JPH077454B2

JPH077454B2 - 二次元配列物体の識別方法

Info

Publication number: JPH077454B2
Application number: JP63246863A
Authority: JP
Inventors: 康伸河内; 康夫荻野; 省三緒方
Original assignee: Toshiba Machine Co Ltd
Current assignee: Shibaura Machine Co Ltd
Priority date: 1988-09-30
Filing date: 1988-09-30
Publication date: 1995-01-30
Anticipated expiration: 2010-01-30
Also published as: JPH0293987A

Description

【発明の詳細な説明】発明の目的；（産業上の利用分野）この発明は、二次元配列物体の識別方法に関し、例えば
コネクタのピンの材質あるいはメッキの種類の検査に応
用される二次元配列物体の識別方法に関する。

（従来の技術）従来において、ケーブル等に付随するコネクタのピンの
材質あるいはメッキの種類の検査は目視により行なって
いた。

（発明が解決しようとする課題）ところで、上述した従来における目視による方式では、
人間が同じ検査を長時間繰返すため、眼の疲労等により
集中力を失い、検査誤りを生ずるという問題点があっ
た。

また、コネクタの製造ラインにおいて、ピン挿入の正誤
の検査工程のみが自動化されておらず、このために全体
の製造効率が低いという問題点があった。

この発明は上述のような事情から成されたものであり、
この発明の目的は、検査処理速度及び検査の信頼性を大
幅に向上させ、且つ検査工程における省力化を行なうこ
とができる二次元配列物体の識別方法を提供することに
ある。

発明の構成；（課題を解決するための手段）この発明は、例えばコネクタのピンの材質あるいはメッ
キ種の検査に応用される二次元配列物体の識別方法に関
し、二次元的に配列された物体を有する検査対象物に対
して、前記物体の配列順序に従って所定個の物体を含む
領域を撮像手段により撮像し、該撮像情報を濃淡情報を
含む複数画素から成る画像情報として画像情報格納手段
に格納し、該格納画像情報に対して、前記物体を個々に
含む複数の小領域のウインドウを設定し、該設定ウイン
ドウの中から一定の形式で選択した所定個のウインドウ
の画像情報を前記画像情報格納手段から読出し、個々の
ウインドウに対応する前記濃淡情報に関するヒストグラ
ムを生成すると共に、前記検査対象物内の物体の位置の
情報（行又は列情報）を格納する物体配列画像情報格納
手段から、選択した所定個のウインドウに対応する部分
の物体配列情報を読取り、読取った物体配列情報に基づ
き物体の順列に応じて予め定めた四則演算により前記所
定個のヒストグラムから合成ヒストグラムを生成し、該
合成多値化情報から１つもしくは複数個の特定のレベル
に対応する画素数を抽出して前記所定個の物体の特徴情
報として比較手段へ送り、一方、前記検査対象物に対応
した標準対象物を用いて、前記検査対象物の場合と同一
の手順によって前記所定個のウインドウに含まれる物体
を単位としてその配列の順列の数に応ずる合成ヒストグ
ラムを生成し、該合成多値化情報のそれぞれから１つも
しくは複数個の基準特徴情報を抽出し基準特徴情報格納
手段に格納しておき、検査対象物の所定個のウインドウ
を単位として検査毎に物体配列情報格納手段より物体配
列情報を参照し、検査対象物からの画像処理により生成
した特徴情報と、基準特徴情報格納手段からの基準特徴
情報とを比較手段において比較照合することにより、前
記物体の配列の良否を判別することによって達成され
る。

（作用）二次元的に配列された物体を有する検査対象物に対し
て、前記物体の配列順序に従って所定個の物体を含む領
域を撮像手段により撮像し、該撮像情報を濃淡情報を含
む複数画素から成る画像情報として画像情報格納手段に
格納する。

次に、格納画像情報に対して、前記物体を個々に含む複
数の小領域のウインドウを設定し、該設定ウインドウの
中から一定の形式で選択した所定個のウインドウの画像
情報を前記画像情報格納手段から読出し、個々のウイン
ドウに対応する前記濃淡情報に関するヒストグラムを生
成すると共に、前記検査対象物内の物体の位置の情報
（行又は列情報）を格納する物体配列情報格納手段か
ら、選択した所定個のウインドウに対応する部分の物体
配列情報を読取り、読取った物体配列情報に基づき物体
の順列に応じて予め定めた四則演算により前記所定個の
ヒストグラムから合成ヒストグラムを生成し、該合成ヒ
ストグラムから１つもしくは複数個の特定の濃淡レベル
に対応する画素数を抽出して前記所定個の物体の特徴情
報として比較手段へ送る。

一方、前記検査対象物に対応した標準対象物を用いて、
前記検査対象物の場合と同一の手順によって前記所定個
のウインドウに含まれる物体を単位として配列の順列の
数に応ずる合成ヒストグラムを生成し、該合成ヒストグ
ラムのそれぞれから１つもしくは複数個の基準特徴情報
を抽出し基準特徴情報格納手段に格納しておく。

そして、検査対象物の所定個のウインドウを単位として
検査毎に物体配列情報格納手段より物体配列情報を参照
し、検査対象物からの画像処理により生成した特徴情報
と、基準特徴情報格納手段からの基準特徴情報とを比較
手段において比較照合することにより、前記物体の配列
の良否を判別する。

本発明の方法により、検査処理速度及び検査の信頼性を
大幅に向上させることができ、且つ検査工程における省
力化を行なうことができる。

（実施例）以下、図面に基づいてこの発明の実施例について詳細に
説明する。なお、この実施例においては、二次元配列物
体としてコネクタのピンを採用した。

第１図は、この発明を採用したコネクタピンの配列の識
別方法の手順を示す図である。第２図（Ａ）及び（Ｂ）
は、ピン配列の特殊な場合を示す図である。

第１図に示すように、CCDカメラ20で一度に撮像する領
域（フレーム）に含まれるピン数（ウィンドウ数）ｍ＝
8,ウィンド単位のヒストグラムの合成数ｎ＝2,ウィンド
ウの合成形式被検査コネクタのピンの種類Ｐ＝２（記記号:1,0）の場
合を実施例として説明する。

先ず、被検査コネクタ10の第１フレーム11の画像は、CC
Dカメラ20で撮像され、A/D変換部30を経て256×256×６
ビットの分解能で画像メモリ40に蓄積される。画像メモ
リ40に取込まれた第１フレーム11の情報は、そのフレー
ムに含まれるピンの全ての識別を終えるまで凍結され
る。ピンの全ての識別を終えると機械電気的な手段（図
示せず）によって、被検査コネクタ10とCCDカメラ20の
視野との相対的位置を変え、第２フレーム12の識別操作
へと移る。同様にして被検査コネクタ10のピン全域を処
理する。

次に、画像メモリ40に取込まれたフレーム内に、第１図
に示すように、ピン131またはピン130を１本だけ囲んだ
数百〜数千の画素よりなるウィンドウｍ＝８個を設定す
る。そのウィンドウの大きさは適用対象に応じて経験的
に決定される。そこで、８個のウィンドウからｉ列の順
序により２個のウィンドウ｛（ウィンドウ）_i,j＝１及
び（ウィンドウ）_i,j＝２｝を取出し、それぞれのウィ
ンドウの画像情報から画像の濃淡分布を表わすヒストグ
ラム（濃淡の階調レベル対画素数）51及びヒストグラム
52を作成する。

一方、予め、コネクタモデルごとにそれぞれの標準コネ
クタから、ピンの列単位でその配列情報を読み取り、の形式でピン配列情報ファイル80に格納しておく。ここ
で、Ｋ_i,jはｉ列,j列のピンの種類を意味する。従って
（Ｋ_i,j＝１,K_i,j＝２）の順列には、（1,1），（1,
0），（0,1），（0,0）の４通りのピン配列がある。

そこで、前述の２つのウィンドウに対応するヒストグラ
ム51及びヒストグラム52には、外部のホストコンピュー
タ等から与えられる被検査コネクタ10のコネクタモデル
情報及びその検査ピンの位置情報（ｉ列）に応じて、ピ
ン配列情報ファイル80から読取った配列情報（Ｋ
_i,j＝１,K_i,j＝２）がＫ_i,j＝１＝Ｋ_i,j＝２のとき、即
ち同種のピン配列のときには、それらのヒストグラムの
和あるいは積をとり、Ｋ_i,j＝１≠Ｋ_i,j＝２の異種ピン
の組合せのときには、物体の順列に応じてそれぞれのヒ
ストグラムの差あるいは商をとって合成ヒストグラム50
を作成する。

次いで、合成ヒストグラム50から階調レベル63（＝2⁶−
１）のデータ（画素数）を特徴パターン抽出部60で抽出し、ピン配列（Ｋ
_i,j＝１,K_i,j＝２）の２個のピンに対する特徴パターン
データとして、基準特徴パターンデータＰ_{Ｍ（αβ）}と
の比較をする比較部70へ送る。ここで、基準特徴パター
ンＰ_{Ｍ（αβ）}の添字ＭはコネクタモデルA,B…,Nを表
わし、（α，β）は前述のピン配列情報４種類の内の何
れかの順列を表わす。

ところで、基準特徴パターンデータは、予めコネクタの
モデルごとに定めた基準コネクタを用いて前述の被検査
コネクタ10の場合と同一の手順によって４種類の順列
（α，β）ごとに特徴パターンデータ抽出部60で抽出さ
れ、基準特徴パターンファイル90に格納されている。但
し、被検査コネクタ10の検査出力データ（＝特徴パター
ンデータ）のばらつきの許容範囲を設定するため、前述
の４種類の順列ごとに複数個のピンあるいはコネクタで
データを取り、それらの平均値μ及び標準偏差σを求め
μ±ｃσ（０＜ｃ≦３）を基準特徴パターンデータとし
ている。ｃは適用対象ごとに経験的にあるいは信頼性の
要求水準に応じて決めることができる。

このようにして、予め求められた基準特徴パターンデー
タＰ_M,（αβ）を用いて、比較部70ではの特徴パターンデータとの比較を行ない、１つのフレー
ム内の検査途中で不合格の信号が出なければ、４回の比
較の手順を終了後次のフレームの検査へと移る。

また、１つの被検査コネクタについてすべてのフレーム
の検査が終了したら、その被検査コネクタは合格として
次の被検査コネクタへ移る。

（変形例）なお、上述したこの発明の実施例にあっては、二次元配
列物体としてコネクタのピン配列を例に挙げて説明した
が、これに限られることはなく、例えばプリント基板や
ICソケットなどの電子部品に対する応用も可能である。

また、ウィンドウ数ｍ＝8,ヒストグラムの合成数ｎ＝2,
被検査コネクタのピンの種類Ｐ＝２として説明したが、
それらの数値が変っても同様に説明できる。

更に、前述のピン挿入工程で時折発生するピン抜けの状
態あるいは設計上ピン配列の行列の一部にピンを設けな
い場合には、それらのピン抜け部をピンの種類の一つと
して取扱うことにより適用が可能となる。

一般に、ｎ＝２のときピン種類をＰとすると、P²種類の
ピン配列（Ｋ_i,j＝１,K_i,j＝２）の順列があり、それぞ
れの順列内のピンの種類に応じて、同種類のピンの組合
せのときには両ヒストグラムの和あるいは積をとり異種
ピンの組合せのときには両ヒストグラムの差あるいは商
をとることにより、実施例の場合と同様に識別ができ
る。

また、第２図（Ａ）に示すように、一つのコネクタ内の
ピンの寸法が異なるときには、異種ピンの組合せとして
処理することができるが、更に同一の寸のピン領域ごと
にコネクタを理論的に分割し、それぞれを異種のコネク
タとして扱うことにより、特徴を格納するファイルを大
幅に小さくすることができる。例えば第２図（Ａ）にお
いては、寸法の異なる大，小二種類のピンのそれぞれが
２種類のピンを持っているので、異種のピンの扱いをす
るとＰ＝４となり、処理単位ｎが２の場合ピン配列の順
列の数は4²＝16となる。一方、後者の論理分割の方式で
は、大，小ピンのそれぞれの論理コネクタともＰ＝２で
あるから、ピン配列の順列の数は、2²＋2²＝８となり、
情報のファイル容量を半減させることができる。なお、
同一寸法のピンであっても、第２図（Ｂ）のようにピン
の種類が多く、その種類ごとに分離配列されているとき
にも、上述の論理分割処理を適用すれば同様の効果が期
待される。

また、実施例では、ピン配列を（Ｋ_i,j＝１,K_i,j＝２）
の順序で行なっているが、（Ｋ_i,j,K_ｉ＋1,j）の配列を
採用しても良い。この場合は、ｊ＝１行及びｊ＝２行の
それぞれのピン種が同一のときには、ピン配列情報のデ
ータ圧縮が期待されるばかりでなく、特徴量格納のため
のファイル容量の削減が可能となる。

また、実施例では、特徴量としてヒストグラムの階調レ
ベル63という１つのデータを用いたが、複数個の特徴量
をヒストグラムから選択して、多次元特徴識別空間で比
較することも可能である。また、合成ヒストグラムをフ
ーリエ変換することにより、周波数がスペクトラ的に表
われる空間周波数スペクトルが得られる特徴があること
から、その周波数成分の振幅を係数として集合すること
により、画像の特徴が反映される（特徴の抽出）。そし
て、フーリエ変換は識別方法を実行するプログラムを組
むことにより自的に実行されるので、特徴が自動的に抽
出され、スピード化すると共に、正確な信頼性のある識
別を可能とすることもできる。

発明の効果；以上のように、この発明の二次元配列物体の識別方法に
よれば、検査処理速度及び検査の信頼性を大幅に向上さ
せることができ、且つ検査工程における省力化を行なう
ことができるので、実用的には極めて有用である。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明を採用したコネクタピンの配列の識別
方法の手順の説明図、第２図（Ａ）及び（Ｂ）はピン配
列の特殊な場合の説明図である。 10……被検査コネクタ、20……CCDカメラ、30……A/D変
換部、40……画像メモリ、50……合成ヒストグラム、60
……特徴パターンデータ抽出部、70……比較部、80……
ピン配列情報ファイル、90……基準特徴パターンデータ
ファイル。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】二次元的に配列された物体を有する検査対
象物に対して、前記物体の配列順序に従って所定個の物
体を含む領域を撮像手段により撮像し、該撮像情報を濃
淡情報を含む複数画素から成る画像情報として画像情報
格納手段に格納し、該格納画像情報に対して、前記物体
を個々に含む複数の小領域のウインドウを設定し、該設
定ウインドウの中から一定の形式で選択した所定個のウ
インドウの画像情報を前記画像情報格納手段から読出
し、個々のウインドウに対応する前記濃淡情報に関する
ヒストグラムを生成すると共に、前記検査対象物内の物
体の位置情報（行又は列情報）を格納する物体配列情報
格納手段から、前記選択した所定個のウインドウに対応
する部分の物体配列情報を読取り、読取った物体配列情
報に基づき物体の順列に応じて予め定めた四則演算によ
り前記所定個のヒストグラムから合成ヒストグラムを生
成し、該合成ヒストグラムから１つもしくは複数個の特
定の濃淡レベルに対応する画素数を抽出して前記所定個
の物体の特徴情報として比較手段へ送り、一方、前記検
査対象物に対応した標準対象物を用いて、前記検査対象
物の場合と同一の手順によって前記所定個のウインドウ
に含まれる物体を単位としてその配列の順列の数に応ず
る合成ヒストグラムを生成し、該合成ヒストグラムのそ
れぞれから１つもしくは複数個の基準特徴情報を抽出し
基準特徴情報格納手段に格納しておき、検査対象物の所
定個のウインドを単位として検査毎に物体配列情報格納
手段より物体配列情報を参照し、検査対象物からの画像
処理により生成した特徴情報と、基準特徴情報格納手段
からの基準特徴情報とを前記比較手段において比較照合
することにより、前記物体の配列の良否を判別するよう
にしたことを特徴とする二次元配列物体の識別方法。
【請求項２】前記一定の形式で選択するウインドウの数
を２とし、前記物体配列情報格納手段から読取った前記
物体の配列順序の物体配列情報に基づき、同一配列の物
体の組合せのときはそれぞれのヒストグラムの和あるい
は積をとり、異なる配列の物体の組合せのときは物体の
順列に応じてそれぞれのヒストグラムの差あるいは商を
とることにより合成ヒストグラムを生成するようにした
ことを特徴とする請求項１に記載の二次元配列物体の識
別方法。
【請求項３】前記検査対象物が、寸法の異なる前記物体
による複数の配列群で構成されている場合は、前記配列
群ごとに前記検査対象物を論理的に分割し、分割した個
々を１つの検査対象物として処理するようにしたことを
特徴とする請求項１に記載の二次元配列物体の識別方
法。
【請求項４】前記検査対象物はコネクタ，前記物体はピ
ン，前記標準対象物は標準コネクタ，前記物体配列情報
はコネクタ配列情報，前記物体配列情報格納手段はコネ
クタ配列情報ファイルであることを特徴とする請求項１
に記載の二次元配列物体の識別方法。
【請求項５】前記一定の形式で選択するウインドウの数
を２とし、前記コネクタ配列情報ファイルから読取った
前記ピンの配列順序のコネクタ配列情報に基づき、同一
配列のピンの組合せのときはそれぞれのヒストグラムの
和あるいは積をとり、異なる配列のピンの組合せのとき
は物体の順列に応じてそれぞれのヒストグラムの差ある
いは商をとることにより合成ヒストグラムを生成するよ
うにしたことを特徴とする請求項４に記載の二次元配列
物体の識別方法。
【請求項６】前記コネクタが、寸法の異なる前記ピンに
よる複数の配列群で構成された場合は、前記配列群ごと
に前記コネクタを論理的に分割し、分割した個々を１つ
のコネクタとして処理するようにしたことを特徴とする
請求項４に記載の二次元配列物体の識別方法。
【請求項７】前記ピンが抜けている部分をピンの種類の
１つとして処理するようにしたことを特徴とする請求項
４に記載の二次元配列物体の識別方法。
【請求項８】前記合成ヒストグラムをフーリエ変換し、
各周波数成分の振幅を係数として集合することにより前
記特徴情報及び前記基準特徴情報とするようにしたこと
を特徴とする請求項４に記載の二次元配列物体の識別方
法。