JP2006250609A - 回路実装基板の外観検査方法 - Google Patents

Abstract

【課題】回路実装基板の外観検査において、未抽出領域への検査データの設定直しやノイズ領域の削除等の手直しを手動にて行う為に修正時間が掛っている。
【解決手段】回路実装基板の外観検査方法において、基板計測画像より検査データを自動作成する際に、部品実装情報や部品形状情報を用いて、部品位置を特定し部品領域判定を行うことにより、部品領域が未抽出の場合は再抽出を行い、特定した部品領域以外の領域についてはノイズとすることにより、検査データ作成後の修正時間を大幅に削除することが出来る。
【選択図】図１４

Description

本発明は、回路基板製造工程において、計測した検査対象基板の3次元画像データおよび２次元画像データ（以下、基板計測画像という。）から、電子部品の実装状態や半田状態の検査を行う回路実装基板の外観検査方法に関する。

プリント基板に電子部品が実装された後、電子部品の実装状態や半田付け状態等電子部品に関する検査を行う装置として基板外観検査装置がある。

一般的に、基板外観検査装置においてはティーチング工程、検査工程を経て部品検査が行われている。まず検査対象のプリント基板を撮像し、部品検査に用いる検査データ(検査領域の位置や検査アルゴリズム、検査パラメータ等)の作成(以下 ティーチング作業)を行った後、作成した検査データを基に部品検査を行っている。

このティーチング作業として、作業者が、撮像した基板画像と実際の実装基板を目視比較しながら、部品の位置や種類を特定するとともに、部品検査を行うための検査領域の設定や検査アルゴリズムの設定、検査パラメータの設定を行っている。このため、プリント基板上に実装される部品点数が増えてくると、作業者への負担が多くなり、ティーチングに多くの時間を費やすため、ティーチング作業時間の削減が課題となっている。

そこで、ティーチング作業時間の削減を行う為、検査データ自動作成方法について様々な手法が開発されている。例えば、検査対象の基板計測画像からティーチングを行う方法が開示されている。まず、外観検査装置により取得した検査対象となる基板計測画像を用いて、実装部品の部品領域を決定する。そして、決定した部品領域に対して特徴量を導出し、その特徴量より予め記憶した部品特徴量と部品に対する検査情報を有する検査情報を選択し、部品領域に設定することで検査データの自動作成を行っている(特許文献１参照)。

さらに、検査対象となる基板に関する外部データと予め記憶しているライブラリデータを用いてティーチングを行う方法が開示されている。すなわち、検査対象となる基板に関する外部データより実装位置、実装方向、部品型式及び、その部品が半田付けされる各ランド位置や形状を読込み、予め記憶されているライブラリデータと部品型式との関係を示す変換テーブルを用いて、ライブラリデータと検査対象との対応付けを行うことで、手入力操作を必要としない検査データの作成を行っている(特許文献２参照)。
特開２００４−３４０８３２号公報 特開平５−３５８５０号公報

しかしながら、従来の技術においては、近年の部品の小型化に伴い、部品材質や実装位置により部品領域以外の領域を部品領域として決定してしまう過抽出や部品領域を抽出することができない未抽出があるため、自動作成後の検査データについて、未抽出領域の探索や未抽出領域への検査データの設定直し、ノイズ領域の削除等の手直しを行う修正時間が掛ることが課題となっている。

さらに、ライブラリデータと検査対象との関係を記憶した変換テーブルが必要であり、この情報がない場合については必要な情報を手動入力し自動検査データ作成工程を行うもしくは従来どおり手動入力により検査データを作成することになり、作業者に対して工数が増えることになる。

以上のような課題に対して、本発明では、外観検査装置により取得した基板計測画像と検査対象に関する設計データを用いて検査データ自動作成を行うことにより、過抽出や未抽出を無くし、かつ作業者が検査データを手動入力する必要が無い、検査データ自働作成方法およびそれを用いた回路実装基板の外観検査方法を提供することを目的とする。

本発明の請求項１記載の回路実装基板の外観検査方法は、電子部品が実装された検査対象物である回路実装基板の２次元画像及び／又は３次元画像を計測し、当該電子部品の実装状態や半田塗布状態を検査するための検査データを作成して前記回路実装基板の外観検査方法において、計測すべき前記回路実装基板の検査領域を設定する際に、前記回路実装基板を計測した基板計測画像を取得する工程と、前記検査すべき電子部品の部品データを有するＣＡＤデータより前記回路実装基板の検査対象部品の位置情報を表す部品位置データを取得する工程と、前記基板計測画像と前記部品位置データを用いて当該検査対象部品を認識し前記検査対象部品の部品領域を決定する工程と、当該決定された部品領域に基づいて前記検査対象部品の検査領域を決定する工程と、を備えることを特徴としたものである。

また、本発明の回路実装基板の外観検査方法は、電子部品が実装された検査対象物である回路実装基板の２次元画像及び／又は３次元画像を計測し、当該電子部品の実装状態や半田塗布状態を検査するための検査データを作成して前記回路実装基板の外観検査方法において、計測すべき前記回路実装基板の検査領域を設定する際に、前記回路実装基板を計測した基板計測画像を取得する工程と、前記検査すべき電子部品の部品データを有するＣＡＤデータより前記回路実装基板の検査対象部品の位置情報を表す部品位置データを取得する工程と、前記基板計測画像と前記部品位置データを用いて当該実装部品の検査領域を決定する工程と、当該検査領域の検査すべき部品を決定する工程と、を備え、当該検査部品の特徴量を抽出し、当該対象部品を認識する際に、前記抽出した特徴量に基づいて検査対象部品の部品種別を決定することを特徴としたものである。

本発明の回路実装基板の外観検査方法によれば、部品領域の未抽出やノイズ領域の過抽出がなく、かつ作業者が検査データを手動入力する必要のない為、検査データ作成精度を改善でき、かつ検査データ作成時間を大幅に短縮することができる。

以下、本発明を実施する為の最良の形態を具体的に示した実施の形態について、図面とともに記載する。まず始めに、基板計測画像を用いた検査データ自動作成方法における、本発明の実施例を説明し、次にCAD・CAMデータを用いた検査データ自動作成方法における、本発明の実施例を説明する。

図１は基板計測画像を用いた検査データ自動作成方法を有する外観検査装置の構成を示すブロック図である。外観検査装置１００は、プリント基板に実装された電子部品の実装状態および半田付け状態等の外観検査を行う装置である。図１において、外観検査装置１００は、計測部１０１、領域決定部１０２、特徴量導出部１０３，記憶部１０４、検査データ作成部１０５、検査部１０６、判定部１０７を有する。

図２は、外観検査装置１００の外観検査方法を示すフローチャートである。図１と図２を用いて外観検査の全体的な流れを説明する。

まず計測部１０１は、検査対象の部品実装基板を撮像し画像データ(基板計測画像)を出力する(ステップＳ２００)。領域決定部１０２は、基板計測画像に基づいて、プリント基板の表面との相対的な高さにより構成される相対高さ画像を作成し、部品領域を決定する(ステップＳ２１０)。特徴量導出部１０３は、基板計測画像および相対高さ画像に基づいて、部品領域の特徴量を導出する（ステップＳ２２０）。検査データ作成部１０５は、記憶部１０４が記憶している検査情報群の中から、ステップＳ２２０で導出した特徴量と実質的に同一の特徴量に関連付けられている検査情報を選択する（ステップＳ２３０）。そして、部品領域の位置と検査情報より検査データを作成する（ステップＳ２４０）。

全ての部品について、検査データの作成が終了したか確認し（ステップＳ２５０）、終了していなければ、ステップＳ２２０に戻り、他の部品領域に対して検査データ作成を行い、終了していれば次の工程へ移行する。次に、検査部１０６は、作成した検査データを用いて、プリント基板の部品実装状態や半田塗布状態を検査し（ステップＳ２６０）、判定部１０７は検査部１０６の検査結果の良否を判定する（ステップＳ２７０）。以下、図２のティーチング工程のステップＳ２００からステップＳ２５０について詳細を記載する。

以下、各工程の詳細を述べる。

ステップＳ２００のプリント基板の撮像工程においては、検査対象の2次元情報や3次元情報を取得するため、レーザ光源を用いた方法により説明する。図３はレーザ光源を用いた三角測量の原理図である。レーザ光源Lより垂直入射された入射光４は検査対象２がない場合、点線の光路を辿り位置X₁で受光され、検査対象２がある場合は実線の光路を辿り位置X₂で受光されるものとする。この時、受光位置X₁、X₂の位置検出を行い、その位置から三角測量法を用いて高さHを導出することができる。受光位置X₁、受光位置X₂の位置検出に用いられる半導体光センサとしてPSD（POSITION SENSITIVE DETECTOR）がある。このセンサは入力スポット光の位置に比例したアナログ信号を出力する位置検出デバイスである。このPSDからの出力信号IAとIBより、計測位置(X、Y)における反射光量を示す輝度値B(X、Y)と対象物の高さH(X、Y)が、式(1)、式(2)より求められる。

Ｂ（Ｘ，Ｙ）＝ＩＡ（Ｘ，Ｙ）＋ＩＢ（Ｘ，Ｙ）・・（式１）
Ｈ（Ｘ，Ｙ）＝ＩＡ（Ｘ，Ｙ）／（（ＩＡ（Ｘ，Ｙ）＋（ＩＢ（Ｘ，Ｙ））・・（式２）
上記方法を電子基板全面に行うことにより、前記電子基板全体の計測データである表面形状データ(以下、高さ画像という。)及び輝度データ(以下、輝度画像という。)を作成する。

上記撮像行程より撮像した基板計測画像(高さ画像、輝度画像)に対して、ステップＳ２１０の部品領域の決定工程では、異なる実施例があり、基板近似面を作成し、作成した基板近似面を基準高さとして部品領域を抽出する方法と、部品実装前の回路実装基板と部品実装後の前記回路実装基板の高さ画像に対して、サブトラクション処理を行うことにより部品領域を抽出する方法を説明する。

まず、基板近似面を基準高さとして部品候補領域を抽出する方法について説明する。図４は、基板計測画像から基板近似面を作成し、基板近似面を高さ基準として相対部品高さを導出することにより部品領域を抽出する過程を示したフローチャートである。

ステップＳ４００において、基板近似面を作成する際の基準高さとして、計測した基板計測画像から基板パターン面を抽出し、パターン面高さ画像を作成する。ここで、パターン面とは銅箔により形成されており、プリント基板上において部品間を接続する配線領域および部品ランド領域等の高さが安定して測定できる領域を示す。

図５は、計測した基板画像からパターン面を抽出する過程を示した図である。
まず、計測装置より得られる高さ画像(図５(A))と輝度画像(図５(B))に対して2値化閾値を導出し、2値化画像を作成する。高さ画像については、パターン面の高さは実装部品よりも低い為に、閾値よりも小さい画素値を残す(図５(C))。輝度画像については、パターン面は銅箔面であり、実装部品よりも輝度が高い為に、閾値より大きい画素値を残す(図５(D))。そして、各々の2値化画像の論理積よりパターン面高さ画像を作成する(図５(E))。

ここで、2値化処理方法における閾値として、大津の2値化等の自動閾値決定方法により得られる閾値や固定閾値が挙げられる。さらに、輝度画像について閾値よりも小さい画素値を残し、高さ画像については閾値よりも大きい画素値を残し、それらの論理積の否定からもパターン面高さ画像は得られる。

次にステップＳ４１０において基板近似面の作成方法について説明する。
前記工程にて得られたパターン面高さ画像を基に基板近似面を作成する。図６は基板近似面作成方法における画像の分割とヒストグラムを図示したものである。

まず、前工程にて導出されたパターン面高さ画像に対して、図６の(A)に示すように任意の大きさに分割する。そして、図６の(B)に示すように、分割した各領域について高さ情報と画素の個数に関して最大ヒストグラムを導出し、その画素値を代表点とする。これらの代表点より作成される画像を基に基板近似面を作成する。 基板近似面作成方法としては、線形補間法、３次補間法、スプライン補間法等の補間方法により各座標での画素値を導出し、近似面を作成する方法が挙げられる。

上記説明において、代表値は最大ヒストグラムにより決定したが、分割した各領域の平均値を用いても同様に行うことができる。

次にステップＳ４２０において、プリント基板の撮像工程により得られた基板計測高さ画像に対して、上記基板近似面を基準高さとし、同一地点での画素の差分値を算出し、相対高さ画像を導出する。

上記以外にステップＳ２１０の部品領域の決定工程での相対部品高さ画像作成方法について、部品が実装される前のプリント基板(以下 生基板)と部品実装後のプリント基板(以下 実装基板)の高さの差分より作成される画像を基に相対部品高さ画像を作成する方法について説明する。

図７は、生基板と実装基板の高さ画像の差分により作成される領域を導出するフローチャートを示した図である。

まず、ステップＳ７００において生基板を計測し生基板計測画像を取得する。そしてステップＳ７１０において、実装基板を計測し実装基板計測画像を取得する。ステップＳ７２０において、基板上に存在する補正マーク等を用いて位置合わせを行い、実装基板計測画像から生基板計測画像を差分し差分画像を作成する。最後に、作成した差分画像に対して、ノイズ除去処理を行うことで、任意の面積を有する領域により構成される相対部品高さ画像を作成する。この方法により、実装された部品領域の画素値が他の領域の画素値よりも大きいために、部品領域を容易に抽出できる。但し、差分画像の部品領域の抽出精度は、実装基板画像と生基板画像との基準位置合わせによるため、実装基板と生基板は同一基板を用いて行うほうが良い。

以上のような方法により、基板高さ画像より相対部品高さ画像を作成する。

次にステップＳ４３０において、前工程にて作成した相対部品高さ画像を用いて、部品領域を決定する部品領域決定方法(以下 多段階部品決定方法)について説明する
図８は多段階部品決定方法における検査対象例を示した図であり、図９は多段階部品決定方法におけるフローチャートを示した図である。

ステップＳ９００において、相対部品高さ画像に対して、まず高さH１を閾値としそれ以上の高さに存在する領域(部品A、部品C)について、部品特徴量の導出を行う。そして、特徴量をもとにノイズ除去を行い部品領域として決定する。決定された部品領域及びその周辺領域についてマスク処理を行い未決定領域と区別する。

次にステップＳ９１０では、高さH２を閾値として、それ以上の高さに存在する領域(部品D)に対して、ステップＳ９００と同様に部品領域を決定し、マスク処理をする。

ステップＳ９２０において、高さH３を閾値として、それ以上の高さに存在する領域(部品B)に対して、ステップＳ９００と同様に部品領域を決定し、マスク処理をする。

最後にステップＳ９３０においては、部品Eのように電極領域のみが部品領域として抽出されるので、そのままではノイズ除去処理時にノイズとして処理され、部品として認識することが出来ない場合がある。

そこで、図１０に示すように電極領域から部品サイズを推定し部品領域のマスクを行う。図１０は、チップ部品補間工程を示すフローチャートである。

ステップＳ１０００において、図９のステップＳ９３０において抽出した電極領域の探索を行う。この探索方法としては、検査対象の部品領域の面積や輝度情報から電極領域として抽出する方法がある。

ステップＳ１０１０においては、発見された電極領域に対して領域サイズを導出し、そのサイズから部品サイズを推定する。部品Eのような部品(チップコンデンサ、チップ抵抗等)について一般的には0603チップ(0.6MM×0.3MM)、1005チップ(1.0MM×0.5MM)等パッケージ寸法は決まっているため、これらの部品形状情報や電極情報を予め記憶しておき、ステップＳ１０００により得られた電極情報と予め記憶していた部品に関する電極情報とを比較することにより、部品サイズの推定を行う。

そして、推定した部品サイズを検査領域とし(ステップＳ１０２０)、その検査領域内で前記電極と対となる電極を探索する(ステップＳ１０３０)。

この探索方法としては、ステップＳ１０００と同様に、検査対象の部品領域の面積や輝度情報から電極領域を抽出する。そして、対となる電極が存在した場合については、両電極領域と電極間の高さ情報及び前探索工程において導出した電極領域に関する形状情報及び輝度情報を元に部品判定を行う(ステップＳ１０４０)。一方対となる電極が存在しなかった場合については、チップ補間処理を終了する。このステップＳ１０４０において、部品判定を行い部品と判定されれば、先に推定した部品サイズ内の領域をマスク処理し(ステップＳ１０５０)、部品でなければ、チップ補間処理を終了する。

以上のような方法により、電極領域しか抽出されない部品領域に対しても、抽出した電極領域から部品サイズを推定し、推定した領域内に対となる電極を探索し、両電極領域と電極間の高さ情報及び電極情報を元に部品判定を行うことにより、図８の部品Eのような部品に付いても、部品として抽出することができる。

以上より、相対部品高さ画像に対して複数の閾値を用いて部品領域抽出をすることにより、大型部品から小型部品まで抽出することが出来る。

次に、図２のステップＳ２２０の部品特徴量導出工程における部品種類決定方法について説明する。部品種類決定方法については、判別分析による方法、部品特徴量による方法、リード領域の特徴による方法がある。

判別分析による方法においては、予め得られている部品特徴量から判別関数を導出し、その判別関数を基に部品判定を行う。

ここで、判別分析とは、あるカテゴリー毎にまとめられている判別対象に対して、その諸特性を示す複数個の説明変数を用いて、カテゴリ―毎に分割する判別関数を導出し、その判別関数より得られる値により判別対象をカテゴリー毎に分類する方法である。

まず、既知の電子部品についてその部品特徴量を導出し、部品種類を説明変数とする判別関数を作成し記憶する。

そして、部品領域決定工程において得られる部品特徴量を、予め記憶している判別関数に代入し、得られる値から部品種類の決定を行う。

この判別関数については、部品分類結果とその部品に対する部品特徴量を元に修正することも可能である。

次に、部品特徴量による方法においては、得られた部品特徴量を用いて、その部品固有の部品特徴から部品種類の決定を行う方法である。例えば図８の部品Dのような部品については部品特徴量として、部品形状情報(部品サイズ、部品高さ)、極性マークの輝度情報と極性マーク以外の輝度情報との差が挙げられる。

最後に、部品判定方法の一つとしてリード領域情報を導出し、検査対象部品領域のリード特徴料から部品判定を行う方法がある。

図１１はリード領域でのリード情報導出過程を示すフローチャートである。SOPやQFP等に用いられているガルウィング型のリードについては、基板との接地面よりリード肩領域の方が高く、輝度値も大きい。このことを利用し、リード領域を抽出する。

ステップＳ１１００において、抽出した部品領域周辺を上下左右方向に区切り、各々リード検査領域とする。

そして、ステップＳ１１１０においてリード検査領域内を２値化する閾値を導出し、輝度画像を２値化する。２値化閾値としては大津の方法による２値化閾値や固定閾値による方法がある
ステップＳ１１２０においては、先程導出した２値化画像に対してリード肩領域の探索を行う。このとき、探索方法としては、境界追跡やラベリング等によりある程度の面積を有する領域に対して輝度情報によりリード肩領域の判定を行う。

そして、ステップＳ１１３０にて、先に抽出されたリード肩領域に対して、形状情報(領域サイズ、高さ等)を導出する。

上記ステップＳ１１００からステップＳ１１３０を部品周辺の上下左右方向に対して行う。
最後に、導出したリード領域の形状情報より総リード数、リード間距離、リードの存在するリード領域の方向を基に、検査部品の部品種類を決定する。

以上のような、判別分析による部品種類の決定、部品特徴量による部品種類の決定、リード領域特徴による部品種類の決定を組み合わせて各部品領域の部品種類の決定を行う。

次に、ステップＳ２３０における決定した部品種類を基に予め記憶した検査情報（以下 部品ライブラリ）を選択する方法について説明する。図１２は、部品ライブラリとのリンクにおけるフローチャートを示した図である。
部品ライブラリは、部品種別に対応して予め検査すべき検査パラメータがライブラリデータ
として記憶されおり、部品サイズやリード情報等の部品特徴量と検査を行う為の検査パ
ラメータが部品毎に登録されているデータを示す。検査を行う為の検査パラメータとは
、検査対象部品を検査する時に、検査対象部品を認識する為に使用する認識値と検査対
象部品に対する検査手法とそのときに用いる判定値を示す。
具体例としては、角チップ抵抗の高さ検査において、電極領域の高さ情報と高さ判定値
とを比較して検査を行うという検査手法と、検査時の高さ判定値とを含めた情報を示し
、トランジスタの表裏検査においては、リード領域の高さ情報と高さ判定値とを比較し
て検査を行うという検査手法と、検査時の高さ判定値とを含めた情報を示す。

ステップＳ１２００において、部品ライブラリの部品種類と導出した部品種類を比較する。そして、一致する部品ライブラリが存在する場合にはステップＳ１２１０に進み、一致する部品ライブラリがない場合については、最も近い部品種類の部品ライブラリを探索する方法(ステップＳ１２０１)や部品領域をユーザに対して表示し、手動により部品ライブラリの設定(ステップＳ１２０２)を行う。

そして、ステップＳ１２１０において、検査対象部品領域の形状情報と部品ライブラリの形状情報が一致する部品ライブラリを探す。このとき、探索方法としては、部品ライブラリの形状情報と導出した形状情報との差分値が任意の範囲内にある場合や部品ライブラリの形状情報と導出した形状情報との比が任意の範囲内にある場合に、同一形状として判定する。

もし、部品ライブラリ内の形状情報と検査対象部品領域の形状情報とが一致しなかった場合については、導出した形状情報を基に、部品ライブラリ内の形状情報を修正し、新たな部品ライブラリとして設定・登録する（ステップＳ１２１１）。
そして、ステップＳ１２２０において設定した部品ライブラリの検査パラメータを検査対象の部品領域の検査パラメータとして選択する。

以上のように、抽出した部品領域に対して部品ライブラリを対応させることにより、各部品領域に対する検査データを自動的に作成することができる。

以上説明した方法により、測定した基板画像から検査領域を決定し、決定した検査領域に対して部品特徴量を導出し、導出した部品特徴量を用いて部品ライブラリとのリンクを行うことにより、自動的に検査データを作成することができる。

以上の基板計測画像を用いた検査データ作成方法において、画像より設定する検査領域に対して、特徴量の導出、ライブラリのリンクを行う為に、検査領域の設定精度により検査データ作成精度が大きく変動する。この為、部品以外の領域を検査領域として設定する場合や、部品領域に検査領域を設定できなかった場合については、最終的に検査データ作成後に手直しする必要がある。そこで、検査対象基板の基板計測画像と部品位置を有する設計データを用いて検査領域を設定する本発明の検査データ作成方法における実施例を以下に示す。

図１３に本発明の部品領域画像に対する検査領域設定に関するフローチャートを示す。本発明は、図４の検査領域抽出フローチャートにおいて、ステップＳ４３０の部品領域の決定工程に掛る項目であり、図１３のステップＳ１３００からステップＳ１３３０までは図４のステップＳ４００からステップＳ４３０までと実施形態が同じである。

ステップＳ１３００・Ｓ１３１０において、ステップＳ４００・Ｓ４１０と同様に基板計測画像よりパターン面高さ画像を作成し、基板近似面を作成する。そして、ステップＳ１３２０において、ステップＳ４２０と同様に基板計測高さ画像と基板近似面との差画像を作成し、相対部品高さ画像を作成し、ステップＳ１３３０において、ステップＳ４３０の部品領域決定方法と同様にして部品候補画像を作成する。

ステップＳ１３４０において、検査対象の部品に関する位置データなどを含むＣＡＭデータを読込む。このＣＡＭデータとは、工場の生産ラインの制御に用いられる数値データことであり、本実施例においては、部品を実装する実装機である部品マウンタ装置より取得することができる部品実装データやＮＣデータである。

ステップＳ１３５０において、前ステップにて読込んだＣＡＭデータより部品位置データを取得する。図１４に部品候補領域と部品位置データとの位置関係図を示す。ＣＡＭデータの部品位置データから、部品位置を示す点３３の位置データが得られる。

図１４(A)は部品候補領域と部品位置データとの最初の位置関係を示し、図１４(B)にノイズ除去および未抽出領域の再抽出後の位置関係を示す。図１４(A)において、ノイズ領域３４および未抽出領域３５が存在している為、検査対象の領域を示す点線枠３2がノイズ領域３４に配置され、部品３５に配置されていない。

さらに、部品位置を示す点３３がノイズ領域３４には存在してなく、未抽出領域３５に存在している。この部品位置３３を有する領域を検査領域として設定することにより、ノイズ領域の除去を行い、さらに未抽出領域には部品位置３３を有しているので、この点を基準として領域の再抽出処理を行う。

図１５に検査領域の設定に関するフローチャートを示す。ステップＳ１５００において、ＣＡＭより取得した部品位置データと前ステップまでに抽出した部品領域画像とを比較し、部品位置に部品候補領域が存在しない場合はステップＳ１５１０に進み、部品領域の再抽出を行う。部品位置に部品候補領域が存在する場合は、部品領域として登録する（ステップＳ１５２０）。ステップＳ１５１０においては、部品位置を中心に部品領域の再抽出を行う。再抽出方法としては、高さ画像において、部品位置を中心に同一高さの領域を探索し、発見したエッジ領域より部品領域を抽出する。以上の工程を全部品に対して行い（ステップＳ１５３０）、ステップＳ１５４０において、部品領域として登録していない部品領域画像上の領域を削除することにより、ノイズ領域の除去および未抽出領域の再抽出を行うことができる。

以上のように、部品領域画像およびＣＡＭデータを用いることによってノイズ除去および未抽出部品領域の再抽出を行うことができる為、全実装部品領域に対してのみ検査データを作成することが出来る。

実施例１にて部品位置のみを使用して、ノイズ除去および未抽出領域の再抽出を行ったが、部品位置データおよび部品形状データを用いても同様に行うことができる。

図１６に部品位置データおよび部品形状データと基板計測画像の位置関係図を示す。図中の斜線領域３３は、部品位置データおよび部品形状データより構成された部品領域である。未抽出領域３５には図中の斜線領域３３が存在し、ノイズ領域３４には斜線領域が存在しない。このことから、実施例１のフローチャートと同様にして、ノイズ領域の除去および未抽出領域の再抽出を行うことができる。

以上のように、基板計測画像からの検査データ自動作成方法において、ＣＡＭデータの部品位置データと部品形状データを用いることにより、ノイズ領域の除去および未抽出領域の再抽出を行うことができる為、全実装部品領域に対してのみ検査データを作成することが出来る。

以上、基板計測画像からの検査データ自動作成方法における、ＣＡＭデータを用いたノイズ除去および部品領域再抽出方法による、検査データ自動作成方法を説明したが、ＣＡＤ・ＣＡＭデータを用いた検査データ作成方法において、基板計測画像を用いることによる本発明の効果を以下に説明する。始めに、ＣＡＤ・ＣＡＭデータを用いた検査データ作成方法を説明し、後に実施例を説明する。ここで、ＣＡＤデータとは、コンピュータにより作成された設計データのことを示し本実施例では、ＣＡＤデータは、基板設計情報を有する基板設計データを示す。

以下に、ＣＡＤ、ＣＡＭデータを用いた検査データ自動作成方法、及び具体的な検査データ作成の実施例を示す。

図１７はＣＡＤ・ＣＡＭデータを用いた検査データ自動作成方法のフローチャートである。図１７において、ステップＳ１７００は情報読込工程、ステップＳ１７１０は基板設計画像作成工程、ステップＳ１７２０はランド情報取得工程、ステップＳ１７３０はライブラリとのリンク工程を示す。

ステップＳ１７００の情報読込工程において、部品マウンタ装置などより部品位置データと部品形状データを取得し、基板設計時のＣＡＤデータより基板設計データを取得する。取得方法としては、各々の情報記憶装置より、フレキシブルディスクやCD-ROM、DVD-ROM、等のメディア媒体を介して取得する方法やUSBメモリやLAN回線、外付けHDD等の外部装置より取得する方法がある。

ステップＳ１７１０では、ステップＳ１７００にて読込んだ基板設計データから基板設計画像を作成する。基板設計データの例として、ガーバフォーマットにて記述されている基板設計データがある。ガーバ―フォーマットとは、プリント基板のパターンを描画するプロッタ制御コードの一つであり、EIA標準RS-274Dによって規格化されている。このRS-274D規格では、プロッタの描画座標、描画に使用するペン、ペン動作、等が記述されている。ガーバ―フォーマットにて記述している基板設計データとしては、部品面・半田面(又は表面・裏面等)毎に、パターン面、シルク面、レジスト面等の領域が数値として記述されている。これらの数値より、パターン面、シルク面、レジスト面より構成される基板設計画像を作成する。図１８にパターン面、シルク面、レジスト面の関係を示す。パターン面とは、プリント基板上の配線パターンを表した領域(図１８の１８００))である。レジスト面とは、レジストレスの領域を示し、配線パターンに半田が付着しないように保護する為や配線パターンの防腐処理の為に塗布される領域(レジスト領域)以外の領域(図１８の１８１０)である。シルク面とは、部品名称や基板名称等、基板上に記された文字・記号の領域(図１８の１８２０)である。

次にステップＳ１７２０では、前工程にて作成した基板設計画像と部品位置データと部品形状データから部品特徴量を導出する。まず、前工程にて取得した部品位置データと部品形状データより部品領域を構成する。そして、基板設計画像上の部品領域に対して、ランド領域を導出しランド情報の取得を行う。ここで、ランド領域とは、実装部品とプリント基板が接合する領域であり、プリント基板上ではレジストが塗布されていない配線パターンであるので、パターン面とレジスト面の論理積より算出する。算出したランド領域に対して、２値化処理やラベリング処理のような領域分離処理にてランド領域を抽出する。

ここで、2値化処理とは、ある閾値より大きい画素のみもしくはある閾値より小さい画素のみを残すことにより、設定した閾値を境界として領域の分離を行うことが出来る方法である。ラベリング処理とは、連結した画素領域の全画素に対して同一ラベル番号を割り当て、異なった連結した画素領域の全画素に対しては異なるラベル番号を割り当てることにより、ラベル番号を用いて連結した画素領域を指定することが出来る領域分離処理である。

図１９にランド導出方法の概略図を示す。まず、基板設計画像内において、１９２０に示すようにＸ方向走査により対象部品領域内走査を開始する。そしてランド領域に当たったときに、１９３０に示すようなランド領域内探査を始める。ランド領域内を探索し、ランド領域と認識した領域の座標値と画素数を算出し、ランド重心座標およびランドサイズを導出する。導出終了後、Ｘ方向走査を始め、選択部品領域内の全領域走査が終了するまで走査を行う。上記例ではＸ方向走査としたが、Ｙ方向走査でも同様に行うことができる。

又、別のランド領域導出方法として、予め前記基板設計画像より全ランド領域座標を取得しておき、選択部品領域内のランド領域を導出する方法がある。

図２０にランド導出方法の概略図を示す。はじめに、基板設計画像全体を走査し、ランド領域に当たった場合に、そのランドに対してランドサイズやランド中心座標を導出し、全ランドの情報を記憶しておく。選択した部品領域の左上座標２０２０と右下座標２０３０によって構成される部品領域に対して、先に記憶したランド領域座標と比較し、対象部品領域内部に存在する場合に、記憶したランド位置、ランドサイズを選択した部品と関連あるランドとして登録する。そして、全てのランド領域が終了するまで探索を行う。

以上の処理より、対象部品領域に対する、ランド領域のサイズ・重心位置および対象部品が有するランド本数を取得する。

ステップＳ１７３０においては、前工程にて導出したランド情報取得工程および部品位置情報を用いて、図２のステップＳ２３０の説明と同様にしてライブラリリンクを行う。ここでは処理が同一の為、説明を省略する。

以上のように、ＣＡＤ・ＣＡＭデータを読込み、基板設計画像を作成し、部品特徴量を導出することにより、ライラリとのリンクを行うことができるので、検査データを作成することができる。

上記実施の形態において、部品形状データを有している為に、部品サイズやランド領域の取得を行うことが出来るが、部品形状データを取得できない場合については、これらの情報を手動にて入力するか、予め部品形状データを記憶して置けなければならない。この部品形状データが取得できない場合について、検査対象基板の基板計測画像を用いることにより部品形状データを取得し、検査データ作成を行う本発明の実施例を以下に示す。

図２１に本発明の検査データ自動作成方法のフローチャートを示す。本発明は図１７の検査データ自動作成方法において、ステップＳ１７００とステップＳ１７１０の間に基板計測画像の取得及び部品候補領域導出過程を追加した形態である。図２１において、ステップＳ２１００がステップＳ１７００に相当し、ステップＳ２１４０からステップＳ２１６０までがステップＳ１７１０からステップＳ１７３０までに相当する。

ステップＳ２１００において、部品マウンタ装置などより部品位置データを取得し、基板設計時のＣＡＤデータより基板設計データを取得する。取得した部品位置データにて、有効な情報として部品位置のみの場合、そのままでは部品領域を特定することができない。そこで、ステップＳ２１１０からステップＳ２１３０において基板計測画像より部品形状データを取得する。

ステップＳ２１１０において、検査対象基板の基板計測画像を取得する。そして、ステップＳ２１２０において、基板計測画像より部品候補領域を導出する。この項目については、図４のステップＳ４００からステップＳ４４０までの項目に相当するので、説明を省略する。そして、ステップＳ２１３０において、部品形状データを取得する。部品形状データ報取得工程について、図２２に示す。ステップＳ２２００において、部品位置データより各部品の実装位置を取得する。そして、ステップＳ２２１０にて、部品形状データを取得する。前工程にて取得した部品候補領域画像上において、部品位置を原点として、境界追跡もしくは領域抽出処理を行うことにより、部品領域サイズを取得し、部品形状データとして登録する。

ステップＳ２１４０においては、ステップＳ１７１０と同様に、ステップＳ２１００にて読込んだ基板設計データから基板設計画像を作成する。そしてステップＳ２１５０においては、ステップＳ１７２０と同様に前工程にて取得した部品位置データと部品形状データより部品領域を構成する。そして、基板設計画像上の部品領域に対して、ランド領域を導出しランド情報の取得を行う。ステップＳ２１６０におけるライブラリリンク方法については上記実施例で示したＣＡＤ・ＣＡＭデータを用いた検査データ自動作成方法と同様な処理であるので、ここでは省略する。

以上より、使用するＣＡＭデータの部品位置データと部品形状データが無い場合について、基板計測画像より部品領域候補を導出し、部品位置を中心として、部品領域を探索し、部品形状データを取得することにより、ＣＡＤ・ＣＡＭデータでの検査データ自動作成方法と同様な処理にて、検査データを作成することができる。

ここでは、部品候補領域を導出してから部品形状データを取得したが、基板計測画像そのものを使用しても部品形状データを取得することができる。

すなわち、ステップＳ２０３０において、部品位置データを原点として部品領域を探索するときに、基板計測画像の高さ情報を用いる場合は、部品位置と同等な高さの領域を部品領域として定義することができる。

実施例２においては、ＣＡＭデータの部品位置データと基板計測画像を用いて検査データ自動作成方法を行ったが、実施例４では基板設計データと基板計測画像を用いて検査データ自動作成を行うことができる。

図２３に基板設計データと基板計測画像を用いた検査データ作成方法のフローチャートを示す。ステップＳ２３００とステップＳ２３１０およびステップＳ２３４０からステップＳ２３６０は、各々図２のステップＳ２００からステップＳ２４０に相当する。

ステップＳ２３００にて検査対象プリント基板を計測し、ステップＳ２３１０にて基板計測画像より部品領域を導出する。

ステップＳ２３２０において、検査対象基板の基板設計データを取得し、ステップＳ２２３０にて基板設計画像を作成する。基板設計データおよび基板設計画像作成工程については実施例３と同様なので省略する。

次に、ステップＳ２３４０にて、部品特徴量を導出し、部品分類を行う。実施例１の基板計測画像を用いた検査データ作成方法においては、部品特徴量として、リード情報を取得する際に図１１に示す工程にて、リード情報を取得していた。しかしながら、これらはＳＯＰやＱＦＰに代表されるガルウィング型のリードには有効であるが、フラット型や一体型や分離型のリードを探索することが困難である。そこで、前工程にて作成した基板設計画像よりランド領域を導出し、各部品領域に対して導出したランド領域のサイズや位置を取得することにより、リード本数やリード間ピッチの情報を取得することができる。このように、部品特徴量については、実施例１にて取得できる部品特徴量と基板設計画像より取得できるリード本数やリード間ピッチ情報を、対象部品の部品特徴量として登録する。ステップＳ２３５０およびステップＳ２３６０におけるライブラリリンクについては実施例１と同様な処理を行う為にここでは省略する。

以上のように、基板設計データよりランド領域を導出しリード情報を取得することにより、部品分類工程において従来用いていた部品特徴量に加えリード本数やリード間ピッチの情報も用いることが出来るために部品分類精度が向上する。すなわち、基板計測画像を用いた検査データ自動作成方法において、基板設計情報を用いることにより、部品分類時の部品特徴量を多くすることができ、分類精度を向上させることができる。

図２４を用いて本発明における外観検査方法を説明する。図２４は、図２における基板計測画像を用いた検査データ自動作成方法を有する外観検査方法に対して、基板全体の検査データを作成することなく、各検査領域に対して検査情報を設定し検査を行うことを示したフローチャートである。

ステップＳ２４００において、図２のステップＳ２００と同様に外観検査装置より対象基板の基板計測画像を取得する。そして、ステップＳ２４１０において、対象基板に対する設計情報を取得する。

ステップＳ２４２０において、実施例１および実施例２に記載した方法により基板計測画像と設計情報を用いて、部品領域を決定する。

ステップＳ２４３０において、決定した部品領域に対して部品特徴量を導出し、導出した部品情報を用いて予め記憶していた検査情報を選択する(ステップＳ２４４０)。

そして、ステップＳ２４５０において、ステップＳ２４００において取得した基板計測画像に対して検査を行い、検査結果により判定する（ステップＳ２４６０）。

全ての部品に対して検査・判定が終了しているか確認し（ステップＳ２４７０）、終了していれば検査・判定を終了し、終了していなければ、次の部品に対してステップ２４３０以降を行う。

以上の工程を、撮像した検査対象基板毎に行うことにより、基板全体の検査データを作成することなく各検査領域に対して検査・判定を自動的に行うことが出来るので、検査データ作成に掛る設定時間を大幅に削減することが出来る。

図２５を用いて、本発明の実施例１、実施例２における外観検査装置を説明する。図２５は、図１における基板計測画像を用いた検査データ自動作成方法を有する外観検査装置に対して、設計データ取得に関する機能部を追加した形態となっている。

まず計測部１０１は、検査対象の部品実装基板を撮像し基板計測画像を出力する。 次に、情報取得部２５０２は、設計データを記憶しているデータ部２５０１より対象基板に関する設計データを取得する。そして領域決定部１０２は、基板計測画像に基づいて、プリント基板の表面との相対的な高さにより構成される相対高さ画像を作成し、相対高さ画像と設計データに基づいて部品領域を決定する。特徴量導出部１０３は、部品領域の基板計測画像および相対高さ画像に基づいて、部品領域の特徴量を導出する。検査データ作成部１０５は、記憶部１０４が記憶している検査情報群の中から、導出した特徴量と実質的に同一の特徴量に関連付けられている検査情報を選択する。そして、部品領域の位置と検査情報より検査データを作成する。

全ての部品について、検査データの作成が終了したか確認し、終了していなければ、他の部品領域に対して検査データ作成を行い、終了していれば次の工程へ移行する。最後に、検査部１０６は、作成した検査データを用いて、プリント基板の部品実装状態や半田塗布状態を検査し、判定部１０７は検査部１０６の検査結果の良否を判定する。

図２６を用いて、本発明の実施例３における外観検査装置を説明する。図２６は、CAD・CAMデータを用いた検査データ自動作成方法を有する外観検査装置に対して、基板計測画像を用いた部品情報抽出部を追加したブロック図である。

外観検査装置１００は、画像作成部２６０１がデータ部２５０１より基板設計情報を取得し、基板設計画像を作成する。そしてランド情報取得部２６０２によりランド情報を取得する。また、情報取得部２５０２において、データ部２５０１より部品位置データを取得する。計測部１０１より取得した基板計測画像を用いて、情報取得部３１０２より取得した部品実装位置での部品形状データを部品情報抽出部２６０３において抽出する。

次に、検査データ作成部１０５より、ランド情報取得部２６０２および情報取得部２５０２より取得した部品実装情報・形状情報、ランド情報と予め記憶していた検査データ記憶部１０４を用いて、検査データを作成する。

全ての部品に対して検査データを作成し、検査部１０６において、検査対象基板を撮像し、検査を行う。そして、判定部１０７にて、検査結果の判定を行う。

図２７を用いて、本発明の実施例５における外観検査装置を説明する。図２７は図２４において検査データ作成を行うことなく、直接検査を行う外観検査装置のブロック図である。

まず計測部１０１は、検査対象の部品実装基板を撮像し基板計測画像を出力する。次に、設計データを記憶しているデータ部２５０１より、情報取得部２５０２は対象基板に関する設計データを取得する。そして領域決定部１０２は、基板計測画像に基づいて、プリント基板の表面との相対的な高さにより構成される相対高さ画像を作成し、相対高さ画像と設計データに基づいて部品領域を決定する。特徴量導出部１０３は、部品領域の基板計測画像および相対高さ画像に基づいて、部品領域の特徴量を導出する。

次に検査データ抽出部２７０１は、記憶部１０４が記憶している検査情報群の中から、導出した特徴量と実質的に同一の特徴量に関連付けられている検査情報を選択し、検査部１０６にて選択した検査情報を用いて対象部品の検査を行う。そして、判定部１０７にて検査結果の判定を行う。上記工程を、全部品の検査・判定が終了するまで行うことにより、基板全体の検査データを作成することなく各検査領域に対して検査・判定を自動的に行うことが出来る。

なお、以上説明した本発明の外観検査装置における外観検査方法の機能を、計測部、部品データ取得部、特徴量導出部、検査部、判定部などとして機能させるプログラムにより、当該外観装置のコンピュータにて実行させることにより上記の実施例と同様の効果が得られる。また、当該プログラムを読み取り可能な記録媒体に記録して利用することができる。

本発明にかかる回路実装基板の基板計測画像と設計データを用いた回路実装基板の外観検査方法は、予め部品特徴量と部品に対する検査データ部品や部品種類に対する検査情報を記憶しておき、検査対象の基板画像および設計データを取得することにより、検査対象基板に関する検査データを自動的に作成することができるため、検査データ作成時間を大幅に短縮することができる。

また、本発明による外観検査方法によれば、予め部品の特徴量と検査手法を有する検査情報を記憶しておき、検査対象の基板計測画像および設計データを取得することにより、検査対象基板に対して自動的に部品検査を行うことができるため、検査データ作成時間は必要なく検査準備に費やされる時間を大幅に短縮することができる。

さらに、本発明による外観検査装置によれば、予め部品の特徴量と検査手法を有する検査情報を記憶しておき、基板を計測し、検査対象に関する設計データを取得することで、検査データを自動的に作成すること及び自動的に外観検査を行うことができるため、外観検査に費やされる時間を大幅に短縮することができる。

本発明の外観検査方法を有する外観検査装置のブロック図 本発明の外観検査方法の全体フローチャート 本発明の外観検査方法の計測部の三角測量の原理を説明するための図 本発明の外観検査方法の基板計測画像を用いた検査データ自動作成方法における部品領域抽出までの工程を示すフローチャート 本発明の外観検査方法の基板計測画像を用いた検査データ自動作成方法におけるパターン面高さ画像作成の概略を説明するための図 本発明の外観検査方法の基板計測画像を用いた検査データ自動作成方法における近似面作成方法の概略を説明するための図 本発明の外観検査方法の基板計測画像を用いた検査データ自動作成方法における部品実装前後の基板を用いて部品領域を抽出するフローチャート 本発明の外観検査方法の基板計測画像を用いた検査データ自動作成方法における多段階部品抽出方法の概略を説明するための図 本発明の外観検査方法の基板計測画像を用いた検査データ自動作成方法における多段階部品抽出方法の部品抽出過程のフローチャート 本発明の外観検査方法の基板計測画像を用いた検査データ自動作成方法におけるチップ部品補間方法のフローチャート 本発明の外観検査方法の基板計測画像を用いた検査データ自動作成方法におけるリード領域抽出方法のフローチャート 本発明の外観検査方法の基板計測画像を用いた検査データ自動作成方法における部品ライブラリと検査対象部品領域と対応方法のフローチャート 本発明の外観検査方法の実施例１における検査データ自動作成方法のフローチャート 本発明の外観検査方法の実施例１における部品抽出領域と部品実装位置との概略を説明するための図 本発明の外観検査方法の部品実装位置を用いた部品領域設定フローチャート 本発明の外観検査方法の実施例２における部品実装位置および部品形状情報との概略を説明するための図 本発明の外観検査方法のCAD・CAMデータを用いた検査データ自動作成方法のフローチャート 本発明の外観検査方法の基板設計情報を用いて作図される基板設計画像の概略を説明するための図 本発明の外観検査方法のCAD・CAMデータを用いた検査データ自動作成方法における個別部品に対するランド領域探索方法を説明するための図 本発明の外観検査方法のCAD・CAMデータを用いた検査データ自動作成方法における、個別部品に対するランド領域探索方法を説明するための図 本発明の外観検査方法の本発明の実施例３における検査データ自動作成方法のフローチャート 本発明の外観検査方法の実施例３における部品実装情報及び部品形状情報の取得に関するフローチャート 本発明の外観検査方法の実施例４における基板計測画像と基板設計情報を用 いた検査データ自動作成方法のフローチャート 本発明の実施例５における外観検査方法の外観検査方法のフローチャート 本発明の実施例１、実施例２における外観検査方法の基板計測画像と設計デ ータを用いた外観検査装置のブロック図 本発明の実施例３における外観検査方法の基板計測画像と基板設計データを 用いた外観検査装置のブロック図 本発明の実施例５における外観検査方法を有する外観検査装置のブロック図

符号の説明

１ 受光部
２ 検査対象
３ 結像レンズ
４ 入射光
５ 反射光
１１ パターン面
１２ リード
１３ 電子部品
２０ 基板表面
３１ 検査対象部品
３２ 検査領域
３３ 部品位置（領域）
３４ ノイズ領域
３５ 未抽出部品
１００ 外観検査装置
１０１ 計測部
１０２ 領域決定部
１０３ 特徴量導出部
１０４ 記憶部
１０５ 検査データ作成部
１０６ 検査部
１０７ 判定部
３１０１ データ部
３１０２ 情報取得部
３２０１ 画像作成部
３２０２ ランド情報取得部
３２０３ 部品情報抽出部
３３０１ 検査データ抽出部

Claims (9)

1. 電子部品が実装された検査対象物である回路実装基板の２次元画像及び／又は３次元画像を計測し、当該電子部品の実装状態や半田塗布状態を検査するための検査データを作成する前記回路実装基板の外観検査方法において、
   計測すべき前記回路実装基板の検査領域を設定する際に、
   前記回路実装基板を計測した基板計測画像を取得する工程と、
   前記検査すべき電子部品の部品データを有するＣＡＤデータより前記回路実装基板の検査対象部品の位置情報を表す部品位置データを取得する工程と、
   前記基板計測画像と前記部品位置データを用いて当該検査対象部品を認識し前記検査対象部品の部品領域を決定する工程と
   当該決定された部品領域に基づいて前記検査対象部品の検査領域を決定する工程と、
   を備えることを特徴とする外観検査方法。
2. 前記部品位置データは、前記検査対象物である回路実装基板の基板設計データからランド情報を取得し、前記ランド情報より得られるランド領域と前記基板計測画像を用いて部品領域を設定し、該部品領域より前記実装された電子部品の検査領域を決定すること
   を特徴とする請求項１に記載の外観検査方法。
3. 前記ランド領域は、基板設計情報を有するＣＡＤデータより取得した基板設計データのパターン面データとレジスト面データの論理積を算出することによりランド領域を抽出することを特徴とする請求項２に記載の外観検査方法。
4. 前記部品領域を決定する際に、前記検査すべき電子部品の部品データを有するＣＡＤデータより前記回路実装基板の検査対象部品の位置情報を表す部品位置データと部品形状データを取得して検査領域を抽出し、当該検査領域と、前記基板計測画像に基づいて抽出された部品領域により検査領域を決定することを特徴とする請求項１に記載の外観検査方法。
5. 前記電子部品の検査領域は、前記基板計測画像の高さデータ値から所定の基準高さデータ値を差分した相対高さデータ値を算出し、当該結果に基づいて部品領域を抽出することにより検査領域を決定することを特徴とする請求項１に記載の外観検査方法。
6. 電子部品が実装された検査対象物である回路実装基板の２次元画像及び／又は３次元画像を計測し、当該電子部品の実装状態や半田塗布状態を検査するための検査データを作成する前記回路実装基板の外観検査方法において、
   計測すべき前記回路実装基板の検査領域を設定する際に、
   前記回路実装基板を計測した基板計測画像を取得する工程と、
   前記検査すべき電子部品の部品データを有するＣＡＤデータより前記回路実装基板の検査対象部品の位置情報を表す部品位置データを取得する工程と、
   前記基板計測画像と前記部品位置データを用いて当該実装部品の検査領域を決定する工程と、
   当該検査領域の検査すべき部品を決定する工程と、
   を備え、
   当該検査部品の特徴量を抽出し、当該対象部品を認識する際に、前記抽出した特徴量に基づいて検査対象部品の部品種別を決定することを特徴とする外観検査方法。
7. 前記特徴量は、少なくとも、部品形状データ、部品に印刷される極性マーク若しくはリード情報のいずれかであることを特徴とする請求項６に記載の外観検査方法。
8. 前記部品位置データは、前記検査対象基板上に電子部品を実装するための部品実装機に用いる部品位置データであることを特徴とする請求項1或いは請求項６に記載の外観検査方法。
9. 予め検査パラメータが記憶されている検査情報のライブラリデータと前記抽出された検査部品の特徴量とを比較し、当該比較結果に基づいて、検査すべき部品種別を決定し、当該部品種別に対応した検査パラメータを前記検査領域に設定することを特徴とする請求項６に記載の外観検査方法。

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