"ワークを撮影して得られる入力画像に対し、抽出したい特徴パターンを最小限に覆う大きさをもつスキャンウィンドウを登録するステップ1と、抽出したい特徴パターンの個数や特徴パターンの相互の位置関係などの条件を設定するステップ2と、上記入力画像から上記特徴パターンを抽出すべきサーチ対象領域を特定し、その特定されたサーチ対象領域の入力画像を、輝度の最大頻度値を基準に2値化するステップ3と、上記ステップ3で2値化処理されたサーチ対象領域の画像に対し、上記スキャンウィンドウをスキャンして各スキャンウィンドウごとにそのウィンドウ内に含まれる白部の面積値のスキャン方向の分布を求めるステップ4と、上記ステップ2で予め設定した特徴パターンの個数や各特徴パターンの相互の位置関係の条件に基づいて、上記ステップ4で得られた白部の面積分布の領域を複数に区分化するステップ5と、上記ステップ5で区分化された各領域ごとに、当該領域に含まれる最大の白部の面積値のある位置を、抽出したい特徴パターンが存在する候補位置として抽出するステップ6と、上記ステップ6で抽出された各候補位置に対し、上記ステップ2で設定した特徴パターンの相互の位置関係の条件に基づいて上記候補位置を補正し、補正後の候補位置を抽出したい特徴パターンの存在位置として判定するステップ7と、を備えているパターン位置検出方法。上記ワークは樹脂モールド成型品であって、上記抽出したい特徴パターンの位置はイジェクタピンが押し付けられた跡の位置である請求項1に記載のパターン位置検出方法。上記の特許文献1記載の従来技術は、入力画像のサーチ対象内に含まれる特徴パターンの輪郭が明確な場合には有効であるものの、キズ等の不良部が存在する場合や、ワークの表面状態によって抽出される特定パターンの輪郭が不明確になるような状況までは十分に考慮されていない。すなわち、正常部を示す特徴パターン以外にキズ等の不良部が混在する場合や、ワークの表面状態によって正常部を示す特徴パターンが一様な輪郭を示さずに部分的に途切れた状態が生じるなど、ワークの表面状態によって特徴パターンが変化するような場合には、正常部の特徴パターンを認識できなかったり、正常部の特徴パターンが不良部のパターンであると誤認識してしまう恐れがあり、特徴パターンの位置検出精度が低下する。さらに、上記の特許文献1記載の従来技術では、サーチ対象となる入力画像について2値化などの画像強調処理後の特徴パターンを抽出し、この抽出した入力力画像の特徴パターンについて射影データを作成した上で、この入力画像の射影データを、予め登録していた各回転角度ごとのテンプレートに関する射影データと比較して、入力画像の回転角度を検出することでテンプレートマッチングを実施するので、その画像処理に時間がかかり、サーチ対象となる正常な特徴パターンがワークの所定の位置に存在するかどうかの判定を短時間の内に行うのが難しいという課題がある。この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、正常部と不良部を誤認識せず、かつ、シンプルな構成で高速に正常部に対応して予め設定された特徴パターンの位置を確実に検出することができるパターン位置検出方法を提供することを目的とする。本発明のパターン位置検出方法は、ワークを撮影して得られる入力画像に対し、抽出したい特徴パターンを最小限に覆う大きさをもつスキャンウィンドウを登録するステップ1と、抽出したい特徴パターンの個数や特徴パターンの相互の位置関係などの条件を設定するステップ2と、上記入力画像から上記特徴パターンを抽出すべきサーチ対象領域を特定し、その特定されたサーチ対象領域の入力画像を、輝度の最大頻度値を基準に2値化するステップ3と、上記ステップ3で2値化処理されたサーチ対象領域の画像に対し、上記スキャンウィンドウをスキャンして各スキャンウィンドウごとにそのウィンドウ内に含まれる白部の面積値のスキャン方向の分布を求めるステップ4と、上記ステップ2で予め設定した特徴パターンの個数や各特徴パターンの相互の位置関係の条件に基づいて、上記ステップ4で得られた白部の面積分布の領域を複数に区分化するステップ5と、上記ステップ5で区分化された各領域ごとに、当該領域に含まれる最大の白部の面積値のある位置を、抽出したい特徴パターンが存在する候補位置として抽出するステップ6と、上記ステップ6で抽出された各候補位置に対し、上記ステップ2で設定した特徴パターンの相互の位置関係の条件に基づいて上記候補位置を補正し、補正後の候補位置を抽出したい特徴パターンの存在位置として判定するステップ7と、を備える。本発明によれば、入力画像から得られる特徴パターンが正常部に対応して予め設定されたテンプレートと一致するかどうかの直接の判定は行わないものの、正常部を示す特徴パターン以外にキズ等の不良部が混在する場合や、ワークの表面状態によって正常部を示す特徴パターンが一様な輪郭を示さずに部分的に途切れた状態が生じるなど、ワークの表面状態によって特徴パターンが変化するような場合でも、正常部と不良部とを誤認識することなく、正常部の特徴パターンの位置を確実に検出することができる。しかも、従来技術のように、サーチ対象となる入力画像の特徴パターンと比較するために、多数のテンプレートとその射影データを予め登録しておき、入力画像の射影データを、予め登録していた各回転角度ごとのテンプレートに関する射影データと比較するなどの手順を経る必要がないので、シンプルな構成で短時間の内に予め設定した特徴パターンに合致する正常部の位置を検出することが可能となる。そして、正常部の位置を検出した際、正常部以外の位置に何らかのパターンがさらに存在する場合には、ワークには不良部が存在するものと判定することができ、製品品質を確保するのに役立てることができる。実施の形態1.この発明の実施の形態1では、樹脂モールド成型品として、車載機器の部品であるコンミテータを例にとって説明する。すなわち、このコンミテータ以下、ワークというは、円筒状に樹脂モールド成型されたもので、その端面の4か所に、イジェクタピンが押し付けられたリング状の跡模様が表面に残るので、この4つのイジェクタピンの跡の位置を検出するものとする。このイジェクタピンの跡は、そのワークの表面状態によって変化し、イジェクタピンのワークへの接触具合が良好な場合には真円となるが、接触具合が悪い場合には円が途中で途切れて破線のようになったり、円弧状になったりする。また、ワークの表面には、このようなイジェクタピンの跡以外に、スリ傷などの不良箇所が存在する場合がある。この実施の形態1では、このようなイジェクタピンの跡がワークの表面状態によって変化したり、不良箇所が存在する場合でも、確実にイジェクタピンの跡がある位置を検出できるようにするものである。なお、本例とは異なる入力画像のデータに対して、その特徴パターンの位置を検出する必要がある場合には、当然ながら以下に述べるような前提条件を設定し直す必要があるのは言うまでもない。次に、この実施の形態1におけるパターン位置検出方法の手順について、図1のフローチャートに基づいて説明する。カメラやビデオなどでワークを撮影して図2に示すような入力画像1が得られた場合、その内から確実にイジェクタピンの跡2が存在する位置を検出する上で、まず、イジェクタピンの跡2を最小限に覆う大きさをもつスキャンウィンドウ3を設定登録するステップS1。すなわち、このスキャンウィンドウ3の大きさは、図3に示すように、抽出したいイジェクタピンの跡2の中心半径をRとしたとき、内径がR-n、外径がRnのリング状の大きさに設定される。例えば、R=24画素とすれば、n=3画素に設定される。なお、図2において、符号5はワークの表面に存在する不良部キズである。次に、抽出したい特徴パターンの条件、すなわち抽出すべき特徴パターンの個数や、各特徴パターンの相互の位置関係等の条件を設定するステップS2。ここでは、入力画像1に含まれるイジェクタピンの跡2を特徴パターンとして抽出する必要があるので、特徴パターンの個数は4個であり、また各特徴パターンの相互の位置関係は、入力画像位置の中心位置Oを基準に周方向に各々90度離れた位置関係として設定する。次に、特徴パターンの抽出処理を容易化するため、入力画像1に対してマスク処理してサーチ対象領域4を特定する。したがって、この場合のサーチ対象領域4は、図4に示すようにスキャンウィンドウ3が含まれる大きさをもつリング状の領域となる。そして、この特定されたサーチ対象領域4内の入力画像1について、その輝度の最大頻度値を基準にして2値化処理を行うステップS3。すなわち、図5に示すように、サーチ対象領域4内の入力画像1に対して輝度に対する画素数のヒストグラムをとると、輝度の最大頻度値は黒部の輝度値Boになるが、画像強調のために、その輝度値Boにオフセット値ΔBを加算した値を2値化閾値Bshとし、この2値化閾値Bshよりも大きな輝度をもつ画素は1白、2値化閾値Bshよりも小さな輝度をもつ画素は0黒として2値化する。次に、このようして2値化処理したサーチ対象領域4の画像に対して、各スキャンウィンドウ3ごとに、当該ウィンドウ3内に含まれる白部の面積値を求めるステップS4。すなわち、図4に示すように、サーチ対象領域4内の画像に対して、その中心位置Oを基準にして、スキャンウィンドウ3を周方向に沿って1°ずつずらせながらスキャンし、各スキャンウィンドウ3内に含まれる白部の面積値の分布を求める。このようにして求めた各角度位置に対応した面積値の結果を図6に示す。なお、撮影対象となるワークは、様々な回転角度でもって撮影場所に搬送されるので、図6において、ワークを撮影して入力画像1を得る際のカメラやビデオなどの固定された一定の設置角度を基準角度0としている。次に、前述のステップ2で予め設定しておいた特徴パターンの条件、つまり抽出すべき特徴パターンの個数や、各特徴パターンの相互の位置関係等の条件に基づいて、白部の面積値のスキャン方向の分布領域を区分化するステップS5。すなわち、この例では、4つのイジェクタピンの跡2は、ワークの中心位置Oを基準に90°ごとの位置関係を保っていることから、図6に示す白部の面積値の分布を基準角度0から順次90°ごとに4つの領域A1~A4に区分化する。次に、区分化された各領域A1~A4について、当該領域A1~A4に含まれる最大の白部の面積値をもつ角度位置を特徴パターンが存在する候補位置として抽出するステップS6。したがって、ここでは、90°ごとに区分化された領域A1~A4について、領域A1ではピークP1に対応する角度位置60°が、領域A2ではピークP5に対応する角度位置約100°が、領域A3ではピークP3に対応する角度位置240°が、領域A4ではピークP4に対応する角度位置330°が、それぞれ候補位置として抽出される。次に、上記のように抽出された各候補位置に対し、前述のステップ2で予め設定しておいた特徴パターンの条件、つまり抽出すべき特徴パターンの相互の位置関係の条件に基づいて、ワーク中心位置Oを基準に候補位置を補正しステップS7、補正後の候補位置に、抽出したい特徴パターンが存在するものと判定するステップS8。すなわち、ここでは、4つのイジェクタピンの跡2はワークの中心位置Oを基準に、周方向に90°ごとにずれた位置関係を保っていることから、4つの候補位置が順次90°づつずれた角度位置の関係になるように候補位置を補正する。つまり、各ピークP1,P3,P4の角度位置は、60°,240°,330°で、各ピークP1,P3,P4の角度位置は、互いに90°の倍数分だけ離れた関係になっているが、領域A2に存在するピークP5の角度位置は、他のピークP1,P3,P4に対して90°の倍数分だけ離れた関係になっていないので、このピークP5に関して補正を行い、同じ領域A2内の白部のピークP2を示す150°の角度位置がイジェクタピンの跡2を示す特徴パターンの存在位置であると判定するステップS7,S8。このように、この実施の形態1によれば、入力画像1から得られる特徴パターンが正常部に対応して予め設定されたテンプレートと一致するかどうかの直接の判定は行わないが、正常部ここでは4つのイジェクタピンの跡2を示す特徴パターン以外にキズ等の不良部5が混在する場合や、ワークの表面状態によって正常部を示す特徴パターンが一様な輪郭を示さずに部分的に途切れた状態が生じるなど、ワークの表面状態によって特徴パターンが変化するような場合でも、正常部と不良部とを誤認識することなく、正常部の特徴パターンの位置を確実に検出することができる。また、従来技術のように、サーチ対象となる入力画像1の特徴パターンと比較するために、多数のテンプレートとその射影データを予め登録しておき、入力画像1の射影データを、予め登録していた各回転角度ごとのテンプレートに関する射影データと比較するなどの手順を経る必要がないので、シンプルな構成で短時間の内に予め設定した特徴パターンに合致する正常部の位置を検出することが可能となる。そして、正常部以外の位置にさらに何らかのパターンが検出される場合上記の例ではピークP4が検出される場合、ワークには不良部5が存在するものと判定することができ、製品品質を確保するのに役立てることができる。なお、本発明は上記の実施の形態に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲内において、各種の変形を適宜加えることが可能である。すなわち、この実施の形態1では、車載機器の部品であるコンミテータをワークとした場合を例にとって説明したが、このようなワークを対象とするものに限らず、他の樹脂モールド成型品をワークした場合のイジェクタピンの跡2模様の位置を検出する場合にも本発明を適用することができる。また、その場合の、イジェクタピンの跡2模様の位置は周方向に必ずしも4箇所存在する場合に限らず、少なくとも3箇所に存在する場合に、その位置を検出して外観検査などを実施する場合に適用することが可能である。また、この実施の形態1では、サーチ対象領域4はリング形状であったが、これに限らず、サーチ対象領域が方形や円形の場合も本発明を適用することが可能である。さらに、本発明は、この実施の形態1のようなイジェクタピンの跡2の位置を検出する場合に限らず、他の模様を特徴パターンとして検出する場合にも適用できる。"