JP2646564B2 - Image processing method - Google Patents
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Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は画像処理方法に関し、特に半径が既知の円
弧、または一部に欠けのある境界データまたは変化点デ
ータを用いて、その円または円弧の中心の位置を求める
ための画像処理方法に関する。Description: BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image processing method, and in particular, to an arc having a known radius, or a boundary or change point data having a partially missing part, using the circle or the arc. And an image processing method for determining the position of the center of the image.
従来この種の円または円弧の中心の位置を求める方法
は、2値画像の重心によって求めるものや、2値画像か
らの縮少処理の反復による消失点によるものがある。し
かし、これらの方法は、シリコンウェハース等のように
円の一部に欠けのあるものに対しては適用できない。ま
た、良好な2値画像が得られにくい鏡面状のウェハース
では、円弧の一部しか2値化されないものがあり、この
ような場合には上述のような従来の方法は適用できな
い。Conventionally, the method of obtaining the position of the center of a circle or an arc of this type includes a method of obtaining the center of gravity of a binary image and a method of using a vanishing point due to repetition of reduction processing from the binary image. However, these methods cannot be applied to a part of a circle having a chip such as a silicon wafer. In addition, some mirror-shaped wafers from which a good binary image is difficult to obtain can be binarized only in a part of the arc. In such a case, the above-described conventional method cannot be applied.
上述したように、従来の円または円弧の中心の位置決
定の画像処理方法は、位置決め対象である円の全体の情
報を使用しているため、円弧の一部のみでは、その中心
の位置の算出が行えないという欠点がある。As described above, since the conventional image processing method for determining the position of the center of a circle or an arc uses the entire information of the circle to be positioned, the center position of only a part of the arc is calculated. There is a disadvantage that cannot be performed.
また、円弧に対するハフ(Hough)変換を用いる方法
は、画像のすべての境界点に関してその各境界点からの
距離γのすべての点についてカウントアップを行い、し
かるのちピークサーチを行って円弧の中心を求めるとい
うものであるため、計算量が多くまた大きなメモリ容量
も必要であり、従って単純な円弧の中心位置決定装置に
は適用できないという欠点がある。In the method using the Hough transform for an arc, all the boundary points of the image are counted up for all points at a distance γ from each of the boundary points, and then the peak search is performed to find the center of the arc. Since it is required to be obtained, a large amount of calculation is required and a large memory capacity is required. Therefore, there is a drawback that it cannot be applied to a simple arc center position determining device.
本発明の画像処理方法は、画像の円弧を含む曲線の境
界線データまたは変化点データから無作為または規則的
に2点の抽出点の組を複数組抽出し、この2点の抽出点
の組の2点間の距離と求めたい円弧の半径との比率か
ら、計算上安定した円の中心距離を求めることができる
(=有効)かできないか(=無効)を判定し、有効であ
ると判断したときは、それらから円の中心の位置を求め
る処理を行い、この求めた中心の位置の座標値を量子化
し、量子化した円の中心の位置の座標値についてカウン
トアップを行い、上述の処理を求めたい円弧が全体の境
界点または変化点に占める比率から決定される回数だけ
複数回反復して行い、量子化した座標値の中で計数値が
最も多い座標値のピークサーチを行ってそれを円弧の中
心の位置と決定することを含んで構成される。According to the image processing method of the present invention, a plurality of sets of two extraction points are randomly or regularly extracted from boundary data or change point data of a curve including an arc of an image, and the two sets of extraction points are extracted. From the ratio between the distance between the two points and the radius of the arc to be determined, it is determined whether or not the calculated center distance of the circle can be calculated (= valid) or not (= invalid), and is determined to be valid. Then, a process of obtaining the center position of the circle is performed from them, the coordinate value of the obtained center position is quantized, and the coordinate value of the quantized center position of the circle is counted up. Iterating multiple times, the number of times determined by the ratio of the arc occupying the whole boundary point or change point, to perform peak search for the coordinate value with the largest count value among the quantized coordinate values Is determined as the position of the center of the arc. Configured to include a.
次に本発明の実施例について図面を参照して説明す
る。Next, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
第1図は、本発明の一実施例を模式的に示した画像図
である。FIG. 1 is an image diagram schematically showing one embodiment of the present invention.
第1図(a)において、画面に表わした画像上の円弧
や曲線上の点(x1y1)〜(x10y10)の中から任意の2点
を抽出して1組とし、その1組の2点を通る半径γの円
を画いてその交点を求める。第1図(b)は、このよう
にして求めた円とその交点とを示す画像図で、求める円
弧1の中心2の付近に交点が集中する(参照符号8)。
このようなハフ変換的な手法に統計的危険率(=誤った
点をピークとして発見する確率)を計算して抽出する点
の数Nと資料数M(M=N−1または で、組合せのとり方で変ってくる)とピークサーチ(集
中度の検索)の判定基準Qとを決定して許容精度の範囲
内で高速に部分円弧からその円の中心の位置を決定す
る。In FIG. 1 (a), a point on the arc or curve in the image represented in the screen (x 1 y 1) ~ by extracting any two points and a set from the (x 10 y 10), the A circle having a radius γ passing through a pair of two points is drawn and its intersection is determined. FIG. 1 (b) is an image diagram showing the circle thus obtained and the intersection thereof, where the intersections are concentrated near the center 2 of the arc 1 to be obtained (reference numeral 8).
The statistical risk factor (= probability of finding an erroneous point as a peak) and the number N of points to be extracted and the number M of materials (M = N−1 or , And the determination criteria Q for peak search (search for the degree of concentration) are determined, and the position of the center of the circle is determined from the partial arc at high speed within the range of allowable accuracy.
必要に応じて、求めた円弧の中心の位置から摂動を与
えて、半径γの周上と円弧との一致を評価することによ
って高精度に円弧の中心の位置の算出を行うこともでき
る。すなわち、ピークサーチを行って求めた中心の座標
値について、その点を中心とする微小領域を設定し、こ
の微少領域内に設けた複数の点のそれぞれを中心とした
半径γの円を画き、その円の円周上に存在する境界点の
数を計数し、微少領域内の複数個の点のうち境界点の数
が最も多い点を円弧の中心に決定して高精度に円弧の中
心の位置を算出することができる。If necessary, the position of the center of the arc can be calculated with high accuracy by giving a perturbation from the obtained center position of the arc and evaluating the coincidence between the circumference of the radius γ and the arc. That is, with respect to the coordinate value of the center obtained by performing the peak search, a minute area centered on the point is set, and a circle having a radius γ centered on each of a plurality of points provided in the minute area is drawn. Count the number of boundary points present on the circumference of the circle, determine the point with the largest number of boundary points among the plurality of points in the micro area as the center of the arc, and accurately determine the center of the arc. The position can be calculated.
また、カウントアップするときに、中心の座標値に関
するカウント数と無作為に選択した2点の座標値とを同
時に格納しておき、ピークサーチを行った後にそのピー
クに対応するすべての点について最小2乗法によって円
弧を再推定し、サブピクセルまでの精度を求めることも
できる。Also, when counting up, the count number relating to the center coordinate value and the coordinate values of two randomly selected points are simultaneously stored, and after performing a peak search, the minimum value is obtained for all points corresponding to the peak. The arc may be re-estimated by the square method, and the accuracy up to the sub-pixel may be obtained.
第2図は第1図の実施例における処理対象物の境界抽
出後の画像の一例を示す画像図である。FIG. 2 is an image diagram showing an example of an image after extracting a boundary of a processing object in the embodiment of FIG.
第2図において、円弧1がその中心2の位置を求めた
い円弧であり、曲線3a〜3dは、それ以外の中心の位置を
求める必要がない円弧の部分またはその他の曲線であ
る。なお処理対象物はシリコンウェハース4である。ま
た曲線3dは、他のシリコンウェハース5の円弧の一部分
である。なお、変化点または境界点を有する円弧1およ
び曲線3a〜3dの全体の長さのうち、円弧1の長さは、全
体の長さの40%を占めているものとする。In FIG. 2, an arc 1 is an arc whose center 2 is to be determined, and curves 3a to 3d are portions of the arc or other curves for which it is not necessary to determine the center. The object to be processed is the silicon wafer 4. The curve 3d is a part of an arc of another silicon wafer 5. It is assumed that the arc 1 occupies 40% of the entire length of the entire length of the arc 1 having the changing point or the boundary point and the curves 3a to 3d.
こゝで境界点を無作為(規則的でもよい)に2点ずつ
とって1組として抽出する。すなわち十分に長い無作為
に選んだ点のリスト(x1y1),(x2y2)……(xKyK)を
作り、このリスト上でリストの頭初のものから順次にそ
れが画面上の境界線上の点であるかどうかを一つずつ確
認する。リスト上の点が画面上の境界線上の点であるこ
とが見つかったときは、それらの点を並べ、並べた順序
に隣接する2点ずつを1組とする。Here, two boundary points are randomly (may be regular) and extracted as one set. That is, a sufficiently long list of randomly selected points (x 1 y 1 ), (x 2 y 2 )... (X K y K ) is created. Are checked one by one to see if they are points on the border of the screen. When a point on the list is found to be a point on the boundary line on the screen, the points are arranged, and two points adjacent to each other in the arrangement order are set as one set.
抽出点が変化点のときは、一走査線上の最大変化点の
数をNmaxとすれば、(n1y1),(n2y2)……(nKyK),
(たゞしnK∈{1,…,Nmax})という変化点リストを作
り、走査線yjのnjの変化点が実際存在すれば(走査線の
両端の仮想変化点は除く)、変化点が見つかったとし
て、見つかった順序に2点ずつを1組とする。すなわ
ち、あらかじめランレングスデータの走査線番号および
変化点番号をサーチ範囲内でサーチしてランダムに発生
した2点の組の表を作成し、その2点間の最小距離lを
求め、その最小距離lがl<a・γ以上のものについて
は前記表から削除し、この表に従って2点をランダムに
抽出する。When the extraction point is a change point, assuming that the number of maximum change points on one scanning line is N max , (n 1 y 1 ), (n 2 y 2 )... (N K y K ),
A change point list of (additional n K ∈ {1,..., N max }) is created, and if a change point of n j of the scan line y j actually exists (excluding virtual change points at both ends of the scan line) Assuming that a change point is found, two points are set as a set in the order in which the change points are found. That is, a scan line number and a change point number of the run length data are searched in advance in the search range, a table of a set of two points generated at random is created, a minimum distance 1 between the two points is obtained, and the minimum distance 1 is obtained. If l is greater than or equal to l <a · γ, it is deleted from the table, and two points are randomly extracted according to this table.
すなわち、第3図に示すように、無作為に抽出した点
(x1y1)〜(x8y8)のうち真の境界線上の点であるの
は、(x3y3)と(x5y5)と(x7y7)と(x8y8)とであ
り、これらを〔(x3y3),(x5y5)〕,〔(x5y5),
(x7y7)〕,〔(x7y7),(x8y8)〕のように隣接する
2点ずつを1組とする。That is, as shown in FIG. 3, the points on the true boundary line among the points (x 1 y 1 ) to (x 8 y 8 ) extracted at random are (x 3 y 3 ) and (x 3 y 3 ). x 5 y 5 ), (x 7 y 7 ) and (x 8 y 8 ), and these are [(x 3 y 3 ), (x 5 y 5 )], [(x 5 y 5 ),
(X 7 y 7 )], [(x 7 y 7 ), (x 8 y 8 )], two adjacent points are set as one set.
場合によっては、無作為に得られたすべての2点のす
べての組合わせを利用することもある。この場合は、
〔(x3y3),(x5y5)〕,〔(x3y3),(x7y7)〕,
〔(x3y3),(x8y8)〕,〔(x5y5),(x7y7)〕,
〔(x5y5),(x8y8)〕,〔(x7y7),(x8y8)〕の8
組の組合せを利用する。In some cases, all combinations of all two points obtained at random may be used. in this case,
[(X 3 y 3 ), (x 5 y 5 )], [(x 3 y 3 ), (x 7 y 7 )],
[(X 3 y 3 ), (x 8 y 8 )], [(x 5 y 5 ), (x 7 y 7 )],
[(X 5 y 5 ), (x 8 y 8 )], [(x 7 y 7 ), (x 8 y 8 )]
Use a combination of pairs.
また、ランレングスデータの変化点をデータとして利
用する場合は、第4図に示すように、走査線番号と変化
点番号との組(n1y1),(n2y2),(n3y3),(n
4y4),(n5y5)を無作為に抽出する。When the change point of the run-length data is used as data, as shown in FIG. 4, a set (n 1 y 1 ), (n 2 y 2 ), (n 2 y 2 ) of a scan line number and a change point number is used. 3 y 3 ), (n
4 y 4 ) and (n 5 y 5 ) are randomly extracted.
次に、このように無作為に抽出した2点の組から円弧
の中心点を求める処理を第5図に示す手順に従って行
う。Next, the process of obtaining the center point of the arc from the set of two points extracted at random in this manner is performed according to the procedure shown in FIG.
第5図(a)は、2点の距離が適正かつ有効であって
中心を求めることができる場合を示し、第5図(b)は
2点が離れすぎているため無効の場合を示し、第5図
(c)および(d)は円を求めることができるが2点間
の距離の関係上その中心の位置の精度が悪いため除外す
る場合を示す図である。FIG. 5 (a) shows a case where the distance between two points is appropriate and valid and the center can be obtained, and FIG. 5 (b) shows a case where the two points are too far apart and invalid. FIGS. 5 (c) and 5 (d) are diagrams showing a case where a circle can be obtained, but is excluded because the accuracy of the center position is poor due to the distance between two points.
まず第5図(a)に示す場合は、2点(xiyi)および
(xi+1yi+1)の距離l1が、中心の位置を求める円の半径
γに対して α×γ>l1>β×γ(α=1.88,β=0.68) を満足している場合である。この場合は、各点から半径
γの円を描き、この2つの円の交点を (xciyci)および(xci+1yci+1) として求める。αおよびβは、2点間の距離の上限およ
び下限を与える係数であり、実施例のワークに対して経
験的に求めた値である。すなわち、第5図(c)および
(d)では、円弧の交差角が平行に近くなり、安定した
交点の算出ができないことと、実施例ではウェハースの
円弧の切欠きの直線部分の角度が40度であることから、
円弧の交差角度が40度以上確保できるように、αおよび
βの値を設定したものである。First, in the case shown in FIG. 5A, the distance l 1 between the two points (x i y i ) and (x i + 1 y i + 1 ) is α with respect to the radius γ of the circle for which the center position is obtained. × γ> l 1 > β × γ (α = 1.88, β = 0.68). In this case, a circle having a radius γ is drawn from each point, and the intersection of the two circles is obtained as (x ci y ci ) and (x ci + 1 y ci + 1 ). α and β are coefficients that give the upper and lower limits of the distance between the two points, and are values empirically obtained for the work of the example. That is, in FIGS. 5 (c) and 5 (d), the intersection angles of the arcs are close to parallel, and it is impossible to calculate a stable intersection. In the embodiment, the angle of the notch straight line portion of the wafer is 40 degrees. Degree
The values of α and β are set so that the intersection angle of the arc can be secured at 40 degrees or more.
第5図(b)は、交点を求めることができない場合の
例であり、このときはl2>2γである。第5図(c)
は、2γl3α・γであるため、2点間の距離が離れ
すぎているために無効となる例である。第5図(d)
は、l4≦β×γであるため、2点間の距離が近すぎて無
効となる場合の例である。FIG. 5 (b) shows an example in which the intersection cannot be obtained. In this case, l 2 > 2γ. Fig. 5 (c)
Is an example that is invalid because the distance between two points is too large because 2γl 3 α · γ. Fig. 5 (d)
Is an example of a case where the distance between two points is too short and becomes invalid because l 4 ≦ β × γ.
以上のような手順によって有効な中心の候補点(xci,
yci)…を求める。次に、このようにして求めた有効な
中心の候補点について、中心が存在する範囲が限定され
ている場合は、そのチェックを行って候補点の絞り込み
を行う。例えば第6図に示すように、円の全体が必ず画
面内に入らなければならないという条件があるときは、
画像の縁から距離γだけ内側に入った内部の領域6(第
6図でハッチングを施して示す)のみが中心が存在でき
る範囲となる。By the above procedure, the effective center candidate point (x ci ,
y ci ) ... Next, for the effective center candidate point obtained in this way, if the range in which the center exists is limited, the check is performed and the candidate points are narrowed down. For example, as shown in FIG. 6, when there is a condition that the whole circle must always enter the screen,
Only the inner region 6 (shown by hatching in FIG. 6) which is inside by a distance γ from the edge of the image is the range where the center can exist.
上述のように、中心の存在し得る範囲に入っており、
かつ有効な中心の候補点(xci yci)に対して量子化関
数(Xi,Yi)=f(xci,yci)(場合によっては多価関
数)を働かせて、カウント(Xi,Yi)をカウント(Xi,
Yi)+1にカウントアップする。なお量子化関数を多価
としておけば、あとでピークサーチを行う場合、平滑化
処理を行うときにこれを省略することが可能である。As mentioned above, it is within the range where the center can exist,
The quantizing function (X i , Y i ) = f (x ci , y ci ) (possibly a multivalent function) is applied to the effective center candidate point (x ci y ci ) to count (X i , Y i ) (X i ,
Y i ) Count up to +1. If the quantization function is multi-valued, it is possible to omit this when performing a peak search later and performing a smoothing process.
量子化関数は2次元配列のカウントのサイズおよび平
滑化のサイズによって決定する。例えば第7図に示すよ
うに、xci=6.32 yci=3.5としたとき、(Xi,Yi)=
(6,3)(7,3)(6,4)(7,4)という多価関数を考える
こともできる。The quantization function is determined by the size of the count and the size of the smoothing of the two-dimensional array. For example, as shown in FIG. 7, when x ci = 6.32 y ci = 3.5, (X i , Y i ) =
(6,3) (7,3) (6,4) (7,4)
今、境界線全体の長さに対する求めたい円弧の長さの
比率ρが40%の場合は、近似的に正しい円弧上の2点を
選択する確率は16%(=ρ2)である。これに加えて、
α×γ>l>β×γおよび中心の存在が許容され範囲の
条件から、(xci,yci)(xci+1,yci+1)を求めることが
できた時点では、2個の中の1点が求めたい円弧の中心
の位置を示す確立は、20〜40%(ρ2〜3ρ2)程度で
ある。このため、確率的な危険率を考慮の上、適当な組
数N(最低としてN・ρ210程度は必要)を決定し、
θN×ρ2×γ(γは係数であってfの多価度等にも依
存する)以上のピークサーチを行い、その中で独立のピ
ーク8を求め、これを中心の位置とする。If the ratio ρ of the desired arc length to the length of the entire boundary line is 40%, the probability of selecting two points on the approximately correct arc is 16% (= ρ 2 ). In addition to this,
At the time when (x ci , y ci ) (x ci +1 , y ci +1 ) can be obtained from α × γ>l> β × γ and the condition that the existence of the center is allowed and two, two establishing indicating a point the position of the center of the arc to be obtained in is 20~40% (ρ 2 ~3ρ 2) about. Therefore, in consideration of the stochastic risk factors to determine the appropriate number of sets N (N · ρ 2 of about 10 as the minimum necessary),
A peak search of θN × ρ 2 × γ (γ is a coefficient and also depends on the multivalence of f, etc.) or more is performed, and an independent peak 8 is obtained in the search, and this is set as the center position.
以上説明したように、本発明の画像処理方法は、円弧
抽出のハフ変換を用いる方法のように、ジュータン爆撃
的な網羅的な方式ではなく、比較的単純な画像(シリコ
ンウェハースのように産業上で使用されるもの)に対し
て、確率的な手法を用いて一定の危険率の下で部分的な
円弧からその円の中心の位置を簡単に求めることができ
るという効果がある。なお各画像に使用する乱数データ
は事前に作成して表(テーブル)としておけば、各画像
が独立なため、同じテーブルを使用することが可能であ
るため、そのための計算時間を大幅に削除することが可
能である。As described above, the image processing method of the present invention is not a comprehensive method like a jutan bombing like a method using the Hough transform of arc extraction, but is a relatively simple image (industrial such as silicon wafer). However, there is an effect that the position of the center of the circle can be easily obtained from the partial arc under a certain risk factor using a stochastic method. If the random number data to be used for each image is created in advance and stored as a table, the same table can be used because each image is independent, so the calculation time for that is greatly reduced. It is possible.
第1図は本発明の一実施例を模式的に示した画像図、第
2図は第1図の一実施例における境界抽出後の画像の一
例を示す画像図、第3図は第2図の画像に対して無作為
に境界点の抽出を行った結果を示す画像図、第4図は第
2図の画像に対してランレグステータの変化点をランダ
ムに抽出を行った結果を示す画像図、第5図は無作為に
抽出した2点から円弧の中心の位置を求める手順を示す
画像図で、第5図(a)は中心を求め得る場合、第5図
(b)〜(d)は中心を求めることができない場合を示
す図、第6図は円の中心の存在し得る範囲が限定されて
いる場合の一例を示す画像図、第7図は求めた中心の位
置の座標の量子化を行ってヒストグラムをカウントアッ
プしていく状態を示す模式図である。 1……(求める)円弧、2……(求める円弧の)中心、
3……(求めるべき円弧以外の)曲線、4……シリコン
ウェハース、5……(他の)シリコンウェハース(の部
分)。FIG. 1 is an image diagram schematically showing an embodiment of the present invention, FIG. 2 is an image diagram showing an example of an image after boundary extraction in the embodiment of FIG. 1, and FIG. 3 is FIG. FIG. 4 is an image showing the result of random extraction of boundary points for the image of FIG. 4. FIG. 4 is an image showing the result of random extraction of run-leg stator change points from the image of FIG. 5 and FIG. 5 are image diagrams showing a procedure for obtaining the position of the center of the arc from two points extracted at random. FIG. 5 (a) shows a case where the center can be obtained. ) Is a diagram showing a case where the center cannot be obtained, FIG. 6 is an image diagram showing an example of a case where the range where the center of the circle can exist is limited, and FIG. 7 is a coordinate of the obtained center position. It is a schematic diagram which shows the state which counts up a histogram by performing quantization. 1... (Determined) arc 2... (Determined arc) center,
3 Curves (other than the arc to be determined), 4 Silicon wafers, 5 (other parts) (parts of) silicon wafers.
Claims (1)
は変化点データから無作為または規則的に2点の抽出点
の組を複数組抽出し、この2点の抽出点の組の2点間の
距離と求めたい円弧の半径との比率から、計算上安定し
た円の中心距離を求めることができるために有効である
かまたは安定した円の中心距離を求めることができない
ために無効であるかを判定し、有効であると判定したと
きは、それらから円の中心の位置を求める処理を行い、
この求めた中心の位置の座標値を量子化し、量子化した
円の中心の位置の座標値についてカウントアップを行
い、上述の処理を求めたい円弧が全体の境界点または変
化点に占める比率から決定される回数だけ複数回反復し
て行い、量子化した座標値の中で計数値が最も多い座標
値のピークサーチを行ってそれを円弧の中心の位置と決
定することを含むことを特徴とする画像処理方法。1. A plurality of sets of two extracted points are randomly or regularly extracted from boundary data or change point data of a curve including an arc of an image, and two points of the set of two extracted points are extracted. It is effective because the center distance of a stable circle can be calculated from the ratio of the distance between the arc and the radius of the arc to be obtained, or is invalid because the center distance of a stable circle cannot be obtained. And if it is determined to be valid, perform a process to determine the position of the center of the circle from them,
The obtained coordinate value of the center position is quantized, the coordinate value of the quantized circle center position is counted up, and the above-mentioned processing is determined from the ratio of the arc to the entire boundary point or change point to be obtained. It is characterized by including performing a peak search for the coordinate value having the largest count value among the quantized coordinate values and determining it as the position of the center of the arc. Image processing method.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62183930A JP2646564B2 (en) | 1987-07-22 | 1987-07-22 | Image processing method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62183930A JP2646564B2 (en) | 1987-07-22 | 1987-07-22 | Image processing method |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6426283A JPS6426283A (en) | 1989-01-27 |
| JP2646564B2 true JP2646564B2 (en) | 1997-08-27 |
Family
ID=16144296
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP62183930A Expired - Lifetime JP2646564B2 (en) | 1987-07-22 | 1987-07-22 | Image processing method |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2646564B2 (en) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4789097B2 (en) * | 2001-08-29 | 2011-10-05 | セイコーインスツル株式会社 | Method and apparatus for measuring inner diameter of ferrule hole, etc. |
-
1987
- 1987-07-22 JP JP62183930A patent/JP2646564B2/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS6426283A (en) | 1989-01-27 |
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