JP7442134B2 - 部品実装方法及び部品実装システム - Google Patents
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Description
[1.部品実装システムの概略構成]
まず、実施の形態に係る部品実装システムの概略構成について、図1及び図2を参照しながら説明する。
次に、部品実装システム1の各装置の構成について、図1、図3及び図4を参照しながら説明する。前述したように、部品実装システム1は、基板搬入部10と、貼付け部20と、仮圧着部30と、本圧着部40と、基板搬出部50と、搬送部60と、コンピュータ70と、を備える。
次に、部品実装システム1のコンピュータ70の機能構成について、図5を参照しながら説明する。
次に、実施の形態に係る部品実装方法について説明する。本実施の形態に係る部品実装方法は、学習モデルを用いない第1モードの生産工程S1と、学習モデルを用いる第2モードの生産工程S2とを含む。また、部品実装方法は、第1モードの生産工程S1を第2モードの生産工程S2に変更する変更工程S1Aを含む。
次に、部品実装方法の他の例について説明する。
次に、実施の形態の変形例1に係る部品実装方法について説明する。変形例1では、第2モードの生産工程S2における第2判定工程が、検出値と基準値とに基づく撮像対象の良否判定、及び、学習モデルを用いた撮像対象の良否判定の両方を含む場合について説明する。この変形例1では、アライメントマークM及びACF6のそれぞれを撮像対象とし、ACF6及び電子部品5のそれぞれを部品として説明する。
次に、実施の形態の変形例2に係る部品実装方法について説明する。変形例2では、検出値と基準値との差の大きさに基づいて、第2判定工程S22を行うか否かを判断する例について説明する。変形例2でも、アライメントマークM及びACF6のそれぞれを撮像対象とし、ACF6及び電子部品5のそれぞれを部品として説明する。
次に、実施の形態の変形例3に係る部品実装方法について説明する。変形例3では、第2モードの生産工程S2において学習モデルが生成される例について説明する。変形例3でも、アライメントマークM及びACF6のそれぞれを撮像対象として説明し、ACF6及び電子部品5のそれぞれを部品として説明する。
本実施の形態に係る部品実装方法は、以下に示す第1モードの生産工程S1と、学習モデル生成工程と、学習モデル評価工程と、第1モードの生産工程S1を第2モードの生産工程S2に変更する変更工程と、を含む。
以上、本実施の形態に係る部品実装システム等について、上記実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではない。
1a、1b、1c 基台
3 基板
4 電極部
5 電子部品
6 ACF(異方性導電部材)
6a ACFテープ
10 基板搬入部
11、23、33、43、51 ステージ
20 貼付け部
21、31、41 ステージ移動部
22 貼付け機構
24 ビーム
25 貼付けヘッド
25a テープ供給部
25b 貼付けツール
26 貼付け支持台
29、39、49、撮像部
30 仮圧着部
32 部品搭載機構
34 部品供給部
40 本圧着部
42 圧着機構
44 圧着支持部
45 圧着ユニット
47 加圧機構
48 圧着ヘッド
50 基板搬出部
60 搬送部
61 移動ベース
62A、62B、62C、62D 基板搬送機構
63 基部
64 アームユニット
70 コンピュータ
70a 制御部
70b 記憶部
71 画像取得部
72 修正入力部
73 判定部
74 修正部
75 学習モデル生成部
76 学習モデル評価部
77 変更部
79 表示部
M アライメントマーク(マーク)
Claims (10)
- 基板に設けられた撮像対象の画像を取得する画像取得工程、前記画像から求められる検出値と予め設定された基準値とに基づいて前記撮像対象の良否判定を行う第1判定工程、前記第1判定工程で不良と誤判定された場合に前記第1判定工程の判定結果を良に修正する修正工程、及び、良とされた前記撮像対象を有する基板に部品を取り付ける取付工程を有する第1モードの生産工程と、
前記第1モードの生産工程で取得した前記画像、前記第1判定工程の判定結果、及び、前記修正工程の修正結果を学習データとする機械学習により、前記撮像対象の良否判定を行うための学習モデルを生成する学習モデル生成工程と、
前記学習モデル生成工程で生成された前記学習モデルの習熟度を評価する学習モデル評価工程と、
前記学習モデル評価工程において前記学習モデルの習熟度が規定のレベルに到達したと評価された場合に、前記第1モードの生産工程を、前記学習モデルを用いて前記撮像対象の良否判定を行う第2判定工程を有する第2モードの生産工程に変更する変更工程と、
を含む部品実装方法。 - 前記変更工程は、前記第1判定工程を前記第2判定工程に置き換えることで、前記第1モードの生産工程を前記第2モードの生産工程に変更する
請求項1に記載の部品実装方法。 - 前記第2モードの生産工程は、前記画像取得工程、前記第1判定工程及び前記第2判定工程を有し、前記撮像対象が前記第1判定工程で不良と判定された場合に、前記第2判定工程を実行する
請求項1に記載の部品実装方法。 - 前記第2モードの生産工程は、前記第1判定工程で不良と判定された場合に、前記検出値と前記基準値との差の大きさに基づいて、前記第2判定工程を行うか否かを判断する判断工程をさらに有する
請求項3に記載の部品実装方法。 - 前記学習モデル生成工程及び前記学習モデル評価工程は、前記第1モードの生産工程において繰り返し実行される
請求項1~4のいずれか1項に記載の部品実装方法。 - 前記学習モデル生成工程は、さらに、前記画像、前記第2判定工程の判定結果、及び、前記第2判定工程で不良と誤判定された場合に前記第2判定工程の判定結果を良に修正する工程の修正結果を学習データとする機械学習により、前記撮像対象の良否判定を行うための学習モデルを生成し、
前記第2判定工程は、当該学習モデルを用いて前記撮像対象の良否判定を行う
請求項1~5のいずれか1項に記載の部品実装方法。 - 前記撮像対象は、前記基板に設けられたアライメントマークであり、
前記取付工程の前記部品は、ACF(Anisotropic Conductive Film)又は電子部品である
請求項1~6のいずれか1項に記載の部品実装方法。 - 前記撮像対象は、前記基板に設けられたACFであり、
前記取付工程の前記部品は、電子部品である
請求項1~6のいずれか1項に記載の部品実装方法。 - 前記学習モデル生成工程では、前記基板の品種に応じて予め用意された複数の学習済みモデルから選択される学習済みモデルに基づき前記機械学習が開始される
請求項1~8のいずれか1項に記載の部品実装方法。 - 基板に設けられた撮像対象の画像を取得する画像取得部と、
前記画像から求められる検出値と予め設定された基準値とに基づいて前記撮像対象の良否判定を行う判定部と、
前記判定部で不良と誤判定された場合に前記判定部の判定結果を良に修正する修正部と、
前記判定部又は前記修正部で良とされた前記撮像対象を有する基板に部品を取り付ける取付部と、
を備える部品実装システムであって、
前記画像、前記判定部の判定結果、及び、前記修正部の修正結果を学習データとする機械学習により、前記撮像対象の良否判定を行うための学習モデルを生成する学習モデル生成部と、
前記学習モデル生成部で生成された前記学習モデルの習熟度を評価する学習モデル評価部と、
をさらに備え、
前記判定部は、前記学習モデル評価部において前記学習モデルの習熟度が規定のレベルに到達したと評価された場合に、前記学習モデルを用いて前記撮像対象の良否判定を行う
部品実装システム。
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