JPH07325161A - パッケージ検査方法および装置 - Google Patents

パッケージ検査方法および装置

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JPH07325161A
JPH07325161A JP15411595A JP15411595A JPH07325161A JP H07325161 A JPH07325161 A JP H07325161A JP 15411595 A JP15411595 A JP 15411595A JP 15411595 A JP15411595 A JP 15411595A JP H07325161 A JPH07325161 A JP H07325161A
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Abstract

(57)【要約】 （修正有） 【目的】透明なパッケージにおけるレンズの存在を確認
する方法およびシステムを提供すること。 【構成】パッケージ３０を検査位置に送る工程と、光ビ
ームをパッケージ３０を通して画像面に送り、画像面上
にパッケージの画像を形成する工程を含む。本発明の方
法はさらに、画像面上での画像を表す信号のセットを発
生させる工程と、これらの信号を分析し、パッケージ３
０にレンズが存在するかどうかを判断する工程を含む。
この分析工程は、不連続な対象の画像についてパッケー
ジ画像を検索する工程と、パッケージ画像で発見された
各対象の画像について、複数のパラメータの値を同定す
る工程と、これら同定された値を所定の手順に従って分
析し、対象がレンズであるか否かを判別する工程を含
む。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、パッケージを自動的に
検査する方法および装置に係り、特にパッケージ中にレ
ンズが存在することを自動的に確認するための方法およ
びシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、眼科用レンズ、特にコンタクトレ
ンズ用の自動システムがいくつか開発されており、その
ような例として例えば米国特許第5,080,839 号がある。
これらのシステムは、高度の自動化を達成し、コンタク
トレンズの成形、型からの取り出し、さらなる処理と包
装は、直接人間が手を下すことなく行われる。しかし、
これら高度に自動化されたシステムを使っても、通常は
レンズをパッケージに詰めた後、レンズが実際に収めら
れているかどうか各パッケージについて目視検査を行っ
ているのが現状である。
【０００３】しかし、このように人手を使うレンズパッ
ケージの検査は、かなりのコストを要する。そして、パ
ッケージ検査のコストは、もし検査が自動化されれば、
大幅に減じることができると考えられている。さらに、
人を介した検査は、非常に正確ではあるが、検査の信頼
性は、パッケージ内でのレンズの存在を確認する自動化
された検査によれば、さらに高めることができる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、レン
ズがパッケージにあることを確認するためのパッケージ
の自動検査システムおよび方法を提供することである。
【０００５】本発明のもう一つの目的は、レンズがパッ
ケージにあることを確認するため、１分間当り約１２個
の割合で、かつ１％未満の誤差率でレンズパッケージを
自動的に検査することである。
【０００６】本発明のさらなる目的は、レンズがパッケ
ージにあることを確認するため、負の誤差率が１％未満
でレンズパッケージを自動的に検査する自動システムを
提供することである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】これらの目的は、透明な
パッケージ中でレンズの存在を確認する方法およびシス
テムを提供することによって達成される。本発明の方法
は、パッケージを検査位置に移動する工程と、パッケー
ジの像を画像面に形成するためパッケージを通して画像
面に光ビームを照射する工程を含む。この方法はさら
に、画像面上の像を表す信号のセットを発生する工程
と、レンズがパッケージに存在するかどうか調べるため
これらの信号を解析する工程を含む。そしてこの解析工
程は、離散した対象物の像についてパッケージ像を検索
（サーチ）する工程と、パッケージ像でみつかった各対
象の像について複数のパラメータの値を識別する工程
と、対象物がレンズかそうでないか同定するため、その
識別された値を所定の手順に従って分析する工程を含
む。もしパッケージ像に見つかった対象像の一つでもレ
ンズと識別された場合は、レンズが存在することを知ら
せる信号（レンズ存在信号）が発生される。他方、もし
パッケージ像に対象像が何も見つからなかった場合や、
見つかった対象像がすべてレンズではないと識別された
場合は、レンズが存在しないことを知らせる信号（レン
ズ不存在信号）が発生される。
【０００８】本発明の効果は、好ましい態様に係る、以
下の図面を参照した詳細な説明から明らかになるであろ
う。
【０００９】
【実施例】図１は、パッケージ検査システム１０を示す
ブロック図である。システム１０は、搬送サブシステム
１２、照明サブシステム１４、撮像サブシステムおよび
画像処理サブシステム２０を含む。図１はまた、連像装
填機構もしくはアセンブリ２２、拒絶機構もしくはアセ
ンブリ２４、コントローラ２６、およびブリスターパッ
クと呼ばれる複数のレンズパッケージ３０のグループを
具備する。
【００１０】システム１０の好ましい態様においては、
搬送サブシステム１２は、コンベアベルト３２を備え、
照明サブシステム１４は、ハウジング、光源３６および
拡散器４０を備える。また、この好ましい態様において
は、撮像サブシステム１６は複数のカメラ４２を備え、
これらのカメラはそれぞれ、ハウジング４４、画素アレ
ー（配列）４６、シャッタ５０およびレンズアセンブリ
５２を備える。そして、画像処理サブシステム２０は複
数の処理・記憶ボード５４、キーボード５６などの入力
手段を備えるが、このサブシステム２０は好ましくは、
さらにビデオモニタ６０とキーボード端子６２を備え
る。
【００１１】搬送サブシステム１２は、多数のレンズパ
ッケージを所定の行路に沿ってパッケージ検査位置（図
１に符号６４で示す）まで移送するために設置される。
照明サブシステム１４は、光ビームを生成し、そのビー
ムを、パッケージ検査システムを通過して移動するレン
ズパッケージを通過するように差し向けるために設けら
れる。サブシステム１６は、検査済の各レンズパッケー
ジを透過した光ビームを表す信号のセットを生成し、つ
いでこれらの信号を処理サブシステム２０に送信する。
画像処理サブシステム１６は、これらの信号をサブシス
テム１６から受け取り、所定のプログラムに従って処理
する。そして検査済の各レンズパッケージについて、サ
ブシステム２０は、それぞれパッケージ中にレンズが存
在することを知らせるレンズ存在信号、あるいはレンズ
が存在しないことを知らせるレンズ不存在信号を発す
る。
【００１２】サブシステム１０は、種々の型および大き
さのパッケージを検査するのに使用される。図２は、シ
ステム１０で検査されるパッケージ６６ａ〜６６ｆのグ
ループを示す。図２のパッケージ６６は、ブリスターパ
ック３０を形成するように互いに連結されている。図２
と３において、各パッケージは、その外殻７０に空隙も
しくはくぼみ７４を形成してある。外殻７０は、透明な
プラスチック材料から形成され、好ましくは通常の使用
下においてその形状を保つのに十分な剛性を有するのが
よい。さらに、パッケージ６６が検査されるとき、空隙
７２は覆われていない方が好ましい。
【００１３】パッケージ６６ａ〜６６ｆのグループにお
いて、レンズ７６は、空隙に配置されているが、パッケ
ージ６６ｅと６６ｆにはレンズは見当たらない。またパ
ッケージ６６ａ〜６６ｄにあるレンズ７６も、種々の配
置をとっている。例えば、図２において、パッケージ６
６ａにあるレンズは平面状態にあるが、パッケージ６６
ｂと６６ｃにあるレンズは、左から右へ向かう軸の回り
に傾いている。そしてパッケージ６６ｄのレンズは、上
から下へ向かう軸の回りでわずかに傾いている。
【００１４】システム７０は、レンズ７６をパッケージ
６６に収める方法もしくは装置には影響されずに用いら
れる。システム１０は、しかし、レンズ７６の製造・検
査・処理を自動的に行い、さらにパッケージ６６への包
装をレンズ装填機構２２にあるロボットを使って行う大
型のシステムで用いるのに適している。
【００１５】図１と４において、搬送サブシステム１２
は、コンベアベルト３２と平行レールの対３２ａ，３２
ｂを備える。ベルト３２は、エンドレス行路の回りでの
移動のためベルトを支持する一対もしくはそれ以上のプ
ーリ（図示せず）に取り付けられる。そしてこれらプー
リの一つは、プーリを回転させる適当な駆動手段（図示
せず）に連結され、コンベアベルトを上述のエンドレス
行路の回りで移動させる。好ましくは、先の駆動手段
は、パッケージ６６が不連続に一ステップごとに停止し
ながらシステム１０を通過して移動するように作動され
る。すなわち、各パッケージは、レンズ装填機構および
撮像サブシステム１６の下で、短い時間停止する。
【００１６】パッケージ６６がレンズ装填機構２２の下
で保持されている間、この機構２２は、レンズ７６を各
パッケージの空隙７６に収めるように働く。業界では種
々のレンズ装填機構が知られており、本発明においては
適当なものを使用することができる。通常、これらのレ
ンズ装填機構は、レンズ７６を供給源から運んでパッケ
ージ６６の空隙７４に収めるのに使用されるロボットあ
るいはロボットアーム（ロボットセルと呼ばれることも
ある）を備える。好ましい態様においては、パッケージ
６６は、ブリスターパックを形成するよう互いに連結さ
れ、レンズ装填機構２２は、各ブリスターパックに対し
て、レンズを３個同時に装填する。レンズがブリスター
パック３２にある６個の空隙７４すべてに装填される
と、このパックは、検査位置６４まで送られる。搬送サ
ブシステム１２は、出願人整理番号９３０５に係る米国
特許出願（発明の名称：「搬送兼エジェクタコンベア付
き自動検査システム」）に詳細に記載してある。
【００１７】さらに、システム１０においては、適当な
拒絶機構２４も使用される。機構２４は、コントローラ
２６で制御するのが好ましい。より詳しくいうと、コン
トローラ２６がサブシステム２０から特定のブリスター
パックにレンズが存在しないという信号を受け取ると、
コントローラ２６は、ブリスターパックを拒絶機構を通
過した時点で流れから取り外すよう機構２６を作動させ
る。エジェクタ機構２４もまた、先の出願人整理番号９
３０５に係る米国特許出願に詳細に記載してある。
【００１８】図１および５において、サブシステム１４
は、光ビーム８０を発生させ、そのビームをパッケージ
６６を通過して検査位置７６に差し向けるのに使用され
る。より詳しくは、光源３６は蛍光灯であり、ハウジン
グ３４に収められて光ビーム８０を発する。このビーム
８０は、ハウジング３４の内壁で反射され、拡散器４０
を通過し、例えば透明なレキサン（lexan:ポリカーボネ
ート）カバープレートでできた窓８２を経てハウジング
３４から射出される。
【００１９】本発明の実施するに当っては、光ビームに
特定の波長は必要ないことが分った。これは、パッケー
ジ６６でレンズを検出するには、レンズ縁で形成される
グレーレベルの勾配で十分なためである。このため、シ
ステム１０の照明には、通常の蛍光灯を使用することが
できる。
【００２０】ところで、蛍光灯の光は多くの場合放射が
不均一であるが、サブシステム１４は均一な放射をする
光ビームを発するのが好ましい。蛍光灯３６の放射の不
規則製を解決し、ブリスターパック３０に広範囲で明瞭
な照明視野を与えるため、蛍光灯の上部に拡散器４０を
設ける。拡散器４０はきらめかせたオパールからつくら
れるが、この拡散器４０は、比較的短い行程では所望の
均一な放射特性を示す光ビームを発するのを助け、サブ
システム１４をコンベアベルト３２に比較的近い箇所に
設置するのを可能にする。
【００２１】図５に詳細に示す用に、電球３６は、光ビ
ームがハウジングから射出するときの光軸８０からは外
して設けられ、拡散プレート４０がその光軸と直交しな
い角度で設けられる。プレート４０のランベール(Lambe
rt) 散乱特性により、バルブから発せられた放射エネル
ギーは、ハウジングを横断する方向に、均一に上方に向
かう。ランベールの法則によれば、均一に拡散していく
面Ｓに垂直な照明の強度がＩ0 で表されるときは、拡散
面の法線方向の強度Ｉa はＩ0 cos(a)で示される。これ
は、面に直交しない角度から見たときの表面Ｓにおける
見かけサイズの違いのためである。したがってａ＝４５
°のときはＩ＝（０．７１）Ｉ0 である。
【００２２】図５に示すように、プレート４０は、ラン
ベールの法則に従って最大の照明強度を３０％未満の範
囲で減衰させる４５°の角度に設置され。１０％の変動
誤差で均一にエネルギーを分配する。実際には、上述の
数値は完全なランベール面を想定した場合の近似値であ
るから、きらめかせたオパールは、３０％をわずかに上
回るエネルギーを吸収する。電球３６とブリスターパッ
ク３０の間に拡散器４０を配置すると、電球とブリスタ
ーパックの間の効果的な光路も拡張される。光学の分野
では、有限の要素の組合せでで遠い光源のシミュレーシ
ョンを行うのに、長い間研磨したガラスが用いられてき
たが、きらめかせたオパールは、それ以上の角度効果を
有する。電球３６は、ブリスターパック３０のすぐ下に
はないため、均一に散乱された光だけが上方に進む。好
ましくは、蛍光灯３６の長手軸は、振る下パックが照明
サブシステム１４の上方を通過するとき、ブリスターパ
ックの長手軸と平行であるのがよく、蛍光灯３６はブリ
スターパックより長い。このような構成にすると、各ブ
リスターパックにより均一な照明を行うことができる。
【００２３】像ごとの光の変動は除去するのが好まし
い。通常の６０Hz安定化周波数（周期0.0166秒）によっ
て生起されるフリッカー（ちらつき）は、0.001 秒より
大きなシャッタースピードで作動させると、カメラの焦
点面アレーにとらえられる。Mercron 社の高周波安定器
は、60、000Hz（周期0.000016秒）で電圧を発信してこの
フリッカーを除去する。電子シャッターの周期０．００
１秒の間に、ランプ３６は６０サイクルの電圧を受け、
ランプの蛍光の減衰速度は、照明を一定に保つ。この解
決策は、安定器の電圧は一定であることを前提としてい
る。
【００２４】照明サブシステム１４は、パッケージ６６
の像を形成するが、この像においては、レンズ７６は周
りのパッケージから識別することができる。例えば、図
６は、光ビーム８０によって形成されるブリスターパッ
ク３０の像を示している。各パッケージを透過した光の
大部分は、減衰していないか、してもわずかである。パ
ッケージ６６と空隙７６の縁は光を偏向するため、ブリ
スターパックの像に対応する暗線を生じる。レンズ７６
の縁も、ここを通過する光を偏向し、同様に画像上の対
応箇所に暗黒領域を生ずる。レンズ７６を通過する光ビ
ーム８０の一部は、レンズによってわずかに減衰され、
その結果、レンズの像は、レンズパッケージの縁でない
箇所の像ほど明るくない。
【００２５】画像サブシステム１６は、検査位置６４に
おいてレンズパッケージ６６を透過した光ビームを受け
取り、光ビームを表す一連の信号を生起する。すでに述
べたように、サブシステム１６は、好ましくは同一の３
台のカメラ４２を備える。図７に示す各カメラ４２にお
いては、カメラハウジング４４内部にあるシャッター５
０のすぐ背後に、画素アレー４６が配置されている。ま
た、各画ぞアレーは、好ましくは多数の光センサから構
成され、これらの光センサはそれぞれ、そのセンサに入
射した光に強度に比例するかまたはこれを表す大きさの
一つの電流を生起することができる。さらに、システム
１０の好ましい操作においては、与えられたブリスター
パックが検査されると、３台のカメラ４２のそれぞれ
は、ブリスターパックにある６個のパッケージ６６の対
応する対の画像を受け取る。図８は、１台のカメラ、詳
しくは画素配列で撮像される典型的な画像を示す。
【００２６】従来と同様、各画素アレー４６の光センサ
あるいは画素は、所与の行数および列数をもつ均一のグ
リッド状に配列される。例えば、グリッドは、約１００
０個の行と１０００個の列からなる１００万画素から構
成されるグリッドの行と列は、均一に離隔しておくのが
好ましい。そして、アレーの縁部分にある画素を除い
て、各画素は８個の画素に隣接する。
【００２７】当業者には理解されるように、サブシステ
ム１６には適当なカメラならいかなるものも使用するこ
とができる。例えば、各カメラ４２には、パナソニック
のGP-MF522白黒ＣＣＤカメラを用いることができる。カ
メラは２飛び越し線のＲＳ−１７０モードで画像を出力
する。画像サイズを200,000 個以下にとどめるため、飛
び越し線フレームのうちただ一個だけが画像処理装置の
入力としてとらえられる。全画像サイズをこの閾値以下
にとどめると、処理装置ボード５４に要求されるメモリ
の寸法を定める上で役にたち、検査と画像処理システム
のコストも抑えることができる。
【００２８】Computar社製１６mmのＣマウントレンズを
ＣＣＤカメラに撮りつけ、Tiffen社のスカイフィルタで
レンズを保護し、また閃光を抑えた。照明サブシステム
１４は、カメラ４２の下でレンズの動きを凍結する必要
はない。これは、搬送ベルト３２が連続的ではなく一ス
テップづつ進められるからである。また、カメラ４２の
特徴である電子シャッタによる0.001 秒の露出のおかげ
で、適度に鮮明な画像が得られ、隣接するロボットやモ
ータからの振動は画像の質には影響しない。
【００２９】処理サブシステム２０は、撮像サブシステ
ム１６、詳しくは画素アレーからの信号を受け取り、各
パッケージ６６がレンズを収めているかそうでないかを
仕分けするため、以下で説明する所定のプログラムに則
ってこれらの信号を処理する。より詳しくいうと、各カ
メラ４２にある画素アレー４６からの電気信号は、処理
装置ボード５４に送られる。処理装置ボード５４は、各
画素アレー４６にある各画素からの電流信号をそれぞれ
デジタルデータに変換し、この値を、その電気信号を発
生した画素のアドレスと関連するアドレスのメモリ領域
に格納する。
【００３０】システム１０には適当な処理ユニット５
４、例えばPerceptics Corp.社のＩＰ９４０画像処理装
置ビジョンボードを用いることができる。図９に示す処
理ボードは、３つのカメラ入力をモノデジタイザボード
８４に与え、３つのカメラ入力はすべて、ただ一個のＤ
Ｂ−１５コネクタ８６を介して内部にはいる。そして各
ＣＰＵボードには、手動によるリセットボタン９０が設
けられる。
【００３１】処理ボード５４は、６４個までの装置との
接続を可能にする入出力コネクタ９２を有する。この入
出力コネクタはまた、光学隔離モジュールを介してロボ
ットコントローラ２６と接続する。ロボットコントロー
ラは、この接続チャネルを通して、ブリスターパック３
０の送り（ブリスターパックのシステム１０を通過する
移動）を制御することによりいつ検査を開始するか決定
する。また、システム１０がレンズの存在しないことを
検出したときは、ロボットコントローラ２６は、処理サ
ブシステム２０からの報告パックを受け取った後拒絶機
構２４と交信し、この機構に、レンズのないパッケージ
を含むブリスターパックを拒絶するよう支持を与える。
【００３２】キーボード５６は、オペレータがプロセッ
サ５４に入力できるよう、プロセッサ５４と接続する
が、キーボード端子６２は、プロセッサボードに入力さ
れるデータもしくはメッセージを表示するために使用さ
れる。モニタ６０はまた、プロセッサ５４に接続され、
プロセッサに格納されていたデータを基に、ビデオ画像
を形成する。このモニタはさらに、検査結果と全体の値
を示すためにも使用される。モニタ６０は、好ましくは
高解像度のカラーモニタがよく、Perceptics社の高解像
度ディスプレーカードＨＲＤ９００によって制御され
る。そしてこのディスプレーカードは、イメージボード
５４に接続される。プロセッサボード５４にあるＲＳ−
２３２コネクタは、端子５２がプロセッサボードと相互
作用を行うことを可能にする。
【００３３】サブシステム２０の各ハードウエア部品
は、従来から当業者によく知られているものを用いる。
図１０は、コントロールキャビネットに配置されたサブ
システム２０のハードウエアを示す。キャビネットは、
上方から下方に向けて、高解像度ディスプレー６０、Ｒ
Ｓ２３２端子６２、キーボードを収める架、プロセッサ
ボード５４を支えるＶＭＥシャシ、および無停電電源装
置９４を備える。キーボード、端子６２、高解像度ディ
スプレー６０および画像処理ボード５４を備える制御コ
ンソールは、ロボットコントローラ２６およびカメラ４
２の両方と接続する。そして、ロボットコントローラ
は、搬送サブシステムおよび拒絶機構２４と接続する。
【００３４】システム１０内での接続の模様は、図１１
に示す。各カメラ４２はプロセッサボード５４と接続
し、プロセッサボードは、ＭＵＸ９６−ＲＳ２３２イン
ターフェースを介して端子６２と接続する。さらに、プ
ロセッサボード５４は、ディスプレーカード１００を介
してモニタ６０と接続する。そして、プロセッサボード
は、光学隔離モジュール１０２を介してロボットセル２
２と接続する。
【００３５】上述のように、パッケージ６６が検査位置
６４を通過する度に、パッケージを通って画素アレー４
６の一つまで光が透過し、画素アレーにある各画素は、
その画素に入射した光の強度を表す大きさの対応する出
力電流を発生する。各画素に係る出力電流は、デジタル
データに変換され、プロセッサボード５４のアドレスに
格納される。そしてこれらのデータは、パッケージがレ
ンズを収めているかどうかを決定するために処理され
る。
【００３６】図１２は、パッケージがレンズを収めてい
るかどうかを決定する好ましい画像処理手順における主
な工程を示す。これらの工程は、画像捕獲、画像前処
理、画像分割、および対象の分類である。通常、画像捕
獲の間は、プロセッサボード５４は、画像処理開始と画
像の捕獲のため、ロボットコントローラ２６と接続す
る。この画像捕獲の後、画像データは、プロセッサ５４
が画像のどこでレンズを捜せばよいか決定するため、前
処理される。ついでレンズとおぼしき対象は、画像分割
の間に識別される。そして対象分類工程において、これ
らレンズの候補に挙がった対象のひとつにレンズがある
かどうかについて決定が下される。
【００３７】［画像捕獲およびロボットインターフェー
スとの通信プロトコル］画像処理装置５４は、コントロ
ーラ２６に、次のブリスターパックの検査準備ができて
いるという非同期メッセージを送った後、コントローラ
から送られるスタート信号を待つ。一旦スタート信号が
受信されると、画像処理装置５４から延びる準備シグナ
ルの出力線は、非活性化され、パッケージの画像がとら
えられる。すなわち、カメラセンサの各画素にあるグレ
ーレベルの強度情報は、電子的にプロセッサボードのメ
モリに移送される。好ましくは、６４０行Ｘ２４０列の
画素のただ一つのビデオ視野がとらえられてプロセッサ
のメモリに格納されるのがよい。
【００３８】プロセッサボード５４が画素の像をとらえ
た後、画像がさらに処理、分割、そしてプロセッサメモ
リで仕分けされている間に、ロボットコントローラ２６
は、プロセッサボードから失敗の信号あるいは結果のメ
ッセージを待つ。失敗信号は、システム１０のパッケー
ジ６６を正確に検査する能力を阻害するような一もしく
はそれ以上の条件が発生したことを指示するために用い
られる。例えば、照明サブシステム１４からの光が所望
の強度をもっていず、画素アレーの像が不鮮明になるよ
うな場合に、失敗信号が発せられる。これは、カメラ４
２がうまく機能しなかったり、電球３６が切れたり、所
望の強度の光を発しなかったり、あるいは搬送機構がカ
メラの下で多数のパッケージをごちゃごちゃにしたりし
たときに起こる。これらの条件下でブリスターパックが
決して通過しないようにするには、すべてのブリスター
パックを拒絶する。
【００３９】画像処理サブシステム２０がとらえば画像
の処理を完了すると、このサブシステムは、ロボットコ
ントローラ２６に、パッケージ検査の結果を知らせる。
この結果は、パッケージにあるはずのレンズが確かに
「存在する」かあるいは「見当たらない」かに仕分けす
るものである。この結果は、光学隔離回路を経て、ロボ
ットコントローラへ伝えられる。
【００４０】［画像前処理］図１３に一般的な流れを示
したが、画像前処理工程においては、パッケージを発見
し、処理マスクを生成し、そしてコンベアベルトの位置
を確認する。もしコンベアベルトが、パッケージのくぼ
みに設ける処理マスクの内側にあると、ベルトがレンズ
ととらえられるおそれがあるため、コンベアベルトの位
置を確認するのは、重要である。
【００４１】ａ）パッケージ位置の発見 捕獲した画像について最初に行われる作業は、画像内に
おけるパッケージの位置を突き止めることである。これ
は、パッケージ発見アルゴリズムと呼ばれる手順によっ
て行われる。この作業は、必要な情報がすべて詰まった
メモリに画像があるのが好ましいが、プロセッサは、最
初に画像の特徴を評価することなしには、画像内でどこ
を捜せばレンズを発見できるかを決定できないために行
われる。図１４は、パッケージの特徴を捜す工程で用い
られるサーチベクトル(search vector) の好ましいスキ
ームを示す。ここでの第１の工程は、画像にある二つの
パッケージのセンターライン位置を特定することであ
る。このラインは、パッケージブレークとも呼ばれ、図
１４ではＸ１Ｘ２線で示す。このセンターラインを発見
するためには、プロセッサは、二つのサーチベクトルＡ
１とＢ１に沿って相対する方向に捜す。これらのベクト
ルは実際、３×３のエッジオペレータである。
【００４２】関心のある画素にこれらのオペレータを使
うと、画像処理装置５４は特定の画素が勾配の縁にある
かどうかを決定する。下記の式（１）と（２）は、エッ
ジオペレータが、各画素Ｐi,j に対して、いかにして垂
直方向と水平方向の勾配を計算するかを示す。これらオ
ペレータの空間的な位置は、図１５を参照すれば分る。
この図は、関心のある画素およびこれに隣接する画素の
回りの二次元マッピングを示すものである。添字ｉとｊ
はそれぞれ、関心のある画像座標フレームにおける単位
ベクトルの行および列を示す。この関心フレームは、２
次元ｘｙ面の鏡像であり、行はｉ軸方向に下方に向かう
につれて増加する。
【００４３】
【数１】
【数２】
【００４４】行列の記号についていうと、式（１）の垂
直オペレータは３×３の核であり、左側において、画像
を横断して右方向に向かう勾配を見つけるのに使用され
る。また、式（２）の水平オペレータは３×３の核であ
り、画像を縦断して上から下に生じる勾配を試験するの
に使用される。これらの画像行列において作用する核
は、下記の式（３）と（４）で与えられる。
【００４５】
【数３】
【数４】
【００４６】式（３）と（４）にある行列の形は、どち
らが垂直演算子でどちらが垂直演算子であるかを示して
いる。また、これらの行列においては、一方の側は負数
であり、他方の側が正数である。このため、方向に感度
を有する勾配ディテクタが生成される。したがって、も
しＰi,j が縁の特徴の境界上、例えば図１４のパッケー
ジ線Ｘ１Ｘ２上にあるときは、下記の式（５）で与えら
れる勾配値の符号は、この画素が境界の左にあるか右に
あるかを指示する。
【００４７】
【数５】
【００４８】本発明で用いられる好ましいアルゴリズム
は、例えば８ビットの明るさを表すスケールにおいて、
明るい画素は大きな絶対値をもつという規約に則ってい
る。このスケールにおいては、すべての値は０から２５
５の範囲に収まる。このため、暗い境界の右側にあるＰ
i,j については、正の勾配Ｇi,j が予想される。一方、
暗い境界の左側においては、負の勾配が予想される。サ
ーチベクトルが出会う縁特性の側がどちらであるかを識
別するこの能力は、正しいパッケージの境界位置を定め
る追加確認の役割を果たす。サーチベクトルの行程にお
いて勾配の符号が切り替わるということは、境界が存在
することを示す。
【００４９】パッケージの境界位置を正確に特定する
と、検査の効率が向上する。詳しく述べると、処理の後
の方の段階で使用されるメモリの量を最小にするため、
パッケージ像の一部だけをレンズ発見のために捜す。パ
ッケージ像の一部は、所定の大きさ・形状を有するマス
クによって覆われ、またパッケージ像に重畳された領域
である。マスク自体は、一定のパッケージの特徴部ある
いは境界から所定の距離をおいて位置させることによ
り、パッケージ像の上に位置するようになる。もしマス
クが、パッケージ像中で不正確に位置させられると、通
常のパッケージの特徴部がレンズと誤認されることがあ
る。マスクを正確に位置させられるかどうかは、マスク
の位置設定に使用されるパッケージの特徴部を正確に位
置させられるかに依存し、好ましい態様では、ベクトル
Ａ１とＢ１に沿ったサーチ（捜索）の正確さに依存す
る。
【００５０】時に、単一のサーチベクトルでは、所望の
正確さでパッケージ特徴部の位置データが得られないこ
とがある。例えばブリスターパックに水滴が落ちて、サ
ー美ベクトルＡ１とＢ１の収斂を妨害したときには、プ
ロセッサボード５４は、ラインＸ１Ｘ２の幅を正確に定
めることができないおそれがある。このため、サーチの
アルゴリズムには冗長部を設ける。例えば、ラインＸ１
Ｘ２の縁を発見するため、サーチベクトルを３対導入す
る。もし第１の対Ａ１，Ｂ１が水滴による妨害を受けた
ときは、画像処理装置は第２のベクトル対Ａ２，Ｂ２を
用いる。そして、もし第２の対がパッケージの縁を識別
し損ねたときは、このアルゴリズムは、その縁を発見す
るため、第３の対Ａ３，Ｂ３を用いる。これらベクトル
の一対でもラインＸ１Ｘ２を見つけるのに十分であるか
どうかを判定するため、ベクトルＡ１とＢ１の終端の間
の差を、ラインＸ１Ｘ２の予想される幅の閾値と比較す
る。例えば、Ａ１とＢ１の終端が、ラインＸ１Ｘ２の予
想される幅より４画素を越えて離れている場合は、第２
のサーチベクトル対を使用する。画素の水平および垂直
方向の解像度は、このような場合には互いに異なること
に注意しなければならない。すなわち、センサの形状に
より、画素の大きさにおける垂直方向の許容差は、水平
方向の許容差とは異なる。
【００５１】最初にラインＸ１Ｘ２の位置を決定した
後、このラインの位置は、ベクトルＧ１、Ｇ２、Ｇ３と
Ｈ１、Ｈ２、Ｈ３の第２のセットに従って検索すること
により、二重に調べられる。ベクトルＨｎとＧｎに沿っ
た検索は、ベクトルＡｎとＢｎに沿った検索と同様にし
て行われる。しかし、ＨｎとＧｎベクトルは、ＡｎとＢ
ｎベクトルより正確に位置される。すなわち、ＨｎとＧ
ｎに沿った検索は、ＡｎとＢｎベクトルに沿った検索よ
り、パッケージの縁により近いところから始まる。これ
は、この点におけるパッケージの位置、特にラインＸ１
Ｘ２の位置についてより多くのことが知られているから
である。
【００５２】パッケージの頂点の位置、特にパッケージ
のｙ軸に沿った頂点の位置は、図１４に示したＹＤｎお
よびＹＣｎベクトルのような、一もしくはそれ以上のベ
クトルに沿って下方に検索することにより見つけられ
る。パッケージの頂点に対する水平縁を発見した後は、
パッケージの空隙もしくは井戸７２における第１の水平
もしくは長手軸方向の縁が見つけられる。図１４におい
て、この縁はＺ２Ｚ３と指定されている。そして、これ
は、Ｆｎベクトルのような一もしくはそれ以上のサーチ
ベクトルに沿って検索することによって見つけられる。
これらＦｎベクトルの出発点は、非常に正確に定められ
る。Ｘ１Ｘ２およびＹ１Ｙ２のすでに知られた位置のお
かげで、また第１４図に示すように、Ｆｎパッケージの
出発位置は、わずかな距離をおいて離隔された複数のパ
ッケージの特徴の間にある。
【００５３】ｂ）パッケージボウル内でのマスク領域の
設定 ラインセグメントＹ１Ｙ２とＺ２Ｚ３が見つかったら、
処理マスクもしくはテンプレートの第１点を計算する。
このマスクの第１点は、各ラインＹ１Ｙ２およびＺ２Ｚ
３からそれぞれ所定の距離を相殺して得られる。より詳
しくいうと、Ｙ相殺量は、Ｙ１Ｙ２ラインの行座標に加
算して得られ、Ｚ相殺量は、Ｚ１Ｚ２ラインの列座標に
減算して得られる。図１４において、このＹ相殺量は、
Ｌ３とラベル付けされている。そしてこの相殺量は、パ
ラメータ「A1 row ofs」と呼ばれる。また、Ｚ相殺量
は、Ｌ１とラベル付けされ、この相殺量は、パラメータ
「A1col ofs」と呼ばれる。これらのパラメータは、好
ましくはユーザーにも使用できる定数（すなわちユーザ
ーが利用できまたその値を変えることがてきる）である
のが好ましい。
【００５４】この第１のマスクポイントが定まると、マ
スクを区画する複数の追加ポイントが決定される。例え
ば、図１４に示す用に、マスクの区画には９個のポイン
トが用いられている。すなわち、８個の追加ポイントの
位置は、例えばまずすべてのマスクポイントについて名
目的なアドレスの位置をプロセッサ５４に記憶してお
き、ついで第１のマスクポイントの実際の位置と名目的
な位置の差たる相殺量を決定し、これを先の各追加マス
クポイントの名目的な位置に加えることによって定めら
れる。下記の式（６）と（７）は、このマスクの第２ポ
イント決定の手順を数学的に表したものである。
【００５５】
【数６】
【数７】
【００５６】各追加マスクポイントの行と列の位置を決
定するのにも、同様の式が用いられる。
【００５７】また、マスクの名目的な周縁部にある画素
も、プロセッサメモリに格納される。この名目的な周縁
部は、マスクを区画する９個のポイントの名目的なアド
レスから数学的に決定される。また、この名目的な周縁
部をプロセッサメモリに入れるため、図表的なプログラ
ムも用いられる。例えば、ディスプレーは、マスクを区
画する９個のポイントの位置を示す入力モニタ６２に形
成され、カーソルはこれらのポイントの間で、マスクの
周縁部をなぞりながら移動される。カーソルが画素から
画素へ移動すると、カーソルになぞられたマスク周辺部
にある各画素のアドレスは、プロセッサのメモリに追加
される。何らかの実際の画像に二重写しにされたマスク
の実際の周縁部は、名目的なマスク周縁部にある各画素
のアドレスに、その特定の画像について計算された上述
のｙ相殺量およびｚ相殺量を追加することによって定め
られる。アルゴリズムは、第３ポイントないし第９ポイ
ントについて指定される。
【００５８】ｃ）ベルト位置の確認 図１４に示すように、コンベアベルト３２の輪郭は、画
像アレー４６に形成される画像上に現れる。このベルト
３２の輪郭がマスク領域に侵入すると、ベルトは、画像
処理装置５４には、レンズとして認識される。このよう
な事態が起こるのを避けるため、コンベアベルトの位置
に許容差を与えられるよう、マスク領域は最大に許容で
きる領域よりも小さくしておく。また、ベルトの位置
は、図１４にＩｎで示したようなサーチベクトルに沿っ
て検索することにより、画像内で検出される。ベクトル
Ｉｎに沿った検索により、ベルトの頂縁でポイントもし
くは画素がとらえられると、このラインはコンベアベル
トの頂縁を表すもので、もし何らかのポイントでこのラ
インがマスクの境界を横切る場合は、エラー信号が発せ
られ、ブリスターパックは不合格となる。このような事
態は、ベルト３２がその通常位置から移動した場合にの
み起こるのが好ましい。
【００５９】［画像分割］次に、画像分割と呼ばれる処
理においては、処理マスク内の画像領域は、画像領域が
識別される小さな部分および対象に分割される。システ
ム１０で用いられる好ましいアルゴリズムにおいては、
画像は、グレーレベルにある急激な変化に従って分割さ
れる。この変化を見つける上では、単一のポイントやラ
インは、対象の縁全体ほど重要ではない。
【００６０】ｅ）縁の検出 ベクトルの表示においては、カメラ画素アレー４６に見
られる、あるいはこのカメラ画素アレー４６上に形成さ
れる画像が、センサの行と列の位置の関数として記述さ
れる。対象を画像のバックグラウンドノイズから識別す
るには、勾配演算子を使う。好ましいアルゴリズムは、
まず画像領域内で縁を捜し、ついでこれらの縁をレンズ
の縁かどうか決定するため分析する。
【００６１】マスク領域の内側で縁を捜す好ましい方法
は、画像関数ｆ（ｘ，ｙ）の照明値もしくはグレーレベ
ルに係る画像アレーの二次元偏微分による近似である。
画像の二次元勾配は、次のベクトル式で表される。
【００６２】
【数８】
【００６３】勾配ベクトルの大きさは、画像関数の二つ
の偏導関数の絶対値を合計することによって近似的に求
められる。
【００６４】
【数９】
【００６５】ゾーベル(Sobel) 演算子として知られる水
平および垂直演算子は、Ｇx およびＧy に代えて垂直お
よび水平周縁演算子Ｖi,j およびＨi,j を用いることに
よって得られる。
【００６６】
【数１０】
【００６７】Ｖi,j およびＨi,j は、すでに述べた式
（３）と（４）で与えられる３×３の核演算子から求め
られる。
【００６８】Ｖi,j およびＨi,j の演算子は、ゾーベル
演算子によって使用されるため、この演算は、関心の対
象たるポイントＰi,j に対する勾配の方向には関知しな
い。ゾーベル演算子の場合は、方向に感度をもつことは
必要ではない。レンズの酢地は、その位置と方向によっ
て非常に異なるため、検出に好ましい幾何配置というも
のはないからである。したがって、ウエハ検査のような
半導体産業で使用される簡単な技術は、コンタクトレン
ズの場合には効果的がない。パッケージ６６でレンズを
検出するには、簡単なパターンのマッチングではなく、
完全な画像の分割と分類が要求される。
【００６９】処理マスクを使用すると、画像当り１００
万回を越える演算を省略でき、ブリスターパック３０の
検査も比較的小さな回数で行えばよいようになる。より
詳しくいうと、ゾーベル演算子は、画像のあらゆる点に
おいて、二つの３×３核演算子が一緒に加えられること
を要求する。６４０×２４０画像行列について単一の３
×３核演算子を用いると、1,398,276 回の演算が必要に
なる。すなわち、６４２×２４２のメモリ位置それぞれ
について９回の演算で足りる。処理マスクは、レンズが
存在すると予想される場所に置かれるが、この場所では
レンズは３２００個未満の画素を占有する。このための
演算は３×３核演算子について３１０００回より少なく
て済む。ゾーベル縁演算子は、実際には画素当り１９回
の演算を行うから、マスクに覆われる３２００個の画素
については６４５００をわずかに越える回数になる。当
業者には理解されるように、パッケージがレンズを収め
ているかどうかを判断するに当って、この比較的小さな
画素領域を効果的に使用するためには、処理マスクを正
確に位置させることが必要である。これは、マスクの位
置設定に使用されるパッケージの特徴部が正確に位置さ
れねばならないことを意味する。
【００７０】ｂ）対象の探知 マスク領域内で対象の縁が見つかると、アルゴリズム
は、縁を対象にまとめる。このためには適当な連結操作
が行われる。例えば、縁は８個連結分析と呼ばれる技術
を使って対象にまとめられる。この技術においては、第
１の画素が特定の対象の縁と分ると、８個のすぐ隣接の
画素が、第２の縁に当る画素を求めて一定の方向に検索
される、そして第２の縁画素が見つかると、それは特定
の対象の縁にあるとみなされる。そしてこの手法が繰り
返され、この第２の縁画素の８個の隣接画素について第
２の縁画素を求めて一定の方向に検索される。この方法
は、縁もしくは対象追跡法と呼ばれるが、縁の終端が見
つかるか、またはこのようにして判別された縁画素によ
って形成される縁が閉じたループを形成するまで、より
詳しくは、縁が特定の対象の第１の縁画素に戻ってくる
まで繰り返される。
【００７１】図１６（ａ）と１６（ｂ）は、この８個連
結分析法をより詳しく説明するものである。これらの図
において、各画素は、各画素の回りでの検索をよりよく
説明するため、点で示されている。図１６（ａ）は、対
象の縁上にあると判別された第１の画素Ｐi,j を示す。
８個の隣接画素は、Ｐi,j のすぐ上にある画素から始ま
って、反時計回りに検索される。この検索に合致するこ
とが分った第１の画素は、図１６（ａ）においては画素
Ｐi,j+1 に当る次の縁の画素であるとみなされる。
【００７２】図１６（ｂ）に示す次の工程においては、
Ｐi,j+1 に係る８個の隣接画素が、次のような画素を求
めて、Ｐi,j+1 のすぐ上の画素から始めて、反時計方向
に再度検索される。その画素とは、（ｉ）所定の閾値を
上回るグレーレベルを有し、(ii)直前の検索の中心とな
った画素でないものである。この検索に見合う第１の画
素は、次の縁画素とみなされ、図１６（ｂ）においては
次の縁画素Ｐi,j+2 である。この追跡は、検索が画素Ｐ
i,j に戻ってくるか、または与えられた画素の回りの検
索が次の縁画素を突き止めるのに失敗するまで続けられ
る。
【００７３】上述の方法において、特定の対象の縁上に
あると判別された画素は、追跡対象と呼ばれるものの縁
ないし輪郭を形成する。追跡対象の形は、この追跡の基
になった最初の画像対象の形とは異なっている。これ
は、上述の８個連結分析においては、たとえ画素が対象
の画像の縁上になくても。画素は縁画素として識別され
るという事実の結果である。この第１の非縁画素から、
アルゴリズムは、対象とする画像の実際の縁から外れる
よう、その実際の縁に戻るまで続けられる。
【００７４】より詳しくいうと、これは、グレー値にお
ける対象の画像の縁と、対象の縁に隣接する画像領域の
間の差ないしコントラストは、対象の縁に沿って変化し
ていくという事実による。コントラストが大きいとき、
すなわち対象の縁が明瞭であるときは、３個連結分析は
対象の縁に沿って追跡する。しかし、コントラストが小
さいとき、すなわち対象の縁が不鮮明であるときは、８
個連結分析はその縁画素は、非縁画素と判断する。
【００７５】実際の縁と追跡した縁の間にあり得る差
は、図１７（ａ）〜（ｄ）および図１８（ａ）〜（ｄ）
を参照するとさらによく理解できる。図１７（ａ）〜
（ｄ）は、レンズパッケージにおいて検出される可能性
のある典型的な４個の対象を示している。図１７（ａ）
〜（ｄ）は、上述の８個連結分析により、これらの図に
示した対象の縁に沿って追跡し得られた縁を示す。
【００７６】図１７（ａ）〜（ｄ）に示した態様はすべ
てレンズの画像であるが、図１７（ａ）と（ｃ）は折り
曲げられていないレンズを、図１７（ｂ）と（ｄ）は折
り曲げられたレンズを示す。
【００７７】図１７（ａ）と（ｂ）に示した対象の全周
縁は明瞭であるが、図１７（ｃ）と（ｄ）に示した対象
の周縁には明瞭な部分とそうでない部分がある。図１７
（ａ）〜（ｄ）に示した対象は、その形状と明瞭度に応
じて、それぞれ折り曲げられていないレンズ、折り曲げ
られたレンズ、不鮮明な縁を有する折り曲げられていな
いレンズ、不鮮明な縁を有する折り曲げられたレンズと
呼ばれる。好ましくは、対象は、図１７（ａ）〜（ｄ）
に示したように、反時計回りに追跡される。図１７
（ａ）〜（ｄ）に示したレンズ縁においては、いくつか
のセグメントは、巣追跡中に喪失ないし除去されてお
り、図１８（ａ）〜（ｄ）に示したように三日月ないし
弧状となっている。ゾーベル演算子によって発見され、
「edge thr」 と呼ばれる所与の値を上回る大きさの勾配
をもつレンズだけが、プロセッサ５４のメモリに格納さ
れる。一部がマスク領域の外に位置するレンズは、マス
クの境界において周縁特性を示さない。
【００７８】図１７（ａ）と（ｂ）に示した対象は全周
縁が明瞭であるため、８個連結分析は、図１８（ａ）と
（ｂ）に示したような全周縁にわたり、対象の実際の周
縁に沿って追跡を行う。８個連結分析はまた、図１７
（ｃ）と（ｄ）に示した対象の明瞭な部分に沿って追跡
を行う。しかし、この連結分析が対象周縁の不鮮明な部
分に到達すると、分析は実際の対象周縁から外れ、より
明瞭なグレーレベルの勾配によって形成される画像の周
縁に沿って追跡が行われる。
【００７９】レンズがロボット２２によって放出される
と、レンズはパッケージ６６を好ましくは片側に打ちつ
ける。しかし依然として宙に浮き角運動量を保持してい
るレンズの自由縁は、パッケージに付着したレンズの一
部に覆いかぶさって折れ曲がる。図１７（ｂ）は、画素
アレー４６の一つに形成されるパッケージ画像に現れる
そのような折れ曲がったレンズの縁を示し、図１８
（ｂ）は、レンズ縁が対象追跡ルーチンによって追跡さ
れたときに形成される輪郭を示す。図１９に示すよう
に、８個連結アルゴリズムにおいては、レンズ外形の輪
郭だけが決定される。形状は、形状は対象ラベル付けと
いう次の工程で完全に記述される。
【００８０】画像歪みの第２の型の場合は、レンズが視
野にあるマスク内に完全に収まっていたとしても、三日
月形の対象を分割しなければならない。対象を追跡しよ
うとしても、不鮮明な縁はなぞることはできない。例え
ば、レンズに過剰に水があると、レンズとパッケージの
間の接触を円滑にする傾向があるが、これはレンズの湿
潤した縁における観察可能なコントラストを弱める。も
し、レンズが一部マスク境界の外にあると、小さな歪み
が生ずる。レンズがマスクの空間的な境界を横断すると
ころでは、画素ごとに光を異なって屈折するレンズの物
理的な縁は存在しない。したがって、観察可能な周縁信
号はほとんどない。一方、レンズのしわによるレンズ内
部でのランダム領域には、明るさの振幅の小さな変動が
あるため、不鮮明な周縁信号の代わりに追跡される。そ
の結果、レンズの両側は、追跡によってはつながらず、
弧状の外形が形成される。
【００８１】レンズの不鮮明な周縁は、もし定義可能な
パラメータ「edge thr」が低い値に設定されるならば、プ
ロセッサボード５４によって識別される。しかし、照明
サブシステム１４は、好ましくは、ここからの照明がカ
メラの監視下にあるすべての対象についてコントラスト
を最大にするように設計され、小さな「edge thr」の値
は、アルゴリズムに対し、パッケージ表面の詳細からよ
り多くの事項ないし特性を、対象として識別させる。
【００８２】対象の追跡は、所与の対象について最初の
出発点に戻ってくれば、完了する。プロセッサボード５
４は、ゾーベルの演算から十分に高い勾配結果を有する
画素についてマスク領域を検索する。一旦そのような画
素が蜜から卯と、プロセッサ５４は、そのような隣接画
素はすべて発見し、さらに第１の画素が再度位置付けさ
れるまで、隣接画素の検索を続行する。対象は、そのと
き発見されたとみなされる。画像処理装置５４は、マス
クの境界内において、すべての画素についてこのサイク
ルを繰り返す。
【００８３】ｃ）対象のラベル付け 発見されたすべての対象は、ついでラベル付けされる。
ラベルの過程において、各対象の内側にある画素は、す
べて同じ予め設定されたグレーレベルを与えられるが、
このグレーレベルは、各対象で異なっているのが好まし
い。この予め設定されたグレーレベルは、モニタ６０の
送られてきたビデオ信号についてディスプレー検索表で
識別される一連の識別色に対応する。一般に、グレーレ
ベル値を、各対象の内側にある画素に割り当てるために
は、プロセッサ５４は、各画素について境界条件を認識
し、ついでその境界内にある各画素に適当なグレーレベ
ル値を与える。グレーレベル値を各対象の内側にある画
素に割り当てるためには、標準的な形態学ルーチン（対
象充填と呼ばれる処理）が用いられる。各対象は閉じた
周縁を有するため、形態学ルーチンは、簡単なものであ
る。
【００８４】画像分割処理の最終工程である対象へのラ
ベル付けの間、各対象は数個の数値による識別子を与え
られる。第一に、対象は順番に番号を付され、各対象の
内側にある画素に割り当てられる上述の色の値が対象の
番号に対応し、またこの対象番号によって定められる。
数値データはまた、周辺、面積、アスペクト比、および
複雑さ（画像が入り組んでいること）とよばれるパラメ
ータに対しても与えられる。
【００８５】対象の周縁は、対象の周縁で遭遇した画素
の全個数として定義される。図１８において、対象のア
スペクト比は、比ａ／ｂとして定義され、対象の面積
は、咳ａ・ｂと定義される（ここでａとｂはそれぞれ対
象の幅と高さである）。対象の幅は、ラインＸ１Ｘ２に
垂直な方向に対象を横切って引かれる最も長いライン節
面との長さとして定義される。そして、対象の高さは、
ラインＸ１Ｘ２に平行な方向に対象を横切って引かれる
最も長いライン節面との長さとして定義される。当業者
には理解されるように、面積パラメータは、対象の大き
さを正確に指し示すものではない。その代わり、このパ
ラメータは、対象を完全に包囲して境界ボックスと呼ば
れる最小の矩形の大きさの近似値を与える。
【００８６】複雑さのパラメータは、対象の外形の複雑
さに係る測度であり、より詳しくは、対象の境界におけ
る方向変化の相対的な頻度を表す。例えば、複雑さは、
ｐ2/Ａの比で定義される（ここでｐは対象周縁の長さ、
Ａは上述の対象の面積値である）。対象のアスペクト
比、面積、および複雑さは、数学的にはそれぞれ以下の
ように表される。
【００８７】
【数１１】
【数１２】
【数１３】
【００８８】各対象は、こうして番号、色および４個の
数値的な記述子を与えられる。対象の番号と色は、同定
の目的で使用され、面積、周縁、アスペクト比および複
雑さは、分類の目的で使用される。
【００８９】［対象の多重分類］マスクの内側にある各
対象はレンズ候補と考えられ、対象分割が完了した後、
レンズ候補となった各対象は、分類アルゴリズムに従っ
て処理ないし分類される。マスク内にみられるすべての
対象の分類は、好ましくは、一次決定型の分類器によっ
て行う。
【００９０】多くの一次決定型の分類器は、本発明で使
用することができる。例えば、図２０は、簡単な二次元
一次分類器を示す。より詳しくいうと、図２０は、ｘ−
ｙグラフ上での二つの対象グループをプロットしたもの
である。３個の対象からなる第１のグループ（サンプル
番号１）は、レンズではなく、サンプル番号３でしめさ
れるもう一つの対象グループがレンズである。図２０の
ｘ軸とｙ軸は、上述の追加パラメータのうち二つを表す
ことができ、対象の二グループのプロットから、それぞ
れ離隔したクラスター（集団）を形成することができ
る。
【００９１】図２０に示すように、数値的記述子に基づ
くデータ値のクラスターへの分類は、代表的な画像が分
割されれば行われる。代表的な画像は、数値記述子が、
被検対象の識別可能な特性に独立に相関する場合にの
み、そのようなクラスター分けを実現する。例えば、図
２０における特性１の軸は、サイズ（大きさ）を表す。
【００９２】図２０に示すように、サンプル番号１の対
象をサンプル番号３の対象と分別するラインは容易に引
くことができる。実際、少なくとも二つの明瞭に区画さ
れる決定境界は、クラスター分けされるデータに対する
要求を間属する。すなわち、レンズと非レンズを明白に
区別する。しかし、図２０にプロットされたデータは、
どの決定境界が最もよいかについては明瞭には示してい
ない。サンプル１とサンプル３は、二つの境界線によっ
て正しく分類されている（すなわち両者が各線の正しい
側に位置している）かのように表される。しかし、二つ
の境界線の間にはかなり大きな面積があり、サンプル番
号２で表される対象は、二つの境界線の間にプロットさ
れるが、プロットされた対象の二つのクラスターのうち
どちらに属するのかは明瞭ではない。サンプル２は、例
えば、大きな水滴もしくは折れ曲がったレンズの可能性
もある。このため、対象分類工程における好ましい態様
においては、一次分類を行うのにより多くの情報を使
う。
【００９３】雛形となるシステムの最初の試験によれ
ば、決定が面積および周縁の記述子だけを基に行われる
ならば、約７０％の決定は正しいことが判明した。多次
元の決定関数は、決定の正確さを増大させる。分類を最
も効率的にまとめるためには、決定関数の感度に基づい
た誘導が行われる。決定関数は、好ましくは次の式で表
される４次元関数である。
【００９４】
【数１４】
【００９５】式（１４）は、マスク境界内の全対象につ
いて各対象ｉを分類するため、決定関数と呼ばれる。対
象記述子Ａ、Ｐ、ＲおよびＣはそれぞれ、対象ラベル付
けの間に各画像の各対象について測定ないし決定される
面積、周縁、アスペクト比および複雑さを表す。ωa 、
ωp 、ωr 、ωc およびω5 は、分類ウエート付けベク
トルと呼ばれる。ωa 、ωp 、ωr およびωc はそれぞ
れ、対象に割り当てられた面積、周縁、アスペクト比お
よび複雑さに対するウエートを表し、ω5 は定数であ
る。
【００９６】もしＤi が０より大きい場合には、ウエー
ト付けベクトルに数値が割り当てられるとともに、対象
ｉはレンズではないとラベル付けられる。他方Ｄi が０
以下である場合には、対象ｉはレンズであるとラベル付
けられる。この条件を数学的に表すと、
【００９７】
【数１５】
【００９８】上述の値は、決定の正確さが９９％を上回
るように、ウエート付けベクトルに割り当てられる。
【００９９】幾千もの対象について、重畳する記述子の
境界を用いながら、レンズもしくは非レンズという対象
クラスを正確に分別するためには、パセプトロンアルゴ
リズムを用いて、式（１４）のベクトル定数をコンピュ
ータでモデル化する。パセプトロン(Perceptron)アルゴ
リズムは業界で知られており、式（１４）におけるウエ
ート付けベクトルの値を定めるには、そのうちの適当な
アルゴリズムが用いられる。パセプトロンアルゴリズム
は、例えば、Tou およびGonzalez著，「PatternRecognit
ion Principles」, Addison-Wesley Publishing Company
(1974 年）の第５章に説明がある。通常、パセプトロ
ンアルゴリズムは、決定的でかつ修正し得るパターン分
類法である。分類する対象の複数の数学的な記述子の間
の統計的な関係については、何の仮定も行われない。パ
セプトロンアルゴリズムは、解答が存在するという仮定
をもっている点において決定的である。
【０１００】与えられたデータは、二つのクラス分けの
ための計算が始まる前に、分けられる。非レンズ記述子
のデータパターンには、すべて−１が乗ぜられる。例え
ば、ｘi が数値記述子Ａ、Ｐ、ＲおよびＣを含むトレー
ニングパターンのセットを表す場合は、アルゴリズム
は、解答であるウエート付けベクトルω* を与える（こ
こでω* ｘi ＞０、ω* ＝ωa 、ωp 、ωr 、ωc また
はω5 である）。
【０１０１】図２１は、レンズ確認システムから取り出
した実際のデータの複雑さを例証するものである。この
図は、わずか３００個のデータを３次元空間に示すもの
である。図２１のデータを引き出す基となった画像は、
理想的なレンズおよび水滴の代表であるが、簡単に区画
できるクラスターは見当たらない。分類の正確さを上げ
るためには、４次元、５次元といった多次元面を境界と
して使用するのが好ましい。
【０１０２】パセプトロンアルゴリズムによってωa 、
ωp 、ωr 、ωc およびω5 に対する適当な値が求まる
と、決定関数は、恒久的にプロセッサボード５４のメモ
リに入れられる。次いで、全画像のマスク領域内で遭遇
したすべての対象を分類するため、Ｄ1 を用いる。
【０１０３】対象の適当な特徴、数値記述子および決定
関数分類用のウエート付けベクトルのモデル化は、シス
テム１０が高い精度を発揮するのを助ける。モデルの正
確さを改善するためには、パセプトロンアルゴリズムが
報酬と罰の概念を使用することである。本質的には、ト
レーニングセットから得られるすべてのデータパターン
は、ｋ番目のω* ベクトルモデルを通して実行される。
そして、もし決定が正しくない場合は、ω* はつぎのｋ
＋１番目の試行のために因子ｃ分だけ増加させられる。
先の罰とは、コンピュータは再計算しなければならない
ということであり、報酬とは計算を終えることである。
【０１０４】ウエート付け因子の１組のセットを決定す
るため、８０個のパッケージ画像を分析し、処理した。
この８０個のパッケージのうち、４０個はレンズを収
め、残りの４０個にはレンズを収めなかった。種々の大
きさの水滴をレンズを収めていない４０個のパッケージ
に含ませた。画像上に置かれた処理マスク内で見つかっ
た各対象についての数値記述子は、記録しておいた。数
値記述子の全８０個のアレーは、パセプトロン分類アル
ゴリズムを通された。このパセプトロンアルゴリズムで
の計算の結果、上述の式（１４）の形のベクトルが得ら
れた。分類用ウエート付けベクトルωa ，ωp ，ωr ，
ωc およびω5 をこのパセプトロンによる計算結果に置
き換えたところ、次式（１６）が得られた。
【０１０５】
【数１６】
【０１０６】試験においては、式（１６）を採用した画
像処理装置（プロセッサ）５４は、数千のパッケージ画
像のマスク内にある各対象を分類するのに使用された。
プロセッサは、各パッケージを、「レンズ存在」と「レ
ンズ不存在」という二つのクラスの内どちらに属するか
を判別する。より詳しくいうと、各パッケージは、プロ
セッサがパッケージ中でレンズを発見したか発見しない
かによって、「存在」と「不存在」のカテゴリーのどち
らかに分別される。これらパッケージ画像はそれぞれ、
モニタ６０上でオペレータによって観察され、プロセッ
サ５４による分類はそれぞれ、人手によって正しいか正
しくないかを判定される。この結果、「不存在で正し
い」、「不存在で誤り」、「存在で正しい」、および
「存在で誤り」の４個の分類結果が想定される。
【０１０７】検査した６５１６個のパッケージのうち、
プロセッサ５４は、２７２個を正しくレンズ不存在と判
定し、６４個を誤ってレンズ不存在と判定した。またレ
ンズ存在と誤って判定したのが４個あった。
【０１０８】この確認システムを改善するため、追加実
験を行った。すなわち、数値記述子についての追加デー
タを収集するため、追加のパッケージ画像を分析し、処
理した。これら追加のデータのサンプルを図２２に表の
形で示す。これらのテストにおいて、マスクで見つかっ
た対象は、対象のパターンに基づいて、「丸型」、「パ
ックマン型」、「折り曲げ型」および「オンサイド型」
と呼ばれるグループの一つにそれぞれ分類される。２個
以上のグループに入りそうで議論のあるボーダーライン
の対象は、データから除外した。
【０１０９】図２２の各表は、５列の情報を含む。第１
の列は対象についての境界ボックスの大きさを、第２の
列は複雑さを、第３の列はアスペクト比を、第４の列は
周縁を、そして第５の列は型のコードをそれぞれ表す。
【０１１０】これらの表において、典型的な丸型のレン
ズは、最も右側の列にある番号「１」によって表され
る。折り曲げ型、オンサイド型およびパックマン型のレ
ンズは、それぞれコード「Ｆ」、「ＯＳ」および「Ｐ」
で表される。折り曲げ型のレンズは、マスク内のどこで
もみられ、一度ないし二度折り曲げることができる。オ
ンサイド型のレンズは、マスクの縁に現れ、完全には見
えない。パックマン型のレンズは、一般的には丸型をし
ているが、縁が不鮮明である。不鮮明な縁は、分割され
たとき、三角形の形状内で喪失領域となる。水滴の画像
は、コードＷで示した。このデータをパセプトロンアル
ゴリズムで処理すると、すべてのコードは、数値で置き
換えられる。Ｆ、ＯＳおよびＰコードは、番号１で、そ
して水滴のコードは、−１で置き換えられる。
【０１１１】これら追加の実験において、数値記述子
は、３２８個の対象（半分はレンズ、もう半分は水滴で
ある）について編集した。これらのデータは、パセプト
ロンアルゴリズム用の計算を編集し実行するSun Micros
ystems Sparcstation 1 に入力した。この処理の結果
は、一次決定関数の形で、下記の式（１７）に示す。こ
の式（１７）は４次元境界面を区画する。
【０１１２】
【数１７】
【０１１３】数個のプロセッサボードを式（１７）を使
ってプログラムし、１６０００個を越えるパッケージ画
像のマスク内にある各対象を分類するのに使用した。こ
れらの試験は、図２３の表と棒グラフにまとめた。図示
のように、約０．２２％のパッケージだけが誤ってレン
ズ不存在と判別され、また０．１％未満のパッケージが
レンズ存在と誤って判断されたにとどまった。
【０１１４】以上、本発明について十分に説明してきた
が、当業者ならば数多くの変形例や他の態様を見つけ得
るだろう。しかし、本発明の真の趣旨および範囲内に収
まる変形例や他の態様は、すべて本出願の特許請求の範
囲に包含される。
【０１１５】本発明の具体的な実施態様は以下の通りで
ある。 １）前記同定された値を分析する工程は、前記パラメー
タのそれぞれについて、 ｉ）パラメータにウエートを割り当てる工程と、 ii）パラメータのウエート付けした値を求めるため、前
記パラメータについて同定された値に前記パラメータに
割り当てられたウエートを乗ずる工程と、 iii)前記パラメータのウエート付けされた値を加算して
合計値を求める工程と、 iv）対象がレンズであるか否かを判別するため、前記合
計値を所定の値と比較する工程を含む請求項１記載の方
法。 ２）前記複数のパラメータについて値を同定する工程
は、少なくとも４個のパラメータについて値を同定する
工程を含み、前記同定された値を分析する工程は、 ｉ）パラメータにウエートを割り当てる工程と、 ii）前記同定された値を次の式に従って分析する工程
と、 Ｄ＝ωa Ａ＋ωp Ｐ＋ωr Ｒ＋ωc Ｃ＋ω5 （ここでＡ、Ｐ、ＲおよびＣは前記４個のパラメータに
割り当てられた値であり、ωa 、ωp 、ωr およびωc
は前記４個のパラメータに割り当てられたウエート、そ
してω5 は所定の定数である） iii)もしＤが０以下であるときは対象をレンズとして認
定し、Ｄが０より大きいときは対象をレンズではないと
認定する工程を含む方法。 ３）前記発見された各対象の画像は周縁を有し、前記複
数のパラメータについてその値を同定する工程は、前記
対象画像周縁の長さを求める工程を含む請求項１記載の
方法。 ４）前記発見された各対象の画像は幅と高さを有し、前
記複数のパラメータについてその値を同定する工程は、
前記対象画像の幅ａと高さｂを求める工程と、式Ａ＝ａ
・ｂにより、パラメータの一つについて値Ａを求める工
程を含む請求項１記載の方法。 ５）前記発見された各対象の画像は幅と高さを有し、前
記複数のパラメータについてその値を同定する工程は、
前記対象画像の幅ａと高さｂを求める工程と、式Ｒ＝ａ
／ｂにより、パラメータの一つについて値Ｒを求める工
程を含む請求項１記載の方法。 ６）前記パッケージは周縁を有し、前記パッケージ画像
の選択領域を同定する工程は、パッケージの周縁画像を
同定する工程と、パッケージの周縁画像から予め設定し
た距離にあるパッケージ画像の予め設定した領域を同定
する工程を含む請求項２記載の方法。 ７）前記パッケージは、空隙と、この空隙の覆って延び
周縁を有するカバーを備え、前記パッケージ画像の選択
領域を同定する工程は、前記カバーの周縁画像から予め
設定した距離にある予め設定した領域を同定する工程を
含む請求項２記載の方法。 ８）前記パラメータの値を同定する手段は、 ｉ）各パラメータにウエートを割り当てる手段と、 ii）パラメータのウエート付けした値を求めるため、前
記各パラメータに割り当てられた値に前記パラメータに
割り当てられたウエートを乗ずる手段と、 iii)前記発見された各対象画像に係るパラメータのウエ
ート付けされた値を加算してその対象画像に対する合計
値を求める手段と、 iv）対象がレンズであるか否かを判別するため、前記発
見された各対象画像についての合計値を所定の値と比較
する手段を含む請求項３記載のシステム。 ９）前記発見された各対象画像は周縁を有し、前記複数
のパラメータについてその値を同定する手段は、前記対
象画像周縁の長さを求める手段を含む請求項３記載のシ
ステム。 １０）前記発見された各対象の画像は幅ａと高さｂを有
し、前記複数のパラメータについてその値を同定する手
段は、前記対象画像の幅と高さを求める手段と、式Ａ＝
ａ・ｂにより、各対象画像に係るパラメータの一つにつ
いて値Ａを求める手段を含む請求項３記載のシステム。 １１）前記パッケージは周縁を含み、前記パッケージが
像の選択領域を同定する手段は、パッケージの周縁画像
を同定する手段と、パッケージの周縁画像から予め設定
した距離にあるパッケージ画像の予め設定した領域を同
定する手段を含む請求項４記載のシステム。 １２）前記パッケージは、空隙と、この空隙の覆って延
び周縁を有するカバーを備え、前記パッケージ画像の選
択領域を同定する手段は、前記カバーの周縁画像を同定
する手段を含み、前記パッケージ画像の予め設定した領
域を同定する手段は、前記カバーの周縁画像から予め設
定した距離にある予め設定した領域を同定する手段を含
む請求項４記載のシステム。
【０１１６】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
レンズがパッケージにあることを確認するためのパッケ
ージの自動検査システムおよび方法が提供される。そし
て本発明によれば、レンズがパッケージにあることの確
認は、１分間当り約１２個の割合で行われ、１％未満の
誤差率でレンズパッケージを自動的に検査することがで
きる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に一態様に係るパッケージ検査システム
のブロック図。
【図２】図１のシステムで検査されるパッケージのグル
ープを示す平面図。
【図３】図２に示したパッケージの一つの側面図。
【図４】図１のシステムで用いられる搬送サブシステム
の位置を示す説明図。
【図５】図１のシステムで用いられる照明サブシステム
の位置を示すブロック図。
【図６】図５の照明サブシステムにより形成される画像
の説明図。
【図７】図１のシステムで用いるカメラの一つの説明
図。
【図８】図１にシステムにおけるカメラの一つに撮影さ
れる典型的な画像の説明図。
【図９】図１の検査システムで使用される画像処理サブ
システムの処理ボードを示す図。
【図１０】コンソールに配置された画像処理サブシステ
ムの種々の要素を示す説明図。
【図１１】図１のシステムにおける種々の通信路を示す
説明図。
【図１２】図１の検査システムとともに用いられる好ま
しい画像処理操作における主要な工程を示す流れ図。
【図１３】種々の画像前処理工程を示す流れ図。
【図１４】種々の特徴をもつ図８の画像を検索するのに
用いられるサーチベクトルの好ましいスキームを示す説
明図。
【図１５】画像の識別に用いる好ましい符号の意味を示
す説明図。
【図１６】本発明の好ましい画像処理手順で使用される
画像検索技術の説明図。
【図１７】パッケージ検査で見られる４つの対象を示す
説明図。
【図１８】それぞれ、画像検索技術により形成された、
図１７（ａ）〜（ｄ）に示した４つの対象の輪郭を示す
説明図。
【図１９】生の画像が画像処理操作によって処理されて
いく模様を示す説明図。
【図２０】レンズを収めたパッケージとそうでないパッ
ケージを識別する２次元線形分類器の説明図。
【図２１】レンズを収めたパッケージとそうでないパッ
ケージを識別する多次元線形分類器の説明図。
【図２２】本発明の操作に使用される分類器を決定する
のに用いられるデータサンプルのチャートを示す図。
【図２３】本発明の好ましい態様を説明する表と棒グラ
フの対応を示す図。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ジェームズ・エベル アメリカ合衆国、32256 フロリダ州、ジ ャクソンビル、ラス・パルマス・ウェイ 7610 (72)発明者 マイケル・フランシス・ウィッドマン アメリカ合衆国、32258 フロリダ州、ジ ャクソンビル、イースト、ギャザリング・ オークス・コート 5319 (72)発明者 ピーター・ダブリュ・サイツ アメリカ合衆国、37923 テネシー州、ノ ックスビル、ウィンターウッド・レーン 2308 (72)発明者 ペイマン・エイチ・デコーディ アメリカ合衆国、37922 テネシー州、ノ ックスビル、ティンバー・オークス・コー ト 9709

Claims (4)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 透明なパッケージにおけるレンズの存在
    を確認する方法であって、 パッケージを検査位置に送る工程と、 画像面上にパッケージの画像を形成するため、光ビーム
    をパッケージを通して画像面に送る工程と、 画像面上での画像を表す信号のセットを発生させる工程
    と、 パッケージにレンズが存在するかどうかを判断するた
    め、これらの信号を分析する工程を含む方法であり、 この分析工程は、 i)不連続な対象の画像についてパッケージ画像を検索す
    る工程と、 ii）パッケージ画像で発見された各対象の画像につい
    て、複数のパラメータの値を同定し、対象がレンズであ
    るか否かを判別するため、これら同定された値を所定の
    手順に従って分析する工程と、 iii)パッケージ画像にある対象画像が一個でもレンズで
    あると判別されたときにレンズ存在信号を発生させる工
    程と、 iv）パッケージ画像に対象画像が一つも見つからない場
    合か、パッケージ画像にある対象画像がすべてレンズで
    ないと判別されたときに、レンズ不存在信号を発生させ
    る工程を含む方法。
  2. 【請求項２】 透明なパッケージにおけるレンズの存在
    を確認する方法であって、 パッケージを検査位置に送る工程と、 画素アレー上にパッケージの画像を形成するため、光ビ
    ームをパッケージを通して画素アレーに送る工程と、 前記アレーにある画素の少なくとも一群のそれぞれに入
    射した光の強度を表す各データ値を生成する工程と、 パッケージにレンズが存在するかどうかを判断するた
    め、これらデータ値を分析する工程を含む方法であり、 この分析工程は、 i)前記画素アレー上にあるパッケージ画像の選択領域を
    同定する工程と、 ii）レンズがパッケージに存在するかどうか判断するた
    め、前記選択領域にある画素に入射した光の強度を表す
    データ値を分析する工程を含む方法。
  3. 【請求項３】 透明なパッケージにおけるレンズの存在
    を確認するためのシステムであって、 パッケージを検査位置に送る搬送サブシステムと、 画素アレーと、 画素アレー上にパッケージの画像を形成するため、光ビ
    ームを生成し、この光ビームを前記検査位置にあるパッ
    ケージを通して前記画素アレーに送る照明サブシステム
    と、 前記画素上での光ビームの強度を表すデータ値を前記画
    素の少なくとも一群のそれぞれに割り当てるデータ値生
    成器と、 パッケージにレンズが存在するかどうかを判断するた
    め、これらデータ値を処理するプロセッサを含むシステ
    ムであり、 このプロセッサは、 i)不連続な対象の画像についてパッケージ画像を検索す
    る手段と、 ii）発見された各対象の画像について、複数のパラメー
    タの値を同定し、対象がレンズであるか否かを判別する
    ため、これら各対象画像のパラメータについて同定され
    た値を所定の手順に従って分析する手段と、 iii)パッケージ画像にある対象画像が一個でもレンズで
    あると判別されたときにレンズ存在信号を発生させ、ま
    たパッケージ画像に対象画像が一つも見つからない場合
    か、パッケージ画像にある対象画像がすべてレンズでな
    いと判別されたときに、レンズ不存在信号を発生させる
    信号発生器を含む方法。
  4. 【請求項４】 透明なパッケージにおけるレンズの存在
    を確認するためのシステムであって、 パッケージを検査位置で保持する手段と、 画素アレーと、 画素アレー上にパッケージの画像を形成するため、光ビ
    ームを前記パッケージを通して前記画素アレーに送る照
    明サブシステムと、 前記画素に入射した光の強度を表す各関連データ値を、
    前記アレーにある画素の少なくとも一群のそれぞれにつ
    いて生成する手段と、 パッケージにレンズが存在するかどうかを判断するた
    め、前記データ値を分析する処理サブシステムであり、 この処理サブシステムは、 i)前記画素アレー上にあるパッケージ画像の選択領域を
    同定する手段と、 ii）レンズがパッケージに存在するかどうか判断するた
    め、前記パッケージ画像の選択領域にある画素に関連す
    るデータ値を分析する手段を含むシステム。
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