JPH0546734A - パターン認識方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 複雑なパターンを示す認識対象に対しても、
認識率を向上させて高い精度の認識が行えるパターン認
識方法を提供する。 【構成】 矩形の標準パターン領域１１を標準のパター
ン８と略同形状の認識領域１４が区画されるように矩形
の第１，第２の否認識領域１２，１３によって区画した
標準画像１と、同様に認識領域１４に対応する検出範囲
１９を区画したマスク画像２とを予め設定しておき、対
象画像３からマスク画像２の検出範囲１９によって対象
物のパターン８′を含む認識領域１４と同形状の検出領
域２３を切り出し、続いて認識領域１４のデータと検出
領域２３のデータとの相関係数ｆ（ｘ）を算出し、対象
物のパターン８′と標準のパターン８との類似度を算出
してパターンの認識を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、例えば半導体チップの
位置検出や文字、形状などの外観検査を行うときの画像
処理装置等に用いられるパターン認識方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、半導体チップの位置検出及びマス
クや製品の外観検査、物品認識等に用いられるパターン
認識方法は、認識領域に一つの矩形を用いて行う認識方
法によっていた。例えば矩形認識領域内の対象物のパタ
ーンの入力データを得て、この入力データと予め用意さ
れた基準のパターンの基準データとを比較し、それぞれ
のデータの間の類似度によって対象物が用意された基準
のパターンを有するものであるか否かを判別するように
して認識は行われていた。この認識方法は面積を根拠と
するデータを比較して行われており、そのため対象物の
パターンが半導体ペレット等のように四角形のものの場
合には、そのまま矩形の認識領域を適用すればパターン
の認識領域内で占める割合が高く、比較的高い精度で認
識を行うことができて問題が生じてこなかった。

【０００３】しかし、対象物のパターンが四角形でない
もの、例えば文字や物品の形状のような複雑なパターン
を示すものの場合には、各パターンの認識領域内で占め
る割合が低くて認識領域の全域を使っての認識が行えな
いため、外観検査や物品認識等を高分解能で実施するこ
とが出来ず、高い精度での認識を行うことができない状
況にあった。また認識領域が矩形のため、対象物のパタ
ーンの他に対象としないもののパターンがその近傍にあ
る場合には、対象としないもののパターンを含めたデー
タが入力されて誤った認識判断が成されることになり認
識率の低下を招く虞があった。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】上記のような複雑なパ
ターンを示すものの場合には高分解能、高認識率の認識
が行えない状況に鑑みて本発明はなされたもので、その
目的とするところは複雑なパターンを示す認識対象にお
いても十分に高い分解能を備え、高い精度での認識が行
え、認識率の低下を招く虞がないパターン認識方法を提
供することにある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明のパターン認識方
法は、二次元の対象物のパターンを標準のパターンと比
較し、類似度を算出して認識を行なうパターン認識方法
において、標準のパターンを包含するように矩形の標準
パターン領域を設定し、この標準パターン領域を標準の
パターンを含む認識領域が設定されるように少なくとも
１つの矩形の否認識領域によって区画して標準画像とし
て記憶すると共に、標準画像と同形状に区画され認識領
域を検出範囲として区画されたマスク画像を設定し、対
象物のパターンを包含する対象画像からマスク画像によ
って検出範囲に対応する該対象画像の検出領域を切り出
し、切り出された検出領域のデータと認識領域のデータ
とによって対象物のパターンと標準のパターンとの類似
度を算出するようにして認識を行うことを特徴とするも
のである。

【０００６】

【作用】上記のように構成されたパターン認識方法は、
先ず矩形の標準パターン領域を設定し、標準パターン領
域を標準のパターンを含むこの標準のパターンと略同形
状の認識領域が区画されるように少なくとも１つの矩形
の否認識領域によって区画して標準画像を設定し、また
標準画像と同じ様に認識領域に対応する検出範囲を区画
したマスク画像を設定して予め両画像を記憶しておき、
次に対象画像から記憶したマスク画像の検出範囲によっ
て対象物のパターンを含む認識領域と同形状の検出領域
を切り出し、続いて記憶した標準画像の認識領域のデー
タと対象画像の検出領域のデータとの相関係数を算出
し、この算出結果にもとづき対象物のパターンと標準の
パターンとの類似度を算出するようにしてパターンの認
識を行う。これにより認識領域及び検出領域内でのパタ
ーンが占める割合が大きくなって、対象としないパター
ンが含まれたデータが入力されて誤った認識判断が成さ
れることが少なくなり、複雑なパターンを示す認識対象
に対しても十分に高い分解能を備え、高い精度での認識
を行なうことができ、且つ認識率を向上させることがで
きる。

【０００７】

【実施例】以下、本発明の一実施例を図面を参照して説
明する。本実施例は、例えば物品の認識を行う認識装置
で、図１はその基本構成を示す図である。図において１
は物品の認識にあたって基準となる標準のパターンを有
して記憶されている標準画像であり、２はマスクが設定
されて記憶されているたマスク画像であり、３は例えば
テレビカメラで撮像して得られる入力画像４の中に含ま
れ、認識の対象である物品の対象物のパターンを有する
対象画像である。５は計算回路で相関係数を計算して標
準のパターンに対する対象物のパターンの類似度の算出
を行う。６は類似度マトリクスである。

【０００８】図２は本実施例の主要部である処理部のブ
ロック図を示すもので、これによりパターン認識の過程
を説明する。先ず、物品の認識にあたって標準画像１の
作成が行われる。以下、例として二次元のパターン形状
がＴ字状のものを取り上げて説明する。標準画像１の作
成は、対象とする物品に対して基準となるものの二次元
の画像を例えばテレビカメラで撮像して形成し、この画
像のデータをパターン領域設定回路７に入力し、ここで
図３に示すように画像内の基準となるものの二次元のパ
ターン、すなわちＴ字状の標準のパターン８の全体を包
含するように単一の矩形のパターン領域９を設定する。

【０００９】パターン領域９を設定後、標準パターン領
域区画回路１０でパターン領域９の全体枠を標準パター
ン領域１１として領域内の標準のパターン８が存在しな
い部分、すなわち図４中の左右下部をそれぞれ矩形の第
１の否認識領域１２及び第２の否認識領域１３として指
定し、標準のパターン８が存在する部分の認識領域１４
が標準のパターン８に近似した形状となるようにする。
そして図５に示すように標準パターン領域１１の第１，
第２の否認識領域１２，１３に二値化信号（“１”又は
“０”）の“０”を書き込み、各領域１２，１３，１４
に区画された標準画像１として標準画像格納回路１５に
記憶させる。

【００１０】一方、パターン領域設定回路７からの出力
データを得てマスクパターン領域区画回路１６で、認識
領域部１４と第１，第２の否認識領域１２，１３とに区
画された標準画像１と同様に区画された同形状のマスク
画像２を図６に示すように作成し、このマスク画像２
を、標準画像１の第１，第２の否認識領域１２，１３に
対応する部分を第１，第２の否検出範囲１７，１８と
し、また認識領域１４に対応する部分を検出範囲１９と
してそれぞれ区画する。そして検出範囲１９に二値化信
号の“１”を書き込み、また両否検出範囲１７，１８に
“０”を書き込み、マスク画像格納回路２０にマスク画
像２として記憶させる。

【００１１】以上の前処理により標準画像１とマスク画
像２を得て記憶させた後、対象とする物品を例えばテレ
ビカメラによって撮像して二次元の入力画像４のデータ
を得る。得られた入力画像４のデータを入力データ切出
し回路２１に入力し、図７に示すように種々のパターン
の中から該当する物品のパターンを包含するように矩形
に抜き出して略Ｔ字状の対象物のパターン８′を含む二
次元の対象画像３を得る。

【００１２】続いて、得られた対象画像３の対象画像デ
ータＱと記憶させたマスク画像２のマスク画像データＭ
を論理積回路２２に入力する。そして論理積回路２２の
出力データＰとして、図８に示すような標準のパターン
８に近似した形状のマスク画像２の検出範囲１９に対応
する対象物のパターン８′を含む対象物画像３の検出領
域２３を切り出す。

【００１３】次に、論理積回路２２の出力データＰと標
準画像格納回路１５に記憶された標準画像１の標準画像
データＲとを計算回路５に入力する。計算回路５では標
準パターン８を含む認識領域１４のデータと切り出され
た検出領域２３のデータとによって、認識領域１４の全
面積に対する標準パターン８の占める割合と、検出領域
２３の全面積に対する対象物のパターン８′の占める割
合とが比較されて相関係数ｆが計算され、標準パターン
８に対する対象物のパターン８′の類似度が求められ
る。なお相関係数ｆ（ｘ）は標準画像データＲ（ｘ）
と、対象画像データＱを処理して得られた出力データＰ
（ｘ）とにより例えば次式によって計算される。

【００１４】

【数１】

【００１５】但し、Ｋは積分範囲である。

【００１６】そして相関係数ｆ（ｘ）は＋１〜０〜−１
の値をとり、ｆ（ｘ）＝＋１で最大の一致度を示すこと
になり、得られた類似度の値の大小をもとに、例えば対
象物のパターン８′が標準パターン８に対し同一のもの
と認識できるものであるか否か等の認識が行われる。

【００１７】このように本実施例は構成されているた
め、四角形でない対象物であっても、その形状に合わせ
例えば複数の第１，第２の否認識領域１２，１３によっ
て標準画像１内に標準のパターン８と略同形状の認識領
域１４が区画され、認識領域１４内での標準のパターン
８の占有する面積が非常に大きなものとなり、標準のパ
ターン８のデータを多くすることができる。そのため標
準のパターン８以外のデータが認識領域１４内に入り込
む割合は小さなものとなる。その結果、認識領域１４と
同様にマスク画像２の検出範囲１９によって切り出され
た対象物画像３の検出領域２３内に目的とする対象物の
パターン８′以外のデータが入ることが非常に少なくな
り、対象物のパターン８′と標準のパターン８とが正確
に対比できて認識率を向上させることができる。また、
認識領域１４から得られる標準のパターン８の多くのデ
ータと検出領域２３における対象物のパターン８′とが
比較されて相関係数ｆ（ｘ）が算出されるので、標準パ
ターン８と対象物のパターン８′との対比が細部にわた
って高分解能で実施することができ、高い精度での認識
を行うことができる。

【００１８】尚、本発明は上記の実施例のみに限定され
るものではなく、要旨を逸脱しない範囲内で適宜変更し
て実施し得るものである。

【００１９】

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
は、矩形の標準パターン領域を標準のパターンを含む認
識領域が設定されるように少なくとも１つの矩形の否認
識領域によって区画して標準画像を設定し、またマスク
画像によって認識領域と同形状に対象画像の検出領域を
切り出し、検出領域のデータと認識領域のデータとによ
って対象物のパターンと標準のパターンとの類似度を算
出するようにして認識を行う構成としたことにより、複
雑なパターンを示す認識対象に対しても十分に高い分解
能を備え、高い精度での認識を行なうことができ、且つ
認識率を向上させることができる等の効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例の基本構成を示す図である。

【図２】本発明の一実施例の処理部のブロック図であ
る。

【図３】図２に係わる標準パターンを包含したパターン
領域を示す図である。

【図４】図２に係わる区画された標準パターン領域図を
示す図である。

【図５】図２に係わる標準画像を示す図である。

【図６】図２に係わるマスク画像を示す図である。

【図７】図２に係わる入力画像を示す図である。

【図８】図２に係わる対象マスク画像を示す図である。

【符号の説明】

１…標準画像 ２…マスク画像 ３…対象画像 ８…標準のパターン ８′…対象物のパターン １１…標準パターン領域 １２…第１の否認識領域 １３…第２の否認識領域 １４…認識領域 １９…検出範囲 ２３…検出領域

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 二次元の対象物のパターンを標準のパタ
   ーンと比較し、類似度を算出して認識を行なうパターン
   認識方法において、前記標準のパターンを包含するよう
   に矩形の標準パターン領域を設定し、この標準パターン
   領域を前記標準のパターンを含む認識領域が設定される
   ように少なくとも１つの矩形の否認識領域によって区画
   して標準画像として記憶すると共に、前記標準画像と同
   形状に区画され前記認識領域を検出範囲として区画され
   たマスク画像を設定し、前記対象物のパターンを包含す
   る対象画像から前記マスク画像によって前記検出範囲に
   対応する該対象画像の検出領域を切り出し、切り出され
   た前記検出領域のデータと前記認識領域のデータとによ
   って前記対象物のパターンと前記標準のパターンとの類
   似度を算出するようにして認識を行うことを特徴とする
   パターン認識方法。