JP2003204200A - 教示データ設定装置及び方法、ネットワークを利用した教示データ提供システム及び方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 実機による修正と確認作業を行うことなく、
画像処理でのエラーや誤検出の低減を実現できる最適な
教示データの設定が可能な画像処理用の教示データ設定
装置及びその方法を提供する。 【解決手段】 対象物教示データ抽出部１は、対象物属
性及び認識動作条件のデータベースを用いて、取り得る
全ての組合せの教示データを作成する。教示データ候補
絞り込み部２は、作成された複数の教示データの中か
ら、実際に使用される対象物及び実装装置に関する教示
データの候補を絞り込んで抽出する。対象物画像入力部
３には、実装に使用される対象物毎に、対象物単体の画
像が入力される。評価画像作成部４は、対象物画像を用
いて所定の評価画像を作成する。教示データ決定部５
は、教示データ候補と評価画像とを入力し、双方の比較
／検討を行って対象物に最適な教示データを決定して出
力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像処理用の教示
データ設定装置及び方法、ネットワークを利用した画像
処理用の教示データ提供システム及び方法に関し、より
特定的には、基板製造等に用いられる設備であって、電
子部品実装工程で行われる画像処理に必要な教示データ
を設定するための装置及びその方法、及び当該装置によ
って設定された教示データを、ネットワークを利用して
転用する教示データ提供システム及びその方法に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】一般に、電子部品実装工程で行われる画
像処理に必要な教示データは、部品属性と認識動作条件
との対で与えられる。部品属性のパラメータとしては、
部品の形状、リードの本数やピッチ、及び色彩等があ
る。認識動作条件のパラメータとしては、部品実装装置
における部品吸着状態の位置ずれを認識するためのアル
ゴリズム、部品状態を撮像するカメラの種類・位置、及
び撮像条件（照明、シャッタースピード）等がある。

【０００３】従来、この教示データは、次のようにして
設定されていた。図６は、従来の教示データ設定方法の
手順を概略的に示したフローチャートである。図６にお
いて、作業者が、実装に使用される各部品について、複
数のパラメータによる組合せの中からある認識動作条件
を抽出し、暫定的な教示データを設定する（ステップＳ
４１）。次に、暫定的に設定された教示データを用い
て、実機による動作確認が行われる（ステップＳ４
２）。そして、実機による動作確認の結果、その教示デ
ータに基づいて撮像された画像によって正確に画像認識
可能であれば、その暫定的な教示データが最終的な教示
データとして決定され、画像認識結果に問題があれば別
の暫定的な教示データを設定し直して、再度実機確認処
理を経る（ステップＳ４３，Ｓ４４）。このように、従
来の教示データ設定方法では、実機による動作確認で問
題がなくなるまで、修正と確認作業が繰り返し行われ
る。また、教示データの上記認識動作条件の１つである
照明に関する撮像条件を、迅速にかつ確実に設定する方
法もある（例えば、特許文献１参照。）。

【０００４】

【特許文献１】特開２０００−３３２５００号公報

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の教示データ設定方法では、実機上での修正と確認作
業を行う必要があるため作業工数が大きく、作業者の今
までの経験やノウハウ等の人為的要因が、その作業工数
に大きく影響してくる。例えば、上記動作確認を行う実
機は、画像処理を行う部品に対して複数の認識アルゴリ
ズムが設定されている。この認識アルゴリズムの選択に
関しては、予め設定された推奨値や作業者の経験等によ
って行われるため、選択された認識アルゴリズムによる
動作確認の結果に問題がある場合、同様に修正と確認作
業を繰り返さなければならない。また、作業者によって
は、実機による動作確認不足によって検証できなかった
問題が後に生じる場合があり、最終的な教示データの信
頼性が低くならざるを得なかった。従来では、このよう
な教示データを用いて画像処理を行うため、エラーや誤
検出が発生してしまうという問題がある。また、画像処
理においては、画像処理を行う設備の劣化（例えば、吸
着ノズル先端部の摩耗や照明照度の低下）や撮像データ
に含まれるランダムノイズによって、上述したように教
示データを設定した設備の撮像条件から変化することが
ある。このような変化が画像処理を行う設備に生じた場
合、上記教示データは、上記変化を考慮した設定が行わ
れていないため、同様にエラーや誤検出が発生してしま
う。

【０００６】また、電子部品実装工程では、電子部品実
装機における電子部品の位置検出や検査機における電子
部品の検査等の様々な用途で画像処理が用いられてい
る。この電子部品実装分野では、部品等の対象物が比較
的標準化されているため、工程に使用される設備も標準
的なものが多い。しかし、対象物の種類や点数は多岐に
渡り、教示データは、ユーザや回路品種毎に非常に複雑
なものとなる。従って、わずかなミスでも重大なエラー
や誤検出の原因となってしまう。よって、電子部品実装
工程で行われる画像処理に必要な教示データの設定は、
非常に重要である。また、上述したように教示データは
非常に複雑なものであるので、他へ効率的に転用するこ
とも重要となってくる。

【０００７】また、上述した認識動作条件に含まれる照
明に関する撮像条件を迅速にかつ正確に設定する方法の
場合、この方法によって設定された撮像条件に関して
は、上述した課題の一部が解決できる。しかしながら、
この方法を用いても、例えば認識アルゴリズムの設定に
関しては、上記課題と同様に修正と確認作業を繰り返す
可能性がある。また、上述した画像処理を行う設備の劣
化やランダムノイズによる撮像条件の変化に対しても、
上記方法で設定された教示データにも当該変化が考慮さ
れていないため、同様にエラーや誤検出が発生すること
がある。

【０００８】それ故、本発明の主たる目的は、実機によ
る修正と確認作業を行うことなく、画像処理でのエラー
や誤検出の低減を実現できる最適な教示データの設定が
可能な画像処理用の教示データ設定装置及びその方法を
提供することである。また、本発明の他の目的は、ネッ
トワークを利用して、設定された最適な教示データを効
率よく転用することが可能な画像処理用の教示データ提
供システム及びその方法を提供することである。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明は、以下に述べるような特徴を有している。
本発明の教示データ設定装置は、電子部品実装工程で行
われる画像処理に必要な教示データを設定し、対象物教
示データ抽出部と、教示データ候補絞り込み部と、対象
物画像入力部と、評価画像作成部と、教示データ決定部
とを備えている。対象物教示データ抽出部は、対象物に
関する対象物属性及び画像処理に必要な認識動作条件を
予め記憶しており、当該対象物属性と認識動作条件とが
取り得る全ての組合せの教示データを複数作成する。教
示データ候補絞り込み部は、対象物教示データ抽出部に
おいて作成された複数の教示データの中から、実際に使
用される対象物及び実装装置に関する教示データの候補
を絞り込んで抽出する。対象物画像入力部は、実装に使
用される対象物単体の画像を入力する。評価画像作成部
は、対象物画像入力部に入力された対象物画像を用い
て、最終的な教示データの決定に必要な所定の評価画像
を作成する。教示データ決定部は、評価画像作成部で作
成された評価画像に基づいて、教示データ候補絞り込み
部で絞り込まれた教示データ候補の中から対象物に最適
な教示データを決定する。

【００１０】上記した本発明の構成によれば、複数の教
示データの中から対象物の属性に基づく教示データ候補
を絞り込み、実際の対象物画像から作成された評価画像
を用いて、この教示データ候補をそれぞれ評価した結果
から教示データを決定する。このため、従来の修正と確
認を繰り返す方式と異なり、最適な教示データを簡単か
つ迅速に決定することができる。また、評価画像を用い
て教示データ候補を評価するので、実機サンプル画像だ
けでは想定し得ない不具合の事前検証が可能となり、よ
り正確な教示データを決定することができる。この結
果、最適な教示データを用いて画像処理を行うことがで
きるので、画像処理時におけるエラーや誤検出の発生を
低減させることができる。

【００１１】また、具体的には、上記対象物は部品であ
り、対象物属性は部品の形状であってもかまわない。

【００１２】また、評価画像作成部は、対象物画像入力
部に入力された対象物画像に対して、電子部品実装工程
で行われる画像処理の撮像バラツキを想定した画像処理
を行うことによって複数の評価画像を作成してもよい。
これによって、撮像バラツキを想定した評価画像を用い
て教示データ候補を評価するので、現実に画像処理を行
う設備の劣化や実機サンプル画像だけでは想定し得ない
不具合の事前検証が可能となり、より正確な教示データ
を決定することができる。

【００１３】上記評価画像作成部の撮像バラツキを想定
した画像処理としては、以下に述べるように、種々のも
のが考えられる。第１の処理は、電子部品実装工程の画
像処理における対象物の傾きを想定したシェーディング
処理である。この場合、対象物が傾いたり回転した状態
で生じる対象物表面の明暗変化を想定したシミュレーシ
ョンが可能であり、現実に画像処理を行う設備に設けら
れた対象物を保持する部分が摩耗等によって傾いても、
画像処理時におけるエラーや誤検出の発生を低減させる
ことができる。第２の処理は、電子部品実装工程の画像
処理で用いられる撮像装置が取得する画像に発生するノ
イズを想定したランダムノイズ処理である。この場合、
撮像装置で撮像された画像に微少なノイズの重畳を想定
したシミュレーションが可能であり、現実に画像処理を
行う設備に設けられた撮像装置で撮像された画像に微小
なノイズが重畳されても、画像処理時におけるエラーや
誤検出の発生を低減させることができる。第３の処理
は、電子部品実装工程の画像処理における照度のバラツ
キを想定したコントラスト処理である。この場合、対象
物の表面状態の変化や特定設備上の照明の照度ばらつき
を想定して、明るさの変化に対応させたシミュレーショ
ンが可能であり、現実に画像処理を行う設備に設けられ
た照明の照度が劣化によって低下しても、画像処理時に
おけるエラーや誤検出の発生を低減させることができ
る。

【００１４】また、上記認識動作条件は、少なくとも電
子部品実装工程の画像処理に必要な認識アルゴリズムが
含まれていてもよい。その場合、教示データ決定部は、
評価画像作成部で作成された評価画像を教示データ候補
絞り込み部で絞り込まれた教示データ候補毎に含まれる
認識アルゴリズムに基づいて画像認識した結果を評価す
ることによって、対象物に最適な教示データを決定す
る。これによって、教示データに含まれる認識アルゴリ
ズムに対しても自動的に評価することが可能であり、認
識アルゴリズムの問題による修正と確認作業の繰り返し
が不要となる。

【００１５】また、上記対象物画像入力部は、認識動作
条件に含まれる照明に関する条件に対して予め推奨され
る値およびその値に対して所定の範囲を増減させた照度
値に基づいて作成された複数の対象物単体の画像を入力
してもよい。その場合、上記評価画像作成部は、対象物
画像入力部に入力された複数の対象物単体の画像に対し
て、電子部品実装工程で行われる画像処理の撮像バラツ
キを想定した画像処理を行うことによってそれぞれ複数
の評価画像を作成する。そして、上記教示データ決定部
は、評価画像作成部で作成された複数の評価画像から教
示データ候補絞り込み部で絞り込まれた教示データ候補
毎に対応する評価画像を抽出し、抽出された評価画像を
対応する教示データ候補に含まれる認識アルゴリズムに
基づいて画像認識した結果を評価することによって、対
象物に最適な教示データを決定する。これによって、教
示データ絞り込み部で絞り込まれた教示データ候補に基
づいて、適した評価画像を抽出することが可能であり、
認識アルゴリズムを含めて正確な教示データを容易に決
定することができる。

【００１６】また、上記対象物教示データ抽出部は、対
象物属性及び認識動作条件とが取り得る全ての組合せか
ら、当該組合せによって対象物属性と無関係となる上記
認識アルゴリズムを含む認識動作条件の組合わせを削除
して教示データを作成してもかまわない。これによっ
て、対象物教示データ抽出部で扱う教示データ量を削減
することができる。

【００１７】本発明の教示データ提供システムは、サー
ビス提供者とサービス利用者との間を接続するネットワ
ークを利用して、電子部品実装工程で行われる画像処理
に必要な教示データを特定設備へ提供する。教示データ
提供システムの第１の例は、サービス提供者は、対象物
教示データ抽出部と、教示データ候補絞り込み部と、対
象物画像入力部と、評価画像作成部と、教示データ決定
部と、配送部とを備えている。対象物教示データ抽出部
は、対象物に関する対象物属性及び画像処理に必要な認
識動作条件を予め記憶しており、当該対象物属性と認識
動作条件とが取り得る全ての組合せの教示データを複数
作成する。対象物教示データ抽出部において作成された
複数の教示データの中から、教示データ候補絞り込み部
は、実際に使用される対象物及び実装装置に関する教示
データの候補を絞り込んで抽出する。対象物画像入力部
は、実装に使用される対象物単体の画像を入力する。評
価画像作成部は、対象物画像入力部に入力された対象物
画像を用いて、最終的な教示データの決定に必要な所定
の評価画像を作成する。教示データ決定部は、評価画像
作成部で作成された評価画像に基づいて、教示データ候
補絞り込み部で絞り込まれた教示データ候補の中から対
象物に最適な教示データを決定する。配送部は、教示デ
ータ決定部で決定された最適な教示データを、１つ又は
複数の特定設備へ電子的に配送する。サービス利用者
は、少なくとも１つの特定設備を備えている。特定設備
は、配送部から配送される最適な教示データを利用して
所定の画像処理を実行する。

【００１８】上記した本発明の構成によれば、サービス
利用者側は、教示データの設定処理に必要な装置に関す
る設置コストが不要となることに加え、教示データの設
定処理を行う労力を省くことができる。一方、サービス
提供者側は、標準的な教示データを複数のユーザに提供
（販売）することができるで、ビジネス上の収益向上が
期待できる。

【００１９】本発明の教示データ提供システムの第２の
例は、サービス提供者は、対象物教示データ抽出部と、
教示データ候補絞り込み部と、対象物画像入力部と、評
価画像作成部と、教示データ決定部とを備えている。サ
ービス利用者は、配送部と、少なくとも１つの特定設備
とを備えている。

【００２０】上記した本発明の構成によれば、サービス
利用者側は、教示データの設定処理に必要な装置に関す
る設置コストが不要となることに加え、教示データの設
定処理を行う労力を省くことができ、１つの教示データ
を複数の特定設備で効率よく利用することができる。一
方、サービス提供者側は、標準的な教示データを複数の
ユーザに提供（販売）することができるで、ビジネス上
の収益向上が期待できる。

【００２１】本発明の教示データ提供システムの第３の
例は、サービス提供者は、対象物教示データ抽出部を備
えている。サービス利用者は、教示データ候補絞り込み
部と、対象物画像入力部と、評価画像作成部と、教示デ
ータ決定部と、配送部と、少なくとも１つの特定設備と
を備えている。

【００２２】上記した本発明の構成によれば、サービス
利用者側は、データベースの管理が不要となると共に、
データベース管理に必要な記憶装置を持つ必要がなくな
る。一方、サービス提供者側は、データベースの管理だ
けでよくなる。

【００２３】また、上述した本発明の教示データ設定装
置および教示データ提供システムは、それぞれの構成部
の機能を行う教示データ設定方法としても実現可能であ
る。この場合、上述した効果を同様に期待することがで
きる。

【００２４】

【発明の実施の形態】（教示データの設定装置及び設定
方法）図１は、本発明の一実施形態に係る画像処理用の
教示データ設定装置の構成を示すブロック図である。図
１において、本実施形態の画像処理用の教示データ設定
装置は、対象物教示データ抽出部１と、教示データ候補
絞り込み部２と、対象物画像入力部３と、評価画像作成
部４と、教示データ決定部５とを備える。以下、上記構
成による画像処理用の教示データ設定装置の動作（画像
処理用の教示データ設定方法）を説明する。

【００２５】前提として、対象物教示データ抽出部１に
は、部品等の対象物に関する対象物属性データ及び画像
処理に必要な認識動作条件データが、データベース化さ
れて予めそれぞれ記憶されている。以下、図２および図
３を参照して、対象物が部品である場合の上記対象物特
性データおよび認識動作条件データについて説明する。
なお、図２は対象物教示データ抽出部１でデータベース
化された上記対象物属性データの一部を示す図であり、
図３は上記認識動作条件データの一部を示す図である。

【００２６】図２において、対象物属性データのパラメ
ータとしては、部品分類、部品外形寸法、リードの形状
や本数やピッチ、極性マーク位置、及び部品ボディ色彩
等がある。例えば、部品分類には、角チップ、アルミ電
解コンデンサ、ＱＦＰ（Ｑｕａｄ Ｆｌａｔ Ｐａｃｋ
ａｇｅ）／ＳＯＰ（Ｓｍａｌｌ Ｏｕｔｌｉｎｅ Ｐａ
ｃｋａｇｅ）、およびＢＧＡ（Ｂａｌｌ Ｇｒｉｄ Ａ
ｒｒａｙ）等の対象物とする部品の種類を示すデータで
分類される。部品外形寸法には、対象物となる部品の
縦、横、および高さ等の寸法データで分類される。この
対象物属性データのデータベースは、すでにあるＣＡＤ
データを入力して構築されてもよいし、実際に対象物の
属性をカメラ、スキャナ又はレーザースキャン等で測定
した結果から構築されてもよい。また、対象物属性デー
タは、上記部品分類で示される部品の種類に対して、そ
の部品が設定されている他の各パラメータのデータの組
合せで構築される。例えば、図２に示す最上位置に示さ
れた「ＳＯＰ、８．０×８．０×２．０、４、１．０、
…」の組合せで対象物属性データの１つを構成し、２段
目に示された「ＳＯＰ、８．０×８．０×２．０、４、
１．２５、…」の組合せで対象物属性データの１つを構
成する。

【００２７】図３において、認識動作条件データのパラ
メータとしては、装置種別、部品状態を撮像するカメラ
の種類・位置、及び撮像条件（照明、シャッタースピー
ド）、部品吸着状態の位置ずれを認識するための認識ア
ルゴリズム番号、等がある。例えば、装置種別には、高
速機Ａ、高速機Ｂ、および多機能機Ａ等画像処理を行う
部品実装装置や検査装置等の特定設備の種類を示すデー
タで分類される。カメラ種類には、使用カメラの２Ｄや
３Ｄ等で示される種類、カメラ位置には、上、下、およ
び斜め等で示される対象物に対するカメラの位置が分類
される。照明条件には、上中下段等の照明の位置および
それらのＯＮ／ＯＦＦ、それぞれの照明の照度等が分類
される。また、認識動作条件データも、上記対象物属性
データと同様に、特定設備を示すデータに対応して、そ
の設備が対応可能な他のパラメータのデータの組合せで
構築される。例えば、図３に示す最上位置に示された
「高速機Ａ、上、ＯＮ−ＯＮ−ＯＮ、１、…」の組合せ
で認識動作条件データの１つを構成する。なお、上記対
象物属性データあるいは上記認識動作条件データは、二
次元的な属性であっても三次元的な属性であっても構わ
ない。

【００２８】そして、対象物教示データ抽出部１は、こ
のデータベースを用いて、対象物属性データと認識動作
条件データとの全ての組合せを教示データとして作成す
る。例えば、対象物属性データが１０００通りあり、認
識動作条件データが３０００通りある場合には、その組
合せとして３００００００（＝１０００×３０００）通
り全ての教示データが作成される。なお、上述した組合
せによって教示データを作成するとき、組合わされる対
象物属性データに対して設定が不可能な認識動作条件デ
ータは、教示データから除外してもかまわない。例え
ば、組み合わされる対象物属性データが示す部品の種類
に対して、その部品が関連しない認識アルゴリズム番号
等を含む認識動作条件データが除外される。これによっ
て、対象物教示データ抽出部１で扱う教示データ量を削
減することができる。

【００２９】次に、教示データ候補絞り込み部２は、対
象物教示データ抽出部１において作成された複数の教示
データの中から、実際に使用される対象物及び実装装置
や検査装置等の特定装置に関する教示データの候補を絞
り込んで抽出する。この実際に使用される対象物及び特
定設備に関する対象物属性や特定設備等の情報は、作業
者の入力等によって対象物属性の各パラメータ情報およ
び認識動作条件の設備種別およびカメラの種類・位置の
パラメータ情報が指示される。まず、教示データ候補絞
り込み部２は、指示された対象物属性の各パラメータ情
報に基づいて、複数の教示データの中から、その各パラ
メータ情報に対応する教示データを絞り込む。これによ
って、指示されない対象物に関する教示データが除外さ
れる。なお、指示されたパラメータ情報が範囲で指定さ
れた場合（例えば、部品外形寸法を設計許容範囲で指
定）、その範囲に相当する複数の対象物属性データに対
応する教示データに絞り込まれる。次に、教示データ候
補絞り込み部２は、指示された設備種別およびカメラの
種類・位置のパラメータ情報に基づいて、絞り込まれた
教示データの中から、その設備種別およびカメラの種類
・位置のパラメータ情報に対応する教示データをさらに
絞り込む。これによって、指示されない特定設備やカメ
ラの種類・位置に関する教示データが除外される。例え
ば、対象物属性Ａという指示があった場合には、上記３
００００００通りの教示データの中から対象物属性Ａに
関する教示データだけ（例えば１５００通り）に絞り込
まれる。そして、認識動作条件Ｂという指示があった場
合には、上記１５００通りの教示データの中から認識動
作条件Ｂに関する教示データのみ（例えば５００通り）
に絞り込まれる。

【００３０】一方、対象物画像入力部３には、上記特定
設備で使用される対象物毎に、基準となる対象物単体の
画像（以下、基準画像と記載する）が入力される。この
対象物画像は、カメラによる撮像によって入力されても
よいし、すでにある画像ファイルを読み込むことで入力
されてもよい。この基準画像の作成条件としては、上述
した教示データ候補絞り込み部２に指示される認識動作
条件の設備種別およびカメラの種類・位置に対応し、推
奨される照明条件を考慮して作成される。例えば、基準
画像を作成する設備種別が高速機Ａであり、高速機Ａに
上中下段の照明が設けられている場合、高速機Ａのカメ
ラの種類および位置を合わせて各段の照明照度推奨値を
所定の範囲で照度を増減させて基準画像が作成される。
各段の照明照度推奨値に対して、±１段階の範囲で照度
を増減する場合、それぞれの照明に対して３通りの基準
画像が作成されることになり、基準画像としては３×３
×３＝２７枚作成される。

【００３１】次に、評価画像作成部４は、対象物画像入
力部３に入力された基準画像を用いて、教示データ決定
部５における最終的な教示データの決定に必要な評価画
像を作成する。この評価画像は、上記基準画像に対し
て、人為的にシェーディング処理を施したり、ランダム
ノイズを加えたり、コントラストを変化させたりするこ
とによって、それぞれ所定の処理段階別に複数枚作成さ
れる。ここで、基準画像にシェーディング処理を施すの
は、対象物が傾いたり回転した状態で（実装設備のノズ
ルに）吸着された場合に生じる、対象物表面の明暗変化
を想定したシミュレーションを可能にするためである。
また、基準画像にランダムノイズを加えるのは、カメラ
撮影された画像に微少なノイズの重畳を想定して、正確
な画像認識によるシミュレーションを可能にするためで
ある。また、基準画像のコントラストを変化させるの
は、対象物の表面状態の変化や特定設備上の照明の照度
ばらつきを想定して、明るさの変化に対応させたシミュ
レーションを可能にするためである。つまり、評価画像
作成部４は、実際に対象物を画像認識する時の撮像バラ
ツキ（例えば、吸着ノズル先端部の摩耗および照明照度
の低下等の設備劣化や画像に生じるランダムノイズによ
る画像データの変化）を想定して、それらの撮像バラツ
キに対応した評価画像を所定の段階別に作成する。例え
ば、上述したように基準画像が２７枚作成され、上記そ
れぞれの処理を５段階で行う場合、評価画像は、２７×
５×３＝４０５枚作成される。

【００３２】次に、教示データ決定部５には、教示デー
タ候補絞り込み部２で絞り込まれた教示データ候補と、
評価画像作成部４で作成された各評価画像とが入力され
る。そして、教示データ決定部５は、絞り込まれた各教
示データ候補に応じて、それぞれ対応する評価画像を抽
出する。具体的には、上記教示データ候補で設定されて
いる照明条件（照明の位置およびそれぞれの照度）に応
じて、評価画像を抽出する。ここで、評価画像は、上述
したように１つの照明条件に対し撮像バラツキに対応し
て所定の段階別に作成されているため、抽出される評価
画像も１つの教示データ候補に対し撮像バラツキが評価
された複数枚が抽出される。なお、教示データ候補に対
して、対応する評価画像がない場合、その教示データ候
補は除外される。例えば、教示データ決定部５は、上記
照明照度推奨値からかけ離れた照明条件を有する教示デ
ータ候補に対しては、その教示データに対応する評価画
像が作成されていないため除外する。

【００３３】次に、教示データ決定部５は、各教示デー
タ候補毎に抽出された評価画像に対して、それぞれ比較
／検討を行う。この比較／検討の評価項目としては、所
定の対象物の位置に対する画像認識上の位置ずれが考え
られる。教示データ決定部５は、教示データ候補に基づ
いて抽出された複数の評価画像に対して、その教示デー
タ候補に設定されている認識アルゴリズムを用いてそれ
ぞれ画像認識を行う。例えば、上記対象物画像入力部３
に入力された基準画像の所定位置（例えば、リードのエ
ッジ部の中間点）に対して、各教示データ候補毎の評価
画像における上記所定位置がどのように位置認識される
か各教示データ候補毎に評価する。ここで、各教示デー
タ候補毎に抽出された評価画像は、上述した撮像バラツ
キの所定の段階別に作成されているため、１つの教示デ
ータ候補に対して複数の評価画像が作成されている。し
たがって、教示データ決定部５は、１つの教示データ候
補に対して複数の位置認識結果を得る。そして、教示デ
ータ決定部５は、各教示データ候補に対応する複数の位
置認識結果を、上記所定位置に対するずれ量の平均、バ
ラツキ（標準偏差）、あるいは位置認識エラー率等で評
価し、それぞれを比較することによって最も安定した位
置認識結果を示す教示データ候補を抽出する。

【００３４】以上のように、本発明の一実施形態に係る
画像処理用の教示データ設定装置及び方法によれば、複
数の教示データの中から対象物の属性に基づく教示デー
タ候補を絞り込み、実際の対象物画像から作成された評
価画像を用いて、この教示データ候補をそれぞれ評価し
た結果から認識アルゴリズムを含んだ教示データを決定
する。このため、従来の修正と確認作業の繰り返しと異
なり、最適な教示データを簡単かつ迅速に決定すること
ができる。また、上記撮像バラツキを想定した評価画像
を用いて教示データ候補を評価するので、現実に画像処
理を行う設備の劣化や実機サンプル画像だけでは想定し
得ない不具合の事前検証が可能となり、より正確な教示
データを決定することができる。この結果、最適な教示
データを用いて画像処理を行うことができるので、画像
処理時におけるエラーや誤検出の発生を低減させること
ができる。

【００３５】（教示データの設定装置を用いたシステ
ム）図４は、本発明の一実施形態に係る画像処理用の教
示データ設定装置を用いたシステムの構成例を示すブロ
ック図である。図４において、本実施形態のシステム
は、対象物教示データ抽出部１、教示データ候補絞り込
み部２、対象物画像入力部３、評価画像作成部４、及び
教示データ決定部５から構成される画像処理用の教示デ
ータ設定装置６と、教示データ保存装置７と、電子配送
装置８と、特定設備９とを備える。以下、上記構成によ
るシステムを、上述した画像処理用の教示データ設定装
置以外の部分を中心に説明する。

【００３６】教示データ保存装置７は、画像処理用の教
示データ設定装置６の教示データ決定部５で決定された
最適な教示データを、対象物毎に保存する。この保存さ
れた最適な教示データは、ＬＡＮ（ローカルエリアネッ
トワーク）等を利用したデータ送信機能を備える電子配
送装置８を介して、特定設備９へ適宜配送される。この
特定設備９としては、画像処理機能を内蔵する電子部品
実装機や部品実装検査機等が該当する。また、画像処理
を行う装置だけを特定設備９とすることも考えられる。
そして、特定設備９では、配送された教示データを用い
て必要な画像処理が行われ、電子部品実装工程における
生産効率の向上が図られる。

【００３７】このようにすれば、画像処理を行う場所と
異なる場所に画像処理用の教示データ設定装置６を設置
することができるという具合に、柔軟なシステム構成を
構築することができる。また、教示データが、電子配送
装置８を介して特定設備９へ配送されるようにしたの
で、１つの教示データを複数の特定設備９で共有させる
ことができ、データを効率よく利用させることができ
る。

【００３８】（ネットワークを利用した他のシステム）
上記説明では、ある限られたネットワークエリア（工場
内ＬＡＮ等）においてシステムを構築する例を示した
が、もっと大きなネットワークエリア（インターネット
等）を考えることで様々なシステムを構築することが可
能である。以下、その例を説明する。

【００３９】１．電子配送装置８と特定設備９との間
が、インターネットによって構築されるシステム このシステムの場合、画像処理用の教示データ設定装置
６、教示データ保存装置７及び電子配送装置８が、特定
設備９の製造メーカや第３者プロバイダー等のサービス
提供者側に構築され、作成された教示データが管理され
る。従って、特定設備９を持つユーザ等のサービス利用
者側は、必要な時にサービス提供者側に要求して、又は
ある期間毎に自動的に、教示データを取得（購入）する
こととなる。このようなシステムにすれば、サービス利
用側は、画像処理用の教示データ設定装置６に関する設
置コストが不要となることに加え、教示データの設定処
理を行う労力を省くことができる。一方、サービス提供
者側は、標準的な教示データを複数のユーザに提供（販
売）することができるので、ビジネス上の収益向上が期
待できる。図５に、このシステムにおける処理手順を簡
単に示す。

【００４０】２．画像処理用の教示データ設定装置６と
教示データ保存装置７との間が、インターネットによっ
て構築されるシステム このシステムの場合、画像処理用の教示データ設定装置
６が、サービス提供者側に構築され、作成された教示デ
ータが管理される。従って、サービス利用者側は、必要
な時にサービス提供者側に要求して、又はある期間毎に
自動的に、教示データを取得（購入）することとなる。
このようなシステムにすれば、サービス利用者側は、画
像処理用の教示データ設定装置６に関する設置コストが
不要となることに加え、教示データの設定処理を行う労
力を省くことができる。また、サービス提供者側から取
得した教示データを教示データ保存装置７に保存できる
ので、１つの教示データを複数の特定設備９で効率よく
利用することができる。一方、サービス提供者側は、標
準的な教示データを複数のユーザに提供（販売）するこ
とができるので、ビジネス上の収益向上が期待できる。

【００４１】３．対象物教示データ抽出部１と教示デー
タ候補絞り込み部２との間が、インターネットによって
構築されるシステム このシステムの場合、画像処理用の教示データ設定装置
６内の対象物教示データ抽出部１のみが、サービス提供
者側に構築され、対象物属性及び認識動作条件のデータ
ベースが管理される。従って、サービス利用者側は、必
要な時にサービス提供者側に要求して、又はある期間毎
に自動的に、各データベースを取得（購入）することと
なる。このようなシステムにすれば、サービス利用者側
は、データベースの管理が不要となると共に、データベ
ース管理に必要な記憶装置を持つ必要がなくなる。一
方、サービス提供者側は、データベースの管理だけでよ
くなる。このように様々なインターネットビジネスを展
開させることが可能となる。

【００４２】

【発明の効果】本発明の教示データ設定装置及び方法に
よれば、複数の教示データの中から対象物の属性に基づ
く教示データ候補を絞り込み、実際の対象物画像から作
成された評価画像を用いて、この教示データ候補をそれ
ぞれ評価した結果から認識アルゴリズムを含んだ教示デ
ータを決定する。このため、従来の修正と確認作業の繰
り返しと異なり、最適な教示データを簡単かつ迅速に決
定することができる。また、上記撮像バラツキを想定し
た評価画像を用いて教示データ候補を評価するので、現
実に画像処理を行う設備の劣化や実機サンプル画像だけ
では想定し得ない不具合の事前検証が可能となり、より
正確な教示データを決定することができる。この結果、
最適な教示データを用いて画像処理を行うことができる
ので、画像処理時におけるエラーや誤検出の発生を低減
させることができる。

【００４３】また、本発明の教示データ提供システム及
び方法によれば、サービス利用側は、教示データ設定装
置６に関する設置コストが不要となることに加え、教示
データの設定処理を行う労力を省くことができる。ま
た、サービス利用側は、サービス提供者側から取得した
教示データを保存できるので、１つの教示データを複数
の特定設備で効率よく利用することができる。さらに、
サービス利用側は、データベースの管理が不要となると
共に、データベース管理に必要な記憶装置を持つ必要が
なくなる。 一方、サービス提供者側は、標準的な教示
データを複数のユーザに提供（販売）することができる
で、ビジネス上の収益向上が期待できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態に係る画像処理用の教示デ
ータ設定装置の構成を示すブロック図である。

【図２】図１の対象物教示データ抽出部１でデータベー
ス化された対象物属性データの一部を示す図である。

【図３】図１の対象物教示データ抽出部１でデータベー
ス化された認識動作条件データの一部を示す図である。

【図４】本発明の一実施形態に係る画像処理用の教示デ
ータ設定装置を用いたシステムの構成例を示すブロック
図である。

【図５】図４に示すシステムにおいてネットワークを利
用させた場合の処理手順例を示す図である。

【図６】従来の教示データ設定方法の手順を概略的に示
したフローチャートである。

【符号の説明】

１…対象物教示データ抽出部 ２…教示データ候補絞り込み部 ３…対象物画像入力部 ４…評価画像作成部 ５…教示データ決定部 ６…教示データ設定装置 ７…教示データ保存装置 ８…電子配送装置 ９…特定設備

フロントページの続き (72)発明者 横森 正 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内 Ｆターム(参考） 5E313 CC04 DD03 EE03 FG01 FG10 5L096 CA02 FA69 HA07 JA11

Claims (17)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 電子部品実装工程で行われる画像処理に
   必要な教示データを設定するための教示データ設定装置
   であって、 対象物に関する対象物属性及び画像処理に必要な認識動
   作条件を予め記憶しており、当該対象物属性と認識動作
   条件とが取り得る全ての組合せの教示データを複数作成
   する対象物教示データ抽出部と、 前記対象物教示データ抽出部において作成された複数の
   教示データの中から、実際に使用される対象物及び実装
   装置に関する教示データの候補を絞り込んで抽出する教
   示データ候補絞り込み部と、 実装に使用される対象物単体の画像を入力する対象物画
   像入力部と、 前記対象物画像入力部に入力された対象物画像を用い
   て、最終的な教示データの決定に必要な所定の評価画像
   を作成する評価画像作成部と、 前記評価画像作成部で作成された前記評価画像に基づい
   て、前記教示データ候補絞り込み部で絞り込まれた前記
   教示データ候補の中から対象物に最適な教示データを決
   定する教示データ決定部とを備える、教示データ設定装
   置。
2. 【請求項２】 前記対象物が部品であり、前記対象物属
   性が部品の形状であることを特徴とする、請求項１に記
   載の教示データ設定装置。
3. 【請求項３】 前記評価画像作成部は、前記対象物画像
   入力部に入力された対象物画像に対して、前記電子部品
   実装工程で行われる画像処理の撮像バラツキを想定した
   画像処理を行うことによって複数の評価画像を作成す
   る、請求項１に記載の教示データ設定装置。
4. 【請求項４】 前記評価画像作成部は、前記撮像バラツ
   キを想定した画像処理として、少なくとも前記電子部品
   実装工程の画像処理における前記対象物の傾きを想定し
   たシェーディング処理を含むことを特徴とする、請求項
   ３に記載の教示データ設定装置。
5. 【請求項５】 前記評価画像作成部は、前記撮像バラツ
   キを想定した画像処理として、少なくとも前記電子部品
   実装工程の画像処理で用いられる撮像装置が取得する画
   像に発生するノイズを想定したランダムノイズ処理を含
   むことを特徴とする、請求項３に記載の教示データ設定
   装置。
6. 【請求項６】 前記評価画像作成部は、前記撮像バラツ
   キを想定した画像処理として、少なくとも前記電子部品
   実装工程の画像処理における照度のバラツキを想定した
   コントラスト処理を含むことを特徴とする、請求項３に
   記載の教示データ設定装置。
7. 【請求項７】 前記認識動作条件は、少なくとも前記電
   子部品実装工程の画像処理に必要な認識アルゴリズムを
   含んでおり、 前記教示データ決定部は、前記評価画像作成部で作成さ
   れた評価画像を前記教示データ候補絞り込み部で絞り込
   まれた前記教示データ候補毎に含まれる前記認識アルゴ
   リズムに基づいて画像認識した結果を評価することによ
   って、前記対象物に最適な教示データを決定する、請求
   項１に記載の教示データ設定装置。
8. 【請求項８】 前記対象物画像入力部は、前記認識動作
   条件に含まれる照明に関する条件に対して予め推奨され
   る値およびその値に対して所定の範囲を増減させた照度
   値に基づいて作成された複数の前記対象物単体の画像を
   入力し、 前記評価画像作成部は、前記対象物画像入力部に入力さ
   れた複数の対象物単体の画像に対して、前記電子部品実
   装工程で行われる画像処理の撮像バラツキを想定した画
   像処理を行うことによってそれぞれ複数の評価画像を作
   成し、 前記教示データ決定部は、 前記評価画像作成部で作成された複数の評価画像から前
   記教示データ候補絞り込み部で絞り込まれた前記教示デ
   ータ候補毎に対応する前記評価画像を抽出し、 前記抽出された評価画像を対応する前記教示データ候補
   に含まれる前記認識アルゴリズムに基づいて画像認識し
   た結果を評価することによって、前記対象物に最適な教
   示データを決定する、請求項７に記載の教示データ設定
   装置。
9. 【請求項９】 前記認識動作条件は、少なくとも前記電
   子部品実装工程の画像処理に必要な認識アルゴリズムを
   含んでおり、 前記対象物教示データ抽出部は、前記対象物属性及び前
   記認識動作条件とが取り得る全ての組合せから、当該組
   合せによって前記対象物属性と無関係となる前記認識ア
   ルゴリズムを含む前記認識動作条件の組合わせを削除し
   て前記教示データを作成する、請求項１に記載の教示デ
   ータ設定装置。
10. 【請求項１０】 サービス提供者とサービス利用者との
    間を接続するネットワークを利用して、電子部品実装工
    程で行われる画像処理に必要な教示データを特定設備へ
    提供する教示データ提供システムであって、 前記サービス提供者は、 対象物に関する対象物属性及び画像処理に必要な認識動
    作条件を予め記憶しており、当該対象物属性と認識動作
    条件とが取り得る全ての組合せの教示データを複数作成
    する対象物教示データ抽出部と、 前記対象物教示データ抽出部において作成された複数の
    教示データの中から、実際に使用される対象物及び実装
    装置に関する教示データの候補を絞り込んで抽出する教
    示データ候補絞り込み部と、 実装に使用される対象物単体の画像を入力する対象物画
    像入力部と、 前記対象物画像入力部に入力された対象物画像を用い
    て、最終的な教示データの決定に必要な所定の評価画像
    を作成する評価画像作成部と、 前記評価画像作成部で作成された前記評価画像に基づい
    て、前記教示データ候補絞り込み部で絞り込まれた前記
    教示データ候補の中から対象物に最適な教示データを決
    定する教示データ決定部と、 前記教示データ決定部で決定された最適な教示データ
    を、１つ又は複数の特定設備へ電子的に配送する配送部
    とを備え、 前記サービス利用者は、前記配送部から配送される最適
    な教示データを利用して所定の画像処理を実行する少な
    くとも１つの特定設備を備える、教示データ提供システ
    ム。
11. 【請求項１１】 サービス提供者とサービス利用者との
    間を接続するネットワークを利用して、電子部品実装工
    程で行われる画像処理に必要な教示データを特定設備へ
    提供する教示データ提供システムであって、 前記サービス提供者は、 対象物に関する対象物属性及び画像処理に必要な認識動
    作条件を予め記憶しており、当該対象物属性と認識動作
    条件とが取り得る全ての組合せの教示データを複数作成
    する対象物教示データ抽出部と、 前記対象物教示データ抽出部において作成された複数の
    教示データの中から、実際に使用される対象物及び実装
    装置に関する教示データの候補を絞り込んで抽出する教
    示データ候補絞り込み部と、 実装に使用される対象物単体の画像を入力する対象物画
    像入力部と、 前記対象物画像入力部に入力された対象物画像を用い
    て、最終的な教示データの決定に必要な所定の評価画像
    を作成する評価画像作成部と、 前記評価画像作成部で作成された前記評価画像に基づい
    て、前記教示データ候補絞り込み部で絞り込まれた前記
    教示データ候補の中から対象物に最適な教示データを決
    定する教示データ決定部とを備え、 前記サービス利用者は、 前記教示データ決定部で決定された最適な教示データを
    取得すると共に、１つ又は複数の特定設備へ電子的に配
    送する配送部と、 前記配送部から配送される最適な教示データを利用して
    所定の画像処理を実行する少なくとも１つの特定設備と
    を備える、教示データ提供システム。
12. 【請求項１２】 サービス提供者とサービス利用者との
    間を接続するネットワークを利用して、電子部品実装工
    程で行われる画像処理に必要な教示データを特定設備へ
    提供する教示データ提供システムであって、 前記サービス提供者は、対象物に関する対象物属性及び
    画像処理に必要な認識動作条件を予め記憶しており、当
    該対象物属性と認識動作条件とが取り得る全ての組合せ
    の教示データを複数作成する対象物教示データ抽出部を
    備え、 前記サービス利用者は、 前記対象物教示データ抽出部において作成された複数の
    教示データを取得し、当該教示データの中から、実際に
    使用される対象物及び実装装置に関する教示データの候
    補を絞り込んで抽出する教示データ候補絞り込み部と、 実装に使用される対象物単体の画像を入力する対象物画
    像入力部と、 前記対象物画像入力部に入力された対象物画像を用い
    て、最終的な教示データの決定に必要な所定の評価画像
    を作成する評価画像作成部と、 前記評価画像作成部で作成された前記評価画像に基づい
    て、前記教示データ候補絞り込み部で絞り込まれた前記
    教示データ候補の中から対象物に最適な教示データを決
    定する教示データ決定部と、 前記教示データ決定部で決定された最適な教示データを
    取得すると共に、１つ又は複数の特定設備へ電子的に配
    送する配送部と、 前記配送部から配送される最適な教示データを利用して
    所定の画像処理を実行する少なくとも１つの特定設備と
    を備える、教示データ提供システム。
13. 【請求項１３】 電子部品実装工程で行われる画像処理
    に必要な教示データを設定するための教示データ設定方
    法であって、 予め記憶している対象物に関する対象物属性及び画像処
    理に必要な認識動作条件を用いて、当該対象物属性と認
    識動作条件とが取り得る全ての組合せの教示データを複
    数作成するステップと、 作成された前記複数の教示データの中から、実際に使用
    される対象物及び実装装置に関する教示データの候補を
    絞り込んで抽出するステップと、 実装に使用される対象物単体の画像を入力するステップ
    と、 入力された前記対象物画像を用いて、最終的な教示デー
    タの決定に必要な所定の評価画像を作成するステップ
    と、 作成された前記評価画像に基づいて、絞り込まれた前記
    教示データ候補の中から対象物に最適な教示データを決
    定するステップとを備える、教示データ設定方法。
14. 【請求項１４】 前記認識動作条件は、少なくとも前記
    電子部品実装工程の画像処理に必要な認識アルゴリズム
    を含んでおり、 前記画像を入力するステップは、前記認識動作条件に含
    まれる照明に関する条件に対して予め推奨される値およ
    びその値に対して所定の範囲を増減させた照度値に基づ
    いて作成された複数の前記対象物単体の画像を入力し、 前記評価画像を作成するステップは、前記画像を入力す
    るステップに入力された複数の対象物単体の画像に対し
    て、前記電子部品実装工程で行われる画像処理の撮像バ
    ラツキを想定した画像処理を行うことによってそれぞれ
    複数の評価画像を作成し、 前記教示データを決定するステップは、 前記評価画像を作成するステップで作成された複数の評
    価画像から前記教示データの候補を絞り込んで抽出する
    ステップで絞り込まれた前記教示データ候補毎に対応す
    る前記評価画像を抽出し、 前記抽出された評価画像を対応する前記教示データ候補
    毎に含まれる前記認識アルゴリズムに基づいて画像認識
    した結果を評価することによって、前記対象物に最適な
    教示データを決定する、請求項１３に記載の教示データ
    設定方法。
15. 【請求項１５】 サービス提供者とサービス利用者との
    間を接続するネットワークを利用して、電子部品実装工
    程で行われる画像処理に必要な教示データを特定設備へ
    提供するとき、 前記教示データを複数作成するステップと、前記教示デ
    ータの候補を絞り込んで抽出するステップと、前記画像
    を入力するステップと、前記評価画像を作成するステッ
    プと、前記最適な教示データを決定するステップとは、
    前記サービス提供者によって行われ、 さらに、前記最適な教示データを決定するステップで決
    定された前記最適な教示データを、少なくとも１つの特
    定設備へ電子的に配送するステップが、前記サービス提
    供者によって行われ、 前記サービス提供者から配送される前記最適な教示デー
    タを利用して、特定設備で所定の画像処理を実行するス
    テップが前記サービス利用者によって行われる、請求項
    １３に記載の教示データ設定方法。
16. 【請求項１６】 サービス提供者とサービス利用者との
    間を接続するネットワークを利用して、電子部品実装工
    程で行われる画像処理に必要な教示データを特定設備へ
    提供するとき、 前記教示データを複数作成するステップと、前記教示デ
    ータの候補を絞り込んで抽出するステップと、前記画像
    を入力するステップと、前記評価画像を作成するステッ
    プと、前記最適な教示データを決定するステップとは、
    前記サービス提供者によって行われ、 前記最適な教示データを決定するステップで決定された
    前記最適な教示データを取得すると共に、少なくとも１
    つの特定設備へ電子的に配送するステップと、 前記電子的に配送するステップで配送される前記最適な
    教示データを利用して、特定設備で所定の画像処理を実
    行するステップとが、前記サービス利用者によって行わ
    れる、請求項１３に記載の教示データ設定方法。
17. 【請求項１７】 サービス提供者とサービス利用者との
    間を接続するネットワークを利用して、電子部品実装工
    程で行われる画像処理に必要な教示データを特定設備へ
    提供するとき、 前記教示データを複数作成するステップが、前記サービ
    ス提供者によって行われ、 前記教示データの候補を絞り込んで抽出するステップ
    と、前記画像を入力するステップと、前記評価画像を作
    成するステップと、前記最適な教示データを決定するス
    テップとは、前記サービス利用者によって行われ、 さらに、前記最適な教示データを決定するステップで決
    定された前記最適な教示データを、少なくとも１つの特
    定設備へ電子的に配送するステップと、 前記電子的に配送するステップによって配送される前記
    最適な教示データを利用して、特定設備で所定の画像処
    理を実行するステップとが、前記サービス利用者によっ
    て行われる、請求項１３に記載の教示データ設定方法。