JPH11161795A - 画像認識による計測方法および記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 高速処理が行え、画像処理ボードを不要と
し、且つシステム構成の単純化およびコスト低減が図れ
る画像認識による計測方法を提供する。 【解決手段】 サーチ枠の入力画像のパターンの重心位
置を求めるために、パターン画像から背景を分離した重
心パターン枠を用いる。この重心パターン枠を最初は拡
張しておき、拡張パターンに取り込まれた入力画像の濃
度分布で加重平均して重心Ｉを求める。この重心点Ｉに
拡張パターンの重心Ｐを移動させる。拡張パターンの重
心Ｐの移動が０となった時点で大まかな当たりをつけた
重心が確定する。以下、前記重心位置を初期位置とし、
拡張パターンを少し縮小させては前記と同様の重心移動
の処理を繰り返して行い、重心位置を確定する。そして
正規化相関係数値が最大となり、最高の一致度となるよ
う、入力画像パターンの重心周りにパターンマッチング
を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、プリント基板上の
基準マーク、ランド、実装部品、はんだ、スクリーン印
刷マスク上の基準マーク、版抜きパターン等を認識し位
置決めをしたり、フリップチップ、チップスケールパッ
ケージ（ＣＳＰ）、ボールグリッドアレイ（ＢＧＡ）、
マルチチップモジュール（ＭＣＭ）の基準マーク、ラン
ド、バンプ等を認識し位置決めしたり、また計測や検査
を行う画像認識による計測技術に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来から、定型パターンの対象物を画像
の中から検出する方法として、正規化相関法パターンマ
ッチングを用いることが多い。しかしこのパターン画像
（パターンマッチング用の基準画像）と入力画像（計測
対象画像）をパターンマッチングする方法は、サーチ枠
内入力画像にパターン画像をオーバレイさせて対応する
画素の１つ１つについて積和計算を行い、正規化相関係
数値を求める。しかも、サーチ枠内入力画像に対してパ
ターン画像を少しずつずらして正規化相関係数を求め、
その最大値を得るという反復計算処理を総当たり法で行
うので、計算量が膨大で計算時間が非常に多くかかる。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】上記従来の画像認識に
よる計測装置では、はんだレベラやはんだメッキの基準
マークは、表面の凹凸による乱反射のため画像処理の濃
淡画像に濃淡ムラが生じ、グレースケール正規化相関法
パターンマッチングを用いても、基準マーク検出エラー
が多く発生し基準マーク検出が困難であった。また、は
んだボテのある基準マークでは、マークの輪郭が膨らむ
ために基準マーク検出エラーが多く発生し基準マーク検
出が困難であった。

【０００４】更に、従来の正規化相関法パターンマッチ
ングでは、パターン画像と対応する入力画像の領域との
間で、全面積の画素について積和演算処理を行うこと及
びパターン画像を少しずつずらして正規化相関係数の反
復計算を行うため、膨大な計算処理時間がかかってい
た。

【０００５】このため従来は、高速の画像処理ボードを
用いてパターンマッチングのリアルタイム処理を実現し
ていたが、ボードのコストが上積みされ、コスト高とな
っていた。更に画像処理ボードの機能仕様上の制約のた
め、計測対象物に適したアルゴリズムの組み込みが難し
いという問題点があった。

【０００６】本発明は上記の点に鑑みてなされたもので
その目的は、パターンマッチングの総当たり法を避けて
高速処理が行えるとともに、グレー処理、２値化処理の
画像処理ボードを不要として適合性の良いアルゴリズム
の開発が可能となり、且つシステム構成の単純化および
コスト低減を図ることができる画像認識による計測方法
および記録媒体を提供することにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】（１）前記グレー処理は
扱う画素データが膨大であり、処理に長時間を要する
が、これに対して重心モデル法では、予めパターンマッ
チング範囲を狭めた上で、パターンマッチングを行うこ
とにより、パターンマッチングの総当たり法を避け、高
速なパターンマッチング処理が可能となる。

【０００８】またグレー処理、２値化処理の画像処理ボ
ードを用いると、技術的制約を受けコストアップの要因
ともなるが、これに対してＣＰＵ処理方式を採れば、適
合性の良いアルゴリズムの開発、システム構成の単純化
およびコスト低減が可能となる。

【０００９】（２）そこで本発明の画像認識による計測
方法では、パターン枠内に計測対象入力画像を取り込
み、該計測対象入力画像のパターンにおける濃度分布の
加重平均による重心点を求める手順と、前記求められた
計測対象入力画像の重心点周りでパターンマッチング用
の基準画像との所定のパターンマッチングを行う手順と
を備えた。

【００１０】また前記重心点を求める手順は、前記基準
画像から背景を分離した重心パターン枠を拡張し、該拡
張パターン枠内の前記計測対象入力画像の重心を求める
ことと、該求められた重心に前記拡張パターン枠の重心
を移動することとを繰り返して初期位置を求める手順を
有していることを特徴としている。

【００１１】また前記重心点を求める手順は、前記初期
位置が求められた前記拡張パターン枠を所定範囲縮小
し、該縮小された拡張パターン枠内の前記計測対象入力
画像の重心を求めることと、該求められた重心に前記縮
小された拡張パターン枠の重心を移動することとを繰り
返して重心点を求める手順を有していることを特徴とし
ている。

【００１２】また前記所定のパターンマッチングを行う
手順は、前記基準画像を、前記求められた計測対象入力
画像の重心点周りの限定された領域で、パターンマッチ
ングを行い、正規化相関係数値が最大となる位置を求
め、パターン検出位置とする手順であることを特徴とし
ている。

【００１３】また本発明の記録媒体は、前記のいずれか
に記載の画像認識による計測方法をコンピュータに実行
させるプログラムを、該コンピュータが読み取り可能な
媒体に記録して成ることを特徴としている。

【００１４】（３）計測対象入力画像のパターンの重心
点を決め、その重心点周りでパターンマッチングを行う
ので、パターンマッチング範囲が狭くなり、パターンマ
ッチング処理負荷が大幅に軽減されるとともに、処理の
高速化が図れる。

【００１５】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照しながら本発明
の実施の形態を詳細に説明する。図１は本発明による計
測方法の一実施形態例を実施するためのブロック構成例
を示す図である。

【００１６】図１において、１は計測対象を照明する照
明装置、２は基準マーク等のパターン画像や計測対象物
を撮像するカメラなどの撮像装置、３は撮像した画像を
取り込む記憶装置（画像メモリ）、３１は記憶装置（画
像メモリ）３上の画像をストアする記憶装置（ハードデ
ィスク）、４は入力した画像についてソフトウェアによ
る画像処理により画像認識と計測を行う処理装置（ＣＰ
Ｕ）、５は画像を表示する表示装置（ディスプレー）で
ある。

【００１７】図２および図３は本発明による計測方法の
実施の形態のフローチャートであり、図２は重心点を求
める手順を、図３はパターンマッチングを行う手順を各
々示している。これらの図において、まず２値化／グレ
ー処理の選択をした後計測対象である入力画像を取り込
み、該入力画像にサーチ枠を設定する。

【００１８】本発明ではサーチ枠入力画像のパターンの
重心位置を求めるのに、図４に示すような重心パターン
枠を用いる。これは、パターン画像から背景１１を分離
してパターン１２を取り出したもので、パターン１２部
分の濃度＝１、背景１１部分の濃度＝０と考えてもよ
い。

【００１９】サーチ枠内入力画像のパターンの重心位置
Ｉの当たりをつけるために、最初は図５（ａ）のように
パターン拡張を行ってカバー範囲を広げておく。なお拡
張パターン１２の重心位置Ｐは予め求めておく。

【００２０】次に拡張パターンをサーチ枠のコーナかセ
ンター等に初期配置して、入力画像１３のスキャンを行
う。拡張パターン１２ａに取り込まれた入力画像１３の
濃度分布で加重平均して重心Ｉを求める。この重心Ｉは
拡張パターン内の濃度分布の高い方に偏るので、この重
心点Ｉに拡張パターン１２ａの重心Ｐを移動させる（図
５（ｂ））。このことにより、拡張パターンはより高い
濃度分布を内部に取り込む。拡張パターンの重心Ｐの移
動が０となった時点で大まかな当たりをつけた重心が確
定する。

【００２１】以下、当たりをつけた重心位置を初期位置
とし、拡張パターンを図６の１２ａ〜１２ｄのように段
階的に少し縮小させては前記と同様の重心移動の処理を
行い、より精度の高い重心位置を絞り込んでいく。最後
に元のパターン１２で同様の重心位置の処理を行い、重
心位置を確定する。パターン画像１２のパターンの重心
Ｐが入力画像１３のパターンの重心Ｉと一致するので、
正規化相関係数値は相当高くなると予想される。ただし
最大値をとっているかどうかは保証できない。

【００２２】次に図３のフローチャートに沿って、正規
化相関係数値が最大となり、最高の一致度となるよう、
図７に示すように入力画像パターン１３の重心周りの限
定された領域でパターンマッチングを行う。そして正規
化相関係数値Ｃｒが最大となるようなパターン画像の位
置を決定する。このように重心点周りで正規化相関法パ
ターンマッチングを行うので、パターンマッチングの処
理負荷が大幅に削減できる。

【００２３】

【実施例】定型パターンが正方形基準マークである場合
は、前記図２、図３のフローチャートに沿って次のよう
に実施する。まずパターン画像はパターン濃度＝１、背
景濃度＝０とし、図４で述べたように重心パターン枠１
２として切り出しを行う。正方形パターンの重心位置は
対角線の交点であり、すぐ求められる。この重心パター
ン枠１２をサーチ枠に近づくように拡大する。

【００２４】重心パターン枠１２をサーチ枠内入力画像
のコーナに初期配置し、重心パターン枠で入力画像の取
り込みと移動すべき重心の位置を計算し、順次重心の位
置を収束させる処理を、各縮小段階の拡張パターンで繰
り返せばよい。この方法で、重心位置を当たりをつけな
がら絞り込み決定することができる。また、重心点周り
で正規化相関法パターンマッチングを行うので、パター
ンマッチングの処理負荷が大幅に削減できる。

【００２５】また、矩形、三角形、円形等の定型パター
ンについても、前記正方形パターンと同様の処理が可能
である。さらに、はんだのように、印刷不良のために、
正常な印刷パターンから、ズレ、膨張、収縮、変形でず
れてパターンマッチングによる検出が困難な場合でも、
図４と同様にしてランドの矩形パターンから重心パター
ン枠をつくり、前記と同様の処理によりはんだの重心を
求めることができる。

【００２６】なお、本発明は、ＣＰＵのソフトウェア処
理により、リアルタイムのパターンマッチングを実現
し、専用の高速画像処理ボードを使用しないことで、シ
ステム構成の単純化とコストダウンを実現する。従っ
て、上記の各手順をＣＰＵに実行させるプログラムを、
ＣＰＵが読取可能な記録媒体（例えば、フロッピーディ
スクやＣＤ−ＲＯＭなど）に記録して配布することが可
能である。

【００２７】

【発明の効果】以上の説明で明らかなように、本発明に
よれば、計測対象入力画像のパターンにおける濃度分布
の加重平均による重心点を求める手順と、前記求められ
た計測対象入力画像の重心点周りでパターンマッチング
用の基準画像との所定のパターンマッチングを行う手順
とを備えたので、パターンマッチング処理負荷が大幅に
削減できる。このため正規化相関パターンマッチング処
理が高速化し、検査タクト短縮が可能となる。

【００２８】また、パターンマッチング処理が高速化さ
れるため、専用の高速画像処理ボードが不要になり、計
測装置のシステムがシンプルかつローコストになる。ま
た、高速画像処理ボードを使用するための制約がなくな
ってソフトウェア処理による自由度が得られ、計測対象
に最適な計測アルゴリズムが組み込めるので、計測精度
が向上する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態例の方法を実行するブロッ
ク構成例を示す図である。

【図２】本発明の一実施形態例における重心点を求める
手順例を示すフロー図である。

【図３】本発明の一実施形態例におけるパターンマッチ
ングを行う手順例を示すフロー図である。

【図４】本発明の一実施形態例における重心パターン枠
を説明する平面図である。

【図５】本発明の一実施形態例における入力画像パター
ン重心への拡張パターン重心移動を表し、（ａ）は平面
図、（ｂ）は要部断面図である。

【図６】本発明の一実施形態例における拡張パターンの
段階的縮小を説明する平面図である。

【図７】本発明の一実施形態例における重心周りパター
ンマッチングの様子を示す説明図である。

【符号の説明】

１…照明装置 ２…撮像装置 ３…記憶装置（画像メモリ） ４…ＣＰＵ（処理装置） ５…表示装置 １１…背景 １２…重心パターン枠 １２ａ…拡張パターン枠 １３…入力画像パターン ３１…記憶装置（ハードディスク） Ｐ…パターンの重心 Ｉ…入力画像の重心

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 パターン枠内に計測対象入力画像を取り
   込み、該計測対象入力画像のパターンにおける濃度分布
   の加重平均による重心点を求める手順と、 前記求められた計測対象入力画像の重心点周りでパター
   ンマッチング用の基準画像との所定のパターンマッチン
   グを行う手順とを備えたことを特徴とする画像認識によ
   る計測方法。
2. 【請求項２】 前記重心点を求める手順は、前記基準画
   像から背景を分離した重心パターン枠を拡張し、該拡張
   パターン枠内の前記計測対象入力画像の重心を求めるこ
   とと、該求められた重心に前記拡張パターン枠の重心を
   移動することとを繰り返して初期位置を求める手順を有
   していることを特徴とする請求項１に記載の画像認識に
   よる計測方法。
3. 【請求項３】 前記重心点を求める手順は、前記初期位
   置が求められた前記拡張パターン枠を所定範囲縮小し、
   該縮小された拡張パターン枠内の前記計測対象入力画像
   の重心を求めることと、該求められた重心に前記縮小さ
   れた拡張パターン枠の重心を移動することとを繰り返し
   て重心点を求める手順を有していることを特徴とする請
   求項２に記載の画像認識による計測方法。
4. 【請求項４】 前記所定のパターンマッチングを行う手
   順は、前記基準画像を、前記求められた計測対象入力画
   像の重心点周りの限定された領域で、横方向および縦方
   向に各々走査してパターンマッチングを行い、正規化相
   関係数値が最大となる位置を求め、パターン検出位置と
   する手順であることを特徴とする請求項１又は２又は３
   に記載の画像認識による計測方法。
5. 【請求項５】 前記請求項１から請求項４までのいずれ
   かに記載の画像認識による計測方法をコンピュータに実
   行させるプログラムを、該コンピュータが読み取り可能
   な媒体に記録して成ることを特徴とする記録媒体。