JP2002277410A

JP2002277410A - 外観検査方法

Info

Publication number: JP2002277410A
Application number: JP2001076942A
Authority: JP
Inventors: Yamato Kanda; 大和神田; Satoshi Arai; 敏荒井; Susumu Kikuchi; 奨菊地
Original assignee: Olympus Optical Co Ltd
Current assignee: Olympus Corp
Priority date: 2001-03-16
Filing date: 2001-03-16
Publication date: 2002-09-25

Abstract

(57)【要約】【課題】過検出を抑えて精度の高い欠陥検出を行なうこ
とができる外観検査方法を提供する。【解決手段】検査対象の外観を検査する外観検査方法で
あって、検査対象の画像を取得する画像取得工程と、取
得した検査対象画像から検査すべき金属パッド領域を抽
出し、それらを特徴量に基づいて分類するパッド分類工
程と、分類された各金属パッドごとに実行すべき検査方
法を選択する選択工程と、選択された検査方法を用いて
前記検査対象の欠陥位置を検出する欠陥検出工程とを具
備する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する分野】本発明は例えばプリント基板等の
外観を検査する外観検査方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】プリント基板の一つとしてＢＧＡ（ボー
ルグリッドアレイ）基板がある。ＢＧＡ基板は概して半
導体のマザーボードへの実装用中間媒体として用いられ
ている。ＢＧＡ基板では通常、半導体がボンディングさ
れる面（ボンディング面）と、マザーボードへの実装用
半田ボールが形成される面（ボール面）とが表裏一体と
なっている。

【０００３】図１６（Ａ）は上記ボンディング面のよう
すを示す図であり、半導体とワイヤボンディングを行な
うための金属パッド（ボンディングパッド）１２００や
面積の大きな電極パッド１２０１が多数配置され、その
周囲は絶縁膜としてのレジストが塗布されたレジスト領
域１２０２となっている。

【０００４】図１６（Ｂ）は上記ボール面のようすを示
す図であり、マザーボードへの実装用半田ボールが形成
される円形の金属パッド（ボールパッド）１２０３が多
数配置されており、その周囲は絶縁膜としてのレジスト
が塗布されたレジスト領域１２０４となっている。

【０００５】上記したボンディングパッド１２００領域
の外観検査においては、以下に説明するような検査機を
用いてボンディングパッド１２００上の様々な欠陥を検
出することが行なわれている。

【０００６】図１７は一般的な検査機の構成を示すブロ
ック図であり、画像データ入力部１１０１と、画像処理
部１１０２と、メモリ１１０３と、結果出力部１１０４
とから構成される。画像データ入力部１１０１は検査対
象としての金属パッド１２００の画像データを取得する
部分であり、光源を含む照明光学系、レンズを含む結像
光学系、検査対象の像を入力する撮像手段としてのＣＣ
Ｄカメラ、ＣＣＤデータをデジタル画像データに変換す
るＡ／Ｄ変換器などで構成される。画像処理部１１０２
は入力部１１０１にて取得したデジタルデータ画像デー
タを画像処理して金属パッド１２００の欠陥部を検出す
る部分である。メモリ１１０３は検出した欠陥部の位置
等のデータを記憶する部分である。また、結果出力部１
１０４は検出した欠陥部の位置等のデータを出力する部
分であり、欠陥に関するデータを記録するためのデバイ
スやＣＲＴ等の表示デバイスで構成される。

【０００７】特開平６−２８８７３９号公報は、プリン
ト基板の反射光と透明光を検知して画像入力したものを
２値画像に変換して画像処理を行なうことにより配線パ
ターンの不良を検出している。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】以下に上記した従来技
術の問題点を説明する。

【０００９】１．上記画像処理部１１０２での欠陥領域
検出のために用いられる画像処理アルゴリズムとして、
正常部と欠陥部の輝度の差を利用する方法がある。すな
わち、被検査画像の個体差によるパッドの輝度変化に対
して適応的な閾値を設定するために、その被検査画像内
のパッドの輝度分布より平均データを取得して閾値を決
定する。

【００１０】しかしながら、ボンディングパッドと電極
パッドのように面積の異なるパッドでは、表面のメッキ
状態に差が生じて画像上の輝度分布が大きく異なる場合
が多く、これら両パッドが混在する被検査画像に前記検
出方法を適用すると平均データが適切な値ではなくなっ
てしまう。これによってパッドの正常部と欠陥部とのコ
ントラストが低い場合でも無理に検出を行ない過検出と
なってしまう場合があった。上記した特開平６−２８８
７３９号公報は、検査対象の画像の輝度を求めるのでは
なく単に２値画像に変換しているのみなのでこのような
問題に対処できない。

【００１１】２．ボンディング面の金属表面領域として
は、面積の小さなボンディングパッドと面積の大きな電
極パッドとがある。しかしながら、一般に欠陥のサイズ
は各領域と相関があり、全ての領域に対して同様の基準
を適用することはできない。すなわち、ボンディングパ
ッドの検査に最適であると考えられる高分解能な処理を
そのまま電極パッドに適用することは、疑似欠陥の検出
を増加させる、すなわち過検出を増加させると共にタク
トタイムの増加を招いてしまう。

【００１２】３．同径の円形パッドが格子状に配置され
ているボール面等においては、被検査画像内のパッド形
状の均一性を比較する方法が有効であり、この方法は基
板間における個体差（レジストの厚さの違い、メッキ具
合の違い）の影響を受け難いという利点がある。

【００１３】しかしながら、基板によっては形状や面積
の異なるボールパッドが混在する場合があり（例えば、
円形パッドと楕円形パッド）、そのような仕様の基板に
対して過検出を抑えて精度の高い欠陥検出を行なう具体
的な方法について何ら提案されていない。

【００１４】４．ボンディングパッド等では、本来のパ
ッド輪郭形状として欠け欠陥に類似した凹構造のものが
多く、パッドの輪郭追跡等による欠け検出アルゴリズム
では、これらの部分が疑似欠陥として検出されてしま
い、過検出につながってしまう。

【００１５】本発明は上記した課題を解決するためにな
されたものであり、その目的とするところは、過検出を
抑えて精度の高い欠陥検出を行なうことができる外観検
査方法を提供することにある。

【００１６】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、第１の発明は、検査対象の外観を検査する外観検
査方法であって、検査対象の画像を取得する画像取得工
程と、取得した検査対象画像から検査すべき領域を抽出
し、それらを特徴量に基づいて分類する分類工程と、分
類された各領域ごとに、実行すべき検査方法と検査基準
を選択する選択工程と、選択された検査方法と検査基準
を用いて前記検査対象の欠陥位置を検出する検出工程と
を具備する。

【００１７】また、第２の発明は、第１の発明に係る外
観検査方法において、前記分類工程では、検査すべき領
域を分類するのに用いられる特徴量が複数の特徴量から
自動的に選択される。

【００１８】また、第３の発明は、第１の発明に係る外
観検査方法において、前記分類工程では、検査すべき領
域を分類するのに用いられる特徴量が複数の特徴量から
ユーザーにより手動で選択される。

【００１９】また、第４の発明は、第１の発明に係る外
観検査方法において、前記分類工程では、検査すべき領
域を分類するのに用いられる特徴量が複数の特徴量から
外部からのデータに基づいて選択される。

【００２０】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施形態を詳細に説明する。図１は本発明の外観検査方法
を実行する外観検査システムの全体構成図である。ロー
ダ１１０によりサンプルカセット１００から取り出され
た検査対象としてのサンプル（ここではＢＧＡ基板）１
０は検査のためにステージ１２０上に置かれる。照明光
学系２００によりサンプル１０を照射すると、その反射
光が結像光学系２１０によりカメラ２３０内の撮像素子
上に結像される。カメラ２３０により取り込まれた被検
査画像データはプロセッサ３００へと転送されて画像処
理により欠陥の検出が行なわれる。

【００２１】検査の済んだサンプル１０はその検査結果
に応じてアンローダ１５０により良品サンプルカセット
１３０と欠陥品サンプルカセット１４０とに区別して収
納される。

【００２２】以下に説明する各実施形態では、被検査画
像から抽出された検査すべき領域としてのＢＧＡ基板上
のパッドを分類するのに用いられる特徴量として、パッ
ドの輝度や、パッドの面積、形状などを用いるが、ユー
ザーは、これらの特徴量のうちから任意の１つを選択し
て設定することができるものとする。なお、特徴量の選
択は自動的に行なうか、あるいは外部データに基づいて
行なうようにしてもよい。また、予め作成したティーチ
ングデータを特徴量とすることも可能である。

【００２３】（第１実施形態）図２は本発明の第１実施
形態に係る外観検査方法を実現するための検査手段の構
成を示す図であり、被検査画像から、適切な閾値を用い
てレジスト部分を取り除き、金属パッド領域のみを抽出
するパッド領域抽出手段１０１と、抽出後のパッド領域
内の輝度情報に基づいてパッド分類用の閾値を自動的に
算出する分類用閾値算出手段１０２と、前記分類用の閾
値を使用してパッド領域を分類するパッド分類手段１０
３と、分類後の各パッド群に対して閾値処理による欠陥
検出を行なう欠陥検出手段１０４と、分類別の欠陥検出
結果を集計する結果集計手段１０５とから構成される。

【００２４】以下に図３のフローチャート及び図４の検
査処理の概念図を加えて上記した構成の作用を説明す
る。パッド領域抽出手段１０１では、図４の（Ａ）に示
すような被検査画像に対して、適切な閾値を用いて金属
パッド領域の抽出を行なう（図３のステップＳ１）。実
際の処理としては金属パッド領域のデータを残して他の
領域（例えば、レジスト部分）の輝度を０とする処理を
行なう。これにより図４の（Ｂ）に示すような画像が得
られる。図４の（Ｂ）の斜線で示すレジスト部分は輝度
が０の領域である。

【００２５】次に分類用閾値算出手段１０２は、抽出さ
れたパッド領域の輝度情報に基づいてパッド分類用閾値
Ｘを算出する（図３のステップＳ２）。パッド領域の面
積情報によりパッド分類用閾値Ｘを算出しても良い。

【００２６】次にパッド分類手段１０３は、各パッドの
平均輝度（＝輝度総和／面積）Ｍ［ｉ］（ｉ＝０，１，
２，…，存在パッド数）を算出し（ステップＳ３）、こ
れと前記パッド分類用閾値Ｘとを比較して（ステップＳ
４）、Ｍ［ｉ］＞Ｘとなるパッドを高輝度側パッド群
（図４の（Ｃ））、その他を低輝度側パッド群（図４の
（Ｄ））として分類する（ステップＳ５、Ｓ８）。

【００２７】なお、ここで本実施形態では高輝度側、低
輝度側の２つの分類しか行なっていないが、３つ以上の
多段階の分類を行なっても良い。

【００２８】次に欠陥検出手段１０４では、分類後の各
パッド群（高輝度側、低輝度側）において、それぞれの
パッド群内のパッド情報を基に、欠陥抽出用閾値を算出
する（ステップＳ６、Ｓ９）。次に算出したそれぞれの
欠陥抽出用閾値に基づいて高輝度側パッド内の欠陥部の
検出と、低輝度側パッド内の欠陥部の検出とを行なう
（ステップＳ７、Ｓ１０）。これにより高輝度側につい
ては図４の（Ｅ）に示すような欠陥が、低輝度側につい
ては図４の（Ｆ）に示すような欠陥が検出される。

【００２９】より具体的には、上記欠陥検出処理では各
パッド内の平均輝度、標準偏差を算出し、この値を基に
パッドの正常部とかけ離れた輝度をもつ部分を抽出し、
欠陥部と推定する方法を用いる。以下にその詳細な手順
を示す。

【００３０】１．パッド群内の各パッドの平均輝度と標
準偏差とを求める。

【００３１】２．求めた平均輝度と標準偏差の群内平均
μ、σを算出する。

【００３２】３．μ±ｋ×σを算出し、欠陥検出用閾値
とする。ｋは検出程度を調節するパラメータであるが、
プラス側とマイナス側とで異なる値を使用しても良い。
また、各分類ごとに異なる値を使用することも可能であ
る。

【００３３】４．２つの欠陥検出用閾値の範囲外（図５
の（Ｃ）、（Ｄ））にある輝度を持ち、かつパッド上に
属する部分を欠陥候補として検出する。

【００３４】５．４．で検出された各部分に対して粒子
解析を行なって面積を算出し、この面積と欠陥基準面積
とを比較して欠陥部を検出する。

【００３５】上記の方法により各分類別の欠陥部が検出
される（図４の（Ｅ）、（Ｆ））。なお、手順４．の後
に各分類の結果画像を合成し、手順５．に進んでも良
い。

【００３６】最後に結果集計手段１０５では、各分類別
に（あるいは合成後に）検出した欠陥のデータ（位置座
標等）を集計する（図４の（Ｇ）、図３のステップＳ１
１）。

【００３７】図５はパッド分類の有無における欠陥検出
範囲の差について説明するための図である。図５（Ａ）
は抽出後のパッド領域内の輝度分布を示しており、Ｗは
パッド領域全体の輝度分布であり、Ｎは低輝度側に属す
るパッドの分布であり、Ｙは高輝度側に属するパッドの
分布であり、Ｚは高輝度側パッド上の欠陥部の輝度分布
である。図５（Ｂ）はパッド分類を行わない場合の欠陥
検出範囲（矢印の範囲）を示している。パッド分類を行
わずに閾値処理を行っているために、高輝度側パッド上
の欠陥部の分布Ｚと、低輝度側に属するパッドの分布Ｎ
とを区別することができず欠陥部を確実に検出すること
ができない。

【００３８】一方、パッド分類を行った後に閾値処理を
行った場合には、低輝度側に属するパッドの分布Ｎと、
高輝度側に属するパッドの分布Ｙとが完全に分離される
ために、高輝度側パッド上の欠陥部の分布Ｚを確実に検
出することができる（図５の（Ｃ）、（Ｄ））。

【００３９】上記した第１実施形態によれば、被検査画
像内の複数のパッドを輝度別に分類し、分類された各パ
ッドに適した検査アルゴリズム（ここでは閾値処理）を
適用するようにしたので、過検出を抑えてより精度の高
い欠陥検出を行うことができる。

【００４０】（第２実施形態）図６は本発明の第２実施
形態に係る外観検査方法を実現するための検査手段の構
成を示す図であり、被検査画像から、適切な閾値を用い
てレジスト部分を取り除き、金属パッド領域のみを抽出
するパッド領域抽出手段２０１と、抽出後のパッドを解
析し、その形状情報を得るパッド解析手段２０２と、取
得した形状情報を使用してボンディングパッドと電極パ
ッドとを分類するパッド分類手段２０３と、分類後の各
パッドに対して行うべき検査方法（検査アルゴリズム）
と検査基準をユーザーが設定するためのユーザーインタ
ーフェース２０４と、設定された検査方法、検査基準を
使用して、分類後のパッド群に対して欠陥検出を行う欠
陥検出手段２０５と、各欠陥検出結果を集計する結果集
計手段２０６とから構成される。

【００４１】以下に図７のフローチャート及び図８の検
査処理の概念図を加えて上記した構成の作用を説明す
る。

【００４２】パッド領域抽出手段２０１では、図８の
（Ａ）に示すような被検査画像に対して、適切な閾値を
用いて金属パッド領域の抽出を行う（ステップＳ２
０）。実際の処理としては金属パッド領域のデータを残
して他の領域（例えば、レジスト部分）の輝度を０とす
る処理を行なう。これにより図８の（Ｂ）に示すような
画像が得られる。図８の（Ｂ）の斜線で示すレジスト部
分は輝度が０の領域である。

【００４３】パッド解析手段２０２では、抽出された各
パッドを解析してボンディングパッドと電極パッドとを
分類するために必要となる情報、例えば各パッドの面積
あるいは各パッドの形状を算出する。図８の（Ａ）から
わかるように、ボンディングパッドと電極パッドでは、
形状及び面積が異なるので、ここでは面積の差による分
類方法を採用する。

【００４４】パッド分類手段２０３では、パッド解析手
段２０２で算出された各パッドの面積に対してある閾値
を設定し、当該閾値以下をボンディングパッド、その他
は電極パッドであると判断して両パッドを分類する（図
８の（Ｃ）、（Ｄ）、図７のステップＳ２１、Ｓ２２、
Ｓ２４）。

【００４５】なお、本実施形態の面積の差による分類方
法以外にも、局所部分画像内において閉領域となるか開
領域となるかによって両パッドを分類する方法や、輝度
分布の違い（第１実施形態で示したように、両パッドに
は輝度差が生じる場合が多い）で分類する方法、あるい
はこれらを併用して分類する方法等が考えられる。その
際に必要となるパッド情報はパッド解析手段２０２で取
得する。

【００４６】本実施形態では、各パッド群に対する検査
方法、検査基準はユーザーインターフェース２０４を使
用してユーザーが設定する。例えば、各領域に対して適
用する検査アルゴリズムの構成を設定・変更したり、検
査基準としての欠陥サイズを設定・変更することが可能
である。

【００４７】欠陥検出手段２０５ではこのようにして設
定された検査方法、検査基準に従って欠陥検出を行う
（図７のステップＳ２３、Ｓ２５）。図８の（Ｅ）、
（Ｆ）は、このようにして検出されたボンディングパッ
ドの欠陥（ｘ）と電極パッドの欠陥（ｘ）を示してい
る。

【００４８】結果集計手段２０６では、各分類別に検出
した欠陥のデータ（位置座標等）を集計する（ステップ
Ｓ２６）。図８の（Ｇ）はこのときの集計結果を示して
いる。

【００４９】上記した第２実施形態によれば、被検査画
像内のパッドをボンディングパッドと電極パッドに分解
し、それぞれに適した個別の検査方法（検査アルゴリズ
ム）、検査基準を適用するようにしたので、両者を同様
に検査する際に起こる疑似欠陥の検出（過検出）を抑え
ることができる。またこれによって、処理の高速化が図
れる。また、ユーザーが領域設定するときの手間や、誤
設定を軽減する効果もある。

【００５０】（第３実施形態）図９は本発明の第３実施
形態に係る外観検査方法を実現するための検査手段の構
成を示す図であり、被検査画像から、適切な閾値を用い
てレジスト部分を取り除き、金属パッド領域のみを抽出
するパッド領域抽出手段３０１と、このパッド領域抽出
手段３０１により抽出されたパッドを解析して形状情報
を得るパッド解析手段３０２と、この形状情報を用い
て、円形ボールパッドと、楕円形ボールパッドを分類す
るパッド分類手段３０３と、分類後の各パッドに対して
行うべき検査方法（検査アルゴリズム）及び検査基準を
ユーザーに設定させるためのユーザーインターフェース
３０４と、設定された検査方法及び検査基準を使用して
分類後のパッド群に対して欠陥検出を行う欠陥検出手段
３０５と、各欠陥検出結果を集計する結果集計手段３０
６とから構成される。

【００５１】以下に図１０のフローチャート及び図１１
の検査処理の概念図を加えて上記した構成の作用を説明
する。

【００５２】パッド領域抽出手段３０１では、図１１の
（Ａ）に示すような被検査画像に対して、適切な閾値を
用いて金属パッド領域の抽出を行う（図１０のステップ
Ｓ３０）。実際の処理としては金属パッド領域のデータ
を残して他の領域（例えば、レジスト部分）の輝度を０
とする処理を行なう。これにより図１１の（Ｂ）に示す
ような画像が得られる。図１１の（Ｂ）の斜線で示すレ
ジスト部分は輝度が０の領域である。

【００５３】ここで図１１の（Ａ）に示す被検査画像に
は円形ボールパッドと楕円形ボールパッドが含まれてい
るが、円形ボールパッドの面積は全て同じであり、楕円
形ボールパッドの一部に面積の異なるものが含まれてい
る。

【００５４】パッド解析手段３０２では、抽出された各
パッドを解析して円形ボールパッドと楕円形ボールパッ
ドを分類するために必要となる情報として、例えば面積
／周囲長や最大・最小フィレ径比等の形状情報を取得す
る。なお、パッドにどのような欠陥があるか予測できな
い場合、あらかじめ基準となる良品のパッドから取得し
た画像を用いて分類を行なってこれを座標位置のデータ
と対応付けてティーチングデータとして記憶することが
できる。

【００５５】パッド分類手段３０３では、パッド解析手
段３０２の形状情報を用いて閾値を設定して金属パッド
の種類を判断し（図１０のステップＳ３１）、円形ボー
ルパッドと楕円形ボールパッドとに分類する（図１０の
ステップＳ３２、Ｓ３４、図１１の（Ｃ）、（Ｄ））。

【００５６】各パッド群に対する検査方法及び検査基準
はユーザーインターフェース３０４を使用してユーザー
が設定する。例えば、円形ボールパッドに対しては欠け
の検出アルゴリズムと面積比較検出アルゴリズムを検査
方法として適用し、楕円形ボールパッドに対しては欠け
の検出アルゴリズムのみを検査方法として適用する。面
積比較検出アルゴリズムでは、被検査画像内のすべての
パッドの面積を加算したものをパッド数で割り算して求
まる平均面積と、各パッドの面積とを比較して平均より
も小さいものを欠陥ありとする。

【００５７】欠陥検出手段３０５では、前記した検査方
法、検査基準に従って欠陥検出を行う（ステップＳ３
３、Ｓ３５）。図１１の（Ｅ）、（Ｆ）はこのようにし
て検出された円形ボールパッドの欠陥（ｘ）と非円形ボ
ールパッドの欠陥（ｘ）とを示している。

【００５８】結果集計手段３０６では、各分類別に検出
した欠陥のデータ（位置等）を集計する（図１０のステ
ップＳ３６）。図１１の（Ｇ）はこのときの集計結果を
示している。

【００５９】上記した第３実施形態によれば、被検査画
像内のパッドを円形ボールパッドと楕円形ボールパッド
とに分類し、分類された各金属パッドに適した検査アル
ゴリズム（円形ボールパッドに対しては欠けの検査アル
ゴリズムと面積比較検出アルゴリズムを適用し、楕円形
ボールパッドに対しては欠けの検査アルゴリズムのみを
適用）を用いて欠陥の検出を行なうようにしたので、過
検出を抑えて精度の高い欠陥検出を行うことができる。

【００６０】なお、楕円形パッド同士の面積が同一であ
るように基板が設計されている場合には、分類結果をも
とに面積比較検出アルゴリズムの適用対象を円形／楕円
形パッド毎に自動設定するようにしてもよい。

【００６１】（第４実施形態）本発明の第４実施形態
は、被検査画像内に多数存在する金属パッドの配置状態
を解析し、このデータと予めユーザが設定した代表形状
における非検査領域データを基に、被検査画像全体の非
検査領域マスクを自動生成し、これによりオリジナル形
状、例えば、パッド輪郭形状として欠け欠陥に類似した
凹構造を有するパッド形状による疑似欠陥の検出を防止
して過検出を少なくすることを特徴とする。

【００６２】図１２は、本発明の第４実施形態に係る外
観検査方法を実現するための検査手段の構成を示す図で
あり、被検査画像において適切な閾値を用いてレジスト
部分を取り除き金属パッド領域のみを抽出するパッド領
域抽出手段４０１と、このパッド領域抽出手段４０１に
より抽出されたパッドを解析して、各パッドの配置状態
の情報を取得するパッド解析手段４０２と、各パッドに
対するオリジナル形状の非検査領域をユーザが設定し、
非検査マスク基準データを作成するためのユーザーイン
ターフェース４０３と、前記配置状態情報と非検査マス
ク基準データより非検査マスクを作成する非検査マスク
作成手段４０４と、検査画像に対して欠陥検出を行う欠
陥検出手段４０５と、前記欠陥検出結果と前記非検査マ
スクより実欠陥を決定する結果集計手段４０６とから構
成される。

【００６３】以下に図１３のフローチャート及び図１４
の検査処理の概念図、さらに図１５のパッドの回転角度
算出の概念図を加えて上記した構成の作用を説明する。

【００６４】パッド領域抽出手段４０１では、図１４の
（Ａ）に示すような被検査画像に対して適切な閾値を用
いて金属パッド領域の抽出（金属パッド領域のデータを
残して他の領域の輝度を０にする作業）を行う（図１３
のステップＳ４０）。これにより図１４の（Ｂ）に示す
ような画像が得られる。図１４の（Ｂ）の斜線部分は輝
度が０の領域である。

【００６５】次にパッド解析手段４０２では、抽出され
た各パッドを解析してボンディングパッドの配置状態情
報（重心、配置方向）に関するリストを作成する（図１
３のステップＳ４１、図１４の（Ｃ））。

【００６６】ここでパッドの重心位置は簡単な演算で算
出することができる。ここではパッドの方向（基準デー
タに対する回転角度）を得る方法の一例を説明する。

【００６７】１．図１５（Ａ）に示すようなボンディン
グパッドに対して回転自由に外接する矩形を考え、これ
らの中で辺ＸとＹの比が最も小さくなるときを見つける
（図１５（Ｂ））。

【００６８】２．そのときの外接矩形の中心と、パッド
の重心とを結んだ線分よりパッドの配置方向を算出する
（図１５（Ｃ））。

【００６９】また、欠陥検出手段４０５では、欠け検出
アルゴリズムによる欠陥候補の検出を行う（ステップＳ
４２）。これにより例えば図１４の（Ｄ）に示すような
欠け検出結果が得られる。

【００７０】一方、ユーザーインタフェース１０３で
は、オリジナル形状を代表する１つのパッドをＣＲＴ画
面等に表示し、これを見ながらユーザーがオリジナル形
状に起因する非検査領域を設定して、非検査マスク基準
データを作成する（図１４の（Ｅ））。

【００７１】非検査マスク作成手段４０４では、前記パ
ッドの配置状態リストと、前記非検査マスクの基準デー
タを使用して被検査画面に対する非検査マスクを作成す
る（図１３のステップＳ４３、図１４の（Ｆ））。

【００７２】結果集計手段４０６では、前記欠陥候補検
出結果（欠け検出結果）と、前記非検査マスクを集計し
て集計結果としての実欠陥を検出する（図１３のステッ
プＳ４４、図１４の（Ｇ））。

【００７３】上記した第４実施形態によれば、検査画像
内に複数存在する各パッドの所定部分（欠陥に類似した
凹構造）に非検査マスクを施すようにしたので、オリジ
ナル形状に起因する疑似欠陥の検出を防止して過検出を
少なくすることが出来る。

【００７４】また、形状を代表する１つのパッドに対し
て非検査マスクを設定するだけで、被検査画面全体の同
形状のパッドに対して同様の非検査マスクを適用するこ
とが可能である。これはユーザー設定の簡略化、効率化
につながる。

【００７５】なお、上記した具体的実施形態から以下の
ような構成の発明が抽出される。

【００７６】１．被検査画像内に輝度分布の異なる複数
の閉領域として存在する金属パッドを、輝度分布に基づ
いて分類するパッド分類工程と、各分類別に平均輝度を
取得して閾値処理により欠陥検出を行う欠陥検出工程
と、を具備することを特徴とする外観検出方法。

【００７７】２．被検査画像内の面積の異なる金属パッ
ドを、面積の大きさに従って分類するパッド分類工程
と、各分類別にユーザーが設定した検査アルゴリズム、
検査基準を用いて欠陥検出を行う欠陥検出工程と、を具
備することを特徴とする外観検出方法。

【００７８】３．被検査画像内に存在する形状の異なる
各金属パッドを形状情報に基づいて同一形状別に分類す
るパッド分類工程と、各分類別にユーザーが設定した検
査アルゴリズム及び検査基準を用いて欠陥検出を行う欠
陥検出工程と、を具備することを特徴とする外観検出方
法。

【００７９】４．被検査画像において適切な閾値を用い
て金属パッド領域のみを抽出するパッド領域抽出工程
と、抽出されたパッドを解析して、各パッドの配置状態
の情報を取得するパッド解析工程と、ユーザーにより設
定された、各パッドに対するオリジナル形状の非検査領
域に基いて、非検査マスク基準データを作成する基準デ
ータ作成工程と、各パッドの配置状態の情報と、作成し
た非検査マスク基準データとに基いて、非検査マスクを
作成する非検査マスク作成工程と、検査画像に対して欠
陥検出を行う欠陥検出工程と、欠陥検出結果と、作成し
た非検査マスクとに基いて実欠陥を決定する実欠陥決定
工程と、を具備することを特徴とする外観検出方法。

【００８０】

【発明の効果】本発明によれば、過検出を抑えて精度の
高い欠陥検出を行なうことができる外観検査方法が提供
される。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の外観検査方法を実行する外観検査シス
テムの全体構成図である。

【図２】本発明の第１実施形態に係る外観検査方法を実
現するための検査手段の構成を示す図である。

【図３】検査処理の流れを示すフローチャートである。

【図４】検査処理の概念図である。

【図５】パッド分類による欠陥検査範囲と、パッド分類
を行わないときの欠陥検査範囲の効果を比較して説明す
るための図である。

【図６】本発明の第２実施形態に係る外観検査方法を実
現するための検査手段の構成を示す図である。

【図７】検査処理の流れを示すフローチャートである。

【図８】検査処理の概念図である。

【図９】本発明の第３実施形態に係る外観検査方法を実
現するための検査手段の構成を示す図である。

【図１０】検査処理の流れを示すフローチャートであ
る。

【図１１】検査処理の概念図である。

【図１２】本発明の第４実施形態に係る外観検査方法を
実現するための検査手段の構成を示す図である。

【図１３】検査処理の流れを示すフローチャートであ
る。

【図１４】検査処理の概念図である。

【図１５】パッドの回転角度算出の概念図である。

【図１６】（Ａ）はボンディング面のようすを示す図で
あり、（Ｂ）はボール面のようすを示す図である。

【図１７】従来の外見検査装置の概略構成を示す図であ
る。

【符号の説明】

１０サンプル１００サンプルカセット１０１パッド領域抽出手段１０２分類用閾値算出手段１０３パッド分類手段１０４欠陥検出手段１０５結果集計手段１１０ローダ１２０ステージ１３０良品サンプルカセット１４０欠陥品サンプルカセット１５０アンローダ２００照明光学系２０１パッド領域抽出手段２０２パッド解析手段２０３パッド分類手段２０４ユーザーインターフェース２０５欠陥検出手段２０６結果集計手段２１０結像光学系２３０カメラ３００プロセッサ３０１パッド領域抽出手段３０２パッド解析手段３０３パッド分類手段３０４ユーザーインターフェース３０５欠陥検出手段３０６結果集計手段４０１パッド領域抽出手段４０２パッド解析手段４０３ユーザーインターフェース４０４非検査マスク作成手段４０５欠陥検出手段４０６結果集計手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者菊地奨東京都渋谷区幡ヶ谷２丁目43番２号オリンパス光学工業株式会社内Ｆターム(参考） 2G051 AA65 AB20 CA04 DA01 DA05 DA13 EA08 EA16 EB01 EC01 EC02 EC03 ED01 ED04

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】検査対象の外観を検査する外観検査方法
であって、検査対象の画像を取得する画像取得工程と、取得した検査対象画像から検査すべき領域を抽出し、そ
れらを特徴量に基づいて分類する分類工程と、分類された各領域ごとに、実行すべき検査方法と検査基
準を選択する選択工程と、選択された検査方法と検査基準を用いて前記検査対象の
欠陥位置を検出する検出工程と、を具備することを特徴とする外観検査方法。
【請求項２】前記分類工程では、検査すべき領域を分
類するのに用いられる特徴量が複数の特徴量から自動的
に選択されることを特徴とする請求項１記載の外観検査
方法。
【請求項３】前記分類工程では、検査すべき領域を分
類するのに用いられる特徴量が複数の特徴量からユーザ
ーにより手動で選択されることを特徴とする請求項１記
載の外観検査方法。
【請求項４】前記分類工程では、検査すべき領域を分
類するのに用いられる特徴量が複数の特徴量から外部か
らのデータに基づいて選択されることを特徴とする請求
項１記載の外観検査方法。