JP2893412B2

JP2893412B2 - Ｉｃパッケージ検査システム

Info

Publication number: JP2893412B2
Application number: JP32209189A
Authority: JP
Inventors: 継一藤井; 一城森川; 正人長崎
Original assignee: Nippon Tokushu Togyo KK
Current assignee: Nippon Tokushu Togyo KK
Priority date: 1989-12-12
Filing date: 1989-12-12
Publication date: 1999-05-24
Anticipated expiration: 2014-05-24
Also published as: JPH03183148A

Description

【発明の詳細な説明】［産業上の利用分野］本発明は、ICパッケージ検査システムに関するもので
ある。

［発明の背景］ IC（インテグレイテドサーキット）を収納するパッケ
ージは、セラミック製のものが広く使われており、ICと
外部回路とを電気的に接続するため、パッケージ表面に
は種々のパターンが印刷されて、さらにメッキされてい
る。このパターンには、一部欠けていたり、逆に一部余
分に膨らんでいたり、パターン全体が印刷されていなか
ったりする等の不良品が一部ある。そのため、この不良
を検査しなくてはならないが、この印刷パターンの検査
には、テレビカメラを用いることが、近年考えられてい
る。

この場合、１つのICパッケージには複数種類のパター
ンが形成されており、検査にあたっては、この複数種類
の各パターン画像を別々に抽出して、検査しなくてはな
らない。この各パターン画像の抽出には、従来、パター
ン画像の抽出座標を細かく決めて、この座標位置内のパ
ターン画像を抽出していた。この抽出処理は、非常に複
雑で手間の係るものであった。

本発明は、このテレビカメラを使ってのICパッケージ
の検査にあたり、各パターン画像の抽出を、より正確か
つ効率的に行おうとするものである。

［課題を解決するための手段］上記目的を達成するために、本発明においては、それ
ぞれ独立した各パターン画像の画素数を各パターン画像
ごとに計数し、この計数された各パターン画像の画素数
に基づいて、検査にあたっての各パターン画像の選択を
行うようにしたものである。

［作用］これにより、例えば画素数の大きい順又は小さい順に
各パターン画像を区別していくことができ、検査に当た
っての各パターン画像の抽出を円滑に行うことができ、
複雑で手間のかかる座標抽出を行わなくても済む。むろ
ん、面積が同じで、形の異なるパターンに対しては、問
題があるが、通常ICパッケージのパターンは、種類が少
なく、このような問題はほとんど生じない。

［実施例］以下、本発明を具体化した一実施例を図面を参照して
説明する。

第１図はICパッケージ１、２を示すものである。ICパ
ッケージ１には、方形、四角枠形、ブロック形等のパタ
ーン10が形成され、ICパッケージ２には、円形、リング
形、円ブロック形等のパターン10が形成されている。こ
のICパッケージ１、２に対し、上面、側面等から、CCD
カメラ３による撮像検査が行われる。この撮影検査はIC
パッケジ１、２を複数のエリアに分割して、各エリアご
とに行われる。

第２図は、ICパッケージ検査装置の回路図を示すもの
である。CCDカメラ３で撮影された、ICパッケージ１、
２の被検査パターンの画像データは、画像メモリ４に書
き込まれる。この画像メモリ４は、８ビットメモリで、
ｍ行、ｎ列の番地をもっている。このｍ行、ｎ列は、CC
Dカメラ３の撮影画素数のｍ行、ｎ列に対応している。
画像メモリ４の各番地には、撮影した被検査パターンの
各画素ごとの明るさを示すデータが書き込まれる。この
明るさデータは、０〜255の値をとる。この画像メモリ
４は、８ビット構成以外でもよい。またこの画像メモリ
４は予備的に複数設けられる。

この画像メモリ４の画像データは、アドレスカウンタ
５を通じ、CPU6によって読み出され、画像データ処理が
成された後、濃度分布メモリ７、２値化画像メモリ８、
ラベルメモリ９に書き込まれる。アドレスカウンタ５
は、ｍ＋ｎビット以上のカウンタビットをもち、画像メ
モリ４に対しては、ｍビットの行アドレスとｎビットの
列アドレスの各データを出力する。

濃度分布メモリ７には、第３図に示すように、画像メ
モリ４の各明るさに応じた画素数が集計され記憶され
る。２値化画像メモリ８には、第４図に示すように、濃
度分布メモリ７の記憶内容に基づき、例えばパターン10
部分が「１（２値論理レベルのハイレベル）」、パター
ン10以外の部分が「０（２値論理レベルのローレベ
ル）」というように、パターン10画像が単純化して記憶
される。ラベルメモリ９には、第５図に示すように、独
立した各パターン10ごとに番号を割り振って、各パター
ン10が区別して記憶される。これら濃度分布メモリ７、
２値下画像メモリ８、ラベルメモリ９に対するアクセス
は、上記アドレスカウンタ５を通じ、CPU6によって行わ
れる。

ROM11には、CPU6が各種処理を行うためのプログラム
が記憶され、RAM12には、CPU6の各種処理データが記憶
される。またRAM12には、検査するパターン10の個数、
合格したパターン10の個数、検査するパターン10の画素
数、合格したパターン10の画素数が記憶される。

検査処理の前に、次のような処理により、パターン画
像13を単純化した２値化画像を求めるのに必要な閾値デ
ータＴを求める。そのため、CPU6により、まず第３図に
示す、濃度分布データが作成される。これは次のように
して作成される。画像メモリ４の画像データを各画素ご
とに読み出し、０〜255の明るさごとに集計を行い、濃
度分布データが作成される。この濃度分布データは、比
較的明るいパターン画像13の分布の山と、比較的暗いパ
ターン部分以外の画像部分の分布の山とに別れる。そし
て、この２つの山の間に小さい山が２つできる。これが
暗いほうが印刷不良、メッキ不良の部分の画像部分の山
であり、明るいほうが傷などの部分の画像部分の山であ
る。

ついで、この濃度分布データから、第３図に示す、パ
ターン画像13の濃度分布データの最大値Xmax、最頻度Xm
odeを判定する。次に次式から、パターン画像13の濃度
分布データの最小値Xminを求める。

Xmin ＝Xmode−ａ×（Xmax−Xmode）（ａは定数）そして、最小値Xmin、最大値Xmaxの間で、平均値Ｘ、
標準偏差ｃを求め、次式より、閾値データＴを求める。

Ｔ＝Ｘ−ｂ×ｃ（ｂは定数）しかしこの閾値データＴは、パターン画像13と山と傷
の画像の山とを区別できない。そこで、さらにもう１つ
の閾値データTaを考え、パターン画像13の山と傷の画像
の山とを区別する。

第６図は、ICパッケージの検査にあたって、合格品の
マスタパターンの画像データを作成する処理のフローチ
ャートを示す図である。この処理では、CPU6は、ICパッ
ケージ１、２を分割して各分割エリアごとに合格品のマ
スタパターンを作成する。このICパッケージ１、２の分
割撮影は次述するパターン画像13の検査でも行われる。

CPU6は、まず画像メモリ４から合格品の画像データを
読み出し（ステップ01）、独立した各パターン画像13ご
との抽出を行う（ステップ02）。領域抽出を終えると、
抽出したパターン画像13につき、２値化処理を行う（ス
テップ03）。この２値化処理は次のとうりである。画像
メモリ４の画像データを各画素ごとに読み出し、上記閾
値データTaより大きければ「１」、小さければ「０」の
２値化画像データに変換し、２値化画像メモリ８に書き
込む。

次いで、このステップ01〜03の処理を複数例えば５つ
の合格品につき繰り返し行い（ステップ04）、抽出した
５つのパターン画像13の各画素ごとの画像データの論理
積をとり、５つのパターン画像13の重なっている部分を
合格品のマスタパターンとして抽出する（ステップ0
5）。この処理は、複数のパターン画像13…ごとに行わ
れ、それぞれ合格品のマスタパターンが作成される。そ
して、この合格品のマスタパターンの作成処理を、ICパ
ッケージ１、２の他の分割エリアについても同様に行う
（ステップ06）。

上記ステップ02のパターン画像13の抽出処理は、第10
図に示すように、ラベリング処理、面積集計処理、区別
処理により行われる。まずラベリング処理は以下の通り
である。画像メモリ４より各画素（ｉ、ｊ）の画像デー
タを、左上から右下に向かって縦方向に順次読み出す
（ステップ41）。この画像データが適当な閾値、例えば
上記閾値データTa以上か否か、すなわちパターン画像13
か否か判別する（ステップ42）。閾値データTa以上であ
れば、隣接する画像のラベルナンバを調べる（ステップ
43）。このラベルナンバは既にラベルメモリ９に書き込
まれているものである。隣接画素は（ｉ−１、ｊ−
１）、（ｉ−１、ｊ）、（ｉ−１、ｉ＋１）、（ｉ、ｊ
−１）または（ｉ−１、ｊ）、（ｉ、ｉ−１）である。

この隣接画素にラベルナンバ、例えばｋが書き込まれ
ていれば、ラベルメモリ９の画素（ｉ、ｊ）の対応番地
にラベルナンバｋを書き込む（ステップ44、46、47）。
これにより、１つのつながったパターン画像13の各画素
ごとに同じラベルナンバが書き込まれる。隣接画素のラ
ベルナンバがすべて「０」であれば、今までに使用して
いない新しいラベルナンバを書き込む（ステップ44、4
5）。例えば今までに「１」〜「３」のラベルナンバの
書き込みを行っていれば、「４」のラベルナンバを新た
に書き込む。これにより、第５図に示すように、つなが
っていない独立した各パターン画像13ごとに、異なるラ
ベルナンバが割り振られる。

また、隣接画素のラベルナンバに複数の異なる値が書
き込まれていれば、この複数のラベルナンバの最小値を
書き込む（ステップ44、46、48）。そして、この最小値
以外のラベルナンバが既に書き込まれたパターン画像13
のラベルナンバを上記最小値のラベルナンバに書き換え
る（ステップ49）。これにより、当初異なるラベルナン
バが割り振られたパターン画像13が、後でつながってい
ることが判明した場合、同じラベルナンバに割振りし直
される。

最後に、このようにして、全画像データについて上記
処理が終われば（ステップ50）、割り振ったラベルメモ
リ９のラベルナンバを読み出し、小さい方から順に
「１」から始まる通し番号にする（ステップ51）。

このラベリングは、画像メモリ４の画像データではな
く、２値化画像メモリ８の２値化画像データに基づいて
行ってもよい。この場合、上記閾値データTa以上か否か
の判別は不要となる。

また、上述のラベリングの後の各パターン画像13の各
面積の算出は次のようにして行われる。各ラベルナンバ
をラベルメモリ９より順次読み出し（ステップ52）、各
ラベルナンバの値ごとに集計を行う（ステップ53）。こ
の集計値が、各パターン画像13ごとの画素数すなわち面
積を表わす。

そして、この面積集計処理の後の各パターン画像13の
区別処理は次のようにして行われる。上記各ラベルごと
の画素数につき、画素数の大きい順にラベルナンバを配
列して記憶する（ステップ54）。例えば画素数の大きい
順のラベルナンバが「２」「25」「１」「３」「４」
「５」……「23」「24」……の順であれば、この順のデ
ータがRAM12に記憶される。この場合、ラベルメモリ９
の各ラベルナンバを面積の大きい順に割り振りし直して
もよい。

これにより、第11図に示すように、（Ａ）の各パター
ン画像13に対し、（Ｂ）のいちばん面積の大きいパター
ン画像13と、（Ｃ）の２番目に面積の大きいパターン画
像13とが抽出される。この２つのパターン画像13を合成
すれば、（Ｄ）のパターン画像13が得られ、これにステ
ップ03の２値化処理を行ってもよい。

第７図は、ICパッケージの検査処理のフローチャート
を示す図である。

この処理では、まずCPU6は画像メモリ４から被検査パ
ターン10の画像データを読み出し（ステップ11）、独立
した各パターン画像13ごとの抽出を行う（ステップ1
2）。この領域抽出は、上述したステップ02の処理と同
じである。領域抽出を終えると、抽出したパターン画像
13につき、２値化処理を行う（ステップ13）。この２値
化処理は上述のステップ03と同じである。

次いで、後述する第14図に示す、検査するパターン画
像13と上記合格品のマスタパターンのパターン画像13と
の位置合わせを行い（ステップ14）、同じく第14図に示
す、パターンマッチング処理を行う（ステップ15）。こ
れに基づき被検査パターン10の合格、不良の判別が行わ
れる。

第８図は別の合格品のマスタパターンの画像データを
作成する処理のフローチャートを示す図である。この場
合のパターン10は多数の円形のパターン10…が点在する
ものである。この処理では、CPU6は、ICパッケージ１、
２を分割して各分割エリアごとに合格品のマスタパター
ンを作成する。このICパッケージ１、２の分割撮影は次
述するパターン画像13の検査でも行われる。

CPU6は、まず画像メモリ４から合格品の画像データを
読み出し（ステップ21）、マスキングを行う（ステップ
22）。このマスキングは、第12図に示すように、検査を
行わないパターン画像13エリアをカットするためであ
る。次いで、読み出してマスキングした画像データの２
値化処理を行う（ステップ23）。この２値化処理は上述
のステップ03と同じである。

次に、合格品のパターン画像13の特徴量の算出を行う
（ステップ24）。この特徴量は、合格品のパターン画像
13それぞれの面積、円形のパターン画像13の重心座標、
パターン10の個数などである。面積は上述した面積算出
処理と同じ処理で求められる。重心座標は、例えば同じ
ラベルナンバのパターン画像13を縦方向及び横方向に順
次走査し、パターン画像13の上縁と下縁の真ん中、右縁
と左縁の真ん中の座標が重心座標となる。パターン10の
個数は、上記面積算出処理のラベルの数と同じである。
むろん手作業により、１つ１つ数えて入力してもよい。

次いで、このステップ21〜24の処理を複数例えば５つ
の合格品につき繰り返し行い（ステップ25）、算出した
５つの特徴量データの最小値、平均値又は最頻度を合格
品のマスタデータとする（ステップ26）。この処理は、
複数のパターン画像13…ごとに行われ、それぞれ合格品
のマスタパターンの画像データが作成される。そして、
この合格品のマスタパターンの画像データの作成処理
を、ICパッケージ１、２の他の分割エリアについても同
様に行う（ステップ27）。

第９図は、ICパッケージの別の検査処理のフローチャ
ートを示す図である。

この処理では、まずCPU6は画像メモリ４から被検査パ
ターン10の画像データを読み出し（ステップ31）、マス
キングを行う（ステップ32）。このマスキングは、第12
図に示すように、検査を行わないパターン画像13エリア
をカットするためである。次いで、読みだしてマスキン
グした画像データの２値化処理を行う（ステップ33）。
この２値化処理は上述のステップ03と同じである。

次に、検査するパターン画像13の特徴量の算出を行う
（ステップ34）。この特徴量算出は、上述した合格品の
特徴量算出と同じである。そして、パターン画像13…の
面積、ピンホール（パターン10の一部抜け）の個数、重
心座標、パターン10…の個数のそれぞれにつき、合格、
不良の判別を行う（ステップ35）。

パターン画像13…の面積の判別処理では、第13図に示
す、ペイント21、キズ22の有無が判別される。ピンホー
ル23の個数の判別処理は、後述する第14図の処理と上述
したラベリング処理で見付け出され、一定値以下ならば
合格となる。重心座標の判別処理は、第13図に示す、パ
ターン10の欠け24の有無が判別される。パターン10…の
個数の判別処理は、上述したラベリング処理で判明し、
第13図に示す、パターン10の脱落25、ショートの有無が
判別される。

第14図は別の実施例を示すものである。この検査処理
は次のようにして行われる。

２値化画像メモリ８内の枠形の被検査パターン10のパ
ターン画像13に対し、後述する膨脹処理をｎ回行い（第
14図（Ｂ））、予め記憶されていた合格品のマスタパタ
ーンのパターン画像13とを重ね合わせる（第14図
（Ｃ））。この重合わせは、被検査パターン10のパター
ン画像13の各２値化画像データと、合格品のマスタパタ
ーンのパターン画像13の各２値化画像データとを、各画
素ごとに、論理和をとることで行われる。この後、後述
する収縮処理をｎ＋１回行い（第14図（Ｄ））、この収
縮画像データと、元の画像データを「１」「０」反転さ
せた画像データとの論理積をとる。これにより、不良部
分のみが抽出される（第14図（Ｅ））。この各不良部分
の面積が合格品として許される許容値以上か否か判断す
る。

この場合、被検査パターン10のパターン画像13の膨脹
画像に、合格品のマスタパターンのパターン画像13を重
合わせるのは、各被検査パターン10の大きさにばらつき
があって、多少の位置ずれがあっても、これに対応でき
るようにするためである。

また上記被検査パターン10のパターン画像13の膨脹画
像と、合格品のマスタパターンのパターン画像13とを重
合わせるときには、位置ずれを補正するための処理が行
われる。このずれ補正量ΔＸ、ΔＹは次式で求められ
る。

ΔＸ＝｛（x1＋x2）−（X1＋X2）｝/2 ΔＹ＝｛（y1＋y2）−（Y1＋Y2）｝/2 ここで、x1、x2、y1、y2は、枠形の被検査パターン10
の外側の座標値であり、X1、X2、Y1、Y2は、枠形の合格
パターン10の外側の座標値である。

さらに合格品のマスタパターンのパターン画像13は、
複数の合格品のパターン画像13の論理積をとったもの、
平均的パターン画像、最頻パターン画像が使用される。

上記膨脹、収縮の処理は例えば次のようにして行われ
る。画像メモリ膨脹４より各画素（ｉ、ｊ）の画像デー
タを順次読み出すとともに、その周囲（ｉ−１、ｊ−
１）、（ｉ、ｊ−１）、（ｉ＋１、ｊ−１）、（ｉ−
１、ｊ）、（ｉ＋１、ｊ）、（ｉ−１、ｊ＋１）、
（ｉ、ｊ＋１）、（ｉ＋１、ｊ＋１）の画像データを併
せて読み出し、膨脹の場合には、画素（ｉ、ｊ）の画像
データを、（ｉ、ｊ）の画像データ及び上記周囲の８つ
の画像データの中の最大値に置き換え、収縮の場合に
は、画像（ｉ、ｊ）の画像データを、（ｉ、ｊ）の画像
データ及び上記周囲の８つの画像データの中の最小値に
置き換えて、別の画像メモリ記憶しておく。これが膨脹
された画像データまたは収縮された画像データとなる。
この膨脹、収縮は別の方法によって行ってもよいし、２
値化画像データに変換した後に行ってもよい。

本発明は上記実施例に限定されず、本発明の趣旨を逸
脱しない範囲で種々変更可能である。

［発明の効果］以上詳述したように、本発明によれば、それぞれ独立
した各パターン画像の画素数を各パターン画像ごとに計
数し、この計数された各パターン画像の画素数に基づい
て、検査にあたっての各パターン画像の選択を行うよう
にした。これにより、例えば画素数の大きい順又は小さ
い順に各パターン画像を区別していくことができ、検査
に当たっての各パターン画像の抽出を円滑に行うことが
でき、複雑で手間のかかる座標抽出を行わなくても済
み、各パターン画像の抽出を、より正確かつ効率的に行
うことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図乃至第14図は本発明の実施例を示すもので、第１
図はICパッケージの斜視図であり、第２図は検査装置の
全体回路図であり、第３図はパターン画像13の各画素の
明るさデータの集計グラフ図であり、第４図は２値化画
像メモリ８に記憶されるパターン10の２値化画像データ
を示す図であり、第５図はラベルメモリ９に記憶される
各パターン10のラベルナンバを示す図であり、第６図〜
第10図はICパッケージのパターン10…の検査処理のフロ
ーチャートの図であり、第11図〜第14図はパターン10…
の検査の工程を示す図である。１、２……ICパッケージ、３……CCDカメラ、４……画
像メモリ、５……アドレスカウンタ、６……CPU、７…
…濃度分布メモリ、８……２値化画像メモリ、９……ラ
ベルメモリ、10……パターン、13……パターン画像、21
……ペイント、22……キズ、23……ピンホール、24……
欠け、25……脱落。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁶，ＤＢ名) H01L 21/66 G01N 21/88

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】被検査パターンを撮影する撮影手段と、この撮影手段で撮影された被検査パターンにつき、パタ
ーン部分の画像とパターン部分以外の画像とを区別する
第１の区別手段と、この第１の区別手段で区別された被検査パターンのそれ
ぞれの独立したパターン画像を区別する第２の区別手段
と、この第２の区別手段で区別されたそれぞれの独立した各
パターン画像の画素数を各パターン画像ごとに計数する
計数手段と、この計数手段で計数された被検査パターンの各パターン
画像の画素数に基づいて、検査にあたっての各パターン
画像の選択を行う選択手段とからなることを特徴とする
ICパッケージ検査システム。
【請求項２】上記計数手段で計数される各パターン画像
の画素数は、合格したパターン画像の画素数及び検査す
るパターン画像の画素数であり、上記選択手段は、この
合格した各パターン画像と検査する各パターン画像とか
ら同じパターン画像をそれぞれ選択するものであること
を特徴とする請求項１記載のICパッケージ検査システ
ム。