(57)【要約】  良否判定装置は、記憶部と、取得部と、良否判断部とを備える。ここで、基準画像の各画像について画像全体の特徴量である基準特徴量が抽出されたときの複数の基準特徴量の分布を特徴量分布とする。このとき、記憶部は、基準画像および特徴量分布のうちの少なくとも一方である画像関連情報と、画像関連情報を検索可能な情報であって基準画像が取得されたときの取得条件を含む検索情報と、を関連付けて記憶装置に記憶させる。取得部は、対基板作業機の撮像装置が対基板作業において対象物を撮像した対象画像の取得条件と一致する取得条件を含む検索情報に関連付けられている画像関連情報を、記憶装置から取得する。良否判断部は、取得部によって取得された画像関連情報を用いて、対象画像を取得したときの対基板作業の良否を判断する。
2020183735.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
基板に所定の対基板作業を行う対基板作業機の撮像装置が前記対基板作業において同種の対象物について同種の撮像条件で撮像した複数の画像を基準画像とし、前記基準画像の各画像について画像全体の特徴量である基準特徴量が抽出されたときの複数の前記基準特徴量の分布を特徴量分布とするとき、
前記基準画像および前記特徴量分布のうちの少なくとも一方である画像関連情報と、
前記画像関連情報を検索可能な情報であって前記基準画像が取得されたときの取得条件を含む検索情報と、
を関連付けて記憶装置に記憶させる記憶部と、
前記対基板作業機の前記撮像装置が前記対基板作業において前記対象物を撮像した対象画像の取得条件と一致する取得条件を含む前記検索情報に関連付けられている前記画像関連情報を、前記記憶装置から取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記画像関連情報を用いて、前記対象画像を取得したときの前記対基板作業の良否を判断する良否判断部と、
を備える良否判定装置。
【請求項２】
前記画像全体の特徴量は、画像を構成する複数の画素の輝度および色、並びに、これらによって形成される形状および前記形状の面積のうちの少なくとも一つである請求項１に記載の良否判定装置。
【請求項３】
前記取得条件は、前記対基板作業機によって規定可能な条件であり、前記対象物に関する情報、前記撮像装置に関する情報、および、前記撮像装置の撮像条件に関する情報のうちの少なくとも前記対象物に関する情報を含む請求項１または請求項２に記載の良否判定装置。
【請求項４】
前記記憶部は、前記基準画像を取得したときの前記対基板作業の良否に関する作業結果情報を、前記画像関連情報および前記検索情報と関連付けて記憶させる請求項１〜請求項３のいずれか一項に記載の良否判定装置。
【請求項５】
前記取得部は、少なくとも前記画像関連情報である前記基準画像を前記記憶装置から取得し、
前記取得部によって取得された前記基準画像を用いて前記特徴量分布を取得する分布取得部をさらに備え、
前記良否判断部は、前記対象画像の各画像について画像全体の特徴量である対象特徴量を抽出して、前記特徴量分布によって規定される特徴領域に対する前記対象特徴量の外れ度合いに基づいて、前記対象画像を取得したときの前記対基板作業の良否を判断する請求項１〜請求項４のいずれか一項に記載の良否判定装置。
【請求項６】
前記取得部は、少なくとも前記画像関連情報である前記特徴量分布を前記記憶装置から取得し、
前記良否判断部は、前記対象画像の各画像について画像全体の特徴量である対象特徴量を抽出して、前記特徴量分布によって規定される特徴領域に対する前記対象特徴量の外れ度合いに基づいて、前記対象画像を取得したときの前記対基板作業の良否を判断する請求項１〜請求項４のいずれか一項に記載の良否判定装置。
【請求項７】
前記良否判断部は、前記特徴領域からのマハラノビス距離が所定の閾値を超えるか否かに基づいて、前記対基板作業の良否を判断する請求項５または請求項６に記載の良否判定装置。
【請求項８】
前記良否判断部は、マハラノビス・タグチ法の一手法であるＲＴ法によって、前記対基板作業の良否を判断する請求項７に記載の良否判定装置。
【請求項９】
前記対象画像、および、前記対象画像と前記基準画像を用いて取得される前記特徴量分布のうちの少なくとも一方を、前記記憶装置に記憶させる提供部をさらに備える請求項１〜請求項８のいずれか一項に記載の良否判定装置。
【請求項１０】
前記対基板作業機は、基板に前記対象物である部品を装着する部品装着機であり、
前記部品装着機に供給される前記部品のベンダが変更され且つベンダ変更後の前記部品に合致する前記画像関連情報を保持しないときに、
前記取得部は、前記画像関連情報を前記記憶装置から取得する請求項１〜請求項９のいずれか一項に記載の良否判定装置。
【請求項１１】
前記記憶部および前記記憶装置は、前記対基板作業機と通信可能なデータサーバに設けられ、
前記取得部および前記良否判断部は、前記対基板作業機に設けられる請求項１〜請求項１０のいずれか一項に記載の良否判定装置。
【請求項１２】
前記データサーバは、複数の前記対基板作業機の間で情報を共有可能な共有サーバである請求項１１に記載の良否判定装置。
【請求項１３】
基板に所定の対基板作業を行う対基板作業機の撮像装置が前記対基板作業において同種の対象物について同種の撮像条件で撮像した複数の画像を基準画像とし、前記基準画像の各画像について画像全体の特徴量である基準特徴量が抽出されたときの複数の前記基準特徴量の分布を特徴量分布とするとき、
前記基準画像および前記特徴量分布のうちの少なくとも一方である画像関連情報と、
前記画像関連情報を検索可能な情報であって前記基準画像が取得されたときの取得条件を含む検索情報と、
を関連付けて記憶装置に記憶させる記憶工程と、
前記対基板作業機の前記撮像装置が前記対基板作業において前記対象物を撮像した対象画像の取得条件と一致する取得条件を含む前記検索情報に関連付けられている前記画像関連情報を、前記記憶装置から取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された前記画像関連情報を用いて、前記対象画像を取得したときの前記対基板作業の良否を判断する良否判断工程と、
を備える良否判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書は、良否判定装置および良否判定方法に関する技術を開示する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１に記載の画像処理システムでは、各部品実装機の制御装置は、生産開始時にフィーダから供給される部品に関する学習結果が、学習用コンピュータの記憶装置に保存されているか否かを、学習用コンピュータに問い合わせる。そして、制御装置は、記憶装置に当該学習結果が保存されているときに、当該学習結果を記憶装置から取り寄せて、生産開始当初から当該学習結果を用いて学習型超解像処理を行う。【０００３】
特許文献２に記載の外観検査支援システムは、複数の外観検査装置の間で検査データの精度を互いに参照する。具体的には、外観検査支援システムは、評価ユニットと、成績データ保持ユニットと、成績提供ユニットとを備えている。評価ユニットは、検査データを用いた検査の実績に基づいて、当該検査データによる検査精度を部品ごとに評価する。成績データ保持ユニットは、評価された検査精度に関する情報を、部品ごとに成績データとして保持する。成績提供ユニットは、ネットワークを介して接続された他の検査装置へ成績データを提供する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１８−０９７７３１号公報
【特許文献２】特開２００２−２７７４０７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載の画像処理システムは、検索する学習結果が、低解像度画像および高解像度画像との関係に関するものであり、対基板作業機の対基板作業の良否を判断するものではない。また、特許文献２に記載の外観検査支援システムは、複数の外観検査装置の間で、検査精度に関する情報を互いに参照するものである。【０００６】
このような事情に鑑みて、本明細書は、基準画像および特徴量分布のうちの少なくとも一方である画像関連情報を取得して、取得した画像関連情報を用いて対基板作業の良否を判断することが可能な良否判定装置および良否判定方法を開示する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本明細書は、記憶部と、取得部と、良否判断部とを備える良否判定装置を開示する。ここで、基板に所定の対基板作業を行う対基板作業機の撮像装置が前記対基板作業において同種の対象物について同種の撮像条件で撮像した複数の画像を基準画像とする。前記基準画像の各画像について画像全体の特徴量である基準特徴量が抽出されたときの複数の前記基準特徴量の分布を特徴量分布とする。このとき、前記記憶部は、前記基準画像および前記特徴量分布のうちの少なくとも一方である画像関連情報と、前記画像関連情報を検索可能な情報であって前記基準画像が取得されたときの取得条件を含む検索情報と、を関連付けて記憶装置に記憶させる。前記取得部は、前記対基板作業機の前記撮像装置が前記対基板作業において前記対象物を撮像した対象画像の取得条件と一致する取得条件を含む前記検索情報に関連付けられている前記画像関連情報を、前記記憶装置から取得する。前記良否判断部は、前記取得部によって取得された前記画像関連情報を用いて、前記対象画像を取得したときの前記対基板作業の良否を判断する。【０００８】
また、本明細書は、記憶工程と、取得工程と、良否判断工程とを備える良否判定方法を開示する。ここで、基板に所定の対基板作業を行う対基板作業機の撮像装置が前記対基板作業において同種の対象物について同種の撮像条件で撮像した複数の画像を基準画像とする。前記基準画像の各画像について画像全体の特徴量である基準特徴量が抽出されたときの複数の前記基準特徴量の分布を特徴量分布とする。このとき、前記記憶工程は、前記基準画像および前記特徴量分布のうちの少なくとも一方である画像関連情報と、前記画像関連情報を検索可能な情報であって前記基準画像が取得されたときの取得条件を含む検索情報と、を関連付けて記憶装置に記憶させる。前記取得工程は、前記対基板作業機の前記撮像装置が前記対基板作業において前記対象物を撮像した対象画像の取得条件と一致する取得条件を含む前記検索情報に関連付けられている前記画像関連情報を、前記記憶装置から取得する。前記良否判断工程は、前記取得工程によって取得された前記画像関連情報を用いて、前記対象画像を取得したときの前記対基板作業の良否を判断する。
【発明の効果】
【０００９】
上記の良否判定装置によれば、記憶部、取得部および良否判断部を備えている。これにより、良否判定装置は、画像関連情報を取得して、取得した画像関連情報を用いて対基板作業の良否を判断することができる。良否判定装置について上述したことは、良否判定方法についても同様に言える。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】対基板作業ラインＷＭＬの構成例を示す構成図である。
【図２】部品装着機ＷＭ３の構成例を示す平面図である。
【図３】良否判定装置４０の制御ブロックの一例を示すブロック図である。
【図４Ａ】部品９１の一例を示す底面図である。
【図４Ｂ】保持部材３０に保持されている図４Ａに示す部品９１を、部品カメラ１４によって撮像した画像の一例を示す模式図である。
【図５】特徴量分布ＦＤ１の一例を示す模式図である。
【図６】対基板作業の作業結果とマハラノビス距離ＭＤ１との関係の一例を示すヒストグラムである。
【図７】変更部４４による制御手順の一例を示すフローチャートである。
【図８】記憶装置５０ｍに記憶されている画像関連情報５０ａ、検索情報５０ｂおよび作業結果情報５０ｃの一例を示す模式図である。
【図９】良否判定装置４０の配置例を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
１．実施形態
１−１．対基板作業ラインＷＭＬの構成例
対基板作業ラインＷＭＬでは、基板９０に所定の対基板作業を行う。対基板作業ラインＷＭＬを構成する対基板作業機ＷＭの種類および数は、限定されない。図１に示すように、本実施形態の対基板作業ラインＷＭＬは、印刷機ＷＭ１、印刷検査機ＷＭ２、部品装着機ＷＭ３、リフロー炉ＷＭ４および外観検査機ＷＭ５の複数（５つ）の対基板作業機ＷＭを備えており、基板９０は、基板搬送装置（図示略）によって、この順に搬送される。
【００１２】
印刷機ＷＭ１は、基板９０において、複数の部品９１の各々の装着位置に、はんだを印刷する。印刷検査機ＷＭ２は、印刷機ＷＭ１によって印刷されたはんだの印刷状態を検査する。部品装着機ＷＭ３は、基板９０（印刷機ＷＭ１によって印刷されたはんだの上）に複数の部品９１を装着する。部品装着機ＷＭ３は、一つであっても良く、複数であっても良い。部品装着機ＷＭ３が複数設けられる場合は、複数の部品装着機ＷＭ３が分担して、複数の部品９１を装着することができる。
【００１３】
リフロー炉ＷＭ４は、部品装着機ＷＭ３によって複数の部品９１が装着された基板９０を加熱し、はんだを溶融させて、はんだ付けを行う。外観検査機ＷＭ５は、部品装着機ＷＭ３によって装着された複数の部品９１の装着状態などを検査する。このように、対基板作業ラインＷＭＬは、複数（５つ）の対基板作業機ＷＭを用いて、基板９０を順に搬送し、検査処理を含む生産処理を実行して基板製品９００を生産することができる。なお、対基板作業ラインＷＭＬは、例えば、機能検査機、バッファ装置、基板供給装置、基板反転装置、シールド装着装置、接着剤塗布装置、紫外線照射装置などの対基板作業機ＷＭを必要に応じて備えることもできる。
【００１４】
対基板作業ラインＷＭＬを構成する複数（５つ）の対基板作業機ＷＭおよび管理装置ＷＭＣは、通信部ＬＣによって電気的に接続されている。通信部ＬＣは、有線によって通信可能に接続することができ、無線によって通信可能に接続することもできる。また、通信方法は、種々の方法をとり得る。本実施形態では、複数（５つ）の対基板作業機ＷＭおよび管理装置ＷＭＣによって、構内情報通信網（ＬＡＮ：Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）が構成されている。これにより、複数（５つ）の対基板作業機ＷＭは、通信部ＬＣを介して、互いに通信することができる。また、複数（５つ）の対基板作業機ＷＭは、通信部ＬＣを介して、管理装置ＷＭＣと通信することができる。
【００１５】
管理装置ＷＭＣは、対基板作業ラインＷＭＬを構成する複数（５つ）の対基板作業機ＷＭの制御を行い、対基板作業ラインＷＭＬの動作状況を監視する。管理装置ＷＭＣには、複数（５つ）の対基板作業機ＷＭを制御する種々の制御データが記憶されている。管理装置ＷＭＣは、複数（５つ）の対基板作業機ＷＭの各々に制御データを送信する。また、複数（５つ）の対基板作業機ＷＭの各々は、管理装置ＷＭＣに動作状況および生産状況を送信する。
【００１６】
管理装置ＷＭＣには、例えば、データサーバ７０を設けることができる。データサーバ７０は、例えば、対基板作業機ＷＭが対基板作業に関して取得した取得データを保存することができる。例えば、対基板作業機ＷＭによって撮像された種々の画像データなどは、取得データに含まれる。対基板作業機ＷＭによって取得された稼働状況の記録（ログデータ）などは、取得データに含まれる。
【００１７】
また、データサーバ７０は、基板９０の生産に関する種々の生産情報を保存することもできる。例えば、部品９１の種類ごとの形状に関する情報、電気的特性に関する情報、部品９１の取り扱い方法に関する情報などの部品データは、生産情報に含まれる。印刷検査機ＷＭ２、外観検査機ＷＭ５などの検査機による検査結果は、生産情報に含まれる。
【００１８】
１−２．部品装着機ＷＭ３の構成例
部品装着機ＷＭ３は、基板９０に複数の部品９１を装着する。図２に示すように、部品装着機ＷＭ３は、基板搬送装置１１、部品供給装置１２、部品移載装置１３、部品カメラ１４、基板カメラ１５および制御装置１６を備えている。
【００１９】
基板搬送装置１１は、例えば、ベルトコンベアなどによって構成され、基板９０を搬送方向（Ｘ軸方向）に搬送する。基板９０は、回路基板であり、電子回路および電気回路のうちの少なくとも一方が形成される。基板搬送装置１１は、部品装着機ＷＭ３の機内に基板９０を搬入し、機内の所定位置に基板９０を位置決めする。基板搬送装置１１は、部品装着機ＷＭ３による複数の部品９１の装着処理が終了した後に、基板９０を部品装着機ＷＭ３の機外に搬出する。
【００２０】
部品供給装置１２は、基板９０に装着される複数の部品９１を供給する。部品供給装置１２は、基板９０の搬送方向（Ｘ軸方向）に沿って設けられる複数のフィーダ１２１を備えている。複数のフィーダ１２１の各々は、複数の部品９１が収納されるキャリアテープ（図示略）をピッチ送りさせて、フィーダ１２１の先端側に位置する供給位置において部品９１を採取可能に供給する。また、部品供給装置１２は、チップ部品などと比べて比較的大型の電子部品（例えば、リード部品など）を、トレイ上に配置した状態で供給することもできる。
【００２１】
部品移載装置１３は、ヘッド駆動装置１３１および移動台１３２を備えている。ヘッド駆動装置１３１は、直動機構によって移動台１３２を、Ｘ軸方向およびＹ軸方向に移動可能に構成されている。移動台１３２には、クランプ部材（図示略）によって装着ヘッド２０が着脱可能（交換可能）に設けられている。装着ヘッド２０は、少なくとも一つの保持部材３０を用いて、部品供給装置１２によって供給される部品９１を採取し保持して、基板搬送装置１１によって位置決めされた基板９０に部品９１を装着する。保持部材３０は、例えば、吸着ノズル、チャックなどを用いることができる。
【００２２】
部品カメラ１４および基板カメラ１５は、公知の撮像装置を用いることができる。部品カメラ１４は、光軸がＺ軸方向の上向き（鉛直上方方向）になるように、部品装着機ＷＭ３の基台に固定されている。部品カメラ１４は、保持部材３０に保持されている部品９１を下方から撮像することができる。基板カメラ１５は、光軸がＺ軸方向の下向き（鉛直下方方向）になるように、部品移載装置１３の移動台１３２に設けられている。基板カメラ１５は、基板９０を上方から撮像することができる。部品カメラ１４および基板カメラ１５は、制御装置１６から送出される制御信号に基づいて撮像を行う。部品カメラ１４および基板カメラ１５によって撮像された画像データは、制御装置１６に送信される。
【００２３】
制御装置１６は、公知の演算装置および記憶装置を備えており、制御回路が構成されている（いずれも図示略）。制御装置１６には、部品装着機ＷＭ３に設けられる各種センサから出力される情報、画像データなどが入力される。制御装置１６は、制御プログラムおよび予め設定されている所定の装着条件などに基づいて、各装置に対して制御信号を送出する。
【００２４】
例えば、制御装置１６は、基板搬送装置１１によって位置決めされた基板９０を基板カメラ１５に撮像させる。制御装置１６は、基板カメラ１５によって撮像された画像を画像処理して、基板９０の位置決め状態を認識する。また、制御装置１６は、部品供給装置１２によって供給された部品９１を保持部材３０に採取させ保持させて、保持部材３０に保持されている部品９１を部品カメラ１４に撮像させる。制御装置１６は、部品カメラ１４によって撮像された画像を画像処理して、部品９１の適否、部品９１の保持姿勢を認識する。
【００２５】
制御装置１６は、制御プログラムなどによって予め設定される装着予定位置の上方に向かって、保持部材３０を移動させる。また、制御装置１６は、基板９０の位置決め状態、部品９１の保持姿勢などに基づいて、装着予定位置を補正して、実際に部品９１を装着する装着位置を設定する。装着予定位置および装着位置は、位置（Ｘ軸座標およびＹ軸座標）の他に回転角度を含む。
【００２６】
制御装置１６は、装着位置に合わせて、保持部材３０の目標位置（Ｘ軸座標およびＹ軸座標）および回転角度を補正する。制御装置１６は、補正された目標位置において補正された回転角度で保持部材３０を下降させて、基板９０に部品９１を装着する。制御装置１６は、上記のピックアンドプレースサイクルを繰り返すことによって、基板９０に複数の部品９１を装着する装着処理を実行する。
【００２７】
１−３．良否判定装置４０の構成例
例えば、既述したように、部品装着機ＷＭ３は、部品カメラ１４によって撮像された画像を画像処理して、部品９１の適否、部品９１の保持姿勢を認識している。このとき、例えば、画像から抽出される部品９１についての特徴量（例えば、部品９１の色、外形形状、面積など）に基づいて、部品９１の適否、部品９１の保持姿勢などの部品９１の保持作業の良否を判定しようとすると、判定条件の漏れによる誤判定の可能性がある。
【００２８】
例えば、正規の部品９１は、白色の円形状であり、部品９１の面積（円の面積）が所定値であったとする。このとき、部品装着機ＷＭ３が、部品９１の色および面積のみを判定条件として設定すると、例えば、部品９１の色は白色であり、面積は所定値であるが、外形形状が四角形の部品９１について、部品９１の不適を判定することができない。また、誤判定を低減しようとすると、設定すべき判定条件の数が増加し、判定条件の設定作業が煩雑になる。
【００２９】
そこで、本実施形態では、良否判定装置４０を備えている。良否判定装置４０は、対基板作業機ＷＭの撮像装置８０によって撮像された各画像の画像全体の特徴量に基づいて、対基板作業の良否を判断する。良否判定装置４０は、制御ブロックとして捉えると、分布取得部４１と、良否判断部４２とを備えている。良否判定装置４０は、閾値設定部４３および変更部４４のうちの少なくとも一方をさらに備えると好適である。
【００３０】
図３に示すように、本実施形態の良否判定装置４０は、分布取得部４１と、良否判断部４２と、閾値設定部４３と、変更部４４とを備えている。また、本実施形態の良否判定装置４０は、部品装着機ＷＭ３の制御装置１６に設けられているが、他の対基板作業機ＷＭに設けることもできる。さらに、良否判定装置４０は、対基板作業機ＷＭの外部（例えば、管理装置ＷＭＣなど）に設けることもできる。
【００３１】
１−３−１．分布取得部４１
分布取得部４１は、基準画像ＢＰ１の各画像について画像全体の特徴量である基準特徴量ＢＦ１を抽出して、抽出された複数の基準特徴量ＢＦ１の分布である特徴量分布ＦＤ１を取得する。基準画像ＢＰ１は、基板９０に所定の対基板作業を行う対基板作業機ＷＭの撮像装置８０が対基板作業において同種の対象物について同種の撮像条件で撮像した複数の画像をいう。
【００３２】
対基板作業機ＷＭが部品装着機ＷＭ３の場合、撮像装置８０は、例えば、部品カメラ１４であり、このときの対象物は、保持部材３０に保持されている部品９１である。この場合、対基板作業は、部品９１の保持作業である。また、基準画像ＢＰ１は、部品種が同じ部品９１について、同種の撮像条件で撮像された画像であれば良い。撮像条件には、例えば、光源の種類、光の照射方向、露光時間、絞り値などが含まれる。なお、例えば、自然光などの影響によって撮像条件を完全に一致させることは困難であるので、撮像条件は、対基板作業機ＷＭ（部品装着機ＷＭ３）によって規定可能な取得条件であれば良い。
【００３３】
基準画像ＢＰ１は、例えば、ロータリヘッドまたはラインヘッドによって保持されている複数の部品９１を部品カメラ１４が同時に撮像した一の画像から、各部品９１の領域が抽出された画像であっても良い。また、基準画像ＢＰ１は、複数の部品９１を部品カメラ１４が順に撮像した画像であっても良い。さらに、基準画像ＢＰ１は、これらの画像が混在する画像であっても良い。
【００３４】
なお、対基板作業機ＷＭが部品装着機ＷＭ３の場合、撮像装置８０は、例えば、装着ヘッド２０に設けられる側方カメラ（図示略）であっても良い。側方カメラは、部品９１の側面側から部品９１を撮像する点で、部品カメラ１４と異なるが、上述したことが同様に言える。
【００３５】
また、対基板作業機ＷＭが部品装着機ＷＭ３の場合、撮像装置８０は、例えば、基板カメラ１５であっても良い。このときの対象物は、基板搬送装置１１によって位置決めされた基板９０である。この場合、対基板作業は、基板９０の位置決め作業である。さらに、対基板作業機ＷＭが外観検査機ＷＭ５の場合、撮像装置８０は、外観検査機ＷＭ５に設けられるカメラ（図示略）である。このときの対象物は、基板９０に装着されている部品９１である。この場合、対基板作業は、部品装着機ＷＭ３による部品９１の装着作業である。
【００３６】
また、対基板作業機ＷＭが印刷検査機ＷＭ２の場合、撮像装置８０は、印刷検査機ＷＭ２に設けられるカメラ（図示略）である。このときの対象物は、基板９０に印刷されているはんだである。この場合、対基板作業は、印刷機ＷＭ１によるはんだの印刷作業である。このように、対基板作業機ＷＭ、撮像装置８０、対象物および対基板作業は、限定されない。また、撮像条件について既述したことは、上述したいずれの場合も、同様に言える。本明細書は、説明の便宜上、部品装着機ＷＭ３の部品カメラ１４が、保持部材３０に保持されている部品９１を撮像した基準画像ＢＰ１について記述されている。
【００３７】
図４Ａは、部品９１の一例を示す底面図である。図４Ｂは、保持部材３０に保持されている図４Ａに示す部品９１を、部品カメラ１４によって撮像した画像の一例を示している。図４Ｂでは、画像を構成する複数の画素が格子状に配置されている様子が合わせて図示されている。例えば、部品９１がチップ抵抗器、チップコンデンサなどの場合、部品９１は、電極部の領域である電極領域ＡＲ１１および電極領域ＡＲ１２と、本体部の領域である本体領域ＡＲ１３とを備えている。
【００３８】
電極領域ＡＲ１１および電極領域ＡＲ１２は、銀色である。また、部品９１の裏面（底面）側の本体領域ＡＲ１３は、例えば、白色であり、部品９１の表面側の本体領域ＡＲ１３は、例えば、黒色であるとする。このときに、例えば、保持部材３０が部品９１の裏面（底面）側を誤って吸着すると（部品９１の反転）、部品カメラ１４は、部品９１の表面側を撮像する。
【００３９】
この場合、電極領域ＡＲ１１および電極領域ＡＲ１２は、銀色であり、表面側の本体領域ＡＲ１３は、黒色であるので、これらの領域の輝度の差は、保持部材３０が部品９１の表面側を吸着する場合（正規の吸着状態であり、撮像される本体領域ＡＲ１３は、白色）と比べて、大きくなる。このように、画像における部品９１の輝度および色のうちの少なくとも一方が変化すると、画像全体の特徴が、正規の吸着状態のときと比べて変化する。
【００４０】
また、例えば、保持部材３０が部品９１の端部を誤って吸着すると（部品９１の立ち吸着）、部品９１の保持姿勢が正規の吸着状態と比べて変化するので、画像において、電極領域ＡＲ１１、電極領域ＡＲ１２および本体領域ＡＲ１３の各領域の形状（図４Ｂでは、長方形）が変形する。また、部品９１の各領域の面積が正規の吸着状態と比べて変化する。さらに、部品９１の各領域の外周の長さが正規の吸着状態と比べて変化する。
【００４１】
このように、画像における部品９１の形状および形状の面積のうちの少なくとも一方が変化すると、画像全体の特徴が、正規の吸着状態のときと比べて変化する。なお、各領域の形状は、画像を構成する複数の画素の輝度および色のうちの少なくとも一方によって形成される。また、部品９１の反転、部品９１の立ち吸着は、対基板作業（この場合、部品９１の保持作業）の作業結果が不良の場合の一例であり、不良の要因は、これらに限定されない。また、チップ抵抗器、チップコンデンサは、部品９１の一例であり、部品９１は、これらに限定されない。
【００４２】
上述したように、対基板作業の作業結果が不良のときには、画像全体の特徴が、作業結果が良好のときと比べて変化する。そこで、分布取得部４１は、基準画像ＢＰ１の各画像について画像全体の特徴量である基準特徴量ＢＦ１を抽出して、抽出された複数の基準特徴量ＢＦ１の分布である特徴量分布ＦＤ１を取得する。図４Ｂに示すように、基準画像ＢＰ１の外縁は、対象物（例えば、一つの部品９１）の外縁と一致させる。また、既述したように、画像全体の特徴量は、画像を構成する複数の画素の輝度および色、並びに、これらによって形成される形状および当該形状の面積のうちの少なくとも一つであると好適である。
【００４３】
分布取得部４１は、例えば、多変量解析において公知の方法（例えば、主成分分析など）によって、特徴量分布ＦＤ１を取得することができる。図５は、特徴量分布ＦＤ１の一例を示している。同図は、図４Ｂに示す画像を構成する複数の画素の輝度および色、並びに、これらによって形成される形状（図４Ｂに示す例では、長方形）および当該形状の面積を画像全体の特徴量としたときの特徴量分布ＦＤ１の一例を示している。
【００４４】
また、図５の特徴領域ＦＲ１に図示されている複数の点は、基準画像ＢＰ１の各画像の基準特徴量ＢＦ１をイメージしている。同図に示すように、特徴量分布ＦＤ１は、二次元の特徴領域ＦＲ１によって表すこともでき、三次元以上の特徴領域ＦＲ１によって表すこともできる。特徴領域ＦＲ１は、複数の基準特徴量ＢＦ１の外縁を示しており、「単位空間」ともいう。
【００４５】
なお、対基板作業機ＷＭによる対基板作業は、通常、作業結果が良好であり、作業結果が不良の割合は、極めて低い。例えば、部品装着機ＷＭ３における部品９１の吸着率は、極めて高い。そのため、対基板作業の作業結果が不良のときの画像が基準画像ＢＰ１に含まれていても、その影響は少ない。そこで、本明細書では、基準画像ＢＰ１を取得したときの対基板作業の作業結果は、良好であるとして取り扱っている。良否判定装置４０による判定精度を向上させるためには、基準画像ＢＰ１は、対基板作業の作業結果が良好のときの画像に限定すると良い。
【００４６】
１−３−２．良否判断部４２
良否判断部４２は、対象画像ＯＰ１の各画像について画像全体の特徴量である対象特徴量ＯＦ１を抽出して、特徴量分布ＦＤ１によって規定される特徴領域ＦＲ１に対する対象特徴量ＯＦ１の外れ度合いに基づいて、対象画像ＯＰ１を取得したときの対基板作業の良否を判断する。
【００４７】
対象画像ＯＰ１は、基準画像ＢＰ１より後に取得される少なくとも一つの画像であって基準画像ＢＰ１と関連する画像をいう。対象画像ＯＰ１は、対基板作業機ＷＭによって規定可能な取得条件が基準画像ＢＰ１を取得したときと一致するときに基準画像ＢＰ１と関連し、取得条件は、対象物の種類、撮像装置８０の種類、および、撮像装置８０の撮像条件の種類のうちの少なくとも対象物の種類を含むと好適である。
【００４８】
基準画像ＢＰ１と対象画像ＯＰ１を比較するためには、基準画像ＢＰ１を取得したときの対象物の種類（図４Ｂに示す例では、部品９１の部品種）と、対象画像ＯＰ１を取得したときの対象物の種類（部品９１の部品種）とが少なくとも一致している必要がある。また、撮像装置８０（図４Ｂに示す例では、部品カメラ１４）の種類および撮像条件のうちの少なくとも一方が異なると、同一の対象物を撮像しても取得した画像に差異が生じる可能性がある。そのため、撮像装置８０の種類および撮像条件のうちの少なくとも一方が一致していると良い。
【００４９】
なお、基準画像ＢＰ１について既述したように、撮像条件には、例えば、光源の種類、光の照射方向、露光時間、絞り値などが含まれる。また、例えば、自然光などの影響によって撮像条件を完全に一致させることは困難であるので、撮像条件は、対基板作業機ＷＭによって規定可能な取得条件であれば良い。
【００５０】
良否判断部４２は、分布取得部４１と同様にして、対象画像ＯＰ１の各画像について画像全体の特徴量である対象特徴量ＯＦ１を抽出することができる。そして、良否判断部４２は、特徴量分布ＦＤ１によって規定される特徴領域ＦＲ１に対する対象特徴量ＯＦ１の外れ度合いに基づいて、対象画像ＯＰ１を取得したときの対基板作業の良否を判断する。
【００５１】
良否判断部４２は、公知の種々の方法を用いて、対象画像ＯＰ１を取得したときの対基板作業の良否を判断することができる。良否判断部４２は、例えば、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、サポートベクターなどの手法を用いることができる。また、良否判断部４２は、マハラノビス・タグチ法、部分空間法などの手法を用いることもできる。マハラノビス・タグチ法は、ニューラルネットワークなどの人工知能的な手法と比べて、学習データに相当する基準画像ＢＰ１の数が少なく済む。
【００５２】
そこで、良否判断部４２は、特徴領域ＦＲ１からのマハラノビス距離ＭＤ１が所定の閾値ＴＨ１を超えるか否かに基づいて、対基板作業の良否を判断すると好適である。また、良否判断部４２は、マハラノビス・タグチ法の一手法であるＲＴ法によって、対基板作業の良否を判断すると好適である。ＲＴ法（Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  Ｔａｇｕｃｈｉ  ｍｅｔｈｏｄ）は、画像データを用いた良否判断に適しており、本実施形態に用いると好適である。
【００５３】
本実施形態の良否判断部４２は、ＲＴ法によって、対象画像ＯＰ１を取得したときの対基板作業の良否を判断する。良否判断部４２は、特徴領域ＦＲ１からのマハラノビス距離ＭＤ１が所定の閾値ＴＨ１を超えるか否かに基づいて、対基板作業の良否を判断する。具体的には、良否判断部４２は、マハラノビス距離ＭＤ１が所定の閾値ＴＨ１以下のときに、対象画像ＯＰ１を取得したときの対基板作業の作業結果を良好と判断する。また、良否判断部４２は、マハラノビス距離ＭＤ１が所定の閾値ＴＨ１より大きいときに、対象画像ＯＰ１を取得したときの対基板作業の作業結果を不良と判断する。
【００５４】
既述したように、例えば、図４Ｂに示す本体領域ＡＲ１３は、対基板作業（この場合、部品９１の保持作業）の作業結果が良好であれば（正規の吸着状態であれば）、白色である。大多数の画像において本体領域ＡＲ１３の色が白色のときに、例えば、部品９１の反転が生じて、本体領域ＡＲ１３の色が黒色になると、図５に示すマハラノビス距離ＭＤ１は、著しく増加する。よって、良否判断部４２は、対基板作業（部品９１の保持作業）の作業結果を不良と判断することができる。上述したことは、他の特徴量についても同様に言える。
【００５５】
１−３−３．閾値設定部４３
閾値設定部４３は、マハラノビス距離ＭＤ１の閾値ＴＨ１を設定する。閾値設定部４３は、スミルノフ・グラブス検定によって取得された外れ値情報を用いて、閾値ＴＨ１を設定すると好適である。スミルノフ・グラブス検定は、データが正規分布に従うときに、データに含まれる外れ値を検出する。本実施形態の閾値設定部４３は、スミルノフ・グラブス検定によって外れ値を検出し、当該外れ値をマハラノビス距離ＭＤ１の閾値ＴＨ１として設定する。これにより、閾値設定部４３は、マハラノビス距離ＭＤ１の閾値ＴＨ１を容易に設定することができる。
【００５６】
また、閾値設定部４３は、良否判断部４２によって対基板作業が良好と判断され且つ実際の対基板作業が不良のときに、当該対基板作業を良好と判断したときに用いた対象特徴量ＯＦ１のマハラノビス距離ＭＤ１より閾値ＴＨ１が小さくなるように、閾値ＴＨ１を修正することができる。
【００５７】
例えば、図５に示す対象特徴量ＯＦ１に基づいて、良否判断部４２が対基板作業を良好と判断したとする。実際の対基板作業が不良のときに、閾値設定部４３は、当該対象特徴量ＯＦ１のマハラノビス距離ＭＤ１より閾値ＴＨ１が小さくなるように、閾値ＴＨ１を修正する。これにより、閾値設定部４３は、マハラノビス距離ＭＤ１の閾値ＴＨ１を適正化することができる。
【００５８】
閾値設定部４３は、良否判断部４２によって対基板作業が不良と判断され且つ実際の対基板作業が良好のときに、当該対基板作業を不良と判断したときに用いた対象特徴量ＯＦ１のマハラノビス距離ＭＤ１より閾値ＴＨ１が大きくなるように、閾値ＴＨ１を修正することもできる。この場合も、閾値設定部４３は、マハラノビス距離ＭＤ１の閾値ＴＨ１を適正化することができる。
【００５９】
また、閾値設定部４３は、良否判断部４２によって対基板作業が不良と判断された回数が所定回数に達したときに、対基板作業を良好と判断したときに用いた対象特徴量ＯＦ１と、対基板作業を不良と判断したときに用いた対象特徴量ＯＦ１とを使用して判別分析法によって閾値ＴＨ１を修正することができる。これにより、閾値設定部４３は、マハラノビス距離ＭＤ１の閾値ＴＨ１を適正化することができる。
【００６０】
図６は、対基板作業の作業結果とマハラノビス距離ＭＤ１との関係の一例を示すヒストグラムである。同図の横軸は、マハラノビス距離ＭＤ１を示し、縦軸は、対基板作業の作業結果の度数を示している。データＤ１〜データＤ１３は、対基板作業の作業結果が良好のときのデータの度数である。データＤ１４〜データＤ２３は、対基板作業の作業結果が不良のときのデータの度数である。
【００６１】
対基板作業の作業結果は、実際の作業結果（良否）を示している。例えば、図４Ａに示す部品９１の保持作業が良好であったとする。このときに、保持部材３０に保持されている部品９１を部品カメラ１４によって撮像した画像（図４Ｂに示す画像）に基づいて、マハラノビス距離ＭＤ１を算出する。これにより、マハラノビス距離ＭＤ１に対応する距離において、対基板作業の作業結果が良好のときのデータが一つ取得される。これを繰り返すことにより、同図に示すヒストグラムが得られる。
【００６２】
所定回数は、判別分析法において必要な対基板作業の作業結果が不良のときのデータ数であり、任意に設定することができる。良否判断部４２によって対基板作業が不良と判断された回数が所定回数に達すると、対基板作業の作業結果が不良のときのデータが所定数、蓄積する。このとき、閾値設定部４３は、対基板作業を良好と判断したとき（データＤ１〜データＤ１３）に用いた対象特徴量ＯＦ１と、対基板作業を不良と判断したとき（データＤ１４〜データＤ２３）に用いた対象特徴量ＯＦ１とを使用して判別分析法によって閾値ＴＨ１を修正する。図６に示す閾値ＴＨ１は、判別分析法によって閾値ＴＨ１が修正されたことを示している。なお、マハラノビス・タグチ法、ＲＴ法、スミルノフ・グラブス検定、判別分析法などの手法自体は、公知であり、本明細書では、これらの詳細な説明が省略されている。
【００６３】
１−３−４．変更部４４
部品９１の部品種が同じであっても、ベンダ（製造メーカ）が異なると、部品９１の外形形状、外形寸法、色などが若干異なる場合がある。そこで、良否判定装置４０は、変更部４４をさらに備えていると好適である。
【００６４】
変更部４４は、部品装着機ＷＭ３に供給される部品９１のベンダが切り替わるタイミングで、良否判断部４２が使用する特徴量分布ＦＤ１を、ベンダ変更後の部品９１に合致する特徴量分布ＦＤ１に切り替える。但し、部品装着機ＷＭ３に供給される部品９１のベンダが変更され、且つ、ベンダ変更後の部品９１に合致する特徴量分布ＦＤ１を良否判定装置４０が保持しているものとする。これにより、良否判断部４２は、部品９１のベンダの変更に関わらず、適切な特徴量分布ＦＤ１を用いて、対基板作業の良否を判断することができる。
【００６５】
具体的には、変更部４４は、部品９１のベンダが切り替わるタイミングであるか否かを判断する（図７に示すステップＳ１１）。変更部４４は、例えば、フィーダ１２１の識別情報などから、部品９１のベンダが切り替わるタイミングを知得することができる。ベンダの切り替わりタイミングのとき（ステップＳ１１で「Ｙｅｓ」の場合）、変更部４４は、良否判断部４２が使用する特徴量分布ＦＤ１を、ベンダ変更後の部品９１に合致する特徴量分布ＦＤ１に切り替える（ステップＳ１２）。そして、制御は、一旦、終了する。ベンダの切り替わりタイミングでないとき（ステップＳ１１で「Ｎｏ」の場合）、ステップＳ１２に示す処理を実行しないで、制御は、一旦、終了する。
【００６６】
１−４．対基板作業機ＷＭが画像関連情報５０ａを保持していない場合の良否判定装置４０の構成例
ここで、基準画像ＢＰ１および特徴量分布ＦＤ１のうちの少なくとも一方を画像関連情報５０ａとする。既述したように、基準画像ＢＰ１は、基板９０に所定の対基板作業を行う対基板作業機ＷＭの撮像装置８０が対基板作業において同種の対象物について同種の撮像条件で撮像した複数の画像をいう。
【００６７】
また、特徴量分布ＦＤ１は、基準画像ＢＰ１の各画像について画像全体の特徴量である基準特徴量ＢＦ１が抽出されたときの複数の基準特徴量ＢＦ１の分布をいう。画像全体の特徴量は、画像を構成する複数の画素の輝度および色、並びに、これらによって形成される形状および当該形状の面積のうちの少なくとも一つであると好適である。
【００６８】
対基板作業機ＷＭが画像関連情報５０ａを保持していない場合、対基板作業機ＷＭは、画像関連情報５０ａを用いて、画像を取得したときの対基板作業の良否を判断することが困難である。そこで、本実施形態の良否判定装置４０は、画像関連情報５０ａを取得して、取得した画像関連情報５０ａを用いて対基板作業の良否を判断する。良否判定装置４０は、制御ブロックとして捉えると、記憶部５１と、取得部５２と、良否判断部４２とを備えている。
【００６９】
良否判定装置４０は、提供部５３、分布取得部４１、閾値設定部４３および変更部４４のうちの少なくとも一つをさらに備えると好適である。図３に示すように、本実施形態の良否判定装置４０は、記憶部５１と、取得部５２と、提供部５３と、分布取得部４１と、良否判断部４２と、閾値設定部４３と、変更部４４とを備えている。
【００７０】
１−４−１．記憶部５１
記憶部５１は、画像関連情報５０ａと、検索情報５０ｂとを関連付けて記憶装置５０ｍに記憶させる。画像関連情報５０ａは、既述したように、基準画像ＢＰ１および特徴量分布ＦＤ１のうちの少なくとも一方である。検索情報５０ｂは、画像関連情報５０ａを検索可能な情報であって、基準画像ＢＰ１が取得されたときの取得条件を含む。検索情報５０ｂには、例えば、画像関連情報５０ａの管理番号、名称、作成日、データ容量、作成者などの情報が含まれる。既述したように、取得条件は、対基板作業機ＷＭによって規定可能な条件であり、対象物に関する情報、撮像装置８０に関する情報、および、撮像装置８０の撮像条件に関する情報のうちの少なくとも対象物に関する情報を含むと好適である。
【００７１】
例えば、対象物が部品９１の場合、対象物に関する情報には、例えば、部品９１の部品種、型式、ベンダ（製造メーカ）、製造ロットなどに関する情報が含まれる。また、対象物に関する情報は、例えば、部品９１の形状、部品９１の取り扱い方法に関する情報などを含むこともできる。撮像装置８０に関する情報には、例えば、撮像装置８０の型式、ベンダ（製造メーカ）などに関する情報が含まれる。撮像装置８０の撮像条件には、例えば、光源の種類、光の照射方向、露光時間、絞り値などが含まれる。
【００７２】
また、記憶部５１は、基準画像ＢＰ１を取得したときの対基板作業の良否に関する作業結果情報５０ｃを、画像関連情報５０ａおよび検索情報５０ｂと関連付けて記憶させると好適である。これにより、記憶装置５０ｍは、画像関連情報５０ａ、検索情報５０ｂおよび作業結果情報５０ｃを関連付けて記憶することができる。作業結果情報５０ｃには、対基板作業の作業結果（良好または不良）の他に、対基板作業の作業状況（例えば、作業時刻、作業場所、使用機器、作業条件など）などが含まれると良い。
【００７３】
記憶装置５０ｍは、画像関連情報５０ａ、検索情報５０ｂおよび作業結果情報５０ｃを関連付けて記憶することができれば良く、公知の記憶装置を用いることができる。記憶装置５０ｍは、これらの情報を書き換え可能な不揮発性の記憶装置を用いることができる。また、記憶装置５０ｍは、後述するように、ネットワークに接続されている対基板作業機ＷＭからアクセス可能に設けられると良い。
【００７４】
１−４−２．取得部５２
取得部５２は、対基板作業機ＷＭの撮像装置８０が対基板作業において対象物を撮像した対象画像ＯＰ１の取得条件と一致する取得条件を含む検索情報５０ｂに関連付けられている画像関連情報５０ａを、記憶装置５０ｍから取得する。
【００７５】
図８は、記憶装置５０ｍに記憶されている画像関連情報５０ａ、検索情報５０ｂおよび作業結果情報５０ｃの一例を模式的に示している。Ｎｏ．１は、データ５Ａ１で示される対象物を、データ５Ｂ１で示される撮像装置８０によって、データ５Ｃ１で示される撮像条件で撮像したデータ５Ｄ１で示される基準画像ＢＰ１が、記憶装置５０ｍに記憶されていることを示している。
【００７６】
また、Ｎｏ．１は、当該基準画像ＢＰ１から取得されるデータ５Ｅ１で示される特徴量分布ＦＤ１が、基準画像ＢＰ１と合わせて記憶装置５０ｍに記憶されていることを示している。さらに、Ｎｏ．１は、当該基準画像ＢＰ１を取得したときの対基板作業の作業結果情報５０ｃがデータ５Ｆ１で示されることを示している。Ｎｏ．１について上述したことは、Ｎｏ．２以降においても同様に言える。
【００７７】
但し、Ｎｏ．３は、データ５Ｄ３で示される基準画像ＢＰ１が記憶装置５０ｍに記憶されているが、当該基準画像ＢＰ１から取得される特徴量分布ＦＤ１は、記憶装置５０ｍに記憶されていないことを示している。逆に、Ｎｏ．４は、データ５Ｅ３で示される特徴量分布ＦＤ１が記憶装置５０ｍに記憶されているが、当該特徴量分布ＦＤ１が取得されたときの基準画像ＢＰ１は、記憶装置５０ｍに記憶されていないことを示している。
【００７８】
例えば、対基板作業機ＷＭの撮像装置８０が対象画像ＯＰ１を撮像したときの対象画像ＯＰ１の取得条件が、Ｎｏ．１の対象物、撮像装置および撮像条件と一致したとする。また、当該対基板作業機ＷＭは、当該取得条件に対応する基準画像ＢＰ１または特徴量分布ＦＤ１を保持していないとする。このとき、取得部５２は、データ５Ｄ１で示される基準画像ＢＰ１を記憶装置５０ｍから取得することができる。
【００７９】
また、取得部５２は、データ５Ｅ１で示される特徴量分布ＦＤ１を記憶装置５０ｍから取得することもできる。さらに、取得部５２は、データ５Ｄ１で示される基準画像ＢＰ１およびデータ５Ｅ１で示される特徴量分布ＦＤ１の両方を記憶装置５０ｍから取得することもできる。また、取得部５２は、いずれの場合も、データ５Ｆ１で示される作業結果情報５０ｃを記憶装置５０ｍから取得することができる。
【００８０】
上記の例において、例えば、対象画像ＯＰ１の取得条件のうち、撮像条件がデータ５Ｃ２で示される撮像条件と一致したとする。この場合、取得部５２は、データ５Ｄ２で示される基準画像ＢＰ１を記憶装置５０ｍから取得することができる。また、取得部５２は、データ５Ｅ２で示される特徴量分布ＦＤ１を記憶装置５０ｍから取得することもできる。
【００８１】
さらに、取得部５２は、データ５Ｄ２で示される基準画像ＢＰ１およびデータ５Ｅ２で示される特徴量分布ＦＤ１の両方を記憶装置５０ｍから取得することもできる。また、取得部５２は、いずれの場合も、データ５Ｆ２で示される作業結果情報５０ｃを記憶装置５０ｍから取得することができる。
【００８２】
このように、取得部５２は、対象画像ＯＰ１の取得条件と一致する取得条件を含む検索情報５０ｂに関連付けられている画像関連情報５０ａを、記憶装置５０ｍから取得することができる。なお、取得条件がすべて一致する画像関連情報５０ａが存在しない場合、取得部５２は、少なくとも対象物の種類が一致する画像関連情報５０ａを記憶装置５０ｍから取得することができる。
【００８３】
取得部５２が、少なくとも画像関連情報５０ａである基準画像ＢＰ１を記憶装置５０ｍから取得するとき、良否判定装置４０は、既述した分布取得部４１を備える。例えば、図８に示すＮｏ．３の場合のように、取得部５２が、基準画像ＢＰ１、または、基準画像ＢＰ１と作業結果情報５０ｃを取得し、特徴量分布ＦＤ１を取得しない場合が想定される。
【００８４】
この場合、既述したように、分布取得部４１は、取得部５２によって取得された基準画像ＢＰ１を用いて、特徴量分布ＦＤ１を取得する。これにより、良否判断部４２は、取得部５２によって取得された画像関連情報５０ａ（基準画像ＢＰ１から取得された特徴量分布ＦＤ１）を用いて、対象画像ＯＰ１を取得したときの対基板作業の良否を判断することができる。
【００８５】
取得部５２が、少なくとも画像関連情報５０ａである特徴量分布ＦＤ１を記憶装置５０ｍから取得するとき、良否判定装置４０は、既述した分布取得部４１が不要である。例えば、図８に示すＮｏ．４の場合のように、取得部５２が、特徴量分布ＦＤ１、または、特徴量分布ＦＤ１と作業結果情報５０ｃを取得する場合が想定される。
【００８６】
この場合、良否判断部４２は、取得部５２によって取得された画像関連情報５０ａ（特徴量分布ＦＤ１）を用いて、対象画像ＯＰ１を取得したときの対基板作業の良否を判断することができる。いずれの場合も、良否判断部４２は、対象画像ＯＰ１の各画像について画像全体の特徴量である対象特徴量ＯＦ１を抽出して、特徴量分布ＦＤ１によって規定される特徴領域ＦＲ１に対する対象特徴量ＯＦ１の外れ度合いに基づいて、対象画像ＯＰ１を取得したときの対基板作業の良否を判断すると好適である。
【００８７】
また、既述したように、良否判断部４２は、特徴領域ＦＲ１からのマハラノビス距離ＭＤ１が所定の閾値ＴＨ１を超えるか否かに基づいて、対基板作業の良否を判断すると好適である。さらに、良否判断部４２は、マハラノビス・タグチ法の一手法であるＲＴ法によって、対基板作業の良否を判断すると好適である。また、既述したように、良否判定装置４０は、閾値設定部４３を備えると好適である。
【００８８】
なお、対基板作業機ＷＭが部品装着機ＷＭ３の場合、部品装着機ＷＭ３に供給される部品９１のベンダが変更され、且つ、ベンダ変更後の部品９１に合致する画像関連情報５０ａを保持しないときに、取得部５２は、画像関連情報５０ａを記憶装置５０ｍから取得すると好適である。これにより、良否判断部４２は、部品９１のベンダの変更に関わらず、適切な特徴量分布ＦＤ１を用いて、対基板作業の良否を判断することができる。
【００８９】
この場合、既述したように、良否判定装置４０は、変更部４４を備えると好適である。変更部４４は、部品装着機ＷＭ３に供給される部品９１のベンダが切り替わるタイミングで、良否判断部４２が使用する特徴量分布ＦＤ１を、ベンダ変更後の部品９１に合致する特徴量分布ＦＤ１に切り替える。
【００９０】
１−４−３．提供部５３
提供部５３は、対象画像ＯＰ１、および、対象画像ＯＰ１と基準画像ＢＰ１を用いて取得される特徴量分布ＦＤ１のうちの少なくとも一方を、記憶装置５０ｍに記憶させる。なお、提供部５３が特徴量分布ＦＤ１を記憶装置５０ｍに記憶させる場合、分布取得部４１は、対象画像ＯＰ１と基準画像ＢＰ１を用いて、特徴量分布ＦＤ１を取得する。
【００９１】
図８に示すＮｏ．１０１は、提供部５３が、対象画像ＯＰ１、および、対象画像ＯＰ１と基準画像ＢＰ１を用いて取得される特徴量分布ＦＤ１の両方を、記憶装置５０ｍに記憶させた状態を示している。具体的には、データ５Ａ１で示される対象物を、データ５Ｂ１で示される撮像装置８０によって、データ５Ｃ３で示される撮像条件で撮像したデータ５Ｄｘで示される対象画像ＯＰ１が、記憶装置５０ｍに記憶されている。
【００９２】
また、データ５Ｅｘで示される特徴量分布ＦＤ１が、対象画像ＯＰ１と合わせて記憶装置５０ｍに記憶されている。さらに、当該対象画像ＯＰ１を取得したときのデータ５Ｆｘで示される作業結果情報５０ｃが、記憶装置５０ｍに記憶されている。なお、提供部５３は、対象画像ＯＰ１の取得条件と一致する取得条件を含む検索情報５０ｂに関連付けられている画像関連情報５０ａが、既に記憶装置５０ｍに記憶されている場合、記憶されている画像関連情報５０ａに追加して、画像関連情報５０ａなどを記憶させると良い。これにより、学習データが増加し、良否判定装置４０による判定精度が向上する。
【００９３】
１−４−４．良否判定装置４０の配置例
図９に示すように、記憶部５１および記憶装置５０ｍは、対基板作業機ＷＭと通信可能なデータサーバ７０に設けられ、取得部５２および良否判断部４２は、対基板作業機ＷＭに設けられると好適である。また、データサーバ７０は、複数の対基板作業機ＷＭの間で情報を共有可能な共有サーバであると好適である。なお、図３に示すように、提供部５３、分布取得部４１、閾値設定部４３および変更部４４は、適宜、対基板作業機ＷＭに設けることができる。
【００９４】
同図に示すように、複数の対基板作業機ＷＭおよびデータサーバ７０は、通信部７０Ｎによって通信可能に接続されている。通信部７０Ｎは、有線によってこれらを接続することができ、無線によってこれらを接続することもできる。また、通信方法は、種々の方法をとり得る。本実施形態では、複数の対基板作業機ＷＭおよびデータサーバ７０によって、広域通信網（ＷＡＮ：Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）が構成されている。さらに、データサーバ７０は、複数の対基板作業機ＷＭの間で情報を共有可能な共有サーバである。
【００９５】
例えば、共有サーバが複数の企業からアクセス可能なクラウドサーバの場合、一の企業において構成される共有サーバと比べて、画像関連情報５０ａの記憶量が増加し易い。そのため、取得部５２は、所望の画像関連情報５０ａを取得し易い。また、データの信頼性および安定性が向上する。しかしながら、取得条件（対象物、撮像装置、撮像条件など）、画像関連情報５０ａ、作業結果情報５０ｃなどが他の企業に公開されるデメリットがある。
【００９６】
逆に、一の企業において構成される共有サーバの場合、クラウドサーバと比べて、取得条件（対象物、撮像装置、撮像条件など）、画像関連情報５０ａ、作業結果情報５０ｃなどの情報の秘匿性が高い。しかしながら、画像関連情報５０ａの記憶量が少なくなり易いので、取得部５２は、画像関連情報５０ａを取得し難くなるデメリットがある。
【００９７】
なお、提供部５３が対象画像ＯＰ１を記憶装置５０ｍに記憶させ、特徴量分布ＦＤ１を記憶装置５０ｍに記憶させない場合、例えば、データサーバ７０は、分布取得部４１に相当する制御部を備えることもできる。当該制御部は、対象画像ＯＰ１と基準画像ＢＰ１を用いて、特徴量分布ＦＤ１を取得する。
【００９８】
２．良否判定方法
良否判定装置４０について既述したことは、良否判定方法についても同様に言える。具体的には、良否判定方法は、記憶工程と、取得工程と、良否判断工程とを備える。記憶工程は、記憶部５１が行う制御に相当する。取得工程は、取得部５２が行う制御に相当する。良否判断工程は、良否判断部４２が行う制御に相当する。また、良否判定方法は、提供工程、分布取得工程、閾値設定工程および変更工程のうちの少なくとも一つをさらに備えると好適である。提供工程は、提供部５３が行う制御に相当する。分布取得工程は、分布取得部４１が行う制御に相当する。閾値設定工程は、閾値設定部４３が行う制御に相当する。変更工程は、変更部４４が行う制御に相当する。
【００９９】
３．実施形態の効果の一例
良否判定装置４０によれば、記憶部５１、取得部５２および良否判断部４２を備えている。これにより、良否判定装置４０は、画像関連情報５０ａを取得して、取得した画像関連情報５０ａを用いて対基板作業の良否を判断することができる。良否判定装置４０について上述したことは、良否判定方法についても同様に言える。
【符号の説明】
【０１００】
４０：良否判定装置、５１：記憶部、５２：取得部、５３：提供部、
５０ａ：画像関連情報、５０ｂ：検索情報、５０ｃ：作業結果情報、
５０ｍ：記憶装置、４１：分布取得部、４２：良否判断部、
７０：データサーバ、８０：撮像装置、９０：基板、９１：部品、
ＢＰ１：基準画像、ＢＦ１：基準特徴量、ＦＤ１：特徴量分布、
ＦＲ１：特徴領域、ＭＤ１：マハラノビス距離、ＴＨ１：閾値、
ＯＰ１：対象画像、ＯＦ１：対象特徴量、
ＷＭ：対基板作業機、ＷＭ３：部品装着機。
【図１】
2020183735.tif 000003
【図２】
2020183735.tif 000004
【図３】
2020183735.tif 000005
【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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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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【国際調査報告】
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