(57)【要約】【課題】  画像にかかる情報の処理を高速に行う座標データ処理方法、座標データ処理装置、画像検査装置及び座標データ処理プログラムを提供すること。【解決手段】  点座標が所定の領域に含まれるか否かを判定する座標データ処理方法であって、領域にかかる平面を区画に区分する区分ステップ（Ｓ１２）と、領域の一部又は全部が存在する第１の区画を検出する領域区画検出ステップ（Ｓ１４）と、点座標が存在する第２の区画を検出する点座標区画検出ステップ（Ｓ１３）と、第１の区画に第２の区画が存在するか否かに基づき、点座標が領域に含まれるか否かを判定する判定ステップ（Ｓ１５）と、を有することを特徴とする。【選択図】  図２
2006301951.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
点座標が所定の領域に含まれるか否かを判定する座標データ処理方法であって、
前記領域にかかる平面を区画に区分する区分ステップと、
前記領域の一部又は全部が存在する第１の区画を検出する領域区画検出ステップと、
前記点座標が存在する第２の区画を検出する点座標区画検出ステップと、
前記第１の区画に前記第２の区画が存在するか否かに基づき、前記点座標が前記領域に含まれるか否かを判定する判定ステップと、
を有することを特徴とする座標データ処理方法。
【請求項２】
前記判定ステップは、
前記第１の区画に前記第２の区画が存在する場合、
前記領域を所定の座標系の原点に移動し、
前記点座標を前記領域に対し移動前と同じ相対位置となるよう移動し、
移動された前記点座標の座標が、前記領域が占める平面に含まれるか否かを判定する、
ことを特徴とする請求項１記載の座標データ処理方法。
【請求項３】
点座標が所定の領域に含まれるか否かを判定する座標データ処理装置であって、
前記領域にかかる平面を区画に区分する区分手段と、
前記領域の一部又は全部が存在する第１の区画を検出する領域区画検出手段と、
前記点座標が存在する第２の区画を検出する点座標区画検出手段と、
前記第１の区画に前記第２の区画が存在するか否かに基づき、点座標が所定の領域に含まれるか否かを判定する判定手段と、
を有することを特徴とする座標データ処理装置。
【請求項４】
前記判定手段は、
前記第１の区画に前記第２の区画が存在する場合、
前記領域を所定の座標系の原点に移動し、
前記点座標を前記領域に対し移動前と同じ相対位置となるよう移動し、
移動された前記点座標の座標が、前記領域が占める平面に含まれるか否かを判定する、
ことを特徴とする請求項１記載の座標データ処理装置。
【請求項５】
検査対象を撮影して、撮影された検査対象の画像に基づき検査を行う画像検査装置において、
前記画像から所定の点座標及び領域の座標とを抽出する座標抽出手段と、
前記画像を区画に区分する区分手段と、
前記領域の一部又は全部が存在する第１の区画を検出する領域区画検出手段と、
前記点座標が存在する第２の区画を検出する点座標区画検出手段と、
前記第１の区画に前記第２の区画が存在するか否かに基づき、前記点座標が前記領域に含まれるか否かを判定する判定手段と、を有し、
前記判定手段により前記点座標が含まれる前記領域を検出する、
ことを特徴とする画像検査装置。
【請求項６】
請求項１又は２記載の座標データ処理方法をコンピュータに実行させる座標データ処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、座標データ処理方法、座標データ処理装置、画像検査装置及び座標データ処理プログラムに関し、特に、高速に座標データの処理が可能な座標データ処理方法、座標データ処理装置、画像検査装置及び座標データ処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、検査工程や組み立て工程で、対象物を撮影し、撮影された画像から異物や欠陥部分を探索する処理が行われている（例えば、特許文献１参照。）。特許文献１記載の検査方法では、所定長の波長の光を検査対象物に照射し、反射光に基づいて検査対象物に生じた傷や歪みによる欠陥と、気泡または異物の混入による欠陥とを識別する。
【０００３】
しかしながら、特許文献１記載の検査方法は、検査対象物が透明であるため異物が混入した場合等に反射光の大きさに基づいて判定できるが、透過性のない部品など検査の対象物によっては適用できない。
【０００４】
また、高速に検査を行うために、撮影された画像の検査対象画像を所定サイズに分割する技術が提案されている（例えば、特許文献２参照。）。特許文献２記載の検査装置では、サイズ内画像データの標準偏差を計算し、標準偏差の大きさが所定の値以上の場合は異物があると判定する。
【特許文献１】特開２００５−０６２１１９号公報
【特許文献２】特開２００４−１４４６１５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献２記載の検査装置は、所定サイズの画像毎に標準偏差を算出するため、画像のサイズを小さくして区画数が大きくなるほど検査に時間がかかる。また、異物の大きさが想定されている以上であった場合には、画像の分割を解除し画像サイズを大きくする必要があるため、検出可能な異物の適用範囲が狭い。また、画像の分割を解除して検査をし直す場合、当該画像及びそれ以降の画像の検査工程が全て中断してしまうため検査効率が著しく低下してしまう。
【０００６】
本発明は、上記問題に鑑み、画像にかかる情報の処理を高速に行う座標データ処理方法、座標データ処理装置、画像検査装置及び座標データ処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記問題に鑑み、本発明は、点座標が所定の領域に含まれるか否かを判定する座標データ処理方法であって、領域を含む平面を区画に区分する区分ステップ（Ｓ１２）と、領域の一部又は全部が存在する第１の区画を検出する領域区画検出ステップ（Ｓ１４）と、点座標が存在する第２の区画を検出する点座標区画検出ステップ（Ｓ１３）と、第１の区画に第２の区画が存在するか否かに基づき、点座標が領域に含まれるか否かを判定する判定ステップ（Ｓ１５）と、を有することを特徴とする。
【０００８】
本発明によれば、画像にかかる情報の処理を高速に行う座標データ処理方法を提供することができる。
【０００９】
また、本発明の一形態において、判定ステップは、第１の区画に第２の区画が存在する場合、領域を所定の座標系の原点に移動し、点座標を領域に対し移動前と同じ相対位置となるよう移動し、移動された点座標の座標が、領域が占める平面に含まれるか否かを判定する（Ｓ１６）、ことを特徴とする。
【００１０】
本発明によれば、領域の一部（好適には頂点）が原点にあるので、点座標が領域内に存在するか否かを点座標の座標から簡単に判定できる。
【００１１】
また、本発明は、点座標が所定の領域に含まれるか否かを判定する座標データ処理装置であって、領域を含む平面を区画に区分する区分手段と、領域の一部又は全部が存在する第１の区画を検出する領域区画検出手段と、点座標が存在する第２の区画を検出する点座標区画検出手段と、第１の区画に第２の区画が存在するか否かに基づき、点座標が所定の領域に含まれるか否かを判定する判定手段と、を有することを特徴とする。
【００１２】
本発明によれば、画像にかかる情報の処理を高速に行う座標データ処理装置を提供することができる。
【００１３】
また、本発明の一形態において、判定手段は、第１の区画に前記第２の区画が存在する場合、領域を所定の座標系の原点に移動し、点座標を領域に対し移動前と同じ相対位置となるよう移動し、移動された点座標の座標が、領域が占める平面に含まれるか否かを判定する、ことを特徴とする。
【００１４】
また、本発明は、検査対象を撮影して、撮影された検査対象の画像に基づき検査を行う画像検査装置において、画像から所定の点座標及び領域の座標とを抽出する座標抽出手段と、画像を区画に区分する区分手段と、領域の一部又は全部が存在する第１の区画を検出する領域区画検出手段と、点座標が存在する第２の区画を検出する点座標区画検出手段と、第１の区画に第２の区画が存在するか否かに基づき、点座標が領域に含まれるか否かを判定する判定手段と、を有し、判定手段により点座標が含まれる領域を検出する、ことを特徴とする。
【００１５】
本発明によれば、画像にかかる情報の処理を高速に行う画像検査装置を提供することができる。
【００１６】
また、本発明は、請求項１又は２記載の座標データ処理方法をコンピュータに実行させる座標データ処理プログラムを提供する。
【発明の効果】
【００１７】
画像にかかる情報の処理を高速に行う座標データ処理方法、座標データ処理装置、画像検査装置及び座標データ処理プログラムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、本発明を実施するための最良の形態について、添付図面を参照しながら実施例を挙げて説明する。本実施の形態では、ｎ個の点座標（以下、Ａ点座標という）が、座標の知られているｍ個の矩形の領域内に存在するか否かを判定する方法について説明する。
【００１９】
図１は、Ａ点座標と矩形領域の関係を説明するための図である。図１では、２次元の平面２に、Ｘ方向に３、Ｙ方向に３の計９個の矩形領域３ｉ（ｉ＝１−９）が存在しており、また、点座標Ａ１、Ａ２が不規則に存在している。本実施の形態では、Ａ点座標Ａ１及びＡ２が、矩形領域３ｉに存在しているか、存在している場合、どのＡ点座標がどの矩形領域３ｉに存在しているかを検出する。例えば、図１であれば、Ａ点座標Ａ２が矩形領域３２に存在していることが検出される。
【００２０】
Ａ点座標が矩形の領域内に存在するか否かを判定する方法について図２のフローチャート図に基づき詳細に説明する。まず、各矩形領域の座標データと各Ａ点座標の座標データが入力される（Ｓ１１）。本実施の形態では、矩形領域は長方形（又は正方形）であるため、頂点の点座標と辺の長さが入力されれば、矩形領域の座標データが得られる。なお、矩形領域は、菱形や平行四辺形、円形など外縁の座標を決定できるものであればどのような形状であってもよい。
【００２１】
次いで、矩形領域のある平面２をメッシュ状の区画に区分けする（Ｓ１２）。図３は、メッシュ状の区画に区分けした平面２の一部を示す図である。各区画には、Ｘ方向とＹ方向に区画番号が付されているため、各区画は区画番号を、（Ｘ方向の区画番号、Ｙ方向の区画番号）のように指定することで特定される。
【００２２】
区画に区分けされたら、ｎ個のＡ点座標について、Ａ点座標が含まれる区画の区画番号を抽出する（Ｓ１３）。区画番号を用いれば、Ａ点座標Ａが区画（１０、１９）に、Ａ点座標Ａ’が区画（８、２１）に、Ａ点座標Ａ“が区画（７、２０）にそれぞれ存在すると特定できる。
【００２３】
次いで、ｍ個の矩形領域について、順に、該矩形領域が存在する区画の区画番号を抽出する（Ｓ１４）。該矩形領域が存在する区画は、Ｘ方向とＹ方向それぞれの端部を指定すればよいので、Ｘ方向に対し右端と左端、Ｙ方向に対し上端と下端の計４つの区画番号を用いる。例えば、図３では区画領域３の存在する区画は、
・左端の区画番号：４
・右端の区画番号：８
・下端の区画番号：１８
・上端の区画番号：２１
となる。したがって、ステップＳ１３によりｍ個の矩形領域が存在する区画（以下、区画エリアという）を区画番号により特定できる。
【００２４】
Ａ点座標と矩形領域が存在する区画の区画番号が定まったので、区画番号に基づいて、各Ａ点座標がいずれかの区画エリアに存在するか否かを判定する（Ｓ１５）。例えば、図３であれば、Ａ点座標Ａは区画エリアに存在しないと判定され、Ａ点座標Ａ’とＡ”は区画エリアに存在すると判定される。区画エリアに存在しないと判定された場合（ステップＳ１５のＮｏ）、当該Ａ点座標による処理は終了し、ｎ個のＡ点座標全てについていずれかの区画エリアに存在するか否かが判定される。
【００２５】
区画エリアに存在すると判定された場合（ステップＳ１５のＹｅｓ）、当該Ａ点座標が矩形領域内に存在するか否かを判定する（Ｓ１６）。Ａ点座標が矩形領域内に存在するか否かの判定方法について説明する。
【００２６】
図４（ａ）は、区画エリアに存在する矩形領域とＡ点座標との相対位置の一例を示す。図４（ａ）に示すように、まず、矩形領域とＡ点座標をそのままの相対位置で所定の原点Ｏを有する座標平面に転写する。
【００２７】
例えば、矩形領域のうち原点Ｏに最も近い頂点を検出し、当該頂点の原点までの移動量、すなわちＸ方向にx０、Y方向にｙ０を求める。x０とｙ０が求められたら、矩形領域とA点座標を、図３（ｂ）に示すように、Ｘ方向にx０、Y方向にｙ０それぞれ移動する。図３（ｂ）は、移動後の矩形領域とA点座標を示す。
【００２８】
次いで、矩形領域が図３（ｂ）のように、水平でなかった場合、X軸（又はY軸）と矩形領域の一辺とのなす角θを求める。そして、原点を中心に、矩形領域とA点座標を角θ回転させる。
【００２９】
図３（ｃ）は、図３（ｂ）の状態から、矩形領域とA点座標とを角θ回転させた図を示す。以上の処理により、矩形領域とＡ点座標との相対位置を変えずに、矩形領域の頂点と原点Oとを一致させ、また、矩形領域がＸ方向の座標軸に対し水平になるよう移動された。
【００３０】
図３（ｃ）のように、矩形領域の頂点と原点Oとが一致して矩形領域が座標軸に対し水平となると、Ａ点座標と矩形領域の４つの頂点の座標データとを比較することで、Ａ点座標が矩形領域内に存在するか否かを判定できる。すなわち、Ａ点座標のｘ座標が、矩形領域のX方向の最大座標以内で、かつ、Ａ点座標のｙ座標が、矩形領域のＹ方向の最大座標以内である場合、Ａ点座標が矩形領域内に存在すると判定できる。
【００３１】
図２に戻り、Ａ点座標が矩形領域に存在する場合（ステップＳ１６のＹｅｓ）、Ａ点座標が存在すると判定された矩形領域の位置（例えば、左から何番目で上から何番目という位置）を記憶する（Ｓ１７）。
【００３２】
入力されたｎ個のＡ点座標全てについて、処理が終了したら図２のフローチャート図による判定は終了する（Ｓ１８）。
【００３３】
本実施の形態の作用について説明する。本実施の形態によれば、矩形領域のある平面２を区画に区分けすることで、Ａ点座標が矩形領域に存在するか否かを区画単位で判定することが可能となる。すなわち、区画単位で選別した後に、A点座標と矩形領域の座標とに基づき図３のような処理を行うので、区画単位ではじかれたA点座標については座標に基づく判定を行う必要がなく、処理時間を非常に大きく短縮できる。
【００３４】
例えば、区画に区分けをしない場合、座標に基づく判定をｎ×ｍ回行う必要がある。これに対し、区画に区分けした場合、矩形領域周辺のＡ点座標についてだけ図３の座標に基づく判定を行うこととなるため、区画に区分けをすることで処理時間を大幅に削減できる。
【００３５】
図５は、区画数と処理時間の関係を示す図である。図５では、矩形領域の数ｍを２０００、Ａ点座標の数ｎを１００とした。区画数としては、区分けしない状態から区画数をＸ方向とＹ方向にそれぞれ３ずつ大きくし、最大で１００×１００の区画に区分けした。０×０と記載した区分けしていない場合から１０×１０程度の区画数では、処理時間に大きな変化はないが、区画数を大きくするにつれ処理時間が大きく減少し、１００×１００まで区分けした場合には、区分けしない場合に比べ１／４〜１／３程度まで処理時間が短くなっている。したがって、本実施の形態のデータ処理方法によれば、処理時間を極めて大きく削減できる。
【実施例１】
【００３６】
続いて、座標データの処理方法を画像検査装置に適用した場合について説明する。図６は、画像検査装置のブロック図の一例を示す。画像検査装置は、検査の対象を撮影し、検査対象の画像データに基づき外観検査を行う。外観検査とは、例えば、傷や断線、異物の混入、変色等の検出である。
【００３７】
撮影手段１１は、ＣＣＤやＣＭＯＳ等の固体撮像素子により検査対象を撮影する。所望の欠陥を撮影するため、所定長の波長の光を照射したり、微細構造を撮影可能なように倍率を調整してもよい。
【００３８】
図７は、画像検査装置が検査する検査対象の一例を示す。図７では、矩形領域（以下、ピースという）としてプリント基板が５０×４０個配列されており、撮影手段１１は、配列されたプリント基板の全体を撮影する。なお、各ピースの大きさは１０ｍｍ×１０ｍｍ、ピース間の間隔は横方向に１５ｍｍ、縦方向に１５ｍｍである。各ピースは、図７の拡大図に示すように、部品間を配線して結線されている。
【００３９】
画像処理手段１２は、撮影された検査対象の画像データを欠陥の検出に好適な状態に処理して、欠陥を検出する。例えば、標準品の画像データとパターンマッチングを行ったり、傷や断線等、外観に異常があった場合、反射や影を形成するので、画像データの輝度情報に基づき欠陥を検出する。
【００４０】
また、画像処理手段１２は、平面に並列したピースを矩形領域として、各矩形領域の座標データと、欠陥の位置の座標データを記憶する。すなわち、断線や傷のあった位置の座標データがＡ点座標となり、ピースの位置が矩形領域の座標となる。画像処理手段１２は、検出された全てのＡ点座標と矩形領域の座標とを座標データ処理手段１３へ送出する。
【００４１】
座標データ処理手段１３は、図２のフローチャート図にて説明したように、Ａ点座標が存在する矩形領域を抽出する。処理の結果、Ａ点座標の存在した矩形領域（ピース）の位置が出力手段１４に出力される。
【００４２】
画像検査装置は、ピースの断線部分等を検出した場合、該当するピースをマーキングしたりレーザで使用不能とするが、後の工程によりマーキング等を目視することが困難となることが多い。本実施例では、欠陥のあったピースを出力手段１４から出力された矩形領域の位置に基づき特定できるので、後工程で当該ピースを特定することにより、外観検査をクリアできなかったピースを排除できる。上記のとおり、座標データ処理手段１３が行う、Ａ点座標が矩形の領域内に存在するか否かの判定は、高速であるので、短時間に欠陥のあった矩形領域（ピース）の位置を特定できる。
【実施例２】
【００４３】
本実施例では、ｎ個の点座標が、座標の知られているｍ個の矩形の領域内に存在するか否かを判定する座標データ処理プログラムについて説明する。図８は、座標データ処理プログラムを実行させるコンピュータのハードウェア構成図の一例を示す。
【００４４】
図８のコンピュータは、それぞれバス３９で相互に接続されているＣＰＵ３１、入出力制御部３２、ドライブ装置３３、通信部３４、主記憶部３５、記憶装置３６、表示制御部３７を有するように構成される。
【００４５】
ＣＰＵ３１は、コンピュータが行う処理を統括的に制御し、例えば、座標データ処理プログラムを主記憶部３５にロードして実行する。入出力制御部３２は、キーボード及びマウスなどにより入力される様々な操作指示を処理するために用いられる。通信部３４は、インターネットやＬＡＮなどのネットワークに接続するためのインターフェイスであり、例えばモデム、ルータ等で構成される。主記憶部３５は、オペレーティングシステムやプログラム、座標データ等を一時保管する記憶領域である。
【００４６】
ドライブ装置３３は、ＤＶＤ−ＲＯＭやＣＤ−ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の記憶媒体３８が挿入可能であり、記憶媒体３８からプログラムやデータを読み込み、また記憶媒体３８にプログラムやデータを書き込むことも可能である。表示制御部３７は、ＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｙｃａｌ
Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）画面を形成し、ユーザが操作する際に各種ウィンドウやデータ等を表示する。
【００４７】
記憶装置３６には、座標データ処理プログラム４０が記憶媒体３８やインターネットを介してインストールされている。座標データ処理プログラム４０は、図８のコンピュータを、座標データ処理手段１３及び出力手段１４として機能させる。
【００４８】
例えば、座標データ処理手段１３は、画像処理手段１２が画像を処理して出力した矩形領域の座標データとＡ点座標を入力され、Ａ点座標の存在した矩形領域の位置情報を出力手段１４に出力する。座標データ処理手段１３が行う処理は、図２のフローチャート図に基づく処理と同様である。
【００４９】
したがって、座標データ処理プログラムは、コンピュータに、
矩形領域を含む平面を区画に区分する区分ステップと、
矩形領域の一部又は全部が存在する区画を検出する領域区画検出ステップと、
Ａ点座標が存在する区画を検出する点座標区画検出ステップと、
矩形領域の一部又は全部が存在する区画に、Ａ点座標が存在する区画が存在するか否かに基づき、点座標が所定の領域に含まれるか否かを判定する判定ステップと、
を実行させる。
【００５０】
したがって、本実施例の座標データ処理プログラムは、コンピュータで実行することにより、ｎ個の点座標が座標の知られているｍ個の矩形の領域内に存在するか否かを判定する処理の処理時間を大きく削減することができる。なお、座標データ処理プログラムを実行するコンピュータは、ｎ個の点座標がｍ個の矩形の領域内に存在するか否かを判定する座標データ処理装置として機能する。
【００５１】
以上のように、本実施の形態の座標データ処理方法等は、画像にかかる情報の処理を高速に行うことができ、検査等にかかる時間を大幅に短縮することを可能にする。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】Ａ点座標と矩形領域の関係を説明するための図である。
【図２】Ａ点座標が矩形の領域内に存在するか否かを判定する処理のフローチャート図である。
【図３】メッシュ状の区画に区分けした平面の一部を示す図である。
【図４】区画エリアに存在する矩形領域とＡ点座標との相対位置の一例を示す図である。
【図５】区画数と処理時間の関係を示す図である。
【図６】画像検査装置のブロック図の一例である。
【図７】画像検査装置が検査する検査対象の一例を示す図である。
【図８】座標データ処理プログラムを実行させるコンピュータのハードウェア構成図の一例である。
【符号の説明】
【００５３】
３      矩形領域
１１    撮影手段
１２    画像処理手段
１３    座標データ処理手段
１４    出力手段
４０    座標データ処理プログラム
【図１】
2006301951.tif 000003
【図２】
2006301951.tif 000004
【図３】
2006301951.tif 000005
【図４】
2006301951.tif 000006
【図５】
2006301951.tif 000007
【図６】
2006301951.tif 000008
【図７】
2006301951.tif 000009
【図８】
2006301951.tif 000010