JP2006194607A - 基板検査装置並びにそのパラメータ設定方法およびパラメータ設定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】基板検査装置に用いられるパラメータを自動生成可能な技術を提供する。
【解決手段】パラメータ設定装置が、良品画像の検査領域内の各画素の色を対象点として、不良品画像の検査領域内の各画素の色を除外点として、それぞれ色空間にマッピングし、対象点の数と除外点の数の差が最大となるような色範囲を求める。次に、各検査領域から色範囲に含まれる画素領域を抽出し、その画素領域のもつ特徴量の分布から、良・不良を分離するためのしきい値と、良品分布と不良品分布との分離度とを求める。そして、検査領域を変更しながら上記処理を繰り返して、各々の検査領域について色範囲、しきい値および分離度を算出し、分離度が最大となった検査領域、色範囲およびしきい値をそれぞれ基板検査で用いるパラメータとして設定する。
【選択図】図６

Description

本発明は、基板検査装置で用いられるパラメータを自動生成するための技術に関する。

従来より、多数の電子部品が実装されたプリント基板の半田実装品質を検査するための基板検査装置が提案されている。この種のプリント基板において「電子部品の電極部とランドを半田付けした際の半田盛りの形状」を半田フィレットと呼ぶが、電子部品の電極部の濡れ上がりによっては、半田フィレットが形成されているように見えて、実は電子部品と半田フィレットが未接触な場合もある。よって、半田付けの良否を検査するには、自由曲線からなる半田フィレットの形状を正確に捉える必要がある。

しかしながら、従前の基板検査装置では、モノクロ（単色）単一照明を光源に用いていたために、半田フィレットの３次元形状を画像解析するのが困難であった。それゆえ、半田付けの良否を判定することができず、基板検査装置として実用に耐えるものではなかった。

このような課題を解決するため、本出願人は、図１６に示す方式の基板検査装置を提案した（特許文献１参照）。この方式は３色光源カラーハイライト方式（もしくは単にカラーハイライト方式）とよばれるもので、複数の色の光源で検査対象を照らすことによって半田フィレットの３次元形状を疑似カラー画像として得る技術である。

プリント基板の自動検査の実用化は、実質、このカラーハイライト方式技術の登場以降であると言われている。特に、電子部品が小型化する現在では、半田フィレット形状を目視で判別することも困難であり、カラーハイライト方式の基板検査装置なしでは基板検査が成り立たないと言うこともできる。

図１６に示すように、カラーハイライト方式の基板検査装置は、基板１１０上の検査対象１０７に異なる入射角で三原色光を照射する投光部１０５と、検査対象１０７からの反射光を撮像する撮像部１０６と、を備える。この投光部１０５は、異なる径を有し、かつ制御処理部からの制御信号に基づき赤色光、緑色光、青色光を同時に照射する３個の円環状光源１１１，１１２，１１３により構成されている。各光源１１１，１１２，１１３は、検査対象１０７の真上位置に中心を合わせ、かつ検査対象１０７から見て異なる仰角に対応する方向に配置されている。

かかる構成の投光部１０５で検査対象（半田フィレット）１０７を照射すると、撮像部１０６には、検査対象１０７の表面の傾斜に応じた色の光が入射する。よって、図１７に示すように、電子部品の半田付けが良好であるとき／部品が欠落しているとき／半田不足の状態であるときなど、半田フィレットの形状に応じて、撮像画像の色彩パターンに明確な差異が現れる。これにより、半田フィレットの３次元形状を画像解析するのが容易になり、電子部品の有無や半田付けの良否を正確に判定することができるようになる。

カラーハイライト方式の基板検査装置では、「あるべき良品の色」や「あるべき不良品の色」を表す色パラメータ（色条件）を予め設定しておき、検査画像の中から色パラメータに該当する色領域を抽出し、その抽出された領域のもつ種々の特徴量（たとえば、面積や長さ）に基づいて良否の判定を行う。したがって、実際の検査に先立ち、検査に用いる色パラメータ、特徴量の種類、良品と不良品とを切り分けるための判定条件（たとえば、しきい値）などを設定しておく必要がある。この色パラメータ、特徴量および判定条件を
合わせて検査ロジックもしくは検査パラメータと呼び、また検査ロジックを設定・調整することを一般にティーチングと呼ぶ。

検査精度を向上するためには、良品の示す特徴量と不良品の示す特徴量との間に有意かつ明確な差異が現れるように色パラメータを設定することが肝要である。すなわち、色パラメータのティーチングの善し悪しが検査精度を直接左右すると言える。

そこで本出願人は、図１８に示すように、カラーハイライト方式における色パラメータの設定を支援するためのツールを提案している（特許文献２参照）。このツールでは、色パラメータとして、赤、緑、青の各色相比ＲＯＰ、ＧＯＰ、ＢＯＰおよび明度データＢＲＴのそれぞれの上限値および下限値の設定が可能である。図１８の入力画面には、色パラメータの設定値を入力するための色パラメータ設定部１２７とともに、設定された各色パラメータにより抽出される色彩の範囲を表示するための設定範囲表示部１２８が設けられている。この設定範囲表示部１２８には、所定の明度の下で得られるすべての色彩を示した色合い図１３４が表示されており、オペレータが各色パラメータの上限値、下限値を設定すると、色合い図１３４上には、設定された色パラメータにより抽出される色彩を囲むような確認領域１３５が表示される。また、２値化表示ボタン１２９を押すと、現在の色パラメータによる抽出結果が二値画像で表示される。このツールによれば、オペレータは、確認領域１３５や二値画像を見ながら、適切な抽出結果が得られるまで色パラメータの追い込みを行うことができる。
特開平２−７８９３７号公報 特開平９−１４５６３３号公報 特開平１１−３３７４９８号公報

基板検査装置は、プリント基板の実装品質について一度に複数の検査項目を高速かつ正確に検査することが出来るという利点がある。ただし、基板検査装置の実稼動にあたっては、個別の検査対象に合わせて検査ロジック各々のティーチングを行い、不良品の見逃しがなく、かつ、良品を不良品と判定してしまう過検出が許容値（あらかじめ想定する値）以下に抑え込めるまで、判定精度を十分に高めなければならない。

不良品の見逃しと過検出について補足すれば、どのような検査であっても不良品の流出は絶対に許されない。不良品と良品の判定が難しい場合は、良品を不良品と判定する方を良しとするが、過検出が多くなると良品を不良品として廃棄するロスコストが増えるか、不良品の再検査が必要となり、検査を自動化するメリットがなくなってしまう。

ところが、カラーハイライト方式の基板検査装置では、実用に耐え得る高度な基板検査が可能な反面、不良品の見逃しと過検出を目標値まで抑え込むためのティーチングが難しい。上述した色パラメータ設定支援ツールを利用したとしても、結局、色パラメータの追い込みはオペレータの経験と勘に頼る部分が大きいため、設定ミスの発生は避けられない。しかも、どれだけ優れたオペレータでも試行錯誤的に調整を繰り返さなければならず、非効率的であり、多大な労力と調整時間を要してしまうという問題がある。

また、カラーハイライト方式の基板検査装置の検査ロジックの中には、パラメータとして「検査領域」の設定を含むものがある。検査領域は、撮影によって得た原画像から検査対象となる検査画像（すなわち、色の分布を調査する範囲）を抽出する際に用いられるパラメータである。半田形状は、基板の種類、半田ペーストの状態などの様々な要因によって変化するため、それに応じて不良品の特徴が現れる箇所も異なってくる。カラーハイライト方式の基板検査装置では、良品と不良品の差異が最もよく現れる箇所に検査領域を設
定することで、検査精度を向上することができるのである。しかしながら、この検査領域の設定に関しても、従来はオペレータが経験と勘を頼りに試行錯誤的に設定するほか無かった。しかも、検査領域が変われば上述した色パラメータについても再度調整が必要となるため、ティーチングの負担が倍増することとなり問題となっていた。なお、検査領域の調整に関する手法が特許文献３に開示されているが、同手法は、プリント基板自体の検査に用いられるものであること、領域分割後の各領域の境界に単に膨張処理を施すものであることなどから、カラーハイライト方式の基板検査装置のティーチングに応用することはできない。

商品ライフサイクルの短命化が進む変化の激しい製造環境では、ティーチング作業の軽減、さらにはティーチングの自動化が強く望まれている。

本発明は上記実情に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、基板検査装置に用いられるパラメータを自動生成可能な技術を提供することにある。

本発明では、情報処理装置（パラメータ設定装置）が、まず、検査領域の初期値を設定する。そして、検査により検出されるべき部品を撮像して得られた複数の画像の各々から検査領域の部分を対象画像として抽出し、検査により除外されるべき部品を撮像して得られた複数の画像の各々から検査領域を除外画像として抽出する。たとえば、良品を検出する良品検査の場合には、実装状態の良好な部品の画像から対象画像が抽出され、実装状態の不良な部品の画像から除外画像が抽出される。逆に、不良を検出する不良検査の場合には、その不良をもつ部品の画像から対象画像が抽出され、それ以外の画像から除外画像が抽出される。

検査領域の初期値の設定方法は種々考えられるが、最も処理が簡単なのは、撮像して得られた画像（原画像）の全体、あるいは、原画像中のランド領域を初期検査領域とするものである。ともに処理は簡単であるが、ランド領域に設定する方が、配線パターン、スルーホールなどが検査領域から除外され、初期段階から余計なノイズを除去できるという点で有利である。

また、検査により検出されるべき部品を撮像して得られた複数の画像から選択もしくは作成された第１代表画像と、検査により除外されるべき部品を撮像して得られた複数の画像から選択もしくは作成された第２代表画像との、対応部分の間の色距離を算出し、画像全体を色距離が相対的に大きい部分と小さい部分とに分け、前記色距離が相対的に大きい部分を含む領域を検査領域の初期値に設定することも好ましい。

色距離が相対的に大きい部分は、良品と不良品との差異が特徴的に現れている部分、すなわち、適切な検査領域であるとみなせるからである。このように初期値を設定することで、後述する検査領域の追い込み処理を効率化することができる。なお、代表画像については、複数の画像の中から１つの画像を選択するか（無作為に選んでよい）、あるいは、複数の画像の中からいくつかの画像をサンプリングし、それらから平均画像を作成することで代表画像とすればよい。色距離は全ての画素について調べる必要はなく、画像をいくつかのブロック（小領域）に分けて、対応ブロックの代表色（平均の色、中央画素の色など）同士の色距離を調べるようにしてもよい。これにより色距離計算の負荷が軽減されるとともに、ノイズ除去効果により色距離の計算結果の信頼性も向上する。

また、検査領域の初期値をユーザに入力させることも好ましい。経験やノウハウにより、好ましい検査領域の大まかなあたりをつけることは比較的たやすいからである。このような初期値設定手法でも、後述する検査領域の追い込み処理を効率化することができる。

続いて、情報処理装置が、前記対象画像の各画素の色を対象点として、前記除外画像の各画素の色を除外点として、それぞれ色空間にマッピングする。そして、情報処理装置が、前記色空間を分割する色範囲であって、そこに含まれる対象点の数と除外点の数の差が最大となるような色範囲を求める。

ここで色空間は、明度、色相、彩度の３軸から少なくともなる多次元色空間であってもよいが、たとえば、対象画像に多く含まれ、かつ、除外画像にほとんど含まれない傾向にある色相についての彩度軸と明度軸からなる２次元色空間を用いることも好ましい。２次元色空間を採用することにより、色範囲の探索処理が簡単になる。また、２次元色空間において、色条件を彩度の下限と上限、および、明度の下限と上限から構成すれば、色範囲が矩形領域となり、色範囲の探索処理が一層簡単になる。

続いて、情報処理装置が、前記対象画像および前記除外画像のそれぞれから前記色範囲に含まれる画素領域を抽出して、その画素領域のもつ特徴量についての特徴量ヒストグラムを作成する。そして、前記特徴量ヒストグラムの度数分布に基づいて前記対象画像の特徴量と前記除外画像の特徴量とを分離するためのしきい値を算出し、前記特徴量ヒストグラムにおける前記対象画像の度数分布と前記除外画像の度数分布の間の分離度を算出する。

ここで特徴量としては、画素領域の面積、面積比、長さ、最大幅、重心、形状など種々のものが想定される。検査により検出すべき対象に応じて好ましい特徴量を１つまたは２つ以上採用すればよい。

以上のようにして、初期検査領域について色範囲、しきい値および分離度が算出された後、情報処理装置は検査領域の追い込み処理を実行する。具体的には、検査領域を変更しながら上記処理を繰り返して、各々の検査領域について色範囲、しきい値および分離度を算出する。その後、算出された中で分離度が最大となった検査領域、色範囲およびしきい値をそれぞれ基板検査で用いる検査領域、色条件、判定条件として設定する。

この処理により、検査パラメータである検査領域、色条件および判定条件が自動生成される。しかも、良品と不良品との差異が最もよく現れるように検査領域並びに色条件が設定されるので、検査精度を向上することができる。

上記追い込み処理における検査領域の変更方法は種々考えられるが、最も処理が簡単なのは、検査領域を変更する際に検査領域を所定の方向に所定量ずつ拡大または縮小する、というものである。あるいは、初期値の設定において、色距離が相対的に大きい部分と小さい部分とに分けられているのであれば、検査領域を変更する際に、色距離が相対的に大きい部分をより多く包含するように、または、検査領域中の色距離が相対的に大きい部分の割合が大きくなるように、検査領域を拡大または縮小することも好ましい。

上記追い込み処理の終了判定方法も種々考えられる。最も単純なアルゴリズムは、想定される全ての態様の検査領域について処理を行ったら終了するというものである。このような総当たり処理の場合には、分離度が最大となる検査領域を漏れなく発見できるという利点がある。また、分離度が所定の値を超えた時点で上記処理の繰り返しを終了するという方法も好ましい。あるいは、分離度の変化傾向から分離度のピークを検知した時点で上記処理の繰り返しを終了するという方法も好ましい。これらの方法では、分離度の最大値を発見できない可能性もあるが、分離度の好適値もしくは極大値を少ない繰り返し回数で発見できるという利点がある。

上記各処理は、情報処理装置のプログラムによって実行されるものである。このように自動生成されたパラメータ（検査領域、色条件、判定条件）は基板検査装置の記憶部に格納され、基板検査処理に供される。

基板検査装置は、基板上の実装部品に異なる入射角で複数の色の光を照射し、その反射光を撮像して得られた画像から検査領域を抽出し、その検査領域から前記色条件を満たす領域を抽出し、抽出された領域のもつ特徴量が、前記判定条件を満たすか否かで前記部品の実装状態を検査する。

なお、本発明は、上記処理の少なくとも一部を含む基板検査装置のパラメータ設定方法、または、かかる方法を実現するためのプログラムとして捉えることができる。また、本発明は、上記処理を実行する手段の少なくとも一部を有する基板検査装置のパラメータ設定装置、または、かかる装置を備えた基板検査装置として捉えることもできる。上記手段および処理の各々は可能な限り互いに組み合わせて本発明を構成することができる。

本発明によれば、基板検査装置に用いられるパラメータ（検査領域、色条件、判定条件）を自動生成することができ、ティーチング作業の軽減、さらにはティーチングの自動化を図ることが可能となる。

以下に図面を参照して、この発明の好適な実施の形態を例示的に詳しく説明する。

（基板検査システムの構成）
図１は、本発明の実施形態に係る基板検査システムのハードウェア構成を示している。

基板検査システムは、基板検査処理を実行する基板検査装置１と、この基板検査装置１の基板検査処理において用いられるパラメータを自動生成するパラメータ設定装置２とから構成される。基板検査装置１とパラメータ設定装置２は、有線もしくは無線のネットワーク、または、ＭＯやＤＶＤなどの記録媒体を介して、画像やパラメータなどの電子データの受け渡しを行うことができる。なお、本実施形態では基板検査装置１とパラメータ設定装置２が別体構成となっているが、基板検査装置本体にパラメータ設定装置の機能を組み込んで一体構成とすることも可能である。

（基板検査装置の構成）
基板検査装置１は、カラーハイライト方式により基板２０上の実装部品２１の実装品質（半田付け状態など）を自動検査する装置である。基板検査装置１は、概略、Ｘステージ２２、Ｙステージ２３、投光部２４、撮像部２５、制御処理部２６を備えている。

Ｘステージ２２およびＹステージ２３は、それぞれ制御処理部２６からの制御信号に基づいて動作するモータ（図示せず）を備える。これらモータの駆動によりＸステージ２２が投光部２４および撮像部２５をＸ軸方向へ移動させ、またＹステージ２３が基板２０を支持するコンベヤ２７をＹ軸方向へ移動させる。

投光部２４は、異なる径を有しかつ制御処理部２６からの制御信号に基づき赤色光，緑色光，青色光を同時に照射する３個の円環状光源２８，２９，３０により構成されている。各光源２８，２９，３０は、観測位置の真上位置に中心を合わせかつ観測位置から見て異なる仰角に対応する方向に配置されている。かかる配置により、投光部２４は基板２０上の実装部品２１に異なる入射角で複数の色の光（本実施形態では、Ｒ，Ｇ，Ｂの３色）を照射する。

撮像部２５はカラーカメラであって、観測位置の真上位置に下方に向けて位置決めしてある。これにより基板表面の反射光が撮像部２５により撮像され、三原色のカラー信号Ｒ，Ｇ，Ｂに変換されて制御処理部２６へ供給される。

制御処理部２６は、Ａ／Ｄ変換部３３、画像処理部３４、検査ロジック記憶部３５、判定部３６、撮像コントローラ３１、ＸＹステージコントローラ３７、メモリ３８、制御部（ＣＰＵ）３９、記憶部３２、入力部４０、表示部４１、プリンタ４２、通信Ｉ／Ｆ４３などで構成される。

Ａ／Ｄ変換部３３は、撮像部２５からのカラー信号Ｒ，Ｇ，Ｂを入力してディジタル信号に変換する回路である。各色相毎のディジタル量の濃淡画像データは、メモリ３８内の画像データ格納エリアへと転送される。

撮像コントローラ３１は、制御部３９と投光部２４および撮像部２５とを接続するインターフェイスなどを備える回路であり、制御部３９の出力に基づき投光部２４の各光源２８，２９，３０の光量を調整したり、撮像部２５の各色相光出力の相互バランスを保つなどの制御を行う。

ＸＹステージコントローラ３７は制御部３９とＸステージ２２およびＹステージ２３とを接続するインターフェイスなどを備える回路であり、制御部３９の出力に基づきＸステージ２２およびＹステージ２３の駆動を制御する。

検査ロジック記憶部３５は、基板検査処理に用いられる検査ロジックを記憶する記憶部である。基板検査装置１では、半田形状を検査するフィレット検査や部品の欠落を検査する欠落検査など、複数種類の検査処理を行うことができる。検査ロジックは、検査の種類ごとに用意されるものであって、画像中の検査対象範囲を規定するための検査領域、検査領域内の画像から所定の色彩パターン（画素領域）を抽出するための色パラメータ（色条件）、その色彩パターンから抽出する特徴量の種類、その特徴量に関する良否の判定条件などから構成される。

画像処理部３４は、基板２０上の部品２１を撮像して得られた画像から検査領域を抽出する処理、検査領域の画像（検査画像）から色パラメータを満たす領域を抽出する処理、および、抽出された領域から所定の特徴量を算出する処理を実行する回路である。判定部３６は、画像処理部３４で算出された特徴量を受け取り、その特徴量が所定の判定条件を満たすか否かで部品の実装状態の良否を判定する処理を実行する回路である。

入力部４０は、操作情報や基板２０に関するデータなどを入力するのに必要なキーボードやマウスなどから構成されている。入力されたデータは制御部３９へ供給される。通信Ｉ／Ｆ４３は、パラメータ設定装置２や他の外部装置などとの間でデータの送受信を行うためのものである。

制御部（ＣＰＵ）３９は、各種演算処理や制御処理を実行する回路である。記憶部３２は、ハードディスクやメモリから構成される記憶装置であって、制御部３９にて実行されるプログラムの他、基板のＣＡＤ情報、基板検査処理の判定結果などが格納される。

図２に基板検査装置１の機能構成を示す。基板検査装置１は、指示情報受付機能１０、基板搬入機能１１、ＣＡＤ情報読込機能１２、ステージ操作機能１３、撮像機能１４、検査ロジック読込機能１５、検査機能１６、判定結果書込機能１７、基板搬出機能１８を有する。これらの機能は、制御部３９が記憶部３２に格納されたプログラムに従って上記ハ
ードウェアを制御することによって実現されるものである。また、記憶部３２の内部には、ＣＡＤ情報を記憶するＣＡＤ情報記憶部３２ａと判定結果を記憶する判定結果記憶部３２ｂが設けられている。

（基板検査処理）
次に、上記基板検査装置１における基板検査処理について述べる。ここでは、基板検査処理の一例として、フィレット検査を説明する。フィレット検査とは、半田フィレットの形状が良好か否かを判定する処理である。

図３の上段に示すように、良品の半田フィレットでは、部品２１から基板２０上のランドにかけて山の裾野のような広い傾斜面が形成される。これに対し、半田不足が起こると傾斜面の面積が小さくなり、逆に半田過多の場合には半田フィレットがランド上に盛り上がった形状となる。

これらの半田フィレットを基板検査装置１で撮像すると、それぞれ図３の下段に示すような画像が得られる。赤色，緑色，青色の照射光はそれぞれ異なる角度で半田フィレットに入射するため、半田フィレットの傾斜に応じて撮像部２５に入射する反射光の色相が変化する。つまり、傾斜の急な部分では入射角度の最も浅い青色光の反射光が支配的となるのに対し、傾斜がほとんどない部分では赤色光の反射光が支配的となる。したがって、良品の半田フィレットでは青色の色相の領域が大きくなり、不良品の半田フィレットでは青色以外の色相の領域が大きくなるのである。

本実施形態のフィレット検査では、このような色彩パターンの傾向を利用し、青色領域の大きさ（面積）に基づいて半田フィレットの良否判定を行う。以下、図４のフローチャートに沿って、フィレット検査の処理の流れを具体的に説明する。

指示情報受付機能１０は、基板検査の実行を指示する指示情報が入力されるまで待ち状態にある（ステップＳ１００；ＮＯ、ステップＳ１０１）。入力部４０の操作により、もしくは、通信Ｉ／Ｆ４３を介して外部機器から指示情報が入力されると、指示情報受付機能１０が指示情報を、基板搬入機能１１、ＣＡＤ情報読込機能１２および検査ロジック読込機能１５に送る（ステップＳ１００；ＹＥＳ）。この指示情報には検査対象となる基板の情報（型番など）が含まれている。

検査ロジック読込機能１５は、基板の型番に対応する検査ロジックを検査ロジック記憶部３５から読み込む（ステップＳ１０２）。ここではフィレット検査用の検査ロジックが読み込まれる。検査ロジックには、検査領域（検査の対象となる領域を規定する情報）、色パラメータ（色条件）およびしきい値（判定条件）が含まれる。

また、基板搬入機能１１は、指示情報に基づいてプリント基板搬入部から検査対象となる基板２０をコンベヤ２７上に搬入し（ステップＳ１０３）、ＣＡＤ情報読込機能１２は、基板の型番に対応するＣＡＤ情報をＣＡＤ情報記憶部３２ａから読み込む（ステップＳ１０４）。

次に、ステージ操作機能１３は、読み込まれたＣＡＤ情報から基板２０の寸法、形状、部品の配置などの情報を得て、基板２０上に実装された複数の部品２１が順に観測位置（撮像位置）に位置合わせされるように、ＸＹステージコントローラ３７を介してＸステージ２２およびＹステージ２３を操作する（ステップＳ１０５）。

一方、撮像機能１４は、撮像コントローラ３１を介して投光部２４の３個の光源２８，２９，３０を発光させ、赤色、緑色、青色の光を同時に基板２０上に照射する。また、撮
像機能１４は、撮像コントローラ３１を介して撮像部２５を制御し、ステージ２２，２３の操作に同期して基板２０上の部品２１を撮像する（ステップＳ１０６）。撮像された画像はメモリ３８に取り込まれる。

次に、検査機能１６が、画像処理部３４によって撮像画像から半田領域を抽出する（ステップＳ１０７）。ここで抽出される半田領域は、検査ロジックの検査領域によって規定された領域である。検査領域は、たとえば、撮像画像に対する相対座標や、撮像画像中のランド領域あるいは部品領域に対する相対座標などで規定される。本実施形態では、図１２に示すように、ランド領域７２に対する上下左右の相対座標（画素数もしくは割合で指定される）により規定される矩形の検査領域７３を用いる。ただし検査領域の形状は矩形に限らず、円形、長円形、多角形、自由形状などどのような形状でもよい。なお、撮像画像中のランド領域または部品領域の特定はたとえばテンプレートマッチングにより自動で行うことができる。

続いて、検査機能１６は、抽出された半田領域（検査領域）を色パラメータを用いて二値化する（ステップＳ１０８）。ここで用いられる色パラメータは、青色の彩度の下限と上限、および、明度の下限と上限の４つの値で構成されている。二値化処理では、色パラメータで定義された色範囲内に含まれる画素が白画素に、それ以外の画素が黒画素に変換される。

図１２の右側は、二値化後の半田領域を示している。色パラメータで二値化することにより、半田領域中の青系色の領域が白画素として抽出され、良品画像と不良品画像の間の差異（特徴）が明確化していることがわかる。しかも、図１２から明らかなように、ランド領域７２の全体を比較する場合に比べて、検査領域７３の部分を比較した方が、良品画像と不良品画像との差異が極めて顕著に現れることがわかる。

続いて、検査機能１６は、画像処理部３４にて、白画素領域の特徴量を抽出する。ここでは特徴量として白画素領域の面積（画素数）が計算される。そして、検査機能１６は、白画素領域の面積値を判定部３６に引き渡し、判定部３６にて白画素領域の面積値としきい値とを比較する（ステップＳ１０９）。面積値がしきい値を超えた場合には（ステップＳ１０９；ＹＥＳ）、当該部品２１の半田実装品質が良と判定され（ステップＳ１１０）、面積値がしきい値以下の場合には（ステップＳ１０９；ＮＯ）、当該部品２１の半田実装品質が不良と判定される（ステップＳ１１１）。

判定結果書込機能１７は、上記判定結果をロケーションＩＤ（部品を特定するための情報）とともに判定結果記憶部３２ｂに書き込む（ステップＳ１１２）。

基板２０上のすべての部品について検査を行ったら、基板搬出機能１８がプリント基板搬送部によって基板２０を搬出し、基板検査処理を終了する（ステップＳ１１３）。

以上述べた基板検査処理によれば、２次元画像に現れる色彩パターンによって半田フィレットの３次元形状を的確に把握できるため、半田実装品質の良否を正確に判定可能となる。さらに、撮像画像から、良品と不良品の差異が明確に現れる箇所（検査領域）を抽出し、その検査領域を用いて検査を行っているため、良好な判定精度を得ることができる。

ところで、不良品の見逃しがなく、かつ、過検出が許容値以下になるような高い判定精度を実現するためには、予め検査ロジックの色パラメータ（色条件）およびしきい値（判定条件）を検査対象に合わせて最適な値に設定しておく必要がある。また、半田形状は、基板の種類、半田ペーストの状態などの様々な要因によって変化するため、それに応じて良品と不良品の差異が最もよく現れる箇所に検査領域を設定することも重要である。本実
施形態では、これらのパラメータの生成（ティーチング）は、パラメータ設定装置２によって自動的に行われる。以下、詳しく説明する。

（パラメータ設定装置の構成）
パラメータ設定装置２は、図１に示すように、ＣＰＵ、メモリ、ハードディスク、Ｉ／Ｏ制御部、通信Ｉ／Ｆ、表示部、情報入力部（キーボードやマウス）などを基本ハードウェアとして備える汎用のコンピュータ（情報処理装置）によって構成される。

図５にパラメータ設定装置２の機能構成を示す。パラメータ設定装置２は、指示情報受付機能５０、教師画像情報読込機能５１、画像取得機能５２、振分機能５３、マッピング機能５４、色範囲探索機能５５、二値化機能５６、特徴量ヒストグラム生成機能５７、しきい値算出機能５８、検査ロジック生成機能５９、検査ロジック書込機能６０、初期検査領域設定機能８０、分離度算出機能８１、検査領域変更機能８２を有する。これらの機能は、メモリもしくはハードディスクに格納されたプログラムがＣＰＵに読み込まれ実行されることによって実現されるものである。

また、ハードディスク内には、ティーチングに用いる教師画像情報を記憶する教師画像情報ＤＢ６１が設けられている。教師画像情報は、基板検査装置１によって撮像された実装部品の画像と、その画像が検出すべきもの（良品）か除外すべきもの（不良品）かを示す教師情報（ティーチングデータ）とからなる。ティーチングの信頼性を高めるために、良品と不良品それぞれについて数十〜数千の教師画像情報を準備することが好ましい。

（パラメータ設定処理）
図６のフローチャートに沿って、パラメータ設定処理の流れを説明する。なお、本実施形態では、上述したフィレット検査で用いられる検査パラメータを生成する例を挙げる。

指示情報受付機能５０は、検査ロジックの自動生成を指示する指示情報が入力されるまで待ち状態にある（ステップＳ２００；ＮＯ、ステップＳ２０１）。情報入力部から指示情報が入力されると、指示情報受付機能５０は教師画像情報読込機能５１に指示情報を伝える（ステップＳ２００；ＹＥＳ）。この指示情報には検査ロジック生成の対象となる教師画像情報を特定する情報、および、検査ロジックの種類などが含まれている。

教師画像情報読込機能５１は、指示情報に従って、作成すべき検査ロジックに対応する教師画像情報を教師画像情報ＤＢ６１から読み込む（ステップＳ２０２）。教師画像情報には、良品画像（良好な形状の半田フィレットが写っている画像）と不良品画像（不良な形状の半田フィレットが写っている画像）とが含まれる。これらの画像には教師情報が付与されている。

図７に良品画像と不良品画像の例を示す。良品画像では、部品６２両端のランド領域６３，６３に良好な半田フィレットが形成されている。それぞれのランド領域６３，６３には教師情報「良」が付与されている。一方、不良品画像では、部品６４が傾いて実装されており、片側のランド領域６５では半田不良が生じている。よって、このランド領域６５には教師情報「不良」が付与されている。なお、反対側のランド領域６６には教師情報「無視」が付与されている。

教師画像情報が読み込まれたら、画像取得機能５２が、教師画像情報から教師情報の付与されたランド領域を抽出する（ステップＳ２０３）。画像取得機能５２は、図８に示すように、ランドウィンドウ７０と部品本体ウィンドウ７１から構成されるテンプレートを有しており、テンプレートを拡大／縮小したり、ランドウィンドウ７０と部品本体ウィンドウ７１の相対位置をずらしたりしながら、各ウィンドウ７０，７１を画像中のランド領
域６３，６５，６６および部品６２，６４に合わせ込む。ウィンドウの合わせ込みには、たとえば、テンプレートマッチングなどの手法を利用すればよい。これにより、良品画像と不良品画像それぞれについてランド領域６３，６５，６６が特定される。そして、ランドウィンドウ７０から部品本体ウィンドウ７１との重なり部分を除いた領域がランド領域として抽出される（図８の斜線部分参照）。なお、ランド領域自体（ランドウィンドウ７０全体）をランド領域として抽出してもよい。

次に、振分機能５３が、教師情報に基づき、抽出されたランド領域を良品画像と不良品画像とに振り分ける（ステップＳ２０４）。すなわち、教師情報「良」が付与されたランド領域が良品画像とされ、教師情報「不良」が付与されたランド領域が不良品画像とされる。教師情報「無視」が付与されたランド領域は無視される。

次に、初期検査領域設定機能８０が、検査領域の初期値（デフォルト検査領域）を設定する（ステップＳ２０５）。デフォルト検査領域の設定方法としては、たとえば以下の方法が考えられる。

（デフォルト検査領域の設定方法１）
方法１は、ステップＳ２０３で抽出されたランド領域全体を初検査領域とするものである。この方法が最も処理が簡単である。また、検査領域をランド領域内に限ることで、配線パターン、スルーホールなどのランド領域外に存在する基板上の要素（これらの要素は検査時にノイズとなる。）が検査領域から除外されるため、初期段階から余計なノイズを除去できるという利点がある。なお、方法１の場合、後述する検査領域の追い込み処理では、検査領域を縮小していくことになる。

（デフォルト検査領域の設定方法２）
方法２は、良品画像と不良品画像との色の違いを考慮し、色の違いが大きい部分にデフォルト検査領域を設定するというものである。具体的には、図９に示すように、初期検査領域設定機能８０が、複数の良品画像から選択もしくは作成された良品代表画像と、複数の不良品画像から選択もしくは作成された不良品代表画像との、対応部分の間の色距離を算出し、画像全体を色距離が相対的に大きい部分（図９の斜線部。以下、「非類似色部分」という。）と相対的に小さい部分（斜線部以外の部分。以下、「類似色部分」という。）とに分け、非類似色部分を含む領域をデフォルト検査領域に設定する。通常、図９のように非類似色部分が複数の箇所に現れるので、それらのうち最も面積の大きい非類似色部分をデフォルト検査領域とすればよい。

非類似色部分は、良品と不良品との差異が特徴的に現れている部分、すなわち、適切な検査領域であるとみなせるからである。このように初期値を設定することで、後述する検査領域の追い込み処理を効率化することができる。

なお、代表画像の選択とは、複数の良品画像（または不良品画像）の中から１つの画像を選び出すということである（無作為に選んでよい）。また、代表画像の作成とは、複数の良品画像（または不良品画像）の中からいくつかの画像（元画像の全部もしくは一部）をサンプリングし、それらの平均画像を代表画像とするということである。平均画像を用いる方が、個々の画像のバラツキ（ノイズ）を低減でき、良好なデフォルト検査領域を得ることができるという利点がある。

さらに、色距離は全ての画素について調べる必要はなく、画像をいくつかのブロック（小領域）に分けて、対応ブロックの代表色（平均の色、中央画素の色など）同士の色距離を調べるようにしてもよい。これにより色距離計算の負荷が軽減されるとともに、ノイズ除去効果により色距離の計算結果の信頼性も向上する。本実施形態では、代表画像を１０
×１０のブロックに分割し、それぞれのブロック内で色を平均化した後、各ブロックについて色距離を算出している。色距離はＲＧＢ空間でのユークリッド距離などの一般的な尺度で計算すればよい。もちろん、ＲＧＢ以外の色モデル（ＨＳＶ、ＨＳＩなど）を使用してもよい。

非類似色部分と類似色部分とは相対的に決まるものであるが、その判別方法としては、たとえば、（１）色距離の最も大きいブロックを非類似色部分とし、それ以外を類似色部分とする方法、（２）予め定められたしきい値より大きいか否かで非類似色部分と類似色部分を分類する方法、（３）全ブロック（本実施形態では１００個）の色距離の平均値を求め、その平均値より大きいか否かで非類似色部分と類似色部分を分類する方法、（４）全ブロックの色距離の分布に基づき、大津の判別分析法などを利用して、色距離が大きいグループと小さいグループとに分ける方法、などが考えられる。

（デフォルト検査領域の設定方法３）
方法３は、デフォルト検査領域をユーザに入力・設定させるというものである。すなわち、初期検査領域設定機能８０が、良品画像と不良品画像（または、良品代表画像と不良品代表画像）を画面上に表示するか、あるいは、良品代表画像と不良品代表画像の色距離を疑似階調表示するなどした上で、ユーザに対してデフォルト検査領域を指定するように促すのである。ユーザは経験やノウハウをもっているため、好ましい検査領域の大まかなあたりをつけることは比較的たやすい。このように必要に応じてユーザからの入力支援を受けることでも、後述する検査領域の追い込み処理を効率化することができる。

上記いずれかの方法によりデフォルト検査領域が設定されたら、その検査領域を用いて色パラメータの算出処理が行われる。以下、良品画像における検査領域内の部分画像を「対象画像」、不良品画像における検査領域内の部分画像を「除外画像」とよぶ。つまり、対象画像は検査により検出されるべき良好な半田フィレットの色彩パターンを表しており、除外画像は検査により除外されるべき不良な半田フィレットの色彩パターンを表している。よって、フィレット検査用の最適な色パラメータを作成することは、対象画像の画素の色をなるべく多く包含し、かつ、除外画像の画素の色をほとんど排除できるような色範囲の最適解を求めることと等価である。

そこでまず、マッピング機能５４が、対象画像と除外画像の全画素の色を色ヒストグラムにマッピングする（ステップＳ２０６）。このとき、対象画像の画素は「対象点」として、除外画像の画素は「除外点」として、互いに区別可能な形式でマッピングが行われる。色ヒストグラムとは、色空間内の各点に画素の度数（個数）を記録したものである。色ヒストグラムにより、検査領域内の画素の色分布を把握することができる。なお、ここで言うところの画素とは、画像の最小解像度のことである。複数の画素でまとめてマッピング処理を実行すると混色が発生するため、画素ごとの処理が好ましい。

一般に、色空間は、少なくとも色相、彩度、明度の多次元空間からなる。よって、画素の色分布を正確に把握するには、多次元色空間に画素の色をマッピングした多次元色ヒストグラムを用いることが好ましい。

ただし、カラーハイライト方式では、光源に赤・青を使用していることから、半田領域には赤または青の色が強く現れる傾向にある（これは、半田表面において鏡面反射に近い反射が生じるためである。）。また、上述のように、良好な半田領域ではほとんどの画素が青系色となり、不良な半田領域ではほとんどの画素が赤系色になることもわかっている。

したがって、良品の色（対象点）と不良品の色（除外点）を分離するための色パラメー
タを決定する目的であれば、１色（たとえば青色）または２色（たとえば青色と赤色）を考慮すれば十分といえる。そこで、本実施形態では、対象画像に多く含まれ、かつ、除外画像にほとんど含まれない傾向にある色相として青色を選択し、青色の彩度軸と明度軸からなる２次元色空間に画素の色をマッピングした２次元色ヒストグラムを用いる。これにより、色パラメータの最適解を求めるアルゴリズムが極めて簡単化される。

図１０は、２次元色ヒストグラムの一例を示している。横軸が青の彩度を表しており、プラスの値が大きくなるほど青成分が強くなり、マイナスの値が大きくなるほど青の補色である黄成分が強くなる。縦軸は明度を表しており、値が大きくなるほど明るさが強くなる。ヒストグラム中の白丸（○）が対象点を表し、黒三角（▲）が除外点を表している。対象点と除外点では色分布に違いがあることがわかる。

次に、色範囲探索機能５５が、２次元色ヒストグラムに基づいて、対象点の色分布と除外点の色分布とを最適に切り分ける色範囲を探索する（ステップＳ２０７）。本実施形態では、アルゴリズムの簡単化のため、図１１（ａ）に示すように、彩度の下限（BInf）と上限（BSup）、および、明度の下限（LInf）と上限（LSup）からなる矩形の色範囲を考える。ここで求めるべき最適解は、対象点（○）をなるべく多く包含し、かつ、除外点（▲）をほとんど含まないような色範囲である。

具体的には、色範囲探索機能５５は、BInf、BSup、LInf、LSupそれぞれの値を変えながら、各色範囲について度数合計値Ｅを算出し（数式１参照）、度数合計値Ｅが最大となる色範囲を求める。度数合計値Ｅは、色範囲に含まれる対象点の数（度数）と除外点の数（度数）の差を表す指標である。図１１（ｂ）は、度数合計値Ｅが最大となる色範囲を示している。

そして、色範囲探索機能５５は、度数合計値Ｅが最大となる色範囲を検査用の色パラメータ（色条件）として設定する。このように、本実施形態によれば、対象画像（対象点）と除外画像（除外点）とを適切に切り分ける色パラメータを自動的に生成することができる。

次に、上記色パラメータを用いて、検査用のしきい値（判定条件）を自動生成する処理が実行される。

まず、二値化機能５６が、上記色パラメータを用いて、良品画像および不良品画像のすべての検査領域を二値化する（ステップＳ２０８）。この二値化処理では、色パラメータで定義された色範囲内に含まれる画素が白画素に、それ以外の画素が黒画素に変換される。

図１２に示すように、良品画像では白画素の領域が非常に大きく、不良品画像では白画素の領域がきわめて小さくなる。よって、このような二値化画像を利用すると、良品・不良品を識別するための特徴量を定量的に計算するのが容易になる。特徴量としては、白画素領域の面積、面積比、重心、長さ、最大幅、形状などが挙げられるが、ここでは面積を特徴量として選ぶ。

特徴量ヒストグラム生成機能５７は、良品画像の特徴量の分布傾向と不良品画像の特徴量の分布傾向との違いを把握するため、良品画像、不良品画像のそれぞれについて、白画素領域の面積値に関する面積ヒストグラムを作成する（ステップＳ２０９）。図１３は、良品画像と不良品画像の面積ヒストグラム（以下、単に「良品ヒストグラム」「不良品ヒストグラム」とよぶ。）の一例を示している。良品画像の特徴量分布と不良品画像の特徴量分布に明確な違いが現れていることがわかる。

次に、しきい値算出機能５８が、良品ヒストグラムおよび不良品ヒストグラムの度数分布に基づいて、良品画像の特徴量と不良品画像の特徴量を最適に分離するためのしきい値を算出する（ステップＳ２１０）。特徴量ヒストグラムに現れた２つの山を最適に分離する手法は種々提案されており、ここではどの方法を採用してもよい。たとえば、大津の判別分析法を利用してもよいし、あるいは、経験に基づき良品画像の山の端から３σだけ離れた点をしきい値に決めてもよい。このようにして、良品と不良品を判別するためのしきい値が生成される。

（検査領域の追い込み処理）
以上の処理によって、デフォルト検査領域、色パラメータおよびしきい値が決定される。もちろん、これらのパラメータからフィレット検査用の検査ロジックを生成してもよいのであるが、ここでは、より検査精度の高いパラメータを得るために、検査領域の追い込み処理を行う。

図１４に示すように、画像中のどの部分を検査領域として選ぶかにより、良品、不良品それぞれの色ヒストグラムにおける色分布範囲が変化するため、算出される色パラメータおよびしきい値も変化し、当然のことながら、検査精度の良否に影響を及ぼす。本実施形態では、検査領域の良否を評価するための指標として、特徴量ヒストグラムにおける良品ヒストグラムと不良品ヒストグラムの分離度に着目する。つまり、両ヒストグラムの間の分離度が大きいほど検査領域が良好であるとし、分離度が小さいほど検査領域が良好でないと評価するのである。

具体的な処理を以下に述べる。まず、分離度算出機能８１が、特徴量ヒストグラムを参照し、良品ヒストグラムと不良品ヒストグラムの間の分離度を算出する（ステップＳ２１１）。分離度の求め方は種々考えられるが、たとえば、（１）不良品ヒストグラムの最大面積値と良品ヒストグラムの最小面積値の間のユークリッド距離を分離度と定義するもの、（２）不良品ヒストグラムの平均面積値と良品ヒストグラムの平均面積値の間のユークリッド距離を分離度と定義するもの、（３）不良品ヒストグラムに対する良品ヒストグラム内の所定点（最小面積値、平均面積値など）のマハラノビス距離、または、良品ヒストグラムに対する不良品ヒストグラム内の所定点のマハラノビス距離を分離度と定義するもの、（４）大津の判別分析法で用いられる評価基準（クラス間分散をクラス内分散で除した値）の最大値を分離度と定義するもの、などを採用できる。

続いて、分離度算出機能８１は、算出された分離度が所定の基準値を超えているか否かによって、良品ヒストグラムと不良品ヒストグラムとを分離可能かどうか（つまり、両ヒストグラムの分離性が十分かどうか）判定する（ステップＳ２１２）。

ここで、分離可能でない（分離性が不十分である）と判定された場合（ステップＳ２１２；ＮＯ）、検査領域変更機能８２が、所定の変更ルールに従って検査領域を変更する（ステップＳ２１３）。

このときの変更ルールは種々考えられるが、最も処理が簡単なのは、検査領域を所定の方向に所定量ずつ拡大または縮小する、というものである。たとえば、矩形状の検査領域であれば、上下左右の四方向に１〜数画素ずつもしくは所定の割合ずつ拡大または縮小したり（図１５（ａ）参照）、四方向のうち一方向、二方向もしくは三方向に１〜数画素ずつもしくは所定の割合ずつ拡大または縮小したりすればよい（図１５（ｂ）参照）。なお、図１５において、実線が変更前の検査領域を示し、破線が変更後の検査領域を示している。

あるいは、デフォルト検査領域の設定方法２で述べたように、初期値の設定において、非類似色部分と類似色部分とに分けられているのであれば、検査領域を変更する際に、非類似色部分をより多く包含するように、または、検査領域中の非類似色部分の割合が大きくなるように、検査領域を拡大または縮小することも好ましい（図１５（ｃ）参照）。この方法は、非類似色部分（すなわち、良品と不良品の差異がよく現れている部分）を選択的に検査領域に取り込んでいくので、最適な検査領域の追い込みを効率化できるという利点がある。ただし、部品毎の半田形状（色彩パターン）のバラツキが大きいときなどは、非類似色部分と類似色部分とが明確な傾向として現れない場合もあり、そのような場合は色距離を考慮するよりも、図１５（ａ），（ｂ）のように画一的に領域を増減していく方法のほうが向いている。

検査領域が変更されたら、その新たな検査領域について、上記同様、色パラメータおよびしきい値が算出されるとともに（ステップＳ２０６〜Ｓ２１０）、分離度の算出および評価が行われる（ステップＳ２１１、Ｓ２１２）。

以上のようにして、検査領域を徐々に変更しながら上記処理を繰り返して、各々の検査領域について色パラメータ、しきい値および分離度を算出していき、分離度が所定の基準値を超えた時点でループを終了する（ステップＳ２１２；ＹＥＳ）。

検査ロジック生成機能５９は、算出された中で分離度が最大となった（つまり、分離度が初めて基準値を超えた）検査領域、並びに、その検査領域についての色パラメータ、特徴量の種類（本例では面積）、しきい値から検査ロジックを生成する（ステップＳ２１４）。そして、検査ロジック書込機能６０が、その検査ロジックを基板検査装置１の検査ロジック記憶部３５に書き込んで、パラメータ設定処理を終了する（ステップＳ２１５）。

以上述べた本実施形態によれば、基板検査処理で用いられる検査ロジック（パラメータ）が自動で生成されるので、ティーチングに要する時間と負荷を大幅に削減することができる。

しかも、上述したアルゴリズムによって最適な検査領域、色パラメータおよびしきい値が算出されるので、カラーハイライト方式による良否判定を高精度に行うことが可能となる。なお、色パラメータとしきい値の信頼性は、最初に与える教師画像情報の数が多くなるほど向上する。

＜変形例＞
上記実施形態は本発明の一具体例を例示したものにすぎない。本発明の範囲は上記実施形態に限られるものではなく、その技術思想の範囲内で種々の変形が可能である。

たとえば、上記実施形態では、分離度が所定の基準値を超えた時点で検査領域の追い込み処理を終了したが、他の終了判定方法を採用してもよい。最も単純なアルゴリズムは、想定される全ての態様の検査領域について処理を行ったら終了するというものである。このような総当たり処理の場合には、分離度が最大となる検査領域を漏れなく発見できるという利点がある。

また、分離度の変化傾向を監視し、分離度のピークを検知した時点（つまり、増加傾向にあった分離度が減少傾向に転じた時点）で上記処理の繰り返しを終了するという方法も好ましい。この方法や上記実施形態の方法では、分離度の最大値を発見できない可能性もあるが、分離度の好適値もしくは極大値を少ない繰り返し回数で発見できるという利点がある。なお、追い込み処理の終了判定に関しては、他の一般的な最適値問題のアルゴリズムを採用してもよい。

上記実施形態では２次元の色ヒストグラム（色空間）を用いたが、多次元（色相、彩度、明度）の色ヒストグラムを用いてもよい。また、２次元色ヒストグラムについても、青の彩度軸ではなく、赤、緑、黄など他の色相の彩度軸を用いたり、彩度軸ではなく色相軸を用いたりしてもよい。色ヒストグラムの軸の選択は、基板検査装置で撮像された部品画像がもつ色彩パターンの傾向に合わせて決定すればよい。

また、色範囲は矩形に限らず、円形、多角形、自由曲線図形などを用いてもよい。さらに、色ヒストグラムが多次元の場合には、色範囲も多次元形状にするとよい。

また、上記実施形態ではフィレット検査を例に挙げて説明したが、本発明は、撮像画像から検査領域を特定し、色パラメータ（色条件）によって領域抽出を行い、その抽出された領域のもつ何らかの特徴量を判定条件によって判定するものであれば、他の基板検査処理にも適用可能である。

また、上記実施形態では特徴量として面積を用いたが、良否判定に用いる特徴量としては他にも、面積比、長さ、最大幅、重心などを好ましく採用できる。面積比とは、ランドウィンドウ内で二値化された面積の占有率である。たとえばランド領域に対して部品がずれて半田付けされていると、半田領域の面積が大小するため、面積比が変化する。これを特徴量として捉えれば、部品ずれの検査に有効である。また、長さとは、白画素領域の縦方向や横方向の長さであり、最大長は、白画素領域の長さの中で最大の値である。また、重心とは、白画素領域の重心のランドウィンドウに対する相対位置である。

良否を精度良く判定できるものであればどの特徴量を用いてもよく、精度向上のために複数種類の特徴量を組み合わせることも好ましい。また、パラメータ設定処理において複数種類の特徴量を抽出し、その中で良品と不良品とが最もよく分離されるものを特徴量として採用するといったことも可能である。なお、上記実施形態では判定条件（しきい値）の決定に面積ヒストグラム（面積値ヒストグラム）を用いたが、特徴量の種類が異なればそれに合わせた特徴量ヒストグラム（面積比ヒストグラム、長さヒストグラム、最大幅ヒストグラム、重心ヒストグラムなど）を用いることになる。たとえば、面積値ヒストグラムの替わりに面積比ヒストグラムを用いれば、ランドウィンドウにおける色パラメータで二値化された画素の占有率によって良否判定を実行するので、部品がズレたり傾いたりしてランドウィンドウの大きさが小さくなったり大きくなったりした場合でも、ランドウィンドウの大きさに影響されない判定処理が可能となる。

本発明の実施形態に係る基板検査システムのハードウェア構成を示す図。 基板検査装置の機能構成を示す図。 半田フィレットの形状と撮像パターンの関係を示す図。 基板検査処理の流れを示すフローチャート。 パラメータ設定装置の機能構成を示す図。 パラメータ設定処理の流れを示すフローチャート。 良品画像と不良品画像の一例を示す図。 半田領域の抽出処理を示す図。 デフォルト検査領域の設定方法２を示す図。 ２次元色ヒストグラムの一例を示す図。 色範囲の探索処理を示す図。 良品画像と不良品画像における検査領域の二値化結果の一例を示す図。 良品および不良品の面積ヒストグラムとしきい値算出処理を示す図。 検査領域の違いによる影響を示す図。 検査領域の変更ルールの一例を示す図。 カラーハイライト方式の基板検査装置の構成を示す図。 撮像画像に現れる色彩パターンの一例を示す図。 色パラメータの設定支援ツールを示す図。

符号の説明

１ 基板検査装置
２ パラメータ設定装置
１０ 指示情報受付機能
１１ 基板搬入機能
１２ ＣＡＤ情報読込機能
１３ ステージ操作機能
１４ 撮像機能
１５ 検査ロジック読込機能
１６ 検査機能
１７ 判定結果書込機能
１８ 基板搬出機能
２０ 基板
２１ 実装部品
２２ Ｘステージ
２３ Ｙステージ
２４ 投光部
２５ 撮像部
２６ 制御処理部
２７ コンベヤ
２８ 赤色光源
２９ 緑色光源
３０ 青色光源
３１ 撮像コントローラ
３２ 記憶部
３２ａ ＣＡＤ情報記憶部
３２ｂ 判定結果記憶部
３３ Ａ／Ｄ変換部
３４ 画像処理部
３５ 検査ロジック記憶部
３６ 判定部
３７ ＸＹステージコントローラ
３８ メモリ
３９ 制御部
４０ 入力部
４１ 表示部
４２ プリンタ
５０ 指示情報受付機能
５１ 教師画像情報読込機能
５２ 画像取得機能
５３ 振分機能
５４ マッピング機能
５５ 色範囲探索機能
５６ 二値化機能
５７ 特徴量ヒストグラム生成機能
５８ しきい値算出機能
５９ 検査ロジック生成機能
６０ 検査ロジック書込機能
６２，６４ 部品
６３，６５，６６ ランド領域
７０ ランドウィンドウ
７１ 部品本体ウィンドウ
７２ ランド領域
７３ 検査領域
８０ 初期検査領域設定機能
８１ 分離度算出機能
８２ 検査領域変更機能

Claims (15)

1. 基板上の実装部品に異なる入射角で複数の色の光を照射し、その反射光を撮像して得られた画像から検査領域を抽出し、その検査領域から所定の色条件を満たす領域を抽出し、抽出された領域のもつ特徴量が所定の判定条件を満たすか否かで前記部品の実装状態を検査する基板検査装置において用いられるパラメータを自動生成する方法であって、
   情報処理装置が、
   検査領域の初期値を設定し、
   検査により検出されるべき部品を撮像して得られた複数の画像の各々から検査領域の部分を対象画像として抽出し、
   検査により除外されるべき部品を撮像して得られた複数の画像の各々から検査領域の部分を除外画像として抽出し、
   対象画像の各画素の色を対象点として、除外画像の各画素の色を除外点として、それぞれ色空間にマッピングし、
   前記色空間を分割する色範囲であって、そこに含まれる対象点の数と除外点の数の差が最大となるような色範囲を求め、
   前記対象画像および前記除外画像のそれぞれから前記色範囲に含まれる画素領域を抽出して、その画素領域のもつ特徴量についての特徴量ヒストグラムを作成し、
   前記特徴量ヒストグラムの度数分布に基づいて前記対象画像の特徴量と前記除外画像の特徴量とを分離するためのしきい値を算出し、
   前記特徴量ヒストグラムにおける前記対象画像の度数分布と前記除外画像の度数分布の間の分離度を算出し、
   検査領域を変更しながら上記処理を繰り返して、各々の検査領域について色範囲、しきい値および分離度を算出し、
   算出された中で分離度が最大となった検査領域、色範囲およびしきい値をそれぞれ基板検査で用いる検査領域、色条件、判定条件として設定する
   基板検査装置のパラメータ設定方法。
2. 情報処理装置が、
   検査により検出されるべき部品を撮像して得られた複数の画像から選択もしくは作成された第１代表画像と、検査により除外されるべき部品を撮像して得られた複数の画像から選択もしくは作成された第２代表画像との、対応部分の間の色距離を算出し、
   画像全体を色距離が相対的に大きい部分と小さい部分とに分け、
   前記色距離が相対的に大きい部分を含む領域を検査領域の初期値に設定する
   請求項１記載の基板検査装置のパラメータ設定方法。
3. 情報処理装置が、
   検査領域を変更する際に、
   前記色距離が相対的に大きい部分をより多く包含するように、または、検査領域中の前記色距離が相対的に大きい部分の割合が大きくなるように、検査領域を拡大または縮小する
   請求項２記載の基板検査装置のパラメータ設定方法。
4. 情報処理装置が、
   検査領域の初期値をユーザに入力させる
   請求項１記載の基板検査装置のパラメータ設定方法。
5. 情報処理装置が、
   検査領域を変更する際に、検査領域を所定の方向に所定量ずつ拡大または縮小する
   請求項１，２または４記載の基板検査装置のパラメータ設定方法。
6. 情報処理装置が、
   分離度が所定の値を超えた時点で上記処理の繰り返しを終了する
   請求項１〜５のいずれかに記載の基板検査装置のパラメータ設定方法。
7. 情報処理装置が、
   分離度の変化傾向から分離度のピークを検知した時点で上記処理の繰り返しを終了する請求項１〜５のいずれかに記載の基板検査装置のパラメータ設定方法。
8. 基板上の実装部品に異なる入射角で複数の色の光を照射し、その反射光を撮像して得られた画像から検査領域を抽出し、その検査領域から所定の色条件を満たす領域を抽出し、抽出された領域のもつ特徴量が所定の判定条件を満たすか否かで前記部品の実装状態を検査する基板検査装置において用いられるパラメータを自動生成するための装置であって、
   検査領域の初期値を設定する初期検査領域設定手段と、
   検査により検出されるべき部品を撮像して得られた複数の画像の各々から検査領域の部分を対象画像として抽出するとともに、検査により除外されるべき部品を撮像して得られた複数の画像の各々から検査領域の部分を除外画像として抽出する検査領域抽出手段と、
   対象画像の各画素の色を対象点として、除外画像の各画素の色を除外点として、それぞれ色空間にマッピングするマッピング手段と、
   前記色空間を分割する色範囲であって、そこに含まれる対象点の数と除外点の数の差が最大となるような色範囲を求める色範囲探索手段と、
   前記対象画像および前記除外画像のそれぞれから前記色範囲に含まれる画素領域を抽出して、その画素領域のもつ特徴量についての特徴量ヒストグラムを作成する特徴量ヒストグラム生成手段と、
   前記特徴量ヒストグラムの度数分布に基づいて前記対象画像の特徴量と前記除外画像の特徴量とを分離するためのしきい値を算出するしきい値算出手段と、
   前記特徴量ヒストグラムにおける前記対象画像の度数分布と前記除外画像の度数分布の間の分離度を算出する分離度算出手段と、
   検査領域を変更しながら上記処理を繰り返して、各々の検査領域について色範囲、しきい値および分離度を算出するために、検査領域を変更する検査領域変更手段と、
   算出された中で分離度が最大となった検査領域、色範囲およびしきい値をそれぞれ基板検査で用いる検査領域、色条件、判定条件として設定するパラメータ設定手段と、
   を備える基板検査装置のパラメータ設定装置。
9. 前記初期検査領域設定手段が、
   検査により検出されるべき部品を撮像して得られた複数の画像から選択もしくは作成された第１代表画像と、検査により除外されるべき部品を撮像して得られた複数の画像から選択もしくは作成された第２代表画像との、対応部分の間の色距離を算出し、
   画像全体を色距離が相対的に大きい部分と小さい部分とに分け、
   前記色距離が相対的に大きい部分を含む領域を検査領域の初期値に設定する
   請求項８記載の基板検査装置のパラメータ設定装置。
10. 前記検査領域変更手段が、
    検査領域を変更する際に、
    前記色距離が相対的に大きい部分をより多く包含するように、または、検査領域中の前記色距離が相対的に大きい部分の割合が大きくなるように、検査領域を拡大または縮小する
    請求項９記載の基板検査装置のパラメータ設定装置。
11. 前記初期検査領域設定手段が、
    検査領域の初期値をユーザに入力させる
    請求項８記載の基板検査装置のパラメータ設定装置。
12. 前記検査領域変更手段が、
    検査領域を変更する際に、検査領域を所定の方向に所定量ずつ拡大または縮小する
    請求項８，９または１１記載の基板検査装置のパラメータ設定装置。
13. 分離度が所定の値を超えた時点で上記処理の繰り返しを終了する
    請求項８〜１２のいずれかに記載の基板検査装置のパラメータ設定装置。
14. 分離度の変化傾向から分離度のピークを検知した時点で上記処理の繰り返しを終了する請求項８〜１２のいずれかに記載の基板検査装置のパラメータ設定装置。
15. 請求項８〜１４のいずれかに記載のパラメータ設定装置により設定された検査領域、色条件および判定条件を記憶する記憶部と、
    基板上の実装部品に異なる入射角で複数の色の光を照射する投光手段と、
    その反射光を撮像して得られた画像から検査領域を抽出し、その検査領域から前記色条件を満たす領域を抽出する領域抽出手段と、
    抽出された領域のもつ特徴量が、前記判定条件を満たすか否かで前記部品の実装状態を検査する検査手段と、
    を備える基板検査装置。
    
    

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