JPH04238206A - 多角形部品の多視野認識方法 - Google Patents
多角形部品の多視野認識方法Info
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- JPH04238206A JPH04238206A JP3005444A JP544491A JPH04238206A JP H04238206 A JPH04238206 A JP H04238206A JP 3005444 A JP3005444 A JP 3005444A JP 544491 A JP544491 A JP 544491A JP H04238206 A JPH04238206 A JP H04238206A
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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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、角形パターンの多視野
認識方法に関し、詳しくは一つの角形パターンに対し複
数の認識視野での撮像画像から所要位置を認識する角形
パターンの多視野認識方法に関するものである。
認識方法に関し、詳しくは一つの角形パターンに対し複
数の認識視野での撮像画像から所要位置を認識する角形
パターンの多視野認識方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、四角形をしたＩＣ部品等の代表点
、多くは部品の中心を求める方法において、認識処理を
行う場合、部品のリードの像の一部を用いて部品全体の
代表点を求めるか、または部品全体のリードの像を認識
し、その平均値から部品の代表点を求める方法がある。 さらに部品外形の近似直線を求め、この近似直線で囲ま
れた外接長方形の中心を求めると云った方法も採られて
いる。
、多くは部品の中心を求める方法において、認識処理を
行う場合、部品のリードの像の一部を用いて部品全体の
代表点を求めるか、または部品全体のリードの像を認識
し、その平均値から部品の代表点を求める方法がある。 さらに部品外形の近似直線を求め、この近似直線で囲ま
れた外接長方形の中心を求めると云った方法も採られて
いる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上記リードの像の一部
から求める方法にあっては、部品の大きさが視野以上で
あっても、部品の一部を認識するだけでよいため、視野
による部品の大きさの制限はない。しかし部品の全体像
はつかみにくく、真の代表点は判別しにくい。また部品
全体のリードを検出する方法にあっては、部品全体を撮
像する必要があり、部品の大きさは視野の大きさに制限
される。
から求める方法にあっては、部品の大きさが視野以上で
あっても、部品の一部を認識するだけでよいため、視野
による部品の大きさの制限はない。しかし部品の全体像
はつかみにくく、真の代表点は判別しにくい。また部品
全体のリードを検出する方法にあっては、部品全体を撮
像する必要があり、部品の大きさは視野の大きさに制限
される。
【０００４】また視野以上の大きな部品の場合、認識視
野の移動を行いながらリードを検出する方法もあるが、
従来の方法では対向する２辺または全辺にリードがある
場合しか対応できていない。リードの存在しない、また
リードが判別しにくい部品については、各辺の近似直線
から外接四角形を描き、そこから代表点を求める場合に
おいては、一視野内で写すことができる部品に限られる
。
野の移動を行いながらリードを検出する方法もあるが、
従来の方法では対向する２辺または全辺にリードがある
場合しか対応できていない。リードの存在しない、また
リードが判別しにくい部品については、各辺の近似直線
から外接四角形を描き、そこから代表点を求める場合に
おいては、一視野内で写すことができる部品に限られる
。
【０００５】そこで本発明は、一つの角形パターンの複
数の部分に対応した認識視野での撮像画像から全体像に
対応した位置を認識し、パターンの大きさに係わりなく
、代表点等必要位置を高精度に求められる角形パターン
の多視野認識方法を提供することを課題とするものであ
る。
数の部分に対応した認識視野での撮像画像から全体像に
対応した位置を認識し、パターンの大きさに係わりなく
、代表点等必要位置を高精度に求められる角形パターン
の多視野認識方法を提供することを課題とするものであ
る。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明は上記のような課
題を解決するため、認識対象である角形パターンの一つ
のコーナ部を単位撮像対象とした認識視野を、前記角形
パターンの複数のコーナに対応して設定し、各認識視野
にて撮像した角形パターン像の認識視野上でのコーナの
位置情報と、それら位置情報を認識した各認識視野の相
対位置情報とから、角形パターンの所要位置を演算し認
識することを特徴とするものである。
題を解決するため、認識対象である角形パターンの一つ
のコーナ部を単位撮像対象とした認識視野を、前記角形
パターンの複数のコーナに対応して設定し、各認識視野
にて撮像した角形パターン像の認識視野上でのコーナの
位置情報と、それら位置情報を認識した各認識視野の相
対位置情報とから、角形パターンの所要位置を演算し認
識することを特徴とするものである。
【０００７】
【作用】本発明の上記構成によれば、角形パターンの複
数のコーナ部をそれぞれ異なった位置に設定される認識
視野にて撮像するが、それぞれの認識視野での角形パタ
ーンの像の複数のコーナの位置情報と、それらの位置情
報を認識した各認識視野の位置情報とは、角形パターン
の全体像でのコーナ位置を一義的に決定する要素をなす
ので、これら情報から角形パターンの全体像に対応した
所要位置を演算により高精度に求め認識することができ
る。
数のコーナ部をそれぞれ異なった位置に設定される認識
視野にて撮像するが、それぞれの認識視野での角形パタ
ーンの像の複数のコーナの位置情報と、それらの位置情
報を認識した各認識視野の位置情報とは、角形パターン
の全体像でのコーナ位置を一義的に決定する要素をなす
ので、これら情報から角形パターンの全体像に対応した
所要位置を演算により高精度に求め認識することができ
る。
【０００８】
【実施例】以下本発明の一実施例を図を参照して詳細に
説明する。
説明する。
【０００９】本実施例は、図４以下に示すような平面形
状が四角形な電子部品である大型チップ部品９の位置お
よびその代表点としての中心位置Ｇを認識する場合を示
している。認識は図１に示すビデオカメラ１を用いて行
う。ビデオカメラ１はマイクロコンピュータ２に制御さ
れる駆動装置３によって撮像や認識視野の位置変換等の
必要な動作制御を受ける。
状が四角形な電子部品である大型チップ部品９の位置お
よびその代表点としての中心位置Ｇを認識する場合を示
している。認識は図１に示すビデオカメラ１を用いて行
う。ビデオカメラ１はマイクロコンピュータ２に制御さ
れる駆動装置３によって撮像や認識視野の位置変換等の
必要な動作制御を受ける。
【００１０】ビデオカメラ１の撮像による画像は画像処
理装置４を通じてマイクロコンピュータ２により必要な
認識や処理を受ける。これら制御のためマイクロコンピ
ュータ２は予め設定されたプログラム５を格納しており
、入力装置６から必要な外部入力を受ける。
理装置４を通じてマイクロコンピュータ２により必要な
認識や処理を受ける。これら制御のためマイクロコンピ
ュータ２は予め設定されたプログラム５を格納しており
、入力装置６から必要な外部入力を受ける。
【００１１】認識の操作手順は図２、図３のフローチャ
ートで示す通りである。これについて説明する。
ートで示す通りである。これについて説明する。
【００１２】まず認識しようとする部品９のＸ、Ｙ２方
向の寸法を入力装置６によって入力し、部品９の必要な
データを登録する（ステップ＃１）。次で図４に示すよ
うにビデオカメラ１の認識視野７を部品９の第１のコー
ナ１１に対応する第１の位置に移動し、撮像する（ステ
ップ＃２）。ここで認識視野７における第１のコーナ１
１の位置ｘ１ 、ｙ１と、第１のコーナ１１をなす２辺
２１、２２のＸ、Ｙ軸に対する傾きθｘ１、θｙ１とを
演算して認識し、これを登録する（ステップ＃３〜＃５
）。
向の寸法を入力装置６によって入力し、部品９の必要な
データを登録する（ステップ＃１）。次で図４に示すよ
うにビデオカメラ１の認識視野７を部品９の第１のコー
ナ１１に対応する第１の位置に移動し、撮像する（ステ
ップ＃２）。ここで認識視野７における第１のコーナ１
１の位置ｘ１ 、ｙ１と、第１のコーナ１１をなす２辺
２１、２２のＸ、Ｙ軸に対する傾きθｘ１、θｙ１とを
演算して認識し、これを登録する（ステップ＃３〜＃５
）。
【００１３】これが終了すると、認識視野７を部品９の
第２のコーナ１２に対応した図５の位置に移動させる（
ステップ＃６）。この移動はステップ＃１での入力デー
タに基づき予め決定されている量だけ行われる。またこ
れに並行してステップ＃１での入力データと、ステップ
＃５での登録データとから第２のコーナ１２の予想位置
を演算する（ステップ＃７）。
第２のコーナ１２に対応した図５の位置に移動させる（
ステップ＃６）。この移動はステップ＃１での入力デー
タに基づき予め決定されている量だけ行われる。またこ
れに並行してステップ＃１での入力データと、ステップ
＃５での登録データとから第２のコーナ１２の予想位置
を演算する（ステップ＃７）。
【００１４】ステップ＃６の移動と、ステップ＃７の演
算とが終了するのを待って（ステップ＃８、＃９）、図
５の位置で認識視野１７による撮像を行う（ステップ＃
１０）。そして第２のコーナ１２の位置ｘ２ 、ｙ２を
演算して認識する（ステップ＃１１）。次でこの位置ｘ
２ 、ｙ２と前記予想位置とを比較し、許容範囲を越え
ていると部品９が異部品か欠損品かの不良と判別し、以
降の検出動作を中止する（ステップ＃１２、＃１３）。
算とが終了するのを待って（ステップ＃８、＃９）、図
５の位置で認識視野１７による撮像を行う（ステップ＃
１０）。そして第２のコーナ１２の位置ｘ２ 、ｙ２を
演算して認識する（ステップ＃１１）。次でこの位置ｘ
２ 、ｙ２と前記予想位置とを比較し、許容範囲を越え
ていると部品９が異部品か欠損品かの不良と判別し、以
降の検出動作を中止する（ステップ＃１２、＃１３）。
【００１５】またこの検出が部品実装機において実装部
品に対して行っているような場合は、実装動作をも中止
するようにするのが好適である。
品に対して行っているような場合は、実装動作をも中止
するようにするのが好適である。
【００１６】ステップ＃１２で不良が検出されたかった
場合は、第２のコーナ１２をなす２辺２２，２３の傾き
θｘ２、θｙ２を演算して認識した後、前記位置ｘ２
、ｙ２ と傾きθｘ２、θｙ２とを登録する（ステッ
プ＃１４、＃１５）。
場合は、第２のコーナ１２をなす２辺２２，２３の傾き
θｘ２、θｙ２を演算して認識した後、前記位置ｘ２
、ｙ２ と傾きθｘ２、θｙ２とを登録する（ステッ
プ＃１４、＃１５）。
【００１７】続いて図７の第４のコーナ１４に対応する
最終画面かどうかを判断する（ステップ＃１６）。最終
画面でなければステップ＃６に戻り、最終画面となるま
で第３のコーナ１３、第４のコーナ１４の位置ｘ３ ，
ｙ３、ｘ４ ，ｙ４とそれらをなす２辺２３，２４およ
び２４，２１の傾きθｘ３，θｙ３、θｘ４，θｙ４と
を演算により認識し、登録を行う（ステップ＃６〜＃１
６の切り返し）。
最終画面かどうかを判断する（ステップ＃１６）。最終
画面でなければステップ＃６に戻り、最終画面となるま
で第３のコーナ１３、第４のコーナ１４の位置ｘ３ ，
ｙ３、ｘ４ ，ｙ４とそれらをなす２辺２３，２４およ
び２４，２１の傾きθｘ３，θｙ３、θｘ４，θｙ４と
を演算により認識し、登録を行う（ステップ＃６〜＃１
６の切り返し）。
【００１８】ステップ＃１６で最終画面であると、ステ
ップ＃１７に移行し、前記第１〜第４の各コーナ１１〜
１４の位置ｘ１ 、ｙ１〜ｘ４ 、ｙ４および、それら
コーナ１１〜１４をなす２辺２１，２２、２２，２３、
２３，２４、２４，２１の傾きθｘ１、θｙ１〜θｘ４
、θｙ４から部品９の中心位置Ｇと傾きを演算にて認識
する。
ップ＃１７に移行し、前記第１〜第４の各コーナ１１〜
１４の位置ｘ１ 、ｙ１〜ｘ４ 、ｙ４および、それら
コーナ１１〜１４をなす２辺２１，２２、２２，２３、
２３，２４、２４，２１の傾きθｘ１、θｙ１〜θｘ４
、θｙ４から部品９の中心位置Ｇと傾きを演算にて認識
する。
【００１９】図８は各移動位置の認識視野７を同時に示
したもので、Ｌ−αは認識視野７の移動量を示し、この
移動により部品９の全体像に関してのコーナ位置と各辺
の向きが撮像され、これらと各認識視野位置との関係か
ら、部品９の全体像に関したコーナ位置と向きが一義的
に決定される状態が分かる。そしてこの決定から部品９
の全体像における真正な中心位置Ｇを算出することがで
きるのも分かる。
したもので、Ｌ−αは認識視野７の移動量を示し、この
移動により部品９の全体像に関してのコーナ位置と各辺
の向きが撮像され、これらと各認識視野位置との関係か
ら、部品９の全体像に関したコーナ位置と向きが一義的
に決定される状態が分かる。そしてこの決定から部品９
の全体像における真正な中心位置Ｇを算出することがで
きるのも分かる。
【００２０】以上により部品９が大きくて認識視野７に
入らなくても、認識視野７を移動させて各コーナ部を順
次撮像して行くことにより、部品９の位置や傾きを部品
９の全体像に関連して認識することができる。
入らなくても、認識視野７を移動させて各コーナ部を順
次撮像して行くことにより、部品９の位置や傾きを部品
９の全体像に関連して認識することができる。
【００２１】なお、認識視野７ではコーナとこのコーナ
をなす２辺の傾きが分かればよいのであるから、認識視
野７の移動で必ずしも部品９の全体を撮像する必要はな
い。したがって前記認識方式であれば認識対象部品の大
きさに制限はない。部品の向きの認識は必要に応じて行
えばよい。
をなす２辺の傾きが分かればよいのであるから、認識視
野７の移動で必ずしも部品９の全体を撮像する必要はな
い。したがって前記認識方式であれば認識対象部品の大
きさに制限はない。部品の向きの認識は必要に応じて行
えばよい。
【００２２】また上記実施例では、四角形なパターンを
持つ電子部品の場合について述べたが、これに限らず三
角形等他の各形パターンの位置や傾きをも同様に認識す
ることができる。この場合パターンの形状によっては全
コーナの内の幾つかのコーナ部についての認識を省略す
ることができる。
持つ電子部品の場合について述べたが、これに限らず三
角形等他の各形パターンの位置や傾きをも同様に認識す
ることができる。この場合パターンの形状によっては全
コーナの内の幾つかのコーナ部についての認識を省略す
ることができる。
【００２３】
【発明の効果】本発明によれば、角形パターンの複数の
コーナ部をそれぞれ異なった位置に設定される認識視野
にて撮像するが、それぞれの認識視野での角形パターン
の像の複数のコーナの位置情報と、それらの位置情報を
認識した各認識視野の位置情報とは、角形パターンの全
体像でのコーナ位置を一義的に決定する要素をなすので
、これら情報から角形パターンの全体像に対応した所要
位置を演算により高精度に求め認識することができ、パ
ターンが大きすぎて認識視野に入り切らない場合に有効
である。
コーナ部をそれぞれ異なった位置に設定される認識視野
にて撮像するが、それぞれの認識視野での角形パターン
の像の複数のコーナの位置情報と、それらの位置情報を
認識した各認識視野の位置情報とは、角形パターンの全
体像でのコーナ位置を一義的に決定する要素をなすので
、これら情報から角形パターンの全体像に対応した所要
位置を演算により高精度に求め認識することができ、パ
ターンが大きすぎて認識視野に入り切らない場合に有効
である。
【００２４】また部品に対する撮像が部品の必要コーナ
部に対してなされればよく、部品の全体に及ばなくても
よいので、パターンの大きさに制限なくその所要位置を
認識することができる。
部に対してなされればよく、部品の全体に及ばなくても
よいので、パターンの大きさに制限なくその所要位置を
認識することができる。
【図１】本発明が実施される認識装置を示すブロック図
である。
である。
【図２】本発明の認識方法の操作手順を示すフローチャ
ートである。
ートである。
【図３】本発明の認識方法の操作手順を示すフローチャ
ートである。
ートである。
【図４】パターンの第１のコーナの撮像状態を示す認識
視野図である。
視野図である。
【図５】パターンの第２のコーナの撮像状態を示す認識
視野図である。
視野図である。
【図６】パターンの第３のコーナの撮像状態を示す認識
視野図である。
視野図である。
【図７】パターンの第４のコーナの撮像状態を示す認識
視野図である。
視野図である。
【図８】図４〜図７の各認識視野での撮像画像を重ねて
示した説明図である。
示した説明図である。
１ ビデオカメラ
２ マイクロコンピュータ
３ 駆動装置
４ 画像認識装置
５ プログラム
６ 入力装置
９ 部品
１１ 第１のコーナ
１２ 第２のコーナ
１３ 第３のコーナ
１４ 第４のコーナ
２１〜２４ 辺
Ｇ 中心位置
ｘ１ 、ｙ１〜ｘ４ 、ｙ４ 位置
Claims (1)
- 【請求項１】 認識対象である角形パターンの一つの
コーナ部を単位撮像対象とした認識視野を、前記角形パ
ターンの複数のコーナに対応して設定し、各認識視野に
て撮像した角形パターン像の認識視野上でのコーナの位
置情報と、それら位置情報を認識した各認識視野の相対
位置情報とから、角形パターンの所要位置を演算し認識
することを特徴とする角形パターンの多視野認識方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3005444A JP2974794B2 (ja) | 1991-01-22 | 1991-01-22 | 多角形部品の多視野認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3005444A JP2974794B2 (ja) | 1991-01-22 | 1991-01-22 | 多角形部品の多視野認識方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04238206A true JPH04238206A (ja) | 1992-08-26 |
| JP2974794B2 JP2974794B2 (ja) | 1999-11-10 |
Family
ID=11611376
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3005444A Expired - Fee Related JP2974794B2 (ja) | 1991-01-22 | 1991-01-22 | 多角形部品の多視野認識方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2974794B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009109505A (ja) * | 2008-12-05 | 2009-05-21 | Nec Corp | 外観検査装置および外観検査方法 |
| JP2010021248A (ja) * | 2008-07-09 | 2010-01-28 | Fuji Mach Mfg Co Ltd | 部品画像取り込み装置及び部品画像取り込み方法 |
| WO2018174011A1 (ja) * | 2017-03-22 | 2018-09-27 | 住友重機械工業株式会社 | 位置検出装置及び位置検出方法 |
-
1991
- 1991-01-22 JP JP3005444A patent/JP2974794B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010021248A (ja) * | 2008-07-09 | 2010-01-28 | Fuji Mach Mfg Co Ltd | 部品画像取り込み装置及び部品画像取り込み方法 |
| JP2009109505A (ja) * | 2008-12-05 | 2009-05-21 | Nec Corp | 外観検査装置および外観検査方法 |
| WO2018174011A1 (ja) * | 2017-03-22 | 2018-09-27 | 住友重機械工業株式会社 | 位置検出装置及び位置検出方法 |
| CN110446905A (zh) * | 2017-03-22 | 2019-11-12 | 住友重机械工业株式会社 | 位置检测装置及位置检测方法 |
| JPWO2018174011A1 (ja) * | 2017-03-22 | 2020-01-23 | 住友重機械工業株式会社 | 位置検出装置及び位置検出方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2974794B2 (ja) | 1999-11-10 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |