(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
格子状に切断された矩形部品を撮像した画像に基づいて任意の矩形部品の中心を演算する矩形部品の画像認識方法であって、
対象とする部品の矩形を規定する４辺の各辺毎に、対象とする辺と溝を含む大きさで、該辺に沿った長尺状の矩形の検出領域を設定すると共に、該検出領域を長さ方向に分割して複数の分割検出領域を設定し、
各分割検出領域毎に、対象とする辺に沿った方向の画素列毎に画素値を積算して射影を計算し、
各分割検出領域毎に、射影が急峻に変化する位置から部品のエッジ候補点を検出し、
検出された各分割検出領域毎のエッジ候補点に基づいて対象とする辺を表わす直線を計算し、
４つの辺をそれぞれ表わす直線から、対象とする部品の中心を算出することを特徴とする矩形部品の画像認識方法。
【請求項２】
前記分割検出領域は、対象とする辺が２分割以上される大きさに、前記検出領域を等分割して設定されることを特徴とする請求項１に記載の矩形部品の画像認識方法。
【請求項３】
前記分割検出領域毎のエッジ候補点を、部品の外側から内側に向かって射影が低から高に急峻に変化する位置から検出することを特徴とする請求項１に記載の矩形部品の画像認識方法。
【請求項４】
格子状に切断された矩形部品を撮像した画像に基づいて任意の矩形部品の中心を演算する矩形部品の画像認識装置であって、
対象とする部品の矩形を規定する４辺の各辺毎に、対象とする辺と溝を含む大きさで、該辺に沿った長尺状の矩形の検出領域を設定すると共に、該検出領域を長さ方向に分割して複数の分割検出領域を設定する手段と、
各分割検出領域毎に、対象とする辺に沿った方向の画素列毎に画素値を積算して射影を計算する手段と、
各分割検出領域毎に、射影が急峻に変化する位置から部品のエッジ候補点を検出する手段と、
検出された各分割検出領域毎のエッジ候補点に基づいて対象とする辺を表わす直線を計算する手段と、
４つの辺をそれぞれ表わす直線から、対象とする部品の中心を算出する手段と、を備えたことを特徴とする矩形部品の画像認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、矩形部品の画像認識方法及び装置、特にダイシングしたシリコンウェハ等の格子状に切断された状態の矩形部品を吸着し、所定位置に搭載する際に、画像認識によって部品の吸着位置補正を行なう際に適用して好適な矩形部品の画像認識方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、回路素子形成後のシリコンウェハは、ダイシングして所定の大きさのベアチップ（矩形部品）に分割され、分割後の各ベアチップが吸着ノズルで吸着保持して移動され、リードフレームのランドに接着することが行なわれている。
【０００３】
その際、例えば特許文献１に開示されているように、吸着ノズルに吸着保持されたチップをランドに搭載する際に、該ランドの向きに合わせるために吸着位置を中心に回転させ、角度を調整する必要があり、そのためにはできるだけチップの中心を吸着することが重要となる。
【０００４】
従来、部品の中心を算出するには、その部品を撮像した画像を２値化処理して重心を算出したり、予め登録した画像パターンを用いてマッチング処理をすることによって、部品の中心を算出することが行なわれている。
【０００５】
【特許文献１】特開平３−８３４９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、格子状に切断されたウェハ等のように矩形部品が隣接して配置されている場合は、前記のような画像の２値化処理と重心演算による一般的な中心算出方法では、正しい中心を算出することができなかった。その理由は、重心認識では認識対象部品の輪郭が検出できることが前提となるが、２値化処理では画像中に近接する部品の輪郭が入っていると、それも２値化閾値を超えていれば部品であると誤検出してしまうためである。
【０００７】
又、画像パターンのマッチング認識では、予め画像パターンの登録が必要不可欠である上に、部品をカメラで撮像し、画像モニタを見ながら認識領域をウィンドウティーチングするという操作が部品の数だけ必要となるので、操作が非常に煩雑になる。更に、画像パターンデータはイメージデータなのでデータ容量が大きく、パターン数が増えるほど容量の大きな記憶装置が必要となるため、ハードウェアのコストが高くなったり、データの読書きに時間がかかるという欠点があった。
【０００８】
本発明は、前記従来の問題点を解決するべくなされたもので、格子状に切断され、近接する状態にある各矩形部品の中心を正確に算出することができる矩形部品の画像認識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】
【０００９】
本発明は、格子状に切断された矩形部品を撮像した画像に基づいて任意の矩形部品の中心を演算する矩形部品の画像認識方法であって、対象とする部品の矩形を規定する４辺の各辺毎に、対象とする辺と溝を含む大きさで、該辺に沿った長尺状の矩形の検出領域を設定すると共に、該検出領域を長さ方向に分割して複数の分割検出領域を設定し、各分割検出領域毎に、対象とする辺に沿った方向の画素列毎に画素値を積算して射影を計算し、各分割検出領域毎に、射影が急峻に変化する位置から部品のエッジ候補点を検出し、検出された各分割検出領域毎のエッジ候補点に基づいて対象とする辺を表わす直線を計算し、４つの辺をそれぞれ表わす直線から、対象とする部品の中心を算出することにより、前記課題を解決したものである。
【００１０】
本発明においては、前記分割検出領域は、対象とする辺が２分割以上される大きさに、前記検出領域を等分割して設定されるようにしてもよい。又、前記分割検出領域毎のエッジ候補点を、部品の外側から内側に向かって射影が低から高に急峻に変化する位置から検出するようにしてもよい。
【００１１】
本発明は、格子状に切断された矩形部品を撮像した画像に基づいて任意の矩形部品の中心を演算する矩形部品の画像認識装置であって、対象とする部品の矩形を規定する４辺の各辺毎に、対象とする辺と溝を含む大きさで、該辺に沿った長尺状の矩形の検出領域を設定すると共に、該検出領域を長さ方向に分割して複数の分割検出領域を設定する手段と、各分割検出領域毎に、対象とする辺に沿った方向の画素列毎に画素値を積算して射影を計算する手段と、各分割検出領域毎に、射影が急峻に変化する位置から部品のエッジ候補点を検出する手段と、検出された各分割検出領域毎のエッジ候補点に基づいて対象とする辺を表わす直線を計算する手段と、４つの辺をそれぞれ表わす直線から、対象とする部品の中心を算出する手段と、を備えたことにより、同様に前記課題を解決したものである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、各辺毎に設定した分割検出領域について算出した射影の変化から対応する辺のエッジ候補点を求め、各分割検出領域毎のエッジ候補点から直線を求めるようにしたので、近接して他の矩形部品が存在している場合でも、４つの辺について直線を確実に求めることができるので、任意の矩形部品について中心を正確に計算することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
【００１４】
図１には、本発明に係る一実施形態の矩形部品の画像認識装置の概要を示す。
【００１５】
本実施形態の画像認識装置は、対象とする部品の矩形を規定する４辺の各辺毎に、対象とする辺を含む大きさで、該辺に沿った長尺状の矩形の検出領域を設定すると共に、該検出領域を長さ方向に分割して複数の分割検出領域を設定する検出領域設定手段１と、各分割検出領域毎に、対象とする辺に沿った方向の画素列毎に画素値を積算して射影を計算する射影計算手段２と、各分割検出領域毎に、射影が急峻に変化する位置からの部品のエッジ候補点を検出するエッジ候補点検出手段３と、検出された各分割検出領域毎のエッジ候補点に基づいて対象とする辺を表わす直線を計算する直線計算手段４と、４つの辺をそれぞれ表わす直線から、対象とする部品の中心を算出する中心算出手段５と、を備えている。これら各手段は、図示しないコンピュータにおいてソフトウェアにより実現されている。
【００１６】
図２（Ａ）には、本実施形態の画像認識装置が認識する対象であるダイシングされたシリコンウェハ（格子状に切断された矩形部品）の全体を撮像した画像のイメージを示す。
【００１７】
この画像では、シリコンウェハ７は、滑り防止用のゴムプレート８上に載置され、ダイヤモンドカッターで格子状にダイシングされ、互いに近接した多数の矩形部品（ベアチップ）１０の状態で撮像されている。
【００１８】
図２（Ａ）で任意位置の部品を拡大すると、同図（Ｂ）に示すように、中央の矩形部品１０の周囲に、部品間に形成されているダイシングの溝１２を介して複数の矩形部品が近接配置されている。従って、通常の反射照明の下で撮像した場合、図２（Ｂ）では矩形部品１０の領域が明るく、溝１２の領域が暗い画像として得られる。
【００１９】
本実施形態では、上記矩形部品１０を画像上の対象部品とした場合、図３に示すフローチャートに示す手順に従って画像認識を行なう。
【００２０】
まず、前記検出領域設定手段１により、対象部品１０の外形（矩形）を規定する４つの辺が含まれる検出領域を各辺毎に自動又は予め手動で設定する（ステップ１）。この設定は、ウェハ１の全体を撮像した画像上の座標から、部品の外形寸法を参考に容易に行なうことができる。
【００２１】
図２（Ｂ）には、中央の対象部品１０の上辺１０Ａを検出する場合の領域設定のイメージを示し、図中破線で示す検出領域１４を設定する。この検出領域１４は、対象の辺全長を含み、且つ該辺に沿った長尺状の矩形とする。
【００２２】
次に、同じく上記設定手段１により、検出する対象の辺の長さに応じて、図４に拡大して示すように上記検出領域１４を長手方向に適宜複数に分割して分割検出領域１６として設定する（ステップ２）。但し、この図４では、説明の都合上、対象部品１０の左上の矩形部品が存在しない例に変更してある。なお、この分割検出領域１６の設定は、２段階ではなく、予め分割検出領域に分割された検出領域を用意しておき、１回で設定するようにしてもよい。
【００２３】
又、この分割検出領域１６の幅は、後述するエッジ候補点から直線を求めるために、対象の辺を２以上に分割する大きさにする必要がある。
【００２４】
次いで、前記射影計算手段２により、各分割検出領域１６毎に、対象とする辺１０Ａと平行な方向に沿って画素値（階調値）を加算して射影を計算する（ステップ３）。ここで射影とは、対象の分割検出領域内で水平又は垂直な方向に画素列を単位とする１ライン毎の濃度値（階調値）を加算した値である。従って、１つの分割検出領域１６は、図５の左側のような下から上に向って明から暗に徐々に変化するイメージの画像データであったとすると、水平方向に加算した射影を算出すると、右側のグラフのように明度が高い部分のラインほど大きな値となる。この図５の射影の概念を、前記図４に示した検出領域１４の左端に位置する分割検出領域１６Ａ（隣接部品がない）に関して示すと、図６（Ａ）のようになり、中間に位置する別の分割検出領域１６Ｂ（隣接部品がある）に関して示すと、同図（Ｂ）のようになる。
【００２５】
図４の画像では、部品領域が明るく、それ以外の溝１２等では暗くなっている。そこで、格子状に切断されている部品間の隙間である溝１２が、周囲と比較して最も濃度（明度）が低くなることを利用し、外形寸法により判別される部品の外側から内側に向かって射影の最小値となる位置（図中□で示す）を検出する。
【００２６】
又、部品のエッジは、明度が高い上に、部品間の溝１２に接しているため、濃度変化が最大となる。このことを利用し、前記エッジ候補検出手段３により、上記のように検出された射影の最小値よりも部品内側の部分で、射影の濃度変化が最も急峻に低から高に変化する位置（図中△で示す）を検出し、この位置を部品エッジの候補点とする（ステップ４）。これにより、エッジ候補点の検出（算出）を自動的に行なうことができる。
【００２７】
同様に、対象の辺１０Ａにおける他の全ての分割検出領域１６についても、エッジ候補点を算出する（ステップ５）。
【００２８】
その後、前記直線計算手段４により、求められたエッジの全候補点から、直線に近似することができる候補点だけを抽出し、対象としている部品の辺に相当する（を表わす）直線を算出する（ステップ６）。
【００２９】
対象とする辺（上辺）１０Ａの処理が完了したら、同様に残りの３辺についても、各辺に対応する直線をそれぞれ算出する（ステップ７）。全ての辺について直線の算出が完了したら、前記中心算出手段５により、求められた各直線から部品の中心を常法に従って算出する（ステップ８）。これにより、１つの矩形部品に対する画像認識の処理が終了する。
【００３０】
以上詳述した本実施形態によれば、以下のような効果が得られる。
【００３１】
（１）格子状に切断された矩形部品の中心を、画像パターンの登録やウィンドウマッチングといった煩雑な操作を行なうことなく、確実に算出することができる。
【００３２】
（２）近接周囲の部品の有無に関係なく、同一の認識方法により、矩形部品の中心を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本発明に係る一実施形態の画像認識装置の概要を示すブロック図
【図２】本実施形態の画像認識装置の対象となる矩形部品を撮像した画像のイメージを示す説明図
【図３】本実施形態の画像認識方法の手順を示すフローチャート
【図４】設定された分割検出領域と対象の矩形部品の関係を示す説明図
【図５】分割検出領域と、算出された射影の関係を示す説明図
【図６】図４に設定されている分割検出領域と算出された射影の関係を示す説明図
【符号の説明】
【００３４】
７…シリコンウェハ
８…ゴムプレート
１０…矩形部品
１２…溝
１４…検出領域
１６…分割検出領域
【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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