(57)【要約】【課題】不所望な部品の廃棄を低減するとともに、基板に対する部品の搭載不良の発生を低減することが可能な部品実装システムを提供する。【解決手段】部品実装システム１Ｓは、部品実装装置１と機械学習装置２０とを備える。部品実装装置１は、吸着ノズル６３を有するヘッドユニット６と、吸着ノズル６３に保持された部品を撮像して撮像画像を取得する撮像装置９と、撮像画像に基づき吸着ノズル６３に対する部品の姿勢を判定する部品姿勢判定部１４とを含む。機械学習装置２０は、撮像画像に基板に対する部品の搭載状態の検査結果を表す検査結果情報を付与して教師データＤ１を生成する教師データ生成部２６１と、教師データＤ１を用いて機械学習を実行することにより、部品姿勢判定部１４が部品姿勢を判定する際に用いる判定条件を生成する学習部２６２と、を含む。【選択図】図１
2019110257.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
基板に部品を搭載する部品実装装置と、
前記部品実装装置とデータ通信可能に接続された機械学習装置と、を備え、
前記部品実装装置は、
部品を保持する保持具を有し、当該保持具により保持された部品を基板に搭載するヘッドユニットと、
前記ヘッドユニットによる基板に対する部品の搭載前に、前記保持具に保持された部品を撮像して撮像画像を取得する撮像装置と、
前記撮像画像に基づき、前記保持具に保持された部品の姿勢を判定し、基板に対する搭載を許可する部品姿勢の場合に搭載許可情報を出力し、基板に対する搭載を不許可とする部品姿勢の場合に搭載不許可情報を出力する部品姿勢判定部と、を含み、
前記機械学習装置は、
前記撮像画像又は前記撮像画像に基づく部品姿勢に関する特徴量に、基板に対する部品の搭載状態の検査結果を表す検査結果情報を付与して、教師データを生成する教師データ生成部と、
前記教師データ生成部により生成された前記教師データを順次蓄積して記憶する教師データ記憶部と、
前記教師データ記憶部に記憶された前記教師データの各々を用いて機械学習を実行することにより、前記部品姿勢判定部が部品の姿勢を判定する際に用いる判定条件を生成する学習部と、を含む、部品実装システム。
【請求項２】
前記教師データ生成部は、前記教師データとして、前記撮像画像に前記検査結果情報を付与した第１の教師データを生成し、
前記学習部は、前記第１の教師データを用いた深層学習を前記機械学習として実行する、請求項１に記載の部品実装システム。
【請求項３】
前記教師データ生成部は、前記教師データとして、前記特徴量に前記検査結果情報を付与した第２の教師データを生成し、
前記学習部は、前記第２の教師データを用いた教師あり学習を前記機械学習として実行する、請求項１に記載の部品実装システム。
【請求項４】
前記機械学習装置は、
前記部品姿勢判定部による前記搭載不許可情報の、所定期間ごとの出力回数の履歴を表す履歴情報を記憶する履歴記憶部と、
前記履歴情報に基づき前記出力回数の推移を監視し、前記出力回数の過剰な上昇傾向を検知した場合に、当該上昇傾向が緩和されるように前記判定条件を補正する補正部と、を更に含む、請求項１〜３のいずれか１項に記載の部品実装システム。
【請求項５】
前記教師データ記憶部は、前記教師データを部品の形状ごとに区分して記憶し、
前記学習部は、部品の形状ごとに区分された前記教師データを用いて、部品の形状ごとに前記機械学習を実行する、請求項１〜４のいずれか１項に記載の部品実装システム。
【請求項６】
前記撮像装置は、
前記保持具に保持された部品を、第１の方向から撮像して第１撮像画像を取得する第１撮像部と、
前記保持具に保持された部品を、前記第１の方向と交差する第２の方向から撮像して第２撮像画像を取得する第２撮像部と、を含む、請求項１〜５のいずれか１項に記載の部品実装システム。
【請求項７】
前記機械学習装置とデータ通信可能に接続され、前記ヘッドユニットにより基板に搭載された部品の搭載状態を検査する検査装置を、更に備え、
前記教師データ生成部は、前記検査装置から前記検査結果情報を取得し、前記教師データを生成する、請求項１〜６のいずれか１項に記載の部品実装システム。
【請求項８】
前記検査装置は、前記ヘッドユニットによる基板に対する部品の搭載後であって、半田を用いて基板に対して部品を固定化するリフロー処理が施される前に、基板に対する部品の搭載状態を検査する、請求項７に記載の部品実装システム。
【請求項９】
前記機械学習装置は、前記検査結果情報を入力する操作を受付ける操作部を含み、
前記教師データ生成部は、前記操作部に対する操作によって入力された前記検査結果情報を取得し、前記教師データを生成する、請求項１〜６のいずれか１項に記載の部品実装システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、部品を基板に搭載する部品実装装置を備えた部品実装システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
プリント配線板等の基板上に電子部品（以下、単に「部品」という）を搭載するための部品実装装置は、部品を保持する保持具を有するヘッドユニットを備えている。ヘッドユニットは、保持具により部品を保持した状態で所定の部品搭載位置に移動し、その部品搭載位置において部品を基板に搭載する。
【０００３】
ヘッドユニットにより部品を基板に搭載する際には、保持具に保持された部品の姿勢が問題になることがある。つまり、保持具に保持された部品の姿勢が異常姿勢を取っているときには、基板に対する部品の搭載不良が発生する場合がある。このような問題を解決する技術が特許文献１，２に開示されている。特許文献１，２に開示される技術では、保持具に保持された部品を撮像し、その撮像画像に基づき部品の姿勢を判定する。
【０００４】
ところで、ヘッドユニットの動作制御においては、保持具に保持された部品の姿勢が基板に対する搭載を許可する搭載許可姿勢の場合には部品の搭載動作が実行され、基板に対する搭載を不許可とする搭載不許可姿勢の場合には部品の廃棄動作が実行される。つまり、保持具に保持された部品の姿勢の判定結果に応じて、部品の搭載動作に移行するか、あるいは部品の廃棄動作に移行するかが決定される。このため、撮像画像に基づく部品姿勢の判定の際に用いる判定条件の設定は、部品の搭載動作及び廃棄動作のいずれの動作に移行するのかを決定付ける、極めて重要なものとなる。
【０００５】
しかしながら、保持具に保持された部品の姿勢と、基板に対する部品の搭載不良との関係は、一義的に決まるものではなく、部品の形状やサイズ、或いは保持具に影響される。このため、撮像画像に基づく部品姿勢の判定の際に用いる判定条件の設定は、難しいものとなる。例えば、保持具に保持された部品の姿勢に関し、搭載許可姿勢の許容範囲を過度に狭くする、厳しい判定条件が設定された場合、基板に対する部品の搭載不良の発生を低減することができるものの、実際には搭載不良にはならない部品姿勢をも搭載不許可姿勢であると判定され、不所望に部品の廃棄が行われてしまう。一方、搭載許可姿勢の許容範囲を過度に広くする、緩い判定条件が設定された場合、実際には搭載不良になる部品姿勢をも搭載許可姿勢であると判定され、基板への部品搭載動作が実行されると、基板に対する部品の搭載不良の発生が増加してしまう。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平１１−２５８１７８号公報
【特許文献２】特開２０１２−１６０５２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、保持具に保持された部品が、基板に対する搭載を許可する姿勢を取っているかを好適に判定し、不所望な部品の廃棄を低減するとともに、基板に対する部品の搭載不良の発生を低減することが可能な部品実装システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一の局面に係る部品実装システムは、基板に部品を搭載する部品実装装置と、前記部品実装装置とデータ通信可能に接続された機械学習装置と、を備える。前記部品実装装置は、部品を保持する保持具を有し、当該保持具により保持された部品を基板に搭載するヘッドユニットと、前記ヘッドユニットによる基板に対する部品の搭載前に、前記保持具に保持された部品を撮像して撮像画像を取得する撮像装置と、前記撮像画像に基づき、前記保持具に保持された部品の姿勢を判定し、基板に対する搭載を許可する部品姿勢の場合に搭載許可情報を出力し、基板に対する搭載を不許可とする部品姿勢の場合に搭載不許可情報を出力する部品姿勢判定部と、を含む。前記機械学習装置は、前記撮像画像又は前記撮像画像に基づく部品姿勢に関する特徴量に、基板に対する部品の搭載状態の検査結果を表す検査結果情報を付与して、教師データを生成する教師データ生成部と、前記教師データ生成部により生成された前記教師データを順次蓄積して記憶する教師データ記憶部と、前記教師データ記憶部に記憶された前記教師データの各々を用いて機械学習を実行することにより、前記部品姿勢判定部が部品の姿勢を判定する際に用いる判定条件を生成する学習部と、を含む。
【０００９】
この部品実装システムによれば、部品実装装置と機械学習装置とがデータ通信可能に接続されている。部品実装装置において、撮像装置は、ヘッドユニットの保持具に保持された部品を撮像し、撮像画像を取得する。この撮像装置により取得された撮像画像は、部品姿勢判定部による部品姿勢の判定の際に参照される。部品姿勢判定部は、撮像画像に基づき保持具に保持された部品の姿勢を判定し、基板に対する搭載を許可する部品姿勢の場合に搭載許可情報を出力し、基板に対する搭載を不許可とする部品姿勢の場合に搭載不許可情報を出力する。
【００１０】
ここで、部品姿勢判定部が部品の姿勢を判定する際に用いる判定条件は、機械学習装置の学習部により生成されたものである。学習部は、教師データ記憶部に蓄積した記憶された、教師データ生成部により生成された教師データを用いて機械学習を実行することにより、前記判定条件を生成する。学習部が機械学習を実行する際に用いる教師データは、撮像画像又はその撮像画像に基づく部品姿勢に関する特徴量に、基板に対する部品の搭載状態の検査結果を表す検査結果情報が付与されたデータである。このような、教師データを用いた機械学習の実行により生成された判定条件に基づき、保持具に保持された部品の姿勢が判定されるので、基板に対する搭載を許可する姿勢を取っているかを好適に判定することができる。このため、不所望な部品の廃棄を低減するとともに、基板に対する部品の搭載不良の発生を低減することが可能な部品実装システムを実現することができる。
【００１１】
上記の部品実装システムにおいて、前記教師データ生成部は、前記教師データとして、前記撮像画像に前記検査結果情報を付与した第１の教師データを生成し、前記学習部は、前記第１の教師データを用いた深層学習を前記機械学習として実行する構成としてもよい。
【００１２】
この態様では、学習部は、撮像画像そのものを含む第１の教師データを用いた深層学習を実行することにより、部品姿勢判定部が部品の姿勢を判定する際に用いる判定条件を生成する。これにより、保持具に保持された部品の姿勢に関し、基板に対する搭載を許可する搭載許可姿勢と、基板に対する搭載を不許可とする搭載不許可姿勢とを、より高精度に、且つ信頼性が高い状態で区別することができる。
【００１３】
上記の部品実装システムにおいて、前記教師データ生成部は、前記教師データとして、前記特徴量に前記検査結果情報を付与した第２の教師データを生成し、前記学習部は、前記第２の教師データを用いた教師あり学習を前記機械学習として実行する構成としてもよい。
【００１４】
この態様では、学習部は、撮像画像に基づく部品姿勢に関する特徴量を含む第２の教師データを用いた教師あり学習を実行することにより、部品姿勢判定部が部品の姿勢を判定する際に用いる判定条件を生成する。これにより、学習部が判定条件を生成するために要する時間を短縮することができ、学習部による機械学習処理の負荷を軽減することができる。
【００１５】
上記の部品実装システムにおいて、前記機械学習装置は、前記部品姿勢判定部による前記搭載不許可情報の、所定期間ごとの出力回数の履歴を表す履歴情報を記憶する履歴記憶部と、前記履歴情報に基づき前記出力回数の推移を監視し、前記出力回数の過剰な上昇傾向を検知した場合に、当該上昇傾向が緩和されるように前記判定条件を補正する補正部と、を更に含む構成としてもよい。
【００１６】
学習部による機械学習が定期的に実行され、当該機械学習が進むと、保持具に保持された部品の姿勢に関し、基板に対する搭載を許可する搭載許可姿勢の許容範囲を過度に狭くする、厳しい判定条件が生成される虞がある。この場合、基板に対する部品の搭載不良の発生を極限まで低減することができるものの、実際には搭載不良にはならない部品姿勢をも搭載不許可姿勢であると判定され、不所望に部品の廃棄が行われてしまう可能性がある。そこで、補正部は、部品姿勢判定部による搭載不許可情報の出力回数の推移を監視し、出力回数の過剰な上昇傾向を検知した場合に、当該上昇傾向が緩和されるように判定条件を補正する。これにより、搭載許可姿勢の許容範囲を過度に狭くする、厳しい判定条件が生成された場合に、その判定条件を好適に補正することができる。このように補正された判定条件に基づき、保持具に保持された部品の姿勢を判定することにより、基板に対する搭載を許可する姿勢を取っているかを好適に判定することができる。
【００１７】
上記の部品実装システムにおいて、前記教師データ記憶部は、前記教師データを部品の形状ごとに区分して記憶し、前記学習部は、部品の形状ごとに区分された前記教師データを用いて、部品の形状ごとに前記機械学習を実行する構成としてもよい。
【００１８】
この態様では、学習部は、部品の形状ごとに区分された教師データを用いた機械学習を実行することにより、部品姿勢判定部が部品の姿勢を判定する際に用いる判定条件を生成する。これにより、学習部が実行する機械学習の範囲を、部品の形状ごとに制限することができ、学習部が判定条件を生成するために要する時間を短縮することができる。また、学習部により生成された判定条件は、部品の形状ごとに設定されたものとなり、同形状の部品に対し、同様の判定条件を適用することができる。
【００１９】
上記の部品実装システムにおいて、前記撮像装置は、前記保持具に保持された部品を、第１の方向から撮像して第１撮像画像を取得する第１撮像部と、前記保持具に保持された部品を、前記第１の方向と交差する第２の方向から撮像して第２撮像画像を取得する第２撮像部と、を含む構成としてもよい。
【００２０】
この態様では、保持具に保持された部品に対し、互いに異なる方向から撮像された第１撮像画像及び第２撮像画像が取得される。この場合、学習部は、これらの第１撮像画像及び第２撮像画像を含む教師データを用いて機械学習を実行し、部品姿勢判定部が部品の姿勢を判定する際に用いる判定条件を生成することになる。これにより、保持具に保持された部品の姿勢に関し、基板に対する搭載を許可する搭載許可姿勢と、基板に対する搭載を不許可とする搭載不許可姿勢とを、より高精度に、且つ信頼性が高い状態で区別することができる。
【００２１】
上記の部品実装システムにおいて、前記機械学習装置とデータ通信可能に接続され、前記ヘッドユニットにより基板に搭載された部品の搭載状態を検査する検査装置を、更に備え、前記教師データ生成部は、前記検査装置から前記検査結果情報を取得し、前記教師データを生成する構成としてもよい。
【００２２】
また、上記の部品実装システムにおいて、前記検査装置は、前記ヘッドユニットによる基板に対する部品の搭載後であって、半田を用いて基板に対して部品を固定化するリフロー処理が施される前に、基板に対する部品の搭載状態を検査する構成としてもよい。
【００２３】
基板に対する部品の搭載後にリフロー処理が行われると、半田の凝集作用によるセルフアライメント効果によって、基板上において部品が、基板に対する所定位置に引っ張られる。すなわち、基板に対する部品の搭載状態の検査をリフロー処理後に行った場合、部品の搭載直後における真の搭載状態を把握することができない。このため、学習部が機械学習を実行する際に、基板に対する部品の搭載状態の検査結果情報として、リフロー処理後の検査結果情報を付与した教師データを用いた場合、基板に対する部品の搭載状態と直接的に関連付けられた部品姿勢を判定するための判定条件を、生成することができなくなる可能性がある。そこで、基板に対する部品の搭載状態の検査をリフロー処理前に行うように検査装置を構成する。これにより、学習部は、基板に対する部品の搭載状態と直接的に関連付けられた部品姿勢を判定するための判定条件を、生成することができる。
【００２４】
上記の部品実装システムにおいて、前記機械学習装置は、前記検査結果情報を入力する操作を受付ける操作部を含み、前記教師データ生成部は、前記操作部に対する操作によって入力された前記検査結果情報を取得し、前記教師データを生成する構成としてもよい。
【００２５】
この態様では、検査結果情報を付与した教師データを生成する際に、教師データ生成部は、操作部に対する操作によって入力された検査結果情報を用いることができる。
【発明の効果】
【００２６】
以上説明したように、本発明によれば、保持具に保持された部品が、基板に対する搭載を許可する姿勢を取っているかを好適に判定し、不所望な部品の廃棄を低減するとともに、基板に対する部品の搭載不良の発生を低減することが可能な部品実装システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本発明の一実施形態に係る部品実装システムの構成を概略的に示す図である。
【図２】部品実装システムに備えられる部品実装装置の構成を示す平面図である。
【図３】部品実装装置に備えられる部品供給装置を概略的に示す図である。
【図４】部品供給装置に備えられるテープガイドの構成を示す図である。
【図５】部品供給装置に装着される部品収納テープの斜視図である。
【図６】部品実装装置に備えられるヘッドユニットの側面図である。
【図７】ヘッドユニットの平面図である。
【図８】部品実装装置の制御系を示すブロック図である。
【図９】部品実装装置に備えられる部品認識撮像装置が取得する撮像画像を模式的に示す図である。
【図１０】部品実装装置に備えられる部品姿勢判定部から出力される判定結果情報を説明するための図である。
【図１１】検査装置から出力される検査結果情報を説明するための図である。
【図１２】機械学習装置の制御系を示すブロック図である。
【図１３】機械学習装置に備えられる教師データ生成部により生成される第１の教師データを説明するための図である。
【図１４】教師データ生成部により生成される第２の教師データを説明するための図である。
【図１５】機械学習装置に備えられる学習部により生成される判定条件情報を説明するための図である。
【図１６】学習部により生成された判定条件情報を用いた部品姿勢の判定について、搭載許可姿勢と搭載不許可姿勢との区別を説明するための図である。
【図１７】機械学習装置に備えられる補正部の動作を説明するための図である。
【図１８】機械学習装置の制御動作を示すフローチャートである。
【図１９】部品実装装置の部品搭載動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
［部品実装システムの全体構成］
以下、本発明の実施形態に係る部品実装システムについて図面に基づいて説明する。図１は、本発明の一実施形態に係る部品実装システム１Ｓの構成を概略的に示す図である。部品実装システム１Ｓは、部品実装装置１と機械学習装置２０と検査装置２８とを備え、これらの各装置がネットワークＮＷを介してデータ通信可能に接続されている。ネットワークＮＷは、例えば、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）により構築されている。
【００２９】
＜部品実装装置の構成＞
部品実装装置１は、基板に部品を搭載（実装）して電子回路基板を生産する装置である。この部品実装装置１について、図２を参照して説明すると、次の通りである。図２は、部品実装システム１Ｓに備えられる部品実装装置１の構成を示す平面図である。なお、以下では、方向関係についてはＸＹＺ直交座標軸を用いて説明する。Ｘ方向は水平面と平行な方向であり、Ｙ方向は水平面上でＸ方向と直交する方向であり、Ｚ方向はＸ、Ｙ両方向に直交する上下方向である。また、Ｘ方向の一方向側を「＋Ｘ側」と称し、Ｘ方向の一方向側とは反対の他方向側を「−Ｘ側」と称する。また、Ｙ方向の一方向側を「＋Ｙ側」と称し、Ｙ方向の一方向側とは反対の他方向側を「−Ｙ側」と称する。また、Ｚ方向の一方向側を「＋Ｚ側」と称し、Ｚ方向の一方向側とは反対の他方向側を「−Ｚ側」と称する。
【００３０】
部品実装装置１は、装置本体１ａと、移動フレーム２と、コンベア３と、部品供給装置５が装着される部品供給ユニット４と、ヘッドユニット６と、第１駆動機構７と、第２駆動機構８と、部品認識撮像装置９とを備える。
【００３１】
装置本体１ａは、部品実装装置１を構成する各部が配置される構造体であり、Ｚ方向から見た平面視で略矩形状に形成されている。コンベア３は、Ｘ方向に延び、装置本体１ａに配置される。コンベア３は、基板ＰをＸ方向に搬送する。基板Ｐは、コンベア３上を搬送されて、所定の部品搭載位置（基板Ｐ上に部品が搭載される位置）に位置決めされるようになっている。
【００３２】
部品供給ユニット４は、装置本体１ａにおけるＹ方向の＋Ｙ側及び−Ｙ側の領域部分にそれぞれ、Ｘ方向に２箇所ずつ合計４箇所に配置される。部品供給ユニット４は、装置本体１ａにおいて、部品供給装置５が複数並設された状態で装着される領域であって、後述のヘッドユニット６に備えられる保持具である吸着ノズル６３による吸着対象の部品毎に、各部品供給装置５のセット位置が区画されている。
【００３３】
部品供給装置５は、装置本体１ａの部品供給ユニット４に着脱自在に装着されている。部品供給装置５は、電子部品（以下、単に部品と称す）を供給可能に構成されていれば、その部品供給方式は特に限定されるものではない。部品供給装置５としては、例えば、テープを担体（キャリア）として、ＩＣ、トランジスタ、コンデンサ等の小片状の部品を供給する方式のテープフィーダー、部品が載置されたトレイを含むパレットを移動させることにより部品を供給する方式のトレイフィーダー、筒状のスティックに収納された部品を当該スティックから押し出しながら供給する方式のスティックフィーダーなどを採用することができる。本実施形態では、部品供給装置５は、テープフィーダーである。この部品供給装置５について、図３乃至図５を参照して説明する。図３は、部品実装装置１に備えられる部品供給装置５を概略的に示す図である。図４は、部品供給装置５に備えられるテープガイド４５の構成を示す図である。図５は、部品供給装置５に装着される部品収納テープ１００の斜視図である。
【００３４】
部品供給装置５は、部品供給ユニット４に設けられた取付部３１に取り付けられている。取付部３１には、Ｘ方向に一定間隔で並びかつＹ方向に互いに平行に延びる複数のスロット３２と、これらスロット３２よりも前側の位置でＸ方向に伸びる固定台３３とが設けられている。そして、各スロット３２に部品供給装置５がセットされ、各部品供給装置５が固定台３３に固定されている。これにより、部品供給ユニット４に、複数の部品供給装置５がＸ方向に横並びに整列して配置されている。
【００３５】
部品供給装置５は、前後方向（Ｙ方向）に細長い形状をなす本体部４１を備えている。部品供給装置５は、前記スロット３２に本体部４１が挿入（セット）された状態で、固定台３３に固定されている。
【００３６】
部品供給装置５は、さらに、本体部４１の前端部分に備えられた第１テープ送出部４２と、本体部４１の後端部分に備えられた第２テープ送出部４３と、本体部４１に設けられたテープ通路４４と、テープガイド４５とを備えている。
【００３７】
前記テープ通路４４は、部品収納テープ１００を案内するための通路である。テープ通路４４は、本体部４１の後端部から前側上部に向かって斜め上方に延びている。部品収納部材としての部品収納テープ１００は、本体部４１の後端部からその内部に導入され、テープ通路４４を通じて本体部４１の上面前部に案内されている。
【００３８】
部品収納テープ１００は、図５に示すように、テープ本体１０１とカバーテープ１０２とで構成された長尺のテープである。テープ本体１０１には、上部に開口した多数の部品収納部１０３（凹部）が長手方向（テープ送り方向）に一定間隔で形成されており、各部品収納部１０３に部品Ｅが収納されている。テープ本体１０１の上面には、前記カバーテープ１０２が接着されており、これにより各部品収納部１０３がカバーテープ１０２により閉鎖されている。また、テープ本体１０１のうち部品収納部１０３の側方には、長手方向に一定間隔で並びかつテープ本体１０１をその厚み方向に貫通する複数の嵌合孔１０４が設けられている。
【００３９】
部品供給装置５において、前記テープガイド４５は、本体部４１の前部上面に設けられている。テープガイド４５は、テープ通路４４を通過した部品収納テープ１００を覆い、当該部品収納テープ１００を本体部４１の上面に沿って略水平に部品供給位置Ｐ１まで案内するものである。部品供給位置Ｐ１は、前記ヘッドユニット６に部品の取り出しを行わせる位置であり、本体部４１の上面前端に近い位置に設定されている。
【００４０】
図４に示すように、テープガイド４５のうち、部品供給位置Ｐ１に対応する位置には開口部４５Ａが設けられ、この開口部４５Ａよりも後方側の位置には、部品露出部４５１が設けられている。部品露出部４５１は、テープガイド４５によりガイドされる部品収納テープ１００の部品収納部１０３内において、部品Ｅを露出させる。部品露出部４５１は、部品Ｅを露出させることが可能な構成であれば、その構成は特に限定されるものではない。部品露出部４５１は、例えば、カバーテープ１０２を切断することにより部品Ｅを露出させる方式や、カバーテープ１０２を剥離することにより部品Ｅを露出させる方式など、多種多様な部品露出方式を採用することができる。本実施形態では、部品露出部４５１は、カバーテープ１０２を切断することにより部品Ｅを露出させる方式が採用され、挿入部４５１１と、刃部４５１２と、カバーテープ後処理部４５１３とを含む。
【００４１】
挿入部４５１１は、先細状に形成された薄板状の部分であり、テープガイド４５によりガイドされ、先端が自由端とされた状態の部品収納テープ１００に対し、テープ本体１０１とカバーテープ１０２との間に挿入される。部品露出部４５１において刃部４５１２は、挿入部４５１１に対してテープ送り方向の下流側に配置され、部品収納テープ１００の走行に応じてカバーテープ１０２を、テープ送り方向に沿った直線状に切断する。部品露出部４５１においてカバーテープ後処理部４５１３は、刃部４５１２に対してテープ送り方向の下流側に配置され、刃部４５１２により切断されたカバーテープ１０２を押し広げる処理を行う。これにより、部品収納テープ１００の部品収納部１０３内において、部品Ｅを露出させることができる。このようにして部品収納部１０３内において露出された部品Ｅは、部品供給位置Ｐ１において、テープガイド４５の開口部４５Ａを介して、部品実装装置１におけるヘッドユニット６の吸着ノズル６３により吸着されて取り出される。
【００４２】
第１テープ送出部４２は、テープガイド４５の下方に配置される第１スプロケット５１と、第１モーター５２と、第１モーター５２の駆動力を第１スプロケット５１に伝達する、複数枚の伝動ギヤからなる第１ギヤ群５３とを備えている。第１スプロケット５１は、テープガイド４５に沿って案内される部品収納テープ１００の嵌合孔１０４に嵌合する歯を有している。つまり、第１テープ送出部４２は、第１スプロケット５１を第１モーター５２により回転駆動することにより、部品収納テープ１００を部品供給位置Ｐ１に向かって送出する。
【００４３】
第２テープ送出部４３は、本体部４１の後端部に配置される第２スプロケット５４と、第２モーター５５と、第２モーター５５の駆動力を第２スプロケット５４に伝達する、複数枚の伝動ギヤからなる第２ギヤ群５６とを備えている。第２スプロケット５４は、上方から前記テープ通路４４内に臨んでおり、当該テープ通路４４に沿って案内される部品収納テープ１００の嵌合孔１０４に嵌合する歯を有している。つまり、第２テープ送出部４３は、第２スプロケット５４を第２モーター５５により回転駆動することにより、部品収納テープ１００を前方（部品供給位置Ｐ１）に向かって送出する。
【００４４】
部品収納テープ１００は、各送出部４２、４３により部品供給位置Ｐ１に向かって間欠的に送出され、部品供給位置Ｐ１でテープガイド４５の開口部４５Ａを通じて部品Ｅの取り出しが行われる。
【００４５】
次に、図２を参照して部品実装装置１に備えられる移動フレーム２は、Ｘ方向に延び、装置本体１ａに、所定の移動方向（Ｙ方向）に移動可能に支持される。この移動フレーム２にヘッドユニット６が搭載されている。ヘッドユニット６は、Ｘ方向に移動可能となるように、移動フレーム２に搭載される。すなわち、ヘッドユニット６は、移動フレーム２の移動に伴ってＹ方向に移動可能であり、且つ、移動フレーム２に沿ってＸ方向に移動可能である。ヘッドユニット６は、部品供給ユニット４に装着された部品供給装置５の部品供給位置Ｐ１と、コンベア３により搬送された基板Ｐの所定の部品搭載位置とにわたって移動可能とされ、部品供給位置Ｐ１において部品供給装置５から部品Ｅを取り出すとともに、その取り出した部品Ｅを部品搭載位置において基板Ｐ上に搭載（実装）する。ヘッドユニット６の詳細については、後述する。
【００４６】
第１駆動機構７は、装置本体１ａの＋Ｘ側及び−Ｘ側の端部に配設される。第１駆動機構７は、移動フレーム２をＹ方向に移動させる機構である。第１駆動機構７は、例えば、駆動モーターと、Ｙ方向に延び、駆動モーターに連結されるボールねじ軸と、移動フレーム２に配設されてボールねじ軸と螺合するボールナットと、を含んで構成される。このような構成の第１駆動機構７は、駆動モーターによるボールねじ軸の回転駆動に伴ってボールナットがボールねじ軸に沿って進退することにより、移動フレーム２をＹ方向に移動させる。
【００４７】
第２駆動機構８は、移動フレーム２に配設される。第２駆動機構８は、ヘッドユニット６を移動フレーム２に沿ったＸ方向に移動させる機構である。第２駆動機構８は、第１駆動機構７と同様に、例えば、駆動モーターと、Ｘ方向に延び、駆動モーターに連結されるボールねじ軸と、ヘッドユニット６に配設されてボールねじ軸と螺合するボールナットと、を含んで構成される。このような構成の第２駆動機構８は、駆動モーターによるボールねじ軸の回転駆動に伴ってボールナットがボールねじ軸に沿って進退することにより、ヘッドユニット６をＸ方向に移動させる。
【００４８】
なお、第１駆動機構７及び第２駆動機構８は、当例では、駆動モーターによりボールねじ軸を介して移動フレーム２及びヘッドユニット６を移動させる構成である。しかし、例えばリニアモーターを駆動源として移動フレーム２やヘッドユニット６をダイレクトに駆動する構成であってもよい。
【００４９】
ヘッドユニット６について、図２に加えて図６及び図７を参照して説明する。図６はヘッドユニット６の側面図であり、図７はヘッドユニット６を下方から見た平面図である。ヘッドユニット６は、ヘッド本体６１と、回転体６２と、吸着ノズル６３とを含む。ヘッド本体６１は、ヘッドユニット６の本体部分を構成する。回転体６２は、円柱状に形成され、回転体駆動機構６６（後記の図８参照）により鉛直軸（Ｚ方向に延びる軸）を回転中心として回転可能に、ヘッド本体６１に設けられる。
【００５０】
回転体６２の外周縁端部には、複数の吸着ノズル６３が、周方向に所定の間隔をおいて配設されている。吸着ノズル６３は、部品供給装置５により部品供給位置Ｐ１に供給された部品Ｅを吸着して保持可能な保持具である。吸着ノズル６３は、電動切替弁を介して負圧発生装置、正圧発生装置及び大気の何れかに連通可能とされている。つまり、吸着ノズル６３に負圧が供給されることで当該吸着ノズル６３による部品Ｅの吸着保持（部品の取り出し）が可能となり、その後、正圧が供給されることで当該部品Ｅの吸着保持が解除される。なお、本実施形態では、吸着ノズル６３以外の保持具として、例えば部品Ｅを把持して保持するチャックなどであってもよい。
【００５１】
吸着ノズル６３は、ノズル昇降駆動機構６７（後記の図８参照）により上下方向（Ｚ方向）に昇降可能に、回転体６２に設けられる。吸着ノズル６３は、部品供給装置５により部品供給位置Ｐ１に供給された部品Ｅの保持が可能な保持位置と、保持位置に対して上方側の退避位置との間で、Ｚ方向（上下方向）に沿って移動可能である。つまり、部品供給位置Ｐ１に供給された部品Ｅを保持するときには、吸着ノズル６３は、ノズル昇降駆動機構６７によって退避位置から保持位置へ向かって下降し、当該保持位置において部品Ｅを吸着保持する。一方、部品Ｅの吸着保持後の吸着ノズル６３は、ノズル昇降駆動機構６７によって保持位置から退避位置へ向かって上昇する。
【００５２】
また、図６及び図７に示すように、ヘッドユニット６のヘッド本体６１の下面には、回転体６２よりも外側（−Ｘ側）に取付部材６４を介して基板認識カメラ６５が固定されている。基板認識カメラ６５は、基板Ｐの品種の識別や位置決めのために、ヘッドユニット６と共に移動して、基板Ｐの上面に記された各種マークを上方から撮像するものである。
【００５３】
更に、本実施形態に係る部品実装装置１は、図２、図６及び図７に示すように、部品認識撮像装置９を備えている。部品認識撮像装置９は、ヘッドユニット６による基板Ｐに対する部品Ｅの搭載前に、吸着ノズル６３に保持された部品Ｅを撮像して撮像画像を取得する撮像装置である。部品認識撮像装置９は、第１撮像部９１と第２撮像部９２とを含む。第１撮像部９１は、吸着ノズル６３に保持された部品Ｅを、第１の方向から撮像して第１撮像画像Ｇ１（後記の図９（Ａ）参照）を取得する。第２撮像部９２は、吸着ノズル６３に保持された部品Ｅを、第１の方向と交差する第２の方向から撮像して第２撮像画像Ｇ２（後記の図９（Ｂ）参照）を取得する。
【００５４】
本実施形態では、図２に示すように、第１撮像部９１は、装置本体１ａ上の各部品供給ユニット４とコンベア３との間の位置にそれぞれ配設され、例えばＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  ｍｅｔａｌ−ｏｘｉｄｅ−ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）やＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅｄ−ｃｏｕｐｌｅｄ  ｄｅｖｉｃｅｓ）等の撮像素子を備えた部品認識カメラである。第１撮像部９１は、部品供給装置５の部品供給位置Ｐ１から、コンベア３により搬送された基板Ｐの部品搭載位置へ向かってヘッドユニット６が移動している間において、吸着ノズル６３に吸着保持された部品Ｅを、第１の方向（下方から上方に向かう方向）から撮像して第１撮像画像Ｇ１を取得する。
【００５５】
一方、第２撮像部９２は、図６及び図７に示すように、ヘッドユニット６のヘッド本体６１の下面に突設された取付部材６４に固定され、例えばＣＭＯＳやＣＣＤ等の撮像素子を備えた部品認識カメラである。第２撮像部９２は、吸着ノズル６３に吸着保持された部品Ｅを、第２の方向（側方）から撮像して第２撮像画像Ｇ２を取得する。
【００５６】
＜部品実装装置の制御系＞
次に、部品実装装置１の制御系について、図８のブロック図を用いて説明する。部品実装装置１は、制御部１０を備えている。制御部１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、制御プログラムを記憶するＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＰＵの作業領域として使用されるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等から構成されている。制御部１０は、ＣＰＵがＲＯＭに記憶された制御プログラムを実行することにより、部品実装装置１の動作を統括的に制御する。制御部１０は、図８に示すように、通信部１１と、部品供給制御部１２と、ヘッド駆動制御部１３と、部品姿勢判定部１４とを含む。
【００５７】
通信部１１は、ネットワークＮＷを介して機械学習装置２０との間でデータ通信を行うためのインターフェース回路である。部品供給制御部１２は、部品供給装置５による部品供給位置Ｐ１への部品Ｅの供給動作を制御する。
【００５８】
ヘッド駆動制御部１３は、第１駆動機構７及び第２駆動機構８によるヘッドユニット６のＸ方向及びＹ方向に関する水平面上の移動を制御する。また、ヘッド駆動制御部１３は、ノズル昇降駆動機構６７による吸着ノズル６３の昇降動作を制御する。更に、ヘッド駆動制御部１３は、回転体駆動機構６６による回転体６２の回転動作を制御する。
【００５９】
部品姿勢判定部１４は、第１撮像部９１により取得された第１撮像画像Ｇ１及び第２撮像部９２により取得された第２撮像画像Ｇ２に基づき、吸着ノズル６３に保持された部品Ｅの姿勢を判定する。
【００６０】
ここで、部品姿勢判定部１４が部品Ｅの姿勢を判定する際に参照する第１撮像画像Ｇ１及び第２撮像画像Ｇ２について、図９を参照して説明する。図９（Ａ）は、第１撮像部９１により取得された第１撮像画像Ｇ１を模式的に示す図であり、図９（Ｂ）は、第２撮像部９２により取得された第２撮像画像Ｇ２を模式的に示す図である。第１撮像画像Ｇ１は、当該第１撮像画像Ｇ１において背景に対応した画素からなる背景領域Ｇ１１と、吸着ノズル６３に保持された部品Ｅに対応した画素からなる部品領域Ｇ１２とを含む。第１撮像画像Ｇ１では、部品領域Ｇ１２が、背景領域Ｇ１１よりも明るい明領域とされている。一方、第２撮像画像Ｇ２は、吸着ノズル６３の先端部６３１に対応した画素からなるノズル先端領域Ｇ２１と、吸着ノズル６３に保持された部品Ｅに対応した画素からなる部品領域Ｇ２２とを含む。第２撮像画像Ｇ２では、ノズル先端領域Ｇ２１及び部品領域Ｇ２２が、背景領域よりも暗い暗領域とされている。
【００６１】
部品姿勢判定部１４は、上記の第１撮像画像Ｇ１及び第２撮像画像Ｇ２に基づき、吸着ノズル６３に保持された部品Ｅの姿勢を判定し、その判定結果を表す判定結果情報Ｊ１（図１０参照）を出力する。図１０に示すように、判定結果情報Ｊ１は、例えば、部品Ｅを識別するための部品識別情報Ｊ１１（部品ＩＤ）と、部品Ｅの種類を表す部品種情報Ｊ１２（部品種）と、部品Ｅの基板Ｐに対する搭載番号を表す搭載番号情報Ｊ１３（搭載番号）と、部品姿勢の判定結果を表す部品姿勢判定結果情報Ｊ１４（部品姿勢判定結果）と、を関連付けた情報である。部品姿勢判定結果情報Ｊ１４には、搭載許可情報Ｊ１４１と搭載不許可情報Ｊ１４２とが含まれる。搭載許可情報Ｊ１４１は、吸着ノズル６３に保持された部品Ｅの姿勢が、基板Ｐに対する搭載を許可する姿勢（以下、「搭載許可姿勢」と称する）である場合に、部品姿勢判定部１４から出力される情報である。一方、搭載不許可情報Ｊ１４２は、吸着ノズル６３に保持された部品Ｅの姿勢が、基板Ｐに対する搭載を不許可とする姿勢（以下、「搭載不許可姿勢」と称する）である場合に、部品姿勢判定部１４から出力される情報である。
【００６２】
図１０に示す例では、搭載番号情報Ｊ１３が「Ｍ００１」に相当する、部品識別情報Ｊ１１が「ＰＩＤ０１」で示され、部品種情報Ｊ１２が「Ｐ００１」で示される部品Ｅに対して、搭載許可情報Ｊ１４１が関連付けられており、当該部品Ｅは、搭載許可姿勢を取っていることが示されている。同様に、搭載番号情報Ｊ１３が「Ｍ００２」に相当する、部品識別情報Ｊ１１が「ＰＩＤ０１」で示され、部品種情報Ｊ１２が「Ｐ００１」で示される部品Ｅに対して、搭載許可情報Ｊ１４１が関連付けられており、当該部品Ｅは、搭載許可姿勢を取っていることが示されている。同様に、搭載番号情報Ｊ１３が「Ｍ００３」に相当する、部品識別情報Ｊ１１が「ＰＩＤ０１」で示され、部品種情報Ｊ１２が「Ｐ００１」で示される部品Ｅに対して、搭載不許可情報Ｊ１４２が関連付けられており、当該部品Ｅは、搭載不許可姿勢を取っていることが示されている。
【００６３】
部品姿勢判定部１４から搭載許可情報Ｊ１４１が出力された場合、ヘッド駆動制御部１３は、当該搭載許可情報Ｊ１４１に関連付けられた部品識別情報Ｊ１１、部品種情報Ｊ１２及び搭載番号情報Ｊ１３にて示される部品Ｅの基板Ｐに対する部品搭載動作を実行するように、ヘッドユニット６の動作を制御する。一方、部品姿勢判定部１４から搭載不許可情報Ｊ１４２が出力された場合、ヘッド駆動制御部１３は、当該搭載不許可情報Ｊ１４２に関連付けられた部品識別情報Ｊ１１、部品種情報Ｊ１２及び搭載番号情報Ｊ１３にて示される部品Ｅを廃棄する部品廃棄動作を実行するように、ヘッドユニット６の動作を制御する。
【００６４】
次に、部品姿勢判定部１４のより詳細な構成について説明する。部品姿勢判定部１４は、図８に示すように、特徴量算出部１４１と、判定部１４２と、判定条件更新部１４３と、判定条件記憶部１４４とを含む。
【００６５】
特徴量算出部１４１は、第１撮像画像Ｇ１及び第２撮像画像Ｇ２に基づき、部品Ｅの姿勢の判定のための指標となる判定指標ごとに、部品Ｅの姿勢に関する特徴量を算出する。判定指標としては、例えば、第１撮像画像Ｇ１に基づく「エッジ強度」、「辺直交度」、「部品角度」及び「部品中心ずれ量」等と、第２撮像画像Ｇ２に基づく「部品厚み」及び「部品下面傾斜度」等と、を挙げることができる。
【００６６】
判定指標の「エッジ強度」は、第１撮像画像Ｇ１において、背景領域Ｇ１１と部品領域Ｇ１２との境界部分となるエッジの濃淡の変化の度合いを示す指標である。例えば、吸着ノズル６３の先端部６３１の部品保持面に対して平行な平行姿勢で部品Ｅが保持されている場合、第１撮像画像Ｇ１において背景領域Ｇ１１と部品領域Ｇ１２との境界部分には、部品Ｅの影を表す影領域は形成されない。これに対し、吸着ノズル６３の部品保持面に対して傾斜した傾斜姿勢で部品Ｅが保持されている場合、第１撮像画像Ｇ１において背景領域Ｇ１１と部品領域Ｇ１２との境界部分には、部品Ｅの影を表す影領域が形成されるから、平行姿勢の場合に比べて「エッジ強度」が低くなる。特徴量算出部１４１は、第１撮像画像Ｇ１に基づく判定指標の「エッジ強度」に関する特徴量として、背景領域Ｇ１１と部品領域Ｇ１２との境界部分となるエッジの濃淡の変化の度合いを算出する。
【００６７】
判定指標の「辺直交度」は、第１撮像画像Ｇ１において、部品領域Ｇ１２を構成する各辺において隣接する辺同士の直交度合いを示す指標である。例えば、吸着ノズル６３の先端部６３１の部品保持面に対して平行な平行姿勢で平面視矩形状の部品Ｅが保持されている場合、第１撮像画像Ｇ１において部品領域Ｇ１２の隣接する辺同士は直交している。これに対し、吸着ノズル６３の部品保持面に対して傾斜した傾斜姿勢で部品Ｅが保持されている場合、第１撮像画像Ｇ１において部品領域Ｇ１２の隣接する辺同士は直交しなくなるから、平行姿勢の場合に比べて「辺直交度」が低くなる。特徴量算出部１４１は、第１撮像画像Ｇ１に基づく判定指標の「辺直交度」に関する特徴量として、部品領域Ｇ１２の隣接する辺同士の直交度合いを算出する。
【００６８】
判定指標の「部品角度」は、第１撮像画像Ｇ１において、画像のフレーム内における部品領域Ｇ１２の回転度合いを示す指標である。例えば、吸着ノズル６３に所定の正常姿勢で部品Ｅが保持されていることに対し、所定の回転角度で回転した回転姿勢で部品Ｅが保持されている場合、第１撮像画像Ｇ１において部品領域Ｇ１２は正常姿勢の場合に比べて「部品角度」が大きくなる。特徴量算出部１４１は、第１撮像画像Ｇ１に基づく判定指標の「部品角度」に関する特徴量として、部品領域Ｇ１２の回転度合いを算出する。
【００６９】
判定指標の「部品中心ずれ量」は、第１撮像画像Ｇ１において、部品領域Ｇ１２の中心の、画像のフレームの中心からのずれ量を示す指標である。例えば、吸着ノズル６３に所定の正常姿勢で部品Ｅが保持されている場合、吸着ノズル６３の部品保持面の中心と部品Ｅの中心とは同軸上に位置しているから、第１撮像画像Ｇ１において部品領域Ｇ１２の中心は画像のフレームの中心と一致している。これに対し、吸着ノズル６３に対して位置ずれした状態で部品Ｅが保持されている場合、吸着ノズル６３の部品保持面の中心と部品Ｅの中心とは同軸上に位置しなくなるから、第１撮像画像Ｇ１において部品領域Ｇ１２の中心は、画像のフレームの中心に対して位置ずれすることになる。特徴量算出部１４１は、第１撮像画像Ｇ１に基づく判定指標の「部品中心ずれ量」に関する特徴量として、部品領域Ｇ１２の中心の、画像のフレームの中心からのずれ量を算出する。
【００７０】
判定指標の「部品厚み」は、第２撮像画像Ｇ２において、部品領域Ｇ２２の上端から下端までの長さを示す指標である。例えば、吸着ノズル６３の部品保持面に上面が接した正常姿勢で部品Ｅが保持されていることに対し、側面が接した起立姿勢で部品Ｅが保持されている場合、或いは、吸着ノズル６３の部品保持面に対して傾斜した傾斜姿勢で部品Ｅが保持されている場合、第２撮像画像Ｇ２において部品領域Ｇ２２の上端から下端までの長さで表される「部品厚み」は大きくなる。特徴量算出部１４１は、第２撮像画像Ｇ２に基づく判定指標の「部品厚み」に関する特徴量として、部品領域Ｇ２２の上端から下端までの長さを算出する。
【００７１】
判定指標の「部品下面傾斜度」は、第２撮像画像Ｇ２において、部品領域Ｇ２２を構成する各辺において下辺の傾斜度合いを示す指標である。例えば、吸着ノズル６３の部品保持面に対して平行な平行姿勢で側面視矩形状の部品Ｅが保持されている場合、第２撮像画像Ｇ２において部品領域Ｇ２２の下辺は、画像の矩形状フレームの下辺に対して平行である。これに対し、吸着ノズル６３の部品保持面に対して傾斜した傾斜姿勢で部品Ｅが保持されている場合、第２撮像画像Ｇ２において部品領域Ｇ２２の下辺は、画像の矩形状フレームの下辺に対して傾斜することになるから、平行姿勢の場合に比べて「部品下面傾斜度」が大きくなる。特徴量算出部１４１は、第２撮像画像Ｇ２に基づく判定指標の「部品下面傾斜度」に関する特徴量として、部品領域Ｇ２２の下辺の傾斜度合いを算出する。
【００７２】
判定部１４２は、後述の判定条件記憶部１４４に記憶された判定条件情報Ｄ２（後記の図１５参照）に含まれる判定条件を読み出し、その判定条件と特徴量算出部１４１により算出された特徴量とを参照することによって、吸着ノズル６３に保持された部品Ｅの姿勢が、前記搭載許可姿勢又は前記搭載不許可姿勢のいずれの姿勢であるかを判定する。判定部１４２は、前記搭載許可姿勢であると判定した場合には前記搭載許可情報Ｊ１４１を出力し、前記搭載不許可姿勢であると判定した場合には前記搭載不許可情報Ｊ１４２を出力する。
【００７３】
判定部１４２が部品Ｅの姿勢を判定する際に用いる判定条件は、部品姿勢の判定に適切な少なくとも１つの判定指標と、搭載許可姿勢と搭載不許可姿勢とを区別するための閾値となる判定基準値と、を含んでいる。判定条件においては、判定指標ごとに判定基準値が設定されている。判定部１４２は、特徴量算出部１４１により算出された特徴量と判定基準値とを判定指標ごとに比較することによって、吸着ノズル６３に保持された部品Ｅの姿勢が、前記搭載許可姿勢又は前記搭載不許可姿勢のいずれの姿勢であるかを判定する。判定部１４２は、全ての判定指標において特徴量が判定基準値を満たす場合に、吸着ノズル６３に保持された部品Ｅの姿勢が前記搭載許可姿勢であると判定する。一方、少なくとも１つの判定指標において特徴量が判定基準値を満たさない場合には、判定部１４２は、吸着ノズル６３に保持された部品Ｅの姿勢が前記搭載不許可姿勢であると判定する。
【００７４】
判定条件記憶部１４４は、後述の機械学習装置２０の学習部２６２（図１２参照）が生成する判定条件を含む判定条件情報Ｄ２を記憶する記憶部である。また、判定条件更新部１４３は、学習部２６２が判定条件を生成し、当該判定条件を含む判定条件情報Ｄ２が学習部２６２から出力されるごとに、判定条件記憶部１４４に記憶された判定条件情報Ｄ２を更新する。
【００７５】
判定部１４２からの搭載許可情報Ｊ１４１の出力に応じ、ヘッド駆動制御部１３に制御されたヘッドユニット６が基板Ｐに対する部品Ｅの部品搭載動作を実行すると、部品Ｅが搭載された基板Ｐは、検査装置２８に搬送される。検査装置２８は、ヘッドユニット６により基板Ｐに搭載された部品Ｅの搭載状態を検査する装置である。本実施形態では、検査装置２８は、ヘッドユニット６による基板Ｐに対する部品Ｅの搭載後であって、半田を用いて基板Ｐに対して部品Ｅを固定化するリフロー処理が施される前に、基板Ｐに対する部品Ｅの搭載状態を検査する。
【００７６】
検査装置２８は、基板Ｐに対する部品Ｅの搭載状態の検査結果を表す検査結果情報Ｊ２（図１１参照）を出力する。検査装置２８から出力された検査結果情報Ｊ２は、ネットワークＮＷを介して機械学習装置２０に送信される。図１１に示すように、検査結果情報Ｊ２は、例えば、部品Ｅを識別するための部品識別情報Ｊ２１（部品ＩＤ）と、部品Ｅの種類を表す部品種情報Ｊ２２（部品種）と、部品Ｅの基板Ｐに対する搭載番号を表す搭載番号情報Ｊ２３（搭載番号）と、部品Ｅの搭載状態の検査結果Ｊ２４と、を関連付けた情報である。検査結果Ｊ２４には、搭載良好情報Ｊ２４１と搭載不良情報Ｊ２４２とが含まれる。搭載良好情報Ｊ２４１は、基板Ｐに対する部品Ｅの搭載状態が良好である場合に、検査装置２８から出力される情報である。一方、搭載不良情報Ｊ２４２は、基板Ｐに対する部品Ｅの搭載状態が不良である場合に、検査装置２８から出力される情報である。
【００７７】
図１１に示す例では、搭載番号情報Ｊ２３が「Ｍ００１」に相当する、部品識別情報Ｊ２１が「ＰＩＤ０１」で示され、部品種情報Ｊ２２が「Ｐ００１」で示される部品Ｅに対して、搭載良好情報Ｊ２４１が関連付けられており、当該部品Ｅの搭載状態が良好であることが示されている。同様に、搭載番号情報Ｊ２３が「Ｍ００２」に相当する、部品識別情報Ｊ２１が「ＰＩＤ０１」で示され、部品種情報Ｊ２２が「Ｐ００１」で示される部品Ｅに対して、搭載不良情報Ｊ２４２が関連付けられており、当該部品Ｅの搭載状態が不良であることが示されている。なお、搭載番号情報Ｊ２３が「Ｍ００３」に相当する、部品識別情報Ｊ２１が「ＰＩＤ０１」で示され、部品種情報Ｊ２２が「Ｐ００１」で示される部品Ｅに対しては、検査結果Ｊ２４が関連付けられていない。これは、判定部１４２から搭載不許可情報Ｊ１４２が出力されたことに応じて当該部品Ｅに対してヘッドユニット６が部品廃棄動作を実行したため、検査装置２８による検査の対象外とされたからである。
【００７８】
＜機械学習装置の構成＞
次に、図１に加えて図１２のブロック図を参照して、部品実装システム１Ｓに備えられる機械学習装置２０について説明する。機械学習装置２０は、通信部２２と、操作部２３と、蓄積データ格納部２４と、履歴記憶部２５と、中央処理部２６と、教師データ記憶部２７とを含んで構成され、これらの各部はバス２１を介して接続されている。
【００７９】
通信部２２は、ネットワークＮＷを介して部品実装装置１及び検査装置２８の各々との間でデータ通信を行うためのインターフェース回路である。操作部２３は、オペレーターによる各種情報の入力操作を受付ける。
【００８０】
蓄積データ格納部２４は、第１撮像部９１及び第２撮像部９２により取得された第１撮像画像Ｇ１及び第２撮像画像Ｇ２、又は、特徴量算出部１４１により算出された部品姿勢に関する特徴量を、順次蓄積して格納する記憶部である。また、蓄積データ格納部２４は、検査装置２８から出力された検査結果情報Ｊ２についても、順次蓄積して格納する。但し、蓄積データ格納部２４に格納される検査結果情報Ｊ２は、検査装置２８から出力された情報に限定されるものではなく、操作部２３に対する操作によって入力された情報であってもよい。
【００８１】
中央処理部２６は、例えば、マイクロプロセッサやその周辺回路等で構成され、教師データ生成部２６１と、学習部２６２と、補正部２６３とを含む。
【００８２】
教師データ生成部２６１は、学習部２６２が機械学習を実行する際に用いる教師データを生成する。教師データ生成部２６１は、学習部２６２が実行する機械学習の手法に応じて、図１３に示す第１の教師データＤ１、又は、図１４に示す第２の教師データＤ１Ａを生成する。
【００８３】
図１３に示す第１の教師データＤ１を生成する場合、教師データ生成部２６１は、蓄積データ格納部２４に格納されている第１撮像画像Ｇ１及び第２撮像画像Ｇ２に、検査結果情報Ｊ２を付与することにより、第１の教師データＤ１を生成する。図１３に示すように、第１の教師データＤ１は、例えば、部品Ｅの形状を表す部品形状情報Ｄ１１（部品形状）と、部品Ｅを識別するための部品識別情報Ｄ１２（部品ＩＤ）と、部品Ｅの種類を表す部品種情報Ｄ１３（部品種）と、部品Ｅの基板Ｐに対する搭載番号を表す搭載番号情報Ｄ１４（搭載番号）と、第１撮像画像Ｇ１を表す第１画像情報Ｄ１５（第１撮像画像）と、第２撮像画像Ｇ２を表す第２画像情報Ｄ１６（第２撮像画像）と、検査結果情報Ｊ２に含まれる検査結果Ｄ１７と、を関連付けたデータである。
【００８４】
図１３に示す例では、搭載番号情報Ｄ１４が「Ｍ００１」に相当する、部品形状情報Ｄ１１が「ＰＳ０１」で示され、部品識別情報Ｄ１２が「ＰＩＤ０１」で示され、部品種情報Ｄ１３が「Ｐ００１」で示される部品Ｅに対して、第１撮像画像Ｇ１及び第２撮像画像Ｇ２そのものが関連付けられるとともに、検査結果Ｄ１７として「搭載良好」が関連付けられている。同様に、搭載番号情報Ｄ１４が「Ｍ００２」に相当する、部品形状情報Ｄ１１が「ＰＳ０１」で示され、部品識別情報Ｄ１２が「ＰＩＤ０１」で示され、部品種情報Ｄ１３が「Ｐ００１」で示される部品Ｅに対して、第１撮像画像Ｇ１及び第２撮像画像Ｇ２そのものが関連付けられるとともに、検査結果Ｄ１７として「搭載不良」が関連付けられている。
【００８５】
図１４に示す第２の教師データＤ１Ａを生成する場合、教師データ生成部２６１は、蓄積データ格納部２４に格納されている、特徴量算出部１４１により算出された部品姿勢に関する特徴量に、検査結果情報Ｊ２を付与することにより、第２の教師データＤ１Ａを生成する。図１４に示すように、第２の教師データＤ１Ａは、例えば、部品Ｅの形状を表す部品形状情報Ｄ１１Ａ（部品形状）と、部品Ｅを識別するための部品識別情報Ｄ１２Ａ（部品ＩＤ）と、部品Ｅの種類を表す部品種情報Ｄ１３Ａ（部品種）と、部品Ｅの基板Ｐに対する搭載番号を表す搭載番号情報Ｄ１４Ａ（搭載番号）と、判定指標Ｄ１５Ａごとの特徴量Ｄ１６Ａと、検査結果情報Ｊ２に含まれる検査結果Ｄ１７Ａと、を関連付けたデータである。
【００８６】
図１４に示す例では、搭載番号情報Ｄ１４Ａが「Ｍ００１」に相当する、部品形状情報Ｄ１１Ａが「ＰＳ０１」で示され、部品識別情報Ｄ１２Ａが「ＰＩＤ０１」で示され、部品種情報Ｄ１３Ａが「Ｐ００１」で示される部品Ｅに対して、判定指標Ｄ１５Ａが「ＤＡ０１」，「ＤＡ０２」ごとの特徴量Ｄ１６Ａとして「Ｔ００１」，「Ｔ００２」が関連付けられるとともに、検査結果Ｄ１７Ａとして「搭載良好」が関連付けられている。同様に、搭載番号情報Ｄ１４Ａが「Ｍ００２」に相当する、部品形状情報Ｄ１１Ａが「ＰＳ０１」で示され、部品識別情報Ｄ１２Ａが「ＰＩＤ０１」で示され、部品種情報Ｄ１３Ａが「Ｐ００１」で示される部品Ｅに対して、判定指標Ｄ１５Ａが「ＤＡ０１」，「ＤＡ０２」ごとの特徴量Ｄ１６Ａとして「Ｔ００３」，「Ｔ００４」が関連付けられるとともに、検査結果Ｄ１７Ａとして「搭載不良」が関連付けられている。
【００８７】
なお、検査結果情報Ｊ２を付与した教師データＤ１，Ｄ１Ａを生成する際に、教師データ生成部２６１は、検査装置２８から出力された検査結果情報Ｊ２を用いることに限定されず、操作部２３に対する操作によって入力された検査結果情報を用いてもよい。教師データ生成部２６１により生成された教師データＤ１，Ｄ１Ａは、教師データ記憶部２７に順次蓄積して記憶される。換言すると、教師データ記憶部２７は、教師データ生成部２６１により生成された教師データＤ１，Ｄ１Ａを、順次蓄積して記憶する。また、教師データ記憶部２７は、教師データＤ１，Ｄ１Ａを、部品Ｅの形状ごとに区分して記憶する。
【００８８】
学習部２６２は、教師データ記憶部２７に記憶された教師データＤ１，Ｄ１Ａを用いて機械学習を実行することにより、部品姿勢判定部１４の判定部１４２が部品Ｅの姿勢を判定する際に用いる判定条件を生成する。学習部２６２は、定期的に機械学習を実行する。学習部２６２が実行する機械学習の手法は、特に限定されるものではないが、例えば、ニューラルネットワーク（Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）を使用した手法が挙げられる。ニューラルネットワークは、人間の脳の構造を模した構成となっており、人間の脳におけるニューロン（神経細胞）の機能を模した論理回路を多層に積層して構成されたものである。ニューラルネットワークは、論理回路層として、入力層、隠れ層、及び出力層を含んで構成される。
【００８９】
学習部２６２は、生成した判定条件を含む判定条件情報Ｄ２（図１５参照）を出力する。学習部２６２から出力された判定条件情報Ｄ２は、ネットワークＮＷを介して部品実装装置１に送信される。部品実装装置１においては、通信部１１を介して判定条件情報Ｄ２を受信すると、その受信した判定条件情報Ｄ２を判定条件記憶部１４４が記憶する。
【００９０】
図１５に示すように、判定条件情報Ｄ２は、例えば、部品Ｅを識別するための部品識別情報Ｄ２１（部品ＩＤ）と、部品Ｅの種類を表す部品種情報Ｄ２２（部品種）と、学習部２６２により生成された判定条件Ｄ２３と、を関連付けた情報である。判定条件Ｄ２３には、判定指標Ｄ２３１と判定基準値Ｄ２３２とが含まれる。判定条件Ｄ２３では、判定指標Ｄ２３１ごとに判定基準値Ｄ２３２が設定されている。
【００９１】
図１５に示す例では、部品識別情報Ｄ２１が「ＰＩＤ０１」で示され、部品種情報Ｄ２２が「Ｐ００１」で示される部品Ｅに対して、判定指標Ｄ２３１が「ＤＡ０１」，「ＤＡ０２」，「ＤＡ０３」，「ＤＡ０４」ごとの判定基準値Ｄ２３２として、「ＤＢ１１」，「ＤＢ２１」，「ＤＢ３１」，「ＤＢ４１」が関連付けられている。同様に、部品識別情報Ｄ２１が「ＰＩＤ０２」で示され、部品種情報Ｄ２２が「Ｐ００２」で示される部品Ｅに対して、判定指標Ｄ２３１が「ＤＡ０１」，「ＤＡ０２」，「ＤＡ０４」，「ＤＡ０５」ごとの判定基準値Ｄ２３２として、「ＤＢ１２」，「ＤＢ２２」，「ＤＢ４２」，「ＤＢ５１」が関連付けられている。
【００９２】
前述の部品姿勢判定部１４の判定部１４２は、学習部２６２から出力され、判定条件記憶部１４４に記憶された判定条件情報Ｄ２を参照することにより、吸着ノズル６３に保持された部品Ｅの姿勢を判定する。具体的には、判定部１４２は、特徴量算出部１４１により算出された特徴量と、判定条件情報Ｄ２の判定条件Ｄ２３に含まれる判定基準値Ｄ２３２とを判定指標Ｄ２３１ごとに比較することによって、吸着ノズル６３に保持された部品Ｅの姿勢が、搭載許可姿勢又は搭載不許可姿勢のいずれの姿勢であるかを判定する。
【００９３】
学習部２６２が機械学習を実行する際に用いる教師データＤ１，Ｄ１Ａは、第１撮像画像Ｇ１及び第２撮像画像Ｇ２、又は、その撮像画像Ｇ１，Ｇ２に基づく部品姿勢に関する特徴量に、検査結果情報Ｊ２が付与されたデータである。このような、教師データＤ１，Ｄ１Ａを用いた機械学習の実行により生成された判定条件Ｄ２３に基づき、吸着ノズル６３に保持された部品Ｅの姿勢が判定されるので、基板Ｐに対する搭載を許可する搭載許可姿勢を取っているかを好適に判定することができる。このため、不所望な部品Ｅの廃棄を低減するとともに、基板Ｐに対する部品Ｅの搭載不良の発生を低減することが可能となる。
【００９４】
また、学習部２６２は、教師データ記憶部２７に記憶された、部品Ｅの形状ごとに区分された教師データＤ１，Ｄ１Ａを用いた機械学習を実行することにより、判定条件Ｄ２３を生成する。これにより、学習部２６２が実行する機械学習の範囲を、部品Ｅの形状ごとに制限することができ、学習部２６２が判定条件Ｄ２３を生成するために要する時間を短縮することができる。また、学習部２６２により生成された判定条件Ｄ２３は、部品Ｅの形状ごとに設定されたものとなり、同形状の部品Ｅに対し、同様の判定条件Ｄ２３を適用することができる。
【００９５】
また、学習部２６２は、図１３に示す第１の教師データＤ１を用いる場合、機械学習として深層学習（ディープラーニング：Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ）を実行する。第１の教師データＤ１には、互いに異なる方向から撮像された第１撮像画像Ｇ１及び第２撮像画像Ｇ２を表す画像情報Ｄ１５，Ｄ１６と、検査結果Ｄ１７と、が含まれる。学習部２６２が深層学習を実行する場合、ニューラルネットワークは、隠れ層が多数存在する多層構造となる。学習部２６２が深層学習を実行する場合、第１の教師データＤ１が入力層からより深い層（隠れ層）に伝達されていくうちに各層で学習が繰り返され、検査結果Ｄ１７に適合した判定指標Ｄ２３１及び判定基準値Ｄ２３２が、部品ごとに区分された第１撮像画像Ｇ１及び第２撮像画像Ｇ２から抽出されて、判定条件Ｄ２３が生成される。深層学習を実行した学習部２６２により生成された判定条件Ｄ２３に基づき、判定部１４２が部品姿勢を判定することによって、基板Ｐに対する搭載を許可する搭載許可姿勢と、基板Ｐに対する搭載を不許可とする搭載不許可姿勢とを、より高精度に、且つ信頼性が高い状態で区別することができる。
【００９６】
また、学習部２６２は、図１４に示す第２の教師データＤ１Ａを用いる場合、機械学習として教師あり学習を実行する。第２の教師データＤ１Ａには、判定指標Ｄ１５Ａごとの特徴量Ｄ１６Ａと、検査結果Ｄ１７Ａと、が含まれる。学習部２６２が深層学習とは区別された教師あり学習を実行する場合、ニューラルネットワークは、例えば隠れ層が１層の層構造となる。学習部２６２が深層学習とは区別された教師あり学習を実行する場合、第２の教師データＤ１Ａが入力層から隠れ層に伝達されることにより学習され、検査結果Ｄ１７Ａに適合した判定基準値Ｄ２３２が判定指標Ｄ１５Ａごとに抽出されて、判定条件Ｄ２３が生成される。学習部２６２が深層学習とは区別された教師あり学習を実行する場合には、学習部２６２が判定条件Ｄ２３を生成するために要する時間を、深層学習に比べて短縮することができ、学習部２６２による機械学習処理の負荷を軽減することができる。
【００９７】
また、前述したように、学習部２６２が機械学習を実行する際に用いる教師データＤ１，Ｄ１Ａに含まれる検査結果情報Ｊ２は、リフロー処理が施される前に、基板Ｐに対する部品Ｅの搭載状態を検査する検査装置２８から出力された情報である。
【００９８】
基板Ｐに対する部品Ｅの搭載後にリフロー処理が行われると、半田の凝集作用によるセルフアライメント効果によって、基板Ｐ上において部品Ｅが、基板Ｐに対する所定位置に引っ張られる。すなわち、基板Ｐに対する部品Ｅの搭載状態の検査をリフロー処理後に行った場合、部品の搭載直後における真の搭載状態を把握することができない。このため、学習部２６２が機械学習を実行する際に、リフロー処理後の検査結果情報を付与した教師データを用いた場合、基板Ｐに対する部品Ｅの搭載状態と直接的に関連付けられた部品姿勢を判定するための判定条件を、生成することができなくなる可能性がある。そこで、基板Ｐに対する部品Ｅの搭載状態の検査をリフロー処理前に行うように検査装置２８を構成する。これにより、学習部２６２は、基板Ｐに対する部品Ｅの搭載状態と直接的に関連付けられた部品姿勢を判定するための判定条件Ｄ２３を、生成することができる。
【００９９】
学習部２６２により生成された判定条件Ｄ２３を用いた部品姿勢の判定について、搭載許可姿勢と搭載不許可姿勢との区別を、図１６を参照して説明する。図１６に示す例では、第１撮像画像Ｇ１及び第２撮像画像Ｇ２において、第１部品姿勢パターンＰＡ１、第２部品姿勢パターンＰＡ２、及び第３部品姿勢パターンＰＡ３で示される部品姿勢が搭載許可姿勢に属している。一方、第４部品姿勢パターンＰＡ４、第５部品姿勢パターンＰＡ５、第６部品姿勢パターンＰＡ６、第７部品姿勢パターンＰＡ７、及び第８部品姿勢パターンＰＡ８で示される部品姿勢が搭載不許可姿勢に属している。
【０１００】
第１乃至第３部品姿勢パターンＰＡ１，ＰＡ２，ＰＡ３では、第１撮像画像Ｇ１における判定指標Ｄ２３１の「エッジ強度」、「辺直交度」及び「部品角度」に関する特徴量と、第２撮像画像Ｇ２における判定指標Ｄ２３１の「部品厚み」及び「部品下面傾斜度」に関する特徴量との、全ての判定指標Ｄ２３１の特徴量が、判定基準値Ｄ２３２を満たしている。このため、判定部１４２は、第１乃至第３部品姿勢パターンＰＡ１，ＰＡ２，ＰＡ３で示される部品姿勢を、搭載許可姿勢であると判定する。
【０１０１】
第４部品姿勢パターンＰＡ４では、第１撮像画像Ｇ１における判定指標Ｄ２３１の「エッジ強度」、「辺直交度」及び「部品角度」に関する特徴量と、第２撮像画像Ｇ２における判定指標Ｄ２３１の「部品下面傾斜度」に関する特徴量とが、判定基準値Ｄ２３２を満たしている。しかしながら、吸着ノズル６３の部品保持面に側面が接した起立姿勢で部品Ｅが保持されているので、第２撮像画像Ｇ２における判定指標Ｄ２３１の「部品厚み」に関する特徴量が判定基準値Ｄ２３２よりも大きく、当該判定基準値Ｄ２３２を満たしていない。このため、判定部１４２は、第４部品姿勢パターンＰＡ４で示される部品姿勢を、搭載不許可姿勢であると判定する。
【０１０２】
第５部品姿勢パターンＰＡ５では、第１撮像画像Ｇ１における判定指標Ｄ２３１の「エッジ強度」及び「辺直交度」に関する特徴量と、第２撮像画像Ｇ２における判定指標Ｄ２３１の「部品厚み」及び「部品下面傾斜度」に関する特徴量とが、判定基準値Ｄ２３２を満たしている。しかしながら、吸着ノズル６３に対して所定の回転角度で回転した回転姿勢で部品Ｅが保持されているので、第１撮像画像Ｇ１における判定指標Ｄ２３１の「部品角度」に関する特徴量が判定基準値Ｄ２３２よりも大きく、当該判定基準値Ｄ２３２を満たしていない。このため、判定部１４２は、第５部品姿勢パターンＰＡ５で示される部品姿勢を、搭載不許可姿勢であると判定する。
【０１０３】
第６部品姿勢パターンＰＡ６では、第１撮像画像Ｇ１における判定指標Ｄ２３１の「辺直交度」及び「部品角度」に関する特徴量と、第２撮像画像Ｇ２における判定指標Ｄ２３１の「部品厚み」に関する特徴量とが、判定基準値Ｄ２３２を満たしている。しかしながら、吸着ノズル６３の部品保持面に対して傾斜した傾斜姿勢で部品Ｅが保持され、第１撮像画像Ｇ１において背景領域Ｇ１１と部品領域Ｇ１２との境界部分には、部品Ｅの影を表す影領域が形成されているので、「エッジ強度」に関する特徴量が判定基準値Ｄ２３２よりも低く、第２撮像画像Ｇ２における判定指標Ｄ２３１の「部品下面傾斜度」に関する特徴量が判定基準値Ｄ２３２よりも大きく、判定基準値Ｄ２３２を満たしていない。このため、判定部１４２は、第６部品姿勢パターンＰＡ６で示される部品姿勢を、搭載不許可姿勢であると判定する。
【０１０４】
第７部品姿勢パターンＰＡ７では、第１撮像画像Ｇ１における判定指標Ｄ２３１の「部品角度」に関する特徴量と、第２撮像画像Ｇ２における判定指標Ｄ２３１の「部品厚み」に関する特徴量とが、判定基準値Ｄ２３２を満たしている。しかしながら、吸着ノズル６３の部品保持面に対して傾斜した傾斜姿勢で部品Ｅが保持され、第１撮像画像Ｇ１において背景領域Ｇ１１と部品領域Ｇ１２との境界部分には、部品Ｅの影を表す影領域が形成され、更には、第１撮像画像Ｇ１において部品領域Ｇ１２の隣接する辺同士が直交していないので、第１撮像画像Ｇ１における判定指標Ｄ２３１の「エッジ強度」及び「辺直交度」に関する特徴量が判定基準値Ｄ２３２よりも低く、第２撮像画像Ｇ２における判定指標Ｄ２３１の「部品下面傾斜度」に関する特徴量が判定基準値Ｄ２３２よりも大きく、判定基準値Ｄ２３２を満たしていない。このため、判定部１４２は、第７部品姿勢パターンＰＡ７で示される部品姿勢を、搭載不許可姿勢であると判定する。
【０１０５】
第８部品姿勢パターンＰＡ８では、第１撮像画像Ｇ１における判定指標Ｄ２３１の「辺直交度」及び「部品角度」に関する特徴量と、第２撮像画像Ｇ２における判定指標Ｄ２３１の「部品下面傾斜度」に関する特徴量とが、判定基準値Ｄ２３２を満たしている。しかしながら、吸着ノズル６３の部品保持面に対して傾斜した傾斜姿勢で部品Ｅが保持され、第１撮像画像Ｇ１において背景領域Ｇ１１と部品領域Ｇ１２との境界部分には、部品Ｅの影を表す影領域が形成されているので、第１撮像画像Ｇ１における判定指標Ｄ２３１の「エッジ強度」に関する特徴量が判定基準値Ｄ２３２よりも低く、第２撮像画像Ｇ２における判定指標Ｄ２３１の「部品厚み」に関する特徴量が判定基準値Ｄ２３２よりも大きく、判定基準値Ｄ２３２を満たしていない。このため、判定部１４２は、第８部品姿勢パターンＰＡ８で示される部品姿勢を、搭載不許可姿勢であると判定する。
【０１０６】
図１２を参照して、機械学習装置２０の履歴記憶部２５は、履歴情報Ｄ３（図１７参照）を記憶する。履歴情報Ｄ３は、判定部１４２から出力される判定結果情報Ｊ１に含まれる搭載不許可情報Ｊ１４２と、検査装置２８から出力される検査結果情報Ｊ２に含まれる搭載不良情報Ｊ２４２との、所定期間ごとの出力回数の履歴を表す情報である。
【０１０７】
学習部２６２による機械学習が定期的に実行され、当該機械学習が進むと、吸着ノズル６３に保持された部品Ｅの姿勢に関し、基板Ｐに対する搭載を許可する搭載許可姿勢の許容範囲を過度に狭くする、厳しい判定条件Ｄ２３が生成される虞がある。図１７に示す例では、左から順に、１回目の判定条件更新（第１判定条件更新）、２回目の判定条件更新（第２判定条件更新）、３回目の判定条件更新（第３判定条件更新）、４回目の判定条件更新（第４判定条件更新）の各タイミングで機械学習が順次実行され、４回目の判定条件更新（第４判定条件更新）のタイミングでの機械学習の実行により生成された判定条件Ｄ２３が、搭載許可姿勢の許容範囲を過度に狭くする判定条件とされている。この場合、基板Ｐに対する部品Ｅの搭載不良の発生を大幅に低減し、搭載不良情報Ｊ２４２の出力回数を低減することができるものの、部品搭載動作を実行しても実際には搭載不良にはならない部品姿勢をも搭載不許可姿勢であると判定され、搭載不許可情報Ｊ１４２の出力回数が過剰な上昇傾向を示す。このように、実際には搭載不良にはならない部品姿勢が搭載不許可姿勢であると判定されると、不所望に部品Ｅの廃棄が行われてしまう可能性がある。
【０１０８】
そこで、補正部２６３は、履歴情報Ｄ３に基づき、搭載不許可情報Ｊ１４２及び搭載不良情報Ｊ２４２の各々の出力回数の推移を監視する。そして、補正部２６３は、搭載不許可情報Ｊ１４２の出力回数の過剰な上昇傾向を検知した場合に、当該上昇傾向が緩和されるように、判定条件Ｄ２３を補正する。
【０１０９】
例えば、補正部２６３は、学習部２６２により生成された判定条件Ｄ２３について、搭載不許可情報Ｊ１４２の出力回数が過剰な上昇傾向を示したタイミング（以下、「過剰上昇タイミング」と称する）で生成された判定条件Ｄ２３と、過剰上昇タイミングに対して１つ前のタイミング（以下、「前回タイミング」と称する）で生成された判定条件Ｄ２３とを参照し、補正された判定条件を生成する。詳しく説明すると、補正部２６３は、過剰上昇タイミングで生成された判定条件Ｄ２３に含まれる判定基準値Ｄ２３２と、前回タイミングで生成された判定条件Ｄ２３に含まれる判定基準値Ｄ２３２との中間値を、補正後の判定基準値として、補正された判定条件を生成する。
【０１１０】
補正部２６３は、搭載許可姿勢の許容範囲を過度に狭くする、厳しい判定条件Ｄ２３が生成された場合に、その判定条件Ｄ２３を好適に補正することができる。判定部１４２は、補正された判定条件に基づき、吸着ノズル６３に保持された部品Ｅの姿勢を判定することにより、基板Ｐに対する搭載を許可する搭載許可姿勢を取っているかを好適に判定することができる。
【０１１１】
＜機械学習装置の制御動作について＞
次に、図１８のフローチャートを参照して、機械学習装置２０の制御動作について説明する。なお、以下では、学習部２６２が機械学習として深層学習を実行するものとして説明する。
【０１１２】
機械学習装置２０は、第１撮像部９１及び第２撮像部９２により取得された第１撮像画像Ｇ１及び第２撮像画像Ｇ２と、検査装置２８から出力された検査結果情報Ｊ２とを、通信部２２を介して受信すると、機械学習処理を開始する。蓄積データ格納部２４は、通信部２２を介して受信するごとに、第１撮像画像Ｇ１及び第２撮像画像Ｇ２を順次蓄積して格納するとともに（ステップａ１）、検査結果情報Ｊ２を順次蓄積して格納する（ステップａ２）。
【０１１３】
次に、教師データ生成部２６１は、第１撮像画像Ｇ１及び第２撮像画像Ｇ２に、検査結果情報Ｊ２を付与することにより、第１の教師データＤ１（図１３参照）を生成する（ステップａ３）。教師データ生成部２６１により生成された第１の教師データＤ１は、部品Ｅの形状ごとに区分された状態で、教師データ記憶部２７に順次蓄積して記憶される（ステップａ４）。
【０１１４】
次に、学習部２６２は、教師データ記憶部２７に記憶された第１の教師データＤ１を用いて機械学習（深層学習）を実行し（ステップａ５）、判定部１４２が部品Ｅの姿勢を判定する際に用いる判定条件Ｄ２３を生成する（ステップａ６）。学習部２６２は、生成した判定条件Ｄ２３を含む判定条件情報Ｄ２（図１５参照）を出力する。学習部２６２から判定条件情報Ｄ２が出力されると、その判定条件情報Ｄ２は、通信部２２を介して部品実装装置１に送信される（ステップａ７）。
【０１１５】
部品実装装置１では、機械学習装置２０から送信された判定条件情報Ｄ２を判定条件記憶部１４４が記憶し、判定部１４２が当該判定条件情報Ｄ２を参照して吸着ノズル６３に保持された部品Ｅの姿勢を判定する。そして、判定部１４２は、判定結果を表す搭載許可情報Ｊ１４１又は搭載不許可情報Ｊ１４２を出力する。機械学習装置２０の履歴記憶部２５は、搭載不許可情報Ｊ１４２の出力回数の履歴を含む履歴情報Ｄ３（図１７参照）を記憶する。
【０１１６】
そして、補正部２６３は、履歴情報Ｄ３に基づき搭載不許可情報Ｊ１４２の出力回数の推移を監視し（ステップａ８）、搭載不許可情報Ｊ１４２の出力回数が過剰に上昇しているか否かを判断する（ステップａ９）。補正部２６３は、搭載不許可情報Ｊ１４２の出力回数の過剰な上昇傾向を検知した場合には、当該上昇傾向が緩和されるように、判定条件Ｄ２３を補正する（ステップａ１０）。補正部２６３は、補正後の判定条件を出力する。補正部２６３から補正後の判定条件が出力されると、その判定条件は、通信部２２を介して部品実装装置１に送信される（ステップａ１１）。
【０１１７】
部品実装装置１では、機械学習装置２０から送信された補正後の判定条件を判定条件記憶部１４４が記憶し、判定部１４２が当該補正後の判定条件を参照して吸着ノズル６３に保持された部品Ｅの姿勢を判定する。これにより、基板Ｐに対する搭載を許可する搭載許可姿勢を取っているかを好適に判定することができる。
【０１１８】
＜部品実装装置の部品搭載動作について＞
次に、図１９のフローチャートを参照して、部品実装装置１の部品搭載動作について説明する。
【０１１９】
部品実装装置１は、基板Ｐに対する部品Ｅの部品搭載動作を開始する指令信号がオペレーターの操作により入力されると、その部品搭載動作を開始する。まず、基板Ｐがコンベア３上を搬送されて、所定の部品搭載位置に位置決めされる。そして、部品供給制御部１２は、部品供給装置５を制御する。部品供給装置５は、部品収納テープ１００を間欠的に送出することにより、部品Ｅを部品供給位置Ｐ１に供給する。
【０１２０】
次に、ヘッド駆動制御部１３は、第１駆動機構７及び第２駆動機構８によるヘッドユニット６のＸ方向及びＹ方向に関する水平面上の移動を制御する。第１駆動機構７及び第２駆動機構８は、吸着ノズル６３が部品供給位置Ｐ１の真上に位置するように、ヘッドユニット６を移動させる。次に、ヘッド駆動制御部１３は、ノズル昇降駆動機構６７による吸着ノズル６３の昇降動作を制御する。ノズル昇降駆動機構６７は、吸着ノズル６３を下降させる。下降された吸着ノズル６３は、部品供給位置Ｐ１に供給された部品Ｅを吸着保持する（ステップｂ１）。吸着ノズル６３が部品Ｅを保持すると、ヘッド駆動制御部１３は、吸着ノズル６３を上昇させる。このとき、第２撮像部９２は、吸着ノズル６３に保持された部品Ｅを側方から撮像して第２撮像画像Ｇ２を取得する（ステップｂ２）。
【０１２１】
次に、ヘッド駆動制御部１３は、第１駆動機構７及び第２駆動機構８によるヘッドユニット６のＸ方向及びＹ方向に関する水平面上の移動を制御する。第１駆動機構７及び第２駆動機構８は、吸着ノズル６３がコンベア３上の基板Ｐにおける部品搭載位置の真上に位置するように、ヘッドユニット６を移動させる。このとき、第１撮像部９１は、吸着ノズル６３に保持された部品Ｅを下方から撮像して第１撮像画像Ｇ１を取得する（ステップｂ２）。
【０１２２】
第１撮像部９１が第１撮像画像Ｇ１を取得し、第２撮像部９２が第２撮像画像Ｇ２を取得すると、特徴量算出部１４１は、第１撮像画像Ｇ１及び第２撮像画像Ｇ２に基づき、部品姿勢に関する特徴量を、判定指標ごとに算出する（ステップｂ３）。
【０１２３】
次に、判定部１４２は、判定条件記憶部１４４に記憶された判定条件情報Ｄ２に含まれる判定条件Ｄ２３を読み出す（ステップｂ４）。判定部１４２は、吸着ノズル６３に保持された部品Ｅに対応した判定条件Ｄ２３を読み出す。そして、判定部１４２は、特徴量算出部１４１により算出された特徴量と、判定条件Ｄ２３に含まれる判定基準値Ｄ２３２とを判定指標Ｄ２３１ごとに比較することによって、吸着ノズル６３に保持された部品Ｅの姿勢が、搭載許可姿勢又は搭載不許可姿勢のいずれの姿勢であるかを判定する（ステップｂ５、ステップｂ６）。判定部１４２は、全ての判定指標Ｄ２３１において特徴量が判定基準値Ｄ２３２を満たす場合に、吸着ノズル６３に保持された部品Ｅの姿勢が搭載許可姿勢であると判定し、搭載許可情報Ｊ１４１を出力する（ステップｂ７）。一方、少なくとも１つの判定指標Ｄ２３１において特徴量が判定基準値Ｄ２３２を満たさない場合には、判定部１４２は、吸着ノズル６３に保持された部品Ｅの姿勢が搭載不許可姿勢であると判定し、搭載不許可情報Ｊ１４２を出力する（ステップｂ９）。
【０１２４】
判定部１４２から搭載許可情報Ｊ１４１が出力されると、ヘッド駆動制御部１３は、部品搭載位置の真上に配置され、部品Ｅを保持した吸着ノズル６３を下降させて、基板Ｐへの部品Ｅの部品搭載動作を実行する（ステップｂ８）。このようにして、部品Ｅを基板Ｐに搭載することができる。一方、判定部１４２から搭載不許可情報Ｊ１４２が出力されると、ヘッド駆動制御部１３は、吸着ノズル６３に保持された部品Ｅを廃棄する部品廃棄動作を実行するように、ヘッドユニット６の動作を制御する（ステップｂ１０）。このようにして、搭載不許可姿勢を取った部品Ｅを廃棄することにより、基板Ｐに対する部品Ｅの搭載不良の発生を低減することができる。
【符号の説明】
【０１２５】
１  部品実装装置
１Ｓ  部品実装システム
６  ヘッドユニット
６３  吸着ノズル（保持具）
９  部品認識撮像装置
９１  第１撮像部
９２  第２撮像部
１０  制御部
１４  部品姿勢判定部
２０  機械学習装置
２２  通信部
２３  操作部
２４  蓄積データ格納部
２５  履歴記憶部
２６  中央処理部
２６１  教師データ生成部
２６２  学習部
２６３  補正部
２７  教師データ記憶部
２８  検査装置
Ｄ１  第１の教師データ
Ｄ１Ａ  第２の教師データ
Ｄ２  判定条件情報
Ｄ３  履歴情報
Ｇ１  第１撮像画像
Ｇ２  第２撮像画像
Ｊ１  判定結果情報
Ｊ１４１  搭載許可情報
Ｊ１４２  搭載不許可情報
Ｊ２  検査結果情報
Ｊ２４１  搭載良好情報
Ｊ２４２  搭載不良情報
【図１】
2019110257.tif 000003
【図２】
2019110257.tif 000004
【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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