対象物の認識方法及び装置
【課題】テンプレートマッチングにより対象物の位置を正確に認識することが可能な対象物の認識方法及び装置を提供する。
【解決手段】マーク認識時基準となるテンプレート２０ｃの背景部分の画素数とそれぞれ所定画素数ずつ異なる背景部分を有する同サイズの複数のテンプレート２０ａ、２０ｂ、２０ｄ、２０ｅが作成される。各テンプレートごとにマーク画像に対してテンプレートマッチングを行って各テンプレートに対する相関値が演算される。大きな背景部分を持つものは相関値が高めに演算されるので、相関値を減らし、小さな背景部分を持つものは相関値が低めに演算されるので、相関値を増やすように補正が行われ、補正された相関値のなかで最も相関値の高かったテンプレートによるテンプレートマッチングの結果に基づいてマーク位置が認識される。
【解決手段】マーク認識時基準となるテンプレート２０ｃの背景部分の画素数とそれぞれ所定画素数ずつ異なる背景部分を有する同サイズの複数のテンプレート２０ａ、２０ｂ、２０ｄ、２０ｅが作成される。各テンプレートごとにマーク画像に対してテンプレートマッチングを行って各テンプレートに対する相関値が演算される。大きな背景部分を持つものは相関値が高めに演算されるので、相関値を減らし、小さな背景部分を持つものは相関値が低めに演算されるので、相関値を増やすように補正が行われ、補正された相関値のなかで最も相関値の高かったテンプレートによるテンプレートマッチングの結果に基づいてマーク位置が認識される。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象物の認識方法及び装置、更に詳細には、テンプレートマッチングを行って部品実装機における搭載部品や搭載基板に形成されたマークなどの対象物の位置を認識する対象物の認識方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、部品実装機の吸着ヘッドにより吸着された部品を部品認識カメラで撮像し、その画像を処理して部品の位置認識（部品中心並びに部品傾きの検出）、いわゆる部品認識を行い、その認識結果に基づいて部品搭載位置を補正し、部品を精度よく基板上の所定位置に搭載する部品実装機が知られている。
【０００３】
また、部品が搭載される基板の位置が正規の位置からずれていると、正確な部品搭載が行われないので、吸着ヘッドに搭載された基板認識カメラにより基板に形成された基板マークを撮像し、そのマーク認識に基づいて基板ずれを検出し、そのずれ量も補正して部品搭載を行っている。
【０００４】
上述した部品認識あるいはマーク認識には、撮像された部品あるいはマークの画像と、部品あるいはマーク認識用のテンプレートとのテンプレートマッチングによる相関値演算を用いた認識がよく知られている。
【０００５】
しかしながら、マッチング処理は時間がかかるという欠点があり、従来、これを解決する方法として、撮像画像をピラミッド構造化（多重スケール化）し、このピラミッド構造を用いたパターンサーチを行ってテンプレートマッチング処理を実施することにより、処理範囲を限定し、処理を高速化する方法が提案されている（特許文献１参照）。
【０００６】
また、同じ電子部品あるいは基板マークであってもその大きさが常に正確に一定であるとは限らず、多少のばらつきが生じている。そのような場合にはテンプレートマッチングによる認識精度が安定しないという問題があった。従来、これを解決する方法として、大きさが異なる複数のテンプレートを予め用意し、このテンプレートを変更しながらマッチング処理を繰り返す方法が提案されている（特許文献２参照）。
【特許文献１】特開平１０−２１３８９号公報
【特許文献２】特開２００３−３３８４５５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、従来のように、テンプレートを変更しながらマッチング処理を繰り返す場合、平等な条件下で実施された結果を比較しなければ、正解値を求めることはできない。このような理由から例えば、同じサイズのテンプレートに±数画素、サイズの異なる対象物部分を作成することが考えられる。この場合、テンプレートの背景部分と認識すべき対象物部分との割合に不均衡が発生し、テンプレートマッチングによる相関値に影響が現れる。
【０００８】
別の方法として、テンプレートサイズを±数画素、大きさを変化させて背景部分と対象物部分の均衡を取る方法も考えられるが、今度はテンプレートのサイズが異なるため、信頼性のあるテンプレートマッチングを行うことができないという問題のほかに、テンプレートサイズを、背景部分と対象物部分の均衡を正確に配分させながら変化させる必要があるので、小数点以下の画素データが必要となる。しかしながら、カメラより取得できる画素データは整数単位であるため、小数点以下を計算するためには何らかの補完作業が発生する。高速に、かつ正確なマッチング処理を実施するには、整数単位となるようにテンプレートサイズを決定する必要がある。また、この状態でテンプレートを変更しながらマッチング処理を繰り返す方法を用いて相関値を求め、例えば算出結果が接近していた場合に、相関値の大きい方を単純に正解値として決定するのでは、正確な対象物の認識ができない、という問題がある。
【０００９】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたもので、テンプレートマッチングにより対象物の位置を正確に認識することが可能な対象物の認識方法及び装置を提供することをその課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、上記の目的を達成するために、
テンプレートマッチングを行って対象物画像のテンプレートに対する相関値を演算し対象物の位置を認識する対象物の認識方法であって、
対象物の認識時基準となるテンプレートと、このテンプレートと同サイズで背景部分の画素数が基準となるテンプレートの背景部分の画素数とそれぞれ所定画素数ずつ異なる複数のテンプレートとを用意し、
前記基準となるテンプレート並びに前記複数のテンプレートの各テンプレートごとに対象物画像に対してテンプレートマッチングを行って各テンプレートに対する相関値を演算し、
演算された各相関値を、該相関値の演算に使用したテンプレートの背景部分画素数の基準となるテンプレートの背景部分画素数に対する割合に応じて補正し、
補正された相関値のなかで最も相関値の高いテンプレートによるテンプレートマッチングの結果に基づいて対象物の位置を認識する構成を採用した。
【００１１】
また、本発明は、
テンプレートマッチングを行って対象物画像のテンプレートに対する相関値を演算し対象物の位置を認識する対象物の認識装置であって、
認識すべき対象物を撮像する撮像手段と、
対象物の認識時基準となるテンプレート、並びにこのテンプレートと同サイズで背景部分の画素数が基準となるテンプレートの背景部分の画素数とそれぞれ所定画素数ずつ異なる複数のテンプレートと、
前記基準となるテンプレート並びに前記複数のテンプレートの各テンプレートごとに、撮像された対象物画像に対してテンプレートマッチングを行って各テンプレートに対する相関値を演算する演算手段と、
演算された各相関値を、該相関値の演算に使用したテンプレートの背景部分画素数の基準となるテンプレートの背景部分画素数に対する割合に応じて補正する補正手段とを有し、
補正された相関値のなかで最も相関値の高いテンプレートによるテンプレートマッチングの結果に基づいて対象物の位置を認識する構成も採用している。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、対象物の認識時基準となるテンプレートと、このテンプレートと同サイズで背景部分の画素数が基準となるテンプレートの背景部分の画素数とそれぞれ所定画素数ずつ異なる複数のテンプレートの各テンプレートごとに対象物画像に対してテンプレートマッチングを行って各テンプレートに対する相関値を演算し、演算された各相関値を、該相関値の演算に使用したテンプレートの背景部分画素数の基準となるテンプレートの背景部分画素数に対する割合に応じて補正し、補正された相関値のなかで最も相関値の高いテンプレートによるテンプレートマッチングの結果に基づいて対象物の位置を認識するようにしているので、テンプレートマッチングによる対象物の認識精度を顕著に向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、本発明による実施の形態について図面を参照して説明する。
【実施例】
【００１４】
図１には、本発明に係る対処物を認識する装置の概略構成が図示されており、同装置において、対象物２がＣＣＤカメラなどの撮像手段としてのカメラ１により撮像され、撮像された対象物２の画像が画像認識装置１０に送られる。
【００１５】
ここで、対象物２としては、部品実装機（不図示）において基板に搭載される部品、あるいは該基板に形成された基板マークなどがあげられるが、本発明では、これらの対象物に限定されるものではない。
【００１６】
対象物２が部品である場合には、通常カメラ１は、部品認識カメラとして構成され、部品実装機の底部に設けられるので、図１とは、カメラ１と対象物２の上下関係が逆となる。一方、対象物２が基板マークの場合には、カメラ１は部品実装機の吸着ヘッドに取り付けられた基板認識カメラとして構成されるので、カメラ１と対象物２の上下関係は、図１に示した状態となる。
【００１７】
画像認識装置１０は、ＲＯＭ１２から認識プログラムを読み出してマッチング回路１４を介して対象物の認識を実行するＣＰＵ１１、種々のデータを格納する作業用メモリとしてのＲＡＭ１３などから構成されている。
【００１８】
マッチング回路１４の具体例が図２に図示されており、本実施例では、対象物２の位置認識は、ピラミッド構造化したテンプレートマッチング処理により行われる。
【００１９】
図２では、第１階層から第３階層の３つの階層のピラミッド構造が用いられ、第１〜第３階層には、それぞれ画像メモリ１５ａ〜１５ｃ、テンプレートメモリ１６ａ〜１６ｃが設けられる。
【００２０】
第１階層の画像メモリ１５ａには、カメラ１から入力された対象物２の原画像が格納され、テンプレートメモリ１６ａには画像メモリ１５ａと同一の圧縮率（１／１）のテンプレート画像が格納される。第２階層の画像メモリ１５ｂには原画像を面積比で１／４に圧縮した対象物２の画像が、またテンプレートメモリ１６ｂにはテンプレートメモリ１６ａに格納されているテンプレート画像を画像メモリ１５ｂと同一の圧縮率で圧縮したテンプレート画像が格納される。以下第３階層の画像メモリ１５ｃには原画像を面積比で１／１６に圧縮した対象物２の画像が、またテンプレートメモリ１６ｃにはテンプレートメモリ１６ａに格納されているテンプレート画像を画像メモリ１５ｃと同一の圧縮率で圧縮したテンプレート画像が格納される。
【００２１】
なお、最上位である第１階層でのテンプレートマッチングは、後述するように、同サイズのテンプレートに認識すべき対象物のサイズを±数画素変化させたものを作成し、テンプレートを変更しながらマッチング処理を繰り返す。このため、テンプレートメモリ１６ａには、図４に示したようなテンプレート２０ａ〜２０ｅが格納される。ここでは、対象物２が円形のマークの例が示されており、各テンプレート２０ａ〜２０ｅは、いずれもＴ×Ｔの同サイズであり、認識すべきマークに対応する部分ｍ１〜ｍ５の大きさが、画素サイズで数画素ずつ相違している。
【００２２】
なお、これらのテンプレート２０ａ〜２０ｅは、テンプレートメモリ１６ａに予め作成して格納しておくこともでき、あるいは基準となるテンプレート２０ｃだけをテンプレートメモリ１６ａに格納しておき、基準となるテンプレート２０ｃから演算によりそれぞれのテンプレートを作成することもできる。
【００２３】
図２のマッチング演算モジュール１４ａは、各階層ごとに画像メモリとテンプレートメモリを参照してテンプレートマッチングを行って各テンプレートに対する相関値演算を行い、結果を算出する。なお、マッチング処理モジュール１４ａは、ハードウェアで構成されても、ソフトウェアで構成されてもよく、マッチング演算としては、ソフト演算、ハード演算のどちらを採用してもよい。
【００２４】
このような構成において、対象物２を認識する流れを、ＣＰＵ１１の制御の元に実行される図３に示す認識プログラムに従って説明する。
【００２５】
なお、認識すべき対象物２は、図４に示すように円形のマークとして説明するが、本発明は、この例に限定されるものではないことはもちろんである。
【００２６】
まず、対象物２としてのマークが撮像され（ステップＳ１１）、撮像されたマーク画像が、画像メモリ１５ａ〜１５ｃにそれぞれ原画像のまま（圧縮なし）、１／４、１／１６の圧縮率で格納される。
【００２７】
初めに、一番解像度の低い最下位層（図２の場合は第３階層）でマッチング処理を行う。この最下位層で成績の良かった位置に対応する、１階層上の範囲について同様にマッチング処理を行い、マッチング結果をＲＡＭ１３に保存する（ステップＳ１２〜Ｓ１４）。
【００２８】
ステップＳ１２で、最上位層（図２の場合は第１階層）でのマッチング処理を行うことが判断されたときは、ステップＳ１５に移行する。マッチング処理モジュール１４ａは、図４に示したように、同サイズのテンプレートであって、マークサイズないし背景部分を±数画素変化させたテンプレート２０ａ〜２０ｅを作成する。
【００２９】
テンプレート２０ｃは、マーク認識時基準となるテンプレートであって、認識すべき対象物と同一のパターン部分、つまり対象物がマークである場合には、同マークと同一サイズのマーク部分ｍ３を背景部分に有するテンプレートである。
【００３０】
また、テンプレート２０ｄは、基準となるテンプレート２０ｃのマーク部分ｍ３の画素数よりも、数画素（例えば５〜６画素）大きいマーク部分ｍ４（背景部分でみると数画素はそれだけ小さい）を有するテンプレートであり、テンプレート２０ｅは、テンプレート２０ｄのマーク部分ｍ４の画素数よりも、同じく数画素大きいマーク部分ｍ５を有するテンプレートである。また、テンプレート２０ｂは、基準となるテンプレート２０ｃのマーク部分ｍ３の画素数よりも、数画素（例えば５〜６画素）小さいマーク部分ｍ２を有するテンプレートであり、テンプレート２０ａは、テンプレート２０ｂのマーク部分ｍ２の画素数よりも、同じく数画素小さいマーク部分ｍ１を有するテンプレートである。
【００３１】
このようにマーク部分ないし背景部分の異なるテンプレートを作成した後、各テンプレート２０ａ〜２０ｅごとにマーク画像に対してテンプレートマッチング処理を行い、各テンプレート２０ａ〜２０ｅに対する相関値を演算し、各テンプレート２０ａ〜２０ｅに対する相関値をそれぞれＲＡＭ１３に保存する（ステップＳ１５〜Ｓ１７）。
【００３２】
このテンプレートマッチングで使用されるテンプレート２０ａ〜２０ｅは、サイズはすべて同じＴ×Ｔであるが、テンプレートのマーク部分（背景部分）が互いに数画素ずつ異なっており、図４に示すように、マークサイズが小さくなるほど（背景部分が大きくなるほど）、相関値は高めに演算され、また、マークサイズが大きくなるほど（背景部分が小さくなるほど）、相関値は低めに演算される。
【００３３】
そこで、本実施例では、マッチング処理モジュール１４ａは、テンプレート２０ａ〜２０ｅに対して演算された各相関値を、該相関値の演算に使用したテンプレートの背景部分画素数の基準となるテンプレート２０ｃの背景部分画素数に対する割合に応じて補正するようにしている（ステップＳ１８）。
【００３４】
この相関値の補正は、具体的には、
【００３５】
【数１】
に従って行われる。
【００３６】
数１において、Ｃｃは、テンプレート２０ａ〜２０ｅのいずれかのテンプレートを用いた今回のマッチング処理の補正後の相関値であり、Ｃｒは今回のマッチング処理によって算出した補正前の相関値であり、Ｔｓはテンプレートの総画素数であり、Ｍｓは基準となるテンプレート２０ｃのマーク部分ｍ３の画素数であり、Ｂｓは基準となるテンプレート２０ｃの背景部分の画素数であり、Ｍは今回のマッチング処理で用いたテンプレートのマーク部分の画素数であり、Ｂは今回のマッチング処理で用いたテンプレートの背景部分の画素数である。
【００３７】
なお、基準となるテンプレート２０ｃの総画素数と、他のテンプレートの総画素数は、サイズが同じなので、同値でありＴｓである。
【００３８】
上述の式は、基準となるテンプレート２０ｃの背景部分が全画素数のうちどれだけの割合であるかを基準にそれよりも大きな背景部分を持つものは、相関値が高めに演算されるので、相関値を減らし、小さな背景部分を持つものは、相関値が低めに演算されるので、相関値を増やすように補正が行われることを示している。
【００３９】
続いて、補正された相関値のなかで最も相関値の高いものを選択し（ステップＳ１９）、その相関値が最も高かったテンプレートによるテンプレートマッチングの結果に基づいてマーク位置を認識する。
【００４０】
なお、補正を行うタイミングは、図３のマッチング結果保存（ステップＳ１７）から相関値の最高値を選択する（ステップＳ１９）までに終了していればどの時点でも構わないが、処理時間の向上と、ソースファイル（プログラム）のメンテナンス性を考慮すれば、最上位テンプレートを用いて±数画素変化させたときに求まる相関値が演算されるごとに、補正を行うようにするのが好ましい。
【００４１】
また、マークサイズを±数画素変化させた同サイズの複数のテンプレートで実験的に認識を行い、その結果をテーブル化してデータとして保存し、このデータに基づいて最適な認識結果が得られるような数１とは異なる補正式を作成して補正するようにしてもよい。
【００４２】
また、上述した実施例では、相関値の演算に使用したテンプレートの背景部分画素数の基準となるテンプレートの背景部分画素数に対する割合が大きいほど、演算された相関値が小さくなるような補正を行ったが、対象物の種類によっては、逆の補正、つまり上記割合が大きいほど、演算された相関値が大きくなるような補正を行うようにすることもできる。
【００４３】
このような場合には、図３の左側に示したように、例えば部品認識を行う場合、部品がどのようなデータであるかを設定した後、認識すべき部品に応じてテンプレートを選び、各テンプレートごとに変更すべき画素数などのデータを設定した後（ステップＳ２１）、補正式を設定したり、あるいは上述したように、演算された相関値が小さくなるような補正、あるいはその逆の補正を行うかを設定して（ステップＳ２２）、認識を行うようにする。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】本発明実施例による対象物の認識装置の概略構成を示す構成図である。
【図２】図１のマッチング回路の詳細を示したブロック図である。
【図３】本発明によるテンプレートマッチング処理の流れを示したフローチャートである。
【図４】マークサイズが異なる複数のテンプレートを示す説明図である。
【符号の説明】
【００４５】
１ カメラ
２ 対象物
１０ 画像認識装置
１４ マッチング回路
１４ａ マッチング処理モジュール
１５ａ〜１５ｃ 画像メモリ
１６ａ〜１６ｃ テンプレートメモリ
２０ａ〜２０ｅ テンプレート
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象物の認識方法及び装置、更に詳細には、テンプレートマッチングを行って部品実装機における搭載部品や搭載基板に形成されたマークなどの対象物の位置を認識する対象物の認識方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、部品実装機の吸着ヘッドにより吸着された部品を部品認識カメラで撮像し、その画像を処理して部品の位置認識（部品中心並びに部品傾きの検出）、いわゆる部品認識を行い、その認識結果に基づいて部品搭載位置を補正し、部品を精度よく基板上の所定位置に搭載する部品実装機が知られている。
【０００３】
また、部品が搭載される基板の位置が正規の位置からずれていると、正確な部品搭載が行われないので、吸着ヘッドに搭載された基板認識カメラにより基板に形成された基板マークを撮像し、そのマーク認識に基づいて基板ずれを検出し、そのずれ量も補正して部品搭載を行っている。
【０００４】
上述した部品認識あるいはマーク認識には、撮像された部品あるいはマークの画像と、部品あるいはマーク認識用のテンプレートとのテンプレートマッチングによる相関値演算を用いた認識がよく知られている。
【０００５】
しかしながら、マッチング処理は時間がかかるという欠点があり、従来、これを解決する方法として、撮像画像をピラミッド構造化（多重スケール化）し、このピラミッド構造を用いたパターンサーチを行ってテンプレートマッチング処理を実施することにより、処理範囲を限定し、処理を高速化する方法が提案されている（特許文献１参照）。
【０００６】
また、同じ電子部品あるいは基板マークであってもその大きさが常に正確に一定であるとは限らず、多少のばらつきが生じている。そのような場合にはテンプレートマッチングによる認識精度が安定しないという問題があった。従来、これを解決する方法として、大きさが異なる複数のテンプレートを予め用意し、このテンプレートを変更しながらマッチング処理を繰り返す方法が提案されている（特許文献２参照）。
【特許文献１】特開平１０−２１３８９号公報
【特許文献２】特開２００３−３３８４５５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、従来のように、テンプレートを変更しながらマッチング処理を繰り返す場合、平等な条件下で実施された結果を比較しなければ、正解値を求めることはできない。このような理由から例えば、同じサイズのテンプレートに±数画素、サイズの異なる対象物部分を作成することが考えられる。この場合、テンプレートの背景部分と認識すべき対象物部分との割合に不均衡が発生し、テンプレートマッチングによる相関値に影響が現れる。
【０００８】
別の方法として、テンプレートサイズを±数画素、大きさを変化させて背景部分と対象物部分の均衡を取る方法も考えられるが、今度はテンプレートのサイズが異なるため、信頼性のあるテンプレートマッチングを行うことができないという問題のほかに、テンプレートサイズを、背景部分と対象物部分の均衡を正確に配分させながら変化させる必要があるので、小数点以下の画素データが必要となる。しかしながら、カメラより取得できる画素データは整数単位であるため、小数点以下を計算するためには何らかの補完作業が発生する。高速に、かつ正確なマッチング処理を実施するには、整数単位となるようにテンプレートサイズを決定する必要がある。また、この状態でテンプレートを変更しながらマッチング処理を繰り返す方法を用いて相関値を求め、例えば算出結果が接近していた場合に、相関値の大きい方を単純に正解値として決定するのでは、正確な対象物の認識ができない、という問題がある。
【０００９】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたもので、テンプレートマッチングにより対象物の位置を正確に認識することが可能な対象物の認識方法及び装置を提供することをその課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、上記の目的を達成するために、
テンプレートマッチングを行って対象物画像のテンプレートに対する相関値を演算し対象物の位置を認識する対象物の認識方法であって、
対象物の認識時基準となるテンプレートと、このテンプレートと同サイズで背景部分の画素数が基準となるテンプレートの背景部分の画素数とそれぞれ所定画素数ずつ異なる複数のテンプレートとを用意し、
前記基準となるテンプレート並びに前記複数のテンプレートの各テンプレートごとに対象物画像に対してテンプレートマッチングを行って各テンプレートに対する相関値を演算し、
演算された各相関値を、該相関値の演算に使用したテンプレートの背景部分画素数の基準となるテンプレートの背景部分画素数に対する割合に応じて補正し、
補正された相関値のなかで最も相関値の高いテンプレートによるテンプレートマッチングの結果に基づいて対象物の位置を認識する構成を採用した。
【００１１】
また、本発明は、
テンプレートマッチングを行って対象物画像のテンプレートに対する相関値を演算し対象物の位置を認識する対象物の認識装置であって、
認識すべき対象物を撮像する撮像手段と、
対象物の認識時基準となるテンプレート、並びにこのテンプレートと同サイズで背景部分の画素数が基準となるテンプレートの背景部分の画素数とそれぞれ所定画素数ずつ異なる複数のテンプレートと、
前記基準となるテンプレート並びに前記複数のテンプレートの各テンプレートごとに、撮像された対象物画像に対してテンプレートマッチングを行って各テンプレートに対する相関値を演算する演算手段と、
演算された各相関値を、該相関値の演算に使用したテンプレートの背景部分画素数の基準となるテンプレートの背景部分画素数に対する割合に応じて補正する補正手段とを有し、
補正された相関値のなかで最も相関値の高いテンプレートによるテンプレートマッチングの結果に基づいて対象物の位置を認識する構成も採用している。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、対象物の認識時基準となるテンプレートと、このテンプレートと同サイズで背景部分の画素数が基準となるテンプレートの背景部分の画素数とそれぞれ所定画素数ずつ異なる複数のテンプレートの各テンプレートごとに対象物画像に対してテンプレートマッチングを行って各テンプレートに対する相関値を演算し、演算された各相関値を、該相関値の演算に使用したテンプレートの背景部分画素数の基準となるテンプレートの背景部分画素数に対する割合に応じて補正し、補正された相関値のなかで最も相関値の高いテンプレートによるテンプレートマッチングの結果に基づいて対象物の位置を認識するようにしているので、テンプレートマッチングによる対象物の認識精度を顕著に向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、本発明による実施の形態について図面を参照して説明する。
【実施例】
【００１４】
図１には、本発明に係る対処物を認識する装置の概略構成が図示されており、同装置において、対象物２がＣＣＤカメラなどの撮像手段としてのカメラ１により撮像され、撮像された対象物２の画像が画像認識装置１０に送られる。
【００１５】
ここで、対象物２としては、部品実装機（不図示）において基板に搭載される部品、あるいは該基板に形成された基板マークなどがあげられるが、本発明では、これらの対象物に限定されるものではない。
【００１６】
対象物２が部品である場合には、通常カメラ１は、部品認識カメラとして構成され、部品実装機の底部に設けられるので、図１とは、カメラ１と対象物２の上下関係が逆となる。一方、対象物２が基板マークの場合には、カメラ１は部品実装機の吸着ヘッドに取り付けられた基板認識カメラとして構成されるので、カメラ１と対象物２の上下関係は、図１に示した状態となる。
【００１７】
画像認識装置１０は、ＲＯＭ１２から認識プログラムを読み出してマッチング回路１４を介して対象物の認識を実行するＣＰＵ１１、種々のデータを格納する作業用メモリとしてのＲＡＭ１３などから構成されている。
【００１８】
マッチング回路１４の具体例が図２に図示されており、本実施例では、対象物２の位置認識は、ピラミッド構造化したテンプレートマッチング処理により行われる。
【００１９】
図２では、第１階層から第３階層の３つの階層のピラミッド構造が用いられ、第１〜第３階層には、それぞれ画像メモリ１５ａ〜１５ｃ、テンプレートメモリ１６ａ〜１６ｃが設けられる。
【００２０】
第１階層の画像メモリ１５ａには、カメラ１から入力された対象物２の原画像が格納され、テンプレートメモリ１６ａには画像メモリ１５ａと同一の圧縮率（１／１）のテンプレート画像が格納される。第２階層の画像メモリ１５ｂには原画像を面積比で１／４に圧縮した対象物２の画像が、またテンプレートメモリ１６ｂにはテンプレートメモリ１６ａに格納されているテンプレート画像を画像メモリ１５ｂと同一の圧縮率で圧縮したテンプレート画像が格納される。以下第３階層の画像メモリ１５ｃには原画像を面積比で１／１６に圧縮した対象物２の画像が、またテンプレートメモリ１６ｃにはテンプレートメモリ１６ａに格納されているテンプレート画像を画像メモリ１５ｃと同一の圧縮率で圧縮したテンプレート画像が格納される。
【００２１】
なお、最上位である第１階層でのテンプレートマッチングは、後述するように、同サイズのテンプレートに認識すべき対象物のサイズを±数画素変化させたものを作成し、テンプレートを変更しながらマッチング処理を繰り返す。このため、テンプレートメモリ１６ａには、図４に示したようなテンプレート２０ａ〜２０ｅが格納される。ここでは、対象物２が円形のマークの例が示されており、各テンプレート２０ａ〜２０ｅは、いずれもＴ×Ｔの同サイズであり、認識すべきマークに対応する部分ｍ１〜ｍ５の大きさが、画素サイズで数画素ずつ相違している。
【００２２】
なお、これらのテンプレート２０ａ〜２０ｅは、テンプレートメモリ１６ａに予め作成して格納しておくこともでき、あるいは基準となるテンプレート２０ｃだけをテンプレートメモリ１６ａに格納しておき、基準となるテンプレート２０ｃから演算によりそれぞれのテンプレートを作成することもできる。
【００２３】
図２のマッチング演算モジュール１４ａは、各階層ごとに画像メモリとテンプレートメモリを参照してテンプレートマッチングを行って各テンプレートに対する相関値演算を行い、結果を算出する。なお、マッチング処理モジュール１４ａは、ハードウェアで構成されても、ソフトウェアで構成されてもよく、マッチング演算としては、ソフト演算、ハード演算のどちらを採用してもよい。
【００２４】
このような構成において、対象物２を認識する流れを、ＣＰＵ１１の制御の元に実行される図３に示す認識プログラムに従って説明する。
【００２５】
なお、認識すべき対象物２は、図４に示すように円形のマークとして説明するが、本発明は、この例に限定されるものではないことはもちろんである。
【００２６】
まず、対象物２としてのマークが撮像され（ステップＳ１１）、撮像されたマーク画像が、画像メモリ１５ａ〜１５ｃにそれぞれ原画像のまま（圧縮なし）、１／４、１／１６の圧縮率で格納される。
【００２７】
初めに、一番解像度の低い最下位層（図２の場合は第３階層）でマッチング処理を行う。この最下位層で成績の良かった位置に対応する、１階層上の範囲について同様にマッチング処理を行い、マッチング結果をＲＡＭ１３に保存する（ステップＳ１２〜Ｓ１４）。
【００２８】
ステップＳ１２で、最上位層（図２の場合は第１階層）でのマッチング処理を行うことが判断されたときは、ステップＳ１５に移行する。マッチング処理モジュール１４ａは、図４に示したように、同サイズのテンプレートであって、マークサイズないし背景部分を±数画素変化させたテンプレート２０ａ〜２０ｅを作成する。
【００２９】
テンプレート２０ｃは、マーク認識時基準となるテンプレートであって、認識すべき対象物と同一のパターン部分、つまり対象物がマークである場合には、同マークと同一サイズのマーク部分ｍ３を背景部分に有するテンプレートである。
【００３０】
また、テンプレート２０ｄは、基準となるテンプレート２０ｃのマーク部分ｍ３の画素数よりも、数画素（例えば５〜６画素）大きいマーク部分ｍ４（背景部分でみると数画素はそれだけ小さい）を有するテンプレートであり、テンプレート２０ｅは、テンプレート２０ｄのマーク部分ｍ４の画素数よりも、同じく数画素大きいマーク部分ｍ５を有するテンプレートである。また、テンプレート２０ｂは、基準となるテンプレート２０ｃのマーク部分ｍ３の画素数よりも、数画素（例えば５〜６画素）小さいマーク部分ｍ２を有するテンプレートであり、テンプレート２０ａは、テンプレート２０ｂのマーク部分ｍ２の画素数よりも、同じく数画素小さいマーク部分ｍ１を有するテンプレートである。
【００３１】
このようにマーク部分ないし背景部分の異なるテンプレートを作成した後、各テンプレート２０ａ〜２０ｅごとにマーク画像に対してテンプレートマッチング処理を行い、各テンプレート２０ａ〜２０ｅに対する相関値を演算し、各テンプレート２０ａ〜２０ｅに対する相関値をそれぞれＲＡＭ１３に保存する（ステップＳ１５〜Ｓ１７）。
【００３２】
このテンプレートマッチングで使用されるテンプレート２０ａ〜２０ｅは、サイズはすべて同じＴ×Ｔであるが、テンプレートのマーク部分（背景部分）が互いに数画素ずつ異なっており、図４に示すように、マークサイズが小さくなるほど（背景部分が大きくなるほど）、相関値は高めに演算され、また、マークサイズが大きくなるほど（背景部分が小さくなるほど）、相関値は低めに演算される。
【００３３】
そこで、本実施例では、マッチング処理モジュール１４ａは、テンプレート２０ａ〜２０ｅに対して演算された各相関値を、該相関値の演算に使用したテンプレートの背景部分画素数の基準となるテンプレート２０ｃの背景部分画素数に対する割合に応じて補正するようにしている（ステップＳ１８）。
【００３４】
この相関値の補正は、具体的には、
【００３５】
【数１】
に従って行われる。
【００３６】
数１において、Ｃｃは、テンプレート２０ａ〜２０ｅのいずれかのテンプレートを用いた今回のマッチング処理の補正後の相関値であり、Ｃｒは今回のマッチング処理によって算出した補正前の相関値であり、Ｔｓはテンプレートの総画素数であり、Ｍｓは基準となるテンプレート２０ｃのマーク部分ｍ３の画素数であり、Ｂｓは基準となるテンプレート２０ｃの背景部分の画素数であり、Ｍは今回のマッチング処理で用いたテンプレートのマーク部分の画素数であり、Ｂは今回のマッチング処理で用いたテンプレートの背景部分の画素数である。
【００３７】
なお、基準となるテンプレート２０ｃの総画素数と、他のテンプレートの総画素数は、サイズが同じなので、同値でありＴｓである。
【００３８】
上述の式は、基準となるテンプレート２０ｃの背景部分が全画素数のうちどれだけの割合であるかを基準にそれよりも大きな背景部分を持つものは、相関値が高めに演算されるので、相関値を減らし、小さな背景部分を持つものは、相関値が低めに演算されるので、相関値を増やすように補正が行われることを示している。
【００３９】
続いて、補正された相関値のなかで最も相関値の高いものを選択し（ステップＳ１９）、その相関値が最も高かったテンプレートによるテンプレートマッチングの結果に基づいてマーク位置を認識する。
【００４０】
なお、補正を行うタイミングは、図３のマッチング結果保存（ステップＳ１７）から相関値の最高値を選択する（ステップＳ１９）までに終了していればどの時点でも構わないが、処理時間の向上と、ソースファイル（プログラム）のメンテナンス性を考慮すれば、最上位テンプレートを用いて±数画素変化させたときに求まる相関値が演算されるごとに、補正を行うようにするのが好ましい。
【００４１】
また、マークサイズを±数画素変化させた同サイズの複数のテンプレートで実験的に認識を行い、その結果をテーブル化してデータとして保存し、このデータに基づいて最適な認識結果が得られるような数１とは異なる補正式を作成して補正するようにしてもよい。
【００４２】
また、上述した実施例では、相関値の演算に使用したテンプレートの背景部分画素数の基準となるテンプレートの背景部分画素数に対する割合が大きいほど、演算された相関値が小さくなるような補正を行ったが、対象物の種類によっては、逆の補正、つまり上記割合が大きいほど、演算された相関値が大きくなるような補正を行うようにすることもできる。
【００４３】
このような場合には、図３の左側に示したように、例えば部品認識を行う場合、部品がどのようなデータであるかを設定した後、認識すべき部品に応じてテンプレートを選び、各テンプレートごとに変更すべき画素数などのデータを設定した後（ステップＳ２１）、補正式を設定したり、あるいは上述したように、演算された相関値が小さくなるような補正、あるいはその逆の補正を行うかを設定して（ステップＳ２２）、認識を行うようにする。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】本発明実施例による対象物の認識装置の概略構成を示す構成図である。
【図２】図１のマッチング回路の詳細を示したブロック図である。
【図３】本発明によるテンプレートマッチング処理の流れを示したフローチャートである。
【図４】マークサイズが異なる複数のテンプレートを示す説明図である。
【符号の説明】
【００４５】
１ カメラ
２ 対象物
１０ 画像認識装置
１４ マッチング回路
１４ａ マッチング処理モジュール
１５ａ〜１５ｃ 画像メモリ
１６ａ〜１６ｃ テンプレートメモリ
２０ａ〜２０ｅ テンプレート
【特許請求の範囲】
【請求項１】
テンプレートマッチングを行って対象物画像のテンプレートに対する相関値を演算し対象物の位置を認識する対象物の認識方法であって、
対象物の認識時基準となるテンプレートと、このテンプレートと同サイズで背景部分の画素数が基準となるテンプレートの背景部分の画素数とそれぞれ所定画素数ずつ異なる複数のテンプレートとを用意し、
前記基準となるテンプレート並びに前記複数のテンプレートの各テンプレートごとに対象物画像に対してテンプレートマッチングを行って各テンプレートに対する相関値を演算し、
演算された各相関値を、該相関値の演算に使用したテンプレートの背景部分画素数の基準となるテンプレートの背景部分画素数に対する割合に応じて補正し、
補正された相関値のなかで最も相関値の高いテンプレートによるテンプレートマッチングの結果に基づいて対象物の位置を認識することを特徴とする対象物の認識方法。
【請求項２】
前記相関値の演算に使用したテンプレートの背景部分画素数の基準となるテンプレートの背景部分画素数に対する割合が大きいほど、演算された相関値が小さくなるような補正を行うことを特徴とする請求項１に記載の対象物の認識方法。
【請求項３】
テンプレートマッチングを行って対象物画像のテンプレートに対する相関値を演算し対象物の位置を認識する対象物の認識装置であって、
認識すべき対象物を撮像する撮像手段と、
対象物の認識時基準となるテンプレート、並びにこのテンプレートと同サイズで背景部分の画素数が基準となるテンプレートの背景部分の画素数とそれぞれ所定画素数ずつ異なる複数のテンプレートと、
前記基準となるテンプレート並びに前記複数のテンプレートの各テンプレートごとに、撮像された対象物画像に対してテンプレートマッチングを行って各テンプレートに対する相関値を演算する演算手段と、
演算された各相関値を、該相関値の演算に使用したテンプレートの背景部分画素数の基準となるテンプレートの背景部分画素数に対する割合に応じて補正する補正手段とを有し、
補正された相関値のなかで最も相関値の高いテンプレートによるテンプレートマッチングの結果に基づいて対象物の位置を認識することを特徴とする対象物の認識装置。
【請求項４】
前記相関値の演算に使用したテンプレートの背景部分画素数の基準となるテンプレートの背景部分画素数に対する割合が大きいほど、演算された相関値が小さくなるような補正を行うことを特徴とする請求項３に記載の対象物の認識装置。
【請求項１】
テンプレートマッチングを行って対象物画像のテンプレートに対する相関値を演算し対象物の位置を認識する対象物の認識方法であって、
対象物の認識時基準となるテンプレートと、このテンプレートと同サイズで背景部分の画素数が基準となるテンプレートの背景部分の画素数とそれぞれ所定画素数ずつ異なる複数のテンプレートとを用意し、
前記基準となるテンプレート並びに前記複数のテンプレートの各テンプレートごとに対象物画像に対してテンプレートマッチングを行って各テンプレートに対する相関値を演算し、
演算された各相関値を、該相関値の演算に使用したテンプレートの背景部分画素数の基準となるテンプレートの背景部分画素数に対する割合に応じて補正し、
補正された相関値のなかで最も相関値の高いテンプレートによるテンプレートマッチングの結果に基づいて対象物の位置を認識することを特徴とする対象物の認識方法。
【請求項２】
前記相関値の演算に使用したテンプレートの背景部分画素数の基準となるテンプレートの背景部分画素数に対する割合が大きいほど、演算された相関値が小さくなるような補正を行うことを特徴とする請求項１に記載の対象物の認識方法。
【請求項３】
テンプレートマッチングを行って対象物画像のテンプレートに対する相関値を演算し対象物の位置を認識する対象物の認識装置であって、
認識すべき対象物を撮像する撮像手段と、
対象物の認識時基準となるテンプレート、並びにこのテンプレートと同サイズで背景部分の画素数が基準となるテンプレートの背景部分の画素数とそれぞれ所定画素数ずつ異なる複数のテンプレートと、
前記基準となるテンプレート並びに前記複数のテンプレートの各テンプレートごとに、撮像された対象物画像に対してテンプレートマッチングを行って各テンプレートに対する相関値を演算する演算手段と、
演算された各相関値を、該相関値の演算に使用したテンプレートの背景部分画素数の基準となるテンプレートの背景部分画素数に対する割合に応じて補正する補正手段とを有し、
補正された相関値のなかで最も相関値の高いテンプレートによるテンプレートマッチングの結果に基づいて対象物の位置を認識することを特徴とする対象物の認識装置。
【請求項４】
前記相関値の演算に使用したテンプレートの背景部分画素数の基準となるテンプレートの背景部分画素数に対する割合が大きいほど、演算された相関値が小さくなるような補正を行うことを特徴とする請求項３に記載の対象物の認識装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図２】
【図３】
【図４】
【公開番号】特開２００８−６６４１８（Ｐ２００８−６６４１８Ａ）
【公開日】平成２０年３月２１日（２００８．３．２１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００６−２４０９２１（Ｐ２００６−２４０９２１）
【出願日】平成１８年９月６日（２００６．９．６）
【出願人】（０００００３３９９）ＪＵＫＩ株式会社 (1,557)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２０年３月２１日（２００８．３．２１）
【国際特許分類】
【出願日】平成１８年９月６日（２００６．９．６）
【出願人】（０００００３３９９）ＪＵＫＩ株式会社 (1,557)
【Ｆターム（参考）】
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