JPH0762606B2 - パターン位置認識装置 - Google Patents
パターン位置認識装置Info
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- JPH0762606B2 JPH0762606B2 JP63312239A JP31223988A JPH0762606B2 JP H0762606 B2 JPH0762606 B2 JP H0762606B2 JP 63312239 A JP63312239 A JP 63312239A JP 31223988 A JP31223988 A JP 31223988A JP H0762606 B2 JPH0762606 B2 JP H0762606B2
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
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- G06V10/32—Normalisation of the pattern dimensions
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
- G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
- G06V10/751—Comparing pixel values or logical combinations thereof, or feature values having positional relevance, e.g. template matching
- G06V10/7515—Shifting the patterns to accommodate for positional errors
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Description
【発明の詳細な説明】 産業上の利用分野 本発明は電子回路を構成する基板上にボンディングされ
たICチップ等の複雑なパターン上のパッドの位置認識等
を画像入力装置により行うパターン位置認識装置に関す
るものである。
たICチップ等の複雑なパターン上のパッドの位置認識等
を画像入力装置により行うパターン位置認識装置に関す
るものである。
従来の技術 近年、非接触で画像等の２パターンによるパターン位置
認識が行われている。
認識が行われている。
以下図面を参照しながら、上述した従来の画像を用いた
パターン位置認識について説明する。
パターン位置認識について説明する。
第４図は従来のパターン位置認識装置の構成図である。
第４図において、位置決めテーブル21の上に置かれた認
識すべきパターンを有する対象物22を入力するために照
明装置23が設置され、可動テレビカメラ支持部25にテレ
ビカメラ24が設置されている。ここで、テレビカメラ24
はテレビカメラ制御回路26により制御されている。
識すべきパターンを有する対象物22を入力するために照
明装置23が設置され、可動テレビカメラ支持部25にテレ
ビカメラ24が設置されている。ここで、テレビカメラ24
はテレビカメラ制御回路26により制御されている。
テレビカメラ24により入力された映像信号は、アナログ
ディジタル変換（以後、A/D変換という）回路27に入
り、画像の濃度により０〜255（256階調）等の画像デー
タに数値化され、CPU,ROM,RAM及び入出力ポート等から
構成されるマイクロコンピュータに入力される。
ディジタル変換（以後、A/D変換という）回路27に入
り、画像の濃度により０〜255（256階調）等の画像デー
タに数値化され、CPU,ROM,RAM及び入出力ポート等から
構成されるマイクロコンピュータに入力される。
パターン位置認識装置としては、主コントローラあるい
は操作盤により指令が与えられる判定制御回路（CPU）2
8と、入力画像が２値化する２値化制御回路29と、前記
画像に対して処理する範囲を窓枠として設定する窓枠制
御回路30と、前記窓枠内の２値化画像から部分的２次元
パターンをテンプレートとして逐時切り出す部分テンプ
レート切り出し回路31と、認識すべきパターンを予め目
標テンプレートとして記憶しておく目標テンプレートメ
モリー回路32と、前記切り出された目標テンプレートと
予め記憶しておいた目標テンプレートとを比較するテン
プレート比較回路33と、前記テンプレート比較回路33に
より目標テンプレートと最も一致する部分のテンプレー
トであると判定されたテンプレートの代表の位置を検出
する代表位置検出回路34とから構成されている。認識結
果は主コントローラへ送出される。
は操作盤により指令が与えられる判定制御回路（CPU）2
8と、入力画像が２値化する２値化制御回路29と、前記
画像に対して処理する範囲を窓枠として設定する窓枠制
御回路30と、前記窓枠内の２値化画像から部分的２次元
パターンをテンプレートとして逐時切り出す部分テンプ
レート切り出し回路31と、認識すべきパターンを予め目
標テンプレートとして記憶しておく目標テンプレートメ
モリー回路32と、前記切り出された目標テンプレートと
予め記憶しておいた目標テンプレートとを比較するテン
プレート比較回路33と、前記テンプレート比較回路33に
より目標テンプレートと最も一致する部分のテンプレー
トであると判定されたテンプレートの代表の位置を検出
する代表位置検出回路34とから構成されている。認識結
果は主コントローラへ送出される。
以上のように構成されたパターン位置認識装置の認識方
法について、以下その動作について説明する。
法について、以下その動作について説明する。
まず、第５図のフローチャートに示すように、認識すべ
きパターンを有する対象物22を位置決めテーブル21等に
載せ、テレビカメラ24の焦度を合わせ一画面を入力する
〈ステップ21〉、前記入力された画像を２値化し〈ステ
ップ22〉、処理する範囲を窓枠として設定し〈ステップ
23〉、前記窓枠内の２次元パターンから部分テンプレー
トを切り出して〈ステップ24〉、予め記憶しておいた目
標テンプレートとの各画素（ビット）の排他的論理和を
求めることで両者の一致度とし〈ステップ25〉、ステッ
プ24、ステップ25を窓枠内全てに対して行い、排他的論
理和の合計が最大であった部分テンプレートの左上等の
点を認識したとして、上記認識した点の位置を部分テン
プレートの代表位置として検出する〈ステップ26〉。た
だし、認識エラー時には〈ステップ21〉へ戻り、画像入
力を行い２値化レベルを変えて再度以後のステップを行
う。〈ステップ27〉。
きパターンを有する対象物22を位置決めテーブル21等に
載せ、テレビカメラ24の焦度を合わせ一画面を入力する
〈ステップ21〉、前記入力された画像を２値化し〈ステ
ップ22〉、処理する範囲を窓枠として設定し〈ステップ
23〉、前記窓枠内の２次元パターンから部分テンプレー
トを切り出して〈ステップ24〉、予め記憶しておいた目
標テンプレートとの各画素（ビット）の排他的論理和を
求めることで両者の一致度とし〈ステップ25〉、ステッ
プ24、ステップ25を窓枠内全てに対して行い、排他的論
理和の合計が最大であった部分テンプレートの左上等の
点を認識したとして、上記認識した点の位置を部分テン
プレートの代表位置として検出する〈ステップ26〉。た
だし、認識エラー時には〈ステップ21〉へ戻り、画像入
力を行い２値化レベルを変えて再度以後のステップを行
う。〈ステップ27〉。
発明が解決しようとする課題 しかしながら、前記のような従来の構成では、画像を２
値化して部分テンプレートと目標テンプレートの各画素
のビットの排他的論理和の合計により一致度を比較する
ため、画像入力時の照明変化やテレビカメラの感度変化
等により入力画像の濃度が変化した場合、２値化を同じ
レベルで行うと認識精度が低下し、そのため２値化のレ
ベルを変化させるという２値レベル制御を行うのだが、
処理は複雑となり、加えて処理時間が長くなるという課
題を有していた。
値化して部分テンプレートと目標テンプレートの各画素
のビットの排他的論理和の合計により一致度を比較する
ため、画像入力時の照明変化やテレビカメラの感度変化
等により入力画像の濃度が変化した場合、２値化を同じ
レベルで行うと認識精度が低下し、そのため２値化のレ
ベルを変化させるという２値レベル制御を行うのだが、
処理は複雑となり、加えて処理時間が長くなるという課
題を有していた。
そこで本発明はこの課題を解決するため、画像入力時の
照明変化やテレビカメラの感度変化等により入力画像の
濃度が変化しても認識精度が低下せず、２値レベル制御
の要らない濃淡画像によりパターンの位置を認識するパ
ターン位置認識装置を提供するものである。（第１の発
明）。
照明変化やテレビカメラの感度変化等により入力画像の
濃度が変化しても認識精度が低下せず、２値レベル制御
の要らない濃淡画像によりパターンの位置を認識するパ
ターン位置認識装置を提供するものである。（第１の発
明）。
また、本発明の他の目的は、第１の発明における濃度の
比例関係の検定を高速化したパターン位置認識装置を提
供するものである。
比例関係の検定を高速化したパターン位置認識装置を提
供するものである。
また、本発明の他の目的は、第１の発明における入力画
像と認識すべきパターンを有するマスクの濃度の比例係
数演算を高速化したパターン位置認識装置を提供するも
のである。
像と認識すべきパターンを有するマスクの濃度の比例係
数演算を高速化したパターン位置認識装置を提供するも
のである。
また、本発明の他の目的は、認識処理を高速化したパタ
ーン位置認識装置を提供するものである。
ーン位置認識装置を提供するものである。
また、本発明の他の目的は、入力画像の濃度の飽和を検
査し照明、テレビカメラの感度、絞り等を調整し認識精
度の安定化したパターン位置認識装置を提供するもので
ある。
査し照明、テレビカメラの感度、絞り等を調整し認識精
度の安定化したパターン位置認識装置を提供するもので
ある。
課題を解決するための手段 本発明の第１の発明は、認識すべきパターンを含む対象
物をテレビカメラにより取り込み画像信号を入手し、ｘ
−ｙ−ｆ空間を構成し（ｆはｘ−ｙ画像平面上の濃
度）、画像中の画素（i,j）の濃度をfijとする際、fij
に対し前記認識すべきパターンを含む適当なサイズのマ
スクguv（ｇはマスク内ｕ−ｖ平面上の濃度）を走査
し、fijとguvとの比例係数を対応する各画素について演
算し、前記各部分テンプレートごとの比例係数auvの集
合｛auv|u＝1,2…,m,v＝1,2…,n｝（m,nはｍ×ｎのマス
クサイズの意味）のばらつきを評価する比例評価指数σ
ijを検出し、x,yと比例評価指数σijからなるｘ−ｙ−
σ空間へｘ−ｙ−ｆ空間上の各部分テンプレートを代表
する点を写像する比例評価写像Ｔ変換手段と、 前記写像変換によりｘ−ｙ−ｆ空間からｘ−ｙ−σ空間
へ写像された画像データから構成される曲面の最小また
は極小の複数個の候補を検定する最小・極小点複数候補
検出手段とからなるものである。
物をテレビカメラにより取り込み画像信号を入手し、ｘ
−ｙ−ｆ空間を構成し（ｆはｘ−ｙ画像平面上の濃
度）、画像中の画素（i,j）の濃度をfijとする際、fij
に対し前記認識すべきパターンを含む適当なサイズのマ
スクguv（ｇはマスク内ｕ−ｖ平面上の濃度）を走査
し、fijとguvとの比例係数を対応する各画素について演
算し、前記各部分テンプレートごとの比例係数auvの集
合｛auv|u＝1,2…,m,v＝1,2…,n｝（m,nはｍ×ｎのマス
クサイズの意味）のばらつきを評価する比例評価指数σ
ijを検出し、x,yと比例評価指数σijからなるｘ−ｙ−
σ空間へｘ−ｙ−ｆ空間上の各部分テンプレートを代表
する点を写像する比例評価写像Ｔ変換手段と、 前記写像変換によりｘ−ｙ−ｆ空間からｘ−ｙ−σ空間
へ写像された画像データから構成される曲面の最小また
は極小の複数個の候補を検定する最小・極小点複数候補
検出手段とからなるものである。
また、本発明の第２の発明は、第１の発明に加え、ばら
つきの評価、比例評価指数σijに残差平方和を用いるも
のである。
つきの評価、比例評価指数σijに残差平方和を用いるも
のである。
また、本発明の第３の発明は、第１の発明に加え、認識
すべきパターンを含むマスクguvの各画素の値の逆数を
とりｇ′uv（ｇ′uv＝1/guv）をマスクとして予め記憶
しておき比例係数を演算するものである。
すべきパターンを含むマスクguvの各画素の値の逆数を
とりｇ′uv（ｇ′uv＝1/guv）をマスクとして予め記憶
しておき比例係数を演算するものである。
また、本発明の第４の発明は、第１の発明に加え、比例
評価写像Ｔによる変換において、逐時ｘ−ｙ−σ空間内
でのσijの値を検定し、σijの値がある値になった時、
認識すべき部分テンプレートを検出したと判定し、以後
の処理を打ち切る手段を有するものである。
評価写像Ｔによる変換において、逐時ｘ−ｙ−σ空間内
でのσijの値を検定し、σijの値がある値になった時、
認識すべき部分テンプレートを検出したと判定し、以後
の処理を打ち切る手段を有するものである。
また、本発明の第５の発明は、第１の発明に加え、入力
画像中の濃度の飽和を検定する手段と、前記濃度が飽和
している場合には、照度、テレビカメラ感度、絞りを調
整する手段とを備えるものである。
画像中の濃度の飽和を検定する手段と、前記濃度が飽和
している場合には、照度、テレビカメラ感度、絞りを調
整する手段とを備えるものである。
作用 本発明の第１の発明によれば、認識すべきパターンをマ
スクとして作成し、このマスクを認識すべきパターンを
有する入力画像に対して走査し、濃度の比例関係に注目
した写像変換を行い、その比例関係を検定してパターン
を認識するため、照明変化、テレビカメラの感度等の変
化により入力画像の濃度が変化しても２値レベル制御な
くしてパターンを認識することが可能となる。
スクとして作成し、このマスクを認識すべきパターンを
有する入力画像に対して走査し、濃度の比例関係に注目
した写像変換を行い、その比例関係を検定してパターン
を認識するため、照明変化、テレビカメラの感度等の変
化により入力画像の濃度が変化しても２値レベル制御な
くしてパターンを認識することが可能となる。
また、本発明の第２の発明によれば、前記濃度の比例関
係の検定を行う比例評価指数σijに残差平方和を用いる
ため検定処理の高速化が可能となる。
係の検定を行う比例評価指数σijに残差平方和を用いる
ため検定処理の高速化が可能となる。
また、本発明の第３の発明によれば、前記認識すべきパ
ターンを含むマスクguvの逆数guv（ｇ′uv＝1/g）を予
め演算し記憶しておき、このマスクｇ′uvを前記比例係
数の演算に用いるため、濃度の比例係数演算の高速化が
可能となる。
ターンを含むマスクguvの逆数guv（ｇ′uv＝1/g）を予
め演算し記憶しておき、このマスクｇ′uvを前記比例係
数の演算に用いるため、濃度の比例係数演算の高速化が
可能となる。
また、本発明の第４の発明によれば、前記比例評価写像
Ｔによる変換において、逐時σijの値を検定しσijがあ
る値になった時点で認識すべき部分テンプレートを検出
したと判定し、以後の処理を打ち切るため、認識処理の
高速化が可能となる。
Ｔによる変換において、逐時σijの値を検定しσijがあ
る値になった時点で認識すべき部分テンプレートを検出
したと判定し、以後の処理を打ち切るため、認識処理の
高速化が可能となる。
更に、本発明の第５の発明によれば、入力画像中の濃度
の飽和を検定し、前記濃度が飽和していれば照度、テレ
ビカメラの感度を調整し飽和画像をなくすため、飽和画
像による情報量の低下が防止され認識精度が確保でき
る。
の飽和を検定し、前記濃度が飽和していれば照度、テレ
ビカメラの感度を調整し飽和画像をなくすため、飽和画
像による情報量の低下が防止され認識精度が確保でき
る。
実 施 例 以下本発明の一実施例について第１図から第３図を参照
しながら説明する。
しながら説明する。
第１図はパターン位置認識装置の構成例を示している。
第１図において、位置決めテーブル１の上に置かれた対
象物２を入力するために照明装置３が設置され、可動テ
レビカメラ支持部５にテレビカメラ４が設置されてい
る。ここで、テレビカメラ４はテレビカメラ制御回路６
により制御されている。
象物２を入力するために照明装置３が設置され、可動テ
レビカメラ支持部５にテレビカメラ４が設置されてい
る。ここで、テレビカメラ４はテレビカメラ制御回路６
により制御されている。
テレビカメラ４により入力された映像信号は、A/D変換
回路７に入り、画像の濃度により０〜255等の画像デー
タに数値化され、CPU、ROM、RAM及び入出力ポート等か
ら構成されるマイクロコンピュータに入力される。
回路７に入り、画像の濃度により０〜255等の画像デー
タに数値化され、CPU、ROM、RAM及び入出力ポート等か
ら構成されるマイクロコンピュータに入力される。
パターン位置認識装置としては、主コントローラあるい
は操作盤より指令が与えられる判定制御回路（CPU）８
と、入力画像に対して処理する範囲を窓枠として設定す
る窓枠制御回路９と、窓枠内の画像が飽和しているかチ
ェックし、照明、テレビカメラの感度を調整する飽和濃
度補償回路10と、前記窓枠内の画像から部分的な２次元
パターンをテンプレートとして逐時切り出す部分テンプ
レート切り出し回路11と、認識すべきパターンを適当な
大きさ（例えば16×16画素）で濃淡画として作成し、予
め各画素の濃度の逆数を計算しマスクを作成し記憶する
マスクメモリ回路12（尚、加工したマスクでも良い）
と、窓枠内の画像に対してマスクを走査し、前記部分テ
ンプレートとマスクの各画素間の積を計算し、濃度の比
例係数を求める比例係数演算回路13と、部分テンプレー
トごとの比例係数の集合の残差平方和により集合のばら
つきを評価し部分テンプレートとマスクの濃度の比例関
係を評価する比例評価指数演算回路14と、前記窓枠内の
各部分テンプレートに対する比例評価指数から最も小で
（マスクの濃度と比例関係の強い）部分テンプレートを
認識すべき部分テンプレートと判定するパターン判定回
路15と、前記認識すべき部分テンプレートとして判定さ
れたテンプレートを代表する位置を検出する認識位置検
出回路16とから構成されている。位置認識結果は主コン
トローラへ送出される。
は操作盤より指令が与えられる判定制御回路（CPU）８
と、入力画像に対して処理する範囲を窓枠として設定す
る窓枠制御回路９と、窓枠内の画像が飽和しているかチ
ェックし、照明、テレビカメラの感度を調整する飽和濃
度補償回路10と、前記窓枠内の画像から部分的な２次元
パターンをテンプレートとして逐時切り出す部分テンプ
レート切り出し回路11と、認識すべきパターンを適当な
大きさ（例えば16×16画素）で濃淡画として作成し、予
め各画素の濃度の逆数を計算しマスクを作成し記憶する
マスクメモリ回路12（尚、加工したマスクでも良い）
と、窓枠内の画像に対してマスクを走査し、前記部分テ
ンプレートとマスクの各画素間の積を計算し、濃度の比
例係数を求める比例係数演算回路13と、部分テンプレー
トごとの比例係数の集合の残差平方和により集合のばら
つきを評価し部分テンプレートとマスクの濃度の比例関
係を評価する比例評価指数演算回路14と、前記窓枠内の
各部分テンプレートに対する比例評価指数から最も小で
（マスクの濃度と比例関係の強い）部分テンプレートを
認識すべき部分テンプレートと判定するパターン判定回
路15と、前記認識すべき部分テンプレートとして判定さ
れたテンプレートを代表する位置を検出する認識位置検
出回路16とから構成されている。位置認識結果は主コン
トローラへ送出される。
以上のように構成されたパターン位置認識装置の位置認
識方法について、以下その動作について説明する。
識方法について、以下その動作について説明する。
まず、第２図のフローチャートに示すように、認識すべ
きパターンを有する対象物２を位置決めテーブル１等に
載せ、テレビカメラ４の焦度を合わせ一画面を入力し
〈ステップ１〉（画像入力部）、前記入力された画像に
対して処理する範囲を窓枠として設定する〈ステップ
２〉（窓枠設定手段）。
きパターンを有する対象物２を位置決めテーブル１等に
載せ、テレビカメラ４の焦度を合わせ一画面を入力し
〈ステップ１〉（画像入力部）、前記入力された画像に
対して処理する範囲を窓枠として設定する〈ステップ
２〉（窓枠設定手段）。
第３図（ａ）に示すように、前記窓枠内の画像によりｘ
−ｙ−ｆ空間を構成し、（ｆはｘ−ｙ窓枠内画像平面上
の濃度）、画像中の画素（i,j）の濃度をfijとし、前記
認識すべきパターンを含む適当なサイズのマスクg
uv（ｇはマスク内ｕ−ｖ平面上の濃度）を作成すると、
マスクguvと一致する画像中のパターンの濃度fijはguv
比例関係にあるため、guvの各画素の濃度を逆数を予め
計算しマスクｇ′uv（ｇ′uv＝1/guv,ただしｇ′uvはそ
の値を部分的に加工、強調加工していても良い）を作成
し記憶しておき（マスク記憶手段）、第３図（ｂ）のよ
うに前記fijに対しマスクｇ′uvを走査し、前記窓枠内
画像の部分テンプレートfij（u,v）（u,vはテンプレー
ト内の位置）との積、つまりfij（u,v）とguvと比例係
数を対応する各画素について演算し〈ステップ３〉、前
記部分テンプレートごとの比例係数σuvの集合｛σuv|u
＝1,2・・,m,v＝1,2・・ｎ｝（m,nはｍ×ｎのマスクサ
イズの意味）のばらつきを評価するため前記集合の残差
平方和σij（尚、分散、標準偏差等でも良い）を演算
し、比例評価指数σijとし、前記部分テンプレートとマ
スクの濃度fij（u,v）とguvの比例関係を評価するため
に、比例評価指数σijを算出し〈ステップ４〉、x,yと
比例評価指数σijからなるｘ−ｙ−σij空間へｘ−ｙ−
ｆ空間上の点を写像し（以上、比例評価写像Ｔ変換手
段）、前記ｘ−ｙ−σ空間での曲面の最小または極小
を、マスクｇ′uvを走査していく過程で比例評価指数σ
ijの値の小さい順に並べ変えてσiji,j等を記憶し、常
にσijの値を観察しておき、窓枠内全ての処理が終了し
た時点で一番小さいとされている（i,j）を代表位置と
する部分テンプレートが、認識すべき部分テンプレート
であると判定し〈ステップ５〉（最小・極小点複数候補
検出手段）、前記認識すべき部分テンプレートとして判
定されたテンプレートを代表する位置を、例えば部分テ
ンプレートの左上としてパターンの位置を認識する〈ス
テップ６〉、前記σijの並び変えにおいて、マスクｇ′
uvの走査途中で一番小さいとされているσijの値がσij
≦ε（εとは０に近い数）になれば認識すべき部分テン
プレートであると判定し処理を打ち切ることも可能であ
る。また、入力画像の濃度で飽和濃度と同値のものがあ
れば、飽和画像の無くなるように照度、カメラ感度、絞
り等を調整する（飽和画像修正手段）。（尚、暗い画像
の場合も同様にできる。また、前記候補点として算出さ
れたσijの値がσij＞Ａ（Ａはマスクと部分テンプレー
トが同一のものであるとする限界の値）の場合には部分
テンプレート内に認識すべきパターンがないと判定す
る。
−ｙ−ｆ空間を構成し、（ｆはｘ−ｙ窓枠内画像平面上
の濃度）、画像中の画素（i,j）の濃度をfijとし、前記
認識すべきパターンを含む適当なサイズのマスクg
uv（ｇはマスク内ｕ−ｖ平面上の濃度）を作成すると、
マスクguvと一致する画像中のパターンの濃度fijはguv
比例関係にあるため、guvの各画素の濃度を逆数を予め
計算しマスクｇ′uv（ｇ′uv＝1/guv,ただしｇ′uvはそ
の値を部分的に加工、強調加工していても良い）を作成
し記憶しておき（マスク記憶手段）、第３図（ｂ）のよ
うに前記fijに対しマスクｇ′uvを走査し、前記窓枠内
画像の部分テンプレートfij（u,v）（u,vはテンプレー
ト内の位置）との積、つまりfij（u,v）とguvと比例係
数を対応する各画素について演算し〈ステップ３〉、前
記部分テンプレートごとの比例係数σuvの集合｛σuv|u
＝1,2・・,m,v＝1,2・・ｎ｝（m,nはｍ×ｎのマスクサ
イズの意味）のばらつきを評価するため前記集合の残差
平方和σij（尚、分散、標準偏差等でも良い）を演算
し、比例評価指数σijとし、前記部分テンプレートとマ
スクの濃度fij（u,v）とguvの比例関係を評価するため
に、比例評価指数σijを算出し〈ステップ４〉、x,yと
比例評価指数σijからなるｘ−ｙ−σij空間へｘ−ｙ−
ｆ空間上の点を写像し（以上、比例評価写像Ｔ変換手
段）、前記ｘ−ｙ−σ空間での曲面の最小または極小
を、マスクｇ′uvを走査していく過程で比例評価指数σ
ijの値の小さい順に並べ変えてσiji,j等を記憶し、常
にσijの値を観察しておき、窓枠内全ての処理が終了し
た時点で一番小さいとされている（i,j）を代表位置と
する部分テンプレートが、認識すべき部分テンプレート
であると判定し〈ステップ５〉（最小・極小点複数候補
検出手段）、前記認識すべき部分テンプレートとして判
定されたテンプレートを代表する位置を、例えば部分テ
ンプレートの左上としてパターンの位置を認識する〈ス
テップ６〉、前記σijの並び変えにおいて、マスクｇ′
uvの走査途中で一番小さいとされているσijの値がσij
≦ε（εとは０に近い数）になれば認識すべき部分テン
プレートであると判定し処理を打ち切ることも可能であ
る。また、入力画像の濃度で飽和濃度と同値のものがあ
れば、飽和画像の無くなるように照度、カメラ感度、絞
り等を調整する（飽和画像修正手段）。（尚、暗い画像
の場合も同様にできる。また、前記候補点として算出さ
れたσijの値がσij＞Ａ（Ａはマスクと部分テンプレー
トが同一のものであるとする限界の値）の場合には部分
テンプレート内に認識すべきパターンがないと判定す
る。
発明の効果 本発明の第１の発明によれば、認識すべきパターンをマ
スクとして作成し、認識すべきパターンを有する入力画
像に対し走査し、濃度の比例関係に注目した写像変換を
行い、その比例関係を検定してパターンを認識するた
め、照明変化、テレビカメラの感度、絞り等の変化によ
り、入力画像の濃度が一様に変化しても、その変化の率
は同じであるので、２値化レベル制御等を行なわないで
濃淡画像処理が行え、高速、高精度の認識ができること
になる。
スクとして作成し、認識すべきパターンを有する入力画
像に対し走査し、濃度の比例関係に注目した写像変換を
行い、その比例関係を検定してパターンを認識するた
め、照明変化、テレビカメラの感度、絞り等の変化によ
り、入力画像の濃度が一様に変化しても、その変化の率
は同じであるので、２値化レベル制御等を行なわないで
濃淡画像処理が行え、高速、高精度の認識ができること
になる。
本発明の第２の発明によれば、前記濃度の比例関係の検
定を行う比例評価指数σijに残差平方和を用いるため検
定処理の高速化ができることになる。
定を行う比例評価指数σijに残差平方和を用いるため検
定処理の高速化ができることになる。
本発明の第３の発明によれば、前記認識すべきパターン
を含むマスクguvの逆数ｇ′uv（ｇ′uv＝1/g）を予め演
算して記憶しておき、このマスクｇ′uvを前記比例係数
の演算に用いるため、除算が少なくなり、濃度比例演算
の高速化ができることになる。
を含むマスクguvの逆数ｇ′uv（ｇ′uv＝1/g）を予め演
算して記憶しておき、このマスクｇ′uvを前記比例係数
の演算に用いるため、除算が少なくなり、濃度比例演算
の高速化ができることになる。
本発明の第４の発明によれば、前記比例評価写像Ｔによ
る変換において、逐時σij値を検定しσijがある値にな
った時点で認識すべき部分テンプレートを検出したと判
定し、以後の処理を打ち切るため、窓枠全ての画像に対
してマスクを走査して各テンプレートのマスクに対する
比例関係、つまりσijを検定することに比べ認識処理の
高速化ができることになる。
る変換において、逐時σij値を検定しσijがある値にな
った時点で認識すべき部分テンプレートを検出したと判
定し、以後の処理を打ち切るため、窓枠全ての画像に対
してマスクを走査して各テンプレートのマスクに対する
比例関係、つまりσijを検定することに比べ認識処理の
高速化ができることになる。
本発明の第５の発明によれば、入力画像中の濃度の飽和
を検定し、証明、テレビカメラの濃度を調整し飽和画像
をなくすため、飽和画像により認識のための入力情報に
信頼できないものが含まれることがないため、安定した
認識ができることになる。
を検定し、証明、テレビカメラの濃度を調整し飽和画像
をなくすため、飽和画像により認識のための入力情報に
信頼できないものが含まれることがないため、安定した
認識ができることになる。
第１図は本発明の一実施例におけるパターン位置認識装
置の構成図、第２図は同パターン位置認識装置の認識方
法を示すフローチャート、第３図（ａ）は同実施例にお
ける濃度分布でｘ−ｙ−ｆを示す説明図、第３図（ｂ）
はマスクｇ′uvを窓枠内画像に対して走査する様子を示
す説明図、第３図（ｃ）は本発明の第１の発明における
写像変換を示す説明図、第４図は従来例のパターン位置
認識装置の構成図、第５図はその動作を示すフローチャ
ートである。 ２……対象物、４……テレビカメラ、11……飽和濃度修
正回路、12……マスクメモリ回路、13……比例係数演算
回路、14……比例評価指数演算回路。
置の構成図、第２図は同パターン位置認識装置の認識方
法を示すフローチャート、第３図（ａ）は同実施例にお
ける濃度分布でｘ−ｙ−ｆを示す説明図、第３図（ｂ）
はマスクｇ′uvを窓枠内画像に対して走査する様子を示
す説明図、第３図（ｃ）は本発明の第１の発明における
写像変換を示す説明図、第４図は従来例のパターン位置
認識装置の構成図、第５図はその動作を示すフローチャ
ートである。 ２……対象物、４……テレビカメラ、11……飽和濃度修
正回路、12……マスクメモリ回路、13……比例係数演算
回路、14……比例評価指数演算回路。
Claims (5)
- 【請求項１】認識すべきパターンを含む対象物をテレビ
カメラにより取り込み画像信号を入手し、ｘ−ｙ−ｆ空
間を構成し（ｆはｘ−ｙ画像平面上の濃度）、画像中の
画素（i,j）の濃度をfijとする際、fijに対し前記認識
すべきパターンを含む適当なサイズのマスクguv（ｇは
マスク内ｕ−ｖ平面上の濃度）を走査し、fijとguvとの
比例係数を対応する各画素について演算し、前記各部分
テンプレートごとの比例係数auvの集合｛auv|u＝1,2…,
m,v＝1,2…,n｝（m,nはｍ×ｎのマスクサイズの意味）
のばらつきを評価する比例評価指数σijを検出し、x,y
と比例評価指数σijからなるｘ−ｙ−σ空間へｘ−ｙ−
ｆ空間上の各部分テンプレートを代表する点を写像する
比例評価写像Ｔ変換手段と、 前記写像変換によりｘ−ｙ−ｆ空間からｘ−ｙ−σ空間
へ写像された画像データから構成される曲面の最小また
は極小の複数個の候補を検定する最小・極小点複数候補
検出手段とからなるパターン位置認識装置。 - 【請求項２】ばらつきの評価、比例評価指数σijに残差
平方和を用いる請求項１記載のパターン位置認識装置。 - 【請求項３】認識すべきパターンを含むマスクguvの各
画素の値の逆数をとりｇ′uv（ｇ′uv＝1/guv）をマス
クとして予め記憶しておき比例係数を演算する請求項１
記載のパターン位置認識装置。 - 【請求項４】比例評価写像Ｔによる変換において、逐時
ｘ−ｙ−σ空間内でのσijの値を検定し、σijの値があ
る値になった時、認識すべき部分テンプレートを検出し
たと判定し、以後の処理を打ち切る手段を有する請求項
１記載のパターン位置認識装置。 - 【請求項５】入力画像中の濃度の飽和を検定する手段
と、前記濃度が飽和している場合には、照度、テレビカ
メラ感度、絞りを調整する手段とを備えた請求項１記載
のパターン位置認識装置。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63312239A JPH0762606B2 (ja) | 1988-12-09 | 1988-12-09 | パターン位置認識装置 |
| US07/446,284 US5014330A (en) | 1988-12-09 | 1989-12-05 | Pattern position recognizing apparatus |
| KR1019890018196A KR930002347B1 (ko) | 1988-12-09 | 1989-12-08 | 패턴위치 인식장치 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63312239A JPH0762606B2 (ja) | 1988-12-09 | 1988-12-09 | パターン位置認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02157605A JPH02157605A (ja) | 1990-06-18 |
| JPH0762606B2 true JPH0762606B2 (ja) | 1995-07-05 |
Family
ID=18026845
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63312239A Expired - Fee Related JPH0762606B2 (ja) | 1988-12-09 | 1988-12-09 | パターン位置認識装置 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5014330A (ja) |
| JP (1) | JPH0762606B2 (ja) |
| KR (1) | KR930002347B1 (ja) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| JPH0668264A (ja) * | 1992-08-21 | 1994-03-11 | Takayama:Kk | パターンマッチング回路 |
| JP3583138B2 (ja) * | 1994-05-05 | 2004-10-27 | グラマン エアロスペース コーポレーション | 複合画像中で関与しているオブジェクトを探索し、識別する方法及び装置 |
| KR0126600B1 (ko) * | 1994-12-30 | 1997-12-29 | 김주용 | 고속 디지탈 영상 패턴 매칭 회로 |
| US6023530A (en) * | 1995-11-13 | 2000-02-08 | Applied Intelligent Systems, Inc. | Vector correlation system for automatically locating patterns in an image |
| US5835634A (en) * | 1996-05-31 | 1998-11-10 | Adobe Systems Incorporated | Bitmap comparison apparatus and method using an outline mask and differently weighted bits |
| US5912988A (en) * | 1996-12-27 | 1999-06-15 | Xytec Corporation | Image processing method and apparatus for distortion compensation |
| JPH11144054A (ja) | 1997-11-06 | 1999-05-28 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像認識方法および画像認識装置ならびに記録媒体 |
| AU750558B2 (en) * | 1998-11-30 | 2002-07-25 | Canon Kabushiki Kaisha | Method and apparatus for mark detection |
| JP2001052011A (ja) * | 1999-08-06 | 2001-02-23 | Canon Inc | 画像検索装置およびその方法 |
| US7245779B2 (en) * | 2003-07-23 | 2007-07-17 | Marvell International Technology Ltd. | Image enhancement employing partial template matching |
| KR100750112B1 (ko) * | 2003-11-03 | 2007-08-21 | 삼성전자주식회사 | 입체물 스캔 장치 및 방법 |
| JP6452103B2 (ja) * | 2014-02-14 | 2019-01-16 | キヤノン株式会社 | 画像表示装置及びその制御方法 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4882763A (en) * | 1984-12-31 | 1989-11-21 | The Standard Oil Company | Method of making a rock-pore micromodel involving generation of an accurate and reliable template image of an actual reservoir rock pore system |
| US4707734A (en) * | 1985-06-17 | 1987-11-17 | The Perkin-Elmer Corporation | Coarse flaw detector for printed circuit board inspection |
-
1988
- 1988-12-09 JP JP63312239A patent/JPH0762606B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
1989
- 1989-12-05 US US07/446,284 patent/US5014330A/en not_active Expired - Fee Related
- 1989-12-08 KR KR1019890018196A patent/KR930002347B1/ko not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR930002347B1 (ko) | 1993-03-29 |
| KR900010601A (ko) | 1990-07-09 |
| JPH02157605A (ja) | 1990-06-18 |
| US5014330A (en) | 1991-05-07 |
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