JPH0399211A - 物体の認識方法 - Google Patents
物体の認識方法Info
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- JPH0399211A JPH0399211A JP1236674A JP23667489A JPH0399211A JP H0399211 A JPH0399211 A JP H0399211A JP 1236674 A JP1236674 A JP 1236674A JP 23667489 A JP23667489 A JP 23667489A JP H0399211 A JPH0399211 A JP H0399211A
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- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
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、複雑な外形形状の被観測物体を、ビデオカメ
ラを用いて撮像し、物体の有無や物体の欠陥の有無等を
判定する物体の認識方法に関するものである。
ラを用いて撮像し、物体の有無や物体の欠陥の有無等を
判定する物体の認識方法に関するものである。
［従来の技術］
従来用いられているこの種の物体の認識方法としては、
比較的単純な形状については、標準形状の外観画像をカ
メラ人力し、２値化画像として記憶しておく。そしてこ
の標準的な画像と、被観測物体の外観画像をカメラ入力
して得られた２値化画像とを排他的論理和によって計算
し、その差画像から形状の異常を検出している。
比較的単純な形状については、標準形状の外観画像をカ
メラ人力し、２値化画像として記憶しておく。そしてこ
の標準的な画像と、被観測物体の外観画像をカメラ入力
して得られた２値化画像とを排他的論理和によって計算
し、その差画像から形状の異常を検出している。
［解決しようとする課題］
上記従来の方法による場合には、外形形状が比較的単純
でなければならず、被観測物体が限定される。また検査
当日の天候や照明などにより部屋の明るさが左右したり
、被観測物体の表面の状態が微妙に相違しているなど、
検査環境には変化があるので、２値化のレベルが一律に
固定されると、良品を不良品と判定してしまうなど、判
定にばらつきを生じることがある。また固定的な選別に
なりやすく、許容誤差範囲の形状のばらつきに対応でき
ないなどの問題がある。
でなければならず、被観測物体が限定される。また検査
当日の天候や照明などにより部屋の明るさが左右したり
、被観測物体の表面の状態が微妙に相違しているなど、
検査環境には変化があるので、２値化のレベルが一律に
固定されると、良品を不良品と判定してしまうなど、判
定にばらつきを生じることがある。また固定的な選別に
なりやすく、許容誤差範囲の形状のばらつきに対応でき
ないなどの問題がある。
そこで本発明の目的は、複雑な形状の物体でも、凌数の
特徴点毎に、または環境の変化に応じた最適の２値化の
レベルで観測することを容易にし、信頼性を向上するこ
とにある。
特徴点毎に、または環境の変化に応じた最適の２値化の
レベルで観測することを容易にし、信頼性を向上するこ
とにある。
［課題を解決するための手段］
上記目的を達成するために、本発明の物体の認識方法は
、被観測物体に対して、複数の観測領域を指定し、各観
測領域毎に予め２値化の基準レベルを設定し、各観測領
域毎にビデオカメラによって撮像し、各観測領域毎のビ
デオカメラの出力を当該観測領域毎の基準レベルによる
２値化回路を介して２値化画像データに変換し、この画
像データと指定された観測領域のデータとの排他的論理
和によって観測領域毎の画素数またはＸ−Ｙ方向の画素
分布量を観測するようにしている。
、被観測物体に対して、複数の観測領域を指定し、各観
測領域毎に予め２値化の基準レベルを設定し、各観測領
域毎にビデオカメラによって撮像し、各観測領域毎のビ
デオカメラの出力を当該観測領域毎の基準レベルによる
２値化回路を介して２値化画像データに変換し、この画
像データと指定された観測領域のデータとの排他的論理
和によって観測領域毎の画素数またはＸ−Ｙ方向の画素
分布量を観測するようにしている。
さらに上記方法による画像データの観測結果として適正
な値が得られないときには、当該観測領域の２値化の基
準レベルを変更して再観測するようにしている。
な値が得られないときには、当該観測領域の２値化の基
準レベルを変更して再観測するようにしている。
［実施例］
第１図は本発明の物体の認識方法を実施するための装置
の全体構成を示す斜視図であって、被観測物体１は、キ
ャリア２上に位置決めして固定されており、前工程３か
ら後王程４へ搬送される途中で、本発明による物体の認
識が行なわれる。キャリア２がこの認識位置に到達した
ことは、センサ５により検出される。この認識位置の真
上で、ビデオカメラ６が物体１を撮像可能に配設してあ
る。ビデオカメラ６およびセンサ５は、認識装置本体７
に内蔵してある制御回路により制御されるものである。
の全体構成を示す斜視図であって、被観測物体１は、キ
ャリア２上に位置決めして固定されており、前工程３か
ら後王程４へ搬送される途中で、本発明による物体の認
識が行なわれる。キャリア２がこの認識位置に到達した
ことは、センサ５により検出される。この認識位置の真
上で、ビデオカメラ６が物体１を撮像可能に配設してあ
る。ビデオカメラ６およびセンサ５は、認識装置本体７
に内蔵してある制御回路により制御されるものである。
認識後の最終判定は、端子８より出力信号として後工程
４へ送出される。装置本体７にはＣＲＴディスプレイ７
ａが備わっており、撮像により得られた２値化画像デー
タに基づく２値化画像を表示するようになっている。本
体７には物体ｌの監視条件設定入力用のタブレットキー
９を接続している。
４へ送出される。装置本体７にはＣＲＴディスプレイ７
ａが備わっており、撮像により得られた２値化画像デー
タに基づく２値化画像を表示するようになっている。本
体７には物体ｌの監視条件設定入力用のタブレットキー
９を接続している。
第２図（ａ）はビデオカメラ６にて入力された物体ｌの
画像を、ディスプレイ７ａ上に表示させたもので、物体
１の反射光量分布をカメラ６によって光電変換し、ディ
スプレイ７ａ上の輝度分布としたものである。この物体
１は、複雑な形状を有するもので、角部１ａ，穴１ｂ，
突出部１ｃ，角部１ｄが特徴点であるので、特に観測す
べき領域として、これらの特徴点が含まれている部分を
観測領域Ｋ，Ｌ，Ｍ，Ｎに指定している。これらの観測
領域は、タブレットキー９で指定する。第２図（ｂ）は
、この観測領域を分離するマスクパターンＰを示してい
る。このマスクパターンＰは“０゜または“１”を保持
する２値化パターン画像であり、観測領域Ｋ，Ｌ，Ｍ，
Ｎに対応する位置に“１“を設定してパターンＫ″ Ｌ
＝ Ｍ−Ｎ′とし、その他の領域はすべて００”を設
定している。
画像を、ディスプレイ７ａ上に表示させたもので、物体
１の反射光量分布をカメラ６によって光電変換し、ディ
スプレイ７ａ上の輝度分布としたものである。この物体
１は、複雑な形状を有するもので、角部１ａ，穴１ｂ，
突出部１ｃ，角部１ｄが特徴点であるので、特に観測す
べき領域として、これらの特徴点が含まれている部分を
観測領域Ｋ，Ｌ，Ｍ，Ｎに指定している。これらの観測
領域は、タブレットキー９で指定する。第２図（ｂ）は
、この観測領域を分離するマスクパターンＰを示してい
る。このマスクパターンＰは“０゜または“１”を保持
する２値化パターン画像であり、観測領域Ｋ，Ｌ，Ｍ，
Ｎに対応する位置に“１“を設定してパターンＫ″ Ｌ
＝ Ｍ−Ｎ′とし、その他の領域はすべて００”を設
定している。
第３図は、ビデオカメラ６の出カ電圧を水平ラインｉ−
ｉ−で取り出したものであり、観ＡｌｌＪ領域Ｌ，Ｍが
含まれている。上記したように、Ｌは六１ｂを観測する
領域であり、Ｍは突出部１ｃを観測する領域である。観
測領域ＬとＭにある穴１ｂと突出部１ｃとの上面は、ビ
デオヵメラ６がら異なった距離にあるので、一度にカメ
ラの焦点を一致させることができない。特に接写により
詳細に撮像する場合には、レンズ系の焦点深度が浅くな
り、この傾向が大きくなる。このために、２値化画像を
得るために共通の２値化レベルを設定することはできず
、例えば２値化レベルＱｌで２値化画像，を得ると、第
４図（ａ）で示されるように、観測領域Ｍでは突出部１
ｃが忠実に現われるが、観測領域Ｌでは六１ｂは検出不
能となる。また２値化レベルＱ２で２値化画像を得ると
、第４図（ｂ）で示されるように、観測領域Ｌでは穴１
ｂが忠実に現われるが、観測領域Ｍでは突出部１ｃは検
出不能となる。そこで各観測領域毎に各別に２値化レベ
ルを予め設定し、これを２値化レベルＱ ．Ｑ ，
Ｑ ，ＱＮとする。すなわち上記しＫＬＭ たＱ２がＱ であり、ＱｌがＱＭである。
ｉ−で取り出したものであり、観ＡｌｌＪ領域Ｌ，Ｍが
含まれている。上記したように、Ｌは六１ｂを観測する
領域であり、Ｍは突出部１ｃを観測する領域である。観
測領域ＬとＭにある穴１ｂと突出部１ｃとの上面は、ビ
デオヵメラ６がら異なった距離にあるので、一度にカメ
ラの焦点を一致させることができない。特に接写により
詳細に撮像する場合には、レンズ系の焦点深度が浅くな
り、この傾向が大きくなる。このために、２値化画像を
得るために共通の２値化レベルを設定することはできず
、例えば２値化レベルＱｌで２値化画像，を得ると、第
４図（ａ）で示されるように、観測領域Ｍでは突出部１
ｃが忠実に現われるが、観測領域Ｌでは六１ｂは検出不
能となる。また２値化レベルＱ２で２値化画像を得ると
、第４図（ｂ）で示されるように、観測領域Ｌでは穴１
ｂが忠実に現われるが、観測領域Ｍでは突出部１ｃは検
出不能となる。そこで各観測領域毎に各別に２値化レベ
ルを予め設定し、これを２値化レベルＱ ．Ｑ ，
Ｑ ，ＱＮとする。すなわち上記しＫＬＭ たＱ２がＱ であり、ＱｌがＱＭである。
Ｌ
ここで各観測領域Ｋ，Ｌ，Ｍ，Ｎにおける各２値化レベ
ルＱすなわちＱ ，Ｑ ．Ｑ ，Ｑ のＫＬＭ
Ｎ 決め方について説明する。最適の２値化レベルＱは、最
大値Ｑ から最小値Ｑ まで、角部ＩＨＩＣＩＩ
ＬＯＶ ａ．穴１ｂ，突出部１ｃ，角部１ｄなどの特徴点の存在
を忠実に再現するレベルである。そこでこの最適の２値
化レベルＱを求めるには、まず良品の部品をサンプルと
して、各観測領域毎に実験的に任意の２値化レベルＱに
対して微少変化量Δｑを与え、ＱおよびＱ＋Δｑでの２
値化画像データを得る。これに対して排他的論理和を計
算し、差画像を求める。Ｑの全レベルに対して差画像を
求めて、差画素数が最少または一定の許容範囲内になる
Ｑを、Ｑ−０からＱ までΔｑきざみに捜ＭＡＸ す。一定の許容差画素数範囲の上限をＱ とし、ＩＩ
Ｉ Ｃ Ｉ＋ 下限をＱ とし、その平均値を最適の２値化レＬＯＷ ベルＱとして設定する。
ルＱすなわちＱ ，Ｑ ．Ｑ ，Ｑ のＫＬＭ
Ｎ 決め方について説明する。最適の２値化レベルＱは、最
大値Ｑ から最小値Ｑ まで、角部ＩＨＩＣＩＩ
ＬＯＶ ａ．穴１ｂ，突出部１ｃ，角部１ｄなどの特徴点の存在
を忠実に再現するレベルである。そこでこの最適の２値
化レベルＱを求めるには、まず良品の部品をサンプルと
して、各観測領域毎に実験的に任意の２値化レベルＱに
対して微少変化量Δｑを与え、ＱおよびＱ＋Δｑでの２
値化画像データを得る。これに対して排他的論理和を計
算し、差画像を求める。Ｑの全レベルに対して差画像を
求めて、差画素数が最少または一定の許容範囲内になる
Ｑを、Ｑ−０からＱ までΔｑきざみに捜ＭＡＸ す。一定の許容差画素数範囲の上限をＱ とし、ＩＩ
Ｉ Ｃ Ｉ＋ 下限をＱ とし、その平均値を最適の２値化レＬＯＷ ベルＱとして設定する。
第５図は、本発明の基本構成を説明するシステムブロッ
ク図を示している。即ちタブレットキー９により、認識
装置本体７内のＩ／Ｏボート１０を介して観測領域Ｋ，
Ｌ，Ｍ，Ｎを指定し、マスクパターンＰ （Ｋ＝，Ｌ−
，Ｍ−，Ｎｉを作成してフレームメモリ１１に記憶させ
ておく。またタブレットキー９により、各観測領域毎の
２値化の基準レベルＱ ，Ｑ ．Ｑ ，Ｑ を
ＲＡＭＫＬＭＮ １６に設定しておく。そこで部品１をビデオカメラ６に
よって撮像すると、ビデオカメラ６の出力は、当該観測
領域に対応する２値化レベルによる２値化回路１３に供
給されて２値化画像データに変換される。この画像デー
タは“１′か“０＃かの２値化信号ａとして出力する。
ク図を示している。即ちタブレットキー９により、認識
装置本体７内のＩ／Ｏボート１０を介して観測領域Ｋ，
Ｌ，Ｍ，Ｎを指定し、マスクパターンＰ （Ｋ＝，Ｌ−
，Ｍ−，Ｎｉを作成してフレームメモリ１１に記憶させ
ておく。またタブレットキー９により、各観測領域毎の
２値化の基準レベルＱ ，Ｑ ．Ｑ ，Ｑ を
ＲＡＭＫＬＭＮ １６に設定しておく。そこで部品１をビデオカメラ６に
よって撮像すると、ビデオカメラ６の出力は、当該観測
領域に対応する２値化レベルによる２値化回路１３に供
給されて２値化画像データに変換される。この画像デー
タは“１′か“０＃かの２値化信号ａとして出力する。
この画像データである出力信号ａと、観測領域のデータ
であるマスクパターンのフレームメモリ１１の信号ｂは
論理演算回路１４で排他的論理和が計算され、各領域毎
の画素数またはＸ−Ｙ方向の画素分布量が、ビクセルカ
ウンタ１５ａ，ヒストグラムカウンタＸ１５ｂ， ヒ
ストグラムカウンタＹ１５ｃによってカウントされ、そ
のカウント数はＲＡＭ１６に供給されて観測結果の判定
がＣＰＵ１７に制御されてなされる。
であるマスクパターンのフレームメモリ１１の信号ｂは
論理演算回路１４で排他的論理和が計算され、各領域毎
の画素数またはＸ−Ｙ方向の画素分布量が、ビクセルカ
ウンタ１５ａ，ヒストグラムカウンタＸ１５ｂ， ヒ
ストグラムカウンタＹ１５ｃによってカウントされ、そ
のカウント数はＲＡＭ１６に供給されて観測結果の判定
がＣＰＵ１７に制御されてなされる。
しかし何らかの環境変化、例えば照明が明ろ過ぎたり、
暗かったり、物体の表面の仕上り状態に微妙な変化があ
ったりなどによって出力電圧の増減が生じることがある
。すなわち第６図に示す例では、照明が明る過ぎるなど
により全体的に反射光量が上昇したものである。このた
めに、このままで従来の２値化レベルＱ，で２値化画像
を得ようとすると、第７図示のようになり、観／ＩＮ領
域Ｌにおいても穴１ｂが観測できず、忠尖度が失われて
観測不能となる。
暗かったり、物体の表面の仕上り状態に微妙な変化があ
ったりなどによって出力電圧の増減が生じることがある
。すなわち第６図に示す例では、照明が明る過ぎるなど
により全体的に反射光量が上昇したものである。このた
めに、このままで従来の２値化レベルＱ，で２値化画像
を得ようとすると、第７図示のようになり、観／ＩＮ領
域Ｌにおいても穴１ｂが観測できず、忠尖度が失われて
観測不能となる。
このような観測不能の場合にも、直ちにその物体１を不
良品とはしないで、第８図示のように、２つの２値化レ
ベルＱ ＋ΔＱ ．Ｑ −ΔＱＬＬ
ＬＬ を設定して再び観測を行なう。ここで、ΔＱＬは（ＱＩ
ＨＩＧＨ− ＱＬ） ／ ２に設定してある。この再
観ａｌｌＪの結果、２値化レベルＱ ＋ΔＱＬかまたは
Ｌ ２値化レベルＱ −ΔＱＬのいずれかで正常に観Ｌ 測された場合には、その被観測物体１は正常として判断
する。その後で、元の２値化レベルＱＬに戻しておく。
良品とはしないで、第８図示のように、２つの２値化レ
ベルＱ ＋ΔＱ ．Ｑ −ΔＱＬＬ
ＬＬ を設定して再び観測を行なう。ここで、ΔＱＬは（ＱＩ
ＨＩＧＨ− ＱＬ） ／ ２に設定してある。この再
観ａｌｌＪの結果、２値化レベルＱ ＋ΔＱＬかまたは
Ｌ ２値化レベルＱ −ΔＱＬのいずれかで正常に観Ｌ 測された場合には、その被観測物体１は正常として判断
する。その後で、元の２値化レベルＱＬに戻しておく。
このように２値化レベルを変更して再観測する代りに、
ビデオカメラ６の絞り量を増減させて同様の効果を得る
ことも可能である。すなわち２値化レベルＱＬのときに
絞りｆｆｉＲであり、２値化レベルＱ ＋ΔＱＬのとき
に絞りｆｌＲ＋ΔＲで、２Ｌ 値化レベルＱ −ΔＱＬのときに絞りｆｆｉＲ−ΔＲＬ である場合には、絞り変化量ΔＲと２値化変化量ΔＱと
の相対関係を予め実測してテーブル化して用いればよい
。
ビデオカメラ６の絞り量を増減させて同様の効果を得る
ことも可能である。すなわち２値化レベルＱＬのときに
絞りｆｆｉＲであり、２値化レベルＱ ＋ΔＱＬのとき
に絞りｆｌＲ＋ΔＲで、２Ｌ 値化レベルＱ −ΔＱＬのときに絞りｆｆｉＲ−ΔＲＬ である場合には、絞り変化量ΔＲと２値化変化量ΔＱと
の相対関係を予め実測してテーブル化して用いればよい
。
［効果］
以上のような本発明の方法によって、複雑な形状の物体
でも、複数の観測領域毎に予め定められた基準レベルで
観測されるので、観測品質が向上でき、観測の信頼性を
高めることができる。
でも、複数の観測領域毎に予め定められた基準レベルで
観測されるので、観測品質が向上でき、観測の信頼性を
高めることができる。
または環境の変化に応じて基準レベルを変更して再観測
するので、常に最適の２値化のレベルで観測することが
可能であり、信頼性の向上に更に寄与する。
するので、常に最適の２値化のレベルで観測することが
可能であり、信頼性の向上に更に寄与する。
第１図は本発明の方法を実施する装置の全体構成を示す
斜視図、 第２図（ａ）はディスプレイ上に表示された画像を示す
正面図、 第２図（ｂ）は観測領域を分離するマスクパターンの説
明図、 １３図は水平ラインＬ−ｉ−で取り出したビデオカメラ
の出力波形図、 第４図（ａ）は同上の２値化レベルＱｌでの２値化出力
波形図、 第４図（ｂ）は同上の２値化レベルＱ２での２値化出力
波形図、 第５図は本発明の方法の基本構成図、 第６図は環境の影響により変化した状態における水平ラ
インｉ−ｉ−で取り出したビデオカメラの出力波形図、 第７図は同上の２値化レベルＱＬでの２値化出力波形図
、第８図は環境の影響に対応して２値化レベルを変更す
ることを示す出力波形図である。 １ ・ ６ ◆ １３ Ｋ， ＱＫ ・彼観ｉ４１１１物体、 ・ビデオカメラ、 ・・・２値化回路、 Ｌ，Ｍ，Ｎ・ ・観測領域、 ，Ｑ，Ｑ．ＱＮ ・基準レベル。 ＬＭ 以 上 出 願 人 株式会社 精 工 舎 代 理 人 弁理士 松田和子 第 １ 図 （Ｑ） 第 ２ 図 第５Ｉｌｌ！！！Ｉ 第 ６図 第 ８ 図
斜視図、 第２図（ａ）はディスプレイ上に表示された画像を示す
正面図、 第２図（ｂ）は観測領域を分離するマスクパターンの説
明図、 １３図は水平ラインＬ−ｉ−で取り出したビデオカメラ
の出力波形図、 第４図（ａ）は同上の２値化レベルＱｌでの２値化出力
波形図、 第４図（ｂ）は同上の２値化レベルＱ２での２値化出力
波形図、 第５図は本発明の方法の基本構成図、 第６図は環境の影響により変化した状態における水平ラ
インｉ−ｉ−で取り出したビデオカメラの出力波形図、 第７図は同上の２値化レベルＱＬでの２値化出力波形図
、第８図は環境の影響に対応して２値化レベルを変更す
ることを示す出力波形図である。 １ ・ ６ ◆ １３ Ｋ， ＱＫ ・彼観ｉ４１１１物体、 ・ビデオカメラ、 ・・・２値化回路、 Ｌ，Ｍ，Ｎ・ ・観測領域、 ，Ｑ，Ｑ．ＱＮ ・基準レベル。 ＬＭ 以 上 出 願 人 株式会社 精 工 舎 代 理 人 弁理士 松田和子 第 １ 図 （Ｑ） 第 ２ 図 第５Ｉｌｌ！！！Ｉ 第 ６図 第 ８ 図
Claims (2)
- （１）被観測物体に対して、複数の観測領域を指定し、 上記各観測領域毎に予め２値化の基準レベルを設定し、 上記各観測領域毎にビデオカメラによって撮像し、 上記各観測領域毎の上記ビデオカメラの出力を当該観測
領域毎の上記基準レベルによる２値化回路を介して２値
化画像データに変換し、 上記画像データと上記指定された観測領域のデータとの
排他的論理和によって上記観測領域毎の画素数またはＸ
−Ｙ方向の画素分布量を観測することを特徴とする物体
の認識方法。 - （２）請求項１において、画像データの観測結果として
適正な値が得られないときに、当該観測領域の２値化の
基準レベルを変更して再観測することを特徴とする物体
の認識方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1236674A JPH0399211A (ja) | 1989-09-12 | 1989-09-12 | 物体の認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1236674A JPH0399211A (ja) | 1989-09-12 | 1989-09-12 | 物体の認識方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0399211A true JPH0399211A (ja) | 1991-04-24 |
Family
ID=17004102
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1236674A Pending JPH0399211A (ja) | 1989-09-12 | 1989-09-12 | 物体の認識方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0399211A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH04355307A (ja) * | 1991-05-31 | 1992-12-09 | Mitsutoyo Corp | 測長機 |
| JPH05324954A (ja) * | 1991-11-28 | 1993-12-10 | Nec Corp | 駐車台数計数装置 |
| JPH07120233A (ja) * | 1993-10-26 | 1995-05-12 | Denshi Giken:Kk | はんだ付け検査方法 |
| WO1998059213A1 (fr) * | 1997-06-25 | 1998-12-30 | Matsushita Electric Works, Ltd. | Procede et dispositif de controle de motifs |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS60174907A (ja) * | 1984-02-21 | 1985-09-09 | Fujitsu Ltd | 物体位置補正方式 |
| JPS61194305A (ja) * | 1985-02-22 | 1986-08-28 | Brother Ind Ltd | 形状検査装置 |
| JPS61205807A (ja) * | 1985-03-11 | 1986-09-12 | Fanuc Ltd | 視覚センサの実長換算方式 |
-
1989
- 1989-09-12 JP JP1236674A patent/JPH0399211A/ja active Pending
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