JPH0430336A

JPH0430336A - 情報記録再生装置

Info

Publication number: JPH0430336A
Application number: JP2133901A
Authority: JP
Inventors: Masakuni Yamamoto; 昌邦山本
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 1990-05-25
Filing date: 1990-05-25
Publication date: 1992-02-03
Anticipated expiration: 2013-03-18
Also published as: EP0458656B1; US5333125A; EP0458656A2; DE69121774T2; EP0458656A3; DE69121774D1; JP2728222B2

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

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２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か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圧し、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８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Ｏ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（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、ヘテロゲイン法などがある。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］しかしなから、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８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］上記目的を達成するため、情報記録媒体からの反射光を
受光面が複数に分割された光電変換素子で受光する光検
出器と、光スポットの基準値及びそれに対する変位量を
基に所定の数学的約束に従って学習を行うことで重みを
決定する手段と、その重みを記憶する記憶手段を備えた
神経回路網とを有し、情報記録あるいは再生時に、前記
重みが記憶された神経回路網を用いて、前記光検出器の
出力から光スポットのずれを補正するためのサーボエラ
ー信号を生成することを特徴とする情報記録再生装置が
提供される。

［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、図面を参照しなから詳
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
光束に補正され、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。

方、言己録媒体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−ヒに集光される。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、
各素子の圧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８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、バックプロパゲー
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、２０−１〜２Ｏ−ｊ２は℃個に
分割された入力部である。また、第２図（ｂ）に示す２
１−１〜２１−ρ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−β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、
圧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８カ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
製造あるいは調整時に、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ば、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８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れるまで
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、順次変位置を巡回する。

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８、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図は従来のパ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−ρは入力層のセルであり、
２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２個の入力セル５０−
１〜５０−℃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、
ｉ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−
２〜５Ｏ−ｆｉ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）に配憶され、
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−β
−１は、中間セル５２−１に入力される。各中間セルは
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、他の各中間セルの圧力も、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５
３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５
４−１〜５４−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に人
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圧力信号を８カする。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８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Ｏ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、６０−１〜６Ｏ−ｊ２は入力変換セル
である。この４個の入力変換セルに、前述の如く２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
た圧力は、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（
。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３
１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８カされない。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、Ｒ
ＡＭ６２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
上にナイフェツ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
（８字カーブ）を示す特性図である。：記録媒体　　　　　２：アクチュエータ　　４：半導体レーザ０：多分割光電
変換素子１・神経回路網　　　３０１　参照用記録媒体対物レンズコンピュータ

Claims

【特許請求の範囲】

（１）情報記録媒体からの反射光を受光面が複数に分割
された光電変換素子で受光する光検出器と、光スポット
の基準値及びそれに対する変位量を基に所定の数学的約
束に従って学習を行うことで重みを決定する手段と、そ
の重みを記憶する記憶手段を備えた神経回路網とを有し
、情報記録あるいは再生時に、前記重みが記憶された神
経回路網を用いて、前記光検出器の出力から光スポット
のずれを補正するためのサーボエラー信号を生成するこ
とを特徴とする情報記録再生装置。