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高速・高精度 位置決めライブラリ eyemPositioner


高速・高精度位置決めライブラリ eyemPositionerは、液晶パネルの製造に不可欠な貼り合せ、露光、印刷、検査等の工程で必須の機能となる高精度な位置決めを実現するソフトウェアライブラリです。
本ライブラリは、補正移動用のテーブルと画像処理の個体特有のくせを実際の位置決め操作を繰り返すことによって学習し、位置決め精度、目標位置達成までの所要時間、位置決めの安定を図ることを目標として人工知能を搭載しています。

機能

位置決めの主な用途
位置決め用途


液晶ガラスの張り合わせでの位置決め動作

液晶パネルは2枚のガラスを重ね合わせて、そのガラスの間に注入された液晶の働きによってテレビ等の表示デバイス機能を実現します。ガラスの張り合わせにも位置決め機能が必須であり、位置決めの手順は以下のとおりです。

  1. 2枚のガラスとも2個以上の位置決めマークがガラス上に設けられています。
  2. 片方の位置決め目標ガラス(青色)の位置決めマークを目標位置としてマスター登録します。
  3. 他方の位置決め対象ガラスの位置決めマークを目標とするマスターガラスの位置決めマークに重なるまで、ガラスをテーブルの移動でXYΘ補正します

位置決め動作


人工知能で機械と画像処理の誤差を補正

液晶ガラスの張り合わせでの位置決め手順

最近のテレビはインチサイズが大きくなり、高精細なハイビジョンテレビが大きく売り上げを伸ばしています。このような液晶パネルの製造工程では、1メートルほどのガラスを数ミクロンの精度に位置決めをしなければなりません。高精度な位置決めを阻害する要因として、画像処理誤差と機械系誤差があります。

■画像処理誤差
照明変動による誤差、光学歪による誤差、基準マーク検出時の画像探索手法による誤差やその他画像取込時の種々の環境変動が原因となる誤差です。
■機械系誤差
機械に組み込まれたアクチュエータの速度むらやトルクむらが原因となる誤差です。

これらの誤差の発生を前提とした高精度な位置決めを達成するためには位置決め動作を2回から数回繰り返しながら目標位置に近付ける収束方式となりますが、繰り返し回数が重なると位置決め完了までの時間を要することとなります。
当社は、位置決め精度を決定する要因となる画像処理誤差と機械系誤差を実際の位置決め操作の中で機械の特性や環境を学習し、誤差を最小化する人工知能を持った先進技術を搭載しています。その結果収束回数がより少なくなり、目標精度の達成時間が小さくなります。


人工知能誤差補正


柔軟なシステム構成

カメラの台数、カメラの姿勢は自由に設定可能
カメラ設置例

位置決めマークは2個以上必要なこと以外は自由に設計可能です。したがって位置決めマークの画像を入力するため、カメラの位置も下図例に示すように柔軟に設置することができます。




多様なテーブル対応

テーブルは、XYΘ、UVW、X・YΘの各種3軸テーブルに対応します。


  XYθテーブル   UVWテーブル
  XYθテーブル   UVWテーブル
  Y・Xθテーブル  
  Y・Xθテーブル  

自動キャリブレーション

手間のかからないシステム構築

カメラの取り付け精度は不要です。また、カメラの台数、取り付け方向、視野サイズ、光軸の回転に対して自由に取り付けてください。これらは事前の自動キャリブレーション動作によって、カメラの座標系とステージの座標系の関係を自動的に求め、手間無くシステムの準備は完了します。


ソフトウエアライブラリ形態でご提供

顧客のシステムに組み込みが可能

PCが搭載されたお客様のシステムに対して、そのPCに位置決めライブラリを組み込むことにより高速・高精度な位置決めシステムを、システム構築に大きな負担を掛けることなく実現することができます。

マルチ位置決めシステムが低コストで実現

複数の位置決めシステムを構築する場合、位置決め専用機をその台数分必要とすることなく、PC一台のみの低コストで実現できます。


ダウンロード

カタログ   位置決めライブラリ eyemPositioner
技術動向   1回のアライメントで1μmの位置合わせ精度



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