JPS63674A - パタ−ン検査方法 - 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、検査対象パターンの良否を判定するパターン
検査方法に関するものである。

〔従来の技術〕

第９図（ａ）　、　（ｂ）は、それぞれテンプレートマ
ツチング方式と称される従来のパターン検査方法の原理
説明図である。同図において、１と１′はそれぞれ検査
対象パターン、２〜８はそれぞれ十印で示されたサンプ
リングポイント、である。

第９図（ａ）において、検査対象パターン１が文字の８
であったとする。このとき、図示せざるテンプレートを
用いて、サンプリングポイント２〜８を図示の如く定め
、各ポイントにおけるパターンの有無を検査する。例え
ばパターン有ならば論理１、パターン無ならば論理０と
し、２〜８の各ポイントにおける検査結果をコード化し
、そのコードから検査対象パターンが既知のどのパター
ンに分類されるかを認識゛するのである。

第９図（ａ）においては、ポイント２〜８の何れにおい
ても検査結果は有（論理１）であシ、この場合、検査対
象パターン１は文字の８であると認識する。第９図（ｂ
）においては、ポイント８のみがパターン無（論理０）
で、この場合は、文字の０のパターンであると予め判定
のアルゴリズムを定めておき、それに従って０と認識す
る。

このようなテンプレートマツチングによるパターン検査
方法は、吟味すべき情報が圧縮されていて少ない（サン
プリングポイントにおけるパターンの有無のみ）こと、
吟味した結果によるパターンのクラス分けが容易である
こと、等の利点があシ、０ＣＲ（光学文字読取ｒＪ）の
ように、検査対象となる未知のパターンを、標準（既知
）パターンの中のどれに相当するものかを判定して分類
すれば足シるというようなパターン認識装置に用いれば
有効であることが知られている。

〔発明が解決しようとする問題点〕

しかしながら、テンプレートマツチング法をパターン検
査方法に応用すると、いくつかの問題点が出てくる。そ
の一つは、パターンの良否検査に於ては、サンプリング
ポイントを拡張した窓領域を考え、該窓領域内にパター
ンが存在するか否かで判定すると、類似ではあるが不良
のパターンを良品と誤判定すると云う致命的な欠陥があ
ることでらる。なぜならば、パターンが存在するか否か
という２者択一の方式では、窓領域内にパターンが存在
しなかったときは不良と判定するが、パターンが存在し
たけれども、その大きさが良品と異なっていた場合には
、不良と判定することができないからである。

一般に印刷されているようなパターンでは、窓領域に占
めるパターン部分の面積が、場所により大きく異なるな
ど、それぞれの窓領域において、パターン部分に特数（
この場合、面積の大小）があるので、この特叙を抽出し
て計測しなければ正しいパターン検査は出来ない。

本発明は、上述のような従来の技術的事情にかんがみな
されたものであり、従って本発明の目的は、テンプレー
トマツチング法の原理にのっとりながら、それを発展さ
せて、−般の印刷パターンなどをも正しく検査すること
のできるパターン検査方法を提供することにある。

〔問題点を解決するための手段〕

二次元逐次走査形光電変換装置の視野内に複数個の窓領
域を設定するとともに各窓領域の組合せを予じめ設定し
ておき、各窓領域に対応する２［化信号から各窓領域内
での被検査対象パターンの成る特数量を計測し、同じ組
に属する各窓領域の特数量を相関演算し、該相関演算の
結果に基づいて被検査対象パターンの良否を判定する。

〔作用〕

先ず検査対象パターンを二次元逐次走査形光電変換装置
（例えば工業用テレビカメラ）を用い撮偉して得られる
時系列の電気信号を処理してパターンの良否を判定する
ものであるが、テレビカメラの視野内に、複数（−般に
は多数）の窓領域を電気的手段などにより設定し、各窓
領域からみたパターン部分の特徴を量的に抽出する。

検査対象パターンが良品であっても、カメラ視野内で所
定の位置からずれていたシすると、予め定められた窓領
域を通して抽出された特数量が所定のしきい呟範囲内に
収まらないことがラシ、その結果、判定結果は不良と出
る。しかし、パターンは少し隣りへずれただけなのであ
るから、所定の窓領域を通して検出された特数量と、そ
の隣りの窓領域を通して検出された％漱証との相関をと
れば（この場合、相関とは加算、減算など）、得られた
相関量は所定のしきい匝範囲内に収まり判定結果は良と
出る。このような考え方に立って、関連のある適当な窓
領域の組合せを定め、その間で各特＠量の演算加工（例
えば加算）を行ない、加工結果について判定（これを相
関判定と云う）を行ない、その結果により良否を判定す
る。

とのように相関判定を行なうことにより検査対象パター
ンの良否を判定している。なお、窓領域の形状、大きさ
等については、検査対象パターンに従って任意適宜に定
めるもので、長方形などに限るものではない。また窓領
域を通して抽出する特数量としても、窓領域内のパター
ン部分の面積のほか、パターン部分の周囲長、その他を
用いうろことは勿論である。

〔実施例〕

次に図を参照して本発明の詳細な説明する。

第２図（ａ）は、本発明における窓領域の設定例を示す
説明図であシ、第２図（ｂ）は検査対象パターンの一例
の説明図であυ、第２図（ｃ）は窓領域を通して見たパ
ターンの説明図である。

これらの図において、２１〜２７はそれぞれ短冊形の窓
領域であシ、２０は検査対象のパターン（文字の８）で
ある。第２図（Ｃ）に見られるように、窓領域２１〜２
７のそれぞれを通して、パターン２０の一部分が見られ
る。

第６図は窓領域の他の設定例を示す説明図である。同図
においては、第２図（ａ）に示したのと同じ窓領域２１
〜２７の外側に、３１〜３６の各窓領域を、また内側に
、４１〜４８の各窓領域を設定しておシ、パターンの配
置がずれた場合などにおいて、中央の窓領域（２１〜２
７）と外側または内側の窓領域の間で相関をとることが
可能な構成になっている。

第１図は本発明の一実施例を示すブロック図である。同
図において、５０は検査対象パターン、５１は工業用テ
レビカメラ（Ｉ’ｒＶカメラ）、５２は２匝化・画素分
割回路、５３．５３’はそれぞれ特徴抽出回路、５４．
５４’はそれぞれ計数回路、５５は計数直記憶回路、５
６は一次判定回路、５７は二次判定回路、５８は相関判
定要否回路、５９は相関演算回路、６０は相関−次判定
回路、６１は相関二次判定回路、６２は総会判定回路、
６３は窓領域発生回路、６４は制御回路、６５は設定値
記憶回路、６６はキーボード、である。

次に動作の概要を説明する。先ず対象パターン５０をＩ
ＴＶカメラ５１により撮像して得られる時系列の電気信
号を２１ｉ化・ｆｉｉｉＩ素分割回路５２において２唾
化し、かつ画素（ドツト）に分割する。

通常は、一画面分の電気信号を水平Ｘ軸方向に６２０個
、垂直Ｙ軸方向に２４０個、全部で約７萬７千個位のド
ツトに分割する。特徴抽出回路５３は、分割回路５２か
らのドツト信号を受け、その特徴を抽出する。例えば特
徴が単に面積の大小でめったとすると、ドツト信号の白
なら白、黒なら黒に着目してそのドツト信号口の部分の
横方向水平定食時の長さくドツトの数）を次の計数回路
５４で計数してゆくことにより面積が求まる（つまシ長
さの集合により面積を求める）。５３′は面積以外の別
な特徴を抽出する回路、例えば白と黒の境界長を検出す
る場合だとすると、その境界点を抽出する回路であり、
次の計数回路５４′によって境界点の数を計数すること
により境界長が求まる。なお、窓領域発生回路６３から
発生される窓領域信号の制御のもとに計数回路５４．５
４’は計数動作を行なうので、ＧＦ数結果は、各窓領域
について抽出された特＠量ということになシ、とれが窓
領域の番号と特欧項目毎に整理されて記憶回路５５に一
旦記憶される。窓領域発生回路６５は、キーボード６６
から設定は記憶回路６５に入力されたデータをもとに偏
集された任意の形状の多数の窓領域を表わす信号を発生
し出力することができる。

さてＩＴＶカメラ５１による１フイールドの走査が完了
すると、容態領域毎の特徴データの計測および記憶が完
了するので、これらの特徴データをもとに、以下の回路
５６〜６５により、対象パターンの良否を判定する。

記憶回路５５から読出された各窓領域毎の特徴データは
、−次判定回路５６において、各窓領域毎、特徴毎に設
定された上限設定値αｉｊ、下限設定唾βｉｊ（但し、
ｉは特徴の種類を表わし、ｊは窓領域の番号を示す）と
比較され、上限と下限の範囲（しきい呟範囲）内にある
か否かの一次判定がなされる。特徴項目最についての判
定処理動作を具体的に説明する。

一次判定回路５６は、特徴項目ｉ（例えば面状なら面積
の大小）についての窓領域ｊにおけるデータＤＢｊが上
限設定値αｉｊ、下限設定値β１ｊの範囲内にあるか否
かを調べて一次判定を行なうが、これを全窓領域につい
て実施する。−次判定結果は、上下限しきい匝の範囲内
にあれば論理１、範囲外にあれば論理０と表わされる。

なお上下限しきい値は、窓領域毎、％欲項目毎に適切な
ものを選択することが可能でア）、これらのしきい値デ
ータはキーボード６６から入力されて設定値記憶回路６
５に記憶されているので、−次判定回路５６はこれを読
出して使用する。

−般に検査対象パターンは、Ｎ個（Ｎは任意の整数）の
小パターンから構成されると考えて良いことが多いので
、各窓領域はＮ個の小パターンに対応するようにＮ個の
グループにまとめられる。

例えば検査対象パターンがｒＡ　Ｂ　ＣＤＪであったと
すれば、これは４個の小パターン（各文字がそれぞれ小
パターンを構成する）から成るものと考える。なお小パ
ターンは、必ずしも１文字単位、１図形単位で構成され
るものではなく、複数文字単位で構成されるときもある
。

グループ化された窓領域番号の胆合せはキーボード６６
を用いて入力され設定値記憶回路６５に記憶される。二
次判定回路５７は、グループ化された窓領域番号の組合
せを記憶回路６５から読出し、これに従って一次判定回
路５６からの各窓領域毎の一次判定結果をグループに分
ける。次に二次判定回路５７は、グループ分けされた一
次判定結果を、設定値記憶回路６５から続出した一次判
定テーブルと比較照合することにより、グループとして
の良否を判定する。なお−次判定テーブルは、対象パタ
ーン毎に予め求めて設定値記憶回路６５に記憶させてお
くものである。

第６図に示したように設定された窓領域を用い、数字の
８（第２図６）と７をそれぞれ対象パターンとしたとき
の一次判定テーブルを第４図に示す。

対象パターンが数字の８であるときは、−次判定テーブ
ルは、窓領域番号の順に配列されたコード化データ（１
１１１１１１０・・・・・・０〕でオシ、数字の７であ
るときはＣ１１１００００・・・・・・０〕であること
が第４図から理解されるであろう。

二次判定回路５７による二次判定操作は全グループにつ
いて行なわれる。グループとしての二次判定が不良（Ｎ
Ｇ）であったときは、相関判定安否回路５８において相
関判定の要否を決める。相関判定要否回路５８は、予め
設定されている種々の条件に従って、成る場合には相関
判定要と決定し、成る場合には、それには及ばない（つ
まシ否）と決定する。相関判定安となったときには、本
発明が適用されて相関演算回路５９が、設定された窓領
域の組合せ（この組合せに関するデータはやはシ記憶回
路６５から続出して得る）について、抽出された特徴デ
ータの演算（例えば窓領域２１のデータと窓領域３１の
データとを加算）を行ない、その結果を新データＤＣｊ
ｋとして出力する。

演算により得られた新データＤＣｊｋは相関−次判定回
路６０へ送られ、ここで、設定値記憶回路６５よシ続出
された上限設定置αＣ４Ｋ’：下限投定呟βＣｊｋの範
囲内にあるか否かの相関−次判定がなされ、範囲内にあ
れば論理１、範囲外であれで論理Ｏが出力される。かか
る相関−次判定処理は指定された全ての窓領域の組合せ
について行なわれる。

次に相関二次判定回路６１では、回路６０からの相関−
軟判定結果と、設定値記憶回路６５から読出した相関−
次判定テーブルとを比較照合することにより相関二次判
定を行ない、−致していれば当該グループの当該特徴項
目についての判定は良となる。

第３図に示した如く設定された窓領域を用い、数字の８
が、第２図（ｃ）に示した窓領域との相対位置から、若
干上方へずれた場合に求められる相関−次判定テーブル
を一例として第５図に示す。第５図において、パターン
８が少し上へずれたため、窓領域２１単独では特徴抽出
社が少なく、データは論理１に々ることかできないで論
理０にとどまっており、他方、窓領域２１と３１の特徴
量の和により、ようやくデータは論理１になっているこ
とが理解されるであろう。窓領域２４．２７についても
それぞれ同じことが云える。相関−次判定テーブルも予
めこれを求めてキーボード６６によって設定値記憶回路
６５に記憶しておくものであることは、先に説明した一
次判定テーブルの場合と同じである。

以上により結局、窓領域を通して直接計測した特徴量デ
ータによる二次判定処理と、計測データを加工して得ら
れる相関演算データによる相関二次判定処理を行ない、
そのどちらか−方で結果が良品と出れば、総合判定回路
６２は良品という判定結果を出力することになる。

第６図に、第１図に示した実施例の動作機いを、＠７図
に動作の詳細をそれぞれ流れ図として示した。なお第７
図では、窓領域のことを単にウィンドと表現している。

以上に述べた実ｍ例の説明では、窓領域の形状を長方形
として説明したが、そのほか四角形、五角形、口角多角
形、円形、環形等、任意の形状であってよく、特に検査
対象パターンが文字でなく図形であるような場合には、
それに適した形状の窓領域を選択することが大切である
。

また前記実施例の説明では、相関判定処理を行なう際、
相関二次判定時に、相関−次判定結果だけを用いて行な
うように説明したが、相関−次判定偕果のほかに、−次
判定結果を参照して行なうこともできる。また、相関演
算として加算の例を説明したが、パターン条件によって
は差や比をとるとメリットが出るケースもある。次に前
記実施例では特徴項目ｉだけの相関をとったが、パター
ンの条件によっては異なる特徴項目同志の相関をとると
著るしいメリットがあることもある。このようなケース
の動作フローチャートを第８図に示す。

尚、以上の説明では特徴項目として面積と境界長につい
て説明したが、交点・端点・弧丘点・斜線等積々の局部
面情報を採用できる。

以上、述べたように実施例の装置では、対象ノくターン
によって窓領域の形状、位置、数等の条件、各槌しきい
呟、相関条件、各種判定条件等がキーボード入力によ多
自由に記憶回路に設定できる様になっている。従って、
従来パターン検査装置は対象パターンによってハードや
アルゴリズムが著るしく異なシ景産性に乏しかったが、
実施例の装置では検査対象となるパターンの変更に対す
る適応力を著しく高くしており、従って量産可能な講成
となっている。

〔発明の効果〕

次に本発明の効果について述べる。

■　窓領域が、従来のようにパターン成分が存在する場
所だ番プでなく、第３図において３１〜４８に示したよ
うに、パターンの存在しない領域にも設定できる。従っ
て従来不可能であった〔検査パターン＝良品パターン＋
α〕のような場合に対しても容易に不良は不良と判定で
きる。

■　窓領域をグループ化し、グループ毎に独立して判定
することができるので、良品サンプルでの部位によるバ
ラツキ（微小位置ずれや濃度変化）があったときにもム
ダバネ（良品を不良品と見誤る）が少なくなる。

■　パターンの良否判定に、計測したデータだけを用い
るのでなく、異なる窓領域間での相関演算データをも用
いることによりパターンを高精度に、かつ安定に検査で
きる。とくに良品サンプルにおいて部位や搬送条件等に
より計測値の絶対匝が変化することが比較的多い場合が
ある。このようなときは計測瞭を上下限値で比較する方
式ではムダバネが多いか、もしくは不良検出率が悪くな
る。しかし、このような条件下でも「異なる窓領域の計
測直の相対比が一定」であったシ、「異なる窓領域の計
測喧の会計が一定」であったり、「異なる窓領域の計測
匝の差をとるとパターンの変化が明確になる」などの関
係が存在することが多いから、このような条件を利用し
て高精度の検査を行うことができる。

■　相関をとる場合に同一の特徴だけでなく、他の特徴
（同じ窓領域であってもよい）データとの相関を調べる
と著るしい効果をうることかできる場合がある。例えば
汚れ検査のように面積と周囲長差との相関をとると良・
不良の差が明確になる。

■　窓領域の形状を実質的に任意とすることにより、種
々の対象パターンに適用でき、かつ、窓領域の数を減ら
しうるので高速に判定することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例を示すブロック図、第２図（
ａ）は窓領域の設定例を示す説明図、第２図（ｂ）はパ
ターンの一例の説明図、第２図（ｃ）は窓領域を通して
見たパターンの説明図、第３図は窓領域の他の設定例を
示す説明図、第４図は一次判定テーブルの説明図、第５
図は相関−次判定テーブルの一例を示す説明図、第６図
は第１図に示した実施例の動作概要を示す流れ図、第７
図は同じく動作の詳細を示す流れ図、第８図は他の動作
例を示す流れ図、第９図（ａ）　、　（ｂ）は従来のパ
ターン検査方法の原理説明図、である。 符号説明 １．１′・・・・・・パターン、２〜８・・曲サンプリ
ングポイント、２０・・・・・・対象パターン、２１〜
４７・・・・・・窓領域、５０・・・・・・対象パター
ン、５１・・・・・・工ＴＶカメラ、５２・・・・・・
２籠化・画素分割回路、５３．５３’・・・・・・特徴
抽出回路、５４．５４’・・・・・・計数回路、５５・
・・・・・計数値記憶回路、５６・・・・・・−次判定
回路、５７・・・・・・二次判定回路、５８・・・・・
・相関判定安否回路、５９・・・・・・相関演算回路、
６０・・・・・・相関−次判定回路、６１・・・・・・
相関二次判定回路、６２・・・・・・総合判定（ロ）路
、６３・・・・・・窓領域発生回路、６４・・・・・・
制御回路、６５・・・・・・設定値記憶回路、６６・・
・・・・キーボード 代理人　弁理士　並　木　昭　夫 代理人　弁理士　松　崎　　　　清 “°０　　　　　　　　□３゜ （の　　　　　　　＋ｂ＋ 贋２　図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １）被検査対象パターンを二次元逐次走査形光電変換装
   置により走査して得られる時系列の電気信号を画素分割
   して２値化し、該２値化信号から被検査対象パターンの
   形状を検査するパターン検査方法において、二次元逐次
   走査形光電変換装置の視野内に複数個の窓領域を設定す
   るとともに各窓領域の組合せを予じめ設定しておき、各
   窓領域に対応する２瞳化信号から各窓領域内での被検査
   対象パターンの或る特徴量を計測し、同じ組に属する各
   窓領域の特徴量を相関演算し、該相関演算の結果に基づ
   いて被検査対象パターンの良否を判定することを特徴と
   するパターン検査方法。