JPS63247605A - 部品認識方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 産業上の利用分野 本発明は部品認識方法に関し、特にチップ形電子部品（
以下チップ部品と称する）やリードの短いＩＣ部品を回
路基板に装着するときに必要となる、電子部品の位置検
出などに好適に適用できる部品認識方法に関するもので
ある。

従来の技術 チップ部品やリードの短いＩＣ部品（以下総称して単に
部品と称する）を回路基板に装着するための位置補正方
法としては、規正爪による機械的な方法と画像処理によ
る電気的な方法がある。

第６図は機械的な位置補正機構を示すもので、この動作
を簡単に説明すると、吸着ノズル３１に吸着された部品
３２は、同時に同じ割合で近づいてくる規正爪３３と規
正爪３４によって、それぞれＸ方向とｙ方向の位置ずれ
量が補正される。その結果、吸着ノズル３１と部品３２
の位置関係は常に一定に保たれ、主に部品供給部で部品
を吸着するときに発生する吸着ノズル３１と部品３２間
の位置ずれが補正されるのである。

また、画像処理による位置補正方法としては、テレビカ
メラなどの撮像手段によって部品のシルエツト像を撮像
し、撮像手段からの映像信号を量子化して得られたデジ
タル画像を処理し、部品の位置および傾きを検出する方
法が一般的である。

部品の位置および傾きを検出する具体的な方法としては
いくつかあるが、ここでは代表的な２種類の方法につい
て述べる。

第１の方法はテンプレートマツチングによる位置検出で
ある。第７図ａ、ｂ、ｃを用いて簡単に説明すると、デ
ジタル画像としてフレームメモリに保持されている認識
対象部品の画像パターン４１より、パターンの特徴を含
んだサブパターン４２および４３を切り出す（第７図ａ
）。切り出されたサブパターンは画像パターン４１とは
別のメモリに保持され、これをテンプレートＡ４４　、
テンプレートＣ４５とする（第７図ｂ）。ここまでが教
示処理であり、この処理によって画像パターン４１の位
置は、テンプレートの代表点である左上コーナ（第７図
ａに示すＰＡ）の座標で表わすことができ、また画像パ
ターン４１の傾きは、２つのテンプレートの代表点（第
７図ａに示すＰＡおよびＰＣ）を結ぶ直線の傾きで表す
ことができるのである。認識処理時には、フレームメモ
リに取り込まれているデジタル画像上でテンプレートを
移動させながらマツチングを行って、デジタル画像とテ
ンプレートとの一致度が最も高くなった位置を検出する
。第７図Ｃは、認識処理時にフレームメモリに取り込ま
れた画像パターン４６に対してテンブレー）Ａ４４およ
びテンプレート０４５でマツチングを行った結果、それ
ぞれＰＡとＰＣにおいて一致度が最大になること、つま
り、ＰＡとＰＣ”がテンプレートマツチングによって検
出される位置となることを示している。また画像パター
ン４６の傾きは、２点ＰＡ”およびＰＢ”を結ぶ直線の
傾きで表わされる。

第２の方法は、画像パターンの輪郭形状を処理すること
によってパターンのコーナの検出を行い、検出したコー
ナの個数・種類、並びに距離によってパターンの認識を
行うものである。第８図ａ。

ｂ、ａ、ｄを用いて簡単に説明すると、デジタル画像と
してフレームメモリに保持されている認識対象部品の画
像パターン６１の内部の点Ｐ３より、パターンの最初の
輪郭点Ｐｏを検出する。そしてこの輪郭点Ｐ。より時計
回りにパターン１周分の輪郭点を追跡しながら次々と検
出する。次に、一定の点数だけ離れた輪郭点を結ぶ直線
５２の偏角θをパターン１周分の輪郭点に対して算出し
、偏角の差であるΔθを計算する（第８図ｂ）。第８図
ａに示されている画像パターン６１の４つのコーナＡ、
Ｂ、Ｃ，Ｄは、第８図すにおいては１群のΔθ５３，５
４，５５．５６で表わされ、各群においてΔθを加算し
た値がそのコーナの変化角度量となる。第８図すに示さ
れる４コーナ、Ａ。

Ｂ、Ｃ，Ｄは全て輪郭線上で進行方向を右へ９０゜変化
させるコーナであるので、これらをプラス９００　コー
ナと称することにする（マイナスコーナは進行方向を左
へ変化させる）。各コーナの代表位置は、各群において
Δθを加算した値が、全Δθを加算した時の半分の値に
なる点とする。教示処理時には、以上の処理によって検
出されたコーナの個数、各コーナの種類（何度のコーナ
であるか）、コーナーの並び、隣接コーナ間距離を保持
しておく。そして認識時に取り込まれた画像パターン５
７に対しても同様の処理を行い、その結果得られる各コ
ーナが教示時に保持しておいた各コーナのどれに対応し
ているか調べるため、ｎ軸上でマツチングを行う。この
マツチングは教示時に保持しておいたコーナの個数・種
類・並び・距離を比較して、相方のコーナの対応を取る
ものである。第８図ｄでは最初に検出されるコーナＤｓ
ｓを第８図すの教示データに照らし合せてコーナＡ６３
とみなしてマツチングを試みるが、隣接するコーナとの
距離条件が合わない。そこで次に、コーナＡ５９をコー
ナＡ５３とみなしてマツチングを試みると全ての条件が
一致する。このようにして、認識時に検出されたコーナ
を教示時のコーナに対応づけることによって、パターン
の位置と傾きを認識することができるのである。

発明が解決しようとする問題点 機械的な位置補正機構を用いた場合に生ずる問題は２つ
ある。１つの規正爪の摩耗による補正誤差の発生や部品
の落下である。当然ながら規正爪は部品と接触するので
摩耗を避けることはできず、遅かれ早かれ摩耗する。Ｍ
９図ａは吸着ノズル６１に吸着された部品６２が規正爪
６３によって位置ずれ補正される様子を横から示したも
のである。

規正爪６３は両側から部品６２をはさんだ時に部品６２
を吸着ノズル６１に押し付ける力が働くようにテーパー
加工が施されている。このため、摩耗した規正爪６４は
第９図すのような形状になる。

しかも実際には、様々な大きさ、硬さを持った部品を同
一の規正爪で規正するため、規正爪の摩耗の仕方はよシ
複雑なものとなシ、部品をはさんだ時に異常な外力が生
じて補正誤生の原因となったり、あるいは部品の落下の
原因となったりするのである。もう１つの問題は部品の
大きさに合せて少なくとも２種類の規正部を設けなけれ
ばならないことである。近年、高密度実装技術の発達に
よって回路基板用電子部品はチップ化される傾向が従来
にも増して高まっている。小は１．６　Ｘ　Ｏ，ＢＭＭ
から大は１０１ｕＩ角程度の部品まで市販されており、
しかもこれら多種多様のチップ部品全てを１台で装着で
きる実装機の出現への要望が高まっている。

このように大きさが異なるチップ部品を１台の実装機で
装着するためには第１０図ａに示す小型部品用の規正部
と第１０図すに示す大型部品用の規正部という、少なく
とも２種類の規正部が必要となり、前述の規正部摩耗の
問題と合まった保守の問題やコスト高の問題にかかわっ
てくる。

そこで接触式の機械的な位置補正から、非接触式の電気
的な位置補正方法を採用することになるが、従来の技術
であるテンプレートマツチングや輪郭形状処理によるコ
ーナのマツチングにおいても次のような問題が存在する
。

まず、テンプレートマツチング法の最大の問題点はパタ
ーンの回転に対して弱いことである。これは第１１図に
示すように、教示時に画像パターンより切り出したテン
プレート７１が画面内を常に水平−垂直方向に移動する
からで、大きく傾いた画像パターン７２に対しては、信
頼に足る高い一致度を示す位置が検出できない。テンプ
レートマツチングで検出できる傾き角がせいぜい±１０
゜程度であることを考えると、部品供給部でチップ部品
吸着時にそれ以上の傾きが予想されるチップ部品実装機
のチップ部品位置検出にテンプレートマツチングが適し
ているとは言い難い。

また、輪郭形状処理によるコーナマツチングでは、チッ
プ部品の正確な位置を検出できない。チップ部品には鋭
利なコーナを有するものもあるが、中には第１２図ａに
示すような鈍いコーナを有するチップ部品８１もある。

このような部品の場合コーナの鈍り方が一様でないため
、コーナの代表位置を計算すると第１２図すに示すよう
にＰＡの位置であったり、あるいはコーナの鈍り方が大
きいとＰ“の位置であったりし、ＰＡとＰＡ“の位置の
差が誤差になる。また第１２図Ｃに示すようなアール部
を持ったチップ部品８２の場合には、アール部における
角度の変化量Δθが小さいためにコーナＦのようにコー
ナ代表点の位置が正確に求まらなかったり、第１２図ｄ
に示すようなコーナ部にごみが付着したチップ部品８３
の場合には、コーナＤのように位置がずれたシ、コーナ
の種類（角度量）が変わってしまうといった問題も発生
してくる。

本発明は上記従来の問題点を解消し、非接触で対象部品
の回転に強く、しかも精度の高い部品認識方法を提供す
ることを目的とする。

問題点を解決するための手段 本発明は上記目的を達成するため、部品の輪郭を複数本
の直線で近似する手段と、前記直線の偏角を算出する手
段と、部品の輪郭を近似する前記複数本の直線のうち隣
接する２直線のなす角度と交点の座標を算出する手段と
を用い、前記隣接する２直線がなす角度と交点の座標を
１組のコーナデータとして、部品の輪郭を近似する前記
複数本の直線の数に等しい組数のコーナデータを求め、
前記コーナデータの中からいくつかのコーナデータを用
いて部品の位置および傾きを検出する部品認識方法を提
供するものである。

尚、部品の輪郭を近似する前記複数本の直線の検出にお
いては、部品を撮像して得られる映像をデジタル化した
画像パターンからまずパターン１周分の輪郭点を検出し
、次に一定の点数だけ離れた２点の輪郭点を結ぶ直線の
偏角をパターン１周分の輪郭点に対して算出し、隣接す
る偏角の差が連続的にゼロあるいはゼロとみなせる程の
小さい値となる区間を直線として検出する方法を用いる
のが好ましい。

また、部品の輪郭を近似する直線が分断された場合には
、分断された個々の直線の偏角を算出し比較することに
よって、分断された直線を１本の直線に復元する方法を
用いるのが好ましい。

作　　用 本発明は上記構成を有するので、非接触で部品の位置お
よび傾きが検出でき、保守や調整が簡単である。また部
品の大きさがどのようなものであれ撮像さえできれば認
識が可能であり、実装機を設計する際には省スペースと
いうメリットも期待できる。さらに、部品の輪郭の大部
分を占める直線を検出して部品の認識を行うので、部品
の回転に強く、鈍ったコーナやＲ部を持つチップ部品に
対しても精度よく位置および傾きの検出ができる。

また、直線が分断されている場合にこれを１本の直線に
復元すると認識を効率化することに役立つ。

尚、画像パターンからパターン１周分の輪郭点を検出す
る方法としては、８近傍データの内容によって輪郭点の
連結方向を決定し、輪郭点を追跡しながら検出するなど
、公知の方法を採用することができる。

実施例 以下、本発明の一実施例を第１図、第２図を参照しなが
ら説明する。

第１図は、やや複雑な輪郭形状を持ったチップ部品がシ
ルエツト像としてフレームメモリに取り込まれてから、
位置および傾きが検出されるまでの処理の流れをａから
ｅに順に示したものである。

１はチップ部品の画像パターンであり、この画像パター
ンの内部の点Ｐｓよシまずパターンの輪郭点Ｐ□を検出
する。そして、輪郭点Ｐ□より時計回りに画像パターン
１周分の輪郭点を検出するが、輪郭点の検出には８近傍
データ２の内容によって輪郭点の連結方向を決定し、輪
郭点を追跡しながら検出する方法を用いる。次に、一定
の点数だけ離れた２点の輪郭点を結ぶ直線の偏角をパタ
ーン１周分の輪郭点に対して算出し、隣接する偏角の差
が連続的にゼロ（あるいはゼロとみなせる程の小さい値
）となる区間を直線として検出する。３〜１ｏはこのよ
うにして検出した直線である。そして、３〜１０の各直
線に対して偏角を求め、同じ偏角を持った直線が隣り合
っているかどうか調べる。直線６〜８が同じ偏角を持ち
隣り合って存在していることが判明するのでこれらの直
線６〜８から１本の直線１１を復元する。さらにこの段
階で残っている直線を予め定めておいた最小長さと比較
して、最小長さより短い直線１２．１３をノイズと考え
て除去する。以上の処理によって残った直線１４，１５
，１６．１７が、やや複雑な形状を持ったチップ部品の
画像パターンの輪郭を近似する直線になる。そこで、求
まった各直線の隣接する２直線のなす角度と交点の座標
を全て求めることによシチップ部品の画像パターン１を
近似する多角形の各コーナデータを計算する。コーナデ
ータが求まれば以降の処理は、従来例の１つとして説明
した輪郭形状処理によるコーナマツチングと全く同じに
なる。すなわち、認識時に得だコーナの個数２種類、並
び、距離を、教示時に保持しておいた各データに照らし
合せて相方のコーナを対応づける。この対応づけによっ
てやや複雑な輪郭形状を持ったチップ部品の位置および
傾きの検出が可能となる。１８〜２１は直線１４〜１７
の交点を表しており、位置および傾き算出の際の基準位
置となる。

第２図ａ　−ｄは、パターンの輪郭点からパターンの輪
郭を近似する直線の求め方を示す図であり、画像パター
ン２２にはノイズ２３と凹部２４が含捷れている。この
画像パターンの輪郭点は、パターン内部の点Ｐｓより輪
郭点Ｐ□を検出し、次にＰｏより時計回りに次々と輪郭
点を追跡することにより求められる。そして、一定の点
数（第２図ではｍ個）だけ離れた２点を結ぶ直線の偏角
（第２図では、ＰｎとＰｎ＋。を結ぶ直線およびＰｎ＋
１とＰｎ＋１＋。を結ぶ直線の偏角θユおよびθｎ＋１
）をパターン１周分の輪郭点に対し求める。さらに隣接
する偏角θ。、θｎ＋１の差Δθユを求める。第２図Ｃ
は縦軸 Δθ工θ　−θ ｎ　　　　ｎ　　　　ｎ＋１ に偏角の差Δθを、横軸にｎをとったグラフであり、画
像パターン２２の４つのコーナｐＡ、　ｐＢ。

ＰＣ，ＰＤが上に凸の曲線２５で表されている。またノ
イズ２３は上に凸の曲線２６で、凹部２４は下に凸の曲
線２７で表されている。ここでは説明の都合上「上に凸
の曲線」あるいはｒ下に凸の曲線」と称したが実際には
横軸のｎが離散的な値をとるので、各曲線２５．２６．
２７は１群のΔθを表しており、各群においてΔθを加
算した値が各群（すなわち、２６はコーナ、２６はノイ
ズ、２７は凹部）の角度を表すことになる。しだがって
、２６はノイズ２３の角度を表すが、２６の構成要素で
ある個々のΔθがゼロとみなせる程の小さな値であるの
で、コーナＰ　Ａ　−Ｐ　Ｂ間は１本の直線２８で表さ
れる。これとは逆に、コーナＰＢ−ＰＣ間は凹部２４が
２７で示されるような大きなマイナスコートとなるため
に、２つの直線２９に分断されてしまっている。また、
コーナＰＤ−ＰＡ間はノイズも凹部も存在しないが処理
の都合によってＰ（）で分断され２つの直線３ｏになっ
ている。このように分断された直線２９．３０に対して
は、検出された全ての直線の偏角を求め、同じ偏角を持
つ直線が隣り合っている場合に統合することにすれば１
本の直線３１．３２として復元できる。

以上のような処理によって、パターンの輪郭点からパタ
ーンの輪郭を近似する直線が求められる。

尚、上記実施例では偏角の差Δθを加算してコーナ角度
を算出するとしたが、加算する前に隣接するいくつかの
Δθの相加平均をとることによって、偏角の差Δθの全
てを偏角の差の平均Δθに置き換えておき、偏角の差の
平均Δθを加算することでコーナ角度を求めてもよい。

またこの場合には、第２図に示したノイズ２３に対する
Δθの値は平滑化されることによってさらに小さくなり
、偏角の差Δθをそのまま加算する場合と比較すると、
ノイズの影響を受は難いものとなる。

さらに、第１図の説明において、予め定めておいた最小
長さと比較して、最小長さより短い直線１２．１３をノ
イズと考えて除去するとしたが、直線１２．１３が最小
長さ以上の長さを持つ場合には、チップ部品の画像パタ
ーン１の輪郭を第３図のように４本以上の直線で近似し
、位置および傾き算出の際の基準となる４つのコーナは
１０１〜１０６のコーナの中から選択するようにしても
よい。

また、本発明による部品認識方法で認識可能な部品はチ
ップ部品だけでなく、第４図に示したリードの短いＩＣ
部品１１０にも適用できる。このような部品の場合には
、一定の点数だけ離れた２点の輪郭点を結ぶ直線の偏角
を求める時に、輪郭点の間隔を広くとり、さらにコーナ
角度算出の際に加算する偏角の差の平均Δθを計算する
時に、平均するデータの数を多くすることによって、輪
郭上の凹凸を平滑化して直線近似し、１１１〜１１４の
仮想コーナを検出することができるからである。

第６図ａ、ｂに従来例のコーナ検出による部品認識方法
（第６図ａ）と、本発明による部品認識方法（第６図ｂ
）を比較して示す。本発明方法によれば、従来例のよう
にコーナそのものを直接検出して位置補正に用いる場合
に比べてノイズ１２０に強く、又鈍くなったコーナやア
ール部１２１が存在する場合でも精度よく認識できるこ
とが分かる。

発明の効果 本発明の部品認識方法によれば、多種多様の大きさや形
状を持つチップ部品や輪郭が凹凸になっているリードの
短いＩＣ部品を、その輪郭を直線で近似し、近似した直
線のうち隣接する２直線からコーナデータを求めること
により部品の位置および傾きを非接触で求めることがで
きる。しかもノイズに強く、鈍くなったコーナやアール
部が存在する場合でも精度よく認識でき、しかも回転に
対して強いという大なる効果を発揮する。

【図面の簡単な説明】

第１図、第２図は本発明の一実施例を示し、第１図ａ　
−ｅは本発明の部品認識方法による大まかな処理の流れ
を示す説明図、第２図ａ　−ｄは輪郭点から輪郭を近似
する直線の求め方を示す説明図、第３図は輪郭を近似す
る直線の求め方として他の実施例を示す説明図、第４図
はリードの短いＩＣ部品の位置検出状態を示す説明図、
第６図ａ、ｂは従来例との比較図、ＷＪｅ図〜第１２図
は従来例の説明図で、第６図は機械的な規正方法の説明
図第７図ａ　−Ｃはテンプレートマツチングによる位置
検出方法の説明図、第８図ａ　−ｄは輪郭形状処理によ
るコーナマツチングで位置検出を行うことを示す説明図
、第９図ａ、ｂ、第１０図ａ、ｂは機械的な規正方法の
短所を示す説明図、第１１図はテンプレートマツチング
による位置検出方法の短所を示す説明図、第１２図ａ　
＝　ｄは輪郭形状処理によるコーナマツチングで位置検
出を行う方法の短所を示す説明図である。 １・・・・・・チップ部品の画像パターン、１６〜１６
・・・・・・画像パターンの輪郭を近似する直線、１８
〜２１・・・・・・検出位置。 代理人の氏名　弁理士　中　尾　敏　男　ほか１名実　
２　図 第３図 箒４図 ？Ｊ５図 第８図 第９図 第１０図 第１１図 第１２図 八

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）部品の輪郭を複数本の直線で近似する手段と、前
   記直線が基準軸となす角度（以下偏角と称する）を算出
   する手段と、部品の輪郭を近似する前記複数本の直線の
   うち隣接する２直線のなす角度と交点の座標を算出する
   手段とを用い、前記隣接する２直線がなす角度と交点の
   座標を１組のコーナデータとして、部品の輪郭を近似す
   る前記複数本の直線の数に等しい組数のコーナデータを
   求め、前記コーナデータの中からいくつかのコーナデー
   タを用いて部品の位置および傾きを検出することを特徴
   とする部品認識方法。
2. （２）部品の輪郭を近似する前記複数本の直線の検出に
   おいて、部品を撮像して得られる映像をデジタル化した
   画像パターンからまずパターン１周分の輪郭点を検出し
   、次に一定の点数だけ離れた２点の輪郭点を結ぶ直線の
   偏角をパターン１周分の輪郭点に対して算出し、隣接す
   る偏角の差が連続的にゼロあるいはゼロとみなせる程の
   小さい値となる区間を直線として検出する特許請求の範
   囲第１項に記載の部品認識方法。 （２）部品の輪郭を近似する直線が分断された場合に、
   分断された個々の直線の偏角を算出し比較することによ
   って、分断された直線を１本の直線に復元する特許請求
   の範囲第１項に記載の部品認識方法。