JPH09167899A - 基板認識方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 配線パターンを効率良く認識することにより
基板の認識効率を高める。 【解決手段】 カメラ２により撮像された基板１の配線
パターンの画像を画像メモリ１２から読出して処理する
処理手段１３を設け、この処理手段１３に輪郭追跡手段
１５、線分抽出手段１６及びフィデューシャル位置決定
手段１７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１６は、対象画像の
輪郭を構成する直線を抽出し、フィデューシャル位置決
定手段１７は、抽出された直線と記憶されているフィデ
ューシャルデータとから配線パターンの認識を行い、こ
の認識に基づいて基板の位置を決定するようにした。こ
の際、角部や先端等の配線パターンの特徴部分の検知に
基づき配線パターンを認識し、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、基板に付された識
別標識の撮像に基づいて基板を認識する方法において、
特に、基板の配線パターンを識別標識として認識する基
板認識方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来から、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は一
般に知られている。

【０００３】この種の実装機では、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
れているが、近年では、フィデューシャルマークを認識
する代わりに、基板に形成された配線パターン自体をカ
メラで撮像し、その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】ところで、基板に付さ
れた識別標識を認識する場合、一般には処理ウインド内
の画像（対象画像）を精密に走査して、例えば、画像の
輪郭を忠実に認識することによって画像の認識及びそれ
に基づく位置検出を行うようになっている。

【０００５】しかし、上記のように基板の配線パターン
を認識して基板の位置検出を行うような場合、パターン
自体の形状等は比較的単純であるため、画像の輪郭を忠
実に認識しなくても、輪郭の一部等を抽出して認識すれ
ばパターンを認識できる場合が少なくない。従って、配
線パターンを認識する場合には、複雑な処理工程を経て
画像の輪郭を忠実に認識する上記一般的な手法によるよ
りは、むしろ輪郭の特徴部分だけを抽出して認識を行う
方が画像処理効率を高める上で望ましい。

【０００６】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、配線パターンを効率良く認識すること
により基板の認識効率を高めることができる基板認識方
法を提供することを目的としている。

【０００７】

【課題を解決するための手段】請求項１に係る基板認識
方法は、基板に形成された配線パターンの撮像に基づい
て基板を認識する方法であって、上記配線パターンの画
像の輪郭を直線の集合体として検出するとともに、これ
らの直線のうちから所定条件を満たす直線を抽出し、こ
れらの直線に基づいて配線パターンを認識するものであ
る。

【０００８】この方法によれば、直線の組合わせとして
画像を認識するので、輪郭の大部分が直線によって構成
される配線パターンの認識を効率良く行うことが可能と
なる。

【０００９】請求項２に係る基板認識方法は、請求項１
記載の基板認識方法において、上記直線により形成され
る角部を検出し、この角部に基づいて配線パターンを認
識するようにしたものである。また、請求項３に係る基
板認識方法は、この請求項２記載の基板認識方法におい
て、上記角部が複数形成されるものであって、少なくと
も一対の角部を検出し、これらの角部の関係に基づいて
画像先端を検知することにより配線パターンを認識する
ようにしたものである。

【００１０】これらの方法によれば、配線パターンをよ
り確実に認識することが可能となる。

【００１１】

【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。

【００１２】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。

【００１３】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。

【００１４】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。

【００１５】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。

【００１６】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。

【００１７】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。

【００１８】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。

【００１９】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。

【００２０】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。

【００２１】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。

【００２２】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）。

【００２３】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）。

【００２４】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。

【００２５】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）。

【００２６】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。

【００２７】そして、境界画素ａを始点とする線分２５
を基準線分として、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２
５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。

【００２８】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。

【００２９】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。

【００３０】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。

【００３１】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。

【００３２】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。

【００３３】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）。

【００３４】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）。

【００３５】以上のような認識方法第１例によれば、マ
ーク２０の画像の輪郭を直線の集合体として検出し、こ
れらの直線のうちからマーク２０を認識するのに有効な
直線、すなわち角部２１ａを検知するために必要な最小
限度の直線（図６（ａ）の直線２６、２８）だけを抽出
してマーク２０を認識するので、複雑な処理工程を経て
画像の輪郭を忠実に検出してマークを認識する一般的な
手法に比べると、マーク２０の認識を効率良く行うこと
ができる。そのため、この種の実装機における基板認識
効率をより良く高めることができる。

【００３６】しかも、この方法によれば上記のようにマ
ーク２０の現実の角部先端の形状等が画像認識上問題と
ならないため、角部２１ａの先端が画像認識上不確から
しい状況、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
先端画像が不鮮明なため、上記一般的な手法によれば角
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。

【００３７】その上、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。

【００３８】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。

【００３９】次に、上記装置による認識方法の第２例に
ついて図９及び図１０を参照しつつ図８のフローチャー
トに基づいて説明する。

【００４０】認識方法第２例では、図９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４０
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。

【００４１】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。

【００４２】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）。

【００４３】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）。

【００４４】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１０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。

【００４５】なお、上記の認識方法第１例及び第２例で
は、一つの角、あるいは一つの先端を検出することによ
り配線パターンを認識するようにしているが、例えば、
角や先端をそれぞれ２つ以上検出するようにしてもよ
い。これによれば基板の位置検出に加え、基板の回転
（水平面上での傾き）をも検出することが可能となる。

【００４６】

【発明の効果】以上説明したように、本発明は、配線パ
ターンの画像の輪郭を直線の集合体として検出し、これ
らの直線のうちから所定条件を満たす直線を抽出してこ
れらの直線に基づいて配線パターンを認識するようにし
たので、輪郭の大部分が直線により構成される配線パタ
ーンの認識を効率良く行うことがで、これにより基板の
認識効率をより良く高めることができる。

【００４７】特に、直線によって形成される角部を検出
し、この角部に基づいて配線パターンを認識するように
したり、また、そのような角部が複数形成される場合に
は、少なくとも一対の角部を検出してこれらの角部の関
係に基づいて画像先端を検知することで配線パターンを
認識するようにすれば、配線パターンをより確実に認識
することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の基板認識方法が適用される実装機の一
例を示す概略図である。

【図２】本発明の基板認識方法の第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】本発明の基板認識方法第２例を示すフローチャ
ートである。

【図９】上記認識方法第２例の説明図である。

【図１０】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】 基板に形成された配線パターンの撮像に
   基づいて基板を認識する方法であって、上記配線パター
   ンの画像の輪郭を直線の集合体として検出するととも
   に、これらの直線のうちから所定条件を満たす直線を抽
   出し、これらの直線に基づいて配線パターンを認識する
   ことを特徴とする基板認識方法。
2. 【請求項２】 上記直線により形成される角部を検出
   し、この角部に基づいて配線パターンを認識することを
   特徴とする請求項１記載の基板認識方法。
3. 【請求項３】 上記角部は複数形成されるものであっ
   て、少なくとも一対の角部を検出し、これらの角部の関
   係に基づいて画像先端を検知することにより配線パター
   ンを認識することを特徴とする請求項２記載の基板認識
   方法。