(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子装置の標本のデジタル画像を自動画像処理することにより前記電子装置の公称機械データを決定する方法であって、
前記デジタル画像の中で前記標本に対応する物体を識別するステップと、
前記識別された物体の外観に対する複数の外観データを決定するステップと、
電子装置の外観に関する先験的知識に基づいて格納された公称外観データの集合と、前記決定された複数の外観データの少なくともいくつかを比較するステップと、
前記比較するステップに応答して前記公称外観データの集合から少なくともいくつかの公称外観データを選択するステップと、
前記選択された公称外観データと前記決定された外観データの少なくともいくつかとに従って前記電子装置の公称機械データを決定するステップと、
を含む前記方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、前記少なくともいくつかの決定された外観データが最も良く似ていることを示す前記公称外観データは、前記選択するステップの中で選択される前記方法。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の方法において、前記公称外観データの集合は、前記電子装置の特性部品の位置に対する公称位置データの集合を含み、決定すべき前記公称機械データは、前記電子装置の前記特性部品の公称位置であり、前記外観データを決定するステップは、前記デジタル画像で識別された物体の特性物体であって、前記電子装置の前記特性部品に対応する前記特性物体を識別するステップと、前記識別された特性物体の位置に対する位置データを決定するステップと、を含み、前記比較するステップは、前記公称位置データの集合と前記決定された位置データを比較するステップを含む前記方法。
【請求項４】
請求項３に記載の方法において、前記公称位置データの集合は、前記電子装置の前記特性部品間の距離に対する公称距離データを含む前記方法。
【請求項５】
請求項４に記載の方法において、前記位置データを決定するステップは、前記識別された特性物体間の距離の距離データを決定するステップを含み、前記比較するステップは、前記公称距離データの集合と前記決定された距離データを比較するステップを含む前記方法。
【請求項６】
請求項４または請求項５に記載の方法において、前記公称距離データの集合は、前記電子装置の前記特性部品間の公称中心距離の集合を含み、
前記位置データを決定するステップは、前記識別された特性物体間の中心距離を計算するステップを含み、
前記比較するステップは、前記公称中心距離の集合と前記計算された中心距離を比較するステップを含み、
前記公称位置を決定するステップは、前記比較するステップに応答して前記公称距離の集合のうち前記計算された中心距離が最も良く似ていることを示す公称距離を識別するステップと、前記識別された公称中心距離に従って前記電子装置の特性部品の公称位置を決定するステップとを含む前記方法。
【請求項７】
請求項６に記載の方法において、前記中心距離は、前記位置データの周波数解析をすることにより計算される前記方法。
【請求項８】
請求項６または請求項７に記載の方法において、前記デジタル画像は、ピクセルの行列を含み、
前記中心距離を計算するステップは、前記デジタル画像の少なくとも一部のピクセルの関数であって、前記複数の特性物体のうちの或る特性物体に対応し、他のピクセルと異なるピクセルの値を持つ関数を定義するステップと、前記関数を周波数変換するステップと、前記周波数変換された関数を検索してピークを求めるステップと、前記発見されたピークから中心距離を計算するステップとを含む前記方法。
【請求項９】
請求項８に記載の方法において、特性部品間の前記公称中心距離の集合は、特性部品間の公称水平中心距離の集合と、特性部品間の公称垂直中心距離の集合とを含み、
前記周波数変換された関数は、二次元フーリエ変換であり、
前記周波数変換された関数を検索するステップは、前記フーリエ変換を検索してゼロ周波数から始めて水平方向と垂直方向の最も近くにある２つのピークを求めるステップを含み、
前記距離を計算するステップは、前記垂直方向の最も近くにある２つのピークから前記識別された物体間の前記垂直中心距離を計算するステップと、前記水平方向の最も近くにある２つのピークから前記識別された物体間の前記中心水平距離を計算するステップとを含み、
前記中心距離を計算するステップは、前記公称垂直中心距離の集合と、前記垂直中心距離を比較するステップと、前記公称水平中心距離の集合と、前記水平中心距離を比較するステップとを含み、
前記公称位置を決定するステップは、前記最も近い垂直中心距離を比較するステップに応答して公称垂直中心距離の前記集合のうち前記中心垂直距離が最も近い前記公称垂直中心距離を識別するステップと、前記水平中心距離を比較するステップに応答して公称水平中心距離の前記集合のうち前記中心水平距離が最も近い前記公称水平中心距離を識別するステップと、識別された公称垂直中心距離と公称水平中心距離に従って前記電子装置の特性部品の公称位置を決定するステップとを含む前記方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の方法において、特性部品間の前記公称中心距離の集合は、公称格子の各集合ごとに特性部品間の公称中心距離を含み、前記垂直中心距離と前記水平中心距離の平均として前記特性物体間の中心距離を計算するステップをさらに含み、
前記比較するステップは、前記公称格子の各集合ごとに特性部品間の前記公称中心距離と前記中心距離を比較するステップを含み、
前記公称位置を決定する前記ステップは、前記比較するステップに応答して前記公称格子の１つごとに前記中心距離が最も近い前記公称中心距離を識別するステップと、前記電子装置の特性部品の前記公称位置が公称中心距離が識別された前記公称格子の前記１つの位置であると決定するステップとを含む前記方法。
【請求項１１】
請求項３から請求項１０のいずれかに記載の方法において、前記公称位置データの集合は、特性部品のいくつかの異なるパターンに対する公称位置データの集合を含み、前記いくつかの異なるパターンのうち前記識別された特性物体が対応するパターンを識別するステップと、前記識別されたパターンに対して前記公称位置データの集合を表わす前記公称位置データを選択するステップとをさらに含む前記方法。
【請求項１２】
請求項３から請求項１１のいずれかに記載の方法において、前記特性物体を識別するステップは、前記デジタル画像で特性物体の外観用テンプレートを決定するステップと、前記デジタル画像で前記テンプレートに合致する物体を検索するステップと、前記発見された物体の中で特性物体を識別するステップとをさらに含む前記方法。
【請求項１３】
請求項１２に記載の方法であって、前記デジタル画像で前記特性物体の部分集合を識別するステップと、前記識別された部分集合の各特性物体の外観を決定するステップとを含み、
テンプレートを決定する前記ステップは、テンプレートが、前記識別された部分集合の特性物体の外観の平均であると決定するステップを含む前記方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の方法において、前記特性物体の部分集合を識別するステップは、
前記デジタル画像に対する尺度であって特性部品に対応する物体に対しては大きい前記尺度を計算するステップと、
前記尺度に対する閾値を設定するステップと、
前記閾値より大きい尺度を持つ物体を識別するステップと、
前記閾値を小さくするステップと、
識別された物体の数が所定の数に達するまで又は繰り返しの間で識別された物体の数が減少するまで前の２つのステップを繰り返すステップと、
最終の１つの閾値より大きい尺度を持つ物体がデジタル画像における特性物体であるとみなすステップと、
を含む前記方法。
【請求項１５】
請求項１４に記載の方法であって、前記電子装置の特性部品の大きさに対応する前記デジタル画像とガウス型カーネルをたたみ込むステップをさらに含み、
前記計算するステップは、前記たたみ込まれたデジタル画像のラプラス変換を計算するステップを含む前記方法。
【請求項１６】
請求項１２から請求項１５のいずれかに記載の方法において、前記特性物体を識別するステップは、
発見された各物体ごとに発見された物体が特性部品に対応する確率を説明する確率尺度を計算するステップと、
前記確率尺度に対する閾値を設定するステップと、
前記発見された物体のうち前記閾値より大きい確率尺度を持つ物体を識別するステップと、
前記閾値を小さくするステップと、
所定の回数の繰り返し中に識別された物体の数が増加しなくなるまで前記前の２つのステップを繰り返すステップと、
最終閾値より大きい確率尺度を持つ物体が前記デジタル画像における特性物体であるとみなすステップと、
を含む前記方法。
【請求項１７】
請求項１２から請求項１６のいずれかに記載の方法において、前記検索するステップは、
前記テンプレートと前記デジタル画像の間の相関尺度を計算するステップと、
前記デジタル画像で前記相関尺度の最大値に対応する物体を検索するステップと、
を含む前記方法。
【請求項１８】
請求項１７に記載の方法において、前記相関尺度は、相互相関である前記方法。
【請求項１９】
請求項３に記載の方法において、前記公称位置の決定は、
前記公称位置データの集合と前記決定された位置データを比較する前記ステップに応答して対応する特性物体が１つも識別されなかった１つまたは複数の特性部品が存在することを決定するステップと、
前記公称位置データの集合に従って前記１つまたは複数の特性部品の公称位置を決定するステップと、
を含む前記方法。
【請求項２０】
請求項１９に記載の方法において、前記公称位置データの集合が前記決定された位置データの中に対応のない１つまたは複数の位置を含む場合は、対応する特性物体が１つも識別されなかった１つまたは複数の特性部品が存在することが決定される前記方法。
【請求項２１】
請求項３または請求項１９に記載の方法において、前記公称位置の決定は、前記１つまたは複数の特性物体の前記公称位置を決定することを止め、前記公称位置データの集合と前記決定された位置データを比較する前記ステップに応答して特性部品に対応しない１つまたは複数の特性物体が存在することを決定するステップを含む前記方法。
【請求項２２】
請求項２１に記載の方法において、前記決定された位置データの集合が前記公称位置データの中に対応のない１つまたは複数の位置を含む場合は、特性部品に対応しない１つまたは複数の特性物体が存在することが決定される前記方法。
【請求項２３】
請求項３から請求項２２のいずれかに記載の方法において、前記特性部品は、リード線である前記方法。
【請求項２４】
請求項１から請求項２３のいずれかに記載の方法において、前記電子装置は、部品である前記方法。
【請求項２５】
請求項２４に記載の方法であって、プリント基板に搭載される部品の位置を解析する場合、基準として使用する前記公称位置データを格納するステップをさらに含む前記方法。
【請求項２６】
電子装置の標本のデジタル画像を自動画像処理することにより前記電子装置の公称機械データを決定する装置であって、
電子装置の公称機械データであって電子装置の外観に関する先験的知識に基づく公称機械データの集合が格納される格納手段と、
前記デジタル画像で前記標本に対応する物体を識別するデジタル画像処理手段と、
前記識別された物体の外観に対する外観データを決定し、前記格納された公称外観データの集合と前記決定された外観データの少なくともいくつかを比較し、前記比較に応答して前記公称外観データの集合から少なくともいくつかの公称外観データを選択し、さらに前記選択された公称外観データと前記決定された外観データの少なくともいくつかとに従って前記電子装置の前記公称機械データを決定する処理手段と、
を含む前記装置。
【請求項２７】
請求項２６に記載の装置において、前記処理手段は、前記少なくともいくつかの決定された外観データが最も良く似ていることを示す公称外観データを選択するように構成される前記装置。
【請求項２８】
請求項２７に記載の装置において、前記公称外観データの集合は、前記電子装置の特性部品の位置に対する公称位置データを含み、
前記公称機械データは、前記電子装置の前記特性部品の公称位置であり、
前記デジタル画像処理手段は、前記デジタル画像で識別された物体から前記電子装置の前記特性部品に対応する特性物体を識別するようにさらに構成され、さらに
前記処理手段は、前記識別された特性物体の位置に対する位置データを決定するとともに、前記公称位置データの集合と前記決定された位置データを比較するようにさらに構成される前記装置。
【請求項２９】
請求項２８に記載の装置において、前記公称位置データの集合は、特性部品間の公称中心距離の集合を含み、
前記処理手段は、前記識別された特性物体間の中心距離を計算し、前記公称中心距離の集合と前記計算された中心距離を比較し、前記比較に応答して前記公称中心距離の集合のうち前記計算された中心距離が最も良く似ていることを示す前記公称中心距離を識別し、さらに前記識別された公称中心距離のとおり前記電子装置の特性部品の公称位置を決定するようにさらに構成される前記装置。
【請求項３０】
請求項１から請求項２５のいずれかの各種ステップを実行する自動画像処理用手段を含む汎用コンピュータのためのコンピュータ読み取り可能命令を持つコンピュータ読み取り可能媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
（発明の技術分野）
本発明は、電子装置の標本のデジタル画像を自動画像処理することにより、電子装置の公称機械データを決定する方法とその方法に対応する装置に関する。さらに本発明は、前記方法を実行する自動画像処理の手段を含む汎用コンピュータのためのコンピュータ実行可能命令を持つコンピュータ読み取り可能媒体に関する。
【０００２】
（発明の技術的背景）
部品搭載装置を使用してプリント基板に部品を搭載する場合は、細密な精度が必要である。これを達成するために、画像処理装置を使用し、ピックアップ・ヘッドを用いて部品をピックアップした後、この部品の画像を取得して解析することが多い。この解析の狙いは、プリント基板に搭載される前にピックアップ・ヘッド上の部品の正確な位置を決定することである。搭載すべき部品の位置が判っている場合、部品搭載装置は、部品がプリント基板に搭載される前に部品の並進と回転を補償することができる。この解析中、搭載すべき部品の位置を決定できるように、この画像は、その部品について格納されている機械データと比較される。たとえば、搭載すべき部品のリード線に対応する画像における物体の位置は、該当する型式の部品のリード線の公称位置を説明する格納された機械データと比較される。さらにこの解析では、リード線欠落、間違ったリード線または位置が正しくないリード線のような、搭載すべき部品の不良について調べることができる。
【０００３】
上記解析を実行することができるように、部品搭載装置には、最もよく使われる部品の機械データを含むデータベースが備えられている。しかし、大量の新規部品が絶えず市場に導入されるため、これらの新しい部品の機械データでデータベースを絶えず更新する必要がある。その上、搭載すべき部品が珍しい部品である場合、この種の部品の機械データは、データベースに含まれていないことがある。したがって、このような珍しい部品が使用される場合、これら珍しい部品の機械データでデータベースを更新することが必要である。
【０００４】
現在、データベースを部品の機械データで更新する場合、機械データは、部品の図面または類似の資料から取り出され、手動でデータベースに入力されることが多い。これは時間のかかる仕事であるとともに、人的要因のためにデータが誤って投入されるという危険が常に存在する。その上、或る場合には、部品の図面が入手不能であったり、入手可能な図面の形式が考察対象の機械データを抽出するのに適していないことがある。したがって、自動または半自動の代替方法が開発されてきたが、これらの方法では、部品の１つまたはいくつかの標本の写真が撮られる。次に１つの標本の機械データまたはいくつかの標本の機械データの平均値が決定され、データベースに格納される。この方法に使用される標本は、非常に高精度で作られた標本であることが望ましい。
【０００５】
自動式方法には、手動式方法に比較して、いくつかの欠点がある。１つの欠点は、これらの自動式方法の成果である機械データが部品の正しい標本の機械データと或る程度違っていることである。この違いは、格納された機械データがその部品の各種標本に対する機械データであるということに起因する。これらの標本は、かなり正確かもしれないが、その部品の公称機械データと比較すると、若干の誤差が含まれていることがある。他の欠点は、画像で正しい尺度得るためには、画像処理装置を校正することが難しいことである。
【０００６】
（発明の要約）
本発明の一般的な目的は、電子装置の正確な公称機械データを自動的に決定することである。この目的は、特許請求の範囲に記載の方法と装置によって達成される。
【０００７】
本発明は、電子装置の公称機械データが決定されていなくても、電子装置の外観に関する何らかの先験的知識が存在しているという認識に基づいている。この先験的知識は、電子装置の特性に対して標準化された規則に従って組み立てられることが多いということの結果である。特性の例は、電子装置または電子装置の部品の大きさと形状、電子装置の部品の位置または電子装置の基準点の位置などである。特性に対する標準化された規則は、たとえば、電子装置または電子装置の部品の標準化された大きさと形状のオプションの数が限定されていること、電子装置の部品または基準点の標準化されたパターンと間隔などのオプションの数が限定されていることなどである。したがって、標準化された規則に対する各オプションごとに公称外観データが決定され、その結果として公称外観データの集合が作られるのである。
【０００８】
本発明の一態様によれば、電子装置の標本のデジタル画像を自動画像処理することによって、電子装置の公称機械データを決定する方法が提供されており、この方法では、標本に対応する物体がデジタル画像で識別され、識別された物体の外観に対する外観データが決定される。次に、電子装置の外観に関する先験的知識に基づいて決定された外観データの少なくともいくつかが格納されている公称外観データの集合と比較され、公称外観データの集合から少なくともいくつかの公称外観データが選択される。最後に、選択された公称外観データのっとり電子装置の公称機械データが決定される。
【０００９】
本発明による方法は、電子装置の図面または類似の資料にアクセスせずに電子装置の公称データを決定する方法を提供する。その上、この方法は、電子装置の標本の画像を処理して公称データを決定できるようにするので、標本が完全に正確である必要はない。これを実行することができる理由は、実際には、はじめから電子装置の外観に関する先験的知識が存在しているからであり、さらに公称機械データを決定する際、この先験的知識を使用できることが判っているからである。上に説明したように、先験的知識は、電子装置の特性に関する標準化された規則の中に存在している。公称外観データの集合は、これらの標準化された規則に関連している。既知の手動式方法に比較した本発明による方法の利点は、機械データを手動で投入することが不要なため、時間的に効率的でより高い信頼性の方法にすることである。既知の自動式方法に比較した本発明による方法の利点は、決定された機械データがより正確なことである。このことは、既知の自動式方法で決定された機械データが電子装置のいくつかの標本の機械データの平均値であることとは対照的に、本発明による方法では、公称外観データが使用されていることに起因する。本発明による方法の他の利点は、本発明の方法が部品の標本を１つだけ使用して公称機械データを決定することが可能なため、いくつかの標本が必要な既知の自動式方法よりも時間的に効率的な方法にすることである。本発明に上記利点があることが、本発明による方法を複数の標本に対して使用することを拒否しないことと、１つの標本に大きな誤差があることに起因して誤った公称機械データを決定する危険を小さくするため、これらの標本の結果が比較されることに注意される。
【００１０】
外観データは、考察対象の機械データの直接測定値である必要は無く、機械データに間接的に対応できることに注意される。したがって、「のとおり／に従って」という表現は、公称外観データと公称機械データの間接的対応を含んでいると理解すべきである。外観データと機械データの間接的対応は、考察対象の機械データを決定することが困難な場合に利点がある。この場合、容易に決定できる外観データが決定され、対応する公称外観データの集合と比較される。次に公称機械データを決定するために、公称外観データと公称機械データの対応に関する先験的知識が使用される。
【００１１】
本発明による方法では、決定された外観データに最も良く似ていることを示す公称外観データは、公称外観データの集合から選択されることが望ましい。このように、公称機械データを決定する場合、簡単な判断基準を使用して公称外観データを発見することができる。
【００１２】
公称機械データを決定すべき電子装置の型式に依存して、先験的知識が違っているので、公称外観データの集合も違っている。電子装置に標準化された規則のとおり配置されるいくつかの特性部品がある場合、電子装置の特性部品の位置に対する公称位置データは、公称外観データの集合に含まれていることが望ましい。この場合、デジタル画像で識別された物体のうち、電子装置の特性部品に対応する特性物体が識別され、識別されたこれらの特性物体の位置に対する位置データが決定され、公称位置データの集合と比較される。このように、特性部品の位置は、決定された位置データと選択された公称位置データに従って決定される。１つの利点は、決定された位置データを使用するだけでなく、公称位置データも使用することによって特性部品の公称位置をより正確に決定できることである。
【００１３】
特定の例において、格子点間の距離が等しい格子に従って電子部品に特性部品が配置される場合、公称位置データが格子点間の標準化された距離に対応することが望ましい。こうなっていると、最初に電子装置の特性部品を識別し、次にこれらの特性部品間の共通距離を決定することによって、電子装置の特性部品の位置に対する公称機械データの決定が可能になる。次に、格子点間の公称距離の集合のうち、決定された共通距離が最も対応していると思われる公称距離が識別される。この識別には、格子のとおり格子点の部分集合の中に配置される電子装置の数が不明の特性部品の位置を高精度で決定することができるという利点がある。
【００１４】
特性物体間の共通距離を発見する好適な方法は、位置データの周波数解析を用いることである。この方法で、空間領域における特性物体の周波数が識別される。たとえば、特性物体間の平均至近距離を計算するだけに比べると、この方法には利点がある。たとえば、電子装置の特性部品の位置がいくつかの格子点の中に特性部品が存在しない場合、すなわち、いくつかの特性部品から隣接する特性部品までの至近距離が格子点間の距離の倍数になっている場合、このことは、周波数解析を用いる場合の格子点間の距離に対応する周波数に影響を及ぼすことはない。この周波数から特性部品間の共通距離を決定することができ、いくつかの特性部品から隣接する特性部品までの至近距離が格子点間の距離の倍数であることによって、特性部品間に影響を受けない共通距離が決定される。
【００１５】
本発明による方法における特性物体を識別する好適な方法では、特性物体の外観に対するテンプレートがデジタル画像で決定され、このテンプレートに合致する物体を求めるためにデジタル画像が検索される。次に検索された物体の中で特性物体が識別される。テンプレートの導入によって、既知の方法よりも信頼性を高い識別にすること、すなわち、失われた特性物体の数と特性物体として誤って識別されることのある物体の数をかなり小さくできることが示されている。その上、最初にデジタル画像で特性物体の部分集合を識別し、次に識別された部分集合の各特性物体の外観を決定することによって、デジタル画像からテンプレートを決定することができる。次に識別された部分集合の特性物体の外観の平均値としてテンプレートが決定される。特性物体の部分集合だけを識別してテンプレートを決定することが必要なのであるから、この識別のために既知の各種方法の１つを使用しても良いが、特性物体のすべてを識別するためには、テンプレートを使用する本発明による方法が使用される。
【００１６】
公称位置を決定すべきいくつかの特性部品がある電子装置の場合、本発明による方法で識別された特性物体が特性部品に１対１の対応をしていない場合でも、すなわち、１つまたは複数の特性部品の識別に成功していなかったとしても、あるいは１つまたは複数の特性物体が特性部品に対応していなくても、本発明による方法は、特性部品の公称位置データの決定を可能にすることに注意される。より明確に説明すると、公称位置データの集合と決定された位置データの比較が対応する特性物体が１つも識別されていなった１つまたは複数の特性部品が存在することを示している場合、これらの１つまたは複数の特性部品の公称位置は、公称位置データの集合に従って決定される。一例では、公称位置データの集合が決定された位置データの中に対応のない１つまたは複数の位置を含む場合は、対応する特性物体が１つも識別されていなった１つまたは複数の特性部品が存在することが決定される。その上、公称位置データの集合と決定された位置データの比較が特性部品に対応しない１つまたは複数の特性物体が存在することを示している場合、１つまたは複数の特性物体に対する公称位置は、決定されない。一例では、決定された位置データの集合が公称位置データの中に対応のない１つまたは複数の位置を含む場合は、特性部品に対応しない１つまたは複数の特性物体が存在することが決定される。
【００１７】
したがって、特性部品の識別が正確でない場合でも、正確な公称機械データを決定することができる。
【００１８】
（本発明の好適実施例の詳細な説明）
次に添付図面を参照して、以下に説明する代表的な実施例により本発明をさらに明らかにする。
【００１９】
本発明のとおり、部品の標本のデジタル画像を自動画像処理することにより、部品のリード線の公称位置を決定する方法の流れ図が図１に示されている。この方法は、リード線の公称位置を決定すべき部品の標本のデジタル画像に対して自動画像処理を用いる。この方法は、格子のいくつかの格子点またはすべての格子点にリード線が配置されるとともに、隣接する２本のリード線間の中心距離が格子点間の距離の倍数である部品に適応している。デジタル画像で標本に対応する物体がステップ１００で識別される。この識別は、画像処理をすることによりデジタル画像で物体を識別する任意の既知の方法を使用して実行される。ステップ１０２で、部品のリード線に対応する特性物体が識別される。この識別も、画像処理をすることによりデジタル画像で物体を識別する任意の既知の方法を使用して実行されるが、以下、図４を参照して説明する方法で実行されることが望ましい。特性物体が識別されていると、識別された特性物体に対する位置データがステップ１０４で決定される。この位置データは、特性物体と特性物体の位置との間の共通中心距離を含む。すべての格子点にリード線のある部品の共通中心距離は、リード線間の平均至近中心距離として、つまり、隣接するリード線の中心間のすべての中心距離の平均として計算しても良い。他の部品の共通中心距離は、以下、図２を参照して説明する方法に従って計算されることが望ましい。共通中心距離が決定されていると、共通中心距離は、ステップ１０６で公称位置データの集合と比較される。公称位置データの集合は、リード線の位置に関する先験的知識に基づいている。この場合、リード線は、格子のいくつかの格子点またはすべての格子点に配置されるので、隣接するリード線間の中心距離は、格子点間の距離の倍数である。この先験的知識は、格子点間の標準化された距離の集合が存在することである。したがって、公称位置データの集合は、格子点間の標準化された距離の集合であるように選ばれる。ステップ１０８では、格子点間の標準化された距離の集合から、決定された共通中心距離に最も近い格子点間の標準化された距離が選択される。最後にステップ１１０で、選択された格子点間の標準化された距離と特性物体の決定された位置とに従って、部品のリード線の公称位置が決定される。この決定は、選択された格子点間の標準化された距離が選択された格子に決定された位置を適合させることによって実行される。
【００２０】
次に図２を参照すると、本発明のとおり、デジタル画像で特性物体間の共通中心距離を計算する方法の流れ図が示されている。図１を参照して説明した方法のステップ１０４で、この方法を使用することができるが、この方法ではデジタル画像にＭ×Ｍピクセルの行列が含まれる。図３Ａが参照される。ステップ２００で、画像のピクセルの二次元関数が定義される。識別された特性物体の１つの位置に対応するピクセルに対するこの関数の値は、１であり、すべての他のピクセルに対するこの関数の値は、ゼロである。これらの値が識別された特性物体に対応するピクセルと他のピクセルの間の違いを明確にできるならば、任意の値を選択しても良いことは勿論である。この関数は、標本の二値画像を発生させる。この関数、つまり二値画像は、二次元離散フーリエ変換を用いてステップ２０２で周波数変換される。離散フーリエ変換の選択は、一例にすぎず、このステップでは任意の適切な周波数変換を使用しても良い。この関数のフーリエ変換は、空間領域における特性物体の周波数に対応する物体に対し、周波数領域における標本の新しい画像を発生させる（図３Ｂが参照される）。この画像において、ゼロ周波数に対応する点に最も近い４つの物体は、空間領域における識別された特性物体間の格子点間距離に対応する中心距離のみによって影響をうける。公称格子点間の２倍以上である特性物体間の中心距離は、周波数領域内のこれらの４つの物体に影響を及ぼさない。したがって、ステップ２０４では、ゼロ周波数に対応する点に最も近い４つの物体ｐ1、ｐ2、ｐ3、ｐ4（図３Ｂが参照される）を求めるためにフーリエ変換された関数が検索される。これら４つの物体から標本のリード線の位置を決める格子の格子点間の距離に対応するリード線間の共通中心距離ｐがステップ２０６で決定される。この共通中心距離は、最初に、ｐx＝Ｍ／‖ｐ2−ｐ4‖によって水平方向の共通中心距離ｐxをｐy＝Ｍ／‖ｐ1−ｐ3‖によって垂直方向の共通中心距離ｐyをそれぞれ計算し、次にｐ＝（ｐx＋ｐy）／２によって共通中心距離ｐを計算することによって共通中心距離が計算される。上式から判るように、この方法は、垂直方向と水平方向の距離を別々に計算することが可能である。したがって、格子点間の垂直方向と水平方向の距離が異なる格子のとおりリード線が部品に配置される部品を決定することができる。
【００２１】
次に図４に移ると、本発明のデジタル画像で特性物体を識別する方法の流れ図が示されている。このデジタル画像における特性物体は、部品のリード線のような電子装置の特性部品に対応する。ステップ４０２で特性物体の部分集合が識別される。特性物体の部分集合だけが識別されることになっているので、画像の物体を識別する既知の方法であって、十分な数の特性物体を識別できる任意の方法を用いても良い。十分な数の特性物体が識別されることを保証するために、以下、図５を参照して説明する方法が使用されることが望ましい。ステップ４０２では、特性物体の部分集合が識別され、特性物体のすべてが識別されるのではない理由は、ステップ４０４では、部分集合だけを使用して特性物体の外観のテンプレートを定義するからである。このように識別された特性物体の十分な数は、信頼性の高いテンプレートの決定を可能にする数である。テンプレートは、たとえば、特性物体の外観の平均として、識別された特性物体から定義される。決定されたテンプレートは、電子装置の特性部品に対応する画像における特性物体の代表的な外観を説明する。したがって、特性部品に対応するすべての特性物体を識別するためには、テンプレートに合致するデジタル画像で物体を識別すべきである。この識別は、最初にステップ４０６でテンプレートとデジタル画像との間の相互相関を計算することによって実行される。この実行は、デジタル画像全体に亘ってテンプレートを移動させ、テンプレートと画像の現在の領域との間の相互相関を計算することであると理解することができる。相互相関を使用することは、一例にすぎない。任意の適切な相関尺度を用いても良いことは勿論である。相互相関の最大値は、デジタル画像における特性物体と考えてよい物体に対応する。特性物体に対応する最大値を良く見分けるために、ステップ４０８で、すべての最大値に対し確率尺度が計算される。この確率尺度は、特性部品の幾何学的形状の先験的知識を使用し、この幾何学的形状に対応する最大値を大きくする。たとえば、円形の特性部品に対しては、円形の最大値を大きくする確率尺度が使用される。実際に特性物体に対応する最大値の確率尺度は、相似であり、他の物体に対応する最大値の確率尺度よりもかなり大きいことが認められている。したがって、特性物体に対応する最大値を他の最大値から分離するための確率尺度の閾値を決定すべきである。このことは、ステップ４１０で最初に、この確率尺度に対する閾値を設定し、ステップ４１２で、この閾値より大きい確率尺度を持ついくつかの最大値を識別することによって実行される。ステップ４１４で閾値を小さくすると、この小さくした閾値より大きい確率尺度を持ついくつかの新しい最大値がステップ４１６で識別される。ステップ４１８で、停止判断基準が試験される。この停止判断基準は、所定の回数の繰り返し中に識別された最大値の数が増加しなかったか否かである。停止判断基準が真でない場合、ステップ４１４とステップ４１６が繰り返される。停止判断基準が真である場合は、特性物体に対応するすべての最大値に対する確率尺度よりも小さい確率尺度に到達したことを示す。したがって、停止判断基準が真である場合は、最終の閾値より大きい確率尺度を持つ相互相関の最大値に対応すると考えられる特性物体が特性物体とみなされる。
【００２２】
上に説明したように、特性物体の外観のテンプレートを決定する場合は、デジタル画像で物体を識別する任意の既知の方法を用いて特性物体の部分集合を識別しても良い。しかし、以下、図５を参照して、このための好適な方法を説明する。この説明は、特性物体がデジタル画像の残りの物体よりも明るい場合のデジタル画像に重点が置かれている。最初にステップ５０２で、デジタル画像とガウス型カーネルがたたみ込まれる。このたたみ込みは、デジタル画像でガウス型カーネルの標準偏差に比較して小さい物体を抑止するために実行される。したがって、特性物体のおよその大きさが判っていれば、特性物体よりも小さい物体を抑止するようにガウス型カーネルが選ばれる。事前に大きさが判らなければ、各種ガウス型カーネルに対して、この方法を繰り返す必要がある。ステップ５０４では、ラプラス変換を用いて、たたみ込まれた画像が変換される。ステップ５０６で閾値が設定されると、この値以下の値を持つラプラス変換された画像がステップ５０８で識別される。閾値をはじめから小さく、たとえば、たたみ込まれラプラス変換された画像の最小値に設定することが望ましい。ステップ５１０で閾値を大きくすると、この値より低い値のたたみ込まれラプラス変換された画像の物体がステップ５０８で識別される。次にステップ５１４で停止判断基準が試験される。この停止判断基準は、識別された物体の数が考察対象の数であること、あるいは識別された物体の数が繰り返しの間で減少したことである。判断基準のどれもが真ではない場合、ステップ５１０、５１２が繰り返される。判断基準の１つが真である場合、繰り返しが停止し、特性物体の部分集合が最後の１つの閾値以下の値を持つ物体とみなされる。第１の判断基準は、十分の数の特性物体が発見されることを保証し、第２の停止判断基準は、閾値が非常に大きいため、たたみ込まれラプラス変換された画像における物体が組み合わせ始めると、検索を停止することを保証する。特性物体がデジタル画像の残りの物体よりも暗い場合のデジタル画像に対しても、同様な方法が使用される。しかし、この場合は、閾値をはじめから大きく、たとえば、たたみ込まれラプラス変換された画像の最高値に設定し、その後で小さくすることが望ましい。この場合、閾値を超過する値の物体が識別される。
【００２３】
本発明の部品の標本のデジタル画像を自動画像処理することにより、部品のリード線の公称位置を決定する方法の流れ図が図６に示されている。この方法は、部品本体のエッジにグループで配置されているリード線がある部品、たとえば、QFP部品のようにリード線の公称位置を決定すべき部品の標本のデジタル画像に対して自動画像処理を用いる。ステップ６００で標本に対応する物体がデジタル画像で識別される。この識別は、画像処理をすることにより、デジタル画像で物体を識別する任意の方法を使用して実行される。ステップ６０２で、この部品のリード線に対応する特性物体が識別される。この識別も、画像処理をすることによりデジタル画像で物体を識別する任意の方法を使用して実行されるが、図４を参照して説明した方法を使用して実行されることが望ましい。特性物体が識別された後、識別された特性物体の位置に対して位置データがステップ６０４で決定される。部品のエッジにリード線がある部品の例では、決定された位置データが隣接する特性物体間の距離を含むはずである。位置データが決定されていると、この位置データは、ステップ６０６で公称位置データの集合と比較される。この公称位置データの集合は、リード線の位置に関する先験的知識に基づいている。この先験的知識は、各種型式の部品のリード線の現れ方に対して標準化された方法の集合が存在することである。たとえば、リード線が部品のエッジにある部品の場合、この形式の部品には、部品の反対側にあるリード線の対応するグループ内に同数のリード線があるはずである。その上、隣接するリード線間の距離は、リード線のグループ内で一定であるはずである。ステップ６０８では、リード線間の標準化された距離の集合から、リード線間の標準化された距離が選択される。リード線が部品のエッジにある部品の例では、隣接するリード線間で決定された距離に最も近い、リード線間の標準化された距離が選択される。次に、公称位置データの集合と決定された位置データの比較が対応する特性物体が１つも識別されなかった１つまたは複数の特性部品、つまりリード線が存在することを示している場合、ステップ６１０で公称位置データの集合に従って、これらの１本または複数本のリード線の公称位置が決定される。リード線がエッジにある部品の例では、部品の第１の側にあるリード線のグループの中では、部品の反対側にあるリード線の対応するグループの中よりもリード線が１本少なく、さらに部品の第１の側にある相互に隣接する２本のリード線間の距離が隣接リード線間の選択された公称距離と違う場合は、対応する特性物体が１つも識別されなかった１本または複数本のリード線が存在することが決定される。その上、前記公称位置データの集合と決定された位置データの比較がリード線に対応しない１つまたは複数の特性物体が存在することを示している場合、これらの１つまたは複数の特性物体に対する公称位置は、ステップ６１０で決定されない。リード線がエッジにある部品の例では、部品の第１の側にあるリード線のグループの中では、部品の反対側にあるリード線の対応するグループの中よりもリード線が１本多く、さらに部品の第１の側にある相互に隣接する２本のリード線間の距離が隣接リード線間の選択された公称距離と違う場合は、リード線に対応しない１本または複数本のリード線が存在することが決定される。
【００２４】
特性物体が紛失し、または多すぎることを決定する順番は反対であっても良く、１つ、他の１つまたは両方を実行しても良いことに注意すべきである。
【００２５】
部品のリード線のような電子装置の特性部品の位置に関する電子装置の公称データを決定することに適応している実施例を参照して、上記説明で本発明を明らかにしてきたが、公称機械データに関する何らかの先験的知識が存在する電子装置の他の機械データを決定することにも、本発明は、等しく適用可能である。たとえば、電子装置またはその部品の大きさと形状を決定するために本発明を適用することができる。この場合、公称外観データには、既知の標準化された大きさと形状が含まれる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の部品の標本のデジタル画像を自動画像処理することにより、部品のリード線の公称位置を決定する方法の流れ図を示す図である。
【図２】  本発明のデジタル画像の特性物体間の共通中心距離を計算する方法の流れ図を示す図である。
【図３Ａ】  空間領域における部品の標本の２値画像を示す図である。
【図３Ｂ】  周波数領域に変換された標本の２値画像の一部を示す図である。
【図４】  本発明のデジタル画像の特性物体を識別する方法の流れ図を示す図である。
【図５】  本発明のデジタル画像の特性物体の外観に関するテンプレートを決定する方法の流れ図を示す図である。
【図６】  部品のリード線の公称位置を決定する方法の流れ図を示す図である。
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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