JPH02157605A - パターン位置認識装置 - Google Patents
パターン位置認識装置Info
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- JPH02157605A JPH02157605A JP63312239A JP31223988A JPH02157605A JP H02157605 A JPH02157605 A JP H02157605A JP 63312239 A JP63312239 A JP 63312239A JP 31223988 A JP31223988 A JP 31223988A JP H02157605 A JPH02157605 A JP H02157605A
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- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims abstract description 12
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- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 claims description 10
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 claims description 10
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- 238000000034 method Methods 0.000 description 11
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Classifications
-
- 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
- G06V10/32—Normalisation of the pattern dimensions
-
- 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
- G06V10/751—Comparing pixel values or logical combinations thereof, or feature values having positional relevance, e.g. template matching
- G06V10/7515—Shifting the patterns to accommodate for positional errors
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Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
産業上の利用分野
本発明は電子回路を構成する基板上にポンディングされ
たICチップ等の複雑なパターン上のパッドの位置認識
等を画像入力装置により行うパターン位置認識装置に関
するものである。
たICチップ等の複雑なパターン上のパッドの位置認識
等を画像入力装置により行うパターン位置認識装置に関
するものである。
従来の技術
近年、非接触で画像等の2パターンによるパターン位置
認識が行われている。
認識が行われている。
以下図面を参照しながら、上述した従来の画像を用いた
パターン位置認識について説明する。
パターン位置認識について説明する。
第4図は従来のパターン位置認識装置の構成図である。
第4図において、位置決めテーブル21の上に置かれた
認識すべきパターンを有する対象物22を入力するため
に照明装!23が設置され、可動テレビカメラ支持部2
5にテレビカメラ24が設置されている。ここで、テレ
ビカメラ24はテレビカメラ制御回路26により制御さ
れている。
認識すべきパターンを有する対象物22を入力するため
に照明装!23が設置され、可動テレビカメラ支持部2
5にテレビカメラ24が設置されている。ここで、テレ
ビカメラ24はテレビカメラ制御回路26により制御さ
れている。
テレビカメラ24により入力された映像信号は、アナロ
グディジタル変換(以後、A/D変換という〉回路27
に入り、画像の濃度によりO〜255(256階調)等
の画像データに数値化され、CPU、ROM、RAM及
び入出力ボート等から構成されるマイクロコンピュータ
に入力される。
グディジタル変換(以後、A/D変換という〉回路27
に入り、画像の濃度によりO〜255(256階調)等
の画像データに数値化され、CPU、ROM、RAM及
び入出力ボート等から構成されるマイクロコンピュータ
に入力される。
パターン位置認識装置としては、主コントローラあるい
は操作盤により指令が与えられる判定制御回路(CPU
)28と、入力画像が2値化する2値化制御回路29と
、前記画像に対して処理する範囲を窓枠として設定する
窓枠制御回路30と、前記窓枠内の2値化画像から部分
的2次元パターンをテンプレートとして逐時切り出す部
分テンプレート切り出し回路31と、認識すべきパター
ンを予め目標テンプレートとして記憶しておく目標テン
プレートメモリー回路32と、前記切り出された目標テ
ンプレートと予め記憶しておいた目標テンプレートとを
比較するテンプレート比較回路33と、前記テンプレー
ト比較回路33により目標テンプレートと最も一致する
部分テンプレートであると判定されたテンプレートの代
表の位置を検出する代表位置検出回路34とから構成さ
れている。認識結果は主コントローラへ送出される。
は操作盤により指令が与えられる判定制御回路(CPU
)28と、入力画像が2値化する2値化制御回路29と
、前記画像に対して処理する範囲を窓枠として設定する
窓枠制御回路30と、前記窓枠内の2値化画像から部分
的2次元パターンをテンプレートとして逐時切り出す部
分テンプレート切り出し回路31と、認識すべきパター
ンを予め目標テンプレートとして記憶しておく目標テン
プレートメモリー回路32と、前記切り出された目標テ
ンプレートと予め記憶しておいた目標テンプレートとを
比較するテンプレート比較回路33と、前記テンプレー
ト比較回路33により目標テンプレートと最も一致する
部分テンプレートであると判定されたテンプレートの代
表の位置を検出する代表位置検出回路34とから構成さ
れている。認識結果は主コントローラへ送出される。
以上のように構成されたパターン位置認識装置の認識方
法について、以下その動作について説明する。
法について、以下その動作について説明する。
まず、第5図のフローチャートに示すように、認識すべ
きパターンを有する対象物22を位置決めテーブル21
等に載せ、テレビカメラ24の黒度を合わせ一画面を入
力するくステップ21〉。
きパターンを有する対象物22を位置決めテーブル21
等に載せ、テレビカメラ24の黒度を合わせ一画面を入
力するくステップ21〉。
前記入力された画像を2値化しくステップ22〉、処理
する範囲を窓枠として設定しくステップ23〉、前記窓
枠内の2次元パターンから部分テンプレートを切り出し
てくステップ24〉、予め記憶しておいた目標テンプレ
ートとの各画素(ビット)の排他的論理和を求めること
で両者の一致度としくステップ25〉、ステップ24、
ステップ25を窓枠内金てに対して行い、排他的論理和
の合計が最大であった部分テンプレートの左上等の点を
認識したとして゛、上記認識した点の位置を部分テンプ
レートの代表位置として検出する〈ステップ26〉。た
だし、認識エラー時にはくステップ21〉へ戻り、画像
入力を行い2値化レベルを変えて再度以後のステップを
行う。くステップ27〉。
する範囲を窓枠として設定しくステップ23〉、前記窓
枠内の2次元パターンから部分テンプレートを切り出し
てくステップ24〉、予め記憶しておいた目標テンプレ
ートとの各画素(ビット)の排他的論理和を求めること
で両者の一致度としくステップ25〉、ステップ24、
ステップ25を窓枠内金てに対して行い、排他的論理和
の合計が最大であった部分テンプレートの左上等の点を
認識したとして゛、上記認識した点の位置を部分テンプ
レートの代表位置として検出する〈ステップ26〉。た
だし、認識エラー時にはくステップ21〉へ戻り、画像
入力を行い2値化レベルを変えて再度以後のステップを
行う。くステップ27〉。
発明が解決しようとする課題
しかしながら、前記のような従来の構成では、画像を2
値化して部分テンプレートと目標テンプレートの各画素
のビットの排他的論理和の合計により一致度を比較する
ため、画像入力時の照明変化やテレビカメラの感度変化
等により入力画像の濃度が変化した場合、2値化を同じ
レベルで行うと認識精度が低下し、そのため2値化のレ
ベルを変化させるという2値レヘル制御を行うのだが、
処理は複雑となり、加えて処理時間が長(なるという課
題を有していた。
値化して部分テンプレートと目標テンプレートの各画素
のビットの排他的論理和の合計により一致度を比較する
ため、画像入力時の照明変化やテレビカメラの感度変化
等により入力画像の濃度が変化した場合、2値化を同じ
レベルで行うと認識精度が低下し、そのため2値化のレ
ベルを変化させるという2値レヘル制御を行うのだが、
処理は複雑となり、加えて処理時間が長(なるという課
題を有していた。
そこで本発明はこの課題を解決するため、画像入力時の
照明変化やテレビカメラの感度変化等により入力画像の
濃度が変化しても認識精度が低下せず、2値レベル制御
の要らない濃淡画像によりパターンの位置を認識するパ
ターン位置認識装置を提供するものである。(第1の発
明)。
照明変化やテレビカメラの感度変化等により入力画像の
濃度が変化しても認識精度が低下せず、2値レベル制御
の要らない濃淡画像によりパターンの位置を認識するパ
ターン位置認識装置を提供するものである。(第1の発
明)。
また、本発明の他の目的は、第1の発明における濃度の
比例関係の検定を高速化したパターン位置認識装置を提
供するものである。
比例関係の検定を高速化したパターン位置認識装置を提
供するものである。
また、本発明の他の目的は、第1の発明における入力画
像と認識すべきパターンを有するマスクの濃度の比例係
数演算を高速化したパターン位置認識装置を提供するも
のである。
像と認識すべきパターンを有するマスクの濃度の比例係
数演算を高速化したパターン位置認識装置を提供するも
のである。
また、本発明の他の目的は、認識処理を高速化したパタ
ーン位置認識装置を提供するものである。
ーン位置認識装置を提供するものである。
また、本発明の他の目的は、入力画像の濃度の飽和を検
査し照明、テレビカメラの感度、絞り等を調整し認識精
度の安定化したパターン位置認識装置を提供するもので
ある。
査し照明、テレビカメラの感度、絞り等を調整し認識精
度の安定化したパターン位置認識装置を提供するもので
ある。
課題を解決するための手段
本発明の第1の発明は、認識すべきパターンを含む対象
物をテレビカメラにより取り込み画像信号を入手し、x
−y−f空間を構成し(fはx −y画像子面上の濃度
)、画像中の画素(i、j)の濃度をf ijとする際
、fijに対し前記認識すべきパターンを含む適当なサ
イズのマスクguv(gはマスク内u−v平面上の濃度
)を走査し、f+7 とg との比例係数を対応する各画素について演算し、
前記各部分テンプレートごとの比例係数a の集合1a
1u=1.2・・・、m、v=1+2・・・、nl
(m、nはmxnのマスクサイズの意味)のばらつ
きを評価する比例評価指数σijJを検出し、x、yと
比例評価指数σijからなるx−y−σ空間へx−y−
f空間上の各部分テンプレートを代表する点を写像する
比例評価写像T変換手段と、 前記写像変換によりx−y−f空間からX−y−σ空間
へ写像された画像データから構成される曲面の最小また
は極小の複数個の候補を検定する最小・極小点複数候補
検出手段とからなるものである。
物をテレビカメラにより取り込み画像信号を入手し、x
−y−f空間を構成し(fはx −y画像子面上の濃度
)、画像中の画素(i、j)の濃度をf ijとする際
、fijに対し前記認識すべきパターンを含む適当なサ
イズのマスクguv(gはマスク内u−v平面上の濃度
)を走査し、f+7 とg との比例係数を対応する各画素について演算し、
前記各部分テンプレートごとの比例係数a の集合1a
1u=1.2・・・、m、v=1+2・・・、nl
(m、nはmxnのマスクサイズの意味)のばらつ
きを評価する比例評価指数σijJを検出し、x、yと
比例評価指数σijからなるx−y−σ空間へx−y−
f空間上の各部分テンプレートを代表する点を写像する
比例評価写像T変換手段と、 前記写像変換によりx−y−f空間からX−y−σ空間
へ写像された画像データから構成される曲面の最小また
は極小の複数個の候補を検定する最小・極小点複数候補
検出手段とからなるものである。
また、本発明の第2の発明は、第1の発明に加え、ばら
つきの評価、比例評価指数σ1Jに残差平方和を用いる
ものである。
つきの評価、比例評価指数σ1Jに残差平方和を用いる
ものである。
また、本発明の第3の発明は、第1の発明に加え、認識
すべきパターンを含むマスクguvの各画素の値の逆数
をとりg (g/=1/g )をマ/ スフとして予め記憶しておき比例係数を演算するもので
ある。
すべきパターンを含むマスクguvの各画素の値の逆数
をとりg (g/=1/g )をマ/ スフとして予め記憶しておき比例係数を演算するもので
ある。
また、本発明の第4の発明は、第1の発明に加え、比例
評価写像Tによる変換において、逐時X−y−σ空間内
でのσ の値を検定し、σijの値がある値になった時
、認識すべき部分テンプレートを検出したと判定し、以
後の処理を打ち切る手段を有するものである。
評価写像Tによる変換において、逐時X−y−σ空間内
でのσ の値を検定し、σijの値がある値になった時
、認識すべき部分テンプレートを検出したと判定し、以
後の処理を打ち切る手段を有するものである。
また、本発明の第5の発明は、第1の発明に加え、入力
画像中の濃度の飽和を検定する手段と、前記濃度が飽和
している場合には、照度、テレビカメラ感度、絞りを調
整する手段とを備えるものである。
画像中の濃度の飽和を検定する手段と、前記濃度が飽和
している場合には、照度、テレビカメラ感度、絞りを調
整する手段とを備えるものである。
作 用
本発明の第1の発明によれば、認識すべきパターンをマ
スクとして作成し、このマスクを認識すべきパターンを
有する入力画像に対して走査し、濃度の比例関係に注目
した写像変換を行い、その比例関係を検定してパターン
を認識するため、照明変化、テレビカメラの感度等の変
化により入力画像の濃度が変化しても2値レベル制御な
くしてパターンを認識することが可能となる。
スクとして作成し、このマスクを認識すべきパターンを
有する入力画像に対して走査し、濃度の比例関係に注目
した写像変換を行い、その比例関係を検定してパターン
を認識するため、照明変化、テレビカメラの感度等の変
化により入力画像の濃度が変化しても2値レベル制御な
くしてパターンを認識することが可能となる。
また、本発明の第2の発明によれば、前記濃度の比例関
係の検定を行う比例評価指数σ に残差平方和を用いる
ため検定処理の高速化が可能となる。
係の検定を行う比例評価指数σ に残差平方和を用いる
ため検定処理の高速化が可能となる。
また、本発明の第3の発明によれば、前記認識すべきパ
ターンを含むマスクg の逆数g (g/=1/g)を
予め演算し記憶しておき、このマスクguvを前記比例
係数の演算に用いるため、濃度の比例係数演算の高速化
が可能となる。
ターンを含むマスクg の逆数g (g/=1/g)を
予め演算し記憶しておき、このマスクguvを前記比例
係数の演算に用いるため、濃度の比例係数演算の高速化
が可能となる。
また、本発明の第4の発明によれば、前記比例評価写像
Tによる変換において、逐時σ の値を検定しσ があ
る値になった時点で認識すべき部分テンプレートを検出
したと判定し、以後の処理を打ち切るため、認識処理の
高速化が可能となる。
Tによる変換において、逐時σ の値を検定しσ があ
る値になった時点で認識すべき部分テンプレートを検出
したと判定し、以後の処理を打ち切るため、認識処理の
高速化が可能となる。
更に、本発明の第5の発明によれば、入力画像中の濃度
の飽和を検定し、前記濃度が飽和していれば照度、テレ
ビカメラの感度を調整し飽和画像をなくすため、飽和画
像による情報量の低下が防止され認識精度が確保できる
。
の飽和を検定し、前記濃度が飽和していれば照度、テレ
ビカメラの感度を調整し飽和画像をなくすため、飽和画
像による情報量の低下が防止され認識精度が確保できる
。
実施例
以下本発明の一実施例について第1図から第3図を参照
しながら説明する。
しながら説明する。
第1図はパターン位置認識装置の構成例を示している。
第1図において、位置決めテーブル1の上に置かれた対
象物2を入力するために照明装置3が設置され、可動テ
レビカメラ支持部5にテレビカメラ4が設置されている
。、ここで、テレビカメラ4はテレビカメラ制御回路6
により制御されている。
象物2を入力するために照明装置3が設置され、可動テ
レビカメラ支持部5にテレビカメラ4が設置されている
。、ここで、テレビカメラ4はテレビカメラ制御回路6
により制御されている。
テレビカメラ4により入力された映像信号は、A/D変
換回路7に入り、画像の濃度によりO〜255等の画像
データに数値化され、CPU、ROM、RAM及び入出
力ボート等から構成されるマイクロコンピュータに入力
される。
換回路7に入り、画像の濃度によりO〜255等の画像
データに数値化され、CPU、ROM、RAM及び入出
力ボート等から構成されるマイクロコンピュータに入力
される。
パターン位置認識装置としては、主コントローラあるい
は操作盤より指令が与えられる判定制御回路(CPU)
8と、入力画像に対して処理する範囲を窓枠として設定
する窓枠制御回路9と、窓枠内の画像が飽和しているか
チエツクし、照明、テレビカメラの感度を調整する飽和
濃度補償回路10と、前記窓枠内の画像から部分的な2
次元パターンをテンプレートとして逐時切り出す部分テ
ンプレート切り出し回路11と、認識すべきパターンを
適当な大きさく例えば16X16画素)で濃淡画として
作成し、予め各画素の濃度の逆数を計算しマスクを作成
し記憶するマスクメモリ回路12(尚、加工したマスク
でも良い)と、窓枠内の画像に対してマスクを走査し、
前記部分テンプレートとマスクの各画素間の積を計算し
、濃度の比例係数を求める比例係数演算回路13と、部
分テンプレートごとの比例係数の集合の残差平方和によ
り集合のばらつきを評価し部分テンプレートとマスクの
濃度の比例関係を評価する比例評価指数演算回路14と
、前記窓枠内の各部分テンプレートに対する比例評価指
数から最も小で(マスクの濃度と比例関係の強い〉部分
テンプレート・を認識すべき部分テンプレートと判定す
るパターン判定回路15と、前記認識すべき部分テンプ
レートとして判定されたテンプレートを代表する位置を
検出する認識位置検出回路16とから構成されている。
は操作盤より指令が与えられる判定制御回路(CPU)
8と、入力画像に対して処理する範囲を窓枠として設定
する窓枠制御回路9と、窓枠内の画像が飽和しているか
チエツクし、照明、テレビカメラの感度を調整する飽和
濃度補償回路10と、前記窓枠内の画像から部分的な2
次元パターンをテンプレートとして逐時切り出す部分テ
ンプレート切り出し回路11と、認識すべきパターンを
適当な大きさく例えば16X16画素)で濃淡画として
作成し、予め各画素の濃度の逆数を計算しマスクを作成
し記憶するマスクメモリ回路12(尚、加工したマスク
でも良い)と、窓枠内の画像に対してマスクを走査し、
前記部分テンプレートとマスクの各画素間の積を計算し
、濃度の比例係数を求める比例係数演算回路13と、部
分テンプレートごとの比例係数の集合の残差平方和によ
り集合のばらつきを評価し部分テンプレートとマスクの
濃度の比例関係を評価する比例評価指数演算回路14と
、前記窓枠内の各部分テンプレートに対する比例評価指
数から最も小で(マスクの濃度と比例関係の強い〉部分
テンプレート・を認識すべき部分テンプレートと判定す
るパターン判定回路15と、前記認識すべき部分テンプ
レートとして判定されたテンプレートを代表する位置を
検出する認識位置検出回路16とから構成されている。
位置認識結果は主コントローラへ送出される。
以上のように構成されたパターン位置認識装置の位置認
識方法について、以下その動作について説明する。
識方法について、以下その動作について説明する。
まず、第2図のフローチャートに示すように、認識すべ
きパターンを有する対象物2を位置決めテーブル1等に
載せ、テレビカメラ4の照度を合わせ一画面を入力しく
ステップ1〉(画像入力部)、前記入力された画像に対
して処理する範囲を窓枠として設定する〈ステップ2〉
(窓枠設定手段)。
きパターンを有する対象物2を位置決めテーブル1等に
載せ、テレビカメラ4の照度を合わせ一画面を入力しく
ステップ1〉(画像入力部)、前記入力された画像に対
して処理する範囲を窓枠として設定する〈ステップ2〉
(窓枠設定手段)。
第3図(a)に示すように、前記窓枠内の画像によりx
−y−f空間を構成し、(fはx−y窓枠白画像平面上
の濃度)、画像中の画素(i、j)の濃度をf 、とじ
、前記認識すべきパターンを含む適当なサイズのマスク
g (gはマスク内UV平面上の濃度)を作成すると
、マスクg と−致する画像中のパターンの濃度f は
g 比例関係にあるため、guvの各画素の濃度の逆数
を予めl / 計算しマスクg (g −1/g 、ただbg/
はその値を部分的に加工、強調加工していても良い)を
作成し記憶しておき(マスク記憶手段)、第3図(b)
のように前記f に対しマスクg′を走査+1 し、前記窓枠白画像の部分テンプレートfij、(u。
−y−f空間を構成し、(fはx−y窓枠白画像平面上
の濃度)、画像中の画素(i、j)の濃度をf 、とじ
、前記認識すべきパターンを含む適当なサイズのマスク
g (gはマスク内UV平面上の濃度)を作成すると
、マスクg と−致する画像中のパターンの濃度f は
g 比例関係にあるため、guvの各画素の濃度の逆数
を予めl / 計算しマスクg (g −1/g 、ただbg/
はその値を部分的に加工、強調加工していても良い)を
作成し記憶しておき(マスク記憶手段)、第3図(b)
のように前記f に対しマスクg′を走査+1 し、前記窓枠白画像の部分テンプレートfij、(u。
V)(U、Vはテンプレート内の位置)との積、つまり
fij(u、v)とguvと比例係数を対応する各画素
について演算しくステップ3〉、前記部分テンプレート
ごとの比例係数σuvの集合(σuvu=1. 2
・ ・、m、v=1.2 ・ ・ nl (m。
fij(u、v)とguvと比例係数を対応する各画素
について演算しくステップ3〉、前記部分テンプレート
ごとの比例係数σuvの集合(σuvu=1. 2
・ ・、m、v=1.2 ・ ・ nl (m。
nはmXnのマスクサイズの意味)のばらつきを評価す
るため前記集合の残差平方和σ (尚、分散、標準偏差
等でも良い)を演算し、比例評価指数σ とし、前記部
分テンプレートとマスクの濃度り、(u、v)とg の
比例関係を評価するために、比例評価指数σ を算出し
くステップ4〉−Xr’lと比例評価指数σ 、からな
るx−yσ1.空間へx−y−f空間上の点を写像しく
以上、比例評価写像T変換手段)、前記x−y−σ空間
での曲面の最小または極小を、マスクg/を走査してい
く過程で比例評価指数σ 、の値の小さい順に並べ変え
てσ i、j等を記憶し、常に1 】 σ の値を観察しておき、窓枠内金ての処理が終 J 了した時点で一番小さいとされている(i、j)を代表
位置とする部分テンプレートが、認識すべき部分テンプ
レートであると判定しくステップ5〉 (最小・極小点
複数候補検出手段)、前記認識すべき部分テンプレート
として判定されたテンプレートを代表する位置を、例え
ば部分テンプレートの左上としてパターンの位置を認識
するσ11の値がσij≦e昧とはOに近い数〉になれ
ば認識すべき部分テンプレートであると判定し処理を打
ち切ることも可能である。また、入力画像の濃度で飽和
濃度と同値のものがあれば、飽和画像の無(なるように
照度、カメラ感度、絞り等を調整する(飽和画像修正手
段)。(尚、暗い画像の場合も同様にできる)。また、
前記候補点として算出されたσijの値がσij、>A
(Aはマスクと部分テンプレートが同一のものである
とする限界の値)の場合には部分テンプレート内に認識
すべきパターンがないと判定する。
るため前記集合の残差平方和σ (尚、分散、標準偏差
等でも良い)を演算し、比例評価指数σ とし、前記部
分テンプレートとマスクの濃度り、(u、v)とg の
比例関係を評価するために、比例評価指数σ を算出し
くステップ4〉−Xr’lと比例評価指数σ 、からな
るx−yσ1.空間へx−y−f空間上の点を写像しく
以上、比例評価写像T変換手段)、前記x−y−σ空間
での曲面の最小または極小を、マスクg/を走査してい
く過程で比例評価指数σ 、の値の小さい順に並べ変え
てσ i、j等を記憶し、常に1 】 σ の値を観察しておき、窓枠内金ての処理が終 J 了した時点で一番小さいとされている(i、j)を代表
位置とする部分テンプレートが、認識すべき部分テンプ
レートであると判定しくステップ5〉 (最小・極小点
複数候補検出手段)、前記認識すべき部分テンプレート
として判定されたテンプレートを代表する位置を、例え
ば部分テンプレートの左上としてパターンの位置を認識
するσ11の値がσij≦e昧とはOに近い数〉になれ
ば認識すべき部分テンプレートであると判定し処理を打
ち切ることも可能である。また、入力画像の濃度で飽和
濃度と同値のものがあれば、飽和画像の無(なるように
照度、カメラ感度、絞り等を調整する(飽和画像修正手
段)。(尚、暗い画像の場合も同様にできる)。また、
前記候補点として算出されたσijの値がσij、>A
(Aはマスクと部分テンプレートが同一のものである
とする限界の値)の場合には部分テンプレート内に認識
すべきパターンがないと判定する。
発明の効果
本発明の第1の発明によれば、認識すべきパターンをマ
スクとして作成し、認識すべきパターンを有する入力画
像に対し走査し、濃度の比例関係に注目した写像変換を
行い、その比例関係を検定してパターンを認識するため
、照明変化、テレビカメラの感度、絞り等の変化により
、入力画像の濃度が一様に変化しても、その変化の率は
同じであるので、2値化レベル制御等を行なわないで濃
淡画像処理が行え、高速、高精度の認識ができることに
なる。
スクとして作成し、認識すべきパターンを有する入力画
像に対し走査し、濃度の比例関係に注目した写像変換を
行い、その比例関係を検定してパターンを認識するため
、照明変化、テレビカメラの感度、絞り等の変化により
、入力画像の濃度が一様に変化しても、その変化の率は
同じであるので、2値化レベル制御等を行なわないで濃
淡画像処理が行え、高速、高精度の認識ができることに
なる。
本発明の第2の発明によれば、前記濃度の比例関係の検
定を行う比例評価指数σ 、に残差平方和J を用いるため検定処理の高速化ができることになる。
定を行う比例評価指数σ 、に残差平方和J を用いるため検定処理の高速化ができることになる。
本発明の第3の発明によれば、前記認識すべきパターン
を含むマスクguvの逆数g4v(g’uv= 1/g
)を予め演算して記憶しておき、このマスクg/uvを
前記比例係数の演算に用いるため、除算が少な(なり、
濃度比例演算の高速化ができることになる。
を含むマスクguvの逆数g4v(g’uv= 1/g
)を予め演算して記憶しておき、このマスクg/uvを
前記比例係数の演算に用いるため、除算が少な(なり、
濃度比例演算の高速化ができることになる。
本発明の第4の発明によれば、前記比例評価写像Tによ
る変換において、逐時σ1.の値を検定しσ8.がある
値になった時点で認識すべき部分テンプレートを検出し
たと判定し、以後の処理を打ち切るため、窓枠全ての画
像に対してマスクを走査して各テンプレートのマスクに
対する比例関係、つまりσi、を検定することに比べ認
識処理の高速化ができることになる。
る変換において、逐時σ1.の値を検定しσ8.がある
値になった時点で認識すべき部分テンプレートを検出し
たと判定し、以後の処理を打ち切るため、窓枠全ての画
像に対してマスクを走査して各テンプレートのマスクに
対する比例関係、つまりσi、を検定することに比べ認
識処理の高速化ができることになる。
本発明の第5の発明によれば、入力画像中の濃度の飽和
を検定し、証明、テレビカメラの濃度を調整し飽和画像
をなくすため、飽和画像により認識のための入力情報に
信頼できないものが含まれることかないため、安定した
認識ができることになる。
を検定し、証明、テレビカメラの濃度を調整し飽和画像
をなくすため、飽和画像により認識のための入力情報に
信頼できないものが含まれることかないため、安定した
認識ができることになる。
第1図は本発明の一実施例におけるパターン位置認識装
置の構成図、第2図は同パターン位置認識装置の認識方
法を示すフローチャー ト、第3図(a)は同実施例に
おける濃度分布でx−y−f/ を示す説明図、第3図(b)はマスクg を窓枠白画像
に対して走査する様子を示す説明図、第3図(c)は本
発明の第1の発明における写像変換を示す説明図、第4
図は従来例のパターン位置認識装置の構成図、第5図は
その動作を示すフローチャートである。 2・・・・・・対象物、4・・・・・・テレビカメラ、
11・・・・・・飽和濃度修正回路、12・・・・・・
マスクメモリ回路、13・・・・・・比例係数演算回路
、14・・・・・・比例評価指数演算回路。 代理人の氏名 弁理士 粟野重孝 はか1名第 図 第 図 ズーツートi関 支ユソl−うへ娩出 A−ソー1フ間 第 図 第 図
置の構成図、第2図は同パターン位置認識装置の認識方
法を示すフローチャー ト、第3図(a)は同実施例に
おける濃度分布でx−y−f/ を示す説明図、第3図(b)はマスクg を窓枠白画像
に対して走査する様子を示す説明図、第3図(c)は本
発明の第1の発明における写像変換を示す説明図、第4
図は従来例のパターン位置認識装置の構成図、第5図は
その動作を示すフローチャートである。 2・・・・・・対象物、4・・・・・・テレビカメラ、
11・・・・・・飽和濃度修正回路、12・・・・・・
マスクメモリ回路、13・・・・・・比例係数演算回路
、14・・・・・・比例評価指数演算回路。 代理人の氏名 弁理士 粟野重孝 はか1名第 図 第 図 ズーツートi関 支ユソl−うへ娩出 A−ソー1フ間 第 図 第 図
Claims (5)
- (1)認識すべきパターンを含む対象物をテレビカメラ
により取り込み画像信号を入手し、x−y−f空間を構
成し(fはx−y画像平面上の濃度)、画像中の画素(
i,j)の濃度をf_i_jとする際、f_i_jに対
し前記認識すべきパターンを含む適当なサイズのマスク
g_u_v(gはマスク内u−v平面上の濃度)を走査
し、f_i_jとg_u_vとの比例係数を対応する各
画素について演算し、前記各部分テンプレートごとの比
例係数a_u_vの集合{a_u_v|u=1,2・・
・,m,v=1,2・・・,n}(m,nはm×nのマ
スクサイズの意味)のばらつきを評価する比例評価指数
σ_i_jを検出し、x,yと比例評価指数σ_i_j
からなるx−y−σ空間へx−y−f空間上の各部分テ
ンプレートを代表する点を写像する比例評価写像T変換
手段と、 前記写像変換によりx−y−f空間からx−y−σ空間
へ写像された画像データから構成される曲面の最小また
は極小の複数個の候補を検定する最小・極小点複数候補
検出手段とからなるパターン位置認識装置。 - (2)ばらつきの評価、比例評価指数σ_i_jに残差
平方和を用いる請求項1記載のパターン位置認識装置。 - (3)認識すべきパターンを含むマスクg_u_vの各
画素の値の逆数をとりg′_u_v(g′_u_v=1
/g_u_v)をマスクとして予め記憶しておき比例係
数を演算する請求項1記載のパターン位置認識装置。 - (4)比例評価写像Tによる変換において、逐時x−y
−σ空間内でのσ_i_jの値を検定し、σ_i_jの
値がある値になった時、認識すべき部分テンプレートを
検出したと判定し、以後の処理を打ち切る手段を有する
請求項1記載のパターン位置認識装置。 - (5)入力画像中の濃度の飽和を検定する手段と、前記
濃度が飽和している場合には、照度、テレビカメラ感度
、絞りを調整する手段とを備えた請求項1記載のパター
ン位置認識装置。
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP63312239A JPH0762606B2 (ja) | 1988-12-09 | 1988-12-09 | パターン位置認識装置 |
US07/446,284 US5014330A (en) | 1988-12-09 | 1989-12-05 | Pattern position recognizing apparatus |
KR1019890018196A KR930002347B1 (ko) | 1988-12-09 | 1989-12-08 | 패턴위치 인식장치 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP63312239A JPH0762606B2 (ja) | 1988-12-09 | 1988-12-09 | パターン位置認識装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH02157605A true JPH02157605A (ja) | 1990-06-18 |
JPH0762606B2 JPH0762606B2 (ja) | 1995-07-05 |
Family
ID=18026845
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP63312239A Expired - Fee Related JPH0762606B2 (ja) | 1988-12-09 | 1988-12-09 | パターン位置認識装置 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US5014330A (ja) |
JP (1) | JPH0762606B2 (ja) |
KR (1) | KR930002347B1 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2015152785A (ja) * | 2014-02-14 | 2015-08-24 | キヤノン株式会社 | 画像表示装置及びその制御方法 |
Families Citing this family (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2517637B2 (ja) * | 1988-02-15 | 1996-07-24 | キヤノン株式会社 | マ―ク位置検出方法及びそれが適用される装置 |
JPH0668264A (ja) * | 1992-08-21 | 1994-03-11 | Takayama:Kk | パターンマッチング回路 |
JP3583138B2 (ja) * | 1994-05-05 | 2004-10-27 | グラマン エアロスペース コーポレーション | 複合画像中で関与しているオブジェクトを探索し、識別する方法及び装置 |
KR0126600B1 (ko) * | 1994-12-30 | 1997-12-29 | 김주용 | 고속 디지탈 영상 패턴 매칭 회로 |
US6023530A (en) * | 1995-11-13 | 2000-02-08 | Applied Intelligent Systems, Inc. | Vector correlation system for automatically locating patterns in an image |
US5835634A (en) * | 1996-05-31 | 1998-11-10 | Adobe Systems Incorporated | Bitmap comparison apparatus and method using an outline mask and differently weighted bits |
US5912988A (en) * | 1996-12-27 | 1999-06-15 | Xytec Corporation | Image processing method and apparatus for distortion compensation |
JPH11144054A (ja) | 1997-11-06 | 1999-05-28 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像認識方法および画像認識装置ならびに記録媒体 |
AU750558B2 (en) * | 1998-11-30 | 2002-07-25 | Canon Kabushiki Kaisha | Method and apparatus for mark detection |
JP2001052011A (ja) * | 1999-08-06 | 2001-02-23 | Canon Inc | 画像検索装置およびその方法 |
US7245779B2 (en) * | 2003-07-23 | 2007-07-17 | Marvell International Technology Ltd. | Image enhancement employing partial template matching |
KR100750112B1 (ko) * | 2003-11-03 | 2007-08-21 | 삼성전자주식회사 | 입체물 스캔 장치 및 방법 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4882763A (en) * | 1984-12-31 | 1989-11-21 | The Standard Oil Company | Method of making a rock-pore micromodel involving generation of an accurate and reliable template image of an actual reservoir rock pore system |
US4707734A (en) * | 1985-06-17 | 1987-11-17 | The Perkin-Elmer Corporation | Coarse flaw detector for printed circuit board inspection |
-
1988
- 1988-12-09 JP JP63312239A patent/JPH0762606B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
1989
- 1989-12-05 US US07/446,284 patent/US5014330A/en not_active Expired - Fee Related
- 1989-12-08 KR KR1019890018196A patent/KR930002347B1/ko not_active IP Right Cessation
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2015152785A (ja) * | 2014-02-14 | 2015-08-24 | キヤノン株式会社 | 画像表示装置及びその制御方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR900010601A (ko) | 1990-07-09 |
KR930002347B1 (ko) | 1993-03-29 |
JPH0762606B2 (ja) | 1995-07-05 |
US5014330A (en) | 1991-05-07 |
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