JP2003194735A - プリント配線基板の検査方法及び検査装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 （修正有） 【課題】 プリント基板、ＬＳＩ、配線パターンの配線
欠陥を容易確実かつ迅速に行なえるパターンマッチング
検査方法及び検査装置を提供する。 【解決手段】 プリント回路基板作成のためのフォトレ
ジスト面への像露光に用いるオリジナル画像フイルムの
回路画像の標準仮想導通データと、検査されるプリント
基板の被検基板配線画像データとの比較操作により、該
被検基板上の配線における断線及び短絡を判定し、かつ
該配線における潜在的断線及び潜在的短絡を判定する。
前記オリジナル画像フイルムの回路画像の標準仮想導通
データは、オリジナル画像フイルムの回路画像の画像情
報を読み取り２値化した後、細線化、膨張化、分割化、
基準点検出、画像の合成操作から得られ、前記被検基板
配線パターンデータは、検査されるプリント基板の配線
パターン情報を読み取り２値化し、ＲＧＢの３色成分に
ついて、背景部分から分別する操作ことにより得られ
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、プリント基板の配
線欠陥を配線の外観検査で見つけ出して良、不良判断を
行なう、改良された検査方法及び検査装置に関する。ま
た本発明の技術はＬＳＩ（大規模集積回路）、そのため
のフォトマスク複製物における配線パターンの配線欠陥
を配線の外観検査で見つけ出して良、不良判断を行なう
検査方法及び検査装置にも適用することができる。

【０００２】

【従来の技術】一般にプリント配線板やＬＳＩの配線パ
ターンの欠陥の主なものとして、断線欠陥、短絡欠陥、
細り欠陥、太り欠陥があるが、従来、プリント配線板や
ＬＳＩの回路パターンやそのためのフォトマスク複製物
（オリジナルからの複写物）等の検査の機械化、自動化
における欠陥検出方式に用いられる画像認識技術は主
に、設計画像の特徴を忠実かつ顕著に現わす固有の特殊
パラメータを統計的にチェックするデザインルール法
(統計的識別法)と、予め設定した標準画像と同じパター
ン或いは極く近似したパターンであるか否かを比較する
パターンマッチング法(比較法)があり、これは、被検査
パターンを、標準画像と比較し標準画像とどの程度の整
合しているかによりその適否を判定するものである。被
検査パターンは、プリント配線板製品又は製造途中のプ
リント配線板の配線パターンであり、標準画像は、プリ
ント配線板の原板上に設けられたフォトレジスト材料面
を配線パターン状に選択的に像露光するためオリジナル
フォトマスク又はこれから得られた第２原図フォトマス
クの配線画像である。

【０００３】パターンマッチング法(比較法)を用いた技
術としては例えば、特開平４−７３７５９号公報記載の
もの、特許第２５０２８５４号公報記載のもの、特公平
８−７１５５号公報記載のもの、特許第２５０２８５３
号公報記載のもの、特公平７−４３２５２号公報記載の
もの等が挙げられるが、このような技術を改良したもの
として、我々は先に、「（ａ）プリント回路基板作成の
ためのフォトレジスト面への像露光に用いるオリジナル
パターンフイルムの回路パターンの画像情報を読み取っ
て２値データ(BCD)化する操作と、（ｂ）該回路パター
ン像の２値データ(BCD)を基にして該回路パターン像を
細線化すると共に、形成された細線の始端部（p1点）及
び終端部（p2点）を認識することにより回路パターンの
標準骨格線データ(MSLD)を、線分を示すデータとして形
成する操作と、（ｃ）前記標準骨格線データ(MSLD)と、
検査されるプリント回路基板の被検査骨格線データ(SSL
D)とを比較することにより被検査基板の回路パターンの
接続検査を行なう操作と、（ｄ）別に、前記（ａ）の操
作により形成された回路パターン画像情報の２値データ
(BCD)から回路パターンの標準外輪郭データ(MCCD)を抽
出する操作と、（ｅ）該標準外輪郭データ(MCCD)による
回路パターンの外輪郭位置と、前記標準骨格線の２値デ
ータ(BCD)による回路パターンの骨格線位置との離間幅
の大きさに基いて回路パターンの標準仮想導通データ(M
BCD)を形成する操作と、（ｆ）回路パターンの前記標準
仮想導通データ(MVCD)と、被プリント回路基板の被検査
仮想導通データ(SVCD)とを比較することにより被プリン
ト回路基板の仮想導通検査を行なう操作とを含むことを
特徴とするプリント配線基板の検査方法」及び「検査装
置」を開発し、特願２０００−１６８５０９号として特
許出願した。

【０００４】我々は、さらに検討を続け、前記「被検査
基板の回路の接続検査」は、標準パターンとしての画像
パターン即ちフォトレジストマスクの画像パターン（露
光用フィルムの画像パターン）から得られる検査標準デ
ータと、被検査基板上に作成された回路パターンから得
られる被検査データとを比較することにより行われる
が、検査条件により、濃度や線の太さに幅がある検査結
果が得られ、したがって欠陥の程度をクラス分けするの
が好適であることを知見した。

【０００５】例えば、前記「被検査基板上の回路の仮想
導通検査」は、フォトレジストマスクパターン（露光用
フィルムの画像）から得られる標準骨格データ(パイロ
ットデータ)と、被検査基板から得られる配線２値デー
タに基いて設定された該被検査基板の配線パターンデー
タとを比較することにより行われるが、被検査基板上に
作成された配線パターンの導通程度には、閾値の設定、
濃度、回路パターン相互間の間隙幅の選択等、選択され
た画像処理操作により、導通不足から回路ショートまで
充分、幅がある検査結果が得られ、したがって欠陥の程
度をクラス分けするのが好ましいこと、及び画像モニタ
にはカラーモニタを用い、読み取られた基板画像をその
性質、種類に応じてＲＧＢの３色の成分にそれぞれ分け
て表示するのが実際の検査上有利であり、そのために
は、読み取られた基板パターンをＲＧＢの３色の成分に
ついてそれぞれ、背景部分から最も強く分別するための
濃度閾値を算出することが好ましいことを知見した。

【０００６】また、オリジナルの画像及び被検基盤の配
線パターンの両データを得る際、露光用オリジナルフィ
ルムの画像及び被検査基板上に作成された回路パターン
のスキャナによる読取りにおいては、スキャナの画像取
込角度等の取込み時の条件の違いにより、得られるパタ
ーンや画像に、例えば歪みが生じ、完全な同一形状とは
ならない場合があり、かつ、取り込まれたパターンや画
像にはズレがあって、座標軸上で完全同一位置にない場
合があり、或いは両パターンや画像間には製造工程中或
いは検査のため画像読込み中、不可避的な多少のズレ、
パターン回転も生じ、微小精緻な画像やパターンをデー
タ化して取り扱うときには、位置座標のこれらズレによ
る誤差を補償するための画像処理を可能とすること、誤
差を折り込んで若干の許容範囲を設けることが好ましい
ことを知見した。

【０００７】さらに、被検査基板上に作成された配線パ
ターン情報は、スキャナにより読取られたときに、多く
のノイズを含み、かつこれらノイズは被検査基板毎に異
なり、したがって被検査基板上の本来の配線パターン情
報を損なうことなく、これらノイズを円滑かつ効率的に
除去するのが、露光用フィルムの画像情報のノイズ除去
にも増して効果的であることを知見した。

【０００８】また、露光用フィルムの画像と、被検査基
板上に作成された配線パターンとは、光学的性質の差異
等の各種理由により、スキャナーによる読取り結果は、
同一の大きさにならず、相似形のものとなり易いので、
この誤差を折り込んだ若干の許容のための操作補正をす
るのが好ましいことを知見した。

【０００９】また、露光用フィルムの画像について、標
準骨格線データ(MSLD)と標準仮想導通データ(MBCD)とを
円滑に合成し、被検査基板上に作成された回路パターン
についても被検査骨格線データ(SSLD)と被検査仮想導通
データ(SVCD)とを円滑に合成できるようにすることによ
り、露光用フィルムの画像に関する標準データと、被検
査基板上に作成された回路パターンに関する被検査デー
タとを比較するための合理的な方式を創作した。

【００１０】また、露光用フィルムの画像と被検査基板
上に作成された回路パターンとの比較の際に、カラー画
像表示技術を採用することにより、両パターンの差異を
より明確に認識し得る方式を創作した。

【００１１】さらに、前記両仮想導通データ(MBCD)及び
(SVCD)を得る際に、露光用フィルムの画像の外輪郭線
上、及び被検査基板上に作成された回路パターンの外輪
郭線上で、最小限度数の特異点を最も効果的な位置から
画素として摘出するための合理的な方式を創作した。

【００１２】

【発明が解決しようとする課題】したがって本発明の目
的は、上記経緯に鑑みて、プリント基板やＬＳＩ（大規
模集積回路）、そのためのフォトマスク複製物における
配線パターンの配線欠陥を配線の外観検査で見つけ出し
て良、不良判断を容易確実かつ迅速に行なえるだけでな
く、目視による外観検査では見い出せない配線の太い、
細い等に起因する導通欠陥を一定の定量的判断基準を保
持しつつ見い出すためのバーチャルコンダクティング
（仮想導通）テストをプリント基板の製造過程において
行なえる改良されたパターンマッチング検査方法及び検
査装置を提供することにある。

【００１３】

【課題を解決するための手段】上記目的は、本発明の
（１）「（Ａ）プリント回路基板作成のためのフォトレ
ジスト面への像露光に用いるオリジナル画像フイルムの
回路画像の標準仮想導通データ(MVCD)と、（Ｂ）検査さ
れるプリント基板の被検基板配線画像データ(SVCD)との
（Ｃ）比較操作により、該被検基板上の配線における
（Ｄ）断線及び（Ｅ）短絡を判定し、かつ該配線におけ
る（Ｆ）潜在的断線及び（Ｇ）潜在的短絡を判定するプ
リント配線基板の検査方法であって、前記（Ａ）のオリ
ジナル画像フイルムの回路画像の標準仮想導通データ(M
VCD)は、（ａ）プリント回路基板作成のためのフォトレ
ジスト面への像露光に用いるオリジナル画像フイルムの
回路画像の画像情報を読み取ってパイロットラインデー
タとしての２値データ(BCID)化する画像情報読取操作
と、（ｂ）該画像を細線化処理し回路画像の細線化され
た標準骨格線データ(MSLD)を形成する画像細線化操作
と、（ｃ）前記回路画像情報の２値データ(BCPD)に基い
て該画像を膨張化処理することにより、前記回路画像の
標準膨張画像データ(MEID)を形成する画像膨張化操作
と、（ｄ）前記標準骨格線データ(MSLD)に前記標準膨張
画像データ(MEID)をマージすることにより、前記回路画
像の複合標準画像のデータ(CMID)を形成し、複合標準画
像のデータ(CMID)に基いて、該画像を、その四隅から画
像要素を含む各小領域に分割し、分割された各小領域毎
に、それらの中に含まれるそれぞれの画像要素の中心点
を検出することにより該各小領域中の画像要素の基準点
を、基準点データ(SPOD)として形成する画像基準点検出
操作と、（ｅ）前記複合標準画像のデータ(CMID)に、前
記基準点データ(SPOD)をマージして合成基準画像データ
(CMSID)を形成する標準合成基準画像データ形成操作と
を含む行程により得られ、前記（Ｂ）の被検基板配線パ
ターンデータ(SVCD)は、（ｆ）検査されるプリント基板
の配線パターン情報を読み取って２値データ(BCPD)化す
る配線パターン読取操作と、（ｇ）読み取られた基板パ
ターンのＲＧＢの３色の成分についてそれぞれ、背景部
分から分別するための濃度閾値を算出する分別用濃度閾
値検出操作とを含む行程により得られることを特徴とす
るプリント配線基板の検査方法」により達成される。

【００１４】また、本発明の（２）「前記（ａ）の２値
データ(BCID)化する画像読取操作が、ＴＷＡＩＮ対応ス
キャナにより、二値データとして読み取る操作を含むこ
とを特徴とする前記第（１）項に記載のプリント配線基
板の検査方法」により達成される。

【００１５】また、本発明の（３）「前記（ｂ）の標準
骨格線データ(MSLD)を形成する画像細線化操作がさら
に、形成された細線の始端部（p1点）及び終端部（p2
点）をラベリングし、これら両端部（p1点）（p2点）と
連結部分の該特徴データとを含む標準骨格線データ(MSL
D)を形成するものであることを特徴とする前記第（１）
項に記載のプリント配線基板の検査方法」により達成さ
れる。

【００１６】また、本発明の（４）「前記（ｂ）の標準
骨格線データ(MSLD)を形成する画像細線化操作が、前記
回路画像情報の２値データ(BCPD)に基いて行われること
を特徴とする前記第（１）項乃至第（３）項のいずれか
１に記載のプリント配線基板の検査方法」により達成さ
れる。

【００１７】また、本発明の（５）「前記（ｂ）の標準
骨格線データ(MSLD)を形成する画像細線化操作が、オリ
ジナル回路画像から読み取られ２値データ(BCID)を基に
して、画像領域を形成する画素を外側から１ビットづつ
背景領域に削り込む操作を含むことを特徴とする前記第
（１）項乃至第（４）項のいずれか１に記載のプリント
配線基板の検査方法」により達成される。

【００１８】また、本発明の（６）「前記画像領域を形
成する画素を外側から１ビットづつ背景領域に削り込む
操作が、オリジナル回路画像から読取られ２値データ(B
CID)化された画素のうち背景領域との境界に位置する画
像画素を、縦行３画素×横列３画素の二次元展開画素の
行列の中心としたときに、周囲の８画素のうち背景領域
画素はいずれであり画像画素はいずれであるかに基いて
非画像画素に書き替る操作を、辺接触する画像画素−画
像画素の並行部分がなくなるまでパターン外周に沿って
交互方向に繰り返すことにより線幅が１画素を越える部
分がなくなるまで画像外周に沿って交互方向に繰り返す
操作を含むことを特徴とする前記第（５）項に記載のプ
リント配線基板の検査方法」により達成される。

【００１９】また、本発明の（７）「前記（ｃ）の回路
画像の標準膨張画像データ(MEID)を形成する画像膨張化
操作が、前記回路のオリジナル中の画像の幾何学的特徴
部分を認識して、該オリジナル中の画像の幾何学的特徴
を損なうことなく行われることを特徴とする前記第
（１）項乃至第（６）項のいずれか１に記載のプリント
配線基板の検査方法」により達成される。

【００２０】また、本発明の（８）「前記（ｄ）の画像
基準点検出操作が、分割された各小領域毎に、それらの
中に含まれるそれぞれの画像要素の中心点を、各画像要
素の円形度に基いて検出することを含む操作であること
を特徴とする前記第（１）項乃至第（７）項のいずれか
１に記載のプリント配線基板の検査方法」により達成さ
れる。

【００２１】また、本発明の（９）「前記（ｆ）の被検
基板の配線パターンを２値データ(BCPD)化する配線パタ
ーン読取操作がさらに、（ｆ1)読取られた配線パターン
のメディアンフイルタ処理、（ｆ2)平滑化フイルタ処
理、（ｆ3)孤立雑音除去フイルタ処理の３処理を含むこ
とを特徴とする前記第（１）項乃至第（８）項のいずれ
か１に記載のプリント配線基板の検査方法」により達成
される。

【００２２】また、本発明の（１０）「前記（ｇ）読み
取られた基板パターンのＲＧＢの３色の成分についてそ
れぞれ、背景部分から分別するための濃度閾値を算出す
る分別用濃度閾値検出操作が、それぞれの色を構成する
全画素を仕分けして、256の段階の濃度階調うちのいず
れの濃度に属するかを示すヒストグラムを自動的に作成
し、このヒストグラムにおいて或る濃度域に属する画素
集合体と他濃度域に属する他の画素集合体との間の存在
画素が少ない谷間の濃度を見い出し、この谷間濃度に基
いて濃度閾値を検出する操作であることを特徴とする前
記第（１）項乃至第（９）項のいずれか１に記載のプリ
ント配線基板の検査方法」により達成される。

【００２３】また、本発明の（１１）「ノイズ処理とし
て、前記（ｆ1)読取られた配線パターンのメディアンフ
イルタ処理、（ｆ2)平滑化フイルタ処理、（ｆ3)孤立雑
音除去フイルタ処理の３処理操作に加えて、さらに、被
検基板の反射光ノイズを除去する操作を含み、該反射光
ノイズ除去操作は、該基板パターンの各ＲＧＢの３色の
成分について、（ｉ）赤色のＲ色成分については、検出
されたいずれの濃度の赤色画素も、前記ヒストグラムに
おける256の段階の濃度階調のうちの最大濃度値に属す
る画素集合部分の高濃度画素に変換し、(ii) 緑色のＧ
色成分については、検出されたいずれの濃度の緑色画素
も、前記ヒストグラムにおける256の段階の濃度階調の
うちの中間濃度以上の域で最大の画素集団が属する濃度
に緑色画素を変換する一方、(iii)青色のＢ色成分につ
いては、検出されたいずれの濃度の青色画素も、前記ヒ
ストグラムにおける256の段階の濃度階調のうちの最低
濃度値に属する画素集合の濃度値の低濃度画素に変換す
ることにより、主に配線パターンを構成する要素として
のＲ色画素成分情報をカットすることなく、背景域の非
配線情報の主因たるＢ色成分情報を集中的にカットし、
Ｒ＋Ｇ＋Ｂ＝白色、で表わされる白色バランスからＢ色
画素成分を除去して色バランスを崩すことで白色をなく
することによって、白色光として認識される反射ノイズ
を除去する操作であることを特徴とする前記第（９）項
に記載のプリント配線基板の検査方法」により達成され
る。

【００２４】また、本発明の（１２）「前記（Ａ）のオ
リジナルの回路画像の標準仮想導通データ(MVCD)及び/
又は（Ｂ）の被検基板配線画像データ(SVCD)は、オリジ
ナルフイルム４隅及び/又は被検基板４隅に、配線画像
及び/又は配線パターンを囲繞するに必要充分な広さの
長方形を形成する４つの位置を４基準点として、２値デ
ータ中に含むことを特徴とする前記第（１）項乃至第
（１１）項のいずれか１に記載のプリント配線基板の検
査方法」により達成される。

【００２５】また、本発明の（１３）「前記配線パター
ンを囲繞する広さの長方形の領域内に、配線と同種材料
で形成された配線以外の不良点の有無をさらに判定する
ことを特徴とする前記第（１２）項に記載のプリント配
線基板の検査方法」により達成される。

【００２６】また、本発明の（１４）「前記（Ｃ）の比
較操作が、前記（Ａ）の回路オリジナルの標準仮想導通
データと、前記（Ｂ）のプリント基板の被検基板配線画
像データのうちの少なくとも１方を、部分的回転又は傾
け補正、伸縮補正及び／又は座標確認調整して重ね合わ
せる行程を含むことを特徴とする前記第（１）項乃至第
（１３）項のいずれか１に記載のプリント配線基板の検
査方法」により達成される。

【００２７】また、本発明の（１５）「前記（Ｄ）の被
検基板上の配線における断線が、前記（Ａ）中の前記
（ａ）による２値データ(BCID)と、前記（Ｂ）の被検基
板配線パターンデータとを重ね合わせのための比較をし
たとき、該（ａ）による２値データ(BCID)の余剰個所と
して検出されることを特徴とする前記第（１４）項に記
載のプリント配線基板の検査方法」により達成される。

【００２８】また、本発明の（１６）「前記（Ｅ）の被
検基板上の配線における短絡が、前記（Ａ）中の前記
（ａ）による２値データ(BCID)と、前記（Ｂ）の被検基
板配線パターンデータとを重ね合わせのための比較をし
たとき、該（ａ）による２値データ(BCID)の欠損個所と
して検出されることを特徴とする前記第（１４）項に記
載のプリント配線基板の検査方法」により達成される。

【００２９】また、本発明の（１７）「前記（Ｆ）の被
検基板上の配線における潜在的断線が、前記（Ａ）中の
前記（ｂ）による標準骨格線データ(MSLD)と、前記
（Ｂ）の被検基板配線パターンデータとを重ね合わせの
ための比較をしたとき、該（ｂ）による標準骨格線デー
タ(MSLD)の余剰個所として検出されることを特徴とする
前記第（１４）項に記載のプリント配線基板の検査方
法」により達成される。

【００３０】また、本発明の（１８）「前記（Ｇ）の被
検基板上の配線における潜在的短絡が、前記（Ａ）中の
前記（ｃ）による標準膨張画像データ(MEID)、前記
（Ｂ）の被検基板配線パターンデータとを重ね合わせの
ための比較をしたとき、該（ｃ）による標準膨張画像デ
ータ(MEID)の欠損個所として検出されることを特徴とす
る前記第（１４）項に記載のプリント配線基板の検査方
法」により達成される。

【００３１】また、本発明の（１９）「前記（Ａ）中の
前記（ｃ）による標準膨張画像データ(MEPD)、前記
（Ｂ）の被検基板配線パターンデータとを重ね合わせの
ための比較が、前記回路のオリジナル中の画像の幾何学
的特徴部分（q1，q2，・・・qn）と、前記（Ｂ）の被検
基板配線パターンデータ中の各相当点（q1’，q2’，・
・・qn’）との照合を含むことを特徴とする前記第（１
８）項に記載のプリント配線基板の検査方法」により達
成される。

【００３２】さらにまた上記目的は、本発明の（１８）
「（Ａ）プリント回路基板作成のためのフォトレジスト
面への像露光に用いるオリジナル画像フイルムの回路画
像の標準仮想導通データ(MVCD)と、（Ｂ）検査されるプ
リント基板の被検基板配線パターンデータ(SVCD)との
（Ｃ）比較により、該被検基板上の配線における（Ｄ）
断線及び（Ｅ）短絡を判定し、かつ該配線における
（Ｆ）潜在的断線及び（Ｇ）潜在的短絡を判定するプリ
ント配線基板の検査装置であって、前記（Ａ）のオリジ
ナル画像フイルムの回路画像の標準仮想導通データ(MVC
D)のための、（ａ）プリント回路基板作成のためのフォ
トレジスト面への像露光に用いるオリジナル画像フイル
ムの回路画像の画像情報を読み取って２値データ(BCID)
化する画像情報読取手段（１３）と、（ｂ）ＣＰＵと、
（ｃ）、該２値データ(BCID)、前記オリジナルフイルム
の回路画像の標準仮想導通データ(MVCD)を呼出自在に格
納するメモリ手段（１８）と、（ｄ）前記オリジナルフ
イルムの回路画像の標準仮想導通データ(MVCD)、該メモ
リ手段から呼出された２値データ(BCID)に基いて、読み
取られた画像の基準点を検出するための基準点検出プロ
グラム、該メモリ手段から呼出された２値データ(BCID)
を細線化するための細線化プログラム、膨張化するため
の膨張化プログラム、細線化された２値データと膨張化
された２値データをマージするためのマージプログラム
を格納するメモリ手段（１９）と、（ｅ）モニタ手段と
を有し、前記（ａ）の画像情報読取手段（１３）は、前
記プリント基板の被検基板配線画像データ(SVCD)のため
の、（ｆ）配線パターン情報を読み取って２値データ(B
CPD)化する画像情報読取手段であり、前記（ｂ）のＣＰ
Ｕは、前記オリジナルフイルムの回路画像の標準仮想導
通データ(MVCD)と、前記被検基板配線パターンデータ(S
VCD)とを比較して被検基板配線の断線及び短絡を判定
し、かつ該配線における潜在的断線及び潜在的短絡を判
定する比較手段であり、前記（ｃ）のメモリ手段（１
８）は、読み取られた被検基板パターンの２値データ(B
CPD)、前記被検基板配線パターンデータ(SVCD)を前記Ｃ
ＰＵに呼出可能に格納するメモリ手段であり、前記
（ｄ）のメモリ手段（１９）は、読み取られた被検基板
パターンのＲＧＢの３色の成分についてそれぞれ、背景
部分から分別するための濃度閾値を算出する分別用濃度
閾値検出用プログラムを前記ＣＰＵに呼出可能に格納す
るメモリ手段であることを特徴とするプリント配線基板
の検査装置」により達成される。

【００３３】以下、本発明を詳細に説明する。本発明の
プリント配線基板の検査技術は、基板とフィルムの二次
元平面における形状の相違点（画素単位で線幅に対する
保証と導通データのルートを保証する両方の検査）を検
出できることを主眼に構成されている。この本発明の検
査方法は、特に光学的画像情報読み取り装置（例スキャ
ナ）で取り込んだフィルムと基板の画像データを重ね合
わせ、合致しない部分を欠陥として検出するのに適して
いる。

【００３４】重ね合わせた画像の欠陥に相当する部分
で、被検基板には存在するがオリジナルフィルムには無
い部分を短絡（ショート）又は太りとして検出し、フィ
ルムには存在するが基板上に存在しない画像領域につい
ては断線又は細りとして提示する。本発明における主な
画像処理内容には、フィルム画像と基板画像を重ね合わ
せるための幾何学的状態の変更処理と、重ね合わせた場
合に欠陥の種類をクラス分けするための処理を含む。典
型的には、オリジナルフィルム画像を二値化し線化処
理し終始端点を認識したデータを作成し、基板の回路
画像を二値化したデータを作成し、標準骨格線データ
と被検基板の配線データとを比較し接続検査を行なう。
の回路画像を二値化したデータには、これを細線化処
理することにより得られる標準骨格線データ、膨張化処
理することにより得られる標準膨張線データが含まれる
が、これは、仮想導通試験に用いられるものであるの
で、本明細書中では元の二値化データとは区別され、標
準仮想導通データと云うこともある。の被検基板の配
線データも二値化されたもの(被検査仮想導通データと
云うこともある)である。比較の結果、基板上の配線パ
ターンの欠陥に相当する部分で、基板には存在するがフ
ィルムには無い画像領域をショート個所として検出し、
フィルムには存在するが基板上に存在しない画像領域に
ついては断線個所として提示し、フィルムと基板の回路
パターンの外輪郭位置と骨格線位置との離間幅の大きさ
に基いて回路パターンの太り、細りを検査して潜在的な
欠陥部分又は潜在的なショート部分を検出する仮想導通
検査を行なう。

【００３５】以下、処理手順に沿って概説する。 ［検査標準データの作成］ 〈１．オリジナルフィルム画像の読取り−２値(BCID)デ
ータ形成〉図１（Ａ）に示されるように、プリント回路
基板作成のためのフォトレジスト面への像露光に用いる
オリジナル画像フイルム（１０）は、プリント配線基板
上で背景領域（１２）とプリント配線基板上で回路パタ
ーン領域になる画像領域（１１）を有するが、この画像
領域（１１）及び該領域（１１）に隣接する背景領域
（１２）は読み取られて２値データ(BCD)化される。す
なわち、例えば図１（Ｂ）に示されるように、この２値
データ(BCD)化操作では、両領域それぞれが、各ドット
単位の多数の微細域に分割されると共に、これら各微細
域の位置データが付され、また画像領域であるか背景領
域であるかを識別する反射像濃度データ(IDD)が形成さ
れてこれら２つのデータから、各微細域の位置を示すデ
ータと、画像領域であるか背景領域であるかを示すデー
タとから２値データ(BCID)が形成される。

【００３６】この２値データ(BCID)化する操作は、プリ
ント回路基板作成時のフォトレジスト面への像露光に用
いるオリジナルパターンフイルム（１０）の画像領域
（１１）の画像情報及び少なくとも画像領域（１１）の
周囲の背景領域（１２）の非画像情報をドット単位の多
数の微細域に分割して読み取り、読み取られたドット単
位の多数の微細域それぞれに位置座標データ(PCD)を付
与する操作と、読み取られたパターン領域（１１）のド
ット単位の多数の微細域の高い光反射率情報又は低い画
像濃度情報を一方の値、例えば(01)とし、背景領域（１
２）の低い光反射率情報又は高い背景領域濃度情報を他
方の値、例えば(00)とすることにより反射像濃度データ
(IDD)を得る操作とを含む。

【００３７】そして、本発明においては、位置座標デー
タを付与する操作の後に、この位置座標データ(PCD)を
記憶することが好ましく、また、読み取られた画像領域
のドット単位の多数の微細域の高い光反射率情報又は低
い画像濃度情報を一方の値(01)とし、背景領域の低い光
反射率情報又は高い背景領域濃度情報を他方の値(00)と
することにより反射像濃度データ(IDD)を得る操作の後
に、反射像濃度データ(IDD)を記憶することが好まし
い。この２値データ(BCID)形成操作は、各微細域の位置
を示すデータと、画像領域であるか背景領域であるかを
示すデータとから成るデータを形成するものであれば、
どのような操作であっても無論差し支えない。

【００３８】本発明において好ましくは、画像の読み取
りは、スキャナによって行なわれる。フィルムを取り込
む場合、その形状及び幾何学的特徴のみを捉えれば良い
ので、白黒の二値データとして取り込む。本発明で用い
るプログラムではスキャナとパソコン（ＰＣ）の間のや
り取りを一般的なＴＷＡＩＮ規格に沿って行なうことが
でき、したがって、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）上に組
み込まれたＴＷＡＩＮ対応スキャナならば、基本的には
機種を選ばない構成になっている。

【００３９】〈２．細線化〉細線化は、フィルム画像の
幾何学的特徴を保ちつつ、パターンの導通を保証するデ
ータ（以下導通データ）を作成する処理である。図２に
示されるように、本発明における基板上で回路パターン
になる画像の細線化は、２値データ(BCD)を基にして画
像領域を外側から１ビットづつ背景領域に削り込むこと
により行なわれる。画素が充分小さいときには、無論１
ビットずつでなく、例えば２ビットずつ纏めて背景領域
に削り込んでもよいが、本明細書においては、理解を容
易にするために、以下１ビットずつ削り込む場合につい
て説明する。背景領域への削り込みは、画像情報の２次
修正において使用される前記画像領域を形成する画素を
外側から１ビットづつ背景領域に削り込む操作が、オリ
ジナル回路画像から読取られ２値データ(BCID)化された
画素のうち背景領域との境界に位置する画像画素を、縦
行３画素×横列３画素の二次元展開画素の行列の中心と
したときに、周囲の８画素のうち背景領域画素はいずれ
であり画像画素はいずれであるかに基いて非画像画素に
書き替る操作を、辺接触する画像画素−画像画素の並行
部分がなくなるまでパターン外周に沿って交互方向に繰
り返すことにより線幅が１画素を越える部分がなくなる
まで画像外周に沿って交互方向に繰り返すことにより行
われる。細線化には種々の手法が提案されているが、こ
こではつぎのような好適に手法を用いることができる。

【００４０】すなわち、本発明における細線化（（thin
ning）または骨格化（skeletonizing））処理は、コン
ピュータ上で取り扱い易くするために、線図形の記述を
単純化するものである。細線化、細線化には種々のアル
ゴリズムが提案されているが、ここでは、１例を説明す
ると、細線化を行なう２値画像Ｂの画素の記号を図３に
示すように、中心画素をｐ_０、その近傍画素をｐ_ｋ、ｋ
∈Ｎ_８＝｛１，２，・・・，８｝で表わすと、２値画像
Ｂに対する細線化の手順は次のように二つのステップか
らなっている。「ステップ１」２値画像Ｂの境界画素を調
べていき、画素ｐ_０に関して次の四つの条件を満たすな
らばｐ_０の画素に印（flag）をつける。すべての境界画
素について前述の処理が終ると印をつけた画素値Ｂ
（ｐ）を０にする。「 条件」

【００４１】

【数１】 （ii）Ｓ（ｐ_０）＝１、ここで、Ｓ（ｐ_０）はｐ_０の近
傍画素の値Ｂ（ｐ_１），Ｂ（ｐ_２），Ｂ（ｐ_３），・・
・・，Ｂ（ｐ_８），Ｂ（ｐ_１）をこの順序で調べたとき
の、画素値が０から１に変化している回数である。たと
えば、図４の場合、Ｎ（ｐ_０）＝３，Ｓ（ｐ_０）＝２で
ある。 （iii）Ｂ（ｐ_１）・Ｂ（ｐ_３）・Ｂ（ｐ_７）＝０ （iv） Ｂ（ｐ_１）・Ｂ（ｐ_５）・Ｂ（ｐ_７）＝０「 ステップ２」;ステップ１の条件（iii）並びに（iv）が
次のように変わる。他の条件、処理の手順はステップ１
と同じである。 （iii）’Ｂ（ｐ_１）・Ｂ（ｐ_３）・Ｂ（ｐ_５）＝０ （iv）’ Ｂ（ｐ_３）・Ｂ（ｐ_５）・Ｂ（ｐ_７）＝０ この細線処理は、一定の線幅が得られるまで回数を指定
して行うことができ、又は上に述べたように、終局的に
は線幅１の図形が得られるまで繰り返すことができる
が、一定の線幅が得られるまで回数を指定して行うこと
が好ましい。

【００４２】例えば、図５の文字Ｅの画像について細線
化を行なうと、図（ａ）は原画像、図（ｂ）はステップ
１の処理を１回行なった画像、図（ｃ）はステップ２の
処理を１回行なった画像、図（ｄ）は細線化された画像
である。そして、本発明における画像細線化操作は、さ
らに、形成された細線の始端部（p1点）及び終端部（p2
点）をラベリングし、これら両端部（p1点）（p2点）と
連結部分の該特徴データとを含む標準骨格線データ(MSL
D)を形成するものであることが好ましい。

【００４３】また、この細線化処理に付随して、形成さ
れた各細線の始端部（p1点）及び終端部（p2点）をラベ
リングし、これら両端部（p1点）（p2点）と連結部分の
該特徴データを得て、これを細線化データに加え、回路
画像の細線化された標準骨格線データ(MSLD)を形成す
る。

【００４４】〈３．膨張化〉通常、取り込まれた基板画
像と細線化したフィルム画像の標準骨格線データを比較
させた場合、画像（スキャナ等）の読み取り位置精度な
どの問題から、基板画像と標準骨格線データが正確に重
ならない。そのため、画像（スキャナ等）の読み取り精
度による位置のズレを数ドット単位で無効化するため
に、フィルム画像の幾何学的特徴を損なわないように、
元のパターン線幅を膨張させた画像を用意し、比較時に
は膨張画像の中にある基板画像に対しては位置のズレを
無視するようにしている。また、画像の膨張化の膨張回
数をドット単位の指定数により処理するようにする。ま
た膨張時に隣接する図形要素とつながらないように線間
が狭い場合、この部分は最低幅１ドットのギャップを保
証するように設定する。この最低幅は、無論場合によっ
てはドットより大きいギャップとすることができる。

【００４５】本発明においては、オリジナルフィルムの
画像の読取りにより取り込まれ細線化したフィルム画像
の標準骨格線データと基板上の配線パターンとを比較さ
せた場合、画像やパターンの（スキャナ等による）読み
取り位置精度などの問題から、基板パターンと標準骨格
線データが正確に重ならない。そのため、画像（スキャ
ナ等）の読み取り精度による位置のズレを数ドット単位
で無効化するためにフィルム画像の幾何学的特徴を損な
わないように、元のパターン線幅を膨張させた画像を用
意し、比較時には膨張画像の中にある基板画像に対して
は位置のズレを無視するようにしている。また、画像の
膨張化の膨張回数をドット単位の指定数により処理する
ようにする。

【００４６】また、膨張時に隣接する図形要素とつなが
らないように線間が狭い場合、この部分は最低幅１ドッ
トのギャップを保証するように設定して標準膨張化画像
データ(MEID)を得る。この標準膨張化画像データ(MEID)
を得るための膨張化操作におけるフィルム画像の幾何学
的特徴には、例えばＬ型曲点、Ｔ型交点、Ｙ型交点、端
部太点、湾曲部位、ショルダー部、Ｘ型交点のような画
像の幾何学的特徴が含まれる。

【００４７】〈４．画像合成〉細線化した標準骨格線デ
ータ(MSLD)と、標準膨張化画像データ(MEID)を合成させ
る。このとき、細線化した標準骨格線データ(MSLD)を指
定色（例えば赤色）に変換してから標準膨張化画像デー
タ（例えば白色）と重ね合わせる。又は細線化した画像
と、膨張化画像（背景黒色、膨張部白色）を重ね合わせ
る。このとき、細線化したデータは別の色（背景黒色、
細線部赤）に変換してから重ね合わせる。こうすること
で最低保証すべき導通データと太り、細りと誤差を考慮
した膨張画像を同一画像上で扱うことができる。合成さ
れた画像は、１画素＝１バイト（８ビット）の色合いに
変換する。この合成画像のデータが複合標準画像データ
(CMID)である。

【００４８】〈５．基準点検出〉また、この複合標準画
像データ(CMID)に基いて、オリジナル画像を、その四隅
から画像要素を含む各小領域に分割し、分割された各小
領域毎に、それらの中に含まれるそれぞれの画像要素の
中心点を、基準点データとして形成する。基準点は、フ
ィルムデータの四隅より指定範囲内の図形要素を分離
し、そこに含まれる一定範囲内の円形度（指定可能で通
常０．８５〜１．２程度）又は、中心検出誤差の少ない
形状を有する画像要素の中心点を検出する。本発明にお
いて、基準点は画像と配線パターンを重ね合わせるため
の回転方向及び水平垂直方向、伸縮を合わせるのに用い
る。各基準点を結ぶ範囲内を検査対象範囲とするもので
ある。中心点と関連する図形中の特徴点はつぎのような
ものがあり、求める方法には色々のものがある。

【００４９】即ち、図６に示されるような２値画像の特
徴点として、（ａ）対象物の面積、（ｂ）対象物の周囲
長、（ｃ）重心Ｇからエッジまでの距離の最大値Ｒ
_ｍａｘ並びに最小値Ｒ_ｍｉｎ、（ｄ）重心Ｇからエッジ
までの距離の全周についての平均値Ｒ_ｍｅａｎ （ｅ）最大半径Ｒ_ｍａｘの軸並びに最小半径Ｒ_ｍｉｎの
軸と、Ｘ軸（基準軸）とのなす角ψ_Ｒｍａｘ並びにψ
_Ｒｍｉｎ，、（ｆ）慣性等価楕円の長径ｄ_ｅｍａｘ並び
に短径ｄ_ｅｍｉｎ、（ｇ）慣性主軸Ｘと軸のなす角度ψ
_ｍｍ、（ｈ）慣性主軸に並行な外接長方形の長辺Ｌ_Ｒｍ
並びに短辺Ｌ_Ｒｓの長さ、（ｉ）対象物の重心の位置
（Ｘ_Ｇ，Ｙ_Ｇ）、（ｊ）対象物のＸ軸並びにＹ軸への射
影の最大値Ｌ_ＰＸｍ並びにＬ_ＰＹｍ、最小値Ｌ_ＰＸｓ並
びにＬ_ＰＹｓ、（ｋ）対象物内の孔の数と面積の和）、
が挙げられる。

【００５０】円形度は、対象物領域の形状を知るのに用
いられ、面積Ａ、周囲長Ｌを用いて次のように定義され
ている。

【００５１】

【数２】 領域が円形であればＲは１（最大）になり、円形からず
れるに従ってこの値は１より小さくなる（たとえば、正
方形では０．７８５）。本発明においては、それぞれの
画像要素の中心点を、各画像要素の円形度に基いて検出
することにより該各小領域中の画像要素の基準点を、基
準点データ(SPOD)として形成する。そして、前記複合標
準画像データ(CMID)に、基準点データ(SPOD)をマージし
て合成基準画像データ(CMSID)を形成する。これら［検
査標準データの作成］操作は、図１７に示されるように
要約される。

【００５２】［被検データの作成］ 〈６．被検基板配線パターン読取り〉本発明における
（Ｂ）の被検基板配線パターンデータ(SVCD)は、被検プ
リント基板４隅に、配線パターン情報を囲繞するに必要
充分な広さの長方形を形成する４つの位置を４基準点と
して、被検基板の配線パターン情報を読み取って２値デ
ータ(BCPD)化することにより形成される。この配線パタ
ーン情報を読み取って２値データ(BCPD)する際には、ど
の個所に生じるか不確定で大きさも不定のノイズ除去の
ため、読取られた配線パターンの（ｆ１）メディアンフ
イルタ処理、（ｆ２）平滑化フイルタ処理、（ｆ３）孤
立雑音除去フイルタ処理を含むことが好ましい。

【００５３】〈７．平滑化フイルタ処理〉１枚の雑音の
ある画像からの雑音消去の場合、ランダムに雑音により
隠されてしまった画素の真の値は、決して知ることはで
きないが、ただ、雑音が邪魔にならないようにするとい
う目的のためには、視覚的に目立たなくすればよい。雑
音の乗った画像を拡大図として、図７を見てわかること
は、雑音の濃度と、その周りの濃度に急激な濃度差があ
ることである。また、急激な濃度差があるから目障りな
わけであり、この雑音の性質を利用して雑音除去を行う
手法を、一般に平滑化（smoothing）と呼んでいる。た
だし、目的画像のエッジの部分も急激な濃度差があるの
で、このエッジ部分と雑音部分をいかにして分離して雑
音だけを除去するかが、平滑化の腕の見せどころとな
る。移動平均法は、最も簡単な雑音除去法であり、これ
は、図８のように、ある画素の周辺の３×３の画素の平
均値をその画素の値と置き替える手法である。要するに
画像をぼかしてしまえば、細かい雑音は見えなくなると
いう理屈を用いたものである。この方法では、雑音だろ
うとエッジだろうとおかまいなしにぼかしてしまうの
で、雑音を除去できても、目的の画像はぼけてしまうこ
とがある。

【００５４】〈８．メディアンフイルタ処理〉そこで、
なるべく目的画像のエッジをぼかさずに雑音を除去する
ように考えられたのが、メディアン・フィルタという有
名な手法であり、本発明においてもこれを用いると有利
である。図９のような濃度を持った画像があるとする。
今、丸で囲んだ画素の値を求めるために、３×３の領域
内（実線で囲んだ領域）の九つの画素の濃度を調べ、そ
れを小さい順に並べると次のようになる。 ２ ２ ３ ３ ４ ４ ５ １０ このときの中央の値（これをメディアンという）、この
場合は全部で九つなので左から５番目の濃度４が求める
画素の濃度となる。この１０という画素は雑音として入
ったものとすると、確かに雑音が除かれたことになる。
これは、周りと比べて極端に濃度の違うものは、大きさ
の順に並べたとき、左はじか右はじに集まってしまい、
中央値として選択されないからである。このように、メ
ディアン・フィルタとは、ある画素の周辺の領域内の画
素の濃度の中央値を求め、それを目的の画素の濃度とす
る処理である。では次に右隣の画素はどうなるかについ
て、点線で囲った領域内の画素を調べる。 ２ ３ ３ ４ ４ ４ ５ １０ 中央値は４となり、本当は３なのに４になってしまいま
った。これが処理によって被った被害であるが、しか
し、視覚的にはあまり分らないことが多い。問題はエッ
ジ部分が保存されるかどうかであるが、図１０（ａ）は
エッジのある画像で、丸で囲んだ画素を順に求めていく
と、同図（ｂ）のようになり、この場合は完全にエッジ
が保存されることが分る。移動平均では、雑音成分も平
均の計算の中に入るので、出力は雑音の影響を受ける
が、メディアン・フィルタでは、雑音成分は選択されに
くいので出力にあまり影響を及ぼさない。したがって、
同じ３×３で比較すると、メディアン・フィルタのほう
が雑音除去能力においても勝っている。実際の画像でそ
の効果を見ると、図１１は、雑音のある画像をメディア
ン・フィルタと移動平均法でそれぞれ処理した結果を示
しており、メディアン・フィルタが、雑音の除去におい
ても、エッジの保存においても非常に優れた手法である
ことが判る。計算時間は、メディアン・フィルタのほう
が、移動平均の５倍ほど多くかかる。

【００５５】〈９．孤立雑音除去フイルタ処理〉領域抽
出も、エッジ抽出も、出力画像は２値画像である。これ
らの処理を行う前に、平滑化によってあらかじめ画像の
雑音を除去しておく前処理が大切であり、以後の処理を
やりやすくする。しかしそれでも、出力２値画像に邪魔
な雑音があるときは、後処理でこれを除いてやらなけれ
ばならない。２値画像の雑音は、図１２のようなもの
で、ごま塩雑音と呼ばれているものである。この雑音
も、もちろんメディアン・フィルタで除去できるが、２
値であることを利用した、膨脹・収縮と呼ばれる処理に
よって本発明において除去することができる。この場合
の膨脹とは、ある画素の近傍に一つでも１があればその
画素を１に、そのほかは０にする処理であり、収縮と
は、ある画素の近傍に一つでも０があればその画素を０
に、そのほかは１にする処理である。この処理を膨脹→
収縮と作用させると、結果の画像は膨脹で太って、収縮
でやせて、結果的にはほとんど変わらないが、黒い孤立
した雑音が膨脹のときに取り除かれ、逆に、収縮→膨脹
と作用させると、白い孤立した雑音を収縮のときに取り
除くことができる。 〈9a．反射光ノイズ除去処理〉この雑音除去処理には、
反射光に基くノイズ除去処理をも含む。この反射光ノイ
ズ除去操作は、使用する光源の性質、被検基板表面の材
料の分光的性質、３色分解する際に用いられる色フイル
タの分光特性、及びカラーモニタの色表示特性により、
被検基板表面の配線パターンと背景領域間の色相の偏り
を超えて反射光ノイズとして認識される部分を消去する
操作である。本発明において具体的には、被検基板パタ
ーンの各ＲＧＢの３色の成分について、（ｉ）赤色のＲ
色成分については、検出されたいずれの濃度の赤色画素
も、後に詳細に説明するようなヒストグラムを用い、こ
のヒストグラムにおける濃度階調、例えば256の段階の
濃度階調のうちの最大濃度値に属する画素集合部分の高
濃度画素に変換し、(ii)緑色のＧ色成分については、検
出されたいずれの濃度の緑色画素も、該ヒストグラムに
おける256の段階の濃度階調のうちの中間濃度以上の域
で最大の画素集団が属する濃度に緑色画素を変換する一
方、(iii)青色のＢ色成分については、検出されたいず
れの濃度の青色画素も、該ヒストグラムにおける256の
段階の濃度階調のうちの最低濃度値に属する画素集合の
濃度値の低濃度画素に変換する。この画素濃度の変換処
理をすることにより、主に配線パターンを構成する要素
としてのＲ色画素成分情報をカットすることなく、背景
域の非配線情報の主因たるＢ色成分情報を集中的にカッ
トし、Ｒ＋Ｇ＋Ｂ＝白色、で表わされる白色バランスか
らＢ色画素成分を除去して色バランスを崩すことで白色
をなくすることによって、白色光として認識される反射
ノイズを除去することができる。本発明においては、濃
度階調は２５６の段階に限られることなく、コンピュー
タによる画像処理に適した他の数の段階、例えば６４段
階であっても無論よい。しかし、理解を容易にするた
め、以下の説明では２５６段階の場合について記載す
る。

【００５６】〈１０．閾値によるＲＧＢ成分分別のため
の濃度算出〉本発明においては、被検基板配線パターン
のデータ(SVCD)は、基板パターンのＲＧＢの３色の成分
についてそれぞれ、算出した配線パターン濃度分布と、
各成分基板の非パターン部分である背景部分について算
出した濃度分布とを対比させることにより、ＲＧＢの各
成分の基板の配線パターンを、背景部分から円滑に分別
するため、閾値により算出された濃度であることが好ま
しい。すなわち、現在、基板画像はＲＧＢ各色８ビット
（０〜２５６）の濃度値を持って取り込まれている。こ
こでは、基板上の対象物（回路パターン）とその他背景
は比較的濃度差が大きいので、これを的確に分離できる
ように判別閾値選定法（例えば大津展之：判定及び最小
２条基準に基づく自動閾値選定法、電子通信学会論文誌
参照）を用いてＲＧＢ各色に対して濃度分散が最大にな
る濃度値を求め、得られた各色の濃度値に対してパター
ンを示す色が強調されるように重み付けした値を二値化
の閾値として算出することができる。

【００５７】本発明における、被検基板パターンの読み
取られたＲＧＢの３色の成分についてそれぞれ、背景部
分から分別するための濃度閾値を算出する分別用濃度閾
値検出操作は、具体的には、それぞれの色を構成する全
画素を仕分けして、濃度階調、例えば256の段階の濃度
階調うちのいずれの濃度に属するかを示すヒストグラム
を自動的に作成し、このヒストグラムにおいて或る濃度
域に属する画素集合体と他濃度域に属する他の画素集合
体との間の存在画素が少ない谷間の濃度を見い出し、こ
の谷間濃度に基いて濃度閾値を検出する操作である。

【００５８】図３０に示されるように、赤色、緑色、青
色についてそれぞれ例えば２５６階調の濃度を横軸にと
り、この各階調濃度毎に画素数を縦軸にとってヒストグ
ラフ化し、例えばグラフに谷間が明瞭に出現してないと
きには、各種グラフィック手法を用いて明瞭化すると、
赤色では２００番目の濃度が、画素が集合している部分
の最大濃度値であるから、他の赤色画素をも、この２０
０の番目の濃度に変換する。また、緑色では２５６階調
の濃度のうち中間濃度以上の域で最大の画素集団が属す
る濃度は１８１番目の濃度であるから、他の緑色画素を
も、この２００の番目の濃度に変換する。さらに、青色
の画素は常時、０値の濃度のものに変換する。

【００５９】ヒストグラムについて説明を続けると、例
えば図１３には、「絵」という文字が他の被写体と共に
写っているが、この中から文字の部分だけを抜き出した
め、自動選定された閾値を用いることができる。閾値処
理は、入力画面の各画素について、明るさがある一定の
閾値以上の場合には、対応する出力画像の画素の値を１
とし、それ以外の場合には、０にするものであり、式で
示すと、

【００６０】

【数３】 のようになる。ここで、ｆ（ｘ，ｙ），ｇ（ｘ，ｙ）
は、それぞれ処理前、処理後の画像の（ｘ，ｙ）の場所
にある画素の濃度値を、ｔは閾値を示す。図１３の画像
の場合は、文字のほうが暗くて、背景が明るいので、上
式を適用すると、背景が抜き出されてしまうから、閾値
より小さいものを抜き出す次式を使用する。このよう
な、濃度閾値の算出は、本発明においては判別閾値選定
法により自動的に行なうことができる。

【００６１】

【数４】 閾値処理を行なうプログラム例を、つぎのリストに示
す。

【００６２】

【表１】

【００６３】このリスト中のｍｏｄｅは、ｍｏｄｅ＝１
のとき［式３］が選択され、ｍｏｄｅ＝２のとき［式
４］が選択される。また、閾値の処理後の値も、１と０
ではなくＨＩＧＨとＬＯＷになっている。原画像と同じ
表示プログラムを使用する場合は、ＨＩＧＨ＝２５５、
ＬＯＷ＝０とする。このプログラムで、閾値処理した例
を図１４に示す。閾値の与え方により、ずいぶん抜け具
合が変化する。この例からも明らかなように、大きすぎ
る閾値は、余分なものまで取り出し、一方、小さすぎる
閾値は、必要なものも切り捨ててしまう。

【００６４】どのようにして、最適な閾値を決めるべき
かについて記述すると、抽出したい物体と背景とは明る
さが異なっているはずである。でなければ、人間の目で
も識別できなくなる。そこで、抽出したい部分と切り捨
てたい部分の明るさを、何点か位置を指定してチェック
して見る。図１３の例の文字の部分は１４０ぐらいで、
背景の部分は１６０ぐらいである。したがって、閾値を
１５０ぐらいに選べば、文字と背景が分離できそうであ
る。しかし、このように１点ごとに画素の明るさをチェ
ックしないで、もう少しスマートな方法として、ヒスト
グラム（頻度分布）を使う方法がある。ヒストグラムと
は、図１５に示すように濃度値ｉの画素何個あるのかの
頻度を示すものであり、上記リストに示すプログラムに
より求めることができる。上記リストだけでは、ヒスト
グラムを見ることができないので、ヒストグラムを印字
するプログラムによりヒストグラムを打ち出し、あるい
はヒストグラムを画像化するプログラムにより印刷す
る。図１６に示されるような一目瞭然のヒストグラムを
得ることができる。このヒストグラムによれば、濃度値
１４０前後の山が文字部分の画素に相当し、濃度値１６
０前後の山が背景の画素に相当する。この二つの山の境
目、すなわち谷のところを閾値とすればうまく分離でき
そうにも思えるが、しかし、このヒストグラムでは、で
こぼこが激しく、谷がよく分らない。そこで、谷を見つ
けやすくする方法として、ヒストグラム上で近傍同士を
平均化してでこぼこを減らしてヒストグラム表示するこ
とがよく行われており、本発明においてもこの手法を好
適に用いることができる。このようにすると、谷が見つ
けられやすくなり、濃度値１４８のあたりであると判断
できる。照明が均一でない、文字がぼけているなどの理
由から完全には抜き出せていないが、他の閾値の場合に
比べかなりうまく切り出すことができており、このよう
にヒストグラムの谷を使って、閾値を決定する方法はモ
ード法と呼ばれている。閾値の決め方には、モード法の
ほかにも、Ｐタイル法、判別分析法、可変閾値法などが
あり、Ｐタイル法は、全画像に占める物体の割合がわか
っているとき（例えばｐ％とする）、ヒストグラム上で
全度数のうち、暗いほうから（あるいは明るいほうか
ら）ｐ％のところを閾値とする方法であり、判別分析法
は、ヒストグラムを物体と背景の二つの集団に分けたと
きに二つの集団の統計量が異なるように閾値を決める方
法である。可変閾値法は、背景が一様な明るさでない場
合に有効な方法で、場所ごとに閾値を変化させる方法で
ある。

【００６５】〈１１．基準点検出〉基準点の検索は、フ
ィルムの場合と同様に四隅から指定範囲内の画像領域を
切り出した後、二値化処理を行ない、そこに含まれる一
定範囲内の円形度、中心誤差の少ない形状を有する画像
要素の中心点を基準点として検出する。この基準点は、
フィルム複製物とし、そのためパターン形成時にフィル
ムと同位置に形成される。この、基板配線パターン読取
〜基準点検出までの処理で合成被検データを得る。これ
ら［被検データの作成］操作は、図１８に概要が示され
る。

【００６６】［検査処理］検査のための画像処理は二段
階で行なう。第一段階は合成被検データ（被検基板配線
画像データ(SVCD)）と合成基準データ（標準仮想導通デ
ータ(MVCD)）とを重ね合わせる処理、第二段階は、重ね
合わせた画像から有効な相違点を抽出し、断線、ショー
ト、太り、細りを判別する処理である。

【００６７】（１）二値化と重ね合わせ 〈１２．二値化処理〉基板画像を二値化してパターン図
形のみを有効図形として切り出す。その際、基板画像に
含まれる微小ノイズ、スキャン時の光の当たり具合によ
る局所的な色合いの違い、画像のエッジ部分のぼやけ
（境界画素の不明瞭な個所）等の影響を低減するために
二値化前処理として、メディアンフィルタ、平均化フィ
ルタ、孤立雑音除去フィルタ等をユーザーの選択によっ
て適用する。実際ノイズの多い画像では、二値化後の画
像の欠落や微小なノイズが多いため、正確な断線、ショ
ート、太り、細りの判別が難しくなる。二値化する前の
画像に対して上記のような前処理を適用することによっ
て、パターンのエッジを極力保存しながら、ノイズの影
響を低減することが必要である。二値化した画像は、１
画素＝１バイト（８ビット）の画像に変換し、パターン
の存在する個所は、青色で表示する。

【００６８】〈１３．画像重ね合わせ〉前記作成した被
合成検査データと合成基準データを重ね合わせた画像を
作成する。この際、先に検出した基準点の座標を用い
て、被合成検査データと合成基準データの回転角度、伸
縮率を算出し、これを考慮しながら画像を重ね合わせ
る。具体的には、基板上の注目画素の位置に存在するフ
ィルム画像の画素の排他論理輪をとり、その値を重ね合
わせた画像として出力する。こうすることで、二値化し
た基板画像の余分な部分に関しては、二値化したときの
青色がそのまま出力され、不足する部分に関しては合成
基準データ作成時に色づけした赤色がそのまま出力され
た画像が得られる。それ以外の部分である黒色部分は検
査対象外領域となり、画像同士が重なり合った部分は、
もとの赤／青以外の色で表示される。さらに上記の処理
後、基準点の座標を用いて各画像全体を小領域に分割し
（例えば、６４ドット×６４ドットに分割）、その各小
領域を回転、伸縮させ画像の重ね合わせを行なう。具体
的には、分割した小領域に縦横数画素分のオーバーラッ
プ画素分（例えば、３ドット×３ドット）をもたせ、そ
の画素分の範囲で回転、伸縮（例えば、３×３ドットの
範囲を３６回幾何学的補正）させ、各小領域の重なり率
を算出し、一番高率の個所を選択し固定する。これを各
小領域毎に行なう。このような、２段階の重ね合わせを
処理することで、全体画像での大きな重ね合わせズレを
各小領域に分散し、さらに回転、伸縮補正することで、
各小領域でのズレ幅が分散し小さくなり、重ね合わせ処
理の高速化もできるようになり、精度、速度が各段に向
上する。

【００６９】（２）相違点の検出（検査処理の第２段階
である）本発明において重ね合せ、比較操作する際に
は、回路オリジナルの標準仮想導通データと、プリント
基板の被検基板配線画像データのうちの少なくとも１方
を、部分的回転又は傾け補正、伸縮補正及び／又は座標
確認調整して重ね合わせることが好ましく、特に回路オ
リジナルの標準仮想導通データを部分的回転又は傾け補
正、伸縮補正及び／又は座標確認調整して重ね合わせる
ことが好ましい。

【００７０】〈１４．断線、細りの検出〉重ね合わせた
画像は、前述のとおり不足部分は赤、余分な領域は青で
表示されている。ここで、不足部分は断線、細りとして
検出するのであるが、赤色で表示されているものはフィ
ルム画像に線化を施したものであるため、部分的には線
幅１画素になっている。このため画像が正確に重ね合わ
さった場合、断線は１画素でも赤色が存在すれば、断線
として判定できる。

【００７１】〈１５．短絡、太り検出〉次に、ショー
ト、太りは、基板画像のズレ等を考慮するためにフィル
ム画像に膨張処理を加えて重ね合わせている。フィルム
画像は膨張時に隣接する図形要素とつながってしまわな
いようにしているので、線間が狭い場合、この部分は最
低幅１ドットの開きしか無くなっている。そこで、ショ
ート、太り検出には２通りの判断基準を設定する。

【００７２】本発明において、例えば（ｉ）前記（Ｄ）
の被検基板上の配線における断線は、前記（Ａ）中の前
記（ａ）による２値データ(BCID)と、前記（Ｂ）の被検
基板配線パターンデータとを重ね合わせのための比較を
したとき、該（ａ）による２値データ(BCID)の余剰個所
として検出され、（ii) 前記（Ｅ）の被検基板上の配線
における短絡は、前記（Ａ）中の前記（ａ）による２値
データ(BCID)と、前記（Ｂ）の被検基板配線パターンデ
ータとを重ね合わせのための比較をしたとき、該（ａ）
による２値データ(BCID)の欠損個所として検出され、
（iii) 前記（Ｆ）の被検基板上の配線における潜在的
断線は、前記（Ａ）中の前記（ｂ）による標準骨格線デ
ータ(MSLD)と、前記（Ｂ）の被検基板配線パターンデー
タとを重ね合わせのための比較をしたとき、該（ｂ）に
よる標準骨格線データ(MSLD)の余剰個所として検出さ
れ、（iv) 前記（Ｇ）の被検基板上の配線における潜在
的短絡は、前記（Ａ）中の前記（ｃ）による標準膨張画
像データ(MEID)、前記（Ｂ）の被検基板配線パターンデ
ータとを重ね合わせのための比較をしたとき、該（ｃ）
による標準膨張画像データ(MEID)の欠損個所として検出
される。

【００７３】先に説明したように、本発明においては、
２値データ(BCID)化された画素のうち背景領域との境界
に位置する画像画素を、縦行３画素×横列３画素の二次
元展開画素の行列の中心としたときに、周囲の８画素の
うち背景領域画素はいずれであり画像画素はいずれであ
るかに基いて非画像画素への書き替え操作が行なわれる
が、このような操作過程を、ＲＧＢの３色で表示できる
モニタを用いた場合について具体的に説明すると、つぎ
の（Ｉ）のように、３×３ドットの画像領域で、中心画
素を含む縦、横、斜めの連続線上に青色画素が３つ並ん
で存在する（図１９）か、或いは（II）のように、２×
２ドットの画像領域で、その全てが青色画素であるか
（図２０）の基準により、膨張処理による線幅１のギャ
ップ内に存在するショート、太りに相当する部分と、広
い空間上に存在する不良領域（フィルムに存在しない個
所）の全てを的確に選別、検出できる。図２１、図２２
には、このような［検査処理］操作の概要が示される。

【００７４】

【発明の実施の形態】以下、本発明のより具体的な実施
の形態例について説明する。図２３、図２４は、本発明
の１具体例中の(i)オリジナル読取処理、(ii)フイルム
画像の細線化処理、(iii)フイルム画像の膨張化処理、
(iv)フイルム画像の細線化データと膨張化データの画像
合成処理、(v)合成基準データの基準点算出処理からな
る（Ａ）の標準仮想導通データ(MVCD)作成を説明し、図
２５、図２６は、(vi)基板画像読取処理、(vii)基板画
像の二値化前処理としてのＲＧＢの３色フイルタを適用
し孤立ノイズ除去、平滑化フイルタ、メディアンフイル
タによる処理、(viii)基板画像の二値化処理、(ix)被検
合成配線データの基準点算出からなる（Ｂ）の被検基板
配線画像データ(SVCD)作成を説明し、図２７、図２８、
図２９は、(Ｘ）合成基準データと被検配線データの画
像重ね合せ処理、(xi)相違点の検出処理からなる（Ｃ）
〜（Ｇ）の比較判定操作を説明するものである。

【００７５】〈合成基準データの作成〉 （ｉ）この例におけるフィルム画像読み取りにおいて
は、白黒の二値化データとして取り込みを行なう。この
例では、スキャナとＰＣ間の送受はＴＷＡＩＮ規格に沿
って行なっている。最上段の図は、端部を拡大した配線
のフィルム原画像を示す。 (ii) フィルム画像の細線化処理においては、線化の回
数をドット単位で指定して、指定回数の線化処理を行な
う。線化されたドットの連結要素は、断線、細りの最低
保証幅領域の判定基準になる。この図の例は、細線化回
数１後の状態を示す。 (iii) においては、膨張化の回数をドット単位で指定し
て、指定回数の膨張化処理を行なう。膨張化されたドッ
トの連結要素は、画像比較時の位置ズレの無効化領域と
太りの最大保証幅領域とショートの判定基準になる。こ
の図の例は、膨張化回数１後の状態を示す。 (iV) フィルム画像の細線化データと膨張化データの画
像合成処理により画像合成されたデータは、ドット単位
の導通保証、細り、太りの判定基準となる合成基準デー
タである。 (ｖ) この例においては、画像合成処理における合成基
準データの基準点として、オリジナル画像の各隅に４箇
所算出する。この図には色が示されてないが、この例で
は(ii)のフィルム画像の細線化処理データの結果は、赤
色で、(iii)の膨張化の結果は白色で、それぞれ表示さ
れているので、識別が容易となる。図には確かに表示さ
れていないが、本発明においては、細線化の処理速度を
向上させるため、輪郭全体から１画素になるまで線化を
行なわず、最低保証幅まで削ることで画素を削る回数を
少なくすることができる。また、最低保証幅まで線化さ
れた線化データは、導通ルートの保証と細りの最低保証
幅を同時に検査することができる。さらに、膨張化処理
は、画像重ね合わせのとき、ズレによる検査誤認をなく
すための無効範囲と最大保証幅を得ることができる。

【００７６】〈合成被検パターンデータの作成〉 (Vi) 基板画像読取りにおいては、２４ビットカラー
で、フィルム画像読み取り時同様の解像度で行なう。現
在、データの送受はＴＷＡＩＮ規格による。 (Vii) 基板画像の二値化前処理として、取り込んだ基板
画像に、孤立雑音除去フィルタ、平滑化フィルタ、メデ
ィアンフィルタの３種類のフィルタを選択により適用す
る。 (Viii) 基板画像の二値化処理は、判別閾値選定方を用
いて、回路パターン部が強調されるような値で、二値化
の閾値として算出する。この図には色が示されてない
が、この例では回路パターン部は青色で、背景領域は黒
色で、それぞれ表示されているので、識別が容易とな
る。得られたものを被合成検査データとする。孤立雑音
除去は、二値化処理後、表示の直前に連結していない青
色の画素を雑音と考え、１ドットの青色画素を除去する
方法で行なった。また、３種類のフィルタを用いる場合
の使用順位は、１．メディアンフィルタ、２．平滑化フ
ィルタ３．孤立雑音除去フィルタの順であった。本発明
においては、このように、各フィルタは、必要に応じて
選択できるようにしているが、必要なフィルタのみを使
用することで二値化の処理速度を上げることができる。 (iｘ) 被合成検査データの基準点算出において、合成被
検データは、不良個所検出の精度（断線、ショート、太
り、細り個所の形状、不要な付着物識別、パターン形成
部材と基材の密着不良個所の色合いによる識別）を向上
させるため、検査基板の生画像にできるだけ近い二値化
画像を得ることが重要である。そのため、前記の基板画
像の二値化画像処理以外（例：細線化、膨張化等）は、
施さないことでより正確な情報を得ることができる。 〈両データの重ね合せ〉 (ｘ) さらに、合成基準データと被合成検査データの画
像重ね合わせ処理がおこなわれ、 (ｘi) 相違点の検出が行なわれた。良好な検査結果が得
られた。

【００７７】この例における検査前処理と検査時間（基
板検査）はつぎのとおりであった。 （ｉ）検査範囲 Ｂ５サイズ：約１８０×２５０ｍｍ 取り込みデータ：約５０ＭＢ （Ａ）検査前処理（スキャナによる取り込み−フィルタ
ー適用−二値化処理）＝約５５ｓｅｃ （Ｂ）検査実行・表示＝約２５ｓｅｃ （Ｃ）検査総合時間：５５＋２５＝約７５ｓｅｃ （ii)検査範囲 Ａ４サイズ：約２１０×３００ｍｍ 取り込みデータ：約１００ＭＢ （Ａ）検査前処理（スキャナによる取り込み−フィルタ
ー適用−二値化処理）＝約１０５ｓｅｃ （Ｂ）検査実行・表示＝約２５ｓｅｃ （Ｃ）検査総合時間：１０５＋２５＝約１３０ｓｅｃ （iii)検査範囲 Ａ３サイズ：約４２０×３００ｍｍ 取り込みデータ：約１８０ＭＢ （Ａ）検査前処理（スキャナによる取り込み−フィルタ
ー適用−二値化処理）＝約１８０ｓｅｃ （Ｂ）検査実行・表示＝約３０ｓｅｃ （Ｃ）検査総合時間：１８０＋３０＝約２１０ｓｅｃ 基準データ作成時間（フィルム） （ｉ)フィルム基準範囲 Ｂ５サイズ、取り込みデータ約２．５ＭＢ （細りの回数 ２、太りの回数 ３の場合） 基準データ作成時間（スキャナによる取り込み−線化・
膨張化処理−表示）＝約８０ｓｅｃ (ii)フィルム基準範囲 Ａ４サイズ、取り込みデータ約４．５ＭＢ （細りの回数 ２、太りの回数 ３の場合） 基準データ作成時間（スキャナによる取り込み−線化・
膨張化処理−表示）＝約１２０ｓｅｃ (iii)フィルム基準範囲 Ａ３サイズ、取り込みデータ約６．５ＭＢ （細りの回数 ２、太りの回数 ３の場合） 基準データ作成時間（スキャナによる取り込み−線化・
膨張化処理−表示）＝約２００ｓｅｃ

【００７８】図３１は、本発明によるプリント配線基板
の検査方法及び検査装置の概要を説明するためのもので
ある。同図において、シャーテン台（１０ａ）上のオリ
ジナル画像フイルム（１０）の回路画像（１１）は、画
像の光学読取部（１３ａ）、画像情報処理部（１３１）
を有する画像情報読取手段としてのスキャナ（１３）に
より読み取られ、コンピュータ（１５）のＣＰＵ（１
６）を介して２値データ化されＲＡＭ（１）及びＲＡＭ
（２）からなるメモリ（１８）中に格納される。画像情
報読取手段としてのスキャナ（１３）は、画像情報処理
部（１３１）を有し、画像情報処理部（１３１）は、読
み取られた画像情報をＲＧＢの３色情報に色分解するフ
イルタ（１３１ａ）、ＲＧＢの３色情報のためのシフト
レジスタ（１３１ｂ）、データラッチ部（１３１ｃ）、
デコーダ（１３１ｄ）、これらを制御し、光学読取部
（１３ａ）の駆動を制御する制御装置（１３１ｅ）、そ
のための制御プログラムを呼出可能に格納するメモリ
（１３１ｆ）、デコーダ（１３１ｄ）から払い出された
画像情報を一時保存するメモリ（１３１ｇ）を有する。
図中ではメモリ（１８）がＲＡＭ（１）及びＲＡＭ
（２）に分けて示されているが、無論、２つである必要
はなく、２５６階調を有する３色の多数のカラー画素を
データとし取り扱い、かつこれら多数のデータを次々に
変換するための大規模な計算、及びその繰り返し計算回
数の多さに鑑みて、それに適した容量の格納呼出し自在
なものであればよい。メモリ（１９）として記載された
主に画像処理プログラムを読出可能に収納せるＲＯＭ
（１）及びＲＯＭ（２）の場合も同様である。

【００７９】したがって、この検査装置は、（Ａ）プリ
ント回路基板作成のためのフォトレジスト面への像露光
に用いるオリジナル画像フイルムの回路画像の標準仮想
導通データ(MVCD)と、（Ｂ）検査されるプリント基板の
被検基板配線パターンデータ(SVCD)との（Ｃ）比較によ
り、該被検基板上の配線における（Ｄ）断線及び（Ｅ）
短絡を判定し、かつ該配線における（Ｆ）潜在的断線及
び（Ｇ）潜在的短絡を判定するプリント配線基板の検査
装置であって、（Ａ）のオリジナル画像フイルムの回路
画像の標準仮想導通データ(MVCD)のための、（ａ）プリ
ント回路基板作成のためのフォトレジスト面への像露光
に用いるオリジナル画像フイルムの回路画像の画像情報
を読み取って２値データ(BCID)化する画像情報読取手段
（１３）の他、（ｂ）ＣＰＵ（１６）と、（ｃ）該２値
データ(BCID)、前記オリジナルフイルムの回路画像の標
準仮想導通データ(MVCD)を呼出自在に格納するメモリ手
段（１８）と、（ｄ）前記オリジナルフイルムの回路画
像の標準仮想導通データ(MVCD)、該メモリ手段から呼出
された２値データ(BCID)に基いて、読み取られた画像の
基準点を検出するための基準点検出プログラム、該メモ
リ手段から呼出された２値データ(BCID)を細線化するた
めの細線化プログラム、膨張化するための膨張化プログ
ラム、細線化された２値データと膨張化された２値デー
タをマージするためのマージプログラムを格納するメモ
リ手段（１９）と、（ｅ）モニタ手段とを有するものと
還元することができる。前記（ａ）の画像情報読取手段
（１３）は、前記プリント基板の被検基板配線画像デー
タ(SVCD)のための、（ｆ）配線パターン情報を読み取っ
て２値データ(BCPD)化する画像情報読取手段である。前
記（ｂ）のＣＰＵ（１６）は、前記オリジナルフイルム
の回路画像の標準仮想導通データ(MVCD)と、前記被検基
板配線パターンデータ(SVCD)とを比較して被検基板配線
の断線及び短絡を判定し、かつ該配線における潜在的断
線及び潜在的短絡を判定する比較手段でもある。前記
（ｃ）のメモリ手段（１８）は、読み取られた被検基板
パターンの２値データ(BCPD)、前記被検基板配線パター
ンデータ(SVCD)を前記ＣＰＵに呼出可能に格納するメモ
リ手段でもある。前記（ｄ）のメモリ手段（１９）は、
読み取られた被検基板パターンのＲＧＢの３色の成分に
ついてそれぞれ、背景部分から分別するための濃度閾値
を算出する分別用濃度閾値検出用プログラムを前記ＣＰ
Ｕに呼出可能に格納するメモリ手段でもある。

【００８０】

【発明の効果】以上、詳細かつ具体的な説明から明らか
なように、本発明により、プリント基板やＬＳＩ（大規
模集積回路）、そのためのフォトマスク複製物における
配線パターンの配線欠陥を配線の外観検査で見つけ出し
て、良、不良判断を容易確実かつ迅速に行なえるだけで
なく、目視による外観検査では見い出せない配線の太い
細い等に起因する導通欠陥を一定の定量的判断基準を保
持しつつ見い出すためのバーチャルコンダクティング
（仮想導通）テストをプリント基板の製造過程において
行なえる改良されたパターンマッチング検査方法及び検
査装置が提供されるという極めて優れた効果が奏され
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のプリント配線基板のパターン情報の２
値化法の概要を示す図である。

【図２】本発明の細線化を経て標準骨格データ形成方法
を模式的に示す示す図である。

【図３】本発明における３×３論理マスクを用いた細線
化操作の説明図である。

【図４】本発明における３×３論理マスクを用いた細線
化操作の説明図である。

【図５】本発明における３×３論理マスクを用いた細線
化操作の詳細説明図である。

【図６】本発明における特徴点、基準点検出を説明する
図である。

【図７】典型的なノイズを含む画像例を示す図である。

【図８】移動平均法によるノイズ除去処理を示す図であ
る。

【図９】本発明におけるメディアンフイルタ使用による
ノイズ除去処理を示す図である。

【図１０】本発明におけるメディアンフイルタ使用によ
るノイズ除去処理を示す図である。

【図１１】本発明におけるメディアンフイルタと移動平
均法の使用例を説明する図である。

【図１２】典型的なごま塩ノイズを含む画像例を示す図
である。

【図１３】本発明における処理対象画像の例を概念的に
説明する図である。

【図１４】本発明における処理対象画像の閾値処理を概
念的に説明する図である。

【図１５】本発明における処理対象画像の閾値のヒスト
グラムを示す図である。

【図１６】本発明における処理対象画像の閾値の調整済
みのヒストグラムを示す図である。

【図１７】本発明における合成基準データの作成プロセ
スを示す図である。

【図１８】本発明における合成被検データの作成プロセ
スを示す図である。

【図１９】本発明における被検基板の配線の短絡、太り
判定を説明する図である。

【図２０】本発明における被検基板の配線の別の短絡、
太り判定を説明する図である。

【図２１】本発明における検査第１段階プロセスを示す
図である。

【図２２】本発明における検査第２段階プロセスを示す
図である。

【図２３】本発明における合成基準データの作成を説明
する図である。

【図２４】本発明における合成基準データの基準点算出
を示す図である。

【図２５】本発明における合成被検データの作成を説明
する図である。

【図２６】本発明における合成被検データの基準点算出
を示す図である。

【図２７】本発明の合成基準データと、合成被検データ
の重ね合わせによる相違点検出を説明する図である。

【図２８】本発明の合成基準データと、合成被検データ
の重ね合わせ画像の部分拡大図である。

【図２９】本発明における被検基板の配線の別の短絡、
太り判定を説明する図である。

【図３０】本発明における被検基板の反射光ノイズ除去
のためのＲＧＢ３色それぞれの濃度基準の目安閾値のた
めのヒストグラム例である。

【図３１】本発明のプリント配線基板の検査装置の１例
の概要を示す図である。

【符号の説明】

１０ オリジナルパターンフィルム １０ａ シャーテン台 １１ 回路パターン領域（画像領域） １２ 背景領域 １３ 画像情報読取装置 １３ａ 光学読取部 １５ コンピュータ １６ ＣＰＵ １７ モニタ １８ 記憶装置（メモリ） １９ 記憶装置（メモリ） ２０ 入力手段（キーボード） １３ａ 光学読取部 １３１ 画像情報処理部 １３１ａ 色分解フイルタ １３１ｂ シフトレジスタ １３１ｃ データラッチ部 １３１ｄ デコーダ １３１ｅ 制御装置 １３１ｆ メモリ １３１ｇ メモリ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 2F065 AA49 BB02 CC01 FF42 NN17 QQ00 QQ08 QQ21 QQ23 QQ28 QQ32 QQ33 QQ43 RR02 RR05 RR09 2G051 AA65 AB02 AB20 AC21 CB01 EA11 EA17 EA27 EA30 EB01 EC02 EC03 EC05 ED03 ED12 ED23 5B057 AA03 BA02 CA01 CA08 CA12 CA16 CD03 CD05 CE02 CE04 CE05 CF01 DA03 DB02 DB06 DC32

Claims (20)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 （Ａ）プリント回路基板作成のためのフ
   ォトレジスト面への像露光に用いるオリジナル画像フイ
   ルムの回路画像の標準仮想導通データ(MVCD)と、（Ｂ）
   検査されるプリント基板の被検基板配線画像データ(SVC
   D)との（Ｃ）比較操作により、該被検基板上の配線にお
   ける（Ｄ）断線及び（Ｅ）短絡を判定し、かつ該配線に
   おける（Ｆ）潜在的断線及び（Ｇ）潜在的短絡を判定す
   るプリント配線基板の検査方法であって、 前記（Ａ）のオリジナル画像フイルムの回路画像の標準
   仮想導通データ(MVCD)は、（ａ）プリント回路基板作成
   のためのフォトレジスト面への像露光に用いるオリジナ
   ル画像フイルムの回路画像の画像情報を読み取ってパイ
   ロットラインデータとしての２値データ(BCID)化する画
   像情報読取操作と、（ｂ）該画像を細線化処理し回路画
   像の細線化された標準骨格線データ(MSLD)を形成する画
   像細線化操作と、（ｃ）前記回路画像情報の２値データ
   (BCPD)に基いて該画像を膨張化処理することにより、前
   記回路画像の標準膨張画像データ(MEID)を形成する画像
   膨張化操作と、（ｄ）前記標準骨格線データ(MSLD)に前
   記標準膨張画像データ(MEID)をマージすることにより、
   前記回路画像の複合標準画像のデータ(CMID)を形成し、
   複合標準画像のデータ(CMID)に基いて、該画像を、その
   四隅から画像要素を含む各小領域に分割し、分割された
   各小領域毎に、それらの中に含まれるそれぞれの画像要
   素の中心点を検出することにより該各小領域中の画像要
   素の基準点を、基準点データ(SPOD)として形成する画像
   基準点検出操作と、（ｅ）前記複合標準画像のデータ(C
   MID)に、前記基準点データ(SPOD)をマージして合成基準
   画像データ(CMSID)を形成する標準合成基準画像データ
   形成操作とを含む行程により得られ、 前記（Ｂ）の被検基板配線パターンデータ(SVCD)は、
   （ｆ）検査されるプリント基板の配線パターン情報を読
   み取って２値データ(BCPD)化する配線パターン読取操作
   と、（ｇ）読み取られた基板パターンのＲＧＢの３色の
   成分についてそれぞれ、背景部分から分別するための濃
   度閾値を算出する分別用濃度閾値検出操作とを含む行程
   により得られることを特徴とするプリント配線基板の検
   査方法。
2. 【請求項２】 前記（ａ）の２値データ(BCID)化する画
   像読取操作が、ＴＷＡＩＮ対応スキャナにより、二値デ
   ータとして読み取る操作を含むことを特徴とする請求項
   １に記載のプリント配線基板の検査方法。
3. 【請求項３】 前記（ｂ）の標準骨格線データ(MSLD)を
   形成する画像細線化操作がさらに、形成された細線の始
   端部（p1点）及び終端部（p2点）をラベリングし、これ
   ら両端部（p1点）（p2点）と連結部分の該特徴データと
   を含む標準骨格線データ(MSLD)を形成するものであるこ
   とを特徴とする請求項１に記載のプリント配線基板の検
   査方法。
4. 【請求項４】 前記（ｂ）の標準骨格線データ(MSLD)を
   形成する画像細線化操作が、前記回路画像情報の２値デ
   ータ(BCPD)に基いて行われることを特徴とする請求項１
   乃至３のいずれか１に記載のプリント配線基板の検査方
   法。
5. 【請求項５】 前記（ｂ）の標準骨格線データ(MSLD)を
   形成する画像細線化操作が、オリジナル回路画像から読
   み取られ２値データ(BCID)を基にして、画像領域を形成
   する画素を外側から１ビットづつ背景領域に削り込む操
   作を含むことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１
   に記載のプリント配線基板の検査方法。
6. 【請求項６】 前記画像領域を形成する画素を外側から
   １ビットづつ背景領域に削り込む操作が、オリジナル回
   路画像から読取られ２値データ(BCID)化された画素のう
   ち背景領域との境界に位置する画像画素を、縦行３画素
   ×横列３画素の二次元展開画素の行列の中心としたとき
   に、周囲の８画素のうち背景領域画素はいずれであり画
   像画素はいずれであるかに基いて非画像画素に書き替る
   操作を、辺接触する画像画素−画像画素の並行部分がな
   くなるまでパターン外周に沿って交互方向に繰り返すこ
   とにより線幅が１画素を越える部分がなくなるまで画像
   外周に沿って交互方向に繰り返す操作を含むことを特徴
   とする請求項５に記載のプリント配線基板の検査方法。
7. 【請求項７】 前記（ｃ）の回路画像の標準膨張画像デ
   ータ(MEID)を形成する画像膨張化操作が、前記回路のオ
   リジナル中の画像の幾何学的特徴部分を認識して、該オ
   リジナル中の画像の幾何学的特徴を損なうことなく行わ
   れることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１に記
   載のプリント配線基板の検査方法。
8. 【請求項８】 前記（ｄ）の画像基準点検出操作が、分
   割された各小領域毎に、それらの中に含まれるそれぞれ
   の画像要素の中心点を、各画像要素の円形度に基いて検
   出することを含む操作であることを特徴とする請求項１
   乃至７のいずれか１に記載のプリント配線基板の検査方
   法。
9. 【請求項９】 前記（ｆ）の被検基板の配線パターンを
   ２値データ(BCPD)化する配線パターン読取操作がさら
   に、（ｆ1)読取られた配線パターンのメディアンフイル
   タ処理、（ｆ2)平滑化フイルタ処理、（ｆ3)孤立雑音除
   去フイルタ処理の３処理を含むことを特徴とする請求項
   １乃至８のいずれか１に記載のプリント配線基板の検査
   方法。
10. 【請求項１０】 前記（ｇ）読み取られた基板パターン
    のＲＧＢの３色の成分についてそれぞれ、背景部分から
    分別するための濃度閾値を算出する分別用濃度閾値検出
    操作が、それぞれの色を構成する全画素を仕分けして、
    256の段階の濃度階調うちのいずれの濃度に属するかを
    示すヒストグラムを自動的に作成し、このヒストグラム
    において或る濃度域に属する画素集合体と他濃度域に属
    する他の画素集合体との間の存在画素が少ない谷間の濃
    度を見い出し、この谷間濃度に基いて濃度閾値を検出す
    る操作であることを特徴とする請求項１乃至９のいずれ
    か１に記載のプリント配線基板の検査方法。
11. 【請求項１１】 ノイズ処理として、前記（ｆ1)読取ら
    れた配線パターンのメディアンフイルタ処理、（ｆ2)平
    滑化フイルタ処理、（ｆ3)孤立雑音除去フイルタ処理の
    ３処理操作に加えて、さらに、被検基板の反射光ノイズ
    を除去する操作を含み、該反射光ノイズ除去操作は、該
    基板パターンの各ＲＧＢの３色の成分について、（ｉ）
    赤色のＲ色成分については、検出されたいずれの濃度の
    赤色画素も、前記ヒストグラムにおける256の段階の濃
    度階調のうちの最大濃度値に属する画素集合部分の高濃
    度画素に変換し、(ii) 緑色のＧ色成分については、検
    出されたいずれの濃度の緑色画素も、前記ヒストグラム
    における256の段階の濃度階調のうちの中間濃度以上の
    域で最大の画素集団が属する濃度に緑色画素を変換する
    一方、(iii)青色のＢ色成分については、検出されたい
    ずれの濃度の青色画素も、前記ヒストグラムにおける25
    6の段階の濃度階調のうちの最低濃度値に属する画素集
    合の濃度値の低濃度画素に変換することにより、 主に配線パターンを構成する要素としてのＲ色画素成分
    情報をカットすることなく、背景域の非配線情報の主因
    たるＢ色成分情報を集中的にカットし、Ｒ＋Ｇ＋Ｂ＝白
    色、で表わされる白色バランスからＢ色画素成分を除去
    して色バランスを崩すことで白色をなくすることによっ
    て、白色光として認識される反射ノイズを除去する操作
    であることを特徴とする請求項９に記載のプリント配線
    基板の検査方法。
12. 【請求項１２】 前記（Ａ）のオリジナルの回路画像の
    標準仮想導通データ(MVCD)及び/又は（Ｂ）の被検基板
    配線画像データ(SVCD)は、オリジナルフイルム４隅及び
    /又は被検基板４隅に、配線画像及び/又は配線パターン
    を囲繞するに必要充分な広さの長方形を形成する４つの
    位置を４基準点として、２値データ中に含むことを特徴
    とする請求項１乃至１１のいずれか１に記載のプリント
    配線基板の検査方法。
13. 【請求項１３】 前記配線パターンを囲繞する広さの長
    方形の領域内に、配線と同種材料で形成された配線以外
    の不良点の有無をさらに判定することを特徴とする請求
    項１２に記載のプリント配線基板の検査方法。
14. 【請求項１４】 前記（Ｃ）の比較操作が、前記（Ａ）
    の回路オリジナルの標準仮想導通データと、前記（Ｂ）
    のプリント基板の被検基板配線画像データのうちの少な
    くとも１方を、部分的回転又は傾け補正、伸縮補正及び
    ／又は座標確認調整して重ね合わせる行程を含むことを
    特徴とする請求項１乃至１２のいずれか１に記載のプリ
    ント配線基板の検査方法。
15. 【請求項１５】 前記（Ｄ）の被検基板上の配線におけ
    る断線が、前記（Ａ）中の前記（ａ）による２値データ
    (BCID)と、前記（Ｂ）の被検基板配線パターンデータと
    を重ね合わせのための比較をしたとき、該（ａ）による
    ２値データ(BCID)の余剰個所として検出されることを特
    徴とする請求項１４に記載のプリント配線基板の検査方
    法。
16. 【請求項１６】 前記（Ｅ）の被検基板上の配線におけ
    る短絡が、前記（Ａ）中の前記（ａ）による２値データ
    (BCID)と、前記（Ｂ）の被検基板配線パターンデータと
    を重ね合わせのための比較をしたとき、該（ａ）による
    ２値データ(BCID)の欠損個所として検出されることを特
    徴とする請求項１４に記載のプリント配線基板の検査方
    法。
17. 【請求項１７】 前記（Ｆ）の被検基板上の配線におけ
    る潜在的断線が、前記（Ａ）中の前記（ｂ）による標準
    骨格線データ(MSLD)と、前記（Ｂ）の被検基板配線パタ
    ーンデータとを重ね合わせのための比較をしたとき、該
    （ｂ）による標準骨格線データ(MSLD)の余剰個所として
    検出されることを特徴とする請求項１４に記載のプリン
    ト配線基板の検査方法。
18. 【請求項１８】 前記（Ｇ）の被検基板上の配線におけ
    る潜在的短絡が、前記（Ａ）中の前記（ｃ）による標準
    膨張画像データ(MEID)、前記（Ｂ）の被検基板配線パタ
    ーンデータとを重ね合わせのための比較をしたとき、該
    （ｃ）による標準膨張画像データ(MEID)の欠損個所とし
    て検出されることを特徴とする請求項１４に記載のプリ
    ント配線基板の検査方法。
19. 【請求項１９】 前記（Ａ）中の前記（ｃ）による標準
    膨張画像データ(MEPD)、前記（Ｂ）の被検基板配線パタ
    ーンデータとを重ね合わせのための比較が、前記回路の
    オリジナル中の画像の幾何学的特徴部分（q1，q2，・・
    ・qn）と、前記（Ｂ）の被検基板配線パターンデータ中
    の各相当点（q1’，q2’，・・・qn’）との照合を含む
    ことを特徴とする請求項１８に記載のプリント配線基板
    の検査方法。
20. 【請求項２０】 （Ａ）プリント回路基板作成のための
    フォトレジスト面への像露光に用いるオリジナル画像フ
    イルムの回路画像の標準仮想導通データ(MVCD)と、
    （Ｂ）検査されるプリント基板の被検基板配線パターン
    データ(SVCD)との（Ｃ）比較により、該被検基板上の配
    線における（Ｄ）断線及び（Ｅ）短絡を判定し、かつ該
    配線における（Ｆ）潜在的断線及び（Ｇ）潜在的短絡を
    判定するプリント配線基板の検査装置であって、 前記（Ａ）のオリジナル画像フイルムの回路画像の標準
    仮想導通データ(MVCD)のための、（ａ）プリント回路基
    板作成のためのフォトレジスト面への像露光に用いるオ
    リジナル画像フイルムの回路画像の画像情報を読み取っ
    て２値データ(BCID)化する画像情報読取手段（１３）
    と、（ｂ）ＣＰＵと、（ｃ）、該２値データ(BCID)、前
    記オリジナルフイルムの回路画像の標準仮想導通データ
    (MVCD)を呼出自在に格納するメモリ手段（１８）と、
    （ｄ）前記オリジナルフイルムの回路画像の標準仮想導
    通データ(MVCD)、該メモリ手段から呼出された２値デー
    タ(BCID)に基いて、読み取られた画像の基準点を検出す
    るための基準点検出プログラム、該メモリ手段から呼出
    された２値データ(BCID)を細線化するための細線化プロ
    グラム、膨張化するための膨張化プログラム、細線化さ
    れた２値データと膨張化された２値データをマージする
    ためのマージプログラムを格納するメモリ手段（１９）
    と、（ｅ）モニタ手段とを有し、 前記（ａ）の画像情報読取手段（１３）は、前記プリン
    ト基板の被検基板配線画像データ(SVCD)のための、
    （ｆ）配線パターン情報を読み取って２値データ(BCPD)
    化する画像情報読取手段であり、 前記（ｂ）のＣＰＵは、前記オリジナルフイルムの回路
    画像の標準仮想導通データ(MVCD)と、前記被検基板配線
    パターンデータ(SVCD)とを比較して被検基板配線の断線
    及び短絡を判定し、かつ該配線における潜在的断線及び
    潜在的短絡を判定する比較手段であり、 前記（ｃ）のメモリ手段（１８）は、読み取られた被検
    基板パターンの２値データ(BCPD)、前記被検基板配線パ
    ターンデータ(SVCD)を前記ＣＰＵに呼出可能に格納する
    メモリ手段であり、 前記（ｄ）のメモリ手段（１９）は、読み取られた被検
    基板パターンのＲＧＢの３色の成分についてそれぞれ、
    背景部分から分別するための濃度閾値を算出する分別用
    濃度閾値検出用プログラムを前記ＣＰＵに呼出可能に格
    納するメモリ手段であることを特徴とするプリント配線
    基板の検査装置。