JPH0312787A - 多角形パターンの重なり検査方式 - Google Patents

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。

Description

【発明の詳細な説明】 （概要〕 プリント基板の配線等のパターンの検査装置にを用な多
角形パターンの重なりを検査する方式に関し。

従来よりも少ない計算回数で多角形パターン間の重なり
を検出可能にすることを目的とし。

図形データメモリに記憶されている多角形データからそ
の多角形パターンを囲む矩形パターンの矩形データを生
成する矩形生成機能と、矩形生成機能が各多角形データ
から生成した矩形データにより矩形パターン間の重なり
の有無を検出する矩形重なり検出機能と、矩形重なり検
出機能が矩形パターン間の重なりを検出したときに、そ
れら各矩形パターンに内包される元の多角形パターンの
線分のうち上記矩形パターン間の重なり領域に含まれる
各線分同士の交差の有無を検出する線分交差検出機能と
をそなえた構成をもつ。

〔産業上の利用分野〕

本発明は、プリント基板の配線等のパターンの検査装置
に有用な多角形パターンの重なりを検査する方式に関す
る。本発明は、特にクリアランスをもつ多角形の重なり
検査を高速で実行することができる。

〔従来の技術〕

第７図は、従来のコンピュータ処理による多角形パター
ンの重なり検査装置の１例を示し、ｌは図形データメモ
リ、２はクリアランス変換部、３はパターン発生部、４
はデイスプレ化　５は重なり判定部である。

図形データメモリ１には、各配線パターンの図形データ
を格納しておく。クリアランス変換部２は、配線パター
ンの図形データをクリアランスを考慮した図形データ、
つまりクリアランス分だけ拡大した配線パターンの図形
データに変換する。

パターン発生部３は１図形データメモリ１の図形データ
、あるいはクリアランス変換部２が変換した図形データ
に基づいて、多角形パターンあるいはその拡大多角形パ
ターンを発生する。

重なり判定部５は１図形データメモリ１の図形データに
基づいて各多角形パターンの重なりを判定し、その判定
結果を出力する。

パターン発生部３により発生された多角形のパターンデ
ータは、デイスプレィ４に表示出力される。

第７図の構成の装置により多角形パターンの重なりを検
査する従来の方法を第８図により説明する。

第８図は、頂点ａｌ、ａ２．ａ３．ａ４．ａ５より成る
多角形のパターンＡと、他の多角形のパターンＢの間の
重なりの有無を検査する例である。

ここでパターンＡはクリアランスｒをもつため。

パターンＡとパターンＢの重なりを判定する場合。

このクリアランス「を考慮する必要がある。

従来は、パターンへの各辺についてクリアランスｒの幅
をもたせ、この幅付きの各辺の線分とパターンＡの各辺
の線分との間で重なりの有無を検出していた。たとえば
ａｌ−ａ５間の線分！の場合、ｌを内側と外側にｒだけ
平行移動して作る矩形Ｐと、各頂点ａ１〜ａ５を中心と
した半径ｒの円Ｃからなる図形とパターンＢの各辺の線
分との間で交差を判定していた。これらは、パターンＡ
の各辺とパターンＢの各辺との全ての組合わせについて
行われる。この全ての辺の組合わせについて交差計算を
行ったときに必要とされる計算回数は１次のようになる
。

パターンＡには、矩形Ｐと円Ｃの対が作る図形が各辺を
合わせて全部で５つあり、また矩形Ｐの線分の数は４で
１円は１つであるから交差を判定すべき線分の数は、（
４＋１）Ｘ５−２５ある。

一方、パターンＢの交差を判定すべき線分は６本ある。

従来はそれらの線分の組合わせについて全部交差の有無
を計算していたので９判定に要する計算の総回数は２５
ｘ６＝１５０（回）となる。

〔発明が解決しようとする課題〕 従来の多角形パターンの重なり検査では、上記のように
、多角形のパターンＡとパターンＢの全ての辺の線分の
組合わせについて交差の有無を判定していたため、計算
機の処理量が多（なり高速に判定を行うことができなか
った。

本発明は、従来よりも少ない計算回数で多角形パターン
間の重なりを検出可能にすることを目的とする。

〔課題を解決するための手段〕

本発明は１重なり対象の多角形パターン間の重なり判定
を効率化するため、まず各多角形パターンをそれぞれ囲
む矩形パターンをつくり、これらの矩形パターンを用い
て重なりの有無を調べる簡単な前処理を行い、それぞれ
の多角形パターンを含むように拡張された矩形パターン
同士でも重ならない場合には２元の多角形同士について
は当然に重ならないから２手数のかかる詳細な重なり判
定処理を省くようにしたものである。また矩形パターン
同士で重なりが検出された場合も、それらの矩形パター
ンの重なり領域に入る元の多角形パターンの線分につい
てのみ交差の有無を詳細判定するようにして、必要とさ
れる判定処理の量を最小限にしている。

第１図に本発明の重なり検査方式の原理を示す。

第１図において。

１）は、多角形を含む任意の図形をコマンド形式で表し
た図形データを格納する図形データメモリである。

１２は９図形パターンがクリアランスをもっとき、クリ
アランス分だけ拡大した図形パターンを生成するよう図
形データの変換を行うクリアランス変換部である。

１３は９図形データをドツト形式のパターンデータに変
換するパターン発生部である。

１４は、ＣＲＴなどのデイスプレィである。

１５は、任意の多角形パターン間での重なりの有無を対
応する図形データに基づいて判定する重なり判定部であ
る。

Ｉ６は１重なり検査対象の各多角形パターンに外接する
矩形パターンの図形データを生成する矩形生成機能であ
る。

１７は、矩形パターン間の重なりの有無を判定する矩形
重なり検出機能である。

１８は、矩形パターン間で重なりが検出された場合につ
いて、その重なり領域内で１元の多角形データに基づい
て線分同士の交差の有無を検出する線分交差検出機能で
ある。

重なり判定部１５は１図形データメモリ１）がら重なり
検査対象の多角形パターンの図形データを取り出し、そ
れぞれの図形データが表す多角形パターンを囲む矩形パ
ターンを規定する矩形データを、矩形生成機能１６によ
り生成する。

次に矩形重なり検出機能１７により、矩形パターン間の
重なりの有無を検出し１重なりがない場合には対応する
元の多角形パターン間にも重なりがないものとして判定
出力する。他方、矩形パターン間に重なりが検出された
場合には、線分交差検出機能１８を用いて、さらに詳細
な重なり検出を行う。

線分交差検出機能１８では、矩形パターン間の重なり領
域内に入る元の各多角形パターンの線分を抽出し、それ
らの線分同士による交差の有無の検出を行う。ここで交
差が検出された場合には重なり有りと判定し、交差が検
出されない場合には重なり無しと判定し出力する。

〔作用〕

本発明の作用を、第２図および第３図を用いて説明する
。

第２図は、クリアランスをもつパターンＡと他のパター
ンＢとの重なりを検査する場合の例である。

パターンＡは頂点ａｌ、ａ２．ａ３．ａ４．ａ５より成
る多角形であり、クリアランスｒをもつ。

またパターンＢはクリアランスのない多角形である０本
発明では、パターンＡの各辺を外側にクリアランスｒだ
け平行移動して拡大パターンＡ′を作成し、さらに拡大
パターンのＸ軸とｙ軸それぞれにおける最大座標値と最
小座標値により拡大パターンに内接する矩形パターンＱ
１を作成する。

さらに、パターンＢについても矩形パターンＱ２を１作
成する。

次に第１段階として、矩形パターンＱｌ、Ｑ２の重なり
の有無を判定する。第２図では、矩形パターンＱｌ、Ｑ
２間の重なり領域をＥで示しである。次にこの重なり領
域Ｅに入る各パターンＡ′Ｂの線分のみについて、詳細
に線分間の交差の有無を判定する。ここで線分間に交差
有りと判定した場合パターンＡ’　、Ｂ間に重なりがあ
るものと判定する。

ここで、第２図のＡ′　とＢのパターンにより。

本発明の方法で重なりを検査する場合の計算回数は次の
ようになる。拡大パターンＡ′の各辺は１つの直線と円
弧からなるため、線分数は３×（１＋１）＝６となる。

一方、パターンＢの線分数は各辺の直線のみであるため
３．したがって交差の有無の計算回数の最大値は６Ｘ３
＝１８となる。

しかし第２図の例では、矩形パターンの重なり領域に入
る線分の数は、拡大パターンＡ′で３゜パターンＢで２
であるから、実際に交差の有無を計算するための必要回
数は、３Ｘ２＝６となる。

一方、第８図の従来の例では、計算回数が合計１５０回
必要であったので１本発明により大幅な削減が可能とな
ることが判る。

このように本発明によれば、線分交差の計算処理に手間
のかかる複雑な多角形パターンについては、線分交差の
計算を行う前に多角形パターンに外接する簡単な矩形パ
ターンで置き換えて、単純な形で重なりの有無と重なり
が有る場合は重なりが存在し得る領域とを大まかに検出
し、実際に線分の交差判定が必要な場合を絞ることによ
って計算処理量を削減しているので、高速度に多角形の
重なり判定処理を行うことができる。

〔実施例〕

第３図は本発明の実施例による多角形パターンの重なり
検査処理のフローであり、第４図は第３図の実施例の処
理フローを説明するための多角形パターンの重なり検査
の具体例である。また第５図は第３図の実施例の処理フ
ローにおける多角形パターンをクリアランス分だけ拡大
するクリアランス変換処理の詳細なフローであり、第６
図はクリアランス変換の計算方法の説明図である。

第３図のフローは、多角形パターンを囲む矩形パターン
を生成して重なりを調べる第１段階と。

第１段階で重なりを検出した場合１元の多角形パターン
同士で線分交差の有無を調べる第２段階とからなってい
る。以下、必要に応じて第４図の具体例を参照しつつ処
理の手１頃を説明する。

第１段階 ■）多角形パターンＡ、Ｂの各頂点の座標データから各
図形のＸ軸とＸ軸それぞれにおける最小座標値と最大座
標値を求める（第４図（ａ））。

２）パターンＡについては、最大座標値にクリアランス
ｒを加算し、最小座標値からはクリアランスｒを減算し
て５拡大したパターンの最大座標値と最小座標値を求め
る（第４図（ｂ））。

３）拡大した最大座標値と最小座標値を通る直線で構成
される矩形Ｑｌ、Ｑ２を（第４図（ｂ））発生し、その
交差の有無を判定する。

交差がないと判定した場合には矩形Ｑｌ、Ｑ２に内包さ
れる多角形パターンＡとＢに重なりがないと判定し、結
果を出力する。

第２段階 ４）第１段階で矩形Ｑｌ、Ｑ２に重なりがあると判定し
た場合には９重なり領域已に入る元の多角形パターンＡ
、Ｂの辺の線分ｐ、ｑと、Ｓ。

ｔを選択する（第４図（Ｃ））。

５）選択された多角形パターンＡの線分ｐ、ｑをクリア
ランス分だけ外側に平行移動する。そして平行移動した
線分ｐ’　、ｑ’をクリアランスの大きさｒの半径の円
Ｃの弧でつなぎ、拡大多角形を生成する。

６）拡大多角形により線分交差を調べ、交差していれば
多角形パターン間に重なりがあったものと判定し、交差
がなければ重なりがないものと判定して終了する。

次に第３図のステップ２）のクリアランスによるパター
ン拡大処理について、第５図のフローにしたがってさら
に詳しく説明する。

また拡大処理の具体例として、第６図に２点ａｌ　（ｘ
ｌ　、ｙ＋　）と点ａ２　（ｘｚ、　ｙ２）の間の線分
ｌをクリアランスｒだけ平行移動するため点ａｘ’（ｘ
＋’、ｙ＋’）と点ａ２’（ｘｉｙ２′）を求める場合
を示す。

２−１）クリアランスの値ｒと、拡大あるいは縮小のい
ずれかを指示する。また処理における多角形の回り方向
が右回りか左回りかを指示する。

２−２）線分を平行移動するための線分に対する移動方
向の角度θ１を次のように設定する（第５図参照）。

２−４）移動方向の角度θ１と線分の角度θ２を加算す
る。

θ＝θ１＋θ２ ２−５）点ａｌ、ａ２の座標（ｘ＋＋ｙｉ。

（Ｘｚ、）’２）とクリアランス値ｒ、角度θとを用い
て、移動後の点　ｘｌ、　　ａ２１の座標（ｘ＋Ｙ＋’
　）＋　　（ｘｔ’　＋　　Ｙｔ’　）を求める。

Ｘ＋　’　　＝Ｘ１　　＋ｒ　ｃｏｓθｙ、　　　＝ｙ
、　　＋ｒ　ｓｉｎθ Ｘｉ　　＝　Ｘｚ　＋　ｒ　ＣＯ３θ ｙ２　−Ｙｚ　＋ｒ　ｓｉｎθ ２−６）同様にして移動すべき他の線分の端点の座標を
計算する。

（■縮小で左回りの場合　＋９０６ ２−３）点ａ　１　（ｘｌ　＋　）’！　）と点ａｚ（
ｘｉ。

ｙｚ）間の線分ｌが直前の線分に対してもつ角度θ２を
算出する。

〔発明の効果〕

本発明は、多角形間の重なり検査に必要な線分交差の有
無の判定を２重なりの程度に応じた少数の線分に絞って
行うため、計算量の大幅な削減が可能となり、高速処理
が実現される。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の原理図、第２図は本発明による多角形
パターンの重なり検査処理例の説明図。 第３図は本発明実施例による多角形重なり検査処理例の
フロー図、第４図は本発明実施例による多角形重なり検
査処理の説明図、第５図は第３図のフロー中の多角形パ
ターンのクリアランス変換処理の詳細フロー図、第６図
は第５図のフローによるクリアランス変換の計算方法の
説明図、第７図は従来の多角形パターンの重なり検査装
置の構成図、第８図は従来の多角形パターンの重なり検
査処理例の説明図である。 第１図中 ｌｌ：図形データメモリ １２：クリアランス変換部 １３：パターン発生部 １４：デイスプレィ １５：重なり判定部 １６：矩形生成機能 １７：矩形型なり検出機能 １８：線分交差検出機能

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）多角形データを含む任意の図形データを記憶する
   図形データメモリと、図形データに基づいて多角形パタ
   ーンを含む任意の図形のパターンを発生するパターン発
   生部とを有する図形処理システムにおいて、複数の多角
   形パターンの間での重なりの有無を判定する重なり判定
   部を設け、 上記重なり判定部は、図形データメモリに記憶されてい
   る多角形データからその多角形パターンを囲む矩形パタ
   ーンの矩形データを生成する矩形生成機能と、 矩形生成機能が各多角形データから生成した矩形データ
   により矩形パターン間の重なりの有無を検出する矩形重
   なり検出機能と、 矩形重なり検出機能が矩形パターン間の重なりを検出し
   たときに、それら各矩形パターンに内包される元の多角
   形パターンの線分のうち上記矩形パターン間の重なり領
   域に含まれる各線分同士の交差の有無を検出する線分交
   差検出機能とをそなえ、 重なり検査対象の各多角形パターンについてそれらを囲
   む矩形パターンのデータを矩形生成機能を用いて生成し
   、生成した矩形データにより矩形重なり検出機能を用い
   て矩形パターン間の重なりの有無の近似的な判定を行い
   、ここで重なりが検出された場合、その重なり領域に入
   る元の多角形の線分の間でのみ線分交差検出機能を用い
   て重なりの有無の詳細判定を行うことを特徴とする多角
   形パターンの重なり検査方式。
2. （２）請求項（１）において、重なり検査対象の多角形
   がクリアランスを有する場合、その多角形のデータをク
   リアランス分だけ拡大した多角形のデータに変換するク
   リアランス変換部を設け、このクリアランス変換部によ
   り拡大した多角形のデータにより重なりを判定すること
   を特徴とする多角形パターンの重なり検査方式。