JPH0644360A - リード付き電子部品の視覚的検査方法および装置 - Google Patents
リード付き電子部品の視覚的検査方法および装置Info
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- JPH0644360A JPH0644360A JP3263292A JP26329291A JPH0644360A JP H0644360 A JPH0644360 A JP H0644360A JP 3263292 A JP3263292 A JP 3263292A JP 26329291 A JP26329291 A JP 26329291A JP H0644360 A JPH0644360 A JP H0644360A
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- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
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- G06T7/0004—Industrial image inspection
- G06T7/0008—Industrial image inspection checking presence/absence
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- G—PHYSICS
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- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
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- G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
- G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
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- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30108—Industrial image inspection
- G06T2207/30141—Printed circuit board [PCB]
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- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Testing Or Measuring Of Semiconductors Or The Like (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 装着装置上でのリード付き部品の視覚的検査
法および装置を提供する。 【構成】 部品を搭載する前に部品のリードの有無、位
置および向きを判定するために、ロボットの端末作動体
の端部に位置している部品を視覚的に検査する。対象と
する二次元イメージ区域を一次元加算プロファイルによ
り表すことにより、計算を簡単にするイメージ処理の改
良を行った。また、このための装置はイメージデータの
二次元アレイを得る手段（１０，１２）と、複数の一次
元合計プロファイルを形成するために、イメージデータ
のアレイの予め選択されたサブアレイに対して動作する
手段（２２）と、合計プロファイルに対して動作する視
覚論理手段（２４）とを備える。
法および装置を提供する。 【構成】 部品を搭載する前に部品のリードの有無、位
置および向きを判定するために、ロボットの端末作動体
の端部に位置している部品を視覚的に検査する。対象と
する二次元イメージ区域を一次元加算プロファイルによ
り表すことにより、計算を簡単にするイメージ処理の改
良を行った。また、このための装置はイメージデータの
二次元アレイを得る手段（１０，１２）と、複数の一次
元合計プロファイルを形成するために、イメージデータ
のアレイの予め選択されたサブアレイに対して動作する
手段（２２）と、合計プロファイルに対して動作する視
覚論理手段（２４）とを備える。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は全体装着装置における過
程としての電子部品のリードの視覚検査に関するもので
ある。更に詳しくいえば、本発明は、ロボットの末端作
動体上に位置しているＴＡＢデバイスのような、表面実
装部品上における細かいピッチのリードの有無、位置お
よび向きを判定することに関するものである。
程としての電子部品のリードの視覚検査に関するもので
ある。更に詳しくいえば、本発明は、ロボットの末端作
動体上に位置しているＴＡＢデバイスのような、表面実
装部品上における細かいピッチのリードの有無、位置お
よび向きを判定することに関するものである。
【０００２】
【従来の技術および発明が解決しようとする課題】自動
化されている部品装着装置では非常に高い確度を要求さ
れる。第１に部品リードの有無、位置および向きを判定
せねばならない。この判定を支援するためにはコンピュ
ータ視覚技術を用いることが普通である。
化されている部品装着装置では非常に高い確度を要求さ
れる。第１に部品リードの有無、位置および向きを判定
せねばならない。この判定を支援するためにはコンピュ
ータ視覚技術を用いることが普通である。
【０００３】アイビーエム技術公開誌(IBM Technical
Disclosure Bulletin)第３０巻第１号、１９８７年、２
２８ページ所載の「表面実装デバイスの装着(SurfaceMo
unted Device Placement) 」には、装着前に、部品とそ
れのリードを高い確度で検査する技術が開示されてい
る。しかし、その技術は細かいピッチの部品に対して求
められる確度をもたらさない点で、その技術と本発明は
異なる。
Disclosure Bulletin)第３０巻第１号、１９８７年、２
２８ページ所載の「表面実装デバイスの装着(SurfaceMo
unted Device Placement) 」には、装着前に、部品とそ
れのリードを高い確度で検査する技術が開示されてい
る。しかし、その技術は細かいピッチの部品に対して求
められる確度をもたらさない点で、その技術と本発明は
異なる。
【０００４】確度が低くなる結果をもたらす原理の違い
は、上記従来技術がカメラを１台だけ用い、グレイレベ
ル画素に含まれている付加情報ではなくて、２進画素を
基にしてリードの位置を判定していることにある。
は、上記従来技術がカメラを１台だけ用い、グレイレベ
ル画素に含まれている付加情報ではなくて、２進画素を
基にしてリードの位置を判定していることにある。
【０００５】同様に、アイビーエム技術公開誌第３１巻
第１０号、１９８９年３月、２２２ページ所載の「プリ
ント回路配線パターンにおける電子部品を交換する組立
技術(Assembly Technique Replacing the Electronic C
omponents on PrintedCircuit Wiring Patterns)」は、
全体装着装置における工程として、部品のリードの存
在、状態および向きを検査するために、コンピュータ視
覚的処理の使用が簡単に開示されている。
第１０号、１９８９年３月、２２２ページ所載の「プリ
ント回路配線パターンにおける電子部品を交換する組立
技術(Assembly Technique Replacing the Electronic C
omponents on PrintedCircuit Wiring Patterns)」は、
全体装着装置における工程として、部品のリードの存
在、状態および向きを検査するために、コンピュータ視
覚的処理の使用が簡単に開示されている。
【０００６】アイビーエム技術公開誌第３１巻第９号、
１９８９年２月、１８６ページ所載の「ロボット走査レ
ーザ装着装置、はんだ付け装置およびはんだ付け外し装
置（Robotic Scanning Laser Placement,Solder & Deso
lder Devices）には、Ｘ、Ｙおよびシータの各オフセッ
トを決定するためにＣＣＤカメラと視覚−装置を使用す
ることが開示されている。機械視覚装置に用いられる従
来のＣＣＤテレビカメラの典型的な解像力は 492（垂
直）×512 （水平）画素である。そのような大きな画素
アレイで動作するには時間が長くかかり、計算資源を大
量に要する。視覚プロセッサにおいて確度を犠牲にする
ことなしに時間と資源の使用を最適にすることが望まし
い。
１９８９年２月、１８６ページ所載の「ロボット走査レ
ーザ装着装置、はんだ付け装置およびはんだ付け外し装
置（Robotic Scanning Laser Placement,Solder & Deso
lder Devices）には、Ｘ、Ｙおよびシータの各オフセッ
トを決定するためにＣＣＤカメラと視覚−装置を使用す
ることが開示されている。機械視覚装置に用いられる従
来のＣＣＤテレビカメラの典型的な解像力は 492（垂
直）×512 （水平）画素である。そのような大きな画素
アレイで動作するには時間が長くかかり、計算資源を大
量に要する。視覚プロセッサにおいて確度を犠牲にする
ことなしに時間と資源の使用を最適にすることが望まし
い。
【０００７】
【課題を解決するための手段および作用】本発明は、視
覚処理操作の数を減少し、簡単にすることにより、細か
いピッチの部品の有無、位置および向きを検出するため
の従来技術を改良するためのものである。
覚処理操作の数を減少し、簡単にすることにより、細か
いピッチの部品の有無、位置および向きを検出するため
の従来技術を改良するためのものである。
【０００８】イメージ内のリードの位置は、対象とする
領域、すなわち、リードが予測される領域から得られた
合計プロファイル内のピークを見つけることにより決定
される。合計プロファイルは画素の行または列に沿って
とられたデジタル積分である。リードによって投影され
た画素の明るく照明された行または列の和は、リードの
間の比較的暗い背景の投影より大きい。合計プロファイ
ル技術は求められる計算の数と次数を減少するから、Ｎ
×Ｎ画素アレイに対してではなくて、Ｎ×１の合計プロ
ファイルに対して計算を行う結果として高速のスループ
ットが得られる。 本発明の技術は、長方形の部品の上
下左右に沿うリードが内部に置かれることが予測される
イメージ内の対象とする４つの領域の座標を用いる。部
品の各辺におけるリードの位置を見つけるために、対象
とする各領域がくり返し処理される。各辺においてリー
ドが見つけられた後で位置の平均が求められる。平均中
心軌跡と呼ばれるこの平均は、検査されている部品のそ
の中心位置をサブ画素の確度で表す。
領域、すなわち、リードが予測される領域から得られた
合計プロファイル内のピークを見つけることにより決定
される。合計プロファイルは画素の行または列に沿って
とられたデジタル積分である。リードによって投影され
た画素の明るく照明された行または列の和は、リードの
間の比較的暗い背景の投影より大きい。合計プロファイ
ル技術は求められる計算の数と次数を減少するから、Ｎ
×Ｎ画素アレイに対してではなくて、Ｎ×１の合計プロ
ファイルに対して計算を行う結果として高速のスループ
ットが得られる。 本発明の技術は、長方形の部品の上
下左右に沿うリードが内部に置かれることが予測される
イメージ内の対象とする４つの領域の座標を用いる。部
品の各辺におけるリードの位置を見つけるために、対象
とする各領域がくり返し処理される。各辺においてリー
ドが見つけられた後で位置の平均が求められる。平均中
心軌跡と呼ばれるこの平均は、検査されている部品のそ
の中心位置をサブ画素の確度で表す。
【０００９】部品の中心と向きを判定するために４個の
平均中心軌跡が用いられる。部品イメージの処理を中止
させる誤りに遭遇しないとすると、プリント回路基板上
での部品の組み立てのための自動装着装置の以後の制御
に部品の向きと中心が用いられる。
平均中心軌跡が用いられる。部品イメージの処理を中止
させる誤りに遭遇しないとすると、プリント回路基板上
での部品の組み立てのための自動装着装置の以後の制御
に部品の向きと中心が用いられる。
【００１０】好適な実施例においては、部品の重なり合
う２つのグレイレベルイメージを生ずるために２台のカ
メラが用いられる。より高い解像力を可能にするために
２つのイメージが用いられる。２本のイメージリードが
予測される選択された部分が共通の座標系にマップされ
て、選択されたイメージ部分の向きと、与えられた選択
された部分と他の全ての選択された部分の間の重なり合
い量との以後の判定を容易にする。検査されている部品
の辺に対応する領域がひとたび決定されると、リードの
位置がちょうど示したように見出される。別の実施例に
おいては、最初のイメージ獲得のために１台のカメラが
用いられる。
う２つのグレイレベルイメージを生ずるために２台のカ
メラが用いられる。より高い解像力を可能にするために
２つのイメージが用いられる。２本のイメージリードが
予測される選択された部分が共通の座標系にマップされ
て、選択されたイメージ部分の向きと、与えられた選択
された部分と他の全ての選択された部分の間の重なり合
い量との以後の判定を容易にする。検査されている部品
の辺に対応する領域がひとたび決定されると、リードの
位置がちょうど示したように見出される。別の実施例に
おいては、最初のイメージ獲得のために１台のカメラが
用いられる。
【００１１】
【実施例】まず本発明を実施できる装置の概略が示され
ている図１を参照する。ロボットの端末作動体２が部品
４をつかみ、検査場所に置く。部品４は光源６により照
明される。部品４とカメラ１０および１２との間にビー
ム分割器８が設けられる。カメラ１０と１２はグレイレ
ベルイメージを検出するためのＣＣＤアレイセンサとす
ることができる。カメラ１０、１２は部品の提示位置に
関して固定場所に置かれる。カメラ１０と１２からのイ
メージデータは視覚装置２０へ供給される。この視覚装
置２０は、アナログビデオ信号をデジタル信号へ変換
し、それを記憶するためのフレーム・グラバ２２を含
む。
ている図１を参照する。ロボットの端末作動体２が部品
４をつかみ、検査場所に置く。部品４は光源６により照
明される。部品４とカメラ１０および１２との間にビー
ム分割器８が設けられる。カメラ１０と１２はグレイレ
ベルイメージを検出するためのＣＣＤアレイセンサとす
ることができる。カメラ１０、１２は部品の提示位置に
関して固定場所に置かれる。カメラ１０と１２からのイ
メージデータは視覚装置２０へ供給される。この視覚装
置２０は、アナログビデオ信号をデジタル信号へ変換
し、それを記憶するためのフレーム・グラバ２２を含
む。
【００１２】視覚装置２０は、最初に検索し、次にサブ
アレイデータを加え合わせるためのイメージ処理論理も
含む。
アレイデータを加え合わせるためのイメージ処理論理も
含む。
【００１３】図２は部品４がロボットの末端作動体２に
より運ばれている様子を示す。図２はリード３０を有す
る部品４を下側のロボット末端作動体２から見た様子を
示す。 図３（Ａ）はカメラ１０より見た部品４を示
し。図３（Ｂ）はカメラ１２より見た部品４を示す。本
発明を用いることによるスループット時間の利点は、部
品４の完全な検査のために、デジタル化されたカメライ
メージ全体より少ない部分を検査する必要があることを
主な理由として得られるものである。．カメラ１０によ
り見られている図３（Ａ）においては、図１の装置によ
り部品４およびそれのリード３０のそれぞれ一部を含む
ものとしてイメージ３４で示されている。イメージ３４
はカメラ１０により検出される画素の二次元アレイ 480
×512 に対応する。同様に、イメージ３６はカメラ１２
により検出される画素の480×512 のアレイに対応し、
部品４およびそれのリード３０のそれぞれ一部を示す。
ウィンドウがイメージの対角線座標対により予め定めら
れる長方形の部分であって、そのウィンドウの中で部品
リードを探す。ウィンドウは装置の動作開始中に部品の
各種類に対して予め設定される。イメージ３４内のウィ
ンドウ４０、４４は、リード３０があると予測される画
素の所定のサブアレイに対応する。同様のウィンドウ４
６、４８、５０が、リードが現れると予測されるイメー
ジ３６中の画素のサブアレイに対するものである。
より運ばれている様子を示す。図２はリード３０を有す
る部品４を下側のロボット末端作動体２から見た様子を
示す。 図３（Ａ）はカメラ１０より見た部品４を示
し。図３（Ｂ）はカメラ１２より見た部品４を示す。本
発明を用いることによるスループット時間の利点は、部
品４の完全な検査のために、デジタル化されたカメライ
メージ全体より少ない部分を検査する必要があることを
主な理由として得られるものである。．カメラ１０によ
り見られている図３（Ａ）においては、図１の装置によ
り部品４およびそれのリード３０のそれぞれ一部を含む
ものとしてイメージ３４で示されている。イメージ３４
はカメラ１０により検出される画素の二次元アレイ 480
×512 に対応する。同様に、イメージ３６はカメラ１２
により検出される画素の480×512 のアレイに対応し、
部品４およびそれのリード３０のそれぞれ一部を示す。
ウィンドウがイメージの対角線座標対により予め定めら
れる長方形の部分であって、そのウィンドウの中で部品
リードを探す。ウィンドウは装置の動作開始中に部品の
各種類に対して予め設定される。イメージ３４内のウィ
ンドウ４０、４４は、リード３０があると予測される画
素の所定のサブアレイに対応する。同様のウィンドウ４
６、４８、５０が、リードが現れると予測されるイメー
ジ３６中の画素のサブアレイに対するものである。
【００１４】２つのイメージ３４と３６における全ての
ウィンドウは共通座標系にマップされる。たとえば、オ
イラー変換が適当なことがある。その後で、ウィンドウ
の座標についてのすべての計算がマップされているウィ
ンドウに対して行われる。マップされる各ウィンドウの
向きが決定され、マップされた各ウィンドウとマップさ
れた他のあらゆるウィンドウの間の重なり合いの量が計
算される。
ウィンドウは共通座標系にマップされる。たとえば、オ
イラー変換が適当なことがある。その後で、ウィンドウ
の座標についてのすべての計算がマップされているウィ
ンドウに対して行われる。マップされる各ウィンドウの
向きが決定され、マップされた各ウィンドウとマップさ
れた他のあらゆるウィンドウの間の重なり合いの量が計
算される。
【００１５】次に図４を参照する。２つのウィンドウた
とえばウィンドウ４４と５０を重ね合わせるためには、
それらのウィンドウを同じ向きにしなければならない。
１組の重なり合っているウィンドウの内部において、各
ウィンドウは、重なり合いを最も良く示すウィンドウと
対にされる。重なり合いの指標は、向き５２の軸に沿っ
てウィンドウ５２が共通に有する距離５２である。
とえばウィンドウ４４と５０を重ね合わせるためには、
それらのウィンドウを同じ向きにしなければならない。
１組の重なり合っているウィンドウの内部において、各
ウィンドウは、重なり合いを最も良く示すウィンドウと
対にされる。重なり合いの指標は、向き５２の軸に沿っ
てウィンドウ５２が共通に有する距離５２である。
【００１６】ｘ方向の寸法がｙ方向の寸法よりも長いマ
ップされたウィンドウは、左から右へ向けられるものと
して示され、長方形部品の上と下に見出だされる。ｙ方
向の寸法がｚ方向の寸法よりも長いマップされたウィン
ドウは、上から下へ向けられるものとして示され、部品
の左側と右側に見られる。
ップされたウィンドウは、左から右へ向けられるものと
して示され、長方形部品の上と下に見出だされる。ｙ方
向の寸法がｚ方向の寸法よりも長いマップされたウィン
ドウは、上から下へ向けられるものとして示され、部品
の左側と右側に見られる。
【００１７】ウィンドウの群が部品の上、左、下または
右の種類に入るものとして分類される。ウィンドウの１
つの群が４２のような重なり合わない１つのマップされ
たウィンドウを含み、または４４と５０のような１組の
重なり合うマップされた２つのウィンドウを含む。次
に、各種類内の群は正規に順序づけられる。好適な実施
例においては、その順序付けは右上から始まって逆時計
回りで行われる。他の順序づけを使用できることが明ら
かである。各群中のウィンドウにおけるこの順序づけ
が、各側の中心軌跡と、ウィンドウの重なり合いの量と
を決定するために、以後の計算において用いられる。
右の種類に入るものとして分類される。ウィンドウの１
つの群が４２のような重なり合わない１つのマップされ
たウィンドウを含み、または４４と５０のような１組の
重なり合うマップされた２つのウィンドウを含む。次
に、各種類内の群は正規に順序づけられる。好適な実施
例においては、その順序付けは右上から始まって逆時計
回りで行われる。他の順序づけを使用できることが明ら
かである。各群中のウィンドウにおけるこの順序づけ
が、各側の中心軌跡と、ウィンドウの重なり合いの量と
を決定するために、以後の計算において用いられる。
【００１８】リードの中心軌跡の位置と共通座標系がひ
とたび決定され、重なり合わされているリードが補償さ
れると、リードの中心軌跡の位置を用いて部品の中心軌
跡と、部品の位置および向きを計算する。
とたび決定され、重なり合わされているリードが補償さ
れると、リードの中心軌跡の位置を用いて部品の中心軌
跡と、部品の位置および向きを計算する。
【００１９】この実施例においては、テープから切り離
されてリードが形成された後でＴＡＢ部品が視覚的に検
査させられる。ロボットの末端作動体が、切り離されて
形成された部品をつかみ、視覚検査と座標の修正を終わ
った後で、その部品をプリント回路の基板の上に置く。
その後でその部品をその基板へ接合する。
されてリードが形成された後でＴＡＢ部品が視覚的に検
査させられる。ロボットの末端作動体が、切り離されて
形成された部品をつかみ、視覚検査と座標の修正を終わ
った後で、その部品をプリント回路の基板の上に置く。
その後でその部品をその基板へ接合する。
【００２０】ウィンドウの座標は基準となるカメラのフ
レーム内に固定される。
レーム内に固定される。
【００２１】次に、リードの中心軌跡を見つけ、マップ
されていないウィンドウを見つける技術について説明す
る。図３（Ａ）、（Ｂ）におけるウィンドウ４２のよう
なマップされていない各ウィンドウ内の各リードセット
に対する合計プロファイルは次のようにして見つけられ
る。
されていないウィンドウを見つける技術について説明す
る。図３（Ａ）、（Ｂ）におけるウィンドウ４２のよう
なマップされていない各ウィンドウ内の各リードセット
に対する合計プロファイルは次のようにして見つけられ
る。
【００２２】次に、たとえば図３のウィンドウ４２のよ
うなイメージ内中の対象とする、与えられた狭く制約さ
れている領域に対する合計プロファイルのグラフ表現で
ある図５を参照する。横軸は部品のウィンドウの長手軸
に沿う特定の位置を現す。縦軸は、リードと一直線上に
あるウィンドウの短軸に沿って向けられた画素のデジタ
ル積分すなわち合計を表す。
うなイメージ内中の対象とする、与えられた狭く制約さ
れている領域に対する合計プロファイルのグラフ表現で
ある図５を参照する。横軸は部品のウィンドウの長手軸
に沿う特定の位置を現す。縦軸は、リードと一直線上に
あるウィンドウの短軸に沿って向けられた画素のデジタ
ル積分すなわち合計を表す。
【００２３】画素値は与えられた行または列に対して加
え合わされる。合計プロファイルがリードの位置を正確
に表すためには、各リードの軸線は合計の線にほぼ平行
でなければならない。したがって、合計プロファイル
は、部品の辺におけるリードの予測される向きの関数と
して、二次元アレイの行または列内のグレイレベル画素
値の和である。合計ウィンドウの幅は狭いから、イメー
ジの軸線とリードの軸線の非直交性の影響は減少する。
部品の向きが２．５度以上は変化しないようにすると、
非直交性により導入されるどのような誤差も重要ではな
いと仮定しても安全である。
え合わされる。合計プロファイルがリードの位置を正確
に表すためには、各リードの軸線は合計の線にほぼ平行
でなければならない。したがって、合計プロファイル
は、部品の辺におけるリードの予測される向きの関数と
して、二次元アレイの行または列内のグレイレベル画素
値の和である。合計ウィンドウの幅は狭いから、イメー
ジの軸線とリードの軸線の非直交性の影響は減少する。
部品の向きが２．５度以上は変化しないようにすると、
非直交性により導入されるどのような誤差も重要ではな
いと仮定しても安全である。
【００２４】末端作動体２（図１）の材料は、より暗い
背景に対してリードが明るく反射される諸特徴にしたが
って、現れるようなものである。背景は鏡でないから、
図示の装置のこの面は必要とする計算時間を一層短縮す
る。
背景に対してリードが明るく反射される諸特徴にしたが
って、現れるようなものである。背景は鏡でないから、
図示の装置のこの面は必要とする計算時間を一層短縮す
る。
【００２５】リードの中心は図５に示されている合計プ
ロファイル中のピーク９０、９２に対応する。和の最初
の差、すなわち、微分、が見つけられる。合計プロファ
イル中のピークは正から負の最初の差の移行で起こる。
谷９４、９６は負から正への移行において起こる。個々
のリードの縁部を明らかに弁別するためのデータが不十
分であるから、リードの縁部を調べることによりリード
の中心を見つけることはできない。リードは互いに非常
に接近しているから、合計プロファイルはピークがリー
ドの中心にあるようなガウス分布を成す。和の谷を隣接
するピークから差し引かれることによって光の階調度が
修正される。このようにして得られた修正されたピーク
値はあまり変化できない。というのは、ピークに対応す
る表面が、隣接する谷に対応する表面が受ける光計量と
ほぼ同じ量の入射光を光源６（図１）から受けるからで
ある。
ロファイル中のピーク９０、９２に対応する。和の最初
の差、すなわち、微分、が見つけられる。合計プロファ
イル中のピークは正から負の最初の差の移行で起こる。
谷９４、９６は負から正への移行において起こる。個々
のリードの縁部を明らかに弁別するためのデータが不十
分であるから、リードの縁部を調べることによりリード
の中心を見つけることはできない。リードは互いに非常
に接近しているから、合計プロファイルはピークがリー
ドの中心にあるようなガウス分布を成す。和の谷を隣接
するピークから差し引かれることによって光の階調度が
修正される。このようにして得られた修正されたピーク
値はあまり変化できない。というのは、ピークに対応す
る表面が、隣接する谷に対応する表面が受ける光計量と
ほぼ同じ量の入射光を光源６（図１）から受けるからで
ある。
【００２６】次に、図３のカメラ１０と１２から２つの
イメージ中のリードの位置が、図３のウィンドウ４０、
４２、４４、４６、４８、５０について先に述べたのと
同じオイラー変換を用いて、共通座標空間へマップされ
る。イメージ全体ではなくてリードの中心軌跡だけをマ
ップすることにより計算に要する多大な出費が避けられ
る。
イメージ中のリードの位置が、図３のウィンドウ４０、
４２、４４、４６、４８、５０について先に述べたのと
同じオイラー変換を用いて、共通座標空間へマップされ
る。イメージ全体ではなくてリードの中心軌跡だけをマ
ップすることにより計算に要する多大な出費が避けられ
る。
【００２７】各群に対して、リードの間の重なり合い
と、重なり合うウィンドウを判定する必要がある。２本
のリードの間隔が、較正における誤りと、イメージ空間
内の位置の最初の見積もりとに起因する間隔より狭いと
すると、それらのリードは重なりあっているとみなされ
る。重なり合いを修正した後で見出だされたリードの数
が予測された数でないとし、かつリードが失われていな
いと判定されたとすると、較正確度を点検することを求
められる。更に、重なり合っているウィンドウ内に重な
り合うリードがないことは、較正確度を調べる必要があ
ることを示す。
と、重なり合うウィンドウを判定する必要がある。２本
のリードの間隔が、較正における誤りと、イメージ空間
内の位置の最初の見積もりとに起因する間隔より狭いと
すると、それらのリードは重なりあっているとみなされ
る。重なり合いを修正した後で見出だされたリードの数
が予測された数でないとし、かつリードが失われていな
いと判定されたとすると、較正確度を点検することを求
められる。更に、重なり合っているウィンドウ内に重な
り合うリードがないことは、較正確度を調べる必要があ
ることを示す。
【００２８】経験的に決定された最小値より小さい全て
のピークを無視することにより、修正されたピーク値の
ノイズのピークが排除されるから、障害のあるリードの
除外が強められる。したがって、見逃されたリードが現
れない場合には、障害のあるリードは現れることを阻止
される。ノイズ抑制後に対象とする領域に残っているピ
ークから、全てのピークが最も近い隣接ピークから０．
７５〜１．２５ピッチ離れているような群が選択され
る。任意に与えられた部品装着動作に対して、公称ピッ
チとリードの寸法が既知である。また、群中のピークの
数を予測されるリードの数に少なくとも同じにしなけれ
ばならない。したがって、許容できるピーク群がないこ
とにより、見逃されたリードまたは曲ったリードが示さ
れる。選択された群のいずれかの端における障害のある
リードは、いずれかの端における２つのピークが、群中
の他のピークの修正されたピークを捨てることによって
なくされる。
のピークを無視することにより、修正されたピーク値の
ノイズのピークが排除されるから、障害のあるリードの
除外が強められる。したがって、見逃されたリードが現
れない場合には、障害のあるリードは現れることを阻止
される。ノイズ抑制後に対象とする領域に残っているピ
ークから、全てのピークが最も近い隣接ピークから０．
７５〜１．２５ピッチ離れているような群が選択され
る。任意に与えられた部品装着動作に対して、公称ピッ
チとリードの寸法が既知である。また、群中のピークの
数を予測されるリードの数に少なくとも同じにしなけれ
ばならない。したがって、許容できるピーク群がないこ
とにより、見逃されたリードまたは曲ったリードが示さ
れる。選択された群のいずれかの端における障害のある
リードは、いずれかの端における２つのピークが、群中
の他のピークの修正されたピークを捨てることによって
なくされる。
【００２９】対象領域すなわちウィンドウがリード群の
長さより僅かに５％大きいだけであるから、この方法は
成功する。したがって、にせのピークが現れることがあ
るような余地はほとんどない。「良い」真のピークがそ
れの最も近い隣接する修正されたピークから１ピッチの
距離に生ずることを求められるから、より少数のにせの
ピークが選択された群中に生ずる。したがって、選択さ
れた群中の真のリードとにせのリードとの比は高い。真
のリードの群が、値をたがいにほとんど変化しない修正
された合計ピークを生じ、にせのリードに対する修正さ
れた合計ピークは真のピークのそれとは著しく異なる。
長さより僅かに５％大きいだけであるから、この方法は
成功する。したがって、にせのピークが現れることがあ
るような余地はほとんどない。「良い」真のピークがそ
れの最も近い隣接する修正されたピークから１ピッチの
距離に生ずることを求められるから、より少数のにせの
ピークが選択された群中に生ずる。したがって、選択さ
れた群中の真のリードとにせのリードとの比は高い。真
のリードの群が、値をたがいにほとんど変化しない修正
された合計ピークを生じ、にせのリードに対する修正さ
れた合計ピークは真のピークのそれとは著しく異なる。
【００３０】真のピークとにせのピークとの比は高いか
ら、選択されたリード群の第１のモーメントと第２のモ
ーメントの測定値は真のリードを最も反映し、したがっ
てにせのリードをそれらの測定値を用いて排除できる。
ら、選択されたリード群の第１のモーメントと第２のモ
ーメントの測定値は真のリードを最も反映し、したがっ
てにせのリードをそれらの測定値を用いて排除できる。
【００３１】次に、基準輪郭８０に対して、基準イメー
ジフレームを表す輪郭８２を概略的に示す図６を参照し
て、部品の中心をサブ画素の確度で決定することについ
て説明する。平均リード中心軌跡が部品４の輪郭８２に
おけるＴ、Ｒ、Ｂ、Ｌで示されている。平均リード中心
軌跡の座標は（ＴＸ，ＴＹ）、（ＲＸ，ＲＹ）、（Ｒ
Ｘ，ＲＹ）、（ＬＸ，ＬＹ）である。部品４の中心の座
標（ＸＹ，ＣＹ）は辺の中心軌跡を平均することにより
見出だされる。
ジフレームを表す輪郭８２を概略的に示す図６を参照し
て、部品の中心をサブ画素の確度で決定することについ
て説明する。平均リード中心軌跡が部品４の輪郭８２に
おけるＴ、Ｒ、Ｂ、Ｌで示されている。平均リード中心
軌跡の座標は（ＴＸ，ＴＹ）、（ＲＸ，ＲＹ）、（Ｒ
Ｘ，ＲＹ）、（ＬＸ，ＬＹ）である。部品４の中心の座
標（ＸＹ，ＣＹ）は辺の中心軌跡を平均することにより
見出だされる。
【００３２】ＣＸ＝（ＴＸ−ＢＸ）／２の絶対値 ＣＸ＝（ＬＹ−ＲＹ）／２の絶対値 部品４の向きは、部品４のイメージ軸８４と８６の間、
及びＴ−Ｂ軸とＬ−Ｒ軸の間の角度シータである。角度
は下の式にしたがって計算される。 シータ＝arcsin((CX-TX)/(TY-CY))=((LY-CY)/(LX-CX)) 以下に、本発明の検査技術を構成する論理の疑似コード
記述を表す。
及びＴ−Ｂ軸とＬ−Ｒ軸の間の角度シータである。角度
は下の式にしたがって計算される。 シータ＝arcsin((CX-TX)/(TY-CY))=((LY-CY)/(LX-CX)) 以下に、本発明の検査技術を構成する論理の疑似コード
記述を表す。
【００３３】ブロックサブルーチン階層： ブロック０：部品を検査 ブロック１：リードの中心を発見 ブロック１Ａ：光の階調度を修正 ブロック１Ｂ：修正されたピークを選択 ブロック１Ｂ１：ピッチが距離だけ隔てられているピー
クを有する全ての群を発見 ブロック１Ｂ２：群の１つを選択 ブロック１Ｃ：群のいずれかの端からピークをくり返し
除外 ブロック２：平均中心軌跡を発見 ブロック３：位置と向きを発見ブロック０：部品を検査 部品の４つの各辺における対象領域をくり返し調べる： ブロック１：対象とする領域内のリードの中心をみつけ
る if ブロック１において誤りがないとすると： then ブロック２：対象領域内のリードの平均中心軌跡を発見 if 部品の４つの辺のいずれにおいても誤りが見つから
なかったとすると then ブロック３：部品の位置と向きを発見 if 誤りが見つからないと then 部品を載置するためにその部品の位置と向きを使用 else 部品を廃棄。ブロック１：リードの中心を発見 if 対象とする領域が垂直に向けられていると then 対象領域の１番上から１番下までの画素の行を加え合わ
せることにより加算プロファイルを形成。 else 対象領域を水平に向ける 対象領域の１番上から１番下まで画素の列を加え合わせ
ることにより加算プロファイルを形成。 合計プロファイル中の和の最初の差を発見。この最初の
和を用いて、合計プロファイル中のピークと谷を発見 ピークのあるものがリードの中心に対応する ブロック１Ａ：ピークから隣接する谷を差し引くことに
より光の階調度を修正、それの結果が修正されたピーク
である。 経験的に得られた最小値より小さい画素値当りの平均値
を有する修正されたピークを除外する。 if 対象領域内の左の修正されたピークの数がリードの
予測数よりも少いと then エラーにリターン：「リードの数違い」(WRONG NUMBER
OF LEADS) else 正しいピークの数は少なくともリードの予測数： ブロック１Ｂ：修正されたピークの群を選択、その群に
対して： ＊ 全てのピークはそれに最も近い隣接ピークから0.75
〜1.25ピッチにある。 ＊ 群中のピークの数は少なくとも予測ピーク数であ
る。 if ブロック１Ｂにおいてエラーに遭遇すると： then エラーにリターン else 修正されたピークの群がブロック１Ｂにより選択
された ブロック１Ｃ：端の２つのピークが、群中の他のピーク
の値の正常な範囲内にあるまでまたは群に残っているピ
ークの数＝リードの予測数になるまで群のいずれかの端
からピークを繰り返し除外する ブロック１Ｃで遭遇したエラーにリターンする。 if エラーに遭遇しないと then 選択された群に残っているピークがこの対象領域内のリ
ードの中心に対応する。ブロック１Ａ：光の階調度を修正： 最後のピークにネストされる少なくとも１つの谷があ
る： 最後のピーク合計の谷を： ピーク合計値ー谷合計値へリセット 最後のものを除く全てのピークを反復処理： ピークのいずれかの側に２つの谷がある： va11＝ピーク合計値ー第１の谷合計値 va12＝ピーク合計値ー第２の谷合計値 va11とva12の最小の非負は潜在的な光の階調度に対する
最良の修正である： if va11＜va12 then ピーク合計値をva11へリセット else if va12が非負なら then ピーク合計値をva12へリセット else ピーク合計値を0 へリセット else va11＜va12 if va12 が非負であれば then ピーク合計値をva12へリセット else if va12 が非負であれば then ピーク合計値をva11へリセット else ピーク合計値を0 へリセット ブロック１Ｂ：修正されたピークの群を選択 続くものにおいては： 群の番号が群に対するインデックス 群（群番号）が、群番号をインデックスとするような群
である。ピークの数（群番号）がセットされている群
（群番号）中のピークの数である。 ブロック１Ｂ１：対象とする領域内の全ての群を発見： ＊ 群中の全てのピークが、それに最も近い隣接ピ
ークからのピピッチの0.75〜1.25である。 if 存在する群が多すぎると： then エラーにリターン：「群が多すぎ」(TOO MANY GROUPS) （おそらく予測ピッチが不正確。） else ブロック１Ｂ２：見出された群から１つの群を選択。ブロック１Ｂ１：ピッチ距離だけ離れているピークを有
する全ての群を発見： 群番号＝０ 最初のピークを群［０］へ割り当てる。 対象領域内の最後のピークを除く全てのピークをくり返
し調べる：ｉ番目のくり返しにおいて、 間隙＝次のものの絶対値： ｉ番目の位置におけるピークの位置−ｉ番目の＋１位置
におけるピークの位置 if （間隙＜1.25＊ピッチ）および（gap ＞0.75＊ピッ
チ）： then 位置i+1 におけるピークを群［群番号］へ割り当てる else 間隙が(i+1) 番目のピークを最後の群から分離す
る： if 群番号＜群の最大数であれば 群番号を１だけ増加する： then 位置i+1 におけるピークを群［群番号］へ割り当てる else エラーにリターン：「群が多すぎ」 （おそらく予測ピッチが不正確。）ブロック１Ｂ２：１つの群を選択： 群をくり返し調べる：（すなわち、全ての群番号に対し
て、０＜＝群番号＜＝ｎ、ここにｎは群の数） 全ての群を選択、それらの群に対して： ピークの数［群の数］＞＝リードの予測数。 if ２つ以上の群が存在するものとすると、それらの群
に対して： ０〜ｎの全ての群番号に対して： ピークの数［群の数］＞＝リードの予測数。 then エラーにリターン：「対象領域は必要とするものよりは
るかに大きい。」 (The REG
ION of INTEREST is MUCH LARGER THANit
NEED be) else if 群がないとすると、それに対して： ０〜ｎの全ての群番号に対して： ピークの数［群の数］＞＝リードの予測数 then エラーにリターン：「リードの数違い」 else ただ１つの群が選択される： 選択されていない群中にない全てのピークを対象領域か
ら除去する。ブロック１Ｃ ：群のいずれかの端部からピークをくり返
し除去する： 続くものにおいて：群 [i]は群を形成するピークのアレ
イ中のｉ番目のピークである。群[0] は最初のピークで
あり、群[n] はピークのアレイ中の最後のピーク。 pos(group[i]) は群[i] の合計プロファイル内の位置。
sum(pos(group[i]))はpos(group[i]) における修正され
た合計値 平均と、群中のピーク位置における修正された合計値の
標準偏差とを測定 （群中のピークの数＞リードの予測数）である間におよ
び (sumpos(group[0]))またはsum(pos(group[n]))は群中の
他のピークの値の正常な範囲の外である）： 最大差＝平均＋係数＊標準偏差 にセット ブロック１Ｃ１：最大差の外のピークを除去 if（群中のピークの数＞リードの予測数） および （平均と標準編差が最後に測定されてからピークが群か
ら除去されている）： then 平均と群のピークの位置における標準編差を測定 if（群中のピークの数＞リードの予測数） エラーにリターン：「リードの数違い」 ブロック１Ｃ１：ピーク除去 アレイ群の始めにおけるピークを除去 （絶対値（sum(pos(group[0]))−平均）＞最大差）の間
におよび （群中のピークの数＞リードの予測数）： 全てのi に対して１，１＜＝ｉ＝ｎ： 群［ｉ−１］＝群［ｉ］をくり返えす n=ｎー１ アレイ群の端におけるピークを除去： （絶対値（sum(pos(group[0]))−平均）＞最大差）の間
におよび （群中のピークの数＞リードの予測数）： n=ｎー１ブロック２：平均中心軌跡を発見： サブ画素確度に対するこの対象領域の平均中心軌跡は対
象領域内の全てのリードの中心の平均。 then エラーにリターン：「対象測定領域内」 おそらく失われたリードまたは曲げられたリード then エラーにリターン：「リードの数違い」 見落とされたリードまたは失われたリードあるいは曲げ
られたリードブロック３：位置と向きを発見： ＊ 部品の中心を発見する ＊ 向きの水平角度と垂直角度を見出だすために４つ
の平均中心軌跡を用いる： if 水平角度と垂直角度の差の絶対値＞最大 であれ
ば： then エラーにリターン：「角度測定時」 おそらく（ａ）障害リードを含んでいるために１つまた
は複数の平均中心軌跡の測定値が誤りである。
クを有する全ての群を発見 ブロック１Ｂ２：群の１つを選択 ブロック１Ｃ：群のいずれかの端からピークをくり返し
除外 ブロック２：平均中心軌跡を発見 ブロック３：位置と向きを発見ブロック０：部品を検査 部品の４つの各辺における対象領域をくり返し調べる： ブロック１：対象とする領域内のリードの中心をみつけ
る if ブロック１において誤りがないとすると： then ブロック２：対象領域内のリードの平均中心軌跡を発見 if 部品の４つの辺のいずれにおいても誤りが見つから
なかったとすると then ブロック３：部品の位置と向きを発見 if 誤りが見つからないと then 部品を載置するためにその部品の位置と向きを使用 else 部品を廃棄。ブロック１：リードの中心を発見 if 対象とする領域が垂直に向けられていると then 対象領域の１番上から１番下までの画素の行を加え合わ
せることにより加算プロファイルを形成。 else 対象領域を水平に向ける 対象領域の１番上から１番下まで画素の列を加え合わせ
ることにより加算プロファイルを形成。 合計プロファイル中の和の最初の差を発見。この最初の
和を用いて、合計プロファイル中のピークと谷を発見 ピークのあるものがリードの中心に対応する ブロック１Ａ：ピークから隣接する谷を差し引くことに
より光の階調度を修正、それの結果が修正されたピーク
である。 経験的に得られた最小値より小さい画素値当りの平均値
を有する修正されたピークを除外する。 if 対象領域内の左の修正されたピークの数がリードの
予測数よりも少いと then エラーにリターン：「リードの数違い」(WRONG NUMBER
OF LEADS) else 正しいピークの数は少なくともリードの予測数： ブロック１Ｂ：修正されたピークの群を選択、その群に
対して： ＊ 全てのピークはそれに最も近い隣接ピークから0.75
〜1.25ピッチにある。 ＊ 群中のピークの数は少なくとも予測ピーク数であ
る。 if ブロック１Ｂにおいてエラーに遭遇すると： then エラーにリターン else 修正されたピークの群がブロック１Ｂにより選択
された ブロック１Ｃ：端の２つのピークが、群中の他のピーク
の値の正常な範囲内にあるまでまたは群に残っているピ
ークの数＝リードの予測数になるまで群のいずれかの端
からピークを繰り返し除外する ブロック１Ｃで遭遇したエラーにリターンする。 if エラーに遭遇しないと then 選択された群に残っているピークがこの対象領域内のリ
ードの中心に対応する。ブロック１Ａ：光の階調度を修正： 最後のピークにネストされる少なくとも１つの谷があ
る： 最後のピーク合計の谷を： ピーク合計値ー谷合計値へリセット 最後のものを除く全てのピークを反復処理： ピークのいずれかの側に２つの谷がある： va11＝ピーク合計値ー第１の谷合計値 va12＝ピーク合計値ー第２の谷合計値 va11とva12の最小の非負は潜在的な光の階調度に対する
最良の修正である： if va11＜va12 then ピーク合計値をva11へリセット else if va12が非負なら then ピーク合計値をva12へリセット else ピーク合計値を0 へリセット else va11＜va12 if va12 が非負であれば then ピーク合計値をva12へリセット else if va12 が非負であれば then ピーク合計値をva11へリセット else ピーク合計値を0 へリセット ブロック１Ｂ：修正されたピークの群を選択 続くものにおいては： 群の番号が群に対するインデックス 群（群番号）が、群番号をインデックスとするような群
である。ピークの数（群番号）がセットされている群
（群番号）中のピークの数である。 ブロック１Ｂ１：対象とする領域内の全ての群を発見： ＊ 群中の全てのピークが、それに最も近い隣接ピ
ークからのピピッチの0.75〜1.25である。 if 存在する群が多すぎると： then エラーにリターン：「群が多すぎ」(TOO MANY GROUPS) （おそらく予測ピッチが不正確。） else ブロック１Ｂ２：見出された群から１つの群を選択。ブロック１Ｂ１：ピッチ距離だけ離れているピークを有
する全ての群を発見： 群番号＝０ 最初のピークを群［０］へ割り当てる。 対象領域内の最後のピークを除く全てのピークをくり返
し調べる：ｉ番目のくり返しにおいて、 間隙＝次のものの絶対値： ｉ番目の位置におけるピークの位置−ｉ番目の＋１位置
におけるピークの位置 if （間隙＜1.25＊ピッチ）および（gap ＞0.75＊ピッ
チ）： then 位置i+1 におけるピークを群［群番号］へ割り当てる else 間隙が(i+1) 番目のピークを最後の群から分離す
る： if 群番号＜群の最大数であれば 群番号を１だけ増加する： then 位置i+1 におけるピークを群［群番号］へ割り当てる else エラーにリターン：「群が多すぎ」 （おそらく予測ピッチが不正確。）ブロック１Ｂ２：１つの群を選択： 群をくり返し調べる：（すなわち、全ての群番号に対し
て、０＜＝群番号＜＝ｎ、ここにｎは群の数） 全ての群を選択、それらの群に対して： ピークの数［群の数］＞＝リードの予測数。 if ２つ以上の群が存在するものとすると、それらの群
に対して： ０〜ｎの全ての群番号に対して： ピークの数［群の数］＞＝リードの予測数。 then エラーにリターン：「対象領域は必要とするものよりは
るかに大きい。」 (The REG
ION of INTEREST is MUCH LARGER THANit
NEED be) else if 群がないとすると、それに対して： ０〜ｎの全ての群番号に対して： ピークの数［群の数］＞＝リードの予測数 then エラーにリターン：「リードの数違い」 else ただ１つの群が選択される： 選択されていない群中にない全てのピークを対象領域か
ら除去する。ブロック１Ｃ ：群のいずれかの端部からピークをくり返
し除去する： 続くものにおいて：群 [i]は群を形成するピークのアレ
イ中のｉ番目のピークである。群[0] は最初のピークで
あり、群[n] はピークのアレイ中の最後のピーク。 pos(group[i]) は群[i] の合計プロファイル内の位置。
sum(pos(group[i]))はpos(group[i]) における修正され
た合計値 平均と、群中のピーク位置における修正された合計値の
標準偏差とを測定 （群中のピークの数＞リードの予測数）である間におよ
び (sumpos(group[0]))またはsum(pos(group[n]))は群中の
他のピークの値の正常な範囲の外である）： 最大差＝平均＋係数＊標準偏差 にセット ブロック１Ｃ１：最大差の外のピークを除去 if（群中のピークの数＞リードの予測数） および （平均と標準編差が最後に測定されてからピークが群か
ら除去されている）： then 平均と群のピークの位置における標準編差を測定 if（群中のピークの数＞リードの予測数） エラーにリターン：「リードの数違い」 ブロック１Ｃ１：ピーク除去 アレイ群の始めにおけるピークを除去 （絶対値（sum(pos(group[0]))−平均）＞最大差）の間
におよび （群中のピークの数＞リードの予測数）： 全てのi に対して１，１＜＝ｉ＝ｎ： 群［ｉ−１］＝群［ｉ］をくり返えす n=ｎー１ アレイ群の端におけるピークを除去： （絶対値（sum(pos(group[0]))−平均）＞最大差）の間
におよび （群中のピークの数＞リードの予測数）： n=ｎー１ブロック２：平均中心軌跡を発見： サブ画素確度に対するこの対象領域の平均中心軌跡は対
象領域内の全てのリードの中心の平均。 then エラーにリターン：「対象測定領域内」 おそらく失われたリードまたは曲げられたリード then エラーにリターン：「リードの数違い」 見落とされたリードまたは失われたリードあるいは曲げ
られたリードブロック３：位置と向きを発見： ＊ 部品の中心を発見する ＊ 向きの水平角度と垂直角度を見出だすために４つ
の平均中心軌跡を用いる： if 水平角度と垂直角度の差の絶対値＞最大 であれ
ば： then エラーにリターン：「角度測定時」 おそらく（ａ）障害リードを含んでいるために１つまた
は複数の平均中心軌跡の測定値が誤りである。
【００３４】図１の装置は１台のカメラを持つように図
７に示すように変更できることを当業者は理解するであ
ろう。図１の装置により提供されるような高い分解能が
もとめられる場合、または１台のカメラが高い分解能を
提供できる場合には、そのような変更は有用である。
７に示すように変更できることを当業者は理解するであ
ろう。図１の装置により提供されるような高い分解能が
もとめられる場合、または１台のカメラが高い分解能を
提供できる場合には、そのような変更は有用である。
【００３５】この実施例においては、カメラ１０は部品
の画像をフレームグラバ器２２の中に撮影し、画素値が
記憶されるように、カメラ１０により検出された画素の
アレイをメモリへ読み込む。リードが現れることが予測
される区域に対応するサブアレイが、図１を参照して先
に述べたように予め定められる。図５を参照して述べた
ように合計プロファイルが実行される。光の階調度の修
正が同様にして行われ、気に述べたようにノイズのピー
クが除外される。
の画像をフレームグラバ器２２の中に撮影し、画素値が
記憶されるように、カメラ１０により検出された画素の
アレイをメモリへ読み込む。リードが現れることが予測
される区域に対応するサブアレイが、図１を参照して先
に述べたように予め定められる。図５を参照して述べた
ように合計プロファイルが実行される。光の階調度の修
正が同様にして行われ、気に述べたようにノイズのピー
クが除外される。
【００３６】更に、個々ではある種のカメラの使用につ
いて述べたが、この発明には任意の種類のイメージ獲得
デジタル化装置を使用することが適当であることを理解
すべきである。
いて述べたが、この発明には任意の種類のイメージ獲得
デジタル化装置を使用することが適当であることを理解
すべきである。
【００３７】次に、視覚プロセッサ２０が行う論理の流
れ図が示されている図８および９を参照する。これらの
流れ図は図１〜７を参照して述べた本発明のプロセスを
要約したものである。。
れ図が示されている図８および９を参照する。これらの
流れ図は図１〜７を参照して述べた本発明のプロセスを
要約したものである。。
【図１】本発明が具体化される装置の略図である。
【図２】細かいピッチの長方形部品の略図である。
【図３】図１に示すカメラから見たイメージを示す。
【図４】図３のイメージの組み合わせを示す。
【図５】部品リードの投影をグラフ上に示す。
【図６】部品の中心と向きの決定を示す。
【図７】図１に示す装置の変更を示す。
【図８】視覚装置において実行される論理を示す流れ図
である。
である。
【図９】視覚装置において実行される論理を示す流れ図
である。
である。
２ ロボットの端部作動体 ４ 部品 ６ 光源 ８ ビーム分割器 １０、１２ カメラ ２０ 視覚装置 ２２ フレームつかみ器 ３０ リード
─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成４年３月２７日
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項１
【補正方法】変更
【補正内容】
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項３
【補正方法】変更
【補正内容】
フロントページの続き (72)発明者 マイロン、デイル、フリックナー アメリカ合衆国カリフォルニア州、サンノ ゼ、ブライアー、ランチ、レーン、678 (72)発明者 ウイリアム、ラリー、ケリー‐マハフィー アメリカ合衆国テキサス州、オースチン、 シルバーウェイ、2805 (72)発明者 ダリル、レイ、ポーク アメリカ合衆国テキサス州、オースチン、 バルコーンズ、クラブ、ドライブ、9102 (72)発明者 ジェームズ、マイケル、スタフォード アメリカ合衆国テキサス州、ラウンド、ロ ック、レッド、バド、レーン、1060 (72)発明者 ヘンリー、エディソン、ワッテンバーガー アメリカ合衆国テキサス州、プフルガービ ル、ロー、ループ、ナンバー、18
Claims (18)
- 【請求項１】 デジタル化された画素データの二次元ア
レイを、リード付き電子部品を含む光景から得る過程
と、 部品のリードの予測される場所に対応する画素データの
複数の二次元サブアレイを選択する過程と、 各前記複数の二次元サブアレイを表す一次元アレイ合計
プロファイルを発生する過程と、 前記合計プロファイルのみを用いて以後の視覚的処理を
行う過程と、とを備えた、リード付き電子部品の視覚的
検査方法。 - 【請求項２】 請求項１記載の方法において、前記発生
する過程は、 行または列内のグレイレベル画素値を、予測されるリー
ド軸にほぼ平行であるような関数として加え合わせる過
程、を備える方法。 - 【請求項３】 請求項２記載の方法において、前記行う
過程は、 プロファイルのピークを光の階調度に対して修正する過
程と、 誤ったピークを除外する過程と、とを備える方法。 - 【請求項４】 請求項３記載の方法において、ピークを
光の階調度に対して修正する過程は、隣接するピーク値
から最低値を差し引くことを含む方法。 - 【請求項５】 請求項４記載の方法において、誤ったピ
ークを除外する過程は、所定値以下の修正されたピーク
を無視することを含む方法。 - 【請求項６】 部品の各側の重心を見付ける過程と、 部品の向きを計算する過程と、 正確な部品中心をサブ画素の確度まで決定する過程と、 とを備える、リード付き部品を回路を形成された基板の
上に置く前にリード付き部品を検査する方法。 - 【請求項７】 請求項６記載の方法において、前記見つ
ける過程は、デジタル化された画素データの二次元アレ
イを、リード付き電子部品を含む光景から得る過程と、 部品のリードの予測される場所に対応する画素データの
複数の二次元サブアレイを選択する過程と、 各前記複数の二次元サブアレイを表す一次元アレイ合計
プロファイルを発生する過程と、 前記合計プロファイルのみを用いて以後の視覚的処理を
行う過程と、を含む方法。 - 【請求項８】 イメージデータの二次元アレイを得る手
段と、 複数の一次元合計プロファイルを形成するために、前記
イメージデータのアレイの予め選択されたサブアレイに
対して動作する手段と、 前記合計プロファイルに対して動作する視覚論理手段
と、とを備えるリード付き電子部品を検査する装置。 - 【請求項９】 請求項８記載の装置において、イメージ
データの二次元アレイを得る前記手段は少なくとも１台
のカメラと、このカメラのイメージをデジタル化する手
段とを備える装置。 - 【請求項１０】 請求項８記載の方法において、与えら
れた合計プロファイル中のリードの中心を見つけて、そ
れから平均軌跡中心を計算する手段と、 前記平均軌跡中心を用いて部品の向きを定める手段と、
とを含む装置。 - 【請求項１１】 請求項８記載の方法において、イメー
ジデータの二次元アレイを得る前記手段は２台のカメラ
と、それらのカメラからのイメージを組み合わせる手段
とを備える装置。 - 【請求項１２】 請求項８記載の方法において、イメー
ジを組み合わせる手段は、 前記２台のカメラからのイ
メージを共通の座標系にマップする手段と、 前記イメージの重なり合いを決定する手段と、 部品の軌跡中心を計算する手段と、とを備える装置。 - 【請求項１３】 リード付き部品のイメージを複数のカ
メラで捕らえる過程と、 そのようにして捕らえられた
イメージをデジタル化する過程と、 前記デジタル化されたイメージのうち、リードがあると
予測される場所に対応する部品を１つの座標系へマップ
する過程と、 マップされたイメージ部分の間の重なり合いを決定する
過程と、とを備えるリード着き部品を視覚的に検査する
方法。 - 【請求項１４】 請求項１３記載の方法において、 マップされた各イメージ部分中の軌跡中心の位置を見付
ける過程、を更に含む方法。 - 【請求項１５】 請求項１３記載の方法において、見つ
ける方法は、 マップされた各イメージ部分に対応する位置次元プロフ
ァイルを生ずる過程と、 プロファイルのピークを個々
のリードの中心に相開させるかと。誤りピークを除外す
る過程と、を備える方法。 - 【請求項１６】 対象とするものの確からしい場所に対
応するアレイ部分を選択する過程と、 列の各行中の画素値を加え合わせることにより、 または行の各列中の画素値を加え合わせることにより選
択された各アレイ部分に対する一次元合計アレイを作成
する過程と、 前記合計アレイに対して以後の全ての操作を行う過程
と、を備える、デジタル化されたグレイレベルイメージ
アレイデータを処理する改良した方法。 - 【請求項１７】 請求項７記載の方法において、前記生
ずる過程は、 列の行中のグレイレベル画素値を、予測されるリードの
軸線にほぼ平行であるような関数として加え合わせる過
程、を備える方法。 - 【請求項１８】 請求項１５記載の方法において、前記
生ずる過程は、 列の行中のグレイレベル画素値を、予測されるリードの
軸線にほぼ平行であるような関数として加え合わせる過
程、を備える方法。
Applications Claiming Priority (2)
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