JP2007114150A - Ｘ線検査装置、ｘ線検査方法およびｘ線検査プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】Ｘ線検査装置の検査精度を向上することが望まれていた。
【解決手段】Ｘ線によって検査対象を検査するにあたり、Ｘ線を検査対象品に照射して複数の方向から撮影した複数のＸ線画像を取得し、上記複数のＸ線画像に基づいて再構成演算を実行して検査対象品の３次元画像を取得し、上記取得した３次元画像に基づいて良否の特徴が現れる特徴量を算出し、当該特徴量に基づいて良否判定を行う。
【選択図】図５

Description

本発明は、Ｘ線検査装置、Ｘ線検査方法およびＸ線検査プログラムに関する。

従来より、検査対象品にＸ線を照射し、得られた透過像を分析することによって当該検査対象品の良否判定等が行われていた（例えば、特許文献１参照。）。この文献においては、Ｘ線発生器と検出器とを上下に対向し、その中間に配置した基板上の半田を撮影したＸ線画像に基づいて検査対象品の透過像を生成し、この透過像に基づいて良否を判定している。
特開２００１−２８４７８９号公報

上述した従来のＸ線検査装置より、さらに検査精度を向上することが望まれていた。
すなわち、上記従来のＸ線検査装置においては、検査対象品の２次元透過画像の輝度値を半田の厚みに変換した半田厚み画像によって良否判定を行っていたために実際の半田の形状が再現されず、半田不足のように差異が大きい良否しか判定することができなかった。しかし、ＢＧＡ（Ball Grid Array）のバンプなどは形状が異なる不良品が多種出現し、高精度に判定を行うためには上記従来の２次元透過画像から変換した半田厚み画像では情報が足りなかった。
本発明は、上記課題に鑑みてなされたもので、高精度に良否を判定可能なＸ線検査装置、Ｘ線検査方法およびＸ線検査プログラムの提供を目的とする。

上記目的を達成するため、請求項１にかかる発明では、複数の方向から検査対象品を撮影して複数のＸ線画像を取得し、検査対象品の３次元画像を取得する。また、この３次元画像に基づいて良否の特徴が現れる特徴量を算出して良否を判定する。従って、２次元画像を取得して解析を行う場合と比較して、非常に多くの情報に基づいて解析を行うことができ、さらに、２次元画像では得られない特徴量に基づいて解析を行うことができるために、高精度に良否を判定することができる。

Ｘ線画像取得手段においては、Ｘ線の出力範囲内に検査対象品を配置し、透過したＸ線を検出器によって撮影したＸ線画像を取得する。ここで、Ｘ線画像を取得するためには、Ｘ線源からのＸ線を検査対象品に対して照射することができればよい。Ｘ線検査装置の構造を簡易な構造とし、可動部を少なくして検査の高速化を図るためには、所定の立体角の範囲にＸ線を出力することができるＸ線源を採用するのが好ましい。

この構成においては、Ｘ線の出力範囲に検出面が含まれるようにＸ線の検出器を配置すればよい。すなわち、照射範囲に制約のあるＸ線管を使用するのではなく、広い範囲にＸ線が照射されるＸ線管を使用することによって、Ｘ線画像の撮影に際してＸ線源の角度変更や移動を伴わずに複数のＸ線画像を取得可能である。なお、このようなＸ線源としては、例えば、透過型開放管を採用すればよい。すなわち、透過型開放管においては、薄いターゲットに衝突した電子によってＸ線が発生し、Ｘ線が当該ターゲットを透過して外部に出力される際にほぼ全方位（立体角２π）が出力範囲になる。

むろん、ほとんどの場合、検査対象について撮像するための照射範囲として立体角２πは必要なく、少なくとも複数の撮影位置に配設された検出面を含む立体角でＸ線を照射するＸ線源を採用すればよい。上述の構成は、複数の撮影位置に配設された検出面によってＸ線画像を撮影するので、検査対象品を回転させる機構を利用しなくても複数の方向から検査対象品を撮影することができる。すなわち、検査対象品を平面上に配置する構成と複数の位置に配設された検出器との組み合わせによって上記Ｘ線画像取得手段を構成することができる。

なお、本発明において、複数の位置に配設された検出器によって複数のＸ線画像を撮影するためには、複数の検出器を備える構成を採用してもよいし、単一あるいは複数の位置に配設された検出器を回転させることによって複数のＸ線画像を撮影してもよい。検出器としては、２次元的に配置したＣＣＤによってＸ線の強度を計測するセンサ等を採用可能である。また、上記透過型開放管を利用した構成であればＸ線検査装置の構造を簡易な構造にすることができるが、むろん、３次元画像を取得するための構成は以上の構成に限定されない。例えば、ｘ−ｙ平面に垂直なｚ方向に移動可能なステージやｘ軸，ｙ軸，ｚ軸を中心に回転可能なステージによって、検出器を固定しながら複数の方向から検査対象品を撮影してもよい。

３次元画像取得手段においては、複数のＸ線画像に基づいて再構成演算を実行することができればよく、例えば、フィルタ補正逆投影法などを採用可能である。良否判定手段においては、３次元画像に基づいて特徴量を算出して良否判定を行うことができればよい。従って、特徴量は検査対象品が良品であることの特徴あるいは不良品であることの特徴が現れる量であればよい。

良品であることの特徴が現れる特徴量を算出すれば、算出された特徴量が良品での特徴量に近いか否かによって良品であるか否かを判別することができ、不良品であることの特徴が現れる特徴量を算出すれば、算出された特徴量が不良での特徴量に近いか否かによって不良品であるか否かを判別することができる。

従って、この良否判定においては、請求項２のように、良品あるいは不良品を基準の検査対象品とし、当該基準の検査対象品における特徴量と実測した３次元画像に基づく特徴量とを比較することによって良否判定を行ってもよい。むろん、基準の検査対象品における特徴量を算出することなく、良品あるいは不良品である場合の特徴量が決定できるのであれば、基準の検査対象品における特徴量と実測した３次元画像における特徴量とを比較することなく、実測した３次元画像における特徴量に基づいて良否判定を行えばよい。

特徴量としては、種々の量を採用可能であり、例えば、検査対象品の物理的形状を示す量を特徴量とすることができる。その一例として、請求項３のように、接合位置における断面積に関する情報（接合面積情報）を特徴量として良否判定を行う構成を採用可能である。すなわち、良品の検査対象品の断面積と不良品の検査対象品の断面積で顕著に差が生じる場合は、当該断面積に基づいて良否を判定することが可能である。なお、上記接合位置としては、良否の特徴が断面積に現れやすい基板側の所定位置とすればよい。また、断面積に関する情報としては断面積と等価な接合位置の大きさに係る特徴量であればよく、所定の位置における半径や直径をもって表現することもできれば、対象エリアに含まれる画素数や対象エリアを形成する外周距離によって代用することもできる。

より具体的には、検査対象品がバンプの場合であって一定量の半田を含む半導体チップ側のボール状のバンプと基板側に形成されたパッドに印刷されたクリーム半田とを接続する場合、バンプが適正に溶融し、その後適正に接続された良品であれば、半田の表面張力によって所定位置の断面積は略一定の大きさになる。一方、バンプとクリーム半田とが適正に溶融せず、または適正に接続されない不良品であれば、当該接合位置の断面積は上記良品の断面積と異なる値になる。従って、断面積に関する情報に基づいて良否を判定することが可能である。

さらに、請求項４のように、所定位置における断面の歪みを特徴量として良否判定を行ってもよい。すなわち、良品の検査対象と不良品の検査対象とで断面の歪みに顕著な差が生じる場合は、当該断面の歪みに基づいて良否を判定することが可能である。なお、上記所定位置としては、良否の特徴が断面の歪みとして現れやすい位置とすればよい。ここで、断面の歪みは断面の形状が円形と異なる形状であるほど歪みの程度が大きいとすることができ、種々の定義が可能である。例えば、断面上に２つの径を定義し、この径の比によって歪みを定義してもよいし、断面内に内接する円を考え、その円より外側に存在する画素の数によって歪みを定義してもよく、他にも種々の定義が可能である。

より具体的には、検査対象品がバンプの場合であって一定量の半田を含む半導体チップ側のバンプとパッドに印刷されたクリーム半田とを接続する場合、バンプが適正に溶融し、その後適正に接続された良品であれば、半田の表面張力によって断面は円に近くなる。一方、バンプが適正に溶融せず、または適正に接続されない不良品であれば、未溶融のバンプ形状の影響を受けて断面は円と異なる形状になる。従って、断面の歪みに基づいて良否を判定することが可能である。

さらに、請求項５のように、複数の位置における断面積の比を特徴量として良否判定を行ってもよい。すなわち、良品の検査対象と不良品の検査対象とで断面積の変化に顕著な差が生じる場合は、当該断面積の比に基づいて良否を判定することが可能である。なお、上記複数の位置としては、良否の特徴が断面積の変化として現れやすい位置とすればよい。

より具体的には、検査対象品がバンプの場合であって一定量の半田を含むバンプとパッドに印刷されたクリーム半田とを接続する場合、バンプが適正に溶融し、その後適正に接続された良品であれば、半田の表面張力によって断面積の変化は緩やかになる。一方、バンプが適正に溶融せず、または適正に接続されない不良品であれば、未溶融のバンプ形状の影響を受けて断面積の変化は急激になる。従って、断面積の変化に基づいて良否を判定することが可能である。

さらに、請求項６のように、重心を特徴量として良否判定を行ってもよい。すなわち、良品の検査対象と不良品の検査対象とで形状に顕著な差が生じる場合はその重心に顕著な差が生じており、当該重心に基づいて良否を判定することが可能である。ここで、重心は、３次元画像から算出される位置毎の量を位置によって重み付けして加え合わせることで算出すればよく、位置毎の量としては、断面積や体積等、種々の量を採用可能である。

より具体的には、検査対象品がバンプの場合であって一定量の半田を含むバンプとパッドに印刷されたクリーム半田とを接続する場合、バンプが適正に溶融し、その後適正に接続された良品であれば、半田の表面張力によって接続後のバンプは位置毎の歪みを低減するように広がり、バンプの中央付近に重心が存在するはずである。一方、バンプが適正に溶融せず、または適正に接続されない不良品であれば、良品よりバンプの広がりの程度が小さくなり、重心の位置が偏ることになる。従って、重心に基づいて良否を判定することが可能である。

さらに、請求項７のように、外形の変化を特徴量として良否判定を行ってもよい。すなわち、良品の検査対象と不良品の検査対象とで外形の変化に顕著な差が生じる場合は、当該外形の変化に基づいて良否を判定することが可能である。ここで、外形の変化としては、３次元画像から得られる検査対象品の表面の形状に関する変化であればよく、例えば、断面積の変化が検査対象品の括れなど外形の変化を表していると考えることができるし、検査対象品の曲率の変化を外形の変化としてもよく種々の外形の変化を特徴量として採用可能である。

より具体的には、検査対象品がバンプの場合であって一定量の半田を含むバンプとパッドに印刷されたクリーム半田とを接続する場合、バンプが適正に溶融し、その後適正に接続された良品であれば、半田の表面張力によって接続後のバンプに括れは生じない。一方、バンプが適正に溶融せず、または適正に接続されない不良品であれば、括れが生じる。従って、断面積を位置毎に算出し、その微分値や変曲点の有無、数、極小値の有無や、表面の曲率等を算出すれば、上記括れを反映した外形の変化を抽出することができ、良否を判定することが可能である。

さらに、請求項８のように、断面の対称性を特徴量として良否判定を行ってもよい。すなわち、良品の検査対象と不良品の検査対象とで断面の対称性に顕著な差が生じる場合は、当該断面の対称性に基づいて良否を判定することが可能である。ここで、断面の対称性としては、断面に垂直な軸に対する回転対称性であればよく、例えば、断面の面積重心を中心とし、重心からバンプの輪郭までの距離を複数の回転角について比較する指標を特徴量として採用可能である。

より具体的には、検査対象品がバンプの場合であって一定量の半田を含むバンプとパッドに印刷されたクリーム半田とを接続する場合、バンプが適正に溶融し、その後適正に接続された良品であれば、半田の表面張力によってバンプの断面の対称性は高くなる。一方、バンプが適正に溶融せず、または適正に接続されない不良品であれば、バンプの対称性は低くなる。従って、断面の対称性を算出すれば、良否を判定することが可能である。

なお、本発明において上記特徴量の算出に利用する画像は３次元画像である。従って、２次元画像と比較して非常に高い精度で検査対象品の断面積に基づく良否判定を実施可能である。すなわち、２次元画像においては検査対象品の厚さをある方向に積算した情報しか得られず、２次元画像の積算した輝度情報から変換した半田厚み画像では検査対象品の所定位置に括れなどの形状の変化が生じている場合であってもその形状の変化を再現することはできない。しかし、３次元再構成画像であれば、バンプの実際の形状を再現し位置の形状を把握することができるので、不良であることに起因して生じる形状の変化に基づいてより正確に良否判定を行うことが可能である。

さらに、請求項９のように、接合位置の大きさに係る特徴量と表面張力によって生じる形状の均一性に係る特徴量の複数の特徴量に基づいて良否判定を行う構成を採用可能である。すなわち、一般に、バンプ接続の良否の現す特徴量は２種類に大別される。第１の特徴量は基板側のクリーム半田とバンプとの接合部に現れる特徴量で、接合位置における半田の接合面積が十分あれば、必要な接合強度があると考えられる。第２は表面張力により生じる形状の均一性に係る特徴量である。すなわち、バンプとパッドに印刷されたクリーム半田が適正に溶融し、その後適正に接続された良品であれば、バンプの表面積は表面張力により最小となる性質を持つ。検査対象品が不良品となる原因は様々であり、ある特徴量に基づいて良品と判定された場合であっても他の特徴量に基づいて判定を行ったときに不良品となることもある。従って、上記の２種類の特徴量を含む複数の特徴量に基づいて良否判定を行うことによって確実に検査対象品の良否判定を行うことが可能である。

以上は、本発明が装置として実現される場合について説明したが、かかる装置を実現する方法においても本発明を適用可能である。その一例として、請求項１０にかかる発明は、請求項１に対応した方法を実現する構成としてある。むろん、その実質的な動作については上述した装置の場合と同様である。また、請求項２〜請求項９に対応した方法も構成可能である。以上のようなＸ線検査装置は単独で実現される場合もあるし、ある方法に適用され、あるいは同方法が他の機器に組み込まれた状態で利用されることもあるなど、発明の思想としてはこれに限らず、各種の態様を含むものである。従って、ソフトウェアであったりハードウェアであったりするなど、適宜、変更可能である。

発明の思想の具現化例として上記方法を制御するためのソフトウェアとなる場合には、かかるソフトウェアあるいはソフトウェアを記録した記録媒体上においても当然に存在し、利用される。その一例として、請求項１１にかかる発明は、請求項１に対応した機能をソフトウェアで実現する構成としてある。むろん、請求項２〜請求項９に対応したソフトウェアも構成可能である。

また、ソフトウェアの記録媒体は、磁気記録媒体であってもよいし光磁気記録媒体であってもよいし、今後開発されるいかなる記録媒体においても全く同様に考えることができる。一次複製品、二次複製品などの複製段階についても同等である。その他、供給装置として通信回線を利用して行う場合でも本発明が利用されていることにはかわりない。さらに、一部がソフトウェアであって、一部がハードウェアで実現されている場合においても発明の思想において全く異なるものではなく、一部を記録媒体上に記憶しておいて必要に応じて適宜読み込まれるような形態であってもよい。

ここでは、下記の順序に従って本発明の実施の形態について説明する。
（１）本発明の構成：
（２）Ｘ線検査処理：
（２−１）良否判定処理：
（３）他の実施形態：

（１）本発明の構成：
図１は本発明にかかるＸ線検査装置１０の概略ブロック図である。同図において、このＸ線検査装置１０は、Ｘ線発生器１１とＸ−Ｙステージ１２とＸ線検出器１３ａと搬送装置１４とを備えており、各部をＣＰＵ２５によって制御する。すなわち、Ｘ線検査装置１０はＣＰＵ２５を含む制御系としてＸ線制御機構２１とステージ制御機構２２と画像取得機構２３と搬送機構２４とＣＰＵ２５と入力部２６と出力部２７とメモリ２８とを備えている。この構成において、ＣＰＵ２５は、メモリ２８に記録された図示しないプログラムを実行し、各部を制御し、また所定の演算処理を実施することができる。

メモリ２８はデータを蓄積可能な記憶媒体であり、予め検査位置データ２８ａと撮像条件データ２８ｂとが記録されている。検査位置データ２８ａは、検査対象品の位置を示すデータであり、本実施形態においては、基板上に配設された検査対象のバンプをＸ線検出器１３ａの視野に配設するためのデータである。すなわち、本実施形態においては、基板上に規則的に並べられたバンプを検査対象品としている。撮像条件データ２８ｂは、Ｘ線発生器１１にてＸ線を発生させる際の条件を示すデータであり、Ｘ線管に対する印加電圧，撮像時間等を含む。

また、メモリ２８には、ＣＰＵ２５の処理過程で生成される各種データを記憶することが可能である。例えば、上記Ｘ線検出器１３ａによって取得したＸ線画像を示すＸ線画像データ２８ｃや、当該Ｘ線画像データ２８ｃに基づいて再構成演算を行った３次元画像データ２８ｄを記憶することができる。なお、メモリ２８はデータを蓄積可能であればよく、ＲＡＭやＨＤＤ等種々の記憶媒体を採用可能である。

Ｘ線制御機構２１は、上記撮像条件データ２８ｂを参照し、Ｘ線発生器１１を制御して所定のＸ線を発生させることができる。Ｘ線発生器１１は、いわゆる透過型開放管であり、Ｘ線の出力位置である焦点Ｆからほぼ全方位、すなわち、立体角２πの範囲にＸ線を出力する。

ステージ制御機構２２はＸ−Ｙステージ１２と接続されており、上記検査位置データ２８ａに基づいて同Ｘ−Ｙステージ１２を制御する。また、搬送機構２４は、搬送装置１４を制御して基板１２ａをＸ−Ｙステージ１２に搬送する。すなわち、搬送装置１４によって一方向に基板１２ａを搬送し、Ｘ−Ｙステージ１２において基板１２ａ上のバンプを検査し、搬送装置１４にて検査後の基板１２ａを搬送する処理を連続的に実施できるように構成されている。

本実施形態において、検査対象品はバンプであり、バンプが配設された基板をＸ−Ｙステージ１２上に載置して良否判定を行う。なお、上述のように検査位置データ２８ａは検査対象のバンプをＸ線検出器１３ａの視野に配設するためのデータであり、ステージ制御機構２２は、バンプの検査に際してバンプがＸ線検出器１３ａの視野に含まれるようにＸ−Ｙステージ１２を制御する。

画像取得機構２３はＸ線検出器１３ａに接続されており、同Ｘ線検出器１３ａが出力する検出値によって検査対象品のＸ線画像を取得する。取得したＸ線画像は、Ｘ線画像データ２８ｃとしてメモリ２８に記憶される。本実施形態におけるＸ線検出器１３ａは、２次元的に分布したセンサを備えており、検出したＸ線からＸ線の２次元分布を示すＸ線画像データを生成することができる。

Ｘ線検出器１３ａはアームを介して回転機構１３ｂに接続されており、Ｘ線検出器１３ａは、Ｘ線発生器１１の焦点Ｆから鉛直上方に延ばした軸Ａを中心に半径Ｒの円周上を回転可能である。この回転機構１３ｂは、画像取得機構２３のθ制御部２３ａによって制御される。また、Ｘ線発生器１１の焦点ＦからＸ線検出器１３ａにおける検出面の中心に対して延ばした直線と、当該検出面とが直交するように検出面が配向されている。

出力部２７は上記Ｘ線画像等を表示するディスプレイであり、入力部２６は利用者の入力を受け付ける操作入力機器である。すなわち、利用者は入力部２６を介して種々の入力を実行可能であるし、ＣＰＵ２５の処理によって得られる種々の演算結果やＸ線画像データ、検査対象品の良否判定結果等を出力部２７に表示することができる。

ＣＰＵ２５は、メモリ２８に蓄積された各種制御プログラムに従って所定の演算処理を実行可能であり、検査対象品の検査を行うために、図１に示す搬送制御部２５ａとＸ線制御部２５ｂとステージ制御部２５ｃと画像取得部２５ｄと良否判定部２５ｅとにおける演算を実行する。搬送制御部２５ａは、搬送機構２４を制御して、適切なタイミングで基板１２ａをＸ−Ｙステージ１２に供給し、また、適切なタイミングで搬送装置１４を駆動して検査済みの基板１２ａをＸ−Ｙステージ１２から取り除く。

Ｘ線制御部２５ｂは、上記撮像条件データ２８ｂを取得し、上記Ｘ線制御機構２１を制御して所定のＸ線をＸ線発生器１１から出力させる。ステージ制御部２５ｃは、上記検査位置データ２８ａを取得し、バンプを逐次Ｘ線検出器１３ａの視野内に配置するための座標値を算出し、ステージ制御機構２２に供給する。この結果、ステージ制御機構２２は、この座標値がＸ線検出器１３ａのいずれかの視野に含まれるようにＸ−Ｙステージ１２を移動させる。

画像取得部２５ｄは、画像取得機構２３のθ制御部２３ａに指示を行い、Ｘ線検出器１３ａを回転させる。また、画像取得機構２３が取得するＸ線画像データ２８ｃをメモリ２８に記録する。上記Ｘ線画像データ２８ｃは、複数の角度によってバンプを撮影して得られるデータである。なお、画像取得部２５ｄにおいては、上記複数の角度のピッチを適宜調整可能であり、高精度の良否判定に十分な撮影回数となるようにピッチを狭くしてもよいし、代表的な複数の角度で撮影し、間の角度におけるＸ線画像は補間で取得してもよい。良否判定部２５ｅは、当該Ｘ線画像データ２８ｃに基づいて所定の演算処理を行い、検査対象品が良品であるか、不良品であるかを判定する。

（２）Ｘ線検査処理：
本実施形態においては、上述の構成において図２に示すフローチャートに従って検査対象品の良否判定を行う。本実施形態においては、多数の基板１２ａを搬送装置１４によって搬送し、逐次Ｘ−Ｙステージ１２上で基板１２ａ上のバンプを検査する。このため、検査に際しては、まずステップＳ１００にて搬送制御部２５ａが搬送機構２４に指示を出し、搬送装置１４によって検査対象の基板１２ａをＸ−Ｙステージ１２上に搬送する。

次に、検査対象となるバンプをＸ線検出器１３ａの視野内に移動させてＸ線画像を取得するため、変数ｎを"０"に初期化する（ステップＳ１０５）。続いて、画像取得部２５ｄはθ制御部２３ａに指示を行い、回転機構１３ｂを駆動して予め決められた回転位置にＸ線検出器１３ａを移動させる（ステップＳ１１０）。本実施形態においては、回転角θ_ｎをθ_ｎ＝（ｎ／Ｎ）×３６０°と定義しており、θ＝０°におけるＸ線検出器１３ａの配置は予め決めてある。

また、上記変数ｎは最大値をＮとする整数である。従って、Ｘ線検出器１３ａは３６０°／Ｎずつ回転することになる。Ｎ＋１は、Ｘ線画像を撮影する回転位置の数であり、要求される検査速度と検査精度および検査対象品の外形（軸対称性）から決定すればよい。例えば、バンプのように軸対称の外形を有する検査対象品については、Ｎ＝３程度（９０°ピッチ、４カ所で撮影）でも充分であり、Ｎ＝３程度にすることによって検査を非常に高速に実施可能である。

Ｘ線検出器１３ａの回転動作を行うと、当該回転後の検出器の視野内に検査対象であるバンプが含まれるようにＸ−Ｙステージ１２を移動させる（ステップＳ１１５）。このとき、ステージ制御部２５ｃは上記検査位置データ２８ａを参照し、座標（ｘ_i，ｙ_i）がＸ線検出器１３ａの視野中心となるようにステージ制御機構２２に指示する。この結果、ステージ制御機構２２はＸ−Ｙステージ１２を移動させ、座標（ｘ_i，ｙ_i）をＸ線検出器１３ａの視野中心に配置する。

すなわち、座標（ｘ_i，ｙ_i）は、バンプをＸ線検出器１３ａの視野内に移動させるために予め基板１２ａ上に設定された座標であり、Ｘ線検出器１３ａが上記回転角θ_ｎに配設されているときの視野中心は、Ｘ線検出器１３ａとＸ線発生器１１の焦点Ｆとの相対関係から取得することができる。そこで、座標（ｘ_i，ｙ_i）をＸ線検出器１３ａの視野内に移動させることで、バンプの透過像がＸ線検出器１３ａで取得されるように基板１２ａの位置を制御することができる。

図３，図４は、この例を説明するための図であり、座標系およびＸ線検出器１３ａ、Ｘ線発生器１１の位置関係を示す図である。これらの図においては、Ｘ−Ｙステージ１２による移動平面をｘ−ｙ平面とし、この平面に垂直な方向をｚ方向としている。図３は、ｚ−ｘ平面を眺めた図であり、図４はｘ−ｙ平面を眺めた図である。

図３に示すように、Ｘ線検出器１３ａの検出面は、その中心と焦点Ｆとを結ぶ直線ｌに対して垂直になるように配向されている。すなわち、軸Ａに対して傾斜され、ｘ−ｙ平面と検出面とに対して所定の角度（傾斜角）αが与えられている。上記直線ｌは、Ｘ線検出器１３ａの視野中心に相当するので、Ｘ線検出器１３ａの回転角θ_ｎから図４に示すように視野領域ＦＯＶを特定することができる。

すなわち、上記直線ｌと上記ｘ−ｙ平面との交点を含む所定の領域がＸ線検出器１３ａの視野領域ＦＯＶとなるので、図４に示す例のように変数ｎが０〜３であることを想定すれば、図４に破線の矩形で示すように、視野領域ＦＯＶを特定することができる。そこで、上記ステージ制御機構２２は図４の各矩形における中心と座標（ｘ_i，ｙ_i）とが一致するように、Ｘ−Ｙステージ１２を移動させることになる。

なお、図４においては、中心Ｏから−ｙ方向に延ばした直線をθ＝０とし、時計回りの回転角がθ_ｎであり、θ_ｎ＝０°，９０°，１８０°，２７０°の視野領域をそれぞれＦＯＶ１〜ＦＯＶ４としている。むろん、ステップＳ１１５においては、Ｘ線検出器１３ａの視野内に検査対象となるバンプを配設することができる限りにおいて種々の制御手法を採用可能である。

ステップＳ１１５にて、座標（ｘ_i，ｙ_i）をＸ線検出器１３ａの視野中心に配置したら、Ｘ線制御部２５ｂおよび画像取得部２５ｄの制御により、Ｘ線検出器１３ａにて回転角θ_ｎのＸ線画像Ｐ_θｎを撮影する（ステップＳ１２０）。すなわち、Ｘ線制御部２５ｂは、上記撮像条件データ２８ｂを取得し、当該撮像条件データ２８ｂに示される条件でＸ線を出力するようにＸ線制御機構２１に対して指示を行う。この結果、Ｘ線発生器１１が立体角２πの範囲でＸ線を出力するので、画像取得部２５ｄはＸ線検出器１３ａが検出したＸ線画像を取得する。

ステップＳ１２０にて回転角θ_ｎのＸ線画像Ｐ_θｎを撮影すると、変数ｎが最大値Ｎに達しているか否かを判別し（ステップＳ１２５）、最大値Ｎに達していると判別されなければ変数ｎをインクリメントして（ステップＳ１３０）、ステップＳ１１０以降の処理を繰り返す。ステップＳ１２５にて変数ｎが最大値Ｎに達していると判別されたときには必要な回数の撮影が終了しているので、良否判定部２５ｅは良否判定に使用する画像データを生成する。すなわち、Ｘ線画像Ｐ_θ０〜Ｐ_θＮを用いて３次元画像の再構成演算を行い（ステップＳ１３５）、３次元画像データ２８ｄとしてメモリ２８に記録する。

再構成演算は、バンプの３次元構造を再構成することができれば良く、種々の処理を採用可能である。例えば、フィルタ補正逆投影法を採用可能である。この処理においては、まず、Ｘ線画像Ｐ_θ０〜Ｐ_θＮのいずれかに対してフーリエ変換を実施し、フーリエ変換で得られた結果に対して周波数空間でフィルタ補正関数を乗じる。さらに、この結果に対して逆フーリエ変換を実施することで、フィルタ補正を行った画像を取得する。なお、このフィルタ補正関数は、画像のエッジを強調するための関数等を採用可能である。

続いて、フィルタ補正後の画像を、それが投影された軌跡に沿って３次元空間へ逆投影する。すなわち、Ｘ線検出器１３ａの検出面におけるある位置の像に対応する軌跡は、Ｘ線発生器１１の焦点Ｆとこの位置とを結ぶ直線であるので、この直線上に上記画像を逆投影する。以上の逆投影をＸ線画像Ｐ_θ０〜Ｐ_θＮの全てについて行うと、３次元空間上でバンプが存在する部分のＸ線吸収係数分布が強調され、バンプの３次元形状を示す３次元画像データ２８ｄが得られる。そこで、良否判定部２５ｅは、３次元画像データ２８ｄを参照し、良否判定を行う（ステップＳ１４０）。

（２−１）良否判定処理：
次に、上記ステップＳ１４０における良否判定処理の詳細な例を説明する。図５は、当該良否判定処理のフローチャートを示している。本実施形態においては、３次元画像データ２８ｄから良否の特徴が現れる特徴量を算出し、当該特徴量に基づいて良否判定を行っており、まず、特徴量を算出するためにバンプの接合位置における断面積Ｓ（ｉ）を算出する（ステップＳ２００）。

図６は、特徴量の算出を説明するための説明図であり、同図６の上部左側には、良品のバンプ、上部右側には不良品のバンプの３次元構造を模式的に示している。すなわち、ＢＧＡのバンプは当該バンプと基板側に形成されたパッドに印刷されたクリーム半田とを接続するためにＢＧＡ側に予め形成されており、溶融前はボール状である。

半田が適正に溶融されたときには、半導体チップ側の端子と基板側の端子との間に半田が表面張力で広がり、適正に固化した後には図６の上部左側に示すように樽型の３次元構造となる。すなわち、良品の典型な３次元構造は同図に示す樽型である。一方、図６の上部右側には典型的な不良品の３次元構造を示している。この例においては、ボールおよびクリーム半田が適正に溶融せず、基板側のクリーム半田と一体化しなかった場合について示しており、ボール状のバンプとクリーム半田とが未溶融の形状をほぼ保ちながら上下に分離している。

本実施形態においては、上記ｚ方向に平行な方向に座標軸ｉを設定し、基板の上面をｉ＝０に設定した座標系を定義し、この座標系で上述の断面積Ｓ（ｉ）を取得する。すなわち、断面積Ｓ（ｉ）は、上記３次元画像データ２８ｄに基づいて取得される実際の形状を示すバンプの像をｘ−ｙ平面に平行な面で切断したときの断面積であり、任意の位置ｉについて取得することができる。そこで、ステップＳ２００では、所定のピッチ毎にＳ（ｉ）を取得する。

断面積Ｓ（ｉ）を取得したら、予め決められた位置ｉ₁の断面積Ｓ（ｉ₁）と予め決められた閾値Ｔｈ₁とを比較し、断面積Ｓ（ｉ₁）が閾値Ｔｈ₁より小さいか否かを判別する（ステップＳ２０５）。ここで、閾値Ｔｈ₁は、良品の断面積Ｓ₀（ｉ₁）に基づいて決定されている。すなわち、典型的な良品について得られる典型的な断面積Ｓ₀（ｉ₁）は、図６の上部右側に示す不良バンプの断面積より大きいので、閾値Ｔｈ₁を断面積Ｓ₀（ｉ₁）とほぼ同値あるいは所定のマージンを設けて断面積Ｓ₀（ｉ₁）より小さな値と定義する。

この結果、断面積Ｓ（ｉ₁）が閾値Ｔｈ₁より小さいか否かを判別することで、位置ｉ₁の断面積が典型的な不良品であるか否かを判別することができる。そこで、断面積Ｓ（ｉ₁）が閾値Ｔｈ₁より小さい場合に不良であるとし、ステップＳ２６０において不良判定を行う。すなわち、ステップＳ２０５においては、断面積Ｓ（ｉ₁）を特徴量として良否判定を行っていることになる。

次に、本実施形態においては、予め決められた位置ｉ₁の断面における２つの径Ｄ₁，Ｄ₂の比Ｄ₁／Ｄ₂を算出し（ステップＳ２１０）、この比が予め決められた閾値Ｔｈ_２より大きいか否かを判別する（ステップＳ２１５）。ここで、閾値Ｔｈ_２は、良品の断面における径の比に基づいて決定されている。すなわち、図７の上部左側に示す典型的な良品について得られる典型的な断面Ｓ₀は図７の下部左側に示すように略円形であり、径の比は略１である。そこで、１に対して所定のマージンを設けて閾値Ｔｈ_２を定義すれば、上記比Ｄ₁／Ｄ₂が当該閾値Ｔｈ_２より大きい場合に不良品であると判別することができ、この場合にはステップＳ２２５において不良判定を行う。

より具体的には、図７の上部右側に示す典型的な不良品（バンプとクリーム半田が一部で接続しているが接続が不十分である状態）において、図７の下部右側に示すように所定の位置ｉ₁の断面Ｓは歪んでいる。従って、この断面Ｓにおいて略最大の径と略最小の径を上記２つの径Ｄ₁，Ｄ₂とすれば、両者の比は１より大きくなる。従って、２つの径の比Ｄ₁／Ｄ₂に基づいて上述のように不良であるか否かを判別することができる。

なお、断面Ｓにおいて略最大の径Ｄ₁と略最小の径Ｄ₂を算出する手法は特に限定されず、例えば、３次元画像の水平断面を２値化し、バンプの輪郭を算出するとともに、任意の輪郭画素から他の輪郭画素への距離を算出し、最大の距離となる線分を略最大の径Ｄ₁とすることができる。また、上記２値化した画像においてバンプの重心Ｇ（全ての輪郭画素との距離の和が最小になる点）を通る直線と輪郭とが交わる２つの点同士の距離が最小となる線分を略最小の径Ｄ₂とすることができる。

むろん、上述の例以外にも種々の手法を用いて略最大の径Ｄ₁と略最小の径Ｄ₂を算出することができる。例えば、上述のようにして算出した断面Ｓ上の重心Ｇの通る直線と輪郭とが交わる２つの点同士の距離が最大の線分を略最大の径Ｄ₁としてもよい。いずれにしても、ここでは径の比に基づいて歪みを評価することができればよく、差分を含むところの最大と最小の径の比によって断面の歪みを評価することができる限りにおいて、種々の手法で径を算出可能である。なお、上記ステップＳ２１５においては、２つの径Ｄ₁，Ｄ₂の比Ｄ₁／Ｄ₂を特徴量として良否判定を行っていることになる。

次に図５のステップＳ２１５に続いて、予め決められた位置ｉ₁の断面積Ｓ（ｉ₁）と位置ｉ₂の断面積Ｓ（ｉ₂）との比Ｓ（ｉ₂）／Ｓ（ｉ₁）を算出し、この比が予め決められた閾値Ｔｈ_３より大きいか否かを判別する（ステップＳ２２０）。ここで、閾値Ｔｈ_３は、良品の断面積Ｓ₀（ｉ₁）およびＳ₀（ｉ₂）に基づいて決定されている。すなわち、典型的な良品について得られる典型的な断面積の比Ｓ₀（ｉ₂）／Ｓ₀（ｉ₁）はほぼ一定の値になり、図６の上部右側に示す不良バンプにおける断面積の比Ｓ（ｉ₂）／Ｓ（ｉ₁）より小さい。

より具体的には、図６の上部右側に示す不良バンプにおいてはボール状のバンプ形状が維持されているので、その中央部に近い位置ｉ₂より周縁に近い位置ｉ₁の方が断面積が小さい。従って、不良品における断面積の比Ｓ（ｉ₂）／Ｓ（ｉ₁）は良品における断面積の比Ｓ₀（ｉ₂）／Ｓ₀（ｉ₁）より大きく、閾値Ｔｈ_３を断面積の比Ｓ₀（ｉ₂）／Ｓ₀（ｉ₁）とほぼ同値あるいは所定のマージンを設けて比Ｓ₀（ｉ₂）／Ｓ₀（ｉ₁）より大きな値と定義する。

この結果、断面積の比Ｓ（ｉ₂）／Ｓ（ｉ₁）が閾値Ｔｈ_３より大きいか否かを判別することで、バンプが典型的な不良品であるか否かを判別することができる。そこで、断面積の比Ｓ（ｉ₂）／Ｓ（ｉ₁）が閾値Ｔｈ_３より大きい場合に不良であるとし、ステップＳ２２５において不良判定を行う。一方、上記断面積の比Ｓ（ｉ₂）／Ｓ（ｉ₁）が閾値Ｔｈ_３より小さい場合に良品と判別することができ、ステップＳ２３０において良判定を行う。
すなわち、ステップＳ２２０においては、断面積の比Ｓ（ｉ₂）／Ｓ（ｉ₁）を特徴量として良否判定を行っていることになる。ただし、断面積の比は断面積の差によって表現しても同義であり、断面積の比を示す情報に含まれる。また、断面積は上記の２つの位置ではなく、上中下のように複数の位置の断面積を比較することも可能である。
なお、ステップＳ２２５における不良判定とステップＳ２３０における良判定は、上記出力部２７に対してその判定結果を出力し、上記図２に示すフローに復帰する。むろん、ここでは、各種の表示法を採用することが可能であるし、不良品が発生しているときにステップＳ１００に復帰することなく処理を中断してもよく、種々の処理を行うことができる。

以上により、基板側の接合位置に閾値以上の大きさの接合面（断面積）を有し、その形状に歪が無く略円形で、上下方向の断面が均一であることを確認することにより、バンプの形状が図６左側の樽型に近似な形状と判定することができる。
ただし、バンプの形状が樽型であることを確定するためには、次に説明する処理を採用しても良い。

はじめに、上記の断面積の比Ｓ（ｉ₂）／Ｓ（ｉ₁）を求めるステップＳ２２０の判定方法に代えて重心によって樽型であることを判定してもよい。そこで、この場合には図６に示す断面積の重心Ｇｓを算出し、この重心Ｇｓが予め決められた閾値Ｔｈ_４と閾値Ｔｈ_５との間に存在するか否かを判別すればよい。ここで、重心Ｇｓは断面積Ｓ（ｉ）と位置ｉとの積に基づいて算出され、本実施形態においてはこの積を規格化している。すなわち、Ｇｓ＝Σ（Ｓ（ｉ）・ｉ）／ΣＳ（ｉ）として重心Ｇｓを定義している。このとき、典型的な良品の重心Ｇｓ₀の位置が含まれる範囲はほぼ一定の範囲となるので、その範囲を閾値Ｔｈ_４〜Ｔｈ_５とする。

一方、図６の上部右側に示す不良バンプにおいては、バンプの溶融が不適切であり半田は上下に広がらないので、図に示す例では重心Ｇｓの位置が上方にずれる。従って、不良品における重心の位置は閾値Ｔｈ_４〜Ｔｈ_５で示される範囲に含まれない。そこで、重心Ｇｓが閾値Ｔｈ_４〜Ｔｈ_５で示される範囲に含まれないときには不良であるとする。
なお、上記の断面積の比Ｓ（ｉ₂）／Ｓ（ｉ₁）を求めるステップＳ２２０に上記の断面積の重心Ｇｓを算出する方法を追加して精度を向上させることも勿論可能である。

また、樽型の形状をより高精度に判定するために、以下の処理を併用するようにしてもよい。
（Ａ）基板側のバンプにおける変曲点の存在を判定
図６において、断面積Ｓ（ｉ）について、独立変数をｉとして２次微分値Ｔ（ｉ）を算出する。そして、基板の上面（ｉ＝０）から半導体チップの下面（ｉの最大値ｉmax）までに変曲点が存在するか否か（２次微分値Ｔ（ｉ）＝０のｉが存在するか否か）を判別し、変曲点が存在すると判別されたときには不良判定を行う。

図８は、変曲点の存在に基づく良否判定の説明図である。同図８において、横軸は位置ｉ、縦軸は断面積であり、左側に良品における断面積Ｓ₀（ｉ）、右側に不良品における断面積Ｓ（ｉ）を示している。図６の上部左側に示すように、典型的な良品は樽型であるので、その断面積Ｓ₀（ｉ）の位置に対する変化はなめらかであり、図８の左側に示すように、断面積Ｓ₀（ｉ）に変曲点は存在しない。一方、図６の上部右側に示す例ではバンプの下部にクリーム半田が存在し、ある位置より上にボール状のバンプが存在する。

従って、ある位置に括れが存在し、図８の右側に示すように断面積Ｓ（ｉ）は極小および極大をもち、これらの間に少なくとも一つ変曲点ｉ_pが存在する。そこで、断面積Ｓ（ｉ）に変曲点が存在するときに不良であるとし、不良判定を行う。すなわち、変曲点を特徴量とし、バンプの外形に基づいて良否判定を行っていることになる。

（Ｂ）基板側のバンプにおける曲率を判定
バンプ表面の曲率Ｃを算出し、この曲率Ｃが予め決められた閾値Ｔｈ₆より大きいか否かを判別する。ここで、閾値Ｔｈ₆は、良品のバンプにおける表面の曲率に基づいて決定されている。すなわち、上述のように良品のバンプの外形は樽型であり表面の変化が小さいので、曲率は小さい。そこで、当該良品における曲率に対して所定のマージンを設けて閾値Ｔｈ₆を定義すれば、上記曲率Ｃが当該閾値Ｔｈ₆より大きい場合に不良品であると判別することができ、この場合に不良判定を行う。

図９は、当該曲率Ｃに基づく良否判定を説明するための図である。同図９に示すグラフは、横軸が位置ｉ、縦軸がバンプの中心軸からバンプの表面までの距離Ｒ（ｉ）であり、ある垂直断面内で中心軸と距離Ｒ（ｉ）とが定義される。上述のように、良品のバンプの外形は樽型であって、上記距離Ｒ₀（ｉ）の変化はなめらかであるとともに変化度合いは小さい。この距離Ｒ₀（ｉ）についての曲率Ｃ₀は、例えば、ある注目位置ｉ_nとその前後の位置ｉ_n-1，ｉ_n+1とにおけるグラフ上の点（Ｒ₀（ｉ_n），Ｒ₀（ｉ_n-1），Ｒ₀（ｉ_n+1））を結ぶ２つの直線を定義し、当該２つの直線によって形成される微小角ｄθ₀および注目位置ｉ_nと一方の位置（例えば、位置ｉ_n+1）との距離ｄｓ₀に基づいてＣ₀＝ｄθ₀／ｄｓ₀と定義できる。

一方、上記図６の上部右側に示すような不良品の場合、上記距離Ｒ（ｉ）の変化は良品に比較して急激かつ大きい。この距離Ｒ（ｉ）についての曲率Ｃは、例えば、ある注目位置ｉ_nとその前後の位置ｉ_n-1，ｉ_n+1とにおけるグラフ上の点（Ｒ（ｉ_n），Ｒ（ｉ_n-1），Ｒ（ｉ_n+1））を結ぶ２つの直線を定義し、当該２つの直線によって形成される微小角ｄθおよび注目位置ｉ_nと一方の位置（例えば、位置ｉ_n+1）との距離ｄｓに基づいてＣ＝ｄθ／ｄｓと定義できる。そこで、ある位置における曲率について閾値Ｔｈ₆を定義したり、複数の位置における曲率を算出した平均値に基づいて閾値Ｔｈ₆を定義するなどすれば、曲率に基づいて不良であるか否かを判別することができる。

むろん、曲率の算出手法は上述の手法に限定されることはなく、例えば、位置ｉのピッチが充分小さいと考えてｄｓを位置ｉのピッチとするなど、バンプ表面の形状を評価することができる限りにおいて種々の手法を採用可能である。なお、ここでは曲率Ｃを特徴量として良否判定を行っていることになる。

（Ｃ）基板側のバンプ断面の対称性を判定
上記実施例のバンプの歪みを示す情報を取得する方法として、上記ステップ２１０と２１５に代えて採用するか、あるいは、より高精度の判定を行うため処理として追加してもよい。
バンプ断面の対称性を示す対称性指数Ｅを算出する。対称性指数Ｅは、例えばバンプ断面の重心に対する回転対称性が高いほど小さくなるように定義し、当該対称性指数Ｅが予め決められた閾値Ｔｈ₇より大きいか否かを判別する。ここで、閾値Ｔｈ₇は、良品のバンプ断面における対称性に基づいて決定されている。すなわち、図７の上部左側に示すような典型的な良品について得られる典型的な断面Ｓ₀は図７の下部左側に示すように略円形である。

従って、重心に対する回転対称性は高く、良品における対称性指数Ｅは所定の小さな値になる。そこで、当該所定の小さな値に対して所定のマージンを設けて閾値Ｔｈ₇を定義すれば、上記対称性指数Ｅが当該閾値Ｔｈ₇より大きい場合に不良品であると判別することができ、この場合に不良判定を行う。

より具体的には、例えば、重心を結ぶ直線とバンプの輪郭との交点を算出し、重心から各交点までの距離の差分を複数の角度について算出した値に基づいて対称性指数Ｅを定義することができる。図７には、当該対称性指数Ｅの算出法の説明も示してある。すなわち、上述の処理と同様にして重心を算出すると、良品についてＧ₀，不良品についてＧと示す重心が特定される。重心を結ぶ直線とバンプの輪郭との交点を良品についてＡ₀，Ｂ₀、不良品についてＡ，Ｂとすれば、重心から各交点への距離を良品についてＲ₁₀，Ｒ₂₀、不良品についてＲ₁，Ｒ₂と定義できる。

得られた距離の差分の絶対値、すなわち、｜Ｒ₁₀−Ｒ₂₀｜や｜Ｒ₁−Ｒ₂｜を考えると、回転対称性が高ければこの値が小さくなるので、この値の大小によって回転対称性を評価することができる。そこで、複数の角度（例えば、図７に示すｙ軸に対する角度θを複数個定義する）について上記絶対値を算出し、加え合わせたり、その平均値を算出すれば対称性指数Ｅとすることができる。つまり、上記｜Ｒ₁−Ｒ₂｜を複数の角度について算出し、対称性指数Ｅを算出すれば、対称性に基づいて良否判定を行うことができる。むろん、対称性指数Ｅの算出手法は上述の手法に限定されることはなく、バンプ断面の対称性を評価することができる限りにおいて種々の手法を採用可能である。

いずれにしても、本実施形態においては、３次元画像から特徴量を算出して予め決められた閾値と比較することによって良否判定を行っているので、人間の主観に頼ることなく自動で良否判定を行うことができる。また、本実施形態においては、複数の特徴量に基づいて良否判定を行っているので、ある特徴量に基づく判定では良品であるが他の特徴量に基づく判定では不良品であるという場合に、不良を見逃すことがなく、極めて高精度に良否判定を行うことが可能である。

（３）他の実施形態：
本発明においては、複数の角度から検査対象品を撮影してＸ線画像を取得し、再構成演算によって得られる３次元画像に基づいて良否の特徴が現れる特徴量を算出し、この特徴量に基づいて良否を判定することができれば良く、上記実施形態の他、種々の構成を採用可能である。例えば、複数の角度から検査対象品を撮影するために、Ｘ線検出器１３ａを回転させるのではなく、固定的に配置された複数の検出面によってＸ線画像を取得しても良い。

また、上記実施形態においては、複数の特徴量のいずれかに基づいて不良品であると判別された場合にはそのバンプが不良であるとしていたが、むろん、この構成に限らず、種々の判別法を採用可能である。例えば、複数の特徴量のいずれかに基づいて良品であると判別された場合にはそのバンプが良品であるとしてもよい。さらに、２つ以上の特徴量を組み合わせ、この組み合わせの全てにおいて不良品と判別されたときにバンプが不良品であると判別してもよい。

さらに、複数の特徴量について判別し、不良品と判別された特徴量の数が所定の数以上であるときにバンプが不良品であると判別してもよいし、良品と判別された特徴量の数が所定の数以上であるときにバンプが良品であると判別してもよい。さらに、上述の特徴量の全てを判別可能に構成することが必須というわけではないし、３次元画像に基づいて良否の特徴が現れる特徴量を算出できる限りにおいて他の特徴量を組み合わせて良否判定を行うことも可能である。

さらに、上記の他の特徴量としては、体積の重心を採用してもよい。すなわち、ある単位領域の体積について位置を重みとして乗じた値を特徴量とすれば、この特徴量に良否の特徴が現れるので、当該体積の重心に基づいて良否判定を行うことが可能である。また、上記断面積Ｓ（ｉ）に基づいて微分値を算出して極値を求め、極値の有無や極値の数に予め閾値を設定して良否判定を行ってもよい。

さらに、上記特徴量を算出する際に予め決められた位置として共通の位置ｉ₁を利用していたが、むろん、位置ｉ₁は各特徴量において良否の特徴が現れるように定義することができればよく、特徴量毎に異なる位置であってもよい。

本発明にかかるＸ線検査装置の概略ブロック図である。 Ｘ線検査処理のフローチャートである。 Ｘ線検査装置の構成を座標系とともに説明する説明図である。 視野領域の例を示す図である。 良否判定処理のフローチャートである。 特徴量の算出を説明するための説明図である。 特徴量の算出を説明するための説明図である。 特徴量の算出を説明するための説明図である。 特徴量の算出を説明するための説明図である。

符号の説明

１０…Ｘ線検査装置
１１…Ｘ線発生器
１２…Ｘ−Ｙステージ
１２ａ…基板
１３ａ…Ｘ線検出器
１３ｂ…回転機構
１４…搬送装置
２１…Ｘ線制御機構
２２…ステージ制御機構
２３…画像取得機構
２３ａ…θ制御部
２４…搬送機構
２５…ＣＰＵ
２５ａ…搬送制御部
２５ｂ…Ｘ線制御部
２５ｃ…ステージ制御部
２５ｄ…画像取得部
２５ｅ…良否判定部
２６…入力部
２７…出力部
２８…メモリ
２８ａ…検査位置データ
２８ｂ…撮像条件データ
２８ｃ…Ｘ線画像データ
２８ｄ…３次元画像データ

Claims (11)

1. Ｘ線を検査対象品に照射して複数の方向から撮影した複数のＸ線画像を取得するＸ線画像取得手段と、
   上記複数のＸ線画像に基づいて再構成演算を実行して検査対象品の３次元画像を取得する３次元画像取得手段と、
   上記取得した３次元画像に基づいて良否の特徴が現れる特徴量を算出し、当該特徴量に基づいて良否判定を行う良否判定手段とを備えることを特徴とするＸ線検査装置。
2. 上記良否判定手段は、上記特徴量と基準の検査対象品の特徴量とを比較することによって良否判定を行うことを特徴とする上記請求項１に記載のＸ線検査装置。
3. 上記良否判定手段は、上記取得した３次元画像に基づいて検査対象品の接合位置における断面積を示す情報を取得し、この情報に基づいて良否判定を行うことを特徴とする上記請求項１または請求項２のいずれかに記載のＸ線検査装置。
4. 上記良否判定手段は、上記取得した３次元画像に基づいて検査対象品の断面の歪みを示す情報を取得し、この情報に基づいて良否判定を行うことを特徴とする上記請求項１〜請求項４のいずれかに記載のＸ線検査装置。
5. 上記良否判定手段は、上記取得した３次元画像に基づいて検査対象品の複数の位置における断面積の比を示す情報を取得し、この情報に基づいて良否判定を行うことを特徴とする上記請求項１〜請求項３のいずれかに記載のＸ線検査装置。
6. 上記良否判定手段は、上記取得した３次元画像に基づいて検査対象品の重心を示す情報を取得し、この情報に基づいて良否判定を行うことを特徴とする上記請求項１〜請求項５のいずれかに記載のＸ線検査装置。
7. 上記良否判定手段は、上記取得した３次元画像に基づいて検査対象品の外形の変化を示す情報を取得し、この情報に基づいて良否判定を行うことを特徴とする上記請求項１〜請求項６のいずれかに記載のＸ線検査装置。
8. 上記良否判定手段は、上記取得した３次元画像に基づいて検査対象品の断面の対称性を示す情報を取得し、この情報に基づいて良否判定を行うことを特徴とする上記請求項１〜請求項７のいずれかに記載のＸ線検査装置。
9. 上記良否判定手段は、接合位置の大きさに係る特徴量と表面張力によって生じる形状の均一性に係る特徴量の複数の特徴量に基づいて良否判定を行うことを特徴とする上記請求項１〜請求項８のいずれかに記載のＸ線検査装置。
10. Ｘ線によって検査対象を検査するＸ線検査方法であって、
    Ｘ線を検査対象品に照射して複数の方向から撮影した複数のＸ線画像を取得するＸ線画像取得工程と、
    上記複数のＸ線画像に基づいて再構成演算を実行して検査対象品の３次元画像を取得する３次元画像取得工程と、
    上記取得した３次元画像に基づいて良否の特徴が現れる特徴量を算出し、当該特徴量に基づいて良否判定を行う良否判定工程とを備えることを特徴とするＸ線検査方法。
11. Ｘ線によって検査対象を検査するＸ線検査プログラムであって、
    Ｘ線を検査対象品に照射して複数の方向から撮影した複数のＸ線画像を取得するＸ線画像取得機能と、
    上記複数のＸ線画像に基づいて再構成演算を実行して検査対象品の３次元画像を取得する３次元画像取得機能と、
    上記取得した３次元画像に基づいて良否の特徴が現れる特徴量を算出し、当該特徴量に基づいて良否判定を行う良否判定機能とをコンピュータに実現させることを特徴とするＸ線検査プログラム。
    
    

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