CN1979137A - 基板检查装置及其检查逻辑设定方法和检查逻辑设定装置 - Google Patents

Abstract

基板检查装置及其检查逻辑设定方法和检查逻辑设定装置。本发明的课题是提供可自动生成基板检查中所使用的检查逻辑的技术。作为解决手段，检查逻辑设定装置取得多个第一图像与多个第二图像，所述多个第一图像是对通过检查应该被检测出的部件进行拍摄而得到的，所述多个第二图像是对通过检查应该被排除的部件进行拍摄而得到的，将所述多个第一图像以及所述多个第二图像中的各个图像分割为多个块，针对所述每个块计算所述多个第一图像和所述多个第二图像之间的颜色距离，从所述多个块中选择一个或一个以上颜色距离相对大的块，将选择出的块设定为所述区域条件。

Description

基板检查装置及其检查逻辑设定方法和检查逻辑设定装置

技术领域

本发明涉及用于生成基板检查装置中所使用的检查逻辑的技术。

背景技术

以往，提出了用于检查安装了多个电子部件的印刷基板的焊接安装质量的基板检查装置。虽然在这种印刷基板中，将“焊接电子部件的电极部和焊盘(land)时的焊锡凸起的形状”称作焊脚，但有时因为电子部件的电极部的润湿，看似形成有焊脚，实际上电子部件和焊脚并未接触。从而，为了检查焊接的良否而需要准确地捕捉由自由曲线构成的焊脚的形状。

但是，在现有的基板检查装置中，由于光源使用了单色单一照明，因此难以对焊脚的三维形状进行图像分析。因此，无法判断焊接的良否，并非是作为基板检查装置而经得起实用考验的装置。

为了解决这样的课题，本申请人提出了图20所示的方式的基板检查装置(参照专利文献1)。该方式是称作三色光源色彩增强(colorhighlight)方式(或简称作色彩增强方式)的技术，是通过由多种颜色的光源照射检查对象，而作为伪彩色图像得到焊脚的三维形状的技术。

印刷基板的自动检查的实用化实质上可以说是在该色彩增强方式技术出现以后。特别是在电子部件小型化的目前，难以通过目视来判别焊脚形状，可以说如果没有色彩增强方式的基板检查装置，就无法成就基板检查。

如图20所示，色彩增强方式的基板检查装置具有：投光部105，其以不同的入射角对基板110上的检查对象107照射三原色光；以及摄像部106，其对来自检查对象107的反射光进行拍摄。该投光部105由具有不同的直径、并且基于来自控制处理部的控制信号而同时照射红色光、绿色光、蓝色光的三个圆环状光源111、112、113构成。各光源111、112、113在检查对象107的正上位置上中心对齐、并且配置在从检查对象107看为不同的仰角所对应的方向上。

在由这种结构的投光部105照射检查对象(焊脚)107时，与检查对象107的表面斜率对应的颜色的光入射到摄像部106中。从而，如图21所示，在电子部件的焊接良好时/部件缺落时/焊锡不足的状态时等，根据焊脚的形状，在摄像图像的色彩图形上表现出明显的差异。由此，可以容易地对焊脚的三维形状进行图像分析，可以准确地判断电子部件的有无或焊接的良否。

在色彩增强方式的基板检查装置中，预先设定表示“应有的良品的颜色”或“应有的次品的颜色”的颜色条件，从检查图像中提取满足颜色条件的区域，基于该提取出的区域所具有的各种特征量(例如，面积或长度)进行良否的判断。从而，需要在实际的检查之前先设定检查所使用的颜色条件、用于区分良品和次品的判断条件等。该颜色条件以及判断条件成为检查逻辑的参数。一般将检查逻辑的设定/调节称作训练。

为了提高检查精度，必需将颜色条件设定为在良品所表现的特征量和次品所表现的特征量之间出现显著且明确的差异。即，可以说颜色条件的训练的好坏直接影响检查精度。

因此，如图22所示，本申请人提出了用于支持色彩增强方式中的颜色条件设定的工具(参照专利文献2)。通过该工具，可以设定多个颜色特征量(红、绿、蓝的各色相比ROP、GOP、BOP以及亮度数据BRT)各自的上限值以及下限值，作为颜色条件。在图22的输入画面中设有用于输入颜色条件的设定值的设定部127和用于显示根据所设定的各颜色条件提取的色彩范围的设定范围显示部128。该设定范围显示部128中显示出表示在预定的亮度下得到的所有色彩的调色图134，在操作者设定各颜色特征量的上限值、下限值时，在调色图134上显示围住根据所设定的颜色条件而提取出的色彩的确认区域135。此外，如果按下二值化显示按钮129，则按照二值图像显示出基于当前颜色条件的提取结果。通过该工具，操作者可以在观察确认区域135或二值图像的同时，进行颜色条件的追加，直到得到适当的提取结果为止。

[专利文献1]日本特开平2-78937号公报

[专利文献2]日本特开平9-145633号公报

基板检查装置在印刷基板的安装质量上具有可以一次高速且准确地检查多个检查项目的优点。但是，在基板检查装置的实际工作中，必须针对每个检查项目(检查对象的部件的每一种类型、每一种缺陷类型)进行检查逻辑的训练，充分地提高判断精度，直到不会疏漏次品、并且将良品判断为次品的过检抑制在容许值(预先假设的值)以下。

如果对次品疏漏和过检进行补充，则不论是何种检查都绝对不允许次品的流出。在次品和良品的判断困难的情况下，可以将良品判断为次品，但如果过检增多，则将良品作为次品而废弃的损耗成本增加，或需要次品的再检查，失去了检查自动化的优点。

但是，在色彩增强方式的基板检查装置中，虽然可以进行能经得起实用的高度的基板检查，但却难以进行用于将次品疏漏和过检抑制到目标值以内的训练。即使利用了上述的颜色条件设定支持工具，终究因颜色条件的追加很大程度上依赖于操作者的经验和直觉，而无法避免设定错误的发生。而且，产生如下问题：无论多么优秀的操作者都必需尝试性地重复进行调节，从而变得低效，需要很多的劳力和调节时间。

此外，在色彩增强方式的基板检查装置的检查逻辑中，除了颜色条件及判断条件以外，还包含“区域条件”的设定。区域条件在从通过拍摄而得到的原始图像中提取成为检查对象的检查区域(即，检测颜色分布的范围)时使用。由于焊锡形状根据基板的类型、焊脚的状态等各种原因而变化，因此相应于此，表现出次品的特征的位置也不同。在色彩增强方式的基板检查装置中，可将检查区域设定为最好地表现出良品和次品之间的差异的位置，从而提高检查精度。但是，关于该区域条件的设定，以往也只能由操作者依赖于经验和直觉来尝试性地进行设定。而且，在区域条件发生变化时，对于上述的颜色条件以及判断条件也需要进行再次调节，因此训练的负担倍增而成为问题。

而且，即使是同种的部件且同种的缺陷，有时表现出次品特征的位置或其特征的表现方式也有所偏差。例如，图23示出了同种部件所产生的“润湿缺陷(也称作浮焊缺陷)”的示例，可知在焊盘中央或焊盘前端或焊盘右端出现了作为润湿缺陷的特征的红色系颜色。在这样的情况下，操作者要掌握缺陷的倾向是非常困难的，而根据现有的工具，即使重复尝试也无法设定适当的区域条件。

在商品寿命缩短变得越来越激烈的制造环境下，强烈希望训练作业的减少、进一步加强训练的自动化。

发明内容

本发明是鉴于上述实际情况而完成的，其目的在于提供求出在基板检查装置的基板检查中所使用的检查逻辑的参数、即区域条件、颜色条件、判断条件，并可自动地生成检查逻辑的技术。

在本发明中，首先取得多个第一图像与多个第二图像，所述多个第一图像是对通过检查应该被检测出的部件进行拍摄而得到的，所述多个第二图像是对通过检查应该被排除的部件进行拍摄而得到的。例如，在检测良品的良品检查的情况下，安装状态良好的部件的图像成为第一图像，安装状态不良的部件的图像成为第二图像。反之，在检测缺陷的缺陷检查的情况下，具有该缺陷的部件的图像成为第一图像，此外的图像成为第二图像。

接着，将所取得的多个第一图像以及多个第二图像中的各个图像分割为多个块。然后，针对每个块计算多个第一图像和多个第二图像之间的颜色距离。

颜色距离是对某个块内所包含的第一图像的所有像素和同一块内所包含的第二图像的所有像素之间的颜色(或颜色分布)差异进行数值化而得到的值。例如，使用色彩空间中的欧几里得(Euclid)距离或马氏(Mahalanobis)距离即可。可通过这样求出每个块的颜色距离，掌握第一图像和第二图像之间的颜色差异显著地出现在图像中的哪个块上。这里，色彩空间不限于使用上述的色相比以及亮度，可以使用RGB、HSV、HSL、CMY、YCC等任意的色彩空间。

接着，从多个块中选择一个或一个以上颜色距离相对大的块，并将选择出的块设定为区域条件。使用该区域条件，把第一图像和第二图像中的颜色差异显著的部分选择为检查区域。从而，即使缺陷的特征的表现方式上存在偏差，仍可自动地选择适当的检查区域，从而可以实现基板检查的判断精度的提高。

在确定了区域条件之后，可以使用该区域条件来执行颜色条件以及判断条件的计算处理。具体地说，从所述第一图像中提取由所述区域条件规定的部分作为对象图像，并且从所述第二图像中提取由所述区域条件规定的部分作为排除图像，对于一个或多个颜色特征量，将对象图像的各像素作为对象点，将排除图像的各像素作为排除点，求出所述多个对象点以及排除点各自的颜色特征量的值的频数分布。然后，基于所述一个或多个颜色特征量的值的频数分布，求出最佳地将所述对象点的颜色特征量的值和所述排除点的颜色特征量的值分离开的颜色特征量的值的范围。把该一个或多个颜色特征量的类型及其值的范围(下面，将颜色特征量的类型及其值称作“颜色范围”。)设定为颜色条件。

这里，在颜色范围的搜索处理中使用的颜色特征量可以使用构成上述各种色彩空间的颜色特征量。此外，不仅可以选择构成单一的色彩空间的颜色特征量，也可以从不同的色彩空间中选择多个颜色特征量，但优选为包含与上述颜色距离的计算中所使用的色彩空间相同的色彩空间。

颜色特征量的类型也可以预先确定。例如，在预先已知倾向于在对象图像中包含很多并且在排除图像中几乎不包含的颜色的情况下，也可以采用与该颜色有关的一个或多个特征量(颜色的强度、亮度等)作为颜色条件中所使用的特征量。通过这样构成，可以减少检查精度的低下并减少处理量。

此外，还优选为动态地确定颜色条件中所使用的颜色特征量。例如也可以为，作成多个由一个或多个颜色特征量构成的颜色特征量候选，分别对于所述多个颜色特征量候选，求出最佳地将所述对象点的颜色特征量的值和所述排除点的颜色特征量的值分离开的颜色特征量的值的范围以及分离度，通过比较该分离度来选择作为所述颜色条件而采用的颜色特征量候选，将构成所述选择出的颜色特征量候选的一个或多个颜色特征量的类型以及值的范围设定为所述颜色条件。另外，所采用的颜色特征量候选可以是一个或多个。通过这样构成，可以自动地设定显著地表现对象图像和排除图像之间的差异的颜色条件(颜色特征量)，并实现检查精度的进一步提高。

接着，分别从所述对象图像以及所述排除图像中提取满足所述颜色条件的像素区域，对于一个或多个特征量，求出所述多个像素区域各自的特征量的值的频数分布。然后，基于所述一个或多个特征量的值的频数分布，计算最佳地将从所述对象图像中提取的像素区域的特征量的值和从所述排除图像中提取的像素区域的特征量的值分离开的特征量的值的范围。把该一个或多个特征量的类型以及值的范围设定为判断条件。

这里，作为特征量，假设了像素区域的面积、面积比、长度、最大宽度、重心、形状等的各种量。根据应该通过检查而检测出的对象，采用一个或两个或两个以上的优选的特征量即可。该特征量的采用也与颜色特征量的情况一样，可以是由系统自动地求出的结构，如果预先已知良好地分离开的特征量，则也可以是采用该特征量的结构。

通过以上的处理，自动生成构成检查逻辑的区域条件、颜色条件以及判断条件。而且，由于区域条件以及颜色条件被设定为最佳地表现良品和次品之间的差异，所以可提高检查精度。

在上述检查逻辑设定处理时，也可优选为，根据所述选择出的块作成区域互不相同的多个区域条件，分别对于所述多个区域条件，计算颜色条件以及判断条件。不是对于单一的检查区域进行基板检查，而是对于多个检查区域个别地进行检查，综合地判断这些结果而进行最终的良否判断，由此可以实现检查精度的进一步提高。

另外，虽然可以分割区域条件而作成多个区域条件，但优选为，选择多个颜色距离相对大的块，并基于颜色距离的大小对选择出的多个块进行分组，由此作成所述区域互不相同的多个区域条件。这是因为：在将颜色距离类似的块集中而形成检查区域时，检查区域内的颜色分布的偏差减小，判断结果的可靠性提高。此外，通过集中颜色距离类似的块，可以减少检查区域的数量，并具有可以减轻检查逻辑设定处理以及基板检查处理的处理负荷的效果。

还优选为，不仅将区域条件设为多个，也将与一个区域条件对应的颜色条件以及判断条件设为多个。即，可以对于一个区域条件或分别对于多个区域条件，计算并设定互不相同的多个颜色条件以及判断条件的组。在该情况下，区域条件、颜色条件以及判断条件的组合成为多个。可由各个组合来个别地进行检查，并对这些结果综合地进行判断而进行最终的良否判断，由此实现检查精度的进一步提高。

可考虑各种综合地判断区域条件、颜色条件以及判断条件的多个组各自的检查结果而进行最终的良否判断的方法。例如，基板检查装置可以从图像中提取由各区域条件规定的多个检查区域，并从各检查区域中提取满足所对应的颜色条件的区域，在对于各检查区域个别地判断了所提取的区域是否满足所对应的判断条件之后，对这些个别判断结果进行逻辑运算并计算最终的部件安装状态的判断结果。逻辑运算是逻辑和、逻辑积或它们的组合。

在表现出次品特征的位置的偏差大的情况下，可以设定在对于检查区域中的任意一个判断为“不良”时将部件安装状态判断为“不良”的逻辑运算式。此外，在表现出良品特征的位置的偏差大的情况下，优选是在对于检查区域中的任意一个判断为“良”时将部件安装状态判断为“良”的逻辑运算式。而且，在良品、次品的偏差都大的情况下，也可以组合逻辑和与逻辑积来构成逻辑运算式。可由信息处理装置基于图像的偏差来确定采用哪个逻辑运算式。

以上各处理由信息处理装置的程序来执行。这样自动生成的检查逻辑(区域条件、颜色条件、判断条件)存储在基板检查装置的存储部中，提供给基板检查处理。

基板检查装置以不同的入射角对基板上的安装部件照射多种颜色的光，从对其反射光进行拍摄而得到的图像中提取由所述区域条件规定的检查区域，并从该检查区域中提取满足所述颜色条件的区域，根据所提取的区域是否满足所述判断条件来检查所述部件的安装状态。

此外，在区域条件、颜色条件以及判断条件的多个组、以及该多个组的逻辑运算式作为检查逻辑而存储在基板检查装置的存储部中的情况下，如下地进行基板检查处理。基板检查装置以不同的入射角对基板上的安装部件照射多种颜色的光，从对其反射光进行拍摄而得到的图像中提取由所述多个组的各个区域条件规定的多个检查区域，并从各检查区域中提取满足所对应的所述颜色条件的区域，在对于所述各检查区域个别地判断了所提取的区域是否满足所对应的所述判断条件之后，通过将这些个别判断结果代入所述逻辑运算式，计算部件安装状态的最终的判断结果。

另外，本发明可以归纳为包含上述处理的至少一部分的基板检查装置的检查逻辑设定方法、或用于实现这种方法的程序、或存储了该程序的记录介质。此外，本发明可以归纳为具有包含执行上述处理的手段的至少一部分的基板检查装置的检查逻辑设定装置，或具有这种装置的基板检查装置。可以尽可能地互相组合各个上述手段以及处理来构成本发明。

根据本发明，可以自动生成基板检查装置中的基板检查所使用的检查逻辑，并可以实现训练作业的减少、进一步实现训练的自动化。

附图说明

图1是表示本发明的实施方式的基板检查系统的硬件结构的图。

图2是表示基板检查装置的功能结构的图。

图3是表示焊脚的形状和摄像图案之间的关系的图。

图4是表示基板检查处理流程的流程图。

图5是表示良品图像和次品图像中的检查区域的二值化结果的一例的图。

图6是表示第一实施方式的检查逻辑设定装置的功能结构的图。

图7是表示第一实施方式的检查逻辑设定处理流程的流程图。

图8是表示良品图像和次品图像的一例的图。

图9是表示焊锡区域的提取处理的图。

图10是表示颜色距离计算处理和检查区域确定处理的图。

图11是表示二维颜色分布图的一例的图。

图12是表示颜色范围的搜索处理的图。

图13是表示表示良品以及次品的面积分布图和阈值计算处理的图。

图14是表示良品的偏差所引起的问题的图。

图15是表示第二实施方式的检查逻辑设定处理流程的流程图。

图16是表示基于聚类(clustering)的区域条件作成处理流程的流程图。

图17是表示第二实施方式的基板检查处理的图。

图18是表示第三实施方式的基板检查处理的图。

图19是表示第四实施方式的基板检查处理的图。

图20是表示色彩增强方式的基板检查装置的结构的图。

图21是表示摄像图像中所表现的色彩图案的一例的图。

图22是表示颜色参数的设定支持工具的图。

图23是表示同种部件所产生的润湿缺陷的例子的图。

具体实施方式

下面，参照附图，示例性地详细说明本发明的优选实施方式。

<第一实施方式>

(基板检查系统的结构)

图1示出了本发明的实施方式的基板检查系统的硬件结构。

基板检查系统由下述部分构成：执行基板检查处理的基板检查装置1；以及自动生成在该基板检查装置1的基板检查处理中使用的检查逻辑的检查逻辑设定装置2。基板检查装置1和检查逻辑设定装置2可以通过有线或无线的网络，或MO或DVD等记录介质进行图像或参数等电子数据的交接。另外，在本实施方式中，基板检查装置1和检查逻辑设定装置2为分体结构，但也可以在基板检查装置主体中并入检查逻辑设定装置的功能而成为一体结构。

(基板检查装置的结构)

基板检查装置1是对基板照射彩色光并对其进行拍摄、使用所拍摄的图像来自动检查基板20上的安装部件21的安装质量(焊接状态等)的装置。基板检查装置1大体具有：X工作台22、Y工作台23、投光部24、摄像部25、以及控制处理部26。

X工作台22以及Y工作台23分别具有基于来自控制处理部26的控制信号而工作的电机(未图示)。通过这些电机的驱动，X工作台22使投光部24以及摄像部25向X轴方向移动，且Y工作台23使支撑基板20的传送器27向Y轴方向移动。

投光部24由三个圆环状光源28、29、30构成，所述三个圆环状光源具有不同的直径，并且基于来自控制处理部26的控制信号，同时照射红色光、绿色光、蓝色光。各光源28、29、30在观测位置的正上位置上中心对齐、并且配置在从观测位置看为不同的仰角所对应的方向上。通过这样的配置，投光部24以不同的入射角对基板20上的安装部件21照射多种颜色的光(在本实施方式中为R、G、B三色)。

摄像部25为彩色照相机，在观测位置的正上位置朝向下方定位。由此，由摄像部25拍摄基板表面的反射光，转换为三原色的颜色信号R、G、B后提供给控制处理部26。

控制处理部26由下述部分构成：A/D转换部33、图像处理部34、检查逻辑存储部35、判断部36、摄像控制器31、XY工作台控制器37、存储器38、控制部(CPU)39、存储部32、输入部40、显示部41、打印机42、以及通信I/F 43等。

A/D转换部33是输入来自摄像部25的颜色信号R、G、B并转换为数字信号的电路。每个色相的数字量的浓淡图像数据传输到存储器38内的图像数据存储区域中。

摄像控制器31是具有连接控制部39和投光部24以及摄像部25的接口等的电路，基于控制部39的输出，进行调节投光部24的各光源28、29、30的光量，或保持摄像部25的各色相光输出的相互平衡等的控制。

XY工作台控制部37是具有连接控制部39和X工作台22以及Y工作台23的接口等的电路，基于控制部39的输出，控制X工作台22以及Y工作台23的驱动。

检查逻辑存储部35是存储基板检查处理所使用的检查逻辑的存储部。通过基板检查装置1可以进行检查焊锡形状的焊脚检查或检查部件的脱落的脱落检查等的多种检查处理。检查逻辑是针对每种检查类型准备的，由用于规定图像中的检查对象范围(检查区域)的区域条件、用于从检查区域内的图像中提取预定的色彩图案(像素区域)的颜色条件、以及用于判断该色彩图案的良否的判断条件等构成。区域条件是例如“从引线前端起在垂直于引线的方向上±10像素、沿引线的方向上20像素的范围”这样地规定图像中的检查区域的位置、大小、范围等的条件。颜色条件是例如“像素的亮度在150到250之间，并且蓝信号的强度在150到180之间”这样地规定所关注的颜色特征量(在本例中，为亮度和蓝信号的强度)和该颜色特征量的值的范围的条件。判断条件是例如“面积为检查区域的60％或其以上”这样地规定所关注的特征量(在本例中，为面积)和该特征量的值的范围(在本例中，为阈值)的条件。

图像处理部34是执行如下处理的电路：从对基板20上的部件21进行拍摄而得到的图像中提取由区域条件规定的检查区域的处理、从检查区域的图像(检查图像)中提取满足颜色条件的区域的处理、以及根据所提取的区域计算判断条件所使用的特征量的值的处理。判断部36是执行接收由图像处理部34计算出的特征量的值、根据该特征量的值是否满足判断条件来判断部件的安装状态的良否的处理的电路。

输入部40由输入操作信息或与基板20有关的数据等所需的键盘或鼠标等构成。所输入的数据提供给控制部39。通信I/F 43用于在检查逻辑设定装置2或其它的外部装置等之间进行数据的收发。

控制部(CPU)39是执行各种运算处理或控制处理的电路。存储部32是由硬盘或存储器构成的存储装置，除了存储由控制部39执行的程序之外，还存储基板的CAD(Computer Aided Design，计算机辅助设计)信息、基板检查处理的判断结果等。

图2示出基板检查装置1的功能结构。基板检查装置1具有：指示信息受理功能10、基板运入功能11、CAD信息读入功能12、工作台操作功能13、摄像功能14、检查逻辑读入功能15、检查功能16、判断结果写入功能17、以及基板运出功能18。控制部39根据存储在存储部32中的程序来控制上述硬件，从而实现这些功能。此外，在存储部32的内部设置有存储CAD信息的CAD信息存储部32a和存储判断结果的判断结果存储部32b。

(基板检查处理)

接着，说明上述基板检查装置1中的基板检查处理。这里，作为基板检查处理的一例，说明润湿缺陷(浮焊缺陷)检查。润湿缺陷是电子部件中的安装缺陷的一种，是部件的电极与焊锡没有接合而引起的缺陷。

如图3的上段所示，在良品的焊脚上，从部件21到基板20上的焊盘形成如山麓那样的宽阔的倾斜面。相对于此，如果发生润湿缺陷，则焊锡成为在焊盘中平坦地扩展的形状。

在通过基板检查装置1对这些焊脚进行拍摄时，分别得到如图3的下段所示的图像。由于红色、绿色、蓝色的照射光分别以不同的角度入射到焊脚上，因此入射到摄像部25的反射光的色相根据焊脚的倾斜而发生变化。即，在倾斜急剧的部分，入射角度最小的蓝色光的反射光成为主导，而在几乎没有倾斜的部分，红色光的反射光成为主导。从而，在良品的焊脚处蓝色的色相区域增大，在次品的焊脚处蓝色以外的色相的区域增大。

在本实施方式的润湿缺陷检查中，利用这样的色彩图案的倾向，基于蓝色区域的大小(面积)来进行焊脚的良否判断。下面，沿着图4的流程图具体说明润湿缺陷检查的处理流程。

指示信息受理功能10处于等待状态，直到输入了指示执行基板检查的指示信息(步骤S100；否，步骤S101)。通过输入部40的操作，或通过通信I/F 43从外部设备输入了指示信息时，指示信息受理功能10将指示信息传送给基板运入功能11、CAD信息读入功能12以及检查逻辑读入功能15(步骤S100；是)。在该指示信息中含有成为检查对象的基板的信息(型号等)。

此外，基板运入功能11基于指示信息，从印刷基板运入部将成为检查对象的基板20运入到传送器27上(步骤S102)，CAD信息读入功能12从CAD信息存储部32a中读入与基板的型号对应的CAD信息(步骤S103)。在该CAD信息中包含有基板20的尺寸、形状，还包含安装在基板20上的部件的类型、数量、各自的安装位置的信息。

检查逻辑读入功能15根据由所述CAD信息取得的部件的类型，从检查逻辑存储部35中读入润湿检查用的检查逻辑(步骤S104)。在检查逻辑中包含区域条件、颜色条件以及判断条件。另外，作为检查逻辑的读入的定时，不限于如这里所示的在取得CAD信息之后、检查开始前对所有的部件统一读入，也可以按照后述的部件的摄像定时，个别地读入此时成为摄像对象的部件的检查逻辑。

接着，工作台操作功能13根据所读入的CAD信息而得到基板20的尺寸、形状、部件的配置等信息，并通过XY工作台控制部37来操作X工作台22以及Y工作台23，使得安装在基板20上的多个部件21依次与观测位置(摄像位置)对应(步骤S105)。

另一方面，摄像功能14通过摄像控制器31使投光部24的三个光源28、29、30发光，同时对基板20照射红色、绿色、蓝色的光。此外，摄像功能14通过摄像控制器31控制摄像部25，与工作台22、23的操作同步地对基板20上的部件21进行拍摄(步骤S106)。拍摄到的图像取入到存储器38中。

接着，检查功能16通过图像处理部34来从摄像图像中提取焊锡区域(步骤S107)。这里，所提取的焊锡区域是由检查逻辑的区域条件规定的区域。区域条件例如由相对于摄像图像的相对坐标、摄像图像中的焊盘区域或相对于部件区域的相对坐标等规定。在本实施方式中，如图5所示，使用由相对于焊盘区域72的相对坐标规定的区域条件。由区域条件规定的检查区域73的形状不限于图5的形状，也可以是圆形、椭圆形、多边形、自由形状等的任何形状。另外，摄像图像中的焊盘区域或部件区域的确定例如可通过模板匹配来自动地进行。

接着，检查功能16使用颜色条件对所提取的焊锡区域(检查区域)进行二值化(步骤S108)。另外，这里，蓝信号的强度以及亮度均取从0到255的256级的值。这里使用的颜色条件由蓝信号的强度的下限和上限、以及亮度的下限和上限的四个值构成。通过二值化处理，由颜色条件定义的颜色范围内所包含的像素转换为白像素，其余的像素转换为黑像素。

图5的右侧表示二值化后的焊锡区域。可知：通过按颜色条件进行二值化，提取出焊锡区域中的蓝色系颜色的区域作为白像素，从而明确了良品图像和次品图像之间的差异(特征)。而且，由图5可知，与对焊盘区域72的全体进行比较的情况相比，在对检查区域73的部分进行比较时，极为显著地体现出了良品图像和次品图像之间的差异。

接着，检查功能16由图像处理部34来提取白像素区域的特征量。这里，计算白像素区域的面积(像素数)作为特征量。然后，检查功能16将白像素区域的面积值交付给判断部36，由判断部36来对白像素区域的面积值和阈值进行比较(步骤S109)。在面积值超过阈值的情况下(步骤S109；是)，判断为该部件21的焊接安装质量为良(步骤S110)，在面积值为阈值或其以下的情况下(步骤S109；否)，判断为该部件21的焊接安装质量为不良(步骤S111)。

判断结果写入功能17将上述判断结果与位置ID(用于确定部件的信息)一起写入到判断结果存储部32b中(步骤S112)。

在对基板20上的所有部件进行检查之后，由基板运出功能18通过印刷基板运送部来运出基板20，并结束基板检查处理(步骤S113)。

根据以上所述的基板检查处理，可以通过表现为二维图像的色彩图案来可靠地掌握焊脚的三维形状，因此可以准确地判断焊接安装质量的良否。而且，由于从摄像图像中提取明确地表现出良品和次品之间的差异的位置(检查区域)，使用该检查区域进行检查，因此可以得到良好的判断精度。

另外，为了实现没有次品疏漏、而且过检为容许值以下的高判断精度，需要预先根据检查对象而将检查逻辑的颜色条件以及判断条件设定为最佳的值。此外，由于焊锡形状根据基板的类型、焊膏的状态等各种原因而发生变化，并且即使是同种的部件且同种的缺陷，表现出缺陷的特征的位置也发生变化，因此重要的是将区域条件设定为与此相应地选择最佳地表现出良品和次品之间差异的位置作为检查区域。在本实施方式中，检查逻辑的生成(训练)通过检查逻辑设定装置2而自动地进行。下面，进行详细说明。

(检查逻辑设定装置的结构)

如图1所示，检查逻辑设定装置2由通用的计算机(信息处理装置)构成，所述计算机具有下述部分作为基本硬件：CPU、存储器、硬盘、I/O控制部、通信I/F、显示部、信息输入部(键盘或鼠标)等。

图6示出了第一实施方式的检查逻辑设定装置2的功能结构。检查逻辑设定装置2具有：指示信息受理功能50、训练图像信息读入功能51、图像取得功能52、划分功能53、频数计算功能54、颜色范围搜索功能55、二值化功能56、特征量分布图生成功能57、阈值计算功能58、检查逻辑生成功能59、检查逻辑写入功能60、颜色距离计算功能80、以及检查区域确定功能81。通过把存储器或硬盘中存储的程序读入到CPU中并执行而实现这些功能。

此外，硬盘内设有存储训练所使用的训练图像信息的训练图像信息DB 61。训练图像信息由通过基板检查装置1拍摄到的安装部件的图像和表示该图像是应该检测出的部件(良品)还是应该排除的部件(产生润湿缺陷的次品)的训练信息(训练数据)构成。为了提高训练的可靠性，优选为分别对良品和次品准备几十～几千个训练图像信息。

(检查逻辑设定处理)

沿着图7的流程图说明检查逻辑设定处理流程。另外，在本实施方式中，举出生成上述润湿缺陷检查所使用的检查逻辑的例子。

指示信息受理功能50处于等待状态，直到输入了指示自动生成检查逻辑的指示信息(步骤S200；否，步骤S201)。在从信息输入部输入了指示信息时，指示信息受理功能50向训练图像信息读入功能51传递指示信息(步骤S200；是)。在该指示信息中含有确定成为检查逻辑生成的对象的训练图像信息的信息、表示成为检查对象的部件的品种或型号的信息、以及应该检测出的缺陷的类型的信息等。

训练图像信息读入功能51根据指示信息，从训练图像信息DB 61中读入与应该作成的检查逻辑对应的训练图像信息(步骤S202)。在训练图像信息中包含良品图像(良好形状的焊脚所反映的图像)和次品图像(产生润湿缺陷的焊脚所反映的图像)。对这些图像赋予了训练信息。

图8表示良品图像和次品图像的例子。在良品图像中，在部件62两端的焊盘区域63、63中形成有良好的焊脚。对各个焊盘区域63、63赋予训练信息“良”。另一方面，在次品图像中，部件64被倾斜安装，在一侧的焊盘区域65中产生润湿缺陷。从而，对该焊盘区域65赋予训练信息“不良”。另外，对相反侧的焊盘区域66赋予训练信息“忽略”。

读入了训练图像信息之后，由图像取得功能52根据训练图像信息提取赋予了训练信息的焊盘区域(步骤S203)。如图9所示，图像取得功能52具有由焊盘窗口70和部件主体窗口71构成的模板，在放大/缩小模板，或错开焊盘窗口70和部件主体窗口71的相对位置的同时，使各窗口70、71与图像中的焊盘区域63、65、66以及部件62、64重合。窗口的重合例如可以使用模板匹配等方法。由此，分别对于良品图像和次品图像确定了焊盘区域63、65、66。然后，提取出从焊盘窗口70中除去了与部件主体窗口71的重叠部分后的区域作为焊盘区域(参照图9的斜线部分)。另外，也可以将焊盘区域本身(焊盘窗口70整体)作为焊盘区域而提取。

接着，划分功能53基于训练信息，将所提取的焊盘区域划分为良品图像(第一图像)和次品图像(第二图像)(步骤S204)。即，赋予了训练信息“良”的焊盘区域作为良品区域，赋予了训练信息“不良”的焊盘区域作为次品图像。赋予了训练信息“忽略”的焊盘区域被忽略。

接着，如图10所示，颜色距离计算功能80将各个良品图像和次品图像分割为多个块，并分别针对这些块计算良品图像和次品图像之间的颜色距离(步骤S205)。在图10的例子中，分割为块B1～B6的六个块，但块数或分割的方法是任意的。

具体地说，颜色距离计算功能80首先求出良品图像的块B1内的所有像素的颜色特征量的值和次品图像的块B1内的所有像素的颜色特征量的值的频数分布。此时，良品图像的像素和次品图像的像素互相可区分地求出频数分布。此外，对于块B2～B6也同样地求出频数分布。

下面，为了视觉性地说明频数分布，使用颜色分布图。颜色分布图对以构成色彩空间的颜色特征量为轴的多维空间内的各点记录像素的频数(个数)。可以通过颜色分布图来掌握块内的像素的颜色分布。另外，这里提到的像素是指图像的最小分辨率。由于对多个像素集中地执行映射处理时发生混色，因此优选针对每个像素的处理。

一般地，色彩空间是由3种或3种以上的颜色特征量构成的多维空间。从而，为了准确地掌握像素的颜色分布，最好对至少2个或2个以上的颜色特征量计算频数。

但是，在本实施方式中，如上所述，在焊锡区域中有强烈地表现出蓝(良好的情况)或红(不良的情况)的颜色的倾向(这是由于在焊锡表面上产生与镜面反射接近的反射的缘故。)。此外，得知，如上所述那样，在良好的焊锡区域中几乎所有的像素成为蓝色系颜色，在不良的焊锡区域中几乎所有的像素成为红色系颜色。

从而，如果目的在于确定用于分离良品的颜色和次品的颜色的颜色条件，则关于色相，考虑对于1种颜色(例如蓝色)或2种颜色(例如蓝色和红色)的颜色特征就已足够。因此，在本实施方式中，选择蓝色作为具有在良品图像中含有很多并且在次品图像中几乎不含的倾向的色相，针对每个亮度和蓝色强度的组合计算频数。

图10是二维颜色分布图的例子。图10的横轴是蓝色的强度，纵轴是亮度的值，均由0到255的256级的数值表示。关于蓝色的强度，越接近0则蓝信号的强度越弱，即表示在像素中不含蓝成分，越接近255则蓝的强度越强。亮度值越大则明亮度越强。图中的白圈(○)表示良品图像的像素的频数为1或1以上的点，黑三角(▲)表示次品图像的像素的频数为1或1以上的点。另外，白圈和黑三角除了(蓝的强度、亮度)之外还具有频数(具有该颜色的像素的个数)的数据。此外，对于后面的图11、图12也与图10一样，白圈以及黑三角不表示各个像素，而是保持(蓝的强度、亮度、频数)的三维数据。

接着，颜色距离计算功能80基于上述频数分布，计算良品的颜色分布和次品的颜色分布之间的颜色距离。作为颜色距离，可以使用(1)良品的颜色分布的代表点(例如重心等)和次品的颜色分布的代表点之间的欧几里得距离、(2)良品的颜色分布的代表点和次品的颜色分布的代表点之间的加权距离(例如，在重视亮度值的差异时，也可以对亮度值进行加权)、(3)次品的代表点(例如重心、端点等)和良品的颜色分布之间的马氏距离、(4)反之，良品的代表点(例如重心、端点等)和次品的颜色分布之间的马氏距离等。当然，也可以采用这些以外的颜色距离。可通过这样求出每个块的颜色距离，掌握在图像中的哪个块上显著地出现了良品图像和次品图像之间的颜色差异。

求出颜色距离之后，检查区域确定功能81从多个(这里为6个)块中选择一个或一个以上颜色距离相对大的块，将该块设定为基板检查所使用的区域条件(步骤S206)。作为块的选择方法，例如考虑：(1)选择颜色距离比预定的阈值大的块的方法、(2)从颜色距离大的块开始依次选择预定数目的块的方法、(3)求出所有块的颜色距离的平均值，并选择具有比该平均值大的颜色距离的块的方法等。当然，也可以采用除此以外的方法。这里，假设如图10所示那样，选择了块B3、B4、B5、B6，把这些块统合而成的区域设定为区域条件。

在设定区域条件之后，使用该区域条件进行颜色条件的计算处理。下面，将良品图像中的由区域条件规定的部分图像称作“对象图像”，将次品图像中的由区域条件规定的部分图像称作“排除图像”。即，对象图像表示应该通过检查而检测出的良好的焊脚的色彩图案，排除图像表示应该通过检查来排除的不良的焊脚的色彩图案。从而，作成润湿缺陷检查用的最佳颜色条件等价于求出尽可能多地包含对象图像的像素的颜色并且可以排除几乎所有的排除图像的像素颜色的颜色范围最优解。

因此，首先，频数计算功能54求出对象图像和排除图像的所有像素的颜色特征量的值的频数分布(步骤S207)。此时，对象图像的像素作为“对象点”，排除图像的像素作为“排除点”，以可相互区分的形式进行频数的计算。这里使用的颜色分布图与颜色距离计算处理所使用的相同，是由蓝信号强度轴和亮度轴组成的二维颜色分布图。图11表示映射后的颜色分布图的一例。图11的横轴表示蓝的强度，纵轴表示亮度的值，均由0到255的256级数值表示。关于蓝的强度，越接近于0则蓝信号的强度越弱、即表示像素中不包含蓝成分，越接近255则蓝的像素越强。亮度的值越大则明亮度越强。图中的白圈(○)表示对象图像的像素(对象点)的频数为1或1个以上的点，黑三角(▲)表示排除图像的像素(排除点)的频数为1或1个以上的点。

接着，颜色范围搜索功能55基于如图11所示的对象点和排除点各自的频数分布，搜索最佳地将对象点的颜色分布和排除点的颜色分布分开的颜色范围(步骤S208)。在本实施方式中，为了算法的简化，如图12(a)所示，求出强度的下限(BInf)和上限(BSup)、以及亮度的下限(LInf)和上限(LSup)的四个值。这里应该求出的最佳解是构成尽可能多地包含对象点(○)并且几乎不含有排除点(▲)的颜色范围的四个值的组合(BInf、BSup、LInf、LSup)。

具体地说，颜色范围搜索功能55一边改变BInf、BSup、LInf、LSup各自的值，一边对各颜色范围计算频数合计值E(参照式1)，求出频数合计值E最大的颜色范围。频数合计值E是表示颜色范围中所包含的对象点的数量(频数)和排除点的数量(频数)之差的指标。图12(b)表示频数合计值E达到最大的颜色范围。

[式1]

$E=\underset{b=\mathrm{BInf}}{\overset{\mathrm{BSup}}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{l=\mathrm{LInf}}{\overset{\mathrm{LSup}}{\mathrm{\&Sigma;}}}\{S(b,l)-R(b,l)\}$

b：蓝的强度

l：亮度

S(b，l)：点(b，l)的对象点的频数

R(b，l)：点(b，l)的排除点的频数

然后，颜色范围搜索功能55将频数合计值E达到最大的颜色范围设定为检查用的颜色条件。这样，根据本实施方式，可以自动地生成适当地将对象图像(对象点)和排除图像(排除点)分开的颜色特征量和其值的组合，并设定为颜色条件。

另外，在本实施方式中，由亮度的上限值及下限值和蓝色强度的上限值及下限值的四个颜色参数构成颜色条件，但也可以关注于其它的颜色特征量而确定参数。作为颜色特征量，例如，可以使用蓝、红、绿、青绿、深红、黄等颜色的强度、亮度、饱和度、色相、CIEXYZ中的刺激值X、Y、Z、色度x、y、z、CIELAB中的L^*、a^*、b^*、CIELUV中的L^*、u(u’)、v(v’)等。此外，构成颜色条件的颜色特征量的数目不限于2种，可以是1种，也可以组合3种或3种以上。即，可以根据拍摄到的图像中的焊锡区域所具有的色彩图案的倾向而适当选择颜色条件中所采用的颜色参数。此外，还优选为，不是预先确定颜色参数，而是准备多个由一个或多个颜色特征量构成的颜色特征量候选，对各个颜色特征量候选进行上述的频数分布的计算处理以及颜色条件计算处理，从其中采用最佳的颜色特征量作为颜色条件。此时，可以对于各颜色特征量候选的频数分布，求出对象点和排除点的分离度(在本实施方式中，最大的频数合计值E相当于分离度)，通过比较相互之间的分离度，确定所采用的颜色特征量候选。例如，可以选择分离度最大的一个颜色特征量候选，也可以按照分离度的大小顺序选择多个颜色特征候选。此外，作为搜索颜色范围的方法，除了上述的方法之外，可以使用判别分析、SVM(SupportVector Machine，支持向量机)等公知的方法。

接着，使用上述颜色条件来执行自动生成检查用的判断条件的处理。

首先，二值化功能56使用上述颜色条件，对良品图像以及次品图像的所有检查区域进行二值化(步骤S209)。在该二值化处理中，由颜色条件定义的颜色范围内所包含的像素转换为白像素，此外的像素转换为黑像素。

如果对检查区域进行二值化，则在良品图像中，白像素的区域变得非常大，在次品图像中，白像素的区域变得极小(参照图5)。从而，如果利用这样的二值图像，则对用于识别良品/次品的特征量的定量计算变得容易。作为特征量，举出了白像素区域的面积、面积比、重心、长度、最大宽度、形状等，但这里选择面积作为特征量。另外，也可以不是1种特征量，而是多种特征量的组合。此外，与上述颜色特征量的情况一样，可以预先确定特征量的类型，也可以对多个特征量候选进行下面所述的阈值计算处理，动态地采用可以最佳地将良品图像和次品图像分离开的特征量和阈值的组或它们的组合作为判断条件。

特征量分布图生成功能57为了掌握良品图像的特征量的分布倾向和次品图像的特征量的分布倾向之间的不同，分别对于良品图像、次品图像，求出白像素区域的面积值的频数分布(步骤S210)。这里，为了视觉性地表示面积值的频数分布，使用了面积分布图。图13示出了良品图像和次品图像的面积分布图(下面，简称为“良品分布图”“次品分布图”)的一例。可知在良品图像的特征量分布和次品图像的特征量分布中表现出了明确的不同。

接着，阈值计算功能58基于良品分布图和次品分布图的频数分布，计算最佳地将良品图像的特征量的值和次品图像的特征量的值分离开的阈值(步骤S211)。提出了各种最佳地将分布图中出现的两个峰分离开的方法，但在这里可以采用任何方法。例如，可以利用大津的判别分析法，或者也可以根据经验将与良品图像的峰端相隔3σ的点确定为阈值。这样，生成了用于判别良品和次品的阈值。

接着，检查逻辑生成功能59根据上述区域条件、颜色条件以及判断条件生成检查逻辑(步骤S212)。所生成的检查逻辑例如成为“在区域条件‘从引线前端开始在垂直于引线的方向上±10像素、沿引线的方向上20像素的范围’的图像中、与颜色条件‘像素的亮度在150到250之间，且蓝信号的强度在150到180之间’一致的像素区域满足判断条件‘像素区域的面积为检查区域的60％或以上’时，判断为良品，不满足时，判断为产生润湿缺陷”。然后，检查逻辑写入功能60将该检查逻辑写入基板检查装置1的检查逻辑存储部35中，结束检查逻辑设定处理(步骤S213)。

根据以上所述的本实施方式，由于自动地生成基板检查处理中所使用的检查逻辑，所以可以大幅地削减训练所需的时间和负荷。

而且，由于通过上述的算法计算最佳的区域条件、颜色条件以及判断条件，所以可以高精度地进行使用彩色图像的良否判断。另外，最初提供的训练图像信息的数量越多则颜色条件和判断条件的可靠性越高。

<第二实施方式>

根据上述第一实施方式，可根据训练图像来设定适当的区域条件，并实施良好的润湿缺陷检查。但是，根据部件或基板的类型，有时在良品的焊锡形状上容易产生偏差，在这样的部件中，即使是良品，有时也在检查区域的一部分表现出与润湿次品类似的色彩图案。

图14示出了一例。在图14中示出了：表示典型的良品的色彩图案的良品A、一部分包含与次品类似的色彩图案的良品B、表示典型的润湿缺陷的色彩图案的次品C。由良品B的图像得知，尽管表示良好的焊锡形状的蓝色系颜色占了大半，但由于在检查区域的右侧部分出现了表示不良的红色系颜色，因此二值化后的像素区域变小，判断为不良(过检)。如果这样的过检增多，则将良品作为次品而废弃的损耗成本增加，或需要次品的再检查，存在失去检查自动化的好处的问题。

为了解决这样的问题，在本实施方式中，由多个小检查区域构成检查区域，针对每个小检查区域生成检查逻辑。不是对于单一的检查区域进行基板检查，而是对于多个小检查区域个别地进行检查，并综合地判断它们的结果而进行最终的良否判断，从而如图14所示那样，应对了仅在检查区域的一部分中偶然出现的良品偏差。

(参数设定处理)

沿着图15的流程图说明本实施方式的参数设定处理流程。另外，用于规定小检查区域的多个区域条件的设定处理以外的部分与第一实施方式的处理(参照图7)一样，所以标以相同的步骤号而省略详细的说明。

首先，根据所输入的指示信息读入训练图像信息，进行焊盘区域的提取以及良品图像和次品图像的划分(步骤S200～S204)。然后，与第一实施方式一样，把良品图像和次品图像分割为多个块，计算每个块的颜色距离(步骤S205)。然后，选择颜色距离相对大的块(步骤S300)。这里，也与第一实施方式一样，选择了块B3、B4、B5、B6。

接着，检查区域确定功能81基于颜色距离的大小对所选择的块B3、B4、B5、B6进行分组，将各个块组设定为区域条件(步骤S301)。在本实施方式中，块的分组使用如图16所示的聚类方法。

首先，检查区域确定功能81计算各块的颜色距离(步骤S400)。这里的颜色距离计算方法与步骤S205相同。另外，第一次使用在步骤S205中计算出的颜色距离即可。

接着，检查区域确定功能81计算块彼此之间的颜色距离之差的绝对值(步骤S401)。对于所有的两个块的组合计算颜色距离差的绝对值。

接着，检查区域确定功能81对于各个组合，检测颜色距离差的绝对值是否大于预定的值k(步骤S402)，对颜色距离差的绝对值为常数k或k以下的块进行合并(步骤S403)。例如，可以对所有的组合求出颜色距离差的绝对值，并如使用其平均值那样，进行与计算出的颜色距离差的绝对值相关的统计处理，由此系统自动地求出预定值k，也可以在存在根据经验求出的值时使用该值。在块合并后剩下的块数大于1的情况下(步骤S404；是)，对剩余的块再次重复从步骤S400起的处理。

然后，在没有了颜色距离差为常数k或k以下的块的组合(步骤S402；否)，或块数已变成1个(步骤S404；否)之后，检查区域确定功能81结束上述重复处理，将剩下的各个块设定为区域条件(步骤S405)。这里，块B3和B6、块B4和B5分别被合并，作成两个区域条件1、2。另外，在上述处理中，区域条件变成一个是指良品图像或次品图像的偏差小，不必对检查区域进行分割。

这样，通过集中颜色距离类似的块而形成检查区域，可以期待检查区域内的颜色分布的偏差减小、基板检查中的判断结果的可靠性提高。此外，通过集中颜色距离类似的块，具有可以减少检查区域的数量、并可以减轻以后的检查逻辑设定处理以及基板检查处理的处理负荷的效果。

在确定了区域条件之后，通过与第一实施方式相同的方法对于各个区域条件计算颜色条件以及判断条件(步骤S207～S211)，并生成检查逻辑(步骤S212、S213)。

(基板检查处理)

在基板检查处理中，通过与第一实施方式相同的处理(参照图4)，对各个小检查区域个别地进行良否判断，得到个别判断结果。然后，基板检查装置对个别判断结果进行逻辑运算而计算最终的部件安装状态的判断结果。

在本实施方式中，由于假设了在良品中容易产生偏差的部件，因此可以采用即使对于任意一个小检查区域判断为“不良”、也可以对此忽略的逻辑运算。例如，考虑下述的逻辑运算：在对于小检查区域中的任意一个判断为“良”的情况下，将部件安装状态判断为“良”，仅在对于所有的小检查区域判断为“不良”的情况下，才将部件安装状态判断为“不良”。

假设，如果将“不良”判断设为“true”，将“良”判断设为“false”，则上述逻辑运算可谓是个别判断结果的逻辑积(即，如果所有的个别判断结果为“true”＝“不良”，则最终判断结果也成为“true”＝“不良”)。反之，如果将“良”判断设为“true”，将“不良”判断设为“false”，则上述逻辑运算可谓是个别判断结果的逻辑和(即，即使仅有一个个别判断结果为“true”＝“良”，最终判断结果也成为“true”＝“良”)。

图17表示本实施方式的基板检查结果。与图14比较得知，通过本实施方式的方法，对于在检查区域的一部分包含与次品类似的色彩图案的良品B也可以得到正确的最终判断结果。

<第三实施方式>

在上述第二实施方式中，说明了适合于在良品中容易发生偏差的情况下的基板检查处理。相对于此，在第三实施方式中，说明适合于在次品中容易发生偏差的情况下的基板检查处理。

在出现次品特征的位置有偏差的情况下，有时即使是次品，在检查区域的一部分中也出现与良品类似的色彩图案。这样，通过第一实施方式或第二实施方式的方法，有次品被判断为良品的危险。这样的次品疏漏在检查中是绝对不允许的。

因此，在次品中容易产生偏差的部件的情况下，可以采用即使对于任意的小区域判断为“良”、也可以对此忽略的逻辑运算。例如，考虑下述的逻辑运算：在对于小检查区域中的任意一个判断为“不良”的情况下，将部件安装状态判断为“不良”，仅在对于所有的小检查区域判断为“良”的情况下，才将部件安装状态判断为“良”。

假设，如果将“不良”判断设为“true”，将“良”判断设为“false”，则上述逻辑运算可谓是个别判断结果的逻辑和。反之，如果将“良”判断设为“true”，将“不良”判断设为“false”，则上述逻辑运算可谓是个别判断结果的逻辑积。

图18表示本实施方式的基板检查结果。通过本实施方式的方法，对于在检查区域的一部分包含与良品类似的色彩图案的次品D也可以得到正确的最终判断结果。

另外，对于检查逻辑的作成，可以使用与第二实施方式相同的方法。此外，例如可以通过调查映射在颜色分布图上的良品图像的颜色分布和次品图像的颜色分布的方差(或标准偏差)来判断在良品和次品的哪一个中容易发生偏差。从而，也可以在检查逻辑设定处理中，通过逻辑式确定功能来判断良品图像的颜色分布和次品图像的颜色分布中的哪一个的偏差大，并据此来自动地确定是使用逻辑积还是逻辑和，将该逻辑运算式设定到检查逻辑中。

<第四实施方式>

在上述第二、第三实施方式中，将两个小检查区域的个别判断结果的逻辑积或逻辑和作为最终判断结果。这些方法分别适合于具有在良品中容易发生偏差的倾向的部件、具有在次品中容易发生偏差的倾向的部件。

相对于此，在第四实施方式中，根据三个或三个以上的小检查区域的个别判断结果，通过组合逻辑积和逻辑和而得到的逻辑运算式来得到最终判断结果。该方法适合于具有在良品/次品中均容易发生偏差的倾向的情况。

图19表示本实施方式的基板检查处理的一例。在本例中，将“不良”判断设为“true”，将“良”判断设为“false”，根据三个小检查区域1～3的个别判断结果R1～R3，通过下述逻辑运算式来得到最终判断结果R。R＝(R1∪R2)∩R3，其中符号“∪”表示逻辑和，符号“∩”表示逻辑积。

根据该方法，表现出典型的良品的色彩图案的良品A、一部分包含与次品类似的色彩图案的良品B、表现出典型的润湿缺陷的色彩图案的次品C、一部分包含与良品类似的色彩图案的次品D均可正确地进行良否判断。

另外，对于逻辑运算式的确定，例如，可以在检查逻辑设定处理中，通过逻辑式确定功能，在对于多个样本图像(良品图像、次品图像)尝试可以假设的所有的组合的逻辑运算式后，采用得到最好的判断结果的逻辑运算式(即，不发生将次品误判为良品的“漏检”，并且将良品误判为次品的“过检”达到最小的逻辑运算式)。

<变形例>

上述实施方式仅例示了本发明的一具体例而已。本发明的范围不限于上述实施方式，在其技术思想的范围内可以进行各种变形。

例如，在上述实施方式中，把所选择的块合并而成的区域设定为区域条件，但也可以进一步对该区域条件进行适当放大/缩小或变形来求出最佳的区域条件。即，把块合并而成的区域作为初始区域条件来计算颜色条件以及判断条件，并且在此时的特征量分布图中求出良品分布图和次品分布图的分离度。接着，在根据预定的规则每次略微地改变区域条件的同时，对于各个区域条件计算颜色条件、判断条件以及分离度。然后，采用分离度成为最大的区域条件、和与该区域条件对应的颜色条件以及判断条件作为检查逻辑。由此，可以求出最佳的检查逻辑并实现检查精度的进一步提高。

此外，在上述第二～第四实施方式中，通过对确定最初的区域条件时使用的块进行分组(聚类)而作成多个区域条件，但不限于此，也可以在改变所确定的单一的区域条件并分割为细小的区域(例如分割为100个区域)后，对这些区域进行分组(聚类)来作成多个区域条件。这样，由于小检查区域的形状或大小的自由度提高，所以提高了应对偏差的灵活性。

此外，在本实施方式的颜色条件中，使用两个颜色特征量作为参数，由该颜色特征量的最大值/最小值规定颜色范围，在二维平面上形成表示矩形的范围，但颜色范围的确定方法不限于此，也可以在二维平面上形成表示圆形、多边形、自由曲线图形等的范围。而且，在使用三个或三个以上的参数的情况下也一样，可以求出各参数的最大值/最小值并将其组合作为颜色范围，也可以设为两个或两个以上参数的组合的颜色范围表现(例如，在三维空间内表示球形的范围等)。此外，作为搜索颜色范围的方法，除了在上述实施方式中所述的方法之外，可以使用判别分析、SVM(Support Vector Machine)等公知的方法。

此外，在上述实施方式中以润湿缺陷检查为例进行了说明，但只要是根据摄像图像确定检查区域，根据颜色条件进行区域提取，根据判断条件来判断该提取的区域所具有的任何特征量的方法，本发明就也可以应用于其它的基板检查处理中。

此外，在上述实施方式中使用面积作为特征量，但作为良否判断中所使用的特征量，除此之外可以优选采用面积比、长度、最大宽度、重心等。面积比是在焊盘窗口内进行二值化后的面积的占有率。例如，部件相对于焊盘区域错开地焊接时，由于焊锡区域的面积变大或变小，面积比发生变化。如果将其捕捉为特征量，则对于部件偏移的检查有效。此外，长度是指白像素区域的纵向或横向的长度，最大长度是白像素区域的长度中的最大值。此外，重心是指白像素区域的重心相对于焊盘窗口的相对位置。

只要能高精度地判断良否则使用哪个特征量均可以，也可以为了提高精度而组合多种特征量。此外，也可以在检查逻辑设定处理中提取多种特征量，采用其中最佳地将良品和次品分离开的作为特征量。另外，在上述实施方式中，确定判断条件时使用了面积分布图(面积值分布图)，但如果特征量的类型不同，则使用与其适合的特征量分布图(面积比分布图、长度分布图、最大宽度分布图、重心分布图等)。例如，如果使用面积比分布图来代替面积值分布图，则由于根据由焊盘窗口中的颜色参数进行二值化后的像素的占有率来执行良否判断，所以即使在部件发生偏移或倾斜、从而焊盘窗口的尺寸变小或变大的情况下，也可以进行不受焊盘窗口的大小影响的判断处理。

此外，在上述实施方式中，区域条件与颜色条件以及判断条件的组一一对应，但也可以对一个区域条件建立多个颜色条件以及判断条件的对应。具体地说，关于区域条件R1，按照对象点和排除点的分离度高低的顺序得到颜色条件C1、C2、C3，关于各颜色条件得到判断条件J1、J2、J3时，可以作成如(R1、C1、J1)、(R2、C2、J2)、(R3、C3、J3)这样的三个组合。即使区域条件相同，只要颜色条件或判断条件不同，所得到的个别判断结果就不同。可使用逻辑运算式来综合评价这些个别判断结果，从而得到可靠性高的最终判断结果。另外，如第二～第四实施方式那样，该方法也可以应用于使用多个区域条件的情况。例如，在存在三个区域条件，对于各区域条件求出3组的颜色条件以及判断条件时，区域条件、颜色条件以及判断条件的组成为9个。

Claims (28)

1.一种基板检查装置的检查逻辑设定方法，生成在基板检查装置中使用的检查逻辑，该基板检查装置以不同的入射角对基板上的安装部件照射多种颜色的光，从对其反射光进行拍摄而得到的图像中提取由预定的区域条件规定的检查区域，并从该检查区域中提取满足预定的颜色条件的区域，根据所提取的区域是否满足预定的判断条件来检查所述部件的安装状态，

包括：

取得多个第一图像与多个第二图像的步骤，所述多个第一图像是对通过检查应该被检测出的部件进行拍摄而得到的，所述多个第二图像是对通过检查应该被排除的部件进行拍摄而得到的；

将所述多个第一图像以及所述多个第二图像中的各个图像分割为多个块的步骤；

针对所述每个块计算所述多个第一图像和所述多个第二图像之间的颜色距离的步骤；

从所述多个块中选择一个或一个以上颜色距离相对大的块的步骤；以及

将选择出的块设定为所述区域条件的步骤。

2.如权利要求1所述的基板检查装置的检查逻辑设定方法，其中，

还包括：

从所述第一图像中提取由所述区域条件规定的部分作为对象图像的步骤；

从所述第二图像中提取由所述区域条件规定的部分作为排除图像的步骤；

对于一个或多个颜色特征量，将所述对象图像的各像素作为对象点，将所述排除图像的各像素作为排除点，求出所述多个对象点以及排除点各自的颜色特征量的值的频数分布的步骤；

基于所述一个或多个颜色特征量的值的频数分布，求出最佳地将所述对象点的颜色特征量的值和所述排除点的颜色特征量的值分离开的颜色特征量的值的范围的步骤；以及

将所述一个或多个颜色特征量的类型以及值的范围设定为所述颜色条件的步骤。

3.如权利要求2所述的基板检查装置的检查逻辑设定方法，其中，

预先确定了所述颜色特征量的类型。

4.如权利要求2所述的基板检查装置的检查逻辑设定方法，其中，

还包括：

作成多个由一个或多个颜色特征量构成的颜色特征量候选的步骤；

分别对于所述多个颜色特征量候选，求出最佳地将所述对象点的颜色特征量的值和所述排除点的颜色特征量的值分离开的颜色特征量的值的范围以及分离度，通过比较该分离度来选择作为所述颜色条件采用的颜色特征量候选的步骤；以及

将构成所述选择出的颜色特征量候选的一个或多个颜色特征量的类型以及值的范围设定为所述颜色条件的步骤。

5.如权利要求2～4中的任意一项所述的基板检查装置的检查逻辑设定方法，其中，

还包括：

分别从所述对象图像以及所述排除图像中提取满足所述颜色条件的像素区域的步骤；

对于一个或多个特征量，求出所述多个像素区域各自的特征量的值的频数分布的步骤；

基于所述一个或多个特征量的值的频数分布，求出最佳地将从所述对象图像中提取的像素区域的特征量的值和从所述排除图像中提取的像素区域的特征量的值分离开的特征量的值的范围的步骤；以及

将所述一个或多个特征量的类型以及值的范围设定为所述判断条件的步骤。

6.如权利要求5所述的基板检查装置的检查逻辑设定方法，其中，

预先确定了所述特征量的类型。

7.如权利要求5所述的基板检查装置的检查逻辑设定方法，其中，

还包括：

作成多个由一个或多个特征量构成的特征量候选的步骤；

分别对于所述多个特征量候选，求出最佳地将从所述对象图像中提取的像素区域的特征量的值和从所述排除图像中提取的像素区域的特征量的值分离开的特征量的值的范围以及分离度，通过比较该分离度来选择作为所述判断条件采用的特征量候选的步骤；以及

将构成所述选择出的特征量候选的一个或多个特征量的类型以及值的范围设定为所述判断条件的步骤。

8.如权利要求5所述的基板检查装置的检查逻辑设定方法，其中，

还包括：

根据所述选择出的块作成区域互不相同的多个区域条件的步骤；以及

分别对于所述多个区域条件计算并设定所述颜色条件以及所述判断条件的步骤。

9.如权利要求8所述的基板检查装置的检查逻辑设定方法，其中，

还包括：

选择多个颜色距离相对大的块的步骤；以及

根据颜色距离的大小对选择出的多个块进行分组，从而作成所述区域互不相同的多个区域条件的步骤。

10.如权利要求5所述的基板检查装置的检查逻辑设定方法，其中，

还包括对于所述区域条件计算并设定互不相同的多个所述颜色条件以及所述判断条件的组的步骤。

11.如权利要求5所述的基板检查装置的检查逻辑设定方法，其中，

还包括将计算出的所述区域条件、颜色条件以及判断条件的多个组的逻辑运算式设定为用于基板检查装置进行检查的检查逻辑的步骤。

12.如权利要求1所述的基板检查装置的检查逻辑设定方法，其中，

针对每个部件的类型求出了所述检查逻辑。

13.如权利要求1所述的基板检查装置的检查逻辑设定方法，其中，

针对每个缺陷的类型求出了所述检查逻辑。

14.一种基板检查装置的检查逻辑设定装置，生成在基板检查装置中使用的检查逻辑，该基板检查装置以不同的入射角对基板上的安装部件照射多种颜色的光，从对其反射光进行拍摄而得到的图像中提取由预定的区域条件规定的检查区域，并从该检查区域中提取满足预定的颜色条件的区域，根据所提取的区域是否满足预定的判断条件来检查所述部件的安装状态，所述基板检查装置的检查逻辑设定装置具有：

图像取得单元，其取得多个第一图像与多个第二图像，所述多个第一图像是对通过检查应该被检测出的部件进行拍摄而得到的，所述多个第二图像是对通过检查应该被排除的部件进行拍摄而得到的；

颜色距离计算单元，其将所述多个第一图像以及所述多个第二图像中的各个图像分割为多个块，针对所述每个块计算所述多个第一图像和所述多个第二图像之间的颜色距离；以及

区域条件确定单元，其从所述多个块中选择一个或一个以上颜色距离相对大的块，将选择出的块设定为所述区域条件。

15.如权利要求14所述的基板检查装置的检查逻辑设定装置，其中，还具有：

从所述第一图像中提取由所述区域条件规定的部分作为对象图像的单元；

从所述第二图像中提取由所述区域条件规定的部分作为排除图像的单元；

对于一个或多个颜色特征量，将所述对象图像的各像素作为对象点，将所述排除图像的各像素作为排除点，求出所述多个对象点以及排除点各自的颜色特征量的值的频数分布的单元；

基于所述一个或多个颜色特征量的值的频数分布，求出最佳地将所述对象点的颜色特征量的值和所述排除点的颜色特征量的值分离开的颜色特征量的值的范围的单元；以及

将所述一个或多个颜色特征量的类型以及值的范围设定为所述颜色条件的单元。

16.如权利要求15所述的基板检查装置的检查逻辑设定装置，其中，

预先确定了所述颜色特征量的类型。

17.如权利要求15所述的基板检查装置的检查逻辑设定装置，其中，

具有多个由一个或多个颜色特征量构成的颜色特征量候选，

分别对于所述多个颜色特征量候选，求出最佳地将所述对象点的颜色特征量的值和所述排除点的颜色特征量的值分离开的颜色特征量的值的范围以及分离度，通过比较该分离度来选择作为所述颜色条件采用的颜色特征量候选，

将构成所述选择出的颜色特征量候选的一个或多个颜色特征量的类型以及值的范围设定为所述颜色条件。

18.如权利要求15所述的基板检查装置的检查逻辑设定装置，其中，还具有：

分别从所述对象图像以及所述排除图像中提取满足所述颜色条件的像素区域的单元；

对于一个或多个特征量，求出所述多个像素区域各自的特征量的值的频数分布的单元；

基于所述一个或多个特征量的值的频数分布，求出最佳地将从所述对象图像中提取的像素区域的特征量的值和从所述排除图像中提取的像素区域的特征量的值分离开的特征量的值的范围的单元；以及

将所述一个或多个特征量的类型以及值的范围设定为所述判断条件的单元。

19.如权利要求18所述的基板检查装置的检查逻辑设定装置，其中，

预先确定了所述特征量的类型。

20.如权利要求18所述的基板检查装置的检查逻辑设定装置，其中，

具有多个由一个或多个特征量构成的特征量候选，

分别对于所述多个特征量候选，求出最佳地将从所述对象图像中提取的像素区域的特征量的值和从所述排除图像中提取的像素区域的特征量的值分离开的特征量的值的范围以及分离度，通过比较该分离度来选择作为所述判断条件采用的特征量候选，

将构成所述选择出的特征量候选的一个或多个特征量的类型以及值的范围设定为所述判断条件。

21.如权利要求18所述的基板检查装置的检查逻辑设定装置，其中，

通过所述区域条件确定单元，根据所述选择出的块，作成区域互不相同的多个区域条件，

分别对于所述多个区域条件，计算并设定所述颜色条件以及所述判断条件。

22.如权利要求21所述的基板检查装置的检查逻辑设定装置，其中，

所述区域条件确定单元

选择多个颜色距离相对大的块，

根据颜色距离的大小对选择出的多个块进行分组，从而作成所述区域互不相同的多个区域条件。

23.如权利要求18～22中的任意一项所述的基板检查装置的检查逻辑设定装置，其中，

对于所述区域条件，计算并设定互不相同的多个所述颜色条件以及所述判断条件的组。

24.如权利要求18～23中的任意一项所述的基板检查装置的检查逻辑设定装置，其中，

计算出的所述区域条件、颜色条件以及判断条件的多个组的逻辑运算式被设定为用于基板检查装置进行检查的检查逻辑。

25.如权利要求14～24中的任意一项所述的基板检查装置的检查逻辑设定装置，其中，

针对每个部件的类型求出了所述检查逻辑。

26.如权利要求14～25中的任意一项所述的基板检查装置的检查逻辑设定装置，其中，

针对每个缺陷的类型求出了所述检查逻辑。

27.一种基板检查装置，具有：

存储部，其存储通过权利要求1～13中的任意一项所述的检查逻辑设定方法设定的区域条件、颜色条件以及判断条件；

投光单元，其以不同的入射角对基板上的安装部件照射多种颜色的光；

区域提取单元，其从对其反射光进行拍摄而得到的图像中提取由所述区域条件规定的检查区域，并从该检查区域中提取满足所述颜色条件的区域；以及

检查单元，其根据所提取的区域是否满足所述判断条件来检查所述部件的安装状态。

28.一种基板检查装置，具有：

存储部，其存储通过权利要求11所述的检查逻辑设定方法设定的区域条件、颜色条件以及判断条件的多个组，以及该多个组的逻辑运算式；

投光单元，其以不同的入射角对基板上的安装部件照射多种颜色的光；

区域提取单元，其从对其反射光进行拍摄而得到的图像中提取由所述多个组的各个区域条件规定的多个检查区域，并从各检查区域中提取满足对应的所述颜色条件的区域；以及

检查单元，其对于所述各检查区域，在个别地判断所提取的区域是否满足对应的所述判断条件之后，通过将这些个别判断结果代入所述逻辑运算式来计算部件安装状态的最终的判断结果。

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