JPH0727563B2 - パタ−ン検出方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 産業上の利用分野 本発明は、たとえば、IC部品を回路基板に搭載するとき
に必要となる、回路基板の位置検出のために回路基板上
に描かれた位置検出用図形の位置を高速に検出する、２
次元位置検出のためのパターン検出方法に関するもので
ある。

従来の技術 IC部品を回路基板に搭載するときには、IC部品と回路基
板の相方の位置を検出して、IC部品あるいは基板の位置
・回転角の補正を行ってから回路基板にIC部品を装着す
る方法を用いている。

従来、このIC部品と回路基板の位置検出には、パターン
マッチング法が用いられてきた。パターンマッチング法
は、教示時に認識対象パターンの特徴的な部分を辞書パ
ターンとして登録しておき、認識処理時に撮像手段より
得た画像データ上で次々と辞書パターンを移動させなが
ら照合を行って、一致度が最も高くなった辞書パターン
の位置を検出するものである。

発明が解決しようとする問題点 パターンマッチングによる位置検出方法を用いると、IC
部品の位置検出においては、誤認識が少なく精度の高い
認識が可能であるが、回路基板の位置検出ではいくつか
の問題が発生する。その理由は、IC部品にはリードの先
端など辞書パターンとして登録できる特徴的な部分が存
在し、透過照明で撮像して得られるコントラストの高い
画像を処理するため誤認識や認識精度の低下といった問
題はほとんど発生しないのに対し、回路基板の位置検出
においては、位置検出用に回路基板に描かれた図形が円
形であることが多く辞書パターンとして登録できる特徴
的な部分が少なく、反射照明で撮像したコントラストの
あまり高くない画像を処理するため、誤認識や認識精度
の低下といった問題が発生しやすいからである。また、
画像そのものが複雑であるためノイズの除去に多数の時
間を必要としていた。このため回路基板の位置検出用の
図形に正方形や正三角形などの特徴的なコーナ部分を有
するパターンを採用することで対策を講じようとする試
みもなされているが、回路基板の位置検出用の図形はそ
の性質上、回路パターンと同一の版によって銅箔をエッ
チングして作られるため、正方形や正三角形の輪郭、特
に辞書パターンとして登録するコーナの形がくずれやす
く誤認識や認識低下の原因となっており、上記の対策に
よって問題点が必ずしも解決されているとはいい難い。

したがって上記のような構成では、効率的にノイズを除
去し回路基板に設けられた位置検出用の図形を誤認識す
ることなく、また精度よくその位置を検出することは難
しいという問題点を有していた。

問題点を解決するための手段 上記問題点を解決するために本発明のパターン検出方法
は、画像データ上に複数の直線軌道を設定し、上記直線
軌道に沿って画像データを次々と読み出し、読み出した
画像データがパターンの外部を表す値からパターンの内
部を表す値に変化するパターン内部側の位置をまず検出
し、それ以外のものをノイズとして除去する工程を有す
るものである。またさらには次に検出した上記パターン
内部側の位置以降に存在する直線軌道上の各位置におい
て８近傍の画素データを読み出し、上記８近傍の画素デ
ータの全てが初めてパターン内部を表す値を持った位置
をパターンの代表位置とすることで、小さなノイズパタ
ーンを除去しながらパターンの代表位置を高速に検出す
るようにしたものである。

作用 本発明は上記した構成によって、まず画像データ上に存
在するパターンの内、所定の直線軌道と交差しない小さ
なパターンをノイズとして初めに除去し、次に上記直線
軌道に沿って画像データを読み出すことによって上記直
線軌道と交差するパターンのパターン内部側の位置を次
々と検出し、パターン内部側の各位置において８近傍の
が画素データを読み出し、上記８近傍の画素データの全
てが初めてパターン内部を示す値を持った位置をパター
ンの代表位置とすることでノイズを除去しながら高速に
パターンを検出することができる。

実施例 以下、本発明の一実施例のパターン検出方法について、
図面を参照しながら説明する。

第１図は本発明の実施例であるパターン検出方法の実施
例のブロック図を示している。第１図において、撮像手
段１より得られた画像信号を２値化手段２によって２値
化し、画像データ記憶手段３に格納する。次に、直線軌
道探索手段４によって、１つの直線に沿った画像データ
を画像データ記憶手段３から順次読み出し、画像データ
がパターンの外部を表す値からパターンの内部を表す値
に変化するパターン内部側の位置を検出する。そして、
検出した上記パターン内部側の位置以降に存在する直線
軌道上の各位置において、８近傍の画素データ（以下、
８近傍データと呼ぶ）読み出し手段５によって画像デー
タの８近傍データを読み出し、８近傍データ全てが初め
てパターン内部を表す値を持った時の直線軌道上の位置
をパターンの代表位置としてパターン代表位置記憶手段
６に格納する。以上の処理を画像データ上に設定した複
数の直線軌道に対して行うことで、画像データ中に存在
する複数のパターンの中から小さなノイズパターンを除
去しながらパターンの代表位置をパターン代表位置記憶
手段６に次々と格納することができる。

第１図の実施例では、最終的に必要となるパターンの基
準位置を得るためにパターンの代表位置からパターンの
輪郭点を求める方法を用いている。以下にパターン代表
位置からパターン基準位置を求める方法について、第１
図を参照しながら説明する。

輪郭検出手段７は、前述の処理によってパターン代表位
置記憶手段６に格納されているパターン代表位置を１つ
ずつ取り出し、取り出したパターン代表位置を始点とし
て一定の方向に探索を行ってパターンの輪郭点をまず検
出する。探索の方法は、８近傍データ読み出し手段５に
よって８近傍データをリードし、８近傍データの内容を
判別することによってパターンの輪郭点に達したかどう
かを知る。パターンの輪郭点に達するまでは最初に与え
られた方向へ進み続けることによって必ず輪郭点を検出
できる。輪郭点検出後は、８近傍データを基に輪郭点が
連結している方向を算出してパターンを一周するまで次
々と輪郭点を検出して、輪郭点の座標値と輪郭点点数を
幾何特徴量記憶手段に格納する。上記以外の幾何特徴量
としてはパターンの面積があるが、パターンの面積は幾
何特徴量検出手段９によって検出し、幾何特徴量記憶手
段８に格納する。パターン代表位置記憶手段６に格納さ
れている全ての代表位置に対応するパターンに対して幾
何特徴量を検出すると、パターン評価手段10は、幾何特
徴量記憶手段８より輪郭点点数・面積を読み出し、あら
かじめ定められている評価式にしたがってパターンを評
価し、教示されているパターンに最も近いパターンを選
び出す。そして、選び出されたパターンの重心・パター
ンに外接する長方形の中心・パターンの全輪郭点のx,y
各座標の平均値（以下、輪郭重心と呼ぶ）のいずれかが
基準位置検出手段11において算出され、上位コントロー
ラ12へ出力される。

次に、画像データ中に複数個存在するパターンが、直接
軌道探索と８近傍データの読み出しによってどのように
検出されるかを第２図および第３図を参照しながら説明
する。

第２図は、画像データ中に存在する複数個のパターンと
画像データ上に設定する複数の直線軌道を示すものであ
る。第２図において、画像データ20には４つのパターン
21・22・23・24が含まれており、これに対し４本の直線
軌道25・26・27・28が設定されている。直線軌道25は、
パターン23を検出し、直線軌道26は、パターン22とパタ
ーン24を検出する。直線軌道27は、直線軌道26が検出し
たパターン22を再び検出するが、直線軌道28は、どのパ
ターンも検出しない。また、パターン21はいずれの直線
軌道からも検出されず、ノイズとして除去される。

第３図は、直線軌道とパターンの位置関係を示したもの
で、直線軌道30が３つのパターン31・32・33を検出する
が、３つのパターンのうちの２つはノイズとして除去さ
れ、最終的にはパターン32のみが検出される。まず、直
線軌道30に沿って画像データを順次読み出して行くと、
位置34がパターン31の外部を表す値を持っていたのに対
し、位置35がパターン31の内部を表す値を持っているこ
とがわかる。つまり位置35以降に存在する直線軌道30上
の位置は、パターン31の内部に存在していると予想され
る。そこで位置35以降の直線軌道上の位置がパターン31
内部に存在している間（位置35から位置36までの区間）
各位置において８近傍の画像データを読み出し、８近傍
データの全ての値が初めてパターン31内部を表す値を持
った位置をパターン31の代表位置として保持するが、位
置35から位置36までの間には、８近傍データ全ての値が
パターン31内部を表す値を持つような位置はなく、パタ
ーン31はノイズとして除去されてしまう。直線軌道30上
の探索は、一度パターン31の外部に出た後、再び位置37
でパターン32の内部に入るが、パターン32の内部区間で
ある位置37から位置38までの区間における位置39におい
て初めて、８近傍データの全ての値がパターン32の内部
を表す値を持つ。その結果、位置39のx,y座標がパター
ン32を代表する位置として記憶手段に保持される。さら
に直線軌道30上の探索は、位置40から位置41までの区間
においてパターン33の内部に入るが、この区間内におい
ても８近傍データの全ての値がパターン33の内部を表す
値を持つ位置はなく、パターン33もまたパターン31同様
ノイズとして除去されてしまう。パターン31のように小
さなパターンならともかく、パターン33のように大きな
パターンがノイズとして除去されてしまうのは、合理的
でないような印象を与えるが、パターン33のように大き
なパターンは、他の直線軌道によって必ず検出されるは
ずである。

以上のように本実施例によれば、画像データ上に複数の
直線軌道を設定して上記直線軌道に沿って上記画像デー
タを次々と読み出し、読み出した上記画像データの値が
パターン外部を表す値からパターン内部を表す値に変化
するパターン内部側の位置をまず検出し、次に検出した
上記パターン内部側の位置以降に存在する直線軌道の各
位置において上記画像データから８近傍データを次々と
読み出し、上記８近傍データの全てが初めてパターン内
部を表す値を持った位置をパターンの代表位置とするこ
とで、小さなノイズパターンを除去しながら上記画像デ
ータ中に存在する複数のパターンを高速に検出すること
ができる。

また、上記パターンの代表位置を始点としてパターンの
全輪郭点を検出する手段、輪郭点数や面積などパターン
の幾何特徴量を検出する手段、いくつかのパターンの中
から教示されたパターンに最も近いパターンを、パター
ンが持つ幾何特徴量を評価することによって選び出すパ
ターン評価手段、パターンの重心・パターンに外接する
長方形の中心・パターンの輪郭重心などのパターンの基
準位置を検出する手段を追加することによって、教示さ
れたパターンに最も近いパターンを画像データ中の複数
のパターンより選び出して、その基準位置を精度よく高
速に検出し上位コントローラへ出力することができる。

なお、実施例において画像データ上に放射状に直線軌道
を設定したが、直線軌道は、画像データ上に水平な直線
群として設定してもかまわない。

発明の効果 以上のように本発明は、画像データ上に複数の直線軌道
を設定して、上記直線軌道上の画像データという少量の
画像データを読み出し、上記直線軌道がパターン内部に
進入した後は、上記直線軌道上の８近傍の画素データを
読み出し、上記８近傍データの全てが初めてパターンの
内部に存在した時の位置をパターンの代表位置とするこ
とによって、画像データ中に存在する複数のパターンを
高速に検出することを可能とした。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例であるパターン検出方法のブ
ロック図、第２図は画像データ中に存在する複数のパタ
ーンに対して設定する複数の直線軌道を示す図、第３図
は直線軌道上の探索によってパターンが検出され、また
ノイズパターンが除去されることを示す図である。 １……撮像手段、２……２値化手段、３……画像データ
記憶手段、４……直線軌道探索手段、５……８近傍デー
タ読み出し手段、６……パターン代表位置記憶手段、20
……画像データ、21……ノイズパターン、22・23・24…
…パターン、25・26・27・28……直線軌道、30……直線
軌道、31・33……ノイズパターン、32……パターン、39
……パターン代表位置。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 岡橋 善一 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内 (56)参考文献 特開 昭59−114682（ＪＰ，Ａ) 特開 昭59−211167（ＪＰ，Ａ) 特開 昭59−136878（ＪＰ，Ａ)

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】撮像手段より得た画像信号をデジタル化し
   た画像データとして一たん記憶しておき、上記画像デー
   タ上の任意の方向に複数の直線軌道を設定して上記直線
   軌道に沿って上記画像データを次々と読み出し、読み出
   した上記画像データの値がパターンの外部を表す値から
   パターンの内部を表す値に変化するパターン内部側の位
   置をまず検出し、次に検出した上記パターン内部側の位
   置以降に存在する直線軌道上の各位置において上記画像
   データから８近傍の画素データを次々と読み出し、上記
   ８近傍の画素データの全てが初めてパターン内部を表す
   値を持った位置をパターンの代表位置とするパターン検
   出方法。