专利名称：零部件检测方法
技术领域：
本发明涉及在电子零部件装配机中使用视区识别技术求取零部件的中心线、中心位置对零部件的安装位置进行校正的方法。
已往，在将电子零部件安装于基板上的电子零部件装配机中，一直使用一种应用视区识别技术确定零部件位置的方法。下面参照
这种已有技术零部件检测方法例。
图20至图25表示已有技术零部件检测方法，图20、图21为其一例，它是一种求取摄成黑白图像的零部件10的黑白图形的重心G并以其作为零部件中心的方法。
图22至图25表示另一已有技术例。该例首先求取摄成黑白图像零部件的黑白图形的转矩(moment)和重心(图23)。图23中，θ为零部件10的偏角，由图27所示椭圆近似法求取。接着，以零部件尺寸、转矩、重心G为基础，在零部件10上4处设置检测端点用窗口67a、67b、67c、67d，并求得各窗口内的零部件端点68a、68b、68c、68d(图24)。此后，由4个零部件端点求得零部件中心线19(图25)。
但在上述方法中，易受由零部件形状或色、零部件表面的凹凸或向零部件照明情况产生的明暗等影响。由此，在实际零部件的中心线与识别得到的中心线之间产生偏差，从而存在精度低的问题。图26表示被摄像后的零部件10的外形受上述影响的变形情况。若按上述已有技术设置窗口67a～67b求得零部件端点68a～68d，则该零部件端点构成图26所示位置。根据该结果求得的零部件中心线19，相对于原有的零部件中心线19a产生偏差。
本发明鉴于上述问题，其目的在于提供一种在电子零部件装配机中不易受零部件的状态或环境影响的零部件中心线等的检测方法。
为达到上述目的，本发明求取摄像后的零部件中心线的零部件检测方法，包含步骤(1)求取所述零部件相对边的边缘点；(2)将所述零部件的偏角设定成零度求取二维座标轴；(3)将从各边任意选择各一点的共2个边缘点的中点位置向所述二维座标轴中与所述相对边正交的座标轴投影，并将重复求得的中点位置在所述座标轴上投影相加，在所述座标轴上作成分布图；(4)检测上述步骤(3)所获得的分布图的峰值位置，将通过该峰值位置的平行于所述相对边的线作为零部件的中心线。
本发明应用上述求取中心线的方法，求得2组相对边的中心线，取它们的交点求得零部件的中心位置。
上述发明，在作成步骤(3)的分布图时，将边缘点的强度作为权加到分布图中。
再有，上述发明，在作成步骤(3)的分布图时，将根据零部件尺寸作成的加权函数所求得的权加到分布图中。
本发明，按上述构成，通过分布图的统计处理，使由电子零部件的形状或色、表面的凹凸、至零部件的照明情况产生的照暗等影响经统计处理获得以减轻，能以良好的精度检测电子零部件的中心线或中心位置。
再有，通过考虑边缘的强弱或零部件尺寸形状，进行加权作成分布图，能减少噪声等产生的影响。
下面参照附图详细说明本发明实施例。
图1为概略表示本发明实施例零部件检测方法的流程图；图2为图1中步骤1的说明图；图3为图1中步骤2的说明图；图4为图1中步骤3的说明图；图5为图1中步骤4、5的说明图；图6为图1中步骤7的说明图；图7为应用本发明零部件检测方法的零部件装配机的概略结构图；图8为本发明中求取零部件中心方法的说明图；图9为本发明零部件检测方法中噪声影响的说明图；图10为本发明零部件检测方法中边缘强弱的说明图；图11为本发明零部件检测方法中边缘强弱的说明图；图12为本发明零部件检测方法中边缘强弱的说明图；图13为概略表示本发明零部件检测方法另一实施例的流程图；图14为图13中步骤101的说明图；图15为图13中步骤102的说明图；图16为图13中步骤103的说明图；图17为图13中步骤104的说明图；图18为图13中步骤105～107的说明图19为图13中步骤109的说明图；图20为表示已有技术零部件检测方法例的流程图；图21为已有技术零部件检测方法例的说明图；图22为已有技术零部件检测方法另一例的流程图；图23为图22中零部件检测方法的一部分工作说明图；图24为图22中零部件检测方法的一部分工作说明图；图25为图22中零部件检测方法的一部分工作说明图；图26为已有技术零部件检测方法中识别状况的说明图；图27为用椭圆近似零部件的边界点并以其长轴的偏角作为零部件偏角的椭圆近似法的说明图。
图1为概略表示本发明一实施例零部件检测方法的流程图，图2～图6表示图1中步骤1～7的内容。图7表示适用本发明的电子零部件装配机。
在图7所示电子零部件装配机中，沿构成安装头主体的圆筒部56的外周，等间隔配置着电子零部件等的安装嘴55。各嘴围绕圆筒部56的轴作间歇转动向各作业位置移动，同时可绕嘴自身轴自转。
57是零部件装配机中进行数据处理及控制的数据处理系统。该系统存储着包含装置整体动作控制程序及图1所示流程中控制程序的各种程序，以及有关电子零部件安装顺序、各电子零部件安装中所需安装位置(中心位置)、零部件方向(中心线方向)及所需精度等其它基础数据。
安装时，安装嘴55在55a位置吸住电子零部件等零部件供给部54提供的零部件53，在位置55b进行安装所需的大致的预旋转。此后，在位置55c、CCD摄像机51及图像数据处理部(识别板)50计测相对于嘴55的吸住位置及姿态。识别板50中存储着处理摄像机51的图像输出从而求取零部件中心线、中心位置等的程序。根据上述计测结果与安装所需的该零部件53的位置、姿态数据的关系。嘴在55d位置处由数据处理系统57的控制信号进行校正旋转。在零部件53的方向修正到正确方向状态下，在位置55e将所述零部件53安装到印刷基板52的预定位置上。
下面，说明用CCD摄像机51对零部件53摄像，并根据二维黑白图像图像处理后的零部件的图像(下面单称为零部件)10求取零部件10的中心线的方法。
首先，图2表示检测零部件10某一边上边缘点的步骤(图1中步骤1)。该图中，10为零部件，11为检测边缘点的扫描线，12为检测到的边缘点，由图中向下的扫描线11对零部件10进行扫描，各扫描线总共检测到多个边缘点12。
接着，如图3所示，用与图2扫描线相反方向的扫描线13对零部件10扫描，在与上述边相对的边上各扫描线总共检测到多个边缘点14(步骤2)。
步骤3如图4所示，用椭圆近似法求得的先前零部件的偏角θ设定投影用座标轴X、Y，使新求得的零部件偏角θ为0度。所谓椭圆近似法如图27所示，是一种用算术计算求得最符合零部件10边界点集合的椭圆80并将椭圆80的长轴作为零部件10的偏角的方法。也即，椭圆进似法是一种用下式求得相对于N个边界点座标值集合(X(1)，Y(1))、(X(2)，Y(2))、……、(X(N)、Y(N))的倾角(椭圆的惯性主轴82的倾角)作为零部件的倾角的方法。θ=12tan-1S1S2]]>S1＝2×(N×Sxy-Sx×Sy)S2＝(N×Sxx-Sx2)-(N×Syy-Sy2)Sx=Σl-lNX(i)]]>Sy=Σl-lNY(i)]]>Sxx=Σl-lNX(i)2]]>Syy=Σl-lNY(i)2]]>Sxy=Σl-lN(X(i)×Y(i))]]>此时，也可用零部件偏角θ来代替座标轴x、y的设定，也即按照一次变换图4所示两边的边缘点12、14的座标构成偏角0度那样旋转座标轴x、y。
步骤4如图5所示，分别从两边边缘点12、14中每次任取各1点，求出这两点的中点18。
步骤5，将求得的中点18的位置，向步骤3求得的座标轴x、y中与上述两边正交方向上的y轴投影，并将该位置加到分布图中。
多次重复步骤4及步骤5的作业，对中点18的y座标位置相加，作成分布图20(步骤6)。
步骤7如图6所示，检测分布图20的峰值21，将从该位置21沿x轴延伸的直线定为零部件10的中心线22。
图8表示应用上述实施例求取零部件10的中心39的方法。也即，对零部件10上下左右相对的边进行图1所示处理，作成分布图20、37，从各峰值位置21、21′求得零部件的中心线22、38，它们的交点39定为零部件10的中心。
图9～图12表示本发明另一实施例的零部件检测方法。该实施例考虑到边缘的强弱作成分布图。在作成该分布图的过程中，将边缘点的强度作为权加到分布图中。这一点与图1～图6所示实施例情况不同。对于不考虑边缘强弱的方法，噪声大的图像会受这些噪声影响，有时会出现不能正确检测出零部件位置的情况。然而，当考虑边缘强弱时，能突出噪声与零部件边界的差异，从而能检测噪声大的零部件位置。其理由在于零部件边界中边缘强度比噪声强度强。
图9表示存在噪声23情况下对零部件检测的影响。若在摄像机51所摄取的二维黑白图像被图像处理后的零部件10附近，存在噪声23，则在噪声23位置处检测到边缘点24。在不考虑边缘强弱的情况下，会在分布图20中产生不适当的峰值26。因此，此时会出现将它误识别为零部件10的中心线的可能性。
图10中，10为要识别的零部件，11为检测边缘点的扫描线，12为边缘点。图11表示图10中虚线框27所围部分的放大图，而图12为图11中虚线框28所围部分的放大图。图12中，30为扫描线11形成的边缘点像素，29为像素30前被扫描的相邻像素。
边缘强度，可用像素30的辉度与像素29辉度的差所获得的相对于一个像素大小的微分表达，也可用其它方法定量表达边缘强度(强弱)。
用上述方法求得的边缘强弱(强度)加到分布图中，能加强零部件的中心位置作成具有峰值的分布图，从而能更正确地检测零部件的中心线。
图13为总体概略表示再一实施例零部件检测方法的流程图。
图13中，步骤101～109表示各个实施过程。图14～图19图示表达了步骤101～109的过程。与图1构成例不同点在于，在作成分布图中考虑到零部件大小，使用加权函数导出的权V。下面，参照图13～图19说明本实施例的工作。
测定对象的零部件10，如图14后各图所示，是以主体部10A和脚部10B构成加以举例的。首先如图14所示，用图中向下的扫描线扫描，检测出上边中相对于各扫描线的边缘部12(图13中的步骤101)。同样，如图15所示，用向上的扫描线扫描相对的下边，检测出关于各扫描线的边缘部14(步骤102)。接着如图16所示，用先前求得的零部件的偏角θ设定投影用座标轴X、Y使新的零部件偏角为零(步骤103)。
下面，如图17所示，准备的零部件尺寸为基础作成的加权函数式(1)(步骤104)。V=Maxi=1j{E[u-Liσ]}·········(1)]]>上述式(1)是在零部件尺寸分配为j个(L1、L2、……Lj)情况下的边缘点间距离u的加权函数，它表示可加给分布图的权。
上式中，V是加权函数的值，j是零部件尺寸分配的个数，Max为提取自变量中最大值的函数，E为高斯函数[E(x)=exp(-X22)]]]>u为边缘点间距离，Li为零部件尺寸，σ为高斯函数E的标准偏差，给与一般零部件尺寸的离散。上式也可展开成下式。V(u)=Max(E(u-L1σ),E(u-L2σ),······E(u-Ljσ))]]>在上面展开式中，V(u)表示边缘点间距离为u时的加权函数值。图17的31表示零部件尺寸L1的加权函数，32表示零部件尺寸L2的加权函数。也可将2点的边缘点的强度(也即强弱)I(A)、(B)合并于式(1)的加权函数使用(式(2))。
I(A)为零部件上边边缘点A中的边缘强度，通常设定为边缘点A中上下方向的辉度差(绝对值)。
I(B)为零部件下边边缘点B中的边缘强度，通常设定为边缘点B中上下方向的辉度差(绝对值)。V=Maxi=1j{E[u-Liσ]}I(A)·I(B)·········(2)]]>上式可展开成下式。V(u)=Max(E(u-L1σ),E(u-L2σ)······E(u-Ljσ))·I(A)·I(B)]]>上式(1)和(2)中 也可取为 取∑时变成下式V(u)=E(u-L1σ)+E(u-L2σ)+······E(u-Ljσ)]]>下面，从步骤101及102中求得的两边的边缘点中分别任取各一点，求得向水平方向(X座标轴方向)投影时的2点间距离及中点的位置(步骤105)。由主体部10A、脚部10B各自相对边中边缘点之间的中点18的投影形成峰值点35。由立体部10A的边缘点与脚部10B的边缘点的中点33的投影，在峰值点35的两侧形成比较小的峰值点34、34′。
下面，将上述2点间距离用于上述加权函数，求出该距离的权(步骤106)，接着在位置分布图的上述中点位置处进行加权运算(步骤107)。多次重复步骤105～步骤107的处理(步骤108)。然后如图19所示，求出整个分布图36的峰值点35，将其沿X轴平行延长，该直线取为零部件10的中心线22。
如上所述，若用上式加权函数作成分布图，则与边缘点组合引起误检测可能性的某个中点位置33的分布图(图18中34、34′)相比，突出了零部件尺寸中具有最近距离的两边缘点的中点位置18的分布图(图18中的35)。
如图19所示，通过检测经上述处理获得的分布图36的最大峰值35，求得零部件10的中心线22。使用用于零部件尺寸的上述权，可消除图9所示的零部件外或内的噪声。
权利要求
1.一种零部件检测方法，用于求取摄像后的零部件的中心线，其特征在于，包含步骤(1)求取所述零部件相对边的边缘点；(2)将所述零部件的偏角设定成零度求取二维座标轴；(3)将从各边任意选择各一点的共2个边缘点的中点位置向所述二维座标轴中与所述相对边正交的座标轴投影，并将重复求得的中点位置在所述座标轴上投影相加，在所述座标轴上作成分布图；(4)检测上述步骤(3)所获得的分布图的峰值位置，将通过该峰值位置的平行于所述相对边的线作为零部件的中心线。
2.一种零部件检测方法，其特征在于，用权利要求1所述方法求取两组相对边有关的中心线，取它们的交点求得零部件的中心位置。
3.如权利要求1或2所述方法，其特征在于，在步骤(3)的作成分布图的过程中，取边缘点的强度作为权加给分布图。
4.如权利要求1或2所述方法，其特征在于，在步骤(3)的作成分布图的过程中，根据零部件的尺寸作成加权函数，求取权加给分布图。
全文摘要
一种零部件检测方法包含(1)求得相对边的边缘点；(2)求得按照使所述零部件的偏角为零度所设定的二维坐标轴；(3)将从各边任选各一点计两点边缘点的中点位置向所述坐标轴中与所述两相对边垂直的轴上投影，将重复求得的中点位置向上述轴投影相加，作成分布图；(4)检测上述(3)处理结果获得的分布图中的峰值位置，将通过该峰值位置与所述相对边平行的线作为零部件的中心线。
文档编号G06T1/00GK1147101SQ9611081
公开日1997年4月9日 申请日期1996年7月12日 优先权日1995年7月12日
发明者坪井保孝, 秦纯一, 森本正通 申请人:松下电器产业株式会社