(57)【要約】【課題】三次元モデルを用いたシミュレーション装置において，画像認識を行わずに，パターン認識による二次元位置の検出をシミュレートする技術を提供する。【解決手段】シミュレーション装置において，三次元機構モデル情報記憶部３３には，マークセンサモデルと基準マークモデルとを含む三次元機構モデルのデータが記憶されている。基準マーク検出部３４において，マークセンサ検出領域設定部３０３は，マークセンサモデルに設定された，実カメラの光学的仕様のデータに基づいて，三次元機構モデルの空間にマークセンサ検出領域を設定する。基準マーク抽出部３０４は，マークセンサ検出領域内に存在する基準マークモデルを抽出する。検出結果設定部３０８は，抽出された基準マークモデルの位置から求められる，基準マーク検出の目的となる検出位置の座標を，基準マーク検出結果に設定する。【選択図】図９
2011065399.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像認識のシミュレーションに用いるイメージセンサモデルと，画像認識のシミュレーションで検出する認識対象モデルとを含む三次元モデルのデータを記憶する三次元モデル情報記憶部と，
シミュレーション空間上に，前記イメージセンサモデルによって決定されるイメージセンサ検出領域を設定する検出領域設定部と，
前記三次元モデル情報記憶部から，前記イメージセンサ検出領域内に存在する認識対象モデルを抽出する認識対象抽出部と，
前記抽出された認識対象モデルの位置に基づいて，シミュレーションが対象とする画像認識の目的である検出位置を求め，得られた検出位置を検出結果に設定する検出結果設定部とを備える
ことを特徴とするシミュレーション装置。
【請求項２】
前記画像認識で用いられるテンプレート画像に関するデータを記憶する認識情報記憶部と，
前記テンプレート画像に関するデータに基づいて，前記抽出された認識対象モデルの位置に応じたテンプレート画像の領域を設定し，設定されたテンプレート画像の領域が前記イメージセンサ検出領域内であるか否かを判定するテンプレート画像領域判定部とをさらに備え，
前記検出結果設定部は，前記設定されたテンプレート画像の領域が前記イメージセンサ検出領域内であると判定された場合に，前記抽出された認識対象モデルの位置に基づいて，シミュレーションが対象とする画像認識の目的である検出位置を求め，得られた検出位置を検出結果に設定する
ことを特徴とする請求項１に記載のシミュレーション装置。
【請求項３】
前記検出結果設定部は，さらに，前記イメージセンサモデルの座標系と前記抽出された認識対象モデルの座標系との関係から，前記抽出された認識対象モデルの検出角度を求め，得られた検出角度を検出結果に設定する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載のシミュレーション装置。
【請求項４】
前記抽出された認識対象モデルに設定された相関値を取得し，その取得された相関値が所定の閾値以上であるか否かを判定する相関値判定部をさらに備え，
前記検出結果設定部は，前記抽出された認識対象モデルのデータに設定された相関値が所定の閾値以上であると判定された場合に，前記抽出された認識対象モデルの位置に基づいて，シミュレーションが対象とする画像認識の目的である検出位置を求め，得られた検出位置を検出結果に設定する
ことを特徴とする請求項１から請求項３までのいずれかに記載のシミュレーション装置。
【請求項５】
三次元モデルのデータが記憶された記憶装置にアクセス可能なコンピュータによるシミュレーション方法であって，
前記コンピュータが，
前記記憶装置に記憶された三次元モデルに含まれるイメージセンサモデルによって決定されるイメージセンサ検出領域を，シミュレーション空間上に設定する過程と，
前記記憶装置に記憶された前記三次元モデルに含まれる認識対象モデルを，前記イメージセンサ検出領域から抽出する過程と，
前記抽出された認識対象モデルの位置に基づいて，シミュレーションが対象とする画像認識の目的である検出位置を求め，得られた検出位置を検出結果に設定する過程とを実行する
ことを特徴とするシミュレーション方法。
【請求項６】
三次元モデルのデータが記憶された記憶装置にアクセス可能なコンピュータに実行させるためのプログラムであって，
前記コンピュータに，
前記記憶装置に記憶された三次元モデルに含まれるイメージセンサモデルによって決定されるイメージセンサ検出領域を，シミュレーション空間上に設定する手順と，
前記記憶装置に記憶された前記三次元モデルに含まれる認識対象モデルを，前記イメージセンサ検出領域から抽出する手順と，
前記抽出された認識対象モデルの位置に基づいて，シミュレーションが対象とする画像認識の目的である検出位置を求め，得られた検出位置を検出結果に設定する手順とを
実行させるためのシミュレーションプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，実装置の三次元モデルを用いてシミュレーションを行うシミュレーション装置，シミュレーション方法およびシミュレーションプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
産業用ロボットなどの装置において，パターン認識による二次元位置の検出を行うものがある。
【０００３】
例えば，フリップチップボンダ等の部品搭載装置は，カメラでプリント基板や半導体チップなどの部品上の基準マークを認識することにより，部品の位置を補正し，部品の搭載を行う。基準マークの認識では，パターン認識処理，すなわちカメラ画像とテンプレート画像とのマッチング処理が行われる。
【０００４】
このような部品搭載装置の開発段階では，部品搭載装置をコンピュータ制御するための機構制御プログラムの開発や，搭載対象の部品に関するデータの作成が行われる。開発された機構制御プログラムや搭載対象の部品に関するデータの検証では，機構制御プログラムを組み込んだコンピュータからの制御で部品搭載装置の実装置を制御し，実ワークや専用の治具などを使用して，実際に部品搭載装置に搭載動作を行わせる。専用の治具としては，例えば，ガラス基板とガラスチップなどが用いられる。その後，搭載されたワークの状態を顕微鏡で測定して確認するなどにより，開発された機構制御プログラムや搭載対象の部品に関するデータの検証が行われる。
【０００５】
なお，産業用ロボットなどの装置において，装置による作業の対象となる物品は，ワークとも呼ばれる。例えば，フリップチップボンダ等の部品搭載装置では，基板やチップなどの搭載対象部品が，ワークと呼ばれる。
【０００６】
しかし，実装置を用いる方法では，部品搭載装置の立上げ，すなわち部品搭載装置の機械的な調整や認識データの確定が完了するまで，機構制御プログラムのデバッグが行えないという問題がある。また，機構制御プログラムにおけるアライメントアルゴリズムや搭載対象の部品に関するデータに起因する計算誤差と，画像認識や顕微鏡測定における計測誤差との切り分けが困難であるという問題がある。
【０００７】
なお，実装置の代わりにコンピュータ上の三次元モデルを使用して，機構制御プログラムの検証を行うシミュレーションの技術が知られている。また，視覚センサを使うロボットの動作シミュレーションを行う際に，視覚センサによるワークの位置・姿勢の検出結果をあらかじめ補正量として設定しておき，ロボットの動作シミュレーション中に読み出してロボットの移動目標位置を補正する技術が知られている。また，視覚センサをモデル化し，シミュレーション中にワークモデルの位置を模擬的に三次元計測する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００１−１４７７０３号公報
【特許文献２】特開２００５−１３５２７８号公報
【特許文献３】特開２００７−２４１８５７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上記の三次元機構モデルを用いるシミュレーションの技術を用いることにより，実装置の立上げを待たずに機構制御プログラムの検証を行うことが可能となる。例えば，部品搭載装置の三次元モデルを用いたシミュレーションでは，機構制御プログラムによるモータ制御の検証を行うことができる。
【００１０】
しかし，実装置においてパターン認識による二次元位置検出処理が必要となる制御については，三次元モデルを用いたシミュレーションによる検証が，困難となる。
【００１１】
例えば，部品搭載装置において，アライメント制御では，ワークの位置を調整する制御が行われる。具体的には，部品搭載装置では，カメラによってワーク上の基準マークがあると予測される位置の画像が撮像され，そのカメラ画像とテンプレート画像とのマッチングによって，基準マークの位置検出が行われる。機構制御プログラムによるアライメント制御では，検出された基準マークの位置に基づいて，部品搭載装置におけるワークの位置を調整する制御が行われる。
【００１２】
しかし，部品搭載装置の三次元モデルに実際の部品搭載装置が備えるカメラに対応する部品モデルがあっても，あくまでカメラの形状を模した部品モデルであり，その部品モデルがワークモデル上の基準マークを撮像して画像認識を行えるわけではない。そのため，部品搭載装置の三次元モデルを用いたシミュレーションによって，機構制御プログラムによるアライメント制御の検証を行うことは，非常に困難となる。
【００１３】
本発明は，上記の問題の解決を図り，三次元モデルを用いたシミュレーションにおいて，画像認識を行わずに，パターン認識による二次元位置の検出をシミュレートすることが可能となる技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
シミュレーション装置は，画像認識のシミュレーションに用いるイメージセンサモデルと，画像認識のシミュレーションで検出する認識対象モデルとを含む三次元モデルのデータを記憶する三次元モデル情報記憶部と，シミュレーション空間上にイメージセンサモデルによって決定されるイメージセンサ検出領域を設定する検出領域設定部と，三次元モデル情報記憶部からイメージセンサ検出領域内に存在する認識対象モデルを抽出する認識対象抽出部と，抽出された認識対象モデルの位置に基づいてシミュレーションが対象とする画像認識の目的である検出位置を求め，得られた検出位置を検出結果に設定する検出結果設定部とを備える。
【発明の効果】
【００１５】
上記の技術により，三次元モデルを用いたシミュレーションにおいて，画像認識を行わずに，パターン認識による二次元位置の検出をシミュレートすることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本実施の形態による実装置システムの構成例を示す図である。
【図２】本実施の形態によるシミュレーションシステムの例を示す図である。
【図３】本実施の形態による三次元機構モデルの例を示す図である。
【図４】本実施の形態によるマークセンサモデルの例を説明する図である。
【図５】本実施の形態によるマークセンサモデル属性データの例を示す図である。
【図６】本実施の形態による基準マークモデルの例を説明する図である。
【図７】本実施の形態によるテンプレート画像の原点位置に相当する位置への基準マークモデルの設置を説明する図である。
【図８】本実施の形態による基準マークモデル属性データの例を示す図である。
【図９】本実施の形態による基準マーク検出部の構成例を示す図である。
【図１０】本実施の形態の実装置におけるカメラの撮像を説明する図である。
【図１１】本実施の形態によるカメラデータの例を示す図である。
【図１２】本実施の形態の実装置におけるカメラのカメラ視野を示す図である。
【図１３】本実施の形態の実装置におけるカメラにより得られたカメラ画像の例を示す図である。
【図１４】本実施の形態によるマークセンサ検出領域の設定を説明する図である。
【図１５】本実施の形態による認識データの例を示す図である。
【図１６】本実施の形態の実装置によるサーチ範囲の設定を説明する図である。
【図１７】本実施の形態のシミュレーション装置による基準マーク検出範囲の設定を説明する図である。
【図１８】本実施の形態による回転サーチ範囲を説明する図である。
【図１９】本実施の形態によるテンプレート画像の例（１）を示す図である。
【図２０】本実施の形態によるテンプレート画像の例（２）を示す図である。
【図２１】本実施の形態の実装置によるテンプレート画像を用いた画像認識を説明する図である。
【図２２】本実施の形態によるテンプレート画像領域の設定と判定とを説明する図である。
【図２３】本実施の形態による検出結果データの例を示す図である。
【図２４】本実施の形態の実装置による基準マーク検出結果を説明する図である。
【図２５】本実施の形態のシミュレーション装置による基準マークモデルの検出結果の設定（１）を説明する図である。
【図２６】本実施の形態のシミュレーション装置による基準マークモデルの検出結果の設定（２）を説明する図である。
【図２７】本実施の形態のシミュレーション装置による検出角度の設定を説明する図である。
【図２８】本実施の形態の実装置による基準マーク検出処理フローチャートである。
【図２９】本実施の形態のシミュレーション装置の基準マーク検出部による基準マーク検出処理フローチャートである。
【図３０】本実施の形態のシミュレーション装置の基準マーク検出部による基準マーク検出処理フローチャートである。
【図３１】本実施の形態によるフリップチップボンダの構成例を示す図である。
【図３２】本実施の形態のフリップチップボンダにおけるチップ供給部・チップ搭載部の機構の例を示す図である。
【図３３】本実施の形態によるフリップチップボンダの三次元機構モデルへのマークセンサモデルの設置例を示す図である。
【図３４】本実施の形態によるフリップチップボンダの三次元機構モデルへの基準マークモデルの設置例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下，本実施の形態について，図を用いて説明する。
【００１８】
図１は，本実施の形態による実装置システムの構成例を示す図である。
【００１９】
図１に示す実装置システムは，産業用ロボットなどの実装置２０と，実装置２０を制御する制御装置１０とを有する。
【００２０】
制御装置１０は，ＣＰＵ（Central Processing Unit ），メモリ等を備えるコンピュータである。制御装置１０は，機構制御処理部１１を備える。
【００２１】
機構制御処理部１１は，実装置２０に対して各種指令を送ることにより，実装置２０を制御する。機構制御処理部１１は，制御装置１０のコンピュータが備えるＣＰＵ，メモリ等のハードウェアと，機構制御プログラムとにより実現される。
【００２２】
機構制御処理部１１は，モータ制御部１２，アライメント制御部１３を備える。モータ制御部１２は，実装置２０が備えるモータの制御を行う。アライメント制御部１３は，実装置２０におけるワーク２５の位置調整などの制御を行う。
【００２３】
図１に示すシステムにおける実装置２０は，画像認識によって検出対象の位置検出を行う機能を有する。具体的には，実装置２０は，カメラ２１，画像認識部２２を備える。また，実装置２０は，カメラ２１に関するデータであるカメラデータ２３や，テンプレート画像に関するデータを含む画像認識に関するデータである認識データ２４などを記憶する記憶部（図示省略）を備える。
【００２４】
カメラ２１は，検出対象を含む画像を撮像するイメージセンサである。カメラ２１は，撮像により得られたカメラ画像を画像認識部２２に送る。例えば，ワーク２５上に存在する基準マークが検出対象である場合に，カメラ２１は，ワーク２５上の基準マークを含む領域の画像を撮像する。
【００２５】
画像認識部２２は，カメラデータ２３と認識データとに基づいて，パターンマッチングの処理により，検出対象の位置検出を行う。パターンマッチングでは，画像認識部２２は，カメラ画像内をあらかじめ用意されたテンプレート画像で走査して，テンプレート画像との近似度が最も高いカメラ画像内の領域の位置情報を得る。カメラ画像内の領域とテンプレート画像との近似度は，例えば正規化相関法によって得られる相関値などである。画像認識部２２は，実装置２０のコンピュータが備えるＣＰＵ，メモリ等のハードウェアと，ソフトウェアプログラムとにより実現される。
【００２６】
なお，本実施の形態では，実装置２０の作業対象であるワーク２５上に存在する基準マークが検出対象となる例を中心に，説明を行う。
【００２７】
図１に示す実装置システムにおいて，例えば，機構制御処理部１１から実装置２０にモータ指令が送られると，実装置２０では，モータ指令に応じた駆動制御が行われる。このとき，実装置２０から機構制御処理部１１に対して，センサ値などの結果が返される。
【００２８】
また，例えば，機構制御処理部１１から実装置２０に対して，ワーク２５のアライメント制御のための基準マーク検出指令が送られると，実装置２０では，カメラ２１がワーク２５上の基準マークを撮像し，画像認識部２２によるパターンマッチングが行われる。実装置２０から機構制御処理部１１に対しては，基準マークの検出位置，検出角度，相関値等のデータを含む基準マーク検出結果が返される。
【００２９】
図２は，本実施の形態によるシミュレーションシステムの例を示す図である。
【００３０】
図２に示すシミュレーションシステムは，図１に示す実装置システムにおける実装置２０の代わりに，実装置２０の機構を三次元モデルでシミュレートするシミュレーション装置３０を用いたシステムである。以下では，実装置２０を電子的にモデル化した三次元モデルを，三次元機構モデルと呼ぶものとする。このようなシミュレーション装置３０を用いることにより，実装置２０を用いなくても，制御装置１０における機構制御プログラムの検証を行うことができる。
【００３１】
図２に示すシミュレーションシステムは，制御装置１０，シミュレーション装置３０，表示装置３５を有する。
【００３２】
制御装置１０は，図１に示す制御装置１０と同様である。
【００３３】
シミュレーション装置３０は，入出力処理部３１，三次元機構シミュレーション部３２を備える。シミュレーション装置３０およびシミュレーション装置が備える各機能部は，コンピュータが備えるＣＰＵ，メモリ等のハードウェアと，ソフトウェアプログラムとにより実現される。
【００３４】
入出力処理部３１は，制御装置１０からの各種指令の入力や，各種指令に対する結果の制御装置１０への出力を行う。
【００３５】
三次元機構シミュレーション部３２は，三次元機構モデルを用いたシミュレーションを行う。三次元機構シミュレーション部３２は，三次元機構モデル情報記憶部３３，基準マーク検出部３４を備える。
【００３６】
三次元機構モデル情報記憶部３３は，図１に示す実装置２０を模した三次元機構モデルのデータを記憶する，コンピュータがアクセス可能な記憶装置である。
【００３７】
基準マーク検出部３４は，三次元機構モデルにおける基準マーク検出処理を行う。基準マーク検出部３４による処理の詳細については後述する。
【００３８】
表示装置３５は，シミュレーション装置３０による三次元機構モデルの動作を画面に表示するディスプレイなどの装置である。
【００３９】
なお，制御装置１０とシミュレーション装置３０とは，１台のコンピュータで実現されてもよいし，それぞれ別のコンピュータで実現されてもよい。
【００４０】
図２に示すシミュレーションシステムにおいて，例えば，機構制御処理部１１からシミュレーション装置３０にモータ指令が送られると，シミュレーション装置３０では，入出力処理部３１が，そのモータ指令を入力する。
【００４１】
三次元機構シミュレーション部３２は，入出力処理部３１を介して入力されたモータ指令に基づいて，三次元機構モデルにおける各部品モデルの位置を更新する。具体的には，三次元機構シミュレーション部３２は，モータ指令の内容に応じた機構演算を行い，その演算結果に応じて変更が必要となる部品モデルの位置を算出する。三次元機構シミュレーション部３２は，算出された部品モデルの位置に基づいて，三次元機構モデルの描画処理を行う。表示装置３５に，各部品モデルの位置が更新された三次元機構モデルが表示される。
【００４２】
三次元機構シミュレーション部３２は，三次元機構モデルにおける各部品モデルの位置と，あらかじめ設定されたセンサ定義とに基づいて，入出力処理部３１を介して機構制御処理部１１にセンサ値を出力する。センサ定義では，部品モデルの位置とセンサＯＮ／ＯＦＦの条件が定義されている。
【００４３】
また，例えば，機構制御処理部１１からシミュレーション装置３０に対して，アライメント制御のための基準マーク検出指令が送られると，シミュレーション装置３０では，入出力処理部３１が，その基準マーク検出指令を入力する。
【００４４】
三次元機構シミュレーション部３２において，基準マーク検出部３４は，入出力処理部３１を介して入力された基準マーク検出指令に基づいて，三次元機構モデルにおける基準マーク検出処理を行う。基準マーク検出部３４による基準マーク検出処理の詳細については，後述する。
【００４５】
三次元機構シミュレーション部３２は，基準マーク検出部３４による基準マークの検出結果として，検出位置，検出角度，相関値等の基準マーク検出結果を，入出力処理部３１を介して機構制御処理部１１に出力する。
【００４６】
本実施の形態による三次元機構モデルを用いたシミュレーションでは，基準マーク検出のシミュレーションを行うための準備として，三次元機構モデルにマークセンサモデルと基準マークモデルとが設置される。
【００４７】
図３は，本実施の形態による三次元機構モデルの例を示す図である。
【００４８】
図３に示す三次元機構モデル３６０は，フリップチップボンダにおけるチップ供給部の機構を模した三次元機構モデル３６０の例である。このような三次元機構モデル３６０は，三次元ＣＡＤ（Computer Aided Design ）等を用いて作成される。
【００４９】
三次元機構モデル３６０は，複数の部品モデルを有するアセンブリモデルである。三次元機構モデル３６０において，カメラモデル３６１は，実装置２０におけるカメラ２１を模した部品モデルである。図３に示すカメラモデル３６１は，フリップチップボンダにおいて，チップトレイ上に置かれた半導体チップを撮像するカメラ２１を模した部品モデルである。
【００５０】
また，三次元機構モデル３６０において，ワークモデル３６２は，実装置２０の作業の対象であるワーク２５を模した部品モデルである。図３に示すワークモデル３６２は，フリップチップボンダにおいて，チップトレイ上に置かれた半導体チップを模した部品モデルである。
【００５１】
三次元機構モデル情報記憶部３３には，三次元ＣＡＤ等を用いて作成された三次元機構モデル３６０のデータが記憶される。
【００５２】
三次元機構モデル３６０のデータには，三次元機構モデル３６０における各部品モデルの形状や位置座標，ローカル座標系などのデータが記録される。また，各部品モデルには，それぞれ個別に属性データが設定可能である。なお，部品モデルの位置座標は，すべてが，アセンブリモデルである三次元機構モデル３６０の座標系で位置表現されているわけではない。通常，三次元のアセンブリモデルを構成する部品モデル同士の関係は木構造となっており，子となる部品モデルの位置座標は，親となる部品モデルに設定されたローカル座標系で位置表現される。
【００５３】
図４は，本実施の形態によるマークセンサモデルの例を説明する図である。
【００５４】
マークセンサモデル３６３は，実装置２０におけるカメラ２１などのイメージセンサをモデル化した部品モデルである。本実施の形態では，ワーク２５上に存在する基準マークを検出対象としているので，イメージセンサの部品モデルを，マークセンサモデル３６３と呼んでいる。
【００５５】
本実施の形態では，マークセンサモデル３６３は，図４に示すように，四角錐で表される。これは，表示装置３５に表示される三次元ビュー上での視覚的表現を目的としたものである。内部的には，マークセンサモデル３６３は，実体として形状を持たない，すなわち体積を持たない部品モデルとして，三次元機構モデル３６０の空間に設置される。
【００５６】
本実施の形態では，マークセンサモデル３６３は，図４に示すように，実装置２０におけるカメラ２１に相当するカメラモデル３６１に設置される。このとき，マークセンサモデル３６３を表す四角錐の底面中心が，カメラモデル３６１において，実装置２０のカメラ２１の入射面であるレンズ先端の中心に相当する位置となるように，マークセンサモデル３６３が設置される。
【００５７】
また，図４に示すように，マークセンサモデル３６３のローカル座標系として，マークセンサモデル３６３にマークセンサ座標系が設定される。本実施の形態では，マークセンサ座標系のＸ軸，Ｙ軸，Ｚ軸を，それぞれＸc 軸，Ｙc 軸，Ｚc 軸と表すものとする。マークセンサ座標系のＸc 軸，Ｙc 軸は，それぞれ実装置２０のカメラ２１による撮像で得られるカメラ画像のＸ軸，Ｙ軸に相当する方向に設定される。マークセンサ座標系のＺc 軸は，実装置２０のカメラ２１の撮像方向となる。
【００５８】
本実施の形態では，実装置２０のカメラ２１による撮像で得られるカメラ画像の原点は，カメラ画像の中心であるものとする。実装置２０の仕様に対応するために，三次元機構モデル３６０におけるマークセンサ座標系の原点は，実装置２０のカメラ２１におけるレンズの中心に相当する位置，すなわちマークセンサモデル３６３を表す四角錐の底面中心の位置に設定される。
【００５９】
図５は，本実施の形態によるマークセンサモデル属性データの例を示す図である。
【００６０】
三次元機構モデル３６０に設置されるマークセンサモデル３６３には，その部品モデルの属性データとして，図５に示すようなマークセンサモデル属性データ３３１が設定される。
【００６１】
図５に示すマークセンサモデル属性データ３３１において，マークセンサ番号（ＭＳＮＯ）は，三次元機構モデル３６０に設置された各マークセンサモデル３６３を一意に識別する識別情報である。また，検出サイズ（ＤＸ，ＤＹ），検出距離（ＺＯＦＦ），検出範囲（ＤＺ）は，実装置２０のカメラ２１における光学的仕様に対応する情報である。マークセンサモデル属性データ３３１についての詳細な説明は，後述する。
【００６２】
なお，図４に示す例は，すでにカメラモデル３６１が設置された三次元機構モデル３６０に対して，後からカメラモデル３６１とは別にマークセンサモデル３６３を設置する例である。例えば，三次元機構モデル３６０の作成時に，カメラモデル３６１自身をマークセンサモデル３６３として設置するようにしてもよい。この場合には，カメラモデル３６１がマークセンサモデル３６３の実態となる。このとき，カメラモデル３６１のローカル座標系としてマークセンサ座標系を設定し，カメラモデル３６１の属性データとしてマークセンサモデル属性データ３３１を設定するようにすればよい。
【００６３】
図６は，本実施の形態による基準マークモデルの例を説明する図である。
【００６４】
基準マークモデル３６４は，実装置２０における画像認識による認識の対象をモデル化した部品モデルである。本実施の形態では，実装置２０による作業の対象であるワーク２５上に存在する基準マークを検出対象としているので，画像認識の対象を表す部品モデルを，基準マークモデル３６４と呼んでいる。
【００６５】
本実施の形態では，基準マークモデル３６４は，図６（Ａ）に示すように，矩形付き矢印で表される。これは，表示装置３５に表示される三次元ビュー上での視覚的表現を目的としたものである。内部的には，基準マークモデル３６４は，実体として形状を持たない，すなわち体積を持たない部品モデルとして，三次元機構モデル３６０の空間に設置される。
【００６６】
また，図６（Ａ）に示すように，基準マークモデル３６４のローカル座標系として，基準マークモデル３６４に基準マーク座標系が設定される。基準マーク座標系は，空間内での基準マークモデル３６４の位置と姿勢とを表している。本実施の形態では，基準マーク座標系のＸ軸，Ｙ軸，Ｚ軸を，それぞれＸm 軸，Ｙm 軸，Ｚm 軸と表すものとする。
【００６７】
本実施の形態では，図６（Ａ）に示すように，基準マークモデル３６４を表す矩形付き矢印において，矢印の出発点が，基準マーク座標系の原点を表している。また，基準マークモデル３６４を表す矩形付き矢印において，矢印が向く方向が，基準マーク座標系のＺm 軸方向を表している。また，基準マークモデル３６４を表す矩形付き矢印において，矢印に対して矩形片が張り出した方向が，基準マーク座標系のＸm 軸方向を表している。
【００６８】
本実施の形態では，実装置２０の画像認識による位置検出の対象がワーク２５上の基準マークであるので，その基準マークのモデルである基準マークモデル３６４は，図６（Ｂ）に示すように，ワーク２５に相当するワークモデル３６２に設置される。このとき，基準マークモデル３６４が設置される位置は，画像認識によりテンプレート画像と一致すると判定されるワーク２５上の位置に相当する，ワークモデル３６２上の位置である。
【００６９】
具体的には，例えば，実装置２０においてワーク２５上の基準マークの中心位置が目的とする検出位置であるような場合に，その検出位置に相当するワークモデル３６２上の位置が基準マーク座標系の原点となるように，基準マークモデル３６４が設置される。また，例えば，実装置２０において画像認識により基準マークが認識されたときのテンプレート画像の原点位置に対応するワーク２５上の位置に相当する，ワークモデル３６２上の位置が基準マーク座標系の原点となるように，基準マークモデル３６４が設置される。このような具体的な基準マークモデル３６４の設置位置は，実装置２０における画像認識処理の設計や，シミュレーション装置３０における基準マーク検出部３４による処理の設計に応じて定められる。
【００７０】
図７は，本実施の形態によるテンプレート画像の原点位置に相当する位置への基準マークモデルの設置を説明する図である。
【００７１】
図７（Ａ）は，カメラ２１の撮像方向から見たワーク２５の例である。ワーク２５上に，画像認識による位置検出の対象である基準マーク２６が存在する。
【００７２】
図７（Ｂ）は，図７（Ａ）に示す基準マーク２６の位置検出に用いるテンプレート画像２７である。図７（Ｂ）に示すテンプレート画像２７の原点は，テンプレート画像２７の中心位置であるものとする。
【００７３】
図７（Ａ）において，破線で示す枠の領域が，カメラ２１による撮像画像とテンプレート画像２７とがマッチする領域である。すなわち，図７（Ａ）において，点ａの位置が，テンプレート画像２７の原点に対応する位置となる。
【００７４】
図７（Ｃ）は，図７（Ａ）に示すワーク２５をモデル化したワークモデル３６２である。図（Ｃ）に示すワークモデル３６２において，点ｂの位置が，図７（Ａ）に示すワーク２５の点ａの位置に相当する位置である。図７（Ｃ）に示すワークモデル３６２において，テンプレート画像２７の原点位置に相当する位置に基準マークモデル３６４が設置される場合には，点ｂの位置が基準マーク座標系の原点となるように，基準マークモデル３６４が設置される。
【００７５】
また，基準マークモデル３６４は，マークセンサモデル３６３に対してワークモデル３６２が正しい姿勢で設置されるときに，マークセンサ座標系の各軸の方向と基準マーク座標系の各軸の方向との関係が，所定の関係になるように設置される。例えば，ワークモデル３６２が正しい姿勢で設置されるときに，マークセンサ座標系のＸc 軸，Ｙc 軸，Ｚc 軸と基準マーク座標系のＸm 軸，Ｙm 軸，Ｚm 軸とがそれぞれ平行になるように，基準マークモデル３６４がワークモデル３６２に設置される。
【００７６】
図８は，本実施の形態による基準マークモデル属性データの例を示す図である。
【００７７】
三次元機構モデル３６０に設置される基準マークモデル３６４には，その部品モデルの属性データとして，図８に示すような基準マークモデル属性データ３３２が設定される。図８に示す基準マークモデル属性データ３３２において，マークセンサ番号（ＭＳＮＯ）は，三次元機構モデル３６０を用いるシミュレーションで，その基準マークモデル３６４を検出の対象とするマークセンサモデル３６３のマークセンサ番号である。また，相関値（ＴＨ）は，パターンマッチング結果を仮定して設定される相関値である。基準マークモデル属性データ３３２におけるマークセンサ番号や相関値が，基準マーク検出処理においてどのように使用されるかについては，後述する。
【００７８】
図９は，本実施の形態による基準マーク検出部の構成例を示す図である。
【００７９】
基準マーク検出部３４は，基準マーク検出指令受付部３０１，カメラ部品移動処理部３０２，マークセンサ検出領域設定部３０３，基準マーク抽出部３０４，認識情報記憶部３０５，テンプレート画像領域判定部３０６，相関値判定部３０７，検出結果設定部３０８，基準マーク検出結果記憶部３０９，基準マーク検出結果出力部３１０を備える。
【００８０】
基準マーク検出指令受付部３０１は，入出力処理部３１を介して入力された，制御装置１０からの基準マーク検出指令を受け付ける。基準マーク検出指令には，実装値２０において撮像を行うカメラ２１を特定するカメラ番号や，実装置２０における画像認識に用いる認識データを特定するテンプレート番号などの情報が含まれている。
【００８１】
カメラ部品移動処理部３０２は，シミュレーション上で三次元機構モデル３６０を動作し，カメラモデル３６１の位置を，実装置２０におけるカメラ２１の撮像位置に相当する位置に移動する。移動するカメラモデル３６１は，基準マーク検出指令で指定されたカメラ番号のカメラ２１に対応するカメラモデル３６１である。このときのカメラモデル３６１の移動先の位置は，実装置２０におけるカメラ２１の撮像位置に応じて，あらかじめ設定された位置である。
【００８２】
なお，カメラモデル３６１に設置されたマークセンサモデル３６３は，カメラモデル３６１のローカル座標系を用いた相対位置が設定されているので，カメラモデル３６１の移動と同時に目的とする位置に移動される。
【００８３】
マークセンサ検出領域設定部３０３は，マークセンサモデル３６３に設定された属性データに基づいて，三次元機構モデル３６０を用いたシミュレーション空間上に，基準マークモデル３６４の検出を行う領域の設定を行う。以下では，基準マークモデル３６４の検出を行う領域を，マークセンサ検出領域と呼ぶものとする。マークセンサ検出領域の設定の詳細については，後述する。
【００８４】
基準マーク抽出部３０４は，三次元機構モデル情報記憶部３３に記憶された三次元機構モデル３６０のデータから，マークセンサ検出領域内に存在する基準マークモデル３６４を抽出する。ここで抽出される基準マークモデル３６４は，その属性データに設定されたマークセンサ番号が，マークセンサ検出領域が設定されたマークセンサモデル３６３の属性データのマークセンサ番号に一致するものである。図５に示すように，マークセンサモデル３６３の属性データであるマークセンサモデル属性データ３３１には，マークセンサ番号が設定されている。また，図８に示すように，基準マークモデル３６４の属性データである基準マークモデル属性データ３３２には，マークセンサ番号が設定されている。
【００８５】
例えば，ワーク２５上の狭い範囲に，それぞれが別々のカメラ２１によって検出される複数の基準マークが存在するようなケースも考えられる。このような場合には，そのワーク２５をモデル化したワークモデル３６２上の狭い範囲に，別々のマークセンサモデル３６３から設定されたマークセンサ検出領域で抽出されるべき基準マークモデル３６４が，存在するようになる。すなわち，あるマークセンサモデル３６３から設定されたマークセンサ検出領域内に，そのマークセンサ検出領域で抽出されるべきではない基準マークモデル３６４が存在するようになる。
【００８６】
このような狭い範囲に異なる複数の基準マークモデル３６４が存在する場合でも，属性データのマークセンサ番号によってマークセンサモデル３６３と基準マークモデル３６４との対応を設定することにより，適切な基準マークモデル３６４の抽出が可能となる。
【００８７】
認識情報記憶部３０５は，実装置２０における画像認識による基準マーク２６の認識に使用する，テンプレート画像２７に関するデータである認識データ２４を記憶する，コンピュータがアクセス可能な記憶装置である。認識データ２４には，画像認識における環境設定のデータや，パターンマッチング用のテンプレート画像２７のデータなどが含まれている。本実施の形態では，実装置２０で基準マーク２６の検出に用いられる認識データ２４を，シミュレーション装置３０による基準マーク検出のシミュレーションに，そのまま用いる。
【００８８】
テンプレート画像領域判定部３０６は，マークセンサ検出領域から抽出された基準マークモデル３６４に対応するテンプレート画像２７の領域を設定し，設定されたテンプレート画像領域が，マークセンサ検出領域内に収まるか否かを判定する。テンプレート画像領域は，実装置２０での画像認識においてテンプレート画像２７とマッチするカメラ画像上の領域に相当する，基準マークモデル３６４を含むＸc −Ｙc 平面上の領域である。テンプレート画像領域の設定とその判定との詳細については，後述する。
【００８９】
相関値判定部３０７は，マークセンサ検出領域から抽出された基準マークモデル３６４の属性データに設定された相関値が，所定の閾値以上であるか否かを判定する。図８に示すように，基準マークモデル３６４の属性データである基準マークモデル属性データ３３２には，相関値が設定されている。
【００９０】
例えば，制御装置１０からの基準マーク検出指令に対して，実装置２０における画像認識では，カメラ画像上の領域を少しずつずらしながら，カメラ画像上の領域とテンプレート画像２７との相関値を算出する処理が行われる。実装置２０では，算出された相関値が所定の閾値以上で最も高いカメラ画像上の領域が基準マーク２６の検出領域と判断され，その基準マーク検出結果が制御装置１０に返される。
【００９１】
実装置２０では，所定の閾値以上の相関値が得られるカメラ画像上の領域がなかった場合には，基準マーク２６が検出されなかったと判断され，その旨が基準マーク検出結果として制御装置１０に返される。すなわち，実装置２０では，実際にはカメラ画像上に目的とする基準マーク２６が写っている領域があったとしても，テンプレート画像２７とのマッチング結果が悪ければ基準マーク２６は検出されなかったものと判断され，基準マーク２６なしの結果が制御装置１０に返される。
【００９２】
制御装置１０上の機構制御プログラムに，実際にはカメラ２１の視野内に存在する基準マーク２６が検出されなかった場合の対処アルゴリズムが用意されている場合もある。シミュレーション装置３０を用いた検証によって，このようなアルゴリズムの検証を行うためには，シミュレーション装置３０上で，実存する基準マーク２６が画像認識により検出されないケースを演出する必要がある。ところが，本実施の形態によるシミュレーション装置３０による基準マーク２６の検出では，実際に画像認識が行われないため，相関値の算出は行われない。
【００９３】
そこで，本実施の形態では，基準マークモデル３６４の属性データに相関値を設定し，その相関値の閾値判定により，基準マーク２６が検出されるケースと検出されないケースとが演出できるようになっている。シミュレーションにおいて，基準マークモデル３６４が検出されるケースを想定する場合には，基準マークモデル３６４の属性データに設定された相関値を所定の閾値以上に設定しておけばよい。また，シミュレーションにおいて，あえて実存する基準マークモデル３６４が検出されないケースを想定する場合には，基準マークモデル３６４の属性データに設定された相関値を所定の閾値より小さい値に設定しておけばよい。
【００９４】
このように，基準マークモデル３６４の属性データとして相関値を設定できるようにすることにより，シミュレーション装置３０によって，実存する基準マーク２６が画像処理により検出されないようなケースに対処するプログラムの検証などが可能となる。
【００９５】
検出結果設定部３０８は，テンプレート画像領域がマークセンサ検出領域内に収まっており，かつ属性データに設定された相関値が所定の閾値以上である場合に，基準マークモデル３６４が検出されたと判断する。検出結果設定部３０８は，三次元機構モデル情報記憶部３３から検出されたと判断された基準マークモデル３６４の位置データを取得し，取得された基準マークモデル３６４の位置データに基づいて，目的とする検出位置を求める。
【００９６】
検出結果設定部３０８は，得られた検出位置を基準マーク検出結果として設定し，基準マーク検出結果記憶部３０９に記憶する。このとき，検出結果設定部３０８は，得られた検出位置をマークセンサ座標系に変換して，基準マーク検出結果に設定する。
【００９７】
基準マーク検出結果記憶部３０９は，基準マーク検出結果を記憶する，コンピュータがアクセス可能な記憶装置である。
【００９８】
基準マーク検出結果出力部３１０は，基準マーク検出結果記憶部３０９に記憶された基準マーク検出結果を，入出力処理部３１を介して，制御装置１０に出力する。
【００９９】
このような本実施の形態による基準マーク検出部３４を備えるシミュレーション装置３０によって，三次元機構モデル３６０を用いたシミュレーションで，画像認識を行わずに，パターン認識による基準マーク２６の二次元位置の検出をシミュレートすることが可能となる。
【０１００】
以下では，実装置２０の動作と比較しながら，シミュレーション装置３０の基準マーク検出部３４が備える各機能部による処理の詳細を説明する。
【０１０１】
図１０〜図１４を用いて，マークセンサ検出領域の設定を詳細に説明する。
【０１０２】
図１０は，本実施の形態の実装置におけるカメラの撮像を説明する図である。
【０１０３】
図１０に示す例は，実装置２０において，カメラ２１がワーク２５上面の基準マーク２６を撮像している状態を示している。図１０に示すＸ軸，Ｙ軸，Ｚ軸で示される座標は，実装置２０の座標系を示している。ここでは，カメラ２１は，Ｚ軸に平行な方向を向いているものとする。また，カメラ２１の撮像素子２８の水平方向はＸ軸に，垂直方向はＹ軸に平行であるものとし，撮像素子２８の撮像面はＸ−Ｙ平面に平行であるものとする。
【０１０４】
図１１は，本実施の形態によるカメラデータの例を示す図である。
【０１０５】
図１１に示すカメラデータ２３は，実装置２０が備えるカメラ２１に関するデータである。
【０１０６】
図１１に示すカメラデータ２３において，カメラ番号（１〜ｎ）は，実装置２０が備えるカメラ２１を一意に識別する識別番号である。
【０１０７】
図１１に示すカメラデータ２３において，画素数（ＨＮ，ＶＮ）は，カメラ２１における水平方向すなわちＸ軸方向の画素数ＨＮと，垂直方向すなわちＹ軸方向の画素数ＶＮとを示す。セルサイズ（ＸＳ，ＹＳ）は，カメラ２１の撮像素子２８におけるセルのＸ軸方向のサイズＸＳと，Ｙ軸方向のサイズＹＳとを示す。レンズ倍率（ＬＮ）は，カメラ２１のレンズの設定倍率を示す。
【０１０８】
図１１に示すカメラデータ２３において，ワーキングディスタンス（ＷＤ）は，図１０に示すように，カメラ２１のレンズ先端からワーク２５までの距離を示す。
【０１０９】
図１１に示すカメラデータ２３において，被写界深度（ＳＺ）は，カメラ２１のピントが合う奥行き方向の幅を示す。
【０１１０】
図１２は，本実施の形態の実装置におけるカメラのカメラ視野を示す図である。
【０１１１】
図１０において，カメラ視野（ＳＸ，ＳＹ）は，カメラ２１の視野の範囲を示す。カメラ視野の中心が，カメラの中心と一致する。カメラ視野は，図１１に示すカメラデータ２３における画素数，セルサイズ，レンズ倍率などのデータから求められる。すなわち，図１２に示すように，カメラ視野のＸ軸方向のサイズＳＸ，Ｙ軸方向のサイズＳＹは，それぞれ，
ＳＸ＝ＨＮ＊ＸＳ／ＬＮ
ＳＹ＝ＶＮ＊ＹＳ／ＬＮ
で求められる。
【０１１２】
図１０において，カメラ視野（ＳＸ，ＳＹ）と被写界深度（ＳＺ）からなる空間は，カメラ２１により撮像されたカメラ画像から，テンプレート画像２７を用いたマッチングにより，ワーク２５上の基準マーク２６が十分に検出可能な空間領域を示している。すなわち，図１０において，ワーク２５上の基準マーク２６が，カメラ視野と被写界深度からなる空間内に含まれていれば，実装置２０の画像認識部２２による処理で，基準マーク２６の位置が検出される可能性は高い。
【０１１３】
図１３は，本実施の形態の実装置におけるカメラにより得られたカメラ画像の例を示す図である。
【０１１４】
カメラ２１の撮像により得られたカメラ画像２９は，例えば，図１３に示すようなものとなる。図１３に示すカメラ画像２９において，太線は撮像されたワーク２５の辺であり，十字型の図形はワーク２５上面に存在する基準マーク２６である。実装置２０において，画像認識部２２は，図１３に示すようなカメラ画像２９上をテンプレート画像２７で走査することにより，基準マーク２６の検出を行う。
【０１１５】
本実施の形態では，図１３に示すように，カメラ画像２９の原点を，カメラの中心に設定している。図１３に示すように，カメラ画像２９の座標系は，Ｘc 軸，Ｙc 軸とで示される座標系となる。実装置２０におけるカメラ画像２９の座標系と，三次元機構モデル３６０におけるマークセンサ座標系とが，ともにＸc 軸，Ｙc 軸とで示されているが，これは，マークセンサ座標系が，実装置２０におけるカメラ画像２９の座標系に合わせて設定されているからである。
【０１１６】
図１４は，本実施の形態によるマークセンサ検出領域の設定を説明する図である。
【０１１７】
マークセンサ検出領域設定部３０３は，図５に示すようなマークセンサモデル属性データ３３１に基づいて，図１４に示すようなマークセンサ検出領域３６５の設定を行う。
【０１１８】
図１４（Ａ）は，マークセンサモデル３６３と，設定されるマークセンサ検出領域３６５との関係を示す図である。図１４（Ｂ）は，設定されるマークセンサ検出領域３６５の形状を示す図である。図１４（Ａ）に示すＸ軸，Ｙ軸，Ｚ軸で示される座標は，実装置２０の座標系に合わせて設定された三次元機構モデル３６０の座標系である。
【０１１９】
図５に示すマークセンサモデル属性データ３３１において，検出サイズ（ＤＸ，ＤＹ）は，それぞれ，図１０，図１２に示すカメラ視野（ＳＸ，ＳＹ）に相当する。図５に示すマークセンサモデル属性データ３３１において，検出距離（ＺＯＦＦ）は，図１１に示すカメラデータ２３におけるワーキングディスタンス（ＷＤ）に相当する。図５に示すマークセンサモデル属性データ３３１において，検出範囲（ＤＺ）は，図１１に示すカメラデータ２３における被写界深度（ＳＺ）に相当する。このように，マークセンサモデル属性データ３３１には，実カメラ２１の光学的使用に基づいたデータが設定されている。
【０１２０】
マークセンサ検出領域３６５の形状は，マークセンサモデル属性データ３３１に設定された検出サイズと検出範囲とに基づいて設定される。すなわち，本実施の形態によるマークセンサ検出領域３６５は，図１４（Ｂ）に示すように，マークセンサ座標系のＸc 軸方向のサイズがＤＸ，Ｙc 軸方向のサイズがＤＹ，Ｚc 軸方向のサイズがＤＺである直方体の形状となる。
【０１２１】
三次元機構モデル３６０の空間におけるマークセンサ検出領域３６５の位置は，マークセンサモデル属性データ３３１に設定された検出距離に基づいて設定される。本実施の形態では，図１４（Ａ）に示すように，マークセンサモデル３６３の底面中心から，Ｚc 軸方向にＺＯＦＦだけ離れた位置がマークセンサ検出領域３６５の重心の位置となるように，マークセンサ検出領域３６５が設定される。なお，マークセンサモデル３６３の底面は，実装置２０におけるカメラ２１の入射面であるレンズ先端に合わせて，設定されている。
【０１２２】
このように，マークセンサ検出領域設定部３０３は，マークセンサモデル３６３に設定された属性データに基づいて，実装置２０におけるカメラ視野と被写界深度からなる空間に対応する，マークセンサ検出領域３６５の空間を設定する。
【０１２３】
マークセンサ検出領域３６５の設定後，基準マーク抽出部３０４が，三次元機構モデル情報記憶部３３に記憶された三次元機構モデル３６０のデータに基づいて，マークセンサ検出領域３６５内に存在する基準マークモデル３６４を抽出する。基準マーク抽出部３０４によって，図１４（Ｂ）に示すように，設定されたマークセンサ検出領域３６５の空間内に設置されている基準マークモデル３６４が，基準マーク検出部３４により位置検出が行われる基準マークモデル３６４の候補として抽出される。
【０１２４】
図１５〜図２２を用いて，テンプレート画像領域の設定と，テンプレート画像領域がマークセンサ検出領域に収まるかの判定とを詳細に説明する。
【０１２５】
図１５は，本実施の形態による認識データの例を示す図である。
【０１２６】
図１５に示す認識データ２４は，実装置２０において，画像認識部２２で用いられるテンプレート画像２７に関するデータなどの，画像認識に関するデータである。また，図１５に示す認識データ２４は，シミュレーション装置３０において，基準マーク検出部３４の認識情報記憶部３０５に記憶されるデータでもある。
【０１２７】
図１５に示す認識データ２４において，テンプレート番号（１〜ｍ）は，実装置２０において画像認識に用いるテンプレート画像２７を一意に識別する識別情報である。
【０１２８】
図１５に示す認識データ２４において，照明種別（ＬＴＩＤ）は，同軸照明，斜光照明などの，カメラ２１による撮像時の被写体に対する照明の種別を示す。照明ボリューム（ＬＴＶＯＬ）は，カメラ２１による撮像時の被写体に対する照明の光量を示す。露光時間（ＥＸＰＯＳ）は，カメラ２１による撮像時の露光時間を示す。
【０１２９】
画像認識に用いるテンプレート画像２７は，例えば，カメラ２１によってあらかじめ撮像された画像から生成される。認識データ２４における照明種別，照明ボリューム，露光時間などのデータは，テンプレート画像２７の生成時における撮像条件である。基準マーク２６の検出時には，撮像条件を画像認識に用いるテンプレート画像２７の生成時の撮像条件に合わせて，カメラ２１による撮像が行われる。
【０１３０】
図１５に示す認識データ２４において，テンプレート画像（TMPLT.BMP ）は，画像認識に用いるテンプレート画像２７のファイル名を示す。テンプレートサイズ（ＸＬ，ＹＬ）は，テンプレート画像２７のＸt 軸方向のサイズＸＬ，Ｙt 軸方向のサイズＹＬを示す。本実施の形態では，テンプレート画像２７の座標系を，テンプレート画像２７の中心を原点とするＸt 軸，Ｙt 軸で表すものとする。
【０１３１】
図１５に示す認識データ２４において，基準位置（ＸＰ，ＹＰ）としては，テンプレート画像２７の原点を基準として，基準マーク２６を含むテンプレート画像２７の中心や，テンプレート画像２７の中で特徴のある位置などの座標値が示される。検出位置（ＸＯＦＦ，ＹＯＦＦ）としては，基準マーク２６の検出結果として出力される点が，基準位置からのオフセット量で示される。
【０１３２】
図１５に示す認識データ２４において，範囲指定有無（ＡＲＥＦＬＧ）は，テンプレート画像２７を用いた画像認識を，カメラ画像２９上の領域の範囲を指定して行うか否かを示すフラグである。ＡＲＥＦＬＧ＝１のときには範囲指定が行われ，ＡＲＥＦＬＧ＝０のときには範囲指定が行われない。サーチ範囲（ＡＸ１，ＡＹ１，ＡＸ２，ＡＹ２）は，ＡＲＥＦＬＧ＝１のときに指定される，カメラ画像２９上の領域の範囲を示す。カメラ画像２９上の座標（ＡＸ１，ＡＹ１）の点と，座標（ＡＸ２，ＡＹ２）の点とを対角とする矩形の領域が，テンプレート画像２７を用いた画像認識の範囲となる。
【０１３３】
図１６は，本実施の形態の実装置によるサーチ範囲の設定を説明する図である。
【０１３４】
実装置２０において，図１５に示す認識データ２４の範囲指定有無（ＡＲＥＦＬＧ）が１である場合には，テンプレート画像２７を用いた画像認識を行うカメラ画像２９上の範囲が限定される。
【０１３５】
画像認識部２２は，認識データ２４の範囲指定有無（ＡＲＥＦＬＧ）が１である場合に，認識データ２４のサーチ範囲で指定された点（ＡＸ１，ＡＹ１），点（ＡＸ２，ＡＹ２）を対角とする矩形の範囲に，テンプレート画像２７を用いた画像認識を行う範囲を限定する。図１６に示すように，点（ＡＸ１，ＡＹ１），点（ＡＸ２，ＡＹ２）を対角とする矩形の範囲が，サーチ範囲２１０，すなわちテンプレート画像２７を用いた画像認識を行う範囲となる。
【０１３６】
図１７は，本実施の形態のシミュレーション装置による基準マーク検出範囲の設定を説明する図である。
【０１３７】
シミュレーション装置３０において，認識情報記憶部３０５に記憶された認識データ２４の範囲指定有無（ＡＲＥＦＬＧ）が１である場合には，マークセンサ検出領域３６５における基準マークモデル３６４を抽出する領域の範囲が限定される。マークセンサ検出領域設定部３０３は，認識データ２４の範囲指定有無（ＡＲＥＦＬＧ）が１である場合に，認識データ２４のサーチ範囲（ＡＸ１，ＡＹ１，ＡＸ２，ＡＹ２）の指定に従って，基準マークモデル３６４を抽出する領域の範囲を限定する。
【０１３８】
図１７（Ａ）は，二次元のＸc −Ｙc 平面で表されたマークセンサ検出領域３６５を示す。図１７（Ａ）に示すマークセンサ検出領域３６５は，実装置２０におけるカメラ画像２９に相当する。すなわち，図１７（Ａ）に示すマークセンサ検出領域３６５のＸc −Ｙc 平面において，点（ＡＸ１，ＡＹ１），点（ＡＸ２，ＡＹ２）を対角とする矩形の範囲が，限定された基準マーク抽出範囲３６６となる。
【０１３９】
図１７（Ｂ）は，三次元空間で表されたマークセンサ検出領域３６５である。マークセンサ検出領域３６５の三次元空間では，図１７（Ｂ）に示すように，（ＡＸ１，ＡＹ１）の直線と（ＡＸ２，ＡＹ２）直線とに基づいて設定された直方体の空間が，基準マーク抽出範囲３６６となる。
【０１４０】
図１５に示す認識データ２４において，回転サーチ有無（ＲＯＴＦＬＧ）は，回転されたテンプレート画像２７を用いた画像認識を行うか否かを示すフラグである。ＲＯＴＦＬＧ＝１のときには回転されたテンプレート画像２７を用いた画像認識が行われ，ＲＯＴＦＬＧ＝０のときには回転されたテンプレート画像２７を用いた画像認識が行われない。回転サーチ範囲（ＡＮＧ１，ＡＮＧ２）は，ＲＯＴＦＬＧ＝１のときに指定される，テンプレート画像２７の回転角度の範囲を示す。
【０１４１】
図１８は，本実施の形態による回転サーチ範囲を説明する図である。
【０１４２】
図１８（Ａ）に示すように，図１５に示す認識データ２４の回転サーチ範囲において，ＡＮＧ１は，時計回り方向のテンプレート画像２７の回転角度の上限を示す。また，図１８（Ｂ）に示すように，図１５に示す認識データ２４の回転サーチ範囲において，ＡＮＧ２は，反時計回り方向のテンプレート画像２７の回転角度の上限を示す。
【０１４３】
実装置２０の画像認識部２２は，図１５に示す認識データ２４において，ＲＯＴＦＬＧ＝１のときに，ＡＮＧ１〜ＡＮＧ２の範囲で，例えば１度ずつテンプレート画像２７の角度を変えながら画像認識を行う。
【０１４４】
図１５に示す認識データ２４において，判定閾値（ＴＨＲＳＬＤ）は，カメラ画像２９上の領域とテンプレート画像２７との間の相関値の下限を示す閾値である。すなわち，画像認識部２２は，画像認識の結果，カメラ画像２９上の領域とテンプレート画像２７との間の最大の相関値が判定閾値以上でなければ，基準マーク２６が検出されなかったと判定する。なお，シミュレーション装置３０において，基準マーク検出部３４の相関値判定部３０７では，認識情報記憶部３０５に記憶された認識データ２４の判定閾値を所定の閾値として，相関値の判定を行う。
【０１４５】
図１９は，本実施の形態によるテンプレート画像の例（１）を示す図である。
【０１４６】
図１９に示すテンプレート画像２７は，原点，基準位置，検出位置が同じ点である場合の例である。このとき，図１５に示す認識データ２４において，基準位置（ＸＰ，ＹＰ）＝（０，０），検出位置（ＸＯＦＦ，ＹＯＦＦ）＝（０，０）となる。
【０１４７】
図１９に示すテンプレート画像２７において，基準マーク２６の中心位置の座標が目的とする検出位置である。基準マーク２６の大きさがテンプレート画像２７の大きさに対して十分に小さい場合などには，図１９に示すような原点，基準位置，検出位置が同じであるテンプレートが用意できる。
【０１４８】
図２０は，本実施の形態によるテンプレート画像の例（２）を示す図である。
【０１４９】
図２０において，基準マーク２６の中心位置の座標が目的とする検出位置であるものとする。このとき，図２０（Ａ）に示すように，基準マーク２６の大きさに対してテンプレート画像２７の大きさが十分でないような場合には，原点，基準位置，検出位置を同じ点に設定することが難しい。このような場合には，図２０（Ｂ）に示すように，原点，基準位置，検出位置が異なったテンプレート画像が用意される。
【０１５０】
図２０（Ａ）において，特徴点は，画像認識において認識しやすい特徴のある点である。図２０（Ａ）に示す例では，矩形の基準マーク２６の角の部分が，認識が容易な特徴点となる。図２０（Ｂ）に示すように，認識しやすい特徴点が，テンプレート画像２７の基準位置として設定される。認識データ２４の基準位置（ＸＰ，ＹＰ）には，テンプレート画像２７の原点に対する特徴点の座標が設定される。
【０１５１】
図２０（Ｂ）に示すように，検出位置は，図２０（Ａ）に示す基準マーク２６の中心位置である。認識データ２４の検出位置（ＸＯＦＦ，ＹＯＦＦ）には，テンプレート画像２７の原点に対する特徴点の座標が設定される。
【０１５２】
なお，図１９，図２０に示すテンプレート画像２７は，基準マーク２６を検出対象として，目的となる検出位置を求めるためのテンプレート画像２７である。検出対象が基準マーク２６以外，例えばプリント基板に搭載する半導体チップなどであってもよい。例えば，図２０に示すテンプレート画像２７において，検索対象が基準マーク２６ではなく基板に搭載するチップであり，基準位置がチップの角であり，検出位置がチップの中心位置であってもよい。
【０１５３】
図２１は，本実施の形態の実装置によるテンプレート画像を用いた画像認識を説明する図である。
【０１５４】
実装置２０において，画像認識部２２は，図２１（Ａ）に示すように，テンプレートサーチを行い，テンプレート画像２７とマッチするカメラ画像２９上の領域を検出する。
【０１５５】
具体的には，画像認識部２２は，カメラ画像２９の領域を少しずつ変えながらテンプレート画像２７とのマッチングを行い，テンプレート画像２７との相関値が最大となるカメラ画像２９上の領域を検出する。画像認識部２２は，得られた最大の相関値が図１５に示す認識データの判定閾値以上である場合に，その相関値が得られたカメラ画像２９上の領域とテンプレート画像２７とがマッチすると判定する。そのテンプレート画像２７とマッチすると判定されたカメラ画像２９上の領域が，目的とする基準マーク２６が写った領域とされる。
【０１５６】
このように，実装置２０では，テンプレート画像２７とマッチする領域が，カメラ画像２９上に存在する場合に，基準マーク２６が検出されたものと判定される。逆に言えば，カメラ画像２９に基準マーク２６が写っていても，画像認識によって十分な相関値が得られなければ，テンプレート画像２７とマッチするカメラ画像２９上の領域はないと判定され，基準マーク２６が検出されなかったものと判定される。
【０１５７】
例えば，図２１（Ｂ）に示すように，基準マーク２６がカメラ画像２９の端の方に写っているようなケースも考えられる。このようなケースでは，カメラ画像２９上の基準マーク２６が写った部分にテンプレート画像２７とマッチする十分な領域が確保できない。すなわち，実装置２０では，カメラ視野内に基準マーク２６が存在しても，テンプレート画像とのマッチングでは，その基準マーク２６を検出できない場合がある。
【０１５８】
これに対して，本実施の形態の三次元機構モデル３６０を用いたシミュレーション装置３０では，テンプレート画像２７を用いた画像認識を行わずに，三次元機構モデル３６０に設置された基準マークモデル３６４の検出を行う。具体的には，図１４（Ｂ）に示すように，シミュレーション装置３０では，マークセンサ検出領域３６５内に存在する基準マークモデル３６４の抽出が行われる。このとき，単純にマークセンサ検出領域３６５内から抽出された基準マークモデル３６４を基準マーク検出結果としてしまうと，実装置２０における画像認識では検出されない基準マーク２６に相当する基準マークモデル３６４が，検出されてしまう可能性がある。
【０１５９】
そこで，本実施の形態によるシミュレーション装置３０では，基準マーク検出部３４におけるテンプレート画像領域判定部３０６が，抽出された基準マークモデル３６４の周囲にテンプレート画像領域を設定する。テンプレート画像領域判定部３０６は，設定されたテンプレート画像領域が，マークセンサ検出領域３６５内に収まるか否かを判定する。
【０１６０】
図２２は，本実施の形態によるテンプレート画像領域の設定と判定とを説明する図である。
【０１６１】
図２２では，マークセンサ検出領域３６５が，基準マーク抽出部３０４により抽出された基準マークモデル３６４の位置を含むＸc −Ｙc 平面で表されている。これは，実装置２０におけるカメラ画像２９に相当する。
【０１６２】
上述したように，本実施の形態では，基準マークモデル３６４は，ワークモデル３６２上の，実ワーク２５上のテンプレート画像２７の原点位置が想定された位置に設置されている。すなわち，三次元機構モデル３６０のシミュレーション空間上で，実装置２０において画像認識により基準マーク２６が検出されたときのテンプレート画像２７の領域をシミュレートすると，図２２（Ａ）に示すような基準マークモデル３６４を中心とする矩形領域となる。
【０１６３】
テンプレート画像領域判定部３０６は，図２２（Ａ）に示すような基準マークモデル３６４を中心とする矩形領域を，テンプレート画像領域３６７として設定する。なお，本実施の形態による基準マーク検出部３４における認識情報記憶部３０５には，実装置２０と同じ認識データ２４が記憶されている。テンプレート画像領域判定部３０６は，認識情報記憶部３０５に記憶された認識データ２４から，テンプレート画像領域３６７のサイズ等を求めることができる。
【０１６４】
テンプレート画像領域判定部３０６は，設定されたテンプレート画像領域３６７が，マークセンサ検出領域３６５内に収まるか否かを判定する。
【０１６５】
図２２（Ａ）は，設定されたテンプレート画像領域３６７が，マークセンサ検出領域３６５内に収まっている例である。すなわち，図２２（Ａ）においてマークセンサ検出領域３６５から抽出された基準マークモデル３６４は，実装置２０における画像認識で検出され得る基準マーク２６に相当する基準マークモデル３６４であるといえる。
【０１６６】
図２２（Ｂ）は，設定されたテンプレート画像領域３６７が，マークセンサ検出領域３６５内に収まっていない例である。すなわち，図２２（Ｂ）においてマークセンサ検出領域３６５から抽出された基準マークモデル３６４は，実装置２０における画像認識では検出されない基準マーク２６に相当する基準マークモデル３６４であるといえる。
【０１６７】
このように，シミュレーション装置３０における基準マーク検出部３４のテンプレート画像領域判定部３０６により，実装置２０におけるテンプレート画像２７を用いたカメラ画像２９上の領域のマッチング走査を，シミュレートすることができる。
【０１６８】
図２３〜図２７を用いて，基準マーク検出結果の設定について詳細に説明する。
【０１６９】
図２３は，本実施の形態による検出結果データの例を示す図である。
【０１７０】
図２３に示す検出結果データ２１１は，実装置２０における基準マーク２６の検出結果である。また，図２３に示す検出結果データ２１１は，シミュレーション装置３０における基準マークモデル３６４の検出結果でもある。
【０１７１】
実装置２０での検出結果データ２１１において，検出結果番号（１〜ＴＮＯ）は，検出された基準マーク２６の１つ１つに割り振られた番号である。また，シミュレーション装置３０での検出結果データ２１１において，検出結果番号（１〜ＴＮＯ）は，検出された基準マークモデル３６４の１つ１つに割り振られた番号である。
【０１７２】
実装置２０での検出結果データ２１１において，検出座標（ＴＸ，ＴＹ）は，基準マーク２６が検出されたと判定されたカメラ画像２９の領域の位置に基づいて求められた，検出位置の座標を示す。検出座標は，基準マーク２６の検出に用いられたテンプレート画像２７の原点，基準位置，検出位置の関係から求められる。また，シミュレーション装置３０での検出結果データ２１１において，検出座標（ＴＸ，ＴＹ）は，マークセンサ検出領域３６５から抽出された基準マークモデル３６４の位置に基づいて求められた，検出位置の座標を示す。
【０１７３】
実装置２０での検出結果データ２１１において，検出角度（ＴＡ）は，基準マーク２６が検出されたときのテンプレート画像２７の回転角度を示す。また，シミュレーション装置３０での検出結果データ２１１において，検出角度（ＴＡ）は，マークセンサ座標系と，検出された基準マークモデル３６４の基準マーク座標系との関係から求められた，基準マークモデル３６４の姿勢を示す角度である。なお，実装置２０またはシミュレーション装置３０において，検出角度は，認識データ２４の回転サーチ有無ＲＯＴＦＬＧが１である場合に，検出結果として求められる。
【０１７４】
実装置２０での検出結果データ２１１において，相関値（ＴＶ）は，基準マーク２６が検出されたときの，テンプレート画像２７とカメラ画像２９上の領域との間の相関値を示す。また，シミュレーション装置３０での検出結果データ２１１において，相関値（ＴＶ）は，マークセンサ検出領域３６５から抽出された基準マークモデル３６４の属性データに設定された相関値（ＴＨ）である。
【０１７５】
シミュレーション装置３０の基準マーク検出部３４において，検出結果データ２１１は，基準マーク検出結果記憶部３０９に記憶される。
【０１７６】
図２４は，本実施の形態の実装置による基準マーク検出結果を説明する図である。
【０１７７】
図２４において，破線の矩形枠で示す領域は，テンプレート画像２７とマッチすると判定されたカメラ画像２９上の領域である。検出位置がテンプレート画像２７の中心位置である場合には，図２４に示すカメラ画像２９において，破線の矩形枠で示す領域の中心位置が，目的とする基準マーク２６の検出位置となる。図２４に示すように，検出位置の座標（ＴＸ，ＴＹ）は，カメラ画像２９の座標系で表される。
【０１７８】
また，認識データ２４において，回転サーチ有無ＲＯＴＦＬＧ＝１である場合には，検出結果データ２１１に検出角度が設定される。このとき，例えば図２４に示すように，検出角度（ＴＡ）は，テンプレート画像２７の回転角度，すなわちカメラ画像２９に対する破線の矩形枠で示す領域の角度である。
【０１７９】
図２５は，本実施の形態のシミュレーション装置による基準マークモデルの検出結果の設定（１）を説明する図である。
【０１８０】
図２５に示す例は，実装置２０における図１９に示す原点，基準位置，検出位置が同じテンプレート画像２７を用いた基準マーク２６の検出が，シミュレーション装置３０によってシミュレートされた場合の例である。
【０１８１】
図２５（Ａ）では，マークセンサ検出領域３６５が，基準マーク抽出部３０４により抽出された基準マークモデル３６４の位置を含むＸc −Ｙc 平面で表されている。これは，実装置２０におけるカメラ画像２９に相当する。
【０１８２】
図２５（Ａ）に示すように，マークセンサ検出領域３６５から抽出された基準マークモデル３６４を中心として，テンプレート画像領域３６７が設定されている。図２５に示すテンプレート画像領域３６７は，図１９に示すテンプレート画像２７に相当する。すなわち，図２５（Ｂ）に示すように，テンプレート画像領域３６７に，テンプレート画像２７の座標系を想定すると，基準マークモデル３６４の位置が，テンプレート画像２７の原点であると仮定できる。
【０１８３】
シミュレーション装置３０の基準マーク検出部３４において，検出結果設定部３０８は，認識情報記憶部３０５に記憶された認識データ２４から，基準位置，検出位置のデータを取得する。ここでは，検出結果設定部３０８は，図１９に示すテンプレート画像２７の認識データ２４から，基準位置（ＸＰ，ＹＰ）＝（０，０），検出位置（ＸＯＦＦ，ＹＯＦＦ）＝（０，０）のデータを得る。
【０１８４】
取得された基準位置，検出位置のデータから，図２５（Ｂ）に示すように，テンプレート画像領域３６７において，テンプレート画像２７の原点，基準位置，検出位置は，すべて同じ位置である。すなわち，図２５に示す例において，基準マークモデル３６４の検出結果として求める検出座標は，基準マークモデル３６４の位置座標となる。
【０１８５】
図２５に示す例において，検出結果設定部３０８は，目的とする検出位置の座標，すなわち基準マークモデル３６４の位置座標を，基準マークモデル３６４の検出座標として，基準マーク検出結果記憶部３０９に記憶する検出結果データ２１１に設定する。本実施の形態では，図２５（Ａ）に示すように，検出座標として，マークセンサ座標系に変換された検出位置の座標（ＴＸ，ＴＹ）が，検出結果データ２１１に設定される。なお，ここで設定される検出座標は，カメラ画像２９の座標系を想定したマークセンサ座標系のＸc 軸，Ｙc 軸からなる二次元の位置座標である。
【０１８６】
図２６は，本実施の形態のシミュレーション装置による基準マークモデルの検出結果の設定（２）を説明する図である。
【０１８７】
図２６に示す例は，実装置２０における図２０（Ｂ）に示す原点，基準位置，検出位置がそれぞれ異なるテンプレート画像２７を用いた基準マーク２６の検出が，シミュレーション装置３０によってシミュレートされた場合の例である。
【０１８８】
図２６（Ａ）では，マークセンサ検出領域３６５が，基準マーク抽出部３０４により抽出された基準マークモデル３６４の位置を含むＸc −Ｙc 平面で表されている。これは，実装置２０におけるカメラ画像２９に相当する。
【０１８９】
図２６（Ａ）に示すように，マークセンサ検出領域３６５から抽出された基準マークモデル３６４を中心として，テンプレート画像領域３６７が設定されている。図２６に示すテンプレート画像領域３６７は，図２０（Ｂ）に示すテンプレート画像２７に相当する。すなわち，図２６（Ｂ）に示すように，テンプレート画像領域３６７に，テンプレート画像２７の座標系を想定すると，基準マークモデル３６４の位置が，テンプレート画像２７の原点であると仮定できる。
【０１９０】
シミュレーション装置３０の基準マーク検出部３４において，検出結果設定部３０８は，認識情報記憶部３０５に記憶された認識データ２４から，基準位置，検出位置のデータを取得する。ここでは，検出結果設定部３０８は，図２０（Ｂ）に示すテンプレート画像２７の認識データ２４から，基準位置（ＸＰ，ＹＰ），検出位置（ＸＯＦＦ，ＹＯＦＦ）のデータを得る。
【０１９１】
図２６（Ｂ）に示すように，テンプレート画像領域３６７において，基準位置は，テンプレート画像２７の原点に対して（ＸＰ，ＹＰ）の位置となる。また，図２６（Ｂ）に示すように，テンプレート画像領域３６７において，検出位置は，基準位置に対して（ＸＯＦＦ，ＹＯＦＦ）の位置となる。検出結果設定部３０８は，テンプレート画像領域３６７において，テンプレート画像２７の原点，基準位置，検出位置との関係から，基準マークモデル３６４の位置に対する検出位置，すなわちテンプレート画像の原点に対する検出位置を求める。
【０１９２】
検出結果設定部３０８は，図２６（Ａ）に示すように，基準マークモデル３６４の位置に対する検出位置の座標をマークセンサ座標系に変換し，得られた座標（ＴＸ，ＴＹ）を検出座標として，基準マーク検出結果記憶部３０９に記憶する検出結果データ２１１に設定する。なお，ここで設定される検出座標は，カメラ画像２９の座標系を想定したマークセンサ座標系のＸc 軸，Ｙc 軸からなる二次元の位置座標である。
【０１９３】
図２７は，本実施の形態のシミュレーション装置による検出角度の設定を説明する図である。
【０１９４】
実装置２０では，図１５に示す認識データ２４の回転サーチ有無（ＲＯＴＦＬＧ）が１である場合に，回転されたテンプレート画像２７を用いた画像認識が行われる。このとき，実装置２０では，検出結果データ２１１に検出角度が設定される。
【０１９５】
シミュレーション装置３０では，認識情報記憶部３０５に記憶された認識データ２４の回転サーチ有無が１である場合に，基準マーク検出部３４の検出結果設定部３０８が，マークセンサ座標系と基準マーク座標系との関係に基づいて，基準マークモデル３６４の検出角度を求める。検出結果設定部３０８は，得られた検出角度を，基準マーク検出結果記憶部に記憶する検出結果データ２１１に設定する。
【０１９６】
本実施の形態では，上述したように，マークセンサモデル３６３に対してワークモデル３６２が正しい姿勢で設置されるときに，マークセンサ座標系のＸc 軸，Ｙc 軸と基準マーク座標系のＸm 軸，Ｙm 軸とがそれぞれ平行になるように，基準マーク座標系が設定される。すなわち，マークセンサ座標系のＸc 軸，Ｙc 軸と基準マーク座標系のＸm 軸，Ｙm 軸とが平行でなければ，基準マークモデル３６４が設置されたワークモデル３６２が，マークセンサモデル３６３に対して，正しい姿勢から回転した状態で設置されていることになる。
【０１９７】
図２７では，マークセンサ検出領域３６５が，基準マーク抽出部３０４により抽出された基準マークモデル３６４の位置を含むＸc −Ｙc 平面で表されている。図２７に示すマークセンサ検出領域３６５において，マークセンサ座標系のＸc 軸，Ｙc 軸と，検出された基準マークモデル３６４に設定された基準マーク座標系のＸm 軸，Ｙm 軸とは，時計回りにＴＡだけズレていることがわかる。
【０１９８】
検出結果設定部３０８が，マークセンサ座標系と基準マーク座標系との関係が，あらかじめ定められた関係からどのくらいの角度でズレているかを求め，得られたズレの角度ＴＡを検出角度として，検出結果データ２１１に設定する。
【０１９９】
以下では，実装置２０による基準マーク検出処理の流れと比較して，シミュレーション装置３０の基準マーク検出部３４による基準マーク検出処理の流れを説明する。
【０２００】
図２８は，本実施の形態の実装置による基準マーク検出処理フローチャートである。
【０２０１】
実装置２０が制御装置１０の機構制御処理部１１から基準マーク検出指令を受けると（ステップＳ１０），画像認識部２２は，基準マーク検出指令に含まれるカメラ番号，テンプレート番号で指示されたカメラデータ２３，認識データ２４を，記憶部から取得する（ステップＳ１１）。
【０２０２】
実装置２０は，基準マーク検出指令に含まれるカメラ番号で指示されたカメラ２１を，目的とする基準マーク２６を撮像するための所定の位置に移動する（ステップＳ１２）。このときのカメラ２１の移動先となる位置は，あらかじめ設定された位置である。
【０２０３】
実装置２０は，目的とする基準マーク２６を撮像するカメラ２１の照明をＯＮにする（ステップＳ１３）。
【０２０４】
画像認識部２２は，カメラ２１で撮像されたカメラ画像２９を取得する（ステップＳ１４）。
【０２０５】
画像認識部２２は，画像認識処理を行う（ステップＳ１５）。具体的には，画像認識部２２は，カメラ画像２９上の領域と，基準マーク検出指令に含まれるテンプレート番号に応じたテンプレート画像２７とのマッチング処理を行う。画像認識部２２は，マッチング処理において，テンプレート画像２７との相関値が最も高くかつ所定の判定閾値より大きいカメラ画像２９上の領域が検出された場合に，そのカメラ画像２９上の領域が目的とする基準マーク２６が検出された領域であると判定する。画像認識部２２は，基準マーク検出指令に含まれるテンプレート番号で指示された認識データ２４に基づいて，基準マーク２６が検出されたと判定されたカメラ画像２９上の領域の位置から，目的とする検出位置の座標を求める。
【０２０６】
実装置２０は，得られた検出位置の座標を基準マーク検出結果として，制御装置１０の機構制御処理部１１に出力する（ステップＳ１６）。また，実装置２０は，カメラ２１の照明をＯＦＦにする（ステップＳ１７）。
【０２０７】
図２９，図３０は，本実施の形態のシミュレーション装置の基準マーク検出部による基準マーク検出処理フローチャートである。
【０２０８】
シミュレーション装置３０の基準マーク検出部３４において，基準マーク検出指令受付部３０１は，制御装置１０の機構制御処理部１１から発行された，基準マーク検出指令を受け付ける（ステップＳ２０）。基準マーク検出部３４は，受け付けられた基準マーク検出指令に含まれるカメラ番号とテンプレート番号とを取得する（ステップＳ２１）。
【０２０９】
カメラ部品移動処理部３０２は，三次元機構モデル３６０において，取得されたカメラ番号に対応するカメラモデル３６１を，目的とする基準マークモデル３６４が設置された所定の位置に移動する（ステップＳ２２）。このときのカメラモデル３６１の移動先となる位置は，あらかじめ設定された位置である。
【０２１０】
マークセンサ検出領域設定部３０３は，基準マーク検出指令に含まれるカメラ番号から，マークセンサ番号を取得する（ステップＳ２３）。例えば，実装置２０における該当カメラ２１のカメラ番号と，三次元機構モデル３６０における該当マークセンサモデル３６３に設定されたマークセンサ番号とが，同じ番号に設定されている場合には，マークセンサ検出領域設定部３０３は，カメラ番号をマークセンサ番号に読み替える。また，例えば，マークセンサ検出領域設定部３０３は，あらかじめ用意されたカメラ番号とマークセンサ番号との対応テーブルを参照して，カメラ番号からマークセンサ番号を取得する。
【０２１１】
ここで取得されたマークセンサ番号が属性データに設定されたマークセンサモデル３６３が，実装置２０におけてカメラ番号に該当するカメラ２１の役割を，シミュレーション装置３０の三次元機構モデル３６０上で実現するマークセンサモデル３６３となる。
【０２１２】
マークセンサ検出領域設定部３０３は，三次元機構モデル情報記憶部３３に記憶された三次元機構モデル３６０のデータを参照し，マークセンサモデル３６３の属性データに設定された検出サイズ，検出距離，検出幅を取得する（ステップＳ２４）。
【０２１３】
マークセンサ検出領域設定部３０３は，取得された検出サイズ，検出距離，検出幅に基づいて，三次元機構モデル３６０のシミュレーション空間上に，マークセンサ検出領域３６５を設定する（ステップＳ２５）。なお，認識情報記憶部３０５に記憶された認識データ２４の範囲指定有無（ＡＲＥＦＬＧ）＝１である場合には，マークセンサ検出領域設定部３０３は，図１７に示すように，マークセンサ検出領域３６５を減縮した基準マーク抽出範囲３６６を設定する。
【０２１４】
基準マーク抽出部３０４は，三次元機構モデル情報記憶部３３に記憶された三次元機構モデル３６０のデータを参照し，三次元機構モデル３６０に設定されたすべての基準マークモデル３６４から，属性データに設定されたマークセンサ番号を確認する。基準マーク抽出部３０４は，マークセンサモデル３６３のマークセンサ番号と一致するマークセンサ番号が設定された基準マークモデル３６４を抽出する（ステップＳ２６）。
【０２１５】
基準マーク検出部３４は，基準マーク検出処理による基準マークモデル３６４の検出数と，基準マークモデル３６４のカウンタｉとを初期化する。すなわち，基準マーク検出部３４は，検出数を０に設定し（ステップＳ２７），ｉを１に設定する（ステップＳ２８）。
【０２１６】
基準マーク抽出部３０４は，三次元機構モデル情報記憶部３３の三次元機構モデル３６０のデータを参照し，抽出されたｉ番目の基準マークモデル３６４の座標を取得する（ステップＳ２９）。基準マーク抽出部３０４は，取得された座標から，抽出されたｉ番目の基準マークモデル３６４がマークセンサ検出領域３６５内に存在するか否かを判定する（ステップＳ３０）。
【０２１７】
抽出されたｉ番目の基準マークモデル３６４がマークセンサ検出領域３６５内に存在しなければ（ステップＳ３０のＮＯ），基準マーク検出部３４は，ステップＳ３８の処理に進む。
【０２１８】
抽出されたｉ番目の基準マークモデル３６４がマークセンサ検出領域３６５内に存在すれば（ステップＳ３０のＹＥＳ），テンプレート画像領域判定部３０６は，抽出されたｉ番目の基準マークモデル３６４に対するテンプレート画像領域３６７を設定する（ステップＳ３１）。具体的には，テンプレート画像領域判定部３０６は，認識情報記憶部３０５に記憶された，基準マーク検出指令に含まれるテンプレート番号を持つ認識データ２４から，テンプレートサイズを取得する。テンプレート画像領域判定部３０６は，取得されたテンプレートサイズに基づいて，図２２に示すように，基準マークモデル３６４の位置を中心とするテンプレート画像領域３６７を設定する。
【０２１９】
テンプレート画像領域判定部３０６は，設定されたテンプレート画像領域３６７がマークセンサ検出領域３６５内に収まっているか否かを判定する（ステップＳ３２）。
【０２２０】
設定されたテンプレート画像領域３６７がマークセンサ検出領域３６５内に収まっていなければ（ステップＳ３２のＮＯ），基準マーク検出部３４は，ステップＳ３８の処理に進む。
【０２２１】
設定されたテンプレート画像領域３６７がマークセンサ検出領域３６５内に収まっていれば（ステップＳ３２のＹＥＳ），相関値判定部３０７は，抽出されたｉ番目の基準マークモデル３６４に設定された相関値を取得する（ステップＳ３３）。より具体的には，相関値判定部３０７は，三次元機構モデル情報記憶部３３に記憶された三次元機構モデル３６０のデータを参照し，抽出されたｉ番目の基準マークモデル３６４の属性データに設定された相関値を取得する。
【０２２２】
相関値判定部３０７は，認識情報記憶部３０５に記憶された，基準マーク検出指令に含まれるテンプレート番号を持つ認識データ２４から判定閾値を取得し，取得された相関値が取得された判定閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ３４）。
【０２２３】
取得された相関値が取得された判定閾値以上でなければ（ステップＳ３４のＮＯ），すなわち取得された相関値が取得された判定閾値より小さければ，基準マーク検出部３４は，ステップＳ３８の処理に進む。
【０２２４】
取得された相関値が取得された判定閾値以上であれば（ステップＳ３４のＹＥＳ），基準マーク検出部３４は，検出数をインクリメントする（ステップＳ３５）。
【０２２５】
検出結果設定部３０８は，抽出されたｉ番目の基準マークモデル３６４の位置をテンプレート画像２７の原点としたときの検出位置の座標を，マークセンサモデル３６３のマークセンサ座標系に変換する（ステップＳ３６）。具体的には，検出結果設定部３０８は，認識情報記憶部３０５に記憶された，基準マーク検出指令に含まれるテンプレート番号を持つ認識データ２４から，該当テンプレート画像２７における基準位置，検出位置を取得する。検出結果設定部３０８は，取得された該当テンプレート画像２７における基準位置，検出位置に基づいて，抽出されたｉ番目の基準マークモデル３６４の位置をテンプレート画像２７の原点としたときの検出位置の座標を求める。検出結果設定部３０８は，得られた検出位置の座標を，マークセンサモデル３６３のマークセンサ座標系に変換する。
【０２２６】
なお，認識情報記憶部３０５に記憶された認識データ２４の回転サーチ有無（ＲＯＴＦＬＧ）＝１である場合には，検出結果設定部３０８は，図２７に示すように，抽出されたｉ番目の基準マークモデル３６４の検出角度を求める。
【０２２７】
検出結果設定部３０８は，抽出されたｉ番目の基準マークモデル３６４の検出結果を，基準マーク検出結果記憶部３０９に記憶される検出結果データ２１１に設定する（ステップＳ３７）。具体的には，検出結果設定部３０８は，検出結果データ２１１の検出結果番号に，検出数を設定する。また，検出結果設定部３０８は，検出結果データ２１１の検出座標に，マークセンサ座標系に変換された検出位置の座標を設定する。なお，ここで設定される検出座標は，カメラ画像２９の座標系を想定したマークセンサ座標系のＸc 軸，Ｙc 軸からなる二次元の位置座標となる。また，検出結果設定部３０８は，検出結果データ２１１の検出角度に，マークセンサ座標系と基準マーク座標系との関係から求められた検出角度を設定する。また，検出結果設定部３０８は，検出結果データ２１１の相関値に，基準マークモデル３６４の属性データから得られた相関値を設定する。
【０２２８】
基準マーク検出部３４は，ステップＳ２６で抽出されたすべての基準マークモデル３６４についての処理が終了したか否かを判定する（ステップＳ３８）。
【０２２９】
すべての基準マークモデル３６４についての処理が終了していなければ（ステップＳ３８のＮＯ），基準マーク検出部３４は，ｉをインクリメントし（ステップＳ３９），ステップＳ２９に戻って，次の基準マークモデル３６４についての処理に進む。
【０２３０】
すべての基準マークモデル３６４についての処理が終了していれば（ステップＳ３８のＹＥＳ），基準マーク検出結果出力部３１０は，基準マーク検出結果記憶部３０９に記憶された検出結果データ２１１を，基準マーク検出結果として，制御装置１０の機構制御処理部１１に出力する（ステップＳ４０）。
【０２３１】
以下では，実装置２０としてフリップチップボンダを想定し，三次元機構モデル３６０を用いたシミュレーション装置３０によって，フリップチップボンダにおける基板やチップなどの部品上にある基準マーク２６の検出をシミュレートする実施例の説明を行う。
【０２３２】
図３１は，本実施の形態によるフリップチップボンダの構成例を示す図である。
【０２３３】
基板２９２上にチップ２９１を搭載するフリップチップボンダ２５０は，チップ供給部２６０，反転供給部２７０，チップ搭載部２８０を備える。なお，図３１では省略されているが，フリップチップボンダ２５０は制御装置１０に接続されており，フリップチップボンダ２５０は，制御装置１０からの制御により，各種動作，処理を行う。
【０２３４】
チップ供給部２６０は，チップトレイ２６１からチップ２９１を供給する。チップ供給部２６０では，画像認識によってチップ２９１の外形を認識して，チップ２９１の中心位置や姿勢を検出するチップ外形認識が行われる。なお，チップ外形認識の処理は，検出対象が基準マーク２６の代わりにチップ２９１自身の外形となった，基準マーク認識処理であると考えてよい。このとき，例えば，図２０（Ｂ）に示すようなテンプレート画像２７を用いた，チップ２９１の中心位置を検出する画像認識が行われる。また，チップ供給部２６０では，プリアライメントと呼ばれる，チップ２９１の姿勢の調整が行われる。
【０２３５】
反転供給部２７０は，チップ供給部２６０から供給されたチップ２９１を反転（フリップ）する。チップ２９１は，チップ供給部２６０のチップトレイ２６１上に，裏側が上を向いた状態で置かれている。反転供給部２７０は，裏側が上を向いた状態となっているチップ２９１を，表側が上を向いた状態に反転する。
【０２３６】
チップ搭載部２８０は，チップ２９１を基板２９２に搭載する。チップ搭載部２８０では，アライメントと呼ばれる，チップ２９１と基板２９２との間の位置関係や姿勢の調整が行われる。
【０２３７】
図３２は，本実施の形態のフリップチップボンダにおけるチップ供給部・チップ搭載部の機構の例を示す図である。
【０２３８】
図３２（Ａ）は，チップ供給部２６０の機構の例を示す。チップ供給部２６０は，チップトレイ２６１，吸着ノズル２６２，チップ供給カメラ２６３，仮置き台２６４を備える。なお，図３２（Ａ）において，太線の矢印は，チップ供給部２６０の機構の可動方向を示している。
【０２３９】
チップ供給部２６０は，チップトレイ２６１上の目的とするチップ２９１に，チップ供給カメラ２６３を位置決めする。チップ供給部２６０は，チップ供給カメラ２６３での撮像により得られたカメラ画像２９とテンプレート画像２７とを用いた画像認識によりチップ２９１の外形認識を行う。チップ供給部２６０では，チップ２９１の外形認識の結果として，チップ２９１の中心位置と，傾きの角度が得られる。なお，認識エラーが発生した場合，すなわちチップ２９１の外形認識に失敗した場合には，チップトレイ２６１上の該当位置にチップなしと判定され，次のチップ２９１に，チップ供給カメラ２６３が位置決めされる。
【０２４０】
チップ供給部２６０は，チップ２９１の外形認識の結果に基づいて，目的とするチップ２９１の中心位置に吸着ノズル２６２を位置決めし，吸着ノズル２６２によりチップ２９１をピックアップする。チップ供給部２６０は，チップ２９１の外形認識の結果に基づいて，吸着ノズル２６２を回転させてチップ２９１の傾きを補正するプリアライメントを行い，チップ２９１を仮置き台２６４に設置する。
【０２４１】
図３２（Ｂ）は，チップ搭載部２８０の機構の例を示す。チップ搭載部２８０は，アライメントカメラ２８１，カメラステージ２８２，上下２視野光学系部２８３，ヘッド２８４，アライメントステージ２８５を備える。なお，図３２（Ｂ）において，太線の矢印は，チップ搭載部２８０の機構の可動方向を示している。
【０２４２】
チップ搭載部２８０において，カメラステージ２８２上のアライメントカメラ２８１の先に取り付けられた上下２視野光学系部２８３は，プリズムとミラーとを用いた仕組みによって，上下２視野の光景をアライメントカメラ２８１に送る。すなわち，アライメントカメラ２８１は，上下２視野光学系部２８３によって，ヘッド２８４に付いたチップ２９１側の上視野の画像と，アライメントステージ２８５上に置かれた基板２９２側の下視野画像とを，１台で撮像できる。
【０２４３】
チップ搭載部２８０は，上下２視野光学系部２８３を介したアライメントカメラ２８１の撮像により，ヘッド２８４に付いたチップ２９１の画像と，アライメントステージ２８５上に置かれた基盤２９２のチップ２９１を搭載する部分の画像とを取得する。チップ搭載部２８０は，得られたチップ２９１の画像と，基板２９２の画像とのそれぞれに対して画像認識による基準マーク２６の検出を行う。
【０２４４】
ここでは，チップ２９１の画像と基盤２９２のチップ２９１を搭載する部分の画像とから，それぞれ２つずつ基準マーク２６が検出される。チップ搭載部２８０は，基準マーク２６の検出結果として，チップ２９１上の２つの基準マーク２６の位置と，基板２９２上の２つの基準マーク２６の位置とを取得する。それぞれ得られた２つずつの基準マーク２６の位置から，チップ２９１の中心位置と傾き，基盤２９２のチップ２９１を搭載する部分の中心位置と傾きを求めることができる。
【０２４５】
チップ搭載部２８０は，アライメントを行う。すなわち，チップ搭載部２８０は，アライメントステージ２８５を動作し，チップ２９１と傾きが同じになるように基板２９２を回転させる。また，チップ搭載部２８０は，アライメントステージ２８５を動作し，チップ２９１の中心位置と基盤２９２のチップ２９１を搭載する部分の中心位置とを合わせるように，基板２９２を移動する。
【０２４６】
このようにチップ２９１の位置や傾きと基板２９２の位置や傾きとの関係が調整されたところで，チップ搭載部２８０は，基盤２９２へのチップ２９１の搭載を行う。
【０２４７】
図３３は，本実施の形態によるフリップチップボンダの三次元機構モデルへのマークセンサモデルの設置例を示す図である。
【０２４８】
フリップチップボンダ２５０を制御するプログラムにおけるアライメントアルゴリズムや搭載データの検証が行われるときには，シミュレーション装置３０で用いるフリップチップボンダ２５０の三次元機構モデル３６０に対して，マークセンサモデル３６３が設置される。
【０２４９】
上述のように，フリップチップボンダ２５０では，チップ供給部２６０とチップ搭載部２８０との２箇所で，画像認識による位置の取得が行われる。
【０２５０】
図３３において，チップ供給カメラモデル３６１ａは，図３２（Ａ）に示す実装置２０のチップ供給部２６０におけるチップ供給カメラ２６３をモデル化したものである。チップ供給カメラモデル３６１ａには，実装置２０におけるチップ供給カメラ２６３の撮像方向に合わせて，マークセンサモデル３６３ａが設置される。マークセンサモデル３６３ａには，Ｘc1軸，Ｙc1軸，Ｚc1軸からなるマークセンサ座標系が設定される。
【０２５１】
図３３において，上下２視野光学系部モデル３６１ｂは，図３２（Ａ）に示す実装置２０のチップ搭載部２８０における上下２視野光学系部２８３をモデル化したものである。上述したように，チップ搭載部２８０では，上下２視野光学系部２８３を介してアライメントカメラ２８１で撮像を行うことにより，上下２方向の画像が１台のカメラ２１で撮像される。このことは，実質的に，上下２視野光学系部２８３の部分に，上視野を撮像するカメラ２１と下視野を撮像するカメラ２１とが別々に配置されていることと同じである。そのため，三次元機構モデル３６０では，上下２視野光学系部モデル３６１ｂに対して，２つのマークセンサモデル３６３が設置される。
【０２５２】
上下２視野光学系部モデル３６１ｂには，実装置２０における上下２視野光学系部２８３の下視野方向に合わせて，マークセンサモデル３６３ｂが設置される。マークセンサモデル３６３ｂには，Ｘc2軸，Ｙc2軸，Ｚc2軸からなるマークセンサ座標系が設定される。また，上下２視野光学系部モデル３６１ｂには，実装置２０における上下２視野光学系部２８３の上視野方向に合わせて，マークセンサモデル３６３ｃが設置される。マークセンサモデル３６３ｃには，Ｘc3軸，Ｙc3軸，Ｚc3軸からなるマークセンサ座標系が設定される。
【０２５３】
図３４は，本実施の形態によるフリップチップボンダの三次元機構モデルへの基準マークモデルの設置例を示す図である。
【０２５４】
図３４において，チップモデル３６２ａは，実装置２０のフリップチップボンダ２５０におけるワーク２５であるチップ２９１をモデル化したワークモデル３６２である。また，基板モデル３６２ｂは，実装置２０のフリップチップボンダ２５０におけるワーク２５である基板２９２をモデル化したワークモデル３６２である。
【０２５５】
図３４に示すように，チップモデル３６２ａには，基準マークモデル３６４ａと，２つの基準マークモデル３６４ｃとが設置されている。なお，基準マークモデル３６４ａと基準マークモデル３６４ｃは，実ワーク２５であるチップ２９１の裏面に相当する，チップモデル３６２ａの面に設置されている。また，図３４に示すように，基板モデル３６２ｂには，シミュレーションにおいてチップモデル３６２を搭載する位置ごとに，２つずつの基準マークモデル３６４ｂが設置されている。設置された基準マークモデル３６４には，基準マーク座標系が設定される。
【０２５６】
なお，基準マークモデル３６４ａには，図３３に示すマークセンサモデル３６３ａに設定されたマークセンサ番号と同じマークセンサ番号が設定されている。また，基準マークモデル３６４ｂには，図３３に示すマークセンサモデル３６３ｂに設定されたマークセンサ番号と同じマークセンサ番号が設定されている。また，基準マークモデル３６４ｃには，図３３に示すマークセンサモデル３６３ｃに設定されたマークセンサ番号と同じマークセンサ番号が設定されている。
【０２５７】
本実施の形態では，フリップチップボンダ２５０のチップ供給部２６０におけるチップ外形認識で，検出対象であるチップ２９１の角の部分を基準位置とする，図２０（Ｂ）に示すようなテンプレート画像２７を用いた画像認識が行われる。すなわち，図２０（Ｂ）に示すテンプレート画像２７において，検出対象が基準マーク２６の代わりにチップ２９１自身であるものとする。なお，検出位置は，チップ２９１の中心位置である。
【０２５８】
基準マークモデル３６４ａは，フリップチップボンダ２５０のチップ供給部２６０におけるチップ外形認識の処理をシミュレーション装置３０でシミュレートすることを想定して，チップモデル３６２ａ上に設置される。図３４に示すように，基準マークモデル３６４ａは，チップ２９１の左上角が写っているテンプレート画像２７の原点に相当する位置に設置される。
【０２５９】
シミュレーション装置３０による，実装置２０のチップ供給部２６０におけるチップ外形認識のシミュレートでは，図３３に示すマークセンサモデル３６３ａの属性データから設定されるマークセンサ検出領域３６５からの基準マークモデル３６４ａの抽出が行われる。シミュレーション装置３０では，チップ外形認識のシミュレートによって，チップモデル３６２ａの中心位置が検出される。なお，設定されたマークセンサ番号が異なるので，マークセンサモデル３６３ａの属性データから設定されるマークセンサ検出領域３６５から，基準マークモデル３６４ｃは抽出されない。
【０２６０】
また，その後のプリアライメントのシミュレートのために，マークセンサモデル３６３ａのマークセンサ座標系と基準マークモデル３６４ａの基準マーク座標系との関係から，基準マークモデル３６４ａの検出角度，すなわちチップモデル３６２ａの傾きが検出される。
【０２６１】
本実施の形態では，フリップチップボンダ２５０のチップ搭載部２８０におけるアライメントのための基準マーク２６の検出で，図１９に示すような十字型の基準マーク２６のテンプレート画像２７を用いた画像認識が行われる。
【０２６２】
基準マークモデル３６４ｂは，フリップチップボンダ２５０のチップ搭載部２８０における基準マーク２６の検出処理をシミュレーション装置３０でシミュレートすることを想定して，基板モデル３６２ｂ上に設置される。基準マークモデル３６４ｂは，基準マーク２６が写っているテンプレート画像２７の原点に相当する位置に設置される。
【０２６３】
また，基準マークモデル３６４ｃは，フリップチップボンダ２５０のチップ搭載部２８０における基準マーク２６の検出処理をシミュレーション装置３０でシミュレートすることを想定して，チップモデル３６２ａ上に設置される。基準マークモデル３６４ｃは，基準マーク２６が写っているテンプレート画像２７の原点に相当する位置に設置される。
【０２６４】
シミュレーション装置３０による，実装置２０のチップ搭載部２８０における基準マーク２６検出のシミュレートでは，図３３に示すマークセンサモデル３６３ｂの属性データから設定されるマークセンサ検出領域３６５からの基準マークモデル３６４ｂの抽出が行われる。シミュレーション装置３０では，基準マーク２６検出のシミュレートによって，基板モデル３６２ｂ上のチップモデル３６２ａを搭載する部分の外側に配置された基準マーク３６４ｂの中心位置が検出される。
【０２６５】
また，シミュレーション装置３０による，実装置２０のチップ搭載部２８０における基準マーク２６検出のシミュレートでは，図３３に示すマークセンサモデル３６３ｃの属性データから設定されるマークセンサ検出領域３６５からの基準マークモデル３６４ｃの抽出が行われる。シミュレーション装置３０では，基準マーク２６検出のシミュレートによって，チップモデル３６２ａの角部分に配置された基準マーク３６４ｃの中心位置が検出される。
【０２６６】
以上説明した本実施の形態のシミュレーション装置３０による処理は，コンピュータが備えるＣＰＵ，メモリ等のハードウェアとソフトウェアプログラムとにより実現することができ，そのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録することも，ネットワークを通して提供することも可能である。
【０２６７】
以上，本実施の形態について説明したが，本発明はその主旨の範囲において種々の変形が可能であることは当然である。
【０２６８】
例えば，本実施の形態では，主にフリップチップボンダ等の部品搭載装置における基準マーク２６の位置検出を，三次元機構モデルを用いてシミュレートするシミュレーション装置３０について説明したが，本発明はこのような本実施の形態に限られるものではない。例えば，テンプレート画像２７を用いた画像認識により目的とする対象の位置検出を行う実装置２０のシミュレートであれば，本実施の形態で説明したシミュレーション装置３０の技術が，十分に適用可能である。
【０２６９】
また，必ずしもワーク２５やワーク２５上の基準マーク２６が検出対象である必要はない。例えば，検出対象が，実装置２０自身の一部であってもよい。
【符号の説明】
【０２７０】
１０  制御装置
１１  機構制御処理部
１２  モータ制御部
１３  アライメント制御部
２０  実装置
２１  カメラ
２２  画像認識部
２３  カメラデータ
２４  認識データ
２５  ワーク
３０  シミュレーション装置
３１  入出力処理部
３２  三次元機構シミュレーション部
３３  三次元機構モデル情報記憶部
３４  基準マーク検出部
３５  表示装置
３０１  基準マーク検出指令受付部
３０２  カメラ部品移動処理部
３０３  マークセンサ検出領域設定部
３０４  基準マーク抽出部
３０５  認識情報記憶部
３０６  テンプレート画像領域判定部
３０７  相関値判定部
３０８  検出結果設定部
３０９  基準マーク検出結果記憶部
３１０  基準マーク検出結果出力部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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