JP2006300939A - ターゲットパターンを使用して、二次元の絶対位置を感知するシステム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】二次元における絶対位置を感知するシステムは、二次元のターゲットパターン(106)を有するターゲットを含む。センサ(102)は、該ターゲットパターンの第1のサブセットの画像(312)を捕捉する。コントローラ(101)は、該画像からピクセル値の行の合計を表す第1の画像ベクトル(314)およびピクセル値の列の合計を表す第2の画像ベクトル(318)を生成する。コントローラは、該第1および第2の画像ベクトルと、該ターゲットパターンを表すターゲットベクトルとに基づいて、ターゲットパターンの原点に対する第1のサブセットの二次元絶対位置を求める。
【選択図】図6
Description
図1は、本発明の一実施形態による、対象物108の二次元の絶対位置を見つけるためのシステム100を示す、簡略化された図である。図に示される実施形態では、対象物108は製造工程における可動ステージ(可動台)であり、6自由度の高い精度で、「ホーム(home)」ポジションを探す。対象物108は、本明細書ではステージ108と呼ばれる。当業者であれば、本発明の実施形態は、二次元絶対位置の感知が望ましい他のタイプのシステムおよびプロセスにも適用可能であることが理解されるであろう。
図3は、本発明の一実施形態による、55×55ピクセル、3グレースケール(3値)のターゲット106Aを示す図である。ターゲット106Aは、図1で示したターゲット106の第1の実施形態を表す。図示された実施形態では、ターゲット106Aは3つだけのグレーレベルを有する。本明細書ではこれらのレベルを白、灰色、黒と呼ぶ。二次元ターゲット106Aは、複数の白い垂直線302、複数の黒い垂直線304、複数の白い水平線306、複数の黒い水平線308を含む。線302、304、306、308は、ターゲット106A全体にわたって伸び、同様にターゲット106A全体にわたって伸びる灰色のバックグラウンド310上に形成されている(点描の影で表している)。図示された実施形態では、線302と304は、線306と308に直交する。本発明の一形態では、補間を含むデジタルコード化処理を容易にするために、平行な黒線と白線は、直接隣接しない。一実施形態では、線の交差におけるターゲット106Aのピクセルは、次のように指定される。(1)黒と灰色の交差におけるピクセルは黒にする、(2)白と灰色の交差におけるピクセルは白にする、(3)黒と白の交差におけるピクセルは灰色にする。
図6は、本発明の一実施形態による、図1に示す位置データ生成装置101の主要構成要素を示すブロック図である。位置データ生成装置101は、ウィンデージ用の粗いメインロケータ602、ウィンデージ用の粗いデミロケータ604、エレベーション用の粗いメインロケータ606、エレベーション用の粗いデミロケータ608、粗い位置データ生成装置610、細かい位置データ生成装置612、ウィンデージ及びエレベーションベクトル生成装置614、メモリ616、シフトレジスタ618、カウンタ620を含む。本発明の一形態では、位置データ生成装置101はまず、2つの独立した一次元回帰プロセスを使用して、センサ102が捕捉した画像の粗い位置を求め、その後、第2の回帰プロセスを行って、該捕捉された画像の細かい位置を求める。
画像312の粗い位置の目的は、ウィンデージ(Lw)およびエレベーション(Lv)の両方で、ターゲット106Aの座標を1ピクセル内に識別することである。粗い位置プロセスを説明するために、ターゲット106Aのピクセルは、次の強度を有すると仮定する。すなわち、黒いピクセルは光強度0、灰色のピクセルは光強度0.5、白いピクセルは光強度1を有する。実際には、光強度はピクセルごとに変化し、同じターゲットからの同じタイプ内でも変化し、灰色の強度がちょうど0.5である場合はほとんどない。しかしながら、回帰アルゴリズムの冗長性により、ピクセル間の変動およびグレーの偏り(バイアス,bias)の影響が最小化される。しかし説明を簡単にするために、強度は理想的に0、0.5、1と仮定する。
W=(15, 8, 1, 8, 8, 8, 8, 8, 15, 8, 1, 8, 8, 8, 8, 8)
ここで、Wは、ウィンデージベクトル318である。
V=(8, 15, 8, 8, 8, 8, 8, 1, 8, 15, 8, 8, 8, 8, 8, 1)
ここで、Vは、エレベーションベクトル314である。
Vavg=(15+8+1+8+8+8+8+8+15+8+1+8+8+8+8+8)/16=8
ベクトル生成装置614は、ベクトル平均(Vavg)を、すべてのW要素およびV要素から引き、ゼロ平均ベクトル601Aおよび601F(WzとVz)を生成する。これを、次の式IVおよびVにそれぞれ示す。
Wz=(7, 0, -7, 0, 0, 0, 0, 0, 7, 0, -7, 0, 0, 0, 0, 0)
ここで、Wzは、ゼロ平均ウィンデージベクトル601Aである。
Vz=(0, 7, 0, 0, 0, 0, 0, -7, 0, 7, 0, 0, 0, 0, 0, -7)
ここで、Vzは、ゼロ平均エレベーションベクトル601Fである。
M3=
(0,0,-1,0,1, 0,0,0,0,0,-1,0,1, 0,0,0,0,0,-1,0,1, 0,0,-1,0,1, 0,-1,0,
1,0,-1,0,0, 1,0,-1,0,0,0,0,0, 1,0,-1,0,0,0,0,0, 1,0,-1,0,0)
demi3(i)=M3(i)+M3(i+1)for i from−27≦i≦+26
demi3(27)は、1として定義される。
demi3=
(0,-1,-1,1,1, 0,0,0,0,-1,-1,1,1, 0,0,0,0,-1,-1,1,1, 0,-1,-1,1,1, -1,-1,1, 1,-1,-1,0,1, 1,-1,-1,0,0,0,0,1, 1,-1,-1,0,0,0,0,1, 1,-1,-1,0,1)
M1=
(0,0,1,0,1, 0,0,0,0,0,1,0,1, 0,0,0,0,0,1,0,1, 0,0,1,0,1, 0,1,0,
1,0,1,0,0, 1,0,1,0,0,0,0,0, 1,0,1,0,0,0,0,0, 1,0,1,0,0)
式 X
M2=
(0,0,1,0,0, 0,0,0,0,0,1,0,0, 0,0,0,0,0,1,0,0, 0,0,1,0,0, 0,1,0,
0,0,1,0,0, 0,0,1,0,0,0,0,0, 0,0,1,0,0,0,0,0, 0,0,1,0,0)
demi1=
(0,1,1,1,1, 0,0,0,0,1,1,1,1, 0,0,0,0,1,1,1,1, 0,1,1,1,1, 1,1,1,
1,1,1,0,1, 1,1,1,0,0,0,0,1, 1,1,1,0,0,0,0,1, 1,1,1,0,1)
式 XII
demi2=
(0,1,1,0,0, 0,0,0,0,1,1,0,0, 0,0,0,0,1,1,0,0, 0,1,1,0,0, 1,1,0,
0,1,1,0,0, 0,1,1,0,0,0,0,0, 0,1,1,0,0,0,0,0, 0,1,1,0,0)
下記は、本発明の一実施形態による、細かい位置データ生成装置612(図6)が行う細かい位置決定プロセスの説明である。一実施形態では、ウィンデージおよびエレベーションについて同じプロセスを使用するので、細かいウィンデージ決定についてだけ説明する。上記の粗い位置決定の後、画像位置を、M3(式VI)の2つの連続したオーバーラップする16要素ベクトルの間に入れ(bracketed)、合計で17個の(3値)要素を作成する。M3の17個の選択された要素は、M1(式IX)およびM2(式X)内の2つの17要素のバイナリベクトルに対応する。M1およびM2の選択されたサブセットは、MS1およびMS2とそれぞれラベリングされ、ここで、「S」は「選択された」の意味である。ウィンデージについて選択されたサブセットは、MS1WおよびMS2Wであり、エレベーションについて選択されたサブセットは、MS1VおよびMS2Vである。本発明の一形態では、粗い位置データ生成装置610が、MS1W 611A(図6)、MS2W 611B、MS1V 611C、MS2V 611Dを求め、これらの4つのベクトルを、細かい位置データ生成装置612に出力する。図6に示すように、細かい位置データ生成装置612はまた、ウィンデージベクトル318(W)およびエレベーションベクトル314(V)を受け取る。
[w1,w2,w3,w4,w5,w6,w7,w8,w9,w10,w11,w12,w13,w14,w15,w16]=(1−λ)・[w,g,b,g,g,g,g,g,w,g,b,g,g,g,g,g]+λ・[g,b,g,g,g,g,g,w,g,b,g,g,g,g,g,w]
[w8+w16,w1+w9,w2+w10,w3+w11,w4+w5+w6+w7+w12+w13+w14+w15]=(1−λ)・[2g,2w,2g,2b,8g]+λ・[2w,2g,2b,2g,8g]
ここで、w1、w2、…w16は、計算されたウィンデージベクトルの値(W)である。λは、ピクセルのフラクションの位置である。wは、白ピクセルについての未知のセンサ記録値である。gは、灰色ピクセルについての未知のセンサ記録値である。bは、黒ピクセルについての未知のセンサ記録値である。
タイプ 遷移 論理イネーブル式
I gからw Type I Enable = MS1(j) AND NOT MS2(j)
II wからg Type II Enable = MS1(j-1) AND NOT MS2(j-1)
III gからb Type III Enable = MS2(j)
IV bからg Type IV Enable = MS2(j-1)
V gからg Type V Enable = NOT MS1(j) AND NOT MS1(j-1)
For i=1 to 32
if Type(i)=I,SumI=SumI+W(i)
NumI=NumI+1
if Type(i)=II,SumII=SumII+W(i)
NumII=NumII+1
if Type(i)=III,SumIII=SumIII+W(i)
NumIII=NumIII+1
if Type(i)=IV,SumIV=SumIV+W(i)
NumIV=NumIV+1
if Type(i)=V,SumV=SumV+W(i)
NumV=NumV+1
End loop i
g=SUMV/NUMV
一実施形態によれば、式XV中の除数は、2、3、4、5、6、7、または8である。
SUMI=SUMI−g・NUM1
式 XVII
SUMII=SUMII−g・NUMII
式 XVIII
SUMIII=SUMIII−g・NUMIII
式 XIX
SUMIV=SUMII−g・NUMIV
SUMII=SUMI+SUMII
式 XXI
SUMIV=SUMIII+SUMIV
1410は、「ラムダ(LAMBDA)」ステップと呼ばれ、細かい位置データ生成装置612は、ピクセルのフラクション位置λを計算する。これを、次の式XXIIに示す。
λ=(SUMI−SUMIII)/(SUMII−SUMIV)
1412は「光強度(LIGHT INTENSITIES)」ステップと呼ばれ、細かい位置データ生成装置612は、式XIVにおいて、残りの未知の光レベルwおよびbを計算する。これらの光レベルの算出は、位置補間に必要ではないが、次の式XXIIIとXXIVに示すように、明らかになったピクセルのフラクション位置λ(式XXIIから求まる)と最新に更新された数を使用して、達成されることができる。
[SUMI,SUMII,SUMIII,SUMIV,SUMV]=(1−λ)・[NUMI・g,NUMII・w,NUMIII・g,NUMIV・b,NUMV・g]+λ・[NUMI・w,NUMII・g,NUMIII・b,NUMIV・g,NUMV・g]
ここで、
SUMIは、パラメータ生成装置1300により生成されたパラメータ1302の値。
SUMIIは、パラメータ生成装置1300により生成されたパラメータ1306の値。SUMIIIは、パラメータ生成装置1300により生成されたパラメータ1358の値。
SUMIVはパラメータ生成装置1300により生成されたパラメータ1360の値。
SUMVは、パラメータ生成装置1300により生成されたパラメータ1304の値。
NUMIは、パラメータ生成装置1300により生成したパラメータ1312の値。
NUMIIは、パラメータ生成装置1300により生成されたパラメータ1308の値。NUMIIIは、パラメータ生成装置1300により生成されたパラメータ1364の値。
NUMIVは、パラメータ生成装置1300により生成されたパラメータ1362の値。NUMVは、パラメータ生成装置1300により生成されたパラメータ1310の値。
λは、ピクセルのフラクション位置。
wは、白ピクセルについての未知のセンサ記録値。gは、灰色ピクセルについての未知のセンサ記録値。bは、黒ピクセルについての未知のセンサ記録値。
W=0.95・[15,8,1,8,8,15,8,1,8,8,8,8,8,15,8,1]+0.05・[8,1,8,8,15,8,1,8,8,8,8,8,15,8,1,8]+noise
101 位置データ生成装置
102 センサ
106 ターゲットパターン
108 対象物
202 光源
204 イメージセンサチップ
206 光学素子
Claims (10)
- 二次元における絶対位置を感知するためのシステム(100)であって、
二次元ターゲットパターン(106)を有するターゲットと、
前記ターゲットパターンの第1のサブセットの画像(312)を捕捉するセンサ(102)と、
前記画像からピクセル値の行の合計を表す第1の画像ベクトル(314)、および、前記画像からピクセル値の列の合計を表す第2の画像ベクトル(318)を生成するコントローラ(101)であって、前記第1および第2の画像ベクトルと、前記ターゲットパターンを表す複数のターゲットベクトル(601B、601C、601D、601E)とに基づいて、前記ターゲットパターンの原点に対する前記第1のサブセットの二次元の絶対位置(611E、611F、613A、613B)を求めるよう構成されたコントローラと、
を備えるシステム。 - 前記ターゲットパターンは、4つ未満のグレーレベルを有する、
請求項1に記載のシステム。 - 前記ターゲットパターンは、第1のグレーレベルを有する第1の複数の平行線(302)と、第2のグレーレベルを有する第2の複数の平行線(304)とを有し、該第1の複数の線は、該第2の複数の線に対して平行である、
請求項1に記載のシステム。 - 前記ターゲットパターンは、第1のグレーレベルを有する第3の複数の平行線(306)と、第2のグレーレベルを有する第4の複数の平行線(308)とを有し、該第3の複数の線は、該記第4の複数の線に対して平行であり、前記第1および第2の複数の線は、該第3および第4の複数の線に対して直交である、
請求項3に記載のシステム。 - 前記第1、第2、第3、および第4の複数の線は、第3のグレーレベルを有するバックグラウンド(310)上に形成される、
請求項4に記載のシステム。 - 前記ターゲットパターン内の前記平行線の間隔は、変化している、
請求項4に記載のシステム。 - 前記ターゲットパターンは、該ターゲットパターンの中心に対して2次元対称である、
請求項6に記載のシステム。 - 前記コントローラは、 前記第1の画像ベクトルおよび前記第2の画像ベクトルの要素を選択的に累積することによって、複数の合計(1302、1304、1306、1358、1360)を生成する複数のアキュムレータ(1314、1316、1318、1350、1352)と、複数の数(1308、1310、1312、1362、1364)を生成する複数のカウンタ(1320、1322、1324、1354、1356)とを含む、
請求項1に記載のシステム。 - 前記アキュムレータおよび前記カウンタは、前記ターゲットベクトルの選択された部分によって制御され、
該選択された部分は、前記原点に対する前記第1のサブセットの粗い二次元絶対位置(611Eと611F)に対応し、
前記コントローラは、前記複数の合計および前記複数の数に基づいて、前記原点に対する前記第1のサブセットの細かい二次元絶対位置(613Aと613B)を求めるよう構成される、
請求項8に記載のシステム。 - 対象物(108)の位置を求めるための方法であって、
前記対象物上に、二次元のターゲットパターン(106)を設けるステップと、
前記ターゲットパターンの第1の部分の画像(312)を捕捉するステップと、
前記画像から、ピクセル値の行の合計を表す第1の画像ベクトル(314)を生成するステップと、
前記画像から、ピクセル値の列の合計を表す第2の画像ベクトル(318)を生成するステップと、
前記第1の部分の二次元絶対位置(611E、611F、613A、613B)を表す第1組の位置データ(611E、611F、613A、613B)を生成するステップであって、該第1組の位置データは、前記第1および第2の画像ベクトルと、前記ターゲットパターンを表す複数のターゲットシーケンス(601B、601C、601D、601E)とに基づいて生成される、ステップと、
前記対象物の二次元の絶対位置を表す第2組の位置データを生成するステップであって、該生成される第2組の位置データは、前記第1組の位置データに基づいて生成される、ステップと、
を含む、方法。
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