JPS6391779A - 部品認識装置 - 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、工場で使用する自動化設備・機器等における
視覚による認識の自動化装置等に使用する部品認識装置
に関するものである。

工場においては、部品の組立、検査等の自動化のため対
象となる部品の位置や形状を認識する必要があり、その
ために各種の視覚認識装置が開発実用化されている。

本発明はそのなかでも、プリント基板組立において使用
される実装機で、実装する部品の位置・姿勢・形状を、
視覚的Ｖζ自動認識させる技術に関するものである。

従来の技術 近年、工場の自動化分野では、検査工程、部品組立工程
などに、視覚を用いた自動認識装置が開発導入されてい
る。プリント基板組立では、様々な形状の部品を高精度
に基板に組みつけるため、部品の形状や位置ずれをあら
かじめ認識し、位置補正して組立てる方法がとられてい
る。以下、図面を参照しながら、上述した従来の部品認
識装置の一例について説明する。

第６図は、従来の部品認識装置のｆ１４成を示すもので
ある。第６図において、２２は対象部品を撮像するカメ
ラである。２３）ま、そのビデオ信号を２値化する２値
化回路であり、２４はテンプレートマツチング部、２６
はその結果の判定処理部、２６は判定処理から対象部品
の位置を計算する位置計算部であり、これらにより部品
認識装置Ａ２７が構成されている。また、従来の別の部
品認識装置の例として部品認識装置Ｂ３１があり、撮像
カメラ２２と２値化回路２３、およびフレームメモリ２
８、特徴計算部２９、位置計算部３０で構成されている
。

以上のように構成された従来の部品認識装置について以
下その動作について説明する。対象部品を撮像カメラ２
２で撮影し、そのビデオ信号を２値化回路２３で２値化
する。この２値化信号を、部品認識装置２７では、テン
プレートマツチング部２４に入力し、ここで、対象部品
との外形のマツチングが行なわれる。マツチングの方法
は、対象部品の標準部分パターンをあらかじめ登録して
おき、その標準パターンを被測定部品映像上で走査し最
もよく一致する位置を探索する。２種以上。

の標準パターンを用いて、部品の２ケ所以上の位置を検
出し、判定処理２５で、結果の妥当性判定をした上で、
位置計算部２６において、部品の位置・回転が計算され
る。別の認識装置Ｂ３１では、２値化回路２３で得られ
る２値化信号をフレームメモリ２８に、いったん格納す
る。このフレームメモリ２８の画像データに対し、特徴
計算部２９が、前記部品外形上の特徴として、その面積
値や、周囲の長さや穴の数、２次モーメントなどを計算
し、部品外形の図形特徴をとらえ判定した後、位置計算
部３ｏで、重心や図形主軸の傾きを計算する。この方式
は一般に、ＳＲｉアルゴリズムと言われているものであ
る。また、装置２７でとられている方式は、テンプレー
トマツチング方式といわれているものである。

発明が解決しようとする問題点 しかしながら上記のような方法の装置では、電子部品の
実装組立てなどにおける部品の位置・姿勢認識方法とし
ては、以下のような問題点を有していた。

部品認識装置２７におけるテンプレートマツチング方式
では、対象部品の画面内回転が大きなものでは、回転も
含めた多くの標準テンプレートを用意しなければならな
いため不便であり、処理時間もそれだけ多くかかる。

また、部品外形の微少な凹凸にも影響されやすい。

部品認識装置３１におけるＳＲｉ方式では、部品の全体
的な図形特徴、たとえばその面積値や周囲長、穴の数、
主軸のまわりの２次モーメントなどを計算し、図形判別
を行なうため、図形の局所的な特徴部分を検出すること
ができない。第４図。

第５図は、上記問題点を説明する図であり外形１６をも
つ部品の位置の代表点として位置１９が必要であるが、
この位置は例えば第４図の１ｅａ、１６ｆ。

１６ｇ　、　１６ｐの４つの頂点をもつ四角形の中心と
して求める要求が、組立の上からはある。しかしながら
、前記理由により、部品認識装置３１におけるＳＲｉ力
式では、第６図の２１のような重心位置として求められ
るにすぎない。つまり第５図の事例のような部品（非対
称形状）に対しては、目的位置が求められないことがあ
った。また、１６ａ、１６ｆ、１６ｇ、１６ｐの４頂点
以外に存在しやすい部品のパリ等による変形に対して、
２１の重心位置や２０の主軸の傾きは変動し、位置検出
精度を悪くする。

さらに、このＳＲｉ方式は、処理時間が長くかかるとい
う問題点も有している。

本発明は、上記問題点に鑑み、特にプリント基板組立て
における、部品の位置・回転を認識する装置において被
測定部品の大きな回転、形状変動を許容し、部品外形の
特定点位置を知ること等の要求内容を満足する、高能力
の部品認識装置を提供するものである。

問題点を解決するだめの手段 上記問題点を解決するために本発明の部品認識装置は対
象部品の画像をディジタル画像化する手段と、このディ
ジタル画像の画素毎のデータを保持する手段と、画素毎
のデータの中から部品の外形輪郭を抽出する手段と、外
形輪郭データをもとに特徴部分を抽出する手段と、前記
、抽出した特徴から、各々の特徴部分の種類、接続方向
、接続距離を図形テーブルとして作成する手段と、前記
図形テーブルと、あらかじめ保持させた標準図形テーブ
ルとの照合を行なうことにより、対象部品の同定及び位
置認識をする手段とで構成されたものである。

作　　用 本発明は、上記した構成によって、部品の２値画像のレ
ベルでなく、コーナー等の特徴点の連結のしかたという
高次のレベルで、部品外形を表現し、図形としての同定
・照合を行なうため、現実の部品に多く存在する形状の
ばらつきや変形の影響を直接受けずに認識できる。

また、上記方法により、対象部品が、画面内でどのよう
に回転していても同じ処理時間で認識可能であり、第４
図のような、部品位置として求めたい特定の位置１９も
、部品外形の特徴点をとらえている本方法により、容易
な計算で求めることができるものである。

実施例 以下、本発明の一実施例について、図面を参照しながら
説明する。第１図は、本発明の実施例における部品認識
装置の構成を示すものである。第７図はその処理をフロ
ー図で示したものである。

第１図において、１は認識する対象の部品の一例で、ト
ランジスタのチップ部品である。２ば１の部品を撮像す
るカメラである。３はビデオ信号のＡ／Ｄ変換回路、４
はディジタル化された映像を保持するフレームメモリ、
５はフレームメモリのデータから部品の外形輪郭を求め
る輪郭抽出部、ｅは輪郭特徴抽出部、７は図形特徴を保
持する図形テーブルメモリ、８は標準部品の図形テーブ
ルメモリ、９は７の図形テーブルメモリと８の標準図形
テーブルメモリとを照合し、部品の位置を計算する照合
・位置演算処理部である。

以上のように構成された部品認識装置について、以下そ
の動作を説明する。対象部品１は、適当な照明の下で撮
像カメラ２によって撮像され映像信号として出力される
。この映像信号は、部品認識装置１０へ送られ、Ａ／Ｄ
変換回路３に入る。ここで、映像信号は、あらかじめ設
定されたしきい値で２値化され、フレームメモリ４に保
持させる。

この場合、２値データでなく、通常よく使用される６〜
８ビット／画素の濃淡データへＡ／Ｄ変換し、８ビツト
のフレームメモリへ保持させてもよい。フレームメモリ
に画像データが格納された後、輪郭抽出部５において、
画像データ中の部品の外形輪郭を抽出する。８ビツトの
濃淡データを使用する時は、微分等のエツジ抽出処理を
以下の処理に先立って行なっておけばあとは２値の処理
と同じである。（第７図の３６の輪郭部抽出）この処理
は、２値画像データ中の白（又は黒）の部品領域内部か
ら出発して、一定方向へ黒（又は白）の画素があられれ
るまで注目点を移動し、黒の点があられれたところから
、右回り（又は左回り）に輪郭である境界点列を追跡し
、境界点座標を輪郭に沿ってあられれる順に配列するも
のである。この境界追跡は、３×３の論理マスクを用い
そのマスク内データの組合せにより、次々とマスク中央
画素が、境界点列上を移動するように、マスク移動前を
決定してゆくように構成され、マスクにデータを入れて
いくことによって処理が自動的に進むようにしたもので
ある。

この時のマスク中央画素の座標を境界点座標としてメモ
リに記憶してゆく。輪郭抽出部５では、上記のような処
理を行ない、結果として、輪郭境界の座標テーブルが作
成される。この座標点列に対して、輪郭特徴抽出部６で
、部品の輪郭図形上でのコーナ一部、円形部などの特徴
部分の座標を抽出する。（第７図の３６の輪郭特徴抽出
）この処理について説明する。輪郭抽出部５かも得られ
た境界座標テーブルは輪郭点の順に並んでおり、適当に
輪郭点番号をつける。（”１　ｒ　”２　ｒ　Ｐ３　＋
・・・・・・ｐ２）ｐｌは開始点、Ｐ２は終了点である
。ＰｌからＰ□（但しｉは奇数）へ結んだ線分がたとえ
ば水平方向となす角度をθ１とし、Ｐ２からＰＸ＋１へ
結んだ線分の同様な角度をθ２とし、以下同様な手順で
、全輪郭点列のθを求めていき、θ１をＰ（ｉ　＋１　
）／２の点の角度とし、θ２を”　（ｉ　＋１）／２　
＋１の点の角度とするようにして、全輪郭点列のθ１と
Ｐ、を決める。Ｐ　の添字、の値は、検出すべきコーナ
の大きさに合せあらかじめ設定する。

また、θ、の決定にあたり、ＰｌのθをＰｉをはさむ前
後の数点のθ値の平均としてもよい。

次に、このθ、を隣り合うもの又は、一定間隔とびに差
をとり角度差−疑似曲率を求める。第２図、第３図は、
この状態を示したものであり、第２図の１１のような輪
郭図形例対し、第３図３１のような角度差＝疑似曲率（
以下、曲率という）の曲線が得られる。第２図の１２ａ
、１２ｂ、・・・・・・の特徴点は、３１の１５ａ、１
６ｂ、・・・・・・の曲線ピークに対応する。この曲線
に対し３３の角度差が一部レベル以上の部分を切り出し
、その中央部をコーナ点又は円形部中央と決め、また面
積値によりコーナ角度の大きさを決める。さらに、曲率
値を追跡して、所定長以上のＯでない曲率値が連続する
部分を円形部と判断する。このようにして輪郭外形の特
徴部が抽出されるが、コーナ位置はたとえば、一定値以
上の曲率曲線のピーク位置として求めてもよい。

また、第３図の曲率曲線において、上方向に出ているピ
ークは、右方向に曲がるコーナ（凸コーナ）又は円形部
であり、下側に出ているピークは、左方向に曲がるコー
ナ（凹コーナ）又は円形部である。（輪郭追跡方向によ
って逆転する。）上記した方法によって、輪郭特徴抽出
部６では、コーナ部２円形部といった局所的な図形特徴
部分を侯出しその部分がもつ属性として、角度、部品か
らみた凹凸の種類、さらに、その特徴点間の距離を計算
し、特徴点順に並べて図形テーブルメモリ７に格納する
。

一方で、上記と同様な手段を用いて作成された標準とな
る部品の図形テーブルを作成し、標準図形テーブルメモ
リ８に格納しておく。このデータは、角度範囲、接続距
離範囲として、適尚な幅を持たせている。

次に、照合・位置演算処理部９では、前記処理で得られ
た被測定部品のデータが格納されている図形テーブルメ
モリ７と、標準図形テーブルメモリ８についてその図形
テーブルデータの内容を比較照合する。

第７図の３７はこの照合処理について示したものである
。この照合について説明する。

まず特徴点の総数を照合する。数に多少のある場合は、
最初に特徴点接続距離を調べ、標準部品データにくらべ
て過大過小な部分に注目して、不要な特徴点を削除した
り、通常存在しないコーナ角度の部分等を削除する処理
を行なっておく。標準より、特徴点数が少ない場合は、
再度輪郭特徴抽出部６へ処理をもどし、曲率検出処理の
パラメータを変えて検出をやり直す。

次に部品を前記した方法で表現した場合、テーブルの先
頭にある特徴点データは、標準部品のものと被測定物の
ものとが必ずしも一致しているとは限らない。従って、
前記不要点データ除去後、８の標準図形テーブルメモリ
の最初の２〜３個の特徴点の連続を、９の被測定部品図
形テーブルメモリの中をサーチして探し出し、それを基
準として、４個目、６個日と照合していくようにする。

この照合は、特徴点の連結で表現された図形データどう
しの処理であり、あらゆる組合せを照合したとしても、
もともとのデータ景が原輪郭部データにくらべ大幅に圧
縮されているため、照合回数は少なく、処理時間も短い
。この照合処理により、図形テーブルメモリ６に格納さ
れている各特徴点と、標準図形テーブルメモリ８の各特
徴点との対応づけが決定できる。また、対応づけが出来
ない場合、異なる形状の部品であるか、部品の一部が欠
落しているなどの可能性が考えられるため、伺種類かの
部品の標準図形テーブルを用意しておくことにより、部
品の種類の固定、異種部品、欠陥部品の非除がこの処理
結果として得られる。

このようにして、部品の種類を同定した後、部品の位置
ずれ、回転量を求めるための特定ポイントをピックアッ
プする。第４図の１６ａ、１６ｆ。

１　ｓｇ　、　１６ｐは、第２図の１２ａ〜１２ｐの中
から、ピックアップされた点であり、あらかじめ位置計
算のための特定ポイントとして、図中の添字ａ＋　’　
＋　ｑｐ　ｐの４点を決めておけば、前記した照合処理
によって特徴点どうしの対応づけが行なわれるため、位
置計算のポイントとして１６ａ。

１６　ｆ　、１６ｑ、１５ｐを抽出するのは容易である
。第４図においては、この４点の中尼・とじて中心点１
９が、また１６ａと１ｅｐ、１ｅ１と１６ｇの各中点を
結ぶ線が部品中央線１７として計算され、水平線１８と
のなす角度を計算することによって部品の傾き（回転量
）が求められる。（第７図の３８の位置計算） なお、部品の位置、回転量計算のため、第４図では、１
６ａ、１６ｆ　、１６ｇ、１６ｐの４点を使い、その中
心を求めたが、部品の位置代表点としてどの点が必要か
に応じてどの特徴点も使用しても、また、それらの点か
らどのような計算方法で代表点を求めてもよいことは、
もちろんである。

以上のように、本実施例によれば、撮像された部品図形
の中から、輪郭を抽出し、その輪郭からコーナ部、円形
部などの特徴点を抽出し特徴点で図形をテーブル表現し
た上で、標準図形テーブルとの照合を実施し、特徴点の
図形上での位置の対応づけを行なって、特定ポイントか
ら部品の位置計算を行なうという各段階での手段・方法
を設けたことにより、部品に存在パリや変形の影響を直
接受けず、部品の大きな回転にも強く、部品種類の同定
認識や、目的に即した部品の位置計算を、特定ポイント
から自由に、しかも短時間に実現することができる。

発明の効果 以上のように本発明は、対象部品を画像をしディジタル
画像化する手段と、その画素ごとのデータを保持する手
段と、画素ごとのデータの中から部品の外形輪郭を抽出
する手段と、外形輪郭データをもとに、コーナー等の特
徴部分を抽出する手段と、前記抽出した特徴から、各々
のコーナー等の特徴の種類、接続力向、接続距離を図形
テーブルとして作成する手段と、前記図形テーブルと、
あらかじめ保持させた標準図形テーブルとの照合を行な
うことにより対象部品の同定及び位置認識をする手段、
とを設けた部品認識装置とすることにより、従来の課題
であった、部品に存在するパリや変形の影響による認識
率の低下を防ぎ、部品の画面内での大きな回転ずれの影
響を受けず、部品種類の同定や認識及び目的に即した部
品の位置計算を自由に、しかも短時間で行なえるという
大きな効果を発揮できる高性能な部品認識装置を提供す
ることができるものである。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例における部品認識装置の構成
図、第２図は部品の外形輪郭とコーナー等の特徴点を示
す図、第３図は第２図の部品の輪郭から求まる輪郭曲率
曲線図、第４図は本発明の部品認識装置による部品の位
置と傾きの認識結果をあられす図、第５図は従来の一事
例による部品の位置と傾きの認識結果をあられす図、第
６図は従来の部品認識装置の構成図、第７図は実施例に
おける処理のフロー図でアル。 ３・・・・・・Ａ／Ｄ変換回路、４・・・・・・フレー
ムメモリ、５・・・・・・輪郭抽出部、６・・・・・・
輪郭特徴抽出部、７・・・・・・図形テーブルメモリ、
８・・・・・・標準図形テーブルメモリ、９・・・・−
・照合及び位置演算処理部、１Ｑ・・・・・・部品認識
装置、１１・・・・・・部品外形輪郭、３２・・・・・
・輪郭曲率曲線、３７・・・・・図形（特徴点）テーブ
ル照合処理。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 　対象部品の画像をディジタル画像化する手段と、この
   ディジタル画像の画素ごとのデータを保持する手段と、
   画素ごとのデータの中から部品の外形輪郭を抽出する手
   段と、外形輪郭データをもとに、特徴部分を抽出する手
   段と、前記抽出した特徴から各々の特徴部分の種類、接
   続方向、接続距離を図形テーブルとして作成する手段と
   、前記図形テーブルと、あらかじめ保持させた標準図形
   テーブルとの照合を行なうことにより、対象部品の同定
   及び位置認識をする手段とにより構成された部品認識装
   置。