CN115088402A - 元件装配机 - Google Patents
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Abstract
元件装配机具备状态识别部,上述状态识别部基于被执行了图像加工的图像数据中的多个特征部的每一个特征部的包括形状及角度中的至少一个在内的特征量,识别供给区域中的元件的供给状态。状态识别部基于搜索范围所包含的一个以上的备选特征部的特征量及基准特征部与备选特征部之间的位置关系中的某一方,来判定该备选特征部与基准特征部是否同属于同一元件。
Description
技术领域
本发明涉及元件装配机。
背景技术
元件装配机执行将由散装供料器等供给的元件装配于基板的装配处理。散装供料器用于以散装状态收容的元件的供给。如专利文献1所示,散装供料器存在在吸嘴能够拾取元件的供给区域中将元件以散布的散装状态供给的类型。元件装配机在装配处理中,执行对基于散装供料器的元件的供给状态进行识别的图像处理,并基于该图像处理的结果控制使用了吸嘴的元件的吸附动作。
现有技术文献
专利文献
专利文献1:日本特开2011-114084号公报
发明内容
发明所要解决的课题
对于在基于元件装配机的装配处理中反复执行的PP循环(拾取和放置循环)而言,有时使用被支承于装配头的多个吸嘴从散装供料器的供给区域拾取多个元件。在这样的装配处理中,期望对散装供料器的供给区域中的元件的供给状态进行识别的图像处理的高效化、精度提高。
本说明书目的在于提供一种元件装配机,其能够与多个元件以散装状态供给的结构对应,实现PP循环中执行的供给状态的识别处理的高效化及精度提高。
用于解决课题的技术方案
本说明书公开一种元件装配机,具备:相机,能够拍摄将多个元件以散装状态供给的供给区域;图像加工部,对于通过上述相机的拍摄而获取到的图像数据,执行根据亮度来区分上述元件的多个特征部的区域与上述图像数据中的除多个上述特征部以外的区域的图像加工;及状态识别部,基于被执行了上述图像加工的上述图像数据中的多个上述特征部的每一个特征部的包括形状及角度中的至少一个在内的特征量,来识别上述供给区域中的上述元件的供给状态,将被执行了上述图像加工的上述图像数据中的多个上述特征部的一个特征部作为基准特征部,将以上述基准特征部的位置及上述特征量为基准而规定的预定的搜索范围所包含的其他上述特征部作为可能与上述基准特征部同属于同一上述元件的备选特征部,上述状态识别部基于上述搜索范围所包含的一个以上的上述备选特征部的上述特征量及上述基准特征部与上述备选特征部之间的位置关系中的某一方,来判定该备选特征部与上述基准特征部是否同属于同一上述元件。
发明效果
根据这样的结构,在搜索备选特征部时,以基于基准特征部的位置及特征量而规定的预定的搜索范围作为对象,因此,能够实现搜索处理的高效化。并且,对于多个备选特征部,基于特征量或者与基准特征部之间的位置关系,来判定备选特征部与基准特征部是否同属于同一元件,因此,能够防止将不同的元件的特征部误认为同一元件。由此,能够实现供给状态的识别处理的精度提高。
附图说明
图1是表示元件装配机的结构的示意图。
图2是表示散装供料器的外观的立体图。
图3是从图2的III方向观察的俯视图。
图4是表示通过元件供给处理供给的散装状态的多个元件的图。
图5是表示元件装配机的控制装置的框图。
图6是表示供给区域的元件的供给状态的识别处理所使用的加工前的图像数据的图。
图7是表示图像处理的加工前后的图像数据的放大图。
图8是表示图7的提取区域的放大图。
图9是表示基于基准特征部的搜索范围及多个备选特征部的图。
图10是表示基于元件装配机的图像处理的流程图。
图11是表示供给状态的识别处理的元件识别处理的流程图。
图12是表示元件识别处理的第二元件识别处理的流程图。
具体实施方式
1.元件装配机10的结构
元件装配机10例如与包括其他元件装配机10的多个种类的对基板作业机一起构成生产基板产品的生产线。构成上述的生产线的对基板作业机可包括印刷机、检查装置、回流焊炉等。
1-1.基板搬运装置
如图1所示,元件装配机10具备基板搬运装置11。基板搬运装置11将基板91依次向搬运方向搬运,并且使基板91定位于机内的预定位置。
1-2.元件供给装置12
元件装配机10具备元件供给装置12。元件供给装置12供给向基板91装配的元件。元件供给装置12在多个插槽121分别装备供料器122。供料器122应用例如使收纳有许多元件的载带进给移动并将元件以能够拾取的方式供给的带式供料器。另外,供料器122应用将以散装状态(各自的姿势不规则的零散状态)收容的元件以能够拾取的方式供给的散装供料器50。针对散装供料器50的详情将后述。
1-3.元件移载装置13
元件装配机10具备元件移载装置13。元件移载装置13将通过元件供给装置12供给的元件移载至基板91上的预定的装配位置。元件移载装置13具备头驱动装置131、移动台132、装配头133及吸嘴134。头驱动装置131通过直动机构使移动台132沿水平方向(X方向及Y方向)移动。装配头133通过未图示的夹紧部件以能够拆装的方式固定于移动台132,并在机内以能够沿水平方向移动的方式设置。
装配头133以能够旋转且能够升降的方式支承多个吸嘴134。吸嘴134是拾取并保持由供料器122供给的元件80的保持部件。吸嘴134通过供给的负压空气,对由供料器122供给的元件进行吸附。作为安装于装配头133的保持部件,能够采用通过把持来保持元件的夹头等。
1-4.元件相机14、基板相机15
元件装配机10具备元件相机14及基板相机15。元件相机14及基板相机15是具有CMOS等拍摄元件的数字式的拍摄装置。元件相机14及基板相机15基于控制信号进行拍摄,并送出通过该拍摄获取到的图像数据。元件相机14构成为能够从下方拍摄被吸嘴134保持的元件。基板相机15以能够与装配头133一体地沿水平方向移动的方式设置于移动台132。基板相机15构成为能够从上方拍摄基板91。
另外,基板相机15除了以基板91的表面作为拍摄对象之外,只要是移动台132的可动范围则还能够将各种设备等作为拍摄对象。例如,在本实施方式中,如图4所示,基板相机15能够使散装供料器50供给元件80的供给区域As纳入相机视野Vc而进行拍摄。这样,基板相机15为了获取各种图像处理所使用的图像数据,可兼顾不同拍摄对象的拍摄。
1-5.控制装置20
如图1所示,元件装配机10具备控制装置20。控制装置20主要由CPU、各种存储器、控制电路构成。如图5所示,控制装置20具备存储部21。存储部21由硬盘装置等光学驱动装置或者闪存等构成。控制装置20的存储部21存储有装配处理的控制所使用的控制程序等各种数据。控制程序表示在装配处理中装配于基板91的元件的装配位置、装配角度及装配顺序。
控制装置20执行分别被多个保持部件(吸嘴134)保持的元件的保持状态的识别处理。具体而言,控制装置20对通过元件相机14的拍摄获取到的图像数据进行图像处理,识别各元件相对于装配头133的基准位置的位置及角度。此外,控制装置20也可以对除元件相机14之外例如与装配头133一体设置的头相机单元等从侧方、下方或者上方拍摄元件而获取到的图像数据进行图像处理。
控制装置20基于控制程序,控制基于装配头133的元件的装配动作而执行装配处理。此处,装配处理包括多次反复包括拾取动作和装配动作的PP循环(拾取和放置循环)的处理。上述的“拾取动作”是通过吸嘴134拾取由元件供给装置12供给的元件的动作。
在本实施方式中,控制装置20在上述的拾取动作执行时,控制包括散装供料器50的元件供给装置12的动作,并且执行散装供料器50的供给区域As中的元件80的供给状态的识别处理。上述的“供给状态的识别处理”包括识别在供给区域As是否存在能够拾取的元件80、在某种情况下识别元件80的位置及角度的处理。而且,控制装置20基于供给状态的识别处理的结果,控制拾取动作的装配头133的动作。
另外,上述的“装配动作”是将拾取到的元件以预定的装配角度装配于基板91的预定的装配位置的动作。控制装置20在装配处理中,基于从各种传感器输出的信息、图像处理的结果、控制程序等,控制装配头133的动作。由此,控制被装配头133支承的多个吸嘴134的位置及角度。对控制装置20的详细结构将后述。
2.散装供料器50的结构
散装供料器50装备于元件装配机10而作为元件供给装置12的至少一部分发挥功能。与带式供料器不同,散装供料器50不使用载带,因此,在能够省略载带的装填、使用完毕带的回收等这点上具有优点。另一方面,散装供料器50由于供给以不是像载带那样整齐排列的散装状态被收容的元件80,所以元件80的供给状态能够对基于吸嘴134等保持部件的拾取动作产生影响。
详细而言,如图4及图6所示,若在供给区域As中元件80彼此以接触的程度接近或者堆积(在上下方向上重合的状态)或者成为使元件80的宽度方向成为上下方向那样侧立姿势,则无法成为拾取对象。另外,以不规则的姿势对供给区域As供给元件80,因此,元件装配机10执行用于识别供给状态(元件80的可否拾取及能够拾取的元件80的姿势)的图像处理。对供给状态的识别处理的详情将后述。
如图2所示,散装供料器50具有以扁平的箱状形成的供料器主体51。供料器主体51若设置于元件供给装置12的插槽121,则经由连接器511被供电,并且成为能够与控制装置20通信的状态。将多个元件80以散装状态收容的元件盒52以能够拆装的方式安装于供料器主体51。
散装供料器50对通过排出装置53从元件盒52排出的元件80的数量进行调整。由此,将从元件盒52排出的多个元件80向后述的轨道部件56供给(参照图3)。散装供料器50具备罩54,上述罩54以能够拆装的方式安装于供料器主体51的前侧上部。罩54防止在后述的轨道部件56的搬运路径上被搬运的元件80向外部飞散。如图3所示,在罩54的上表面标注有左右一对表示散装供料器50的基准位置的圆形的基准标记55。
散装供料器50具备轨道部件56,上述轨道部件56设置于供料器主体51的前侧上部。轨道部件56形成为沿供料器主体51的前后方向(图3的左右方向)延伸。在轨道部件56的宽度方向(图3的上下方向)的两边缘形成有向上方突出的一对侧壁561。一对侧壁561与轨道部件56的前端部562一起包围搬运路径的周缘,防止在搬运路径上被搬运的元件80的漏出。在前端部562的上表面标注有表示散装供料器50的基准位置的圆形的基准标记55。
在由上述那样的结构构成的轨道部件56形成有供给区域As。该“供给区域As”是将元件80以散装状态供给的区域。换言之,是能够通过被装配头133支承的吸嘴134拾取元件80的区域,且包含于装配头133的可动范围。另外,轨道部件56的“搬运路径”是元件80从由元件盒52供给的区域朝向供给区域As的路径。
散装供料器50具备设置于供料器主体51的激振装置57。激振装置57对轨道部件56赋予振动,使轨道部件56以对于搬运路径上的元件80施加朝向前方或者后方且上方的外力的方式振动。激振装置57对轨道部件56赋予预定振动,能够将从元件盒52排出至轨道部件56的多个元件80经由搬运路径向供给区域As搬运。
散装供料器50具备供料器控制部58,上述供料器控制部58执行元件80向供给区域As的供给处理。供料器控制部58根据来自外部的指令控制激振装置57的动作,通过搬运搬运路径上的元件80而对供给区域As供给元件80。此外,供料器控制部58有时根据需要控制为以例如在供给区域As残存适量的元件80的方式使元件80的至少一部分从供给区域As退避至元件盒52侧。
3.控制装置20的详细结构
参照图5-图9,对元件装配机10的控制装置20的详细结构进行说明。此外,图6-图8为了方便通过斜线表示黑色或者接近黑色的颜色区域。存储部21存储有通过基板相机15的拍摄而获取到的图像数据61(以下,也称为“加工前的图像数据61”)和执行了图像加工的图像数据62(以下,也称为“加工后的图像数据62”)。
此外,图7的左侧将加工前的图像数据61中的提取区域61A放大示出。图7的右侧将加工后的图像数据62中的提取区域61A放大示出。图8将图7的加工后的图像数据62中的提取区域62A进一步放大而示出。针对加工前的图像数据61及加工后的图像数据62的详情将后述。
3-1.图像加工部22
如图5所示,控制装置20具备图像加工部22。图像加工部22对于以供给区域As作为对象的通过基板相机15的拍摄而获取到的加工前的图像数据61(参照图6),执行预定的图像加工。上述的“预定的图像加工”包括根据亮度来区分元件80的多个特征部的区域与加工后的图像数据62中的除多个特征部以外的区域的图像加工。
此处,上述的元件80的多个“特征部”是在元件80中相互分离而形成等表示特征的部位。例如,在元件80为方形芯片状的情况下,能够将设置于主体部81的两端的一对端子82作为多个特征部。主体部81通常例如由不具有导电性的树脂皮膜覆盖。另外,一对端子82由具有导电性的金属形成。
根据这样的结构,主体部81和一对端子82在视觉上具有差异。拍摄上述那样的元件80而获取到的图像数据61中的主体部81的亮度比端子82的亮度低。另外,在本实施方式中,元件80的多个特征部即一对端子82分别以相同形状形成,并且相对于主体部81以相同角度形成。此外,除上述之外,能够将形成于元件80的预定位置的3个以上的电极、标记等作为该元件80的特征部。
若执行上述的图像加工,则在加工后的图像数据62中,根据亮度来区分元件80的多个特征部的区域和除特征部以外的区域(若特征部为一对端子82则除特征部以外的区域为元件80的主体部81及背景74)。具体而言,在本实施方式中,图像加工部22使用设定于元件80的主体部81的亮度与一对端子82的亮度之间的值的阈值,对于加工前的图像数据61执行二值化处理。
上述的图像加工不一定需要在视觉上明确地区分出各区域,目的在于使基于后述的状态识别部23的各区域的识别性提高。因此,基于图像加工部22的图像加工也可以相对于各区域根据位置等使亮度值增减或者赋予颜色。另外,二值化处理不一定需要区分为白色区域和黑色区域,也可以例如加工为成为各区域各自的平均亮度、预定的亮度值。
另外,二值化处理的阈值能够根据基于状态识别部23的供给状态的识别处理的各种方式而适当地设定。这是由于,根据元件80的种类而存在需要表背的判别的类型,或者根据元件80和背景74的加工前的图像数据61的亮度的相似性而需要调整。例如,也可以是,图像加工部22按由散装供料器50供给的元件80的每个种类从预先设定有阈值的阈值信息获取对应的阈值,执行作为图像加工的二值化处理。
更详细而言,元件80存在例如电容器那样在功能上不需要表背的判别的类型。该类型若装配为厚度方向成为上下方向,一对端子82位于基板91的焊盘上,则表背的哪一侧成为上侧都可以。相对于此,元件80存在例如电阻元件那样在功能上需要表背的判别的类型。该类型需要在装配于基板91时使表背的某一方成为上侧。
另外,对于需要表背的判别的类型而言,主体部81的表面811与背面812在视觉上存在差异。具体而言,通过颜色、表示预定信息的文字、符号的记载而产生上述的差异,作为结果,加工前的图像数据61亮度产生差异。在本实施方式中,对表面811施加比背面812接近黑色的颜色或者花纹。拍摄上述那样的元件80而获取到的图像数据61中的主体部81的表面811的亮度低于主体部81的背面812的亮度。
以下,对在表面811与背面812之间在视觉上存在差异的结构进行说明。图7为了方便通过点状的不同图案表示表面811、背面812及侧面813的在视觉上的差异。此外,主体部81的侧面813在视觉上与表面811或者背面812相同或者相似,并且与表面811及背面812面积不同。因此,在使元件80的宽度方向成为上下方向那样的侧立姿势的情况下,如图7所示,有时在加工前的图像数据61中侧面813与表面811成为同色。
此外,构成成为图像数据61的背景74的供给区域As的轨道部件56的上表面被施加比元件80的任一个部位接近黑色的颜色。换句话说,图像加工部22在元件80为需要表背的判别的类型的情况下,在加工后的图像数据62中,以能够判定元件80的上表面是表面811还是背面812的方式使用设定于表面811的亮度与背面812的亮度之间的阈值执行二值化处理。另外,在本实施方式中,图像加工部22在执行了图像加工之后,将加工前的图像数据61维持为原来的状态,与此分开地将加工后的图像数据62存储于存储部21。
3-2.状态识别部23
如图5所示,控制装置20具备状态识别部23。状态识别部23基于被执行了图像加工的图像数据62中的多个特征部的每一个特征部的特征量,识别供给区域As中的元件80的供给状态。上述的“每一个特征部的特征量”包括该特征部的形状及角度中的至少一个。此处,状态识别部23识别各个元件80的位置,来作为供给区域As中的元件80的供给状态。
此处,状态识别部23在元件80为需要表背的判别的类型的情况下,首先,通过基于图像加工部22的图像加工,识别从除特征部以外的区域(主体部81及背景74)区分出的多个特征部(一对端子82)。此处,在加工后的图像数据62中,多个特征部中的没有从主体部81区分出的部分如图7所示由主体部81和一对端子82形成一个封闭的矩形状。此时,状态识别部23识别为背面812成为上表面,并从位置的识别的对象除去。
另一方面,在将特征部从主体部81及背景74区分出的情况下,状态识别部23识别为表面811成为上表面,进一步尝试进行该元件80的位置的识别。然而,根据上述那样的图像加工,属于同一元件80的多个特征部在加工后的图像数据62中分离,因此,谋求从许多特征部适当地判别属于同一元件80的彼此。此处,状态识别部23采用以下所示那样的结构。
3-2-1.基准特征部85
此处,将被执行了图像加工的图像数据62中的多个特征部的一个特征部作为基准特征部85。基准特征部85任意设定或者根据预先设定的规则来设定。例如,基准特征部85能够设定有先检测出的特征部、接近预定位置的特征部等。此外,状态识别部23在加工前的图像数据61中识别比阈值高的亮度的部位是否为特征部及若是特征部则处于怎样的姿势。
例如图像加工的阈值设定为加工前的图像数据61中的主体部81的表面811的亮度与背面812的亮度之间的值。换句话说,图像数据61的亮度按背景74、主体部81的表面811、阈值、主体部81的背面812及端子82的顺序依次变高。若使用这样设定的阈值执行基于图像加工部22的图像加工(二值化处理),则如图7所示,生成加工后的图像数据62。
详细而言,在加工后的图像数据62中,主体部81的背面812及端子82成为白色,主体部81的表面811及背景74成为黑色。换句话说,在作为特征部的元件80的上表面为主体部81的表面811的情况下,针对该元件80仅端子82为白色。另外,在元件80的上表面为主体部81的背面812的情况下,针对该元件80,主体部81及端子82成为白色。在元件80的上表面为侧面813的情况下,根据元件80的种类能够产生差异,但在本实施方式中,与上表面为主体部81的表面811的情况相同,仅端子82成为白色,如图7所示。
状态识别部23基于在被执行了图像加工的图像数据62中成为白色的元件区域70的面积及形状中的至少一个,判定是否构成表面811成为上表面的元件80的一对端子82的一方。上述的“元件区域”是指在被执行了图像加工的加工后的图像数据62中根据亮度而相对于背景74的区域被区分出的元件80的特征部侧的区域。
状态识别部23在使用元件区域70的面积执行供给状态的识别处理的情况下,首先计算端子82所占的元件区域70的面积。此时,如图8所示,状态识别部23也可以基于加工后的图像数据62中的形成元件区域70的像素75的数量来计算元件区域70的面积。详细而言,状态识别部23对集合的白色的像素75进行计数,根据像素75的数量通过近似计算出元件区域70的一部分的面积。
状态识别部23将如上述那样计算出的面积与按每个元件80的种类规定的端子82(图8中虚线所示)的面积进行比较,判定元件区域70是否适当作为特征部。具体而言,状态识别部23在纳入允许误差的范围的情况下,识别为元件区域70为端子82。例如在元件区域70的面积超过允许误差的范围或者不足允许误差的范围的情况下,假定元件80成为侧立的姿势,或者仅拍摄到堆积的多个元件80的下侧的端子82的一部分,或者将相邻的多个端子82作为一体而拍摄到。
并且,状态识别部23对作为特征部的端子82的形状进行识别。具体而言,状态识别部23首先确定端子82所占的元件区域70的形状。此时,如图8所示,状态识别部23基于加工后的图像数据62中的与元件区域70外切的最小面积的矩形框76的形状,确定元件区域70的形状。状态识别部23也可以将矩形框76的形状其本身作为元件区域70的形状,也可以将使矩形框76的各边以预定量向内侧偏移设置的形状作为元件区域70的形状。
状态识别部23将如上述那样确定出的形状与按每个元件80的种类规定的端子82的形状进行比较,在允许误差的范围中相同或者相似的情况下,识别为元件区域70为端子82。例如在元件区域70的形状与端子82的形状非相似的情况下,假定与元件80为侧立的姿势等上述的面积存在过量和不足的情况相同的原因。
状态识别部23基于如上述那样计算出的元件区域70的面积及确定出的元件区域70的形状,识别一对端子82的一方的位置及角度。换言之,状态识别部23识别在加工后的图像数据62中白色的区域是否为特征部(端子82),在为特征部的情况下将该位置及角度识别为特征量。将如上述那样识别出的多个特征部的一个特征部识别为基准特征部85。
3-2-2.备选特征部86
此处,将基准特征部85的位置及特征量规定为基准的预定的搜索范围65所包含的其他特征部作为可能与基准特征部85同属于同一元件80的备选特征部86。此外,上述的预定的搜索范围65能够考虑元件80的种类、图像处理的负荷等而适当地设定。具体而言,也可以成为以基准特征部85作为中心的预定大小的矩形状的范围,如图9所示,也可以成为以与基准特征部85的宽度方向两侧分别以预定距离分离的位置作为中心的预定大小的矩形状的范围。
上述的搜索范围65的位置、形状能够根据元件80的特征部的位置、形状而适当地调整。而且,在加工后的图像数据62中,位于预定的搜索范围65的特征部具有与基准特征部85同属于同一元件80的可能性,如上述那样被识别为备选特征部86。而且,状态识别部23基于搜索范围65所包含的一个以上的备选特征部86的特征量及基准特征部85与备选特征部86的位置关系的任一方,判定该备选特征部86是否与基准特征部85同属于同一元件80。
状态识别部23执行判别多个特征部是否构成同一元件80的元件识别处理,执行分别获取加工后的图像数据62中的多个元件80的位置及角度的元件识别处理。由此,状态识别部23对供给区域As中的元件80的供给状态进行识别。针对元件识别处理的详情将后述。
此外,状态识别部23识别的供给区域As中的供给状态包括:表示元件80的厚度方向是否成为上下方向的元件姿势、表示多个元件80是否更接近预定距离的分离度及表示是否能够从供给区域As拾取的可拾取性中的某一个。供给状态的元件姿势也可以除根据元件80的哪个面与轨道部件56接触而为不同姿势之外,还包括相对于散装供料器50的基准位置的位置、角度。
供给状态的分离度表示该元件80以怎样的程度与其他元件80分离,越接近其他元件80则越降低。也可以是,分离度例如若在距该元件80预定距离的范围不存在其他元件80则视为适合,在预定距离的范围内即便存在其他元件80的一部分的情况下也视为不适合。例如,在两个以上的元件80堆积或者在水平方向上接触的情况下,分离度比基准值低。
供给状态的可拾取性表示针对在供给区域As中供给的各个元件80是否适合作为拾取动作的对象。可拾取性可以基于上述的元件姿势、分离度判定,也可以基于元件80的种类、使用的吸嘴134的种类、装配处理所需求的精度等而适当地判定。
3-3.设定部24
如图5所示,控制装置20具备设定部24。设定部24基于由状态识别部23识别出的供给状态,设定在供给至供给区域As的多个元件80中的成为拾取对象的元件80。更详细而言,在PP循环中包括多次拾取相同种类的元件80的拾取动作的情况下,设定部24设定从供给区域As仅拾取需要数量的元件80。
此时,设定部24以使多次执行的拾取动作的整体的所需时间变短的方式设定在供给区域As中以适当的姿势(例如表面811成为上表面的姿势)供给的多个元件80中的成为拾取对象的元件80及拾取顺序。设定部24以使例如与拾取动作相伴的装配头133的移动路径变短的方式设定拾取对象的元件80及拾取顺序。
3-4.基于控制装置20的拾取动作的控制
控制装置20在PP循环中,根据设定的拾取对象的元件80的拾取顺序,使装配头133移动并且使吸嘴134升降而拾取元件80。另外,在供给至供给区域As的元件80中的能够成为拾取对象的元件80的数量成为预定量(例如,下次的PP循环的需要数量)以下的情况下,控制装置20以对于散装供料器执行元件80的元件供给处理的方式送出控制指令。
4.基于元件装配机10的装配处理
参照图9-图12,对基于元件装配机10的装配处理进行说明。在上述的散装供料器50设置于插槽121之后,控制装置20执行校准处理,识别机内的供给区域As的位置。详细而言,控制装置20首先使基板相机15移动至散装供料器50的3个基准标记55的上方,通过基板相机15的拍摄获取图像数据。而且,控制装置20基于通过图像处理而包含于图像数据的3个基准标记55的位置及拍摄时的基板相机15的位置,识别机内的散装供料器50的位置即供给区域As的位置。
在装配处理中,控制装置20执行基于散装供料器50的元件供给处理,使多个元件80以散装状态供给于供给区域As。散装供料器50输入来自控制装置20的控制指令,在例如基于基板搬运装置11的基板91的搬运时、PP循环的装配动作的执行时等适时时间点执行元件供给处理。
4-1.图像处理及供给状态的识别处理的详情
控制装置20在执行了基于散装供料器50的元件供给处理之后,如图10所示,执行图像处理。控制装置20首先执行基于基板相机15的拍摄(S11)。详细而言,控制装置20使基板相机15移动至散装供料器50的供给区域As的上方,通过基板相机15的拍摄获取图像数据61。另外,控制装置20根据由散装供料器50供给的元件80的种类,设定应用于图像数据61的图像处理。也可以是,应用的图像处理由操作人员预先设定,且被指定为控制程序等数据。
接下来,图像加工部22执行图像加工处理(S12)。详细而言,图像加工部22使用预定阈值对于加工前的图像数据61执行二值化处理,生成加工后的图像数据62。接着,状态识别部23执行供给状态的识别处理(S13-S17)。详细而言,状态识别部23首先对加工后的图像数据62中的元件80的特征部进行识别(S13)。在本实施方式中,状态识别部23获取加工后的图像数据62中的多个特征部的每一个特征部的特征量。
状态识别部23执行基于加工后的图像数据62中的许多特征部来识别各个元件80的元件识别处理(S14)。状态识别部23在元件识别处理中反复执行上述的识别处理,直至例如识别出下次的PP循环中需要数量的元件80为止。由此,状态识别部23识别出加工后的图像数据62中的多个元件80的至少一部分。对元件识别处理的详情将后述。
此外,在上述的元件识别处理(S14)中,对需要元件80的表背判别的方式进行了说明,但在元件80例如为如电容器那样在功能上不需要表背的判别的类型的情况下,能够生成在刚才的图像加工处理中(S12)加工为属于同一元件80的多个特征部不分离之后的图像数据62。在这样的情况下,在上述的元件识别处理(S14)中,省略分离的特征部彼此是否属于同一元件80的判别,仅按多个元件80的每一个元件进行识别。
状态识别部23计算每个元件80的分离度(S15)。由此,计算供给区域As中的各个元件80以怎样的程度与其他元件80分离。接着,状态识别部23按每个元件80推算可拾取性(S16)。详细而言,状态识别部23基于例如元件姿势、分离度,判定各个元件80是否适合作为拾取动作的对象。最后,状态识别部23以能够拾取的元件80作为对象,推算该元件80的中心位置、基准位置的坐标值及元件80的角度(S17)。
详细而言,状态识别部23在多个特征部分离的情况下,基于识别出的元件80的多个特征部的位置或者角度,计算元件80的位置及角度。具体而言,若元件80的特征部为一对端子82,则状态识别部23将它们的中间位置作为元件80的基准位置,将各个端子82的角度推算为元件80的角度。此外,上述的元件80的“基准位置”是元件80的上表面中的任意设定的位置,在拾取动作使用吸嘴134的情况下,例如设定为适于基于吸嘴134的吸附的元件80的中心、重心、平坦区域等。
设定部24基于由状态识别部23识别出的供给状态,设定在供给区域As中以适当的姿势供给的多个元件80中的成为拾取对象的元件80及拾取顺序(S18)。控制装置20在PP循环中,基于图像处理的结果,反复执行使用多个吸嘴134拾取元件80的拾取动作。此时,控制装置20控制为根据由设定部24设定的拾取顺序,使装配头133与拾取对象的元件80的位置对应地依次定位。
控制装置20基于控制程序反复执行PP循环,直至所有元件80向装配位置的装配结束为止。此外,控制装置20以在适当的时间点对于散装供料器执行元件80的元件供给处理的方式送出控制指令。而且,在对供给区域As供给了多个元件80之后,控制装置20再次执行图像处理。
4-2.供给状态的识别处理的元件识别处理
如图11所示,状态识别部23在元件识别处理(S14)中,设定基准特征部85(S21)。状态识别部23除加工后的图像数据62中的多个特征部中的被识别为属于同一元件80的部分的特征部之外,任意地或者根据预定规则将一个特征部设定为基准特征部85(参照图9)。
接下来,状态识别部23对将基准特征部85作为基准的预定的搜索范围65所包含的备选特征部86进行搜索(S22)。此处,如图9所示,搜索范围65设定为在使基准特征部85作为一方的端子82的情况下另一方的端子82存在的可能性高的范围。状态识别部23在上述的搜索范围65存在一个以上的特征部的情况下(S23:是),将使基准特征部85与搜索范围65所包含的备选特征部86相加而得到的特征部的数量(1+Ns)与形成于一个元件80的特征部的数量(Nf)进行比较(S24)。
此处,在本实施方式中,由于元件80的特征部为一对端子82,所以形成于一个元件80的“特征部的数量(Nf)”为2个(Nf=2)。若在搜索范围65中检测出的备选特征部86的数量为一个(Ns=1),则使基准特征部85与备选特征部86相加而得到的特征部的数量(1+Ns=2)与形成于一个元件80的特征部的数量(Nf=1)相等(S24:是)。
在这种情况下,状态识别部23判定搜索范围65所包含的一个以上的备选特征部86与基准特征部85是否同属于同一元件80(S25)。详细而言,状态识别部23基于备选特征部86的特征量及基准特征部85与备选特征部86的位置关系中的某一方,执行上述的属性判定(S25)。该属性判定能够采用下述那样的各种方式。
4-2-1.属性判定的第一方式
也可以是,状态识别部23在基准特征部85的形状及备选特征部86的形状的一致度为预先设定的阈值以上的情况下,判定为该备选特征部86与基准特征部85同属于同一元件80。以特征部分别以相同形状形成的情况作为前提(在本实施方式中,一对端子82),状态识别部23将基准特征部85的特征量所包含的形状与备选特征部86的特征量所包含的形状进行比较。
状态识别部23若上述的一致度为阈值以上,则判定为该备选特征部86与基准特征部85同属于同一元件80。根据这样的结构,即便没有预先获取包括每个特征部的形状在内的设计信息,也能够通过与基准特征部85的形状的比较来进行属性判定。
4-2-2.属性判定的第二方式
也可以是,状态识别部23在备选特征部86的形状与备选特征部86的理想形状的一致度为预先设定的阈值以上的情况下,判定为该备选特征部86与基准特征部85同属于同一元件80。状态识别部23例如基于设计信息预先获取元件80的特征部的理想形状,将理想形状与备选特征部86的特征量所包含的形状进行比较。
状态识别部23若上述的一致度为阈值以上,则判定为该备选特征部86与基准特征部85同属于同一元件80。根据这样的结构,即便备选特征部86的形状与基准特征部85的形状不同,也能够按每个备选特征部86进行属性判定。
4-2-3.属性判定的第三方式
也可以是,状态识别部23在基准特征部85的角度及备选特征部86的角度的一致度为预先设定的阈值以上的情况下,判定为该备选特征部86与基准特征部85同属于同一元件80。状态识别部23以特征部分别以相同角度形成的情况作为前提(在本实施方式中,长边方向平行地形成的一对端子82),状态识别部23将基准特征部85的特征量所包含的角度与备选特征部86的特征量所包含的角度进行比较。
状态识别部23若上述的一致度为阈值以上,则判定为该备选特征部86与基准特征部85同属于同一元件80。根据这样的结构,即便没有预先获取包括每个特征部的角度在内的设计信息,也能够通过与基准特征部85的角度的比较进行属性判定。
4-2-4.属性判定的第四方式
也可以是,状态识别部23在备选特征部86的角度与备选特征部86的理想角度的一致度为预先设定的阈值以上的情况下,判定为该备选特征部86与基准特征部85同属于同一元件80。状态识别部23例如基于角度信息预先获取元件80的特征部的理想角度,将理想角度与备选特征部86的特征量所包含的角度进行比较。
状态识别部23若上述的一致度为阈值以上,则判定为该备选特征部86与基准特征部85同属于同一元件80。根据这样的结构,即便备选特征部86的角度与基准特征部85的角度不同,也能够按每个备选特征部86进行属性判定。
4-2-5.属性判定的第五方式
状态识别部23在属性判定中能够采用使用了加工前的图像数据61的方式。详细而言,状态识别部23首先推算在被执行了图像加工的图像数据62中位于基准特征部85与备选特征部86之间的区域的一个以上的测定点Pm的位置(参照图7)。接下来,状态识别部23测定执行图像加工之前的原来的图像数据61中的与测定点Pm对应的位置的亮度。
然后,状态识别部23基于测定出的亮度,判定基准特征部85与备选特征部86之间的区域是元件80的一部分还是背景74。换句话说,在执行二值化处理等图像加工之前的图像数据61中,利用元件80的主体部81的亮度与背景74的亮度存在差异,状态识别部23判定在基准特征部85与备选特征部86之间是否存在主体部81。
状态识别部23基于该判定的结果来判定该备选特征部86与基准特征部85是否同属于同一元件80。换句话说,状态识别部23在获得到在基准特征部85与备选特征部86之间存在主体部81的判定结果的情况下判定为备选特征部86与基准特征部85同属于同一元件80。
另一方面,在获得到在基准特征部85与备选特征部86之间不存在主体部81且为背景74的判定结果的情况下,判定为备选特征部86没有与基准特征部85同属于同一元件80。根据这样的结构,能够提高属性判定的判定精度。此外,上述的测定点Pm设定于基于基准特征部85与备选特征部86的位置关系而认为存在主体部81的部位较佳。特别是,测定点Pm优选设定于主体部81中的与背景74之间的亮度的差异显著的位置。
测定点Pm也可以设定于元件80的中心位置,也可以设定于距中心位置向预定方向分离预定距离的位置。从判定精度提高的观点出发,也可以设定多个测定点Pm。其中,在加工前的图像数据61中,若主体部81与背景74的亮度的差异明确,则测定点Pm为一个部位便足够。测定点Pm的位置及数量按每个元件80的种类设定。
4-2-6.属性判定
状态识别部23也可以基于相对于装配处理的要求精度、生产效率将属性判定的第一方式~第五方式适当地组合而应用,另外也可以基于元件80的种类、元件装配机10的设备结构而适当地切换而应用。另外,状态识别部23只要是基于备选特征部86的特征量及基准特征部85与备选特征部86的位置关系中的某一方的属性判定,则能够采用与第一方式~第五方式不同的方式。
状态识别部23在上述的属性判定(S25)中获得到备选特征部86与基准特征部85同属于同一元件80的结果的情况下(S26:是),状态识别部23识别为上述的特征部属于同一元件80(S27)。状态识别部23在其后或者在属性判定(S25)中获得到备选特征部86不与基准特征部85同属于同一元件80的结果的情况下(S26:否),判定是否需要继续元件识别处理(S28)。
详细而言,状态识别部23在例如加工后的图像数据62中被识别出的元件80达到预定量的情况下或者在针对加工后的图像数据62中的所有特征部进行了属性判定的情况下,判定为不需要继续元件识别处理(S28:否),结束元件识别处理。
此外,上述的“预定量”能够设定为例如在下次的PP循环中需要的元件80的数量或者在该数量上加上了富余量的数量。另一方面,状态识别部23在例如加工后的图像数据62中残留没有被识别为元件80的特征部的情况下,判定为需要继续元件识别处理(S28:是),反复执行S21-S27。
在本实施方式中,在基准特征部85和搜索范围65中检测出的备选特征部86的数量(1+Ns)与形成于一个元件80的特征部的数量(Nf)相等的情况下(1+Ns=Nf,S24:是),执行了属性判定(S25)。相对于此,也可以是,状态识别部23在上述的情况下(S24:是),省略属性判定(S25),认定为备选特征部86与基准特征部85同属于同一元件80(S27)。
4-3.第二元件识别处理
在上述那样的元件识别处理(S14)中,有时使基准特征部85与搜索范围65中检测出的备选特征部86相加而得到的特征部的数量(1+Ns)超过形成于一个元件80的特征部的数量(Nf)(1+Ns>Nf,S24:否)。在这样的情况下,状态识别部23也可以如图12所示,执行第二元件识别处理(S30)。
详细而言,状态识别部23首先执行预备备选搜索处理(S31、S32)。此处,如图9所示,将搜索范围65所包含的多个备选特征部86中的一个备选特征部作为第二基准特征部87。另外,将以第二基准特征部87的位置及特征量为基准的预定的第二搜索范围66所包含的其他特征部作为可能与第二基准特征部87同属于同一元件80的第二备选特征部88。
在预备备选搜索处理中,状态识别部23首先设定第二基准特征部87(S31)。接下来,状态识别部23对第二搜索范围66所包含的第二备选特征部88进行搜索(S32)。该预备备选搜索处理(S31、S32)与元件识别处理的S21、S22实质相同,因此,省略详细的说明。此外,作为该第二备选特征部88,能够检测出S21中设定的基准特征部85。
接着,在使第二基准特征部87与第二搜索范围66所包含的第二备选特征部88相加而得到的特征部的数量(1+Ns2)不等于形成于一个元件80的特征部的数量(Nf)的情况下(S33:否),状态识别部23再次执行预备备选搜索处理(S31、S32)。这样,状态识别部23根据需要反复执行预备备选搜索处理(S31、S32)。图9表示执行了两次预备备选搜索处理(S31、S32)的状态。
在第二基准特征部87和第二备选特征部88的数量(1+Ns2)成为元件80的特征部的数量(Nf)的情况下(S33:是),状态识别部23认定为通过最后执行的预备备选搜索处理(S31、S32)检测出的第二备选特征部88与第二基准特征部87同属于同一元件80(S34)。另外,状态识别部23在结束了第二元件识别处理(S30)之后,从S28再次开始原来的元件识别处理。
此时,在基于最初的基准特征部85的备选特征部86的搜索处理(S22)中,将已经被识别为元件80的备选特征部86从检测对象中除去。然后,针对没有被认定为元件80的残留的备选特征部86,重新判定是否与基准特征部85属于同一元件80(S25)。
5.基于实施方式的结构的效果
根据上述的实施方式的结构,在搜索备选特征部86时,将基于基准特征部85的位置及特征量而规定出的预定的搜索范围65作为对象,因此,能够实现搜索处理(S22)的高效化。并且,基于特征量或者基于与基准特征部85之间的位置关系,对于多个备选特征部86,来判定备选特征部86与基准特征部85是否同属于同一元件80,因此,能够防止将不同的元件80的特征部误认为同一元件80。由此,能够实现供给区域As中的元件80的供给状态的识别处理的精度提高。
6.实施方式的变形方式
6-1.属性判定
状态识别部23能够在供给状态的识别处理中适当地应用各种属性判定的第一方式至第五方式,另外,也可以根据元件80的种类、特征部的形状、亮度、位置、种类而适当地切换应用。此外,上述的特征部也可以仅通过构成元件80的部位的形状或者仅通过角度来定义。另外,元件80有时根据种类具有3个以上的特征部,或者具有相互不同形状的特征部。
也可以是,状态识别部23在供给状态的识别处理中,仅针对多个特征部或者仅针对位置关系,基于相互的特征部的一致度或者与理想形状、理想位置的一致度,进行属性判定。状态识别部23能够根据供给状态的识别处理的执行所允许的所需时间、要求的识别精度,适当地切换识别处理的方式。
6-2.元件识别处理
在实施方式中,状态识别部23采用如上述那样执行预备备选搜索处理(S31、S32)的方式。相对于此,状态识别部23能够采用其他方式。例如,也可以是,状态识别部23在元件识别处理(S14)中,在使基准特征部85和搜索范围65所包含的备选特征部86相加而得到的特征部的数量(1+Ns)超过形成于一个元件80的特征部的数量(Nf)的情况下(S24:是),多个备选特征部86的每一个备选特征部的特征量越接近理想量则判定为越是与基准特征部85同属于同一元件80。
6-3.相机
在实施方式中,构成为拍摄散装供料器50的供给区域As的相机是基板相机15。相对于此,也可以是,元件装配机10具备设置于散装供料器50的上方并能够拍摄供给区域As的相机。该相机可以专用于供给区域As的拍摄,也可以兼顾用于其他用途。根据这样的结构,相机成为固定式,能够实现校准处理的精度提高。其中,从设备成本减少的观点出发,优选为实施方式中例示的方式。
附图标记说明
10:元件装配机12:元件供给装置15:基板相机20:控制装置21:存储部22:图像加工部23:状态识别部24:设定部50:散装供料器61:(加工前的)图像数据62:(加工后的)图像数据65:搜索范围66:第二搜索范围70:元件区域74:背景75:像素76:矩形框80:元件81:主体部811:表面812:背面813:侧面82:(一对)端子(特征部)85:基准特征部86:备选特征部87:第二基准特征部88:第二备选特征部91:基板As:供给区域Nf:特征部的数量Ns:备选特征部的数量Ns2:第二备选特征部的数量Pm:测定点
Claims (14)
1.一种元件装配机,具备:
相机,能够拍摄将多个元件以散装状态供给的供给区域;
图像加工部,对于通过所述相机的拍摄而获取到的图像数据,执行根据亮度来区分所述元件的多个特征部的区域与所述图像数据中的除多个所述特征部以外的区域的图像加工;及
状态识别部,基于被执行了所述图像加工的所述图像数据中的多个所述特征部的每一个特征部的包括形状及角度中的至少一个在内的特征量,来识别所述供给区域中的所述元件的供给状态,
将被执行了所述图像加工的所述图像数据中的多个所述特征部的一个特征部作为基准特征部,将以所述基准特征部的位置及所述特征量为基准而规定的预定的搜索范围所包含的其他所述特征部作为可能与所述基准特征部同属于同一所述元件的备选特征部,
所述状态识别部基于所述搜索范围所包含的一个以上的所述备选特征部的所述特征量及所述基准特征部与所述备选特征部之间的位置关系中的某一方,来判定该备选特征部与所述基准特征部是否同属于同一所述元件。
2.根据权利要求1所述的元件装配机,其中,
所述元件的多个所述特征部的各特征部形成为相同形状,
在所述基准特征部的形状及所述备选特征部的形状的一致度为预先设定的阈值以上的情况下,所述状态识别部判定为该备选特征部与所述基准特征部同属于同一所述元件。
3.根据权利要求1或2所述的元件装配机,其中,
在所述备选特征部的形状与所述备选特征部的理想形状的一致度为预先设定的阈值以上的情况下,所述状态识别部判定为该备选特征部与所述基准特征部同属于同一所述元件。
4.根据权利要求2或3所述的元件装配机,其中,
所述状态识别部基于被执行了所述图像加工的所述图像数据中的与多个所述特征部的各特征部外切的最小面积的矩形框的形状,来分别确定多个所述特征部的形状。
5.根据权利要求1~4中任一项所述的元件装配机,其中,
所述元件的多个所述特征部的各特征部形成为相同角度,
在所述基准特征部的角度及所述备选特征部的角度的一致度为预先设定的阈值以上的情况下,所述状态识别部判定为该备选特征部与所述基准特征部同属于同一所述元件。
6.根据权利要求1~5中任一项所述的元件装配机,其中,
在所述备选特征部的角度与所述备选特征部的理想角度的一致度为预先设定的阈值以上的情况下,所述状态识别部判定为该备选特征部与所述基准特征部同属于同一所述元件。
7.根据权利要求1~6中任一项所述的元件装配机,其中,
将所述搜索范围所包含的多个所述备选特征部中的一个备选特征部作为第二基准特征部,将以所述第二基准特征部的位置及所述特征量为基准而规定的预定的第二搜索范围所包含的其他所述特征部作为可能与所述第二基准特征部同属于同一所述元件的第二备选特征部,将对所述第二搜索范围中的所述第二备选特征部进行搜索的处理作为预备备选搜索处理,
在将所述基准特征部和所述搜索范围所包含的所述备选特征部相加而得到的所述特征部的数量超过在一个所述元件上形成的所述特征部的数量的情况下,所述状态识别部反复执行所述预备备选搜索处理,直至将所述第二基准特征部和所述第二搜索范围所包含的所述第二备选特征部相加而得到的所述特征部的数量成为在一个所述元件上形成的所述特征部的数量为止,
所述状态识别部将通过最后执行的所述预备备选搜索处理而检测出的所述第二备选特征部判定为与所述第二基准特征部同属于同一所述元件。
8.根据权利要求1~7中任一项所述的元件装配机,其中,
在将所述基准特征部和所述搜索范围所包含的所述备选特征部相加而得到的所述特征部的数量超过在一个所述元件上形成的所述特征部的数量的情况下,所述状态识别部判定为多个所述备选特征部的每一个备选特征部的所述特征量越接近理想量则越与所述基准特征部同属于同一所述元件。
9.根据权利要求1~8中任一项所述的元件装配机,其中,
所述状态识别部基于在被执行了所述图像加工的所述图像数据中被区分为所述特征部侧的区域的面积,来判定作为所述特征部是否适当。
10.根据权利要求9所述的元件装配机,其中,
所述状态识别部基于被执行了所述图像加工的所述图像数据中的形成被区分为所述特征部侧的区域的像素的数量,来计算该区域的面积。
11.根据权利要求1~10中任一项所述的元件装配机,其中,
所述状态识别部对在被执行了所述图像加工的所述图像数据中位于所述基准特征部与所述备选特征部之间的区域的一个以上的测定点的位置进行推算,并且对被执行所述图像加工之前的原来的所述图像数据中的与所述测定点对应的位置的亮度进行测定,
所述状态识别部基于测定出的亮度,来判定所述基准特征部与所述备选特征部之间的区域是所述元件的一部分还是背景,
所述状态识别部基于该判定的结果,来判定该备选特征部与所述基准特征部是否同属于同一所述元件。
12.根据权利要求1~11中任一项所述的元件装配机,其中,
所述元件具有主体部和设置于所述主体部的两端的一对端子,
所述图像数据中的所述主体部的亮度低于所述一对端子的亮度,
所述元件中的多个所述特征部是所述一对端子。
13.根据权利要求1~12中任一项所述的元件装配机,其中,
所述供给区域的所述供给状态包括:表示所述元件的厚度方向是否处于上下方向的元件姿势、表示多个所述元件是否比预定距离接近的分离度及表示是否能够从所述供给区域拾取的可拾取性中的至少一个。
14.根据权利要求1~13中任一项所述的元件装配机,其中,
所述元件装配机还具备设定部,所述设定部基于由所述状态识别部识别出的所述供给状态,来设定供给到所述供给区域的多个所述元件中的成为拾取对象的所述元件。
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