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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-08-21
(45)【発行日】2024-08-29
(54)【発明の名称】部品実装システム
(51)【国際特許分類】
H05K 13/00 20060101AFI20240822BHJP
H05K 3/34 20060101ALI20240822BHJP
H05K 13/08 20060101ALI20240822BHJP
【ＦＩ】
H05K13/00 Z
H05K3/34 512A
H05K13/08 Q
【請求項の数】
7
(21)【出願番号】P 2023546594
(86)(22)【出願日】2021-09-07
(86)【国際出願番号】 JP2021032842
(87)【国際公開番号】W WO2023037410
(87)【国際公開日】2023-03-16
【審査請求日】2024-02-09
(73)【特許権者】
【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】110004303
【氏名又は名称】弁理士法人三協国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】青山 英樹
(72)【発明者】
【氏名】藤原 正季
(72)【発明者】
【氏名】金 哲紅
(72)【発明者】
【氏名】浅井 順
(72)【発明者】
【氏名】岡嵜 真一
(72)【発明者】
【氏名】小河 純一
【審査官】加藤 三慶
(56)【参考文献】
【文献】特開２００６－２１６５８９（ＪＰ，Ａ）
【文献】国際公開第２０１８／０８７９３２（ＷＯ，Ａ１）
【文献】国際公開第２０１９／１５５５９３（ＷＯ，Ａ１）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｈ０５Ｋ ３／３４
Ｈ０５Ｋ １３／００
Ｈ０５Ｋ １３／０８
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
部品が搭載された部品搭載基板を生産する部品実装装置を含む複数の処理装置と、前記処理装置の処理状態を検査する１又は複数の検査装置と、を含む部品実装ラインと、前記部品実装ラインを管理する管理装置と、を備え、
前記部品実装装置及び前記検査装置の少なくとも何れか複数の特定装置はそれぞれ、
処理装置の処理状態の画像を取得する撮像部と、
前記画像の特徴量を検出することで前記処理状態の良否を判定し、その判定結果を示す第１判定情報を出力する第１判定部と、
人工知能による画像分類の手法を用いて前記画像を第１カテゴリと第２カテゴリとに分類し、前記画像が前記第１カテゴリに属する場合には前記処理状態が良好であると判定し、前記画像が前記第２カテゴリに属する場合には前記処理状態が不良であると判定し、その判定結果を示す第２判定情報を出力する第２判定部と、
前記第１判定情報と前記第２判定情報とに基づいて、前記処理状態の良否の最終判定の結果を示す第３判定情報を出力する第３判定部と、を含み、
前記管理装置は、
前記複数の特定装置にそれぞれ対応した前記画像が前記第１カテゴリと前記第２カテゴリとの何れのカテゴリに属するかを指定するカテゴリ指定指令情報が入力される操作部と、
前記複数の特定装置のうち前記部品実装ラインにおいて最下流に配置された最下流装置に対応した前記第３判定情報と前記カテゴリ指定指令情報とに基づいて、前記複数の特定装置にそれぞれ対応した前記画像が前記第１カテゴリと前記第２カテゴリとの何れのカテゴリに属するかを示すカテゴリ情報を生成するカテゴリ情報生成部と、
前記画像と前記カテゴリ情報とを関連付けた学習データを、前記複数の特定装置の各々における前記第２判定部に対応して生成する学習データ生成部と、
前記学習データに基づいて、前記複数の特定装置の前記第２判定部が前記画像を分類する際の分類基準を学習する学習部と、を含む、部品実装システム。
【請求項2】
前記カテゴリ情報生成部は、前記最下流装置に対応した前記第３判定情報が、前記処理状態が良好であるとの判定結果を示す情報である場合、前記カテゴリ情報として、前記複数の特定装置にそれぞれ対応した前記画像が前記第１カテゴリに属することを示す情報を生成する、請求項１に記載の部品実装システム。【請求項3】
前記カテゴリ情報生成部は、前記最下流装置に対応した前記第３判定情報が、前記処理状態が良好であるとの判定結果を示す情報であり、且つ、前記複数の特定装置のうち前記最下流装置以外の残余の特定装置に対応した前記第３判定情報が、前記処理状態が不良であるとの判定結果を示す情報である場合、前記カテゴリ情報として、前記複数の特定装置にそれぞれ対応した前記画像が前記カテゴリ指定指令情報によって指定されるカテゴリに属することを示す情報を生成する、請求項１に記載の部品実装システム。【請求項4】
前記カテゴリ情報生成部は、前記最下流装置に対応した前記第３判定情報が、前記処理状態が不良であるとの判定結果を示す情報である場合、前記カテゴリ情報として、前記複数の特定装置にそれぞれ対応した前記画像が前記カテゴリ指定指令情報によって指定されるカテゴリに属することを示す情報を生成する、請求項１～３のいずれか１項に記載の部品実装システム。【請求項5】
前記第３判定部は、前記第１判定情報によって示される前記処理状態の良否の判定結果と、前記第２判定情報によって示される前記処理状態の良否の判定結果とが一致する場合、当該一致した判定結果を最終判定の結果として示す前記第３判定情報を出力する、請求項１～４のいずれか１項に記載の部品実装システム。【請求項6】
前記第３判定部は、前記第１判定情報によって示される前記処理状態の良否の判定結果と、前記第２判定情報によって示される前記処理状態の良否の判定結果とが一致しない場合、前記処理状態が不良であるとの最終判定の結果を示す前記第３判定情報を出力する、請求項１～５のいずれか１項に記載の部品実装システム。【請求項7】
前記第３判定部は、前記第１判定情報によって示される前記処理状態の良否の判定結果と、前記第２判定情報によって示される前記処理状態の良否の判定結果とが一致しない場合、前記処理状態が良好であるとの最終判定の結果を示す前記第３判定情報を出力する、請求項１～５のいずれか１項に記載の部品実装システム。【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、部品実装装置を含む部品実装ラインを備えた部品実装システムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来から、部品搭載基板を生産する部品実装装置を含む複数の処理装置と検査装置とが一列に配列された部品実装ラインを備えた部品実装システムが知られている。部品実装ラインでは、処理装置の処理状態の画像が取得され、当該画像に基づいて処理状態の良否が判定される。
【0003】
特許文献１には、処理装置において処理状態の不良が発生した場合に、当該処理状態の不良の発生要因を解析するための技術が開示されている。特許文献１に開示される技術では、各検査装置の判定結果とその判定に用いられた画像とが管理装置のデータベースに蓄積されて一元管理される。管理装置は、キーボードやマウス等の入力部と、表示部とを有している。そして、オペレータが入力部により解析対象の基板を特定する入力操作を行った場合、各検査装置における判定結果と画像とが表示部に同時に表示される。これにより、オペレータは、表示部に表示された判定結果及び画像を確認しながら、処理装置における処理状態の不良の発生要因を解析することが可能となる。
【0004】
しかしながら、画像に基づく判定において処理状態が良好であるとの判定結果が出力された状態であっても、部品搭載基板の最終的な品質が十分に高くない場合がある。このため、処理装置の処理状態に関する画像に基づく判定の判定精度を高めることが要求され、この点に改良の余地が残されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【文献】特開２００６－２１０７２９号公報
【発明の概要】
【0006】
本発明の目的は、部品実装ラインにおける処理装置の処理状態に関する画像に基づく判定の判定精度を高めることである。
【0007】
本発明の一の局面に係る部品実装システムは、部品が搭載された部品搭載基板を生産する部品実装装置を含む複数の処理装置と、前記処理装置の処理状態を検査する１又は複数の検査装置と、を含む部品実装ラインと、前記部品実装ラインを管理する管理装置と、を備える。前記部品実装装置及び前記検査装置の少なくとも何れか複数の特定装置はそれぞれ、処理装置の処理状態の画像を取得する撮像部と、前記画像の特徴量を検出することで前記処理状態の良否を判定し、その判定結果を示す第１判定情報を出力する第１判定部と、人工知能による画像分類の手法を用いて前記画像を第１カテゴリと第２カテゴリとに分類し、前記画像が前記第１カテゴリに属する場合には前記処理状態が良好であると判定し、前記画像が前記第２カテゴリに属する場合には前記処理状態が不良であると判定し、その判定結果を示す第２判定情報を出力する第２判定部と、前記第１判定情報と前記第２判定情報とに基づいて、前記処理状態の良否の最終判定の結果を示す第３判定情報を出力する第３判定部と、を含む。前記管理装置は、前記複数の特定装置にそれぞれ対応した前記画像が前記第１カテゴリと前記第２カテゴリとの何れのカテゴリに属するかを指定するカテゴリ指定指令情報が入力される操作部と、前記複数の特定装置のうち前記部品実装ラインにおいて最下流に配置された最下流装置に対応した前記第３判定情報と前記カテゴリ指定指令情報とに基づいて、前記複数の特定装置にそれぞれ対応した前記画像が前記第１カテゴリと前記第２カテゴリとの何れのカテゴリに属するかを示すカテゴリ情報を生成するカテゴリ情報生成部と、前記画像と前記カテゴリ情報とを関連付けた学習データを、前記複数の特定装置の各々における前記第２判定部に対応して生成する学習データ生成部と、前記学習データに基づいて、前記複数の特定装置の前記第２判定部が前記画像を分類する際の分類基準を学習する学習部と、を含む。
【0008】
本発明の目的、特徴及び利点は、以下の詳細な説明と添付図面とによって、より明白となる。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【図1】本発明の一実施形態に係る部品実装システムの全体構成を示す図である。
【図2】部品実装システムに備えられる部品実装装置のブロック図である。
【図3】部品実装装置における実装機本体の構成を示す平面図である。
【図4】実装機本体のヘッドユニットの部分を拡大して示す図である。
【図5】部品実装装置の部品搭載動作を示すフローチャートである。
【図6】部品実装システムに備えられる検査装置のブロック図である。
【図7】検査装置の検査判定動作を示すフローチャートである。
【図8】部品実装システムに備えられる管理データ記憶装置に蓄積して記憶される管理データを示す図である。
【図9】部品実装システムに備えられる管理装置のブロック図である。
【図10】管理装置における学習処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0010】
図１に示されるように、本実施形態に係る部品実装システム１００は、部品実装ライン１０と、管理データ記憶装置１３と、アルゴリズム記憶装置１４と、管理装置１５とを備える。
【0011】
部品実装ライン１０は、複数の処理装置１１と複数の検査装置１２とが直線状に並ぶように連結されて構成される。複数の処理装置１１は、半田印刷装置１１Ａ、部品実装装置１１Ｂ、及びリフロー装置１１Ｃを含む。検査装置１２は、複数の処理装置１１の各々の下流側に配置され、対応する処理装置１１の処理状態を検査するための装置である。複数の検査装置１２は、半田ペースト検査装置１２Ａ、搭載検査装置１２Ｂ、及びリフロー検査装置１２Ｃを含む。部品実装ライン１０では、半田印刷装置１１Ａ、半田ペースト検査装置１２Ａ、部品実装装置１１Ｂ、搭載検査装置１２Ｂ、リフロー装置１１Ｃ、及びリフロー検査装置１２Ｃが、この順に直線状に並ぶように連結される。
【0012】
部品実装ライン１０では、部品実装装置１１Ｂ、半田ペースト検査装置１２Ａ、搭載検査装置１２Ｂ、及びリフロー検査装置１２Ｃの少なくとも何れか複数の装置が、画像に基づき処理状態の良否の判定を行う特定装置として設定される。例えば、部品実装装置１１Ｂとリフロー検査装置１２Ｃとが特定装置として設定される。また、半田ペースト検査装置１２Ａ、搭載検査装置１２Ｂ、及びリフロー検査装置１２Ｃによって構成される複数の検査装置１２が特定装置として設定されてもよい。本実施形態では、部品実装装置１１Ｂ、半田ペースト検査装置１２Ａ、搭載検査装置１２Ｂ、及びリフロー検査装置１２Ｃの全ての装置が特定装置として設定される。この場合、特定装置として設定された部品実装装置１１Ｂ、半田ペースト検査装置１２Ａ、搭載検査装置１２Ｂ、及びリフロー検査装置１２Ｃのうち、部品実装ライン１０において最下流に配置されたリフロー検査装置１２Ｃが最下流装置として設定される。
【0013】
半田印刷装置１１Ａは、回路基板に半田ペーストを印刷し、半田ペースト印刷済基板ＰＰを得るための装置である。この半田ペースト印刷済基板ＰＰは、半田ペースト検査装置１２Ａに搬入される。半田ペースト検査装置１２Ａは、半田印刷装置１１Ａの下流側に配置され、半田印刷装置１１Ａの処理状態を検査する。半田ペースト検査装置１２Ａによる検査後の半田ペースト印刷済基板ＰＰは、部品実装装置１１Ｂに搬入される。部品実装装置１１Ｂは、半田ペースト印刷済基板ＰＰ上に電子部品（以下、「部品」と称する）が搭載された部品搭載基板ＰＰＡを生産するための装置である。この部品搭載基板ＰＰＡは、搭載検査装置１２Ｂに搬入される。搭載検査装置１２Ｂは、部品実装装置１１Ｂの下流側に配置され、部品実装装置１１Ｂの処理状態を検査する。搭載検査装置１２Ｂによる検査後の部品搭載基板ＰＰＡは、リフロー装置１１Ｃに搬入される。リフロー装置１１Ｃは、部品搭載基板ＰＰＡ上の半田を溶融させた後に硬化させるリフロー処理を行うことで、リフロー基板ＰＰＢを得るための装置である。このリフロー基板ＰＰＢは、リフロー検査装置１２Ｃに搬入される。リフロー検査装置１２Ｃは、リフロー装置１１Ｃの下流側に配置され、リフロー装置１１Ｃの処理状態を検査する。
【0014】
【0015】
部品実装装置１１Ｂは、実装機本体２と、実装制御部４と、実装通信部４０とを備える。実装機本体２は、部品搭載基板ＰＰＡの生産時において、半田ペースト印刷済基板ＰＰに部品を搭載する部品搭載処理等を行う構造部分を構成する。実装通信部４０は、後記の管理データ記憶装置１３及びアルゴリズム記憶装置１４とデータ通信を行うためのインターフェースである。実装制御部４は、実装機本体２の部品搭載処理等を制御するとともに、実装通信部４０のデータ通信を制御する。
【0016】
実装機本体２は、本体フレーム２１と、コンベア２３と、部品供給ユニット２４と、ヘッドユニット２５と、基板支持ユニット２８とを備える。
【0017】
本体フレーム２１は、実装機本体２を構成する各部が配置される構造体であり、Ｘ軸方向及びＹ軸方向の両方向と直交する方向（鉛直方向）から見た平面視で略矩形状に形成されている。コンベア２３は、Ｘ軸方向に延び、本体フレーム２１に配置される。コンベア２３は、半田ペースト印刷済基板ＰＰをＸ軸方向に搬送する。コンベア２３上を搬送される半田ペースト印刷済基板ＰＰは、所定の作業位置（半田ペースト印刷済基板ＰＰ上に部品が搭載される部品搭載位置）に、基板支持ユニット２８によって位置決めされるようになっている。基板支持ユニット２８は、半田ペースト印刷済基板ＰＰを下方側から支持することによって、当該半田ペースト印刷済基板ＰＰをコンベア２３上において位置決めする。
【0018】
部品供給ユニット２４は、本体フレーム２１におけるＹ軸方向の両端部のそれぞれの領域部分に、コンベア２３を挟んで配置される。部品供給ユニット２４は、本体フレーム２１において、フィーダー２４Ｆが複数並設された状態で装着される領域であって、後述のヘッドユニット２５に備えられる搭載ヘッド２５１による保持対象の部品毎に、各フィーダー２４Ｆのセット位置が区画されている。フィーダー２４Ｆは、部品供給ユニット２４に着脱自在に装着される。フィーダー２４Ｆは、部品を供給する部品供給処理を行う装置である。フィーダー２４Ｆは、複数の部品を保持し、その保持した部品をフィーダー内に設定された所定の部品供給位置に供給できるものであれば特に限定されず、例えばテープフィーダーである。テープフィーダーは、部品を所定間隔おきに収納した部品収納テープが巻回されたリールを備え、そのリールから部品収納テープを送出することにより、部品を供給するように構成されたフィーダーである。
【0019】
ヘッドユニット２５は、移動フレーム２７に保持されている。本体フレーム２１上には、Ｙ軸方向に延びる固定レール２６１と、Ｙ軸サーボモータ２６３により回転駆動されるボールねじ軸２６２とが配設されている。移動フレーム２７は固定レール２６１上に配置され、この移動フレーム２７に設けられたナット部分２７１がボールねじ軸２６２に螺合している。また、移動フレーム２７には、Ｘ軸方向に延びるガイド部材２７２と、Ｘ軸サーボモータ２７４により駆動されるボールねじ軸２７３とが配設されている。このガイド部材２７２にヘッドユニット２５が移動可能に保持され、このヘッドユニット２５に設けられたナット部分がボールねじ軸２７３に螺合している。そして、Ｙ軸サーボモータ２６３の作動により移動フレーム２７がＹ軸方向に移動するとともに、Ｘ軸サーボモータ２７４の作動によりヘッドユニット２５が移動フレーム２７に対してＸ軸方向に移動するようになっている。すなわち、ヘッドユニット２５は、移動フレーム２７の移動に伴ってＹ軸方向に移動可能であり、且つ、移動フレーム２７に沿ってＸ軸方向に移動可能である。ヘッドユニット２５は、部品供給ユニット２４と基板支持ユニット２８に支持された半田ペースト印刷済基板ＰＰとの間で移動可能である。ヘッドユニット２５は、部品供給ユニット２４と半田ペースト印刷済基板ＰＰとの間で移動することにより、部品を半田ペースト印刷済基板ＰＰに搭載する部品搭載処理を実行する。
【0020】
図４に示されるように、ヘッドユニット２５は、複数の搭載ヘッド２５１を備えている。各搭載ヘッド２５１は、その先端（下端）に装着された吸着ノズル２５１１を有する。吸着ノズル２５１１は、フィーダー２４Ｆにより供給された部品の吸着保持が可能なノズルである。吸着ノズル２５１１は、部品を吸着する部品吸着処理を行う。吸着ノズル２５１１は、電動切替弁を介して負圧発生装置、正圧発生装置及び大気の何れかに連通可能とされている。つまり、吸着ノズル２５１１に負圧が供給されることで当該吸着ノズル２５１１による部品の吸着保持が可能となり、その後、正圧が供給されることで当該部品の吸着保持が解除される。各搭載ヘッド２５１は、吸着ノズル２５１１により吸着保持された部品を半田ペースト印刷済基板ＰＰに搭載する部品搭載処理を、半田ペースト印刷済基板ＰＰに設定された複数の目標搭載位置の各々に対応して行う。各搭載ヘッド２５１は、半田ペースト印刷済基板ＰＰに対する部品搭載処理を行うことにより、部品搭載基板ＰＰＡを得る。
【0021】
各搭載ヘッド２５１は、ヘッドユニット２５のフレームに対してＺ軸方向（鉛直方向）に昇降可能であるとともに、Ｚ軸方向に延びるヘッド軸回りの回転が可能とされている。各搭載ヘッド２５１は、吸着ノズル２５１１による部品の吸着保持が可能な吸着可能位置と、吸着可能位置に対して上方側の退避位置との間で、Ｚ軸方向に沿って昇降可能である。つまり、吸着ノズル２５１１によって部品を吸着保持するときには、各搭載ヘッド２５１は、退避位置から吸着可能位置へ向かって下降し、当該吸着可能位置において部品を吸着保持する。一方、部品の吸着保持後の各搭載ヘッド２５１は、吸着可能位置から退避位置へ向かって上昇する。更に、各搭載ヘッド２５１は、吸着ノズル２５１１によって吸着保持された部品を半田ペースト印刷済基板ＰＰ上の予め定められた目標搭載位置に搭載することが可能な搭載可能位置と、前記退避位置との間で、Ｚ軸方向に沿って昇降可能である。
【0022】
図２及び図３に示されるように、実装機本体２は、実装撮像部３を更に備える。実装撮像部３は、撮像対象を撮像する撮像動作を行って撮像画像を取得する。実装撮像部３は、第１撮像部３１と、第２撮像部３２と、第３撮像部３３とを含む。
【0023】
第１撮像部３１は、本体フレーム２１上において部品供給ユニット２４とコンベア２３との間に設置され、例えばＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ ｍｅｔａｌ－ｏｘｉｄｅ－ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）やＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅｄ－ｃｏｕｐｌｅｄ ｄｅｖｉｃｅ）等の撮像素子を備えた撮像カメラである。第１撮像部３１は、部品供給ユニット２４から基板支持ユニット２８により支持された半田ペースト印刷済基板ＰＰへ向かってヘッドユニット２５が移動している間において、各搭載ヘッド２５１の吸着ノズル２５１１によって吸着保持された部品を、下方側から撮像して第１吸着画像ＧＡ１を取得する。第１吸着画像ＧＡ１は、吸着ノズル２５１１による部品吸着処理の処理状態を示す画像である。第１吸着画像ＧＡ１は、部品吸着処理の処理状態として、例えば、吸着ノズル２５１１に吸着された部品の姿勢、吸着ノズル２５１１に対する部品の吸着位置のずれ量などを確認することが可能な画像である。第１吸着画像ＧＡ１は、後記の実装制御部４に入力され、第１吸着判定部４６及び第２吸着判定部４７による処理状態の良否の判定の際に参照される。
【0024】
第２撮像部３２は、ヘッドユニット２５に配置され、例えばＣＭＯＳやＣＣＤ等の撮像素子を備えた撮像カメラである。第２撮像部３２は、各搭載ヘッド２５１の吸着ノズル２５１１によって吸着保持された部品を、側方から撮像して第２吸着画像ＧＡ２を取得する。第２吸着画像ＧＡ２は、吸着ノズル２５１１による部品吸着処理の処理状態を示す画像である。第２吸着画像ＧＡ２は、部品吸着処理の処理状態として、例えば、吸着ノズル２５１１に吸着された部品の姿勢などを確認することが可能な画像である。第２吸着画像ＧＡ２は、実装制御部４に入力され、第１吸着判定部４６及び第２吸着判定部４７による処理状態の良否の判定の際に参照される。
【0025】
第３撮像部３３は、ヘッドユニット２５に配置され、例えばＣＭＯＳやＣＣＤ等の撮像素子を備えた撮像カメラである。第３撮像部３３は、各搭載ヘッド２５１が部品搭載処理を実行しているときに、基板支持ユニット２８により支持された半田ペースト印刷済基板ＰＰの上面に付設されている各種マークを認識するために、当該マークを上方側から撮像する。第３撮像部３３による半田ペースト印刷済基板ＰＰ上のマークの認識によって、半田ペースト印刷済基板ＰＰの原点座標に対する位置ずれ量が検知される。
【0026】
実装制御部４は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、制御プログラムを記憶するＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＰＵの作業領域として使用されるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等から構成されている。実装制御部４は、ＣＰＵがＲＯＭに記憶された制御プログラムを実行することにより、実装機本体２の各構成要素の動作を制御するとともに、実装通信部４０のデータ通信動作を制御し、更には各種演算処理を実行する。図２に示されるように、実装制御部４は、主たる機能構成として、通信制御部４１と、基板搬送制御部４２と、部品供給制御部４３と、ヘッド制御部４４と、撮像制御部４５と、第１吸着判定部４６と、第２吸着判定部４７と、第３吸着判定部４８とを含む。
【0027】
通信制御部４１は、実装通信部４０を制御することにより、部品実装装置１１Ｂと管理データ記憶装置１３との間のデータ通信と、部品実装装置１１Ｂとアルゴリズム記憶装置１４との間のデータ通信とを制御する。実装通信部４０は、第１吸着画像ＧＡ１及び第２吸着画像ＧＡ２と後記の第３吸着判定部４８から出力される第３吸着判定情報ＤＡ３とを関連付けた部品吸着データセットＤＳＰＰを、管理データ記憶装置１３に送る。また、実装通信部４０は、アルゴリズム記憶装置１４に記憶される後記の検査アルゴリズムを受信する。
【0028】
基板搬送制御部４２は、コンベア２３による半田ペースト印刷済基板ＰＰの搬送動作を制御する。部品供給制御部４３は、部品供給ユニット２４に配列された複数のフィーダー２４Ｆの各々の部品供給処理を制御する。ヘッド制御部４４は、ヘッドユニット２５を制御することにより搭載ヘッド２５１を制御する。これにより、ヘッド制御部４４は、吸着ノズル２５１１により吸着保持された部品を半田ペースト印刷済基板ＰＰに搭載する部品搭載処理を、半田ペースト印刷済基板ＰＰに設定された複数の目標搭載位置の各々に対応して、搭載ヘッド２５１に実行させる。撮像制御部４５は、実装撮像部３を構成する第１撮像部３１、第２撮像部３２及び第３撮像部３３による撮像動作を制御する。
【0029】
第１吸着判定部４６は、第１吸着画像ＧＡ１及び第２吸着画像ＧＡ２の特徴量を検出することで吸着ノズル２５１１による部品吸着処理の処理状態の良否を判定し、その判定結果を示す第１吸着判定情報ＤＡ１を出力する。前記特徴量は、第１吸着画像ＧＡ１及び第２吸着画像ＧＡ２における、吸着ノズル２５１１に吸着された部品の姿勢や吸着位置のずれ量などを確認するための領域部分の寸法や面積などで表される。
【0030】
第２吸着判定部４７は、ＡＩ（人工知能）による画像分類の手法を用いて吸着ノズル２５１１による部品吸着処理の処理状態の良否を判定する。具体的には、第２吸着判定部４７は、第１吸着画像ＧＡ１及び第２吸着画像ＧＡ２を第１カテゴリと第２カテゴリとに分類し、第１カテゴリに属する場合には吸着ノズル２５１１による部品吸着処理の処理状態が良好であると判定し、第２カテゴリに属する場合には処理状態が不良であると判定する。そして、第２吸着判定部４７は、ＡＩ（人工知能）による画像分類の手法を用いた上記の判定結果を示す第２吸着判定情報ＤＡ２を出力する。
【0031】
第３吸着判定部４８は、第１吸着判定情報ＤＡ１と第２吸着判定情報ＤＡ２とに基づいて、吸着ノズル２５１１による部品吸着処理の処理状態の良否の最終判定の結果を示す第３吸着判定情報ＤＡ３を出力する。
【0032】
上記の通り、部品実装装置１１Ｂでは、判定手法が互いに異なる第１吸着判定部４６及び第２吸着判定部４７の各判定結果に基づいて第３吸着判定部４８が、吸着ノズル２５１１による部品吸着処理の処理状態の良否の最終判定を行う。これにより、処理状態の良否の最終判定の判定精度を高めることが可能となる。
【0033】
第１吸着判定情報ＤＡ１によって示される処理状態の良否の判定結果と、第２吸着判定情報ＤＡ２によって示される処理状態の良否の判定結果とが一致する場合、第３吸着判定部４８は、当該一致した判定結果を最終判定の結果として示す第３吸着判定情報ＤＡ３を出力する。これにより、吸着ノズル２５１１による部品吸着処理の処理状態の良否の最終判定の判定精度を高水準で維持することができる。
【0034】
例えば、第１吸着判定情報ＤＡ１及び第２吸着判定情報ＤＡ２によって示される判定結果がそれぞれ、処理状態が良好であることを示して一致する場合、第３吸着判定部４８は、処理状態が良好であることを示す第３吸着判定情報ＤＡ３を出力する。
【0035】
一方、第１吸着判定情報ＤＡ１及び第２吸着判定情報ＤＡ２によって示される判定結果がそれぞれ、処理状態が不良であることを示して一致する場合、第３吸着判定部４８は、処理状態が不良であることを示す第３吸着判定情報ＤＡ３を出力する。この場合、第３吸着判定部４８は、第１吸着画像ＧＡ１及び第２吸着画像ＧＡ２を用いたオペレータによる目視判定の判定結果を示す情報を第３吸着判定情報ＤＡ３として出力するように構成されていてもよい。つまり、第１吸着判定情報ＤＡ１及び第２吸着判定情報ＤＡ２がいずれも、処理状態が不良であるとの判定結果を示す情報である場合、第１吸着画像ＧＡ１及び第２吸着画像ＧＡ２を用いたオペレータによる目視判定が行われてもよい。そして、第３吸着判定部４８は、オペレータによる目視判定の判定結果を示す情報を第３吸着判定情報ＤＡ３として出力する。
【0036】
第１吸着判定情報ＤＡ１によって示される処理状態の良否の判定結果と、第２吸着判定情報ＤＡ２によって示される処理状態の良否の判定結果とが一致しない場合、第３吸着判定部４８は、処理状態が不良であるとの最終判定の結果を示す第３吸着判定情報ＤＡ３を出力する。第１吸着判定情報ＤＡ１及び第２吸着判定情報ＤＡ２によって示される判定結果が一致しない場合、第１吸着判定情報ＤＡ１及び第２吸着判定情報ＤＡ２のいずれかの情報は、処理状態が不良であるとの判定結果を示す情報となる。この場合、吸着ノズル２５１１による部品吸着処理の処理状態が不良である可能性を完全には否定できない。このため、第１吸着判定情報ＤＡ１及び第２吸着判定情報ＤＡ２によって示される判定結果が一致しない場合、第３吸着判定部４８は、処理状態が不良であるとの最終判定の結果を示す第３吸着判定情報ＤＡ３を出力する。これにより、吸着ノズル２５１１による部品吸着処理の処理状態が不良であることに起因して、部品搭載基板ＰＰＡの品質が低下することをより厳格に抑制することができる。
【0037】
また、第１吸着判定情報ＤＡ１によって示される処理状態の良否の判定結果と、第２吸着判定情報ＤＡ２によって示される処理状態の良否の判定結果とが一致しない場合、第３吸着判定部４８は、処理状態が良好であるとの最終判定の結果を示す第３吸着判定情報ＤＡ３を出力するように構成されていてもよい。この場合、第３吸着判定部４８による最終判定の判定基準が過度に厳格な基準に設定されるのを抑制することができる。
【0038】
なお、第１吸着判定情報ＤＡ１及び第２吸着判定情報ＤＡ２によって示される判定結果が一致しない場合、第３吸着判定部４８は、第１吸着画像ＧＡ１及び第２吸着画像ＧＡ２を用いたオペレータによる目視判定の判定結果を示す情報を第３吸着判定情報ＤＡ３として出力するように構成されていてもよい。つまり、第１吸着判定情報ＤＡ１及び第２吸着判定情報ＤＡ２によって示される判定結果が一致しない場合、第１吸着画像ＧＡ１及び第２吸着画像ＧＡ２を用いたオペレータによる目視判定が行われてもよい。そして、第３吸着判定部４８は、オペレータによる目視判定の判定結果を示す情報を第３吸着判定情報ＤＡ３として出力する。
【0039】
第３吸着判定部４８から出力された第３吸着判定情報ＤＡ３は、第１吸着画像ＧＡ１及び第２吸着画像ＧＡ２と関連付けられて部品吸着データセットＤＳＰＰとされる。この部品吸着データセットＤＳＰＰは、実装通信部４０を介して管理データ記憶装置１３に送られる。
【0040】
次に、図５のフローチャートを参照しながら、部品実装装置１１Ｂの部品搭載動作について説明する。
【0041】
部品実装装置１１Ｂは、半田ペースト印刷済基板ＰＰに対する部品の部品搭載動作を開始する指令信号がオペレータの操作により入力されると、その部品搭載動作を開始する。まず、半田ペースト印刷済基板ＰＰがコンベア２３上を搬送されて、所定の部品搭載位置に位置決めされる。そして、部品供給制御部４３は、フィーダー２４Ｆの部品供給処理を制御する。
【0042】
ヘッド制御部４４は、フィーダー２４Ｆにより供給された部品の上方に吸着ノズル２５１１が位置するように、ヘッドユニット２５を移動させる。吸着ノズル２５１１が部品の上方に位置すると、ヘッド制御部４４は、吸着ノズル２５１１を下降させる。下降された吸着ノズル２５１１は、部品を吸着保持する（ステップａ１）。吸着ノズル２５１１が部品を吸着保持すると、ヘッド制御部４４は、吸着ノズル２５１１を上昇させる。このとき、第２撮像部３２は、吸着ノズル２５１１に吸着保持された部品を側方から撮像して第２吸着画像ＧＡ２を取得する（ステップａ２）。更に、ヘッド制御部４４は、コンベア２３上の半田ペースト印刷済基板ＰＰにおける部品搭載位置の上方に吸着ノズル２５１１が位置するように、ヘッドユニット２５を移動させる。このとき、第１撮像部３１は、吸着ノズル２５１１に吸着保持された部品を下方から撮像して第１吸着画像ＧＡ１を取得する（ステップａ２）。
【0043】
第１撮像部３１が第１吸着画像ＧＡ１を取得し、第２撮像部３２が第２吸着画像ＧＡ２を取得すると、第１吸着判定部４６は、第１吸着画像ＧＡ１及び第２吸着画像ＧＡ２の特徴量を検出することで吸着ノズル２５１１による部品吸着処理の処理状態の良否を判定し、その判定結果を示す第１吸着判定情報ＤＡ１を出力する（ステップａ３）。また、第２吸着判定部４７は、第１吸着画像ＧＡ１及び第２吸着画像ＧＡ２を第１カテゴリと第２カテゴリとに分類する。そして、第２吸着判定部４７は、第１吸着画像ＧＡ１及び第２吸着画像ＧＡ２が属するカテゴリに応じて処理状態の良否を判定し、その判定結果を示す第２吸着判定情報ＤＡ２を出力する（ステップａ３）。
【0044】
第３吸着判定部４８は、第１吸着判定情報ＤＡ１と第２吸着判定情報ＤＡ２とに基づいて、吸着ノズル２５１１による部品吸着処理の処理状態の良否の最終判定の結果を示す第３吸着判定情報ＤＡ３を出力する（ステップａ４）。
【0045】
第３吸着判定部４８から第３吸着判定情報ＤＡ３が出力されると、ヘッド制御部４４は、第３吸着判定情報ＤＡ３の判定結果が、吸着ノズル２５１１による部品吸着処理の処理状態が良好であることを示すか否かを判断する（ステップａ５）。部品吸着処理の処理状態が良好であるとの判定結果である場合（ステップａ５でＹＥＳ）、ヘッド制御部４４は、部品搭載位置の上方に配置された吸着ノズル２５１１を下降させて、半田ペースト印刷済基板ＰＰへの部品の部品搭載動作を実行する（ステップａ６）。このようにして、部品を半田ペースト印刷済基板ＰＰに搭載することができる。
【0046】
一方、部品吸着処理の処理状態が不良であるとの判定結果である場合（ステップａ５でＮＯ）、ヘッド制御部４４は、吸着ノズル２５１１に吸着保持された部品を廃棄する部品廃棄動作を実行するように、ヘッドユニット２５の動作を制御する（ステップａ７）。このようにして、部品吸着処理の処理状態が不良である場合の部品を廃棄することにより、半田ペースト印刷済基板ＰＰに対する部品の搭載不良の発生を抑制することができる。
【0047】
次に、半田ペースト検査装置１２Ａ、搭載検査装置１２Ｂ、及びリフロー検査装置１２Ｃによって構成される検査装置１２について、図１に加えて図６，７を参照しながら説明する。検査装置１２は、検査通信部１２１と、検査撮像部１２２と、検査制御部１２３とを備える。
【0048】
検査通信部１２１は、後記の管理データ記憶装置１３及びアルゴリズム記憶装置１４とデータ通信を行うためのインターフェースである。
【0049】
検査撮像部１２２は、例えばＣＭＯＳやＣＣＤ等の撮像素子を備えた撮像カメラである。検査撮像部１２２は、対応する処理装置１１の処理状態の画像を示す検査画像ＧＩを取得する。例えば、半田ペースト検査装置１２Ａの検査撮像部１２２は、半田印刷装置１１Ａの印刷処理の処理状態を確認可能な半田ペースト印刷済基板ＰＰの画像を検査画像ＧＩとして取得する。同様に、搭載検査装置１２Ｂの検査撮像部１２２は、部品実装装置１１Ｂの部品搭載処理の処理状態を確認可能な部品搭載基板ＰＰＡの画像を検査画像ＧＩとして取得する。また、リフロー検査装置１２Ｃの検査撮像部１２２は、リフロー装置１１Ｃのリフロー処理の処理状態を確認可能なリフロー基板ＰＰＢの画像を検査画像ＧＩとして取得する。
【0050】
検査制御部１２３は、ＣＰＵ、制御プログラムを記憶するＲＯＭ、ＣＰＵの作業領域として使用されるＲＡＭ等から構成されている。検査制御部１２３は、ＣＰＵがＲＯＭに記憶された制御プログラムを実行することにより、検査通信部１２１及び検査撮像部１２２を制御するとともに、各種演算処理を実行する。検査制御部１２３は、主たる機能構成として、通信制御部１２３１と、撮像制御部１２３２と、第１検査判定部１２３３と、第２検査判定部１２３４と、第３検査判定部１２３５とを含む。
【0051】
通信制御部１２３１は、検査通信部１２１を制御することにより、検査装置１２と管理データ記憶装置１３との間のデータ通信と、検査装置１２とアルゴリズム記憶装置１４との間のデータ通信とを制御する。検査通信部１２１は、検査画像ＧＩと後記の第３検査判定部１２３５から出力される第３検査判定情報ＤＩ３とを関連付けた検査データセットＤＳを、管理データ記憶装置１３に送る。例えば、半田ペースト検査装置１２Ａの検査通信部１２１は、検査画像ＧＩと第３検査判定情報ＤＩ３とを関連付けた半田ペースト検査データセットＤＳＰＴを管理データ記憶装置１３に送る。同様に、搭載検査装置１２Ｂの検査通信部１２１は、検査画像ＧＩと第３検査判定情報ＤＩ３とを関連付けた搭載検査データセットＤＳＭＴを管理データ記憶装置１３に送る。また、リフロー検査装置１２Ｃの検査通信部１２１は、検査画像ＧＩと第３検査判定情報ＤＩ３とを関連付けたリフロー検査データセットＤＳＲＦを管理データ記憶装置１３に送る。なお、検査通信部１２１は、アルゴリズム記憶装置１４に記憶される後記の検査アルゴリズムを受信する。
【0052】
撮像制御部１２３２は、検査撮像部１２２による撮像動作を制御する。
【0053】
第１検査判定部１２３３は、検査画像ＧＩの特徴量を検出することで対応する処理装置１１の処理状態の良否を判定し、その判定結果を示す第１検査判定情報ＤＩ１を出力する。前記特徴量は、検査画像ＧＩにおける、対応する処理装置１１の処理状態を確認するための領域部分の寸法や面積などで表される。
【0054】
第２検査判定部１２３４は、ＡＩ（人工知能）による画像分類の手法を用いて、対応する処理装置１１の処理状態の良否を判定する。具体的には、第２検査判定部１２３４は、検査画像ＧＩを第１カテゴリと第２カテゴリとに分類し、検査画像ＧＩが第１カテゴリに属する場合には対応する処理装置１１の処理状態が良好であると判定し、検査画像ＧＩが第２カテゴリに属する場合には処理状態が不良であると判定する。そして、第２検査判定部１２３４は、ＡＩ（人工知能）による画像分類の手法を用いた上記の判定結果を示す第２検査判定情報ＤＩ２を出力する。
【0055】
第３検査判定部１２３５は、第１検査判定情報ＤＩ１と第２検査判定情報ＤＩ２とに基づいて、対応する処理装置１１の処理状態の良否の最終判定の結果を示す第３検査判定情報ＤＩ３を出力する。
【0056】
上記の通り、検査装置１２では、判定手法が互いに異なる第１検査判定部１２３３及び第２検査判定部１２３４の各判定結果に基づいて第３検査判定部１２３５が、対応する処理装置１１の処理状態の良否の最終判定を行う。これにより、処理状態の良否の最終判定の判定精度を高めることが可能となる。
【0057】
第１検査判定情報ＤＩ１によって示される処理状態の良否の判定結果と、第２検査判定情報ＤＩ２によって示される処理状態の良否の判定結果とが一致する場合、第３検査判定部１２３５は、当該一致した判定結果を最終判定の結果として示す第３検査判定情報ＤＩ３を出力する。これにより、対応する処理装置１１の処理状態の良否の最終判定の判定精度を高水準で維持することができる。
【0058】
例えば、第１検査判定情報ＤＩ１及び第２検査判定情報ＤＩ２によって示される判定結果がそれぞれ、処理状態が良好であることを示して一致する場合、第３検査判定部１２３５は、処理状態が良好であることを示す第３検査判定情報ＤＩ３を出力する。
【0059】
一方、第１検査判定情報ＤＩ１及び第２検査判定情報ＤＩ２によって示される判定結果がそれぞれ、処理状態が不良であることを示して一致する場合、第３検査判定部１２３５は、処理状態が不良であることを示す第３検査判定情報ＤＩ３を出力する。この場合、第３検査判定部１２３５は、検査画像ＧＩを用いたオペレータによる目視判定の判定結果を示す情報を第３検査判定情報ＤＩ３として出力するように構成されていてもよい。つまり、第１検査判定情報ＤＩ１及び第２検査判定情報ＤＩ２がいずれも、処理状態が不良であるとの判定結果を示す情報である場合、検査画像ＧＩを用いたオペレータによる目視判定が行われてもよい。そして、第３検査判定部１２３５は、オペレータによる目視判定の判定結果を示す情報を第３検査判定情報ＤＩ３として出力する。
【0060】
第１検査判定情報ＤＩ１によって示される処理状態の良否の判定結果と、第２検査判定情報ＤＩ２によって示される処理状態の良否の判定結果とが一致しない場合、第３検査判定部１２３５は、処理状態が不良であるとの最終判定の結果を示す第３検査判定情報ＤＩ３を出力する。第１検査判定情報ＤＩ１及び第２検査判定情報ＤＩ２によって示される判定結果が一致しない場合、第１検査判定情報ＤＩ１及び第２検査判定情報ＤＩ２のいずれかの情報は、処理状態が不良であるとの判定結果を示す情報となる。この場合、対応する処理装置１１の処理状態が不良である可能性を完全には否定できない。このため、第１検査判定情報ＤＩ１及び第２検査判定情報ＤＩ２によって示される判定結果が一致しない場合、第３検査判定部１２３５は、処理状態が不良であるとの最終判定の結果を示す第３検査判定情報ＤＡＩ３を出力する。これにより、対応する処理装置１１の処理状態が不良であることに起因して、部品搭載基板ＰＰＡの品質が低下することをより厳格に抑制することができる。
【0061】
また、第１検査判定情報ＤＩ１によって示される処理状態の良否の判定結果と、第２検査判定情報ＤＩ２によって示される処理状態の良否の判定結果とが一致しない場合、第３検査判定部１２３５は、処理状態が良好であるとの最終判定の結果を示す第３検査判定情報ＤＩ３を出力するように構成されていてもよい。この場合、第３検査判定部１２３５による最終判定の判定基準が過度に厳格な基準に設定されるのを抑制することができる。
【0062】
なお、第１検査判定情報ＤＩ１及び第２検査判定情報ＤＩ２によって示される判定結果が一致しない場合、第３検査判定部１２３５は、検査画像ＧＩを用いたオペレータによる目視判定の判定結果を示す情報を第３検査判定情報ＤＩ３として出力するように構成されていてもよい。つまり、第１検査判定情報ＤＩ１及び第２検査判定情報ＤＩ２によって示される判定結果が一致しない場合、検査画像ＧＩを用いたオペレータによる目視判定が行われてもよい。そして、第３検査判定部１２３５は、オペレータによる目視判定の判定結果を示す情報を第３検査判定情報ＤＩ３として出力する。
【0063】
第３検査判定部１２３５から出力された第３検査判定情報ＤＩ３は、検査画像ＧＩと関連付けられて検査データセットＤＳとされる。この検査データセットＤＳは、検査通信部１２１を介して管理データ記憶装置１３に送られる。
【0064】
次に、図７のフローチャートを参照しながら、検査装置１２の検査判定動作について説明する。
【0065】
検査装置１２は、対応する処理装置１１から搬出された基板が搬入されることにより、検査判定動作を開始する（ステップｂ１）。まず、検査撮像部１２２は、検査画像ＧＩを取得する（ステップｂ２）。
【0066】
検査撮像部１２２が検査画像ＧＩを取得すると、第１検査判定部１２３３は、検査画像ＧＩの特徴量を検出することで対応する処理装置１１の処理状態の良否を判定し、その判定結果を示す第１検査判定情報ＤＩ１を出力する（ステップｂ３）。また、第２検査判定部１２３４は、検査画像ＧＩを第１カテゴリと第２カテゴリとに分類する。そして、第２検査判定部１２３４は、検査画像ＧＩが属するカテゴリに応じて処理状態の良否を判定し、その判定結果を示す第２検査判定情報ＤＩ２を出力する（ステップｂ３）。
【0067】
第３検査判定部１２３５は、第１検査判定情報ＤＩ１と第２検査判定情報ＤＩ２とに基づいて、対応する処理装置１１の処理状態の良否の最終判定の結果を示す第３検査判定情報ＤＩ３を出力する（ステップｂ４）。
【0068】
第３検査判定部１２３５から第３検査判定情報ＤＩ３が出力されると、検査制御部１２３は、第３検査判定情報ＤＩ３の判定結果が、対応する処理装置１１の処理状態が良好であることを示すか否かを判断する（ステップｂ５）。処理状態が良好であるとの判定結果である場合（ステップｂ５でＹＥＳ）、検査制御部１２３は、検査後の基板を検査装置１２から下流側へ搬出させる（ステップｂ６）。
【0069】
一方、処理状態が不良であるとの判定結果である場合（ステップｂ５でＮＯ）、検査制御部１２３は、検査後の基板を廃棄する基板廃棄動作を実行する（ステップｂ７）。この際、例えば、処理状態が不良であるとの判定結果を示す第３検査判定情報ＤＩ３が搭載検査装置１２Ｂにおいて出力された場合、処理状態の不良の対象の部品を新たな部品と交換することが可能であれば、オペレータは、不良の対象の部品を廃棄するとともに、新たな部品に交換して部品搭載基板ＰＰＡを修理する作業を行うことがある。一方、不良の対象の部品を新たな部品に交換することが不可能な場合、オペレータは、部品搭載基板ＰＰＡを廃棄する。
【0070】
次に、管理データ記憶装置１３について、図１に加えて図８を参照しながら説明する。管理データ記憶装置１３は、部品実装装置１１Ｂとデータ通信可能に接続される。また、管理データ記憶装置１３は、複数の検査装置１２を構成する半田ペースト検査装置１２Ａ、搭載検査装置１２Ｂ、及びリフロー検査装置１２Ｃの各々とデータ通信可能に接続される。上記の通り、部品実装装置１１Ｂから出力された部品吸着データセットＤＳＰＰは、管理データ記憶装置１３に入力される。また、半田ペースト検査装置１２Ａから出力された半田ペースト検査データセットＤＳＰＴ、搭載検査装置１２Ｂから出力された搭載検査データセットＤＳＭＴ、及び、リフロー検査装置１２Ｃから出力されたリフロー検査データセットＤＳＲＦについても、管理データ記憶装置１３に入力される。
【0071】
管理データ記憶装置１３は、図８に示される管理データＤＭを蓄積して記憶する装置である。管理データＤＭは、基板情報ＤＰＰ、部品情報ＤＰ、半田ペースト検査データセットＤＳＰＴ、部品吸着データセットＤＳＰＰ、搭載検査データセットＤＳＭＴ、及びリフロー検査データセットＤＳＲＦを関連付けたデータである。管理データ記憶装置１３には、管理データＤＭのデータ群が記憶される。
【0072】
基板情報ＤＰＰは、半田ペースト印刷済基板ＰＰ、部品搭載基板ＰＰＡ、及びリフロー基板ＰＰＢを特定するための情報である。基板情報ＤＰＰには、各基板を特定するための情報として、基板ＩＤなどの情報が登録されている。部品情報ＤＰは、部品実装装置１１Ｂにおける部品搭載基板ＰＰＡの生産時に用いられた部品を特定するための情報である。部品情報ＤＰには、部品を特定するための情報として、部品に固有の部品名、部品の種類を示す部品種、部品の外形寸法などの情報が登録されている。
【0073】
半田ペースト検査データセットＤＳＰＴは、既述の通り、半田ペースト検査装置１２Ａから出力された検査データセットであって、検査画像ＧＩと第３検査判定情報ＤＩ３とが関連付けられたデータセットである。部品吸着データセットＤＳＰＰは、既述の通り、部品実装装置１１Ｂから出力されたデータセットであって、第１吸着画像ＧＡ１及び第２吸着画像ＧＡ２と第３吸着判定情報ＤＡ３とが関連付けられたデータセットである。搭載検査データセットＤＳＭＴは、既述の通り、搭載検査装置１２Ｂから出力された検査データセットであって、検査画像ＧＩと第３検査判定情報ＤＩ３とが関連付けられたデータセットである。リフロー検査データセットＤＳＲＦは、既述の通り、リフロー検査装置１２Ｃから出力された検査データセットであって、検査画像ＧＩと第３検査判定情報ＤＩ３とが関連付けられたデータセットである。
【0074】
次に、管理装置１５について、図１に加えて図９，１０を参照しながら説明する。管理装置１５は、部品実装ライン１０を管理するための装置である。管理装置１５は、管理データ記憶装置１３及びアルゴリズム記憶装置１４とデータ通信可能に接続される。管理装置１５は、管理データ記憶装置１３に蓄積記憶された管理データＤＭのデータ群を読み込むことが可能である。また、管理装置１５は、後記の学習部１５４５により生成される検査アルゴリズムＩＡＬをアルゴリズム記憶装置１４に入力することが可能である。
【0075】
アルゴリズム記憶装置１４は、管理装置１５からの検査アルゴリズムＩＡＬを記憶する装置である。アルゴリズム記憶装置１４は、部品実装装置１１Ｂとデータ通信可能に接続される。また、アルゴリズム記憶装置１４は、複数の検査装置１２を構成する半田ペースト検査装置１２Ａ、搭載検査装置１２Ｂ、及びリフロー検査装置１２Ｃの各々とデータ通信可能に接続される。このため、部品実装装置１１Ｂは、アルゴリズム記憶装置１４に記憶された検査アルゴリズムＩＡＬを読み込むことが可能である。部品実装装置１１Ｂでは、第２吸着判定部４７は、検査アルゴリズムＩＡＬに基づいて第１吸着画像ＧＡ１及び第２吸着画像ＧＡ２を第１カテゴリと第２カテゴリとに分類し、吸着ノズル２５１１の処理状態の良否を判定する。同様に、各検査装置１２は、アルゴリズム記憶装置１４に記憶された検査アルゴリズムＩＡＬを読み込むことが可能である。各検査装置１２では、第２検査判定部１２３４は、検査アルゴリズムＩＡＬに基づいて検査画像ＧＩを第１カテゴリと第２カテゴリとに分類し、対応する処理装置１１の処理状態の良否を判定する。
【0076】
管理装置１５は、管理通信部１５１と、表示部１５２と、操作部１５３と、管理制御部１５４とを備える。
【0077】
管理通信部１５１は、管理データ記憶装置１３及びアルゴリズム記憶装置１４とデータ通信を行うためのインターフェースである。管理通信部１５１は、管理データＤＭのデータ群を管理データ記憶装置１３から取得するとともに、検査アルゴリズムＩＡＬをアルゴリズム記憶装置１４に送る。
【0078】
表示部１５２は、例えば液晶ディスプレイ等によって構成される。表示部１５２は、後記のカテゴリ情報生成部１５４３の要求に応じて、管理データＤＭのデータ群に含まれる第１吸着画像ＧＡ１、第２吸着画像ＧＡ２、及び検査画像ＧＩなどの各種の画像を表示する。
【0079】
操作部１５３は、キーボード、マウス、または、表示部１５２に設けられたタッチパネル等によって構成される。操作部１５３は、オペレータによる各種指令の入力操作を受け付ける。操作部１５３は、オペレータによるカテゴリ指定指令情報ＤＣＣが入力される。カテゴリ指定指令情報ＤＣＣは、部品実装装置１１Ｂに対応した画像であって、管理データＤＭに含まれる部品吸着データセットＤＳＰＰを構成する第１吸着画像ＧＡ１及び第２吸着画像ＧＡ２が、第１カテゴリと第２カテゴリとの何れのカテゴリに属するかを指定するための情報である。また、カテゴリ指定指令情報ＤＣＣは、各検査装置１２に対応した画像であって、管理データＤＭに含まれる半田ペースト検査データセットＤＳＰＴ、搭載検査データセットＤＳＭＴ、及びリフロー検査データセットＤＳＲＦを構成する検査画像ＧＩが、第１カテゴリと第２カテゴリとの何れのカテゴリに属するかを指定するための情報である。
【0080】
操作部１５３は、表示部１５２における第１吸着画像ＧＡ１、第２吸着画像ＧＡ２、及び検査画像ＧＩの表示に対応して、カテゴリ指定指令情報ＤＣＣの入力を受け付ける。これにより、オペレータは、表示部１５２に表示された各画像を確認しながら、当該各画像が第１カテゴリと第２カテゴリとの何れのカテゴリに属するかを目視判定し、その目視判定に応じたカテゴリ指定指令情報ＤＣＣを操作部１５３から入力することができる。
【0081】
管理制御部１５４は、ＣＰＵ、制御プログラムを記憶するＲＯＭ、ＣＰＵの作業領域として使用されるＲＡＭ等から構成されている。管理制御部１５４は、ＣＰＵがＲＯＭに記憶された制御プログラムを実行することにより、管理通信部１５１及び表示部１５２を制御するとともに、各種演算処理を実行する。管理制御部１５４は、主たる機能構成として、通信制御部１５４１と、表示制御部１５４２と、カテゴリ情報生成部１５４３と、学習データ生成部１５４４と、学習部１５４５とを含む。
【0082】
通信制御部１５４１は、管理通信部１５１を制御することにより、管理装置１５と管理データ記憶装置１３との間のデータ通信と、管理装置１５とアルゴリズム記憶装置１４との間のデータ通信とを制御する。表示制御部１５４２は、表示部１５２を制御する。
【0083】
カテゴリ情報生成部１５４３は、部品実装装置１１Ｂに対応した第１吸着画像ＧＡ１及び第２吸着画像ＧＡ２と、各検査装置１２に対応した検査画像ＧＩとが、第１カテゴリと第２カテゴリとの何れのカテゴリに属するかを示すカテゴリ情報ＤＣＴを生成する。カテゴリ情報生成部１５４３は、管理データＤＭのデータ群に含まれる第１吸着画像ＧＡ１及び第２吸着画像ＧＡ２と検査画像ＧＩとの全ての画像に対応してカテゴリ情報ＤＣＴを生成する。この際、カテゴリ情報生成部１５４３は、部品実装ライン１０において最下流に配置されたリフロー検査装置１２Ｃ（特定検査装置）に対応したリフロー検査データセットＤＳＲＦを構成する第３検査判定情報ＤＩ３と、操作部１５３を介して入力されるカテゴリ指定指令情報ＤＣＣとに基づいて、カテゴリ情報ＤＣＴを生成する。
【0084】
学習データ生成部１５４４は、管理データＤＭのデータ群に含まれる第１吸着画像ＧＡ１及び第２吸着画像ＧＡ２にカテゴリ情報ＤＣＴを関連付けた学習データＤＬＮを、部品実装装置１１Ｂの第２吸着判定部４７に対応して生成する。また、学習データ生成部１５４４は、管理データＤＭのデータ群に含まれる検査画像ＧＩにカテゴリ情報ＤＣＴを関連付けた学習データＤＬＮを、各検査装置１２の第２検査判定部１２３４に対応して生成する。
【0085】
学習部１５４５は、部品実装装置１１Ｂに対応した学習データＤＬＮに基づいて、第２吸着判定部４７が第１吸着画像ＧＡ１及び第２吸着画像ＧＡ２を分類する際の分類基準を機械学習し、当該分類基準に従った画像分類の手順を示す検査アルゴリズムＩＡＬを生成する。また、学習部１５４５は、各検査装置１２に対応した学習データＤＬＮに基づいて、第２検査判定部１２３４が検査画像ＧＩを分類する際の分類基準を機械学習し、当該分類基準に従った画像分類の手順を示す検査アルゴリズムＩＡＬを生成する。学習部１５４５により生成された検査アルゴリズムＩＡＬは、アルゴリズム記憶装置１４に記憶される。
【0086】
学習部１５４５が実行する機械学習の手法は、特に限定されるものではないが、例えば、ニューラルネットワーク（Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）を使用した手法が挙げられる。ニューラルネットワークは、人間の脳の構造を模した構成となっており、人間の脳におけるニューロン（神経細胞）の機能を模した論理回路を多層に積層して構成されたものである。ニューラルネットワークは、論理回路層として、入力層、隠れ層、及び出力層を含んで構成される。
【0087】
上記の通り、部品実装装置１１Ｂの第２吸着判定部４７、及び各検査装置１２の第２検査判定部１２３４による画像分類の際の分類基準を学習部１５４５が学習するときに用いられる学習データＤＬＮは、学習データ生成部１５４４によって生成される。部品実装装置１１Ｂの第２吸着判定部４７に対応した学習データＤＬＮは、管理データＤＭのデータ群に含まれる第１吸着画像ＧＡ１及び第２吸着画像ＧＡ２に、カテゴリ情報ＤＣＴを関連付けたデータである。各検査装置１２の第２検査判定部１２３４に対応した学習データＤＬＮは、管理データＤＭのデータ群に含まれる検査画像ＧＩに、カテゴリ情報ＤＣＴを関連付けたデータである。
【0088】
学習データＤＬＮを構成するカテゴリ情報ＤＣＴは、通常、操作部１５３を介したオペレータによるカテゴリ指定指令情報ＤＣＣの入力によって設定される。つまり、通常は、管理データＤＭのデータ群に含まれる第１吸着画像ＧＡ１及び第２吸着画像ＧＡ２と検査画像ＧＩとの全ての画像に対応してオペレータが、カテゴリ指定指令情報ＤＣＣの入力操作を行う必要があった。この場合、部品実装装置１１Ｂの第２吸着判定部４７、及び各検査装置１２の第２検査判定部１２３４における判定精度を高めるためには、オペレータは、膨大な量の画像に対応してカテゴリ指定指令情報ＤＣＣの入力操作を行う必要がある。この場合、オペレータにとっては大きな作業負担となる。
【0089】
そこで、本実施形態では、管理データＤＭのデータ群に含まれる第１吸着画像ＧＡ１及び第２吸着画像ＧＡ２と検査画像ＧＩとの各画像に対応したカテゴリ情報ＤＣＴを生成する場合、カテゴリ情報生成部１５４３は、カテゴリ指定指令情報ＤＣＣだけではなく、リフロー検査装置１２Ｃに対応した第３検査判定情報ＤＩ３についても参照する。この場合、オペレータは、管理データＤＭのデータ群に含まれる全ての画像に対応してカテゴリ指定指令情報ＤＣＣの入力操作を行う必要はなくなる。これにより、オペレータの作業負担を軽減しつつ、管理データＤＭのデータ群に含まれる各画像に対応したカテゴリ情報ＤＣＴを生成することができる。このため、オペレータの作業負担を軽減した上で、部品実装装置１１Ｂの第２吸着判定部４７、及び各検査装置１２の第２検査判定部１２３４における判定精度を高めることができる。
【0090】
最下流のリフロー検査装置１２Ｃに対応した第３検査判定情報ＤＩ３が良好であるとの判定結果を示す情報であり、且つ、リフロー検査装置１２Ｃ以外の半田ペースト検査装置１２Ａ及び搭載検査装置１２Ｂに対応した第３検査判定情報ＤＩ３、並びに部品実装装置１１Ｂに対応した第３吸着判定情報ＤＡ３が何れも良好であるとの判定結果を示す情報である場合を想定する。この場合、カテゴリ情報生成部１５４３は、管理データＤＭに含まれる第１吸着画像ＧＡ１及び第２吸着画像ＧＡ２と検査画像ＧＩとの各画像が第１カテゴリに属することを示すカテゴリ情報ＤＣＴを生成する。この場合、カテゴリ情報生成部１５４３は、カテゴリ指定指令情報ＤＣＣを参照せずに、各画像が第１カテゴリに属することを示すカテゴリ情報ＤＣＴを自動的に生成する。これにより、オペレータの作業負担をより確実に軽減しつつ、管理データＤＭのデータ群に含まれる各画像に対応したカテゴリ情報ＤＣＴを生成することができる。
【0091】
既述の通り、例えば、処理状態が不良であるとの判定結果を示す第３検査判定情報ＤＩ３が搭載検査装置１２Ｂにおいて出力された場合、処理状態の不良の対象の部品を新たな部品と交換することが可能であれば、オペレータは、不良の対象の部品を廃棄するとともに、新たな部品に交換して部品搭載基板ＰＰＡを修理する作業を行うことがある。この場合、搭載検査装置１２Ｂに対応した第３検査判定情報ＤＩ３が不良であるとの判定結果を示す情報であるにも関わらず、修理された部品搭載基板ＰＰＡが搭載検査装置１２Ｂよりも下流側に送られて、最下流のリフロー検査装置１２Ｃに対応した第３検査判定情報ＤＩ３が良好であるとの判定結果を示すことがある。このような、最下流のリフロー検査装置１２Ｃに対応した第３検査判定情報ＤＩ３が良好であるとの判定結果を示す情報であり、且つ、リフロー検査装置１２Ｃ以外の半田ペースト検査装置１２Ａ及び搭載検査装置１２Ｂに対応した第３検査判定情報ＤＩ３、並びに部品実装装置１１Ｂに対応した第３吸着判定情報ＤＡ３の少なくとも何れかの情報が不良であるとの判定結果を示す情報である場合を想定する。
【0092】
この場合、カテゴリ情報生成部１５４３は、管理データＤＭに含まれる第１吸着画像ＧＡ１及び第２吸着画像ＧＡ２と検査画像ＧＩとの各画像がカテゴリ指定指令情報ＤＣＣによって指定されるカテゴリに属することを示すカテゴリ情報ＤＣＴを生成する。これにより、オペレータが部品搭載基板ＰＰＡを修理する作業を行った場合などに、オペレータにより指定されたカテゴリ指定指令情報ＤＣＣに基づいて、管理データＤＭのデータ群に含まれる各画像に対応したカテゴリ情報ＤＣＴを生成することができる。
【0093】
また、最下流のリフロー検査装置１２Ｃに対応した第３検査判定情報ＤＩ３が不良であるとの判定結果を示す情報である場合、リフロー検査装置１２Ｃよりも上流側の半田印刷装置１１Ａ、部品実装装置１１Ｂ及びリフロー装置１１Ｃの少なくとも何れかの処理装置１１の処理状態が不良である可能性がある。このような、最下流のリフロー検査装置１２Ｃに対応した第３検査判定情報ＤＩ３が不良であるとの判定結果を示す情報である場合を想定する。
【0094】
この場合、カテゴリ情報生成部１５４３は、管理データＤＭに含まれる第１吸着画像ＧＡ１及び第２吸着画像ＧＡ２と検査画像ＧＩとの各画像がカテゴリ指定指令情報ＤＣＣによって指定されるカテゴリに属することを示すカテゴリ情報ＤＣＴを生成する。これにより、各処理装置１１の処理状態が不良である可能性がある場合に、オペレータにより指定されたカテゴリ指定指令情報ＤＣＣに基づいて、管理データＤＭのデータ群に含まれる各画像に対応したカテゴリ情報ＤＣＴを生成することができる。この場合、オペレータは、各処理装置１１の処理状態が不良である可能性がある場面に対応した画像だけを集中的に確認しながら、当該画像が第１カテゴリと第２カテゴリとの何れのカテゴリに属するかを目視判定し、その目視判定に応じたカテゴリ指定指令情報ＤＣＣを操作部１５３から入力することができる。
【0095】
次に、図１０のフローチャートを参照しながら、管理装置１５の学習処理について説明する。
【0096】
管理装置１５は、管理データ記憶装置１３に蓄積記憶された管理データＤＭのデータ群が管理通信部１５１を介して取得されることにより、学習処理を開始する（ステップｃ１）。まず、カテゴリ情報生成部１５４３は、管理データＤＭのデータ群に含まれる基板情報ＤＰＰ及び部品情報ＤＰによって一義的に特定される管理データＤＭごとに、最下流のリフロー検査装置１２Ｃに対応した第３検査判定情報ＤＩ３が良好であるとの判定結果を示す情報であるか否かを判断する（ステップｃ２）。
【0097】
リフロー検査装置１２Ｃに対応した第３検査判定情報ＤＩ３が良好であるとの判定結果を示す情報である場合（ステップｃ２でＹＥＳ）、カテゴリ情報生成部１５４３は、管理データＤＭごとに、リフロー検査装置１２Ｃ以外の半田ペースト検査装置１２Ａ及び搭載検査装置１２Ｂに対応した第３検査判定情報ＤＩ３、並びに部品実装装置１１Ｂに対応した第３吸着判定情報ＤＡ３が何れも良好であるとの判定結果を示す情報であるか否かを判断する（ステップｃ３）。
【0098】
半田ペースト検査装置１２Ａ及び搭載検査装置１２Ｂに対応した第３検査判定情報ＤＩ３、並びに部品実装装置１１Ｂに対応した第３吸着判定情報ＤＡ３が何れも良好であるとの判定結果を示す情報である場合（ステップｃ３でＹＥＳ）、カテゴリ情報生成部１５４３は、管理データＤＭに含まれる第１吸着画像ＧＡ１及び第２吸着画像ＧＡ２と検査画像ＧＩとの各画像が第１カテゴリに属することを示すカテゴリ情報ＤＣＴを生成する（ステップｃ４）。
【0099】
リフロー検査装置１２Ｃに対応した第３検査判定情報ＤＩ３が不良であるとの判定結果を示す情報である場合（ステップｃ２でＮＯ）、ステップｃ５に処理が移行される。また、半田ペースト検査装置１２Ａ及び搭載検査装置１２Ｂに対応した第３検査判定情報ＤＩ３、並びに部品実装装置１１Ｂに対応した第３吸着判定情報ＤＡ３の少なくとも何れかの情報が不良であるとの判定結果を示す情報である場合（ステップｃ３でＮＯ）についても、ステップｃ５に処理が移行される。
【0100】
ステップｃ５では、カテゴリ情報生成部１５４３は、リフロー検査装置１２Ｃに対応した第３検査判定情報ＤＩ３であって、判定結果が不良であることを示す第３検査判定情報ＤＩ３に関連付けられた第１吸着画像ＧＡ１及び第２吸着画像ＧＡ２と各検査画像ＧＩとの表示を要求する表示要求信号を表示制御部１５４２に向けて出力する。前記表示要求信号を受けた表示制御部１５４２は、第１吸着画像ＧＡ１及び第２吸着画像ＧＡ２と各検査画像ＧＩとの各画像を表示部１５２に表示させる。そして、操作部１５３は、表示部１５２における第１吸着画像ＧＡ１及び第２吸着画像ＧＡ２と各検査画像ＧＩとの表示に対応して、オペレータによるカテゴリ指定指令情報ＤＣＣの入力を受け付ける。オペレータは、表示部１５２に表示された各画像を確認しながら、当該各画像が第１カテゴリと第２カテゴリとの何れのカテゴリに属するかを目視判定し、その目視判定に応じたカテゴリ指定指令情報ＤＣＣを操作部１５３から入力する。
【0101】
前記表示要求信号の出力後において、カテゴリ情報生成部１５４３は、操作部１５３を介してカテゴリ指定指令情報ＤＣＣが入力されたか否かを判断する（ステップｃ６）。カテゴリ指定指令情報ＤＣＣが入力された場合（ステップｃ６でＹＥＳ）、カテゴリ情報生成部１５４３は、管理データＤＭに含まれる第１吸着画像ＧＡ１及び第２吸着画像ＧＡ２と検査画像ＧＩとの各画像がカテゴリ指定指令情報ＤＣＣによって指定されるカテゴリに属することを示すカテゴリ情報ＤＣＴを生成する（ステップｃ７）。
【0102】
ステップｃ４及びステップｃ７においてカテゴリ情報生成部１５４３によりカテゴリ情報ＤＣＴが生成されると、学習データ生成部１５４４は、管理データＤＭのデータ群に含まれる第１吸着画像ＧＡ１及び第２吸着画像ＧＡ２にカテゴリ情報ＤＣＴを関連付けた学習データＤＬＮを、部品実装装置１１Ｂの第２吸着判定部４７に対応して生成する（ステップｃ８）。また、学習データ生成部１５４４は、管理データＤＭのデータ群に含まれる検査画像ＧＩにカテゴリ情報ＤＣＴを関連付けた学習データＤＬＮを、各検査装置１２の第２検査判定部１２３４に対応して生成する（ステップｃ８）。
【0103】
学習データ生成部１５４４により学習データＤＬＮが生成されると、学習部１５４５は、部品実装装置１１Ｂに対応した学習データＤＬＮに基づいて、第２吸着判定部４７が第１吸着画像ＧＡ１及び第２吸着画像ＧＡ２を分類する際の分類基準を機械学習する（ステップｃ９）。また、学習部１５４５は、各検査装置１２に対応した学習データＤＬＮに基づいて、第２検査判定部１２３４が検査画像ＧＩを分類する際の分類基準を機械学習する（ステップｃ９）。そして、学習部１５４５は、学習した分類基準に従った画像分類の手順を示す検査アルゴリズムＩＡＬを、部品実装装置１１Ｂの第２吸着判定部４７及び各検査装置１２の第２検査判定部１２３４にそれぞれ対応して生成する（ステップｃ１０）。
【0104】
学習部１５４５により生成された検査アルゴリズムＩＡＬは、アルゴリズム記憶装置１４に記憶される。
【0105】
部品実装装置１１Ｂでは、第２吸着判定部４７は、アルゴリズム記憶装置１４に記憶された検査アルゴリズムＩＡＬを読み込むことにより、当該検査アルゴリズムＩＡＬに基づいて第１吸着画像ＧＡ１及び第２吸着画像ＧＡ２を第１カテゴリと第２カテゴリとに分類し、吸着ノズル２５１１の処理状態の良否を判定することができる。部品実装装置１１Ｂでは、判定手法が互いに異なる第１吸着判定部４６及び第２吸着判定部４７の各判定結果に基づいて第３吸着判定部４８が、吸着ノズル２５１１による部品吸着処理の処理状態の良否の最終判定を行う。これにより、処理状態の良否の最終判定の判定精度を高めることが可能となる。
【0106】
また、各検査装置１２では、第２検査判定部１２３４は、アルゴリズム記憶装置１４に記憶された検査アルゴリズムＩＡＬを読み込むことにより、当該検査アルゴリズムＩＡＬに基づいて検査画像ＧＩを第１カテゴリと第２カテゴリとに分類し、対応する処理装置１１の処理状態の良否を判定することができる。各検査装置１２では、判定手法が互いに異なる第１検査判定部１２３３及び第２検査判定部１２３４の各判定結果に基づいて第３検査判定部１２３５が、対応する処理装置１１の処理状態の良否の最終判定を行う。これにより、処理状態の良否の最終判定の判定精度を高めることが可能となる。
【0107】
なお、上述した具体的実施形態には以下の構成を有する発明が主に含まれている。
【0108】
本発明の一の局面に係る部品実装システムは、部品が搭載された部品搭載基板を生産する部品実装装置を含む複数の処理装置と、前記処理装置の処理状態を検査する１又は複数の検査装置と、を含む部品実装ラインと、前記部品実装ラインを管理する管理装置と、を備える。前記部品実装装置及び前記検査装置の少なくとも何れか複数の特定装置はそれぞれ、処理装置の処理状態の画像を取得する撮像部と、前記画像の特徴量を検出することで前記処理状態の良否を判定し、その判定結果を示す第１判定情報を出力する第１判定部と、人工知能による画像分類の手法を用いて前記画像を第１カテゴリと第２カテゴリとに分類し、前記画像が前記第１カテゴリに属する場合には前記処理状態が良好であると判定し、前記画像が前記第２カテゴリに属する場合には前記処理状態が不良であると判定し、その判定結果を示す第２判定情報を出力する第２判定部と、前記第１判定情報と前記第２判定情報とに基づいて、前記処理状態の良否の最終判定の結果を示す第３判定情報を出力する第３判定部と、を含む。前記管理装置は、前記複数の特定装置にそれぞれ対応した前記画像が前記第１カテゴリと前記第２カテゴリとの何れのカテゴリに属するかを指定するカテゴリ指定指令情報が入力される操作部と、前記複数の特定装置のうち前記部品実装ラインにおいて最下流に配置された最下流装置に対応した前記第３判定情報と前記カテゴリ指定指令情報とに基づいて、前記複数の特定装置にそれぞれ対応した前記画像が前記第１カテゴリと前記第２カテゴリとの何れのカテゴリに属するかを示すカテゴリ情報を生成するカテゴリ情報生成部と、前記画像と前記カテゴリ情報とを関連付けた学習データを、前記複数の特定装置の各々における前記第２判定部に対応して生成する学習データ生成部と、前記学習データに基づいて、前記複数の特定装置の前記第２判定部が前記画像を分類する際の分類基準を学習する学習部と、を含む。
【0109】
この部品実装システムによれば、部品実装ライン上の各特定装置では、判定手法が互いに異なる第１判定部及び第２判定部の各判定結果に基づいて第３判定部が、処理装置の処理状態の良否の最終判定を行う。これにより、処理状態の良否の最終判定の判定精度を高めることが可能となる。
【0110】
また、各特定装置の第２判定部による画像分類の際の分類基準を学習部が学習するときに用いられる学習データは、学習データ生成部によって生成される。この学習データは、各特定装置における画像にカテゴリ情報を関連付けたデータである。学習データを構成するカテゴリ情報は、通常、操作部を介したオペレータによるカテゴリ指定指令情報の入力によって設定される。つまり、通常は、各特定装置における全ての画像に対応してオペレータが、カテゴリ指定指令情報の入力操作を行う必要があった。この場合、各特定装置の第２判定部における判定精度を高めるためには、オペレータは、膨大な量の画像に対応してカテゴリ指定指令情報の入力操作を行う必要がある。この場合、オペレータにとっては大きな作業負担となる。
【0111】
そこで、各画像に対応したカテゴリ情報を生成する場合、カテゴリ情報生成部は、カテゴリ指定指令情報だけではなく、部品実装ラインにおいて最下流に配置された最下流装置に対応した第３判定情報についても参照する。この場合、オペレータは、各特定装置における全ての画像に対応してカテゴリ指定指令情報の入力操作を行う必要はなくなる。これにより、オペレータの作業負担を軽減しつつ、各画像に対応したカテゴリ情報を生成することができる。このため、オペレータの作業負担を軽減した上で、各特定装置の第２判定部における判定精度を高めることができる。
【0112】
上記の部品実装システムにおいて、前記カテゴリ情報生成部は、前記最下流装置に対応した前記第３判定情報が、前記処理状態が良好であるとの判定結果を示す情報である場合、前記カテゴリ情報として、前記複数の特定装置にそれぞれ対応した前記画像が前記第１カテゴリに属することを示す情報を生成する構成であってもよい。
【0113】
この態様では、部品実装ラインにおいて最下流に配置された最下流装置に対応した第３判定情報が良好であるとの判定結果を示す情報である場合、カテゴリ情報生成部は、各画像が第１カテゴリに属することを示すカテゴリ情報を生成する。この場合、カテゴリ情報生成部は、カテゴリ指定指令情報を参照せずに、各画像が第１カテゴリに属することを示すカテゴリ情報を自動的に生成する。これにより、オペレータの作業負担をより確実に軽減しつつ、各画像に対応したカテゴリ情報を生成することができる。
【0114】
上記の部品実装システムにおいて、前記カテゴリ情報生成部は、前記最下流装置に対応した前記第３判定情報が、前記処理状態が良好であるとの判定結果を示す情報であり、且つ、前記複数の特定装置のうち前記最下流装置以外の残余の特定装置に対応した前記第３判定情報が、前記処理状態が不良であるとの判定結果を示す情報である場合、前記カテゴリ情報として、前記複数の特定装置にそれぞれ対応した前記画像が前記カテゴリ指定指令情報によって指定されるカテゴリに属することを示す情報を生成する構成であってもよい。
【0115】
例えば、部品実装装置の下流側に配置された検査装置において処理状態が不良であるとの判定結果を示す第３判定情報が出力された場合、処理状態の不良の対象の部品を新たな部品と交換することが可能であれば、オペレータは、不良の対象の部品を廃棄するとともに、新たな部品に交換して部品搭載基板を修理する作業を行うことがある。この場合、部品実装装置の下流側の検査装置に対応した第３判定情報が不良であるとの判定結果を示す情報であるにも関わらず、修理された部品搭載基板が下流側に送られて、最下流装置に対応した第３判定情報が良好であるとの判定結果を示すことがある。このような、最下流装置に対応した第３判定情報が良好であるとの判定結果を示す情報であり、且つ、最下流装置以外の残余の特定装置に対応した第３判定情報が不良であるとの判定結果を示す情報である場合を想定する。
【0116】
この場合、カテゴリ情報生成部は、各画像がカテゴリ指定指令情報によって指定されるカテゴリに属することを示すカテゴリ情報を生成する。これにより、オペレータが部品搭載基板を修理する作業を行った場合などに、オペレータにより指定されたカテゴリ指定指令情報に基づいて、各画像に対応したカテゴリ情報を生成することができる。
【0117】
上記の部品実装システムにおいて、前記カテゴリ情報生成部は、前記最下流装置に対応した前記第３判定情報が、前記処理状態が不良であるとの判定結果を示す情報である場合、前記カテゴリ情報として、前記複数の特定装置にそれぞれ対応した前記画像が前記カテゴリ指定指令情報によって指定されるカテゴリに属することを示す情報を生成する構成であってもよい。
【0118】
最下流装置に対応した第３判定情報が不良であるとの判定結果を示す情報である場合、最下流装置よりも上流側の各処理装置の少なくとも何れかの処理装置の処理状態が不良である可能性がある。このような、最下流装置に対応した第３判定情報が不良であるとの判定結果を示す情報である場合を想定する。
【0119】
この場合、カテゴリ情報生成部は、各画像がカテゴリ指定指令情報によって指定されるカテゴリに属することを示すカテゴリ情報を生成する。これにより、各処理装置の処理状態が不良である可能性がある場合に、オペレータにより指定されたカテゴリ指定指令情報に基づいて、各画像に対応したカテゴリ情報を生成することができる。この場合、オペレータは、各処理装置の処理状態が不良である可能性がある場面に対応した画像だけを集中的に確認しながら、当該画像が第１カテゴリと第２カテゴリとの何れのカテゴリに属するかを目視判定し、その目視判定に応じたカテゴリ指定指令情報を操作部から入力することができる。
【0120】
上記の部品実装システムにおいて、前記第３判定部は、前記第１判定情報によって示される前記処理状態の良否の判定結果と、前記第２判定情報によって示される前記処理状態の良否の判定結果とが一致する場合、当該一致した判定結果を最終判定の結果として示す前記第３判定情報を出力する構成であってもよい。
【0121】
この態様では、第１判定情報によって示される処理状態の良否の判定結果と、第２判定情報によって示される処理状態の良否の判定結果とが一致する場合、第３判定部は、当該一致した判定結果を最終判定の結果として示す第３判定情報を出力する。これにより、各処理装置の処理状態の良否の最終判定の判定精度を高水準で維持することができる。
【0122】
上記の部品実装システムにおいて、前記第３判定部は、前記第１判定情報によって示される前記処理状態の良否の判定結果と、前記第２判定情報によって示される前記処理状態の良否の判定結果とが一致しない場合、前記処理状態が不良であるとの最終判定の結果を示す前記第３判定情報を出力する構成であってもよい。
【0123】
第１判定情報及び第２判定情報によって示される判定結果が一致しない場合、第１判定情報及び第２判定情報のいずれかの情報は、処理状態が不良であるとの判定結果を示す情報となる。この場合、処理装置の処理状態が不良である可能性を完全には否定できない。このため、第１判定情報及び第２判定情報によって示される判定結果が一致しない場合、第３判定部は、処理状態が不良であるとの最終判定の結果を示す第３判定情報を出力する。これにより、処理装置の処理状態が不良であることに起因して、部品搭載基板の品質が低下することをより厳格に抑制することができる。
【0124】
上記の部品実装システムにおいて、前記第３判定部は、前記第１判定情報によって示される前記処理状態の良否の判定結果と、前記第２判定情報によって示される前記処理状態の良否の判定結果とが一致しない場合、前記処理状態が良好であるとの最終判定の結果を示す前記第３判定情報を出力する構成であってもよい。
【0125】
この態様では、第１判定情報及び第２判定情報によって示される判定結果が一致しない場合、第３判定部は、処理装置の処理状態が良好であるとの最終判定の結果を示す第３判定情報を出力する。この場合、第３判定部による最終判定の判定基準が過度に厳格な基準に設定されるのを抑制することができる。
【0126】
以上説明した通り、本発明によれば、部品実装ラインにおける処理装置の処理状態に関する画像に基づく判定の判定精度を高めることが可能である。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】