JPS6346583A - パタ−ン認識方法 - Google Patents
パタ−ン認識方法Info
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- JPS6346583A JPS6346583A JP61189532A JP18953286A JPS6346583A JP S6346583 A JPS6346583 A JP S6346583A JP 61189532 A JP61189532 A JP 61189532A JP 18953286 A JP18953286 A JP 18953286A JP S6346583 A JPS6346583 A JP S6346583A
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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。
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、半導体製造装置等に用いて好適なパターン認
識方法に関する。
識方法に関する。
［従来の技術］
ワイヤポンディング装置により、半導体チップの接合部
とフレームの接合部とをワイヤポンディングする場合に
は、チップとフレームとを最適な位置関係に保つため、
チップの位置ずれを検出する必要がある。この位置ずれ
は、パターン認識装置によって検出される。
とフレームの接合部とをワイヤポンディングする場合に
は、チップとフレームとを最適な位置関係に保つため、
チップの位置ずれを検出する必要がある。この位置ずれ
は、パターン認識装置によって検出される。
従来のパターン認識方法は、■チー、プ状の検出パター
ンをテレビカメラによって撮影した撮像画像を、画像処
理回路によって、基準２値化レベルで２イめ化した２値
化画像とし、（のこの２値化画像を走査し、２イ１化画
像の各部と、パターン設定回路に予め登録しである基準
パターンとを比較し、この比較による２値化画像の各部
と）、（準パターンとの合致度を相関回路によって算定
し、２ （ｆｉ化両画像おいて基準パターンと最も合致
する位置を見つけ出し、〕、Ｉｉ？ｌｌ！位置からの位
置ずれを求めるようにしている。
ンをテレビカメラによって撮影した撮像画像を、画像処
理回路によって、基準２値化レベルで２イめ化した２値
化画像とし、（のこの２値化画像を走査し、２イ１化画
像の各部と、パターン設定回路に予め登録しである基準
パターンとを比較し、この比較による２値化画像の各部
と）、（準パターンとの合致度を相関回路によって算定
し、２ （ｆｉ化両画像おいて基準パターンと最も合致
する位置を見つけ出し、〕、Ｉｉ？ｌｌ！位置からの位
置ずれを求めるようにしている。
［発明が解決しようとする問題点］
しかしながら、従来のパターン認識方法にあっては、基
準パターンを予めパターン設定回路に登録する時、ノ＾
準パターンにおける低レベル画像部と高レベル画像部の
面積比の設定を、オペレータの判断にまかせている。こ
のような場合には、基準パターンにおける低レベル画像
部と高レベル画像部の面積比がそれぞれ後述するような
最適状態を逸脱し、パターンの認識精度、すなわち被検
体の位置検出精度に、オペレータの個人差に）Ａづくば
らつきを含むことになる。
準パターンを予めパターン設定回路に登録する時、ノ＾
準パターンにおける低レベル画像部と高レベル画像部の
面積比の設定を、オペレータの判断にまかせている。こ
のような場合には、基準パターンにおける低レベル画像
部と高レベル画像部の面積比がそれぞれ後述するような
最適状態を逸脱し、パターンの認識精度、すなわち被検
体の位置検出精度に、オペレータの個人差に）Ａづくば
らつきを含むことになる。
本発明は、基準パターンを予め定める時、基準パターン
における低レベル画像部と高レベル画像部の面積比を最
適化１２．被検体の位置検出精度を向トーすることを目
的とする。
における低レベル画像部と高レベル画像部の面積比を最
適化１２．被検体の位置検出精度を向トーすることを目
的とする。
［問題点を解決するための−Ｆ段］
未発Ｉ５１は、被検体の撮像画像をノふ準２ （（ｉ化
Ｉ／ベルで２値化した２イめ化画像とし、このｚ値化画
像をηめ定めた基準バター〕／と比較し、この比較によ
る２ （ｔｉ化両画像り、（べねパターンとの合致度に
基づいて被検体の位ｄを検出するパターン認識方法にお
いて、〕、（ベロパターンを取り込もうとする）、（生
画像を）、（準２偵化レベルで２値化して基準２値化画
像を得た後、該）、（準２イハ化画像の合致度を算定す
る外枠範囲を変化させ、ｌ−記外枠で囲まれる画像面積
内において低レベル画像部と高レベル画像部それぞれの
占める比率が略５０％となる外枠範囲内の）ふ？１Ｉｉ
２値化画像を最適Ｊ、（準パターンとするようにしたも
のである。
Ｉ／ベルで２値化した２イめ化画像とし、このｚ値化画
像をηめ定めた基準バター〕／と比較し、この比較によ
る２ （ｔｉ化両画像り、（べねパターンとの合致度に
基づいて被検体の位ｄを検出するパターン認識方法にお
いて、〕、（ベロパターンを取り込もうとする）、（生
画像を）、（準２偵化レベルで２値化して基準２値化画
像を得た後、該）、（準２イハ化画像の合致度を算定す
る外枠範囲を変化させ、ｌ−記外枠で囲まれる画像面積
内において低レベル画像部と高レベル画像部それぞれの
占める比率が略５０％となる外枠範囲内の）ふ？１Ｉｉ
２値化画像を最適Ｊ、（準パターンとするようにしたも
のである。
［作用］
被検体の２値化画像と基準パターンとの合致度に基づく
被検体の位置検出精度においては、得られる合致度を基
準合致度と比較して、検出の合否判定がなされる。この
基準合致度は検出環境や被検体の状！感の変化があるた
め、あまり大きな値はとれず、経験的には例えば７０〜
８０％である。そこで、ｔ、ｇ ＊パターンにおける低
レベル画像部と高レベル画像部の面積比が２０％対８０
％に設定されている状態ドで、基準パターンに比較され
る被検体の原２値化画像がすべて高レベル画像部であっ
た詩には、そのＩｈ ５で８０％の合致度があることに
なってしまい、誤検出のおそれがある。
被検体の位置検出精度においては、得られる合致度を基
準合致度と比較して、検出の合否判定がなされる。この
基準合致度は検出環境や被検体の状！感の変化があるた
め、あまり大きな値はとれず、経験的には例えば７０〜
８０％である。そこで、ｔ、ｇ ＊パターンにおける低
レベル画像部と高レベル画像部の面積比が２０％対８０
％に設定されている状態ドで、基準パターンに比較され
る被検体の原２値化画像がすべて高レベル画像部であっ
た詩には、そのＩｈ ５で８０％の合致度があることに
なってしまい、誤検出のおそれがある。
しかして、本発明におけるように、基準２値化画像の合
致度を′ｒ１定する外枠範囲を変化させれば、基準パタ
ーンにおける低レベル画像部と高レベル画像部の面積比
を容易に５０％対５０％に設定し、該面積比の最適化が
実現できる。
致度を′ｒ１定する外枠範囲を変化させれば、基準パタ
ーンにおける低レベル画像部と高レベル画像部の面積比
を容易に５０％対５０％に設定し、該面積比の最適化が
実現できる。
したがって、本発明によれば、基準パターンをｐめ定め
る時、基型パターンにおける低レベル画像部と高レベル
画像部の面積比をｈシ＾化し、被検体のイぐ置検出精度
を向１−することができる。
る時、基型パターンにおける低レベル画像部と高レベル
画像部の面積比をｈシ＾化し、被検体のイぐ置検出精度
を向１−することができる。
［実施例］
第１１４は未発ＩＩｌの￥施に用いられるバター〕／認
識装５／ｉを示すブロック図、第２図は基？ｔＩ８２値
化レベルの決定方法を耳（す模式図、第３図は）。（準
パターンの外枠範囲を変化させる状態を示す模式１，４
である。
識装５／ｉを示すブロック図、第２図は基？ｔＩ８２値
化レベルの決定方法を耳（す模式図、第３図は）。（準
パターンの外枠範囲を変化させる状態を示す模式１，４
である。
第１図において、１１はテレビカメラ、１２はＩＩＩＩ
ｌ像処理＋Ｉ’ｉｌ路、１３はコンピュータ、１４は【
）／Ａ随換回路、１５は画貧メ七り、１６は相関回路、
１７はパターン、没′ｉユ回路、１８はマスク設定回路
である。
ｌ像処理＋Ｉ’ｉｌ路、１３はコンピュータ、１４は【
）／Ａ随換回路、１５は画貧メ七り、１６は相関回路、
１７はパターン、没′ｉユ回路、１８はマスク設定回路
である。
まず、このパターン認識装置による被検体の（＆置検出
方法について説明する。
方法について説明する。
テレビカメラ１１は、半・９体チップ等の被検体１−の
検出パターンを撮影し、その撮像画像（ビデオ信号）を
画像処理回路１２に送信する０画像処理回路１２は、コ
ンピュータ＋３において登録されたノ、（準２４ｄｔｉ
化レベルをＤ／Ａ変換回路１４を介して付′ｊ−され、
に２撮像画像を基準２値化レベルで２ （ｆｉ化した２
イダ；化画像とする。２値化画像は撮像画像の濃淡に応
じたＯ（高レベル画像部：自画像部）または ｌ（低レ
ベル画像部：黒画像部）をもって表わされ１例えばＸ方
向が １２８ビツト、Ｙ方向が１２８ビツトに特定され
、画像メモリ１５にメモリされる。
検出パターンを撮影し、その撮像画像（ビデオ信号）を
画像処理回路１２に送信する０画像処理回路１２は、コ
ンピュータ＋３において登録されたノ、（準２４ｄｔｉ
化レベルをＤ／Ａ変換回路１４を介して付′ｊ−され、
に２撮像画像を基準２値化レベルで２ （ｆｉ化した２
イダ；化画像とする。２値化画像は撮像画像の濃淡に応
じたＯ（高レベル画像部：自画像部）または ｌ（低レ
ベル画像部：黒画像部）をもって表わされ１例えばＸ方
向が １２８ビツト、Ｙ方向が１２８ビツトに特定され
、画像メモリ１５にメモリされる。
１−記２１Ａ化画像は次のごとくして走査される。
すなわち、相関回路１６は、画像メモリ１５にメモリ、
されている？値化画像の座標（０，０）のデータＡを、
読み出す、この厚？ （０，０）のデータＡＩ日、例え
ば３２ビ、トＸ３２ビー、ト内の各点における２値化さ
れたデータである。相関回路１６は、座標（０，０）と
して人力されたデータＡの各点と、パターン設定回路１
７に予め登録しである例えば３２ビツト×３２ビツトの
基準パターンＢの対応する点とを比較し、合致している
か否か、すなわち合致度を算定し、メモリする。この時
、得られた合致度が予め定めた基準合致度より低い場合
には検出不合格として、当該合致度の算定結果を無視し
てメモリしない。
されている？値化画像の座標（０，０）のデータＡを、
読み出す、この厚？ （０，０）のデータＡＩ日、例え
ば３２ビ、トＸ３２ビー、ト内の各点における２値化さ
れたデータである。相関回路１６は、座標（０，０）と
して人力されたデータＡの各点と、パターン設定回路１
７に予め登録しである例えば３２ビツト×３２ビツトの
基準パターンＢの対応する点とを比較し、合致している
か否か、すなわち合致度を算定し、メモリする。この時
、得られた合致度が予め定めた基準合致度より低い場合
には検出不合格として、当該合致度の算定結果を無視し
てメモリしない。
なお、この合致度の算定にあたっては、後に詳述する）
＆準パターンの最適化のため、データＡの各点のレベル
値（０または１）と基準パターンＢの各点のレベル値（
０または１）の排他的論理和をとり。
＆準パターンの最適化のため、データＡの各点のレベル
値（０または１）と基準パターンＢの各点のレベル値（
０または１）の排他的論理和をとり。
この排他的論理和の否定形と、マスク設定回路１８に設
定されている基準マスク度Ｃ２の各点のレベル値（０ま
たは１）の論理積をとることにより、データＡと最適基
準パターンとの合致度を算定することとしている。
定されている基準マスク度Ｃ２の各点のレベル値（０ま
たは１）の論理積をとることにより、データＡと最適基
準パターンとの合致度を算定することとしている。
上記合致度の算定手順を具体的に図示すれば第４図（Ａ
）〜（Ｅ）のとおりとなる、なお１図は４ビツト×４ビ
ツトについて例示したものである。第４図（Ａ）はデー
タＡを示し、第４図（Ｂ）はノ、Ｉｉ ？Ｆ！パターン
Ｂを示し、第４図（Ｃ）は基準マスク度Ｃ２を示し、第
４図（Ｄ）はデータＡと）、’ｌ；？ｔＲパターンＢの
排他的論理和の否定形を示し、第４図（Ｅ）はト記排他
的論理和の否定形と基準マスク度Ｃ２の論理積を示して
いる。第４図（Ａ）、（Ｂ）、（Ｄ）、（Ｅ）の斜線部
は低レベル画像部としての １を表わし、非斜線部は高
レベル画像部としての０を表わしている。また、第４図
（Ｃ）の斜線部は後述する有効域としての １を表わし
、非斜線部は無効域としての０を表わしている。ここで
、ノ、！；準パターンＢは後に詳述するようにノ＆準マ
スク度Ｃ２により、低レベル画像部と高レベル画像部の
面積比を５０％対５０％に１没定されている。
）〜（Ｅ）のとおりとなる、なお１図は４ビツト×４ビ
ツトについて例示したものである。第４図（Ａ）はデー
タＡを示し、第４図（Ｂ）はノ、Ｉｉ ？Ｆ！パターン
Ｂを示し、第４図（Ｃ）は基準マスク度Ｃ２を示し、第
４図（Ｄ）はデータＡと）、’ｌ；？ｔＲパターンＢの
排他的論理和の否定形を示し、第４図（Ｅ）はト記排他
的論理和の否定形と基準マスク度Ｃ２の論理積を示して
いる。第４図（Ａ）、（Ｂ）、（Ｄ）、（Ｅ）の斜線部
は低レベル画像部としての １を表わし、非斜線部は高
レベル画像部としての０を表わしている。また、第４図
（Ｃ）の斜線部は後述する有効域としての １を表わし
、非斜線部は無効域としての０を表わしている。ここで
、ノ、！；準パターンＢは後に詳述するようにノ＆準マ
スク度Ｃ２により、低レベル画像部と高レベル画像部の
面積比を５０％対５０％に１没定されている。
相関回路１６は、座標（Ｑ 、０）のデータＡの比較が
終了すると１例えばＸ方向に１ビツトずらした３２ビツ
ト×３２ビツトからなる座１５（１，０）のデータＡを
読み出し、この座標（１，０）のデータＡとノ、（僧パ
ターンＢとを比較する。このようにして、相関回路１６
は、座標（０，０）〜座標（θ５，９５）までの各デー
タを順次走査し、それらの合致度を算定する。相関回路
１６は、画像メモリ１５にメモリされている２値化画像
の全範囲にわたる合致度の算定を終了した時、自らにメ
モリされている合致度の最も大きな位置を選択し、基準
位置からの位置ずれ（！、？）を求め、これによって被
検体の位とを検出する。
終了すると１例えばＸ方向に１ビツトずらした３２ビツ
ト×３２ビツトからなる座１５（１，０）のデータＡを
読み出し、この座標（１，０）のデータＡとノ、（僧パ
ターンＢとを比較する。このようにして、相関回路１６
は、座標（０，０）〜座標（θ５，９５）までの各デー
タを順次走査し、それらの合致度を算定する。相関回路
１６は、画像メモリ１５にメモリされている２値化画像
の全範囲にわたる合致度の算定を終了した時、自らにメ
モリされている合致度の最も大きな位置を選択し、基準
位置からの位置ずれ（！、？）を求め、これによって被
検体の位とを検出する。
ところで、コンピュータ１３に登録される基準２値化レ
ベルは、基準パターンを予め定める時に設定されるもの
であるが、この基準２値化レベルは、画像処理回路１２
において被検体の撮像画像を２値化する時、撮影状態等
によって変化する可能性のある該撮像画像を常に安定し
てｚ値化できるものでなくてはならない。
ベルは、基準パターンを予め定める時に設定されるもの
であるが、この基準２値化レベルは、画像処理回路１２
において被検体の撮像画像を２値化する時、撮影状態等
によって変化する可能性のある該撮像画像を常に安定し
てｚ値化できるものでなくてはならない。
そこで、この実施例においては、基準パターンを取り込
もうとする第２図に示すような基準画像２０をＬＩｉ像
処理回路１２において２値化する際に、コンピュータ１
３が打手する２値化レベルとして、Δ又のレベル差をも
った２値化レヘルａと２値化レベルｂを用い、それらの
レベルａ、ｂを見ｌ−交２の範囲で少しずつ移動して変
化させる。これにより、レベルａについて得られる基７
１．１４２ （／ｉ化両画像例えば高レベル画像部の面
積比４０％、低レベル画像部の面積比ＢＯ％）とレベル
ｂについて得られる基準２値化画像（例えば高レベル画
Ｒ部の面積比３０％、低レベル画像部の面積比７０％）
の変化（高レベル画像部と低レベル画像部の面積比の変
化：例えば１０％）が最小となる時の、ａとｂの中間の
値を峡適ノ＾準２値化レベルとする。
もうとする第２図に示すような基準画像２０をＬＩｉ像
処理回路１２において２値化する際に、コンピュータ１
３が打手する２値化レベルとして、Δ又のレベル差をも
った２値化レヘルａと２値化レベルｂを用い、それらの
レベルａ、ｂを見ｌ−交２の範囲で少しずつ移動して変
化させる。これにより、レベルａについて得られる基７
１．１４２ （／ｉ化両画像例えば高レベル画像部の面
積比４０％、低レベル画像部の面積比ＢＯ％）とレベル
ｂについて得られる基準２値化画像（例えば高レベル画
Ｒ部の面積比３０％、低レベル画像部の面積比７０％）
の変化（高レベル画像部と低レベル画像部の面積比の変
化：例えば１０％）が最小となる時の、ａとｂの中間の
値を峡適ノ＾準２値化レベルとする。
すなわち、この実施例によれば、基僧パターンを定める
１〜に〕、（準２値化レベルがＩｉｋ Ａ化されるから
、被検体の撮像画像を該）、（準２値化レベルによって
常に安定して２値化し、被検体の位置検出精度を向にで
きる。
１〜に〕、（準２値化レベルがＩｉｋ Ａ化されるから
、被検体の撮像画像を該）、（準２値化レベルによって
常に安定して２値化し、被検体の位置検出精度を向にで
きる。
また、に記相閣回路１６において、被検体の２値化画像
から読み出されたデータＡと、）、’；３パターンＢと
の合致度を算定する場合には、前述のように、得られる
合致度を基準合致度と比較して、検出の合否判定がなさ
れる。この基準合致度は検出環境や被検体の状態の変化
があるため、あまり大きな偵はとれず、経験的には例え
ば７０〜８０％である。そこで、基準パターンにおける
高レベル画像部と低レベル画像部の面積比が８０％対２
０％に１設定されている状態下で、基準パターンに比較
される被検体の原２値化画像がすべて高レベル画像部で
あった時には、その時点で８０％の合致度があることに
なってしまい、誤検出のおそれがある。
から読み出されたデータＡと、）、’；３パターンＢと
の合致度を算定する場合には、前述のように、得られる
合致度を基準合致度と比較して、検出の合否判定がなさ
れる。この基準合致度は検出環境や被検体の状態の変化
があるため、あまり大きな偵はとれず、経験的には例え
ば７０〜８０％である。そこで、基準パターンにおける
高レベル画像部と低レベル画像部の面積比が８０％対２
０％に１設定されている状態下で、基準パターンに比較
される被検体の原２値化画像がすべて高レベル画像部で
あった時には、その時点で８０％の合致度があることに
なってしまい、誤検出のおそれがある。
そこで、この実施例においては、）＆型パターンを取り
込もうとする基？Ｆ！画像を、画像処理回路１２におい
て１−記基準２値化レベルで２値化し。
込もうとする基？Ｆ！画像を、画像処理回路１２におい
て１−記基準２値化レベルで２値化し。
基準２偵化画像を得た後、基準２値化画像の合致度を算
定する外枠範囲を第３１ｆｆｌにＺｌで示す初期外枠か
ら２２で示すような範囲に変化させる。これにより、外
枠Ｚ２で囲まれる画像面積内において高レベル画像部（
Ｉ））と低レベル画像部（Ｌ）それぞれの占める比率を
略５０％とすることができ、この外枠Ｚ２で囲まれる基
酔２偵化画像を最適ノ＾亭パターンとして相関回路１６
による合致度の算定に供するものとする。
定する外枠範囲を第３１ｆｆｌにＺｌで示す初期外枠か
ら２２で示すような範囲に変化させる。これにより、外
枠Ｚ２で囲まれる画像面積内において高レベル画像部（
Ｉ））と低レベル画像部（Ｌ）それぞれの占める比率を
略５０％とすることができ、この外枠Ｚ２で囲まれる基
酔２偵化画像を最適ノ＾亭パターンとして相関回路１６
による合致度の算定に供するものとする。
なお、ノ＾準２値化画像の外枠範囲を変化させる具体的
方性は、マスク設定回路１８により例ｋ、ば３２どツ）
Ｘ３２ビツトの初期外枠Ｚｌの外周部分を０（無効域）
化、中央部分を １（イ１効域）化し、た外枠Ｚのマス
ク度Ｃを用いる。すなわち、相関回路１６は、（′ｌ）
画像処理回路１２で得られた基準ｚ値化画像から読み出
したデータＡの各点のレベル値（０または１）と、予め
パターン設゛定回路１７１．″設定した例えば３２１−
ｙトＸ３２ビツトの全点が高レベル画像部である全面高
レベル化パターンＢＯの各点のレベル値（１）の排他的
論理和を取った後、■この排他的論理和の否定形と、上
記マスク度Ｃの各点のレベル値（外枠Ｚの外側部は０、
内側部は りの論理積をとる。この結果、相関回路１６
は、外側：１の一定範囲を ０（無効域）化されたＺで
囲まれる画像面積内における、高レベル画像部と低レベ
ル画像部それぞれの占めろ比率を算定することができる
。そこで、上記外枠Ｚの０（無効域）化される外側部の
範囲を次第に拡大または縮小して変化させＣいけば、−
１−足面積比を略５０％とする外枠Ｚ２のマスク度、す
なわち基準マスク度Ｃ２を確定できる。すなわち、この
実施例において、パターン設定回路１７に設定される基
準パターンは、マスク設定回路１８に設定される基準マ
スク度Ｃ２を付′ｊ−されることにより、最適化される
。
方性は、マスク設定回路１８により例ｋ、ば３２どツ）
Ｘ３２ビツトの初期外枠Ｚｌの外周部分を０（無効域）
化、中央部分を １（イ１効域）化し、た外枠Ｚのマス
ク度Ｃを用いる。すなわち、相関回路１６は、（′ｌ）
画像処理回路１２で得られた基準ｚ値化画像から読み出
したデータＡの各点のレベル値（０または１）と、予め
パターン設゛定回路１７１．″設定した例えば３２１−
ｙトＸ３２ビツトの全点が高レベル画像部である全面高
レベル化パターンＢＯの各点のレベル値（１）の排他的
論理和を取った後、■この排他的論理和の否定形と、上
記マスク度Ｃの各点のレベル値（外枠Ｚの外側部は０、
内側部は りの論理積をとる。この結果、相関回路１６
は、外側：１の一定範囲を ０（無効域）化されたＺで
囲まれる画像面積内における、高レベル画像部と低レベ
ル画像部それぞれの占めろ比率を算定することができる
。そこで、上記外枠Ｚの０（無効域）化される外側部の
範囲を次第に拡大または縮小して変化させＣいけば、−
１−足面積比を略５０％とする外枠Ｚ２のマスク度、す
なわち基準マスク度Ｃ２を確定できる。すなわち、この
実施例において、パターン設定回路１７に設定される基
準パターンは、マスク設定回路１８に設定される基準マ
スク度Ｃ２を付′ｊ−されることにより、最適化される
。
ただ１２、未発１１の実施においては、ト記基準マスク
１１ Ｃ２を付り、した基準パターンを最適基準パター
ンとして固定化し、この最適基準パターンをパターン設
定回路１７に設定するものであってもよい。
１１ Ｃ２を付り、した基準パターンを最適基準パター
ンとして固定化し、この最適基準パターンをパターン設
定回路１７に設定するものであってもよい。
すなわち、この実施例によれば、基準パターンを予め定
める時、基準パターンにおける低レベル画像部と高レベ
ル画像部の面積比を容易に５０％対５０％に、ｊジ定１
−ることができ、基準パターンが最適化されるから、検
出の合否ｆ４定が確実化され、被検体の位置検出精；λ
を向ｈ Ｔ：きる。
める時、基準パターンにおける低レベル画像部と高レベ
ル画像部の面積比を容易に５０％対５０％に、ｊジ定１
−ることができ、基準パターンが最適化されるから、検
出の合否ｆ４定が確実化され、被検体の位置検出精；λ
を向ｈ Ｔ：きる。
［発明の効渠］
以にのように、本発明によれば、ノ＾準パターンを予め
定める蒔、基準バタ・−ンにおける低レベル画像部と高
レベル画像部の面積比を容易に最適化し、被検体の位置
検出精度を向上することができる。
定める蒔、基準バタ・−ンにおける低レベル画像部と高
レベル画像部の面積比を容易に最適化し、被検体の位置
検出精度を向上することができる。
第１図は本発明の実施に用いられる係るパターン認識装
置を示すブロック図、第２図は基準２値化レベルの決定
方法を示す模式図、第３図は基準パターンの外枠範囲を
変化させる状ｊ島を示す模式図、第４図（Ａ）〜（Ｅ）
は合致度の算定手順を示す模式図である。 １２・・・画像処理回路、１５・・・画像メモリ、１６
・・・相関回路、１７・・・パターン設定回路、１８・
・・マスク設定回路、２０・・・基準画像、Ａ・・・２
値化画像のデータ、Ｂ・・・基準パターン、Ｃ２・・・
基準マスク度、Ｌ・・・低レベル画像部、Ｈ・・・高レ
ベル画像部、２１．２２−・・外枠、ａ、ｂ−２イメ１
化１／ベル。 代理人 弁理＋ １１！ 川 修 治第２ 図 □言 第３ 図 第４ｔｉｉ２］ （Ａ） （Ｂ）データＡ
基準パターン日（Ｃ）
（Ｄ）基準マスクＭＣ２ＡＸＯＲ日 （Ｅ） ＡＸＯＲＢ ＡＮＤ Ｃ２
置を示すブロック図、第２図は基準２値化レベルの決定
方法を示す模式図、第３図は基準パターンの外枠範囲を
変化させる状ｊ島を示す模式図、第４図（Ａ）〜（Ｅ）
は合致度の算定手順を示す模式図である。 １２・・・画像処理回路、１５・・・画像メモリ、１６
・・・相関回路、１７・・・パターン設定回路、１８・
・・マスク設定回路、２０・・・基準画像、Ａ・・・２
値化画像のデータ、Ｂ・・・基準パターン、Ｃ２・・・
基準マスク度、Ｌ・・・低レベル画像部、Ｈ・・・高レ
ベル画像部、２１．２２−・・外枠、ａ、ｂ−２イメ１
化１／ベル。 代理人 弁理＋ １１！ 川 修 治第２ 図 □言 第３ 図 第４ｔｉｉ２］ （Ａ） （Ｂ）データＡ
基準パターン日（Ｃ）
（Ｄ）基準マスクＭＣ２ＡＸＯＲ日 （Ｅ） ＡＸＯＲＢ ＡＮＤ Ｃ２
Claims (1)
- （１）被検体の撮像画像を基準２値化レベルで２値化し
た２値化画像とし、この２値化画像を予め定めた基準パ
ターンと比較し、この比較による２値化画像と基準パタ
ーンとの合致度に基づいて被検体の位置を検出するパタ
ーン認識方法において、基準パターンを取り込もうとす
る基準画像を基準２値化レベルで２値化して基準２値化
画像を得た後、該基準２値化画像の合致度を算定する外
枠範囲を変化させ、上記外枠で囲まれる画像面積内にお
いて低レベル画像部と高レベル画像部それぞれの占める
比率が略５０％となる外枠範囲内の基準２値化画像を最
適基準パターンとすることを特徴とするパターン認識方
法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61189532A JPS6346583A (ja) | 1986-08-14 | 1986-08-14 | パタ−ン認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61189532A JPS6346583A (ja) | 1986-08-14 | 1986-08-14 | パタ−ン認識方法 |
Related Child Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7023491A Division JPH07302344A (ja) | 1995-01-17 | 1995-01-17 | パターン認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6346583A true JPS6346583A (ja) | 1988-02-27 |
Family
ID=16242873
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP61189532A Pending JPS6346583A (ja) | 1986-08-14 | 1986-08-14 | パタ−ン認識方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS6346583A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH03142689A (ja) * | 1989-10-30 | 1991-06-18 | Mitsubishi Electric Corp | パターン認識方法及びその装置 |
| WO1999059104A1 (en) * | 1998-05-12 | 1999-11-18 | Omron Corporation | Model registration assisting method, model registration assisting device using the method, and image processor |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS58158761A (ja) * | 1982-03-12 | 1983-09-21 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | パタ−ン位置検出方法 |
| JPS59226981A (ja) * | 1983-06-08 | 1984-12-20 | Fujitsu Ltd | パタ−ンマツチング方法および装置 |
-
1986
- 1986-08-14 JP JP61189532A patent/JPS6346583A/ja active Pending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS58158761A (ja) * | 1982-03-12 | 1983-09-21 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | パタ−ン位置検出方法 |
| JPS59226981A (ja) * | 1983-06-08 | 1984-12-20 | Fujitsu Ltd | パタ−ンマツチング方法および装置 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| JPH03142689A (ja) * | 1989-10-30 | 1991-06-18 | Mitsubishi Electric Corp | パターン認識方法及びその装置 |
| WO1999059104A1 (en) * | 1998-05-12 | 1999-11-18 | Omron Corporation | Model registration assisting method, model registration assisting device using the method, and image processor |
| US6763131B1 (en) | 1998-05-12 | 2004-07-13 | Omron Corporation | Model registration method and image processing apparatus |
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