JPH04286085A - パターン認識方法 - Google Patents
パターン認識方法Info
- Publication number
- JPH04286085A JPH04286085A JP3050872A JP5087291A JPH04286085A JP H04286085 A JPH04286085 A JP H04286085A JP 3050872 A JP3050872 A JP 3050872A JP 5087291 A JP5087291 A JP 5087291A JP H04286085 A JPH04286085 A JP H04286085A
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- JP
- Japan
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- straight line
- approximate straight
- boundary
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- Prior art date
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- Supply And Installment Of Electrical Components (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
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、表面実装用電子部品の
位置や傾きを検出するために、撮像手段によって撮像さ
れた画像内の対象物と背景の境界点を直線近似すること
によって対象物の輪郭を検出するパターン認識方法に関
する。
位置や傾きを検出するために、撮像手段によって撮像さ
れた画像内の対象物と背景の境界点を直線近似すること
によって対象物の輪郭を検出するパターン認識方法に関
する。
【０００２】
【従来の技術】以下図５〜図７を参照しながら、従来の
直線近似を用いて対象物（ＱＦＰ）の傾きと中心を検出
するパターン認識方法の一例について説明する。
直線近似を用いて対象物（ＱＦＰ）の傾きと中心を検出
するパターン認識方法の一例について説明する。
【０００３】図５の（ａ） のような画像１１において
、粗中心検出領域１２を水平方向と垂直方向に設定する
。そして、水平方向の粗中心検出領域１２の両端から検
索して対象物の水平方向の両端を検出することにより水
平方向の中心を求める。また、垂直方向の粗中心検出領
域１２の両端から検索して対象物の垂直方向の両端を抽
出することにより垂直方向の中心を求め、水平方向の中
心と垂直方向の中心とから対象物の粗中心１３を検出す
ることができる。上記で得られた粗中心１３と対象物の
寸法から図５の（ｂ） に示すように、対象物のリード
１４を含む検出領域１５を対象物（ＱＦＰ）の４辺に設
定する。次に、検出領域１５でリード１４の先端を検出
できる方向から検索することにより、図６の（ａ） に
示すように境界点１６を抽出することができる。上記の
ようにして得られた境界点１６に関して最小２乗法を適
用することにより、図６の（ｂ） に示すような直線を
得ることができる。前記の直線から各境界点１６までの
距離があらかじめ定められた基準距離以上離れている場
合、その境界点１６を雑音点と見なして除去し、基準距
離以内の境界点１６に関して最小２乗法を適用すること
によって、図６の（ｃ） のような近似直線１７を検出
することができる。以上の処理を対象物（ＱＦＰ）の４
辺について行うことによって、図７に示すような、４辺
の近似直線１７を検出することができる。そして、前記
の４つの近似直線１７のとなり合う直線間で交点を求め
、その交点の重心を求めることが対象物の中心位置検出
となる。
、粗中心検出領域１２を水平方向と垂直方向に設定する
。そして、水平方向の粗中心検出領域１２の両端から検
索して対象物の水平方向の両端を検出することにより水
平方向の中心を求める。また、垂直方向の粗中心検出領
域１２の両端から検索して対象物の垂直方向の両端を抽
出することにより垂直方向の中心を求め、水平方向の中
心と垂直方向の中心とから対象物の粗中心１３を検出す
ることができる。上記で得られた粗中心１３と対象物の
寸法から図５の（ｂ） に示すように、対象物のリード
１４を含む検出領域１５を対象物（ＱＦＰ）の４辺に設
定する。次に、検出領域１５でリード１４の先端を検出
できる方向から検索することにより、図６の（ａ） に
示すように境界点１６を抽出することができる。上記の
ようにして得られた境界点１６に関して最小２乗法を適
用することにより、図６の（ｂ） に示すような直線を
得ることができる。前記の直線から各境界点１６までの
距離があらかじめ定められた基準距離以上離れている場
合、その境界点１６を雑音点と見なして除去し、基準距
離以内の境界点１６に関して最小２乗法を適用すること
によって、図６の（ｃ） のような近似直線１７を検出
することができる。以上の処理を対象物（ＱＦＰ）の４
辺について行うことによって、図７に示すような、４辺
の近似直線１７を検出することができる。そして、前記
の４つの近似直線１７のとなり合う直線間で交点を求め
、その交点の重心を求めることが対象物の中心位置検出
となる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかし、上記した構成
のでは、本来の境界点１６でない雑音点が多くなると正
確な近似直線を検出することが難しくなる。
のでは、本来の境界点１６でない雑音点が多くなると正
確な近似直線を検出することが難しくなる。
【０００５】たとえば、図８の（ａ） に示すような画
像の場合、検出領域１５を設定すると図８の（ｂ） に
示すような境界点１６が検出される。この図８の（ｂ）
に従来技術を適用すると、図９に示すような近似直線
１７となって、対象物の中心位置を検出することができ
ない問題があった本発明は上記課題を解決するもので、
対象物の輪郭を示す近似直線を設定することができるパ
ターン認識方法を提供することを目的とする。
像の場合、検出領域１５を設定すると図８の（ｂ） に
示すような境界点１６が検出される。この図８の（ｂ）
に従来技術を適用すると、図９に示すような近似直線
１７となって、対象物の中心位置を検出することができ
ない問題があった本発明は上記課題を解決するもので、
対象物の輪郭を示す近似直線を設定することができるパ
ターン認識方法を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に本発明のパターン認識方法は、撮像手段で対象物を撮
像して得られる画像において、あらかじめ定められた領
域内で対象物と背景の境を境界点としてすべての境界点
を検出し、前記のあらかじめ定められた領域を一定方向
に複数分割し、前記の複数分割された領域の一つの領域
内において、最小２乗法により境界点を近似する近似直
線を求め、この近似直線からあらかじめ定められた基準
距離以上離れた境界点を雑音点として除外し、残った境
界点で再度近似直線を求め、前記領域内の近似直線から
それ以外の領域内に存在する境界点のばらつきを前記領
域内の評価値とし、前記の評価値があらかじめ定められ
た基準値に最も近い評価値を持つ領域の直線を検出し、
上記で得られた領域の近似直線をあらかじめ定められた
領域内の直線とし、この直線から前記境界点までの距離
があらかじめ定められた基準距離よりも大きな境界点を
削除し、上記で残った境界点から最小２乗法により近似
直線を求めた構成としたものである。
に本発明のパターン認識方法は、撮像手段で対象物を撮
像して得られる画像において、あらかじめ定められた領
域内で対象物と背景の境を境界点としてすべての境界点
を検出し、前記のあらかじめ定められた領域を一定方向
に複数分割し、前記の複数分割された領域の一つの領域
内において、最小２乗法により境界点を近似する近似直
線を求め、この近似直線からあらかじめ定められた基準
距離以上離れた境界点を雑音点として除外し、残った境
界点で再度近似直線を求め、前記領域内の近似直線から
それ以外の領域内に存在する境界点のばらつきを前記領
域内の評価値とし、前記の評価値があらかじめ定められ
た基準値に最も近い評価値を持つ領域の直線を検出し、
上記で得られた領域の近似直線をあらかじめ定められた
領域内の直線とし、この直線から前記境界点までの距離
があらかじめ定められた基準距離よりも大きな境界点を
削除し、上記で残った境界点から最小２乗法により近似
直線を求めた構成としたものである。
【０００７】
【作用】上記した構成によれば、検出領域を複数領域に
分割するので、分割領域のうち幾つかの領域の近似直線
は、対象物の輪郭位置を示すこととなる。そこで、上記
の領域を検出することにより、対象物の輪郭を示す近似
直線を設定することができる。
分割するので、分割領域のうち幾つかの領域の近似直線
は、対象物の輪郭位置を示すこととなる。そこで、上記
の領域を検出することにより、対象物の輪郭を示す近似
直線を設定することができる。
【０００８】
【実施例】以下、本発明の一実施例のパターン認識方法
について、図１〜図４を参照しながら説明する。
について、図１〜図４を参照しながら説明する。
【０００９】前述した従来と同じ方法により、図２の（
ａ） に示すように、対象物の粗中心を求めて粗中心か
ら検出領域１５を設定する。この検出領域１５で対象物
の輪郭を示す近似直線を図１に示すフローチャートに従
って設定する。
ａ） に示すように、対象物の粗中心を求めて粗中心か
ら検出領域１５を設定する。この検出領域１５で対象物
の輪郭を示す近似直線を図１に示すフローチャートに従
って設定する。
【００１０】はじめに、フローチャートの境界点検出１
では、検出領域１５のリード１４の先端方向からスキャ
ンして、境界点１６を検出する。次に、フローチャート
の領域分割２では、図２の（ｂ） に示すように、検出
領域１５を一定方向に３等分に分割して、それぞれの領
域を領域■、領域■、領域■とする。
では、検出領域１５のリード１４の先端方向からスキャ
ンして、境界点１６を検出する。次に、フローチャート
の領域分割２では、図２の（ｂ） に示すように、検出
領域１５を一定方向に３等分に分割して、それぞれの領
域を領域■、領域■、領域■とする。
【００１１】そして、フローチャートの分割領域内直線
近似３では、はじめに領域■の境界点１６に関して最小
２乗法による直線近似を行うと図２の（ｃ） に示すよ
うになる。この近似直線と各境界点１６間の距離が、あ
らかじめ定められた基準距離以上の境界点１６を除外し
、基準距離以内の境界点１６に関して直線近似を行うと
、図３の（ａ） の近似直線を検出できる。この近似直
線抽出を、図３の（ｂ） に示すように、領域■と領域
■についても行うことにより、図３の（ｃ） に示すよ
うに、３つの領域のそれぞれの近似直線が検出できる。
近似３では、はじめに領域■の境界点１６に関して最小
２乗法による直線近似を行うと図２の（ｃ） に示すよ
うになる。この近似直線と各境界点１６間の距離が、あ
らかじめ定められた基準距離以上の境界点１６を除外し
、基準距離以内の境界点１６に関して直線近似を行うと
、図３の（ａ） の近似直線を検出できる。この近似直
線抽出を、図３の（ｂ） に示すように、領域■と領域
■についても行うことにより、図３の（ｃ） に示すよ
うに、３つの領域のそれぞれの近似直線が検出できる。
【００１２】次に、フローチャートの評価値計算４では
、領域■の近似直線と領域■および領域■の境界点１６
との分散を評価値として求める。つまり、一つの直線か
らの境界点１６の散らばりぐあいを求めるものである。 そして、領域■の近似直線と領域■および領域■の境界
点１６との評価値と領域■の近似直線と領域■および領
域■の境界点１６との評価値を求める。
、領域■の近似直線と領域■および領域■の境界点１６
との分散を評価値として求める。つまり、一つの直線か
らの境界点１６の散らばりぐあいを求めるものである。 そして、領域■の近似直線と領域■および領域■の境界
点１６との評価値と領域■の近似直線と領域■および領
域■の境界点１６との評価値を求める。
【００１３】そして、フローチャートの最適近似直線検
出５で、最も評価値の良い、つまり一つの直線からの境
界点１６のばらつきが最も少ない近似直線を検出する。 さらに、フローチャートの雑音点除去６では、検出領域
１５において上記の近似直線と境界点１６との距離があ
らかじめ定められた基準距離以上の境界点１６を除外す
る。そして、上記で残った境界点１６を使って最小２乗
法による直線近似を行い、図４に示すような、近似直線
１７を検出する。
出５で、最も評価値の良い、つまり一つの直線からの境
界点１６のばらつきが最も少ない近似直線を検出する。 さらに、フローチャートの雑音点除去６では、検出領域
１５において上記の近似直線と境界点１６との距離があ
らかじめ定められた基準距離以上の境界点１６を除外す
る。そして、上記で残った境界点１６を使って最小２乗
法による直線近似を行い、図４に示すような、近似直線
１７を検出する。
【００１４】たとえば、図８（ａ） の画像に対して、
従来技術の場合には対象物の輪郭を検出することができ
なかったが、本発明のパターン認識方法を採用すること
により、図１０の（ａ） および図１０の（ｂ） のよ
うに、対象物の輪郭を示す境界点１６のみを結ぶ近似直
線を求めることができる。
従来技術の場合には対象物の輪郭を検出することができ
なかったが、本発明のパターン認識方法を採用すること
により、図１０の（ａ） および図１０の（ｂ） のよ
うに、対象物の輪郭を示す境界点１６のみを結ぶ近似直
線を求めることができる。
【００１５】
【発明の効果】以上述べたように、本発明のパターン認
識方法によれば、検出領域を複数領域に分割することに
より、分割領域のうち幾つかの領域の近似直線は、対象
物の輪郭位置を示すこととなるので、上記の領域を検出
することで対象物の輪郭を示す近似直線を設定できる。
識方法によれば、検出領域を複数領域に分割することに
より、分割領域のうち幾つかの領域の近似直線は、対象
物の輪郭位置を示すこととなるので、上記の領域を検出
することで対象物の輪郭を示す近似直線を設定できる。
【図１】本発明の一実施例におけるパターン認識方法の
概略を示したフローチャート図である。
概略を示したフローチャート図である。
【図２】（ａ） 、（ｂ） 、（ｃ） はそれぞれ同実
施例における近似直線検出の手順の一部を示した図であ
る。
施例における近似直線検出の手順の一部を示した図であ
る。
【図３】（ａ） 、（ｂ） 、（ｃ） はそれぞれ同実
施例における近似直線検出の手順一部を示した図である
。
施例における近似直線検出の手順一部を示した図である
。
【図４】同実施例における近似直線検出の手順の一部を
示した図である。
示した図である。
【図５】（ａ） 、（ｂ） はそれぞれ従来のパター
ン認識方法における手順の一部を示した図である。
ン認識方法における手順の一部を示した図である。
【図６】（ａ） 、（ｂ） 、（ｃ） はそれぞれ従来
のパターン認識方法における手順の一部を示した図であ
る。
のパターン認識方法における手順の一部を示した図であ
る。
【図７】従来のパターン認識方法における手順の一部を
示した図である。
示した図である。
【図８】（ａ） 、（ｂ） は従来のパターン認識方法
による手順の一部を示した図である。
による手順の一部を示した図である。
【図９】従来のパターン認識方法による近似直線抽出結
果を示した図である。
果を示した図である。
【図１０】本発明一実施例による近似直線抽出結果を示
した図である。
した図である。
１１ 画像
１２ 粗中心検索領域
１４ ＱＦＰのリード
１５ 検出領域
１６ 境界点
１７ 近似直線
Claims (1)
- 【請求項１】 撮像手段で対象物を撮像して得られる
画像において、あらかじめ定められた領域内で対象物と
背景の境を境界点としてすべての境界点を検出し、前記
のあらかじめ定められた領域を一定方向に複数分割し、
前記の複数分割された領域の一つの領域内において、最
小２乗法により境界点を近似する近似直線を求め、この
近似直線からあらかじめ定められた基準距離以上離れた
境界点を雑音点として除外し、残った境界点で再度近似
直線を求め、前記領域内の近似直線からそれ以外の領域
内に存在する境界点のばらつきを前記領域内の評価値と
し、前記の評価値があらかじめ定められた基準値に最も
近い評価値を持つ領域の直線を検出し、上記で得られた
領域の近似直線をあらかじめ定められた領域内の直線と
し、この直線から前記境界点までの距離があらかじめ定
められた基準距離よりも大きな境界点を削除し、上記で
残った境界点から最小２乗法により近似直線を求めたこ
とを特徴とするパターン認識方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3050872A JP2825359B2 (ja) | 1991-03-15 | 1991-03-15 | パターン認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3050872A JP2825359B2 (ja) | 1991-03-15 | 1991-03-15 | パターン認識方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04286085A true JPH04286085A (ja) | 1992-10-12 |
| JP2825359B2 JP2825359B2 (ja) | 1998-11-18 |
Family
ID=12870815
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3050872A Expired - Fee Related JP2825359B2 (ja) | 1991-03-15 | 1991-03-15 | パターン認識方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2825359B2 (ja) |
-
1991
- 1991-03-15 JP JP3050872A patent/JP2825359B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2825359B2 (ja) | 1998-11-18 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |