| 主权项 |
1.一种检查影像之方法,以得到有关区域之一物体的资讯,其特征系在于:该种方法包括施用一第一模型与一第二模型,第二模型之施用系基于第一模型之施用的结果,其中第一模型系藉着判别于影像中之一第一组属性而产生其预测一物体是否描述于有关区域中之一输出,第二模型系藉着判别一第二型式属性而预测一特定型式物体是否存在于有关区域中。2.如申请专利范围第1项之方法,更包含施用一第三模型,第三模型之施用系造成该物体之精确定位。3.如申请专利范围第2项之方法,其中第三模型之施用系造成该物体自一预期定位之位移以及关于一预期方位之旋转的指示。4.如申请专利范围第1项之方法,其中第一模型系一影像模型,其包括正属性与负属性,正属性当存在于一影像时系指出一物体为存在于有关区域中,负属性当存在于一影像时系指出一物体为不存在于有关区域。5.如申请专利范围第4项之方法,其系运用于印刷电路板之检查,其中该等负属性包括代表于印刷电路板表面上的结构之啮合特征,其应系由印刷电路板上之一适当置放部件所阻断。6.如前述申请专利范围任一项之方法,其中第一模型系施用,藉着使得于复数个旋转之一图案为相关联至影像之子区域以产生复数个相关联比数而且由该等相关联比数以判别物体之存在与位置。7.如申请专利范围第6项之方法,其中该图案系施加在影像中之可能子区域的仅有一部位,且所判别的位置系代表一过程位置。8.如申请专利范围第1至5项任一项之方法,其中第一模型之施用系产生于预测一物体为存在于有关区域之一置信因数,第二模型之施用包括搜寻于影像子区域中之具有预定位置关系的复数个特征。9.如申请专利范围第8项之方法,其中复数个特征包括影像中之大的梯度,其系表示影像中之物体的边缘。10.如申请专利范围第8项之方法,其中第二模型系施用至复数个子区域,且当置信因数系较高时,第二模型所施用至其之子区域的数目系较小。11.一种检查印刷电路板之方法,其运用如申请专利范围第1项检查影像之方法,其中该影像系代表一电子构件应安装于其处之印刷电路板的一面积,该种方法更包含产生一检查计划之步骤,该检查计划包括基于预期安装在印刷电路板之面积中的构件之样式而选取欲使用之适当模型。12.一种检查印刷电路板之方法,其运用如申请专利范围第6项检查影像之方法,其中该影像系代表一电子构件应安装于其处之印刷电路板的一面积,该种方法更包含产生一检查计划之步骤,该检查计划包括基于预期安装在印刷电路板之面积中的构件之样式而选取欲使用之适当模型。13.一种检查印刷电路板之方法,其运用如申请专利范围第8项检查影像之方法,其中该影像系代表一电子构件应安装于其处之印刷电路板的一面积,该种方法更包含产生一检查计划之步骤,该检查计划包括基于预期安装在印刷电路板之面积中的构件之样式而选取欲使用之适当模型。14.一种检查印刷电路板之方法,其运用如申请专利范围第10项检查影像之方法,其中该影像系代表一电子构件应安装于其处之印刷电路板的一面积,该种方法更包含产生一检查计划之步骤,该检查计划包括基于预期安装在印刷电路板之面积中的构件之样式而选取欲使用之适当模型。图式简单说明:第1图系一种检查系统之方块图;第2图说明供检查特定印刷电路板型式者之步骤;第3图说明自动取得被旋转至预设方位之一构件的一快照之步骤;第3A图描述一学习过程,给定一组的实例影像(裸露、黏贴、置放、与一部件快照);第4图说明一学习过程以拾取欲用于第3A图中之最佳组的实例影像;第5图说明用于一构件之一检查过程的步骤;第6与6A图说明第5图之一特定实施以检查一构件;第7与7A图显示于捕捉影像区域所训练之标称方位的一影像模型、一结构模型、与一几何模型;第8图显示由一预期角度所膨胀之第7与7A图的影像、结构与几何模型;第9至9C图显示施用至三种不同检查情形之影像、结构与几何模型;第10至10D图系对于套装型式CC0805之黏贴与置放影像实例的结构模型比数(score)图;第11与11A图系对于型式RC1206之一连串的置放部件与黏贴部件所显示之结构模型比数对(vs.)实例图;第12图显示匹配至识别为RC0805之一构件的一影像模型;第13图显示对于型式RC1206之黏贴与置放影像的影像模型比数;第14与14A图显示一种用以学习一模型或一组模型之技术,其提供对于一部件型式之影像的良好分类;及第14B图显示一个比数发生数目柱状图,其具有配合通过资料点之二个曲线。 |
