JPS634379A - Pattern matching device - Google Patents
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Abstract
Description
【発明の詳細な説明】 [発明の目的] (産業上の利用分野) この発明は、パターンマツチング装置に関する。[Detailed description of the invention] [Purpose of the invention] (Industrial application field) The present invention relates to a pattern matching device.
(従来の技術)
従来のパターンマツチング装置は、基準パターンと比較
パターンとを記憶する画像メモリと、両メモリの濃淡に
基いて両画像の相互相関係数(実施例中の数式■〜■参
照)を演算するコンピュータ装置とを備えて構成され、
前記相n相関係数が斗分大ぎな値を示づことでパターン
マツチングを検出するものである。(Prior Art) A conventional pattern matching device has an image memory that stores a reference pattern and a comparison pattern, and a cross-correlation coefficient (see formulas );
Pattern matching is detected when the phase n correlation coefficient shows a value that is too large.
(発明が解決しようとする問題点)
しかしながら、従来のパターンマツチング装置は、両画
像メモリを、穫めて微細に形成されたi!ii素単位で
相互に移動させ、都度、前記相互11汲1係数を演算す
るような構成であったため、演弾処理に極めて多くの時
間を要することになるという問題点があった。(Problems to be Solved by the Invention) However, the conventional pattern matching device uses both image memories to create a finely formed i! Since the structure was such that the two elements were mutually moved and the mutual 11-1 coefficient was calculated each time, there was a problem in that it took an extremely long time to process the bullets.
例えば、集積回路を走査型の電子顕微鏡で捉え、該顕微
鏡で得られたデジタル信号を画像メモリ上に記憶してパ
ターンマツチングしようとする場合、画像メモリの画素
数が多大となり、パターンマツチングに多くの時間が必
要となる。For example, when attempting to capture an integrated circuit with a scanning electron microscope and store the digital signals obtained by the microscope in an image memory for pattern matching, the number of pixels in the image memory becomes large, making pattern matching difficult. It requires a lot of time.
そこで、この発明は、上記問題点を改善し、画像メモリ
の容量が大きくとも、高速処理をすることができるパタ
ーンマツチング装置を提供することを目的とする。SUMMARY OF THE INVENTION It is therefore an object of the present invention to provide a pattern matching device that can improve the above-mentioned problems and perform high-speed processing even if the capacity of the image memory is large.
[発明の構成]
(問題点を解決するための手段)
上記目的を達成するためこの発明では、第1図に示すよ
うに、パターンマツチング装置を、基準パターンPSと
比較パターンpcを原画像として画像メモリに記憶する
基準及び比較画像形成手段1と、前記画像メモリの複数
画素に対応してこれら画素の平均濃度を単位画素上に表
わしたブロック画像を形成するブロック画像形成手段2
と、前記1パターン及び前記比較パターンに対応するブ
ロック画像に相対的に画素単位の変位を与えつつ両画像
を順次重ね合せる第1重ね合t=iiI制御手段と、重
ね合せの毎に相互相関係数を演紳することにより両画像
のパターンマツチングを検出づる巨視的マツチング検出
手段4と、両原画像上で比較的小さな面積の特徴部を指
定する特徴部指定手段5と、両特徴部を相対的に画素単
位の変位を与えつつ両特徴部を順次重ね合せる第2ff
iね合せ制御手段6と、重ね合せに応じて相互相関係数
を演算することにより両特徴部のパターンマツチングを
検出する精密マツチング検出手段7と、を備えて構成し
た。[Structure of the Invention] (Means for Solving the Problems) In order to achieve the above object, in this invention, as shown in FIG. A reference and comparison image forming means 1 is stored in an image memory, and a block image forming means 2 is formed, corresponding to a plurality of pixels in the image memory, to form a block image in which the average density of these pixels is expressed on a unit pixel.
a first superimposition t=iii control means for sequentially superimposing the block images corresponding to the one pattern and the comparison pattern while giving a relative pixel-by-pixel displacement to the block images corresponding to the one pattern and the comparison pattern; A macroscopic matching detection means 4 detects pattern matching between both images by calculating the number of patterns, a feature specifying means 5 specifies a feature having a relatively small area on both original images, A second ff that sequentially overlaps both feature parts while giving a relative displacement in pixel units.
The apparatus is configured to include an i-alignment control means 6 and a precision matching detection means 7 for detecting pattern matching of both feature parts by calculating a cross-correlation coefficient according to the overlay.
(作用)
この発明では、ブロック画像形成手段2により、原画像
に対し画素数を1/n (nは原画像とブロック画像
との対応数)に減少させたブロック画素が得られ、第1
重ね合せ制御手段3及び巨視的マツチング検出手段4に
より、従来よりn十α倍速い速度でパターンマツチング
が行われる。倍率n+αにおけるnは重ね合せ回数を減
少させることができる利得であり、αは演nメ簡易なも
のとすることができることによる利得である。(Function) In this invention, the block image forming means 2 obtains block pixels whose number of pixels is reduced to 1/n (n is the number of correspondence between the original image and the block image) with respect to the original image, and
The overlay control means 3 and the macroscopic matching detection means 4 perform pattern matching at a speed n0α times faster than the conventional method. In the magnification n+α, n is a gain that can reduce the number of superimpositions, and α is a gain that can be made simpler.
又、この発明では、次いで、特徴部指定手段5により特
徴部が指定され、第2重ね合せ制御手段6及び精密マツ
チング検出手段7により特徴部についての精密マツチン
グが行われるので、マツチング精度の向上を図ることが
できる。Further, in this invention, the characteristic part is then specified by the characteristic part specifying means 5, and precision matching is performed on the characteristic part by the second overlay control means 6 and the precision matching detection means 7, so that the matching accuracy can be improved. can be achieved.
なお、特徴部指定手段5が指定する特徴部の面積は、比
較パターンに応じて任意に定められるものであるが、こ
れは比較的微小面積について行ねれるので特徴部のパタ
ーンマツチングにW”Jる時間は微小なもので済む、。Note that the area of the feature specified by the feature specifying means 5 is arbitrarily determined according to the comparison pattern, but since this can be done for a relatively small area, W'' is used for pattern matching of the feature. The amount of time you spend in J is minimal.
(実施例) 以下、添付図面を用いてこの発明の詳細な説明する。(Example) Hereinafter, the present invention will be described in detail using the accompanying drawings.
まず、図面についてn単に説明づると、第2図はこの発
明の一実施例にかかるパターンマツチング装置t置のブ
ロック図、第3図は原画像の説明図、第4図<a>及び
第4図(b)は比較パターン及び基準パターンのブロッ
ク画像を示す説明図である。First, to briefly explain the drawings, FIG. 2 is a block diagram of a pattern matching device according to an embodiment of the present invention, FIG. 3 is an explanatory diagram of an original image, and FIG. FIG. 4(b) is an explanatory diagram showing block images of the comparison pattern and the reference pattern.
又、第5図は第1重ね合せ制御手段の作用を示づ説明図
、第6図(a)及び第6図(b)は相互相関係数の演口
対象たる2つのブロック画像についての重なり部分のメ
七り状態を糸す説明図である。Furthermore, FIG. 5 is an explanatory diagram showing the action of the first superimposition control means, and FIGS. 6(a) and 6(b) show the overlap of two block images that are the targets of the calculation of the cross-correlation coefficient. It is an explanatory diagram showing the state of the parts.
更に、第7図は特徴部指定に際して参酌される濃度勾配
の説明図、第8図は特徴部のブロック位置を承り説明図
、第9図は第2重ね合せ制御手段の作用を示す説明図で
ある。Furthermore, FIG. 7 is an explanatory diagram of the concentration gradient that is taken into account when specifying a characteristic part, FIG. 8 is an explanatory diagram of the block position of the characteristic part, and FIG. 9 is an explanatory diagram showing the action of the second overlay control means. be.
第2図に示すように、パターンマツチング装置は、3つ
つの画像メUすM 1 、 fvl 2、〜13を備え
た画像プロセッサ8で構成されている。As shown in FIG. 2, the pattern matching device is comprised of an image processor 8 having three image screens M 1 , fvl 2, .about.13.
画像メモリM1は、基準パターンpsを基準パターンの
原ii!ii像として記憶するしのである。The image memory M1 stores the reference pattern ps as the original reference pattern ii! I will remember it as an image.
画像メモリM2は、走査型電子顕微鏡9を介して比較パ
ターンPcの画像信号を取り込んで、これを比較パター
ンの原画像として記憶するらのである。The image memory M2 captures the image signal of the comparison pattern Pc via the scanning electron microscope 9 and stores it as an original image of the comparison pattern.
画像メモリM3は、画像プロセッサ8のワーキング用エ
リアとして利用されるメモリでおる。The image memory M3 is a memory used as a working area for the image processor 8.
画像プロセッサ8はこれらメモリM1.M2゜M3を備
えて、第1図に示した各手段1〜7を構成するものであ
る。Image processor 8 uses these memories M1. M2 and M3 constitute each of the means 1 to 7 shown in FIG.
以下、画像プロロサ8の行う処理の内容を順を追って説
明する。Below, the contents of the processing performed by the image processor 8 will be explained in order.
まず、第1図に示した基準及び比較画像形成手段1は、
第3図に示すように、前記iTj象メセメモリに、基準
パターンPs (説明を簡易とするため英文字rFJ
で示す)の原画像ESを記憶させる。First, the reference and comparison image forming means 1 shown in FIG.
As shown in FIG.
The original image ES (shown by ) is stored.
又、同様に、前記画像メモリM2に、比較パターンPc
の原画像ECを記憶させる。Similarly, a comparison pattern Pc is stored in the image memory M2.
The original image EC of is stored.
記憶は、各画素に256(0〜255)の段階の濃度デ
ータを記憶して行われる。ここに、データrOJ &よ
黒を、データr255Jは白を意味するものであり、黒
地に白の打ち抜き文字rFJを示した本例では、画像メ
モリMl (M2)には、図示の如くにa淡データが記
憶されるようになる。Storage is performed by storing density data of 256 (0 to 255) levels in each pixel. Here, the data rOJ &Y means black, and the data r255J means white.In this example, in which white punched characters rFJ are shown on a black background, the image memory Ml (M2) has a and a light as shown in the figure. The data will be stored.
ブロック画像形成手段2は、複数(本例では4とする)
画素ごとの平均濃淡データを弾出し、第4図(a)、(
b)に示すように、両象メモリM3に原画@Es (
Ec )の1/4の大ささのブロック画像0s(cc)
を記憶する。There are a plurality of block image forming means 2 (four in this example).
Figure 4 (a), (
As shown in b), the original image @Es (
Block image 0s(cc) with a size of 1/4 of Ec)
Remember.
以上の準備的処理を行った後、第1重ね合せ制手段4ひ
及び巨視的マツチング検出手段4の協動作業により、パ
ターンマツチングが行われる。After performing the above preparatory processing, pattern matching is performed by the cooperation of the first overlay control means 4 and the macroscopic matching detection means 4.
第1重ね合せ制御手段3は、第5図に示づように、例え
ば基準パターンのブロック画像aSを固定とし、比較パ
ターンのブロック画iecを左右、上下に一画素単位で
移動させて行く。As shown in FIG. 5, the first superimposition control means 3 fixes the block image aS of the reference pattern, for example, and moves the block image iec of the comparison pattern left and right, up and down, pixel by pixel.
−方、巨視的マツチング検出手段4(よ、第1中ね合せ
制御手段3の各画素中位の移動円に、千4rり部分10
について、相互相関係数CORを演口する。- On the other hand, the macroscopic matching detection means 4 (Y, the first middle matching control means 3 has a 1,400-square-meter portion 10 in the middle moving circle of each pixel.
, calculate the cross-correlation coefficient COR.
相互相関係数CORは、まず、第6図(a) 、 (b
) ニ示すように、各ブロック画像の手なり部分10c
。The cross-correlation coefficient COR is first calculated as shown in Figure 6 (a) and (b).
) As shown in D, the hand shape portion 10c of each block image
.
10sについて濃淡データの8行す列の行列(uij)
、(vij)を形成し、行列(uij ) 、 (v
ij >の平均値を、それぞれmu、 mv、その標準
偏差をσU、σVとして、次式で求められる。8 rows and columns matrix (uij) of grayscale data for 10s
, (vij) and form matrices (uij ), (v
The average value of ij > is determined by the following equation, where mu and mv are the standard deviations, and σU and σV are the standard deviations, respectively.
C0R= (1/a −b )
・・・■
ここに、
IJ ij= (uij −mu) /au
−■Vij= (vi
j −mv) /σ■ ・・・■である。C0R= (1/a -b) ...■ Here, IJ ij= (uij -mu) /au
−■Vij= (vi
j − mv) /σ■ ...■.
巨視的マツチング検出手段4は、第1重ね合せ手段3の
画素単位の移動制御に合せ、上記相互相関係数を都度演
算し、最大値をもってマッヂグの@適状態とみなす。The macroscopic matching detection means 4 calculates the above-mentioned cross-correlation coefficient each time in accordance with the pixel-by-pixel movement control of the first overlaying means 3, and considers the maximum value as the suitable state for matching.
以上により、比較パターンPcが基準パターンPsと巨
視的に一致することが判明でき、又、第5図に示ザよう
に、このときの座標変位量ΔX。From the above, it can be found that the comparison pattern Pc macroscopically matches the reference pattern Ps, and as shown in FIG. 5, the coordinate displacement amount ΔX at this time.
Δyが求まる。Δy is found.
次に、特徴部指定手段5は、第7図に示すように基準パ
ターンPsの原画像ES又は比較パターンPcの原画像
ECについて微分を行って、濃度勾配の行列11をメモ
リM3上に形成する。Next, the feature specifying means 5 performs differentiation on the original image ES of the reference pattern Ps or the original image EC of the comparison pattern Pc, as shown in FIG. 7, to form a density gradient matrix 11 on the memory M3. .
配列i、jの画素の濃度について濃度勾配をdijとす
ると、
dij =d P/dx+d P/dl/=(P!++
、j−Pi、j >
+ (Pi 、J、I PI 、J ) ・・
・■である。Let dij be the density gradient for the density of pixels in arrays i and j, then dij = d P/dx+d P/dl/=(P!++
, j-Pi, j > + (Pi, J, I PI, J)...
・It is ■.
又、特徴部指定手段5(よ、第7図において濃度勾配が
100以上となる画素を第8図に示すように抽出し、前
記ブロック画Dec<又はes)に対応して、勾配値d
ijが100以上の部分が占める面積が最大となるブロ
ックBLKSを特徴部とする。Also, the characteristic portion specifying means 5 extracts pixels whose density gradient is 100 or more in FIG. 7 as shown in FIG.
The block BLKS in which the area occupied by the portion where ij is 100 or more is the maximum is defined as the characteristic portion.
更に、特徴部指定手段5は、前記座標変位旧ΔX、Δy
を参酌して他のパターンの原画像EC(又はEs)上に
、第8図に示したブロックBしKに対応する部分を、他
のパターンについての特徴部(ブロックBLKCと称づ
)に指定する。Further, the characteristic portion specifying means 5 specifies the coordinate displacement old ΔX, Δy
Taking this into account, designate the portion corresponding to blocks B and K shown in FIG. 8 on the original image EC (or Es) of the other pattern as the characteristic portion (referred to as block BLKC) for the other pattern. do.
そこで、第2重ね合せ制御手段6は、かくして得られた
ブロック8LKs 、BLKcの一方を他のブロックに
対し、第5図に示したと同様に第9図に示すように画素
l!愉で移動させ、又、精密マッヂング検出手段7は、
この移動に合せて■〜■式に示したと同様の演算を行っ
て精密なパターンマツチングを行う。Therefore, the second superimposition control means 6 controls one of the thus obtained blocks 8LKs and BLKc to the other block, as shown in FIG. 9, in the same manner as shown in FIG. The precise mapping detection means 7 is
In conjunction with this movement, calculations similar to those shown in equations (1) to (2) are performed to perform precise pattern matching.
パターンマツチングが良好に行われICか否かの判断は
、前記巨視的マツチング検出手段4の検出結果と、前記
精密マッヂンン検出手段7の検出結果を総合すれば良い
のである。In order to judge whether the pattern matching has been performed well and it is an IC, it is sufficient to combine the detection results of the macroscopic matching detection means 4 and the detection results of the precision matching detection means 7.
以上により、本実施例では、パターンマツチングが高速
に行すれ、例えば集積回路のパターンマツチングを2〜
3分で行うことが可能となる。As described above, in this embodiment, pattern matching can be performed at high speed, and, for example, pattern matching of integrated circuits can be performed from 2 to 30 minutes.
This can be done in 3 minutes.
又、パターンマツチを巨視的に、更に、精密に行うので
、より完全なマツチング処理を実行することが可能であ
る。Furthermore, since pattern matching is performed macroscopically and more precisely, it is possible to perform more complete matching processing.
本例では、特徴部指定手段5は濃度勾配の大きなブロッ
クを1ケ所指定したが、特徴部の指定は例えば、複数部
分について指定するなどパターン種に応じ任意に行われ
て良いものである。In this example, the characteristic portion specifying means 5 specifies one block with a large concentration gradient, but the characteristic portion may be specified in any manner depending on the pattern type, such as specifying multiple portions, for example.
また、本例では、原画像の4画素を1ブロツクとしたが
、この数は6,9,8.12.16等他の数であっても
良いこと勿論である。Further, in this example, one block is made up of four pixels of the original image, but it goes without saying that this number may be other numbers such as 6, 9, 8, 12, 16, etc.
又、本例では、第9図に示した精密マツチングに、おけ
る画素数を第4図(,1)、(b)及び、第8図に示し
たブロックど同じ大きさで示したが、聞密マツチングは
、指定されたvt徴部に対し、例えば6 (8(拡張円
)、9侶〈拡張角)笠、広領域について行っても良いも
のである。In addition, in this example, the number of pixels in the precise matching shown in Fig. 9 is shown in the same size as the blocks shown in Fig. 4 (, 1), (b) and Fig. 8, but the Dense matching may be performed on specified VT features, for example, in 6 (8 (expanded circles), 9 (expanded angle) shades), or in wide areas.
この発明は以上示した実施例に限定されるものではなく
、この他通貨の設31的変更を行うことにより、各種の
態様で実施できるものである。This invention is not limited to the embodiments shown above, but can be implemented in various ways by making other changes in the currency design.
[発明の効果]
以上の通り、この発明に係るパターンマツチング装置に
よれば、巨視的、微視的にパターンマツチングを行うの
で、画像メモリの容量が大きくとも、高速処理をするこ
とができる。[Effects of the Invention] As described above, according to the pattern matching device according to the present invention, pattern matching is performed macroscopically and microscopically, so even if the capacity of the image memory is large, high-speed processing can be performed. .
第1図はこの発明の概要を示す図、第2図tよこの発明
の一実施例にかかるパターンマツチング装置のブロック
図、第3図は原画像の説明図、第4図(a)及び第4図
(b)は比較パターン及び基準パターンのブロック画像
を示ず説明図、第5図は第1巾ね合せ制御手段の作用を
示す説明図、第6図<a)及び第6図(b)は相互相関
係数の演綽対象たる2つのブロック画像についての重な
り部分のメモリ状態を示す説明図、第7図は特徴部指定
に際して参酌される濃度勾配の説明図、第8図tよ特徴
部のブロック位置を示す説明図、第9図は第2重ね合t
!11−手段の作用を示す説明図である。
1・・・基準及び比較画像形成手段
2・・・ブロック画像形成手段
3・・・第1重ね合せ制御手段
4・・・巨視的マツチング検出手段
5・・・特徴部指定手段
6・・・第2重ね合せ制御手段
7・・・精密マツチング検出手段
ps・・・基準パターン
pc・・・比較パターンFIG. 1 is a diagram showing an overview of the present invention, FIG. 2 is a block diagram of a pattern matching device according to an embodiment of the present invention, FIG. 3 is an explanatory diagram of an original image, and FIGS. FIG. 4(b) is an explanatory diagram without showing block images of the comparison pattern and the reference pattern, FIG. 5 is an explanatory diagram showing the action of the first width alignment control means, and FIG. 6<a) and FIG. b) is an explanatory diagram showing the memory state of the overlapping part of two block images that are the targets of calculation of the cross-correlation coefficient, FIG. An explanatory diagram showing the block position of the characteristic part, FIG. 9 is the second superimposition t
! FIG. 11 is an explanatory diagram showing the action of the means. 1...Reference and comparison image forming means 2...Block image forming means 3...First overlay control means 4...Macroscopic matching detection means 5...Characteristic portion specifying means 6...First 2 Overlay control means 7...Precision matching detection means ps...Reference pattern pc...Comparison pattern
Claims (1)
に記憶する基準及び比較画像形成手段と、前記画像メモ
リの複数画素に対応してこれら画素の平均濃度を単位画
素上に表わしたブロック画像を形成するブロック画像形
成手段と、前記基準パターン及び前記比較パターンに対
応するブロック画像に相対的に画素単位の変位を与えつ
つ両画像を順次重ね合せる第1重ね合せ制御手段と、重
ね合せの毎に相互相関係数を演算することにより両画像
のパターンマッチングを検出する巨視的マッチング検出
手段と、両原画像上で比較的小さな面積の特徴部を指定
する特徴部指定手段と、両特徴部を相対的に画素単位の
変位を与えつつ両特徴部を順次重ね合せる第2重ね合せ
制御手段と、重ね合せに応じて相互相関係数を演算する
ことにより両特徴部のパターンマッチングを検出する精
密マッチング検出手段と、を備えて構成されるパターン
マッチング装置。a reference and comparison image forming means for storing a reference pattern and a comparison pattern as original images in an image memory; and a block for forming a block image in which the average density of these pixels is expressed on a unit pixel corresponding to a plurality of pixels in the image memory. an image forming means; a first superimposition control means for sequentially superimposing the block images corresponding to the reference pattern and the comparison pattern while giving a relative displacement in pixel units; A macroscopic matching detection means detects pattern matching between both images by calculating a number, a feature specifying means specifies a feature with a relatively small area on both original images, and a feature specifying means specifies a feature with a relatively small area on both original images. a second superimposition control means for sequentially superimposing both feature parts while giving a unit displacement; a precise matching detection means for detecting pattern matching of both feature parts by calculating a cross-correlation coefficient according to the superposition; A pattern matching device comprising:
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP14678686A JPS634379A (en) | 1986-06-25 | 1986-06-25 | Pattern matching device |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP14678686A JPS634379A (en) | 1986-06-25 | 1986-06-25 | Pattern matching device |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS634379A true JPS634379A (en) | 1988-01-09 |
Family
ID=15415506
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP14678686A Pending JPS634379A (en) | 1986-06-25 | 1986-06-25 | Pattern matching device |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPS634379A (en) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH05159064A (en) * | 1991-12-09 | 1993-06-25 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Image searching device |
JPH05159063A (en) * | 1991-12-09 | 1993-06-25 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Image retrieving device |
JPH0721382A (en) * | 1993-07-05 | 1995-01-24 | Asia Electron Inc | Picture processor |
JPH08263667A (en) * | 1995-03-28 | 1996-10-11 | Nec Corp | Method for recognizing rorschach picture |
-
1986
- 1986-06-25 JP JP14678686A patent/JPS634379A/en active Pending
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