JP2003520969A - プリント回路基板の欠陥を検出する方法およびシステム - Google Patents

プリント回路基板の欠陥を検出する方法およびシステム

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JP2003520969A
JP2003520969A JP2001554290A JP2001554290A JP2003520969A JP 2003520969 A JP2003520969 A JP 2003520969A JP 2001554290 A JP2001554290 A JP 2001554290A JP 2001554290 A JP2001554290 A JP 2001554290A JP 2003520969 A JP2003520969 A JP 2003520969A
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image
surface defects
layer
detecting surface
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アライン コロンベ，
カンティン，ミヒャエル
ルイス ベラード，
ガウティアー，ジョナサン
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ソルビション インコーポレイテッド
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    • G—PHYSICS
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    • G—PHYSICS
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Abstract

(57)【要約】 ここではプリント回路基板等の電子回路上の表面欠陥を検出する方法とシステムが述べられる。方法は先ずＰＣＢのデジタル画像の等高線を同定するステップを備える。次に同定された等高線とＰＣＢのベクトルモデルの等高線とを比較することにより異常がＰＣＢ上で検出される。それが欠陥に相当するかどうかを確認するために検出された異常のそれぞれが製造データと比較される。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】 （技術分野） 本発明はプリント回路基板のような電子回路の欠陥を検出する検査システムお
よび方法に関する。より詳細には本発明はエッジ検出に基づくそのようなシステ
ム及び方法に関係する。
【０００２】 （背景技術） 電子回路はＰＣＢ（プリント回路基板）、リードフレームおよびハイブリッド
回路のような多くの形態をしている。これらの回路は通常は例えば導体、孔、パ
ッド、誘電体、フォトポリマーレジスト膜等の複数の構成要素を含む。これらの
構成要素は層の上に組み立てられ、それらの層は互いの上面で取り付けられる。
そのような多層アセンブリーの例はよく知られた導体−孔−グレーズ回路構造で
ある。以下の説明において我々は単に例としてプリント回路基板（ＰＣＢ）に言
及する。しかしながら本発明が電子回路のこの実施例に限定されないのは言うま
でもない。
【０００３】 過去、ＰＣＢの検査は人により目視で行なわれ、許容回路モデルとの差を見つ
けようとして拡大鏡を用いて回路を目視してきた。目視検査の欠点は多数ある。
即ち主観的であること、遅いこと、欠陥に関する定量的情報の収集が困難なこと
等である。
【０００４】 コンピュータ処理速度の増加に伴って最近は自動検査法が出現してきた。これ
らの自動化法のほとんどは検査すべきＰＣＢのデジタル画像を取り込み、また欠
陥の存在を決定するためにデジタル画像を解析することに基づく。そのような自
動化法の例としてエッジ検出に基づく自動化法がある。
【０００５】 エッジは構成要素の等高線の線分である。構成要素（あるいは領域）から構成
要素への変わり目が光学的に異なる特性を有すると見なせば、エッジはデジタル
画像については一つの構成要素から次の構成要素への色調の変動として目視で区
別できる。エッジに基づく検出法はＰＣＢ画像のエッジを特徴づけかつ解析して
そのようなエッジを既知の値および基準と比較することに基づく。
【０００６】 添付図面の図１はＰＣＢあるいは他のタイプの電子回路について見られる欠陥
の例を示す。欠陥は例えばＰＣＢの二つの層間の重なり不良１０、二つの層のア
ライメント不良１２、二つの隣り合うトラック間の狭すぎる間隔１４、二つの構
成要素間のブリッジ１６、狭すぎるトラック１８あるいは壊れたトラック１９で
ある。
【０００７】 電子回路の欠陥を検出するエッジに基づく方法の例は１９８６年２月発行の発
明者Ｂａｉｅｒ他の名称「ＭｅｔｈｏｄＦｏｒ Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｏｐｔｉ
ｃａｌ Ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ」の米国特許第４５７０１８０号に記述されてい
る。この特許はデジタル画像処理技術を用いる実質的に２次元パターンの自動光
学検査の方法および装置に関係している。この方法は、グレーレベルデジタル画
像がエッジあるいは線に対して走査され、画像記憶においてこれらのエッジをマ
ークする第１のステップを含む。そのあと画像記憶におけるマークされない全て
の領域が走査され、許容グレーレベルに関して試験される。
【０００８】 マークされない領域を許容グレーレベルと比較することのみにより異常が試験
されるので、Ｂａｉｅｒの方法の欠点は検出の質がデジタル画像の質に依存しす
ぎることである。実際、物体のデジタル化された画像はデジタル化アルゴリズム
、倍率差等に依存してパターン寸法および位置を変化させる可能性がある。
【０００９】 Ｂａｉｅｒの方法のもう一つの問題はエッジに対応しないデジタル画像上の全
画素を試験するのに近似的に同様の計算力を要し、計算資源および時間の浪費に
繋がることである。
【００１０】 Ｂａｉｅｒの方法のさらにもう一つの欠点は検出された欠陥を特徴づけること
が困難であることである。そのような特徴づけは電子回路の製造工程に現れる誤
差パターンを見つけるのに有用である。
【００１１】 １９９５年９月１９日発行の名称「Ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ
Ｄｅｆｅｃｔｓ Ｉｎ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ Ｐａｃｋａｇｅ Ｌｅ
ａｄｓ」の米国特許第５４５２３６８号においてＬｅＢｅａｕは第１の物体の第
１のグレーレベル画像を第２の物体の第２のグレーレベル画像と比較することに
より物体中の欠陥を検出する方法を教示している。より正確には第１の画像のエ
ッジの特徴が輪郭化され、第２の画像の詳細なエッジの特徴と比較され、またそ
の逆も行なわれる。Ｂａｉｅｒの方法とは反対にＬｅＢｒｅａｕの方法はデジタ
ル画像のエッジに無関係の領域を検査しない。
【００１２】 しかしながらＬｅＢｒｅａｕの方法の欠点は、欠陥が物体の二つの画像を比較
することにより探索され、同一場所近傍に位置する非常に類似した欠陥により変
質され得ることである。ＬｅＢｒｅａｕの方法はそのような欠陥の検出を考慮し
ていない。誤った製造工程によりそのような繰り返し欠陥を生じ得るのでこのこ
とは大きな欠点である。
【００１３】 従って電子回路のデジタル化された画像の質と解像力に依存しない、またグレ
ーレベルの変動を欠陥とし解釈しない、電子回路の欠陥検査を考慮する方法とシ
ステムを得ることが望ましい。
【００１４】 また設計データを使用する欠陥検出方法およびシステムを得ることが望ましい
。
【００１５】 さらに一つは異常を検出し、もう一つは欠陥に関するこれらの異常を検査する
二つのレベルの検査を提供して、処理速度の最大化に役立つ方法とシステムを得
ることが望ましい。
【００１６】 （発明の開示） より具体的には本発明により、構成要素を含む少なくとも一つの層を有するプ
リント回路基板（ＰＣＢ）の表面欠陥を検出する方法が提供され、前記方法はＰ
ＣＢのデジタル画像を提供するステップと、ＰＣＢ画像のエッジを同定するステ
ップと、ＰＣＢの少なくとも一つの層上の各構成要素に対する対応するコンピュ
ータモデルを提供するステップと、前記同定されたエッジをコンピュータモデル
と比較することによりＰＣＢ画像の異常を検出するステップと、検出された異常
のそれぞれに対して検出された異常が表面欠陥に対応するかどうかを決定するス
テップとを含む。
【００１７】 本発明の別の態様によれば、ＰＣＢの表面欠陥を検出するシステムが提供され
、前記システムはＰＣＢのモデルを含み、かつＰＣＢ画像のエッジを同定するよ
うに構成され、かつ同定されたエッジをコンピュータモデルと比較することによ
りＰＣＢ画像の異常を検出し、かつ検出された異常のそれぞれに対して検出され
た異常が表面欠陥に対応するかどうかを決定するコンピュータと、ＰＣＢに照明
を提供する、コンピュータに接続された照明アセンブリーと、コンピュータに接
続されたフレーム取り込み装置と、ＰＣＢの画像を撮影する、フレーム取り込み
装置に接続されたカメラと、フレーム取り込み装置に接続された位置決めシステ
ムとを備える。
【００１８】 「ＰＣＢ」と言う用語はここでは電子回路と解釈すべきであり、目視で区別で
きる表面欠陥を含み得る。
【００１９】 本発明の他の目的、利点および特徴は、添付図面に関連して単に例証として与
えられる、その好ましい実施例の以下の非限定的な説明を読めばより明らかにな
るであろう。
【００２０】 （発明を実施するための最良の形態） 一般的に言って、本発明の実施例によるＰＣＢの表面欠陥を検出する方法は１
）ＰＣＢのデジタル画像のエッジを同定するステップ、２）同定されたエッジを
ＰＣＢのコンピュータモデルと比較することにより異常を検出するステップと、
３）検出された異常が各異常の特徴づけにより表面欠陥に対応するかどうかを決
定するステップとを含む。
【００２１】 本発明による方法は従って二つのレベルの検査を提供する。即ち異常の迅速な
同定が可能で、比較的少ない計算時間しか要さない第１のレベルと、検出された
欠陥を特徴づけるように、同定された異常を設計仕様と比較する、より洗練され
た第２のレベルである。
【００２２】 この方法を実施するために、検査されるＰＣＢのデジタル画像と類似のＰＣＢ
のコンピュータモデルが供給されなければならない。
【００２３】 添付図の図２に言及して、本発明の実施例によるＰＣＢの表面欠陥を検出する
システム２０を説明する。
【００２４】 一般的に言えば、後でより詳細に説明するように、システム２０は本発明によ
る方法を用いて被検ＰＣＢの画像を集め、また欠陥候補を検出することを可能に
する。
【００２５】 システム２０はコンピュータ２２、フレーム取り込み装置２４、フレーム取り
込み装置２４に接続されたカメラ２８、軸制御装置３２およびサーボ制御装置３
４を介してフレーム取り込み装置２４に接続された位置決めシステム３０を備え
る。
【００２６】 コンピュータ２２は検査すべきＰＣＢのカメラ２８により撮影された画像と、
類似のＰＣＢのコンピュータモデルの両方を記憶するように構成されたパーソナ
ルコンピュータの形式であると都合がよい。コンピュータ２２はまた照明アセン
ブリー２６を制御し、かつ画像を解析するのに必要な計算を行なうようにプログ
ラムされていると都合がよく、本発明による方法を用いて被検ＰＣＢが表面欠陥
を含むかどうかを評価する。
【００２７】 照明アセンブリー２６は被検ＰＣＢ上の光強度の調節を可能にする。
【００２８】 フレーム取り込み装置２４はカメラ２８とコンピュータ２２と対話するカード
の形式をしている。フレーム取り込み装置２４は二つのモードのどちらででも動
作できると都合がよい。第１のモードによればフレーム取り込み装置２４は画像
を線ごとに取り込み、各線をコンピュータ２２に送る。第２のモードにおいては
フレーム取り込み装置２４は画像をコンピュータ２２に送る前にＰＣＢの全画像
を一度に取り込む。
【００２９】 オプションの従来の画像処理カード３６はフレーム取り込み装置２４とコンピ
ュータ２２と対話すると都合がよく、カメラ２８により撮影された画像のより迅
速な処理を可能にする。カード３６が含まれる場合、コンピュータ２２は画像を
処理するように構成される。
【００３０】 カメラ２８はＰＣＢのデジタル画像の撮影を可能にする。カメラ２８はリニア
あるいはマトリックスモードで動作し得るＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅｄ−Ｃｏｕｐｌ
ｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）カメラの形式であると都合がよい。カメラ２８の解像力は
検査すべきＰＣＢの性質と必要精度により変わる。
【００３１】 リニアＣＣＤカメラを使用するには位置決めシステム３０がＰＣＢをその画素
に垂直な方向に走査することが必要である。しかしながら垂直方向において得ら
れる解像力は実用的には無限大である。その線解像力はおよそ８０００ピクセル
である。
【００３２】 マトリックスＣＣＤカメラはおよそ４０００ｘ４０００ピクセルの解像力を有
する。そのようなカメラはＰＣＢのまばらな領域に使用すると都合がよい。この
場合、位置決めシステム３０は領域から領域へ移動するように構成される。
【００３３】 位置決めシステム３０はＰＣＢが載っている支持体を移動させる軸とサーボモ
ータ（図示せず）を含む。
【００３４】 軸制御装置３２は位置決めシステム３０の運動を検査システム２０の必要物と
同期させる。
【００３５】 サーボ制御装置３４は位置決めシステム３０と位置決めシステム３０の電気モ
ータ（図示せず）を起動するのに必要な電源電流の大きさを調節する遡及ループ
を制御する。
【００３６】 フレーム取り込み装置、サーボ制御装置、位置決めシステムおよびＣＣＤカメ
ラは周知技術であると思うのでここではこれ以上詳述しない。
【００３７】 もちろんシステム２０は本発明の精神と本質を逸脱することなく他の構成を有
することができる。
【００３８】 システム２０が生産ラインの一部であってもよいのはもちろんである。
【００３９】 さて図３に注目すれば、本発明の実施例によるＰＣＢあるいは別の電子回路の
表面欠陥を検出する方法２００を次により詳細に説明する。
【００４０】 ステップ２０２においてＰＣＢのデジタル画像がコンピュータ２２に供給され
る。画像はグレーレベルを有するビットマップの形式であると都合がよい。グレ
ーレベルの数は必要精度により変わる。本発明の最も好ましい実施例によればシ
ステム２０は２５６のグレーレベルを有するデジタル画像を生じかつ解析する。
あるいは初期画像は他のフォーマットを有してもよく、その場合変換ステップが
ビットマップ画像を供給するために追加される。
【００４１】 ステップ２０４において等高線がＰＣＢ画像について同定される。ステップ２
０４はＰＣＢ画像の等高線を表すＡｃｔｕａｌ Ｃｏｎｔｏｕｒ Ｃｈａｒｔ（
ＡＣＣ）を生じる。あとで説明するように等高線の位置はシステム２０により取
り込まれたＰＣＢ画像の解像力より大きな解像力で計算される。ステップ２０４
は図４にまとめられている。
【００４２】 サブステップ２０４ａ（図４）においてＰＣＢ画像の光度が補正される。より
具体的には画像の光度（画素強度）が以下の式を用いて正規化されると都合がよ
い。
【００４３】
【数１】 ただし、ｌｕｍは画像の各画素における光度であり、ＬＵＭ＿ＭＩＮは画像の最
も暗い領域の平均光度であり、ＬＵＭ＿ＭＡＸは画像の明るい領域の平均光度で
ある。
【００４４】 上の式は２５６のグレーレベルの全てを包含するようにＬＵＭ＿ＭＩＮとＬＵ
Ｍ＿ＭＡＸの間で画素強度を分布させることを考慮している。
【００４５】 上記の式は画像のグレーレベルの数により補正してもよいのはもちろんである
。他の正規化方程式を用いてもよい。
【００４６】 サブステップ２０４ａは随意であるけれども閾値処理サブステップ（２０４ｄ
）の効率を増大するために光度を補正することは好都合であることが分った。
【００４７】 最も暗い領域と明るい領域を決定するアルゴリズムを考えることは当業者の考
えの及ぶ範囲内であると思われる。
【００４８】 オプションのサブステップ２０４ｂにおいてＰＣＢ画像は画像の数値化により
生じるノイズを低減するためにフィルタリングされる。以下のガウスのフィルタ
は３ｘ３の画素ウィンドー（８つの接続ウィンドー）に適用されると都合がよい
。
【００４９】
【数２】
【００５０】 ガウスフィルタは別の寸法を有する画素ウィンドーに適用してもよい。他のタ
イプのフィルタを用いてもよい。
【００５１】 サブステップ２０４ｃにおいて従来のＰｒｅｗｉｔｔ法を用いて８つの接続さ
れたウィンドーに対して数値グラディエントが計算される。あるいは別の方法を
用いてもよい。グラディエントの強度は新しい画像に蓄えられる。Ｐｒｅｗｉｔ
ｔ法は周知技術であると思うのでここではこれ以上詳述しない。
【００５２】 次にグラディエント画像が所定の閾値と比較され、光度が急激に変化する画像
領域内の画素が同定される（サブステップ２０４ｄ）。これらの領域は通常は画
像内の等高線を重ね合わせる画素トラックに対応する。
【００５３】 サブステップ２０４ｅにおいてエッジの第１の近似がサブステップ２０４ｄに
おいて同定された画素トラックの輪郭化により計算される。実際、画像の各エッ
ジはそれぞれが８つの接続されたウィンドーにおいて少なくとも一つの隣接部を
有する一連の接続された画素に対応する。輪郭化プロセスにより画素連鎖は１画
素幅を有するトラックにされる。初期画像と同一の寸法を有し、しかし二値のみ
即ちエッジに属する画素に対して１を、他の画素に対しては０を有する画像ファ
イル（ＡＣＣimage）に結果が蓄えられると都合がよい。
【００５４】 サブステップ２０４ｆにおいてＡＣＣimageの画素の各連鎖はＡＣＣを形成す
る画素の座標として作表される。これらの座標は後で説明するように実際の座標
の第１推定に過ぎない。
【００５５】 より正確には、連鎖は反時計方向に従い、また各連続画素の座標はファイルＡ
ＣＣに蓄えられる。従ってＡＣＣは一連のベクトルを含み、それぞれは画像の等
高線の一つの座標を表す。
【００５６】 ２階微分がゼロを通過する位置を推定するために各等高線が画素ごとに解析さ
れるが、これは光度の変曲点の座標の信頼性のある指標であることが分った。光
度プロファイルにおける変曲点は二つの材料間の変わり目の指標であるので対応
する画素は等高線の部分であると考えられる。
【００５７】 より正確にはプロセスは先ず各画素において等高線に垂直な方向の概算を知る
ことにある。これは先ず同一等高線について２画素前と２画素後を含む現在の画
素位置において線適合を行なうことにより達成される。線適合は画素位置におけ
る等高線接線の角度を示す。垂直方向は９０度を加えることにより得られる。次
にその方向に沿い、現在の画素を通る光度プロファイルがシステム２０により初
めに取り込まれた初期ＰＣＢ画像において抽出される。２階微分が光度分布につ
いて計算される。２階微分がゼロを通過する点は光度分布の変曲点に対応する。
この点の座標が、座標の第１の推定と置換されてＡＣＣに蓄えられる。
【００５８】 もちろん各画素において等高線に垂直な方向の概算を知るのに他の数値的方法
を用いてもよい。
【００５９】 被検ＰＣＢの画像から等高線を抽出する他の方法を考えることは当業者の考え
の及ぶ範囲内であると考えられる。
【００６０】 ステップ２０８においてより詳細に説明するようにＡＣＣとＡＣＣimageに蓄
えられた等高線位置を設計された等高線位置と比較することにより異常が被検Ｐ
ＣＢについて検出される。実際、その位置がその設計位置と異なる場合、等高線
あるいは等高線の部分はＡＣＣについては疑わしい。
【００６１】 方法２００（図３）のステップ２０６において被検ＰＣＢのコンピュータモデ
ルが次に供給される。コンピュータモデルは構成要素の等高線を有する各層の多
角形形状のベクトルモデルを含むと都合がよい。多角形は等高線の適当な表現で
ある上に、後で述べるようにＡＣＣと比較するのに効率がよいことが分った。
【００６２】 ＰＣＢの従来のＧｅｒｂｅｒモデルはベクトルモデルに変換されると都合がよ
く、各層の構成要素は多角形で表される。実際、円弧を含む要素でも、円弧エッ
ジが短い頂点により代表される場合、適当なベクトルモデルとして表される。あ
るいはＰＣＢのＧｅｒｂｅｒモデルが入手できない場合、関係情報を抽出するの
にＰＣＢの他の多層モデルを用いてもよい。
【００６３】 ＰＣＢのベクトルモデルをＡＣＣおよびＡＣＣimageと比較する前にモデルを
画像に合わせるためにベクトルモデルに対して変換を実行してもよい。実際、Ｐ
ＣＢの製造中に各層は通常、異なる時点において異なる機械にかけられ、各層の
アライメントはわずかに異なる可能性がある。従ってＰＣＢの多層モデルを持ち
、かつ被検ＰＣＢに従ってモデルの層を再合わせしてＰＣＢのよりよいモデルを
生み出すことが好ましい。
【００６４】 各層に対してアライメント工程に対する基準点として所定の点が選択される。
層３２のモデルとＰＣＢ画像３４を示す図５からさらによく分るように、基準点
として水平線分３６と垂直線分３８との交点４０を選択するのが好都合であるこ
とが分った。別の層の要素に覆われない層の領域はより信頼性のある基準点を提
供することはもちろんである。ＰＣＢ画像３４は全ての層を含むのでＰＣＢ画像
３４が単一層モデル３２には存在しない構成要素４２のような要素を含むことは
特筆される。
【００６５】 基準点のリストが完成されると、ＰＣＢ画像上の基準点に従ってアライメント
するために層の各点に対して以下の変換がなされる。
【００６６】
【数３】
【数４】 ただし、（ｕ，ｖ）はＰＣＢ画像における座標であり、（ｘ，ｙ）は層モデルに
おける座標であり、ａu、ｂu、ｃu、ｄｄおよびｅｅはＰＣＢ画像およびモデル
間の回転、並進、スケールおよび斜視に対する補償をさせる係数である。これら
の係数は各層に対して異なる可能性がある。
【００６７】 計算の遅れを最小限にするためにＰＣＢの検査前に基準点は選択されると都合
がよい。
【００６８】 全てのモデル層がアライメントされたらそれらは全て重ね合わされる。
【００６９】 モデルの全ての層は複数の多角形を含むので、２層の重ね合わせは第１の層の
各多角形を第２の層からの全ての多角形に重ね合わせることに基づく。モデルが
例えば第３の層を含む場合、第３の層からの多角形は第１の二つの層の重ね合せ
から生じる新しい多角形と重ね合わされる。
【００７０】 重ね合せ工程は図６ａから６ｃに示される。
【００７１】 図６ａは各層に一つの三つの多角形Ｐ１、Ｐ２およびＰ３を含む３層モデルを
示す。重ね合わせは多角形Ｐ１とＰ２の重ね合せの結果として多角形Ｐ３（Ｐｖ
３）を重ね合わせることに基づく。
【００７２】 Ｐ２のＰ１への重ね合せは以下を生じる。
【００７３】
【数５】
【数６】
【００７４】 Ｐ２をＰ１に重ね合わせた後、Ｐ２はそのままであり、一方Ｐ１は重なるＰ２
の部分を引かなければならない。Ｐ２とＰ１の重ね合わせにＰ３を重ね合せるこ
とにより以下を生じる。
【００７５】
【数７】
【数８】
【数９】
【００７６】 いくつかの場合、２つの多角形の引き算は独立な多角形を生じる。Ｐｖ１とＰ
ｖ２は多角形リストと見なし得る。層に一つより以上の多角形がある場合、Ｐ１
、Ｐ２およびＰ３は多角形のリストとして見なし得る。
【００７７】 重ね合わせ工程により重複領域を指示できる。重複領域についての多角形は新
しい層の重ね合せのあとに更新されなければならない。
【００７８】 図６ｃでよりよく分るように、Ｏ２１はＰ３との重ね合わせの後にＰ１とＰ２
の交点から生じる最終多角形である。
【００７９】 繰り返すが、二つの多角形の交点または二つの多角形間の差は一つより多い多
角形を生じるので、Ｏ２１はここでは多角形のリストと解釈される。層１と２の
間に多角形が重ならない場合、このリストは多角形を含まない。
【００８０】 上記の重ね合わせ工程により後で述べるように狭い領域のトラックを維持でき
る。狭い領域の例は図７ａの領域Ｔ３１である。領域Ｔ３１は以下のように抽出
される。
【００８１】 図７ｂから分るように、多角形Ｐ１とＰ３はＤ（Ｐｖ１）とＤ（Ｐ３）を生じ
るように膨張される。そうするとそれらの交点は抽出されるべき領域を明らかに
含む多角形Ｄ３１を生じることが分る。多角形Ｏ３１が膨張されてＤ（Ｏ３１）
を生じ、これがＯ３１から引かれて狭い領域Ｔ３１を生じる（図７ｃ参照）。
【００８２】 図７ａから７ｃに示された演算は 以下の式により要約される。
【００８３】
【数１０】
【００８４】 繰り返すがＴ３１は以下の二つの理由で多角形のリストと見なし得る。即ち二
つの多角形の交点が一つ以上の多角形を生じ、かつＤ（Ｏ３１）もまた一つ以上
の多角形を生じる。
【００８５】 要約すれば、層の重ね合わせは以下の三つの結果を生じる。即ち
【００８６】
【数１１】 見える多角形のリスト、
【数１２】 重複領域からの多角形のリスト、
【数１３】 狭い領域からの多角形のリスト、 ただし、
【数１４】 であり、かつＯ１はゼロ（空白）である。
【００８７】 工程は反復的である。即ち新しい層のそれぞれは前の層の重ね合わせにより得
られるＰｖk、ＯkのおよびＴkのに重ね合わされる。添え字ｋは重ね合わされた
層数を示す。
【００８８】 多角形のリストに対して実行される演算は和集合、積集合、引き算、膨張変換
である。和集合（∪）は多角形の二つのリストを一つのリストに寄せ集めること
に基づく。二つのリスト間の積集合（∩）は第１のリストからの各多角形と第２
のリストからの各多角形との積集合に基づく。同様に二つのリストが引き算され
る場合、第１のリストの各多角形は第２のリストの全ての多角形に対して引き算
される。
【００８９】 見える多角形ＰｖkのリストはＰＣＢ画像に現れるべき全ての等高線を記述す
る。しかしながらリストＰｖkは上記のようにＡＣＣと迅速に比較されるのに適
したフォーマットをしていない。実際ＡＣＣの各点は迅速な比較を保証するため
にＰｖkからの少なくとも一つの多角形線分に対応すべきである。
【００９０】 リストＰｖkを変換してそれが形成する線分を有する各多角形の頂点を次の頂
点で置き換えることによりＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ Ｃｏｎｔｏｕｒ Ｃ
ｈａｒｔ（ＣＣＣ）を生じる。次にＣＣＣの線分はＰｖkリストにおけるように
全頂点に代わりにそれらの線分の全ての記述を含む多角形リストに分割される。
より具体的にはＣＣＣにおける各線分は線、線の端点の座標および線分から許容
される距離閾値の方程式により特徴付けられる。さらにＣＣＣは全ての多角形に
対し多角形をぴったりと囲む矩形の特徴づけを含む。矩形に囲まれないＡＣＣ内
の各点が多角形線分に対応しないことを確実にするようにこの矩形は膨張される
。
【００９１】 異常の検出 ＣＣＣが作られると、方法２００のステップ２０８（図３参照）はＡＣＣにお
ける等高線を今はＣＣＣの形式になっているコンピュータモデルと比較すること
によりＰＣＢの異常を検出することにある。より具体的には異常が以下のチャー
トにおいて指示されかつ特徴付けられると都合がよい。即ちＥＣＣ（ｔｈｅ Ｅ
ｘｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｏｕｒ Ｃｈａｒｔ）とＭＣＣ（Ｍｉｓｓｉｎｇ Ｃｏｎ
ｔｏｕｒ Ｃｈａｒｔ）である。
【００９２】 外れた等高線の検出における第１のステップはＡＣＣの各点に対応するＣＣＣ
の線分を見つけることである。点が十分にＣＣＣの線分に近くない場合、それは
外れていると考えられＥＣＣに蓄えられる。計算された距離は所定の閾値と比較
される。ＥＣＣのフォーマットはＡＣＣと同一であり、それは接続された点のリ
ストにより特徴付けられた各等高線を有する等高線のリストである。
【００９３】 より正確には、ＡＣＣにおける各点に対し ＊そのリストされた矩形がその点を囲むまでＣＣＣが走査される。 ＊その点が対応する可能性のある線分が見つかるまで対応する多角形が走査され る。 ＊線分がその点に対応しない場合、別の多角形が走査される。 ＊線分が検出されたら工程は次の点について継続されるが、しかし同じ線分につ いて開始すると都合がよい。実際、多角形を形成する点は連続しているので次 の点が同じ線分に対応する確率が大きい。 ＊どの線分にも対応しない点がＥＣＣにおいて指示される。その点が連続する一 連の点である場合、それはこの一連の部分であるとしてＥＣＣに記録される。
【００９４】 ＡＣＣの各等高線に対して、点がＡＣＣとＣＣＣにいて同一方向に走査される
と都合がよい。
【００９５】 もちろんＡＣＣにおける外れた等高線を検出するのに他の方法を用いてもよい
。
【００９６】 次に見失った等高線の検出をより詳細に説明する。
【００９７】 見失った等高線の検出もまたＣＣＣにおける等高線の位置からずれ過ぎている
等高線の検出を意味する。高密度電子回路に対して等高線の許容ずれ区域は比較
的狭い。しかしＣＣＣはベクトルフォーマットなのでその解像力は画像の解像力
により制限されない。同様にＡＣＣはサブピクセルの解像力を有する等高線の検
出の後にコンパイルされるのでＡＣＣは画像の解像力の７から８倍の解像力を有
する。このことは最大許容ずれが狭くても置き違えた等高線の検出を可能にする
ので都合がよい。
【００９８】 見失った等高線の検出は精度の観点からは比較的拘束力がないことは特筆され
る。見失った等高線の検出の目的はＣＣＣの等高線がＰＣＢ画像上にないことを
確認することだけである。実際ＰＣＢ画像にはあるがコンピュータモデルに対し
て置き違えた等高線は外れた等高線検出工程により検出され、ＥＣＣ上で指示さ
れる。従って見失った等高線の検出は画像の解像力で達成でき、従って画像を比
較することにより行なわれる。
【００９９】 ＭＣＣを得るには、まずＣＣＣの等高線がＡＣＣimageと同じ解像力を有する
二値画像であるＣＣＣimage上に描かれる。ＭＣＣを生じるＣＣＣimageとＡＣＣ image の比較は以下の式で要約される。
【０１００】
【数１５】 ただし、Ｄ（ＡＣＣｉｍａｇｅ）は膨張後のＡＣＣｉｍａｇｅである。ＭＣＣの
計算工程も図８に要約される。
【０１０１】 ＭＣＣとＥＣＣはＰＣＢ画像における異常に対応する領域記述を備える。これ
らの領域は欠陥を検出するために方法２００のステップ２１０において検査され
る（図３参照）。
【０１０２】 異常の検出 異常はＥＣＣにおいて一つ以上の等高線を発生し得るが、ＥＣＣの各等高線は
一つの異常のみに対応するので、ＥＣＣの各等高線は独立な異常と考えられ、別
々に検査される。ＥＣＣにおける全ての等高線が検査されたら検査工程は終了す
る。所定の製造基準を超えていることが分ったＥＣＣの等高線はファイルに指示
され、また特徴づけられると都合がよい。
【０１０３】 ファイルは本発明の精神と本質から逸脱することなく多くの形式を取ることが
でき、例えば欠陥の位置と寸法や、そのような欠陥により変質されたＰＣＢの記
述も含む。
【０１０４】 ＰＣＢ上で見つけられる欠陥の大部分はＰＣＢに印刷された要素の間違った幅
あるいはこれらの要素間の正しくない間隔である。要素の幅あるいは二つの要素
間の距離が設計仕様から離れすぎる場合、よごれ、溝、滲みのような他の異常が
問題となり得る。
【０１０５】 以下の二つのどちらかが製造基準を超える場合、異常の中から欠陥が検出され
る。即ち異常を有する要素の幅、および異常が要素になければ二つの隣接要素間
の距離である。これらの二つの条件が次に説明するように独立に確認される。
【０１０６】 これら二つの条件の確認は非常に似ている。一般的に言えば、どちらの場合も
異常の近接部に見られるＣＣＣの線分の全ては、ここで近接線分リスト（ＮＳＬ
）と呼ぶリストの形式でコンピュータファイルに記憶される。異常近傍の各線分
に対して第１の線分とは対向するＮＳＬの他の線分全てが求められる。第１の線
分とこれらの対向する線分の全てとの距離が設計あるいは製造基準内にあるかど
うかを評価するために確認される。これらの基準は予め決められ、コンピュータ
２２によりアクセスできるようにコンピュータファイルに予め記憶されることは
もちろんである。
【０１０７】 二つの線分間の距離の確認とそれらの間の幅の確認はあとで説明するように何
が二つの対向する線分かの定義により異なるだけである。
【０１０８】 図９に見られるように、線分４４のような等高線の各線分は二つの半平面４６
および４８の間の境界線と解釈できる。線分４４の側面上の、等高線５０と対向
する側にある平面４６は線分４４の「外」側にある。線分４４の側面上の、等高
線５０と同じ側にある平面４８は線分４４の「材料」側と呼ばれる。線分４４と
「対向する」線分５２との間の距離が確認されたら、材料側は「有効」として設
定される。
【０１０９】 線分４４と５６の間のトラック５４の幅が確認されたら外側が有効である。二
つの線分がそれらが互いに面しているかどうか、またそれらが同じ有効平面にあ
るかどうかを解析するために対にされる。図９の例では線分５２、５８および６
０のどれかが線分４４と対にされる。
【０１１０】 検出工程は都合よくパーセントで表された閾値処理を用いたので、新しいタイ
プの回路ごとに幅と距離に対する新しい閾値をプログラムする必要がない普遍的
な方法を提供する。もちろんパーセントは設計値により表現される。例えば、二
つの線分間の距離が設計値の２倍より小さい場合に問題となるときは閾値は５０
％に設定される。
【０１１１】 線分間の幅を確認するのに絶対値に基づく閾値も使用できることはもちろんで
ある。
【０１１２】 二つの線分間の間隔を決定するのに線分の方向に依存し、かつ二つの線分間に
一つ以上の異常があるかどうかに依存する、異なるアプローチを選択してもよい
。
【０１１３】 異常が二つの平行線分間に検出された場合、二つの線分間の間隔は二つの線分
間の距離として単純に定義される。
【０１１４】 二つの線分６２と６４が平行でない場合（図１０参照）、間隔はそれらの間の
角度として任意に定義される。そのような場合、ある点から基準線分６２までの
距離は以下のように測定される。即ち二つの線分間の交点６８と、その点とを通
る線６６が測定される。その点と基準線分間の距離は線６６と基準線分６２間の
角度７２として定義される。
【０１１５】 どちらの場合も異常の各点と基準線分（対向する線分）との間の距離がまた計
算される。記録された最大および最小距離は異常を含む区間を定める。異常があ
る場合二つの線分間の有効間隔は二つの線分間の間隔引く区間である。正規化間
隔は二つの線分の有効間隔と間隔の比である。
【０１１６】 図１１は二つの線分８０および８２の間に複数の異常７４、７６および７８が
検出される場合、間隔の計算例を示す。
【０１１７】 この場合区間は各異常について計算される。一つ以上の異常の区間が重なる場
合（例えば異常７４および７６を参照）、これらの区間は一つの累積区間（ａ−
ｃ）を形成するように再グループ化される。累積（ａ−ｃ）および非累積（ｄ−
ｅ）区間は加算されて有効間隔を与える。繰り返すが正規化間隔は二つの線分間
の有効間隔と実際の間隔との比である。
【０１１８】 間隔と幅の確認は異常近傍のＰＣＢ領域においてのみ実行される。以下の記述
はこれらの領域がどのように決定されるかを説明している。これらの領域は異常
解析領域（ＡＡＲ）と呼ばれる。
【０１１９】 次に図１２に注目すれば、ＡＡＲは異常８６を囲む矩形８４として先ず決定さ
れる。異常８６の等高線を形成する点の座標を知ってそのような矩形を決定する
のに周知のアルゴリズムが使用できる。
【０１２０】 次に矩形８４は以下で定義される膨張係数（ＤＦ）により膨張される。即ち
【０１２１】
【数１６】 ただし、％ｒｅｓは有効ＡＡＲ８８を与える正規化間隔あるいは正規化幅につい
ての所定の閾値である。
【０１２２】 矩形８８の中に囲まれた領域の外にある要素は、それが異常８６との組合せで
欠陥を生じ得ないと見なされるのでさらなる解析を考慮しないのが都合がよい。
しかしながら線分８９〜９１および上記のように対にされ、かつＡＡＲ８８にあ
る線分８９〜９１’の全ては欠陥検査される。
【０１２３】 第２の異常のＡＡＲが第１の異常のＡＡＲに重なる場合、これら二つの異常の
組合せは欠陥を生じ得る。異常が欠陥検査された場合、そのＡＡＲが他の異常の
ＡＡＲと重ならないように確認が行なわれる。もし重なったら関係する異常を全
て囲む新しい矩形が作り出される。新しい矩形は膨張されて新しいＡＡＲを生み
出し、この最終工程は新しいＡＡＲが他のＡＡＲのどれにも重ならなくなるまで
繰り返される。このＡＡＲにおいても線分の全ての対は欠陥確認される。
【０１２４】 ＡＡＲは一つ以上の異常を含み、また大きさが比較的重要であり得るので各異
常が二つの線分間の間隔にあるかどうかを確認するために試験が実行される。試
験を実行するのに以下の二つの規則を実施すると都合がよい。
【０１２５】 第１の条件はＡＡＲを定める矩形は二つの対にされた線分の二つの有効な半平
面に重ならなければならないということである。
【０１２６】 第２の条件は二つの線分が十分近接していなければならないということである
。より具体的には以下の基準が用いられる。即ち第１と第２の線分の間の異常の
距離の合計はそれらの間の半値幅より小さくなければならない。二つの線分間の
最大距離は蓄えられ、かつここではｄｓｅｇｍａｘと呼ばれる。そのような基準
は好結果を生むことが分ったけれども、二つの線分が検査するのに十分近接して
いる場合は他の基準を用いてもよい。
【０１２７】 第１と第２の条件が満たされたら、異常は二つの線分間の間隔にあると考えら
れ、また対向する一対の線分が欠陥検査される場合に考慮される。
【０１２８】 図１３ａ、１３ｂおよび１３ｃに注目すれば、異常が許容幅あるいは間隔を超
えることにより欠陥を生じるかどうかを決定する方法３００を述べる。
【０１２９】 後で議論するように、狭い間隔の領域および重複領域の場合にもう二つの検査
が追加して実行される。
【０１３０】 異常を二つのグループに分けると都合がよい。即ち要素の異常であって、幅欠
陥を生じ得る異常と、要素の異常ではないが、間隔欠陥を生じ得る異常である。
【０１３１】 要素の異常は比較的容易に選択される。実際、ＥＣＣの各等高線は一連の連続
する点に対応する。次にＣＣＣの等高線に重なるＥＣＣの等高線は二つに割られ
る。それに関してＥＣＣの等高線のどの点も要素上にある場合、等高線の全ての
点はこの要素上にあると考えられる。ＥＣＣ等高線のただ１点が要素上にない場
合、等高線は要素上ないと考えられる。ＥＣＣの各等高線のただ１点を確認する
ことにより、ここでＥＣＣspacingおよびＥＣＣwidthと呼ばれる二つのグループ
に異常を区別できる。方法３００は二つのグループについて独立に用いられる。
【０１３２】 二つのグループのそれぞれに対する方法３００の適用間の差は非常にわずかで
あり、簡単のために方法３００は総体的ＥＣＣと呼んで説明する。
【０１３３】 第１のステップ３０２はＥＣＣwidthにリストされる次の未検査異常を取るこ
とである。ステップ３０２が実行される第１回目は、次の異常はリストされた最
初の異常であることはもちろんである。この異常は現在異常（ＣＡ）と呼ばれる
。
【０１３４】 ステップ３０４はＣＡのＡＡＲと重なるその対応するＡＡＲを有するＥＣＣの
異常を見つけることにある。
【０１３５】 ステップ３０６においてこれらの異常はＥＣＣリストにおいて検査済みとして
マークされ、現在異常リスト（ＣＡＬ）に入れられる。ＡＡＲは上記のように再
評価され（ステップ３０６）、ステップ３０４および３０６は未検査異常が新し
いＡＡＲと重なるそのＡＡＲをもたなくなるまで繰り返される。
【０１３６】 ステップ３０８においてＡＡＲ内に囲まれたＣＣＣの全ての等高線が新しいＮ
ＳＬにリストされる。
【０１３７】 ステップ３１０においてＮＳＬの全ての線分が解析済みとしてマークされてい
るかどうかが確認される。もしそうでなかったらＮＳＬの次の未解析線分が現在
線分（ＣＳ）になり、ＣＳがＮＳＬにおいて解析済みとしてマークされ（ステッ
プ３１１）、工程がステップ３１６まで続く。
【０１３８】 ＮＳＬの全ての線分が解析済みとしてマークされたら、ステップ３１２におい
てＥＣＣの全ての異常が検査済みとしてマークされたかどうかが確認される。そ
うでない場合、ステップ３０２が次の異常について繰り返される。そうであれば
、異常の検査は終了し、全工程が停止される（ステップ３１４）。
【０１３９】 ステップ３１６はＮＳＬの次の未解析線分が上記の基準を用いてＣＳと対向す
るかどうかを確認することにある。そのような場合、工程はステップ３２０を続
ける。そうでない場合でかつＮＳＬの最後に達した場合（３１８）、ステップ３
１０が繰り返される。最後に達しない場合はステップ３１６が繰り返される。
【０１４０】 ステップ３２０においてＣＳと、ＣＳに対向する線分とを考慮してｄｓｅｇｍ
ａｘが上記のように計算される。
【０１４１】 ステップ３２２においてＣＡＬが別の未検査異常を含むかどうかが確認される
。そうである場合、ＣＡＬにおける次の未検査異常がＣＡとして設定され（ステ
ップ３２４）、工程はステップ３２６を続ける。そうでない場合この方法はステ
ップ３３０を進める。
【０１４２】 ステップ３２６においてＣＡのＡＡＲがＣＳとそれに対向する線分の両方の有
効半平面と重ならない場合、ステップ３２２が繰り返される。もし重なる場合こ
の方法はステップ３２８を進める。
【０１４３】 ステップ３２８においてＣＳへの最小距離（ＭＤ１）と対向する線分への最小
距離（ＭＤ２）と、最大および最小間隔（ＭＡＳおよびＭＩＳ）がＣＡの各点に
ついて計算される。
【０１４４】 検出された全ての異常の中から二つの線分の間隔内にある異常が決定される（
ステップ３３０）。試験は以下の通りである。即ちもし
【数１７】 なら異常は二つの線分の間の間隔にあるとは考えられない。間の間隔にない異常
はＣＡＬから除去される（ステップ３３２）。
【０１４５】 ＣＡＬが空の場合、工程はステップ３１０に戻る（ステップ３３４）。
【０１４６】 ステップ３３６において各異常に占領された領域は都合よく区間の形式をした
全ての占領された領域（ＡＯＲ）のリストに蓄えられる。ＡＯＲリストは各異常
に対するＭＡＳおよびＭＩＳを含む。二つの領域が重なる場合、それらの区間は
加算される。
【０１４７】 ステップ３３８において正規化された間隔は上記のように計算され。実際ＣＳ
とそれに対向する線分間の有効間隔が計算される。それは二つの線分間の間隔引
くＡＯＲの間隔合計に等しい。正規化された間隔は有効間隔の、二つの線分間の
実際の間隔に対する比に等しい。
【０１４８】 正規化された間隔が％ＲＥＳ値より悪い場合欠陥がステップ３４０において検
出される。
【０１４９】 ステップ３４２において検出された欠陥が特徴付けられ欠陥リストに蓄えられ
る。より具体的には異常と二つの線分（ＣＳとＣＳに対向する線分）が蓄えられ
る。工程は次にステップ３１０に戻る。
【０１５０】 狭い間隔領域の検査 狭い領域からの多角形Ｔk+1も以下の二つの理由から検査されると都合がよい
。即ち ＊ 多層モデルのそれらの寸法が小さすぎる可能性がある。 ＊ モデルの二つの線分間の間隔が正しくても画像の対応する領域が正しくない 可能性がある。
【０１５１】 一般的に言って多角形Ｔk+1のリスト中の二つの対向する線分は幅を有する間
隔を生じる。それらの間隔のいくつかは、対応する幅が所定の閾値内にない場合
、欠陥に相当する。
【０１５２】 より具体的には小さすぎる多層モデル上の寸法は層間の重要なアライメントず
れを示している。これは間隔を所定の基準で試験することにより検出される。例
えば二つの異なる材料間の間隔が例えばＰＣＢの製造により設定された最小間隔
値より確実に悪くないことを確認してもよい。より小さい場合、二つの層間にア
ライメント問題が検出される。
【０１５３】 方法３００による異常検出によりＰＣＢの二つの要素間の誤った間隔を検出で
きない可能性がある。
【０１５４】 実際、上記で議論したように、異常の検出はモデル内の等高線とＰＣＢ画像内
に検出された等高線との間の所定の許容量内で行なわれる。しかしながら間隔に
許容された欠陥の最小寸法は間隔の寸法に依存する。例えば等高線位置の許容量
がモデル上の幅の２５％であり、領域の最小幅がモデルの幅の５０％であるとす
ると異常はアルゴリズム３００により検出されない。
【０１５５】 図１４に注目すれば、第１の異常９０が許容マージン内の等高線（９１）のず
れを生じ、公称幅９２の２５％であり、対向する等高線９３近傍の第２の異常９
４もそうである。両者とも許容マージン９２および９６内であるので二つの異常
はどちらも方法３００により検出されない。しかしながら二つの異常の組合せは
間隔をその公称幅の５０％だけ狭くすることに寄与する。
【０１５６】 図１５に示す以下の基準は狭い間隔（間の間隔）の領域において欠陥を検出す
る本発明の方法により設定される。
【０１５７】 ステップ４００において間隔の計算幅が例えば製造により指定された閾値より
悪い場合、層のアライメント誤差が検出される。
【０１５８】 そうでなくて、かつ幅が等高線位置についての許容マージンの４倍より悪い場
合（ステップ４０２）、欠陥が存在し、間隔の幅がＰＣＢ画像上で測定される。
【０１５９】 測定幅がモデル上の幅の５０％より悪い場合（ステップ４０４）要素間の領域
（間の間隔）は正しくなく、欠陥が検出される。
【０１６０】 図１６および１７に示すようにベクトルモデル上の間隔９８の測定は多角形の
線分が交差するまで（図１７の１０２参照）多角形を徐々に狭める（矢印１０１
参照）ことにより行なわれると都合がよい。この工程は浸食と呼ばれる。
【０１６１】 浸食率は間隔９８の幅の指標である。例えば浸食率は交差が起こるまで高く設
定されると都合がよい。その後、多角形１００を膨張するために率が下げられる
。そうして浸食を再開するために、別の交差が生じるまで率が再び下げられる。
工程は浸食率が必要な解像力に等しいか悪くなるまで繰り返される。前に議論し
たように解像力は画素以下のオーダであると都合がよいので率は画素数の分数で
表される。
【０１６２】 画像上の間隔測定は間隔を区別する、等高線の抽出により行なわれる。これら
の等高線は同じ要素に必ずしも対応しないし、必ずしも閉じた等高線を生じない
ことが特筆される。その場合、等高線は多角形を形成するために閉じられる。ベ
クトルモデルにおける多角形の浸食に関して上で議論した方法は等高線の幅を測
定するのに用いられる。
【０１６３】 本発明の精神から逸脱することなくベクトルモデルおよび画像の両方の間隔を
測定するのに他の方法も使用できる。
【０１６４】 もちろん狭い領域中の欠陥を検出するために他の閾値あるいは基準を用いても
よい。
【０１６５】 重複領域の検査 式１１で得られた重複領域は前節に述べたのと同じ二つの理由から検査される
。
【０１６６】 しかしながら重複領域の場合、別の問題が生じる。即ち層の一つ以上の等高線
が重複層によりＰＣＢ画像上で隠されることがある。この場合二つの可能性が存
在する。
【０１６７】 上の層の等高線は外挿が可能であり、線分の部分は見える可能性がある。そう
でない場合、見える等高線だけが検出される。
【０１６８】 重複領域内の欠陥検出は一般的には図１５で述べたのと同じ基準に基づくので
ここではこれ以上詳細に述べない。
【０１６９】 狭い領域により、あるいは重複領域により生じる欠陥はさらなる解析のために
特徴付けられかつファイルに蓄えられると都合がよい。このファイルは他の検出
された欠陥を記憶しまた特徴づけするのに使用されるファイルと同じである。
【０１７０】 本発明はその好ましい実施例を通じて説明したが、添付の請求の範囲に定めら
れる本発明の精神と本質から逸脱することなく変形できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 プリント回路基板（ＰＣＢ）上の欠陥の例を示す模式図である。
【図２】 本発明の実施例によるＰＣＢ上の表面欠陥を検出するシステムを
示すブロック図である。
【図３】 本発明の実施例によるＰＣＢ上の表面欠陥を検出する方法を示す
フローチャートである。
【図４】 図３の等高線同定ステップを示すフローチャートである。
【図５】 ＰＣＢとそのコンピュータモデルの両方を示す模式図であり、そ
れらのアライメントに対する基準点の選択を示す。
【図６ａ】 ３層モデルのＰＣＢから重ねられた多角形を示す模式図である
。
【図６ｂ】 下層を引き算した後の図６ａの重ねられた多角形を示す模式図
である。
【図６ｃ】 図６ａの多角形の積集合を示す模式図である。
【図７ａ】 図６ａの多角形を示す模式図であり、狭い領域を示す。
【図７ｂ】 膨張後の図７ａの多角形P１およびＰ３を示す模式図である。
【図７ｃ】 図７ａの多角形の重ね合わせの結果を示す模式図である。
【図８】 ＰＣＢの領域上の見失った等高線の検出を示す模式図である。
【図９】 図３の異常の中から欠陥を検出するステップにおける二つの有効
な半平面の定義を示す模式図である。
【図１０】 線分が平行でない場合に二つの線分間の距離の測定を示す模式
図である。
【図１１】 二つの線分間の累積区間の測定を示す模式図である。
【図１２】 異常解析領域（ＡＡＲ）の決定を示す模式図である。
【図１３ａ】〜
【図１３ｃ】 異常が許容幅あるいは許容間隔を超えるかど
うかを決定する方法を示すフローチャートである。
【図１４】 狭い間隔領域にある欠陥を示す模式図である。
【図１５】 狭い間隔領域にある欠陥を検出する決定肢を示す図である。
【符号の説明】
２０ システム ３０ 位置決めシステム ２２ コンピュータ ２４ フレーム取り込み装置 ２６ 照明アセンブリー ２８ カメラ ３０ 位置決めシステム ３２ 軸制御装置 ３２ 層 ３４ サーボ制御装置 ３４ ＰＣＢ画像 ３６ 画像処理カード ３６ 水平線分 ３８ 垂直線分 ４０ 交点 ４２ 構成要素 ４４ 線分 ４６ 半平面 ４８ 半平面 ５０ 等高線 ５２ 対向する線分 ５４ トラック ５６ トラック ５８ 線分 ６０ 線分 ６２ 基準線分 ６４ 線分 ６８ 交点 ７２ 角度 ７４ 異常 ７６ 異常 ７８ 異常 ８０ 線分 ８２ 線分 ８４ 異常を囲む矩形 ８６ 異常 ８８ ＡＡＲ ８９ 線分 ９０ 第１の異常 ９１ 線分 ９１’ 線分 ９２ 許容マージン ９３ 等高線 ９４ 第２の異常 ９６ 許容マージン ９８ 間隔 １００ 多角形
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｈ０５Ｋ 3/00 Ｈ０５Ｋ 3/00 Ｑ (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ，ＴＲ)，ＯＡ(ＢＦ ，ＢＪ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ， ＭＬ，ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，Ｇ Ｍ，ＫＥ，ＬＳ，ＭＷ，ＭＺ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＴＺ ，ＵＧ，ＺＷ)，ＥＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ， ＭＤ，ＲＵ，ＴＪ，ＴＭ)，ＡＥ，ＡＧ，ＡＬ，ＡＭ， ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ，ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，Ｂ Ｚ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＲ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ ，ＤＭ，ＤＺ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＤ，ＧＥ， ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ，ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＮ，ＩＳ，Ｊ Ｐ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＡ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ， ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＭＺ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，Ｒ Ｏ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＳＬ，ＴＪ ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＴＺ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＺ，ＶＮ， ＹＵ，ＺＡ，ＺＷ (72)発明者 カンティン，ミヒャエル カナダ国 ジェー４ダブリュー ３エル２ ケベック、ブロサード、ブルバード マ リエ−ヴィクトリン 7680、アパートメン ト 1410 (72)発明者 ベラード， ルイス カナダ国 エイチ２エル ３ダブリュー１ ケベック、モントロール、セイント−ア ンドレ 3948 (72)発明者 ガウティアー，ジョナサン カナダ国 ジェー３イー １エル１ ケベ ック、 サント−ジュリ、ビー デ ベン ツ 1737 Ｆターム(参考） 2F065 AA49 AA51 BB02 CC01 EE09 FF41 FF61 JJ03 JJ26 MM02 NN17 QQ00 QQ03 QQ13 QQ23 QQ24 QQ25 QQ26 QQ27 QQ28 QQ32 QQ33 QQ42 RR06 RR09 TT02 2G051 AA65 AB02 AB05 BB20 CA04 EA08 EA12 EA14 EA16 EB01 EC05 ED11 ED12 ED15 ED21 ED22 5B057 AA03 BA12 CA08 CA12 CA16 CD01 CE06 DA03 DA07 DA08 DB02 DB09 DC02 DC16 DC33 5L096 AA06 BA03 CA04 EA02 EA14 EA23 FA06 FA17 FA66 FA69 GA03 GA04 GA51 HA07

Claims (42)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 構成要素を含む少なくとも一つの層を有するプリント回路基
    板（ＰＣＢ）上の表面欠陥を検出する方法であって、前記方法がＰＣＢのデジタ
    ル画像を供給するステップと、前記ＰＣＢ画像上のエッジを同定するステップと
    、ＰＣＢの前記少なくとも一つの層上の各構成要素に対する対応するコンピュー
    タモデルを供給するステップと、前記同定されたエッジを前記コンピュータモデ
    ルと比較することによりＰＣＢ画像上の異常を検出するステップと、前記検出さ
    れた異常のそれぞれに対し前記検出された異常が表面欠陥に対応するかどうかを
    決定するステップとを含むことを特徴とする方法。
  2. 【請求項２】 前記少なくとも一つの層上の各構成要素の前記コンピュータ
    モデルが線分を含むことを特徴とする請求項１記載のＰＣＢ上の表面欠陥を検出
    する方法。
  3. 【請求項３】 前記エッジ同定ステップが前記ＰＣＢ画像上の数値グラディ
    エントを計算してグラディエント画像を生じるステップと、前記グラディエント
    画像を閾値処理して閾値画像を生じるステップと、前記閾値処理された画像を輪
    郭化するステップと、輪郭化された画像のエッジを求めるステップとを含むこと
    を特徴とする請求項１記載のＰＣＢ上の表面欠陥を検出する方法。
  4. 【請求項４】 エッジを求めるステップが少なくとも一つの画素の連鎖をを
    生じ、かつ輪郭化された画像の画素の前記連鎖の前記少なくとも一つのそれぞれ
    を画素座標のベクトルとして蓄えるステップと、前記画素座標を用いて画素の前
    記少なくとも一つの連鎖の２階微分を推定するステップとを含み、それによりゼ
    ロを通過する点が前記エッジに対応することを特徴とする請求項３記載のＰＣＢ
    上の表面欠陥を検出する方法。
  5. 【請求項５】 さらにＰＣＢ画像の光度を補正するステップを含むことを特
    徴とする請求項３記載のＰＣＢ上の表面欠陥を検出する方法。
  6. 【請求項６】 さらに前記補正された画像をフィルタリングするステップを
    含むことを特徴とする請求項５記載のＰＣＢ上の表面欠陥を検出する方法。
  7. 【請求項７】 前記供給されたコンピュータモデルが前記層のそれぞれに対
    するベクトルモデルを含むことを特徴とする請求項１記載のＰＣＢ上の表面欠陥
    を検出する方法。
  8. 【請求項８】 前記ベクトルモデルが各層の全ての構成要素の多角形表現を
    含むことを特徴とする請求項７記載のＰＣＢ上の表面欠陥を検出する方法。
  9. 【請求項９】 前記コンピュータモデルの前記少なくとも一つの層のそれぞ
    れが、異常検出ステップの前に前記ＰＣＢ画像にアライメントされることを特徴
    とする請求項２記載のＰＣＢ上の表面欠陥を検出する方法。
  10. 【請求項１０】 コンピュータモデルの前記少なくとも一つの層のそれぞれ
    に対して少なくとも一つの基準点が選択され、前記基準点が前記対応する層を前
    記ＰＣＢ画像にアライメントするのに用いられることを特徴とする請求項９記載
    のＰＣＢ上の表面欠陥を検出する方法。
  11. 【請求項１１】 前記各層を前記ＰＣＢ画像にアライメントするために前記
    コンピュータモデルの各層の全ての線分に対して前記各層の回転、並進、縮尺お
    よび不良斜視を補償するように変換が適用されることを特徴とする請求項９記載
    のＰＣＢ上の表面欠陥を検出する方法。
  12. 【請求項１２】 前記アライメントされた層が重ね合わされることを特徴と
    する請求項９記載のＰＣＢ上の表面欠陥を検出する方法。
  13. 【請求項１３】 前記供給されたコンピュータモデルが各層上のすべての構
    成要素の多角形表現を含むベクトルモデルであり、前記多角形が少なくとも一つ
    の線分を含み、前記コンピュータモデルの前記層が、各層からの各多角形を他の
    層からの各多角形に重ね合わせることにより重ね合わされることを特徴とする請
    求項１２記載のＰＣＢ上の表面欠陥を検出する方法。
  14. 【請求項１４】 前記重ね合わせが各層に対する以下の反復公式、Ｐｖk+1
    ＝（Ｐｖk−Ｐk+1）∪Ｐk+1（ただしＰkは現在の層における線分のベクトル表現
    のリストであり、Ｐｖkは前の層の重ね合せにより生じた線分のベクトル表現の
    リストであり、Ｐｖk+1はある層を前の層に重ね合わせることにより生じた線分
    のベクトル表現のリストであり、Ｐｖ1＝Ｐ1）を用いて行なわれることを特徴と
    する請求項１３記載のＰＣＢ上の表面欠陥を検出する方法。
  15. 【請求項１５】 前記コンピュータモデルが各要素の等高線を含むことを特
    徴とする請求項１記載のＰＣＢ上の表面欠陥を検出する方法。
  16. 【請求項１６】 前記コンピュータモデルが各等高線に対し前記等高線を囲
    む矩形モデルをさらに含むことを特徴とする請求項１５記載のＰＣＢ上の表面欠
    陥を検出する方法。
  17. 【請求項１７】 前記異常検出ステップがａ）ＰＣＢ画像の各画素に対し各
    構成要素の前記等高線の中の等高線が前記画素を囲むその対応する矩形を有する
    かどうかを確認し、もしそうでなかったら前記画素を異常の部分と考え、もしそ
    うなら、ｂ）前記画素が、前記画素を囲むその対応する矩形を有する前記等高線
    の部分であるかどうかを確認し、もしそうでなかったら前記画素が以上の部分で
    あると考えるステップを含むことを特徴とする請求項１６記載のＰＣＢ上の表面
    欠陥を検出する方法。
  18. 【請求項１８】 前記異常検出ステップが前記コンピュータモデルを用いて
    前記コンピュータモデルの画像を作り出すステップと、前記ＰＣＢ画像を前記コ
    ンピュータモデルの画像と比較するステップとを含むことを特徴とする請求項１
    記載のＰＣＢ上の表面欠陥を検出する方法。
  19. 【請求項１９】 欠陥を決定するステップが前記検出された異常を設計仕様
    と比較するステップを含むことを特徴とする請求項２記載のＰＣＢ上の表面欠陥
    を検出する方法。
  20. 【請求項２０】 ＰＣＢ画像上の異常を検出するステップが前記コンピュー
    タモデルにおける前記線分に対して外れている、ＰＣＢ画像中のエッジを検出す
    るステップと、前記検出された異常のそれぞれに対し、 ａ）前記検出された異常の一つの所定距離内に位置する前記コンピュータモデ
    ル内の第１の線分を決定し、 ｂ）前記対向する線分に対向する各線分に対し前記第１の線分と前記第１の線
    分に対向する前記線分との間の距離が所定の閾値内に有るかどうかを決定するこ
    とにより欠陥を決定するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１９記載
    のＰＣＢ上の表面欠陥を検出する方法。
  21. 【請求項２１】 前記第１の線分と前記対向する線分との間に一つ以上の異
    常がある場合、前記第１の線分と前記第１の線分に対向する前記線分との間の前
    記距離がそれらの間の有効間隔として計算されることを特徴とする請求項２０記
    載のＰＣＢ上の表面欠陥を検出する方法。
  22. 【請求項２２】 前記異常が重複異常と非重複異常を含み、前記有効間隔が
    全ての非重複異常と再グループ化された重複異常との間の区間の合計として計算
    されることを特徴とする請求項２１記載のＰＣＢ上の表面欠陥を検出する方法。
  23. 【請求項２３】 前記所定距離が前記検出された異常を囲む矩形により定義
    されることを特徴とする請求項２０記載のＰＣＢ上の表面欠陥を検出する方法。
  24. 【請求項２４】 前記囲む矩形が膨張されることを特徴とする請求項２３記
    載のＰＣＢ上の表面欠陥を検出する方法。
  25. 【請求項２５】 前記囲む矩形が別の異常を囲むかどうかを確認し、もしそ
    うなら前記別の異常を囲む矩形を再定義するステップをさらに含むことを特徴と
    する請求項２３記載のＰＣＢ上の表面欠陥を検出する方法。
  26. 【請求項２６】 前記矩形再定義ステップが反復的であることを特徴とする
    請求項２５記載のＰＣＢ上の表面欠陥を検出する方法。
  27. 【請求項２７】 前記閾値が比率形式であることを特徴とする請求項２０記
    載のＰＣＢ上の表面欠陥を検出する方法。
  28. 【請求項２８】 前記異常検出ステップが前記コンピュータモデルの各層ｋ
    に対し以下の反復公式、Ｔk+1＝（Ｔk−Ｐk+1）∪（（Ｄ（Ｐk+1）∩Ｄ（Ｐｖk
    ））−Ｄ（Ｐk+1∩ＰｖK））（ただしＰk+1は前の層における多角形のベクトル
    表現のリストであり、Ｐｖkは前の層の重ね合せにより生じた多角形のベクトル
    表現のリストであり、Ｐｖk+1はある層を現在の層に重ね合わせることにより生
    じる多角形のベクトル表現のリストであり、Ｄは多角形のリストにある全ての多
    角形の膨張を行なう関数であり、Ｔ1＝Ｄ（Ｐ1）∩Ｄ（Ｐ1））を用いて前記層
    ｋの狭い領域にある多角形Ｔkのリストを決定するステップを含み、多角形の前
    記リストにおける二つの対向する線分が幅を有する間隔を生じ、前記間隔のそれ
    ぞれが、前記対応する幅が所定の閾値内にない場合に欠陥に対応することを特徴
    とする請求項1３記載のＰＣＢ上の表面欠陥を検出する方法。
  29. 【請求項２９】 前記間隔の前記幅が前記多角形のそれぞれの浸食により決
    定されることを特徴とする請求項２８記載のＰＣＢ上の表面欠陥を検出する方法
    。
  30. 【請求項３０】 前記異常検出ステップが前記少なくとも一つの層ｋのそれ
    ぞれに対し以下の公式、即ちＯk+1＝（Ｏk−Ｏk+1）∪（Ｐk+1∩Ｐｖk）（ただ
    し、Ｐk+1は前の層における多角形のベクトル表現のリストであり、ＰｖKは前の
    層の重ね合せにより生じた多角形のベクトル表現のリストであり、Ｏ1はゼロで
    ある。）を用いてＰＣＢのコンピュータモデル上の重なる領域における多角形Ｏ k のリストを決定するステップを含み、多角形の前記リストにおける二つの対向
    する線分が幅を有する間隔を生じ、前記間隔のそれぞれが、前記対応する幅が所
    定の閾値内にない場合に欠陥に対応することを特徴とする請求項1３記載のＰＣ
    Ｂ上の表面欠陥を検出する方法。
  31. 【請求項３１】 多角形の前記リストが見える等高線と、隠れた等高線とを
    含み、前記等高線が前記見える等高線を用いて外挿されることを特徴とする請求
    項３０記載のＰＣＢ上の表面欠陥を検出する方法。
  32. 【請求項３２】 前記検出された異常をコンピュータファイルにおいて指示
    するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１記載のＰＣＢ上の表面欠陥
    を検出する方法。
  33. 【請求項３３】 前記画像がビットマップ形式であることを特徴とする請求
    項１記載のＰＣＢ上の表面欠陥を検出する方法。
  34. 【請求項３４】 前記ビットマップがグレーレベルを含むことを特徴とする
    請求項３３記載のＰＣＢ上の表面欠陥を検出する方法。
  35. 【請求項３５】 ＰＣＢ上の表面欠陥を検出するシステムであって、ＰＣＢ
    のモデルを含み、かつＰＣＢ画像上のエッジを同定するように構成され、かつ前
    記同定されたエッジを前記コンピュータモデルと比較することによりＰＣＢ画像
    上の異常を検出し、かつ検出された異常のそれぞれに対し前記検出された異常が
    表面欠陥に対応するかどうかを決定するコンピュータと、ＰＣＢ上に照明を供給
    する、前記コンピュータに接続された照明アセンブリーと、前記コンピュータに
    接続されたフレーム取り込み装置と、ＰＣＢ上の画像を撮影する、前記フレーム
    取り込み装置に接続されたカメラと、前記フレーム取り込み装置に接続された位
    置決めシステムとを前記システムが備えることを特徴とするシステム。
  36. 【請求項３６】 前記コンピュータがさらに照明アセンブリーを制御するよ
    うに構成されることを特徴とする請求項３５記載のシステム。
  37. 【請求項３７】 前記位置決めシステムが軸制御装置およびサーボ制御装置
    を介して前記フレーム取り込み装置に接続されることを特徴とする請求項３５記
    載のシステム。
  38. 【請求項３８】 前記フレーム取り込み装置および前記コンピュータと対話
    する画像処理カードをさらに備えることを特徴とする請求項３５記載のシステム
    。
  39. 【請求項３９】 前記カメラが電荷結合装置（ＣＣＤ）であることを特徴と
    する請求項３５記載のシステム。
  40. 【請求項４０】 前記ＣＣＤが線モードで動作するように構成されることを
    特徴とする請求項３９記載のシステム。
  41. 【請求項４１】 前記ＣＣＤがマトリックスモードで動作するように構成さ
    れることを特徴とする請求項３９記載のシステム。
  42. 【請求項４２】 前記位置決めシステムが少なくとも一つのサーボモータを
    含むことを特徴とする請求項３５記載のシステム。
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