JPH09167232A - 線分抽出方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 対象画像における輪郭の直線部分を比較的簡
単な手法によりながらも精度良く抽出する。 【解決手段】 カメラ２により撮像された基板１の配線
パターン画像を画像メモリ１２から読み出して処理する
処理手段１３を設け、この処理手段１３に輪郭追跡手段
１５及び線分抽出手段１６を含めた。輪郭追跡手段１５
は、画像を読み出して境界線の追跡を行い、この追跡方
向を順次チェーンコードとして検出し、線分抽出手段１
６は、チェーンコード上の一点とその点から所定数先の
チェーンコードとを結ぶ線分を各チェーンコード毎に検
出し、この線分と基準線分との勾配差を求めて、この勾
配差が一定範囲内にある場合には、線分と基準線分とが
同一直線上にあると判断するようにして対象画像の輪郭
を構成する直線を抽出するようにした。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像処理技術に関
し、特に、認識対象画像の輪郭を構成する直線部分を抽
出する線分抽出方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来から、マーク等を撮像してその画像
を認識し、それに基づいて位置検出等を行うようにした
技術は種々の分野で知られている。例えば、移動可能な
部品装着ヘッドによりＩＣ等の電子部品を部品供給部か
ら吸着して位置決めされているプリント基板（以下、基
板と略す）に移送し、基板の所定の位置に装着するよう
にした実装機においては、一般に、部品装着ヘッドと基
板の相対位置検出や基板判別等を目的として、基板に付
された識別標識（フィデューシャルマーク）を部品装着
ヘッドに搭載したカメラで撮像して認識することが行わ
れている。

【０００３】また、近年ではフィデューシャルマークを
認識する代わりに、基板に形成されたパターン自体をカ
メラで撮像し、パターンの特徴部分を認識することによ
って基板の位置検出等を行うことが考えられている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】上記のような従来の基
板の認識方法では、一般に、画像処理において処理ウイ
ンド内の対象画像を精密に走査し、例えば、画像の輪郭
を忠実に認識することにより、フィデューシャルマーク
等の認識及びそれに基づく位置検出（マーク中心位置等
の演算）が行われるようになっている。

【０００５】ところが、認識対象によっては、このよう
に画像の輪郭を忠実に認識しなくても、画像の輪郭を直
線の組合わせとして認識すれば対象画像を充分に認識で
きる場合が少なくない。例えば、上記のように基板のパ
ターンの特徴部分を認識して位置検出を行うような場
合、概略的に直交する直線の組合わせとしてパターンの
特徴部分の外形を認識すれば、それに基づいて位置検出
等を行うことが可能である。

【０００６】従って、このような場合には、複雑な処理
工程を経て画像の輪郭を忠実に認識するよりは、輪郭を
構成する直線部分のみを効率良く抽出して対象画像を認
識する方が画像処理効率等の観点からは有利である。こ
の場合、例えば、一般に知られている追跡等の手法によ
り境界画素を調べた後、各境界画素の位置関係から直線
部分を調べるが、ピクセル単位の誤差等があるため、単
に隣合う画素の位置関係を順次調べていくというような
方法では、直線部分を正確に検出することができない。

【０００７】本発明は、上記問題を解決するためになさ
れたものであり、画像処理技術に関し、対象画像におけ
る輪郭の直線部分を比較的簡単な手法によりながら精度
良く抽出することができる線分抽出方法を提供すること
を目的としている。

【０００８】

【課題を解決するための手段】請求項１に係る線分抽出
方法は、処理ウインド内の対象画像の輪郭を構成する一
つの境界画素を取り出して、この境界画素に続く境界画
素を追跡し、これらの境界画素のうちで所定数おきの一
対の境界画素を結んだ単位直線を複数設定するととも
に、いずれかの単位直線を基準直線として各単位直線と
基準直線との勾配差を求め、この勾配差が所定範囲内に
ある場合に単位直線と基準直線の各始点及び終点間に該
当する境界画素を同一直線を構成する境界画素と判断し
て上記輪郭の直線部分を抽出するものである。

【０００９】この方法によれば、各単位直線と基準直線
の勾配差を順次求めることによって、対象画像の輪郭の
直線部分を検出するため、複雑な処理工程を経て画像の
輪郭を忠実に抽出する従来方法に比べると比較的簡単に
直線部分を抽出することが可能となる。しかも、所定数
画素おきの一対の画素を結んだ各単位直線の勾配を調べ
て直線部分を抽出することにより抽出の精度が高められ
る。

【００１０】請求項２に係る線分抽出方法は、請求項１
記載の線分抽出方法において、該当する境界画素の数が
所定条件を満たす直線部分のみを抽出するようにしたも
のである。また、請求項３に係る線分抽出方法は、請求
項１又は２記載の線分抽出方法において、該当する境界
画素の数が最も多い直線部分及びこの直線と所定の関係
にある直線部分のみを抽出するようにしたものである。

【００１１】これらの請求項２及び３の方法によれば、
対象画像を認識するのに有効な直線部分のみを検出する
ことが可能となり、これによって画像認識の処理効率を
高めることが可能となる。

【００１２】

【発明の実施の形態】本発明の実施の形態について図面
を用いて説明する。

【００１３】図１は、本発明に係る線分抽出方法が適用
される実装機の基板認識装置の一例を示している。この
図において、１はプリント基板（以下、基板と略す）
で、実装機のコンベア等により搬送され、所定の作業位
置に位置決めされた状態で保持されている。

【００１４】また、２は図外の部品装着ヘッドに搭載さ
れたＣＣＤカメラ（以下、カメラと略す）で、本実施形
態では、このカメラ２により、基板１に付された配線パ
ターンの一部を撮像し、これをフィデューシャルマーク
とみなして部品装着ヘッドと基板１の相対位置の検出を
行うようになっている。なお、図示の例では、カメラ２
の両側にランプ３が配置され、カメラ２による配線パタ
ーンの撮像時には、反射照明により撮像が行われるよう
になっている。

【００１５】また、実装機には、上記部品装着ヘッドの
作動等を制御する実装機コントローラ５が設けられると
ともに、上記カメラ２により撮像された配線パターンの
画像を処理する画像処理ユニット１０が設けられてい
る。

【００１６】上記実装機コントローラ５には、上記の配
線パターンを認識するためのデータを記憶するフィデュ
ーシャルデータ記憶部６（以下、データ記憶部６と略
す）が設けられている。

【００１７】上記画像処理ユニット１０には、上記カメ
ラ２からの映像をアナログ・デジタル変換して取り込む
Ａ／Ｄ変換部１１と、このＡ／Ｄ変換部１１を経た画像
を記憶する画像メモリ１２と、この画像メモリ１２から
読み出した画像を処理する処理手段１３と、この処理手
段１３と上記実装機コントローラ５との間で情報の受渡
しを行うデュアルポートメモリ１４とを有している。上
記処理手段１３は、画像メモリ１２から読み出した画像
から、種々の走査、演算等を行うことにより、上記の配
線パターンを認識してその位置を求め、そのデータを、
デュアルポートメモリ１４を介して実装機コントローラ
５に送出する。そして、実装機コントローラ５は、この
データに基づいて部品装着時の基板１に対する部品装着
ヘッドの相対動作を制御するようになっている。

【００１８】上記処理手段１３には、次のような輪郭追
跡手段１５、線分抽出手段１６及びフィデューシャル位
置決定手段１７が含まれている。

【００１９】上記輪郭追跡手段１５は、上記画像メモリ
１２に記憶された画像を読み出して境界線の追跡を行
い、この追跡方向を順次チェーンコードとして検出し、
上記線分抽出手段１６は、前記チェーンコード上の一点
とその点から所定数先のチェーンコードとを結ぶ線分
（直線）を各チェーンコード毎に検出し、この線分の勾
配に基づいて対象画像の輪郭全体を直線の集合体として
検出し、これらから配線パターンを認識するのに有効な
直線を抽出する。

【００２０】上記フィデューシャル位置決定手段１７
は、線分抽出手段１６において抽出された直線と上記デ
ータ記憶部６に記憶されたフィデューシャルデータとか
ら上記配線パターンの認識を行い、さらにこの認識に基
づいて基板の位置を決定するようになっている。具体的
には、配線パターンの特徴部分、例えば、パターンの角
部や先端等の検知に基づき配線パターンを認識し、その
角座標や先端座標をフィデューシャル位置として求める
ようになっている。

【００２１】次に、上記装置による認識方法の第１例に
ついて図３〜図６を参照しつつ図２のフローチャートに
基づいて説明する。

【００２２】認識方法第１例では、例えば、認識対象
（配線パターン）が図３に示すような中抜きの正方形マ
ーク２０（以下、マーク２０と略す）であって、本実施
形態では左上向きの角部２１ａを検出することによって
マーク２０を認識し、角部２１ａの角座標をマーク２０
の位置として求めるものである。

【００２３】先ず、カメラ２によりマークの画像を取り
込むとともに、フィデューシャルデータ、すなわち取り
込んだ画像から角部２１ａを認識するためのデータを読
み出す（ステップＳ１，Ｓ２）。

【００２４】また、取り込まれた画像のうち処理ウイン
ド内の画像（対象画像という）について境界線の追跡を
行うことにより対象画像の輪郭を検出する（ステップＳ
３）。

【００２５】この追跡の手法は従来周知のものである。
簡単に説明すると、所定の基準値に基づいて画像を２値
化し、「０」画素に隣接する「１」画素を境界とみなし
て対象画像の輪郭を形成している或る１つの境界画素を
取出し、この境界画素に次々と続く境界画素を探索し、
相続く２つの境界画素間の画素中心の方向をチェーンコ
ードとして検出する。具体的には、図４（ａ）に示すよ
うに、境界画素ａから検出を始めたとすると、これに続
く境界画素ｂ、ｃ、ｄ…の画素中心２４を追跡し、この
追跡方向を順次チェーンコードとして検出する。

【００２６】こうして対象画像の輪郭を検出すると、次
に対象画像の輪郭の主要な直線、つまりマーク２０を認
識するのに有効な直線を抽出する（ステップＳ４）。

【００２７】この処理では、先ず、以下のようにして対
象画像の輪郭全体を直線の集合体として検出する。すな
わち、追跡を開始した境界画素、例えば図４（ａ）の例
では図４（ｂ）に示すように境界画素ａの画素中心２４
を始点、その８画素先の境界画素ｉの画素中心２４を終
点とする線分２５（単位直線）を設定し、この線分２５
の勾配、つまり処理ウインド上でのＸ軸に対する傾きを
求める。そして、さらに上記境界画素ａに続く境界画素
ｂの画素中心２４を始点、その８画素先の境界画素ｊの
画素中心２４を終点とする線分２６を設定し、この線分
２６の勾配を求める。以後同様に、順次チェーンコード
の方向に線分の始点を移動させながら境界画素とその８
画素先の境界画素を結んだ線分２５，２６，２７…を設
定し、その勾配を求める。

【００２８】そして、境界画素ａを始点とする線分２５
を基準線分（基準直線）として、この線分２５に続く線
分、すなわち線分２６と線分２５との勾配差を求める。
ここで、この勾配差が一定範囲内にある場合には、線分
２６と線分２５とは同一直線上にあるとして、線分２５
の始点から線分２６の終点までを新たな基準線分とす
る。このとき、基準線分の勾配は、線分２５の勾配と線
分２６の勾配との平均値とする。

【００２９】次に、上記線分２６に続く線分２７と基準
線分の勾配差を求め、勾配差が一定範囲内にある場合に
は、その線分２７と基準線分とは同一直線上にあるとし
て、基準線分の始点から線分２７の終点までを新たな基
準線分として、以後、同様にして全ての線分に対してそ
の線分が基準線分と同一直線上にあるか否かを調べる。
このとき、基準線分の勾配は、基準線分に含まれる各線
分２５，２６，２７…の各勾配の平均値とする。

【００３０】そして、調べる線分と基準線分との勾配差
が一定範囲内にない場合が生じたら、その線分は基準線
分と同一直線上にないとして、基準線分の始点となる境
界画素から終点となる境界画素までを一つの直線部分と
して検出する。すなわち、図５に示すように、対象画像
の角部等、対象画像の輪郭線が折れ曲がる部分では、基
準線分が該当する直線とは異なる直線上に調べる線分の
終点が移るため、調べる線分と基準線分との勾配差が広
がってこの勾配差が上記範囲外となる。従って、基準線
分の始点から終点までに該当する境界画素を一つの直線
部分として検出する。

【００３１】こうして対象画像の輪郭の一部を直線とし
て検出したら、この直線の終点に相当する境界画素に続
く境界画素を始点する線分を基準線分として、上記と同
様の処理を順次行う。

【００３２】こうして対象画像の輪郭を直線の集合体と
して検出したら、これらの直線のうちチェーンコード数
の多い上位所定数の直線を主要な直線として抽出すると
ともに、これらの直線に該当する全ての境界画素を対象
として最小二乗法等の手法により各直線の式を求める処
理を行う。なお、この処理においては、チェーンコード
数が所定数よりも少ない直線は予め抽出対象から除外
し、これにより輪郭上、現実には直線でない部分や、ノ
イズの影響等により直線部分として確からしくない部分
等は抽出しないようにする。

【００３３】こうして対象画像の輪郭の主要な直線を抽
出したら、次に、チェーンコードの数が最も多い直線と
平行、または垂直である直線のみをさらに抽出し、これ
ら以外の直線を除去する（ステップＳ５）。例えば、図
６（ａ）は、角部２１ａを示す画像の一例であるが、こ
の図に示すように、チェーンコードの数が最も多い水平
な直線２６と、これに垂直な直線２８との間に傾斜する
部分（直線２７）があるような場合には、図６（ｂ）に
示すようにこの直線２７を除去する。なお、上述の平行
及び直角の判断については、一定の許容範囲を設定し、
その範囲内で平行、あるいは直角とみなすようにする。

【００３４】そして、図６（ｃ）に示すように、抽出さ
れた直線２６と直線２８の交点２９の座標を求めるとと
もに、これらの直線２６，２８によって形成される角部
の向きを求め、この角部の向きがステップＳ２で読み出
されたフィデューシャルデータと一致するかを判断する
（ステップＳ６、Ｓ７）。ここで、一致する場合、すな
わち角部が左上向きである場合には、ステップＳ１で取
り込んだ画像をマーク２０と認識し、ステップＳ６で求
めた交点２９の座標位置をマーク２０の位置として、そ
の座標位置を示すデータを実装機コントローラ５に出力
してこのフローチャートを終了する（ステップＳ８）。

【００３５】一方、ステップＳ７において、角部の向き
がフィデューシャルデータと一致しない場合には、認識
エラーが生じたとしてオペレータ等に報知した後、当該
フローチャートを終了する（ステップＳ９）。

【００３６】以上のような認識方法第１例によれば、対
象画像の輪郭の直線部分を抽出して対象画像の認識を行
うので、上記マーク２０のような比較的単純な直線の組
み合わせからなる配線パターンの認識に有効である。

【００３７】すなわち、複雑な処理工程を経て画像の輪
郭を忠実に検出して画像を認識する従来の方法である
と、例えば、マーク２０の角部２１ａの先端が欠けてい
たり、あるいはノイズの影響により角部２１ａの先端部
画像が鮮明でないような場合には、角部２１ａの有無判
断に影響がでてマーク２０を認識できないような虞れが
あるが、上記の認識方法第１例によれば、そのように角
部２１ａの先端が画像認識上不確からしい状況であって
も、直線部分（図６（ａ）の直線２６、２８）から角部
２１ａを確実に検知してマーク２０を認識することがで
きる。特に、直線部分の検出は、上述のようにチェーン
コードの一対の境界画素を結んだ線分を設定し、これら
の線分と基準線分との勾配差に基づき、対象となる線分
が基準線分と同一直線上にあるか否かを順次調べるとい
った簡単な手法で行われるので、複雑な処理工程を経て
画像の輪郭を忠実に検出する従来方法に比べると簡単な
手法で直線部分を検出することができ、しかも、所定数
画素おきの一対の画素を結んだ各単位直線の勾配を調べ
て直線部分を抽出するので、直線部分の抽出を高い精度
で行うことができる。

【００３８】また、認識方法第１例によれば、図６
（ｃ）に示すように、主要な直線２６，２８の交点２９
を角部２１ａの座標として検出するので、上記のように
角部２１ａに欠け等が生じていたり、あるいは角部２１
ａの先端部画像が鮮明でないような場合であっても、正
確な角部２１ａの座標を求めることができる。特に、図
７に示すようにマーク２０の角部にわずかにアールが施
されているような場合には、理論上の角部２１ａの座標
と検出される角部２１ａの座標とに誤差が生じる虞れが
あるが、認識方法第１例によれば、このような場合で
も、図７の破線に示すように、主要な直線２６，２８の
交点２９を角部２１ａの座標として検出するので、その
ような誤差が生じることがない。

【００３９】なお、上記認識方法第１例では、マーク２
０の左上向きの角部２１ａを検知することによりマーク
２０を認識するようにしているが、マーク２０の角部２
１ｂ〜２１ｄ、あるいは角部２２ａ〜２２ｄを検知する
場合も同様の方法で検知することができる。なお、マー
ク２０において外側の角部２１ａと内側の角部２２ｂが
カメラ２によって同時に取り込まれるような場合には、
両角部２１ａ，２２ａが共に左上向きの角部となるた
め、これによる誤検知が懸念されるが、この場合、境界
画素の追跡方向が同一であれば、マーク２０の外側の輪
郭線と内側の輪郭線とでチェーンコードの方向が逆にな
るため、この点を利用して上記ステップＳ７で判別する
ことができる。

【００４０】また、上記実施形態では、マーク２０を認
識する例について説明したが、認識方法第１例は、例え
ば装着部品をカメラにより認識し、その認識に基づいて
装着位置の補正を行うような場合にも有効である。

【００４１】すなわち、図８に示すような矩形部品３０
を部品吸着用のノズルによって吸着した後に部品３０の
中心３２とノズル中心とのずれを検出する場合に、部品
３０の中心３２は、部品画像の角部が検知されて対角線
の交点が求められることにより検出される。そのため、
角部の画像が不鮮明等であったりすると角部の誤検出が
生じて中心３２を正確に求めることができない虞れがあ
る。しかし、認識方法第１例によれば、部品画像の輪郭
を構成する直線部分３１ａ〜３１ｃから角座標を正確に
検知して部品３０の中心３２を正確に検出することが可
能である。そのため、部品３０の装着精度をより良く高
めることが可能となる。

【００４２】次に、上記装置による認識方法の第２例に
ついて図１０及び図１１を参照しつつ図９のフローチャ
ートに基づいて説明する。

【００４３】認識方法第２例では、図１０に示すような
２つの角部４１ａ，４１ｂを有する左向きの突出部分４
０の先端を検知することにより配線パターンを認識し、
先端の中点をフィデューシャル位置として求めるもので
ある。

【００４４】認識方法第２例では、ステップＳ１１〜ス
テップＳ１６において上記認識方法第１例のステップＳ
１〜ステップＳ６と同じ処理を行い、これにより突出部
分４０の角部４１ａ，角部４１ｂのそれぞれの向き、座
標及び角部４１ａと角部４１ｂの連続性の有無を調べ
る。なお、ステップＳ１２では、フィデューシャルデー
タとして突出部分４０の先端を認識するためのデータを
読み出す。

【００４５】そして、ステップＳ１７において、ステッ
プＳ１６で求めた角部４１ａ、４１ｂの各データがフィ
デューシャルデータと一致するかを判断する。ここで、
一致する場合、具体的には角部４１ａと角部４１ｂに連
続性があり、かつ角部４１ａ，角部４１ｂの向きが左向
きである場合には、ステップＳ１１で取り込んだ画像は
目的の配線パターンであると認識し、ステップＳ１６で
求めた角部４１ａ，角部４１ｂの角座標から先端の中点
４２を求め、この中点４２をフィデューシャル位置を示
すデータとして実装機コントローラ５に出力して本フロ
ーチャートを終了する（ステップＳ１８，１９）。

【００４６】一方、ステップＳ１７において、角部４１
ａ及び角部４１ｂの上記各データがフィデューシャルデ
ータと一致しない場合には、認識エラーが生じたとし
て、当該フローチャートを終了する（ステップＳ２
０）。

【００４７】以上のような認識方法第２例も、基本的に
は認識方法第１例を利用するものであるが、この方法
は、図１１に示すように対象画像が多数の角部４６ａ〜
４６ｊを含むような場合に有効である。すなわち、この
図に示す対象画像では、右上向き、左上向きの角部がそ
れぞれ３つ、右下向き、左下向きの角部がそれぞれ２つ
あるため、上記認識方法第１例のように或る１つの角部
を検知することによって対象画像を認識するのが難しい
が、同図に示すように角部４６ｆ，４６ｅを有する上向
きの突出部分４７の先端を検知するようにすれば配線パ
ターンの認識を行い易い。そのため、上記の認識方法第
２例が有効となる。

【００４８】

【発明の効果】以上説明したように、本発明は、対象画
像の輪郭を構成する境界画素を追跡し、こらの境界画素
のうちで所定数画素おきの一対の境界画素を結んだ単位
直線を複数設定して基準直線と各単位直線との勾配差を
求め、この勾配差が所定範囲内にある場合に単位直線と
基準直線の各始点及び終点間に該当する境界画素を同一
直線を構成する境界画素と判断して上記輪郭の直線部分
を抽出するようにしたので、複雑な処理工程を経て画像
の輪郭を忠実に抽出していた従来方法に比べ、比較的簡
単な手法によりながらも対象画像の輪郭の直線部分を精
度良く抽出することができる。

【００４９】特に、該当する境界画素の数が所定条件を
満たす直線部分のみを抽出するようにしたり、あるいは
該当する境界画素の数が最も多い直線部分及びこの直線
と所定の関係にある直線部分のみを抽出するようにすれ
ば、対象画像を認識するのに有効な直線部分のみを効率
良く抽出するができ、これにより画像認識を効率良く行
うことが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の線分抽出方法が適用される実装機の基
板認識装置の一例を示す概略図である。

【図２】本発明の線分抽出方法を用いた認識方法第１例
を示すフローチャートである。

【図３】認識対象（配線パターン）としてのマークを示
す平面概略図である。

【図４】（ａ）（ｂ）は、上記認識方法第１例の説明図
である。

【図５】上記認識方法第１例の説明図である。

【図６】（ａ）（ｂ）（ｃ）は、上記認識方法第１例の
説明図（マークの角部の画像の一例を示している）であ
る。

【図７】対象画像の角部の別の例を示す概略図（図６
（ａ）に対応する図）である。

【図８】本発明の線分抽出方法を用いた部品の認識方法
を説明する図である。

【図９】本発明の線分抽出方法を用いた認識方法第２例
を示すフローチャートである。

【図１０】上記認識方法第２例の説明図である。

【図１１】対象画像（配線パターン）の他の例を示す概
略図である。

【符号の説明】

１ 基板 ２ カメラ ３ ランプ ５ 実装機コントローラ ６ フィデューシャルデータ記憶部 １０ 画像処理ユニット １１ Ａ／Ｄ変換部 １２ 画像メモリ １３ 処理手段 １４ デュアルポートメモリ １５ 輪郭追跡手段 １６ 線分検出手段 １７ フィデューシャル位置決定手段 ２０ 正方形マーク ２１ａ 左上向きの角部 ２４ 画素中心 ａ〜ｏ 境界画素

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 処理ウインド内の対象画像の輪郭を構成
   する一つの境界画素を取り出して、この境界画素に続く
   境界画素を追跡し、これらの境界画素のうちで所定数お
   きの一対の境界画素を結んだ単位直線を複数設定すると
   ともに、いずれかの単位直線を基準直線として各単位直
   線と基準直線との勾配差を求め、この勾配差が所定範囲
   内にある場合に単位直線と基準直線の各始点及び終点間
   に該当する境界画素を同一直線を構成する境界画素と判
   断して上記輪郭の直線部分を抽出することを特徴とする
   線分抽出方法。
2. 【請求項２】 該当する境界画素の数が所定条件を満た
   す直線部分のみを抽出することを特徴とする請求項１記
   載の線分抽出方法。
3. 【請求項３】 該当する境界画素の数が最も多い直線部
   分及びこの直線と所定の関係にある直線部分のみを抽出
   することを特徴とする請求項１又は２記載の線分抽出方
   法。