JP2021023965A - レーザ処理装置用の機械学習システム及び機械学習方法 - Google Patents

Abstract

【課題】複数基のレーザ処理装置のオペレーションの一部または全部の自動化を促進する。
【解決手段】被処理物に生ずる欠陥を修正するべく目標位置にレーザ光を照射する処理を実施する複数基のレーザ処理装置の各々が備える被処理物を撮像するためのカメラセンサが撮影した画像、並びに、少なくとも当該画像上における被処理物の欠陥位置若しくはレーザ光を照射するべき目標位置を示唆する付加情報の組である学習データを取得して記憶する学習データ記憶部１０１と、前記学習データ記憶部１０１が記憶している学習データ群を用いて、レーザ処理装置が備えるカメラセンサが被処理物を撮影して得た画像を入力とし、少なくとも画像上における欠陥位置若しくは目標位置を出力とする学習済みモデルを生成する学習部１０２とを具備するレーザ処理装置用の機械学習システムを構成した。
【選択図】図７

Description

本発明は、被処理物上の目標位置に向けてレーザ光を照射して行う処理を実施するレーザ処理装置の制御に関する。

レーザ処理装置の一種として、液晶ディスプレイモジュール、プラズマディスプレイモジュール、有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイモジュール、無機ＥＬディスプレイモジュール、マイクロＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ−Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）ディスプレイモジュール、透明導電膜基板またはカラーフィルタ等に生ずる欠陥（または、不良）を修正するレーザリペア装置を挙げることができる（例えば、下記特許文献を参照）。

特開２００５−２７４７０９号公報

この種のレーザ処理装置にあっては、被処理物上の欠陥が存在する位置を精確に検出し、かつその欠陥を修正するために必要な目標位置に精確にレーザ光を照射することが要求される。

現状、被処理物上の欠陥位置やレーザ光を照射する目標位置は、生身の人間であるオペレータが被処理物を撮影した画像を視認して分析し発見している。その上で、オペレータが、ジョイスティック（操縦桿）その他の操作入力デバイスを介した手動操作により、レーザ光を照射する目標位置、レーザ光の波長、出力強度、ビーム径若しくは寸法、レーザ光の投影形状、焦点距離、照射時間の長さ等のレシピを選定して、被処理物に対するレーザ処理を遂行している。

工場等の現場では、一定時間内に多数の被処理物を処理するべく、複数基のレーザ処理装置が併設される。その分だけ、オペレータの負担が増し、幾人ものオペレータを配置せざるを得なかった。

本発明は、複数基のレーザ処理装置のオペレーションの一部または全部の自動化を促進することを所期の目的としている。

上述した課題を解決するべく、本発明では、被処理物に生ずる欠陥を修正するべく目標位置にレーザ光を照射する処理を実施する複数基のレーザ処理装置の各々が備える被処理物を撮像するためのカメラセンサが撮影した画像、並びに、少なくとも当該画像上における被処理物の欠陥位置若しくはレーザ光を照射するべき目標位置を示唆する付加情報の組である学習データを取得して記憶する学習データ記憶部と、前記学習データ記憶部が記憶している学習データ群を用いて、レーザ処理装置が備えるカメラセンサが被処理物を撮影して得た画像を入力とし、少なくとも画像上における欠陥位置若しくは目標位置を出力とする学習済みモデルを生成する学習部とを具備するレーザ処理装置用の機械学習システムを構成した。

前記学習データ記憶部が記憶する学習データの付加情報に、レーザ処理装置が対象の被処理物に対して実施するべきレーザ処理の内容を識別する識別子または処理の内容を示唆する情報が含まれ得る。そして、前記学習部が生成する学習済みモデルの出力に、レーザ処理装置が対象の被処理物に対して実施するべきレーザ処理の内容を指定する識別子または処理の内容を示唆する情報が含まれ得る。

具体的な一態様としては、レーザ処理装置に付随する制御コントローラと電気通信回線を介して通信可能に接続するサーバコンピュータが、前記学習データ記憶部及び前記学習部を備えており、前記サーバコンピュータが、複数基のレーザ処理装置から前記制御コントローラを介して前記学習データを受信して収集し前記学習済みモデルを生成するとともに、各レーザ処理装置を制御するにあたり、前記サーバコンピュータが、生成した前記学習済みモデルを各レーザ処理装置に付随する前記制御コントローラに送信するものが挙げられる。

別の態様としては、レーザ処理装置に付随する制御コントローラと電気通信回線を介して通信可能に接続するサーバコンピュータが、前記学習データ記憶部及び前記学習部を備えており、前記サーバコンピュータが、複数基のレーザ処理装置から前記制御コントローラを介して前記学習データを受信して収集し前記学習済みモデルを生成するとともに、各レーザ処理装置を制御するにあたり、前記サーバコンピュータが、各レーザ処理装置のカメラセンサが撮影した画像を前記制御コントローラを介して受信し、当該画像を入力として前記学習済みモデルに与えた結果の出力に基づいた、レーザ処理のための制御信号を当該画像をもたらしたレーザ処理装置に付随する制御コントローラに返信するものが挙げられる。

さらに別の態様としては、レーザ処理装置に付随する制御コントローラが、前記学習データ記憶部及び前記学習部を備えており、レーザ処理装置に付随する制御コントローラと電気通信回線を介して通信可能に接続するサーバコンピュータが、複数基のレーザ処理装置から前記制御コントローラを介して前記学習データを受信して収集し、かつその学習データを各レーザ処理装置に付随する制御コントローラに送信して配布するものが挙げられる。

本発明に係るレーザ処理装置用の機械学習方法は、被処理物に生ずる欠陥を修正するべく目標位置にレーザ光を照射する処理を実施する複数基のレーザ処理装置の各々が備える被処理物を撮像するためのカメラセンサが撮影した画像、並びに、少なくとも当該画像上における被処理物の欠陥位置若しくはレーザ光を照射するべき目標位置を示唆する付加情報の組である学習データを取得して記憶するステップと、前記学習データ群を用いて、レーザ処理装置が備えるカメラセンサが被処理物を撮影して得た画像を入力とし、少なくとも画像上における欠陥位置若しくは目標位置を出力とする学習済みモデルを生成するステップとを具備する。

本発明によれば、複数基のレーザ処理装置のオペレーションの一部または全部の自動化を促進することができる。

本発明の一実施形態におけるレーザ処理装置の全体概要を示す図。 レーザ処理装置の照射ユニットの光学系、第一のＸＹステージ及び変位計を模式的に示す図。 レーザ処理装置の制御コントローラが備えるハードウェア資源を示す図。 レーザ処理装置の制御コントローラがプログラムに従い実施する処理の手順例を示すフロー図。 同実施形態における機械学習システムの構成を示す図。 サーバコンピュータが備えるハードウェア資源を示す図。 同実施形態の機械学習システムの機能ブロック図。 同実施形態の機械学習システムが生成する学習済みモデルの概念を示す図。 本発明の変形例の一に係る機械学習システムの機能ブロック図。

本発明の一実施形態を、図面を参照して説明する。はじめに、本実施形態のシステムが制御しようとするレーザ処理装置１に関して述べる。本実施形態におけるレーザ処理装置１は、液晶ディスプレイモジュール、プラズマディスプレイモジュール、有機ＥＬディスプレイモジュール、無機ＥＬディスプレイモジュール、マイクロＬＥＤディスプレイモジュール、透明導電膜基板またはカラーフィルタ等０に生ずる不良箇所にレーザ光Ｌを照射して、当該被処理物Ｗの欠陥を修正するレーザリペア装置である。

図１及び図２に、一基のレーザ処理装置１の構成を示す。レーザ処理装置１は、レーザ光Ｌを被処理物Ｗ上の目標位置即ち液晶ディスプレイモジュール等の不良箇所に向けて照射する照射ユニット２と、照射ユニット２をレーザ光Ｌの光軸と直交または略直交するＸ軸及びＹ軸の二次元方向に移動させるＸＹステージ３、７と、照射ユニット２をレーザ光Ｌの光軸と平行または略平行なＺ軸方向に移動させるＺ軸調節機構３、６と、照射ユニット２から被処理物Ｗまでの距離を計測する変位計４とを主たる要素とする。

架台９は、照射ユニット２、ＸＹステージ３、７、Ｚ軸調節機構３、６及び変位計４、並びに被処理物Ｗを支持する。架台９は、防振部材９１を介して床面に接地している。防振部材９１は、例えば、防振（制振）ゴムやエアスプリング等のパッシブサスペンションであり、周波数が所定値（例えば、５Ｈｚ）よりも高い振動が床面から架台９に伝わることを抑制する働きをする。

被処理物Ｗは、クランプ、吸着その他適宜の手段により架台９に対して固定する。被処理物Ｗにレーザ光Ｌを照射する処理の最中、被処理物Ｗは不動である。

レーザ処理装置１におけるＸＹステージ３、７は、第一のＸＹステージ３及び第二のＸＹステージ７の二つを組み合わせたものである。第二のＸＹステージ７は、架台９上に設立しており、照射ユニット２、第一のＸＹステージ３、Ｚ軸調節機構３、６及び変位計４を支持し、これらをＸ軸方向及びＹ軸方向の二次元方向に移動させることができる。第二のＸＹステージ７は、例えば、架台９の両側部に架設したＹ軸方向に延伸する一対のＹ軸レール７１と、各Ｙ軸レール７１に沿って走行する一対のＹ軸リニアモータ台車７２と、両側部をそれぞれＹ軸リニアモータ台車７２に支持させたＸ軸方向に沿って延伸するＸ軸レール７３と、Ｘ軸レール７３に沿って走行するＸ軸リニアモータ台車７４とを要素とする。そして、Ｘ軸リニアモータ台車７４が、照射ユニット２、Ｚ軸調節機構３、６及び変位計４を支持する。照射ユニット２及び変位計４は、被処理物Ｗの直上からＺ軸方向に沿って被処理物Ｗに臨む。総じて、第二のＸＹステージ７は、照射ユニット２、Ｚ軸調節機構３、６及び変位計４を、架台９及び被処理物Ｗに対して相対的にＸ軸方向及びＹ軸方向に変位させる。

Ｙ軸レール７１とＹ軸リニアモータ台車７２との組にはリニアエンコーダを付設し、当該リニアエンコーダによりＹ軸リニアモータ台車７２のＹ軸方向の位置座標を検出する。Ｘ軸レール７３とＸ軸リニアモータ台車７４との組にもリニアエンコーダを付設し、当該リニアエンコーダによりＸ軸リニアモータ台車７４の現在のＸ軸方向の位置座標を検出する。つまるところ、両リニアエンコーダを介して、照射ユニット２を支持しているＸ軸リニアモータ台車７４の現在のＸＹ位置座標を検出する。

レーザ処理装置１におけるＺ軸調節機構３、６は、第一のＺ軸調節機構３及び第二のＺ軸調節機構６の二つを組み合わせたものである。第二のＺ軸調節機構６は、照射ユニット２、第一のＸＹステージ３及び変位計４を一体化している筐体５と、上記Ｘ軸リニアモータ台車７４との間に介在し、筐体５をＸ軸リニアモータ台車７４に対して相対的にＺ軸方向に移動させることができる。Ｘ軸リニアモータ台車７４のＺ軸方向に沿った高さ位置は、不変である。第二のＺ軸調節機構６は、例えば、ボールねじを含む既知のねじ送り機構であり、Ｘ軸リニアモータ台車７４と筐体５とのうち一方にねじ軸を軸承させるとともに、他方に当該ねじ軸に螺合するナットを固定し、ねじ軸をサーボモータやステッピングモータ等により回転駆動することで、ナットをねじ軸に沿って進退させ、筐体５のＺ軸方向の上下動を惹起する。第二のＺ軸調節機構６は、照射ユニット２及び変位計４を、架台９及び被処理物Ｗに対して相対的にＺ軸方向に変位させる。

Ｘ軸リニアモータ台車７４と筐体５との組にはリニアエンコーダを付設し、当該リニアエンコーダにより筐体５の現在のＺ軸方向の位置座標を検出する。

図２に示すように、筐体５内に収容している照射ユニット２は、被処理物Ｗ上の目標位置及びその周辺領域を観測するための光学系と、被処理物Ｗ上の目標位置に対してレーザ光Ｌを照射するための光学系とを含む。前者の光学系は、少なくとも、落射照明光源２１、ビームスプリッタ（または、ハーフミラー）２２、ダイクロイックミラー２３、対物レンズ２４、結像レンズ２５１及びカメラセンサ２５を含む。落射照明光源２１から供給される落射光は、ビームスプリッタ２２により反射され、被処理物Ｗに相対する対物レンズ２４の光軸の方向に向けられる。その落射光は、ダイクロイックミラー２３を透過した後、対物レンズ２４を通過して被処理物Ｗ上の目標位置及びその周辺領域を照明する。被加工物に当たり跳ね返った光束は、対物レンズ２４に入射し、ダイクロイックミラー２３及びビームスプリッタ２２を透過して結像レンズ２５１に入射し、カメラセンサ２５であるＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｇ−Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）やＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ−Ｏｘｉｄｅ−Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）等の固体撮像素子に結像する。このようにして、カメラセンサ２５により、被処理物Ｗ上の目標位置及びその周辺領域を撮影して画像を得ることがきる。

対物レンズ２４は、互いに倍率の異なる複数のものが存在している。これら対物レンズ２４は電動レボルバ２４１に取り付けてあり、レボルバ２４１を回転させることにより何れか一つの対物レンズ２４を選択して光軸上に配置することができる。即ち、適用する対物レンズ２４の倍率を変更することが可能となっている。

後者の光学系は、少なくとも、レーザ光Ｌの光源である発振器２６、アッテネータ２７、偏光板２８、ビームエキスパンダ２９、可変スリット２０、ダイクロイックミラー２３及び対物レンズ２４を含む。ダイクロイックミラー２３及び対物レンズ２４は、前者の光学系のそれと共通である。レーザ発振器２６から供給されるレーザ光Ｌは、アッテネータ２７により減衰され、偏光板２８により偏光され、ビームエキスパンダ２９及び可変スリット２０により整形される。可変スリット２０は、これを通過するレーザビームの形状を変化させることができる。さらに、レーザ光Ｌは、ダイクロイックミラー２３により反射され、被処理物Ｗに相対する対物レンズ２４の光軸の方向に向けられる。そのレーザ光Ｌは、対物レンズ２４を通過して被処理物Ｗ上の目標位置に集光される。このようにして、レーザ光Ｌを被処理物Ｗ上の目標位置に照射することができる。

但し、前者の光学系、後者の光学系ともに、図２に表していない他の光学要素、例えば光ファイバやミラー、プリズム、レンズ、シャッタ等を含むことを妨げない。

変位計４は、照射ユニット２の対物レンズ２４から被処理物Ｗ上の目標位置までのＺ軸方向に沿った離間距離を計測するためのものである。変位計４は、例えば、被処理物Ｗに向けてレーザ光Ｒを照射し、被処理物Ｗに当たって跳ね返るレーザ光Ｒを受光することを通じて、当該変位計４から被処理物Ｗまでの距離を精密に計測する既知のレーザ変位計である。変位計４は、筐体５内に収容するか筐体５外に付設する。既に述べた第二のＺ軸調節機構６の機能により、変位計４は筐体５、照射ユニット２及び第一のＸＹステージ３と一体となってＺ軸方向に上下動する。

第一のＸＹステージ３は、筐体５内に収容しており、照射ユニット２の少なくとも対物レンズ２４及びレボルバ２４１を支持し、これをＸ軸方向及びＹ軸方向の二次元方向に移動させることができる。第一のＸＹステージ３は、例えば、対物レンズ２４及びレボルバ２４１を支持するステージを、ピエゾモータ（超音波モータ）によりＸ軸方向及びＹ軸方向に精密に移動させ得る既知のピエゾステージである。第一のＸＹステージ３は、照射ユニット２の対物レンズ２４を、筐体５に対して相対的に、さらには架台９及び被処理物Ｗに対して相対的に、Ｘ軸方向及びＹ軸方向に変位させる。

第一のＺ軸調節機構３もまた、筐体５内に収容しており、照射ユニット２の少なくとも対物レンズ２４及びレボルバ２４１を支持し、これをＺ軸方向に移動させることができる。第一のＺ軸調節機構３は、例えば、対物レンズ２４及びレボルバ２４１を支持するステージを、ピエゾモータによりＺ軸方向に精密に移動させ得る既知のピエゾステージである。第一のＺ軸調節機構３は、照射ユニット２の対物レンズ２４を、筐体５に対して相対的に、さらには架台９及び被処理物Ｗに対して相対的に、Ｚ軸方向に変位させる。

なお、本実施形態では、第一のＸＹステージ３及び第一のＺ軸調節機構３の両機能を、単一のピエゾモータＸＹＺステージにより実現している。このピエゾＸＹＺステージ３は、対物レンズ２４及びレボルバ２４１を支持するステージを、Ｘ軸方向、Ｙ軸方向及びＺ軸方向の三次元方向に移動させることが可能である。

照射ユニット２の対物レンズ２４以外の要素や変位計４は、必ずしもピエゾＸＹＺステージ３に搭載しない。ピエゾＸＹＺステージ３の積載量を削減し、ピエゾＸＹＺステージ３による対物レンズ２４の位置制御の精度及び応答性を可及的に高めることがその意図である。尤も、照射ユニット２の対物レンズ２４以外の要素の少なくとも一部をピエゾＸＹＺステージ３に搭載して対物レンズ２４とともに移動させることを排除するものではなく、変位計４をピエゾＸＹＺステージ３に搭載して対物レンズ２４とともに移動させることを排除するものでもない。

第一のＸＹステージ及び第一のＺ軸調節機構たるピエゾＸＹＺステージ３には光学リニアエンコーダを付設し、当該リニアエンコーダによりステージのＸ軸方向、Ｙ軸方向及びＺ軸方向の位置座標を検出する。

本実施形態で想定している被処理物ＷのＸ軸方向及びＹ軸方向に沿った幅寸法は、１ｍを超えている。そのような大形の被処理物Ｗの略全域に対してレーザ光Ｌを照射する処理を実行可能とするべく、第二のＸＹステージ７のストローク即ち二次元方向への可動範囲は、１ｍ以上ある。即ち、Ｙ軸リニアモータ台車７２のＹ軸方向の可動範囲が１ｍ以上あり、かつＸ軸リニアモータ台車７４のＸ軸方向の可動範囲もまた１ｍ以上ある。

翻って、第一のＸＹステージ３のストローク即ちＸ軸方向及びＹ軸方向への可動範囲は、第二のＸＹステージ７のそれよりも遙かに小さく、対物レンズ２４を支持するステージのＸ軸方向及びＹ軸方向の可動範囲はそれぞれ１００μｍ以下、せいぜい４０μｍないし５０μｍ程度である。その代わりに、第一のＸＹステージ３は、第二のＸＹステージ７よりも最小変位量がずっと細かい。第一のＸＹステージ３は、対物レンズ２４のＸ軸方向及びＹ軸方向の位置を、第二のＸＹステージ７に比してより微細にかつ精密に調節することができる。加えて、第一のＸＹステージ３に付随する光学リニアエンコーダによる位置座標の検出の解像度は、第二のＸＹステージ７に付随するリニアエンコーダによる位置座標の検出の解像度よりも高い。

また、第一のＺ軸調節機構３のストローク即ちＺ軸方向への可動範囲は、第二のＺ軸調節機構６のそれよりも遙かに小さく、対物レンズ２４を支持するステージのＺ軸方向の可動範囲は１０μｍないし３０μｍ程度である。その代わりに、第一のＺ軸調節機構３は、第二のＺ軸調節機構６よりも最小変位量がずっと細かい。第一のＺ軸調節機構３は、対物レンズ２４のＸ軸方向及びＹ軸方向の位置を、第二のＺ軸調節機構６に比してより微細にかつ精密に調節することができる。加えて、第一のＺ軸調節機構３に付随する光学リニアエンコーダによる位置座標の検出の解像度は、第二のＺ軸調節機構６に付随するリニアエンコーダによる位置座標の検出の解像度よりも高い。

レーザ処理装置１に付随し、当該レーザ処理装置１の制御を司る制御コントローラ８は、例えば、汎用的なパーソナルコンピュータやワークステーション等を主体として構成する。図３に示すように、制御コントローラ８は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）８１、メインメモリ８２、補助記憶デバイス８３、ビデオコーデック８４、ディスプレイ８５、通信インタフェース８６、操作入力デバイス８７等のハードウェア資源を備え、これらが連携動作するものである。

補助記憶デバイス８３は、フラッシュメモリ、ハードディスクドライブ、光学ディスクドライブ等である。ビデオコーデック８４は、ＣＰＵ８３より受けた描画指示をもとに表示させるべき画面を生成しその画面信号をディスプレイ８５に向けて送出するＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、画面や画像のデータを一時的に格納しておくビデオメモリ等を要素とする。ビデオコーデック８４は、ハードウェアでなくソフトウェアとして実装することも可能である。通信インタフェース８６は、当該制御コントローラ８が外部の装置０、１と情報通信を行うためのデバイスである有線接続インタフェースまたは無線トランシーバを含む。操作入力デバイス８７は、オペレータが手指で操作するキーボード、押下ボタン、ジョイスティック、マウスやタッチパネル（ディスプレイ８５に重ね合わされたものであることがある）といったポインティングデバイス、その他である。

制御コントローラ８において、ＣＰＵ８１により実行されるべきプログラムは補助記憶デバイス８３に格納されており、プログラムの実行の際には補助記憶デバイス８３からメインメモリ８２に読み込まれ、ＣＰＵ８１によって解読される。制御コントローラ８は、プログラムに従いハードウェア資源を作動させて、レーザ処理装置１の制御を遂行する。

図４に、制御コントローラ８がレーザ処理装置１によるレーザ処理中に行う処理の手順例を示している。まず、制御コントローラ８は、レーザ処理装置１の照射ユニット２から被処理物Ｗ上の目標位置に向けてレーザ光Ｌを照射する準備として、第二のＸＹステージ７に制御信号を与え、対物レンズ２４の光軸即ち対物レンズ２４を通じて被処理物Ｗに照射されるレーザ光Ｌの照射位置が被処理物Ｗ上の目標位置に一致しまたはその付近にあるように、第二のＸＹステージ７を駆動して照射ユニット２を含む筐体５をＸ軸方向及び／またはＹ軸方向に移動させる（ステップＳ１）。

次いで、制御コントローラ８は、第一のＸＹステージ３に制御信号を与え、対物レンズ２４を通じて被処理物Ｗに照射されるレーザ光Ｌの照射位置が被処理物Ｗ上の目標位置に精密に合うように、第一のＸＹステージ３を駆動して照射ユニット２の対物レンズ２４のＸ軸方向及び／またはＹ軸方向の位置を微調節する（ステップＳ２）。このとき、照射ユニット２が有するカメラセンサ２５を介して、被処理物Ｗにおける対物レンズ２４の光軸と交わる位置及びその周辺領域を撮影し、得られた画像を解析して被処理物Ｗ上の目標位置を検出して、光軸をその目標位置に正確に位置合わせするべく、第一のＸＹステージ３による変位量を微細に修正することができる。但し、カメラセンサ２５による被処理物Ｗの撮像は、対物レンズ２４の焦点を被処理物Ｗに合わせた後に行うことが望ましい。

上記ステップＳ２と相前後して、制御コントローラ８は、Ｚ軸調節機構３、６に制御信号を与え、対物レンズ２４の焦点、そして当該対物レンズ２４を通じて被処理物Ｗに照射されるレーザ光Ｌの焦点が被処理物Ｗ上の目標位置に精密に合うように、Ｚ軸調節機構３、６を駆動して照射ユニット２を含む筐体５及び／または対物レンズ２４のＺ軸方向の位置を微調節する（ステップＳ３）。当該ステップＳ３では、変位計４の機能を用いない。ステップＳ３では、例えば、照射ユニット２が有するカメラセンサ２５を介して、被処理物Ｗにおける対物レンズ２４の光軸と交わる位置及びその周辺領域を反復的に撮影し、得られた画像を解析してそのコントラスト（明暗差）を逐次求めるとともに、撮影画像のコントラストが最大または最大に近くなる高さ位置まで筐体５及び／または対物レンズ２４を上下動させる。

ステップＳ３にて変位計４を用いない理由は、図２に示しているように、被処理物Ｗにレーザ処理を施すために対物レンズ２４を通じて照射するレーザ光Ｌの照射位置と、変位計４から被処理物Ｗまでの離間距離を計測するために照射するレーザ光Ｒの照射位置とが、互いに一致せずオフセットしていることによる。対物レンズ２４は、その倍率が大きく、対物レンズ２４自体の寸法も大きい。対物レンズ２４との干渉を避けるべく、変位計４を対物レンズ２４から離して配置せざるを得ず、変位計４の光軸を対物レンズ２４の光軸に合致させることがどうしても難しい。大形の被処理物Ｗは、全体的にまたは部分的に撓み変形することがある。その撓み変形の度合いが恒常的に一定ではないことをも併せて考慮すれば、変位計４により計測した離間距離を、直ちに対物レンズ２４から被処理物Ｗ上の目標位置までの距離と見なすことはできない。つまり、変位計４が離間距離を計測している位置は、対物レンズ２４から出射するレーザ光Ｌが当たる位置とは異なっており、被照射物の撓みにより両位置のＺ軸方向に沿った高さが同一でない可能性があり、しかも両位置の高さの差が予め自明でない。それ故に、ステップＳ３では、変位計４を用いず、コントラストＡＦ（ＡｕｔｏＦｏｒｃｕｓ）法等によりレーザ光Ｌの焦点を被処理物Ｗ上の照射位置に合わせるのである。

上記ステップＳ１ないしＳ３を経て、照射ユニット２の対物レンズ２４が、被処理物Ｗ上の目標位置にレーザ光Ｌを照射する処理に必要な基本位置に到達する。以降、制御コントローラ８は、対物レンズ２４をこの基本位置に維持するフィードバック制御（ステップＳ４及びＳ５）を開始する。位置フィードバック制御を実行するのは、外乱によりレーザ光Ｌの光軸または焦点が被処理物Ｗ上の目標位置からずれた状態でレーザ光Ｌを被処理物Ｗに照射してしまうことを防止するためである。典型的な外乱は、レーザ処理装置１を設置している工場等の床面から架台９、被加工物０、ＸＹステージ７、Ｚ軸調節機構６及び照射ユニット２に伝わる振動である。ある程度以上周波数の高い（５Ｈｚを超える）振動は、床面と架台９との間に介在する防振部材９１により遮断または十分に減衰される。だが、周波数の低い（５Ｈｚに満たない、２Ｈｚないし３Ｈｚ程度の）振動は、必ずしも防振部材９１によって遮断されず、床面から架台９、被加工物０、ＸＹステージ７、Ｚ軸調節機構６及び照射ユニット２に伝わり得る。

Ｘ軸方向及びＹ軸方向の位置フィードバック制御ステップＳ４にて、制御コントローラ８は、照射ユニット２を基本位置に位置付けて以後、照射ユニット２が有するカメラセンサ２５を介して、被処理物Ｗにおける対物レンズ２４の光軸と交わる位置及びその周辺領域を反復的に撮影し、得られた画像を解析して、現在の照射ユニット２の位置が基本位置、即ちレーザ光Ｌの照射位置が目標位置に合っているときの位置からＸ軸方向及びＹ軸方向にどれだけずれたのか、その偏差を逐次求める。そして、第一のＸＹステージ３に制御信号を与え、その偏差を縮小する方向に第一のＸＹステージ３を駆動して、以て対物レンズ２４の位置を基本位置に向けて修正する。これにより、対物レンズ２４の光軸、換言すればレーザ光Ｌの照射位置を、被処理物Ｗ上の目標位置またはその近傍に保ち続けることができる。

Ｚ軸方向の位置フィードバック制御ステップＳ５にて、制御コントローラ８は、照射ユニット２を基本位置に位置付けたときに、変位計４を介して被処理物Ｗまでの離間距離を計測し、その距離をフィードバック制御の目標距離に設定する。その上で、以後、変位計４を介して被処理物Ｗまでの離間距離を反復的に計測し、計測した現在の離間距離と目標距離との偏差を逐次求める。この偏差は、現在の照射ユニット２の位置が基本位置、即ちレーザ光Ｌの焦点が目標位置に合っているときの位置からＺ軸方向にどれだけずれたのかを示唆する。そして、第一のＺ軸調節機構３に制御信号を与え、その偏差を縮小する方向に第一のＺ軸調節機構３を駆動して、以て対物レンズ２４の位置を基本位置に向けて修正する。これにより、レーザ光Ｌの焦点を、被処理物Ｗ上の目標位置またはその近傍に保ち続けることができる。

位置フィードバック制御より、床面から架台９、被加工物０、ＸＹステージ７、Ｚ軸調節機構６及び照射ユニット２に伝わる低周波の振動に起因して生じる偏差を、速やかに修正することが可能である。第一のＸＹステージ及び第一のＺ軸調節機構たるピエゾモータステージ３は、低周波振動に起因して生じる偏差を修正するのに十分な応答速度を有している。

また、対物レンズ２４を支持するピエゾモータステージ３の可動範囲は、１００μｍ以下と微小である。かつ、レーザ発振器２６から供給されて対物レンズ２４に入射するレーザ光Ｌは、コリメートされた平行光である。従って、照射ユニット２の対物レンズ２４以外の要素をピエゾモータステージ３に搭載していなくとも、ピエゾモータステージ３を介して対物レンズ２４をＸ軸方向やＹ軸方向に変位させたときに、被照射物０上のカメラセンサ２５が撮像する位置、及びレーザ光Ｌを照射する位置が同じ量だけ変位する。ピエゾモータステージ３を介して対物レンズ２４をＺ軸方向に変位させても問題はない。

しかして、制御コントローラ８は、位置フィードバック制御を実行しながら、レーザ光Ｌを被処理物Ｗ上の目標位置に照射する（ステップＳ６）。

被処理物Ｗに対するレーザ処理に際しては、レーザ光Ｌを照射する目標位置、使用するレーザ光Ｌの波長、出力強度、ビーム径若しくは寸法、レーザ光Ｌの投影形状、焦点距離、照射時間の長さ等のレシピを決定する必要がある。本実施形態では、機械学習により生成した学習済みモデルを用いて、被処理物Ｗたる液晶ディスプレイパネル等を撮影した画像を解析、当該被処理物Ｗに存在する欠陥位置、ひいてはレーザ光Ｌを照射するべき目標位置のＸＹ座標を決定する。さらには、レーザ処理におけるレーザ光Ｌの波長、出力強度、ビーム径若しくは寸法、レーザ光Ｌの投影形状、焦点距離等をも設定する。焦点距離は、目標位置のＺ座標に相当する。

図５に示すように、本実施形態の機械学習システムは、工場等に設置された複数基のレーザ処理装置１に付帯する制御コントローラ８を、有線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）や無線ＬＡＮ、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＭＡＮ（Ｍｅｒｔｏｐｏｌｉｔａｎ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、携帯電話網、インターネット等の電気通信回線を介してサーバコンピュータ０に相互に通信可能に接続することにより構築する。なお、複数基のレーザ処理装置１のそれぞれに一つの制御コントローラ８が付帯し、各制御コントローラ８が対応する一基のレーザ処理装置１の制御を司るとは限らない。一つの制御コントローラ８が、二基以上のレーザ処理装置１の制御を司ることがある。また、特定の制御コントローラ８が、サーバコンピュータ０の役割を兼ねることがある。

サーバコンピュータ０は、例えば、汎用的なパーソナルコンピュータやワークステーション等を主体として構成する。図６に示すように、サーバコンピュータ０は、ＣＰＵ０１、メインメモリ０２、補助記憶デバイス０３、ビデオコーデック０４、ディスプレイ０５、通信インタフェース０６、操作入力デバイス０７等のハードウェア資源を備え、これらが連携動作するものである。

補助記憶デバイス０３は、フラッシュメモリ、ハードディスクドライブ、光学ディスクドライブ等である。ビデオコーデック０４は、ＣＰＵ０３より受けた描画指示をもとに表示させるべき画面を生成しその画面信号をディスプレイ０５に向けて送出するＧＰＵ、画面や画像のデータを一時的に格納しておくビデオメモリ等を要素とする。ビデオコーデック０４は、ハードウェアでなくソフトウェアとして実装することも可能である。通信インタフェース０６は、当該サーバコンピュータ０が外部の装置８と情報通信を行うためのデバイスである有線接続インタフェースまたは無線トランシーバを含む。操作入力デバイス０７は、オペレータが手指で操作するキーボード、押下ボタン、ジョイスティック、マウスやタッチパネル（ディスプレイ０５に重ね合わされたものであることがある）といったポインティングデバイス、その他である。

サーバコンピュータ０において、ＣＰＵ０１により実行されるべきプログラムは補助記憶デバイス０３に格納されており、プログラムの実行の際には補助記憶デバイス０３からメインメモリ０２に読み込まれ、ＣＰＵ０１によって解読される。

図７に示す具体的な一態様では、サーバコンピュータ０が、プログラムに従いハードウェア資源を作動させて、下記の学習データ記憶部１０１及び学習部１０２としての機能を発揮する。

学習データ記憶部１０１は、複数基のレーザ処理装置１の各々から、当該レーザ処理装置１の制御を司る制御コントローラ８を介してもたらされる学習データを、メインメモリ０２若しくは補助記憶デバイス０３の所要の記憶領域を利用して記憶する。学習データは、各レーザ処理装置１が備えるカメラセンサ２５が被処理物Ｗを撮影して得た画像と、同被処理物Ｗに対して行うべきレーザ処理の内容のレシピを定義する付加情報とを組としたものである。

図８に示すように、生成したい学習済みモデルは、レーザ処理する対象の被処理物Ｗの画像が入力層に入力されたときに、その入力が中間層（隠れ層）を経て出力層に至り、同被処理物Ｗに対するレーザ処理の内容のレシピを定義する情報となって出力されるニューラルネットワーク（または、深層学習型人工知能）である。学習データのうちの被処理物Ｗの撮影画像は、当該ニューラルネットワークの入力に対応する。そして、学習データのうちの付加情報は、同ニューラルネットワークの出力に対応し、教師付き学習における教師データに該当する。

故に、付加情報は、少なくとも、被処理物Ｗの撮影画像内に表れている、当該被処理物Ｗの欠陥位置の座標（若しくは、座標の範囲）、及び／または、当該被処理物Ｗの欠陥を修正するために同被処理物Ｗに対してレーザ光Ｌを照射するべき目標位置の座標（若しくは、座標の範囲）を含む。

ここで、被処理物Ｗの欠陥位置とレーザ光Ｌを照射するべき目標位置とは、常に一致するわけではなく、両者が乖離していることがある。欠陥位置が同一でも、欠陥の種類や程度に応じて、目標位置は変化し得る。例えば、液晶ディスプレイパネルＷ等のある画素に何らかの欠陥が生じているとき、当該画素に連なる配線の短絡箇所にレーザ光Ｌを照射してこれを切断したり、断線箇所にレーザ光Ｌを照射してこれを溶接したり、製造過程で混入した異物にレーザ光Ｌを照射してこれを除去したりすることで、欠陥を解消できることもあろうし、欠陥のある画素それ自体にレーザ光Ｌを照射して当該画素が点灯しないようにして目立たなくする処置を施すこともあろう。被処理物Ｗ上で欠陥位置と目標位置とが同一、または欠陥位置から目標位置を一意に特定できるのであれば、付加情報（及び、学習済みモデルの出力）に目標位置を含める必要はない。だが、必ずしもそうでないならば、付加情報に目標位置を含めるか、付加情報に目標位置を特定するための何らかの別の情報を含める必要がある。

さらに、付加情報は、
・欠陥の種類及び／または程度を示す情報その他、欠陥位置と目標位置との相対的な位置関係を示唆する情報
・使用するレーザ光Ｌの波長
・使用するレーザ光Ｌの出力
・使用するレーザ光Ｌのビーム径若しくは寸法
・使用するレーザ光Ｌのビームの形状
・使用するレーザ光Ｌの焦点距離
・レーザ光Ｌを被処理物Ｗに対して照射する時間の長さ
等といった項目のうちの一部または全部を含むことがある。

あるいは、付加情報は、それぞれが上掲の項目の組である複数のレシピの候補のうちの何れかを指定する識別子を含むこともある。レシピαとレシピβとでは、欠陥位置と目標位置との相対的な位置関係、レーザ光Ｌの波長、出力、ビーム径若しくは寸法、ビームの投影形状、焦点距離、照射時間等のうちの少なくとも一部が相異している。識別子は、学習データの一部をなす画像に映じている対象の被処理物Ｗ上の目標位置に対して、レシピαによるレーザ処理を施すのか、レシピβによるレーザ処理を施すのかを指し示す。

学習データが含む付加情報は、同じ学習データが含む被処理物Ｗの撮影画像をディスプレイ８５を介して視認したオペレータが、操作入力デバイス８７を操作することを通じて制御コントローラ８に入力する。例えば、オペレータが、画像内に表れている欠陥位置（の範囲）及び／または目標位置（の範囲）を指定したり、当該被処理物Ｗの欠陥を修正するために必要なレーザ処理のレシピを複数の候補の中から選択したり、使用するレーザ光Ｌの波長、出力その他のパラメータを指定したりする。

被処理物Ｗに係る付加情報の入力を受け付けた制御コントローラ８は、その付加情報及びこれと対になる被処理物Ｗの撮影画像を学習データとしてサーバコンピュータ０に向けて送信する。サーバコンピュータ０は、複数基のレーザ処理装置１の制御コントローラ８からもたらされる学習データを受信することにより、多数の被処理物Ｗに関する学習データを収集して、学習データ記憶部１０１に蓄積する。

学習部１０２は、学習データ記憶部１０１が記憶している学習データ群を用いて、学習済みモデルを生成する。即ち、学習データ記憶部１０１に蓄積した学習データを順次読み出し、ある学習データが含む被処理物Ｗの撮影画像を入力とし、当該画像に映じている被処理物Ｗ上の欠陥位置（の範囲）及び／または目標位置（の範囲）やその他の付加情報を出力として、そのような入力に対してそのような出力をするようにニューラルネットワークを変化させる深層学習を実行する。ニューラルネットワークが出力する付加情報の内容は、機械学習に用いる学習データが含んでいるものと同等である。因みに、機械学習において、サーバコンピュータ０は、ＧＰＵの演算能力を援用することがある。

上記の機械学習を経て学習済みモデルを生成したサーバコンピュータ０は、その学習済みモデルのデータを、複数基のレーザ処理装置１の各々に付帯する制御コントローラ８に向けて送信し配布する。各制御コントローラ８は、サーバコンピュータ０からもたらされる学習済みモデルのデータを受信し、メインメモリ８２若しくは補助記憶デバイス８３の所要の記憶領域に記憶する。

この学習済みモデルは、向後、レーザ処理装置１により被処理物Ｗに対するレーザ処理を実行するために用いることができる。つまり、制御コントローラ８が、対応するレーザ処理装置１に搬入された被処理物Ｗをカメラセンサ２５を介して撮影した画像を取得し、その画像を入力として学習済みモデルのニューラルネットワークに与えることで、当該被処理物Ｗ上に存在する欠陥の位置（若しくは、その範囲）及び／またはレーザ光Ｌを照射するべき目標の位置（若しくは、その範囲）を出力として得ることができる。さらには、機械学習に用いた学習データが含んでいたものと同種の付加情報、即ち欠陥の種類及び／または程度を示す情報や、使用するレーザ光Ｌの波長、出力強度、ビーム形状、焦点距離等、あるいは、当該被処理物Ｗに対して実行するべきレーザ処理のレシピの候補を識別する識別子といった情報を出力として得ることができる。しかる後、制御コントローラ８は、学習済みモデルを利用して決定したレシピに則り、当該被処理物Ｗに対してレーザ光Ｌを照射する。

本実施形態では、被処理物Ｗに生ずる欠陥を修正するべく目標位置にレーザ光Ｌを照射する処理を実施する複数基のレーザ処理装置１の各々が備える被処理物Ｗを撮像するためのカメラセンサ２５が撮影した画像、並びに、少なくとも当該画像上における被処理物Ｗの欠陥位置若しくはレーザ光を照射するべき目標位置を示唆する付加情報の組である学習データを取得して記憶する学習データ記憶部１０１と、前記学習データ記憶部１０１が記憶している学習データ群を用いて、レーザ処理装置１が備えるカメラセンサ２５が被処理物Ｗを撮影して得た画像を入力とし、少なくとも画像上における欠陥位置若しくは目標位置を出力とする学習済みモデルを生成する学習部１０２とを具備するレーザ処理装置１用の機械学習システムを構成した。本実施形態によれば、複数基のレーザ処理装置１の各々が被処理物Ｗに対してレーザ処理を実行するに際して、学習済みモデルを利用し、対象の被処理物Ｗに発生している欠陥位置や、対象の被処理物Ｗに対しレーザ光Ｌを照射するべき目標位置を、人手によらず自動的に検出することができる。

前記学習データ記憶部１０１が記憶する学習データの付加情報には、レーザ処理装置１が対象の被処理物Ｗに対して実施するべきレーザ処理の内容（欠陥の種類及び／または程度を示す情報その他、欠陥位置と目標位置との相対的な位置関係を示唆する情報や、使用するレーザ光Ｌの波長、出力、ビーム径若しくは寸法、ビームの投影形状、焦点距離等）を識別する識別子（レシピを指定する識別子）または処理の内容自体を示唆する情報が含まれ、前記学習部１０２が生成する学習済みモデルの出力には、レーザ処理装置１が対象の被処理物Ｗに対して実施するべきレーザ処理の内容を指定する識別子または処理の内容を示唆する情報が含まれる。これにより、複数基のレーザ処理装置１の各々が被処理物Ｗに対してレーザ処理を実行するに際して、学習済みモデルを利用し、対象の被処理物Ｗに対して施すべきレーザ処理の内容の一部または全部を、人手によらず自動的に決定することができる。

本実施形態の機械学習システムは、複数基のレーザ処理装置１のオペレーションの一部または全部の自動化を可能とする。

また、本実施形態のシステムでは、レーザ処理装置１に付随する制御コントローラ８と電気通信回線を介して通信可能に接続するサーバコンピュータ０が、前記学習データ記憶部１０１及び前記学習部１０２を備えており、前記サーバコンピュータ０が、複数基のレーザ処理装置１から前記制御コントローラ８を介して前記学習データを受信して収集し前記学習済みモデルを生成するとともに、各レーザ処理装置１を制御するにあたり、前記サーバコンピュータ０が、生成した前記学習済みモデルを各レーザ処理装置１に付随する前記制御コントローラ８に送信する。これにより、機械学習の成果を複数基のレーザ処理装置１の制御コントローラ８に分配でき、その成果を複数基のレーザ処理装置１の制御に活用することができる。このことは、多数基のレーザ処理装置１を運用する工場等における効率化に大きく寄与する。

なお、本発明は以上に詳述した実施形態に限られるものではない。上記実施形態では、サーバコンピュータ０が生成した学習済みモデルを複数基のレーザ処理装置１に付随する複数基の制御コントローラ８に送信し、各制御コントローラ８がこれを用いてレーザ処理装置１によるレーザ処理を制御、特に被処理物Ｗ上の欠陥位置の検出やレーザ光Ｌを照射する目標位置その他のレシピの決定処理を実行することとしていた。

だが、学習済みモデルを用いるレシピの決定処理を実行する主体は、制御コントローラ８に限定されない。サーバコンピュータ０が、生成した学習済みモデルのデータをメインメモリ０２若しくは補助記憶デバイス０３の所要の記憶領域に記憶保持し、レシピの決定処理を実行する主体となる態様をとることを妨げない。

より具体的には、複数基のレーザ処理装置１の各々による被処理物Ｗへのレーザ処理を遂行するべく、各レーザ処理装置１を制御するにあたり、各レーザ処理装置１のカメラセンサ２５が対象の被処理物Ｗを撮影した画像を制御コントローラ８からサーバコンピュータ０に向けて送信し、サーバコンピュータ０がその画像を受信する。

そして、サーバコンピュータ０において、その画像を入力として学習済みモデルのニューラルネットワークに与えることで、当該被処理物Ｗ上に存在する欠陥の位置及び／またはレーザ光Ｌを照射するべき目標の位置を出力として得る。さらに、機械学習に用いた学習データが含んでいたものと同種の付加情報、即ち欠陥の種類及び／または程度を示す情報や、使用するレーザ光Ｌの波長、出力強度、ビーム形状、焦点距離等、あるいは、当該被処理物Ｗに対して実行するべきレーザ処理のレシピの候補を識別する識別子といった情報を出力として得る。サーバコンピュータ０は、これらの出力情報を、被処理物Ｗの撮影画像をもたらした制御コントローラ８に返信する。制御コントローラ８は、サーバコンピュータ０からもたらされる出力情報を受信し、その情報を基に決定したレシピに則り、当該被処理物Ｗに対してレーザ光Ｌを照射する。

また、上記実施形態では、サーバコンピュータ０が学習データ記憶部１０１及び学習部１０２を備えており、各レーザ処理装置１に付随する制御コントローラ８からもたらされる学習データをサーバコンピュータ０に集約し、サーバコンピュータ０において学習済みモデルを生成する機械学習を実行していた。

これに対して、図９に示すように、各制御コントローラ８が学習データ記憶部１０１及び学習部１０２を備える態様、つまりサーバコンピュータ０でなく各制御コントローラ８が学習済みモデルを生成する機械学習を実行する態様をとることも考えられる。

この場合には、サーバコンピュータ０が、複数基のレーザ処理装置１から制御コントローラ８を介して学習データを受信して収集し、かつその学習データを各レーザ処理装置１に付随する各制御コントローラ８に送信して配布する。各制御コントローラ８は、他の制御コントローラ８からサーバコンピュータ０を介して受信した学習データを、学習データ記憶部１０１たるメインメモリ８２若しくは補助記憶デバイス８３の所要の記憶領域に記憶する。要するに、複数基のレーザ処理装置１の各々を制御する複数の制御コントローラ８間で、学習データ群を共有する。サーバコンピュータ０は、各制御コントローラ８からもたらされる学習データを他の制御コントローラ８に中継する。ここで、特定の制御コントローラ８が、当該サーバコンピュータ０の役割を兼ねることがある。

しかして、各制御コントローラ８の学習部１０２は、学習データ記憶部１０１が記憶している学習データ群を用いて、学習済みモデルを生成する。この機械学習において、各制御コントローラ８は、ＧＰＵの演算能力を援用することがある。各制御コントローラ８は、生成した学習済みモデルのデータをメインメモリ８２若しくは補助記憶デバイス８３の所要の記憶領域に記憶保持する。

各レーザ処理装置１による被処理物Ｗへのレーザ処理を遂行するべく、当該レーザ処理装置１を制御するにあたり、制御コントローラ８は、当該レーザ処理装置１のカメラセンサ２５が対象の被処理物Ｗを撮影した画像を取得する。そして、制御コントローラ８において、その画像を入力として学習済みモデルのニューラルネットワークに与えることで、当該被処理物Ｗ上に存在する欠陥の位置及び／またはレーザ光Ｌを照射するべき目標の位置を出力として得る。さらに、機械学習に用いた学習データが含んでいたものと同種の付加情報、即ち欠陥の種類及び／または程度を示す情報や、使用するレーザ光Ｌの波長、出力強度、ビーム形状、焦点距離等、あるいは、当該被処理物Ｗに対して実行するべきレーザ処理のレシピの候補を識別する識別子といった情報を出力として得る。制御コントローラ８は、この出力情報を基に決定したレシピに則り、当該被処理物Ｗに対してレーザ光Ｌを照射する。

その他、各部の具体的な構成や処理の手順等は、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形が可能である。

本発明は、被処理物にレーザ光を照射して所望の処理を施すレーザ処理装置の制御に適用できる。

Ｗ…被処理物
１…レーザ処理装置
８…制御コントローラ
０…サーバコンピュータ
１０１…学習データ記憶部
１０２…学習部

上述した課題を解決するべく、本発明では、被処理物に生ずる欠陥を修正するべく目標位置にレーザ光を照射する処理を実施する複数基のレーザ処理装置の各々が備える被処理物を撮像するためのカメラセンサが撮影したレーザ光照射前の画像、並びに、少なくとも当該画像上における被処理物の欠陥位置若しくはレーザ光を照射するべき目標位置を示唆する付加情報の組である学習データを取得して記憶する学習データ記憶部と、前記学習データ記憶部が記憶している学習データ群を用いて、レーザ処理装置が備えるカメラセンサが被処理物を撮影して得たレーザ光照射前の画像を入力とし、少なくとも画像上における欠陥位置若しくは目標位置を出力とする学習済みモデルを生成する学習部とを具備するレーザ処理装置用の機械学習システムを構成した。ディスプレイモジュールに生ずる不良箇所にレーザ光を照射して欠陥を修正するレーザリペア装置で用いられる機械学習システムであれば、複数基のレーザリペア装置の各々が備えるディスプレイモジュールを撮像するためのカメラセンサが撮影したレーザ光照射前の画像、並びに、少なくとも当該画像上における前記ディスプレイモジュールの欠陥位置若しくはレーザ光を照射するべき目標位置を示唆する付加情報の組である学習データを取得して記憶する学習データ記憶部と、前記学習データ記憶部が記憶している学習データ群を用いて、レーザリペア装置が備えるカメラセンサがディスプレイモジュールを撮影して得たレーザ光照射前の画像を入力とし、少なくとも画像上における欠陥位置若しくは目標位置を出力とする学習済みモデルを生成する学習部とを具備する。

本発明に係るレーザ処理装置用の機械学習方法は、被処理物に生ずる欠陥を修正するべく目標位置にレーザ光を照射する処理を実施する複数基のレーザ処理装置の各々が備える被処理物を撮像するためのカメラセンサが撮影したレーザ光照射前の画像、並びに、少なくとも当該画像上における被処理物の欠陥位置若しくはレーザ光を照射するべき目標位置を示唆する付加情報の組である学習データを取得して記憶するステップと、前記学習データ群を用いて、レーザ処理装置が備えるカメラセンサが被処理物を撮影して得たレーザ光照射前の画像を入力とし、少なくとも画像上における欠陥位置若しくは目標位置を出力とする学習済みモデルを生成するステップとを具備する。

Claims (6)

1. 被処理物に生ずる欠陥を修正するべく目標位置にレーザ光を照射する処理を実施する複数基のレーザ処理装置の各々が備える被処理物を撮像するためのカメラセンサが撮影した画像、並びに、少なくとも当該画像上における被処理物の欠陥位置若しくはレーザ光を照射するべき目標位置を示唆する付加情報の組である学習データを取得して記憶する学習データ記憶部と、
   前記学習データ記憶部が記憶している学習データ群を用いて、レーザ処理装置が備えるカメラセンサが被処理物を撮影して得た画像を入力とし、少なくとも画像上における欠陥位置若しくは目標位置を出力とする学習済みモデルを生成する学習部と
   を具備するレーザ処理装置用の機械学習システム。
2. 前記学習データ記憶部が記憶する学習データの付加情報に、レーザ処理装置が対象の被処理物に対して実施するべきレーザ処理の内容を識別する識別子または処理の内容を示唆する情報が含まれ、
   前記学習部が生成する学習済みモデルの出力に、レーザ処理装置が対象の被処理物に対して実施するべきレーザ処理の内容を指定する識別子または処理の内容を示唆する情報が含まれる請求項１記載の機械学習システム。
3. レーザ処理装置に付随する制御コントローラと電気通信回線を介して通信可能に接続するサーバコンピュータが、前記学習データ記憶部及び前記学習部を備えており、
   前記サーバコンピュータが、複数基のレーザ処理装置から前記制御コントローラを介して前記学習データを受信して収集し前記学習済みモデルを生成するとともに、
   各レーザ処理装置を制御するにあたり、前記サーバコンピュータが、生成した前記学習済みモデルを各レーザ処理装置に付随する前記制御コントローラに送信する請求項１または２記載の機械学習システム。
4. レーザ処理装置に付随する制御コントローラと電気通信回線を介して通信可能に接続するサーバコンピュータが、前記学習データ記憶部及び前記学習部を備えており、
   前記サーバコンピュータが、複数基のレーザ処理装置から前記制御コントローラを介して前記学習データを受信して収集し前記学習済みモデルを生成するとともに、
   各レーザ処理装置を制御するにあたり、前記サーバコンピュータが、各レーザ処理装置のカメラセンサが撮影した画像を前記制御コントローラを介して受信し、当該画像を入力として前記学習済みモデルに与えた結果の出力に基づいた、レーザ処理のための制御信号を当該画像をもたらしたレーザ処理装置に付随する制御コントローラに返信する請求項１または２記載の機械学習システム。
5. レーザ処理装置に付随する制御コントローラが、前記学習データ記憶部及び前記学習部を備えており、
   レーザ処理装置に付随する制御コントローラと電気通信回線を介して通信可能に接続するサーバコンピュータが、複数基のレーザ処理装置から前記制御コントローラを介して前記学習データを受信して収集し、かつその学習データを各レーザ処理装置に付随する制御コントローラに送信して配布する請求項１または２記載の機械学習システム。
6. 被処理物に生ずる欠陥を修正するべく目標位置にレーザ光を照射する処理を実施する複数基のレーザ処理装置の各々が備える被処理物を撮像するためのカメラセンサが撮影した画像、並びに、少なくとも当該画像上における被処理物の欠陥位置若しくはレーザ光を照射するべき目標位置を示唆する付加情報の組である学習データを取得して記憶するステップと、
   前記学習データ群を用いて、レーザ処理装置が備えるカメラセンサが被処理物を撮影して得た画像を入力とし、少なくとも画像上における欠陥位置若しくは目標位置を出力とする学習済みモデルを生成するステップと
   を具備するレーザ処理装置用の機械学習方法。

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