(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
吸着ノズルに吸着した部品をその下面側からカメラで撮像し、画像処理技術によって当該部品の吸着姿勢が正常吸着か斜め吸着かを判別する部品吸着姿勢判別方法において、
予め、正常吸着状態の部品画像と斜め吸着状態の部品画像をそれぞれ多数収集し、各部品画像から特徴量を抽出した後、それらの特徴量のデータの統計的な分布を判別分析法を用いて評価して正常吸着と斜め吸着とを判別するための判別基準を設定してメモリに記憶しておき、以後、前記吸着ノズルに部品を吸着する毎に、前記カメラで撮像した部品画像から特徴量を抽出し、その特徴量から前記判別基準に従って当該部品の吸着姿勢が正常吸着か斜め吸着かを判別するものであり、
前記特徴量としては、前記部品画像の中心線の各位置ｙ(i) から当該中心線の直交方向両側の当該部品画像の外形エッジまでの距離Ｌｘｙ(i) ，Ｒｘｙ(i) と、前記中心線の各位置ｙ(i) における両側の距離同士の差分の絶対値｜Ｌｘｙ(i) −Ｒｘｙ(i) ｜と、前記中心線と直交する他方の中心線に関して対称位置ｙ(i) ，ｙ(-i)にある距離同士の差分の絶対値｜Ｌｘｙ(i) −Ｌｘｙ(-i)｜，｜Ｒｘｙ(i) −Ｒｘｙ(-i)｜を用いることを特徴とする部品吸着姿勢判別方法。
【請求項２】
前記判別基準として、前記特徴量のデータを変量とする線形判別式を作成しておき、以後、前記吸着ノズルに部品を吸着する毎に、前記カメラで撮像した部品画像から抽出した特徴量のデータを前記線形判別式に代入して判別得点を算出し、この判別得点を判別しきい値と比較して当該部品の吸着姿勢が正常吸着か斜め吸着かを判別することを特徴とする請求項１に記載の部品吸着姿勢判別方法。
【請求項３】
吸着ノズルに吸着した部品をその下面側から撮像するカメラと、このカメラの出力信号を画像処理して前記部品の吸着姿勢が正常吸着か斜め吸着かを判別する吸着姿勢判別手段とを備えた部品吸着姿勢判別システムにおいて、
前記吸着姿勢判別手段は、予め、正常吸着状態の部品画像と斜め吸着状態の部品画像をそれぞれ多数収集し、各部品画像から特徴量を抽出した後、それらの特徴量のデータの統計的な分布を判別分析法を用いて評価して正常吸着と斜め吸着とを判別するための判別基準を設定してメモリに記憶しておき、以後、前記吸着ノズルに部品を吸着する毎に、前記カメラで撮像した部品画像から特徴量を抽出し、その特徴量から前記判別基準に従って当該部品の吸着姿勢が正常吸着か斜め吸着かを判別し、前記特徴量としては、前記部品画像の中心線の各位置ｙ(i) から当該中心線の直交方向両側の当該部品画像の外形エッジまでの距離Ｌｘｙ(i) ，Ｒｘｙ(i) と、前記中心線の各位置ｙ(i) における両側の距離同士の差分の絶対値｜Ｌｘｙ(i) −Ｒｘｙ(i) ｜と、前記中心線と直交する他方の中心線に関して対称位置ｙ(i) ，ｙ(-i)にある距離同士の差分の絶対値｜Ｌｘｙ(i) −Ｌｘｙ(-i)｜，｜Ｒｘｙ(i) −Ｒｘｙ(-i)｜を用いることを特徴とする部品吸着姿勢判別システム。
【請求項４】
前記吸着姿勢判別手段は、前記判別基準として、前記特徴量のデータを変量とする線形判別式を作成しておき、以後、前記吸着ノズルに部品を吸着する毎に、前記カメラで撮像した部品画像から抽出した特徴量のデータを前記線形判別式に代入して判別得点を算出し、この判別得点を判別しきい値と比較して当該部品の吸着姿勢が正常吸着か斜め吸着かを判別することを特徴とする請求項３に記載の部品吸着姿勢判別システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、吸着ノズルに吸着した部品をその下面側からカメラで撮像し、画像処理技術によって当該部品の吸着姿勢が正常吸着か斜め吸着かを判別する部品吸着姿勢判別方法及び部品吸着姿勢判別システムに関する発明である。
【背景技術】
【０００２】
一般に、電子部品実装機においては、吸着ノズルに部品を吸着し、この部品を回路基板上に移送して回路基板の所定位置に実装するようにしている。更に、吸着ノズルに吸着した部品をその下面側から撮像するカメラを設置して、このカメラで撮像した部品画像によって部品の種類を確認したり、吸着ノズルに対する部品の吸着位置のずれを補正するようにしている。
【０００３】
ところで、通常は、図７（ａ）に示すように、吸着ノズル１に部品２が水平に吸着された状態になるが、図７（ｂ）に示すように、何らかの原因で吸着ノズル１に部品２が斜めに吸着された状態になることがある。このような斜め吸着は実装不良の原因となるため、特許文献１（特開平６−２１６５８４号公報）に示すように、斜め吸着を検出する手段として光センサを用い、吸着ノズル１に吸着した部品２の両側に、光センサの発光素子３と受光素子４とをその光軸５が正常な吸着姿勢の部品２の下面よりも僅かに低い位置を通過するように配置したものがある。このものは、図７（ａ）に示すように、部品２の吸着姿勢が正常吸着であれば、光軸５が部品２で遮断されないが、図７（ｂ）に示すように、部品２の吸着姿勢が斜め吸着である場合は、その部品２の下部で光軸５が遮断されることで、斜め吸着が検出されるようになっている。
【０００４】
しかしながら、この構成では、斜め吸着を検出する手段として、光センサ（発光素子３と受光素子４）を設ける必要があり、その分、コストアップする欠点がある。
【０００５】
そこで、本出願人は、特許文献２（特開２００６−１１４８２１号公報）に示すように、予め、想定される正常な吸着姿勢の部品画像の外形線と交差する複数本のシークラインを当該部品画像の中心線に関して対称な位置に設定し、対称な位置関係にあるシークライン上の輝度の変化パターンを比較することで、部品の吸着姿勢が正常吸着か斜め吸着かを判別する技術を研究・開発している。
【特許文献１】特開平６−２１６５８４号公報（第１頁等）
【特許文献２】特開２００６−１１４８２１号公報（第４頁等）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、上記特許文献２の技術では、正常吸着と斜め吸着とを判別する判別基準を設計開発者が設定するため、設計開発者の主観によって判別基準がばらついてしまい、その分、斜め吸着の判別率が悪くなるという欠点がある。
【０００７】
本発明はこのような事情を考慮してなされたものであり、従ってその目的は、部品の斜め吸着を検出するシステムをソフトウエアの変更・追加のみで安価に構成できると共に、正常吸着と斜め吸着とを判別する判別基準を自動的に精度良く設定することができ、斜め吸着の判別率を高めることができる部品吸着姿勢判別方法及び部品吸着姿勢判別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】
上記目的を達成するために、請求項１，３に係る発明は、吸着ノズルに吸着した部品をその下面側からカメラで撮像し、画像処理技術によって当該部品の吸着姿勢が正常吸着か斜め吸着かを判別するものにおいて、予め、正常吸着状態の部品画像と斜め吸着状態の部品画像をそれぞれ多数収集し、各部品画像から特徴量を抽出した後、それらの特徴量のデータの統計的な分布を判別分析法を用いて評価して正常吸着と斜め吸着とを判別するための判別基準を設定してメモリに記憶しておき、以後、前記吸着ノズルに部品を吸着する毎に、前記カメラで撮像した部品画像から特徴量を抽出し、その特徴量から前記判別基準に従って当該部品の吸着姿勢が正常吸着か斜め吸着かを判別することを第１の特徴とし、更に、前記特徴量としては、前記部品画像の中心線の各位置ｙ(i) から当該中心線の直交方向両側の当該部品画像の外形エッジまでの距離Ｌｘｙ(i) ，Ｒｘｙ(i) と、前記中心線の各位置ｙ(i) における両側の距離同士の差分の絶対値｜Ｌｘｙ(i) −Ｒｘｙ(i) ｜と、前記中心線と直交する他方の中心線に関して対称位置ｙ(i) ，ｙ(-i)にある距離同士の差分の絶対値｜Ｌｘｙ(i) −Ｌｘｙ(-i)｜，｜Ｒｘｙ(i) −Ｒｘｙ(-i)｜を用いることを第２の特徴とするものである。
【０００９】
このようにすれば、光センサ等の追加を必要とせず、現状の電子部品実装機に対してもソフトウエアの変更・追加のみで部品の斜め吸着を検出するシステムを安価に構成できる。しかも、正常吸着と斜め吸着とを判別する判別基準を統計的手法によって自動的に精度良く設定することができ、斜め吸着の判別率を高めることができる。
【００１０】
この場合、本発明のように、前記特徴量のデータの統計的な分布を評価する手法として判別分析法を用いれば、正常吸着時の特徴量のデータの統計的な分布と、斜め吸着時の特徴量のデータの統計的な分布とを明瞭に分離させることができ、斜め吸着の判別率を容易に高めることができる。
更に、本発明の第２の特徴のように、部品画像から抽出する特徴量としては、部品画像の中心線の各位置ｙ(i) から当該中心線の直交方向両側の当該部品画像の外形エッジまでの距離Ｌｘｙ(i) ，Ｒｘｙ(i) と、前記中心線の各位置ｙ(i) における両側の距離同士の差分の絶対値｜Ｌｘｙ(i) −Ｒｘｙ(i) ｜と、前記中心線と直交する他方の中心線に関して対称位置ｙ(i) ，ｙ(-i)にある距離同士の差分の絶対値｜Ｌｘｙ(i) −Ｌｘｙ(-i)｜，｜Ｒｘｙ(i) −Ｒｘｙ(-i)｜を用いるようにすれば、部品画像から正常吸着と斜め吸着との特徴的な相違を表すデータとなる、部品画像の外形形状やそのバランス状態を表すデータを特徴量として抽出することができ、正常吸着と斜め吸着とを精度良く判別することができる。
【００１１】
また、請求項２，４のように、前記判別基準として、前記特徴量のデータを変量とする線形判別式を作成しておき、以後、前記吸着ノズルに部品を吸着する毎に、前記カメラで撮像した部品画像から抽出した特徴量のデータを前記線形判別式に代入して判別得点を算出し、この判別得点を判別しきい値と比較して当該部品の吸着姿勢が正常吸着か斜め吸着かを判別するようにすれば良い。このようにすれば、部品の吸着姿勢が正常吸着か斜め吸着かを判別する処理を比較的簡単な演算処理で行うことができ、演算負荷軽減、高速化の要求を満たすことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、本発明を実施するための最良の形態を具体化した一実施例を説明する。
まず、図１に基づいて電子部品実装機全体の概略構成を説明する。
Ｘ軸スライド１１は、Ｘ軸ボールねじ１２によってＸ軸方向（図１の左右方向）にスライド移動可能に設けられ、このＸ軸スライド１１に対して、Ｙ軸スライド１３がＹ軸ボールねじ１４によってＹ軸方向（図１の紙面垂直方向）にスライド移動可能に設けられている。
【００１４】
Ｙ軸スライド１３には、吸着ヘッド１５が設けられ、この吸着ヘッド１５に昇降可能に設けられた吸着ホルダ１６に吸着ノズル１７が下向きに取り付けられている。吸着ホルダ１６の下面には、吸着ノズル１７に吸着した部品１８の背景を明るくするためのバックライト１９が設けられている。
【００１５】
Ｘ軸スライド１１には、吸着ノズル１７に吸着した部品１８をその下面側から一対の反射鏡２０，２１を介して撮像するＣＣＤカメラ等のカメラ２２が下向きに設けられている。このカメラ２２で撮像した部品画像によって、吸着ノズル１７に対する部品１８の吸着位置のずれを補正するようにしている。
【００１６】
一方の反射鏡２０は、吸着ノズル１７に吸着した部品１８の下方に位置するように設けられ、この反射鏡２０の下方には、吸着ノズル１７に吸着した部品１８をその下面側から照明するためのフロントライト２３が設けられている。この反射鏡２０は、フロントライト２３の光を上方に透過させるようにハーフミラー処理が施されている。
【００１７】
この電子部品実装機の制御装置は、吸着ノズル１７に吸着した部品１８をその下面側からカメラ２２で撮像し、画像処理技術によって該部品１８の吸着姿勢が“正常吸着”か“斜め吸着”かを判別する。以下、この吸着姿勢の判別方法を詳しく説明する。
【００１８】
本実施例では、判別分析法を用いて部品１８の吸着姿勢を判別する。ここで、判別分析法とは、判別対象となる例えば２つのグループ（母集団）から抽出した標本データ（教師データ）を特徴量として用い、その統計的な分布を測定して、グループ境界線（面）をどのように設定すれば、２つのグループを分離できるのかを探索する手法である。
【００１９】
例えば、図２に示すように、「●」と「×」の分布で表される２つのグループの標本データが存在するものとする。これらの標本データから、ｘ(i) 〜ｘ(d) までのｄ個の特徴量が抽出され、ｄ次元の特徴ベクトルとして表現される。この特徴ベクトル空間内で、図２に示す超平面Ｈで空間を分割すれば、２つのグループを区分できる。
判別分析法では、この超平面Ｈを求め、未知データが入力された際に、その未知データがどちらのグループに属するかを超平面Ｈを基準にして判別する。
【００２０】
次に、この超平面Ｈを求める方法について説明する。
各標本データ点をある直線上に投影した場合、その直線の方向によっては、それぞれのグループの投影点が混じり合ってしまう方向もあるが、よく分離する方向もある。
【００２１】
各標本データ点のある直線への投影は、直線の方向をωとすると、
ｙ＝ωt ｘ
と表される。
各グループでの共分散行列は次式で表される。
【００２２】
【数１】
0004683429.tif 000002
【００２３】
ここで、ｍi はグループｉの平均を表す。
従って、投影後の共分散行列は次式で表される。
【００２４】
【数２】
0004683429.tif 000003
【００２５】
グループ内共分散ＳW は、
ＳW ＝Ｓ1 ＋Ｓ2
となるので、投影後のグループ内共分散は次式で表される。
【００２６】
【数３】
0004683429.tif 000004
【００２７】
また、グループ間共分散ＳB は、
ＳB ＝（ｍ1 −ｍ2 ）（ｍ1 −ｍ2 ）t
となるので、投影後のグループ間共分散ＳB は次式で表される。
ＳB ＝（ωt ｍ1 −ωt ｍ2 ）（ωt ｍ1 −ωt ｍ2 ）t
＝ωt ＳB ω
【００２８】
グループ間の分散がなるべく大きくなり、且つ、グループ内の分散がなるべく小さくなるような評価関数Ｊ（ω）は、方向ω、グループ内共分散ＳW 及びグループ間共分散ＳB を用いて次式で表される。
【００２９】
【数４】
0004683429.tif 000005
【００３０】
この評価関数Ｊ（ω）を最大にする方向ωが求める直線の方向となる。
この問題は、
ＳB ω＝λＳW ω
を満たす固有値問題と等価となる。上式の最大固有値を求め、それに対応する固有ベクトルを求めれば、それが求める超平面Ｈの法線ベクトルとなる。
【００３１】
本実施例の判別分析に使用した部品画像の一部が図３（ａ）、（ｂ）に示されている。図３（ａ）は正常吸着のサンプル画像であり、図３（ｂ）は斜め吸着のサンプル画像である。
【００３２】
図３（ｂ）に示された斜め吸着のサンプル画像は、従来の外形サイズによる検出方法では斜め吸着を全く検出できなかったものばかりである。
正常吸着のサンプル画像と斜め吸着のサンプル画像とを対比すると、部品の外形形状（部品の両端に電極が設けられたものでは両端の電極の外形形状）とそのバランス状態を評価すれば、正常吸着と斜め吸着とを判別可能であることが分かる。
【００３３】
本実施例では、図４（ａ）〜（ｃ）に示すように、部品画像から３種類の特徴量を抽出する。この際、特徴量を抽出する前処理として、ｘｙ座標設定処理を行う。このｘｙ座標設定処理では、ｘｙ座標に合わせて、部品画像の位置と向きを修正して、ｘ軸とｙ軸を部品画像の縦横の中心線に一致させる。この際、ｘ軸を部品の長手方向に設定し、部品の両端部の電極がｙ軸に関して対称位置に位置するように設定する。
【００３４】
図４（ａ）に示す特徴量は、部品画像の縦方向の中心線（ｙ軸）の各位置ｙ(i) から当該中心線の直交方向（ｘ軸方向）の両側の電極の外形エッジまでの距離Ｌｘｙ(i) ，Ｒｘｙ(i) であり、この距離Ｌｘｙ(i) ，Ｒｘｙ(i) を部品画像のｘ軸方向の幅で正規化した値を用いる。本実施例では、部品画像のｙ軸方向の幅を例えば２０等分した各位置ｙ(i) からの距離Ｌｘｙ(i) ，Ｒｘｙ(i) を抽出する。これにより、例えば合計２２個の距離Ｌｘｙ(i) ，Ｒｘｙ(i) が特徴量として抽出される。
【００３５】
図４（ｂ）に示す特徴量は、部品画像の縦方向の中心線（ｙ軸）と直交する横方向の中心線（ｘ軸）に関して対称位置ｙ(i) ，ｙ(-i)にある距離同士の差分の絶対値｜Ｌｘｙ(i) −Ｌｘｙ(-i)｜，｜Ｒｘｙ(i) −Ｒｘｙ(-i)｜である。本実施例では、対称位置ｙ(i) ，ｙ(-i)にある距離同士の差分の絶対値｜Ｌｘｙ(i) −Ｌｘｙ(-i)｜，｜Ｒｘｙ(i) −Ｒｘｙ(-i)｜がそれぞれ１０個ずつ特徴量として抽出される。
【００３６】
図４（ｃ）に示す特徴量は、部品画像の縦方向の中心線（ｙ軸）の各位置ｙ(i) における両側の距離同士の差分の絶対値｜Ｌｘｙ(i) −Ｒｘｙ(i) ｜である。本実施例では、両側の距離同士の差分の絶対値｜Ｌｘｙ(i) −Ｒｘｙ(i) ｜が合計２１個の特徴量として抽出される。
【００３７】
図４の例では、１つの部品画像から合計８３個の特徴量が抽出されるが、各位置ｙ(i) の間隔を適宜変更して特徴量の総数を変更しても良いことは言うまでもない。また、部品画像の縦方向の中心線（ｙ軸）と横方向の中心線（ｘ軸）の取り方を逆にしても良い。また、図４（ａ）〜（ｃ）に示す３種類の特徴量のうちのいずれかを省略しても良いし、或は、他の特徴量を追加しても良い。
【００３８】
本実施例では、合計８３個の特徴量ｘ1 ，ｘ2 ，……，ｘ83を変量とする線形判別式を使用して部品１８の吸着姿勢が正常吸着か斜め吸着かを判別する。一般に、ｐ個の特徴量ｘ1 ，ｘ2 ，……，ｘp を変量とする線形判別式は、次式で表される。
ｚ＝ａ1 ｘ1 ＋ａ2 ｘ2 ＋……＋ａp ｘp
【００３９】
この線形判別式の演算値ｚは判別得点と呼ばれる。
この線形判別式の係数ａ1 ，ａ2 ，……，ａp は、前述した超平面Ｈのｐ次元の法線ベクトルの各要素が用いられる。
【００４０】
電子部品実装機の稼働中は、吸着ノズル１７に部品１８を吸着する毎に、カメラ２２で撮像した部品画像から合計８３個の特徴量ｘ1 ，ｘ2 ，……，ｘ83を抽出し、この特徴量ｘ1 ，ｘ2 ，……，ｘ83を、線形判別式に代入して判別得点ｚを算出し、この判別得点ｚを判別しきい値（例えば０）と比較して当該部品１８の吸着姿勢が正常吸着か斜め吸着かを判別する。
【００４１】
以上説明した線形判別式の作成処理と部品吸着姿勢の判別処理は、電子部品実装機の制御装置（図示せず）によって図５及び図６のプログラムによって実行される。以下、これら各プログラムの処理内容を説明する。
【００４２】
［線形判別式作成処理プログラム］
図５の線形判別式作成処理プログラムは、電子部品実装作業を行う前に実行される。本プログラムが起動されると、まず、ステップ１０１で、図３（ａ）に示すような正常吸着の部品画像と図３（ｂ）に示すような斜め吸着の部品画像をそれぞれ多数収集する。この後、ステップ１０２に進み、ｘｙ座標に合わせて、部品画像の位置と向きを修正して、ｘ軸とｙ軸を部品画像の縦横の中心線に一致させる。この際、ｘ軸を部品の長手方向に設定し、部品の両端部の電極がｙ軸に関して対称位置に位置するように設定する。
【００４３】
この後、ステップ１０３に進み、各部品画像から図４（ａ）〜（ｃ）に示す特徴量を抽出した後、ステップ１０４に進み、特徴量の統計的な分布を測定し、次のステップ１０５で、超平面Ｈの法線ベクトルを算出する。この後、ステップ１０６に進み、超平面Ｈの法線ベクトルの各要素を用いて線形判別式を作成し、この線形判別式を電子部品実装機の制御装置のメモリ（図示せず）に記憶する。
尚、この図５の線形判別式作成処理プログラムは、電子部品実装機の制御装置とは別のコンピュータで実行しても良い。
【００４４】
［部品吸着姿勢判別プログラム］
図６の部品吸着姿勢判別プログラムは、上記図５の線形判別式作成処理プログラムと共に特許請求の範囲でいう吸着姿勢判別手段としての役割を果たす。本プログラムは、電子部品実装機の稼働中に吸着ノズル１７に部品１８を吸着する毎に起動され、部品１８の吸着姿勢を次のようにして判別する。
【００４５】
本プログラムが起動されると、まずステップ２０１で、吸着ノズル１７に吸着した部品１８の画像をカメラ２２で撮像して取り込む。この後、ステップ２０２に進み、ｘｙ座標に合わせて、部品画像の位置と向きを修正して、ｘ軸とｙ軸を部品画像の縦横の中心線に一致させる。この際、ｘ軸を部品の長手方向に設定し、部品の両端部の電極がｙ軸に関して対称位置に位置するように設定する。
【００４６】
この後、ステップ２０３に進み、部品画像の横方向（ｘ軸方向）と縦方向（ｙ軸方向）の外形サイズを検出した後、ステップ２０４に進み、検出した部品画像の外形サイズが正常吸着の部品画像の外形サイズの許容誤差範囲から外れているか否かで、検出した部品画像の外形サイズが異常であるか否かを判定する。もし、検出した部品画像の外形サイズが正常吸着の部品画像の外形サイズの許容誤差範囲から外れていれば、検出した部品画像の外形サイズが異常であると判断して、ステップ２０５に進み、異常吸着と判定して本プログラムを終了する。
【００４７】
ここで、異常吸着には、斜め吸着と横吸着がある。横吸着とは、吸着ノズル１７に部品１８の上面を吸着できずに側面を吸着してしまった状態であり、立ち吸着とも呼ばれる。横吸着と正常吸着とでは、部品画像の外形サイズが明らかに異なるため、横吸着は、外形サイズのチェックによって検出可能である。しかし、斜め吸着の部品画像は、部品の傾き角度によって外形サイズが変化し、正常吸着の部品画像と外形サイズの差が小さい場合があるため、外形サイズのチェックによって全ての斜め吸着を検出することは困難である。従って、外形サイズのチェックによって検出可能な斜め吸着は、正常吸着の部品画像との外形サイズの差が大きい場合のみである。尚、吸着ノズル１７に間違った部品が吸着された場合も、外形サイズのチェックによって異常吸着と判定される。
【００４８】
一方、外形サイズのチェックで異常が検出されなかった場合は、ステップ２０４からステップ２０６に進み、部品画像から図４（ａ）〜（ｃ）に示す特徴量を抽出する。この後、ステップ２０７に進み、特徴量を線形判別式に代入して判別得点ｚを算出し、次のステップ２０８で、この判別得点ｚを判別しきい値（例えば０）と比較して、判別得点ｚが判別しきい値よりも大きければ、ステップ２０９に進み、部品吸着姿勢が正常吸着であると判定し、判別得点ｚが判別しきい値以下であれば、ステップ２１０に進み、部品吸着姿勢が斜め吸着であると判定する。
【００４９】
本発明者は、本実施例の部品吸着姿勢判別方法を用いて正常吸着と斜め吸着とを判別する試験を行ったので、その判定結果を次の表１に示す。
【００５０】
【表１】
0004683429.tif 000006
【００５１】
この試験に用いた斜め吸着のサンプルは、従来の外形サイズのチェックでは斜め吸着を判別できなかったものばかりである。本実施例の部品吸着姿勢判別方法を用いれば、従来全く判別できなかった斜め吸着を９３．１％という高い精度で判別できることが確認された。
【００５２】
以上説明した本実施例では、予め、正常吸着状態の部品画像と斜め吸着状態の部品画像をそれぞれ多数収集し、各部品画像から特徴量を抽出した後、それらの特徴量のデータの統計的な分布を判別分析法により評価して正常吸着と斜め吸着とを判別するための判別基準（線形判別式）を設定してメモリに記憶しておき、以後、吸着ノズル１７に部品１８を吸着する毎に、カメラ２２で撮像した部品画像から特徴量を抽出し、その特徴量から前記判別基準に従って当該部品１８の吸着姿勢が正常吸着か斜め吸着かを判別するようにしたので、光センサ等の追加を必要とせず、現状の電子部品実装機に対してもソフトウエアの変更・追加のみで部品の斜め吸着を検出するシステムを安価に構成できる。しかも、正常吸着と斜め吸着とを判別する判別基準を判別分析法によって自動的に精度良く設定することができ、斜め吸着の判別率を高めることができる。
【００５３】
尚、本発明は、図１に示すような構成の電子部品実装機に限定されず、様々な構成の電子部品実装機に適用して実施できる。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本発明の一実施例で使用する電子部品実装機の構成を示す縦断面図である。
【図２】判別分析法を説明する図である。
【図３】（ａ）は正常吸着のサンプル画像であり、（ｂ）は斜め吸着のサンプル画像である。
【図４】（ａ）は、部品画像の縦方向の中心線（ｙ軸）の各位置ｙ(i) から当該中心線の直交方向（ｘ軸方向）の両側の電極の外形エッジまでの距離Ｌｘｙ(i) ，Ｒｘｙ(i) を特徴量として抽出する処理を説明する図であり、（ｂ）は、部品画像の縦方向の中心線（ｙ軸）と直交する横方向の中心線（ｘ軸）に関して対称位置ｙ(i) ，ｙ(-i)にある距離同士の差分の絶対値｜Ｌｘｙ(i) −Ｌｘｙ(-i)｜，｜Ｒｘｙ(i) −Ｒｘｙ(-i)｜を特徴量として抽出する処理を説明する図であり、（ｃ）は、部品画像の縦方向の中心線（ｙ軸）の各位置ｙ(i) における両側の距離同士の差分の絶対値｜Ｌｘｙ(i) −Ｒｘｙ(i) ｜を特徴量として抽出する処理を説明する図である。
【図５】線形判別式作成処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】部品吸着姿勢判別プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】従来の部品吸着姿勢識別システムの構成を説明する図であり、（ａ）は正常吸着を説明する図、（ｂ）は斜め吸着を説明する図である。
【符号の説明】
【００５５】
１１…Ｘ軸スライド、１３…Ｙ軸スライド、１７…吸着ノズル、１８…部品、１９…バックライト、２０，２１…反射鏡、２２…カメラ、２３フロントライト、Ｓ…シークライン
【図１】
0004683429.tif 000007
【図２】
0004683429.tif 000008
【図３】
0004683429.tif 000009
【図４】
0004683429.tif 000010
【図５】
0004683429.tif 000011
【図６】
0004683429.tif 000012
【図７】
0004683429.tif 000013