JPH033269B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、検査対象パターンの良否を判定する
パターン検査方法に関するものである。

〔従来の技術〕 第９図ａ，ｂは、それぞれテンプレートマツチ
ング方式と称される従来のパターン検査方法の原
理説明図である。同図において、１と１′はそれ
ぞれ検査対象パターン、２〜８はそれぞれ＋印で
示されたサンプリングポイント、である。

第９図ａにおいて、検査対象パターン１が文字
の８であつたとする。このとき、図示せざるテン
プレートを用いて、サンプリングポイント２〜８
を図示の如く定め、各ポイントにおけるパターン
の有無を検査する。例えばパターン有ならば論理
１、パターン無ならば論理０とし、２〜８の各ポ
イントにおける検査結果をコード化し、そのコー
ドから検査対象パターンが既知のどのパターンに
分類されるかを認識するのである。

第９図ａにおいては、ポイント２〜８の何れに
おいても検査結果は有（論理１）であり、この場
合、検査対象パターン１は文字の８であると認識
する。第９図ｂにおいては、ポイント８のみがパ
ターン無（論理０）で、この場合は、文字の０の
パターンであると予め判定のアルゴリズムを定め
ておき、それに従つて０と認識する。

このようなテンプレートマツチング方によるパ
ターン検査方法は、吟味すべき情報が圧縮されて
いて少ない（サンプリングポイントにおけるパタ
ーンの有無のみ）こと、吟味した結果によるパタ
ーンのクラス分けが容易であること、等の利点が
あり、OCR（光学文字読取器）のように、検査対
象となる未知のパターンを、標準（既知）パター
ンの中のどれに相当するものかを判定して分類す
れば足りるというようなパターン認識装置に用い
れば有効であることが知られている。

〔発明が解決しようとする問題点〕

しかしながら、テンプレートマツチング法をパ
ターン検査方法に応用すると、いくつかの問題点
が出てくる。その一つは、パターンの良否検査に
於ては、サンプリングポイントを拡張した窓領域
を考え、該窓領域内にパターンが存在するか否か
で判定すると、類似ではあるが不良のパターンを
良品と誤判定すると云う致命的に欠陥があること
である。なぜならば、パターンが存在するか否か
という２者択一の方式では、窓領域内にパターン
が存在しなかつたときは不良と判定するが、パタ
ーンが存在したけれども、その大きさが良品と異
なつていた場合には、不良と判定することができ
ないからである。

一般に印刷されているようなパターンでは、窓
領域に占めるパターン部分の面積が、場所により
大きく異なるなど、それぞれの窓領域において、
パターン部分に特徴（この場合、面積の大小）が
あるので、この特徴を抽出して計測しなければ正
しいパターン検査は出来ない。

本発明は、上述のような従来の技術的事情にか
んがみなされたものであり、従つて本発明の目的
は、テンプレートマツチング法の原理にのつとり
ながら、それを発展させて、一般の印刷パターン
などをも正しく検査することのできるパターン検
査方法を提供することにある。

〔問題点を解決するための手段〕

二次元逐次走査形光電変換装置の視野内に複数
個の窓領域を設定するとともに各窓領域の組合せ
を予じめ設定しておき、各窓領域に対応する２値
化信号から各窓領域内での被検査対象パターンの
或る特徴量を計測し、同じ組に属する各窓領域の
特徴量を相関演算し、該相関演算の結果に基づい
て被検査対象パターンの良否を判定する。

〔作 用〕

先ず検査対象パターンを二次元逐次走査形光電
変換装置（例えば工業用テレビカメラ）を用い撮
像して得られる時系列の電気信号を処理してパタ
ーンの良否を判定するものであるが、テレビカメ
ラの視野内に、複数（一般には多数）の窓領域を
電気的手段などにより設定し、各窓領域からみた
パターン部分の特徴を量的に抽出する。

検査対象パターンが良品であつても、カメラ視
野内で所定の位置からずれていたりすると、予め
定められた窓領域を通して抽出された特徴量が所
定のしきい値範囲内に収まらないことがあり、そ
の結果、判定結果は不良と出る。しかし、パター
ンは少し隣りへずれただけなのであるから、所定
の窓領域を通して検出された特徴量と、その隣り
の窓領域を通して検出された特徴量との相関をと
れば（この場合、相関とは加算、減算など）、得
られた相関量は所定のしきい値範囲内に収まり判
定結果は良と出る。このような考え方に立つて、
関連のある適当な窓領域の組合せを定め、その間
で各特徴量の演算加工（例えば加算）を行ない、
加工結果について判定（これを相関判定と云う）
を行ない、その結果により良否を判定する。

このように相関判定を行なうことにより検査対
象パターンの良否を判定している。なお、窓領域
の形状、大きさ等については、検査対象パターン
に従つて任意適宜に定めるもので、長方形などに
限るものではない。また窓領域を通して抽出する
特徴量としても、窓領域内のパターン部分の面積
のほか、パターン部分の周囲長、その他を用いう
ることは勿論である。

〔実施例〕

次に図を参照して本発明の実施例を説明する。
第２図ａは、本発明における窓領域の設定例を示
す説明図であり、第２図ｂは検査対象パターンの
一例の説明図であり、第２図ｃは窓領域を通して
見たパターンの説明図である。

これらの図において、２１〜２７はそれぞれ短
冊形の窓領域であり、２０は検査対象のパターン
（文字の８）である。第２図ｃに見られるように、
窓領域２１〜２７のそれぞれを通して、パターン
２０の一部分が見られる。

第３図は窓領域の他の設定例を示す説明図であ
る。同図においては、第２図ａに示したのと同じ
窓領域２１〜２７の外側に、３１〜３６の各窓領
域を、また内側に、４１〜４８の各窓領域を設定
しており、パターンの配置がずれた場合などにお
いて、中央の窓領域２１〜２７と外側または内側
の窓領域の間で相関をとることが可能な構成にな
つている。

第１図は本発明の一実施例を示すブロツク図で
ある。同図において、５０は検査対象パターン、
５１は工業用テレビカメラ（ITVカメラ）、５２
は２値化・画素分割回路、５３，５３′はそれぞ
れ特徴抽出回路、５４，５４′はそれぞれ計数回
路、５５は計数値記憶回路、５６は一次判定回
路、５７は二次判定回路、５８は相関判定要否回
路、５９は相関演算回路、６０は相関一次判定回
路、６１は相関二次判定回路、６２は総合判定回
路、６３は窓領域発生回路、６４は制御回路、６
５は設定値記憶回路、６６はキーボード、であ
る。

次に動作の概要を説明する。先ず対象パターン
５０をITVカメラ５１により撮像して得られる
時系列の電気信号を２値化・画素分割回路５２に
おいて２値化し、かつ画素（ドツト）に分割す
る。通常は、一画面分の電気信号を水平Ｘ軸方向
に320個、垂直Ｙ軸方向に240個、全部で約７万７
千個位のドツトに分割する。特徴抽出回路５３
は、分割回路５２からのドツト信号を受け、その
特徴を抽出する。例えば特徴が単に面積の大小で
あつたとすると、ドツト信号の白なら白、黒なら
黒に着目してそのドツト信号白の部分の横方向水
平走査時の長さ（ドツトの数）を次の計数回路５
４で計数してゆくことにより面積が求まる（つま
り長さの集合により面積を求める）。５３′は面積
以外の別な特徴を抽出する回路、例えば白と黒の
境界長を検出する場合だとすると、その境界点を
抽出する回路であり、次の計数回路５４′によつ
て境界点の数を計数することにより境界長が求ま
る。なお、窓領域発生回路６３から発生される窓
領域信号の制御のもとに計数回路５４，５４′は
計数動作を行なうので、計数結果は、各窓領域に
ついて抽出された特徴量ということになり、これ
が窓領域の番号と特徴項目毎に整理されて記憶回
路５５に一旦記憶される。窓領域発生回路６３
は、キーボード６６から設定値記憶回路６５に入
力されたデータをもとに編集された任意の形状の
多数の窓領域を表わす信号を発生し出力すること
ができる。

さてITVカメラ５１による１フイールドの走
査が完了すると、各窓領域毎の特徴データの計測
および記憶が完了するので、これらの特徴データ
をもとに、以下の回路５６〜６５により、対象パ
ターンの良否を判定する。

記憶回路５５から読出された各窓領域毎の特徴
データは、一次判定回路５６において、各窓領域
毎、特徴毎に設定された上限設定値α_ij、下限設
定値β_ij（但し、ｉは特徴の種類を表わし、ｊは窓
領域の番号を示す）と比較され、上限と下限の範
囲（しきい値範囲）内にあるか否かの一次判定が
なされる。特徴項目ｉについての判定処理動作を
具体的に説明する。

一次判定回路５６は、特徴項目ｉ（例えば面積
なら面積の大小）についての窓領域ｊにおけるデ
ータD_ijが上限設定値α_ij、下限設定値β_ijの範囲内
にあるか否かを調べて一次判定を行なうが、これ
を全窓領域について実施する。一次判定結果は、
上下限しきい値の範囲内にあれば論理１、範囲外
にあれば論理０と表わされる。なお上下限しきい
値は、窓領域毎、特徴項目毎に適切なものを選択
することが可能であり、これらのしきい値データ
はキーボード６６から入力されて設定値記憶回路
６５に記憶されているので、一次判定回路５６は
これを読出して使用する。

一般に検査対象パターンは、Ｎ個（Ｎは任意の
整数）の小パターンから構成されると考えて良い
ことが多いので、各窓領域はＮ個の小パターンに
対応するようにＮ個のグループにまとめられる。
例えば検査対象パターンが「ABCD」であつた
とすれば、これは４個の小パターン（各文字がそ
れぞれ小パターンを構成する）から成るものと考
える。なお小パターンは、必ずしも１文字単位、
１図形単位で構成されるものではなく、複数文字
単位で構成されるときもある。

グループ化された窓領域番号の組合せはキーボ
ード６６を用いて入力され設定値記憶回路６５に
記憶される。二次判定回路５７は、グループ化さ
れた窓領域番号の組合せを記憶回路６５から読出
し、これに従つて一次判定回路５６からの各窓領
域毎の一次判定結果をグループに分ける。次に二
次判定回路５７は、グループ分けされた一次判定
結果を、設定値記憶回路６５から読出した一次判
定テーブルと比較照合することにより、グループ
としての良否を判定する。なお一次判定テーブル
は、対象パターン毎に予め求めて設定値記憶回路
６５に記憶させておくものである。

第３図に示したように設定された窓領域を用
い、数字の８（第２図６）と７をそれぞれ対象パ
ターンとしたときの一次判定テーブルを第４図に
示す。対象パターンが数字の８であるときは、一
次判定テーブルは、窓領域番号の順に配列された
コード化データ〔11111110…０〕であり、数字の
７であるときは〔1110000…０〕であることが第
４図から理解されるであろう。

二次判定回路５７による二次判定操作は全グル
ープについて行なわれる。グループとしての二次
判定が不良（NG）であつたときは、相関判定要
否回路５８において相関判定の要否を決める。相
関判定要否回路５８は、予め設定されている種々
の条件に従つて、或る場合には相関判定要と決定
し、或る場合には、それには及ばない（つまり
否）と決定する。相関判定要となつたときには、
本発明が適用されて相関演算回路５９が、設定さ
れた窓領域の組合せ（この組合せに関するデータ
はやはり記憶回路６５から読出して得る）につい
て、抽出された特徴データの演算（例えば窓領域
２１のデータと窓領域３１のデータとを加算）を
行ない、その結果を新データDC_jkとして出力す
る。

演算により得られた新データDC_jkは相関一次
判定回路６０へ送られ、ここで、設定値記憶回路
６５より読出された上限設定値αC_jkと下限設定値
βC_jkの範囲内にあるか否かの相関一次判定がなさ
れ、範囲内にあれば論理１、範囲外であれば論理
０が出力される。かかる相関一次判定処理は指定
された全ての窓領域の組合せについて行なわれ
る。

次に相関二次判定回路６１では、回路６０から
の相関一次判定結果と、設定値記憶回路６５から
読出した相関一次判定テーブルとを比較照合する
ことにより相関二次判定を行ない、一致していれ
ば当該グループの当該特徴項目についての判定は
良となる。

第３図に示した如く設定された窓領域を用い、
数字の８が、第２図ｃに示した窓領域との相対位
置から、若干上方へずれた場合に求められる相関
一次判定テーブルを一例として第５図に示す。第
５図において、パターン８が少し上へずれたた
め、窓領域２１単独では特徴抽出量が少なく、デ
ータは論理１になることができないで論理０にと
どまつており、他方、窓領域２１と３１の特徴量
の和により、ようやくデータは論理１になつてい
ることが理解されるであろう。窓領域２４，２７
についてもそれぞれ同じことが云える。相関一次
判定テーブルも予めこれを求めてキーボード６６
によつて設定値記憶回路６５に記憶しておくもの
であることは、先に説明した一次判定テーブルの
場合と同じである。

以上による結局、窓領域を通して直接計測した
特徴量データによる二次判定処理と、計測データ
を加工して得られる相関演算データによる相関二
次判定処理を行ない、そのどちらか一方で結果が
良品と出れば、総合判定回路６２は良品という判
定結果を出力することになる。

第６図に、第１図に示した実施例の動作概要
を、第７図に動作の詳細をそれぞれ流れ図として
示した。なお第７図では、窓領域のことを単にウ
インドと表現している。

以上に述べた実施例の説明では、窓領域の形状
を長方形として説明したが、そのほか四角形、五
角形、ｎ角多角形、円形、環形等、任意の形状で
あつてもよく、特に検査対象パターンが文字でな
く図形であるような場合には、それに適した形状
の窓領域を選択することが大切である。

また前記実施例の説明では、相関判定処理を行
なう際、相関二次判定時に、相関一次判定結果だ
けを用いて行なうように説明したが、相関一次判
定結果のほかに、一次判定結果を参照して行なう
こともできる。また、相関演算として加算の例を
説明したが、パターン条件によつては差や比をと
るとメリツトが出るケースもある。次に前記実施
例では特徴項目ｉだけの相関をとつたが、パター
ンの条件によつては異なる特徴項目同志の相関を
とると著るしいメリツトがあることもある。この
ようなケースの動作フローチヤートを第８図に示
す。

尚、以上の説明では特徴項目として面積と境界
長について説明したが、交点・端点・弧丘点・斜
線等種々の局部面情報を採用できる。

以上、述べたように実施例の装置では、対象パ
ターンによつて窓領域の形状、位置、数等の条
件、各種しきい値、相関条件、各種判定条件等が
キーボード入力により自由に記憶回路に設定でき
る様になつている。従つて、従来パターン検査装
置は対象パターンによつてハードやアルゴリズム
が著しく異なり量産性に乏しかつたが、実施例の
装置では検査対象となるパターンの変更に対する
適応力を著しく高くしており、従つて量産可能な
構成となつている。

〔発明の効果〕

次に本発明の効果について述べる。

窓領域が、従来のようにパターン成分が存在
する場所だけでなく、第３図において３１〜４
８に示したように、パターンの存在しない領域
にも設定できる。従つて従来不可能であつた
〔検査パターン＝良品パターン＋α〕のような
場合に対しても容易に不良は不良と判定でき
る。

窓領域をグループ化し、グループ毎に独立し
て判定することができるので、良品サンプルで
の部位によるバラツキ（微小位置ずれや濃度変
化）があつたときにもムダバネ（良品を不良品
と見誤る）が少なくなる。

パターンの良否判定に、計測したデータだけ
を用いるのでなく、異なる窓領域間での相関演
算データをも用いることによりパターンを高精
度に、かつ安定に検査できる。とくに良品サン
プルにおいて部位や搬送条件等により計測値の
絶対値が変化することが比較的多い場合があ
る。このようなときは計測値を上下限値で比較
する方式ではムダバネが多いか、もしくは不良
検出率が悪くなる。しかし、このような条件下
でも「異なる窓領域の計測値の相対比が一定」
であつたり、「異なる窓領域の計測値の合計が
一定」であつたり、「異なる窓領域の計測値の
差をとるとパターンの変化が明確になる」など
の関係が存在することが多いから、このような
条件を利用して高精度の検査を行うことができ
る。

相関をとる場合に同一の特徴だけでなく、他
の特徴（同じ窓領域であつてもよい）データと
の相関を調べると著るしい効果をうることがで
きる場合がある。例えば汚れ検査のように面積
と周囲長差との相関をとると良・不良の差が明
確になる。

窓領域の形状を実質的に任意とすることによ
り、種々の対象パターンに適用でき、かつ、窓
領域の数を減らしうるので高速に判定すること
ができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例を示すブロツク図、
第２図ａは窓領域の設定例を示す説明図、第２図
ｂはパターンの一例の説明図、第２図ｃは窓領域
を通して見たパターンの説明図、第３図は窓領域
の他の設定例を示す説明図、第４図は一次判定テ
ーブルの説明図、第５図は相関一次判定テーブル
の一例を示す説明図、第６図は第１図に示した実
施例の動作概要を示す流れ図、第７図は同じく動
作の詳細を示す流れ図、第８図は他の動作例を示
す流れ図、第９図ａ，ｂは従来のパターン検査方
法の原理説明図、である。 符号説明 １，１′…パターン、２〜８…サン
プリングポイント、２０…対象パターン、２１〜
４７…窓領域、５０…対象パターン、５１…
ITVカメラ、５２…２値化・画素分割回路、５
３，５３′…特徴抽出回路、５４，５４′…計数回
路、５５…計数値記憶回路、５６…一次判定回
路、５７…二次判定回路、５８…相関判定要否回
路、５９…相関演算回路、６０…相関一次判定回
路、６１…相関二次判定回路、６２…総合判定回
路、６３…窓領域発生回路、６４…制御回路、６
５…設定値記憶回路、６６…キーボード。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １ 被検査対象パターンを二次元逐次走査形光電
   変換装置により走査して得られる時系列の電気信
   号を画素分割して２値化し、該２値化信号から被
   検査対象パターンの形状を検査するパターン検査
   方法において、二次元逐次走査形光電変換装置の
   視野内に複数個の窓領域を設定するとともに各窓
   領域の組合せを予め設定しておき、各窓領域に対
   応する２値化信号から各窓領域内での被検査対象
   パターンの或る特徴量を計測し、この各窓領域毎
   に計測された特徴量を用い前記予め設定された窓
   領域の組合せ全てについて加算または減算を行
   い、かくして得られた演算結果が所定のしきい値
   範囲内にあるか否かを判定する相関一次判定を行
   い、この相関一次判定結果の集合を予め設定され
   た相関一次判定テーブルと比較照合する相関二次
   判定を行い、該相関二次判定の結果に基づいて被
   検査パターンの良否を判定することを特徴とする
   パターン検査方法。