(57)【要約】【課題】円形あるいはそれに近い形状の対象物を高精度で判別できる対象物の形状判別方法及び装置を提供する。【解決手段】対象物を撮像してその画像の輪郭点を抽出し（ｓ６）、各輪郭点を結ぶことにより得られる輪郭線の周囲長並びに該輪郭線で囲まれた部分の面積を求め、この求めた周囲長並びに面積から円形度を算出する（ｓ７）。また、対象物の画像のプロジェクション波形を求めて、そのプロジェクション波形を折り返したり、重ね合わせることにより対象物の対称度を算出する（ｓ９）。この算出された円形度と対称度から評価値を算出し（ｓ１１）、対象物が円形であるか否かを判別する（ｓ１２、ｓ１３、ｓ１４）。このような構成では、対象物の形状が円形あるいはそれに近い形状であるかを信頼性を持って判別することができ、対象物の形状判別精度が向上する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
基板上に搭載される電子部品に設けられた対象物の形状を判別する方法であって、
対象物を撮像してその画像の輪郭点を抽出し、各輪郭点を結ぶことにより得られる輪郭線の周囲長並びに該輪郭線で囲まれた部分の面積を求め、
前記求めた周囲長並びに面積から対象物の円形度を算出し、
対象物の撮像した画像から対象物の形状の対称度を算出し、
前記算出した円形度と対称度に基づいて対象物が円形であるか否かを判別することを特徴とする対象物の形状判別方法。
【請求項２】
対象物のモデルを設定し、前記対象物の輪郭点での勾配ベクトルと、該輪郭点に対応するモデルの輪郭点での勾配ベクトルとの一致度を算出し、前記算出した円形度と対称度と一致度とに基づいて対象物が円形であるか否かを判別することを特徴とする請求項１に記載の対象物の形状判別方法。
【請求項３】
前記対称度が、対象物の画像のプロジェクション波形の折り返し、重ね合わせ、あるいはプロジェクション波形の微分波形に基づいて算出されることを特徴とする請求項１又は２に記載の対象物の形状判別方法。
【請求項４】
基板上に搭載される電子部品に設けられた対象物の形状を判別する装置であって、
対象物を撮像する撮像手段と、
撮像された対象物の画像の輪郭点を抽出し、各輪郭点を結ぶことにより得られる輪郭線の周囲長並びに該輪郭線で囲まれた部分の面積を算出する算出手段と、
前記求めた周囲長並びに面積から対象物の円形度を算出する算出手段と、
対象物の撮像した画像から対象物の形状の対称度を算出する算出手段とを有し、
前記算出した円形度と対称度に基づいて対象物が円形であるか否かを判別することを特徴とする対象物の形状判別装置。
【請求項５】
対象物のモデルを設定し、前記対象物の輪郭点での勾配ベクトルと、該輪郭点に対応するモデルの輪郭点での勾配ベクトルとの一致度を算出し、前記算出した円形度と対称度と一致度とに基づいて対象物が円形であるか否かを判別することを特徴とする請求項４に記載の対象物の形状判別装置。
【請求項６】
前記対称度が、対象物の画像のプロジェクション波形の折り返し、重ね合わせ、あるいはプロジェクション波形の微分波形に基づいて算出されることを特徴とする請求項４又は５に記載の対象物の形状判別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象物の形状判別方法及び装置、更に詳細には、電子部品の実装方向の検査を行うために、極性判別可能な電子部品上のボール、ランドなどの電極、もしくはマークなどの対象物の形状を判別する方法及び装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来より、電子部品（以下単に部品という）を基板上に実装する部品実装機では、吸着された部品の画像をＣＣＤカメラなどの撮像手段から取り込み、この部品の画像を認識することにより部品の位置を検出し、その検出結果に基づいて吸着姿勢を補正し、基板上の所定位置に部品の搭載を行なっている。
【０００３】
また、部品に極性がある場合には、部品の向きを考慮して部品搭載を行う必要があり、そのために、部品の角部に極性を示すボール、ランドもしくはマークなどの対象物を形成し、部品認識のときに、この極性判別用の対象物を認識して、該対象物のある角部が所定の方向（基板上で右上方向など）に向くように部品を基板上に搭載している。
【０００４】
例えば、部品の極性を示す対象物としては、図１０（Ａ）、（Ｂ）に示すように、マトリックス状に配置された多数のボール電極３０ｂ、３１ｂを有する部品３０、３１の角部に形成された矩形あるいは円形のマーク３０ａ、３１ａが用いられている。そして、予めその形状、サイズ、部品中心からの位置（相対座標）などを部品データとして記憶しておき、部品の位置検出時に、これらの部品データを元に、装置内でモデルテンプレート画像データを作成し、正規化相関マッチングを行い、算出される相関値により、部品角部のマークの検出及び形状の判定を行っていた。その場合、マークが円形である場合には、例えば、円であるか否かを判別するのに複数方向の径の長さを比較して行う判別方式が提案されている（特許文献１）。
【０００５】
また、上述した正規化相関マッチングでは、例えば、マークが円形状あるいは矩形状であるとその形状の差は認識が困難で、どちらも高い相関値を返答する。両者の差は、サイズの誤差による変動に埋もれてしまうレベルであるので相関値の判定で位置検出の有無判定は行えるが、形状の判別までは困難であった。
【０００６】
また、位置決めのために撮像される画像データでは、極性判別に用いようとする対象物（ボール、ランド、もしくはマーク）は、５〜８画素程度で形状判別に十分なサイズではなく、例えば、図１１（Ａ）に示したように、矩形状の各マーク３２（左側の６個）、円形状の各マーク３３（右側の４個）は、画像データとしてデジタル化されているので、その境界線が明瞭でなく、円であってもその境界線を曲線と見なすのは困難である。また、これらの画像を二値化画像に変換すると、図１１（Ｂ）に示したように、輪郭が本来の輪郭と異なる画像のマーク３２’、３３’となって、認識がさらに困難になる。
【０００７】
このような画像データでは、径長、周囲長、面積などといった形状特徴値も精度よく求めることができず、これらを評価値として形状を判別するのも困難であった。
【０００８】
そこで、形状判定可能なサイズかどうか判定し、サイズが小さい場合、必要な大きさに拡大し、輪郭を抽出し、周囲長、面積を求め、円形度と、輪郭点の勾配ベクトルとモデル形の勾配ベクトルとの一致度とを評価値として形状を判別する方法が提案されている（特許文献２）。
【０００９】
また、判別形状にあわせて、差異が出やすくなるよう勾配ベクトル相関演算のサンプリング点を選択し、一致度の感度を向上させることも行われている。
【特許文献１】特許２９５９０１７号公報
【特許文献２】特開２００６−１１２９３０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、図３に示すように、円形の端子３５だけでなく、アルファベットの「Ｄ」のようにさらに円に近い形状の端子３４を有する部品３６を基板に搭載することが行われており、そのような部品では、極性を示す端子は円形や矩形だけでなく、Ｄ形状を有している。
【００１１】
特許文献２に記載の方法により、円形と「Ｄ」形状の対象物の画像処理により、形状判別を行うと、両者に差は見られるものの、撮像画像の変動による誤差に埋もれてしまうレベルであり、安定した形状の判別は困難であった。そのために、部品向きの検査が出来ず、部品を１８０°誤って吸着したり、そもそもバルクフィーダで供給する場合のように吸着時の部品向きを制御できない場合は、誤った部品向きのまま搭載してしまうという問題があった。
【００１２】
従って、本発明は、このような問題点を解決するためになされたもので、円形あるいはそれに近い形状の対象物を高精度で判別できる対象物の形状判別方法及び装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明は、
基板上に搭載される電子部品に設けられた対象物の形状を判別する方法及び装置であって、
対象物を撮像してその画像の輪郭点を抽出し、各輪郭点を結ぶことにより得られる輪郭線の周囲長並びに該輪郭線で囲まれた部分の面積を求めること、
前記求めた周囲長並びに面積から対象物の円形度を算出すること、
対象物の撮像した画像から対象物の形状の対称度を算出すること、
前記算出した円形度と対称度に基づいて対象物が円形であるか否かを判別することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明では、対象物の円形度と対称度から対象物が円形であるかどうかを判定しているので、円形と円に近い形状の対象物を信頼性よく判別することができ、円形の端子と円に近い形状の端子、たとえばＤ形状の端子の形状を正しく判別することができる。従って、極性判別用に、円形の端子と円に近い形状の端子が用いられる場合でも、部品の向きを正しく判定することができ、部品を正しい向きにして搭載することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、図面に示す実施例に基づいて本発明を詳細に説明する。
【実施例】
【００１６】
図１は本発明の形状判別方法を実施するのに用いられるシステムの構成図である。このシステムは、部品２を吸着し、撮像位置へセットするための吸着ノズル１と、吸着ノズル１の移動や照明装置３の駆動など部品の基板（不図示）上への搭載動作を制御するマシン制御装置１３と、部品２を撮像するための標準カメラ４及び高解像度カメラ５と、撮像された画像を処理して部品認識し、画像内のある位置に存在する部品に設けられた対象物の形状を判別する画像処理装置１２とによって構成される。
【００１７】
画像処理装置１２は、カメラ４、５で撮像された部品の画像をデジタル画像に変換するＡ／Ｄコンバータ６、デジタル画像に変換された画像を格納する画像メモリ７、作業用メモリ８、画像メモリ８のデータを演算処理する演算装置９、部品データ格納メモリ１０、インターフェース１１並びに、各装置ないしメモリ間のデータの流れを制御するとともに、部品搭載に必要なデータを演算する制御装置４から構成され、演算装置９並びに制御装置４は、ＣＰＵなどで構成される。
【００１８】
マシン制御装置１３は、予め部品の電極の情報、極性判別用エレメント情報及び判別しきい値など（以降、部品データと呼ぶ）をインタフェース１１を介して画像処理装置１２へ送信する。画像処理装置１２は受信した部品データを部品データ格納メモリ１０に格納する。
【００１９】
マシン制御装置１３は、通常、部品の電極サイズによって、標準カメラ４あるいは高解像度カメラ５を選択し、部品２を吸着ノズル１で吸着し、選択したカメラの撮像位置にセットする。このとき、照明装置３を選択したカメラで撮像できるように移動、点灯させ、画像処理装置１２にインタフェース１１を介して、選択したカメラチャネル情報とともに処理実行を指示する。
【００２０】
画像処理装置１２は、指定されたカメラ４もしくは５を制御し、撮像された部品２の画像を、Ａ／Ｄコンバータ６でデジタル化し、画像メモリ７に多値画像データとして記憶させる。そして、演算装置９は、画像メモリ７のデータを処理し、部品２の位置検出を行い、部品中心と吸着中心間のずれ、並びに部品の吸着傾きを演算するとともに、部品の供給方向が間違っていないか極性判別のためのボール、ランド、もしくはマークなどの対象物を検出して、その形状判別検査を行う。検査結果がＯＫであれば、位置検出結果をインタフェース１１を介し、マシン制御装置１３に返答する。検査結果がＮＧであれば、極性判別がエラーであったことを返答する。
【００２１】
マシン制御装置１３は、正常に位置決め結果を受け取った場合、吸着ノズル１を搭載位置に移動させ、部品認識結果に従って部品の吸着ずれ（部品中心と吸着中心間のずれ並びに吸着角度ずれ）を補正し、また正しい極性で部品２を基板上に搭載する。一方、極性判別エラーを受け取った場合には、マシン制御装置１３は部品の向きを補正してリトライするか、あるいはその部品を廃棄する。
【００２２】
次に、図２を参照して、画像処理装置１２での処理の流れを詳細に説明する。ここで画像処理装置１２の演算装置９は、輪郭線の周囲長、その輪郭線で囲まれた部分の面積を演算し、後述する対象物の円形度、対称度、勾配ベクトルの一致度など形状判別のための評価値など、形状判別に必要な各種データを算出する算出手段となっている。
【００２３】
ステップｓ１において、画像処理装置１２は、指定されたカメラ（撮像手段）４もしくは５を制御し、部品並びに部品に設けられている対象物を撮像し、撮像された画像を、Ａ／Ｄコンバータ６でデジタル化し、画像メモリ７に多値画像データとして記憶させる。
【００２４】
続いて、画像処理装置１２の演算装置９は、部品データ格納メモリ１０に記憶された電極情報をもとに画像メモリ７のデータを処理し、電極中心位置を検出し、部品の中心、傾きを算出し、部品の位置決めをする（ステップｓ２）。画像処理装置１２は、位置決めに失敗した場合（ステップｓ３のＮ）、マシン制御装置１３にその旨を通知し、以降の処理を中断し、次のコマンド待ち状態となる。一方、位置決めに成功した場合には（ステップｓ３のＹ）、ステップｓ４以降の極性判別処理に移る。
【００２５】
ステップｓ４では、部品データ格納メモリ１０に記憶された極性判別用エレメント（ボール、ランド、もしくはマークなどの対象物）の部品中心からの相対座標と、ステップｓ２で求めた部品の位置決め結果から極性判別用エレメントの位置を予測し、画像メモリ７のデータを処理し、エレメント中心と、その径の検出を行う。画像処理装置１２は、この検出に失敗した場合、マシン制御装置１３にその旨を通知し、以降の処理を中断し、次のコマンド待ち状態となる。検出に成功した場合に、形状判別処理に入る。
【００２６】
形状判別可能なエレメントのサイズは、最低８画素×８画素、できれば３２画素×３２画素のサイズがあればよいので、ステップｓ４で求めたエレメントの径が３２画素×３２画素未満であれば、画像メモリ７から部分画像を切出し、作業用メモリ８にデジタル補間処理によりエレメントの拡大画像を生成する。このとき、部品傾きが取得できているので、同時に傾き０°の姿勢への正規化を行えば、処理が行いやすくなる。以上の処理がステップｓ５の処理である。
【００２７】
続いて、ステップｓ６において、形状判定対象物（エレメント）の輪郭データ（輪郭点、勾配ベクトル）を抽出する。本発明では、撮像画像に対してやや高倍率のデジタル補間による拡大処理を行うため、エッジがボケた画像となる。このような画像に対して輪郭を抽出するために、特開２０００−２０５８３８あるいは特開２００６−１１２９３０（特許文献２）に記載の手法を利用する。この手法では、検出ウインドウが設定され、その中心点を中心に放射状に所定分割角度で順次増分して検出ウインドウ内の対象物の画像が走査され、各走査において濃度変化に基づいて対象物の各輪郭点が検出され、各輪郭点を結合することにより対象物の形状（輪郭線）が抽出される。このような方法では、走査線が対象物の輪郭線に対してほぼ垂直な方向になっていることから、濃度変化を用いたエッジ検出が確実になり、精度の高い輪郭線を抽出することができる。
【００２８】
この輪郭の抽出は、エッジが明瞭であれば（コントラストがよければ）、エッジ検出フィルタを用いた輪郭抽出でも、二値化境界追跡による輪郭抽出でも構わない。
【００２９】
次に、抽出された各輪郭点において３×３のＳｏｂｅｌフィルタを適用し、ｘ、ｙ方向のベクトル成分を求め、勾配ベクトルとする。そして、このようにして求めた輪郭点、勾配ベクトルの輪郭データを、作業用メモリ８に格納する（ステップｓ６）。
【００３０】
次に、ステップｓ６で求めた輪郭データを作業用メモリ８から取り出し、輪郭点の点間距離の総和を求めて周囲長とし、輪郭線で囲まれる部分の画素数をカウントし、面積とする（ステップｓ７）。
【００３１】
なお、走査ラインに対して凹な部分がある場合には、影になる画素が発生するので、ｘｙの２方向の走査を行い、矩形内の対象物外部の画素をカウントし、矩形面積から差し引くことで対象物の面積を求める。
【００３２】
ここで求めた周囲長Ｌ、面積Ｓから円形度ｅを、以下の式に従って算出する（ステップｓ７）。
【００３３】
ｅ  ＝  ４πＳ  ／  （Ｌ＊Ｌ）    （０  ＜  ｅ  ≦  １）
円形度ｅは、対象物をそれぞれモデルとした場合、それぞれのモデル形状において次のようになる。
【００３４】
真円の場合、e = 1  、正方形の場合、ｅ＝０．７８５、Ｄ形の場合、ｅ＝０．８８０となり、輪郭が複雑になるほどｅは小さくなる。また、対象物を撮像して、実画像においては、円形度を求めると、円とＤ形では、その差異はさらに小さくなり、共に０．９以上で、その差は０．１以下である。このようなレベルでは、円形度で形状を判別するのは困難であるので、求めた円形度に差異がない場合には（ステップｓ８のＮ）、ステップｓ９において、新たな評価値として中心軸に対する「対称度」を判定する。
【００３５】
対称度の算出は対象物のＹ中心軸の左右、もしくはＸ中心軸上下のプロジェクション波形の一致度によって表わす。今、対象物を図３に示したように、Ｄ形状の端子３４と、円形の端子３５として、図４に示したように、端子３４と３５に対して、プロジェクション波形を求める。なお、プロジェクションをとるとき、ボディ部の濃度分布のカット、評価値を正規化のために、端子３４、３５の画像は二値化画像のものを使用する。プロジェクション波形を用いると、画像データそのもので一致度を測るより、データ量が少なく、また、差異が増幅され、感度が高くなるという利点が得られる。
【００３６】
対称度の判定には、例えば、次の３つのような方法が考えられる。
【００３７】
その１つは、プロジェクション波形を折り返す方法であり、例えば、図４において端子３４、３５の中心ｘ座標に立てた中心軸Ｃ１、Ｃ２の右側のプロジェクション波形を中心軸Ｃ１、Ｃ２を基準に折り返す。その状態が図５に図示されており、左側の波形Ｓ１と折り返された右側にあった波形Ｓ２の各ｘ座標のそれぞれのｙ座標値の差を求め、総和を取る。端子３５のように、形状が真円である場合には、波形Ｓ１とＳ２は完全に一致し、総和は０となる。一方、全く一致しない場合の値は、Ｙ方向最大高さ×ｘ方向幅／２となる。後で他の評価値と加重平均を取るために、完全に一致する場合で１、全く一致しない場合は０となるように、０〜１の範囲で、正規化しておく。端子３４のように、Ｄ形の対象物の場合には、対称度の判定値は約０．７８ぐらいである。
【００３８】
２番目の方法は、プロジェクション波形を中心軸に対して反転させ、元の波形と反転させた波形を重ね合わせ、各ｘ座標のそれぞれのｙ座標値の差を求め、総和を取る方法である。この方法が、図６に示されており、端子３４の例では、元の波形がＳ３で、中心軸Ｃ１を中心にして反転させた波形がＳ４で示されている。端子３５の例では、元の波形Ｓ３と中心軸Ｃ２を中心にして反転させた波形Ｓ４は完全に一致している。この方法は、図５に示したよりも、総和の値が大きくなり、中心軸に対する対称度の判定の感度を向上させることができる。
【００３９】
３つ目の方法は、図７に示したように、プロジェクション波形の微分波形を求め、波形ピーク間の距離を求める方法である。Ｄ形の端子３４のような対象物では、図４の左側に示したようなプロジェクション波形が得られるので、このプロジェクション波形を微分すると、図７の左側に示したようなピークＰ１とＰ２を有する微分波形Ｓ５が得られる。また、円形の端子３５のような対象物では、図４の右側に示したようなプロジェクション波形が得られるので、このプロジェクション波形を微分すると、図７の右側に示したようなピークＰ３とＰ４を有する微分波形Ｓ６が得られる。そこで、端子３４の微分波形に対して、立ち上がりピークＰ１と中心軸Ｃ１との距離Ｌ１と立下りピークＰ２と中心軸Ｃ１との距離Ｌ３の比を求め、また端子３５に対して、立ち上がりピークＰ３と中心軸Ｃ２との距離Ｌ２と立下りピークＰ４と中心軸Ｃ２との距離Ｌ４の比を求め、対称度を距離の長い方を分母、短い方を分子として計算する。値は０〜１の範囲となり、端子３５のように、真円の場合は１となる。
【００４０】
以上のステップｓ９の処理が終了すると、ステップｓ１０においてベクトル相関演算が行われる。図８に示したように、円か否かは、対象物４１の輪郭点ｐ１、ｐ２、．．．．．の勾配ベクトルｖ１、ｖ２、．．．．．の方向とモデル円４２の勾配ベクトルｖ１’、ｖ２’、．．．．．の方向の（輪郭点検出のための放射線）の一致度（ｃｏｓθ）でも判定できるので、ベクトル相関演算を行う。このベクトル相関演算は、次のように行われる。まず、対象物４１に対してモデル４２（モデル円）を設定し、対象物４１の各輪郭点とそれに対応するモデル円４２での各輪郭点での勾配ベクトルｖ１、ｖ２、．．．．．（実線）；ｖ１’、ｖ２’、．．．．．（点線）を求める。例えば、対象物４１の輪郭点Ａ（＝ｐ２）と、それに対応するモデル円４２の輪郭点Ｂ上での勾配ベクトルｖ２、ｖ２’のベクトル成分を、
ｖ２（Ａ）  ＝（ｘ０，ｙ０）
ｖ２’（Ｂ）＝（ｘ１，ｙ１）
とすると、２つのベクトルの角度θは、２つのベクトルの内積をそれぞれのベクトルの長さの積で割ることにより求めることができる。
【００４１】
ｃｏｓθ＝（ｖ２・ｖ２’）／（｜ｖ２｜｜ｖ２’｜）
＝（ｘ０＊ｘ１＋ｙ０＊ｙ１）／（ｓｑｒｔ（ｘ０＊ｘ０＋ｙ０＊ｙ０）＊ｓｑｒｔ（ｘ１＊ｘ１＋ｙ１＊ｙ１））
（−１≦ｃｏｓθ≦１）
を演算することにより、その一致度ｃ、
ｃ＝｜ｃｏｓθ｜（０≦ｃ≦１）を求めることができる。なお上式で、ｓｑｒｔは２乗の平方根を意味する。この一致度を各輪郭点でそれぞれ取得し、その平均値ｄ＝Σｃｉ／ｎを評価値とすることもできる。
【００４２】
なお、差異が大きな箇所をサンプリング点にする、もしくは、ウエイト配分を変動させるなどの手法によりベクトル相関演算を行うときの感度を向上させることができる。円か否かを判定する場合、例えば、比較形状の直線部や、角部分を抽出し、サンプリング点を設けるのが好ましい。以下に、その方法を説明する。
【００４３】
サンプリング点は、まず、２つの端子３４、３５のうち対称度が低い形状の端子３４を使用して、その設定位置を算出する。
【００４４】
最初、端子３４の画像を処理して輪郭データを求め、図９（Ａ）に示したように、線画データ３４’を作成する。この線画データは、８隣接で、入力方向、出力方向が同じ画素を削除して行われる。その場合、傾きのある直線は、デジタル画像データ上では、図９（Ｃ）のように表わされる。そのため、本来、一直線で在るべきものを最後までグループ化することができない。デジタル線分補間成分で斜め４５°の移動が発生する部分をデジタル線分節と呼び、デジタル線分節の前後の直線の方向、長さが同じであれば、同一直線としてまとめ、同一直線上のデータを取りまとめた線画データを作成する。なお、図９（Ａ）、（Ｂ）において斜線を施した正方形の図形は、端子３４、３５の画像から抽出された輪郭点を示している。
【００４５】
続いて、線画データ３４’について、前後の線分データの角度変化を走査して、角部分３４ａ、３４ｂを抽出し、また線分長さを走査して、最長線分３４ｃを抽出する。そして、図形中心を３４ｄとして角部分３４ａ、３４ｂと最長線分３４ｃを含むような角度αとなる直線３４ｅ、３４ｆを引き、その線分が輪郭データと交わる点３４ｇ、３４ｈをサンプリング区間の始点、終点とする。他方の端子３５に関しては、図形中心３５ａから角度αとなるような直線３５ｂ、３５ｃを発生させ、輪郭データとの交点３５ｄ、３５ｅを求めて、それをサンプリング区間の始点、終点とする。
【００４６】
このように、差異が大きな箇所をサンプリング区間として、その区間にサンプリング点を設定してベクトル相関演算を行うことにより感度を向上させることができる。
【００４７】
続いて、ステップｓ７において算出された対象物の円形度と、ステップｓ９で算出された対称度と、ステップｓ１０で算出された一致度とに基づいて対象物が円形であるかどうかを判定する。そのために、円形度と対称度と一致度に対してそれぞれ対象物の状態に応じて重み付けをし、その加重平均を取って評価値とする（ステップｓ１１）。その場合、たとえば、円形度の差異が少ない形状の対象物の場合、円形度の比率を低くし、対称度の比率を高く設定する。つまり、円形度にかかる重み係数を小さくし、対称度にかかる重み係数を大きくする。
【００４８】
ステップｓ１２では、ステップｓ１１で算出した評価値を、予め、設定していたしきい値と比較し、形状判別を行う。評価値がしきい値以上の場合、円であると判定、ＯＫを返答し（ステップｓ１３）、しきい値未満の場合、円でない（矩形あるいはＤ形状である）と判定し、ＮＧを返答する（ステップｓ１４）。  
【００４９】
以上説明した実施例では、対象物の円形度と、対象物の図形の中心軸対称度と、勾配ベクトルの一致度とに基づいて対象物が円形であるかどうかが判定されたが、対象物によっては、勾配ベクトルの一致度にかかる重み係数を０とし、対象物の円形度と対称度とに基づいて対象物が円形であるかどうかを判定するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】本発明に用いられる画像処理装置の構成を示したブロック図である。
【図２】形状判別の流れを示したフローチャートである。
【図３】円形並びにＤ形状の端子を有する部品の説明図である。
【図４】円形並びにＤ形状の端子の画像のプロジェクション波形を示す波形図である。
【図５】図４のプロジェクション波形を折り返した波形を示す波形図である。
【図６】図４のプロジェクション波形とその反転波形を重ね合わせた波形を示す波形図である。
【図７】図４のプロジェクション波形の微分波形を示す波形図である。
【図８】勾配ベクトルの一致度の算出を説明する説明図である。
【図９】勾配ベクトルの一致度を算出するためのサンプリング区間を求める方法を示した説明図である。
【図１０】部品の極性を示すマークなどを示した説明図である。
【図１１】対象物の撮像状態を示す説明図である。
【符号の説明】
【００５１】
２  電子部品
１２  画像処理装置
１３  マシン制御装置
３４、３５  端子
３６  電子部品
４１  対象物の画像
４２  モデル円
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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