JP3262150B2 - Inspection device for solder joints - Google Patents
Inspection device for solder jointsInfo
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- JP3262150B2 JP3262150B2 JP14770094A JP14770094A JP3262150B2 JP 3262150 B2 JP3262150 B2 JP 3262150B2 JP 14770094 A JP14770094 A JP 14770094A JP 14770094 A JP14770094 A JP 14770094A JP 3262150 B2 JP3262150 B2 JP 3262150B2
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Description
【0001】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、プリント基板上に形成
された半田接合部の外観形状を検出することにより、半
田接合部に欠陥があるかどうかを検査する半田接合部の
検査装置に関するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a solder joint inspection apparatus for inspecting whether a solder joint has a defect by detecting the appearance of a solder joint formed on a printed circuit board. It is.
【0002】[0002]
【従来の技術】従来における半田接合部の検査装置に
は、半田接合部を撮像した濃淡画像の度数分布や相関、
あるいは2値処理をした後の画像の面積値を求め、これ
らを予め設定したしきい値と比較することにより、半田
接合部に欠陥があるかどうかを判定していた。しかし、
従来例では、半田接合部の立体形状を抽出するのに必要
な画像の局所的部分の画像データに対して、多岐にわた
った基準をもとに判定を繰り返すために、検査パラメー
タが多くなり、良否の判定基準を一意的に定めるのが難
しいという問題点があった。上述した従来例は、例えば
以下の公報等に開示されている。 特開昭62−215854号公報 特開昭63−196980号公報 特開昭63−304109号公報 特開平1−219548号公報 特開平2−44234号公報2. Description of the Related Art Conventionally, a solder joint inspection apparatus includes a frequency distribution and a correlation of a grayscale image obtained by imaging a solder joint.
Alternatively, the area value of the image after the binary processing is obtained, and these are compared with a preset threshold value to determine whether the solder joint has a defect. But,
In the conventional example, for the image data of the local part of the image necessary to extract the three-dimensional shape of the solder joint, the inspection parameters are increased in order to repeat the determination based on a wide variety of criteria, There is a problem in that it is difficult to uniquely determine the quality criteria. The above-mentioned conventional example is disclosed in, for example, the following gazettes. JP-A-62-215854 JP-A-63-196980 JP-A-63-304109 JP-A-1-219548 JP-A-2-44234
【0003】[0003]
【発明が解決しようとする課題】本発明はこのような問
題点を解決するためになされたものであり、濃淡情報が
半田接合部の傾斜面の角度情報となる撮像画像に対して
複数の抽出領域を定義し、各抽出領域の平均光量を求
め、この平均光量を多変量データとして扱い、予め立体
形状の見本毎に用意しておいた確率密度関数に多変量デ
ータを代入して判定を行うことにより、しきい値を設け
ることなく半田接合部の良否を大局的に判定できる半田
接合部の検査装置を実現することを目的とする。[0008] The present invention has been made to solve such a problem, the shading information
A plurality of extraction regions are defined for a captured image serving as angle information of an inclined surface of a solder joint, an average light amount of each extraction region is obtained, and the average light amount is treated as multivariate data. To realize a solder joint inspection apparatus that can globally judge the quality of a solder joint without setting a threshold value by substituting multivariate data into a prepared probability density function and making a judgment. With the goal.
【0004】[0004]
【課題を解決するための手段】本発明は、プリント基板
上に形成された半田接合部の欠陥の有無を外観上から検
査する半田接合部の検査装置において、円筒形を成す拡
散板の端面に光源の照射光を入光し、入光した光に拡散
板の内面を全反射及び拡散反射させ、拡散板の内周面か
ら出射する光の照射角と強度を拡散板の長さ方向に沿っ
て連続的に変化させ、拡散板の内周面から出射して半田
接合部で反射されて拡散板の長さ方向に進む反射光の輝
度を反射位置の傾斜角に応じて連続的に変化させる照明
手段と拡散板の長さ方向に進む反射光を受けて半田接合
部の反射光像を撮像し、濃淡情報が半田接合部の傾斜面
の角度情報となる撮像画像を得る撮像手段と、この撮像
手段の撮像画像の中で、半田接合部の立体形状の特徴を
抽出するのに必要な領域である抽出領域を複数個定義す
る領域定義手段と、各抽出領域の中にある撮像画像の平
均光量を求める光量算出手段と、半田接合部の立体形状
の良品と不良品とを含んだ複数の見本について、各抽出
領域の平均光量からなる多変量データを変数として、半
田接合部が見本に所属する確率の分布を示した確率密度
関数を見本毎に生成する関数生成手段と、この関数生成
手段で生成した各見本毎の確率密度関数を記憶する関数
記憶手段と、検査対象の半田接合部について前記光量算
出手段により求めた多変量データを各確率密度関数に代
入し、各見本毎に検査対象の半田接合部が所属する確率
を求め、最も高い確率をとる見本に検査対象の半田接合
部の形状が所属するものと判断し、判断した見本に応じ
て半田接合部の欠陥の有無を判定する判定手段と、を具
備したことを特徴とする半田接合部の検査装置である。The present invention SUMMARY OF THE INVENTION, in the inspection apparatus of the solder joints for inspecting the presence or absence of a defect in a solder joint formed on a printed circuit board from the appearance, expansion forming a cylindrical
Irradiation light from a light source is incident on the end surface of the diffuser plate, and the incident light is totally reflected and diffusely reflected on the inner surface of the diffuser plate.
The irradiation angle and intensity of light emitted from the light source along the length of the diffuser
The brightness of the reflected light emitted from the inner peripheral surface of the diffusion plate , reflected at the solder joint and traveling in the length direction of the diffusion plate is continuously changed according to the inclination angle of the reflection position. The reflected light that travels in the length direction of the illuminating means and the diffusion plate is received, and a reflected light image of the solder joint is taken.
And an area definition for defining a plurality of extraction areas in the image captured by the imaging means that are necessary to extract the three-dimensional characteristics of the solder joint. Means, a light amount calculating means for calculating an average light amount of a captured image in each extraction region, and, for a plurality of samples including a non-defective product and a defective product having a three-dimensional shape of a solder joint, the average light amount of each extraction region. Using multivariate data as variables, a function generation means for generating a probability density function indicating the probability distribution that the solder joint belongs to the sample for each sample, and a probability density function for each sample generated by this function generation means. The function storage means to be stored and the multivariate data obtained by the light quantity calculation means for the solder joint to be inspected are substituted into each probability density function, and the probability that the solder joint to be inspected belongs to each sample is obtained, highest Determination means for determining that the shape of the solder joint to be inspected belongs to the sample taking the ratio, and determining whether there is a defect in the solder joint according to the determined sample. This is a joint inspection device.
【0005】[0005]
【作用】このような本発明では、照明手段により、検査
対象とする半田接合部の傾斜面の角度に応じて連続的に
輝度が変化する撮像画像を得る。この撮像画像に対して
複数の抽出領域を定義し、各抽出領域の平均光量を求
め、これらの平均光量を多変量データとして扱い、多変
量データを見本毎に設けた確率密度関数に代入し、確率
が最も高い見本に検査対象の半田接合部が所属すると判
定する。According to the present invention as described above, the illuminating means obtains a picked-up image in which the luminance changes continuously according to the angle of the inclined surface of the solder joint to be inspected. A plurality of extraction regions are defined for this captured image, the average light amount of each extraction region is determined, these average light amounts are treated as multivariate data, and the multivariate data is substituted into a probability density function provided for each sample. It is determined that the solder joint to be inspected belongs to the sample with the highest probability.
【0006】[0006]
【実施例】以下、図面を用いて本発明を説明する。図1
乃至図6に関する説明は、本出願人による特願平5−1
23992号の出願明細書の記載と同じである。図1は
本発明の一実施例の概略構成図である。図1において、
1はプリント基板、2はプリント基板1上に装着された
実装部品である。実装部品2は半田によりプリント基板
1に接合されていて、半田接合部が検査対象となる。3
はプリント基板1が載置されていて基板面に沿った2次
元方向にプリント基板1を移動して位置決めするXY駆
動テーブルである。4はプリント基板1の上方に配置さ
れた照明手段で、リング形光源41と拡散板42とから
なる。拡散板42は、円筒形を成していて、リング形光
源41の内側に配置されている。リング形光源41と拡
散板42の中心軸は一致している。リング形光源41の
光が拡散板42に入光され、拡散板42内で反射した後
に外界へ出射される。出射された光は半田接合部に照射
される。5は撮像手段としてのカメラであり、照明手段
4の上方に配置されていて、検査対象の反射光像を撮像
する。6は検査処理系コントロール部であり、カメラ5
の撮像画像から半田接合部の立体形状を検出し、検出し
た立体形状から半田接合部の欠陥の有無を判定する。検
査処理コントロール部6は、A/D変換器61、画像メ
モリ62、画像処理部63、画像判定部64を有し、こ
れらを用いて欠陥の有無を判定する。請求範囲でいう判
定部は検査処理コントロール部6に相当する。7は駆動
系コントロール部であり、照明手段4の駆動を制御する
照明コントロール部71、XY駆動テーブルのX方向と
Y方向の移動をそれぞれ制御するX軸駆動部72とY軸
駆動部73を有する。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS The present invention will be described below with reference to the drawings. FIG.
6 is described in Japanese Patent Application No. 5-1 by the present applicant.
This is the same as the description in the application specification of No. 23992. FIG. 1 is a schematic configuration diagram of one embodiment of the present invention. In FIG.
Reference numeral 1 denotes a printed board, and 2 denotes a mounted component mounted on the printed board 1. The mounted component 2 is joined to the printed circuit board 1 by soldering, and the solder joint is to be inspected. 3
An XY drive table on which the printed circuit board 1 is mounted and which moves and positions the printed circuit board 1 in a two-dimensional direction along the board surface. Reference numeral 4 denotes an illuminating unit disposed above the printed circuit board 1 and includes a ring-shaped light source 41 and a diffusion plate 42. The diffusion plate 42 has a cylindrical shape and is arranged inside the ring-shaped light source 41. The central axes of the ring-shaped light source 41 and the diffusion plate 42 are coincident. Light from the ring-shaped light source 41 enters the diffusion plate 42, is reflected in the diffusion plate 42, and is emitted to the outside world. The emitted light is applied to the solder joint. Reference numeral 5 denotes a camera as an imaging unit, which is disposed above the illumination unit 4 and captures a reflected light image of the inspection target. Reference numeral 6 denotes an inspection processing system control unit.
Then, the three-dimensional shape of the solder joint is detected from the captured image, and the presence or absence of a defect in the solder joint is determined from the detected three-dimensional shape. The inspection processing control unit 6 includes an A / D converter 61, an image memory 62, an image processing unit 63, and an image determination unit 64, and determines the presence or absence of a defect using these components. The judgment unit in the claims corresponds to the inspection processing control unit 6. Reference numeral 7 denotes a drive system control unit, which includes an illumination control unit 71 for controlling the driving of the illumination unit 4, an X-axis drive unit 72 and a Y-axis drive unit 73 for controlling the movement of the XY drive table in the X and Y directions, respectively. .
【0007】図2及び図3は図1の装置の具体的構成例
を示した図である。図3は図2の2点鎖線で囲んだX部
分の拡大図である。図2及び図3で図1と同一のものは
同一符号を付ける。以下、図において同様とする。図2
及び図3において、リングライトガイド411内には光
ファイバ412が引かれていて、ハロゲンランプ等の光
源(図示せず)の光は光ファイバ412によって導か
れ、リング形光源41のリング部分に伝えられる。リン
グ部分では、光ファイバ412の発光面を中心に向けて
配置している。発光面を中心に向けた光ファイバがリン
グの周方向に沿って配列されている。拡散板42は、例
えばアクリルパイプで構成されていて、端面内側のエッ
ジを面取りして1次拡散面421を成している。光ファ
イバ412の発光面から出射した光が1次拡散面421
に当たって拡散板42内に入るように、リング形光源4
1のリング部分はリングライトガイド411に内接して
いる。リング形光源41、拡散板42及びカメラ5の中
心軸は一致していてこれらの中心軸にプリント基板1の
基板面が直交している。FIGS. 2 and 3 are diagrams showing specific examples of the configuration of the apparatus shown in FIG. FIG. 3 is an enlarged view of a portion X surrounded by a two-dot chain line in FIG. 2 and 3, the same components as those in FIG. 1 are denoted by the same reference numerals. Hereinafter, the same applies to the drawings. FIG.
3, an optical fiber 412 is drawn inside the ring light guide 411, and light from a light source (not shown) such as a halogen lamp is guided by the optical fiber 412 and transmitted to the ring portion of the ring-shaped light source 41. . In the ring portion, the light emitting surface of the optical fiber 412 is disposed with the light emitting surface facing the center. Optical fibers oriented toward the light emitting surface are arranged along the circumferential direction of the ring. The diffusion plate 42 is made of, for example, an acrylic pipe, and forms a primary diffusion surface 421 by chamfering an inner edge of an end surface. The light emitted from the light emitting surface of the optical fiber 412 is the primary diffusion surface 421
So that the ring-shaped light source 4
One ring portion is inscribed in the ring light guide 411. The central axes of the ring-shaped light source 41, the diffusion plate 42 and the camera 5 are coincident, and the substrate surface of the printed circuit board 1 is orthogonal to these central axes.
【0008】このように構成した装置の動作を説明す
る。まず、図1を用いて動作を説明する。照明手段4と
カメラ5の位置は固定されている。駆動系コントロール
部7の制御によってXY駆動テーブル3が移動すること
によって、検査対象となった半田接合部が照明手段4の
直下にくるようにプリント基板1が位置決めされる。位
置決め完了後、カメラ5が半田接合部を撮像し、検査処
理コントロール部6は撮像画像から半田接合部の立体形
状を認識し、所定の条件に基づいて半田接合部の欠陥の
有無を判定する。[0008] The operation of the device thus constructed will be described. First, the operation will be described with reference to FIG. The positions of the illumination means 4 and the camera 5 are fixed. By moving the XY drive table 3 under the control of the drive system control section 7, the printed circuit board 1 is positioned so that the solder joint to be inspected is located immediately below the illumination means 4. After the positioning is completed, the camera 5 captures an image of the solder joint, the inspection processing controller 6 recognizes the three-dimensional shape of the solder joint from the captured image, and determines the presence or absence of a defect in the solder joint based on predetermined conditions.
【0009】ここで、本発明の検出原理について説明す
る。図4〜図6は検出原理の説明図である。図4におい
て、8は円筒面状の照明で本発明の拡散板42に相当す
る。9は鏡面性の球面で本発明の半田接合面11に相当
する。円筒面の高さ方向に対して放射強度が図5に示す
ように連続的に変化する光を、円筒面状の照明8から鏡
面性の球面9に対して照射する。このとき、鏡面性の球
面9で反射した光の中で円筒面の高さ方向に進む光は、
反射光のもとになる照射光の照射角に応じて異なる光路
をとる。これは、円筒面の高さ方向に進む反射光は、そ
のもとになる照射光の照射角が異なれば、球面9上の反
射位置が異なるためである。図に示す傾斜角Θは、反射
位置における球面の接線と水平線とのなす角である。円
筒面の高さ方向に進む各反射光は、反射位置の傾斜角Θ
がそれぞれ異なる。このことから、円筒面の高さ方向に
進む反射光を鏡面性の球面9の真上から観測すると、そ
の光束の輝度は傾斜角Θに対応した値をもつことにな
る。光束の輝度Φと傾斜角Θの関係は、例えば図6に示
すようになる。Here, the detection principle of the present invention will be described. 4 to 6 are explanatory views of the principle of detection. In FIG. 4, reference numeral 8 denotes a cylindrical illumination, which corresponds to the diffusion plate 42 of the present invention. 9 is a mirror-like spherical surface and corresponds to the solder joint surface 11 of the present invention. Light whose radiation intensity continuously changes in the height direction of the cylindrical surface as shown in FIG. 5 is emitted from the cylindrical illumination 8 to the specular spherical surface 9. At this time, the light traveling in the height direction of the cylindrical surface in the light reflected by the specular spherical surface 9 is:
Different optical paths are taken according to the irradiation angle of the irradiation light that is the source of the reflected light. This is because the reflected light traveling in the height direction of the cylindrical surface has a different reflection position on the spherical surface 9 if the irradiation angle of the irradiation light from which it is based is different. The inclination angle Θ shown in the figure is the angle between the tangent of the spherical surface and the horizontal at the reflection position. Each reflected light traveling in the height direction of the cylindrical surface has an inclination angle of the reflection position Θ
Are different. Accordingly, when the reflected light traveling in the height direction of the cylindrical surface is observed from directly above the specular spherical surface 9, the luminance of the light beam has a value corresponding to the inclination angle Θ. The relationship between the luminance Φ of the light beam and the inclination angle Θ is, for example, as shown in FIG.
【0010】このような検出原理を適用した本発明の動
作を図2と図3を用いて説明する。リングライトガイド
411内の光ファイバ412から発光された光は、内接
する拡散板42に入光し、さらに1次拡散面421に照
射される。この拡散面で反射した光は、拡散板42を媒
体として2次拡散面422で拡散反射し、拡散板42の
内面と外界の境界面から一部が外界に出射される。ここ
て、外界に出射されなかった光は、拡散板42の内部で
全反射し、再び2次拡散面422で拡散反射し、その一
部が外界に出射される。これを繰り返すことにより、拡
散板42の入光位置から離れるに従って外界に出射する
光の輝度が連続的に減衰していく。これによって、拡散
板42の内周面からは、拡散板42の長さ方向に沿って
照射角と強度が異なる光が照射される。図2で、半田接
合部11に対して、光路Aから照射された光は傾斜角α
の斜面で鉛直上方に反射し、光路Bから照射された光は
傾斜角βの斜面で鉛直上方に反射する。それぞれの光の
反射位置が異なるため、各反射光の光路は異なる。すな
わち、鉛直上方に進む反射光は、反射位置の傾斜角に応
じた輝度になっている。従って、反射光の輝度情報が傾
斜角情報になっている。このような反射光をカメラ5で
取り込むことにより、半田接合部11の立体形状が検出
される。The operation of the present invention to which such a detection principle is applied will be described with reference to FIGS. The light emitted from the optical fiber 412 in the ring light guide 411 enters the diffuser plate 42 inscribed therein, and is further irradiated on the primary diffusion surface 421. The light reflected by the diffusion surface is diffusely reflected by the secondary diffusion surface 422 using the diffusion plate 42 as a medium, and a part of the light is emitted from the boundary between the inner surface of the diffusion plate 42 and the outside to the outside. Here, the light that has not been emitted to the outside is totally reflected inside the diffusion plate 42, is again diffused and reflected on the secondary diffusion surface 422, and a part of the light is emitted to the outside. By repeating this, the brightness of the light emitted to the outside world is continuously attenuated as the distance from the light incident position of the diffusion plate 42 increases. Thus, light having different irradiation angles and intensities is emitted from the inner peripheral surface of the diffusion plate 42 along the length direction of the diffusion plate 42. In FIG. 2, the light emitted from the optical path A to the solder joint 11 has an inclination angle α.
The light emitted from the optical path B is reflected vertically upward on the slope having the inclination angle β. Since the reflection position of each light is different, the optical path of each reflected light is different. That is, the reflected light traveling vertically upward has a luminance corresponding to the inclination angle of the reflection position. Therefore, the luminance information of the reflected light is the tilt angle information. By capturing such reflected light by the camera 5, the three-dimensional shape of the solder joint 11 is detected.
【0011】図7乃至図12は半田のフィレット形状の
例を示した図である。図7、図9及び図11はカメラ5
の撮像画像を示した図である。図8、図10及び図12
で、(a)及び(b)は断面図、(c)は斜視図であ
る。図7及び図8はフィレットが不足の場合、図9及び
図10は正常の場合、図11及び図12はフィレットが
かまぼこ形の場合の形状を示した図である。FIGS. 7 to 12 show examples of the shape of the fillet of the solder. 7, 9 and 11 show the camera 5
FIG. 3 is a diagram showing a captured image of FIG. 8, 10, and 12
(A) and (b) are sectional views, and (c) is a perspective view. 7 and 8 show shapes when the fillet is insufficient, FIGS. 9 and 10 show the shape when the fillet is normal, and FIGS. 11 and 12 show the shape when the fillet is semi-cylindrical.
【0012】図13はフィレット形状と判定コードの対
応関係を示した図である。図13に示すように、各種の
フィレット形状に対してそれぞれ判定コード「10」〜
「90」(判定コード「60」は欠番)を付けている。
各種のフィレット形状をカテゴリと称する。FIG. 13 is a diagram showing the correspondence between fillet shapes and judgment codes. As shown in FIG. 13, judgment codes “10” to “10”
"90" (judgment code "60" is a missing number).
Various fillet shapes are referred to as categories.
【0013】図14は半田接合部の撮像画像に配置する
ウィンドウを示した図である。図14のW1〜W7がウ
ィンドウである。ウィンドウは、半田接合部の立体形状
の特徴を抽出するのに必要な領域である抽出領域に配置
される。図14のリード部分とパッド部分は、図7を例
に挙げると、図7に示すリード部分とパッド部分に相当
する。半田接合部の良否判定では、各ウィンドウW1〜
W7について平均光量が求められ、これらの平均光量が
変数1〜変数7になる。FIG. 14 is a view showing a window to be arranged in a picked-up image of the solder joint. W1 to W7 in FIG. 14 are windows. The window is arranged in an extraction area, which is an area necessary for extracting a three-dimensional shape feature of the solder joint. The lead portion and the pad portion in FIG. 14 correspond to the lead portion and the pad portion shown in FIG. 7, taking FIG. 7 as an example. In the quality judgment of the solder joint, each window W1 to W1
An average light amount is obtained for W7, and these average light amounts become variables 1 to 7.
【0014】図15は、「不足」、「正常」、「かまぼ
こ形」のカテゴリについて、7種のウィンドウW1〜W
7から抽出された変数1〜変数7の値を示したグラフで
ある。図15で、(a)は「不足」、(b)は「正
常」、(c)は「かまぼこ形」のカテゴリを示したグラ
フである。各カテゴリではそれぞれ20点ずつのサンプ
ルについて折れ線グラフを描いている。FIG. 15 shows seven types of windows W1 to W for categories of "insufficient", "normal", and "kamaboko".
7 is a graph showing values of variables 1 to 7 extracted from FIG. In FIG. 15, (a) is a graph showing a category of “insufficient”, (b) is a category of “normal”, and (c) is a graph showing a category of “kamaboko”. In each category, a line graph is drawn for each of 20 samples.
【0015】本発明の装置により半田接合部の検査を行
う動作を説明する。カメラ5の撮像画像に対して、第1
4図に示すウィンドウW1〜W7の平均光量がそれぞれ
算出される。算出された7つの平均光量は、もとになる
画像データが2次元の濃淡画像でありながら、半田接合
部の傾斜面の角度を与える情報である。従って、7つの
平均光量によって構成される7次ベクトルは、フィレッ
トの立体形状に応じたベクトルになる。The operation of inspecting a solder joint using the apparatus of the present invention will be described. For the image captured by the camera 5, the first
The average light amounts of the windows W1 to W7 shown in FIG. 4 are respectively calculated. The calculated seven average light amounts are information that gives the angle of the inclined surface of the solder joint while the original image data is a two-dimensional gray image. Therefore, the seventh-order vector constituted by the seven average light amounts is a vector according to the three-dimensional shape of the fillet.
【0016】図15のグラフによると、「不足」のカテ
ゴリである(a)図のグラフは、7つの変数の値が全体
的に小さく、「正常」のカテゴリである(b)図のグラ
フは、どの変数も比較的大きな値をとっている。これ
は、「正常」のカテゴリの方が「不足」のカテゴリに比
べて、図2の光路A近傍の照射光を導く傾斜面がより多
く存在しているためである。このことは、図7と図9に
示された画像と、図8(c)と図10(c)に示された
斜視図からも明らかである。また、「かまぼこ」のカテ
ゴリである図15(c)のグラフは、変数5と変数6が
小さな値をとる。これは、図14に示すように変数5と
変数6が定義された領域(ウィンドウW5とW6)は、
リードの先端近傍であり、図12が示すように、このカ
テゴリの特徴としてリードの先端が濡れていないためで
ある。According to the graph of FIG. 15, the graph of FIG. 15A which is a category of "insufficient" has small values of seven variables as a whole, and the graph of FIG. , All variables have relatively large values. This is because the “normal” category has more inclined surfaces for guiding the irradiation light near the optical path A in FIG. 2 than the “insufficient” category. This is apparent from the images shown in FIGS. 7 and 9 and the perspective views shown in FIGS. 8C and 10C. In the graph of FIG. 15C, which is a category of “Kamaboko”, the variables 5 and 6 take small values. This is because the area (windows W5 and W6) in which variables 5 and 6 are defined as shown in FIG.
This is because the tip of the lead is not wet as a characteristic of this category as shown in FIG.
【0017】図16は検査処理を行う部分の具体的構成
例を示した図である。図16で、手段631〜637は
画像処理部63に設けられていて、手段641は画像判
定部64に設けられている。各手段を説明する。631
はカメラ5から得られた画像データを取り込む画像取り
込み手段、632は取り込んだ画像データの中からリー
ド先端の画像データを抽出するリード先端抽出手段、6
33は画像の中にウィンドウを定義するウィンドウ定義
手段、634はリード先端の画像データの中でウィンド
ウ内にある画像データの平均輝度を求めるウィンドウ平
均輝度抽出手段である。ここで、平均輝度は前述した平
均光量に相当する。635は予めカテゴリ毎に用意され
た教師データを編集して教師用多変量データを生成する
教師データ編集手段である。ここで、教師データは、例
えば、図15のグラフに示すようにカテゴリ毎に設けた
各変数のデータである。636は教師用多変量データに
対して正規母集団としての平均値ベクトルや分散共分散
行列を算出して2次形式判別関数の基底値を求める統計
値・行列演算手段、637はカテゴリやパラメータを定
義して2次形式判別関数を判別関数目録に定義するカテ
ゴリ・パラメータ定義手段である。641は判別関数目
録に定義した2次形式判別関数に多変量データを代入
し、全てのカテゴリについて検査対象の半田接合部が所
属する確率を求め、最も高い確率をとるカテゴリに検査
対象の半田接合部が所属すると判定する判定手段であ
る。65は記憶手段で、検査処理系コントロール部6に
設けられていて、ウィンドウ定義データ、教師用多変量
データ、2次形式判別関数、判別関数目録、多変量デー
タ等が格納される。画像データ、リード先端データ等は
画像メモリ62に格納される。ここで、請求範囲でいう
領域定義手段はウィンドウ定義手段633に、光量算出
手段はウィンドウ平均輝度抽出手段634に、関数生成
手段は統計値・行列演算手段636に、関数記憶手段は
記憶手段65に、判定手段は判定手段641にそれぞれ
相当する。FIG. 16 is a diagram showing a specific configuration example of a portion for performing the inspection process. 16, means 631 to 637 are provided in the image processing unit 63, and means 641 is provided in the image determination unit 64. Each means will be described. 631
Is an image capturing means for capturing image data obtained from the camera 5, 632 is a lead tip extracting means for extracting image data of a lead tip from the captured image data, 6
33 is a window definition means for defining a window in the image, and 634 is a window average brightness extraction means for obtaining the average brightness of the image data in the window among the image data at the leading end of the lead. Here, the average luminance corresponds to the above-described average light amount. Reference numeral 635 denotes a teacher data editing unit that generates teacher multivariate data by editing teacher data prepared in advance for each category. Here, the teacher data is, for example, data of each variable provided for each category as shown in the graph of FIG. 636 is a statistical value / matrix calculating means for calculating a mean value vector and a variance-covariance matrix as a normal population with respect to the teacher multivariate data to obtain a base value of a quadratic form discriminant function. This is a category / parameter defining means for defining and defining a secondary format discriminant function in a discriminant function list. Numeral 641 substitutes the multivariate data into the quadratic form discriminant function defined in the discriminant function list, finds the probability that the solder joint to be inspected belongs to all categories, and determines the solder joint to be inspected in the category having the highest probability. This is a determination unit for determining that a unit belongs. Reference numeral 65 denotes a storage unit, which is provided in the inspection processing system control unit 6 and stores window definition data, teacher multivariate data, a secondary format discriminant function, a list of discriminant functions, multivariate data, and the like. Image data, read tip data, and the like are stored in the image memory 62. Here, the area defining means referred to in the claims is the window defining means 633, the light amount calculating means is the window average luminance extracting means 634, the function generating means is the statistical value / matrix calculating means 636, and the function storing means is the storing means 65. And the judging means correspond to the judging means 641 respectively.
【0018】ここで、検査対象の半田接合部が所属する
カテゴリの判別のしかたを説明する。本発明では、多変
量解析を用いて判別を行う。多変量解析は、所属が不明
なサンプルから得られた多変量データに基づいて、その
サンプルがどのカテゴリに所属するかを判断する手法で
ある。以下に具体的な解析手順を説明する。 (1)データの性質 独立変数(多変量データ):量的データ(数値等) 従属変数(カテゴリ):質的データ(名称等) (2)定式化と条件 多変量データx=(x1,x2,…xm)(mは整数)に
よって特徴づけられる個体を、g(gは整数)個のカテ
ゴリに判別する場合において、未知の個体xを第jカテ
ゴリに誤判別することによる総損失は次式で与えられ
る。多変量データxはx1,x2,…xmを要素とするm
次のベクトルである。 ただし、(a)〜(c)の条件を満たすものとし、式
を最小にするカテゴリの判別が誤判別による損失を最小
にする。 (a)g個のカテゴリについて、各々の多変量データx
=(x1,x2,…xm)に関する確率密度関数fi(x)
が既知である。 (b)各カテゴリの相対頻度にあたる先験確率πi(i
=1,2,…g)が既知である。 (c)第iカテゴリから第jカテゴリに誤判別した場合
の損失Cijが既知である。 ここで、誤判別による損失Cijを具体的数値で表すこと
は困難であるため、(d)の仮定により誤判別率を最小
にする基準を採択することで、次式を最大にするカテ
ゴリを判別する。 カテゴリへの所属確率=πifi(x) (d)i=jのときCij=0、i≠jのときCij=1と
することで、誤判別による総損失は、誤判別率を最小に
する基準と同一になる。 (3)2次形式の判別関数 各カテゴリの確率密度関数がm変量の正規分布関数であ
る場合、第iカテゴリにおける確率密度関数fi(x)
は次式のとおりになる。 ただし、μi:母平均ベクトル,Σi:母分散共分散行列 統計値・行列演算手段636で求める基底値が母平均ベ
クトルμiと母分散共分散行列Σiである。(x−
μi)′は、ベクトル(x−μi)の各要素によって構成
される行列の転置行列である。ここで、式を式に代
入して対数をとり、全てのカテゴリに共通な項を除去す
ると、2次形式の判別関数として次式が求められる。 式に多変量データx=(x1,x2,…xm)を代入す
ると、式の値は、第iカテゴリに所属する確率の値そ
のものではないが、確率の大きさを定める部分である。
Σi -1は行列Σiの逆行列である。g個のカテゴリについ
て所属確率fi(x)(i=1,2,…g)を求め、所
属確率が最も大きいカテゴリに検査対象の半田接合部が
所属していると判断する。判断したカテゴリが良品のカ
テゴリであるか不良品のカテゴリであるかに応じて検査
対象の半田接合部の良否を判定する。Here, how to determine the category to which the solder joint to be inspected belongs will be described. In the present invention, discrimination is performed using multivariate analysis. Multivariate analysis is a method of determining which category a sample belongs to based on multivariate data obtained from a sample whose affiliation is unknown. The specific analysis procedure will be described below. (1) Characteristics of data Independent variables (multivariate data): quantitative data (numerical values, etc.) Dependent variables (categories): qualitative data (names, etc.) (2) Formulation and conditions Multivariate data x = (x 1 , x 2 ,... x m ) (m is an integer), when discriminating an individual into g (g is an integer) categories, the total loss due to erroneous classification of unknown individual x into the j-th category Is given by the following equation. The multivariate data x is m having elements x 1 , x 2 ,.
The next vector. However, it is assumed that the conditions of (a) to (c) are satisfied, and the category determination that minimizes the expression minimizes the loss due to erroneous determination. (A) Multivariate data x for each of g categories
= Probability density function f i (x) for (x 1 , x 2 ,..., X m )
Is known. (B) A priori probability π i (i
= 1, 2,... G) are known. (C) The loss C ij when the category i is erroneously determined from the category i to the category j is known. Here, since it is difficult to express the loss C ij due to erroneous discrimination with a concrete numerical value, by adopting a criterion for minimizing the erroneous discrimination rate based on the assumption of (d), the category that maximizes the following equation is obtained. Determine. Probability of belonging to category = π i f i (x) (d) By setting C ij = 0 when i = j and C ij = 1 when i ≠ j, the total loss due to erroneous classification becomes the erroneous classification rate. Is the same as the criterion for minimizing. (3) Discriminant function of quadratic form If the probability density function of each category is a normal distribution function of m variables, the probability density function f i (x) in the i-th category
Is as follows. Here, μ i : population mean vector, Σ i : population variance covariance matrix The basis values obtained by the statistical value / matrix calculation means 636 are the population mean vector μ i and the population variance covariance matrix Σ i . (X-
μ i ) ′ is a transposed matrix of a matrix formed by each element of the vector (x−μ i ). Here, by substituting the equation into the equation, taking the logarithm, and removing the terms common to all the categories, the following equation is obtained as a discriminant function of the quadratic form. When the multivariate data x = (x 1 , x 2 ,..., X m ) is substituted into the equation, the value of the equation is not the value of the probability belonging to the i-th category, but a part that determines the magnitude of the probability. .
Σ i -1 is the inverse of matrix Σ i . The belonging probabilities f i (x) (i = 1, 2,... g) are obtained for g categories, and it is determined that the solder joint to be inspected belongs to the category having the largest belonging probability. The quality of the solder joint to be inspected is determined according to whether the determined category is a category of a good product or a category of a defective product.
【0019】上述した判定のしかたを図を用いて説明す
る。図17は1次の確率変数についての確率密度関数の
グラフである。カテゴリが2個の場合について説明す
る。図で、f1(x),f2(x)はそれぞれカテゴリE
1,E2の確率密度関数である。検査対象の多変量デー
タによって与えられる確率変数がxaである場合は、検
査対象がカテゴリE1及びE2に所属する確率はそれぞ
れP1及びP2になる。このときは、P1>P2より検査対
象はカテゴリE1に所属すると判断する。検査対象の多
変量データによって与えられる確率変数がxbである場
合は、検査対象がカテゴリE1及びE2に所属する確率
はそれぞれP3及びP4になる。このときは、P3<P4よ
り検査対象はカテゴリE2に所属すると判断する。The above determination will be described with reference to the drawings. FIG. 17 is a graph of a probability density function for a first-order random variable. The case where there are two categories will be described. In the figure, f 1 (x) and f 2 (x) are categories E, respectively.
1, E2. If random variable given by multivariate data to be inspected is a x a is inspected becomes each probability P 1 and P 2 belonging to the category E1 and E2. At this time, the inspection target than P 1> P 2 is judged to belong to the category E1. If random variable given by multivariate data to be inspected is a x b is the probability that the inspection target belongs to the category E1 and E2 becomes P 3 and P 4, respectively. At this time, it is determined that the inspection target belongs to the category E2 from P 3 <P 4 .
【0020】なお、実施例では主として表面実装部品を
リフローにより半田付けした後に検査を行う場合を対象
に説明したが、同一のハードウェア構成を用いて、抽出
領域と判別関数を専用に用意することによって、クリー
ム半田の塗布状態の検査、ディスクリート部品等を対象
にしたフロー半田の外観検査等にも適用できる。また、
円筒形の拡散板による円周方向の均一性と、任意の照射
角に重み付けがされた照明手段とにより、クリーム半田
では球状の半田粒を対象にして、さらにフロー半田では
フィレット部分を対象として、濃淡画像から立体的特徴
を認識して高精度にカテゴリを判別できる。Although the embodiment has been described mainly for the case where the inspection is performed after soldering the surface mount components by reflow, the extraction area and the discriminant function are prepared exclusively by using the same hardware configuration. Accordingly, the present invention can also be applied to inspection of the application state of cream solder, appearance inspection of flow solder for discrete components, and the like. Also,
By the uniformity in the circumferential direction by the cylindrical diffuser and the lighting means weighted to an arbitrary irradiation angle, cream solder targets spherical solder particles, and flow solder targets fillet portions. The category can be determined with high accuracy by recognizing a three-dimensional feature from the gray image.
【0021】[0021]
【発明の効果】本発明によれば、濃淡情報が半田接合部
の傾斜面の角度情報となる撮像画像に対して複数の抽出
領域を定義し、各抽出領域の平均光量を求める。これら
の平均光量を多変量データとして扱い、多変量データを
カテゴリ毎に設けた確率密度関数に代入し、最も高い確
率をとるカテゴリに検査対象の半田接合部が所属すると
判断している。これによって、画像を2値化して特定の
しきい値を設けることなく半田接合部の良否を大局的に
判定できる。According to the present invention, the shading information is stored in the solder joint.
A plurality of extraction regions are defined for the captured image serving as the angle information of the inclined surface, and the average light amount of each extraction region is obtained. The average light amount is treated as multivariate data, and the multivariate data is substituted into a probability density function provided for each category, and it is determined that the solder joint to be inspected belongs to the category having the highest probability. Thus, the quality of the solder joint can be globally determined without binarizing the image and providing a specific threshold value.
【図1】本発明の一実施例の概略構成図である。FIG. 1 is a schematic configuration diagram of an embodiment of the present invention.
【図2】図1の装置の具体的構成例を示した図である。FIG. 2 is a diagram showing a specific configuration example of the device of FIG. 1;
【図3】図1の装置の具体的構成例を示した図である。FIG. 3 is a diagram showing a specific configuration example of the device of FIG. 1;
【図4】検出原理の説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram of a detection principle.
【図5】検出原理の説明図である。FIG. 5 is an explanatory diagram of a detection principle.
【図6】検出原理の説明図である。FIG. 6 is an explanatory diagram of a detection principle.
【図7】半田のフィレット形状の例を示した図である。FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a fillet shape of solder;
【図8】半田のフィレット形状の例を示した図である。FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a fillet shape of solder;
【図9】半田のフィレット形状の例を示した図である。FIG. 9 is a diagram showing an example of a fillet shape of solder.
【図10】半田のフィレット形状の例を示した図であ
る。FIG. 10 is a diagram showing an example of a solder fillet shape.
【図11】半田のフィレット形状の例を示した図であ
る。FIG. 11 is a diagram showing an example of a fillet shape of solder.
【図12】半田のフィレット形状の例を示した図であ
る。FIG. 12 is a diagram showing an example of a fillet shape of solder.
【図13】フィレット形状と判定コードの対応関係を示
した図である。FIG. 13 is a diagram showing the correspondence between fillet shapes and determination codes.
【図14】半田接合部の撮像画像に配置するウィンドウ
を示した図である。FIG. 14 is a diagram showing a window arranged in a captured image of a solder joint.
【図15】各カテゴリについての変数値を示したグラフ
である。FIG. 15 is a graph showing variable values for each category.
【図16】検査処理を行う部分の具体的構成例を示した
図である。FIG. 16 is a diagram illustrating a specific configuration example of a portion that performs an inspection process.
【図17】確率密度関数のグラフである。FIG. 17 is a graph of a probability density function.
1 プリント基板 11 半田接合部 2 実装部品 4 照明手段 41 リング形光源 42 拡散板 5 カメラ 6 検査処理系コントロール部 633 ウィンドウ定義手段 634 ウィンドウ平均輝度抽出手段 636 統計値・行列演算手段 641 判定手段 65 記憶手段 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Printed board 11 Solder joint part 2 Mounting part 4 Illumination means 41 Ring-shaped light source 42 Diffusion plate 5 Camera 6 Inspection processing system control part 633 Window definition means 634 Window average luminance extraction means 636 Statistical value / matrix calculation means 641 Judgment means 65 Storage means
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) G01B 11/00 - 11/30 ──────────────────────────────────────────────────続 き Continued on front page (58) Field surveyed (Int.Cl. 7 , DB name) G01B 11/00-11/30
Claims (1)
欠陥の有無を外観上から検査する半田接合部の検査装置
において、円筒形を成す拡散板の端面に光源の照射光を入光し、 入
光した光に拡散板の内面を全反射及び拡散反射させ、拡
散板の内周面から出射する光の照射角と強度を拡散板の
長さ方向に沿って連続的に変化させ、拡散板の内周面か
ら出射して半田接合部で反射されて拡散板の長さ方向に
進む反射光の輝度を反射位置の傾斜角に応じて連続的に
変化させる照明手段と拡散板の長さ方向に進む反射光を
受けて半田接合部の反射光像を撮像し、濃淡情報が半田
接合部の傾斜面の角度情報となる撮像画像を得る撮像手
段と、 この撮像手段の撮像画像の中で、半田接合部の立体形状
の特徴を抽出するのに必要な領域である抽出領域を複数
個定義する領域定義手段と、 各抽出領域の中にある撮像画像の平均光量を求める光量
算出手段と、 半田接合部の立体形状の良品と不良品とを含んだ複数の
見本について、各抽出領域の平均光量からなる多変量デ
ータを変数として、半田接合部が見本に所属する確率の
分布を示した確率密度関数を見本毎に生成する関数生成
手段と、 この関数生成手段で生成した各見本毎の確率密度関数を
記憶する関数記憶手段と、 検査対象の半田接合部について前記光量算出手段により
求めた多変量データを各確率密度関数に代入し、各見本
毎に検査対象の半田接合部が所属する確率を求め、最も
高い確率をとる見本に検査対象の半田接合部の形状が所
属するものと判断し、判断した見本に応じて半田接合部
の欠陥の有無を判定する判定手段と、 を具備したことを特徴とする半田接合部の検査装置。In a solder joint inspection apparatus for inspecting the appearance of a solder joint formed on a printed circuit board for defects, the irradiation light of a light source is incident on an end face of a cylindrical diffusion plate. , total reflection and diffuse reflection of the inner surface of the diffuser plate to light entering, expanding
The irradiation angle and intensity of light emitted from the inner peripheral surface of the
Change continuously along the length direction,
Illumination means that continuously changes the brightness of the reflected light emitted from the solder joint and traveling in the length direction of the diffuser according to the inclination angle of the reflection position, and the reflected light traveling in the length direction of the diffuser capturing a reflection image of the solder joint receives, shading information solder
An imaging unit for obtaining a captured image serving as angle information of the inclined surface of the joint; and a plurality of extraction regions in the captured image of the imaging unit, which are regions required for extracting a feature of the three-dimensional shape of the solder joint. Area defining means for individually defining, light quantity calculating means for calculating an average light quantity of a picked-up image in each extraction area, and each extraction area for a plurality of samples including non-defective and defective three-dimensionally shaped solder joints. Function generating means for generating, for each sample, a probability density function indicating the distribution of the probability that a solder joint belongs to a sample, using multivariate data consisting of the average light amount as a variable; and for each sample generated by this function generating means. Function storage means for storing the probability density function of the above, and multivariate data obtained by the light quantity calculating means for the solder joint to be inspected are substituted into each probability density function, and the solder joint to be inspected belongs to each sample. Sure Determining that the shape of the solder joint to be inspected belongs to the sample having the highest probability, and determining the presence or absence of a defect in the solder joint according to the determined sample. Inspection device for solder joints.
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