特開 2024-175942 表面実装機、部品供給ユニット及び検査方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024175942

(43)【公開日】2024-12-19

(54)【発明の名称】表面実装機、部品供給ユニット及び検査方法

(51)【国際特許分類】

   H05K 13/08 20060101AFI20241212BHJP

   H05K 13/02 20060101ALI20241212BHJP

【ＦＩ】

H05K13/08 A

H05K13/02 D

【審査請求】未請求

【請求項の数】14

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023094064

(22)【出願日】2023-06-07

(71)【出願人】

【識別番号】000010076

【氏名又は名称】ヤマハ発動機株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001036

【氏名又は名称】弁理士法人暁合同特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】松本 隆

【テーマコード（参考）】

5E353

【Ｆターム（参考）】

5E353CC03

5E353CC04

5E353CC05

5E353CC21

5E353EE25

5E353EE33

5E353EE53

5E353HH11

5E353HH52

5E353HH53

5E353HH58

5E353JJ25

5E353JJ48

5E353KK02

5E353KK03

5E353KK13

5E353KK25

5E353LL03

5E353QQ11

(57)【要約】      （修正有）

【課題】トレイの表面状態の異常やトレイに収容された電子部品の配置異常を検出することにより、トレイから電子部品を取り出す際に、実装ヘッドがトレイに干渉したり、吸着ミスを起こすことを抑制する。
【解決手段】ＴＯＦカメラ１００は、保管庫８１から引き出されたパレット９０上のトレイ９５に光を照射し、その反射光に基づいて、保管庫８１から引き出されたトレイ９５の表面高さ及び前記トレイ９５に収容されたトレイ部品の表面高さを示す３次元画像を取得する。検査装置は、ＴＯＦカメラ１００により取得した３次元画像に基づいて、保管庫８１から引き出された前記トレイ９５の表面状態の異常及び前記トレイ９５に対するトレイ部品の配置異常のうち、少なくともいずれか一方を検出する。
【選択図】図５

【特許請求の範囲】

【請求項1】

表面実装機であって、
トレイフィーダと、
前記トレイフィーダから供給される電子部品を基板上に実装するヘッドユニットと、
ＴＯＦカメラと、
検査装置と、を含み、
前記トレイフィーダは、
電子部品を収容したトレイを保管する保管庫と、
前記保管庫から引き出し可能であり、前記トレイを載置したパレットと、を含み、
前記ＴＯＦカメラは、前記保管庫から引き出された前記パレット上の前記トレイに光を照射し、その反射光に基づいて、前記保管庫から引き出された前記トレイの表面高さ及び前記トレイに収容された電子部品の表面高さを示す３次元画像を取得し、
前記検査装置は、前記ＴＯＦカメラにより取得した前記３次元画像に基づいて、前記保管庫から引き出された前記トレイの表面状態の異常及び前記トレイに対する電子部品の配置異常のうち、少なくともいずれか一方を検出する、表面実装機。

【請求項2】

請求項１に記載の表面実装機であって、
前記検査装置は、
前記トレイの表面高さの変位箇所を、前記３次元画像に基づいて認識することで、前記トレイの表面状態の異常を検出する、表面実装機。

【請求項3】

請求項１に記載の表面実装機であって、
前記検査装置は、
前記トレイに収容された電子部品の表面高さの変位箇所を、前記３次元画像に基づいて認識することで、前記トレイに対する電子部品の配置異常を検出する、表面実装機。

【請求項4】

請求項１に記載の表面実装機であって、
前記検査装置は、
モデル生成部と、
判定部と、を含み、
前記モデル生成部は、前記トレイの正常な表面高さを示す３次元画像を教師データとして用いた教師あり学習モデルであって、前記トレイの表面高さを示す前記３次元画像を入力として、前記トレイの表面状態の異常を推定する第１学習モデルを、機械学習により生成し、
前記判定部は、前記第１学習モデルから前記トレイの表面状態の異常を判定する、表面実装機。

【請求項5】

請求項１に記載の表面実装機であって、
前記検査装置は、
モデル生成部と、
判定部と、を含み、
前記モデル生成部は、
前記トレイに対する電子部品の正常配置を示す３次元画像を教師データとして用いた教師あり学習モデルであって、前記トレイに収容された電子部品の表面高さを示す前記３次元画像を入力として、前記トレイに対する電子部品の配置異常を推定する第２学習モデルを、機械学習により生成し、
前記判定部は、前記第２学習モデルから前記トレイに対する電子部品の配置異常を判定する、表面実装機。

【請求項6】

請求項１に記載の表面実装機であって、
前記検査装置は、前記保管庫から前記トレイが引き出された後であって、かつ前記ヘッドユニットが前記トレイから電子部品を取り出す前において、
前記保管庫から引き出した前記トレイの表面高さ及び前記トレイに収容された電子部品の表面高さを示す３次元画像を前記ＴＯＦカメラにより取得し、
取得した３次元画像に基づいて、前記トレイの表面状態の異常及び前記トレイに収容された電子部品の配置異常のうち、少なくともいずれか一方を検出する、表面実装機。

【請求項7】

請求項１に記載の表面実装機であって、
前記検査装置は、前記トレイから電子部品を取り出した後、次の電子部品を前記トレイから取り出すまでの期間に、
前記トレイの表面高さ及び前記トレイに収容された電子部品の表面高さを示す３次元画像を前記ＴＯＦカメラにより取得し、
取得した３次元画像に基づいて、前記トレイの表面状態の異常及び前記トレイに収容された電子部品の配置異常のうち、少なくともいずれか一方を検出する、表面実装機。

【請求項8】

請求項２に記載の表面実装機であって、
前記検査装置は、前記保管庫から引き出された前記トレイの表面高さを示す３次元画像を、前記トレイの正常な表面高さを示す３次元画像と比較することにより、前記トレイの表面高さの変位箇所を認識する、表面実装機。

【請求項9】

請求項１に記載の表面実装機であって、
前記ＴＯＦカメラは、前記ヘッドユニットに取り付けられ、前記ヘッドユニットと共に前記保管庫から引き出された前記トレイ上空を移動自在である、表面実装機。

【請求項10】

請求項１に記載の表面実装機であって、
前記ＴＯＦカメラは、前記保管庫の上部において移動不能に固定されている、表面実装機。

【請求項11】

請求項１に記載の表面実装機であって、
表示部を備え、
前記検査装置は、前記表示部に対して、前記トレイの表面状態の異常及び電子部品の配置異常のうち、少なくともいずれか一方を表示する、表面実装機。

【請求項12】

請求項１１に記載の表面実装機であって、
前記表示部は、電子部品の配置異常箇所を特定した表示を行う、表面実装機。

【請求項13】

部品供給ユニットであって、
トレイフィーダと、
ＴＯＦカメラと、を含み、
前記トレイフィーダは、
電子部品を収容したトレイを保管する保管庫と、
前記保管庫から引き出し可能であり、前記トレイを載置したパレットと、を含み、
前記ＴＯＦカメラは、前記保管庫の上部において移動不能に固定されており、前記保管庫から引き出されたパレット上の前記トレイに光を照射し、その反射光に基づいて、前記トレイの表面高さ及び前記トレイに収容された電子部品の表面高さを示す３次元画像を取得する、部品供給ユニット。

【請求項14】

検査方法であって、
保管庫から引き出されたトレイの３次元画像を、ＴＯＦカメラにより取得し、
前記ＴＯＦカメラにより取得した前記トレイの３次元画像に基づいて、前記保管庫から引き出された前記トレイの表面状態の異常及び前記トレイに収容された電子部品の配置異常のうち、少なくともいずれか一方を検出する、検査方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、トレイを利用して電子部品を供給するトレイフィーダに関する。

【背景技術】

【0002】

表面実装機は、部品供給装置により供給される電子部品を、実装ヘッドを用いて基板に実装する。こうした部品供給装置の一つに、トレイを利用して電子部品を供給するトレイ型部品供給装置（トレイフィーダ）がある。トレイ型の部品供給装置に関する技術を開示した公報として、特許文献１がある。

【0003】

特許文献１は、「トレイ型部品供給装置から引き出されたパレット上の空のトレイをその上方から吸着パッドで吸着して排出するトレイ排出システムにおいて、前記トレイをその上方から撮像するカメラと、前記カメラで前記トレイを撮像した画像を処理して当該トレイのうちの前記吸着パッドで吸着可能な部分を認識して当該吸着可能な部分の位置を計測し、計測した前記吸着可能な部分の位置の計測データに基づいて前記トレイのうちの当該吸着可能な部分を前記吸着パッドで吸着して排出する動作を制御する制御装置とを備えた構成としたものである。」を開示する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１８－１０７２０５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

トレイに歪みや変形等の異常が生じた場合、トレイから電子部品を取り出す際に、実装ヘッドがトレイに干渉する可能性がある。又は、トレイに対する電子部品の配置異常がある場合、吸着ミスが発生する可能性がある。

【0006】

本発明は上記のような事情に基づいて完成されたものであって、トレイの表面状態の異常やトレイに収容された電子部品の配置異常を検出することにより、トレイから電子部品を取り出す際に、実装ヘッドがトレイに干渉したり、吸着ミスを起こすことを抑制することを課題とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

（１）表面実装機であって、トレイフィーダと、前記トレイフィーダから供給される電子部品を基板上に実装するヘッドユニットと、ＴＯＦカメラと、検査装置と、を含み、前記トレイフィーダは、電子部品を収容したトレイを保管する保管庫と、前記保管庫から引き出し可能であり、前記トレイを載置したパレットと、を含む。
前記ＴＯＦカメラは、前記保管庫から引き出された前記パレット上の前記トレイに光を照射し、その反射光に基づいて、前記保管庫から引き出された前記トレイの表面高さ及び前記トレイに収容された電子部品の表面高さを示す３次元画像を取得する。
前記検査装置は、前記ＴＯＦカメラにより取得した前記３次元画像に基づいて、前記保管庫から引き出された前記トレイの表面状態の異常及び前記トレイに対する電子部品の配置異常のうち、少なくともいずれか一方を検出する。

【0008】

尚、ＴＯＦカメラは、光の走行距離に基づいて、対象物の表面高さを計測するカメラであり、ＴＯＦは、「Time of flight」の略称である。また、表面高さの３次元画像は、対象物の表面高さの分布を可視化した画像（Depth画像）である。

【0009】

（２）（１）に記載の表面実装機であって、前記検査装置は、前記トレイの表面高さの変位箇所を、前記３次元画像に基づいて認識することで、前記トレイの表面状態の異常を検出してもよい。尚、トレイの表面高さの変位は、正常時のトレイの表面高さと比較することにより検出してもよいし、周囲の表面高さと比較することにより検出してもよい。

【0010】

（３）（１）に記載の表面実装機であって、前記検査装置は、前記トレイに収容された電子部品の表面高さの変位箇所を、前記３次元画像に基づいて認識することで、前記トレイに対する電子部品の配置異常を検出してもよい。尚、電子部品の表面高さの変位は、例えば、正常時の電子部品の表面高さと比較することにより、検出することが出来る。

【0011】

（４）（１）に記載の表面実装機であって、前記検査装置は、モデル生成部と、判定部と、を含み、前記モデル生成部は、前記トレイの正常な表面高さを示す３次元画像を教師データとして用いた教師あり学習モデルであって、前記トレイの表面高さを示す前記３次元画像を入力として、前記トレイの表面状態の異常を推定する第１学習モデルを、機械学習により生成し、前記判定部は、前記第１学習モデルから前記トレイの表面状態の異常を判定してもよい。この構成では、トレイの表面状態を、機械学習による学習モデルを利用して検査することにより、例えば、表面状態の緩やかな変化など、閾値だけは判断な困難な場合でも、トレイの表面状態の異常を精度よく判定できることが期待できる。

【0012】

（５）（１）に記載の表面実装機であって、前記検査装置は、モデル生成部と、判定部と、を含み、前記モデル生成部は、前記トレイに対する前記電子部品の正常配置を示す３次元画像を教師データとして用いた教師あり学習モデルであって、前記トレイに収容された電子部品の表面高さを示す前記３次元画像を入力として、前記トレイに対する電子部品の配置異常を推定する第２学習モデルを、機械学習により生成し、前記判定部は、前記第２学習モデルから前記トレイに対する電子部品の配置異常を判定してもよい。

【0013】

（６）（１）に記載の表面実装機であって、前記検査装置は、前記保管庫から前記トレイが引き出された後であって、かつ前記ヘッドユニットが前記トレイから電子部品を取り出す前において、前記保管庫から引き出した前記トレイの表面高さ及び前記トレイに収容された電子部品の表面高さを示す３次元画像を前記ＴＯＦカメラにより取得し、取得した３次元画像に基づいて、前記トレイの表面状態の異常及び前記トレイに収容された電子部品の配置異常のうち、少なくともいずれか一方を検出してもよい。この構成では、保管庫から引き出したトレイから１つ目の電子部品を取り出す際に、実装ヘッドがトレイに干渉したり、吸着ミスを起こすことを抑制することが出来る。

【0014】

（７）（１）に記載の表面実装機であって、前記検査装置は、前記トレイから電子部品を取り出した後、次の電子部品を前記トレイから取り出すまでの期間に、前記トレイの表面高さ及び前記トレイに収容された電子部品の表面高さを示す３次元画像を前記ＴＯＦカメラにより取得し、取得した３次元画像に基づいて、前記トレイの表面状態の異常及び前記トレイに収容された電子部品の配置異常のうち、少なくともいずれか一方を検出してもよい。この構成では、保管庫から引き出したトレイから２つ目以降の電子部品を取り出す際に、実装ヘッドがトレイに干渉したり、吸着ミスを起こすことを抑制することが出来る。

【0015】

（８）（２）に記載の表面実装機であって、前記検査装置は、前記保管庫から引き出された前記トレイの表面高さを示す３次元画像を、前記トレイの正常な表面高さを示す３次元画像と比較することにより、前記トレイの表面高さの変位箇所を認識してもよい。正常時の３次元画像を比較対象とすることで、トレイの表面高さの変化箇所を精度よく認識することが出来る。

【0016】

（９）（１）に記載の表面実装機であって、前記ＴＯＦカメラは、前記ヘッドユニットに取り付けられ、前記ヘッドユニットと共に前記保管庫から引き出された前記トレイ上空を移動自在でもよい。ＴＯＦカメラの視野が、トレイの大きさに比べて狭い場合でも、トレイ上空を移動し、複数回撮影を行うことで、トレイ全体の３次元画像を取得することが出来る。

【0017】

（１０）（１）に記載の表面実装機であって、前記ＴＯＦカメラは、前記保管庫の上部において移動不能に固定されていてもよい。

【0018】

（１１）（１）に記載の表面実装機であって、表示部を備え、前記検査装置は、前記表示部に対して、前記トレイの表面状態の異常及び電子部品の配置異常のうち、少なくともいずれか一方を表示してもよい。表示からエラー（異常）の内容を把握することが出来るので、エラーに応じた措置を講じることが可能となる。

【0019】

（１２）（１）に記載の表面実装機であって、前記表示部は、電子部品の配置異常箇所を特定した表示を行ってもよい。表示から、トレイのどの部分で、配置異常が発生しているのか、容易に把握できる。

【0020】

（１３）部品供給ユニットであって、トレイフィーダと、ＴＯＦカメラと、を含み、前記トレイフィーダは、電子部品を収容したトレイを保管する保管庫と、前記保管庫から引き出し可能であり、前記トレイを載置したパレットと、を含み、前記ＴＯＦカメラは、前記保管庫の上部において移動不能に固定されており、前記保管庫から引き出されたパレット上の前記トレイに光を照射し、その反射光に基づいて、前記トレイの表面高さ及び前記トレイに収容された電子部品の表面高さを示す３次元画像を取得する。この構成によれば、トレイの表面高さ及びトレイに収容された電子部品の表面高さを示す３次元画像を取得することが出来る。取得した３次元画像を、表面実装機のコントローラ等にて解析することで、トレイの表面状態の異常やトレイに収容された電子部品の配置異常を検出することが出来る。

【発明の効果】

【0021】

本発明によれば、ＴＯＦカメラにより取得したトレイの３次元画像からトレイの表面状態の異常やトレイに収容された電子部品の配置異常を検出することが出来る。ＴＯＦカメラは、撮影角度の異なる２つのカメラの視差により距離の情報を取得するステレオカメラと比較して、小型であり、かつ配置の自由度が高い。そのため、柔軟な設計が可能である。

【図面の簡単な説明】

【0022】

【図1】表面実装機の平面図

【図2】Ｘビーム及びヘッドユニットの正面図

【図3】表面実装機の電気的構成を示すブロック図

【図4】トレイフィーダの斜視図

【図5】トレイフィーダの側面図

【図6】トレイの平面図

【図7】トレイの断面図

【図8】トレイの３次元画像

【図9】トレイの３次元画像

【図10】トレイの断面図

【図11】トレイの３次元画像

【図12】トレイの３次元画像

【図13】トレイの３次元画像

【図14】トレイ状態の確認処理のフローチャート

【図15】実装制御のフローチャート

【図16】リトライ動作のフローチャート

【図17】機械学習を利用した検査装置のブロック図

【図18】学習モデルを示す図

【図19】表面実装機の電気的構成を示すブロック図

【図20】Ｘビーム及びヘッドユニットの正面図

【図21】トレイの断面図

【図22】表面実装機のブロック図

【発明を実施するための形態】

【0023】

＜実施形態１＞
１．表面実装機１Ａの全体構成
表面実装機１Ａは、図１に示すように、基台１１、搬送コンベア２０、駆動装置３０、ヘッドユニット６０、テープフィーダ７０、トレイフィーダ８０及びＴＯＦカメラ１００を備えている。

【0024】

以下の説明において、基台１１の長手方向（図１の左右方向）をＸ方向と呼ぶものとし、基台１１の奥行方向（図１の上下方向）をＹ方向、図２の上下方向（実装ヘッド６３の昇降方向）をＺ方向とする。

【0025】

搬送コンベア２０は、基台１１の中央に配置されている。搬送コンベア２０はＸ方向に循環駆動する一対の搬送ベルト２１を備えており、搬送ベルト２１上のプリント基板Ｐを、Ｘ方向に搬送する。

【0026】

本実施形態では、図１に示す左側が入り口となっており、プリント基板Ｐは、図１に示す左側より搬送コンベア２０を通じて機内へと搬入される。搬入されたプリント基板Ｐは、搬送コンベア２０により基台中央の作業位置まで運ばれる。

【0027】

基台上には、プリント基板Ｐの作業位置の周囲４箇所に、フィーダ設置部１３Ａ～１３Ｄが設けられている。フィーダ設置部１３Ａ、１３Ｃ、１３Ｄは、テープ部品用であり、テープフィーダ７０が設置されている。

【0028】

テープフィーダ７０は、部品供給テープ（図略）を供給位置に送り出すことにより、テープ部品Ｅ１を供給する装置である。テープ部品は、例えば、チップコンデンサ等の小型電子部品である。

【0029】

フィーダ設置部１３Ｂは、トレイ部品用であり、トレイフィーダ８０が設置されている。トレイフィーダ８０は、トレイ部品Ｅ２を収容したトレイ９５を、保管庫８１から引き出すことによりトレイ部品Ｅ２を供給する装置である。トレイ部品Ｅ２は、例えば、ＩＣ等の中大型電子部品である。

【0030】

駆動装置３０は、図１、図２に示すように、一対のＹビーム４１、Ｘビーム５１、Ｙ軸ボールねじ４５、Ｙ軸モータ４７、Ｘ軸ボールねじ５５、Ｘ軸モータ５７から構成される。

【0031】

具体的に説明すると、図１に示すように、一対のＹビーム４１は、基台１１のＸ方向両側に位置している。一対のＹビーム４１は、Ｙ方向に平行に延びており、Ｘビーム５１をＹ方向にスライド可能に支持している。

【0032】

Ｙビーム４１の上面には、Ｙ方向に延びるＹ軸ボールねじ４５と、その軸端部にＹ軸モータ４７が配置されている。Ｙ軸ボールねじ４５は、Ｙ軸方向の駆動軸であり、Ｘビーム５１の下面に固定されたボールナット（図略）が螺合している。

【0033】

Ｙ軸モータ４７の駆動により、Ｙ軸ボールねじ４５を軸中心に回転させることで、Ｘビーム５１及びヘッドユニット６０をＹ方向に移動させることができる（Ｙ軸サーボ機構）。

【0034】

Ｘビーム５１は、Ｘ方向に長い形状であり、ヘットユニット６０をＸ方向に沿ってスライド可能に支持している。Ｘビーム５１の側面には、Ｘ方向に延びるＸ軸ボールねじ５５と、その軸端部にＸ軸モータ５７が配置されている。Ｘ軸ボールねじ５５は、Ｘ軸方向の駆動軸であり、ヘッドユニット６０に固定されたボールナット（図略）が螺合している。

【0035】

Ｘ軸モータ５７の駆動により、Ｘ軸ボールねじ５５を軸中心に回転させることで、Ｘビーム５１に対して、ヘッドユニット６０をＸ方向に移動させることができる（Ｘ軸サーボ機構）。

【0036】

以上のことから、Ｘ軸モータ５７、Ｙ軸モータ４７を複合的に制御することで、基台１１上の任意の位置に、ヘッドユニット６０を移動させることが出来る。

【0037】

ヘッドユニット６０は、複数本の実装ヘッド６３を有している。実装ヘッド６３はヘッドユニット６０に対してＸ方向に一列状に配置されている。各実装ヘッド６３は、Ｚ軸モータ６７の駆動により、上下方向に移動することが出来る（Ｚ軸サーボ機構）。

【0038】

実装ヘッド６３はＺ方向に長いシャフトであり、先端（下端）には、吸着ノズル６８を有している。吸着ノズル６８の内圧を、負圧と正圧に切り換えることで、テープ部品Ｅ１、トレイ部品Ｅ２を保持又は解放できる。

【0039】

このような構成とすることで、Ｘ軸モータ５７、Ｙ軸モータ４７、Ｚ軸モータ６７を所定のタイミングで作動させることにより、フィーダ７０により供給されるテープ部品Ｅ１や、トレイフィーダ８０により供給されるトレイ部品Ｅ２を、実装ヘッド６３により取り出して、プリント基板Ｐ上に搭載することが出来る。

【0040】

尚、図１に示す符号１７は部品認識カメラである。部品認識カメラ１７は基台１１上において撮像面を上に向けて固定されており、実装ヘッド６３により取り出されたテープ部品Ｅ１やトレイ部品Ｅ２の画像（下面画像）を撮像する。

【0041】

２．表面実装機１Ａの電気的構成
表面実装機１Ａは、図３に示すように、コントローラ１５０を有している。コントローラ１５０は、演算部であるＣＰＵ１５１とメモリ１５３を備える。

【0042】

コントローラ１５０には、バスＢＳを介して、コンベア２０、モータ制御部３５、テープフィーダ７０、トレイフィーダ８０、部品認識カメラ１７、ＴＯＦカメラ１００、表示部１６０、操作パネル１７０などが接続されている。モータ制御部３５には、Ｘ軸モータ５７、Ｙ軸モータ４７、Ｚ軸モータ６７が接続されている。

【0043】

コントローラ１５０は、表面実装機１の主制御部であり、代表的には、プリント基板Ｐの搬送、ヘッドユニット６０による電子部品の実装を制御する。また、コントローラ１５０は、以降で詳しく説明するように、ＴＯＦカメラ１００により取得したトレイ９５の３次元画像Ｇに基づいて、トレイ９５の表面状態の異常やトレイ部品Ｅ２の配置異常を検査する。コントローラ１５０は、本発明の「検査装置」の一例である。

【0044】

３．トレイフィーダ８０とＴＯＦカメラ１００
図４はトレイフィーダ８０の斜視図、図５はトレイフィーダ８０の側面図である。トレイフィーダ８０は、トレイ９５を利用してトレイ部品Ｅ２を供給する装置であり、前面に引き出し口８２を有する保管庫８１、マガジン８３、パレットベース８５及び引き出し装置８７を備える。

【0045】

マガジン８３は、トレイ９５を載置したパレット９０を積層状に配置したものであり、保管庫８１に対して上下移動可能に支持されている。パレットベース８５は、保管庫前面であって、引き出し口８２の下部に位置している。引き出し装置８７は、パレット９０を保管庫８１からパレットベース８５上に引き出す装置である。引き出し装置８７は、引き出したパレット９０を保管庫８１に回収することも出来る。

【0046】

トレイフィーダ８０は、マガジン８３を昇降させて、引き出し口８２の高さに、トレイ９５を載置したパレット９０を移動した後、トレイ９５を載置したパレット９０を保管庫８１からパレットベース８５上に移動させることで、トレイ部品Ｅ２を供給することが出来る。

【0047】

ＴＯＦカメラ１００は、図４、図５に示すように、保管庫８１の上部において、撮影面を下方に向けて配置（移動不能に固定）されている。ＴＯＦカメラ１００は、投光部１０１と受光部１０３を備える。投光部１０１は、トレイ９５に向けて光Ｌを出射し、受光部１０３は、その反射光Ｌを受光する。光Ｌは、一例として、赤外線（赤外光）である。

【0048】

ＴＯＦカメラ１００は、光Ｌの走行距離に基づいて、対象物の高さを計測するカメラであり、保管庫８１から引き出されたトレイ９５の３次元画像Ｇを取得する。ＴＯＦカメラ１００の視野は、トレイ９５よりも広く、一度の撮影で、トレイ全体の３次元画像Ｇを取得することが出来る。

【0049】

ＴＯＦカメラ１００により取得されるトレイ９５の３次元画像Ｇは、トレイ９５の表面高さやトレイ部品Ｅ２の表面高さの分布を可視化した画像（Depth画像）であり、トレイ９５の表面高さの情報及びトレイ部品Ｅ２の表面高さの情報が含まれている。

【0050】

図６はトレイ９５の平面図、図７はトレイ９５の断面図である。トレイ９５は、図６に示すように、Ｘ方向を長辺、Ｙ方向と短辺とする、概ね長方形である。トレイ９５は、部品収容部９６を、行列状に複数室有している。図６の例では、部品収容部９６を、Ｘ方向に６列、Ｙ方向に４行、合計で２４室有しており、トレイ９５に対してトレイ部品Ｅ２を２４個収容することが出来る。

【0051】

尚、図６は、トレイ９５に対し、左２列にトレイ部品Ｅ２を収容し、右４列は部品未収用の状態を図示している。

【0052】

トレイ９５は、図７に示すように、部品収容部９６が凹んでおり、高さ方向（Ｚ方向）において、トレイ上面Ｓ１に比べて、部品収容部９６の底面Ｓ３が低い形態である。

【0053】

図８、図９は、ＴＯＦカメラ１００により撮影されたトレイ９５の３次元画像である。図８は部品未収納時の３次元画像Ｇ１、図９は部品収納時の３次元画像Ｇ２である。３次元画像Ｇ１、Ｇ２は、トレイ９５の表面高さの分布及びトレイ９５に収容されたトレイ部品Ｅ２の表面高さの分布を、表示色の変化（グラデーション）により表した画像である。

【0054】

図７に示すように、トレイ下面Ｓ０を基準として、部品収容部底面Ｓ３、部品上面Ｓ２、トレイ上面Ｓ１の順に、表面高さが高く変化していることから、図８、図９の画像では、部品収容部底面Ｓ３、部品上面Ｓ２、トレイ上面Ｓ１の順に、表示色が薄く変化している。

【0055】

図１０は、上面が湾曲変形したトレイ９５の断面図、図１１は、上面が湾曲変形したトレイ９５の３次元画像Ｇ３である。上面が湾曲変形したトレイ９５の３次元画像Ｇ３（図１１）は、正常なトレイ９５の３次元画像（図９）と比べて、湾曲変形した部分（Ａ部）の表示色が異なった画像となる。

【0056】

４．トレイ９５の状態確認
トレイ９５の表面に歪みや変形等の異常が生じた場合、トレイ９５からトレイ部品Ｅ２を取り出す際に、実装ヘッド６３がトレイ９５に干渉する可能性がある。

【0057】

保管庫８１から引き出したトレイ９５の３次元画像Ｇを、ＴＯＦカメラ１００により取得し、トレイ９５の表面状態を確認することで、トレイ９５の表面高さの異常を検査することが出来る。

【0058】

尚、表面高さの異常が存在するか、否かの判定は、保管庫８１から引き出されたトレイ９５の表面高さの変位箇所を、トレイ９５の３次元画像Ｇに基づいて、認識することにより、行うことが出来る。

【0059】

例えば、ＴＯＦカメラ１００により取得した３次元画像（図１１に示す３次元画像Ｇ３）と、正常な表面高さのトレイの３次元画像（図９に示す３次元画像Ｇ２）を比較することにより、表面高さの変位箇所を認識することが出来る。この実施形態では、正常時の画像と比較して閾値以上の高さ変化がある場合、表面高さの変位箇所として、認識する。

【0060】

尚、正常な表面高さのトレイ９５の３次元画像（図９に示す３次元画像Ｇ２）は、ＴＯＦカメラ１００で事前に撮影し、そのデータをメモリ１５３に格納しておけば、判定時に、読み出して、比較対象として使用することが出来る。

【0061】

そして、トレイ９５の表面高さの異常を検出した場合、トレイ部品Ｅ２の供給を停止すると共に、ヘッドユニット６０によるトレイ部品Ｅ２の吸着動作を停止することにより、変形したトレイ９５に、実装ヘッド６３が干渉することを抑制できる。

【0062】

この際、表示部１６０に、エラーメッセージを表示するとともに、エラーの原因となったトレイ９５の３次元画像Ｇ３を表示してもよい。また、エラー原因となったトレイの３次元画像Ｇ３には、図１１に示すように、変形個所を丸印で囲むなど、変形箇所を特定した表示を行うとよい。

【0063】

変形個所を特定することで、オペレータは、表示されたトレイ９５の３次元画像Ｇ３から、トレイ９５のどの部分が変形（異常）しているのか、容易に認識することが出来る。

【0064】

トレイ９５の異常を認識したオペレータは、トレイ９５を正常品と交換するなどの措置を講じることが出来る。

【0065】

５．トレイ部品Ｅ２の配置確認
また、実装ヘッド６３は、トレイ上のトレイ部品Ｅ２の位置情報に基づいて、トレイ部品Ｅ２の上空に移動し、トレイ部品Ｅ２を吸着する。

【0066】

トレイ部品Ｅ２が、トレイ９５に対して位置情報通りに配置されていない場合、例えば、トレイ部品Ｅ２が存在しない箇所に対して、実装ヘッド６３が吸着動作を行う可能性があり、吸着エラーの原因となる。

【0067】

図１２は、トレイ部品Ｅ２を正常配置したトレイ９５の３次元画像Ｇ４、図１３はトレイ部品Ｅ２が一部欠品した時のトレイ９５の３次元画像Ｇ５である。

【0068】

ＴＯＦカメラ１００により取得されるトレイ９５の３次元画像Ｇは、図１２、図１３に示すように、トレイ９５の表面高さの情報に加え、部品収容部９６に収容されたトレイ部品Ｅ２の表面高さの情報を含んでいる。

【0069】

そのため、トレイ９５の３次元画像Ｇに含まれる、トレイ部品Ｅ２の表面高さの情報に基づいて、トレイ９５に対するトレイ部品Ｅ２の配置異常を検出することが出来る。

【0070】

尚、配置異常が存在するか、否かの判定は、トレイ部品Ｅ２の表面高さの変位箇所を、トレイ９５の３次元画像Ｇに基づいて、認識することにより、行うことが出来る。

【0071】

例えば、検査対象となる３次元画像（図１３に示す３次元画像Ｇ５）を、正常配置されたトレイ部品Ｅ２の表面高さを示す３次元画像（図１２に示す３次元画像Ｇ４）と比較することにより、トレイ部品Ｅ２の表面高さの変位箇所を、認識することが出来る。この実施形態では、正常時の画像と比較して閾値以上の高さ変化がある場合、トレイ部品Ｅ２の表面高さの変位箇所として、認識する。

【0072】

正常配置されたトレイ部品Ｅ２の表面高さを示す３次元画像（図１２に示す３次元画像Ｇ４）は、ＴＯＦカメラ１００で事前に撮影し、そのデータをメモリ１５３に格納しておけば、判定時に、読み出して、比較対象として、使用することが出来る。

【0073】

トレイ部品Ｅ２の配置異常がある場合、ヘッドユニット６０によるトレイ部品Ｅ２の吸着動作を停止することにより、実装ヘッド６３によるトレイ部品Ｅ２の吸着ミスが発生することを抑制できる。

【0074】

この際、表示部１６０に、エラーメッセージを表示するとともに、エラーの原因となったトレイ９５の３次元画像Ｇ５を表示してもよい。また、エラー原因となったトレイの３次元画像Ｇ５には、図１３に示すように、配置異常個所を丸印で囲むなど、配置異常個所を特定した表示を行うとよい。

【0075】

配置異常個所を特定することで、オペレータは、表示されたトレイ９５の３次元画像Ｇ５から、トレイ９５のどの部分にトレイ部品Ｅ２の配置異常が発生していたのか、容易に認識することが出来る。

【0076】

また、トレイ部品Ｅ２の位置情報は、操作パネル１７０に対する手入力によって表面実装機１Ａに入力される場合がある。手入力されたトレイ部品Ｅ２の位置情報のデータと、３次元画像Ｇによる部品配置の検査結果を比較することにより、手入力情報（トレイ部品Ｅ２の位置情報）のエラーチェックを行うことが出来る。

【0077】

６．制御フロー
図１４は、トレイ状態の確認処理のフローチャートである。トレイ状態の確認処理は、Ｓ１０からＳ３０の３つのステップから構成されている。

【0078】

トレイ状態の確認処理は、保管庫８１から引き出されトレイ９５について、トレイ部品Ｅ２の吸着動作を実行する前（１つ目のトレイ部品を吸着する前）、表面状態の良否を確認する処理であり、保管庫８１から１枚目のトレイ９５を引き出した時や、トレイ部品Ｅ２の供給後、使用済みのトレイ９５を回収し、保管庫８１から新しいトレイ９５を引き出した時に実行される。

【0079】

保管庫８１からトレイ９５が引き出されると、Ｓ１０にて、コントローラ１５０は、ＴＯＦカメラ１００によりトレイ９５を撮影し、トレイ９５の３次元画像Ｇを取得する。

【0080】

トレイ９５の３次元画像Ｇは、本発明の「前記トレイの表面高さ及び前記トレイに収容された電子部品の表面高さを示す３次元画像」に相当する。

【0081】

その後、Ｓ２０に移行し、コントローラ１５０は、トレイ９５の３次元画像Ｇからトレイ各部の表面高さの情報を取得し、保管庫８１から引き出されたトレイ９５に実装ヘッド６３と干渉する可能性がある表面高さの異常が存在するか、判定する。尚、この際、トレイ９５の表面高さの異常判定に加えて、トレイ部品Ｅ２の配置異常についても、判定してよい。

【0082】

そして、表面高さの異常が存在する場合（Ｓ２０：ＹＥＳ）、Ｓ３０に移行する。Ｓ３０に移行すると、コントローラ１５０は、表示部１６０にエラーメッセージを表示する共に、ヘッドユニット６０を含む表面実装機１Ａの動作を停止する。

【0083】

表面高さの異常が存在しない場合（Ｓ２０：ＮＯ）、図１５に示す実装制御に移行する。実装制御は、Ｓ１００からＳ１６０の７つのステップから構成されている。実装制御がスタートすると、Ｓ１００に移行する。

【0084】

Ｓ１００に移行すると、コントローラ１５０は、保管庫８１から引き出されたトレイ上方に、ヘッドユニット６０を移動させる。

【0085】

ヘッドユニット６０がトレイ上方に移動すると、S１１０に移行し、コントローラ１５０は、トレイ部品Ｅ２を実装ヘッド６３により吸着して、トレイ９５から取り出す。

【0086】

その後、Ｓ１２０に移行し、コントローラ１５０は、実装ヘッド６３によるトレイ部品Ｅ２の吸着成否を判断する。吸着の成否は、実装ヘッド６３の負圧から判断することができる。

【0087】

部品吸着に成功している場合（Ｓ１２０：ＹＥＳ）、Ｓ１３０に移行する。Ｓ１３０に移行すると、コントローラ１５０は、ヘッドユニット６０をプリント基板Ｐ上に移動し、吸着保持したテープ部品Ｅ１やトレイ部品Ｅ２をプリント基板Ｐに実装する。

【0088】

また、Ｓ１３０の部品実装と並行して、Ｓ１４０が実行され、コントローラ１５０は、ＴＯＦカメラ１００により部品取り出し後のトレイ９５を撮影し、トレイ９５の３次元画像Ｇを取得する。

【0089】

その後、Ｓ１５０に移行し、コントローラ１５０は、Ｓ１４０で取得したトレイ９５の３次元画像Ｇからトレイ各部の表面高さの情報を取得し、部品取り出し後のトレイ９５について、実装ヘッド６３と干渉する可能性がある表面高さの異常が存在するか、判定する。

【0090】

尚、部品取り出し後のトレイ９５について、表面高さの異常を判定する理由は、実装ヘッド６３が、部品取り出し時にトレイ９５に干渉して、トレイ９５を変形させたり、吸着した部品Ｅ２を、トレイ上に落とす場合があるためである。

【0091】

表面高さの異常が存在しない場合（Ｓ１５０：ＮＯ）、テープフィーダ７０やトレイフィーダ８０から取り出した部品Ｅ１、Ｅ２の実装が終了するのを待って、Ｓ１００に戻り、次のトレイ部品Ｅ２を取り出すため、ヘッドユニット６０をトレイ９５上に移動させる処理が実行される。

【0092】

一方、トレイ９５の表面高さに異常が存在する場合（Ｓ１５０：ＹＥＳ）、Ｓ１６０に移行する。Ｓ１６０に移行すると、コントローラ１５０は、表示部１６０にエラーメッセージを表示する共に、ヘッドユニット６０を含む表面実装機１Ａの動作を停止する。

【0093】

また、実装ヘッド６３が部品吸着に失敗した場合（Ｓ１２０：ＮＯ）、リトライ動作が実行される。リトライ動作は、図１６に示すように、Ｓ２００からＳ２４０の５つのステップから構成されている。

【0094】

リトライ動作がスタートすると、Ｓ２００に移行する。Ｓ２００に移行すると、コントローラ１５０は、実装ヘッド６３を安全な高さまで上昇させ、トレイ上から低速退避させる。その後、Ｓ２１０に移行する。

【0095】

Ｓ２１０に移行すると、コントローラ１５０は、ＴＯＦカメラ１００により、トレイ９５を撮影し、トレイ９５の３次元画像Ｇを取得する。

【0096】

その後、Ｓ２２０に移行し、コントローラ１５０は、ＴＯＦカメラ１００により取得したトレイ９５の３次元画像Ｇからトレイ各部の表面高さの情報を取得し、トレイ９５に実装ヘッド６３と干渉する可能性がある表面高さの異常が存在するか、判定する。

【0097】

表面高さの異常が存在する場合（Ｓ２２０：ＹＥＳ）、Ｓ２３０に移行する。Ｓ２３０に移行すると、コントローラ１５０は、表示部１６０にエラーメッセージを表示する共に、ヘッドユニット６０を含む表面実装機１Ａの動作を停止する。

【0098】

一方、表面高さの異常が存在しない場合（Ｓ２２０：ＮＯ）、Ｓ２４０に移行して、部品吸着のリトライが実施される。

【0099】

７．効果説明
本発明によれば、ＴＯＦカメラ１００により撮影したトレイ９５の３次元画像Ｇからトレイ９５の表面状態の異常やトレイ部品Ｅ２の配置異常を検出することが出来る。トレイ９５の表面状態の異常やトレイ部品Ｅ２の配置異常を検出した場合、警告等を行うことで、トレイ９５からトレイ部品Ｅ２を取り出す際に、実装ヘッド６３がトレイ９５の表面に干渉したり、吸着ミスを起こすことを、抑制することが出来る。

【0100】

また、ＴＯＦカメラ１００は、撮影角度の異なる２つのカメラの視差により距離の情報を取得するステレオカメラと比較して、小型であり、かつ配置の自由度が高い。そのため、柔軟な設計が可能である。

【0101】

＜実施形態２＞
実施形態２は、実施形態１に対して、トレイ９５の表面状態の異常を、機械学習による学習モデルＭ１を利用して検査する点が相違する。

【0102】

図１７は、機械学習による学習モデルＭ１を利用した、判定装置２００のブロック図である。判定装置２００は、本発明の「検査装置」の一例である。判定装置２００は、情報処理部２１０及び記憶部２２０により、構成されている。

【0103】

情報処理部２１０は、学習モデル生成部２１３及び判定実行部２１５により、構成されている。記憶部２２０は、画像記憶部２２１、学習済みモデル記憶部２２３及び判定結果記憶部２２５により、構成されている。尚、学習モデル生成部２１３が本発明の「モデル生成部」に相当し、判定実行部２１５が本発明の「判定部」に相当する。

【0104】

画像記憶部２２１には、ＴＯＦカメラ１００により取得したトレイ９５の３次元画像Ｇが記憶される。学習モデル生成部２１３は、トレイ９５の表面高さの異常を判定する学習モデルＭ１を生成する。

【0105】

学習モデルＭ１は、トレイ９５の正常な表面高さを示す３次元画像（例えば、図８に示す３次元画像Ｇ１）を教師データとして用いた教師あり学習モデルであって、トレイ９５の表面高さを示す３次元画像Ｇを入力として、トレイ９５の表面高さの異常を推定する学習モデルである。

【0106】

学習モデル生成部２１３により生成された学習モデルＭ１は、学習済みモデル記憶部２２３に記憶される。

【0107】

学習モデルＭ１の生成後、判定実行部２１５は、ＴＯＦカメラ１００によりトレイ９５の３次元画像Ｇ２、Ｇ３が撮影されると、撮影された３次元画像Ｇ２、Ｇ３を入力データとして、学習済みモデル記憶部２２３に記憶された学習モデルＭ１に基づいて、トレイ９５の表面状態を判定する。

【0108】

そして、判定結果は、判定結果記憶部２２５に記憶されると共に、表示部１６０に表示される。

【0109】

学習モデルＭ１は、例えば、図１８に示すように、入力層、隠れ層（中間層）、出力層からなる、ニューラルネットワークモデルにより構築される。

【0110】

入力層は、例えば、トレイ９５の３次元画像Ｇの画素数に応じた複数のニューロンからなる。入力層の各ニューロンには、トレイ９５の３次元画像Ｇの各画素の高度値（表面高さのデータ）ｘが入力される。

【0111】

隠れ層は、入力層の各ニューロンと結合する複数のニューロンからなる。隠れ層は、トレイ９５の３次元画像Ｇから特徴を抽出する層であり、この例では、２つの隠れ層を有している。

【0112】

出力層は、隠れ層の各ニューロンと結合する２つのニューロンからなる。出力層は、トレイ９５の表面状態の良否の確率を出力する層である。

【0113】

各層の結合の重みｗ(n)、ｖ(n)、ｑ(n)を、教師データに基づいて最適化することにより、学習モデルＭの推定精度を向上させることが出来る。

【0114】

トレイ９５の表面状態を、機械学習による学習モデルＭ１を利用して判定することにより、例えば、表面状態の緩やかな変化など、閾値だけは判断な困難な場合でも、トレイ９５の表面状態の異常を精度よく判定できることが期待できる。

【0115】

尚、上記の例では、機械学習による学習モデルＭ１を利用して、トレイ９５の表面状態の異常を判定したが、機械学習による学習モデルＭ２を利用して、トレイ９５に対するトレイ部品Ｅ２の配置異常を判定してもよい。

【0116】

学習モデルＭ２は、トレイ部品Ｅ２の正常配置を示す３次元画像（例えば、図１２に示す３次元画像Ｇ４）を教師データとして用いた教師あり学習モデルであって、トレイ９５９５に収容されたトレイ部品Ｅ２の表面高さを示す３次元画像（例えば、図１３に示す３次元画像Ｇ５）を入力として、トレイ９５に対するトレイ部品Ｅ２の配置異常を推定する学習モデルである。

【0117】

学習モデルＭ２は、学習モデルＭ１と同様に、ニューラルネットワーク等により構築できる。

【0118】

図１９は、表面実装機１Ｂのブロック図である。実施形態２で開示する表面実装機１Ｂは、実施形態１の表面実装機１Ａに対して、判定装置２００が追加されている。尚、この例では、判定装置２００をコントローラ１５０とは別に設置した例を示したが、判定装置２００の一部又は全ての機能をコントローラ１５０で実行する形態も可能である。
＜他の実施形態＞
本発明は上記記述及び図面によって説明した実施形態に限定されるものではなく、例えば、次のような実施形態も本発明の技術的範囲に含まれる。

【0119】

（１）実施形態１では、ＴＯＦカメラ１００を保管庫８１の前面に取り付けた。図２０に示すように、ＴＯＦカメラ１００をヘッドユニット６０に取り付けてもよい。ＴＯＦカメラ１００は、ヘッドユニット６０と共に、保管庫８１から引き出されたトレイ９５の上空を移動自在でもよい。視野の狭いＴＯＦカメラ１００でも、トレイ上空を移動し、複数回撮影を行うことで、トレイ全体の３次元画像Ｇを取得することが出来る。

【0120】

（２）実施形態１では、ＴＯＦカメラ１００により取得したトレイ９５の３次元画像Ｇに基づいて、トレイ９５の表面高さの異常と、トレイ部品Ｅ２の配置異常を検査した。トレイ９５の表面高さの異常とトレイ部品Ｅ２の配置異常のうち、いずれか一方のみ検査してもよい。

【0121】

（３）実施形態１では、ＴＯＦカメラ１００により取得したトレイ９５の３次元画像（図１１に示す３次元画像Ｇ３）を、正常な表面高さのトレイ９５の３次元画像（図９に示す３次元画像Ｇ２）と比較することにより、トレイ９５の表面高さの変位箇所を認識した。
変位箇所を認識する際の、比較対象は、正常な表面高さの３次元画像Ｇに限らず、例えば、トレイ９５の形状データでもよい。トレイ９５の形状データは、図２１に示すトレイ底部９７の厚さのデータＤ１やトレイ側壁部９８の高さデータＤ２などである。

【0122】

また、トレイ部品Ｅ２の表面高さの変位箇所を認識する場合も同様であり、比較対象は、正常配置時の３次元画像Ｇに限らず、例えば、トレイ収容時のトレイ部品Ｅ２の表面高さのデータ（図２１に示すＤ１＋Ｄ３）でもよい。Ｄ１はトレイ底部９７の厚さのデータ、Ｄ３はトレイ部品Ｅ２の高さのデータである。

【0123】

（４）実施形態１では、トレイフィーダ８０に対してＴＯＦカメラ１００を設置した構成を例示した。トレイフィーダ８０に対してＴＯＦカメラ１００を設置する場合、トレイフィーダ８０及びＴＯＦカメラ１００を、一つのユニットとして、取り扱うことも出来る。図２２に示す表面実装機１Ｃは、トレイフィーダ８０、ＴＯＦカメラ１００及びフィーダコントローラ２５０からなる部品供給ユニットＵを有している。フィーダコントローラ２５０は、Ｉ／Ｏ１７５を介して表面実装機１ＣのバスＢＳに接続されており、コントローラ１５０の指令に応じて、トレイフィーダ８０を制御する。具体的には、保管庫８１からパレット９０を引き出すことにより、トレイ部品Ｅ２を供給する。フィーダコントローラ２５０は、いわゆる制御基板であり、トレイフィーダ８０の保管庫等に内蔵されていてもよいし、トレイフィーダ８０に外付けされる形態でもよい。ＴＯＦカメラ１００は、表面実装機１Ａと同様に、保管庫８１の上部において、撮影面を下方に向けて配置されている。ＴＯＦカメラ１００は、表面実装機１ＣのバスＢＳに接続されており、コントローラ１５０からの指令に応答して、トレイ９５及びトレイ９５に収容されたトレイ部品Ｅ２の３次元画像を取得する。取得された３次元画像のデータは、バスＢＳを介して、コントローラ１５０に出力され、表面実装機ＩＣのコントローラ１５０により、トレイ９５の表面高さの異常やトレイ部品Ｅ２の配置異常を検査する。

【0124】

また、トレイ９５の表面高さの異常やトレイ部品Ｅ２の配置異常の検査は、表面実装機１Ｃのコントローラ１５０で行う形態の他、部品供給ユニットＵのフィーダコントローラ２５０で行ってもよい。つまり、３次元画像のデータを、ＴＯＦカメラ１００から部品供給ユニットＵのフィーダコントローラ２５０に送り、フィーダコントローラ２５０で、トレイ９５の表面高さの異常等を検査してもよい。その場合、表面実装機１Ｃのコントローラ１５０には、Ｉ／Ｏ１７５を介して、判定結果のみ通知する構成にすることも出来る。

【0125】

（５）実施形態２では、機械学習による学習モデルＭ１、Ｍ２として、入力層、２つの隠れ層、出力層を有するニューラルネットワークを例示した。学習モデルＭは、実施形態の例に限定されない。トレイ９５の表面状高さの異常やトレイ部品Ｅ２の配置異常を検査する学習モデルＭであれば、隠れ層を単層としたニューラルネットワーク等でもよい。また、ニューラルネットワーク以外の学習モデルでもよい。

【符号の説明】

【0126】

１Ａ～１Ｃ…表面実装機
２０…搬送コンベア
６０…ヘッドユニット
６３…実装ヘッド
７０…テープフィーダ
８０…トレイフィーダ
８１…保管庫
９０…パレット
９５…トレイ
１００…ＴＯＦカメラ
１０１…投光素子
１０３…受光素子
１５０…コントローラ（検査装置）
２００…判定装置（検査装置）
２５０…フィーダコントローラ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】

【図21】

【図22】