JPH04326479A - ２値画化方法 - Google Patents
２値画化方法Info
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- JPH04326479A JPH04326479A JP3097196A JP9719691A JPH04326479A JP H04326479 A JPH04326479 A JP H04326479A JP 3097196 A JP3097196 A JP 3097196A JP 9719691 A JP9719691 A JP 9719691A JP H04326479 A JPH04326479 A JP H04326479A
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- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 13
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 5
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 239000000758 substrate Substances 0.000 description 6
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 4
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 3
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 3
- 101000582320 Homo sapiens Neurogenic differentiation factor 6 Proteins 0.000 description 1
- 102100030589 Neurogenic differentiation factor 6 Human genes 0.000 description 1
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 1
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- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
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-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T1/00—General purpose image data processing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/28—Quantising the image, e.g. histogram thresholding for discrimination between background and foreground patterns
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10016—Video; Image sequence
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- Engineering & Computer Science (AREA)
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- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Character Input (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】本発明は半導体プロセス設備等に
おいて基板上の位置補正用のマークや、基板上の回路パ
ターンの位置認識を画像処理装置により行う場合の前処
理機能としての２値画化方法に関する。
おいて基板上の位置補正用のマークや、基板上の回路パ
ターンの位置認識を画像処理装置により行う場合の前処
理機能としての２値画化方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、半導体プロセスにおける投影露光
装置等において、基板とマスクのアライメントを行う必
要があり、位置補正用のマークを非接触で画像等のパタ
ーンにより位置認識を行う方法が用いられている。
装置等において、基板とマスクのアライメントを行う必
要があり、位置補正用のマークを非接触で画像等のパタ
ーンにより位置認識を行う方法が用いられている。
【０００３】以下に上述した位置認識における従来の２
値画化方法を図面を参照して説明する。
値画化方法を図面を参照して説明する。
【０００４】図３は２値化方式の説明図で、テレビカメ
ラ等により取り込んだ画像に対して、濃度についての度
数分布をとり、表したものである。
ラ等により取り込んだ画像に対して、濃度についての度
数分布をとり、表したものである。
【０００５】例えば、対象物が基板上の位置補正用のマ
ークで位置補正用マークの濃度が背景面となる基板の濃
度より高いような場合、度数分布は図のように２つの山
をもつようになり、濃度値の高い山が主にマークの濃度
分布，濃度値の低い山が基板の濃度分布である。
ークで位置補正用マークの濃度が背景面となる基板の濃
度より高いような場合、度数分布は図のように２つの山
をもつようになり、濃度値の高い山が主にマークの濃度
分布，濃度値の低い山が基板の濃度分布である。
【０００６】図４は従来の位置認識装置の構成図である
。図において位置決めテーブル１上に置かれた認識すべ
きパターンを有する対象物２の上方側方に照明装置３が
設置され、上方から撮像するように可動テレビカメラ支
持部４にテレビカメラ５が設置されている。テレビカメ
ラ５には操作盤及びコントローラからの指令により判定
制御回路（ＣＰＵ）６を経てテレビカメラ５を制御する
テレビカメラ制御回路７が接続されている。８は処理す
る範囲を対象物に応じて任意に設定する窓枠制御回路、
９はテレビカメラ５より入力された映像信号をアナログ
ディジタル変換（以後、Ａ／Ｄ変換という）を行うＡ／
Ｄ変換回路である。
。図において位置決めテーブル１上に置かれた認識すべ
きパターンを有する対象物２の上方側方に照明装置３が
設置され、上方から撮像するように可動テレビカメラ支
持部４にテレビカメラ５が設置されている。テレビカメ
ラ５には操作盤及びコントローラからの指令により判定
制御回路（ＣＰＵ）６を経てテレビカメラ５を制御する
テレビカメラ制御回路７が接続されている。８は処理す
る範囲を対象物に応じて任意に設定する窓枠制御回路、
９はテレビカメラ５より入力された映像信号をアナログ
ディジタル変換（以後、Ａ／Ｄ変換という）を行うＡ／
Ｄ変換回路である。
【０００７】点線で囲まれた部分１０が２値画装置であ
り、１１は２値化を行う画像の処理範囲の最大濃度値ｆ
ｍａｘ，最小濃度値ｆｍｉｎを検出する最大，最小濃度
検出回路、１２は処理範囲内の濃度ヒストグラムを２つ
の領域に分割する際の分割レベル比率αを記憶保持して
おく分割比率記憶回路、１３はこの分割レベル比率αよ
り分割レベルＩＮｉＴＢｉＮを算出する分割レベル算出
回路である。１４は分割レベルＩＮｉＴＢｉＮにより分
割されたヒストグラムの２つの領域のそれぞれの平均濃
度Ｍｌ，Ｍｕを算出する代表濃度算出回路、１５は２値
化レベルＢｉＮを決定する際の２値化レベル比率βを記
憶しておく２値化レベル比率記憶回路、１６はこの２値
化レベル比率βより２値化レベルＢｉＮを算出する２値
化レベル算出回路、１８は決定された２値化レベルＢｉ
Ｎにより画像の２値化を行い、その２値画像からテンプ
レートマッチング等により、画像のある特定パターンを
検出，位置認識を行う位置認識回路、１７はその認識が
正しく行われないときに所定濃度巾ずつ２値化レベルＢ
ｉＮを変更設定する２値化レベル制御回路である。
り、１１は２値化を行う画像の処理範囲の最大濃度値ｆ
ｍａｘ，最小濃度値ｆｍｉｎを検出する最大，最小濃度
検出回路、１２は処理範囲内の濃度ヒストグラムを２つ
の領域に分割する際の分割レベル比率αを記憶保持して
おく分割比率記憶回路、１３はこの分割レベル比率αよ
り分割レベルＩＮｉＴＢｉＮを算出する分割レベル算出
回路である。１４は分割レベルＩＮｉＴＢｉＮにより分
割されたヒストグラムの２つの領域のそれぞれの平均濃
度Ｍｌ，Ｍｕを算出する代表濃度算出回路、１５は２値
化レベルＢｉＮを決定する際の２値化レベル比率βを記
憶しておく２値化レベル比率記憶回路、１６はこの２値
化レベル比率βより２値化レベルＢｉＮを算出する２値
化レベル算出回路、１８は決定された２値化レベルＢｉ
Ｎにより画像の２値化を行い、その２値画像からテンプ
レートマッチング等により、画像のある特定パターンを
検出，位置認識を行う位置認識回路、１７はその認識が
正しく行われないときに所定濃度巾ずつ２値化レベルＢ
ｉＮを変更設定する２値化レベル制御回路である。
【０００８】以上の構成を有する位置認識装置における
２値画化方法について説明する。図５は２値画化方法を
示したフローチャートである。
２値画化方法について説明する。図５は２値画化方法を
示したフローチャートである。
【０００９】まず、テレビカメラ５により取り込んだ画
像に対して最大，最小濃度検出回路１１において処理を
行う範囲の最大濃度値ｆｍａｘ及び最小濃度値ｆｍｉｎ
を検出し（ステップ１）、分割レベル算出回路１３にお
いて濃度についての度数分布（以降、濃度ヒストグラム
と呼ぶ）をとり、分割レベル比率記憶回路１２に記憶さ
れている所定の分割比αよりこの濃度ヒストグラムを２
つの領域に分割する（ステップ２）。ここで領域を分割
する際に用いるしきい値を分割レベルと呼ぶ。この分割
レベルＩＮｉＴＢｉＮは、
像に対して最大，最小濃度検出回路１１において処理を
行う範囲の最大濃度値ｆｍａｘ及び最小濃度値ｆｍｉｎ
を検出し（ステップ１）、分割レベル算出回路１３にお
いて濃度についての度数分布（以降、濃度ヒストグラム
と呼ぶ）をとり、分割レベル比率記憶回路１２に記憶さ
れている所定の分割比αよりこの濃度ヒストグラムを２
つの領域に分割する（ステップ２）。ここで領域を分割
する際に用いるしきい値を分割レベルと呼ぶ。この分割
レベルＩＮｉＴＢｉＮは、
【００１０】
【数１】
【００１１】で求められる。この分割レベルＩＮｉＴＢ
ｉＮにより分割された領域のうち濃度の小さい方を領域
Ａ、大きい方を領域Ｂとし、代表濃度算出回路１４にお
いてそれぞれの領域の代表濃度となる平均濃度Ｍｌ，Ｍ
ｕを次式より算出する。ただしい、Ｎ（ｆ）は濃度レベ
ルｆの時の度数を示す（ステップ３）。
ｉＮにより分割された領域のうち濃度の小さい方を領域
Ａ、大きい方を領域Ｂとし、代表濃度算出回路１４にお
いてそれぞれの領域の代表濃度となる平均濃度Ｍｌ，Ｍ
ｕを次式より算出する。ただしい、Ｎ（ｆ）は濃度レベ
ルｆの時の度数を示す（ステップ３）。
【００１２】
【数２】
【００１３】この平均濃度Ｍｌ，Ｍｕおよび２値化レベ
ル比率記憶回路１５に予め設定され記憶されている２値
化レベル比率βを用いて
ル比率記憶回路１５に予め設定され記憶されている２値
化レベル比率βを用いて
【００１４】
【数３】
【００１５】により、２値化レベルＢｉＮを決定する（
ステップ４）。このように決定した２値化レベルＢｉＮ
を用い位置認識回路１８において２値画化を行い、位置
認識を行う（ステップ５）正しく認識すれば、その２値
化レベルＢｉＮは適正であるが、一方正しく認識しない
場合、その２値化レベルＢｉＮは適正でないことになり
、２値化レベル制御回路１７において所定の濃度巾ずつ
変更し（ステップ６）、正しく認識するまで繰り返し行
う。ただし、所定回数２値化レベルＢｉＮの変更を行っ
ても正しく認識しないときは２値化レベルＢｉＮの設定
が正しくないのではなく、対象物が不良であると判断す
る。
ステップ４）。このように決定した２値化レベルＢｉＮ
を用い位置認識回路１８において２値画化を行い、位置
認識を行う（ステップ５）正しく認識すれば、その２値
化レベルＢｉＮは適正であるが、一方正しく認識しない
場合、その２値化レベルＢｉＮは適正でないことになり
、２値化レベル制御回路１７において所定の濃度巾ずつ
変更し（ステップ６）、正しく認識するまで繰り返し行
う。ただし、所定回数２値化レベルＢｉＮの変更を行っ
ても正しく認識しないときは２値化レベルＢｉＮの設定
が正しくないのではなく、対象物が不良であると判断す
る。
【００１６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、前記し
たような従来の方法では、半導体プロセスのような化学
反応を行う装置の場合、ロットにより回路基板の状態が
変化し、位置認識のための任意のパターンやマーク等の
画像の濃度ヒストグラムの特性が非線形に変化するため
、従来例の２値化レベルの変更が多回数行われ、処理に
時間がかかる。
たような従来の方法では、半導体プロセスのような化学
反応を行う装置の場合、ロットにより回路基板の状態が
変化し、位置認識のための任意のパターンやマーク等の
画像の濃度ヒストグラムの特性が非線形に変化するため
、従来例の２値化レベルの変更が多回数行われ、処理に
時間がかかる。
【００１７】本発明はこのような位置認識などの前処理
としての２値化を行う際に、画像の濃度分布の特性が変
化しても処理時間が短くして済む、高速な２値画化方法
の提供を目的とする。
としての２値化を行う際に、画像の濃度分布の特性が変
化しても処理時間が短くして済む、高速な２値画化方法
の提供を目的とする。
【００１８】
【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２値画化方法は、２値化レベルを初期設定す
る際に使うパラメータを過去に２値化するのに有効であ
った２値化レベルより算出するものであり、２値化した
画像が正しく認識されないと２値化レベルを所定巾ずつ
変更して２値化認識試行を繰り返し、正しく認識される
とその際の２値化レベルを記憶保持しておくものである
。
に本発明の２値画化方法は、２値化レベルを初期設定す
る際に使うパラメータを過去に２値化するのに有効であ
った２値化レベルより算出するものであり、２値化した
画像が正しく認識されないと２値化レベルを所定巾ずつ
変更して２値化認識試行を繰り返し、正しく認識される
とその際の２値化レベルを記憶保持しておくものである
。
【００１９】
【作用】本発明によれば、認識等に有効であった２値化
レベルを用いて２値化に用いる２値化レベルの初期設定
に必要なパラメータを最適値に更新することにより、一
義的に決められたパラメータを用いる従来例に比べ、対
象物の状態が変化しその結果画像の濃度分布の特性が変
化しても、最初の時点で認識に有効な２値画化を行う２
値化レベルに、かなり近い値に設定できるため、２値化
レベルを多回数変更し試行することがなく、処理時間を
短縮できる。
レベルを用いて２値化に用いる２値化レベルの初期設定
に必要なパラメータを最適値に更新することにより、一
義的に決められたパラメータを用いる従来例に比べ、対
象物の状態が変化しその結果画像の濃度分布の特性が変
化しても、最初の時点で認識に有効な２値画化を行う２
値化レベルに、かなり近い値に設定できるため、２値化
レベルを多回数変更し試行することがなく、処理時間を
短縮できる。
【００２０】
【実施例】以下本発明の一実施例について図面を参照し
ながら説明する。
ながら説明する。
【００２１】図１は本発明の２値画化方法を位置認識の
前処理である２値画化に採用した位置認識装置の構成図
である。
前処理である２値画化に採用した位置認識装置の構成図
である。
【００２２】図において明らかなように構成は従来例と
同様であり、異なるのは、正しく認識した際の２値画化
に用いた２値化レベルを記憶保持する２値化レベル記憶
回路１９と、この２値化レベルより２値化レベル比率を
逆算し、２値化レベル比率記憶回路に登録し直す２値化
レベル比率学習更新回路２０とを備えた点である。
同様であり、異なるのは、正しく認識した際の２値画化
に用いた２値化レベルを記憶保持する２値化レベル記憶
回路１９と、この２値化レベルより２値化レベル比率を
逆算し、２値化レベル比率記憶回路に登録し直す２値化
レベル比率学習更新回路２０とを備えた点である。
【００２３】上記の構成を有する位置認識装置について
２値画化の方法を図面を参照して説明する。
２値画化の方法を図面を参照して説明する。
【００２４】図２は本発明の２値画化方法を示したフロ
ーチャートである。従来例と同様に、取り込んだ画像の
処理する範囲内の最大濃度ｆｍａｘ及び最小濃度ｆｍｉ
ｎを検出し［最大，最小濃度検出］（ステップ１）、前
記検出した最大濃度ｆｍａｘと，最小濃度ｆｍｉｎ分割
レベル比率αから（数１）により分割レベルを算出し［
分割レベル算出］（ステップ２）、次に濃度のヒストグ
ラムを考え、図３のように分割レベルＩＮｉＢｉＮを境
界に領域Ａと領域Ｂの各々平均濃度Ｍｌ，Ｍｕを（数２
）のように算出し［代表濃度算出］（ステップ３）、前
記平均濃度と２値化レベル比率βから（数３）により２
値化レベルを決定する［２値化レベル算出］（ステップ
４）。この２値化レベルを用いて２値画化を行い、次い
でテンプレートマッチング等を行い［位置認識］（ステ
ップ５）、もし、テンプレートマッチングにより認識す
べきパターンの認識が行えなかった場合は、前記決定し
た２値化レベルＢｉＮを変更して［２値レベル制御］（
ステップ６）テンプレートマッチングを行い、認識すべ
きパターンが検出されるまで、あるいは所定回数（範囲
）２値化レベルＢｉＮを変更するまで繰り返す。
ーチャートである。従来例と同様に、取り込んだ画像の
処理する範囲内の最大濃度ｆｍａｘ及び最小濃度ｆｍｉ
ｎを検出し［最大，最小濃度検出］（ステップ１）、前
記検出した最大濃度ｆｍａｘと，最小濃度ｆｍｉｎ分割
レベル比率αから（数１）により分割レベルを算出し［
分割レベル算出］（ステップ２）、次に濃度のヒストグ
ラムを考え、図３のように分割レベルＩＮｉＢｉＮを境
界に領域Ａと領域Ｂの各々平均濃度Ｍｌ，Ｍｕを（数２
）のように算出し［代表濃度算出］（ステップ３）、前
記平均濃度と２値化レベル比率βから（数３）により２
値化レベルを決定する［２値化レベル算出］（ステップ
４）。この２値化レベルを用いて２値画化を行い、次い
でテンプレートマッチング等を行い［位置認識］（ステ
ップ５）、もし、テンプレートマッチングにより認識す
べきパターンの認識が行えなかった場合は、前記決定し
た２値化レベルＢｉＮを変更して［２値レベル制御］（
ステップ６）テンプレートマッチングを行い、認識すべ
きパターンが検出されるまで、あるいは所定回数（範囲
）２値化レベルＢｉＮを変更するまで繰り返す。
【００２５】ただし従来の方法と異なるのは、ステップ
４においての２値化レベル比率βが予め設定されるもの
ではなく、過去のデータに基づき更新される点である。
４においての２値化レベル比率βが予め設定されるもの
ではなく、過去のデータに基づき更新される点である。
【００２６】それは過去に認識に有効であった２値化レ
ベルＢｎｅｗを用いて２値化レベル比率学習更新回路２
０において（数３）を式変形し、
ベルＢｎｅｗを用いて２値化レベル比率学習更新回路２
０において（数３）を式変形し、
【００２７】
【数４】
【００２８】より、２値化レベル比率βを算出，更新す
るものである。過去に認識に有効であった２値化レベル
Ｂｎｅｗとしては （１）１つ前の対象物を正しく認識した時の２値化レベ
ル （２）過去に対象物を正しく認識した時の２値化レベル
の平均値のいずれかを用いる。
るものである。過去に認識に有効であった２値化レベル
Ｂｎｅｗとしては （１）１つ前の対象物を正しく認識した時の２値化レベ
ル （２）過去に対象物を正しく認識した時の２値化レベル
の平均値のいずれかを用いる。
【００２９】この結果、過去に正しく認識した２値化レ
ベルを学習更新する形となり、対象物の状態が変化し画
像が変化しても２値化レベルを初期設定する時点で認識
に有効な２値化レベルにかなり近い値になる。したがっ
て、正しく認識するまでの２値化レベルを変更する回数
が少なくなる。
ベルを学習更新する形となり、対象物の状態が変化し画
像が変化しても２値化レベルを初期設定する時点で認識
に有効な２値化レベルにかなり近い値になる。したがっ
て、正しく認識するまでの２値化レベルを変更する回数
が少なくなる。
【００３０】
【発明の効果】以上のように本発明の２値画化方法によ
れば、２値化レベルを初期設定する際に用いる２値化レ
ベル比率を、過去に２値化するのに有効であった２値化
レベルより算出することにより、過去のデータを学習す
る形となり、対象物の状態が変化し画像の濃度分布の特
性が変化しても２値化レベルを初期設定する時点で認識
等に有効な２値化レベルにかなり近い値になる。
れば、２値化レベルを初期設定する際に用いる２値化レ
ベル比率を、過去に２値化するのに有効であった２値化
レベルより算出することにより、過去のデータを学習す
る形となり、対象物の状態が変化し画像の濃度分布の特
性が変化しても２値化レベルを初期設定する時点で認識
等に有効な２値化レベルにかなり近い値になる。
【００３１】その結果、正しく認識するまでに２値化レ
ベルを変更する回数が少なくなり、従来問題であった処
理時間を短縮できる。
ベルを変更する回数が少なくなり、従来問題であった処
理時間を短縮できる。
【図１】本発明の２値画化方法を採用した位置認識装置
の一実施例を示す構成図
の一実施例を示す構成図
【図２】本発明の実施例における２値画化方法の説明の
ためのフローチャート
ためのフローチャート
【図３】２値化方式の説明図
【図４】従来の位置認識装置の構成図
【図５】従来の２値画化方法の説明のためのフローチャ
ート
ート
１７ ２値化レベル制御回路
１８ 位置認識回路
１９ ２値化レベル記憶回路
Claims (3)
- 【請求項１】 テレビカメラにより撮像された画像を
しきい値である２値化レベルに基づいて２値画像に変換
処理する２値画化方法において、撮像画像に対して濃度
の最大値および最小値を求める第１のステップと、濃度
に関するヒストグラムを作成し、前記濃度の最大値およ
び最小値と予め設定された第１の分割比率より、前記ヒ
ストグラムを２つの領域に分割する第２のステップと、
前記第３のステップで分割された第１の領域及び第２の
領域のそれぞれ平均濃度を算出する第３のステップと、
前記第１及び第２の領域の平均濃度と過去に画像を２値
化するのに有効であった２値化レベルより算出される第
２の分割比率とから、２値化レベルを決定する第４のス
テップと、第４のステップで得られた２値化レベルに基
づいて２値化を行う第５のステップと、第５のステップ
で得られた２値画像によりパターン検出を行う第６のス
テップと、第６のステップにおいて正しくパターン検出
しない場合には用いた２値化レベルを一定値巾をもって
変更設定し、再び第５以降のステップを行い、正しくパ
ターン検出すれば、その際の２値化レベルを記憶保持し
ておく第７のステップとからなる２値画化方法。 - 【請求項２】 過去に撮像画像を２値化するのに有効
であった２値化レベルとして、記憶保持している２値化
レベルのうち最新のものを用いる請求項１記載の２値画
像化方法。 - 【請求項３】 過去に撮像画像を２値化するのに有効
であった２値化レベルとして、記憶保持している２値化
レベルの平均値を用いる請求項１記載の２値画像化方法
。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP03097196A JP3082286B2 (ja) | 1991-04-26 | 1991-04-26 | ２値画化方法 |
| US07/873,212 US5400415A (en) | 1991-04-26 | 1992-04-24 | Binarizing method and apparatus therefor |
| KR1019920007046A KR960014193B1 (ko) | 1991-04-26 | 1992-04-25 | 2진화방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP03097196A JP3082286B2 (ja) | 1991-04-26 | 1991-04-26 | ２値画化方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04326479A true JPH04326479A (ja) | 1992-11-16 |
| JP3082286B2 JP3082286B2 (ja) | 2000-08-28 |
Family
ID=14185845
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP03097196A Expired - Fee Related JP3082286B2 (ja) | 1991-04-26 | 1991-04-26 | ２値画化方法 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5400415A (ja) |
| JP (1) | JP3082286B2 (ja) |
| KR (1) | KR960014193B1 (ja) |
Families Citing this family (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3046493B2 (ja) * | 1994-05-09 | 2000-05-29 | シャープ株式会社 | 画像処理装置 |
| JP3523705B2 (ja) | 1995-03-16 | 2004-04-26 | オリンパス株式会社 | 情報再生システム |
| JP3523710B2 (ja) * | 1995-04-04 | 2004-04-26 | オリンパス株式会社 | 情報再生システム、記録媒体、記録装置及び記録方法 |
| JPH0944592A (ja) * | 1995-05-23 | 1997-02-14 | Olympus Optical Co Ltd | 情報再生システム |
| JPH0981711A (ja) * | 1995-09-20 | 1997-03-28 | Olympus Optical Co Ltd | 情報記録媒体、情報再生システム、及び情報記録システム |
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