(57)【要約】  【課題】  対象表面の識別記号を認識するための光源のパラメータの設定方法を提供する。  【解決手段】  光源の光量を所定の値に設定して濃淡画像を生成する。濃淡画像を２値画像に濃度変換するための閾値を複数設定して各閾値に対するクラス間分散値を求め、該各クラス間分散値の中で最も大きいクラス間分散値に相当する極大クラス間分散値を選択する。設定された光量値を複数の異なる値に変更しそれぞれの光量値において複数の極大クラス間分散値を求め、各極大クラス間分散値の中で最も大きいクラス間分散値に相当する最大クラス間分散値を選択する。光源の光量を最大クラス間分散値を与える値に設定して対象表面を照射する。【選択図】  図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
背景と識別記号を含む対象表面に画像生成用の光線を照射する光源のパラメータを設定する方法であって、
前記対象表面の輝度に影響を与える前記光源のパラメータを所定の値に設定するパラメータ設定ステップと、
前記パラメータが前記所定の値に設定された光源から前記対象表面に照射した入射光に対する反射光から濃淡画像を生成する濃淡画像生成ステップと、
前記濃淡画像を２値画像に濃度変換するための閾値を複数設定して各閾値に対するクラス間分散値を求め、該各クラス間分散値の中で最も大きいクラス間分散値に相当する極大クラス間分散値を選択する極大クラス間分散値選択ステップと、
前記パラメータの値を複数の異なる値に変更しそれぞれのパラメータの値において極大クラス間分散値を求め、該各極大クラス間分散値の中で最も大きいクラス間分散値に相当する最大クラス間分散値を選択する最大クラス間分散値選択ステップと、
前記光源のパラメータを前記最大クラス間分散値を与える値に設定するステップと
を有する光源のパラメータ設定方法。
【請求項２】
前記パラメータが前記光源の光量である請求項１記載の光源のパラメータ設定方法。
【請求項３】
前記パラメータが前記光源の波長である請求項１記載の光源のパラメータ設定方法。
【請求項４】
前記パラメータが前記光源から放射する光量の前記対象表面に対する照射角度である請求項１記載の光源のパラメータ決定方法。
【請求項５】
前記パラメータが第１のパラメータと第２のパラメータで構成され、前記第２のパラメータを任意の値に固定して前記最大クラス間分散値を与える前記第１のパラメータの第１の値を求めるステップと、前記第１のパラメータを前記第１の値に固定して前記最大クラス間分散値を与える前記第２のパラメータの第２の値を求めるステップと、前記光源の第１のパラメータと第２のパラメータをそれぞれ前記第１の値と前記第２の値に設定するステップとを含む請求項１記載の光源のパラメータ設定方法。
【請求項６】
前記濃淡画像が０からＮ−１までのＮ階調で構成され、前記極大クラス間分散値選択ステップが前記閾値を１からＮ−１まで、又は０からＮ−２まで変化させるステップを含む請求項１記載の光源のパラメータ設定方法。
【請求項７】
前記極大クラス間分散値選択ステップが、前記閾値で分離された一方のクラスに含まれる画素の画素数と平均濃度値をそれぞれω１、Ｍ１とし、前記閾値で分離された他方のクラスに含まれる画素の画素数と平均濃度値をそれぞれω２、Ｍ２として、前記クラス間分散値Ｖを
【数１】
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で計算するステップを含む請求項１記載の光源のパラメータ設定方法。
【請求項８】
前記最大クラス間分散値選択ステップが、前記設定されたパラメータの値を最低値から最高値まで連続的に変化させるステップを含む請求項１記載のパラメータ設定方法。
【請求項９】
前記パラメータが前記光源の光量であり、前記最大クラス間分散値選択ステップが、前記光量の最大値をハレーションの発生を基準にして設定するステップを含む請求項８記載の光源のパラメータ設定方法。
【請求項１０】
前記対象表面が金属、セラミックス又は半導体のいずれかの平坦な面を含む請求項１記載の光源のパラメータ設定方法。
【請求項１１】
前記識別記号が前記平坦な面に対してレーザ光の照射、エッチング、打刻、又は打ち抜きのいずれかの方法で形成されている請求項１０記載の光源のパラメータの設定方法。
【請求項１２】
対象表面から識別記号を認識する方法であって、
光源の光量を所定の値に設定する光量設定ステップと、
前記光源から前記設定された光量値で前記対象表面に照射した入射光に対する反射光から濃淡画像を生成する濃淡画像生成ステップと、
前記濃淡画像を２値画像に濃度変換するための閾値を複数設定して該各閾値に対するクラス間分散値を求め、該各クラス間分散値の中で最も大きいクラス間分散値に相当する極大クラス間分散値を選択する極大クラス間分散値選択ステップと、
前記設定された光量値を複数の異なる値に変更しそれぞれの光量値において極大クラス間分散値を求め、該各極大クラス間分散値の中で最も大きいクラス間分散値に相当する最大クラス間分散値を選択する最大クラス間分散値選択ステップと、
前記光源の光量を前記最大クラス間分散値を与える値に設定して照射した入射光に対する反射光から濃淡画像を生成し、該濃淡画像の識別記号と標準パターンの識別記号とを比較して前記識別記号を認識する認識ステップと
を有する認識方法。
【請求項１３】
前記濃淡画像が０からＮ−１までのＮ階調で構成され、前記極大クラス間分散値選択ステップが、Ｎ個のクラス間分散値を計算するステップを含む請求項１２記載の認識方法。
【請求項１４】
磁気ディスク装置に使用するヘッド／スライダの表面に記された識別記号を認識する方法であって、
光源の光量を所定の値に設定する光量設定ステップと、
前記光源から前記設定された光量値で前記ヘッド／スライダの表面に照射した入射光に対する反射光から濃淡画像を生成する濃淡画像生成ステップと、
前記濃淡画像を２値画像に濃度変換するための閾値を複数設定して該各閾値に対するクラス間分散値を求め、該各クラス間分散値の中で最も大きいクラス間分散値に相当する極大クラス間分散値を選択する極大クラス間分散値選択ステップと、
前記設定された光量値を複数の異なる値に変更しそれぞれの光量値において前記濃淡画像生成ステップと前記極大クラス間分散値選択ステップとを実行して複数の極大クラス間分散値を求め、該複数の極大クラス間分散値の中で最も大きいクラス間分散値に相当する最大クラス間分散値を選択する最大クラス間分散値選択ステップと、
前記光源の光量を前記最大クラス間分散値を与える値に設定して照射した入射光に対する反射光から濃淡画像を生成し、該濃淡画像の識別記号と標準パターンの識別記号とを比較して前記識別記号を認識する認識ステップと
を有する認識方法。
【請求項１５】
前記ヘッド／スライダが前記磁気ディスク装置のヘッド・ジンバル・アセンブリとして構成されている請求項１４記載の認識方法。
【請求項１６】
前記識別記号が前記ヘッド／スライダのリーディング・エッジ側の側面に形成されている請求項１５記載の認識方法。
【請求項１７】
前記識別記号がレーザ光線の照射により形成されている請求項１４記載の認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象表面に光源を照射して得た反射光から識別記号を認識する技術に関し、さらに詳細には、光源のパラメータを最適な値に設定してコントラストの良好な画像を生成し識別記号の認識率を高める技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
磁気ディスク装置では、サスペンション・アセンブリにヘッド／スライダが取り付けられたヘッド・ジンバル・アセンブリ（以下、ＨＧＡという。）が使用される。ヘッド／スライダには、英数字などの組み合わせで構成された識別記号としてのシリアル・ナンバーが記されている。シリアル・ナンバーはスライダ・ウェハまたはＨＧＡの特定を行うのに利用され、製造工程の管理や故障解析などの利便に供される。ヘッド／スライダの表面に記されたシリアル・ナンバーを読み取るためには、パターン認識装置にコントラストのよい画像を入力する必要がある。
【０００３】
シリアル・ナンバーなどの識別記号の認識は、明暗の情報だけを有する濃淡画像で行うことができるので、ハロゲン・ランプやＬＥＤなどの光源から放射した入射光でヘッド／スライダを照射して得た反射光からシリアル・ナンバーと背景からなる濃淡画像を生成してパターン認識装置に送る。パターン認識装置では、濃淡画像のシリアル・ナンバーをあらかじめ標準パターンとして用意しておいた識別記号と比較して正規化相関法を用いたテンプレート・マッチングにより認識する。
【０００４】
正規化相関法では、入力画像をｆ（ｘ）、標準画像をｇ（ｘ）、入力画像の平均値をｆａ、標準画像の平均値をｇａとしたとき、両者の類似度を式１の正規化相関スコアで計算する。濃淡画像は、濃度値の絶対値とコントラストで特徴づけられるが、正規化相関スコアは各画素の濃度値を全画素の平均値で正規化しているので、認識率を向上させるためには入力画像の濃度値の絶対値を考慮する必要はなく、コントラストだけに注目すればよい。式１における記号ａは、テンプレート・マッチングをするための標準パターンを移動する際の移動量に相当する。
【０００５】
【数１】
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【０００６】
特許文献１は、スライダにレーザ照射等の方法で刻んだ識別記号を識別する技術を開示する。同文献の技術では、認識率を向上するために完全落射照明方式を採用して画像処理装置に入力する映像信号のコントラストを良好にする。特許文献２は、半導体ウエハーや金属表面にレーザ・ビームを照射して形成したマークの読み取り装置に関する技術を開示する。同文献の要約の欄には、所定の照射角度の範囲でマークを照射すれば、照明光量を調整することにより、ドット・マークのドットの高さやマークの大きさが異なる微少なマークであっても、明暗差であるコントラストの値が大きく、かつ、文字を識別する際に用いられる相関係数である認識スコアの値が高くなる旨記載されている。特許文献３は、生産ラインに適用可能な文字等のパターン認識に関する技術を開示する。同文献の技術では、パターンと背景を分離するためにクラス間分散を最大にする閾値を採用している。
【特許文献１】特開２００１−１１８２３２号公報
【特許文献２】特開２００３−３７１５１号公報
【特許文献３】特開平９−２６９９７２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ヘッド／スライダの識別記号が記された対象表面に照射した入射光に対する反射光から濃淡画像を生成し、パターン・マッチングで識別記号を認識する際の認識率を向上するには、コントラストの良好な濃淡画像を生成する必要がある。濃淡画像のコントラストには、光源の光量、波長、および対象表面に対する照射角度などのパラメータが影響を与える。２５６階調の濃淡画像で最もコントラストの高い画像は、濃度値０（黒）と濃度値２５５（白）からなる２値画像である。各画素が様々な中間の濃度値をとる一般的な濃淡画像では、画素のヒストグラムが０から２５５までのダイナミック・レンジを充分に活用した画像のコントラストが良好とされている。
【０００８】
一方、識別記号を認識するための濃淡画像においては、識別記号と背景を明確に分離できることが重要であり、識別記号を示す濃度値の山と背景を示す濃度値の山がヒストグラム上でできるだけ距離が離れて分布している場合にコントラストの良好な濃淡画像であるといえる。鏡面に近いヘッド／スライダの表面にレーザ光を照射して形成したシリアル・ナンバーの部分は、表面より窪んでおり、窪みの表面はレーザ光の熱で溶融して凹凸が激しい。したがって、背景となるヘッド／スライダの鏡面状の表面と、それより窪んだシリアル・ナンバーの領域に同時に照射された入射光に対する反射光が形成する濃淡画像は、背景部分では正反射するため、これに対応する位置の画素の濃度値は高くなって白に近くなり、シリアル・ナンバー部分では拡散反射するため、これに対応する位置の画素の濃度値は低くなって黒に近くなる。
【０００９】
ヘッド／スライダの対象表面について、背景とシリアル・ナンバーのコントラストのよい濃淡画像を生成するための光量を設定する方法として、ソーベル・フィルタなどの周知の微分フィルタを用いる方法がある。微分フィルタは、濃淡画像の低い周波数成分を除くフィルタであり、たとえば３×３のオペレータで構成されている。図１は、ソーベル・フィルタを使ってヘッド／スライダの表面に記されたシリアル・ナンバーの濃淡画像を生成したときの状態を説明する図である。図１（Ａ）は、識別記号が記されたヘッド／スライダの対象表面に照射した入射光に対する反射光を２５６階調にディジタル化した濃淡画像である。中央にある矩形の白い領域が、対象表面としてのシリアル・ナンバーが形成されたヘッド／スライダの一つの側面である。白い矩形領域の周囲にある黒い領域は撮像装置の視野の範囲に含まれるがヘッド／スライダ側面の外側にあって、撮像装置に反射光が入ってこない領域である。背景に相当するヘッド／スライダ表面のシリアル・ナンバーが記されていない領域では多量の反射光が正反射して撮像装置で受光され白に近くなっている。一方、シリアル・ナンバー部分では入射光が拡散反射するため、撮像装置で受光される反射光が不足してやや黒くなっている。なお、図１はプリズムを介して撮影した画像であり、シリアル・ナンバーは裏返した状態で示されている。
【００１０】
図１（Ａ）の画像をソーベル・フィルタで処理した画像を図１（Ｂ）に示す。濃淡画像を入力画像としてソーベル・フィルタで処理したときの出力画像は、入力画像の画素の濃度値に変化のない白い背景領域内や、やや黒いシリアル・ナンバー領域内では濃度値が下がって黒に近くなり、入力画素の濃度値の変化が大きい背景とシリアル・ナンバーの境界部分が強調されて濃度値が上がり白に近くなる。したがってソーベル・フィルタの出力画像のすべての画素について計算した濃度値の総和は、背景とシリアル・ナンバーの境界の白い部分の画素値の総和に相当するため、この値をシリアル・ナンバーが背景から分離される程度を示しているとして扱ってコントラストの指標として採用し適正な光量を決定することも考えられる。
【００１１】
しかし、ソーベル・フィルタの出力画像に対して各画素の濃度値の総和が最大になるように光量を設定したときの実際の入力画像は図１（Ｃ）に示すようになり、これに対する出力画像は図１（Ｄ）に示すようになる。図１（Ｃ）の画像は、背景に相当する画素の白い領域に濃度値の低い黒い画素部分が含まれていることを示している。その原因は、ヘッド／スライダ表面の入射光に対する反射率または輝度値が背景全体において一様になっておらず、反射光から得た背景に対応する領域の各画素の濃度値が変化しているからである。
【００１２】
図１（Ｃ）の入力画像をソーベル・フィルタで処理すると、図１（Ｄ）のようになり、背景に対応する領域内で画素の濃度値が変化している部分も強調されてこの部分の出力画像の濃度値が大きくなり全画素の濃度値の総和に寄与することになる。図１（Ｄ）の画像に基づいて光源の光量値を決定すると、図１（Ｃ）の濃淡画像をパターン認識装置に送ることになるが、背景にも濃度値の高い部分が含まれているためシリアル・ナンバーが背景から輝度で明確に区分されているとはいえず、充分な認識率を得ることができない。したがって、光源が輝度に影響を与えるパラメータを最適な値に設定する方法が望まれている。
【００１３】
そこで本発明の目的は、対象表面の識別記号を認識するための光源のパラメータの設定方法を提供することにある。さらに本発明の目的は、光源のパラメータを最適な値に設定して識別記号を認識する方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明の原理は、対象表面に記された識別記号を認識するための光源のパラメータを設定する方法において、クラス間分散値を使用する点にある。光源のパラメータを変化させたときのそれぞれの画像に対して計算したクラス間分散値を最大にするようにパラメータの値を設定すると、コントラストのよい認識率に優れた撮影画像を得ることができる。
【００１５】
本発明の態様は、背景と識別記号を含む対象表面に画像生成用の光線を照射する光源のパラメータを設定する方法であって、前記対象表面の輝度に影響を与える前記光源のパラメータを前記所定の値に設定するパラメータ設定ステップと、前記パラメータが所定の値に設定された光源から前記対象表面に照射した入射光に対する反射光から濃淡画像を生成する濃淡画像生成ステップと、前記濃淡画像を２値画像に濃度変換するための閾値を複数設定して各閾値に対するクラス間分散値を求め、該各クラス間分散値の中で最も大きいクラス間分散値に相当する極大クラス間分散値を選択する極大クラス間分散値選択ステップと、前記パラメータの値を複数の異なる値に変更し、それぞれのパラメータの値において極大クラス間分散値を求め、該各極大クラス間分散値の中で最も大きいクラス間分散値に相当する最大クラス間分散値を選択する最大クラス間分散値選択ステップと、前記光源のパラメータを前記最大クラス間分散値を与える値に設定するステップとを有する光源のパラメータ設定方法を提供する。
【００１６】
対象表面の輝度に影響を与える光源のパラメータには、光量、波長、または照射角度など複数あるが、本発明は設定可能ないかなるパラメータに対しても最適なコントラストの撮影画像を生成するための最適値の設定に適用することができる。複数のパラメータの設定が可能な光源であれば、第１のパラメータを固定して第２のパラメータの最適値を求め、つぎに第２のパラメータを最適値に固定して第１のパラメータの最適値を求めて、第１のパラメータ、第２のパラメータをともに最適値に設定することができる。
【００１７】
アナログ量の輝度値をディジタル量の濃度値に変換して濃淡画像を生成するときの濃度階調Ｎは任意に選択することができる。設定されたパラメータ値に対する極大クラス間分散値を求めるときは０からＮ−１まで、または１からＮ−２までの全範囲に渡って閾値を変化させてもよく、また、極大クラス間分散値が存在する閾値の値がほぼわかっていれば、その近辺で変化させてもよい。本発明の方法は、ヘッド／スライダの表面のように鏡面状ではあるが場所によって反射率が異なるような平坦な面にレーザ光線を照射して形成した識別記号を識別するのに適している。
【発明の効果】
【００１８】
本発明により、対象表面の識別記号を認識するための光源のパラメータの設定方法を提供することができた。さらに本発明により、光源のパラメータを最適な値に設定して識別記号を認識する方法を提供することができた。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
［ヘッド／スライダとシリアル・ナンバー］
ヘッド／スライダは、アルティックといわれる酸化アルミニウムと炭化チタンを組成とするセラミックを基板として、これに絶縁層、磁性層、およびＧＭＲ層などを形成して薄膜記録ヘッドおよびＧＭＲ再生ヘッドが形成されている。図２にヘッド／スライダ１１の外形を示す。例示したヘッド／スライダ１１の外形は、一般にピコ・スライダといわれているサイズの直方体で、磁気ディスクの空気流が流れる方向の長さが１．２５ｍｍ、幅が１ｍｍ、高さが０．３ｍｍである。本発明は、フェムト・スライダなどの他のサイズのスライダにも適用することができる。
【００２０】
図２（Ａ）はヘッド／スライダ１１の側面図で、上面１３はサスペンション・アセンブリに対する取り付け面であり、左側面１５はヘッドの外部端子であるスライダ・パッドが形成される面である。下面１９はＨＧＡが磁気ディスク装置として組み立てられたときに磁気ディスクに対向する空気軸受面（以下、ＡＢＳという。）であり、右側面１７はシリアル・ナンバー２１が形成される面（以後、対象表面という。）である。対象表面１７は、磁気ディスクの表面に発生した空気流がＡＢＳと磁気ディスク表面との間に流れ込む、いわゆるリーディング・エッジ側の側面である。
【００２１】
図２（Ｂ）は、対象表面１７を正面からみた図であり、１０桁からなる識別記号としてのシリアル・ナンバー２１がレーザ・ビームの照射により形成されている。本実施例では、シリアル・ナンバー２１は、１６進を表示する１６個の英数字に０アンダー・バー、１アンダー・バーを加えた１８個の符号の組み合わせで構成される。
【００２２】
図２（Ｃ）は、レーザ・ビームの照射によりシリアル・ナンバーが形成された対象表面１７の部分的な拡大断面図である。対象表面１７は、平坦な鏡面状態に処理されているが、レーザ・ビームが照射された部分は溶融して平坦な部分より窪んでおり内部の表面は細かな凹凸が形成された状態になっている。したがって、光源から照射された入射光線は、対象表面１７では正反射するが、シリアル・ナンバー部分では拡散反射する。
【００２３】
［光量の決定方法］
ヘッド／スライダ１１の対象表面１７に光線を照射して画像を撮影するときの入射光の光量を決定する方法を図３〜図１０を参照して説明する。図３は、コントラストを指標にして光量を最適な値に設定して識別記号を認識する手順を示す全体フローチャート図である。図５は、識別記号読み取り装置の概略ブロック図で、Ｘ−Ｙステージ４１、光源２３、撮像部２５、光量設定部２７、演算処理部２９、画像処理部３１、モニター３５、およびパターン認識部３３で構成されている。シリアル・ナンバー２１の読み取り対象となるヘッド／スライダ１１を含むＨＧＡ５１は、Ｘ−Ｙステージ４１に固定されて、Ｘ方向およびＹ方向に移動できるようになっている。
【００２４】
図１０は、ＨＧＡ５１を構成するサスペンション・アセンブリ５３の平面図である。ＨＧＡ５１は、サスペンション・アセンブリ５３にヘッド／スライダ１１が取り付けられた状態を意味している。図１０（Ａ）は、サスペンション・アセンブリ５３を拡大してロード・ビーム側から見た平面図で、図１０（Ｂ）はヘッド／スライダの取り付け側から見た平面図である。サスペンション・アセンブリ５３は、ロード・ビームの固定部６１ｂとアーム部６１ａ、ヒンジ６７、マウント・プレート６３、フレキシャ・アセンブリ５５、および配線トレース６５で構成されている。フレキシャ・アセンブリ５５には、ヘッド／スライダ１１の取り付け場所であるフレキシャ・タング５９が設けられている。ロード・ビームのアーム部６１ａの先端には、マージ・リップ５７が形成されている。ヘッド／スライダ１１は、左側面１５がマージ・リップ５７側に位置するようにして上面１３がフレキシャ・タング５９に接着される。
【００２５】
図５に戻って、ＨＧＡ５１はヘッド／スライダ１１の対象表面１７に対して光源２３から入射光３７を照射できるようにＸ−Ｙステージ４１に固定される。光源２３は、ハロゲン・ランプおよび平行光線を対象表面に照射するための光学機構を含み、光量設定部２７からの操作信号で光量の調整が可能なように構成されている。光量とは、光源から放射される全放射エネルギーで光束の時間積分値に相当する量である。光源２３はまた、ＨＧＡ５１のヘッド／スライダ１１に対する入射光３７の入射角の調整が可能になっている。
【００２６】
光量設定部２７は、光量の値を設定するためにマニュアルで操作することにより電圧や電流などの操作量を生成して光源２３および演算処理部２９に送る。撮像部２５は、光学機構、ＣＣＤ、およびＡ−Ｄ変換器で構成され対象表面で正反射した反射光３９を受光する位置に設定される。光学機構は、対象表面１７からの反射光３９を受光して結像し対象表面１７の画像を光情報としてＣＣＤに供給する。ＣＣＤは、画素に相当する単位素子が光信号を電気信号に変換して視野の範囲に対応する各画素の輝度値を生成する。Ａ−Ｄ変換器は、アナログ量である各画素の輝度値を量子化してディジタル量である２５６階調の濃度値に変換する。階調数は２５６に限定する必要はないが、階調数を上げればコンピュータの負担が大きくなる反面より解像度の高い画像を生成することができる。
【００２７】
画像処理部３１は、撮像部２５から送られた画像データの濃度値に基づいて、モニターに表示する出力画像データを生成したり、ヒストグラムを生成したりする。さらに、画像処理部３１では、入力画像データに対してフィルタ処理、コントラスト調整、および対象表面１７の切り出しなどを行って出力画像データを生成することができる。
【００２８】
モニター３５は、画像処理部３１で生成された出力画像データを表示する。パターン認識部３３は、入力画像用メモリ、シリアル・ナンバーを構成する各文字の標準パターンを格納するメモリ、テンプレート・マッチング部、およびスコア値判定部などを備えており、入力画像と標準パターンを比較してテンプレート・マッチングを行い、閾値以上のスコアで認識したパターンからなるシリアル・ナンバーをモニター３５に出力する。
【００２９】
演算処理部２９は、プロセッサおよびメモリを備えており、光量設定部２７から設定した光量の操作量の値を受け取り、さらに画像処理部３１から当該光量に対応する画像データのヒストグラムを受け取って、極大クラス間分散値および最大クラス間分散値を計算する。演算処理部２９は、最大クラス間分散値を与える光量の操作量の値をモニター３５に送る。
【００３０】
つづいて、図３を参照して光量決定の手順を説明する。ＨＧＡ５１を取り付けたＸ−Ｙステージ４１を、光源２３からの入射光３７に対してヘッド／スライダ１１の対象表面１７が位置づけられるように位置調整する。図５では、入射光３７が対象表面１７に対してある入射角で照射されているように示しているが、入射光３７を対象表面１７に垂直に照射してもよい。また、Ｘ−Ｙステージ４１により位置調整をすることに代えて、光源２３および撮像部２５の位置調整をしてもよい。
【００３１】
このとき、モニター３５には撮像部２５の視野に入る画像が映し出されるので、これを参照してＸ−Ｙステージ４１の位置を決定する。ブロック１０１では、最適な光量を探索するために光源２３が充分な光量調整範囲を有するか否かを、光量設定部２７で光量を調整しながらモニター３５の画像を使って確認する。光量調整範囲の最低光量値は、モニター３５の画像が暗くてシリアル・ナンバー２１を確認できない程度の値である。最低光量値が得られない場合は、室内の照度を低下させたり暗室状態にしたりして調整する。
【００３２】
光量調整範囲の最大光量値は、過光量状態のために対象表面１７でハレーションが発生し、黒い領域としてモニター３５に表示されるシリアル・ナンバーの線の幅が本来の幅より狭くなっている状態の値である。最大光量値が得られない場合は、光源２３の光学機構や対象表面１７に対する入射角度の調整をしたり、撮像部２５の感度調整をしたりする。光源が光量を最大光量値と最低光量値の範囲で調整できる場合は、最適光量値は必ずその間に存在するので、本実施の形態による方法で最適光量値を探索することができる。
【００３３】
図３に示す手順は、光源が撮影画像のコントラストに影響を与える複数のパラメータのうちで、光量にだけ着目した場合の手順である。したがって本手順を実行する間は、光源が撮影画像のコントラストに影響を与える波長や入射角度などの他のパラメータは任意の方法で設定した一定の値に固定しておくものとする。ブロック１０３以下の本手順の概要は、対象表面１７に対して光源２３から入射光３７としての可視光線を照射して、反射光３９を撮像部２５で受光し、演算処理部２９が最適光量を決定するための計算を行うというものである。
【００３４】
光源２３は、光量設定部２７で操作量としての光源２３の電圧または電流を変化させることにより、最低光量値から最大光量値まで連続的に、または段階的に光量が変化する構成になっている。ブロック１０３で光量設定部２７が、光源２３の光量を最低光量値に設定する。ブロック１０５では設定された光量値で、対象表面１７に対して可視光線を照射して反射光３９を撮像部２５で受光する。撮像部２５は、アナログ量の輝度値を２５６階調のディジタル量の濃度値に変換してディジタルの濃淡画像を生成し、濃淡画像のデータを画像処理部３１に送る。本発明の思想の範囲では、濃淡画像の階調数は２５６階調に限定するものではなく、他の階調数の濃度値からなる濃淡画像を生成してもよい。
【００３５】
画像処理部３１は、撮影画像を表示するために画像データをモニター３５に送る。さらに画像処理部３１は、画像データから０〜２５５までの濃度値順に各濃度値を有する画素の数を並べたヒストグラムを生成して演算処理部２９に送る。ブロック１０７では、演算処理部２９が、濃淡画像のヒストグラムに複数の閾値を設定してそれぞれの閾値に対するクラス間分散値を計算し、さらに極大クラス間分散値を計算する。極大クラス間分散値を計算する手順を図４のフローチャートを参照して説明する。
【００３６】
ブロック２０１では、演算処理部２９は、メモリに極大クラス間分散値を記憶するメモリ領域ＰｅａｋＶ、最大閾値を記憶するメモリ領域Ｍａｘｔ、および最大クラス間分散値を記憶するメモリ領域ＭａｘＶを割り当て、初期値としてそれぞれＰｅａｋＶ＝０、Ｍａｘｔ＝２５５、およびＭａｘＶ＝０を書き込む。ここに、極大クラス間分散値とは、特定の光量に対してさまざまな閾値で計算されたクラス間分散値の中で最大のクラス間分散値をいう。また、最大クラス間分散値とは、最低光量から最大光量まで各光量について計算された極大クラス間分散値の中で最大のクラス間分散値をいう。
【００３７】
ブロック２０３で演算処理部２９は、２５６階調のヒストグラム上で画像データを２値画像に濃度変換する場合の閾値ｔを最低の閾値である１に設定する。各画素は、黒色の濃度値０から白色の濃度値２５５までのいずれかの濃度値を有しており、ヒストグラム上のいずれかの階調の画素数を構成している。すべての画素は、閾値１未満の画素群（クラス１）と閾値１以上の画素群（クラス２）のクラスのいずれかに分類される。２値画像を生成するときは前者の画素群は濃度値０に変換され、後者の画素群は濃度値２５５に変換される。ただし、本実施例では実際に２値画像を生成する必要はない。本実施例では、２つのクラスをつくってクラス間分散値を計算するために、閾値を最低の値１から最高の値２５５まで複数設定している。閾値に対するクラス分類の規則を、閾値と同じ濃度値の画素が、濃度値の小さい方のグループに含まれるようにすれば、最低の閾値は０で最高の閾値は２５４にすることができる。
【００３８】
ブロック２０５で演算処理部２９は、設定した閾値１に基づいて生成したクラス１とクラス２の２つのクラスに対してクラス間分散値Ｖを計算する。閾値を１に設定した場合は、濃度値が小さい方のクラス１には濃度値が０の画素が分類され、濃度値が大きい方のクラス２には濃度値が１から２５５までの画素が分類される。いま、クラス１に含まれる画素の画素数、平均濃度値をそれぞれω１、Ｍ１とし、クラス２に含まれる画素の画素数、平均濃度値をそれぞれω２、Ｍ２とすればクラス間分散値Ｖは式２により、
【００３９】
【数２】
2006172080.tif 000004
【００４０】
で計算することができる。
【００４１】
ブロック２０７で演算処理部２９は、計算したクラス間分散値Ｖとメモリ領域ＰｅａｋＶとを比較する。計算したクラス間分散値Ｖがメモリ領域ＰｅａｋＶの値より大きければ、ブロック２０９でメモリ領域ＰｅａｋＶの値を計算したクラス間分散値Ｖで置換してブロック２１１に移行する。計算したクラス間分散値Ｖがメモリ領域ＰｅａｋＶの値と等しいか小さい場合は、メモリ領域ＰｅａｋＶの値を置換しないでブロック２１１に移行する。
【００４２】
ブロック２１１で演算処理部２９は、ブロック２０５で設定されている閾値ｔが２５５以上か否かを判断し、２５５未満のときはブロック２１３で閾値を１だけ増大してブロック２０５に戻る。本実施の形態では閾値は１づつ漸増していくが、ブロック２１３での閾値の増分量は１に限定する必要はなく、精度は低下するが計算の負担を軽くするために適当な数値間隔で増分してもよい。演算処理部２９がブロック２０５からブロック２１１までのループ計算を繰り返して閾値ｔ＝１〜ｔ＝２５５までのＮ個の各閾値に対するクラス間分散値Ｖの計算を行うと、メモリ領域ＰｅａｋＶには、設定された光量に対する極大クラス間分散値が記憶されていることになる。
【００４３】
ブロック２１１で閾値ｔが２５５に到達したときは、ブロック２１５に移行して演算処理部２９はＰｅａｋＶの値を図３のブロック１０５で設定されていた光量値に対する極大クラス間分散値として扱う。図６は、ある値に設定された光量の可視光線を対象表面に照射して得た反射光から生成した濃淡画像に対して、図４に示した手順を実行して計算したクラス間分散値の分布を示す図である。図４には、閾値を濃度値１から２５５まで漸増させて各閾値に対するクラス間分散値を計算していくと、濃度値が１７２のときに最も大きいクラス間分散値が得られ、この値が極大クラス間分散値に相当することが示されている。
【００４４】
図３のブロック１０９に戻って演算処理部２９は、メモリ領域ＰｅａｋＶの値とメモリ領域ＭａｘＶの値を比較する。メモリ領域ＰｅａｋＶの値の方がメモリ領域ＭａｘＶの値より大きい場合はブロック１１１に移行してメモリ領域ＭａｘＶの値をメモリ領域ＰｅａｋＶの値で置換してブロック１１３に移行する。メモリ領域ＰｅａｋＶの値がメモリ領域ＭａｘＶの値より小さいか等しい場合は、メモリ領域ＭａｘＶの値を置換しないでブロック１１３に移行する。
【００４５】
ブロック１１３では、演算処理部２９はブロック１０５で設定されていた光量値が最大光量値に到達しているか否かを判断する。最大光量値に到達していない場合はブロック１１５で光量を所定値だけ増大してブロック１０５に戻る。光量値を変化させるときは、一定の間隔でディジタル的に変化させてもよく、また、アナログ的に連続するように変化させてもよい。最低光量値から最大光量値まで光量を変化させながら演算処理部２９がブロック１０５からブロック１１３までのループ計算を繰り返すと、メモリ領域Ｍａｘには、各光量値に対する極大クラス間分散値の中から選択された最も大きいクラス間分散値である最大クラス間分散値が記憶されていることになる。
【００４６】
ブロック１１３で最大光量値に到達している場合は、演算処理部２９はブロック１１７に移行してメモリ領域ＭａｘＶの値を最大クラス間分散値として扱い、これに対応する画像を生成したときの光量設定部２７の操作量をモニター３５に表示する。ブロック１１９では光量設定部２７を、最大クラス間分散値を与える操作量に設定して光源２３の光量を最適な値に設定する。ブロック１２１では、光源２３が最適光量値で対象表面１７を照射して、撮像部２５、画像処理部３１が濃淡画像を生成してパターン認識部３３に送り、パターン認識部３３はテンプレート・マッチングによりシリアル・ナンバーを認識する。
【００４７】
ここで、本実施の形態において、コントラストの良好な撮影画像を生成するための最適光量の設定に対してクラス間分散値を利用することの意義を説明する。鏡面状の背景に記されたシリアル・ナンバーなどの識別記号を認識するためには、光学情報に基づいて背景から識別記号を正確に分離する必要がある。２５６階調の濃淡画像の背景と識別記号を分離することは、濃淡画像の各画素の濃度値を２値化することで可能になる。クラス間分散値は、設定した閾値で分類された一方のクラスに含まれる画素群の濃度値が他方のクラスに含まれる画素群の濃度値から分離される程度を示す指標であるため、最も大きいクラス間分散値を与える閾値で２値化すると識別記号の領域にある一部の画素が白になったり背景の領域にある一部の画素が黒になったりする割合が小さくなり、背景と識別符号の分離を正確に行うことができる。
【００４８】
このようにクラス間分散値は、濃度値０の画素と濃度値２５５の画素で構成される最大コントラストの２値画像を生成する指標であり、このことは視点を変えると、クラス間分散値は濃淡画像を生成する光量を変化させたときに濃淡画像のコントラストの良否を判断する指標として使用できるといえる。図７〜図９を参照して、クラス間分散値が光量を決定する上で適切な指標であることを説明する。図７は、ヘッド／スライダ１１に照射する光量を１０段階に設定し、それぞれの光量を照射して生成した２５６階調の濃淡画像を示している。図７（Ａ）は、１０個の画像の中で最も小さい光量値で撮影したときの濃淡画像であり、図７（Ｊ）は最も大きい光量値で撮影したときの濃淡画像でハレーションを起こしている状態である。図７（Ｂ）〜（Ｉ）までの各画像は順番に光量値を増大していったときのもので、光量値の増大とともに背景が徐々に白くなっている。
【００４９】
図８は、図７の（Ａ）〜（Ｊ）の各濃淡画像から計算した極大クラス間分散値を示すグラフである。図８には、図７（Ｉ）の濃淡画像に対するクラス間分散値が最も大きく、このときの光量が最大クラス間分散値を与えていることが示されている。図７（Ｊ）の画像では光量値が大きすぎて、シリアル・ナンバーを構成するラインが細くなっており、極大クラス間分散値が図７（Ｉ）の画像に比べて小さくなっている。図７と図８を参照すると、最大クラス間分散値を与える光量値で対象表面１７を照射して生成した濃淡画像は、人間の感覚が判断したコントラストの良好性と一致していることがわかり、光量決定の指標としての適格性を確認することができる。
【００５０】
図９は、ソーベル・フィルタで最適値を探索して設定した光量で照射して生成した２５６階調の濃淡画像と、本実施の形態にかかる最大クラス間分散値で最適値を探索して設定した光量で照射して生成した２５６階調の濃淡画像に対して、シリアル・ナンバーをテンプレート・マッチングで認識したときのそれぞれの方法における第１候補と第２候補のスコア差を示すグラフである。テンプレート・マッチングでは、濃淡画像から取り出したシリアル・ナンバーの各符号が、あらかじめ用意した１８個の標準パターンの符号のいずれと最も近いかを式１の正規化相関スコアを使って判断している。
【００５１】
したがって、第１候補と第２候補のスコア差が大きいほど、正確に判断できたことを示す。図９より、すべての符号に対してソーベル・フィルタで設定した光量値で照射して生成した濃淡画像より、最大クラス間分散値で設定した光量値で照射して生成した濃淡画像を使ってシリアル・ナンバーを認識した方がスコア差は大きく、クラス間分散値は、識別符号を認識する濃淡画像を生成するための光量の設定に適したパラメータであることがわかる。
【００５２】
［コントラストに影響を与える他のパラメータの設定］
これまで、コントラストに影響を与えるパラメータとして、光量を対象にしてきたが、本実施の形態は、光源の波長や照射角度などの他のパラメータに対しても適用することができる。その場合、最初は対象とするパラメータ以外のパラメータを固定して、対象とするパラメータに対する最適値をクラス間分散値を計算して求める。さらに、当該パラメータを最適値に固定して他のパラメータの最適値をクラス間分散値を計算して求めることを繰り返していけば、すべてのパラメータを最適値に収束させていくことができる。
【００５３】
本実施の形態にかかる光源のパラメータ決定方法は、背景が平坦であって光源のパラメータを変化させたときに輝度値が一様に変化せず、また、識別記号の表面には凹凸があって乱反射するような場合に適している。また、その逆に、背景に凹凸があって識別記号の表面が平坦な場合にも同様に適している。背景と対象を区分するための最適なコントラストの光学像を生成することに対して原理は同じだからである。したがって、本実施の形態にかかる光源のパラメータ設定方法は、半導体、金属、またはセラミックスなどの鏡面状の平坦な面にレーザ光の照射、打刻、エッチング、型による打刻、プレス加工による打ち抜きなどで形成されている識別記号を認識するためのコントラストの良好な光学像を得るのに適している。
【００５４】
これまで本発明について図面に示した特定の実施の形態をもって説明してきたが、本発明は図面に示した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の効果を奏する限り、これまで知られたいかなる構成であっても採用することができることはいうまでもないことである。
【産業上の利用可能性】
【００５５】
識別記号を認識するためにコントラストの良好な画像を生成する広範囲の分野に適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】ソーベル・フィルタを使ってスライダ表面に記されたシリアル・ナンバーの濃淡画像を生成したときの状態を説明する図である。
【図２】ヘッド／スライダにレーザ・ビームで形成されたシリアル・ナンバーを説明する図である。
【図３】濃淡画像生成のための光量を設定し識別記号を認識する手順を示すフローチャート図である。
【図４】極大クラス間分散値を計算する手順を示すフローチャートである。
【図５】識別記号認識装置の概略ブロック図である。
【図６】クラス間分散値の分布を示す図である。
【図７】ヘッド／スライダに照射する光量を１０段階に設定して、それぞれの光量を照射して生成した２５６階調の濃淡画像を示している。
【図８】図７の（Ａ）〜（Ｊ）の各濃淡画像から計算した極大クラス間分散値の分布を示すグラフである。
【図９】ソーベル・フィルタおよび本実施の形態にかかる方法で生成した濃淡画像からシリアル・ナンバーをパターン認識したときの第１候補と第２候補のスコア差を示すグラフである。
【図１０】ＨＧＡの構成を示す図である。
【符号の説明】
【００５７】
１１  ヘッド／スライダ
１７  対象表面
２１  シリアル・ナンバー（識別記号）
【図１】
2006172080.tif 000006
【図２】
2006172080.tif 000007
【図３】
2006172080.tif 000008
【図４】
2006172080.tif 000009
【図５】
2006172080.tif 000010
【図６】
2006172080.tif 000011
【図７】
2006172080.tif 000012
【図８】
2006172080.tif 000013
【図９】
2006172080.tif 000014
【図１０】
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