JPH03142689A - パターン認識方法及びその装置 - 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】 〔産業上の利用分野〕 この発明は、半導体製造装置において半導体装置等のパ
ターンを認識する方法及び装置に関する。

〔従来の技術〕

第４図に従来のパターン認識装置の構成を示す。

半導体装置等の被認識物体（１）に対向してカメラ（２
）が配置されており、このカメラ（２）と２値化スレッ
ショルド設定部（３〉とが比較器（４〉が接続されてい
る。比較器（４）には入力画像メモリ（５〉が接続され
、入力画像メモリ（５）及び基準画像メモリ（７）が相
関器（６）に接続されている。さらに、相関器〈６）に
は認識判定アドレス計算部（８）が接続され、この認識
判定アドレス計算部（８）に相関スレッショルド設定部
（９ンが接続されている。

被認識物体（１）はカメラ（２）により撮像され、カメ
ラ（２〉からアナログの画像信号が比較器（４）に出力
される。この画像信号は比較器（４）において２値化ス
レッショルド設定部（３）に予め設定されているスレッ
ショルドレベルＴ１と比較されることにより２値化され
た後、入力画像パターンとして入力画像メモリ（５）に
格納される。

次に、この入力画像パターンは相関器（６〉に入力し、
ここで基準画像メモリ（ア）に予め登録されている基準
画像パターンとの相関演算が行われる。

すなわち、入力画像パターンと基準画像パターンがどの
程度一致したかを示す相関度が算出される。

相関度は、認識判定アドレス計算部（８）において相関
スレッショルド設定部（９）に予め設定されているスレ
ッショルドレベルＴ２と比較され、相関度がスレッショ
ルドレベルＴ２より高い場合には被認識物体（１）は認
識されたものと判定され、その位置が算出される。

ここで、入力画像パターンと基準画像パターンとの相関
度をパターンマツチング法により演算する方法を述べる
。パターンマツチング法は、２枚の画像を重ねて互いに
移動させ、両者が最も一致したときの相関度をとる方法
である。入力画像パターン及び基準画像パターンをそれ
ぞれ例えば第５Ａ図及び第５Ｂ図に示すパターンとする
。これらの図において、斜線部（２０ａ）〜（２３ａ）
、（２０ｂ）及び＜２１ｂ）はそれぞれ２値化の白レベ
ル部分を示し、他の部分（２４ａ）及び（２４ｂ）は黒
レベル部分を示している。

第５Ａ図の入力画像パターン上に第５Ｂ図の基準画像パ
ターンを重ねながらその位置を移動させていくと、基準
画像パターンが入力画像パターンの領域Ａに位置したと
きに双方のパターンの一致が得られる。すなわち、入力
画像パターンの白レベル部分（２０ａ）及び（２１ａ）
と基準画像パターンの白レベル部分（ｚｏｂ）及び（２
１ｂ）とがそれぞれ互いに重なり、残りの黒レベル部分
（２４ａ）及び（２４ｂ）も互いに重なることとなる。

このときの重なり具合が完全であれば相関度は１００％
となる。一方、第６図に示すように、入力画像パターン
の白レベル部分（２０ｃ）が一部欠けている場合には、
この欠けた部分は基準画像パターンと重ならないことに
なるので、その分だけ相関度が１００％より低下する。

このようにして入力画像パターンと基準画像パターンと
の相関度が演算され、相関度がスレッショルドレベルＴ
２より高いときに被認識物体（１）の認識がなされる。

〔発明が解決しようとする課題〕

しかしながら、第７Ｂ図に示すように白レベル部分（２
５ｂ）の面積比率が黒レベル部分（２６ｂ）に比べて小
さい基準画像パターンを用いる場合には、次のような問
題があった０例えば白レベル部分（２５ｂ）の面積比率
を２０％とし、この基準画像パターンで第７Ａ図のよう
に黒レベル部分（２６ａ）のみからなる入力画像パター
ンの認識を行うことを考える。

この入力画像パターンには本来白レベル部分として現れ
る領域（２５ａ）が存在するが、被認識物体（１〉の状
態あるいは周囲の状態により黒レベル部分となったもの
である。この場合、基準画像パターンの白レベル部分（
２５ｂ）は２０％しかないので、基準画像パターンの位
置に拘わらずに相関度は８０％となる。

従って、相関スレッショルド設定部り９〉のスレッショ
ルドレベルＴ２を７０％に設定すると、基準画像パター
ンが入力画像パターン上のどこに位置してもその相関度
がスレッショルドレベルＴ２を越えるため被認識物体（
１）の認識がなされてしまう。すなわち、本来認識が要
求される領域Ｂとは異なる領域Ｃを誤認識することとな
る。

これを防止するには、相関スレッショルド設定部（９）
のスレッショルドレベルＴ２を高くする方法が考えられ
るが、第７Ｂ図のように白レベル部分（２５ｂ）の面積
比率が低い基準画像パターンでは、スレッショルドレベ
ルＴ２を９０％程度の極めて高い値に設定する必要があ
り、認識の信憑性は薄いものとなる。また、基準画像パ
ターンを他のパターンに取り替えると、その度にスレッ
ショルドレベルＴ２も変えなければならない。

パターンマツチング法が２枚の画像を重ね合わせる点を
考慮すると、白レベル部分の面積比率が５０％に近づく
程、認識結果の信憑性は高くなることがわかる。ところ
が、単に２値化スレッショルド設定部（３〉のスレッシ
ョルドレベルＴ、を変えることにより白レベル部分の面
積比率を５０％に近づけようとすると、例えば第８図に
示すように白レベル部分（ｚｏｂ）と（２１ｂ）との間
に存在する本来黒レベル部分となるべき不安定な領域（
２７ｂ）が白レベル部分として登録されてしまい、パタ
ーン認識上好ましくない。

このように従来は被認識物体（１）のパターンによって
は認識の信頼性が低下するという問題点があった。

この発明はこのような問題点を解消するためになされた
もので、被認識物体のパターンに拘わらずに信頼性の高
い認識を行うことのできるパターン認識方法及びその装
置を提供することを目的とする。

〔課題を解決するための手段〕

この発明に係るパターン認識方法は、被認識物体の画像
を２値化することにより白レベル及び黒レベルからなる
入力画像パターンを形成し、予め白レベル及び黒レベル
から形成されている基準画像パターンの白レベル部分と
黒レベル部分との面積比がほぼ１：１となるようにマス
クを作成し、基準画像パターン上にマスクをかけて入力
画像パターンとの相関度を演算し、相関度が設定値より
高いときに被認識物体の位置を認識する方法である。

また、この発明に係るパターン認識装置は、被認識物体
を撮像する撮像手段と、撮像手段で得られた被認識物体
の画像を２値化して白レベル及び黒レベルからなる入力
画像パターンを形成する入力画像パターン形成手段と、
予め白レベル及び黒レベルから形成されている基準画像
パターンを格納する基準画像メモリと、基準画像パター
ンの白レベル部分と黒レベル部分との面積比がほぼ１：
１となるようにマスクを作成するマスク作成手段と、基
準画像パターン上にマスクをかけて入力画像パターンと
の相関度を演算する相関演算手段と、相関演算手段で演
算された相関度を設定値と比較しこの設定値より高いと
きに被認識物体の位置を認識する認識手段とを備えたも
のである。

〔作用〕

この発明に係るパターン認識方法においては、基準画像
パターンの白レベル部分と黒レベル部分との面積比がほ
ぼ１：１となるようにマスクを作成し、このマスクを基
準画像パターン上にかけた状態で入力画像パターンとの
相関度を演算する。

また、この発明に係るパターン認識装置では。

マスク作成手段が基準画像パターンの白レベル部分と黒
レベル部分との面積比がほぼ１：１となるようなマスク
を作成し、相関演算手段がこのマスクを基準画像パター
ン上にかけて入力画像パターンとの相関度を演算する。

〔実施例〕

以下、この発明の実施例を添付図面に基づいて説明する
。

第１図はこの発明の一実施例に係るパターン認識装置を
示すブロック図である。撮像手段となるカメラ（２〉が
半導体装置等の被認識物体（１）に対向して配置されて
おり、このカメラ（２）が比較器（４）に接続されてい
る。比較器（４）には２値化のためのスレッショルドレ
ベルＴ、が設定された２値化スレッショルド設定部（３
）が接続されており、この２値化スレッショルド設定部
（３）及び比較器（４）により入力画像パターン作成手
段が形成されている。

また、比較器（４）は入力画像メモリ（５）を介して相
関演算手段である相関器（６）に接続されている。

相関器（８）には基準画像メモリ（７〉が接続され、こ
の基準画像メモリ（７〉にマスク作成手段となる自動マ
スク作成部（１０）が接続されている。さらに、自動マ
スク作成部（１０）はマスクメモリ（１１）を介して相
関器（６）に接続されている。また、相関器（６）には
認識判定アドレス計算部（８）が接続され、この認識判
定アドレス計算部（８）に認識判定のためのスレッショ
ルドレベルＴ２が設定された相関スレッショルド設定部
（９）が接続されている。これら認識判定アドレス計算
部（８）及び相関スレッショルド設定部（９）により認
識手段が形成されている。

次に、実施例の動作について説明する。まず、被認識物
体（１〉がカメラ（２）により撮像され、カメラ（２）
からアナログの画像信号が比較器（４）に出力される。

この画像信号は比較器（４〉において２値化スレッショ
ルド設定部（３）に予め設定されているスレッショルド
レベルＴ１と比較されることにより２値化され、白レベ
ル及び黒レベルからなる入力画像パターンとして入力画
像メモリ（５）に格納される。

一方、基準画像メモリ（７）には予め操作者により白レ
ベル及び黒レベルからなる基準画像パターンが登録され
格納されている。この基準画像パターンは自動マスク作
成部（１０）により読み出され、ここで基準画像パター
ンの白レベル部分と黒レベル部分との面積比が１：１と
なるようなマスクが形成される。すなわち、基準画像パ
ターン上にマスクをかけたときに、マスク領域を無視し
それ以外の領域において白レベル部分と黒レベル部分の
面積が一致するようなマスクを形成する。自動マスク作
成部（１０）で作成されたマスクはマスクメモリ（１１
）に格納される。

その後、相関器（６）は入力画像メモリ（５）、基準画
像メモリ〈７）及びマスクメモリ（１１〉からそれぞれ
入力画像パターン、基準画像パターン及びマスクを読み
出し、マスクを基準画像パターン上にがけた状態でこの
基準画像パターンと入力画像パターンとの相関度を演算
するにの相関度は、認識判定アドレス計算部（８）にお
いて相関スレッショルド設定部（９〉に予め設定されて
いるスレッショルドレベルＴ２と比較される。そして、
相関度がスレッショルドレベルＴ２より低い場合にはま
だ被認識物体（１）は認識されないと判定され、マスク
がかけられた基準画像パターンを入力画像パターン上で
所定の間隔で移動させた後、再び相関度を演算し、認識
判定アドレス計算部〈８）で認識の判定を行う、このよ
うにして基準画像パターンを移動させつつ相関度を求め
ていき、相関度がスレッショルドレベルＴ２より高くな
った場合に認識判定アドレス計算部（８）で被認識物体
（１）は認識されたものと判定され、その位置が算出さ
れる。

ここで、自動マスク作成部（１０）によるマスクの作成
方法について第２図のフローチャートを参照して説明す
る。ただし、基準画像パターンにおいて白レベル部分の
面積が黒レベル部分の面積より小さいものとする。

まず、ステップ４１で基準画像メモリ（７）から基準画
像パターンを読み出し、ステップ４２で基準画像パター
ンの白レベル部分を探し出した後、さらにステップ４３
で白レベル部分の中心線を演算する。

次に、ステップ４４で隣接する白レベル部分間に不安定
なパターンが存在するか否か判別し、存在する場合には
ステップ４５〜４７に進んで第１の作成方法によりマス
クの作成を行う、すなわち、基準画像パターンの黒レベ
ル部分を一旦全てマスク領域とした後、ステップ４３で
求めた白レベル部分の中心線を中心として線対称に白レ
ベル部分の周辺に所定の範囲の黒レベル部分を設定する
（ステップ４５）、この黒レベル部分を所定量だけ拡張
しくステップ４６）、白レベル部分の面積ＳＩｌと黒レ
ベル部分の面１１Ｓａとを比較する（ステップ４７〉、
そして、Ｓ、＞Ｓ、の場合には再びステップ４６に戻っ
て黒レベル部分を拡張する。この操作を繰り返し、Ｓ１
１≦Ｓ８となったところで白レベル部分と黒レベル部分
との面積比がほぼ１；１になったと判断してマスクの作
成を終了する。さらに、ステップ４８でこのマスクをマ
スクメモリ（１１）に格納する。

この第１の作成方法により第５Ｂ図に示した基準画像パ
ターンを基にして作成したマスクを第３Ａ図に示す、白
レベル部分（２０ｂ）及び（２１ｂ）の周辺に黒レベル
部分（２４ｂ）が位置し、黒レベル部分（２４ｂ）の外
側にマスク領域（３１）及び（３２〉が形成される。従
って、隣接する白レベル部分（２０ｂ）及び（２１ｂ）
の中間部に不安定なパターンが存在してもマスク領域（
３１）によってマスキングされることとなる。

一方、ステップ４４で隣接する白レベル部分間に不安定
なパターンが存在しない場合にはステップ４９〜５１に
進んで第２の作成方法によりマスクの作成を行う、すな
わち、ステップ４３で求めた白レベル部分の中心線を中
心として線対称に白レベル部分の周辺に所定の範囲のマ
スク領域を設定する（ステップ４９）。このマスク領域
を所定量だけ拡張しくステップ５０）、白レベル部分の
面積Ｓｗと黒レベル部分の面積Ｓａとを比較する（ステ
ップ５１）、そして、Ｓ、＜Ｓ、の場合には再びステッ
プ５０に戻ってマスク領域を拡張する。この操作を繰り
返し、Ｓｗ≧Ｓ、となったところで白レベル部分と黒レ
ベル部分との面積比がほぼ１：１になったと判断してマ
スクの作成を終了する。さらに、ステップ４８でこのマ
スクをマスクメモリ（１１）に格納する。

この第２の作成方法により第５Ｂ図に示した基準画像パ
ターンを基にして作成したマスクを第３Ｂ図に示す、白
レベル部分（２０ｂ）及び（２１ｂ）の周辺にマスク領
域（３３）、（３４）及び（３５）が形成される。

従って、白レベル部分（２０ｂ）及び（２１ｂ）の周縁
部が不安定な場合に有効である。

尚、基準画像パターンの白レベル部分の面積が黒レベル
部分の面積より大きい場合には、第２図のフローチャー
トにおける各ステップの白レベル部分と黒レベル部分と
を全て交換し、白レベル部分の上にマスク領域を形成す
ればよい。

また、第２図のステップ４４における不安定パターンの
存在の有無の判別は、予め操作者が被認識物体（１）あ
るいは入力画像パターンがら判断し、その結果を自動マ
スク作成部（１０〉に入力することにより行うことがで
きる。また、比較器（４）で入力画像を２値化する際に
自動的に不安定パターンを捜し出し、その結果を自動マ
スク作成部（１ｏ）に入力させることもできる。

ステップ４４の結果に応じて第１及び第２の方法のいず
れかを選択してマスクを作成したが、不安定パターンの
有無に拘わらずにこれらの方法の一方のみを用いてマス
クを作成してもよい。

また、マスクは操作者が作成してこれをマスクメモリ（
１１）に登録することもできるが、上記実施例のように
自動マスク作成部（１０）で自動的に作成すれば、マス
クに人為的差が生じず、安定した認識判定が可能になる
と共に処理時間の短縮化が図られる。

白レベル部分と黒レベル部分の面積比は１：１になるの
が好ましいが、これに限るものではない。

尚、この発明のパターン認識方法及び装置は半導体装置
の製造工程において用いられるワイヤボンド装置やグイ
ボンド装置等に広く適用することができる。

〔発明の効果〕

以上説明したように、この発明に係るパターン認識方法
は、被認識物体の画像を２値化することにより白レベル
及び黒レベルからなる入力画像１＜ターンを形成し、予
め白レベル及び黒レベルから形成されている基準画像パ
ターンの白レベル部分と黒レベル部分との面積比がほぼ
１：１となるようにマスクを作成し、基準画像パターン
上にマスクをかけて入力画像パターンとの相関度を演算
し、相関度が設定値より高いときに被認識物体の位置を
認識するので、被認識物体のパターンに拘わらずに信頼
性の優れた認識を行うことができる。

また、この発明に係るパターン認識装置は、被認識物体
を撮像する撮像手段と、撮像手段で得られた被認識物体
の画像を２値化して白レベル及び黒レベルからなる入力
画像パターンを形成する入力画像パターン形成手段と、
予め白レベル及び黒レベルから形成されている基準画像
パターンを格納する基準画像メモリと、基準画像パター
ンの白レベル部分と黒レベル部分との面積比がほぼ１：
１となるようにマスクを作成するマスク作成手段と、基
準画像パターン上にマスクをかけて入力画像パターンと
の相関度を演算する相関演算手段と、相関演算手段で演
算された相関度を設定値と比較しこの設定値より高いと
きに被認識物体の位置を認識する認識手段とを備えてい
るので、最適なマスクが自動的に作成され、操作者の個
人差によらない高信頼性のパターン認識が可能となる。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の一実施例に係るパターン認識装置を
示すブロック図、第２図は実施例の自動マスク作成部の
動作を示すフローチャート、第３Ａ図及び第３Ｂ図はそ
れぞれマスクを示す模式図、第４図は従来のパターン認
識装置を示すブロック図、第５Ａ図、第５Ｂ図及び第６
図はそれぞれパターンマツチング法を示すための模式図
、第７Ａ図、第７Ｂ図及び第８図はそれぞれ従来技術の
問題点を示す模式図である。 図において、（１）は被認識物体、（２〉はカメラ、（
３）は２値化スレッショルド設定部、（４）は比較器、
（６）は相関器、（７）は基準画像メモリ、（８）は認
識判定アドレス計算部、（９）は相関スレッショルド設
定部、（ｌＯ〉は自動マスク作成部、（２０ｂ）及び（
２１ｂ）は白レベル部分、（２４ｂ）は黒レベル部分、
（３１）〜（３５）はマスク領域である。 なお、各図中同一符号は同一または相当部分を示す。

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）被認識物体の画像を２値化することにより白レベ
   ル及び黒レベルからなる入力画像パターンを形成し、 予め白レベル及び黒レベルから形成されている基準画像
   パターンの白レベル部分と黒レベル部分との面積比がほ
   ぼ１：１となるようにマスクを作成し、 前記基準画像パターン上に前記マスクをかけて前記入力
   画像パターンとの相関度を演算し、前記相関度が設定値
   より高いときに前記被認識物体の位置を認識する ことを特徴とするパターン認識方法。
2. （２）被認識物体を撮像する撮像手段と、 前記撮像手段で得られた前記被認識物体の画像を２値化
   して白レベル及び黒レベルからなる入力画像パターンを
   形成する入力画像パターン形成手段と、 予め白レベル及び黒レベルから形成されている基準面像
   パターンを格納する基準画像メモリと、前記基準画像パ
   ターンの白レベル部分と黒レベル部分との面積比がほぼ
   １：１となるようにマスクを作成するマスク作成手段と
   、 前記基準画像パターン上に前記マスクをかけて前記入力
   画像パターンとの相関度を演算する相関演算手段と、 前記相関演算手段で演算された相関度を設定値と比較し
   この設定値より高いときに前記被認識物体の位置を認識
   する認識手段と を備えたことを特徴とするパターン認識装置。