JPS63101972A - パタ−ン検出方法 - 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】 産業上の利用分野 本発明は、たとえば、ＩＣ部品を回路基板に搭載すると
きに必要となる、回路基板の位置検出のために回路基板
上に描かれた位置検出用図形の位置を高速に検出する、
２次元位置検出のだめのパターン検出方法に関するもの
である。

従来の技術 ＩＣ部品を回路基板に搭載するときには、ＩＣ部品と回
路基板の相方の位置を検出して、ＩＣ部品あるいは基板
の位置・回転角の補正を行ってから回路基板にＩＣ部品
を装看する方法を用いている０ 従来、このＩＣ部品と回路基板の位置検出には、パター
ンマツチング法が用いられてきた。パターンマッチング
法は、教示時に認識対象パターンの特徴的な部分を辞書
パターンとして登録しておき、認識処理時に撮像手段よ
り得た画像データ上で次々と辞書パターンを移動させな
がら照合を行って、一致度が最も高くなった辞書パター
ンの位置を検出するものである。

発明が解決しようとする問題点 パターンマツチングによる位置検出方法を用いると、Ｉ
Ｃ部品の位置検出においては、誤認識が少なく精度の高
い認識が可能であるが、回路基板の位置検出ではいくつ
かの問題が発生する。その理由は、ＩＣ部品にはリード
の先端など辞書パターンとして登録できる特徴的な部分
が存在し、透過照明で撮像して得られるコントラストの
高い画像を処理するため誤認識や認識精度の低下といっ
た問題はほとんど発生しないのに対し、回路基板の位置
検出においては、位置検出用に回路基板に描かれた図形
が円形であることが多く辞書パターンとして登録できる
特徴的な部分が少なく、反射照明で撮像したコントラス
トのあまり高くない画像を処理するため、誤認識や認識
精度の低下といった問題が発生しやすいからである。ま
た、画像そのものが複雑であるだめノイズの除去に多数
の時間を必要としていた。このため回路基板の位置検出
用の図形に正方形や正三角形などの特徴的なコーナ部分
を有するパターンを採用することで対策を講じようとす
る試みもなされているが、回路基板の位置検出用の図形
はその性質上、回路パターンと同一の版によって銅箔を
エツチングして作られるため、正方形や正三角形の輪郭
、特に辞書パターンとして登録するコーナの形がくずれ
やすく誤認識や認識率低下の原因となっており、上記の
対策によって問題点が必ずしも解決されているとはいい
難い。

したがって上記のような構成では、効率的にノイズを除
去し回路基板に設けられた位置検出用の図形を誤認識す
ることなく、また精度よくその位置を検出することは難
しいという問題点を有していた。

問題点を解決するだめの手段 上記問題点を解決するために本発明のパターン検出方法
は、画像データ上に複数の直線軌道を設定し、上記直線
軌道に沿って画像データを次々と読み出し、読み出した
画像データがパターンの外部を表す値からパターンの内
部を表す値に変化するパターン内部側の位置をまず検出
し、それ以外のものをノイズとして除去する工程を有す
るものである。またさらには次に検出した上記パターン
内部側の位置以降に存在する直線軌道上の各位置におい
て８近傍の画素データを読み出し、上記８近傍の画素デ
ータの全てが初めてパターン内部を表す値を持った位置
をパターンの代表位置とすることで、小さなノイズパタ
ーンを除去しながらパターンの代表位置を高速に検出す
るようにしたものである。

作　　用 本発明は上記した構成によって、まず画像データ上に存
在するパターンの内、所定の直線軌道と交差しない小さ
なパターンをノイズとして初めに除去し、次に上記直線
軌道に沿って画像データを読み出すことによって上記直
線軌道と交差するパターンのパターン内部側の位置を次
々と検出し、パターン内部側の各位置において８近傍の
画素データを読み出し、上記８近傍の画素データの全て
が初めてパターン内部を示す値を持った位置をパターン
の代表位置とすることでノイズを除去しながら高速にパ
ターンを検出することができる。

実施例 以下、本発明の一実施例のパターン検出方法について、
図面を参照しながら説明する。

第１図は本発明の実施例であるパターン検出方法の実施
例のブロック図を示している。第１図において、撮像手
段１より得られた画像信号を２値化手段２によって２値
化し、画像データ記憶手段３に格納する。次に、直線軌
道探索手段４によって、１つの直線に沿った画像データ
を画像データ記憶手段３から順次読み出し、画像データ
がパターンの外部を表す値からパターンの内部を表す値
に変化するパターン内部側の位置を検出する。そして、
検出した上記パターン内部側の位置以降に存在する直線
軌道上の各位置において、８近傍の画素データ（以下、
８近傍データと呼ぶ）読み出し手段６によって画碌デー
タの８近傍データを読み出し、８近傍データ全てが初め
てパターン内部を表す値を持った時の直線軌道上の装置
をパターンの代表位置としてパターン代表位置記憶手段
６に格納する。以上の処理を画像データ上に設定した複
数の直線軌道に対して行うことで、画像データ中に存在
する複数のパターンの中から小さなノイズパターンを除
去しながらパターンの代表位置をパターン代表位置記憶
手段６て次々と格納することができる。

第１図の実施例では、最終的に必要となるパターンの基
準位置を得るためにパターンの代表位置からパターンの
輪郭点を求める方法を用いている。

以下にパターン代表位置からパターン基準位置を求める
方法について、第１図を参照しながら説明する。

輪郭検出手段７は、前述の処理によってパターン代表位
置記憶手段６に格納されているパターン代表位置を１つ
ずつ取り出し、取り出したパターン代表位置を始点とし
て一定の方向に探索を行ってパターンの輪郭点をまず検
出する。探索の方法は、８近傍データ読み出し手段５に
よって８近傍データをリードし、８近傍データの内容を
判別することによってパターンの輪郭点に達したかどう
かを知る。パターンの輪郭点に達するまでは最初知与え
られた方向へ進み続けることによって必ず輪郭点を検出
できる。輪郭点検出後は、８近傍データを基に輪郭点が
連結している方向を算出してパターンを一周するまで次
々と輪郭点を検出して、輪郭点の座標値と輪郭点点数を
幾何特徴量記憶手段に格納する。上記以外の幾何特徴量
としてはパターンの面積があるが、パターンの面積は幾
何特徴量検出手段９によって検出し、幾何特微量記順手
段８に格納する。パターン代表位置記憶手段６に格納さ
れている全ての代表位置に対応するパターンに対して幾
何特徴量を検出すると、パターン評価手段１０は、幾何
特徴量記憶手段８より輪郭点点数・面積を読み出し、あ
らかじめ定められている評価式にしｆＣかってパターン
を評価し、教示されているパターンに最も近いパターン
を選び出す。そして、選び出されたパターンの重心・パ
ターンに外接する長方形の中心・パターンの全輪郭点の
”　＋　７各座標の平均値（以下、輪郭重心と呼ぶ）の
込ずれかが基準位置検出手段１１において算出され、上
位コントローラ１２へ出力される。

次に、画像データ中に複数個存在するパターンが、直線
軌道探索と８近傍データの読み出しによってどのように
検出されるかを第２図および第３図を参照しながら説明
する。

第２図は、画像データ中に存在する複数個のパターンと
画像データ上に設定する複数の直線軌道を示すものであ
る。第２図において、画像データ２０には４つのパター
ン２１・２２・２３・２４が含まれており、これに対し
４本の直線軌道２５・２６・２７・２８が設定されてい
る。直線軌道２５は、パターン２３を検出し、直線軌道
２６は、パターン２２とパターン２４を検出する。直線
軌道２７は、直線軌道２６が検出したパターン２２を再
び検出するが、直線軌道２８は、どのパターンも検出し
ない。また、パターン２１はいずれの直線軌道からも検
出されず、ノイズとして除去される。

第３図は、直線軌道とパターンの位置関係を示したもの
で、直線軌道３ｏが３つのパターン３１・３２・３３を
検出するが、３つのパターンのうちの２つはノイズとし
て除去され、最終的にはパターン３２のみが検出される
。まず、直線軌道３０に沿って画像データを順次読み出
して行くと、位置３４がパターン３１の外部を表す値を
持っていたのに対し、位置３５がパターン３１の内部を
表す値を持っていることがわかる。つまり位置３５以降
に存在する直線軌道３ｏ上の位置は、パターン３１の内
部に存在していると予想される。そこで位置３５以降の
直線軌道上の位置がパターン３１内部に存在している間
（位＠３５から位置３６までの区間）各位置において８
近傍の画像データを読み出し、８近傍データの全ての値
が初めてパターン３１内部を表す呟を持った位置をパタ
ーン３１の代表位置として保持するが、位置３５から位
置３６までの間には、８近傍データ全ての値がパターン
３１内部を表す１直を持つような位置はなく、パターン
３１はノイズとして除去されてしまう。

直線軌道３ｏ上の探索は、一度パターン３１の外部に出
た後、再び位置３７でパターン３２の内部に入るが、パ
ターン３２の内部区間である位置３７から位置３８まで
の区間における位置３９において初めて、８近傍データ
の全ての値がパターン３２の内部を表す値を持つ。その
結果、位置３９のＸ。

ｙ座標かパターン３２を代表する位置として記憶手段に
保持される。さらに直線軌道３ｏ上の探索は、位置４ｏ
から位置４１までの区間においてパターン３３の内部に
入るが、この区間内においても８近傍データの全ての値
がパターン３３の内部を表す値を持つ位置はなく、パタ
ーン３３もまたパターン３１同様ノイズとして除去され
てしまう。

パターン３１のように小さなパターンならともかく、パ
ターン３３のように大きなパターンがノイズとして除去
されてしまうのは、合理的でないような印象を与えるが
、パターン３３のように大きなパターンは、他の直線軌
道によって必ず検出されるはずでちる。

以上のように本実施例によれば、画像データ上に複数の
直線軌道を設定して上記直線軌道に沿って上記画像デー
タを次々と読み出し、読み出した上記画像データの値が
パターン外部を表す値からパターン内部を表す値に変化
するパターン内部側の位置をまず検出し、次に検出した
上記パターン内部側の位置以降に存在する直線軌道の各
位置において上記画像データから８近傍データを次々と
読み出し、上記８近傍データの全てが初めてパターン内
部を表す値を持った位置をパターンの代表位置とするこ
とで、小さなノイズパターンを除去しながら上記画像デ
ータ中に存在する複数のパターンを高速に検出すること
ができる。

また、上記パターンの代表位置を始点としてパターンの
全輪郭点を検出する手段、輪郭点数や面積などパターン
の幾何特徴量を検出する手段、いくつかのパターンの中
から教示されたパターンに最も近いパターンを、パター
ンが持つ幾何特徴量を評価することによって選び出すパ
ターン評価手段、パターンの重心・パターンに外接する
長方形の中心・パターンの輪郭重心などのパターンの基
準位置を検出する手段を追加することによって、教示さ
れたパターンに最も近いパターンを画像データ中の複数
のパターンより選び出して、その基準位置を精度よく高
速に検出し上位コントローラへ出力することができる。

なお、実、施例におりで画像データ上に放射状に直線軌
道を設定したが、直線軌道は、画像データ上に水平な直
線群として設定してもかまわない。

発明の効果 以上のように本発明は、画像データ上に複数の直線軌道
を設定して、上記直線軌道上の画（Ｊデータという少量
の画像データを読み出し、上記直線軌道がパターン内部
＆て進入した陵は、上記直線軌道上の８近傍の画素デー
タを読み出し、上記８近傍データの全てが初めてパター
ンの内部に存在した時の位置をパターンの代表位置とす
るこ々によって、画像データ中に存在する複数のパター
ンを高速に検出することを可能とした。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例であるパターン検出方法のブ
ロック図、第２図は画像データ中に存在する複数のパタ
ーンに対して設定する複数の直線軌道を示す図、第３図
は直線軌道上の探索によってパターンが検出され、また
ノイズパターンが除去されることを示す図である。 １・・・・・・撮像手段、２・・・・・・２値化手段、
３・・・・・・画像データ記憶手段、４・・・・・・直
線軌道探索手段、５・・・・・・８近傍データ読み出し
手段、６・・・・・・パターン代表位置記憶手段、２０
・・・・・・画像データ、２１・・・・・・ノイズパタ
ーン、２２・２３−２４・・川・パターン、２５　＠２
６・２７・２８・・・・・・直線軌道、３Ｑ・・・・・
・直線軌道、３１・３３・・・・・ノイズパターン、３
２・・・・・・パターン、３９・・川・パターン代表位
置。

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）撮像手段より得た画像信号をデジタル化した画像
   データとして記憶しておき、上記画像データ上に複数の
   直線軌道を設定して上記直線軌道に沿って上記画像デー
   タを次々と読み出し、読み出した上記画像データの値が
   パターンの外部を表す値からパターンの内部を表す値に
   変化するパターンを検定すべきパターンとし、それ以外
   をノイズとして除去する工程を有するパターン検出方法
   。
2. （２）撮像手段より得た画像信号をデジタル化した画像
   データとして記憶しておき、上記画像データ上に複数の
   直線軌道を設定して上記直線軌道に沿って上記画像デー
   タを次々と読み出し、読み出した上記画像データの値が
   パターンの外部を表す値からパターンの内部を表す値に
   変化するパターン内部側の位置をまず検出し、次に検出
   した上記パターン内部側の位置以降に存在する直線軌道
   上の各位置において上記画像データから８近傍の画素デ
   ータを次々と読み出し、上記８近傍の画素データの全て
   が初めてパターン内部を表す値を持った位置をパターン
   の代表位置とするパターン検出方法。