专利名称：元件的检测方法和装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及从具有阈值的本底上检测出元件的图象的元件的检测的方法和装置。该元件的检测方法在电子元件安装装置中执行，该安装装置具有吸住电子元件的吸嘴，它用以吸住电子元件和将吸住的电子元件安装到电路板上的安装位置上，该方法还用以对由吸嘴吸住的电子元件的图象通过数字图象处理作出规定。也就是在数字图象处理中的阈值是在例如电子元件和本底的诸如要识别的物体和非物体的明亮部分和阴暗部分间进行识别的值。
正如公知的电子元件安装装置自动地将电子元件安装在电路板上的安装位置。在这样的电子元件安装装置中，要安装的电子元件由装置包含的吸嘴吸住和移动吸有电子元件的吸嘴朝向安装位置以执行安装操作。在这个安装操作过程中，吸住的电子元件能准确地安装在安装位置上，这是通过使得吸嘴移动一个转移距离，以致该吸嘴的吸口的中心部位吻合在安装位置上。
然而，当吸嘴吸住电子元件时，吸嘴的吸口的中心部位不总是位于电子元件的中心位置。另外，吸住的电子元件的姿态在平面上相对吸住的电子元件的正确姿态是倾斜的，图30中的实线表示倾斜的姿态、虚线表示正确的姿态。因此，为了补偿吸住的电子元件的中心位置和姿态的偏差，必须计算吸住的电子元件的中心位置和倾斜，以及然后根据计算结果，纠正转移的距离和吸住的电子元件的姿态。为了执行该纠正，在安装吸住的电子元件到电路板上以前，执行由吸嘴吸住的电子元件的中心位置以及其姿态的检测。在检测中，首先光照吸住的电子元件，然后由图象拾取装置检测由吸住的电子元件反射的光。由图象拾取装置输出的图象信号表示灰度图象，它包括电子元件的图象信号和本底的图象信号，然后将其数字化。所以必须从数字信号中选择电子元件的图象信号。有关的该选择的方法，正如所知，使用将电子元件的图象信号与本底的图象信号区别开来的阈值。在普通技术中，灰度图象的图象处理中使用阈值检测元件的方法将参照图24和图25予以说明。
图25所示的灰度图象图形102包括要识别的物体的灰度图象图形100和本底的灰度图象图形101。该物体是电子元件。根据通常的阈值计算方法，当通过取样灰度图象图形102和读取取样的灰度图象图形102的辉度数据形成辉度直方图时，由每个取样数据形成的辉度直方图具有图26所示的图形，其中，被识别的物体的明亮辉度区的峰值与本底的阴暗的辉度区的峰值区别开。
因此，在图26中，通过获得一个点，在该点每个取样数据的累积区达到相对来自较明亮的辉度侧的辉度直方图和在作为阈值的点处的预定的辉度的总区域的一个指定的比率(为统计地确定，例如15％)，很容易得到表示要被识别的物体的明亮的辉度区域与本底的灰暗的辉度区域间的边界的阈值THL1。
然而，根据前面叙述的普通技术的构造，从灰度图象图形得到的辉度的阈值变得不适当。因此，当使用阈值时，将产生定位误差的缺点，该定位误差意味着在物体和本底的图象中占有的物体的区域不能正确地识别，这出现在图象处理中。
上述的原因将结合图27进行描述。图27表示了灰度图象图形112，该图形112是由要被识别的物体的灰度图象图形110和本底的灰度图象图形111所构成。与前述的图25的区别在于要识别的物体的表面是脏的，以致使从要识别的物体反射的光减少，这就导致了要识别的物体的灰度图象图形110的低辉度。因此，当通过取样包括要识别的具有灰暗辉度的物体的灰度图象图形110的灰度图象图形112形成辉度直方图以及读取取样的灰度图象图形112的辉度数据时，辉度直方图如图28所示。当得到一点，即在该点每个取样数据的累积区相对来自较明亮辉度侧的辉度直方图的总面积达到一规定的比率(例如15％)以及假定在该点处的辉度数据是阈值THL2时，在阈值THL2的辉度数据超出了要识别的物体的辉度范围和进入本底的辉度范围。因此，获得的阈值是5.0，它比图26情形的阈值THL1＝7.5低2.5。用这种方法，当阈值太低时，物体周围的本底错误地检测为要识别的物体的一部分。如图29所示，用虚线110表示要识别的物体实际上被识别在由实线表示的稍微位移位置110a中。
本发明的目的在于提供一种元件检测的方法和装置，甚至当来自要识别物体的反射光由于物体的脏污而减小，或者本底的辉度的变化或多或少取决于实现高速处理和高精度的识别所需的照明条件时，它能够从具有适当的阈值的本底检测元件的图象。
在完成该目的中，根据本发明的第一方面，提供了一种从具有阈值的本底检测元件的图象的方法，该方法包括数字化要识别的元件的图象信号和把作为由辉度信号组成的两维图象数据的数字化图象信号存储到图象数据存储部分的图象数据化处理；在取样两维图象数据中的辉度数据和存储取样的数据到辉度数据存储部分的辉度数据取样区中取样辉度数据的辉度数据取样处理；形成通过按照辉度数据的值的增加顺序重新安排存储在辉度数据存储部分中的辉度数据所得到的辉度轮廓的辉度轮廓形成处理；通过二次微分在相对于对应辉度数据的数据号n的辉度轮廓中的辉度数据(IP(n))形成辉度数据二次微分表的辉度轮廓二次微分处理；零交叉点检测处理，它从辉度数据二次微分表检测对应于零交叉点的数据号，在该零交叉点通过二次微分辉度数据(IP(n))得到的相邻的二次微分数据是在通过零的正与负之间变化；和根据对应零交叉点的数据号的辉度数据确定阈值的阈值计算处理，以致从具有计算阈值的本底检测元件的图象。
根据本发明的第二方面，提供了一种元件检测方法，它用以从具有的阈值的本底检测元件的图象，所说的阈值是在本发明的第一方面中定义的，此外还包括在辉度数据取样处理和辉度轮廓形成处理间提供的辉度数据表压缩处理，其中在辉度数据表压缩处理中，当存储在辉度数据存储部分中的辉度数据的总数不小于预定的规定值时，辉度数据的每两个相邻的辉度数据彼此之间顺序比较，通过舍弃比较的辉度数据的较小的一个和采用比较的辉度数据的较大的一个所得到的压缩辉度数据存储在辉度数据存储部分中，压缩的辉度数据于是用于辉度轮廓形成处理以后的处理。
根据本发明的第三方面，这里提供了一种从具有本发明第一方面定义的阈值的本底检测元件的图象的元件检测方法，在这里替代辉度数据取样处理和辉度轮廓形成处理，通过在两维图象数据上设置的辉度数据取样区取样辉度数据以形成辉度直方图的辉度直方图形成处理；在压缩辉度直方图成为具有最大的数据号为NLIM的压缩辉度直方图中计算数据压缩率R的数据压缩率计算处理，这是根据方程(1)得到的，R＝[N/NLIM]+1……………………………………(1)其中N是辉度数据号[N/NLIM]是除法的计算结果的最大的整数；和压缩辉度轮廓形成处理，它用以通过以下过程形成压缩辉度轮廓从i的初始值顺序读取辉度直方图中的第i个频率H(i)(其中i是辉度数据号)，根据方程(2)顺序计算频率H(i)的累积值S(i+1)＝S(i)+H(i)(其中S(0)＝0)……(2)，确定S(i+1)是否每次方程(2)计算值都小于R，和如果S(i+1)不小于R，计算方程(3)，直到S(i+1)小于RS(i+1)←S(i+1)-RIP(n)＝in←n+1 ……(3)以及在辉度轮廓二次微分处理后的处理中使用压缩辉度轮廓。
根据本发明的第四方面，提供了一种从具有如本发明第一至第三方面定义的阈值的本底检测元件的图象的元件检测方法，其中根据对应小于预置的参考值的负二次微分数据的数据号的辉度数据计算阈值。
根据本发明的第五方面，提供了一种从具有阈值的本底检测元件图象的元件图象检测的装置，该装置包括用于存储作为由辉度信号构成的两维图象数据的要识别的元件的数字化图象信号的图象数据存储部分；用于在两维图象数据中取样辉度数据的辉度数据取样区域中存储辉度数据的辉度数据存储部分；形成通过以辉度数据的增加值的顺序重新排列存储在辉度数据存储部分中的辉度数据所获得的辉度轮廓的辉度轮廓形成部分；通过二次微分在相对于对应辉度数据的数据号n的辉度轮廓中的辉度数据(IP(n))形成辉度数据二次微分表的辉度轮廓二次微分部分；从辉度数据二次微分表检测在零交叉点处的数据号的零交叉点检测部分，在该零交叉点通过二次微分辉度数据(IP(n))得到的相邻二次微分数据在通过零的正与负之间变化；和根据对应零交叉点的数据号的辉度数据确定阈值的阈值计算部分，以致从具有计算的阈值的本底检测元件的图象。
根据本发明的第六方面，提供了一种从具有如本发明的第五方面定义的阈值的本底检测元件的图象的元件检测装置，进一步包括辉度数据表压缩部分，其中，在辉度数据表压缩部分中，当存储在辉度数据存储部分中的辉度数据的总数不小于预定的规定值时，辉度数据的每两个相邻的辉度数据顺序地相互比较，通过舍弃比较的辉度数据的较小的一个和取比较的辉度数据较大的一个而得到的压缩辉度数据存储到辉度数据存储部分中，于是压缩的辉度数据用于辉度轮廓形成部分。
根据本发明的第七方面，提供了一种从具有本发明第五方面中定义的阈值的本底检测元件图象的元件检测装置，其中通过在设置在二维图象数据上的辉度数据取样区取样辉度数据形成辉度直方图的辉度直方图形成部分；在根据方程(1)压缩辉度直方图成为具有最大数据的号NLIM的压缩辉度直方图中计算数据压缩比R的数据压缩比计算部分，R＝[N/NLIM]+1……………………(1)其中N是辉度数据号，和[N/NLIM]是在这个除法的计算结果中的最大的整数；和压缩辉度轮廓形成部分形成压缩辉度轮廓是通过从i的最初值在辉度直方图中顺序地读取第i个频率H(i)(其中i是辉度数据的号数)，
根据方程(2)顺序地计算频率H(i)的累积值S(i+1)，S(i+1)＝S(i)+H(i)(这里S(0)＝0)……(2)，在每当计算方程(2)时，确定是否S(i+1)小于R，和如果S(i+1)不小于R，重复计算方程(3)，直到S(i+1)小于RS(i+1)←S(i+1)-RIP(n)＝in←n+1如上所示，以及压缩的辉度轮廓用于辉度轮廓二次微分部分。
根据本发明的第八方面，提供了一种从具有本发明第五至第七方面定义的阈值的本底检测元件的图象的元件检测装置，其中的阈值是根据对应小于预置的参考值的负的二次微分数据的数据号的辉度数据计算的。
根据本发明的第一和第五方面，为了即使当来自要识别的元件的反射光由于元件的污染或本底的辉度的变化或多或少取决于照明状态而减少时不对要识别的元件的位置检测结果产生不良影响，执行下面的操作。在图象数字化操作和辉度数据取样操作后的辉度轮廓形成的处理和部分中，通过按辉度值增加的顺序重新安排存储在辉度数据存储部分中的辉度数据形成辉度轮廓。在辉度轮廓二次微分处理和部分中，通过二次微分相对于辉度轮廓中辉度数据的数据号的辉度轮廓的辉度数据形成辉度轮廓二次微分表。在零交叉点检测处理和部分中，检测到对应零交叉点的数据号。零交叉点是这样的点，在该点处，在辉度数据二次微分表中相邻的二次微分数据从正值变化到负值。最后，在阈值计算处理和部分中，根据对应零交叉点的数据号的辉度轮廓的辉度数据，确定了该阈值。于是可以用确定的阈值检测元件的图象，同时与本底区分开来。考虑到这种结构，前面所述的发明目的的实现的原因如以下所述。
也就是当由于元件的污染或本底辉度的变化或多或少取决于照明条件而使要识别的元件反射的光减少时，辉度的绝对值变化了，因此，正象普通技术那样用辉度的绝对值确定阈值，这将不可能避免所得到的阈值的误差。然而，甚至当由于元件的污染，或者本底辉度的变化或多或少取决于照明条件而使从要识别的元件反射的光减少时，与元件有关的辉度的原始图象不变化。因此，诸如本发明的第一和第五方面，当形成具有数据的辉度数据二次微分表时，在辉度的原始图象中的辉度的变化直接反映出该数据，检测对应零交叉点的数据号和从对应零交叉点的数据号的辉度数据得到阈值时，这个阈值是根据不变化的辉度的原始图象。因此，阈值不接收污染和照明的坏的影响。
根据本发明的第二和第六方面，为了增加处理速度，提供了辉度数据表压缩处理和部分。当存储在辉度数据部分中的N点处的辉度数据的总数不小于预先规定的值NMAX时，压缩操作在N点处执行辉度数据的两个相邻的辉度数据的相互比较，并舍弃比较的辉度数据的较小的一个和取比较辉度数据的较大的一个而得到的压缩辉度数据存储到辉度数据存储部分。
通过以上数据的压缩，本发明的第二和第六方面允许处理速度增加。
根据本发明的第三和第七方面，在数据压缩率计算处理和部分，以及压缩的辉度轮廓形成处理和部分中，通过使用能够保持在所需等级的阈值计算精度的最大值的数据号的NLIM，计算数据压缩比率R。使用数据压缩率，辉度直方图压缩成为压缩的辉度直方图。用这种结构，处理速度能增加，同时保持识别精度。
此外，根据本发明第四和第八方面，根据负的二次微分数据小于预定的参考值的零交叉点可以取得阈值。根据这种结构，可以避免噪声引起的误差的产生。
结合其优选实施例和参照说明书附图，从下面的说明书的描述可以清楚知道本发明的这些和那些方面和特征。
图1是本发明第一实施例的操作的流程图；图2是使用本发明第一实施例的装置的方框图；图3是在本发明的该实施例中在两维图象数据上取样点的示图；图4是在本发明的该实施例中表示在取样点处的辉度数据的图形；图5是在本发明的该实施例中在取样点处辉度数据的示图；图6是在本发明的该实施例中表示辉度轮廓的图形；
图7是在本发明的该实施例中表示辉度轮廓的图形；图8是在本发明的该实施例中辉度轮廓的辉度数据二次微分表的图形；图9是在本发明的该实施例中辉度轮廓的辉度数据二次微分表的图；图10是在本发明的该实施例中表示阈值的图形；图11是在本发明的第二实施例的操作的流程图；图12是使用本发明第二实施例的装置的部分的方框图；图13是在本发明的该实施例中表示在取样点处的辉度数据的图形；图14是在本发明的该实施例中表示在取样点处的辉度数据的图形；图15是在本发明的该实施例中表示压缩辉度轮廓的图形；图16是本发明第三实施例的操作的流程图；图17是使用本发明第三实施例的装置的部分的方框图；图18是在本发明的该实施例中在取样点处所示辉度数据的图形；图19是本发明的该实施例的压缩辉度轮廓的图形；图20是表示本发明的该实施例中的压缩辉度轮廓和阈值的图形；图21是表示本发明的该实施例中压缩辉度轮廓的辉度数据二次微分表和阈值的图形；图22是表示本发明的该实施例中压缩辉度轮廓和阈值的图形；图23是表示本发明的该实施例中的压缩辉度轮廓的辉度数据二次微分表和阈值的图形；图24是表示在本发明的第三实施例中的压缩辉度轮廓形成处理的流程图；图25是普通技术的二维图象数据的示图；图26是表示普通技术的辉度数据的图形；图27是普通技术的二维图象数据的示图；图28是表示普通技术的辉度数据和阈值的图形；图29是普通技术的图象识别位置误差的示图；图30是普通技术的电子元件的图象的示图。
在描述本发明的实施例以前应当注意到贯穿说明书附图相同的标号表示相同的部分。
将结合图1至图10描述本发明的第一实施例。
通过使用元件检测装置执行该实施例的元件检测方法。
在图1的流程图的步骤1中的图象数字化处理中，执行着下述的操作。也就是在图象数据处理以前，主控制器29存储元件尺寸的信息以及作为要识别的物体电子元件14的类似的信息存储在电子元件信息存储部分30中。此后，电子元件14的图象当由照明部分15照明元件时由诸如摄象机的图象拾取部分16所拾取，电子元件14是要识别的和由X-Y自动装置12的吸嘴吸住的物体，该自动装置12将吸嘴13朝着两维的X和Y方向移动。由图象拾取器部分16输出的图象信号由数字化部分17数字化，并由数字化部分17数字化的图象数据通过图象数据存取部分18存储到图象数据存储部分19中。存储的图象数据通过视频监视器20直观地确认。
图3示出了当在步骤1中完成了图象数字化处理时，在图象数据存储部分19中存储的两维图象数据38的区域。在两维图象数据38的中心部位，被识别的电子元件14的数字图形被存储。
在步骤2中的辉度数据取样处理过程中，中心处理部分21从存储部分30中读取电子元件14的元件尺寸的信息，存储部分30是以上述的方法预先存储的。根据元件的尺寸，中心处理部分21确定两维图象数据38中的辉度数据取样区39。根据电子元件14的尺寸和由吸嘴13吸住的元件14的吸附位置，中心处理部分21可以根据吸嘴13和元件的尺寸改变辉度数据取样区39的范围。于是，通过中心处理部分21在辉度数据取样区39中设置矩形间隙。根据电子元件14的尺寸和在由图象拾取器部分16所得到的图象中识别的元件14的精度，中心处理部分21能改变取样点40的数目和事先将该数设置在其中。中心处理部分21通过图象数据存取部分18从图象数据存储部分19读取对应取样点40的每个图象数据，以及顺序将作为辉度数据的图象数据存入辉度数据表存储部分23。
图4和图5示出了当在步骤2中辉度数据取样处理过程完成时在辉度数据表存储部分23中存储的辉度数据。图4的纵轴表示辉度数据的大小，越朝该轴的上方延伸，则辉度数据的值变得越大。
在步骤3的辉度轮廓形成处理过程中，辉度轮廓形成部分22根据辉度数据的值的增加的顺序重新安排存储在辉度数据表存储部分23中的辉度数据，所谓数值增加的顺序也就是辉度数据的数字值中从最低位到最高位的范围畴的升高顺序。该重新安排的辉度数据作为辉度轮廓存储到辉度数据表存储部分23中。在这个实施例中，如前面所述，辉度数据是从对应由拾取器部分得到的图象中的灰暗部分的较小辉度数据朝向对应图象明亮部分的较大的辉度数据安排的。然而，辉度数据的重新安排不限于前述的重新安排，辉度数据可以从较大的辉度数据朝较小的灰度数据安排。
图6示出了当在步骤3中完成了辉度轮廓形成处理时由存储在辉度数据表存储部分23中的辉度轮廓形成的图形。在图6中，其纵轴表示辉度数据的大小，越向轴的上方延伸，则辉度数据的值将变得越大。
图7示出了已存储在辉度数据存储部分23中的个别的辉度数据以及当在步骤3中完成辉度轮廓形成处理时存储在这里的。
在步骤4中的辉度轮廓二次微分处理过程中，辉度轮廓二次微分部分24二次微分存储在与图7所示的辉度数据数据号有关的辉度数据表存储部分23中的辉度轮廓的辉度数据，以及然后存储计算的二次微分数据在辉度数据二次微分表存储部分25中。
也就是辉度数据In的二次微分数据I″n通过辉度轮廓二次微分部分24顺序地读取存储在辉度数据表存储器23中的辉度数据和执行方程(4)的计算获得的I″n＝In+1－2×In＋In1……………(4)其中0≤n≤N-1，I－1＝I。
这里的“n”代表图7所示的数据号。而且辉度数据“In”表示对应数据号n的辉度数据，例如辉度数据Io是0，以及于是I″o＝I1-2×Io＋I-1＝1－2×0＋0＝1图8示出了当在步骤4中的辉度轮廓二次微分处理过程完成时存储在辉度数据二次微分表存储部分25的数据形成的图形。
图9示出了当辉度轮廓二次微分处理在步骤4中完成时由方程(4)计算出来的和存储在辉度数据二次微分表存储部分25中的个别的二次微分数据。
在步骤5中的零交叉点检测处理过程中，正如下面详述的那样，零交叉点检测部分26根据存储在辉度数据二次微分表存储部分25中的二次微分数据检测对应零交叉点的数据号。
也就是，如图9中所示的，根据存储在辉度数据二次微分表存储部分25中的辉度数据二次微分表，由零交叉点检测部分从表的上端检索二次微分数据从正值向负值变化的点。于是，从检索的点61，62，63和64，通过检索小于由图8中的标号60所示的预定的参考值的负的二次微分数据选择单一的零交叉点64。预定的参考值被实验地决定以满足所需的精确度。从图8清楚地知道，如果仅仅检测到二次微分数据从正值向负值变化的点，检测的点61，62，63被作为噪声，因此，通过提供规定的参考值60，一点64被确定了作为零交叉点的点，在这点64处，负的二次微分数据首次变为小于参考值60。在图8中，数据号是16，在这里，负的二次微分数据首次变得小于由虚线表示的参考值60。因此。零交叉点被认作位于数据号15和数据号16之间。
在步骤6中的阈值计算处理过程中，阈值计算部分27从图10所示的存储在辉度数据表存储部分23中的辉度轮廓中读取对应于通过在步骤5中的零交叉点检测处理检测的零交叉点处的数据号作为阈值THL的辉度数据。在图8中，零交叉点位于数据号15和数据号16之间。因此，如图10所示，通过平均对应数据号15和16的辉度数据I15和I16可以得到计算出来的平均值(I15＋I16)/2作为由标号70所示的阈值THL。
在这个实施例中，通过使用对应于在零交叉点处邻接的数据号15和16的辉度数据I15和I16计算出阈值。然而，可以通过对应于零交叉点的一个数据号的辉度数据确定该阈值。例如，在这个实施例中，用对应于数据号15的辉度数据I15或对应于数据号16的辉度数据I16确定该阈值。
该计算的阈值用于计算电子元件14的中心位置和倾斜，元件14是由中心和倾斜检测部分28识别的物体。在这种情况下，如上所述，在图象数据输入到图象数据存储部分19以前，电子元件14的元件尺寸等信息已经从主控制器29传输出来和存储在电子元件信息储存部分30中，元件14是要被识别的物体。因此，用这信息计算出中心位置和倾斜。
电子元件14的中心位置和倾斜，通过使用电子元件14的元件尺寸设定围绕电子元件的大体检索区和设定在大体检索区内形成每个希望的象素点阵中安排的多个点，用前述的阈值THL计算出来。于是根据表达式(5)计算出中心位置和倾斜。
中心位置(Sx/N，Sy/N)倾斜(1/2)tan-1(s1/s2)…………………(5)其中S1＝2(N×Sxy－Sx×Sy)S2＝(N×Sxx－Sx×Sy)－(N×Syy－Sx×SY)和N=ΣxΣyρ(x,y)]]>Sx=ΣxΣyρ(x,y)x]]>Sy=ΣxΣyρ(x,y)y]]>Sxx=ΣxΣyρ(x,y)x2]]>Syy=ΣxΣyρ(x,y)y2]]>Sxy=ΣxΣyρ(x,y)xy]]>
ρ(x，y)＝最大的[辉度数据(x，y)-THL，0]其中ρ(x，y)表示在x-y坐标中的位置电子元件14的计算的中心位置和倾斜一次地存储在电子元件位置存储部分31中，以及然后传送给主控制器29。主控制器29使用电子元件14的中心位置和倾斜信息操作x-y自动装置12，以允许电子元件14安装在印制电路板上的正确位置。
本发明的第二实施例将结合图11到图15紧接着描述。
不同于图1所示的第一实施例的流程图的图11中所示第二实施例的流程图插入到图1中的步骤2和步骤3中间。
在图12中所示第二实施例的方框图中，包括了在图2中所示的第一实施例的方框图的第二实施例的点。
下面将描述本实施例，其中与第一实施例相同的部分未作描述，因此在图11中步骤7中的辉度数据表压缩处理将主要地介绍。
在图11中所示的步骤7中的辉度数据表压缩处理，当通过在步骤2中辉度数据取样处理得到的辉度数据的总数N不小于预定规定号NMAX时，存储在辉度数据表存储部分23中的辉度数据被压缩直到辉度数据号N小于规定号NMAX，以致减小辉度数据表的规模，因此增加了步骤7后的处理中的处理速度。可以根据需要的辉度数据的规模确定规定号NMAX。
实际上，辉度数据表压缩部分32顺序地从初始的数据号，也就是如图13中所示的辉度数据表中的零数据号读取辉度数据。该压缩部分32形成由彼此相邻接的两个数据组合的数据对。然后压缩部分32比较在每个数据对中的两个辉度数据。然后舍弃较小值的辉度数据，和通过压缩部分32仅再次将具有较大值的辉度数据存入辉度数据表存储部分23。于是得到了如图14所示的压缩的辉度数据表。如果比较的两个辉度数据彼此相等，两者的任何一个存入该表格存储部分23。接着，通过执行辉度轮廓形成处理以按辉度数据的值增加的顺序重新安排存储在压缩的辉度数据表，以便得到图15所示的辉度轮廓。接着，就象与第一实施例相同的处理将执行以计算阈值。
然后结合图16到图23描述本发明的第三实施例。
图16中所示的第三实施例的流程图与图1中所示的第一实施例的流程图的不同在于，插入步骤8至步骤10以替代图1中的步骤2和步骤3。
在图17所示的第三实施例的方框图中，包括了不同于图2所示的第一实施例的方框图的第三实施例的点。
下面将描述第三实施例，其中与第一实施例相同的部分不再描述，因此主要地描述图16中的步骤8至步骤10。
类似于在图1中步骤2中的辉度数据取样处理，在图16中的步骤8中的辉度直方图形成处理中，在两维图象数据中设定辉度数据取样区，由辉度直方图形成部分33顺序地取样在N个点处的辉度数据。然后根据辉度数据，辉度直方图形成部分33形成图18中所示的辉度直方图，图18是辉度的第i频率H(i)分布表以及将其存储在辉度直方图34。在图18中频率H(i)表示纵向长度，横坐标轴表示辉度数据的数据号。
在步骤9中的数据压缩率计算处理过程中，数据压缩率计算部分35计算数据压缩率R，以该比率R辉度直方图压缩成具有根据方程(1)的最大数据的号数NLIM的压缩辉度直方图。
R＝[N/NLIM]＋1………………………………(1)其中N是辉度数据号，[N/NLIM]是除法计算结果的最大的整数。
假设辉度数据号也就是N为60，以及最大值的数据号，也就是NLIM是25，从方程(1)数据压缩比率R是3。当数据压缩比率R＝3时，3的频率压缩成1的频率。
在图24中详细示出了在步骤10中压缩辉度轮廓形成处理的操作。
在图24中的步骤101中的压缩辉度轮廓形成处理中，压缩辉度轮廓形成部分36正象图18那样读取辉度直方图的频率H(i)，根据方程(2)顺序地从i＝0，相继计算H(i)的累积值S(i+1)，S(i+1)＝Si+H(i)假若S(0)＝0…………(2)然后，在图24的步骤102中，确定是否计算的S(i+1)在方程(2)的每次计算中小于R。如果S(i+1)不小于R，在图24的步骤103中，如下面所示的方程(3)的计算重复进行直至小于R。
S(i+1)←S(i+1)-RIP(n)＝i(在这里，n的初始值是零)，n←n+1这里，IP(n)是图19中所示压缩辉度轮廓中的辉度数据，n是辉度数据的数据号，n的初始值是零。
当S(i+1)小于R，在图24的步骤104中，确定是否i大于imax，这里，imax如在第三实施例中图18中所示imax是9。如果i不大于imax，在图24的步骤105中，i逐个增加1然后到步骤101。当i大于imax时，压缩辉度轮廓形成处理过程结束。
例如，根据以上所述，当辉度直方图如图18中所示被处理以形成压缩辉度轮廓，获得如图19所示的压缩的辉度轮廓。
下面将结合图18和图19描述压缩辉度轮廓形成处理的具体操作。这里，i值的范围0至9，所以在图18中示出imax是9，根据图18，H(0)是5，H(1)是17，……和H(9)是7。而且R是3。
当i是0，在步骤101中，根据方程(2)，计算S(1)。也就是S(1)＝S(0)+H(0)＝0+5＝5。根据方程(3)，首先在步骤102中，确定是否计算的S(1)小于R。这时，正象S(1)大于R(＝3)，其次在步骤103中，计算S(1)-R。所以，S(1)是2。而且根据方程(3)，n的初始值是零，IP(0)等于零，于是n设定为1。接着执行步骤104和105。
其次，当i是1，在步骤101中，根据方程(2)，计算S(1)。也就是S(2)＝S(1)＋H(1)＝2＋17＝19。根据方程(3)，在步骤102中，正如S(2)大于R(＝3)。所以，在步骤103中，执行计算S(1)-R，S(2)是16(＝19－3)。而且根据方程(3)，IP(1)等于1(＝i)，和于是n设定为2。然而，如S(2)(＝16)仍大于R，此外计算S(2)-R，S(2)是13(＝16－3)。而且，如n设定为2，于是IP(2)等于1(＝i)，以及于是n设定为3。这相同的方法，重复该计算直到S(2)小于R。也就是说S(2)＝13－3＝10，IP(3)＝1，n＝4，S(2)＝10－3＝7，IP(4)＝1，n＝5，S(2)＝7－3＝4，IP(5)＝1，n＝6，S(2)＝4－3＝1，IP(6)＝1，n＝7。
接着，当i是2，类似以上所述，执行步骤101至103的计算。也就是，S(3)＝S(2)＋H(2)＝1＋12＝13S(3)＝13－3＝10，IP(7)＝2，n＝8S(3)＝10－3＝7，IP(8)＝2，n＝9S(3)＝7－3＝4，IP(9)＝2，n＝10S(3)＝4－3＝1，IP(10)＝2，n＝11其次，当i是3，类似以上所述，执行步骤101至103的计算。也就是；S(4)＝S(3)＋H(3)＝1＋9＝10S(4)＝10－3＝7，IP(11)＝3，n＝12，S(4)＝7－3＝4，IP(12)＝3，n＝13，S(4)＝4－3＝1，IP(13)＝3，n＝14。
类似上面所述，执行步骤101至103的计算直至i是9，当i是9，S(10)和IP如下所示，就是；
S(10)＝S(9)＋H(9)＝2＋7＝9S(10)＝9－3＝6，IP(17)＝9，n＝18，S(10)＝6－3＝3，IP(18)＝9，n＝19，S(10)＝3－3＝0，IP(19)＝9，n＝20。
用这种方法，计算了IP(0)至IP(19)每一个的值，以及因此得到了图19中所示的压缩辉度轮廓。
图20示出了根据第三实施例从图26中所示的普通直方图形成的压缩辉度轮廓。图21示出了二次微分图20中所示的压缩辉度轮廓得到的结果。根据图20和21，得到了对应数据号15和数据号16的辉度数据5和8，接下来通过平均上述的两个辉度数据得到阈值6.5。
此外，图22示出了根据第三实施例从图28所示的普通直方图形成的压缩的辉度轮廓。图23示出了二次微分图22所示的压缩的辉度轮廓所得的结果。根据图22和23，得到了对应数据号15和16的两个辉度数据5和8，接着通过计算两个辉度的数据得到阈值6.5。
根据从辉度数据的绝对值得到阈值的普通技术，从图26所示的作为要识别的电子元件是不污染的物体的直方图得到的阈值是7.5，同时，从图28所示的作为要识别的电子元件是污染的物体的直方图所得到的阈值是5，这提供了明显的差别。
上述的事实告知，本发明的第一至第三实施例，甚至当作为要识别物体的电子元件是脏的或者本底的亮度的波动时，由于原始图形通过灰度电平的变化保持，从而能一贯把计算适合的阈值。第一至第三实施例根据二次微分对应由要识别的物体和本底形成的原始图形的辉度轮廓计算阈值。
本发明第一和第五方面的元件检测方法和装置产生这样的效果，可以计算适当的阈值，以致甚至当由于要识别的物体是脏的而从物体反射的光减少，或者本底的辉度的变化或多或少取决于照明条件时，尽量不对要识别的物体的检测产生坏的影响。
本发明第二和第六方面的元件检测方法和装置产生这样的效果，在处理速度增加的同时保持识别的精度。
本发明第三和第七方面的元件检测方法和装置产生这样的效果，在处理速度增加的同时保持识别的精度。
根据本发明的第四和第八方面，产生这样的效果，尽可能防止由于噪声而产生的误差。
虽然结合附图和连系本发明的优选实施例对本发明作了完全的描述，应当注意到各种变动和改进是本领域普通技术人员所清楚的。这些理解的变化和改进都包含在附带的权利要求所限定的本发明的范围内，除非是脱离开这些。
权利要求
1.从具有阈值的本底检测元件的图象的元件检测方法，该方法包括数字化要识别的元件的图象信号并把作为由辉度信号组成的两维图象数据的数字化图象信号存储到图象数据存储部分的图象数据化处理；在取样两维图象数据中的辉度数据和存储取样的数据到辉度数据存储部分的辉度数据取样区中取样辉度数据的辉度数据取样处理；形成通过按辉度数据值的增加顺序重新安排存储在辉度数据存储部分中的辉度数据所得到的辉度轮廓的辉度轮廓形成处理；通过二次微分在相对于对应辉度数据的数据号n的辉度轮廓中的辉度数据(IP(n))形成辉度数据二次微分表的辉度轮廓二次微分处理；零交叉点检测处理，它从辉度数据二次微分表检测对应零交叉点的数据号，在该零交叉点通过二次微分辉度数据(IP(n))得到的相邻接的二次微分数据是在通过零的正与负之间变化；和根据对应零交叉点的数据号的辉度值确定阈值的阈值计算处理，以致从具有计算的阈值的本底检测元件的图象。
2.根据权利要求1的从具有阈值的本底检测元件的图象的元件检测方法，其特征是在零交叉点检测处理中数据号和相邻该数据号的另一个数据号被检测以对应该零交叉点，以及在阈值计算处理中，通过对该两个数据号的辉度数据求平均值以计算阈值。
3.根据权利要求1的从具有阈值的本底检测元件的图象的元件检测方法，其特征是还包括辉度数据表压缩处理加到辉度数据取样处理和辉度轮廓形成处理间，其中在辉度数据表压缩处理过程中，当存储在辉度数据存储部分中的辉度数据的总数不小于预定的规定值时，辉度数据的每两个相邻的辉度数据顺序地相互比较，通过舍弃比较的辉度数据的较小的一个和取比较的辉度数据较大的一个而得到的压缩的辉度数据存储在辉度数据存储部分，然后压缩的辉度数据用于辉度轮廓形成处理以后的处理之中。
4.根据权利要求1的从具有阈值的本底检测元件的图象的元件检测方法，其特征是在这里替代辉度数据取样处理和辉度轮廓形成处理，辉度直方图形成处理，通过取样设置在二维图象数据的辉度数据取样区中的辉度数据形成辉度直方图；计算在压缩辉度直方图成为具有根据方程(1)的最大的数据号NLIM的压缩的辉度直方图中的压缩比率R的数据压缩比率计算处理，R＝[N/NLIM]+1……………………………………(1)其中N是辉度数据的号数，[N/NLIM]是在这个除法的计算结果的最大的整数；和形成压缩辉度轮廓的压缩辉度轮廓形成处理通过从i的初始值顺序读取在辉度直方图中的第i的频率H(i)(其中i是辉度数据的号数)，根据方程(2)相继地计算频率H(i)的累积值S(i+1)，S(i+1)＝S(i)+H(i)(这里S(0)＝0)……(2)，确定每次计算方程(2)时是否S(i+1)小于R，和如果S(i+1)不小于R，重复计算方程(3)直到S(i+1)小于RS(i+1)←S(i+1)-RIP(n)＝in←n+1 ……(3)；和压缩的辉度轮廓用于辉度轮廓二次微分处理后的处理。
5.根据权利要求1至4的从具有阈值的本底检测元件的图象的元件检测方法，其中根据对应于小于预置的参考值的负的二次微分数据的数据号的辉度数据计算阈值。
6.从具有阈值的本底检测元件图象的元件检测装置，该装置包括存储作为由辉度信号构成的二维图象数据的要识别的元件的数字化图象信号的图象数据存储部分(19)。在两维图象数据中取样辉度数据的辉度数据取样区中存储辉度数据的辉度数据存储部分(23)；形成通过以增加辉度数据值的顺序重新安排存储在辉度数据存储部分中的辉度数据得到的辉度轮廓的辉度轮廓形成部分(22)；通过二次微分在相对于对应辉度数据的数据号n的辉度轮廓中的辉度数据(IP(n))形成辉度数据二次微分表的辉度轮廓二次微分部分(24)；从辉度数据二次微分表检测在零交叉点处的数据数的零交叉点检测部分(26)，在该零交叉点处通过二次微分辉度数据(IP(n))所得到的相邻的二次微分数据在通过零点的正和负之间变化；和根据对应零交叉点的数据号的辉度数据确定阈值的阈值计算部分(27)，以致从具有计算的阈值的本底检测元件的图象。
7.根据权利要求6的从具有阈值的本底检测元件的图象的元件检测装置，其特征在于在零交叉点检测部分中，一个数据号和与该数据号相邻的另一个数据号对应该零交叉点被检测，以及在阈值计算部分中，通过对该两数据号的辉度数据求平均值计算阈值。
8.根据权利要求6的从具有阈值的本底检测元件的图象的元件检测装置，其特征在于还包括一个辉度数据表压缩部分(32)，其中在辉度数据表压缩部分中，当存储在辉度数据存储部分中的辉度数据的总数不小于预定的规定值时，辉度数据的每两个相邻的辉度数据顺序地相互比较，并通过舍弃比较的辉度数据中较小的一个和取比较的辉度数据中较大的一个而得到的压缩辉度数据存储在辉度数据存储部分，以及于是压缩的辉度数据用于辉度轮廓形成部分中。
9.根据权利要求6的从具有阈值的本底检测元件的图象的元件检测装置，其特征是这里的辉度直方图形成部分(33)用以通过在设置两维图象数据的辉度数据取样区取样辉度数据形成辉度直方图；数据压缩比率计算部分(35)用以在压缩辉度直方图成为具有根据方程(1)的最大的数据的号数NLIM的压缩辉度直方图时计算数据压缩率R，R＝[N/NLIM]+1……………………………………(1)这里的N是辉度数据的号数，[N/NLIM]是在这个除法的计算结果中最大的整数；和压缩辉度轮廓形成部分(36)用以形成压缩的辉度轮廓是通过从i的初始值顺序读取辉度直方图中的第i个频率H(i)(这里的i是辉度数据号)，相继地根据方程(2)计算频率H(i)的累积值S(i+1)，S(i+1)＝S(i)+H(i)(这里S(0)＝0)……(2)确定是否S(i+1)在每次计算方程(2)时小于R，和如果S(i+1)不小于R，重复计算方程(3)直到S(i+1)小于RS(i+1)←S(i+1)-RIP(n)＝in←n+1 ……(3)如上所示，和压缩的辉度轮廓用于辉度轮廓二次微分部分。
10.根据权利要求6至9中的任何一个的从具有阈值的本底检测元件图象的元件检测装置，其特征是这里的阈值计算是根据对应小于预定的参考值的负的二次微分数据的数据号的辉度数据。
全文摘要
一种元件检测方法和装置，存在辉度数据储存装置中的辉度数据按其增加顺序重新安排。通过二次微分相对辉度数据数据号的辉度轮廓的辉度数据形成辉度数据二次微分表。在零交叉点的数据号从该微分表可检测到，在零交叉点，二次微分数据在通过零的正负之间变化。根据对应零交叉点的数据号的辉度轮廓的辉度数据确定阈值。即使被识别元件是脏的或本底辉度或多或少变化时，该方法和装置也能从有适当阈值的本底检测出元件图象。
文档编号G06K9/38GK1160986SQ9612349
公开日1997年10月1日 申请日期1996年11月29日 优先权日1995年11月30日
发明者森本正通, O·博兹马, 秦纯一 申请人:松下电器产业株式会社