(57)【要約】      （修正有）【課題】本発明は、類似度分布が異方的な場合でも、計算を複雑化することなく、実時間での高速処理を行い、高精度な位置計測を実現する、サブピクセル精度の位置合わせ方法及び装置を提供する。【解決手段】入力された探索対象の画像データと、予め入力されている参照画像のテンプレートデータとの画像類似度を計算し類似度マップを作成する。ついで、前記類似度マップ上から検出された最大類似度のデータ点を中心にｘ，ｙ軸について１次元的なピーク位置推定を行って、サブピクセル精度のピーク位置を一旦推定し、前記推定したサブピクセルのピーク位置を挟んで、隣接したｘ，ｙ軸で各々同様の１次元的ピーク位置推定を行い、それらの推定結果を用いてピーク推定位置の補正を線形の内挿補間等により行い、画像位置を決定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像のマッチング度に基づいて対象物の位置を計測する画像位置計測方法であって、
予め用意された参照画像のテンプレートデータを入力するステップと、
探索対象の画像データを入力するステップと、
前記入力された探索対象の画像データと、前記参照画像のテンプレートデータとの画像類似度を計算し、類似度マップを作成するステップと、
前記類似度マップ上から検出された最大類似度データを中心とした３点から１次元的なピーク位置推定をｘ，ｙ軸について行い、サブピクセル精度の位置を一旦推定するステップと、
前記推定したサブピクセルのピーク位置を挟んで、隣接したｘ，ｙ軸で各々同様の１次元的ピーク位置推定を行い、それらの推定結果を用いてピーク推定位置の補正を行うステップと、
により、画像位置を決定する画像位置計測方法。
【請求項２】
請求項１において、推定位置の補正をｘ，ｙ軸でそれぞれ独立に行い、そのうち一方あるいは両方のピーク座標を補正する画像位置計測方法。
【請求項３】
請求項１において、推定位置の補正をｘ，ｙ座標の両方を利用して一括して、線形の内挿補間で行う画像位置計測方法。
【請求項４】
画像のマッチング度に基づいて対象物の位置を計測する画像位置計測装置であって、
予め用意された参照画像のテンプレートデータを入力するテンプレートデータ入力手段と、
探索対象の画像データを入力する画像データ入力手段と、
前記入力された探索対象の画像データと、前記参照画像のテンプレートデータとの画像類似度を計算し、類似度マップを作成する類似度マップ作成手段と、
前記類似度マップ上から検出された最大類似度データを中心とした３点から１次元的なピーク位置推定をｘ，ｙ軸について行い、サブピクセル精度の位置を一旦推定し、前記推定したサブピクセルのピーク位置を挟んで、隣接したｘ，ｙ軸で各々同様の１次元的ピーク位置推定を行うピーク位置推定手段と、
前記推定結果を用いてピーク推定位置の補正を行う補正手段と、
により、画像位置を決定することを特徴とする画像位置計測装置。
【請求項５】
コンピュータに、
予め用意された参照画像のテンプレートデータを入力するステップと、
探索対象の画像データを入力するステップと、
前記入力された探索対象の画像データと、前記参照画像のテンプレートデータとの画像類似度を計算し、類似度マップを作成するステップと、
前記類似度マップ上から検出された最大類似度データを中心とした３点から１次元的なピーク位置推定をｘ，ｙ軸について行い、サブピクセル精度の位置を一旦推定するステップと、
前記推定したサブピクセルのピーク位置を挟んで、隣接したｘ，ｙ軸で各々同様の１次元的ピーク位置推定を行い、それらの推定結果を用いてピーク推定位置の補正を行い、画像位置を決定するステップと、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はＦＡ分野などにおいて、画像を用いて部品やマークの高精度な位置計測を行う方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像を用いたサブピクセル精度の位置計測方法の一つとして、従来よりテンプレートマッチングによってピクセル単位で画像類似度を求め、その値を補間するなどしてピーク座標を推定することにより、対象物やマークの位置をサブピクセル精度で計測する方法が用いられている。その具体例として、
（１）ｘ，ｙ座標の１次元類似度データに独立に関数当てはめ等を行ってピークを推定する方法
（２）ｘ，ｙ軸の２次元類似度データに対して、等方的な曲面を当てはめてピークを推定する方法
（３）ｘ，ｙ軸の２次元データ上で、異方的な２次元モデルを仮定してピークを推定する方法
などがある。
（１）の方法は簡単で計算量が少ないため広く用いられているが、類似度の分布形状が等方的でない場合、即ち推定したピーク位置から同心円状に均等に分布していない場合には誤差が生じる。実画像では完全に等方的に分布することはない。
（２）の方法は、２次元データを処理するために計算量が増える。また類似度分布が異方的な場合はやはり誤差となる。
（３）の方法は、類似度分布が異方的な場合も精度の高い計測が可能であるが、モデルが複雑になるため計算量が多い。
【０００３】
特許文献１には、まず、最大のグリッドポイント値を有するグリッドポイント位置を決定した後、ｘ軸及びｙ軸に沿って次の最大グリッドポイント値を有する隣接グリッドポイントの位置を決定して、サブピクセル最大値を含む四角形が決定され、更に４辺の各辺に沿って一次元部分最大値を位置決定し、四角形の向かい合う辺上に位置する一次元部分最大値を結ぶ二つの直線の交点がサブピクセル最大値の位置と推定される、ことが記載されている。しかし、これらはサブピクセル最大値の位置の推定方法や、ピーク推定位置の補正を行う方法が異なり、本発明のように最大ポイントを中心とする三点から推定した一次元推定値一個をそのまま用いるものではなく、簡単な計算で且つ、高速な実時間で高い計測精度を得られるものはなかった。
【特許文献１】特開２００２−５１７０４５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ＦＡなどの分野では実時間での高速処理が必要なため、計算を複雑化することなく、類似度分布が異方的な場合でも高精度な位置計測を実現する方法及び装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明では、関数当てはめ等によるピーク推定はｘ, ｙ座標独立に１次元類似度データに対して行い、その推定結果を２次元的に補正することで、類似度のピーク位置を簡易かつ高精度に推定する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明は、各座標軸ごとに２箇所でピーク位置を１次元処理によって推定し、それらを用いて相互に補正を施すことで、ピーク位置の検出精度を高めることができるものである。関数フィッティング等によるピーク推定は１次元処理であるため、計算量の増加はわずかであり、２次元曲面を当てはめる方法に比べると、少ない計算量でほぼ同等の計測精度を実現可能である。また、類似度が異方的に分布した場合でもピーク位置を正しく推定することが可能となり、後述するように類似度最大の近傍８点のうち最も距離の離れた類似度の信頼性が低い１点を使用しないため、類似度の誤差の影響を低減する効果を有することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
参照画像テンプレートデータと探索対象の画像データとの画像類似度を計算し、作成された類似度マップから、検出された最大類似度のデータ点を中心にｘ，ｙ軸について１次元的なピーク位置推定を行ってサブピクセル精度の位置を一旦推定し、前記推定したサブピクセルのピーク位置を挟んで、隣接したｘ，ｙ軸で各々同様の１次元的ピーク位置から補正を行うように構成する。
【実施例１】
【０００８】
図１は本発明の一実施例を示す処理フローであり、図２は本発明の一実施例を示すブロック図である。図１の処理フローにおいてステップＳ１で、まずテンプレートデータを入力し、またステップＳ２で画像入力を行う。ついでステップＳ３で、入力された画像とテンプレートデータとの、画像類似度計算を行い、ステップＳ４で、類似度マップを生成する。その上で、ステップＳ５で、最大類似度検出を行い、ステップＳ６で、サブピクセルの位置を推定する。その後、ステップＳ７で推定位置の補正を行い、ステップＳ８で、計測結果の出力を行う。
【０００９】
図２のブロック図では、入力画像を入力する画像入力部１、テンプレートデータの入力を受け、画像入力部１との画像類似度の計算を行う画像類似度計算部２、その上で前記、画像類似度計算部２から、サブピクセルの位置を推定するサブピクセル位置推定部３、及び、求められたサブピクセルの推定位置を補正する推定位置補正部４とから構成され、最終的に計測結果が出力される。
【００１０】
図３及び図４は、相関値の曲線フィッティングによるピーク位置を推定し、更にサブピクセルの位置を推定していく方法を説明するものであり、図１及び図２と併せて具体的にサブピクセルの位置を推定する方法を説明する。図３は本発明の類似度最大のピーク位置推定方法を説明する図であり、テンプレートデータを入力されたテンプレートにより、ｙ＝２４２軸上で、探索画像データとの画像類似度計算の結果、ｘ＝３１９，３２０，３２１の３点のうちｘ＝３２０の点が類似度最大と推定されることを示している。
【００１１】
図４は相関値の曲線フィッティングによるピーク位置推定を説明する図であり、ｙ＝２４２軸上の３点に対する相関値を縦軸にとってプロットした３点（ｘ＝３１９，３２０，３２１上のそれぞれに対応するＰ、Ｑ、Ｒ）を放物線の二次曲線でフィッティングしたもので、放物線の頂点の位置するｘ座標がｙ軸２４２上でのピーク推定位置（図３でのｘａ点）となることを示す。
【００１２】
このことを、それぞれの座標軸上で１次元的なピーク推定位置を求める様子として、図５と図６により説明する。図５はサブピクセル位置推定におけるｘ座標の補正方法の１実施例を示す図であり、図６はサブピクセル位置推定のｙ座標の補正方法の１実施例を示す図である。先に図３で類似度最大とされた点は図５、図６におけるｘ＝３２０、ｙ＝２４２の点であり、これをＭとし、ｙ＝２４２軸上のｘ＝３１９，３２１上の点をそれぞれＡ，Ｂ点とし、ｙ＝２４１軸上のｘ＝３２１，３１９，３２０上の点をそれぞれＣ，Ｄ，Ｅ点とする。また、図６においてｙ＝２４３軸上のｘ＝３２０，３１９の点をそれぞれＦ，Ｇ点とする。
【００１３】
図５ではｙ＝２４２軸上のＭ，Ａ，Ｂ点により、図３での説明と同じくｘ座標上のｘａ点が得られ、同様にして、ｙ＝２４１軸上での画像類似度計算の結果、ｘ＝３１９，３２０，３２１のＤ，Ｅ，Ｃ点の３点のうち、ｘ＝３２０のＥ点が類似度最大と推定され、上記と同様に、Ｄ，Ｅ，Ｃの３点に対して二次曲線でフィッティングを行ってピーク位置を推定した結果、ｘ座標上のｘｂ点が決定される。
【００１４】
次に、図６によりｙ座標についても、１次元ピーク推定位置を基にサブピクセルでの位置の補正を行う方法を説明する。図６において、ｘ＝３２０とｘ＝３１９の軸上のそれぞれｙ＝２４１，２４２，２４３の３点ずつ、即ち、Ｅ，Ｍ，Ｆ；Ｄ，Ａ，Ｇの計６点に関して、図４に相当するものは図示しないが、ｘ軸と同様の処理を行い、ｘ＝３２０上のｙ＝２４１，２４２のＥ，Ｍ間のｘ軸上の、サブピクセル内の類似度最大に近いピクセル推定位置のｙａが決定される。また、同様の処理によりｘ＝３１９上のｙ＝２４１，２４２の間のｘ軸上のＤ，Ａ間のサブピクセル内の類似度最大に近いピクセル推定位置のｙｂ点が決定され、かくして、ｘ座標ｘａ，ｘｂ点とｙ座標ｙａ点が決定されることになる。また、図５、図６において、ｘ＝３２１、ｙ＝２４３の交点のＨ点は使用されない。即ち、類似度最大点Ｍの近傍８点のＡ〜Ｈのうち最も距離の離れた、類似度の信頼性が低いＨ点を使用しないため、類似度の誤差の影響を低減する効果を有することができる。
【００１５】
次にサブピクセル内での位置の補正を行う方法について述べる。図５で示すように、類似度最大点を通るｙ＝２４２とその隣のｙ＝２４１の２箇所で推定した２個のｘ座標上のｘａ点とｘｂ点を結ぶ線上で、上記で求めたピークのｙ＝３２０上のｙａ点の座標で内分しｘｃ点を求めることにより、ピークのｘ座標の精度を更に高める方法を示している。同様に図６では、類似度最大点を通るｘ＝３２０とその隣のｙ＝３１９の２箇所で推定した２個のｙ座標上のｙａ点とｙｂ点を結ぶ線上で、上記で求めたピークのｙ＝２４２上のｘａ点の座標で内分しｙｃ点を求めることにより、ピークのｙ座標の精度を更に高める方法を示している。更には、この両方を実行しても構わない。交互に繰り返すことにより精度を更に高めることができる。
【実施例２】
【００１６】
実施例２は、実施例１で詳細を説明したと同様に、ｘａ点、ｘｂ点及びｙａ点、ｙｂ点を求める方法は同じであるが、サブピクセル内での位置の補正を２次元座標で一括で補正するものである。図７に示すように、ｙ＝２４２上のｘａ点とｙ＝２４１上のｘｂ点を結ぶ直線と、ｘ＝３２０上のｙａ点とｘ＝３１９上のｙｂ点を結ぶ直線との交点であるｘｃ，ｙｃ座標の位置が補正後のサブピクセル内での位置となる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の一実施例を示す処理フロー
【図２】本発明の一実施例を示すブロック図
【図３】本発明の類似度最大のピーク位置推定方法を説明する図
【図４】相関値の曲線フィッティングによるピーク位置推定を説明する図
【図５】サブピクセル位置推定におけるｘ座標の補正方法の１実施例
【図６】サブピクセル位置推定におけるｙ座標の補正方法の１実施例
【図７】サブピクセル位置推定における２次元座標の一括補正の実施例
【符号の説明】
【００１８】
１    画像入力部
２    画像類似度計算部
３    サブピクセル位置推定部
４    推定位置補正部
【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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