JP2015137921A - 外観検査装置、外観検査方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】電子部品の良否判定を高精度に行うことが可能な外観検査装置等を提供する。
【解決手段】照明ユニット２９は、ドーム照明２９Ａおよび同軸落射照明２９Ｂから構成され、白色ＬＥＤの光を電子部品１の表面に照射する。照射ユニット３０は、ドーム照明３０Ａおよび同軸落射照明３０Ｂから構成され、青色ＬＥＤの光を電子部品１の表面に照射する。照射ユニット３１は、ドーム照明３１Ａ、同軸落射照明３１Ｂ、透過照明３１Ｃから構成され、白色ＬＥＤの光を電子部品１の裏面に照射する。画像処理ユニット３７〜３９は、ラインセンサカメラ２６〜２８により撮像された画像と膨張収縮処理した画像との差分処理、および、撮像画像と基準画像との差分処理をそれぞれ実施し、差分画像から得られた欠陥候補の面積（画素数）から良否判定する。
【選択図】図２

Description

本発明は、電子部品の外観検査を行う外観検査装置等に関するものである。

近年、ＩＣチップモジュールにおけるＩＣチップの実装方法としては、導電性のダイパッドをハーフエッチングしたメタル基材（メタルサブストレート）上にＩＣチップをマウントし、ボンディング線にてメタルサブストレートの端子部へ接続する形態が提案されている。この実装方法によって、実装厚を薄くでき、かつ、量産にも対応することができる。

このような形態のＩＣチップモジュールにおいて、一般に、メタルサブストレートは、ＩＣチップを搭載するための領域（ダイパッド部）、アンテナ回路との接続用の領域や入出力端子の領域に分かれている。

通常、メタルサブストレートの作製には、薄い銅素材等を用いたエッチング加工方法が採られる。そして、メタルサブストレートを面付けしてエッチング加工後、面付け状態のまま、順に、銀メッキ処理、ＩＣチップマウント、ワイヤボンディング、個別樹脂封止等の処理がリール方式で行われることにより、ＩＣチップモジュールが作製される。

ところが、作製されるＩＣチップモジュールは、エッチング加工不良や銀メッキ処理不良が発生する場合がある。

そこで、例えば、特許文献１には、検査対象画像に対して、二値化処理、膨張処理、膨張処理における膨張の回数よりも多い回数の収縮処理を順に実施することで、膨張収縮処理が施された画像データと、膨張収縮前の二値化された画像データとを比較して、二値化された画像データに対応するリードに生じた欠けを検出する技術が提案されている。
また特許文献１には、検査対象画像に対して、二値化処理、収縮処理、収縮処理における収縮の回数よりも多い回数の膨張処理を順に実施することで、収縮膨張処理が施された画像データと、収縮膨張前の二値化された画像データとを比較して、二値化された画像データに対応するリードに生じた突起を検出する技術も提案されている。

特開平１１−２２４８９２公報

しかしながら、特許文献１に記載の技術では、膨張収縮処理や収縮膨張処理において製品輪郭部分が残ってしまうため、輪郭部分の小さな欠けや突起を検出することができない課題があった。

本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたもので、その目的とすることは、電子部品の良否判定を高精度に行うことが可能な外観検査装置などを提供することである。

前述した目的を達成するための第１の発明は、電子部品の外観を検査する外観検査装置であって、青色ＬＥＤドーム照明および青色ＬＥＤ同軸落射照明により、前記電子部品の表面を照射する第１の照射手段と、前記第１の照射手段により照射された前記電子部品を撮像し、第１の検査対象画像を得る第１の撮像手段と、前記第１の撮像手段により得られた前記第１の検査対象画像の明部を抽出し、抽出した第１の明部抽出画像の明部を膨張し、膨張した画像を収縮して第１の膨張収縮画像を得る第１の膨張収縮手段と、前記第１の明部抽出画像と前記第１の膨張収縮画像との差分を算出し、第１の差分画像を得る第１の差分手段と、前記第１の差分手段により得られた前記第１の差分画像に基づいて、良否を判定する第１の判定手段と、を備えることを特徴とする外観検査装置である。
第１の発明によって、電子部品表面の製品輪郭部分に存在する小さな欠けや突起等も高精度に検出することが可能となる。青色ＬＥＤを使用することで、製品の銀メッキ上の汚れ、メッキ欠け不良を検査対象とすることができる。ドーム照明と同軸照明を備えることで、製品上のムラ、汚れといった比較的淡い欠陥を高精度に検出することができる。

前記第１の差分手段は、前記第１の検査対象画像と良品の基準となる第１の基準画像との差分を算出し、第２の差分画像を更に得て、前記第１の判定手段は、前記第１の差分手段により得られた前記第２の差分画像に基づいて、良否を更に判定することが望ましい。
これによって、電子部品表面の比較的サイズの大きな欠陥も検出することができる。

白色ＬＥＤドーム照明および白色ＬＥＤ同軸落射照明により、前記電子部品の表面を照射する第２の照射手段と、前記第２の照射手段により照射された前記電子部品を撮像し、第２の検査対象画像を得る第２の撮像手段と、前記第２の撮像手段により得られた前記第２の検査対象画像の明部を抽出し、抽出した第２の明部抽出画像の明部を膨張し、膨張した画像を収縮して第２の膨張収縮画像を得る第２の膨張収縮手段と、前記第２の明部抽出画像と前記第２の膨張収縮画像との差分を算出し、第３の差分画像を得る第２の差分手段と、前記第２の差分手段により得られた前記第３の差分画像に基づいて、良否を判定する第２の判定手段と、を更に備えることが望ましい。
これによって、白色ＬＥＤを使用することで、製品の表面素材部の汚れ、素材部の欠け不良を検査対象とすることができ、これらを高精度に検出することが可能となる。

前記第２の差分手段は、前記第２の検査対象画像と良品の基準となる第２の基準画像との差分を算出し、第４の差分画像を更に得て、前記第２の判定手段は、前記第２の差分手段により得られた前記第４の差分画像に基づいて、良否を更に判定することが望ましい。
これによって、電子部品表面の比較的サイズの大きな欠陥も検出することができる。

白色ＬＥＤドーム照明、白色ＬＥＤ同軸落射照明、および透過照明により、前記電子部品の裏面を照射する第３の照射手段と、前記第３の照射手段により照射された前記電子部品を撮像し、第３の検査対象画像を得る第３の撮像手段と、前記第３の撮像手段により得られた前記第３の検査対象画像の明部を抽出し、抽出した第３の明部抽出画像の明部を膨張し、膨張した画像を収縮して第３の膨張収縮画像を得るとともに、前記第３の検査対象画像の暗部を抽出し、抽出した暗部抽出画像の明部を膨張し、膨張した画像を収縮して第４の膨張収縮画像を得る第３の膨張収縮手段と、前記第３の明部抽出画像と前記第３の膨張収縮画像との差分を算出し、第５の差分画像を得るとともに、前記暗部抽出画像と前記第４の膨張収縮画像との差分を算出し、第６の差分画像を得る第３の差分手段と、前記第３の差分手段により得られた前記第５の差分画像および前記第６の差分画像に基づいて、良否を判定する第３の判定手段と、を更に備えることが望ましい。
これによって、製品の裏面素材部の汚れ、素材部の欠け、メッキ、素材部の突起不良を検査対象とすることができ、これらを高精度に検出することが可能となる。

前記第３の差分手段は、前記第３の検査対象画像と良品の基準となる第３の基準画像との差分を算出し、第７の差分画像を更に得て、前記第３の判定手段は、前記第３の差分手段により得られた前記第７の差分画像に基づいて、良否を更に判定することが望ましい。
これによって、電子部品表面の比較的サイズの大きな欠陥も検出することができる。

第２の発明は、青色ＬＥＤドーム照明および青色ＬＥＤ同軸落射照明により、前記電子部品の表面を照射する第１の照射手段と、前記第１の照射手段により照射された前記電子部品を撮像し、第１の検査対象画像を得る第１の撮像手段と、を備える、電子部品の外観を検査する外観検査装置における外観検査方法であって、前記第１の撮像手段により得られた前記第１の検査対象画像の明部を抽出し、抽出した第１の明部抽出画像の明部を膨張し、膨張した画像を収縮して第１の膨張収縮画像を得る第１の膨張収縮ステップと、前記第１の明部抽出画像と前記第１の膨張収縮画像との差分を算出し、第１の差分画像を得る第１の差分ステップと、前記第１の差分ステップにより得られた前記第１の差分画像に基づいて、良否を判定する第１の判定ステップと、を含むことを特徴とする外観検査方法である。
第２の発明によって、電子部品表面の製品輪郭部分に存在する小さな欠けや突起等も高精度に検出することが可能となる。青色ＬＥＤを使用することで、製品の銀メッキ上の汚れ、メッキ欠け不良を検査対象とすることができる。ドーム照明と同軸照明を備えることで、製品上のムラ、汚れといった比較的淡い欠陥を高精度に検出することができる。

第３の発明は、青色ＬＥＤドーム照明および青色ＬＥＤ同軸落射照明により、前記電子部品の表面を照射する第１の照射手段と、前記第１の照射手段により照射された前記電子部品を撮像し、第１の検査対象画像を得る第１の撮像手段と、を備える、電子部品の外観を検査する外観検査装置のプログラムであって、コンピュータを、前記第１の撮像手段により得られた前記第１の検査対象画像の明部を抽出し、抽出した第１の明部抽出画像の明部を膨張し、膨張した画像を収縮して第１の膨張収縮画像を得る第１の膨張収縮手段、前記第１の明部抽出画像と前記第１の膨張収縮画像との差分を算出し、第１の差分画像を得る第１の差分手段、
前記第１の差分手段により得られた前記第１の差分画像に基づいて、良否を判定する第１の判定手段、として機能させるためのプログラムである。
第３の発明のプログラムをコンピュータにインストールすることによって、第１の発明の外観検査装置を得ることができる。

本発明により、製品上のムラ、汚れといった比較的淡い欠陥を高精度に検知することができる。また、製品の輪郭部分に存在する欠け、突起などの欠陥を高精度に検知することができる。さらに、サイズの大きな欠陥も検知することができる。

本発明の実施の形態の外観検査に用いられる電子部品の概要を説明する模式図である。 本発明の実施の形態に係る外観検査整装置の構成例を示す図である。 電子部品の積載の様子を説明する図である。 外観検査装置の基本動作処理を説明するフローチャートである。 検査ステージ１における良否判定処理を説明するフローチャートである。 図５の良否判定処理における具体的な処理内容を説明するための画像例である。 検査ステージ２における良否判定処理を説明するフローチャートである。 図７の良否判定処理における具体的な処理内容を説明するための画像例である。 検査ステージ３における良否判定処理を説明するフローチャートである。 図９の良否判定処理における具体的な処理内容を説明するための画像例である。 メイン処理ＰＣにおける総合良否判定処理を説明するフローチャートである。

以下、図面に基づいて、本発明の実施の形態を詳細に説明する。

［本発明の実施の形態］
図１は、本発明の実施の形態の外観検査に用いられる電子部品１の概要を説明する模式図である。

電子部品１は、銅板１ａ上に、メタルサブストレート１ｂが、縦に１０面付された状態のものである。

メタルサブストレート１ｂには、領域Ａの部分拡大図に示すように、銅素材に一部銀メッキが施されている。
本実施の形態では、これら、銅素材および銀メッキの欠け、抜け、突起等の不良を検査することを目的とするものである。

図２は、本発明の実施の形態に係る外観検査整装置１１の構成例を示す図である。尚、図２のハードウェア構成は一例であり、用途、目的に応じて様々な構成を採ることが可能である。

マガジンチェンジャ２１は、図１に示した電子部品１が数百枚積載されたものが収納されるマガジン（ボックス）を予め複数個セットしており、１セット毎、Ｌ／Ｆ供給マガジン２２に供給する。
電子部品１の積載の際には、図３に示すように、電子部品１−１と電子部品１−２の間に間紙３１−１が挿入され、電子部品１−２と電子部品１−３の間に間紙３１−２が挿入される。つまり、間紙３１−１、３１−２は、部品と部品との擦れにより傷がつくことを防止するための役割を果たす。

Ｌ／Ｆ（Lead/Frame）供給マガジン２２は、マガジンチェンジャ２１より供給されたマガジンをセットする。

供給ユニット２３は、図示せぬ吸着部を制御し、Ｌ／Ｆ供給マガジン２２内の電子部品１を吸着（ピックアップ）させ、搬送台２４に搬送させる。
また供給ユニット２３は、図示せぬ吸着部を制御し、Ｌ／Ｆ供給マガジン２２内の間紙３１を吸着させ、間紙収納ＢＯＸ２５に搬出させる。

搬送台２４は、供給ユニット２３の制御の下、図中矢印Ｂ方向に、電子部品１を、所定の速度で搬送する。図２の例では、搬送台２４上に電子部品１−１〜１−５が図示されている。

間紙収納ＢＯＸ２５は、Ｌ／Ｆ供給マガジン２２内から搬出された間紙３１を収納する。

ラインセンサカメラ２６〜２８は、搬送台２４により搬送されてきた電子部品１を、それぞれ撮像する。

照明ユニット２９は、ドーム照明２９Ａおよび同軸落射照明２９Ｂから構成されている。
ドーム照明２９Ａは、ドーム内面に白色ＬＥＤを照射し、拡散光を用いて電子部品１に照射させる無影照明であって、全方向からの光で、電子部品１を均一に照射する。
同軸落射照明２９Ｂは、白色ＬＥＤからの拡散光を、ハーフミラーを使用してカメラ軸に対して同軸上に落射させる照明であって、鏡面や反射率の高い電子部品１を均一に照射する。

これら２種類の照明を組み合わせることによって、電子部品１の素材部の圧延筋による影の写り込みを防止し、製品表面素材部の汚れや素材部の欠け不良等（例えばメタルサブストレートの素材である銅の表面や形状）を高精度に検出することができる。
なお、素材部が１２８階調となるように照明ボリュームを調整することにより、背景は０〜５階調程度、メッキ部は素材部同等で１２８階調程度となる。

照明ユニット３０は、ドーム照明３０Ａおよび同軸落射照明３０Ｂから構成されている。
ドーム照明３０Ａは、ドーム内面に青色ＬＥＤを照射し、拡散光を用いて電子部品１を均一に照射する。
同軸落射照明３０Ｂは、青色ＬＥＤからの拡散光を、ハーフミラーを使用してカメラ軸に対して同軸上に落射させ、電子部品１を均一に照射する。

これら２種類の照明を組み合わせることによって、電子部品１の素材部の圧延筋による影の写り込みを防止し、製品表面銅素材部と銀メッキ部のコントラストが得られ、製品銀メッキ上の汚れやメッキ欠け不良等（例えば、Ａｇ表面やＡｇ形状）を高精度に検出することができる。
なお、メッキ部が１２８階調となるように照明ボリュームを調整することにより、背景は０〜５階調程度、素材部は５０階調程度となる。

照明ユニット３１は、ドーム照明３１Ａ、同軸落射照明３１Ｂ、および透過照明３１Ｃから構成されている。

ドーム照明３１Ａは、ドーム内面に白色ＬＥＤを照射し、拡散光を用いて電子部品１を均一に照射する。
同軸落射照明３１Ｂは、白色ＬＥＤからの拡散光を、ハーフミラーを使用してカメラ軸に対して同軸上に落射させ、電子部品１を均一に照射する。
透過照明３１Ｃは、電子部品１の背後から照明を与え、電子部品１からの透過光、または電子部品１の影を観測する。

これら３種類の照明を組み合わせることによって、電子部品１の素材部の圧延筋による影の写り込みを防止し、製品裏面素材部の汚れ、素材部の欠け、メッキ部や素材部の突起不良等（例えばメタルサブストレートの素材である銅表面や透過形状）を高精度に検出することができる。
なお、透過照明３１Ｃは、エッチング部が２５５階調となるように設定することにより、製品部とエッチング部の明るさの差が生じるようにしておく。素材部は、１２８階調になるように調整する。

搬出ユニット３２は、メイン処理ＰＣ４１の制御の下、図示せぬ吸着部を制御し、搬送台２４を搬送されてきた、ＯＫ品（良品）と判定された電子部品１を吸着（ピックアップ）させ、ＯＫ品搬出マガジン３３に搬出させる。
また搬出ユニット３２は、メイン処理ＰＣ４１の制御の下、図示せぬ吸着部を制御し、搬送台２４を搬送されてきた、ＮＧ品（欠陥品）と判定された電子部品１を吸着させ、ＮＧ品搬出マガジン３４に搬出させる。
さらに搬出ユニット３２は、メイン処理ＰＣ４１の制御の下、図示せぬ吸着部を制御し、間紙収納ＢＯＸ３５に収納されている図示せぬ間紙（間紙収納ＢＯＸ２５に収納される間紙３１とは異なる）を吸着させ、ＯＫ品搬出マガジン３３およびＮＧ品搬出マガジン３４に搬出された電子部品１上に当該間紙を挿入させる。

ＯＫ品搬出マガジン３３は、ＯＫ品（良品）と判定された電子部品１を予めセットされたマガジンに積載する。
ＮＧ品搬出マガジン３４は、ＮＧ品（欠陥品）と判定された電子部品１を予めセットされたマガジンに積載する。
間紙収納ＢＯＸ３５は、図示せぬ間紙（間紙収納ＢＯＸ２５に収納される間紙３１とは異なる）を収納する。
マガジンチェンジャ３６は、ＯＫ品搬出マガジン３３またはＮＧ品搬出マガジン３４にセットされたマガジン内に所定枚数の電子部品１が積載されると、当該マガジンを次の工程へ搬送し、新しい（空の）マガジンをセットする。

画像処理ユニット３７、３８は、CPU（Central Processing Unit）、ROM（Read Only Memory）、RAM（Random Access Memory）、HDD（Hard Disk Drive）等からなるコンピュータシステムである。
画像処理ユニット３７、３８は、ラインセンサカメラ２６、２７で撮像された画像をそれぞれ入力し、明部抽出処理、白膨張処理、白収縮処理、差分処理、ラベリング処理、面積判定処理等を行い、良否判定結果を、シーケンサ４０を介してメイン処理ＰＣ４１に出力する。

明部抽出処理は、検査対象となる画像から製品部を抽出するために、例えば、撮像画像を二値化する。
白膨張処理は、膨張フィルタにより白領域を膨張し、黒く写る素材部の汚れや欠けが除去された画像を生成する。
白収縮処理は、白膨張された画像に対し、白膨張処理と同じフィルタサイズおよび回数により、白領域を収縮した画像を生成する。
差分処理は、撮像画像と白収縮処理された画像との差分画像を生成する。
ラベリング処理は、差分画像に含まれる欠陥候補の座標値および面積（画素数）を算出し、番号付与を行う。
面積判定処理は、ラベリング処理された欠陥候補の面積が所定の閾値より大きいか否かを判定し、判定結果を付与番号とともにメインＰＣ４１に出力する。

画像処理ユニット３９は、CPU、ROM、RAM、HDD等からなるコンピュータシステムである。
画像処理ユニット３９は、ラインセンサカメラ２８で撮像された画像を入力し、明部抽出処理、白膨張処理、白収縮処理、暗部抽出処理、黒膨張処理、黒収縮処理、差分処理、ラベリング処理、面積判定処理等を行い、良否判定結果を、シーケンサ４０を介してメイン処理ＰＣ４１に出力する。

暗部抽出処理は、検査対象となる画像からエッチング部を抽出するために、例えば、撮像画像を二値化する。
黒膨張処理は、膨張フィルタにより黒領域を膨張し、メッキ部や素材部の突起が除去された画像を生成する。
黒収縮処理は、膨張された画像に対し、膨張処理と同じフィルタサイズおよび回数により白領域を収縮した画像を生成する。

メイン処理ＰＣ４１は、CPU、ROM、RAM、HDD等からなるコンピュータシステムである。
メイン処理ＰＣ４１は、画像処理ユニット３７〜３９からの良否判定結果を入力し、電子部品１を１枚毎に良否判定し、その判定結果を、シーケンサ４０を介して検査結果確認ＰＣ４２に出力する。
またメイン処理ＰＣ４１は、判定結果に基づいて、搬出ユニット３２を制御する。

検査結果確認ＰＣ４２は、メイン処理ＰＣ４１からの判定結果を入力し、操作部４４からの表示指示に基づいて、良否判定結果を表示させる。

操作部４３は、タッチパネル４３Ａおよびメインスイッチ４３Ｂから構成され、ユーザによる指示入力を受け付け、入力情報をメイン処理ＰＣ４１または検査結果確認ＰＣ４２に出力する。

以下、本実施の形態において、照明ユニット２９、ラインセンサカメラ２６、および画像処理ユニット３７を、「検査ステージ１」と称し、照明ユニット３０、ラインセンサカメラ２７、および画像処理ユニット３８を、「検査ステージ２」と称し、照明ユニット３１、ラインセンサカメラ２８、および画像処理ユニット３９を、「検査ステージ３」と称する。

（基本動作処理）
次に、図４のフローチャートを参照して、外観検査装置１１の基本動作処理について説明する。

ステップＳ１において、外観検査装置１１のメイン処理ＰＣ４１の図示せぬＣＰＵは、操作部４３およびシーケンサ４０を介して、作業者によって検査開始が指示されたか否かを判定し、検査開始が指示されるまで待機する。そして、メイン処理ＰＣ４１のＣＰＵは、検査開始が指示されると、ステップＳ２に進む。

ステップＳ２において、外観検査装置１１の供給ユニット２３は、図示せぬ吸着部を制御し、Ｌ／Ｆ供給マガジン２２内の電子部品１を吸着（ピックアップ）させる。
ステップＳ３において、外観検査装置１１の供給ユニット２３は、ステップＳ２の処理でピックアップさせた電子部品１を、搬送台２４に搬送させる。
ステップＳ４において、外観検査装置１１の供給ユニット２３は、図示せぬ吸着部を制御し、Ｌ／Ｆ供給マガジン２２内の間紙３１を吸着させ、間紙収納ＢＯＸ２５に搬出させる。

ステップＳ５において、外観検査装置１１の供給ユニット２３は、搬送台２４を制御し、ステップＳ３の処理で搬送台２４に搬送された電子部品１を図２の図中矢印Ｂ方向へ搬送開始させる。

ステップＳ６において、外観検査装置１１の検査ステージ１〜３は、電子部品１の良否検査をそれぞれ開始する。
具体的には、ラインセンサカメラ２６〜２８が、搬送されてきた電子部品１を、それぞれ撮像し、画像処理ユニット３７〜３９が、ラインセンサカメラ２６〜２８で撮像された画像を、それぞれ入力し、良否判定する。
検査ステージ１〜３における良否判定処理は、後述する。

ステップＳ７において、外観検査装置１１の画像処理ユニット３７〜３９の図示せぬＣＰＵは、良否判定結果（検査結果）を、シーケンサ４０を介してメイン処理ＰＣ４１に出力する。

ステップＳ８において、外観検査装置１１のメイン処理ＰＣ４１のＣＰＵは、ステップＳ７の処理で出力された画像処理ユニット３７〜３９からの良否判定結果を入力し、電子部品１を１枚毎に良否判定する。

ステップＳ９において、外観検査装置１１のメイン処理ＰＣ４１のＣＰＵは、ステップＳ８の処理による良否判定結果に基づいて、シーケンサ４０を介して搬出ユニット３２を制御する。

ステップＳ１０において、外観検査装置１１の搬出ユニット３２は、図示せぬ吸着部を制御し、ＯＫ品（良品）またはＮＧ品（欠陥品）と判定された電子部品１を吸着（ピックアップ）させる。

ステップＳ１１において、外観検査装置１１の搬出ユニット３２は、メイン処理ＰＣ４１の制御の下、ステップＳ１０の処理で吸着させたＯＫ品（良品）をＯＫ品搬出マガジン３３に搬出させ、ＮＧ品（欠陥品）をＮＧ品搬出マガジン３４に搬出させる。

ステップＳ１２において、外観検査装置１１の搬出ユニット３２は、図示せぬ吸着部を制御し、間紙収納ＢＯＸ３５に収納されている図示せぬ間紙（間紙収納ＢＯＸ２５に収納される間紙３１とは異なる）を吸着させ、ＯＫ品搬出マガジン３３およびＮＧ品搬出マガジン３４に搬出された電子部品１上に挿入させる。

ステップＳ１３において、メイン処理ＰＣ４１のＣＰＵは、操作部４３およびシーケンサ４０を介して、作業者によって検査終了が指示されたか否かを判定し、検査終了が指示されていないと判定した場合、ステップＳ２に戻り、上述した検査処理を繰り返し実行する。そして、ステップＳ１３において、メイン処理ＰＣ４１のＣＰＵは、検査終了が指示されたと判定した場合、ステップＳ１４に進む。

ステップＳ１４において、外観検査装置１１のメイン処理ＰＣ４１のＣＰＵは、検査結果確認ＰＣ４２へ判定結果を出力する。

（検査ステージ１の良否判定処理）
図５は、検査ステージ１における良否判定処理を説明するフローチャートである。図５の説明に当たり、図６を参照し、具体的な処理内容も説明する。

ステップＳ２１、Ｓ２２において、画像処理ユニット３７の図示せぬＣＰＵは、ラインセンサカメラ２６で撮像された画像を入力するとともに、予め良品と判定された基準画像を入力する。
これにより、例えば、図６に示すような、撮像画像１０１および基準画像１０２が入力される。撮像画像１０１には、欠け１０１Ａ、１０１Ｂ、抜け１０１Ｃ、および突起１０１Ｄ、１０１Ｅを確認することができる。

ステップＳ２３において、画像処理ユニット３７のＣＰＵは、ステップＳ２１の処理で入力された撮像画像１０１から製品部を抽出するために、例えば、二値化処理を用いて明部抽出処理（素材部表面抽出処理）を行う。
これにより、例えば、図６に示すように、明部抽出画像１０３が生成される。明部抽出画像１０３には、欠け１０３Ａ、１０３Ｂ、抜け１０３Ｃ、および突起１０３Ｄ、１０３Ｅを確認することができる。

ステップＳ２４において、画像処理ユニット３７のＣＰＵは、ステップＳ２３の明部抽出処理で生成された明部抽出画像１０３における白色領域を膨張する処理を行う。
膨張処理には、例えば、３ピクセル×３ピクセルの膨張フィルタが用いられ、１ピクセルの白色領域が３ピクセル×３ピクセルに膨張される。
これにより、例えば、図６に示すように、黒く写る素材部の汚れや素材部の欠けが除去された膨張画像１０４が生成される。膨張画像１０４には、抜け１０４Ｃ、および突起１０４Ｄ、１０４Ｅを確認することができるものの、明部抽出画像１０３で確認された欠け１０３Ａ、１０３Ｂは、消失している。

ステップＳ２５において、画像処理ユニット３７のＣＰＵは、ステップＳ２４の白色領域膨張処理で生成された膨張画像１０４における白色領域を収縮する処理を行う。
収縮処理には、例えば、膨張フィルタと同サイズの３ピクセル×３ピクセルの収縮フィルタが用いられ、１ピクセルの白色領域が３ピクセル×３ピクセルに収縮される。
これにより、例えば、図６に示すように、収縮画像１０５が生成される。収縮画像１０５には、抜け１０５Ｃ、および突起１０５Ｄ、１０５Ｅを確認することができる。

ステップＳ２６において、画像処理ユニット３７のＣＰＵは、ステップＳ２３の明部抽出処理で生成された明部抽出画像１０３と、ステップＳ２５の白色領域収縮処理で生成された収縮画像１０５との差分処理を行う。
これにより、例えば、図６に示すように、差分画像１０６が生成される。差分画像１０６には、白色領域膨張処理で除去された欠け１０６Ａ、１０６Ｂを確認することができる。

ステップＳ２７において、画像処理ユニット３７のＣＰＵは、ステップＳ２６の差分処理で生成された差分画像１０６から欠け１０６Ａ、１０６Ｂを抽出し、欠陥候補としてラベリング（番号付与）を行う。

ステップＳ２８において、画像処理ユニット３７のＣＰＵは、ステップＳ２７の処理でラベリングされた欠陥候補の座標および面積（画素数）を算出し、算出した面積が所定の閾値より大きいか否かを判定する。

ステップＳ２９において、画像処理ユニット３７のＣＰＵは、ステップＳ２１の処理で入力された撮像画像１０１とステップＳ２２の処理で入力された基準画像１０２との差分処理を行う。
これにより、例えば、図６に示すように、差分画像１０７が生成される。差分画像１０７には、欠け１０７Ｂ、抜け１０７Ｄ、突起１０７Ｅ、および製品輪郭部分１０７Ｆ、１０７Ｇを確認することができる。

つまり、電子部品１のようにエッチング加工によって微小な変形がある場合、差分処理後に製品輪郭部分１０７Ｆ、１０７Ｇが残ってしまう。そこで、画像処理ユニット３７は、差分画像１０７における製品輪郭部分１０７Ｆ、１０７Ｇを除去し、欠陥のみを抽出するための収縮膨張処理をさらに行う。
これにより、例えば、図６に示すように、収縮膨張画像１０８が生成される。収縮膨張画像１０８には、抜け１０８Ｄを確認することができる。

ステップＳ３０において、画像処理ユニット３７のＣＰＵは、ステップＳ２９の差分処理および収縮膨張処理で生成された収縮膨張画像１０８から抜け１０８Ｄを抽出し、欠陥候補としてラベリング（番号付与）を行う。

ステップＳ３１において、画像処理ユニット３７のＣＰＵは、ステップＳ３０の処理でラベリングされた欠陥候補の座標および面積（画素数）を算出し、算出した面積が所定の閾値より大きいか否かを判定する。

ステップＳ３２において、画像処理ユニット３７のＣＰＵは、ステップＳ２８およびステップＳ３１の処理で、１つでもＮＧ（欠陥）であると判定すれば、ステップＳ２１の処理で入力された撮像画像１０１は、欠陥であるとする判定結果を、シーケンサ４０を介してメイン処理ＰＣ４１に出力する。すなわち、ＯＫ（良品）と判定されるのは、ステップＳ２８およびステップＳ３１の処理でいずれもＯＫと判定された場合のみである。

以上の検査ステージ１の良否判定処理によって、サイズの小さな欠陥に関しては、撮像画像における白色領域の膨張処理と収縮処理を実施して元画像と収縮画像との差分処理を実施し、サイズの大きな欠陥に関しては、撮像画像と基準画像との差分処理を実施することによって、製品表面素材部の汚れ、素材部の欠け不良等を高精度に抽出することができる。

（検査ステージ２の良否判定処理）
図７は、検査ステージ２における良否判定処理を説明するフローチャートである。図７の説明に当たり、図８を参照し、具体的な処理内容も説明する。

ステップＳ４１、Ｓ４２において、画像処理ユニット３８の図示せぬＣＰＵは、ラインセンサカメラ２７で撮像された画像を入力するとともに、良品と判定された基準画像を予め入力する。
これにより、例えば、図８に示すような、撮像画像１１１および基準画像１１２が入力される。撮像画像１１１には、欠け１１１Ａ、抜け１１１Ｂ、抜け１１１Ｃ、および突起１１１Ｄ、１１１Ｅを確認することができる。

ステップＳ４３において、画像処理ユニット３８のＣＰＵは、ステップＳ４１の処理で入力された撮像画像１１１から製品部を抽出するために、例えば、二値化処理を用いて明部抽出処理（メッキ部表面抽出処理）を行う。
これにより、例えば、図８に示すように、明部抽出画像１１３が生成される。明部抽出画像１１３には、欠け１１３Ａ、抜け１１３Ｃ、および突起１１３Ｅを確認することができる。

ステップＳ４４において、画像処理ユニット３８のＣＰＵは、ステップＳ４３の明部抽出処理で生成された明部抽出画像１１３における白色領域を膨張する処理を行う。
膨張処理には、例えば、３ピクセル×３ピクセルの膨張フィルタが用いられる。
これにより、例えば、図８に示すように、黒く写るメッキ部の汚れやメッキ部の欠けが除去された膨張画像１１４が生成される。膨張画像１１４には、抜け１１４Ｃ、および突起１１４Ｅを確認することができるものの、明部抽出画像１１１３で確認された欠け１１３Ａは、消失している。

ステップＳ４５において、画像処理ユニット３８のＣＰＵは、ステップＳ４４の白色領域膨張処理で生成された膨張画像１１４における白色領域を収縮する処理を行う。
収縮処理には、例えば、膨張フィルタと同サイズの３ピクセル×３ピクセルの収縮フィルタが用いられる。
これにより、例えば、図８に示すように、収縮画像１１５が生成される。収縮画像１１５には、抜け１１５Ｃ、および突起１１５Ｅを確認することができる。

ステップＳ４６において、画像処理ユニット３８のＣＰＵは、ステップＳ４３の明部抽出処理で生成された明部抽出画像１１３と、ステップＳ４５の白色領域収縮処理で生成された収縮画像１１５との差分処理を行う。
これにより、例えば、図８に示すように、差分画像１１６が生成される。差分画像１１６には、白色領域膨張処理で除去された欠け１１６Ａを確認することができる。

ステップＳ４７において、画像処理ユニット３８のＣＰＵは、ステップＳ４６の差分処理で生成された差分画像１１６から欠け１１６Ａを抽出し、欠陥候補としてラベリング（番号付与）を行う。

ステップＳ４８において、画像処理ユニット３８のＣＰＵは、ステップＳ４７の処理でラベリングされた欠陥候補の座標および面積（画素数）を算出し、算出した面積が所定の閾値より大きいか否かを判定する。

ステップＳ４９において、画像処理ユニット３８のＣＰＵは、ステップＳ４１の処理で入力された撮像画像１１１とステップＳ４２の処理で入力された基準画像１１２との差分処理を行う。
これにより、例えば、図８に示すように、差分画像１１７が生成される。差分画像１１７には、抜け１１７Ｃ、および製品輪郭部分１１７Ｆ、１１７Ｇを確認することができる。

上述したように、電子部品１のようにエッチング加工によって微小な変形がある場合、差分処理後に製品輪郭部分１１７Ｆ、１１７Ｇが残ってしまう。そこで、画像処理ユニット３８は、差分画像１１７における製品輪郭部分１１７Ｆ、１１７Ｇを除去し、欠陥のみを抽出するための収縮膨張処理をさらに行う。
これにより、例えば、図８に示すように、収縮膨張画像１１８が生成される。収縮膨張画像１１８には、抜け１１８Ｃを確認することができる。

ステップＳ５０において、画像処理ユニット３８のＣＰＵは、ステップＳ４９の差分処理および収縮膨張処理で生成された収縮膨張画像１１８から抜け１１８Ｃを抽出し、欠陥候補としてラベリング（番号付与）を行う。

ステップＳ５１において、画像処理ユニット３８のＣＰＵは、ステップＳ５０の処理でラベリングされた欠陥候補の座標および面積（画素数）を算出し、算出した面積が所定の閾値より大きいか否かを判定する。

ステップＳ５２において、画像処理ユニット３８のＣＰＵは、ステップＳ４８およびステップＳ５１の処理で、１つでもＮＧ（欠陥）であると判定すれば、ステップＳ４１の処理で入力された撮像画像１１１は、欠陥であるとする判定結果を、シーケンサ４０を介してメイン処理ＰＣ４１に出力する。すなわち、ＯＫ（良品）と判定されるのは、ステップＳ４８およびステップＳ５１の処理でいずれもＯＫと判定された場合のみである。

以上の検査ステージ２の良否判定処理によって、サイズの小さな欠陥に関しては、撮像画像における白色領域の膨張処理と収縮処理を実施して元画像と収縮画像との差分処理を実施し、サイズの大きな欠陥に関しては、撮像画像と基準画像との差分処理を実施することによって、銀メッキ上の汚れ、メッキ欠け不良等を高精度に抽出することができる。

（検査ステージ３の良否判定処理）
図９は、検査ステージ３における良否判定処理を説明するフローチャートである。図９の説明に当たり、図１０を参照し、具体的な処理内容も説明する。

ステップＳ６１、Ｓ６２において、画像処理ユニット３９の図示せぬＣＰＵは、ラインセンサカメラ２８で撮像された画像を入力するとともに、良品と判定された基準画像を予め入力する。
これにより、例えば、図１０に示すような、撮像画像１２１および基準画像１２２が入力される。撮像画像１２１には、欠け１２１Ａ、１２１Ｂ、抜け１２１Ｃ、および突起１２１Ｄ、１２１Ｅを確認することができる。

ステップＳ６３において、画像処理ユニット３９のＣＰＵは、ステップＳ６１の処理で入力された撮像画像１２１から製品部を抽出するために暗部抽出処理（裏面素材部裏面抽出処理）を行う。
これにより、例えば、図１０に示すように、暗部抽出画像１２３が生成される。暗部抽出画像１２３には、欠け１２３Ｂ、抜け１２３Ｃ、および突起１２３Ｄ、１２３Ｅを確認することができる。

ステップＳ６４において、画像処理ユニット３９のＣＰＵは、ステップＳ６３の暗部抽出処理で生成された暗部抽出画像１２３における白色領域を膨張する処理を行う。
膨張処理には、例えば、３ピクセル×３ピクセルの膨張フィルタが用いられる。
これにより、例えば、図１０に示すように、素材部の欠けが除去された膨張画像１２４が生成される。膨張画像１２４には、抜け１２４Ｃ、および突起１２４Ｄ、１２４Ｅを確認することができるものの、暗部抽出画像１２３で確認された欠け１２３Ｂは、消失している。

ステップＳ６５において、画像処理ユニット３９のＣＰＵは、ステップＳ６４の白色領域膨張処理で生成された膨張画像１２４における白色領域を収縮する処理を行う。
収縮処理には、例えば、膨張フィルタと同サイズの３ピクセル×３ピクセルの収縮フィルタが用いられる。
これにより、例えば、図１０に示すように、収縮画像１２５が生成される。収縮画像１２５には、抜け１２５Ｃ、および突起１２５Ｄ、１２５Ｅを確認することができる。

ステップＳ６６において、画像処理ユニット３９のＣＰＵは、ステップＳ６３の暗部抽出処理で生成された暗部抽出画像１２３と、ステップＳ６５の白色領域収縮処理で生成された収縮画像１２５との差分処理を行う。
これにより、例えば、図１０に示すように、差分画像１２６が生成される。差分画像１２６には、白色領域膨張処理で除去された欠け１２６Ｂを確認することができる。

ステップＳ６７において、画像処理ユニット３９のＣＰＵは、ステップＳ６６の差分処理で生成された差分画像１２６から欠け１２６Ｂを抽出し、欠陥候補としてラベリング（番号付与）を行う。

ステップＳ６８において、画像処理ユニット３９のＣＰＵは、ステップＳ６７の処理でラベリングされた欠陥候補の座標および面積（画素数）を算出し、算出した面積が所定の閾値より大きいか否かを判定する。

ステップＳ６９において、画像処理ユニット３９のＣＰＵは、ステップＳ６１の処理で入力された撮像画像１２１から製品部を抽出するために明部抽出処理（エッチング部表面抽出処理）を行う。
これにより、例えば、図１０に示すように、明部抽出画像１２７が生成される。明部抽出画像１２７には、欠け１２７Ｂ、および突起１２７Ｄ、１２７Ｅを確認することができる。

ステップＳ７０において、画像処理ユニット３９のＣＰＵは、ステップＳ６９の明部抽出処理で生成された明部抽出画像１２７における白色領域を膨張する処理を行う。
膨張処理には、例えば、３ピクセル×３ピクセルの膨張フィルタが用いられる。
これにより、例えば、図１０に示すように、メッキ部や素材部の突起が除去された膨張画像１２８が生成される。膨張画像１２８には、抜け１２８Ｂを確認することができるものの、明部抽出画像１２７で確認された突起１２７Ｄ、１２７Ｅは、消失している。

ステップＳ７１において、画像処理ユニット３９のＣＰＵは、ステップＳ７０の白色領域膨張処理で生成された膨張画像１２８における白色領域を収縮する処理を行う。
収縮処理には、例えば、膨張フィルタと同サイズの３ピクセル×３ピクセルの収縮フィルタが用いられる。
これにより、例えば、図１０に示すように、収縮画像１２９が生成される。収縮画像１２９には、欠け１２９Ｂを確認することができる。

ステップＳ７２において、画像処理ユニット３９のＣＰＵは、ステップＳ６９の明部抽出処理で生成された明部抽出画像１２７と、ステップＳ７１の白色領域収縮処理で生成された収縮画像１２９との差分処理を行う。
これにより、例えば、図１０に示すように、差分画像１３０が生成される。差分画像１３０には、白色領域膨張処理で除去された欠け１３０Ｄ、１３０Ｅを確認することができる。

ステップＳ７３において、画像処理ユニット３９のＣＰＵは、ステップＳ７２の差分処理で生成された差分画像１３０から欠け１３０Ｄ、１３０Ｅを抽出し、欠陥候補としてラベリング（番号付与）を行う。

ステップＳ７４において、画像処理ユニット３９のＣＰＵは、ステップＳ７３の処理でラベリングされた欠陥候補の座標および面積（画素数）を算出し、算出した面積が所定の閾値より大きいか否かを判定する。

ステップＳ７５において、画像処理ユニット３９のＣＰＵは、ステップＳ６１の処理で入力された撮像画像１２１とステップＳ６２の処理で入力された基準画像１２２との差分処理を行う。
これにより、例えば、図１０に示すように、差分画像１３１が生成される。差分画像１３１には、欠け１３１Ｂ、抜け１３１Ｃ、突起１３１Ｅ、および製品輪郭部分１３１Ｆ、１３１Ｇを確認することができる。
つまり、電子部品１のようにエッチング加工によって微小な変形がある場合、差分処理後に製品輪郭部分１３１Ｅ、１３１Ｆが残ってしまう。そこで、画像処理ユニット３９は、差分画像１３１における製品輪郭部分１３１Ｆ、１３１Ｇを除去し、欠陥のみを抽出するための収縮膨張処理をさらに行う。
これにより、例えば、図１０に示すように、収縮膨張画像１３２が生成される。収縮膨張画像１３２には、抜け１３２Ｃを確認することができる。

ステップＳ７６において、画像処理ユニット３９のＣＰＵは、ステップＳ７５の差分処理および収縮膨張処理で生成された収縮膨張画像１３２から抜け１３２Ｃを抽出し、欠陥候補としてラベリング（番号付与）を行う。

ステップＳ７７において、画像処理ユニット３９のＣＰＵは、ステップＳ７６の処理でラベリングされた欠陥候補の座標および面積（画素数）を算出し、算出した面積が所定の閾値より大きいか否かを判定する。

ステップＳ７８において、画像処理ユニット３９のＣＰＵは、ステップＳ６８、ステップＳ７４、およびステップＳ７７の処理で、１つでもＮＧ（欠陥）であると判定すれば、ステップＳ６１の処理で入力された撮像画像１２１は、欠陥であるとする判定結果を、シーケンサ４０を介してメイン処理ＰＣ４１に出力する。すなわち、ＯＫ（良品）と判定されるのは、ステップＳ６８、ステップＳ７４、およびステップＳ７７の処理でいずれもＯＫと判定された場合のみである。

以上の検査ステージ３の良否判定処理によって、サイズの小さな欠陥に関しては、撮像画像における白色領域の膨張処理と収縮処理を実施して元画像と収縮画像との差分処理を実施し、サイズの大きな欠陥に関しては、撮像画像と基準画像との差分処理を実施することによって、製品裏面素材部の汚れ、素材部の欠け、メッキおよび素材部の突起不良等を高精度に抽出することができる。

（メイン処理ＰＣの総合良否判定処理）
図１１は、メイン処理ＰＣ４１における総合良否判定処理を説明するフローチャートである。

ステップＳ９１において、メイン処理ＰＣ４１の図示せぬＣＰＵは、検査ステージ１の画像処理ユニット３７で出力された判定結果、検査ステージ２の画像処理ユニット３８で出力された判定結果、および検査ステージ３の画像処理ユニット３９で出力された判定結果を入力する。

ステップＳ９２において、メイン処理ＰＣ４１のＣＰＵは、ステップＳ９１の処理で入力した判定結果が全て良品（ＯＫ品）であるか否かを判定し、全て良品であると判定した場合、ステップＳ９３に進む。

ステップＳ９３において、メイン処理ＰＣ４１のＣＰＵは、搬出ユニット３２を制御し、図示せぬ吸着部に検査対象の電子部品１をピックアップさせ、ＯＫ品搬出マガジン３３に搬出させる。

ステップＳ９２において、メイン処理ＰＣ４１のＣＰＵは、ステップＳ９１の処理で入力した判定結果が全て良品ではない、つまり、欠陥品（ＮＧ品）であると判定した場合、ステップＳ９４に進む。

ステップＳ９４において、メイン処理ＰＣ４１のＣＰＵは、搬出ユニット３２を制御し、図示せぬ吸着部に検査対象の電子部品１をピックアップさせ、ＮＧ品搬出マガジン３４に搬出させる。

以上の総合良否判定処理によって、１つでもＮＧと判定されれば、欠陥品とすることにより、より高精度に検査を行うことが可能となる。

［本発明の実施の形態における効果］
以上のように、本実施の形態によれば、製品表裏面素材部の汚れや欠け、および製品銀メッキの汚れ、欠け、突起等を高精度に検出することができる。
また、撮像画像と膨張収縮処理した画像とを差分処理することで、製品輪郭部分に存在する小さな欠けや突起等も高精度に検出することができる。
さらに、撮像画像と基準画像とを差分処理することで、比較的サイズの大きな欠陥も検出することができる。

以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る外観検査装置等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

１………電子部品
１１………外観検査装置
２６〜２８………ラインセンサカメラ
２９〜３１………照明ユニット
３７〜３９………画像処理ユニット

Claims (8)

1. 電子部品の外観を検査する外観検査装置であって、
   青色ＬＥＤドーム照明および青色ＬＥＤ同軸落射照明により、前記電子部品の表面を照射する第１の照射手段と、
   前記第１の照射手段により照射された前記電子部品を撮像し、第１の検査対象画像を得る第１の撮像手段と、
   前記第１の撮像手段により得られた前記第１の検査対象画像の明部を抽出し、抽出した第１の明部抽出画像の明部を膨張し、膨張した画像を収縮して第１の膨張収縮画像を得る第１の膨張収縮手段と、
   前記第１の明部抽出画像と前記第１の膨張収縮画像との差分を算出し、第１の差分画像を得る第１の差分手段と、
   前記第１の差分手段により得られた前記第１の差分画像に基づいて、良否を判定する第１の判定手段と、
   を備えることを特徴とする外観検査装置。
2. 前記第１の差分手段は、前記第１の検査対象画像と良品の基準となる第１の基準画像との差分を算出し、第２の差分画像を更に得て、
   前記第１の判定手段は、前記第１の差分手段により得られた前記第２の差分画像に基づいて、良否を更に判定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の外観検査装置。
3. 白色ＬＥＤドーム照明および白色ＬＥＤ同軸落射照明により、前記電子部品の表面を照射する第２の照射手段と、
   前記第２の照射手段により照射された前記電子部品を撮像し、第２の検査対象画像を得る第２の撮像手段と、
   前記第２の撮像手段により得られた前記第２の検査対象画像の明部を抽出し、抽出した第２の明部抽出画像の明部を膨張し、膨張した画像を収縮して第２の膨張収縮画像を得る第２の膨張収縮手段と、
   前記第２の明部抽出画像と前記第２の膨張収縮画像との差分を算出し、第３の差分画像を得る第２の差分手段と、
   前記第２の差分手段により得られた前記第３の差分画像に基づいて、良否を判定する第２の判定手段と、
   を更に備えることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の外観検査装置。
4. 前記第２の差分手段は、前記第２の検査対象画像と良品の基準となる第２の基準画像との差分を算出し、第４の差分画像を更に得て、
   前記第２の判定手段は、前記第２の差分手段により得られた前記第４の差分画像に基づいて、良否を更に判定する
   ことを特徴とする請求項３に記載の外観検査装置。
5. 白色ＬＥＤドーム照明、白色ＬＥＤ同軸落射照明、および透過照明により、前記電子部品の裏面を照射する第３の照射手段と、
   前記第３の照射手段により照射された前記電子部品を撮像し、第３の検査対象画像を得る第３の撮像手段と、
   前記第３の撮像手段により得られた前記第３の検査対象画像の明部を抽出し、抽出した第３の明部抽出画像の明部を膨張し、膨張した画像を収縮して第３の膨張収縮画像を得るとともに、前記第３の検査対象画像の暗部を抽出し、抽出した暗部抽出画像の明部を膨張し、膨張した画像を収縮して第４の膨張収縮画像を得る第３の膨張収縮手段と、
   前記第３の明部抽出画像と前記第３の膨張収縮画像との差分を算出し、第５の差分画像を得るとともに、前記暗部抽出画像と前記第４の膨張収縮画像との差分を算出し、第６の差分画像を得る第３の差分手段と、
   前記第３の差分手段により得られた前記第５の差分画像および前記第６の差分画像に基づいて、良否を判定する第３の判定手段と、
   を更に備えることを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の外観検査装置。
6. 前記第３の差分手段は、前記第３の検査対象画像と良品の基準となる第３の基準画像との差分を算出し、第７の差分画像を更に得て、
   前記第３の判定手段は、前記第３の差分手段により得られた前記第７の差分画像に基づいて、良否を更に判定する
   ことを特徴とする請求項５に記載の外観検査装置。
7. 青色ＬＥＤドーム照明および青色ＬＥＤ同軸落射照明により、前記電子部品の表面を照射する第１の照射手段と、
   前記第１の照射手段により照射された前記電子部品を撮像し、第１の検査対象画像を得る第１の撮像手段と、
   を備える、電子部品の外観を検査する外観検査装置における外観検査方法であって、
   前記第１の撮像手段により得られた前記第１の検査対象画像の明部を抽出し、抽出した第１の明部抽出画像の明部を膨張し、膨張した画像を収縮して第１の膨張収縮画像を得る第１の膨張収縮ステップと、
   前記第１の明部抽出画像と前記第１の膨張収縮画像との差分を算出し、第１の差分画像を得る第１の差分ステップと、
   前記第１の差分ステップにより得られた前記第１の差分画像に基づいて、良否を判定する第１の判定ステップと、
   を含むことを特徴とする外観検査方法。
8. 青色ＬＥＤドーム照明および青色ＬＥＤ同軸落射照明により、前記電子部品の表面を照射する第１の照射手段と、
   前記第１の照射手段により照射された前記電子部品を撮像し、第１の検査対象画像を得る第１の撮像手段と、
   を備える、電子部品の外観を検査する外観検査装置のプログラムであって、
   コンピュータを、
   前記第１の撮像手段により得られた前記第１の検査対象画像の明部を抽出し、抽出した第１の明部抽出画像の明部を膨張し、膨張した画像を収縮して第１の膨張収縮画像を得る第１の膨張収縮手段、
   前記第１の明部抽出画像と前記第１の膨張収縮画像との差分を算出し、第１の差分画像を得る第１の差分手段、
   前記第１の差分手段により得られた前記第１の差分画像に基づいて、良否を判定する第１の判定手段、
   として機能させるためのプログラム。

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