KR930002347B1 - 패턴위치 인식장치 - Google Patents

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KR930002347B1 KR1019890018196A KR890018196A KR930002347B1 KR 930002347 B1 KR930002347 B1 KR 930002347B1 KR 1019890018196 A KR1019890018196 A KR 1019890018196A KR 890018196 A KR890018196 A KR 890018196A KR 930002347 B1 KR930002347 B1 KR 930002347B1
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다니이 아끼오
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Abstract

내용 없음.

Description

패턴위치 인식장치
제1도는 본 발명의 일실시예에 있어서의 패턴위치 인식장치의 구성도.
제2도는 동패턴위치 인식장치의 인식방법을 도시한 플로우차아트.
제3(a)도는 동실시예에 있어서의 농도분포로 x-y-f를 나타낸 설명도,
제3(b)도는 마스크 g'uv를 창틀내 화상에 대해서 주사하는 모양을 나타낸 설명도.
제3(c)도는 본 발명의 제1발명에 있어서의 사상(畵像)변환을 나타낸 설명도.
제4도는 종래예의 패턴위치 인식장치의 구성도.
제5도는 그 동작을 도시한 플로우차아트.
* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명
2 : 대상물 4 : 텔레비젼 카메라
11 : 포화농도 수정회로 12 : 마스크 메모리회로
13 : 비례계수 연산회로 14 : 비례평가지수 연산회로
본 발명은 전자회로를 구성하는 기판상에 본딩된 IC칩등의 복잡한 패턴상의 패드의 위치인식 등을 화상입력창치에 의해 행하는 패턴위치 인식장치에 관한 것이다.
최근, 비접촉으로 화상등의 2패턴에 의한 패턴위치 인식이 행해지고 있다.
이하 도면을 참조하면서, 상기한 종래의 화상을 사용한 패턴위치 인식에 대해서 설명한다.
제4도는 종래의 패턴위치 인식장치의 구성도이다.
제4도에 있어서, 위치결정 테이블(21)위에 놓여진 인식해야할 패턴을 가진 대상물(22)을 입력하기 위하여 조명장치(23)가 설치되고, 가동텔레비젼 카메라 지지부(25)에 텔레비젼 카메라(24)가 설치되어 있다.
여기에서, 텔레비젼 카메라(24)는 텔레비젼 카메라 제어회로(26)에 의해 제어되어 있다.
텔레비젼 카메라(24)에 의해 입력된 영상신호는 아날로그 디지탈변환(이후, A/D변환이라고 함)회로(27)에 입력되고, 화상의 농도에 따라 0-255(256계조)등의 화상데이터에 수치화되어, CPU, ROM, RAM 및 입출력구동으로 구성된 마이크로 콤퓨터에 입력된다.
패턴위치 인식장치로서는, 주(主)제어기 또는 조작판에 의해 지령이 인가되는 판정제어회로(CPU)(28)와, 입력화상이 2치화 하는 2치화 제어회로(29)와, 상기 화상에 대해서 처리하는 범위를 창틀로서 설정하는 창틀제어회로(30)와, 상기 창틀내의 2치화 화상으로부터 부분적 2차원 패턴을 템플레이트로 해서 순차적으로 잘라내는 부분템플레이트 잘라내기회로(31)와, 인식해야할 패턴을 미리 목표템플레이트로 해서 기억시켜두는 목표템플레이트 메모리회로(32)와, 상기 잘라내어진 목표템플레이트와 미리 기억시켜둔 목표템플레이트를 비교하는 템플레이트 비교회로(33)와, 상기 템플레이트 비교회로(33)에 의해 목표템플레이트와 가장 일치하는 부분템플레이트라고 판정된 템플레이트의 대표위치를 검출하는 대표위치 검출회로(34)로 구성되어있다. 인식결과는 주제어기로 송출된다.
이상과 같이 구성된 패턴위치 인식장치의 인식방법에 대해서, 이하 그 동작에 대해서 설멍한다.
먼저, 제5도의 플로우차아트로 도시한 바와 같이, 인식해야할 패턴을 가진 대상물(22)을 위치결정 테이블(21)등에 얹고, 텔레비젼 카메라(24)의 촛점을 맞춰서 1화면을 입력하고(스텝 21), 상기 입력된 화상을 2치화 하고(스텝 22), 처리하는 범위를 창틀로서 설정하고(스텝 23), 상기 창틀내의 2차원 패턴으로부터 부분템플레이트를 잘라내서(스텝 24) 미리 기억시켜둔 목표템플레이트와의 각 화소(비트)의 배타적 논리합을 구하므로서 양자의 일치도로 하고(스텝 25), 스텝 24, 스텝 25를 창틀내 전체에 대해서 행하여, 배타적 논리합의 합계가 최대였던 부분템플레이트의 좌측상부등의 점을 인식한 것으로 해서, 상기 인식한 점의 위치를 부분템플레이트의 대표위치로서 검출한다(스텝 26).
다만, 인식에러시에는 (스텝 21)로 복귀하고, 화상입력을 행하여 2치화 레벨을 바꿔서 재차 이후의 스텝을 행한다(스텝 27).
그러나, 상기한 바와 같은 종래의 구성에서는, 화상을 2치화해서 부분템플레이트와 목표템플레이트의 각화송의 비트의 배타적 논리합의 합계에 의해 일치도를 비교하기 때문에, 화상입력시의 조명변화나 텔레비젼카메라의 감도변화등에 의해 입력화상의 농도가 변화하였을 경우, 2치화를 동일레벨에서 행하염 인식정밀도가 저하하고, 그 때문에 2치화의 레벨을 변화시킨다고 하는 2치 레벨제어를 행하는 것이나, 처리는 복잡해지고, 이에 더하여 처리시간이 길어진다고 하는 과제를 가지고 있었다.
그래서 본 발명은 이 과제를 해결하기 위하여, 화상입력시의 조명변화나 텔레비젼 카메라의 감도변화등에 의해 입력화상의 농도가 변화하여도 인식정밀도가 저하하지 않고 2치 레벨제어가 필요없는 농담화상에 의해 패턴의 위치를 인식하는 패턴위치 인식장치를 제공하는 것이다(제1발명).
또, 본 발명의 다른 목적은, 제1발명에 있어서의 농도의 비례관계의 검정(檢定)을 고속화한 패턴위치 인식장치를 제공하는데 있다.
또, 본 발명의 다른 목적은, 제1발명에 있어서의 입력화상과 인식해야할 패턴을 가진 마스크 농도의 비례계수 연산을 고속화한 패턴위치 인식장치를 제공하는데 있다.
또, 본 발명의 다른 목적은, 인식처리를 고속화한 패턴위치 인식장치를 제공하는데 있다.
또, 본 발명의 다른 목적은, 입력화상의 농도의 포화를 검사하여 조명, 텔레비젼 카메라의 감도, 조리개등을 조정하여 인식정밀도가 안정화된 패턴위치 인식장치를 제공하는데 있다.
본 발명의 제1발명은 인식해야할 패턴을 포함한 대상물을 텔레비젼 카메라에 의해 취득하여 화상신호를 입수하고 x-y-f 공간을 구성하고(f는 x-y 화상평면상의 농도), 화상중의 화소(i, j)의 농도를 fij로 할때, fij에 대하여 상기 인식해야할 패턴을 포함한 적당한 크기의 마스크 guv(g는 마스크내 u-v 평면상의 농도)를 주사하고, fij와 guv와의 비례계수를 대응하는 각 화소에 대해서 연산하고, 상기 각 부분템플레이트 마다의 비례계수 auv의 접합{auv│u=1, 2…, m, v=1, 2…,n}(n, n은 m×n의 마스크 크기를 의미)의 불균일을 평가하는 비례평가지수 σij를 검출하여, x, y와 비례평가지수 σij로 이루어진 x-y-σ 공간에 x-y-f 공간상의 각 부분템플레이트를 대표하는 점을 사상하는 비례평가사상 T 변환수단과, 상기 사상변환에 의해 x-y-f 공간에서 x-y-σ 공간으로 사상된 화상데이터로 구성되는 곡면의 최소 또는 극소의 복수개의 후보를 검정하는 최소 극소점 복수후보 검출수단으로 이루어진 것이다
또, 본 발명의 제2발명은, 제1발명에 더하여, 불균일의 평가, 비례평가지수 σij에 잔여차 평방합을 사용하는 것이다.
또, 본 발명의 제3발명은, 제1발명에 더하여, 인식해야할 패턴을 포함한 마스크 guv의 각 화소치의 역수를 취하고 g'uv(g'uv=1/guv)를 마스크로서 미리 기억시켜 두고 비례계수를 연산하는 것이다.
또, 본 발명의 제4발명은, 제1발명에 더하여, 비례평가사상 T에 의한 변환에 있어서, 순차적으로 x-y-σ 공간내에서의 σij의 값을 검정하여 σij의 값이 어떤값으로 되었을때, 인식해야할 부분템플레이트를 검출하였다고 판정하고, 이후의 처리를 중단하는 수단을 가진것이다.
또, 본 발명의 제5발명은, 제1발명에 더하여, 입력화상중의 농도의 포화를 검정하는 수단과, 상기 농도가 포화되어있을 경우에는, 조도, 텔레비젼 카메라감도, 조리개를 조정하는 수단을 구비한 것이다.
본 발명의 제1발명에 의하면, 인식해야할 패턴을 마스크로서 작성하고, 이 마스크를 인식해야할 패턴을 가진 입력화상에 대해서 주사하고, 농도의 비례관계에 주목한 사상변환을 행하고, 그 비례관계를 검정해서 패턴을 인식하기 때문에, 조명변화, 텔레비젼 카메라의 감도등의 변화에 의해 입력화상의 농도가 변화하여도 2치 레벨제어 없게 해서 패턴을 인식하는 일이 가능해진다.
또 본 발명의 제2발명에 의하면, 상기 농도의 비례관계의 검정을 행하는 비례평가지수 σij에 잔여차 평방합을 사용하기 때문에 검정처리의 고속화가 가능해진다.
또, 본 발명의 제3발명에 의하면, 상기 인식해야할 패턴을 포함한 마스크 guv의 역수 guv(g'uv=1/g)를 미리 연산하여 기억시켜 두고, 이 마스크 g' uv를 상기 비례계수의 연산에 사용하기 때문에, 농도의 비례계수 연산의 고속화가 가능해진다.
또, 본 발명의 제4발명에 의하면, 상기 비례평가사상 T에 의한 변환에 있어서, 순차적으로 σij의 값을 검정하여 σij가 어떤값으로 된 시점에서 인식해야 할 부분템플레이트를 검출하였다고 판정하고, 이후의 처리를 중단하기 때문에, 인식처리의 고속화가 가능해진다.
또, 본 발명의 제5발명에 의하면, 입력화상중의 농도의 포화를 검정하여, 상기 농도가 포화되어 있으면 조도, 텔레비젼 카메라의 감도를 조정하여 포화화상을 없애기 때문에, 포화화상에 의한 정보량의 저하가 방지되어 인식정밀도를 확보할 수 있다.
이하, 본 발명의 일실시예에 대해서 제1도에서부터 제3도를 참조하면서 설명한다. 제1도는 패턴위치 인식장치의 구성예를 도시하고 있다
제1도에 있어서, 위치결정 테이블(1)의 위에 놓여진 대상물(2)을 입력하기 위하여 조명장치(3)가 설치되고, 가동텔레비젼 카메라 지지부(5)에 텔레비젼 카메라(4)가 설치되어 있다. 여기에서, 텔레비젼 카메라(4)는 텔레비젼 카메라 제어회로(6)에 의해 제어되어 있다.
텔래비젼 카메라(4)에 의해 입력된 영상신호는 A/D 변환회로(7)에 입력되어, 화상의 농도에 따라 0-255등의 화상데이터로 수치화되고, CPU, ROM, RAM 및 입출력구동으로 구성되는 마이크로 콤퓨터에 입력된다.
패턴위치 인식장치로서는, 주제어기 또는 조작판으로부터 지령이 연가되는 판정제어회로(CPU)(8)와, 입력화상에 대해서 처리하는 범위를 창틀로서 설정하는 창틀제어회로(9)와, 창틀내의 화상이 포화되어 있는지 첵하여, 조명, 텔레비젼 카메라의 감도를 조정하는 포화농도 보상회로(10)와, 상기 창틀내의 화상으로부터 부분적인 2차원 패턴을 템플레이트로 해서 순차적으로 잘라내는 부분템플레이트 잘라내기회로(1)와, 인식해야할 패턴을 적당한 크기(예를들면 16×16화소)로 농담화상으로 해서 작성하고, 미리 각 화소농도의 역수를 계산하여 마스크를 작성하고 기억시키는 마스크 메모리회로(12)(또한, 가공한 마스크라도 된다)와, 창틀내의 화상에 대해서 마스크를 주사하고, 상기 부분템플레이트와 마스크와 각 화소간의 적(積)을 계산하여, 농도의 비례계수를 구하는 비례계수 연산회로(13)와, 부분템플레이트마다의 비례계수 집합의 잔여차 평방합에 의해 집합의 불균일을 평가하여 부분템플레이트와 마스크 농도의 비례관계를 평가하는 비례평가지수 연산회로(14)와, 상기 창틀내의 각 부분템플레이트에 대한 비례평가지수로부터 가장 작아(마스크의 농도와 비례관계가 강함) 부분템플레이트를 인식해야할 부분템플레이트라고 판정하는 패턴판정회로(15)와, 상기 인식해야할 부분템플레이트로서 판정된 템플레이트를 대표하는 위치를 검출하는 인식위치 검출회로(16)로 구성되어있다. 위치인식 결과는 주제어기로 송출된다.
이상과 같이 구성된 패턴위치 인식장치의 위치인식 방법에 대해서, 이하 그 동작에 대해서 설명한다.
먼저, 제2도의 플로우차아트에 도시한 바와 같이, 인식해야할 패턴을 가진 대상물(2)을 위치결정하여 테이블(1)등에 얹고, 텔레비젼 카메라(4)의 촛점을 맞춰서 1화면을 입력하고(스텝 1)(화상입력부), 상기 입력된 화상에 대해서 처리하는 범위를 창틀로서 설정한다(스텝 2)(창틀설정수단).
제3도 (a)에 도시한 바와 같이, 상기 창틀내의 화상에 의해 x-y-f 공간을 구성하고, (f는 x-y 창틀내화상평면상의 농도), 화상중의 화소(i, j)의 농도를 fij라 하고, 상기 인식해야할 패턴을 포함한 적당한 크기의 마스크 guv(g은 마스크내 u-v 평면상의 농도)를 작성하면, 마스크 guv와 일치하는 화상중의 패턴의농도 fij는 guv 비례관계에 있기 때문에, guv의 각 화소농도의 역수를 구해서 계산하고 마스크 g'uv(g'uv=1/guv, 다만 g'uv는 그 값을 부분적으로 가공, 강조가공되어 있어도 된다)를 작성하여 기억시켜 두고(마스크 기억수단), 제3도 (b)와 같이 상기 fij에 대하여 마스크 g'uv를 주사하고, 상기 창틀내 화상의 부분템플레이트 fij(u, v)(u, v는 템플레이트내의 위치)와의 적, 즉 fij(u, v)와 guv와 비례계수를 대응하는 각 화소에 대하여 연산하고(스텝 3), 상기 부분템플레이트마다 비례계수 auv의 집합{auv|u=1, 2…, m, v=1, 2…, n}(n, n은 m×n의 마스크 크기를 의미)의 불균일을 평가하기 위하여 상기 집합의 잔여차 평방합σuv(또한, 분산, 표준편차등이라도 된다)을 연산하여, 비례평가지수 σij로 하고, 상기 부분템플레이트와 마스크의 농도 fij(u, v)와 guv의 비례관계를 평가하기 위하여, 비례평가지수 σij를 산출하고(스텝 4), x, y와 비례평가지수 σij로 이루어진 x-y-σij 공간에 x-y-f 공간상의 점을 사상하고(이상, 비례평가사상 T 변환수단), 상기 x-y-σ 공간에서의 곡면의 최소 또는 극소를, 마스크 g'uv를 주사해가는 과정에서 비례평가지수 σij의 값이 작은 순서대로 바꿔 세워서 σij i, j등을 기억시키고, 항상 αij의 값을 관찰해 두고, 창틀내 모든 처리가 종료한 시짐에서 가장 작다고 되어 있는(i, j)를 대표위치로 하는 부분템플레이트가, 인식해야할 부분템플레이트라고 판정하고(스텝 5)(최소, 극소점 복수후보 검출수단), 상기 연식해야할 부분템플레이트로서 판정된 템플레이트를 대표하는 위치를, 에를들면 부분템플레이트의 좌측상부로해서, 패턴의 위치를 인식하는(스텝 6), 상기 σij의 배열변경에 있어서, 마스크 g'uv의 주사도중에서 가장 작다고 되어 있는 σij의 값이 σij
Figure kpo00001
ε(ε는 0에 가까운 수)로 되면 인식해야할 부분템플레이트라고 판정하고 처리를 중단시키는 것도 가능하다. 또, 입력화상의 농도로 포화농도와 동일치의 것이 있으며, 포화화상이 없어지도록 조도, 카메라감도, 조리개등을 조정한다(포화화상 수정수단).(또한, 어두운 화상의 경우도 마찬가지로 할 수 있다). 또, 상기 후보점으로서 산출된 σij의 값이 σij
Figure kpo00002
A(A는 마스크와 부분템플레이트가 동일한 것이라고 하는 한계치)의 경우에는 부분템플레이트내에 인식해야할 패턴이 없다고 판정한다.
본 발명의 제1발명에 의하면, 인식해야 할 패턴을 마스크로서 작성하고, 인식해야할 패턴을 가진 입력화상에 대하여 주사하여, 농도의 비례관계에 주목한 사상변환을 행하고, 그 비례관계를 검정해서 패턴을 인식하기 때문에, 조명변화, 텔레비젼 카메라의 감도, 조리개등의 변화에 의해, 입력화상의 농도가 똑같이 변화하여도, 그 변화율은 동일하므로, 2치화 레벨제어등을 행하지 않고 농담화상처리를 행할 수 있어, 고속, 고정밀도의 인식을 할 수 있게 된다.
본 발명의 제2발명에 의하면, 상기 농도의 비례관계의 검정을 행하는 비례평가지수 σij에 잔여차 평방합을 사용하기 때문에 검정처리의 고속화가 가능하게 된다.
본 발명의 제3발명에 의하면, 상기 인식해야할 패턴을 포함한 마스크 guv의 역수 g'uv(g'uv=1/g)를 미리 연산해서 기억시켜두고, 이 마스크 g'uv를 상기 비례계수의 연산에 사용하기 때문에, 제산이 적어지고, 농도비례연산의 고속화가 가능하게 된다.
본 발명의 제4발명에 의하면, 상기 비례평가사상 T에 의한 변환에 있어서, 순차적으로 σij의 값을 검정하여 σij가 어떤 값으로 된 시접에서 인식해야 할 부분템플레이트를 검출하있다고 판정하고, 이후의 처리를 중단하기 때문에, 창틀전제의 화상에 대해서 마스크를 주사해서 각 템플레이트의 마스크에 대한 비례관계, 즉 σij를 검정하는 것에 비해 인식처리의 고속화가 가능하게 된다.
본 발명의 제5발명에 의하면 입력화상중의 농도의 포화를 검정하고, 증명, 텔레비젼 카메라의 농도를 조정하여 포화화상을 없예기 때문에, 포화화상에 의해 인식을 위한 입력정보에 신뢰할 수 없는 것이 포함되는 일이 없기 때문에, 안정된 인식을 할 수 있게 된다.

Claims (5)

  1. 인식해야할 패턴을 포함한 대상물울 텔레비젼 카메라에 의해 취득하여 화상신호를 입수하고, x-y-f공간을 구성하고(f는 x-y 화상평면상의 농도), 화상중의 화소(i, j)의 농도를 fij로 할때, fij에 대하여 상기인식해야할 패턴을 포함한 적당한 크기의 마스크 guv(g는 마스크내 u-v 평면상의 농도)를 주사하고, fij와 guv와의 비례계수를 대응하는 각 화소에 대해서 연산하고, 상기 각 부분템플레이트마다의 비례계수 auv의 집합{auv|u=1, 2…, m, v=1, 2…, n}(m, n은 m×n의 마스크 크기를 의미)의 불균일을 평가하는 비례평가지수 σij를 검출하여, x, y와 비례평가지수 σij로 이루어진 x-y-σ 공간에 x-y-f 공간상의 각 부분템플레이트를 대표하는 점을 사상하는 비례평가사상 T 변환수단과, 상기 사상변환에 의해 x-y-f 공간에서 x-y-σ 공간으로 사상된 화상데이터로 구성되는 곡면의 최소 또는 극소의 복수개의 후보를 검정하는 최소·극소점 복수후보 검출수단으로 이루어진 패턴위치 인식장치.
  2. 제1항에 있어서, 불균일의 평가, 비례평가지수 σij에 잔여차 평방합을 사용하는 패턴위치 인식장치.
  3. 제1항에 있어서, 인식해야할 패턴을 포함한 마스크 guv의 각 화소치의 역수를 취하여 g'uv(g'uv=1/'guv)를 마스크로서 미리 기억시켜 두고 비례계수를 연산하는 패턴위치 인식장치.
  4. 제1항에 있어서, 비례평가사상 T에 의한 변환에 있어서, 순차적으로 x-y-σ 공간내에서의 σij의값을 검정하여, σij의 값이 어떤 값으로 되었을때, 인식해야 할 부분템플레이트를 검출하였다고 판정하고, 이후의 처리를 중단하는 수단을 가진 패턴위치 인식장치.
  5. 제1항에 있어서, 입력화상증의 농도의 포화를 검정하는 수단과, 상기 농도가 포화되어 있을 경우에는, 조도, 텔레비젼 카메라 감도, 조리개를 조정하는 수단을 구비한 패턴위치 인식장치
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100750112B1 (ko) * 2003-11-03 2007-08-21 삼성전자주식회사 입체물 스캔 장치 및 방법

Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2517637B2 (ja) * 1988-02-15 1996-07-24 キヤノン株式会社 マ―ク位置検出方法及びそれが適用される装置
JPH0668264A (ja) * 1992-08-21 1994-03-11 Takayama:Kk パターンマッチング回路
EP0758470B1 (en) * 1994-05-05 2002-07-24 Northrop Grumman Corporation Method and apparatus for locating and identifying an object of interest in a complex image
KR0126600B1 (ko) * 1994-12-30 1997-12-29 김주용 고속 디지탈 영상 패턴 매칭 회로
US6023530A (en) * 1995-11-13 2000-02-08 Applied Intelligent Systems, Inc. Vector correlation system for automatically locating patterns in an image
US5835634A (en) * 1996-05-31 1998-11-10 Adobe Systems Incorporated Bitmap comparison apparatus and method using an outline mask and differently weighted bits
US5912988A (en) * 1996-12-27 1999-06-15 Xytec Corporation Image processing method and apparatus for distortion compensation
JPH11144054A (ja) 1997-11-06 1999-05-28 Fuji Xerox Co Ltd 画像認識方法および画像認識装置ならびに記録媒体
AU750558B2 (en) * 1998-11-30 2002-07-25 Canon Kabushiki Kaisha Method and apparatus for mark detection
JP2001052011A (ja) * 1999-08-06 2001-02-23 Canon Inc 画像検索装置およびその方法
US7245779B2 (en) * 2003-07-23 2007-07-17 Marvell International Technology Ltd. Image enhancement employing partial template matching
JP6452103B2 (ja) * 2014-02-14 2019-01-16 キヤノン株式会社 画像表示装置及びその制御方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4882763A (en) * 1984-12-31 1989-11-21 The Standard Oil Company Method of making a rock-pore micromodel involving generation of an accurate and reliable template image of an actual reservoir rock pore system
US4707734A (en) * 1985-06-17 1987-11-17 The Perkin-Elmer Corporation Coarse flaw detector for printed circuit board inspection

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100750112B1 (ko) * 2003-11-03 2007-08-21 삼성전자주식회사 입체물 스캔 장치 및 방법

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Publication number Publication date
JPH02157605A (ja) 1990-06-18
JPH0762606B2 (ja) 1995-07-05
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