JP2004213562A

JP2004213562A - 部品認識データ作成方法及び作成装置、並びに部品認識データ作成プログラム

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Publication number: JP2004213562A
Application number: JP2003002424A
Authority: JP
Inventors: Atsushi Tanabe; 敦田邊; Shinji Yoshino; 信治吉野; Masahiro Hayashizaki; 昌弘林崎; Eiichi Hachitani; 栄一蜂谷
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 2003-01-08
Filing date: 2003-01-08
Publication date: 2004-07-29
Anticipated expiration: 2023-01-08
Also published as: JP3993107B2

Abstract

【課題】電子部品の自動認識処理に必要な部品データを、電子部品の形状の複雑さを意識することなく、正確且つ迅速に作成することができる部品認識データ作成装置を提供する。
【解決手段】電子部品を撮像した画像データから該電子部品を認識する装置に適用され前記電子部品の認識条件が記録された部品認識データを作成する部品認識データ作成方法であって、電子部品の外観情報の入力と、該入力された外観情報に基づく電子部品の撮像を行い、撮像して得られた画像データから電子部品のボディ及び電極の特徴項目を測定して電子部品の部品種を特定し、該特定された部品種に適応する認識アルゴリズムを予め用意した認識アルゴリズム群から選定し、該選定された認識アルゴリズムによる認識処理に必要とされる部品形状データを自動的に抽出する。
【選択図】図５

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、電子部品を実装する際に用いる部品情報の記録された部品認識データを作成する部品認識データ作成方法及び作成装置、並びに部品認識データ作成プログラムに関し、特に部品認識データの作成を簡単化する技術に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
回路基板上へ電子部品を実装する部品実装装置では、電子部品の多電極・細密化や、回路基板上での高密度実装化が進むにつれ、電子部品の回路基板上での位置決め精度の向上が重要課題となっている。電子部品の位置決め精度を向上させるためには、実装する電子部品の種類、実装処理時における電子部品の各電極の向きや端部位置等を正確に認識しておく必要があり、この実装処理時における電子部品の認識に、画像データを用いた自動認識処理が導入されている。
【０００３】
この自動認識処理は、電子部品を撮像した画像データを解析し、予め作成しておいた部品認識用基準データとの照合処理等で、その部品における電極の形状や位置、回転等による位置ずれの有無を検知するもので、検知された情報は実装時の位置修正等に利用される。
【０００４】
自動認識処理の際に使用される部品認識用基準データは、認識対象となる部品毎に、装備されている各電極の配置や大きさ、画像データから各電極を検出するためのアルゴリズムの指定等で構成される。
【０００５】
以下に、一具体例として部品認識用基準データの構成を説明する。
まず、角型チップ部品を認識する場合のデータ作成の様子を説明する。
図３８は、角形チップ部品１１の外観形状を示す図である。
角形チップ部品１１は、左右に電極１２が配された形状であり、このような左右に電極１２を有する部品を認識する場合、角型チップ部品用の画像データ解析アルゴリズムを使用して電極１２の検出を行う。このアルゴリズムを使用する場合には、図３８に示すように、角型チップ部品１１の部品寸法Ｌ１，Ｗ１、及び電極の長さｄ１，ｄ２のデータが必要となる。即ち、角形チップ部品１１を認識するための部品認識用基準データとしては、使用するアルゴリズムの指定の他に、

等の寸法入力用の判定基準項目を備えた内容にする。
【０００６】
次に、ＱＦＰ部品を認識する場合のデータ作成の様子を説明する。
図３９は、ＱＦＰ部品２１の外観形状を示した図である。ＱＦＰ部品２１は等間隔で並んだ電極２２が上下左右の辺にそれぞれ配された形状をしている。このような上下左右の辺に等間隔の電極２２が配された部品を認識する場合、リード型部品用のアルゴリズムを使用して電極２２の検出を行う。このアルゴリズムを使用する場合には、図３９に示すように、ＱＦＰ部品２１の部品寸法Ｌ１，Ｗ１、リード外形Ｌｔ，Ｗｔ、電極の幅ｈ１，電極の間隔Ｐｔ、電極数Ｎｕ，Ｎｄ，Ｎｌ，Ｎｒのデータが必要となる。即ち、ＱＦＰ部品２１を認識するための部品認識用基準データとしては、使用するリード型部品用のアルゴリズムの指定の他に、

等の寸法入力用の判定基準項目を備えた内容にする。
【０００７】
更に、部品認識用基準データには、上記の判定基準項目の他にも、撮像するカメラの視野サイズを切り替えるためのカメラ番号Ｃｎや、電子部品を照明する際の照明角度や照明の強さを切り替えるための照明コード番号Ｌｃ等、が必要となる場合もある。
【０００８】
上記の例から明かなように、部品認識処理に必要となる判定基準項目は、電極検出に使用するアルゴリズムによって異なるが、従来では、入力する判定基準項目として、予め、▲１▼部品寸法：Ｌ１，Ｌ２，Ｗ１，Ｗ２、▲２▼リード外形：Ｌｔ，Ｗｔ、▲３▼電極寸法：ｄ１，ｄ２，ｈ１，ｈ２，Ｐｔ、▲４▼電極数：Ｎｕ，Ｎｄ，Ｎｌ，Ｎｒ、▲５▼カメラ番号Ｃｎ、▲６▼照明コード番号Ｌｃ等のように、全ての判定基準項目を盛り込んだ定型のデータ入力フォームを採用することで、使用するアルゴリズムが異なる全ての電子部品に対して共通のサイズのデータ入力フォームを利用できるようにしている。
【０００９】
ところで、従来、これらの各判定基準項目への必要データの入力は、全て人手によって設定されていた。即ち、入力作業者は、認識対象となる電子部品と図４０に示すような部品種毎に示されたデータシートとを見比べて、最適な認識アルゴリズムを選択し、この選択された認識アルゴリズムに応じて所定位置の寸法を見本の電子部品から実測することで、必要な寸法等の入力を行っていた。
【００１０】
ところが、作業者が全ての入力を行う従来の方法では、作業者にかかる負担が大きく、また、部品形状等の誤認によって間違った部位の寸法データ等を入力してしまう虞があった。
そこで、このような問題の発生を防止するべく、電子部品のボディ寸法や、装備されている各電極の配列寸法等の実測データを入力すると、その入力データに基づいて、装置がその電子部品の形状を作図して示すものが提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【００１１】
【特許文献１】
特開２００２−２４８０４号公報
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
上記の特許文献１に開示のように、作業者の入力データの示す部品形状を装置が作図する構成であれば、作図された形状と現品とを見比べることで、形状の誤認による過誤の有無を簡単に判定することができ、作業の信頼性向上と、処理の迅速化を図ることが可能になる。
【００１３】
ところが、上記の特許文献１の技術を利用したとしても、作業者にボディや電極配列の寸法の実測という処理が委ねられているため、例えば、図３９に示したように、多数の電極を有する複雑な構造の電子部品の場合には、電極の寸法測定に多くの時間を要したり、ノギス等の測定工具を使った測定時の読取誤差等が入力データの正確さを損なう虞があった。
【００１４】
本発明は、このような従来の問題点に鑑みてなされたもので、例えば、部品実装装置等における電子部品の自動認識処理に必要な部品データを、電子部品の形状の複雑さを意識することなく、正確且つ迅速に作成することができる部品認識データ作成方法及び作成装置、並びに部品認識データ作成プログラムを提供することを目的としている。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するための、本発明に係る請求項１記載の部品認識データ作成方法は、電子部品を撮像した画像データから該電子部品を認識する装置に適用され前記電子部品の認識条件が記録された部品認識データを作成する部品認識データ作成方法であって、前記電子部品の外観情報の入力と、該入力された外観情報に基づく前記電子部品の撮像を行い、撮像して得られた画像データから前記電子部品のボディ及び電極の特徴項目を測定して前記電子部品の部品種を特定し、該特定された部品種に適応する認識アルゴリズムを予め用意した認識アルゴリズム群から選定し、該選定された認識アルゴリズムによる認識処理に必要とされる部品形状データを自動的に抽出することを特徴とする。
【００１６】
この部品認識データ作成方法によれば、作業者が電子部品の外観情報について入力すると、電子部品を撮像して、得られた画像データの解析と、入力された外観情報とに基づいて、電極やボディの特徴項目を測定することで部品種を特定し、この電子部品に適応する認識アルゴリズムを選定し、選定した認識アルゴリズムによる認識処理に必要とされる部品形状データが自動的に抽出される。即ち、作業者の行う入力は、電子部品の外観上の特徴項目に対する入力という簡単な操作だけで済み、手間のかかる寸法の実測が不要になるだけでなく、専門知識が必要となる認識アルゴリズムの選択等も不要になる。このように、作業時の作業者への負担が大幅に軽減され、電子部品の自動認識処理に必要な部品認識用基準データを、電子部品の形状の複雑さを意識することなく、正確且つ迅速に作成することができる。
【００１７】
請求項２記載の部品認識データ作成方法は、前記入力する電子部品の外観情報が、電子部品のボディの色、電極の形状のうち少なくともいずれかであることを特徴とする。
【００１８】
この部品認識データ作成方法によれば、入力する電子部品の外観情報が、電子部品のボディの色、電極の形状のうち少なくともいずれかであることにより、簡単な入力項目だけで部品種を特定することができる。
【００１９】
請求項３記載の部品認識データ作成方法は、前記電子部品を撮像した画像データに対して、前記電子部品の特定部位の画像領域に、該特定部位と等価な他の特定領域における画像領域を貼り付け、前記特定部位の情報欠落を補完することを特徴とする。
【００２０】
この部品認識データ作成方法によれば、例えば、単に撮像条件の調整等だけでは一部の電極の画像領域が不鮮明になってしまう場合に、同様の電極が鮮明に写っている部分を、不鮮明部分に貼り付けて補完することで、簡単に必要な部位全域を鮮明な画像にすることができ、画像データの解析によるボディや電極の測定・検出が容易になる。これにより、鮮明な画像を撮像することが難しい複雑構造の電子部品の場合でも、比較的に容易に、正確な部品認識データを作成することが可能となる。
【００２１】
請求項４記載の部品認識データ作成方法は、前記電子部品の撮像を、カラー画像として撮像すると共に、前記電子部品の背景を該電子部品の外観色成分を含まない色に設定することを特徴とする。
【００２２】
この部品認識データ作成方法によれば、背景色を電子部品の外観色成分を含まない色に設定することで、実際の電子部品の色に拘わらず、その電子部品のボディや電極の輪郭を確実且つ精度よく抽出できるようになり、撮像した画像データからの電子部品の形状解析が容易になる。
【００２３】
請求項５記載の部品認識データ作成方法は、前記部品認識データが、前記電子部品の撮像時に、該電子部品に応じて適切な照明条件が確保されるように、前記電子部品の照明光の照射条件が含まれていることを特徴とする。
【００２４】
請求項５記載の部品認識データ作成方法によれば、部品認識データに適切な照明条件が記録されていることにより、電子部品を撮像の際に安定して良好な画像データを得ることができ、画像データの解析を容易にできる。
【００２５】
請求項６記載の部品認識データ作成方法は、前記電子部品を撮像した画像データから電子部品の特徴項目を測定する手順が、前記画像データから電子部品の外形を検出するステップと、前記電子部品の外形から検出した傾き量を前記画像データに対して回転補正するステップと、電子部品の電極を検出するステップと、電子部品のボディを検出するステップと、検出された電極のうち、隣接する電極の電極間距離及び電極形状を平均化するステップと、前記検出したボディとの位置関係に基づいて隣接する電極を整列させるステップと、を有することを特徴とする。
【００２６】
この部品認識データ作成方法によれば、画像データから電子部品の外形を検出し、電子部品の外形から検出した傾き量を画像データに対して回転補正し、電子部品の電極を検出し、電子部品のボディを検出し、検出された電極のうち隣接する電極の電極間距離及び電極形状を平均化し、検出したボディとの位置関係に基づいて隣接する電極を整列させることで、画像データから電子部品の特徴項目が測定される。従って、電子部品の特徴項目が正確に測定され、信頼性が向上する。
【００２７】
請求項７記載の部品認識データ作成装置は、電子部品を撮像した画像データから該電子部品を認識する装置に適用され前記電子部品の認識条件が記録された部品認識データを作成する部品認識データ作成装置であって、前記電子部品の外観情報を入力する入力手段と、前記電子部品を撮像する撮像手段と、撮像して得られた画像データから前記電子部品のボディ及び電極の特徴項目を測定して前記電子部品の部品種を特定し、該特定された部品種に適応する認識アルゴリズムを予め用意した認識アルゴリズム群から選定する認識アルゴリズム選定手段と、前記選定された認識アルゴリズムによる認識処理に必要とされる部品形状データを自動的に抽出する部品形状データ抽出手段とを備えたことを特徴とする。
【００２８】
この部品認識データ作成装置によれば、作業者が入力手段により電子部品の外観情報について入力すると、撮像手段が電子部品を撮像して、得られた画像データの解析と、入力された外観情報とに基づいて、電極やボディの特徴項目を測定することで部品種を特定し、この電子部品に適応する認識アルゴリズムを認識アルゴリズム選定手段により選定し、選定した認識アルゴリズムによる認識処理に必要とされる部品形状データが部品形状データ抽出手段により自動的に抽出される。即ち、作業者の行う入力は、電子部品の外観上の特徴項目に対する入力という簡単な操作だけで済み、手間のかかる寸法の実測が不要になるだけでなく、専門知識が必要となる認識アルゴリズムの選択等も不要になる。このように、作業時の作業者への負担が大幅に軽減され、電子部品の自動認識処理に必要な部品認識用基準データを、電子部品の形状の複雑さを意識することなく、正確且つ迅速に作成することができる。
【００２９】
請求項８記載の部品認識データ作成装置は、前記電子部品を前記特定された部品種に適応する最適な入射光方向及び入射光強度で照明する照明手段を備えたことを特徴とする。
【００３０】
この部品認識データ作成装置によれば、照明手段により電子部品を最適な入射光方向及び入射光強度で照明することで、適正な照明による鮮明画像の撮像が容易になり、結果的に、画像データの解析によるボディや電極の測定精度を向上させることができる。
【００３１】
請求項９記載の部品認識データ作成装置は、前記撮像手段がカラースキャナからなり、該カラースキャナが、電子部品の背景を該電子部品の外観色成分を含まない色に設定する背面カバーを備えたことを特徴とする。
【００３２】
この部品認識データ作成装置によれば、背面カバーの色を撮像する部品の色成分を有しない色に設定することにより、撮像後に画像処理にて画像データの背景部分を除去し、部品のみを抽出することが容易に行え、この場合には、部品認識が簡単かつ確実に行えるようになる。
【００３３】
請求項１０記載の部品認識データ作成プログラムは、電子部品を撮像した画像データから該電子部品を認識する装置に適用され前記電子部品の認識条件が記録された部品認識データを、プログラムされたコンピュータによって作成する部品認識データ作成プログラムであって、前記電子部品の外観情報の入力と、該入力された外観情報に基づく前記電子部品の撮像を行うステップと、撮像して得られた画像データから前記電子部品のボディ及び電極の特徴項目を測定して前記電子部品の部品種を特定するステップと、該特定された部品種に適応する認識アルゴリズムを予め用意した認識アルゴリズム群から選定するステップと、該選定された認識アルゴリズムによる認識処理に必要とされる部品形状データを自動的に抽出するステップとを実行することを特徴とする。
【００３４】
この部品認識データ作成プログラムによれば、作業者からの電子部品の外観情報についての入力を受けて、電子部品の撮像、得られた画像データの解析、入力された外観情報とに基づく部品種の特定を行い、この電子部品に適応する認識アルゴリズムを選定し、選定した認識アルゴリズムによる認識処理に必要とされる部品形状データを自動的に抽出する。これにより、作業者の行う入力は、電子部品の外観上の特徴項目に対する入力という簡単な操作だけで済み、手間のかかる寸法の実測が不要になるだけでなく、専門知識が必要となる認識アルゴリズムの選択等も不要になる。
【００３５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係る部品認識データ作成方法及び作成装置、並びに部品認識データ作成プログラムの実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
（第１の実施の形態）
図１は部品認識用基準データを用いて電子部品の認識処理を行い実装する電子部品実装装置の斜視図、図２は図１に示す電子部品実装装置の認識処理の説明図で、図３は部品認識データ作成装置の概略構成図、図４は図３に示す部品認識データ作成装置による処理手順を示すフローチャートである。
【００３６】
図１に示した電子部品実装装置１００は、基台１０の上面中央に回路基板１２のガイドレール１４が設けられている。このガイドレール１４の搬送ベルトによって、回路基板１２は、一端側のローダ部１６から電子部品の実装位置１８に、また、実装位置１８から他端側のアンローダ部２０に搬送される。基台１０の上方の両側部には、Ｙテーブル２２，２４が設けられ、これらの２つのＹテーブル２２，２４間には、Ｘテーブル２６が懸架されている。
【００３７】
また、Ｘテーブル２６には、移載ヘッド２８が取り付けられている。Ｘテーブル２６上の移載ヘッド２８は、図示せぬＸＹロボットによる制御で、Ｘ軸方向の任意位置に移動可能であり、Ｘテーブル２６自体は前記ＸＹロボットによる制御でＹ軸方向の任意位置に移動可能になっていて、これにより移載ヘッド２８がＸ−Ｙ平面内の任意位置に移動可能になっている。
【００３８】
移載ヘッド２８は、例えば、抵抗チップやチップコンデンサ等の電子部品が供給されるパーツフィーダ３０、又はＳＯＰやＱＦＰ等のＩＣやコネクタ等の比較的大型の電子部品が供給されるパーツトレイ３２から所望の電子部品を吸着ノズル３４により吸着すると、図２に示すように、一旦、部品認識位置５１に移動して、部品認識位置５１に装備されている後述の認識装置３６により電子部品の吸着姿勢を検出した後、回路基板１２の上方の実装位置５２に移動することで、回路基板１２の所定位置に電子部品を装着できるように構成されている。
【００３９】
このような電子部品の実装動作は、予め設定された実装プログラムに基づいて図示しない制御装置（メインコントローラ）により制御される。なお、制御装置には、図示しない操作パネルによりテータ入力が可能である。
【００４０】
ここで、実装プログラムとは、電子部品実装装置１００が実装する電子部品の上方を有するＮＣ情報に対して、実装順序を組み替えて作成した組み替えデータを、上記のＸＹロボットや移載ヘッド２８のノズル等を駆動するための命令形態に変換したプログラムである。
この実装プログラムの作成に当たっては、各電子部品の実装位置等の情報が記録されているＮＣ情報と、各電子部品の電極形状等の情報が登録されている部品データとを用いて、作業者からの入力を伴って行われる。このように作成された実装プログラムを制御装置が実行することで、電子部品の回路基板への実装が行われる。
【００４１】
パーツフィーダ３０は、ガイドレール１４の両端部に多数個並設されており、各パーツフィーダ３０には、例えば、抵抗チップやチップコンデンサ等の電子部品が収容されたテープ状の部品ロールがそれぞれ取り付けられている。また、パーツトレイ３２は、ガイドレール１４と直交する方向が長尺となるトレイ３２ａが計２個載置可能で、各トレイ３２ａは部品の供給個数に応じてガイドレール１４側にスライドして、Ｙ方向の部品取り出し位置を一定位置に保つ構成となっている。このトレイ３２ａ上には，ＱＦＰ等の電子部品が載置される。
【００４２】
認識装置３６は、ガイドレール１４に位置決めされた回路基板１２の側部の部品認識位置５１に配置されている。この認識装置３６は、部品認識位置５１に移動した移載ヘッド２８の吸着ノズル３４に保持されている電子部品を内蔵の電子部品撮像装置によって撮像し、その画像データを予め入力された部品認識用基準データに基づいて解析することで、吸着されている電子部品を認識し、且つ、吸着ノズル３４に吸着された電子部品の２次元的な位置ずれ（吸着姿勢）を検出する。この検出結果に基づいて、電子部品の位置ずれをキャンセルする動作制御が、移載ヘッド２８においてなされる。
【００４３】
図３に示すように、この第１の実施の形態の部品認識データ作成装置５５は、前記認識装置３６で使用する部品認識用基準データを作成するもので、認識対象となる電子部品５７の現物を撮像して画像データを得る撮像手段としての電子部品撮像装置６１と、この電子部品撮像装置６１が撮像する電子部品５７に照明光を照射する照明装置６２と、作業者が認識対象の電子部品５７を特定するための識別用データの入力に使用するキーボードやマウス等の入力手段６３と、電子部品撮像装置６１によって撮像した画像データや入力手段６３から入力されたデータに基づいて所定のデータ解析処理を実施して認識装置３６の認識処理に必要な部品認識用基準データを自動生成する情報処理装置（コンピュータ）６４と、この情報処理装置６４に接続されて情報処理装置６４における処理内容や入力データ等の表示を行う表示装置６５とを備えた構成である。
【００４４】
電子部品実装装置１００の部品部品認識位置５１に装備される認識装置３６は、図３に示した電子部品撮像装置６１、照明装置６２、情報処理装置６４等を備えた構成であるので、部品認識データ作成装置５５を認識装置３６として機能させることができる。
【００４５】
情報処理装置６４は、電子部品撮像装置６１，照明装置６２，入力手段６３，表示装置６５等の情報処理装置６４に接続される各周辺機器の動作を制御する周辺機器制御部６６と、電子部品撮像装置６１から入力される画像データや入力手段６３から入力指示される識別用データ等の入力データを管理する入力データ制御部６７と、入力データ制御部６７が受け取った入力データに基づいて、所定の解析処理を実施して部品認識用基準データを生成したり、前記表示装置６５への表示画像の制御を行う認識処理制御部６８とを有している。ここで、情報処理装置６４には、詳細は後述するが、特定された部品種に適応する認識アルゴリズム群が予め記憶され、これらのアルゴリズムから適切なアルゴリズムを選定する認識アルゴリズム選定手段と、認識アルゴリズムによる認識処理に必要とされる部品形状データを自動的に抽出する部品形状データ抽出手段とが備えられている。
【００４６】
つまり、本実施の形態の部品認識データ作成装置５５は、認識装置３６の自動認識処理に必要な部品認識用基準データを、予め設定した判定基準項目に対して入力手段６３から入力される識別用データと、電子部品撮像装置６１から入力される電子部品の画像データから自動生成する。
【００４７】
入力手段６３から入力する判定基準項目は、表示装置６５に表示するようになっている。
本実施の形態の場合、判定基準項目には、認識対象となる電子部品の電極の形状、電極接地面形状、ボディの色等の外観上の特徴項目を割り当てている。
更に、特徴項目に対する識別用データの入力方式を、予め上記特徴項目毎に設定した識別用データ候補群を選択可能に表示装置６５上に表示し、表示装置６５上に表示された識別用データ候補群からプルダウンメニューによって該当する識別用データを選択指定する選択入力方式にしている。
【００４８】
情報処理装置６４の認識処理制御部６８は、予め認識対象の電子部品毎にボディや電極の配置等に関する各種の寸法データ等を格納した部品データベースと、電子部品の画像データからボディや電極の位置を検出する認識アルゴリズムを電子部品の形状分類等に基づいて格納したアルゴリズムデータベースと、電子部品の画像データの解析処理や部品認識用基準データの生成処理に必要なプログラムを格納したプログラム記憶部とを備えていて、作業者が入力手段６３を介して選択入力した識別用データと、電子部品撮像装置６１によって電子部品現物を撮像した画像データの解析とからその電子部品の電極やボディの寸法・位置を自動・半自動で検出して、該電子部品の部品種を特定すると共に、この特定した部品種に適応する認識アルゴリズムを予め用意した認識アルゴリズム群から選定し、該認識アルゴリズムによる認識処理に必要とされる部品の各部寸法等の部品認識用基準データを自動的に抽出する。
【００４９】
本実施の形態の部品認識データ作成装置５５における具体的な処理手順を、図４に示した。
図４に示すように、まず、認識対象となる電子部品の電極の形状、電極接地面形状、ボディの色等の外観上の特徴項目を、表示装置６５の選択入力画面に表示し、これらの特徴項目への入力を完了させる（ステップ３０１、以降はＳ３０１と略記する）。すると、その入力データに基づいて、予め設定しておいた判断基準に基づいて、前記電子部品撮像装置６１における撮影条件を決定する（Ｓ３０２）。次いで、Ｓ３０２で決定した撮影条件に基づいて照明装置６２を作動させて、電子部品撮像装置６１に電子部品現物を撮像させる（Ｓ３０３）。次いで、撮像した画像データを認識処理制御部６８が解析して、ボディの寸法や、各電極の配置及び寸法を検出する（Ｓ３０４）。次いで、検出した各部の寸法データに基づいて、その部品の認識処理に必要なデータを集めた部品認識用基準データを決定し、生成する（Ｓ３０５）。
生成した部品認識用基準データは、表示装置６５に表示すると共に、所定の記憶装置に記憶され、必要に応じて、情報処理装置６４に接続されたプリンタ等にハードコピーとして出力可能である。
【００５０】
以上の第１の実施の形態の部品認識データ作成装置５５による部品認識用基準データの具体的な作成例を、図面に基づいてより詳細に説明する。
部品認識用基準データの作成にあたり、まず図５（ａ）に示すように、外観上の特徴項目である部品サイズ９８ａ、ボディの色９８ｂ、電極タイプ（形状）９８ｃ、電極接地面形状９８ｄ等を割り当てた判定基準項目９８を有する選択入力画面９９上で、識別用データを選択入力する。選択入力画面９９で、符号１０２で示す選択入力欄は、判定基準項目９８のボディの色９８ｂに対するもので、選択した「黒」が、作業者の入力した識別用データである。
ボディの色は電極とボディがどの程度のコントラストを有しているかの目安にする。部品を撮像すると電極部分は明るくなるが、それに比較してボディがどのように映るかが分かる程度に予め設定する必要がある。入力の方法は色見本から同等のものを選択する方法でも構わないが、前述の条件が分かる程度に、例えば以下の７種の中から選択する。
【００５１】
（１）黒
（２）光沢のない濃い色
（３）光沢のある濃い色
（４）赤・黄系統の色
（５）緑系統の色
（６）青系統の色
（７）白
【００５２】
ボディ色の黒か白かは、コントラストを明確に知るために適している。光沢がある場合は、光の加減により濃い色でも高い輝度で映る場合があるため、光沢がない場合と分別するほうが望ましい。また、照明に単色のＬＥＤを使用する場合は照明の色によって明るさが異なるため、図６に示すように、照明装置６２として三原色（赤・緑・青）の発光体（ＬＥＤ）を分別装備した構成とする方が望ましい。
【００５３】
ボディの色分けとして、７種の例を挙げたが、部品における光沢の有無等で鮮明画像の撮影が困難にならないように、適度の選択肢が装備されていれば、色分けの選択しの数は、上記実施の形態に限らない。
【００５４】
次に、図５（ａ）の１０３，１０４に示すような選択肢を選択するか、図５（ｂ），（ｃ）のような簡略図形による選択画面から相当するものを選択する方式で、電極の形状を入力する。
電極の形状は、コントラストを知る目安になる上、電極の位置関係を推測することにも役立つ。
【００５５】
一般的な角チップ抵抗・コンデンサ／ＱＦＰ・ＢＧＡ等パッケージの種類から電極の形状が限定される場合は、パッケージの種類を選択することにより電極の形状を入力する方式としてもかまわないが、名称の不明な部品や選択肢にない場合には入力できなくなってしまうので、本実施の形態に例示のように、具体的な電極タイプや電極接地面形状を、選択候補の中から選択指定する方式の方が、作業者にかかる負担を軽減することができる。
【００５６】
図７の（ａ）〜（ｉ）に示す９種の電極タイプは、図５（ｂ）に示した電極タイプ選択画面における各電極タイプの選択候補を拡大表示したものである。また、図８は、図５（ｃ）に示した電極接地形状選択画面における各電極接地形状の選択候補を拡大表示したものである。
【００５７】
図７に示すように、（ａ）の電極タイプは、一体型の角チップコンデンサ部品のように電極とボディが一体になっているタイプ、（ｂ）の電極タイプは、装着面型で半固定抵抗等のようにボディの装着面上に電極が形成されているタイプ、（ｃ）の電極タイプは、Ｌ型でアルミ電解コンデンサ部品のようにボディの内側から外側に向かって電極がＬ字型に出ているタイプ、（ｄ）の電極タイプは、逆Ｌ型でＬ型とは逆にボディの内側に向かって電極が出ているタイプ、（ｅ）の電極タイプは、側面型でＱＦＰ部品のようにボディの側面から外側に向かって電極が出ているタイプ、（ｆ）の電極タイプは、Ｊ型でＰＬＣＣ部品のようにボディ側面から内側に電極がＪ字型に出ているタイプ、（ｇ）の電極タイプは、挿入型で基板のスルーホールに電極を挿入するタイプ、（ｈ）の電極タイプは、ボール型でＢＧＡ部品のように電極がボール状（例えば半球状）になっているタイプ、（ｉ）の電極タイプは、柱型でＣＣＧＡ部品のように柱状に伸びた電極を表面実装するタイプを指す。
【００５８】
ほとんどの電子部品の電極は、以上のいずれかのタイプに属する。部品によってはこれらが組み合わさったものも存在するが、この場合は電極の数が最も多いタイプのものを選択する。これらの電極タイプには電極の基板との接地面の形状が特定されるものもあるが、特定できないものもあるので、その場合には、図８（ａ）に示すように平面であるか、あるいは図８（ｂ）に示すように湾曲面であるかを選択する。
【００５９】
なお、電子部品撮像装置６１は、ＣＣＤカメラを用いて構成することができ、異なる視野寸法（分解能）を複数用意する場合には、図５（ａ）の１０１に示すように大まかな部品のサイズを入力することで視野寸法を特定する。即ち、視野寸法の異なるＣＣＤカメラを複数用意しておき、どちらのカメラを使用して撮像するかを切り換えて設定する。
以上のように、表示装置６５に表示される選択入力画面で、部品の外観上の特徴を選択入力する。
【００６０】
以下、図９に示すような部品に対し、部品認識用基準データを生成する場合を例に挙げて、本実施の形態における処理手順を説明する。
まず、図５（ａ）のような選択入力画面から部品の特徴を選択入力する。
入力項目１０１では、部品の寸法が４ｍｍ以下なので「〜４ｍｍ」を選択する。入力項目１０２ではボディ１２１が暗い色なので「光沢のない濃い色」を選択する。入力項目１０３では電極１２２がボディと一体になっているので「一体型」を選択する。入力項目１０４では部品コーナーが丸く接地面が湾曲になるので「湾曲面」を選択する。
【００６１】
部品の外観上の特徴が入力できたので、次に部品を撮像し、図１０に示す画像データ１３１を得る。この場合、前述の特徴入力にて部品の寸法が４ｍｍ以下と入力されたので、それに適したカメラの視野寸法を選択し撮像する。得られる画像データ１３１では、電極部分に相当する電極パターン１３２の部分のみが輝度の高いデータとして撮像される。前述の入力項目１０２にてボディの色は「光沢のない濃い色」と入力されているので電極の検出としてはボディを気にせず輝度の高い部分が電極であると判断できる。
そこで、撮像画像に対して２値化処理を行い、電極パターン１３２の位置・寸法を抽出する。抽出の方法は、電極の形状に応じた方法を個別にとることが好ましいが、同一の方法であっても構わない。
【００６２】
次に、ボディ部分を特定する。この画像の場合ボディ部分は明るくないのでボディ部分の判別は困難である。しかし、前述の入力項目１０３で電極のタイプが「一体型」と入力されているので、電極パターン１３２の内側の点線部１３３がボディ部分と推定できる。このようにしてボディと電極の測定が出来る。
【００６３】
次に、得られたボディと電極の位置・寸法から部品認識用基準データを決定する。前述の入力項目９３で電極のタイプが「一体型」であり、検出された電極の位置・寸法から認識アルゴリズムは図４０の（ａ）に示す箱型のタイプが適当であると判断できる。
箱型では縦・横の外形寸法Ｗ１，Ｌ１の寸法を設定しなければならないので、Ｗ１には電極パターン１３２の縦幅を、Ｌ１には電極パターン１３２の間隔＋横幅を設定する。また、撮像条件は、部品の撮像前に決定されているものを設定する。以上で部品認識用基準データが完成する。
【００６４】
以上説明した第１の実施の形態の部品認識データ作成装置５５では、作業者が電子部品の外観上の特徴項目について、表示装置６５に表示される識別用データ候補群から該当するデータを選択入力すると、情報処理装置６４が電子部品撮像装置６１によって撮像された部品現物の画像データの解析を行い、選択入力された外観上の特徴データと、画像データの解析結果とに基づいて、電極やボディの寸法・位置を自動・半自動で測定・検出することで、この電子部品に適応する認識アルゴリズムを選定し、選定した認識アルゴリズムによる認識処理に必要とされるボディの形状・寸法、電極の配置や形状や寸法等の各種の識別用データが自動的に抽出される。
即ち、作業者の行う入力は、電子部品の外観上の特徴項目に対する選択入力という簡単な操作だけで済み、手間のかかる寸法の実測が不要になるだけでなく、専門知識が必要となる認識アルゴリズムの選択等も不要になる。従って、作業時の作業者への負担が大幅に軽減され、電子部品の自動認識処理に必要な部品認識用基準データを、電子部品の形状の複雑さを意識することなく、正確且つ迅速に作成することができる。
【００６５】
（第２の実施の形態）
図１１は本発明に係る部品認識データ作成装置の第２の実施の形態の概略構成を示したもので、図１２は本実施形態の部品認識データ作成装置が部品認識用基準データを生成する際の処理手順を示している。
この第２の実施の形態の部品認識データ作成装置７１は、部品実装装置を用いずに製造ラインとは独立して設置されたシステムで実現しており、電子部品をカラー画像として撮像し、その際、背景を電子部品の外観色に対する色成分を有しない所定の色に設定する背景処理機能を備えたことを特徴とするものである。
【００６６】
図１１に示すように、電子部品のカラー撮影用として、ここでは一例として電子部品撮像装置にフラットベッド型のカラースキャナ７２を使用している。また、カラースキャナ７２には、撮像面を照射する照明機構が予め組み込まれているため、第１の実施の形態に示したような専用の照明装置６２は配備していない。そして、入力手段６３、情報処理装置６４、表示装置６５に関しては、第１の実施の形態と同様である。但し、電子部品をカラー撮影することを前提としており、撮影画像から電子部品のボディの色を認識可能であるため、図５（ａ）に示す外観の特徴項目として、ボディ色の入力は省略するようにしている。
【００６７】
この第２の実施の形態では、図１２に示す手順で部品認識用基準データを生成する。
即ち、図１３に示す選択入力画面に従って、電極のタイプや電極設置面形状を選択入力する（Ｓ３１１）。すると、カラースキャナ７２による撮像を行い（Ｓ３１２）、情報処理装置６４の認識処理制御部６８がカラースキャナ７２から得たカラー画像を解析することで、画像データの示す電子部品のボディの色を検出する（Ｓ３１３）。次いで、先に入力された電極に関する選択入力データと検出したボディの色からボディの輪郭を推定して、ボディの寸法や、電極の配置・寸法を検出して（Ｓ３１４）、その検出結果に基づいてその電子部品の認識に必要な部品認識用基準データを決定する。
【００６８】
図１２に示した処理手順を、具体的な図示例で、説明すると以下の通りである。
まず、図１３に示すような選択入力画面から前述の第１の実施の形態の場合と同様に電極のタイプ、接地面の形状を入力する。但し、本実施の形態では、撮像装置としてカラースキャナが採用されていて、カラースキャナの場合、画像入力サイズを自由に設定可能なので部品の大まかな寸法を入力する必要も無い。また、カラー画像が撮像できるため、カラー画像を処理しボディの色を抽出することが可能であり、ボディの色を選択入力する必要も無く、入力作業の簡略化が図られる。
【００６９】
部品を撮像するには、図１４に示すように、カラースキャナ７２の読み取り面１５２上に部品１５３を載置して撮像する。その際、カラースキャナ７３の読み取り面１５２の上方には背面カバー１５４を配置する。背面カバー１５４の色は、例えば黒色を好適に用いることができる。また、背面カバー１５４の天面を傾斜させることにより、カラースキャナ７３の照明光を撮像系に戻すことが防止できる。さらに、背面カバー１５４の色を撮像する部品の色成分を有しない色（例えば青色や赤色）にし、一般にテレビ放送等で活用されているクロマキー技術（特定の色を切り抜いて他の映像と合成する技術）を応用して、撮像後に画像処理にて背景部分を除去し、部品のみを抽出する方法を用いてもよい。この場合には、部品認識が簡単かつ確実に行える。
【００７０】
以下、図１５に示すようなボディが赤色の部品１６１を一例として説明する。
まず、図１３に示す選択入力画面から部品の特徴として、電極タイプに「装着面型」、接地面形状に「平面」を設定する。次に、部品をカラースキャナ７２の読み取り面１５２上に載置して撮像し、図１６（ａ）に示すような画像データ１７１を得る。
【００７１】
そして、背景は、撮像側の面が青色にされた背面カバー１５４を使用することで、青色に設定する。青色の背景として取得した画像データ１７１に対して、まず画像データ１７１から青色成分のデータを削除した画像データ１７２を作成する。画像データ１７２には部品１６１以外の情報は入っていないので、この画像データ１７２の画素中で最も出現頻度の高い色を算出するとボディ１７３の赤色が抽出される。画像解析によって、この赤色を示すパターンの位置・寸法を測定すると、図１６（ｂ）に示すように、ボディ１７３の部分が測定できる。次に、図１６（ｃ）に示すように、画像データ１７２からボディ１７３の赤色成分を削除した画像データ１７４を作成する。得られた画像データ１７４には電極の情報しか存在しないので、電極パターン１７５の位置・寸法を測定することができる。
【００７２】
次に、得られたボディと電極の位置・寸法から、部品認識用基準データが決定される。
電極のタイプが「装着面型」であり、検出された電極位置・寸法から認識アルゴリズムは図４０の（ｂ）示す内部電極型のタイプが適当であると判断できる。また、内部電極型では、ボディ寸法Ｌ１，Ｗ１、外形寸法Ｌｔ、電極寸法ｄ１，ｄ２，ｈ１，ｈ２、電極数Ｎ１，Ｎｒを設定しなければならない。ボディ寸法Ｌ１，Ｗ１は画像データ１７２から測定したボディの寸法を設定する。外形寸法Ｌｔは、画像データ１７４から測定した電極パターン１７５の間隔＋電極横幅から設定する。電極寸法ｄ１，ｄ２，ｈ１，ｈ２も電極パターン１７５の寸法から設定する。電極数Ｎ１，Ｎｒは、部品中心に対し左右に１つずつの電極パターン１７５なので、それぞれ１を設定する。また、撮像条件は、部品の寸法が分かっているので相応のカメラの視野寸法を設定すると同時に、ボディの色や電極形状から最適な照明条件を決定し設定する。以上で部品認識用基準データが完成する。
【００７３】
以上説明した第２の実施の形態の部品認識データ作成装置７１においては、背景色を適宜に選択することで、実際の電子部品の色に拘わらず、その電子部品のボディや電極の輪郭を鮮明に撮像できるようになり、撮像した画像データからの電子部品の形状解析が容易になり、電子部品の外観認識が容易になる。
【００７４】
また、撮像した画像データの解析によって、ボディの色を作業者が入力する必要がなくなり、作業者の負担を更に軽減することができる。
【００７５】
（第３の実施の形態）
図１７は本発明に係る部品認識データ作成装置の第３実施の形態で使用する照明装置の照射スポットを示す平面図、図１８は図１７のＡ−Ａ線に沿う照明装置の断面図、図１９は第３の実施の形態の部品認識データ作成装置における照明装置の照明動作の制御手順を示すフローチャートである。
【００７６】
この第３の実施の形態の電子部品撮像装置は、電子部品の撮像時に、その電子部品の外観特徴部に適切な照明が確保されるように、電子部品の外観特徴に応じて照明光の照射位置が可変に構成された照明装置７３を備えたことを特徴としたもので、照明装置以外の構成は、例えば、第１の実施の形態の部品認識データ作成装置５５と共通でよい。
【００７７】
この照明装置７３は、図示のように、照射角度が異なるように、角筒９１内の上部開口内周、上部内周、底部内周に、それぞれに、発光素子ＬＥＤ１、ＬＥＤ２、ＬＥＤ３を配設することにより構成されている。発光素子ＬＥＤ１，ＬＥＤ２，ＬＥＤ３は、何れも、発光色が赤色のＬＥＤである。そして、最上部の上部開口内周に配列された発光素子ＬＥＤ１は、照射面９３に位置する電子部品に対して約１０度の傾斜角θ１で照明光を照射し、その下の角筒上部寄りに配列された発光素子ＬＥＤ２は照射面９３に位置する電子部品に対して約４５度の傾斜角θ２で照明光を照射し、角筒の底部内周に配列された発光素子ＬＥＤ３は照射面９３に位置する電子部品に対して約８０度の傾斜角θ３で照明光を照射する。
なお、発光素子ＬＥＤ１は、ミラー９５を用いて照射方向を変えている。また、図１７において、符号９４は照明光を照射したスポットを示している。この照明装置７３によれば、撮像する部品形状に応じて、使用する発光素子を変更することで、部品形状に応じた適切な照明状態を得ることができる。
【００７８】
この第３の実施の形態の部品認識データ作成装置では、前述した第１又は第２の実施の形態と同様に、作業者が電子部品の電極タイプ等の外観上の特徴項目についての選択入力を済ませると、その選択入力された情報に基づいて、部品の撮像に最適な照明条件を決定する。
【００７９】
照明条件の決定は、例えば、ボディ色７種×電極タイプ９種×接地面形状２種等の複数の設定値を予め用意しておき、その中から条件に合うものを選択する方式でもよいが、本実施の形態では、図１９のフローチャートに示すように、電極タイプとボディの色によって各ＬＥＤの照明条件を設定する。
【００８０】
まず、電極タイプが装着面型であるか否かによって場合分けして（Ｓ３２１）、電極タイプが装着面型で且つボディ色が光沢有りの場合には、ＬＥＤ１のみをＯＮにした照明を行う（Ｓ３３１，Ｓ３３２）。
【００８１】
電極タイプが装着面型でも、ボディ色が光沢無しの場合には、Ｓ３２２に進んで、ＬＥＤ２のＯＮを決定した後、照明条件の選定処理を続け、電極タイプがＬ型で且つ接地面形状が湾曲面の場合には、更にＬＥＤ１もＯＮに決定する（Ｓ３２３，Ｓ３４１，Ｓ３４２）。Ｓ３４１で電極タイプがＬ型ではないと判定された場合、及びＳ３４１で接地面形状が湾曲面ではない（即ち、平坦面）と判定された場合は、ＬＥＤ１はＯＮにならず、ＬＥＤ２のみがＯＮの照明条件となる。
【００８２】
Ｓ３２１で、挿入型、ボール型、柱型の何れかに判定された場合は、Ｓ３５１で更に電極タイプの判定を受け、挿入型以外のものはＳ３５２に進んでボディ色の判定を受け、ボディ色が白の場合は、次のＳ３５３に進んでＬＥＤ３のみをＯＮに決定した照明条件を得る。
Ｓ３５１で挿入型と判定された部品、或いはＳ３５２でボディ色が黒と判定された部品は、何れもＳ３６１に進んで、ＬＥＤ１のみをＯＮに決定した照明条件を得る。
【００８３】
以上のように図１９のフローチャートで照明条件を設定した理由を、具体的な電子部品について最適な照明条件を設定したケースを例にして説明する。
ここでは、図２０に示すような水晶発振子部品に対して照明条件を設定する。この部品のボディ１８１は光沢のある黒である。この場合、最初の入力ではボディの色が光沢のある濃い色、電極タイプは装着面型、接地面形状は平面を選択する。
図１９に示すフローチャートに従って照明条件を決定すると、ＬＥＤ１のみＯＮとなる。電極はボディの内側にあるため、ボディと電極のコントラストがない場合には電極を検出することはできない。また、ボディは黒であるが、光沢があるためにＬＥＤ２やＬＥＤ３をＯＮにするとボディが光ってしまい電極とのコントラストが悪くなってしまう。そのためＬＥＤ１のみＯＮとなる。
【００８４】
更に、図２１の（ａ）下側平面図、（ｂ）側面図、（ｃ）正面図を示すようなコネクタ部品で、電極１９１がＬ字に曲げられた構造の電子部品の場合について説明する。この場合、最初の入力はボディの色が光沢のない濃い色、電極タイプはＬ型、接地面形状は湾曲面を選択する。そして、図１９に示すフローチャートに従って照明条件を決定すると、ＬＥＤ１，ＬＥＤ２がＯＮになる。
電極１９１はボディから外に出ているため電極とボディとのコントラストはＬＥＤ２のみで十分であるが、電極の接地面が湾曲であるためＬＥＤ２だけでは実際の電極１９１よりも小さく映ってしまう。そのためＬＥＤ１をＯＮすることで電極１９１の側面も光らせて実際の電極幅通りに撮像することが可能になる。
【００８５】
以上に説明した第３の実施の形態では、認識対象の電子部品のボディのサイズや、電極の配置等に応じて、更には、部品のボディの色や艶の有無等に応じて、照明光の照射位置を調整することで、電極の配列部等部品の要所に撮影に十分な照明状態を確保することが容易になり、適正な照明による鮮明画像の撮像が可能となり、結果的に、画像データの解析によるボディや電極の測定精度を向上させることができる。
【００８６】
なお、実際の照明条件を決定するフローは、光学的な理論や実際に部品データを設定した実績から決定するのが望ましく、照明の配置やレンズ等の光学条件の変更があった場合には、適宜、フローを最適化すればよい。
【００８７】
（第４の実施の形態）
図２２は、本発明に係る部品認識データ作成装置の第４の実施の形態における画像データの解析処理時のフローチャートである。
この実施の形態では、上記の各実施の形態の場合と同様に、電子部品の外観上の特徴項目である電極タイプや、電極設置面形状について選択入力をすると、これらの情報をもとに撮像した画像データの解析を開始して、ボディと電極の位置・寸法を検出する。
但し、画像データの解析は、図２２に示したように、まず、撮像された部品画像から部品の外形を検出し（Ｓ３７１）、次いで、部品の傾きを検出し（Ｓ３７２）、次いで、部品の傾き分だけ画像を回転して傾きを補正し（Ｓ３７３）、次いで、電極パターンを検出し（Ｓ３７４）、次いで、ボディを検出する（Ｓ３７５）。更に、類似寸法の電極パターンを平均化し（Ｓ３７６）、その平均化の結果に基づいて、電極パターンを整列する（Ｓ３７７）。
【００８８】
図２２の処理について、図２３に示すようなＳＯＰ部品を例に説明する。
まず、部品の特徴入力はボディの色を「黒」、電極タイプ「側面型」、接地面形状が「平面」に設定する。そして、部品を撮像し、図２４に示すような画像データ２１１を得る。図２２のＳ３７２の部品の傾き検出では、この画像データ２２１において図２５に示すように種々の方向（角度）に画素輝度値を投影した投影データ２２１を算出する。すると、部品の電極に対応する画素輝度が高いことから、投影データ２２１には２つのピークが出現する。この投影データ２２１において一定値以上のピーク間距離２２２を算出すると、そのピーク間距離２２２は、部品傾きと同じ方向（角度）に投影した場合が一番短くなる。従って、この一番短くなるピーク間距離２２２を算出することにより、部品の傾きを検出することができる。
【００８９】
上記方法により、部品の傾きが得られたので、以降の解析の演算を簡便にするため、画像を回転補正して部品に傾きの無い状態の画像を得る（上記のＳ３７３）。図２６に回転補正後の画像データ２３１を示す。
【００９０】
この画像データ２３１に対して、２値化処理を行うと、図２７に示す画像データ２４１のようになる。ボディの色は黒なので、この画像データ２４１には電極パターン２４２のみが抽出される（上記のＳ３７４）。なお、このときに、仮にノイズが検出されていても、データ作成時にノイズ成分は検出対象から除外されるため別段問題はない。
【００９１】
次にボディを検出する（上記のＳ３７５）。
ボディの色は「黒」と入力されており、画像データ２３１からは直接的に検出することはできない。しかし、電極タイプは「側面型」なので、電極パターン２４２の内側に位置していることになる。そこで、電極パターン２４２を例えば部品中央付近から検索すると、上下方向は電極パターン２４２を検出して電極パターン２４２の内側が分かる。左右方向に関しては対象のものが存在しないので、上下での端までとし、推定ボディ２４３を決定する。
なお、上下左右にリードがあるＱＦＰ部品等は、同様の方法で実際のボディの位置が推定できるが、本実施例のようなＳＯＰ部品の場合はリードのない方向は推定が困難である。しかし、実際のボディと大きさが異なっても実質的な処理に影響を及ぼさないため、図示のように便宜的に最大電極幅に設定してもよく、また、予め部品毎に設定されているデータを参照して設定してもよい。
【００９２】
以上の処理により電極とボディの検出が完了したが、この時点で検出された電極パターン２４２は、測定誤差から大きさにばらつきを有している。そこで、上記のＳ３７６の平均化処理では、隣接する電極同士をグループ化し、各グループで電極間距離を平均化して、同一グループに対する電極間距離を一定の寸法に設定する。例えば、画像データ２４１の縦・横方向に電極をサーチして、処理隣接距離内の電極をグループ化し、そのグループの電極に対する電極間距離、あるいは電極サイズを平均化する。そして、次のＳ３７７で、ボディとの位置関係から同一列に並んでいると思われる電極パターン２４２を整列させ、ボディ・電極の測定を終了する。
【００９３】
このように、画像データの解析によって部品の電極パターンの検出する場合、電極パターンの検出前に、画像データの傾きの補正を行うことで、後の演算処理が簡便となり、処理時間の短縮を図ることができる。
【００９４】
（第５の実施の形態）
図２８は、本発明に係る部品認識データ作成装置の第５の実施の形態における画像データの解析処理時のフローチャートである。
この第５実施の形態の画像データ解析の特徴は、認識対象の電子部品の画像データを取得した際に、その電子部品の特定部位の映像が不鮮明で、既に処理済みの他の電子部品の画像データ中に前記特定部位の鮮明映像が存在する場合に、他の画像データ中の特定部位の鮮明映像をコピーして、特定部位の不鮮明映像部に貼り付ける画像処理によって、特定部位の不鮮明を解消する点である。
【００９５】
図２８に示したフローチャートでは、撮像した電子部品の一部の電極が不鮮明部位となっていて、検出できない場合に、同種の検出済みの電極を不鮮明部位にコピーすることで、全ての電極を検出可能にした例を示しているが、不鮮明部位は電極に限るものではなく、例えば、ボディの複雑な凹凸の一部が不鮮明で、その不鮮明部位を解消するような場合にも、本実施の形態の技術思想は適用可能である。
【００９６】
図２８のフローチャートの処理手順は、まず、撮像された部品画像からボディと電極を自動的に検出し（Ｓ３８１）、その結果、検出されない電極がある場合には、類似の電極が自動検出時に検出されているか否かを判定し（Ｓ３８２，Ｓ３８３）、検出済みの鮮明画像による電極パターンが存在している場合には、作業者が部品認識データ作成装置の入力手段を操作して、その検出済みの電極パターンを検出不可能になっている不鮮明部位上にコピーする形で電極の存在を教示する（Ｓ３８４）ことで、画像の不鮮明に起因していた電極の検出不能状態を解消する。
なお、検出済みの鮮明画像による電極パターンが存在していない場合には、その部分の電極の輪郭形状等を、作業者が直接画像への書き込み編集することで、検出不能状態を解消する（Ｓ３８５）。
【００９７】
次に、以上の第５の実施の形態における処理の具体例を、図２９に部品裏面を示すようなＢＧＡ部品を例に説明する。
部品の外観上の特徴入力は、第１の実施の形態の場合と同様で、ボディの色を「緑系統の色」、電極タイプを「ボール型」、接地面形状を「湾曲面」に設定する。部品の外観上の特徴入力が済むと、現物部品の撮像による画像データの取得が成される。この場合に、上記の第４の実施の形態で示した画像の傾き補正を行う。この画像データ２６１には、例えば、照明の当たり具合や電極の酸化の具合によて、多少暗めに（不鮮明に）映る電極２６２が存在するとする。
【００９８】
このような状態の画像データ２６１に対して、上記のＳ３８１のボディ及び電極の自動検出処理が実行される。すると、ボディの色は「緑系統の色」であるから、背景の「黒」と多少の輝度差（コントラスト）がある。そこで、図３１のように外側から画像中央に向け四方からエッジ検出を行うと、ボディのエッジ２７１が検出できる。
次に、ボディのエッジ２７１をサンプリングし、図３２に示すような輝度のヒストグラムを作成する。図３２において、縦軸は頻度、横軸は輝度を示している。
このヒストグラムには、ボディに相当する輝度のピーク２８１と、電極に相当する輝度のピーク２８２が現れる。
【００９９】
そこで、この両者の２分の３の輝度２８３を２値化処理のしきい値に設定し、２値化処理を行うことで、図３３に示すような２値化画像が得られる。この２値化画像により電極を抽出することができる。但し、図３０で多少暗めに映っていた電極２９１は検出されない。
【０１００】
このように検出できない電極がある場合は、作業者の画像編集操作によって、検出できない電極を教示する。その場合に、単純に位置と大きさを直接書き込む方法もあるが、少しでも作業者の負担を軽減するため、また、書き込みの精度によっては、後工程における不整合の発生を防止するため、本実施の形態では、Ｓ３８４に示すように、既に検出された他の同種の電極の情報を活用することで、簡単・確実に未検出電極の教示を行う。
【０１０１】
まず、検出された電極の大きさのヒストグラムを作成すると、図３４に示すようなヒストグラムが得られ、ピーク３０１を検出すると数の多い、サイズが小さい方の電極の大きさが求められる。
【０１０２】
更に、図３５（ａ）、（ｂ）に示すように、電気接点である個々のボールから縦横それぞれの方向に最も近い電極までの距離をヒストグラムにし、それぞれのピークを求めると、Ｘ，Ｙ方向のボールの配置ピッチ３１１，３１２が求められる。この得られた配置ピッチ３１１，３１２を用いて、検出されなかった電極を作業者が画像編集のコピー処理によって追加する。この追加編集は次のようにして行う。
まず、図３６のように、検出されなかったサイズの小さい方の電極を追加する。つまり、図３６（ａ）に示すように、既に検出されている電極３２１を選択し、図３６（ｂ）に示すように、それを追加したい場所へドラッグ＆ドロップする。このとき、選択された電極は、前述の方法で配置ピッチが既知となっているので、そのピッチに従ってグリッド上のみ移動可能させることで、位置合わせが簡単かつ正確に行えるようになる。
【０１０３】
次に、図３７のように、検出されなかったサイズの大きい方の電極も、画像編集のコピー処理によって追加する。
サイズの大きい方の電極は、配置ピッチを求めていないので、およその位置でドラッグ＆ドロップによりコピーする。この場合、正確な位置にコピーすることが困難となるが、部品実装装置での装着動作時の認識処理では、数が多くサイズの小さい方の電極が認識対象として選ばれることが多いので、特に問題になることはない。また、画像編集に拡大表示する機能を設けることにより、上記したコピーや移動等の編集時の精度を向上することができる。
【０１０４】
また、未検出により追加したい電極が、既に検出されている電極に対して、その向きが９０度単位で異なっている場合等は、コピー元の電極を回転させる機能を持たせることで簡単にして追加することができる。さらに、追加したい電極が、既に検出されている電極とは全く異なる場合は、画像上の数点をマウス等により指示することで、電極の外周形状を教示して追加する。
以上のようにして全ての電極の教示を完了すると、これらの情報より認識アルゴリズムを決定し、それに必要な寸法データを決定することで部品認識用基準データが簡単に作成できる。
【０１０５】
以上の第５実施の形態の部品認識データ作成装置においては、例えば、電子部品撮像装置の撮影条件の調整等だけでは、一部の電極の映像が不鮮明になってしまうような場合に、同様の電極が鮮明に写っている部分を、不鮮明部分にコピーすることで、簡単に必要な部位全域が鮮明な画像を得ることができ、画像データの解析によるボディや電極の測定・検出を容易にできる。
即ち、人手による画像編集作業が必要になるが、編集作業自体は単純なコピー作業であるため、作業者への負担は軽く、画像上で電極の位置・寸法を修正指示することによって簡単、且つ、正確に電極の寸法が測定できる。このため、鮮明な画像を撮像することが難しい複雑構造の電子部品の場合でも、比較的に容易に、正確な部品認識用基準データを作成することが可能となる。
【０１０６】
【発明の効果】
本発明の部品認識データ作成方法及び作成装置並びに部品認識データ作成プログラムによれば、作業者が電子部品の外観情報を入力すると、この外観情報に基づく電子部品の撮像を行い、得られた画像データから電子部品のボディ及び電極の特徴項目を測定する。この測定結果から電子部品の部品種を特定して、特定された部品種に適応する認識アルゴリズムを予め用意した認識アルゴリズム群から選定し、該選定された認識アルゴリズムによる認識処理に必要とされる部品形状データを自動的に抽出するようにした。即ち、作業者の行う入力は、電子部品の外観上の特徴項目に対する入力という簡単な操作だけで済み、手間のかかる寸法の実測が不要になるだけでなく、専門知識が必要となる認識アルゴリズムの選択等も不要になる。従って、認識作業時の作業者への負担が大幅に軽減され、電子部品の自動認識処理に必要な部品認識データを、電子部品の形状の複雑さを意識することなく、正確且つ迅速に作成することができる。
【０１０７】
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る部品認識データ作成装置で作成した部品認識用基準データで実装する電子部品の認識処理を行う電子部品実装装置の斜視図である。
【図２】図１に示した電子部品実装装置における認識処理位置の説明図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態の部品認識データ作成装置の概略構成図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態の部品認識データ作成装置における処理手順を示すフローチャートである。
【図５】作業者が入力を行う選択入力画面の構成説明図であって、（ａ）は判定基準項目を有する選択入力画面、（ｂ）は電極の形状を示す画面、（ｃ）は電極の装着面の形状を示す画面の説明図である。
【図６】照明装置として三原色の発光体を分別装備した構成を示すブロック図である。
【図７】電子部品の電極タイプの選択候補を（ａ）〜（ｉ）で示す選択入力画面の拡大図である。
【図８】電子部品の電極接地形状の選択候補を（ａ），（ｂ）で示す選択入力画面の拡大図である。
【図９】ボディと電極が一体型の電子部品の平面図である。
【図１０】図９に示した電子部品を撮像した画像データである。
【図１１】部品認識データ作成装置の第２の実施の形態の概略構成を示すブロック図である。
【図１２】部品認識データ作成装置が部品認識用基準データを生成する際の処理手順を示すフローチャートである。
【図１３】本発明の第２の実施の形態の部品認識データ作成装置における選択入力画面の説明図である。
【図１４】本発明の第２の実施の形態の部品認識データ作成装置で使用しているカラースキャナの説明図で、（ａ）は撮像時の側面図、（ｂ）は撮像時の正面図である。
【図１５】第２の実施の形態の部品認識データ作成装置で処理する電子部品の平面図である。
【図１６】図１５に示す電子部品の画像データに対する処理手順の説明図である。
【図１７】照明装置による照射スポットを示す平面図である。
【図１８】図１７のＡ−Ａ線に沿う照明装置の断面図である。
【図１９】照明装置の照明動作の制御手順を示すフローチャートである。
【図２０】照明条件の設定例に使用した水晶発振子部品の形状説明図で、（ａ）は下面図、（ｂ）は側面図、（ｃ）は正面図である。
【図２１】照明条件の設定例に使用したコネクタ部品の形状説明図で、（ａ）は下面図、（ｂ）は側面図、（ｃ）は正面図である。
【図２２】本発明に係る部品認識データ作成装置の第４の実施の形態における画像データの解析処理時のフローチャートである。
【図２３】第４の実施の形態の画像データの解析処理例で使用するＳＯＰ部品の上面図である。
【図２４】図２３に示した電子部品を撮像した画像データの傾きの説明図である。
【図２５】画像データの傾きを検出する方法の説明図である。
【図２６】画像データの傾きを補正した状態の説明図である。
【図２７】傾きを補正した画像データから電極パターンやボディを検出する方法の説明図である。
【図２８】本発明に係る部品認識データ作成装置の第５の実施の形態における画像データの解析処理時のフローチャートである。
【図２９】第５の実施の形態で処理するＢＧＡ部品の形状説明図である。
【図３０】図２９に示した電子部品の画像データの説明図である。
【図３１】エッジ抽出処理によってボディの輪郭を検出した状態の説明図である。
【図３２】図３１に示した画像データに対する輝度のヒストグラムである。
【図３３】図３０に示した画像データを２値化処理した画像の説明図である。
【図３４】図３３の画像データにおける電極の大きさのヒストグラムである。
【図３５】図３３の画像データにおけるボールから最短距離の電極までの距離のヒストグラムである。
【図３６】検出されなかった電極を追加する操作を示す説明図で（ａ）は既に検出されている電極を選択する様子、（ｂ）は電極を追加したい場所へドラッグ＆ドロップする様子を示す説明図である。
【図３７】検出されなかった電極をコピー処理によって追加する様子を示す説明図である。
【図３８】角形チップ部品の外観形状を示す平面図である。
【図３９】ＱＦＰ部品の外観形状を示す平面図である。
【符号の説明】
３６認識装置
５５部品認識データ作成装置
６１電子部品撮像装置
６２照明装置
６３入力手段
６４情報処理装置
６５表示装置
６６周辺機器制御部
６７入力データ制御部
６８認識処理制御部
７１部品認識データ作成装置
７２電子部品撮像装置
７３照明装置
９８判定基準項目
９８ａ部品サイズ
９８ｂボディの色
９８ｃ電極タイプ
９８ｄ電極接地面形状
９９選択入力画面

Claims

電子部品を撮像した画像データから該電子部品を認識する装置に適用され前記電子部品の認識条件が記録された部品認識データを作成する部品認識データ作成方法であって、
前記電子部品の外観情報の入力と、該入力された外観情報に基づく前記電子部品の撮像を行い、
撮像して得られた画像データから前記電子部品のボディ及び電極の特徴項目を測定して前記電子部品の部品種を特定し、
該特定された部品種に適応する認識アルゴリズムを予め用意した認識アルゴリズム群から選定し、
該選定された認識アルゴリズムによる認識処理に必要とされる部品形状データを自動的に抽出することを特徴とする部品認識データ作成方法。
前記入力する電子部品の外観情報が、電子部品のボディの色、電極の形状のうち少なくともいずれかであることを特徴とする請求項１記載の部品認識データ作成方法。
前記電子部品を撮像した画像データに対して、前記電子部品の特定部位の画像領域に、該特定部位と等価な他の特定領域における画像領域を貼り付け、前記特定部位の情報欠落を補完することを特徴とする請求項１又は請求項２記載の部品認識データ作成方法。
前記電子部品の撮像を、カラー画像として撮像すると共に、前記電子部品の背景を該電子部品の外観色成分を含まない色に設定することを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか１項記載の部品認識データ作成方法。
前記部品認識データが、前記電子部品の撮像時に、該電子部品に応じて適切な照明条件が確保されるように、前記電子部品の照明光の照射条件が含まれていることを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれか１項記載の部品認識データ作成方法。
前記電子部品を撮像した画像データから電子部品の特徴項目を測定する手順が、
前記画像データから電子部品の外形を検出するステップと、
前記電子部品の外形から検出した傾き量を前記画像データに対して回転補正するステップと、
電子部品の電極を検出するステップと、
電子部品のボディを検出するステップと、
検出された電極のうち、隣接する電極の電極間距離及び電極形状を平均化するステップと、
前記検出したボディとの位置関係に基づいて隣接する電極を整列させるステップと、
を有することを特徴とする請求項１〜請求項５のいずれか１項記載の部品認識データ作成方法。
電子部品を撮像した画像データから該電子部品を認識する装置に適用され前記電子部品の認識条件が記録された部品認識データを作成する部品認識データ作成装置であって、
前記電子部品の外観情報を入力する入力手段と、
前記電子部品を撮像する撮像手段と、
撮像して得られた画像データから前記電子部品のボディ及び電極の特徴項目を測定して前記電子部品の部品種を特定し、該特定された部品種に適応する認識アルゴリズムを予め用意した認識アルゴリズム群から選定する認識アルゴリズム選定手段と、
前記選定された認識アルゴリズムによる認識処理に必要とされる部品形状データを自動的に抽出する部品形状データ抽出手段とを備えたことを特徴とする部品認識データ作成装置。
前記電子部品を前記特定された部品種に適応する最適な入射光方向及び入射光強度で照明する照明手段を備えたことを特徴とする請求項７記載の部品認識データ作成装置。
前記撮像手段がカラースキャナからなり、該カラースキャナが、電子部品の背景を該電子部品の外観色成分を含まない色に設定する背面カバーを備えたことを特徴とする請求項７又は請求項８記載の部品認識データ作成装置。
電子部品を撮像した画像データから該電子部品を認識する装置に適用され前記電子部品の認識条件が記録された部品認識データを、プログラムされたコンピュータによって作成する部品認識データ作成プログラムであって、
前記電子部品の外観情報の入力と、該入力された外観情報に基づく前記電子部品の撮像を行うステップと、
撮像して得られた画像データから前記電子部品のボディ及び電極の特徴項目を測定して前記電子部品の部品種を特定するステップと、
該特定された部品種に適応する認識アルゴリズムを予め用意した認識アルゴリズム群から選定するステップと、
該選定された認識アルゴリズムによる認識処理に必要とされる部品形状データを自動的に抽出するステップとを実行することを特徴とする部品認識データ作成プログラム。