JP3158640B2 - パターンマッチング方法 - Google Patents
パターンマッチング方法Info
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- JP3158640B2 JP3158640B2 JP11719492A JP11719492A JP3158640B2 JP 3158640 B2 JP3158640 B2 JP 3158640B2 JP 11719492 A JP11719492 A JP 11719492A JP 11719492 A JP11719492 A JP 11719492A JP 3158640 B2 JP3158640 B2 JP 3158640B2
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明はパターンマッチング方法
に係り、詳しくは、マッチング率の高いエリアの中か
ら、最もマッチング精度の良いと推定されるポイントを
正確に求めることができるパターンマッチング方法に関
する。
に係り、詳しくは、マッチング率の高いエリアの中か
ら、最もマッチング精度の良いと推定されるポイントを
正確に求めることができるパターンマッチング方法に関
する。
【０００２】
【従来の技術】例えば、検査対象物の位置や種類等を検
出するための手段として、パターンマッチング方法が適
用される。パターンマッチングは、基準パターンを予め
メモリに登録しておき、この基準パターンをカメラに取
り込まれたサーチエリア内をスキャンニングさせて、最
もマッチング率の良いポイントを抽出するものである。
このようなパターンマッチングは、例えば電子部品を基
板に搭載する技術分野において、基板に形成された位置
基準マークや回路パターンの位置や、基板に搭載された
電子部品の位置や品種を検査する場合に行われる。
出するための手段として、パターンマッチング方法が適
用される。パターンマッチングは、基準パターンを予め
メモリに登録しておき、この基準パターンをカメラに取
り込まれたサーチエリア内をスキャンニングさせて、最
もマッチング率の良いポイントを抽出するものである。
このようなパターンマッチングは、例えば電子部品を基
板に搭載する技術分野において、基板に形成された位置
基準マークや回路パターンの位置や、基板に搭載された
電子部品の位置や品種を検査する場合に行われる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】ところが、基準パター
ンをサーチエリア内をスキャンニングさせながらマッチ
ング率を計算していった場合、通常、マッチング率の最
も良いポイントは、ある程度の広い面積を有するエリア
内に複数個あらわれる。これは、主としてカメラに取り
込まれた画像のノイズ等のためである。このように最も
マッチング率の良いポイントが複数個あらわれると、検
査対象物の位置等を正確に決定できないこととなる。
ンをサーチエリア内をスキャンニングさせながらマッチ
ング率を計算していった場合、通常、マッチング率の最
も良いポイントは、ある程度の広い面積を有するエリア
内に複数個あらわれる。これは、主としてカメラに取り
込まれた画像のノイズ等のためである。このように最も
マッチング率の良いポイントが複数個あらわれると、検
査対象物の位置等を正確に決定できないこととなる。
【０００４】そこで本発明は、最もマッチング精度の良
いと推定されるポイントを正確に決定することができる
パターンマッチング方法を提供することを目的とする。
いと推定されるポイントを正確に決定することができる
パターンマッチング方法を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明は、予め粗パター
ンマッチングを行って、求めようとするポイントが存在
する可能性がきわめて高いと予想される精密サーチエリ
アを設定する。次にこの精密サーチエリア内で基準パタ
ーンを精密にスキャンニングさせて、マッチング率の高
低の分布を求める。そして求められたマッチング率別
に、それぞれのマッチング率の分布エリアの重心位置を
求め、これらの複数の重心位置の平均位置を計算するこ
とにより、最もマッチング率の良いポイントを決定す
る。
ンマッチングを行って、求めようとするポイントが存在
する可能性がきわめて高いと予想される精密サーチエリ
アを設定する。次にこの精密サーチエリア内で基準パタ
ーンを精密にスキャンニングさせて、マッチング率の高
低の分布を求める。そして求められたマッチング率別
に、それぞれのマッチング率の分布エリアの重心位置を
求め、これらの複数の重心位置の平均位置を計算するこ
とにより、最もマッチング率の良いポイントを決定す
る。
【０００６】
【作用】上記方法によれば、精密なパターンマッチング
によって得られるマッチング率の良いエリアの中から、
真に最もマッチング率の良いと推定されるポイントを正
確に決定することができる。
によって得られるマッチング率の良いエリアの中から、
真に最もマッチング率の良いと推定されるポイントを正
確に決定することができる。
【０００７】
【実施例】次に、基板に搭載された電子部品の位置検出
を例にとり、図面を参照しながら本発明の実施例を説明
する。図１はパターンマッチングを行うための全体のシ
ステム図である。基板２には検査対象物としての電子部
品１が搭載されており、上方の光源４から照明光を照射
し、その明暗画像を上方のカメラ５に取り込む。カメラ
５には、Ａ／Ｄ変換器６を介して、第１のメモリ７と第
２のメモリ８が接続されている。第１のメモリ７には基
準パターンの画像データが登録され、第２のメモリ８に
はカメラ５に取り込まれた検査対象物である電子部品１
の画像データが入力される。これらのメモリ７、８は演
算部９に接続され、演算部９はＣＰＵ１０に接続されて
いる。演算部９は、マッチング率の演算を行う。またＣ
ＰＵ１０は重心計算等を行い、また演算部９等を制御す
る。
を例にとり、図面を参照しながら本発明の実施例を説明
する。図１はパターンマッチングを行うための全体のシ
ステム図である。基板２には検査対象物としての電子部
品１が搭載されており、上方の光源４から照明光を照射
し、その明暗画像を上方のカメラ５に取り込む。カメラ
５には、Ａ／Ｄ変換器６を介して、第１のメモリ７と第
２のメモリ８が接続されている。第１のメモリ７には基
準パターンの画像データが登録され、第２のメモリ８に
はカメラ５に取り込まれた検査対象物である電子部品１
の画像データが入力される。これらのメモリ７、８は演
算部９に接続され、演算部９はＣＰＵ１０に接続されて
いる。演算部９は、マッチング率の演算を行う。またＣ
ＰＵ１０は重心計算等を行い、また演算部９等を制御す
る。
【０００８】本システムは上記のような構成により成
り、次に図２〜図６を参照しながら、パターンマッチン
グ方法を説明する。まず、形状の良い電子部品１を選択
し、この電子部品１をカメラ５により観察して、その画
像を取り込む。図２に示すＡは、カメラ５に取り込まれ
た２値若しくは多値の明暗画像を示している。この画像
Ａのタテ、ヨコの画素Ｇの数は、各々５１２個である。
り、次に図２〜図６を参照しながら、パターンマッチン
グ方法を説明する。まず、形状の良い電子部品１を選択
し、この電子部品１をカメラ５により観察して、その画
像を取り込む。図２に示すＡは、カメラ５に取り込まれ
た２値若しくは多値の明暗画像を示している。この画像
Ａのタテ、ヨコの画素Ｇの数は、各々５１２個である。
【０００９】次に電子部品１の特徴部１ａを切り出して
基準パターンＢとし、この基準パターンＢの画像データ
をメモリ７に登録する。基準パターンＢのタテ、ヨコの
画素Ｇの数は、各々１２８個である。本実施例では、特
徴部１ａとして、電子部品１の角部を抽出しているが、
リード付電子部品の場合は、リードの先端部分も特徴部
として有用であり、更にはプリント基板上に形成してあ
る認識マークやベアチップ上面の回路パターンや認識マ
ークも有用である。
基準パターンＢとし、この基準パターンＢの画像データ
をメモリ７に登録する。基準パターンＢのタテ、ヨコの
画素Ｇの数は、各々１２８個である。本実施例では、特
徴部１ａとして、電子部品１の角部を抽出しているが、
リード付電子部品の場合は、リードの先端部分も特徴部
として有用であり、更にはプリント基板上に形成してあ
る認識マークやベアチップ上面の回路パターンや認識マ
ークも有用である。
【００１０】次に、検査対象物である電子部品１をカメ
ラ５で観察し、その画像を取り込む。図３に示すＣは、
カメラ５の視野内に設定されたサーチエリアであって、
サーチエリアとの画像データはメモリ８に入力される。
次に、メモリ７に登録された基準パターンＢを、このサ
ーチエリアＣ内において、矢印Ｎ方向にスキャンニング
させながら、各々のスキャンニング位置におけるマッチ
ング率を計算する。この計算は演算部９により行われ
る。このパターンマッチングは、粗パターンマッチング
であって、本実施例では１２画素スキップさせながら行
っている。
ラ５で観察し、その画像を取り込む。図３に示すＣは、
カメラ５の視野内に設定されたサーチエリアであって、
サーチエリアとの画像データはメモリ８に入力される。
次に、メモリ７に登録された基準パターンＢを、このサ
ーチエリアＣ内において、矢印Ｎ方向にスキャンニング
させながら、各々のスキャンニング位置におけるマッチ
ング率を計算する。この計算は演算部９により行われ
る。このパターンマッチングは、粗パターンマッチング
であって、本実施例では１２画素スキップさせながら行
っている。
【００１１】図３において、Ｂ１は粗パターンマッチン
グにおいて最もマッチング率が高かったエリアであり、
このエリアの近傍に、求めようとするポイントが存在す
るものと予想される。そこでこのエリアＢ１を若干（例
えばタテ、ヨコ方向に各々２４画素）拡大したエリアＤ
を設定する。求めようとするポイントがこのエリアＤ内
に存在する可能性はきわめて高いと予想されるので、次
にこのエリアＤを精密サーチエリアとし、図４に示すよ
うに、再度、基準パターンＢをこの精密サーチエリアＤ
内を矢印Ｎ方向に精密にスキャンニングさせながら、各
々のスキャンニング位置におけるマッチング率を計算す
る。このパターンマッチングは精密に行うものであり、
したがって基準パターンＢをスキップさせることなく、
あるいはスキップ量をきわめて小さくして、パターンマ
ッチングを行う。
グにおいて最もマッチング率が高かったエリアであり、
このエリアの近傍に、求めようとするポイントが存在す
るものと予想される。そこでこのエリアＢ１を若干（例
えばタテ、ヨコ方向に各々２４画素）拡大したエリアＤ
を設定する。求めようとするポイントがこのエリアＤ内
に存在する可能性はきわめて高いと予想されるので、次
にこのエリアＤを精密サーチエリアとし、図４に示すよ
うに、再度、基準パターンＢをこの精密サーチエリアＤ
内を矢印Ｎ方向に精密にスキャンニングさせながら、各
々のスキャンニング位置におけるマッチング率を計算す
る。このパターンマッチングは精密に行うものであり、
したがって基準パターンＢをスキップさせることなく、
あるいはスキップ量をきわめて小さくして、パターンマ
ッチングを行う。
【００１２】図５に示すテーブルは、このパターンマッ
チングのマッチング率の分布図である。図中、Ａはマッ
チング率９６％のポイントであり、以下、Ｂ，Ｃ，Ｄ，
Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈ，Ｉのマッチング率は各々９５％，９４
％，９３％，９２％，９１％，９０％，８９％，８８％
のポイントである。すなわち、最もマッチングの良いＡ
を中心として、外方へ行くにしたがい、マッチング率は
次第に低下する。
チングのマッチング率の分布図である。図中、Ａはマッ
チング率９６％のポイントであり、以下、Ｂ，Ｃ，Ｄ，
Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈ，Ｉのマッチング率は各々９５％，９４
％，９３％，９２％，９１％，９０％，８９％，８８％
のポイントである。すなわち、最もマッチングの良いＡ
を中心として、外方へ行くにしたがい、マッチング率は
次第に低下する。
【００１３】発明が解決しようとする課題の項で述べた
ように、パターンマッチングを行った場合、マッチング
率の最もよいポイントＡは、図５のテーブルで示すよう
に複数個にあらわれることから、検査対象物の位置を正
確に決定できなかったものである。そこで本手段では、
次に述べる方法により、最もマッチング率の良いポイン
トを決定する。
ように、パターンマッチングを行った場合、マッチング
率の最もよいポイントＡは、図５のテーブルで示すよう
に複数個にあらわれることから、検査対象物の位置を正
確に決定できなかったものである。そこで本手段では、
次に述べる方法により、最もマッチング率の良いポイン
トを決定する。
【００１４】図６は、図５に示すテーブルを３次元Ｘ，
Ｙ，Ｚの立体座標であらわしたものである。図中ＳＡ，
ＳＢ，ＳＣ，ＳＤ・・・は、上記したマッチング率を有
するポイントＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ・・・の分布エリアであ
る。そこで、各エリアＳＡ，ＳＢ・・・の重心のＸＹ座
標位置ＧＡ（ＸＡ，ＹＡ），ＧＢ（ＸＢ，ＹＢ）・・・
をＣＰＵ１０により計算する。次に、最小自乗法によ
り、各座標位置ＧＡ，ＧＢ・・・を通る線Ｑと、この線
Ｑが最もマッチング率の高いエリアＳＡと交差する座標
位置ＧＯ（ＸＯ，ＹＯ）を平均値として求める。この座
標位置ＧＯが、真に最もマッチング率の良いポイントで
あると決定される。この座標位置ＧＯは、最小自乗法以
外にも、例えば各々の重心ＧＡ，ＧＢ・・・の単純な平
均位置から求めることもできる。従来手段では、ノズル
による認識誤差が±２画素程度みられるが、本手段によ
れば±０．２画素程度となり、少数点以下の認識位置の
解析が可能となる。
Ｙ，Ｚの立体座標であらわしたものである。図中ＳＡ，
ＳＢ，ＳＣ，ＳＤ・・・は、上記したマッチング率を有
するポイントＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ・・・の分布エリアであ
る。そこで、各エリアＳＡ，ＳＢ・・・の重心のＸＹ座
標位置ＧＡ（ＸＡ，ＹＡ），ＧＢ（ＸＢ，ＹＢ）・・・
をＣＰＵ１０により計算する。次に、最小自乗法によ
り、各座標位置ＧＡ，ＧＢ・・・を通る線Ｑと、この線
Ｑが最もマッチング率の高いエリアＳＡと交差する座標
位置ＧＯ（ＸＯ，ＹＯ）を平均値として求める。この座
標位置ＧＯが、真に最もマッチング率の良いポイントで
あると決定される。この座標位置ＧＯは、最小自乗法以
外にも、例えば各々の重心ＧＡ，ＧＢ・・・の単純な平
均位置から求めることもできる。従来手段では、ノズル
による認識誤差が±２画素程度みられるが、本手段によ
れば±０．２画素程度となり、少数点以下の認識位置の
解析が可能となる。
【００１５】なお上述した粗パターンマッチングは、精
密なパターンマッチングを行うエリアを縮減して、全体
のパターンマッチング時間を短縮するために行ったもの
であり、粗パターンマッチング方法としては、上記スキ
ップ手段以外にも低解像度の画像パターンを採用して、
マッチング回数を削減する方法等も知られている。また
上記実施例では、電子部品１の位置検出を例にとって説
明したが、本発明は基板２に形成された位置基準マーク
３（図１参照）の検出等の他の手段にも適用できる。
密なパターンマッチングを行うエリアを縮減して、全体
のパターンマッチング時間を短縮するために行ったもの
であり、粗パターンマッチング方法としては、上記スキ
ップ手段以外にも低解像度の画像パターンを採用して、
マッチング回数を削減する方法等も知られている。また
上記実施例では、電子部品１の位置検出を例にとって説
明したが、本発明は基板２に形成された位置基準マーク
３（図１参照）の検出等の他の手段にも適用できる。
【００１６】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、パ
ターンマッチングによって得られたマッチング率のよい
エリア内の中から、真に最もマッチングの良いポイント
を正確に決定することができる。
ターンマッチングによって得られたマッチング率のよい
エリア内の中から、真に最もマッチングの良いポイント
を正確に決定することができる。
【図１】本発明の一実施例に係るパターンマッチングの
全体システム図
全体システム図
【図２】本発明の一実施例に係る基準パターンの抽出図
【図３】本発明の一実施例に係るパターンマッチング図
【図４】本発明の一実施例に係るパターンマッチング図
【図５】本発明の一実施例に係るマッチング率のテーブ
ル図
ル図
【図６】本発明の一実施例に係るマッチング率の立体図
１ 検査対象物 １ａ 特徴部 ５ カメラ Ｂ 基準パターン Ｃ サーチエリア Ｄ 精密サーチエリア ＳＡ 分布エリア ＳＢ 分布エリア ＧＡ 重心位置 ＧＢ 重心位置 ＧＯ 平均位置
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01B 11/00 - 11/30 G06T 7/00 - 7/60 G01N 21/88 - 21/958 H01L 21/64 - 21/66 H05K 3/30 H05K 13/00 - 13/04
Claims (1)
- 【請求項１】（１）カメラによりマスター対象物の特徴
部の画像を取り込み、その画像データを基準パターンと
してコンピュータのメモリに登録するステップと、
（２）カメラにより検査対象物の画像を取り込み、取り
込まれた画像にサーチエリアを設定して、このサーチエ
リア内で基準パターンをスキャンニングさせて粗パター
ンマッチングを行い、求めようとするポイントが存在す
る可能性がきわめて高いと予想される精密サーチエリア
を設定するステップと、（３）精密サーチエリア内で基
準パターンを精密にスキャンニングさせて、マッチング
率の高低の分布を求めるステップと、（４）前記（３）
のステップで求められたマッチング率別に、それぞれの
マッチング率の分布エリアの重心位置を求めるステップ
と、（５）前記（４）のステップで求められた複数の重
心位置の平均位置を計算することにより、最もマッチン
グ率の良いポイントを決定するステップと、から成るこ
とを特徴とするパターンマッチング方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11719492A JP3158640B2 (ja) | 1992-05-11 | 1992-05-11 | パターンマッチング方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11719492A JP3158640B2 (ja) | 1992-05-11 | 1992-05-11 | パターンマッチング方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05312543A JPH05312543A (ja) | 1993-11-22 |
| JP3158640B2 true JP3158640B2 (ja) | 2001-04-23 |
Family
ID=14705730
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11719492A Expired - Fee Related JP3158640B2 (ja) | 1992-05-11 | 1992-05-11 | パターンマッチング方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3158640B2 (ja) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006234793A (ja) * | 2005-01-28 | 2006-09-07 | Juki Corp | 部品位置検出方法および装置 |
| JP4550110B2 (ja) | 2005-03-03 | 2010-09-22 | パイオニア株式会社 | テンプレートマッチング処理装置及び方法、ホログラム再生装置及び方法、並びにコンピュータプログラム |
| JP6751567B2 (ja) * | 2016-02-18 | 2020-09-09 | Juki株式会社 | 電子部品検査方法、電子部品実装方法、及び電子部品実装装置 |
-
1992
- 1992-05-11 JP JP11719492A patent/JP3158640B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH05312543A (ja) | 1993-11-22 |
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