(57)【要約】【課題】  一様でなく部分的な輝度レベル変化を呈する背景が重なっていても、正確な認識位置を検出できるパターンマッチング方法、パターンマッチング装置、および電子部品実装方法を提供する。【解決手段】  テンプレートマッチングにおけるテンプレート画像を格子状に細分化して（ステップＳ１１）、重畳配置する細分化テンプレート画像を設定する（ステップＳ１２）。次に、個々の細分化テンプレート画像のコントラスト値によって、位置決めに寄与する部分だけを使用する（ステップＳ１４）。そして、局所的なコントラスト値が最大になるように、個々の細分化テンプレート画像の描画範囲を移動させる（ステップＳ１６）。これらの方法で構成した細分化テンプレート画像を用いて、背景パターンに影響されにくい高精度パターン認識を実現する。【選択図】  図１２
2005346232.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象画像に対するパターンマッチングに用いられるテンプレート画像を所定の大きさで格子状に細分化して複数の第１細分化テンプレート画像を生成する工程と、
前記第１細分化テンプレート画像を同一の大きさで重畳して設定され、前記格子の交点がそれぞれの画像中心となるように配列された複数の第２細分化テンプレート画像を生成する工程と、
前記第１細分化テンプレート画像および前記第２細分化テンプレート画像をそれぞれ正規化し、当該正規化した第１細分化テンプレート画像および第２細分化テンプレート画像を用いて、前記対象画像との一致度をそれぞれ演算する工程とを含む、パターンマッチング方法。
【請求項２】
それぞれ演算された前記一致度を総和して、前記第１細分化テンプレート画像および前記第２細分化テンプレート画像における全体の一致度を演算する工程とを、さらに含む、請求項１に記載のパターンマッチング方法。
【請求項３】
生成された前記第１細分化テンプレート画像および第２細分化テンプレート画像のそれぞれのコントラスト値を演算する工程と、
所定の閾値以下のコントラスト値が演算された前記第１細分化テンプレート画像および第２細分化テンプレート画像を削除する工程とを、さらに含む、請求項１に記載のパターンマッチング方法。
【請求項４】
生成された前記第１細分化テンプレート画像および第２細分化テンプレート画像がそれぞれ示す描画範囲を、所定の範囲内で局所的にコントラスト値が極大値となる位置に移動させる工程を、さらに含む、請求項３に記載のパターンマッチング方法。
【請求項５】
前記第１細分化テンプレート画像および第２細分化テンプレート画像に対して、それぞれ画像内の画素を千鳥配置された２つの集合に区分して、２つの細分化テンプレート画像に分類する工程を、さらに含み、
前記一致度をそれぞれ演算する工程は、１つの前記第１細分化テンプレート画像および第２細分化テンプレート画像に対して、前記分類された２つの細分化テンプレート画像を用いて別々に前記対象画像との一致度をそれぞれ演算することを特徴とする、請求項１乃至４のいずれかに記載のパターンマッチング方法。
【請求項６】
生成された前記第１細分化テンプレート画像および第２細分化テンプレート画像をそれぞれ細分化前の前記テンプレート画像と重ねて提示して、前記第１細分化テンプレート画像および第２細分化テンプレート画像に対する修正を促す工程と、
所定の入力に応答して、前記提示した前記第１細分化テンプレート画像および第２細分化テンプレート画像を修正する工程とを、さらに含む、請求項１に記載のパターンマッチング方法。
【請求項７】
ステージと、
前記ステージ上に載置された被撮像体を撮像する撮像部と、
前記撮像部が撮像した画像データを対象画像として、請求項１乃至６のいずれかのパターンマッチング方法を実行する処理部とを備える、パターンマッチング装置。
【請求項８】
前記対象画像は、電子部品の実装工程で用いられる基板または接合対象部品を撮像した所定の認識対象パターンを含む画像であって、
細分化前の前記テンプレート画像は、前記認識対象パターンを示す画像であって、
請求項１乃至６のいずれかのパターンマッチング方法を用いて、前記全体の一致度が最も高いとき、前記対象画像に含まれる前記認識対象パターンを検出する工程と、
前記検出された前記対象画像に含まれる前記認識対象パターンに基づいて、前記基板または接合対象部品における当該認識対象パターンの位置を検出する工程と、
前記認識対象パターンの位置に基づいて、前記基板または接合対象部品に対する所定の実装処理を行う工程とを含む、電子部品実装方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パターンマッチング方法、パターンマッチング装置、および電子部品実装方法に関し、さらに、電子機器に使用される電子部品実装基板の製造装置における位置認識装置や検査装置のためのパターンマッチング方法、パターンマッチング装置、および電子部品実装方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、電子部品実装工程において、実装工程に用いられる部品の位置決めを行うために、基板や接合対象に位置決めマークなどの認識対象パターンが設けられている。図１５は、基板Ｓに位置決めマークＰＭが設けられた一例である。この位置決めマークＰＭの位置を検出するために、パターンマッチングがパターン認識手法として用いることが一般的である（例えば、特許文献１参照）。図１６に示すように、パターンマッチングによるパターン認識手法では、位置決めマークＰＭを示すテンプレート画像ＴＰと、その検出の対象となる基板Ｓを撮像した対象画像Ｓｉｍとの一致度が演算される。この一致度は、探索座標位置毎に演算され、最も高い一致度を示す探索座標位置が位置決めマークＰＭの位置と認識される。
【０００３】
ここで、パターンマッチングによるパターン認識を行う場合、テンプレート画像ＴＰおよび対象画像Ｓｉｍの両者を正規化して、一致度を演算するのが一般的である。図１７（ａ）は、所定の直線上におけるテンプレート画像ＴＰを正規化したプロファイルの一例である。図１７（ｂ）は、所定の直線上における対象画像Ｓｉｍを正規化したプロファイルの一例である。いずれの正規化においても、画像内の平均輝度レベルが演算され、個々の画素の輝度レベルから当該平均輝度レベルを減算した偏差を演算する。そして、それぞれの偏差をノルムによって除算することによって、正規化が行われる。図１７（ａ）に示すように、テンプレート画像ＴＰを正規化した場合、テンプレート画像ＴＰが０〜１に正規化される。一方、図１７（ｂ）に示すように、対象画像Ｓｉｍの平均輝度レベルや輝度レベルの振幅がテンプレート画像ＴＰと異なっていても、対象画像Ｓｉｍを正規化することによって、テンプレート画像ＴＰと同様に０〜１に正規化される。
【特許文献１】特開平１１−１６００４３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、対象画像Ｓｉｍにおける位置決めマークＰＭの背景に様々なパターンを呈する他の物体を認識する場合は、対象画像Ｓｉｍの正規化を行っても効果が得られず、位置決めマークＰＭとして認識される位置がずれることがある。図１８（ａ）は、対象画像Ｓｉｍに位置決めマークＰＭおよび物体Ｘが描かれた一例である。図１８（ｂ）は、図１８（ａ）の対象画像Ｓｉｍおよびテンプレート画像ＴＰを正規化したプロファイルの一例である。図１８（ｃ）は、パターンマッチングの結果、位置決めマークＰＭの位置として認識される位置Ｐの一例である。
【０００５】
図１８（ａ）に示すように、対象画像Ｓｉｍには、位置決めマークＰＭの近傍に物体Ｘが撮像されている。この対象画像Ｓｉｍにおける直線Ｌに沿った正規化を考える。直線Ｌに沿って対象画像Ｓｉｍを正規化した場合、図１８（ｂ）に示すプロファイルＳｐｆが得られる。そして、テンプレート画像ＴＰを正規化したプロファイルがプロファイルＴＰｐｆである。これらの正規化された画像のプロファイル中で、図１８（ｂ）に示す斜線部が一致度を低下させる要因となる部分であり、この斜線部の面積が最も小さくなる場合に、最も一致度が高くなる。そして、図１８（ｃ）に示すように、図１８（ｂ）のプロファイルに基づいて、最も一致度が高い探索座標位置が位置決めマークＰＭの位置Ｐとして認識されるため、現実の位置決めマークＰＭの位置からずれてしまう。つまり、背景パターンの輝度レベル変化によって対象画像ＳｉｍのプロファイルＳｐｆが変化するため、位置決めマークＰＭの認識位置がずれてしまう。
【０００６】
また、パターン認識においては、正常に認識できたか否かを一致度の値によって判定する事が一般的である。しかしながら、背景パターンによってテンプレートマッチングの一致度が低下するため、正常判定の為の閾値を低く設定しなくてはならない。したがって、位置決めマークＰＭなどの認識対象パターンが、実際には対象画像Ｓｉｍの中に存在しないのに、類似パターンを誤って位置決めマークＰＭとして認識してしまう（誤認識）という問題が発生する。一方、上記閾値を背景パターンが存在しない場合を基準に設定する（つまり高く設定する）と、背景パターンの影響によって認識ができないことがある。
【０００７】
つまり、位置決めマークＰＭなどの認識対象パターンに対して、一様な輝度レベルの変化を呈する背景であれば、正規化の効果によってその変化分を許容できるが、認識対象パターンに対して部分的な輝度レベルの変化は、パターンマッチングでの一致度が最も高くなる位置、すなわち認識位置がずれてしまう要因となる。したがって、正確な位置を検出するためには、一様でなく部分的な輝度レベル変化を呈する背景が重なっていても、認識位置がずれないパターンマッチング手法が必要となる。電子部品実装工程においては、パターン認識による認識位置がずれてしまうと、誤った位置に位置決めされ、例えば、ＩＣの実装においては電極のピッチが非常に微細であるので、所定の位置に実装できずに不良の要因となる。
【０００８】
特に、図１９に示すように、ＡＣＦ（異方性導電膜）工法では、位置決めマークＰＭの近傍にＡＣＦが貼り付けされる（図１９（ａ））。このＡＣＦを基板Ｓに貼り付ける際、ＡＣＦと基板Ｓとの間に気泡Ｂが発生する場合があり、上述したパターン認識の阻害要因となる（図１９（ｂ））。ＡＣＦ工法では、ＡＣＦを基板Ｓに貼付けた後に、基板Ｓおよび接合対象の位置決めマークＰＭやパターンを撮像装置で撮像し、画像処理によりその位置を検出する。そして、位置検出の結果を用いて基板Ｓおよび接合対象の位置決めを行い、圧着工程で接合対象と基板Ｓとを接合する。基板Ｓとしては、液晶パネル、ＦＰＣ基板、樹脂基板、セラミック基板などが用いられ、接合対象としては、ＩＣ、液晶パネル、ＦＰＣ基板などが用いられる。ここで、基板Ｓの位置決めマークＰＭの位置は実装精度の面で、電極近傍に設けることが有利である。ところが、ＡＣＦの貼付けは、一般的に貼り付け位置精度が悪いため、位置決めマークＰＭの上にＡＣＦが貼付けられることが多い（図１９参照）。これを例えば基板Ｓの裏面より透過して認識するため、基板ＳとＡＣＦとの間に発生する気泡Ｂが問題となるのである。
【０００９】
また、図２０に示すように、ＮＣＰ（絶縁樹脂ペースト）工法では、位置決めマークＰＭの近傍にペースト材が塗布される（図２０（ａ））。このペースト材ＮＣＰは、位置決めマークＰＭ上に塗布される場合があり、上述したパターン認識の阻害要因となる（図２０（ｂ））。ＮＣＰ工法では、ペースト材ＮＣＰを基板Ｓに塗布した後に、基板Ｓおよび接合対象の位置決めマークＰＭやパターンを撮像装置で撮像し、画像処理によりその位置を検出する。そして、位置検出の結果を用いて基板Ｓおよび接合対象の位置決めを行い、圧着工程で接合対象と基板Ｓとを接合する。基板Ｓとしては、液晶パネル、ＦＰＣ基板、樹脂基板、セラミック基板などが用いられ、接合対象としては、ＩＣ、液晶パネル、ＦＰＣ基板などが用いられる。ＡＣＦ工法と同様に、基板Ｓの位置決めマークＰＭの位置は、実装精度の面で電極近傍に設けることが有利である。また、ＡＣＦ工法と同様に、ペースト材ＮＣＰの塗布も、一般的に塗布する位置の精度が悪いため、位置決めマークＰＭの上にペースト材ＮＣＰが塗布されてしまうことがある（図２０参照）。これを例えば基板Ｓの表面から反射して認識するため、基板Ｓ上のペースト材ＮＣＰのパターンが問題となるのである。
【００１０】
それ故に、本発明の目的は、一様でなく部分的な輝度レベル変化を呈する背景が重なっていても、正確な認識位置を検出できるパターンマッチング方法、パターンマッチング装置、および電子部品実装方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するために、本発明は、以下に述べるような特徴を有している。
本発明のパターンマッチング方法は、第１細分化テンプレート画像を生成する工程、第２細分化テンプレート画像を生成する工程、および一致度をそれぞれ演算する工程を含んでいる。第１細分化テンプレート画像を生成する工程は、対象画像に対するパターンマッチングに用いられるテンプレート画像を所定の大きさで格子状に細分化して複数の第１細分化テンプレート画像を生成する。第２細分化テンプレート画像を生成する工程は、第１細分化テンプレート画像を同一の大きさで重畳して設定され、格子の交点がそれぞれの画像中心となるように配列された複数の第２細分化テンプレート画像を生成する。一致度をそれぞれ演算する工程は、第１細分化テンプレート画像および第２細分化テンプレート画像をそれぞれ正規化し、それら正規化した第１細分化テンプレート画像および第２細分化テンプレート画像を用いて、対象画像との一致度をそれぞれ演算する。
【００１２】
また、全体の一致度を演算する工程を、さらに含んでいてもかまわない。全体の一致度を演算する工程は、それぞれ演算された一致度を総和して、第１細分化テンプレート画像および第２細分化テンプレート画像における全体の一致度を演算する。
【００１３】
また、コントラスト値を演算する工程および削除する工程を、さらに含んでいてもかまわない。コントラスト値を演算する工程は、生成された第１細分化テンプレート画像および第２細分化テンプレート画像のそれぞれのコントラスト値を演算する。削除する工程は、所定の閾値以下のコントラスト値が演算された第１細分化テンプレート画像および第２細分化テンプレート画像を削除する。
【００１４】
さらに、移動させる工程を、さらに含んでいてもかまわない。移動させる工程は、生成された第１細分化テンプレート画像および第２細分化テンプレート画像がそれぞれ示す描画範囲を、所定の範囲内で局所的にコントラスト値が極大値となる位置に移動させる。
【００１５】
また、本発明は、上述したパターンマッチング方法を実現するパターンマッチング装置やパターンマッチング方法を用いた電子部品実装方法としても適用することが可能である。
【発明の効果】
【００１６】
本発明のパターンマッチング方法によれば、第１細分化テンプレート画像および第２細分化テンプレート画像を用いることによって、認識対象パターンにパターン認識を阻害する背景が重畳されても、高い精度でパターン認識を行うことができる。
【００１７】
また、コントラスト値を演算する工程および削除する工程を含んでいる場合、認識対象パターンの位置検出精度に寄与する細分化テンプレート画像のみが残るため、さらに高い精度でパターン認識を行うことができる。
【００１８】
さらに、移動させる工程を含んでいる場合、認識対象パターンの位置検出の要となる部位に注目することができ、境界線付近の一致度の大きな変化をなまらせ、全体の認識精度を向上させることができる。
【００１９】
また、本発明のパターンマッチング装置および電子部品実装方法によっても、上述したパターンマッチング方法と同様の効果を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、本発明の一実施形態に係るパターンマッチング方法について説明する。まず、本実施例のパターンマッチング方法を示すフローチャートやパターンマッチング装置を具体的に説明する前に、図１〜図１０を参照して、本発明の理解を容易にするために発明の概要について説明する。なお、図１は、テンプレート画像ＴＰを細分化する処理を説明するための図である。図２は、細分化テンプレート画像の格子サイズ相当の位置で、認識結果がずれる一例を示す図である。図３は、細分化テンプレート画像ＴＰａに重複配置した細分化テンプレート画像ＴＰｂを説明するための図である。図４は、細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂ毎にコントラスト値を演算した一例である。図５は、図３に示す細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂから、コントラスト値が低い画像を削除した一例である。図６は、細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂの移動範囲ＭＡを示す図である。図７は、コントラスト値が極大となる位置へ細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂが移動する一例である。図８は、図５で示す細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂが移動した一例である。図９は、細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂ内の画素参照配列を示す図である。図１０は、本実施例における認識結果の一例である。
【００２１】
一般的に、パターンマッチングを行う認識対象パターンに対して、一様でなく部分的な輝度レベル変化を呈する背景パターンが重なっている場合、テンプレート画像を細分化して個別に正規化の演算を行う事によって、一致度の低下が改善されることは明らかである。説明を具体的にするために、図１（ａ）に示すように、位置決めマークＰＭが認識対象パターンとして描かれたテンプレート画像ＴＰを考える。例えば、図１（ｂ）に示すように、テンプレート画像ＴＰを４行４列の格子状に分割して、１６個の細分化テンプレート画像ＴＰａに細分化した場合を想定する。
【００２２】
しかしながら、図２（ａ）に示すように、個々の細分化テンプレート画像ＴＰａに対応する対応画像Ｓｉｍにおいて、その内部領域で背景パターンの重なり方が一様でない場合は、細分化テンプレート画像ＴＰａでそれぞれ一致度の低下が発生すると共に、最も一致度の高くなる位置がずれるという現象が発生する。例えば、図２（ａ）に示す位置が細分化テンプレート画像ＴＰａによって探索されている場合、図２（ｂ）に示すように、細分化テンプレート画像ＴＰａにおいて一致度が背景に影響を受けて低下する領域Ａｎ（斜線領域）と、背景の影響を受けない領域Ａｏが生じる。そして、総合的には、認識位置のずれは、影響を受ける度合いの強い側に生じる。一般的には、認識対象パターンを移動させたときの認識結果を得ると、テンプレート画像ＴＰを細分化した際の格子サイズ毎に、認識位置のずれを生じる精度が悪化した認識結果が得られる。例えば、図２（ｃ）に示すように、テンプレート画像ＴＰを格子状に分解し細分化を行った場合、分割した境界位置付近で精度が悪くなり、格子サイズ相当の位置で認識結果がずれる。この原因は、分割した細分化テンプレート画像ＴＰａの中に、認識対象パターンの輝度レベル変化を含まず位置決め精度に寄与しない画像が存在することと、認識対象パターンの輝度レベル変化が分割された格子に均等に配分されているわけではないためであり、背景パターンによって一致度が悪化すると全体的に精度が悪くなってしまう。
【００２３】
そこで、本発明では、細分化テンプレート画像を生成する際に、細分化テンプレート画像と重複する別の細分化テンプレート画像をさらに重畳させて設ける。そして、予め認識対象パターンの位置決め精度に寄与しない細分化テンプレート画像を抽出して、それを削除する。さらに、認識対象パターンの輝度レベルの変化が、それぞれの細分化テンプレート画像内で最も高くなる位置にその描画範囲を移動することとで、上述した境界線付近の一致度の大きな変化をなまらせ、全体の認識精度を向上させる。以下、これらの方式を具体的に説明する。
【００２４】
図３に示すように、本実施例では、細分化テンプレート画像ＴＰａに対して、さらにそれらと重畳して細分化テンプレート画像ＴＰｂを設ける。細分化テンプレート画像ＴＰｂは、細分化テンプレート画像ＴＰａと同一のサイズで設けられる。そして、格子状に配置された細分化テンプレート画像ＴＰａに対して、それら格子の交点がそれぞれ画像中心となるように重畳して細分化テンプレート画像ＴＰｂが配置される。具体的には、細分化テンプレート画像ＴＰａがテンプレート画像ＴＰを４行４列の格子状に細分化されて合計１６個生成されている。この場合、４行４列の格子の交点（３×３）をそれぞれ画像の中心となるように、９個の細分化テンプレート画像ＴＰｂが細分化テンプレート画像ＴＰａと重畳して設けられる（図３では破線で示している）。これらの細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂを用いてパターンマッチングをおこなうことによって、上述した境界線付近の一致度の大きな変化をなまらせ、全体の認識精度を向上させることができる。
【００２５】
また、図４に示すように、本実施例では細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂに対して、それぞれのコントラスト値を算出する。そして、所定の閾値以下のコントラスト値が算出された細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂ（例えば、図４において太線で囲んだそれぞれ四隅の領域）を削除し、図５に示す細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂが設定される。図３〜図５を比較すれば明らかなように、削除される細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂは、局所的なコントラスト値が小さい領域であり、認識対象パターンの位置決め精度に寄与しない細分化テンプレート画像である。なお、削除の対象となるコントラスト値の閾値は、絶対的に決めてもいいし、テンプレート画像全体のコントラスト値の分布から相対的に決めてもかまわない。絶対的に決める場合は、細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂの中から認識対象パターンに対する輝度レベル変化を有するもののみを抽出することができる。また、相対的に決める場合は、細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂのデータサイズを一定に保つことができ、パターンマッチングの処理速度を一定に保つことができる。この認識対象パターンの位置決め精度に寄与しない細分化テンプレート画像を削除することによって、さらに上述した境界線付近の一致度の大きな変化をなまらせ、全体の認識精度を向上させることができる。
【００２６】
次に、細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂに対して、それぞれ局所的にコントラスト値が極大または最大となる位置にその描画範囲を移動させる。図６に示すように各細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂには、移動範囲ＭＡが設定されている。例えば、移動範囲ＭＡは、それぞれ移動前の細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂの中心を基準に、上下左右にそれぞれ格子サイズ分拡大された領域である。そして、移動前の細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂにおける周辺のコントラスト値の分布を演算し、局所的にコントラスト極大または最大となる位置にその描画範囲を移動させて細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂをそれぞれ設定する。例えば、図７（ａ）に示すように、正規化された値が「１」の領域と「０」の領域に境界付近に細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂが設けられている。この場合、図７（ｂ）に示すように、細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂが局所的にコントラスト極大または最大となる位置（例えば、正規化された値が「１」および「０」を示す領域面積が１：１となる位置）にその描画範囲を移動する。そして、図５に示す細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂがそれぞれの描画範囲を移動させることによって、図８に示す細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂが設定される。これら細分化テンプレート画像の描画範囲を移動することによって、さらに上述した境界線付近の一致度の大きな変化をなまらせ、全体の認識精度を向上させることができる。
【００２７】
さらに、図９に示すように、１つの細分化テンプレート画像に対して、その画像内の画素をそれぞれ千鳥配置された２つの集合αおよびβに区分し、２つの細分化テンプレート画像として取り扱うことによって、細分化テンプレート画像内での背景要素の影響を軽減することができる。
【００２８】
図１０に示すように、上述した方式を用いて設定された細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂによって位置検出を行うテンプレートマッチングでは、背景要素に影響されず精度よく位置認識を行うことができる。例えば、図１０（ａ）に示すように、位置決めマークＰＭに対してテンプレートマッチングした場合、当該位置決めマークＰＭの近傍に物体Ｘが存在しても位置決めマークＰＭの位置として位置Ｐを正確に位置認識することができる。また、図１０（ｂ）に示すように、細分化テンプレート画像に分割した境界位置付近で精度の落ち込みがなく、全体の認識精度を向上させることができる。
【００２９】
次に、図１１を参照して、本発明の一実施形態に係るパターンマッチング装置について説明する。なお、図１１は、当該パターンマッチング装置の構成を示すブロック図である。
【００３０】
図１１において、パターンマッチング装置１は、ＣＰＵ２、記憶部３、画像メモリ４、表示部５、撮像部６、照明部７、ステージ８を備えている。撮像対象となる基板Ｓは、ステージ８上に載置され、照明部７によって当該基板Ｓが照明される。撮像部６は、ＣＣＤカメラなどで構成され、ステージ８上に載置された基板Ｓを撮像して、撮像した対象画像Ｓｉｍを画像メモリ４に出力する。画像メモリ４は、撮像部６から出力された対象画像Ｓｉｍを取り込む。ＣＰＵ２は、例えば、記憶部３に格納された所定のプログラムを実行することによって、様々な処理を行う。ＣＰＵ２は、上述した方法によってテンプレート画像ＴＰから細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂを作成し、記憶部３に格納する。また、ＣＰＵ２は、画像メモリ４に取り込まれた対象画像Ｓｉｍに対して、細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂを用いた画像処理によってパターンマッチング処理を行い、その結果を表示部５に出力する。記憶部３は、ハードディスクなどで構成され、テンプレート画像ＴＰや細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂなどを格納する。表示部５は、一般的なディスプレイであり、対象画像ＳｉｍやＣＰＵ２の処理結果などを表示する。
【００３１】
次に、図１２を参照して、パターンマッチング装置１で処理されるテンプレートデータ作成処理について説明する。なお、図１２は、テンプレートデータ作成処理の手順を示すフローチャートである。
【００３２】
図１２において、ＣＰＵ２は、記憶部３に格納されているテンプレート画像ＴＰを選択し、テンプレート画像ＴＰを格子状に分割して複数の細分化テンプレート画像ＴＰａに細分化する（ステップＳ１１；図１参照）。ここで、細分化する際の格子サイズは、パターンマッチング処理のサーチピッチでもよいし、任意の値でもよい。サーチピッチと格子サイズとを連動させることによって、予め複数の格子サイズの細分化テンプレート画像を登録しておくことで、ピラミッドサーチを行うこともできる。
【００３３】
次に、ＣＰＵ２は、上記ステップＳ１１で設けた細分化テンプレート画像ＴＰａと重複する別の細分化テンプレート画像ＴＰｂをさらに重畳させて設定する（ステップＳ１２；図３参照）。具体的には、ＣＰＵ２は、細分化テンプレート画像ＴＰｂを細分化テンプレート画像ＴＰａと同一のサイズで設定する。そして、ＣＰＵ２は、格子状に配置された細分化テンプレート画像ＴＰａに対して、当該格子の交点がそれぞれ画像中心となるように重畳して細分化テンプレート画像ＴＰｂを配置する。
【００３４】
次に、ＣＰＵ２は、上記ステップＳ１１およびＳ１２で設定した細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂに対して、それぞれのコントラスト値を抽出する（ステップＳ１３；図４参照）。そして、ＣＰＵ２は、予め決められた閾値Ｔｃ以下のコントラスト値が抽出された細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂを削除する（ステップＳ１４；図５参照）。閾値Ｔｃは、予め絶対的に決めることにより細分化テンプレート画像内の認識対象パターンの特徴だけを抽出することができる。また、テンプレート画像ＴＰ全体のコントラスト値分布から相対的に決めることによって、細分化テンプレート画像のデータサイズを調節し、パターンマッチング処理のスピードを重視することもできる。
【００３５】
次に、ＣＰＵ２は、設定されている細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂのいずれか１つを選択する（ステップＳ１５）。そして、ＣＰＵ２は、細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂを、それぞれ局所的にコントラスト値が極大または最大となる位置がその描画範囲になるように移動させる（ステップＳ１６；図８参照）。
【００３６】
次に、ＣＰＵ２は、設定されている細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂの全てが上記ステップＳ１６の処理が行われるまで（ステップＳ１７）、上記ステップＳ１５およびＳ１６の処理を繰り返して当該フローチャートによる処理を終了し、移動後の細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂを記憶部３に格納する。
【００３７】
なお、ＣＰＵ２が設定した細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂは、それぞれユーザによって修正可能に構成することができる。例えば、図１２のフローチャートに基づいて生成された細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂであっても、認識対象パターンのコントラスト値と背景パターンのコントラスト値とが同程度であった場合などは、細分化テンプレート画像内に、背景データが含まれてしまうことがある。これは、ユーザの認識対象パターンに関する知識によって、選別されてもかまわない。図１３は、パターンマッチング装置１において、細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂを修正する手順を示すフローチャートである。
【００３８】
図１３において、ＣＰＵ２は、記憶部３に格納されている細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂ群やテンプレート画像ＴＰから、修正対象となる候補データを表示部５に提示する（ステップＳ２１）。そして、ＣＰＵ２は、細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂをテンプレート画像ＴＰに重ねた状態で表示部５に表示する（ステップＳ２２）。
【００３９】
次に、パターンマッチング装置１のユーザは、当該パターンマッチング装置１に備えられた所定の入力装置を操作して、修正対象とする細分化テンプレート画像を選択し、当該細分化テンプレート画像を移動または削除する（ステップＳ２３）。そして、ＣＰＵ２は、上記ステップＳ２３の作業の後、当該細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂを確定し（ステップＳ２４）、当該フローチャートによる処理を終了する。
【００４０】
次に、図１４を参照して、上述した細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂを用いて、パターンマッチング装置１がパターンマッチング処理を行う動作を説明する。具体的には、ＣＰＵ２が対象画像Ｓｉｍから細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂと一致する画像を探索するパターンマッチング処理を説明する。なお、図１４は、パターンマッチング装置１がパターンマッチング処理を行う動作を示すフローチャートである。
【００４１】
図１４において、ＣＰＵ２は、最大一致度を持つパターン座標を示す最大一致度座標値Ｐｍａｘを初期化し（ステップＳ５１）、その最大一致度変数Ｃｍａｘを０に初期化する（ステップＳ５２）。次に、ＣＰＵ２は、細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂを用いて、対象画像Ｓｉｍを探索する座標位置を更新する（ステップＳ５３）。そして、ＣＰＵ２は、その探索座標位置での一致度を表す一致度変数Ｃを０に初期化し（ステップＳ５４）、処理を次のステップに進める。
【００４２】
次に、ＣＰＵ２は、細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂから、１つの細分化テンプレート画像ＴＰｎを選択する（ステップＳ５５）。そして、ＣＰＵ２は、現在の探索座標位置に基づいて配置されている細分化テンプレート画像ＴＰｎと対象画像Ｓｉｍとの一致度変数Ｃｎを演算する（ステップＳ５６）。この一致度の演算方法については、上述した正規化などを用いた既に周知の方法で行われるため、詳細な説明を省略する。
【００４３】
次に、ＣＰＵ２は、現在の一致度変数Ｃに上記ステップＳ５６で演算された細分化テンプレート画像ＴＰｎの一致度変数Ｃｎを加算して、新たな一致度変数Ｃを設定する（ステップＳ５７）。そして、ＣＰＵ２は、全ての細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂに対して上記ステップＳ５５〜Ｓ５７の処理が終了するまで（ステップＳ５８）、上記ステップＳ５５〜Ｓ５７の処理を繰り返す。
【００４４】
次に、ＣＰＵ２は、上記ステップＳ５５〜Ｓ５８の処理を繰り返すことによって設定された一致度変数Ｃと現在の最大一致度変数Ｃｍａｘとを比較し、一致度変数Ｃが最大一致度変数Ｃｍａｘより大きいか否かを判断する（ステップＳ５９）。そして、ＣＰＵ２は、Ｃ＞Ｃｍａｘのときに処理を次のステップＳ６０に進め、Ｃ≦Ｃｍａｘのときに処理を次のステップＳ６２に進める。
【００４５】
ステップＳ６０において、ＣＰＵ２は、現在の一致度変数Ｃを新たな最大一致度変数Ｃｍａｘに設定する（ステップＳ６０）。次に、ＣＰＵ２は、最大一致度座標値Ｐｍａｘを現在の探索座標位置に更新して（ステップＳ６１）、処理を次のステップＳ６２に進める。
【００４６】
ステップＳ６２において、ＣＰＵ２は、対象画像Ｓｉｍの全ての領域が細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂを用いて探索されたか否かを判断する。そして、対象画像Ｓｉｍで未探索の領域が残っている場合、ＣＰＵ２は、上記ステップＳ５３に戻って処理を繰り返す。一方、対象画像Ｓｉｍの全ての領域が探索された場合、ＣＰＵ２は、現在設定されている最大一致度変数Ｃｍａｘおよび最大一致度座標値Ｐｍａｘを表示部５へ出力して、当該フローチャートによる処理を終了する。
【００４７】
このように、本発明のパターンマッチング装置１によれば、細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂを用いることによって、認識対象パターンにパターン認識を阻害する背景が重畳されても、高い精度でパターン認識を行うことができる。そして、このパターンマッチング方法は、電子部品実装工程に適用することが可能であり、パターン認識による認識位置を正確に検出するため、正確な位置に部品が位置決めされ、例えば、ＩＣの実装において電極のピッチが非常に微細であっても、所定の位置に正確に実装することができる。
【産業上の利用可能性】
【００４８】
本発明に係るパターンマッチング方法、パターンマッチング装置、および電子部品実装方法は、認識対象パターンにパターン認識を阻害する背景が重畳されても高い精度でパターン認識を行うことができ、電子部品実装工程における部品の位置決めや実装部品検査などの用途に適用できる。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】テンプレート画像ＴＰを細分化する処理を説明するための図
【図２】細分化テンプレート画像の格子サイズ相当の位置で、認識結果がずれる一例を示す図
【図３】細分化テンプレート画像ＴＰａに重複配置した細分化テンプレート画像ＴＰｂを説明するための図
【図４】細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂ毎にコントラスト値を演算した一例
【図５】図３に示す細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂから、コントラスト値が低い画像を削除した一例
【図６】細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂの移動範囲ＭＡを示す図
【図７】コントラスト値が極大となる位置へ細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂが移動する一例
【図８】図５で示す細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂが移動した一例
【図９】細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂ内の画素参照配列を示す図
【図１０】本実施例における認識結果の一例
【図１１】本発明の一実施形態に係るパターンマッチング装置の構成を示すブロック図
【図１２】図１１のパターンマッチング装置１で処理されるテンプレートデータ作成処理の手順を示すフローチャート
【図１３】図１１のパターンマッチング装置１において、細分化テンプレート画像ＴＰａおよびＴＰｂを修正する手順を示すフローチャート
【図１４】図１１のパターンマッチング装置１がパターンマッチング処理を行う動作を示すフローチャート
【図１５】基板Ｓに位置決めマークＰＭが設けられた一例
【図１６】従来のテンプレート画像ＴＰを用いたパターンマッチングによるパターン認識手法の一例
【図１７】テンプレート画像ＴＰおよび対象画像Ｓｉｍを正規化したプロファイルの一例
【図１８】対象画像Ｓｉｍに位置決めマークＰＭおよび物体Ｘが描かれた一例に対する、正規化したプロファイルおよび位置決めマークＰＭの位置として認識される位置Ｐの一例
【図１９】ＡＣＦ工法における位置決めマークＰＭおよびその近傍のＡＣＦの一例
【図２０】ＮＣＰ工法における位置決めマークＰＭおよびその近傍のペースト材ＮＣＰの一例
【符号の説明】
【００５０】
１…パターンマッチング装置
２…ＣＰＵ
３…記憶部
４…画像メモリ
５…表示部
６…撮像部
７…照明部
８…ステージ
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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