JP2010061201A - Alignment mark image recognition device and alignment mark image recognition method - Google Patents

Alignment mark image recognition device and alignment mark image recognition method Download PDF

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To detect presence of foreign matter adhering to an alignment mark, and to exclude influence of a detected foreign matter to determine a gravity center of the alignment mark. <P>SOLUTION: An alignment mark image recognition device has: an area characteristic value calculation means 103 for calculating a characteristic value of a mark non-correspondence area formed by a mark non-correspondence pixel value different from a pixel value of the alignment mark from binarized image data; a decision means 104 for deciding whether or not the characteristic value of the mark non-correspondence area calculated by the area characteristic value calculation means 103 is contained in a range of a threshold value; a pixel value conversion means 105 for converting the pixel value of the mark non-correspondence area into a mark correspondence pixel value that is the pixel value of the alignment mark when the decision means 104 decides that the characteristic value of the mark non-correspondence area is contained in the range of the threshold value; and a gravity center determination means 106 for regarding an area formed by the mark correspondence pixel value after the pixel value conversion means 105 executes conversion processing as the alignment mark to determine the gravity center. <P>COPYRIGHT: (C)2010,JPO&INPIT

Description

本発明は、基板等の位置合わせに用いられるアライメントマークを認識するアライメントマーク画像認識装置およびアライメントマーク画像認識方法に関する。   The present invention relates to an alignment mark image recognition apparatus and an alignment mark image recognition method for recognizing an alignment mark used for alignment of a substrate or the like.

印刷配線板（プリント基板：以下、基板という。）に電子部品を実装する実装機や、二つの基板を熱圧着する基板熱圧着装置等において、基板の位置検出や位置合わせのためにアライメントマークが使用される。例えば、アライメントマークを認識するアライメントマーク画像認識装置が基板熱圧着装置に組み込まれた場合には、アライメントマーク画像認識装置が、二つの基板のそれぞれに設けられたアライメントマークの位置を合わせるための処理を実行することによって、基板の位置合わせが行われる。アライメントマークの位置を合わせる際に、一般に、アライメントマークの重心を検出する処理が実行される。   Alignment marks are used to detect and align the position of a printed wiring board (printed circuit board: hereinafter referred to as a substrate), such as a mounting machine that mounts electronic components or a substrate thermocompression bonding device that thermocompresses two substrates. used. For example, when an alignment mark image recognition device for recognizing alignment marks is incorporated in a substrate thermocompression bonding device, the alignment mark image recognition device performs processing for aligning the positions of the alignment marks provided on each of the two substrates. By performing the above, alignment of the substrate is performed. When aligning the alignment mark, a process for detecting the center of gravity of the alignment mark is generally performed.

アライメントマークに異物が付着したりアライメントマークに欠損が生じている場合には、検出されるアライメントマークの重心が本来の重心からずれることがある。検出されるアライメントマークの重心が本来の重心からずれている場合には、正確なアライメントマークの位置合わせを行うことができない。   When foreign matter adheres to the alignment mark or the alignment mark is defective, the center of gravity of the detected alignment mark may deviate from the original center of gravity. When the center of gravity of the detected alignment mark is deviated from the original center of gravity, accurate alignment mark alignment cannot be performed.

そこで、実装機や基板熱圧着装置等において、アライメントマークに付着した異物やアライメントマークに生じた欠損の影響を除去してアライメントマークの重心を検出する方法が採用されている（例えば、特許文献１，２参照）。   Therefore, a method of detecting the center of gravity of an alignment mark by removing the influence of foreign matters attached to the alignment mark or defects generated in the alignment mark is employed in a mounting machine, a substrate thermocompression bonding apparatus, or the like (for example, Patent Document 1). , 2).

特開平８−１２８８０９号公報（段落００１３−００１６）JP-A-8-128809 (paragraphs 0013-0016) 特開平７−３７１０４号公報（段落０００７−０００８）JP-A-7-37104 (paragraphs 0007-0008)

アライメントマーク画像認識方法の一例を説明する。図１５は、一般的なアライメントマーク画像認識方法を示す説明図である。   An example of the alignment mark image recognition method will be described. FIG. 15 is an explanatory diagram showing a general alignment mark image recognition method.

図１５（ａ）〜（ｅ）には、アライメントマーク周辺の２値化画像１が示されている。図１５（ａ）に示す２値化画像１において、白い円状に示された部分がアライメントマーク２である。アライメントマーク画像を認識するために、２値化画像１における近傍ピクセルをグループ化してオブジェクトを構築する。そして、アライメントマーク２の長軸３、短軸４、アライメントマーク面積５、検出重心６および長軸３と短軸４の比率から算出される真円度を求めるために、オブジェクトの面積等の特徴計算を行う画像処理を行う。求められた長軸３、短軸４、アライメントマーク面積５および真円度の各値（特徴値）を、予め設定されているしきい値と比較し、全ての各値がしきい値の範囲内であれば、アライメントマーク２の形状には問題がないと判断される。しきい値は、アライメントマーク２の形状公差を考慮して設定される。しきい値との比較によってアライメントマーク２の形状が問題ないと判断されると、アライメントマーク２の重心を算出し、図１５（ｂ）に示すように、算出された重心をアライメントマーク２の重心すなわちアライメントマーク重心６として採用する。   15A to 15E show a binarized image 1 around the alignment mark. In the binarized image 1 shown in FIG. 15A, the portion shown in a white circle is the alignment mark 2. In order to recognize the alignment mark image, neighboring pixels in the binarized image 1 are grouped to construct an object. Then, in order to obtain the roundness calculated from the major axis 3 and minor axis 4 of the alignment mark 2, the alignment mark area 5, the detection center of gravity 6 and the ratio of the major axis 3 and the minor axis 4, features such as the area of the object Perform image processing to perform calculations. The obtained major axis 3, minor axis 4, alignment mark area 5, and roundness values (feature values) are compared with preset threshold values, and all the values are within the threshold range. If it is within, it is determined that there is no problem in the shape of the alignment mark 2. The threshold value is set in consideration of the shape tolerance of the alignment mark 2. If it is determined that there is no problem with the shape of the alignment mark 2 by comparison with the threshold value, the center of gravity of the alignment mark 2 is calculated, and the center of gravity of the alignment mark 2 is calculated as shown in FIG. That is, the alignment mark gravity center 6 is adopted.

図１５（ｃ）および（ｄ）に示すようにアライメントマーク２上に異物７が存在したり、図１５（ｅ）に示すようにアライメントマーク２の一部に欠損８が存在する場合には、特徴値がしきい値の範囲内にありアライメントマーク２の形状に問題はないと判断された場合でも、算出された重心にもとづくアライメントマーク重心６が本来の重心からずれることがある。その結果、正確な基板の位置合わせを行うことができない。   When the foreign matter 7 exists on the alignment mark 2 as shown in FIGS. 15C and 15D, or when the defect 8 exists in a part of the alignment mark 2 as shown in FIG. Even when it is determined that the feature value is within the threshold value range and there is no problem with the shape of the alignment mark 2, the alignment mark centroid 6 based on the calculated centroid may deviate from the original centroid. As a result, accurate substrate alignment cannot be performed.

アライメントマーク２上に微細な異物７が存在したりアライメントマーク２の一部に小さな欠損８が存在する場合にアライメントマーク２の形状に問題があると判断されないようにするために、各々の特徴値に関するしきい値の範囲を狭くしたときには、特徴値のいずれかがしきい値の範囲内に入らず、問題がないアライメントマーク２の形状が、問題があると判断されるおそれがある。なお、アライメントマーク２の形状の誤差等の許容度を高くするために各々の特徴値に関するしきい値の範囲を広くした場合には、より大きい異物７が付着したり欠損８がより大きい場合でも、アライメントマーク２の形状に問題はないと判断され、アライメントマーク重心６の本来の重心からずれの程度がより大きくなる。   Each feature value is used in order to prevent a problem in the shape of the alignment mark 2 when there is a minute foreign matter 7 on the alignment mark 2 or a small defect 8 in a part of the alignment mark 2. When the threshold value range is narrowed, any one of the feature values does not fall within the threshold value range, and there is a possibility that the shape of the alignment mark 2 having no problem is determined to be problematic. When the threshold range for each feature value is increased in order to increase the tolerance of the shape error of the alignment mark 2 or the like, even if a larger foreign matter 7 is attached or the defect 8 is larger. Therefore, it is determined that there is no problem in the shape of the alignment mark 2, and the degree of deviation of the alignment mark center 6 from the original center is larger.

異物７や欠損８の影響を的確に排除してアライメントマーク重心６を求めることが好ましいが、特許文献１に記載された方法は、背景を白画素と捉えて、黒画素部分の輪郭を検出し、最も大きい輪郭をアライメントマークの輪郭と判断して、アライメントマーク重心６を求める方法である。しかし、そのような方法では、図１５（ｅ）に示されたような欠損８の影響を排除することはできない。また、特許文献１に記載された方法では、異物７の存在を直接的に検出しているわけではない。   Although it is preferable to accurately determine the alignment mark center of gravity 6 by eliminating the influence of the foreign matter 7 and the defect 8, the method described in Patent Document 1 detects the outline of the black pixel portion by regarding the background as a white pixel. In this method, the center of gravity 6 of the alignment mark is obtained by determining the largest contour as the contour of the alignment mark. However, such a method cannot eliminate the influence of the defect 8 as shown in FIG. Further, the method described in Patent Document 1 does not directly detect the presence of the foreign material 7.

また、特許文献２に記載された方法では、マーク画像の輪郭を検出し、検出された輪郭上に設定された３点の位置を変更しながら３点の中心を求める。そして、求められた多数の中心が最も密集している箇所を求め、求められた箇所に存在する複数の中心の重心をアライメントマーク重心６にする。そのような方法では、図１５（ｅ）に示されたような欠損８の影響を排除することはできるが、図１５（ｃ）に示されたような異物７の影響を排除することはできない。また、図１５（ｅ）に示されたような欠損８が存在する場合には、特許文献２に記載された方法では、図１５（ｅ）に示された白色部分の輪郭が求められるので、決定されるアライメントマーク重心６の位置は、本来の重心からずれてしまう。   In the method described in Patent Document 2, the contour of the mark image is detected, and the center of the three points is obtained while changing the position of the three points set on the detected contour. Then, a place where the obtained many centers are most dense is obtained, and the center of gravity of a plurality of centers existing at the obtained place is set as the alignment mark center of gravity 6. In such a method, the influence of the defect 8 as shown in FIG. 15E can be eliminated, but the influence of the foreign substance 7 as shown in FIG. 15C cannot be eliminated. . Further, when the defect 8 as shown in FIG. 15 (e) exists, the method described in Patent Document 2 requires the outline of the white portion shown in FIG. 15 (e). The determined position of the center of gravity 6 of the alignment mark is deviated from the original center of gravity.

そこで、本発明は、アライメントマークに付着した異物の存在を直接的に検出し、検出された異物の影響を排除してアライメントマークの重心を決定できるアライメントマーク画像認識装置およびアライメントマーク画像認識方法を提供することを目的とする。また、欠損の形状によらず、アライメントマークの輪郭部に生じた欠損の影響を排除してアライメントマークの重心を決定できるアライメントマーク画像認識装置およびアライメントマーク画像認識方法を提供することを目的とする。   Therefore, the present invention provides an alignment mark image recognition apparatus and an alignment mark image recognition method that can directly detect the presence of foreign matter attached to an alignment mark and determine the center of gravity of the alignment mark by eliminating the influence of the detected foreign matter. The purpose is to provide. It is another object of the present invention to provide an alignment mark image recognition apparatus and an alignment mark image recognition method that can determine the center of gravity of an alignment mark by eliminating the influence of the defect generated in the outline of the alignment mark regardless of the shape of the defect. .

本発明によるアライメントマーク画像認識装置は、アライメントマークを検出してアライメントマークの重心を決定するアライメントマーク画像認識装置であって、アライメントマークの周辺を撮像して画像データを得る撮像手段と、撮像手段が得た画像データを２値化して２値化データを出力する２値化手段と、２値化手段が出力した２値化データから、アライメントマークの画素値とは異なるマーク非対応画素値で形成されるマーク非対応領域の特徴値を算出する領域特徴値算出手段と、領域特徴値算出手段が算出したマーク非対応領域の特徴値が、しきい値の範囲内に入っているか否か判定する判定手段と、判定手段がマーク非対応領域の特徴値がしきい値の範囲内に入っていると判定した場合に、そのマーク非対応領域の画素値をアライメントマークの画素値であるマーク対応画素値に変換する変換処理を実行する画素値変換手段と、画素値変換手段が変換処理を実行した後のマーク対応画素値で形成される領域をアライメントマークと見なして重心を決定する重心決定手段とを備えたことを特徴とする。   An alignment mark image recognition apparatus according to the present invention is an alignment mark image recognition apparatus that detects an alignment mark and determines the center of gravity of the alignment mark, and includes an imaging unit that images the periphery of the alignment mark to obtain image data, and an imaging unit The binarization unit that binarizes the image data obtained by the binarization and outputs the binarized data, and the binarized data output by the binarization unit has a pixel value that is different from the pixel value of the alignment mark. Area feature value calculation means for calculating a feature value of a mark non-corresponding area to be formed, and whether or not the feature value of the mark non-corresponding area calculated by the area feature value calculation means is within a threshold range Determining means for determining whether the feature value of the mark non-corresponding region is within the threshold range, the pixel value of the mark non-corresponding region is A pixel value conversion unit that performs a conversion process for converting the pixel value of the event mark into a mark corresponding pixel value, and an area formed by the mark corresponding pixel value after the pixel value conversion unit performs the conversion process as an alignment mark And a center-of-gravity determining means for determining the center of gravity.

本発明による他の態様のアライメントマーク画像認識装置は、円形のアライメントマークを検出してアライメントマークの重心を決定するアライメントマーク画像認識装置であって、アライメントマークの周辺を撮像して画像データを得る撮像手段と、撮像手段が得た画像データを２値化して２値化データを出力する２値化手段と、２値化手段が出力した２値化データにもとづいて、アライメントマークの画素値であるマーク対応画素値で形成される領域の外郭を検出する輪郭検出手段と、輪郭検出手段が検出した外郭にもとづいて円の最小二乗法を用いて円の重心を求め、求めた重心をアライメントマークの重心に決定する重心決定手段とを備えたことを特徴とする。   An alignment mark image recognition apparatus according to another aspect of the present invention is an alignment mark image recognition apparatus that detects a circular alignment mark and determines the center of gravity of the alignment mark, and obtains image data by imaging the periphery of the alignment mark. Based on the image pickup means, the binarization means for binarizing the image data obtained by the image pickup means and outputting the binarized data, the pixel value of the alignment mark based on the binarized data output by the binarization means Contour detection means for detecting the outline of an area formed by a certain pixel-corresponding pixel value, and using the least square method of the circle based on the outline detected by the contour detection means, the circle centroid is obtained, and the obtained centroid is the alignment mark. And a center of gravity determining means for determining the center of gravity.

本発明によるアライメントマーク画像認識方法は、アライメントマークを検出してアライメントマークの重心を決定するアライメントマーク画像認識方法であって、アライメントマークの周辺を撮像して画像データを得る撮像処理と、撮像処理で得られた画像データを２値化して２値化データにする２値化処理と、２値化処理で得られた２値化データから、アライメントマークの画素値とは異なるマーク非対応画素値で形成されるマーク非対応領域の特徴値を算出する領域特徴値算出処理と、領域特徴値算出処理で算出されたマーク非対応領域の特徴値が、しきい値の範囲内に入っているか否か判定する判定処理と、判定処理でマーク非対応領域の特徴値がしきい値の範囲内に入っていると判定された場合に、そのマーク非対応領域の画素値をアライメントマークの画素値であるマーク対応画素値に変換する画素値変換処理と、画素値変換処理を実行した後のマーク対応画素値で形成される領域をアライメントマークと見なして重心を決定する重心決定処理とを含むことを特徴とする。   An alignment mark image recognition method according to the present invention is an alignment mark image recognition method that detects an alignment mark and determines the center of gravity of the alignment mark, and includes an imaging process for imaging the periphery of the alignment mark to obtain image data, and an imaging process The non-mark corresponding pixel value different from the pixel value of the alignment mark from the binarization processing that binarizes the image data obtained in step 2 into binarized data and the binarization data obtained by the binarization processing Whether or not the feature value calculation process for calculating the feature value of the mark non-corresponding area formed in step 1 and the feature value of the mark non-corresponding area calculated by the area feature value calculation process are within the threshold range. And the pixel value of the mark non-corresponding area when it is determined in the determination process that the feature value of the mark non-corresponding area is within the threshold range A pixel value conversion process that converts the pixel value of the alignment mark into a pixel value corresponding to the mark, and a center of gravity determination that determines the center of gravity by regarding the region formed by the mark corresponding pixel value after the pixel value conversion process as an alignment mark Processing.

本発明による他の態様のアライメントマーク画像認識方法は、円形のアライメントマークを検出してアライメントマークの重心を決定するアライメントマーク画像認識方法であって、アライメントマークの周辺を撮像して画像データを得る撮像処理と、撮像処理で得られた画像データを２値化して２値化データにする２値化処理と、２値化処理で得られた２値化データにもとづいて、アライメントマークの画素値であるマーク対応画素値で形成される領域の外郭を検出する輪郭検出処理と、輪郭検出処理で検出された外郭にもとづいて円の最小二乗法を用いて円の重心を求め、求めた重心をアライメントマークの重心に決定する重心決定処理とを含むことを特徴とする。   Another aspect of the alignment mark image recognition method according to the present invention is an alignment mark image recognition method that detects a circular alignment mark and determines the center of gravity of the alignment mark, and obtains image data by imaging the periphery of the alignment mark. Based on the imaging process, the binarization process that binarizes the image data obtained by the imaging process into binarized data, and the binarized data obtained by the binarization process, the pixel value of the alignment mark Based on the contour detection process for detecting the outline of the area formed by the mark-corresponding pixel values and the outline detected by the contour detection process, the circle center of gravity is obtained using the least square method, and the obtained center of gravity is obtained. And a center of gravity determination process for determining the center of gravity of the alignment mark.

本発明によれば、アライメントマークに付着した異物の存在を直接的に検出し、検出された異物の影響を排除してアライメントマークの重心を決定することができる。また、本発明の他の態様によれば、欠損の形状によらず、アライメントマークの輪郭部に生じた欠損の影響を排除してアライメントマークの重心を決定することができる。   According to the present invention, it is possible to directly detect the presence of foreign matter attached to the alignment mark, and to determine the center of gravity of the alignment mark by eliminating the influence of the detected foreign matter. Further, according to another aspect of the present invention, it is possible to determine the center of gravity of the alignment mark by eliminating the influence of the defect generated in the contour portion of the alignment mark, regardless of the shape of the defect.

以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。図１（Ａ），（Ｂ）は、本発明によるアライメントマーク画像認識装置の主要部を示すブロック図である。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. 1A and 1B are block diagrams showing the main part of an alignment mark image recognition apparatus according to the present invention.

図１（Ａ）に示すアライメントマーク画像認識装置２００は、アライメントマークの周辺を撮像して画像データを得る撮像手段１０１と、撮像手段１０１が得た画像データを２値化して２値化データを出力する２値化手段１０２と、２値化手段１０２が出力した２値化データから、アライメントマークの画素値とは異なるマーク非対応画素値（例えば、画素値が８ビットで表現される場合の「黒」に対応する０）で形成されるマーク非対応領域の特徴値（例えば、面積、長軸の長さおよび短軸の長さ）を算出する領域特徴値算出手段１０３と、領域特徴値算出手段１０３が算出したマーク非対応領域の特徴値がしきい値の範囲内に入っているか否か判定する判定手段１０４と、判定手段１０４がマーク非対応領域の特徴値がしきい値の範囲内に入っていると判定した場合に、そのマーク非対応領域の画素値をアライメントマークの画素値であるマーク対応画素値（例えば、画素値が８ビットで表現される場合の「白」に対応する２５５）に変換する変換処理を実行する画素値変換手段１０５と、画素値変換手段１０５が変換処理を実行した後のマーク対応画素値で形成される領域をアライメントマークと見なして重心を決定する重心決定手段１０６とを備えている。   An alignment mark image recognition apparatus 200 shown in FIG. 1A captures binarized data by binarizing the image data obtained by the image capturing unit 101 and the image capturing unit 101 that captures image data by capturing the periphery of the alignment mark. From the binarization unit 102 to be output and the binarized data output from the binarization unit 102, a mark non-corresponding pixel value different from the pixel value of the alignment mark (for example, when the pixel value is expressed by 8 bits) A region feature value calculation unit 103 that calculates a feature value (for example, area, major axis length, and minor axis length) of a non-mark-corresponding region formed by “0” corresponding to “black”; The determination unit 104 determines whether or not the feature value of the mark non-corresponding region calculated by the calculation unit 103 is within the threshold range, and the determination unit 104 determines that the feature value of the mark non-corresponding region is within the threshold range Inside If it is determined that it is included, the pixel value of the mark non-corresponding region is changed to the mark corresponding pixel value that is the pixel value of the alignment mark (for example, 255 corresponding to “white” when the pixel value is expressed by 8 bits). The pixel value conversion means 105 that executes conversion processing for converting to), and the center of gravity determination that determines the center of gravity by regarding the region formed by the mark-corresponding pixel values after the pixel value conversion means 105 executes the conversion processing as an alignment mark. Means 106.

領域特徴値算出手段１０２は、一例として、特徴値としての面積、長軸の長さおよび短軸の長さを算出し、判定手段１０４は、領域特徴値算出手段が算出した面積、長軸の長さおよび短軸の長さのそれぞれが、それぞれに対応するしきい値の範囲内に入っている場合に、マーク非対応領域の特徴値がしきい値の範囲内に入っていると判定することができる。   For example, the area feature value calculation unit 102 calculates the area as the feature value, the length of the major axis, and the length of the minor axis. The determination unit 104 calculates the area and the major axis of the area feature value calculation unit. When each of the length and the length of the short axis is within the corresponding threshold range, it is determined that the feature value of the mark non-corresponding region is within the threshold range. be able to.

図１（Ｂ）に示すアライメントマーク画像認識装置２１０は、アライメントマークの周辺を撮像して画像データを得る撮像手段１０１と、撮像手段１０１が得た画像データを２値化して２値化データを出力する２値化手段１０２と、２値化手段１０２が出力した２値化データから、アライメントマークに対応するマーク対応画素値で形成される領域の輪郭を検出する輪郭検出手段１０８と、輪郭検出手段が検出した輪郭にもとづいて円の最小二乗法を用いて円の重心を求め、求めた重心をアライメントマークの重心に決定する重心決定手段１０９とを備えている。   An alignment mark image recognition device 210 shown in FIG. 1B captures binarized data by binarizing the image data obtained by the image capturing unit 101 and the image capturing unit 101 that captures image data around the alignment mark. Binarization means 102 to be output, contour detection means 108 for detecting the contour of the region formed by the mark corresponding pixel value corresponding to the alignment mark from the binarized data output by the binarization means 102, and contour detection The center of gravity of the circle is determined using the least square method of the circle based on the contour detected by the means, and the center of gravity of the circle is determined as the center of gravity of the alignment mark.

重心決定手段１０９は、一例として、アライメントマークの外郭を形成する複数の点の座標を用いて円の最小二乗法によって円を決定し、決定された円の周との間の距離がしきい値よりも小さい点を除外して、あらためて円の最小二乗法によって決定した円の重心を、アライメントマークの重心に決定する。   For example, the center-of-gravity determination unit 109 determines a circle by the least-square method of a circle using the coordinates of a plurality of points forming the outline of the alignment mark, and the distance between the determined circle circumference is a threshold value The center of gravity of the circle determined again by the least square method of the circle is determined as the center of gravity of the alignment mark.

実施形態１．
次に、本発明によるアライメントマーク画像認識方法の第１の実施形態（実施形態１）を説明する。第１の実施形態のアライメントマーク画像認識方法は、アライメントマークの内部に付着した異物の影響を排除してアライメントマークの重心を決定できる方法であるが、アライメントマークの内部に生じた欠損の影響も排除される。第１の実施形態のアライメントマーク画像認識方法は、図１（Ａ）に例示されたアライメントマーク画像認識装置２００において実行される。 Embodiment 1. FIG.
Next, a first embodiment (embodiment 1) of an alignment mark image recognition method according to the present invention will be described. The alignment mark image recognition method according to the first embodiment is a method that can determine the center of gravity of an alignment mark by eliminating the influence of foreign matter adhering to the inside of the alignment mark. Eliminated. The alignment mark image recognition method according to the first embodiment is executed in the alignment mark image recognition apparatus 200 illustrated in FIG.

図２は、アライメントマークの内部に存在する異物を排除する方法を示す説明図である。図２（ａ），（ｂ）には、アライメントマーク２の周辺の２値化画像１が示されている。図２（ａ）に示すように、アライメントマーク２の内部に異物７が付着したとする。また、本実施形態では、２値化画像１において、アライメントマーク２は白画素で表され、背景９および異物７は黒画素で表されるとする。   FIG. 2 is an explanatory diagram showing a method for removing foreign matter existing inside the alignment mark. 2A and 2B show a binarized image 1 around the alignment mark 2. As shown in FIG. 2A, it is assumed that the foreign matter 7 has adhered to the inside of the alignment mark 2. In the present embodiment, in the binarized image 1, the alignment mark 2 is represented by white pixels, and the background 9 and the foreign object 7 are represented by black pixels.

撮像手段１０１は、アライメントマーク２の周辺を撮像して画像データを得る。２値化手段１０２は、撮像手段１０１が得た画像データを２値化して２値化画像１の画像データを出力する。本実施形態では、撮像手段１０１は、８ビットデータで表されるデータを出力するとし、２値化データを、「白」に相当する２５５、および「黒」に相当する０であるとする。   The imaging unit 101 captures the periphery of the alignment mark 2 to obtain image data. The binarization unit 102 binarizes the image data obtained by the imaging unit 101 and outputs the image data of the binarized image 1. In the present embodiment, it is assumed that the imaging unit 101 outputs data represented by 8-bit data, and the binarized data is 255 corresponding to “white” and 0 corresponding to “black”.

領域特徴値算出手段１０３は、２値化画像１における近傍ピクセルをグループ化してオブジェクトを構築する。オブジェクトを構築するときに、黒画素が連続する領域を１つのオブジェクトにする。そして、領域特徴値算出手段１０３は、黒画素のみを含むオブジェクトの長軸、短軸および面積を算出する画像処理を行う。なお、オブジェクトの長軸および短軸は、例えば、オブジェクトが内接する楕円の長軸および短軸として定義される。また、図２（ａ）に示す例では、背景９の矩形領域および異物７の略円形領域が、黒画素のみを含むオブジェクトである。   The region feature value calculation unit 103 constructs an object by grouping neighboring pixels in the binarized image 1. When constructing an object, an area in which black pixels are continuous is made into one object. Then, the region feature value calculation unit 103 performs image processing for calculating the long axis, the short axis, and the area of an object including only black pixels. The major and minor axes of the object are defined as, for example, the major and minor axes of an ellipse that is inscribed in the object. In the example shown in FIG. 2A, the rectangular area of the background 9 and the substantially circular area of the foreign object 7 are objects including only black pixels.

判定手段１０４は、黒画素のみを含むオブジェクトの面積、長軸および短軸のそれぞれが、予め設定されている対応するしきい値の範囲内に入っているか否か判定する。そして、面積、長軸および短軸のそれぞれが対応するしきい値の範囲内に入っている場合に、そのオブジェクトを異物７と判定する。なお、面積、長軸および短軸のしきい値は、背景９を異物７と判定しないように設定されている。   The determination unit 104 determines whether the area of the object including only the black pixel, the long axis, and the short axis are within the corresponding threshold values set in advance. Then, when each of the area, the major axis, and the minor axis falls within the corresponding threshold range, the object is determined as the foreign object 7. The area, the long axis, and the short axis threshold values are set so that the background 9 is not determined as the foreign object 7.

画素値変換手段１０５は、判定手段１０４が異物７と判定した場合に、異物７の画素値（この例では、「０」）をアライメントマーク２の画素値（この例では、「２５５」）に変換する変換処理を実行する。そして、重心決定手段１０６は、画素値変換手段１０５が変換処理を実行した後のマーク対応画素値（この例では、「２５５」）で形成される領域をアライメントマーク２と見なして重心を決定する。すなわち、図２（ｂ）に示すようなアライメントマーク２を対象にして重心を決定することができる。その後、アライメントマーク画像認識装置２００は、アライメントマーク２の長軸３、短軸４、アライメントマーク面積５、検出重心６および長軸３と短軸４の比率から算出される真円度を求めるために、オブジェクトの面積等の特徴計算を行う画像処理を行う。求められた長軸３、短軸４、アライメントマーク面積５および真円度の各値（特徴値）を、予め設定されているしきい値と比較し、全ての各値がしきい値の範囲内であれば、アライメントマーク２の形状には問題がないと判断する。   When the determination unit 104 determines that the foreign object 7 is detected, the pixel value conversion unit 105 converts the pixel value of the foreign object 7 (in this example, “0”) to the pixel value of the alignment mark 2 (in this example, “255”). Execute the conversion process to convert. The center-of-gravity determination unit 106 determines the center of gravity by regarding the region formed by the mark-corresponding pixel value (in this example, “255”) after the pixel value conversion unit 105 performs the conversion process as the alignment mark 2. . That is, the center of gravity can be determined for the alignment mark 2 as shown in FIG. Thereafter, the alignment mark image recognition apparatus 200 obtains the roundness calculated from the long axis 3, the short axis 4, the alignment mark area 5, the detected center of gravity 6, and the ratio of the long axis 3 to the short axis 4 of the alignment mark 2. In addition, image processing for performing feature calculation such as the area of the object is performed. The obtained major axis 3, minor axis 4, alignment mark area 5, and roundness values (feature values) are compared with preset threshold values, and all the values are within the threshold range. If it is within, it is determined that there is no problem in the shape of the alignment mark 2.

第１の実施形態では、図２（ａ）に示すようにアライメントマーク２の内部に異物７が存在していたり、アライメントマーク２の内部に欠損がある場合に、異物７や欠損が検出され、アライメントマーク２から異物７や欠損（画素値が「０」である欠損）が排除される。よって、アライメントマーク２の重心を正確に決定することができる。   In the first embodiment, as shown in FIG. 2A, when the foreign matter 7 exists inside the alignment mark 2 or when there is a defect inside the alignment mark 2, the foreign substance 7 or the defect is detected. The alignment mark 2 eliminates foreign matter 7 and defects (defects having a pixel value of “0”). Therefore, the center of gravity of the alignment mark 2 can be accurately determined.

実施形態２．
次に、本発明によるアライメントマーク画像認識方法の第２の実施形態（実施形態２）を説明する。第１の実施形態のアライメントマーク画像認識方法では、
アライメントマーク２の輪郭に接していない異物７や欠損の影響を排除したが、第２の実施形態では、アライメントマーク２の輪郭の部分を含む領域に存在する異物７や欠損の影響を排除する。第２の実施形態のアライメントマーク画像認識方法は、図１（Ｂ）に例示されたアライメントマーク画像認識装置２１０において実行される。 Embodiment 2. FIG.
Next, a second embodiment (embodiment 2) of an alignment mark image recognition method according to the present invention will be described. In the alignment mark image recognition method of the first embodiment,
Although the influence of the foreign substance 7 not touching the outline of the alignment mark 2 and the defect is eliminated, in the second embodiment, the influence of the foreign substance 7 and the defect existing in the region including the outline part of the alignment mark 2 is eliminated. The alignment mark image recognition method of the second embodiment is executed in the alignment mark image recognition device 210 illustrated in FIG.

図３および図４は、アライメントマークの内部に存在する異物を排除する方法を示す説明図である。図３（ａ）に示すように、アライメントマーク２の輪郭の部分を含む領域に異物７が付着したとする。また、本実施形態でも、２値化画像１において、アライメントマーク２は白画素で表され、背景９および異物７は黒画素で表されるとする。   3 and 4 are explanatory views showing a method of removing foreign matters existing inside the alignment mark. As shown in FIG. 3A, it is assumed that the foreign matter 7 is attached to a region including the contour portion of the alignment mark 2. Also in this embodiment, in the binarized image 1, the alignment mark 2 is represented by white pixels, and the background 9 and the foreign material 7 are represented by black pixels.

アライメントマーク２の輪郭の部分を含む領域に異物７が付着した場合には、第１の実施形態で使用した方法である異物７のみを含むオブジェクトを構築する方法を適用することができない。そこで、第２の実施形態では、オブジェクトを構築する方法を使用せず、異物７および欠損の影響を排除する。具体的には、アライメントマーク２の正常な部分の情報を用いて、異物７および欠損の影響を排除する。より具体的には、最小二乗法用いてアライメントマーク２の輪郭を抽出する方法によって、異物７および欠損の影響を排除する。   When the foreign matter 7 adheres to a region including the contour portion of the alignment mark 2, the method of constructing an object including only the foreign matter 7 which is the method used in the first embodiment cannot be applied. Therefore, in the second embodiment, the method of constructing the object is not used, and the influence of the foreign matter 7 and the defect is eliminated. Specifically, the information of the normal part of the alignment mark 2 is used to eliminate the influence of the foreign matter 7 and the defect. More specifically, the influence of the foreign matter 7 and the defect is eliminated by a method of extracting the contour of the alignment mark 2 using the least square method.

図３（ｂ）〜（ｄ）および図４（ｅ）〜（ｈ）を参照して、異物７および欠損の影響を排除する方法を説明する。   With reference to FIGS. 3B to 3D and FIGS. 4E to 4H, a method for eliminating the influence of the foreign matter 7 and the defect will be described.

撮像手段１０１は、アライメントマーク２の周辺を撮像して画像データを得る。２値化手段１０２は、撮像手段１０１が得た画像データを２値化して２値化画像１の画像データを出力する。本実施形態では、撮像手段１０１は、８ビットデータで表されるデータを出力するとし、２値化データを、「白」に相当する２５５、および「黒」に相当する０であるとする。   The imaging unit 101 captures the periphery of the alignment mark 2 to obtain image data. The binarization unit 102 binarizes the image data obtained by the imaging unit 101 and outputs the image data of the binarized image 1. In the present embodiment, it is assumed that the imaging unit 101 outputs data represented by 8-bit data, and the binarized data is 255 corresponding to “white” and 0 corresponding to “black”.

輪郭検出手段１０８は、アライメントマーク２の輪郭と異物７および背景９との境目になるポイントを求める。図３（ｂ）に示すように、アライメントマーク２の内部に仮中心Ａ１０を設定し、仮中心Ａ１０とアライメントマーク２の外部の点Ａ’とを繋ぐ直線を引くと、直線上に、異物７の境目にぶつかるポイントが出てくる。このポイントは、アライメントマーク２の白画素から異物７の黒画素に変化するポイントである。仮中心Ａ１０の位置は、アライメントマーク２の内部における任意の位置として指定可能であるが、円形のアライメントマーク２の輪郭全体におけるエッジ１１を仮中心Ａ１０と点Ａ’と間の距離を一定にして検出することを想定した場合には、アライメントマーク２の中心付近に設定することが好ましい。   The contour detection unit 108 obtains a point that is a boundary between the contour of the alignment mark 2 and the foreign object 7 and the background 9. As shown in FIG. 3B, when the temporary center A10 is set inside the alignment mark 2 and a straight line connecting the temporary center A10 and the point A ′ outside the alignment mark 2 is drawn, the foreign matter 7 is placed on the straight line. The point that hits the boundary of the will come out. This point is a point at which the white pixel of the alignment mark 2 changes to the black pixel of the foreign object 7. The position of the temporary center A10 can be designated as an arbitrary position inside the alignment mark 2, but the distance between the temporary center A10 and the point A ′ is constant for the edge 11 in the entire contour of the circular alignment mark 2. When it is assumed that detection is performed, it is preferable to set the position near the center of the alignment mark 2.

仮中心Ａ１０と点Ａ’と間のピクセル値の推移を見ると図３（ｃ）に示すようになる。白画素から黒画素に変化するポイント（点）をエッジ１１ということにする。図３（ｂ）には、仮中心Ａ１０と点Ａ’と間の１箇所のみでエッジ１１が検出されている様子が示されているが、同様の処理（アライメントマーク２の白画素から異物７の黒画素に変化するポイントを探す処理）を、仮中心Ａ１０からアライメントマーク２と異物７および背景９との境目全てに対して実行すると、図３（ｄ）に示すように、アライメントマーク２の外郭におけるエッジａからエッジｎで表されているエッジ１１が検出される。なお、エッジ１１におけるエッジａからエッジｎまでのエッジ間の間隔は、固定的なサンプルリング角度θに応じた間隔である。サンプルリング角度θは、想定される異物７の大きさ等を考慮して決定される。なお、エッジ１１と表現する場合、エッジ１１は、多数のエッジ（エッジａ〜ｎの全てまたは一部）を含むものである。   FIG. 3C shows the transition of the pixel value between the temporary center A10 and the point A '. A point (point) at which the white pixel changes to the black pixel is referred to as an edge 11. FIG. 3B shows a state in which the edge 11 is detected only at one place between the temporary center A10 and the point A ′. Similar processing (from the white pixel of the alignment mark 2 to the foreign object 7 is shown. 3) is performed on all the boundaries between the alignment mark 2 and the foreign matter 7 and the background 9 from the temporary center A10, as shown in FIG. An edge 11 represented by edge n from edge a in the outline is detected. Note that the interval between the edges a to n in the edge 11 is an interval according to a fixed sampling angle θ. The sampling angle θ is determined in consideration of the assumed size of the foreign material 7 and the like. When expressed as the edge 11, the edge 11 includes a large number of edges (all or a part of the edges a to n).

輪郭検出手段１０８は、検出したエッジ１１の画像上の位置を、仮中心Ａ１０の座標（Ｘ０，Ｙ０）とともにＸＹ座標（Ｘｉ，Ｙｉ）（ｉ：ａ〜ｎ）として記憶する。アライメントマーク２の外郭における全てのエッジ１１が検出されると既知の円の最小二乗法を用いた計算を行う。   The contour detection unit 108 stores the detected position of the edge 11 on the image as XY coordinates (Xi, Yi) (i: a to n) together with the coordinates (X0, Y0) of the temporary center A10. When all the edges 11 in the outline of the alignment mark 2 are detected, calculation using a known method of least squares of a circle is performed.

図４（ｅ）には、円の最小二乗法による計算対象になるエッジ１１と仮中心Ａ１０との位置が示されている。円の最小二乗法により求められた円および重心は、図４（ｆ）に示す最小二乗法計算円１２および最小二乗法計算円重心１３である。最小二乗法計算円１２は、アライメントマーク２の輪郭よりずれた箇所に位置している。ずれた理由は、アライメントマーク２の輪郭部分に存在する異物７または欠損の影響を受けたことである。この影響を排除するために、アライメントマーク２と異物７との境目にあるエッジ１１を排除すること考える。アライメントマーク２と異物７との境目にあるエッジ１１を排除するために、最小二乗法計算円１２と全てのエッジ１１との距離に着目する。   FIG. 4 (e) shows the positions of the edge 11 and the temporary center A10 that are to be calculated by the method of least squares of a circle. The circle and the center of gravity obtained by the least square method of the circle are the least square method calculation circle 12 and the least square method calculation circle center of gravity 13 shown in FIG. The least square method calculation circle 12 is located at a position shifted from the contour of the alignment mark 2. The reason for the deviation is that it is affected by the foreign matter 7 or a defect present in the contour portion of the alignment mark 2. In order to eliminate this influence, it is considered to eliminate the edge 11 at the boundary between the alignment mark 2 and the foreign material 7. In order to eliminate the edge 11 at the boundary between the alignment mark 2 and the foreign substance 7, attention is paid to the distance between the least square method calculation circle 12 and all the edges 11.

図４（ｆ）には、最小二乗法計算円とエッジとの間の距離１４が示されている。最小二乗法計算円１２と、アライメントマーク２と異物７との境目にあるエッジ１１との間の距離は、アライメントマーク２の正常な輪郭部（異物７が付着していない輪郭部）におけるエッジ１１との間の距離よりも大きい。よって、最小二乗法計算円とエッジとの間の距離１４に関してしきい値を設定し、最小二乗法計算円１２とエッジ１１との間の距離をしきい値と比較することによって、異物７によるエッジ１１と正常な輪郭部にあるエッジ１１とを区別することができる。具体的には、最小二乗法計算円１２の周とエッジ１１との間の距離がしきい値よりも小さい場合には、そのエッジ１１を、異物７によるエッジ１１であるとする。なお、しきい値は、異物７の位置や大きさを考慮して設定される。   FIG. 4F shows the distance 14 between the least squares calculation circle and the edge. The distance between the least square method calculation circle 12 and the edge 11 at the boundary between the alignment mark 2 and the foreign object 7 is the edge 11 in the normal contour part (contour part to which the foreign object 7 is not attached) of the alignment mark 2. Greater than the distance between. Therefore, the threshold value is set for the distance 14 between the least squares calculation circle and the edge, and the distance between the least square method calculation circle 12 and the edge 11 is compared with the threshold value. The edge 11 can be distinguished from the edge 11 in the normal contour portion. Specifically, when the distance between the circumference of the least square method calculation circle 12 and the edge 11 is smaller than the threshold value, the edge 11 is assumed to be the edge 11 due to the foreign matter 7. The threshold value is set in consideration of the position and size of the foreign material 7.

図４（ｆ）に示す最小二乗法計算から除外されるエッジ１５は、最小二乗法計算円とエッジとの間の距離１４に関するしきい値の範囲から外れたエッジ１１である。図４（ｈ）には、最小二乗法計算から除外されるエッジ１５を除いたエッジ１１を対象にして円の最小二乗法を再度計算した結果が示されている。図４（ｈ）には、アライメントマーク２の輪郭と最小二乗法で求められた円の輪郭とが一致していることが示されている。最小二乗法計算円重心１３は、円の最小二乗法の計算によって求められるので、求められた最小二乗法計算円重心１３をアライメントマークの重心として採用する。   The edge 15 excluded from the least square method calculation shown in FIG. 4F is an edge 11 that is out of the range of the threshold regarding the distance 14 between the least square method calculation circle and the edge. FIG. 4 (h) shows the result of recalculating the least square method of a circle for the edge 11 excluding the edge 15 excluded from the least square method calculation. FIG. 4H shows that the contour of the alignment mark 2 matches the contour of the circle obtained by the least square method. Since the least square method calculated circle centroid 13 is obtained by the calculation of the least square method of the circle, the obtained least square method calculated centroid 13 is adopted as the centroid of the alignment mark.

なお、ここでは、主として異物７を排除する方法を説明したが、アライメントマーク２の欠損も排除することができる。   Here, the method of mainly removing the foreign matter 7 has been described, but the defect of the alignment mark 2 can also be eliminated.

第２の実施形態では、図３（ａ）に示すようにアライメントマーク２の輪郭部に異物７が存在していたり、アライメントマーク２の輪郭部に欠損がある場合に、異物７や欠損（画素値が「０」である欠損）の影響を排除して、アライメントマーク２の重心を正確に決定することができる。   In the second embodiment, as shown in FIG. 3A, when the foreign matter 7 exists in the contour portion of the alignment mark 2 or there is a defect in the contour portion of the alignment mark 2, the foreign matter 7 or the defect (pixel The center of gravity of the alignment mark 2 can be accurately determined by eliminating the influence of a defect having a value of “0”.

実施例１．
次に、第１の実施形態のアライメントマーク画像認識方法が適用された第１実施例（実施例１）としての基板熱圧着装置を説明する。図５は、基板熱圧着装置の構成例を示すブロック図である。図６は、基板熱圧着装置においてアライメントマーク画像認識方法を実行する部分を示すブロック図である。図７は、熱圧着対象の基板を示す説明図、図８は、基板位置合わせ状態を示す説明図、図９は、基板位置合わせ処理を示すフローチャート、図１０は、アライメントマーク重心位置を検出する処理を示すフローチャートである。 Example 1.
Next, a substrate thermocompression bonding apparatus as a first example (Example 1) to which the alignment mark image recognition method of the first embodiment is applied will be described. FIG. 5 is a block diagram illustrating a configuration example of the substrate thermocompression bonding apparatus. FIG. 6 is a block diagram showing a portion for executing the alignment mark image recognition method in the substrate thermocompression bonding apparatus. FIG. 7 is an explanatory diagram showing a substrate to be thermocompression bonded, FIG. 8 is an explanatory diagram showing a substrate alignment state, FIG. 9 is a flowchart showing a substrate alignment process, and FIG. 10 detects the alignment mark barycentric position. It is a flowchart which shows a process.

基板熱圧着装置は、二つの基板を所定の位置関係で位置合わせを行い、位置合わせをした状態で加圧と加熱を行うことによって、二つの基板を接続する機能を有する装置である。二つの基板の接続するために熱硬化樹脂が用いられる。基板熱圧着装置は、加熱によって熱硬化樹脂を硬化して、二つの基板を接続するとともに接続を保持させる。そして、二つの基板を所定の位置関係で位置を合わせる処理を、画像処理を用いた位置補正処理によって実行する。   The substrate thermocompression bonding apparatus is an apparatus having a function of connecting two substrates by aligning the two substrates in a predetermined positional relationship and performing pressurization and heating in the aligned state. A thermosetting resin is used to connect the two substrates. The substrate thermocompression bonding device cures the thermosetting resin by heating, connects the two substrates, and holds the connection. Then, a process of aligning the positions of the two substrates in a predetermined positional relationship is executed by a position correction process using image processing.

二つの基板は、ともにリジッドな基板であってもよいし、ともにフレキシブル基板であってもよいし、一方がリジッドな基板であり他方がフレキシブル基板であってもよい。また、以下の実施例では、二つの基板を接続する基板熱圧着装置を例にするが、本発明を、基板に電子部品を実装する実装機等に適用することもできる。   Both of the two substrates may be rigid substrates, both may be flexible substrates, one may be a rigid substrate, and the other may be a flexible substrate. In the following embodiments, a substrate thermocompression bonding apparatus that connects two substrates is taken as an example, but the present invention can also be applied to a mounting machine or the like that mounts electronic components on a substrate.

図４に示す基板熱圧着装置１００は、装置全体を制御するパーソナルコンピュータ（以下、ＰＣという。）５２を含む。ＰＣ５２は、出して、４つの制御を行う。第１の制御は、カメラ５４で撮像された画像をＰＣ５２に取り込むための画像入力装置５３の制御である。第２の制御は、装置に組み込まれたモータ（ＸＹθ軸モータおよびＸＹ軸モータ）５６を制御するモータ制御装置５５の制御である。第３の制御は、基板を熱圧着するヒータユニット５８の温度・時間コントロールを行うヒータコントローラ５７の制御である。第４の制御は、装置に組み込まれた各種入出力機器６０および照明（リング照明）６１の入出力制御を行う入出力制御装置５９の制御である。   A substrate thermocompression bonding apparatus 100 shown in FIG. 4 includes a personal computer (hereinafter referred to as a PC) 52 that controls the entire apparatus. The PC 52 outputs and performs four controls. The first control is control of the image input device 53 for capturing an image captured by the camera 54 into the PC 52. The second control is control of a motor control device 55 that controls motors (XYθ axis motor and XY axis motor) 56 incorporated in the apparatus. The third control is a control of the heater controller 57 that controls the temperature and time of the heater unit 58 that thermocompresses the substrate. The fourth control is control of an input / output control device 59 that performs input / output control of various input / output devices 60 and illumination (ring illumination) 61 incorporated in the device.

ＰＣ５２には、画像処理ツール６２がインストールされている。画像処理ツール６２は、カメラ５４で撮像された画像に対して画像処理を施す機能を有するソフトウェアである。すなわち、基板熱圧着装置１００が図１（Ａ）に示されたアライメントマーク画像認識装置２００を含む場合には、画像処理ツール６２は、２値化手段１０２、領域特徴値算出手段１０３、判定手段１０４、画素値変換手段１０５および重心決定手段１０６の機能を実現する。なお、基板熱圧着装置１００が図１（Ｂ）に示されたアライメントマーク画像認識装置２１０を含む場合には、画像処理ツール６２は、２値化手段１０２、輪郭検出手段１０８および重心決定手段１０９の機能を実現する。また、モニタ５１は、ＰＣ５２に付属する表示用装置である。   An image processing tool 62 is installed in the PC 52. The image processing tool 62 is software having a function of performing image processing on an image captured by the camera 54. That is, when the substrate thermocompression bonding apparatus 100 includes the alignment mark image recognition apparatus 200 shown in FIG. 1A, the image processing tool 62 includes a binarizing unit 102, a region feature value calculating unit 103, and a determining unit. 104, the functions of the pixel value conversion means 105 and the center of gravity determination means 106 are realized. When the substrate thermocompression bonding apparatus 100 includes the alignment mark image recognition apparatus 210 shown in FIG. 1B, the image processing tool 62 includes a binarization unit 102, a contour detection unit 108, and a center of gravity determination unit 109. Realize the function. The monitor 51 is a display device attached to the PC 52.

次に、基板熱圧着装置１００の内部において構成されているアライメントマークを認識して基板位置補正を行うハードウェア部分（アライメントマーク認識・基板位置補正処理部）の構成を図６を参照して説明する。熱圧着の対象となる基板Ａ７６は、ＸＹ軸モータ７７上にセットされる。基板Ｂ７１は、ＸＹθ軸モータ７０上にセットされる。ＸＹθ軸モータ７０およびＸＹ軸モータ７７は、基板の位置合わせや熱圧着位置への基板の移動を行うものである。ＸＹθ軸モータ７０は、ＸＹ軸モータ７７の上部に配置され、ＸＹ軸モータ７７が移動するとＸＹθ軸モータ７０も一緒に移動する。基板Ａ７６と基板Ｂ７１との間には、ハーフミラー７４が組み込まれたハーフミラーユニット７３が配置されている。ハーフミラーユニット７３の側面にはカメラ５４が取り付けられ、ハーフミラーユニット７３の下面にはリング照明Ａ７５が、上面にはリング照明Ｂ７２が取り付けられている。   Next, the configuration of the hardware portion (alignment mark recognition / substrate position correction processing unit) that recognizes the alignment mark configured in the substrate thermocompression bonding apparatus 100 and corrects the substrate position will be described with reference to FIG. To do. A substrate A76 to be subjected to thermocompression bonding is set on an XY axis motor 77. The substrate B71 is set on the XYθ-axis motor 70. The XYθ-axis motor 70 and the XY-axis motor 77 are for positioning the substrate and moving the substrate to the thermocompression bonding position. The XYθ-axis motor 70 is disposed above the XY-axis motor 77. When the XY-axis motor 77 moves, the XYθ-axis motor 70 also moves together. A half mirror unit 73 in which a half mirror 74 is incorporated is arranged between the substrate A76 and the substrate B71. A camera 54 is attached to the side surface of the half mirror unit 73, a ring illumination A75 is attached to the lower surface of the half mirror unit 73, and a ring illumination B72 is attached to the upper surface.

リング照明Ａ７５とリング照明Ｂ７２とは、それぞれ、基板Ａ７６と基板Ｂ７１に光を照射する。照射された光は、基板Ａ７６および基板Ｂ７１で反射され、それぞれ下側光軸７９および上側光軸７８を通り、ハーフミラー７４を介には、リング照明Ｂ７２を消灯しリング照明Ａ７５のみ点灯させる。逆に、基板Ｂ７１の画像のみをカメラ５４に取り込む場合は、リング照明Ａ７５を消灯しリング照明Ｂ７２のみ点灯させる。よって、各基板を個々にカメラ５４で撮像することができる。   Ring illumination A75 and ring illumination B72 irradiate light to substrate A76 and substrate B71, respectively. The irradiated light is reflected by the substrate A76 and the substrate B71, passes through the lower optical axis 79 and the upper optical axis 78, and turns off the ring illumination B72 and turns on only the ring illumination A75 via the half mirror 74. Conversely, when only the image of the substrate B71 is taken into the camera 54, the ring illumination A75 is turned off and only the ring illumination B72 is turned on. Therefore, each substrate can be individually imaged by the camera 54.

ハーフミラーユニット７３は、基板Ａ７６と基板Ｂ７１との位置あわせ位置が決定した後、基板Ａ７６と基板Ｂ７１とを張り合わせる際に、基板Ａ７６と基板Ｂ７１との間から抜ける機構を有する。張り合わされた基板Ａ７６と基板Ｂ７１を熱圧着するときに、基板Ａ７６、基板Ｂ７１およびＸＹθ軸モータ７０がＸＹ軸モータ７７によってヒータユニット５８の下に移動し、ヒータユニット５８が下降、加圧、加熱することによって熱圧着が行われる。図６には、ＸＹθ軸モータ７０が基板Ｂ７１の真上に位置している状態が示されているが、実際には、熱圧着時にヒータユニット５８と干渉しない所に位置している。   The half mirror unit 73 has a mechanism that comes out from between the substrate A76 and the substrate B71 when the substrate A76 and the substrate B71 are bonded together after the alignment position between the substrate A76 and the substrate B71 is determined. When the bonded substrate A76 and substrate B71 are thermocompression bonded, the substrate A76, the substrate B71, and the XYθ-axis motor 70 are moved below the heater unit 58 by the XY-axis motor 77, and the heater unit 58 is lowered, pressurized, and heated. By doing so, thermocompression bonding is performed. FIG. 6 shows a state in which the XYθ-axis motor 70 is positioned directly above the substrate B 71, but actually, it is positioned where it does not interfere with the heater unit 58 during thermocompression bonding.

次に、基板熱圧着装置１００による熱圧着の対象である基板Ａ７６と基板Ｂ７１を図７を参照して説明する。図７には、基板Ａ７６および基板Ｂ７１において基板熱圧着に関連する部分のみが示されている。基板Ａ７６には、基板Ａ左アライメントマーク９１、基板Ａ右アライメントマーク９２、基板Ａ端子９４が配置されている。基板Ｂ７１には、基板Ｂ左アライメントマーク９６、基板Ｂ右アライメントマーク９７、基板Ｂ端子９９が配置されている。   Next, the substrate A76 and the substrate B71 that are targets of thermocompression bonding by the substrate thermocompression bonding apparatus 100 will be described with reference to FIG. FIG. 7 shows only portions related to the substrate thermocompression bonding in the substrate A76 and the substrate B71. A substrate A left alignment mark 91, a substrate A right alignment mark 92, and a substrate A terminal 94 are arranged on the substrate A76. A substrate B left alignment mark 96, a substrate B right alignment mark 97, and a substrate B terminal 99 are arranged on the substrate B71.

基板Ａ左アライメントマーク９１、基板Ａ右アライメントマーク９２、基板Ｂ左アライメントマーク９６および基板Ｂ右アライメントマーク９７は、基板Ａ７６と基板Ｂ７１との位置合わせを行うときに画像処理によって認識される箇所である。基板Ａ７６と基板Ｂ７１との位置合わせ精度は、各アライメントマークの重心をいかに精度よく検出するかに関係する。基板Ａ端子９４の上には、熱硬化樹脂テープ９５が貼り付けられている。熱硬化樹脂テープ９５は、熱圧着されて基板Ａ端子９４と基板Ｂ端子９９とを接続するとともに接続を保持するものである。   The substrate A left alignment mark 91, the substrate A right alignment mark 92, the substrate B left alignment mark 96, and the substrate B right alignment mark 97 are portions recognized by image processing when the substrate A76 and the substrate B71 are aligned. is there. The alignment accuracy between the substrate A76 and the substrate B71 is related to how accurately the center of gravity of each alignment mark is detected. On the substrate A terminal 94, a thermosetting resin tape 95 is attached. The thermosetting resin tape 95 is thermocompression bonded to connect the substrate A terminal 94 and the substrate B terminal 99 and to maintain the connection.

基板Ａ７６と基板Ｂ７１とを位置合わせするときに、各基板上のアライメントマークの重心が検出され、検出結果にもとづいてアライメントマーク間の中心が求められる。図７において、アライメントマーク間の中心が、基板Ａ左右アライメントマーク間中心位置９３と基板Ｂ左右アライメントマーク間中心位置９８とで示されている。基板Ａ左右アライメントマーク間中心位置９３と基板Ｂ左右アライメントマーク間中心位置９８とを合わせることによって、基板Ａ７６と基板Ｂ７１との位置合わせが行われる。   When aligning the substrate A76 and the substrate B71, the center of gravity of the alignment mark on each substrate is detected, and the center between the alignment marks is obtained based on the detection result. In FIG. 7, the center between the alignment marks is indicated by a center position 93 between the substrate A left and right alignment marks and a center position 98 between the substrate B left and right alignment marks. By aligning the center position 93 between the substrate A left and right alignment marks and the center position 98 between the substrate B left and right alignment marks, the substrate A76 and the substrate B71 are aligned.

図８は、基板Ａ７６と基板Ｂ７１とが位置合わせされた状態を示す説明図である。上記のように、位置合わせされた状態は、基板Ａ左右アライメントマーク間中心位置９３と基板Ｂ左右アライメントマーク間中心位置９８とが合った状態である。なお、基板Ａ７６と基板Ｂ７１とは同じ角度で位置合わせされている。基板Ａ７６と基板Ｂ７１との熱圧着は、位置合わせされた状態において行われる。   FIG. 8 is an explanatory diagram showing a state in which the substrate A76 and the substrate B71 are aligned. As described above, the aligned state is a state where the center position 93 between the substrate A left and right alignment marks and the center position 98 between the substrate B left and right alignment marks are aligned. The substrate A76 and the substrate B71 are aligned at the same angle. The thermocompression bonding of the substrate A76 and the substrate B71 is performed in the aligned state.

図８は、基板Ａ７６と基板Ｂ７１とを位置合わせする処理を示すフローチャートである。なお、図８に示す処理が開始される前に、既に基板Ａ７６と基板Ｂ７１とは、各々ＸＹ軸モータ７７およびＸＹθ軸モータ７０上にセットされている。また、ＸＹ軸モータ７７およびＸＹθ軸モータ７０の移動位置ついて、移動位置に関する説明が省略された場合には、事前に所定の移動位置に設定されているとする。   FIG. 8 is a flowchart showing a process for aligning the substrate A76 and the substrate B71. Before the processing shown in FIG. 8 is started, the substrate A76 and the substrate B71 are already set on the XY axis motor 77 and the XYθ axis motor 70, respectively. In addition, regarding the movement positions of the XY-axis motor 77 and the XYθ-axis motor 70, it is assumed that a predetermined movement position is set in advance when the description on the movement positions is omitted.

位置合わせが開始されると、ＰＣ５２で制御されるモータ制御装置５５によってＸＹ軸モータ７７が駆動され、ＸＹ軸モータ７７によって基板Ａ右アライメントマーク９２が下側光軸７９の下に移動する。また、ＰＣ５２で制御される入出力制御装置５９によってリング照明Ｂ７２が消灯されリング照明Ａ７５が点灯され、基板Ａ右アライメントマーク９２の画像がハーフミラー７４を介してカメラ５４に取り込まれる（ステップＳ２０１）。カメラ５４が取り込んだ画像は、画像入力装置５３を介してＰＣ５２に入力される。ＰＣ５２において、画像処理ツール６２は、基板Ａ右アライメントマーク９２の重心を検出するための基板Ａ右アライメントマーク重心検出処理を行う（ステップＳ２０２）。なお、実際には、画像処理ツール６２に従って処理を実行するＰＣ５２のＣＰＵによって処理が実行される。   When the alignment is started, the XY axis motor 77 is driven by the motor control device 55 controlled by the PC 52, and the substrate A right alignment mark 92 is moved below the lower optical axis 79 by the XY axis motor 77. Further, the ring illumination B72 is turned off and the ring illumination A75 is turned on by the input / output control device 59 controlled by the PC 52, and the image of the substrate A right alignment mark 92 is taken into the camera 54 via the half mirror 74 (step S201). . An image captured by the camera 54 is input to the PC 52 via the image input device 53. In the PC 52, the image processing tool 62 performs a substrate A right alignment mark centroid detection process for detecting the centroid of the substrate A right alignment mark 92 (step S202). In practice, the processing is executed by the CPU of the PC 52 that executes processing according to the image processing tool 62.

基板Ａ右アライメントマーク重心検出処理が終了すると、ＰＣ５２で制御されるモータ制御装置５５によってＸＹ軸モータ７７が駆動され、ＸＹ軸モータ７７によって基板Ａ左アライメントマーク９１が下側光軸７９の下に移動する。基板Ａ左アライメントマーク９１の画像は、ハーフミラー７４を介してカメラ５４に取り込まれる（ステップＳ２０３）。カメラ５４が取り込んだ画像は、画像入力装置５３を介してＰＣ５２に入力される。ＰＣ５２において、画像処理ツール６２は、基板Ａ左アライメントマーク９１の重心を検出するための基板Ａ左アライメントマーク重心検出処理を行う（ステップＳ２０４）。   When the substrate A right alignment mark center-of-gravity detection process is completed, the XY axis motor 77 is driven by the motor control device 55 controlled by the PC 52, and the substrate A left alignment mark 91 is placed below the lower optical axis 79 by the XY axis motor 77. Moving. The image of the substrate A left alignment mark 91 is captured by the camera 54 via the half mirror 74 (step S203). An image captured by the camera 54 is input to the PC 52 via the image input device 53. In the PC 52, the image processing tool 62 performs a substrate A left alignment mark centroid detection process for detecting the centroid of the substrate A left alignment mark 91 (step S204).

次に、画像処理ツール６２は、基板Ａ左右アライメントマーク間角度算出処理を実行する（ステップＳ２０５）。すなわち、基板Ａ７６の左右アライメントマーク間でのＸ方向およびＹ方向のずれを、ＸＹ軸モータ７７の移動量と重心検出位置結果とを元に角度として算出する。また、画像処理ツール６２は、基板Ａ左右アライメントマーク間中心位置算出処理を実行する（ステップＳ２０６）。すなわち、ＸＹ軸モータ７７の移動量と重心検出位置結果とを元に左右アライメントマークの中心位置を算出する。   Next, the image processing tool 62 executes a substrate A left and right alignment mark angle calculation process (step S205). That is, the deviation in the X direction and the Y direction between the left and right alignment marks on the substrate A76 is calculated as an angle based on the movement amount of the XY axis motor 77 and the result of the center of gravity detection position. In addition, the image processing tool 62 performs a center position calculation process between the left and right alignment marks of the substrate A (step S206). That is, the center position of the left and right alignment marks is calculated based on the movement amount of the XY axis motor 77 and the center of gravity detection position result.

基板Ａ７６の左右アライメントマークに対する処理（ステップＳ２０１〜Ｓ２０６）が完了すると、ＰＣ５２は、基板Ｂ７１の左右アライメントマークの重心検処理、角度算出処理および中心位置算出処理（ステップＳ２０７〜Ｓ２１１）を行う。   When the processing for the left and right alignment marks on the substrate A76 (steps S201 to S206) is completed, the PC 52 performs the gravity center detection processing, angle calculation processing, and center position calculation processing (steps S207 to S211) for the left and right alignment marks on the substrate B71.

ＰＣ５２で制御されるモータ制御装置５５によってＸＹ軸モータ７７が駆動され、ＸＹ軸モータ７７によって基板Ｂ右アライメントマーク９７が上側光軸７８の上に移動する。また、ＰＣ５２で制御される入出力制御装置５９によってリング照明Ａ７５が消灯されリング照明Ｂ７２が点灯され、基板Ｂ右アライメントマーク９７の画像がハーフミラー７４を介してカメラ５４に取り込まれる（ステップＳ２０７）。カメラ５４が取り込んだ画像は、画像入力装置５３を介してＰＣ５２に入力される。ＰＣ５２において、画像処理ツール６２は、基板Ｂ右アライメントマーク９７の重心を検出するための基板Ｂ右アライメントマーク重心検出処理を行う（ステップＳ２０８）。   The XY axis motor 77 is driven by the motor control device 55 controlled by the PC 52, and the substrate B right alignment mark 97 is moved onto the upper optical axis 78 by the XY axis motor 77. Further, the ring illumination A75 is turned off and the ring illumination B72 is turned on by the input / output control device 59 controlled by the PC 52, and the image of the substrate B right alignment mark 97 is taken into the camera 54 via the half mirror 74 (step S207). . An image captured by the camera 54 is input to the PC 52 via the image input device 53. In the PC 52, the image processing tool 62 performs a substrate B right alignment mark centroid detection process for detecting the centroid of the substrate B right alignment mark 97 (step S208).

基板Ｂ右アライメントマーク９７の重心検出処理が終了すると、ＰＣ５２で制御されるモータ制御装置５５によってＸＹ軸モータ７７が駆動され、ＸＹ軸モータ７７によって基板Ｂ左アライメントマーク９６が基板Ｂ左アライメントマーク９６に移動する。基板Ｂ左アライメントマーク９６の画像は、ハーフミラー７４を介してカメラ５４に取り込まれる（ステップＳ２０９）。カメラ５４が取り込んだ画像は、画像入力装置５３を介してＰＣ５２に入力される。ＰＣ５２において、画像処理ツール６２は、基板Ｂ左アライメントマーク９６の重心を検出するための基板Ｂ左アライメントマーク重心検出処理を行う（ステップＳ２１０）。   When the center-of-gravity detection processing of the substrate B right alignment mark 97 is completed, the XY axis motor 77 is driven by the motor control device 55 controlled by the PC 52, and the substrate B left alignment mark 96 is moved by the XY axis motor 77. Move to. The image of the substrate B left alignment mark 96 is captured by the camera 54 via the half mirror 74 (step S209). An image captured by the camera 54 is input to the PC 52 via the image input device 53. In the PC 52, the image processing tool 62 performs a substrate B left alignment mark centroid detection process for detecting the centroid of the substrate B left alignment mark 96 (step S210).

次に、画像処理ツール６２は、基板Ｂ左右アライメントマーク間角度算出処理を実行する（ステップＳ２１１）。すなわち、基板Ａ７６についての処理と同様に、基板Ｂ７１の左右アライメントマーク間でのＸ方向およびＹ方向のずれを、ＸＹ軸モータ７７の移動量と重心検出位置結果とを元に角度として算出する。   Next, the image processing tool 62 executes an angle calculation process between the substrate B left and right alignment marks (step S211). That is, similarly to the processing for the substrate A76, the deviation in the X direction and the Y direction between the left and right alignment marks of the substrate B71 is calculated as an angle based on the movement amount of the XY axis motor 77 and the center of gravity detection position result.

そして、画像処理ツール６２は、基板Ｂ角度補正処理を実行する（ステップＳ２１２）。すなわち、ステップＳ２１１の基板Ｂ左右アライメントマーク間角度算出処理で求めた角度とステップＳ２０５の基板Ａ左右アライメントマーク間角度算出処理で求めた角度との差を計算し、求めた角度差の分だけ、ＸＹθ軸モータ７０によって基板Ｂ７１を回転させる。ステップＳ２１２の処理によって、基板Ａ７６と基板Ｂ７１との角度が一致する。   Then, the image processing tool 62 executes a substrate B angle correction process (step S212). That is, the difference between the angle obtained in the angle calculation process between the substrate B left and right alignment marks in step S211 and the angle obtained in the angle calculation process between the substrate A left and right alignment marks in step S205 is calculated. The substrate B71 is rotated by the XYθ-axis motor 70. By the process of step S212, the angles of the substrate A76 and the substrate B71 coincide.

ステップＳ２１２の基板Ｂ角度補正処理で基板Ｂ７１を回転させると、ステップＳ２０８の基板Ｂ右アライメントマーク重心検出処理およびステップＳ２１０の基板Ｂ左アライメントマーク重心検出処理で検出したときの重心位置が変わるので、変わった重心位置を確認して、ＸＹθ軸モータ７０のＸ軸およびＹ軸で重心位置を補正する必要がある。そこで、画像処理ツール６２は、基板Ｂ角度補正によるアライメントマーク位置移動量確認処理を実行する（ステップＳ２１３）。アライメントマーク位置移動量確認処理では、例えば、ＸＹθ軸モータ７０のθ軸の回転半径等を考慮した計算によって重心位置を確認したり、ステップＳ２０７の基板Ｂ右アライメントマーク画像取り込み処理からステップＳ２１０の基板Ｂ左アライメントマーク重心検出処理をやり直すことによって変わった重心位置を確認することができる。   When the substrate B 71 is rotated in the substrate B angle correction process in step S212, the center of gravity position detected in the substrate B right alignment mark centroid detection process in step S208 and the substrate B left alignment mark centroid detection process in step S210 changes. It is necessary to check the changed center of gravity position and correct the center of gravity position on the X and Y axes of the XYθ-axis motor 70. Therefore, the image processing tool 62 executes alignment mark position movement amount confirmation processing by correcting the substrate B angle (step S213). In the alignment mark position movement amount confirmation process, for example, the position of the center of gravity is confirmed by calculation taking into consideration the rotation radius of the θ axis of the XYθ axis motor 70 or the substrate B right alignment mark image capturing process in step S207 to the substrate in step S210. The center-of-gravity position changed by redoing the B-left alignment mark center-of-gravity detection process can be confirmed.

ステップＳ２１３の基板Ｂ角度補正によるアライメントマーク位置移動量確認処理で基板Ｂ７１の左右アライメントマークの重心位置が確認できたら、画像処理ツール６２は、基板Ｂ左右アライメントマーク間中心位置算出処理を実行する（ステップＳ２１４）。すなわち、ＸＹθ軸モータ７０の移動量と重心位置結果とを元に左右アライメントマークの中心位置とを算出する。   When the center of gravity position of the left and right alignment marks on the substrate B71 can be confirmed by the alignment mark position movement amount confirmation processing by the substrate B angle correction in step S213, the image processing tool 62 executes the center position calculation processing between the substrate B left and right alignment marks ( Step S214). That is, the center position of the left and right alignment marks is calculated based on the amount of movement of the XYθ-axis motor 70 and the center of gravity position result.

次いで、基板位置合わせ処理を実行する（ステップＳ２１５）。すなわち、ステップＳ２０６の基板Ａ左右アライメントマーク間中心位置算出処理で算出した基板Ａ７６の左右アライメントマーク中心位置と、ステップＳ２１４の基板Ｂ左右アライメントマーク間中心位置算出処理で算出した基板Ｂ７１の左右アライメントマーク中心位置のＸＹずれ量を計算し、ＸＹθ軸モータ７０によって基板Ｂ７１をＸＹずれ量分だけ移動する。ステップＳ２１５の処理によって、基板Ａ７６と基板Ｂ７１との角度および位置が一致する。   Next, a substrate alignment process is executed (step S215). That is, the left and right alignment mark center position of the substrate A76 calculated in the center position calculation process between the substrate A left and right alignment marks in step S206, and the left and right alignment mark of the substrate B71 calculated in the center position calculation process between the substrate B left and right alignment marks in step S214. The XY deviation amount of the center position is calculated, and the substrate B71 is moved by the XY deviation amount by the XYθ-axis motor 70. By the processing in step S215, the angles and positions of the substrate A76 and the substrate B71 coincide.

ステップＳ２０１〜Ｓ２１５の処理が完了すると、基板位置合わせ処理が終了する。   When the processes in steps S201 to S215 are completed, the substrate alignment process is completed.

次に、ステップＳ２０２の基板Ａ右アライメントマーク重心検出処理、Ｓ２０４の基板Ａ左アライメントマーク重心検出処理、Ｓ２０８の基板Ｂ右アライメントマーク重心検出処理、およびＳ２１０の基板Ｂ左アライメントマーク重心検出処理で実行されるアライメントマークの重心検出処理を図１０のフローチャートを参照して説明する。ここでは、図２（ａ）示す異物７がアライメントマーク２の内部にあるとする。   Next, the substrate A right alignment mark centroid detection process in step S202, the substrate A left alignment mark centroid detection process in S204, the substrate B right alignment mark centroid detection process in S208, and the substrate B left alignment mark centroid detection process in S210 are executed. The alignment mark center-of-gravity detection process will be described with reference to the flowchart of FIG. Here, it is assumed that the foreign substance 7 shown in FIG. 2A is inside the alignment mark 2.

重心検出処理において、アライメントマーク画像取り込み処理が実行される（ステップＳ３０２）。すなわち、アライメントマーク２の画像がハーフミラー７４を介してカメラ５４に取り込まれる。そして、画像処理ツール６２は、前処理を実行する（ステップＳ３０３）。前処理では、必要に応じて、重心検出のし易い状態にするための画像処理（輝度調整やコントラスト調整等）を行う。なお、前処理を行わなくてもよい。   In the center of gravity detection process, an alignment mark image capturing process is executed (step S302). That is, the image of the alignment mark 2 is taken into the camera 54 through the half mirror 74. Then, the image processing tool 62 performs preprocessing (step S303). In the preprocessing, image processing (brightness adjustment, contrast adjustment, etc.) for making it easy to detect the center of gravity is performed as necessary. It is not necessary to perform preprocessing.

次いで、画像処理ツール６２は、２値化処理を実行する（ステップＳ３０４）。すなわち、前処理を行った画像の画像データを２値化する。２値化する際のしきい値を、アライメントマーク２とそれ以外の部分とが明確に区別される値に設定する。   Next, the image processing tool 62 executes binarization processing (step S304). That is, the image data of the preprocessed image is binarized. The threshold value for binarization is set to a value that clearly distinguishes the alignment mark 2 from other parts.

そして、画像処理ツール６２は、黒オブジェクト抽出処理（ステップＳ３０５）を実行する。すなわち、異物７を検出するための処理となる。２値化画像１を画像処理により近傍ピクセルをグループ化してオブジェクトを構築する。異物７は黒画素であるとしているので、ステップＳ３０５の処理では、黒画素のみで構成されたオブジェクトのみを抽出する。背景９も黒画素で構成されたオブジェクトになる。   Then, the image processing tool 62 executes black object extraction processing (step S305). That is, it is a process for detecting the foreign matter 7. An object is constructed by grouping neighboring pixels of the binarized image 1 by image processing. Since the foreign object 7 is assumed to be a black pixel, in the process of step S305, only an object composed only of black pixels is extracted. The background 9 is also an object composed of black pixels.

次に、画像処理ツール６２は、特徴計算処理を実行する（ステップＳ３０６）。すなわち、ステップＳ３０５の黒オブジェクト抽出処理で抽出された黒画素のみで構成されたオブジェクトを対象にして、各オブジェクトの面積、長軸および短軸といった特徴値を算出する。図２（ａ）に示された画像を例にすると、異物７および背景９の面積、長軸および短軸が算出される。   Next, the image processing tool 62 executes feature calculation processing (step S306). That is, for each object composed only of black pixels extracted by the black object extraction process in step S305, feature values such as the area, major axis, and minor axis of each object are calculated. Taking the image shown in FIG. 2A as an example, the area, major axis, and minor axis of the foreign object 7 and the background 9 are calculated.

画像処理ツール６２は、ステップＳ３０６の特徴計算処理で算出された各黒オブジェクトの特徴値にもとづいて、黒オブジェクトが異物かどうかの判定する異物有無確認処理を実行する（ステップＳ３０７）。ステップＳ３０７の処理で異物かどうかの判定を行うに場合に、予め異物として判定するための異物の面積、長軸および短軸の上下限をしきい値として設定しておく。ステップＳ３０７の異物有無確認処理では、ステップＳ３０６の特徴計算処理で算出された各黒オブジェクトの面積、長軸および短軸の値が、面積、長軸および短軸の全てのしきい値内に入っていた場合に、黒オブジェクトを異物７として判定する。算出された全ての黒オブジェクトの面積、長軸または短軸の値が、事前に設定したしきい値内に入っていない場合には、異物なしと判定される。異物なしと判定された場合には、ステップＳ３０８の処理を実行しない。   The image processing tool 62 executes a foreign object presence confirmation process for determining whether the black object is a foreign object based on the feature value of each black object calculated in the feature calculation process of step S306 (step S307). When determining whether or not it is a foreign object in the process of step S307, the area of the foreign object and upper and lower limits of the major axis and the minor axis for determining as a foreign object are set in advance as threshold values. In the foreign object presence / absence confirmation process in step S307, the area, major axis, and minor axis values of each black object calculated in the feature calculation process in step S306 fall within all the threshold values of the area, major axis, and minor axis. If so, the black object is determined as the foreign object 7. When the calculated area, major axis, or minor axis value of all the black objects are not within the preset threshold value, it is determined that there is no foreign object. If it is determined that there is no foreign object, the process of step S308 is not executed.

異物７が検出された場合に、画像処理ツール６２は、異物排除処理を実行する（ステップＳ３０８）。すなわち、異物７と判定された黒オブジェクトを排除するための処理を実施する。黒画素で構成されたオブジェクトを排除するための処理は、異物７のオブジェクト内の各画素値を０から２５５に書き換える処理である。異物排除処理が実行されると、異物７の黒画素が白画素になり、図２（ｂ）に示されたように、アライメントマーク２の内部の異物７が排除された画像になる。   When the foreign object 7 is detected, the image processing tool 62 executes the foreign object removal process (step S308). That is, a process for eliminating the black object determined as the foreign object 7 is performed. The process for eliminating an object composed of black pixels is a process for rewriting each pixel value in the object of the foreign object 7 from 0 to 255. When the foreign matter exclusion process is executed, the black pixels of the foreign matter 7 become white pixels, and as shown in FIG. 2B, an image in which the foreign matter 7 inside the alignment mark 2 is removed is obtained.

その後、ステップＳ３０９〜Ｓ３１２の一般的な重心検出方法を実施する。ステップＳ３０９の白オブジェクト抽出処理では、画像処理ツール６２は、異物７が排除された２値化画像１の画像データを対象にして、画像処理によって近傍ピクセルをグループ化してオブジェクトを構築する。本実施例では、アライメントマーク２の画素は白なので、白画素のみで構成されたオブジェクトのみを抽出する。図２（ｂ）に示された例では、白オブジェクトは、アライメントマーク２のみである。   Then, the general gravity center detection method of steps S309 to S312 is performed. In the white object extraction process in step S309, the image processing tool 62 constructs an object by grouping neighboring pixels by image processing on the image data of the binarized image 1 from which the foreign matter 7 is excluded. In this embodiment, since the pixel of the alignment mark 2 is white, only an object composed of only white pixels is extracted. In the example shown in FIG. 2B, the white object is only the alignment mark 2.

ステップＳ３１０の特徴計算処理では、画像処理ツール６２は、アライメントマーク２の重心６、面積５、長軸３、短軸４および真円度（長軸３と短軸４の比率）を算出する。ステップＳ３１１のアライメントマーク有無確認処理では、ステップＳ３１０の特徴計算処理で算出された面積５、長軸３、短軸４および真円度の値が、予め設定されている面積５、長軸３、短軸４および真円度の全てのしきい値の範囲内に入っているかどうか確認する。面積５、長軸３、短軸４および真円度の値が全てしきい値の範囲内に入っていれば、アライメントマーク２の形状は問題ないと判断し、ステップＳ３１０の特徴計算処理で算出した重心６をアライメントマーク２の重心６として採用し（ステップＳ３１２）、重心検出を終了する。面積５、長軸３、短軸４または真円度の値がしきい値の範囲内に入っていない場合には、アライメントマーク２が検出できなかった状態で重心検出を終了する。   In the feature calculation process in step S310, the image processing tool 62 calculates the center of gravity 6, the area 5, the major axis 3, the minor axis 4, and the roundness (ratio of the major axis 3 to the minor axis 4) of the alignment mark 2. In the alignment mark presence / absence confirmation process in step S311, the area 5, the major axis 3, the minor axis 4 and the roundness values calculated in the feature calculation process in step S310 are set to the preset area 5, major axis 3, It is checked whether the minor axis 4 and the roundness are within all threshold values. If the values of area 5, major axis 3, minor axis 4 and roundness are all within the threshold range, it is determined that the shape of alignment mark 2 is satisfactory, and is calculated by the feature calculation process in step S310. The determined center of gravity 6 is adopted as the center of gravity 6 of the alignment mark 2 (step S312), and the center of gravity detection is terminated. If the value of area 5, long axis 3, short axis 4 or roundness is not within the threshold value range, the center-of-gravity detection ends with the alignment mark 2 not being detected.

第１の実施例では、アライメントマーク２の内部に異物７が存在していたり、アライメントマーク２の内部に欠損がある場合に、異物７や欠損が検出され、アライメントマーク２から異物７や欠損（画素値が「０」である欠損）が排除される。よって、基板熱圧着装置１００は、アライメントマーク２の重心を正確に決定することができ、その結果、正確な基板の位置合わせを行うことができる。   In the first embodiment, when the foreign material 7 exists inside the alignment mark 2 or when there is a defect inside the alignment mark 2, the foreign material 7 or the defect is detected. (Deletion having a pixel value of “0”) is eliminated. Therefore, the substrate thermocompression bonding apparatus 100 can accurately determine the center of gravity of the alignment mark 2, and as a result, the substrate can be accurately aligned.

実施例２．
次に、第２の実施形態のアライメントマーク画像認識方法が適用された第２実施例（実施例２）としての基板熱圧着装置を説明する。基板熱圧着装置の構成は、図５に示された構成と同じである。基板熱圧着装置においてアライメントマーク画像認識方法を実行する部分の構成は、図６に示された構成と同じである。熱圧着対象の基板は、図７に示されたような基板である。また、基板熱圧着装置において、基板Ａ７６と基板Ｂ７１とを位置合わせする処理は、図８に示された処理と同じである。 Example 2
Next, a substrate thermocompression bonding apparatus as a second example (Example 2) to which the alignment mark image recognition method of the second embodiment is applied will be described. The configuration of the substrate thermocompression bonding apparatus is the same as the configuration shown in FIG. The configuration of the part that executes the alignment mark image recognition method in the substrate thermocompression bonding apparatus is the same as the configuration shown in FIG. The substrate to be subjected to thermocompression bonding is a substrate as shown in FIG. In the substrate thermocompression bonding apparatus, the processing for aligning the substrate A76 and the substrate B71 is the same as the processing shown in FIG.

第２実施例では、重心検出処理（アライメントマーク重心位置を検出する処理）は、図１１のフローチャートに示すように実行される。重心検出処理において、アライメントマーク画像取り込み処理が実行される（ステップＳ４０２）。すなわち、アライメントマーク２の画像がハーフミラー７４を介してカメラ５４に取り込まれる。そして、ＰＣ５２における画像処理ツール６２は、前処理を実行する（ステップＳ４０３）。すなわち、必要に応じて、重心検出のし易い状態にするための画像処理（輝度調整やコントラスト調整等）を行う。なお、前処理を行わなくてもよい。   In the second embodiment, the center-of-gravity detection processing (processing for detecting the alignment mark center-of-gravity position) is executed as shown in the flowchart of FIG. In the center of gravity detection process, an alignment mark image capturing process is executed (step S402). That is, the image of the alignment mark 2 is taken into the camera 54 through the half mirror 74. Then, the image processing tool 62 in the PC 52 executes preprocessing (step S403). That is, image processing (brightness adjustment, contrast adjustment, etc.) is performed as necessary to make the center of gravity easy to detect. It is not necessary to perform preprocessing.

次いで、画像処理ツール６２は、２値化処理を実行する（ステップＳ４０４）。すなわち、前処理を行った画像の画像データを２値化する。２値化する際のしきい値を、アライメントマーク２とそれ以外の部分とが明確に区別される値に設定する。   Next, the image processing tool 62 executes binarization processing (step S404). That is, the image data of the preprocessed image is binarized. The threshold value for binarization is set to a value that clearly distinguishes the alignment mark 2 from other parts.

そして、画像処理ツール６２は、エッジ検出処理（ステップＳ４０５）を実行する。すなわち、アライメントマーク２の輪郭と異物７および背景９との境目になるポイントを求める。図３（ｂ）に示されたように、仮中心Ａ１０とＡ’の間を繋ぐ直線を引くと、直線上に、異物７との境目にぶつかるポイントが出てくる。このポイントは、アライメントマーク２の白画素から異物７の黒画素に変化するポイントである。図３（ｂ）には、仮中心Ａ１０と点Ａ’と間の１箇所のみでエッジ１１が検出されている様子が示されているが、同様の処理（アライメントマーク２の白画素から異物７の黒画素に変化するポイントを探す処理）を、仮中心Ａ１０からアライメントマーク２と異物７および背景９との境目全てに対して実行すると、図３（ｄ）に示すように、アライメントマーク２の外郭におけるエッジａからエッジｎで表されているエッジ１１が検出される。   Then, the image processing tool 62 executes edge detection processing (step S405). That is, a point that is a boundary between the contour of the alignment mark 2 and the foreign object 7 and the background 9 is obtained. As shown in FIG. 3B, when a straight line connecting the temporary centers A10 and A 'is drawn, a point that hits the boundary with the foreign substance 7 appears on the straight line. This point is a point at which the white pixel of the alignment mark 2 changes to the black pixel of the foreign object 7. FIG. 3B shows a state in which the edge 11 is detected only at one place between the temporary center A10 and the point A ′. Similar processing (from the white pixel of the alignment mark 2 to the foreign object 7 is shown. 3) is performed on all the boundaries between the alignment mark 2 and the foreign matter 7 and the background 9 from the temporary center A10, as shown in FIG. An edge 11 represented by edge n from edge a in the outline is detected.

画像処理ツール６２は、検出したエッジ１１の画像上の位置を、仮中心Ａ１０の座標（Ｘ０，Ｙ０）とともにＸＹ座標（Ｘｎ，Ｙｎ）として記憶する。そして、アライメントマーク２の外郭における全てのエッジ１１が検出されると既知の円の最小二乗法を用いた計算処理を行う（ステップＳ４０６）。図４（ｅ）には、円の最小二乗法による計算対象になるエッジ１１と仮中心Ａ１０との位置が示されている。ステップＳ４０６の円の最小二乗法を用いた計算処理で求められた円（具体的には、円の半径）および重心は、図４（ｆ）に示す最小二乗法計算円１２および最小二乗法計算円重心１３である。   The image processing tool 62 stores the detected position of the edge 11 on the image as the XY coordinates (Xn, Yn) together with the coordinates (X0, Y0) of the temporary center A10. When all the edges 11 in the outline of the alignment mark 2 are detected, a calculation process using a known least square method of a circle is performed (step S406). FIG. 4 (e) shows the positions of the edge 11 and the temporary center A10 that are to be calculated by the method of least squares of a circle. The circle (specifically, the radius of the circle) and the center of gravity obtained by the calculation process using the least square method of the circle in step S406 are the least square method calculation circle 12 and the least square method calculation shown in FIG. The center of gravity 13 of the circle.

図４（ｆ）に示されたように、最小二乗法計算円１２は、アライメントマーク２の輪郭よりずれた箇所に位置している。ずれた理由は、アライメントマーク２の輪郭部分に存在する異物７または欠損の影響を受けたことである。この影響を排除するために、アライメントマーク２と異物７との境目にあるエッジ１１を排除すること考える。アライメントマーク２と異物７との境目にあるエッジ１１を排除するために、最小二乗法計算円１２と全てのエッジ１１との距離を計算する（ステップＳ４０７）。   As shown in FIG. 4 (f), the least square method calculation circle 12 is located at a position shifted from the contour of the alignment mark 2. The reason for the deviation is that it is affected by the foreign matter 7 or a defect present in the contour portion of the alignment mark 2. In order to eliminate this influence, it is considered to eliminate the edge 11 at the boundary between the alignment mark 2 and the foreign material 7. In order to eliminate the edge 11 at the boundary between the alignment mark 2 and the foreign substance 7, the distance between the least square method calculation circle 12 and all the edges 11 is calculated (step S407).

画像処理ツール６２は、最小二乗法計算円とエッジ間の距離確認（しきい値範囲外有無）の処理を実行する（ステップＳ４０８）。すなわち、ステップＳ４０７の処理で計算された最小二乗法計算円１２とエッジ１１との間の距離を、予め設定された最小二乗法計算円とエッジとの間の距離１４に関するしきい値と比較することによって、異物７によるエッジ１１と正常な輪郭部にあるエッジ１１とを区別する。最小二乗法計算円１２と、アライメントマーク２と異物７との境目にあるエッジ１１との間の距離は、アライメントマーク２の正常な輪郭部（異物７が付着していない輪郭部）におけるエッジ１１との間の距離よりも大きいので、最小二乗法計算円とエッジとの間の距離１４に関してしきい値を設定し、最小二乗法計算円１２とエッジ１１との間の距離をしきい値と比較することによって、異物７によるエッジ１１と正常な輪郭部にあるエッジ１１とを区別することができる。   The image processing tool 62 executes a process of confirming the distance between the least square method calculation circle and the edge (existence / non-threshold range) (step S408). That is, the distance between the least square method calculation circle 12 and the edge 11 calculated in the process of step S407 is compared with a threshold value relating to a preset distance 14 between the least square method calculation circle and the edge. Thus, the edge 11 due to the foreign substance 7 is distinguished from the edge 11 in the normal contour portion. The distance between the least square method calculation circle 12 and the edge 11 at the boundary between the alignment mark 2 and the foreign object 7 is the edge 11 in the normal contour part (contour part to which the foreign object 7 is not attached) of the alignment mark 2. Therefore, a threshold is set for the distance 14 between the least square calculation circle and the edge, and the distance between the least square calculation circle 12 and the edge 11 is set as the threshold. By comparing, the edge 11 caused by the foreign matter 7 and the edge 11 in the normal contour portion can be distinguished.

しきい値の範囲外のエッジ１１がない場合には、アライメントマーク２の輪郭上に異物７は存在しないとして、ステップＳ４１１に移行する。   If there is no edge 11 outside the threshold range, the foreign substance 7 does not exist on the contour of the alignment mark 2 and the process proceeds to step S411.

しきい値の範囲外にあるエッジ１１がある場合には、画像処理ツール６２は、しきい値範囲外エッジデータを削除する処理を実行する（ステップＳ４０９）。ステップＳ４０９の処理によって、しきい値の範囲外にあるエッジ１１は削除される。図４（ｆ）に示す最小二乗法計算から除外されるエッジ１５は、最小二乗法計算円とエッジとの間の距離１４に関するしきい値の範囲から外れたエッジ１１である。   If there is an edge 11 that is outside the threshold range, the image processing tool 62 executes processing for deleting edge data outside the threshold range (step S409). By the process in step S409, the edge 11 outside the threshold value range is deleted. The edge 15 excluded from the least square method calculation shown in FIG. 4F is an edge 11 that is out of the range of the threshold regarding the distance 14 between the least square method calculation circle and the edge.

そして、画像処理ツール６２は、最小二乗法計算処理を実行する（ステップＳ４１０）。すなわち、しきい値の範囲外のエッジ１１のデータが削除された状態で、再度最小二乗法の計算を行う。図４（ｈ）には、最小二乗法計算から除外されるエッジ１５を除いたエッジ１１を対象にして円の最小二乗法を再度計算した結果が示されている。図４（ｈ）には、アライメントマーク２の輪郭と最小二乗法で求められた円の輪郭とが一致していることが示されている。   Then, the image processing tool 62 executes a least square method calculation process (step S410). That is, the least square method is calculated again in a state where the data of the edge 11 outside the threshold range is deleted. FIG. 4 (h) shows the result of recalculating the least square method of a circle for the edge 11 excluding the edge 15 excluded from the least square method calculation. FIG. 4H shows that the contour of the alignment mark 2 matches the contour of the circle obtained by the least square method.

画像処理ツール６２は、最小二乗法計算円重心１３は、円の最小二乗法の計算によって求められるので、求められた最小二乗法計算円重心１３をアライメントマークの重心として採用する（ステップＳ４１１）。そして、重心検出を終了する。   The image processing tool 62 employs the obtained least square method calculated circle center of gravity 13 as the center of gravity of the alignment mark because the least square method calculated circle center of gravity 13 is obtained by calculation of the least square method of the circle (step S411). Then, the center of gravity detection ends.

第２の実施例では、図３（ａ）に示すようにアライメントマーク２の輪郭部に異物７が存在していたり、アライメントマーク２の輪郭部に欠損がある場合に、異物７や欠損（画素値が「０」である欠損）の影響を排除して、アライメントマーク２の重心を正確に決定することができる。   In the second embodiment, as shown in FIG. 3A, when the foreign substance 7 is present in the contour part of the alignment mark 2 or when there is a defect in the contour part of the alignment mark 2, the foreign substance 7 or the defect (pixel The center of gravity of the alignment mark 2 can be accurately determined by eliminating the influence of a defect having a value of “0”.

実施例３．
次に、第１の実施形態のアライメントマーク画像認識方法と第２の実施形態のアライメントマーク画像認識方法が適用された第２実施例（実施例２）としての基板熱圧着装置を説明する。図１２は、アライメントマークの内部および輪郭に異物が付着している状態を示す説明図である。なお、図１２（ａ）が、アライメントマークの内部および輪郭にアライメントマーク内異物３５０およびアライメントマーク輪郭上異物３５１が付着している状態を示し、図１２（ｂ）は、アライメントマークの内部の異物が排除された状態を示す。また、基板熱圧着装置において、基板Ａ７６と基板Ｂ７１とを位置合わせする処理は、図８に示された処理と同じである。 Example 3 FIG.
Next, a substrate thermocompression bonding apparatus as a second example (Example 2) to which the alignment mark image recognition method of the first embodiment and the alignment mark image recognition method of the second embodiment are applied will be described. FIG. 12 is an explanatory diagram showing a state in which foreign matter adheres to the inside and the outline of the alignment mark. FIG. 12A shows a state where foreign matter 350 in the alignment mark and foreign matter 351 on the alignment mark contour are attached to the inside and the contour of the alignment mark, and FIG. 12B shows the foreign matter inside the alignment mark. Indicates a state in which is excluded. In the substrate thermocompression bonding apparatus, the processing for aligning the substrate A76 and the substrate B71 is the same as the processing shown in FIG.

また、基板熱圧着装置の構成は、図５に示された構成と同じである。基板熱圧着装置においてアライメントマーク画像認識方法を実行する部分の構成は、図６に示された構成と同じである。熱圧着対象の基板は、図７に示されたような基板である。   The configuration of the substrate thermocompression bonding apparatus is the same as that shown in FIG. The configuration of the part that executes the alignment mark image recognition method in the substrate thermocompression bonding apparatus is the same as the configuration shown in FIG. The substrate to be subjected to thermocompression bonding is a substrate as shown in FIG.

図１３および図１４は、実施例３における重心検出処理（アライメントマーク重心位置を検出する処理）を示すフローチャートである。重心検出処理において、アライメントマーク画像取り込み処理が実行される（ステップＳ５０２）。すなわち、アライメントマーク２の画像がハーフミラー７４を介してカメラ５４に取り込まれる。そして、ＰＣ５２における画像処理ツール６２は、前処理を実行する（ステップＳ５０３）。前処理では、必要に応じて、重心検出のし易い状態にするための画像処理（輝度調整やコントラスト調整等）を行う。なお、前処理を行わなくてもよい。   FIG. 13 and FIG. 14 are flowcharts illustrating the center of gravity detection processing (processing for detecting the alignment mark center of gravity position) in the third embodiment. In the center of gravity detection process, an alignment mark image capturing process is executed (step S502). That is, the image of the alignment mark 2 is taken into the camera 54 through the half mirror 74. Then, the image processing tool 62 in the PC 52 executes preprocessing (step S503). In the preprocessing, image processing (brightness adjustment, contrast adjustment, etc.) for making it easy to detect the center of gravity is performed as necessary. It is not necessary to perform preprocessing.

次いで、画像処理ツール６２は、２値化処理を実行する（ステップＳ５０４）。すなわち、前処理を行った画像の画像データを２値化する。２値化する際のしきい値を、アライメントマーク２とそれ以外の部分とが明確に区別される値に設定する。   Next, the image processing tool 62 executes binarization processing (step S504). That is, the image data of the preprocessed image is binarized. The threshold value for binarization is set to a value that clearly distinguishes the alignment mark 2 from other parts.

そして、画像処理ツール６２は、黒オブジェクト抽出処理（ステップＳ５０５）を実行する。すなわち、異物７を検出するための処理となる。２値化画像１を画像処理により近傍ピクセルをグループ化してオブジェクトを構築する。異物７は黒画素であるとしているので、ステップＳ５０５の処理では、黒画素のみで構成されたオブジェクトのみを抽出する。背景９も黒画素で構成されたオブジェクトになる。   Then, the image processing tool 62 executes black object extraction processing (step S505). That is, it is a process for detecting the foreign matter 7. An object is constructed by grouping neighboring pixels of the binarized image 1 by image processing. Since the foreign object 7 is assumed to be a black pixel, in the process of step S505, only an object composed only of black pixels is extracted. The background 9 is also an object composed of black pixels.

次に、画像処理ツール６２は、特徴計算処理を実行する（ステップＳ５０６）。すなわち、ステップＳ５０５の黒オブジェクト抽出処理で抽出された黒画素のみで構成されたオブジェクトを対象にして、各オブジェクトの面積、長軸および短軸といった特徴値を算出する。図１２（ａ）に示された画像を例にすると、アライメント内異物３５０および背景９（アライメント輪郭上異物３５１を包含する。）の面積、長軸および短軸が算出される。   Next, the image processing tool 62 executes feature calculation processing (step S506). That is, for each object composed only of black pixels extracted by the black object extraction process in step S505, feature values such as the area, major axis, and minor axis of each object are calculated. Taking the image shown in FIG. 12A as an example, the area, major axis, and minor axis of the in-alignment foreign matter 350 and the background 9 (including the foreign matter 351 on the alignment contour) are calculated.

画像処理ツール６２は、ステップＳ５０６の特徴計算処理で算出された各黒オブジェクトの特徴値にもとづいて、黒オブジェクトが異物かどうかの判定する異物有無確認処理を実行する（ステップＳ５０７）。ステップＳ５０７の処理で異物かどうかの判定を行うに場合に、予め異物として判定するための異物の面積、長軸および短軸の上下限をしきい値として設定しておく。ステップＳ５０７の異物有無確認処理では、ステップＳ５０６の特徴計算処理で算出された各黒オブジェクトの面積、長軸および短軸の値が、面積、長軸および短軸の全てのしきい値内に入っていた場合に、黒オブジェクトを異物７として判定する。算出された全ての黒オブジェクトの面積、長軸または短軸の値が、事前に設定したしきい値内に入っていない場合には、異物なしと判定される。異物なしと判定された場合には、ステップＳ５０８の処理を実行しない。   The image processing tool 62 executes a foreign object presence confirmation process for determining whether or not the black object is a foreign object based on the feature value of each black object calculated in the feature calculation process of step S506 (step S507). When determining whether or not it is a foreign object in the process of step S507, the area of the foreign object and the upper and lower limits of the major axis and the minor axis for determining as a foreign object are set in advance as threshold values. In the foreign object presence / absence confirmation process in step S507, the area, major axis, and minor axis values of each black object calculated in the feature calculation process in step S506 fall within all the threshold values of the area, major axis, and minor axis. If so, the black object is determined as the foreign object 7. When the calculated area, major axis, or minor axis value of all the black objects are not within the preset threshold value, it is determined that there is no foreign object. If it is determined that there is no foreign object, the process of step S508 is not executed.

異物７が検出された場合に、画像処理ツール６２は、異物排除処理を実行する（ステップＳ５０８）。すなわち、異物と判定された黒オブジェクトを排除するための処理を実施する。黒画素で構成されたオブジェクトを排除するための処理は、異物のオブジェクト内の各画素値を０から２５５に書き換える処理である。異物排除処理が実行されると、異物の黒画素が白画素になり、図１２（ｂ）に示すように、アライメントマーク異物３５０が排除された画像になる。すなわち、アライメントマーク２における異物は、アライメントマーク輪郭上異物３５１のみになる。   When the foreign object 7 is detected, the image processing tool 62 executes the foreign object removal process (step S508). That is, a process for eliminating a black object determined to be a foreign object is performed. The process for excluding an object composed of black pixels is a process for rewriting each pixel value in the foreign object from 0 to 255. When the foreign matter removal process is executed, the black pixels of the foreign matter become white pixels, and an image from which the alignment mark foreign matter 350 has been removed is obtained as shown in FIG. That is, the foreign matter in the alignment mark 2 is only the foreign matter 351 on the alignment mark outline.

そして、画像処理ツール６２は、エッジ検出処理（ステップＳ５０９）を実行する。すなわち、アライメントマーク２の輪郭と異物７および背景９との境目になるポイントを求める。図３（ｂ）に示されたように、仮中心Ａ１０とＡ’の間を繋ぐ直線を引くと、直線上に、異物７との境目にぶつかるポイントが出てくる。このポイントは、アライメントマーク２の白画素から異物７の黒画素に変化するポイントである。図３（ｂ）には、仮中心Ａ１０と点Ａ’と間の１箇所のみでエッジ１１が検出されている様子が示されているが、同様の処理（アライメントマーク２の白画素から異物７の黒画素に変化するポイントを探す処理）を、仮中心Ａ１０からアライメントマーク２と異物７および背景９との境目全てに対して実行すると、図３（ｄ）に示すように、アライメントマーク２の外郭におけるエッジａからエッジｎで表されているエッジ１１が検出される。   Then, the image processing tool 62 performs edge detection processing (step S509). That is, a point that is a boundary between the contour of the alignment mark 2 and the foreign object 7 and the background 9 is obtained. As shown in FIG. 3B, when a straight line connecting the temporary centers A10 and A 'is drawn, a point that hits the boundary with the foreign substance 7 appears on the straight line. This point is a point at which the white pixel of the alignment mark 2 changes to the black pixel of the foreign object 7. FIG. 3B shows a state in which the edge 11 is detected only at one place between the temporary center A10 and the point A ′. Similar processing (from the white pixel of the alignment mark 2 to the foreign object 7 is shown. 3) is performed on all the boundaries between the alignment mark 2 and the foreign matter 7 and the background 9 from the temporary center A10, as shown in FIG. An edge 11 represented by edge n from edge a in the outline is detected.

画像処理ツール６２は、検出したエッジ１１の画像上の位置を、仮中心Ａ１０の座標（Ｘ０，Ｙ０）とともにＸＹ座標（Ｘｎ，Ｙｎ）として記憶する。そして、アライメントマーク２の外郭における全てのエッジ１１が検出されると既知の円の最小二乗法を用いた計算処理を行う（ステップＳ５１０）。図４（ｅ）には、円の最小二乗法による計算対象になるエッジ１１と仮中心Ａ１０との位置が示されている。ステップＳ５１０の円の最小二乗法を用いた計算処理で求められた円および重心は、図４（ｆ）に示す最小二乗法計算円１２および最小二乗法計算円重心１３である。   The image processing tool 62 stores the detected position of the edge 11 on the image as the XY coordinates (Xn, Yn) together with the coordinates (X0, Y0) of the temporary center A10. When all the edges 11 in the outline of the alignment mark 2 are detected, a calculation process using a known least square method of a circle is performed (step S510). FIG. 4 (e) shows the positions of the edge 11 and the temporary center A10 that are to be calculated by the method of least squares of a circle. The circles and centroids obtained by the calculation process using the least square method of the circle in step S510 are the least square method calculation circle 12 and the least square method calculation circle centroid 13 shown in FIG.

図４（ｆ）に示されたように、最小二乗法計算円１２は、アライメントマーク２の輪郭よりずれた箇所に位置している。ずれた理由は、アライメントマーク２の輪郭部分に存在する異物７または欠損の影響を受けたことである。この影響を排除するために、アライメントマーク２と異物７との境目にあるエッジ１１を排除すること考える。アライメントマーク２と異物７との境目にあるエッジ１１を排除するために、最小二乗法計算円１２と全てのエッジ１１との距離を計算する（ステップＳ５１１）。   As shown in FIG. 4 (f), the least square method calculation circle 12 is located at a position shifted from the contour of the alignment mark 2. The reason for the deviation is that it is affected by the foreign matter 7 or a defect present in the contour portion of the alignment mark 2. In order to eliminate this influence, it is considered to eliminate the edge 11 at the boundary between the alignment mark 2 and the foreign material 7. In order to eliminate the edge 11 at the boundary between the alignment mark 2 and the foreign substance 7, the distance between the least square method calculation circle 12 and all the edges 11 is calculated (step S511).

画像処理ツール６２は、最小二乗法計算円とエッジ間の距離確認（しきい値範囲外有無）の処理を実行する（ステップＳ５１２）。すなわち、ステップＳ５１１の処理で計算された最小二乗法計算円１２とエッジ１１との間の距離を、予め設定された最小二乗法計算円とエッジとの間の距離１４に関するしきい値と比較することによって、異物７によるエッジ１１と正常な輪郭部にあるエッジ１１とを区別する。   The image processing tool 62 executes a process of confirming the distance between the least square method calculation circle and the edge (existence / absence of out of threshold value range) (step S512). That is, the distance between the least square method calculation circle 12 and the edge 11 calculated in the process of step S511 is compared with a threshold value relating to a preset distance 14 between the least square method calculation circle and the edge. Thus, the edge 11 due to the foreign substance 7 is distinguished from the edge 11 in the normal contour portion.

しきい値の範囲外のエッジ１１がない場合には、アライメントマーク２の輪郭上に異物７は存在しないとして、ステップＳ５１５に移行する。   If there is no edge 11 outside the threshold range, the foreign substance 7 does not exist on the contour of the alignment mark 2 and the process proceeds to step S515.

しきい値の範囲外にあるエッジ１１がある場合には、画像処理ツール６２は、しきい値範囲外エッジデータを削除する処理を実行する（ステップＳ５１３）。ステップＳ５１３の処理によって、しきい値の範囲外にあるエッジ１１は削除される。図４（ｆ）に示す最小二乗法計算から除外されるエッジ１５は、最小二乗法計算円とエッジとの間の距離１４に関するしきい値の範囲から外れたエッジ１１である。   If there is an edge 11 that is outside the threshold range, the image processing tool 62 executes processing for deleting edge data outside the threshold range (step S513). By the processing in step S513, the edge 11 outside the threshold range is deleted. The edge 15 excluded from the least square method calculation shown in FIG. 4F is an edge 11 that is out of the range of the threshold regarding the distance 14 between the least square method calculation circle and the edge.

そして、画像処理ツール６２は、最小二乗法計算処理を実行する（ステップＳ５１４）。すなわち、しきい値の範囲外のエッジ１１のデータが削除された状態で、再度最小二乗法の計算を行う。図４（ｈ）には、最小二乗法計算から除外されるエッジ１５を除いたエッジ１１を対象にして円の最小二乗法を再度計算した結果が示されている。図４（ｈ）には、アライメントマーク２の輪郭と最小二乗法で求められた円の輪郭とが一致していることが示されている。   Then, the image processing tool 62 executes a least square method calculation process (step S514). That is, the least square method is calculated again in a state where the data of the edge 11 outside the threshold range is deleted. FIG. 4 (h) shows the result of recalculating the least square method of a circle for the edge 11 excluding the edge 15 excluded from the least square method calculation. FIG. 4H shows that the contour of the alignment mark 2 matches the contour of the circle obtained by the least square method.

画像処理ツール６２は、最小二乗法計算円重心１３は、円の最小二乗法の計算によって求められるので、求められた最小二乗法計算円重心１３をアライメントマークの重心として採用する（ステップＳ５１５）。そして、重心検出を終了する。   The image processing tool 62 employs the obtained least-squares calculation circle centroid 13 as the centroid of the alignment mark because the least-squares calculation circle centroid 13 is obtained by calculation of the least-squares method of the circle (step S515). Then, the center of gravity detection ends.

第３の実施形態では、図１２（ａ）に示すように、アライメントマーク２の内部に異物７等が存在し、かつ、アライメントマーク２の輪郭部に異物７等が存在していた場合に、異物７や欠損（画素値が「０」である欠損）の影響を排除して、アライメントマーク２の重心を正確に決定することができる。   In the third embodiment, as shown in FIG. 12A, when the foreign matter 7 or the like is present inside the alignment mark 2 and the foreign matter 7 or the like is present at the contour portion of the alignment mark 2, The center of gravity of the alignment mark 2 can be accurately determined by eliminating the influence of the foreign object 7 and the defect (defect having a pixel value “0”).

本発明を、二つの基板を熱圧着する基板熱圧着装置や電子部品を実装する実装機等に適用することができる。   The present invention can be applied to a substrate thermocompression bonding apparatus for thermocompression bonding two substrates, a mounting machine for mounting electronic components, and the like.

本発明によるアライメントマーク画像認識装置の主要部を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the principal part of the alignment mark image recognition apparatus by this invention. アライメントマークの内部に存在する異物を排除する方法を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the method of removing the foreign material which exists in the inside of an alignment mark. アライメントマークの内部に存在する異物を排除する方法を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the method of removing the foreign material which exists in the inside of an alignment mark. アライメントマークの内部に存在する異物を排除する方法を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the method of removing the foreign material which exists in the inside of an alignment mark. 基板熱圧着装置の構成例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structural example of a board | substrate thermocompression bonding apparatus. 基板熱圧着装置においてアライメントマーク画像認識方法を実行する部分を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the part which performs the alignment mark image recognition method in a board | substrate thermocompression bonding apparatus. 熱圧着対象の基板を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the board | substrate of thermocompression bonding object. 基板位置合わせ状態を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows a board | substrate position alignment state. 基板位置合わせ処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows a board | substrate position alignment process. 第１実施例におけるアライメントマーク重心位置を検出する処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process which detects the alignment mark gravity center position in 1st Example. 第２実施例におけるアライメントマーク重心位置を検出する処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process which detects the alignment mark gravity center position in 2nd Example. アライメントマークの内部および輪郭に異物が付着している状態を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the state in which the foreign material has adhered to the inside and outline of an alignment mark. 第３実施例におけるアライメントマーク重心位置を検出する処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process which detects the alignment mark gravity center position in 3rd Example. 第３実施例におけるアライメントマーク重心位置を検出する処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process which detects the alignment mark gravity center position in 3rd Example. 一般的なアライメントマーク画像認識方法を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the general alignment mark image recognition method.

符号の説明Explanation of symbols

１ ２値化画像
２ アライメントマーク
３ 長軸
４ 短軸
５ アライメントマーク面積
６ アライメントマーク重心
７ 異物
８ 欠損
９ 背景
１０ 仮中心Ａ
１１ エッジ
１２ 最小二乗法計算円
１３ 最小二乗法計算円重心
１４ 最小二乗法計算円とエッジ間の距離
１５ 最小二乗法計算から除外されるエッジ
１６ サンプリング角度θ
５１ モニタ
５２ パーソナルコンピュータ（ＰＣ）
５３ 画像入力装置
５４ カメラ
５５ モータ制御装置
５６ モータ
５７ ヒータコントローラ
５８ ヒータユニット
５９ 入出力制御装置
６０ 入出力機器
６１ 照明
６２ 画像処理ツール
７０ ＸＹθ軸モータ
７１ 基板Ｂ
７２ リング照明Ｂ
７３ ハーフミラーユニット
７４ ハーフミラー
７５ リング照明Ａ
７６ 基板Ａ
７７ ＸＹ軸モータ
７８ 上側光軸
７９ 下側光軸
９１ 基板Ａ左アライメントマーク
９２ 基板Ａ右アライメントマーク
９３ 基板Ａ左右アライメントマーク間中心位置
９４ 基板Ａ端子
９５ 熱硬化樹脂テープ
９６ 基板Ｂ左アライメントマーク
９７ 基板Ｂ右アライメントマーク
９８ 基板Ｂ左右アライメントマーク間中心位置
９９ 基板Ｂ端子
１００ 基板熱圧着装置
１０１ 撮像手段
１０２ ２値化手段
１０３ 領域特徴値算出手段
１０４ 判定手段
１０５ 画素値変換手段
１０６ 重心決定手段
１０８ 輪郭検出手段
１０９ 重心決定手段
２００，２１０ アライメントマーク画像認識装置
３５０ アライメント内異物
３５１ アライメント輪郭上異物 1 Binary image 2 Alignment mark 3 Long axis 4 Short axis 5 Alignment mark area 6 Alignment mark center of gravity 7 Foreign object 8 Defect 9 Background 10 Temporary center A
11 Edge 12 Least Square Method Calculation Circle 13 Least Square Method Calculation Circle Center of Gravity 14 Distance between Least Square Method Calculation Circle and Edge 15 Edge Excluded from Least Square Method Calculation 16 Sampling Angle θ
51 Monitor 52 Personal computer (PC)
53 Image Input Device 54 Camera 55 Motor Control Device 56 Motor 57 Heater Controller 58 Heater Unit 59 Input / Output Control Device 60 Input / Output Equipment 61 Illumination 62 Image Processing Tool 70 XYθ Axis Motor 71 Substrate B
72 Ring illumination B
73 Half mirror unit 74 Half mirror 75 Ring illumination A
76 Substrate A
77 XY axis motor 78 Upper optical axis 79 Lower optical axis 91 Substrate A left alignment mark 92 Substrate A right alignment mark 93 Center position between substrate A left and right alignment marks 94 Substrate A terminal 95 Thermosetting resin tape 96 Substrate B left alignment mark 97 Substrate B right alignment mark 98 Center position between substrate B left and right alignment marks 99 Substrate B terminal 100 Substrate thermocompression bonding apparatus 101 Imaging means 102 Binarization means 103 Area feature value calculation means 104 Judgment means 105 Pixel value conversion means 106 Center of gravity determination means 108 Contour detection means 109 Center of gravity determination means 200, 210 Alignment mark image recognition device 350 Foreign matter in alignment 351 Foreign matter on alignment contour

Claims (8)

アライメントマークを検出してアライメントマークの重心を決定するアライメントマーク画像認識装置であって、
アライメントマークの周辺を撮像して画像データを得る撮像手段と、
前記撮像手段が得た画像データを２値化して２値化データを出力する２値化手段と、
前記２値化手段が出力した２値化データから、アライメントマークの画素値とは異なるマーク非対応画素値で形成されるマーク非対応領域の特徴値を算出する領域特徴値算出手段と、
前記領域特徴値算出手段が算出したマーク非対応領域の特徴値が、しきい値の範囲内に入っているか否か判定する判定手段と、
前記判定手段がマーク非対応領域の特徴値がしきい値の範囲内に入っていると判定した場合に、そのマーク非対応領域の画素値をアライメントマークの画素値であるマーク対応画素値に変換する変換処理を実行する画素値変換手段と、
前記画素値変換手段が変換処理を実行した後のマーク対応画素値で形成される領域をアライメントマークと見なして重心を決定する重心決定手段と
を備えたことを特徴とするアライメントマーク画像認識装置。 An alignment mark image recognition device that detects an alignment mark and determines the center of gravity of the alignment mark,
An imaging means for imaging the periphery of the alignment mark to obtain image data;
Binarization means for binarizing image data obtained by the imaging means and outputting binarized data;
Area feature value calculating means for calculating a feature value of a mark non-corresponding area formed by a pixel non-corresponding pixel value different from the pixel value of the alignment mark from the binarized data output by the binarizing means;
Determining means for determining whether or not the feature value of the mark non-corresponding area calculated by the area feature value calculating means is within a threshold range;
When the determination means determines that the feature value of the mark non-corresponding region is within the threshold range, the pixel value of the mark non-corresponding region is converted to a mark corresponding pixel value that is the pixel value of the alignment mark. Pixel value conversion means for executing the conversion processing;
An alignment mark image recognition apparatus comprising: a center of gravity determination unit that determines a center of gravity by regarding a region formed by the mark-corresponding pixel value after the pixel value conversion unit performs conversion processing as an alignment mark. 領域特徴値算出手段は、特徴値として、面積、長軸の長さおよび短軸の長さを算出し、
判定手段は、前記領域特徴値算出手段が算出した面積、長軸の長さおよび短軸の長さのそれぞれが、それぞれに対応するしきい値の範囲内に入っている場合に、マーク非対応領域の特徴値がしきい値の範囲内に入っていると判定する
請求項１記載のアライメントマーク画像認識装置。 The area feature value calculation means calculates the area, the length of the major axis and the length of the minor axis as the feature value,
The determination means is incompatible with the mark when the area calculated by the area feature value calculation means, the length of the major axis, and the length of the minor axis are within the corresponding threshold range. The alignment mark image recognition apparatus according to claim 1, wherein it is determined that the feature value of the region falls within a threshold value range. 円形のアライメントマークを検出してアライメントマークの重心を決定するアライメントマーク画像認識装置であって、
アライメントマークの周辺を撮像して画像データを得る撮像手段と、
前記撮像手段が得た画像データを２値化して２値化データを出力する２値化手段と、
前記２値化手段が出力した２値化データにもとづいて、アライメントマークの画素値であるマーク対応画素値で形成される領域の外郭を検出する輪郭検出手段と、
前記輪郭検出手段が検出した外郭にもとづいて円の最小二乗法を用いて円の重心を求め、求めた重心をアライメントマークの重心に決定する重心決定手段と
を備えたことを特徴とするアライメントマーク画像認識装置。 An alignment mark image recognition device that detects a circular alignment mark and determines the center of gravity of the alignment mark,
An imaging means for imaging the periphery of the alignment mark to obtain image data;
Binarization means for binarizing image data obtained by the imaging means and outputting binarized data;
Contour detecting means for detecting an outline of a region formed by a mark corresponding pixel value that is a pixel value of an alignment mark based on the binarized data output by the binarizing means;
An alignment mark comprising: a center of gravity determining means for determining a center of gravity of a circle using a least square method of a circle based on the contour detected by the contour detecting means, and determining the determined center of gravity as the center of gravity of the alignment mark. Image recognition device. ２値化手段が出力した２値化データから、アライメントマークの画素値とは異なるマーク非対応画素値で形成されるマーク非対応領域の特徴値を算出する領域特徴値算出手段と、
前記領域特徴値算出手段が算出したマーク非対応領域の特徴値が、しきい値の範囲内に入っているか否か判定する判定手段と、
前記判定手段がマーク非対応領域の特徴値がしきい値の範囲内に入っていると判定した場合に、そのマーク非対応領域の画素値をアライメントマークの画素値であるマーク対応画素値に変換する変換処理を実行する画素値変換手段とを備え、
輪郭検出手段は、前記画素値変換手段が変換処理を実行した後の２値化データを用いて、マーク対応画素値で形成される領域の外郭を検出する
請求項３記載のアライメントマーク画像認識装置。 Area feature value calculating means for calculating a feature value of a mark non-corresponding area formed by a pixel non-corresponding pixel value different from the pixel value of the alignment mark from the binarized data output by the binarizing means;
Determining means for determining whether or not the feature value of the mark non-corresponding area calculated by the area feature value calculating means is within a threshold range;
When the determination means determines that the feature value of the mark non-corresponding region is within the threshold range, the pixel value of the mark non-corresponding region is converted to a mark corresponding pixel value that is the pixel value of the alignment mark. Pixel value conversion means for executing conversion processing to
The alignment mark image recognition apparatus according to claim 3, wherein the contour detection unit detects an outline of a region formed by the mark-corresponding pixel value using the binarized data after the pixel value conversion unit performs the conversion process. . 重心決定手段は、アライメントマークの外郭を形成する複数の点の座標を用いて円の最小二乗法によって円を決定し、決定された円の周との間の距離がしきい値よりも小さい点を除外して、あらためて円の最小二乗法によって決定した円の重心を、アライメントマークの重心に決定する
請求項３または請求項４記載のアライメントマーク画像認識装置。 The center-of-gravity determination means determines the circle by the least square method of the circle using the coordinates of a plurality of points forming the outline of the alignment mark, and the distance between the determined circle circumference is smaller than the threshold value The alignment mark image recognition apparatus according to claim 3, wherein the center of gravity of the circle newly determined by the least square method of the circle is determined as the center of gravity of the alignment mark. アライメントマークを検出してアライメントマークの重心を決定するアライメントマーク画像認識方法であって、
アライメントマークの周辺を撮像して画像データを得る撮像処理と、
前記撮像処理で得られた画像データを２値化して２値化データにする２値化処理と、
前記２値化処理で得られた２値化データから、アライメントマークの画素値とは異なるマーク非対応画素値で形成されるマーク非対応領域の特徴値を算出する領域特徴値算出処理と、
前記領域特徴値算出処理で算出されたマーク非対応領域の特徴値が、しきい値の範囲内に入っているか否か判定する判定処理と、
前記判定処理でマーク非対応領域の特徴値がしきい値の範囲内に入っていると判定された場合に、そのマーク非対応領域の画素値をアライメントマークの画素値であるマーク対応画素値に変換する画素値変換処理と、
前記画素値変換処理を実行した後のマーク対応画素値で形成される領域をアライメントマークと見なして重心を決定する重心決定処理とを含む
ことを特徴とする画像認識方法。 An alignment mark image recognition method for detecting an alignment mark and determining the center of gravity of the alignment mark,
An imaging process for obtaining image data by imaging the periphery of the alignment mark;
A binarization process that binarizes the image data obtained by the imaging process into binarized data;
An area feature value calculation process for calculating a feature value of a mark non-corresponding area formed by a pixel non-corresponding pixel value different from the pixel value of the alignment mark from the binarized data obtained by the binarization process;
A determination process for determining whether or not the feature value of the mark non-corresponding area calculated in the area feature value calculation process is within a threshold range;
When it is determined in the determination process that the feature value of the mark non-corresponding region is within the threshold range, the pixel value of the mark non-corresponding region is changed to the mark corresponding pixel value that is the pixel value of the alignment mark. Pixel value conversion processing to convert;
An image recognition method, comprising: a center-of-gravity determination process for determining a center of gravity by regarding a region formed by the mark-corresponding pixel values after the pixel value conversion process as an alignment mark. 円形のアライメントマークを検出してアライメントマークの重心を決定するアライメントマーク画像認識方法であって、
アライメントマークの周辺を撮像して画像データを得る撮像処理と、
前記撮像処理で得られた画像データを２値化して２値化データにする２値化処理と、
前記２値化処理で得られた２値化データにもとづいて、アライメントマークの画素値であるマーク対応画素値で形成される領域の外郭を検出する輪郭検出処理と、
前記輪郭検出処理で検出された外郭にもとづいて円の最小二乗法を用いて円の重心を求め、求めた重心をアライメントマークの重心に決定する重心決定処理とを含む
ことを特徴とするアライメントマーク画像認識方法。 An alignment mark image recognition method for detecting a circular alignment mark and determining the center of gravity of the alignment mark,
An imaging process for obtaining image data by imaging the periphery of the alignment mark;
A binarization process that binarizes the image data obtained by the imaging process into binarized data;
An outline detection process for detecting an outline of a region formed by a mark corresponding pixel value that is a pixel value of an alignment mark based on the binarized data obtained by the binarization process;
An alignment mark comprising: a center of gravity determination process for determining a center of gravity of the circle using a least square method of the circle based on the contour detected by the contour detection process, and determining the determined center of gravity as the center of gravity of the alignment mark. Image recognition method. ２値化処理で得られた２値化データから、アライメントマークの画素値とは異なるマーク非対応画素値で形成されるマーク非対応領域の特徴値を算出する領域特徴値算出処理と、
前記領域特徴値算出処理で算出されたマーク非対応領域の特徴値が、しきい値の範囲内に入っているか否か判定する判定処理と、
前記判定処理でマーク非対応領域の特徴値がしきい値の範囲内に入っていると判定された場合に、そのマーク非対応領域の画素値をアライメントマークの画素値であるマーク対応画素値に変換する画素値変換処理とを含み、
輪郭検出処理では、前記画素値変換処理を実行した後の２値化データを用いて、マーク対応画素値で形成される領域の外郭を検出する
請求項７記載のアライメントマーク画像認識方法。 An area feature value calculation process for calculating a feature value of a mark non-corresponding area formed by a pixel non-corresponding pixel value different from the pixel value of the alignment mark from the binarized data obtained by the binarization process;
A determination process for determining whether or not the feature value of the mark non-corresponding area calculated in the area feature value calculation process is within a threshold range;
When it is determined in the determination process that the feature value of the mark non-corresponding region is within the threshold range, the pixel value of the mark non-corresponding region is changed to the mark corresponding pixel value that is the pixel value of the alignment mark. Pixel value conversion processing to convert,
The alignment mark image recognition method according to claim 7, wherein in the contour detection process, an outline of a region formed by the mark-corresponding pixel values is detected using the binarized data after the pixel value conversion process is performed.
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