JPH02126105A - 位置認識方法 - Google Patents
位置認識方法Info
- Publication number
- JPH02126105A JPH02126105A JP63278691A JP27869188A JPH02126105A JP H02126105 A JPH02126105 A JP H02126105A JP 63278691 A JP63278691 A JP 63278691A JP 27869188 A JP27869188 A JP 27869188A JP H02126105 A JPH02126105 A JP H02126105A
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- pattern
- mask pattern
- product
- detected
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- Prior art date
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T1/00—General purpose image data processing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
- G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
- G06T7/74—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods involving reference images or patches
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30108—Industrial image inspection
- G06T2207/30148—Semiconductor; IC; Wafer
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Image Processing (AREA)
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。
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
本発明は位置認識方法に関し、特にＩＣの表面パターン
のように、形状の再現性のよい対象パターンに好適に適
用できる位置認識方法に関するものである。
のように、形状の再現性のよい対象パターンに好適に適
用できる位置認識方法に関するものである。
従来の技術
従来、ＩＣの表面パターンの位置を認識するには、テレ
ビカメラで撮像した画像を２値化し、特徴的な形状の部
分パターンをテンプレートとして登録し、２値化された
対象画像とテンプレートとを順次比較し、最もよ（一致
する位置を検出するテンプレートマツチング法が使われ
ていた。
ビカメラで撮像した画像を２値化し、特徴的な形状の部
分パターンをテンプレートとして登録し、２値化された
対象画像とテンプレートとを順次比較し、最もよ（一致
する位置を検出するテンプレートマツチング法が使われ
ていた。
このようすを第５図を用いて説明する。１は２値化され
たテンプレートであり、１は白色、Ｏは黒色の画素であ
ることを示す。２は対主画像の２値化された状態を示す
。この対象画像の左上偶にテンプレートを重ね合わせ、
各画素の一致の状態を調べる。０とＯ同志または１と１
同志ならば、一致していると判断する。次に１画素右の
場所にテンプレートを移動し、同様に一致度を調べる。
たテンプレートであり、１は白色、Ｏは黒色の画素であ
ることを示す。２は対主画像の２値化された状態を示す
。この対象画像の左上偶にテンプレートを重ね合わせ、
各画素の一致の状態を調べる。０とＯ同志または１と１
同志ならば、一致していると判断する。次に１画素右の
場所にテンプレートを移動し、同様に一致度を調べる。
この作業をくり返し行い、画像の右下偶まで実行する。
そして、このうち最も一致度の高い位置を認識点とする
。第５図の対象画像の場合は、（イ）の場所での一致度
が６４と最も高くなり認識点として検出する。
。第５図の対象画像の場合は、（イ）の場所での一致度
が６４と最も高くなり認識点として検出する。
発明が解決しようとする課題
ところが、上記のような方法では対象物の明るさが変わ
ると２値化画像の状態が変化し、誤認識や認識不可の状
態になるという問題があった。例えば、第５図の対主画
像で対象物が暗（なり、１の画素がなくすべてＯの画素
になると一致度がどの場所でも同じ値となり、認識点が
特定できないということになる。
ると２値化画像の状態が変化し、誤認識や認識不可の状
態になるという問題があった。例えば、第５図の対主画
像で対象物が暗（なり、１の画素がなくすべてＯの画素
になると一致度がどの場所でも同じ値となり、認識点が
特定できないということになる。
本発明は上記従来の問題点を解消し、対象物の反射率や
照明光量の変化があっても安定に認識できる位置認識方
法を提供することを目的とする。
照明光量の変化があっても安定に認識できる位置認識方
法を提供することを目的とする。
課題を解決するだめの手段
本発明は上記目的を達成するため、検出しようとする特
定形状パターンと背最の濃度差を強調させるように異な
る値を有するマスクパターンを作成し、対象画像の部分
パターンの濃淡データとマスクパターンとの積和演算を
行い、この積和演算結果が最も大きな値をもつ位置を検
出することを特徴とする。
定形状パターンと背最の濃度差を強調させるように異な
る値を有するマスクパターンを作成し、対象画像の部分
パターンの濃淡データとマスクパターンとの積和演算を
行い、この積和演算結果が最も大きな値をもつ位置を検
出することを特徴とする。
又、マスクパターンをその値の和が０となるよう設定し
たものである。
たものである。
作 用
本発明は上記構成を有するので、対象物の明るさが変化
し濃淡データが相対的に変化してもマスクパターンと濃
淡データとの積和演算を行うことにより、所望の形状パ
ターンの位置において、積和演算結果の値が最も大きく
なり、これを検出することによって安定に位置認識を行
うことができる。
し濃淡データが相対的に変化してもマスクパターンと濃
淡データとの積和演算を行うことにより、所望の形状パ
ターンの位置において、積和演算結果の値が最も大きく
なり、これを検出することによって安定に位置認識を行
うことができる。
実施例
以下、本発明の一実施例を第１図〜第３図を参照しなが
ら説明する。
ら説明する。
第１図は、マスクパターンの作成例を示す図である。第
１図の左債は、検出しようとする対象パターンであり、
斜線の部分が濃度が高く白っぽい領域である。右側がマ
スクパターン例で、濃度の高い部分を１、濃度の低い部
分を〜１として、濃度差が強調されるようにマスクパタ
ーンの係数を設定する。また１と−１の数が同じになり
正規化されるように１と〜１の境界以外のところに０の
領域を設ける。
１図の左債は、検出しようとする対象パターンであり、
斜線の部分が濃度が高く白っぽい領域である。右側がマ
スクパターン例で、濃度の高い部分を１、濃度の低い部
分を〜１として、濃度差が強調されるようにマスクパタ
ーンの係数を設定する。また１と−１の数が同じになり
正規化されるように１と〜１の境界以外のところに０の
領域を設ける。
′！ＪＪ２図は上記のようにして作成したマスクパター
ンと濃淡データの対象画像の例を示す図で対象画像内の
数字は各画素での濃度値（濃淡データ）である。この濃
淡データの対象画像を例えば、４０をしきい値にしてそ
れ以上の濃淡データをもつ画素を１、それ以下の濃淡デ
ータをもつ画素を０とすると従来例で説明した第５図の
対象画像と同じになる。
ンと濃淡データの対象画像の例を示す図で対象画像内の
数字は各画素での濃度値（濃淡データ）である。この濃
淡データの対象画像を例えば、４０をしきい値にしてそ
れ以上の濃淡データをもつ画素を１、それ以下の濃淡デ
ータをもつ画素を０とすると従来例で説明した第５図の
対象画像と同じになる。
位置認識をする場合、先ず第２図のマスクパターン１と
対象画像２の（ロ）の位置で積和演算を行う。即ち、マ
スクパターンの係数データを旧ｊ（ｉ、ｊ共にＯ〜７）
、対主画像から切り出した部分パターンの濃淡データを
５ｉｊ（ｉ、ｊ 共にＯ〜７）とし、Σ （Ｍｉｊ−
５ｉｊ）を計算する。（ロ）の位置での積和演算の結果
は−４となる。
対象画像２の（ロ）の位置で積和演算を行う。即ち、マ
スクパターンの係数データを旧ｊ（ｉ、ｊ共にＯ〜７）
、対主画像から切り出した部分パターンの濃淡データを
５ｉｊ（ｉ、ｊ 共にＯ〜７）とし、Σ （Ｍｉｊ−
５ｉｊ）を計算する。（ロ）の位置での積和演算の結果
は−４となる。
次に（ロ）の位置より１画素右となりの部分パターンを
切出して同様に積ｔｏ演算を行う。そして更に右となり
というように対象画像の右下隅までこの動作をくり返し
て最も積和演算の結果の値が大きい位置を認識点とする
。
切出して同様に積ｔｏ演算を行う。そして更に右となり
というように対象画像の右下隅までこの動作をくり返し
て最も積和演算の結果の値が大きい位置を認識点とする
。
第２図の場合は（イ）の場所でその値が最も太きく １
２７４となる。濃淡の変化のない所では、値はマスクパ
ターンの係数データ通り和はＯとなり、より位置認識が
容易となる。
２７４となる。濃淡の変化のない所では、値はマスクパ
ターンの係数データ通り和はＯとなり、より位置認識が
容易となる。
次に対象画像が全体的に暗（なった時の例を第３図の対
象画像例で説明する。この場合も上記した方法により対
象画像から順次部分パターンを切り出して積和演算を行
っていく。（ロ）の位置での積和演算値は−４で、また
（イ）の位置での積和演算値は３０２となり、この対象
画像９最も大きな値となり第２図と同じ位置が認識され
る結果となる。
象画像例で説明する。この場合も上記した方法により対
象画像から順次部分パターンを切り出して積和演算を行
っていく。（ロ）の位置での積和演算値は−４で、また
（イ）の位置での積和演算値は３０２となり、この対象
画像９最も大きな値となり第２図と同じ位置が認識され
る結果となる。
なお、ここでは１種類のマスクパターンで説明を行なっ
たが、その他の形状を表すマスクパターンについても全
く同じである。また、対象画像中によく似たパターンが
存在する場合は、第４図に示すように複数のマスクパタ
ーンを用いて、さらに安定して位置認識を行うことがで
きる。つまり先ずマスクパターン１にて積和演算を行い
値が周りの位置より極大となる点（８近傍より値が大き
くなる点）を値の大きい方から２点選ぶと第４図のＡ１
点とＡ２点の２点が検出できる。次にマスクパターン２
にて同様に積和演算結果値が極大となる点のうちその値
の大きい方から２点選ぶと８１点と８２点の２点が検出
できる。次にあらかじめ登録しであるマスクパターン１
とマスクパターン２との相対位置ｒに最も近い相対位置
ｒ３からなるＡ２点とＢ１点の組合せを抽出して認識点
を決定する。この時の相対位置ｒは、距離と角度を使っ
てもよいし、そのいずれか一方のみでもよい。
たが、その他の形状を表すマスクパターンについても全
く同じである。また、対象画像中によく似たパターンが
存在する場合は、第４図に示すように複数のマスクパタ
ーンを用いて、さらに安定して位置認識を行うことがで
きる。つまり先ずマスクパターン１にて積和演算を行い
値が周りの位置より極大となる点（８近傍より値が大き
くなる点）を値の大きい方から２点選ぶと第４図のＡ１
点とＡ２点の２点が検出できる。次にマスクパターン２
にて同様に積和演算結果値が極大となる点のうちその値
の大きい方から２点選ぶと８１点と８２点の２点が検出
できる。次にあらかじめ登録しであるマスクパターン１
とマスクパターン２との相対位置ｒに最も近い相対位置
ｒ３からなるＡ２点とＢ１点の組合せを抽出して認識点
を決定する。この時の相対位置ｒは、距離と角度を使っ
てもよいし、そのいずれか一方のみでもよい。
なお、以上の例は検出しようとする位置で積和演算結果
が最も太き（なるようにマスクパターンの係数を設定し
たが、逆に最も小さくなるようにマスクパターンの係数
を設定し、積和演算結果が最も小さくなる位置を検出す
るようにしてもよい。
が最も太き（なるようにマスクパターンの係数を設定し
たが、逆に最も小さくなるようにマスクパターンの係数
を設定し、積和演算結果が最も小さくなる位置を検出す
るようにしてもよい。
発明の効果
本発明の位置認識方法によれば、マスクパターンと濃淡
データの積和演算結果の値により認識点を決定している
ので、対象物の反射率や照明光量が変化して画像の濃度
が変化しても、安定にしかも簡単な処理で位置認識が可
能になるという効果がある。検出すべき特定位置とそれ
以外の位置とで又、マスクパターンの値の和がＯとなる
よう設定することで、値の差が大きくなり、位置検出が
より容易となる。
データの積和演算結果の値により認識点を決定している
ので、対象物の反射率や照明光量が変化して画像の濃度
が変化しても、安定にしかも簡単な処理で位置認識が可
能になるという効果がある。検出すべき特定位置とそれ
以外の位置とで又、マスクパターンの値の和がＯとなる
よう設定することで、値の差が大きくなり、位置検出が
より容易となる。
第１図〜第４図は本発明の一実施例を示し、第１図はマ
スクパターンの作成例を示す図、第２図及び第３図はマ
スクパターンと対象画像の例を示す図、第４図は複数の
マスクパターンを使用した場合の実施例を示す図、第５
図は従来の位置認識方法を説明する図である。 代理人の氏名 弁理士 粟野重孝 ほか１８第 図 ｘ１象５八′ターン マズクハ゛ターン 第 図 （イ〕マズフハ゛夕 ソ （’２）ｆ：；丁 ち（恒百水、 第 図 第 図 ｊアｙｉ匙、ｉＤ−イ？ミ； 図 （１）子ツブＬ刊、 （Ｚン 灯象毘１駿
スクパターンの作成例を示す図、第２図及び第３図はマ
スクパターンと対象画像の例を示す図、第４図は複数の
マスクパターンを使用した場合の実施例を示す図、第５
図は従来の位置認識方法を説明する図である。 代理人の氏名 弁理士 粟野重孝 ほか１８第 図 ｘ１象５八′ターン マズクハ゛ターン 第 図 （イ〕マズフハ゛夕 ソ （’２）ｆ：；丁 ち（恒百水、 第 図 第 図 ｊアｙｉ匙、ｉＤ−イ？ミ； 図 （１）子ツブＬ刊、 （Ｚン 灯象毘１駿
Claims (4)
- （１）対象画像中の特定形状位置を認識する方法であっ
て、検出しようとする特定形状パターンと背景との間で
異なる値を有するマスクパターンを作成し、対象画像の
部分パターンの濃淡データと上記マスクパターンとの積
和演算を行い、この積和演算結果が最も大きな値をもつ
部分パターンの位置を特定形状位置として検出すること
を特徴とする位置認識方法。 - （２）対象画像中の特定形状位置を認識する方法であっ
て、検出しようとする特定形状パターンと背景との間で
異なる値を有するマスクパターンを複数個作成すると共
に各マスクパターン間の相対位置を登録し、対象画像の
部分パターンの濃淡データと上記複数個のマスクパター
ンとの積和演算を各々行い、各マスクパターンについて
積和演算結果が極大となる位置を候補点として複数点検
出し、異なるマスクパターンの候補点間の相対位置があ
らかじめ登録されている相対位置に最も近い候補点の組
合せを抽出することを特徴とする位置認識方法。 - （３）マスクパターン間の相対位置を表わすのが、距離
と角度またはそのいずれか一方である請求項２記載の位
置認識方法。 - （４）検出しようとする特定形状パターンと背景との間
で異なる値を有するマスクパターンが、１と−１と０の
係数から構成され、係数の総和が０となるよう構成した
請求項１又は２記載の位置認識方法。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63278691A JPH07117377B2 (ja) | 1988-11-04 | 1988-11-04 | 位置認識方法 |
| KR1019890015989A KR920005243B1 (ko) | 1988-11-04 | 1989-11-04 | 영상에서 목적 패턴의 위치를 검지하는 방법 |
| EP89120503A EP0367295B1 (en) | 1988-11-04 | 1989-11-06 | A method of detecting the position of an object pattern in an image |
| DE68927662T DE68927662T2 (de) | 1988-11-04 | 1989-11-06 | Verfahren zur Feststellung der Lage eines Objektmusters in einem Bild |
| US07/890,323 US5226095A (en) | 1988-11-04 | 1992-05-26 | Method of detecting the position of an object pattern in an image |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63278691A JPH07117377B2 (ja) | 1988-11-04 | 1988-11-04 | 位置認識方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02126105A true JPH02126105A (ja) | 1990-05-15 |
| JPH07117377B2 JPH07117377B2 (ja) | 1995-12-18 |
Family
ID=17600832
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63278691A Expired - Fee Related JPH07117377B2 (ja) | 1988-11-04 | 1988-11-04 | 位置認識方法 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| EP (1) | EP0367295B1 (ja) |
| JP (1) | JPH07117377B2 (ja) |
| KR (1) | KR920005243B1 (ja) |
| DE (1) | DE68927662T2 (ja) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0586708B1 (en) * | 1992-03-06 | 2001-09-26 | Omron Corporation | Image processor and method therefor |
| FR2726078B1 (fr) * | 1994-10-24 | 1997-01-03 | 3 14 Ingenierie | Procede de controle de l'emplacement respectif de motifs sur une nappe de materiau |
| US7190809B2 (en) | 2002-06-28 | 2007-03-13 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Enhanced background model employing object classification for improved background-foreground segmentation |
| GB2499799B (en) * | 2012-02-28 | 2019-06-26 | Snell Advanced Media Ltd | Identifying points of interest in an image |
| US9977992B2 (en) * | 2012-02-28 | 2018-05-22 | Snell Advanced Media Limited | Identifying points of interest in an image |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS61250504A (ja) * | 1985-04-27 | 1986-11-07 | Omron Tateisi Electronics Co | 移動体認識視覚センサ |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4581762A (en) * | 1984-01-19 | 1986-04-08 | Itran Corporation | Vision inspection system |
-
1988
- 1988-11-04 JP JP63278691A patent/JPH07117377B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
1989
- 1989-11-04 KR KR1019890015989A patent/KR920005243B1/ko not_active Expired
- 1989-11-06 EP EP89120503A patent/EP0367295B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1989-11-06 DE DE68927662T patent/DE68927662T2/de not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS61250504A (ja) * | 1985-04-27 | 1986-11-07 | Omron Tateisi Electronics Co | 移動体認識視覚センサ |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| DE68927662T2 (de) | 1997-05-28 |
| DE68927662D1 (de) | 1997-02-27 |
| EP0367295A2 (en) | 1990-05-09 |
| EP0367295B1 (en) | 1997-01-15 |
| KR920005243B1 (ko) | 1992-06-29 |
| EP0367295A3 (en) | 1992-08-12 |
| KR900008843A (ko) | 1990-06-03 |
| JPH07117377B2 (ja) | 1995-12-18 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |