JPWO2019229920A1 - 認識パラメータ最適化装置、部品実装システム、認識パラメータ最適化方法 - Google Patents

Abstract

部品実装機１０が基板Ｂに部品Ｐを実装する際に部品認識（ステップＳ１０２）で当該部品Ｐを撮像することで取得された画像データＤｐが記憶部９２に記憶され（ステップＳ１０３）、この画像データＤｐに基づき輝度関連条件が最適化される（ステップＳ２０１、Ｓ３０１〜Ｓ３１１）。したがって、実際に部品実装の対象となった部品Ｐに応じた適切な輝度関連条件を取得することが可能となる。

Description

この発明は、カメラにより部品を撮像することで部品を認識する技術に関する。

従来、実装ヘッドにより吸着した部品を基板に実装する部品実装機が知られている。かかる部品実装機では、部品のサイズ等の部品情報を示す実装データに従って部品が実装される。特に特許文献１では、部品の原画像と部品情報とを関連付けてデータベースに予め記憶しておき、部品実装機が部品を撮像した画像と、データベースの原画像とを対比することで、データベースから部品情報を抽出して、実装データを作成する技術が示されている。部品実装機は、こうして作成された実装データに基づき、実装ヘッドにより部品を吸着して基板に実装することができる。

ただし、かかる部品実装機では、実装ヘッドが適切に部品を吸着していないために、部品の実装に失敗する場合がある。そこで、カメラで部品を撮像した画像に基づき部品を認識する部品認識が適宜実行される。この部品認識では、例えば画像に含まれる部品のサイズと許容値との比較に基づき、実装ヘッドにより部品が適切に吸着されているかが判断される。特に特許文献２では、部品認識において撮像した画像に基づき、部品サイズの許容値を調整する技術が示されている。

特開２００２−０５０８９５号公報 特開２０１１−２１１０８８号公報

ところで、部品認識は、照明から光を部品に照射しつつ撮像した画像の輝度に対して閾値を用いた画像処理を行った結果に基づき実行される。このような画像の輝度に関する条件（輝度関連条件）、すなわち、部品認識で使用する照明の光の明るさと閾値との組み合わせは、部品認識の開始前に予め設定されており、部品実装機はこの輝度関連条件を用いて部品認識を実行する。

しかしながら、部品認識の開始前に設定された輝度関連条件が、実際に部品実装の対象となった部品に応じたものでないために、部品実装における部品認識の精度が低下する場合があった。このような部品認識の精度の低下は、目的の部品であり且つ正しい形状の部品を正常に吸着できているにも拘わらず、部品の姿勢あるいは部品自体が実装に適さないと誤って判断する要因となる。

この発明は上記課題に鑑みなされたものであり、実際に部品実装の対象となった部品に応じた適切な輝度関連条件を取得することを可能とする技術の提供を目的とする。

本発明に係る認識パラメータ最適化装置は、照明から部品に光を照射しつつカメラによって部品を撮像することで取得した画像データが示す輝度に対して閾値を用いた画像処理を実行した結果に基づき部品を認識する部品認識を実行し、部品認識の結果に基づき部品を基板に実装する部品実装機で取得された画像データを受信する通信部と、通信部が受信した画像データを記憶する記憶部と、部品認識で使用する照明の光の明るさと閾値との組合せを示す輝度関連条件を、記憶部に記憶された画像データに基づき最適化して記憶部に記憶する演算部とを備える。

本発明に係る認識パラメータ最適化方法は、照明から部品に光を照射しつつカメラによって部品を撮像することで取得した画像データが示す輝度に対して閾値を用いた画像処理を実行した結果に基づき部品を認識する部品認識を実行し、部品認識の結果に基づき部品を基板に実装する部品実装機で取得された画像データを通信部により受信する工程と、通信部が受信した画像データを記憶部に記憶する工程と、部品認識で使用する照明の光の明るさと閾値との組合せを示す輝度関連条件を、記憶部に記憶された画像データに基づき最適化して記憶部に記憶する工程とを備える。

このように構成された本発明（認識パラメータ最適化装置、認識パラメータ最適化方法）では、部品実装機が基板に部品を実装する際に部品認識で当該部品を撮像することで取得された画像データが記憶部に記憶され、この画像データに基づき輝度関連条件が最適化される。したがって、実際に部品実装の対象となった部品に応じた適切な輝度関連条件を取得することが可能となる。

また、記憶部は、画像データの属性と関連付けて当該画像データを記憶し、属性は、画像データに含まれる部品の種類によって少なくとも区別され、演算部は、同一の属性に対応する種類の部品に対して部品認識を実行する際の輝度関連条件を、同一の属性を有する複数の画像データに基づき最適化するように、認識パラメータ最適化装置を構成しても良い。かかる構成では、実際に部品実装の対象となった部品の種類に応じた適切な輝度関連条件を取得することが可能となる。

また、属性は、部品認識の対象となった部品の製造元、部品認識で用いられたカメラおよび部品認識を実行した部品実装機の少なくとも１つと部品の種類との組合せによって区別されるように、認識パラメータ最適化装置を構成しても良い。かかる構成では、部品認識の対象となった部品の製造元、部品認識で用いられたカメラあるいは部品認識を実行した部品実装機等に応じた適切な輝度関連条件を取得することが可能となる。

また、通信部が、部品認識で取得予定の画像データの属性を受信すると、演算部は、通信部により受信された属性の画像データに基づき最適化された輝度関連条件を、通信部を介して部品実装機に送信するように、認識パラメータ最適化装置を構成しても良い。かかる構成では、部品認識で取得予定の画像データの属性を認識パラメータ最適化装置に送信することで、この属性に応じて最適化された輝度関連条件を部品実装機に送信することができる。したがって、実行予定の部品認識を、当該部品認識で取得予定の部品の画像データの属性に応じた輝度関連条件で実行することができる。

また、部品実装機が部品認識の開始前に部品を撮像することで取得した画像データを、通信部が受信すると、演算部は、通信部により受信された画像データと所定関係を有する画像データに基づき最適化された輝度関連条件を、通信部を介して部品実装機に送信するように、認識パラメータ最適化装置を構成しても良い。かかる構成では、部品実装機は、部品認識の開始前に部品を撮像することで画像データを取得して、これを認識パラメータ最適化装置に送信することで、当該画像データと所定関係を有する画像データに基づき最適化された輝度関連条件を受信できる。したがって、部品実装機は、実際に部品実装の対象となった部品に応じた輝度関連条件で、部品実装での部品認識を開始することができる。

また、演算部は、通信部により受信された画像データと類似する画像データに基づき最適化された輝度関連条件を、通信部を介して部品実装機に送信するように、認識パラメータ最適化装置を構成しても良い。かかる構成では、部品実装機は、部品認識の開始前に取得した部品の画像データと類似した画像データに基づき最適化された輝度関連条件に基づき、部品認識を適切に開始することが可能となる。

また、通信部は、部品実装機が照明から所定明るさの光を照射するという所定照明条件下で部品を撮像することで、部品認識の開始前に取得した画像データを受信するように、認識パラメータ最適化装置を構成しても良い。

さらに、記憶部は、輝度関連条件で取得した画像データを所定照明条件で取得した場合に相当する画像データを、参照画像データとして輝度関連条件に関連付けて記憶し、演算部は、通信部により受信された画像データと類似する参照画像データに関連付けられた輝度関連条件を、通信部を介して部品実装機に送信するように、認識パラメータ最適化装置を構成しても良い。かかる構成では、認識パラメータ最適化装置は、部品実装機が所定照明条件で部品を撮像して取得した画像データに基づき、適切な輝度関連条件を的確に部品実装機に送信することができる。

あるいは、記憶部は、輝度関連条件の最適化に用いた画像データと輝度関連条件とを関連付けて記憶し、演算部は、通信部により受信された画像データと、輝度関連条件と関連付けられた画像データとを照合した結果、所定の照合条件を満たす画像データに関連付けられた輝度関連条件を、通信部を介して部品実装機に送信し、照合条件は、通信部により受信された画像データの輝度を、所定照明条件と照合対象の画像データに関連付けられた輝度関連条件との違いに応じて調整することで作成した調整画像データと、照合対象の画像データとが類似するという条件であるように、認識パラメータ最適化装置を構成しても良い。かかる構成では、認識パラメータ最適化装置は、部品実装機が所定照明条件で部品を撮像して取得した画像データに基づき、適切な輝度関連条件を的確に部品実装機に送信することができる。

また、部品認識では、輝度関連条件の閾値を用いて画像データから抽出した部品と、部品の構成に関する部品関連条件との比較に基づき、部品を認識し、演算部は、最適化された輝度関連条件の閾値を用いて画像データから抽出した部品の構成に基づき部品関連条件を最適化して、記憶部に記憶するように、認識パラメータ最適化装置を構成しても良い。かかる構成では、最適化された輝度関連条件に応じた部品関連条件を取得することが可能となる。

本発明に係る部品実装システムは、照明から部品に光を照射しつつカメラによって部品を撮像することで取得した画像データが示す輝度に対して閾値を用いた画像処理を実行した結果に基づき部品を認識する部品認識を実行し、部品認識の結果に基づき部品を基板に実装する部品実装機と、上記の認識パラメータ最適化装置とを備える。したがって、部品を撮像した画像の輝度に関する輝度関連条件が不適切であるために、部品認識の精度が低下するのを抑制することが可能となっている。

本発明によれば、実際に部品実装の対象となった部品に応じた適切な輝度関連条件を取得することが可能となる。

本発明に係る部品実装システムが備える部品実装機を模式的に示す部分平面図。 本発明に係る部品実装システムが備える電気的構成を示すブロック図。 部品供給リールの一例を模式的に示す図。 図１の部品実装機が備える部品認識カメラの構成の一例を模式的に示す図。 部品データライブラリの一例を表形式で示す図。 画像データベースの一例を表形式で示す図。 部品実装処理の一例を示すフローチャート。 認識パラメータの最適化処理の一例を示すフローチャート。 認識パラメータのうちの輝度関連条件の最適化処理の一例を示すフローチャート。 図９の輝度関連条件の最適化処理での演算結果の一例を表形式で示す図。 認識パラメータのうちの部品関連条件の最適化処理の一例を示すフローチャート。 部品実装機で実行される生産開始準備の第１例を示すフローチャート。 図１２の生産開始準備に基づく部品実装機からのリクエストを処理するサーバコンピュータの動作の一例を示すフローチャート。 部品実装機で実行される生産開始準備の第２例を示すフローチャート。 図１４の生産開始準備に基づく部品実装機からのリクエストを処理するサーバコンピュータの動作の一例を示すフローチャート。 部品実装機で実行される生産開始準備の第３例を示すフローチャート。 図１６の生産開始準備の前提となる画像データベースの一例を表形式で示す図。 生産開始準備の第３例に対応するリクエスト処理の変形例を示すフローチャート。

図１は本発明に係る部品実装システムが備える部品実装機を模式的に示す部分平面図である。図１では、Ｚ方向を鉛直方向とするＸＹＺ直交座標を適宜示す。また、図２は本発明に係る部品実装システムが備える電気的構成を示すブロック図である。図２に示すように、部品実装システム１は、部品実装機１０と、部品実装機１０を管理するサーバコンピュータ９を備える。

部品実装機１０は、装置全体を統括的に制御するコントローラ１００を備える。コントローラ１００は、ＣＰＵ(Central Processing Unit)やＲＡＭ(Random Access Memory)で構成されたプロセッサである演算部１１０およびＨＤＤ(Hard Disk Drive)で構成された記憶部１２０を有するコンピュータである。さらに、コントローラ１００は、部品実装機１０の駆動系を制御する駆動制御部１３０と、部品実装機１０の撮像系を制御する撮像制御部１４０と、サーバコンピュータ９との通信を行う通信部１５０とを有する。

演算部１１０は記憶部１２０に記憶される実装プログラムに従って駆動制御部１３０および撮像制御部１４０を制御することで、実装プログラムが規定する手順で部品Ｐを基板Ｂに実装する。この際、演算部１１０は撮像制御部１４０が部品認識カメラ５により部品Ｐを撮像した画像データＤｐに基づき、部品Ｐの実装を制御する。また、部品認識カメラ５が撮像した部品Ｐの画像データＤｐは、後に詳述するように、通信部１５０によってサーバコンピュータ９に送信される。

図１に示すように、部品実装機１０は、基台１１の上に設けられた一対のコンベア１２、１２を備える。そして、部品実装機１０は、コンベア１２によりＸ方向（基板搬送方向）の上流側から実装処理位置（図１の基板Ｂの位置）に搬入した基板Ｂに対して部品Ｐを実装し、部品Ｐの実装を完了した基板Ｂ（部品実装基板Ｂ）をコンベア１２により実装処理位置からＸ方向の下流側へ搬出する。

この部品実装機１０では、Ｘ方向に直交するＹ方向に平行な一対のＹ軸レール２１、２１と、Ｙ方向に平行なＹ軸ボールネジ２２と、Ｙ軸ボールネジ２２を回転駆動するＹ軸モータＭｙ（サーボモータ）とが設けられ、Ｘ方向に平行なＸ軸レール２３が一対のＹ軸レール２１、２１にＹ方向に移動可能に支持された状態でＹ軸ボールネジ２２のナットに固定されている。Ｘ軸レール２３には、Ｘ方向に平行なＸ軸ボールネジ２４と、Ｘ軸ボールネジ２４を回転駆動するＸ軸モータＭｘ（サーボモータ）とが取り付けられており、ヘッドユニット２０がＸ軸レール２３にＸ方向に移動可能に支持された状態でＸ軸ボールネジ２４のナットに固定されている。

したがって、図２の駆動制御部１３０は、Ｙ軸モータＭｙおよびＸ軸モータＭｘを制御することで、ヘッドユニット２０の移動を制御することができる。つまり、駆動制御部１３０は、Ｙ軸モータＭｙによりＹ軸ボールネジ２２を回転させてヘッドユニット２０をＹ方向に移動させ、Ｘ軸モータＭｘによりＸ軸ボールネジ２４を回転させてヘッドユニット２０をＸ方向に移動させる。

図１に示すように、一対のコンベア１２、１２のＹ方向の両側それぞれでは、２つの部品供給部３がＸ方向に並んでいる。各部品供給部３に対しては、複数のテープフィーダ３１がＸ方向に並んで着脱可能に装着されている。テープフィーダ３１はＹ方向に延設されており、Ｙ方向におけるヘッドユニット２０側の先端部に部品供給箇所３２を有する。そして、集積回路、トランジスタ、コンデンサ等の小片状の部品Ｐを所定間隔おきに収納したテープが巻き付けられた部品供給リール７（図３）が各テープフィーダ３１に対して配置され、テープフィーダ３１には、部品供給リール７から引き出されたテープが装填されている。そして、テープフィーダ３１は、テープをヘッドユニット２０側へ向けてＹ方向に間欠的に送り出す。これによって、テープ内の部品ＰがＹ方向（フィード方向）に送り出されて、テープフィーダ３１の部品供給箇所３２に順番に供給される。

図３は部品供給リールの一例を模式的に示す図である。部品供給リール７は、軸心７１と、軸心７１を両側から挟む２枚の側板７２とを有し、軸心７１に巻き付けられたテープを側板７２により両側から支える。また、リール７は、バーコードで構成された部品ＩＤ７３を側板７２に有する。部品ＩＤ７３は、それが付された部品供給リール７のテープに収納される部品Ｐの種類や製造元といった部品属性を示す。これに対して、部品実装システム１は、部品ＩＤ７３を読み取るＩＤリーダ８を備え、演算部１１０は、ＩＤリーダ８によって読み取られた部品ＩＤ７３が示す部品属性に基づき、各テープフィーダ３１に装填された部品Ｐの種類等を確認することができる。

図１に示すように、ヘッドユニット２０は、いわゆるロータリ型の実装ヘッド４を有する。つまり、実装ヘッド４は、回転軸を中心に円周状に等角度間隔で配列された複数（８個）のノズル４１を有し、複数のノズル４１は回転軸を中心に回転可能である。そして、実装ヘッド４は、各ノズル４１により部品Ｐの吸着・実装を行う。具体的には、実装ヘッド４はテープフィーダ３１の上方へ移動して、テープフィーダ３１により部品供給箇所３２に供給された部品Ｐをノズル４１により吸着（ピックアップ）する。実装ヘッド４はこうして部品Ｐを保持した状態で、実装処理位置の基板Ｂの上方に移動して基板Ｂに部品Ｐを実装する。こうして、部品Ｐを吸着して基板Ｂに実装する部品実装処理が部品実装システム１により実行される。

さらに、部品実装機１０では、上方を向いて基台１１に取り付けられた部品認識カメラ５が、Ｙ方向における部品供給部３とコンベア１２との間に配置されている。部品認識カメラ５は、上方に位置する実装ヘッド４のノズル４１に吸着された部品Ｐを、その撮像範囲Ｆ（視野）に収めつつ下方から撮像する。そして、撮像制御部１４０は、部品認識カメラ５が部品Ｐを撮像することで取得した部品Ｐの画像データＤｐに基づき、ノズル４１に吸着される部品Ｐを認識して、部品Ｐの吸着状態の良否等を判定する。

図４は図１の部品実装機が備える部品認識カメラの構成の一例を模式的に示す図である。部品認識カメラ５は、撮像範囲Ｆ内の部品Ｐに対して光を照射する光照射部５１と、光照射部５１により光が照射された部品Ｐを下方から撮像する撮像部５５と、光照射部５１および撮像部５５を支持するハウジング５９とを有する。ハウジング５９の上部には凹部５９１が形成され、凹部５９１の底部にＺ方向へ開口するスリット５９２が設けられている。また、ハウジング５９内のスリット５９２より下方には、内部空間５９３が設けられている。

光照射部５１は、メイン照明５１１、サイド照明５１２および同軸照明５１３を有する。メイン照明５１１、サイド照明５１２および同軸照明５１３のそれぞれは、複数のＬＥＤ(Light Emitting Diode)を二次元的に配列した構成を有する。メイン照明５１１は、凹部５９１の内壁のうち下側に配置されて、斜め下方から部品Ｐに光を照射し、サイド照明５１２は凹部５９１の内壁のうちメイン照明５１１より上側に配置されて、側方から部品Ｐに光を照射する。また、同軸照明５１３は、内部空間５９３の内壁に配置され、ビームスプリッタ５７を介して、下方から部品Ｐに光を照射する。つまり、ハウジング５９の内部空間５９３にはビームスプリッタ５７が配置されており、同軸照明５１３から射出された光は、ビームスプリッタ５７で反射されてから、スリット５９２を通過して部品Ｐに照射される。かかる光照射部５１は、撮像制御部１４０の制御に基づき、部品Ｐに対して照射する光の明るさ（照明レベル）を８段階（１／８〜８／８）で変更できる。

また、撮像部５５は、ハウジング５９の内部空間５９３に配置され、スリット５９２に下方から対向している。スリット５９２と撮像部５５との間にはビームスプリッタ５７が配置されており、撮像部５５は、光照射部５１により照らされた部品Ｐにより反射されてから、スリット５９２およびビームスプリッタ５７を通過した光を撮像する。この撮像部５５は、ＣＯＭＳ(Complementary MOS)イメージセンサあるいはＣＣＤ(Charge-Coupled Device)イメージセンサ等の固体撮像素子で構成されたエリアセンサ５５１と、その光軸Ｏ５がＺ方向に平行となるように配置されたレンズ５５２とを有する。そして、レンズ５５２が撮像範囲Ｆ内の部品Ｐにより反射された光をエリアセンサ５５１に結像することで、部品Ｐの画像がエリアセンサ５５１により撮像される。

図２の撮像制御部１４０は、かかる部品認識カメラ５を用いて部品認識を実行する。つまり、ノズル４１に吸着された部品Ｐが部品認識カメラ５の撮像範囲Ｆに到達すると、撮像制御部１４０は、部品Ｐに応じた照明レベルの光を光照射部５１から部品Ｐに照射しつつ、撮像部５５により部品Ｐを撮像する。撮像制御部１４０は、こうして部品Ｐを撮像することで取得された画像データＤｐを、エリアセンサ５５１から取得する。さらに、撮像制御部１４０は、光照射部５１から照射した光の照明レベルに応じた輝度閾値によって、画像データＤｐの各画素の輝度を二値化することで、画像データＤｐに対してエッジ検出を実行する。これによって、画像データＤｐに含まれる部品Ｐ（の画像）が抽出される。さらに、撮像制御部１４０は、こうして抽出された部品Ｐと、部品Ｐが満たすべき部品Ｐの構成に関する条件（部品関連条件）とを比較して、抽出された部品Ｐが有する値が許容範囲内であるか否かを部品関連条件の各項目について判断する。ここで、部品関連条件とは、部品Ｐの形状、部品Ｐのサイズ、部品Ｐの電極の位置および部品Ｐの電極のサイズ等の部品Ｐの構成を示す項目を含む。そして、撮像制御部１４０は、抽出された部品Ｐの部品関連条件の各値が許容範囲内であれば、ノズル４１による部品Ｐの吸着状態が良好であると判定する一方、これらの値のいずれかが許容範囲外であれば、ノズル４１による部品Ｐの吸着状態が不良であると判定する。

演算部１１０は、撮像制御部１４０による部品認識の結果、良好と判定された場合には、撮像制御部１４０によって部品Ｐを基板Ｂの上方へ移動させて、部品Ｐを基板Ｂに実装する。一方、演算部１１０は、撮像制御部１４０による部品認識の結果、不良と判定された場合には、図示を省略する廃棄場所に部品Ｐを廃棄する。

このような部品認識を実行するためには、部品関連条件、輝度関連条件（照明レベル、輝度閾値）および認識アルゴリズムといった認識パラメータが必要となる。かかる認識パラメータは、部品認識の開始前に予め撮像制御部１４０に設定されており、撮像制御部１４０はこれに基づき部品認識を実行する。さらに、この実施形態では、部品実装処理において取得された部品Ｐの画像データＤｐに基づき、認識パラメータが調整される。かかる認識パラメータの調整機能は、サーバコンピュータ９によって実現される。

図２に示すように、サーバコンピュータ９は、ＣＰＵおよびＲＡＭで構成されたプロセッサである演算部９１と、ＨＤＤで構成された記憶部９２と、部品実装機１０の通信部１５０と通信を実行する通信部９３とを備える。記憶部９２には、部品属性と認識パラメータとを関連付けた部品データライブラリ（図５）が記憶されている。

図５は部品データライブラリの一例を表形式で示す図である。同図の「種類」の欄において、「Ｒ」は部品Ｐの機能が抵抗であることを示し、「Ｃ」は部品Ｐの機能が容量であることを示し、これらに続く数字は部品Ｐの形状およびサイズを示す。つまり、部品Ｐの種類は、部品Ｐの機能、形状およびサイズの組合せで区別される（換言すれば、特定される）。また、同図の「製造元」は、部品Ｐの製造元を示す。そして、部品属性は、部品Ｐの種類と部品Ｐの製造元との組合せで区別され（換言すれば、特定され）、異なる部品属性を有する部品Ｐに対しては異なるライブラリ番号（部品識別番号）が付されている。さらに、部品データライブラリでは、各ライブラリ番号に対応する部品属性に応じた認識パラメータが関連付けられている。したがって、部品Ｐに対応するライブラリ番号を指定すれば、部品Ｐの部品認識で用いられる認識パラメータを得ることができる。

また、演算部１１０は、通信部９３が部品実装機１０から順次受信した画像データＤｐを記憶部９２に蓄積することで、画像データベース（図６）を構築する。図６は画像データベースの一例を表形式で示す図である。具体的には、演算部１１０は、画像データＤｐの部品Ｐの部品属性に応じたライブラリ番号を画像データＤｐに関連付けて、画像データＤｐを記憶部９２に記憶する。このように、画像データＤｐは、このライブラリ番号を介して、部品Ｐの部品属性に関連付けて記憶される。

続いては、図７を用いつつ、部品実装処理での動作を通じてサーバコンピュータ９の動作を説明する。図７は部品実装処理の一例を示すフローチャートである。ステップＳ１０１では、部品実装機１０において、実装ヘッド４がノズル４１を用いて部品Ｐを部品供給箇所３２から吸着する。そして、実装ヘッド４が撮像範囲Ｆに向けて移動して、部品Ｐが撮像範囲Ｆに到達すると、撮像制御部１４０が部品認識カメラ５を用いつつ上述の手順で部品認識を実行する（ステップＳ１０２）。

部品実装機１０は、部品認識で取得した部品Ｐの画像データＤｐを、部品Ｐの部品属性とともにサーバコンピュータ９に送信する。そして、サーバコンピュータ９は、画像データＤｐと部品Ｐの部品属性を受信すると、画像データＤｐに含まれる部品Ｐの部品属性に対応するライブラリ番号を当該画像データＤｐに関連付けて、記憶部９２に記憶する（ステップＳ１０３）。

ステップＳ１０４では、部品実装システム１は、部品認識の結果に応じて、部品Ｐを基板Ｂに実装し、あるいは部品Ｐを廃棄する（ステップＳ１０４）。そして、部品実装機１０での部品Ｐの実装が完了するまで（ステップＳ１０５で「ＹＥＳ」と判断されまで）、ステップＳ１０１〜Ｓ１０４が繰り返される。こうして、部品実装処理の実行と並行して、部品認識で取得された部品Ｐの画像データＤｐがサーバコンピュータ９の記憶部９２に蓄積され、図６の画像データベースが作成される。

そして、サーバコンピュータ９は、記憶部９２に蓄積した部品Ｐの画像データＤｐに基づき、部品実装機１０での部品認識で用いられる認識パラメータを最適化する。続いては、この点について説明する。

図８は認識パラメータの最適化処理の一例を示すフローチャートであり、図９は認識パラメータのうちの輝度関連条件の最適化処理の一例を示すフローチャートであり、図１０は図９の輝度関連条件の最適化処理での演算結果の一例を表形式で示す図であり、図１１は認識パラメータのうちの部品関連条件の最適化処理の一例を示すフローチャートである。図８、図１０および図１１に示すフローチャートは、例えばオペレータにより指定された一の部品属性（換言すれば、ライブラリ番号）を対象にして、サーバコンピュータ９の演算部９１によって実行される。

図８認識パラメータ最適化処理では、認識パラメータのうち、輝度関連条件の最適化処理（ステップＳ２０１）が実行されてから、部品関連条件の最適化処理（ステップＳ２０２）が実行される。ここで、輝度関連条件は、画像データＤｐの輝度に関連するパラメータ、すなわち照明レベルと輝度閾値の組み合わせであり、部品関連条件は、部品Ｐの形状、部品Ｐのサイズ、部品Ｐの電極の位置および部品Ｐの電極のサイズの組み合わせである。

図９に示すように、輝度関連条件最適化処理（ステップＳ２０１）では、最適化処理の対象となるライブラリ番号に対応する各画像データＤｐにカウント値Ｉ（＝１、２、３、…）が付される（ステップＳ３０１）。図６の画像データベースの例で説明すると、例えば最適化処理の対象となるライブラリ番号が「２」であった場合には、画像データＤｐ（１）、Ｄｐ（３）、Ｄｐ（６）、Ｄｐ（９）、…に対して、例えば記憶日時の古い順にカウント値Ｉが付される。そして、カウント値Ｉがゼロにリセットされ（ステップＳ３０２）、カウント値Ｉがインクリメントされる（ステップＳ３０３）。

続いて、演算部９１は、カウント値Ｉに対応する画像データＤｐを記憶部９２から読み出すと（ステップＳ３０４）、照明レベルＬ／８の分子Ｌをゼロにリセットして（ステップＳ３０５）、照明レベルの分子Ｌをインクリメントする。そして、演算部９１は、画像処理によってカウント値Ｉの画像データＤｐの輝度を調整することで、カウント値Ｉの画像データＤｐに写る画像を照明レベルＬ／８で撮像した場合に相当する調整画像データＤｐａを作成する（ステップＳ３０７）。そして、演算部９１は、輝度閾値を変更しつつ、各輝度閾値による部品認識が成功したか否かを判定する（ステップＳ３０８）。

これによって、例えば、図１０の照明レベル１／８の行の結果が得られる。同図では、２５６階調で表された輝度閾値を１０階調ずつ変更した場合の部品認識の成功（ＯＫ）および失敗（ＮＧ）が示されており、照明レベル１／８では、輝度閾値が５０の場合のみ部品認識に成功し、輝度閾値が１０〜４０、６０〜２５０の場合は部品認識に失敗している。

そして、照明レベルＬ／８の分子Ｌが最大値Ｌｘ（＝８）となるまでステップＳ３０６〜Ｓ３０８が繰り返されることで、照明レベルＬ／８を変更しつつ（増加させつつ）、各照明レベルＬ／８において各閾値に対する部品認識の成否が求められる。これによって、図１０に示す表全体の結果（成否マップ）が得られる。

そして、照明レベルＬ／８の分子Ｌが最大値Ｌｘに到達すると、ステップＳ３０１でカウント値Ｉが最大値Ｉｘ、すなわち対象ライブラリ番号の画像データＤｐの個数に到達したかが判断される（ステップＳ３１０）。そして、カウント値Ｉが最大値Ｉｘに到達するまで、ステップＳ３０３〜Ｓ３０９が繰り返されることで、Ｉｘ個の画像データＤｐのそれぞれについて、図１０の成否マップが得られる。

カウント値Ｉが最大値Ｉｘに到達すると（ステップＳ３１０で「ＹＥＳ」）、各画像データＤｐの成否マップに基づき、輝度関連条件が最適化される（ステップＳ３１１）。つまり、図１０の成否マップは、照明レベルと輝度閾値との各組み合わせ（すなわち、各輝度関連条件）によって部品認識が成功するか否かを示す。そこで、演算部９１は、照明レベルと輝度閾値の組み合わせを階級にとり、当該組み合わせでの部品認識の成功回数を度数にとったヒストグラムを作成し、このヒストグラムの重心が位置する組み合わせを、最適な組み合わせ、すなわち最適な輝度関連条件として算出する。

図８に示すように、輝度関連条件が最適化されると（ステップＳ２０１）、部品関連条件の最適化が実行される（ステップＳ２０２）。図１１に示すように、部品関連条件の最適化処理では、上述のステップＳ３０１〜Ｓ３０３と同様に、ステップＳ４０１〜Ｓ４０３がそれぞれ実行され、最適化処理の対象となるライブラリ番号に対応する各画像データＤｐのカウント値Ｉがゼロにリセットされ、さらにインクリメントされる。

続いて、演算部９１は、カウント値Ｉに対応する画像データＤｐを記憶部９２から読み出すと（ステップＳ４０４）、ステップＳ２０１で最適化された輝度関連条件で画像データＤｐから部品Ｐを抽出する。具体的には、画像処理によってカウント値Ｉの画像データＤｐの輝度を調整することで、カウント値Ｉの画像データＤｐに写る画像を最適化された輝度関連条件の照明レベルで撮像した場合に相当する調整画像データＤｐｂを作成する。そして、演算部９１は、最適化された輝度関連条件の輝度閾値で、調整画像データＤｐｂから部品Ｐのエッジを抽出する。

ステップＳ４０６では、ステップＳ４０５で抽出された部品Ｐについて部品関連条件の各値（部品Ｐの形状、部品Ｐのサイズ、部品Ｐの電極の位置および部品Ｐの電極のサイズ）を取得して、ステップＳ４０７でカウント値Ｉが最大値Ｉｘに到達したかを判断する（ステップＳ４０７）。そして、カウント値Ｉが最大値Ｉｘに到達するまで、ステップＳ４０３〜４０６が繰り返されることで、Ｉｘ個の画像データＤｐのそれぞれについて部品関連条件の各値が取得される。カウント値Ｉが最大値Ｉｘに到達すると（ステップＳ４０８で「ＹＥＳ」）、各画像データＤｐから取得した部品関連条件の各値の平均値が算出される（ステップＳ４０８）。

こうして、図８のフローチャートが完了して、認識パラメータ（輝度関連条件および部品関連条件）が最適化される。その結果、部品データライブラリ（図５）において、対象のライブラリ番号の認識パラメータが、最適化された認識パラメータに更新される。続いては、このように最適化された認識パラメータを、部品実装基板の生産開始準備の際に利用する態様について説明する。

図１２は部品実装機で実行される生産開始準備の第１例を示すフローチャートであり、図１３は図１２の生産開始準備に基づく部品実装機からのリクエストを処理するサーバコンピュータの動作の一例を示すフローチャートである。図１２のフローチャートは、部品実装機１０の演算部１１０により実行され、図１３のフローチャートは、サーバコンピュータ９の演算部９１により実行される。

生産開始準備においては、オペレータは、テープフィーダ３１に対して部品供給リール７を装填するにあたり、部品供給リール７の部品ＩＤ７３をＩＤリーダ８によって読み取る。そこで、生産開始準備（図１２）のステップＳ５０１では、部品実装機１０の演算部１１０が、ＩＤリーダ８による部品ＩＤ７３の取得の有無を確認する（ステップＳ５０１）。そして、部品ＩＤ７３が取得されると（ステップＳ５０１で「ＹＥＳ」）、演算部１１０は、部品ＩＤ７３が示す部品属性を、通信部１５０を介してサーバコンピュータ９に送信することで、当該部品属性に対応する認識パラメータをサーバコンピュータ９にリクエストする（ステップＳ５０２）。

一方、図１３に示すように、サーバコンピュータ９の演算部９１は、認識パラメータのリクエストを受けると（ステップＳ６０１で「ＹＥＳ」）、このリクエストが示す部品属性に関連付けられた認識パラメータを部品データライブラリ（図５）から探索する（ステップＳ６０２）。そして、演算部９１は、該当の認識パラメータを通信部９３によって部品実装機１０に送信する（ステップＳ６０３）。

そして、図１２に示すように、部品実装機１０の演算部１１０は、サーバコンピュータ９から認識パラメータを受信すると（ステップＳ５０３で「ＹＥＳ」）、この認識パラメータを撮像制御部１４０に対して設定する（ステップＳ５０４）。これによって、生産開始後の部品実装処理においては、この認識パラメータに基づき部品認識が実行される。

以上に説明した実施形態では、部品実装機１０が基板Ｂに部品Ｐを実装する際に部品認識（ステップＳ１０２）で当該部品Ｐを撮像することで取得された画像データＤｐが記憶部９２に記憶され（ステップＳ１０３）、この画像データＤｐに基づき輝度関連条件が最適化される（ステップＳ２０１、Ｓ３０１〜Ｓ３１１）。したがって、実際に部品実装の対象となった部品Ｐに応じた適切な輝度関連条件を取得することが可能となる。

また、記憶部９２は、画像データＤｐの属性（具体的には、画像データＤｐの部品Ｐの部品属性）と関連付けて当該画像データＤｐを記憶する（ステップＳ１０３）。そして、演算部９１は、同一の属性（換言すれば、ライブラリ番号）に対応する種類の部品Ｐに対して部品認識を実行する際の輝度関連条件を、同一の属性を有する複数の画像データＤｐに基づき最適化する（ステップＳ２０１、Ｓ３０１〜Ｓ３１１）。かかる構成では、実際に部品実装の対象となった部品Ｐの種類に応じた適切な輝度関連条件を取得することが可能となる。

また、生産開始準備後の部品認識で取得予定の画像データＤｐの属性を通信部９３が受信すると（ステップＳ６０１）、演算部９１は、通信部９３により受信された属性の画像データＤｐに基づき最適化された輝度関連条件を、通信部９３を介して部品実装機１０に送信する（ステップＳ６０３）。したがって、生産開始準備後の部品認識を、当該部品認識で取得予定の部品Ｐの画像データＤｐの属性に応じた輝度関連条件で適切に実行することができる。

また、部品認識では、輝度関連条件の閾値を用いて画像データＤｐから抽出した部品Ｐと、部品Ｐの構成に関する部品関連条件との比較に基づき、部品Ｐが認識される（ステップＳ１０２）。これに対して、演算部９１は、最適化された輝度関連条件の閾値を用いて画像データＤｐから抽出した部品Ｐの構成に基づき部品関連条件を最適化して、記憶部９２に記憶する（ステップＳ２０２、ステップＳ４０１〜Ｓ４０８）。したがって、最適化された輝度関連条件に応じた部品関連条件を取得することが可能となる。

図１４は部品実装機で実行される生産開始準備の第２例を示すフローチャートであり、図１５は図１４の生産開始準備に基づく部品実装機からのリクエストを処理するサーバコンピュータの動作の一例を示すフローチャートである。図１４のフローチャートは、部品実装機１０の演算部１１０により実行され、図１５のフローチャートは、サーバコンピュータ９の演算部９１により実行される。なお、以下では、上記の第１例との差異点を中心に説明することとし、共通点については相当符号を付して適宜説明を省略する。ただし、第１例と共通する構成を具備することで、同様の効果を奏する点は言うまでもない。

図１４に示す第２例においても、上記の第１例と同様に、部品実装機１０はステップＳ５０１、Ｓ５０２を実行して、ＩＤリーダ８により取得された部品属性に対応する認識パラメータをサーバコンピュータ９にリクエストする。そして、図１５に示すように、サーバコンピュータ９の演算部９１は、認識パラメータのリクエストを受けると（ステップＳ６０１で「ＹＥＳ」）、このリクエストが示す部品属性に関連付けられた認識パラメータを部品データライブラリ（図５）から探索する（ステップＳ６０２）。

ステップＳ６０４では、演算部９１は、該当する認識パラメータが部品データライブラリに存在するか否かを判断する。そして、該当する認識パラメータが存在する場合（ステップＳ６０４で「ＹＥＳ」の場合）には、演算部９１は、この認識パラメータを通信部９３によって部品実装機１０に送信する（ステップＳ６０３）。一方、該当する認識パラメータが存在しない場合（ステップＳ６０４で「ＮＯ」の場合）には、演算部９１は、ステップＳ６０１でのリクエストに係る部品属性を有する部品Ｐの画像データＤｐを、通信部９３を介して部品実装機１０にリクエストする（ステップＳ６０５）。

図１４に示すように、部品実装機１０においては、演算部１１０は、ステップＳ５０２でのリクエストの後、当該リクエストに対応する認識パラメータをサーバコンピュータ９から受信したか否かを判断する（ステップＳ５０３）。上述のように、リクエスト処理のステップＳ６０４で「ＹＥＳ」と判断された場合には、サーバコンピュータ９から部品実装機１０へ認識パラメータが送信されるため（ステップＳ６０３）、ステップＳ５０３では、認識パラメータを受信した（ＹＥＳ）と判断され、認識パラメータが設定される（ステップＳ５０４）。

一方、ステップＳ５０３で、認識パラメータの受信を確認できない場合（「ＮＯ」の場合）には、演算部１１０は、画像データＤｐのリクエストをサーバコンピュータ９から受信したか否かを判断する（ステップＳ５０５）。画像リクエストの受信が確認できない場合（ステップＳ５０５で「ＮＯ」の場合）には、ステップＳ５０３に戻る。一方、上述のように、リクエスト処理のステップＳ６０５で画像データＤｐがリクエストされた場合には、ステップＳ５０５で「ＹＥＳ」と判断され、ステップＳ５０６に進む。ステップＳ５０６では、演算部１１０は、ステップＳ５０１で取得した部品ＩＤ７３の部品属性を有する部品Ｐを撮像して、画像データＤｐを取得する。そして、演算部１１０は、この画像データＤｐをサーバコンピュータ９に送信する。

これに対して、図１５に示すように、サーバコンピュータ９においては、演算部９１は、部品実装機１０から画像データＤｐを受信したか否かを判断する（ステップＳ６０６）。そして、画像データＤｐを受信すると（ステップＳ６０６で「ＹＥＳ」）、この画像データＤｐに類似する画像データＤｐを画像データベースのうちから探索する（ステップＳ６０７）。そして、類似する画像データＤｐが存在する場合（ステップＳ６０８で「ＹＥＳ」の場合）には、演算部９１は、この画像データＤｐにライブラリ番号を介して関連付けられた認識パラメータを部品実装機１０に送信し（ステップＳ６０３）、部品実装機１０では、これを受けて、ステップＳ５０３で認識パラメータの受信が確認され（ＹＥＳ）、ステップＳ５０４で認識パラメータが設定される。

一方、類似する画像データＤｐが存在しない場合（ステップＳ６０８で「ＮＯ」の場合）には、ステップＳ６０６で受信した画像データＤｐから認識パラメータを作成する（ステップＳ６０９）。認識パラメータのうち、部品関連条件は、例えば画像データＤｐを二値化する等の既存の画像処理技術により抽出することで求められる。また、輝度関連条件については、次のようにして求められる。すなわち、画像データＤｐに対して図９のステップＳ３０５〜Ｓ３０９を実行して、画像データＤｐに関する成否マップを作成し、この成否マップの重心が位置する輝度関連条件が求められる。さらに、この輝度関連条件に基づき、図１１のフローチャートが実行され、部品関連条件が求められる。そして、こうして求められた部品関連条件および輝度関連条件が認識パラメータとして部品実装機１０に送信され（ステップＳ６０３）、部品実装機１０で設定される（ステップＳ５０４）。

以上に説明した実施形態では、部品実装機１０は、部品認識の開始前に部品Ｐを撮像することで画像データＤｐを取得して（ステップＳ５０６）、これをサーバコンピュータ９に送信することで（ステップＳ５０７）、当該画像データＤｐと所定関係を有する画像データＤｐに基づき最適化された輝度関連条件を受信できる。したがって、部品実装機１０は、実際に部品実装の対象となった部品Ｐに応じた輝度関連条件で、部品実装での部品認識を開始することができる。

特に、演算部９１は、通信部９３により受信された画像データＤｐと類似する画像データＤｐに基づき最適化された輝度関連条件を、通信部９３を介して部品実装機１０に送信する。したがって、部品実装機１０は、部品認識の開始前に取得した部品Ｐの画像データＤｐと類似した画像データＤｐに基づき最適化された輝度関連条件に基づき、部品認識を適切に開始することが可能となる。

図１６は部品実装機で実行される生産開始準備の第３例を示すフローチャートであり、図１７は図１６の生産開始準備の前提となる画像データベースの一例を表形式で示す図である。また、図１６の生産開始準備に基づく部品実装機からのリクエストを処理するフローチャートについては、図１５に類似するため、これを援用する。なお、以下では、上記の第１〜２例との差異点を中心に説明することとし、共通点については相当符号を付して適宜説明を省略する。ただし、第１〜２例と共通する構成を具備することで、同様の効果を奏する点は言うまでもない。

図１７の画像データベースは、上述の図７のフローチャートのステップＳ１０３を実行することで作成される。ただし、演算部９１は、画像データＤｐに基づき作成した参照画像データＤｐｒとともに、画像データＤｐを記憶部９２に記憶する。具体的には、演算部９１は、画像処理によって画像データＤｐの輝度を調整することで、画像データＤｐに写る画像を所定のデフォルト照明レベル（例えば、４／８）で撮像した場合に相当する参照画像データＤｐｒを作成する。そして、演算部９１は、ライブラリ番号を付して、これら画像データＤｐおよび参照画像データＤｐを記憶部９２に記憶することで、図１７の画像データベースを作成する。

図１６の生産開始準備のフローチャートは、この画像データベースを前提に実行される。図１６に示す第３例においても、上記の第２例と同様に、部品実装機１０は、ステップＳ５０１〜Ｓ５０５を実行する。そして、部品実装機１０は、画像データＤｐのリクエストをサーバコンピュータ９から受信すると、部品Ｐを撮像して（ステップＳ５０６）、画像データＤｐをサーバコンピュータ９に送信する（ステップＳ５０７）。ただし、第３例では、ステップＳ５０６の前に、光照射部５１の照明レベルがデフォルト照明レベルに設定され（ステップＳ５０８）、ステップＳ５０６では、デフォルト照明レベルの光を部品Ｐに照射しつつ、部品Ｐの撮像が実行される。

したがって、図１５のリクエスト処理では、サーバコンピュータ９は、デフォルト照明レベルで撮像された画像データＤｐを受信する（ステップＳ６０６）。そこで、サーバコンピュータ９は、この画像データＤｐと類似する参照画像データＤｐｒを画像データベースのうちから探索する（ステップＳ６０７）。そして、該当する参照画像データＤｐｒが存在すると（ステップＳ６０８で「ＹＥＳ」）、記憶部９２は、ライブラリ番号を介してこの画像データＤｐｒに関連付けられた認識パラメータを、部品実装機１０に送信する（ステップＳ６０３）。

以上に説明した実施形態では、部品実装機１０は、光照射部５１からデフォルト照明レベルの光を照射するというデフォルト照明条件下で部品Ｐを撮像することで、画像データＤｐを取得して、これをサーバコンピュータ９に送信する。一方、サーバコンピュータ９では、記憶部９２は、部品認識において所定の認識パラメータで取得された画像データＤｐをデフォルト照明条件で取得した場合に相当する参照画像データＤｐｒを、ライブラリ番号を介して認識パラメータに関連付けて記憶する。そして、演算部９１は、受信した画像データＤｐと類似する参照画像データＤｐｒに関連付けられた認識パラメータを、部品実装機１０に送信する。かかる構成では、サーバコンピュータ９は、は、部品実装機１０がデフォルト照明条件で部品Ｐを撮像して取得した画像データＤｐに基づき、適切な認識パラメータを的確に部品実装機１０に送信することができる。

図１８は生産開始準備の第３例に対応するリクエスト処理の変形例を示すフローチャートである。以下では、上記の第１〜３例との差異点を中心に説明することとし、共通点については相当符号を付して適宜説明を省略する。ただし、第１〜３例と共通する構成を具備することで、同様の効果を奏する点は言うまでもない。

この変形例では、上記の第３例と同様に、部品実装機１０は、サーバコンピュータ９からの画像データＤｐのリクエストに応じて、デフォルト照明条件で部品Ｐを撮像することで取得した画像データＤｐをサーバコンピュータ９に送信する。ただし、上記の第３例と異なり、サーバコンピュータ９の記憶部９２は、参照画像データＤｐｒを有さない。そこで、サーバコンピュータ９はリクエスト処理において、図１５のステップＳ６０７〜Ｓ６０８に代えて、図１８のステップＳ６１０〜Ｓ６１４を実行する。

具体的には、ステップＳ６１０で、図５の部品データライブラリが有する各認識パラメータを識別する識別子としてライブラリ番号Ｊをゼロにリセットして、ステップＳ６１１でライブラリ番号Ｊをインクリメントする。そして、ステップＳ６１２では、演算部９１は、デフォルト照明条件で撮像された画像データＤｐに写る画像を、ライブラリ番号Ｊの認識パラメータが示す照明レベルで取得した場合に相当する調整画像データＤｐｃを作成する。具体的には、デフォルト照明レベルと認識パラメータの照明レベルとの違いに応じて、ステップＳ６０６で受信した画像データＤｐの輝度を調整することで、調整画像データＤｐｃが作成される。

ステップＳ６１４では、演算部９１は、調整画像データＤｐｃと、ライブラリ番号Ｊの認識パラメータに関連付けられた画像データＤｐとが類似するか否かを判断する。なお、ライブラリ番号Ｊの認識パラメータに関連付けられた画像データＤｐが複数存在する場合には、例えば記憶日時が最新の画像データＤｐを類似判断に用いることができる。そして、類似する場合（ステップＳ６１４で「ＹＥＳ」の場合）には、演算部９１は、ライブラリ番号Ｊが付された部品認識パラメータを部品実装機１０に送信する（ステップＳ６０３）。

一方、類似しない場合（ステップＳ６１３で「ＮＯ」の場合）には、演算部９１は、ライブラリ番号Ｊがその最大値Ｊｘに到達したか否かを判断する（ステップＳ６１４）。ライブラリ番号Ｊが最大値Ｊｘ未満の場合（ステップＳ６１４で「ＮＯ」の場合）には、ステップＳ６１１〜Ｓ６１３を繰り返す。一方、ライブラリ番号Ｊが最大値Ｊｘに到達した場合（ステップＳ６１４で「ＹＥＳ」の場合）には、ステップＳ６０６で受信した画像データＤｐから認識パラメータを作成する（ステップＳ６０９）。

以上に説明した実施形態では、記憶部９２は、輝度関連条件の最適化に用いた画像データＤｐと輝度関連条件とを、ライブラリ番号により関連付けて記憶する（ステップＳ１０３、Ｓ２０１、Ｓ３０１〜Ｓ３１１）。また、演算部９１は、受信された画像データＤｐと、輝度関連条件と関連付けられた画像データＤｐとを照合した結果（ステップＳ６１０〜Ｓ６１４）、所定の照合条件（ステップＳ６１２、Ｓ６１３）を満たす画像データＤｐに関連付けられた輝度関連条件を、部品実装機１０に送信する（ステップＳ６０３）。ここで、照合条件は、デフォルト照明条件で取得された画像データＤｐの輝度を、デフォルト照明条件と照合対象の画像データＤｐに関連付けられた輝度関連条件との違いに応じて調整することで作成した調整画像データＤｐｃと、照合対象の画像データＤｐとが類似するという条件である（ステップＳ６１２、Ｓ６１３）。かかる構成では、サーバコンピュータ９は、部品実装機１０がデフォルト照明条件で部品Ｐを撮像して取得した画像データＤｐに基づき、適切な輝度関連条件を的確に部品実装機１０に送信することができる。

このように本実施形態では、部品実装システム１が本発明の「部品実装システム」の一例に相当し、部品実装機１０が本発明の「部品実装機」の一例に相当し、光照射部５１が本発明の「照明」の一例に相当し、撮像部５５が本発明の「カメラ」の一例に相当し、部品Ｐが本発明の「部品」の一例に相当し、基板Ｂが本発明の「基板」の一例に相当し、ステップＳ１０２が本発明の「部品認識」の一例に相当し、認識パラメータに含まれる輝度関連条件が本発明の「輝度関連条件」の一例に相当し、輝度閾値が本発明の「閾値」の一例に相当し、サーバコンピュータ９が本発明の「認識パラメータ最適化装置」の一例に相当し、演算部９１が本発明の「演算部」の一例に相当し、記憶部９２が本発明の「記憶部」の一例に相当し、通信部９３が本発明の「通信部」の一例に相当し、画像データＤｐが本発明の「画像データ」の一例に相当し、部品属性が本発明の「属性」の一例に相当し、参照画像データＤｐｒが本発明の「参照画像データ」の一例に相当し、調整画像データＤｐｃが本発明の「調整画像データ」の一例に相当し、デフォルト照明条件が本発明の「所定照明条件」の一例に相当する。

なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない限りにおいて上述したものに対して種々の変更を加えることが可能である。例えば、上記の実施形態では、画像データＤｐの属性として部品属性を含む場合が例示した。しかしながら、画像データＤｐの属性は、部品属性以外の要素を含むことができる。具体的には、画像データＤｐの属性は、部品認識の対象となった部品Ｐの製造元、部品認識で用いられた撮像部５５および部品認識を実行した部品実装システム１の少なくとも１つと部品Ｐの種類との組合せによって区別されるものであっても良い。かかる構成では、部品認識の対象となった部品Ｐの製造元、部品認識で用いられた光照射部５１あるいは部品認識を実行した部品実装システム１等に応じた適切な輝度関連条件を取得することが可能となる。

また、リクエスト処理において、該当する認識パラメータが見つからない場合には、ステップＳ６０９で認識パラメータを作成するのに代えて、オペレータにエラーを報知するように構成しても良い。

また、画像データＤｐから部品Ｐを抽出する方法は上記の例に限られず、例えば画像データＤｐと背景画像とに基づく背景差分法によって部品Ｐを抽出しても良い。この場合、照明レベルと背景差分法で用いる閾値との組み合わせが輝度関連情報となる。

また、部品認識カメラ５で使用される光学センサは、上述のエリアセンサに限られず、ラインセンサでも良い。

また、実装ヘッド４の構成もロータリ型に限られず、ノズル４１がＸ方向に平行に並ぶインライン型でも良い。

１…部品実装システム
１０…部品実装機
５１…光照射部（照明）
５５…撮像部（カメラ）
９…サーバコンピュータ（認識パラメータ最適化装置）
９１…演算部
９２…記憶部
９３…通信部
Ｂ…基板
Ｐ…部品
Ｄｐ…画像データ
Ｄｐｒ…参照画像データ
Ｄｐｃ…調整画像データ
Ｓ１０２…部品認識

Claims (12)

1. 照明から部品に光を照射しつつカメラによって部品を撮像することで取得した画像データが示す輝度に対して閾値を用いた画像処理を実行した結果に基づき前記部品を認識する部品認識を実行し、前記部品認識の結果に基づき前記部品を基板に実装する部品実装機で取得された前記画像データを受信する通信部と、
   前記通信部が受信した前記画像データを記憶する記憶部と、
   前記部品認識で使用する前記照明の光の明るさと前記閾値との組合せを示す輝度関連条件を、前記記憶部に記憶された前記画像データに基づき最適化して前記記憶部に記憶する演算部と
   を備える認識パラメータ最適化装置。
2. 前記記憶部は、前記画像データの属性と関連付けて前記画像データを記憶し、
   前記属性は、前記画像データに含まれる前記部品の種類によって少なくとも区別され、
   前記演算部は、同一の属性に対応する前記種類の前記部品に対して前記部品認識を実行する際の前記輝度関連条件を、前記同一の属性を有する複数の画像データに基づき最適化する請求項１に記載の認識パラメータ最適化装置。
3. 前記属性は、前記部品認識の対象となった前記部品の製造元、前記部品認識で用いられた前記カメラおよび前記部品認識を実行した前記部品実装機の少なくとも１つと前記部品の種類との組合せによって区別される請求項２に記載の認識パラメータ最適化装置。
4. 前記通信部が、前記部品認識で取得予定の前記画像データの前記属性を受信すると、前記演算部は、前記通信部により受信された前記属性の前記画像データに基づき最適化された前記輝度関連条件を、前記通信部を介して前記部品実装機に送信する請求項２または３に記載の認識パラメータ最適化装置。
5. 前記部品実装機が前記部品認識の開始前に前記部品を撮像することで取得した前記画像データを、前記通信部が受信すると、前記演算部は、前記通信部により受信された前記画像データと所定関係を有する前記画像データに基づき最適化された前記輝度関連条件を、前記通信部を介して前記部品実装機に送信する請求項１ないし４のいずれか一項に記載の認識パラメータ最適化装置。
6. 前記演算部は、前記通信部により受信された前記画像データと類似する前記画像データに基づき最適化された前記輝度関連条件を、前記通信部を介して前記部品実装機に送信する請求項５に記載の認識パラメータ最適化装置。
7. 前記通信部は、前記部品実装機が前記照明から所定明るさの光を照射するという所定照明条件下で前記部品を撮像することで、前記部品認識の開始前に取得した前記画像データを受信する請求項５に記載の認識パラメータ最適化装置。
8. 前記記憶部は、前記輝度関連条件で取得した前記画像データを前記所定照明条件で取得した場合に相当する前記画像データを、参照画像データとして前記輝度関連条件に関連付けて記憶し、
   前記演算部は、前記通信部により受信された前記画像データと類似する前記参照画像データに関連付けられた前記輝度関連条件を、前記通信部を介して前記部品実装機に送信する請求項７に記載の認識パラメータ最適化装置。
9. 前記記憶部は、前記輝度関連条件の最適化に用いた前記画像データと前記輝度関連条件とを関連付けて記憶し、
   前記演算部は、前記通信部により受信された前記画像データと、前記輝度関連条件と関連付けられた前記画像データとを照合した結果、所定の照合条件を満たす前記画像データに関連付けられた前記輝度関連条件を、前記通信部を介して前記部品実装機に送信し、
   前記照合条件は、前記通信部により受信された前記画像データの輝度を、前記所定照明条件と照合対象の前記画像データに関連付けられた前記輝度関連条件との違いに応じて調整することで作成した調整画像データと、照合対象の前記画像データとが類似するという条件である請求項７に記載の認識パラメータ最適化装置。
10. 前記部品認識では、前記輝度関連条件の前記閾値を用いて前記画像データから抽出した前記部品と、前記部品の構成に関する部品関連条件との比較に基づき、前記部品を認識し、
    前記演算部は、最適化された前記輝度関連条件の前記閾値を用いて前記画像データから抽出した前記部品の構成に基づき前記部品関連条件を最適化して、前記記憶部に記憶する請求項１ないし９のいずれか一項に記載の認識パラメータ最適化装置。
11. 照明から部品に光を照射しつつカメラによって部品を撮像することで取得した画像データが示す輝度に対して閾値を用いた画像処理を実行した結果に基づき前記部品を認識する部品認識を実行し、前記部品認識の結果に基づき前記部品を基板に実装する部品実装機と、
    請求項１ないし１０のいずれか一項印記載の認識パラメータ最適化装置と
    を備える部品実装システム。
12. 照明から部品に光を照射しつつカメラによって部品を撮像することで取得した画像データが示す輝度に対して閾値を用いた画像処理を実行した結果に基づき前記部品を認識する部品認識を実行し、前記部品認識の結果に基づき前記部品を基板に実装する部品実装機で取得された前記画像データを通信部により受信する工程と、
    前記通信部が受信した前記画像データを記憶部に記憶する工程と、
    前記部品認識で使用する前記照明の光の明るさと前記閾値との組合せを示す輝度関連条件を、前記記憶部に記憶された前記画像データに基づき最適化して前記記憶部に記憶する工程とを備える認識パラメータ最適化方法。

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