WO2025004716A1 - 基板処理装置、および基板処理装置における情報処理方法 - Google Patents

基板処理装置、および基板処理装置における情報処理方法 Download PDF

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    • H10P72/7604—Handling or holding of wafers, substrates or devices during manufacture or treatment thereof for supporting or gripping using mechanical means, e.g. clamps or pinches the wafers being placed on a susceptor, stage or support
    • H10P72/7608—Handling or holding of wafers, substrates or devices during manufacture or treatment thereof for supporting or gripping using mechanical means, e.g. clamps or pinches the wafers being placed on a susceptor, stage or support characterised by a plurality of separate clamping members, e.g. clamping fingers

Definitions

  • the present invention relates to a technology for recognizing the posture of a part in a substrate processing apparatus that processes substrates.
  • Substrates to be processed in substrate processing apparatus include, for example, semiconductor substrates, substrates for flat panel displays (FPDs) such as liquid crystal displays or organic electroluminescence (EL) displays, glass substrates for photomasks, substrates for optical disks, substrates for magnetic disks, and substrates for solar cells.
  • FPDs flat panel displays
  • EL organic electroluminescence
  • Some substrate processing apparatuses include a processing chamber, a substrate holder, a nozzle, a camera, an image processor, and a monitoring unit (see, for example, Patent Document 1).
  • a substrate holder, a nozzle, and a camera are disposed in a processing chamber.
  • the substrate holder holds the substrate in a horizontal position.
  • the substrate holder rotates the substrate in a horizontal plane.
  • the nozzle moves between a standby position off to the side of the substrate and a discharge position above the substrate by pivoting a drive arm to which the nozzle is fixed.
  • the nozzle is disposed in the standby position when the substrate is attached to or detached from the substrate holder, and is disposed in the discharge position when processing liquid is discharged from the nozzle toward the substrate.
  • the camera is attached to a predetermined position in the processing chamber, and captures an image of a predetermined area including the nozzle that has moved to the discharge position.
  • the image processor obtains second nozzle position information indicating the position of the nozzle based on an image from the camera, and outputs the second nozzle position information to a monitoring unit.
  • the monitoring unit determines whether or not there is an abnormality in the position of the nozzle based on the correspondence between the first nozzle position information, which is information directly or indirectly indicating the position of the nozzle from the control unit, and the second nozzle position information from the image processor.
  • the substrate processing apparatus is a substrate processing apparatus for processing substrates, and includes a storage unit that stores three-dimensional design information related to a target part, an imaging unit that captures an actual image of the target part by imaging, and a search processing unit that searches for a virtual camera position among the plurality of virtual camera positions that has the greatest degree of agreement between the reference shape information and the actual shape information based on reference shape information related to a two-dimensional shape of the three-dimensional model in each of a plurality of virtual images that can be obtained by imaging a three-dimensional model of the target part from a plurality of virtual camera positions, each of which is generated based on the three-dimensional design information, and actual shape information related to the two-dimensional shape of the object in the actual image.
  • the search processing unit virtually sets a surface collection including a plurality of virtual surfaces located along a virtual spherical surface surrounding the three-dimensional model with a reference point of the three-dimensional model as a center based on the three-dimensional design information, and generates a surface collection including a plurality of virtual surfaces for each of a plurality of first virtual camera positions, which are a plurality of virtual camera positions that are set by virtually setting one virtual camera position for each of the plurality of virtual surfaces, assuming a case in which the three-dimensional model is imaged from each of the plurality of first virtual camera positions.
  • a first shape information acquisition unit that acquires the reference shape information
  • a first calculation unit that calculates a numerical value indicating a degree of agreement between the actual shape information and the reference shape information for each of the plurality of first virtual camera positions
  • a first detection unit that detects a high-matching virtual camera position, which is a first virtual camera position having the highest degree of agreement between the actual shape information and the reference shape information, among the plurality of first virtual camera positions based on a calculation result by the first calculation unit; and a high-matching virtual surface, which is a virtual surface in which the high-matching virtual camera position is virtually set among the plurality of virtual surfaces, to detect a high-matching virtual surface.
  • a division surface generation unit that generates a virtual division surface of the plurality of virtual division surfaces
  • a second shape information generation unit that generates the reference shape information for each of the plurality of second virtual camera positions, which are a plurality of virtual camera positions that are set by virtually setting one virtual camera position for each of the plurality of virtual division surfaces based on the three-dimensional design information, assuming that the three-dimensional model is photographed from each of the plurality of second virtual camera positions
  • a second calculation unit that calculates a numerical value indicating the degree of agreement between the actual shape information and the reference shape information for each of the plurality of second virtual camera positions.
  • the substrate processing apparatus is the substrate processing apparatus according to the first aspect, and the first shape information acquisition unit virtually sets T1 (T1 is a natural number equal to or greater than 2) surface aggregates having mutually different distances from the reference point based on the three-dimensional design information, and one virtual camera position is virtually set for each of M1 (M1 is a natural number equal to or greater than 2) virtual surfaces in each of the T1 surface aggregates, thereby photographing the three-dimensional model from each of M1 ⁇ T1 first virtual camera positions, which are M1 ⁇ T1 virtual camera positions that are set by virtually setting one virtual camera position for each of M1 (M1 is a natural number equal to or greater than 2) virtual surfaces in each of the T1 surface aggregates.
  • T1 is a natural number equal to or greater than 2
  • M1 is a natural number equal to or greater than 2
  • the first calculation unit calculates a numerical value indicating a degree of agreement between the actual shape information and the reference shape information for each of the M1 ⁇ T1 first virtual camera positions
  • the first detection unit detects, based on a calculation result by the first calculation unit, the high-match virtual camera position, which is a virtual camera position having the highest degree of agreement between the actual shape information and the reference shape information, among the M1 ⁇ T1 first virtual camera positions
  • the second shape information generating unit divides, according to the same rule, T2 (T2 is a natural number of 2 or more) virtual surfaces among the M1 virtual surfaces in each of the T1 surface collections, which include the high-matching virtual surface, intersect with a straight line passing through the reference point and the high-matching virtual camera position on the side of the high-matching virtual camera position relative to the reference point, and have mutually different distances from the reference point, to generate M2 (M2 is a natural number of 2 or more) virtual divided surfaces for each of the T2 virtual surfaces, thereby generating M2 ⁇ T2 virtual
  • the substrate processing apparatus is the substrate processing apparatus according to the second aspect, and the search processing unit includes a second detection unit that detects the virtual camera position having the highest degree of match between the actual shape information and the reference shape information from among the high-match virtual camera position and the M2 ⁇ T2 second virtual camera positions.
  • the substrate processing apparatus is the substrate processing apparatus according to the third aspect, wherein the search processing unit executes one or more n-th unit processes (n is a natural number equal to or greater than 2) for the target part after executing a first unit process, and the search processing unit sequentially executes a first A process, a first B process, a first C process, and a first D process in the first unit process, and the first A process is a plurality of virtual divided surfaces generated by the division surface generation unit dividing each of the T2 virtual surfaces, and the second detection unit a first virtual division surface including a virtual division surface including a first reference virtual camera position which is a virtual camera position detected first, intersecting a straight line passing through the reference point and the first reference virtual camera position on the side of the first reference virtual camera position relative to the reference point, and having T3 (T3 is a natural number of 2 or more) virtual division surfaces which are different from one another in distance from the reference point, each of which is divided according to the same rule, and the firstB process is a process
  • the nB process is a process in which the second shape information generation unit generates the reference shape information for each of the nth M3 ⁇ T3 third virtual camera positions, which are M3 ⁇ T3 virtual camera positions that are set by virtually setting one virtual camera position for each of the nth M3 ⁇ T3 virtual divided surfaces based on the three-dimensional design information, assuming that the three-dimensional model is photographed from each of the nth M3 ⁇ T3 third virtual camera positions.
  • the nC process is a process in which the second calculation unit calculates a numerical value indicating the degree of agreement between the actual shape information and the reference shape information for each of the nth M3 ⁇ T3 third virtual camera positions.
  • the nD process is a process in which the second detection unit detects the virtual camera position that has the greatest degree of agreement between the actual shape information and the reference shape information among the nth reference virtual camera position and the nth M3 ⁇ T3 third virtual camera positions.
  • the substrate processing apparatus is the substrate processing apparatus according to the fourth aspect, and the search processing unit terminates the execution of the nth unit process one or more times in response to the second detection unit detecting a reference virtual camera position from the first reference virtual camera position to the nth reference virtual camera position consecutively a first predetermined number of times as the virtual camera position having the greatest degree of agreement between the actual shape information and the reference shape information.
  • the substrate processing apparatus is the substrate processing apparatus according to the fourth aspect, in which the search processing unit terminates the execution of the one or more nth unit processes in response to the nth unit process being executed a second predetermined number of times in the one or more nth unit processes.
  • the substrate processing apparatus is the substrate processing apparatus according to any one of the fourth to sixth aspects, and further includes an abnormality detection unit that detects an abnormality in the target part by comparing actual information related to the posture of the target part recognized based on the virtual camera position that has the greatest degree of agreement between the actual shape information and the reference shape information detected by the second detection unit in the last nD process in the one or more nth unit processes, with normal information related to the posture of the target part based on the three-dimensional design information when the state of the target part is normal.
  • an abnormality detection unit that detects an abnormality in the target part by comparing actual information related to the posture of the target part recognized based on the virtual camera position that has the greatest degree of agreement between the actual shape information and the reference shape information detected by the second detection unit in the last nD process in the one or more nth unit processes, with normal information related to the posture of the target part based on the three-dimensional design information when the state of the target part is normal.
  • the substrate processing apparatus is a substrate processing apparatus according to any one of the second to seventh aspects, and the same rule includes a rule for dividing the surface to be divided into a plurality of surfaces by a plurality of line segments each connecting the center point of the surface to be divided to all of the vertices of the surface to be divided.
  • the substrate processing apparatus is a substrate processing apparatus according to any one of the first to eighth aspects, in which each of the plurality of virtual surfaces is a triangular surface, and the surface assembly is a polyhedron composed of a large number of triangular surfaces.
  • the substrate processing apparatus is the substrate processing apparatus according to the ninth aspect, and the division surface generation unit divides the high-match virtual surface into three virtual division surfaces as the plurality of virtual division surfaces by three line segments respectively connecting three vertices of the high-match virtual surface to the high-match virtual camera position.
  • An information processing method in a substrate processing apparatus is an information processing method in a substrate processing apparatus for processing substrates, comprising: an actual image acquisition step of acquiring, by a calculation unit, an actual image capturing a target part obtained by photographing by a photographing unit; and a calculation unit generating, by the calculation unit, reference shape information relating to the two-dimensional shape of the three-dimensional model in each of a plurality of virtual images that can be acquired by photographing a three-dimensional model of the target part from a plurality of virtual camera positions, each of which is generated based on three-dimensional design information regarding the target part stored in a memory unit, and actual shape information relating to the two-dimensional shape of the object in the actual image.
  • the method includes a division surface generation step of generating a plurality of virtual division surfaces by dividing the surface, a second shape information generation step of generating the reference shape information for each of a plurality of second virtual camera positions, which are a plurality of virtual camera positions that are set by virtually setting one virtual camera position for each of the plurality of virtual division surfaces based on the three-dimensional design information, assuming that the three-dimensional model is photographed from each of the plurality of second virtual camera positions, and a second calculation step of calculating a numerical value indicating the degree of agreement between the actual shape information and the reference shape information for each of the plurality of second virtual camera positions.
  • a second virtual camera position is set on each of a plurality of virtual divided surfaces generated by dividing a high-match virtual surface, which is a virtual surface on which a high-match virtual camera position detected by a first detection unit among the plurality of virtual surfaces is set, and a numerical value indicating the degree of match between the actual shape information and the reference shape information is calculated for each second virtual camera position. Therefore, the high-match virtual surface and the plurality of virtual divided surfaces are not unrelated surfaces, and an increase in at least one of the number and area of the plurality of virtual divided surfaces can be reduced. This can reduce the amount of calculation required to recognize the orientation of the target component captured in the actual image. As a result, the orientation of the component can be recognized efficiently in the substrate processing apparatus.
  • the substrate processing apparatus can efficiently recognize the orientation of the part when the distance between the image capture unit and the target part changes.
  • the substrate processing apparatus can efficiently detect a virtual camera position that provides a greater degree of agreement between the actual shape information and the reference shape information.
  • a plurality of virtual division surfaces including a virtual division surface that includes the virtual camera position where the degree of match between the actual shape information and the reference shape information is greatest and that have mutually different distances from the target part, are divided to generate a plurality of virtual division surfaces for which the next virtual camera position is set.
  • the virtual division surfaces before division and the virtual division surfaces after division are not unrelated surfaces, and at least one of the increases in the number and area of the virtual division surfaces after division can be reduced. This can reduce the amount of calculation required to recognize the orientation of the target part captured in the actual image. As a result, the orientation of the part can be recognized efficiently in the substrate processing apparatus.
  • the substrate processing apparatus can efficiently recognize the orientation of components by reducing the amount of calculation.
  • the substrate processing apparatus can efficiently recognize the orientation of components by reducing the amount of calculation.
  • the substrate processing apparatus can efficiently recognize actual information related to the posture of the components in the substrate processing apparatus, and therefore can efficiently detect abnormalities in the components.
  • the substrate processing apparatus can easily divide the surface.
  • the substrate processing apparatus allows for easy setting of a surface group including multiple virtual surfaces.
  • the substrate processing apparatus can easily divide the virtual surface.
  • a second virtual camera position is set on each of a plurality of virtual divided surfaces generated by dividing the high-match virtual surface, which is a virtual surface on which a high-match virtual camera position detected in the first detection step is set among the plurality of virtual surfaces, and a numerical value indicating the degree of match between the actual shape information and the reference shape information is calculated for each second virtual camera position. Therefore, the high-match virtual surface and the plurality of virtual divided surfaces are not unrelated surfaces, and an increase in at least one of the number and area of the plurality of virtual divided surfaces can be reduced. This can reduce the amount of calculation required to recognize the orientation of the target component captured in the actual image. As a result, the orientation of the component can be recognized efficiently in the substrate processing apparatus.
  • FIG. 1 is a side view illustrating an example of a schematic configuration of a substrate processing apparatus according to a first embodiment.
  • FIG. 2 is a plan view illustrating an example of a schematic configuration of the substrate processing apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a block diagram showing an example of a functional configuration of the substrate processing apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 4 is a block diagram showing a specific example of a functional configuration related to a search process in the control unit.
  • FIG. 5 is a diagram showing a specific example of an actual image captured by a camera.
  • FIG. 6 is a diagram showing a specific example of a processing target region in an actual image.
  • FIG. 7 is a diagram showing a specific example of the actual image to be processed.
  • FIG. 1 is a side view illustrating an example of a schematic configuration of a substrate processing apparatus according to a first embodiment.
  • FIG. 2 is a plan view illustrating an example of a schematic configuration of the substrate processing apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 8 is a diagram showing a specific example of an edge image.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining the basic concept of the search process.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining the basic concept of the search process.
  • FIG. 11 is a diagram for explaining the basic concept of the search process.
  • FIG. 12 is a diagram for explaining the basic concept of the search process.
  • FIG. 13 is a diagram for explaining the basic concept of the search process.
  • FIG. 14 is a diagram for explaining the basic concept of the search process.
  • FIG. 15 is a diagram for explaining the basic concept of the search process.
  • FIG. 16 is a diagram for explaining the basic concept of the search process.
  • FIG. 17 is a diagram showing an example of a setting mode of a plurality of first virtual camera positions.
  • FIG. 17 is a diagram showing an example of a setting mode of a plurality of first virtual camera positions.
  • FIG. 18 is a diagram showing an example of a setting mode of the first virtual camera position on the virtual plane.
  • FIG. 19 is a diagram for explaining an example of an aspect in which T1 surface aggregates having mutually different distances from a reference point of a 3D model of a target part are virtually set.
  • FIG. 20 is a diagram for explaining a specific example of a process for calculating a numerical value indicating the degree of match between actual shape information and reference shape information for one first virtual camera position.
  • FIG. 21 is a diagram for explaining a specific example of a process for calculating a numerical value indicating the degree of match between actual shape information and reference shape information for one first virtual camera position.
  • FIG. 20 is a diagram for explaining a specific example of a process for calculating a numerical value indicating the degree of match between actual shape information and reference shape information for one first virtual camera position.
  • FIG. 22 is a diagram for explaining a specific example of a process for calculating a numerical value indicating the degree of match between actual shape information and reference shape information for one first virtual camera position.
  • FIG. 23 is a diagram for explaining a specific example of a process for calculating a numerical value indicating the degree of match between actual shape information and reference shape information for one first virtual camera position.
  • FIG. 24 is a diagram for explaining a specific example of a process for calculating a numerical value indicating the degree of match between actual shape information and reference shape information for one first virtual camera position.
  • FIG. 25 is a diagram showing a specific example in which a matching target region is set in an edge image as actual shape information.
  • FIG. 26 is a diagram showing a specific example in which a high-match virtual surface is divided into a plurality of virtual divided surfaces.
  • FIG. 27 is an image diagram showing an example of T2 virtual surfaces.
  • FIG. 28 is a schematic diagram showing an example of the first T3 virtual divided surfaces.
  • FIG. 29 is a diagram for explaining a first specific example in which the first M3 ⁇ T3 virtual divided surfaces are generated by the divided surface generating section.
  • FIG. 30 is a diagram for explaining a second specific example in which the first M3 ⁇ T3 virtual divided surfaces are generated by the divided surface generating section.
  • FIG. 31 is a diagram for explaining a second specific example in which the first M3 ⁇ T3 virtual divided surfaces are generated by the divided surface generating section.
  • FIG. 32 is an image diagram showing an example of the second T3 virtual divided surfaces, which is a specific example of the n-th T3 virtual divided surfaces.
  • FIG. 33 is a diagram for explaining a first specific example in which the second M3 ⁇ T3 virtual divided surfaces are generated by the divided surface generating section.
  • FIG. 34 is a diagram for explaining a second specific example in which the second M3 ⁇ T3 virtual divided surfaces are generated by the divided surface generating section.
  • FIG. 35 is a diagram for explaining a second specific example in which the second M3 ⁇ T3 virtual divided surfaces are generated by the divided surface generating section.
  • FIG. 36 is a flow chart showing a specific example of a schematic flow of processing in a substrate processing apparatus.
  • FIG. 36 is a flow chart showing a specific example of a schematic flow of processing in a substrate processing apparatus.
  • FIG. 37 is a flowchart showing a specific example of the flow of image processing in steps S3 and S10 in FIG.
  • FIG. 38 is a flowchart showing a specific example of the process flow in the search process in steps S4 and S11 in FIG.
  • FIG. 39 is a flowchart showing a specific example of the process flow in the primary search process in step Sb1 of FIG.
  • FIG. 40 is a flowchart showing a specific example of the process flow in the secondary search process in step Sb2 of FIG.
  • FIG. 41 is a flowchart showing a specific example of the process flow in the secondary search process in step Sb2 of FIG.
  • FIG. 42 is a flowchart showing a specific example of the process flow in the secondary search process in step Sb2 of FIG.
  • FIG. 43 is a diagram illustrating an example of a state in which the target part has been moved to the origin position.
  • FIG. 44 is a diagram for explaining detection of an abnormality in a chuck.
  • FIG. 45 is a diagram for explaining detection of an abnormality in a chuck.
  • FIG. 46 is a diagram for explaining detection of abnormalities in the nozzles and guards.
  • FIG. 47 is a diagram illustrating an example of a schematic configuration of a substrate processing system.
  • a substrate processing apparatus equipped with a processing chamber, a substrate holder, a nozzle, a camera, an image processing unit, and a monitoring unit.
  • a substrate holder, a nozzle, and a camera are disposed within a processing chamber.
  • the substrate holder rotates the substrate in a horizontal plane while holding the substrate in a horizontal position.
  • the nozzle moves between a standby position off to the side of the substrate and a discharge position above the substrate by pivoting a drive arm to which the nozzle is fixed.
  • the nozzle is disposed at the standby position when the substrate is attached to or detached from the substrate holder, and is disposed at the discharge position when processing liquid is discharged from the nozzle toward the substrate.
  • the camera is disposed at a predetermined position within the processing chamber, and captures an image of a predetermined area including the nozzle that has moved to the discharge position.
  • the image processor obtains second nozzle position information indicating the position of the nozzle based on an image from the camera, and outputs the image to a monitoring unit.
  • the monitoring unit determines whether or not there is an abnormality in the nozzle position based on the correspondence between the first nozzle position information, which is information directly or indirectly indicating the position of the nozzle from the control unit, and the second nozzle position information from the image processor.
  • a nozzle In substrate processing equipment, it may be necessary to recognize the posture of one or more of the various components, such as a nozzle, a chuck that holds the edge of the substrate in the substrate holding part, and a guard that moves up and down in the area surrounding the sides of the substrate holding part, in order to detect abnormalities and operating conditions of the components.
  • the various components such as a nozzle, a chuck that holds the edge of the substrate in the substrate holding part, and a guard that moves up and down in the area surrounding the sides of the substrate holding part, in order to detect abnormalities and operating conditions of the components.
  • a virtual polyhedron is set that is composed of multiple virtual surfaces along a sphere centered on the three-dimensional design shape of the part (also called the three-dimensional part model), which is represented by the part's three-dimensional CAD (Computer Aided Design) data, etc.
  • Each virtual surface is composed of, for example, triangular surfaces.
  • a camera also called a virtual camera
  • a predetermined position also called a virtual camera position
  • multiple virtual cameras are virtually placed so as to surround the 3D part model at the center.
  • process B multiple images (also called virtual images) are generated, which are acquired by virtually photographing the three-dimensional part model using multiple virtual cameras installed at multiple virtual camera positions.
  • the virtual images can be generated, for example, by projecting the three-dimensional part model onto a virtual plane using a process such as rendering.
  • Process D A matching process using template matching or the like is performed between each of the multiple virtual images generated in Process C above and an image (also called a real image) obtained by actually photographing the part with a camera (also called a real camera). This detects the virtual camera position among the multiple virtual camera positions that provides the greatest degree of match (also called the degree of agreement) between the real image and the virtual image in terms of the shape, orientation, size, etc. of the captured part.
  • the degree of match (degree of agreement) is also called the degree of similarity (degree of similarity).
  • the orientation of the part is recognized based on the detection results in the above process D.
  • the detection results in the above process D are used to recognize the orientation of the part based on the position of the actual camera, thereby recognizing the orientation of the part captured in the actual image.
  • one possible approach would be to increase the accuracy of recognizing the orientation of the parts by, for example, making the multiple virtual surfaces that make up the virtual polyhedron in process A into a large number of very fine virtual surfaces, and increasing the number of virtual camera positions that are virtually installed in process B.
  • this approach would increase the amount of calculation required, which would result in a longer calculation time.
  • a method can be considered in which the above processes A to D are repeatedly executed in order a predetermined number of times, and then the above process E is executed.
  • a virtual polyhedron in the first execution of the above process A, a virtual polyhedron is constructed from a number of relatively large virtual faces, and in the second and subsequent executions of the above process A, a virtual polyhedron is constructed from a large number of virtual faces that are relatively finer than the previous execution of the above process A, and in the second and subsequent executions of the above process B, virtual cameras are virtually installed at predetermined virtual camera positions on each of a portion of a number of virtual faces of the polyhedron set in the immediately preceding process A that are close to the virtual camera position detected in the most recent process D.
  • At least one of the number and area of the part of the multiple virtual surfaces for which the virtual camera position is set in the second and subsequent iterations of the above process B will increase to a certain extent, and the number of virtual camera positions set in the second and subsequent iterations of the above process B may increase, making it difficult to sufficiently reduce the amount of calculations.
  • an expression indicating an equal state e.g., "same,” “equal,” “homogeneous,” etc.
  • the expression not only strictly indicates a state in which the quantitative relationship is equal, but also indicates a state in which a difference exists within a range in which a tolerance or similar function is obtained, unless otherwise specified.
  • an expression indicating a shape e.g., "square shape” or “cylindrical shape,” etc.
  • the expression not only strictly indicates the shape geometrically, but also indicates a shape having, for example, any of concaves and convexes and chamfers within a range in which a similar effect is obtained, unless otherwise specified.
  • Fig. 1 is a side view showing an example of a schematic configuration of a substrate processing apparatus 1 according to a first embodiment.
  • Fig. 2 is a plan view showing an example of a schematic configuration of the substrate processing apparatus 1 according to the first embodiment.
  • the substrate processing apparatus 1 is an apparatus for processing a substrate (e.g., a semiconductor wafer) W.
  • the substrate processing apparatus 1 is a single-wafer type apparatus for processing substrates W one by one.
  • a thin, flat plate having an approximately disk shape is applied to the substrate W.
  • the substrate W has a circular shape when viewed from above.
  • the plan view refers to a plan view in which each part is viewed from above downward.
  • the substrate processing apparatus 1 rotates the substrate W while supplying a processing liquid to perform a predetermined process on the substrate W. For example, a substrate cleaning apparatus that cleans the substrate W using a processing liquid is applied to the substrate processing apparatus 1.
  • the substrate processing apparatus 1 is equipped with a housing CA.
  • the housing CA isolates the interior of the housing CA from the atmosphere surrounding the housing CA.
  • the substrate processing apparatus 1 is equipped with a spin chuck 3.
  • the spin chuck 3 has a circular structure with a diameter larger than that of the substrate W in a plan view.
  • the upper end of a rotating shaft 5 is connected to the lower surface of the spin chuck 3.
  • the lower end of the rotating shaft 5 is connected to a motor 7.
  • the spin chuck 3 rotates about a rotation center PL1 by being driven by the motor 7.
  • the rotation center PL1 extends in the vertical direction.
  • the spin chuck 3 has a plurality of chucks 9. More specifically, the spin chuck 3 has a plurality of chucks 9 on the peripheral portion of the upper surface of the spin chuck 3. In the present first embodiment, the spin chuck 3 has four chucks 9. As long as the spin chuck 3 can stably rotate the substrate W around the rotation center PL1 while supporting the substrate W in a horizontal position, the number of chucks 9 provided on the spin chuck 3 is not limited to four.
  • the chuck 9 includes, for example, a lower support portion 11, a peripheral support portion 13, and a rotating magnet 15.
  • the lower support portion 11 is a portion for supporting the substrate W by contacting the lower surface of the substrate W from below. For example, if the contact area of the lower support portion 11 with the lower surface of the substrate W is configured to be small, the degree of mutual contamination between the substrate W and the chuck 9 can be reduced.
  • the lower support portion 11 is attached to the upper surface side of the main body of the spin chuck 3 so as to be freely rotatable about a rotation center PL2.
  • the rotation center PL2 extends in the vertical direction.
  • the peripheral support portion 13 is erected on the upper surface of the lower support portion 11.
  • the peripheral support portion 13 can stably hold the periphery of the substrate W.
  • the peripheral support portion 13 is provided at a position away from the rotation center PL2 toward the outer edge of the lower support portion 11.
  • the peripheral support portion 13 is eccentric from the rotation center PL2.
  • the rotation magnet 15 is attached to the lower surface side of the spin chuck 3 at a position corresponding to the rotation center PL2.
  • the rotation magnet 15 is connected to the lower support portion 11.
  • the rotation magnet 15 is provided so as to be freely rotatable around the rotation center PL2.
  • the substrate processing apparatus 1 includes a chuck drive mechanism 17 disposed below the rotating magnet 15.
  • the chuck drive mechanism 17 is disposed closer to the rotating shaft 5 than the chuck 9.
  • the chuck drive mechanism 17 includes, for example, an air cylinder 19 and a drive magnet 21.
  • the drive magnet 21 has an annular shape when viewed from above.
  • the air cylinder 19 has a piston rod (also called a rod or an actuating shaft) positioned along the vertical direction.
  • the drive magnet 21 is attached to the upper end of the rod of the air cylinder 19.
  • the chuck drive mechanism 17 is operated in response to a chuck operation command from the control unit 45.
  • the chuck drive mechanism 17 can move the drive magnet 21 closer to the chuck 9 by raising the drive magnet 21 with the air cylinder 19, and can move the drive magnet 21 away from the chuck 9 by lowering the drive magnet 21 with the air cylinder 19.
  • the chuck drive mechanism 17 can move the drive magnet 21 between an elevated position (also called the elevated position) and a lowered position (also called the lowered position).
  • the chuck 9 is equipped with a biasing mechanism (not shown).
  • a biasing mechanism (not shown).
  • the driving magnet 21 descends and moves from the raised position to the lowered position, the chuck 9 moves from the open position to the closed position.
  • the driving magnet 21 ascends and moves from the lowered position to the raised position, the chuck 9 moves from the closed position to the open position.
  • the peripheral support portion 13 rotates around the rotation center PL2, and the peripheral support portion 13 moves in a direction approaching the rotation center PL1 and abuts against the periphery of the substrate W. This allows the multiple chucks 9 to clamp the substrate W in the closed position.
  • the peripheral support portion 13 rotates around the rotation center PL2, and the peripheral support portion 13 moves in a direction away from the rotation center PL1. This causes the multiple chucks 9 to not clamp the substrate W in the open position. In this state, the substrate W can be loaded onto the spin chuck 3 from outside the housing CA, and can be unloaded from the spin chuck 3 to outside the housing CA.
  • the position of the chuck 9 is a position (also called the origin position or chuck origin position) where the peripheral support part 13 has moved slightly inward of the substrate W from the position of the outer edge of the substrate W that is assumed when the substrate W is placed on the lower support part 11.
  • the position of the peripheral support part 13 is located closer to the rotation center PL1 than the position when the chuck 9 is in the closed position.
  • the substrate processing apparatus 1 is equipped with an origin sensor Z1 arranged near the rotating magnet 15 of the chuck 9.
  • the origin sensor Z1 changes the signal (also called the output signal) output from the origin sensor Z1.
  • the origin sensor Z1 turns on the output signal.
  • the substrate processing apparatus 1 is equipped with a guard 23 arranged around the spin chuck 3.
  • the guard 23 surrounds the sides of the spin chuck 3.
  • the guard 23 is a part for preventing the processing liquid from scattering from the substrate W supported and rotated by the spin chuck 3 to the surroundings.
  • the guard 23 has a cylindrical shape.
  • the guard 23 has an opening 23a formed at the top. The inner diameter of the opening 23a is larger than the outer diameter of the spin chuck 3.
  • the substrate processing apparatus 1 is provided with a guard moving mechanism 25 capable of raising and lowering the guard 23.
  • the guard moving mechanism 25 comprises, for example, an air cylinder 27 and a locking piece 29.
  • the guard moving mechanism 25 is arranged, for example, on the outer periphery of the guard 23.
  • the guard moving mechanism 25 may be arranged on the inner periphery of the guard 23 as long as it is capable of raising and lowering the guard 23.
  • the air cylinder 27 has a piston rod (also called a rod or an actuating shaft) positioned along the vertical direction.
  • a locking piece 29 is attached to the upper end of the rod of the air cylinder 27.
  • the locking piece 29 is fixed to the outer periphery of the guard 23.
  • the guard moving mechanism 25 is not limited to the above configuration as long as it is capable of raising and lowering the guard 23.
  • the guard moving mechanism 25 moves the guard 23 between the origin position and the processing position in response to a guard operation command from the control unit 45.
  • the origin position of the guard 23 is the position of the guard 23 when the guard 23 is lowered by the guard moving mechanism 25. In other words, the origin position is the position where the upper end of the guard 23 is low.
  • the processing position of the guard 23 is the position of the guard 23 when the guard 23 is raised by the guard moving mechanism 25. In other words, the origin position is a position lower than the processing position, and the processing position is a position higher than the origin position.
  • the position of the upper edge of the guard 23 is lower than the position of the substrate W supported by the spin chuck 3.
  • the substrate processing apparatus 1 is equipped with, for example, an origin sensor Z2 disposed on the inner peripheral side of the guard 23.
  • the origin sensor Z2 changes the signal (output signal) output from the origin sensor Z2. For example, when the guard 23 moves to the origin position, the origin sensor Z2 turns on the output signal.
  • the substrate processing apparatus 1 is provided with a drainage port (not shown) located on the inner periphery of the guard 23.
  • the drainage port is a portion for recovering processing liquid that has scattered around from the substrate W supported and rotated by the spin chuck 3 and received on the inner periphery of the guard 23.
  • the number of guards 23 is not limited to one, and may be multiple.
  • the number of drainage ports is not limited to one, and may be multiple. If there are multiple guards 23, a drainage port may be provided for each guard 23.
  • multiple guards 23 and multiple drainage ports may be configured so that each guard 23 is raised and lowered by a guard moving mechanism 25 to switch the combination of the guard 23 that receives processing liquid scattered from the substrate W and the drainage port that recovers the processing liquid received on the inner periphery of the guard 23.
  • each guard 23 can be raised and lowered by the guard movement mechanism 25, allowing a combination of a guard 23 that receives processing liquid splashed from the substrate W and a waste liquid port that collects the processing liquid received on the inner surface of the guard 23 to be switched.
  • the substrate processing apparatus 1 includes a processing liquid supply mechanism 31.
  • the processing liquid supply mechanism 31 may be disposed on the outer periphery of the guard 23.
  • the processing liquid supply mechanism 31 includes, for example, a nozzle 33, a base portion 37, and a nozzle movement mechanism 35.
  • the processing liquid supply mechanism 31 includes, for example, two nozzles 33.
  • the nozzle 33 on the left side in FIG. 2 will be appropriately referred to as nozzle 33A, and the nozzle 33 on the right side as nozzle 33B.
  • the number of nozzles 33 in the processing liquid supply mechanism 31 may be one, or three or more.
  • the two nozzles 33 have the same configuration.
  • Nozzle 33 includes, for example, extension portion 33a, hanging portion 33b, and tip portion 33c.
  • One end of extension portion 33a of nozzle 33 is attached to base portion 37.
  • Extension portion 33a extends horizontally from base portion 37.
  • the other end of extension portion 33a is connected to hanging portion 33b.
  • Hanging portion 33b extends vertically downward from extension portion 33a.
  • Tip portion 33c is located on the lower end side of hanging portion 33b.
  • Tip portion 33c ejects processing liquid from the lower surface side. Examples of processing liquid include photoresist liquid, SOG (Spin-on-Glass) liquid, developer, rinse liquid, pure water, and cleaning liquid.
  • the nozzle moving mechanism 35 includes, for example, a motor 39, a rotating shaft 41, and a position detection unit 43.
  • the motor 39 is disposed in a vertical position.
  • the rotating shaft 41 is rotated around the rotation center PL3 by the motor 39.
  • the rotating shaft 41 is connected to the base unit 37.
  • the base unit 37 is rotated by the drive of the motor 39.
  • the nozzle 33 is oscillated around the rotation center PL3 together with the base unit 37 by the nozzle moving mechanism 35.
  • the position detection unit 43 detects the position (also called the rotation position) of the rotating shaft 41 in the rotation direction around the rotation center PL3 of the rotating shaft 41.
  • the position detection unit 43 detects the angle of the rotating shaft 41 around the rotation center PL3 in a plan view.
  • the position detection unit 43 outputs a pulse signal according to, for example, the rotation position of the rotating shaft 41.
  • the substrate processing apparatus 1 is provided with a standby cup 44 arranged at a position away from the guard 23 to the side in a plan view.
  • the standby cup 44 is arranged so that the tip 33c of the nozzle 33 can be located above the standby cup 44 in a plan view. From another perspective, the standby cup 44 is located below the origin position of the nozzle 33.
  • the standby cup 44 is a part for preventing the tip 33c of the nozzle 33 from drying.
  • the standby cup 44 is used for idle discharge of the processing liquid from the nozzle 33.
  • the nozzle moving mechanism 35 drives the motor 39 to oscillate the nozzle 33.
  • the nozzle moving mechanism 35 moves the tip 33c of the nozzle 33 between the origin position and a discharge position above the rotation center PL1 of the spin chuck 3 in response to a nozzle operation command from the control unit 45.
  • the discharge position of the nozzle 33 is the position where the nozzle 33 is located when the processing liquid is discharged from the tip 33c of the nozzle 33 onto the substrate W.
  • the substrate processing apparatus 1 is provided with, for example, an origin sensor Z3 arranged on the outer periphery side of the rotating shaft 41.
  • the origin sensor Z3 changes a signal (output signal) output from the origin sensor Z3.
  • the origin sensor Z3 turns on the output signal.
  • the origin sensor Z3 may be omitted to simplify the configuration.
  • a protrusion also called a rotation side protrusion
  • a protrusion also called a fixed side protrusion
  • the position detection unit 43 may detect that the nozzle 33 is located at the origin position by detecting that the rotation side protrusion of the rotating shaft 41 abuts against the fixed side protrusion due to the rotation of the rotating shaft 41 around the rotation center PL3 of the rotating shaft 41, making it impossible to rotate the rotating shaft 41 around the rotation center PL3 of the rotating shaft 41.
  • the position of the nozzle 33 at the point when the pulse signal of the position detection unit 43 becomes unchanged may be treated as the origin position.
  • the substrate processing apparatus 1 is equipped with a camera CM as an imaging section.
  • the camera CM captures an image (also called an actual image) of one or more target parts described later by imaging.
  • the camera CM is attached, for example, to a part of the housing CA.
  • the camera CM may be positioned anywhere as long as the target parts described later fit within its field of view.
  • the camera CM has, for example, a viewing angle (angle of view) where all of the one or more target parts described later fit within its field of view.
  • the camera CM has, for example, a viewing angle (angle of view) where all of the origin positions of the one or more target parts described later fit within its field of view.
  • the substrate processing apparatus 1 includes a control unit 45, an instruction unit 47, and an alarm unit 49.
  • the control unit 45 will be described in detail later.
  • the instruction unit 47 is operated by an operator of the substrate processing apparatus 1.
  • the instruction unit 47 is, for example, a keyboard or a touch panel.
  • the instruction unit 47 outputs a signal to the control unit 45 in response to the operation of the operator.
  • the instruction unit 47 instructs the target part, the timing to check, the tolerance range, the recipe, the start of processing, and the like, which will be described later.
  • the alarm unit 49 When the control unit 45 detects an abnormality, the alarm unit 49 notifies the operator of the abnormality. Examples of the alarm unit 49 include a display, a lamp, and a speaker.
  • the alarm unit 49 operates in response to a signal from the control unit 45, for example.
  • FIG. 3 is a block diagram showing an example of a functional configuration of the substrate processing apparatus 1 according to the first embodiment.
  • the control unit 45 includes, for example, a calculation unit 45a and a memory unit 45b.
  • the calculation unit 45a has, for example, an electronic circuit that functions as a processor such as a central processing unit (CPU), and an electronic circuit that functions as a memory such as a random access memory (RAM) that temporarily stores data for the processor to execute processing.
  • the memory unit 45b has, for example, a portion that functions as a non-volatile storage medium such as a hard disk or flash memory.
  • the memory unit 45b may have, for example, a portion that functions as one non-volatile storage medium, or may have portions that function as two or more non-volatile storage media.
  • the calculation unit 45a has a plurality of functional components, including an operation control unit 51, an image processing unit 59, a search processing unit 61, and an abnormality detection unit 63.
  • the storage unit 45b stores, for example, recipe information 53, parameter information 55, design information 57, and a program Pg1.
  • the operation control unit 51, the image processing unit 59, the search processing unit 61, and the abnormality detection unit 63 may be functional processing units (also called functional processing units) that are realized by the CPU reading and executing the program Pg1 in the storage unit 45b.
  • the operation control unit 51 controls the operation of the motors 7, 39, air cylinders 19, 27, and camera CM described above. Signals are provided to the operation control unit 51 from the origin sensors Z1, Z2, and Z3, and the position detection unit 43.
  • the operation control unit 51 controls the operation of each part, such as the motors 7, 39, air cylinders 19, 27, and camera CM, according to, for example, a recipe in the recipe information 53 stored in the memory unit 45b. For example, after an operator instructs each part to start operating based on the recipe, the operation control unit 51 outputs various operation commands to each part based on the recipe, causing each part, such as the motor 7, to operate at a predetermined timing.
  • the recipe information 53 is information indicating various recipes pre-stored in the memory unit 45b.
  • the recipes prescribe various procedures for processing the substrate W.
  • the operator can instruct the execution of a desired recipe by operating the instruction unit 47.
  • the parameter information 55 is information such as the confirmation timing and tolerance range for each target part, which is stored in advance in the storage unit 45b.
  • the target parts are parts that are the target of a specific process among the parts that make up the substrate processing apparatus 1. In the first embodiment, the specific process includes detection of an abnormality.
  • the confirmation timing is the timing for checking the operating state of the target parts.
  • the confirmation timing may overlap with the timing when the operation control unit 51 outputs an operation command, or may overlap with the timing when the target parts complete their movement in response to this operation command.
  • the target parts, the confirmation timing, the tolerance range, etc. can be arbitrarily set by the operator operating the instruction unit 47. The operator can instruct from the instruction unit 47 which parts are to be the target parts, which timing is to be the confirmation timing, and the range (tolerance range) in which the error in the position of the target parts is to be tolerated.
  • the target parts may include, for example, the chuck 9, the guard 23, and the nozzle 33.
  • the timings requiring confirmation may include, for example, the timing when the chuck drive mechanism 17 moves the chuck 9 in response to a chuck operation command and the movement of the chuck 9 is completed, the timing when the nozzle movement mechanism 35 moves the nozzle 33 in response to a nozzle operation command and the movement of the nozzle 33 is completed, the timing when the guard movement mechanism 25 raises and lowers the guard 23 in response to a guard operation command and the movement of the guard 23 is completed, the timing when the chuck 9 is set to be in the closed position by the chuck operation command, the timing when the nozzle 33 is set to be in the discharge position by the nozzle operation command, and the timing when the guard 23 is set to be in the processing position by the guard operation command.
  • the tolerance range indicates the degree of tolerance for the position that the target part should be in if the target part were operating normally at the time to be checked.
  • the tolerance range is, for example, the degree to which the target part is tolerant of deviation from the position and angle intended by the design.
  • the tolerance range indicates the range of deviation of the target part that is acceptable for processing the board W, based on the processing of the board W, even if the target part deviates from the position and angle intended by the design at the time to be checked.
  • the above-mentioned operation control unit 51 based on the pulse signal from the position detection unit 43 and the parameter information 55 in the memory unit 45b, notifies the search processing unit 61 of information indicating the nozzle 33 as a target part at the confirmation timing and information indicating the position (e.g., the discharge position) where the nozzle 33 as a target part at the confirmation timing should be at the confirmation timing, if the nozzle 33 is at the confirmation timing as a target part, based on the pulse signal from the position detection unit 43 and the parameter information 55 in the memory unit 45b. If the target part is located at the origin position, based on the signals from the origin sensors Z1, Z2, and Z3, the operation control unit 51 notifies the search processing unit 61 of information identifying the target part located at the origin position.
  • the operation control unit 51 does not need to notify the search processing unit 61 of information identifying the target part located at the origin position.
  • the operation control unit 51 In response to controlling the operation of the air cylinders 19, 27 and the motor 39, the operation control unit 51 notifies the search processing unit 61 of information about the target part that is in the confirmation timing and information indicating the position where the target part should be at the confirmation timing (for example, the closed position of the chuck 9, the discharge position of the nozzle 33, or the processing position of the guard 23, etc.) for each target part, if the target part is in the confirmation timing.
  • the operation control unit 51 does not need to notify the search processing unit 61 of information about the target part that is in the confirmation timing.
  • the operation control unit 51 may notify the search processing unit 61 that it has output an operation command to each unit according to the recipe.
  • Design information 57 includes design information stored in memory unit 45b relating to the components constituting substrate processing apparatus 1. Design information 57 may also include design information relating to substrates W as the processing target in substrate processing apparatus 1. Design information 57 includes, for example, 3D-CAD (three-dimensional Computer Aided Design) data. Design information 57 may also include physical property information relating to the processing liquid and various materials used in processing.
  • design information 57 includes design information stored in memory unit 45b relating to the components constituting substrate processing apparatus 1.
  • Design information 57 may also include design information relating to substrates W as the processing target in substrate processing apparatus 1.
  • Design information 57 includes, for example, 3D-CAD (three-dimensional Computer Aided Design) data. Design information 57 may also include physical property information relating to the processing liquid and various materials used in processing.
  • the 3D-CAD data is expressed, for example, by three orthogonal coordinate axes, and is expressed by information on the position and angle of the parts (also collectively referred to as position information) when the parts are arranged in a three-dimensional space.
  • the storage unit 45b pre-stores design information related to at least the target parts transferred from a host computer (not shown). In other words, the storage unit 45b stores three-dimensional design information related to the target parts.
  • the host computer may store 3D-CAD data related to all parts and materials of the substrate processing apparatus 1 as three-dimensional design information.
  • the design information 57 stored in the storage unit 45b is limited to the design information of the target parts, rather than design information related to all parts of the substrate processing apparatus 1, the storage capacity of the storage unit 45b can be saved.
  • the image processing unit 59 processes the actual image obtained by shooting with the camera CM.
  • the image processing unit 59 performs image processing on the actual image to extract information relating to the two-dimensional shape of the object captured in the actual image (also referred to as actual shape information).
  • the image processing unit 59 extracts actual shape information, for example, by performing a process to extract contours for all parts captured in all areas of the actual image or in a predetermined partial area.
  • the contour here may include not only the contour of the outer shape of the part, but also the edge portion located inside the outer shape of the part.
  • the actual shape information extracted by the image processing unit 59 is provided to the search processing unit 61.
  • the search processing unit 61 performs a process (also called a search process) of searching for a virtual camera position (also called a virtual camera position) that has the highest degree of agreement between the reference shape information and the actual shape information among a plurality of virtual camera positions (also called a virtual camera position) based on a plurality of reference shape information and actual shape information.
  • the plurality of reference shape information is information generated based on three-dimensional design information on the target part stored in the storage unit 45b.
  • the plurality of reference shape information is information related to the two-dimensional shape of the 3D model of the target part in each of a plurality of virtual images (also called virtual images) that can be obtained by photographing a three-dimensional model (also called a 3D model) of the target part from a plurality of virtual camera positions.
  • one piece of reference shape information is information generated based on three-dimensional design information on one target part, and is information related to the two-dimensional shape of the 3D model of the target part in a virtual image that can be obtained by photographing the 3D model of the target part from one virtual camera position.
  • the 3D model of the target part is a three-dimensional model of the target part that is virtually generated based on three-dimensional design information on the target part.
  • the virtual image may be generated, for example, by projecting a 3D model onto a virtual plane by a process such as rendering.
  • the degree of agreement between the reference shape information and the actual shape information refers, for example, to the degree to which the reference shape information is similar to the actual shape information. The greater the degree of agreement, the closer the reference shape information is to the actual shape information, and the smaller the degree of agreement, the more the reference shape information differs from the actual shape information.
  • the degree of agreement between the reference shape information and the actual shape information is represented, for example, by a numerical value indicating the degree of agreement between the reference shape information and the actual shape information. The degree of agreement and the numerical value indicating the degree of agreement will be described further below.
  • the information relating to the two-dimensional shape of the 3D model may be, for example, a figure.
  • the search process of the search processing unit 61 can search for a target part captured in an actual image captured by the camera CM that has the greatest degree of match with the two-dimensional shape of a 3D model of the target part in a virtual image that can be captured by shooting from which of a plurality of virtual camera positions. Based on the results of this search, the search processing unit 61 can recognize the orientation of the target part.
  • the search processing unit 61 performs a search process on at least the target part for which confirmation is required. This allows the posture of the target part for which confirmation is required to be recognized in the substrate processing apparatus 1.
  • the search processing unit 61 outputs information (also called reality information) relating to the posture of the target part recognized using the actual image to the abnormality detection unit 63.
  • the reality information is, for example, information relating to the posture of the target part based on the virtual camera position with the greatest degree of match detected by the search processing unit 61.
  • This reality information is based on the actual image, and is information representing the state in which the target part is actually positioned in the substrate processing apparatus 1 at the confirmation time.
  • the search processing unit 61 may perform search processing for target parts even when the timing is not a timing requiring confirmation, in response to instructions from the operation control unit 51 based on output signals from the origin sensors Z1, Z2, and Z3. For example, in response to instructions from the operation control unit 51 based on output signals from the origin sensors Z1, Z2, and Z3, the search processing unit 61 may perform search processing (also called origin search processing) for target parts located at the origin position.
  • search processing also called origin search processing
  • the origin search processing may be performed only once for each target part, for example, when the substrate processing apparatus 1 is started and processing of the substrate W is started.
  • the search processing unit 61 may perform search processing for target parts at any timing, including a timing requiring confirmation.
  • the abnormality detection unit 63 detects an abnormality in the target part according to the information output from the search processing unit 61. Specifically, the abnormality detection unit 63 detects an abnormality in the target part by comparing information on the posture of the target part based on the virtual camera position at which the degree of agreement between the actual shape information and the reference shape information detected by the search processing unit 61 is the greatest (real information) with information on the posture of the target part based on three-dimensional design information when the state of the target part is normal (also called normal information). More specifically, the abnormality detection unit 63 detects an abnormality in the target part when the real information and normal information do not match as a result of comparing the real information and normal information about the target part.
  • the normal information about the target part may include information on the posture of the target part when it is within an acceptable range.
  • matching the real information with the normal information includes matching information on the posture of any target part within the acceptable range of the normal information with information on the posture of the target part in the real information.
  • the abnormality detection unit 63 causes the notification unit 49 to perform a notification operation according to the detection result. Specifically, the abnormality detection unit 63 causes the notification unit 49 to perform a notification operation in response to the detection of an abnormality in the target part.
  • the notification operation may be, for example, an operation to notify the occurrence of an abnormality.
  • the notification unit 49 may also notify, for example, information identifying the target part in which the abnormality was detected together with the occurrence of the abnormality, or may also notify the position information of the target part in which the abnormality was detected.
  • examples of the information identifying the target part in which the abnormality was detected include, for example, a character string or a voice indicating a name or symbol identifying each of the multiple chucks 9, a name or symbol identifying each of one or more guards 23, and a name or symbol identifying each of one or more nozzles 33.
  • Examples of information indicating the position information of the target part in which the abnormality was detected include various information such as a character string or a voice indicating the closed position and open position of the chuck 9, the origin position and processing position of the guard 23, and the origin position and discharge position of the nozzle 33.
  • FIG. 4 is a block diagram showing a specific example of a functional configuration related to the search process in the control unit 45.
  • Fig. 4 shows the functional configurations of the storage unit 45b, the image processing unit 59, and the search processing unit 61 among the multiple functional configurations in the control unit 45.
  • the image processing unit 59 has, as a plurality of functional processing units, for example, a processing target area extraction unit 591 and a contour extraction unit 592.
  • the processing target area extraction unit 591 and the contour extraction unit 592 are realized, for example, in the control unit 45 (more specifically, the calculation unit 45a) by the CPU reading and executing the program Pg1 stored in the storage unit 45b.
  • the processing target area extraction unit 591 acquires an actual image of the target part captured by the camera CM, and extracts from this actual image a portion related to the area to be processed (also referred to as the processing target area) as an image (also referred to as the processing target actual image). This can reduce the amount of computational processing, for example, in the processing in the contour extraction unit 592 and the processing in the search processing unit 61. As a result, the orientation of the target part can be recognized efficiently.
  • FIGS. 5 to 7 are diagrams for explaining the process of extracting a portion related to the processing target area from a real image.
  • FIG. 5 shows a specific example of a real image Ir1 obtained by shooting with a camera CM.
  • FIG. 6 shows a specific example of a processing target area R1 in the real image Ir1.
  • FIG. 7 shows a specific example of a processing target real image Ir2 extracted from the real image Ir1.
  • the processing target area extraction unit 591 acquires the actual image Ir1 shown in FIG. 5, for example, it extracts the portion of the actual image Ir1 that is related to the processing target area R1 surrounded by a thick two-dot chain line as shown in FIG. 6, thereby obtaining the processing target actual image Ir2 as shown in FIG. 7.
  • the processing target area R1 may be set in advance for each target part so as to include an area on the actual image where the target part may be present at the confirmation timing.
  • the processing target area R1 may be set by referring to an actual image captured in advance by the camera CM, or may be set based on the design information of the parts that make up the substrate processing apparatus 1 and the shooting direction and angle of view of the camera CM.
  • the contour extraction unit 592 extracts information relating to the two-dimensional shape of the object captured in the actual image (actual shape information) by, for example, performing a process of extracting contours for all parts captured in the actual image Ir2 to be processed obtained by the processing target area extraction unit 591. This allows the image processing unit 59 to obtain actual shape information relating to the two-dimensional shape of the object captured in the actual image.
  • the actual shape information obtained by the image processing unit 59 is provided to the search processing unit 61.
  • the processing target real image Ir2 obtained by the processing target area extraction unit 591 may be regarded as a real image capturing the target part.
  • the contour may include not only the contour of the outer shape of the part, but also the edge portion located inside the outer shape of the part.
  • the process of extracting the contour may be realized using, for example, a method of detecting edges such as the Canny method.
  • the detected edges may be subjected to a process of expanding lines such as morphological transformation, thereby extracting contours for all parts captured in the processing target real image Ir2.
  • the actual shape information may be, for example, an edge image showing the contour of an object captured in the actual image.
  • the edge image for example, a binary image that can distinguish the contour of the object from other parts is adopted.
  • the edge image as the actual shape information can be said to be information showing the two-dimensional shape of the object in the actual image.
  • the actual shape information may be, for example, information showing the two-dimensional shape of the object in the actual image.
  • FIG. 8 is a diagram showing a specific example of the edge image Ir3 as the actual shape information acquired by the contour extraction unit 592.
  • the edge image Ir3 illustrated in FIG. 8 is an example of an edge image obtained by performing a process to extract the contours of all parts captured in the actual processing target image Ir2 illustrated in FIG. 7.
  • the edge image Ir3 illustrated in FIG. 8 is a binary image in which the contours of the parts extracted by the contour extraction unit 592 are shown in white and the other parts are shown in black.
  • An example of the basic concept of search processing> 9 to 16 are diagrams for explaining an example of the basic concept of the search process.
  • a 3D model 3dm of a target part which is a three-dimensional model of a target part virtually generated based on three-dimensional design information related to the target part (e.g., a chuck 9), is set as the center, and while a plurality of virtual camera positions (virtual camera positions) P1 are appropriately set, information (reference shape information) related to the two-dimensional shape of the 3D model 3dm of the target part in a virtual image (virtual image) that can be acquired by photographing the 3D model 3dm of the target part from each virtual camera position P1 is generated. That is, reference shape information is generated for each virtual camera position P1.
  • this reference shape information for example, as shown in FIG.
  • an image (also called a reference image) Iv1 showing the outline as the two-dimensional shape of the 3D model 3dm of the target part in a virtual image that can be acquired by photographing the 3D model 3dm of the target part from each virtual camera position P1 can be adopted.
  • the reference image as the reference shape information is information showing the two-dimensional shape of the 3D model 3dm in the virtual image.
  • the reference shape information may be, for example, information indicating the two-dimensional shape of the 3D model 3dm in the virtual image.
  • FIG. 10 shows an example of a reference image Iv1 in which the contour of the 3D model 3dm of the target part is drawn with a thick two-dot chain line for convenience.
  • the reference image Iv1 illustrated in FIG. 10 is a binary image in which the contour of the two-dimensional shape of the 3D model 3dm of the target part is shown in black, and the other parts are shown in white.
  • a numerical value indicating the degree of matching is calculated between each of the multiple reference images Iv1 as multiple reference shape information obtained for the multiple virtual camera positions P1 and the edge image Ir3 as actual shape information related to the two-dimensional shape of the object captured in the actual image as shown in FIG. 11.
  • the edge image Ir3 illustrated in FIG. 11 is a binary image in which the contour of the object is shown in black and the other parts are shown in white.
  • the reference image Iv1 as the reference shape information is rotated and translated relative to the edge image Ir3 as the actual shape information.
  • a numerical value indicating the degree of matching when the degree of matching of the reference image Iv1 as the reference shape information with the edge image Ir3 as the actual shape information is maximized can be calculated as a numerical value indicating the degree of matching between the edge image Ir3 as the actual shape information and the reference image Iv1 as the reference shape information.
  • a numerical value indicating the degree of matching between the edge image Ir3 as actual shape information and the reference image Iv1 as reference shape information when the degree of matching is maximum for the edge image Ir3 as actual shape information can be calculated as a numerical value indicating the degree of matching between the edge image Ir3 as actual shape information and the reference image Iv1 as reference shape information.
  • a numerical value indicating the degree of matching between the edge image Ir3 as actual shape information and the reference image Iv1 as reference shape information when the degree of matching is maximum for the edge image Ir3 as actual shape information is regarded as the degree of matching between the edge image Ir3 as actual shape information and the reference image Iv1 as reference shape information.
  • the virtual camera position P1 that provides the greatest degree of match between the edge image Ir3 as actual shape information and the reference image Iv1 as reference shape information is detected. This makes it possible to search for the target part that has the greatest degree of match with the two-dimensional shape of the 3D model 3dm of the target part in the virtual image that can be obtained by shooting from which virtual camera position out of the multiple virtual camera positions.
  • a right-handed xyz coordinate system is set with the center of the 3D model 3dm of the target part as the origin, which is the reference point Po.
  • the center of gravity of the 3D model 3dm is applied to the center of the 3D model 3dm.
  • multiple virtual camera positions P1 centered on the 3D model 3dm can be defined by an angle (also called latitude) ⁇ in the direction of rotation about the x axis, an angle (also called longitude) ⁇ in the direction of rotation about the z axis, and a distance D from the origin.
  • attitude of the virtual camera that captures the 3D model 3dm of the target part from the virtual camera position P1 can be defined by an angle (also called roll angle) ⁇ in the direction of rotation about a straight line Ln1 drawn by a thin dashed line that passes through the reference point Po and the virtual camera position P1.
  • the latitude ⁇ and longitude ⁇ that define the virtual camera position P1 change, the direction in which the 3D model 3dm of the target part is photographed from the virtual camera position P1 changes. For this reason, when the latitude ⁇ and longitude ⁇ that define the virtual camera position P1 change, the two-dimensional shape of the contour of the 3D model 3dm of the target part, which is drawn with a thick two-dot chain line in the reference image Iv1 as the reference shape information, may change in shape, for example, as shown in FIG. 14.
  • the distance D that defines the virtual camera position P1 changes, the direction in which the 3D model 3dm of the target part is photographed from the virtual camera position P1 does not change. For this reason, if the distance D that defines the virtual camera position P1 changes, for example, as shown in FIG. 15, the two-dimensional shape of the contour of the 3D model 3dm of the target part, which is drawn with a thick two-dot chain line in the reference image Iv1 as the reference shape information, may change in size without changing in shape.
  • the roll angle ⁇ that defines the attitude of the virtual camera at the virtual camera position P1 changes, for example, as shown in FIG. 16, the orientation of the two-dimensional shape of the contour of the 3D model 3dm of the target part, which is drawn by a thick two-dot chain line in the reference image Iv1 as the reference shape information, can change without changing the shape or size.
  • the search processing unit 61 performs a primary search process, and then performs a secondary search process using the results of the primary search process.
  • the search process includes a primary search process and a secondary search process that are performed in sequence.
  • the primary search process is a process in which the latitude ⁇ and longitude ⁇ are roughly different to a certain extent to calculate a numerical value indicating the degree of agreement between the reference shape information and the actual shape information for a limited number of virtual camera positions P1, and detects the virtual camera position P1 at which the degree of agreement between the reference shape information and the actual shape information is the greatest.
  • the secondary search process is a process in which, based on the virtual camera position P1 detected in the primary search process, a virtual camera position P1 at which the degree of agreement between the reference shape information and the actual shape information is greater is searched for in more detail.
  • a roll angle ⁇ at which the degree of agreement is greater is also calculated, and the numerical value indicating the degree of agreement is calculated taking this roll angle ⁇ into consideration.
  • the latitude ⁇ , longitude ⁇ , distance D, and roll angle ⁇ for the virtual camera position P1 at which the degree of match between the reference shape information and the actual shape information is the greatest can be obtained as a result of the search process.
  • the orientation of the 3D model 3dm based on the virtual camera position P1 at which the degree of match between the reference shape information and the actual shape information is the greatest can be recognized using these latitude ⁇ , longitude ⁇ , distance D, and roll angle ⁇ . Therefore, according to the result of the search process, the orientation of the target part based on the position of the camera CM that captured the actual image capturing the target part can be recognized.
  • the orientation of the target part captured in the actual image can be recognized.
  • the orientation of the target part may be recognized in the form of latitude ⁇ , longitude ⁇ , distance D, and roll angle ⁇ .
  • the search processing unit 61 has, as a plurality of function processing units, for example, a first search processing unit 611 and a second search processing unit 612.
  • the first search processing unit 611 and the second search processing unit 612 are realized, for example, by the CPU in the control unit 45 (more specifically, the calculation unit 45a) reading and executing the program Pg1 stored in the storage unit 45b.
  • the first search processing unit 611 is a part that performs processing related to the primary search processing
  • the second search processing unit 612 performs processing related to the secondary search processing.
  • the first search processing unit 611 includes, as a plurality of functional processing units, for example, a density determination unit 6111, a first shape information acquisition unit 6112, a first calculation unit 6113, and a first detection unit 6114.
  • the density determination unit 6111, the first shape information acquisition unit 6112, the first calculation unit 6113, and the first detection unit 6114 are realized, for example, by a CPU in the control unit 45 (more specifically, the calculation unit 45a) reading and executing a program Pg1 stored in the storage unit 45b.
  • the first shape information acquisition unit 6112, the first calculation unit 6113, and the first detection unit 6114 can realize the primary search process.
  • the density determination unit 6111 determines, for example, an area where the density of the contours of the components is low (also called a low-density area) from an edge image serving as actual shape information acquired by the contour extraction unit 592.
  • the ratio of the contour of the component to each region of a predetermined size (also called a unit determination region) is calculated as the density of the contour of the component.
  • a unit determination region having a density equal to or lower than a predetermined value may be determined as a low density region.
  • the predetermined size of the unit determination region may be determined according to the size of the reference image as the above-mentioned reference shape information, for example.
  • the predetermined value may be set to a numerical value, such as zero, for example.
  • a unit determination area in the edge image as actual shape information that does not include any contours of the part is determined to be a low-density area.
  • the determination result in the density determination unit 6111 is provided to the first calculation unit 6113 and the second search processing unit 612.
  • the low-density area does not include the contours of the target part.
  • the low-density area in the edge image as actual shape information is excluded from the calculation for calculating a numerical value indicating the degree of match between the actual shape information and the reference shape information, thereby reducing the amount of calculation required for the search process.
  • the first shape information acquisition unit 6112 acquires images of the target part from each of a plurality of virtual camera positions (also referred to as first virtual camera positions) based on, for example, three-dimensional design information related to the target part stored in the storage unit 45b.
  • the reference shape information is acquired for each of the first virtual camera positions assuming a case where the 3D model is photographed.
  • the first virtual camera positions are located at a reference point of the 3D model of the target part.
  • a surface group also called a surface group
  • the reference shape information is generated based on three-dimensional design information of the target part.
  • the information is related to the two-dimensional shape of the 3D model of the target part in a virtual image that can be acquired by shooting from a virtual camera position. It may be set to a central point such as the center of gravity of the 3D model.
  • the number of the multiple virtual surfaces constituting the surface collection is set to M1 (M1 is a natural number equal to or greater than 2), so that the multiple first virtual camera positions are M1 first virtual camera positions
  • a first virtual camera position is virtually set at a predetermined position on the virtual surface.
  • the position of the center of the virtual surface is applied to the predetermined position.
  • the center of the virtual surface is, for example, the center of gravity of the virtual surface.
  • a triangular surface is applied to each of the multiple virtual surfaces that make up the surface collection, and a polyhedron made up of many triangular surfaces is applied to the surface collection.
  • a spherical polyhedron made up of many triangles is applied to the surface collection. This makes it easy to set a surface collection that includes multiple virtual surfaces.
  • an equilateral triangle can be applied to the triangle.
  • the center of the virtual surface may be, for example, the center of gravity of the triangle, or it may be the incenter.
  • the first shape information acquisition unit 6112 can, for example, set multiple first virtual camera positions based on three-dimensional design information about the target part stored in the memory unit 45b, and generate reference shape information for each of the multiple first virtual camera positions, thereby acquiring the reference shape information generated for each of the multiple first virtual camera positions.
  • the positions and orientations of multiple virtual planes can be specified by setting right-handed xyz coordinates with the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part defined in the three-dimensional design information of the target part as the origin.
  • the positions of multiple first virtual camera positions can be specified by the angle (latitude) ⁇ in the direction of rotation about the x axis, the angle (longitude) ⁇ in the direction of rotation about the z axis, and the distance D from the origin.
  • FIG. 17 is a diagram showing an example of a manner in which a plurality of first virtual camera positions P11 are set.
  • FIG. 18 is a diagram showing an example of a manner in which the first virtual camera position P11 is set on the virtual surface St1.
  • FIG. 17 in order to avoid complicating the drawing, only the origin as the reference point Po of the right-handed xyz coordinate system is shown, and the three axes of xyz are omitted, and the angle (latitude) ⁇ and the angle (longitude) ⁇ are also omitted.
  • FIG. 17 in order to avoid complicating the drawing, only the origin as the reference point Po of the right-handed xyz coordinate system is shown, and the three axes of xyz are omitted, and the angle (latitude) ⁇ and the angle (longitude) ⁇ are also omitted.
  • FIG. 17 in order to avoid complicating the drawing, only the origin as the reference point Po of the right-handed xyz coordinate system is shown, and the three
  • the angle (roll angle) ⁇ in the rotation direction centered on the straight line passing through the origin as the reference point Po and the first virtual camera position P11, which defines the attitude of the virtual camera that captures the 3D model 3dm of the target part from the first virtual camera position P11, is also omitted.
  • the outline of the front part of the polyhedron is drawn with a solid line
  • the outline of the back part of the polyhedron is drawn with a thin dashed line.
  • Figure 17 shows a part with hexagonal upper and lower surfaces as an example of the 3D model 3dm of the target part, and the outline of this part is drawn with a thick dashed line.
  • a surface collection As1 is virtually set, which includes a plurality of triangular virtual surfaces St1 positioned along a virtual spherical surface surrounding the 3D model 3dm of the target part, with the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part as the center. Then, a plurality of first virtual camera positions P11 are virtually set as a plurality of virtual camera positions P1 for each of the plurality of triangular virtual surfaces St1.
  • FIG. 17 as an example of a surface collection As1, a spherical polyhedron composed of approximately 200 triangular virtual surfaces St1 is shown.
  • the reference symbol "St1" is attached to three of the multiple virtual surfaces St1.
  • each of the three triangular virtual surfaces St1, virtual surface St1a, virtual surface St1b, and virtual surface St1c is hatched using a matte finish.
  • the first virtual camera position P11 set for each of the three virtual surfaces St1 of the multiple triangular virtual surfaces St1 is illustrated by a filled-in circle.
  • the first virtual camera position P11 set for the virtual surface St1a is given the symbol "P11a”
  • the first virtual camera position P11 set for the virtual surface St1b is given the symbol "P11b”
  • the first virtual camera position P11 set for the virtual surface St1c is given the symbol "P11c”.
  • one first virtual camera position P11 is set at the center of one triangular virtual surface St1 as a predetermined position of one triangular virtual surface St1.
  • the first virtual camera position P11 is set at the center of each triangular virtual surface St1 as a predetermined position of each triangular virtual surface St1.
  • the first shape information acquisition unit 6112 generates reference shape information relating to the two-dimensional shape of the 3D model 3dm of the target part in a virtual image that can be acquired by shooting from the first virtual camera position P11, for example, for each of the multiple first virtual camera positions P11 shown in FIG. 17.
  • the shooting direction of the virtual camera that shoots the 3D model 3dm of the target part from the first virtual camera position P11 is set to the direction from the first virtual camera position P11 toward the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part.
  • the roll angle ⁇ that defines the attitude of the virtual camera that shoots the 3D model 3dm of the target part from the first virtual camera position P11 is set to zero (0) degrees, for example.
  • the lower part of FIG. 17 illustrates an example of the reference shape information generated for each of the three first virtual camera positions P11, which is an image (reference image) Iv1 showing the contour of the two-dimensional shape of the 3D model 3dm of the target part in a virtual image that can be acquired by photographing the 3D model 3dm of the target part from each first virtual camera position P11.
  • image reference image
  • the distance between the camera CM and the target part may change due to movement of the target part or an error in the position where the target part is attached in the substrate processing apparatus 1.
  • the size of the target part may change in the actual image captured by the camera CM.
  • the first shape information acquisition unit 6112 must virtually set multiple first virtual camera positions P11 with different distances D and obtain reference shape information generated for each first virtual camera position P11.
  • the first shape information acquisition unit 6112 assumes that a 3D model of the target part is photographed from each of M1 ⁇ T1 first virtual camera positions P11 based on three-dimensional design information on the target part stored in the storage unit 45b, and acquires reference shape information generated for each of M1 ⁇ T1 first virtual camera positions P11.
  • the M1 ⁇ T1 first virtual camera positions P11 are a plurality of virtual camera positions set by the first shape information acquisition unit 6112 virtually setting T1 surface aggregates having mutually different distances from a reference point of the 3D model of the target part, and virtually setting one virtual camera position for each of M1 virtual surfaces in each of the T1 surface aggregates.
  • the reference shape information is information generated based on three-dimensional design information on the target part, and is information related to the two-dimensional shape of the 3D model of the target part in a virtual image that can be acquired by photographing from the first virtual camera position P11.
  • M1 is set appropriately, for example, in the range of about 100 to 300.
  • T1 is set appropriately, for example, in the range of about 3 to 30.
  • FIG. 19 is a diagram for explaining an example of a mode in which T1 surface aggregates having mutually different distances from the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part are virtually set.
  • the outer edges of the T1 virtual spheres (also called virtual spheres) are drawn with thin two-dot chain lines. These T1 virtual spheres are virtually generated based on three-dimensional design information related to the target part. These T1 virtual spheres have mutually different distances from the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part.
  • each of these T1 virtual spheres surrounds the 3D model 3dm of the target part with the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part as its center.
  • FIG. 19 is a diagram for explaining an example of a mode in which T1 surface aggregates having mutually different distances from the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part are virtually set.
  • the outer edges of the T1 virtual spheres also called virtual spheres
  • the virtual sphere Sv1 is the first virtual sphere of the T1 virtual spheres, the distance from the reference point Po being a distance D1.
  • the virtual sphere Sv2 is the second virtual sphere of the T1 virtual spheres, the distance from the reference point Po being a distance D2.
  • the virtual sphere SvT1 is the T1th virtual sphere of the T1 virtual spheres, the distance from the reference point Po being a distance DT1.
  • a surface group As1 as shown in FIG. 17 is virtually set along each of the T1 virtual spherical surfaces Sv1, Sv2, ..., SvT1 shown in FIG. 19.
  • T1 surface groups As1 are virtually set.
  • the T1 surface groups As1 have shapes in a similar relationship that are mutually enlarged and reduced around the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part.
  • the T1 surface groups As1 are mutually different in size, they have the same shape and have the same attitude with respect to the 3D model 3dm.
  • a first virtual camera position P11 is virtually set for each of the M1 virtual surfaces St1 in each of the T1 surface groups As1.
  • M1 first virtual camera positions P11 are virtually set in each of the T1 surface groups As1.
  • M1 ⁇ T1 first virtual camera positions P11 are virtually set.
  • the first shape information acquisition unit 6112 assumes that the 3D model 3dm of the target part is photographed from each of the M1 ⁇ T1 first virtual camera positions P11, and generates reference shape information for each of the M1 ⁇ T1 first virtual camera positions P11.
  • the first calculation unit 6113 calculates a numerical value indicating the degree of correspondence between information relating to the two-dimensional shape of an object captured in an actual image (actual shape information) and the reference shape information for each of the multiple first virtual camera positions P11.
  • the first calculation unit 6113 calculates a numerical value indicating the degree of correspondence between information relating to the two-dimensional shape of the object captured in the actual image (actual shape information) and the reference shape information for each of the M1 ⁇ T1 first virtual camera positions P11 described above.
  • FIGS. 20 to 24 are diagrams for explaining a specific example of the process for calculating a numerical value indicating the degree of match between actual shape information and reference shape information for one first virtual camera position P11.
  • FIG. 20 shows an example of a reference image Iv1 as reference shape information for one first virtual camera position P11.
  • the first calculation unit 6113 calculates a numerical value indicating the degree of match of the two-dimensional shape of the contour between, for example, the reference image Iv1 as reference shape information acquired by the first shape information acquisition unit 6112 and the edge image Ir3 (FIG. 8) as actual shape information acquired by the image processing unit 59.
  • the first calculation unit 6113 calculates a numerical value indicating the degree of match between the edge image as actual shape information and the reference image as reference shape information for each first virtual camera position P11, it performs, for example, [Process 1a] a process of detecting the amount of deviation in the orientation of the two-dimensional shape of the contour corresponding to the deviation in the roll angle ⁇ between the edge image and the reference image, [Process 1b] a process of rotating the edge image according to the deviation in the roll angle ⁇ , and [Process 1c] a process of detecting the position of the area where the degree of match between the rotated edge image and the reference image is maximum, in the order described above.
  • [Process 1a] a process of detecting the amount of deviation in the orientation of the two-dimensional shape of the contour corresponding to the deviation in the roll angle ⁇ between the edge image and the reference image
  • [Process 1b] a process of rotating the edge image according to the deviation in the roll angle ⁇
  • [Process 1c]
  • the first calculation unit 6113 detects the deviation amount of the orientation of the two-dimensional shape of the contour, for example, using the rotation-invariant phase-only correlation (RIPOC) method between the edge image as the actual shape information and the reference image as the reference shape information.
  • the deviation amount of the orientation of the two-dimensional shape of the contour is the deviation amount of the rotation direction of the contour on the image.
  • the first calculation unit 6113 divides the edge image Ir3 as the actual shape information input from the image processing unit 59 into multiple comparison target regions Re1, and calculates the deviation amount ⁇ 1 in the rotation direction that can maximize the degree of matching of the contour with the reference image as the reference shape information, for each comparison target region Re1, using the RIPOC method.
  • This deviation amount ⁇ 1 corresponds to the roll angle ⁇ at which the degree of matching between the reference image as the reference shape information and the edge image as the actual shape information can be maximized.
  • each comparison target area Re1 is set to, for example, at least 1 and no more than several times (for example, 3 times) the size of the reference image as the reference shape information in both the vertical and horizontal directions.
  • multiple comparison target areas Re1 are set so that adjacent comparison target areas Re1 partially overlap each other.
  • six comparison target areas Re1 are set in the edge image Ir3.
  • the outer edge of the first comparison target area Re11 which is the first comparison target area Re1
  • the outer edge of the second comparison target area Re12 which is the second comparison target area Re1 is drawn with a thin dashed line.
  • the outer edge of the third comparison target area Re13 which is the third comparison target area Re1 is drawn with a thick dashed line.
  • the outer edge of the fourth comparison target area Re14 which is the fourth comparison target area Re1 is drawn with a thin dashed line.
  • the outer edge of the fifth comparison target region Re15 which is the fifth comparison target region Re1 is drawn with a thick two-dot chain line.
  • the outer edge of the sixth comparison target region Re16, which is the sixth comparison target region Re1 is drawn with a thin two-dot chain line.
  • the first calculation unit 6113 detects one comparison target region Re1 among the multiple comparison target regions Re1 that is likely to have the greatest degree of matching in contour with the reference image as the reference shape information, and the deviation amount ⁇ 1 in the rotation direction that is likely to have the greatest degree of matching in contour between this one comparison target region Re1 and the reference image as the reference shape information.
  • the first calculation unit 6113 rotates, for example, the edge image as the actual shape information so as to correct the deviation amount ⁇ 1 detected in the above process 1a.
  • a rotated edge image is generated, and the orientation is matched between the two-dimensional shape of the contour in the edge image as the actual shape information and the two-dimensional shape of the contour in the reference image as the reference shape information.
  • the first calculation unit 6113 rotates, for example, the edge image of the comparison target area Re1 detected in the above process 1a so as to correct the deviation amount ⁇ 1 detected in the above process 1a.
  • FIG. 22 shows, for example, how the edge image of the fourth comparison target area Re14, which is the fourth comparison target area Re1 shown in Figure 22, is rotated by the deviation amount ⁇ 1 to generate the rotated edge image Ir4 shown in Figure 23.
  • the outer edge of the edge image of the fourth comparison region Re14 before rotation is shown diagrammatically by a thin two-dot chain line.
  • the first calculation unit 6113 performs template matching using a reference image as reference shape information, for example, on the rotated edge image related to the actual shape information generated in the above process 1b.
  • the first calculation unit 6113 for example, scans the reference image in the rotated edge image and detects the position of the area where the degree of match (similarity) between each partial area in the rotated edge image and the reference image is the highest.
  • the position also called a matching candidate position
  • the position also called a matching candidate position of the area where the degree of match between the two-dimensional shape of the contour of the 3D model 3dm of the target part in the reference image as the reference shape information is the highest in the edge image as the actual shape information can be detected.
  • the degree of match (similarity) referred to here is not particularly limited, for example, the degree of match between the reference image and the partial area of the rotated edge image when each partial area of the rotated edge image and the reference image are superimposed is applied to this degree of match.
  • This degree of match (similarity) may be expressed using a score (also called a matching score) indicating a known degree of match (similarity), such as the sum of squared differences of pixel values, the sum of absolute differences of pixel values, normalized cross-correlation, or zero-mean normalized cross-correlation.
  • a numerical value indicating the degree of match (similarity) when the degree of match (similarity) between a partial region in the edge image after rotation and the reference image is maximized is calculated as a numerical value indicating the degree of match between the edge image as actual shape information and the reference image as reference shape information for the first virtual camera position P11.
  • the degree of match when the degree of match between the reference image and a partial region in the edge image after rotation is maximized is regarded as the degree of match between the edge image as actual shape information and the reference image as reference shape information.
  • the numerical value indicating the degree of match may be, for example, a matching score indicating the degree of match.
  • the greater the degree of matching between the edge image as the actual shape information and the reference image as the reference shape information the greater the matching score indicating the degree of matching may be, or the smaller the matching score indicating the degree of matching may be.
  • the greater the matching score indicating the degree of matching the greater the degree of matching between the edge image as the actual shape information and the reference image as the reference shape information may be, and the smaller the matching score indicating the degree of matching, the greater the degree of matching between the edge image as the actual shape information and the reference image as the reference shape information may be.
  • the greater the degree of matching between the edge image as the actual shape information and the reference image as the reference shape information the greater the matching score indicating the degree of matching.
  • the outer edge of an example of a matching candidate position Pm0 in the edge image Ir4 is depicted by a thin two-dot chain line.
  • the first detection unit 6114 detects a high-matching virtual camera position, which is the first virtual camera position P11 having the highest degree of match between information related to the two-dimensional shape of an object captured in an actual image capturing a target part (actual shape information) and the reference shape information, among the multiple first virtual camera positions P11, based on the calculation result by the first calculation unit 6113.
  • the first virtual camera position P11 having the highest matching score calculated by the first calculation unit 6113 between information related to the two-dimensional shape of an object captured in an actual image (actual shape information) and the reference shape information may be detected as the high-matching virtual camera position.
  • the first detection unit 6114 detects, based on the calculation result by the first calculation unit 6113, a high-match virtual camera position, which is a virtual camera position having the highest match between the actual shape information and the reference shape information, among the M1 ⁇ T1 first virtual camera positions P11.
  • the first virtual camera position P11 having the highest matching score calculated by the first calculation unit 6113 between the information related to the two-dimensional shape of an object captured in an actual image (actual shape information) and the reference shape information may be detected as the high-match virtual camera position.
  • the first detection unit 6114 when detecting a high-match virtual camera position, the first detection unit 6114 also detects the matching candidate position detected for the high-match virtual camera position by the first calculation unit 6113 as a target part candidate position.
  • the second search processing unit 612 includes, as a plurality of functional processing units, for example, a matching target area setting unit 6121, a division surface generating unit 6122, a second shape information generating unit 6123, a second calculation unit 6124, and a second detection unit 6125.
  • the matching target area setting unit 6121, the division surface generating unit 6122, the second shape information generating unit 6123, the second calculation unit 6124, and the second detection unit 6125 are realized, for example, by the CPU reading and executing the program Pg1 stored in the storage unit 45b in the control unit 45 (more specifically, the calculation unit 45a).
  • the division surface generating unit 6122, the second shape information generating unit 6123, the second calculation unit 6124, and the second detection unit 6125 can realize the secondary search process.
  • the matching target area setting unit 6121 sets an area (also referred to as a matching target area) to be used for matching (matching) processing in the second calculation unit 6124, within the edge image as actual shape information acquired by the contour extraction unit 592, based on the target part candidate position detected by the first detection unit 6114. This reduces the amount of calculation in the processing by the second calculation unit 6124, and can improve the efficiency of the processing by the second calculation unit 6124.
  • FIG. 25 is a diagram showing a specific example in which a matching target area Re2 is set in an edge image Ir3 as actual shape information acquired by the contour extraction unit 592.
  • an area that includes the target part candidate position Pm1 detected by the first detection unit 6114 and is larger in size than the target part candidate position Pm1 is set as the matching target area Re2 in the edge image Ir3.
  • the outer edge of the target part candidate position Pm1 is drawn with a thin two-dot chain line
  • the outer edge of the matching target area Re2 is drawn with a thick dashed line.
  • the size of the matching target area Re2 is set to be, for example, more than one time and no more than several times (for example, two times) the size of the target part candidate position Pm1 in both the vertical and horizontal directions.
  • the division surface generation unit 6122 divides a high-matching virtual surface, which is a virtual surface on which the high-matching virtual camera position detected by the first detection unit 6114 is virtually set, from among the multiple virtual surfaces St1.
  • the plurality of virtual surfaces St1 constitute a surface aggregate As1 and are centered on a reference point Po of the 3D model 3dm of the target part. It is located along a virtual sphere surrounding the 3D model 3dm of the target part.
  • FIG. 26 is a diagram showing a schematic example of a case where the high-match virtual surface St1m is divided into a plurality of virtual split surfaces St2.
  • FIG. 26 shows a specific example of a case where each of the plurality of virtual surfaces St1 constituting the surface set As1 is a triangular surface as shown in FIG. 17.
  • the high-match virtual camera position P11m is shown with a white circle.
  • the split surface generation unit 6122 divides the high-match virtual surface St1m into three virtual split surfaces St2 as a plurality of virtual split surfaces St2, for example, by three line segments connecting the three vertices of the high-match virtual surface St1m to the high-match virtual camera position P11m. This makes it easy to divide the virtual surfaces.
  • the first shape information acquisition unit 6112 acquires reference shape information generated for each of the M1 ⁇ T1 first virtual camera positions P11.
  • the split surface generation unit 6122 splits each of the T2 (T2 is a natural number of 2 or more) virtual surfaces St1 that include the high-match virtual surface St1m and have different distances from the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part, among the M1 virtual surfaces St1 in each of the T1 surface aggregates As1, using the same rule.
  • the split surface generation unit 6122 generates M2 (M2 is a natural number of 2 or more) virtual split surfaces St2 for each of the T2 virtual surfaces St1, thereby generating M2 ⁇ T2 virtual split surfaces St2.
  • M2 is a natural number of 2 or more
  • each of the T2 virtual surfaces St1 is a plurality of virtual surfaces St1 that intersect with a straight line passing through the reference point Po and the high-matching virtual camera position P11m on the side of the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part toward the high-matching virtual camera position P11m and have mutually different distances from the reference point Po.
  • T2 is the same as T1.
  • T2 may be less than T1.
  • FIG. 27 is an image diagram showing an example of T2 virtual surfaces St1.
  • a direction (also called a first direction) Dr11 from the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part toward the high-matching virtual camera position P11m is shown by a thin arrow, and a straight line Ln11 passing through the reference point Po and the high-matching virtual camera position P11m is drawn by a thin two-dot chain line.
  • a line passing through the reference point Po and each of the outer edges of the T2 virtual surfaces St1 is drawn by a thin dashed line.
  • three of the T2 virtual surfaces St1 are drawn, and the other virtual surfaces St1 are omitted.
  • each of the T2 virtual surfaces St1 intersects with a portion of the straight line Ln11 located on the side of the high-matching virtual camera position P11m from the reference point Po.
  • the T2 virtual surfaces St1 have shapes that are mutually enlarged and reduced in a radial direction centered on the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part, and are similar to each other.
  • each of the T2 virtual surfaces St1 is divided by a line that has a mutually enlarged and reduced shape that is mutually similar to each other in a radial direction centered on the reference point Po, thereby generating M2 x T2 virtual split surfaces St2.
  • T2 virtual split surfaces St2 that have mutually enlarged and reduced shapes that are mutually similar to each other in a radial direction centered on the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part.
  • the same rule for dividing the T2 virtual surfaces St1 described above may be a rule for dividing each of the T2 virtual surfaces St1 in the same shape when viewed from the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part.
  • the same rule for dividing the T2 virtual surfaces St1 may be a rule for dividing each of the T2 virtual surfaces St1 with a line having a shape in a similar relationship that is enlarged and reduced in a radial direction centered on the reference point Po when viewed from the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part.
  • the same rule for dividing the T2 virtual surfaces St1 may be a rule for dividing the T2 virtual surfaces St1 so that T2 divided virtual surfaces of the same shape are generated for each of the M2 virtual divided surfaces between the T2 virtual surfaces St1 when viewed from the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part.
  • the same rule for dividing the T2 virtual surfaces St1 described above may be, for example, a rule for dividing the surface to be divided (also called the surface to be divided) into a plurality of surfaces by a plurality of lines connecting the center point of the surface to be divided and all the vertices of the surface to be divided. This makes it possible to easily divide the surface to be divided. As shown in FIG.
  • M2 may be three.
  • each of the T2 virtual surfaces St1 may be divided into three virtual divided surfaces St2 by three lines connecting the three vertices and the first virtual camera position P11, similar to the high-matching virtual surface St1m shown in FIG. 26. This allows each of the T2 virtual surfaces St1 to be divided into three triangular virtual divided surfaces St2.
  • the second shape information generating unit 6123 generates a plurality of virtual dividing surfaces St2 to be set on the plurality of virtual dividing surfaces St2 generated by the dividing surface generating unit 6122 based on the three-dimensional design information on the target part stored in the storage unit 45b. Assuming that the 3D model 3dm of the target part is photographed from each of the camera positions (second virtual camera positions) P12, reference shape information is generated for each of the multiple second virtual camera positions P12.
  • the second virtual camera position P12 is one of a plurality of virtual camera positions that are set by virtually setting one virtual camera position for each of a plurality of virtual split surfaces St2 generated by the split surface generation unit 6122.
  • the reference shape information is information generated based on three-dimensional design information of the target part, and is captured from a virtual camera position (more specifically, the second virtual camera position P12).
  • the virtual image is generated by projecting the 3D model 3dm onto a virtual plane by a process such as rendering. obtain.
  • a second virtual camera position P12 is virtually set at a predetermined position on the virtual split surface St2.
  • the position of the center of the virtual split surface St2 is applied to the predetermined position.
  • the center of gravity of the virtual split surface St2 is applied to the center of the virtual split surface St2.
  • the second virtual camera position P12 is set on each virtual split surface St2. If multiple virtual split surfaces St2 are triangular surfaces, the center of the virtual split surface St2 may be, for example, the center of gravity of the triangle or the inner center.
  • reference shape information related to the two-dimensional shape of the 3D model 3dm of the target part in a virtual image that can be acquired by shooting from the second virtual camera position P12 is generated.
  • the shooting direction of the virtual camera that shoots the 3D model 3dm of the target part from the second virtual camera position P12 is set to the direction from the second virtual camera position P12 toward the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part.
  • the roll angle ⁇ that defines the attitude of the virtual camera that shoots the 3D model 3dm of the target part from the second virtual camera position P12 is set to zero (0) degrees, for example.
  • the second shape information generation unit 6123 generates reference shape information for each of the M2 ⁇ T2 second virtual camera positions P12, assuming that the 3D model 3dm of the target part is photographed from each of the M2 ⁇ T2 second virtual camera positions P12, based on the three-dimensional design information related to the target part stored in the storage unit 45b, for example.
  • the M2 ⁇ T2 second virtual camera positions P12 are M2 ⁇ T2 virtual camera positions that are set by virtually setting one virtual camera position for each of the M2 ⁇ T2 virtual division surfaces St2 described above.
  • the reference shape information is information generated based on three-dimensional design information related to the target part, and is information related to the two-dimensional shape of the 3D model 3dm of the target part in a virtual image that can be acquired by photographing from the second virtual camera position P12.
  • the virtual image can be generated, for example, by projecting the 3D model 3dm onto a virtual plane by processing such as rendering.
  • the M2 ⁇ T2 second virtual camera positions P12 are configured by, for example, the second virtual camera positions P12 set on each of the multiple virtual division surfaces St2 in each of the T2 virtual surfaces St1, as shown in FIG. 26.
  • the second calculation unit 6124 calculates a numerical value indicating the degree of correspondence between information relating to the two-dimensional shape of an object captured in an actual image (actual shape information) and the reference shape information for each of the multiple second virtual camera positions P12.
  • the second virtual camera position P12 is set on each of the multiple virtual surfaces (virtual split surfaces) St2 generated by dividing the virtual surface (high-match virtual surface) St1m in which the high-match virtual camera position P11m detected by the first detection unit 6114 is set among the multiple virtual surfaces St1, and a numerical value indicating the match between the actual shape information and the reference shape information is calculated for each second virtual camera position P12. Therefore, the high-match virtual surface St1m in the primary search process and the multiple virtual split surfaces St2 in the secondary search process are not unrelated surfaces, and at least one increase in the number and area of the multiple virtual split surfaces St2 can be reduced. This can reduce the amount of calculation required to recognize the orientation of the target part captured in the actual image. As a result, the orientation of the target part can be recognized efficiently in the substrate processing apparatus 1.
  • the first shape information acquisition unit 6112 acquires reference shape information generated for each of the M1 ⁇ T1 first virtual camera positions P11.
  • the second calculation unit 6124 calculates a numerical value indicating the degree of match between information relating to the two-dimensional shape of the object captured in the actual image (actual shape information) and the reference shape information for each of the M2 ⁇ T2 second virtual camera positions P12. This allows efficient recognition of the posture of the target part when the distance between the camera CM and the target part changes due to, for example, movement of the target part or an error in the position where the target part is attached in the substrate processing apparatus 1.
  • a specific example of the process in the second calculation unit 6124 for calculating a numerical value indicating the degree of agreement between actual shape information and reference shape information for one second virtual camera position P12 can be similar to a specific example of the process in the first calculation unit 6113 for calculating a numerical value indicating the degree of agreement between actual shape information and reference shape information for one first virtual camera position P11.
  • the second calculation unit 6124 calculates a numerical value indicating the degree of matching of the two-dimensional shape of the contour between, for example, a reference image as reference shape information acquired by the second shape information generation unit 6123 and a matching target area Re2 ( Figure 25) set in an edge image as actual shape information by the matching target area setting unit 6121.
  • the second calculation unit 6124 calculates a numerical value indicating the degree of match between the edge image as actual shape information and the reference image as reference shape information for each second virtual camera position P12, it performs, for example, the following processes in the order listed: [Process 2a] a process of detecting the amount of deviation in the orientation of the two-dimensional shape of the contour corresponding to the deviation in the roll angle ⁇ between the edge image and the reference image; [Process 2b] a process of rotating the edge image according to the deviation in the roll angle ⁇ ; and [Process 2c] a process of detecting the position of the area where the degree of match between the rotated edge image and the reference image is the highest.
  • the second calculation unit 6124 detects the deviation amount of the orientation of the two-dimensional shape of the contour, for example, by using the RIPOC method between the edge image as the actual shape information and the reference image as the reference shape information.
  • This deviation amount of the orientation of the two-dimensional shape of the contour is the deviation amount of the contour in the rotation direction on the image.
  • the second calculation unit 6124 detects, for example, by using the RIPOC method, the deviation amount ⁇ 2 in the rotation direction at which the contour coincidence is the greatest between the matching target area Re2 ( FIG. 25 ) set in the edge image as the actual shape information by the matching target area setting unit 6121 and the reference image as the reference shape information.
  • This deviation amount ⁇ 2 corresponds to the roll angle ⁇ at which the coincidence between the reference image as the reference shape information and the edge image as the actual shape information is greater.
  • the second calculation unit 6124 rotates, for example, the edge image as the actual shape information so as to correct the deviation amount ⁇ 2 detected in the above process 2a.
  • a rotated edge image is generated, and the orientation is matched between the two-dimensional shape of the contour in the edge image as the actual shape information and the two-dimensional shape of the contour in the reference image as the reference shape information.
  • the second calculation unit 6124 rotates, for example, the edge image of the matching target area Re2 so as to correct the deviation amount ⁇ 2 detected in the above process 2a.
  • a rotated edge image is generated, and the orientation is matched between the two-dimensional shape of the contour in the matching target area Re2 constituting the actual shape information and the two-dimensional shape of the contour in the reference image as the reference shape information.
  • the second calculation unit 6124 performs template matching using a reference image as reference shape information, for example, on the rotated edge image related to the actual shape information generated in the above process 2b.
  • the second calculation unit 6124 for example, scans the reference image in the rotated edge image and detects the position of the area where the degree of match (similarity) between each partial area in the rotated edge image and the reference image is the highest.
  • the position (matching candidate position) of the area where the degree of match between the two-dimensional shape of the contour of the 3D model 3dm of the target part in the reference image as the reference shape information is the highest in the edge image as the actual shape information can be detected.
  • the degree of match (similarity) referred to here is not particularly limited, for example, the degree of match between the reference image and the partial area of the rotated edge image when each partial area of the rotated edge image and the reference image are superimposed is applied to this degree of match.
  • This degree of agreement (similarity) may be expressed using a score (matching score) indicating a known degree of agreement (similarity), such as the sum of squares of pixel value differences, the sum of absolute values of pixel value differences, normalized cross-correlation, or zero-mean normalized cross-correlation, as described above.
  • a numerical value indicating the degree of agreement (similarity) when the degree of agreement (similarity) between a partial region in the edge image after rotation and the reference image is maximized is calculated as a numerical value indicating the degree of agreement between the edge image as actual shape information and the reference image as reference shape information for the second virtual camera position P12.
  • the degree of agreement when the degree of agreement of the reference image with respect to a partial region in the edge image after rotation is maximized is taken as the degree of agreement between the edge image as actual shape information and the reference image as reference shape information.
  • the numerical value indicating the degree of agreement may be, for example, a matching score indicating the degree of agreement.
  • the second detection unit 6125 detects the virtual camera position having the highest degree of matching between information related to the two-dimensional shape of the object captured in the actual image capturing the target part (actual shape information) and the reference shape information, from among the high-match virtual camera position P11m detected by the first detection unit 6114 and the above-mentioned M2 ⁇ T2 second virtual camera positions P12. This makes it possible to efficiently detect the virtual camera position having the highest degree of matching between the actual shape information and the reference shape information.
  • the matching score calculated for the high-match virtual camera position P11m by the first calculation unit 6113 and the matching score calculated for each of the M2 ⁇ T2 second virtual camera positions P12 by the second calculation unit 6124 are compared. Then, for example, among the high-match virtual camera position P11m and the M2 ⁇ T2 second virtual camera positions P12, the virtual camera position that has the largest matching score calculated between the information relating to the two-dimensional shape of the object captured in the actual image capturing the target part (actual shape information) and the reference shape information is detected.
  • the virtual camera position detected by the second detection unit 6125 is regarded as the first virtual camera position detected by the second detection unit 6125 in the search process for the target part.
  • This first virtual camera position detected by the second detection unit 6125 becomes, for example, the first reference virtual camera position described below.
  • Xth (X is a natural number) means the Xth position when performing search processing for one target part.
  • the search processing unit 61 executes, for example, a first unit process for the target part by the second search processing unit 612, and then executes one or more n-th unit processes (n is a natural number equal to or greater than 2).
  • the unit process means a specific process in the case where a specific process that is the same or similar to each other is repeated two or more times.
  • the first unit process and the nth unit process are similar processes, and the nth unit processes are substantially the same processes.
  • the first unit process means the first unit process in two or more unit processes.
  • the variable n which is a natural number of 2 or more in the nth unit process, indicates which unit process the nth unit process is.
  • the nth unit process means the nth unit process in two or more unit processes. For example, if the variable n is 2, the nth unit process means the second unit process, which is the second unit process.
  • the search processing unit 61 executing the first unit process and then executing the nth unit process one or more times means, for example, that the search processing unit 61 executes the first unit process, the second unit process, and so on in sequence.
  • the search processing unit 61 executes the first unit process and the second unit process in sequence.
  • the search processing unit 61 executes the first unit process and then executes the nth unit process twice, the search processing unit 61 executes the first unit process, the second unit process, and the third unit process in sequence.
  • the first unit process is started, for example, in response to the virtual camera position being first detected by the second detection unit 6125 when the search processing unit 61 performs a secondary search process for the target part.
  • the search processing unit 61 uses the second search processing unit 612 to perform the following 1A process, the following 1B process, the following 1C process, and the following 1D process in order in the first unit process. Also, the search processing unit 61 uses the second search processing unit 612 to perform the following nA process, the following nB process, the following nC process, and the following nD process in order in the nth unit process. In other words, the search processing unit 61 uses the second search processing unit 612 to perform the following nA process, the following nB process, the following nC process, and the following nD process in order in each of one or more nth unit processes.
  • the first A process is a process in which the split surface generating unit 6122 generates the first M3 ⁇ T3 virtual split surfaces (M3 and T3 are each a natural number of 2 or more).
  • the split surface generating unit 6122 splits each of the T3 virtual split surfaces (also called the first T3 virtual split surfaces), which are multiple virtual split surfaces generated by dividing the above-mentioned T2 virtual surfaces St1, using the same rule.
  • the split surface generating unit 6122 generates the first M3 ⁇ T3 virtual split surfaces by generating M3 virtual split surfaces (also called the first M3 virtual split surfaces) for each of the first T3 virtual split surfaces.
  • the first T3 virtual split surfaces include a virtual split surface (also called the first reference virtual split surface) that includes the first reference virtual camera position, which is the virtual camera position detected first by the second detection unit 6125, and the distances from the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part are different from each other.
  • the first T3 virtual dividing surfaces are a plurality of virtual dividing surfaces that intersect with a straight line passing through the reference point Po and the first reference virtual camera position on the side of the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part toward the first reference virtual camera position.
  • the T3 surfaces are, for example, the same as the T2 surfaces.
  • the T3 surfaces may be, for example, less than the T2 surfaces.
  • the same rule for dividing the first T3 virtual dividing surfaces may be a rule for dividing each of the first T3 virtual dividing surfaces in the same shape when viewed from the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part.
  • the same rule for dividing the first T3 virtual dividing surfaces may be a rule for dividing each of the first T3 virtual dividing surfaces with a line having a shape in a similar relationship that is enlarged and reduced in a radial direction centered on the reference point Po when viewed from the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part.
  • the same rule for dividing the first T3 virtual dividing surfaces may be a rule for dividing the first T3 virtual dividing surfaces such that T3 divided virtual surfaces of the same shape are generated for each of the M3 virtual dividing surfaces between the first T3 virtual dividing surfaces when viewed from the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part.
  • the first T3 virtual dividing surfaces St2 there are T3 virtual dividing surfaces having shapes in a similar relationship that are mutually enlarged and reduced in a radial direction centered on the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part for each of the M3 virtual dividing surfaces.
  • the same rule for dividing the first T3 virtual dividing surfaces may be, for example, a rule that divides the dividing target surface into multiple surfaces by multiple line segments connecting the center point of the dividing target surface that is the subject of division to all of the vertices of this dividing target surface. This makes it possible to easily divide the dividing target surface.
  • M3 may be, for example, the same as M2. If each of the first T3 virtual dividing surfaces St2 is a triangular surface, M3 may be three.
  • FIG. 28 is an image diagram showing an example of the first T3 virtual split surfaces St2.
  • the direction (also called the second direction) Dr12 from the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part toward the first reference virtual camera position Ps1 is shown by a thin arrow, and the straight line Ln12 passing through the reference point Po and the first reference virtual camera position Ps1 is drawn by a thin two-dot chain line.
  • a line passing through the reference point Po and each of the outer edges of the first T3 virtual split surfaces St2 is drawn by a thin dashed line.
  • three virtual split surfaces St2 are drawn out of the first T3 virtual split surfaces St2, and the illustration of the other virtual split surfaces St2 is omitted.
  • each of the first T3 virtual dividing surfaces St2 intersects with a portion of the straight line Ln12 that is located closer to the first reference virtual camera position Ps1 than the reference point Po.
  • the first T3 virtual dividing surfaces St2 have similar shapes that are enlarged and reduced in radial directions with the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part as the center.
  • the method of generating the first M3 ⁇ T3 virtual division planes differs depending on the virtual camera position (first reference virtual camera position) Ps1 that is first detected by the second detection unit 6125. More specifically, the method of generating the first M3 ⁇ T3 virtual division planes differs depending on whether the first reference virtual camera position Ps1 is any one of the M2 ⁇ T2 second virtual camera positions P12 described above (also referred to as the first first case) or whether the first reference virtual camera position Ps1 is the high-match virtual camera position P11m detected by the first detection unit 6114 (also referred to as the first second case).
  • the degree of agreement between the actual shape information and the reference shape information for any of the M2 ⁇ T2 second virtual camera positions P12 calculated by the second calculation unit 6124 in the first unit processing of the secondary search process is greater than the degree of agreement between the actual shape information and the reference shape information for the high-match virtual camera position P11m calculated by the first calculation unit 6113 in the primary search process.
  • the matching score indicating the degree of agreement between the actual shape information and the reference shape information for any of the M2 ⁇ T2 second virtual camera positions P12 calculated by the second calculation unit 6124 in the first unit processing of the secondary search process is greater than the matching score indicating the degree of agreement between the actual shape information and the reference shape information for the high-match virtual camera position P11m calculated by the first calculation unit 6113 in the primary search process.
  • the division surface generation unit 6122 generates the first M3 x T3 virtual division surfaces by using the second virtual camera position P12 that has the greatest degree of match between the information relating to the two-dimensional shape of the object captured in the actual image capturing the target part (actual shape information) and the reference shape information as the first reference virtual camera position Ps1, which is the basis for dividing the next virtual surface, out of the M2 x T2 second virtual camera positions P12 described above.
  • This makes it possible to search for a virtual camera position that has a greater degree of match between the reference shape information and the actual shape information, for example, in the secondary search process.
  • the split surface generating unit 6122 splits each of the first T3 virtual split surfaces St2, which include the virtual split surface (first reference virtual split surface) that includes the first reference virtual camera position Ps1 among the M2 ⁇ T2 virtual split surfaces St2 described above and have different distances from the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part, using the same rule.
  • the split surface generating unit 6122 generates the first M3 ⁇ T3 virtual split surfaces by generating the first M3 virtual split surfaces that are M3 virtual split surfaces for each of the first T3 virtual split surfaces St2.
  • the first T3 virtual split surfaces St2 are multiple virtual split surfaces St2 that intersect with the straight line Ln12 that passes through the reference point Po and the first reference virtual camera position Ps1 on the side of the first reference virtual camera position Ps1 of the 3D model 3dm of the target part.
  • the same rule for dividing the first T3 virtual division surfaces St2 may be a rule for dividing the division target surface into a plurality of surfaces by a plurality of line segments each connecting the center point of the division target surface, which is the subject of division, to all of the vertices of this division target surface, as described above.
  • each of the first T3 virtual division surfaces St2 is a triangle
  • each of the first T3 virtual division surfaces St2 may be divided into three virtual division surfaces, which are M3 virtual division surfaces, by three line segments each connecting three vertices to the second virtual camera position P12.
  • each of the first T3 virtual division surfaces St2 can be divided into three triangular virtual division surfaces.
  • the first M3 ⁇ T3 virtual division surfaces are generated as M3 ⁇ T3 virtual division surfaces.
  • the upper left second virtual camera position P12 of the three second virtual camera positions P12 in FIG. 26 is detected as the first reference virtual camera position Ps1.
  • the virtual split surface St2 that includes the first reference virtual camera position Ps1 becomes the first reference virtual split surface Ss1.
  • FIG. 29 is a diagram for explaining a first specific example in which the first M3 ⁇ T3 virtual split surfaces St3 are generated by the split surface generation unit 6122.
  • FIG. 29 shows the division of the first reference virtual split surface Ss1 among the first T3 virtual split surfaces St2.
  • the first T3 virtual split surfaces St2 are T3 virtual split surfaces St2 among the M2 ⁇ T2 virtual split surfaces St2 generated by the split surface generation unit 6122.
  • the first T3 virtual split surfaces St2 have shapes in a similar relationship that are mutually enlarged and reduced in the radial direction with the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part as the center.
  • FIG. 29 shows a specific example in which each of the multiple virtual surfaces St1 constituting the surface aggregate As1 is a triangular surface as shown in FIG. 17.
  • the first reference virtual camera position Ps1 is indicated by a white circle.
  • the split surface generation unit 6122 splits the first reference virtual split surface Ss1 into three virtual split surfaces St3 as the first M3 virtual split surfaces, for example, by three line segments connecting three vertices in the first reference virtual split surface Ss1 and the first reference virtual camera position Ps1.
  • each of the first T3 virtual split surfaces St2 is divided by a line having a similar shape that is mutually enlarged and reduced in a radial direction centered on the reference point Po, thereby generating the first M3 x T3 virtual split surfaces St3.
  • M3 may be the same as M2, for example.
  • M3 may be three, the same as M2.
  • each of the first T3 virtual split surfaces St2 may be divided into three virtual split surfaces St3 by three line segments connecting the three vertices and the second virtual camera position P12, similar to the first reference virtual split surface Ss1 shown in FIG. 29.
  • each of the T3 virtual split surfaces St2 can be divided into three triangular virtual split surfaces St3.
  • the first M3 ⁇ T3 virtual split surfaces St3 are generated as M3 ⁇ T3 virtual split surfaces.
  • the second detection unit 6125 detects the high-match virtual camera position P11m as the first reference virtual camera position Ps1, the degree of match between information relating to the two-dimensional shape of the object captured in the actual image capturing the target part (actual shape information) and the reference shape information is greater for the high-match virtual camera position P11m than for any of the M2 ⁇ T2 second virtual camera positions P12 described above.
  • the degree of agreement between the actual shape information and the reference shape information for all of the M2 ⁇ T2 second virtual camera positions P12 calculated by the second calculation unit 6124 in the secondary search process is smaller than the degree of agreement between the actual shape information and the reference shape information for the high-match virtual camera position P11m calculated by the first calculation unit 6113 in the primary search process.
  • the matching score indicating the degree of agreement between the actual shape information and the reference shape information for all of the M2 ⁇ T2 second virtual camera positions P12 calculated by the second calculation unit 6124 in the secondary search process is smaller than the matching score indicating the degree of agreement between the actual shape information and the reference shape information for the high-match virtual camera position P11m calculated by the first calculation unit 6113 in the primary search process.
  • the split surface generation unit 6122 generates the first M3 x T3 virtual split surfaces St3, using the high-match virtual camera position P11m as the first reference virtual camera position Ps1, which is the basis for splitting the next virtual surface. This makes it possible to search for a virtual camera position that provides a greater match between the reference shape information and the actual shape information, for example, in the secondary search process.
  • the splitting surface generating unit 6122 splits each of the first T3 virtual splitting surfaces, which include a virtual splitting surface (first reference virtual splitting surface) that includes the first reference virtual camera position Ps1, which is the same as the high-match virtual camera position P11m, and which have different distances from the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part, using the same rule.
  • the splitting surface generating unit 6122 generates the first M3 virtual splitting surfaces, which are M3 virtual splitting surfaces for each of the first T3 virtual splitting surfaces, thereby generating the first M3 x T3 virtual splitting surfaces.
  • the first T3 virtual splitting surfaces are multiple virtual splitting surfaces that intersect with the straight line Ln12 that passes through the reference point Po and the first reference virtual camera position Ps1 on the side of the first reference virtual camera position Ps1 of the 3D model 3dm of the target part.
  • the first reference virtual split surface is set according to a predetermined rule. For example, if each of the multiple virtual surfaces St1 constituting the surface collection As1 is a triangular surface, one of the multiple virtual surfaces St1 that includes the high-match virtual camera position P11m may be set as the first reference virtual split surface Ss1 out of the four triangular virtual split surfaces generated by dividing the high-match virtual surface St1m among the multiple virtual surfaces St1 by lines connecting the midpoints of each side.
  • Figures 30 and 31 are diagrams for explaining a second specific example in which the first M3 x T3 virtual split surfaces St3 are generated by the split surface generation unit 6122.
  • Figures 30 and 31 show a specific example in which each of the multiple virtual surfaces St1 constituting the surface collection As1 is a triangular surface, as shown in Figure 17.
  • the high-match virtual camera position P11m as the first reference virtual camera position Ps1 is indicated by a hollow circle.
  • the virtual split surface that includes the high-matching virtual camera position P11m as the first reference virtual camera position Ps1 becomes the first reference virtual split surface Ss1.
  • each of the M4 virtual split surfaces is a surface generated by dividing the virtual surface St1, and therefore is set as the reset virtual split surface St2.
  • the high-matching virtual surface St1m is divided by three line segments that respectively connect the midpoints of each side of this high-matching virtual surface St1m, thereby generating M4 virtual split surfaces St2 of four triangles.
  • the virtual split surface St2 that includes the high-matching virtual camera position P11m as the first reference virtual camera position Ps1 becomes the first reference virtual split surface Ss1.
  • the midpoint of each side may be, for example, a point slightly shifted from the midpoint of each side.
  • each of the T3 virtual surfaces St1 among the T2 virtual surfaces St1 is divided according to the same rule as the high-match virtual surface St1m, and the T3 virtual surfaces St1 are divided into M4 virtual split surfaces St2.
  • each of the T3 virtual surfaces St1 is divided by lines having shapes that are mutually enlarged and reduced in a radial direction centered on the reference point Po, and M4 x T3 virtual split surfaces St2 are generated.
  • the first T3 virtual split surfaces St2 including the first reference virtual split surface Ss1 are part of the M4 x T3 virtual split surfaces St2, and have shapes that are mutually enlarged and reduced in a radial direction centered on the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part.
  • each of the T3 virtual surfaces St1 among the T2 virtual surfaces St1 may be divided by a line connecting the midpoints of each side, similar to the high-matching virtual surface St1m shown in FIG. 30.
  • each of the T3 virtual surfaces St1 can be divided into four triangular virtual split surfaces St2.
  • each of the T3 virtual surfaces St1 is divided by a line having a shape that is mutually enlarged and reduced in a radial direction centered on the reference point Po, thereby generating 4 ⁇ T3 virtual split surfaces St2.
  • the first T3 virtual split surfaces St2 including the first reference virtual split surface Ss1 are part of the 4 ⁇ T3 virtual split surfaces St2, and have a shape that is mutually enlarged and reduced in a radial direction centered on the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part.
  • the same rule for dividing the first T3 virtual division surfaces may be, for example, as described above, a rule for dividing the surface to be divided into a plurality of surfaces by a plurality of line segments each connecting the center point of the surface to be divided, which is the subject of division, to all of the vertices of the surface to be divided.
  • each of the first T3 virtual division surfaces St2 is a triangle
  • each of the first T3 virtual division surfaces St2 may be divided into three virtual division surfaces that are M3 virtual division surfaces by three line segments each connecting three vertices to the first virtual camera position P11.
  • each of the first T3 virtual division surfaces St2 can be divided into three triangular virtual division surfaces.
  • the first M3 ⁇ T3 virtual division surfaces are generated as M3 ⁇ T3 virtual division surfaces.
  • FIG. 31 shows the division of the first reference virtual splitting surface Ss1 among the first T3 virtual splitting surfaces St2.
  • the first T3 virtual splitting surfaces St2 have shapes that are similar to each other and are enlarged and reduced in radial directions with the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part as the center.
  • the splitting surface generation unit 6122 splits the first reference virtual splitting surface Ss1 into three virtual splitting surfaces St3 as the first M3 virtual splitting surfaces, for example, by three line segments that respectively connect three vertices of the first reference virtual splitting surface Ss1 to the high-match virtual camera position P11m as the first reference virtual camera position Ps1.
  • the first T3 virtual split surfaces St2 are each divided by a line having a similar shape that is mutually enlarged and reduced in a radial direction centered on the reference point Po, thereby generating the first M3 x T3 virtual split surfaces St3.
  • the first T3 virtual split surfaces St2 for each of the M3 virtual split surfaces St3, there are T3 virtual split surfaces St3 having a similar shape that is mutually enlarged and reduced in a radial direction centered on the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part.
  • M3 may be three.
  • each of the first T3 virtual split surfaces St2 may be divided into three virtual split surfaces St3 by three line segments connecting the three vertices and the first virtual camera position P11, similar to the first reference virtual split surface Ss1 shown in FIG. 31.
  • each of the T3 virtual split surfaces St2 can be divided into three triangular virtual split surfaces St3.
  • the first M3 ⁇ T3 virtual split surfaces St3 are generated as M3 ⁇ T3 virtual split surfaces.
  • the first B process is a process in which the second shape information generating unit 6123 generates reference shape information for each of the first M3 ⁇ T3 third virtual camera positions, assuming that the 3D model 3dm of the target part is photographed from each of the first M3 ⁇ T3 third virtual camera positions, based on the three-dimensional design information of the target part stored in the storage unit 45b.
  • the first M3 ⁇ T3 third virtual camera positions are M3 ⁇ T3 virtual camera positions that are set by virtually setting one virtual camera position for each of the first M3 ⁇ T3 virtual division surfaces St3 generated in the first A process.
  • the reference shape information is information generated based on the three-dimensional design information of the target part, and is information related to the two-dimensional shape of the 3D model 3dm of the target part in a virtual image that can be obtained by photographing the 3D model 3dm of the target part from the virtual camera position.
  • the virtual image can be generated, for example, by projecting the 3D model 3dm onto a virtual plane by a process such as rendering.
  • a third virtual camera position P13 is virtually set at a predetermined position on the virtual dividing surface St3.
  • the position of the center of the virtual dividing surface St3 is applied to the predetermined position.
  • the center of gravity of the virtual dividing surface St3 is applied to the center of the virtual dividing surface St3.
  • the third virtual camera position P13 is set on each virtual dividing surface St3. If each of the first M3 ⁇ T3 virtual dividing surfaces St3 is a triangular surface, the center of the virtual dividing surface St3 may be, for example, the center of gravity of the triangle or the inner center. In FIG. 29 or FIG. 31, the third virtual camera position P13 is indicated by a black circle.
  • the second shape information generating unit 6123 for example, for each of the multiple third virtual camera positions P13 shown in FIG. 29 or FIG. 31, reference shape information related to the two-dimensional shape of the 3D model 3dm of the target part in a virtual image that can be acquired by photographing the 3D model 3dm of the target part from the third virtual camera position P13 is generated.
  • the photographing direction of the virtual camera photographing the 3D model 3dm of the target part from the third virtual camera position P13 is set to the direction from the third virtual camera position P13 toward the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part.
  • the roll angle ⁇ that defines the attitude of the virtual camera photographing the 3D model 3dm of the target part from the third virtual camera position P13 is set to zero (0) degrees, for example.
  • a reference image Iv1 is generated as reference shape information, for example, as shown diagrammatically in FIG. 10.
  • the first C process is a process in which the second calculation unit 6124 calculates a numerical value indicating the degree of correspondence between information relating to the two-dimensional shape of an object captured in an actual image capturing the target part (actual shape information) and the reference shape information for each of the first M3 ⁇ T3 third virtual camera positions P13 described above.
  • the second calculation unit 6124 calculates a numerical value indicating the degree of match of the two-dimensional shape of the contour between, for example, a reference image as reference shape information generated by the second shape information generation unit 6123 in the first B process and a matching target area Re2 ( Figure 25) set in the edge image as actual shape information by the matching target area setting unit 6121.
  • process 1C when the second calculation unit 6124 calculates a numerical value indicating the degree of match between the edge image as actual shape information and the reference image as reference shape information for each third virtual camera position P13, it performs, for example, the following processes in the order listed: [Process 2a1] process of detecting the amount of deviation in the orientation of the two-dimensional shape of the contour corresponding to the deviation in roll angle ⁇ between the edge image and the reference image; [Process 2b1] process of rotating the edge image according to the deviation in roll angle ⁇ ; and [Process 2c1] process of detecting the position of the area where the degree of match between the rotated edge image and the reference image is the highest.
  • the second calculation unit 6124 detects the deviation amount of the orientation of the two-dimensional shape of the contour, for example, by using the RIPOC method between the edge image as the actual shape information and the reference image as the reference shape information.
  • the deviation amount of the orientation of the two-dimensional shape of the contour is the deviation amount of the contour in the rotation direction on the image.
  • the second calculation unit 6124 calculates, for example, by the RIPOC method, the deviation amount ⁇ 21 in the rotation direction at which the contour coincidence is the greatest between the matching target area Re2 ( FIG. 25 ) set in the edge image as the actual shape information by the matching target area setting unit 6121 and the reference image as the reference shape information.
  • This deviation amount ⁇ 21 corresponds to the roll angle ⁇ at which the coincidence between the reference image as the reference shape information and the edge image as the actual shape information is greater.
  • the second calculation unit 6124 rotates, for example, the edge image as the actual shape information so as to correct the deviation amount ⁇ 21 detected in the above process 2a1.
  • a rotated edge image is generated, and the orientation is matched between the two-dimensional shape of the contour in the edge image as the actual shape information and the two-dimensional shape of the contour in the reference image as the reference shape information.
  • the second calculation unit 6124 rotates the edge image of the matching target area Re2 so as to correct the deviation amount ⁇ 21 detected in the above process 2a1.
  • a rotated edge image is generated, and the orientation is matched between the two-dimensional shape of the contour in the matching target area Re2 constituting the actual shape information and the two-dimensional shape of the contour in the reference image as the reference shape information.
  • the second calculation unit 6124 performs template matching using a reference image as reference shape information, for example, on the rotated edge image related to the actual shape information generated in the above process 2b1.
  • the second calculation unit 6124 for example, scans the reference image in the rotated edge image and detects the position of the area where the degree of match (similarity) between each partial area in the rotated edge image and the reference image is maximum. This allows the position (matching candidate position) of the area where the degree of match with the two-dimensional shape of the contour of the 3D model 3dm of the target part in the reference image is maximum in the edge image as actual shape information to be detected.
  • a numerical value indicating the degree of match (similarity) when the degree of match (similarity) between the partial area in the rotated edge image and the reference image is maximum is calculated as a numerical value indicating the degree of match between the edge image as actual shape information and the reference image as reference shape information for the third virtual camera position P13.
  • the degree of match between the reference image and a partial region in the edge image after rotation is maximized, and this degree of match is regarded as the degree of match between the edge image as actual shape information and the reference image as reference shape information.
  • the numerical value indicating the degree of match may be, for example, a matching score indicating the degree of match.
  • the first D processing is a processing in which the second detection unit 6125 detects a second reference virtual camera position among the first reference virtual camera position Ps1 and the first M3 ⁇ T3 third virtual camera positions P13, which is the virtual camera position having the greatest degree of match between information related to the two-dimensional shape of the object captured in the actual image capturing the target part (actual shape information) and the reference shape information.
  • the matching score calculated for the first reference virtual camera position Ps1 and the matching scores calculated for each of the first M3 ⁇ T3 third virtual camera positions P13 by the second calculation unit 6124 in the 1C process are compared. Then, for example, among the first reference virtual camera position Ps1 and the first M3 ⁇ T3 third virtual camera positions P13, the virtual camera position with the largest matching score calculated between the information relating to the two-dimensional shape of the object captured in the actual image capturing the target part (actual shape information) and the reference shape information is detected as the second reference virtual camera position.
  • the n-th A process is a process in which the split surface generating unit 6122 generates the n-th M3 ⁇ T3 virtual split surfaces.
  • the split surface generating unit 6122 splits each of the T3 virtual split surfaces (also called the n-th T3 virtual split surfaces) generated by splitting each of the n-1-th T3 virtual split surfaces, using the same rule.
  • the split surface generating unit 6122 generates the n-th M3 ⁇ T3 virtual split surfaces by generating M3 virtual split surfaces (also called the n-th M3 virtual split surfaces) for each of the n-th T3 virtual split surfaces.
  • the n-th T3 virtual split surfaces include a virtual split surface (also called the n-th reference virtual split surface) that includes the n-th reference virtual camera position, which is the virtual camera position detected n-th by the second detection unit 6125, and the distances from the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part are different from each other.
  • the nth T3 virtual dividing surfaces are a plurality of virtual dividing surfaces that intersect with a straight line passing through the reference point Po and the nth reference virtual camera position on the side of the nth reference virtual camera position of the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part.
  • the same rule for dividing the nth T3 virtual dividing surfaces may be a rule for dividing each of the nth T3 virtual dividing surfaces in the same shape when viewed from the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part.
  • the same rule for dividing the nth T3 virtual dividing surfaces may be a rule for dividing each of the nth T3 virtual dividing surfaces with a line having a shape in a similar relationship that is enlarged and reduced in a radial direction centered on the reference point Po when viewed from the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part.
  • the same rule for dividing the nth T3 virtual dividing surfaces may be a rule for dividing the nth T3 virtual dividing surfaces so that T3 divided virtual surfaces of the same shape are generated for each of the M3 virtual dividing surfaces between the nth T3 virtual dividing surfaces when viewed from the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part.
  • the same rule for dividing the n-th T3 virtual division surfaces may be, for example, a rule for dividing the division target surface into multiple surfaces by multiple line segments connecting the center point of the division target surface to all of the vertices of the division target surface. This makes it easy to divide the division target surface.
  • FIG. 32 is an image diagram showing a schematic example of the second T3 virtual dividing surfaces St3, which is a specific example of the n-th T3 virtual dividing surfaces St3.
  • the direction Dr13 from the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part toward the second reference virtual camera position Ps2 (also called the third direction) is shown by a thin arrow, and the straight line Ln13 passing through the reference point Po and the second reference virtual camera position Ps2 is drawn by a thin two-dot chain line.
  • a line passing through the reference point Po and each of the outer edges of the second T3 virtual dividing surfaces St3 is drawn by a thin dashed line.
  • each of the second T3 virtual dividing surfaces St3 intersects with a portion of the straight line Ln13 that is located closer to the second reference virtual camera position Ps2 than the reference point Po.
  • the second T3 virtual dividing surfaces St3 have similar shapes that are enlarged and reduced in radial directions with the reference point Po of the 3D model 3dm of the part to be searched as the center.
  • the method of generating the nth M3 ⁇ T3 virtual division surfaces differs depending on the virtual camera position (nth reference virtual camera position) detected nth by the second detection unit 6125. More specifically, the method of generating the nth M3 ⁇ T3 virtual division surfaces differs depending on whether the nth reference virtual camera position is any one of the n-1th M3 ⁇ T3 third virtual camera positions (also referred to as the nth first case) or whether the nth reference virtual camera position is the n-1th reference virtual camera position (also referred to as the nth second case).
  • the matching score indicating the degree of agreement between the actual shape information and the reference shape information for one of the n-1th M3 x T3 third virtual camera positions is greater than the matching score indicating the degree of agreement between the actual shape information and the reference shape information for the n-1th reference virtual camera position.
  • the division surface generator 6122 generates the nth M3 x T3 virtual division surfaces by using the third virtual camera position among the n-1th M3 x T3 third virtual camera positions described above that has the greatest degree of agreement between the information relating to the two-dimensional shape of the object captured in the actual image capturing the target part (actual shape information) and the reference shape information as the nth reference virtual camera position that is the basis for dividing the next virtual surface.
  • This makes it possible to search for a virtual camera position that has an even greater degree of agreement between the reference shape information and the actual shape information in the secondary search process, for example.
  • the split surface generation unit 6122 splits each of the n-1th M3 ⁇ T3 virtual split surfaces described above, including the nth reference virtual split surface which is a virtual split surface that includes the nth reference virtual camera position, and which have different distances from the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part, using the same rule. In this way, the split surface generation unit 6122 generates the nth M3 ⁇ T3 virtual split surfaces by generating the nth M3 virtual split surfaces which are M3 virtual split surfaces for each of the nth T3 virtual split surfaces.
  • the nth T3 virtual split surfaces are a plurality of virtual split surfaces that intersect with a straight line passing through the reference point Po and the nth reference virtual camera position on the side of the nth reference virtual camera position of the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part.
  • the same rule for dividing the nth T3 virtual division surfaces may be, as described above, a rule for dividing the surface to be divided into a plurality of surfaces by a plurality of line segments each connecting the center point of the surface to be divided, which is the subject of division, to all of the vertices of the surface to be divided.
  • each of the nth T3 virtual division surfaces is a triangle
  • each of the nth T3 virtual division surfaces may be divided into three virtual division surfaces that are the nth M3 virtual division surfaces by three line segments each connecting three vertices to the n-1th third virtual camera position.
  • each of the nth T3 virtual division surfaces may be divided into three triangular virtual division surfaces.
  • the nth M3 ⁇ T3 virtual division surfaces are generated as M3 ⁇ T3 virtual division surfaces.
  • the lower third virtual camera position P13 of the three third virtual camera positions P13 in FIG. 29 is detected as the second reference virtual camera position Ps2.
  • the virtual split surface St3 that includes the second reference virtual camera position Ps2 of the three virtual split surfaces St3 generated by splitting the virtual split surface St2 becomes the second reference virtual split surface Ss2.
  • FIG. 33 is a diagram for explaining a first specific example in which the second M3 ⁇ T3 virtual split surfaces St3a are generated by the split surface generating unit 6122 as an example of the nth M3 ⁇ T3.
  • FIG. 33 shows the split of the second reference virtual split surface Ss2 of the second T3 virtual split surfaces St3.
  • the second T3 virtual split surfaces St3 are T3 virtual split surfaces St3 of the first M3 ⁇ T3 virtual split surfaces St3 generated by the split surface generating unit 6122.
  • the second T3 virtual split surfaces St3 have shapes in a similar relationship that are mutually enlarged and reduced in the radial direction with the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part as the center.
  • FIG. 33 shows the split of the second reference virtual split surface Ss2 of the second T3 virtual split surfaces St3.
  • the second T3 virtual split surfaces St3 are T3 virtual split surfaces St3 of the first M3 ⁇ T3 virtual split surfaces St3 generated by the split surface generating unit 6122.
  • each of the multiple virtual surfaces St1 constituting the surface aggregate As1 is a triangular surface as shown in FIG. 17.
  • the second reference virtual camera position Ps2 is indicated by a white circle.
  • the split surface generation unit 6122 splits the second reference virtual split surface Ss2 into three virtual split surfaces St3a as the second M3 virtual split surfaces, for example, by three line segments connecting the three vertices of the second reference virtual split surface Ss2 to the second reference virtual camera position Ps2.
  • each of the second T3 virtual split surfaces St3 is divided by a line having a similar shape that is mutually enlarged and reduced in a radial direction centered on the reference point Po, thereby generating second M3 x T3 virtual split surfaces St3a.
  • the second T3 virtual split surfaces St3 for each of the M3 virtual split surfaces St3a, there are T3 virtual split surfaces St3a having a similar shape that is mutually enlarged and reduced in a radial direction centered on the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part.
  • each of the second T3 virtual split surfaces St3 may be divided into three virtual split surfaces St3a by three line segments connecting the three vertices and the third virtual camera position P13, similar to the second reference virtual split surface Ss2 shown in FIG. 33.
  • each of the second T3 virtual split surfaces St3 can be divided into three triangular virtual split surfaces St3a.
  • the second 3 ⁇ T3 virtual split surfaces St3a are generated as M3 ⁇ T3 virtual split surfaces.
  • the degree of agreement between the actual shape information and the reference shape information for all of the n-1th M3 ⁇ T3 third virtual camera positions calculated by the second calculation unit 6124 in the n-1th unit processing is smaller than the degree of agreement between the actual shape information and the reference shape information for the n-1th reference virtual camera position calculated by the first calculation unit 6113 or the second calculation unit 6124.
  • the matching score indicating the degree of agreement between the actual shape information and the reference shape information for all of the n-1th M3 ⁇ T3 third virtual camera positions calculated by the second calculation unit 6124 in the n-1th unit processing is smaller than the matching score indicating the degree of agreement between the actual shape information and the reference shape information for the n-1th reference virtual camera position calculated by the first calculation unit 6113 or the second calculation unit 6124.
  • the division surface generation unit 6122 generates the nth M3 x T3 virtual division surfaces by using the (n-1)th reference virtual camera position as the nth reference virtual camera position that is the basis for dividing the next virtual division surface. This makes it possible to search for a virtual camera position that further increases the degree of match between the reference shape information and the actual shape information in the secondary search process, for example.
  • the splitting surface generating unit 6122 divides each of the nth T3 virtual splitting surfaces, which include a virtual splitting surface (nth reference virtual splitting surface) that includes the nth reference virtual camera position, which is the same as the n-1th reference virtual camera position, and which have different distances from the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part, using the same rule.
  • the splitting surface generating unit 6122 generates nth M3 virtual splitting surfaces, which are M3 virtual splitting surfaces for each of the nth T3 virtual splitting surfaces, thereby generating nth M3 x T3 virtual splitting surfaces.
  • the nth T3 virtual splitting surfaces are multiple virtual splitting surfaces that intersect with a straight line passing through the reference point Po and the nth reference virtual camera position on the side of the nth reference virtual camera position of the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part.
  • the nth reference virtual division surface is set according to a predetermined rule.
  • the first reference virtual split surface Ss1 of the M2 ⁇ T2 virtual split surfaces St2 is divided by lines connecting the midpoints of each side to generate four triangular virtual split surfaces, and the virtual split surface that includes the second reference virtual camera position Ps2 may be set as the second reference virtual split surface.
  • the midpoints of each side may be, for example, slightly shifted from the midpoints of each side.
  • the variable n is 3 or more
  • the n-1th reference virtual division surface of the n-2th M3 x T3 virtual division surfaces is divided by three line segments connecting the midpoints of each side to generate four triangular virtual division surfaces
  • the virtual division surface that includes the nth reference virtual camera position may be set as the nth reference virtual division surface.
  • the midpoint of each side may be, for example, a point slightly shifted from the midpoint of each side.
  • Figures 34 and 35 are diagrams for explaining a second specific example in which the second M3 x T3 virtual split surfaces St3a are generated by the split surface generation unit 6122 as an example of the nth M3 x T3 virtual split surfaces.
  • Figures 34 and 35 show a specific example in which each of the above-mentioned M2 x T2 virtual split surfaces St2 is a triangular surface.
  • the second reference virtual camera position Ps2 is indicated by a hollow circle.
  • each of the M4 virtual split surfaces is a surface generated by dividing the virtual split surface St2, and therefore is set as a reset virtual split surface St3.
  • the first reference virtual split surface Ss1 is divided by three line segments that respectively connect the midpoints of each side of this first reference virtual split surface Ss1, thereby generating M4 four triangular virtual split surfaces St3.
  • one virtual split surface St3 that includes the second reference virtual camera position Ps2 becomes the second reference virtual split surface Ss2.
  • each of the T3 virtual splitting surfaces St2 is split according to the same rule as the first reference virtual splitting surface Ss1, and each of the T3 virtual splitting surfaces St2 is split into M4 virtual splitting surfaces St3.
  • each of the T3 virtual splitting surfaces St2 is split by lines having shapes that are mutually enlarged and reduced in a radial direction centered on the reference point Po, and M4 x T3 virtual splitting surfaces St3 are generated.
  • the second T3 virtual splitting surfaces St3 including the second reference virtual splitting surface Ss2 is a part of the M4 x T3 virtual splitting surfaces St3, and has shapes that are mutually enlarged and reduced in a radial direction centered on the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part.
  • each of the T3 virtual splitting surfaces St2 may be divided by three line segments connecting the midpoints of each side, similar to the first reference virtual splitting surface Ss1 shown in FIG. 34.
  • each of the T3 virtual splitting surfaces St2 can be divided into four triangular virtual splitting surfaces St3.
  • each of the T3 virtual splitting surfaces St2 is divided by lines having similar shapes that are mutually enlarged and reduced in a radial direction centered on the reference point Po, thereby generating 4 ⁇ T3 virtual splitting surfaces St3.
  • the second T3 virtual splitting surfaces St3, including the second reference virtual splitting surface Ss2, are part of the 4 ⁇ T3 virtual splitting surfaces St3, and have similar shapes that are mutually enlarged and reduced in a radial direction centered on the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part.
  • the same rule for dividing the nth T3 virtual division surfaces may be, for example, as described above, a rule for dividing the division target surface into a plurality of surfaces by a plurality of line segments each connecting the center point of the division target surface, which is the subject of division, to all of the vertices of this division target surface.
  • the variable n is 2
  • each of the second T3 virtual division surfaces St3 is a triangle
  • each of the second T3 virtual division surfaces St3 can be divided into three virtual division surfaces that are M3 virtual division surfaces by three line segments each connecting three vertices to a central position as a predetermined position (for example, the position of the center of gravity).
  • a predetermined position for example, the position of the center of gravity
  • each of the second T3 virtual division surfaces St3 can be divided into three triangular virtual division surfaces.
  • the second M3 ⁇ T3 virtual division surfaces are generated as M3 ⁇ T3 virtual division surfaces.
  • FIG. 35 shows the division of the second reference virtual splitting surface Ss2 among the second T3 virtual splitting surfaces St3.
  • the second T3 virtual splitting surfaces St3 have shapes that are similar to each other and are enlarged and reduced in radial directions with the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part as the center.
  • the splitting surface generation unit 6122 splits the second reference virtual splitting surface Ss2 into three virtual splitting surfaces St3a as the second M3 virtual splitting surfaces, for example, by three line segments connecting the three vertices of the second reference virtual splitting surface Ss2 to the second reference virtual camera position Ps2.
  • each of the second T3 virtual split surfaces St3 is divided by a line having a similar shape that is mutually enlarged and reduced in a radial direction centered on the reference point Po, thereby generating second M3 x T3 virtual split surfaces St3a.
  • the second T3 virtual split surfaces St3 for each of the M3 virtual split surfaces St3a, there are T3 virtual split surfaces St3a having a similar shape that is mutually enlarged and reduced in a radial direction centered on the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part.
  • each of the second T3 virtual split surfaces St3 may be divided into three virtual split surfaces St3a by three line segments respectively connecting the three vertices and the second virtual camera position P12, similar to the second reference virtual split surface Ss2 shown in FIG. 35.
  • each of the second T3 virtual split surfaces St3 can be divided into three triangular virtual split surfaces St3a.
  • the second M3 ⁇ T3 virtual split surfaces St3a are generated as M3 ⁇ T3 virtual split surfaces.
  • each of the nth T3 virtual division surfaces is a triangle
  • each of the nth T3 virtual division surfaces can be divided into three virtual division surfaces that are the nth M3 virtual division surfaces by three line segments that respectively connect the three vertices and the center position as a predetermined position (for example, the position of the center of gravity).
  • a predetermined position for example, the position of the center of gravity
  • each of the nth T3 virtual division surfaces can be divided into three triangular virtual division surfaces.
  • the nth M3 ⁇ T3 virtual division surfaces are generated as M3 ⁇ T3 virtual division surfaces.
  • the nth B process is a process in which the second shape information generating unit 6123 generates reference shape information for each of the nth M3 ⁇ T3 third virtual camera positions, assuming that the 3D model 3dm of the target part is photographed from each of the nth third virtual camera positions, based on the three-dimensional design information of the target part stored in the storage unit 45b.
  • the nth M3 ⁇ T3 third virtual camera positions are M3 ⁇ T3 virtual camera positions that are set by virtually setting one virtual camera position for each of the nth M3 ⁇ T3 virtual division surfaces.
  • the reference shape information is information generated based on the three-dimensional design information of the target part, and is information related to the two-dimensional shape of the 3D model 3dm of the target part in a virtual image that can be obtained by photographing the 3D model 3dm of the target part from the virtual camera position.
  • the virtual image can be generated, for example, by projecting the 3D model 3dm onto a virtual plane by a process such as rendering.
  • a third virtual camera position (nth third virtual camera position) is virtually set at a predetermined position on the virtual division surface.
  • the position of the center of the virtual division surface is applied to the predetermined position.
  • the center of gravity of the virtual division surface is applied to the center of the virtual division surface.
  • a third virtual camera position P13a is set on each virtual division surface St3a. If each of the nth M3 ⁇ T3 virtual division surfaces is a triangular surface, the center of the virtual division surface may be, for example, the center of gravity of the triangle or the inner center.
  • the third virtual camera position P13a is indicated by a black circle.
  • reference shape information is generated that relates to the two-dimensional shape of the 3D model 3dm of the target part in a virtual image that can be acquired by photographing the 3D model 3dm of the target part from the third virtual camera position.
  • the photographing direction of the virtual camera that photographs the 3D model 3dm of the target part from each third virtual camera position is set to a direction from the third virtual camera position toward the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part.
  • the roll angle ⁇ that defines the attitude of the virtual camera that photographs the 3D model 3dm of the target part from the third virtual camera position is set to, for example, zero (0) degrees.
  • a reference image Iv1 is generated as reference shape information, for example, as shown diagrammatically in FIG. 10.
  • the nth C process is a process in which the second calculation unit 6124 calculates a numerical value indicating the degree of correspondence between information relating to the two-dimensional shape of an object captured in an actual image capturing the target part (actual shape information) and the reference shape information for each of the nth M3 ⁇ T3 third virtual camera positions.
  • the second calculation unit 6124 calculates a numerical value indicating the degree of match of the two-dimensional shape of the contour between, for example, a reference image serving as reference shape information acquired by the second shape information generation unit 6123 in the nth B process and a matching target area Re2 ( Figure 25) set in the edge image serving as actual shape information by the matching target area setting unit 6121.
  • the second calculation unit 6124 calculates a numerical value indicating the degree of match between the edge image as actual shape information and the reference image as reference shape information for each third virtual camera position, it performs, for example, the following processes in the order listed: [Process 2an] process of detecting the amount of deviation in the orientation of the two-dimensional shape of the contour corresponding to the deviation in roll angle ⁇ between the edge image and the reference image; [Process 2bn] process of rotating the edge image according to the deviation in roll angle ⁇ ; and [Process 2cn] process of detecting the position of the area where the degree of match between the rotated edge image and the reference image is the highest.
  • the second calculation unit 6124 detects the deviation amount of the orientation of the two-dimensional shape of the contour, for example, by using the RIPOC method between the edge image as the actual shape information and the reference image as the reference shape information.
  • the deviation amount of the orientation of the two-dimensional shape of the contour is the deviation amount of the contour in the rotation direction on the image.
  • the second calculation unit 6124 calculates, for example, by the RIPOC method, the deviation amount ⁇ 2n in the rotation direction at which the contour coincidence is the greatest between the matching target area Re2 ( FIG. 25 ) set in the edge image as the actual shape information by the matching target area setting unit 6121 and the reference image as the reference shape information.
  • This deviation amount ⁇ 2n corresponds to the roll angle ⁇ at which the coincidence between the reference image as the reference shape information and the edge image as the actual shape information is greater.
  • the second calculation unit 6124 rotates, for example, the edge image as the actual shape information so as to correct the deviation amount ⁇ 2n detected in the above process 2an.
  • a rotated edge image is generated, and the orientation is matched between the two-dimensional shape of the contour in the edge image as the actual shape information and the two-dimensional shape of the contour in the reference image as the reference shape information.
  • the second calculation unit 6124 rotates, for example, the edge image of the matching target area Re2 so as to correct the deviation amount ⁇ 2n detected in the above process 2an.
  • a rotated edge image is generated, and the orientation is matched between the two-dimensional shape of the contour in the matching target area Re2 constituting the actual shape information and the two-dimensional shape of the contour in the reference image as the reference shape information.
  • the second calculation unit 6124 performs template matching using a reference image as reference shape information, for example, on the rotated edge image related to the actual shape information generated in the above process 2bn.
  • the second calculation unit 6124 for example, scans the reference image in the rotated edge image and detects the position of the area where the degree of match (similarity) between each partial area in the rotated edge image and the reference image is maximum. This allows the position (matching candidate position) of the area where the degree of match with the two-dimensional shape of the contour of the 3D model 3dm of the target part in the reference image is maximum in the edge image as actual shape information to be detected.
  • a numerical value indicating the degree of match (similarity) when the degree of match (similarity) between the partial area in the rotated edge image and the reference image is maximum is calculated as a numerical value indicating the degree of match between the edge image as actual shape information and the reference image as reference shape information for the third virtual camera position.
  • the degree of match between the reference image and a partial region in the edge image after rotation is maximized, and this degree of match is regarded as the degree of match between the edge image as actual shape information and the reference image as reference shape information.
  • the numerical value indicating the degree of match may be, for example, a matching score indicating the degree of match.
  • the nth D processing is a process in which the second detection unit 6125 detects the virtual camera position among the nth reference virtual camera position and the nth M3 ⁇ T3 third virtual camera positions that has the greatest degree of match between information relating to the two-dimensional shape of an object captured in an actual image capturing the target part (actual shape information) and the reference shape information.
  • the matching score calculated for the nth reference virtual camera position and the matching scores calculated for each of the nth M3 x T3 third virtual camera positions by the second calculation unit 6124 in the nth C process are compared. Then, for example, the virtual camera position that has the largest matching score calculated between the information relating to the two-dimensional shape of the object captured in the actual image capturing the target part (actual shape information) and the reference shape information among the nth reference virtual camera position and the nth M3 x T3 third virtual camera positions is detected.
  • ⁇ Effects of repeating unit processing>> when the unit process is repeatedly executed, a plurality of virtual division surfaces including a virtual division surface including the virtual camera position where the degree of coincidence between the actual shape information and the reference shape information is the largest and having different distances from the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part are divided by the same rule, and a plurality of virtual division surfaces on which the next virtual camera position is set are generated.
  • the virtual division surface before division and the virtual division surface after division are not unrelated surfaces, and at least one increase in the number and area of the virtual division surfaces after division can be reduced.
  • the amount of calculation for recognizing the orientation of the target part captured in the actual image can be reduced. Therefore, in the substrate processing apparatus 1, the orientation of the target part can be recognized efficiently.
  • the search processing unit 61 ends the execution of one or more n-th unit processes in response to, for example, the second detection unit 6125 detecting one of the first reference virtual camera position Ps1 to the n-th reference virtual camera position as the virtual camera position with the highest degree of agreement between the actual shape information and the reference shape information a predetermined number of times (also referred to as the first predetermined number of times).
  • the first predetermined number of times may be set to any number of times, for example, two or more.
  • the search processing unit 61 may end one or more executions of the nth unit process in response to the nth unit process having been executed a predetermined number of times (also referred to as a second predetermined number of times).
  • the search processing unit 61 may end one or more executions of the nth unit process in response to the nth unit process in one or more nth unit processes having been executed a predetermined second predetermined number of times.
  • the second predetermined number of times may be set to any number greater than or equal to one, for example. This reduces the amount of calculations, allowing the posture of the target part to be recognized efficiently.
  • the search processing unit 61 can obtain, as a result of the search process, the latitude ⁇ , longitude ⁇ , and distance D that define the best matching virtual camera position and the roll angle ⁇ corresponding to the deviation amount ⁇ 2n calculated by the second calculation unit 6124 for the virtual camera position (also called the best matching virtual camera position) that has the highest degree of matching between the actual shape information and the reference shape information detected by the second detection unit 6125 in the last n-th D process in one or more executed n-th unit processes. This allows the posture of the target part captured in the actual image to be recognized.
  • the search processing unit 61 can recognize, for example, the latitude ⁇ , longitude ⁇ , and distance D that define the best matching virtual camera position as a result of the search process, and the roll angle ⁇ corresponding to the deviation amount ⁇ 2n calculated by the second calculation unit 6124 for the best matching virtual camera position, as information (real information) related to the posture of the target part.
  • the information (normal information) related to the posture of the target part based on the three-dimensional design information when the state of the target part is normal, which is used by the abnormality detection unit 63 may also be information on the latitude ⁇ , longitude ⁇ , distance D, and roll angle ⁇ .
  • the search processing unit 61 may recognize information (real information) relating to the posture of the target part to be used by the abnormality detection unit 63, based on the virtual camera position that has the greatest degree of match between the actual shape information and the reference shape information detected by the second detection unit 6125 in the last nth D process of one or more executed nth unit processes. This allows efficient recognition of the real information relating to the posture of the target part, and therefore efficient detection of abnormalities in the target part.
  • the search processing unit 61 may also acquire, for example, for the highest matching virtual camera position, as part of the results of the search process, a matching candidate position (also called a final matching position) that has the highest degree of matching (similarity) with the reference image as the reference shape information in the edge image as the actual shape information detected by the second calculation unit 6124.
  • a matching candidate position also called a final matching position
  • Fig. 36 is a flow chart showing a specific example of the schematic flow of the process in the substrate processing apparatus 1.
  • Fig. 37 is a flow chart showing a specific example of the flow of the image processing in steps S3 and S10 in Fig. 36.
  • Fig. 38 is a flow chart showing a specific example of the flow of the search process in steps S4 and S11 in Fig. 36.
  • Fig. 39 is a flow chart showing a specific example of the flow of the first search process in step Sb1 in Fig. 38.
  • FIG. 40 to 42 are flow charts showing a specific example of the flow of the second search process in step Sb2 in Fig. 38.
  • Fig. 43 is a diagram showing a schematic example of a state in which the target part has moved to the origin position.
  • Figs. 44 and 45 are diagrams for explaining detection of an abnormality in the chuck 9.
  • Fig. 46 is a diagram for explaining detection of an abnormality in the nozzle 33 and the guard 23.
  • the operator operates the instruction unit 47 in advance to instruct the execution of a recipe in the recipe information 53.
  • the operation control unit 51 controls the operation of each unit according to the recipe that has been instructed to be executed, and proceeds with the processing of each substrate W. At this time, the processing of steps S1 to S18 in FIG. 36 is performed.
  • step S1 the target part is moved to the origin position.
  • the operation control unit 51 controls the operations of the chuck drive mechanism 17, the guard movement mechanism 25, and the nozzle movement mechanism 35.
  • the operation control unit 51 operates the chuck drive mechanism 17 in response to a chuck operation command to move the chuck 9 to the origin position.
  • the chuck 9 rotates around the rotation center PL2 in response to the chuck operation command, and the peripheral support unit 13 moves to the origin position on the rotation center PL1 side of the spin chuck 3.
  • the output signal of the origin sensor Z1 is turned on.
  • the operation control unit 51 recognizes that the chuck 9 has moved to the origin position by the output signal of the origin sensor Z1.
  • the state where the chuck 9 is located at the origin position is shown by a solid line, and the position of the outer edge of the substrate W when it is placed on the lower support unit 11 is shown by a thin two-dot chain line.
  • the peripheral support unit 13 of each chuck 9 moves to a position that is tangent to a circle slightly closer to the rotation center PL1 side than the outer edge of the substrate W when it is placed on the lower support unit 11.
  • the operation control unit 51 operates the guard moving mechanism 25 in response to a guard operation command to move the guard 23 to the origin position.
  • the guard 23 moves to the lowered origin position.
  • the output of the origin sensor Z2 turns on.
  • the operation control unit 51 recognizes that the guard 23 has moved to the origin position based on the output signal of the origin sensor Z2.
  • Figure 43 the state in which the guard 23 is located at the origin position is shown by a solid line, and the state in which the guard 23 is located at the processing position is shown by a thin two-dot chain line.
  • the operation control unit 51 operates the nozzle moving mechanism 35 in response to a nozzle operation command to move the nozzle 33 to the origin position.
  • the nozzle 33 rotates about the rotation center PL3, and the tip 33c moves to the origin position that is off to the side of the guard 23.
  • the output of the origin sensor Z3 turns on.
  • the operation control unit 51 recognizes that the nozzle 33 has moved to the origin position based on the output signal of the origin sensor Z3.
  • the state in which the tip 33c of the nozzle 33 is located at the origin position is shown by a solid line
  • the state in which the tip 33c of the nozzle 33 is located at the ejection position is shown by a thin two-dot chain line.
  • step S2 the camera CM takes an image.
  • the operation control unit 51 causes the camera CM to take an image when the nozzle 33, the chuck 9, and the guard 23, which are the multiple target parts, are moved to their original positions.
  • the camera CM takes an image of the nozzle 33, the chuck 9, and the guard 23, which are the multiple target parts.
  • step S3 the image processing unit 59 performs image processing on the actual image captured by the camera CM in step S2. In this step S3, the processes of steps Sa1 to Sa4 in FIG.
  • step Sa1 the image processing unit 59 acquires from the camera CM the actual image obtained by the photographing in step S2.
  • This step Sa1 corresponds to the step of acquiring an actual image of the target part captured by the photographing with the camera CM by the calculation unit 45a (also referred to as the actual image acquisition step) in the present invention.
  • step Sa2 the processing target area extraction unit 591 of the image processing unit 59 sets a processing target area for the actual image.
  • a processing target area is set for each target part.
  • step Sa3 the processing target area extraction unit 591 of the image processing unit 59 extracts the portion related to the processing target area from the actual image as an image (actual image to be processed).
  • step Sa4 the contour extraction unit 592 of the image processing unit 59 performs a process of extracting contours for all parts captured in the actual image to be processed.
  • an edge image is obtained as information relating to the two-dimensional shape of the object captured in the actual image (actual shape information). More specifically, an edge image is obtained as information relating to the two-dimensional shape of the object including the nozzle 33 (actual shape information). An edge image is obtained as information relating to the two-dimensional shape of the object including the chuck 9 (actual shape information). An edge image is obtained as information relating to the two-dimensional shape of the object including the guard 23 (actual shape information).
  • step S4 the search processing unit 61 performs a search process for each target part. More specifically, the search process is performed for each of the nozzle 33, the chuck 9, and the guard 23.
  • the search processing unit 61 performs a search process based on multiple reference shape information and actual shape information to search for a virtual camera position among multiple virtual camera positions that has the greatest degree of match between the reference shape information and the actual shape information.
  • the multiple reference shape information are each generated based on three-dimensional design information related to the target part stored in the storage unit 45b, and are information related to the two-dimensional shape of the 3D model 3dm of the target part in each of multiple virtual images that can be acquired by photographing the 3D model 3dm of the target part from multiple virtual camera positions.
  • One piece of reference shape information is information generated based on three-dimensional design information related to one target part, and is information related to the two-dimensional shape of the 3D model 3dm of the target part in a virtual image that can be acquired by photographing from one virtual camera position.
  • This step S4 corresponds to the search step performed by the calculation unit 45a in the present invention.
  • step S4 the process of step Sb1 and the process of step Sb2 in FIG. 38 are performed for each target part in sequence.
  • the first search processing unit 611 performs the first search process. More specifically, in step Sb1, the processes of steps Sb11 to Sb14 in FIG. 39 are performed.
  • the second search processing unit 612 performs the second search process. More specifically, in step Sb2, the processes of steps Sb21 to Sb25 in FIG. 40, steps Sb31 to Sb34 in FIG. 41, and steps Sb41 to Sb48 in FIG. 42 are performed.
  • the processes of steps Sb31 to Sb34 in FIG. 41 correspond to the first unit process described above.
  • the processes of steps Sb42 to Sb45 in FIG. 42 correspond to the n-th unit process described above.
  • step Sb11 the density determination unit 6111 determines an area where the density of the contours of the components is low (low-density area) in the edge image as the actual shape information acquired in step Sa4.
  • the determination result in the density determination unit 6111 is used in the processing in the first calculation unit 6113 and the second calculation unit 6124.
  • the low-density area in the edge image as the actual shape information is excluded from the calculation for calculating the numerical value indicating the degree of match, thereby reducing the amount of calculation required for the search processing.
  • step Sb12 the first shape information acquisition unit 6112 acquires reference shape information generated for each of the plurality of first virtual camera positions P11, assuming a case where the 3D model 3dm of the target part is photographed from each of the plurality of virtual camera positions (first virtual camera positions) P11, based on the three-dimensional design information of the target part stored in the storage unit 45b.
  • the plurality of first virtual camera positions P11 are a plurality of virtual camera positions that are set by virtually setting one virtual camera position for each of the plurality of virtual surfaces St1 when a surface collection (surface collection) As1 including a plurality of virtual surfaces St1 positioned along a virtual sphere surrounding the 3D model 3dm of the target part with the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part as the center is virtually set.
  • the reference shape information is information generated based on the three-dimensional design information of the target part, and is information related to the two-dimensional shape of the 3D model 3dm of the target part in a virtual image that can be acquired by photographing the 3D model 3dm of the target part from the first virtual camera position P11.
  • the virtual image can be generated by projecting the 3D model 3dm onto a virtual plane by a process such as rendering.
  • the reference shape information is specifically a reference image. This step Sb12 corresponds to a first shape information acquisition step of the present invention.
  • the first shape information acquisition unit 6112 acquires reference shape information generated for each of M1 ⁇ T1 first virtual camera positions P11 (where M1 and T1 are both natural numbers of 2 or more) based on the three-dimensional design information related to the target part stored in the storage unit 45b, assuming that the 3D model 3dm of the target part is photographed from each of the M1 ⁇ T1 first virtual camera positions P11.
  • the M1 ⁇ T1 first virtual camera positions P11 are multiple virtual camera positions that are set by virtually setting T1 surface aggregates As1 having mutually different distances from the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part, and virtually setting one virtual camera position for each of M1 virtual surfaces St1 in each of the T1 surface aggregates As1.
  • the reference shape information is information generated based on three-dimensional design information about the target part, and is information related to the two-dimensional shape of the 3D model 3dm of the target part in a virtual image that can be acquired by photographing the 3D model 3dm of the target part from the first virtual camera position P11.
  • a first virtual camera position P11 is virtually set at a predetermined position of the virtual surface St1.
  • the center position of the virtual surface St1 may be applied to the predetermined position.
  • the center of gravity of the virtual surface may be applied to the center of the virtual surface.
  • the surface aggregate As1 may be a polyhedron composed of a large number of triangular virtual surfaces.
  • the positions and attitudes of the multiple virtual surfaces St1 are specified by setting the right-handed xyz coordinates with the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part, which is virtually generated based on the three-dimensional design information of the target part, as the origin.
  • the positions of the multiple first virtual camera positions P11 are specified by the angle (latitude) ⁇ in the rotation direction around the x axis, the angle (longitude) ⁇ in the rotation direction around the z axis, and the distance D from the origin.
  • the first shape information acquisition unit 6112 may, for example, set multiple first virtual camera positions P11 based on three-dimensional design information about the target part stored in the memory unit 45b, and generate reference shape information for each of the multiple first virtual camera positions P11, thereby acquiring the reference shape information generated for each of the multiple first virtual camera positions P11.
  • step Sb13 the first calculation unit 6113 calculates a numerical value indicating the degree of agreement between the edge image as information (actual shape information) relating to the two-dimensional shape of the object captured in the actual image obtained in step Sa4 and the reference image as reference shape information obtained in step Sb12 for each of the multiple first virtual camera positions P11.
  • This step Sb13 corresponds to the first calculation step of the present invention.
  • the first calculation unit 6113 calculates, for each of the above-mentioned M1 ⁇ T1 first virtual camera positions, a numerical value indicating the degree of correspondence between the edge image serving as information relating to the two-dimensional shape of the object captured in the actual image obtained in step Sa4 (actual shape information) and the reference image serving as reference shape information obtained in step Sb12.
  • the first calculation unit 6113 calculates a numerical value indicating the degree of match between the edge image as actual shape information and the reference image as reference shape information for each first virtual camera position P11, it performs, for example, the above-mentioned processes 1a, 1b, and 1c in the order described. Specifically, in step Sb13, the first calculation unit 6113 performs the processes of steps Sb131 to Sb135.
  • the process of step Sb132 corresponds to the above-mentioned process 1a
  • the process of step Sb133 corresponds to the above-mentioned process 1b
  • the process of step Sb134 corresponds to the above-mentioned process 1c.
  • step Sb131 the first calculation unit 6113 designates one first virtual camera position P11 from among the reference images serving as reference shape information for each of the multiple first virtual camera positions P11 acquired in step Sb12, and the reference image serving as reference shape information relating to that one first virtual camera position P11, as a target for processing in steps Sb132 to Sb134.
  • the first calculation unit 6113 detects the amount of deviation in the orientation of the two-dimensional shape of the contour, for example, between the edge image as the actual shape information and the reference image as the reference shape information, using the RIPOC method.
  • the first calculation unit 6113 divides the edge image Ir3 as the actual shape information input from the image processing unit 59 into multiple comparison target areas Re1, and calculates the deviation amount ⁇ 1 in the rotation direction in which the contour coincidence between the reference image and the edge image as the actual shape information is the greatest for each comparison target area Re1, using the RIPOC method.
  • This deviation amount ⁇ 1 corresponds to the roll angle ⁇ in which the coincidence between the reference image as the reference shape information and the edge image as the actual shape information is the greatest.
  • one comparison target area Re1 among the multiple comparison target areas Re1 that can have the greatest contour coincidence with the reference image, and the deviation amount ⁇ 1 in the rotation direction in which the contour coincidence between this one comparison target area Re1 and the reference image is the greatest are detected.
  • step Sb133 the first calculation unit 6113 rotates, for example, the edge image as the actual shape information so as to correct the deviation amount ⁇ 1 detected in step Sb132.
  • a rotated edge image is generated, and the orientation is matched between the two-dimensional shape of the contour in the edge image as the actual shape information and the two-dimensional shape of the contour in the reference image as the reference shape information.
  • the first calculation unit 6113 rotates, for example, the edge image of the comparison target area Re1 detected in step Sb132 so as to correct the deviation amount ⁇ 1 detected in the above step Sb132.
  • a rotated edge image is generated, and the orientation is matched between the two-dimensional shape of the contour in the comparison target area Re1 constituting the actual shape information and the two-dimensional shape of the contour in the reference image as the reference shape information.
  • the first calculation unit 6113 performs template matching using a reference image as reference shape information, for example, on the rotated edge image related to the actual shape information generated in step Sb133.
  • the first calculation unit 6113 for example, scans the reference image in the rotated edge image and detects the position of the area where the degree of match (similarity) between each partial area in the rotated edge image and the reference image is the highest.
  • the position (matching candidate position) of the area where the degree of match between the two-dimensional shape of the contour of the 3D model 3dm of the target part in the reference image is the highest in the edge image as actual shape information is detected.
  • a numerical value indicating the degree of match (similarity) when the degree of match (similarity) between the partial area in the rotated edge image and the reference image is the highest is calculated as a numerical value indicating the degree of match between the edge image as actual shape information and the reference image as reference shape information for the first virtual camera position P11.
  • the numerical value indicating the degree of match may be, for example, a matching score indicating the above-mentioned publicly known degree of match.
  • step Sb135 the first calculation unit 6113 determines whether or not there is a first virtual camera position P11 and reference shape information relating to that first virtual camera position P11 that has not yet been designated as a target for processing in steps Sb132 to Sb134 among the reference shape information for each of the multiple first virtual camera positions P11 acquired in step Sb12.
  • step Sb132 If there is a first virtual camera position P11 and reference shape information relating to that first virtual camera position P11 that has not yet been designated as a target for processing in steps Sb132 to Sb134, the process returns to step Sb131, and the first calculation unit 6113 designates the next one first virtual camera position P11 and the reference shape information relating to that one first virtual camera position P11 as a target for processing in steps Sb132 to Sb134 among the reference shape information for each of the multiple first virtual camera positions P11 acquired in step Sb12.
  • step Sb135 if there is no first virtual camera position P11 and no reference shape information related to that first virtual camera position P11 that has not yet been specified as a target for processing in steps Sb132 to Sb134, the process moves from step Sb135 to step S14.
  • the first calculation unit 6113 repeats the processing of steps Sb131 to Sb135 until there is no first virtual camera position P11 and no reference shape information related to that first virtual camera position P11 that has not yet been designated as a target for processing of steps Sb132 to Sb134 in the reference shape information for each of the multiple first virtual camera positions P11 acquired in step Sb12.
  • the first calculation unit 6113 calculates a numerical value indicating the degree of match between the edge image as actual shape information and the reference image as reference shape information for each first virtual camera position P11.
  • step Sb14 the first detection unit 6114 detects a high-matching virtual camera position P11m, which is the first virtual camera position P11 having the highest match between the edge image as the actual shape information and the reference image as the reference shape information, among the multiple first virtual camera positions P11, based on the calculation result in step Sb13.
  • the first virtual camera position P11 having the highest matching score calculated in step Sb13 between the edge image as the information related to the two-dimensional shape of the object captured in the actual image (actual shape information) and the reference image as the reference shape information is detected as the high-matching virtual camera position P11m.
  • This step Sb14 corresponds to the first detection step of the present invention.
  • the first detection unit 6114 detects a high-match virtual camera position P11m, which is the first virtual camera position P11 with the highest match between the edge image as the actual shape information and the reference image as the reference shape information, among the M1 ⁇ T1 first virtual camera positions P11 as the multiple first virtual camera positions P11, based on the calculation result in step Sb13.
  • a high-match virtual camera position P11m is detected, which is the first virtual camera position P11 with the highest matching score calculated in step Sb13 between the edge image as information related to the two-dimensional shape of the object captured in the actual image (actual shape information) and the reference image as the reference shape information.
  • step Sb14 when the first detection unit 6114 detects the high-match virtual camera position P11m, it also detects the matching candidate position detected for the high-match virtual camera position P11m in step Sb13 as the target part candidate position.
  • a matching target area setting unit 6121 of second search processing unit 612 sets an area (matching target area) to be used for matching (matching) processing in step Sb24 in the edge image as the actual shape information acquired in step Sa4, based on the target part candidate position detected in step Sb14.
  • an area of the edge image that includes the target part candidate position and is larger in size than the target part candidate position is set as the matching target area.
  • step Sb22 the split surface generating unit 6122 splits the virtual surface (high-matching virtual surface) St1m on which the high-matching virtual camera position P11m detected in step Sb14 is virtually set among the multiple virtual surfaces St1 constituting the surface aggregate As1 and positioned along a virtual sphere surrounding the 3D model 3dm of the target part with the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part as the center, thereby generating multiple virtual surfaces (virtual split surfaces) St2.
  • the multiple virtual surfaces St1 are the multiple virtual surfaces St1 used in the processing of step Sb12.
  • the high-matching virtual surface St1m is split into three virtual split surfaces St2 as multiple post-split virtual surfaces (virtual split surfaces) St2 by three line segments respectively connecting the three vertices of the high-matching virtual surface St1m and the high-matching virtual camera position P11m.
  • This step Sb22 corresponds to the division surface generating step of the present invention.
  • step Sb22 the split surface generating unit 6122 splits, using the same rule, each of the T2 virtual surfaces St1 that include the high-match virtual surface St1m and have different distances from the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part among the M1 virtual surfaces St1 in each of the T1 surface aggregates As1.
  • the split surface generating unit 6122 generates M2 virtual split surfaces St2 for each of the T2 virtual surfaces St1, thereby generating M2 x T2 virtual split surfaces St2.
  • each of the T2 virtual surfaces St1 is a virtual surface that intersects with a straight line passing through the reference point Po and the high-match virtual camera position P11m on the side of the high-match virtual camera position P11m of the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part.
  • the M1 virtual surfaces St1 in each of the T1 surface sets As1 are the M1 virtual surfaces St1 in each of the T1 surface sets As1 used in the processing of step Sb12.
  • the T2 virtual surfaces St1 have shapes that are mutually enlarged and reduced in a radial direction with the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part as the center.
  • each of the T2 virtual surfaces St1 is divided by a line that has a shape that is mutually enlarged and reduced in a radial direction with the reference point Po as the center, thereby generating M2 x T2 virtual division surfaces St2.
  • T2 virtual division surfaces St1 for each of the M2 virtual division surfaces St2, there are T2 virtual division surfaces St2 that have a shape that is mutually enlarged and reduced in a radial direction with the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part as the center.
  • the number of T2 may be the same as the number of T1, or may be less than the number of T1.
  • the same rule for dividing the T2 virtual surfaces St1 described above may be, for example, a rule for dividing the surface to be divided into a plurality of surfaces by a plurality of line segments each connecting the center point of the surface to be divided to all of the vertices of the surface to be divided.
  • each of the T2 virtual surfaces St1 may be divided into three virtual division surfaces St2 by three line segments each connecting three vertices to the first virtual camera position P11, similar to the high matching virtual surface St1m. As a result, each of the T2 virtual surfaces St1 is divided into three triangular virtual division surfaces St2.
  • step Sb23 the second shape information generating unit 6123 generates reference shape information for each of the plurality of second virtual camera positions P12, assuming a case where the 3D model 3dm of the target part is photographed from each of the plurality of virtual camera positions (second virtual camera positions) P12 set by virtually setting one virtual camera position for each of the plurality of virtual division surfaces St2 based on the three-dimensional design information of the target part stored in the storage unit 45b.
  • the reference shape information is information generated based on the three-dimensional design information of the target part, and is information related to the two-dimensional shape of the 3D model 3dm of the target part in a virtual image that can be obtained by photographing the 3D model 3dm of the target part from the second virtual camera position P12.
  • the virtual image can be generated, for example, by projecting the 3D model 3dm onto a virtual plane by a process such as rendering.
  • a specific example of the reference shape information is a reference image. This step Sb23 corresponds to the second shape information generating step of the present invention.
  • the second shape information generating unit 6123 generates reference shape information for each of the M2 ⁇ T2 second virtual camera positions P12, assuming that the 3D model 3dm of the target part is photographed from each of the M2 ⁇ T2 second virtual camera positions P12, based on the three-dimensional design information of the target part stored in the storage unit 45b.
  • the M2 ⁇ T2 second virtual camera positions P12 are M2 ⁇ T2 virtual camera positions that are set by virtually setting one virtual camera position for each of the M2 ⁇ T2 virtual division surfaces St2 generated in step Sb22.
  • the reference shape information is information generated based on the three-dimensional design information of the target part, and is information related to the two-dimensional shape of the 3D model 3dm of the target part in a virtual image that can be acquired by photographing the 3D model 3dm of the target part from the second virtual camera position P12.
  • a second virtual camera position P12 is virtually set at a predetermined position on the virtual dividing surface St2.
  • the position of the center of the virtual dividing surface St2 may be applied to the predetermined position.
  • the center of gravity of the virtual dividing surface St2 may be applied to the center of the virtual dividing surface St2.
  • the multiple virtual dividing surfaces St2 may be triangular surfaces.
  • step Sb24 the second calculation unit 6124 calculates a numerical value indicating the degree of agreement between the edge image as information (actual shape information) relating to the two-dimensional shape of the object captured in the actual image obtained in step Sa4 and the reference image as reference shape information obtained in step Sb23 for each of the second virtual camera positions P12.
  • This step Sb24 corresponds to the second calculation step of the present invention.
  • the second virtual camera position P12 is set on each of the multiple virtual surfaces (virtual split surfaces) St2 generated by dividing the virtual surface (high-match virtual surface) St1m in which the high-match virtual camera position P11m detected in step Sb14 is set among the multiple virtual surfaces St1, and a numerical value indicating the match between the actual shape information and the reference shape information is calculated for each second virtual camera position P12. Therefore, the high-match virtual surface St1m and the multiple virtual split surfaces St2 are not unrelated surfaces, and at least one of the increases in the number and area of the multiple virtual split surfaces St2 can be reduced. This can reduce the amount of calculation required to recognize the orientation of the target part captured in the actual image. As a result, the orientation of the target part can be recognized efficiently in the substrate processing apparatus 1.
  • step Sb24 the second calculation unit 6124 calculates a numerical value indicating the degree of correspondence between the edge image serving as information relating to the two-dimensional shape of the object captured in the actual image (actual shape information) and the reference image serving as reference shape information generated in step Sb23, for each of the M2 ⁇ T2 second virtual camera positions P12 virtually set in step Sb23.
  • the second calculation unit 6124 calculates a numerical value indicating the degree of match between the edge image as actual shape information and the reference image as reference shape information for each second virtual camera position P12, it performs, for example, the above-mentioned processes 2a, 2b, and 2c in the order described. Specifically, in step Sb24, the second calculation unit 6124 performs the processes of steps Sb241 to Sb245.
  • the process of step Sb242 corresponds to the above-mentioned process 2a
  • the process of step Sb243 corresponds to the above-mentioned process 2b
  • the process of step Sb244 corresponds to the above-mentioned process 2c.
  • step Sb241 the second calculation unit 6124 designates one second virtual camera position P12 from among the reference images serving as reference shape information for each of the multiple second virtual camera positions P12 generated in step Sb23, and the reference image serving as reference shape information relating to that one second virtual camera position P12, as the target of processing in steps Sb242 to Sb244.
  • the second calculation unit 6124 detects the amount of deviation in the orientation of the two-dimensional shape of the contour between the edge image as actual shape information and the reference image as reference shape information using the RIPOC method.
  • the second calculation unit 6124 detects the amount of deviation ⁇ 2 in the rotation direction in which the degree of matching of the contours is likely to be greatest between the comparison target area set in step Sb21 of the edge image as actual shape information and the reference image.
  • This amount of deviation ⁇ 2 corresponds to the roll angle ⁇ in which the degree of matching between the reference image as reference shape information and the edge image as actual shape information is likely to be greater.
  • step Sb243 for example, the second calculation unit 6124 rotates the edge image as the actual shape information so as to correct the deviation amount ⁇ 2 detected in step Sb242.
  • a rotated edge image is generated, and the orientation is matched between the two-dimensional shape of the contour in the edge image as the actual shape information and the two-dimensional shape of the contour in the reference image as the reference shape information.
  • the second calculation unit 6124 rotates the edge image of the matching target area set in step Sb21 so as to correct the deviation amount ⁇ 2 detected in the above step Sb242.
  • a rotated edge image is generated, and the orientation is matched between the two-dimensional shape of the contour in the matching target area constituting the actual shape information and the two-dimensional shape of the contour in the reference image as the reference shape information.
  • the second calculation unit 6124 performs template matching using a reference image as reference shape information on the rotated edge image related to the actual shape information generated in step Sb243.
  • the second calculation unit 6124 scans the reference image in the rotated edge image and detects the position of the area where the degree of match (similarity) between each partial area in the rotated edge image and the reference image is the highest.
  • the position (matching candidate position) of the area where the degree of match between the two-dimensional shape of the contour of the 3D model 3dm of the target part in the reference image is the highest in the edge image as actual shape information is detected.
  • a numerical value indicating the degree of match (similarity) when the degree of match (similarity) between the partial area in the rotated edge image and the reference image is the highest is calculated as a numerical value indicating the degree of match between the edge image as actual shape information and the reference image as reference shape information for the second virtual camera position P12.
  • the numerical value indicating the degree of match may be, for example, a matching score indicating the above-mentioned publicly known degree of match.
  • step Sb245 the second calculation unit 6124 determines whether or not there is any second virtual camera position P12 and reference shape information relating to that second virtual camera position P12 that has not yet been designated as a target for processing in steps Sb242 to Sb244 among the reference shape information for each of the multiple second virtual camera positions P12 acquired in step Sb23.
  • step Sb241 If there is any second virtual camera position P12 and reference shape information relating to that second virtual camera position P12 that has not yet been designated as a target for processing in steps Sb242 to Sb244, the process returns to step Sb241, and the second calculation unit 6124 designates the next one second virtual camera position P12 and reference shape information relating to that one second virtual camera position P12 as a target for processing in steps Sb242 to Sb244 among the reference shape information for each of the multiple second virtual camera positions P12 generated in step Sb23.
  • step Sb245 the process moves from step Sb245 to step Sb25.
  • the second calculation unit 6124 repeats the processing of steps Sb241 to Sb245 until there is no second virtual camera position P12 and no reference shape information related to that second virtual camera position P12 that has not yet been designated as a target for processing of steps Sb242 to Sb244 in the reference shape information for each of the multiple second virtual camera positions P12 acquired in step Sb23.
  • the second calculation unit 6124 calculates a numerical value indicating the degree of match between the edge image as actual shape information and the reference image as reference shape information for each second virtual camera position P12.
  • step Sb25 the second detection unit 6125 detects, among the high-match virtual camera position P11m detected in step Sb14 and the above-mentioned M2 ⁇ T2 second virtual camera positions P12, the virtual camera position having the highest match between the edge image as information (actual shape information) relating to the two-dimensional shape of the object captured in the actual image obtained in step Sa4 and the reference image as the reference shape information generated in steps Sb12 and Sb23.
  • the virtual camera position detected here becomes the first reference virtual camera position Ps1, which is the virtual camera position detected first by the second detection unit 6125.
  • the matching score calculated for the high-match virtual camera position P11m in step Sb13 and the matching score calculated for each of the M2 ⁇ T2 second virtual camera positions P12 in step Sb24 are compared. Then, for example, among the high-match virtual camera position P11m and the M2 ⁇ T2 second virtual camera positions P12, the virtual camera position that has the largest matching score calculated between the edge image as information relating to the two-dimensional shape of the object captured in the actual image obtained in step Sa4 (actual shape information) and the reference image as reference shape information is detected.
  • step Sb31 the search processing unit 61 performs the above-mentioned 1A process.
  • the division surface generating unit 6122 generates the first M3 ⁇ T3 virtual division surfaces St3.
  • step Sb32 the search processing unit 61 performs the above-mentioned 1B process.
  • the second shape information generating unit 6123 generates a reference image as reference shape information for each of the first M3 ⁇ T3 third virtual camera positions P13 that are set by virtually setting one virtual camera position for each of the first M3 ⁇ T3 virtual dividing surfaces St3 generated in step Sb31.
  • the reference shape information is information generated based on three-dimensional design information regarding the target part, and is information related to the two-dimensional shape of the 3D model 3dm of the target part in a virtual image that can be acquired by photographing the 3D model 3dm of the target part from the third virtual camera position P13.
  • step Sb33 the search processing unit 61 performs the above-mentioned 1C process.
  • the second calculation unit 6124 calculates a numerical value indicating the degree of match between an edge image as information (actual shape information) relating to the two-dimensional shape of the object captured in the actual image obtained in step Sa4 and a reference image as reference shape information generated in step Sb32 for each of the first M3 ⁇ T3 third virtual camera positions P13 virtually set in step Sb32.
  • the second calculation unit 6124 calculates a numerical value indicating the degree of match between the edge image as actual shape information and the reference image as reference shape information for each third virtual camera position P13, it performs, for example, the above-mentioned processes 2a1, 2b1, and 2c1 in the order described. Specifically, in step Sb33, the second calculation unit 6124 performs the processes from step Sb331 to step Sb335.
  • the process of step Sb332 corresponds to the above-mentioned process 2a1
  • the process of step Sb333 corresponds to the above-mentioned process 2b1
  • the process of step Sb334 corresponds to the above-mentioned process 2c1.
  • step Sb331 the second calculation unit 6124 designates one third virtual camera position P13 from among the reference images serving as reference shape information for each of the first M3 ⁇ T3 third virtual camera positions P13 generated in step Sb32, and the reference image serving as reference shape information relating to that one third virtual camera position P13, as the target for processing in steps Sb332 to Sb334.
  • the second calculation unit 6124 detects the amount of deviation in the orientation of the two-dimensional shape of the contour using the RIPOC method between the edge image as actual shape information and the reference image as reference shape information.
  • the second calculation unit 6124 detects the amount of deviation ⁇ 21 in the rotation direction at which the degree of matching of the contours is likely to be greatest between the comparison target area set in step Sb21 of the edge image as actual shape information and the reference image.
  • This amount of deviation ⁇ 21 corresponds to the roll angle ⁇ at which the degree of matching between the reference image as reference shape information and the edge image as actual shape information is likely to be greater.
  • step Sb333 for example, the second calculation unit 6124 rotates the edge image as the actual shape information so as to correct the deviation amount ⁇ 21 detected in step Sb332.
  • a rotated edge image is generated, and the orientation is matched between the two-dimensional shape of the contour in the edge image as the actual shape information and the two-dimensional shape of the contour in the reference image as the reference shape information.
  • the second calculation unit 6124 rotates the edge image of the matching target area set in step Sb21 in the edge image as the actual shape information so as to correct the deviation amount ⁇ 21 detected in the above step Sb332.
  • a rotated edge image is generated, and the orientation is matched between the two-dimensional shape of the contour in the matching target area constituting the actual shape information and the two-dimensional shape of the contour in the reference image as the reference shape information.
  • the second calculation unit 6124 performs template matching using a reference image as reference shape information on the rotated edge image related to the actual shape information generated in step Sb333.
  • the second calculation unit 6124 scans the reference image in the rotated edge image and detects the position of the area where the degree of match (similarity) between each partial area in the rotated edge image and the reference image is the highest.
  • the position (matching candidate position) of the area where the degree of match between the two-dimensional shape of the contour of the 3D model 3dm of the target part in the reference image is the highest in the edge image as actual shape information is detected.
  • a numerical value indicating the degree of match (similarity) when the degree of match (similarity) between the partial area in the rotated edge image and the reference image is the highest is calculated as a numerical value indicating the degree of match between the edge image as actual shape information and the reference image as reference shape information for the third virtual camera position P13.
  • the numerical value indicating the degree of match may be, for example, a matching score indicating the above-mentioned publicly known degree of match.
  • step Sb335 the second calculation unit 6124 determines whether or not there is a third virtual camera position P13 and reference shape information relating to that third virtual camera position P13 that has not yet been designated as a target for processing in steps Sb332 to Sb334 among the reference shape information for each of the first M3 ⁇ T3 third virtual camera positions P13 generated in step Sb32.
  • step Sb331 If there is a third virtual camera position P13 and reference shape information relating to that third virtual camera position P13 that has not yet been designated as a target for processing in steps Sb332 to Sb334, the process returns to step Sb331, and the second calculation unit 6124 designates the next one third virtual camera position P13 and reference shape information relating to that one third virtual camera position P13 as a target for processing in steps Sb332 to Sb334 among the reference shape information for each of the first M3 ⁇ T3 third virtual camera positions P13 generated in step Sb32.
  • step Sb335 if there is no third virtual camera position P13 and no reference shape information related to that third virtual camera position P13 that has not yet been specified as a target for processing in steps Sb332 to Sb334, the process moves from step Sb335 to step Sb34.
  • the second calculation unit 6124 repeats the processing of steps Sb331 to Sb335 until there is no third virtual camera position P13 and no reference shape information related to that third virtual camera position P13 that has not yet been designated as a target for processing from steps Sb332 to Sb334 in the reference shape information for each of the first M3 ⁇ T3 third virtual camera positions P13 generated in step Sb32.
  • the second calculation unit 6124 calculates a numerical value indicating the degree of match between the edge image as the actual shape information and the reference image as the reference shape information for each of the first M3 ⁇ T3 third virtual camera positions P13.
  • step Sb34 the search processing unit 61 performs the above-mentioned 1D process.
  • the second detection unit 6125 detects the second reference virtual camera position Ps2, which is the virtual camera position having the highest degree of agreement between the edge image as the information (actual shape information) related to the two-dimensional shape of the object captured in the actual image obtained in step Sa4 and the reference image as the reference shape information generated in step Sb12 or step Sb23 and step Sb32, among the first reference virtual camera position Ps1 which is the virtual camera position detected in step Sb25 and the first M3 ⁇ T3 third virtual camera positions P13 virtually set in step Sb32.
  • the matching score calculated for the first reference virtual camera position Ps1 in step Sb13 or step Sb24 and the matching score calculated for each of the first M3 ⁇ T3 third virtual camera positions P13 in step Sb33 are compared. Then, for example, among the first reference virtual camera position Ps1 and the first M3 ⁇ T3 third virtual camera positions P13, the virtual camera position that has the largest matching score calculated between the edge image as information related to the two-dimensional shape of the object captured in the actual image obtained in step Sa4 (actual shape information) and the reference image as reference shape information is detected.
  • step Sb41 the search processing unit 61 sets a variable n to an initial value of 2.
  • step Sb42 the search processing unit 61 performs the n-th A-th process described above.
  • the division surface generating unit 6122 generates the n-th M3 ⁇ T3 virtual division surfaces.
  • step Sb43 the search processing unit 61 performs the nB process described above.
  • the second shape information generating unit 6123 generates a reference image as reference shape information for each of the nth M3 ⁇ T3 third virtual camera positions set by setting one virtual camera position on each of the nth M3 ⁇ T3 virtual division surfaces generated in step Sb42.
  • the reference shape information is information generated based on three-dimensional design information regarding the target part, and is information about the two-dimensional shape of the 3D model 3dm of the target part in a virtual image that can be acquired by photographing the 3D model 3dm of the target part from the third virtual camera position.
  • step Sb44 the search processing unit 61 performs the n-th C process described above.
  • the second calculation unit 6124 calculates a numerical value indicating the degree of match between an edge image as information (actual shape information) relating to the two-dimensional shape of the object captured in the actual image obtained in step Sa4 and a reference image as reference shape information generated in step Sb43, for each of the n-th M3 ⁇ T3 third virtual camera positions virtually set in step Sb43.
  • the second calculation unit 6124 calculates a numerical value indicating the degree of match between the edge image as actual shape information and the reference image as reference shape information for each third virtual camera position, it performs, for example, the above-mentioned processes 2an, 2bn, and 2cn in the order described. Specifically, in step Sb44, the second calculation unit 6124 performs the processes from step Sb441 to step Sb445.
  • the process of step Sb442 corresponds to the above-mentioned process 2an
  • the process of step Sb443 corresponds to the above-mentioned process 2bn
  • the process of step Sb444 corresponds to the above-mentioned process 2cn.
  • step Sb441 the second calculation unit 6124 designates one third virtual camera position and a reference image as reference shape information related to that one third virtual camera position from among the reference images as reference shape information for each of the nth M3 ⁇ T3 third virtual camera positions generated in step Sb43 as targets for processing in steps Sb442 to Sb444.
  • the second calculation unit 6124 detects the amount of deviation in the orientation of the two-dimensional shape of the contour using the RIPOC method between the edge image as actual shape information and the reference image as reference shape information.
  • the second calculation unit 6124 detects the amount of deviation ⁇ 2n in the rotation direction at which the degree of matching of the contours is greatest between the comparison target area set in step Sb21 of the edge image as actual shape information and the reference image.
  • This amount of deviation ⁇ 2n corresponds to the roll angle ⁇ at which the degree of matching between the reference image as reference shape information and the edge image as actual shape information is greatest.
  • step Sb443 for example, the second calculation unit 6124 rotates the edge image as the actual shape information so as to correct the deviation amount ⁇ 2n detected in step Sb442.
  • a rotated edge image is generated, and the orientation is matched between the two-dimensional shape of the contour in the edge image as the actual shape information and the two-dimensional shape of the contour in the reference image as the reference shape information.
  • the second calculation unit 6124 rotates the edge image of the matching target area set in step Sb21 in the edge image as the actual shape information so as to correct the deviation amount ⁇ 2n detected in the above step Sb442.
  • a rotated edge image is generated, and the orientation is matched between the two-dimensional shape of the contour in the matching target area constituting the actual shape information and the two-dimensional shape of the contour in the reference image as the reference shape information.
  • the second calculation unit 6124 performs template matching using a reference image as reference shape information on the rotated edge image related to the actual shape information generated in step Sb443.
  • the second calculation unit 6124 scans the reference image in the rotated edge image and detects the position of the area where the degree of match (similarity) between each partial area in the rotated edge image and the reference image is the highest.
  • the position (matching candidate position) of the area where the degree of match between the two-dimensional shape of the contour of the 3D model 3dm of the target part in the reference image is the highest in the edge image as actual shape information is detected.
  • a numerical value indicating the degree of match (similarity) when the degree of match (similarity) between the partial area in the rotated edge image and the reference image is the highest is calculated as a numerical value indicating the degree of match between the edge image as actual shape information and the reference image as reference shape information for the third virtual camera position.
  • the numerical value indicating the degree of match may be, for example, a matching score indicating the above-mentioned publicly known degree of match.
  • step Sb445 the second calculation unit 6124 determines whether or not there is a third virtual camera position and reference shape information relating to that third virtual camera position that has not yet been designated as a target for processing in steps Sb442 to Sb444, among the reference shape information for each of the nth M3 ⁇ T3 third virtual camera positions generated in step Sb43.
  • step Sb441 If there is a third virtual camera position and reference shape information relating to that third virtual camera position that has not yet been designated as a target for processing in steps Sb442 to Sb444, the process returns to step Sb441, and the second calculation unit 6124 designates the next one third virtual camera position and the reference shape information relating to that one third virtual camera position as a target for processing in steps Sb442 to Sb444, among the reference shape information for each of the nth M3 ⁇ T3 third virtual camera positions generated in step Sb43. On the other hand, if there is no third virtual camera position and reference shape information related to that third virtual camera position that has not yet been specified as a target for processing in steps Sb442 to Sb444, the process moves from step Sb445 to step Sb45.
  • the second calculation unit 6124 repeats the processing of steps Sb441 to Sb445 until there are no third virtual camera positions and no reference shape information related to those third virtual camera positions that have not yet been designated as targets for the processing of steps Sb442 to Sb444 in the reference shape information for each of the nth M3 ⁇ T3 third virtual camera positions generated in step Sb43.
  • the second calculation unit 6124 calculates a numerical value indicating the degree of match between the edge image as actual shape information and the reference image as reference shape information for each of the nth M3 ⁇ T3 third virtual camera positions.
  • step Sb45 the search processing unit 61 performs the n-th D process described above.
  • the second detection unit 6125 detects the virtual camera position having the highest degree of agreement between the edge image as information related to the two-dimensional shape of the object captured in the real image (real shape information) and the reference image as the reference shape information, among the n-th reference virtual camera position which is the virtual camera position detected in step Sb34 or the n-1th step Sb45, and the n-th M3 ⁇ T3 third virtual camera positions virtually set in step Sb43.
  • the matching score calculated for the nth reference virtual camera position in step Sb13, step Sb24, step Sb33, or the (n-1)th step Sb44, and the matching score calculated for each of the nth M3 x T3 third virtual camera positions calculated in step Sb44 are compared. Then, for example, the virtual camera position that has the largest matching score calculated between the edge image as information relating to the two-dimensional shape of the object captured in the actual image obtained in step Sa4 (actual shape information) and the reference image as reference shape information, among the nth reference virtual camera position and the nth M3 x T3 third virtual camera positions, is detected.
  • step Sb46 the search processing unit 61 determines whether or not a condition for terminating the second search process (also referred to as a termination condition) is satisfied. If the termination condition is not satisfied, in step Sb47, the search processing unit 61 adds 1 to the variable n, and returns from step Sb47 to step Sb42. On the other hand, if the termination condition is satisfied, the process proceeds from step Sb46 to step Sb48. In other words, the processes from step Sb42 to step Sb46 are repeated until the termination condition is satisfied.
  • a condition for terminating the second search process also referred to as a termination condition
  • the termination condition here may be, for example, that one of the reference virtual camera positions from the first reference virtual camera position Ps1 to the nth reference virtual camera position has been detected consecutively by the second detection unit 6125 a first predetermined number of times as the virtual camera position having the greatest degree of agreement between the actual shape information and the reference shape information.
  • the termination condition may also be, for example, that the nth unit process has been executed a second predetermined number of times in the second search process. In other words, the termination condition may be, for example, that the number of times the nth unit process has been executed in the second search process, which is n-1 times, has reached the second predetermined number of times.
  • step Sb48 the search processing unit 61 recognizes the result of the search process. Specifically, the search processing unit 61 detects the virtual camera position at which the degree of agreement between the actual shape information and the reference shape information detected by the second detection unit 6125 in the last step Sb45 of the second search process is the highest degree of agreement virtual camera position. In other words, the virtual camera position at which the degree of agreement between the actual shape information and the reference shape information detected by the second detection unit 6125 in the last step Sb45 of the second search process is the highest degree of agreement virtual camera position.
  • the search processing unit 61 acquires, as the result of the search process, the latitude ⁇ , longitude ⁇ , and distance D that define this highest degree of agreement virtual camera position, and the roll angle ⁇ corresponding to the deviation amount (deviation amount ⁇ 1, deviation amount ⁇ 2, deviation amount ⁇ 21, or deviation amount ⁇ 2n) calculated by the first calculation unit 6113 or the second calculation unit 6124 for the highest degree of agreement virtual camera position.
  • This allows the posture of the target part captured in the actual image to be recognized.
  • the search processing unit 61 may recognize, for example, the latitude ⁇ , longitude ⁇ , and distance D that define the highest matching virtual camera position as a result of the search process, as well as the roll angle ⁇ corresponding to the shift amount (shift amount ⁇ 1, shift amount ⁇ 2, shift amount ⁇ 21, or shift amount ⁇ 2n) calculated by the first calculation unit 6113 or the second calculation unit 6124 for the highest matching virtual camera position, as information related to the posture of the target part.
  • the search processing unit 61 may acquire, as part of the results of the search process, a matching candidate position (final matching position) that has the highest degree of match (similarity) with the reference image as the reference shape information in the edge image as the actual shape information detected in step Sb13, step Sb24, step Sb33, or step Sb44 for the highest degree of match virtual camera position.
  • the search processing unit 61 obtains real-world information related to the posture of the target part recognized using the actual image based on the results of the search process.
  • step S5 the control unit 45 sets normality information for each target part based on the results of the search process acquired for each target part in step S4.
  • the control unit 45 sets normal information for each nozzle 33 at the confirmation timing when the nozzle 33 is located at a position other than the origin position, according to the results of the search process acquired for each nozzle 33 in step S4. More specifically, the control unit 45 links the three-dimensional information on the attitude of each nozzle 33 obtained based on the results of the search process acquired for the state in which each nozzle 33 is located at the origin position to the origin position of each nozzle 33. Then, the control unit 45 sets normal information for the ejection position of each nozzle 33 based on the number of pulse signals output from the position detection unit 43 when the nozzle movement mechanism 35 moves each nozzle 33 from the origin position to the ejection position and on the design information of each nozzle 33.
  • control unit 45 sets normal information for each chuck 9 at the timing when confirmation is required when the chuck 9 is positioned other than at the origin position based on the results of the search process obtained for each chuck 9 in step S4 and the design information for each chuck 9.
  • control unit 45 sets normal information for the timing to check when guard 23 is located other than at the origin position based on the results of the search process obtained for guard 23 in step S4 and the design information for guard 23.
  • step S6 the substrate W to be processed is carried into the substrate processing apparatus 1.
  • the substrate W is carried into the substrate processing apparatus 1 by, for example, a transport robot (not shown). At this time, each chuck 9 is placed in the open position.
  • step S7 the processing of the substrate W is performed according to the recipe. Specifically, the substrate W is first placed on the plurality of chucks 9.
  • the operation control unit 51 operates the chuck drive mechanism 17 in response to a chuck operation command to move each chuck 9 from the open position to the closed position.
  • This state is, for example, as shown in FIG. 45. That is, each chuck 9 rotates about the rotation center PL2 with the substrate W placed thereon, and the peripheral support portion 13 moves toward the rotation center PL1 of the spin chuck 3.
  • the peripheral support portion 13 of each chuck 9 abuts against the outer diameter of the substrate W, and the substrate W is clamped by the plurality of chucks 9.
  • the peripheral support portion 13 is located slightly outer circumferentially from the peripheral support portion 13 in FIG. 44 in a plan view. This outer circumferential side may be the outer circumferential side of the spin chuck 3.
  • step S8 the operation control unit 51 checks whether the target part is at a check-required timing. Specifically, the operation control unit 51 refers to the target part and its check-required timing in the parameter information 55. If the target part is not at the check-required timing, the process moves from step S8 to step S14, and if the target part is at the check-required timing, the process moves from step S8 to step S9. In step S8, for example, if the target part is at the check-required timing that is set so that the chuck 9 is in the closed position, the process moves from step S8 to step S9.
  • step S9 the operation control unit 51 causes the camera CM to take an image. Specifically, for example, the operation control unit 51 operates the camera CM in accordance with the timing at which each chuck 9 is moved to the closed position by a chuck operation command. At this time, the camera CM obtains an actual image including each chuck 9 by taking an image.
  • step S10 the image processing unit 59 performs image processing on the actual image captured by the camera CM in step S9, in the same manner as in step S3 above.
  • step S10 the processes of steps Sa1 to Sa4 in FIG. 37 are performed in order, in the same manner as in step S3 above.
  • step Sa1 the image processing unit 59 acquires the actual image obtained by the photographing in step S9 from the camera CM.
  • This step Sa1 corresponds to the actual image acquisition step of the present invention.
  • step Sa2 the processing target area extraction unit 591 of the image processing unit 59 sets the processing target area for the actual image.
  • the processing target area is set for each chuck 9 as each target part.
  • step Sa3 the processing target area extraction unit 591 of the image processing unit 59 extracts a portion related to the processing target area from the actual image as an image (processing target actual image).
  • step Sa4 the contour extraction unit 592 of the image processing unit 59 performs processing to extract contours for all parts captured in the processing target actual image.
  • an edge image is acquired as information related to the two-dimensional shape of the object captured in the actual image (actual shape information). More specifically, an edge image is acquired as information related to the two-dimensional shape of the object including the chuck 9 (actual shape information).
  • an edge image is acquired for each chuck 9 as each target part.
  • step S11 the search processing unit 61 performs a search process for each chuck 9, which is each target part, by a process similar to that of step S4 described above.
  • an edge image is used as actual shape information for each chuck 9, which is a target part, acquired in step S10.
  • this step S11 corresponds to a search step performed by the calculation unit 45a in the present invention.
  • the search processing unit 61 acquires actual information related to the posture of each chuck 9, which is each target part, based on the result of the search process.
  • step S12 the abnormality detection unit 63 detects an abnormality in each chuck 9 as each target part according to the actual information acquired in step S11.
  • the abnormality detection unit 63 compares the actual information with normal information for each chuck 9 as each target part. When the actual information does not match the normal information as a result of comparing the actual information with the normal information for each chuck 9 as each target part, the abnormality detection unit 63 detects an abnormality.
  • step S13 the control unit 45 determines whether or not an abnormality has been detected in each chuck 9 as each target part in step S12. If no abnormality has been detected in each chuck 9 as each target part in step S12, the process proceeds from step S13 to step S14. On the other hand, if an abnormality has been detected in the chuck 9 as the target part in step S12, the process proceeds from step S13 to step S17.
  • step S14 the control unit 45 determines whether or not the processing of the substrate W has been completed. If the processing of the substrate W has been completed, the process proceeds from step S14 to step S15. On the other hand, if the processing of the substrate W has not been completed, the process returns from step S14 to step S7. For example, if the substrate W is merely placed on the multiple chucks 9 and clamped by the multiple chucks 9, the processing of the substrate W has not been completed, and the process returns from step S14 to step S7.
  • step S7 the processing of the substrate W is performed according to the recipe.
  • the operation control unit 51 operates the guard moving mechanism 25 in response to a guard operation command to move the guard 23 located at the origin position as shown in Fig. 43 to the processing position as shown in Fig. 46.
  • the nozzle 33 located above the substrate W in Fig. 46 is located at the origin position.
  • step S8 the operation control unit 51 checks whether the target part is at a check-required timing. Specifically, the operation control unit 51 refers to the target part and its check-required timing in the parameter information 55. If the target part is not at a check-required timing, the process moves from step S8 to step S14, and if the target part is at a check-required timing, the process moves from step S8 to step S9. In step S8, for example, if the target part, the guard 23, is at a check-required timing that is set so that it is located at the processing position, the process moves from step S8 to step S9.
  • the operation control unit 51 causes the camera CM to take an image. Specifically, for example, the operation control unit 51 operates the camera CM in response to the timing when the guard moving mechanism 25 raises the guard 23 in response to a guard operation command and completes the movement of the guard 23 to the processing position. At this time, the camera CM obtains an actual image including the guard 23 by taking an image.
  • the image processing unit 59 performs image processing on the actual image captured by the camera CM in the second step S9, in the same manner as in the first step S10.
  • the processes of steps Sa1 to Sa4 in FIG. 37 are performed in order, similar to the first step S10.
  • step Sa1 the image processing unit 59 acquires from the camera CM the actual image obtained by the second shooting in step S9.
  • This step Sa1 corresponds to the actual image acquisition step of the present invention.
  • step Sa2 the processing target area extraction unit 591 of the image processing unit 59 sets the processing target area for the actual image.
  • the processing target area is set for the guard 23 as the target part.
  • step Sa3 the processing target area extraction unit 591 of the image processing unit 59 extracts a portion related to the processing target area from the actual image as an image (processing target actual image).
  • step Sa4 the contour extraction unit 592 of the image processing unit 59 performs processing to extract contours for all parts captured in the processing target actual image.
  • an edge image is acquired as information related to the two-dimensional shape of the object captured in the actual image (actual shape information). More specifically, an edge image is acquired as information related to the two-dimensional shape of the object including the guard 23 (actual shape information).
  • Step S11>> the search processing unit 61 performs a search process on the target part, the guard 23, by the same process as in step S4 above.
  • an edge image is used as actual shape information on the target part, the guard 23, acquired in step S10 for the second time.
  • this step S11 corresponds to the search step performed by the calculation unit 45a in the present invention.
  • the search processing unit 61 acquires actual information related to the posture of the target part, the guard 23, based on the result of the search process.
  • step S12 for the second time the abnormality detection unit 63 detects an abnormality in the guard 23 as the target part, according to the reality information acquired in step S11 for the second time.
  • the abnormality detection unit 63 compares the reality information with normal information for the guard 23 as the target part. If, as a result of comparing the reality information with the normal information for the guard 23 as the target part, the reality information does not match the normal information, the abnormality detection unit 63 detects an abnormality.
  • step S13 for the second time the control unit 45 determines whether or not an abnormality has been detected in the guard 23 as the target part in step S12 for the second time. If an abnormality has not been detected in the guard 23 as the target part in step S12 for the second time, the process proceeds from step S13 to step S14. On the other hand, if an abnormality has been detected in the chuck 9 as the target part in step S12 for the second time, the process proceeds from step S13 to step S17.
  • step S14 the control unit 45 determines whether or not the processing of the substrate W has been completed. If the processing of the substrate W has been completed, the process proceeds from step S14 to step S15. On the other hand, if the processing of the substrate W has not been completed, the process returns from step S14 to step S7. For example, if the substrate W is clamped by the multiple chucks 9 and the guard 23 has only moved to the processing position, the processing of the substrate W has not been completed, and the process returns from step S14 to step S7.
  • step S7 the processing of the substrate W is performed according to the recipe.
  • the operation control unit 51 operates the nozzle moving mechanism 35 in response to a nozzle operation command to move the nozzle 33B of the nozzles 33A and 33B from the state in which it is located at the origin position shown in Fig. 43 to the state in which it is located at the discharge position shown in Fig. 46.
  • the discharge position is, for example, a position on the rotation center PL1.
  • step S8 the operation control unit 51 checks whether the target part is at a check-required timing. Specifically, the operation control unit 51 refers to the target part and its check-required timing in the parameter information 55. If the target part is not at a check-required timing, the process moves from step S8 to step S14, and if the target part is at a check-required timing, the process moves from step S8 to step S9. In step S8, for example, if the target part, nozzle 33 (nozzle 33B), is at a check-required timing that is set so that it is located at the discharge position, the process moves from step S8 to step S9.
  • the operation control unit 51 causes the camera CM to take an image. Specifically, for example, the operation control unit 51 causes the camera CM to operate in response to the timing when the nozzle movement mechanism 35 moves the nozzle 33 (nozzle 33B) in response to a nozzle operation command and the movement of the nozzle 33 (nozzle 33B) to the discharge position is completed. At this time, the camera CM obtains an actual image including the nozzle 33 by taking an image.
  • the image processing unit 59 performs image processing on the actual image captured by the camera CM in the third step S9, in the same manner as in the second step S10.
  • the processes of steps Sa1 to Sa4 in FIG. 37 are performed in order, similar to the second step S10.
  • step Sa1 the image processing unit 59 acquires from the camera CM the actual image obtained by the third shooting in step S9.
  • This step Sa1 corresponds to the actual image acquisition step of the present invention.
  • step Sa2 the processing target area extraction unit 591 of the image processing unit 59 sets the processing target area for the actual image.
  • the processing target area is set for the nozzle 33B as the target part.
  • step Sa3 the processing target area extraction unit 591 of the image processing unit 59 extracts a portion related to the processing target area from the actual image as an image (processing target actual image).
  • step Sa4 the contour extraction unit 592 of the image processing unit 59 performs processing to extract contours for all parts captured in the processing target actual image.
  • an edge image is acquired as information related to the two-dimensional shape of the object captured in the actual image (actual shape information). More specifically, an edge image is acquired as information related to the two-dimensional shape of the object including the nozzle 33B (actual shape information).
  • Step S11>> the search processing unit 61 performs a search process on the nozzle 33B, which is the target part, by the same process as in step S4 above.
  • the edge image is used as the actual shape information of the nozzle 33B, which is the target part, acquired in step S10 for the third time.
  • This step S11 corresponds to the search step performed by the calculation unit 45a in the present invention, similar to step S4 above.
  • the search processing unit 61 acquires actual information related to the attitude of the nozzle 33B, which is the target part, based on the result of the search process.
  • step S12 for the third time the abnormality detection unit 63 detects an abnormality in the nozzle 33B as the target component according to the reality information acquired in step S11 for the third time.
  • the abnormality detection unit 63 compares the reality information with normal information for the nozzle 33B as the target component. If the reality information does not match the normal information as a result of comparing the reality information with the normal information for the nozzle 33B as the target component, the abnormality detection unit 63 detects an abnormality.
  • step S13 for the third time the control unit 45 determines whether or not an abnormality has been detected in the nozzle 33B as the target part in step S12 for the third time. If an abnormality has not been detected in the nozzle 33B as the target part in step S12 for the third time, the process moves from step S13 to step S14. On the other hand, if an abnormality has been detected in the nozzle 33B as the target part in step S12 for the third time, the process moves from step S13 to step S17.
  • step S14 the control unit 45 determines whether or not the processing of the substrate W has been completed. If the processing of the substrate W has been completed, the process proceeds from step S14 to step S15. On the other hand, if the processing of the substrate W has not been completed, the process returns from step S14 to step S7. For example, if the substrate W is merely clamped by the multiple chucks 9, the guard 23 is moved to the processing position, and the nozzle 33B is moved to the discharge position, the processing of the substrate W is not completed, and the process returns from step S14 to step S7.
  • step S7 the operation control unit 51 controls the operation of each unit according to the recipe instructed to be executed, and proceeds with the processing of the substrate W. Specifically, for example, the rotation of the spin chuck 3 by driving the motor 7 according to the recipe and the supply of the processing liquid from the nozzle 33B onto the substrate W are sequentially performed, thereby completing the processing of the substrate W by the operation of each unit according to the recipe instructed to be executed. Then, when the processing of the substrate W is completed, the process proceeds from step S14 to step S15.
  • step S15 the operation control unit 51 controls the operations of the chuck driving mechanism 17, the guard moving mechanism 25, and the nozzle moving mechanism 35 to move each chuck 9 to the open position and move each of the guard 23 and the nozzle 33 to the original position. Then, the substrates W placed on the multiple chucks 9 are transported to the outside of the substrate processing apparatus 1. The substrates W are transported to the outside of the substrate processing apparatus 1 by, for example, a transport robot (not shown).
  • step S16 the operation control unit 51 determines whether or not there is a next substrate W to be processed according to the recipe instructed to be executed. If there is a next substrate W, the process proceeds from step S16 to step S6. Therefore, if no abnormality is detected in step S12, the processes from step S6 to step S16 are repeated as long as there is a next substrate W to be processed. Then, if there is no next substrate W to be processed in step S16, the process in the substrate processing apparatus 1 shown in FIG. 36 is terminated.
  • the abnormality detection unit 63 causes the notification unit 49 to perform a notification operation.
  • the abnormality detection unit 63 causes the notification unit 49 to perform a notification operation.
  • the notification unit 49 may not only notify the occurrence of an abnormality, but also one or more pieces of information including information identifying the target part in which the abnormality was detected, position information of the target part in which the abnormality was detected, and information indicating the content of the detected abnormality, for example.
  • step S18 for example, an operator stops the operation of the substrate processing apparatus 1 in response to the notification by the notification unit 49. This can avoid a problem in the substrate processing apparatus 1 where multiple substrates W are processed in sequence in the presence of an abnormality. As a result, the occurrence of defects in processing the substrates W can be avoided.
  • the substrate processing apparatus 1 information processing such as image processing is performed, for example, in steps S3 and S10, which include an actual image acquisition step, and in steps S4 and S11, which correspond to a search step. Therefore, in the first embodiment, it can be said that the information processing method in the substrate processing apparatus 1 that processes the substrate W has an actual image acquisition step and a search step.
  • each of steps S4 and S11, which correspond to the search step includes step Sb12, which corresponds to a first shape information acquisition step, step Sb13, which corresponds to a first calculation step, step Sb14, which corresponds to a first detection step, step Sb22, which corresponds to a division surface generation step, step Sb23, which corresponds to a second shape information generation step, and step Sb24, which corresponds to a second calculation step.
  • the substrate processing apparatus 1 for example, based on the reference shape information related to the two-dimensional shape of the 3D model 3dm of the target part in each of the multiple virtual images that can be obtained by photographing the 3D model 3dm of the target part from the multiple virtual camera positions, each of which is generated based on the three-dimensional design information of the target part, and the actual shape information related to the two-dimensional shape of the object captured in the actual image, a virtual camera position with the highest degree of agreement between the reference shape information and the actual shape information is searched for among the multiple virtual camera positions.
  • the 3D model 3dm of the target part is photographed from each of the multiple first virtual camera positions P11 that are virtually set for each of the multiple virtual surfaces St1 along the virtual sphere surrounding the 3D model 3dm of the target part with the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part as the center, based on the three-dimensional design information of the target part, and the reference shape information related to the two-dimensional shape of the 3D model 3dm of the target part generated for each of the multiple first virtual camera positions P11 is acquired.
  • a numerical value indicating the degree of agreement between the actual shape information related to the two-dimensional shape of the object in the actual image capturing the target part and the reference shape information is calculated.
  • a high-matching virtual camera position P11m which is the first virtual camera position P11 having the highest degree of agreement between the actual shape information and the reference shape information, is detected.
  • a high-matching virtual surface St1m which is a virtual surface set virtually at the high-matching virtual camera position P11m among the multiple virtual surfaces St1, is divided to generate a plurality of virtual division surfaces St2.
  • the high agreement virtual surface St1m and the plurality of virtual division surfaces St2 are not unrelated surfaces, an increase in at least one of the number and area of the plurality of virtual division surfaces St2 can be reduced. This can reduce the amount of calculation required to recognize the orientation of the target part captured in the actual image. As a result, the orientation of the target part can be recognized efficiently in the substrate processing apparatus 1.
  • FIG. 47 is a diagram showing an example of a schematic configuration of the substrate processing system 91.
  • the substrate processing system 91 includes, for example, multiple substrate processing apparatuses 1 stacked on one another.
  • the substrate processing system 91 includes, for example, multiple towers TW, each of which is configured by stacking four substrate processing apparatuses 1.
  • the multiple towers TW are positioned facing each other at a distance from one another.
  • the substrate processing system 91 includes a transport robot TR located between the multiple towers TW.
  • the transport robot TR is configured to be freely raised and lowered in the height direction.
  • the transport robot TR has a configuration that allows an arm, not shown, to be advanced and retreated relative to the substrate processing apparatus 1.
  • the transport robot TR can load and unload substrates W into and from each of the multiple substrate processing apparatuses 1.
  • the above-mentioned effects are also achieved in each substrate processing apparatus 1.
  • an edge image extracted from a real image is given as an example of real shape information related to the two-dimensional shape of an object captured in a real image.
  • a reference image showing the contour of the two-dimensional shape of the 3D model 3dm of the target part in a virtual image that can be acquired by photographing the 3D model 3dm of the target part from a virtual camera position is given as an example of reference shape information related to the two-dimensional shape of the 3D model 3dm of the target part in a virtual image that can be acquired by photographing the 3D model 3dm of the target part from a virtual camera position.
  • this is not limited to this.
  • the real shape information related to the two-dimensional shape of an object captured in a real image may be, for example, an image including multiple feature points (also called a real feature point image) obtained by extracting multiple feature points such as multiple corners that characterize the two-dimensional shape of the object captured in the real image from the real image.
  • the reference shape information may be an image (also referred to as a reference feature point image) that specifies the positions of multiple feature points, such as multiple corners, that characterize the two-dimensional shape of the 3D model 3dm of the target part in a virtual image that can be acquired by photographing the 3D model 3dm of the target part from a virtual camera position.
  • the matching score as a numerical value indicating the degree of match (similarity) between the actual feature point image as the actual shape information and the reference feature point image as the reference shape information may be, for example, the number of matching feature points in the case where the number of matching feature points is the largest when the reference feature point image is scanned in the actual feature point image after rotation.
  • the high-match virtual surface St1m is divided into three virtual split surfaces St2 by three line segments connecting the three vertices and the high-match virtual camera position P11m, but this is not limited to the above.
  • the high-match virtual surface St1m may be divided into multiple virtual split surfaces St2 using other rules, for example.
  • the high-match virtual surface St1m may be divided into four virtual split surfaces St2 by three line segments connecting the midpoints of each side.
  • the midpoint of each side may be, for example, a point slightly shifted from the midpoint of each side.
  • each virtual surface St1 is a triangle
  • each of the T2 virtual surfaces St1 is divided into three virtual split surfaces St2 by three line segments connecting the three vertices and the first virtual camera position P11 as the center point of the triangle, similar to the high-match virtual surface St1m, but this is not limited to this.
  • the high-match virtual surface St1m is divided into multiple virtual split surfaces St2 using another rule
  • each of the T2 virtual surfaces St1 may be divided into multiple virtual split surfaces St2 using another rule, similar to the high-match virtual surface St1m.
  • each of the first T3 virtual division surfaces is a triangle in the 1A process
  • the first T3 virtual division surfaces are divided into three virtual division surfaces, which are M3 virtual division surfaces, by three line segments connecting the three vertices and the center point of the triangle, respectively, but this is not limited to the above.
  • Each of the first T3 virtual division surfaces may be divided into a plurality of M3 virtual division surfaces, for example, by other rules.
  • each of the first T3 virtual division surfaces may be divided into four virtual division surfaces, which are M3 virtual division surfaces, by three line segments connecting the midpoints of each side.
  • the first M3 ⁇ T3 virtual division surfaces may be generated as M3 ⁇ T3 virtual division surfaces.
  • the midpoints of each side may be, for example, points slightly shifted from the midpoints of each side.
  • each of the nth T3 virtual division surfaces is a triangle in the n-th A process
  • each of the nth T3 virtual division surfaces is divided into three virtual division surfaces that are the nth M3 virtual division surfaces by three line segments that connect the three vertices and the center point of the triangle, but this is not limited to this.
  • Each of the nth T3 virtual division surfaces may be divided into a plurality of M3 virtual division surfaces by other rules, for example.
  • each of the nth T3 virtual division surfaces may be divided into four virtual division surfaces that are the nth M3 virtual division surfaces by three line segments that connect the midpoints of each side.
  • the nth M3 ⁇ T3 virtual division surfaces may be generated as M3 ⁇ T3 virtual division surfaces.
  • the midpoint of each side may be, for example, a point slightly shifted from the midpoint of each side.
  • the multiple virtual surfaces St1 constituting the surface set As1 may be curved surfaces.
  • the surface set As1 may be a spherical body. If the surface set As1 is a spherical body, the multiple virtual surfaces St1 may be curved surfaces constituting a part of the sphere.
  • the multiple virtual surfaces St1 may be multiple virtual surfaces generated by dividing the sphere at a first predetermined angle in the latitude direction and at a second predetermined angle in the longitude direction. For example, angles of about 10 degrees to 20 degrees may be applied to the first and second predetermined angles.
  • the high matching virtual surface St1m may be divided into two in each of the longitude direction and the latitude direction, and thus divided into multiple virtual divided surfaces St2.
  • the rule for dividing the virtual divided surfaces may be specified by the angles in each of the longitude direction and the latitude direction.
  • the search processing unit 61 may not perform the n-th unit process.
  • the search processing unit 61 may detect the virtual camera position with the highest degree of agreement between the actual shape information and the reference shape information detected by the second detection unit 6125 in the first D process in the first unit process as the best matching virtual camera position.
  • the virtual camera position with the highest degree of agreement between the actual shape information and the reference shape information detected by the second detection unit 6125 in the first D process in the first unit process may be the best matching virtual camera position.
  • the search processing unit 61 may obtain, as a result of the search process, the latitude ⁇ , longitude ⁇ , and distance D that define this best matching virtual camera position, and the roll angle ⁇ corresponding to the amount of deviation (the amount of deviation ⁇ 1, the amount of deviation ⁇ 2, or the amount of deviation ⁇ 21) calculated by the first calculation unit 6113 or the second calculation unit 6124 for this best matching virtual camera position.
  • the first shape information acquisition unit 6112 acquires the reference shape information by generating reference shape information for each of the multiple first virtual camera positions P11 based on the three-dimensional design information for the target part stored in the storage unit 45b, but this is not limited to this.
  • the first shape information acquisition unit 6112 may acquire the reference shape information by reading out the reference shape information for each of the multiple first virtual camera positions P11 that has been generated in advance and stored in the storage unit 45b or the like.
  • the first search processing unit 611 has a density determination unit 6111, but this is not limited to this.
  • the first search processing unit 611 does not need to have a density determination unit 6111.
  • the entire edge image as the actual shape information may be subject to calculation to calculate a numerical value indicating the degree of match.
  • the second search processing unit 612 has a matching target area setting unit 6121, but this is not limited to this.
  • the second search processing unit 612 does not need to have a matching target area setting unit 6121.
  • the comparison target area Re1 detected in the above process 1a may be set as the matching target area Re2.
  • the split surface generation unit 6122 splits each of T2 (T2 is a natural number greater than or equal to 2) virtual surfaces St1 out of the M1 virtual surfaces St1 in each of the T1 surface collections As1, which include a high-matching virtual surface St1m and intersect with a straight line Ln11 passing through the reference point Po and the high-matching virtual camera position P11m on the side of the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part and are at different distances from the reference point Po, but this is not limited to this.
  • the split surface generating unit 6122 may generate multiple split virtual surfaces (virtual split surfaces) St2 by splitting a virtual surface (high-match virtual surface) St1m, which constitutes only one surface aggregate As1 of the T1 surface aggregates As1 and is located along a virtual sphere surrounding the 3D model 3dm of the target part with the reference point Po of the 3D model 3dm of the target part as the center, and in which the high-match virtual camera position P11m detected by the first detection unit 6114 is virtually set. Even if such a configuration is adopted, the high-match virtual surface St1m and the multiple virtual split surfaces St2 are not unrelated surfaces, and at least one increase in the number and area of the multiple virtual split surfaces St2 can be reduced. This can reduce the amount of calculation required to recognize the orientation of the target part captured in the actual image. As a result, the orientation of the target part can be recognized efficiently in the substrate processing apparatus 1.
  • a virtual surface (high-match virtual surface) St1m which constitutes only one surface aggregate As1 of the T1 surface aggregate
  • the normality information for the target part does not need to include information related to the posture of the target part when it is within the tolerance range.
  • the normality information for the target part may be set based on one piece of three-dimensional design information for which the target part is considered to be normal.
  • the chuck 9, guard 23, and nozzle 33 are given as examples of target parts and described.
  • the present invention is not limited to such a configuration.
  • multiple parts may be set as target parts, but a single part may also be set as target part.
  • the target part that is the part on which the search process is performed may be one or more of the chuck 9, guard 23, and nozzle 33, or it may be one or more other parts that perform various types of movement, such as rotational movement or translation movement, among the parts that make up the substrate processing apparatus 1.
  • the search process is performed only once for each target part at one confirmation timing other than the timing at which the target part is located at the origin position.
  • the nozzle 33 may be set to perform the search process at multiple confirmation timings between the timing at which the nozzle 33 is located at the origin position and the timing at which the nozzle 33 is set to be located at the discharge position. In this way, if an abnormality is detected at multiple confirmation timings set at which the nozzle 33 is located between the origin position and the discharge position, an abnormality may be detected, for example, related to the movement speed of the nozzle 33 by the nozzle movement mechanism 35.
  • multiple timings set at which the guard 23 is located between the origin position and the processing position may be set as multiple confirmation timings.
  • an abnormality may also be detected related to the movement speed of the guard 23 by the guard movement mechanism 25.
  • the search process and abnormality detection were performed at the confirmation timing.
  • the setting of the confirmation timing may not be essential. For example, a command to operate the target part, such as a chuck operation command, may be issued, and the search process and abnormality detection may be performed each time the target part moves.
  • the search process does not necessarily have to be performed for each target part when it is located at the origin position.
  • normality information for the target part may not be set based on the results of the search process at the origin position, but may be set based on three-dimensional design information when the state of the target part is normal.
  • the virtual camera position is defined by latitude ⁇ , longitude ⁇ , and distance D, but this is not limited to this.
  • the virtual camera position may be defined by multiple parameters that follow other rules, such as a spherical coordinate system.
  • the substrate processing apparatus 1 is equipped with one camera CM, but this is not limited to this.
  • the substrate processing apparatus 1 may be equipped with two or more cameras CM.
  • the substrate processing apparatus 1 may be equipped with a dedicated camera CM for each target part.
  • control unit 45 may be configured with hardware such as a dedicated electronic circuit, for example.
  • the substrate processing apparatus 1 is not limited to a substrate cleaning apparatus, but may be any substrate processing apparatus that processes substrates, such as a heat treatment apparatus, an exposure apparatus, a coating and developing apparatus, a measuring apparatus, or an inspection apparatus.
  • the substrate processing apparatus 1 may be a batch-type substrate cleaning apparatus that simultaneously cleans multiple substrates W.
  • Substrate processing apparatus 23 Guard 33, 33A, 33B Nozzle 3dm Three-dimensional model (3D model) 45b Storage unit 57 Design information 61 Search processing unit 6112 First shape information acquisition unit 6113 First calculation unit 6114 First detection unit 6122 Division surface generation unit 6123 Second shape information generation unit 6124 Second calculation unit 6125 Second detection unit 63 Abnormality detection unit 9 Chuck As1 Surface collection CM Camera Ir1 Actual image Ir3, Ir4 Edge image Iv1 Reference image Ln1, Ln11, Ln12, Ln13 Straight line P1 Virtual camera position P11 First virtual camera position P11m High-match virtual camera position P12 Second virtual camera position P13, P13a Third virtual camera position Po Reference point Ps1 First reference virtual camera position Ps2 Second reference virtual camera position Ss1 1st reference virtual split surface Ss2 2nd reference virtual split surface St1, St1a, St1b, St1c Virtual surface St1m High-match virtual surface St2, St3, St3a Virtual split surface Sv1, Sv2, SvT1 Spherical surface W

Landscapes

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Abstract

基板処理装置について部品の姿勢の認識を効率良く行うために、対象部品の設計情報に基づき、対象部品の３Ｄモデルを囲む仮想的な球面に沿った複数の仮想面における複数の第１仮想カメラ位置のそれぞれについて３Ｄモデルの二次元形状に係る参照形状情報が取得される。各第１仮想カメラ位置について実画像における物体の二次元形状に係る実形状情報と参照形状情報との間における一致度が算出される。複数の第１仮想カメラ位置のうち、一致度が最も大きな高一致度仮想カメラ位置が検出される。高一致度仮想カメラ位置が設定された仮想面が分割されて複数の仮想分割面が生成される。対象部品の設計情報に基づき、複数の仮想分割面における複数の第２仮想カメラ位置のそれぞれについて、３Ｄモデルの二次元形状に係る参照形状情報が生成される。各第２仮想カメラ位置について、実形状情報と参照形状情報との間における一致度を示す数値が算出される。

Description

基板処理装置、および基板処理装置における情報処理方法
　本発明は、基板の処理を行う基板処理装置において、部品の姿勢を認識する技術に関する。基板処理装置において処理の対象となる基板には、例えば、半導体基板、液晶表示装置もしくは有機ＥＬ（Electroluminescence）表示装置などのフラットパネルディスプレイ（Flat Panel Display：ＦＰＤ）用基板、フォトマスク用ガラス基板、光ディスク用基板、磁気ディスク用基板、または太陽電池用基板などが含まれる。
　基板処理装置には、処理室と、基板保持部と、ノズルと、カメラと、画像処理部と、監視部とを備えたものがある（例えば、特許文献１参照）。
　この基板処理装置では、基板保持部と、ノズルと、カメラと、が処理室内に配置されている。基板保持部は、基板を水平姿勢で保持する。基板保持部は、基板を水平面内で回転させる。ノズルは、該ノズルが固定された駆動アームの旋回によって、基板の側方に外れた待機位置と、基板の上方における吐出位置との間で移動する。ノズルは、基板が基板保持部に対して着脱される際に待機位置に配置され、ノズルから基板に向けて処理液が吐出される際に吐出位置に配置される。カメラは、処理室内の所定位置に取り付けられており、吐出位置に移動したノズルを含む所定領域を撮影する。画像処理部は、カメラからの画像に基づいて、ノズルの位置を示す第２ノズル位置情報を取得し、第２ノズル位置情報を監視部に出力する。監視部は、制御部からのノズルの配置位置を直接的または間接的に示す情報としての第１ノズル位置情報と、画像処理部からの第２ノズル位置情報と、の対応性に基づいて、ノズルの位置に異常があるか否かを判断する。
国際公開第２０１９／１４６４５６号
　ところで、基板処理装置については、部品の姿勢の認識を効率良く行う点で改善の余地がある。
　第１の態様に係る基板処理装置は、基板の処理を行う基板処理装置であって、対象部品に関する三次元の設計情報を記憶した記憶部と、前記対象部品を捉えた実画像を撮影によって得る撮影部と、前記三次元の設計情報に基づいてそれぞれ生成される、複数の仮想カメラ位置からの前記対象部品の三次元モデルの撮影で取得され得る複数の仮想画像のそれぞれにおける前記三次元モデルの二次元形状に係る参照形状情報と、前記実画像における物体の二次元形状に係る実形状情報とに基づいて、前記複数の仮想カメラ位置のうち、前記参照形状情報と前記実形状情報との間における一致度が最も大きな仮想カメラ位置を探索する探索処理部と、を備え、前記探索処理部は、前記三次元の設計情報に基づいて、前記三次元モデルの基準点を中心として該三次元モデルを囲む仮想的な球面に沿って位置する複数の仮想面を含む面集合体を仮想的に設定し、且つ前記複数の仮想面のそれぞれに対して１つの仮想カメラ位置が仮想的に設定されることで設定される複数の仮想カメラ位置である複数の第１仮想カメラ位置のそれぞれから前記三次元モデルが撮影される場合を想定して、前記複数の第１仮想カメラ位置のそれぞれについて生成された、前記参照形状情報を取得する第１形状情報取得部と、前記複数の第１仮想カメラ位置のそれぞれについて、前記実形状情報と前記参照形状情報との間における一致度を示す数値を算出する第１算出部と、前記第１算出部による算出結果に基づいて、前記複数の第１仮想カメラ位置のうち、前記実形状情報と前記参照形状情報との間における一致度が最も大きな第１仮想カメラ位置である高一致度仮想カメラ位置を検出する第１検出部と、前記複数の仮想面のうちの前記高一致度仮想カメラ位置が仮想的に設定された仮想面である高一致度仮想面を分割することで複数の仮想分割面を生成する分割面生成部と、前記三次元の設計情報に基づいて、前記複数の仮想分割面のそれぞれに対して１つの仮想カメラ位置が仮想的に設定されることで設定される複数の仮想カメラ位置である複数の第２仮想カメラ位置のそれぞれから前記三次元モデルが撮影される場合を想定して、前記複数の第２仮想カメラ位置のそれぞれについて、前記参照形状情報を生成する第２形状情報生成部と、前記複数の第２仮想カメラ位置のそれぞれについて、前記実形状情報と前記参照形状情報との間における一致度を示す数値を算出する第２算出部と、を含む。
　第２の態様に係る基板処理装置は、第１の態様に係る基板処理装置であって、前記第１形状情報取得部は、前記三次元の設計情報に基づいて、前記基準点からの距離が相互に異なるＴ１個（Ｔ１は２以上の自然数）の前記面集合体を仮想的に設定し、且つ前記Ｔ１個の面集合体のそれぞれにおけるＭ１個（Ｍ１は２以上の自然数）の仮想面のそれぞれに対して１つの仮想カメラ位置が仮想的に設定されることで設定されるＭ１×Ｔ１個の仮想カメラ位置であるＭ１×Ｔ１個の第１仮想カメラ位置のそれぞれから前記三次元モデルが撮影される場合を想定して、前記Ｍ１×Ｔ１個の第１仮想カメラ位置のそれぞれについて生成された、前記参照形状情報を取得し、前記第１算出部は、前記Ｍ１×Ｔ１個の第１仮想カメラ位置のそれぞれについて、前記実形状情報と前記参照形状情報との間における一致度を示す数値を算出し、前記第１検出部は、前記第１算出部による算出結果に基づいて、前記Ｍ１×Ｔ１個の第１仮想カメラ位置のうち、前記実形状情報と前記参照形状情報との間における一致度が最も大きな仮想カメラ位置である前記高一致度仮想カメラ位置を検出し、前記分割面生成部は、前記Ｔ１個の面集合体のそれぞれにおける前記Ｍ１個の仮想面のうち、前記高一致度仮想面を含み且つ前記基準点よりも前記高一致度仮想カメラ位置の側において前記基準点と前記高一致度仮想カメラ位置とを通る直線と交差しているとともに前記基準点からの距離が相互に異なるＴ２個（Ｔ２は２以上の自然数）の仮想面、のそれぞれを同一のルールで分割して、該Ｔ２個の仮想面のそれぞれについてＭ２個（Ｍ２は２以上の自然数）の仮想分割面を生成することで、Ｍ２×Ｔ２個の仮想分割面を生成し、前記第２形状情報生成部は、前記三次元の設計情報に基づいて、前記Ｍ２×Ｔ２個の仮想分割面のそれぞれに対して１つの仮想カメラ位置が仮想的に設定されることで設定されるＭ２×Ｔ２個の仮想カメラ位置であるＭ２×Ｔ２個の第２仮想カメラ位置のそれぞれから前記三次元モデルが撮影される場合を想定して、前記Ｍ２×Ｔ２個の第２仮想カメラ位置のそれぞれについて、前記参照形状情報を生成し、前記第２算出部は、前記Ｍ２×Ｔ２個の第２仮想カメラ位置のそれぞれについて、前記実形状情報と前記参照形状情報との間における一致度を示す数値を算出する。
　第３の態様に係る基板処理装置は、第２の態様に係る基板処理装置であって、前記探索処理部は、前記高一致度仮想カメラ位置ならびに前記Ｍ２×Ｔ２個の第２仮想カメラ位置のうち、前記実形状情報と前記参照形状情報との間における一致度が最も大きな仮想カメラ位置を検出する第２検出部、を含む。
　第４の態様に係る基板処理装置は、第３の態様に係る基板処理装置であって、前記探索処理部は、前記対象部品について、第１の単位処理を実行した後に、１回以上の第ｎの単位処理（ｎは２以上の自然数）を実行し、前記探索処理部は、前記第１の単位処理において、第１Ａ処理と、第１Ｂ処理と、第１Ｃ処理と、第１Ｄ処理と、を順に行い、前記第１Ａ処理は、前記分割面生成部が、前記Ｔ２個の仮想面がそれぞれ分割されることで生成された複数の仮想分割面であって、前記第２検出部で１番目に検出された仮想カメラ位置である１番目の基準仮想カメラ位置を包含する仮想分割面を含み且つ前記基準点よりも前記１番目の基準仮想カメラ位置の側において前記基準点と前記１番目の基準仮想カメラ位置とを通る直線と交差しているとともに前記基準点からの距離が相互に異なるＴ３個（Ｔ３は２以上の自然数）の仮想分割面である１番目のＴ３個の仮想分割面、のそれぞれを同一のルールで分割して、該１番目のＴ３個の仮想分割面のそれぞれについてＭ３個（Ｍ３は２以上の自然数）の仮想分割面である１番目のＭ３個の仮想分割面を生成することで、Ｍ３×Ｔ３個の仮想分割面である１番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面を生成する処理であり、前記第１Ｂ処理は、前記第２形状情報生成部が、前記三次元の設計情報に基づいて、前記１番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面のそれぞれに対して１つの仮想カメラ位置が仮想的に設定されることで設定されるＭ３×Ｔ３個の仮想カメラ位置である１番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置のそれぞれから前記三次元モデルが撮影される場合を想定して、前記１番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置のそれぞれについて、前記参照形状情報を生成する処理であり、前記第１Ｃ処理は、前記第２算出部が、前記１番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置のそれぞれについて、前記実形状情報と前記参照形状情報との間における一致度を示す数値を算出する処理であり、前記第１Ｄ処理は、前記第２検出部が、前記１番目の基準仮想カメラ位置ならびに前記１番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置のうち、前記実形状情報と前記参照形状情報との間における一致度が最も大きな仮想カメラ位置である２番目の基準仮想カメラ位置を検出する処理であり、前記探索処理部は、前記１回以上の第ｎの単位処理のそれぞれにおいて、第ｎＡ処理と、第ｎＢ処理と、第ｎＣ処理と、第ｎＤ処理と、を順に行い、前記第ｎＡ処理は、前記分割面生成部が、ｎ－１番目の前記Ｔ３個の仮想分割面がそれぞれ分割されることで生成された複数の仮想分割面であって、前記第２検出部でｎ番目に検出された仮想カメラ位置であるｎ番目の基準仮想カメラ位置を包含する仮想分割面を含み且つ前記基準点よりも前記ｎ番目の基準仮想カメラ位置の側において前記基準点と前記ｎ番目の基準仮想カメラ位置とを通る直線と交差しているとともに前記基準点からの距離が相互に異なるＴ３個の仮想分割面であるｎ番目のＴ３個の仮想分割面、のそれぞれを同一のルールで分割して、該ｎ番目のＴ３個の仮想分割面のそれぞれについてＭ３個の仮想分割面であるｎ番目のＭ３個の仮想分割面を生成することで、Ｍ３×Ｔ３個の仮想分割面であるｎ番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面を生成する処理であり、前記第ｎＢ処理は、前記第２形状情報生成部が、前記三次元の設計情報に基づいて、前記ｎ番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面のそれぞれに対して１つの仮想カメラ位置が仮想的に設定されることで設定されるＭ３×Ｔ３個の仮想カメラ位置であるｎ番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置のそれぞれから前記三次元モデルが撮影される場合を想定して、前記ｎ番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置のそれぞれについて、前記参照形状情報を生成する処理であり、前記第ｎＣ処理は、前記第２算出部が、前記ｎ番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置のそれぞれについて、前記実形状情報と前記参照形状情報との間における一致度を示す数値を算出する処理であり、前記第ｎＤ処理は、前記第２検出部が、前記ｎ番目の基準仮想カメラ位置ならびに前記ｎ番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置のうち、前記実形状情報と前記参照形状情報との間における一致度が最も大きな仮想カメラ位置を検出する処理である。
　第５の態様に係る基板処理装置は、第４の態様に係る基板処理装置であって、前記探索処理部は、前記第２検出部によって、前記１番目の基準仮想カメラ位置から前記ｎ番目の基準仮想カメラ位置のうちの１つの基準仮想カメラ位置が、前記実形状情報と前記参照形状情報との間における一致度が最も大きな仮想カメラ位置として、予め設定された第１所定回数連続して検出されたことに応答して、前記１回以上の第ｎの単位処理の実行を終了する。
　第６の態様に係る基板処理装置は、第４の態様に係る基板処理装置であって、前記探索処理部は、前記１回以上の第ｎの単位処理における該第ｎの単位処理を、予め設定された第２所定回数実行したことに応答して、前記１回以上の第ｎの単位処理の実行を終了する。
　第７の態様に係る基板処理装置は、第４から第６の何れか１つの態様に係る基板処理装置であって、前記１回以上の第ｎの単位処理における最後の前記第ｎＤ処理において前記第２検出部によってｎ＋１番目に検出された前記実形状情報と前記参照形状情報との間における一致度が最も大きな仮想カメラ位置に基づいて認識される前記対象部品の姿勢に係る現実情報と、前記対象部品の状態が正常である場合の前記三次元の設計情報に基づく前記対象部品の姿勢に係る正常情報と、を比較することで、前記対象部品の異常を検出する異常検出部、をさらに備えている。
　第８の態様に係る基板処理装置は、第２から第７の何れか１つの態様に係る基板処理装置であって、前記同一のルールは、分割される対象である分割対象面の中心点と該分割対象面の全ての頂点とをそれぞれ結ぶ複数の線分によって、前記分割対象面を複数の面に分割するルールを含む。
　第９の態様に係る基板処理装置は、第１から第８の何れか１つの態様に係る基板処理装置であって、前記複数の仮想面のそれぞれは、三角形の面であり、前記面集合体は、多数の三角形の面で構成された多面体である。
　第１０の態様に係る基板処理装置は、第９の態様に係る基板処理装置であって、前記分割面生成部は、前記高一致度仮想面における３つの頂点と前記高一致度仮想カメラ位置とをそれぞれ結ぶ３つの線分によって、前記高一致度仮想面を、前記複数の仮想分割面としての３つの仮想分割面に分割する。
　第１１の態様に係る基板処理装置における情報処理方法は、基板の処理を行う基板処理装置における情報処理方法であって、演算部によって、撮影部による撮影によって得られた対象部品を捉えた実画像を取得する実画像取得ステップと、演算部によって、記憶部に記憶された前記対象部品に関する三次元の設計情報に基づいてそれぞれ生成される、複数の仮想カメラ位置からの前記対象部品の三次元モデルの撮影で取得され得る複数の仮想画像のそれぞれにおける前記三次元モデルの二次元形状に係る参照形状情報と、前記実画像における物体の二次元形状に係る実形状情報と、に基づいて、前記複数の仮想カメラ位置のうち、前記参照形状情報と前記実形状情報との間における一致度が最も大きな仮想カメラ位置を探索する探索ステップと、を有し、前記探索ステップは、前記三次元の設計情報に基づいて、前記三次元モデルの基準点を中心として該三次元モデルを囲む仮想的な球面に沿って位置する複数の仮想面を含む面集合体を仮想的に設定し、且つ前記複数の仮想面のそれぞれに対して１つの仮想カメラ位置が仮想的に設定されることで設定される複数の仮想カメラ位置である複数の第１仮想カメラ位置のそれぞれから前記三次元モデルが撮影される場合を想定して、前記複数の第１仮想カメラ位置のそれぞれについて生成された、前記参照形状情報を取得する第１形状情報取得ステップと、前記複数の第１仮想カメラ位置のそれぞれについて、前記実形状情報と前記参照形状情報との間における一致度を示す数値を算出する第１算出ステップと、前記第１算出ステップにおける算出結果に基づいて、前記複数の第１仮想カメラ位置のうち、前記実形状情報と前記参照形状情報との間における一致度が最も大きな第１仮想カメラ位置である高一致度仮想カメラ位置を検出する第１検出ステップと、前記複数の仮想面のうちの前記高一致度仮想カメラ位置が仮想的に設定された仮想面である高一致度仮想面を分割することで複数の仮想分割面を生成する分割面生成ステップと、前記三次元の設計情報に基づいて、前記複数の仮想分割面のそれぞれに対して１つの仮想カメラ位置が仮想的に設定されることで設定される複数の仮想カメラ位置である複数の第２仮想カメラ位置のそれぞれから前記三次元モデルが撮影される場合を想定して、前記複数の第２仮想カメラ位置のそれぞれについて、前記参照形状情報を生成する第２形状情報生成ステップと、前記複数の第２仮想カメラ位置のそれぞれについて、前記実形状情報と前記参照形状情報との間における一致度を示す数値を算出する第２算出ステップと、を含む。
　第１の態様に係る基板処理装置によれば、複数の仮想面のうちの第１検出部によって検出された高一致度仮想カメラ位置が設定された仮想面である高一致度仮想面が分割されることで生成された複数の仮想分割面のそれぞれに第２仮想カメラ位置が設定され、各第２仮想カメラ位置について、実形状情報と参照形状情報との間における一致度を示す数値が算出される。このため、高一致度仮想面と複数の仮想分割面とは無関係な面ではなく、複数の仮想分割面については数および面積のうちの少なくとも１つの増大が低減され得る。これにより、実画像で捉えられた対象部品の姿勢を認識するための計算量が低減され得る。その結果、基板処理装置において、部品の姿勢の認識が効率良く行われ得る。
　第２の態様に係る基板処理装置によれば、撮影部と対象部品との距離が変化する場合に、部品の姿勢の認識が効率良く行われ得る。
　第３の態様に係る基板処理装置によれば、実形状情報と参照形状情報との間における一致度がより大きくなる仮想カメラ位置が効率良く検出され得る。
　第４の態様に係る基板処理装置によれば、単位処理が繰り返して実行される際に、実形状情報と参照形状情報との間における一致度が最も大きくなる仮想カメラ位置を包含する仮想分割面を含み且つ対象部品からの距離が相互に異なる複数の仮想分割面がそれぞれ分割されて、次回の仮想カメラ位置が設定される複数の仮想分割面が生成される。これにより、分割前の仮想分割面と、分割後の仮想分割面とは無関係な面ではなく、分割後の仮想分割面については数および面積のうちの少なくとも１つの増大が低減され得る。これにより、実画像で捉えられた対象部品の姿勢を認識するための計算量が低減され得る。その結果、基板処理装置において、部品の姿勢の認識が効率良く行われ得る。
　第５の態様に係る基板処理装置によれば、計算量の低減により、部品の姿勢の認識が効率良く行われ得る。
　第６の態様に係る基板処理装置によれば、計算量の低減により、部品の姿勢の認識が効率良く行われ得る。
　第７の態様に係る基板処理装置によれば、基板処理装置における部品の姿勢に係る現実情報の認識が効率良く行われ得るため、部品の異常の検出が効率良く行われ得る。
　第８の態様に係る基板処理装置によれば、面の分割が容易に行われ得る。
　第９の態様に係る基板処理装置によれば、複数の仮想面を含む面集合体の設定が容易に行われ得る。
　第１０の態様に係る基板処理装置によれば、仮想面の分割が容易に行われ得る。
　第１１の態様に係る基板処理装置における情報処理方法によれば、複数の仮想面のうちの第１検出ステップにおいて検出された高一致度仮想カメラ位置が設定された仮想面である高一致度仮想面が分割されることで生成された複数の仮想分割面のそれぞれに第２仮想カメラ位置が設定され、各第２仮想カメラ位置について、実形状情報と参照形状情報との間における一致度を示す数値が算出される。このため、高一致度仮想面と複数の仮想分割面とは無関係な面ではなく、複数の仮想分割面については数および面積のうちの少なくとも１つの増大が低減され得る。これにより、実画像で捉えられた対象部品の姿勢を認識するための計算量が低減され得る。その結果、基板処理装置において、部品の姿勢の認識が効率良く行われ得る。
図１は、第１実施形態に係る基板処理装置の概略的な構成の一例を模式的に示す側面図である。 図２は、第１実施形態に係る基板処理装置の概略的な構成の一例を模式的に示す平面図である。 図３は、第１実施形態に係る基板処理装置の機能的な構成の一例を示すブロック図である。 図４は、制御部における探索処理に関する機能的な構成の具体的な一例を示すブロック図である。 図５は、カメラによる撮影で得られた実画像の具体的な一例を示す図である。 図６は、実画像における処理対象領域の具体的な一例を示す図である。 図７は、処理対象実画像の具体的な一例を示す図である。 図８は、エッジ画像の具体的な一例を示す図である。 図９は、探索処理の基本的な考え方を説明するための図である。 図１０は、探索処理の基本的な考え方を説明するための図である。 図１１は、探索処理の基本的な考え方を説明するための図である。 図１２は、探索処理の基本的な考え方を説明するための図である。 図１３は、探索処理の基本的な考え方を説明するための図である。 図１４は、探索処理の基本的な考え方を説明するための図である。 図１５は、探索処理の基本的な考え方を説明するための図である。 図１６は、探索処理の基本的な考え方を説明するための図である。 図１７は、複数の第１仮想カメラ位置の設定態様の一例を示す図である。 図１８は、仮想面における第１仮想カメラ位置の設定態様の一例を示す図である。 図１９は、対象部品の３Ｄモデルの基準点からの距離が相互に異なるＴ１個の面集合体が仮想的に設定される態様の一例を説明するための図である。 図２０は、１つの第１仮想カメラ位置についての実形状情報と参照形状情報との間における一致度を示す数値の計算処理の一具体例を説明するための図である。 図２１は、１つの第１仮想カメラ位置についての実形状情報と参照形状情報との間における一致度を示す数値の計算処理の一具体例を説明するための図である。 図２２は、１つの第１仮想カメラ位置についての実形状情報と参照形状情報との間における一致度を示す数値の計算処理の一具体例を説明するための図である。 図２３は、１つの第１仮想カメラ位置についての実形状情報と参照形状情報との間における一致度を示す数値の計算処理の一具体例を説明するための図である。 図２４は、１つの第１仮想カメラ位置についての実形状情報と参照形状情報との間における一致度を示す数値の計算処理の一具体例を説明するための図である。 図２５は、実形状情報としてのエッジ画像に照合対象領域が設定される一具体例を示す図である。 図２６は、高一致度仮想面が複数の仮想分割面に分割される一具体例を模式的に示す図である。 図２７は、Ｔ２個の仮想面の一例を模式的に示すイメージ図である。 図２８は、１番目のＴ３個の仮想分割面の一例を模式的に示すイメージ図である。 図２９は、分割面生成部によって１番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面が生成される第１の具体例を説明するための図である。 図３０は、分割面生成部によって１番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面が生成される第２の具体例を説明するための図である。 図３１は、分割面生成部によって１番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面が生成される第２の具体例を説明するための図である。 図３２は、ｎ番目のＴ３個の仮想分割面の一具体例である２番目のＴ３個の仮想分割面の一例を模式的に示すイメージ図である。 図３３は、分割面生成部によって２番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面が生成される第１の具体例を説明するための図である。 図３４は、分割面生成部によって２番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面が生成される第２の具体例を説明するための図である。 図３５は、分割面生成部によって２番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面が生成される第２の具体例を説明するための図である。 図３６は、基板処理装置における処理の概略的な流れの具体例を示す流れ図である。 図３７は、図３６のステップＳ３およびステップＳ１０における画像処理の流れの具体例を示す流れ図である。 図３８は、図３６のステップＳ４およびステップＳ１１の探索処理における処理の流れの具体例を示す流れ図である。 図３９は、図３８のステップＳｂ１の１次探索処理における処理の流れの具体例を示す流れ図である。 図４０は、図３８のステップＳｂ２の２次探索処理における処理の流れの具体例を示す流れ図である。 図４１は、図３８のステップＳｂ２の２次探索処理における処理の流れの具体例を示す流れ図である。 図４２は、図３８のステップＳｂ２の２次探索処理における処理の流れの具体例を示す流れ図である。 図４３は、対象部品が原点位置に移動した状態の一例を模式的に示す図である。 図４４は、チャックの異常の検出を説明するための図である。 図４５は、チャックの異常の検出を説明するための図である。 図４６は、ノズルおよびガードの異常の検出を説明するための図である。 図４７は、基板処理システムの概略的な構成の一例を模式的に示す図である。
　処理室と、基板保持部と、ノズルと、カメラと、画像処理部と、監視部とを備えた基板処理装置がある。
　この基板処理装置では、基板保持部、ノズル、およびカメラが処理室内に配置されている。基板保持部は、基板を水平姿勢で保持した状態でこの基板を水平面内において回転させる。ノズルは、このノズルが固定された駆動アームの旋回により、基板の側方に外れた待機位置と、基板の上方における吐出位置と、の間で移動する。ノズルは、基板が基板保持部に対して着脱される際に待機位置に配置され、ノズルから基板に向けて処理液が吐出される際に吐出位置に配置される。カメラは、処理室内の所定位置に配置されており、吐出位置に移動したノズルを含む所定領域を撮影する。画像処理部は、カメラからの画像に基づいて、ノズルの位置を示す第２ノズル位置情報を取得して監視部に出力する。監視部は、制御部からのノズルの位置を直接的または間接的に示す情報としての第１ノズル位置情報と、画像処理部からの第２ノズル位置情報と、の対応性に基づいて、ノズルの位置に異常があるか否かを判断する。
　ところで、基板処理装置においては、例えば、ノズル、基板保持部において基板の周縁を保持するチャック、および基板保持部の側方を囲む領域で昇降するガードなどの各種の部品のうちの１つ以上の部品について、部品の異常および動作状態などを検出させるために、部品の姿勢を認識させたい場合がある。
　この場合には、基板処理装置において、例えば、次の［処理Ａ］から［処理Ｅ］を順に行う手法によって部品の姿勢を認識させることが考えられる。
　［処理Ａ］部品の三次元ＣＡＤ（Computer Aided Design）データなどで表される部品の三次元の設計形状（三次元部品モデルともいう）を中心とする球面に沿った複数の仮想面で構成された仮想的な多面体が設定される。各仮想面は、例えば、三角形の面で構成される。
　［処理Ｂ］上記処理Ａで設定された仮想的な多面体を構成する各仮想面上の所定の位置（仮想カメラ位置ともいう）にカメラ（仮想カメラともいう）が仮想的に設置される。これにより、三次元部品モデルを中心にして囲むように複数の仮想カメラが仮想的に設置される。
　［処理Ｃ］上記処理Ｂで複数の仮想カメラ位置に設置された複数の仮想カメラによる三次元部品モデルの仮想的な撮影によって取得される複数の画像（仮想画像ともいう）が生成される。仮想画像は、例えば、レンダリングなどの処理によって三次元部品モデルが仮想的な平面に投影されることで生成され得る。
　［処理Ｄ］上記処理Ｃで生成された複数の仮想画像のそれぞれと、実際にカメラ（実カメラともいう）で部品が撮影されることで得られた画像（実画像ともいう）との間で、テンプレートマッチングなどを用いたマッチング（照合）の処理が行われる。これにより、複数の仮想カメラ位置のうち、捉えられた部品の形状、向きおよび大きさなどについて実画像と仮想画像との間における一致の度合い（一致度ともいう）が最も大きくなる仮想カメラ位置が検出される。一致の度合い（一致度）は、類似の度合い（類似度）ともいう。
　［処理Ｅ］上記処理Ｄにおける検出結果に基づいて、部品の姿勢が認識される。ここでは、例えば、上記処理Ｄにおける検出結果によって、実カメラの位置を基準とした部品の姿勢が認識されることで、実画像で捉えられた部品の姿勢が認識される。
　上記手法では、例えば、実カメラと部品との距離が変化する場合には、上記処理Ａにおいて、三次元部品モデルの中心からの距離が相互に異なる、複数の仮想的な多面体が設定される。
　ここで、例えば、上記処理Ａにおいて仮想的な多面体を構成する複数の仮想面を非常に細かい多数の仮想面にして、上記処理Ｂにおいて仮想的に設置される仮想カメラ位置の数を増加させることで、部品の姿勢を認識する精度を高める手法が考えられる。しかしながら、この手法によれば、計算量の増大によって計算に要する時間が長くなる。
　そこで、例えば、上記処理Ａから上記処理Ｄを順に所定の回数だけ繰り返し実行した後に上記処理Ｅを実行する手法が考えられる。この手法では、１回目の上記処理Ａでは、比較的大きな複数の仮想面によって仮想的な多面体が構成されるとともに、２回目以降の上記処理Ａでは、前回の上記処理Ａよりも相対的に細かい多数の仮想面によって仮想的な多面体が構成され、２回目以降の上記処理Ｂでは、直前の上記処理Ａで設定された多面体のうち、直近の上記処理Ｄで検出された仮想カメラ位置に近い一部の複数の仮想面のそれぞれの上の所定の仮想カメラ位置に仮想カメラが仮想的に設置される。この手法により、部品の姿勢が認識される精度が高められつつ、計算量の低減によって計算に要する時間が短縮され得る。
　しかしながら、この手法では、複数回の上記処理Ａにおいて段階的に細かい仮想的な多面体が設定される必要があり、２回目以降の上記処理Ａにおいて設定される仮想的な多面体は、前回の上記処理Ａにおいて設定された仮想的な多面体とは無関係である。このため、部品の姿勢が認識される精度が維持されるためには、２回目以降の上記処理Ｂにおいて仮想カメラが仮想的に設定される上記の一部の複数の仮想面は、直近の上記処理Ｄで検出された仮想カメラの位置の近くに位置するある程度広いエリアをカバーすることになる。その結果、２回目以降の上記処理Ｂにおいて仮想カメラ位置が設定される上記の一部の複数の仮想面については、数および面積のうちの少なくとも一方がある程度増大してしまい、２回目以降の上記処理Ｂにおいて設定される仮想カメラ位置の数が増加し得るため、計算量の低減を十分に図ることが容易でない。
　よって、基板処理装置については、部品の姿勢の認識を効率良く行う点で改善の余地がある。
　以下、添付される図面が参照されながら実施形態について説明される。なお、図面は、概略的に示されるものであり、説明の便宜のため、適宜、構成の省略、または、構成の簡略化がなされるものである。また、図面に示される構成の大きさおよび位置の相互関係は、必ずしも正確に記載されるものではなく、適宜変更され得るものである。
　また、以下に示される説明では、同様の構成要素には同じ符号が付されて図示され、それらの名称と機能とについても同様のものとされる。したがって、それらについての詳細な説明が、重複を避けるために省略される場合がある。
　また、以下に記載される説明において、「第１」または「第２」などの序数が用いられる場合があっても、これらの用語は、実施形態の内容を理解することを容易にするために便宜上用いられるものであり、これらの序数によって生じ得る順序に限定するものではない。
　相対的または絶対的な位置関係を示す表現（例えば「一方向に」「一方向に沿って」「平行」「直交」「中心」「同心」「同軸」など）が用いられる場合、該表現は、特に断られない限り、その位置関係を厳密に表すのみならず、公差もしくは同程度の機能が得られる範囲で相対的に角度または距離に関して変位された状態も表すものとする。等しい状態であることを示す表現（例えば「同一」「等しい」「均質」など）が用いられる場合、該表現は、特に断られない限り、定量的に厳密に等しい状態を表すのみならず、公差もしくは同程度の機能が得られる差が存在する状態も表すものとする。形状を示す表現（例えば、「四角形状」または「円筒形状」など）が用いられる場合、該表現は、特に断られない限り、幾何学的に厳密にその形状を表すのみならず、同程度の効果が得られる範囲で、例えば凹凸および面取りの何れかなどを有する形状も表すものとする。一つの構成要素を「備える」「具える」「具備する」「含む」または「有する」という表現が用いられる場合には、該表現は、他の構成要素の存在を除外する排他的表現ではない。「Ａ、ＢおよびＣのうちの少なくとも１つ」という表現が用いられる場合には、該表現は、Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、Ａ、ＢおよびＣのうち任意の２つ、ならびに、Ａ、ＢおよびＣの全て、を含む。
　＜１．基板処理装置の全体構成＞
　図１は、第１実施形態に係る基板処理装置１の概略的な構成の一例を模式的に示す側面図である。図２は、第１実施形態に係る基板処理装置１の概略的な構成の一例を模式的に示す平面図である。
　基板処理装置１は、基板（例えば、半導体ウエハ）Ｗの処理を行う装置である。本第１実施形態では、基板処理装置１は、基板Ｗを一枚ずつ処理する枚葉式の装置である。基板Ｗには、略円盤状の薄い平板が適用される。換言すれば、基板Ｗは、平面視した場合に円形状の形状を有する。平面視については、特に条件が記載されていない場合には、各部を上方から下方に向けて見た平面視を意味する。基板処理装置１は、基板Ｗを回転させつつ処理液を供給して所定の処理を基板Ｗに対して行う。基板処理装置１には、例えば、処理液を用いて基板Ｗを洗浄する基板洗浄装置などが適用される。
　基板処理装置１は、筐体ＣＡを備えている。筐体ＣＡは、この筐体ＣＡの内部をこの筐体ＣＡの周囲の雰囲気から遮断する。
　基板処理装置１は、スピンチャック３を備えている。スピンチャック３は、平面視で基板Ｗよりも径が大きな円形状の構造を有する。スピンチャック３の下面には、回転軸５の上端が連結されている。回転軸５の下端は、モータ７に連結されている。スピンチャック３は、モータ７の駆動によって回転中心ＰＬ１を中心として回転する。回転中心ＰＬ１は、鉛直方向に伸びている。
　スピンチャック３は、複数個のチャック９を備えている。より具体的には、スピンチャック３は、このスピンチャック３の上面の周縁部に複数個のチャック９を備えている。本第１実施形態では、スピンチャック３が４個のチャック９を備えている。スピンチャック３が基板Ｗを水平姿勢で支持した状態で安定的に回転中心ＰＬ１を中心として回転させることが可能であれば、スピンチャック３が備えているチャック９の個数は、４個に限られない。
　チャック９は、例えば、下面支持部１１と、周縁支持部１３と、回転用磁石１５と、を備えている。下面支持部１１は、基板Ｗの下面に下方から当接することで、基板Ｗを支持するための部分である。例えば、下面支持部１１における基板Ｗの下面との接触面積が小さくなるように構成されていれば、基板Ｗとチャック９との間で、相互に汚染が生じる程度が小さくなり得る。下面支持部１１は、回転中心ＰＬ２で回転自在にスピンチャック３の本体部の上面側に取り付けられている。回転中心ＰＬ２は、鉛直方向に伸びている。周縁支持部１３は、下面支持部１１の上面に立設されている。例えば、周縁支持部１３における下面支持部１１の上面からの高さが基板Ｗの厚みより高ければ、周縁支持部１３は、基板Ｗの周縁を安定して保持することができる。周縁支持部１３は、平面視した場合に、回転中心ＰＬ２から下面支持部１１の外縁に向かって離れた位置に設けられている。換言すると、周縁支持部１３は、回転中心ＰＬ２から偏芯している。回転用磁石１５は、スピンチャック３の下面側において、回転中心ＰＬ２に対応する位置に取り付けられている。回転用磁石１５は、下面支持部１１に連結されている。回転用磁石１５は、回転中心ＰＬ２を中心として回転自在に設けられている。
　基板処理装置１は、回転用磁石１５の下方に配置されたチャック駆動機構１７を備えている。チャック駆動機構１７は、チャック９よりも回転軸５側に配置されている。チャック駆動機構１７は、例えば、エアシリンダ１９と、駆動用磁石２１と、を備えている。駆動用磁石２１は、平面視した場合に環状の形態を有する。エアシリンダ１９は、鉛直方向に沿って位置するピストンロッド（ロッドとも作動軸ともいう）を有する。エアシリンダ１９のロッドの上端には、駆動用磁石２１が取り付けられている。チャック駆動機構１７は、制御部４５からのチャック動作指令に応じて動作される。チャック駆動機構１７は、エアシリンダ１９によって駆動用磁石２１を上昇させることで駆動用磁石２１をチャック９に接近させることが可能であり、エアシリンダ１９によって駆動用磁石２１を下降させることで駆動用磁石２１をチャック９から離れる方向に移動させることが可能である。チャック駆動機構１７は、駆動用磁石２１を上昇した位置（上昇位置ともいう）と下降した位置（下降位置ともいう）との間で移動させることができる。
　チャック９は、図示を省略する付勢機構を備えている。駆動用磁石２１が下降して上昇位置から下降位置へ移動すると、チャック９は、開放位置から閉止位置へ移動する。駆動用磁石２１が上昇して下降位置から上昇位置へ移動すると、チャック９は、閉止位置から開放位置へ移動する。チャック９が開放位置から閉止位置へ移動すると、周縁支持部１３が回転中心ＰＬ２を中心として回転し、周縁支持部１３が回転中心ＰＬ１に近づく方向に移動して、基板Ｗの周縁に当接する。これにより、複数個のチャック９は、閉止位置において基板Ｗを挟持することができる。チャック９が閉止位置から開放位置へ移動する際には、周縁支持部１３が回転中心ＰＬ２を中心として回転し、周縁支持部１３が回転中心ＰＬ１から離れる方向に移動する。これにより、複数個のチャック９は、開放位置において基板Ｗを挟持していない状態となる。この状態では、筐体ＣＡ外からスピンチャック３上への基板Ｗの搬入、およびスピンチャック３上から筐体ＣＡ外への基板Ｗの搬出が可能となる。また、下面支持部１１上に基板Ｗが載置されていない状態では、駆動用磁石２１が下降して上昇位置から下降位置へ移動すると、チャック９の位置は、下面支持部１１上に基板Ｗが載置された場合に想定される基板Ｗの外縁の位置よりも周縁支持部１３が若干基板Ｗの内側に移動した位置（原点位置ともチャック原点位置ともいう）となる。換言すれば、チャック９の位置が原点位置にある場合には、周縁支持部１３の位置は、チャック９が閉止位置にある場合における位置よりも回転中心ＰＬ１側に位置する。
　基板処理装置１は、チャック９の回転用磁石１５付近に配置された原点センサＺ１を備えている。原点センサＺ１は、チャック９が閉止位置または原点位置に移動すると、この原点センサＺ１から出力する信号（出力信号ともいう）を変化させる。例えば、原点センサＺ１は、チャック９が閉止位置または原点位置に移動すると、出力信号をオンにする。
　基板処理装置１は、スピンチャック３の周囲に配置されたガード２３を備えている。ガード２３は、スピンチャック３の側方を囲っている。ガード２３は、スピンチャック３によって支持され且つ回転されている基板Ｗ上から周囲への処理液の飛散を防止するための部分である。ガード２３は、筒状の形態を有する。ガード２３は、上部に形成された開口部２３ａを有する。開口部２３ａの内径は、スピンチャック３の外径よりも大きい。
　基板処理装置１は、ガード２３を昇降させることが可能なガード移動機構２５を備えている。ガード移動機構２５は、例えば、エアシリンダ２７と、係止片２９とを備えている。ガード移動機構２５は、例えば、ガード２３の外周側に配置されている。ガード移動機構２５は、ガード２３を昇降させることが可能であれば、ガード２３の内周側に配置されていてもよい。エアシリンダ２７は、鉛直方向に沿って位置するピストンロッド（ロッドとも作動軸ともいう）を有する。エアシリンダ２７のロッドの上端には、係止片２９が取り付けられている。係止片２９は、ガード２３の外周面に固定されている。ガード移動機構２５は、ガード２３を昇降させることが可能であれば、上記のような構成に限定されない。
　ガード移動機構２５は、制御部４５からのガード動作指令に応じて、ガード２３を原点位置と処理位置との間で移動させる。ガード２３の原点位置は、ガード移動機構２５によってガード２３が下降された際のガード２３の位置である。換言すれば、原点位置は、ガード２３の上端が低い位置である。ガード２３の処理位置は、ガード移動機構２５によってガード２３が上昇された際のガード２３の位置である。換言すれば、原点位置は、処理位置よりも低い位置であり、処理位置は、原点位置よりも高い位置である。ガード２３が原点位置に位置している状態では、ガード２３の上縁の位置がスピンチャック３に支持されている基板Ｗの位置よりも低い。ガード２３が処理位置に位置している状態では、ガード２３の上縁の位置がスピンチャック３に支持されている基板Ｗの位置よりも高い。このため、ガード２３が処理位置に位置している状態では、ガード２３は、このガード２３の内周面によって、スピンチャック３によって支持され且つ回転されている基板Ｗ上から周囲へ飛散する処理液を受けることができる。基板処理装置１は、例えば、ガード２３の内周側に配置された原点センサＺ２を備えている。原点センサＺ２は、ガード２３が原点位置に移動すると、この原点センサＺ２から出力される信号（出力信号）を変化させる。例えば、原点センサＺ２は、ガード２３が原点位置に移動すると、出力信号をオンにする。
　基板処理装置１は、ガード２３の内周側に位置している図示を省略する排液ポートを備えている。廃液ポートは、スピンチャック３によって支持され且つ回転されている基板Ｗ上から周囲に飛散してガード２３の内周面で受けられた処理液を回収するための部分である。ガード２３の数は、１つに限られず、複数であってもよい。廃液ポートの数は、１つに限られず、複数であってもよい。ガード２３の数が複数である場合には、ガード２３ごとに廃液ポートが配置されていてよい。この場合には、各ガード２３が、ガード移動機構２５によって昇降されて、基板Ｗ上から飛散する処理液を受けるガード２３と、このガード２３の内周面で受けた処理液を回収する廃液ポートと、の組み合わせが切り換わるように、複数のガード２３と複数の廃液ポートとが構成されていてよい。例えば、処理液の種類に応じて、ガード移動機構２５によって各ガード２３が昇降されることで、基板Ｗ上から飛散する処理液を受けるガード２３と、このガード２３の内周面で受けた処理液を回収する廃液ポートと、の組み合わせが切り換えられることが考えられる。
　基板処理装置１は、処理液供給機構３１を備えている。処理液供給機構３１は、ガード２３の外周側に配置されていてよい。処理液供給機構３１は、例えば、ノズル３３と、基台部３７と、ノズル移動機構３５と、を備えている。本第１実施形態では、処理液供給機構３１は、例えば、２本のノズル３３を備えている。以下の説明において、２本のノズル３３を区別する必要がある場合には、適宜に図２における左側のノズル３３をノズル３３Ａと称し、右側のノズル３３をノズル３３Ｂと称する。処理液供給機構３１におけるノズル３３の数は、１本であってもよいし、３本以上であってもよい。本第１実施形態では、２本のノズル３３が同じ構成を有するものとする。
　ノズル３３は、例えば、延出部３３ａと、垂下部３３ｂと、先端部３３ｃと、を備えている。ノズル３３は、延出部３３ａの一端が基台部３７に取り付けられている。延出部３３ａは、基台部３７から水平方向に延出されている。延出部３３ａの他端は、垂下部３３ｂにつながっている。垂下部３３ｂは、延出部３３ａから鉛直方向の下方に伸びている。先端部３３ｃは、垂下部３３ｂの下端側に位置している。先端部３３ｃは、下面側から処理液を吐出する。処理液としては、例えば、フォトレジスト液、ＳＯＧ（Spin-on-Glass）液、現像液、リンス液、純水および洗浄液などが挙げられる。
　ノズル移動機構３５は、例えば、モータ３９と、回転軸４１と、位置検出部４３と、を備えている。モータ３９は、鉛直姿勢で配置されている。回転軸４１は、モータ３９によって回転中心ＰＬ３を中心として回転される。回転軸４１は、基台部３７に連結されている。基台部３７は、モータ３９の駆動により回転される。ノズル３３は、ノズル移動機構３５によって、基台部３７とともに回転中心ＰＬ３を中心として揺動される。位置検出部４３は、回転軸４１の回転中心ＰＬ３を中心とした回転方向における回転軸４１の位置（回転位置ともいう）を検出する。位置検出部４３は、平面視における回転中心ＰＬ３を中心とした回転軸４１の角度を検出する。位置検出部４３は、例えば、回転軸４１の回転位置に応じてパルス信号を出力する。
　基板処理装置１は、平面視でガード２３から側方に離れた位置に配置された、待機カップ４４を備えている。待機カップ４４は、平面視した場合に、ノズル３３の先端部３３ｃがこの待機カップ４４の上方に位置することが可能に配置されている。別の観点から言えば、待機カップ４４は、ノズル３３の原点位置の下方に位置している。待機カップ４４は、ノズル３３の先端部３３ｃの乾燥を防止するための部分である。待機カップ４４は、ノズル３３からの処理液の空吐出に利用される。ノズル移動機構３５は、モータ３９を駆動することでノズル３３を揺動させる。ノズル移動機構３５は、制御部４５からのノズル動作指令に応じて、原点位置と、スピンチャック３の回転中心ＰＬ１の上にあたる吐出位置と、の間でノズル３３の先端部３３ｃを移動させる。ノズル３３の吐出位置は、ノズル３３の先端部３３ｃから基板Ｗ上に向けて処理液を吐出する際にノズル３３が配置される位置である。
　基板処理装置１は、例えば、回転軸４１の外周部側に配置された原点センサＺ３を備えている。原点センサＺ３は、ノズル３３が原点位置に位置すると、この原点センサＺ３から出力される信号（出力信号）を変化させる。例えば、原点センサＺ３は、ノズル３３が原点位置に移動すると、出力信号をオンにする。なお、原点センサＺ３が省略されて構成の簡易化が図られてもよい。この場合には、回転軸４１の一部に突起（回転側突起ともいう）が設けられているとともに、回転軸４１の外周部側に配置され且つ筐体ＣＡに固定された突起（固定側突起ともいう）が設けられていてもよい。例えば、位置検出部４３が、回転軸４１の回転中心ＰＬ３を中心とした回転によって回転軸４１の回転側突起が固定側突起に当接して、回転軸４１の回転中心ＰＬ３を中心とした回転が不可能となったことを検出することで、ノズル３３が原点位置に位置していることを検出してもよい。ここでは、位置検出部４３のパルス信号が不変となった時点におけるノズル３３の位置が原点位置として取り扱われてよい。
　基板処理装置１は、撮影部としてのカメラＣＭを備えている。カメラＣＭは、後述する１つ以上の対象部品を捉えた画像（実画像ともいう）を撮影によって得る。カメラＣＭは、例えば、筐体ＣＡの一部位に取り付けられている。カメラＣＭの位置は、後述する対象部品が視野に収まれるのであれば、何れの箇所であってもよい。カメラＣＭは、例えば、後述する１つ以上の対象部品の全てが視野内に収まる視野角（画角）を有する。カメラＣＭは、例えば、後述する１つ以上の対象部品の原点位置の全てが視野内に収まる視野角（画角）を有する。
　基板処理装置１は、制御部４５と、指示部４７と、報知部４９と、を備えている。制御部４５の詳細については、後述される。指示部４７は、基板処理装置１のオペレータによって操作される。指示部４７は、例えば、キーボードもしくはタッチ式パネルである。指示部４７は、例えば、オペレータの操作に応じた信号を制御部４５に出力する。指示部４７は、後述される対象部品、要確認タイミング、許容範囲、レシピおよび処理の開始などを指示する。報知部４９は、制御部４５が異常を検出した場合に、オペレータに異常を報知する。報知部４９としては、例えば、表示器、ランプおよびスピーカなどが挙げられる。報知部４９は、例えば、制御部４５からの信号に応答して動作する。
　＜２．基板処理装置における制御系の構成＞
　図３は、第１実施形態に係る基板処理装置１の機能的な構成の一例を示すブロック図である。
　制御部４５は、例えば、演算部４５ａおよび記憶部４５ｂなどを備えている。演算部４５ａは、例えば、中央演算装置（ＣＰＵ）などのプロセッサとして機能する電子回路、およびプロセッサが処理を実行するためのデータを一時的に記憶するランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）などのメモリとして機能する電子回路を有する。記憶部４５ｂは、ハードディスクまたはフラッシュメモリなどの不揮発性の記憶媒体として機能する部分などを有する。記憶部４５ｂは、例えば、１つの不揮発性の記憶媒体として機能する部分を有していてもよいし、２つ以上の不揮発性の記憶媒体として機能する部分を有していてもよい。
　演算部４５ａは、例えば、複数の機能な構成として、動作制御部５１と、画像処理部５９と、探索処理部６１と、異常検出部６３と、を備えている。記憶部４５ｂは、例えば、レシピ情報５３、パラメータ情報５５、設計情報５７およびプログラムＰｇ１などを記憶している。演算部４５ａでは、例えば、動作制御部５１、画像処理部５９、探索処理部６１、および異常検出部６３は、記憶部４５ｂ内のプログラムＰｇ１などをＣＰＵが読み出して実行することで実現される機能的な処理部（機能処理部ともいう）であってよい。
　動作制御部５１は、上述されたモータ７，３９、エアシリンダ１９，２７、およびカメラＣＭの動作を制御する。動作制御部５１には、原点センサＺ１，Ｚ２，Ｚ３、および位置検出部４３からの信号が与えられる。動作制御部５１によるモータ７，３９、エアシリンダ１９，２７、およびカメラＣＭなどの各部の動作の制御は、例えば、記憶部４５ｂに記憶されたレシピ情報５３内のレシピに応じて行われる。例えば、レシピに基づく各部の動作の開始がオペレータによって指示された後に、動作制御部５１は、レシピに基づいて各部に対して各種の動作指令を出力して、モータ７など各部を所定のタイミングで動作させる。
　レシピ情報５３は、記憶部４５ｂに予め記憶された各種のレシピを示す情報である。レシピは、基板Ｗを処理する各種の手順を規定している。オペレータは、指示部４７を操作することで所望のレシピの実行を指示することができる。
　パラメータ情報５５は、記憶部４５ｂに予め記憶された、対象部品ごとの、要確認タイミング、および許容範囲などの情報である。対象部品は、基板処理装置１を構成する部品のうち、特定の処理の対象となる部品である。本第１実施形態では、特定の処理には、異常の検出が含まれる。要確認タイミングは、対象部品の動作状態を確認するためのタイミングである。要確認タイミングは、動作制御部５１が動作指令を出力したタイミングと重なる場合があってもよいし、この動作指令に応じて対象部品が移動を完了したタイミングと重なる場合があってもよい。対象部品、要確認タイミング、および許容範囲などは、オペレータが指示部４７を操作することで任意に設定され得る。オペレータは、どの部品を対象部品とするか、どのタイミングを要確認タイミングとするか、どの程度の対象部品の位置の誤差を許容する範囲（許容範囲）とするかなど、を指示部４７から指示することができる。
　対象部品には、例えば、チャック９、ガード２３、およびノズル３３などが含まれ得る。要確認タイミングには、例えば、チャック駆動機構１７がチャック動作指令に応じてチャック９を移動させてチャック９の移動が完了したタイミング、ノズル移動機構３５がノズル動作指令に応じてノズル３３を移動させてノズル３３の移動が完了したタイミング、およびガード移動機構２５がガード動作指令に応じてガード２３を昇降させてガード２３の移動が完了したタイミング、チャック９がチャック動作指令によって閉止位置に位置するように設定されたタイミング、ノズル３３がノズル動作指令によって吐出位置に位置するように設定されたタイミング、およびガード２３がガード動作指令によって処理位置に位置するように設定されたタイミング、などが含まれ得る。
　許容範囲は、要確認タイミングにおいて、対象部品が正常に動作した場合に対象部品が本来あるべき位置に対する許容度合いを示す。許容範囲は、例えば、対象部品が設計的に意図された位置および角度からのズレをどの程度許容するかを表す度合いである。許容範囲は、基板Ｗに対する処理を基準として、要確認タイミングにおいて、対象部品が設計的に意図された位置および角度からずれていても、基板Ｗに対する処理として許容され得る、対象部品のずれの範囲を示す。
　上述された動作制御部５１は、位置検出部４３からのパルス信号と、記憶部４５ｂ内のパラメータ情報５５に基づいて、対象部品としてのノズル３３が要確認タイミングにあれば、要確認タイミングにある対象部品としてのノズル３３を示す情報と、要確認タイミングにある対象部品としてのノズル３３が要確認タイミングにおいて本来あるべき位置（例えば、吐出位置など）を示す情報と、を探索処理部６１に知らせる。動作制御部５１は、原点センサＺ１，Ｚ２，Ｚ３からの信号に基づいて、対象部品が原点位置に位置していれば、原点位置に位置している対象部品を特定する情報を探索処理部６１に知らせる。ここで、対象部品が１つしか存在していなければ、動作制御部５１は、原点位置に位置している対象部品を特定する情報を探索処理部６１に知らせなくてもよい。動作制御部５１は、エアシリンダ１９，２７およびモータ３９への動作の制御に応じて、各対象部品について、対象部品が要確認タイミングにあれば、要確認タイミングにある対象部品の情報と、要確認タイミングにおいて対象部品が本来あるべき位置（例えば、チャック９の閉止位置、ノズル３３の吐出位置、またはガード２３の処理位置など）を示す情報と、を探索処理部６１に知らせる。ここで、対象部品が１つしか存在していなければ、動作制御部５１は、要確認タイミングにある対象部品の情報を探索処理部６１に知らせなくてもよい。動作制御部５１は、レシピに応じて各部に動作指令を出力したことを探索処理部６１に知らせてもよい。
　設計情報５７は、記憶部４５ｂに記憶された、基板処理装置１を構成している部品に係る設計情報を含む。設計情報５７は、基板処理装置１における処理対象としての基板Ｗに係る設計情報を含んでいてもよい。設計情報５７は、例えば、３Ｄ－ＣＡＤ（three-dimensional Computer Aided Design）のデータを含む。設計情報５７は、処理に用いる処理液および各種の材料に関する物性情報などを含んでいてもよい。
　３Ｄ－ＣＡＤデータは、例えば、座標軸が直交する３軸で表現され、三次元空間上に部品が配置された場合に、部品に係る位置および角度の情報（位置情報とも総称される）で表現される。記憶部４５ｂは、図示しないホストコンピュータから転送された少なくとも対象部品に係る設計情報を、予め記憶している。換言すれば、記憶部４５ｂは、対象部品に関する三次元の設計情報を記憶している。図示しないホストコンピュータは、基板処理装置１の全ての部品および材料に関する３Ｄ－ＣＡＤデータを三次元の設計情報として記憶していてもよい。ここで、記憶部４５ｂに記憶された設計情報５７が、基板処理装置１の全部品に関する設計情報ではなく、対象部品の設計情報に限定されていれば、記憶部４５ｂの記憶容量が節約され得る。
　画像処理部５９は、カメラＣＭによる撮影で得られた実画像を処理する。画像処理部５９は、実画像に対して画像処理を施し、実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る情報（実形状情報ともいう）を抽出する。画像処理部５９は、例えば、実画像のうちの全ての領域もしくは予め設定された一部の領域で捉えられている全ての部品について、例えば、輪郭を抽出する処理を行うことで実形状情報を抽出する。ここでいう輪郭は、部品の外形の輪郭だけでなく、部品の外形の内側に位置する縁部分を含んでいてもよい。画像処理部５９で抽出された実形状情報は、探索処理部６１に与えられる。
　探索処理部６１は、複数の参照形状情報と実形状情報とに基づいて、複数の仮想的なカメラの位置（仮想カメラ位置ともいう）のうち、参照形状情報と実形状情報との間における一致度が最も大きな仮想カメラ位置を探索する処理（探索処理ともいう）を行う。ここで、複数の参照形状情報は、記憶部４５ｂに記憶された対象部品に関する三次元の設計情報に基づいてそれぞれ生成される情報である。より具体的には、この複数の参照形状情報は、複数の仮想カメラ位置からの対象部品の三次元モデル（３Ｄモデルともいう）の撮影で取得され得る複数の仮想的な画像（仮想画像ともいう）のそれぞれにおける対象部品の３Ｄモデルの二次元形状に係る情報である。例えば、１つの参照形状情報は、１つの対象部品に関する三次元の設計情報に基づいて生成される情報であって、１つの仮想カメラ位置からの対象部品の３Ｄモデルの撮影で取得され得る仮想画像における対象部品の３Ｄモデルの二次元形状に係る情報である。対象部品の３Ｄモデルは、対象部品に関する三次元の設計情報に基づいて仮想的に生成される対象部品の三次元の模型である。仮想画像は、例えば、レンダリングなどの処理によって３Ｄモデルが仮想的な平面に投影されることで生成され得る。参照形状情報と実形状情報との間における一致度とは、例えば、実形状情報に対して参照形状情報が近似している程度をいう。一致度が大きいほど参照形状情報は実形状情報に近似しており、一致度が小さいほど参照形状情報は実形状情報に相違している。参照形状情報と実形状情報との間における一致度は、例えば、参照形状情報と実形状情報との間における一致度を示す数値によって表される。一致度および一致度を示す数値については、さらに後述される。３Ｄモデルの二次元形状に係る情報は、例えば、図形であってよい。
　探索処理部６１の探索処理によれば、カメラＣＭによる撮影で得られた実画像において、複数の仮想カメラ位置のうちの何れの仮想カメラ位置からの撮影で取得され得る仮想画像における対象部品の３Ｄモデルの二次元形状に対して一致度が最も大きくなる対象部品が捉えられているのかが探索され得る。この探索の結果に基づいて、探索処理部６１では、対象部品の姿勢が認識され得る。
　探索処理部６１は、少なくとも要確認タイミングとなった対象部品について、探索処理を行う。これにより、基板処理装置１において、要確認タイミングとなった対象部品の姿勢が認識され得る。探索処理部６１は、実画像を用いて認識された対象部品の姿勢に係る情報（現実情報ともいう）を異常検出部６３に出力する。換言すれば、現実情報は、例えば、探索処理部６１によって検出された一致度が最も大きな仮想カメラ位置に基づく対象部品の姿勢に係る情報である。この現実情報は、実画像に基づくものであり、要確認タイミングにおいて、基板処理装置１で現実に対象部品が位置している状態を表す情報である。
　探索処理部６１は、動作制御部５１からの指示によって、要確認タイミングでないタイミングであっても対象部品についての探索処理を行う場合がある。例えば、原点センサＺ１，Ｚ２，Ｚ３からの出力信号に基づいた動作制御部５１からの指示に応答して、探索処理部６１は、原点位置に位置している対象部品についての探索処理（原点探索処理ともいう）を行ってもよい。原点探索処理は、例えば、基板処理装置１が起動されて、基板Ｗに対する処理が開始される際に、各対象部品について一度だけ行われてよい。また、探索処理部６１は、要確認タイミングを含む任意のタイミングにおいて、対象部品についての探索処理を行ってもよい。
　異常検出部６３は、探索処理部６１から出力された情報に応じて、対象部品の異常を検出する。具体的には、異常検出部６３は、探索処理部６１によって検出された実形状情報と参照形状情報との間における一致度が最も大きな仮想カメラ位置に基づく対象部品の姿勢に係る情報（現実情報）と、対象部品の状態が正常である場合の三次元の設計情報に基づく対象部品の姿勢に係る情報（正常情報ともいう）と、を比較することで、対象部品の異常を検出する。より具体的には、異常検出部６３は、対象部品についての現実情報と正常情報との比較の結果、現実情報と正常情報とが一致しない場合には、対象部品についての異常を検出する。ここで、対象部品についての正常情報は、許容範囲内にある場合においての対象部品の姿勢に係る情報を含んでいてもよい。この場合には、現実情報が正常情報に一致するとは、正常情報の許容範囲内における何れかの対象部品の姿勢に係る情報と、現実情報における対象部品の姿勢に係る情報とが一致していることを含む。
　異常検出部６３は、検出結果に応じて報知部４９に報知動作を行わせる。具体的には、異常検出部６３は、対象部品についての異常の検出に応答して、報知部４９に報知動作を行わせる。報知動作は、例えば、異常の発生を知らせる動作であってよい。報知部４９は、異常の発生とともに、例えば、異常が検出された対象部品を特定する情報を併せて報知してもよいし、異常が検出された対象部品の位置情報を併せて報知してもよい。ここで、異常が検出された対象部品を特定する情報としては、例えば、複数個のチャック９のそれぞれを特定する名称もしくは記号、１つ以上のガード２３のそれぞれを特定する名称もしくは記号、ならびに１つ以上のノズル３３のそれぞれを特定する名称もしくは記号などを示す文字列もしくは音声などが挙げられる。異常が検出された対象部品の位置情報を示す情報としては、チャック９についての閉止位置および開放位置、ガード２３についての原点位置および処理位置、ならびにノズル３３についての原点位置および吐出位置など、を示す文字列もしくは音声などの各種情報が挙げられる。
　＜３．探索処理に関する機能的な構成の具体例＞
　図４は、制御部４５における探索処理に関する機能的な構成の具体的な一例を示すブロック図である。図４では、制御部４５における複数の機能的な構成のうち、記憶部４５ｂ、画像処理部５９および探索処理部６１についての機能的な構成が示されている。
　＜３－１．画像処理部＞
　画像処理部５９は、複数の機能処理部として、例えば、処理対象領域抽出部５９１と、輪郭抽出部５９２と、を有する。これらの処理対象領域抽出部５９１および輪郭抽出部５９２は、例えば、制御部４５（より具体的には、演算部４５ａ）において、記憶部４５ｂに格納されているプログラムＰｇ１をＣＰＵが読み出して実行することで実現される。
　処理対象領域抽出部５９１は、カメラＣＭによる撮影で得られた対象部品を捉えた実画像を取得し、この実画像から処理を行う対象の領域（処理対象領域ともいう）に係る部分を画像（処理対象実画像ともいう）として抽出する。これにより、例えば、輪郭抽出部５９２における処理および探索処理部６１における処理において、演算の処理量が低減され得る。その結果、対象部品の姿勢の認識が効率良く行われ得る。
　図５から図７は、それぞれ実画像から処理対象領域に係る部分を抽出する処理を説明するための図である。図５には、カメラＣＭによる撮影で得られた実画像Ｉｒ１の具体的な一例が示されている。図６には、実画像Ｉｒ１における処理対象領域Ｒ１の具体的な一例が示されている。図７には、実画像Ｉｒ１から抽出された処理対象実画像Ｉｒ２の具体的な一例が示されている。
　処理対象領域抽出部５９１は、例えば、図５で示された実画像Ｉｒ１を取得した場合に、図６で示されるように実画像Ｉｒ１のうちの太い二点鎖線で囲まれた処理対象領域Ｒ１に係る部分を抽出することで、図７で示されるような処理対象実画像Ｉｒ２を得る。
　処理対象領域Ｒ１は、例えば、対象部品ごとに、実画像上において要確認タイミングに対象部品が存在し得る領域を包含するように、予め設定されていてよい。例えば、処理対象領域Ｒ１は、事前にカメラＣＭによる撮影で得られた実画像が参照されることで設定されてもよいし、基板処理装置１を構成している部品の設計情報とカメラＣＭの撮影方向および画角とに基づいて設定されてもよい。
　輪郭抽出部５９２は、例えば、処理対象領域抽出部５９１で得られた処理対象実画像Ｉｒ２で捉えられている全ての部品について、輪郭を抽出する処理を行うことによって実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）を抽出する。これにより、画像処理部５９は、実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る実形状情報を取得することができる。画像処理部５９で取得された実形状情報は、探索処理部６１に与えられる。
　ここでは、処理対象領域抽出部５９１で得られた処理対象実画像Ｉｒ２は、対象部品を捉えた実画像とみなされてよい。輪郭は、上述されたように、部品の外形の輪郭だけでなく、部品の外形の内側に位置する縁部分も含んでいてもよい。輪郭を抽出する処理は、例えば、Ｃａｎｎｙ法などのエッジを検出する手法などを用いて実現され得る。ここでは、さらに検出されたエッジにモルフォロジー変換などの線を膨張させる処理が施されることで、処理対象実画像Ｉｒ２で捉えられている全ての部品について輪郭が抽出されてもよい。実形状情報は、例えば、実画像で捉えられた物体の輪郭を示すエッジ画像であってよい。エッジ画像としては、例えば、物体の輪郭と、それ以外の部分と、が区別可能な二値画像などが採用される。ここでは、実形状情報としてのエッジ画像は、実画像における物体の二次元形状を示す情報であると言える。換言すれば、実形状情報は、例えば、実画像における物体の二次元形状を示す情報であってよい。図８は、輪郭抽出部５９２において取得された実形状情報としてのエッジ画像Ｉｒ３の具体的な一例を示す図である。図８で例示されたエッジ画像Ｉｒ３は、図７で例示された処理対象実画像Ｉｒ２で捉えられている全ての部品について輪郭を抽出する処理を行うことで得られたエッジ画像の一例である。図８で例示されたエッジ画像Ｉｒ３は、輪郭抽出部５９２で抽出された部品の輪郭が白色で示され、それ以外の部分が黒色で示された二値画像である。
　＜３－２．探索処理部＞
　＜３－２－１．探索処理の基本的な考え方の一例＞
　図９から図１６は、それぞれ探索処理の基本的な考え方の一例を説明するための図である。
　例えば、図９で示されるように、対象部品（例えば、チャック９）に関する三次元の設計情報に基づいて仮想的に生成される対象部品の三次元の模型である対象部品の３Ｄモデル３ｄｍが中心とされて、複数の仮想的なカメラの位置（仮想カメラ位置）Ｐ１が適宜設定されながら、各仮想カメラ位置Ｐ１からの対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの撮影で取得され得る仮想的な画像（仮想画像）における対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの二次元形状に係る情報（参照形状情報）が生成される。つまり、各仮想カメラ位置Ｐ１に対して参照形状情報が生成される。この参照形状情報としては、例えば、図１０で示されるように、各仮想カメラ位置Ｐ１からの対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの撮影で取得され得る仮想画像における対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの二次元形状としての輪郭を示す画像（リファレンス画像ともいう）Ｉｖ１が採用され得る。ここでは、参照形状情報としてリファレンス画像は、仮想画像における３Ｄモデル３ｄｍの二次元形状を示す情報であると言える。換言すれば、参照形状情報は、例えば、仮想画像における３Ｄモデル３ｄｍの二次元形状を示す情報であってよい。図１０では、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの輪郭が便宜的に太い二点鎖線で描かれたリファレンス画像Ｉｖ１の一例が示されている。図１０で例示されたリファレンス画像Ｉｖ１は、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの二次元形状としての輪郭が黒色で示され、それ以外の部分が白色で示された二値画像である。
　そして、例えば、複数の仮想カメラ位置Ｐ１について得られた複数の参照形状情報としての複数のリファレンス画像Ｉｖ１のそれぞれと、図１１で示されるような実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る実形状情報としてのエッジ画像Ｉｒ３と、の間で、一致度を示す数値が算出される。図１１で例示されたエッジ画像Ｉｒ３は、物体の輪郭が黒色で示され、それ以外の部分が白色で示された二値画像である。ここでは、例えば、実形状情報としてのエッジ画像Ｉｒ３に対して、参照形状情報としてのリファレンス画像Ｉｖ１の相対的な回転移動および平行移動が行われる。この際に、実形状情報としてのエッジ画像Ｉｒ３に対する参照形状情報としてのリファレンス画像Ｉｖ１の一致度が最大となる場合におけるこの一致度を示す数値が、実形状情報としてのエッジ画像Ｉｒ３と参照形状情報としてのリファレンス画像Ｉｖ１との間における一致度を示す数値として算出され得る。換言すれば、各仮想カメラ位置Ｐ１について、実形状情報としてのエッジ画像Ｉｒ３に対する参照形状情報としてのリファレンス画像Ｉｖ１の一致度が最大となる場合におけるこの一致度を示す数値が、実形状情報としてのエッジ画像Ｉｒ３と参照形状情報としてのリファレンス画像Ｉｖ１との間における一致度を示す数値として算出され得る。さらに換言すれば、各仮想カメラ位置Ｐ１について、実形状情報としてのエッジ画像Ｉｒ３に対する参照形状情報としてのリファレンス画像Ｉｖ１の一致度が最大となる場合におけるこの一致度が、実形状情報としてのエッジ画像Ｉｒ３と参照形状情報としてのリファレンス画像Ｉｖ１との間における一致度とされる。
　さらに、例えば、図１２で示されるように、複数の仮想カメラ位置Ｐ１のうち、実形状情報としてのエッジ画像Ｉｒ３と参照形状情報としてのリファレンス画像Ｉｖ１との間における一致度が最も大きくなる仮想カメラ位置Ｐ１が検出される。これにより、対象部品について、カメラＣＭによる撮影で得られた実画像において、複数の仮想カメラ位置のうちの何れの仮想カメラ位置からの撮影で取得され得る仮想画像における対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの二次元形状に対して一致度が最も大きな対象部品が捉えられているのかが探索され得る。
　ところで、図１３で示されるように、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの中心が基準点Ｐｏとしての原点とされた右手系のｘｙｚ座標が設定された場合を想定する。３Ｄモデル３ｄｍの中心には、例えば、３Ｄモデル３ｄｍの重心が適用される。この場合には、３Ｄモデル３ｄｍを中心とした複数の仮想カメラ位置Ｐ１は、ｘ軸を中心とした回転方向における角度（緯度ともいう）αと、ｚ軸を中心とした回転方向における角度（経度ともいう）βと、原点からの距離Ｄと、によって規定され得る。また、仮想カメラ位置Ｐ１から対象部品の３Ｄモデル３ｄｍを撮影する仮想的なカメラの姿勢は、基準点Ｐｏと仮想カメラ位置Ｐ１とを通る細い一点鎖線で描かれた直線Ｌｎ１を中心とした回転方向における角度（ロール角ともいう）γによって規定され得る。
　ここでは、仮想カメラ位置Ｐ１を規定する緯度αおよび経度βが変化すると、仮想カメラ位置Ｐ１から対象部品の３Ｄモデル３ｄｍを撮影する方向が変化する。このため、仮想カメラ位置Ｐ１を規定する緯度αおよび経度βが変化すると、例えば、図１４で示されるように、参照形状情報としてのリファレンス画像Ｉｖ１における太い二点鎖線で描かれた対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの輪郭の二次元形状は、形が変化し得る。
　また、ここでは、仮想カメラ位置Ｐ１を規定する距離Ｄが変化しても、仮想カメラ位置Ｐ１から対象部品の３Ｄモデル３ｄｍを撮影する方向は変化しない。このため、仮に仮想カメラ位置Ｐ１を規定する距離Ｄが変化すると、例えば、図１５で示されるように、参照形状情報としてのリファレンス画像Ｉｖ１における太い二点鎖線で描かれた対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの輪郭の二次元形状は、形が変化せずに大きさが変化し得る。
　また、ここでは、仮想カメラ位置Ｐ１における仮想的なカメラの姿勢を規定するロール角γが変化すると、例えば、図１６で示されるように、参照形状情報としてのリファレンス画像Ｉｖ１における太い二点鎖線で描かれた対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの輪郭の二次元形状は、形も大きさも変化せずに向きが変化し得る。
　本第１実施形態では、探索処理部６１は、探索処理を効率的に進めるために、１次探索処理を行った後、この１次探索処理の結果を用いた２次探索処理を行う。換言すれば、探索処理は、順に行われる１次探索処理と２次探索処理とを含む。１次探索処理は、緯度αおよび経度βをある程度粗く異ならせることで、限定された数の仮想カメラ位置Ｐ１について、参照形状情報と実形状情報との間における一致度を示す数値を算出して、参照形状情報と実形状情報との間における一致度が最も大きくなる仮想カメラ位置Ｐ１を検出する処理である。２次探索処理は、１次探索処理で検出された仮想カメラ位置Ｐ１に基づいて、参照形状情報と実形状情報との間における一致度がより大きくなる仮想カメラ位置Ｐ１をさらに細かく探索する処理である。１次探索処理および２次探索処理において参照形状情報と実形状情報との間における一致度を示す数値が算出される際には、例えば、この一致度がより大きくなるロール角γも求められ、このロール角γも考慮されて一致度を示す数値が算出される。これにより、参照形状情報と実形状情報との間における一致度が最も大きくなる仮想カメラ位置Ｐ１についての緯度α、経度β、距離Ｄおよびロール角γが探索処理の結果として取得され得る。これらの緯度α、経度β、距離Ｄおよびロール角γにより、参照形状情報と実形状情報との間における一致度が最も大きくなる仮想カメラ位置Ｐ１を基準とした３Ｄモデル３ｄｍの姿勢が認識され得る。このため、探索処理の結果によれば、対象部品を捉えた実画像を取得したカメラＣＭの位置を基準とした対象部品の姿勢が認識され得る。換言すれば、探索処理の結果によれば、実画像で捉えられた対象部品の姿勢が認識され得る。ここでは、例えば、対象部品の姿勢が、緯度α、経度β、距離Ｄおよびロール角γの形式で認識されてよい。
　＜３－２－２．探索処理部の機能的な構成＞
　探索処理部６１は、複数の機能処理部として、例えば、第１探索処理部６１１と、第２探索処理部６１２と、を有する。これらの第１探索処理部６１１および第２探索処理部６１２は、例えば、制御部４５（より具体的には、演算部４５ａ）において、記憶部４５ｂに格納されているプログラムＰｇ１をＣＰＵが読み出して実行することで実現される。第１探索処理部６１１は、１次探索処理に関する処理を行う部分であり、第２探索処理部６１２は、２次探索処理に関する処理を行う。
　＜３－２－２－１．第１探索処理部＞
　第１探索処理部６１１は、複数の機能処理部として、例えば、密集度判定部６１１１、第１形状情報取得部６１１２、第１算出部６１１３および第１検出部６１１４を含む。これらの密集度判定部６１１１、第１形状情報取得部６１１２、第１算出部６１１３および第１検出部６１１４は、例えば、制御部４５（より具体的には、演算部４５ａ）において、記憶部４５ｂに格納されているプログラムＰｇ１をＣＰＵが読み出して実行することで実現される。第１探索処理部６１１では、例えば、第１形状情報取得部６１１２、第１算出部６１１３および第１検出部６１１４によって１次探索処理が実現され得る。
　＜＜密集度判定部６１１１＞＞
　密集度判定部６１１１は、例えば、輪郭抽出部５９２で取得された実形状情報としてのエッジ画像について、部品の輪郭の密集度が低い領域（低密集度領域ともいう）を判定する。密集度判定部６１１１では、例えば、実形状情報としてのエッジ画像において、所定の大きさの領域（単位判定領域ともいう）ごとに、部品の輪郭が占める割合が、部品の輪郭の密集度として算出され、この密集度が所定値以下である単位判定領域が、低密集度領域として判定され得る。単位判定領域における所定の大きさは、例えば、上述された参照形状情報としてのリファレンス画像の大きさに応じて設定され得る。所定値は、例えば、ゼロなどの数値に設定され得る。
　例えば、所定値にゼロが適用される場合には、実形状情報としてのエッジ画像のうち、部品の輪郭が全く含まれていない単位判定領域が、低密集度領域として判定される。密集度判定部６１１１における判定結果は、第１算出部６１１３および第２探索処理部６１２に与えられる。ここでは、低密集度領域には、対象部品の輪郭が含まれていないものと推定される。このため、例えば、後述される第１算出部６１１３および第２算出部６１２４において、実形状情報としてのエッジ画像のうちの低密集度領域については、実形状情報と参照形状情報との間における一致度を示す数値の算出を行うための計算の対象外とされることで、探索処理に要する計算量が低減され得る。
　＜＜第１形状情報取得部６１１２＞＞
　第１形状情報取得部６１１２は、例えば、記憶部４５ｂに記憶された対象部品に関する三次元の設計情報に基づいて、複数の仮想カメラ位置（第１仮想カメラ位置ともいう）のそれぞれから対象部品の３Ｄモデルが撮影される場合を想定して、複数の第１仮想カメラ位置のそれぞれについて生成された、参照形状情報を取得する。複数の第１仮想カメラ位置は、対象部品の３Ｄモデルの基準点を中心としてこの対象部品の３Ｄモデルを囲む仮想的な球面に沿って位置する複数の仮想面を含む面の集合体（面集合体ともいう）を仮想的に設定した場合に、複数の仮想面のそれぞれに対して１つの仮想カメラ位置が仮想的に設定されることで設定される複数の仮想カメラ位置である。ここで、参照形状情報は、対象部品に関する三次元の設計情報に基づいて生成される情報であって、仮想カメラ位置からの撮影で取得され得る仮想画像における対象部品の３Ｄモデルの二次元形状に係る情報である。対象部品の３Ｄモデルの基準点は、例えば、対象部品の３Ｄモデルの重心点などの中心点に設定されてよい。ここでは、面集合体を構成する複数の仮想面の数がＭ１個（Ｍ１は２以上の自然数）に設定されることで、複数の第１仮想カメラ位置は、Ｍ１個の第１仮想カメラ位置に限定される。各仮想面では、例えば、仮想面の所定の位置に第１仮想カメラ位置が仮想的に設定される。所定の位置には、例えば、仮想面の中心の位置が適用される。仮想面の中心には、例えば、仮想面の重心が適用される。
　本第１実施形態では、面集合体を構成する複数の仮想面のそれぞれには、例えば、三角形の面が適用され、面集合体には、多数の三角形の面で構成された多面体が適用される。換言すれば、面集合体には、多数の三角形で構成された球面状の多面体が適用される。これにより、複数の仮想面を含む面集合体の設定が容易に行われ得る。ここで、三角形には、正三角形が適用され得る。仮想面が三角形の面であれば、仮想面の中心は、例えば、三角形の重心であってもよいし、内心であってもよい。
　第１形状情報取得部６１１２は、例えば、記憶部４５ｂに記憶された対象部品に関する三次元の設計情報に基づいて、複数の第１仮想カメラ位置を設定するとともに、複数の第１仮想カメラ位置のそれぞれについて参照形状情報を生成することで、複数の第１仮想カメラ位置のそれぞれについて生成された参照形状情報を取得することができる。
　ここでは、例えば、図１３で示されたように、対象部品に関する三次元の設計情報で規定される対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏを原点とした右手系のｘｙｚ座標が設定されることで、複数の仮想面の位置および姿勢などが規定され得る。さらに、ｘ軸を中心とした回転方向における角度（緯度）αと、ｚ軸を中心とした回転方向における角度（経度）βと、原点からの距離Ｄと、によって、複数の第１仮想カメラ位置のそれぞれ位置が規定され得る。
　図１７は、複数の第１仮想カメラ位置Ｐ１１が設定される態様の一例を示す図である。図１８は、仮想面Ｓｔ１における第１仮想カメラ位置Ｐ１１の設定態様の一例を示す図である。図１７では、図面の複雑化を避ける目的で、右手系のｘｙｚ座標のうち基準点Ｐｏとしての原点のみが示されており且つｘｙｚの３軸の記載が省略されており、角度（緯度）αおよび角度（経度）βの記載も省略されている。また、図１７では、第１仮想カメラ位置Ｐ１１から対象部品の３Ｄモデル３ｄｍを撮影する仮想的なカメラの姿勢を規定する、基準点Ｐｏとしての原点と第１仮想カメラ位置Ｐ１１とを通る直線を中心とした回転方向における角度（ロール角）γの記載も省略されている。また、図１７では、多面体のうちの手前側の部分は輪郭が実線で描かれており、多面体のうちの奥側の部分は輪郭が細い破線で描かれている。また、図１７では、便宜的に対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの一例として六角形の上下面を有する部品が示されており、この部品の輪郭が太い破線で描かれている。
　第１形状情報取得部６１１２では、例えば、図１７で示されるように、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏが中心とされて、この対象部品の３Ｄモデル３ｄｍを囲む仮想的な球面に沿って位置する複数の三角形の仮想面Ｓｔ１を含む面集合体Ａｓ１が仮想的に設定される。そして、複数の三角形の仮想面Ｓｔ１のそれぞれに対して複数の仮想カメラ位置Ｐ１としての複数の第１仮想カメラ位置Ｐ１１が仮想的に設定される。
　図１７では、面集合体Ａｓ１の一例として、２００個程度の三角形の仮想面Ｓｔ１によって構成された球面状の多面体が示されている。図１７では、便宜的に複数の仮想面Ｓｔ１のうちの３つの三角形の仮想面Ｓｔ１に対して符合“Ｓｔ１”が付されている。そして、この３つの三角形の仮想面Ｓｔ１である仮想面Ｓｔ１ａ、仮想面Ｓｔ１ｂおよび仮想面Ｓｔ１ｃのそれぞれには便宜的に梨地を用いたハッチングが付されている。図１７では、複数の三角形の仮想面Ｓｔ１のうちの３つの仮想面Ｓｔ１に対してそれぞれ設定される第１仮想カメラ位置Ｐ１１が黒塗りの丸印で例示されている。より具体的には、仮想面Ｓｔ１ａに対して設定される第１仮想カメラ位置Ｐ１１に符合“Ｐ１１ａ”が付されており、仮想面Ｓｔ１ｂに対して設定される第１仮想カメラ位置Ｐ１１に符合“Ｐ１１ｂ”が付されており、仮想面Ｓｔ１ｃに対して設定される第１仮想カメラ位置Ｐ１１に符合“Ｐ１１ｃ”が付されている。ここでは、例えば、図１８で示されるように、１つの三角形の仮想面Ｓｔ１の所定位置としての１つの三角形の仮想面Ｓｔ１の中心に、１つの第１仮想カメラ位置Ｐ１１が設定される。換言すれば、例えば、三角形の各仮想面Ｓｔ１の所定位置としての三角形の各仮想面Ｓｔ１の中心に、第１仮想カメラ位置Ｐ１１が設定される。
　また、第１形状情報取得部６１１２では、例えば、図１７で示された複数の第１仮想カメラ位置Ｐ１１のそれぞれについて、第１仮想カメラ位置Ｐ１１からの撮影で取得され得る仮想画像における対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの二次元形状に係る参照形状情報が生成される。このとき、第１仮想カメラ位置Ｐ１１から対象部品の３Ｄモデル３ｄｍを撮影する仮想的なカメラによる撮影方向は、第１仮想カメラ位置Ｐ１１から対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏに向かう方向に設定される。また、第１仮想カメラ位置Ｐ１１から対象部品の３Ｄモデル３ｄｍを撮影する仮想的なカメラの姿勢を規定するロール角γは、例えば、ゼロ（０）度に設定される。
　図１７の下部には、３つの第１仮想カメラ位置Ｐ１１のそれぞれについて生成される参照形状情報として、各第１仮想カメラ位置Ｐ１１からの対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの撮影で取得され得る仮想画像における対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの二次元形状としての輪郭を示す画像（リファレンス画像）Ｉｖ１が例示されている。
　ところで、対象部品の移動、あるいは基板処理装置１において対象部品が取り付けられる位置の誤差などによって、カメラＣＭと対象部品との距離が変化する場合が想定される。この場合には、カメラＣＭによる撮影で得られる実画像において、対象部品の大きさが変化し得る。これに対して、上述されたように、仮想カメラ位置Ｐ１を規定する距離Ｄを変化させると、参照形状情報としてのリファレンス画像Ｉｖ１における対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの輪郭の二次元形状の大きさが変化する。このため、カメラＣＭと対象部品との距離が変化する場合を想定すれば、第１形状情報取得部６１１２は、距離Ｄを異ならせた複数の第１仮想カメラ位置Ｐ１１を仮想的に設定して、各第１仮想カメラ位置Ｐ１１について生成した参照形状情報を得る必要がある。
　そこで、第１形状情報取得部６１１２は、例えば、記憶部４５ｂに記憶された対象部品に関する三次元の設計情報に基づいて、Ｍ１×Ｔ１個（Ｍ１およびＴ１の何れも２以上の自然数）の第１仮想カメラ位置Ｐ１１のそれぞれから対象部品の３Ｄモデルが撮影される場合を想定して、Ｍ１×Ｔ１個の第１仮想カメラ位置Ｐ１１のそれぞれについて生成された、参照形状情報を取得する。Ｍ１×Ｔ１個の第１仮想カメラ位置Ｐ１１は、第１形状情報取得部６１１２によって、対象部品の３Ｄモデルの基準点からの距離が相互に異なるＴ１個の面集合体が仮想的に設定され、且つこのＴ１個の面集合体のそれぞれにおけるＭ１個の仮想面のそれぞれに対して１つの仮想カメラ位置が仮想的に設定されることで設定される複数の仮想カメラ位置である。ここで、参照形状情報は、対象部品に関する三次元の設計情報に基づいて生成される情報であって、第１仮想カメラ位置Ｐ１１からの撮影で取得され得る仮想画像における対象部品の３Ｄモデルの二次元形状に係る情報である。Ｍ１個は、例えば、１００個から３００個程度の範囲で適宜設定される。Ｔ１個は、例えば、３個から３０個程度の範囲で適宜設定される。
　図１９は、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏからの距離が相互に異なるＴ１個の面集合体が仮想的に設定される態様の一例を説明するための図である。図１９では、Ｔ１個の仮想的な球面（仮想球面ともいう）の外縁が、細い二点鎖線で描かれている。このＴ１個の仮想的な球面は、対象部品に関する三次元の設計情報に基づいて仮想的に生成される。このＴ１個の仮想的な球面は、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏからの距離が相互に異なる。さらに、このＴ１個の仮想的な球面のそれぞれは、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏを中心としてこの対象部品の３Ｄモデル３ｄｍを囲む。図１９では、Ｔ１個の仮想的な球面Ｓｖ１，Ｓｖ２，・・・，ＳｖＴ１の外縁のうち、３つの仮想的な球面Ｓｖ１，Ｓｖ２，ＳｖＴ１の外縁以外の図示が省略されている。仮想的な球面Ｓｖ１は、Ｔ１個の仮想的な球面のうち、基準点Ｐｏからの距離が距離Ｄ１である１番目の仮想的な球面である。仮想的な球面Ｓｖ２は、Ｔ１個の仮想的な球面のうち、基準点Ｐｏからの距離が距離Ｄ２である２番目の仮想的な球面である。仮想的な球面ＳｖＴ１は、Ｔ１個の仮想的な球面のうち、基準点Ｐｏからの距離が距離ＤＴ１であるＴ１番目の仮想的な球面である。
　第１形状情報取得部６１１２では、例えば、図１９で示されるＴ１個の仮想的な球面Ｓｖ１，Ｓｖ２，・・・，ＳｖＴ１のそれぞれに沿って、図１７で示されたような面集合体Ａｓ１が仮想的に設定される。これにより、Ｔ１個の面集合体Ａｓ１が仮想的に設定される。Ｔ１個の面集合体Ａｓ１は、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏを中心として相互に拡大および縮小された相似の関係の形状を有する。換言すれば、Ｔ１個の面集合体Ａｓ１は、相互に大きさが異なるものの、相互に同一の形状を有しており且つ３Ｄモデル３ｄｍに対して同一の姿勢を有する。また、第１形状情報取得部６１１２では、Ｔ１個の面集合体Ａｓ１のそれぞれにおいて、Ｍ１個の仮想面Ｓｔ１のそれぞれに対して第１仮想カメラ位置Ｐ１１が仮想的に設定される。これにより、Ｔ１個の面集合体Ａｓ１のそれぞれにおいて、Ｍ１個の第１仮想カメラ位置Ｐ１１が仮想的に設定される。換言すれば、Ｍ１×Ｔ１個の第１仮想カメラ位置Ｐ１１が仮想的に設定される。そして、第１形状情報取得部６１１２では、Ｍ１×Ｔ１個の第１仮想カメラ位置Ｐ１１のそれぞれから対象部品の３Ｄモデル３ｄｍが撮影される場合が想定されて、Ｍ１×Ｔ１個の第１仮想カメラ位置Ｐ１１のそれぞれについて、参照形状情報が生成される。
　＜＜第１算出部６１１３＞＞
　第１算出部６１１３は、複数の第１仮想カメラ位置Ｐ１１のそれぞれについて、実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）と、参照形状情報との間における一致度を示す数値を算出する。
　ここで、上述されたように、例えば、第１形状情報取得部６１１２によってＭ１×Ｔ１個の第１仮想カメラ位置Ｐ１１のそれぞれについて生成された参照形状情報が取得される場合を想定する。この場合には、第１算出部６１１３は、上述されたＭ１×Ｔ１個の第１仮想カメラ位置Ｐ１１のそれぞれについて、実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）と、参照形状情報との間における一致度を示す数値を算出する。
　ここで、第１算出部６１１３における、１つの第１仮想カメラ位置Ｐ１１についての実形状情報と参照形状情報との間における一致度を示す数値の計算処理について、１つの具体例が挙げられて説明される。
　図２０から図２４は、１つの第１仮想カメラ位置Ｐ１１についての実形状情報と参照形状情報との間における一致度を示す数値の計算処理の一具体例を説明するための図である。
　図２０には、１つの第１仮想カメラ位置Ｐ１１についての参照形状情報としてのリファレンス画像Ｉｖ１の一例が示されている。第１算出部６１１３では、例えば、第１形状情報取得部６１１２で取得された参照形状情報としてのリファレンス画像Ｉｖ１と、画像処理部５９で取得された実形状情報としてのエッジ画像Ｉｒ３（図８）との間で、輪郭の二次元形状の一致度を示す数値が算出される。
　第１算出部６１１３は、各第１仮想カメラ位置Ｐ１１について、実形状情報としてのエッジ画像と参照形状情報としてのリファレンス画像との間で、一致度を示す数値を算出する際には、例えば、［処理１ａ］エッジ画像とリファレンス画像との間におけるロール角γのずれに対応する輪郭の二次元形状の向きのずれ量を検出する処理、［処理１ｂ］ロール角γのずれに応じたエッジ画像の回転を行う処理、ならびに［処理１ｃ］回転後のエッジ画像を対象としたリファレンス画像との一致度が最大となる領域の位置を検出する処理、をこの記載の順に行う。
　上記処理１ａでは、第１算出部６１１３は、例えば、実形状情報としてのエッジ画像と、参照形状情報としてのリファレンス画像との間で、回転不変位相限定相関（ＲＩＰＯＣ）法を用いて、輪郭の二次元形状の向きのずれ量を検出する。この輪郭の二次元形状の向きのずれ量は、画像上における輪郭の回転方向のずれ量である。ここでは、第１算出部６１１３は、例えば、図２１で示されるように、画像処理部５９から入力された実形状情報としてのエッジ画像Ｉｒ３を、複数の比較対象領域Ｒｅ１に分けた上で、比較対象領域Ｒｅ１ごとに、ＲＩＰＯＣ法によって、参照形状情報としてのリファレンス画像との間で、輪郭の一致度が最も大きくなり得る回転方向におけるずれ量γ１を算出する。このずれ量γ１は、参照形状情報としてのリファレンス画像と実形状情報としてのエッジ画像との間における一致度がより大きくなり得るロール角γに相当する。
　各比較対象領域Ｒｅ１のサイズは、例えば、参照形状情報としてのリファレンス画像のサイズを基準として、縦方向および横方向のそれぞれにおいて１倍以上で且つ数倍以下（例えば、３倍）に設定される。また、複数の比較対象領域Ｒｅ１は、隣り合う比較対象領域Ｒｅ１において相互に一部が重複するように設定される。図２１の例では、エッジ画像Ｉｒ３において、６つの比較対象領域Ｒｅ１が設定されている。図２１では、１つ目の比較対象領域Ｒｅ１である第１比較対象領域Ｒｅ１１の外縁が太い一点鎖線で描かれている。２つ目の比較対象領域Ｒｅ１である第２比較対象領域Ｒｅ１２の外縁が細い一点鎖線で描かれている。３つ目の比較対象領域Ｒｅ１である第３比較対象領域Ｒｅ１３の外縁が太い破線で描かれている。４つ目の比較対象領域Ｒｅ１である第４比較対象領域Ｒｅ１４の外縁が細い破線で描かれている。５つ目の比較対象領域Ｒｅ１である第５比較対象領域Ｒｅ１５の外縁が太い二点鎖線で描かれている。６つ目の比較対象領域Ｒｅ１である第６比較対象領域Ｒｅ１６の外縁が細い二点鎖線で描かれている。ここでは、第１算出部６１１３は、複数の比較対象領域Ｒｅ１のうち、参照形状情報としてのリファレンス画像との間で、輪郭の一致度が最も大きくなり得る１つの比較対象領域Ｒｅ１と、この１つの比較対象領域Ｒｅ１と参照形状情報としてのリファレンス画像との間で輪郭の一致度が最も大きくなり得る回転方向におけるずれ量γ１と、を検出する。
　上記処理１ｂでは、第１算出部６１１３は、例えば、実形状情報としてのエッジ画像を、上記処理１ａで検出されたずれ量γ１を補正するように回転させる。これにより、回転後のエッジ画像が生成され、実形状情報としてのエッジ画像における輪郭の二次元形状と、参照形状情報としてのリファレンス画像における輪郭の二次元形状との間で、向きが整合する。ここでは、第１算出部６１１３は、例えば、上記処理１ａで検出された比較対象領域Ｒｅ１のエッジ画像を、上記処理１ａで検出されたずれ量γ１を補正するように回転させる。これにより、回転後のエッジ画像が生成され、実形状情報を構成する比較対象領域Ｒｅ１における輪郭の二次元形状と、参照形状情報としてのリファレンス画像における輪郭の二次元形状との間で、向きの一致が図られる。図２２および図２３には、例えば、図２２で示される４つ目の比較対象領域Ｒｅ１である第４比較対象領域Ｒｅ１４のエッジ画像が、ずれ量γ１だけ回転されて、図２３で示される回転後のエッジ画像Ｉｒ４が生成される様子が示されている。図２３には、回転前の第４比較対象領域Ｒｅ１４のエッジ画像の外縁が細い二点鎖線で模式的に示されている。
　上記処理１ｃでは、第１算出部６１１３は、例えば、上記処理１ｂで生成された実形状情報に係る回転後のエッジ画像を対象として、参照形状情報としてのリファレンス画像を用いたテンプレートマッチングを行う。ここでは、第１算出部６１１３は、例えば、回転後のエッジ画像内でリファレンス画像を走査し、回転後のエッジ画像内の各部分領域とリファレンス画像との一致度（類似度）が最大となる領域の位置を検出する。これにより、実形状情報としてのエッジ画像において、参照形状情報としてのリファレンス画像における対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの輪郭の二次元形状との一致度が最大となる領域の位置（マッチング候補位置ともいう）が検出され得る。ここで言う一致度（類似度）は、特に限定されないものの、この一致度には、例えば、回転後のエッジ画像の各部分領域とリファレンス画像とを重畳させた場合における、回転後のエッジ画像の部分領域に対するリファレンス画像の一致の程度が適用される。この一致度（類似度）は、例えば、画素値の差分の二乗和（Sum of Squared Difference）、画素値の差分の絶対値の和（Sum of Absolute Difference）、正規化相互相関、または零平均正規化相互相関などの公知の一致度（類似度）を示すスコア（マッチングスコアともいう）を用いて表現されてよい。また、ここで、上記のテンプレートマッチングが行われる際には、回転後のエッジ画像内の部分領域とリファレンス画像との一致度（類似度）が最大となる場合における一致度（類似度）を示す数値が、第１仮想カメラ位置Ｐ１１についての、実形状情報としてのエッジ画像と参照形状情報としてのリファレンス画像との間における一致度を示す数値として算出される。換言すれば、各第１仮想カメラ位置Ｐ１１について、回転後のエッジ画像内の部分領域に対するリファレンス画像の一致度が最大となる場合におけるこの一致度が、実形状情報としてのエッジ画像と参照形状情報としてのリファレンス画像との間における一致度とされる。ここでは、一致度を示す数値は、例えば、一致度を示すマッチングスコアであってよい。例えば、実形状情報としてのエッジ画像と参照形状情報としてのリファレンス画像との間における一致度が大きいほど、一致度を示すマッチングスコアが大きくなってもよいし、一致度を示すマッチングスコアが小さくなってもよい。換言すれば、一致度を示すマッチングスコアが大きいほど、実形状情報としてのエッジ画像と参照形状情報としてのリファレンス画像との間における一致度が大きいものと評価され得る場合と、一致度を示すマッチングスコアが小さいほど、実形状情報としてのエッジ画像と参照形状情報としてのリファレンス画像との間における一致度が大きいものと評価され得る場合と、がある。以下では、特に条件が記載されていない場合には、実形状情報としてのエッジ画像と参照形状情報としてのリファレンス画像との間における一致度が大きいほど一致度を示すマッチングスコアが大きくなるものとする。図２４には、エッジ画像Ｉｒ４におけるマッチング候補位置Ｐｍ０の一例の外縁が細い二点鎖線で描かれている。
　＜＜第１検出部６１１４＞＞
　第１検出部６１１４は、第１算出部６１１３による算出結果に基づいて、複数の第１仮想カメラ位置Ｐ１１のうち、対象部品を捉えた実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）と参照形状情報との間における一致度が最も大きな第１仮想カメラ位置Ｐ１１である高一致度仮想カメラ位置を検出する。ここでは、例えば、複数の第１仮想カメラ位置Ｐ１１のうち、第１算出部６１１３によって実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）と参照形状情報との間について算出されたマッチングスコアが最も大きな第１仮想カメラ位置Ｐ１１が高一致度仮想カメラ位置として検出されてよい。
　ここで、上述されたように、例えば、第１形状情報取得部６１１２によってＭ１×Ｔ１個の第１仮想カメラ位置Ｐ１１のそれぞれについて生成された参照形状情報が取得される場合を想定する。この場合には、第１検出部６１１４は、第１算出部６１１３による算出結果に基づいて、Ｍ１×Ｔ１個の第１仮想カメラ位置Ｐ１１のうち、実形状情報と参照形状情報との間における一致度が最も大きな仮想カメラ位置である高一致度仮想カメラ位置を検出する。ここでは、例えば、Ｍ１×Ｔ１個の第１仮想カメラ位置Ｐ１１のうち、第１算出部６１１３によって実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）と参照形状情報との間について算出されたマッチングスコアが最も大きな第１仮想カメラ位置Ｐ１１が高一致度仮想カメラ位置として検出されてよい。
　また、第１検出部６１１４は、例えば、高一致度仮想カメラ位置を検出する際に、第１算出部６１１３によって高一致度仮想カメラ位置について検出されたマッチング候補位置を対象部品候補位置として併せて検出する。
　＜３－２－２－２．第２探索処理部＞
　第２探索処理部６１２は、複数の機能処理部として、例えば、照合対象領域設定部６１２１、分割面生成部６１２２、第２形状情報生成部６１２３、第２算出部６１２４および第２検出部６１２５を含む。これらの照合対象領域設定部６１２１、分割面生成部６１２２、第２形状情報生成部６１２３、第２算出部６１２４および第２検出部６１２５は、例えば、制御部４５（より具体的には、演算部４５ａ）において、記憶部４５ｂに格納されているプログラムＰｇ１をＣＰＵが読み出して実行することで実現される。第２探索処理部６１２では、例えば、分割面生成部６１２２、第２形状情報生成部６１２３、第２算出部６１２４および第２検出部６１２５によって２次探索処理が実現され得る。
　＜＜照合対象領域設定部６１２１＞＞
　照合対象領域設定部６１２１は、第１検出部６１１４によって検出された対象部品候補位置に基づいて、輪郭抽出部５９２で取得された実形状情報としてのエッジ画像のうちの第２算出部６１２４におけるマッチング（照合）の処理に用いる領域（照合対象領域ともいう）を設定する。これにより、第２算出部６１２４の処理における計算量が低減され、第２算出部６１２４の処理の効率が向上し得る。
　図２５は、輪郭抽出部５９２で取得された実形状情報としてのエッジ画像Ｉｒ３に照合対象領域Ｒｅ２が設定される一具体例を示す図である。図２５で示されるように、エッジ画像Ｉｒ３に対して、第１検出部６１１４によって検出された対象部品候補位置Ｐｍ１を包含し、且つ対象部品候補位置Ｐｍ１よりも大きなサイズの領域が、照合対象領域Ｒｅ２として設定される。図２５では、対象部品候補位置Ｐｍ１の外縁が細い二点鎖線で描かれており、照合対象領域Ｒｅ２の外縁が太い破線で描かれている。照合対象領域Ｒｅ２のサイズは、例えば、対象部品候補位置Ｐｍ１のサイズを基準として、縦方向および横方向のそれぞれにおいて１倍よりも大きく且つ数倍以下（例えば、２倍）に設定される。
　＜＜分割面生成部６１２２＞＞
　分割面生成部６１２２は、複数の仮想面Ｓｔ１のうち、第１検出部６１１４で検出された高一致度仮想カメラ位置が仮想的に設定された仮想面である高一致度仮想面を分割することで、複数の分割後の仮想面（仮想分割面ともいう）を生成する。複数の仮想面Ｓｔ１は、面集合体Ａｓ１を構成しており且つ対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏを中心としてこの対象部品の３Ｄモデル３ｄｍを囲む仮想的な球面に沿って位置する。
　図２６は、高一致度仮想面Ｓｔ１ｍが複数の仮想分割面Ｓｔ２に分割される一具体例を模式的に示す図である。図２６には、図１７で示されたように、面集合体Ａｓ１を構成している複数の仮想面Ｓｔ１のそれぞれが三角形の面である場合についての一具体例が示されている。図２６では、高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍが白抜きの丸印で示されている。図２６で示されるように、分割面生成部６１２２は、例えば、高一致度仮想面Ｓｔ１ｍにおける３つの頂点と、高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍとをそれぞれ結ぶ３つの線分によって、高一致度仮想面Ｓｔ１ｍを、複数の仮想分割面Ｓｔ２としての３つの仮想分割面Ｓｔ２に分割する。これにより、仮想面の分割が容易に行われ得る。
　ここで、上述されたように、例えば、第１形状情報取得部６１１２によってＭ１×Ｔ１個の第１仮想カメラ位置Ｐ１１のそれぞれについて生成した参照形状情報が取得される場合を想定する。この場合には、分割面生成部６１２２は、Ｔ１個の面集合体Ａｓ１のそれぞれにおけるＭ１個の仮想面Ｓｔ１のうち、高一致度仮想面Ｓｔ１ｍを含み且つ対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏからの距離が相互に異なるＴ２個（Ｔ２は２以上の自然数）の仮想面Ｓｔ１、のそれぞれを同一のルールで分割する。これにより、分割面生成部６１２２は、Ｔ２個の仮想面Ｓｔ１のそれぞれについてＭ２個（Ｍ２は２以上の自然数）の仮想分割面Ｓｔ２を生成することで、Ｍ２×Ｔ２個の仮想分割面Ｓｔ２を生成する。ここでは、Ｔ２個の仮想面Ｓｔ１のそれぞれは、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏよりも高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍの側において基準点Ｐｏと高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍとを通る直線と交差しているとともに、基準点Ｐｏからの距離が相互に異なっている複数の仮想面Ｓｔ１である。Ｔ２個は、例えば、Ｔ１個と同一である。Ｔ２個は、例えば、Ｔ１個未満であってもよい。
　図２７は、Ｔ２個の仮想面Ｓｔ１の一例を模式的に示すイメージ図である。図２７では、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏから高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍに向かう方向（第１方向ともいう）Ｄｒ１１が細線で描かれた矢印で示されており、基準点Ｐｏと高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍとを通る直線Ｌｎ１１が細い二点鎖線で描かれている。図２７では、基準点Ｐｏを通り且つ上記のＴ２個の仮想面Ｓｔ１のそれぞれの外縁を通る線が細い破線で描かれている。図２７では、便宜的にＴ２個の仮想面Ｓｔ１のうち、３個の仮想面Ｓｔ１が描かれており、その他の仮想面Ｓｔ１の図示が省略されている。図２７で示されるように、上記のＴ２個の仮想面Ｓｔ１のそれぞれは、直線Ｌｎ１１のうちの基準点Ｐｏよりも高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍの側に位置している部分と交差している。
　ここでは、Ｔ２個の仮想面Ｓｔ１は、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏを中心として、放射状の方向において相互に拡大および縮小された相似の関係の形状を有する。対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏから見た場合、Ｔ２個の仮想面Ｓｔ１のそれぞれは、基準点Ｐｏを中心とした放射状の方向において相互に拡大および縮小された相似の関係の形状を有する線で分割されることで、Ｍ２×Ｔ２個の仮想分割面Ｓｔ２が生成される。これにより、Ｔ２個の仮想面Ｓｔ１においては、Ｍ２個の仮想分割面Ｓｔ２のそれぞれについて、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏを中心として放射状の方向において相互に拡大および縮小された相似の関係の形状を有するＴ２個の仮想分割面Ｓｔ２が存在する状態となる。
　上述されたＴ２個の仮想面Ｓｔ１の分割に係る同一のルールは、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏから見て、Ｔ２個の仮想面Ｓｔ１のそれぞれを同じ形で分割するルールであってよい。換言すれば、Ｔ２個の仮想面Ｓｔ１の分割に係る同一のルールは、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏから見た場合に、Ｔ２個の仮想面Ｓｔ１のそれぞれを、基準点Ｐｏを中心とした放射状の方向において相互に拡大および縮小された相似の関係の形状を有する線で分割するルールであってよい。さらに換言すれば、Ｔ２個の仮想面Ｓｔ１の分割に係る同一のルールは、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏから見て、Ｔ２個の仮想面Ｓｔ１の間においてＭ２個の仮想分割面のそれぞれについて同一の形状のＴ２個の分割仮想面が生成されるように、Ｔ２個の仮想面Ｓｔ１を分割するルールであってよい。上述されたＴ２個の仮想面Ｓｔ１の分割に係る同一のルールは、例えば、分割の対象である面（分割対象面ともいう）の中心点と、この分割対象面の全ての頂点と、をそれぞれ結ぶ複数の線分によって、分割対象面を複数の面に分割するルールであってよい。これにより、分割対象面の分割が容易に行われ得る。図１７で示されたように、面集合体Ａｓ１を構成している複数の仮想面Ｓｔ１のそれぞれが三角形の面であれば、Ｍ２個は、３個であってよい。この場合には、Ｔ２個の仮想面Ｓｔ１のそれぞれは、図２６で示された高一致度仮想面Ｓｔ１ｍと同様に、３つの頂点と、第１仮想カメラ位置Ｐ１１とをそれぞれ結ぶ３つの線分によって、３つの仮想分割面Ｓｔ２に分割されてよい。これにより、Ｔ２個の仮想面Ｓｔ１のそれぞれは、３つの三角形の仮想分割面Ｓｔ２に分割され得る。
　＜＜第２形状情報生成部６１２３＞＞
　第２形状情報生成部６１２３は、記憶部４５ｂに記憶された対象部品に関する三次元の設計情報に基づいて、分割面生成部６１２２によって生成された複数の仮想分割面Ｓｔ２に設定される複数の仮想カメラ位置（第２仮想カメラ位置）Ｐ１２のそれぞれから対象部品の３Ｄモデル３ｄｍが撮影される場合を想定して、複数の第２仮想カメラ位置Ｐ１２のそれぞれについて、参照形状情報を生成する。複数の第２仮想カメラ位置Ｐ１２は、分割面生成部６１２２によって生成された複数の仮想分割面Ｓｔ２のそれぞれに対して１つの仮想カメラ位置が仮想的に設定されることで設定される複数の仮想カメラ位置である。ここでも、参照形状情報は、対象部品に関する三次元の設計情報に基づいて生成される情報であって、仮想カメラ位置（より具体的には、第２仮想カメラ位置Ｐ１２）からの撮影で取得され得る仮想画像における対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの二次元形状に係る情報である。仮想画像は、例えば、レンダリングなどの処理によって３Ｄモデル３ｄｍが仮想的な平面に投影されることで生成され得る。
　各仮想分割面Ｓｔ２では、例えば、仮想分割面Ｓｔ２の所定の位置に第２仮想カメラ位置Ｐ１２が仮想的に設定される。所定の位置には、例えば、仮想分割面Ｓｔ２の中心の位置が適用される。仮想分割面Ｓｔ２の中心には、例えば、仮想分割面Ｓｔ２の重心が適用される。例えば、図２６で示されるように、各仮想分割面Ｓｔ２に、第２仮想カメラ位置Ｐ１２が設定される。複数の仮想分割面Ｓｔ２が三角形の面であれば、仮想分割面Ｓｔ２の中心は、例えば、三角形の重心であってもよいし、内心であってもよい。
　第２形状情報生成部６１２３では、例えば、図２６で示された複数の第２仮想カメラ位置Ｐ１２のそれぞれについて、第２仮想カメラ位置Ｐ１２からの撮影で取得され得る仮想画像における対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの二次元形状に係る参照形状情報が生成される。このとき、第２仮想カメラ位置Ｐ１２から対象部品の３Ｄモデル３ｄｍを撮影する仮想的なカメラによる撮影方向は、第２仮想カメラ位置Ｐ１２から対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏに向かう方向に設定される。第２仮想カメラ位置Ｐ１２から対象部品の３Ｄモデル３ｄｍを撮影する仮想的なカメラの姿勢を規定するロール角γは、例えば、ゼロ（０）度に設定される。
　ここで、上述されたように、例えば、第１形状情報取得部６１１２によってＭ１×Ｔ１個の第１仮想カメラ位置Ｐ１１のそれぞれについて生成された参照形状情報が取得される場合を想定する。この場合には、第２形状情報生成部６１２３は、例えば、記憶部４５ｂに記憶された対象部品に関する三次元の設計情報に基づいて、Ｍ２×Ｔ２個の第２仮想カメラ位置Ｐ１２のそれぞれから対象部品の３Ｄモデル３ｄｍが撮影される場合を想定して、Ｍ２×Ｔ２個の第２仮想カメラ位置Ｐ１２のそれぞれについて、参照形状情報を生成する。Ｍ２×Ｔ２個の第２仮想カメラ位置Ｐ１２は、上述されたＭ２×Ｔ２個の仮想分割面Ｓｔ２のそれぞれに対して１つの仮想カメラ位置が仮想的に設定されることで設定されるＭ２×Ｔ２個の仮想カメラ位置である。ここでも、参照形状情報は、対象部品に関する三次元の設計情報に基づいて生成される情報であって、第２仮想カメラ位置Ｐ１２からの撮影で取得され得る仮想画像における対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの二次元形状に係る情報である。仮想画像は、例えば、レンダリングなどの処理によって３Ｄモデル３ｄｍが仮想的な平面に投影されることで生成され得る。
　ここでは、Ｍ２×Ｔ２個の第２仮想カメラ位置Ｐ１２は、例えば、Ｔ２個の仮想面Ｓｔ１のそれぞれにおいて図２６で示されたように複数の仮想分割面Ｓｔ２のそれそれに設定された第２仮想カメラ位置Ｐ１２によって構成される。
　＜＜第２算出部６１２４＞＞
　第２算出部６１２４は、複数の第２仮想カメラ位置Ｐ１２のそれぞれについて、実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）と、参照形状情報との間における一致度を示す数値を算出する。
　上記のようにして、本第１実施形態では、複数の仮想面Ｓｔ１のうちの第１検出部６１１４によって検出された高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍが設定された仮想面（高一致度仮想面）Ｓｔ１ｍが分割されることで生成された複数の仮想面（仮想分割面）Ｓｔ２のそれぞれに第２仮想カメラ位置Ｐ１２が設定され、各第２仮想カメラ位置Ｐ１２について、実形状情報と参照形状情報との間における一致度を示す数値が算出される。このため、１次探索処理における高一致度仮想面Ｓｔ１ｍと２次探索処理における複数の仮想分割面Ｓｔ２とは無関係な面ではなく、複数の仮想分割面Ｓｔ２については数および面積のうちの少なくとも１つの増大が低減され得る。これにより、実画像で捉えられた対象部品の姿勢を認識するための計算量が低減され得る。その結果、基板処理装置１において、対象部品の姿勢の認識が効率良く行われ得る。
　上述されたように、例えば、第１形状情報取得部６１１２によってＭ１×Ｔ１個の第１仮想カメラ位置Ｐ１１のそれぞれについて生成された参照形状情報が取得される場合を想定する。この場合には、第２算出部６１２４は、上記のＭ２×Ｔ２個の第２仮想カメラ位置Ｐ１２のそれぞれについて、実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）と、参照形状情報との間における一致度を示す数値を算出する。これにより、例えば、対象部品の移動あるいは基板処理装置１において対象部品が取り付けられる位置の誤差などによって、カメラＣＭと対象部品との距離が変化する場合において、対象部品の姿勢の認識が効率良く行われ得る。
　ここで、第２算出部６１２４における、１つの第２仮想カメラ位置Ｐ１２についての実形状情報と参照形状情報との間における一致度を示す数値の計算処理について、１つの具体例が挙げられて説明される。
　第２算出部６１２４における、１つの第２仮想カメラ位置Ｐ１２についての実形状情報と参照形状情報との間における一致度を示す数値の計算処理の一具体例は、上述された第１算出部６１１３における、１つの第１仮想カメラ位置Ｐ１１についての実形状情報と参照形状情報との間における一致度を示す数値の計算処理の一具体例と同様なものとなり得る。
　但し、第２算出部６１２４は、例えば、第２形状情報生成部６１２３で取得された参照形状情報としてのリファレンス画像と、照合対象領域設定部６１２１で実形状情報としてのエッジ画像に設定された照合対象領域Ｒｅ２（図２５）との間で、輪郭の二次元形状の一致度を示す数値を算出する。
　第２算出部６１２４は、各第２仮想カメラ位置Ｐ１２について、実形状情報としてのエッジ画像と参照形状情報としてのリファレンス画像との間で、一致度を示す数値を算出する際には、例えば、［処理２ａ］エッジ画像とリファレンス画像との間におけるロール角γのずれに対応する輪郭の二次元形状の向きのずれ量を検出する処理、［処理２ｂ］ロール角γのずれに応じたエッジ画像の回転を行う処理、ならびに［処理２ｃ］回転後のエッジ画像を対象としたリファレンス画像との一致度が最大である領域の位置を検出する処理、をこの記載の順に行う。
　上記処理２ａでは、上記処理１ａと同様に、第２算出部６１２４は、例えば、実形状情報としてのエッジ画像と、参照形状情報としてのリファレンス画像との間で、ＲＩＰＯＣ法を用いて、輪郭の二次元形状の向きのずれ量を検出する。この輪郭の二次元形状の向きのずれ量は、画像上における輪郭の回転方向のずれ量である。ここでは、第２算出部６１２４は、例えば、ＲＩＰＯＣ法によって、照合対象領域設定部６１２１で実形状情報としてのエッジ画像に設定された照合対象領域Ｒｅ２（図２５）と、参照形状情報としてのリファレンス画像との間で、輪郭の一致度が最も大きくなり得る回転方向におけるずれ量γ２を検出する。このずれ量γ２は、参照形状情報としてのリファレンス画像と実形状情報としてのエッジ画像との間における一致度がより大きくなり得るロール角γに相当する。
　上記処理２ｂでは、上記処理１ｂと同様に、第２算出部６１２４は、例えば、実形状情報としてのエッジ画像を、上記処理２ａで検出されたずれ量γ２を補正するように回転させる。これにより、回転後のエッジ画像が生成され、実形状情報としてのエッジ画像における輪郭の二次元形状と、参照形状情報としてのリファレンス画像における輪郭の二次元形状との間で、向きが整合する。ここでは、第２算出部６１２４は、例えば、照合対象領域Ｒｅ２のエッジ画像を、上記処理２ａで検出されたずれ量γ２を補正するように回転させる。これにより、回転後のエッジ画像が生成され、実形状情報を構成する照合対象領域Ｒｅ２における輪郭の二次元形状と、参照形状情報としてのリファレンス画像における輪郭の二次元形状との間で、向きの一致が図られる。
　上記処理２ｃでは、上記処理１ｃと同様に、第２算出部６１２４は、例えば、上記処理２ｂで生成された実形状情報に係る回転後のエッジ画像を対象として、参照形状情報としてのリファレンス画像を用いたテンプレートマッチングを行う。ここでは、第２算出部６１２４は、例えば、回転後のエッジ画像内でリファレンス画像を走査し、回転後のエッジ画像内の各部分領域とリファレンス画像との一致度（類似度）が最大となる領域の位置を検出する。これにより、実形状情報としてのエッジ画像において、参照形状情報としてのリファレンス画像における対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの輪郭の二次元形状との一致度が最大である領域の位置（マッチング候補位置）が検出され得る。ここで言う一致度（類似度）は、特に限定されないものの、この一致度には、例えば、回転後のエッジ画像の各部分領域とリファレンス画像とを重畳させた場合における、回転後のエッジ画像の部分領域に対するリファレンス画像の一致の程度が適用される。この一致度（類似度）は、例えば、上述されたように、画素値の差分の二乗和、画素値の差分の絶対値の和、正規化相互相関、または零平均正規化相互相関などの公知の一致度（類似度）を示すスコア（マッチングスコア）が用いられて表現されてよい。また、ここで、上記のテンプレートマッチングが行われる際には、回転後のエッジ画像内の部分領域とリファレンス画像との一致度（類似度）が最大となる場合における一致度（類似度）を示す数値が、第２仮想カメラ位置Ｐ１２についての、実形状情報としてのエッジ画像と参照形状情報としてのリファレンス画像との間における一致度を示す数値として算出される。換言すれば、各第２仮想カメラ位置Ｐ１２について、回転後のエッジ画像内の部分領域に対するリファレンス画像の一致度が最大となる場合におけるこの一致度が、実形状情報としてのエッジ画像と参照形状情報としてのリファレンス画像との間における一致度とされる。ここでも、一致度を示す数値は、例えば、一致度を示すマッチングスコアであってよい。
　＜＜第２検出部６１２５＞＞
　第２検出部６１２５は、第１検出部６１１４で検出された高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍ、ならびに上述されたＭ２×Ｔ２個の第２仮想カメラ位置Ｐ１２のうち、対象部品を捉えた実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）と参照形状情報との間における一致度が最も大きな仮想カメラ位置を検出する。これにより、実形状情報と参照形状情報との間における一致度がより大きくなる仮想カメラ位置が効率良く検出され得る。
　ここでは、例えば、第１算出部６１１３によって高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍについて算出されたマッチングスコア、ならびに第２算出部６１２４によってＭ２×Ｔ２個の第２仮想カメラ位置Ｐ１２のそれぞれについて算出されたマッチングスコア、が比較される。そして、例えば、高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍおよびＭ２×Ｔ２個の第２仮想カメラ位置Ｐ１２のうち、対象部品を捉えた実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）と参照形状情報との間について算出されたマッチングスコアが最も大きくなった仮想カメラ位置が検出される。
　ここで、第２検出部６１２５によって検出された仮想カメラ位置は、対象部品についての探索処理において、第２検出部６１２５によって１番目に検出された仮想カメラ位置とされる。この第２検出部６１２５で１番目に検出された仮想カメラ位置は、例えば、後述する１番目の基準仮想カメラ位置となる。本明細書において、Ｘ番目（Ｘは自然数）とは、１つの対象部品についての探索処理を行う際におけるＸ番目を意味している。
　＜３－２－２－３．単位処理の繰り返し＞
　探索処理部６１は、例えば、第２探索処理部６１２によって、対象部品について、第１の単位処理を実行した後に、１回以上の第ｎの単位処理（ｎは２以上の自然数）を実行する。
　単位処理は、互いに同一または類似の２回以上の特定の処理が繰り返される場合における、この特定の処理を意味している。本第１実施形態では、第１の単位処理と第ｎの単位処理とは、類似する処理であり、第ｎの単位処理どうしは、実質的に同一の処理である。ここで、第１の単位処理は、２回以上の単位処理における１回目の単位処理を意味している。第ｎの単位処理における２以上の自然数である変数ｎは、第ｎの単位処理が何回目の単位処理であるかを示している。換言すれば、第ｎの単位処理は、２回以上の単位処理におけるｎ回目の単位処理を意味している。例えば、変数ｎが２であれば、第ｎの単位処理は、２回目の単位処理である第２の単位処理を意味する。別の観点から言えば、１回以上の第ｎの単位処理が実行される際には、２以上の自然数である変数ｎが初期値としての２に設定され、第ｎの単位処理が行われるたびに、変数ｎに１が加算されて、次回の第ｎの単位処理が行われる。そして、探索処理部６１が、第１の単位処理を実行した後に、１回以上の第ｎの単位処理を実行するとは、例えば、探索処理部６１が、第１の単位処理と、第２の単位処理と、・・・を順に実行することを意味する。例えば、探索処理部６１が、第１の単位処理を実行した後に、１回の第ｎの単位処理を実行する場合には、探索処理部６１が、第１の単位処理と、第２の単位処理と、を順に実行する。探索処理部６１が、第１の単位処理を実行した後に、２回の第ｎの単位処理を実行する場合には、探索処理部６１が、第１の単位処理と、第２の単位処理と、第３の単位処理と、を順に実行する。
　第１の単位処理は、例えば、探索処理部６１において対象部品についての２次探索処理が行われる際に、第２検出部６１２５によって仮想カメラ位置が１番目に検出されたことに応答して開始される。
　ここで、探索処理部６１は、第２探索処理部６１２によって、第１の単位処理において、下記の第１Ａ処理と、下記の第１Ｂ処理と、下記の第１Ｃ処理と、下記の第１Ｄ処理と、を順に行う。また、探索処理部６１は、第２探索処理部６１２によって、第ｎの単位処理において、下記の第ｎＡ処理と、下記の第ｎＢ処理と、下記の第ｎＣ処理と、下記の第ｎＤ処理と、を順に行う。換言すれば、探索処理部６１は、第２探索処理部６１２によって、１回以上の第ｎの単位処理のそれぞれにおいて、下記の第ｎＡ処理と、下記の第ｎＢ処理と、下記の第ｎＣ処理と、下記の第ｎＤ処理と、を順に行う。
　＜＜第１Ａ処理＞＞
　第１Ａ処理は、分割面生成部６１２２が、１番目のＭ３×Ｔ３個（Ｍ３およびＴ３はそれぞれ２以上の自然数）の仮想分割面を生成する処理である。この処理では、分割面生成部６１２２は、上記のＴ２個の仮想面Ｓｔ１がそれぞれ分割されることで生成された、複数の仮想分割面であるＴ３個の仮想分割面（１番目のＴ３個の仮想分割面ともいう）、のそれぞれを同一のルールで分割する。これにより、分割面生成部６１２２は、１番目のＴ３個の仮想分割面のそれぞれについてＭ３個の仮想分割面（１番目のＭ３個の仮想分割面ともいう）を生成することで、１番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面を生成する。ここでは、１番目のＴ３個の仮想分割面は、第２検出部６１２５で１番目に検出された仮想カメラ位置である１番目の基準仮想カメラ位置を包含する仮想分割面（１番目の基準仮想分割面ともいう）を含み、且つ対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏからの距離が相互に異なる。さらに、１番目のＴ３個の仮想分割面は、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏよりも１番目の基準仮想カメラ位置の側において該基準点Ｐｏと該１番目の基準仮想カメラ位置とを通る直線に交差している複数の仮想分割面である。Ｔ３個は、例えば、Ｔ２個と同一である。Ｔ３個は、例えば、Ｔ２個未満であってもよい。
　ここで、１番目のＴ３個の仮想分割面の分割に係る同一のルールは、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏから見て、１番目のＴ３個の仮想分割面のそれぞれを同じ形で分割するルールであってよい。換言すれば、１番目のＴ３個の仮想分割面の分割に係る同一のルールは、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏから見た場合に、１番目のＴ３個の仮想分割面のそれぞれを、基準点Ｐｏを中心とした放射状の方向において相互に拡大および縮小された相似の関係の形状を有する線で分割するルールであってよい。さらに換言すれば、１番目のＴ３個の仮想分割面の分割に係る同一のルールは、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏから見て、１番目のＴ３個の仮想分割面の間においてＭ３個の仮想分割面のそれぞれについて同一の形状のＴ３個の分割仮想面が生成されるように、１番目のＴ３個の仮想分割面を分割するルールであってよい。これにより、１番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ２においては、Ｍ３個の仮想分割面のそれぞれについて、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏを中心として放射状の方向において相互に拡大および縮小された相似の関係の形状を有するＴ３個の仮想分割面が存在する状態となる。１番目のＴ３個の仮想分割面の分割に係る同一のルールは、例えば、分割の対象である分割対象面の中心点と、この分割対象面の全ての頂点と、をそれぞれ結ぶ複数の線分によって、分割対象面を複数の面に分割するルールであってよい。これにより、分割対象面の分割が容易に行われ得る。Ｍ３個は、例えば、Ｍ２個と同一であってよい。１番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ２のそれぞれが三角形の面であれば、Ｍ３個は３個であってよい。
　図２８は、１番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ２の一例を模式的に示すイメージ図である。図２８では、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏから１番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ１に向かう方向（第２方向ともいう）Ｄｒ１２が細線で描かれた矢印で示されており、基準点Ｐｏと１番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ１とを通る直線Ｌｎ１２が細い二点鎖線で描かれている。図２８では、基準点Ｐｏを通り且つ上記の１番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ２のそれぞれの外縁を通る線が細い破線で描かれている。図２８では、便宜的に、１番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ２のうち、３個の仮想分割面Ｓｔ２が描かれており、その他の仮想分割面Ｓｔ２の図示が省略されている。図２８で示されるように、上記の１番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ２のそれぞれは、直線Ｌｎ１２のうちの基準点Ｐｏよりも１番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ１の側に位置している部分と交差している。ここでは、１番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ２は、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏを中心として、放射状の方向において相互に拡大および縮小された相似の関係の形状を有する。
　この第１Ａ処理では、第２検出部６１２５によって１番目に検出された仮想カメラ位置（１番目の基準仮想カメラ位置）Ｐｓ１に応じて、１番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面の生成方法が異なる。より具体的には、１番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ１が、上述されたＭ２×Ｔ２個の第２仮想カメラ位置Ｐ１２のうちの何れか１つの第２仮想カメラ位置Ｐ１２である場合（１番目の第１の場合ともいう）と、１番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ１が、第１検出部６１１４で検出された高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍである場合（１番目の第２の場合ともいう）とで、１番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面の生成方法が異なる。
　＜＜＜１番目の第１の場合＞＞＞
　第２検出部６１２５によって、上述されたＭ２×Ｔ２個の第２仮想カメラ位置Ｐ１２のうちの何れか１つの第２仮想カメラ位置Ｐ１２が、１番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ１として検出された場合には、高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍよりも、上述されたＭ２×Ｔ２個の第２仮想カメラ位置Ｐ１２の何れかについて、対象部品を捉えた実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）と参照形状情報との間における一致度が大きい。
　換言すれば、１次探索処理において第１算出部６１１３によって算出された高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍについての実形状情報と参照形状情報との間における一致度よりも、２次探索処理の第１の単位処理において第２算出部６１２４によって算出されたＭ２×Ｔ２個の第２仮想カメラ位置Ｐ１２の何れかについての実形状情報と参照形状情報との間における一致度が大きい。より具体的には、例えば、１次探索処理において第１算出部６１１３によって算出された高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍについての実形状情報と参照形状情報との間における一致度を示すマッチングスコアよりも、２次探索処理の第１の単位処理において第２算出部６１２４によって算出されたＭ２×Ｔ２個の第２仮想カメラ位置Ｐ１２の何れかについての実形状情報と参照形状情報との間における一致度を示すマッチングスコアが大きい。
　そこで、分割面生成部６１２２は、上述されたＭ２×Ｔ２個の第２仮想カメラ位置Ｐ１２のうち、対象部品を捉えた実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）と参照形状情報との間における一致度が最も大きな第２仮想カメラ位置Ｐ１２を次の仮想面の分割の基準である１番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ１として、１番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面を生成する。これにより、例えば、２次探索処理において、参照形状情報と実形状情報との間における一致度がより大きくなる仮想カメラ位置が探索され得る。
　ここでは、分割面生成部６１２２は、上述されたＭ２×Ｔ２個の仮想分割面Ｓｔ２のうちの１番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ１を包含する仮想分割面（１番目の基準仮想分割面）を含み且つ対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏからの距離が相互に異なる１番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ２のそれぞれを同一のルールで分割する。これにより、分割面生成部６１２２は、１番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ２のそれぞれについてＭ３個の仮想分割面である１番目のＭ３個の仮想分割面を生成することで、１番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面を生成する。１番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ２は、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏよりも１番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ１の側において該基準点Ｐｏと該１番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ１とを通る直線Ｌｎ１２に交差している複数の仮想分割面Ｓｔ２である。
　ここで、１番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ２の分割に係る同一のルールは、上述されたように、分割の対象である分割対象面の中心点と、この分割対象面の全ての頂点と、をそれぞれ結ぶ複数の線分によって、分割対象面を複数の面に分割するルールであってよい。例えば、１番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ２のそれぞれが三角形であれば、１番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ２のそれぞれは、３つの頂点と、第２仮想カメラ位置Ｐ１２とをそれぞれ結ぶ３つの線分によって、Ｍ３個の仮想分割面である３つの仮想分割面に分割されてよい。これにより、１番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ２のそれぞれは、３つの三角形の仮想分割面に分割され得る。その結果、Ｍ３×Ｔ３個の仮想分割面としての１番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面が生成される。
　ここで、例えば、図２６における３つの第２仮想カメラ位置Ｐ１２のうちの左上の１つの第２仮想カメラ位置Ｐ１２が１番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ１として検出された場合を想定する。この場合には、図２６で示されるように、仮想面Ｓｔ１が分割されることで生成された３つの仮想分割面Ｓｔ２のうちの１番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ１を包含する仮想分割面Ｓｔ２が、１番目の基準仮想分割面Ｓｓ１となる。
　図２９は、分割面生成部６１２２によって１番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面Ｓｔ３が生成される第１の具体例を説明するための図である。図２９では、１番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ２のうちの１番目の基準仮想分割面Ｓｓ１の分割について示されている。１番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ２は、分割面生成部６１２２によって生成されたＭ２×Ｔ２個の仮想分割面Ｓｔ２のうちのＴ３個の仮想分割面Ｓｔ２である。１番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ２は、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏを中心として、放射状の方向において相互に拡大および縮小された相似の関係の形状を有する。図２９には、図１７で示されたように、面集合体Ａｓ１を構成している複数の仮想面Ｓｔ１のそれぞれが三角形の面である場合についての一具体例が示されている。図２９では、１番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ１が白抜きの丸印で示されている。図２９で示されるように、分割面生成部６１２２は、例えば、１番目の基準仮想分割面Ｓｓ１における３つの頂点と、１番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ１とを結ぶ３つの線分によって、１番目の基準仮想分割面Ｓｓ１を、１番目のＭ３個の仮想分割面としての３つの仮想分割面Ｓｔ３に分割する。
　ここでは、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏから見た場合、１番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ２のそれぞれは、基準点Ｐｏを中心とした放射状の方向において相互に拡大および縮小された相似の関係の形状を有する線で分割されることで、１番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面Ｓｔ３が生成される。これにより、１番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ２においては、Ｍ３個の仮想分割面Ｓｔ３のそれぞれについて、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏを中心として放射状の方向において相互に拡大および縮小された相似の関係の形状を有するＴ３個の仮想分割面Ｓｔ３が存在する状態となる。Ｍ３個は、例えば、Ｍ２個と同一であってよい。
　図１７で示されたように、面集合体Ａｓ１を構成している複数の仮想面Ｓｔ１のそれぞれが三角形の面であれば、Ｍ３個は、Ｍ２個と同じく、３個であってよい。この場合には、１番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ２のそれぞれは、図２９で示された１番目の基準仮想分割面Ｓｓ１と同様に、３つの頂点と、第２仮想カメラ位置Ｐ１２とをそれぞれ結ぶ３つの線分によって、３つの仮想分割面Ｓｔ３に分割されてよい。これにより、Ｔ３個の仮想分割面Ｓｔ２のそれぞれは、３つの三角形の仮想分割面Ｓｔ３に分割され得る。その結果、Ｍ３×Ｔ３個の仮想分割面としての１番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面Ｓｔ３が生成される。
　＜＜＜１番目の第２の場合＞＞＞
　第２検出部６１２５によって、高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍが、１番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ１として検出された場合には、上述したＭ２×Ｔ２個の第２仮想カメラ位置Ｐ１２の何れよりも、高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍについて、対象部品を捉えた実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）と参照形状情報との間における一致度が大きい。
　換言すれば、１次探索処理において第１算出部６１１３によって算出された高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍについての実形状情報と参照形状情報との間における一致度よりも、２次探索処理において第２算出部６１２４によって算出されたＭ２×Ｔ２個の第２仮想カメラ位置Ｐ１２の全てについての実形状情報と参照形状情報との間における一致度が小さい。より具体的には、例えば、１次探索処理において第１算出部６１１３によって算出された高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍについての実形状情報と参照形状情報との間における一致度を示すマッチングスコアよりも、２次探索処理において第２算出部６１２４によって算出されたＭ２×Ｔ２個の第２仮想カメラ位置Ｐ１２の全てについての実形状情報と参照形状情報との間における一致度を示すマッチングスコアが小さい。
　そこで、分割面生成部６１２２は、高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍを次の仮想面の分割の基準である１番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ１として、１番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面Ｓｔ３を生成する。これにより、例えば、２次探索処理において、参照形状情報と実形状情報との間における一致度がより大きくなる仮想カメラ位置が探索され得る。
　ここでは、分割面生成部６１２２は、高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍと同一である１番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ１を包含する仮想分割面（１番目の基準仮想分割面）を含み且つ対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏからの距離が相互に異なる１番目のＴ３個の仮想分割面のそれぞれを同一のルールで分割する。これにより、分割面生成部６１２２は、１番目のＴ３個の仮想分割面のそれぞれについてＭ３個の仮想分割面である１番目のＭ３個の仮想分割面を生成することで、１番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面を生成する。１番目のＴ３個の仮想分割面は、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏよりも１番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ１の側において該基準点Ｐｏと該１番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ１とを通る直線Ｌｎ１２に交差している複数の仮想分割面である。
　ここで、１番目の基準仮想分割面は、所定のルールで設定される。例えば、面集合体Ａｓ１を構成している複数の仮想面Ｓｔ１のそれぞれが三角形の面であれば、複数の仮想面Ｓｔ１のうちの高一致度仮想面Ｓｔ１ｍが各辺の中点を結ぶ線で分割されることで生成される４個の三角形の仮想分割面のうち、高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍを包含する１つの仮想分割面が、１番目の基準仮想分割面Ｓｓ１として設定されてよい。ここで、各辺の中点は、例えば、各辺の中点から若干ずれた点であってもよい。
　図３０および図３１は、それぞれ分割面生成部６１２２によって１番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面Ｓｔ３が生成される第２の具体例を説明するための図である。図３０および図３１には、図１７で示されたように、面集合体Ａｓ１を構成している複数の仮想面Ｓｔ１のそれぞれが三角形の面である場合についての一具体例が示されている。図３０および図３１では、１番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ１としての高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍが白抜きの丸印で示されている。
　ここでは、高一致度仮想面Ｓｔ１ｍが分割されることで生成された、Ｍ４個（Ｍ４は２以上の自然数）の仮想分割面のうち、１番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ１としての高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍを包含する仮想分割面が、１番目の基準仮想分割面Ｓｓ１となる。ここで、Ｍ４個の仮想分割面のそれぞれは、仮想面Ｓｔ１が分割されることで生成された面であるため、再設定された仮想分割面Ｓｔ２とされる。例えば、図３０で示されるように、高一致度仮想面Ｓｔ１ｍが、この高一致度仮想面Ｓｔ１ｍの各辺の中点をそれぞれ結ぶ３つの線分で分割されることで、Ｍ４個としての４個の三角形の仮想分割面Ｓｔ２が生成される。そして、この４個の三角形の仮想分割面Ｓｔ２のうち、１番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ１としての高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍを包含する仮想分割面Ｓｔ２が、１番目の基準仮想分割面Ｓｓ１となる。ここで、各辺の中点は、例えば、各辺の中点から若干ずれた点であってもよい。
　ここでは、上記のＴ２個の仮想面Ｓｔ１のうちのＴ３個の仮想面Ｓｔ１のそれぞれは、高一致度仮想面Ｓｔ１ｍと同じルールで分割されることで、Ｔ３個の仮想面Ｓｔ１のそれぞれが、Ｍ４個の仮想分割面Ｓｔ２に分割される。別の観点から言えば、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏから見た場合、Ｔ３個の仮想面Ｓｔ１のそれぞれは、基準点Ｐｏを中心とした放射状の方向において相互に拡大および縮小された相似の関係の形状を有する線で分割されることで、Ｍ４×Ｔ３個の仮想分割面Ｓｔ２が生成される。そして、１番目の基準仮想分割面Ｓｓ１を含む１番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ２は、Ｍ４×Ｔ３個の仮想分割面Ｓｔ２のうちの一部であり、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏを中心として、放射状の方向において相互に拡大および縮小された相似の関係の形状を有する。
　例えば、上記のＴ２個の仮想面Ｓｔ１のうちのＴ３個の仮想面Ｓｔ１のそれぞれは、図３０で示された高一致度仮想面Ｓｔ１ｍと同様に、各辺の中点をそれぞれ結ぶ線で分割されてよい。これにより、Ｔ３個の仮想面Ｓｔ１のそれぞれは、４個の三角形の仮想分割面Ｓｔ２に分割され得る。別の観点から言えば、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏから見た場合、Ｔ３個の仮想面Ｓｔ１のそれぞれは、基準点Ｐｏを中心とした放射状の方向において相互に拡大および縮小された相似の関係の形状を有する線で分割されることで、４×Ｔ３個の仮想分割面Ｓｔ２が生成される。そして、１番目の基準仮想分割面Ｓｓ１を含む１番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ２は、４×Ｔ３個の仮想分割面Ｓｔ２のうちの一部であり、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏを中心として、放射状の方向において相互に拡大および縮小された相似の関係の形状を有する。
　ここで、１番目のＴ３個の仮想分割面の分割に係る同一のルールは、例えば、上述されたように、分割の対象である分割対象面の中心点と、この分割対象面の全ての頂点と、をそれぞれ結ぶ複数の線分によって、分割対象面を複数の面に分割するルールであってよい。例えば、１番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ２のそれぞれが三角形であれば、１番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ２のそれぞれは、３つの頂点と、第１仮想カメラ位置Ｐ１１とをそれぞれ結ぶ３つの線分によって、Ｍ３個の仮想分割面である３つの仮想分割面に分割されてよい。これにより、１番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ２のそれぞれは、３つの三角形の仮想分割面に分割され得る。その結果、Ｍ３×Ｔ３個の仮想分割面としての１番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面が生成される。
　図３１では、１番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ２のうちの１番目の基準仮想分割面Ｓｓ１の分割について示されている。１番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ２は、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏを中心として、放射状の方向において相互に拡大および縮小された相似の関係の形状を有する。図３１で示されるように、分割面生成部６１２２は、例えば、１番目の基準仮想分割面Ｓｓ１における３つの頂点と、１番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ１としての高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍとをそれぞれ結ぶ３つの線分によって、１番目の基準仮想分割面Ｓｓ１を、１番目のＭ３個の仮想分割面としての３つの仮想分割面Ｓｔ３に分割する。
　ここでは、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏから見た場合、１番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ２のそれぞれは、基準点Ｐｏを中心とした放射状の方向において相互に拡大および縮小された相似の関係の形状を有する線で分割されることで、１番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面Ｓｔ３が生成される。これにより、１番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ２においては、Ｍ３個の仮想分割面Ｓｔ３のそれぞれについて、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏを中心として放射状の方向において相互に拡大および縮小された相似の関係の形状を有するＴ３個の仮想分割面Ｓｔ３が存在する状態となる。
　図１７で示されたように、面集合体Ａｓ１を構成している複数の仮想面Ｓｔ１のそれぞれが三角形の面であれば、Ｍ３個は、３個であってよい。この場合には、１番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ２のそれぞれは、図３１で示された１番目の基準仮想分割面Ｓｓ１と同様に、３つの頂点と、第１仮想カメラ位置Ｐ１１とをそれぞれ結ぶ３つの線分によって、３つの仮想分割面Ｓｔ３に分割されてよい。これにより、Ｔ３個の仮想分割面Ｓｔ２のそれぞれは、３つの三角形の仮想分割面Ｓｔ３に分割され得る。その結果、Ｍ３×Ｔ３個の仮想分割面としての１番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面Ｓｔ３が生成される。
　＜＜第１Ｂ処理＞＞
　第１Ｂ処理は、第２形状情報生成部６１２３が、記憶部４５ｂに記憶された対象部品に関する三次元の設計情報に基づいて、１番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置のそれぞれから対象部品の３Ｄモデル３ｄｍが撮影される場合を想定して、１番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置のそれぞれについて、参照形状情報を生成する処理である。１番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置は、第１Ａ処理で生成された１番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面Ｓｔ３のそれぞれに対して１つの仮想カメラ位置が仮想的に設定されることで設定されるＭ３×Ｔ３個の仮想カメラ位置である。ここでも、参照形状情報は、対象部品に関する三次元の設計情報に基づいて生成される情報であって、仮想カメラ位置から対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの撮影で取得され得る仮想画像における対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの二次元形状に係る情報である。仮想画像は、例えば、レンダリングなどの処理によって３Ｄモデル３ｄｍが仮想的な平面に投影されることで生成され得る。
　１番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面Ｓｔ３のそれぞれでは、例えば、仮想分割面Ｓｔ３の所定の位置に第３仮想カメラ位置Ｐ１３が仮想的に設定される。所定の位置には、例えば、仮想分割面Ｓｔ３の中心の位置が適用される。仮想分割面Ｓｔ３の中心には、例えば、仮想分割面Ｓｔ３の重心が適用される。例えば、図２９または図３１で示されるように、各仮想分割面Ｓｔ３に、第３仮想カメラ位置Ｐ１３が設定される。１番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面Ｓｔ３のそれぞれが三角形の面であれば、仮想分割面Ｓｔ３の中心は、例えば、三角形の重心であってもよいし、内心であってもよい。図２９または図３１では、第３仮想カメラ位置Ｐ１３が黒丸で示されている。
　第２形状情報生成部６１２３では、例えば、図２９または図３１で示された複数の第３仮想カメラ位置Ｐ１３のそれぞれについて、第３仮想カメラ位置Ｐ１３からの対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの撮影で取得され得る仮想画像における対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの二次元形状に係る参照形状情報が生成される。このとき、第３仮想カメラ位置Ｐ１３から対象部品の３Ｄモデル３ｄｍを撮影する仮想的なカメラによる撮影方向は、第３仮想カメラ位置Ｐ１３から対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏに向かう方向に設定される。第３仮想カメラ位置Ｐ１３から対象部品の３Ｄモデル３ｄｍを撮影する仮想的なカメラの姿勢を規定するロール角γは、例えば、ゼロ（０）度に設定される。ここでは、各第３仮想カメラ位置Ｐ１３について、例えば、図１０で模式的に示されたような、参照形状情報としてのリファレンス画像Ｉｖ１が生成される。
　＜＜第１Ｃ処理＞＞
　第１Ｃ処理は、第２算出部６１２４が、上記の１番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置Ｐ１３のそれぞれについて、対象部品を捉えた実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）と、参照形状情報との間における一致度を示す数値を算出する処理である。
　第１Ｃ処理において、第２算出部６１２４は、例えば、第１Ｂ処理において第２形状情報生成部６１２３で生成された参照形状情報としてのリファレンス画像と、照合対象領域設定部６１２１で実形状情報としてのエッジ画像に設定された照合対象領域Ｒｅ２（図２５）との間で、輪郭の二次元形状の一致度を示す数値を算出する。
　第１Ｃ処理において、第２算出部６１２４は、各第３仮想カメラ位置Ｐ１３について、実形状情報としてのエッジ画像と参照形状情報としてのリファレンス画像との間で、一致度を示す数値を算出する際には、例えば、［処理２ａ１］エッジ画像とリファレンス画像との間におけるロール角γのずれに対応する輪郭の二次元形状の向きのずれ量を検出する処理、［処理２ｂ１］ロール角γのずれに応じたエッジ画像の回転を行う処理、ならびに［処理２ｃ１］回転後のエッジ画像を対象としたリファレンス画像との一致度が最大である領域の位置を検出する処理、をこの記載の順に行う。
　上記処理２ａ１では、上記処理２ａと同様に、第２算出部６１２４は、例えば、実形状情報としてのエッジ画像と、参照形状情報としてのリファレンス画像との間で、ＲＩＰＯＣ法を用いて、輪郭の二次元形状の向きのずれ量を検出する。この輪郭の二次元形状の向きのずれ量は、画像上における輪郭の回転方向のずれ量である。ここでは、第２算出部６１２４は、例えば、ＲＩＰＯＣ法によって、照合対象領域設定部６１２１で実形状情報としてのエッジ画像に設定された照合対象領域Ｒｅ２（図２５）と、参照形状情報としてのリファレンス画像との間で、輪郭の一致度が最も大きくなり得る回転方向におけるずれ量γ２１を算出する。このずれ量γ２１は、参照形状情報としてのリファレンス画像と実形状情報としてのエッジ画像との間における一致度がより大きくなり得るロール角γに相当する。
　上記処理２ｂ１では、上記処理２ｂと同様に、第２算出部６１２４は、例えば、実形状情報としてのエッジ画像を、上記処理２ａ１で検出されたずれ量γ２１を補正するように回転させる。これにより、回転後のエッジ画像が生成され、実形状情報としてのエッジ画像における輪郭の二次元形状と、参照形状情報としてのリファレンス画像における輪郭の二次元形状との間で、向きが整合する。ここでは、例えば、第２算出部６１２４は、照合対象領域Ｒｅ２のエッジ画像を、上記処理２ａ１で検出されたずれ量γ２１を補正するように回転させる。これにより、回転後のエッジ画像が生成され、実形状情報を構成する照合対象領域Ｒｅ２における輪郭の二次元形状と、参照形状情報としてのリファレンス画像における輪郭の二次元形状との間で、向きの一致が図られる。
　上記処理２ｃ１では、上記処理２ｃと同様に、第２算出部６１２４は、例えば、上記処理２ｂ１で生成された実形状情報に係る回転後のエッジ画像を対象として、参照形状情報としてのリファレンス画像を用いたテンプレートマッチングを行う。ここでは、第２算出部６１２４は、例えば、回転後のエッジ画像内でリファレンス画像を走査し、回転後のエッジ画像内の各部分領域とリファレンス画像との一致度（類似度）が最大となる領域の位置を検出する。これにより、実形状情報としてのエッジ画像において、リファレンス画像における対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの輪郭の二次元形状との一致度が最大である領域の位置（マッチング候補位置）が検出され得る。また、ここで、上記のテンプレートマッチングが行われる際には、回転後のエッジ画像内の部分領域とリファレンス画像との一致度（類似度）が最大となる場合における一致度（類似度）を示す数値が、第３仮想カメラ位置Ｐ１３についての、実形状情報としてのエッジ画像と参照形状情報としてのリファレンス画像との間における一致度を示す数値として算出される。換言すれば、各第３仮想カメラ位置Ｐ１３について、回転後のエッジ画像内の部分領域に対するリファレンス画像の一致度が最大となる場合におけるこの一致度が、実形状情報としてのエッジ画像と参照形状情報としてのリファレンス画像との間における一致度とされる。ここでも、一致度を示す数値は、例えば、一致度を示すマッチングスコアであってよい。
　＜＜第１Ｄ処理＞＞
　第１Ｄ処理は、第２検出部６１２５が、上記の１番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ１ならびに上記の１番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置Ｐ１３のうち、対象部品を捉えた実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）と参照形状情報との間における一致度が最も大きな仮想カメラ位置である２番目の基準仮想カメラ位置を検出する処理である。
　ここでは、例えば、１番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ１について算出されたマッチングスコア、ならびに第１Ｃ処理において第２算出部６１２４によって１番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置Ｐ１３のそれぞれについて算出されたマッチングスコア、が比較される。そして、例えば、１番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ１および１番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置Ｐ１３のうち、対象部品を捉えた実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）と参照形状情報との間について算出されたマッチングスコアが最も大きい仮想カメラ位置が２番目の基準仮想カメラ位置として検出される。
　＜＜第ｎＡ処理＞＞
　第ｎＡ処理は、分割面生成部６１２２が、ｎ番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面を生成する処理である。この処理では、分割面生成部６１２２は、ｎ－１番目のＴ３個の仮想分割面がそれぞれ分割されることで生成された、Ｔ３個の仮想分割面（ｎ番目のＴ３個の仮想分割面ともいう）、のそれぞれを同一のルールで分割する。これにより、分割面生成部６１２２は、ｎ番目のＴ３個の仮想分割面のそれぞれについてＭ３個の仮想分割面（ｎ番目のＭ３個の仮想分割面ともいう）を生成することで、ｎ番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面を生成する。ここでは、ｎ番目のＴ３個の仮想分割面は、第２検出部６１２５でｎ番目に検出された仮想カメラ位置であるｎ番目の基準仮想カメラ位置を包含する仮想分割面（ｎ番目の基準仮想分割面ともいう）を含み、且つ対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏからの距離が相互に異なる。さらに、ｎ番目のＴ３個の仮想分割面は、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏよりもｎ番目の基準仮想カメラ位置の側において該基準点Ｐｏと該ｎ番目の基準仮想カメラ位置とを通る直線と交差している複数の仮想分割面である。
　ここで、ｎ番目のＴ３個の仮想分割面の分割に係る同一のルールは、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏから見て、ｎ番目のＴ３個の仮想分割面のそれぞれを同じ形で分割するルールであってよい。換言すれば、ｎ番目のＴ３個の仮想分割面の分割に係る同一のルールは、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏから見た場合に、ｎ番目のＴ３個の仮想分割面のそれぞれを、基準点Ｐｏを中心とした放射状の方向において相互に拡大および縮小された相似の関係の形状を有する線で分割するルールであってよい。さらに換言すれば、ｎ番目のＴ３個の仮想分割面の分割に係る同一のルールは、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏから見て、ｎ番目のＴ３個の仮想分割面の間においてＭ３個の仮想分割面のそれぞれについて同一の形状のＴ３個の分割仮想面が生成されるように、ｎ番目のＴ３個の仮想分割面を分割するルールであってよい。ｎ番目のＴ３個の仮想分割面の分割に係る同一のルールは、例えば、分割の対象である分割対象面の中心点と、この分割対象面の全ての頂点と、をそれぞれ結ぶ複数の線分によって、分割対象面を複数の面に分割するルールであってよい。これにより、分割対象面の分割が容易に行われ得る。
　図３２は、ｎ番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ３の一具体例である２番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ３の一例を模式的に示すイメージ図である。図３２では、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏから２番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ２に向かう方向（第３方向ともいう）Ｄｒ１３が細線で描かれた矢印で示されており、基準点Ｐｏと２番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ２とを通る直線Ｌｎ１３が細い二点鎖線で描かれている。図３２では、基準点Ｐｏを通り且つ上記の２番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ３のそれぞれの外縁を通る線が細い破線で描かれている。図３２では、便宜的に、２番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ３のうち、３個の仮想分割面Ｓｔ３が描かれており、その他の仮想分割面Ｓｔ３の図示が省略されている。図３２で示されるように、上記の２番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ３のそれぞれは、直線Ｌｎ１３のうちの基準点Ｐｏよりも２番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ２の側に位置している部分と交差している。ここでは、２番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ３は、探索対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏを中心として、放射状の方向において相互に拡大および縮小された相似の関係の形状を有する。
　この第ｎＡ処理では、第２検出部６１２５によってｎ番目に検出された仮想カメラ位置（ｎ番目の基準仮想カメラ位置）に応じて、ｎ番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面の生成方法が異なる。より具体的には、ｎ番目の基準仮想カメラ位置が、ｎ－１番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置のうちの何れか１つの第３仮想カメラ位置である場合（ｎ番目の第１の場合ともいう）と、ｎ番目の基準仮想カメラ位置が、ｎ－１番目の基準仮想カメラ位置である場合（ｎ番目の第２の場合ともいう）とで、ｎ番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面の生成方法が異なる。
　＜＜＜ｎ番目の第１の場合＞＞＞
　第２検出部６１２５によって、上述したｎ－１番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置のうちの何れか１つの第３仮想カメラ位置が、ｎ番目の基準仮想カメラ位置として検出された場合には、ｎ－１番目の基準仮想カメラ位置よりも、上述したｎ－１番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置の何れかについて、対象部品を捉えた実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）と参照形状情報との間における一致度が大きい。
　例えば、ｎ－１番目の基準仮想カメラ位置についての実形状情報と参照形状情報との間における一致度を示すマッチングスコアよりも、ｎ－１番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置の何れかについての実形状情報と参照形状情報との間における一致度を示すマッチングスコアが大きい。
　そこで、分割面生成部６１２２は、上述したｎ－１番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置のうち、対象部品を捉えた実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）と参照形状情報との間における一致度が最も大きな第３仮想カメラ位置を次の仮想面の分割の基準であるｎ番目の基準仮想カメラ位置として、ｎ番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面を生成する。これにより、例えば、２次探索処理において、参照形状情報と実形状情報との間における一致度がさらに大きくなる仮想カメラ位置が探索され得る。
　ここでは、分割面生成部６１２２は、上述したｎ－１番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面のうちのｎ番目の基準仮想カメラ位置を包含する仮想分割面であるｎ番目の基準仮想分割面を含み且つ対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏからの距離が相互に異なるｎ番目のＴ３個の仮想分割面のそれぞれを同一のルールで分割する。これにより、分割面生成部６１２２は、ｎ番目のＴ３個の仮想分割面のそれぞれについてＭ３個の仮想分割面であるｎ番目のＭ３個の仮想分割面を生成することで、ｎ番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面を生成する。ｎ番目のＴ３個の仮想分割面は、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏよりもｎ番目の基準仮想カメラ位置の側において該基準点Ｐｏと該ｎ番目の基準仮想カメラ位置とを通る直線と交差している複数の仮想分割面である。
　ここで、ｎ番目のＴ３個の仮想分割面の分割に係る同一のルールは、上述されたように、例えば、分割の対象である分割対象面の中心点と、この分割対象面の全ての頂点と、をそれぞれ結ぶ複数の線分によって、分割対象面を複数の面に分割するルールであってよい。例えば、ｎ番目のＴ３個の仮想分割面のそれぞれが三角形であれば、ｎ番目のＴ３個の仮想分割面のそれぞれは、３つの頂点と、ｎ－１番目の第３仮想カメラ位置とをそれぞれ結ぶ３つの線分によって、ｎ番目のＭ３個の仮想分割面である３つの仮想分割面に分割されてよい。これにより、ｎ番目のＴ３個の仮想分割面のそれぞれは、３つの三角形の仮想分割面に分割され得る。その結果、Ｍ３×Ｔ３個の仮想分割面としてのｎ番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面が生成される。
　ここで、例えば、図２９における３つの第３仮想カメラ位置Ｐ１３のうちの下側の１つの第３仮想カメラ位置Ｐ１３が２番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ２として検出された場合を想定する。この場合には、図２９で示されるように、仮想分割面Ｓｔ２を分割することで生成された、３つの仮想分割面Ｓｔ３のうちの２番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ２を包含する仮想分割面Ｓｔ３が、２番目の基準仮想分割面Ｓｓ２となる。
　図３３は、分割面生成部６１２２によってｎ番目のＭ３×Ｔ３個の一例としての２番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面Ｓｔ３ａが生成される第１の具体例を説明するための図である。図３３では、２番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ３のうちの２番目の基準仮想分割面Ｓｓ２の分割について示されている。２番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ３は、分割面生成部６１２２によって生成された１番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面Ｓｔ３のうちのＴ３個の仮想分割面Ｓｔ３である。２番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ３は、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏを中心として、放射状の方向において相互に拡大および縮小された相似の関係の形状を有する。図３３には、図１７で示されたように、面集合体Ａｓ１を構成している複数の仮想面Ｓｔ１のそれぞれが三角形の面である場合についての一具体例が示されている。図３３では、２番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ２が白抜きの丸印で示されている。図３３で示されるように、分割面生成部６１２２は、例えば、２番目の基準仮想分割面Ｓｓ２における３つの頂点と、２番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ２とをそれぞれ結ぶ３つの線分によって、２番目の基準仮想分割面Ｓｓ２を、２番目のＭ３個の仮想分割面としての３つの仮想分割面Ｓｔ３ａに分割する。
　ここでは、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏから見た場合、２番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ３のそれぞれは、基準点Ｐｏを中心とした放射状の方向において相互に拡大および縮小された相似の関係の形状を有する線で分割されることで、２番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面Ｓｔ３ａが生成される。これにより、２番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ３においては、Ｍ３個の仮想分割面Ｓｔ３ａのそれぞれについて、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏを中心として放射状の方向において相互に拡大および縮小された相似の関係の形状を有するＴ３個の仮想分割面Ｓｔ３ａが存在する状態となる。
　図１７で示されたように、面集合体Ａｓ１を構成している複数の仮想面Ｓｔ１のそれぞれが三角形の面であれば、２番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ３のそれぞれは、図３３で示された２番目の基準仮想分割面Ｓｓ２と同様に、３つの頂点と、第３仮想カメラ位置Ｐ１３とをそれぞれ結ぶ３つの線分によって、３つの仮想分割面Ｓｔ３ａに分割されてよい。これにより、２番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ３のそれぞれは、３つの三角形の仮想分割面Ｓｔ３ａに分割され得る。その結果、Ｍ３×Ｔ３個の仮想分割面としての２番目の３×Ｔ３個の仮想分割面Ｓｔ３ａが生成される。
　＜＜＜ｎ番目の第２の場合＞＞＞
　第２検出部６１２５によって、ｎ－１番目の基準仮想カメラ位置が、ｎ番目の基準仮想カメラ位置として検出された場合には、上述したｎ－１番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置の何れよりも、ｎ－１番目の基準仮想カメラ位置について、対象部品を捉えた実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）と参照形状情報との間における一致度が大きい。
　換言すれば、第１算出部６１１３または第２算出部６１２４によって算出されたｎ－１番目の基準仮想カメラ位置についての実形状情報と参照形状情報との間における一致度よりも、第ｎ－１の単位処理において第２算出部６１２４によって算出されたｎ－１番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置の全てについての実形状情報と参照形状情報との間における一致度が小さい。より具体的には、例えば、第１算出部６１１３または第２算出部６１２４によって算出されたｎ－１番目の基準仮想カメラ位置についての実形状情報と参照形状情報との間における一致度を示すマッチングスコアよりも、第ｎ－１の単位処理において第２算出部６１２４によって算出されたｎ－１番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置の全てについての実形状情報と参照形状情報との間における一致度を示すマッチングスコアが小さい。
　そこで、分割面生成部６１２２は、ｎ－１番目の基準仮想カメラ位置を次の仮想分割面の分割の基準であるｎ番目の基準仮想カメラ位置として、ｎ番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面を生成する。これにより、例えば、２次探索処理において、参照形状情報と実形状情報との間における一致度がさらに大きくなる仮想カメラ位置が探索され得る。
　ここでは、分割面生成部６１２２は、ｎ－１番目の基準仮想カメラ位置と同一であるｎ番目の基準仮想カメラ位置を包含する仮想分割面（ｎ番目の基準仮想分割面）を含み且つ対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏからの距離が相互に異なるｎ番目のＴ３個の仮想分割面のそれぞれを同一のルールで分割する。これにより、分割面生成部６１２２は、ｎ番目のＴ３個の仮想分割面のそれぞれについてＭ３個の仮想分割面であるｎ番目のＭ３個の仮想分割面を生成することで、ｎ番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面を生成する。ｎ番目のＴ３個の仮想分割面は、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏよりもｎ番目の基準仮想カメラ位置の側において該基準点Ｐｏと該ｎ番目の基準仮想カメラ位置とを通る直線と交差している複数の仮想分割面である。
　ここで、ｎ番目の基準仮想分割面は、所定のルールで設定される。
　例えば、変数ｎが２である場合には、Ｍ２×Ｔ２個の仮想分割面Ｓｔ２のそれぞれが三角形の面であれば、Ｍ２×Ｔ２個の仮想分割面Ｓｔ２のうちの１番目の基準仮想分割面Ｓｓ１が各辺の中点を結ぶ線で分割されることで生成される４個の三角形の仮想分割面のうち、２番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ２を包含する仮想分割面が、２番目の基準仮想分割面として設定されてよい。ここでも、各辺の中点は、例えば、各辺の中点から若干ずれた点であってもよい。
　また、例えば、変数ｎが３以上である場合には、ｎ－２番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面のそれぞれが三角形の面であれば、ｎ－２番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面のうちのｎ－１番目の基準仮想分割面が各辺の中点をそれぞれ結ぶ３つの線分で分割されることで生成される４個の三角形の仮想分割面のうち、ｎ番目の基準仮想カメラ位置を包含する仮想分割面が、ｎ番目の基準仮想分割面として設定されてよい。ここでも、各辺の中点は、例えば、各辺の中点から若干ずれた点であってもよい。
　図３４および図３５は、それぞれ分割面生成部６１２２によってｎ番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面の一例としての２番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面Ｓｔ３ａが生成される第２の具体例を説明するための図である。図３４および図３５には、上述したＭ２×Ｔ２個の仮想分割面Ｓｔ２のそれぞれが三角形の面である場合についての一具体例が示されている。図３４および図３５では、２番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ２が白抜きの丸印で示されている。
　ここでは、１番目の基準仮想分割面Ｓｓ１が分割されることで生成された、Ｍ４個の仮想分割面のうち、２番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ２を包含する仮想分割面が、２番目の基準仮想分割面Ｓｓ２となる。ここで、Ｍ４個の仮想分割面のそれぞれは、仮想分割面Ｓｔ２が分割されることで生成された面であるため、再設定された仮想分割面Ｓｔ３とされる。例えば、図３４で示されるように、１番目の基準仮想分割面Ｓｓ１は、この１番目の基準仮想分割面Ｓｓ１の各辺の中点をそれぞれ結ぶ３つの線分で分割されることで、Ｍ４個としての４個の三角形の仮想分割面Ｓｔ３が生成される。そして、この４個の三角形の仮想分割面Ｓｔ３のうち、２番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ２を包含する１つの仮想分割面Ｓｔ３が、２番目の基準仮想分割面Ｓｓ２となる。
　ここでは、上記のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ２のそれぞれは、１番目の基準仮想分割面Ｓｓ１と同じルールで分割されることで、Ｔ３個の仮想分割面Ｓｔ２のそれぞれが、Ｍ４個の仮想分割面Ｓｔ３に分割される。別の観点から言えば、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏから見た場合、Ｔ３個の仮想分割面Ｓｔ２のそれぞれは、基準点Ｐｏを中心とした放射状の方向において相互に拡大および縮小された相似の関係の形状を有する線で分割されることで、Ｍ４個×Ｔ３個の仮想分割面Ｓｔ３が生成される。そして、２番目の基準仮想分割面Ｓｓ２を含む２番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ３は、Ｍ４×Ｔ３個の仮想分割面Ｓｔ３のうちの一部であり、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏを中心として、放射状の方向において相互に拡大および縮小された相似の関係の形状を有する。
　例えば、上記のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ２のそれぞれは、図３４で示された１番目の基準仮想分割面Ｓｓ１と同様に、各辺の中点をそれぞれ結ぶ３つの線分で分割されてよい。これにより、Ｔ３個の仮想分割面Ｓｔ２のそれぞれは、４個の三角形の仮想分割面Ｓｔ３に分割され得る。別の観点から言えば、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏから見た場合、Ｔ３個の仮想分割面Ｓｔ２のそれぞれは、基準点Ｐｏを中心とした放射状の方向において相互に拡大および縮小された相似の関係の形状を有する線で分割されることで、４×Ｔ３個の仮想分割面Ｓｔ３が生成される。そして、２番目の基準仮想分割面Ｓｓ２を含む２番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ３は、４×Ｔ３個の仮想分割面Ｓｔ３のうちの一部であり、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏを中心として、放射状の方向において相互に拡大および縮小された相似の関係の形状を有する。
　ここで、ｎ番目のＴ３個の仮想分割面の分割に係る同一のルールは、例えば、上述したように、分割の対象である分割対象面の中心点と、この分割対象面の全ての頂点と、をそれぞれ結ぶ複数の線分によって、分割対象面を複数の面に分割するルールであってよい。例えば、変数ｎが２である場合には、２番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ３のそれぞれが三角形であれば、２番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ３のそれぞれは、３つの頂点と、所定の位置としての中心の位置（例えば、重心の位置）とをそれぞれ結ぶ３つの線分によって、Ｍ３個の仮想分割面である３つの仮想分割面に分割され得る。これにより、２番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ３のそれぞれは、３つの三角形の仮想分割面に分割され得る。その結果、Ｍ３×Ｔ３個の仮想分割面としての２番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面が生成される。
　図３５では、２番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ３のうちの２番目の基準仮想分割面Ｓｓ２の分割について示されている。２番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ３は、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏを中心として、放射状の方向において相互に拡大および縮小された相似の関係の形状を有する。図３５で示されるように、分割面生成部６１２２は、例えば、２番目の基準仮想分割面Ｓｓ２における３つの頂点と、２番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ２とをそれぞれ結ぶ３つの線分によって、２番目の基準仮想分割面Ｓｓ２を、２番目のＭ３個の仮想分割面としての３つの仮想分割面Ｓｔ３ａに分割する。
　ここでは、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏから見た場合、２番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ３のそれぞれは、基準点Ｐｏを中心とした放射状の方向において相互に拡大および縮小された相似の関係の形状を有する線で分割されることで、２番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面Ｓｔ３ａが生成される。これにより、２番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ３においては、Ｍ３個の仮想分割面Ｓｔ３ａのそれぞれについて、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏを中心として放射状の方向において相互に拡大および縮小された相似の関係の形状を有するＴ３個の仮想分割面Ｓｔ３ａが存在する状態となる。
　図１７で示されたように、面集合体Ａｓ１を構成している複数の仮想面Ｓｔ１のそれぞれが三角形の面であれば、２番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ３のそれぞれは、図３５で示された２番目の基準仮想分割面Ｓｓ２と同様に、３つの頂点と、第２仮想カメラ位置Ｐ１２とをそれぞれ結ぶ３つの線分によって、３つの仮想分割面Ｓｔ３ａに分割されてよい。これにより、２番目のＴ３個の仮想分割面Ｓｔ３のそれぞれは、３つの三角形の仮想分割面Ｓｔ３ａに分割され得る。その結果、Ｍ３×Ｔ３個の仮想分割面としての２番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面Ｓｔ３ａが生成される。
　また、例えば、変数ｎが３以上である場合には、ｎ番目のＴ３個の仮想分割面のそれぞれが三角形であれば、ｎ番目のＴ３個の仮想分割面のそれぞれは、３つの頂点と、所定の位置としての中心の位置（例えば、重心の位置）とをそれぞれ結ぶ３つの線分によって、ｎ番目のＭ３個の仮想分割面である３つの仮想分割面に分割され得る。これにより、ｎ番目のＴ３個の仮想面のそれぞれは、３つの三角形の仮想分割面に分割され得る。その結果、Ｍ３×Ｔ３個の仮想分割面としてのｎ番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面が生成される。
　＜＜第ｎＢ処理＞＞
　第ｎＢ処理は、第２形状情報生成部６１２３が、記憶部４５ｂに記憶された対象部品に関する三次元の設計情報に基づいて、ｎ番目の第３仮想カメラ位置のそれぞれから対象部品の３Ｄモデル３ｄｍが撮影される場合を想定して、ｎ番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置のそれぞれについて、参照形状情報を生成する処理である。ｎ番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置は、ｎ番目のＭ３×Ｔ３の仮想分割面のそれぞれに対して１つの仮想カメラ位置が仮想的に設定されることで設定されるＭ３×Ｔ３個の仮想カメラ位置である。ここでも、参照形状情報は、対象部品に関する三次元の設計情報に基づいて生成される情報であって、仮想カメラ位置からの対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの撮影で取得され得る仮想画像における対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの二次元形状に係る情報である。仮想画像は、例えば、レンダリングなどの処理によって３Ｄモデル３ｄｍが仮想的な平面に投影されることで生成され得る。
　ｎ番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面のそれぞれでは、例えば、仮想分割面の所定の位置に第３仮想カメラ位置（ｎ番目の第３仮想カメラ位置）が仮想的に設定される。所定の位置には、例えば、仮想分割面の中心の位置が適用される。仮想分割面の中心には、例えば、仮想分割面の重心が適用される。例えば、変数ｎが２の場合には、図３３または図３５で示されるように、各仮想分割面Ｓｔ３ａに、第３仮想カメラ位置Ｐ１３ａが設定される。ｎ番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面のそれぞれが三角形の面であれば、仮想分割面の中心は、例えば、三角形の重心であってもよいし、内心であってもよい。図３３および図３５では、第３仮想カメラ位置Ｐ１３ａが黒丸で示されている。
　第２形状情報生成部６１２３では、例えば、ｎ番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置のそれぞれについて、第３仮想カメラ位置からの対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの撮影で取得され得る仮想画像における対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの二次元形状に係る参照形状情報が生成される。このとき、各第３仮想カメラ位置から対象部品の３Ｄモデル３ｄｍを撮影する仮想的なカメラによる撮影方向は、第３仮想カメラ位置から対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏに向かう方向に設定される。第３仮想カメラ位置から対象部品の３Ｄモデル３ｄｍを撮影する仮想的なカメラの姿勢を規定するロール角γは、例えば、ゼロ（０）度に設定される。ここでも、各第３仮想カメラ位置について、例えば、図１０で模式的に示されたような、参照形状情報としてのリファレンス画像Ｉｖ１が生成される。
　＜＜第ｎＣ処理＞＞
　第ｎＣ処理は、第２算出部６１２４が、上記のｎ番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置のそれぞれについて、対象部品を捉えた実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）と、参照形状情報との間における一致度を示す数値を算出する処理である。
　第ｎＣ処理において、第２算出部６１２４は、例えば、第ｎＢ処理において第２形状情報生成部６１２３で取得された参照形状情報としてのリファレンス画像と、照合対象領域設定部６１２１で実形状情報としてのエッジ画像に設定された照合対象領域Ｒｅ２（図２５）との間で、輪郭の二次元形状の一致度を示す数値を算出する。
　第ｎＣ処理において、第２算出部６１２４は、各第３仮想カメラ位置について、実形状情報としてのエッジ画像と参照形状情報としてのリファレンス画像との間で、一致度を示す数値を算出する際には、例えば、［処理２ａｎ］エッジ画像とリファレンス画像との間におけるロール角γのずれに対応する輪郭の二次元形状の向きのずれ量を検出する処理、［処理２ｂｎ］ロール角γのずれに応じたエッジ画像の回転を行う処理、ならびに［処理２ｃｎ］回転後のエッジ画像を対象としたリファレンス画像との一致度が最大である領域の位置を検出する処理、をこの記載の順に行う。
　上記処理２ａｎでは、上記処理２ａ１と同様に、第２算出部６１２４は、例えば、実形状情報としてのエッジ画像と、参照形状情報としてのリファレンス画像との間で、ＲＩＰＯＣ法を用いて、輪郭の二次元形状の向きのずれ量を検出する。この輪郭の二次元形状の向きのずれ量は、画像上における輪郭の回転方向のずれ量である。ここでは、第２算出部６１２４は、例えば、ＲＩＰＯＣ法によって、照合対象領域設定部６１２１で実形状情報としてのエッジ画像に設定された照合対象領域Ｒｅ２（図２５）と、参照形状情報としてのリファレンス画像との間で、輪郭の一致度が最も大きくなり得る回転方向におけるずれ量γ２ｎを算出する。このずれ量γ２ｎは、参照形状情報としてのリファレンス画像と実形状情報としてのエッジ画像との間における一致度がより大きくなり得るロール角γに相当する。
　上記処理２ｂｎでは、上記処理２ｂ１と同様に、第２算出部６１２４は、例えば、実形状情報としてのエッジ画像を、上記処理２ａｎで検出されたずれ量γ２ｎを補正するように回転させる。これにより、回転後のエッジ画像が生成され、実形状情報としてのエッジ画像における輪郭の二次元形状と、参照形状情報としてのリファレンス画像における輪郭の二次元形状との間で、向きが整合する。ここでは、第２算出部６１２４は、例えば、照合対象領域Ｒｅ２のエッジ画像を、上記処理２ａｎで検出されたずれ量γ２ｎを補正するように回転させる。これにより、回転後のエッジ画像が生成され、実形状情報を構成する照合対象領域Ｒｅ２における輪郭の二次元形状と、参照形状情報としてのリファレンス画像における輪郭の二次元形状との間で、向きの一致が図られる。
　上記処理２ｃｎでは、上記処理２ｃ１と同様に、第２算出部６１２４は、例えば、上記処理２ｂｎで生成された実形状情報に係る回転後のエッジ画像を対象として、参照形状情報としてのリファレンス画像を用いたテンプレートマッチングを行う。ここでは、第２算出部６１２４は、例えば、回転後のエッジ画像内でリファレンス画像を走査し、回転後のエッジ画像内の各部分領域とリファレンス画像との一致度（類似度）が最大となる領域の位置を検出する。これにより、実形状情報としてのエッジ画像において、リファレンス画像における対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの輪郭の二次元形状との一致度が最大である領域の位置（マッチング候補位置）が検出され得る。また、ここで、上記のテンプレートマッチングが行われる際には、回転後のエッジ画像内の部分領域とリファレンス画像との一致度（類似度）が最大となる場合における一致度（類似度）を示す数値が、第３仮想カメラ位置についての、実形状情報としてのエッジ画像と参照形状情報としてのリファレンス画像との間における一致度を示す数値として算出される。換言すれば、各第３仮想カメラ位置について、回転後のエッジ画像内の部分領域に対するリファレンス画像の一致度が最大となる場合におけるこの一致度が、実形状情報としてのエッジ画像と参照形状情報としてのリファレンス画像との間における一致度とされる。ここでも、一致度を示す数値は、例えば、一致度を示すマッチングスコアであってよい。
　＜＜第ｎＤ処理＞＞
　第ｎＤ処理は、第２検出部６１２５が、上記のｎ番目の基準仮想カメラ位置ならびに上記のｎ番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置のうち、対象部品を捉えた実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）と参照形状情報との間における一致度が最も大きな仮想カメラ位置を検出する処理である。
　ここでは、例えば、ｎ番目の基準仮想カメラ位置について算出されたマッチングスコア、ならびに第ｎＣ処理において第２算出部６１２４によってｎ番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置のそれぞれについて算出されたマッチングスコア、が比較される。そして、例えば、ｎ番目の基準仮想カメラ位置およびｎ番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置のうち、対象部品を捉えた実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）と参照形状情報との間について算出されたマッチングスコアが最も大きくなった仮想カメラ位置が検出される。
　＜＜単位処理の繰り返しによる効果＞＞
　上述されたように、単位処理が繰り返し実行される際には、実形状情報と参照形状情報との間における一致度が最も大きくなる仮想カメラ位置を包含する仮想分割面を含み且つ対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏからの距離が相互に異なる複数の仮想分割面がそれぞれ同一のルールで分割されて、次回の仮想カメラ位置が設定される複数の仮想分割面が生成される。これにより、分割前の仮想分割面と、分割後の仮想分割面とは無関係な面ではなく、分割後の仮想分割面については数および面積のうちの少なくとも１つの増大が低減され得る。その結果、実画像で捉えられた対象部品の姿勢を認識するための計算量が低減され得る。よって、基板処理装置１において、対象部品の姿勢の認識が効率良く行われ得る。
　＜＜１回以上の第ｎの単位処理の終了＞＞
　探索処理部６１は、例えば、第２検出部６１２５によって、１番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ１からｎ番目の基準仮想カメラ位置のうちの１つの基準仮想カメラ位置が、実形状情報と参照形状情報との間における一致度が最も大きな仮想カメラ位置として、予め設定された所定回数（第１所定回数ともいう）連続して検出されたことに応答して、１回以上の第ｎの単位処理の実行を終了する。第１所定回数は、例えば、２回以上の任意の回数に設定されてよい。この場合には、２次探索処理において、単位処理がある程度繰り返し行われても、参照形状情報と実形状情報との間における一致度がより大きくなる仮想カメラ位置が検出されなければ、単位処理の繰り返しの実行が終了される。これにより、計算量の低減によって、対象部品の姿勢の認識が効率良く行われ得る。
　また、例えば、探索処理部６１は、第ｎの単位処理を、予め設定された所定回数（第２所定回数ともいう）実行したことに応答して、１回以上の第ｎの単位処理の実行を終了してもよい。換言すれば、探索処理部６１は、１回以上の第ｎの単位処理における第ｎ単位処理を、予め設定された第２所定回数実行したことに応答して、１回以上の第ｎの単位処理の実行を終了してもよい。第２所定回数は、例えば、１回以上の任意の回数に設定されてよい。これにより、計算量の低減によって、対象部品の姿勢の認識が効率良く行われ得る。
　ここで、探索処理部６１は、例えば、実行された１回以上の第ｎの単位処理における最後の第ｎＤ処理において第２検出部６１２５によって検出された実形状情報と参照形状情報との間における一致度が最も大きな仮想カメラ位置（最高一致度仮想カメラ位置ともいう）について、この最高一致度仮想カメラ位置を規定する緯度α、経度βおよび距離Ｄと、第２算出部６１２４で算出したずれ量γ２ｎに対応するロール角γと、を探索処理の結果として取得することができる。これにより、実画像で捉えられた対象部品の姿勢が認識され得る。ここでは、探索処理部６１は、例えば、探索処理の結果としての、最高一致度仮想カメラ位置を規定する緯度α、経度βおよび距離Ｄ、ならびに最高一致度仮想カメラ位置について第２算出部６１２４で算出されたずれ量γ２ｎに対応するロール角γを、対象部品の姿勢に係る情報（現実情報）として認識してよい。この場合には、例えば、異常検出部６３で用いられる、対象部品の状態が正常である場合の三次元の設計情報に基づく対象部品の姿勢に係る情報（正常情報）も、緯度α、経度β、距離Ｄ、ならびにロール角γについての情報であってよい。
　換言すれば、探索処理部６１は、例えば、実行された１回以上の第ｎの単位処理における最後の第ｎＤ処理において第２検出部６１２５によってｎ＋１番目に検出された実形状情報と参照形状情報との間における一致度が最も大きな仮想カメラ位置に基づいて、異常検出部６３で用いるための対象部品の姿勢に係る情報（現実情報）を認識してよい。これにより、対象部品の姿勢に係る現実情報の認識が効率良く行われ得るため、対象部品の異常の検出が効率良く行われ得る。
　また、探索処理部６１は、例えば、最高一致度仮想カメラ位置について、第２算出部６１２４によって検出された、実形状情報としてのエッジ画像内において参照形状情報としてのリファレンス画像との一致度（類似度）が最大となったマッチング候補位置（最終マッチング位置ともいう）を、探索処理の結果の一部として取得してもよい。
　＜４．基板処理装置における処理の具体例＞
　次に、図３６から図４６が参照されて、基板処理装置１における処理の具体例が説明される。図３６は、基板処理装置１における処理の概略的な流れの具体例を示す流れ図である。図３７は、図３６のステップＳ３およびステップＳ１０における画像処理の流れの具体例を示す流れ図である。図３８は、図３６のステップＳ４およびステップＳ１１の探索処理における処理の流れの具体例を示す流れ図である。図３９は、図３８のステップＳｂ１の１次探索処理における処理の流れの具体例を示す流れ図である。図４０から図４２は、図３８のステップＳｂ２の２次探索処理における処理の流れの具体例を示す流れ図である。図４３は、対象部品が原点位置に移動した状態の一例を模式的に示す図である。図４４および図４５は、チャック９の異常の検出を説明するための図である。図４６は、ノズル３３およびガード２３の異常の検出を説明するための図である。
　オペレータは、予め指示部４７を操作して、レシピ情報５３内のレシピの実行を指示する。動作制御部５１は、実行が指示されたレシピに応じて各部の動作を制御して各基板Ｗに対する処理を進める。このとき、図３６のステップＳ１からステップＳ１８の処理が行われる。
　＜＜ステップＳ１＞＞
　ステップＳ１では、対象部品が原点位置に移動する。ここでは、動作制御部５１が、チャック駆動機構１７、ガード移動機構２５およびノズル移動機構３５の動作を制御する。
　動作制御部５１は、チャック動作指令によってチャック駆動機構１７を動作させて、チャック９を原点位置に移動させる。ここでは、チャック９は、下面支持部１１上に基板Ｗが載置されていない状態で、チャック動作指令に応じて、回転中心ＰＬ２を中心として回転し、周縁支持部１３がスピンチャック３の回転中心ＰＬ１側の原点位置に移動する。このとき原点センサＺ１の出力信号がオンとなる。動作制御部５１は、原点センサＺ１の出力信号により、チャック９が原点位置に移動したことを認識する。図４４では、チャック９が原点位置に位置している状態が実線で示されており、下面支持部１１上に基板Ｗが載置された場合における基板Ｗの外縁の位置が細い二点鎖線で示されている。ここでは、下面支持部１１上に基板Ｗが載置された場合における基板Ｗの外縁よりも若干回転中心ＰＬ１側の円に接する位置に各チャック９の周縁支持部１３が移動する。
　動作制御部５１は、ガード動作指令によってガード移動機構２５を動作させて、ガード２３を原点位置に移動させる。ここでは、ガード２３は、下降した原点位置に移動する。このとき原点センサＺ２の出力がオンとなる。動作制御部５１は、原点センサＺ２の出力信号により、ガード２３が原点位置に移動したことを認識する。図４３では、ガード２３が原点位置に位置している状態が実線で示されており、ガード２３が処理位置に位置している状態が細い二点鎖線で示されている。
　動作制御部５１は、ノズル動作指令によってノズル移動機構３５を動作させて、ノズル３３を原点位置に移動させる。ここでは、ノズル３３は、回転中心ＰＬ３を中心として回転し、ガード２３から側方に外れた原点位置に先端部３３ｃが移動する。このとき原点センサＺ３の出力がオンとなる。動作制御部５１は、原点センサＺ３の出力信号により、ノズル３３が原点位置に移動したことを認識する。図４３では、ノズル３３の先端部３３ｃが原点位置に位置している状態が実線で示されており、ノズル３３の先端部３３ｃが吐出位置に位置している状態が細い二点鎖線で示されている。
　＜＜ステップＳ２＞＞
　ステップＳ２では、カメラＣＭによる撮影が行われる。ここでは、動作制御部５１は、複数の対象部品としてのノズル３３、チャック９およびガード２３のそれぞれが原点位置に移動したことをトリガとして、カメラＣＭにより撮影を行わせる。具体的には、カメラＣＭによって、複数の対象部品としてのノズル３３、チャック９およびガード２３を対象とした撮影が行われる。
　＜＜ステップＳ３＞＞
　ステップＳ３では、画像処理部５９が、ステップＳ２におけるカメラＣＭによる撮影で取得された実画像に画像処理を施す。このステップＳ３では、図３７のステップＳａ１からステップＳａ４の処理が順に行われる。
　ステップＳａ１では、画像処理部５９が、ステップＳ２の撮影で得られた実画像をカメラＣＭから取得する。このステップＳａ１は、本発明のうち、演算部４５ａによってカメラＣＭによる撮影によって得られた対象部品を捉えた実画像を取得するステップ（実画像取得ステップともいう）に相当する。
　ステップＳａ２では、画像処理部５９の処理対象領域抽出部５９１が、実画像に対して処理対象領域を設定する。ここでは、対象部品ごとに処理対象領域が設定される。
　ステップＳａ３では、画像処理部５９の処理対象領域抽出部５９１が、実画像から処理対象領域に係る部分を画像（処理対象実画像）として抽出する。
　ステップＳａ４では、画像処理部５９の輪郭抽出部５９２が、処理対象実画像で捉えられている全ての部品について、輪郭を抽出する処理を行う。これにより、実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）としてのエッジ画像が取得される。より具体的には、ノズル３３を含む物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）としてのエッジ画像が取得される。チャック９を含む物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）としてのエッジ画像が取得される。ガード２３を含む物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）としてのエッジ画像が取得される。
　＜＜ステップＳ４＞＞
　ステップＳ４では、探索処理部６１が、各対象部品について探索処理を行う。より具体的には、ノズル３３、チャック９およびガード２３のそれぞれについて探索処理が行われる。
　ここでは、探索処理部６１が、複数の参照形状情報と実形状情報とに基づいて、複数の仮想カメラ位置のうち、参照形状情報と実形状情報との間における一致度が最も大きな仮想カメラ位置を探索する探索処理を行う。ここで、複数の参照形状情報は、記憶部４５ｂに記憶された対象部品に関する三次元の設計情報に基づいてそれぞれ生成される情報であって、複数の仮想カメラ位置からの対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの撮影で取得され得る複数の仮想画像のそれぞれにおける対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの二次元形状に係る情報である。１つの参照形状情報は、１つの対象部品に関する三次元の設計情報に基づいて生成される情報であって、１つの仮想カメラ位置からの撮影で取得され得る仮想画像における対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの二次元形状に係る情報である。このステップＳ４は、本発明のうちの演算部４５ａによって行われる探索ステップに相当する。
　このステップＳ４では、各対象部品について、図３８のステップＳｂ１の処理と、ステップＳｂ２の処理とが順に行われる。ステップＳｂ１では、第１探索処理部６１１が、１次探索処理を行う。より具体的には、ステップＳｂ１では、図３９のステップＳｂ１１からステップＳｂ１４の処理が行われる。ステップＳｂ２では、第２探索処理部６１２が、２次探索処理を行う。より具体的には、ステップＳｂ２では、図４０のステップＳｂ２１からステップＳｂ２５の処理、図４１のステップＳｂ３１からステップＳｂ３４の処理、および図４２のステップＳｂ４１からステップＳｂ４８の処理が行われる。ここで、図４１のステップＳｂ３１からステップＳｂ３４の処理は、上述した第１の単位処理に対応している。図４２のステップＳｂ４２からステップＳｂ４５の処理は、上述した第ｎの単位処理に対応している。
　＜＜＜ステップＳｂ１＞＞＞
　＜＜＜＜ステップＳｂ１１＞＞＞＞
　ステップＳｂ１１では、密集度判定部６１１１が、ステップＳａ４で取得された実形状情報としてのエッジ画像について、部品の輪郭の密集度が低い領域（低密集度領域）を判定する。この密集度判定部６１１１における判定結果は、第１算出部６１１３および第２算出部６１２４における処理に利用される。例えば、第１算出部６１１３および第２算出部６１２４における処理において、実形状情報としてのエッジ画像のうちの低密集度領域については、一致度を示す数値の算出を行うための計算の対象外とされることで、探索処理に要する計算量が低減され得る。
　＜＜＜＜ステップＳｂ１２＞＞＞＞
　ステップＳｂ１２では、第１形状情報取得部６１１２が、記憶部４５ｂに記憶された対象部品に関する三次元の設計情報に基づいて、複数の仮想カメラ位置（第１仮想カメラ位置）Ｐ１１のそれぞれから対象部品の３Ｄモデル３ｄｍが撮影される場合を想定して、複数の第１仮想カメラ位置Ｐ１１のそれぞれについて生成された、参照形状情報を取得する。複数の第１仮想カメラ位置Ｐ１１は、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏを中心としてこの対象部品の３Ｄモデル３ｄｍを囲む仮想的な球面に沿って位置する複数の仮想面Ｓｔ１を含む面の集合体（面集合体）Ａｓ１が仮想的に設定された場合に、複数の仮想面Ｓｔ１のそれぞれに対して１つの仮想カメラ位置が仮想的に設定されることで設定される複数の仮想カメラ位置である。参照形状情報は、対象部品に関する三次元の設計情報に基づいて生成される情報であって、第１仮想カメラ位置Ｐ１１からの対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの撮影で取得され得る仮想画像における対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの二次元形状に係る情報である。仮想画像は、例えば、レンダリングなどの処理によって３Ｄモデル３ｄｍが仮想的な平面に投影されることで生成され得る。参照形状情報は、具体的には、リファレンス画像である。このステップＳｂ１２は、本発明のうちの第１形状情報取得ステップに相当する。
　より具体的には、ステップＳｂ１２では、第１形状情報取得部６１１２が、記憶部４５ｂに記憶された対象部品に関する三次元の設計情報に基づいて、Ｍ１×Ｔ１個（Ｍ１およびＴ１の何れも２以上の自然数）の第１仮想カメラ位置Ｐ１１のそれぞれから対象部品の３Ｄモデル３ｄｍが撮影される場合を想定して、Ｍ１×Ｔ１個の第１仮想カメラ位置Ｐ１１のそれぞれについて生成された、参照形状情報を取得する。Ｍ１×Ｔ１個の第１仮想カメラ位置Ｐ１１は、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏからの距離が相互に異なるＴ１個の面集合体Ａｓ１が仮想的に設定された場合に、このＴ１個の面集合体Ａｓ１のそれぞれにおけるＭ１個の仮想面Ｓｔ１のそれぞれに対して１つの仮想カメラ位置が仮想的に設定されることで設定される複数の仮想カメラ位置である。参照形状情報は、対象部品に関する三次元の設計情報に基づいて生成される情報であって、第１仮想カメラ位置Ｐ１１からの対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの撮影で取得され得る仮想画像における対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの二次元形状に係る情報である。
　ここで、各仮想面Ｓｔ１では、仮想面Ｓｔ１の所定の位置に第１仮想カメラ位置Ｐ１１が仮想的に設定される。所定の位置には、仮想面Ｓｔ１の中心の位置が適用されてよい。仮想面の中心には、仮想面の重心が適用されてよい。面集合体Ａｓ１は、多数の三角形の仮想面で構成された多面体であってよい。ここでは、図１３で示されたように、対象部品に関する三次元の設計情報に基づいて仮想的に生成される対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏを原点とした右手系のｘｙｚ座標が設定されることで、複数の仮想面Ｓｔ１の位置および姿勢などが規定される。さらに、ｘ軸を中心とした回転方向における角度（緯度）αと、ｚ軸を中心とした回転方向における角度（経度）βと、原点からの距離Ｄと、によって、複数の第１仮想カメラ位置Ｐ１１のそれぞれ位置が規定される。
　ステップＳｂ１２では、第１形状情報取得部６１１２は、例えば、記憶部４５ｂに記憶された対象部品に関する三次元の設計情報に基づいて、複数の第１仮想カメラ位置Ｐ１１を設定するとともに、複数の第１仮想カメラ位置Ｐ１１のそれぞれについて参照形状情報を生成することで、複数の第１仮想カメラ位置Ｐ１１のそれぞれについて生成された参照形状情報を取得してよい。
　＜＜＜＜ステップＳｂ１３＞＞＞＞
　ステップＳｂ１３では、第１算出部６１１３が、複数の第１仮想カメラ位置Ｐ１１のそれぞれについて、ステップＳａ４で得られた実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）としてのエッジ画像と、ステップＳｂ１２で得られた参照形状情報としてのリファレンス画像との間における一致度を示す数値を算出する。このステップＳｂ１３は、本発明のうちの第１算出ステップに相当する。
　より具体的には、ステップＳｂ１３では、第１算出部６１１３が、上述したＭ１×Ｔ１個の第１仮想カメラ位置のそれぞれについて、ステップＳａ４で得られた実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）としてのエッジ画像と、ステップＳｂ１２で得られた参照形状情報としてのリファレンス画像との間における一致度を示す数値を算出する。
　ここでは、第１算出部６１１３は、各第１仮想カメラ位置Ｐ１１について、実形状情報としてのエッジ画像と参照形状情報としてのリファレンス画像との間で、一致度を示す数値を算出する際には、例えば、上述した処理１ａ、処理１ｂ、および処理１ｃをこの記載の順に行う。具体的には、ステップＳｂ１３では、第１算出部６１１３によって、ステップＳｂ１３１からステップＳｂ１３５の処理が行われる。ステップＳｂ１３２の処理が上述した処理１ａに相当し、ステップＳｂ１３３の処理が上述した処理１ｂに相当し、ステップＳｂ１３４の処理が上述した処理１ｃに相当する。
　ステップＳｂ１３１では、第１算出部６１１３が、ステップＳｂ１２で取得された複数の第１仮想カメラ位置Ｐ１１のそれぞれについての参照形状情報としてのリファレンス画像のうち、１つの第１仮想カメラ位置Ｐ１１およびその１つの第１仮想カメラ位置Ｐ１１に係る参照形状情報としてのリファレンス画像をステップＳｂ１３２からステップＳｂ１３４の処理の対象として指定する。
　ステップＳｂ１３２では、第１算出部６１１３が、例えば、実形状情報としてのエッジ画像と、参照形状情報としてのリファレンス画像との間で、ＲＩＰＯＣ法を用いて、輪郭の二次元形状の向きのずれ量を検出する。ここでは、例えば、図２１で示されるように、第１算出部６１１３が、画像処理部５９から入力された実形状情報としてのエッジ画像Ｉｒ３を、複数の比較対象領域Ｒｅ１に分けた上で、比較対象領域Ｒｅ１ごとに、ＲＩＰＯＣ法によって、リファレンス画像との間で、輪郭の一致度が最も大きくなり得る回転方向におけるずれ量γ１を算出する。このずれ量γ１は、参照形状情報としてのリファレンス画像と実形状情報としてのエッジ画像との間における一致度がより大きくなり得るロール角γに相当する。ここでは、複数の比較対象領域Ｒｅ１のうち、リファレンス画像との間で、輪郭の一致度が最も大きくなり得る１つの比較対象領域Ｒｅ１と、この１つの比較対象領域Ｒｅ１とリファレンス画像との間で輪郭の一致度が最も大きくなり得る回転方向におけるずれ量γ１と、が検出される。
　ステップＳｂ１３３では、第１算出部６１１３が、例えば、実形状情報としてのエッジ画像を、ステップＳｂ１３２で検出されたずれ量γ１を補正するように回転させる。これにより、回転後のエッジ画像が生成され、実形状情報としてのエッジ画像における輪郭の二次元形状と、参照形状情報としてのリファレンス画像における輪郭の二次元形状との間で、向きが整合する。ここでは、第１算出部６１１３が、例えば、ステップＳｂ１３２で検出された比較対象領域Ｒｅ１のエッジ画像を、上記ステップＳｂ１３２で検出されたずれ量γ１を補正するように回転させる。これにより、回転後のエッジ画像が生成され、実形状情報を構成する比較対象領域Ｒｅ１における輪郭の二次元形状と、参照形状情報としてのリファレンス画像における輪郭の二次元形状との間で、向きの一致が図られる。
　ステップＳｂ１３４では、第１算出部６１１３が、例えば、ステップＳｂ１３３で生成された実形状情報に係る回転後のエッジ画像を対象として、参照形状情報としてのリファレンス画像を用いたテンプレートマッチングを行う。ここでは、第１算出部６１１３が、例えば、回転後のエッジ画像内でリファレンス画像を走査し、回転後のエッジ画像内の各部分領域とリファレンス画像との一致度（類似度）が最大となる領域の位置を検出する。これにより、実形状情報としてのエッジ画像において、リファレンス画像における対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの輪郭の二次元形状と一致度が最大となる領域の位置（マッチング候補位置）が検出される。ここで、上記のテンプレートマッチングが行われる際には、回転後のエッジ画像内の部分領域とリファレンス画像との一致度（類似度）が最大となる場合における一致度（類似度）を示す数値が、第１仮想カメラ位置Ｐ１１についての、実形状情報としてのエッジ画像と参照形状情報としてのリファレンス画像との間における一致度を示す数値として算出される。ここでも、一致度を示す数値は、例えば、上述した公知の一致度を示すマッチングスコアであってよい。
　ステップＳｂ１３５では、第１算出部６１１３が、ステップＳｂ１２で取得された複数の第１仮想カメラ位置Ｐ１１のそれぞれについての参照形状情報のうち、ステップＳｂ１３２からステップＳｂ１３４の処理の対象として未だに指定されていない、第１仮想カメラ位置Ｐ１１およびその第１仮想カメラ位置Ｐ１１に係る参照形状情報があるか否か判定する。ここで、ステップＳｂ１３２からステップＳｂ１３４の処理の対象として未だに指定されていない、第１仮想カメラ位置Ｐ１１およびその第１仮想カメラ位置Ｐ１１に係る参照形状情報があれば、ステップＳｂ１３１に戻って、第１算出部６１１３が、ステップＳｂ１２で取得された複数の第１仮想カメラ位置Ｐ１１のそれぞれについての参照形状情報のうち、次の１つの第１仮想カメラ位置Ｐ１１およびその１つの第１仮想カメラ位置Ｐ１１に係る参照形状情報をステップＳｂ１３２からステップＳｂ１３４の処理の対象として指定する。一方、ステップＳｂ１３２からステップＳｂ１３４の処理の対象として未だに指定されていない、第１仮想カメラ位置Ｐ１１およびその第１仮想カメラ位置Ｐ１１に係る参照形状情報がなければ、ステップＳｂ１３５からステップＳ１４へ移行する。
　つまり、第１算出部６１１３は、ステップＳｂ１２で取得された複数の第１仮想カメラ位置Ｐ１１のそれぞれについての参照形状情報において、ステップＳｂ１３２からステップＳｂ１３４の処理の対象として未だに指定されていない、第１仮想カメラ位置Ｐ１１およびその第１仮想カメラ位置Ｐ１１に係る参照形状情報がなくなるまで、ステップＳｂ１３１からステップＳｂ１３５の処理を繰り返す。これにより、第１算出部６１１３は、各第１仮想カメラ位置Ｐ１１について、実形状情報としてのエッジ画像と、参照形状情報としてのリファレンス画像との間における一致度を示す数値を算出する。
　＜＜＜＜ステップＳｂ１４＞＞＞＞
　ステップＳｂ１４では、第１検出部６１１４が、ステップＳｂ１３における算出結果に基づいて、複数の第１仮想カメラ位置Ｐ１１のうち、実形状情報としてのエッジ画像と参照形状情報としてのリファレンス画像との間における一致度が最も大きな第１仮想カメラ位置Ｐ１１である高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍを検出する。ここでは、例えば、複数の第１仮想カメラ位置Ｐ１１のうち、ステップＳｂ１３において実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）としてのエッジ画像と参照形状情報としてのリファレンス画像との間について算出されたマッチングスコアが最も大きくなった第１仮想カメラ位置Ｐ１１が高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍとして検出される。このステップＳｂ１４は、本発明のうちの第１検出ステップに相当する。
　より具体的には、ステップＳｂ１４では、第１検出部６１１４が、ステップＳｂ１３における算出結果に基づいて、複数の第１仮想カメラ位置Ｐ１１としてのＭ１×Ｔ１個の第１仮想カメラ位置Ｐ１１のうち、実形状情報としてのエッジ画像と参照形状情報としてのリファレンス画像との間における一致度が最も大きな第１仮想カメラ位置Ｐ１１である高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍを検出する。ここでは、例えば、Ｍ１×Ｔ１個の第１仮想カメラ位置Ｐ１１のうち、ステップＳｂ１３において実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）としてのエッジ画像と参照形状情報としてのリファレンス画像との間について算出されたマッチングスコアが最も大きくなった第１仮想カメラ位置Ｐ１１である高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍが検出される。
　このステップＳｂ１４では、第１検出部６１１４は、高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍを検出する際に、ステップＳｂ１３において高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍについて検出されたマッチング候補位置を対象部品候補位置として併せて検出する。
　＜＜＜ステップＳｂ２＞＞＞
　＜＜＜＜ステップＳｂ２１＞＞＞＞
　ステップＳｂ２１では、第２探索処理部６１２の照合対象領域設定部６１２１が、ステップＳｂ１４において検出された対象部品候補位置に基づいて、ステップＳａ４で取得された実形状情報としてのエッジ画像のうちのステップＳｂ２４におけるマッチング（照合）の処理に用いる領域（照合対象領域）を設定する。ここでは、エッジ画像に対して、対象部品候補位置を包含し、且つ対象部品候補位置よりも大きなサイズの領域が、照合対象領域として設定される。
　＜＜＜＜ステップＳｂ２２＞＞＞＞
　ステップＳｂ２２では、分割面生成部６１２２が、面集合体Ａｓ１を構成しており且つ対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏを中心としてこの対象部品の３Ｄモデル３ｄｍを囲む仮想的な球面に沿って位置する複数の仮想面Ｓｔ１のうち、ステップＳｂ１４で検出された高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍが仮想的に設定された仮想面（高一致度仮想面）Ｓｔ１ｍを分割することで、複数の仮想面（仮想分割面）Ｓｔ２を生成する。ここでは、複数の仮想面Ｓｔ１は、ステップＳｂ１２の処理で用いた複数の仮想面Ｓｔ１である。複数の仮想面Ｓｔ１のそれぞれが三角形の面であれば、高一致度仮想面Ｓｔ１ｍは、この高一致度仮想面Ｓｔ１ｍにおける３つの頂点と高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍとをそれぞれ結ぶ３つの線分によって、複数の分割後の仮想面（仮想分割面）Ｓｔ２としての３つの仮想分割面Ｓｔ２に分割される。このステップＳｂ２２は、本発明のうちの分割面生成ステップに相当する。
　より具体的には、ステップＳｂ２２では、分割面生成部６１２２が、Ｔ１個の面集合体Ａｓ１のそれぞれにおけるＭ１個の仮想面Ｓｔ１のうち、高一致度仮想面Ｓｔ１ｍを含み且つ対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏからの距離が相互に異なるＴ２個の仮想面Ｓｔ１のそれぞれを同一のルールで分割する。これにより、分割面生成部６１２２は、Ｔ２個の仮想面Ｓｔ１のそれぞれについてＭ２個の仮想分割面Ｓｔ２を生成することで、Ｍ２×Ｔ２個の仮想分割面Ｓｔ２を生成する。ここで、Ｔ２個の仮想面Ｓｔ１のそれぞれは、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏよりも高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍの側において該基準点Ｐｏと該高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍとを通る直線と交差している仮想面である。ここでは、Ｔ１個の面集合体Ａｓ１のそれぞれにおけるＭ１個の仮想面Ｓｔ１は、ステップＳｂ１２の処理で用いたＴ１個の面集合体Ａｓ１のそれぞれにおけるＭ１個の仮想面Ｓｔ１である。
　ここでは、Ｔ２個の仮想面Ｓｔ１は、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏを中心として、放射状の方向において相互に拡大および縮小された相似の関係の形状を有する。対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏから見た場合、Ｔ２個の仮想面Ｓｔ１のそれぞれは、基準点Ｐｏを中心とした放射状の方向において相互に拡大および縮小された相似の関係の形状を有する線で分割されることで、Ｍ２×Ｔ２個の仮想分割面Ｓｔ２が生成される。これにより、Ｔ２個の仮想面Ｓｔ１においては、Ｍ２個の仮想分割面Ｓｔ２のそれぞれについて、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏを中心として放射状の方向において相互に拡大および縮小された相似の関係の形状を有するＴ２個の仮想分割面Ｓｔ２が存在する状態となる。Ｔ２個は、Ｔ１個と同一であってよいし、Ｔ１個未満であってもよい。上述したＴ２個の仮想面Ｓｔ１の分割に係る同一のルールは、例えば、分割の対象である分割対象面の中心点と、この分割対象面の全ての頂点と、をそれぞれ結ぶ複数の線分によって、分割対象面を複数の面に分割するルールであってよい。複数の仮想面Ｓｔ１のそれぞれが三角形の面であれば、Ｔ２個の仮想面Ｓｔ１のそれぞれは、高一致度仮想面Ｓｔ１ｍと同様に、３つの頂点と、第１仮想カメラ位置Ｐ１１とをそれぞれ結ぶ３つの線分によって、３つの仮想分割面Ｓｔ２に分割されてよい。これにより、Ｔ２個の仮想面Ｓｔ１のそれぞれは、３つの三角形の仮想分割面Ｓｔ２に分割される。
　＜＜＜＜ステップＳｂ２３＞＞＞＞
　ステップＳｂ２３では、第２形状情報生成部６１２３が、記憶部４５ｂに記憶された対象部品に関する三次元の設計情報に基づいて、複数の仮想分割面Ｓｔ２のそれぞれに対して１つの仮想カメラ位置が仮想的に設定されることで設定される複数の仮想カメラ位置（第２仮想カメラ位置）Ｐ１２のそれぞれから対象部品の３Ｄモデル３ｄｍが撮影される場合を想定して、複数の第２仮想カメラ位置Ｐ１２のそれぞれについて、参照形状情報を生成する。ここでも、参照形状情報は、対象部品に関する三次元の設計情報に基づいて生成される情報であって、第２仮想カメラ位置Ｐ１２からの対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの撮影で取得され得る仮想画像における対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの二次元形状に係る情報である。仮想画像は、例えば、レンダリングなどの処理によって３Ｄモデル３ｄｍが仮想的な平面に投影されることで生成され得る。参照形状情報の具体例は、リファレンス画像である。このステップＳｂ２３は、本発明のうちの第２形状情報生成ステップに相当する。
　より具体的には、ステップＳｂ２３では、第２形状情報生成部６１２３が、記憶部４５ｂに記憶された対象部品に関する三次元の設計情報に基づいて、Ｍ２×Ｔ２個の第２仮想カメラ位置Ｐ１２のそれぞれから対象部品の３Ｄモデル３ｄｍが撮影される場合を想定して、Ｍ２×Ｔ２個の第２仮想カメラ位置Ｐ１２のそれぞれについて、参照形状情報を生成する。Ｍ２×Ｔ２個の第２仮想カメラ位置Ｐ１２は、ステップＳｂ２２で生成されたＭ２×Ｔ２個の仮想分割面Ｓｔ２のそれぞれに対して１つの仮想カメラ位置が仮想的に設定されることで設定されるＭ２×Ｔ２個の仮想カメラ位置である。ここでも、参照形状情報は、対象部品に関する三次元の設計情報に基づいて生成される情報であって、第２仮想カメラ位置Ｐ１２からの対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの撮影で取得され得る仮想画像における対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの二次元形状に係る情報である。
　ここで、各仮想分割面Ｓｔ２では、仮想分割面Ｓｔ２の所定の位置に第２仮想カメラ位置Ｐ１２が仮想的に設定される。所定の位置には、仮想分割面Ｓｔ２の中心の位置が適用されてよい。仮想分割面Ｓｔ２の中心には、仮想分割面Ｓｔ２の重心が適用されてよい。複数の仮想分割面Ｓｔ２は三角形の面であってよい。
　＜＜＜＜ステップＳｂ２４＞＞＞＞
　ステップＳｂ２４では、第２算出部６１２４が、複数の第２仮想カメラ位置Ｐ１２のそれぞれについて、ステップＳａ４で得られた実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）としてのエッジ画像と、ステップＳｂ２３で得られた参照形状情報としてのリファレンス画像との間における一致度を示す数値を算出する。このステップＳｂ２４は、本発明のうちの第２算出ステップに相当する。
　上記のようにして、複数の仮想面Ｓｔ１のうちのステップＳｂ１４で検出された高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍが設定された仮想面（高一致度仮想面）Ｓｔ１ｍが分割されることで生成された複数の仮想面（仮想分割面）Ｓｔ２のそれぞれに第２仮想カメラ位置Ｐ１２が設定され、各第２仮想カメラ位置Ｐ１２について、実形状情報と参照形状情報との間における一致度を示す数値が算出される。このため、高一致度仮想面Ｓｔ１ｍと複数の仮想分割面Ｓｔ２とは無関係な面ではなく、複数の仮想分割面Ｓｔ２については数および面積のうちの少なくとも１つの増大が低減され得る。これにより、実画像で捉えられた対象部品の姿勢を認識するための計算量が低減され得る。その結果、基板処理装置１において、対象部品の姿勢の認識が効率良く行われ得る。
　より具体的には、ステップＳｂ２４では、第２算出部６１２４が、ステップＳｂ２３で仮想的に設定された上記のＭ２×Ｔ２個の第２仮想カメラ位置Ｐ１２のそれぞれについて、実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）としてのエッジ画像と、ステップＳｂ２３で生成された参照形状情報としてのリファレンス画像との間における一致度を示す数値を算出する。
　ここでは、第２算出部６１２４は、各第２仮想カメラ位置Ｐ１２について、実形状情報としてのエッジ画像と参照形状情報としてのリファレンス画像との間で、一致度を示す数値を算出する際には、例えば、上述した処理２ａ、処理２ｂ、および処理２ｃをこの記載の順に行う。具体的には、ステップＳｂ２４では、第２算出部６１２４によって、ステップＳｂ２４１からステップＳｂ２４５の処理が行われる。ステップＳｂ２４２の処理が上述した処理２ａに相当し、ステップＳｂ２４３の処理が上述した処理２ｂに相当し、ステップＳｂ２４４の処理が上述した処理２ｃに相当する。
　ステップＳｂ２４１では、第２算出部６１２４が、ステップＳｂ２３で生成された複数の第２仮想カメラ位置Ｐ１２のそれぞれについての参照形状情報としてのリファレンス画像のうち、１つの第２仮想カメラ位置Ｐ１２およびその１つの第２仮想カメラ位置Ｐ１２に係る参照形状情報としてのリファレンス画像をステップＳｂ２４２からステップＳｂ２４４の処理の対象として指定する。
　ステップＳｂ２４２では、例えば、第２算出部６１２４が、実形状情報としてのエッジ画像と、参照形状情報としてのリファレンス画像との間で、ＲＩＰＯＣ法を用いて、輪郭の二次元形状の向きのずれ量を検出する。ここでは、例えば、第２算出部６１２４が、実形状情報としてのエッジ画像のうちのステップＳｂ２１で設定された照合対象領域と、リファレンス画像との間で、輪郭の一致度が最も大きくなり得る回転方向におけるずれ量γ２を検出する。このずれ量γ２は、参照形状情報としてのリファレンス画像と実形状情報としてのエッジ画像との間における一致度がより大きくなり得るロール角γに相当する。
　ステップＳｂ２４３では、例えば、第２算出部６１２４が、実形状情報としてのエッジ画像を、ステップＳｂ２４２で検出されたずれ量γ２を補正するように回転させる。これにより、回転後のエッジ画像が生成され、実形状情報としてのエッジ画像における輪郭の二次元形状と、参照形状情報としてのリファレンス画像における輪郭の二次元形状との間で、向きが整合する。ここでは、例えば、第２算出部６１２４が、ステップＳｂ２１で設定された照合対象領域のエッジ画像を、上記ステップＳｂ２４２で検出されたずれ量γ２を補正するように回転させる。これにより、回転後のエッジ画像が生成され、実形状情報を構成する照合対象領域における輪郭の二次元形状と、参照形状情報としてのリファレンス画像における輪郭の二次元形状との間で、向きの一致が図られる。
　ステップＳｂ２４４では、例えば、第２算出部６１２４が、ステップＳｂ２４３で生成された実形状情報に係る回転後のエッジ画像を対象として、参照形状情報としてのリファレンス画像を用いたテンプレートマッチングを行う。ここでは、例えば、第２算出部６１２４が、回転後のエッジ画像内でリファレンス画像を走査し、回転後のエッジ画像内の各部分領域とリファレンス画像との一致度（類似度）が最大となる領域の位置を検出する。これにより、実形状情報としてのエッジ画像において、リファレンス画像における対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの輪郭の二次元形状と一致度が最大となる領域の位置（マッチング候補位置）が検出される。ここで、上記のテンプレートマッチングが行われる際には、回転後のエッジ画像内の部分領域とリファレンス画像との一致度（類似度）が最大となる場合における一致度（類似度）を示す数値が、第２仮想カメラ位置Ｐ１２についての、実形状情報としてのエッジ画像と参照形状情報としてのリファレンス画像との間における一致度を示す数値として算出される。ここでも、一致度を示す数値は、例えば、上述した公知の一致度を示すマッチングスコアであってよい。
　ステップＳｂ２４５では、第２算出部６１２４が、ステップＳｂ２３で取得された複数の第２仮想カメラ位置Ｐ１２のそれぞれについての参照形状情報のうち、ステップＳｂ２４２からステップＳｂ２４４の処理の対象として未だに指定されていない、第２仮想カメラ位置Ｐ１２およびその第２仮想カメラ位置Ｐ１２に係る参照形状情報があるか否か判定する。ここで、ステップＳｂ２４２からステップＳｂ２４４の処理の対象として未だに指定されていない、第２仮想カメラ位置Ｐ１２およびその第２仮想カメラ位置Ｐ１２に係る参照形状情報があれば、ステップＳｂ２４１に戻って、第２算出部６１２４が、ステップＳｂ２３で生成された複数の第２仮想カメラ位置Ｐ１２のそれぞれについての参照形状情報のうち、次の１つの第２仮想カメラ位置Ｐ１２およびその１つの第２仮想カメラ位置Ｐ１２に係る参照形状情報をステップＳｂ２４２からステップＳｂ２４４の処理の対象として指定する。一方、ステップＳｂ２４２からステップＳｂ２４４の処理の対象として未だに指定されていない、第２仮想カメラ位置Ｐ１２およびその第２仮想カメラ位置Ｐ１２に係る参照形状情報がなければ、ステップＳｂ２４５からステップＳｂ２５へ移行する。
　つまり、第２算出部６１２４は、ステップＳｂ２３で取得された複数の第２仮想カメラ位置Ｐ１２のそれぞれについての参照形状情報において、ステップＳｂ２４２からステップＳｂ２４４の処理の対象として未だに指定されていない、第２仮想カメラ位置Ｐ１２およびその第２仮想カメラ位置Ｐ１２に係る参照形状情報がなくなるまで、ステップＳｂ２４１からステップＳｂ２４５の処理を繰り返す。これにより、第２算出部６１２４は、各第２仮想カメラ位置Ｐ１２について、実形状情報としてのエッジ画像と、参照形状情報としてのリファレンス画像との間における一致度を示す数値を算出する。
　＜＜＜＜ステップＳｂ２５＞＞＞＞
　ステップＳｂ２５では、第２検出部６１２５が、ステップＳｂ１４で検出された高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍ、ならびに上述したＭ２×Ｔ２個の第２仮想カメラ位置Ｐ１２のうち、ステップＳａ４で得られた実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）としてのエッジ画像と、ステップＳｂ１２およびステップＳｂ２３で生成された参照形状情報としてのリファレンス画像と、の間における一致度が最も大きな仮想カメラ位置を検出する。ここで検出された仮想カメラ位置は、第２検出部６１２５で１番目に検出された仮想カメラ位置である１番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ１となる。
　ここでは、例えば、ステップＳｂ１３において高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍについて算出されたマッチングスコア、ならびにステップＳｂ２４によってＭ２×Ｔ２個の第２仮想カメラ位置Ｐ１２のそれぞれについて算出されたマッチングスコア、が比較される。そして、例えば、高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍおよびＭ２×Ｔ２個の第２仮想カメラ位置Ｐ１２のうち、ステップＳａ４で得られた実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）としてのエッジ画像と参照形状情報としてのリファレンス画像との間について算出されたマッチングスコアが最も大きくなった仮想カメラ位置が検出される。
　＜＜＜＜ステップＳｂ３１＞＞＞＞
　ステップＳｂ３１では、探索処理部６１が、上述した第１Ａ処理を行う。ここでは、分割面生成部６１２２が、１番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面Ｓｔ３を生成する。
　＜＜＜＜ステップＳｂ３２＞＞＞＞
　ステップＳｂ３２では、探索処理部６１が、上述した第１Ｂ処理を行う。ここでは、第２形状情報生成部６１２３が、ステップＳｂ３１で生成された１番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面Ｓｔ３のそれぞれ対して１つの仮想カメラ位置が仮想的に設定されることで設定される１番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置Ｐ１３のそれぞれについて、参照形状情報としてのリファレンス画像を生成する。ここでも、参照形状情報は、対象部品に関する三次元の設計情報に基づいて生成される情報であって、第３仮想カメラ位置Ｐ１３からの対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの撮影で取得され得る仮想画像における対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの二次元形状に係る情報である。
　＜＜＜＜ステップＳｂ３３＞＞＞＞
　ステップＳｂ３３では、探索処理部６１が、上述した第１Ｃ処理を行う。ここでは、第２算出部６１２４が、ステップＳｂ３２で仮想的に設定された１番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置Ｐ１３のそれぞれについて、ステップＳａ４で得られた実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）としてのエッジ画像と、ステップＳｂ３２で生成された参照形状情報としてのリファレンス画像との間における一致度を示す数値を算出する。
　ここで、第２算出部６１２４は、各第３仮想カメラ位置Ｐ１３について、実形状情報としてのエッジ画像と参照形状情報としてのリファレンス画像との間で、一致度を示す数値を算出する際には、例えば、上述した処理２ａ１、処理２ｂ１、および処理２ｃ１をこの記載の順に行う。具体的には、ステップＳｂ３３では、第２算出部６１２４によって、ステップＳｂ３３１からステップＳｂ３３５の処理が行われる。ステップＳｂ３３２の処理が上述した処理２ａ１に相当し、ステップＳｂ３３３の処理が上述した処理２ｂ１に相当し、ステップＳｂ３３４の処理が上述した処理２ｃ１に相当する。
　ステップＳｂ３３１では、第２算出部６１２４が、ステップＳｂ３２で生成された１番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置Ｐ１３のそれぞれについての参照形状情報としてのリファレンス画像のうち、１つの第３仮想カメラ位置Ｐ１３およびその１つの第３仮想カメラ位置Ｐ１３に係る参照形状情報としてのリファレンス画像をステップＳｂ３３２からステップＳｂ３３４の処理の対象として指定する。
　ステップＳｂ３３２では、例えば、第２算出部６１２４が、実形状情報としてのエッジ画像と、参照形状情報としてのリファレンス画像との間で、ＲＩＰＯＣ法を用いて、輪郭の二次元形状の向きのずれ量を検出する。ここでは、第２算出部６１２４が、実形状情報としてのエッジ画像のうちのステップＳｂ２１で設定された照合対象領域と、リファレンス画像との間で、輪郭の一致度が最も大きくなり得る回転方向におけるずれ量γ２１を検出する。このずれ量γ２１は、参照形状情報としてのリファレンス画像と実形状情報としてのエッジ画像との間における一致度がより大きくなり得るロール角γに相当する。
　ステップＳｂ３３３では、例えば、第２算出部６１２４が、実形状情報としてのエッジ画像を、ステップＳｂ３３２で検出されたずれ量γ２１を補正するように回転させる。これにより、回転後のエッジ画像が生成され、実形状情報としてのエッジ画像における輪郭の二次元形状と、参照形状情報としてのリファレンス画像における輪郭の二次元形状との間で、向きが整合する。ここでは、例えば、第２算出部６１２４が、実形状情報としてのエッジ画像のうちのステップＳｂ２１で設定された照合対象領域のエッジ画像を、上記ステップＳｂ３３２で検出されたずれ量γ２１を補正するように回転させる。これにより、回転後のエッジ画像が生成され、実形状情報を構成する照合対象領域における輪郭の二次元形状と、参照形状情報としてのリファレンス画像における輪郭の二次元形状との間で、向きの一致が図られる。
　ステップＳｂ３３４では、例えば、第２算出部６１２４が、ステップＳｂ３３３で生成された実形状情報に係る回転後のエッジ画像を対象として、参照形状情報としてのリファレンス画像を用いたテンプレートマッチングを行う。ここでは、例えば、第２算出部６１２４が、回転後のエッジ画像内でリファレンス画像を走査し、回転後のエッジ画像内の各部分領域とリファレンス画像との一致度（類似度）が最大となる領域の位置を検出する。これにより、実形状情報としてのエッジ画像において、リファレンス画像における対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの輪郭の二次元形状との一致度が最大となる領域の位置（マッチング候補位置）が検出される。ここで、上記のテンプレートマッチングが行われる際には、回転後のエッジ画像内の部分領域とリファレンス画像との一致度（類似度）が最大となる場合における一致度（類似度）を示す数値が、第３仮想カメラ位置Ｐ１３についての、実形状情報としてのエッジ画像と参照形状情報としてのリファレンス画像との間における一致度を示す数値として算出される。ここでも、一致度を示す数値は、例えば、上述した公知の一致度を示すマッチングスコアであってよい。
　ステップＳｂ３３５では、第２算出部６１２４が、ステップＳｂ３２で生成された１番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置Ｐ１３のそれぞれについての参照形状情報のうち、ステップＳｂ３３２からステップＳｂ３３４の処理の対象として未だに指定されていない、第３仮想カメラ位置Ｐ１３およびその第３仮想カメラ位置Ｐ１３に係る参照形状情報があるか否か判定する。ここで、ステップＳｂ３３２からステップＳｂ３３４の処理の対象として未だに指定されていない、第３仮想カメラ位置Ｐ１３およびその第３仮想カメラ位置Ｐ１３に係る参照形状情報があれば、ステップＳｂ３３１に戻って、第２算出部６１２４が、ステップＳｂ３２で生成された１番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置Ｐ１３のそれぞれについての参照形状情報のうち、次の１つの第３仮想カメラ位置Ｐ１３およびその１つの第３仮想カメラ位置Ｐ１３に係る参照形状情報をステップＳｂ３３２からステップＳｂ３３４の処理の対象として指定する。一方、ステップＳｂ３３２からステップＳｂ３３４の処理の対象として未だに指定されていない、第３仮想カメラ位置Ｐ１３およびその第３仮想カメラ位置Ｐ１３に係る参照形状情報がなければ、ステップＳｂ３３５からステップＳｂ３４へ移行する。
　つまり、第２算出部６１２４は、ステップＳｂ３２で生成された１番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置Ｐ１３のそれぞれについての参照形状情報において、ステップＳｂ３３２からステップＳｂ３３４の処理の対象として未だに指定されていない、第３仮想カメラ位置Ｐ１３およびその第３仮想カメラ位置Ｐ１３に係る参照形状情報がなくなるまで、ステップＳｂ３３１からステップＳｂ３３５の処理を繰り返す。これにより、第２算出部６１２４は、１番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置Ｐ１３のそれぞれについて、実形状情報としてのエッジ画像と、参照形状情報としてのリファレンス画像との間における一致度を示す数値を算出する。
　＜＜＜＜ステップＳｂ３４＞＞＞＞
　ステップＳｂ３４では、探索処理部６１が、上述した第１Ｄ処理を行う。ここでは、第２検出部６１２５が、ステップＳｂ２５で検出された仮想カメラ位置である１番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ１、ならびにステップＳｂ３２で仮想的に設定された１番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置Ｐ１３のうち、ステップＳａ４で得られた実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）としてのエッジ画像と、ステップＳｂ１２もしくはステップＳｂ２３およびステップＳｂ３２で生成された参照形状情報としてのリファレンス画像との間における一致度が最も大きな仮想カメラ位置である２番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ２を検出する。
　ここでは、例えば、ステップＳｂ１３もしくはステップＳｂ２４において１番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ１について算出されたマッチングスコア、ならびにステップＳｂ３３において１番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置Ｐ１３のそれぞれについて算出されたマッチングスコア、が比較される。そして、例えば、１番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ１および１番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置Ｐ１３のうち、ステップＳａ４で得られた実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）としてのエッジ画像と参照形状情報としてのリファレンス画像との間について算出されたマッチングスコアが最も大きくなった仮想カメラ位置が検出される。
　＜＜＜＜ステップＳｂ４１＞＞＞＞
　ステップＳｂ４１では、探索処理部６１が、変数ｎを初期値である２に設定する。
　＜＜＜＜ステップＳｂ４２＞＞＞＞
　ステップＳｂ４２では、探索処理部６１が、上述した第ｎＡ処理を行う。ここでは、分割面生成部６１２２が、ｎ番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面を生成する。
　＜＜＜＜ステップＳｂ４３＞＞＞＞
　ステップＳｂ４３では、探索処理部６１が、上述した第ｎＢ処理を行う。ここでは、第２形状情報生成部６１２３が、ステップＳｂ４２で生成されたｎ番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面にそれぞれ１つの仮想カメラ位置が設定されることで設定されるｎ番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置のそれぞれについて、参照形状情報としてのリファレンス画像を生成する。ここでも、参照形状情報は、対象部品に関する三次元の設計情報に基づいて生成される情報であって、第３仮想カメラ位置からの対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの撮影で取得され得る仮想画像における対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの二次元形状についての情報である。
　＜＜＜＜ステップＳｂ４４＞＞＞＞
　ステップＳｂ４４では、探索処理部６１が、上述した第ｎＣ処理を行う。ここでは、第２算出部６１２４が、ステップＳｂ４３で仮想的に設定されたｎ番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置のそれぞれについて、ステップＳａ４で得られた実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）としてのエッジ画像と、ステップＳｂ４３で生成された参照形状情報としてのリファレンス画像との間における一致度を示す数値を算出する。
　ここで、第２算出部６１２４は、各第３仮想カメラ位置について、実形状情報としてのエッジ画像と参照形状情報としてのリファレンス画像との間で、一致度を示す数値を算出する際には、例えば、上述した処理２ａｎ、処理２ｂｎ、および処理２ｃｎをこの記載の順に行う。具体的には、ステップＳｂ４４では、第２算出部６１２４によって、ステップＳｂ４４１からステップＳｂ４４５の処理が行われる。ステップＳｂ４４２の処理が上述した処理２ａｎに相当し、ステップＳｂ４４３の処理が上述した処理２ｂｎに相当し、ステップＳｂ４４４の処理が上述した処理２ｃｎに相当する。
　ステップＳｂ４４１では、第２算出部６１２４が、ステップＳｂ４３で生成されたｎ番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置のそれぞれについての参照形状情報としてのリファレンス画像のうち、１つの第３仮想カメラ位置およびその１つの第３仮想カメラ位置に係る参照形状情報としてのリファレンス画像をステップＳｂ４４２からステップＳｂ４４４の処理の対象として指定する。
　ステップＳｂ４４２では、例えば、第２算出部６１２４が、実形状情報としてのエッジ画像と、参照形状情報としてのリファレンス画像との間で、ＲＩＰＯＣ法を用いて、輪郭の二次元形状の向きのずれ量を検出する。ここでは、第２算出部６１２４が、実形状情報としてのエッジ画像のうちのステップＳｂ２１で設定された照合対象領域と、リファレンス画像との間で、輪郭の一致度が最も大きくなり得る回転方向におけるずれ量γ２ｎを検出する。このずれ量γ２ｎは、参照形状情報としてのリファレンス画像と実形状情報としてのエッジ画像との間における一致度がより大きくなり得るロール角γに相当する。
　ステップＳｂ４４３では、例えば、第２算出部６１２４が、実形状情報としてのエッジ画像を、ステップＳｂ４４２で検出されたずれ量γ２ｎを補正するように回転させる。これにより、回転後のエッジ画像が生成され、実形状情報としてのエッジ画像における輪郭の二次元形状と、参照形状情報としてのリファレンス画像における輪郭の二次元形状との間で、向きが整合する。ここでは、例えば、第２算出部６１２４が、実形状情報としてのエッジ画像のうちのステップＳｂ２１で設定された照合対象領域のエッジ画像を、上記ステップＳｂ４４２で検出されたずれ量γ２ｎを補正するように回転させる。これにより、回転後のエッジ画像が生成され、実形状情報を構成する照合対象領域における輪郭の二次元形状と、参照形状情報としてのリファレンス画像における輪郭の二次元形状との間で、向きの一致が図られる。
　ステップＳｂ４４４では、例えば、第２算出部６１２４が、ステップＳｂ４４３で生成された実形状情報に係る回転後のエッジ画像を対象として、参照形状情報としてのリファレンス画像を用いたテンプレートマッチングを行う。ここでは、例えば、第２算出部６１２４が、回転後のエッジ画像内でリファレンス画像を走査し、回転後のエッジ画像内の各部分領域とリファレンス画像との一致度（類似度）が最大となる領域の位置を検出する。これにより、実形状情報としてのエッジ画像において、リファレンス画像における対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの輪郭の二次元形状との一致度が最大となる領域の位置（マッチング候補位置）が検出される。ここで、上記のテンプレートマッチングが行われる際には、回転後のエッジ画像内の部分領域とリファレンス画像との一致度（類似度）が最大となる場合における一致度（類似度）を示す数値が、第３仮想カメラ位置についての、実形状情報としてのエッジ画像と参照形状情報としてのリファレンス画像との間における一致度を示す数値として算出される。ここでも、一致度を示す数値は、例えば、上述した公知の一致度を示すマッチングスコアであってよい。
　ステップＳｂ４４５では、第２算出部６１２４が、ステップＳｂ４３で生成されたｎ番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置のそれぞれについての参照形状情報のうち、ステップＳｂ４４２からステップＳｂ４４４の処理の対象として未だに指定されていない、第３仮想カメラ位置およびその第３仮想カメラ位置に係る参照形状情報があるか否か判定する。ここで、ステップＳｂ４４２からステップＳｂ４４４の処理の対象として未だに指定されていない、第３仮想カメラ位置およびその第３仮想カメラ位置に係る参照形状情報があれば、ステップＳｂ４４１に戻って、第２算出部６１２４が、ステップＳｂ４３で生成されたｎ番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置のそれぞれについての参照形状情報のうち、次の１つの第３仮想カメラ位置およびその１つの第３仮想カメラ位置に係る参照形状情報をステップＳｂ４４２からステップＳｂ４４４の処理の対象として指定する。一方、ステップＳｂ４４２からステップＳｂ４４４の処理の対象として未だに指定されていない、第３仮想カメラ位置およびその第３仮想カメラ位置に係る参照形状情報がなければ、ステップＳｂ４４５からステップＳｂ４５へ移行する。
　つまり、第２算出部６１２４は、ステップＳｂ４３で生成されたｎ番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置のそれぞれについての参照形状情報において、ステップＳｂ４４２からステップＳｂ４４４の処理の対象として未だに指定されていない、第３仮想カメラ位置およびその第３仮想カメラ位置に係る参照形状情報がなくなるまで、ステップＳｂ４４１からステップＳｂ４４５の処理を繰り返す。これにより、第２算出部６１２４は、ｎ番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置のそれぞれについて、実形状情報としてのエッジ画像と、参照形状情報としてのリファレンス画像との間における一致度を示す数値を算出する。
　＜＜＜＜ステップＳｂ４５＞＞＞＞
　ステップＳｂ４５では、探索処理部６１が、上述した第ｎＤ処理を行う。ここでは、第２検出部６１２５が、ステップＳｂ３４もしくはｎ－１回目のステップＳｂ４５で検出された仮想カメラ位置であるｎ番目の基準仮想カメラ位置、ならびにステップＳｂ４３で仮想的に設定されたｎ番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置のうち、実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）としてのエッジ画像と参照形状情報としてのリファレンス画像との間における一致度が最も大きな仮想カメラ位置を検出する。
　ここでは、例えば、ステップＳｂ１３、ステップＳｂ２４、ステップＳｂ３３もしくはｎ－１回目のステップＳｂ４４においてｎ番目の基準仮想カメラ位置について算出されたマッチングスコア、ならびにステップＳｂ４４によって算出されたｎ番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置のそれぞれについて算出されたマッチングスコア、が比較される。そして、例えば、ｎ番目の基準仮想カメラ位置およびｎ番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置のうち、ステップＳａ４で得られた実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）としてのエッジ画像と参照形状情報としてのリファレンス画像との間について算出されたマッチングスコアが最も大きくなった仮想カメラ位置が検出される。
　＜＜＜＜ステップＳｂ４６，Ｓｂ４７＞＞＞＞
　ステップＳｂ４６では、探索処理部６１が、第２探索処理を終了する条件（終了条件ともいう）を満たしているか否か判定する。ここで、終了条件を満たしていなければ、ステップＳｂ４７において、探索処理部６１が、変数ｎに１を加算して、ステップＳｂ４７からステップＳｂ４２に戻る。一方、終了条件を満たしていれば、ステップＳｂ４６からステップＳｂ４８へ移行する。つまり、終了条件を満たすまで、ステップＳｂ４２からステップＳｂ４６の処理が繰り返して行われる。
　ここで、終了条件は、例えば、第２検出部６１２５によって、１番目の基準仮想カメラ位置Ｐｓ１からｎ番目の基準仮想カメラ位置のうちの１つの基準仮想カメラ位置が、実形状情報と参照形状情報との間における一致度が最も大きな仮想カメラ位置として、予め設定された第１所定回数だけ連続して検出されたこと、であってよい。また、終了条件は、例えば、第２探索処理において、第ｎの単位処理が、予め設定された第２所定回数だけ実行されたこと、であってもよい。換言すれば、終了条件は、例えば、第２探索処理において、第ｎの単位処理が行われた回数であるｎ－１回が、第２所定回数に到達したこと、であってもよい。
　＜＜＜＜ステップＳｂ４８＞＞＞＞
　ステップＳｂ４８では、探索処理部６１が、探索処理の結果を認識する。具体的には、探索処理部６１は、第２探索処理における最後のステップＳｂ４５において第２検出部６１２５によって検出された実形状情報と参照形状情報との間における一致度が最も大きな仮想カメラ位置を最高一致度仮想カメラ位置として検出する。換言すれば、第２探索処理における最後のステップＳｂ４５において第２検出部６１２５によって検出された実形状情報と参照形状情報との間における一致度が最も大きな仮想カメラ位置が、最高一致度仮想カメラ位置である。そして、探索処理部６１が、この最高一致度仮想カメラ位置を規定する緯度α、経度βおよび距離Ｄと、最高一致度仮想カメラ位置について第１算出部６１１３もしくは第２算出部６１２４で算出されたずれ量（ずれ量γ１、ずれ量γ２、ずれ量γ２１もしくはずれ量γ２ｎ）に対応するロール角γと、を探索処理の結果として取得する。これにより、実画像で捉えられた対象部品の姿勢が認識され得る。ここでは、探索処理部６１は、例えば、探索処理の結果としての、最高一致度仮想カメラ位置を規定する緯度α、経度βおよび距離Ｄ、ならびに最高一致度仮想カメラ位置について第１算出部６１１３もしくは第２算出部６１２４で算出されたずれ量（ずれ量γ１、ずれ量γ２、ずれ量γ２１もしくはずれ量γ２ｎ）に対応するロール角γを、対象部品の姿勢に係る情報として認識してよい。
　また、ここでは、探索処理部６１が、最高一致度仮想カメラ位置について、ステップＳｂ１３、ステップＳｂ２４、ステップＳｂ３３もしくはステップＳｂ４４で検出された、実形状情報としてのエッジ画像内において参照形状情報としてのリファレンス画像との一致度（類似度）が最大となったマッチング候補位置（最終マッチング位置）を、探索処理の結果の一部として取得してもよい。
　ここで、探索処理部６１は、探索処理の結果に基づいて、実画像を用いて認識された対象部品の姿勢に係る現実情報を取得する。
　＜＜ステップＳ５＞＞
　ステップＳ５では、制御部４５は、ステップＳ４において対象部品ごとに取得された探索処理の結果に基づいて、対象部品ごとに正常情報を設定する。
　例えば、ノズル３３については、制御部４５は、ステップＳ４において各ノズル３３について取得された探索処理の結果に応じて、各ノズル３３について原点位置以外に位置している際の要確認タイミングにおける正常情報を設定する。より具体的には、制御部４５は、各ノズル３３が原点位置に位置している状態について取得された探索処理の結果に基づいて得られる各ノズル３３の姿勢の三次元の情報を、各ノズル３３の原点位置にひも付ける。そして、制御部４５は、ノズル移動機構３５が各ノズル３３を原点位置から吐出位置まで移動させる際に位置検出部４３から出力されるパルス信号の数と各ノズル３３の設計情報とに基づいて各ノズル３３の吐出位置における正常情報を設定する。
　例えば、チャック９については、制御部４５は、ステップＳ４において各チャック９について取得された探索処理の結果と各チャック９の設計情報とに基づいて各チャック９について原点位置以外に位置している際の要確認タイミングにおける正常情報を設定する。
　例えば、ガード２３については、制御部４５は、ステップＳ４においてガード２３について取得された探索処理の結果とガード２３の設計情報とに基づいてガード２３について原点位置以外に位置している際の要確認タイミングにおける正常情報を設定する。
　＜＜ステップＳ６＞＞
　ステップＳ６では、処理の対象である基板Ｗが基板処理装置１の内部に搬入される。基板処理装置１の内部への基板Ｗの搬入は、例えば、図示を省略する搬送ロボットなどによって行われる。このとき、各チャック９は開放位置に配置される。
　＜＜ステップＳ７＞＞
　ステップＳ７では、基板Ｗに対する処理がレシピに沿って進められる。具体的には、まず、複数個のチャック９上に基板Ｗが載置される。動作制御部５１は、例えば、チャック動作指令によりチャック駆動機構１７を動作させて、各チャック９を開放位置から閉止位置に移動させる。この状態は、例えば、図４５に示すようなものとなる。つまり、各チャック９は、基板Ｗが載置されている状態で、回転中心ＰＬ２を中心として回転し、周縁支持部１３がスピンチャック３の回転中心ＰＬ１側に移動する。これにより、各チャック９の周縁支持部１３が基板Ｗの外径に当接して、複数個のチャック９によって基板Ｗが挟持される。このときの周縁支持部１３は、平面視すると、図４４における周縁支持部１３より若干外周側に位置している。この外周側は、スピンチャック３の外周側であってよい。
　＜＜ステップＳ８＞＞
　ステップＳ８では、動作制御部５１によって、対象部品が要確認タイミングであるか否かが確認される。具体的には、動作制御部５１は、パラメータ情報５５における対象部品とその要確認タイミングとを参照する。ここで、対象部品が要確認タイミングになければステップＳ８からステップＳ１４へ移行し、対象部品が要確認タイミングにある場合には、ステップＳ８からステップＳ９へ移行する。このステップＳ８では、例えば、対象部品としてのチャック９が閉止位置に位置するように設定された要確認タイミングにあれば、ステップＳ８からステップＳ９へ移行する。
　＜＜ステップＳ９＞＞
　ステップＳ９では、動作制御部５１が、カメラＣＭに撮影を行わせる。具体的には、例えば、動作制御部５１は、チャック動作指令によって各チャック９が閉止位置に移動されるタイミングに応じてカメラＣＭを動作させる。このとき、カメラＣＭは、撮影によって各チャック９を含む実画像を取得する。
　＜＜ステップＳ１０＞＞
　ステップＳ１０では、上記のステップＳ３と同様な処理によって、画像処理部５９が、ステップＳ９におけるカメラＣＭによる撮影で取得された実画像に画像処理を施す。このステップＳ１０では、上記のステップＳ３と同様に、図３７のステップＳａ１からステップＳａ４の処理が順に行われる。
　具体的には、ステップＳａ１では、画像処理部５９が、ステップＳ９の撮影で得られた実画像をカメラＣＭから取得する。このステップＳａ１は、本発明のうちの実画像取得ステップに相当する。ステップＳａ２では、画像処理部５９の処理対象領域抽出部５９１が、実画像に対して処理対象領域を設定する。ここでは、例えば、各対象部品としての各チャック９について処理対象領域が設定される。ステップＳａ３では、画像処理部５９の処理対象領域抽出部５９１が、実画像から処理対象領域に係る部分を画像（処理対象実画像）として抽出する。ステップＳａ４では、画像処理部５９の輪郭抽出部５９２が、処理対象実画像で捉えられている全ての部品について、輪郭を抽出する処理を行う。これにより、実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）としてのエッジ画像が取得される。より具体的には、チャック９を含む物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）としてのエッジ画像が取得される。ここでは、例えば、各対象部品としての各チャック９についてエッジ画像が取得される。
　＜＜ステップＳ１１＞＞
　ステップＳ１１では、上記のステップＳ４と同様な処理によって、探索処理部６１が、各対象部品である各チャック９について探索処理を行う。ここでは、ステップＳ１０において取得された対象部品としての各チャック９についての実形状情報としてのエッジ画像が用いられる。このステップＳ１１は、上記のステップＳ４と同様に、本発明のうちの演算部４５ａによって行われる探索ステップに相当する。また、ここでは、探索処理部６１は、探索処理の結果に基づいて、各対象部品としての各チャック９の姿勢に係る現実情報を取得する。
　＜＜ステップＳ１２＞＞
　ステップＳ１２では、異常検出部６３が、ステップＳ１１で取得された現実情報に応じて、各対象部品としての各チャック９の異常を検出する。ここでは、異常検出部６３は、各対象部品である各チャック９について、現実情報と正常情報とを比較する。異常検出部６３は、各対象部品である各チャック９について、現実情報と正常情報との比較の結果、現実情報が正常情報に一致しない場合には、異常を検出する。
　＜＜ステップＳ１３＞＞
　ステップＳ１３では、制御部４５によって、ステップＳ１２において各対象部品としての各チャック９について異常が検出されたか否かが判定される。ここで、ステップＳ１２において各対象部品としての各チャック９について異常が検出されていなければ、ステップＳ１３からステップＳ１４へ移行する。一方、ステップＳ１２において対象部品としてのチャック９について異常が検出されていれば、ステップＳ１３からステップＳ１７へ移行する。
　＜＜ステップＳ１４＞＞
　ステップＳ１４では、制御部４５が、基板Ｗに対する処理が完了したか否か判定する。ここで、基板Ｗに対する処理が完了していれば、ステップＳ１４からステップＳ１５へ移行する。一方、基板Ｗに対する処理が完了していなければ、ステップＳ１４からステップＳ７に戻る。例えば、基板Ｗが複数個のチャック９上に載置されて、複数個のチャック９によって基板Ｗが挟持されただけであれば、基板Ｗに対する処理が完了しておらず、ステップＳ１４からステップＳ７に戻る。
　＜＜ステップＳ７＞＞
　ステップＳ７では、基板Ｗに対する処理がレシピに沿って進められる。具体的には、例えば、動作制御部５１が、ガード移動機構２５をガード動作指令によって動作させて、図４３で示されるように原点位置に位置しているガード２３を、図４６で示されるように処理位置まで移動させる。この時点では、図４６において基板Ｗの上方に位置しているノズル３３は、原点位置に位置している。
　＜＜ステップＳ８＞＞
　ステップＳ８では、上述したように、動作制御部５１によって、対象部品が要確認タイミングであるか否かが確認される。具体的には、動作制御部５１は、パラメータ情報５５における対象部品とその要確認タイミングとを参照する。ここで、対象部品が要確認タイミングになければステップＳ８からステップＳ１４へ移行し、対象部品が要確認タイミングにある場合には、ステップＳ８からステップＳ９へ移行する。このステップＳ８では、例えば、対象部品であるガード２３が処理位置に位置するように設定された要確認タイミングにあれば、ステップＳ８からステップＳ９へ移行する。
　＜＜ステップＳ９＞＞
　２回目のステップＳ９では、動作制御部５１が、カメラＣＭに撮影を行わせる。具体的には、例えば、動作制御部５１は、ガード移動機構２５がガード動作指令によってガード２３を上昇させてガード２３の処理位置への移動が完了したタイミングに応じてカメラＣＭを動作させる。このとき、カメラＣＭは、撮影によってガード２３を含む実画像を取得する。
　＜＜ステップＳ１０＞＞
　２回目のステップＳ１０では、上記の１回目のステップＳ１０と同様な処理によって、画像処理部５９が、２回目のステップＳ９におけるカメラＣＭによる撮影で取得された実画像に画像処理を施す。この２回目のステップＳ１０では、上記の１回目のステップＳ１０と同様に、図３７のステップＳａ１からステップＳａ４の処理が順に行われる。
　具体的には、ステップＳａ１では、画像処理部５９が、２回目のステップＳ９の撮影で得られた実画像をカメラＣＭから取得する。このステップＳａ１は、本発明のうちの実画像取得ステップに相当する。ステップＳａ２では、画像処理部５９の処理対象領域抽出部５９１が、実画像に対して処理対象領域を設定する。ここでは、対象部品としてのガード２３に対して処理対象領域が設定される。ステップＳａ３では、画像処理部５９の処理対象領域抽出部５９１が、実画像から処理対象領域に係る部分を画像（処理対象実画像）として抽出する。ステップＳａ４では、画像処理部５９の輪郭抽出部５９２が、処理対象実画像で捉えられている全ての部品について、輪郭を抽出する処理を行う。これにより、実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）としてのエッジ画像が取得される。より具体的には、ガード２３を含む物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）としてのエッジ画像が取得される。
　＜＜ステップＳ１１＞＞
　２回目のステップＳ１１では、上記のステップＳ４と同様な処理によって、探索処理部６１が、対象部品であるガード２３について探索処理を行う。ここでは、２回目のステップＳ１０において取得された対象部品としてのガード２３についての実形状情報としてのエッジ画像が用いられる。このステップＳ１１は、上記のステップＳ４と同様に、本発明のうちの演算部４５ａによって行われる探索ステップに相当する。また、ここでは、探索処理部６１は、探索処理の結果に基づいて、対象部品としてのガード２３の姿勢に係る現実情報を取得する。
　＜＜ステップＳ１２＞＞
　２回目のステップＳ１２では、異常検出部６３が、２回目のステップＳ１１で取得された現実情報に応じて、対象部品としてのガード２３の異常を検出する。ここでは、異常検出部６３は、対象部品であるガード２３について、現実情報と正常情報とを比較する。異常検出部６３は、対象部品であるガード２３について、現実情報と正常情報との比較の結果、現実情報が正常情報に一致しない場合には、異常を検出する。
　＜＜ステップＳ１３＞＞
　２回目のステップＳ１３では、制御部４５によって、２回目のステップＳ１２において対象部品としてのガード２３について異常が検出されたか否かが判定される。ここで、２回目のステップＳ１２において対象部品としてのガード２３について異常が検出されていなければ、ステップＳ１３からステップＳ１４へ移行する。一方、２回目のステップＳ１２において対象部品としてのチャック９について異常が検出されていれば、ステップＳ１３からステップＳ１７へ移行する。
　＜＜ステップＳ１４＞＞
　ステップＳ１４では、制御部４５が、基板Ｗに対する処理が完了したか否か判定する。ここで、基板Ｗに対する処理が完了していれば、ステップＳ１４からステップＳ１５へ移行する。一方、基板Ｗに対する処理が完了していなければ、ステップＳ１４からステップＳ７に戻る。例えば、基板Ｗが複数個のチャック９によって挟持されて、ガード２３が処理位置に移動しただけであれば、基板Ｗに対する処理が完了しておらず、ステップＳ１４からステップＳ７に戻る。
　＜＜ステップＳ７＞＞
　ステップＳ７では、基板Ｗに対する処理がレシピに沿って進められる。具体的には、例えば、動作制御部５１が、ノズル移動機構３５をノズル動作指令によって動作させて、ノズル３３Ａ，３３Ｂのうちのノズル３３Ｂを、図４３で示された原点位置に位置している状態から図４６で示された吐出位置に位置している状態となるまで移動させる。吐出位置は、例えば、回転中心ＰＬ１上の位置である。
　＜＜ステップＳ８＞＞
　ステップＳ８では、上述したように、動作制御部５１によって、対象部品が要確認タイミングであるか否かが確認される。具体的には、動作制御部５１は、パラメータ情報５５における対象部品とその要確認タイミングとを参照する。ここで、対象部品が要確認タイミングになければステップＳ８からステップＳ１４へ移行し、対象部品が要確認タイミングにある場合には、ステップＳ８からステップＳ９へ移行する。このステップＳ８では、例えば、対象部品であるノズル３３（ノズル３３Ｂ）が吐出位置に位置するように設定された要確認タイミングにあれば、ステップＳ８からステップＳ９へ移行する。
　＜＜ステップＳ９＞＞
　３回目のステップＳ９では、動作制御部５１が、カメラＣＭに撮影を行わせる。具体的には、例えば、動作制御部５１は、ノズル移動機構３５がノズル動作指令によってノズル３３（ノズル３３Ｂ）を移動させてノズル３３（ノズル３３Ｂ）の吐出位置への移動が完了したタイミングに応じてカメラＣＭを動作させる。このとき、カメラＣＭは、撮影によってノズル３３を含む実画像を取得する。
　＜＜ステップＳ１０＞＞
　３回目のステップＳ１０では、上記の２回目のステップＳ１０と同様な処理によって、画像処理部５９が、３回目のステップＳ９におけるカメラＣＭによる撮影で取得された実画像に画像処理を施す。この３回目のステップＳ１０では、上記の２回目のステップＳ１０と同様に、図３７のステップＳａ１からステップＳａ４の処理が順に行われる。
　具体的には、ステップＳａ１では、画像処理部５９が、３回目のステップＳ９の撮影で得られた実画像をカメラＣＭから取得する。このステップＳａ１は、本発明のうちの実画像取得ステップに相当する。ステップＳａ２では、画像処理部５９の処理対象領域抽出部５９１が、実画像に対して処理対象領域を設定する。ここでは、対象部品としてのノズル３３Ｂに対して処理対象領域が設定される。ステップＳａ３では、画像処理部５９の処理対象領域抽出部５９１が、実画像から処理対象領域に係る部分を画像（処理対象実画像）として抽出する。ステップＳａ４では、画像処理部５９の輪郭抽出部５９２が、処理対象実画像で捉えられている全ての部品について、輪郭を抽出する処理を行う。これにより、実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）としてのエッジ画像が取得される。より具体的には、ノズル３３Ｂを含む物体の二次元形状に係る情報（実形状情報）としてのエッジ画像が取得される。
　＜＜ステップＳ１１＞＞
　３回目のステップＳ１１では、上記のステップＳ４と同様な処理によって、探索処理部６１が、対象部品であるノズル３３Ｂについて探索処理を行う。ここでは、３回目のステップＳ１０において取得された対象部品としてのノズル３３Ｂについての実形状情報としてのエッジ画像が用いられる。このステップＳ１１は、上記のステップＳ４と同様に、本発明のうちの演算部４５ａによって行われる探索ステップに相当する。また、ここでは、探索処理部６１は、探索処理の結果に基づいて、対象部品としてのノズル３３Ｂの姿勢に係る現実情報を取得する。
　＜＜ステップＳ１２＞＞
　３回目のステップＳ１２では、異常検出部６３が、３回目のステップＳ１１で取得された現実情報に応じて、対象部品としてのノズル３３Ｂの異常を検出する。ここでは、異常検出部６３は、対象部品であるノズル３３Ｂについて、現実情報と正常情報とを比較する。異常検出部６３は、対象部品であるノズル３３Ｂについて、現実情報と正常情報との比較の結果、現実情報が正常情報に一致しない場合には、異常を検出する。
　＜＜ステップＳ１３＞＞
　３回目のステップＳ１３では、制御部４５によって、３回目のステップＳ１２において対象部品としてのノズル３３Ｂについて異常が検出されたか否かが判定される。ここで、３回目のステップＳ１２において対象部品としてのノズル３３Ｂについて異常が検出されていなければ、ステップＳ１３からステップＳ１４へ移行する。一方、３回目のステップＳ１２において対象部品としてのノズル３３Ｂについて異常が検出されていれば、ステップＳ１３からステップＳ１７へ移行する。
　＜＜ステップＳ１４＞＞
　ステップＳ１４では、制御部４５が、基板Ｗに対する処理が完了したか否か判定する。ここで、基板Ｗに対する処理が完了していれば、ステップＳ１４からステップＳ１５へ移行する。一方、基板Ｗに対する処理が完了していなければ、ステップＳ１４からステップＳ７に戻る。例えば、基板Ｗが複数個のチャック９によって挟持されて、ガード２３が処理位置に移動し、ノズル３３Ｂが吐出位置に移動しただけであれば、基板Ｗに対する処理が完了しておらず、ステップＳ１４からステップＳ７に戻る。
　＜＜ステップＳ７，Ｓ８，Ｓ１４＞＞
　これ以降においては、対象部品についての要確認タイミングにはならないものとする。このため、ステップＳ７の処理と、ステップＳ８の処理と、ステップＳ１４の処理と、が繰り返される。この際には、ステップＳ７では、動作制御部５１が、実行が指示されたレシピに応じて各部の動作を制御して基板Ｗに対する処理を進める。具体的には、例えば、レシピに応じたモータ７の駆動によるスピンチャック３の回転およびノズル３３Ｂから基板Ｗ上に対する処理液の供給などが順に行われることで、実行が指示されたレシピに応じた各部の動作による基板Ｗに対する処理が完了する。そして、基板Ｗに対する処理が完了した時点で、ステップＳ１４からステップＳ１５へ移行する。
　＜＜ステップＳ１５＞＞
　ステップＳ１５では、動作制御部５１が、チャック駆動機構１７、ガード移動機構２５およびノズル移動機構３５の動作を制御することで、各チャック９を開放位置に移動させるとともに、ガード２３およびノズル３３のそれぞれを原点位置に移動させる。そして、複数個のチャック９上に載置された基板Ｗが基板処理装置１の外部に搬出される。基板処理装置１の外部への基板Ｗの搬出は、例えば、図示を省略する搬送ロボットなどによって行われる。
　＜＜ステップＳ１６＞＞
　ステップＳ１６では、動作制御部５１が、実行が指示されたレシピに応じた処理の対象である次の基板Ｗがあるか否か判定する。ここで、次の基板Ｗがあれば、ステップＳ１６からステップＳ６へ移行する。このため、ステップＳ１２において異常が検出されない場合には、処理の対象である次の基板Ｗが存在している限り、ステップＳ６からステップＳ１６の処理が繰り返し行われる。そして、ステップＳ１６において、処理の対象である次の基板Ｗがなければ、図３６で示される基板処理装置１における処理が終了される。
　＜＜ステップＳ１７＞＞
　ステップＳ１２などにおいて対象部品について異常が検出されている場合には、ステップＳ１７の処理が行われる。
　ステップＳ１７では、異常検出部６３が報知部４９に報知動作を行わせる。これにより、異常検出部６３は、対象部品についての異常の検出に応答して、報知部４９に報知動作を行わせる。ここでは、報知部４９は、例えば、異常の発生だけでなく、異常が検出された対象部品を特定する情報、異常が検出された対象部品の位置情報、および検出された異常の内容を示す情報のうちの１つ以上の情報などを併せて報知してもよい。
　＜＜ステップＳ１８＞＞
　ステップＳ１８では、例えば、オペレータが、報知部４９による報知に応答して、基板処理装置１の動作を停止させる。これにより、基板処理装置１において、異常が存在している状態で複数の基板Ｗに対する処理が順に行われる不具合が回避され得る。その結果、基板Ｗに対する処理の不良の発生が回避され得る。
　なお、基板処理装置１では、例えば、実画像取得ステップを含むステップＳ３，Ｓ１０の処理と、探索ステップに相当するステップＳ４，Ｓ１１の処理と、において、画像処理などの情報処理が行われている。このため、本第１実施形態においては、基板Ｗの処理を行う基板処理装置１における情報処理方法は、実画像取得ステップと、探索ステップと、を有していると言える。また、探索ステップに相当するステップＳ４，Ｓ１１のそれぞれは、第１形状情報取得ステップに相当するステップＳｂ１２と、第１算出ステップに相当するステップＳｂ１３と、第１検出ステップに相当するステップＳｂ１４と、分割面生成ステップに相当するステップＳｂ２２と、第２形状情報生成ステップに相当するステップＳｂ２３と、第２算出ステップに相当するステップＳｂ２４と、を含む。
　＜５．まとめ＞
　以上のように、第１実施形態に係る基板処理装置１では、例えば、対象部品に関する三次元の設計情報に基づいてそれぞれ生成される、複数の仮想カメラ位置からの対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの撮影で取得され得る複数の仮想画像のそれぞれにおける対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの二次元形状に係る参照形状情報と、実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る実形状情報とに基づいて、複数の仮想カメラ位置のうち、参照形状情報と実形状情報との間における一致度が最も大きな仮想カメラ位置が探索される。この仮想カメラ位置の探索が行われる際には、対象部品に関する三次元の設計情報に基づいて、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏを中心として対象部品の３Ｄモデル３ｄｍを囲む仮想的な球面に沿った複数の仮想面Ｓｔ１のそれぞれに対して仮想的に設定される複数の第１仮想カメラ位置Ｐ１１のそれぞれから対象部品の３Ｄモデル３ｄｍが撮影される場合が想定されて、複数の第１仮想カメラ位置Ｐ１１のそれぞれについて生成された、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの二次元形状に係る参照形状情報が取得される。次に、複数の第１仮想カメラ位置Ｐ１１のそれぞれについて、対象部品を捉えた実画像における物体の二次元形状に係る実形状情報と参照形状情報との間における一致度を示す数値が算出される。次に、複数の第１仮想カメラ位置Ｐ１１のうち、実形状情報と参照形状情報との間における一致度が最も大きな第１仮想カメラ位置Ｐ１１である高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍが検出される。次に、複数の仮想面Ｓｔ１のうちの高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍが仮想的に設定された仮想面である高一致度仮想面Ｓｔ１ｍが分割されることで複数の仮想分割面Ｓｔ２が生成される。次に、対象部品に関する三次元の設計情報に基づいて、複数の仮想分割面Ｓｔ２のそれぞれに対して仮想的に設定される複数の第２仮想カメラ位置Ｐ１２のそれぞれから対象部品の３Ｄモデル３ｄｍが撮影される場合が想定されて、複数の第２仮想カメラ位置Ｐ１２のそれぞれについて、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの二次元形状に係る参照形状情報が生成される。そして、複数の第２仮想カメラ位置Ｐ１２のそれぞれについて、対象部品を捉えた実画像における物体の二次元形状に係る実形状情報と参照形状情報との間における一致度を示す数値が算出される。ここでは、高一致度仮想面Ｓｔ１ｍと複数の仮想分割面Ｓｔ２とは無関係な面ではないため、複数の仮想分割面Ｓｔ２については数および面積のうちの少なくとも１つの増大が低減され得る。これにより、実画像で捉えられた対象部品の姿勢を認識するための計算量が低減され得る。その結果、基板処理装置１において、対象部品の姿勢の認識が効率良く行われ得る。
　＜６．変形例＞
　本発明は上述の第１実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更および改良などが可能である。
　例えば、上記第１実施形態では、単体の基板処理装置１について説明したが、複数の基板処理装置１を備えた基板処理システム９１が採用されてもよい。図４７は、基板処理システム９１の概略的な構成の一例を模式的に示す図である。基板処理システム９１は、例えば、積層された複数の基板処理装置１を備えている。基板処理システム９１は、例えば、４つの基板処理装置１が積層されてそれぞれ構成された複数のタワーＴＷを備えている。基板処理システム９１においては、複数のタワーＴＷが相互に離間して対向した状態で位置している。基板処理システム９１は、複数のタワーＴＷの間に位置している搬送ロボットＴＲを備えている。搬送ロボットＴＲは、高さ方向に昇降自在に構成されている。搬送ロボットＴＲは、図示を省略するアームを基板処理装置１に対して進退させることが可能な構成を有する。搬送ロボットＴＲは、複数の基板処理装置１のそれぞれに対して、基板Ｗの搬入および搬出を行うことができる。上記構成を有する基板処理システム９１においても、各基板処理装置１において上述した効果が奏される。
　上記第１実施形態では、実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る実形状情報の一例として、実画像から抽出されるエッジ画像を挙げられて説明された。そして、対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの二次元形状に係る参照形状情報の一例として、仮想カメラ位置からの対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの撮影で取得され得る仮想画像における対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの二次元形状としての輪郭を示すリファレンス画像が挙げられて説明された。しかしながら、これに限られない。実画像で捉えられた物体の二次元形状に係る実形状情報は、例えば、実画像で捉えられた物体の二次元形状を特徴付ける複数の角部などの複数の特徴点が実画像から抽出されることで得られる、複数の特徴点を含む画像（実特徴点画像ともいう）であってもよい。例えば、実形状情報が、上記実特徴点画像である場合には、参照形状情報は、仮想カメラ位置からの対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの撮影で取得され得る仮想画像における対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの二次元形状を特徴付ける複数の角部などの複数の特徴点の位置を特定している画像（参照特徴点画像ともいう）であってよい。ここで、例えば、実形状情報が実特徴点画像であり、参照形状情報が参照特徴点画像である場合には、実形状情報としての実特徴点画像と、参照形状情報としての参照特徴点画像との間における一致度（類似度）を示す数値としてのマッチングスコアは、例えば、回転後の実特徴点画像内で参照特徴点画像が走査された際に特徴点が一致する点数が最も多い場合における一致する特徴点の点数であってもよい。
　また、上記第１実施形態では、各仮想面Ｓｔ１が三角形であれば、高一致度仮想面Ｓｔ１ｍが、３つの頂点と高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍとをそれぞれ結ぶ３つの線分によって、３つの仮想分割面Ｓｔ２に分割されたが、これに限られない。高一致度仮想面Ｓｔ１ｍは、例えば、他のルールで複数の仮想分割面Ｓｔ２に分割されてもよい。例えば、高一致度仮想面Ｓｔ１ｍは、各辺の中点どうしをそれぞれ結ぶ３つの線分によって、４つの仮想分割面Ｓｔ２に分割されてもよい。ここで、各辺の中点は、例えば、各辺の中点から若干ずれた点であってもよい。
　また、上記第１実施形態では、各仮想面Ｓｔ１が三角形であれば、Ｔ２個の仮想面Ｓｔ１のそれぞれが、高一致度仮想面Ｓｔ１ｍと同様に、３つの頂点と、三角形の中心点としての第１仮想カメラ位置Ｐ１１とをそれぞれ結ぶ３つの線分によって、３つの仮想分割面Ｓｔ２に分割されたが、これに限られない。例えば、高一致度仮想面Ｓｔ１ｍが、他のルールで複数の仮想分割面Ｓｔ２に分割される場合には、Ｔ２個の仮想面Ｓｔ１のそれぞれは、高一致度仮想面Ｓｔ１ｍと同様に、他のルールで複数の仮想分割面Ｓｔ２に分割されてよい。
　また、上記第１実施形態では、上記第１Ａ処理において、１番目のＴ３個の仮想分割面のそれぞれが三角形であれば、１番目のＴ３個の仮想分割面のそれぞれが、３つの頂点と三角形の中心点とをそれぞれ結ぶ３つの線分によって、Ｍ３個の仮想分割面である３つの仮想分割面に分割されたが、これに限られない。１番目のＴ３個の仮想分割面のそれぞれは、例えば、他のルールでＭ３個の複数の仮想分割面に分割されてもよい。例えば、１番目のＴ３個の仮想分割面のそれぞれは、各辺の中点どうしをそれぞれ結ぶ３つの線分によって、Ｍ３個の仮想分割面である４つの仮想分割面に分割されてもよい。その結果、Ｍ３×Ｔ３個の仮想分割面としての１番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面が生成されてよい。ここで、各辺の中点は、例えば、各辺の中点から若干ずれた点であってもよい。
　また、上記第１実施形態では、上記第ｎＡ処理において、ｎ番目のＴ３個の仮想分割面のそれぞれが三角形であれば、ｎ番目のＴ３個の仮想分割面のそれぞれが、３つの頂点と三角形の中心点とをそれぞれ結ぶ３つの線分によって、ｎ番目のＭ３個の仮想分割面である３つの仮想分割面に分割されたが、これに限られない。ｎ番目のＴ３個の仮想分割面のそれぞれは、例えば、他のルールでＭ３個の複数の仮想分割面に分割されてもよい。例えば、ｎ番目のＴ３個の仮想分割面のそれぞれは、各辺の中点どうしをそれぞれ結ぶ３つの線分によって、ｎ番目のＭ３個の仮想分割面である４つの仮想分割面に分割されてもよい。その結果、Ｍ３×Ｔ３個の仮想分割面としてのｎ番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面が生成されてよい。ここで、各辺の中点は、例えば、各辺の中点から若干ずれた点であってもよい。
　また、上記第１実施形態では、面集合体Ａｓ１を構成している複数の仮想面Ｓｔ１は、例えば、それぞれ曲面であってもよい。この場合には、例えば、面集合体Ａｓ１は、球面体であってもよい。面集合体Ａｓ１が球面体であれば、複数の仮想面Ｓｔ１は、球面の一部を構成している曲面であってよい。この場合には、複数の仮想面Ｓｔ１は、例えば、球面が緯度の方向において第１の所定角度ごとに分割されるとともに経度の方向において第２の所定角度ごとに分割されることで生成された複数の仮想面であってよい。第１の所定角度および第２の所定角度には、例えば、１０度から２０度程度の角度が適用され得る。そして、高一致度仮想面Ｓｔ１ｍは、例えば、経度の方向および緯度の方向のそれぞれにおいて２分割されることで、複数の仮想分割面Ｓｔ２に分割されてよい。また、仮想分割面を分割するルールは、経度の方向および緯度の方向のそれぞれにおける角度などで規定されてよい。
　また、上記第１実施形態では、探索処理部６１は、第ｎの単位処理を行わなくてもよい。この場合には、探索処理部６１は、第１の単位処理における第１Ｄ処理において第２検出部６１２５によって検出された実形状情報と参照形状情報との間における一致度が最も大きな仮想カメラ位置を最高一致度仮想カメラ位置として検出してよい。換言すれば、第１の単位処理における第１Ｄ処理において第２検出部６１２５によって検出された実形状情報と参照形状情報との間における一致度が最も大きな仮想カメラ位置が、最高一致度仮想カメラ位置であってよい。そして、探索処理部６１は、例えば、この最高一致度仮想カメラ位置を規定する緯度α、経度βおよび距離Ｄと、この最高一致度仮想カメラ位置について第１算出部６１１３もしくは第２算出部６１２４で算出されたずれ量（ずれ量γ１、ずれ量γ２もしくはずれ量γ２１）に対応するロール角γと、を探索処理の結果として取得してもよい。
　また、上記第１実施形態では、第１形状情報取得部６１１２は、記憶部４５ｂに記憶された対象部品に関する三次元の設計情報に基づいて、複数の第１仮想カメラ位置Ｐ１１のそれぞれについて、参照形状情報を生成することで、この参照形状情報を取得したが、これに限られない。例えば、第１形状情報取得部６１１２は、予め生成されて記憶部４５ｂなどに記憶された複数の第１仮想カメラ位置Ｐ１１のそれぞれについての参照形状情報を読み出すことで取得してもよい。
　また、上記実施形態では、例えば、第１探索処理部６１１は、密集度判定部６１１１を有していたが、これに限られない。例えば、第１探索処理部６１１は、密集度判定部６１１１を有していなくてもよい。この場合には、例えば、第１算出部６１１３および第２算出部６１２４において、実形状情報としてのエッジ画像のうちの全体が、一致度を示す数値の算出を行うための計算の対象とされてよい。
　また、上記実施形態では、例えば、第２探索処理部６１２は、照合対象領域設定部６１２１を有していたが、これに限られない。例えば、第２探索処理部６１２は、照合対象領域設定部６１２１を有していなくてもよい。この場合には、例えば、上記処理１ａで検出された比較対象領域Ｒｅ１が照合対象領域Ｒｅ２とされてもよい。
　また、上記第１実施形態では、分割面生成部６１２２は、Ｔ１個の面集合体Ａｓ１のそれぞれにおけるＭ１個の仮想面Ｓｔ１のうち、高一致度仮想面Ｓｔ１ｍを含み且つ対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏよりも高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍの側において該基準点Ｐｏと該高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍとを通る直線Ｌｎ１１と交差しているとともに該基準点Ｐｏからの距離が相互に異なるＴ２個（Ｔ２は２以上の自然数）の仮想面Ｓｔ１のそれぞれを分割したが、これに限られない。例えば、分割面生成部６１２２は、Ｔ１個の面集合体Ａｓ１のうちの１つの面集合体Ａｓ１のみを構成しており且つ対象部品の３Ｄモデル３ｄｍの基準点Ｐｏを中心としてこの対象部品の３Ｄモデル３ｄｍを囲む仮想的な球面に沿って位置する複数の仮想面Ｓｔ１のうち、第１検出部６１１４で検出された高一致度仮想カメラ位置Ｐ１１ｍが仮想的に設定された仮想面（高一致度仮想面）Ｓｔ１ｍを分割することで、複数の分割後の仮想面（仮想分割面）Ｓｔ２を生成してもよい。このような構成が採用されても、高一致度仮想面Ｓｔ１ｍと複数の仮想分割面Ｓｔ２とは無関係な面ではなく、複数の仮想分割面Ｓｔ２については数および面積のうちの少なくとも１つの増大が低減され得る。これにより、実画像で捉えられた対象部品の姿勢を認識するための計算量が低減され得る。その結果、基板処理装置１において、対象部品の姿勢の認識が効率良く行われ得る。
　また、上記第１実施形態では、対象部品についての正常情報は、許容範囲内にある場合における対象部品の姿勢に係る情報を含んでいなくてもよい。換言すれば、対象部品についての正常情報は、対象部品が正常であるとされる１つの三次元の設計情報に基づいて設定されてもよい。
　また、上記第１実施形態では、対象部品の例として、チャック９と、ガード２３と、ノズル３３とが挙げられて説明された。しかしながら、本発明は、このような構成に限定されない。例えば、上記第１実施形態のように、複数の部品が対象部品として設定されてもよいが、単数の部品が対象部品として設定されてもよい。換言すれば、探索処理を行う対象の部品である対象部品は、チャック９、ガード２３およびノズル３３のうちの１つ以上の部品であってもよいし、基板処理装置１を構成する部品のうち、回転移動または平行移動などの各種の移動を行う他の１つ以上の部品であってもよい。
　また、上記第１実施形態では、各対象部品について、原点位置に位置しているタイミング以外の１回の要確認タイミングで一度だけ探索処理が行われている。しかしながら、本発明はこれに限定されない。例えば、ノズル３３について、原点位置に位置しているタイミングと、ノズル３３が吐出位置に位置するように設定されたタイミングとの間における、複数の要確認タイミングで探索処理が行われるように設定されてもよい。これにより、ノズル３３が原点位置と吐出位置との間に位置するように設定された複数の要確認タイミングにおいて異常が検出された場合には、例えば、ノズル移動機構３５によるノズル３３の移動速度に関する異常が検出され得る。また、ガード２３について、原点位置と処理位置との間に位置するように設定された複数のタイミングが複数の要確認タイミングとされてもよい。この場合には、例えば、ガード移動機構２５によるガード２３の移動速度に関する異常も検出され得る。また、上記第１実施形態では、要確認タイミングにおいて、探索処理および異常検出が行われた。しかしながら、要確認タイミングの設定は、必須でなくてもよい。例えば、チャック動作指令などの対象部品を動作させる指令が出され、対象部品が移動したタイミングごとに探索処理および異常の検出が行われてもよい。
　また、上記第１実施形態では、各対象部品について、原点位置に位置しているタイミングにおける探索処理は、必ずしも行われなくてもよい。この場合には、例えば、対象部品に係る正常情報は、原点位置における探索処理の結果に基づいて設定されず、対象部品の状態が正常である場合の三次元の設計情報に基づいて設定されてもよい。
　また、上記第１実施形態では、仮想カメラ位置が、緯度α、経度βおよび距離Ｄによって規定されたが、これに限られない。例えば、仮想カメラ位置は、球面座標系などの他のルールに従った複数のパラメータで規定されてもよい。
　また、上記第１実施形態では、基板処理装置１が１台のカメラＣＭを備えていたが、これに限られない。例えば、基板処理装置１は、２台以上のカメラＣＭを備えていてもよい。例えば、基板処理装置１は、対象部品ごとの専用のカメラＣＭを備えていてもよい。
　また、上記第１実施形態では、制御部４５（より具体的には、演算部４５ａ）で実現される機能処理部の一部もしくは全部は、例えば、専用の電子回路などのハードウェアで構成されてもよい。
　また、上記第１実施形態では、基板処理装置１は、基板洗浄装置に限定されるものではなく、熱処理装置、露光装置、塗布現像装置、計測装置または検査装置などの基板の処理を行う基板処理装置であればよい。基板処理装置１が基板洗浄装置である場合には、基板処理装置１は、複数の基板Ｗを一括して洗浄するバッチ式の基板洗浄装置であってもよい。
　なお、上記の第１実施形態および上記の各種の変形例をそれぞれ構成する全部または一部を、適宜、矛盾しない範囲で組み合わせ可能であることは、言うまでもない。
　１　基板処理装置
　２３　ガード
　３３，３３Ａ，３３Ｂ　ノズル
　３ｄｍ　三次元モデル（３Ｄモデル）
　４５ｂ　記憶部
　５７　設計情報
　６１　探索処理部
　６１１２　第１形状情報取得部
　６１１３　第１算出部
　６１１４　第１検出部
　６１２２　分割面生成部
　６１２３　第２形状情報生成部
　６１２４　第２算出部
　６１２５　第２検出部
　６３　異常検出部
　９　チャック
　Ａｓ１　面集合体
　ＣＭ　カメラ
　Ｉｒ１　実画像
　Ｉｒ３，Ｉｒ４　エッジ画像
　Ｉｖ１　リファレンス画像
　Ｌｎ１，Ｌｎ１１，Ｌｎ１２，Ｌｎ１３　直線
　Ｐ１　仮想カメラ位置
　Ｐ１１　第１仮想カメラ位置
　Ｐ１１ｍ　高一致度仮想カメラ位置
　Ｐ１２　第２仮想カメラ位置
　Ｐ１３，Ｐ１３ａ　第３仮想カメラ位置
　Ｐｏ　基準点
　Ｐｓ１　１番目の基準仮想カメラ位置
　Ｐｓ２　２番目の基準仮想カメラ位置
　Ｓｓ１　１番目の基準仮想分割面
　Ｓｓ２　２番目の基準仮想分割面
　Ｓｔ１，Ｓｔ１ａ，Ｓｔ１ｂ，Ｓｔ１ｃ　仮想面
　Ｓｔ１ｍ　高一致度仮想面
　Ｓｔ２，Ｓｔ３，Ｓｔ３ａ　仮想分割面
　Ｓｖ１，Ｓｖ２，ＳｖＴ１　球面
　Ｗ　基板

Claims (11)

  1. 　基板の処理を行う基板処理装置であって、
    　対象部品に関する三次元の設計情報を記憶した記憶部と、
    　前記対象部品を捉えた実画像を撮影によって得る撮影部と、
    　前記三次元の設計情報に基づいてそれぞれ生成される、複数の仮想カメラ位置からの前記対象部品の三次元モデルの撮影で取得され得る複数の仮想画像のそれぞれにおける前記三次元モデルの二次元形状に係る参照形状情報と、前記実画像における物体の二次元形状に係る実形状情報とに基づいて、前記複数の仮想カメラ位置のうち、前記参照形状情報と前記実形状情報との間における一致度が最も大きな仮想カメラ位置を探索する探索処理部と、を備え、
    　前記探索処理部は、
    　前記三次元の設計情報に基づいて、前記三次元モデルの基準点を中心として該三次元モデルを囲む仮想的な球面に沿って位置する複数の仮想面を含む面集合体を仮想的に設定し、且つ前記複数の仮想面のそれぞれに対して１つの仮想カメラ位置が仮想的に設定されることで設定される複数の仮想カメラ位置である複数の第１仮想カメラ位置のそれぞれから前記三次元モデルが撮影される場合を想定して、前記複数の第１仮想カメラ位置のそれぞれについて生成された、前記参照形状情報を取得する第１形状情報取得部と、
    　前記複数の第１仮想カメラ位置のそれぞれについて、前記実形状情報と前記参照形状情報との間における一致度を示す数値を算出する第１算出部と、
    　前記第１算出部による算出結果に基づいて、前記複数の第１仮想カメラ位置のうち、前記実形状情報と前記参照形状情報との間における一致度が最も大きな第１仮想カメラ位置である高一致度仮想カメラ位置を検出する第１検出部と、
    　前記複数の仮想面のうちの前記高一致度仮想カメラ位置が仮想的に設定された仮想面である高一致度仮想面を分割することで複数の仮想分割面を生成する分割面生成部と、
    　前記三次元の設計情報に基づいて、前記複数の仮想分割面のそれぞれに対して１つの仮想カメラ位置が仮想的に設定されることで設定される複数の仮想カメラ位置である複数の第２仮想カメラ位置のそれぞれから前記三次元モデルが撮影される場合を想定して、前記複数の第２仮想カメラ位置のそれぞれについて、前記参照形状情報を生成する第２形状情報生成部と、
    　前記複数の第２仮想カメラ位置のそれぞれについて、前記実形状情報と前記参照形状情報との間における一致度を示す数値を算出する第２算出部と、を含む、基板処理装置。
  2. 　請求項１に記載の基板処理装置であって、
    　前記第１形状情報取得部は、
    　前記三次元の設計情報に基づいて、前記基準点からの距離が相互に異なるＴ１個（Ｔ１は２以上の自然数）の前記面集合体を仮想的に設定し、且つ前記Ｔ１個の面集合体のそれぞれにおけるＭ１個（Ｍ１は２以上の自然数）の仮想面のそれぞれに対して１つの仮想カメラ位置が仮想的に設定されることで設定されるＭ１×Ｔ１個の仮想カメラ位置であるＭ１×Ｔ１個の第１仮想カメラ位置のそれぞれから前記三次元モデルが撮影される場合を想定して、前記Ｍ１×Ｔ１個の第１仮想カメラ位置のそれぞれについて生成された、前記参照形状情報を取得し、
    　前記第１算出部は、
    　前記Ｍ１×Ｔ１個の第１仮想カメラ位置のそれぞれについて、前記実形状情報と前記参照形状情報との間における一致度を示す数値を算出し、
    　前記第１検出部は、
    　前記第１算出部による算出結果に基づいて、前記Ｍ１×Ｔ１個の第１仮想カメラ位置のうち、前記実形状情報と前記参照形状情報との間における一致度が最も大きな仮想カメラ位置である前記高一致度仮想カメラ位置を検出し、
    　前記分割面生成部は、
    　前記Ｔ１個の面集合体のそれぞれにおける前記Ｍ１個の仮想面のうち、前記高一致度仮想面を含み且つ前記基準点よりも前記高一致度仮想カメラ位置の側において前記基準点と前記高一致度仮想カメラ位置とを通る直線と交差しているとともに前記基準点からの距離が相互に異なるＴ２個（Ｔ２は２以上の自然数）の仮想面、のそれぞれを同一のルールで分割して、該Ｔ２個の仮想面のそれぞれについてＭ２個（Ｍ２は２以上の自然数）の仮想分割面を生成することで、Ｍ２×Ｔ２個の仮想分割面を生成し、
    　前記第２形状情報生成部は、
    　前記三次元の設計情報に基づいて、前記Ｍ２×Ｔ２個の仮想分割面のそれぞれに対して１つの仮想カメラ位置が仮想的に設定されることで設定されるＭ２×Ｔ２個の仮想カメラ位置であるＭ２×Ｔ２個の第２仮想カメラ位置のそれぞれから前記三次元モデルが撮影される場合を想定して、前記Ｍ２×Ｔ２個の第２仮想カメラ位置のそれぞれについて、前記参照形状情報を生成し、
    　前記第２算出部は、
    　前記Ｍ２×Ｔ２個の第２仮想カメラ位置のそれぞれについて、前記実形状情報と前記参照形状情報との間における一致度を示す数値を算出する、基板処理装置。
  3. 　請求項２に記載の基板処理装置であって、
    　前記探索処理部は、
    　前記高一致度仮想カメラ位置ならびに前記Ｍ２×Ｔ２個の第２仮想カメラ位置のうち、前記実形状情報と前記参照形状情報との間における一致度が最も大きな仮想カメラ位置を検出する第２検出部、を含む、基板処理装置。
  4. 　請求項３に記載の基板処理装置であって、
    　前記探索処理部は、
    　前記対象部品について、第１の単位処理を実行した後に、１回以上の第ｎの単位処理（ｎは２以上の自然数）を実行し、
    　前記探索処理部は、
    　前記第１の単位処理において、第１Ａ処理と、第１Ｂ処理と、第１Ｃ処理と、第１Ｄ処理と、を順に行い、
    　前記第１Ａ処理は、
    　前記分割面生成部が、前記Ｔ２個の仮想面がそれぞれ分割されることで生成された複数の仮想分割面であって、前記第２検出部で１番目に検出された仮想カメラ位置である１番目の基準仮想カメラ位置を包含する仮想分割面を含み且つ前記基準点よりも前記１番目の基準仮想カメラ位置の側において前記基準点と前記１番目の基準仮想カメラ位置とを通る直線と交差しているとともに前記基準点からの距離が相互に異なるＴ３個（Ｔ３は２以上の自然数）の仮想分割面である１番目のＴ３個の仮想分割面、のそれぞれを同一のルールで分割して、該１番目のＴ３個の仮想分割面のそれぞれについてＭ３個（Ｍ３は２以上の自然数）の仮想分割面である１番目のＭ３個の仮想分割面を生成することで、Ｍ３×Ｔ３個の仮想分割面である１番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面を生成する処理であり、
    　前記第１Ｂ処理は、
    　前記第２形状情報生成部が、前記三次元の設計情報に基づいて、前記１番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面のそれぞれに対して１つの仮想カメラ位置が仮想的に設定されることで設定されるＭ３×Ｔ３個の仮想カメラ位置である１番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置のそれぞれから前記三次元モデルが撮影される場合を想定して、前記１番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置のそれぞれについて、前記参照形状情報を生成する処理であり、
    　前記第１Ｃ処理は、
    　前記第２算出部が、前記１番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置のそれぞれについて、前記実形状情報と前記参照形状情報との間における一致度を示す数値を算出する処理であり、
    　前記第１Ｄ処理は、
    　前記第２検出部が、前記１番目の基準仮想カメラ位置ならびに前記１番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置のうち、前記実形状情報と前記参照形状情報との間における一致度が最も大きな仮想カメラ位置である２番目の基準仮想カメラ位置を検出する処理であり、
    　前記探索処理部は、
    　前記１回以上の第ｎの単位処理のそれぞれにおいて、第ｎＡ処理と、第ｎＢ処理と、第ｎＣ処理と、第ｎＤ処理と、を順に行い、
    　前記第ｎＡ処理は、
    　前記分割面生成部が、ｎ－１番目の前記Ｔ３個の仮想分割面がそれぞれ分割されることで生成された複数の仮想分割面であって、前記第２検出部でｎ番目に検出された仮想カメラ位置であるｎ番目の基準仮想カメラ位置を包含する仮想分割面を含み且つ前記基準点よりも前記ｎ番目の基準仮想カメラ位置の側において前記基準点と前記ｎ番目の基準仮想カメラ位置とを通る直線と交差しているとともに前記基準点からの距離が相互に異なるＴ３個の仮想分割面であるｎ番目のＴ３個の仮想分割面、のそれぞれを同一のルールで分割して、該ｎ番目のＴ３個の仮想分割面のそれぞれについてＭ３個の仮想分割面であるｎ番目のＭ３個の仮想分割面を生成することで、Ｍ３×Ｔ３個の仮想分割面であるｎ番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面を生成する処理であり、
    　前記第ｎＢ処理は、
    　前記第２形状情報生成部が、前記三次元の設計情報に基づいて、前記ｎ番目のＭ３×Ｔ３個の仮想分割面のそれぞれに対して１つの仮想カメラ位置が仮想的に設定されることで設定されるＭ３×Ｔ３個の仮想カメラ位置であるｎ番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置のそれぞれから前記三次元モデルが撮影される場合を想定して、前記ｎ番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置のそれぞれについて、前記参照形状情報を生成する処理であり、
    　前記第ｎＣ処理は、
    　前記第２算出部が、前記ｎ番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置のそれぞれについて、前記実形状情報と前記参照形状情報との間における一致度を示す数値を算出する処理であり、
    　前記第ｎＤ処理は、
    　前記第２検出部が、前記ｎ番目の基準仮想カメラ位置ならびに前記ｎ番目のＭ３×Ｔ３個の第３仮想カメラ位置のうち、前記実形状情報と前記参照形状情報との間における一致度が最も大きな仮想カメラ位置を検出する処理である、基板処理装置。
  5. 　請求項４に記載の基板処理装置であって、
    　前記探索処理部は、
    　前記第２検出部によって、前記１番目の基準仮想カメラ位置から前記ｎ番目の基準仮想カメラ位置のうちの１つの基準仮想カメラ位置が、前記実形状情報と前記参照形状情報との間における一致度が最も大きな仮想カメラ位置として、予め設定された第１所定回数連続して検出されたことに応答して、前記１回以上の第ｎの単位処理の実行を終了する、基板処理装置。
  6. 　請求項４に記載の基板処理装置であって、
    　前記探索処理部は、
    　前記１回以上の第ｎの単位処理における該第ｎの単位処理を、予め設定された第２所定回数実行したことに応答して、前記１回以上の第ｎの単位処理の実行を終了する、基板処理装置。
  7. 　請求項４から請求項６の何れか１つの請求項に記載の基板処理装置であって、
    　前記１回以上の第ｎの単位処理における最後の前記第ｎＤ処理において前記第２検出部によってｎ＋１番目に検出された前記実形状情報と前記参照形状情報との間における一致度が最も大きな仮想カメラ位置に基づいて認識される前記対象部品の姿勢に係る現実情報と、前記対象部品の状態が正常である場合の前記三次元の設計情報に基づく前記対象部品の姿勢に係る正常情報と、を比較することで、前記対象部品の異常を検出する異常検出部、をさらに備えている、基板処理装置。
  8. 　請求項２から請求項６の何れか１つの請求項に記載の基板処理装置であって、
    　前記同一のルールは、
    　分割される対象である分割対象面の中心点と該分割対象面の全ての頂点とをそれぞれ結ぶ複数の線分によって、前記分割対象面を複数の面に分割するルールを含む、基板処理装置。
  9. 　請求項１から請求項６の何れか１つの請求項に記載の基板処理装置であって、
    　前記複数の仮想面のそれぞれは、
    　三角形の面であり、
    　前記面集合体は、
    　多数の三角形の面で構成された多面体である、基板処理装置。
  10. 　請求項９に記載の基板処理装置であって、
    　前記分割面生成部は、
    　前記高一致度仮想面における３つの頂点と前記高一致度仮想カメラ位置とをそれぞれ結ぶ３つの線分によって、前記高一致度仮想面を、前記複数の仮想分割面としての３つの仮想分割面に分割する、基板処理装置。
  11. 　基板の処理を行う基板処理装置における情報処理方法であって、
    　演算部によって、撮影部による撮影によって得られた対象部品を捉えた実画像を取得する実画像取得ステップと、
    　演算部によって、記憶部に記憶された前記対象部品に関する三次元の設計情報に基づいてそれぞれ生成される、複数の仮想カメラ位置からの前記対象部品の三次元モデルの撮影で取得され得る複数の仮想画像のそれぞれにおける前記三次元モデルの二次元形状に係る参照形状情報と、前記実画像における物体の二次元形状に係る実形状情報とに基づいて、前記複数の仮想カメラ位置のうち、前記参照形状情報と前記実形状情報との間における一致度が最も大きな仮想カメラ位置を探索する探索ステップと、を有し、
    　前記探索ステップは、
    　前記三次元の設計情報に基づいて、前記三次元モデルの基準点を中心として該三次元モデルを囲む仮想的な球面に沿って位置する複数の仮想面を含む面集合体を仮想的に設定し、且つ前記複数の仮想面のそれぞれに対して１つの仮想カメラ位置が仮想的に設定されることで設定される複数の仮想カメラ位置である複数の第１仮想カメラ位置のそれぞれから前記三次元モデルが撮影される場合を想定して、前記複数の第１仮想カメラ位置のそれぞれについて生成された、前記参照形状情報を取得する第１形状情報取得ステップと、
    　前記複数の第１仮想カメラ位置のそれぞれについて、前記実形状情報と前記参照形状情報との間における一致度を示す数値を算出する第１算出ステップと、
    　前記第１算出ステップにおける算出結果に基づいて、前記複数の第１仮想カメラ位置のうち、前記実形状情報と前記参照形状情報との間における一致度が最も大きな第１仮想カメラ位置である高一致度仮想カメラ位置を検出する第１検出ステップと、
    　前記複数の仮想面のうちの前記高一致度仮想カメラ位置が仮想的に設定された仮想面である高一致度仮想面を分割することで複数の仮想分割面を生成する分割面生成ステップと、
    　前記三次元の設計情報に基づいて、前記複数の仮想分割面のそれぞれに対して１つの仮想カメラ位置が仮想的に設定されることで設定される複数の仮想カメラ位置である複数の第２仮想カメラ位置のそれぞれから前記三次元モデルが撮影される場合を想定して、前記複数の第２仮想カメラ位置のそれぞれについて、前記参照形状情報を生成する第２形状情報生成ステップと、
    　前記複数の第２仮想カメラ位置のそれぞれについて、前記実形状情報と前記参照形状情報との間における一致度を示す数値を算出する第２算出ステップと、を含む、基板処理装置における情報処理方法。
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