JPH04285803A - パターン認識方法 - Google Patents
パターン認識方法Info
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- JPH04285803A JPH04285803A JP3050874A JP5087491A JPH04285803A JP H04285803 A JPH04285803 A JP H04285803A JP 3050874 A JP3050874 A JP 3050874A JP 5087491 A JP5087491 A JP 5087491A JP H04285803 A JPH04285803 A JP H04285803A
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- 238000000034 method Methods 0.000 title description 4
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 37
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims abstract description 5
- 238000012567 pattern recognition method Methods 0.000 claims description 9
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 description 2
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 description 1
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- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Supply And Installment Of Electrical Components (AREA)
- Image Analysis (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
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明はパターン認識方法に関し
、たとえば回路基板に部品を装着する実装機において回
路基板位置を示すために付けられたマークの位置検出な
どに適用できるパターン認識方法に関する。
、たとえば回路基板に部品を装着する実装機において回
路基板位置を示すために付けられたマークの位置検出な
どに適用できるパターン認識方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来のパターン認識技術の１つである１
次元位置検出を利用したパターン認識方法について説明
する。図６において、対象物１が濃淡画像２の中心付近
に存在するという前提条件において、水平方向および垂
直方向で１次元的に位置検出を行い、対象物の中心位置
を検出するものである。まず、濃淡画像２の中心で水平
方向に数本のスキャンラインを設定し、その水平方向ス
キャンライン群Ｈａで垂直方向に輝度値の平滑化を行っ
て射影ヒストグラムを作成する。そして、輝度値の大き
くなる方向に急激に変化する点を立上り境界点３とし、
また、輝度値の小さくなる方向に急激に変化する点を立
下り境界点４として、これら２つの境界点を検出する。 次に、立上り境界点３と立下り境界点４の境界点ペアを
作成し、境界点ペア間の距離をあらかじめ与えられてい
る対象物の基準寸法と比較し、また境界点ペアの中点座
標と画面の中心座標を比較することで、最適な境界点ペ
アを検出する。垂直方向についても、水平方向の処理と
同じ処理を施すことによって最適な境界点ペアを検出す
る。そして、水平方向スキャンライン上の境界点ペアの
中心を水平方向の中心、垂直方向スキャンライン上の境
界点ペアの中心を垂直方向の中心として対象物の中心位
置を決定する。
次元位置検出を利用したパターン認識方法について説明
する。図６において、対象物１が濃淡画像２の中心付近
に存在するという前提条件において、水平方向および垂
直方向で１次元的に位置検出を行い、対象物の中心位置
を検出するものである。まず、濃淡画像２の中心で水平
方向に数本のスキャンラインを設定し、その水平方向ス
キャンライン群Ｈａで垂直方向に輝度値の平滑化を行っ
て射影ヒストグラムを作成する。そして、輝度値の大き
くなる方向に急激に変化する点を立上り境界点３とし、
また、輝度値の小さくなる方向に急激に変化する点を立
下り境界点４として、これら２つの境界点を検出する。 次に、立上り境界点３と立下り境界点４の境界点ペアを
作成し、境界点ペア間の距離をあらかじめ与えられてい
る対象物の基準寸法と比較し、また境界点ペアの中点座
標と画面の中心座標を比較することで、最適な境界点ペ
アを検出する。垂直方向についても、水平方向の処理と
同じ処理を施すことによって最適な境界点ペアを検出す
る。そして、水平方向スキャンライン上の境界点ペアの
中心を水平方向の中心、垂直方向スキャンライン上の境
界点ペアの中心を垂直方向の中心として対象物の中心位
置を決定する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、このような従
来技術の場合、 （１） 画像の中心にセットした水平方向スキャンライ
ン群及び、垂直方向スキャンライン群のみで、対象物の
位置検出を行っていたために、対象物が画像の中心から
極端に離れると検出できない。 （２） 水平方向と垂直方向で個別に中心を求めている
ために、たとえば、水平方向のスキャンでは対象物を検
出したとしても、垂直方向のスキャンでは対象物以外の
ものを検出する可能性がある。
来技術の場合、 （１） 画像の中心にセットした水平方向スキャンライ
ン群及び、垂直方向スキャンライン群のみで、対象物の
位置検出を行っていたために、対象物が画像の中心から
極端に離れると検出できない。 （２） 水平方向と垂直方向で個別に中心を求めている
ために、たとえば、水平方向のスキャンでは対象物を検
出したとしても、垂直方向のスキャンでは対象物以外の
ものを検出する可能性がある。
【０００４】たとえば、従来の技術において、図７の（
ａ） の画像を処理すれば、対象物１ではなく、何も存
在しない部分を中心位置５として検出し、正しい結果が
得られないという問題を有していた。
ａ） の画像を処理すれば、対象物１ではなく、何も存
在しない部分を中心位置５として検出し、正しい結果が
得られないという問題を有していた。
【０００５】本発明は上記課題を解決するもので、対象
物が画像のどの位置にあっても位置検出が可能であるパ
ターン認識方法を提供することを目的とする。
物が画像のどの位置にあっても位置検出が可能であるパ
ターン認識方法を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に本発明のパターン認識方法は、撮像手段で対象物を撮
像して得られる画像に対して水平方向スキャンライン位
置を設定し、この水平方向スキャンライン位置を水平方
向にスキャンすることにより水平方向線分パターンを複
数本抽出し、この抽出した複数本の水平方向線分パター
ンをあらかじめ与えられた水平方向基準寸法と比較する
ことにより第１の評価値を求め、この第１の評価値があ
らかじめ定められた許容範囲内にある水平方向線分パタ
ーンのみを抽出して記憶手段に格納し、上記水平方向処
理と同様にして上記画像の垂直方向についても上記第１
の評価値に対応する第２の評価値と、複数の垂直方向線
分パターンを抽出し、上記複数本の水平方向線分パター
ンと複数本の垂直方向線分パターンとをそれぞれひとつ
ずつ選び出す全ての組み合わせにおいて、選び出された
水平方向線分パターンと垂直方向線分パターンで交点を
持つ線分パターンペアを抽出し、上記の線分パターンペ
アで水平方向線分パターンが持つ第１の評価値と垂直方
向線分パターンが持つ第２の評価値より第３の評価値を
計算し、その中から最も良い評価値を持つ線分パターン
ペアを選んで上記対象物の中心位置を求める構成とした
ものである。
に本発明のパターン認識方法は、撮像手段で対象物を撮
像して得られる画像に対して水平方向スキャンライン位
置を設定し、この水平方向スキャンライン位置を水平方
向にスキャンすることにより水平方向線分パターンを複
数本抽出し、この抽出した複数本の水平方向線分パター
ンをあらかじめ与えられた水平方向基準寸法と比較する
ことにより第１の評価値を求め、この第１の評価値があ
らかじめ定められた許容範囲内にある水平方向線分パタ
ーンのみを抽出して記憶手段に格納し、上記水平方向処
理と同様にして上記画像の垂直方向についても上記第１
の評価値に対応する第２の評価値と、複数の垂直方向線
分パターンを抽出し、上記複数本の水平方向線分パター
ンと複数本の垂直方向線分パターンとをそれぞれひとつ
ずつ選び出す全ての組み合わせにおいて、選び出された
水平方向線分パターンと垂直方向線分パターンで交点を
持つ線分パターンペアを抽出し、上記の線分パターンペ
アで水平方向線分パターンが持つ第１の評価値と垂直方
向線分パターンが持つ第２の評価値より第３の評価値を
計算し、その中から最も良い評価値を持つ線分パターン
ペアを選んで上記対象物の中心位置を求める構成とした
ものである。
【０００７】
【作用】本発明によれば、線分ペアの水平方向線分パタ
ーンの中点を水平方向の中心座標とし、垂直方向線分パ
ターンの中点を垂直方向の中心座標とすることで、対象
物の中心位置が求められるので、対象物が画像のどの位
置にあっても位置検出が可能であり、対象物以外の物が
撮像されていたとしても対象物の位置を検出することが
でき、安定して対象物の位置を検出することができる。
ーンの中点を水平方向の中心座標とし、垂直方向線分パ
ターンの中点を垂直方向の中心座標とすることで、対象
物の中心位置が求められるので、対象物が画像のどの位
置にあっても位置検出が可能であり、対象物以外の物が
撮像されていたとしても対象物の位置を検出することが
でき、安定して対象物の位置を検出することができる。
【０００８】
【実施例】以下、本発明の一実施例のパターン認識方法
について、図１〜図５を参照しながら説明する。
について、図１〜図５を参照しながら説明する。
【０００９】図２に示すように、撮像手段（ＣＣＤカメ
ラ）によって撮像された濃淡画像３１の中には対象物３
２（回路基板のマーク）と回路パターンが撮像されてい
る。この濃淡画像３１から対象物３２の中心位置を検出
するために、図１のフローチャートに従って処理を行う
。まず、水平方向スキャンライフ設定１１においては、
図２の（ａ）に示すように、対象物３２の半分の間隔を
もってＨ１からＨ５の水平方向スキャンラインを設定す
る。さらに、水平方向線分パターン抽出１２において上
記の水平方向スキャンラインをスキャンし、輝度値が大
きくなる方向に急激に変化した点から輝度値が小さくな
る方向に急激に変化する点までを線分（水平方向線分パ
ターン）と見なして抽出すると、図２の（ｂ）に示すよ
うに、４１から４６までの水平方向線分パターンが得ら
れる。
ラ）によって撮像された濃淡画像３１の中には対象物３
２（回路基板のマーク）と回路パターンが撮像されてい
る。この濃淡画像３１から対象物３２の中心位置を検出
するために、図１のフローチャートに従って処理を行う
。まず、水平方向スキャンライフ設定１１においては、
図２の（ａ）に示すように、対象物３２の半分の間隔を
もってＨ１からＨ５の水平方向スキャンラインを設定す
る。さらに、水平方向線分パターン抽出１２において上
記の水平方向スキャンラインをスキャンし、輝度値が大
きくなる方向に急激に変化した点から輝度値が小さくな
る方向に急激に変化する点までを線分（水平方向線分パ
ターン）と見なして抽出すると、図２の（ｂ）に示すよ
うに、４１から４６までの水平方向線分パターンが得ら
れる。
【００１０】次に、第１の評価値計算１３において、水
平方向基準寸法Ｈと各水平方向線分パターンとの差、つ
まり第１の評価値を計算する。さらに、第１の評価値の
判定１４において、第１の評価値が水平方向基準寸法Ｈ
の数から数十パーセント以内となる水平方向線分パター
ンを抽出すると、図２の（ｃ）に示すように、水平方向
線分パターン４２から４６が得られる。
平方向基準寸法Ｈと各水平方向線分パターンとの差、つ
まり第１の評価値を計算する。さらに、第１の評価値の
判定１４において、第１の評価値が水平方向基準寸法Ｈ
の数から数十パーセント以内となる水平方向線分パター
ンを抽出すると、図２の（ｃ）に示すように、水平方向
線分パターン４２から４６が得られる。
【００１１】そして、垂直方向についても同様に行う。
まず、垂直方向スキャンライン設定１５では、 図３の
（ａ）に示すように、対象物３２の半分の間隔でＶ１か
らＶ７の垂直方向スキャンラインを設定する。そして、
垂直方向線分パターン抽出１６では上記の垂直方向スキ
ャンラインをスキャンし、輝度値が大きくなる方向に急
激に変化した点から輝度値が小さくなる方向に急激に変
化する点までを線分（垂直方向線分パターン）と見なし
て抽出すると、図３の（ｂ）に示すように、４７から５
４までの垂直方向線分パターンが得られる。
（ａ）に示すように、対象物３２の半分の間隔でＶ１か
らＶ７の垂直方向スキャンラインを設定する。そして、
垂直方向線分パターン抽出１６では上記の垂直方向スキ
ャンラインをスキャンし、輝度値が大きくなる方向に急
激に変化した点から輝度値が小さくなる方向に急激に変
化する点までを線分（垂直方向線分パターン）と見なし
て抽出すると、図３の（ｂ）に示すように、４７から５
４までの垂直方向線分パターンが得られる。
【００１２】次に、第２の評価値計算１７において、垂
直方向基準寸法Ｖと各垂直方向線分パターンとの差、つ
まり第２の評価値を計算する。さらに、第２の評価値の
判定８において、第２の評価値が垂直方向基準寸法Ｖの
数から数十パーセント以内となる垂直方向線分パターン
を抽出すると、図３の（ｃ）に示すように、垂直方向線
分パターン４７から４９及び５１から５４が得られる。
直方向基準寸法Ｖと各垂直方向線分パターンとの差、つ
まり第２の評価値を計算する。さらに、第２の評価値の
判定８において、第２の評価値が垂直方向基準寸法Ｖの
数から数十パーセント以内となる垂直方向線分パターン
を抽出すると、図３の（ｃ）に示すように、垂直方向線
分パターン４７から４９及び５１から５４が得られる。
【００１３】そして、交点を持つ線分ペアの抽出１９に
おいては、第１の評価値の判定１４において得られた水
平方向線分パターンと第２の評価値の判定１８において
得られた垂直方向線分パターンとの組合せで、互いに交
わる線分パターンのペアを抽出すると、図４に示すよう
に、４２と４８、４４と４８の２つのペアが得られる。
おいては、第１の評価値の判定１４において得られた水
平方向線分パターンと第２の評価値の判定１８において
得られた垂直方向線分パターンとの組合せで、互いに交
わる線分パターンのペアを抽出すると、図４に示すよう
に、４２と４８、４４と４８の２つのペアが得られる。
【００１４】そして、第３の評価値計算２０においては
、上記で得られた線分パターンペアに対して第１の評価
値と第２の評価値の積を取る。さらに、最も良い第３の
評価値を持つ線分ペアの検出２１で、第３の評価値のう
ちで最も最小の評価値を持つ水平方向線分パターンと垂
直方向線分パターンのペアを検出する。結果として、図
４に示すように、４２と４８の線分ペアが得られる。
、上記で得られた線分パターンペアに対して第１の評価
値と第２の評価値の積を取る。さらに、最も良い第３の
評価値を持つ線分ペアの検出２１で、第３の評価値のう
ちで最も最小の評価値を持つ水平方向線分パターンと垂
直方向線分パターンのペアを検出する。結果として、図
４に示すように、４２と４８の線分ペアが得られる。
【００１５】最後に、中心検出２２において、図５に示
すように、上記線分ペアの水平方向線分パターンの中点
３３を水平方向の中心座標とし、垂直方向線分パターン
の中点３４を垂直方向の中心座標とすることで、対象物
３２の中心位置３５が求められる。たとえば、従来技術
では、対象物の中心を検出できなかった図７の（ａ）の
画像に対して本発明の処理を施すことによって、図７（
ｂ）のように対象物の中心位置２０を検出することがで
きる。
すように、上記線分ペアの水平方向線分パターンの中点
３３を水平方向の中心座標とし、垂直方向線分パターン
の中点３４を垂直方向の中心座標とすることで、対象物
３２の中心位置３５が求められる。たとえば、従来技術
では、対象物の中心を検出できなかった図７の（ａ）の
画像に対して本発明の処理を施すことによって、図７（
ｂ）のように対象物の中心位置２０を検出することがで
きる。
【００１６】
【発明の効果】本発明のパターン認識方法によれば、線
分ペアの水平方向線分パターンの中点を水平方向の中心
座標とし、垂直方向線分パターンの中点を垂直方向の中
心座標とすることにより対象物の中心位置が求められる
ので、対象物が画像のどの位置にあっても位置検出が可
能であり、対象物以外の物が撮像されていたとしても対
象物の位置を検出することができ、安定して対象物の位
置を検出することができる。
分ペアの水平方向線分パターンの中点を水平方向の中心
座標とし、垂直方向線分パターンの中点を垂直方向の中
心座標とすることにより対象物の中心位置が求められる
ので、対象物が画像のどの位置にあっても位置検出が可
能であり、対象物以外の物が撮像されていたとしても対
象物の位置を検出することができ、安定して対象物の位
置を検出することができる。
【図１】本発明の一実施例におけるパターン認識方法の
概略を示したフローチャート図である。
概略を示したフローチャート図である。
【図２】（ａ）、（ｂ）、（ｃ）はそれぞれ同実施例に
おける水平方向の対象物の位置を検出するための説明図
である。
おける水平方向の対象物の位置を検出するための説明図
である。
【図３】（ａ）、（ｂ）、（ｃ）はそれぞれ同実施例に
おける垂直方向の対象物の位置を検出するための説明図
である。
おける垂直方向の対象物の位置を検出するための説明図
である。
【図４】同実施例における水平方向線分パターンと垂直
方向線分パターンが交点を持つことを示した図である。
方向線分パターンが交点を持つことを示した図である。
【図５】同実施例における対象物の中心位置を抽出する
ための説明図である。
ための説明図である。
【図６】従来技術を説明するための図である。
【図７】（ａ）、（ｂ）はそれぞれ従来技術と本発明の
一実施例による中心位置検出結果を示した図である。
一実施例による中心位置検出結果を示した図である。
３１ 画像（濃淡画像）
３２ 対象物
３５ 対象物中心
Ｈ 水平方向基準寸法
Ｖ 垂直方向基準寸法
Claims (1)
- 【請求項１】 撮像手段で対象物を撮像して得られる
画像に対して水平方向スキャンライン位置を設定し、こ
の水平方向スキャンライン位置を水平方向にスキャンす
ることにより水平方向線分パターンを複数本抽出し、こ
の抽出した複数本の水平方向線分パターンをあらかじめ
与えられた水平方向基準寸法と比較することにより第１
の評価値を求め、この第１の評価値があらかじめ定めら
れた許容範囲内にある水平方向線分パターンのみを抽出
して記憶手段に格納し、上記水平方向処理と同様にして
上記画像の垂直方向についても上記第１の評価値に対応
する第２の評価値と、複数の垂直方向線分パターンを抽
出し、上記複数本の水平方向線分パターンと複数本の垂
直方向線分パターンとをそれぞれひとつずつ選び出す全
ての組み合わせにおいて、選び出された水平方向線分パ
ターンと垂直方向線分パターンで交点を持つ線分パター
ンペアを抽出し、上記の線分パターンペアで水平方向線
分パターンが持つ第１の評価値と垂直方向線分パターン
が持つ第２の評価値より第３の評価値を計算し、その中
から最も良い評価値を持つ線分パターンペアを選んで上
記対象物の中心位置を求めることを特徴とするパターン
認識方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3050874A JP2904228B2 (ja) | 1991-03-15 | 1991-03-15 | パターン認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3050874A JP2904228B2 (ja) | 1991-03-15 | 1991-03-15 | パターン認識方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04285803A true JPH04285803A (ja) | 1992-10-09 |
| JP2904228B2 JP2904228B2 (ja) | 1999-06-14 |
Family
ID=12870869
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3050874A Expired - Fee Related JP2904228B2 (ja) | 1991-03-15 | 1991-03-15 | パターン認識方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2904228B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPWO2014061123A1 (ja) * | 2012-10-17 | 2016-09-05 | 富士通株式会社 | 画像処理装置、画像処理プログラムおよび画像処理方法 |
-
1991
- 1991-03-15 JP JP3050874A patent/JP2904228B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPWO2014061123A1 (ja) * | 2012-10-17 | 2016-09-05 | 富士通株式会社 | 画像処理装置、画像処理プログラムおよび画像処理方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2904228B2 (ja) | 1999-06-14 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |