JPH05118821A - 位置認識方法及び位置認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 類似パターンの多い被写体においても誤認識
を防止し、かつ高精度な位置情報を得る。 【構成】 被写体１の画像情報を１つの認識エリア２、
３に対し特徴ある複数の認識箇所２ａ〜２ｃ、３ａ〜３
ｃについて得ることにより、被写体の位置情報を算出す
る。この方法により、類似パターンの多い被写体におい
ても各認識箇所間の距離、角度を調べることにより、誤
認識を無くすことができる。また、被写体の画像情報が
多少変化した場合においても数箇所の重心により被写体
全体の位置情報を算出するため、正確な位置情報を得る
ことができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、あらかじめ入力された
基準画像と被写体等の認識対象物の画像との相関演算に
より認識対象物の位置情報を算出しその位置を補正する
位置認識方法及び位置認識装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】図７は従来の被写体（認識対象物）にお
ける認識箇所を示す図であり、１は被写体、２は被写体
１の位置情報を得るための第１認識エリア、２ａは第１
認識エリア２内の認識箇所、３は被写体１の位置情報を
得るための第２認識エリア、３ａは第２認識エリア３内
の認識箇所を表す。

【０００３】次に、図８のフローチャートを用いて従来
の位置認識装置の認識方法を説明する。まず、第１認識
エリア２の画像を取り込み、第１認識エリア２に関する
処理を行なう第１認識処理４において、あらかじめ入力
された第１認識エリアの認識箇所２ａの基準画像と第１
認識エリア２の取り込み画像との相関演算を行い（ステ
ップ４ａ）、その相関演算結果により相関率（マッチン
グ率）が最も高くなる画像を第１認識エリアの認識箇所
の候補として選び出す（ステップ４ｄ）。

【０００４】次に、第２認識エリア３の画像を取り込
み、第２認識エリア３に関する処理を行なう第２認識処
理５において、あらかじめ入力された第２認識エリアの
認識箇所３ａの基準画像と第２認識エリア３の取り込み
画像との相関演算を行い（ステップ５ａ）、その相関演
算結果により相関率（マッチング率）が最も高くなる画
像を第２認識エリアの認識箇所の候補として選び出す
（ステップ５ｄ）。

【０００５】このようにして求まった第１認識エリアの
認識箇所候補の画像と第２認識エリアの認識箇所候補の
画像の重心を求め、その２つの重心間の長さを第１認識
エリアの認識箇所の基本画像の重心と第２認識エリアの
認識箇所の基本画像の重心との長さとを比較する（ステ
ップ６ａ）。

【０００６】そして、誤差が許容値以内の場合には（ス
テップ６ｂ）、基本画像と被写体とのズレ量を算出して
被写体の位置情報を得る（ステップ７）。一方、誤差が
許容値以上である場合には認識エラーとなる（ステップ
８）。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】従来の位置認識装置の
位置認識方法は以上のように構成されていたので、基準
画像との類似パターンが多い被写体において誤認識（間
違った認識ポイント候補の抽出）をする可能性があり、
また類似パターンが少ない被写体の場合でも、入力画像
がわずかに変化すると基準画像に対する被写体のズレ量
等の正確な位置情報を得ることができないという問題が
あった。

【０００８】本発明は上記のような問題を解決するため
になされたもので、誤認識をなくすことができるととも
に、基準画像に対する被写体のズレ量等の正確な位置情
報を得ることができる位置認識方法及び位置認識装置を
提供することを目的とする。

【０００９】

【課題を解決するための手段】本発明は、あらかじめ入
力した基準画像と入力画像との相関を用いて基準画像と
一致したパターンを探索し、認識対象物のズレ量を算出
してその位置を補正する位置認識方法及び位置認識装置
において、認識エリア内の特徴となる各々独立した複数
の認識箇所の位置についての認識を行って認識対象物の
位置情報を求め、求めた位置情報と基準画像の位置情報
とから認識対象物のズレ量を算出するようにしたもので
ある。

【００１０】また、上記の特徴抽出認識に加えて、認識
エリア内の特徴となる１つの認識箇所の位置についての
認識を行って認識対象物の位置情報を求めるパターンマ
ッチング認識を併用するようにしたものである。

【００１１】

【作用】本発明によれば、認識エリア内の特徴となる各
々独立した複数の認識箇所の位置についての認識を行っ
て認識対象物の正確な位置情報を求め、求めた位置情報
と基準画像の位置情報とから認識対象物のズレ量を算出
する。

【００１２】また認識エリア内の特徴となる１つの認識
箇所の認識を行い、その後その認識エリア内の各々独立
した複数の認識箇所についての認識を行って認識対象物
の正確な位置情報を求め、求めた位置情報と基準画像の
位置情報とから認識対象物のズレ量を算出する。

【００１３】

【実施例】以下、本発明の実施例を図について説明す
る。図１は、本発明の１実施例であるワイヤボンディン
グ装置のＩＣチップ（電極）の位置を補正する位置認識
方法において、ＩＣチップ（認識対象物）の認識箇所を
示す図である。

【００１４】１は認識対象物である被写体、２は被写体
１の位置情報を得るための第１認識エリア、２ａ、２
ｂ、２ｃは第１認識エリア２内の各認識箇所、３は被写
体１の位置情報を得るための第２認識エリア、３ａ、３
ｂ、３ｃは第２認識エリア３内の認識箇所を表す。

【００１５】次に、図２のフローチャートを用いて本発
明の認識方法を説明する。まず、第１認識エリア２の画
像を取り込み、第１認識エリア２に関する処理を行なう
第１認識処理４において、あらかじめ入力された第１認
識エリアの認識箇所２ａの基準画像と第１認識エリア２
の取り込み画像との相関演算を行い（ステップ４ａ）、
その相関演率が高かった上位数個の候補についてその存
在位置を記憶する。

【００１６】さらに同様に、あらかじめ入力された第１
認識エリアの認識箇所２ｂ、２ｃの基準画像と第１認識
エリア２の取り込み画像との相関演算を行い（ステップ
４ｂ、４ｃ）、その相関演率が高かった上位数個の候補
についてその存在位置を記憶する。

【００１７】次に、ステップ４ａ、４ｂ、４ｃで記憶さ
れた各候補の中から、図１に示す第１認識エリア２の認
識箇所２ａ、２ｂ、２ｃのあらかじめ入力された基準画
像の配置関係に最も近いものを選び出す（ステップ４
ｄ）。

【００１８】その選び出す抽出処理方法は、各箇所のサ
ーチ処理により挙がってきた第一認識エリア２の認識箇
所２ａ、２ｂ、２ｃの各候補において、２ａ、２ｂの候
補間の長さ、２ａ、２ｃの候補間の長さおよびこの２辺
の角度が、第１認識エリア２の認識箇所２ａ、２ｂ、２
ｃのあらかじめ入力された基準画像の配置関係に最も近
い（誤差が小さい）組み合わせとなる認識箇所２ａ、２
ｂ、２ｃの候補を選びだすという処理方法である。

【００１９】次に、上記と同様に第２認識エリア３の画
像を取り込み、第２認識エリア３に関する処理を行なう
第２認識処理５において、ステップ５ａ、５ｂ、５ｃで
あらかじめ入力された第２認識エリアの認識箇所３ａ、
３ｂ、３ｃの基準画像と第２認識エリア３の取り込み画
像との相関演算とサーチ処理を行い、認識箇所３ａ、３
ｂ、３ｃの候補を選び出す（ステップ５ｄ）。

【００２０】次に、上記方法により求まった認識箇所２
ａ、２ｂ、２ｃの候補と認識箇所３ａ、３ｂ、３ｃの候
補より、認識箇所２ａ、２ｂ、２ｃの候補の重心と認識
箇所３ａ、３ｂ、３ｃの候補の重心を求め、両重心間の
長さを求める。求めた長さと認識箇所２ａ、２ｂ、２ｃ
のあらかじめ入力された基準画像の重心から認識箇所３
ａ、３ｂ、３ｃのあらかじめ入力された基準画像の重心
までの長さを比較する（ステップ６ａ）。

【００２１】そして、誤差が許容値以内の場合には、あ
らかじめ入力された基準画像の重心座標とその基準画像
に対する候補の重心座標より、基準画像と被写体とのズ
レ量を算出して被写体の位置情報を得る（ステップ６
ｂ）。一方、誤差が許容値以上である場合には認識エラ
ーとなる（ステップ８）。

【００２２】なお、上記実施例おいては、従来の１認識
エリアに対して３箇所の認識を行なったが、３箇所以外
の認識を行なってもよい。また、上記実施例の図２のフ
ローチャートのステップ４ｄ，５ｄにおいて、２辺とも
その間の角度のチェックを行なったが、これは３辺のチ
ェックでも、１辺とその両端の角度のチェックでもよ
い。この処理は基準画像の配置と認識（検出）してきた
候補の画像の配置とが合同であるかをチェックする処理
である（合同条件を満たせばよい）。

【００２３】また、この認識方法は１認識エリアに対し
て特徴ある配置となる複数箇所を認識するため、相関演
算を行なうための１つの基本画像の大きさは従来より小
さくてもよい。例えば、ＩＣチップのパッドを基本画像
とし、その配置を利用してもよい。

【００２４】さらに、上記実施例では、第１認識エリア
の認識箇所数と第２認識エリアの認識箇所数とが同じに
なっているが、この認識箇所数は２つのエリアで異なっ
ても良い。

【００２５】ところで上述の実施例（特徴抽出認識）で
は、従来の認識方法（パターンマッチング認識）に比較
して被写体のパターンなどに影響されず被写体の位置情
報を正確に得ることができるが、処理時間が長いため生
産効率が落ちるなどの問題がある。

【００２６】そこで通常はパターンマッチング認識で認
識を行い、誤認識の可能性のある場合は特徴抽出認識で
認識を行い、認識対象物の位置を正確にかつ迅速に認識
するようにした実施例を以下に示す。

【００２７】図３は本発明の実施例を示すパターンマッ
チング認識と特徴抽出認識を組合わせた位置認識方法の
フローチャートである。まず、第１認識エリアの画像
（入力画像）を取り込み、あらかじめ入力された第１認
識エリアの基準画像と第１認識エリアの取り込み画像
（入力画像）との相関演算を行い（ステップ１１）、そ
の結果より相関率が最も高くなる画像を第１認識エリア
の候補として選び出す（ステップ１２）。

【００２８】次に選び出された候補の相関率とあらかじ
め設定されている相関率値（例えば、相関率９０％の相
関率値）とを比較し（ステップ１３）、選び出された候
補の相関率値が設定されている相関率値より高い場合は
誤認識の可能性がないとして第２認識エリアの認識を行
うが、低かった場合には誤認識の可能性があるとして、
第１認識エリアについて特徴抽出認識を行う（ステップ
２１，２２，３３）。

【００２９】第１認識エリアの取り込み画像と第１認識
エリアの特徴ある位置配置の認識箇所ａのあらかじめ入
力された基準画像との相関演算を行い、相関率が高かっ
た上位数個の候補についてその存在位置を記憶し（ステ
ップ２１）、認識箇所ｂ，ｃのあらかじめ入力された基
準画像とも相関演算を行い、相関率が高かった上位数個
の候補について、その存在位置を記憶する（ステップ２
２，２３）。

【００３０】その記憶された各候補の中から第１エリア
の認識箇所ａ，ｂ，ｃのあらかじめ入力された基準画像
の配置関係に最も近いものを選び出す（ステップ２
４）。

【００３１】次に同様のことを第２認識エリアでも行い
（ステップ１４〜１６，２５〜２８）、次に最終的に得
た第１認識エリアの候補と第２認識エリアの候補との重
心距離と第１，２認識エリアのあらかじめ入力された基
準画像の重心間距離とを比較する（ステップ１７）。

【００３２】その距離の誤差が許容値以上である場合に
はエラーとなり、許容値以内の場合にはあらかじめ入力
された基準画像の重心位置と、その基準画像に対する候
補の重心位置とのズレ量を算出するなどの被写体の情報
を得る（ステップ１８）。

【００３３】なお、上記実施例では誤差認識判定方法
に、パターンマッチング認識結果の最大スコアを使用し
たが、最大スコアと次点スコアとの差分値を用いてもよ
い。差分値を用いた実施例を図４のフローチャートで説
明する。ステップ１１，１２，１４，１５，１７，１
８，２１〜２８は図３と同様である。

【００３４】まず、第１認識エリアの入力画像を取り込
み、第１認識エリアの基準画像と相関演算を行う（ステ
ップ１１）。相関演算結果より最大相関率と次点相関率
を抽出し、その抽出された最大と次点相関率の差分値を
算出する（ステップ１１ａ）。

【００３５】その差分値とあらかじめ設定された設定値
（例，設定値５）とを比較し（ステップ１３ａ）、差分
値が設定値以上の場合には誤差認識の可能性がないとし
てステップ１の処理結果の相関率が最も高くなる画像を
第１認識エリアの候補として選び出す（ステップ１
２）。

【００３６】差分値が設定値以下の場合には、誤認識の
可能性があるとして第１認識エリアについて特徴抽出認
識を行い（ステップ２１〜２３）、記憶された各候補の
中から第１認識エリアの特徴ある位置配置の認識箇所
ａ，ｂ，ｃのあらかじめ入力された基準画像の配置関係
に最も近いものを第１認識エリアの候補として選び出す
（ステップ２４）。

【００３７】第２認識エリアについても同様にして処理
を行い、次に最終的に得た第１認識エリアの候補と第２
認識エリアの候補との重心距離と、第１，２認識エリア
のあらかじめ入力された基準画像の重心間の距離とを比
較する（ステップ１７）。

【００３８】その距離の誤差が許容値以上である場合は
エラーとなり、許容値以内の場合にはあらかじめ入力さ
れた基準画像の重心位置とその基準画像に対する候補の
重心位置とのズレ量を算出するなどの被写体の位置情報
を得る（ステップ１８）。

【００３９】また、誤認識判定方法にパターンマッチン
グ認識結果の第１，２認識エリアの最大相関率候補の位
置関係（角度）を用いてもよい。誤認識判定方法に位置
関係（角度）を用いた例を図５のフローチャートに示
す。図中１１，１２，１４，１５，１７，１８，２１〜
２８は前述実施例と同様である。

【００４０】まず、２特徴抽出認識フラグをＯＦＦにし
（ステップ１１ｂ）、次にそれを判定する（ステップ１
１ｃ）。始めは特徴抽出認識起動フラグがＯＦＦである
ので、第１認識エリアについてステップ１１，１２の処
理を行い相関率が最も高くなる画像を第１認識エリアの
候補として選び出す。

【００４１】始めは特徴抽出認識起動フラグがＯＦＦで
あるので（ステップ１３ｂ）、第２認識エリアについて
ステップ１４，１５の処理を行い、相関率が最も高くな
る画像を第２認識エリアの候補として選び出す。

【００４２】次に、第１認識エリアの候補と第２認識エ
リアの候補との重心間距離と、第１，２認識エリアにあ
らかじめ入力された基準画像の重心間距離とを比較する
（ステップ１７）。

【００４３】その距離の誤差が許容値以上である場合に
はエラーとなり、誤差が許容値以内の場合には第１，２
認識エリアの各候補の重心間をつなぐ直線の角度を算出
し判定して（ステップ１７ａ）、その角度のズレ量があ
らかじめ設定された値（許容値）以内の場合には誤認識
の可能性がないとして被写体の位置情報を得る（ステッ
プ１８）。

【００４４】その角度のズレ量があらかじめ設定された
値（許容値）以上の場合には、特徴抽出起動フラグをＯ
Ｎにし（ステップ１９）、再びステップ１１ｃ戻る。こ
の場合は特徴認識フラグＯＮなので（ステップ１１
ｃ）、ステップ２１〜２４で第１認識エリアの候補を選
び出す。

【００４５】次に、この場合は特徴抽出フラグＯＮなの
で（ステップ１３ｂ）、ステップ２３〜２６で第２認識
エリアの候補を選び出す。そして次のステップ１７以
降、前述の内容を繰り返し実行し、被写体の位置情報を
得る（ステップ１８）。

【００４６】また、誤認識判定方法として、パターンマ
ッチング認識結果の第１，２認識エリアの相関率上位数
個の候補の各重心間距離の組み合わせの結果を用いても
よい。図６は、誤認識判定方法に各重心間距離の組み合
わせ結果を用いた実施例を示すフローチャートであり、
１１，１１ｂ，１１ｃ，１２，１３ｂ，１４，１５，１
８，２１〜２８は前述の図５の実施例と同様である。

【００４７】まず、特徴抽出認識起動フラグをＯＦＦに
し（ステップ１１ｂ）、それを確認する（ステップ１１
ｃ）。始めは特徴抽出認識起動フラグがＯＦＦであるの
で、第１認識エリアの入力画像を取り込み、第１認識エ
リアの基準画像と相関演算を行う（ステップ１１）。

【００４８】その相関演算の結果、相関率の高かった上
位候補（例，５候補）を抽出しその位置情報を記憶する
（ステップ１１ｄ）。また相関演算の結果の相関率が最
も高かった候補を第１記憶エリアの候補として選び出す
（ステップ１２）。

【００４９】再び特徴抽出認識起動フラグのＯＮ，ＯＦ
Ｆを判定する（ステップ１３ｂ）。始めは特徴認識起動
フラグがＯＦＦであるので、前述と同様のことを第２認
識エリアについて行う（ステップ１４，１４ｂ，１
５）。

【００５０】次に、ステップ１１ｄで算出された数候補
とステップ１４ｂで算出された第２認識エリアの数候補
とのすべての組み合わせについてその重心間距離の算出
を行う（ステップ１５ａ）。そしてそのすべての重心間
距離と、あらかじめ入力された第１，２認識エリアの基
準画像の重心距離とを比較する（ステップ１７ｂ）。

【００５１】その距離の誤差が許容値以内となる候補の
組み合わせが１組だけあり、加えてその１組の第１，２
認識エリアの候補がどちらも最大相関率の候補である場
合は誤認識の可能性が無いとして（ステップ１７ｂ）、
被写体の位置情報を得る（ステップ１８）。それ以外の
場合には誤認識の可能性があるとして特徴抽出起動フラ
グをＯＮにし（ステップ１９）、再びステップ１１ｃに
戻る。

【００５２】この場合は特徴抽出認識起動フラグがＯＮ
なので（ステップ１１ｃ）、特徴抽出認識により第１認
識エリアの候補を選び出す（ステップ２１〜２４）。同
様のことを第２認識エリアでも行い、特徴抽出認識によ
る第２エリアの候補を選び出す（ステップ２５〜２
８）。

【００５３】つぎに、それら候補のそれぞれの重心間の
距離を算出し（ステップ１５ａ）、あらかじめ入力され
た基準画像の重心間の距離と比較する（ステップ１７
ｂ）。その誤差が許容値以内であれば被写体のズレ量を
算出し（ステップ１８）、許容値以上であればステップ
１９からステップ１１ｃへ戻り再び前述と同様のことを
繰り返す。

【００５４】なお、以上の４つの実施例では誤認識判定
方法としてそれぞれ１つの方法を用いていたが、それら
を組合わせて行ってもよい。

【００５５】

【発明の効果】以上のように本発明によれば、認識エリ
アに対し特徴ある複数の箇所を認識するようにしたの
で、類似パターンの多い被写体の場合や僅かに被写体が
変化した場合でも、正確な被写体の位置情報を得ること
ができるという効果がある。

【００５６】また認識エリアに対し特徴のある１つの箇
所を認識した後、その結果に誤認識の可能性がある場合
に特徴のある複数の箇所を認識するようにしたので、ど
のような被写体においても処理時間が短く正確な位置情
報を得ることができるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る位置認識方法の１実施例における
被写体の認識箇所を示す図である。

【図２】本発明に係る位置認識方法を示すフローチャー
トである。

【図３】本発明に係るパターンマッチング認識と特徴抽
出認識を組合わせた位置認識方法を示すフローチャート
である。

【図４】本発明に係る誤認識の判定に最大相関率と次点
相関率の差を用いた位置認識方法を示すフローチャート
である。

【図５】本発明に係る誤認識の判定に２つの認識エリア
の最大相関率になる２つの認識箇所で作る角度を用いた
位置認識方法を示すフローチャートである。

【図６】本発明に係る誤認識の判定に２つの認識エリア
で相関率の大きい上位数個の候補同士を組み合わせ、そ
れら２点間の距離を用いた位置認識方法を示すフローチ
ャートである。

【図７】従来の被写体の認識箇所を示す図である。

【図８】従来の位置認識方法の認識処理を示すフローチ
ャートである。

【符号の説明】

１ 被写体 ２ 第１認識エリア ２ａ〜２ｃ 第１認識エリアの認識箇所 ３ 第２認識エリア ３ａ〜３ｃ 第２認識エリアの認識箇所

─────────────────────────────────────────────────────

【手続補正書】

【提出日】平成４年８月２４日

【手続補正１】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００２９

【補正方法】変更

【補正内容】

【００２９】第１認識エリアの取り込み画像と第１認識
エリアの特徴ある位置配置の認識箇所２ａのあらかじめ
入力された基準画像との相関演算を行い、相関率が高か
った上位数個の候補についてその存在位置を記憶し（ス
テップ２１）、認識箇所２ｂ，２ｃのあらかじめ入力さ
れた基準画像とも相関演算を行い、相関率が高かった上
位数個の候補について、その存在位置を記憶する（ステ
ップ２２，２３）。

【手続補正２】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００３０

【補正方法】変更

【補正内容】

【００３０】その記憶された各候補の中から第１エリア
の認識箇所２ａ，２ｂ，２ｃのあらかじめ入力された基
準画像の配置関係に最も近いものを選び出す（ステップ
２４）。

【手続補正３】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００３２

【補正方法】変更

【補正内容】

【００３２】その距離の誤差が許容値以上である場合に
は認識エラーとなり、許容値以内の場合にはあらかじめ
入力された基準画像の重心位置と、その基準画像に対す
る候補の重心位置とのズレ量を算出するなどの被写体の
情報を得る（ステップ１８）。

【手続補正４】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００３６

【補正方法】変更

【補正内容】

【００３６】差分値が設定値以下の場合には、誤認識の
可能性があるとして第１認識エリアについて特徴抽出認
識を行い（ステップ２１〜２３）、記憶された各候補の
中から第１認識エリアの特徴ある位置配置の認識箇所２
ａ，２ｂ，２ｃのあらかじめ入力された基準画像の配置
関係に最も近いものを第１認識エリアの候補として選び
出す（ステップ２４）。

【手続補正５】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００３８

【補正方法】変更

【補正内容】

【００３８】その距離の誤差が許容値以上である場合は
認識エラーとなり、許容値以内の場合にはあらかじめ入
力された基準画像の重心位置とその基準画像に対する候
補の重心位置とのズレ量を算出するなどの被写体の位置
情報を得る（ステップ１８）。

【手続補正６】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００４３

【補正方法】変更

【補正内容】

【００４３】その距離の誤差が許容値以上である場合に
は認識エラーとなり、誤差が許容値以内の場合には第
１，２認識エリアの各候補の重心間をつなぐ直線の角度
を算出し判定して（ステップ１７ａ）、その角度のズレ
量があらかじめ設定された値（許容値）以内の場合には
誤認識の可能性がないとして被写体の位置情報を得る
（ステップ１８）。

【手続補正７】

【補正対象書類名】図面

【補正対象項目名】図３

【補正方法】変更

【補正内容】

【図３】

【手続補正８】

【補正対象書類名】図面

【補正対象項目名】図４

【補正方法】変更

【補正内容】

【図４】

【手続補正９】

【補正対象書類名】図面

【補正対象項目名】図５

【補正方法】変更

【補正内容】

【図５】

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 あらかじめ入力した基準画像と取り込み
   画像との相関を用いて基準画像と一致したパターンを探
   索し、認識対象物のズレ量を算出してその位置を補正す
   る位置認識方法において、 認識エリア内の特徴となるそれぞれ独立した複数の認識
   箇所の位置についての認識を行って前記認識対象物の位
   置情報を求め、 求めた位置情報と基準画像の位置情報とから認識対象物
   のズレ量を算出する特徴抽出認識をすることを特徴とす
   る位置認識方法。
2. 【請求項２】 請求項１記載の位置認識方法において、 前記認識対象物の位置情報は複数の認識箇所間の距離お
   よび角度の情報から構成され、 前記基準画像の複数の基準パターン間の距離および角度
   からなる位置情報と比較する位置認識方法。
3. 【請求項３】 請求項１記載の位置認識方法において、 前記特徴抽出認識と、 前記認識エリア内の１つの認識箇所の認識を行い前記認
   識対象物の位置情報を求めるパターンマッチング認識と
   を併用することを特徴とする位置認識方法。
4. 【請求項４】 請求項３記載の位置認識方法において、 前記パターンマッチング認識の結果、得られる相関率の
   最大値を得る候補の値を判定することにより、前記認識
   箇所の誤認識を判定する位置認識方法。
5. 【請求項５】 請求項３記載の位置認識方法において、 前記パターンマッチング認識の結果、得られる相関率の
   最大値を得る候補と次点値を得る候補との差を判定する
   ことにより、前記認識箇所の誤認識を判定する位置認識
   方法。
6. 【請求項６】 請求項３記載の位置認識方法において、 ２つの認識エリアにおける前記パターンマッチング認識
   の結果、得られる相関率の最大値を得る候補同士が作る
   角度を判定することにより前記認識箇所の誤認識を判定
   する位置認識方法。
7. 【請求項７】 請求項３記載の位置認識方法において、 ２つの認識エリアにおける前記パターンマッチング認識
   の結果、得られる相関率の中で数値の大きい上位数個の
   候補同士を組み合わせ、それら２点間の距離を判定する
   ことにより誤認識を判定する位置認識方法。
8. 【請求項８】 あらかじめ入力した基準画像と取り込み
   画像との相関を用いて基準画像と一致したパターンを探
   索し、認識対象物のズレ量を算出してその位置を補正す
   る位置認識装置において、 認識エリア内の１つの認識箇所の認識を行い前記認識対
   象物の位置情報を求めるパターンマッチング認識手段
   と、 前記認識エリア内の特徴となるそれぞれ独立した複数の
   認識箇所の位置についての認識を行って前記複数の認識
   箇所の位置情報を求め、求めた位置情報と前記基準画像
   の位置情報とから認識対象物のズレ量を算出する特徴抽
   出認識手段とを備え、パターンマッチング認識と特徴抽
   出認識とを併用することを特徴とした位置認識装置。