JPH0215102B2 - - Google Patents

Info

Publication number
JPH0215102B2
JPH0215102B2 JP58100962A JP10096283A JPH0215102B2 JP H0215102 B2 JPH0215102 B2 JP H0215102B2 JP 58100962 A JP58100962 A JP 58100962A JP 10096283 A JP10096283 A JP 10096283A JP H0215102 B2 JPH0215102 B2 JP H0215102B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
pattern
matching
master
degree
circuit
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired
Application number
JP58100962A
Other languages
English (en)
Other versions
JPS59226981A (ja
Inventor
Tetsuo Hizuka
Hiroyuki Tsukahara
Masahito Nakajima
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujitsu Ltd
Original Assignee
Fujitsu Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Family has litigation
First worldwide family litigation filed litigation Critical https://patents.darts-ip.com/?family=14287975&utm_source=google_patent&utm_medium=platform_link&utm_campaign=public_patent_search&patent=JPH0215102(B2) "Global patent litigation dataset” by Darts-ip is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Application filed by Fujitsu Ltd filed Critical Fujitsu Ltd
Priority to JP58100962A priority Critical patent/JPS59226981A/ja
Priority to EP84401153A priority patent/EP0128820B2/en
Priority to DE8484401153T priority patent/DE3484522D1/de
Priority to KR1019840003221A priority patent/KR890002287B1/ko
Publication of JPS59226981A publication Critical patent/JPS59226981A/ja
Priority to US07/020,201 priority patent/US4805224A/en
Publication of JPH0215102B2 publication Critical patent/JPH0215102B2/ja
Granted legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
    • H01M4/00—Electrodes
    • H01M4/02—Electrodes composed of, or comprising, active material
    • H01M4/62—Selection of inactive substances as ingredients for active masses, e.g. binders, fillers
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20—Image preprocessing
    • G06V10/24—Aligning, centring, orientation detection or correction of the image
    • G06V10/245—Aligning, centring, orientation detection or correction of the image by locating a pattern; Special marks for positioning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
    • G06F18/211—Selection of the most significant subset of features
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/28—Determining representative reference patterns, e.g. by averaging or distorting; Generating dictionaries
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
    • G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
    • G06V10/758—Involving statistics of pixels or of feature values, e.g. histogram matching
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/77—Processing image or video features in feature spaces; using data integration or data reduction, e.g. principal component analysis [PCA] or independent component analysis [ICA] or self-organising maps [SOM]; Blind source separation
    • G06V10/772—Determining representative reference patterns, e.g. averaging or distorting patterns; Generating dictionaries
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02E60/10—Energy storage using batteries

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
  • Electrochemistry (AREA)
  • General Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Description

【発明の詳細な説明】 発明の技術分野 本発明はパターン認識装置に係り、特にパター
ンマツチング処理におけるマスタパターンとして
定量的に最適なものを選択できるパターンマツチ
ング方法および装置に関する。
従来技術と問題点 従来のパターンマツチング方式におけるマスタ
パターンの作成方法としては本発明者により開示
された「マスタパターン採取方式〕（特願昭57−
113168）があるが、これは作業者により指示され
たマスタパターンが適正なものであるかをチエツ
クするだけであり、必ずしも最適なマスタパター
ンの作成方式を提供するものではない。すなわち
従来例では作業者によつて指示されたマスタパタ
ーンが画面内で類似のパターンを持つか否かをチ
エツクするだけで、最も適正なマスタパターンで
ある他のパターンとの比較照合度の最も低い特微
的なパターンを選択するものではない。また作業
者の判断が必要であるため作業者の仕事の軽減も
なされていない等問題点を含んでいた。
発明の目的 本発明の目的は、前述の従来方式における問題
点にかんがみ、マスタパターンを含んだマスタサ
ンプルを撮像し、その撮像信号のなかから最も特
微のあるパターン部分を自動検出するという構想
に基づき、作業者の手をわずらわせることなく、
しかも最適なマスタパターン、すなわち画面内で
他のパターンとの比較照合度が最も低い特微的な
マスタパターンを作成し、それにより認識率およ
び認識位置精度の高いパターンマツチング方法お
よび装置を得ることにある。
発明の構成 本発明の１つの形態においては、マスタパター
ンを用意し、これと被認識パターンとを比較照合
して、これら両者間の比較照合度からマツチング
の有無を得るパターンマツチング方法において、
マスタサンプルを撮像し、撮像信号からあるサイ
ズのパターンを順次切り出し、パターン相互間の
比較照合度が最小となるようなパターンを抽出
し、これをマスタパターンとし、被認識パターン
を撮像し、撮像信号から前記マスタパターンと同
じサイズのパターンを順次切り出し、前記マスタ
パターンと比較照合度が最大となる被認識パター
ンの部分を求め、該比較照合度があるしきい値以
上である時マツチング有と判定することを特徴と
するパターンマツチング方法が提供される。
本発明の他の形態においては、試料送り機構の
上に載置されたサンプルを撮像する撮像系、前記
撮像系からの撮像信号をアナログ−デイジタル変
換するアナログ−デイジタル変換回路、前記アナ
ログ−デイジタル変換回路の出力を受ける被認識
パターンメモリ、前記被認識パターンメモリに接
続されたマスタパターン作成回路、前記マスタパ
ターン作成回路に接続されたマスタパターンメモ
リ、および前記被認識パターンメモリおよびマス
タパターンメモリに接続されたパターンマツチン
グ回路を備えたパターンマツチング装置におい
て、前記マスタパターン作成回路に、前記被認識
パターンメモリ内から最も特徴のあるパターン部
分を検出し、前記検出されたパターン部分を前記
マスタパターンメモリに格納するための特徴パタ
ーン検出回路を備え、前記特徴パターン検出回路
は、前記被認識パターンメモリから順次マスタパ
ターンサイズに相当するエリアのパターン信号を
切出すための切出し回路、各切出しエリア内の切
出しパターン信号と被認識パターンメモリ内のパ
ターン信号との間で比較照合度を計数するための
前記パターンマツチング回路を駆動するパターン
マツチング制御回路、パターンマツチング処理に
おいて前記各切出しパターンに対する第１位の類
似パターンおよび比較照合度を検出する類似パタ
ーン検出回路、および前記切出しパターンに対す
る第１位類似パターンの比較照合度のうち最も低
い値をもつものを検出し、前記検出された比較照
合度に対応する切出しパターンをマスタパターン
とするマスタ決定回路を具備することを特徴とす
るパターンマツチング装置が提供される。
発明の実施例 本発明の第１の実施例としてのパターンマツチ
ング方法および装置を用いた全自動ワイヤボンダ
用パツドパターン位置認識装置のブロツク回路図
が第１図に示される。試料送り機構１はその上に
載置されたマスタサンプル２または被認識サンプ
ル３を撮像系、例えばテレビジヨン（TV）カメ
ラ４の視野内に導入する。TVカメラ４からの撮
像信号はアナログ−デイジタル（Ａ／Ｄ）変換回
路５でデイジタル化され、被認識パターンメモリ
であるフレームメモリ６内に格納される。試料送
り機構１上に被認識サンプル３が載つており、マ
スタパターンメモリ７にマスタパターンが既に格
納されていれば、パターンマツチング回路９は、
このマスタパターンとフレームメモリ６内の被認
識パターンの画像との間で比較照合（パターンマ
ツチング）処理を行い、マスタパターンと最も良
く一致したパターン部分を目的パツド位置として
制御回路１０に転送する。制御回路１０はこの位
置情報に基づいてボンデイング機構１１を制御し
自動ワイヤボンデイングを行う。
一方、マスタパターン作成時にはフレームメモ
リ６内に格納された、試料送り機構１上に載置さ
れたマスタサンプル２を撮像して得られたマスタ
サンプル画像から、マスタパターン作成回路８に
おいてマスタとして最適なパターン部分を選択
し、マスタパターンメモリ７内に格納する。
前述のマスタパターン作成回路８の動作を第２
図および第３図を用いて説明する。第２図はマス
タパターン作成回路８のブロツク回路図である。
マスタサンプル画像はフレームメモリ６内に格納
されている。第３図はフレームメモリ６内に格納
された画像６０を示す。画像６０には集積回路
（IC）チツプ６１上に斜線で示したパツド６２等
の画像が含まれる。
切出し回路８１はこのフレームメモリ６内から
まず小領域（エリア）（０，０）を切り出し、こ
のエリア内のパターンを仮にマスタパターンとし
てマスタパターンメモリ７内に格納する。パター
ンマツチング制御回路８２はこのマスタパターン
とフレームメモリ６内のパターンとの間でパター
ンマツチングを行わせるためにパターンマツチン
グ回路９を動作させる。パターンマツチング回路
９はマスタパターンメモリ７内のパターンをフレ
ームメモリ６内で走査し、各走査点でのマスタパ
ターンとフレームメモリ６のパターン部分との照
合度信号Ｓ９２と走査位置信号Ｓ９１を類似パタ
ーン検出回路８３へ転送する。類似パターン検出
回路８３は転送されてくる照合度信号Ｓ９２を順
次チエツクし、切出しパターン切出し位置０，０
以外で最も高い第１位の照合度を求め、これを切
出しパターン（０，０）に対する類似パターン照
合度M2（０，０）として格納しておく。ここに
（０，０）は切出しパターンの図における左上隅
の座標を示す。類似パターン検出回路８３にはマ
スタ決定回路が含まれる。
次に切出し回路８１は次の切出しパターン
（１，０）をマスタパターンメモリ７に格納し同
様の処理を行い、類似パターン照合度M2（１，
０）を求める。以上の切出し動作をフレームメモ
リ６内の最後（xn，xo）まで行う。第４図ａは
切出しパターン（０，０）に対して、パターンマ
ツチング回路９から転送されてくる走査位置信号
Ｓ９１を横軸に、照合度信号Ｓ９２を縦軸にプロ
ツトしたものである。第４図において左端の図形
は切出しパターンを示す。第４図ａの場合は切出
しパターン（０，０）内にパターン部分を全く含
んでいないため、走査位置がフレームメモリ６内
のパツドパターン背景部にある時はすべて照合度
は100％となる。このため類似パターン照合度M2
（０，０）は100％となる。また第４図ｂには切出
しパターンが第３図の（x1，y1）の場合が示さ
れ、この切出しエリア内にパツドパターンが１個
含まれている。この場合は走査位置が（x1，y1）
に来た場合には当然照合度は100％になるが、位
置が（x2，y2）に来た場合にも100％近い照合度
（パツドが全く同形であれば100％）が得られ、こ
れが類似パターン照合度M2（x1，y1）となる。さ
らに第４図ｃは切出しパターン（x3，y3）に対す
るものである。この場合走査位置が（x3，y3）に
来た時照合度が100％になるのは第４図ｂの場合
と同様であるが、これ以外の位置で照合度が高く
なるものはなく、M2（x3，y3）は前の例に比べて
低い値となる。切出しパターン（x3，y3）は画像
６０内でかなり特徴のあるパターンであると言え
る。なお、第４図ａ，ｂ，ｃにおけるβ部分は切
出したパターン自身の部分であり、この部分は当
然類似パターン照合度M2の検出対象外である。
すべての切出しパターンに対する類似パターン照
合度M2のうち最も小さな値M2minを提供する切
出しパターンが画像６０のなかで最も特徴のある
パターンであり、これを類似パターン検出回路８
３内のマスタ決定回路によりマスタパターンとす
れば、最も確実なパターンマツチングが処理が可
能となる。
既に本出願人により開示された前述の特願昭57
−113168においては、作業者が判断した切出しパ
ターンに対して前記類似パターン照合度M2の値
をチエツクM2＜αであれば、この切出しパター
ンをマスタパターンにすることを認め、またM2
≧αの場合はこれを否認するだけで、こうして作
成されたマスタパターンは必ずしも本実施例のよ
うに他との類似性の最も低い最適なマスタパター
ンを提供できない。ここにαは許容類似度、例え
ば80％である。
以上のように本実施例においては、従来作業者
が判断し、指示していたマスタパターンの作成を
自動的にかつ最適に行うことができ、高性能の全
自動ワイヤボンダ用パツドパターン位置認識装置
が実現できる。
本発明の第２の実施例が第５図および第６図を
用いて説明される。第１の実施例では切出しエリ
アのサイズはあらかじめ定められており、そのサ
イズにおいて最も特徴のあるパターンを検出し
た。第５図には本実施例におけるマスタパターン
作成回路８のブロツク回路図が示される。本実施
例においては第２図の回路に比べて、切出しサイ
ズ指示回路８４および切出しサイズ決定回路８５
が加えられたことが異なる。
切出しサイズ指示回路８４は与えられたマスタ
サンプル画像に対して初期の切出しサイズ（第６
図のエリア６５）を切出し回路８１に指示する。
切出し回路８１はこのサイズ６５でマスタサンプ
ル画像内から順次エリアを切出していき、前記実
施例で示したように、この切出しサイズ６５に対
する類似パターン照合度M2minを類似パターン
検出回路８３が検出する。この類似パターン照合
度M2minは切出しサイズ決定回路８５に転送さ
れる。
次に切出しサイズ指示回路８４は切出しサイズ
を次のサイズ６６に変更し前記と同様の処理を行
う。この操作を順次行つていくと、切出しサイズ
決定回路８５に第７図に示す如く、各切出しサイ
ズに対する類似パターン照合度M2minの値が得
られる。切出しサイズを複数回変え、この中で最
もM2minの小さいものに対応する切出しパター
ンをマスタパターンと決定する。このようにすれ
ば、画面内で最も他のパターンとの比較照合度の
低い、換言すれば最も特徴的なパターンの切出し
サイズを決定できる。ここで類似パターン照合度
M2minに対してマスタパターンとして許容でき
る値α％を設定しておけば、切出しサイズを順次
変更していつた時に得られるM2minの値がα％
を下回る値になつた場合の切出しサイズをマスタ
パターンサイズとして決定することができ、その
結果、マスタパターンのサイズの決定を迅速に行
うことができる利点が得られる。
以上のように第２の実施例においては、従来一
律に指定されていたマスタパターンのサイズを定
量的に適正な値に、しかも自動的に決定できると
いう利点がある。
本発明の第３の実施例のマスタパターン作成回
路８のブロツク回路図が第８図に示される。この
回路は第２図における回路に２次微分回路８６お
よびピーク間隔チエツク回路８７を付加したこと
を特徴とする。以下第９図および第１０図を参照
して説明する。
第９図および第１０図の曲線７１および７６は
被認識パターン７３または７８にマスタパターン
７４または７９を重ねていつた場合のマスタパタ
ーンと被認識パターン部分との照合度のグラフ
（第４図ａ，ｂ，ｃの曲線の一部分βに相当する）
である。第９図および第１０図の曲線７１および
７６から判るように、被認識パターンおよびマス
タパターン内に横長の図形を多く含んでいる（第
９図）の場合にはｘ方向にマスタパターンを移動
した場合に得られる照合度グラフは緩やかな曲線
となる。しかし、第１０図のように縦長の図形を
多く含んでいる場合には鋭い曲線となる。パター
ンマツチングによる位置認識の場合は、この曲線
が鋭い方が位置決め精度が向上する。すなわち、
第９図の曲線７１のように緩やかな場合には、マ
ツチング位置のピークが不明確なため位置決定の
精度が低下する。
一方第９図および第１０図の曲線７２および７
７はマスタパターンをｙ方向に移動した場合の照
合度曲線である。この場合は曲線７２は鋭く、曲
線７７は緩やかとなる。前述のように、第９図の
パターンはｙ方向の位置決め精度は良いがｘ方向
が悪く、第１０図のパターンは逆にｘ方向は良い
がｙ方向が悪く、結局両者共位置決め精度を向上
するためには適していないパターンであると言え
る。第１１図に示すようなｘ方向、ｙ方向共鋭い
曲線となるパターンが適正なパターンである。
第３の実施例においては、前述の適正、不適正
をチエツクするための手段として、第８図に示し
た２次微分回路８６とピーク間隔チエツク回路８
７を備えている。この２つの回路の動作を第１２
図ａ，ｂ，ｃおよび第１３図ａ，ｂ，ｃを用いて
説明する。第１２図ａおよび第１３図ａは第９図
および第１０図に示された照合度曲線（波形）で
ある。この曲線の鋭さをチエツクするために２次
微分回路８６は第１２図ａおよび第１３図ａの曲
線に対して第１２図ｃおよび第１３図ｃに示すよ
うな２次微分曲線を作成する。第１２図ｂおよび
第１３図ｂはその中間段部の１次微分曲線が示さ
れる。この２次微分曲線はそれぞれ２つのピーク
を有しており、このピーク間隔laおよびlbは、も
との曲線（第１２図ａおよび第１３図ａ）の鋭さ
を示すことになる。すなわち、この間隔la，lbを
ピーク間隔チエツク回路８７でチエツクし、設定
許容値以下であれば、作成されたマスタパターン
は適正とし、もし許容値以上であれば、選択され
たマスタパターン以外の例えば類似パターン照合
度M2の次に小さい値をもつマスタパターンを採
用する。以上のように第３の実施例を用いれば、
位置決め精度のよいマスタパターンを作成できる
という効果がある。
次に前述の第２の実施例における切出し回路８
１、切出しサイズ指定回路８４、およびパターン
マツチング制御回路８２の詳細について第１４図
を用いて説明する。上述の回路は他の実施例にも
部分的に応用可能である。第１４図は切出し回路
８１、切出しサイズ指定回路８４およびパターン
マツチング制御回路８２のブロツク回路図であ
る。Ｘ切出し初期値レジスタ８１１およびＹ切出
し初期値レジスタ８１２は切出し領域の走査開始
点（図においては左上隅の点）の座標値を格納
し、Ｘアドレスカウンタ８１３およびＹアドレス
カウンタ８１４へ、それぞれ情報を供給する。Ｘ
アドレスカウンタ８１３およびＹアドレスカウン
タ８１４はフレームメモリ６に対してアドレスを
指定する。Ｘサイズレジスタ８１５およびＹサイ
ズレジスタ８１６は、それぞれＸ方向およびＹ方
向の切出しサイズを前述のアドレスカウンタに指
定する。切出しサイズ指定回路８４はＸサイズカ
ウンタ８４１およびＹサイズカウンタ８４２を具
備し、それぞれＸサイズレジスタ８１５およびＹ
サイズレジスタ８１６に切出しサイズを指定する
情報を供給する。パターンマツチング制御回路８
２はフリツプフロツプ８２１を具備し、フリツプ
フロツプ８２１はＹサイズレジスタ８１６からの
信号を受けてセツトされパターンマツチング回路
９へスタート信号を送り、パターンマツチング回
路９からの終了信号によりリセツトされる。
第１５図には第１ないし第３の実施例において
用いられる類似パターン検出回路８３のブロツク
回路図が示される。パターンマツチング回路９か
らの照合度信号Ｓ９２はコンパレータ８３１に供
給され同時にMaxレジスタ８３２にも供給され
る。コンパレータ８３１において照合度信号Ｓ９
２の内容ＡとMaxレジスタ８３２の内容Ｂが比
較され、Ａ≧Ｂであればコンパレータ８３１から
Maxレジスタ８３２へラツチ信号が出されMax
レジスタ８３２へ信号Ｓ９２の値Ａが格納され
る。コンパレータ８３４においてMaxレジスタ
８３２の内容ＣとMinレジスタ８３３の内容Ｄと
が比較されＣ≦Ｄであればコンパレータ８３４か
らラツチ信号がMinレジスタ８３３へ出され、
Maxレジスタ８３２からのデータがMinレジス
タ８３３へ格納される。前述のM2minのデータ
はMinレジスタ８３３の内容として得られる。
第１６図には第１ないし第３の実施例において
用いられるパターンマツチング回路９のブロツク
回路図が示される。フレームメモリ６はメモリコ
ントロールにデータバツフアDBからの信号およ
びデコーダDCからの信号を受け制御されて、被
認識パターンのデータをシフトレジスタ９１を介
して並列信号を直列信号に変換して、相関器−１
９３および相関器−２９４のシフトレジスタ９３
１および９４１に供給する。マスタパターンメモ
リ７のマスタパターンデータも同様にシフトレジ
スタ９２を介してシフトレジスタ９３３および９
４３に供給される。シフトレジスタ９３１および
９４１の出力とシフトレジスタ９３３および９４
３の出力は排他的ノアゲート９３２および９４２
によつて１つずつ排他的論理和がとられ、加算器
９５１において加算される。これによりフレーム
メモリ６のパターンとマスタメモリ７のパターン
の各画素の照合の結果一致するものの数が得られ
る。パターンの１ラインについての加算結果が得
られると、その値はデータメモリ９０に格納さ
れ、データメモリ９０の内容はメモリコントロー
ル９０１によつて制御されてデータレジスタを介
して加算器９５２に加えられ、次の１ラインの照
合度の加算値（加算器９５１の出力）と加算され
る。該加算された値はデータメモリ９０の値を更
新する。このようにしてデータメモリ９０にはフ
レームメモリ６のパターンとマスタパターンとの
１フレームにおける照合度が得られる。該照合度
は信号Ｓ９２として類似パターン検出回路８３へ
送られる。またメモリコントロール９０１からは
走査位置信号Ｓ９１が類似パターン検出回路８３
へ送られる。
発明の効果 本発明によれば、作業者の手をわずらわせるこ
となく、しかも最適なマスタパターン、すなわち
マスタ画像内で他のパターンとの比較照合度が最
も低い特徴的なマスタパターンを作成し、それに
より認識率の高いパターンマツチング方法および
装置を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
第１図は本発明の第１の実施例としてのパター
ンマツチング方法および装置を用いた全自動ワイ
ヤボンダ用パツドパターン位置認識装置のブロツ
ク回路図、第２図は第１図の装置におけるマスタ
パターン作成回路のブロツク回路図、第３図は第
１図の装置のフレームメモリ内に格納された画像
の一例を示す図、第４図ａ，ｂ，ｃは第３図の切
出しエリアと照合度の関係を説明する図、第５図
は本発明の第２の実施例におけるマスタパターン
作成回路のブロツク回路図、第６図は第５図の回
路を説明するためのマスタサンプル画像を示す
図、第７図は第５図の回路における各切出しサイ
ズと類似パターン照合度の関係の一例を示す特性
図、第８図は本発明の第３の実施例におけるマス
タパターン作成回路のブロツク回路図、第９図、
第１０図および第１１図はパターンの形状とマス
タパターンの移動方向による照合度曲線の相関を
説明する図、第１２図ａ，ｂ，ｃおよび第１３図
ａ，ｂ，ｃは第８図の回路を説明するための照合
度曲線の微分曲線を示す波形図、第１４図は第５
図の回路における切出し回路、切出しサイズ指定
回路およびパターンマツチング制御回路のブロツ
ク回路図、第１５図は第２図の回路における類似
パターン検出回路のブロツク回路図、および第１
６図は第２図の回路におけるパターンマツチング
回路のブロツク回路図である。 １…試料送り機構、２…マスタサンプル、３…
被認識サンプル、４…TVカメラ、５…Ａ／Ｄ変
換回路、６…フレームメモリ、７…マスタパター
ンメモリ、８…マスタパターン作成回路、９…パ
ターンマツチング回路、１０…制御回路、１１…
ボンデイング機構、６０…被認識パターンの画
像、６１…ICチツプの画像、６２…パツドの画
像、６５，６６，６７…切出しエリア、８１…切
出し回路、８２…パターンマツチング制御回路、
８３…類似パターン検出回路、８４…切出しサイ
ズ指示回路、８５…切出しサイズ決定回路、８６
…２次微分回路、８７…ピーク間隔チエツク回
路。

Claims (1)

  1. 【特許請求の範囲】 １ マスタパターンを用意し、これと被認識パタ
    ーンとを比較照合して、これら両者間の比較照合
    度からマツチングの有無を得るパターンマツチン
    グ方法において、 マスタサンプルを撮像し、撮像信号からあるサ
    イズのパターンを順次切り出し、パターン相互間
    の比較照合度が最小となるようなパターンを抽出
    し、これをマスタパターンとし、 被認識パターンを撮像し、撮像信号から前記マ
    スタパターンと同じサイズのパターンを順次切り
    出し、前記マスタパターンと比較照合度が最大と
    なる被認識パターンの部分を求め、該比較照合度
    があるしきい値以上である時マツチング有と判定
    することを特徴とするパターンマツチング方法。 ２ 前記マスタパターンの抽出は、所定のマスタ
    パターンサイズに相当するエリアを前記マスタサ
    ンプル撮像信号画像の端部から順次切り出し、１
    つの基準パターンに対し他のパターンとの第１位
    の類似パターンの比較照合度を求め、基準パター
    ンを順次入れ換えて比較照合度を求めて比較照合
    度の最小のパターンをマスタパターンと決定する
    特許請求の範囲第１項に記載のパターンマツチン
    グ方法。 ３ 前記所定のパターンサイズに相当するエリア
    はそのサイズを順次変更させて異なるサイズの切
    り出しパターンとする特許請求の範囲第２項に記
    載のパターンマツチング方法。 ４ 前記第１位の類似パターンの比較照合度の決
    定は前記照合度から照合度波形を求め、前記照合
    度波形を２次微分し、前記２次微分波形のピーク
    値間隔を測定し、前記測定値があるあらかじめ定
    められた範囲内にあるような前記第１位の類似パ
    ターンの比較照合度の最も小さい切り出しパター
    ンを前記マスタパターンとする特許請求の範囲第
    ２項または第３項に記載のパターンマツチング方
    法。 ５ 試料送り機構の上に載置されたサンプルを撮
    像する撮像系、前記撮像系からの撮像信号をアナ
    ログ−デイジタル変換するアナログ−デイジタル
    変換回路、前記アナログ−デイジタル変換回路の
    出力を受ける被認識パターンメモリ、前記被認識
    パターンメモリに接続されたマスタパターン作成
    回路、前記マスタパターン作成回路に接続された
    マスタパターンメモリ、および前記被認識パター
    ンメモリおよびマスタパターンメモリに接続され
    たパターンマツチング回路を備えたパターンマツ
    チング装置において、 前記マスタパターン作成回路に、前記被認識パ
    ターンメモリ内から最も特徴のあるパターン部分
    を検出し、前記検出されたパターン部分を前記マ
    スタパターンメモリに格納するための特徴パター
    ン検出回路を備え、 前記特徴パターン検出回路は、前記被認識パタ
    ーンメモリから順次マスタパターンサイズに相当
    するエリアのパターン信号を切出すための切出し
    回路、各切出しエリア内の切出しパターン信号と
    被認識パターンメモリ内のパターン信号との間で
    比較照合度を計数するための前記パターンマツチ
    ング回路を駆動するパターンマツチング制御回
    路、パターンマツチング処理において前記各切出
    しパターンに対する第１位の類似パターンおよび
    比較照合度を検出する類似パターン検出回路、お
    よび前記切出しパターンに対する第１位類似パタ
    ーンの比較照合度のうち最も低い値をもつものを
    検出し、前記検出された比較照合度に対応する切
    出しパターンをマスタパターンとするマスタ決定
    回路を具備することを特徴とするパターンマツチ
    ング装置。 ６ 前記マスタ決定回路は、切出しエリアサイズ
    を順次変更し、異なるサイズの切出しパターンに
    対する比較照合度を求める回路を具備する特許請
    求の範囲第５項に記載のパターンマツチング装
    置。 ７ 前記特徴パターン検出回路は、各走査位置と
    その位置に対する照合度から作られる照合度波形
    を２次微分する２次微分手段および前記２次微分
    波形のピーク値間隔を測定し、設定値と比較およ
    び判定するピーク値間隔判定手段を具備する特許
    請求の範囲第５項、または第６項に記載のパター
    ンマツチング装置。
JP58100962A 1983-06-08 1983-06-08 パタ−ンマツチング方法および装置 Granted JPS59226981A (ja)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP58100962A JPS59226981A (ja) 1983-06-08 1983-06-08 パタ−ンマツチング方法および装置
EP84401153A EP0128820B2 (en) 1983-06-08 1984-06-06 Pattern matching method and apparatus
DE8484401153T DE3484522D1 (de) 1983-06-08 1984-06-06 Verfahren und anlage zum mustervergleich.
KR1019840003221A KR890002287B1 (ko) 1983-06-08 1984-06-08 패턴 매칭방법 및 장치
US07/020,201 US4805224A (en) 1983-06-08 1987-02-27 Pattern matching method and apparatus

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP58100962A JPS59226981A (ja) 1983-06-08 1983-06-08 パタ−ンマツチング方法および装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPS59226981A JPS59226981A (ja) 1984-12-20
JPH0215102B2 true JPH0215102B2 (ja) 1990-04-11

Family

ID=14287975

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP58100962A Granted JPS59226981A (ja) 1983-06-08 1983-06-08 パタ−ンマツチング方法および装置

Country Status (5)

Country Link
US (1) US4805224A (ja)
EP (1) EP0128820B2 (ja)
JP (1) JPS59226981A (ja)
KR (1) KR890002287B1 (ja)
DE (1) DE3484522D1 (ja)

Families Citing this family (67)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE3621056A1 (de) * 1986-06-24 1988-01-14 Polygram Gmbh Verfahren zum ausrichten der drehlage von drehbaren oder positionieren von verschieblichen gegenstaenden
JPS6346583A (ja) * 1986-08-14 1988-02-27 Toshiba Seiki Kk パタ−ン認識方法
JPH0664614B2 (ja) * 1987-02-27 1994-08-22 株式会社安川電機 階層化構造的テンプレ−ト・マツチング方法
JPS63211076A (ja) * 1987-02-27 1988-09-01 Hitachi Ltd パタ−ン検査装置
DE3720489A1 (de) * 1987-06-20 1988-12-29 Sood Ralf A Verfahren zum lesen von text- und druckvorlagen
JP2539856B2 (ja) * 1987-10-15 1996-10-02 株式会社ヒューテック 印刷パタ―ン周期長のずれ検知方法
JPH01140271A (ja) * 1987-11-26 1989-06-01 Oki Electric Ind Co Ltd パターン欠陥検出装置
US4899391A (en) * 1988-06-24 1990-02-06 Cimino William J Automatic key identification system
US5127532A (en) * 1988-06-24 1992-07-07 Cimino William J Automatic key identification system
US5406642A (en) * 1988-12-23 1995-04-11 Nec Corporation Image matching method using direction sensitivity and vector smoothing functions for correcting matches
US5119436A (en) * 1990-09-24 1992-06-02 Kulicke And Soffa Industries, Inc Method of centering bond positions
US5091968A (en) * 1990-12-28 1992-02-25 Ncr Corporation Optical character recognition system and method
US6400996B1 (en) 1999-02-01 2002-06-04 Steven M. Hoffberg Adaptive pattern recognition based control system and method
US8352400B2 (en) 1991-12-23 2013-01-08 Hoffberg Steven M Adaptive pattern recognition based controller apparatus and method and human-factored interface therefore
US10361802B1 (en) 1999-02-01 2019-07-23 Blanding Hovenweep, Llc Adaptive pattern recognition based control system and method
US6850252B1 (en) * 1999-10-05 2005-02-01 Steven M. Hoffberg Intelligent electronic appliance system and method
US7242988B1 (en) 1991-12-23 2007-07-10 Linda Irene Hoffberg Adaptive pattern recognition based controller apparatus and method and human-factored interface therefore
US5903454A (en) 1991-12-23 1999-05-11 Hoffberg; Linda Irene Human-factored interface corporating adaptive pattern recognition based controller apparatus
US6418424B1 (en) 1991-12-23 2002-07-09 Steven M. Hoffberg Ergonomic man-machine interface incorporating adaptive pattern recognition based control system
US5479533A (en) * 1992-02-28 1995-12-26 Yamatake-Honeywell Co., Ltd. Pattern recognition apparatus and method using fuzzy logic
US5590048A (en) * 1992-06-05 1996-12-31 Fujitsu Limited Block exposure pattern data extracting system and method for charged particle beam exposure
US5442572A (en) * 1992-11-23 1995-08-15 Ford Motor Company Method and system for comparing free-form geometries using high density point data models
US5638301A (en) * 1994-06-02 1997-06-10 Ford Motor Company Method and system for inspecting die sets using free-form inspection techniques
EP0804785A2 (en) * 1994-12-06 1997-11-05 Cirrus Logic, Inc. Circuits, systems and methods for controlling the display of blocks of data on a display screen
JPH07302344A (ja) * 1995-01-17 1995-11-14 Toshiba Seiki Kk パターン認識装置
US5659493A (en) * 1995-03-03 1997-08-19 Ford Motor Company Virtual machining techniques for modifying computer models of parts
US5739518A (en) * 1995-05-17 1998-04-14 Metanetics Corporation Autodiscrimination for dataform decoding and standardized recording
JPH09251536A (ja) * 1996-03-15 1997-09-22 Komatsu Ltd パターンマッチングによる検査装置および検査方法
US5911003A (en) * 1996-04-26 1999-06-08 Pressco Technology Inc. Color pattern evaluation system for randomly oriented articles
US6222939B1 (en) * 1996-06-25 2001-04-24 Eyematic Interfaces, Inc. Labeled bunch graphs for image analysis
KR100278064B1 (ko) * 1997-08-20 2001-02-01 전주범 눈영역검출장치및방법
BR9909611B1 (pt) 1998-04-13 2012-08-07 mÉtodo e aparelho para detectar caracterÍsticas faciais em uma sequÊncia de quadros de imagem compreendendo uma imagem de um rosto.
AU2004212509B2 (en) * 1998-04-13 2005-09-08 Google Llc Face recognition from video images
US6272231B1 (en) 1998-11-06 2001-08-07 Eyematic Interfaces, Inc. Wavelet-based facial motion capture for avatar animation
US6301370B1 (en) 1998-04-13 2001-10-09 Eyematic Interfaces, Inc. Face recognition from video images
US5969753A (en) * 1998-04-24 1999-10-19 Medar, Inc. Method and system for detecting errors in a sample image
US6173213B1 (en) 1998-05-11 2001-01-09 Ellison Machinery Company Motorized inbound laser orientation and wheel recognition station
EP0984387B1 (en) * 1998-08-31 2005-08-17 International Business Machines Corporation Distinguishing between similar forms
DE69926699T2 (de) 1998-08-31 2006-06-08 International Business Machines Corp. Unterscheidung zwischen Formularen
US6714661B2 (en) 1998-11-06 2004-03-30 Nevengineering, Inc. Method and system for customizing facial feature tracking using precise landmark finding on a neutral face image
US7050655B2 (en) * 1998-11-06 2006-05-23 Nevengineering, Inc. Method for generating an animated three-dimensional video head
US7050624B2 (en) * 1998-12-04 2006-05-23 Nevengineering, Inc. System and method for feature location and tracking in multiple dimensions including depth
US7966078B2 (en) 1999-02-01 2011-06-21 Steven Hoffberg Network media appliance system and method
US6466695B1 (en) 1999-08-04 2002-10-15 Eyematic Interfaces, Inc. Procedure for automatic analysis of images and image sequences based on two-dimensional shape primitives
JP4592243B2 (ja) * 1999-10-04 2010-12-01 浜松ホトニクス株式会社 高速画像処理カメラシステム
US7787017B2 (en) * 2000-05-18 2010-08-31 OptigraP Sagl Digital camera and method for identification of objects
US8682077B1 (en) 2000-11-28 2014-03-25 Hand Held Products, Inc. Method for omnidirectional processing of 2D images including recognizable characters
US6917703B1 (en) 2001-02-28 2005-07-12 Nevengineering, Inc. Method and apparatus for image analysis of a gabor-wavelet transformed image using a neural network
US7392287B2 (en) * 2001-03-27 2008-06-24 Hemisphere Ii Investment Lp Method and apparatus for sharing information using a handheld device
DE10135817A1 (de) 2001-07-23 2003-02-20 Siemens Ag Verfahren zum Ähnlichkeitsvergleich von zwei aus Polygonzügen aufgebauten, digitalen Bildern
US6834115B2 (en) 2001-08-13 2004-12-21 Nevengineering, Inc. Method for optimizing off-line facial feature tracking
US6876364B2 (en) 2001-08-13 2005-04-05 Vidiator Enterprises Inc. Method for mapping facial animation values to head mesh positions
US6853379B2 (en) * 2001-08-13 2005-02-08 Vidiator Enterprises Inc. Method for mapping facial animation values to head mesh positions
JP3978098B2 (ja) * 2002-08-12 2007-09-19 株式会社日立製作所 欠陥分類方法及びその装置
JP2004192307A (ja) * 2002-12-11 2004-07-08 Seiko Epson Corp 類似画像抽出装置、類似画像抽出方法および類似画像抽出プログラム
US20050047647A1 (en) * 2003-06-10 2005-03-03 Ueli Rutishauser System and method for attentional selection
US20050182692A1 (en) * 2004-01-23 2005-08-18 Woos Michael T. Product finder system and method
US7416125B2 (en) * 2005-03-24 2008-08-26 Hand Held Products, Inc. Synthesis decoding and methods of use thereof
US9101990B2 (en) 2006-01-23 2015-08-11 Hy-Ko Products Key duplication machine
CN101405104B (zh) 2006-01-23 2011-05-25 海-科产品公司 钥匙复制机
JP4766008B2 (ja) * 2007-06-29 2011-09-07 富士ゼロックス株式会社 真偽判定装置及び真偽判定プログラム
AT509026B1 (de) * 2009-04-22 2013-04-15 Arc Austrian Res Centers Gmbh Verfahren zur bestimmung von als passpunkt einsetzbaren bildausschnitten eines masterbildes
US8634655B2 (en) 2009-05-01 2014-01-21 Hy-Ko Products Company Key blank identification system with bitting analysis
US8644619B2 (en) 2009-05-01 2014-02-04 Hy-Ko Products Company Key blank identification system with groove scanning
US8326018B2 (en) * 2010-05-29 2012-12-04 Mentor Graphics Corporation Fast pattern matching
US8994936B2 (en) * 2012-11-22 2015-03-31 Shenzhen China Star Optoelectronics Technology Co., Ltd Pattern matching method, apparatus and line width measuring machine
US9818041B2 (en) 2015-08-03 2017-11-14 Hy-Ko Products Company High security key scanning system

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5214112B2 (ja) * 1973-02-22 1977-04-19
US4200861A (en) * 1978-09-01 1980-04-29 View Engineering, Inc. Pattern recognition apparatus and method
JPS5549779A (en) * 1978-10-04 1980-04-10 Hajime Sangyo Kk Standard memory take-in method
JPS56132505A (en) * 1980-03-24 1981-10-16 Hitachi Ltd Position detecting method
US4441205A (en) * 1981-05-18 1984-04-03 Kulicke & Soffa Industries, Inc. Pattern recognition system

Also Published As

Publication number Publication date
DE3484522D1 (de) 1991-06-06
EP0128820A3 (en) 1988-07-27
EP0128820B1 (en) 1991-05-02
KR890002287B1 (ko) 1989-06-27
EP0128820B2 (en) 1996-05-29
KR850000088A (ko) 1985-02-25
US4805224A (en) 1989-02-14
EP0128820A2 (en) 1984-12-19
JPS59226981A (ja) 1984-12-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JPH0215102B2 (ja)
EP0041870B1 (en) Pattern position recognition apparatus
EP0117559B1 (en) Pattern checking apparatus
US4204193A (en) Adaptive alignment for pattern recognition system
JPH0552987B2 (ja)
JPH07220026A (ja) 画像処理装置および方法
JPS6354680A (ja) 位置検出装置
JP3041056B2 (ja) 半導体ペレットの検出方法
JPH0143351B2 (ja)
JPS60116076A (ja) 画像抽出回路
JP3031565B2 (ja) 表領域判定方法
JPH08194825A (ja) 輪郭情報抽出装置
JP2966711B2 (ja) 画像輪郭抽出方法及びその装置
JPS61286704A (ja) 画像の境界線検出方法
JP3087788B2 (ja) 部品の位置検出方法及び装置
JP3146882B2 (ja) 絵柄検査方法
JPH0566636B2 (ja)
JPS58158761A (ja) パタ−ン位置検出方法
JPS6275205A (ja) 輪郭抽出装置
JPS6360432B2 (ja)
JPS6177707A (ja) 半導体集積回路装置の方向判別装置
JPH11108617A (ja) 板金加工における画像処理方法およびその装置
JPH02307167A (ja) 位置認識装置
JPS623577B2 (ja)
JPH04152479A (ja) 画像検査方式