幾何学相関法は、形状の幾何学的な情報を用いてサーチ行うマッチングライブラリです。正規化相関法などのピクセルを基準とするアルゴリズムとは異なり対象物の幾何学的な特徴を基準としてサーチするため、様々な利点があります。例えば、光源の変更による陰影の変化があってもサーチを妨げることはありません。対象物のサイズや向きのばらつきがある場合も正確にサーチし、対象物の一部が隠れていても(重なっていても)サーチすることができます。VLGFは計測、検査、位置決め、判別に適しています。

• 光源の変更による対象物の陰影が変化してもサーチ可能
• 対象物の大きさが異なっていてもサーチ可能
• 対象物が0度〜360度回転していてもサーチ可能
• 対象物の一部が隠れていてもサーチ可能

幾何学相関法によるパターンマッチング

左図はＴ字型の部品に対して、パターンマッチングを行った例です。幾何学的な特徴によってサーチしているため、陰影が異なる2つの部品を検索していることが分かります。また、別の部品によって一部が隠れていても検索できます。

幾何学相関法は対象物の幾何学的な特徴を基準にサーチするため、対象物が回転していても対象物をサーチすることができます。VLGFは回転した対象物をサーチするだけでなく、回転角度を求めることができます。0〜360度の角度に対応し、幾何学的な特徴を基準としているため、精度良く角度を算出することができます。

幾何学相関法による回転サーチと角度の算出

上の図は、幾何学相関法により、基板上のマークをサーチしている実行例です。回転された対象物をサーチし、回転角度を求めています。基板のアライナーがない場合でも、幾何学相関法から角度を算出することにより、位置決めを行うことができます。

幾何学相関法により、対象物が回転していても容易にサーチできるようになりました。そのため、対象物を固定する装置が必要なくなりました。

カメラが撮影する画像を処理することにより、ロボットアームの動作を制御します。対象物の位置との回転角を求め、ロボットアームを対象物を掴みやすい角度に回転させています。生産ラインなどのロボットに最適です。

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