JPH11167640A - 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】 回転パターンマッチングの探索角に制約を設
けず、しかもパターンマッチング処理の負荷を軽減し、
効率的で且つ各種変動要因の影響を受けない高精度な計
測が行える画像認識による計測方法を提供する。 【解決手段】 入力画像のパターン重心Ｉを求めた後、
該重心Ｉとパターン画像（基準画像）の重心Ｐが一致す
るよう配置する。パターンの重心を回転中心とし、該回
転中心を通る直線上のパターンおよび背景の濃度分布を
取り出して予め登録しておく。そして入力画像のパター
ンの重心まわりで前記直線を回転させ、直線上に濃度分
布を切り出し、前記登録された回転パターンの濃度分布
とパターンマッチングを行う。これは１次元的なパター
ンマッチングのため処理は高速である。従って、回転角
の制約を設ける必要はなく、しかも各種変動要因の影響
を受けにくく安定かつ精度の良い回転パターンマッチン
グが可能となる。

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、実装部品のθ角位置ずれ、スクリ
ーン印刷マスク上の基準マーク、版抜きパターンのθ角
位置ずれ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（ＭＣ
Ｍ）の基準マーク、ランド、バンプのθ角位置ずれ等を
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、印刷装置や検査装置に基板を搬入
する場合に、印刷、検査する基板定位置に対して、搬入
基板の位置がＸＹ方向だけでなくθ方向にずれることが
ある。これは装置の位置決め精度だけではなく、基板の
反り捻れに起因する。特に、基板の反り捻れは必ず発生
するので、θ角補正は必須である。またθ方向ずれを起
こした基板の基準マークやランドのパターン検出を精度
良く行うためには、回転パターンマッチングを行う必要
がある。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】θ角位置ずれがあるパ
ターンの検出は、横方向スキャンの並進パターンマッチ
ングと同時に回転パターンマッチングを行わなければな
らない。即ち、横方向にパターンを並進させスキャンし
各位置でパターンマッチングを行うのに加えて、各位置
の周りでパターンを回転させてパターンマッチングを行
うことになるので、パターンマッチング処理の負荷は膨
大なものとなる。

【０００４】そこで負荷軽減のために、便宜的に回転パ
ターンマッチングの探索角の範囲を制約する方法が採ら
れることが多いが、回転角が大きくなると全く対応でき
ず、汎用性に欠ける。基板のθ角位置ずれの場合は基板
の回転角が限定されるので、基準マークやランドを検出
するのに探索角の範囲制約の方法で充分であるが、実装
部品のθ角位置ずれの場合は任意の回転角を採り得るの
で、全ての探索角でフルに回転パターンマッチングを行
わざるを得ない。

【０００５】また予め、２値化か微分による方法でパタ
ーンのエッジ検出を行い、エッジのずれ角を測定する方
法があるが、パターンのエッジがシャープな直線となっ
ていない場合、エッジ検出ができず、ずれ角の測定が不
可能となる。

【０００６】たとえエッジが検出できても、ノイズ、ぼ
やけ等でエッジの検出精度が悪いと、ずれ角のふれが大
きくなってパターン検出精度に問題が生じる。特に微分
によるエッジ検出はノイズを増幅してぼやけた精度の悪
いエッジをつくりだすので、ずれ角の誤差が拡大する。
したがって高速で、回転角の制約が無く、パターン検出
精度の高い、安定した回転パターンマッチングを実現す
る必要がある。

【０００７】本発明は上記の点に鑑みてなされたもので
その目的は、回転パターンマッチングの探索角に制約を
設けず、しかもパターンマッチング処理の負荷を軽減
し、効率的で且つ各種変動要因の影響を受けない高精度
な計測が行え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。

【０００８】

【課題を解決するための手段】（１）高速処理 並進／回転同時スキャンの総当たりパターンマッチング
の場合膨大な処理回数、処理時間がかかるので、並進と
回転のパターンマッチングを分離して、並進パターン検
出、回転パターン検出を独立して効率的に行う。

【０００９】（２）探索角の範囲制約解除 総当たりパターンマッチングの処理時間を短縮するた
め、探索角に制約を設けると、大きなずれ角のパターン
マッチングが不可能となるので、少ない処理時間内でフ
ル探索角の回転パターンマッチングが行えることを可能
とする。

【００１０】（３）回転移動角の高精度計測 離隔した複数のパターン、例えば２つの離れたパターン
の回転パターンマッチングを行って、ＸＹθ位置検出を
行い、２つのパターンを結ぶ線分の回転移動角を求める
ことにより、精度の高い回転角の計測を行う。

【００１１】（４）安定したパターン検出 入力画像のパターンに照明変動、ぼやけ、ノイズ、外
乱、形状輪郭変動、非直線エッジがあっても、回転特性
にのみ注目したパターンマッチングを行うことによっ
て、これら各種変動要因の影響を受けにくく安定かつ精
度の良い回転パターンマッチングを可能とする。

【００１２】（５）最適かつ安価 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処理方式をとれば、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及びコスト低減が
可能となる。

【００１３】（６）そこで本発明の画像認識による計測
方法では、所定の重心探索手段で計測対象入力画像の重
心点を求め、該重心点を回転中心として、パターンマッ
チング用の基準画像との回転パターンマッチングを行う
ことを特徴とし、前記回転パターンマッチングで、離隔
した複数のパターンの位置決めを行い、複数のパターン
を結ぶ線分の回転移動角を求めることにより回転角の計
測を行うことを特徴とし、前記回転パターンマッチング
は、前記入力画像のパターンの該重心点と前記基準画像
のパターンの重心点を重ねて回転中心とし、回転中心ま
わりに前記基準画像を回転させて入力画像とをパターン
マッチングすることを特徴とし、前記回転パターンマッ
チングは、前記基準画像のパターンおよび背景の濃度分
布、または背景を除外したパターンのみの濃度分布と、
前記入力画像のパターンおよび背景の濃度分布とをパタ
ーンマッチングすることを特徴とし、前記回転パターン
マッチングは、前記基準画像の定型パターン図形におけ
る前記回転中心を通るか回転中心まわりの直線または半
直線で切り出されるパターンおよび背景の濃度分布と、
計測対象入力画像における回転中心を通るか回転中心ま
わりの直線または半直線を回転させて切り出したパター
ンおよび背景の濃度分布とをパターンマッチングするこ
とを特徴とし、前記基準画像のパターンと背景の前記濃
度分布は、パターン取り込み画像の濃度分布またはパタ
ーンと背景の各平均濃度で定義されていることを特徴と
し、前記所定の重心探索手段は、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り重心点を求めるもの
であることを特徴としている。

【００１４】また本発明の記録媒体は、前記いずれかに
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。

【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上のパターン画像等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（ＣＰＵ）、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は回転パターンマッチングを行う手順
を各々示している。

【００１８】ここで、図７（ａ）に示すように回転移動
のあるパターンの場合、並進の位置合わせと回転の位置
合わせの両方を行う必要がある。並進パターンマッチン
グと回転パターンマッチングを同時に行うと、並進自由
度＝２に回転自由度＝１が加わって処理回数と処理時間
が爆発的に増加する。そこで、まず図７（ｂ）に示すよ
うにパターンのＸＹ位置決めを行っておおまかなパター
ン位置を決め、その後で図７（ｃ）で示すように回転パ
ターンマッチングを行えば、並進パターンマッチングと
回転パターンマッチングをそれぞれ独立して行えるの
で、処理負荷が大幅に軽減し、処理の高速化が可能とな
る。そして処理の高速化に伴い、回転角探索範囲の制約
の必要性がなくなり、大きな回転移動角にも対応が可能
となる。

【００１９】（１）重心位置決め ＸＹ位置決めについては、例えば図２のフローに沿って
重心モデルによってパターン重心位置を以下のようにし
て求め、パターンのおおまかなＸＹ位置決めを行う。ま
ず２値化／グレー処理の選択をした後計測対象の入力画
像を取り込み、該入力画像にサーチ枠を設定する。この
とき、サーチ枠入力画像のパターンの重心位置を求める
ために、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１
２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。

【００２０】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。

【００２１】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。

【００２２】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Ｉを確定する。

【００２３】ただし、入力画像のパターンの形状変動・
濃度ムラ・回転ズレ等の影響で、求まった重心位置Ｉは
正確なパターン重心であるかどうかは保証できないの
で、後で、重心位置補正を行う必要がある。

【００２４】（２）回転パターンマッチング このようにして入力画像のパターン重心Ｉが求められた
後は、入力画像パターンとパターン画像の回転パターン
マッチングを図７のようにして行って回転角θを求め
る。すなわち図７（ａ）はサーチ枠内に取り込んだ入力
画像パターン１３のθ角位置ずれを表しているが、まず
図７（ｂ）のように、入力画像１３の求められたパター
ン重心Ｉとパターン画像の重心Ｐが一致するようにパタ
ーン画像１２を配置する。

【００２５】そして図７（ｃ）のように前記重心Ｉを回
転中心としてパターン画像１２を回転させて入力画像１
３と回転パターンマッチングを行う。そしてパターンが
一致して正規化相関係数が最大となり、回転パターン位
置が決まり回転角θが求められる。この後前記重心Ｉが
正確でない場合の補足手段として、回転軸方向とそれの
垂直方向に並進パターンマッチングを行い、最後の位置
補正を行う。

【００２６】更に、基板の正確なθ補正を行うのに、図
１６に示すように距離の隔たった、通常対角位置の２つ
の基準マークのＸＹ位置データから、両者の中心線を結
ぶ線分の傾斜角を求めれば良い。

【００２７】ここで、回転パターンマッチングは図７
（ｃ）のように回転中心まわりにパターン画像を回転さ
せ、正規化相関法パターンマッチングを行うことで可能
である。或は、回転パターンマッチングにパターン画像
の代わりに背景部分を除いたパターン部分を用いても良
い。更に、定型パターン図形の特徴部分を取り出した回
転パターンを用いて効率的に回転パターンマッチングす
るようにしても良い。

【００２８】回転移動するパターンを特徴づける要素パ
ターンとして、図８のようにパターンの重心を回転中心
とし、回転中心を通る回転中心まわりの直線上、或は半
直線上のパターンおよび背景の濃度分布を切り出し、予
め登録しておく。これを回転特徴を抽出する回転パター
ンとする。図８において、（ａ）は正方形パターンの回
転パターンの回転軸として回転中心を通る対角線と中心
線を示し、（ｂ）は対角線上の濃度分布断面を示し、
（ｃ）は中心線上の濃度分布断面を示している。

【００２９】この回転パターンの直線、半直線の回転軸
は回転パターンマッチングを行うための濃度分布を切り
出すスケールである。そして図９のように入力画像のパ
ターン１３の重心まわりで回転軸を、与えられた回転ピ
ッチで回転させ、回転軸上に濃度分布を切り出し、登録
された前記図８（ａ）、（ｃ）のような回転パターンの
濃度分布とパターンマッチングを行う。

【００３０】これは１次元的なパターンマッチングであ
るので処理は高速である。従って、回転角の制約を設け
る必要はなく、全角でパターンマッチングを行える。し
かも、回転特性にのみ注目したパターンマッチングを行
うことによって、入力画像のパターンに照明変動、ぼや
け、ノイズ、外乱、形状輪郭変動、非直線エッジがあっ
ても、これら各種変動要因の影響を受けにくく安定かつ
精度の良い回転パターンマッチングが可能となる。ま
た、正規化相関法パターンマッチングを行うので、入力
画像パターンの照明変動、ぼやけ、ノイズの影響を受け
にくい。

【００３１】基準マークでよく用いられる典型的なパタ
ーンとして、正三角形、正方形、円がある。正三角形の
回転パターンは、重心と頂点を通る直線上又は半直線上
の濃度分布が考えられる。正方形の回転パターンは、重
心と頂点を通る直線上又は半直線上の濃度分布、或は重
心から辺に降ろした垂線（直線又は半直線）上の濃度分
布が考えられる。円の回転パターンは中心を通る回転軸
上の濃度分布が考えられる。いずれも、ＸＹ平面上の２
次元パターンを回転軸上の１次元パターンに自由度を落
とすことができるので、正規化相関係数の計算は高速化
する。

【００３２】尚、前記重心探索手段は図２で述べた重心
点を求める手順に限らず、他の手段を用いても良い。

【００３３】

【実施例】（１）正三角形基準マーク 正三角形の回転パターンとしては、図１０に示すように
重心と頂点を通る直線上の濃度分布を登録する。濃度分
布は、パターンの平均濃度と背景の平均濃度からなる、
矩形状関数とする。

【００３４】まず、サーチ枠内の入力画像に対してパタ
ーン重心を探索する。正三角形パターンの重心を求める
ために、図４で述べたようにパターン画像から取り出し
た正三角形の重心パターンを用意する。濃度はパターン
部分が１、背景部分が０とする。

【００３５】サーチの効率化のために、正三角形パター
ンを図５で述べたように拡張して、サーチ枠内の中央に
初期配置し、以下、拡張パターンを原形パターンに戻す
プロセスで図２のフローに沿って正三角形パターンの重
心を求める。

【００３６】次に正三角形パターンの重心を回転パター
ンの回転中心として定め、図３のフローに沿って回転パ
ターンマッチングを行う。すなわち入力画像のパターン
の回転中心を通る直線で切り出される濃度分布と予め登
録した回転パターンの濃度分布との正規化相関法パター
ンマッチングを行う。

【００３７】この際できるだけデータを多くとるため、
正三角形の３つの頂点を通る直線でパターンマッチング
を行う。所定の回転ピッチで直線を０°から６０°回転
させ、最大の正規化相関係数とそのときの傾斜角（回転
移動角）を求める。このことにより、基準マークのＸＹ
θの位置決めが行われる。基板の正確なθ補正値を求め
たい場合は、基板上の距離の隔たった複数の、例えば２
つの基準マークのＸＹθ位置決めを行ったあと、両者の
中心を結ぶ線分の傾斜角を求めれば良い。

【００３８】（２）三角形パターン 三角形の回転パターンとしては、図１１に示すように重
心と頂点を通る直線上の濃度分布を登録する。濃度分布
は、パターンの平均濃度と背景の平均濃度からなる、矩
形状関数とする。この三角形の場合も前記（１）と同様
にして回転パターンマッチングを行うものである。

【００３９】（３）多角形パターン 多角形の回転パターンとしては、図１２に示すように重
心と頂点を通る直線上及び重心から各辺に降ろした垂直
な半直線上の濃度分布を登録する。濃度分布は、パター
ンの平均濃度と背景の平均濃度からなる、矩形状関数と
する。この多角形の場合も前記（１）と同様にして回転
パターンマッチングを行うものである。

【００４０】（４）正方形基準マーク 正方形の回転パターンとしては図１３に示すように重心
と頂点を通る対角線上（直線）及び２つの辺の垂線（直
線）の濃度分布を登録する。回転パターンマッチング
は、２つの対角線で切り出される濃度分布に対して、０
°から９０°回転させながら前記（１）と同様にして行
う。更に、正方形の回転パターンとして、２つの辺の垂
線（直線）を合わせて、回転パターンマッチングを行っ
ても良い。

【００４１】（５）長方形ランド 長方形の回転パターンとしては、図１４に示すように重
心と頂点を通る対角線（直線）および２つの辺の垂線
（直線）の濃度分布を用いて前記（４）の正方形基準マ
ークと同様の方法で回転パターンマッチングを行うもの
である。

【００４２】（６）円形基準マーク 円の回転パターンは、円の直径を回転軸とする、いくつ
かの回転軸上の濃度分布の組み合わせを登録する。例え
ば図１５に示すように、３０°刻みの回転軸６本を回転
パターンとして用意する。この場合、０°〜３０°の範
囲で回転パターンマッチングを行って、円形パターンを
検出し、ＸＹ位置決めを行う。基板の正確なθ補正値を
求める場合は、基板上の距離の隔たった対角位置の複数
の、例えば２つの円形基準マークのＸＹ位置データか
ら、両者の中心線を結ぶ線分の傾斜角を求めれば良い。

【００４３】円形パターンは点対称ゆえ回転ずれが発生
しないので、回転パターンにより点対称の幾何学的特性
を活かした安定したパターン検出が可能であり、精度の
良いＸＹθ位置決めに使える。

【００４４】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。

【００４５】

【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、所定の重心探索手段で計測対象入力画像のパタ
ーンの重心点を求め、該重心点を回転中心として、パタ
ーンマッチング用の基準画像との回転パターンマッチン
グを行うようにしたので、並進と回転のパターンマッチ
ングによる膨大な処理回数と処理時間を大幅に削減する
ことができ、高速化が図れる。しかも正規化相関法を用
いるので照明変動にも強い。さらに、パターンマッチン
グ用の基準画像として、２次元のパターン画像の代わり
に１次元的な回転パターンを用いると、自由度が落ちる
ので更に高速化する。

【００４６】また、回転パターンはパターン図形の特徴
部のみのパターンマッチングを行うので、入力画像の余
計なノイズの取り込みによるパターン検出失敗という事
態を避けることができる。

【００４７】正規化相関パターンマッチング処理が高速
化するので、画像処理ボードが不要となり、画像処理装
置がシンプルになって低コスト化が可能となる。

【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回転パターンマ
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回転パターンマ
ッチングの様子を示し、（ａ）はθ角位置ずれ並進／回
転パターンマッチングの説明図、（ｂ）は重心モデルに
よる重心位置検出の説明図、（ｃ）は回転パターンマッ
チングの説明図である。

【図８】本発明の一実施形態例における、回転移動パタ
ーンを特徴づけるために直線で切り出された部分の濃度
分布を示す説明図である。

【図９】本発明の一実施形態例における、回転パターン
と回転パターンマッチングの様子を示す説明図である。

【図１０】本発明の一実施形態例における、正三角形の
回転パターンの説明図である。

【図１１】本発明の一実施形態例における、三角形の回
転パターンの説明図である。

【図１２】本発明の一実施形態例における、多角形の回
転パターンの説明図である。

【図１３】本発明の一実施形態例における、正方形の回
転パターンの説明図である。

【図１４】本発明の一実施形態例における、長方形の回
転パターンの説明図である。

【図１５】本発明の一実施形態例における、円形の回転
パターンの説明図である。

【図１６】本発明の一実施形態例における、基板の回転
位置ずれのθ補正の説明図である。

【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 (15)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 所定の重心探索手段で計測対象入力画像
   の重心点を求め、該重心点を回転中心として、パターン
   マッチング用の基準画像との回転パターンマッチングを
   行うことを特徴とする画像認識による計測方法。
2. 【請求項２】 前記回転パターンマッチングで、離隔し
   た複数のパターンの位置決めを行い、複数のパターンを
   結ぶ線分の回転移動角を求めることにより回転角の計測
   を行う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】 前記回転パターンマッチングは、前記入
   力画像のパターンの該重心点と前記基準画像のパターン
   の重心点を重ねて回転中心とし、回転中心まわりに前記
   基準画像を回転させて入力画像とをパターンマッチング
   することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像認識
   による計測方法。
4. 【請求項４】 前記回転パターンマッチングは、前記基
   準画像のパターンおよび背景の濃度分布、または背景を
   除外したパターンのみの濃度分布と、前記入力画像のパ
   ターンおよび背景の濃度分布とをパターンマッチングす
   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】 前記回転パターンマッチングは、前記基
   準画像の定型パターン図形における前記回転中心を通る
   か回転中心まわりの直線または半直線で切り出されるパ
   ターンおよび背景の濃度分布と、計測対象入力画像にお
   ける回転中心を通るか回転中心まわりの直線または半直
   線を回転させて切り出したパターンおよび背景の濃度分
   布とをパターンマッチングすることを特徴とする請求項
   １又は２又は３又は４に記載の画像認識による計測方
   法。
6. 【請求項６】 前記基準画像のパターンと背景の前記濃
   度分布は、パターン取り込み画像の濃度分布またはパタ
   ーンと背景の各平均濃度で定義されていることを特徴と
   する請求項４又は５に記載の画像認識による計測方法。
7. 【請求項７】 前記所定の重心探索手段は、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り重心点を
   求めるものであることを特徴とする請求項１又は２又は
   ３又は４又は５又は６に記載の画像認識による計測方
   法。
8. 【請求項８】 前記定型パターン図形における濃度分布
   は、正三角形の各頂点と重心を通る直線で切り出される
   パターンおよび背景の濃度分布であり、前記計測対象入
   力画像における濃度分布は、正三角形の回転中心を通る
   直線を回転させて切り出したパターンおよび背景の濃度
   分布であることを特徴とする請求項５又は６又は７に記
   載の画像認識による計測方法。
9. 【請求項９】 前記定型パターン図形における濃度分布
   は、三角形の各頂点と重心を通る直線で切り出されるパ
   ターンおよび背景の濃度分布であり、前記計測対象入力
   画像における濃度分布は、三角形の回転中心を通る直線
   を回転させて切り出したパターンおよび背景の濃度分布
   であることを特徴とする請求項５又は６又は７に記載の
   画像認識による計測方法。
10. 【請求項１０】 前記定型パターン図形における濃度分
    布は、正方形の各頂点と重心を通る直線又は重心を通り
    且つ辺に垂直な直線で切り出されるパターンおよび背景
    の濃度分布であり、前記計測対象入力画像における濃度
    分布は、正方形の回転中心を通る直線を回転させて切り
    出したパターンおよび背景の濃度分布であることを特徴
    とする請求項５又は６又は７に記載の画像認識による計
    測方法。
11. 【請求項１１】 前記定型パターン図形における濃度分
    布は、長方形の各頂点と重心を通る直線又は重心を通り
    且つ辺に垂直な直線で切り出されるパターンおよび背景
    の濃度分布であり、前記計測対象入力画像における濃度
    分布は、長方形の回転中心を通る直線を回転させて切り
    出したパターンおよび背景の濃度分布であることを特徴
    とする請求項５又は６又は７に記載の画像認識による計
    測方法。
12. 【請求項１２】 前記定型パターン図形における濃度分
    布は、多角形の各頂点と重心を通る直線又は重心から辺
    に降ろした垂直な半直線で切り出されるパターンおよび
    背景の濃度分布であり、前記計測対象入力画像における
    濃度分布は、多角形の回転中心を通る直線を回転させて
    切り出したパターンおよび背景の濃度分布であることを
    特徴とする請求項５又は６又は７に記載の画像認識によ
    る計測方法。
13. 【請求項１３】 前記定型パターン図形における濃度分
    布は、円形の中心を通る直線で切り出されるパターンお
    よび背景の濃度分布であり、前記計測対象入力画像にお
    ける濃度分布は、円形の回転中心を通る直線を回転させ
    て切り出したパターンおよび背景の濃度分布であること
    を特徴とする請求項５又は６又は７に記載の画像認識に
    よる計測方法。
14. 【請求項１４】 前記定型パターン図形における濃度分
    布および前記計測対象入力画像における濃度分布は、前
    記請求項８から請求項１３までに記載の複数の濃度分布
    であり、これら複数の濃度分布を選択的に又はすべて同
    時に回転パターンマッチングを行うことを特徴とする請
    求項５又は６又は７に記載の画像認識による計測方法。
15. 【請求項１５】 前記請求項１から請求項１４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。