(57)【要約】【課題】輪郭線から抽出され部品位置決めに用いられる特徴に基づいて行われる部品の位置決め精度を向上させる。【解決手段】部品の基準画像の輪郭線２０から粗い位置決め用特徴（ＢＥＡＭ＿Ａ）、角度微修正用特徴（ＢＥＡＭ＿Ｂ）、倍率微修正用特徴（ＢＥＡＭ＿Ｃ）が抽出される。各特徴は、輪郭線２０上の点（Ａ１、Ａ２など）の座標とその点の濃度勾配ベクトル（Ｕ１、Ｕ２など）を組とするとき２組からなる梁であり、この梁に対して位置決め性能を示す値が付加される。部品位置決め時には、高い位置決め性能をもつ特徴が使用され、位置決めすべき部品画像の輪郭線と位置合わせされて位置決めが行われる。このような構成では、各特徴に、位置決め性能を示す値が付与されており、高い位置決め性能を有する各特徴を用いて粗い位置決め、微修正が行われるので、高精度の位置決めが可能となる。【選択図】  図６
2004219284.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
部品の基準画像の輪郭線から特徴を抽出し、該抽出された特徴に基づいて部品の位置決めを行う部品の位置決め方法において、
前記抽出された特徴に対して位置決め性能を示す値を付加し、
位置決めすべき部品の入力画像から輪郭線を抽出し、
位置決め性能を示す値が大きい特徴と前記入力画像の輪郭線の位置合わせから部品の位置決めを行うことを特徴とする部品の位置決め方法。
【請求項２】
前記特徴は、粗い位置決め用特徴であり、そのほかに、角度微修正用特徴および／または倍率微修正用特徴を抽出し、粗い位置決め用特徴に基づいて行われた位置決めを、角度微修正用特徴および／または倍率微修正用特徴により微修正することを特徴とする請求項１に記載の部品の位置決め方法。
【請求項３】
前記各特徴は、輪郭線上の点とその点の濃度勾配ベクトルを組とするとき２組からなる１本の梁であり、該梁に位置決め性能を示す値が付加されることを特徴とする請求項１又は２に記載の部品の位置決め方法。
【請求項４】
前記各特徴の位置決め性能は、梁の信頼性、梁の長さ、梁の両端での濃度勾配ベクトルのなす角度に基づいて決定されることを特徴とする請求項３に記載の部品の位置決め方法。
【請求項５】
部品の基準画像の輪郭線から特徴を抽出し、該抽出された特徴に基づいて部品の位置決めを行う部品の位置決め装置において、
部品の画像から輪郭線を抽出する輪郭線抽出部と、
部品の基準画像の輪郭線から特徴を抽出し、該抽出された特徴に対して位置決め性能を示す値を付加する手段と、
位置決め性能を示す値が大きい特徴と位置決めすべき部品の画像の輪郭線の位置合わせから部品の位置決めを行う部品位置決め部と、
を有することを特徴とする部品の位置決め装置。
【請求項６】
前記特徴は、粗い位置決め用特徴であり、そのほかに、角度微修正用特徴および／または倍率微修正用特徴を抽出し、粗い位置決め用特徴に基づいて行われた位置決めを、角度微修正用特徴および／または倍率微修正用特徴により微修正することを特徴とする請求項５に記載の部品の位置決め装置。
【請求項７】
前記各特徴は、輪郭線上の点とその点の濃度勾配ベクトルを組とするとき２組からなる１本の梁であり、該梁に位置決め性能を示す値が付加されることを特徴とする請求項５又は６に記載の部品の位置決め装置。
【請求項８】
前記各特徴の位置決め性能は、梁の信頼性、梁の長さ、梁の両端での濃度勾配ベクトルのなす角度に基づいて決定されることを特徴とする請求項７に記載の部品の位置決め装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、部品の位置決め方法および装置、更に詳細には、部品実装装置などにおいて撮像された任意形状の電子部品の画像の輪郭線から部品の位置決め、すなわち部品の位置（部品中心）と傾きを求めるための部品の位置決め方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
画像中のパターン、特に吸着ノズルなどにより吸着された電子部品のパターンを位置決めする方法は、従来からさまざまな方法が提案され、実施されてきた。なかでも検出したい部品のテンプレート画像を、入力画像（吸着された電子部品の撮影画像）にあてて相互相関値を算出し、この値が最も大きくなる位置と角度を出力するテンプレートマッチング法が古くから有名である。
【０００３】
さらに近年、輪郭線を使ったマッチングも数多く実施されている。たとえは特許文献１では、学習においては、位置決めすべき部品の基準（テンプレート）となる基準画像（学習画像）から輪郭線を抽出し、輪郭線上の座標とその点における画像の勾配ベクトルを組にして学習データとし、位置決めにおいては入力画像から輪郭線を抽出し、輪郭線と学習データの一致度を計算する方式のマッチングを行っている。
【０００４】
さらに、たとえは特許文献２では、学習においては学習画像から輪郭線を抽出し、輪郭線上の座標とその点における画像の勾配ベクトルを使用してマッチングを行っている。この特許文献では、ある固定の基準座標があり、輪郭線上の点と基準座標を結ぶ直線に関して、２点間の距離と、輪郭線の法線との開き角度を組にして学習データとし、位置決めにおいては入力画像から輪郭線を抽出し、輪郭線の各点において、いわゆる投票と呼ばれる方式により、角度と距離が示す座標に落ちる回数を記録し、得票の最も多い座標が基準座標であるという原理によるマッチングを行っている。
【０００５】
【特許文献１】
特開２００１−２５１０９７
【特許文献２】
特開２００１−２９１１０５
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
輪郭線を使う従来の方式は、いずれも学習データの基本組は座標と角度である。しかしながら、従来の方法では、この時どの組も同じ位置決め能力（影響度ないし位置決め性能）を持つものと仮定しているので、位置決め精度が低下するという問題がある。すなわち一般に部品の外周が一様であることは稀であり、明瞭な直線部もあればまったく反対にぼやけた曲線部もある。位置決め能力は前者が高く、後者は低い。しかし従来の方式では、どこから採った組でもそれらを対等に扱うため、位置決め能力が低い組の参加が結果的に位置決め精度を落とす要因となっていた。しかし一方では一般の複雑な形状の部品の位置決めを正しく行うためには組を部品外周からまんべんなく抽出する必要があり両者の要求は対立していた。
【０００７】
従って、本発明は、このような問題点を解決するもので、輪郭線から抽出され部品位置決めに用いられる特徴に基づいて行われる部品の位置決め精度を向上させることができる部品の位置決め方法及び装置を提供することを課題とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明では、
部品の基準画像の輪郭線から特徴を抽出し、該抽出された特徴に基づいて部品の位置決めを行う部品の位置決め方法において、
前記抽出された特徴に対して位置決め性能を示す値を付加し、
位置決めすべき部品の入力画像から輪郭線を抽出し、
位置決め性能を示す値が大きい特徴と前記入力画像の輪郭線の位置合わせから部品の位置決めを行う構成を採用している。
【０００９】
また、本発明では、
部品の基準画像の輪郭線から特徴を抽出し、該抽出された特徴に基づいて部品の位置決めを行う部品の位置決め装置において、
部品の画像から輪郭線を抽出する輪郭線抽出部と、
部品の基準画像の輪郭線から特徴を抽出し、該抽出された特徴に対して位置決め性能を示す値を付加する手段（部品学習部）と、
位置決め性能を示す値が大きい特徴と位置決めすべき部品の画像の輪郭線の位置合わせから部品の位置決めを行う部品位置決め部とを有する構成も採用している。
【００１０】
このような構成では、部品の基準画像（学習画像）から求められる輪郭線から出力された位置決めに用いられる特徴に対して位置決め性能（位置決め能力）を示す値が付加され、位置決め時に、大きい位置決め性能をもつ特徴を用いて、位置決めが行われるので、高精度の位置決めが可能となる。
【００１１】
位置決めに用いられる特徴としては、輪郭線上の点（形状代表点）の座標とその点の濃度勾配ベクトルを組とするとき２組からなる１本の梁であり、この梁に対して位置決め性能を示す値が付加され、この位置決め性能が大きい特徴を選び出して、位置決めが行われる。
【００１２】
また、本発明では、位置決めに用いられる特徴として、粗い位置決め用特徴と、角度微修正用特徴、倍率微修正用特徴が抽出され、まず、位置決め速度を優先して粗い位置決め用特徴を用いて位置決めが行われる。この粗い位置決め用特徴だけでは、位置決め精度が得られない場合には、角度微修正用特徴、あるいは倍率微修正用特徴あるいはその両方を用いて微修正が行われる。粗い位置決め用特徴、角度微修正用特徴、倍率微修正用特徴のいずれにも、位置決め性能を示す値が付与されており、高い位置決め性能を有する各特徴が選択されて、粗い位置決め、あるいは微修正が行われるので、高精度の位置決めが可能となる。
【００１３】
上記粗い位置決め用特徴、角度微修正用特徴、倍率微修正用特徴の各特徴の位置決め性能は、梁の信頼性、梁の長さ、梁の両端での濃度勾配ベクトルのなす角度に基づいて決定され、梁の信頼性は、梁の両端を構成する形状代表点の安定性から決定される。また、輪郭線上の形状代表点の安定性は、形状代表点の明瞭度の評価値、形状代表点の曲率の評価値、および／または該曲率を保持している曲率保持長の評価値から決定される。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、図面に示す実施の形態に基づいて本発明を詳細に説明する。
【００１５】
＜全体の構成＞
図１は、本発明の部品位置決めを行う装置の概略構成を示すブロック図である。制御部１０はＣＰＵなどで構成され、全体の流れを制御する。部品学習部１１は、画像入力部１３により学習画像を取得し、輪郭線抽出部１４が出力する学習画像の輪郭線から部品特徴を出力し、出力された特徴に対して位置決め性能を示す評価値を付加する。学習画像は、位置決めすべき部品の基準（テンプレート）となる基準画像ないし基本画像であり、この学習画像から輪郭線が抽出され部品特徴が出力される。部品位置決め部１２は、画像入力部１３により位置決めすべき部品の画像を入力し、輪郭線抽出部１４が出力した部品画像の輪郭線と、学習画像の輪郭線から抽出される特徴とのマッチングを行い部品の位置と傾きを出力し、部品の位置決めを行う。
【００１６】
＜部品学習＞
部品学習は、部品学習部１１により、図２に図示した流れに従って行われる。
【００１７】
ステップＳ１０で、部品の学習画像、すなわち基準画像が入力される。入力画像は濃淡画像であり、たとえば画素値は０（最低明度）から２５５（最大明度）までの値をとるものとする。
【００１８】
ステップＳ１１で、学習画像から輪郭線抽出部１４により輪郭線が抽出される。あらかじめ適当なしきい値が設けられており、そのしきい値により明度の境界線を追跡すれば可能で、従来の輪郭線抽出方法、たとえは特開２００１−２５１０９７に記載されている方式を使うことができる。抽出された輪郭線には輪郭線を構成する頂点の座標と、その座標における濃度勾配ベクトルが格納されている。濃度勾配ベクトルとは、その座標近傍において、明度が低いところから高いところに向き、ベクトルの大きさが明度差をあらわすようなベクトルである。
【００１９】
［形状代表点とその安定性］
続いて、ステップＳ１２で、抽出された輪郭線からその形状を代表する形状代表点の集合を取得する。図３には、形状代表点の集合を抽出する方法が図示されている。２０は、輪郭線抽出部１４により抽出された学習画像の輪郭線であり、その輪郭線の頂点列を始点から終点まで、頂点につけられた位置指標について、適当な間隔で選んだ頂点Ｒ０、Ｒ１、Ｒ２、．．．．．Ｒｎ−２、Ｒｎ−１を形状代表点とする。たとえば間隔を３とすれば、先頭頂点［０］を出発とし、［３］、［６］、．．の順に選ばれることになる。すなわち、各形状代表点間の間隔は３となっており、点Ｒｋはそのように選ばれた頂点のうちのひとつである。Ｇはその濃度勾配ベクトルである。本発明では、各点Ｒに「安定性」と呼ぶところの値（０〜１）が生成されて、各形状代表点にその値が記録される。従って、形状代表点は、その輪郭線上の座標と、濃度勾配ベクトルと、安定性の３つのパラメータを有することになる。
【００２０】
各形状代表点Ｒの安定度は、以下のようにして付与される。
【００２１】
まず、Ｒ点の明瞭度ｇを濃度勾配ベクトルＧの大きさとして定義する（ｇ＝｜Ｇ｜）。Ｒ点の曲率を計算し、その絶対値をｋとする（ｋ≧０）。本実施形態ではこのｋについて、図５に示すように曲率を零帯Ｍ０、中間帯Ｍ１、無限帯Ｍ２の３つに分類する。ここでｋ０、ｋ１はあらかじめ決められた定数である。ただしｋ０は緩やかな曲線部に相当する曲率であり、ｋ１は急カーブの曲線部に相当する曲率である。定数ｋ０、ｋ１を決めるには、それぞれの曲線部を円で代表する。それぞれの半径について、輪郭線と同じ座標系で記述したのち逆数をとれば目的の曲率が得られる。輪郭線２０から抽出した曲率ｋは、０≦ｋ≦ｋ０の零帯Ｍ０、ｋ０＜ｋ≦ｋ１の中間帯Ｍ１、およびｋ１＜ｋの無限帯Ｍ２のどれかに入ることになる。また各帯には図５に示すように、定数ω０またはω１で広げられた零帯Ｍ０、中間帯Ｍ１および無限帯Ｍ２の許容帯が付加されている。
【００２２】
また、図３の輪郭線２０に対して「曲率保持長」ｓを求めることができる。ｓは頂点ＺｂからＺｆまでの周長である。頂点Ｚｂは、頂点Ｒｋから出発して頂点の進行方向と逆向きに頂点を順次たどり、各点の曲率ｋについて、ｋが最初に属していた帯の許容帯から外にでたとき停止するものとするとき、その頂点列末尾の頂点であり、一方頂点Ｚｆは、頂点Ｒｋから出発して今度は頂点の進行方向と同じ向きに頂点を順次たどるとき、Ｚｂのときと同様に得られる末尾の頂点である。従って、曲率保持長ｓは、所定の頂点の曲率がその前後に許容帯で保持されているときのその長さである。
【００２３】
形状代表点Ｒの安定性は、明瞭度ｇが大きいほど高く、曲率ｋが小さいほど高く、曲率保持長ｓが大きいほど高いと考えられるので、本実施形態では、αを明瞭度の評価値（０≦α≦１）、βを曲率の評価値（０≦β≦１）、γを曲率保持長の評価値（０≦γ≦１）として、点Ｒの安定性ｒをｒ＝αβγで表現している。従って、安定性ｒは、最も低い０から最も高い１までの実数値０≦ｒ≦１で表現されることになる。
【００２４】
上記の明瞭度ｇ、曲率ｋ、曲率保持長ｓの評価値を生成する関数が図４に図示されており、図４（ａ）は明瞭度ｇの評価値αを生成する関数Ｅ１を示し、あらかじめ決められたＧ＿０、Ｇ＿１があり、関数Ｅ１はｇ≦Ｇ＿０でα＝０、ｇ≧Ｇ＿１でα＝１、中間は１次補間とした評価値を生成する。図４（ｂ）は曲率ｋの評価値βを生成する関数Ｅ２を示し、あらかじめ決められたＫ＿０、Ｋ＿１があり、関数Ｅ２はｋ≦Ｋ＿１でβ＝１、ｋ≧Ｋ＿０でβ＝０、中間は１次補間とする評価値を生成する。また図４（ｃ）は曲率保持長ｓの評価値γを生成する関数Ｅ３を示し、あらかじめ決められたＳ＿０、Ｓ＿１があり、関数Ｅ３はｓ≦Ｓ＿０でγ＝０、ｓ≧Ｓ＿１でγ＝１、中間は１次補間とする評価値を生成する。
【００２５】
このように、図３の輪郭線２０の各形状代表点Ｒ０、Ｒ１、Ｒ２、．．．、Ｒｎ−１に関して、上記処理を施すことにより、全周にわたる形状代表点の集合｛Ｒ０、Ｒ１、Ｒ２、．．．、Ｒｎ−１｝を得ることができ、この集合は、輪郭線上の座標、濃度勾配ベクトル、安定性などのデータを各形状代表点に有する集合となっている。以上が、図２のステップＳ１２で示した処理である。
【００２６】
［粗い位置決め用特徴］
続いて、ステップＳ１３で粗い位置決め用特徴が出力される。後述するように、部品の位置決め時には、図８（ａ）に示したように、位置決め用の正数εが用意されており、位置決めすべき部品画像の輪郭線３０の進行方向左右に、輪郭線３０から距離ε離れた点線で示す仮想境界線３０’、３０”が設定される。この境界線で挟まれた領域において、学習したテンプレート（学習画像）の特徴を輪郭線３０に合わせる作業が粗い位置決めである。粗い位置決めにおいては精度よりも速度が優先される。
【００２７】
図６は、学習画像の輪郭線２０から粗い位置決め用特徴を出力する状態を示した図である。粗い位置決め用特徴とは梁＿Ａ（ＢＥＡＭ＿Ａ）の型の特徴のことをいう。すなわちこの型は、形状代表点の集合のうち２個の形状代表点Ａ１、Ａ２で構成される梁である。粗い位置決めによい梁とは梁の両端の形状代表点の安定性がともに高く、梁が長く、そして梁の両端の形状代表点での濃度勾配ベクトルＵ１、Ｕ２同士がなす角度が９０度に近いものをいう。従って、本実施形態では、λを梁の信頼性の評価値（０≦λ≦１）とし、μを梁の長さの評価値（０≦μ≦１）とし、νを梁の両端での濃度勾配ベクトルのなす角度の評価値（０≦ν≦１）として、梁＿Ａの位置決め性能ｆを、ｆ＝λμνと表現する。従って、梁＿Ａの位置決め性能ｆは、最も低い０から最も高い１までの実数値０≦ｆ≦１で表される。
【００２８】
信頼性の評価値λは、λ＝ＭＩＮ｛ｒ１、ｒ２｝で求める。ここでｒ１、ｒ２はそれぞれ形状代表点Ａ１、Ａ２の安定性である。たとえは図６のように、点Ａ１の安定性がｒ１＝０．８、点Ａ２の安定性がｒ２＝０．３のとき、λ＝０．３となる。また、長さの評価値μは、μ＝ｈ／Ｈで求める。ここでｈは形状代表点Ａ１、Ａ２の距離、Ｈは部品の直径（＝端から端までの最大距離）程度に大きい適当な正数である。また、角度の評価値νは、ν＝｜ｓｉｎθ｜で求める。ここでθは形状代表点の濃度勾配ベクトルＵ１とＵ２がなす開き角度である。
【００２９】
特徴としての梁に関しては、位置決め性能の値が大きい値の梁が選び出される。すなわち、ある梁について、もし位置決め性能を示すｆ値があらかじめ定めた水準に達しないときはその梁を棄てる。これにより一定水準以上の梁が集まるので安定した位置決めが保証される。粗い位置決め用特徴には要求個数がある。本実施形態では、例えば６個の梁（形状代表点の数は１２点）としたが、原理的に１以上の任意値でよい。この要求個数に達するまで特徴の出力を続ける。その場合、ｆ値が最も大きいものから出力するように制御することが重要である。そのためには以下の手順を踏めばよい。
【００３０】
すなわち最初にすべての形状代表点を未使用とする。次の特徴を出力する前に「ｆ値の最大値」を０にしておく。形状代表点集合から未使用である２個の点の組をすべて選びだすことを続け、選ばれた組の、すなわち梁のｆ値を計算してそれまでの最大値と比較し、今回のほうが大きければその組を最大値として更新する。すべての組み合わせが完了したとき、最大値を記録している組を出力し、その形状代表点２個を使用済みとする。以上の手順により、粗い位置決め用特徴を要求数出力する。
【００３１】
有限の点集合から２個の点の組み合わせを選び出す総数にはもちろん限りがあり、しかも未使用条件があり、さらにｆ値の水準条件があるので、部品によっては要求個数に達するまでに梁の資源が枯渇することもある。すなわち一般に最終的に出力される粗い位置決め用特徴の数は要求個数以下となる。
【００３２】
［角度微修正用特徴］
続いて、ステップＳ１４で角度微修正用特徴が出力される。角度微修正用特徴とは、図６において、梁＿Ｂ（ＢＥＡＭ＿Ｂ）の型の特徴のことをいう。すなわちこの型は２個の形状代表点Ｂ１、Ｂ２で構成される梁である。角度微修正によい梁とは、梁の両端の形状代表点の安定性がともに高く、梁が長く、そして濃度勾配ベクトルＶ１、Ｖ２のいずれについても、直線Ｂ１Ｂ２となす角度が９０度に近いものをいう。従って、λを梁の信頼性の評価値（０≦λ≦１）とし、μを梁の長さの評価値（０≦μ≦１）とし、νを梁の両端での濃度勾配ベクトルのなす角度の評価値（０≦ν≦１）として、梁＿Ｂの位置決め性能ｆを、ｆ＝λμνとして表現する。このｆ値は、最も低い０から最も高い１までの実数値０≦ｆ≦１で表される。λ、μは、粗い位置決め用特徴のときと同じ評価式で求められ、一方、νは、ν＝ＭＩＮ｛｜ｓｉｎθ１｜、｜ｓｉｎθ２｜｝で求められる。ここでθ１、θ２はそれぞれ濃度勾配ベクトルＶ１、Ｖ２がベクトルＢ１Ｂ２となす開き角度である。
【００３３】
梁＿Ｂの出力基準と出力方法は梁＿Ａのときと同じである。ただし、角度微修正用特徴の要求個数は１６個とした。一般に最終的に出力される角度微修正用特徴の数はこの要求個数以下となる。
【００３４】
［倍率微修正用特徴］
また、ステップＳ１５で倍率微修正用特徴が出力される。倍率微修正用特徴とは、図６において、梁＿Ｃ（ＢＥＡＭ＿Ｃ）の型の特徴のことをいう。すなわちこの型は２個の形状代表点Ｃ１、Ｃ２で構成される梁である。倍率微修正によい梁とは梁の両端の形状代表点の安定性がともに高く、梁が長く、そして濃度勾配ベクトルＷ１、Ｗ２のいずれについても、直線Ｃ１Ｃ２となす角度が０度に近いものをいう。従って、λを梁の信頼性の評価値（０≦λ≦１）とし、μを梁の長さの評価値（０≦μ≦１）とし、νを梁の両端での濃度勾配ベクトルのなす角度の評価値（０≦ν≦１）として、梁＿Ｃの位置決め性能ｆを、ｆ＝λμνと表現する。ｆ値は最も低い０から最も高い１までの実数値０≦ｆ≦１で表される。λ、μは、粗い位置決め用特徴のときと同じ評価式で求められ、νは、ν＝ＭＩＮ｛｜ｃｏｓθ１｜、｜ｃｏｓθ２｜｝で求められる。ここでθ１、θ２はそれぞれ濃度勾配ベクトルＷ１、Ｗ２がベクトルＣ１Ｃ２となす開き角度である。
【００３５】
梁＿Ｃの出力基準と出力方法は梁＿Ａのときと同じである。ただし、倍率微修正用特徴の要求個数は１０個とした。一般に最終的に出力される倍率微修正用特徴の数はこの要求個数以下となる。
【００３６】
以上のようにして、部品学習部１１においては、基準画像の輪郭線から粗い位置決め用特徴、角度微修正用特徴、倍率微修正用特徴がそれぞれ抽出され、各特徴に対して位置決め性能を示す値が付加され、そのうち位置決め性能の高い特徴が選び出される。
【００３７】
＜部品の位置決め＞
部品の位置決めは、部品位置決め部１２により図７の流れに従って行われる。
【００３８】
ステップＳ２０で、吸着ノズルにより吸着された、位置決めすべき部品の画像が画像入力部１３を介して入力され、また部品学習部１１で得た上述した学習データ（形状代表点の集合、高い位置決め性能を有する粗い位置決め用特徴、角度微修正用特徴、倍率微修正用特徴など）が入力される。続いて、ステップＳ２１で位置決めすべき部品の画像から輪郭線抽出部１４により輪郭線が抽出される。抽出された輪郭線の断片が図８で符号３０で図示されている。
【００３９】
［粗い位置決め］
次のステップＳ２２では、粗い位置決めを行う。粗い位置決めは、たとえば特開２００１−２５１０９７に記述の方式を使うことができ、粗い位置決め用特徴を、輪郭線３０上で接線ベクトル（濃度勾配ベクトルの直交ベクトル）を合わせながら移動させ、粗い位置決め用特徴の両端の形状代表点が輪郭線３０上にあるかどうかを調べることにより行なわれる。そのために、操作者は位置決めの許容幅εを設定し、各粗い位置決め用特徴が、輪郭線からの距離がε以下であり、仮想境界線３０’、３０”の範囲内にあるかどうかが調べられ、該範囲内に存在するように、粗い位置決め用特徴が移動される。このように、粗い位置決めでは、図８（ａ）で、符号３１で示した特徴ＢＥＡＭ＿Ａの両端の代表形状点３１ａ、３１ｂが、許容幅εで輪郭線３０上に存在するように、位置決めが行われる。
【００４０】
粗い位置決め終了後は、各粗い位置決め用特徴（ＢＥＡＭ＿Ａ）を構成する形状代表点のほとんどすべてがε帯の領域に収まっている。従って、精度が要求されない場合には、この粗い位置決めだけで位置決めを終了することができる。しかしこの状況（平行移動・角度・倍率）は、学習画像の輪郭線２０と部品画像の輪郭線３０が完全に一致をしていることを示しているわけではなく、平行移動にも角度にも倍率にもなお微修正の余地を残している。
【００４１】
そのために、微修正の繰り返しが行われ、ステップＳ２３でその微修正の繰り返し条件を検査する。一般に微修正を繰り返せば繰り返すほど精度が上がる反面、それだけ時間もかかるので適当なところで打ち切ることが必要である。本実施形態では精度条件として固定の３回繰り返すことにした。もちろん後述するように、位置決めの使用目的に応じてここの条件を変えることができる。
【００４２】
学習した部品固有の座標系（基準座標系）をＵＶ座標系、位置決めすべき部品の画像の座標系をＸＹ座標系とすれば、座標（ｕ、ｖ）と（ｘ、ｙ）は次の式で結びつくことが知られている。
【００４３】
（ｘ、ｙ）＝Ｓ・｛（ａ１１、ａ１２）（ａ２１、ａ２２）｝（ｕ、ｖ）＋（Ｔｘ、Ｔｙ）
ただしＳは倍率、｛（ａ１１、ａ１２）（ａ２１、ａ２２）｝は２×２回転マトリクス、（Ｔｘ、Ｔｙ）は平行移動である。
【００４４】
［平行移動の微修正］
繰り返される第１の微修正は、ステップＳ２４で行われる平行移動の微修正である。本実施形態では平行移動の微修正にすべての梁すなわち粗い位置決め用と角度微修正用と倍率微修正用のすべての梁を参加させた。これは個数が多いとき得られる統計的な効果を狙ったものである。図８（ａ）において、梁（ＢＥＡＭ＿Ａ）３１は粗い位置決め終了後または何回かの微修正終了後の状況を示すもので、梁３１の両端３１ａ、３１ｂの座標は、現在の座標変換式で生成された座標である。各座標にはそれぞれ輪郭線座標すなわち輪郭線上最も近い座標（黒点で示す）が存在する。梁の座標から輪郭線座標へのベクトルをｅ０、ｅ１とする。
【００４５】
この梁固有の修正ベクトルｖを、｜ｅ０｜≧｜ｅ１｜のときｖ＝ｅ０、｜ｅ０｜＜｜ｅ１｜のときｖ＝ｅ１とする。たとえば図８（ａ）の場合、ｅ１のほうが大きいのでｖ＝ｅ１である。平行移動微修正に参加する梁が全部でＮ個あるとき、梁固有の修正ベクトル集合｛ｖ０、ｖ１、．．．、ｖＮ−１｝が得られる。
【００４６】
部品の平行移動微修正ベクトルΔＴを、ΔＴ＝Σ（｜ｖｉ｜・ｖｉ）／Σ｜ｖｉ｜とする。ここで分子は｜ｖｉ｜・ｖｉのＮ個の総和（ベクトル）、分母は｜ｖｉ｜のＮ個の総和（スカラー）である。この式は、Ｖｉの大きさによる加重平均の式であり、ｖｉが大きいほど結果に占めるｖｉの比率が大きい。図８（ｄ）において、その妥当性が示されている。図８（ｄ）には、Ｎ＝３個の梁ＢＥＡＭ０、ＢＥＡＭ１、ＢＥＡＭ２が図示されており、梁固有の修正ベクトルはそれぞれｖ０、ｖ１、ｖ２とする。Ｘ方向のずれとＹ方向のずれがあるが、Ｙ方向のずれが目立つのでＹ方向が大きく改善されなければならない。もし仮に単純な算術平均（重み＝１）を採った場合、ΔＴのＹ成分はほぼｖ０／３となるので目的を達成することができないが、本実施形態の方式ではΔＴのＹ成分はほぼｖ０となるので、効果的な微修正を行うことができ、目的を達成することができる。
【００４７】
このように、平行移動の微修正において、部品の平行移動微修正ベクトルΔＴを、ΔＴ＝Σ（｜ｖｉ｜・ｖｉ）／Σ｜ｖｉ｜としたことにより、大きな誤差を早く解消できるので高速で正確な修正を行うことができる。
【００４８】
現在の座標変換式の平行移動の項について、ΔＴを加算したものをあらたに平行移動の項とする。
【００４９】
［角度の微修正］
続く、ステップＳ２５で角度の微修正が行われる。角度の微修正には角度微修正用の梁を使う。図８（ｂ）において、梁（ＢＥＡＭ＿Ｂ）３２は粗い位置決め終了後または何回かの微修正終了後の状況を示す。梁３２の両端３２ａ、３２ｂの座標は、現在の座標変換式で生成された座標である。各座標にはそれぞれ輪郭線上最も近い座標（黒点で示す）が存在する。点線はこの輪郭線上の２点を結ぶベクトルの方向を示す。梁からこのベクトルへの符号つき開き角度をδラジアンとすれば、δはこの梁固有の修正角度である。角度微修正に参加する梁が全部でＮ個あるとき、梁固有の修正角度集合｛δ０、δ１、．．．、δＮ−１｝が得られる。
【００５０】
部品の角度微修正ΔΘを、ΔΘ＝Σ（｜ｆｉ｜・δｉ）／Σ｜ｆｉ｜、ただしｆｉは梁の位置決め性能（０〜１）、とする。ここで分子は｜ｆｉ｜・δｉのＮ個の総和（ラジアン）、分母は｜ｆｉ｜のＮ個の総和（スカラー）である。この式は、ｆｉの大きさによる加重平均の式であり、ｆｉが大きいほど結果に占めるδｉの比率が大きい。梁の性能が高い（ｆ値が大きい）ほどその影響度を強めることにより正確な微修正が可能となる。
【００５１】
このように、角度の微修正において、部品の角度微修正ΔΘを、ΔΘ＝Σ（｜ｆｉ｜・δｉ）／Σ｜ｆｉ｜、ただしｆｉは梁の性能（０〜１）、としたことにより、正確な修正を行うことができる。
【００５２】
現在の座標変換式の回転マトリクスにΔΘに対応するマトリクスを前から乗じたものをあらたに回転マトリクスとする。
【００５３】
［倍率の微修正］
続いて、ステップＳ２６で倍率の微修正が行われる。倍率の微修正には倍率微修正用の梁を使う。図８（ｃ）において、梁（ＢＥＡＭ＿Ｃ）３３は粗い位置決め終了後または何回かの微修正終了後の状況を示す。梁３３の両端３３ａ、３３ｂの座標は、現在の座標変換式で生成された座標である。各座標にはそれぞれ輪郭線上最も近い座標（黒点で示す）が存在する。梁３３の長さをｄ０、点線で示す輪郭線黒点間距離をｄ１とすれば、ｓ＝ｄ１／ｄ０はこの梁固有の修正倍率である。倍率微修正に参加する梁が全部でＮ個あるとき、梁固有の修正倍率集合｛ｓ０、ｓ１、．．．、ｓＮ−１｝が得られる。
【００５４】
部品の倍率微修正ΔＳを、ΔＳ＝Σ（｜ｆｉ｜・ｓｉ）／Σ｜ｆｉ｜、ただしｆｉは梁の位置決め性能（０〜１）、とする。ここで分子は｜ｆｉ｜・ｓｉのＮ個の総和（スカラー）、分母は｜ｆｉ｜のＮ個の総和（スカラー）である。この式は、ｆｉの大きさによる加重平均の式であり、ｆｉが大きいほど結果に占めるｓｉの比率が大きい。梁の性能が高い（ｆ値が大きい）ほどその影響度を強めることにより正確な微修正が可能となる。
【００５５】
このように、倍率の微修正において、部品の倍率微修正ΔＳを、ΔＳ＝Σ（｜ｆｉ｜・ｓｉ）／Σ｜ｆｉ｜、ただしｆｉは梁の性能（０〜１）、としたことにより、正確な修正を行うことができる。
【００５６】
現在の座標変換式の倍率にΔＳを乗じたものをあらたに倍率とし、このあとステップＳ２３に戻る。
【００５７】
このように、各特徴３１、３２、３３と輪郭線３０の位置合わせ（マッチング）の微修正を繰り返すことにより、各特徴と輪郭線３０の位置合わせが完全になる。
【００５８】
＜他の実施形態＞
ステップＳ１２で形状代表点の座標と濃度勾配ベクトルをそれぞれ輪郭線から直接得られた座標と濃度勾配ベクトルとしたが、その代わりにそれぞれ補間した座標、補間した濃度勾配ベクトルとしても効果は変わらない。
【００５９】
また、ステップＳ１２で曲率の分類を３個としたが、２以上の任意個にしても同じ効果が得られ、またステップＳ１２で評価関数Ｅ１、Ｅ２、Ｅ３として図４の関数を使ったが、中間部を０〜１の値をとる１次補間以外のものに変えても効果は変わらない。
【００６０】
さらに、ステップＳ１３〜Ｓ１５の各ステップにおいて、梁の信頼性λを安定性ｒ１、ｒ２の関数λ＝ＭＩＮ｛ｒ１、ｒ２｝としたが、他の関数たとえばλ＝ｒ１×ｒ２にしても効果は変わらない。
【００６１】
また、ステップＳ２３で微修正の繰り返し条件を固定の３回繰り返すことにしたが、その代わりに他の条件としても効果は変わらない。たとえば、輪郭線と梁の両端点それぞれとの距離に着目して、最大距離が定めた距離以内となったときループを抜けるとしてもよいし、あるいはテンプレート各点と輪郭線各点との一致度を測る関数を用意して、その関数値が定めた値以上となったときループを抜けるとしてもよい。
【００６２】
また、ステップＳ２４〜Ｓ２６の微修正の実行順序に関して、実施形態では平行移動→回転→倍率としたが、任意の順序にしても効果は変わらない。
【００６３】
また、微修正に関しては、角度微修正と倍率微修正の両方を行うのではなく、いずれか一方だけとすることもできる。
【００６４】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明では、部品の基準画像から求められる輪郭線から出力された位置決めに用いられる特徴に対して位置決め性能を示す値が付加され、位置決め時に、高い位置決め性能をもつ特徴を用いて、位置決めが行われるので、高精度の位置決めが可能となる。
【００６５】
また、本発明では、位置決めに用いられる特徴として、粗い位置決め用特徴と、角度微修正用特徴、倍率微修正用特徴が抽出され、位置決め速度を優先して粗い位置決め用特徴を用いて位置決めが行われるので、高速な位置決めが可能となる。この粗い位置決め用特徴だけでは、位置決め精度が得られない場合には、角度微修正用特徴、あるいは倍率微修正用特徴あるいはその両方を用いて微修正を行うようにしているので、位置決め精度を向上させることができ、その場合、粗い位置決め用特徴、角度微修正用特徴、倍率微修正用特徴のいずれにも、位置決め性能を示す値が付与されており、高い位置決め性能を有する各特徴が選び出されて粗い位置決め、あるいは微修正が行われるので、位置決め精度を飛躍的に高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明装置の１実施形態を示す全体ブロック図である。
【図２】部品学習の流れを概略示す流れ図である。
【図３】部品学習部における形状代表点の抽出原理を示す説明図である。
【図４】部品学習部における形状代表点の安定性を求めるための評価式の特性を示す線図である。
【図５】部品学習部における曲率分類を示す説明図である。
【図６】部品学習部から出力される特徴データの種類を示した説明図である。
【図７】部品位置決め部での位置決めの流れを概略示した流れ図である。
【図８】部品位置決め部における各種微修正の原理を示した説明図である。
【符号の説明】
１０  制御部
１１  部品学習部
１２  部品位置決め部
１３  画像入力部
１４  輪郭線抽出部
２０  学習画像の輪郭線
３０  位置決めすべき部品の画像の輪郭線
【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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