JP2734225B2 - はんだ付け検査装置 - Google Patents
はんだ付け検査装置Info
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- JP2734225B2 JP2734225B2 JP3098418A JP9841891A JP2734225B2 JP 2734225 B2 JP2734225 B2 JP 2734225B2 JP 3098418 A JP3098418 A JP 3098418A JP 9841891 A JP9841891 A JP 9841891A JP 2734225 B2 JP2734225 B2 JP 2734225B2
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- Japan
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- data
- reliability
- soldering
- statistical database
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- Image Analysis (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、実装部品組立におけ
る電子部品等の電気機器のはんだ付け状態をテレビ画像
情報を介して検査する装置に関するものである。
る電子部品等の電気機器のはんだ付け状態をテレビ画像
情報を介して検査する装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】この種従来のはんだ付け検査装置として
例えば、特開平１−155248号公報に開示されたものがあ
る。これは、はんだ付け部に光またはレーザをあててテ
レビカメラで撮像し、その画像情報から特徴量を抽出し
て良否を判定するものである。
例えば、特開平１−155248号公報に開示されたものがあ
る。これは、はんだ付け部に光またはレーザをあててテ
レビカメラで撮像し、その画像情報から特徴量を抽出し
て良否を判定するものである。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
はんだ付け検査装置においては、その良否の判定を所定
のしきい値を用いた二者択一的な方法で行っている。即
ち、特徴量として検出した値が一つでもそのしきい値を
越えると当該はんだ付け部を不良と判断する。一般に、
検査の見逃しや虚報は、このしきい値付近に集中するこ
とから、従来の二者択一的判定方式では信頼性の高い検
査結果が得にくいという問題点があった。この発明は以
上のような問題点を解消するためになされたもので、検
査結果に対する信頼性が高く実用性が高いはんだ付け検
査装置を得ることを目的とする。
はんだ付け検査装置においては、その良否の判定を所定
のしきい値を用いた二者択一的な方法で行っている。即
ち、特徴量として検出した値が一つでもそのしきい値を
越えると当該はんだ付け部を不良と判断する。一般に、
検査の見逃しや虚報は、このしきい値付近に集中するこ
とから、従来の二者択一的判定方式では信頼性の高い検
査結果が得にくいという問題点があった。この発明は以
上のような問題点を解消するためになされたもので、検
査結果に対する信頼性が高く実用性が高いはんだ付け検
査装置を得ることを目的とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】この発明に係るはんだ付
け検査装置は、画像情報から各はんだ付け部毎に複数の
特徴量を抽出する特徴量抽出部、特徴量およびその良否
についての統計データを記憶する統計データベース、こ
の統計データベースの記憶データを基に各特徴量毎の検
出データから信頼性確率を求め更に全特徴量について合
成した合成信頼性確率を計算する信頼性確率計算部、お
よびこの信頼性確率計算部の出力から当該はんだ付け部
の判定を行う判定部を備えたものである。請求項２に係
るものは、更に上記判定部からの出力を統計データベー
スにフィードバックし、上記統計データベースの記憶デ
ータの更新を行う学習手段を備えたものである。
け検査装置は、画像情報から各はんだ付け部毎に複数の
特徴量を抽出する特徴量抽出部、特徴量およびその良否
についての統計データを記憶する統計データベース、こ
の統計データベースの記憶データを基に各特徴量毎の検
出データから信頼性確率を求め更に全特徴量について合
成した合成信頼性確率を計算する信頼性確率計算部、お
よびこの信頼性確率計算部の出力から当該はんだ付け部
の判定を行う判定部を備えたものである。請求項２に係
るものは、更に上記判定部からの出力を統計データベー
スにフィードバックし、上記統計データベースの記憶デ
ータの更新を行う学習手段を備えたものである。
【０００５】
【作用】この発明では単一のデータから判定するのでは
なく、全特徴量について合成した合成信頼性確率を基に
良否の判定を行う。請求項２のものでは、学習手段によ
り、統計データベースの記憶データが逐次更新され、よ
り正確な信頼性確率従って判定結果が得られる。
なく、全特徴量について合成した合成信頼性確率を基に
良否の判定を行う。請求項２のものでは、学習手段によ
り、統計データベースの記憶データが逐次更新され、よ
り正確な信頼性確率従って判定結果が得られる。
【０００６】
【実施例】図１はこの発明の一実施例によるはんだ付け
検査装置を示す構成図である。図において、１は電子部
品の検査対象であるはんだ付け部、２はこのはんだ付け
部１を照明する照明手段、３ははんだ付け部１を撮像す
るテレビカメラ、４はテレビカメラ３からの画像情報を
記憶する画像メモリ、５は画像メモリ４に記憶された情
報から当該はんだ付け部１に係る複数の特徴量を抽出す
る特徴量抽出部で、ここで特徴量としては例えば、光学
的に判別できる面積、境界点の座標位置、特定の標定軸
方向の長さ等が選定され、これらについての検出値のデ
ータが信頼性確率計算部６へ送出される。７は信頼性確
率計算部６での計算の根拠データを記憶する統計データ
ベースで、信頼性確率計算部６とあわせその動作内容の
詳細は後述する。８は信頼性確率計算部６からのデータ
を基に検査の結論としての判定を行う判定部で、この実
施例では、良品、不良品、判定保留の３種類の判定結果
９を出力する。10は判定結果９を統計データベース７に
フィールドバックして統計データベース７の記憶データ
の更新を行う学習手段である。
検査装置を示す構成図である。図において、１は電子部
品の検査対象であるはんだ付け部、２はこのはんだ付け
部１を照明する照明手段、３ははんだ付け部１を撮像す
るテレビカメラ、４はテレビカメラ３からの画像情報を
記憶する画像メモリ、５は画像メモリ４に記憶された情
報から当該はんだ付け部１に係る複数の特徴量を抽出す
る特徴量抽出部で、ここで特徴量としては例えば、光学
的に判別できる面積、境界点の座標位置、特定の標定軸
方向の長さ等が選定され、これらについての検出値のデ
ータが信頼性確率計算部６へ送出される。７は信頼性確
率計算部６での計算の根拠データを記憶する統計データ
ベースで、信頼性確率計算部６とあわせその動作内容の
詳細は後述する。８は信頼性確率計算部６からのデータ
を基に検査の結論としての判定を行う判定部で、この実
施例では、良品、不良品、判定保留の３種類の判定結果
９を出力する。10は判定結果９を統計データベース７に
フィールドバックして統計データベース７の記憶データ
の更新を行う学習手段である。
【０００７】次に図２に示すフローチャートをも参照し
て動作について説明する。先ず、はんだ付け部１に照明
手段２によって照明をあて、テレビカメラ３で撮像す
る。撮像された画像は画像メモリ４に取り込まれ（ステ
ップS1）、特徴量抽出部５によって特徴量が複数個抽出
される（ステップS2）。ここで、特徴量は、上述したよ
うに有意なものであればいくら多くとっても良く多い方
が望ましい。次にステップS3に進み、各特徴量Ｘi(ｉ＝
１〜Ｎ）毎に設定されたしきい値αxi（ｉ＝１〜Ｎ）を
越えているか否かを判別する。従来は、この結果を判定
結果と直結する方式が採用されていたが、この実施例で
はこれを確率的に扱う。
て動作について説明する。先ず、はんだ付け部１に照明
手段２によって照明をあて、テレビカメラ３で撮像す
る。撮像された画像は画像メモリ４に取り込まれ（ステ
ップS1）、特徴量抽出部５によって特徴量が複数個抽出
される（ステップS2）。ここで、特徴量は、上述したよ
うに有意なものであればいくら多くとっても良く多い方
が望ましい。次にステップS3に進み、各特徴量Ｘi(ｉ＝
１〜Ｎ）毎に設定されたしきい値αxi（ｉ＝１〜Ｎ）を
越えているか否かを判別する。従来は、この結果を判定
結果と直結する方式が採用されていたが、この実施例で
はこれを確率的に扱う。
【０００８】先ず、ステップS3の判別が“ＹＥＳ”、即
ち Ｘ＞αｘ が成立するときは、当該特徴量Ｘについ
ては擬不良品とし、その信頼性は確率ｍを統計データベ
ース７に予め記憶されているデータを基に以下のように
設定する。 ｍ（Ｎ）＝ｍ（不良品）＝ｎｂｂ／Ｎｂ ｍ（Ｇ）＝ｍ（良品）＝０ ｍ（Ｕ）＝ｍ（不良品、良品）＝ｎｂｇ／Ｎｂ ここで、Ｎｂは擬不良品と判別された数で、ｎｂｂはそ
の内の真の不良品、ｎｂｇは真の良品であり（Ｎｂ＝ｎ
ｂｂ＋ｎｂｇ）、予め同様のしきい値αｘで判別された
多数のはんだ付け部についての良、不良観察結果から得
られるデータで統計データベース７に記憶されている。
また、ｍ（Ｎ）、ｍ（Ｇ）はそれぞれ不良品、良品とし
ての度合を示す確率、ｍ（Ｕ）は不良品とも良品とも見
られることを示す確率で、判定保留を示す確率と考えて
よい。
ち Ｘ＞αｘ が成立するときは、当該特徴量Ｘについ
ては擬不良品とし、その信頼性は確率ｍを統計データベ
ース７に予め記憶されているデータを基に以下のように
設定する。 ｍ（Ｎ）＝ｍ（不良品）＝ｎｂｂ／Ｎｂ ｍ（Ｇ）＝ｍ（良品）＝０ ｍ（Ｕ）＝ｍ（不良品、良品）＝ｎｂｇ／Ｎｂ ここで、Ｎｂは擬不良品と判別された数で、ｎｂｂはそ
の内の真の不良品、ｎｂｇは真の良品であり（Ｎｂ＝ｎ
ｂｂ＋ｎｂｇ）、予め同様のしきい値αｘで判別された
多数のはんだ付け部についての良、不良観察結果から得
られるデータで統計データベース７に記憶されている。
また、ｍ（Ｎ）、ｍ（Ｇ）はそれぞれ不良品、良品とし
ての度合を示す確率、ｍ（Ｕ）は不良品とも良品とも見
られることを示す確率で、判定保留を示す確率と考えて
よい。
【０００９】同様に、ステップS3の判別が“ＮＯ”、即
ち Ｘ≦αｘが成立するときは、当該特徴量Ｘについて
は擬良品とし、その信頼性確率ｍを以下のように設定す
る。 ｍ（Ｎ）＝ｍ（不良品）＝０ ｍ（Ｇ）＝ｍ（良品）＝ｎｇｇ／Ｎｇ ｍ（Ｕ）＝ｍ（不良品、良品）＝ｎｇｂ／Ｎｇ ここで、Ｎｇは擬良品と判別された数で、ｎｇｇはその
内の真の良品、ｎｇｂは真の不良品であり、Ｎｇ＝ｎｇ
ｇ＋ｎｇｂが成立する。
ち Ｘ≦αｘが成立するときは、当該特徴量Ｘについて
は擬良品とし、その信頼性確率ｍを以下のように設定す
る。 ｍ（Ｎ）＝ｍ（不良品）＝０ ｍ（Ｇ）＝ｍ（良品）＝ｎｇｇ／Ｎｇ ｍ（Ｕ）＝ｍ（不良品、良品）＝ｎｇｂ／Ｎｇ ここで、Ｎｇは擬良品と判別された数で、ｎｇｇはその
内の真の良品、ｎｇｂは真の不良品であり、Ｎｇ＝ｎｇ
ｇ＋ｎｇｂが成立する。
【００１０】以上がステップS4であり、次に各特徴量に
ついての信頼性確率ｍを合成して合成信頼性確率Ｍを計
算するステップS5に進む。この合成の具体的な方法とし
ては、例えば、シェーファー（Shafer）のア マスマテ
ィカル セオリー オブ エビデンス（ a mathematica
l theory of evidence（ Princeton 1976 ））に見られ
るデンプスター（ Dempster ）の結合則（数１）を用い
る。
ついての信頼性確率ｍを合成して合成信頼性確率Ｍを計
算するステップS5に進む。この合成の具体的な方法とし
ては、例えば、シェーファー（Shafer）のア マスマテ
ィカル セオリー オブ エビデンス（ a mathematica
l theory of evidence（ Princeton 1976 ））に見られ
るデンプスター（ Dempster ）の結合則（数１）を用い
る。
【数１】
【００１１】数１は２個の特徴量についての信頼性確率
ｍを合成して合成信頼性確率Ｍを得る式で、特徴量が３
個以上ある場合は、順次この合成計算を繰り返して行え
ばよい。上式の適用について若干解説すると、左辺Ｍ
（Ａ）は不良品、良品および保留の確率に応じてそれぞ
れＭ（Ｎ）、Ｍ（Ｇ）およびＭ（Ｕ）を求めることにな
る。また、右辺分子はいわゆる積集合を求めるので、例
えば、不良品（Ｎ）についての信頼性確率ｍを合成する
場合には、ｍ1（Ｎ）・ｍ2（Ｎ）、ｍ1（Ｎ）・ｍ
2（Ｕ）、ｍ1（Ｕ）・ｍ2（Ｎ）の和を計算することに
なる。更に、分母のシグマの部分はいわゆる空集合を求
めるもので、例えば、上述の例の場合には、ｍ 1 （Ｇ）
・ｍ 2 （Ｎ）、ｍ 1 （Ｎ）・ｍ 2 （Ｇ）の和を計算するこ
とになる。
ｍを合成して合成信頼性確率Ｍを得る式で、特徴量が３
個以上ある場合は、順次この合成計算を繰り返して行え
ばよい。上式の適用について若干解説すると、左辺Ｍ
（Ａ）は不良品、良品および保留の確率に応じてそれぞ
れＭ（Ｎ）、Ｍ（Ｇ）およびＭ（Ｕ）を求めることにな
る。また、右辺分子はいわゆる積集合を求めるので、例
えば、不良品（Ｎ）についての信頼性確率ｍを合成する
場合には、ｍ1（Ｎ）・ｍ2（Ｎ）、ｍ1（Ｎ）・ｍ
2（Ｕ）、ｍ1（Ｕ）・ｍ2（Ｎ）の和を計算することに
なる。更に、分母のシグマの部分はいわゆる空集合を求
めるもので、例えば、上述の例の場合には、ｍ 1 （Ｇ）
・ｍ 2 （Ｎ）、ｍ 1 （Ｎ）・ｍ 2 （Ｇ）の和を計算するこ
とになる。
【００１２】以上のようにして計算された合成信頼性確
率Ｍ（Ｎ）、Ｍ（Ｇ）、Ｍ（Ｕ）は判定部８に送出さ
れ、ここで判定の処理を行い判定結果９として出力す
る。例えば、Ｎ、Ｇ、Ｕ各別にしきい値を設定してお
き、その値を越えれば、不良品、良品、判定保留とする
ようにしてもよく、また、Ｍ（Ｎ）があるしきい値より
大きければ不良品、そうでなければ良品とするようにし
てもよい。また、学習手段10を設けたので、判定結果９
とそれに関する特徴量が統計データベース７にフィード
バックされデータの更新が行われるので、信頼性が高め
られる。なお、フィードバックするデータの中には誤り
のものもあり得るので、これをいわゆる教師信号でチェ
ックし、取り除くようにしてもよい。なお、以上では、
はんだ付け部をその検査対象としたが、この明細書にお
ける“はんだ付け部”は、電気機器の溶接部等、同種の
手段により、その良否を判別する種々の検査対象をも含
むものとする。
率Ｍ（Ｎ）、Ｍ（Ｇ）、Ｍ（Ｕ）は判定部８に送出さ
れ、ここで判定の処理を行い判定結果９として出力す
る。例えば、Ｎ、Ｇ、Ｕ各別にしきい値を設定してお
き、その値を越えれば、不良品、良品、判定保留とする
ようにしてもよく、また、Ｍ（Ｎ）があるしきい値より
大きければ不良品、そうでなければ良品とするようにし
てもよい。また、学習手段10を設けたので、判定結果９
とそれに関する特徴量が統計データベース７にフィード
バックされデータの更新が行われるので、信頼性が高め
られる。なお、フィードバックするデータの中には誤り
のものもあり得るので、これをいわゆる教師信号でチェ
ックし、取り除くようにしてもよい。なお、以上では、
はんだ付け部をその検査対象としたが、この明細書にお
ける“はんだ付け部”は、電気機器の溶接部等、同種の
手段により、その良否を判別する種々の検査対象をも含
むものとする。
【００１３】
【発明の効果】この発明は、以上のように、特徴量を確
率的に扱って判定を行うようにしたので、はんだ付け検
査の誤判定が減少し検査の信頼性を高めることができ
る。また、所定の学習手段を備えることにより、検査の
実行に応じて統計データが更新され信頼性の向上が図れ
る。
率的に扱って判定を行うようにしたので、はんだ付け検
査の誤判定が減少し検査の信頼性を高めることができ
る。また、所定の学習手段を備えることにより、検査の
実行に応じて統計データが更新され信頼性の向上が図れ
る。
【図１】この発明の一実施例によるはんだ付け検査装置
を示す構成図である。
を示す構成図である。
【図２】図１の装置の動作を説明するフローチャートで
ある。
ある。
１ はんだ付け部 ３ テレビカメラ ５ 特徴量抽出部 ６ 信頼性確率計算部 ７ 統計データベース ８ 判定部 ９ 判定結果 10 学習手段 Ｘ 特徴量 ｍ 信頼性確率 Ｍ 合成信頼性確率
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｈ０４Ｎ 7/18 Ｈ０５Ｋ 3/34 ５１２Ｂ // Ｈ０５Ｋ 3/34 ５１２ Ｇ０６Ｆ 15/62 ４０５Ａ (56)参考文献 特開 平２−76079（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−155248（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−91505（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−219547（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−202707（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−315907（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−135249（ＪＰ，Ａ)
Claims (2)
- 【請求項１】 電気機器のはんだ付け部をテレビカメラ
で撮像しその画像情報から上記はんだ付け部の良否を判
定するはんだ付け検査装置において、上記画像情報から
各はんだ付け部毎に複数の特徴量を抽出する特徴量抽出
部、特徴量およびその良否についての統計データを記憶
する統計データベース、この統計データベースの記憶デ
ータを基に各特徴量毎の検出データから信頼性確率を求
め更に全特徴量について合成した合成信頼性確率を計算
する信頼性確率計算部、およびこの信頼性確率計算部の
出力から当該はんだ付け部の判定を行う判定部を備えた
ことを特徴とするはんだ付け検査装置。 - 【請求項２】 判定部からの出力を統計データベースに
フィードバックし、上記統計データベースの記憶データ
の更新を行う学習手段を備えたことを特徴とする請求項
１記載のはんだ付け検査装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3098418A JP2734225B2 (ja) | 1991-04-30 | 1991-04-30 | はんだ付け検査装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3098418A JP2734225B2 (ja) | 1991-04-30 | 1991-04-30 | はんだ付け検査装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04328455A JPH04328455A (ja) | 1992-11-17 |
| JP2734225B2 true JP2734225B2 (ja) | 1998-03-30 |
Family
ID=14219277
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3098418A Expired - Fee Related JP2734225B2 (ja) | 1991-04-30 | 1991-04-30 | はんだ付け検査装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2734225B2 (ja) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4645422B2 (ja) * | 2005-11-18 | 2011-03-09 | オムロン株式会社 | 判定装置、判定装置の制御プログラム、および判定装置の制御プログラムを記録した記録媒体 |
| JP5168215B2 (ja) * | 2009-04-10 | 2013-03-21 | 株式会社デンソー | 外観検査装置 |
| JP7241533B2 (ja) * | 2018-12-27 | 2023-03-17 | オムロン株式会社 | 画像判定装置、画像判定方法及び画像判定プログラム |
-
1991
- 1991-04-30 JP JP3098418A patent/JP2734225B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH04328455A (ja) | 1992-11-17 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |