JPS62115591A - パタ−ン位置の認識方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔概要〕 直線近似可能な二つの辺を具えそれぞれの近似直線が互
いに交叉する形状を有するパターンの位置の認識方法に
おいて、 該近似直線の交点座標と方向とでもって該パターンの位
置と傾きを認識することにより、認識のためのデータ処
理に必要とするデータ数を減少させたものである。

〔産業上の利用分野〕

本発明は、パターン位置の認識方法に係り、特に、直線
近似可能な二つの辺を具えそれぞれの近似直線が互いに
交叉する形状を有するパターンの位置と傾きを認識する
方法に関す。

例えば印刷配線板に部品が実装されてなる電子回路装置
の′！Ａ造における部品の自動実装工程において、回路
パターンの微細化と印刷配線板の大型化が進んで来てい
るため、印刷配線板における部品端子を接続する接続部
の位置を個々に認識する必要に迫られている。

また実装後の検査として部品が所定の位置に在るかの認
識の自動化が求められている。

このような認識を行う場合、通常テレヒカメラから取り
込んだ画像をＡ　／　Ｉ）変換して画像メモリに格納し
、対象パターンと背景とを２値化した後データ処理によ
り対象パターンの位置を求める方法が用いられる。

そして上記認識の場合、対象パターンは比較的単純な略
方形状をなしているのが一般であるが、工程の性格上認
識速度の速いことが求められ、そのためデータ処理に必
要とするデータ数を少なくすることが望まれている。

〔従来の技術〕

第２図は上述した対象パターンの位置を認識する比較的
簡単な従来方法例の説明図（ａ）〜（ｃ）である。

第２図ｆａ）はｘ−ｙ座標図で前述の２値化により得ら
れた対象パターン１を示している。

本方法では、先ず対象パターン１をＹ軸およびＹ軸に画
素数で投影し、第２図（ｂｌおよび（Ｃ）に示す如く縦
軸に画素数を取った包絡線２および３を求める。即ち、
包絡線２内の任意のＸ値における画素数は対象パターン
１の対応するＸ値の画素数に一致させてあり、包絡線３
内の任意のＹ値における画素数は対象パターン１の対応
するＹ値の画素数に一致させである。

次いで、包絡線２および３内の左右の画素数が等しくな
るＸおよびＹの値×１およびＹｌを求める。

このＸｌおよびＹｌなる値は対象パターン１の位置を特
定することが出来るので、ＸＩ　、Ｙｌをもって対象パ
ターン１の位置の認識とする。

〔発明が解決しようとする問題点〕

しかしながら上記方法は、ＸｌおよびＹｌを求めるデー
タ処理に必要とするデータ数が、対象パターン１内に含
まれる画素数となるため多くなり、認識に要する時間が
長くなる問題がある。

然も、対象パターンの傾きを認識するのが困難で、認識
可能としても複雑なデータ処理を必要とする欠点がある
。

〔問題点を解決するための手段〕

上記問題点は、直線近似可能な二つの辺を具えそれぞれ
の近似直線が互いに交叉する形状を有するパターンの位
置と傾ぎを認識するに際して、該近似直線の交点座標と
少なくとも一方の該近似直線の方向とでもって該パター
ンの位置と傾きを認識する本発明のパターンの位置認識
方法によって解決される。

〔作用〕

一ヒ記パターンは、先に述べた印刷配線板の接続部や実
装された部品を認識する場合の対象パターンを包含して
いる。

また上記パターンに関しては、上記交点座標と上記近似
直線の方向とでもって位置を特定することが出来且つ傾
きをも特定することが出来る。

そして、上記交点座標と一ヒ記近似直線の方向とを求め
るために必要な上記近似直線は、上記二つの辺上におけ
る複数点の座標をデータにしたデータ処理によって求め
ることが出来る。

従って本発明の方法によれば、データ処理に必要とする
データ数が先に述べた従来方法より大幅に減少して、認
識に要する時間が従来方法より大幅に短縮される。

〔実施例〕

第１図は本発明方法の実施例を説明するＸ−Ｙ座標図で
ある。

同図において、１は第２図の場合と同様に２値化により
得られた対象パターン、Ｌｌおよび１，２は認識の過程
で使用される近似直線、Ｐは近似直線Ｌ１とＬ２との交
点、θは近似直線ＬｌのＹ軸に対する傾斜角であり、交
点Ｐの座標（Ｘｐ、Ｙｐ）および傾斜角θのそれぞれが
求めるところの交点座標および近似直線の方向となる。

近似直線Ｌ１およびＬ２を求めるのは次のように行う。

先ず、対象パターン１における近似直線Ｌ１に対応する
辺に向い左から右方向に走査して該辺上のＮ（ｆｌｉｔ
所の座標（ＸＩＬ　　Ｙｌｌ）、（Ｘ１２．　　Ｙｌ２
）〜（Ｘｌｎ、　Ｙｌｎ）を求める。続いて対象パター
ン１における近似直線Ｌ２に対応する辺に向い右から左
方向に走査して該辺上のＮ個所の座標（Ｘ２ＬＹ２１）
、（Ｘ２２．　Ｙ２２）　〜（Ｘ２ｎ、　　’ｙ’２ｎ
）を求める。

次いで、Ｘ１１＝Ｘ１ｎおよびＹ１１〜Ｙ１ｎをデータ
にして最小二乗法により近似直線Ｌ１を求める。

それは、 Ｙ＝ＡＩ　Ｘ＋８１ 但し、ＡＩおよびＢ１は常数 で表される。

同様にして近似直線Ｌ２を次のように求める。

Ｙ＝Δ２Ｘ＋８２ 但し、Ａ２およびＢ２は常数 さすれば所望の交点座標および近似直線の方向は次のよ
うに求められる。

ｘｐ　＝　（Ｂ２−Ｂｌ）／　（ＡＩ−Ａ２）Ｙｐ　−
（ＡＩ　Ｂ２−Ａ２　Ｂ１．）／　（Ａｌ　−Ａ２）θ
　−ｌ　　ｔａｎ＝Ａｌ　　ｌ この際、データ数を定めるＮの値は、１０程度以−ヒあ
れば良＜２０程度あるのが望ましい。

一般にこのような対象パターンの位置と傾きを認識する
のは、予め設定された基準となるパターンの位置および
傾きと比較してその差を検知する場合が多い。

それで、基準パターンに対して対象パターンの形状の一
部に異常が生じた場合、例えば第１図図示の如く対象パ
ターン】に欠け４や余剰パターン５が生じた場合には、
上記方法によって得られた近似直線Ｌ１やＢ２は、欠け
４や余剰パターン５に起因する異常データＸｌｊ、Ｙｌ
ｊ、Ｘ２Ｌ　Ｙ２ｊの影響により、対象パターン１の対
応する辺に対して近似性が悪くなり、認識される位置と
傾きの誤差が大きくなる。

このような問題がある場合には、前記最小二乗法により
近似直線ＬＬ、Ｂ２を求める際に同時に相関係数も求め
、その相関係数を実験などにより予め設定した値と比較
し次の処置をとれば良い。

即ち、上記相関係数が上記設定値以内であるならば、そ
のまま近似直線Ｌｌ　、Ｂ２を確定する。

若し上記相関係数が上記設定値より大きい場合には、近
似直線Ｌ１またはＢ２から最も離れているデータを削除
して近似直線Ｌｌ　、Ｂ２を求め直すことを行い、その
相関係数が上記設定値以内に入ったところで近似直線Ｌ
ｌ　、Ｂ２を確定する。

但し、欠けや余剰パターンの影響が大きくて削除したデ
ータ数が多くなった場合には、精度上問題があるので、
全データ数が成る値（例えば２Ｎ／３）以下になったら
直線近似をとりやめ認識不能として次の対象パターンに
移動するのが望ましい。

かくして対象パターン１の位置と傾きを小数データのデ
ータ処理で精度良く求めることが出来る。

なお以上の説明から本発明の方法は、対象パターンｌの
近似直線ＬｌまたはＢ２に対応する辺が直線近似可能で
あるならば、その辺に多少の曲がりや凹凸があっても適
用可能であることが容易に理解出来る。

〔発明の効果〕

以上説明したように本発明の構成によれば、直線近似可
能な二つの辺を具えそれぞれの近似直線が互いに交叉す
る形状を有するパターンの位置の認識方法において、認
識処理に必要とするデータ数を減少させることが出来て
、認識に要する時間の大幅な短縮化を可能にさせる効果
がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明方法の実施例を説明するＸ−Ｙ座標図、 第２図は従来方法例の説明図（ａ）〜（Ｃ）で、（ａ）
はＸ−Ｙ座標図、（ｂｌはＸ軸投影図、（Ｃ）はＹ軸投
影図、 である。 図において、 ■は対象パターン、 ２．３は包路線、 ４は欠け、 ５は余剰パターン、 ＬＬ、Ｂ２は近似直線、 ＰはＬｌとＢ２の交点、 θはＬＬの傾斜角（本発明方法の認識の値）、Ｘｐ　、
ｙｐはＰの座標値 （本発明方法の認識の値）、 Ｘ１１〜Ｘ１ｎ、Ｙｌｌ〜Ｙｌｎ。 Ｘ２１〜Ｘ２ｎ、Ｙ２１〜Ｙ２ｎはデータ、ｘｌ、Ｙｌ
は従来方法の認識の値、 である。 ホ所ト′＃Ｊ法の〉ざｔイピイタＵλ説朗σ６Ｘ−γノ
５ニオ掌ｐイ］γ　１　ロ イＬホ方デ去例の就勇月罰畝）〜とＣ）亭　２　図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 直線近似可能な二つの辺を具えそれぞれの近似直線が互
   いに交叉する形状を有するパターンの位置と傾きを認識
   するに際して、該近似直線の交点座標と少なくとも一方
   の該近似直線の方向とでもって該パターンの位置と傾き
   を認識することを特徴とするパターン位置の認識方法。