JPH0321811A - テキスト方位決定方法 - Google Patents

テキスト方位決定方法

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JPH0321811A
JPH0321811A JP2138656A JP13865690A JPH0321811A JP H0321811 A JPH0321811 A JP H0321811A JP 2138656 A JP2138656 A JP 2138656A JP 13865690 A JP13865690 A JP 13865690A JP H0321811 A JPH0321811 A JP H0321811A
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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】 本発明は、物体上のフィーチャー，例えば、プリントさ
れたテキストの方位を、物体の方位を決定するための順
フィート　ニューラル網の形式の判定装置を含む網を使
用して検出するための技術に関する． 発１区１１景 組み立゛Ｃプロセスが“ジャスト　イン　タイム（Ｊｕ
ｓｔ　Ｉｎ　Ｔｉｍｅ）　”運転に近付くに従っで、自
動検査かより重要な技術となる。例えば、製造動作と検
査との間の密接なループが作られ、これによっで、製造
設定に起因するエラーか発生した場合、最低数以上の欠
陥品目か製造されないように保証される．これは、ロフ
ト或はバッチ単位の製品か製造された後に初めてエラー
か検出される従来のバッチ製造と対照的である．迅速な
検出は他の長所も持つ．例えば、回路パケットの表面搭
載アセンブリーにおいては、半田付けされる前に、最初
に、要素か粘着剤にて所定の位置に保持される，従っで
、この据え付け動作の後のライン内に置かれた検査シス
テムは、半田付けプロセスか遂行される前にエラーを見
付けることかでき、こうしで、修理コストを最小限に削
減する。
同路ｌ１（板の欠陥を検出するための様々な構成が冬案
されている。例えば１９７７年６月７日付にで、Ｂ．Ｈ
．シャープ（　Ｂ．Ｈ．Ｓｂａｒｐ　）に交付された合
衆国特許第４，０２８，８２７号は、物品−Ｌの少なく
とも二つの異なるタイプの光反射表面の存花或は不在，
及ひこれらの間の弁別を選択的に達成する為のビデオ　
システムを開示する。これらシステムは、回路経路及び
半田接続を検査するために使用かり能である。６う一つ
の装置かＪ．Ｗ．マクファーレン（　Ｊ．Ｗ．ＭａｃＦ
ａｒｌａｎｅ）らに、１９８６年５月２５日付けで交付
された合衆国特許第４，５７８，８１０号において開示
されるか、ここでは、自動ビションテスターによっで、
印刷配線基板（ｐｒｉｎｔｅｄ　＊ｉｒｉｎｇｂｏａｒ
ｄ，　Ｐ　Ｗ　Ｂ　）の欠陥が検出される．これら検出
器は、印刷配線回路を光学的に検出するためのＰＷＢの
二進イメージ　パターンを形或するアレイの光学センサ
ーを含む。
ｓ．ｐ．デンカー（Ｓ．Ｐ．Ｄｅｎｋｅｒ）らによッテ
、ベニシルハニア州，フィラデルフィフにで、１９８４
年ｌＯ月にｌｌＩｌ催された国朕エ蓋上会通（　ＩｎＬ
ｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｔｅｓｔ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃ
ｅ　）の．；ｉｉ．ｓ録、ページ、　５５８一５６３に
掲載の論文は、マシーン　ビジョン技術を使用して回路
印刷回路基板（Ｐｒｉｎｔｅｄ　ｃｉｒｃｕｉｔ　ｂｏ
ａｒｄ，ＰＣＢ）アセンブリー　エラーを検出するため
の自動ビション　テスターを開示する。このテスターに
おいては、カメラかＰＣＢのイメージを捕１足し、この
イメージの電気的表現をコンピューターに送るために使
用される。コンピューターは．ＰＣＢイメージのフィー
チャーをメモリー内に格納された理想イメージと比較し
、アセンブリー　エラーの検出を行なう．もう一つの構
威が、ハイブリッド回路（ｌｌｙｂｒｉｄ　Ｃｉｒｃｕ
ｉｔｓ　．　ＧＢ）　．　Ｎｏ．　１３．　１９８７年
，べ−ジ５−８にＤ．Ｊ．スベトコフ（Ｄ．Ｊ．Ｓｖｅ
ｔｋｏｆｆ）らによって発表の論文において開示される
が、ここでは、テスト下の回路基板の三次元マップ及び
クレー　スケール（Ｇｒａｙ−Ｓｃａｌｅ）ビション　
データの内方を使用する要素基板な白動的に検査するた
めの技術か開示される。この技術は，要素、例えば、半
［１１ペーストの量の検出及び方位の測定に有効である
と説明される。
先行技術は、要素の様々な位置、並びに接続及び全ての
要素か回路薄板上に正しく置かれているか否かを検存す
るか、欠陥を持たない品目か，常に、格納されているイ
メージと同一に見えるような状況に限定される。先行技
術において欠落しているものは，製造の様々な段階、例
えば、ホッパーのローディング、半田付け前の基板への
要素の搭載、回路基板上へのチップの搭載等の段階にお
いで、要素自体の方位を決定するための低コストで、信
頼性の高い完全な検査システムを得るための方法か存花
しないことである．更に、先行技術によるシステムのも
う一つの問題は、これらシステムか検出された要素と比
較するための格納された理憩イメージを持たず，一方に
おいで、これら要素上のマークか、例えば、日付スタン
プの使用，或は，印刷位置及びスタイルの変動のために
，大きく変動することである。
え姓豊鷹１ 先行技術の前述の欠陥及び問題か本発明に従って解決さ
れるか、本発明は、物体、例えば、電気要素上のフィー
チャー或はマーク、例えば、文字、数字、商標記号の方
位を決定し、それから，その物体自体の方位を決定する
ための技術に関する。本発明によるシステムにおいては
，物体の全て或は一部のイメージかラインのシンボル或
は個々のシンボルを抽出するために使用される。こうし
て分離されたシンボルか，次に、各々適当にトリミング
及びスケーリンクされｉＥ規化されたシンボルが得られ
る。その後，例えば、順フィート　ニューラル網の形式
での最適ベイズ決定法（　Ｏｐｔｉｍａｌ　Ｒａｙｅｓ
ｉａｎ　ＤｅｃｉｓｉｏｎＩｌｅ　ｔｈｏｄ　）によっ
て，所定の数のシンボルか処理された後にテキストの方
位が“上向き（　ｒｉｇｈｔ−ｓｉｄｅｕｐ　＞”であ
るか、′逆さ向き（ｕｐｓｉｄｅ−ｄｏｗｎ　）″であ
るか、或は“不定（ｉｎｄｅｔｅｒｖｉｎａｔｅ　）　
”であるかが決定される。本発明は、フィーチャー或は
マーキングの方位を格納された理想イメージを使用せず
に決定するため、これは、内容、例えば、日付スタンプ
及び活字スタイルの変更にインセンシテイブであり、一
方においで、方位に対する要求されるセンシティビティ
は保持する。
夏廉斑曵五』 第１図は、本発明による物体力位検出システムの好まし
い構成のフロック図を示すが、このシスデムは、要素、
例えば、電気デバイス或はチップ上の情報、例えば，プ
リントされたテキスト或はマークを読み出し、この情報
の方位を決定する。このシステムは、例えば、しばしば
、数百の要素か一つの回路パック上に置かれる電子アセ
ンツリー　ライン内に使用することか可能である．この
ようなアセンブリー内においては、これら要素は、最初
に、例えば、手作業にで、それらのホッパーに入れられ
るか、セットアップ時或は補給時に，これら要素の対称
性から方位エラーか起こる．多くの物品は、方位マーク
，例えば、ノッチ、斜］白或はトットを持つか，現在の
所、これらマークの標準化か存在せず，また、マークか
使用される場合、これらは、通常、コンピューター　ビ
ション　システムにて検出するのか非常に困難である。
前部方位検出問題の幾つかの屯要要件として，（１）フ
ィーチャーのきっちりとした特長或は内容、例えば、活
字スタイル或はサイズに関する事前の知識か存在しない
；（２）フィーチャーか，通常、読みに〈〈、例えば、
プリントは、通常、低品質である；（３）検出か迅速に
遂行されなければならない一方、（ａ）誤方位検出の確
率か可能な限り高くなければならず、そして（ｂ）”誤
破棄（　ｆａｌｓｅ　ｒｅｊｅｃｔ）Ｈの確率か非常に
低くなければならない；そして（４）１８０度の回転に
対して一定不変或はほぼ一定不変であり、どちらの方位
からも正しく読めるような多くのフィーチャー、例えば
、文字か存在する。この後者のセクションに関しては、
文字Ａ−Ｚ及び数字０−９のセットのうち、約４０％（
つまり、ＢＨＩＭＯＱＳＷＸＺＯ　ｌ　６８９）は回転
的に不変或は回転的に共役不変（ｃｏｎｊｕｇａｔｅ−
ｉｎｖａｒｉａｎｔ　）である．つまり、１８０度の回
転の後の記号か，使用される活字によっては、セットに
で、他の記号と回しように見える。説明の目的上、本発
明のシステムは、チップの方位を決定するために使用さ
れるか、本発明のシスデムは、そのＬに重一或は複数の
フィーチャー、例えば、コンベアベルト上のボックス、
ボトルＬのラベルを持つ任意の物体の方位を決定するた
めに修正することもてきる。さらに、このシステムは、
テキスト以外の要素或はマークの方位を決定するために
も同様に適用できる。このシステムは、入力としで、任
意のセットの基準イメージを持つことに依存する。
第１図の方位検出システムにおいては、（１）ビデオ　
カメラ：　（２）ビデオ　ピクチャーのフレームと関連
するピクチャー信号を捕らえるためのフレーム　グラバ
ー，及び（３）例えば、約０．００２インチ／画素，及
び２５６グレイ　レベル／画素の実物体スケール（ｒｅ
ａｌ　ｏｂｊｅｃｔ　ｓｃａｌｅ　）を持ツ５ｌ２ｘ５
１２画素フレームを提供するためのアナログ／デジタル
（Ａ／Ｄ）ハートウエアを含むビデオイメージング　デ
ハイス１０か準備される。基準設計データ　ベース１ｌ
か個々の調べられるデバイス，例えば，基板上にアセン
ツルされるチップのその基板に対する正確なフートプリ
ント或は位置、及び正確に位置された或は挿入されたデ
バイスに対するフィーチャ一方位を格納及び提供するた
めに使用される。ビデオ　イメージ　デハイス１０から
の一例としてのチップの結果としてのイメージか適応城
値モジュール（Ａｄａｐｔｉｖｅ　Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ
　Ｍｏｄｕｌｅ　，　Ａ　ＴＭ）１２への一つの入力と
して提供される。
ＡＴＭ１　２内においで、設計データベース１１からの
チップのフートプリントが注意をビデオ　イメージンク
　デバイス１０からのチップのイメージ上の関心のある
特定の要素或は領域に向けるために使用され，そしで、
この結果としての要素或は領域のイメージは，この時点
においで、ビデオ　イメージング　デバイスｌＯによっ
て提供される２５６ｘ２５６画素イメージングのかわり
に，例えば．２００ｘｌ３０画素のみを含む，ＡＴＭ１
２は、結果としての要素或は領域のイメージを二進イメ
ージに変換するか，ここで，個々の画素は一例としての
２５６プレイ　レベルの一つのかわりにＯ或は１のレベ
ルのみを含む。この二進化ステップを省略し、イメージ
をタレイ　スケール　デー夕のまま処理することも可能
であるか，好ましい実施態様においては、これかより高
速２低コストの実ｋ態様を与えるために、ＡＴＭ二進化
ステップか使用される。一般に、元の２５６個のタレイ
　レヘルと２個の二進レベルとの間の適当な域値の自動
評価は大変困難な問題であるか、但し、本システムにお
いては、殆どのケースにおいで、テキストがコントラス
トの背景上の一つの色として現われ、クレイ　レベル　
ヒストクラムか二つのかなり簡単に決定できるピークを
持つために，巾純なヒストクラム法か使用できる。これ
らピークは、二つのパラメータ、つまり、ラシアルサー
カムスベクション（ｒａｄｉａｌ　ｃｉｒｃｕ置ｓｐｅ
ｃｔｉｏｎ　）とマス域値（ｍａｓｓ　ｔｈｒｅｓｈｏ
ｌｄ）の相互作用を満足のできる解か得られるまで適応
的に使用することによって決定される。ラジアル　サー
カムスベクションは、ヒストグラム内の近似の半径であ
り、これか、ある値か局所最大であ゛ることを検証する
ために調べられる。ピークを構成するためには、グレイ
　レベルが局所最大であり、しかも、マス域値を越える
質敬を持たなければならない。この技術は，プリントが
黒土のライト或はライト上の黒、等と関係なく、前景か
“ｌ”として表わされ、そして背景が“０″として表わ
されるようにも修正することができる。
ＡＴＭ１２によって生成される二進イメージは、フレー
マー　モジュール（Ｆｒａｍｅｒ　Ｍｏｃｌｕｌｅ　）
　ｌ　３に人力として提供され、ここで、イメージのシ
ンボル（文字，数等）か捕らえられる。より具体的には
、これらシンボルの捕獲は，例えば、最初に二進イメー
ジのＯと１のビットマップ　マトリックスの水平総和を
とってラインのシンボルを抽出し、次に、個々のシンボ
ルを抽出するためにライン内の垂直総和をとることによ
って遂行される．この目的のために，本発明による量域
値（ｑｕａｎｔｉｌｅ　ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓ　）が使
用される。より詳細には、二進イメージの個々の走査ラ
インｉに対しで、“ｌ”ビットの列の合計ｒ［ｉｌが形
成される．こうしで、ｒ　［ｉｌはテキストの列のピー
ク，及びテキストの列の間の谷或はギャップを含む．こ
れらピーク及びギャップは、テ？ストのノイス及び振動
によって妬害されることかある。従って，域値ｄかギャ
ップからピークを分離するために使用される。ここで、
例えば、ｄ＝δγ■、、δは所定の定数，例えば、０．
０７、モしてγ１〜は、列の総和ベクトル［］内の最も
大きな項目である。このプロセスは、本質的に、最も上
部の走査ラインから開始され、所定の城値の上のピーク
の開始を探すために順次走査ラインを進み、そして，あ
る域偵の下の谷を求めで、ピーク領域を通じて継続し、
ラインのシンボルを抽出する。小さく見え過ぎるような
ライン或はギャップは，ノイズに起因するものとして破
棄される。これらプロセスか二進イメージの行の総和を
用いて反復され、個々のシンボルか抽出される。これら
水平及び垂直ヒストクラムの技術は９０度の回転を暴露
し、直ちにこれを修正できることに注意する，ＡＴＭｌ
２のプロセスを通じて分離されたトットをろ波するため
に，フレーマー　モジュールｌ３か所定の定数以下の“
接続されたドット質量（ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ　ｄｏｔ　
ｌｌａｓｓ）″を持つ領域も無視するために使用される
．このプロセスは、砕かれた有効なシンボルの一部を失
うリスクを持つか、認識器手順に対する悪影響は見られ
ない。
フレーマー　モジュールｌ３は、また、シンボルが常に
所定の位置にあるときは、省略することかできる。但し
、好ましい実施態様においては、このモジュールがプリ
ントの位置かかなり変動する従来の方法にてマークされ
た電子要素を検査することをＩｒｆ能とするためにこれ
か使用される。フレーマー　モシュール１３は，従っで
、システム全体に対する変位不変能力（ｄｉｓｐｌａｃ
ｅ＠ｅＭ−ｉｎｖａｒｉａｎｃｅ　ｃａｐａｂｉｌｉｔ
ｙ）を牛える。
正規化モジュール（Ｎｏｒｖａｌｉｚａｔｉｏｎ　Ｍｏ
ｄｕｌｅ，　Ｎ　Ｍ　）１４は、フレーマー　モジュー
ルｌ３からの出力を受信し，個々の抽出されたシンボル
を゛トリム″及び“スケーリング゜′する。このトリミ
ングは、抽出されたシンボルか両側部、Ｌ部及び／或は
下部の所に付随する白或は殆ど白の空間を持つことかあ
るために遂行される。スケーリングは、シンボル　イメ
ージか、例えば、２４列ｘ１６行の所定の標準サイズを
占拠するようにスケール　アップするために遂行される
。幾つかのケースにおいては、この正規化プロセスは，
元のイメージに歪を午える。例えば、薄い文字、例えば
、文字“■”か、１６行を占拠するように“肥大化（ｆ
ａｔｔｅｎ）　”される。但しこれは、入力データ及び
下に説明の基準ベクトルの両方か同一方法にて変換され
るために問題とはならない。一例としての“Ｉ”の肥大
化を起こさないこれにかわる方法は，基準及びサンプル
　イメージの垂直整合ミスに起因する整合ミスを許容で
きるという潜在的な長所を持つ。正規化モジュールｌ４
は、シンボルか常に所定のサイズであるときは、省略す
ることかてきる。但し、好ましい実施態様においては、
ＮＭｌ４がシステムに対するスケール不変能力（ｓｃａ
ｌｅ−ｉｎｖａｒｉａｎｃｅ　ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ　
）を与えるために使用される． 正規化されたシンボルを表わす信号は、次に、判定モジ
ュールｌ５に送られ、ここで、設計データベース１１情
報を用いで、シンボルの方向が″Ｌ”を向いているか、
“下“を向いているか、或は“不確定”であるか否かの
決定か行なわれる。後に説明されるように、その特定の
形式か“順フィート（　１’ｃｅｄｆｏｒｗａｒｄ　．
　　Ｆ　Ｆ　）″ニューラル網法とも呼ばれる好ましい
最適検出（Ｏｐｔｉｍａｌ　ＤｅＬｅｃＬｉ＋）ｎ　，
　Ｏ　Ｄ　）法を使用する判定モジュールｌ５に対する
好ましい構成は、例えば，検索テーブルを用いて捕獲さ
れたシンボルと基準イメージのビットマップ間の“預似
側定値（ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ　ｍｅａｓｕｒｅ）　”
　．例えば、ハミング距離（　Ｉｌａｍｍｉｎｇｄｉｓ
ｔａｎｃｅ）を計算することにより、シンボルの方向か
“上゛を向いているか、“ド゜を向いているか、或は、
“不確定”であるかの確率を計算する．シンボル、例え
ば，文字は、正常な方位にあるときは、“上”向きであ
るといわれ、逆転した位置にあるときは、“下”向きで
あるといわれる。
物体，或はチップは、“上”或は“下”方向を向いた正
常に方位したテキストを持つ．正常に方位したチップは
、ここでは“表向き（ｒｉｇｈｔ−ｓｉｄｅ　ｕｐ　）
″と呼ばれ、正常でない方位を持つチップは“逆向き（
ｕｐｓｉｄｅ　ｄｏｗｎ　）″と呼ばれる。
より具体的には、観察されたイメージは，長さＮのビッ
トマップである。つまり，Ω＝｛０．１｝’？のベクト
ルである。”−Ｌ”向きの方位の時Ｕ，ｕ２、　　Ｕ■
、として現われ、“下”向きのときｄ１、ｄ２、．．．
ｄ，として現われる基準イメージ或はシンボル（つまり
、様々な活字サイズの文字、数字、ｌ゜１１標ログ）の
集合か存在するものと想定される。また、そのイメージ
に固有のノイズ，イメージ捕獲プロセスに起因するノイ
ズの両方、及び基準セット内にない活字スタイル、サイ
ズ等の使用に起因する変動を表わす歪プロセスか存花す
るものと悲定する。
これら歪みプロセスは、以降、ｐ（ｘｌｙ）によって表
わされるか、これは，基準ベクトルｙか観察されたベク
トルＸ内に確率ｐ　（ｘ　Ｉ　ｙ）にて歪められること
を示す。又、ｐ（ｘｌｕ）或はｐ　（ｘ　Ｉ　ｄ）は，
ベクトルＸか観察される確率であると定五される。ここ
で、ベクトルＸは，それぞれｕｌ−．’　２、．．ｕ３
或はｄ，，ｄ２、．．−　ｄ．の基準セットからランダ
ムに選択されたシンボルの歪である。従っで、確率 ｐ（ｘｌｕ）一Σｐ（ｘｌｕ，）　ｐ（ｕＩ）＋−１ 及び ｐ（ｘｌｄ）　−　：　ｐ（ｘｌｄ；）ｐ（ｄ：）．＋
−１ てあり、ここで、ｐ　（ｕ＋　）或はｐ　（ｄｔ　）は
、シンボルか“上”或は“下”の方位を持つとき、それ
ぞれ、シンボルｕ．或はｄ＋か使用されるアプリすり確
率である。上の基準セットのシンボルは、例えば、様々
なサイズ、活字スタイル、及び方位の文字Ａ−Ｚ、及び
数字０−９から成る。スケーリング動作か正規化モジュ
ールｌ４内において遂行されるか、基準セットの複数の
サイズの存在か、活字か、典型的には、スケール不変（
ｓｃａｌｅ−ｉｎｖａｒｉａｎｔ　）であるために要求
されることに注意する．この問題の一つの公式化は、従
っで、Ωの判定“−ｈ　（１１１１）　”　，　　“下
（　ｄｏｗｎ　）″或は“不確定（ｉｎｄｅｔｅ目ｉｎ
ａｔｅ　）”を表わす領域Ω１，Ω４、Ωｉへの分割を
見つけることである。この問題は、“誤破棄（　ｆａｌ
ｓｅ　ｒｅｊｅｃｔ）”の確率の制限内において方位の
ＩＥ　Ｌ／い決定の確率を最大化することである．これ
は，単一シンボルの方位の最適決定のための以下の実用
的な技術を導く。
この技術は、以下を出力する。
ｐ　（ｘｌｄ）／ｐ　（ｘｌｕ）≧入の場合は、ｄ（“
下′）、 ｐ　（ｘ　ｌ　ｄ）／ｐ　（ｘ　ｌ　ｕ）≦入−１の場
合は、Ｕ　（　“”Ｌｘ”）　　、 その他の場合は，ｌ（“不確定”） 次に、パラメータ入≧１か分析或は実験からてきる限り
小さいか、たたし、過剰数の誤破棄か存イＥしないよう
に調節される。
複数のシンボル：ｘ　（１）．　ｘ　（２）、．　．　
．　ｘ（Ｌ）から成るチップに対する方位の決定か必要
となる。従って，以下の条件付き独立前提か採用される
． 次に、この最適テストは以下の出力を与える。
ｄ（“下”）［　ｐ（ｘ（１）　ｌ　ｄ）／　ｐ（ｘ（
１）ｌ　ｕ）≧λ（Ｌ），＋＋１ その他の場合は、ｌ（不確定）。
基板を検査するために割り当てられた侍間か十分テアる
場合は、物体Ｅに発見される全てのシンボルを調べるこ
とによって最良の結果か得られる。ただし、通常，全て
のシンボルを読まなくても方位に関しての非常に高い確
かさを得ることか可能である。
これ（ま、Ａ．ウ才一ノレト（Ａ．Ｗａｌｄ）による著
書ｒシーケンシャル　アナリシス（Ｓｅｑｕｅｎｔｉａ
ｌ＾ｎａｌｙｓｉｓ）１、トーハー　パブリケーション
（Ｄｏｗｅｒ　Ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｓ）　，　　１
　９４７年，ベージ３４二４３について説明されるシー
ケンシャル　テスト手順を使用することを示唆する．こ
の方法においては，シンボルか確率比の累積的な積かあ
る上限入を越えるまで、或は下限入−１以下に落ちるま
で読まれ、その時点においで、方位の決定が行なわれる
。これは、チップ当りの平均時間で測定した場合、潜在
的にプロセスの十分な高速化を達成する．ただし、前の
分布に関してのバイアスかあったり或は分布に関しての
知識が乏しい場合は，！ｌやかに成長する入関数を使用
するか、或は，この分布を任意の一つの観察の積に制限
することが必要となる． 判定モジュールｌ５に上に説明のプロセスを遂行するた
めに順フィート　ニューラル網を実現するための一例と
しての構成か第２図に示される。第２Ｖにおいで、正規
化モシュールｌ４からの入力は、正規化されたシンボル
に対するビットマップ（マトリックス）の別個の要素を
持ち、これらには，Ｘｔからｘ．の記号か与えられる６
個々のビットマップ要素Ｘ，は、入力として個々の入力
ユニット（Ｉｎｐｕｔυｎｉｐ．　　Ｉ　Ｕ）　２０＋
から２０Ｈに送られる。より几体的には、個々の正規化
シンボルか２４ｘ　ｌ６要素の一例としてのビットマッ
プ　マトリックス内に置かれるように配列された場合、
Ｎは３８４要素に等しくなり、そしで、判定モジュール
ｌ５は、３８４個の入力ユニット２０を含む。個々の入
力ユニット２０．からの出力は，Ｍ個のパターン　ユニ
ット２１．から２ｌいまでに分配される。ここで、例え
ば、Ｍ個のパターン　ユニット２ｌの第一の半分か以下
の確率を決定するために使用される．及び これら値Ｐ　（ｕ，　）及びｐ　（ｄ．　）は，例えば
、現場実験から得ることかできる、或は、全体を通して
均一の確率を使用する、つまり、全てのシンボルをいず
れの方位においても同一の確率に取ることによって得る
ことかてきるアプリオリ確率である。これら値Ｐ（Ｘｌ
ｕ１）及びｐ（ｘｌｄ．）を得るためには、歪プロセス
についての幾つかの仮定を立てる必要かある。単純な一
例としてのモテルは、（１）確率ｇ　（ｋ）においで、
ビットマップのｋビット変化され、（２）これらビット
が独立した同一に分んするトライアルに従って変化する
という憩定を行なう。従って ここで、ｈ　（ｘ，ｕ，）はベクトルＸとＵ．の間のハ
ミング距離を表わす。この手順のニューラル，網の図か
第２図に示される。パターン　ユニット２ｌから成る第
一のアクティブ層は，上の式に従っで、ｐ（ｘｌｕ．）
及びｐ（ｘ１ｄ．）を計算する。総和ユニット２２１及
び２２２から成る次の層は、確率ｐ（ｘｌｕ）及びｐ（
ｘｌｄ）を生成し、シーケンシャル判定ユニット２３は
、チップに対する最終判定を与える。第２図の部分及び
使用される用語は，Ｄ．Ｆ．スベクト（Ｄ．Ｆ．Ｓｐｅ
ｃｈＬ）によって，ニューラル　に　　るＩＥＥＥ　　
　Ａ−　　　　（ＴｈｅＰｒｏｃｅｅｄｉＢｓ　ｏｆ　
ｔｈｅ　ＩＥＥＥ　Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｃｏ
ｎｆｅｒｅｎｃｅＯｎ　Ｎｅｕｒａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋ
ｓ　）　，　　１　９　８　８年、６月、カリフ才ノレ
ニア州，サンジエゴ、Ｖｏｌ．ｌ，ベーシｌ−５２５か
らＩ−５３２に掲載の論文において使用されるのと類似
する。ただし、このパターン　ユニットの内部構造は大
きく異なる。第２図は、直ちに、パラレル実現を示唆す
る．第２図内の相互接続上に示される代数量はこれら要
素間をバスされる値であり，括弧にて囲まれる量は、倍
数ウエートであることに注意する。
このパターン　ユニットの内部構造は、シリアルでもパ
ラレルでもあり得る．このパラグラフの残りの部分にお
いては、“類似測定値（ｓｉ■ｉｌａｒｉｔｙ　ｓｅａ
ｓｕｒｅ）　”がハミング距離であるようなパターン　
ユニット２ｌを十分に実現する方法について説明する．
ハミング距離を計算するための専用のハートウエアかな
い場合は、これらを迅速に計算するために採用できる技
術かある。この方法では、ビットマップ間のハミング距
離は，ビットごとの“排他的ＯＲ”を取り，次に、結果
としての語内の１ビットの数をリターンする事前に計算
されたテーブル検索を使用することによっで、一度に一
語づつ計算される。これは、ハミング距離の計算を語当
たり数マシーン　インストラクションに整理し、現在の
マイクロプロセッサにて秒当たり数ミリオン語のオーダ
ーの距離を計算することを可能にする。
第２図の費素２０から２２の動作か完了した後に、個々
のシンボルに対しで、出力確率値か得られる。これらか
、シーケンシャル゛Ｈ定ユニット２３内の乗数を使用し
で、ＦＦ法にて結合される。この結果か、次に、シーケ
ンシャル判定ユニット２３内の上限および下限域値と比
較され、そのチップに対する全体的な決定、或は不確定
か生成される。この手順は、“ストツビンク”規則に従
って進行する。つまり、チップ上のシンボルの処理が所
定の確かさが得られた時点において中出される。＠後に
、このチップに対する結果か、比較器２４内においで、
“設計データベース”内に格納された正しい方位と比較
され、そして，設定、例えば、“ストップ　オンエラー
（ｓｔｏｐ　ｏｎ　ｅｒｒｏｒｓ）　”或は“ストツフ
　　才ンエラー　ブラス　インデシション（５ｔｏｐ　
ｏｎ　ｅｒｒｏｒｓ　ｐｌｕｓ　ｉｎｄｅｃｉｉｏｎｓ
）に従っで、例えば、アラームを動作したりしなかった
りするように出力信号か生成される。
順フィート　ニューラル網法の上の説明は、説明のため
のものであり、限定することを目的とするものではなく
、所定の決定を生或するために他の適当な方法を使用す
ることもてきる。例えば、Ｔ．コーネン（　Ｔ．　Ｋｏ
ｈｎｅｎ　　）によって，著書『自己編或および連想メ
モリー（Ｓｅｌｆ−ＯｒｇａｎｉｚａＬｉｏｎ　ａｎｄ
　Ａｓｓｏｃｉａｔｉｖｅ　Ｍｅｘｘｏｒｙ）　Ｊ　．
　７二版、スプリンガー　ハーレッグ（Ｓｐｒｉｎｇｅ
ｒ−Ｖｅｒｌａｇ　）　．ベージ１９９−２０９に説明
される方法と類似する学習ベクトル睦子化（Ｌｅａｒｎ
ｉｎｇ　Ｖｅｃｔｏｒ　Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ，　
ＬＶＱ　）を使用することも可能である，ＬＶＱ法が使
用されるときは、判定モシュール１５内において得られ
る結果は，単に、“投票”であり、つまり“上“向きス
コアの数か観察の総数で割られるのみてあり、ＦＦ法に
おけるように明示的な確率値ではない。
【図面の簡単な説明】
ｒ５ｌ図は本発明に従う物体方位検出システムの好まし
い実施席様のブロック図てあり；そし゛（第２図は第１
図のシステムに使用される判定モシュールのための一例
としての構威のブロック図である。 〈主要部分の符号の説明〉 ビデオ　イメージング デハイス 適応悶値モジュール フレーマー　モジュール 正規化モジュール 判定モシュール 設定モジュール ｌ　Ｏ ｌ　２ ｌ　３ ｌ　４ ｌ　５ ｌ１

Claims (10)

    【特許請求の範囲】
  1. １．物体上のフィーチャー或はテキストの方位を決定す
    るための方法において、該方法が： （ａ）該物体上に位置する該フィーチャーの少なくとも
    一つ、或は該テキストの少なくとも一つのシンボルの所
    定のサイズにされたイメージを抽出するステップ； （ｂ）ステップ（ａ）において抽出された該少なくとも
    一つのフィーチャー或はシンボルが第二の所定のサイズ
    にされたイメージ内の正規化されたフィーチャー或はシ
    ンボルに既に対応しない場合に、ステップ（ａ）におい
    て得られた該少なくとも一つのフィーチャー或はシンボ
    ルの各を第二の所定のサイズにされたイメージ内におい
    て正規化するステップ； （ｃ）ステップ（ａ）或は（ｂ）において得られた該少
    なくとも一つのフィーチャー或はシンボルの個々に対す
    る該所定のサイズにされたイメージを処理して、ベクト
    ル間の類似測定値を決定し、これから該少なくとも一つ
    のフィーチャー或はシンボルの各々が所定の“上”或は
    “下”向きの方位を持つ確率を決定するステップ； （ｄ）ステップ（ｃ）において得られた該少なくとも一
    つのフィーチャー或はシンボルの各々に対する確率から
    該フィーチャー或はテキストが“上”向きであるか、“
    下”向きであるか、或は“不確定”であるかを決定する
    ステップ；及び（ｅ）ステップ（ｄ）において得られた
    フィーチャー或はテキストの方位の指標から該物体の方
    位か“上向きであるか”、“逆さであるか”或は“不確
    定”であるかを決定するステップを含む方法。
  2. ２．ステップ（ａ）がさらに （ａ１）該フィーチャー或はテキストのビットマップの
    個々の列に対する二進値を総和し、該列の総和に域値を
    加え、ラインのフィーチャー或はテキストの位置を決定
    するサブステップ；及び（ａ２）該フィーチャー或はテ
    キストのビットマップの個々の行に対する二進値を総和
    し、該行の総和に第二の域値を加え、ステップ（ａ１）
    の結果との関連で、個々のフィーチャー或はテキストの
    シンボルの位置を決定するサブステップを含むことを特
    徴とする請求項１に記載の方法。
  3. ３．ステップ（ｃ）がさらに （ｃ１）ステップ（ａ）或は（ｂ）において得られた個
    々の正規化され抽出されたフィーチャー或はテキストの
    シンボルのビットマップから、ビット単位での“排他的
    ＯＲ”およびテーブル検索動作を使用してランダムに選
    択されたフィーチャー或はシンボルの基準セットからの
    歪を含む入力ベクトルとフィーチャー或はシンボルの個
    々の基準セットとの間のハミング距離を測定することに
    より該入力ベクトルか特定の”上”或は“下”向きの方
    位にある確率を決定するサブステップ；および （ｃ２）ステップ（ｃ１）に応答して、抽出されたシン
    ボルの方位が“上”向き、“下”向き或は“不確定”で
    ある確率を決定するサブステップを含むことを特徴とす
    る請求項１ないし２に記載の方法。
  4. ４．ステップ（ｄ）の遂行において、 ステップ（ｃ）において処理されたシーケンシャルシン
    ボルの個々に対して決定される確率に全ての他の前に処
    理されたシンボルの確率の積を掛けるプロセスをフィー
    チャー或はテキストの方位が“上”向きであるか、“下
    ”向きであるか或は“不確定”であるかを示すある域値
    が達成されるまで継続するサブステップがさらに含まれ
    ることを特徴とする請求項１ないし２に記載の方法。
  5. ５．ステップ（ｄ）の遂行において、 （ｄ１）テキストの個々のシンボルの方位が“上”向き
    であるか、“下”向きであるか或は“不確定”であるか
    を決定するステップ；および（ｄ２）ステップ（ｄ１）
    において行なわれる決定の総意からテキストの方位か“
    上”向きであるか、“下”向きであるか、或は“確定”
    であるかを決定するサブステップがさらに含まれること
    を特徴とする請求項１ないし２に記載の方法。
  6. ６．物体上のフィーチャー或はテキストの方位を決定す
    るための装置において、 該装置が： イメージからフィーチャー或はテキストのシンボルを抽
    出するため、及び個々の抽出されたシンボルに対する標
    準化されたサイズのビットマップを表わす出力信号を生
    成するための手段；及び判定装置を含み、該判定装置が 該抽出及び生成手段からの該出力信号に応答して、個々
    の抽出されたフィーチャー或はシンボルに対する正規化
    されたサイズのビットマップのベクトル間の類似性値を
    決定し、又、個々の抽出されたフィーチャー或はシンボ
    ルに対して、それらの方位が“上”向き、“下”向き、
    或は“不確定”である確率を示す出力信号を生成するた
    めの第一の手段、及び 該第一の手段の出力信号に応答して、全体としてのフィ
    ーチャー或はテキストの方位が“上”向き、“下”向き
    或は“不確定”である確率を示す出力信号を生成するた
    めの第二の手段を含むことを特徴とする装置。
  7. ７．該決定装置がさらに 該第二の手段の該出力信号から物体の方位を決定するた
    めの第三の手段を含むことを特徴とする請求項６に記載
    の装置。
  8. ８．該抽出及び生成手段が フィーチャー或はテキストのイメージのビットマップの
    個々の列に対する二進値の総和を生成し、該列の総和に
    域値を加えることによって該フィーチャー或はテキスト
    内のラインの位置を示す出力信号を生成するための第一
    の手段；及びフィーチャー或はテキストのイメージのビ
    ットマップの個々の行の総和を生成し、該行の総和に第
    二の域値を加えることによって、該第一の手段からの出
    力信号及び該行の総和の両方から、個々のフィーチャー
    或はテキスト内のシンボルの位置を決定するための第二
    の手段を含むことを特徴とする請求項６ないし７に記載
    の装置。
  9. ９．該判定装置の第二の手段がさらに 該判定装置の該第一の手段からの出力信号に応答して、
    個々のシーケンシャル信号に対して決定された確率に他
    の前に処理された全てのフィーチャー或はテキストのシ
    ンボルの確率の積を該フィーチャー或はテキストの方位
    が“上”向き、“下”向き、或は“不確定”であること
    を示すある域値が達成されるまで掛け、その時点で、そ
    の方位の決定を表わす出力信号を生成するための手段を
    含むことを特徴とする請求項６ないし７に記載の装置。
  10. １０．該判定装置の第二の手段がさらに 個々のフィーチャー或はテキトスのシンボルの方位が“
    上”向きであるか、“下”向きであるか、或は“不確定
    ”であるかを示す出力信号を生成するための手段、及び 該フィーチャー或はテキストの方位が“正常”であるか
    、“逆さ”であるか或は“不確定”であるかを決定する
    ために該第二の手段の該生成手段からの出力信号の総意
    を形成するための手段を含むことを特徴とする請求項６
    ないし７に記載の装置。
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