ａ）、（Ｂ）に図示されている。
【００５９】
図２３（Ａ）は、ＨＶ座標系が張られたときに既に存在しているときの電極が１個の場合である。この状況は種電極が抽出された直後にできる。いま既存電極の論理座標を（ｈ１、ｖ１）、予測電極のそれを（ｈ、ｖ）とすれば論理距離の差分（ｈ−ｈ１，ｖ−ｖ１）の各成分にボール間距離（ΔＨ、ΔＶ）を乗ずればこれは物理（画像）の距離となる。図６に示すようにボール間距離ΔＨ、ΔＶは、その差はわずかであるが、Ｈ軸Ｖ軸で一般的に異なっている。この物理ベクトルをＸＹにおけるＨＶの置かれた９０°回転変位で回転する。さらに吸着ノズルの回転ずれ角度の最大値φをもって右回りと左回りに振る。こうしてできた広がりのある領域にさらに本発明が不確実性と呼ぶ距離ε（図には記載していない）を加算して広げれば最終結果がΓで示す予測領域が設定される。不確実性εは予測に余裕を含ませるための値であり、電極の直径に依存するのがよい。たとえばボールの場合はε＝（１／３）ボール半径、リードの場合はε＝（１／８）リード幅と定める。なおφは表面実装の現場では５°未満である。
【００６０】
一方、図２３（Ｂ）は、既存電極が２個以上の場合である。この状況は普通の状況である。いま既存電極の論理座標を（ｈ１、ｖ１）、（ｈ２、ｖ２）、予測電極のそれを（ｈ、ｖ）とすれば既存論理距離の差分（ｈ２−ｈ１，ｖ２−ｖ１）の各成分にボール間距離（ΔＨ、ΔＶ）を乗ずればこれは物理（画像）の距離となる。同様に差分（ｈ−ｈ１，ｖ−ｖ１）の各成分にボール間距離（ΔＨ、ΔＶ）を乗ずる。
【００６１】
このふたつのベクトルのなす角度θ（既存から未知の向きに測る、図では負値）がわかり、一方このふたつのベクトルの長さの比（分母は既存、分子は未知、図では１より大）がわかる。既存電極のもつ物理座標の差分を（ｐ２−ｐ１，ｑ２−ｑ１）とすれば（図には記していない）、このベクトルをまずθ回転し、次に長さの比で乗じたのち（逆でもよい）、電極（ｈ１、ｖ１）の物理座標を加算すればこれは予測の中心と呼ばれる座標が生成されたことになる。このあと１点からのときと同様に不確実性距離ε（図には記載していない）を加算して広げれば最終結果がΓで示す予測領域である。なおこのとき長さの比が１より大きいときはその比の分だけ拡大する量も増やす。一方長さの比が１以下のときには加算する量をεとする。図２３（Ｂ）において、電極（ｈ、ｖ）の予測に使う既存電極は（ｈ、ｖ）の近傍から選ぶ。このとき（ｈ、ｖ）を中心とするらせん状に捜すのが望ましい。
【００６２】
このらせん掃引は、図９（Ｃ）に示したように、らせん掃引部２９により発生され、出発点の座標（ｉ０，ｊ０）が与えられると、最初の出力は（ｉ０＋１，ｊ０）以降矢印の向きに原点から遠ざかりながら途中の格子座標を発生する機構である。らせん発生する領域は４つの座標で示される。電極（ｈ、ｖ）の予測においてはそれをらせんの中心におき、電極地図の上限下限をらせん領域に設定すればよい。予測は一般に２個以上の既存電極を使っておこなわれる。
【００６３】
なお、後述するように、三角点発生手段により点灯している三角点が２個以上あるときは、その三角点の座標を使って予測を行うことにする。電極（ｈ、ｖ）のもよりの三角点座標がわかるから、上記と同様にその三角点近傍をらせん周回して、点灯三角点２個を捜す。その２個の三角点の保有する電極座標を使って図２３（Ｂ）と同様に予測する。
【００６４】
＜小窓発生（ボール小窓）＞
上記のように、ＨＶ座標系で座標の予測が行なわれると、撮像された電極パターンＸＹ座標系の予測領域を覆う小窓が発生される。そのために、対象部品がボール電極か、リード電極かで、ボール小窓とリード小窓が発生される。ボール小窓は、ボール小窓発生部２０により発生され、主にＢＧＡ部品の認識のとき発生され、電極の中心予測領域を覆う抽出用の小窓である。図２４(Ａ）、（Ｂ）に説明図、図２５にその流れ図を示す。
【００６５】
図２４（Ａ）に示すように、発生される小窓には抽出能力ρと呼ぶ半径がある。小窓の中心に半径ρの円５３を描いたとき、円内に中心を置く電極ボール像５４は必ず抽出される。実施形態ではρ＝（（√３）／２）×ボール半径と設定されるが、必ずしもこれに限定される必要はない。しかし、実施形態のような値にすると、ボールは、小窓の中心を通る軸による切断長がボール半径以上となり早い段階での合否検査をかけることができるので高速化において有利である。
【００６６】
図２４（Ｂ）は小窓の発生軌跡を示している。まず予測領域の中心に小窓を置き、この小窓から電極ボールの抽出を試みる（図２５のステップＳ６０）。図２４（Ｂ）には、小窓の抽出能力ρの円が細い点線で図示されている。ステップＳ６１で小窓から電極ボールが抽出できたかを判断する。抽出できた場合には、処理を終了する。
【００６７】
一方、抽出できなかった場合は、矢印で示す順につぎつぎと小窓を移して抽出を試みる。平面が半径ρの円板で覆われて行く。この場合、小窓は以下に示すようにρを拡大した各段階の能力半径の円周上の位置を順次移動する。電極中心の矩形予測領域（図２３（Ａ）、（Ｂ））を包み込む最小の円が図２４（Ｂ）で太い点線（半径Ｒ）で示されている。小窓を５１に移動した時点でも電極が抽出できなかったとき、ここで抽出が終了してボール電極なしと判定する（ステップＳ６２、Ｓ６３）。
【００６８】
一方、ρが対象被覆半径Ｒより小さい場合には、以下で示すようにρを拡大して（拡大したρの値をＵとして）、小窓の位置を拡大したρの位置に移動してその拡大した段階で同様な処理を繰り返す（ステップＳ６５）。これは、ステップＳ６６でその小窓でボール抽出を行い、ステップＳ６７で抽出できれば処理を終了し、抽出できなければ、Ｕを有する座標のすべてを実行することによって行われる。
【００６９】
この段階でも電極が抽出できない場合には、ステップＳ６８で拡大した能力半径Ｕが対象被覆半径Ｒより大きいかを判断し、Ｕ＞＝Ｒとなっている場合は、抽出を終了してボール電極なしと判定する（ステップＳ６９）。一方、ＵがまだＲより小さい場合には、まだρを拡大して上位の段階に進めるので（ステップＳ６４）、ステップＳ７０に進み、Ｕ＞＝Ｒとなるまで処理を繰り返す。この場合、ステップＳ７１で示したように、能力半径Ｕを以下に示すように拡大して登録し、その拡大した能力半径Ｕの円周上の小窓からボール抽出を実行する。
【００７０】
図２４（Ｂ）において、位置５０にある小窓はρを拡大した第１段階の能力半径の円周上にありその最終円である。位置５１にある小窓は第１段階の能力半径をさらに拡大した第２段階の能力半径の円周上にありその最終円である。以下同様に拡大を続けるが現実ほとんどの場合第１段階までの予測で済んでいる。従って本発明を実施するときは４段階まで準備しておけば十分である。実施形態では下記の表を定数としてもち高速化を測った。
【００７１】
第１段階の半径増加比（対ρ） ０．７３２、
第２段階の半径増加比（対ρ） ０．７７５、
第３段階の半径増加比（対ρ） ０．８１９、
第４段階の半径増加比（対ρ） ０．８６６、
上記例において第１段階の半径増加比は、半径１の円周上に並ぶ等間隔６個の半径１の円を想定すると、隣り合う円同士の交点が能力の拡大点であるから、予測中心と交点の距離＝２×（√３）／２＝（√３）からもとの１を引いた値（√３）−１から得られる近似値となっている。また、第４段階の半径増加比は、図２４（Ｂ）に示したように位置５２にある小窓で示す第３段階のさらに外側にできるから直線上に中心を置いて並ぶ間隔１、半径１の円群とみなすことができ、隣り合う円同士の交点が能力の拡大点であるから、直線と交点の距離＝（√３）／２から得られる近似値になっている。第２および第３段階の半径増加比の値は第１および第４段階での値をそれぞれ内分したものである。
【００７２】
このようなプロセスで小窓を順次発生させ、予測領域にボール電極があるかどうかを検出することができる。
【００７３】
＜小窓発生（リード小窓）＞
以上は、ＢＧＡ部品のように認識対象がボール状電極であったが、リード部品の場合には、円形の小窓ではなく、リード電極の先端予測領域を覆う抽出用の小窓がリード小窓発生部２１により順次発生される。図２６（Ａ）、（Ｂ）にその状態が説明されており、また図２７にその処理の流れが図示されている。
【００７４】
図２６（Ａ）に示したように、小窓には抽出能力と呼ぶ領域６０がある。図２６（Ａ）では２Ｐ×２Ｌの小領域である。この領域にその先端を置くリード像６１は必ず抽出される。実施形態ではリード形状に応じて領域の大きさを変えている。
【００７５】
図２６（Ｂ）は小窓の抽出能力の軌跡を示している。まずステップＳ８０に示したように、予測の中心が小窓の抽出能力の中心となるように小窓を位置決めしてリード抽出を実行する。従って小窓自身の中心座標はリード方向に図２６（Ａ）のＰcenterずれた位置にある。図２６（Ｂ）で抽出能力ピッチ長さ２Ｐ、同リード長さ２Ｌの領域が点線で示されている。
【００７６】
図２７のステップＳ８１でリード電極が抽出されれば、処理を終了し、抽出できなかった場合は図２６（Ｂ）の矢印で示す順につぎつぎと小窓を移動して抽出が実行され、平面が２Ｐ×２Ｌの矩形で覆われて行く。リード先端の矩形予測領域が太い点線で示されている。この領域はいずれは有限個の能力で覆われるので、最終段階の能力をかけた時点でも抽出できなかったとき、リード電極なしと判定される（ステップＳ８８）。なお予測領域が小さくて最初の能力に含まれる場合があり、このときは初回で結論がだせることは言うまでもない（ステップＳ８２の肯定）。以下は予測領域が大きくいずれかまたはどちらの方向も能力を超えている場合を想定している。従って、ステップＳ８４で最初の小窓を中心とするらせん旋回の準備をする。
【００７７】
図２６（Ｂ）で予測中心からピッチ方向予測領域の端までの片側区間について考えると、能力の片側個数ａはＣpitch／２の距離を長さ２Ｐの線分で多少の被さりを持ちながら覆う問題として扱えば容易である。このようにして個数ａ個を得る。右がａ個なら左もａ個である。同様にリード方向も片側個数ｂを得る。このときａまたはｂが０の場合もある（しかしともに０ではない）。能力中心の座標列を出力するには図９（Ｃ）に示したらせん掃引を使用する。図２６（Ｂ）の能力座標列は前記の個数ａとｂを、imin、imaxともにａとして、ｊmin、ｊmaxともにｂとして、らせん出力（ｉ，ｊ）を用いれば容易に出力できる。
【００７８】
ステップＳ８５、ステップＳ８６のループで、上述したようならせん旋回を行ってらせん出力し、リード抽出を実行する。ステップＳ８７でリードが抽出されれば、処理を終了し、抽出されなければ、ステップＳ８５に戻り、またらせん旋回を終了しても抽出されない場合には、ステップＳ８８でリード電極なしとして処理を終了する。
【００７９】
以上のようにして、リード電極の場合も、リード小窓を順次発生させることによりリード電極の予測領域にリード電極があるかを検出することが可能になる。
【００８０】
＜三角点発生＞
なお、上述した座標予測において三角点を発生させることにより座標予測の精度を向上させることできる。三角点は、抽出電極群の望ましい格子の基準点すなわち測量用の三角点であり、三角点発生部２２により発生される。図２８は三角点測量網の一部分であり、△印が三角点である。三角点は論理座標で管理され隣り合う三角点同士の論理距離は１である（図の太線）。三角点座標系の原点（０、０）は原始電極地図座標系（図２０のＨ０Ｖ０）の原点（０、０）と一致している。三角点は原始電極地図座標系の原点電極から起算して、電極の一定個数毎の位置に置く。
【００８１】
図２８では、４個ごとに三角点が設けてあるがこの数は必然ではない。図２８の例では、三角点はその近傍２の距離までの電極の座標を代表している。近傍０距離は三角点自身の電極、近傍１距離は点線で示され、８個の座標がある。近傍２距離はその外側の領域で１６個の座標値がある。種電極を得て、図２０の原始電極地図座標系を張ったとき、三角点座標系も同時に張られる。原始電極地図座標系に被さるからこの座標系もまた、上にも下にも有界である。このとき原点を除くすべての三角点は初期化されて保有電極はひとつも無い状態である。三角点の原点だけは抽出した種電極の座標としきい値が記録されている。
【００８２】
上述した処理により電極の抽出が進行するとともに、電極が一つ検出されるごとにそれを管理する三角点に対して登録作業が行われる。図２８は中央の三角点が既に近傍１距離（点線で示す）に４個の電極をかかえていたところに５番目の電極６４が近傍１距離に登録されたところである。図２８の例では、近傍０距離と近傍１距離にあわせて電極が５個になったとき三角点として点灯すなわち基準点として旗を揚げるようにしているので、電極６４の追加により点灯作業を始める。
【００８３】
まず、５個の近傍１距離から登録順に先頭と２番目、２番目と３番目、３番目と４番目、４番目と５番目そして５番目と１番目の５組ができるのでこの各組から三角点の座標を予測させる。予測には図２３（Ｂ）の手段が使われる。これら５組５回の予測座標を記録しておく。一方もし三角点自身が電極の場合、まず自身で１回完了とする。自身を除く４点があるので上と同様に４組４回の予測を行う。
【００８４】
一方近傍２距離の電極群についてはもし２個以上あれば、最も遠い２点、図２８では電極６５と６６の２個の電極座標で三角点の予測をする。以上の合計６個の予測座標が得られるから、各軸ごとに６個の座標和を６で割った値として平均座標を得ればこれがすなわち三角点の座標である。
【００８５】
このように三角点を発生させることにより座標予測の精度を上げることができる。
【００８６】
＜電極抽出（ボール電極）＞
上述の予測領域に対して画像内に置かれた窓を通して実際の電極が抽出され、座標値が求められる。図２９は、小窓ボール抽出部２５によりＢＧＡ部品を認識するときに行われる処理の流れを示し、図３０は、小窓ボール抽出の様子を示す。
【００８７】
図３０において、７０は解剖画像と呼ぶところの、入力画像とは別のメモリに確保した２値をとる小画像である。この画像の大きさは、Ｒを小窓の半径として、縦横ともに２（Ｒ＋１）＋１＝２Ｒ＋３画素である。２Ｒ＋３は奇数であるから解剖画像の中心は画素に対応することになる。図３０で、各格子点７１が解剖画像の画素であり、解剖画像の座標系ΨΩは入力画像系ＸＹと平行である。図２２（Ａ）において小窓４４の中心画素４５がΨΩ座標系の原点に対応する。ボール小窓は論理的には円であるが、図３０に示すように解剖画像においては７２で示したような経路になる。これは小窓の経路が図３１に示すような方向コード０〜７で形成されているからである。小窓の経路は半径Ｒによって決まるので実施形態では処理範囲のすべてのＲについてあらかじめ方向コード列を計算し定数表としてもっておくことにより、小窓７２を瞬時に発生させることができる。なお図３０で小窓７２の外側のすべての解剖画素７３は立ち入り禁止のフラグが立っているものとする。
【００８８】
ボール抽出は、まずステップＳ９０において小窓内部の濃淡画像を適当なしきい値で２値化して解剖画像に出力する。２値化のためのしきい値は、適当な値を選び、操作者からの指示により決められた値を使うものであればその値とする。一方、自動的にしきい値を求める場合は、次のようにして求める。まず、図３０において原点近傍７４の数点（たとえば９個）を選び、その対応する（図２２（Ａ）の画素４５の近傍）入力画素の濃淡値の最大値をａとする。次に、図３０で小窓７２の経路上の数点（たとえば８個）を選び、その対応する（図２２（Ａ）の経路４４）入力画素の濃淡値の最小値をｂとする。ａ ＜ Ｃ1・ｂ（Ｃ1は明度比定数、たとえば１．２）のときは電極無しと判定する。そうでなければしきい値をａ、ｂのＭ：Ｎ内分値とする（たとえばＭ＝３、Ｎ＝１）。すなわち、しきい値＝（Ｎａ＋Ｍｂ）／（Ｍ＋Ｎ）とする。ただしこの値があらかじめ設定されている上下限値を超えたときはその限界値に設定し直す。このようにしきい値を自動計算すれば小窓ごとに適正な値となり照明ムラによる、明度がかたよった画像でも安定した抽出が可能である。
【００８９】
解剖画像は、上述のようにして求めたしきい値でΨ軸、Ω軸、小窓経路そして小窓内部の順に２値化することにより行なわれる。Ψ軸の２値化のとき「１」の開始端と終了端をつかんでおき、その長さがボールの半径未満なら電極無しと判定する（図２４（Ａ）参照）。Ω軸も同様である。小窓経路の２値化のときは、「１」の数の総数が一定値（たとえば経路画素数の３／５）を超えたら電極無しと判定する。
【００９０】
一方、例えば、図３０で画素Ｅを出発点とし、Ψ軸負方向に１画素ずつ進み「１」を検出したら、「１」で囲まれるベクトル（方向コード）列いわゆる島データを出力する。これには公知の方法を用いる。すなわち図３２（Ａ）の２値物体８０の矢印で示す反時計回り方向コード列を求めるときは、あたかも左手を「１」の壁について離さず前進すればいずれはもとの位置に戻る原理を使う。たとえば図３２(Ａ）の円内８１の動きを図３２（Ｂ）に示すと、中心が現在地（画素）である。上に向かう現方向にたいして優先順序を方向７におき、ついで０、１．．５の順に調べる。最初に「１」を検出したら（図３２（Ｂ）では方向３）、それが次の移動方向である。島が一つ生成されたら、Ψ軸上の島を超えた位置からΨ軸の負方向前進を続けて同じことを繰り返す。なおボールの大きさからあらかじめ島の外周長の下限が決まっているものとする。島の開始画素はΨΩ原点まで調べれば十分である。
【００９１】
このようにして一般にボール電極がもしあれば１個以上の島データが得られる。ステップＳ９１で前段で出力されたすべての島について以下の処理を繰り返す。ただし途中でボール電極と判定された時点で処理は終了する。
【００９２】
いま図３０において島Ｚ0〜Ｚ0の島ベクトルデータが取り出されたとする。この島Ｚ0〜Ｚ0で７５の部分はボール電極であり、７６の部分は配線等の異物である。この島データから図３３に示したような、島の構成頂点から選ばれた頂点の表を作成する。このとき、小窓に接触せず、向きが滑らかに変化する区間を選び出してその頂点列を表にする（ステップＳ９２）。例えば、図３０においてボール部は小窓と接触し得ないので、小窓との接触頂点７７ａ〜７７ｂは選ばれない。また、向きの変化が９０°以上に急な頂点７７ｃも選ばれない。ただし左向き９０°の頂点７７ｄは選ばれる。このようにして得られた頂点の座標は、図３３において頂点番号を付して頂点座標のところに記録される。なお頂点座標は、ΨΩ座標系の座標である。
【００９３】
次に、ステップＳ９３において、図３３の表に、濃度勾配ベクトルを記録し、またそのベクトルの８方向分類コードを割り付ける。島Ｚ0〜Ｚ0勾配ベクトルとは頂点における画像濃度の変化方向を示すベクトルであり、たとえば図３０で頂点Ａ１ではベクトルＧとなる。このベクトルは、公知の方法で求めることができる。例えば、中心画素の勾配ベクトルを求めるときは、図３１で方向コード０〜７にそれぞれベクトル（１、０）（１、１）．．（１、−１）を割り当て、そのベクトルと、その濃度変化の積を８方向に総和して得られる。勾配ベクトルは濃度の低いところから高いところに向かいその絶対値は濃度差が高いほど大きい。もし頂点がボール電極の頂点である場合には、その勾配ベクトルは図３０に見るとおりほぼボール中心Ｆに向かうことが確認される。なお、図３３において、方向コードとは勾配ベクトルのおよその向きを図３１の０〜７の方向に分類したものであり、直径の組を見つけるとき中心的な役割を果たすと同時に、処理時間の大きな短縮に役立つものである。
【００９４】
次に、ステップＳ９４において、島の直径第１組を求める。図３３の表からまず第１頂点Ａ１を順に移動し、それに正対する相手の頂点Ｂ１を表から捜す。頂点Ｂ１になるには距離、勾配ベクトル同士のなす角度、．．等多くの検査が必要である。
【００９５】
同様に、次のステップＳ９５で島の直径第２組を求める。図３０で頂点Ａ１の方向コード（図３１で右上がりだから方向は１である）を反時計回り９０°回転した方向（図３１で方向３）を出発方向とし、その方向を持つ頂点を表から捜す。表になければ次善の方向すなわちそれから１単位隔たった方向（図３１で、方向２および方向４）、２単位隔たった方向まで続け、その頂点をＡ２とする。それに正対する相手の頂点Ｂ２を同様に表から捜す。頂点Ｂ２になるには、（Ａ１、Ｂ１）のときと同様の検査が必要であり、それに加えて（Ａ１、Ｂ１）との位置と角度に関する検査が必要である。たとえば図３０において、点線７８は不合格となる。
【００９６】
この時点でボール電極と確認できるので、ステップＳ９６において、ボール電極の中心座標を求める。まず直径２組４点それぞれに影座標と呼ぶ座標を生成する。影座標は図３０で頂点Ａ１ならＳ点である。影座標は図１６で示される細粒座標であり、２値の頂点軌跡の外側をとりまくしきい値そのものをもつ仮想の座標のことである。例えば、図３４（Ａ）において、２値画素Ｏは「１」、画素Ｐ、Ｒはともに「０」とする。Ｑはどちらでもよい。いまベクトル（ａ，ｂ）（ａ＞＝ｂ＞＝０）方向の細粒座標Ｔ（μ0,ν0）はまずＨ点の座標が比例配分で容易に知れるから、Ｐ点濃度とＲ点濃度をＨ座標で比例配分してＨ点の濃度（しきい値より低い）が求められる。ところがＯ点はしきい値より高いので、その中間にちょうどしきい値となる位置が存在する。これがＴ点である。Ｔは比例配分で簡単に求まる。図３４（Ａ）でａ＞＝ｂ＞＝０に限定したのは処理を簡素にするためである。すなわち、図３４（Ｂ）において、Ｏ点の影座標を求めるにはＧの方向が濃度の高い方向であるから、逆向き（−Ｇ）の方向を回転と４５°での折り返し操作を施すと図でμνの座標系を貼り付けることができる。図３４（Ａ）のＴ点を求めた後、前の操作の逆をおこなえば図３４（Ｂ）のＴ座標が得られる。
【００９７】
図３０において、×印を付したＳの影座標４点をＳa1、Ｓb1、Ｓa2、Ｓb2とすればこれらを円周上の点とみなすことができる。Ｓa1、Ｓb1の垂直２等分線を求め、Ｓa2、Ｓb2の垂直２等分線を求め、その２つの直線同士の交点を求める。これが求めるボール電極の座標Ｆ（中心座標）である。
【００９８】
続いて、ステップＳ９７で、ボールの平均濃度を求め、ボールの直径を求めておく。
【００９９】
＜電極抽出（リード電極）＞
以上のようにしてボール電極が抽出されるが、リード電極の場合には、小窓リード抽出部２６により電極抽出が行われる。図３５にその流れが、また図３６に小窓リード抽出の様子が図示されている。
【０１００】
図３６において、９１は解剖画像と呼ぶところの、入力画像とは別のメモリに確保した２値をとる小画像である。この画像の大きさは縦は２（Ｒlead＋１）＋１＝２Ｒlead＋３画素である。ただしＲleadは小窓９３のリード方向の半径である。また横は２（Ｒpitch＋１）＋１＝２Ｒpitch＋３画素である。ただしＲpitchは小窓のピッチ方向の半径である。ともに奇数であるから解剖画像の中心は画素に対応することになる。図３６の各格子点９２が解剖画像の画素である。解剖画像の座標系ΨΩは入力画像系ＸＹの９０°整数倍（０、１、２、３）回転である（図８参照）。図２２（Ｂ）において小窓４６の中心画素４７がΨΩの原点に対応する。なお図３６で小窓９３の外側のすべての解剖画素９４は立ち入り禁止の札（フラグ）が立っているものとする。
【０１０１】
リード抽出を順に追ってみると、まず、ステップＳ１００で、ステップＳ９０と同様に、小窓内部の濃淡画像を適当なしきい値で２値化して解剖画像に出力する。２値化のためのしきい値は、操作者からの指示により決められた値を使うものであればその値とする。一方、自動計算の指示の場合には以下のようにして求められる。図３６の原点近傍９５の数点（たとえば９個）を選び、その対応する（図２２（Ｂ）の画素４７の近傍）入力画素の濃淡値の最大値をａとする。次に、図３６で小窓９３の経路上の数点（たとえば８個）を選び、その対応する（図２２（Ｂ）の経路４６）入力画素の濃淡値の最小値をｂとする。ａ ＜ Ｃ1・ｂ（Ｃ1は明度比定数、たとえば１．２）のときは電極無しと判定する。そうでなければしきい値をａ、ｂのＭ：Ｎ内分値とする（たとえばＭ＝２、Ｎ＝１）。すなわち、しきい値＝（Ｎａ＋Ｍｂ）／（Ｍ＋Ｎ）とする。ただしこの値があらかじめ設定されている上下限値を超えたときはその限界値に設定し直す。このようにしきい値を自動計算すれば小窓ごとに適正な値となり照明ムラによる、明度がかたよった画像でも安定した抽出が可能である。
【０１０２】
続いて、Ψ軸、Ω軸、小窓経路そして小窓内部の順に上述のようにして求めたしきい値で２値化する。Ψ軸の２値化のとき「１」の開始端と終了端をつかんでおき、その長さがリードの幅未満なら電極無しと判定する。Ω軸も同様である。次に、図３６の画素Ｅを出発点とし、Ω軸正方向に１画素ずつ進み「１」を見つけたら「１」で囲まれるベクトル（方向コード）列いわゆる島データを出力する。これには小窓ボール抽出で述べた方法を用いる。島が一つ生成されたら、Ω軸上の島を超えた位置からΩ軸の正方向前進を続けて同じことを繰り返す。なおリードの大きさからあらかじめ島の外周長の下限が決まっているものとする。島の開始画素はΨΩ原点付近まで調べれば十分である。
【０１０３】
このようにして一般にリード電極がもしあれば１個以上の島データが得られる。ステップＳ１０１で、前段で出力されたすべての島について以下の処理を繰り返す。ただし途中でリード電極と判定された場合には、処理を終了する。
【０１０４】
いま、図３６において、９６をリード電極として島Ｚ0〜Ｚ0が取り出されたとする。ステップＳ１０２で、この島のΩ座標最大点Ｚtopと最小点Ｚbottomを求め長さを検査をする。続いて、ステップＳ１０３で、始点Ｚ0から時計回りに進みＺtopに至る経路を生成する。同様に反時計回りも生成する。なお、このとき、操作者からはリード先端の不安定区間長（α）と安定区間長（β）とリード幅（γ）が指示されているとする。また、さきの両経路において、Ｚ0からの高さ（α＋β）ラインまでは小窓に接触してはならない。
【０１０５】
続いて、ステップＳ１０４で、Ｚ0からの高さ（α＋β）ラインを横断すれば島の幅第１組（Ａ１、Ｂ１）が分かり、幅の検査をする。また各点において滑らかに方向が変化しているか検査される。次に、ステップＳ１０５で、Ｚ0からの高さαラインを横断することにより幅第２組（Ａ２、Ｂ２）が分かり、幅の検査をする。また各点において滑らかに方向が変化しているか検査される。不合格のとき、１上昇した横断線で同じ検査を行う。これを繰り返し（Ａ１、Ｂ１）手前までにみつかればよしとする。
【０１０６】
このようにして、リード電極が確認できたときには、ステップＳ１０６で、リードの中心線を求める。まず上述のようにして求めた幅２組４点にそれぞれに影座標を生成する。影座標は小窓ボール抽出と同じものである。図３６において、Ａ１ならＳ点である。×印（Ｓ点）の影座標４点をＳa1、Ｓb1、Ｓa2、Ｓb2とすれば、リードの中心線９７はＳa1、Ｓb1の中点を通り、かつＳa2、Ｓb2の中点を通る。また、Ｚbottomに影座標Ｓbを生成し、Ｓbから、さきのリード中心線９７に垂線を降ろし、その垂点が求めるリード電極の先端座標（図３６のＦ点）である。
【０１０７】
なお、リード電極のときも、ステップＳ１０７でリードの平均明度を求め、リードの幅を求めておく。
【０１０８】
＜偽電極排除＞
図４の全体の流れに戻れば、上述したように種電極が探索され（ステップＳ２６）、電極地図、三角測量網が作成され（ステップＳ２７）、周辺電極観測状態（ステップＳ２８）となり、この周辺電極観測状態（Ｓ２）では、上述したように、電極予測領域に小窓を発生させて電極があるかないかの検出が行われ、周辺電極の抽出が行われる。図５では種電極３２の近傍の電極が×印で示したように抽出されている。なお３４は偽電極であり、このような偽電極があると、電極の位置予測精度が劣化するので、偽電極排除部２３により抽出した電極を過去に溯って調べ偽電極を排除するようにする。
【０１０９】
例えば、図３７（Ａ）において抽出電極１００は座標が狂っていて明らかに偽電極（電極もどき）である。実施形態では望ましい格子座標からボール半径を超えて存在する電極を偽電極と判定している。このような電極はその周辺の電極の位置予測を狂わす元凶となるので早いうちに摘出排除せねばならない。また位置決めの照合の不一致回数にも数えられるのでこの意味からも除去が必要である。
【０１１０】
一方図３７（Ｂ）の電極１０１は直径が小さすぎて明らかに偽電極（電極もどき）である。直径以外には明度の低すぎるあるいは高すぎることも偽電極の判定に使われる。この直径（リードの場合は幅，以下断らない）と明度を電極の固有値と呼ぶことにする。実施形態では常時固有値の平均値を管理している。ある電極のどちらかの固有値が、平均値の±４０％を超えたとき偽電極と判定している。このような電極は一般に座標も狂っていてその周辺の電極の位置予測を狂わす元凶となるので早いうちに摘出排除せねばならない。また位置決めの照合の不一致回数にも数えられるのでこの意味からも除去が必要である。
【０１１１】
そこで、図３８に示す流れに沿って偽電極の排除が行われる。まず、ステップＳ１１０において、座標予測領域から電極の抽出が行われ（ステップＳ１１１で拒否座標群を検査する）、ステップＳ１１２で固有値の検査が、またステップＳ１１３で座標の格子点の検査が行われる。また、電極が抽出されると、ステップＳ１１４において、上述したように電極地図に記入され、三角点に送出され、抽出電極数に１が加算される。
【０１１２】
最初の抽出電極が偽であることもあるし、それを含めて早いうちに抽出した複数の電極が偽であるかもしれない。初期の段階では平均値が存在し得ないので除去することはできない。このような問題は状態遷移図により解決される。図３９（Ａ）は固有値の状態遷移図を、また図３９（Ｂ）は位置の状態遷移図を示している。固有値についてのべると、最初の電極である種電極を得ると状態Ｐ１に行く。電極数は１となる。種の固有値（直径／明度）がそれぞれの場所に総和値として書き込まれる。２番目の電極が抽出された場合も、その固有値を足し込むだけである。以下同様に進み、６番目の電極が抽出されると、その固有値を足し込んだあと、その総和を６で割りすなわち平均値をだす。直径の平均値と明度の平均値が公表される。同時に固有値に関する一斉検査を要求して（張り紙をだして）状態をＰ２に移す。状態Ｐ２では電極が入れば平均値を常時更新してもとの状態から動かない。一方偽電極の排除が行われるとその知らせが入り、その電極の固有値分だけ総和から引かれ平均値が更新される。排除後の電極数が依然として６以上あれば状態は変わらないが、もし５になったら（４以下であることはありえない）、状態をＰ１に移動する。以下は同様の遷移が繰り返される。
【０１１３】
一方位置の状態遷移図の場合、管理する値はないが電極数が８個未満のときはＺ１を続ける。７個から８個に増えるとき一斉検査を要求して（張り紙をだして）状態をＺ２に移す。状態Ｚ２では電極が入ればもとの状態から動かない。一方偽電極の排除が行われるとその知らせが入り、排除後の電極数が依然として８以上あれば状態は変わらないが、もし７になったら（６以下であることはありえない）、状態をＺ１に移動する。以下は同様の遷移が繰り返される。
【０１１４】
これだけの単純な動きで偽電極はすべて排除される。すなわち偽電極が排除されるときというのは、Ｐ１（Ｚ１）からＰ２（Ｚ２）に移動するときの一斉検査要求が実行されるときである（これは偽電極がなくなるまで何回でもおこることに注意）。Ｐ２（Ｚ２）状態においては新規入力電極が登録されるまえに平均値による審査をうけるので問題無い。
【０１１５】
上述した流れが、ステップＳ１１５〜Ｓ１１９に図示されている。
【０１１６】
既存の電極が排除されたときと、新規電極が事前審査で不合格になったとき、その座標を図４０のＸＹ座標の配列に加える。この配列は拒否座標群と呼ばれる。図５の初期状態において初期化され以降初期化されることはない。すなわち溜まる一方であり画像全域において過去に排除された偽電極が再び抽出されることを防ぐ役目を持つ。なお表面実装の現場において、画像内の偽電極の数は高々２０個程度である。そのため図４０の矢印で示す容量はこの数程度用意すれば十分である。
【０１１７】
なお上記の、遷移条件として例示した電極数６または８は必然性の数ではない。
【０１１８】
＜電極位置決め＞
図４に戻って、周辺電極観測状態（図５のＳ２）で、偽電極が発生して電極の喪失があれば空電極を初期化し（ステップＳ２９）、初期（原始）電極地図原点周辺を抽出し(ステップＳ３０）、電極の喪失がなければ原点電極追跡状態Ｓ３となる(ステップＳ３１）。原点電極追跡状態では、位置決め成績表が初期化され（ステップＳ３２）、図５に示したように、種電極３２を筆頭に近傍何個かの電極に対して順に、あらかじめ決めておいた複数候補電極の誰かであるかどうかの打診がなされ、ある候補に間違いないと判定されれば、位置決め完了状態（Ｓ４）に行く。一方、どの候補でもなかった場合種電極３２はおそらく偽電極であり状態Ｓ１に戻る。また一方、途中偽電極の排除が起こることがある。そのときは直ちにＳ２に行く。Ｓ２では排除された電極３４の近傍電極の再調査が行われる。そして再度種電極３２（種自身が排除されていることもありうる）の近傍の抽出が行われ（調査の必要なものに限る）偽電極がより少なくなった状態で再びＳ３に行く。
【０１１９】
このようにして最終的には状態Ｓ３において種電極３２の近傍のどれかがある候補者と一致して必ずＳ４に抜ける。なおＳ４に行くとき、種電極３２は必ずしも真の電極とは限らないことに注意する。
【０１２０】
状態Ｓ３からＳ４間で行われる電極の位置決め（ステップＳ３２〜Ｓ３５）を図４１の流れを参照して説明する。この流れにおいて、電極位置決め部２４（図３）により、抽出された電極のパターンから認識対象部品の電極の画像座標が最終的に確定される。まず、ステップＳ１２０で、位置決め成績表を初期化し、不一致許容数をすでに求めてあるｅ（図４のステップＳ２３）にセットする。
【０１２１】
図５の状態Ｓ３の時点では、初期電極地図座標系Ｈ０Ｖ０の近傍（種検出直後）もしくは相当広い範囲（偽電極排除後）に抽出電極が分布している。依然として候補電極はＨ０Ｖ０原点の近傍にいるはずであるから、原点近傍の数個が候補電極かどうかを検査すればよい。候補電極は既に見たように角三角形状に展開しているから、その展開にあわせて、初期（原始）電極地図座標系原点より負方向に角三角掃引を行い、その毎回の論理座標に対応する実電極を機械的に取り出して（ステップＳ１２１）、座標のオフセット操作により（ただの）電極地図座標系の原点をその実電極にずらし（ステップＳ１２２）、各候補者に自分が電極地図座標系原点であると仮定したときの論理予測値（図１８に示したような定義電極パターンからの有り／無し）と現実の観測値（図２０ないし図２１の電極地図座標系の電極の有り／無し）の一致／不一致を調べさせ、その不一致数を位置決め成績表に記録していく（ステップＳ１２３）。この記録に際しては、オフセットの回数ごとに不一致数の最小値だけに着目するときわめて高速化できる。ｅの初期値は前出の不一致許容数である。
【０１２２】
１回目はこの値を上限に照合検査が行われる。もし生存候補があれば（従ってｅ以下の不一致を観測した候補者があれば）それらの不一致観測数の最少値を次の回（２回目）の上限としてｅを書き換える（ステップＳ１２４）。このようにすれば、正しい照合は不一致数最小の照合であるという自然原理に従うと同時に、回を追うごとにｅが単調減少するため候補者の死亡が急速に進み、従って高速位置決めが可能となる。
【０１２３】
なお位置決め時のオフセットの個数は任意で良いが候補者と同数程度にするのが自然である。なお、この位置決め過程においては、電極地図座標系（ＨＶ）の、まだ調べられていない論理点に対して、画像からの電極抽出が行なわれる。その順序は、そのときの地図と定義パターンとにより決まり、必ずしも規則的な動きとはならない。
【０１２４】
図４１の流れの中で、ステップＳ１２５において不一致許容数以下の値を持つ候補電極が存在したかが判断され、肯定される場合は、成績表から最小値を持つ候補電極を探す。その候補電極の真の画像座標はそのときの電極地図原点電極の画像座標であるので、電極パターンの電極の画像座標が求まり、電極の位置決めが完了する（ステップＳ１２６）。一方、ステップＳ１２５の判断が否定される場合は、検出した種電極では位置決めができなかったので、抽出された電極数の数を評価し処理を繰り返す（ステップＳ１２７）。
【０１２５】
例えば、入力時の電極パターンが図１７の場合、論理電極パターンないし定義電極パターンは図１８のようになり、また図２１のように電極が抽出されて原始電極地図座標系Ｈ0Ｖ0に展開している。図２１の丸で囲んだ数字の順に（ただの）電極地図座標系ＨＶが原始電極地図座標系Ｈ0Ｖ0から分離される。図２１では２回目の結合ベクトル＝（−１、０）の様子を示している。この座標順序は既にみた角三角掃引である。
【０１２６】
図４２には各候補者が毎回の原点分離において自分がＨＶ原点であると仮定した場合に観測する不一致の数が図示されている。＊印は許容数（ｅ＝０）を超えたため候補者が死んだことを示す。一致／不一致は論理電極パターンの論理値（図１８）と観測値（図２１のＨＶ座標系）間のものである。図１８のＩＪは既にみた角四角掃引である。最初は結合ベクトル▲１▼＝（０、０）である。これは図２０の状態であるから図１８の候補者Ｃ１が原点のとき完全に一致しているのでＣ１の観測する不一致数は０である。
【０１２７】
一方候補者Ｃ２の立場からは図１８のＣ２に原点をおいてみれば目視でも容易に数えられ、不一致数は１０個となる。たとえばＣ２の右横にはＣ１があるはずなのに図２０ＨＶ原点の右横の座標（１、０）の観測結果は空電極であろうからひとつの不一致が計数される。候補者Ｃ２は許容数ｅ＝０をはるかに超えて不適格になり死亡する。Ｃ３〜Ｃ５も同様である。
【０１２８】
次に原点が分離されて▲２▼の位置にきて、結合ベクトル▲２▼＝（−１、０）となる。これは図２１の状態であるから候補者Ｃ２が原点のとき完全に一致しているのでＣ２の観測する不一致数は０である。逆に候補者Ｃ１は死亡する。他の候補者も同様に死亡する。以下同様に結合を▲３▼▲４▼▲５▼▲６▼と試すことにより図４２の位置決め成績表が得られる。なお▲５▼は実電極でないため試験からはずしている。
【０１２９】
今回の位置決め成績表をみると最小値０が存在してどの候補者ももしそれを持てば唯一個所だけである。この状態は、曖昧性のない位置決め状態と呼ばれる。
【０１３０】
図４３は、従来図の説明に用いた図１（Ａ）のＢＧＡを本発明方式で認識した結果である。最初の種電極はＣ２であった。そのためそれより高いところにあるＣ１とＣ３は位置決めの電極が自分に回ってこないため毎回死亡している。他の候補は不一致数ゼロを報告して、正しい認識が完了している。ちなみにこのときの不一致許容数は４であった。
【０１３１】
一方、図４４は図４５のＢＧＡ部品を撮像したのち、定義電極パターンとして図１（Ａ）のものをそのまま入力し、本発明方式で認識した結果である。図４５において矢印の４個所が定義パターンと食い違いがある。不一致許容数は定義パターンがおなじであるから４で変わらない。実際につかんだ最初の種電極は図４５の電極１１０であった。すなわち回数▲１▼▲２▼．．はこの電極が起点である。▲１▼はどの候補でもないから全員死亡、▲２▼は実電極でないから無視、▲３▼以降はそれぞれの候補者がおり、各候補者は等しく不一致数４を報告している。許容不一致数を合格した正しい認識が完了している。なおこの後、実装の現場では操作者にエラーを検出した電極部位の表示をして、判断を委ねることが一般的である。
【０１３２】
このようにして電極位置決めにより、抽出電極パターンの座標値から認識対象部品の電極パターンの位置、すなわち部品の電極の画像座標を決定することができ、図５の状態Ｓ４の位置決め完了状態となる。ここでの処理は本発明とは直接関係がないので説明を省略するが、部品表面実装の現場では得られた電極の形状診断、位置診断のあと電極の画像座標からロボット・アームが行なうべき搭載位置のずれ補正量と角度補正量を出力することになる。
【０１３３】
＜他の実施形態＞
上述した実施形態では、電極の明度がその背景より高い場合を例示したが、逆に低い場合（セラミック基礎の半田ボール等）でも効果は全く変わらない。なおそのときは小窓からの電極抽出部だけの変更ですみ、しかも、しきい値に対する大小判断を逆にするだけで済む。
【０１３４】
また、種電極の探索に関して、角四角掃引にすると、多少能率が落ちるが効果はほとんど変わらない。さらに、候補電極の選定に関して、角四角掃引にしても、効果は全く変わらない。また、位置決めの原点電極に関して、角四角掃引にしても、効果は全く変わらない。
【０１３５】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば以下の効果が得られる。
【０１３６】
ａ）位置決めを推進する力は画像から抽出される電極の有り無しの情報だけである。もし電極以外のものを間違えて電極として抽出しても、あとで偽電極の排除により捨てられるので問題ない。また仮に本物と区別のつかない、従って排除できない偽電極が混入しても、不一致許容数の範囲なら誤りのない位置決めが可能である。従って、現市場の格子配列電極部品のほとんどが認識可能である。従って、ほとんどすべての部品が高精度で認識できる、という効果が得られる。
【０１３７】
ｂ）電極は小窓から抽出され、小窓の座標は三角点を使った座標予測から発生する。そのため歪んだ画像でも歪んだなりに予測は正確である。また小窓の２値化のしきい値は小窓毎に設定される。そのため照明ムラに強く、雑音に強く、また全体に暗いもしくは明るい画像でも抽出可能である。以上のことからカメラや照明の品質に対する要求を少なくすることが出来、廉価の機器で構成することができる。
【０１３８】
ｃ）画像データにアクセスする量が少なく、最初の種電極を見つけるまではその面積に比例した時間がかかるがその量はわずかである。種電極が検出された後は、論理的判断の時間と、予測された局所領域からの電極抽出の時間の和であり、これはほぼ電極数に比例した時間となり、画像サイズに比例する従来方式と比べると、本発明の方式のほうが処理が原理的に早くなる。
【０１３９】
ｄ）本発明の方式が適用出来るのは、部品の角を含む画像であって、部品全体が映っている必要はない。部分認識とは大きな部品を複数回分割撮影して成る、部品の部分画像からその一部の電極群を位置決めすることであるが、本方式により原理的に部分認識が可能になる。
【０１４０】
ｅ）三角点の働きによる効果が得られる。三角点はその仮想電極の格子座標をもっており、三角点から予測した座標は本来あるべき電極座標である。これと実際に抽出される座標には一般に誤差があるので、全電極にわたって統計処理すれば、誤差の標準偏差が得られ、誤差長の大きい異常電極を判定することが容易である。とくに歪んだ画像でも歪んだなりに位置の診断ができることが本発明の効果である。
【図面の簡単な説明】
【図１】従来の部品認識の方法を説明した説明図である。
【図２】認識される電極のパターンないし配列を示した説明図である。
【図３】本発明の全体構成を示すブロック図である。
【図４】本発明で行われる処理の全体の流れを示すフローチャート図である。
【図５】本発明の処理の中で現れる種々の状態を示した状態図である。
【図６】電極パターンの重心を求める状態を示した説明図である。
【図７】照合方向の決め方を説明した説明図である。
【図８】照合方向の決め方を説明した説明図である。
【図９】種々の掃引方式を説明した説明図である。
【図１０】位置決めの候補電極の選定を説明した説明図である。
【図１１】不一致許容数を決定するときの流れを示すフローチャート図である。
【図１２】不一致許容数を決定するときに作成される表図である。
【図１３】不一致許容数を決定するときに用いられる電極パターンを示したパターン図である。
【図１４】電極を探索するとき探索領域が縮小される状態を示した説明図である。
【図１５】電極を探索するとき探索領域を縮小する処理の流れを示したフローチャート図である。
【図１６】座標値を記述する細粒座標を示した説明図である。
【図１７】部品の論理ないし定義電極パターンを示すパターン図である。
【図１８】部品の論理ないし定義電極パターンから不一致許容数を決定する状態を説明した説明図である。
【図１９】種電極の抽出を説明する説明図である。
【図２０】種電極が抽出されたとき作成される原始電極地図座標系を示す説明図である。
【図２１】抽出された電極パターンを電極地図座標系で示すパターン図である。
【図２２】種電極の抽出を説明する説明図である。
【図２３】抽出された電極から他の電極が存在する領域を予測する状態を示した説明図である。
【図２４】予測領域にボール小窓を発生させる状態を示した説明図である。
【図２５】予測領域にボール小窓を発生させる流れを示したフローチャート図である。
【図２６】予測領域にリード小窓を発生させる状態を示した説明図である。
【図２７】予測領域にリード小窓を発生させる流れを示したフローチャート図である。
【図２８】測量用の三角点を発生させる状態を示した説明図である。
【図２９】ボール電極を抽出してその座標値を求める流れを説明したフローチャート図である。
【図３０】ボール電極を抽出してその座標値を求める状態を説明した説明図である。
【図３１】ボール電極抽出の過程で用いられる方向コードを示すコード図である。
【図３２】ボール電極の抽出を説明する説明図である。
【図３３】ボール電極を抽出するときに得られる頂点の座標が格納される状態を示した表図である。
【図３４】ボール電極の座標を求める状態を示した説明図である。
【図３５】リード電極を抽出してその座標値を求める流れを説明したフローチャート図である。
【図３６】リード電極を抽出してその座標値を求める状態を説明した説明図である。
【図３７】偽電極が抽出された状態を示す説明図である。
【図３８】偽電極を排除する流れを示したフローチャート図である。
【図３９】偽電極排除の過程を説明する説明図である。
【図４０】偽電極排除のときに使用される座標図である。
【図４１】電極位置決めの流れを示すフローチャート図である。
【図４２】電極位置決めのとき用いられる成績表を示した表図である。
【図４３】電極位置決めのとき用いられる成績表を示した表図である。
【図４４】電極位置決めのとき用いられる成績表を示した表図である。
【図４５】電極位置決めを説明する電極パターン図である。
【符号の説明】
１２ 部品
１３ テレビカメラ
１４ 照合方向決定部
１５ 候補電極決定部
１６ 不一致許容数決定部
１７ 探索領域縮小部
１８ 種電極探索部
１９ 座標予測部
２０ ボール小窓発生部
２１ リード小窓発生部
２２ 三角点発生部
２３ 偽電極排除部
２４ 電極位置決め部
２５ 小窓ボール抽出部
２６ 小窓リード抽出部
２７ 角三角掃引部
２８ 角四角掃引部
２９ らせん掃引部

Claims (2)

1. 所定配列の電極群でなる電極パターンを有する部品を撮像して電極の位置を認識する部品認識方法において、
   撮像された部品の画像を所定の角から電極１個分に対応する大きさの小窓で掃引して、物理座標上で電極の抽出を行ない、
   抽出された電極を原点とし、隣り合う電極間の距離を１とする有界の原始地図座標でなる論理座標系を作成し、
   抽出された電極の論理座標から前記電極パターンを用いて予測される、未抽出の次の電極の論理座標に対応する物理座標上の近傍一定領域に電極１個分に対応する大きさの小窓を設定して、順次電極群の電極パターン並びに各電極の物理座標を求め、
   求められた電極パターンと前記所定配列の電極パターンとを前記論理座標系上で重ねあわせてずらしながら照合し、
   両パターンの不一致が最小になる照合結果に基づき求めた前記所定配列の電極パターンの電極画像の論理座標から、この電極パターンの論理座標に対応する求められた電極パターンの各電極の物理座標を求めることを特徴とする部品認識方法。
2. 所定配列の電極群でなる電極パターンを有する部品を撮像して電極の位置を認識する部品認識装置において、
   撮像された部品の画像を所定の角から電極１個分に対応する大きさの小窓で掃引する手段と、
   掃引された電極１個分に対応する大きさの小窓を介して、物理座標上で電極の抽出を行なう手段と、
   抽出された電極を原点とし、隣り合う電極間の距離を１とする有界の原始地図座標でなる論理座標系を作成する手段と、
   抽出された電極の論理座標から前記電極パターンを用いて予測される、未抽出の次の電極の論理座標に対応する物理座標上の近傍一定領域に電極１個分に対応する大きさの小窓を設定する手段と、
   順次電極群の電極パターン並びに各電極の物理座標を求める手段と、
   求められた電極パターンと前記所定配列の電極パターンとを前記論理座標系上で重ねあわせてずらしながら照合する手段と、
   両パターンの不一致が最小になる照合結果に基づき求めた前記所定配列の電極パターンの電極画像の論理座標から、この電極パターンの論理座標に対応する求められた電極パターンの各電極の物理座標を求める手段と、
   を有することを特徴とする部品認識装置。

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