JP2015161622A - 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だけでなく、検査箇所に応じて検査精度を柔軟に変更することが可能な外観検査装置等を提供する。【解決手段】メイン処理ＰＣは、入力した基準画像をペイントソフト画面７１上に表示させる。基準画像において、検査感度を厳しくする領域、検査感度を普通にする領域、検査感度を甘くする領域、マスクする領域が、それぞれ操作ボタン７２〜７５を用いて異なる色で指定され、検査精度指定マスク画像８１が作成される。そして、メイン処理ＰＣは、撮像画像から抽出された欠陥候補の座標値に対応するエリア色を検査精度指定マスク画像８１から取得し、エリア色毎に予め定義されている閾値と、欠陥候補の面積から（画素数）から良否判定する。【選択図】図７

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。

また、検査箇所によって検査精度を自由に変更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だけでなく、検査箇所に応じて検査精度を柔軟に変更する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、基準画像において、エリア毎に検査精度を示す色を指定したマスク画像を作成する作成手段と、前記電子部品を撮像し、検査対象画像を得る撮像手段と、前記撮像手段により得られた前記検査対象画像から欠陥候補を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された前記欠陥候補の座標値に指定されているエリア色を、前記マスク画像から取得する取得手段と、前記抽出手段により抽出された前記欠陥候補の特徴量、および、前記取得手段により取得された前記エリア色に予め定義されている前記検査精度に基づいて、前記欠陥候補の良否を判定する判定手段と、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、電子部品の良否判定を高精度に行うだけでなく、検査箇所に応じて検査精度を柔軟に変更することが可能となる。

前記撮像手段により得られた前記検査対象画像の明部を抽出し、抽出した明部抽出画像の明部を膨張し、膨張した画像を収縮して膨張収縮画像を得る膨張収縮手段と、をさらに備え、前記抽出手段は、前記明部抽出画像と前記膨張収縮手段により得られた前記膨張収縮画像との差分から前記欠陥候補を抽出することが望ましい。
これによって、電子部品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抽出することが可能となる。

前記マスク画像の各エリアには、検査精度毎に異なる色が指定されるようにすることが望ましい。
これによって、欠陥箇所の検査精度を容易に取得することが可能となる。

前記検査精度は、所定の閾値であることが望ましい。
これによって、欠陥箇所の特徴量に対して、所定の閾値により欠陥候補の良否を判定することができる。

第２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、前記電子部品の検査対象画像から欠陥候補を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された前記欠陥候補の座標値に指定されているエリア色を、エリア毎に検査精度を示す色を指定した基準画像のマスク画像から取得する取得手段と、前記抽出手段により抽出された前記欠陥候補の特徴量、および、前記取得手段により取得された前記エリア色に予め定義されている前記検査精度に基づいて、前記欠陥候補の良否を判定する判定手段と、を備えることを特徴とする外観検査装置である。
第２の発明によって、電子部品の良否判定を高精度に行うだけでなく、検査箇所に応じて検査精度を柔軟に変更することが可能となる。

第３の発明は、電子部品の外観を検査する外観検査装置の外観検査方法であって、基準画像において、エリア毎に検査精度を示す色を指定したマスク画像を作成する作成ステップと、前記電子部品を撮像し、検査対象画像を得る撮像ステップと、前記撮像ステップにより得られた前記検査対象画像から欠陥候補を抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップにより抽出された前記欠陥候補の座標値に指定されているエリア色を、前記マスク画像から取得する取得ステップと、前記抽出ステップにより抽出された前記欠陥候補の特徴量、および、前記取得ステップにより取得された前記エリア色に予め定義されている前記検査精度に基づいて、前記欠陥候補の良否を判定する判定ステップと、を含むことを特徴とする外観検査方法である。
第３の発明によって、電子部品の良否判定を高精度に行うだけでなく、検査箇所に応じて検査精度を柔軟に変更することが可能となる。

第４の発明は、コンピュータを、電子部品の外観を検査する外観検査装置として機能させるためのプログラムであって、前記コンピュータを、基準画像において、エリア毎に検査精度を示す色を指定したマスク画像を作成する作成手段、前記電子部品を撮像し、検査対象画像を得る撮像手段、前記撮像手段により得られた前記検査対象画像から欠陥候補を抽出する抽出手段、前記抽出手段により抽出された前記欠陥候補の座標値に指定されているエリア色を、前記マスク画像から取得する取得手段、前記抽出手段により抽出された前記欠陥候補の特徴量、および、前記取得手段により取得された前記エリア色に予め定義されている前記検査精度に基づいて、前記欠陥候補の良否を判定する判定手段、として機能させるプログラムである。
第４の発明のプログラムを汎用の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て、第２の発明の外観検査方法を実行することができる。

本発明により、電子部品の良否判定を高精度に行うだけでなく、検査箇所に応じて検査精度を柔軟に変更することが可能となる。

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。 検査精度指定マスク画像の作成処理を説明するフローチャートである。 ペイントソフト画面の表示例を示す図である。 検査精度指定マスク画像８１の一例を示す図である。 検査ステージ１における欠陥候補抽出処理を説明するフローチャートである。 図８の欠陥候補抽出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における欠陥候補抽出処理を説明するフローチャートである。 図１０の欠陥候補抽出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における欠陥候補抽出処理を説明するフローチャートである。 図１２の欠陥候補抽出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。 欠陥候補の一例を示す図である。 検査精度指定マスク画像が欠陥候補に展開された様子を示す図である。 各座標値に対応して取得されたエリア色の一例を示す図である。 閾値テーブルの一例を示す図である。 判断結果の一例を示す図である。

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の表面や形状）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、ラベリング処理等を行い、抽出した欠陥候補を、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色領域を膨張し、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、白色領域が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、白色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。

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、ラベリング処理等を行い、抽出した欠陥候補を、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色領域を膨張し、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黒色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、予め、作業者によって、基準画像の画像領域毎に検査精度が指定されたマスク画像（以下、検査精度指定マスク画像と称する）を作成する。
メイン処理ＰＣ４１は、画像処理ユニット３７〜３９からの欠陥候補を入力し、予め作成した検査精度指定マスク画像に基づいて面積判定処理を行い、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。
面積判定処理は、欠陥候補の面積が所定の閾値より大きいか否かを判定する。
またメイン処理ＰＣ４１は、面積判定処理の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、欠陥候補を抽出する。
検査ステージ１〜３における欠陥候補抽出処理は、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は、良否判定結果（欠陥候補抽出結果）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は、検査結果確認ＰＣ４２へ判定結果を出力する。

（メイン処理ＰＣにおける検査精度指定マスク画像の作成処理）
図５は、検査精度指定マスク画像の作成処理を説明するフローチャートである。この処理は、作業者によって、操作部４３が操作され、公知のペイントソフトが起動されることによって、開始される。

ステップＳ２１において、メイン処理ＰＣ４１の図示せぬＣＰＵは、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に示すような基準画像６１が入力され、ペイントソフト画面７１上に表示される。ペイントソフト画面７１上には、基準画像６１の他、検査精度（検査感度）を指定するための操作ボタン７２〜７５が表示されている。

操作ボタン７２は、検査感度を厳しくする領域を、例えば、赤色で指定（描画）する場合に操作される。
操作ボタン７３は、検査感度を普通にする領域を、例えば、青色で指定（描画）する場合に操作される。
操作ボタン７４は、検査感度を甘くする領域を、例えば、緑色で指定（描画）する場合に操作される。
操作ボタン７５は、マスクする（非検査とする）領域を、例えば、白色で指定（描画）する場合に操作される。

ステップＳ２２において、メイン処理ＰＣ４１のＣＰＵは、作業者により操作部４３を用いて、検査精度が指定されたか否か、すなわち、図６に示した操作ボタン７２〜７５のいずれかが選択されたか否かを判定し、検査精度が指定されるまで待機する。そして、ステップＳ２２において、メイン処理ＰＣ４１のＣＰＵは、検査精度が指定されたと判定した場合、ステップＳ２３に進む。

ステップＳ２３において、メイン処理ＰＣ４１のＣＰＵは、作業者により操作部４３を用いて、画像領域が指定（描画）されたか否かを判定し、画像領域が指定されていないと判定した場合、ステップＳ２２に戻り、上述した処理を繰り返す。そして、ステップＳ２３において、メイン処理ＰＣ４１のＣＰＵは、画像領域が指定されたと判定した場合、ステップＳ２４に進む。

ステップＳ２４において、メイン処理ＰＣ４１のＣＰＵは、全画像領域が指定されたか否かを判定し、未だ指定していない画像領域があると判定した場合、ステップＳ２２に戻り、上述した処理を繰り返し実行する。そして、ステップＳ２４において、メイン処理ＰＣ４１のＣＰＵは、全画像領域が指定されたと判定した場合、処理を終了する。

以上の処理によって、例えば、図７に示すように、画像領域６１Ａ、６１Ｂには、操作ボタン７２を用いて赤色が指定され、画像領域６１Ｃ、６１Ｄには、操作ボタン７３を用いて青色が指定され、画像領域６１Ｅには、操作ボタン７４を用いて緑色が指定され、画像領域６１Ｆ、６１Ｇには、操作ボタン７５を用いて白色が指定された検査精度指定マスク画像８１が作成される。
この検査精度指定マスク画像８１は、検査対象エリア（赤色、青色、緑色）と非検査対象エリア（白色）からなり、公知のペイントソフトによって、簡単に描画することができる。

なお、図５の検査精度指定マスク画像の作成処理は前述のものに限られず、例えば、検査精度指定及び画像領域指定をしなかった領域は、自動的にマスクする（非検査とする）領域としてもよい。

（検査ステージ１の欠陥候補抽出処理）
図８は、検査ステージ１における欠陥候補抽出処理を説明するフローチャートである。図８の説明に当たり、図９を参照し、具体的な処理内容も説明する。

ステップＳ３１、Ｓ３２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９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Ｓ３３において、画像処理ユニット３７のＣＰＵは、ステップＳ３１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９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Ｓ３４において、画像処理ユニット３７のＣＰＵは、ステップＳ３３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９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Ｓ３５において、画像処理ユニット３７のＣＰＵは、ステップＳ３４の白色領域の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、白色領域が３ピクセル×３ピクセルから１ピクセルに収縮される。
これにより、例えば、図９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Ｓ３６において、画像処理ユニット３７のＣＰＵは、ステップＳ３３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Ｓ３５の白色領域の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９に示すように、差分画像１０６が生成される。差分画像１０６には、白色領域の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Ｓ３７において、画像処理ユニット３７のＣＰＵは、ステップＳ３６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Ｓ３８において、画像処理ユニット３７のＣＰＵは、ステップＳ３１の処理で入力された撮像画像１０１とステップＳ３２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９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９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Ｓ３９において、画像処理ユニット３７のＣＰＵは、ステップＳ３８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Ｓ４０において、画像処理ユニット３７のＣＰＵは、ステップＳ３７およびステップＳ３９の処理で抽出され、ラベリングされた欠陥候補を、座標値および面積とともに、シーケンサ４０を介してメイン処理ＰＣ４１に出力する。

以上の検査ステージ１の欠陥候補抽出処理によって、撮像画像における、製品表面素材部の欠陥候補を高精度に抽出することができる。

（検査ステージ２の欠陥候補抽出処理）
図１０は、検査ステージ２における欠陥候補抽出処理を説明するフローチャートである。図１０の説明に当たり、図１１を参照し、具体的な処理内容も説明する。

ステップＳ５１、Ｓ５２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１１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Ｓ５３において、画像処理ユニット３８のＣＰＵは、ステップＳ５１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１１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Ｓ５４において、画像処理ユニット３８のＣＰＵは、ステップＳ５３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１１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１１３で確認された欠け１１３Ａは、消失している。

ステップＳ５５において、画像処理ユニット３８のＣＰＵは、ステップＳ５４の白色領域の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１１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Ｓ５６において、画像処理ユニット３８のＣＰＵは、ステップＳ５３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Ｓ５５の白色領域の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１１に示すように、差分画像１１６が生成される。差分画像１１６には、白色領域の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Ｓ５７において、画像処理ユニット３８のＣＰＵは、ステップＳ５６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Ｓ５８において、画像処理ユニット３８のＣＰＵは、ステップＳ５１の処理で入力された撮像画像１１１とステップＳ５２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１１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１１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Ｓ５９において、画像処理ユニット３８のＣＰＵは、ステップＳ５８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Ｓ６０において、画像処理ユニット３８のＣＰＵは、ステップＳ５７およびステップＳ５９の処理で抽出され、ラベリングされた欠陥候補、座標値および面積とともに、シーケンサ４０を介してメイン処理ＰＣ４１に出力する。

以上の検査ステージ２の欠陥候補抽出処理によって、撮像画像における、銀メッキの欠陥候補を高精度に抽出することができる。

（検査ステージ３の欠陥候補抽出処理）
図１２は、検査ステージ３における欠陥候補抽出処理を説明するフローチャートである。図１２の説明に当たり、図１３を参照し、具体的な処理内容も説明する。

ステップＳ７１、Ｓ７２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１３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Ｓ７３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１３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Ｓ７４において、画像処理ユニット３９のＣＰＵは、ステップＳ７３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１３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Ｓ７５において、画像処理ユニット３９のＣＰＵは、ステップＳ７４の白色領域の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１３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Ｓ７６において、画像処理ユニット３９のＣＰＵは、ステップＳ７３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Ｓ７５の白色領域の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１３に示すように、差分画像１２６が生成される。差分画像１２６には、白色領域の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Ｓ７７において、画像処理ユニット３９のＣＰＵは、ステップＳ７６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Ｓ７８において、画像処理ユニット３９のＣＰＵは、ステップＳ７１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１３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Ｓ７９において、画像処理ユニット３９のＣＰＵは、ステップＳ７８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１３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Ｓ８０において、画像処理ユニット３９のＣＰＵは、ステップＳ７９の白色領域の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１３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Ｓ８１において、画像処理ユニット３９のＣＰＵは、ステップＳ７８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Ｓ８０の白色領域の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１３に示すように、差分画像１３０が生成される。差分画像１３０には、白色領域の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Ｓ８２において、画像処理ユニット３９のＣＰＵは、ステップＳ８１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Ｓ８３において、画像処理ユニット３９のＣＰＵは、ステップＳ７１の処理で入力された撮像画像１２１とステップＳ７２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１３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。

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１３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Ｓ８４において、画像処理ユニット３９のＣＰＵは、ステップＳ８３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Ｓ８５において、画像処理ユニット３９のＣＰＵは、ステップＳ７７、ステップＳ８２、およびステップＳ８４の処理で抽出され、ラベリングされた欠陥候補を、座標値および面積とともに、シーケンサ４０を介してメイン処理ＰＣ４１に出力する。

以上の検査ステージ３の欠陥候補抽出処理によって、撮像画像における、製品裏面素材部の欠陥候補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１４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で出力された欠陥候補、検査ステージ２の画像処理ユニット３８で出力された欠陥候補、および検査ステージ３の画像処理ユニット３９で出力された欠陥候補を入力する。
これにより、例えば、図１５（Ａ）に示すように、撮像画像において欠陥候補が存在する画像領域に座標値が示された欠陥候補１４１が入力される。そして、各座標値には、それぞれ面積（欠陥領域）が紐付けられており、図１５（Ｂ）に示すような紐付けデータ１５１も入力される。

図１５（Ｂ）に示す紐付けデータ１５１の例では、Ｘ１の座標値に１０（ピクセル）の面積が紐付けられ、Ｘ２の座標値に５（ピクセル）の面積が紐付けられ、Ｘ３の座標値に８（ピクセル）の面積が紐付けられ、Ｘ４の座標値に３０（ピクセル）の面積が紐付けられ、Ｘ５の座標値に８（ピクセル）の面積が紐付けられている。

ステップＳ９２において、メイン処理ＰＣ４１のＣＰＵは、図５のフローチャートに示した検査精度指定マスク画像の作成処理により作成された検査精度指定マスク画像８１（図７）を読み込む。

ステップＳ９３において、メイン処理ＰＣ４１のＣＰＵは、ステップＳ９１の処理で入力された欠陥候補１４１の座標値に対応する色を検査精度指定マスク画像８１から読み込む。
これにより、例えば、図１６に示すように、読み込まれた検査精度指定マスク画像８１が欠陥候補１４１に展開される。

ステップＳ９４において、メイン処理ＰＣ４１のＣＰＵは、ステップＳ９３の処理で検査精度指定マスク画像８１が欠陥候補１４１に展開されることにより、各座標値に対応するエリア色を取得する。
これにより、例えば、図１７に示すように、各座標値に対応するマスク色が取得される。図１７の例では、Ｘ１の座標値からＲ（赤）が取得され、Ｘ２の座標値からＢ（青）が取得され、Ｘ３の座標値からＧ（赤）が取得され、Ｘ４の座標値からＷ（白）が取得され、Ｘ５の座標値からＧ（緑）が取得される。

ステップＳ９５において、メイン処理ＰＣ４１のＣＰＵは、例えば、図１８に示すような、エリア色毎に予め定義されている閾値テーブル１６１を図示せぬメモリから読み出す。
図１８に示す閾値テーブル１６１の例では、Ｒ（赤）が５（ピクセル）以上、Ｂ（青）が１０（ピクセル）以上、Ｇ（緑）が２０（ピクセル）以上、Ｗ（白）が９９９（ピクセル）以上に定義されている。

ステップＳ９６において、メイン処理ＰＣ４１のＣＰＵは、ステップＳ９１の処理で入力された欠陥候補の座標値に紐付けられた紐付けデータ１５１、ステップＳ９４の処理で取得された各座標値に対応するエリア色（図１７）、およびステップＳ９５の処理で読み出された閾値テーブル１６１を比較し、欠陥候補の座標値に対応する面積が閾値以上か否かを判断する。

図１９は、判断結果１７１の例を示す図である。
図１９に示すように、Ｘ１の座標値を持つ欠陥候補は、面積が１０（ピクセル）であり、そのエリア色がＲ（赤）であることから、閾値より大きく「ＮＧ」と判断される。Ｘ２の座標値を持つ欠陥候補は、面積が５（ピクセル）であり、そのエリア色がＢ（緑）であることから、閾値より小さく「ＯＫ」と判断される。Ｘ３の座標値を持つ欠陥候補は、面積が８（ピクセル）であり、そのエリア色がＲ（赤）であることから、閾値より大きく「ＮＧ」と判断される。Ｘ４の座標値を持つ欠陥候補は、面積が３０（ピクセル）であり、そのエリア色がＷ（白）であることから、閾値より小さく「ＯＫ」と判断される。Ｘ５の座標値を持つ欠陥候補は、面積が８（ピクセル）であり、そのエリア色がＧ（緑）であることから、閾値より小さく「ＯＫ」と判断される。

ステップＳ９７において、メイン処理ＰＣ４１のＣＰＵは、ステップＳ９６の処理の判断結果１７１から、ＮＧ（欠陥）があるか否かを判定し、１つでもＮＧがあると判定した場合は、ステップＳ９８に進む。
ステップＳ９８において、メイン処理ＰＣ４１のＣＰＵは、ＮＧと判断した欠陥候補の座標値および面積を、図示せぬメモリに蓄積させる。
図１９の例では、Ｘ１、Ｘ３の座標値を持つ欠陥データ（座標値、面積）がメモリに蓄積される。

ステップＳ９７において、メイン処理ＰＣ４１のＣＰＵは、ステップＳ９６の処理の判断結果から、全てＯＫ（良品）と判定した場合には、ステップＳ９８の処理をスキップし、ステップＳ９９に進む。

ステップＳ９９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Ｓ９１に戻り、上述した処理を繰り返し実行する。そして、ステップＳ９９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Ｓ１００に進む。

ステップＳ１００において、メイン処理ＰＣ４１のＣＰＵは、検査結果確認ＰＣ４２へ欠陥データを出力する。

以上の総合良否判定処理によって、検査精度指定マスク画像で決められた検査精度で、柔軟な検査を行うことが可能となる。

なお、本実施の形態では、欠陥候補から抽出される特徴量として面積（ピクセル数）を用い、欠陥候補の面積を閾値と比較して欠陥がＯＫかＮＧかを判定したが（図１４のステップＳ９６等）、欠陥候補から抽出される特徴量は面積に限られず、例えば、欠陥候補の主軸長や、円形度、フェレ径、周長など様々なものが利用可能である。また、２つ以上の特徴量を同時に用いることも可能である。

［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だけでなく、複数の色によって検査対象エリアおよびマスクエリア（検査非対象エリア）が描画された検査精度指定マスク画像を作成し、それを用いて良否判定を行うことで、検査箇所に応じて検査精度を柔軟に変更することができる。
また検査精度指定マスク画像を用いることによって、高速に良否判定処理を行うことが可能となる。

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 (7)

1. 電子部品の外観を検査する外観検査装置であって、
   基準画像において、エリア毎に検査精度を示す色を指定したマスク画像を作成する作成手段と、
   前記電子部品を撮像し、検査対象画像を得る撮像手段と、
   前記撮像手段により得られた前記検査対象画像から欠陥候補を抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段により抽出された前記欠陥候補の座標値に指定されているエリア色を、前記マスク画像から取得する取得手段と、
   前記抽出手段により抽出された前記欠陥候補の特徴量、および、前記取得手段により取得された前記エリア色に予め定義されている前記検査精度に基づいて、前記欠陥候補の良否を判定する判定手段と、
   を備えることを特徴とする外観検査装置。
2. 前記撮像手段により得られた前記検査対象画像の明部を抽出し、抽出した明部抽出画像の明部を膨張し、膨張した画像を収縮して膨張収縮画像を得る膨張収縮手段と、をさらに備え、
   前記抽出手段は、前記明部抽出画像と前記膨張収縮手段により得られた前記膨張収縮画像との差分から前記欠陥候補を抽出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の外観検査装置。
3. 前記マスク画像の各エリアには、検査精度毎に異なる色が指定される
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の外観検査装置。
4. 前記検査精度は、所定の閾値である
   ことを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の外観検査装置。
5. 電子部品の外観を検査する外観検査装置であって、
   前記電子部品の検査対象画像から欠陥候補を抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段により抽出された前記欠陥候補の座標値に指定されているエリア色を、エリア毎に検査精度を示す色を指定した基準画像のマスク画像から取得する取得手段と、
   前記抽出手段により抽出された前記欠陥候補の特徴量、および、前記取得手段により取得された前記エリア色に予め定義されている前記検査精度に基づいて、前記欠陥候補の良否を判定する判定手段と、
   を備えることを特徴とする外観検査装置。
6. 電子部品の外観を検査する外観検査装置の外観検査方法であって、
   基準画像において、エリア毎に検査精度を示す色を指定したマスク画像を作成する作成ステップと、
   前記電子部品を撮像し、検査対象画像を得る撮像ステップと、
   前記撮像ステップにより得られた前記検査対象画像から欠陥候補を抽出する抽出ステップと、
   前記抽出ステップにより抽出された前記欠陥候補の座標値に指定されているエリア色を、前記マスク画像から取得する取得ステップと、
   前記抽出ステップにより抽出された前記欠陥候補の特徴量、および、前記取得ステップにより取得された前記エリア色に予め定義されている前記検査精度に基づいて、前記欠陥候補の良否を判定する判定ステップと、
   を含むことを特徴とする外観検査方法。
7. コンピュータを、電子部品の外観を検査する外観検査装置として機能させるためのプログラムであって、
   前記コンピュータを、
   基準画像において、エリア毎に検査精度を示す色を指定したマスク画像を作成する作成手段、
   前記電子部品を撮像し、検査対象画像を得る撮像手段、
   前記撮像手段により得られた前記検査対象画像から欠陥候補を抽出する抽出手段、
   前記抽出手段により抽出された前記欠陥候補の座標値に指定されているエリア色を、前記マスク画像から取得する取得手段、
   前記抽出手段により抽出された前記欠陥候補の特徴量、および、前記取得手段により取得された前記エリア色に予め定義されている前記検査精度に基づいて、前記欠陥候補の良否を判定する判定手段、
   として機能させるプログラム。

Images