JP2728222B2

JP2728222B2 - 情報記録再生装置

Info

Publication number: JP2728222B2
Application number: JP2133901A
Authority: JP
Inventors: 昌邦山本
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 1990-05-25
Filing date: 1990-05-25
Publication date: 1998-03-18
Anticipated expiration: 2013-03-18
Also published as: DE69121774D1; US5333125A; EP0458656A3; EP0458656A2; JPH0430336A; DE69121774T2; EP0458656B1

Description

【発明の詳細な説明】［産業上の利用分野］本発明は、光ディスクや光カードなどの記録媒体を用
いて情報を記録、再生する情報記録再生装置に関し、特
にトラッキングやフォーカシングを行うためのサーボ装
置に関する。

［従来の技術］光ディスクのような情報記録媒体には、情報を記録す
るトラックが同心円状やスパイラル状に形成される。ま
た、光カードにはその形状から複数のトラックが平行状
に形成される。このような記録媒体に情報を記録、ある
いは再生する場合、目標トラック上に光スポットを合焦
させ、その合焦状態を維持しながら目標トラック上を走
査させる。即ち、光スポットを目標トラックに合焦させ
るオートフォーカシング、目標トラックに光スポットを
追従させるオートトラッキング制御によって、目標トラ
ック上に情報を記録、あるいは目標トラック上の情報が
読出される。

このようなオートトラッキングやオートフォーカシン
グを行うには、情報記録媒体からの反射光の光量分布の
変化、または光量そのものの変化を検出し、トラック中
心位置または合焦位置からのスポットの変化量が求めら
れる。そして、その変化量に対応した制御信号を対物レ
ンズの位置移動装置であるアクチュエータに送り、対物
レンズを動かすことによって、スポットがトラック中心
位置または、合焦位置に復帰される。この場合、光量分
布の変化、または光量そのものの変化をエラー信号とす
ると、スポットの変位量に対するエラー信号は、第７図
に示すようになる。第７図は、一般にＳ字カーブと呼ば
れ、オフセットがないこと、つまり変位量が０のときは
エラー信号が０であること、また＋，−の変化に対し対
称で、なるべく線形であることが要求される。

従来のトラッキング用のエラー信号の検出方式にはプ
ッシュプル法，ヘテロダイン法などがある。また、フォ
ーカシング用のエラー信号の検出方式としては、非点収
差法、臨界角法などが知られている。いずれの方式であ
っても分割した光電変換素子上に情報記録媒体からの反
射光を導き、各素子から得られる検出信号の差，和など
の信号より、エラー信号が生成される。

［発明が解決しようとしている課題］しかしながら、上記従来例のオートトラッキング，オ
ートフォーカシング方式では、第７図で示したオフセッ
トがなく、中心対称なＳ字カーブを得るためには、次の
ような問題があった。

（１）分割された光電変換素子の各素子や、それに付随
する電気回路の各素子の特性バラツキ範囲が狭く要求さ
れ、部品に対する仕様が厳しい。

（２）光電変換素子を含めた各光学系の位置合せの精度
が厳しく要求される。

本発明は、このような問題点を解消するためになされ
たもので、その目的は部品の仕様や位置合せの精度を緩
和できるようにした情報記録再生装置を提供することに
ある。

［課題を解決するための手段］本発明の目的は、記録媒体に集光した光ビームを照射
し、情報の記録及び再生の少なくとも一方を行う装置で
あって、前記記録媒体で反射された光ビームを受光す
る、受光面が複数に分割された光検出器と、前記光検出
器の出力信号から、トラッキングエラー信号及びフォー
カシングエラー信号の少なくとも一方を導出する回路
と、前記回路によって導出されたエラー信号に応じて、
トラッキング制御及びフォーカシング制御の少なくとも
一方を行うサーボ手段とを備えた情報記録再生装置にお
いて、前記回路は、前記光検出器の出力信号が入力し、
前記トラッキングエラー信号及びフォーカシングエラー
信号の少なくとも一方を出力する神経回路網を含み、前
記神経回路網が、光ビームの集光位置と記録媒体との位
置ずれに応じてエラー信号の値が理想的な変化を示す予
め定められた教師信号を記憶するメモリと、前記光検出
器の分割された受光面の各々からの出力を重みづけする
重みづけ回路と、重みづけされた複数の出力を演算して
エラー信号を算出する演算回路と、前記エラー信号とメ
モリに記憶された教師信号とを比較し、これらを一致さ
せるべく前記出力に付与される重みを変化させる学習を
行う学習回路とから構成されたことを特徴とする情報記
録再生装置によって達成される。

［作用］本発明によれば、神経回路網を用いてサーボ制御を行
うことにより、光学系に用いられる部品の特性バラツキ
や位置合せの精度に左右されずにサーボ制御を行い、こ
れによって部品の特性の仕様や位置合せの精度を緩和す
るようにしたものである。

［実施例］以下、本発明の実施例について、図面を参照しながら
詳細に説明する。第１図は本発明の情報記録再生装置の
一実施例を示すブロック図である。

第１図において、１は例えば、光ディスクや光カード
のような記録媒体、２はこの媒体１に近接して配設され
た対物レンズである。対物レンズ２は、アクチュエータ
３の駆動により、トラッキング方向、フォーカシング方
向へ移動する構造である。また、４は光源として設けら
れた半導体レーザであり、このレーザで発した光は、ま
ずコリメータレンズ５で平行光束に修正される。レーザ
光は、その後ビーム整形プリズム13で楕円光束から真円
光束に修正され、第１のビームスプリッタ６へ入射され
る。そして、対物レンズ２で微小スポットに絞られ、記
録媒体１へ照射される。

一方、記録媒体１から反射した光は、再び対物レンズ
２を通って第１のビームスプリッタ６へ導かれる。第１
のビームスプリッタ６は、入射光と反射光を分離し、反
射光を第２のビームスプリッタ７へ入射する。第２のビ
ームスプリッタ７は、その入射光を２つに分離し、一方
の光束８を図示しない光検出器へ入射する。そして、こ
の光束は従来公知の方式により再生され、元の記録情報
に再生される。また、他方側の光束は、集光レンズ９に
より多分割光電変換素子10上に集光される。多分割光電
変換素子10は、多数の光電変換素子から構成され、各素
子の出力信号は神経回路網11の入力層の各入力セルへ出
力される。

神経回路網11は、詳しく後述するように、多分割光電
変換素子11の出力に基づき、トラッキング及びフォーカ
シング制御を行う制御装置である。従って、神経回路網
11は、トラッキング、フォーカシングの各エラー信号を
駆動回路12へ出力する。駆動回路12は、このエラー信号
に基づいてアクチュエータ３を駆動し、対物レンズ２の
位置を制御する。これにより、記録媒体１上における光
スポットの位置は目標トラックの中心に位置するよう制
御され、また合焦位置を保持するよう制御される。

前述した神経回路網は、人間の情報処理機構を模倣し
たもので、例えば第２図に示すように、バッグプロパゲ
ーションという神経回路網が知られている。以下、第２
図を例にとって神経回路網の原理を説明する。なお、第
２図は神経回路網により手書文字を認識する例である。

第２図（ａ）において、20−１〜20−ｌはｌ個に分割
された入力部である。また、第２図（ｂ）に示す21−１
〜21−ｌは、入力層と呼ばれるセルであり、入力部の各
素子で検出した信号がそれぞれ入力層の各セル21−１〜
21−ｌに与えられる。各セルは、ある重みをかけた信号
を中間層と呼ばれる各セル22−１〜22−ｍに与え、更に
中間層の各セルは出力層と呼ばれる各セル23−１〜23−
ｎに与える。ここで、中間層、出力層の各セルは、入力
がある一定の値を越えた場合に、出力信号を出す非線型
素子である。また、各セル間の重みは学習と呼ばれる作
業により決定される。つまり、入力に対する出力の誤差
より各重みを数学的な約束に従い変えていく。この作業
を反復することにより、正しい値が出力されるように重
みの値がそれぞれ収束していく。従って、学習が終了す
ると、各セル間の重みという形で手書き文字の認識回路
ができる。

次に、神経回路網11内の各セル間の重みを決定するた
めの学習の行い方を説明する。この学習は、光ヘッドの
製造あるいは調整字に、第３図に示す装置を用いて行
う。

第３図において、学習の操作はコンピュータ30を用い
て自動的に行う。コンピュータ30は、参照用の記録媒体
31の位置を制御する位置制御部32と、アクチュエータ３
の駆動回路12を制御し、参照用記録媒体31と、光スポッ
トとの位置を変えることができる。これにより、コンピ
ュータ30は光スポットのトラック中心位置、合焦位置か
らの変位量を自由に変えることができる。また、コンピ
ュータ30は神経回路網11の出力層の状態を読み取り、正
しい出力層の状態（教師信号）との誤差を算出する。こ
れにより、コンピュータ30はその誤差に従い、神経回路
網11内の各セル間の重みを一定の数学的手法により順次
変えることができる。トラッキング用及びフォーカシン
グ用教師信号は、第７図に示したように、変位量に対す
るエラー信号として、それぞれあらかじめ理想的なＳ字
カーブを求めておき、コンピュータ30内のメモリに記憶
しておく。

学習の方法としては、一つの変位量に対し、正しい出
力が得られるまで重みを変化させた後、順次変位量を変
えてゆき、それぞれの変位量で正しい出力が得らえるま
で重みを変化させる。また、他の方法として一つの変化
量に対し、重みを一巡変化させ、順次変位量を巡回す
る。そして、それぞれの変位量で重みを一巡変化させ、
それぞれの変位量で正しい出力が得られるまで繰返して
もよい。なお、重みの初期値は乱数値より与えてもよい
し、あらかじめ他の手法で求めた重みを与えてもよい。
このような動作により、神経回路網11内のメモリに重み
が記録され、学習が終了する。学習が終了すると、コン
ピュータ30は不要であるので、装置から取外せばよい。

第４図に多分割光電変換素子10の分割面の一例を示
す。第４図（ａ）は方形に分割した例、第４図（ｂ）は
輪状に分割した例である。もちろん、これに限ることな
く、種々の変形がある。

第５図は従来のバックプロパゲーションの手法を基本
とした神経回路網11を具体的に示すものである。第５図
において、50−１〜50−ｌは入力層のセルであり、ｌ個
に分割された多分割光電変換素子10の各素子で光電変換
された電気信号がそれぞれｌ個の入力セル50−１〜50−
ｌに与えられる。51は重みセルであって、ｍ個の中間セ
ル52−１〜52−ｍのそれぞれに対し、ｌ個ずつ備わって
いる。例えば、入力セル50−１の出力は、ｍ個に分けら
れ、重みセル51−１−１〜51−１−ｍにそれぞれ与えら
れる。同様に、入力セル50−２〜50−ｌの出力もそれぞ
れｍ個に分けられ、それぞれ対応する重みセルに与えら
れる。各重みセルは増幅素子であり、その増幅率はコン
ピュータ30によって個々に制御される。例えば、それぞ
れの増幅率がディジタル的にランダムアクセスメモリ
（不図示）に記憶され、ディジタル／アナログ変換を行
って、各重みセルに与える。この場合、コンピュータ30
はランダムアクセスメモリの内容は書き換えることがで
きる。また、それぞれの重みセルは電子スイッチ（不図
示）を備え、抵抗値を切り変えることで各重みセルに与
える増幅率を変えることができる。コンピュータ30は、
電子スイッチを切り変えることにより、前述のように増
幅率を制御する。

各重みセル51で重みをかけられた信号は、中間セルに
入力される。例えば、重みセル51−１−１〜51−ｌ−１
は、中間セル52−１に入力される。各中間セルの正の入
力信号は加算し、負の入力信号は減算して、合計の値が
ある閾値を越えると、出力信号を出力する非線形素子で
ある。

53は51と同様に重みセルであって、ｎ個の出力セル54
−１〜54−ｎのそれぞれに対し、ｎ個ずつ備わってい
る。例えば、中間セル52−１の出力はｎ個に分けられ、
それぞれ対応する各重みセルに与えられる。同様に、多
の各中間セルの出力も、それぞれｎ個に分けられ、対応
した重みセルにそれぞれ与えられる。重みセル53は重み
セル51と同様に増幅素子であり、その増幅率は、前記と
同様にコンピュータ30で制御される。

各重みセル53で重みをかけられた信号は、出力セル54
−１〜54−ｎに入力される。例えば重みセル53−１−１
〜53−ｍ−１の信号は、出力セル54−１に入力される。
各出力セルは前述の中間セルと同様に、正の入力信号は
加算し、負の入力信号は減算して、合計の値がある閾値
を越えると出力信号を出力する。この各出力セルの出力
信号は、それぞれ対応した出力変換セル55−１〜55−ｎ
に与えられる。各出力セルは、それぞれ決められた光ス
ポットの変位量に対応したセルであり、出力変換セルは
出力セルからの出力信号をそれぞれの変位量に対応した
エラー信号に変えるセルである。例えば、出力セル54−
１を第７図で示す変位量ｘを認識するセルだとする。こ
の場合、変位量ｘに対応した入力があると、出力セル54
−１は出力信号を出力し、これを受けた出力変換セル55
1により、エラー信号ｙが神経回路網の出力信号として
出力される。コンピュータ30は、出力変換セルの出力状
態を読み取り、これと教師信号との差を算出し、その結
果に基づき、重みセル51,53のそれぞれの増幅率を決定
する。変位量のサンプリングの方法は、変位量０を中心
にｎ個に均等に分割してもよいし、変位量０の近くを密
に、変位量の大きい部分を粗く分割してもよい。

第５図はハード的に神経回路網を構成した実施例であ
るが、第６図はそれをマイクロコンピュータを用いてソ
フト的に構成した実施例である。

第６図において、60−１〜60−ｌは入力変換セルであ
る。このｌ個の入力変換セルに、前述の如くｌ個に分割
された光電変換素子10の各素子で光電変換された電気信
号がそれぞれ与えられる。入力変換セルでは、アナログ
／ディジタル変換が行われ、それぞれ情報処理部61によ
り読み込まれる。情報処理部61では、第５図で説明した
処理をソフト的に行うものであり、その処理は従来のバ
ックプロパゲーションの手法を基本としたものである。
各セル間の重みは、ランダムアクセスメモリ（RAM）62
に記憶される。情報処理部61で得られた出力は、各変位
量に対するエラー信号をディジタル信号として、出力変
換セル63に与えられる。出力変換セル63では、ディジタ
ル／アナログ変換を行い、その出力をアクチュエータ３
の駆動回路12に送出する。情報処理部61の機能には、少
なくとも学習モードと情報処理モードとがあり、その切
り換えはスイッチ64によって行う。

光ヘッドの製造、調整時は、学習モードとし、このと
き教師信号は情報処理部61の内部メモリに記憶してお
く。この場合、第３図で示した学習用のコンピュータ30
は用いず、情報処理部61から出力する信号65により、ア
クチュエータの駆動回路12及び参照用記録媒体31の位置
を制御するための位置制御部32を制御することで、光ス
ポットのトラック中心位置、合焦位置からの変位量を与
える。なお、このときは出力変換セル63から信号は出力
されない。そして、変位量を順次変えて、それに対する
入力信号を読み込み、第５図で示した動作をソフト的に
行い、その結果を教師信号と比べる。次いで、教師信号
との誤差に従い各セル間の重みを変え、RAM62の内容を
書換える。学習が終了すると、スイッチ64を切り換え、
情報処理モードにする。RAM62の内容は保持されている
ので、その重みを用いて入力信号に対するエラー信号を
算出し、駆動回路12へ出力する。このとき、情報処理部
61から信号65は出力されず、出力変換セル63からのエラ
ー信号がアクチュエータの駆動回路12に送られる。従っ
て、駆動回路12では、そのエラー信号に従って、アクチ
ュエータ３を駆動し、対物レンズ２を移動することで、
光スポットのトラッキング方向、フォーカシング方向の
ズレを補正する。

なお、以上説明してきた神経回路網としては、オート
トラッキング用とオートフォーカス用とで別々に設けて
もよいし、１つの神経回路網で構成してもよい。また、
変位量に対する多分割光電変換素子10上の光量分布の変
化、または光量そのものの変化を増幅するために、光路
上にナイフエッジやシリンドリカルレンズのような光学
的フィルタを配設してもよい。

［発明の効果］以上説明したように本発明によれば、神経回路網を用
いてトラッキング制御やフォーカシング制御などのサー
ボエラー信号を発生するようにしたので、部品の特性バ
ラツキや位置合せの誤差を含めて学習を行うことで、部
品の条件に左右されずにサーボ制御を行うことができ
る。従って、部品の特性バラツキや位置合せの精度を緩
和でき、これによって部品を安価にできるばかりでな
く、装置の製造を容易にできる効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の情報記録再生装置の一実施例を示す構
成図、第２図（ａ），（ｂ）は神経回路網の原理を説明
するための図、第３図は光ヘッドの製造時あるいは調整
時における神経回路網の学習を行うための装置を示す構
成図、第４図（ａ），（ｂ）は多分割光電変換素子の分
割面の例を示す説明図、第５図は神経回路網の具体例を
示す構成図、第６図は神経回路網の他の例を示す構成
図、第７図は光スポットの変位量とエラー信号の関係
（Ｓ字カーブ）を示す特性図である。 1:記録媒体、2:対物レンズ 3:アクチュエータ、4:半導体レーザ 10:多分割光電変換素子 11:神経回路網、30:コンピュータ 31:参照用記録媒体

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】記録媒体に集光した光ビームを照射し、情
報の記録及び再生の少なくとも一方を行う装置であっ
て、前記記録媒体で反射された光ビームを受光する、受
光面が複数に分割された光検出器と、前記光検出器の出
力信号から、トラッキングエラー信号及びフォーカシン
グエラー信号の少なくとも一方を導出する回路と、前記
回路によって導出されたエラー信号に応じて、トラッキ
ング制御及びフォーカシング制御の少なくとも一方を行
うサーボ手段とを備えた情報記録再生装置において、前
記回路は、前記光検出器の出力信号が入力し、前記トラ
ッキングエラー信号及びフォーカシングエラー信号の少
なくとも一方を出力する神経回路網を含み、前記神経回
路網が、光ビームの集光位置と記録媒体との位置ずれに
応じてエラー信号の値が理想的な変化を示す予め定めら
れた教師信号を記憶するメモリと、前記光検出器の分割
された受光面の各々からの出力を重みづけする重みづけ
回路と、重みづけされた複数の出力を演算してエラー信
号を算出する演算回路と、前記エラー信号とメモリに記
憶された教師信号とを比較し、これらを一致させるべく
前記出力に付与される重みを変化させる学習を行う学習
回路とから構成されたことを特徴とする情報記録再生装
置。
【請求項２】前記光検出器は受光面がｌ個に分割されて
おり、前記神経回路網は、分割された受光面の各々から
の出力が入力されるｌ個の入力セルと、これらの出力に
付与される重みのデータを記憶する記憶手段と、前記入
力セルの出力信号に記憶手段に記憶されたデータに基づ
いて重みづけを行うｌ×ｍ個の第１の重みセルと、第１
の重みセルの出力を演算するｍ個の中間セルと、前記中
間セルの各々の出力に前記記憶手段に記憶されたデータ
に基づいて重みづけを行うｍ×ｎ個の第２の重みセル
と、第２の重みセルの出力を演算するｎ個の出力セル
と、出力セルの出力をエラー信号に変換してサーボ手段
に送る出力変換セルとから成る請求項１に記載の情報記
録再生装置。
【請求項３】前記第１及び第２の重みセルは、各々が記
憶手段に記憶されたデータに応じた増幅率で各出力を増
幅する増幅素子から成る請求項２に記載の情報記録再生
装置。
【請求項４】前記中間セル及び出力セルは、重みセルの
出力の内、正の信号は加算し、負の信号は減算して、そ
の結果が所定のしきい値を越えると信号を出力する非線
形素子から成る請求項２または３のいずれかに記載の情
報記録再生装置。