JPH07120418B2 - パタ−ン認識方法 - Google Patents
パタ−ン認識方法Info
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- JPH07120418B2 JPH07120418B2 JP61189531A JP18953186A JPH07120418B2 JP H07120418 B2 JPH07120418 B2 JP H07120418B2 JP 61189531 A JP61189531 A JP 61189531A JP 18953186 A JP18953186 A JP 18953186A JP H07120418 B2 JPH07120418 B2 JP H07120418B2
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Description
【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は、半導体製造装置等に用いて好適なパターン認
識方法に関する。
識方法に関する。
［従来の技術］ ワイヤボンディング装置により、半導体チップの接合部
とフレームの接合部とをワイヤボンディングする場合に
は、チップとフレームとを最適な位置関係に保つため、
チップの位置ずれを検出する必要がある。この位置ずれ
は、パターン認識装置によって検出される。
とフレームの接合部とをワイヤボンディングする場合に
は、チップとフレームとを最適な位置関係に保つため、
チップの位置ずれを検出する必要がある。この位置ずれ
は、パターン認識装置によって検出される。
従来のパターン認識方法は、チップ状の検出パターン
をテレビカメラによって撮影した撮像画像を、画像処理
回路によって、基準２値化レベルで２値化した２値化画
像とし、この２値化画像を走査し、２値化画像の各部
と、パターン設定回路に予め登録してある基準パターン
とを比較し、この比較による２値化画像の各部と基準パ
ターンとの合致度を相関回路によって算定し、２値化画
像において基準パターンと最も合致する位置を見つけ出
し、基準位置からの位置ずれを求めるようにしている。
をテレビカメラによって撮影した撮像画像を、画像処理
回路によって、基準２値化レベルで２値化した２値化画
像とし、この２値化画像を走査し、２値化画像の各部
と、パターン設定回路に予め登録してある基準パターン
とを比較し、この比較による２値化画像の各部と基準パ
ターンとの合致度を相関回路によって算定し、２値化画
像において基準パターンと最も合致する位置を見つけ出
し、基準位置からの位置ずれを求めるようにしている。
［発明が解決しようとする問題点］ しかしながら、従来のパターン認識方法にあっては、基
準パターンを予めパターン設定回路に登録する時、基準
２値化レベル、および基準パターンにおける低レベル画
像部と高レベル画像部の面積比の設定を、オペレータの
判断にまかせている。このような場合には、基準２値化
レベル、もしくは基準パターンにおける低レベル画像部
と高レベル画像部の面積比がそれぞれ後述するような最
適状態を逸脱し、パターンの認識精度、すなわち被検体
の位置検出精度に、オペレータの個人差に基づくばらつ
きを含むことになる。
準パターンを予めパターン設定回路に登録する時、基準
２値化レベル、および基準パターンにおける低レベル画
像部と高レベル画像部の面積比の設定を、オペレータの
判断にまかせている。このような場合には、基準２値化
レベル、もしくは基準パターンにおける低レベル画像部
と高レベル画像部の面積比がそれぞれ後述するような最
適状態を逸脱し、パターンの認識精度、すなわち被検体
の位置検出精度に、オペレータの個人差に基づくばらつ
きを含むことになる。
本発明は、基準パターンを定めるにあたり、基準２値化
レベル、および基準パターンにおける低レベル画像部と
高レベル画像部の面積比を自動的に最適化し、被検体の
位置検出精度を向上することを目的とする。
レベル、および基準パターンにおける低レベル画像部と
高レベル画像部の面積比を自動的に最適化し、被検体の
位置検出精度を向上することを目的とする。
［問題点を解決するための手段］ 本発明は、被検体の撮像画像を基準２値化レベルで２値
化した２値化画像とし、この２値化画像を予め定めた基
準パターンと比較し、この比較による２値化画像と基準
パターンとの合致度に基づいて被検体の位置を検出する
パターン認識方法において、（Ａ）基準２値化レベルを
定めるにあたり、基準パターンとして取り込もうとする
基準画像を２値化して基準２値化画像とする２値化レベ
ルを変化させ、上記２値化レベルの変化に対応して得ら
れる基準２値化画像の変化が最小となる２値化レベルを
基準２値化レベルとするとともに、（Ｂ）上記基準２値
化レベルで２値化された基準２値化画像の外枠範囲の大
きさを変化させ、その変化毎の該外枠で囲まれる画像面
積内における低レベル画像部と高レベル画像部それぞれ
の占める比率を求め、その比率が略50％となる外枠範囲
内の基準２値化画像を最適基準パターンとするようにし
たものである。
化した２値化画像とし、この２値化画像を予め定めた基
準パターンと比較し、この比較による２値化画像と基準
パターンとの合致度に基づいて被検体の位置を検出する
パターン認識方法において、（Ａ）基準２値化レベルを
定めるにあたり、基準パターンとして取り込もうとする
基準画像を２値化して基準２値化画像とする２値化レベ
ルを変化させ、上記２値化レベルの変化に対応して得ら
れる基準２値化画像の変化が最小となる２値化レベルを
基準２値化レベルとするとともに、（Ｂ）上記基準２値
化レベルで２値化された基準２値化画像の外枠範囲の大
きさを変化させ、その変化毎の該外枠で囲まれる画像面
積内における低レベル画像部と高レベル画像部それぞれ
の占める比率を求め、その比率が略50％となる外枠範囲
内の基準２値化画像を最適基準パターンとするようにし
たものである。
［作用］ 基準パターンを予め定める時に用いた基準２値化レベル
は、その後、被検体の撮像画像を２値化する時、該撮像
画像を安定して２値化できるものでなくてはならない。
第４図（Ａ）は被検体１を示す模式図、第４図（Ｂ）は
被検体１の走査線２に沿って得られた撮像画像（ビデオ
信号）３を示す模式図である。撮像画像３は、撮影状
態、例えば照明光の光量変化、被検体１の反射率のばら
つき等によって実線で示す状態から、１点鎖線で示す状
態や２点鎖線で示す状態に変化する。したがって、基準
２値化レベルは、撮像画像３が上記のように変化して
も、該撮像画像３を２値化して得られる２値化画像の変
化が少ない、第４図（Ｂ）にａで示す最適レベルに設定
する必要がある。
は、その後、被検体の撮像画像を２値化する時、該撮像
画像を安定して２値化できるものでなくてはならない。
第４図（Ａ）は被検体１を示す模式図、第４図（Ｂ）は
被検体１の走査線２に沿って得られた撮像画像（ビデオ
信号）３を示す模式図である。撮像画像３は、撮影状
態、例えば照明光の光量変化、被検体１の反射率のばら
つき等によって実線で示す状態から、１点鎖線で示す状
態や２点鎖線で示す状態に変化する。したがって、基準
２値化レベルは、撮像画像３が上記のように変化して
も、該撮像画像３を２値化して得られる２値化画像の変
化が少ない、第４図（Ｂ）にａで示す最適レベルに設定
する必要がある。
しかして、本発明におけるように、基準パターンとして
取り込もうとする基準画像を２値化する際に、その２値
化レベルを変化させていき、その時に得られる基準２値
化画像の変化（低レベル画像部と高レベル画像部の面積
比の変化）が最小となる２値化レベルを基準２値化レベ
ルとするものとすれば、上記基準２値化レベルの最適化
が実現できる。
取り込もうとする基準画像を２値化する際に、その２値
化レベルを変化させていき、その時に得られる基準２値
化画像の変化（低レベル画像部と高レベル画像部の面積
比の変化）が最小となる２値化レベルを基準２値化レベ
ルとするものとすれば、上記基準２値化レベルの最適化
が実現できる。
また、被検体の２値化画像と基準パターンとの合致度に
基づく被検体の位置検出作業においては、得られる合致
度を基準合致度と比較して、検出の合否判定がなされ
る。この基準合致度は検出環境や被検体の状態の変化が
あるため、あまり大きな値はとれず、経験的には例えば
70〜80％である。そこで、基準パターンにおける低レベ
ル画像部と高レベル画像部の面積比が20％対80％に設定
されている状態下で、基準パターンに比較される被検体
の原２値化画像がすべて高レベル画像部であった時に
は、その時点で80％の合致度があることになってしま
い、誤検出のおそれがある。
基づく被検体の位置検出作業においては、得られる合致
度を基準合致度と比較して、検出の合否判定がなされ
る。この基準合致度は検出環境や被検体の状態の変化が
あるため、あまり大きな値はとれず、経験的には例えば
70〜80％である。そこで、基準パターンにおける低レベ
ル画像部と高レベル画像部の面積比が20％対80％に設定
されている状態下で、基準パターンに比較される被検体
の原２値化画像がすべて高レベル画像部であった時に
は、その時点で80％の合致度があることになってしま
い、誤検出のおそれがある。
しかして、本発明におけるように、基準２値化像の外枠
範囲の大きさを変化させていき、低レベル画像部と高レ
ベル画像部との比率が略50％となる外枠範囲内の基準２
値化画像を基準パターンとすれば、基準パターンにおけ
る該面積比の最適化が実現できる。
範囲の大きさを変化させていき、低レベル画像部と高レ
ベル画像部との比率が略50％となる外枠範囲内の基準２
値化画像を基準パターンとすれば、基準パターンにおけ
る該面積比の最適化が実現できる。
したがって、本発明によれば、基準パターンを定めるに
あたり、 照明光の光量変化などの撮影状態等変化に対しても変
化の少ない安定した２値化画像が得られるような基準２
値化レベル 低レベル画像部と高レベル画像部の面積比が最適化さ
れる外枠の大きさがともに自動的に設定されることか
ら、誤検が防止され、被検体の位置検出精度を向上でき
る。
あたり、 照明光の光量変化などの撮影状態等変化に対しても変
化の少ない安定した２値化画像が得られるような基準２
値化レベル 低レベル画像部と高レベル画像部の面積比が最適化さ
れる外枠の大きさがともに自動的に設定されることか
ら、誤検が防止され、被検体の位置検出精度を向上でき
る。
［実施例］ 第１図は本発明の実施に用いられるパターン認識装置を
示すブロック図、第２図は基準２値化レベルの決定方法
を示す模式図、第３図は基準パターンの外枠範囲を変化
させる状態を示す模式図である。
示すブロック図、第２図は基準２値化レベルの決定方法
を示す模式図、第３図は基準パターンの外枠範囲を変化
させる状態を示す模式図である。
第１図において、11はテレビカメラ、12は画像処理回
路、13はコンピュータ、14はD/A変換回路、15は画像メ
モリ、16は相関回路、17はパターン設定回路、18はマス
ク設定回路である。
路、13はコンピュータ、14はD/A変換回路、15は画像メ
モリ、16は相関回路、17はパターン設定回路、18はマス
ク設定回路である。
まず、このパターン認識装置による被検体の位置検出方
法について説明する。
法について説明する。
テレビカメラ11は、半導体チップ等の被検体上の検出パ
ターンを撮影し、その撮像画像（ビデオ信号）を画像処
理回路12に送信する。画像処理回路12は、コンピュータ
13において登録された基準２値化レベルをD/A変換回路1
4を介して付与され、上記撮像画像を基準２値化レベル
で２値化した２値化画像とする。２値化画像は撮像画像
の濃淡に応じた０（高レベル画像部：白画像部）または
１（低レベル画像部：黒画像部）をもって表わされ、例
えばＸ方向が128ビット、Ｙ方向が128ビットに特定さ
れ、画像メモリ15にメモリされる。
ターンを撮影し、その撮像画像（ビデオ信号）を画像処
理回路12に送信する。画像処理回路12は、コンピュータ
13において登録された基準２値化レベルをD/A変換回路1
4を介して付与され、上記撮像画像を基準２値化レベル
で２値化した２値化画像とする。２値化画像は撮像画像
の濃淡に応じた０（高レベル画像部：白画像部）または
１（低レベル画像部：黒画像部）をもって表わされ、例
えばＸ方向が128ビット、Ｙ方向が128ビットに特定さ
れ、画像メモリ15にメモリされる。
上記２値化画像は次のごとくして走査される。
すなわち、相関回路16は、画像メモリ15にメモリされて
いる２値化画像の座標（0,0）のデータＡを読み出す。
この座標（0,0）のデータＡは、例えば32ビット×32ビ
ット内の各点における２値化されたデータである。相関
回路16は、座標（0,0）として入力されたデータＡの各
点と、パターン設定回路17に予め登録してある例えば32
ビット×32ビットの基準パターンＢの対応する点とを比
較し、合致しているか否か、すなわち合致度を算定し、
メモリする。この時、得られた合致度が予め定めた基準
合致度より低い場合には検出不合格として、当該合致度
の算定結果を無視してメモリしない。
いる２値化画像の座標（0,0）のデータＡを読み出す。
この座標（0,0）のデータＡは、例えば32ビット×32ビ
ット内の各点における２値化されたデータである。相関
回路16は、座標（0,0）として入力されたデータＡの各
点と、パターン設定回路17に予め登録してある例えば32
ビット×32ビットの基準パターンＢの対応する点とを比
較し、合致しているか否か、すなわち合致度を算定し、
メモリする。この時、得られた合致度が予め定めた基準
合致度より低い場合には検出不合格として、当該合致度
の算定結果を無視してメモリしない。
なお、この合致度の算定にあたっては、後に詳述する基
準パターンの最適化のため、データＡの各点のレベル値
（０または１）と基準パターンＢの各点のレベル値（０
または１）の排他的論理和をとり、この排他的論理和の
否定形と、マスク設定回路18に設定されている基準マス
ク度C2の各点のレベル値（０または１）の論理積をとる
ことにより、データＡと最適基準パターンとの合致度を
算定することとしている。
準パターンの最適化のため、データＡの各点のレベル値
（０または１）と基準パターンＢの各点のレベル値（０
または１）の排他的論理和をとり、この排他的論理和の
否定形と、マスク設定回路18に設定されている基準マス
ク度C2の各点のレベル値（０または１）の論理積をとる
ことにより、データＡと最適基準パターンとの合致度を
算定することとしている。
上記合致度の算定手順を具体的に図示すれば第５図
（Ａ）〜（Ｅ）のとおりとなる。なお、図は４ビット×
４ビットについて例示したものである。第５図（Ａ）は
データＡを示し、第５図（Ｂ）は基準パターンＢを示
し、第５図（Ｃ）は基準マスク度C2を示し、第５図
（Ｄ）はデータＡと基準パターンＢの排他的論理和の否
定形を示し、第５図（Ｅ）は上記排他的論理和の否定形
と基準マスク度C2の論理積を示している。第５図
（Ａ）、（Ｂ）、（Ｄ）、（Ｅ）の斜線部は低レベル画
像部としての１を表わし、非斜線部は高レベル画像部と
しての０を表わしている。また、第５図（Ｃ）の斜線部
は後述する有効域としての１を表わし、非斜線部は無効
域としての０を表わしている。ここで、基準パターンＢ
は後に詳述するように基準マスク度C2により、低レベル
画像部と高レベル画像部の面積比を50％対50％に設定さ
れている。
（Ａ）〜（Ｅ）のとおりとなる。なお、図は４ビット×
４ビットについて例示したものである。第５図（Ａ）は
データＡを示し、第５図（Ｂ）は基準パターンＢを示
し、第５図（Ｃ）は基準マスク度C2を示し、第５図
（Ｄ）はデータＡと基準パターンＢの排他的論理和の否
定形を示し、第５図（Ｅ）は上記排他的論理和の否定形
と基準マスク度C2の論理積を示している。第５図
（Ａ）、（Ｂ）、（Ｄ）、（Ｅ）の斜線部は低レベル画
像部としての１を表わし、非斜線部は高レベル画像部と
しての０を表わしている。また、第５図（Ｃ）の斜線部
は後述する有効域としての１を表わし、非斜線部は無効
域としての０を表わしている。ここで、基準パターンＢ
は後に詳述するように基準マスク度C2により、低レベル
画像部と高レベル画像部の面積比を50％対50％に設定さ
れている。
相関回路16は、座標（0,0）のデータＡの比較が終了す
ると、例えばＸ方向に１ビットずらした32ビット×32ビ
ットからなる座標（1,0）のデータＡを読み出し、この
座標（1,0）のデータＡと基準パターンＢとを比較す
る。このようにして、相関回路16は、座標（0,0）〜座
標（95,95）までの各データを順次走査し、それらの合
致度を算定する。相関回路16は、画像メモリ15にメモリ
されている２値化画像の全範囲にわたる合致度の算定を
終了した時、自らにメモリされている合致度の最も大き
な位置を選択し、基準位置からの位置ずれ（x,y）を求
め、これによって被検体の位置を検出する。
ると、例えばＸ方向に１ビットずらした32ビット×32ビ
ットからなる座標（1,0）のデータＡを読み出し、この
座標（1,0）のデータＡと基準パターンＢとを比較す
る。このようにして、相関回路16は、座標（0,0）〜座
標（95,95）までの各データを順次走査し、それらの合
致度を算定する。相関回路16は、画像メモリ15にメモリ
されている２値化画像の全範囲にわたる合致度の算定を
終了した時、自らにメモリされている合致度の最も大き
な位置を選択し、基準位置からの位置ずれ（x,y）を求
め、これによって被検体の位置を検出する。
ところで、コンピュータ13に登録される基準２値化レベ
ルは、基準パターンを予め定める時に設定されるもので
あるが、この基準２値化レベルは、画像処理回路12にお
いて被検体の撮像画像を２値化する時、撮影状態等によ
って変化する可能性のある該撮像画像を常に安定して２
値化できるものでなくてはならない。
ルは、基準パターンを予め定める時に設定されるもので
あるが、この基準２値化レベルは、画像処理回路12にお
いて被検体の撮像画像を２値化する時、撮影状態等によ
って変化する可能性のある該撮像画像を常に安定して２
値化できるものでなくてはならない。
そこで、この実施例においては、基準パターンとして取
り込もうとする第２図に示すような基準画像20を画像処
理回路12において２値化する際に、コンピュータ13が付
与する２値化レベルとして、△ｌのレベル差をもった２
値化レベルａと２値化レベルｂを用い、それらのレベル
ａ、ｂをl1〜l2の範囲で少しずつ移動して変化させる。
これにより、レベルａについて得られる基準２値化画像
（例えば高レベル画像部の面積比40％、低レベル画像部
の面積比60％）とレベルｂについて得られる基準２値化
画像（例えば高レベル画像部の面積比30％、低レベル画
像部の面積比70％）の変化（高レベル画像部と低レベル
画像部の面積比の変化：例えば10％）が最小となる時
の、ａとｂの中間の値を最適基準２値化レベルとする。
り込もうとする第２図に示すような基準画像20を画像処
理回路12において２値化する際に、コンピュータ13が付
与する２値化レベルとして、△ｌのレベル差をもった２
値化レベルａと２値化レベルｂを用い、それらのレベル
ａ、ｂをl1〜l2の範囲で少しずつ移動して変化させる。
これにより、レベルａについて得られる基準２値化画像
（例えば高レベル画像部の面積比40％、低レベル画像部
の面積比60％）とレベルｂについて得られる基準２値化
画像（例えば高レベル画像部の面積比30％、低レベル画
像部の面積比70％）の変化（高レベル画像部と低レベル
画像部の面積比の変化：例えば10％）が最小となる時
の、ａとｂの中間の値を最適基準２値化レベルとする。
すなわち、この実施例によれば、基準パターンを定める
時に基準２値化レベルが自動的に最適化されるから、被
検体の撮像画像を該基準２値化レベルによって常に安定
して２値化し、被検体の位置検出精度を向上できる。
時に基準２値化レベルが自動的に最適化されるから、被
検体の撮像画像を該基準２値化レベルによって常に安定
して２値化し、被検体の位置検出精度を向上できる。
また、上記相関回路16において、被検体の２値化画像か
ら読み出されたデータＡと、基準パターンＢとの合致度
を算定する場合には、前述のように、得られる合致度を
基準合致度と比較して、検出の合否判定がなされる。こ
の基準合致度は検出環境や被検体の状態の変化があるた
め、あまり大きな値はとれず、経験的には例えば70〜80
％である。そこで、基準パターンにおける高レベル画像
部と低レベル画像部の面積比が80％対20％に設定されて
いる状態下で、基準パターンに比較される被検体の原２
値化画像がすべて高レベル画像部であった時には、その
時点で80％の合致度があることになってしまい、誤検出
のおそれがある。
ら読み出されたデータＡと、基準パターンＢとの合致度
を算定する場合には、前述のように、得られる合致度を
基準合致度と比較して、検出の合否判定がなされる。こ
の基準合致度は検出環境や被検体の状態の変化があるた
め、あまり大きな値はとれず、経験的には例えば70〜80
％である。そこで、基準パターンにおける高レベル画像
部と低レベル画像部の面積比が80％対20％に設定されて
いる状態下で、基準パターンに比較される被検体の原２
値化画像がすべて高レベル画像部であった時には、その
時点で80％の合致度があることになってしまい、誤検出
のおそれがある。
そこで、この実施例においては、基準パターンとして取
り込もうとする基準画像を、画像処理回路12において上
記基準２値化レベルで２値化し、基準２値化画像を得た
後、基準２値化画像の外枠範囲を第３図にZ1で示す初期
外枠から次第に変化させ、その変化毎の該外枠で囲まれ
る画像面積内における低レベル画像部（Ｌ）と高レベル
画像部（Ｈ）それぞれの占める比率を求め、その比率が
略50％となる外枠範囲Z2で囲まれる基準２値化画像を最
適基準パターンとして相関回路16による合致度の算定に
供するものとする。
り込もうとする基準画像を、画像処理回路12において上
記基準２値化レベルで２値化し、基準２値化画像を得た
後、基準２値化画像の外枠範囲を第３図にZ1で示す初期
外枠から次第に変化させ、その変化毎の該外枠で囲まれ
る画像面積内における低レベル画像部（Ｌ）と高レベル
画像部（Ｈ）それぞれの占める比率を求め、その比率が
略50％となる外枠範囲Z2で囲まれる基準２値化画像を最
適基準パターンとして相関回路16による合致度の算定に
供するものとする。
なお、基準２値化画像の外枠範囲を変化させる具体的方
法は、マスク設定回路18により例えば32ビット×32ビッ
トの初期外枠Z1の外周部分を０（無効域）化、中央部分
を１（有効域）化した外枠Ｚのマスク度Ｃを用いる。す
なわち、相関回路16は、画像処理回路12で得られた基
準２値化画像から読み出したデータＡの各点のレベル値
（０または１）と、予めパターン設定回路17に設定した
例えば32ビット×32ビットの全点が高レベル画像部であ
る全面高レベル化パターンB0の各点のレベル値（１）の
排他的論理和を取った後、この排他的論理和の否定形
と、上記マスク度Ｃの各点のレベル値（外枠Ｚの外側部
は０、内側部は１）の論理積をとる。この結果、相関回
路16は、外側部の一定範囲を０（無効域）化されたＺで
囲まれる画像面積内における、高レベル画像部と低レベ
ル画像部それぞれの占める比率を算定することができ
る。そこで、上記外枠Ｚの０（無効域）化される外側部
の範囲を次第に拡大または縮小して変化させていけば、
上記面積比と略50％とする外枠Z2のマスク度、すなわち
基準マスク度C2を確定できる。すなわち、この実施例に
おいて、パターン設定回路17に設定される基準パターン
は、マスク設定回路18に設定される基準マスク度C2を付
与されることにより、最適化される。
法は、マスク設定回路18により例えば32ビット×32ビッ
トの初期外枠Z1の外周部分を０（無効域）化、中央部分
を１（有効域）化した外枠Ｚのマスク度Ｃを用いる。す
なわち、相関回路16は、画像処理回路12で得られた基
準２値化画像から読み出したデータＡの各点のレベル値
（０または１）と、予めパターン設定回路17に設定した
例えば32ビット×32ビットの全点が高レベル画像部であ
る全面高レベル化パターンB0の各点のレベル値（１）の
排他的論理和を取った後、この排他的論理和の否定形
と、上記マスク度Ｃの各点のレベル値（外枠Ｚの外側部
は０、内側部は１）の論理積をとる。この結果、相関回
路16は、外側部の一定範囲を０（無効域）化されたＺで
囲まれる画像面積内における、高レベル画像部と低レベ
ル画像部それぞれの占める比率を算定することができ
る。そこで、上記外枠Ｚの０（無効域）化される外側部
の範囲を次第に拡大または縮小して変化させていけば、
上記面積比と略50％とする外枠Z2のマスク度、すなわち
基準マスク度C2を確定できる。すなわち、この実施例に
おいて、パターン設定回路17に設定される基準パターン
は、マスク設定回路18に設定される基準マスク度C2を付
与されることにより、最適化される。
ただし、本発明の実施においては、上記基準マスク度C2
を付与した基準パターンを最適基準パターンとして固定
化し、この最適基準パターンをパターン設定回路17に設
定するものであってもよい。
を付与した基準パターンを最適基準パターンとして固定
化し、この最適基準パターンをパターン設定回路17に設
定するものであってもよい。
すなわち、この実施例によれば、基準パターンを予め定
める時、基準パターンにおける低レベル画像部と高レベ
ル画像部の面積比を自動的に50％対50％に設定すること
ができ、基準パターンが最適化されるから、検出の合否
判定が確実化され、被検体の位置検出精度を向上でき
る。
める時、基準パターンにおける低レベル画像部と高レベ
ル画像部の面積比を自動的に50％対50％に設定すること
ができ、基準パターンが最適化されるから、検出の合否
判定が確実化され、被検体の位置検出精度を向上でき
る。
［発明の効果］ 以上のように、本発明によれば、基準パターンを定める
にあたり、基準２値化レベル、および基準パターンにお
ける低レベル画像部と高レベル画像部の面積比が自動的
に最適化されることから、誤検が防止され、被検体の位
置検出制度を向上できる。
にあたり、基準２値化レベル、および基準パターンにお
ける低レベル画像部と高レベル画像部の面積比が自動的
に最適化されることから、誤検が防止され、被検体の位
置検出制度を向上できる。
第１図は本発明の実施に用いられるパターン認識装置を
示すブロック図、第２図は基準２値化レベルの決定方法
を示す模式図、第３図は基準パターンの外枠範囲を変化
させる状態を示す模式図、第４図（Ａ）、（Ｂ）は被検
体とその撮像画像を示す模式図、第５図（Ａ）〜（Ｅ）
は合致度の算定手順を示す模式図である。 12……画像処理回路、15……画像メモリ、16……相関回
路、17……パターン設定回路、18……マスク設定回路、
20……基準画像、Ａ……２値化画像のデータ、Ｂ……基
準パターン、C2……基準マスク度、Ｌ……低レベル画像
部、Ｈ……高レベル画像部、Z1、Z2……外枠、ａ、ｂ…
…２値化レベル。
示すブロック図、第２図は基準２値化レベルの決定方法
を示す模式図、第３図は基準パターンの外枠範囲を変化
させる状態を示す模式図、第４図（Ａ）、（Ｂ）は被検
体とその撮像画像を示す模式図、第５図（Ａ）〜（Ｅ）
は合致度の算定手順を示す模式図である。 12……画像処理回路、15……画像メモリ、16……相関回
路、17……パターン設定回路、18……マスク設定回路、
20……基準画像、Ａ……２値化画像のデータ、Ｂ……基
準パターン、C2……基準マスク度、Ｌ……低レベル画像
部、Ｈ……高レベル画像部、Z1、Z2……外枠、ａ、ｂ…
…２値化レベル。
Claims (1)
- 【請求項１】被検体の撮像画像を基準２値化レベルで２
値化した２値化画像とし、この２値化画像を予め定めた
基準パターンと比較し、この比較による２値化画像と基
準パターンとの合致度に基づいて被検体の位置を検出す
るパターン認識方法において、 （Ａ） 基準２値化レベルを定めるにあたり、基準パタ
ーンとして取り込もうとする基準画像を２値化して基準
２値化画像とする２値化レベルを変化させ、上記２値化
レベルの変化に対応して得られる基準２値化画像の変化
が最小となる２値化レベルを基準２値化レベルとすると
ともに、 （Ｂ） 上記基準２値化レベルで２値化された基準２値
化画像の外枠範囲の大きさを変化させ、その変化毎の該
外枠で囲まれる画像面積内における低レベル画像部と高
レベル画像部それぞれの占める比率を求め、その比率が
略50％となる外枠範囲内の基準２値化画像を最適基準パ
ターンとする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 |
|---|---|---|---|
| JP61189531A JPH07120418B2 (ja) | 1986-08-14 | 1986-08-14 | パタ−ン認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61189531A JPH07120418B2 (ja) | 1986-08-14 | 1986-08-14 | パタ−ン認識方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6346578A JPS6346578A (ja) | 1988-02-27 |
| JPH07120418B2 true JPH07120418B2 (ja) | 1995-12-20 |
Family
ID=16242854
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP61189531A Expired - Fee Related JPH07120418B2 (ja) | 1986-08-14 | 1986-08-14 | パタ−ン認識方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07120418B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0778832B2 (ja) * | 1991-03-15 | 1995-08-23 | 松下電工株式会社 | エッジ検出方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS61173392A (ja) * | 1985-01-28 | 1986-08-05 | Fuji Electric Co Ltd | キ−トツプの切出し方法 |
-
1986
- 1986-08-14 JP JP61189531A patent/JPH07120418B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS6346578A (ja) | 1988-02-27 |
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Legal Events
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|---|---|---|---|
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