(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子部品を撮像した画像データから該電子部品を認識する装置に適用され前記電子部品の認識条件が記録された部品認識データを作成する部品認識データ作成方法であって、
前記電子部品のボディ及び電極の情報を入力することで、該電子部品の部品種を特定し、該特定された部品種に適応する認識アルゴリズムを選定し、該認識アルゴリズムによる認識処理に必要とされる部品形状データを前記ボディ及び電極の情報から自動的に抽出することを特徴とする部品認識データ作成方法。
【請求項２】
前記電子部品を前記選定された部品種に適応する最適な条件で撮像する光学条件を入力することを特徴とする請求項１記載の部品認識データ作成方法。
【請求項３】
認識対象である電子部品のボディの情報と該電子部品の電極の情報とを入力するボディ・電極データ入力ステップと、
前記電極を前記ボディ外周の辺毎にグループ化するグループ化ステップと、
前記グループ化された電極に対して、各グループ間で重複する電極及び電子部品の認識に用いない電極を除外する不要電極の除外ステップと、
前記電子部品に適応する認識アルゴリズムを決定する認識アルゴリズムの決定ステップと、
決定された認識アルゴリズムによる認識処理に必要な部品形状データを、前記ボディ及び電極の情報から自動的に抽出する部品形状データ抽出ステップと、
前記電子部品を撮像する際の最適な光学条件を決定する光学条件決定ステップとを有することを特徴とする請求項２記載の部品認識データ作成方法。
【請求項４】
前記入力されたボディの情報からボディ形状を作図するステップと、
前記入力された電極の情報から電極形状を作図するステップと、
作図されたボディ及び電極の位置関係が正しいかを判定する電極位置の判定ステップと有し、
前記ボディ及び電極の情報を視覚的に確認することを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか１項記載の部品認識データ作成方法。
【請求項５】
前記電子部品を撮像するステップと、
前記撮像された電子部品の画像データに対してボディ部分に相当する領域を指定するボディ領域指定ステップと、
前記画像データに対して電極部分に相当する領域を指定する電極領域指定ステップと、
前記指定されたボディ領域からボディの情報を取得し、前記指定された電極領域から電極の情報を取得する情報抽出ステップと、
前記情報抽出ステップにより取得された情報を用いて部品認識データを作成することを特徴とする請求項１又は請求項２記載の部品認識データ作成方法。
【請求項６】
前記グループ化ステップは、
前記電子部品のボディの左辺・上辺・右辺・下辺の各辺に対し、選定した辺の反対側に存在する電極を該選定した辺のグループから除外するステップと、
前記選定した辺のグループに対して前記電極の中心が前記選定した辺に近い順に順位付けを行うステップと、
前記選定した辺に最も近い電極を抽出するステップと、
を有することを特徴とする請求項３〜請求項５のいずれか１項記載の部品認識データ作成方法。
【請求項７】
前記不要電極の除外ステップは、
対面する辺のグループ同士で同一の電極が存在するときに、両辺のグループから前記同一の電極を除外するステップと、
前記選定した辺のグループの電極数が３より少なく、且つ、電極が隣接辺のグループに含まれている場合、該隣接辺のグループの電極数が２より多いときに前記選定した辺のグループから電極を全て除外し、２以下のときに電極の並びの中心が前記ボディの中央にない方の辺のグループから電極を全て除外する重複電極の除外ステップと、
を有することを特徴とする請求項３〜請求項６のいずれか１項記載の部品認識データ作成方法。
【請求項８】
電子部品を撮像した画像データから該電子部品を認識する際に用いられ前記電子部品の認識条件が記録された部品認識データを作成する部品認識データ作成装置であって、
前記電子部品のボディ及び電極の情報を入力する入力手段と、
前記入力されたボディ及び電極の情報に基づいて電子部品の部品種を特定し、該特定された部品種に適応する認識アルゴリズムを選定する認識アルゴリズム選定手段と、
前記選定された認識アルゴリズムによる認識処理に必要とされる部品形状データを前記入力されたボディ及び電極の情報から自動的に抽出する部品形状データ抽出手段とを備えたことを特徴とする部品認識データ作成装置。
【請求項９】
前記電子部品を前記選定された部品種に適応する最適な条件で撮像する光学条件を設定する光学条件設定手段を備えたことを特徴とする請求項８記載の部品認識データ作成装置。
【請求項１０】
前記入力手段から入力された前記電子部品のボディ及び電極の情報を画面表示する表示手段を備えたことを特徴とする請求項８又は請求項９記載の部品認識データ作成装置。
【請求項１１】
前記入力手段は、電子部品を撮像した画像データから前記電子部品のボディ及び電極の情報を抽出して入力することを特徴とする請求項８〜請求項１０のいずれか１項記載の部品認識データ作成装置。
【請求項１２】
電子部品を脱着自在に保持する吸着ノズルを備えた部品保持手段により、入力されたＮＣ情報に基づいて回路基板の所定位置に前記電子部品を順次装着する電子部品実装装置において、
前記電子部品のボディ及び電極の情報を入力する入力手段と、
前記入力されたボディ及び電極の情報に基づいて電子部品の部品種を特定し、該特定された部品種に適応する認識アルゴリズムを選定する認識アルゴリズム選定手段と、
前記選定された認識アルゴリズムによる認識処理に必要とされる部品形状データを前記入力されたボディ及び電極の情報から自動的に抽出する部品形状データ抽出手段と、
前記電子部品を撮像する際に前記選定された部品種に適応する条件で撮像するための光学条件を設定する光学条件設定手段と、
前記吸着ノズルに保持された電子部品の吸着姿勢を認識する認識装置と、
該認識装置により認識された電子部品の吸着姿勢に応じて、前記回路基板への実装位置を補正する補正手段と、
を備えたことを特徴とする電子部品実装装置
【請求項１３】
電子部品を撮像した画像データから該電子部品を認識する装置に適用され前記電子部品の認識条件が記録された部品認識データを、プログラムされたコンピュータによって作成する部品認識データ作成プログラムが記録された記録媒体であって、
認識対象である電子部品のボディの情報と該電子部品の電極の情報とを入力するステップと、前記電極を前記ボディ外周の辺毎にグループ化するステップと、前記グループ化された電極に対して、各グループ間で重複する電極及び電子部品の認識に用いない電極を除外するステップと、前記電子部品に適応する認識アルゴリズムを決定するステップと、該決定された認識アルゴリズムによる認識処理に必要な部品形状データを、前記ボディ及び電極の情報から抽出するステップと、前記電子部品を撮像する際の最適な光学条件を決定するステップとを実行する部品認識データ作成プログラムが記録された記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、電子部品を撮像した画像データから該電子部品を認識する装置に適用され、電子部品の認識条件が記録された部品認識データを作成する部品認識データ作成方法及び作成装置並びに電子部品実装装置及び記録媒体に関し、例えば、電子部品実装装置の吸着ノズルに吸着された電子部品を認識して、その吸着姿勢から実装位置を補正することに用いて好適なデータ入力技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、電子部品実装分野では、電子部品高速且つ高精度に回路基板に実装する技術が必要とされている。一般的には電子部品を撮像して得られる画像データを高速に処理して、電子部品の位置・回転量を正確に検出し、電子部品の実装位置・回転量の補正を行う画像認識技術が取り入れられている。また、電子部品の多電極・細密化が進むにつれ、電子部品の個々の電極が基板のランド上に正確に装着されるようにするため、電極位置を検出し補正を行う技術が用いられるようになってきた。個々の電極位置を検出するためには、個々の電極がどのような配置になっているかを前提条件として明らかにしなければならない。そのため、部品の形状に応じて電極を検出するアルゴリズムを定めると共に、このアルゴリズムに応じて必要な寸法や電極個数等のデータを設定しなければならない。
【０００３】
まず、角型チップ部品を認識する場合のデータ作成の様子を説明する。図４８は、角形チップ部品３０１の外観形状を示す図である。角形チップ部品３０１は左右に電極３０２が配された形状であり、このような左右に電極３０２を有する部品を認識する場合、角型チップ部品用のアルゴリズムを使用して電極３０２の検出を行う。このアルゴリズムでは、図４８に示すように角型チップ部品３０１の部品寸法Ｌ１，Ｗ１、及び電極の長さｄ１，ｄ２のデータが必要となる。よって角形チップ部品３０１を認識するための部品認識データは、
【０００４】
0003877501.tif 000002
が必要となる。
【０００５】
次に、ＱＦＰ部品を認識する場合のデータ作成の様子を説明する。図４９はＱＦＰ部品３１１の外観形状を示した図である。ＱＦＰ部品３１１は等間隔で並んだ電極３１２が上下左右の辺にそれぞれ配された形状をしている。このような上下左右の辺に等間隔の電極３１２が配された部品を認識する場合、リード型部品用のアルゴリズムを使用して電極３１２の検出を行う。このアルゴリズムでは、図４９に示すようにＱＦＰ部品３１１の部品寸法Ｌ１，Ｗ１、リード外形Ｌｔ，Ｗｔ、電極の幅ｈ１，電極の間隔Ｐｔ、電極数Ｎｕ，Ｎｄ，Ｎｌ，Ｎｒのデータが必要となる。よって、ＱＦＰ部品３１１を認識するための部品認識データは、
【０００６】
0003877501.tif 000003
が必要となる。
【０００７】
このように必要となる部品認識データは、使用するアルゴリズムによって異なるが、寸法の入力定義として、
部品寸法  ：Ｌ１，Ｌ２，Ｗ１，Ｗ２
リード外形：Ｌｔ，Ｗｔ
電極寸法  ：ｄ１，ｄ２，ｈ１，ｈ２，Ｐｔ
電極数    ：Ｎｕ，Ｎｄ，Ｎｌ，Ｎｒ
等のデータを用いることで、全ての部品形状を表現している。
【０００８】
また、部品認識データには、この他にも撮像するカメラの視野サイズを切り替えるためのカメラ番号Ｃｎや、電子部品を照明する際の照明角度や照明の強さを切り替えるための照明コード番号Ｌｃ等がある。これらのデータも認識対象となる電子部品のサイズや形状等によって設定する必要がある。
このように、定型の寸法定義を用いることにより、電子部品の形状に関わらず同一サイズの部品認識データを作成することができる。
【０００９】
従来、これらの部品認識データは全て人手によって設定されていた。即ち、認識対象となる電子部品と図５に示すような部品種毎に示されたデータシートとを見比べて、最適な認識アルゴリズムを選択し、この選択された認識アルゴリズムに応じて所定位置の寸法を計測することで部品認識データの入力を行っていた。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来の方法では、まず、複数用意された認識アルゴリズムのうち、どれを選択するかが重要となる。例えば図５０に示すようなコネクタ部品３２１の場合には、前述したＱＦＰ部品を認識するための認識アルゴリズムが適当である。しかし、認識アルゴリズムを選択するためのデータシートにＱＦＰ部品の図が記載されていた場合、図５０のコネクタ部品に同一の認識アルゴリズムが適応できるかどうか判断するには認識アルゴリズムに関する十分な知識が必要となる。仮に最適な認識アルゴリズムを選択できたとしても、入力するデータがＱＦＰ部品の場合と異なり、Ｌｔ，Ｎｄ，Ｎｌ，Ｎｒに相当するデータはコネクタ部品３２１には存在しない。このため、作業者が例えば図５１に示すような入力画面で入力する際に、実際には部品に存在しないデータの入力項目があるため、作業者はこれらのデータをどのように入力すればよいのか分からず悩んでしまう。
【００１１】
このような事態を回避するために部品の形状に応じて個別にデータシートを用意することも考えられるが、膨大な量のデータシートが必要となるばかりか、その中から適切なデータシートを選択することも容易でない。
【００１２】
また、コネクタ部品には、図５２に示すようなコネクタ部品３３１も存在する。このコネクタ部品３３１は、通常の電極３３２とは別に補強用の電極３３４が両端に配されている。このように両端に補強用の電極３３４が存在する場合は、補強用の電極３３４を無視して検出を行っている。そのため、部品認識データとしては、図５１に示したコネクタ部品３２１と全く同一の形状となる。しかし、補強用の電極３３４を無視することを知らない場合、２種類のリード幅、リード間隔が存在するため、作業者はどのようにデータ入力をすればよいかを判断できない。
【００１３】
このような例外的な入力方法は、部品の形状が複雑化しているため、ますます増加する傾向にある。そのため、部品認識データの作成には、適応する認識アルゴリズムに関する深い知識が必要となっている。
【００１４】
本発明は、このような従来の問題点に鑑みてなされたもので、各電子部品に設定され、電子部品を認識させる際に参照される部品認識データを、認識アルゴリズムの特性を意識することなく、正確且つ迅速に作成することができる部品認識データ作成方法及び作成装置並びに電子部品実装装置及び記録媒体を提供することを目的としている。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
上記目的達成のため、本発明に係る請求項１記載の部品認識データ作成方法は、電子部品を撮像した画像データから該電子部品を認識する装置に適用され前記電子部品の認識条件が記録された部品認識データを作成する部品認識データ作成方法であって、前記電子部品のボディ及び電極の情報を入力することで、該電子部品の部品種を特定し、該特定された部品種に適応する認識アルゴリズムを選定し、該認識アルゴリズムによる認識処理に必要とされる部品形状データを前記ボディ及び電極の情報から自動的に抽出することを特徴とする。
【００１６】
この部品認識データ作成方法では、電子部品のボディ及び電極の情報を入力することで、この電子部品に適応する認識アルゴリズムが設定され、この認識アルゴリズムによる認識処理に必要とされる部品形状データが入力されたボディ及び電極の情報から自動的に抽出される。これにより、認識アルゴリズムによる認識処理に必要となる電子部品のボディ及び電極の情報を逐一入力することなく自動的に入力されるため、認識アルゴリズムの特性を意識することなく、正確且つ迅速に部品認識データを作成することが可能となる。
【００１７】
請求項２記載の部品認識データ作成方法は、前記電子部品を前記選定された部品種に適応する最適な条件で撮像する光学条件を入力することを特徴とする。
【００１８】
この部品認識データ作成方法では、電子部品を撮像する際に、撮像視野サイズや照明条件等の光学条件を最適な条件に設定することで、電子部品をより確実に認識することができる。
【００１９】
請求項３記載の部品認識データ作成方法は、認識対象である電子部品のボディの情報と該電子部品の電極の情報とを入力するボディ・電極データ入力ステップと、前記電極を前記ボディ外周の辺毎にグループ化するグループ化ステップと、前記グループ化された電極に対して、各グループ間で重複する電極及び電子部品の認識に用いない電極を除外する不要電極の除外ステップと、前記電子部品に適応する認識アルゴリズムを決定する認識アルゴリズムの決定ステップと、決定された認識アルゴリズムによる認識処理に必要な部品形状データを、前記ボディ及び電極の情報から自動的に抽出する部品形状データ抽出ステップと、前記電子部品を撮像する際の最適な光学条件を決定する光学条件決定ステップとを有することを特徴とする。
【００２０】
この部品認識データ作成方法では、入力された電子部品のボディの情報及び電極の情報とによって、電極をボディ外周の辺毎にグループ化し、このグループ化された電極に対して、各グループ間で重複する電極及び電子部品の認識に用いない電極を除外した後、この電子部品に適応する認識アルゴリズムを決定し、この決定された認識アルゴリズムによる認識処理に必要な部品形状データを、既に入力されているボディ及び電極の情報から自動的に抽出し、さらに、電子部品を撮像する際の最適な光学条件を決定することで部品認識データを作成している。これにより、入力された電極が辺毎にグループ化されて電子部品の種別が確実に判別されるため認識アルゴリズムを適切に選択できる。また、認識アルゴリズムによる認識処理に必要となる電子部品のボディ及び電極の情報が逐一入力することなく自動的に入力されるため、認識アルゴリズムの特性を意識することなく、正確且つ迅速に部品認識データを作成することが可能となる。
【００２１】
請求項４記載の部品認識データ作成方法は、前記入力されたボディの情報からボディ形状を作図するステップと、前記入力された電極の情報から電極形状を作図するステップと、作図されたボディ及び電極の位置関係が正しいかを判定する電極位置の判定ステップと有し、前記ボディ及び電極の情報を視覚的に確認することを特徴とする。
【００２２】
この部品認識データ作成方法では、入力されたボディの情報からボディ形状を作図し、入力された電極の情報から電極形状を作図することで、作図されたボディ及び電極の位置関係等が正しいかを視覚的に確認して判定することができる。これにより、数値データだけから判定する場合と比較して、瞬時にして確認が行えるようになり、簡単にして迅速に入力した情報の正誤を確認することができる。
【００２３】
請求項５記載の部品認識データ作成方法は、前記電子部品を撮像するステップと、前記撮像された電子部品の画像データに対してボディ部分に相当する領域を指定するボディ領域指定ステップと、前記画像データに対して電極部分に相当する領域を指定する電極領域指定ステップと、前記指定されたボディ領域からボディの情報を取得し、前記指定された電極領域から電極の情報を取得する情報抽出ステップと、前記情報抽出ステップにより取得された情報を用いて部品認識データを作成することを特徴とする。
【００２４】
この部品認識データ作成方法では、電子部品を撮像して得られた画像データに対して、電子部品のボディ部分に相当する領域と電極部分に相当する領域を指定することで、ボディ領域と電極領域部分の画像データからボディ及び電極の情報を取得することにより、ボディの寸法、色或いは濃度等の部品形状データ、及び電極の寸法、個数、配列ピッチ等の部品形状データの情報を自動的に抽出することができ、各データを逐一入力する必要がなくなるため、部品認識データの作成をより簡略化できる。
【００２５】
請求項６記載の部品認識データ作成方法は、前記グループ化ステップが、前記電子部品のボディの左辺・上辺・右辺・下辺の各辺に対し、選定した辺の反対側に存在する電極を該選定した辺のグループから除外するステップと、前記選定した辺のグループに対して前記電極の中心が前記選定した辺に近い順に順位付けを行うステップと、前記選定した辺に最も近い電極を抽出するステップと、を有することを特徴とする。
【００２６】
この部品認識データ作成方法では、電子部品のボディの左辺・上辺・右辺・下辺の各辺に対し、選定した辺の反対側に存在する電極を選定した辺のグループから除外した後、選定した辺のグループで電極の中心が選定した辺に近い順に順位付けして、選定した辺に最も近い電極を、この選定した辺のグループに設定する。このようなグループ化ステップにより、各辺に対する電極のグループ化が行われる。
【００２７】
請求項７記載の部品認識方法は、前記不要電極の除外ステップが、対面する辺のグループ同士で同一の電極が存在するときに、両辺のグループから前記同一の電極を除外するステップと、前記選定した辺のグループの電極数が３より少なく、且つ、電極が隣接辺のグループに含まれている場合、該隣接辺のグループの電極数が２より多いときに前記選定した辺のグループから電極を全て除外し、２以下のときに電極の並びの中心が前記ボディの中央にない方の辺のグループから電極を全て除外する重複電極の除外ステップと、を有することを特徴とする。
【００２８】
この部品認識データ作成方法では、対面する辺のグループ同士で同一の電極が存在するときに、これら両辺のグループから同一の電極を除外する。そして、選定した辺のグループの電極数が３より少なく、且つ、電極が隣接辺のグループに含まれている場合には、隣接辺のグループの電極数が２より多いときには、選定した辺のグループから電極を全て除外する一方、２以下のときには、電極の並びの中心がボディの中央にない方の辺のグループから電極を全て除外することで重複した電極を除外する。これにより、不要となる電極が除外される。
【００２９】
請求項８記載の部品認識データ作成装置は、電子部品を撮像した画像データから該電子部品を認識する際に用いられ前記電子部品の認識条件が記録された部品認識データを作成する部品認識データ作成装置であって、前記電子部品のボディ及び電極の情報を入力する入力手段と、前記入力されたボディ及び電極の情報に基づいて電子部品の部品種を特定し、該特定された部品種に適応する認識アルゴリズムを選定する認識アルゴリズム選定手段と、前記選定された認識アルゴリズムによる認識処理に必要とされる部品形状データを前記入力されたボディ及び電極の情報から自動的に抽出する部品形状データ抽出手段とを備えたことを特徴とする。
【００３０】
この部品認識データ作成装置では、入力手段から電子部品のボディ及び電極の情報を入力し、この入力されたボディ及び電極の情報に基づいて、認識アルゴリズム選定手段によって特定された電子部品の部品種に適応する認識アルゴリズムを選定し、選定された認識アルゴリズムによる認識処理に必要とされる部品形状データを部品形状データ抽出手段によりボディ及び電極の情報から自動的に抽出することで部品認識データを作成する。これにより、認識アルゴリズムによる認識処理に必要となる電子部品のボディ及び電極の情報を逐一入力することなく自動的に入力されるため、認識アルゴリズムの特性を意識することなく、正確且つ迅速に部品認識データを作成することが可能となる。
【００３１】
請求項９記載の部品認識データ作成装置は、前記電子部品を前記選定された部品種に適応する最適な条件で撮像する光学条件を設定する光学条件設定手段を備えたことを特徴とする。
【００３２】
この部品認識データ作成装置では、電子部品を撮像する際に、撮像視野サイズや照明条件等の光学条件を最適な条件に設定することで、電子部品をより確実に認識することができる。
【００３３】
請求項１０記載の部品認識データ作成装置は、前記入力手段から入力された前記電子部品のボディ及び電極の情報を画面表示する表示手段を備えたことを特徴とする。
【００３４】
この部品認識データ作成装置では、入力手段から入力されたボディ及び電極の情報から得られるボディ形状や電極形状等の情報を、表示手段によって画面表示することにより、表示されたボディ及び電極の位置関係等の情報が正しいかを視覚的に確認して判定することができる。これにより、数値データだけから判定する場合と比較して、瞬時にして確認が行えるようになり、簡単にして迅速に入力した情報の正誤を確認することができる。
【００３５】
請求項１１記載の部品認識データ作成装置は、前記入力手段が、電子部品を撮像した画像データから前記電子部品のボディ及び電極の情報を抽出して入力することを特徴とする。
【００３６】
この部品認識データ作成装置では、電子部品を撮像して得られた画像データから、電子部品のボディ部分に相当する領域と電極部分に相当する領域からボディ及び電極の情報を抽出することにより、ボディの寸法、色或いは濃度等の情報、及び電極の寸法、個数、配列ピッチ等の部品形状データの情報を自動的に取得することができ、各データを逐一入力する必要がなくなるため、部品認識データの作成をより簡略化できる。
【００３７】
請求項１２記載の電子部品実装装置は、電子部品を脱着自在に保持する吸着ノズルを備えた部品保持手段により、入力されたＮＣ情報に基づいて回路基板の所定位置に前記電子部品を順次装着する電子部品実装装置において、前記電子部品のボディ及び電極の情報を入力する入力手段と、前記入力されたボディ及び電極の情報に基づいて電子部品の部品種を特定し、該特定された部品種に適応する認識アルゴリズムを選定する認識アルゴリズム選定手段と、前記選定された認識アルゴリズムによる認識処理に必要とされる部品形状データを前記入力されたボディ及び電極の情報から自動的に抽出する部品形状データ抽出手段と、前記電子部品を撮像する際に前記選定された部品種に適応する条件で撮像するための光学条件を設定する光学条件設定手段と、前記吸着ノズルに保持された電子部品の吸着姿勢を認識する認識装置と、該認識装置により認識された電子部品の吸着姿勢に応じて、前記回路基板への実装位置を補正する補正手段と、を備えたことを特徴とする。
【００３８】
この電子部品実装装置では、入力手段から電子部品のボディ及び電極の情報を入力し、この入力されたボディ及び電極の情報に基づいて、認識アルゴリズム選定手段によって特定された電子部品の部品種に適応する認識アルゴリズムを選定し、選定された認識アルゴリズムによる認識処理に必要とされる部品形状データを部品形状データ抽出手段によりボディ及び電極の情報から自動的に抽出することで部品認識データを作成する。この部品認識データに基づいて吸着ノズルに保持された電子部品の吸着姿勢を認識装置により認識し、認識された電子部品の吸着姿勢に応じて、補正手段により電子部品の回路基板への実装位置を補正する。これにより、認識アルゴリズムによる認識処理に必要となる電子部品のボディ及び電極の情報を逐一入力することなく自動的に入力されるため、認識アルゴリズムの特性を意識することなく、正確且つ迅速に部品認識データを作成することが可能となり、電子部品を安定して精度良く回路基板の所定位置に実装することができる。
【００３９】
請求項１３記載の記録媒体は、電子部品を撮像した画像データから該電子部品を認識する装置に適用され前記電子部品の認識条件が記録された部品認識データを、プログラムされたコンピュータによって作成する部品認識データ作成プログラムが記録された記録媒体であって、認識対象である電子部品のボディの情報と該電子部品の電極の情報とを入力するステップと、前記電極を前記ボディ外周の辺毎にグループ化するステップと、前記グループ化された電極に対して、各グループ間で重複する電極及び電子部品の認識に用いない電極を除外するステップと、前記電子部品に適応する認識アルゴリズムを決定するステップと、該決定された認識アルゴリズムによる認識処理に必要な部品形状データを、前記ボディ及び電極の情報から抽出するステップと、前記電子部品を撮像する際の最適な光学条件を決定するステップとを実行する部品認識データ作成プログラムが記録された記録媒体である。
【００４０】
この記録媒体では、電子部品のボディ及び電極の情報を入力するステップと、電極をグループ化するステップと、各グループ間で重複する電極及び電子部品の認識に用いない電極を除外するステップと、認識アルゴリズムを決定するステップと、決定された認識アルゴリズムによる認識処理に必要な部品形状データを抽出するステップと、電子部品を撮像する際の最適な光学条件を決定するステップとが実行されるプログラムが記録されることにより、このプログラムを実行することで、認識アルゴリズムによる認識処理に必要となる電子部品のボディ及び電極の情報を逐一入力することなく自動的に入力でき、認識アルゴリズムの特性を意識することなく、正確且つ迅速に部品認識データを作成することが可能となる。
【００４１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の部品認識データ作成方法の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
本発明は、例えば図１に示す電子部品実装装置等に適用して好適な部品認識データの作成方法であって、電子部品実装装置を用いて、供給された電子部品を吸着ノズルにより取り出して回路基板上に実装する際に、吸着ノズルに保持された電子部品の姿勢を認識するときに参照される電子部品の形状が定義された部品認識データを、作業者が容易に入力して設定できるように、この部品認識データの入力方式を改良したことを特徴としている。
【００４２】
ここで、図１に本発明に係る部品認識データ作成方法を適用する電子部品実装装置の斜視図、図２に電子部品実装装置の移載ヘッドの拡大斜視図、図３に電子部品実装装置の動作を説明するための概略的な平面図を示した。
【００４３】
まず、電子部品実装装置１００の構成を説明する。
図１に示すように、電子部品実装装置１００の基台１０上面中央には、回路基板１２のガイドレール１４が設けられ、このガイドレール１４の搬送ベルトによって回路基板１２は、一端側のローダ部１６から電子部品の実装位置１８に、また、実装位置１８から他端側のアンローダ部２０に搬送される。
回路基板１２上方の基台１０上面両側部には、Ｙテーブル２２，２４がそれぞれ設けられ、これら２つのＹテーブル２２，２４の間には、Ｘテーブル２６が懸架されている。また、Ｘテーブル２６には移載ヘッド２８が取り付けられており、これにより移載ヘッド２８をＸ−Ｙ平面内で移動可能にしている。
【００４４】
上記Ｘテーブル２６、Ｙテーブル２２，２４からなるＸＹロボット上に搭載され、Ｘ−Ｙ平面（水平面）上を自在移動する移載ヘッド２８は、例えば抵抗チップやチップコンデンサ等の電子部品が供給されるパーツフィーダ３０、又はＳＯＰやＱＦＰ等のＩＣやコネクタ等の比較的大型の電子部品が供給されるパーツトレイ３２から所望の電子部品を吸着ノズル３４により吸着して、認識装置３６により電子部品の吸着姿勢を検出した後、回路基板１２の所定位置に装着できるように構成されている。このような電子部品の実装動作は、予め設定された実装プログラムに基づいて図示しない制御装置（メインコントローラ）により制御される。なお、制御装置には操作パネル５２によりデータ入力が可能である。
【００４５】
ここで、実装プログラムとは、電子部品実装装置１００に入力され実装される電子部品の情報を有するＮＣ情報に対して、実装順序を組み替えて作成した組み替えデータを、上記ＸＹロボットや移載ヘッドのノズル等を駆動するための命令形態に変換したプログラムである。この実装プログラムの作成にあたっては、各電子部品の実装位置等の情報が記録されているＮＣ情報と、各電子部品の電極形状等の情報が登録されている部品データとを用いて、作業者からの入力を伴って行なわれる。このように作成された実装プログラムを制御装置により実行することで、電子部品の回路基板への実装が行われる。
【００４６】
パーツフィーダ３０は、ガイドレール１４の両端部に多数個並設されており、各パーツフィーダには、例えば抵抗チップやチップコンデンサ等の電子部品が収容されたテープ状の部品ロールがそれぞれ取り付けられている。
また、パーツトレイ３２は、ガイドレール１４と直交する方向が長尺となるトレイ３２ａが計２個載置可能で、各トレイ３２ａは部品の供給個数に応じてガイドレール１４側にスライドして、Ｙ方向の部品取り出し位置を一定位置に保つ構成となっている。このトレイ３２ａ上には、ＱＦＰ等の電子部品が載置される。
【００４７】
ガイドレール１４に位置決めされた回路基板１２の側部には、吸着ノズル３４に吸着された電子部品の二次元的な位置ずれ（吸着姿勢）を検出して、この位置ずれをキャンセルするように移載ヘッド２８側で補正させるための姿勢認識カメラを備えた認識装置３６が設けられている。認識装置３６の内側底部には姿勢認識カメラが設けられ、この姿勢認識カメラ周囲の筐体内面には、吸着ノズル３４に吸着された電子部品を照明するための発光ダイオードＬＥＤ等の発光素子が多段状に複数設けられている。これにより、電子部品の実装面に対して所望の角度（例えば１０゜，４５゜，８０゜）から光を照射することができ、部品種類に応じて適切な照明角度で撮像することができる。この照明角度は、部品認識データによって各電子部品毎に設定される。また、得られた認識装置３６による撮像データは、制御装置により認識処理がなされ、電子部品の中心位置や電極位置等が認識され、実装位置や角度の補正データに供される。
【００４８】
移載ヘッド２８は、図２に示すように、複数個（本実施形態では４個）の装着ヘッド（第１装着ヘッド３８ａ，第２装着ヘッド３８ｂ，第３装着ヘッド３８ｃ，第４装着ヘッド３８ｄ：部品保持手段）を横並びに連結した多連式ヘッドとして構成している。４個の装着ヘッド３８ａ，３８ｂ，３８ｃ，３８ｄは同一構造であって、吸着ノズル３４と、吸着ノズルに上下動作を行わせるためのアクチュエータ４０と、吸着ノズル３４にθ回転を行わせるためのモータ４２、タイミングベルト４４、プーリ４６とを備えている。
各装着ヘッドの吸着ノズル３４は交換可能であり、他の吸着ノズルは電子部品実装装置１００の基台１０上のノズルストッカ４８に予め収容されている。吸着ノズル３４には、例えば１．０×０．５ｍｍ程度の微小チップ部品を吸着するＳサイズノズル、１８ｍｍ角のＱＦＰを吸着するＭサイズノズル等があり、装着する電子部品の種類に応じて選定されて用いられる。
【００４９】
次に、上記構成の電子部品実装装置１００の動作を説明する。
図３に示すように、ガイドレール１４のローダ部１６から搬入された回路基板１２が所定の実装位置１８に搬送されると、移載ヘッド２８はＸＹロボットによりＸＹ平面内で移動して。パーツフィーダ３０又はパーツトレイ３２から実装プログラムに基づいて所望の電子部品を吸着し、認識装置３６の姿勢認識カメラ上に移動する。認識装置３６は、部品認識データに基づいて電子部品の吸着姿勢を認識して吸着姿勢の補正動作を行う。この補正動作としては、Ｘ方向及びＹ方向へのずれ量をＸＹロボットにオフセットとして持たせたり、回転成分のずれ量を吸着ノズル３４をモータ４２により回転させることによって行う。その後、回路基板１２の所定位置に電子部品を装着する。
【００５０】
各装着ヘッド３８ａ，３８ｂ，３８ｃ，３８ｄは、パーツフィーダ３０又はパーツトレイ３２から吸着ノズル３４により電子部品を吸着するとき、及び、回路基板１２の所定位置に電子部品を装着するとき、吸着ノズル３４をＸＹ平面上から鉛直方向（Ｚ方向）に下降する。また、電子部品の種類に応じて、吸着ノズルを適宜交換して装着動作が行われる。
上記の電子部品の吸着、回路基板１２への装着動作の繰り返しにより、回路基板１２に対する電子部品の実装が完了する。実装が完了した回路基板１２は実装位置１８からアンローダ部２０へ搬出される一方、新たな回路基板がローダ部１６に搬入され、上記動作が繰り返される。
【００５１】
次に、上記電子部品実装装置１００における部品認識データに関するデータ処理の流れを図４に示すブロック図を用いて簡単に説明する。
図４に示すように、種々のタイプの電子部品が登録されている部品データ１を参照しつつ、入力手段２（操作パネル５２）から電子部品の形状データを入力し、この入力された電子部品に最適となる認識アルゴリズムを認識アルゴリズム選定手段３により認識アルゴリズム４から選定して、この選定された認識アルゴリズムに必要な部品形状データを、部品形状データ抽出手段５によって、入力手段２から入力された形状データから自動的に抽出することで、部品認識データ６を作成する。作成された部品認識データ６は制御装置７に入力される。また、制御装置７には吸着ノズル３４に吸着された電子部品が撮像された画像データが認識装置３６から入力される。制御装置７は、入力された画像データを部品認識データ６に指定された認識アルゴリズムに基づいて電子部品の吸着姿勢を認識する。この認識結果に応じて、補正手段８としてのＸＹロボット（Ｘテーブル２６、Ｙテーブル２２，２４）によりＸ、Ｙ方向のずれ成分（ΔＸ，ΔＹ）、及び補正手段８としての吸着ノズル３４により回転ずれ成分（Δθ）を補正する。
【００５２】
なお、部品認識データ６は、電子部品実装装置１００上で作成する以外にも、電子部品実装装置１００にネットワーク等の通信手段やフロッピーディスク等の記録媒体を介して接続される外部コンピュータ９上で部品認識データを作成し、この作成された部品認識データを電子部品実装装置１００に入力する方式であっても構わない。これによれば、電子部品実装装置１００が稼働中であっても部品認識データ６の作成作業を行うことができ、作業効率を向上できる。
【００５３】
次に、吸着ノズル３４に吸着された電子部品を認識装置３６により撮像し、この撮像された電子部品の吸着姿勢を認識させるための部品認識データの作成手順を詳細に説明する。
まず、前提条件として、以下の表１に示す電子部品の認識アルゴリズムが予め用意されていると仮定する。
【００５４】
【表１】
0003877501.tif 000004
【００５５】
それぞれの認識アルゴリズムは、図５に示す電子部品の種類に対応してそれぞれ定義されている。即ち、アルゴリズムＡ１は図５（ａ）に示すチップ部品のような箱型の部品に、アルゴリズムＡ２は図５（ｂ）に示すボディ内側に電極が存在する部品に、アルゴリズムＡ３は図５（ｃ）に示すボディ外側に電極が存在する部品に、アルゴリズムＡ４は図５（ｄ）に示す一辺に４本以上の電極が等間隔に並んでいる部品に、アルゴリズムＡ５は図５（ｅ）に示す半田ボール電極が格子状に並んでいる部品に対して、それぞれ好適に適用できるものである。
【００５６】
また、光学系としては、前述の姿勢認識カメラとして、１０×１０ｍｍ以下の視野サイズを撮像する小視野カメラＣＡＭ１と、６０×６０ｍｍ以下の視野サイズまで撮像できる大視野カメラＣＡＭ２を備えると共に、それぞれ部品の実装側面に対して１０゜方向から照射する照明ＬＥＤ１と、４５゜方向から照射する照明ＬＥＤ２と、８０゜方向から照明する照明ＬＥＤ３を備えているものとする。なお、上記の撮像範囲及び照射角度は、あくまでも一例として示したもので、撮像対象に応じて任意に設定することができる。
【００５７】
これらの前提条件のもと、図６に外観形状を示した電子部品６０の部品認識データを作成する場合を、図７〜図９に示すフローチャートに基づいて説明する。図６に示すように、電子部品６０は、ボディ６２と電極６４，６５，６６とから構成されており、この電子部品６０の部品認識データ作成にあたっては、まず、図７に示すように、電子部品６０に対するボディ６２及び電極６４，６５，６６の寸法や形状、色等の部品データを入力する（ステップ１、以降はＳ１と略記する）。この電子部品６０の場合、各部分の部品データは以下の表２に示すようになる。
【００５８】
【表２】
0003877501.tif 000005
【００５９】
次に、入力された各電極６４，６５，６６を、電子部品６０の左辺６２ａ，上辺６２ｂ，右辺６２ｃ，下辺６２ｄの各辺毎にグループ化する（Ｓ２）。この電極のグループ化の手順を、図８に示すフローチャートを用いて説明する。
まず、電子部品６０のボディ６２の左辺６２ａ、上辺６２ｂ、右辺６２ｃ、下辺６２ｄの中から一つ辺を選定する（Ｓ１１）。最初に左辺６２ａに対してグループ化処理を行うと、ボディ６２の中心Ｏｂ（０，０）よりもＸ方向プラス側（選定した辺の反対側）に中心が位置する電極を除外する（Ｓ１２）。このとき、電極６６はボディ６２の中心ＯｂよりＸ方向プラス側に位置しているので除外される。
【００６０】
次に、除外された電極（電極６６）以外の電極（電極６４，６５）に対して、電極中心Ｏｐn（ｎは整数で電極の数を表す）が左辺６２ａに対して近い順に、即ち、Ｘ座標が小さい順に順位付けを行う（Ｓ１３）。すると、電極６４，６５はＸ方向の電極中心Ｏｐ位置が同じであるため同順となる。さらに、これら順位付けされた電極（電極６４，６５）の中で最もＸ方向の電極中心Ｏｐが小さい電極を抽出すると（Ｓ１４）、電極６４，６５の両方が抽出される。従って、左辺６２ａに対するグループ要素として電極６４，６５が設定される。
【００６１】
上記のＳ１１〜Ｓ１４のステップを各辺に対して行う（Ｓ１５）。まず、上辺６２ｂに対して左辺６２ａの場合と同様にグループ化すると、電極６４だけが抽出される。同様に右辺６２ｃに対しては電極６６が抽出され、下辺６２ｄに対しては電極６５が抽出される。
【００６２】
以上の各辺に対して電極を抽出してグループ化した後、各グループ内の不要電極を除外する（Ｓ３）。この不要電極の除外処理の手順を図９のフローチャートに示した。
まず、対辺同士で同一の電極がグループ要素として含まれていないかをチェックする（Ｓ２１）。含まれている場合には、その電極を各グループから除外する（Ｓ２２）。この場合は、左辺６２ａと右辺６２ｃのグループ、上辺６２ｂと下辺６２ｄのグループに対しては、どの電極も二重にグループ化されていないのでそのままとなる。
【００６３】
次に、各辺のうち一つを選定し（Ｓ２３）、この選定された辺のグループが３つより少ない電極で構成され、かつグループ要素の電極が隣接する他の辺のグループに含まれているかをチェックする（Ｓ２４）。
左辺６２ａをチェックすると、左辺６２ａのグループに含まれる電極数は２つであって３つより少ない。また、電極６４は隣接する上辺６２ｂのグループにも含まれている。従って、左辺６２ａはＳ１９の条件を満足している。なお、Ｓ１９の条件が満足されていない場合は、選定された辺の処理を終了する。
【００６４】
次いで、隣接する上辺６２ｂのグループに含まれる電極数が２つより多いかをチェックする（Ｓ２５）。上辺６２ｂのグループは電極６４のみで構成されており、電極数は１である。
【００６５】
この場合は、左辺６２ａ、上辺６２ｂのグループに対して電極の並びの中心がボディ６２の中央（Ｙ＝０ｍｍ又はＸ＝０ｍｍ）に位置しているかをチェックする（Ｓ２６）。すると、左辺６２ａは電極６４，６５で構成されているので、そのＹ方向中心は０ｍｍとなる。一方、上辺６２ｂは電極６４のみで構成されているので、そのＸ方向中心は−２．５ｍｍとなり、ボディ６２の中央に位置していない。そこで上辺６２ｂのグループから電極を除外する。
なお、隣接する上辺６２ｂのグループに含まれる電極数が２つより多い場合は、自方の左辺６２ａのグループから電極を除外する（Ｓ２７）。
【００６６】
また、左辺６２ａと逆隣の下辺６２ｄに対してもＳ２４のチェックをすると、左辺６２ａ、下辺６２ｄのどちらにも電極６５が含まれている。そこで上辺６２ｂの場合と同様に判定すると、下辺６２ｄのグループから電極６５が除外される（Ｓ２６）。
そして、上記Ｓ１８〜Ｓ２２のステップを各辺に対して行う（Ｓ２８）。ここでは、グループ要素に電極が唯一残されている右辺６２ｃに対してチェックすると、右辺６２ｃの電極６６は隣接する上辺６２ｂにも下辺６２ｄにも含まれていないので、Ｓ１９の条件が満足されず、そのままとなる。
このようにして各電極６４，６５，６６をグループ化すると、表３に示すようになる。
【００６７】
【表３】
0003877501.tif 000006
【００６８】
左辺６２ａには電極が２つ存在するが、これらの電極の大きさ、形状、種類は同一である。ここでは、全ての電極を検出対象とみなすことができ、電子部品６０には検出対象外の電極は存在しないことになる。
【００６９】
次に、上記電子部品６０に適応する部品認識用のアルゴリズムを決定する（Ｓ４）。電極６４，６５，６６は全てその形状が四角（平ら）であり、半田ボール電極ではないためアルゴリズムＡ５は適用できない。また、４辺に対するグループを構成する電極数は全辺がそれぞれ４つ未満なのでアルゴリズムＡ４も適用できない。さらに、電極６４，６５，６６は全て電極種類が内部電極であるためアルゴリズムＡ３も適用できない。また、内部電極はボディ６２と電極６４，６５，６６とのコントラストがなければ電極６４，６５，６６を判別できないので、ボディ６２と電極６４，６５，６６とのコントラストを考えると、電子部品６０は、ボディ６２の色が白であり、金属面である電極とのコントラストは十分に得ることができず、電極６４，６５，６６を検出することは困難と考えられる。このためアルゴリズムＡ２も適用できない。逆に、ボディ６２は四角形であって撮像時にはボディ６２の全面で照明光を反射するため、ボディ６２が明るく撮像されると予想できる。このため、箱型状の部品を認識できるアルゴリズムＡ１を適用できると判断できる。
【００７０】
上記のようにアルゴリズムＡ１が設定されたので、次にアルゴリズムＡ１に必要な部品形状データを抽出する（Ｓ５）。図５（ａ）に示されるように、アルゴリズムＡ１は、部品寸法Ｌ１，Ｗ１のみが必要となる。そこで、ボディ６２の寸法より、部品形状データとして、Ｌ１＝６ｍｍ，Ｗ１＝６ｍｍが設定される。なお、この部品形状データは、既に入力された表２に示す部品データに基づいて自動的に設定される。
【００７１】
次に、光学条件の設定を行う（Ｓ６）。電子部品６０の最大寸法は６ｍｍ×６ｍｍであるため、この場合は小視野カメラＣＡＭ１を使用できる。また、上記のように電極を検出しないアルゴリズムＡ１が選択されているので、ボディ６２の形状を検出し易くするために照明はできるだけ明るい方が望ましい。このため、照明ＬＥＤ１，ＬＥＤ２，ＬＥＤ３の全てを使用して照明光を照射するように設定する。
以上のステップにより、電子部品６０に対する部品認識データが作成される。このようにして、回路基板に実装する電子部品の全種類に対して、部品認識データをそれぞれ作成することで、この部品認識データに基づいて吸着ノズルに保持された電子部品の吸着姿勢が確実に認識され、この認識された電子部品の吸着姿勢に応じて、電子部品の回路基板への実装位置を正確に補正することができる。
【００７２】
本実施形態の部品認識データ作成方法によれば、電子部品のボディ及び電極の情報を入力することで、この電子部品に適応する認識アルゴリズムが設定され、この認識アルゴリズムによる認識処理に必要とされる部品形状データが入力されたボディ及び電極の情報から自動的に抽出される。これにより、認識アルゴリズムによる認識処理に必要となる電子部品のボディ及び電極の情報を逐一入力することなく自動的に入力されるため、認識アルゴリズムの特性を意識することなく、正確且つ迅速に部品認識データを作成することが可能となる。
【００７３】
次に、本発明に係る部品認識データ作成方法の第２実施形態を説明する。本実施形態は、図１０に外観形状を示した電子部品７０に対して部品認識データを作成するものである。
この電子部品７０は、ボディ７１と、このボディ７１の一辺に配列された電極７２，７３〜７９，８０から構成されており、この電子部品７０に対する部品認識データ作成にあたっては、前述の図７〜図９に示す第１実施形態と同様な手順で行うことができる。
まず、電子部品７０に対するボディ７１、電極７２，７３〜７９，８０の寸法や形状、色等の部品データを入力する（Ｓ１）。この電子部品７０の場合、各部分の部品データは、以下の表４に示すようになる。
【００７４】
【表４】
0003877501.tif 000007
【００７５】
次に、入力された各電極７２，７３〜７９，８０を電子部品７０の左辺７１ａ、上辺７１ｂ、右辺７１ｃ、下辺７１ｄの各辺毎にグループ化する（Ｓ２）。このグループ化の方法を第１実施形態の場合と同様に図８を用いて以下に説明する。
まず、電子部品７０のボディ７１の上記各辺の中から一つ辺を選定する（Ｓ１１）。最初に左辺７１ａに対してグループ化処理を行うと、ボディ７１の中心Ｏｂ（０，０）よりもＸ方向プラス側（選定した辺の反対側）に中心が位置する電極を除外する（Ｓ１２）。このとき、電極７６〜７９、８０はボディ７１の中心ＯｂよりＸ方向プラス側に位置しているので除外される。
【００７６】
次に、除外された電極（電極７６〜７９，８０）以外の電極（電極７２，７３〜７５）に対して、電極中心Ｘｐnが左辺７１ａに対して近い順に、即ち、Ｘ座標が小さい順に順位付けを行う（Ｓ１３）。すると、電極７２，７３，７４，７５という順になる。これら順位付けされた電極の中で最もＸ方向の電極中心Ｘｐが小さい電極を抽出すると（Ｓ１４）、電極７２のみが抽出される。従って、左辺７１ａに対するグループ要素として電極７２が設定される。
上記のＳ１１〜Ｓ１４のステップを各辺に対して行う（Ｓ１５）。まず、上辺７１ｂを左辺７１ａの場合と同様にグループ化すると、電極７２，７３〜７９，８０が抽出される。同様に右辺７１ｃに対しては電極８０が抽出され、下辺７１ｄに対しては抽出されない。
【００７７】
次に、各グループ内の不要電極を除外する（Ｓ３）。図９に示すように、まず、対辺同士で同一の電極がグループ要素として含まれていないかをチェックすると（Ｓ２１）、どの辺も該当しないのでこのままとなる。
【００７８】
次に、各辺のうち一つを選定し（Ｓ２３）、この選定された辺のグループが３つより少ない電極で構成され、かつグループ要素の電極が隣接する他の辺のグループに含まれているかをチェックする（Ｓ２４）。まず、左辺７１ａをチェックすると、電極７２は隣接する上辺７１ｂのグループにも含まれている。隣接する上辺７１ｂは９つの電極から構成されているので、左辺７１ａのグループから電極７２を除外する。次に、電極が３つより少ない辺は右辺７１ｃがある。左辺７１ａの場合と同様に判定すると、右辺７１ｃのグループから電極８０が除外となる。このようにしてグループ化した後に、不要電極を除外した結果は表５に示すようになる。
【００７９】
【表５】
0003877501.tif 000008
【００８０】
ところが、上辺７１ｂのグループには電極が９つ存在するが、電極７２，８０と電極７３〜７９とは、大きさ及び配列間隔が異なっている。そのため、両外側に位置する電極７２，８０を認識対象から除外する。そして、さらに他の辺に対しても、前述の方法と同様にしてグループ化すると、その結果は表６に示すようになる。
【００８１】
【表６】
0003877501.tif 000009
【００８２】
次に、適応するアルゴリズムを設定する（Ｓ３）。この電子部品７０に対しては、上辺７１ｂのグループが７つの電極７３〜７９から構成され、すべて形状が四角（平ら）であるから、アルゴリズムＡ４が適用できる。
ここで、アルゴリズムＡ４が設定されたので、アルゴリズムＡ４に必要な部品形状データを抽出する（Ｓ４）。図５（ｄ）に示すように、アルゴリズムＡ４は、部品寸法Ｌ１，Ｗ１，Ｌｔ，Ｗｔ，ｈ１，Ｐｔ，Ｎｒ，Ｎｌ，Ｎｕ，Ｎｄが必要である。そこで、上記部品寸法を、ボディ７１、電極７３〜７９の部品データから抽出することにより、表７に示す値に設定する。
【００８３】
【表７】
0003877501.tif 000010
【００８４】
次に、光学条件の設定を行う（Ｓ５）。電子部品７０の最大寸法は１７．０ｍｍ×６．０ｍｍであるため、大視野カメラＣＡＭ２を使用できる。また、上記のように電極を検出するアルゴリズムＡ４が選択されており、また、電極の形状が平らであるため、照明は電子部品７０の実装面から４５゜の角度で照射する照明ＬＥＤ２を使用するように設定する。
【００８５】
以上のステップにより、電子部品７０に対する部品認識データが作成される。このように、本実施形態の部品認識データ作成方法によっても、第１実施形態と同様な効果を得ることができる。
【００８６】
次に、本発明に係る部品認識データ作成方法の第３実施形態を説明する。本実施形態は、入力されたデータに基づいて例えば図１０に示す電子部品の形状を作図しながら部品認識データを作成するものである。
ここで、図１１は部品認識データの作成手順を示すフローチャートであり、図１２は電子部品７０の部品認識データを作図しながら作成する様子を示す図である。
【００８７】
作図方法としては種々の形態があり、例えば線画を組み合わせて電子部品の形状を表示する場合や、サンプルの形状を選択して、大きさ、位置等のパラメータを変化させることで表示する場合等がある。これらの形態は任意に設定することができるが、本実施形態においては、入力をより簡略に且つ正確に行うため、必要最小限の大きさ、位置、形状、色等のデータを入力して自動的に電子部品の図形を表示させる形態としている。
【００８８】
本実施形態の部品認識データ作成方法を図１１に基づいて説明する。
まず、ボディ７１の作図を行うために、寸法、形状、色のデータを表８に示すように入力する（Ｓ３１）。
【００８９】
【表８】
0003877501.tif 000011
【００９０】
なお、形状、色は予め用意された候補からの選択方式とすることで、入力を簡略化できる。これらの入力に従って、図１２（ａ）に示すようにモニタ等の表示手段による表示画面上の作図領域８５にボディ７１を作図して表示させる（Ｓ３２）。
次に、電極７２〜７９の作図を行う。電子部品７０は電極７２，８０と電極７３〜７９の２種類の電極から構成されており、最初に電極７３〜７９の入力から行う（Ｓ３３）。この入力方法としては、個々の電極を一つずつ入力することも可能であるが、同一間隔の電極を一括して入力することもできる。本実施形態の場合は、表９に示す部品データを入力することで電極を一括して入力している。
【００９１】
【表９】
0003877501.tif 000012
【００９２】
即ち、表９に示す電極間隔と電極個数が含まれる部品データから個々の電極の中心位置を計算し、図１２（ｂ）に示すように作図領域８５にまとめて電極７３〜７９の図形を表示する（Ｓ３４）。なお、電極のデータ入力は、電極個数の代わりに電極の両端の電極中心間距離９ｍｍを入力して、電極間隔と中心間距離によって行うことも可能である。
同様にして、電極７２，８０の入力も表９に示すようにできる。
【００９３】
【表１０】
0003877501.tif 000013
【００９４】
即ち、表９に示す電極間隔と電極個数が含まれる部品データを入力し、図１２（ｃ）に示すように作図領域８５に電極７２，８０の図形を作図する。
【００９５】
これにより、全てのデータ入力及び作図が完了したので（Ｓ３５）、続いて、その位置関係が正しいかを判定する（Ｓ３６）。即ち、電極７２〜８０の図形は全て外部電極であるため、これらの電極中心はボディ７１の図形の外部になければならない。電極中心のＹ座標は全て−３．０ｍｍであり、ボディ７１の端は、ボディ中心が０ｍｍでＹ方向寸法が４ｍｍであることから−２．０ｍｍとなる。このため、各電極７２〜８０はボディ７１の図形の外部にあると判断できる。よって入力された部品データは正しいと判断し、データ入力を完了する。
【００９６】
本実施形態の部品認識データ作成方法によれば、入力されたボディの情報からボディ形状を作図し、入力された電極の情報から電極形状を作図することで、作図されたボディ及び電極の位置関係等が正しいかを視覚的に確認して判定することができる。これにより、数値データだけから判定する場合と比較して、瞬時にして確認が行えるようになり、簡単にして迅速に入力した情報の正誤を確認することができる。
【００９７】
次に、本発明に係る部品認識データ作成方法の第４実施形態を説明する。本実施形態においては、部品認識データを、電子部品を撮像した画像データから抽出することで作成する。
ここで、図１３は部品認識データの作成手順を示すフローチャートであり、図１４は電子部品７０の部品認識データを撮像する様子を概念的に示す図で、図１５は、撮像した画像データから部品認識データを抽出する様子を示す図である。なお、ここでは、図１０に示す電子部品を一例として用いて説明する。
【００９８】
以下、本実施形態の部品認識データ作成方法を図１３に基づいて説明する
まず、図１４に示すように、電子部品７０を撮像装置８８により撮像し、画像データ８９を得る（Ｓ４１）。撮像装置８８は、電子部品実装装置１００の認識装置３６で実際に電子部品の認識を行う姿勢認識カメラと共用することが望ましいが、撮像装置８８の撮像倍率を正しく把握することができれば、これに限らず一般的なデジタルカメラやスキャナ等であってもよい。
【００９９】
次に、図１５（ａ）に示すように、画像データ８９の電子部品７０のボディ７１に相当する領域を入力手段２からの入力操作によりウィンドウ９０を設けることで設定する（Ｓ４２）。そして、設定されたウィンドウ９０近辺の明るさ（画素濃度）の変化する位置から正確なボディ７１のエッジを検出し、検出されたエッジ情報からボディ７１の形状、ボディ７１の中心位置等のボディ情報を抽出する（Ｓ４３）。ボディ７１の中心位置は、データの都合上（０，０）に設定しているため、ここで得られる中心位置は、以下に示す電極の中心位置の計算に用いられるオフセット値となる。また、撮像装置８８がカラー画像の撮像が可能であれば、エッジ内部の領域からボディ７１の色データを抽出することが可能である。なお、撮像装置が白黒の画像入力がしかできない場合は、色情報に代えて明るさ（濃度）情報を抽出することで代用できる。
【０１００】
次に、図１５（ｂ）に示すように電極７２に相当する領域をウィンドウ９２で指示する（Ｓ４４）。そして、指示されたウィンドウ９２の近辺の明るさが変化する位置から正確な電極７２のエッジを検出し、検出されたエッジ情報から電極７２の形状、電極中心位置等の電極情報を抽出する（Ｓ４５）。電極中心位置は、上記のボディ７１中心から得られたオフセット値を用いて計算する。さらに、ボディ７１との位置関係から電極７２が内部電極型か外部電極型かを判断できるため、電極７２の種類も抽出可能である。図示した例の場合、電極７２はボディの外側に位置するので外部電極と判断できる。また、ウィンドウ９２の内部領域から色又は濃度のデータを抽出できる。以下同様にして電極７３〜８０に対しても部品認識データの抽出を行い（Ｓ４６）、データ入力を完了する。
【０１０１】
なお、画像データから電子部品のデータを作成する本実施形態の部品認識データ作成方法においては、ボディ７１や電極７２〜８０を入力手段２から手入力しているが、ボディ７１や電極７２〜８０の画像がその背景と比較して十分なコントラストが得られる場合には、画像データから候補となるボディ領域及び電極領域を自動的に抽出することが容易に可能となる。これによれば、作業者の負担を軽減してより簡単に部品認識データを作成することができる。
【０１０２】
部品データに登録されていない電子部品を実装する際には、まず、その電子部品に対する部品データを作成する必要があり、従来は、その部品データを逐一入力していた。このため、その入力作業には細部にわたって入力項目を熟知していないと入力に多くの時間を費やすことになる。ところが、本実施形態の部品認識データの作成方法によれば、単に、入力しようとする電子部品を撮像することにより、部品認識データが自動的に作成されるため、データ入力に熟練を要することなく、簡単にいち早く部品認識データを得ることができる。
【０１０３】
このように、本実施形態の部品認識データ作成方法によれば、電子部品を撮像して得られた画像データに対して、電子部品のボディ部分に相当する領域と電極部分に相当する領域を指定することで、ボディ領域と電極領域部分の画像データからボディ及び電極の情報を取得することにより、ボディの寸法、色或いは濃度等の部品形状データ、及び電極の寸法、個数、配列ピッチ等の部品形状データの情報を自動的に抽出することができ、各データを逐一入力する必要がなくなるため、部品認識データの作成をより簡略化できる。
【０１０４】
ここで、上記部品認識データの作成にあたってのデータ入力は、電子部品実装装置１００の操作パネル５２から制御装置に直接入力することもできるが、電子部品実装装置１００外部のコンピュータにより部品認識データを作成して、記録媒体や電気的接続を介して電子部品実装装置１００に入力することもできる。
【０１０５】
以上説明した本発明に係る部品認識データ作成方法は、図１〜図３に示す電子部品実装装置１００のように、複数個の装着ヘッドを連結した多連式ヘッドを備えた構成に適用することに限らず、高速実装可能なロータリー式ヘッドを備えた構成に適用してもよい。
【０１０６】
ここで、図１６にロータリー式ヘッドを備えた電子部品装着装置全体の外観を、図１７にこの電子部品装着装置の部品装着機構の概略構成を示した。
図１６に示すように、この電子部品装着装置２００は主に、電子部品を供給する部品供給部２０１と、部品供給部２０１の所定の部品供給位置で電子部品を吸着して回路基板に装着するロータリーヘッド２０３と、回路基板を位置決めするＸＹテーブル２０５と、吸着された電子部品の吸着姿勢を認識する認識装置２０６とを有し、ローダ部２０７から供給された回路基板をＸＹテーブル２０５上に載置して、ロータリーヘッド２０３により電子部品の装着を行った後、認識装置２０６により吸着姿勢を認識して、認識された吸着姿勢に応じて実装位置の補正を行いつつ部品装着し、部品装着を完了した回路基板をＸ−Ｙテーブル２０５上からアンローダ部２０９に搬出するものである。
【０１０７】
部品供給部２０１は、図１７に示すように、多数の電子部品を収容した複数の部品供給ユニット２１１が紙面垂直方向に並列して配置され、その並列方向に移動することで所定の部品供給位置に所望の電子部品を供給する。
ＸＹテーブル２０５は、ローダ部２０７とアンローダ部２０９との間に移動可能に設けられ、ローダ部２０７の基板搬送路に接続される位置に移動して部品装着前の回路基板を受け取り、回路基板を固定してロータリーヘッド２０３の部品装着位置に移動する。そして、各電子部品の装着位置に応じた回路基板の移動を繰り返し、部品装着を完了するとアンローダ部２０９に接続される位置まで移動し、回路基板をアンローダ部２０９へ送り出す。
【０１０８】
ロータリーヘッド２０３は、電子部品を吸着する複数の装着ヘッド２１３と、装着ヘッド２１３を上下動可能に周面で支持して回転駆動される回転枠体２１５と、回転枠体２１５をインデックス回転駆動する図示しない間欠回転駆動装置を備えている。
【０１０９】
装着ヘッド２１３は、回転枠体２１５の回転により部品供給部２０１の部品供給位置からその反対側の部品装着位置までを連続的に回転移動し、部品供給部２０１の部品供給位置で下降動作することで電子部品を吸着し、部品認識装置２０６のある部品認識位置で電子部品の吸着姿勢を認識し、ロータリーヘッド２０３の部品装着位置で下降動作することで電子部品を回路基板上に装着する。
このようなロータリー式ヘッドを備えた電子部品実装装置２００に対しても、上記各実施形態の部品認識データ作成方法を適用することができ、同様な効果を得ることができる。
【０１１０】
また、本発明の部品認識データ作成方法は、電子部品実装装置の吸着部品に対する部品認識データ作成に限らず、例えば、電子部品の半田付け検査装置の検査プログラム作成のための部品データの作成に適用できる他、電子部品を認識する必要のある種々の装置に対して好適に適用することができる。
【０１１１】
【実施例】
次に、図６に示す電子部品６０及び図１０に示す電子部品７０に対して、プログラムされたコンピュータを用いて部品認識データを作成する過程を、図１８〜図４７に示すモニタへの表示画面を用いて説明する。
まず、図６に示す電子部品６０の部品認識データを作成する過程を説明する。図１８に示すように、ボディの入力ステップにおいて、ボディ形状、ボディ色、ボディ寸法（横、縦）を入力する。すると、画面右側にはボディ６２の外観が入力データに基づいて表示される。
次に、図１９に示すように電極の入力ステップに移り、最初に電極６４の新規追加のため「追加」ボタンをクリックする。すると、図２０に示す合計９つの電極パターンが表示され、ここで入力する電極がどのタイプかを選定する。この電子部品６０の場合は装着面に電極が存在するので、「装着面型」を選択する。
【０１１２】
次いで、図２１に示すように電極先端の断面形状を入力する。電極形状は断面矩形状の「平面型」と、断面が円形状の「湾曲面型」があり、ここでは「平面型」を選択する。
そして、図２２に示すように電極寸法を入力する。電極６４の寸法は横１．０ｍｍ、縦１．２ｍｍであるため、これらの数値を入力する。ここで、電極の追加は１個のみ追加と、複数個（横並び、縦並び、格子配列）追加とが選択自由である。そのため、電極６４と電極６５とが同一形状であることから「複数個（縦並び）追加」を選択して同時に入力する。
【０１１３】
すると、図２３に示すように電極の間隔を入力する画面が表示される。ここでは、電極の並びの距離又は電極個数のいずれかと、電極間距離とを入力する。この場合は、電極の個数を２個、電極間距離を３．０ｍｍとして入力を行っている。この入力データに基づいて、図２４に示すように画面右側には２つの電極６４，６５が表示される。そして、これらの２つの電極の中心位置をＸ＝−２．５ｍｍ、Ｙ＝０ｍｍに設定して、電極６４，６５をGroup 001として登録する。
【０１１４】
次に、図２４に示す「追加」を選択して電極６６の入力を行う。図２５に示すように電極寸法（横、縦）を入力した後、「１個のみ（単体）追加」を選択する。すると、図２６に示すように、Group 001の登録電極と共に、新たに電極６６が表示される。表示された電極６６の位置をＸ＝２．４ｍｍ、Ｙ＝０ｍｍに設定して、電極６６をLead 001として登録する。
その結果、図２７に示すように、電子部品６０の各部品寸法が自動的に設定されて表示される。このとき、図７に示すグループ化Ｓ２及び不要電極の除外Ｓ３の処理が自動的に行われる。
【０１１５】
ここで、図２８に示すように電子部品６０の全リードに対して表示を行うと、図面右側に示されるように電極６４，６５，６６がボディ６２の内部位置に表示される。この画面では、部品中心計算に使用する電極、即ち、部品認識に用いる電極を指定することができる。この部品の場合は、全ての電極６４，６５，６６を使用して認識するため、全ての電極６４，６５，６６が白枠で囲まれて表示されている。
【０１１６】
また、図２９に示すように左辺グループに対して表示させると、電極６４，６５が表示され、左辺グループに電極６４，６５が含まれていることが示される。同様に、図３０に示すように右辺グループに対して表示させると、電極６６が表示され、図３１、図３２に示すように、上辺、下辺グループに対して表示させると、これらのグループには電極が含まれないため、画面には電極は何も表示されない。
【０１１７】
次に、図３３に示すように認識アルゴリズムの決定（Ｓ４）が自動的になされて、決定された認識アルゴリズムが表示される。この場合は、箱形（前述のアルゴリズムＡ１）の認識アルゴリズムが設定されている。
【０１１８】
続いて、部品形状データの抽出（Ｓ５）が行われた後、光学条件の設定（Ｓ６）が行われる。図３４に示すように、電子部品実装装置１００に備えられた２次元センサとしての大視野カメラ、小視野カメラのうち、大視野カメラが設定される。このカメラの種類は、電子部品６０のサイズによって自動的に選定される。
【０１１９】
次に、照明条件を設定する。照明には、上段照明、中段照明、下段照明の３種類の照明が個別に設定できる。
まず、図３５に上段照明の設定画面を示した。上段照明とは、電子部品の実装面に対して略横方向から浅い照射角度で照明光を照射するもので、ここでは照射角度が約１４゜となる位置から照射している。また、光量は０〜３までの４段階に切り替え可能になっている。なお、ここでは各段階毎に「断面がフラットな場合」や「断面が湾曲している場合」等の適用して好適となる照明対象を併せて表示することや、照明角度を図示して説明することにより、作業者に対して入力内容の意味を明確に理解させることができると共に、光量の設定を経験則を要することなく簡単に行えるようにでき、入力ミスや不正データの入力の発生を極力防止できる。
【０１２０】
また、図３６は中段照明の設定画面を示している。中段照明は、電子部品の実装面に対して照射角度が上段照明と下段照明との中間の角度で照明光を照射するもので、ここでは照射角度が約４５゜となる位置から照射している。その光量は０〜７までの８段階に設定可能になっている。ここで、「通常４を指定して下さい」等と表示することにより、設定すべき光量が不明な場合にどの程度の光量を設定すればよいかを明示したり、「種別１０５の場合は０にして下さい」等と表示することにより、特定の場合に特定の段階に設定することを指示している。これにより、作業者が入力内容について悩むことがなくなり、円滑な入力が可能になる。
【０１２１】
さらに、図３７は下段照明の設定画面を示している。下段照明は、電子部品の実装面に対して略垂直方向から照明光を照射するもので、ここでは照明角度が約８０゜となる位置から照射している。ここで、「ボディが暗いときはより強く点灯してください」等と表示することにより、設定した光量でうまくいかなかった場合に、どのように対処するかを明示するこができ、これにより、作業者に修正の方向を指示することができ、良好な状態にいち早く設定することが可能になる。
【０１２２】
上記の光学条件の設定を行うと、図３８に示すような光学条件の確認用画面が表示される。設定内容を変更する場合は、適宜、前述の設定画面に戻ることで入力をやり直すことができる。入力した設定内容でよい場合は「完了」をクリックして終了する。
以上の設定操作によって部品認識データの作成が完了する。この入力方法により部品認識データを作成することで、作成に要する時間が大幅に短縮できると共に、作業者の負担が軽減され、入力に迷うことなく、円滑にデータ入力が行えた。
【０１２３】
次に、図１０に示す電子部品７０の部品認識データを作成する過程を説明する。ここでは、上記の電子部品６０に対する部品認識データの作成過程と同様な設定画面は省略して説明する。
まず、図３９に示すように、ボディの入力ステップにおいて、ボディ形状、ボディ色、ボディ寸法（横、縦）を入力すると、画面右側にボディ７１の外観が入力データに基づいて表示される。
次に、電極の入力ステップに移り、電極７３〜７９を位置を合わせて入力する。その結果を図４０に示す。そして、図４１に示すように電極７２を追加し、次いで図４２に示すように電極８０を追加して入力する。
【０１２４】
上記入力の完了後、グループ化して全リードを表示させると図４３に示すようになる。即ち、ボディ７１の上辺に電極７２，７３〜７９，８０が配列されて表示される。ここで、電極７２，８０を部品認識に使用しない電極として設定してグループ化する。すると、上辺のグループは、図４４に示すように電極７２，８０が削除されて電極７３〜７９だけとなる。
電極の入力を完了すると、図４５に示すように、部品寸法、リード外径、リード本数、電極寸法の部品形状データが自動的に設定される。
【０１２５】
そして、入力された部品の形状データに基づいて、この電子部品７０に適切な認識アルゴリズムが図４６に示すように「リード型」と設定される。
更に、光学条件の設定を行うことで、図４７に示すような光学条件の確認用画面が表示される。表示された条件でよければ「完了」をクリックして終了する。以上の設定操作によって部品認識データの作成が完了する。この入力方法により部品認識データを作成することで、作成に要する時間が大幅に短縮できると共に、作業者の負担が軽減され、入力に迷うことなく、円滑にデータ入力が行えた。
【０１２６】
【発明の効果】
本発明の部品認識データ作成方法及び作成装置によれば、認識アルゴリズムによる認識処理に必要となる電子部品のボディ及び電極の情報を逐一入力することなく自動的に入力されるため、認識アルゴリズムの特性を意識することなく、正確且つ迅速に部品認識データを作成することが可能となる。また、視覚的に確認しながらデータを入力することで、瞬時にして確認が行えるようになり、簡単にして迅速に入力した情報の正誤を確認することができる。さらに、電子部品を撮像して得られた画像データから、電子部品のボディ部分に相当する領域と電極部分に相当する領域からボディ及び電極の情報を抽出することにより、各データを逐一入力する必要がなくなるため、部品認識データの作成をより簡略化できる。
【０１２７】
また、本発明の電子部品実装装置によれば、作成された部品認識データに基づいて吸着ノズルに保持された電子部品の吸着姿勢を認識装置により認識し、認識された電子部品の吸着姿勢に応じて、補正手段により電子部品の回路基板への実装位置を補正することにより、電子部品を安定して精度良く回路基板の所定位置に実装することができる。
【０１２８】
また、本発明の記録媒体によれば、記録されたプログラムを実行することで、認識アルゴリズムによる認識処理に必要となる電子部品のボディ及び電極の情報を逐一入力することなく自動的に入力でき、認識アルゴリズムの特性を意識することなく、正確且つ迅速に部品認識データを作成することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る部品認識データ作成方法を適用する電子部品実装装置の斜視図である。
【図２】電子部品実装装置の移載ヘッドの拡大斜視図である。
【図３】電子部品実装装置の動作を説明するための概略的な平面図である。
【図４】電子部品実装装置における部品認識データに関するデータ処理の流れを示すブロック図である。
【図５】各認識アルゴリズムが適応する電子部品の種類を示す図である。
【図６】電子部品の外観形状を示す図である。
【図７】電子部品の部品認識データ作成の手順を示すフローチャートである。
【図８】電極のグループ化の手順を示すフローチャートである。
【図９】不要電極の除外処理の手順を示すフローチャートである。
【図１０】電子部品の外観形状を示す図である。
【図１１】部品認識データの作成手順を示すフローチャートである。
【図１２】電子部品の部品認識データを作図しながら作成する様子を示す図である。
【図１３】部品認識データの作成手順を示すフローチャートである。
【図１４】電子部品の部品認識データを撮像する様子を概念的に示す図である。
【図１５】撮像した画像データから部品認識データを抽出する様子を示す図である。
【図１６】ロータリー式ヘッドを備えた電子部品装着装置全体の外観を示す図である。
【図１７】図１６に示す電子部品装着装置の部品装着機構の概略構成を示す図である。
【図１８】ボディの入力ステップにおけるボディ形状、ボディ色、ボディ寸法（横、縦）を入力する表示画面を示す図である。
【図１９】電極の入力ステップにおける電極を追加するときの表示画面を示す図である。
【図２０】合計９つの電極パターンが表示された表示画面を示す図である。
【図２１】電極先端の断面形状を入力するときの表示画面を示す図である。
【図２２】電極寸法を入力するときの表示画面を示す図である。
【図２３】電極の間隔を入力するときの表示画面を示す図である。
【図２４】入力された電極が表示された様子を示す図である。
【図２５】電極を追加入力するときの表示画面を示す図である。
【図２６】追加された電極が表示された様子を示す図である。
【図２７】電子部品の各部品寸法が自動的に設定されて表示された様子を示す図である。
【図２８】全リードを表示した様子を示す図である。
【図２９】左辺グループの電極を表示した様子を示す図である。
【図３０】右辺グループの電極を表示した様子を示す図である。
【図３１】上辺グループの電極を表示した様子を示す図である。
【図３２】下辺グループの電極を表示した様子を示す図である。
【図３３】認識アルゴリズムが自動的に決定されたときの認識アルゴリズム名が表示された様子を示す図である。
【図３４】光学条件の設定を行うときの表示画面を示す図である。
【図３５】上段照明の設定画面を示す図である。
【図３６】中段照明の設定画面を示す図である。
【図３７】下段照明の設定画面を示す図である。
【図３８】光学条件の確認用画面を示す図である。
【図３９】ボディの入力ステップにおけるボディ形状、ボディ色、ボディ寸法（横、縦）を入力するときの表示画面を示す図である。
【図４０】電極の入力ステップにおける電極の入力するときの表示画面を示す図である。
【図４１】電極を追加した様子を示す図である。
【図４２】他の電極を追加した様子を示す図である。
【図４３】全リードを表示した様子を示す図である。
【図４４】上辺グループの電極を表示した様子を示す図である。
【図４５】部品寸法、リード外径、リード本数、電極寸法の各データが自動的に設定された様子を示す図である。
【図４６】認識アルゴリズムが自動的に決定されたときの認識アルゴリズム名が表示された様子を示す図である。
【図４７】光学条件の確認用画面を示す図である。
【図４８】角形チップ部品の外観形状を示す図である。
【図４９】ＱＦＰ部品の外観形状を示す図である。
【図５０】コネクタ部品の外観形状を示す図である。
【図５１】従来の電子部品の入力画面を示す図である。
【図５２】他のコネクタ部品に対する外観形状を示す図である。
【符号の説明】
１  部品データ
２  入力手段
３  認識アルゴリズム選定手段
４  認識アルゴリズム
５  部品形状データ抽出手段
６  部品認識データ
７  制御装置
８  補正手段
１２  回路基板
２８  移載ヘッド
３４  吸着ノズル
３６  認識装置
３８ａ〜３８ｄ  装着ヘッド
４０  アクチュエータ
４２  モータ
４４  タイミングベルト
５２  操作パネル
６０，７０  電子部品
６２，７１  ボディ
６２ａ，７１ａ  左辺
６２ｂ，７１ｂ  上辺
６２ｃ，７１ｃ  右辺
６２ｄ，７１ｄ  下辺
６４，６５，６６，７２，７３，７４，７５，７６，７７，７８，７９，８０電極
８５  作図領域
８８  撮像装置
８９  画像データ
９０，９２  ウィンドウ
１００，２００              電子部品実装装置
２１３  装着ヘッド
Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４，Ａ５  認識アルゴリズム
ＣＡＭ１  小視野カメラ
ＣＡＭ２  大視野カメラ
Ｃｎ    カメラ番号
ＬＥＤ１〜３  照明
Ｌ１，Ｗ１，Ｌｔ，Ｗｔ，ｈ１，Ｐｔ，Ｎｒ，Ｎｌ，Ｎｕ，Ｎｄ  部品寸法
Ｎｕ，Ｎｄ，Ｎｌ，Ｎｒ  電極数
Ｗｔ  リード外形
Ｏｂ  ボディ中心
Ｏｐ（Ｏｐn）  電極中心
Ｐｔ  電極間隔
ｈ１  電極幅
【図１】
0003877501.tif 000014
【図２】
0003877501.tif 000015
【図３】
0003877501.tif 000016
【図４】
0003877501.tif 000017
【図５】
0003877501.tif 000018
【図６】
0003877501.tif 000019
【図７】
0003877501.tif 000020
【図８】
0003877501.tif 000021
【図９】
0003877501.tif 000022
【図１０】
0003877501.tif 000023
【図１１】
0003877501.tif 000024
【図１２】
0003877501.tif 000025
【図１３】
0003877501.tif 000026
【図１４】
0003877501.tif 000027
【図１５】
0003877501.tif 000028
【図１６】
0003877501.tif 000029
【図１７】
0003877501.tif 000030
【図１８】
0003877501.tif 000031
【図１９】
0003877501.tif 000032
【図２０】
0003877501.tif 000033
【図２１】
0003877501.tif 000034
【図２２】
0003877501.tif 000035
【図２３】
0003877501.tif 000036
【図２４】
0003877501.tif 000037
【図２５】
0003877501.tif 000038
【図２６】
0003877501.tif 000039
【図２７】
0003877501.tif 000040
【図２８】
0003877501.tif 000041
【図２９】
0003877501.tif 000042
【図３０】
0003877501.tif 000043
【図３１】
0003877501.tif 000044
【図３２】
0003877501.tif 000045
【図３３】
0003877501.tif 000046
【図３４】
0003877501.tif 000047
【図３５】
0003877501.tif 000048
【図３６】
0003877501.tif 000049
【図３７】
0003877501.tif 000050
【図３８】
0003877501.tif 000051
【図３９】
0003877501.tif 000052
【図４０】
0003877501.tif 000053
【図４１】
0003877501.tif 000054
【図４２】
0003877501.tif 000055
【図４３】
0003877501.tif 000056
【図４４】
0003877501.tif 000057
【図４５】
0003877501.tif 000058
【図４６】
0003877501.tif 000059
【図４７】
0003877501.tif 000060
【図４８】
0003877501.tif 000061
【図４９】
0003877501.tif 000062
【図５０】
0003877501.tif 000063
【図５１】
0003877501.tif 000064
【図５２】
0003877501.tif 000065