JPH06160047A - パターンマッチング方法 - Google Patents
パターンマッチング方法Info
- Publication number
- JPH06160047A JPH06160047A JP4198103A JP19810392A JPH06160047A JP H06160047 A JPH06160047 A JP H06160047A JP 4198103 A JP4198103 A JP 4198103A JP 19810392 A JP19810392 A JP 19810392A JP H06160047 A JPH06160047 A JP H06160047A
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- JP
- Japan
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- search area
- pattern
- reference pattern
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- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 認識の処理時間を短縮する。
【構成】 基準パターンを間引いた粗基準パターンを、
サーチエリア内にて、１画素よりも大なるスキップ幅ご
とにＸＹ方向に移動させ、この粗基準パターンと前記サ
ーチエリアとの相関係数が最大となる座標を求めるステ
ップと、この座標に前記基準パターンが位置する際、こ
の基準パターンの外側に前記スキップ幅だけ広げたエリ
アを新たなサーチエリアとするステップと、この新たな
サーチエリア内にて、前記基準パターンを１画素ごとに
ＸＹ方向に移動させ、この基準パターンとこの新たなサ
ーチエリアとの相関係数が最大となる座標を求め、この
座標により被検査パターンの位置を特定するステップと
を有する。
サーチエリア内にて、１画素よりも大なるスキップ幅ご
とにＸＹ方向に移動させ、この粗基準パターンと前記サ
ーチエリアとの相関係数が最大となる座標を求めるステ
ップと、この座標に前記基準パターンが位置する際、こ
の基準パターンの外側に前記スキップ幅だけ広げたエリ
アを新たなサーチエリアとするステップと、この新たな
サーチエリア内にて、前記基準パターンを１画素ごとに
ＸＹ方向に移動させ、この基準パターンとこの新たなサ
ーチエリアとの相関係数が最大となる座標を求め、この
座標により被検査パターンの位置を特定するステップと
を有する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明はパターンマッチング方法
に係り、詳しくは、処理時間を短縮できるようにしたパ
ターンマッチング方法に関する。
に係り、詳しくは、処理時間を短縮できるようにしたパ
ターンマッチング方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】電子部品を製造したり、製造された電子
部品を基板に実装する分野において、電子部品のリード
や基板のパターンなどの様々な検査対象のパターン（被
検査パターン）について、位置の認識などの画像処理が
施される。この認識は、通常被検査パターンを含むカメ
ラ画像を二値化したものと、基準パターンとの、比較照
合により行われる。
部品を基板に実装する分野において、電子部品のリード
や基板のパターンなどの様々な検査対象のパターン（被
検査パターン）について、位置の認識などの画像処理が
施される。この認識は、通常被検査パターンを含むカメ
ラ画像を二値化したものと、基準パターンとの、比較照
合により行われる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】ところが、例えば、反
射率が悪い複雑なパターンを有するウェハに対し認識処
理を行う場合のように、明瞭な二値画像が得られないこ
とがある。このような場合、正規相関係数を用いたグレ
イスケール認識（多階調）を行うことが考えられる。
射率が悪い複雑なパターンを有するウェハに対し認識処
理を行う場合のように、明瞭な二値画像が得られないこ
とがある。このような場合、正規相関係数を用いたグレ
イスケール認識（多階調）を行うことが考えられる。
【０００４】ここで、図１３に示すように、サーチエリ
アが縦横ｂ画素、基準パターンが縦横ａ画素であるとす
ると、上記相関係数は（数１）で与えられる。
アが縦横ｂ画素、基準パターンが縦横ａ画素であるとす
ると、上記相関係数は（数１）で与えられる。
【０００５】
【数１】
【０００６】そして、図１３に示す例について、通常の
手段によりサーチエリアＳＡ内の全画素の相関係数γ
（ｎ，ｍ）を求めると、３ａ×ａ（ｂ−ａ＋１）×（ｂ
−ａ＋１）回という膨大な積和演算を要する。これで
は、単一の被検査パターン（認識対象）への処理時間が
長大となり、高速度の処理が求められる電子部品実装工
程などにおいて実用に供し難いという問題点があった。
また、二値画像に対し相関係数を求めてゆくパターンマ
ッチング方法についても同種の問題点があった。
手段によりサーチエリアＳＡ内の全画素の相関係数γ
（ｎ，ｍ）を求めると、３ａ×ａ（ｂ−ａ＋１）×（ｂ
−ａ＋１）回という膨大な積和演算を要する。これで
は、単一の被検査パターン（認識対象）への処理時間が
長大となり、高速度の処理が求められる電子部品実装工
程などにおいて実用に供し難いという問題点があった。
また、二値画像に対し相関係数を求めてゆくパターンマ
ッチング方法についても同種の問題点があった。
【０００７】本発明は、上述した問題点に鑑み、グレイ
スケール認識あるいは二値画像による認識を行うにあた
り、処理時間を短縮できるパターンマッチング方法を提
供することを目的とする。
スケール認識あるいは二値画像による認識を行うにあた
り、処理時間を短縮できるパターンマッチング方法を提
供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明は、基準パターン
を間引いた粗基準パターンを、サーチエリア内にて、１
画素よりも大なるスキップ幅ごとにＸＹ方向に移動さ
せ、この粗基準パターンと前記サーチエリアとの相関係
数が最大となる座標を求めるステップと、この座標に前
記基準パターンが位置する際、この基準パターンの外側
に前記スキップ幅だけ広げたエリアを新たなサーチエリ
アとするステップと、この新たなサーチエリア内にて、
前記基準パターンを１画素ごとにＸＹ方向に移動させ、
この基準パターンとこの新たなサーチエリアとの相関係
数が最大となる座標を求め、この座標により被検査パタ
ーンの位置を特定するステップとを有するものである。
を間引いた粗基準パターンを、サーチエリア内にて、１
画素よりも大なるスキップ幅ごとにＸＹ方向に移動さ
せ、この粗基準パターンと前記サーチエリアとの相関係
数が最大となる座標を求めるステップと、この座標に前
記基準パターンが位置する際、この基準パターンの外側
に前記スキップ幅だけ広げたエリアを新たなサーチエリ
アとするステップと、この新たなサーチエリア内にて、
前記基準パターンを１画素ごとにＸＹ方向に移動させ、
この基準パターンとこの新たなサーチエリアとの相関係
数が最大となる座標を求め、この座標により被検査パタ
ーンの位置を特定するステップとを有するものである。
【０００９】
【作用】上記構成によれば、粗基準パターンがスキップ
幅ごとに移動し、この粗基準パターンとの相関係数が最
大となる座標の外側にこのパターンよりもスキップ幅だ
け広げた新たなサーチエリアが得られる。ここで、粗基
準パターンは基準パターンよりも画素数が非常に少な
く、しかもスキップ幅ごとに移動するので、上記座標は
短時間で求めることができる。そして、もとのサーチエ
リアよりも狭い上記新たなサーチエリア内で基準パター
ンが１画素ごとに移動するので、もとのサーチエリア内
全体で基準パターンを移動させるよりも、極めて短い時
間で求める被検査パターンの位置を特定することができ
る。しかも、上記新たなサーチエリアは粗基準パターン
からスキップ幅だけ広げられるので、誤差を生じずに正
確な認識を行いうる。
幅ごとに移動し、この粗基準パターンとの相関係数が最
大となる座標の外側にこのパターンよりもスキップ幅だ
け広げた新たなサーチエリアが得られる。ここで、粗基
準パターンは基準パターンよりも画素数が非常に少な
く、しかもスキップ幅ごとに移動するので、上記座標は
短時間で求めることができる。そして、もとのサーチエ
リアよりも狭い上記新たなサーチエリア内で基準パター
ンが１画素ごとに移動するので、もとのサーチエリア内
全体で基準パターンを移動させるよりも、極めて短い時
間で求める被検査パターンの位置を特定することができ
る。しかも、上記新たなサーチエリアは粗基準パターン
からスキップ幅だけ広げられるので、誤差を生じずに正
確な認識を行いうる。
【００１０】
【実施例】次に図面を参照しながら、本発明の一実施例
を説明する。
を説明する。
【００１１】図１は本発明の一実施例に係るパターンマ
ッチング方法を用いた画像処理装置のブロック図、図
２、図３は同方法のフローチャート、図４〜図１２は同
方法の各ステップの説明図である。
ッチング方法を用いた画像処理装置のブロック図、図
２、図３は同方法のフローチャート、図４〜図１２は同
方法の各ステップの説明図である。
【００１２】さて、図１において、１は基板、２は基板
１の表面に形成された位置基準マークなどの認識対象、
３は認識対象２を撮像する、光源内蔵型のカメラ、４は
このカメラ３の６４階調画像に対し、図２、図３のフロ
ーチャートに沿う処理を施す画像処理装置である。な
お、この画像処理部４はコンピュータ及びインターフェ
ースなどから成り、図２、図３のフローチャートに沿う
ソフトウェアを実行するものである。
１の表面に形成された位置基準マークなどの認識対象、
３は認識対象２を撮像する、光源内蔵型のカメラ、４は
このカメラ３の６４階調画像に対し、図２、図３のフロ
ーチャートに沿う処理を施す画像処理装置である。な
お、この画像処理部４はコンピュータ及びインターフェ
ースなどから成り、図２、図３のフローチャートに沿う
ソフトウェアを実行するものである。
【００１３】さて、次に本手段に係るパターンマッチン
グ方法を、図２、図３のフローチャートに沿い、図４以
下を参照しながら説明する。
グ方法を、図２、図３のフローチャートに沿い、図４以
下を参照しながら説明する。
【００１４】図４（ａ）は図１において、画像処理装置
４に取込まれた認識対象２の像（被検査パターンＯＢ）
を含むカメラ画像である。Ｖはカメラ３の視野、Ｘはそ
の横軸、Ｙは縦軸、Ｇは画素、ＳＡ１はこの視野Ｖ内に
設定されるサーチエリアである。また、図４（ｂ）は基
準パターンＲＦ２（図１１、図１２参照）を、ＸＹ方向
に２画素ごとに間引いた粗基準パターンＲＦ１を示す。
ここで、基準パターンＲＦ２のうち、Ｃ×Ｃ画素の部分
の１画素で代表させて間引いた粗基準パターンにより、
上記積和演算を行うと、積和演算時間が大幅（Ｃ×Ｃ分
の１）に短縮される。
４に取込まれた認識対象２の像（被検査パターンＯＢ）
を含むカメラ画像である。Ｖはカメラ３の視野、Ｘはそ
の横軸、Ｙは縦軸、Ｇは画素、ＳＡ１はこの視野Ｖ内に
設定されるサーチエリアである。また、図４（ｂ）は基
準パターンＲＦ２（図１１、図１２参照）を、ＸＹ方向
に２画素ごとに間引いた粗基準パターンＲＦ１を示す。
ここで、基準パターンＲＦ２のうち、Ｃ×Ｃ画素の部分
の１画素で代表させて間引いた粗基準パターンにより、
上記積和演算を行うと、積和演算時間が大幅（Ｃ×Ｃ分
の１）に短縮される。
【００１５】そして、この粗基準パターンＲＦ１を、サ
ーチエリアＳＡ１内にて、スキップ幅ＳＫ（６画素）ご
とにＸＹ方向に移動し、粗基準パターンＲＦ１とサーチ
エリアＳＡ１との相関係数が最大となる座標を求める。
ーチエリアＳＡ１内にて、スキップ幅ＳＫ（６画素）ご
とにＸＹ方向に移動し、粗基準パターンＲＦ１とサーチ
エリアＳＡ１との相関係数が最大となる座標を求める。
【００１６】本実施例では、上述のように、間引き画素
数Ｃを２とし、スキップ幅ＳＫを６画素とする（ステッ
プ１）。まず、粗基準パターンＲＦ１をサーチエリアＳ
Ａ１の左上端（始点）に合わせる（ステップ２、図
５）。次に、この位置における相関係数を求める（ステ
ップ３）。この相関係数が最大であれば、その座標と相
関係数を更新し、上記粗基準パターンＲＦ１をサーチエ
リアＳＡ１の右端を越えるまで、スキップ幅ＳＫ（６画
素）だけＸ方向に移動し、上記処理を繰り返す（ステッ
プ３〜６、図６）。なお、スキップ幅ＳＫｄ画素飛びと
すると、上記積和演算時間が大幅（ｄ×ｄ分の１）に短
縮される。
数Ｃを２とし、スキップ幅ＳＫを６画素とする（ステッ
プ１）。まず、粗基準パターンＲＦ１をサーチエリアＳ
Ａ１の左上端（始点）に合わせる（ステップ２、図
５）。次に、この位置における相関係数を求める（ステ
ップ３）。この相関係数が最大であれば、その座標と相
関係数を更新し、上記粗基準パターンＲＦ１をサーチエ
リアＳＡ１の右端を越えるまで、スキップ幅ＳＫ（６画
素）だけＸ方向に移動し、上記処理を繰り返す（ステッ
プ３〜６、図６）。なお、スキップ幅ＳＫｄ画素飛びと
すると、上記積和演算時間が大幅（ｄ×ｄ分の１）に短
縮される。
【００１７】粗基準パターンＲＦ１が右端を越えると、
図７に示すように、Ｙ方向へスキップ幅ＳＫ（６画素）
だけずらし、同様の処理をする（ステップ７）。そし
て、粗基準パターンＲＦ１がサーチエリアＳＡ１全部を
移動し終わると（ステップ８）、図８に示すように、相
関係数が最大となった座標に、粗基準パターンＲＦ１を
合わせ、その外側にスキップ幅ＳＫ（６画素）だけ広げ
たエリア（ＳＡ２）を新たなサーチエリアとする（ステ
ップ９）。ここで、新たなサーリエリアＳＡ２は、もと
のサーチエリアＳＡ１よりもかなり狭いものとなってい
る。しかし、上記のように粗基準パターンＲＦ１よりも
スキップ幅ＳＫだけ広げたものであるので、必ずこのエ
リアＳＡ２内に被検査パターンＯＢは包含されている。
図７に示すように、Ｙ方向へスキップ幅ＳＫ（６画素）
だけずらし、同様の処理をする（ステップ７）。そし
て、粗基準パターンＲＦ１がサーチエリアＳＡ１全部を
移動し終わると（ステップ８）、図８に示すように、相
関係数が最大となった座標に、粗基準パターンＲＦ１を
合わせ、その外側にスキップ幅ＳＫ（６画素）だけ広げ
たエリア（ＳＡ２）を新たなサーチエリアとする（ステ
ップ９）。ここで、新たなサーリエリアＳＡ２は、もと
のサーチエリアＳＡ１よりもかなり狭いものとなってい
る。しかし、上記のように粗基準パターンＲＦ１よりも
スキップ幅ＳＫだけ広げたものであるので、必ずこのエ
リアＳＡ２内に被検査パターンＯＢは包含されている。
【００１８】次に、ステップ１０にて、スキップ幅ＳＫ
を上記の半分となす。ここで、この半分になったスキッ
プ幅ＳＫ（本実施例では３画素）が２以下ならば、ステ
ップ２以下の処理が行われ、そうでなければ、ステップ
１２以下の処理が施される。
を上記の半分となす。ここで、この半分になったスキッ
プ幅ＳＫ（本実施例では３画素）が２以下ならば、ステ
ップ２以下の処理が行われ、そうでなければ、ステップ
１２以下の処理が施される。
【００１９】ここで、本実施例では、上記スキップ幅Ｓ
Ｋが３画素に改められ、図９、図１０に示すように、サ
ーチエリアＳＡ２から新たなサーチエリアＳＡ３が求め
られる。図９、図１０は、図５〜図８までの処理とほぼ
同様の処理であり、サーチエリアＳＡ２とあるのをサー
チエリアＳＡ３とし、サーチエリアＳＡ２とあるのをサ
ーチエリアＳＡ１とし、スキップ幅ＳＫが６画素から３
画素に変化しただけであるので、詳細な説明は省略す
る。
Ｋが３画素に改められ、図９、図１０に示すように、サ
ーチエリアＳＡ２から新たなサーチエリアＳＡ３が求め
られる。図９、図１０は、図５〜図８までの処理とほぼ
同様の処理であり、サーチエリアＳＡ２とあるのをサー
チエリアＳＡ３とし、サーチエリアＳＡ２とあるのをサ
ーチエリアＳＡ１とし、スキップ幅ＳＫが６画素から３
画素に変化しただけであるので、詳細な説明は省略す
る。
【００２０】次に、新たなサーチエリアＳＡ３内にて、
基準パターンＲＦ２を１画素ごとにＸＹ方向に移動さ
せ、基準パターンＲＦ２と新たなサーチエリアＳＡ３と
の相関係数が最大となる座標を求め、この座標により、
被検査パターンＯＢの位置を特定する。
基準パターンＲＦ２を１画素ごとにＸＹ方向に移動さ
せ、基準パターンＲＦ２と新たなサーチエリアＳＡ３と
の相関係数が最大となる座標を求め、この座標により、
被検査パターンＯＢの位置を特定する。
【００２１】すなわち、上記のように被検査パターンＯ
Ｂを含み、しかも相当狭められたサーチエリアＳＡ３に
対し、精密なパターンマッチングを施すものである。ま
ず、粗基準パターンＲＦ１から間引きなしの基準パター
ンＲＦ２へ変更し（ステップ１２）、狭いサーチエリア
ＳＡ３内をＸＹ方向に１画素ごとに移動して、最大の相
関係数が得られる座標を求める（ステップ１３〜２
０）。そして求めた座標を認識する結果とする。
Ｂを含み、しかも相当狭められたサーチエリアＳＡ３に
対し、精密なパターンマッチングを施すものである。ま
ず、粗基準パターンＲＦ１から間引きなしの基準パター
ンＲＦ２へ変更し（ステップ１２）、狭いサーチエリア
ＳＡ３内をＸＹ方向に１画素ごとに移動して、最大の相
関係数が得られる座標を求める（ステップ１３〜２
０）。そして求めた座標を認識する結果とする。
【００２２】
【発明の効果】本発明は、基準パターンを間引いた粗基
準パターンを、サーチエリア内にて、１画素よりも大な
るスキップ幅ごとにＸＹ方向に移動させ、この粗基準パ
ターンと前記サーチエリアとの相関係数が最大となる座
標を求めるステップと、この座標に前記基準パターンが
位置する際、この基準パターンの外側に前記スキップ幅
だけ広げたエリアを新たなサーチエリアとするステップ
と、この新たなサーチエリア内にて、前記基準パターン
を１画素ごとにＸＹ方向に移動させ、この基準パターン
とこの新たなサーチエリアとの相関係数が最大となる座
標を求め、この座標により被検査パターンの位置を特定
するステップとを有する。したがって、粗基準パターン
の粗移動により狭められ、しかも被検査パターンを含む
新たなサーチエリアに、基準パターンにより精密なパタ
ーンマッチングが施され、その結果、精度を低下させる
ことなく、処理時間を大幅に短縮することができる。
準パターンを、サーチエリア内にて、１画素よりも大な
るスキップ幅ごとにＸＹ方向に移動させ、この粗基準パ
ターンと前記サーチエリアとの相関係数が最大となる座
標を求めるステップと、この座標に前記基準パターンが
位置する際、この基準パターンの外側に前記スキップ幅
だけ広げたエリアを新たなサーチエリアとするステップ
と、この新たなサーチエリア内にて、前記基準パターン
を１画素ごとにＸＹ方向に移動させ、この基準パターン
とこの新たなサーチエリアとの相関係数が最大となる座
標を求め、この座標により被検査パターンの位置を特定
するステップとを有する。したがって、粗基準パターン
の粗移動により狭められ、しかも被検査パターンを含む
新たなサーチエリアに、基準パターンにより精密なパタ
ーンマッチングが施され、その結果、精度を低下させる
ことなく、処理時間を大幅に短縮することができる。
【図１】本発明の一実施例に係る画像処理装置のブロッ
ク図
ク図
【図２】本発明の一実施例に係るパターンマッチング方
法のフローチャート
法のフローチャート
【図３】本発明の一実施例に係るパターンマッチング方
法のフローチャート
法のフローチャート
【図４】（ａ）本発明の一実施例に係るパターンマッチ
ング方法のプロセス説明図 （ｂ）本発明の一実施例に係るパターンマッチング方法
において用いる粗基準パターンの例示図
ング方法のプロセス説明図 （ｂ）本発明の一実施例に係るパターンマッチング方法
において用いる粗基準パターンの例示図
【図５】本発明の一実施例に係るパターンマッチング方
法のプロセス説明図
法のプロセス説明図
【図６】本発明の一実施例に係るパターンマッチング方
法のプロセス説明図
法のプロセス説明図
【図７】本発明の一実施例に係るパターンマッチング方
法のプロセス説明図
法のプロセス説明図
【図８】本発明の一実施例に係るパターンマッチング方
法のプロセス説明図
法のプロセス説明図
【図９】本発明の一実施例に係るパターンマッチング方
法のプロセス説明図
法のプロセス説明図
【図１０】本発明の一実施例に係るパターンマッチング
方法のプロセス説明図
方法のプロセス説明図
【図１１】本発明の一実施例に係るパターンマッチング
方法のプロセス説明図
方法のプロセス説明図
【図１２】本発明の一実施例に係るパターンマッチング
方法のプロセス説明図
方法のプロセス説明図
【図１３】従来のパターンマッチング方法の説明図
ＯＢ 被検査パターン ＲＦ１ 粗基準パターン ＲＦ２ 基準パターン ＳＡ１ サーチエリア ＳＡ３ 新たなサーチエリア ＳＫ スキップ幅
Claims (2)
- 【請求項１】被検査パターンを含むカメラ画像にサーチ
エリアを設定し、このサーチエリアと基準パターンとの
相関係数が最大となる座標により、被検査パターンの位
置を特定するにあたり、 基準パターンを間引いた粗基準パターンを、前記サーチ
エリア内にて、１画素よりも大なるスキップ幅ごとにＸ
Ｙ方向に移動させ、この粗基準パターンと前記サーチエ
リアとの相関係数が最大となる座標を求める第１ステッ
プと、 この座標に前記基準パターンが位置する際、この基準パ
ターンの外側に前記スキップ幅だけ広げたエリアを新た
なサーチエリアとする第２ステップと、 この新たなサーチエリア内にて、前記基準パターンを１
画素ごとにＸＹ方向に移動させ、この基準パターンとこ
の新たなサーチエリアとの相関係数が最大となる座標を
求め、この座標により被検査パターンの位置を特定する
第３ステップとを有することを特徴とするパターンマッ
チング方法。 - 【請求項２】前記第１ステップと第２ステップとを複数
回繰り返す請求項１記載のパターンマッチング方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4198103A JPH0737893B2 (ja) | 1992-07-24 | 1992-07-24 | パターンマッチング方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4198103A JPH0737893B2 (ja) | 1992-07-24 | 1992-07-24 | パターンマッチング方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06160047A true JPH06160047A (ja) | 1994-06-07 |
| JPH0737893B2 JPH0737893B2 (ja) | 1995-04-26 |
Family
ID=16385542
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4198103A Expired - Lifetime JPH0737893B2 (ja) | 1992-07-24 | 1992-07-24 | パターンマッチング方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0737893B2 (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008224417A (ja) * | 2007-03-13 | 2008-09-25 | Omron Corp | 計測方法および計測装置 |
| WO2009041083A1 (ja) * | 2007-09-25 | 2009-04-02 | Hitachi Kokusai Electric Inc. | 微小寸法測定方法および測定装置 |
| US8867847B2 (en) | 1998-07-13 | 2014-10-21 | Cognex Technology And Investment Corporation | Method for fast, robust, multi-dimensional pattern recognition |
| US9147252B2 (en) | 2003-07-22 | 2015-09-29 | Cognex Technology And Investment Llc | Method for partitioning a pattern into optimized sub-patterns |
| US9659236B2 (en) | 2013-06-28 | 2017-05-23 | Cognex Corporation | Semi-supervised method for training multiple pattern recognition and registration tool models |
| KR20210147863A (ko) * | 2020-05-28 | 2021-12-07 | 파나소닉 아이피 매니지먼트 가부시키가이샤 | 화상 처리 방법, 프로그램 및 화상 처리 시스템 |
-
1992
- 1992-07-24 JP JP4198103A patent/JPH0737893B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8867847B2 (en) | 1998-07-13 | 2014-10-21 | Cognex Technology And Investment Corporation | Method for fast, robust, multi-dimensional pattern recognition |
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| JP2009079915A (ja) * | 2007-09-25 | 2009-04-16 | Hitachi Kokusai Electric Inc | 微小寸法測定方法および測定装置 |
| US9659236B2 (en) | 2013-06-28 | 2017-05-23 | Cognex Corporation | Semi-supervised method for training multiple pattern recognition and registration tool models |
| US9679224B2 (en) | 2013-06-28 | 2017-06-13 | Cognex Corporation | Semi-supervised method for training multiple pattern recognition and registration tool models |
| KR20210147863A (ko) * | 2020-05-28 | 2021-12-07 | 파나소닉 아이피 매니지먼트 가부시키가이샤 | 화상 처리 방법, 프로그램 및 화상 처리 시스템 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0737893B2 (ja) | 1995-04-26 |
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