JPH08136235A

JPH08136235A - パターン検出方法

Info

Publication number: JPH08136235A
Application number: JP6273875A
Authority: JP
Inventors: Masamichi Morimoto; 正通森本; Bozuma Emiru; ボズマエミル; Junichi Hata; 純一秦
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 1994-11-08
Filing date: 1994-11-08
Publication date: 1996-05-31
Anticipated expiration: 2017-03-18
Also published as: US5912985A; JP3266429B2

Abstract

(57)【要約】【目的】画像に傾きが在っても高速処理が可能で、ノ
イズに強く、認識対象物の画像の位置検出と同時に画像
の傾きも検出できるパターン検出方法の提供。【構成】画像データＰ（Ｘ、Ｙ）上に、対象物の画像
の長さより小さなステップで等間隔に演算基準点Ｃ
_S（Ｘ_m、Ｙ_n）を設け、対象物の画像より小さく、演
算基準点Ｃ_S（Ｘ_m、Ｙ_n）に一致させる位置基準点を
備えたテンプレートＴ（ｘ_i、ｙ_i）を設定し、テンプ
レートＴ（ｘ_i、ｙ_i）と画像データＰ（Ｘ、Ｙ）とに
ついて、式（１）の演算を行い、【数１２】Ｍ（Ｘ_m、Ｙ_n）が基準値Ｍａより大きくなる演算基準
点が所定数連続して存在して形成する輪郭形状に基づい
て対象物の画像位置を検出する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、電子部品実装装置にお
いて、電子部品の位置や実装位置の検出を行うパターン
検出方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来から、認識対象物の位置検出には、
下記の方法がある。

【０００３】（１）テンプレートマッチング方法認識対象物の画像形状の全体、又は、特徴的な部分を、
予めテンプレートに教示し、このテンプレートがマッチ
ングする位置を、認識対象物の画像位置として検出す
る。

【０００４】（２）マッチドフイルター方法認識対象物の画像の輪郭形状に合わせたマッチドフイル
ターを使用して画像データを走査する方法で、マッチド
フイルター内外にウインドウを設けて、マッチドフイル
ター内外の輝度を検出し、検出した内側の輝度の総和と
検出した外側の輝度の総和との差が最も大きな位置を、
対象物の画像位置として検出する。

【０００５】（３）エッジ検出方法処理領域内を複数のラインウインドウで、それぞれ一定
方向に走査し、各走査において、輝度が大きく変化する
エッジ点を検出し、各走査のエッジ点を連結して成形し
た輪郭エッジ線の位置を、認識対象物の画像位置として
検出する。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上記の従来例
の方法は、１．テンプレートマッチング方法とマッチドフイルター
方法では、テンプレートマッチング方法のテンプレート
とマッチドフイルター方法のマッチドフイルターとが、
いづれも、認識対象物の画像と同じ形状をしているの
で、認識対象物の画像が傾いている場合には、位置検出
が困難になり、又、位置検出誤差が大きくなるという問
題点がある。更に、検出内容から認識対象物の画像の傾
きを判断できないので、画像位置を正確に検出するに
は、テンプレートやマッチドフイルターの傾きを少しず
つ変えて何度も走査する必要があり、時間がかかるとい
う問題点がある。

【０００７】２．エッジ検出方法では、輝度変化の検出
は、点状または線状のノイズと、認識対象物の画像の輪
郭線との判別が困難で、ノイズの影響を受け易く、ノイ
ズによる誤認識が発生することがあるという問題点があ
る。

【０００８】本発明は、上記の問題点を解決し、画像に
傾きが在っても高速処理が可能で、ノイズに強く、且
つ、認識対象物の画像の位置検出と同時に画像の傾きも
検出できるパターン検出方法の提供を課題とする。

【０００９】

【課題を解決するための手段】本願第１発明のパターン
検出方法は、上記の課題を解決するために、対象物を撮
像手段で撮像し、得られた映像信号をデジタル化して画
像データＰ（Ｘ、Ｙ）に変換する画像データ作成工程
と、前記画像データＰ（Ｘ、Ｙ）上に、前記対象物の画
像のＸ、Ｙ方向の夫々の長さより小さな夫々のステップ
で等間隔に演算基準点Ｃ_S（Ｘ_m、Ｙ_n）を設ける演算
基準点設定工程と、前記対象物の画像より小さく、各構
成画素が所定の値を有し、且つ、前記演算基準点Ｃ
_S（Ｘ_m、Ｙ_n）に一致させる位置基準点を備えたテン
プレートＴ（ｘ_i、ｙ_i）を設定するテンプレート設定
工程と、前記テンプレートＴ（ｘ_i、ｙ_i）の前記位置
基準点を、前記演算基準点Ｃ_S（Ｘ_m、Ｙ_n）の各点に
順次一致させながら、前記テンプレートＴ（ｘ_i、
ｙ_i）と前記画像データＰ（Ｘ、Ｙ）とについて、式
（１）の演算を行い、

【００１０】

【数２】

【００１１】式（１）のＭ（Ｘ_m、Ｙ_n）が基準値Ｍａ
より大きくなる演算基準点を候補点として検出する候補
点検出工程と、隣接して検出された複数の候補点が形成
する各候補点グループの輪郭形状について、前記対象物
の画像に対する相似性を比較し、前記対象物の画像に最
も相似している輪郭形状を有する候補点グループの位置
を、前記対象物の画像位置として検出する画像位置検出
工程とを有することを特徴とする。

【００１２】本願第２発明のパターン検出方法は、上記
の課題を解決するために、本願第１発明のパターン検出
方法において、対象物の画像に最も相似している輪郭形
状を有する候補点グループの中心に基づいて対象物の画
像位置を検出する中心検出工程を付加することを特徴と
する。

【００１３】本願第３発明のパターン検出方法は、上記
の課題を解決するために、本願第２発明のパターン検出
方法において、対象物の画像に最も相似している輪郭形
状を有する複数の候補点グループの中心の位置から対象
物の画像の傾きを検出する傾き検出工程を付加すること
を特徴とする。

【００１４】本願第４発明のパターン検出方法は、上記
の課題を解決するために、本願第３発明のパターン検出
方法において、対象物の画像に最も相似している輪郭形
状を有する候補点グループの位置に、Ｘ方向とＹ方向の
ラインウインドウを、傾き検出工程で検出された傾きに
合わせて設け、対象物の画像のエッジ点を検出して位置
を判定する精密位置検出工程を付加することを特徴とす
る。

【００１５】本願第１、第２、第３、第４発明は、上記
の課題を解決するために、演算基準点Ｃ_S（Ｘ_m、
Ｙ_n）のステップの大きさと、テンプレートＴ（ｘ_i、
ｙ_i）の形状・大きさとを、対象物の画像の形状・大き
さと必要な検出精度と検出速度とに基づいて変化させる
ことが好適である。

【００１６】

【作用】本願第１発明のパターン検出方法の各工程は、
下記の作用を有する。

【００１７】（１）画像データ作成工程は、対象物を撮
像手段で撮像し、得られた映像信号をデジタル化して画
像データＰ（Ｘ、Ｙ）に変換する工程で、従来例と異な
らない。

【００１８】（２）演算基準点設定工程で、前記画像デ
ータＰ（Ｘ、Ｙ）上に、前記対象物の画像のＸ、Ｙ方向
の夫々の長さより小さな夫々のステップで等間隔に演算
基準点Ｃ_S（Ｘ_m、Ｙ_n）を設ける。従来技術では、こ
の演算基準点Ｃ_S（Ｘ_m、Ｙ_n）に相当するものを、単
に、テンプレートやマッチドフイルターに対する走査位
置の設定にのみ使用しているが、本願第１発明では、後
述のようにして、これらの演算基準点Ｃ_S（Ｘ_m、
Ｙ_n）を、テンプレートに対する走査位置の設定だけで
はなく、認識対象物の画像の形状を近似する候補点グル
ープの形成に使用する。

【００１９】そして、認識対象物の画像が、電子部品の
電極や回路基板の電極の画像のように、輝度に多少の不
均一性があっても、背景の輝度とレベル差がある場合に
は、演算基準点Ｃ_S（Ｘ_m、Ｙ_n）のステップを、前記
対象物の画像のＸ、Ｙ方向の夫々の長さより充分に小さ
くしておけば、後述のように、前記候補点グループの外
郭形状が、認識対象物の外郭形状に近似したものにな
り、隣接して検出された複数の候補点が形成する各候補
点グループの輪郭形状について、前記対象物の画像に対
する相似性を比較し、前記対象物の画像に最も相似して
いる輪郭形状を有する候補点グループの位置を、前記対
象物の画像位置として検出することができる。

【００２０】（３）テンプレート設定工程で、対象物の
画像より小さく、各構成画素が所定の値を有し、且つ、
前記演算基準点Ｃ_S（Ｘ_m、Ｙ_n）に一致させる位置基
準点を備えたテンプレートＴ（ｘ_i、ｙ_i）を設定す
る。即ち、本発明のテンプレートは、対象物の画像の形
状に合わせる従来の形状テンプレートではなく、対象物
の画像の輝度レベルを検出する輝度テンプレートであ
る。従って、従来技術のテンプレートやマッチドフイル
ターは、認識対象物の画像の全体、又は、その一部と同
形なので、認識対象物の画像が傾いている場合には適正
に機能できないが、本願第１発明のテンプレートＴ（ｘ
_i、ｙ_i）は、対称物の画像より小さく、各構成画素に
所定の値を与えて、式（１）によって、対象物の画像の
輝度レベルを検出するものであり、認識対象物の形状と
関係が無いので、認識対象物の画像の傾きに関係なく機
能し、前記の演算基準点Ｃ_S（Ｘ_m、Ｙ_n）と組み合わ
されて、傾いた画像でも、後述の候補点グループによっ
て正しく形状近似できる。

【００２１】そして、演算基準点Ｃ_S（Ｘ_m、Ｙ_n）の
ステップと、テンプレートＴ（ｘ_i、ｙ_i）の大きさと
を、認識対象物の画像の大きさに対して適正に小さく設
定すれば、必要な検出精度と検出速度とに適合したパタ
ーン位置検出が可能になる。

【００２２】尚、前記の各画素の所定の値は、認識対象
物の画像が、電子部品の電極や回路基板の電極の画像の
ように、輝度に多少の不均一性があっても、背景の輝度
とレベルが異なる場合には、テンプレートＴ（ｘ_i、ｙ
_i）を構成する各画素が同じ値であっても、各画素が異
なる値であっても、いずれでも良いが、同じ値を使用す
るのが簡単である。

【００２３】（４）候補点検出工程は、前記テンプレー
トＴ（ｘ_i、ｙ_i）の前記位置基準点を、前記演算基準
点Ｃ_S（Ｘ_m、Ｙ_n）の各点に順次一致させながら、前
記テンプレートＴ（ｘ_i、ｙ_i）と前記画像データＰ
（Ｘ、Ｙ）とについて、式（１）の演算を行い、

【００２４】

【数３】

【００２５】式（１）のＭ（Ｘ_m、Ｙ_n）が基準値Ｍａ
より大きくなる演算基準点を候補点として検出する。

【００２６】この場合、式（１）の演算は高速処理が可
能で、迅速に対象物の画像位置を検出できる。

【００２７】（５）画像位置検出工程は、隣接して検出
された複数の候補点が形成する各候補点グループの輪郭
形状について、前記対象物の画像に対する相似性を比較
し、前記対象物の画像に最も相似している輪郭形状を有
する候補点グループの位置を、前記対象物の画像位置と
して検出する。

【００２８】認識対象物の画像の形状・大きさに対し
て、演算基準点Ｃ_S（Ｘ_m、Ｙ_n）のステップと、テン
プレートＴ（ｘ_i、ｙ_i）の大きさとが適正に設定され
ていれば、前記の隣接して検出された複数の候補点が形
成する各候補点グループの輪郭形状は、認識対象物の画
像の形状・大きさに充分に近似したものになる。

【００２９】本願第２発明のパターン検出方法の工程
は、下記の作用を有する。

【００３０】中心検出工程は、対象物の画像に最も相似
している輪郭形状を有する候補点グループの中心に基づ
いて対象物の画像位置を検出する。これによって、認識
対象物の画像の中心位置を検出できる。

【００３１】本願第３発明のパターン検出方法の工程
は、下記の作用を有する。

【００３２】傾き検出工程は、対象物の画像に最も相似
している輪郭形状を有する複数の候補点グループの中心
の位置から対象物の画像の傾きを検出する。この場合、
前述のように、前記テンプレートＴ（ｘ_i、ｙ_i）は、
認識対象物の画像の傾きに影響されずに機能するので、
一回の走査で、前記傾きを正確に検出できる。

【００３３】本願第４発明のパターン検出方法の工程
は、下記の作用を有する。

【００３４】精密位置検出工程は、対象物の画像に最も
相似している輪郭形状を有する候補点グループの位置
に、Ｘ方向とＹ方向のラインウインドウを、傾き検出工
程で検出された傾きに合わせて設け、対象物の画像のエ
ッジ点を検出して位置を判定する。この場合、本願第３
発明の傾き検出工程で検出した画像の傾きを補正済みな
ので、精密に、位置を検出できる。

【００３５】本願第１、第２、第３、又は、第４発明の
パターン検出方法は、演算基準点Ｃ_S（Ｘ_m、Ｙ_n）の
ステップの大きさと、テンプレートＴ（ｘ_i、ｙ_i）の
形状・大きさとを、対象物の画像の形状・大きさと必要
な検出精度と検出速度とに基づいて設定することによ
り、所要の検出速度と検出精度が得られる。

【００３６】

【実施例】本発明の一実施例を図１〜図２１に基づいて
説明する。図１は本実施例方法のフローチャート、図２
は本実施例方法を使用するパターン検出装置のブロック
図、図３〜図２１は認識対象物の画像、テンプレートＴ
（ｘ_i、ｙ_i）、演算基準点Ｃ_S（Ｘ_m、Ｙ_n）、中心
の検出、エッジ点の検出を示す図である。

【００３７】図１の画像データＰ（Ｘ、Ｙ）作成工程１
において、図２のＸＹロボット２２のノズル１０に吸着
された電子部品１１を、照明手段１２、１２で照明しな
がら、撮像手段１３で撮像し、得られた映像信号をデジ
タル化手段１４でデジタル化して画像データＰ（Ｘ、
Ｙ）を得、この画像データＰ（Ｘ、Ｙ）を画像データア
クセス手段１５を介して画像データＰ（Ｘ、Ｙ）記憶手
段１６に格納する。格納した画像データＰ（Ｘ、Ｙ）は
ビデオモニタ１７でモニタできる。

【００３８】図１の演算基準点Ｃ_S（Ｘ_m、Ｙ_n）設定
工程２において、図２の中央処理部１８にある演算基準
点設定手段２３が、画像データアクセス手段１５を介し
て前記の画像データＰ（Ｘ、Ｙ）記憶手段１６に格納さ
れている画像データＰ（Ｘ、Ｙ）上に、前記対象物の画
像のＸ、Ｙ方向の夫々の長さより小さな夫々のステップ
で等間隔に演算基準点Ｃ_S（Ｘ_m、Ｙ_n）を設ける。

【００３９】図１のテンプレートＴ（ｘ_i、ｙ_i）設定
工程３において、図２のメインコントローラ２０が、電
子部品情報記憶手段２１が格納した電子部品１１の電極
サイズ情報に基づいて、電子部品１１の電極の画像より
小さく、各構成画素が所定の値を有し、且つ、前記演算
基準点Ｃ_S（Ｘ_m、Ｙ_n）に一致させる位置基準点を備
えたテンプレートＴ（ｘ_i、ｙ_i）を設定し、このテン
プレートＴ（ｘ_i、ｙ_i）をテンプレートＴ（ｘ_i、ｙ
_i）記憶手段１９に格納する。

【００４０】図２のメインコントローラ２０は、電子部
品１１を回路基板に実装する電子部品実装装置を制御す
るコントローラで、電子部品１１を吸着するノズル１０
を保持するＸＹロボット２２の動作をコントロールして
おり、電子部品情報記憶手段２１と電子部品位置記憶手
段３０とを備えている。

【００４１】図１の候補点検出工程４において、先ず、
図２のＭ（Ｘ_m、Ｙ_n）算出手段２４が、画像データア
クセス手段１５を介して、画像データＰ（Ｘ、Ｙ）記憶
手段１６に格納されている画像データＰ（Ｘ、Ｙ）に対
して、前記テンプレートＴ（ｘ_i、ｙ_i）の前記位置基
準点を、前記演算基準点Ｃ_S（Ｘ_m、Ｙ_n）の各点に順
次一致させながら、順次移動させ、前記テンプレートＴ
（ｘ_i、ｙ_i）と前記画像データＰ（Ｘ、Ｙ）とについ
て、下記の式（１）の演算を行う。

【００４２】

【数４】

【００４３】次いで、候補点検出手段２５が、前記式
（１）のＭ（Ｘ_m、Ｙ_n）の演算結果が基準値Ｍａより
大きくなる演算基準点を候補点として検出する。

【００４４】図１の画像位置検出工程５において、図２
の候補点グループ化手段２６が、隣接して検出された複
数の候補点が形成する各候補点グループの輪郭形状につ
いて、前記対象物の画像に対する相似性を比較し、前記
対象物の画像に最も相似している輪郭形状を有する候補
点グループの位置を、前記対象物の画像位置として検出
する。相似性を比較する方法は、候補点グループの候補
点の数、対象物の画像と候補点グループの輪郭形状との
Ｘ方向とＹ方向の長さの比較等、自由に選択できる。こ
の検出結果が、電子部品位置記憶手段３０に格納されて
メインコントローラ２０に渡され、ＸＹロボット２２の
位置決めに当たっての位置補正に使用される。

【００４５】以上で、対象物画像の概略位置の検出が終
了するが、本実施例では、以下により、対象物画像位置
の検出精度を向上している。

【００４６】図１の中心検出工程６において、図２の中
心検出手段２７が、隣接して検出された複数の候補点が
形成する各候補点グループの輪郭形状について、前記対
象物の画像に対する相似性を比較し、前記対象物の画像
に最も相似している輪郭形状を有する候補点グループの
中心を演算し、演算結果に基づいて対象物の画像位置を
検出する。電子部品１１の電極を認識対象物とした場合
に、電極の数が複数あると、これらの電極画像の中心か
ら、電子部品１１の画像の中心を求めることができ、電
子部品１１を実装する場合の位置補正が的確にできる。

【００４７】図１の傾き検出工程７において、図２の傾
き検出手段２８が、複数の候補点グループの中心の位置
から対象物の画像の傾きを検出する。これによって、電
子部品１１の電極を認識対象物とした場合に、電極の数
が複数あると、これらの電極画像の中心から、電子部品
１１の画像の傾きを求めることができ、電子部品１１を
実装する場合の位置補正を的確に行える。

【００４８】図１の精密位置検出工程８において、図２
のエッジ点検出手段２９が、隣接して検出された複数の
候補点が形成する各候補点グループの輪郭形状につい
て、前記対象物の画像に対する相似性を比較し、前記対
象物の画像に最も相似している輪郭形状を有する候補点
グループの位置に、Ｘ方向とＹ方向のラインウインドウ
を、傾き検出工程７で検出された傾きに合わせて設け、
対象物の画像のエッジ点を検出して位置を判定する。こ
れによって、傾きを含めて、位置検出精度が向上する。

【００４９】以下に、図３〜図２１に基づいて、本実施
例を更に詳細に説明する。

【００５０】先ず、テンプレートＴ（ｘ_i、ｙ_i）を図
３〜図１０に基づいて説明する。

【００５１】演算基準点Ｃ_S（Ｘ_m、Ｙ_n）のステップ
の大きさと、テンプレートＴ（ｘ_i、ｙ_i）の形状・大
きさとは、認識対象物の画像の形状・大きさと必要な検
出精度と検出速度とに基づいて設定することが望まし
い。

【００５２】図３に、画像データＰ（Ｘ、Ｙ）記憶手段
１６に記憶されている画像データＰ（Ｘ、Ｙ）３１を示
す。３２は電子部品で、３３、３３は認識対象物の電極
である。

【００５３】図４に、テンプレートＴ（ｘ_i、ｙ_i）３
４を示す。即ち、テンプレートＴ（ｘ_i、ｙ_i）３４
は、認識対象物の電極３３、３３より充分に小さく、認
識対象物の電極３３、３３内に、複数個入るようにす
る。入る数が多い程、検出時間は長くなるが、検出精度
が向上する。従って、対象物の画像の形状・大きさと必
要な検出精度と検出速度とに基づいて適正な大きさに設
定する。

【００５４】図５、図６に、対象物の画像の輝度レベル
を検出する輝度テンプレートであるテンプレートＴ（ｘ
_i、ｙ_i）３４の一般的な構成を示す。電子部品の電極
が認識対象物である場合、認識対象物の画像の輝度が、
背景の輝度とレベル差があるので、テンプレートＴ（ｘ
_i、ｙ_i）３４の大きさが前記によって決まると、テン
プレートＴ（ｘ_i、ｙ_i）３４を構成する画素Ｔ
（ｘ_i、ｙ_i）に与える所定の値、即ち、式（１）の演
算時の重みＧ_iと、画素Ｔ（ｘ_i、ｙ_i）のオフセット
アドレス：ｘ_i、ｙ_iとは、図５、図６に示すように、
ランダムに設定しても良い。

【００５５】図７、図８は、５×５画素のテンプレート
Ｔ（ｘ_i、ｙ_i）３５を示す。

【００５６】図９は、９×９画素のテンプレートＴ（ｘ
_i、ｙ_i）３６を示す。

【００５７】図１０は、３×３画素のテンプレートＴ
（ｘ_i、ｙ_i）３６を示す。

【００５８】尚、テンプレートＴ（ｘ_i、ｙ_i）の位置
基準点は、図５〜図１０に示す構成画素の何れかに設定
すればよい。

【００５９】次いで、演算基準点Ｃ_S（Ｘ_m、Ｙ_n）を
図１１に基づいて説明する。

【００６０】図１１に、演算基準点Ｃ_S（Ｘ_m、Ｙ_n）
の一般的な構成を示す。即ち、画像データＰ（Ｘ、Ｙ）
３１上に、認識対象物の画像のＸ、Ｙ方向の夫々の長さ
より小さな夫々のステップで等間隔に演算基準点Ｃ
_S（Ｘ_m、Ｙ_n）を設ける。この場合、演算基準点Ｃ_S
（Ｘ_m、Ｙ_n）のステップの大きさと、テンプレートＴ
（ｘ_i、ｙ_i）の形状・大きさとは、認識対象物の画像
の形状・大きさと必要な検出精度と検出速度とに基づい
て設定することが望ましいので、図１１に示すもので
は、ステップが大きすぎ、実際に使用する演算基準点Ｃ
_S（Ｘ_m、Ｙ_n）のステップは図１１より小さく、図１
５〜図１７に示すようなステップを用いる。

【００６１】次いで、候補点検出工程４を図１２〜図１
５に基づいて説明する。

【００６２】図１２において、テンプレートＴ（ｘ_i、
ｙ_i）３４の位置基準点Ｔ（０、０）を、順次、画像デ
ータＰ（Ｘ、Ｙ）３１上に設定された演算基準点Ｃ
_S（Ｘ_m、Ｙ_n）３８、３８・・・・・に位置決めす
る。

【００６３】そして、図１２の各演算基準点Ｃ
_S（Ｘ_m、Ｙ_n）３８毎に、図１３に基づいて、式
（１）の演算を行い、

【００６４】

【数５】

【００６５】式（１）のＭ（Ｘ_m、Ｙ_n）が基準値Ｍａ
より大きくなる演算基準点を図１２の候補点３９として
検出する。

【００６６】図１４において、画像データＰ（Ｘ、Ｙ）
３１上に、電子部品の画像３２とその電極の画像３３、
３３とがあり、３９、３９、３９、３９が検出された候
補点である。実際には、もっと小さなステップを使用す
るので、図１５に示すように、認識対象物の電極の画像
３３、３３内に、多数の候補点３９が検出される。

【００６７】次いで、画像位置検出工程５を図１６、図
１７に基づいて説明する。

【００６８】隣接して検出された複数の候補点３９で構
成される各候補点グループの輪郭形状について、前記対
象物の画像、この場合には、電極の画像３３、３３の形
状に対する相似性を比較し、前記電極の画像３３、３３
の形状に最も相似している輪郭形状を有する候補点グル
ープの位置を、前記電極の画像３３、３３の画像位置と
して検出する。

【００６９】図１６において、画像に傾きが無い場合に
は、認識対象物の電極の画像３３内に、候補点が８個入
るので、傾きを考慮して、候補点３９が７個〜９個ある
候補点グループの位置４０、４１を、認識対象物の画像
位置として検出する。

【００７０】図１７において、又、画像の傾きを考慮す
ると、認識対象物の画像３３内に入る候補点のＸ方向と
Ｙ方向の並び数が、２〜３と４とになるので、Ｘ方向と
Ｙ方向の並び数が、所定数である２〜３と４とに適合す
る候補点グループの位置４２、４３を認識対象物の画像
位置として検出する。

【００７１】尚、図１６は画像の傾きを補正しない場
合、図１７は画像の傾きを補正した場合を示す。

【００７２】次いで、中心検出工程６と傾き検出工程７
とを図１６、図１８に基づいて説明する。

【００７３】図１６、図１８において、候補点３９が７
個〜９個ある候補点グループの位置４０、４１につい
て、下記によって中心位置座標４４、４５と傾きとが求
められる。即ち、中心位置座標は、（Ｓｘ／Ｎ、Ｓｙ／
Ｎ）傾きは、（１／２）ｔａｎ^-1（Ｓ１／Ｓ２）となる。但
し、Ｓ１＝２（Ｎ×Ｓｘｙ−Ｓｘ×Ｓｙ）・・・・・・・・・・・・・・（２）Ｓ２＝（Ｎ×Ｓｘｘ−Ｓｘ×Ｓｙ）−（Ｎ×Ｓｙｙ−Ｓｘ×Ｓｙ）・（３）

【００７４】

【数６】

【００７５】

【数７】

【００７６】

【数８】

【００７７】

【数９】

【００７８】

【数１０】

【００７９】

【数１１】

【００８０】である。勿論、計算方法は、上記に限ら
ず、自由に設定できる。

【００８１】次いで、精密位置検出工程８を図１９に基
づいて説明する。

【００８２】図１９において、候補点の数、又は、候補
点のＸ方向とＹ方向の並び数が所定数に適合する候補点
グループの位置４０、４１に、Ｘ方向とＹ方向のライン
ウインドウ４８、４８、４９、４９を、傾き検出工程７
で検出された傾きに合わせて設け、認識対象物の画像、
即ち、電極のエッジ点を検出して位置を精密に判定す
る。

【００８３】この場合、ラインウインドウ４８、４８、
４９、４９は、それぞれ一定方向に走査し、各走査にお
いて、輝度が大きく変化するエッジ点を検出するものを
使用しても良いが、本実施例では、ラインウインドウ４
８、４８、４９、４９を投影用のラインウインドウにし
ている。

【００８４】候補点グループの位置４１のＹ方向ライン
ウインドウ４８の投影を５０に示す。投影結果を外側か
ら走査して、２つのエッジ点５１、５１を求め、更に、
エッジ点５１、５１の中点５２を求める。

【００８５】候補点グループの位置４１のＸ方向ライン
ウインドウ４９の投影を５３に示す。投影結果を外側か
ら走査してエッジ点５４を求める。

【００８６】エッジ点５２とエッジ点５４とから、右側
電極の電極端点４７が得られる。

【００８７】左側電極についても同様にして、左側電極
の電極端点４９が得られる。

【００８８】そして、右側電極の電極端点４７と左側電
極の電極端点４９とにより、認識対象物の位置を精密に
検出できる。

【００８９】尚、右側電極の電極端点４７と左側電極の
電極端点４９との中点が電子部品の中心Ｇになり、右側
電極の電極端点４７と左側電極の電極端点４９とを結ぶ
直線の傾きが、認識対象物の傾きになる。

【００９０】又、３端子電子部品の場合を図２０、図２
１に基づいて説明する。

【００９１】図２０は、画像データＰ（Ｘ、Ｙ）５５に
おいて、候補点検出工程４まで終了した結果を示す。３
端子に対して、それぞれ候補点５６のグループが検出さ
れている。

【００９２】図２１は、画像データＰ（Ｘ、Ｙ）５５に
おいて、画像位置検出工程５と中心検出工程６と傾き検
出工程７とが終了した結果を示す。３端子に対して、そ
れぞれの候補点グループの位置５７、５８、５９と、中
心６０、６１、６２と、中心６０と６１との中点６３
と、中心６２と中点６３との中点である電子部品の中心
Ｇとが求められる。

【００９３】このような処理は、端子数が４以上の端子
についても可能である。その理由は、複数の端子を有す
る電子部品は、一般に、複数の端子が対称的に配置され
ているからである。対称性が無い場合には、非対称性を
カバーする補正が必要である。

【００９４】

【発明の効果】本願第１発明のパターン検出方法は、画
像データＰ（Ｘ、Ｙ）上に、演算基準点Ｃ_S（Ｘ_m、Ｙ
_n）を設け、演算基準点Ｃ_S（Ｘ_m、Ｙ_n）のステップ
を認識対象物の画像のＸ、Ｙ方向の夫々の長さより充分
に小さくしておくことにより、これらの演算基準点Ｃ_S
（Ｘ_m、Ｙ_n）を、テンプレートの走査の測定位置設定
に使用するだけではなく、認識対象物の画像の形状を近
似する候補点グループの形成に使用できることと、使用
するテンプレートＴ（ｘ_i、ｙ_i）が、認識対象物の画
像より小さく、且つ、認識対象物の画像との形状の相似
性が無いので、認識対象物の画像に傾きがあっても、テ
ンプレートＴ（ｘ_i、ｙ_i）が傾きに影響されずに機能
することとにより、画像に傾きが在っても高速処理が可
能で、ノイズに強く、且つ、認識対象物の画像の位置検
出と同時に画像の傾きも検出できるという効果を奏す
る。

【００９５】本願第２発明のパターン検出方法は、中心
検出工程で、対象物の画像に最も相似している輪郭形状
を有する候補点グループの中心に基づいて対象物の画像
位置を検出する。これによって、認識対象物の画像位置
を、本願第１発明よりも精密に検出できるという効果を
奏する。

【００９６】本願第３発明のパターン検出方法は、傾き
検出工程で、複数の候補点グループの中心の位置から対
象物の画像の傾きを検出するので、一回の走査で、画像
の傾きを迅速・正確に検出できるという効果を奏する。

【００９７】本願第４発明のパターン検出方法は、精密
位置検出工程で、対象物の画像に最も相似している輪郭
形状を有する候補点グループの位置に、Ｘ方向とＹ方向
のラインウインドウを、傾き検出工程で検出された傾き
に合わせて設け、対象物の画像のエッジ点を検出して位
置を判定するので、本願第１、第２、第３発明よりも更
に精密な位置検出ができるという効果を奏する。

【００９８】本願第１、第２、第３、又は、第４発明の
パターン検出方法は、演算基準点Ｃ_S（Ｘ_m、Ｙ_n）の
ステップの大きさと、テンプレートＴ（ｘ_i、ｙ_i）の
形状・大きさとを、対象物の画像の形状・大きさと必要
な検出精度と検出速度とに基づいて設定することによ
り、所要の検出速度と検出精度が得られるという効果を
奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のパターン検出方法の一実施例のフロー
チャートである。

【図２】本発明のパターン検出方法を使用するパターン
検出装置の一実施例のブロック図である。

【図３】本発明の画像データＰ（Ｘ、Ｙ）を示す図であ
る。

【図４】本発明のテンプレートＴ（Ｘ_i、Ｙ_i）の一般
例の構成を示す図である。

【図５】本発明のテンプレートＴ（Ｘ_i、Ｙ_i）の第１
例の構成を示す図である。

【図６】本発明のテンプレートＴ（Ｘ_i、Ｙ_i）の第１
例の構成を示す図である。

【図７】本発明のテンプレートＴ（Ｘ_i、Ｙ_i）の第２
例の構成を示す図である。

【図８】本発明のテンプレートＴ（Ｘ_i、Ｙ_i）の第２
例の構成を示す図である。

【図９】本発明のテンプレートＴ（Ｘ_i、Ｙ_i）の第３
例の構成を示す図である。

【図１０】本発明のテンプレートＴ（Ｘ_i、Ｙ_i）の第
４例の構成を示す図である。

【図１１】本発明の演算基準点Ｃ_S（Ｘ_m、Ｙ_n）を示
す図である。

【図１２】本発明の式（１）の演算を示す図である。

【図１３】本発明の式（１）の演算を示す図である。

【図１４】本発明の候補点を示す図である。

【図１５】本発明の候補点のグループを示す図である。

【図１６】本発明の候補点のグループによる位置検出を
示す図である。

【図１７】本発明の候補点のグループによる位置検出を
示す図である。

【図１８】本発明の認識対象物の画像の中心と傾きの検
出を示す図である。

【図１９】本発明の精密位置検出を示す図である。

【図２０】本発明の３端子電子部品の場合の候補点のグ
ループを示す図である。

【図２１】本発明の３端子電子部品の場合の中心と傾き
の検出を示す図である。

【符号の説明】

１１電子部品１３撮像手段１４デジタル化手段１６画像データＰ（Ｘ、Ｙ）記憶手段１９テンプレートＴ（Ｘ_i、Ｙ_i）記憶手段２３演算基準点設定手段２４Ｍ（Ｘ_m、Ｙ_n）算出手段２５候補点検出手段２６候補点グループ化手段２７重心検出手段２８傾き検出手段２９エッジ点検出手段３１画像データＰ（Ｘ、Ｙ）３２電子部品３３電極（認識対象物）３４テンプレートＴ（Ｘ_i、Ｙ_i）３５テンプレートＴ（Ｘ_i、Ｙ_i）３６テンプレートＴ（Ｘ_i、Ｙ_i）３７テンプレートＴ（Ｘ_i、Ｙ_i）３８演算基準点Ｃ_S（Ｘ_m、Ｙ_n）３９候補点４０候補点グループの位置４１候補点グループの位置４２候補点グループの位置４３候補点グループの位置４４中心４５中心４６電極端点４７電極端点４８ラインウインドウ４９ラインウインドウ５０投影５１エッジ点５２中点５３投影５４エッジ点５５画像データＰ（Ｘ、Ｙ）５６候補点５７候補点グループの位置５８候補点グループの位置５９候補点グループの位置６０中心６１中心６２中心６３中点Ｇ中心

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】対象物を撮像手段で撮像し、得られた映
像信号をデジタル化して画像データＰ（Ｘ、Ｙ）に変換
する画像データ作成工程と、前記画像データＰ（Ｘ、
Ｙ）上に、前記対象物の画像のＸ、Ｙ方向の夫々の長さ
より小さな夫々のステップで等間隔に演算基準点Ｃ
_S（Ｘ_m、Ｙ_n）を設ける演算基準点設定工程と、前記
対象物の画像より小さく、各構成画素が所定の値を有
し、且つ、前記演算基準点Ｃ_S（Ｘ_m、Ｙ_n）に一致さ
せる位置基準点を備えたテンプレートＴ（ｘ_i、ｙ_i）
を設定するテンプレート設定工程と、前記テンプレート
Ｔ（ｘ_i、ｙ_i）の前記位置基準点を、前記演算基準点
Ｃ_S（Ｘ_m、Ｙ_n）の各点に順次一致させながら、前記
テンプレートＴ（ｘ_i、ｙ_i）と前記画像データＰ
（Ｘ、Ｙ）とについて、式（１）の演算を行い、【数１】式（１）のＭ（Ｘ_m、Ｙ_n）が基準値Ｍａより大きくな
る演算基準点を候補点として検出する候補点検出工程
と、隣接して検出された複数の候補点が形成する各候補
点グループの輪郭形状について、前記対象物の画像に対
する相似性を比較し、前記対象物の画像に最も相似して
いる輪郭形状を有する候補点グループの位置を、前記対
象物の画像位置として検出する画像位置検出工程とを有
することを特徴とするパターン検出方法。
【請求項２】対象物の画像に最も相似している輪郭形
状を有する候補点グループの中心に基づいて対象物の画
像位置を検出する中心検出工程を付加することを特徴と
する請求項１に記載のパターン検出方法。
【請求項３】対象物の画像に最も相似している輪郭形
状を有する複数の候補点グループの中心の位置から対象
物の画像の傾きを検出する傾き検出工程を付加すること
を特徴とする請求項２に記載のパターン検出方法。
【請求項４】対象物の画像に最も相似している輪郭形
状を有する候補点グループの位置に、Ｘ方向とＹ方向の
ラインウインドウを、傾き検出工程で検出された傾きに
合わせて設け、対象物の画像のエッジ点を検出して位置
を判定する精密位置検出工程を付加することを特徴とす
る請求項３に記載のパターン検出方法。
【請求項５】演算基準点Ｃ_S（Ｘ_m、Ｙ_n）のステッ
プの大きさと、テンプレートＴ（ｘ_i、ｙ_i）の形状・
大きさとを、対象物の画像の形状・大きさと必要な検出
精度と検出速度とに基づいて変化させる請求項１、２、
３又は４に記載のパターン検出方法。