JPH08111599A

JPH08111599A - 位置合わせ方法および装置

Info

Publication number: JPH08111599A
Application number: JP6245010A
Authority: JP
Inventors: Hiroshi Ikeda; 比呂志池田; Akihiro Wakabayashi; 章浩若林
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 1994-10-11
Filing date: 1994-10-11
Publication date: 1996-04-30
Anticipated expiration: 2018-09-02
Also published as: JP3442163B2

Abstract

(57)【要約】【目的】位置決め精度を低下させることなく高速な処
理を行うことができる位置合わせ方法および装置を提供
すること。【構成】画像入力装置２により取り込まれた対象物１
の対象画像は、画像メモリ３に格納される。候補点抽出
手段４は画像メモリ３に格納された対象画像のＸＹ方向
の一次元投影分布から１ないし複数の候補点を抽出す
る。粗位置決め手段５は、抽出された１ないし複数の候
補点と基準画像との濃淡パターンマッチングを行い、粗
位置決めを行う。精密位置決め手段６は粗位置の近傍領
域について、螺旋状に基準画像との濃淡パターンマッチ
ングを行い精密位置決めを行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、プリント基板の位置合
わせ等に適用するに好適な位置合わせ方法および装置に
関する。近年、情報機器の小型化、高機能化を実現する
ためにプリント基板の多層化・高密度化が加速度的に進
んでいる。その結果、基板パターンは微細化し、部品実
装における精密位置合わせなどを自動で高精度に行う装
置の開発が強く望まれている。

【０００２】

【従来の技術】従来から、位置合わせのための位置認識
手段として、例えば、特開平４−３０７６８２号公報に
示されるように、位置合わせの基準となるものを基準画
像とすし、濃淡パターンマッチングにより対象画像の全
体に渡ってサーチ画像との正規化相関値等を計算して位
置を認識することにより、位置合わせを行う手法が多く
用いられてきた。

【０００３】上記した従来技術では、基準画像や対象画
像が大きい場合、処理に時間がかかりすぎるという問題
があった。そのため、正規化相関値を求めるピッチを粗
くする（計算ポイントを減らす）などの対応を迫られ、
精度への悪影響を及ぼしていた。そこで、粗位置合わせ
と精密位置合わせを行い、基準画像や対象画像が大きい
場合であっても、高速かつ精密な位置合わせを行う方法
が提案されている（例えば、特開平３−２２５４８１号
公報参照）。

【０００４】図３２、図３３は上記した従来技術の処理
手順を示すフローチャートである。同図において、ステ
ップＳ１において、対象画像を入力し、ステップＳ２に
おいて入力画像を２値化する。ついで、ステップＳ３に
おいてＸＹの各２方向に対する２値投影パターンを作成
する。一方、ステップＳ４において、設計データ（基準
画像となる）を入力し、ステップＳ５において、上記基
準画像データを２値化し、ステップＳ６において、ＸＹ
の各２方向に対する投影パターンを作成する。

【０００５】ステップＳ７において、ステップＳ３とス
テップＳ６で作成された対象画像と基準画像の２値投影
パターン間の残差が最小となる位置から粗位置ずれ量を
算出し、ステップＳ８において粗位置合わせを行う。ス
テップＳ９において、粗位置合わせされた２値対象画像
と、２値基準画像を用いて、同図に示す残差逐次検定法
による２次元パターンマッチングを行い、精密な位置ず
れ量を算出する。

【０００６】そして、ステップＳ１０において、ステッ
プＳ９において算出した結果に基づきＸＹステージを移
動させて対象の精密位置合わせを行う。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】上記した従来技術は次
のような問題点を持っている。対象画像と基準画像を２値化してパターンマッチン
グを行っているで、高精度の位置合わせをすることがで
きない。ＸＹ方向の２つの投影パターンを利用して対象画像
と基準画像の粗位置合わせを行っており、また、粗位置
合わせで候補点を一つに絞り込んで精密位置合わせを行
っているため、粗位置合わせの位置が間違っていると、
最初から処理をやり直す必要があり、処理効率が悪い。

【０００８】本発明は上記した従来技術の問題点を考慮
してなされたものであって、本発明の第１の目的は、位
置決め精度を低下させることなく高速な処理を行うこと
ができる位置合わせ方法および装置を提供することであ
る。本発明の第２の目的は、粗位置が把握し易く、正確
な粗位置決めができる位置合わせ方法および装置を提供
することである。

【０００９】本発明の第３の目的は、ノイズ、照明の変
化等に対して、誤認識の可能性を低下させ、高精度な位
置決めが可能な位置合わせ方法および装置を提供するこ
とである。

【００１０】

【課題を解決するための手段】図１は本発明の原理図で
ある。同図において、１は位置合わせの対象物であり、
対象物には位置合わせの基準となる例えば十字形等のマ
ークが印されている。２は対象物の対象画像を取り込む
画像入力装置、３は入力された画像データを格納する画
像用メモリ、４は画像用メモリ３に格納された画像デー
タより位置決めのための候補点を抽出する候補点抽出手
段、５は抽出された各候補点から大まかな位置決めを行
う粗位置決め手段、６は粗位置決めされた候補点につい
てより細かな位置合わせを行う精密位置決め手段、７は
上記各手段をコントロールする全体制御手段である。

【００１１】上記課題を解決するため、本発明の請求項
１の発明は、位置合わせの対象となるマークが印された
部材上の対象画像を取り込み、取り込んだ画像のＸＹ方
向の一次元投影分布から１ないし複数の位置合わせのた
めの候補点を抽出し、抽出された上記１ないし複数の候
補点に対し、基準画像との濃淡パターンマッチングを行
って位置合わせのための粗位置を求め、上記粗位置近傍
領域について、基準画像との濃淡パターンマッチングを
行い精密位置合わせを行うようにしたものである。

【００１２】本発明の請求項２の発明は、対象物の所定
の位置に位置合わせする装置において、位置合わせの対
象となるマークが印された部材上の対象画像を取り込む
画像入力手段と、取り込んだ画像データを格納する画像
メモリと、上記画像メモリをアクセスして、１ないし複
数の位置合わせ候補点を抽出する候補点抽出手段と、抽
出された１ないし複数の候補点に対して、大まかな位置
合わせを行う粗位置決め手段と、粗位置決め手段により
求めた粗位置近傍領域に限定して基準画像との濃淡パタ
ーンマッチングを行いより細かな位置合わせを行う精密
位置決め手段と、上記各手段を制御する全体制御手段と
を設けたものである。

【００１３】本発明の請求項３の発明は、請求項２の発
明において、基準画像として、認識するパターンに応じ
た形状と濃度の対象画像を認識するに最適なパターンを
用いたものである。本発明の請求項４の発明は、請求項
２または請求項３の発明において、候補点抽出手段が、
取り込んだ画像のＸＹ方向の一次元投影分布から１ない
し複数の候補点を抽出するように構成したものである。

【００１４】本発明の請求項５の発明は、請求項４の発
明において、候補点抽出手段が、照明の変化に伴う対象
画像の明るさに応じて粗位置抽出の条件を変化させるよ
うに構成したものである。本発明の請求項６の発明は、
請求項２，３，４または請求項５の発明において、粗位
置決め手段が、抽出された１ないし複数の候補点のそれ
ぞれに対して、基準画像との濃淡パターンマッチングを
行い、最も相関値の高い座標を粗位置とするように構成
したものである。

【００１５】本発明の請求項７の発明は、請求項２，
３，４，５または請求項６の発明において、精密位置決
め手段が、基準画像とのパターンマッチングを行う際、
粗位置近傍領域の中心から外側に向かって螺旋状にサー
チするように構成したものである。本発明の請求項８の
発明は、請求項２，３，４，５，６または請求項７の発
明において、基準画像とのパターンマッチングを行う
際、初期に演算可能なものを予め計算しておき、定数と
して処理するように構成したものである。

【００１６】本発明の請求項９の発明は、請求項２，
３，４，５，６，７または請求項８の発明において、基
準画像とのパターンマッチングを行う際、対象画像デー
タの輪郭周辺のウエイトを落として相関値を求めるよう
に構成したものである。本発明の請求項１０の発明は、
請求項２，３，４，５，６，７，８または請求項９の発
明において、基準画像と対象画像の大きさが異なる場
合、基準画像のサイズを自動調整して、基準画像と対象
画像の大きさを一致させ、パターンマッチングを行うよ
うに構成したものである。

【００１７】本発明の請求項１１の発明は、請求項２，
３，４，５，６，７，８，９または請求項１０の発明に
おいて、基準画像を格納するメモリと、対象画像を格納
するメモリと、セレクタを設け、画像入力装置から取り
込まれた画像をセレクタによりそれぞれのメモリに格納
可能としたものである。本発明の請求項１２の発明は、
請求項１１の発明において、基準画像データリードする
際、基準画像を格納したメモリにダイレクトにアクセス
するように構成したものである。

【００１８】本発明の請求項１３の発明は、請求項２，
３，４，５，６，７，８，９，１０，１１または請求項
１２の発明において、Ｒ，Ｇ，Ｂのそれぞれの画像デー
タを格納するメモリを設け、対象画像をカラー画像とし
て入力して、Ｒ，Ｇ，Ｂデータ毎に上記各メモリに格納
し、Ｒ，Ｇ，Ｂの各メモリに格納された画像データをそ
れぞれ同一のアルゴリズムにより別々に処理して、上記
３つの処理結果の平均より認識結果を得るように構成し
たものである。

【００１９】本発明の請求項１４の発明は、請求項２，
３，４，５，６，７，８，９，１０，１１または請求項
１２の発明において、Ｒ，Ｇ，Ｂのそれぞれの画像デー
タを格納するメモリを設け、対象画像をカラー画像とし
て入力して、Ｒ，Ｇ，Ｂデータ毎に上記各メモリに格納
し、Ｒ，Ｇ，Ｂの各メモリに格納された画像データをそ
れぞれ同一のアルゴリズムにより別々に処理して、上記
３つの処理結果の差が一定範囲内のときに正しい結果が
得られたものとして認識結果を出力するように構成した
ものである。

【００２０】本発明の請求項１５の発明は、請求項２，
３，４，５，６，７，８，９，１０，１１または請求項
１２の発明において、対象画像データを格納する複数の
メモリを設け、対象画像を上記複数のメモリに格納し、
各メモリに格納された画像データを異なったアルゴリズ
ムにより別々に処理して、上記３つの処理結果の平均よ
り認識結果を得るように構成したものである。

【００２１】本発明の請求項１６の発明は、請求項２，
３，４，５，６，７，８，９，１０，１１または請求項
１２の発明において、対象画像データを格納する複数の
メモリを設け、対象画像を上記複数のメモリに格納し、
各メモリに格納された画像データを異なったアルゴリズ
ムにより別々に処理して、上記３つの処理結果の差が一
定範囲内のときに正しい結果が得られたものとして認識
結果を出力するように構成したものである。

【００２２】本発明の請求項１７の発明は、請求項２，
３，４，５，６，７，８，９，１０，１１または請求項
１２の発明において、認識処理を行う複数のシステムを
設け、同一の対象画像を上記複数のシステムに入力し、
各システムにより異なったアルゴリズムにより別々に処
理して、上記３つの処理結果の平均より認識結果を得る
ように構成したものである。

【００２３】本発明の請求項１８の発明は、請求項２，
３，４，５，６，７，８，９，１０，１１または請求項
１２の発明において、認識処理を行う複数のシステムを
設け、同一の対象画像を上記複数のシステムに入力し、
各システムにより異なったアルゴリズムにより別々に処
理して、上記３つの処理結果の差が一定範囲内のときに
正しい結果が得られたものとして認識結果を出力するよ
うに構成したものである。

【００２４】本発明の請求項１９の発明は、請求項２，
３，４，５，６，７，８，９，１０，１１または請求項
１２の発明において、認識処理を行う複数のシステムを
設け、同一の対象画像を上記複数のシステムに入力し、
各システムにより異なったアルゴリズムにより別々に処
理して、上記３つの処理結果の内、最も高速に処理され
た結果を認識結果として出力するように構成したもので
ある。

【００２５】本発明の請求項２０の発明は、請求項２，
３，４，５，６，７，８，９，１０，１１または請求項
１２の発明において、認識処理を行う複数のシステムを
設け、一つの対象画像を複数に分割し、分割された複数
の対象画像を上記システムにより並列に処理して認識結
果を得るように構成したものである。本発明の請求項２
１の発明は、請求項２，３，４，５，６，７，８，９，
１０，１１，１２，１３，１４，１５，１６，１７，１
８，１９または請求項２０の発明において、所定量の対
象画像データが画像メモリへ入力される毎にトリガ信号
を発生するトリガ手段を設け、該トリガ手段が出力を発
生したとき、対象画像データの認識処理を開始するよう
に構成したものである。

【００２６】

【作用】図１において、画像入力装置２により取り込ま
れた対象物１の対象画像は、画像メモリ３に格納され
る。候補点抽出手段４は画像メモリ３に格納された対象
画像のＸＹ方向の一次元投影分布から１ないし複数の候
補点を抽出する。粗位置決め手段５は、抽出された１な
いし複数の候補点と基準画像との濃淡パターンマッチン
グを行い、粗位置決めを行う。

【００２７】精密位置決め手段６は粗位置の近傍領域に
ついて、基準画像との濃淡パターンマッチングを行い精
密位置決めを行う。本発明の請求項１および請求項２の
発明においては、上記のように、位置合わせの対象とな
るマークが印された部材上の対象画像を取り込み、取り
込んだ画像から１ないし複数の位置合わせのための候補
点を抽出し、抽出された上記１ないし複数の候補点に対
し、基準画像との濃淡パターンマッチングを行って位置
合わせのための粗位置を求め、上記粗位置近傍領域につ
いて、基準画像との濃淡パターンマッチングを行い精密
位置合わせを行うようにしたので、位置決めの精度を低
下させることなく、高速な処理が可能となる。

【００２８】本発明の請求項３の発明においては、基準
画像として、認識するパターンに応じた形状と濃度の対
象画像を認識するに最適なパターンを用いたので、矩形
のパターンと比べ処理を高速化できる。また、ノイズの
加わり易い部分をカットできるので、精度を向上するこ
とができる。本発明の請求項４の発明においては、候補
点抽出手段が、取り込んだ画像のＸＹ方向の一次元投影
分布から１ないし複数の候補点を抽出するように構成し
たので、粗位置候補を簡単な処理で把握することがで
き、正確な粗位置の抽出を行うことができる。

【００２９】本発明の請求項５の発明においては、候補
点抽出手段が、照明の変化に伴う対象画像の明るさに応
じて粗位置抽出の条件を変化させるように構成したの
で、認識時の照明が変化しても正確な認識を行うことが
できる。本発明の請求項６の発明においては、粗位置決
め手段が、抽出された１ないし複数の候補点のそれぞれ
に対して、基準画像との濃淡パターンマッチングを行
い、最も相関値の高い座標を粗位置とするように構成し
たので、粗位置決め時点における誤認識の可能性を低下
させ、正確な粗位置決めが可能となる。

【００３０】本発明の請求項７の発明においては、精密
位置決め手段が、基準画像とのパターンマッチングを行
う際、粗位置近傍領域の中心から外側に向かって螺旋状
にサーチするように構成したので、ラスタースキャン方
式に比べ、抽出したい点にたどり着くまでの時間を短縮
することができ、処理を高速化できる。本発明の請求項
８の発明においては、基準画像とのパターンマッチング
を行う際、初期に演算可能なものを予め計算しておき、
定数として処理するように構成したので、相関値を演算
する時間を短縮することができ、処理を高速化できる。

【００３１】本発明の請求項９の発明においては、基準
画像とのパターンマッチングを行う際、対象画像データ
の輪郭周辺のウエイトを落として相関値を求めるように
構成したので、より高精度な認識が可能となる。本発明
の請求項１０の発明においては、基準画像と対象画像の
大きさが異なる場合、基準画像のサイズを自動調整し
て、基準画像と対象画像の大きさを一致させ、パターン
マッチングを行うように構成したので、パターンマッチ
ング処理では対応しにくい倍率の相違にも対応すること
ができ、倍率の異なった対象物を容易に認識することが
できる。

【００３２】本発明の請求項１１の発明においては、基
準画像を格納するメモリと、対象画像を格納するメモリ
と、セレクタを設け、画像入力装置から取り込まれた画
像をセレクタによりそれぞれのメモリに格納可能とした
ので、基準画像をファイルに落とす必要がなく、時間、
手間を省くことができる。本発明の請求項１２の発明に
おいては、基準画像データを格納するメモリにダイレク
トにアクセスするように構成したので、処理時間を短縮
することができる。

【００３３】本発明の請求項１３の発明においては、対
象画像をカラー画像として入力して、Ｒ，Ｇ，Ｂデータ
毎に各メモリに格納し、Ｒ，Ｇ，Ｂの各メモリに格納さ
れた画像データをそれぞれ同一のアルゴリズムにより別
々に処理して、上記３つの処理結果の平均より認識結果
を得るように構成したので、正確な認識を行うことがで
きる。

【００３４】本発明の請求項１４の発明においては、対
象画像をカラー画像として入力して、Ｒ，Ｇ，Ｂデータ
毎に各メモリに格納し、Ｒ，Ｇ，Ｂの各メモリに格納さ
れた画像データをそれぞれ同一のアルゴリズムにより別
々に処理して、上記３つの処理結果の差が一定範囲内の
ときに正しい結果が得られたものとして認識結果を出力
するように構成したので、誤認識の可能性を低下させ正
確な認識を行うことができる。

【００３５】本発明の請求項１５の発明においては、対
象画像を複数のメモリに格納し、各メモリに格納された
画像データを異なったアルゴリズムにより別々に処理し
て、上記３つの処理結果の平均より認識結果を得るよう
に構成したので、それぞれのアルゴリズムの欠点をカバ
ーして正確な位置認識が可能となる。本発明の請求項１
６の発明においては、対象画像を複数のメモリに格納
し、各メモリに格納された画像データを異なったアルゴ
リズムにより別々に処理して、上記３つの処理結果の差
が一定範囲内のときに正しい結果が得られたものとして
認識結果を出力するように構成したので、それぞれのア
ルゴリズムの欠点をカバーして正確な位置認識が可能と
なるとともに、誤認識の可能性を低下させることができ
る。

【００３６】本発明の請求項１７の発明においては、同
一の対象画像を複数のシステムに入力し、各システムに
より異なったアルゴリズムにより別々に処理して、上記
３つの処理結果の平均より認識結果を得るように構成し
たので、より正確な位置認識が可能となる。本発明の請
求項１８の発明においては、同一の対象画像を複数のシ
ステムに入力し、各システムにより異なったアルゴリズ
ムにより別々に処理して、上記３つの処理結果の差が一
定範囲内のときに正しい結果が得られたものとして認識
結果を出力するように構成したので、正確な位置認識が
可能となるとともに、誤認識の可能性を低下させること
ができる。

【００３７】本発明の請求項１９の発明においては、同
一の対象画像を複数のシステムに入力し、各システムに
より異なったアルゴリズムにより別々に処理して、上記
３つの処理結果の内、最も高速に処理された結果を認識
結果として出力するように構成したので、短時間で認識
処理を行うことができる。本発明の請求項２０の発明に
おいては、一つの対象画像を複数に分割し、分割された
複数の対象画像を上記システムにより並列に処理して認
識結果を得るように構成したので、分割数分の１の時間
で処理を行うことができ、処理を高速化することができ
る。

【００３８】本発明の請求項２１の発明においては、所
定量の対象画像データが画像メモリへ入力される毎にト
リガ信号を発生するトリガ手段を設け、該トリガ手段が
出力を発生したとき、対象画像データの認識処理を開始
するように構成したので、画像入力の待ち時間を減ら
し、高速な処理が可能となる。

【００３９】

【実施例】図２は本発明の実施例のシステムの構成を示
す図である。同図において、１１は位置合わせの対象と
なるプリント板等の対象物であり、プリント板には、通
常、位置合わせのための十字マークが印されている。１
２は対象物の対象画像を取り込むカメラ、１３は取り込
まれた画像データをデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換
器、１４は入力された画像データを格納する画像用メモ
リ、１５は処理系であり、処理系は画像用メモリ１４に
格納された画像データより位置決めのための候補点抽出
し、抽出された各候補点から大まかな位置決めを行った
後、粗位置決めされた候補点についてより細かな位置合
わせを行う。また、処理系１５には上記対象画像とパタ
ーンマッチングを行う基準画像が格納されている。

【００４０】図３、図４は本実施例のメインフロー、図
５〜図１０はメインフローの各部の詳細フロー、図１１
〜図２５は本実施例における処理を説明する図であり同
図を参照しながら本実施例について説明する。（１）全体の処理本実施例において、認識処理は次のような３段階検出手
法を用いている。まず、対象画像のＸＹ方向の一次元輝度投影分布から
あらかじめ複数の位置候補点を抽出する。

【００４１】すなわち、図１１に示すように、認識対象
が十字形の場合、十字マークの輝度値が背景に比べて高
いと、対象画像の一次元輝度分布は十字部分が突出した
形状となるので、その位置を検出することにより位置合
わせ候補点を検出する。これは、十字マークの輝度値が
背景に比べて低い場合や認識対象の形状が変わった場合
も同様で、対象画像の一次元輝度投影分布の特徴を利用
して粗位置合わせを行い、候補点を検出する。各候補点に対し、濃淡パターンマッチングを行って粗
位置を求める。

【００４２】すなわち、粗位置の候補点が複数見つかっ
た場合、図１２に示すように、その各候補点を中心とし
て基準画像とのパターンマッチングを行い、最も相関の
高い候補点を最終的な粗位置点とする。これにより、上
記した投影分布で絞りきれなかったポイントをこの手法
により一点に絞ることができる。その後、図１３に示すように、抽出した粗位置近傍領
域に限定して濃淡パターンマッチングを行う。

【００４３】図３、図４のフローチャートにおいて、ス
テップＳ１〜Ｓ３は上記の処理に対応し、ステップＳ
４は上記の処理に対応し、ステップＳ５からステップ
ＳＳ１５は上記の処理に対応している。次に図３、図
４により、本実施例の全体処理について説明する。図３
のステップＳ１において、図５で後述するように、あら
かじめ用意している画像データファイルから基準画像デ
ータをリードし、配列に格納するとともに、相関係数最
大値の初期値を設定する。

【００４４】ステップＳ２において、後に相関値を計算
する際に必要となる基準画像の自己分散等の値を計算し
読み込む（予め計算されたデータを読み込むか、あるい
は、その都度計算して読み込む）。ステップＳ３におい
て、後述するように、図６、図７の処理をＸＹ方向のそ
れぞれについて行うことにより、粗位置と思われる候補
点を抽出する。

【００４５】ステップＳ４において、図８〜図１０で後
述するように、最も相関の高いピークポイント（座標）
を粗位置として検出する。ステップＳ５において、粗位
置とした座標を中心としたパターンマッチングしようと
する一定範囲が対象画像上から外れたりしていないか確
認する。そして、対象画像上から外れ、サーチ不可能な
場合には、ステップＳ１４に行きエラーメッセージを出
力して終了する。

【００４６】ステップＳ６〜ステップＳ１１において、
サーチ指定領域の中心（粗位置とした点）でのパターン
マッチング（相関値の計算、なお、相関値の計算につい
ては後述する）を行い、次のパターンマッチングする位
置に標準パターンを移動して、同様にパターンマッチン
グを行っていく。ここで、上記パターンマッチングは通
常のラスタスキャン方式ではなく、ステップＳ６〜Ｓ１
１および図４のＡに示すように、中心部から外側に向か
って螺旋状にスキャンしていく。

【００４７】殆どの場合、抽出したい位置は対象画像
（ここでの対象画像とは粗位置とした位置から領域指定
した対象画像の一部）の中央付近にあるので、図１４
（ａ）に示すようなラスタスキャン方式（横方向にスキ
ャンしていき、端に達すると縦方向にシフトしてまた横
方向にスキャンを繰り返す）ではなく、同図（ｂ）に示
すように、対象画像の中心部から螺旋状にスキャンす
る。このように螺旋状にスキャンすることにより高速に
位置を抽出することができる。

【００４８】ステップＳ１２において、相関係数の最大
値の初期値が書き換えられたか否かを判定し、書き換え
られた場合には、認識位置を出力し、また書き換えられ
ない場合には、ステップＳ１５でエラーメッセージを出
力して終了する。（２）基準画像データのリード図５は図３のステップＳ１の基準画像データのリード処
理の詳細フローを示す図であり、同図により本実施例の
基準画像データのリード処理について説明する。

【００４９】図５のステップＳ１において、全体制御手
段１７に設けられた基準画像データファイルをオープン
し、ステップＳ２において、ファイルポインタの位置を
ファイルの先頭にする。ステップＳ３において、ＲＧＢ
の種別をリードし、ステップＳ４において、画像データ
のサイズ情報をリードし、ステップＳ５において画像の
サイズを計算する。

【００５０】ステップＳ６において、予め定義した値と
上記サイズが一致するか判別し、一致する場合には、ス
テップＳ７において輝度値データをリードしてステップ
Ｓ８においてファイルをクローズする。また、サイズが
一致しない場合には、ステップＳ９に行き、エラーメッ
セージを出力して終了する。

【００５１】基準画像の形状としては、対象物の画像が
十字形であることを考慮して、本実施例においては、対
象物の十字形を覆うような十字形状のものとしている。
図１５は本実施例の基準画像の一例を示す図であり、同
図において、Ｍ１は対象物に印されている認識対象とな
る十字マーク、Ｍ２は基準となる十字形基準画像であ
る。

【００５２】同図に示すように、認識対象の形状が十字
形の場合、それを覆うような形状の十字形の基準パター
ンとすることにより、通常の矩形パターンに比べて精度
よく高速な処理が可能となる。すなわち、上記十字形状
とすることにより、同図の点線で囲った矩形パターンと
比べ、斜線部分をスキャンする必要がなくその部分の計
算時間が削られるとともに、斜線部分にあるノイズの影
響も受けないので、より高速、高精度な位置合わせが可
能となる。

【００５３】なお、上記フローではサイズが一致しない
場合にエラーメッセージを出力ようにしているが、サイ
ズが一致しない場合に、基準画像の倍率を調整して、予
め定義した値と一致させ、倍率調整してもサイズが一致
しない場合にエラーメッセージを出力するようにするこ
ともできる。すなわち、図１６に示すように、基準画像
と対象画像の倍率にずれが生じた場合に、基準画像のサ
イズを測定、倍率計算を行って基準画像データに倍率の
乗算を行い、パターンデータの書換えを行う。これを自
動調整することによって、倍率がずれた場合でも認識を
確実に行うことができる。（３）ピーク候補点の抽出図６、図７はピーク候補点の抽出処理を示すフローチャ
ートであり、同図によりピーク候補点の抽出処理につい
て説明する。

【００５４】まず、ステップＳ１において、画像入力装
置１２により読み取られ画像用メモリ１３に格納された
対象画像の配列について、各行、各列の輝度値の和を求
め、ＸＹ座標軸に対する輝度値の投影分布を求める。ス
テップＳ２において、滑らかな一次元投影分布を求める
ため、上記輝度値の和の移動平均値を求め、求めた移動
平均値により投影分布を再構成する。

【００５５】ステップＳ３において、上記投影分布の最
大値、最小値を求める。ステップＳ４において山幅を検
出するピークからの長さ算出の比率を設定する。すなわ
ち、本実施例において、ピーク候補点の検出は山の幅が
狭いものを対象としており、その山の高さの何割か下が
った点を山の頂から両側についてサーチしていき、見つ
けた点間の距離を幅としている。

【００５６】そこで、ステップＳ４において、ステップ
Ｓ３で得た最大値、最小値の差から、上記山の高さから
何割下がった点を捉えるかの比率を設定する。ところ
で、同じ画像の投影分布であっても、図１７に示すよう
に、照明の光量により投影分布が変化する場合があり、
このような場合には、光量に応じて上記山の高さからの
比率を変化させないと対応できない。

【００５７】すなわち、明るいときは、同図（ｃ）に示
すように抽出したい部分の突出度合が小さいので、同図
の（ａ）に示すように暗い場合や、（ｂ）に示すように
適度な場合のように突出度合の大きいものを抽出しよう
としても難しい。そこで、図１８に示すように比率rate
1 を上記明るさに応じて変化させ、山の高さｈと上記比
率の積、rate1 ・ｈを求める。そして、その高さにおけ
る山の幅を求め、突出度がある程度小さくても粗位置の
候補として抽出するようにし、明るさの変化にも対応さ
せている。なお、対象画像の明るさは、ステップＳ３に
おいて求めた最大値より判断する。

【００５８】図６に戻り、ステップＳ５において、パタ
ーンマッチングする際に対象画像上を外れるようなポイ
ント以外での輝度値分布の山のピーク点をあるだけ抽出
する。すなわち、最終的にピーク候補として残った点は
ＸＹ両方向のものを組み合わせて、座標としてそれを中
心に基準画像とマッチングを行う。このため、端に寄り
すぎた座標を中心としてはマッチングできなくなるた
め、端に寄りすぎている点は予めピーク候補から外し、
図１９に示す網かけ部分にあるマッチングが可能な位置
にある全ての山を図２０に示すように検出する。

【００５９】以下、ステップＳ７からステップＳ１１ま
での処理を上記ピーク候補の数だけ繰り返す。ステップ
Ｓ７において、ピークの絶対値がある程度大きいか否か
を判別し、大きい場合にはステップＳ８に行き、小さい
場合にはステップＳ６に戻る。すなわち、図２１に示す
ように、最大値に対する第２の比率rate2 を設定してお
き、ピーク値がその値以上の山を対象として絞る。

【００６０】ステップＳ８において、山の右側でピーク
からステップＳ４で設定した比率より下がったポイント
をサーチし、見つからなければステップＳ６に戻り、見
つかった場合には図７のステップＳ９に行く。すなわ
ち、図２２に示すように、山の右側の限定範囲につい
て、その山の山頂から設定値（rate1 ・h ）以上下がっ
た点を山頂の値から順次調べていき、その点が見つかれ
ばステップＳ９に行く。

【００６１】ステップＳ９において、上記と同様、山の
左側でピークからステップＳ４で設定した比率より下が
ったポイントをサーチし、見つからなければこの山はピ
ーク候補として適当でないとしてステップＳ６に戻り、
他の山を上記と同様に調べる。また、見つかった場合に
はステップＳ１０に行く。ステップＳ１０において、見
つけた山幅が規定値より狭いか否かを判定し、広い場合
にはステップＳ６に戻り上記処理を繰り返す。また、狭
い場合にはステップＳ１１に行き、ピーク候補ポイント
を配列に格納する。

【００６２】すなわち、図２３に示すように、見つけた
点の距離ｌ（小文字のエル）が設定値より小さければ、
その山の山頂をピーク候補点として記録しておく。（４）粗位置合わせ以上の処理により、ピークの候補をかなり絞り込むこと
ができるが、条件をクリアしたポイントが複数の場合、
ＸＹ方向のポイントを組み合わせた座標点を中心として
基準画像とのマッチングを行い、最も相関値の高い座標
を粗位置決め結果とする。

【００６３】即ち、各候補点のを中心とする対象画像の
一部分の範囲（二次元）に対して図２４の各式に示す変
形正規化相関による二次元パターンマッチング（濃淡画
像処理）を行い、この値が最も高くなる候補点を粗位置
として記憶する。なお、同図におけるＸmnは基準画像デ
ータ、Ｙmnは対象画像データである。上記式は、相関係
数ｒではなく、２乗値ｒ²を用いることで、ルート計算
をなくして計算機上での計算速度を向上している外、ｒ
値より画像毎の計算値の差を大きくして判断を容易にし
ている（ｒ²は０〜１の値をとり、最大となる位置を求
める）。

【００６４】また、係数Ｃ1 ，Ｃ2 は基準画像データＸ
mnのみを用いており、予め計算できる値なので、定数と
して扱うと処理時間を短縮することができる。図８は粗
位置合わせ処理を示すフローチャートであり、同図によ
り粗位置合わせについて説明する。ステップＳ１におい
て、Ｘ，Ｙともにピーク候補点が一点であるか判定し、
一点の場合にはステップＳ９に行き、選定したピークポ
イントを粗位置として変数にセットして終了する。

【００６５】ピーク候補点が複数の場合には、ステップ
Ｓ２に行き、Ｘ，Ｙともにピーク候補点が０でないか判
定し、片方でも０の場合にはステップＳ１０に行き、エ
ラーメッセージを出力して終了する。ピーク候補点が両
方とも０でない場合には、ステップＳ３に行き、Ｙの候
補点数だけループして、ステップＳ５で、図９、図１０
のフローチャートで後述するように相関値を計算する。
また、Ｘの候補点についても同様にＸの候補点の数だけ
ループしてステップＳ５で相関値を計算する。

【００６６】ステップＳ６において、予め与えられる相
関値最大値の初期値が書き換えられたか否か判定し、書
き換えられた場合には、適当と考えられる初期値が見つ
かったのでステップＳ７において選定したピークポイン
トを変数にセットし終了する。また、書き換えられてい
ない場合には、エラーメッセージを出力して終了する。

【００６７】図９、図１０は上記ステップＳ５の相関値
計算の処理を示すフローチャートであり、基準画像が図
１５に示した十字マークの場合について同図により相関
値の計算処理について説明する。ステップＳ１におい
て、基準画像のＹ方向のサイズだけ一定ピッチでループ
する。例えば、基準画像が前記図１５のＭ２に示した十
字マークの場合には、十字マークの縦方向に縦のサイズ
だけ、一定ピッチでスキャンする。

【００６８】ステップＳ２において、ループのカウント
（スキャンする位置）が十字マークの横棒部分であるか
判定し、横棒部分の場合にはステップＳ３に行き十字の
横棒部分の係数を計算する。また、横棒部分でない場合
にはステップＳ４に行き十字の横棒以外の部分の係数を
計算する。すなわち、前記図２４の式に示したように、
係数Ｃ１，Ｃ２は基準画像が定まれば予め求めることが
できるから、上記ステップＳ４、Ｓ５において、上記係
数Ｃ１，Ｃ２を予め求めておく。

【００６９】ステップＳ５において、図２４に示した相
関値計算のための係数、Ｓxy，Ｓxx，Ｓyyを計算し、ス
テップＳ６において、分母値Ｓxx・Ｓyyが０であるか判
定し、０の場合には、計算過程で何らかの異常があるの
で、ステップＳ１０においてエラーメッセージを出力し
て終了する。また、０でない場合には、ステップＳ６に
おいて、相関係数ｒの２乗値ｒ²を求める。

【００７０】図１０のステップＳ８において、相関係数
ｒの２乗値ｒ²が予め定めた第１の境界値１より大きい
か否か判定し、ステップＳ９において、大きければ最終
的な認識位置であるとして出力して終了する。また、相
関係数ｒの２乗値ｒ²が予め定めた第１の境界値１より
大きくない場合、ステップＳ１１に行き、ｒ²が予め定
めた第２の境界値２（境界値１＞境界値２）より大きい
か否かを判定し大きい場合には、ステップＳ１２にい
き、ｒ²が登録してある境界値の最大値より大きいか判
定する。そして、大きい場合には、ステップＳ１３で境
界値の最大値を入れ換えて終了する。また、ステップＳ
１１，ステップＳ１２において、第２の境界値２より小
さいか、境界値最大値より小さいと判定された場合には
終了する。

【００７１】なお、対象物のエッジは設計値からみれ
ば、図２５（ａ）に示すようになるはずであるが、実際
にとらえられ画像はキズの外、さまざまな影響を受け、
同図（ｂ）に示すようになる。そこで、この曖昧になり
やすいエッジ部分の情報に関しては相関値にかかるウェ
イトを落とせば精度の向上を図ることができる。このた
め、上記相関値の計算に際して、上記エッジ部分につい
ては、対象画像の自己分散計算値のウェイトを落として
相関係数を計算する。これにより、エッジ部分にキズ等
があってもその影響を小さくすることができる。（５）精密位置合わせ以上のようにして求めた粗位置について、濃淡パターン
マッチングにより精密位置合わせを行う。

【００７２】すなわち、前記した図３、図４のステップ
Ｓ５〜ステップＳ１５の処理を行い精密位置合わせを行
う。ここで、前記図１４に示したように、ステップＳ７
〜ステップ１１の処理においては、図９、図１０に示し
た手順により、粗位置を中心として螺旋状に基準画像と
のマッチングを行い、最も相関値が大きい位置を認識位
置として出力する。（６）その他の実施例図２６は本発明の他の実施例を示す図であり、同図は２
枚の画像メモリを使用することにより高速な処理を行う
実施例を示している。

【００７３】同図において、２１は対象画像データを格
納する対象画像メモリ、２２は基準画像を格納する基準
画像メモリ、２３は処理系、２４は画像を入力するため
のモノクロカメラ、２５はモノクロカメラ２４の出力を
対象画像メモリもしくは基準画像メモリに切り換えるセ
レクタである。同図において、処理系２３はセレクタ２
４を切り換え、モノクロカメラ２４により受像した基準
画像を基準画像メモリ２２に格納し、また、モノクロカ
メラ２４により受像した対象画像を対象画像メモリ２１
に格納する。

【００７４】そして、パターンマッチングのために基準
画像をアクセスする際には、処理系２３のメモリは基準
画像メモリ２１にダイレクトにアクセスを行う。上記の
ように、２枚の画像メモリを用いることにより、基準画
像をメモリに格納したままの状態で処理を行うことがで
き、高速な処理を実現することができる。

【００７５】図２７はＲＧＢそれぞれのメモリを設け、
カラーの対象画像をＲＧＢそれぞれのメモリに格納する
ことにより認識精度の向上を図った実施例を示してい
る。同図において、３１はＲ（赤）用のメモリ、３２は
Ｇ（グリーン）用のメモリ、３３はＢ（ブルー）用のメ
モリ、３４はカラーカメラであり、カラーカメラ３４に
より受像された対象画像は、Ｒ，Ｇ，Ｂ毎にメモリ３
１，３３，３４格納される。そして、上記各メモリに格
納された画像データを同一のアルゴリズムにより別々に
処理し、その結果の平均により最終的な位置合わせを行
う。

【００７６】あるいは、各メモリに格納された画像デー
タの処理結果の差が一定値以下の場合に、正しい認識結
果が得られたものとして、認識結果を出力する。すなわ
ち、カラーカメラにより入力された画像はＲＧＢで少し
ずつ異なるため、それぞれ同一のアルゴリズムで別々に
認識した方が１枚のモノクロ画面で処理するよりも精度
良く認識することが可能であり、これにより、誤認識を
防止することができる。

【００７７】図２８は対象画像データを格納する複数の
メモリを設け、各メモリに格納された画像データについ
てそれぞれ異なった処理方式で処理をすることにより、
認識精度の向上を図った実施例を示している。同図にお
いて、４１，４２，４３は第１〜第３の画像メモリ、２
４は画像を入力するモノクロカメラ、２５はセレクタで
あり、モノクロカメラ２５により受像した同一の対象画
像をセレクタ２５により切り換えて、画像メモリ４１〜
４３に格納する。

【００７８】そして、パターンマッチング時には、第１
〜第３の画像メモリ４１，４２，４３に格納された画像
のそれぞれについて、異なった処理方式で処理を行い、
複数の認識結果の平均により最終的な認識結果を得る。
あるいは、認識結果の差が一定値以内のときに正しい認
識結果が得られたものとして、認識結果を出力する。

【００７９】なお、上記別々な処理方式としては、例え
ば、前記した実施例に示した処理方式と、従来例に示し
た公知な処理方式を用いることができる。これにより、
各処理方式がお互いに弱点を補いあって１方式による処
理よりも精度良く認識することができる。図２９は２つ
の処理系を設け、２つの処理系により異なった処理方式
で処理をすることにより、認識精度と処理速度の向上を
図った実施例を示している。

【００８０】同図において、５１は全体を制御するメイ
ンコントローラ、５２，５３は第１および第２のシステ
ムであり、第１および第２のシステムはそれぞれ処理系
５２ａ，５３ａと画像メモリ５２ｂ，５３ｂを備えてい
る。また、５５はセレクタであり、カメラ５４の出力を
切り換えて、受像された画像を第１および第２のシステ
ムの画像メモリ５２ｂ，５３ｂに格納する。

【００８１】本実施例においては、画像メモリ５２ｂ，
５３ｂに格納された対象画像と基準画像データは第１の
システム５２と第２のシステム５３によりそれぞれ異な
った方式で並列に処理され、複数の認識結果の平均によ
り最終的な認識結果を得る。あるいは、認識結果の差が
一定値以内のときに正しい認識結果が得られたものとし
て、認識結果を出力する。

【００８２】このため、図２８に示した実施例と同様、
各処理方式がお互いに弱点を補いあい、精度良く認識す
ることができるとともに、並列に処理が行われるので、
短時間で処理を行うことができる。なお、最も速く終了
したシステムの結果を利用するようにすれば、より高速
となる。図３０は一つの対象画像を複数に分割し、分割
したそれぞれについてパターンマッチングを行うことに
より処理を高速化した実施例を示している。

【００８３】同図において、６１はメインコントロー
ラ、６２〜６５は第１〜第４の処理系、６６は対象画像
データを格納したメモリ、６７はカメラであり、メイン
コントローラ６１は上記第１〜第４の処理系６２〜６５
を全体を制御する。本実施例においては、同図に示すよ
うに、カメラ６７により受像した対象画像をメモリ６６
に格納し、第１〜第４の処理系６２〜６５により対象画
像の１／４に分割された各部を並行に処理するようにし
たものである。

【００８４】すなわち、分割した画像のそれぞれについ
て対象物の位置を認識し、第１〜第４の処理系６２〜６
５で並列に処理する。その結果、通常の１／４の処理時
間で処理することができる。図３１は画像入力と画像処
理を並列処理できるようにして高速な処理を可能とした
実施例を示している。

【００８５】同図において、（ａ）は通常の処理システ
ムを示し、（ｂ）は本実施例の処理システムを示してい
る。同図（ａ）（ｂ）において、７１は画像入力装置、
７２は画像入力装置の出力をデジタル信号に変換するＡ
／Ｄ変換器、７３は処理系、７４は画像入力装置により
入力された画像データを格納する画像メモリである。

【００８６】同図において、通常の処理の場合には、同
図（ａ）に示すように、画像入力装置７１から入力さ
れ、Ａ／Ｄ変換器７２によりデジタルデータに変換され
た１〜ｎの全ラインの画像データ（全画面分）が画像メ
モリにセーブされた後に、１画面終了のトリガ信号が発
生し、画像処理が行われる。一方、本実施例において
は、同図（ｂ）に示すように、１ライン分のデータが画
像メモリ７４にセーブされる毎に１ライン終了信号が発
生し、対象画像のうちの必要なライン分だけの画像がデ
ジタルデータとして画像メモリにセーブされた時点で処
理系による処理がスタートする。

【００８７】これにより、画像入力動作と処理動作の並
列処理が可能となり高速な処理を実現することができ
る。

【００８８】

【発明の効果】以上説明したように、本発明において
は、次の効果を得ることができる。 (1) 対象画像から１ないし複数の位置合わせのための候
補点を抽出し、抽出された上記１ないし複数の候補点に
対し、基準画像との濃淡パターンマッチングを行って位
置合わせのための粗位置を求め、上記粗位置近傍領域に
ついて、基準画像との濃淡パターンマッチングを行い精
密位置合わせを行うようにしたので、位置決めの精度を
低下させることなく、高速な処理が可能となる。 (2) 基準画像として、認識するパターンに応じた形状と
濃度の十字形等のパターンを用いることにより、矩形の
パターンと比べ処理を高速化できる。また、ノイズの加
わり易い部分をカットできるので、精度を向上すること
ができる。 (3) 候補点抽出手段が、取り込んだ画像のＸＹ方向の一
次元投影分布から１ないし複数の候補点を抽出すること
により、粗位置候補を簡単な処理で把握することがで
き、正確な粗位置の抽出を行うことができる。 (4) 照明の変化に伴う対象画像の明るさに応じて粗位置
抽出の条件を変化させることにより、認識時の照明が変
化しても正確な認識を行うことができる。 (5) 抽出された１ないし複数の候補点のそれぞれに対し
て、基準画像との濃淡パターンマッチングを行い、最も
相関値の高い座標を粗位置とすることにより、粗位置決
め時点における誤認識の可能性を低下させ、正確な粗位
置決めが可能となる。 (6) 基準画像とのパターンマッチングを行う際、粗位置
近傍領域の中心から外側に向かって螺旋状にサーチする
ことにより、ラスタースキャン方式に比べ、抽出したい
点にたどり着くまでの時間を短縮することができ、処理
を高速化できる。 (7) 基準画像とのパターンマッチングを行う際、初期に
演算可能なものを予め計算しておき、定数として処理す
ることにより、相関値を演算する時間を短縮することが
でき、処理を高速化できる。 (8) 基準画像とのパターンマッチングを行う際、対象画
像データの輪郭周辺のウエイトを落として相関値を求め
ることにより、高精度な認識が可能となる。 (9) 基準画像のサイズを自動調整して、基準画像と対象
画像の大きさを一致させパターンマッチングを行うこと
により、倍率の異なった対象物を容易に認識することが
できる。 (10)基準画像を格納するメモリと、対象画像を格納する
メモリと、セレクタを設け、画像入力装置から取り込ま
れた画像をセレクタによりそれぞれのメモリに格納可能
としたので、基準画像をファイルに落とす必要がなく、
時間、手間を省くことができる。また、基準画像データ
をメモリからダイレクトにアクセスすることにより、処
理時間を短縮することができる。 (11)対象画像をＲ，Ｇ，Ｂデータ毎に各メモリに格納
し、Ｒ，Ｇ，Ｂの各メモリに格納された画像データをそ
れぞれ同一のアルゴリズムにより別々に処理して、上記
３つの処理結果の平均より認識結果を得ることにより、
正確な認識を行うことができる。

【００８９】また、上記３つの処理結果の差が一定範囲
内のときに正しい結果が得られたものとして認識結果を
出力することにより、誤認識の可能性を低下させ正確な
認識を行うことができる。 (12)対象画像を複数のメモリに格納し、各メモリに格納
された画像データを異なったアルゴリズムにより別々に
処理して、上記３つの処理結果の平均より認識結果を得
ることにより、それぞれのアルゴリズムの欠点をカバー
して正確な位置認識が可能となる。

【００９０】また、上記３つの処理結果の差が一定範囲
内のときに正しい結果が得られたものとして認識結果を
出力することにより、誤認識の可能性を低下させること
ができる。 (13)同一の対象画像を複数のシステムに入力し、各シス
テムにより異なったアルゴリズムにより別々に処理し
て、上記３つの処理結果の平均より認識結果を得ること
により、正確な位置認識が可能となる。

【００９１】また、上記３つの処理結果の差が一定範囲
内のときに正しい結果が得られたものとして認識結果を
出力することにより、誤認識の可能性を低下させること
ができる。さらに、上記３つの処理結果の内、最も高速
に処理された結果を認識結果として出力することによ
り、短時間で認識処理を行うことができる。 (14)一つの対象画像を複数に分割し、分割された複数の
対象画像を上記システムにより並列に処理して認識結果
を得ることにより、分割数分の１の時間で処理を行うこ
とができ、処理を高速化することができる。 (15)所定量の対象画像データが画像メモリへ入力される
毎にトリガ信号を発生するトリガ手段を設け、該トリガ
手段が出力を発生したとき、対象画像データの認識処理
を開始することにより、画像入力の待ち時間を減らし、
高速な処理が可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理図である。

【図２】本発明の実施例のシステムの構成を示す図であ
る。

【図３】本発明の実施例のメインフローを示す図であ
る。

【図４】本発明の実施例のメインフローを示す図であ
る。

【図５】本発明の実施例の詳細フロー（基準画像リー
ド）を示す図である。

【図６】本発明の実施例の詳細フロー（候補点抽出）を
示す図である。

【図７】本発明の実施例の詳細フロー（候補点抽出）を
示す図である。

【図８】本発明の実施例の詳細フロー（粗位置決め）を
示す図である。

【図９】本発明の実施例の詳細フロー（相関値計算）を
示す図である。

【図１０】本発明の実施例の詳細フロー（相関値計算）
を示す図である。

【図１１】一次元輝度投影分布を示す図である。

【図１２】最も相関値の高い粗位置点の抽出を説明する
図である。

【図１３】精密位置決めを説明する図である。

【図１４】対象画像のスキャン方法を説明する図であ
る。

【図１５】基準画像と対象画像の一例を示す図である。

【図１６】基準画像の倍率調整を説明する図である。

【図１７】照明の明暗による一次元輝度投影分布の違い
を説明する図である。

【図１８】照明の明るさによるピーク候補点の抽出レベ
ルの変化を説明する図である。

【図１９】マッチング可能領域を説明する図である。

【図２０】一次元輝度投影分布上のマッチング可能領域
を示す図である。

【図２１】粗位置候補点の検出を説明する図である。

【図２２】粗位置候補点の検出を説明する図である。

【図２３】粗位置候補点の検出を説明する図である。

【図２４】相関値計算の手法を説明する図である

【図２５】実際の一次元投影分布を示す図である。

【図２６】基準画像メモリと対象画像メモリを設けた他
の実施例を示す図である。

【図２７】ＲＧＢメモリを設けた他の実施例を示す図で
ある。

【図２８】複数の画像メモリを設けた他の実施例を示す
図である。

【図２９】第１と第２の処理系を設けた他の実施例を示
す図である。

【図３０】対象画像を４分割して並列処理を行う他の実
施例を示す図である。

【図３１】画像を１ライン入力する毎に処理を行う他の
実施例を示す図である。

【図３２】従来例を示すフローチャートである。

【図３３】従来例を示すフローチャートである。

【符号の説明】

１対象物２画像入力装
置３画像用メモ
リ４候補点抽出
手段５粗位置決め
手段６精密位置決
め手段７全体制御手
段１１対象物１２，５４，６７カメラ１３，７２Ａ／Ｄ変換
器１４画像用メモ
リ１５処理系２１，６６対象画像メ
モリ２２基準画像メ
モリ２３，５２ａ，５３ａ，６２〜６５，７３処理系２４モノクロカ
メラ２５，５５セレクタ３１，３２，３３ＲＧＢメモ
リ３４カラーカメ
ラ４１，４２，４３，５２ｂ，５３ｂ，７４画像メモリ５１，６１メインコン
トローラ５２，５３第１，第２
のシステム７１画像入力装
置

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】位置合わせの対象となるマークが印され
た部材上の対象画像を取り込み、取り込んだ画像のＸＹ方向の一次元投影分布から１ない
し複数の位置合わせのための候補点を抽出し、抽出された上記１ないし複数の候補点に対し、基準画像
との濃淡パターンマッチングを行って位置合わせのため
の粗位置を求め、上記粗位置近傍領域について、基準画像との濃淡パター
ンマッチングを行い精密位置合わせを行うことを特徴と
する位置合わせ方法。
【請求項２】位置合わせの対象となるマークが印され
た部材上の対象画像を取り込む画像入力手段と、取り込んだ画像データを格納する画像メモリと、上記画像メモリをアクセスして、１ないし複数の位置合
わせ候補点を抽出する候補点抽出手段と、抽出された１ないし複数の候補点に対して、大まかな位
置合わせを行う粗位置決め手段と、粗位置決め手段により求めた粗位置近傍領域に限定して
基準画像との濃淡パターンマッチングを行いより細かな
位置合わせを行う精密位置決め手段と、上記各手段を制御する全体制御手段とを備えたことを特
徴とする位置合わせ装置。
【請求項３】基準画像として、認識するパターンに応
じた形状と濃度の対象画像を認識するに最適なパターン
を用いたことを特徴とする請求項２の位置合わせ装置。
【請求項４】候補点抽出手段が、取り込んだ画像のＸ
Ｙ方向の一次元投影分布から１ないし複数の候補点を抽
出することを特徴とする請求項２または請求項３の位置
合わせ装置。
【請求項５】候補点抽出手段が、照明の変化に伴う対
象画像の明るさに応じて粗位置抽出の条件を変化させる
ことを特徴とする請求項４の位置合わせ装置。
【請求項６】粗位置決め手段が、抽出された１ないし
複数の候補点のそれぞれに対して、基準画像との濃淡パ
ターンマッチングを行い、最も相関値の高い座標を粗位
置とすることを特徴とする請求項２，３，４または請求
項５の位置合わせ装置。
【請求項７】精密位置決め手段が、基準画像とのパタ
ーンマッチングを行う際、粗位置近傍領域の中心から外
側に向かって螺旋状にサーチすることを特徴とする請求
項２，３，４，５または請求項６の位置合わせ装置。
【請求項８】基準画像とのパターンマッチングを行う
際、初期に演算可能なものを予め計算しておき、定数と
して処理することを特徴とする請求項２，３，４，５，
６または請求項７の位置合わせ装置。
【請求項９】基準画像とのパターンマッチングを行う
際、対象画像データの輪郭周辺のウエイトを落として相
関値を求めることを特徴とする請求項２，３，４，５，
６，７または請求項８の位置合わせ装置。
【請求項１０】基準画像と対象画像の大きさが異なる
場合、基準画像のサイズを自動調整して、基準画像と対
象画像の大きさを一致させ、パターンマッチングを行う
ことを特徴とする請求項２，３，４，５，６，７，８ま
たは請求項９の位置合わせ装置。
【請求項１１】基準画像を格納するメモリと、対象画
像を格納するメモリと、セレクタを設け、画像入力装置
から取り込まれた画像をセレクタによりそれぞれのメモ
リに格納可能としたことを特徴とする請求項２，３，
４，５，６，７，８，９または請求項１０の位置合わせ
装置。
【請求項１２】基準画像データをリードする際、基準
画像を格納したメモリにダイレクトにアクセスことを特
徴とする請求項１１の位置合わせ装置。
【請求項１３】Ｒ，Ｇ，Ｂのそれぞれの画像データを
格納するメモリを設け、対象画像をカラー画像として入
力して、Ｒ，Ｇ，Ｂデータ毎に上記各メモリに格納し、
Ｒ，Ｇ，Ｂの各メモリに格納された画像データをそれぞ
れ同一のアルゴリズムにより別々に処理して、上記３つ
の処理結果の平均より認識結果を得ることを特徴とする
請求項２，３，４，５，６，７，８，９，１０，１１ま
たは請求項１２の位置合わせ装置。
【請求項１４】Ｒ，Ｇ，Ｂのそれぞれの画像データを
格納するメモリを設け、対象画像をカラー画像として入
力して、Ｒ，Ｇ，Ｂデータ毎に上記各メモリに格納し、
Ｒ，Ｇ，Ｂの各メモリに格納された画像データをそれぞ
れ同一のアルゴリズムにより別々に処理して、上記３つ
の処理結果の差が一定範囲内のときに正しい結果が得ら
れたものとして認識結果を出力することを特徴とする請
求項２，３，４，５，６，７，８，９，１０，１１また
は請求項１２の位置合わせ装置。
【請求項１５】対象画像データを格納する複数のメモ
リを設け、対象画像を上記複数のメモリに格納し、各メ
モリに格納された画像データを異なったアルゴリズムに
より別々に処理して、上記３つの処理結果の平均より認
識結果を得ることを特徴とする請求項２，３，４，５，
６，７，８，９，１０，１１または請求項１２の位置合
わせ装置。
【請求項１６】対象画像データを格納する複数のメモ
リを設け、対象画像を上記複数のメモリに格納し、各メ
モリに格納された画像データを異なったアルゴリズムに
より別々に処理して、上記３つの処理結果の差が一定範
囲内のときに正しい結果が得られたものとして認識結果
を出力することを特徴とする請求項２，３，４，５，
６，７，８，９，１０，１１または請求項１２の位置合
わせ装置。
【請求項１７】認識処理を行う複数のシステムを設
け、同一の対象画像を上記複数のシステムに入力し、各
システムにより異なったアルゴリズムにより別々に処理
して、上記３つの処理結果の平均より認識結果を得るこ
とを特徴とする請求項２，３，４，５，６，７，８，
９，１０，１１または請求項１２の位置合わせ装置。
【請求項１８】認識処理を行う複数のシステムを設
け、同一の対象画像を上記複数のシステムに入力し、各
システムにより異なったアルゴリズムにより別々に処理
して、上記３つの処理結果の差が一定範囲内のときに正
しい結果が得られたものとして認識結果を出力すること
を特徴とする請求項２，３，４，５，６，７，８，９，
１０，１１または請求項１２の位置合わせ装置。
【請求項１９】認識処理を行う複数のシステムを設
け、同一の対象画像を上記複数のシステムに入力し、各
システムにより異なったアルゴリズムにより別々に処理
して、上記３つの処理結果の内、最も高速に処理された
結果を認識結果として出力することを特徴とする請求項
２，３，４，５，６，７，８，９，１０，１１または請
求項１２の位置合わせ装置。
【請求項２０】認識処理を行う複数のシステムを設
け、一つの対象画像を複数に分割し、分割された複数の
対象画像を上記システムにより並列に処理して認識結果
を得ることを特徴とする請求項２，３，４，５，６，
７，８，９，１０，１１または請求項１２の位置合わせ
装置。
【請求項２１】所定量の対象画像データが画像メモリ
へ入力される毎にトリガ信号を発生するトリガ手段を設
け、該トリガ手段が出力を発生したとき、対象画像デー
タの認識処理を開始することを特徴とする請求項２，
３，４，５，６，７，８，９，１０，１１，１２，１
３，１４，１５，１６，１７，１８，１９または請求項
２０の位置合わせ装置。