JPH0410074A - 画像パターン傾き検出方法 - 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 本発明は、電子部品を回路基板に装着する電子部品実装
設備において、処理対象物である電子部品の位置検出を
非接触で高速に行うことを目的とした視覚認識装置の画
像処理方法で、電子部品をテレビカメラなどの撮像装置
で撮像することにより得られる画像パターンの傾きを高
精度で効率よく検出する方法に関するものである。

従来の技術 近年、電子部品実装分野では電子部品を高速かつ正確に
回路基板に装着する技術が必要とされてきている。この
ため、電子部品をテレビカメラなどの撮像装置で撮像し
、前記撮像装置より得られる電子部品の画像信号をデジ
タル化し、前記デジタル化された画像信号を高速に処理
して、電子部品の位置検出を非接触で高速に行うデジタ
ル画像処理技術が活用される傾向にある。

従来、電子部品実装設備におけるデジタル画像処理技術
としてテンプレートマツチング法が用いられてきた。な
ぜならば、テンプレートマツチング法は、第一に汎用性
の高い画像パターンの位置検出方法として広く知られて
いる技術であり、形状が多様化する電子部品の位置検出
に柔軟に対応することができるからで、第二に処理対象
となる画像データ量は膨大ではあるが、処理方法が単純
であシ装置として実現しやすいからである。そこでテン
プレートマツチング法の特徴を第７図及び第８図を用い
て説明する。

まず準備として、標準的な認識対象物を撮像することに
より得られる画像パターン７Ｑより、パターンの特徴を
含んだ部分パターン７１を抽出し、テンプレートパター
ン７２として登録し、メモリなどの記憶媒体に保持して
おく。

次に、前記標準的な認識対象物とは別の認識対象物を撮
像して画像パターン７３を得、記憶媒体に保持されてい
るテンプレートパターン７２を読みだし、画像パターン
７３上で、テンプレートパターン７２を順次走査する。

第７図においては、走査の順序をビデオ信号の走査方式
にならってＰ、。から”ｍ、。へ向かって水平方向に走
査しながら、全体としてＰｏ、ｎからＰｍ、ｎへと垂直
方向に走査するものとする。そして、Ｐ、。から”ｍ　
、　ｎへ走査する各位置”＋１において、テンプレート
パターン７２内の画像信号（輝度値）と、対応する画像
パターン７３内の画像信号（輝度値）とを比較し、両画
像信号が一致しない度合いである不一致度Ｒ’＋］を算
出する。不一致度Ｒ工、ｊは次の式で与えられる。

ただし、Ｉ（ｉ、ｊ）および工ｔ（ｔ、ｊ）は、それぞ
れ位置（ｉ、ｉ）における画像パターンおよびテンプレ
ートパターンの画像信号を表す。また、Ｂおよびｔは、
それぞれテンプレートパターンの水平方向および垂直方
向の大きさを表す。そして、全てのＲ’　ｒ　］の中で
最も値が小さくなる位置Ｐ工、ｙを検出位置とする。

不一致度Ｒ’＋３を算出する方法としては、第８図ａに
示したハードウェアによる方法と、第８図すに示したソ
フトウェアによる方法がある。

ハードウェアによる方法では、論理回路を組み合わせた
信号比較回路８ｏに、撮像装置８１より得た画像パター
ン７３の画像信号８２とテンプレートパターン記憶回路
８３に保持されているテンプレートパターン７２の画像
信号８４を同時に入力することにより、撮像装置が画像
パターンのもとになる信号を生成する速度で高速にＲｏ
、ｉ　　をＮ出する。

ソフトウェアによる方法では、撮像装置８１より得た画
像パターン７３をいったん画像パターン記憶回路８５に
格納し、マイクロコンピュータやメモリなどで構成され
る中央処理回路８６が、画像バクーン記憶回路８６に格
納されている画像パターンデータ８７と、テンプレート
パターン記憶回路８８に格納されているテンプレートパ
ターンデータ８９を、逐次読みだし比較を行うことでＲ
ｉ、ｊを算出する。この時中央処理回路８６のメモリに
は、画像ハターン７３上でテンプレートパターン７２を
走査する手順や不一致度Ｒ’＋］の算出手順を定めるプ
ロゲラ÷が格納されており、処理の効率をつかさどって
いる。

電子部品の位置検出においては、Ｎ組の異なるテンプレ
ートパターンを準備することによってＮ組の異なる位置
を検出し、得られたＮ組の位置から電子部品の中心位置
や傾きを算出する方法が用いられている。

発明が解決しようとする課題 上記したハードウェアによるテンプレートマツチング法
では、論理回路の組み合わせで構成されている信号比較
回路８０が複雑な構成となるため、視覚認識装置のコス
トが高くなるという問題を有している。

また、ソフトウェアによるテンフレートマツチング法で
は、画像パターン７３上でテンプレートパターン７２を
走査する際に、位置合わせ点を数点おきに間引いて設け
るなどの高速処理化のためのプログラムの改善方法が考
案されてはいるが、処理すべき画像データ量が依然とし
て多いため撮像装置の画像入力速度に比べると十分な高
速処理を実現できていない。

課題を解決するだめの手段 上記問題点を解決するため、本発明は、認識対象物を撮
像することによって得られる画像パターンの輪郭線を抽
出し、前記輪郭線より互いに直交するあるいは互いに平
行となる直線成分を選別し、前記選別された直線成分よ
り画像パターンの傾きを算出することを特徴としてお、
シ・また・前記画像パターンの輪郭線抽出、前記互いに
直交するあるいは互いに平行となる直線成分の抽出及び
前記画像パターンの傾き算出は、あらかじめ与えられた
プログラムに従って動作する中央処理回路で行われるこ
とを特徴としている。

また、前記画像パターンの輪郭線抽出から傾き検出にい
たるまでの処理を、あらかじめ与えられたプログラムに
従って動作する中央処理回路にかわって、論理回路を組
み合わせた専用回路で行わせることを特徴としている。

作　　　用 本発明は上記した構成により、中央処理回路を用いるこ
とでノ・−ドウエア構成を簡素化し視覚認識装置のコス
トを低くおさえることができ、また、画像パターンの輪
郭線を抽出することで画像・（タンのデータ量を大幅に
減少させ、高速処理を可能にし、画像パターンの傾きを
効率よく算出することができる。さらに、長方形をペー
スにした電子部品の形状に着目し、画像パターンより抽
出した直線成分の中で、互いに直交するあるいは互いに
平行となる直線成分のみを用いることで、画像パターン
の傾きを高精度に算出することができる。

実施例 以下、本発明の一実施例を、第１図から第６図を用いて
説明する。

第１図は本発明の一実施例である視覚認識装置の構成を
示すブロック図である。第１図において、認識対象物１
は撮像装置２によって撮像され映像信号３として視覚認
識装置４に入力される。視覚認識装置４に入力された映
像信号３は、視覚認識装置４内の画像デジタル化回路５
によってデジタル化され、画像パターン６となり画像）
くターン記憶回路７に格納される。

画像パターン記憶回路７には、認識対象物１のデジタル
化された画像パターン６が第３図に示すイメージで格納
されており、中央処理回路８よりＸアドレノ・Ｙアドレ
スを指定することＫよって画像信号Ｉ（ｘ、ｙ）を読み
書きすることができる。したがって、画像パターン６は
前記画像信号Ｉ（ｘ、ｙ）の集合によって構成されてい
る。そこで以後、前記画像信号Ｉ（ｘ、ｙ）を画素デー
タ９と呼ぶことにする。

中央処理回路８は画像パターン記憶回路７より画素デー
タ９を逐次読み出し画像パターン６の輪郭線を抽出する
。前記輪郭線は画像パターン６の境界上の点の集合であ
シ、境界点データ１ｏとして、輪郭線データ記憶回路１
１に格納される。さらに、中央処理回路８は輪郭線デー
タ記憶回路１１より境界点デーク１ｏを読みだし、境界
点データ１ｏのつながシより画像パターン６の輪郭線に
含まれている直線成分すなわち直線データ１２を抽出す
る。前記直線データ１２は２点の位置座標で表され、直
線データ記憶回路１３に格納される。

そして、中央処理回路８は直線データ記憶回路１３よ９
２点の位置座標で表される直線データ１２を全て読みだ
し直線データ１２の直交性および平行性を調べ、互いに
直交あるいは平行となる直線データ１４を直交・平行直
線データ記憶回路１５に格納し、前記互いに直交あるい
は平行となる直線データ１４のみを用いて画像パターン
６の傾き算出を行う。算出された画像パターン６の傾き
１６は中央処理回路８を通じて視覚認識装置４の外部へ
出力される。

第２図は画像パターンの傾き検出方法の処理の概要を示
すフローチャートである。画像入力速度２０は、認識対
象物１の撮像から、認識対象物を表す画像パターン６を
画像パターン記憶回路７へ格納するまでの処理をさす。

画像パターン輪郭抽出工程２１は、第３図に示すように
画像パターン記憶回路７よりある着目画素３０の周り８
近傍の画素データ３１を読みだし、８近傍画素データ３
１のデータの内容によって次に進む方向を決定し、画像
パターン６の輪郭線を抽出するものである。具体的には
、画像パターン６内部の点Ｐ０より左方向（便宜上圧と
する）にスタートし８近傍画素データ３１の値が全てＯ
Ｎであれば、最初に進み出した方向へ１画素だけ着目画
素３０を進める。そして、着目画素３ｏが画像パターン
６の境界上の点Ｐ８に来るまでこの処理を繰り返して行
う。前記８近傍画素データ３１の値が全てＯＮというの
は、たとえば、二値画処理で全て“１′の値を持つこと
を意味する。次に、最初に検出した境界上の点Ｐｓをス
タート点として８近傍データ３１を画像パターン記憶回
路７より繰り返し読みだし、苅記８近傍データの内容に
よって境界点Ｐ。のつながる方向をつぎつぎと決定し、
点Ｐ８が点Ｐ８に戻るまで処理を続け、検出した境界点
データ１ｏを輪郭線データ記憶回路に格納する。

直線成分抽出工程２２は、第４図ａに示すように画像パ
ターン輪郭線抽出工程２１で得た境界点データ１０を輪
郭線データ記憶回路１１より読みだし、一定点数分離さ
れた２つの境界点（Ｐ−０−Ｐ＋。）を結ぶ直線が水平
方向となす角θ。を算出する。

同様にして、別の２つの境界点（ｐ−、−ｐ”１）を結
ぶ直線が水平方向となす角θ１を算出する。つぎに、Δ
θ。＝θ。−θ１　を算出し境界点の番号に対するΔθ
。の値をグラフに表す。この処理を全ての境界点データ
１Ｑに対して行うと第４図すに示すグラフが得られる。

第４図すにおいては、画像パターン６の境界におけるコ
ーナ部Ｃ１−Ｃ４が一群のΔθ。で表され、コーナ部Ｃ
１とＣ２の間に存在する直線部が１１で表わされており
、上記した処理により、画像パターン６の直線成分が抽
出されることを示している。抽出された直線データ１２
は、始点・終点の座標で表され直線データ記憶回路１３
に格納される。

直交性・平行性検査工程２３は、第５図に示されている
。第６図ａは、認識対象物である電子部品５０と電子部
品５ｏを吸着するだめのノズル６１を示している。第６
図ａの状態で認識対象物を撮像すると、画像パターン６
よυ得られる直線成分には５２．５３のような画像パタ
ーン６の傾き方向と直交あるいは平行とならない直線成
分が含まれる。５２．５３のような直線成分を用いると
画像パターン６の傾きを正しく算出できないので、画像
パターン６より抽出された直線成分の直交性・平行性を
検査し、互いに直交するあるいは平行になる直線成分５
４．５５．５６を抽出して、直交・平行直線データ記憶
回路１５に格納する。

画像パターン傾き算出工程２４は、直交・平行直線デー
タ記憶回路１５より直線データを読みだし、画像パター
ン６の傾きを算出するもので第６図に示されている。直
交・平行直線データ記憶回路１５に格納されている直線
データ６５　、５６　。

５７を読みだし、直線データ５６より画像パターン６の
水平方向傾き６ｏを、直線データ６６．５７より画像パ
ターン６の垂直方向傾き６１を、それぞれ算出する。た
だし、上記処理で算出した画像パターン６の水平方向傾
き６ｏと垂直方向傾き６１は必ずしも直交するとは限ら
ないので、水平方向傾き６０と垂直方向傾き６１がある
直交座標系の水平方向軸６２および垂直方向軸６３とそ
れぞれθＶＨの角度をなすようにある直交座標系を配置
したとき、前記直交座標系の水平方向ＩＩＩＩＩＩ６２
および垂直方向軸６３が画像パターン６の正確な傾きを
表している。

また、中央処理回路８には、画像パターン輪郭線抽出工
程２１から画像パターン傾き検出工程２４までの処理を
行わせるプログラムが格納されており、上記処理を効率
よく行っている。

発明の効果 本発明は、中央処理回路を用いることで７・−ドウエア
構成を簡素化し視覚認識装置のコストを低くおさえるこ
とができ、また、画像パターンの輪郭線を抽出すること
で画像パターンのデータ量を大幅に減少させ、高速処理
を可能にし、画像パターンの傾きを効率よく算出するこ
とができる。さらに、長方形をベースにした電子部品の
形状に着目し、画像パターンより抽出した直線成分の中
で、互いに直交するあるいは互いに平行となる直線成分
のみを用いることで、画像パターンの傾きを高精度に算
出することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明による画像パターン傾き検出方法の構成
を示すブロック図、第２図は処理の概要を示すフローチ
ャート、第３図は輪郭線抽出工程の説明図、第４図は直
線成分抽出工程の説明図、第５図は直交性・平行性検査
工程の説明図、第６図は画像パターン傾き算出工程の説
明図、第７図は従来技術であるテンプレートマツチング
処理の説明図、第８図はテンプレートマツチングの方式
説明図である。 １・・・・・・認識対象物、２・・・・・・撮像装置、
６・・・・・・画像パターン、７・・・・・・画像パタ
ーン記憶回路、８・・・・・・中央処理回路、９・・・
・・・画素データ、１１・・・・・・輪郭線データ記憶
回路、１３・・・・・・直線データ記憶回路、１４・・
・・・・直交・平行直線データ記憶回路、３１・・・・
・・８近傍画像データ、５２〜６５・・・・・・直線デ
ータ。 第 図 第 図 ４θ 第 図 第 図 第 図 ＰＯれ　ゝ ｍｎ

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）認識対象物を撮像することで得られる認識対象物
   の画像信号をデジタル化し画像パターンとして記憶回路
   に格納する第１工程と、前記記憶回路に格納された画像
   パターンの輪郭線を抽出する第２工程と、前記輪郭線よ
   り直線成分を抽出する第３工程と、前記直線成分の中か
   ら互いに直交する、あるいは互いに平行となる直線成分
   を選別する第４工程と、前記選別された直線成分より画
   像パターンの傾きを算出する第５工程とよりなり、前記
   第２工程から第６工程までの処理を、中央処理回路にて
   あらかじめ与えられたプログラムに従って動作させるこ
   とを特徴とする画像パターン傾き検出方法。
2. （２）前記第２工程から第５工程までの処理を、あらか
   じめ与えられたプログラムに従って動作する中央処理回
   路のかわりに、論理回路を組み合わせた専用回路によっ
   て行うことを特徴とする特許請求の範囲第１項記載の画
   像パターン傾き検出方法。