JP3338122B2 - ボンディングワイヤ形状認識方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、半導体製品の製造工程
の一つであるワイヤボンディング工程の加工後にボンデ
ィングワイヤの形状を認識する方法に係り、特に、ボン
ディングされたワイヤの形状を自動的に画像認識する方
法に関する。
の一つであるワイヤボンディング工程の加工後にボンデ
ィングワイヤの形状を認識する方法に係り、特に、ボン
ディングされたワイヤの形状を自動的に画像認識する方
法に関する。
【０００２】
【従来の技術】半導体製品の製造に際して、ワイヤボン
ディング工程後の半製品のボンディングの出来映えの評
価を行うためにボンディングワイヤの形状を認識する方
法として、最も原始的な手法は、実体顕微鏡などを用い
て人間がワイヤの形状を観察して直観的にその出来映え
を評価していた。
ディング工程後の半製品のボンディングの出来映えの評
価を行うためにボンディングワイヤの形状を認識する方
法として、最も原始的な手法は、実体顕微鏡などを用い
て人間がワイヤの形状を観察して直観的にその出来映え
を評価していた。
【０００３】しかし、この手法では、観察する人間の個
人差や、同じ人間でも体調等による直観のちがいなどが
あり、昨今の半導体製品の微細化・高集積化に供うワイ
ヤボンディングの高密度化に際しては、出来映え評価を
精密・高い信頼性で行うことが不可能となってきてい
る。
人差や、同じ人間でも体調等による直観のちがいなどが
あり、昨今の半導体製品の微細化・高集積化に供うワイ
ヤボンディングの高密度化に際しては、出来映え評価を
精密・高い信頼性で行うことが不可能となってきてい
る。
【０００４】そこで、より精密に評価する、例えばワイ
ヤの形状が理想とする直線にどれだけ近いかなどを評価
する時には、測微計などを用いて理想直線（ワイヤの両
端点を結んだ直線分）から最も離れている部位の離れ量
を計測するという手法がとられている。
ヤの形状が理想とする直線にどれだけ近いかなどを評価
する時には、測微計などを用いて理想直線（ワイヤの両
端点を結んだ直線分）から最も離れている部位の離れ量
を計測するという手法がとられている。
【０００５】しかし、この手法では、ワイヤのどの部位
が理想直線から最も離れているかという判断は、計測を
行う人間の目分量（直観）に依存しており、果して本当
に評価結果の信頼性が高いのであろうかという不安が残
る。また、上記した測微計などを用いる計測作業は極め
て手間のかかるものであり、能率が悪い。
が理想直線から最も離れているかという判断は、計測を
行う人間の目分量（直観）に依存しており、果して本当
に評価結果の信頼性が高いのであろうかという不安が残
る。また、上記した測微計などを用いる計測作業は極め
て手間のかかるものであり、能率が悪い。
【０００６】しかも、上記した測微計などを用いた計測
によって得られるデータは、「理想直線からの離れ量」
という一つの特徴量にすぎず、他の特徴量、例えば「最
も湾曲した部位」やその「曲率」などを計測しようとす
れば、さらに別の手順で行わなければならない。
によって得られるデータは、「理想直線からの離れ量」
という一つの特徴量にすぎず、他の特徴量、例えば「最
も湾曲した部位」やその「曲率」などを計測しようとす
れば、さらに別の手順で行わなければならない。
【０００７】このように、顕微鏡や測微計などを使用し
た人間による出来映え評価では、精密な計測はなんとか
可能なものの能率は極めて悪く、採取できるデータ量に
は事実上限界があった。
た人間による出来映え評価では、精密な計測はなんとか
可能なものの能率は極めて悪く、採取できるデータ量に
は事実上限界があった。
【０００８】そこで、これらの評価を画像処理・認識技
術により機械化しようという試みがなされてきている。
つまり、ワイヤボンディング後の半製品を撮像装置によ
って撮像し、得られた画像の中からワイヤの像だけを抽
出し、その抽出されたワイヤ像の形状を認識することに
より、自動計測させようというものである。
術により機械化しようという試みがなされてきている。
つまり、ワイヤボンディング後の半製品を撮像装置によ
って撮像し、得られた画像の中からワイヤの像だけを抽
出し、その抽出されたワイヤ像の形状を認識することに
より、自動計測させようというものである。
【０００９】図１１は、ワイヤボンディング後の形状を
画像認識するために一般的に用いられるハードウェアの
構成を示している。即ち、ワイヤボンディング後の半製
品１１をＣＣＤカメラ１２で撮像し、それにより得られ
た生の画像（例えば図１２に示す）の映像信号は画像処
理装置１４へと伝達される。
画像認識するために一般的に用いられるハードウェアの
構成を示している。即ち、ワイヤボンディング後の半製
品１１をＣＣＤカメラ１２で撮像し、それにより得られ
た生の画像（例えば図１２に示す）の映像信号は画像処
理装置１４へと伝達される。
【００１０】画像処理装置１４は、カメラ・インターフ
ェイス１５、画像メモリ１６、モニタ・インターフェイ
ス１７、画像プロセッサ１８を持っている。画像処理装
置１４において、映像信号入力は、カメラ・インターフ
ェイス１５によってＡ／Ｄ変換され、画像メモリ１６に
格納される。画像プロセッサ１８は、ホストコンピュー
タ１９からの指示に従い、画像メモリ１６上でワイヤ像
の抽出などの処理を行う。画像メモリ１６の内容は、モ
ニタ・インターフェイス１７を通して画像モニター１３
で見ることができる。
ェイス１５、画像メモリ１６、モニタ・インターフェイ
ス１７、画像プロセッサ１８を持っている。画像処理装
置１４において、映像信号入力は、カメラ・インターフ
ェイス１５によってＡ／Ｄ変換され、画像メモリ１６に
格納される。画像プロセッサ１８は、ホストコンピュー
タ１９からの指示に従い、画像メモリ１６上でワイヤ像
の抽出などの処理を行う。画像メモリ１６の内容は、モ
ニタ・インターフェイス１７を通して画像モニター１３
で見ることができる。
【００１１】ところで、画像プロセッサ１８は、図１２
中に示したような生の画像の映像信号に対して種々の処
理を行い、図１３に示すようなワイヤ像１２０のみが残
された画像を得るように処理する。この場合、生の画像
には、ワイヤ像１２０の他に、リードフレームのインナ
ーリード１２１、アイランド１２２、ＩＣペレット１２
３、ＩＣペレット上のパッド１２４、ＩＣペレット上の
パターン１２５、マウントペースト１２６など種々の像
が含まれている。
中に示したような生の画像の映像信号に対して種々の処
理を行い、図１３に示すようなワイヤ像１２０のみが残
された画像を得るように処理する。この場合、生の画像
には、ワイヤ像１２０の他に、リードフレームのインナ
ーリード１２１、アイランド１２２、ＩＣペレット１２
３、ＩＣペレット上のパッド１２４、ＩＣペレット上の
パターン１２５、マウントペースト１２６など種々の像
が含まれている。
【００１２】しかし、上記したようにワイヤ像１２０の
他に種々の像が混在した画像の場合、この画像中からワ
イヤ像１２０のみを完全な形で（欠落部分が生じないよ
うに）、かつ、他の像を残さないように、つまり、図１
３に示したようにワイヤ像１２０のみを高い信頼性で確
実に抽出する方法は、現在のところ実現されていない。
他に種々の像が混在した画像の場合、この画像中からワ
イヤ像１２０のみを完全な形で（欠落部分が生じないよ
うに）、かつ、他の像を残さないように、つまり、図１
３に示したようにワイヤ像１２０のみを高い信頼性で確
実に抽出する方法は、現在のところ実現されていない。
【００１３】そこで、別のアプローチとして、図１２に
示したような混在画像の中から直接にワイヤ像１２０の
形状を認識・計測しようとする方法が考えられている。
この方法は、まず、ワイヤ像１２０の端点を何らかの方
法で求めておき、その点を始点として１画素毎に明度の
連続性の高い方向へ追跡することにより、ワイヤ像を認
識しようとするものである。
示したような混在画像の中から直接にワイヤ像１２０の
形状を認識・計測しようとする方法が考えられている。
この方法は、まず、ワイヤ像１２０の端点を何らかの方
法で求めておき、その点を始点として１画素毎に明度の
連続性の高い方向へ追跡することにより、ワイヤ像を認
識しようとするものである。
【００１４】この方法について、図１４を参照しながら
詳細に説明する。この方法で使用されるハードウェアの
構成は図１１と同じである。図１４中の碁盤目状の模様
は、ワイヤボンディング後の半製品１１をＣＣＤカメラ
１２で撮像して得られた映像信号をＡ／Ｄ変換して画像
メモリ１６に格納するときの量子化格子である。即ち、
この碁盤目の各区画毎にそれぞれ固有の明度をもってお
り、その１つの区画を画素（ピクセル）と呼んでいる。
そして、この画素の集合として画像が構成されている。
上記各画素の明度は、Ａ／Ｄ変換精度および画像メモリ
の構成にもよるが、一般に２５６段階の階調を持つもの
が使用されることが多い。つまり、各画素は、０〜２５
５のうちどれかの明度を持っている。
詳細に説明する。この方法で使用されるハードウェアの
構成は図１１と同じである。図１４中の碁盤目状の模様
は、ワイヤボンディング後の半製品１１をＣＣＤカメラ
１２で撮像して得られた映像信号をＡ／Ｄ変換して画像
メモリ１６に格納するときの量子化格子である。即ち、
この碁盤目の各区画毎にそれぞれ固有の明度をもってお
り、その１つの区画を画素（ピクセル）と呼んでいる。
そして、この画素の集合として画像が構成されている。
上記各画素の明度は、Ａ／Ｄ変換精度および画像メモリ
の構成にもよるが、一般に２５６段階の階調を持つもの
が使用されることが多い。つまり、各画素は、０〜２５
５のうちどれかの明度を持っている。
【００１５】いま、図１４に示すように、ワイヤ像１４
０の各画素は碁盤目状の区画内に表示された数字のよう
な明度をそれぞれ持っている（なお、説明上必要でない
画素の明度の表示は省略した）場合を想定する。そし
て、明度２００を持つ画素１４１が、予めワイヤの端点
として与えられているとする。
０の各画素は碁盤目状の区画内に表示された数字のよう
な明度をそれぞれ持っている（なお、説明上必要でない
画素の明度の表示は省略した）場合を想定する。そし
て、明度２００を持つ画素１４１が、予めワイヤの端点
として与えられているとする。
【００１６】このような場合、ワイヤ像１４０の追跡
は、現在の追跡点となっている画素１４１の隣接周囲８
画素のうち、現在の追跡点となっている画素１４１の明
度に最も近い明度を持つ画素へ進んで行くことにより行
う。図１４の場合では、明度２００の画素１４１から、
その周囲８画素のうち最も近い明度２０９を持つ真下の
画素へ進む。そして、今度は、上記明度２０９の画素か
ら、その周囲８画素のうち最も近い明度１９５を持つ画
素へと進んでゆく。この際、以前に通過した画素はその
進行対象からは除外される。
は、現在の追跡点となっている画素１４１の隣接周囲８
画素のうち、現在の追跡点となっている画素１４１の明
度に最も近い明度を持つ画素へ進んで行くことにより行
う。図１４の場合では、明度２００の画素１４１から、
その周囲８画素のうち最も近い明度２０９を持つ真下の
画素へ進む。そして、今度は、上記明度２０９の画素か
ら、その周囲８画素のうち最も近い明度１９５を持つ画
素へと進んでゆく。この際、以前に通過した画素はその
進行対象からは除外される。
【００１７】このような処理を繰り返すことにより、図
１４中に太線で囲んだ画素を進んでゆくことになり、ワ
イヤ像１４０を追跡できたことになる。しかし、この方
法では、図１４に示したような理想的な状態の画像では
ワイヤ像１４０をうまく追跡できるが、どのような画像
でもうまく追跡できるかというとそうではなく、実用に
耐え得るだけの安全性・信頼性をもって実現すること
は、現在のところ不可能である。
１４中に太線で囲んだ画素を進んでゆくことになり、ワ
イヤ像１４０を追跡できたことになる。しかし、この方
法では、図１４に示したような理想的な状態の画像では
ワイヤ像１４０をうまく追跡できるが、どのような画像
でもうまく追跡できるかというとそうではなく、実用に
耐え得るだけの安全性・信頼性をもって実現すること
は、現在のところ不可能である。
【００１８】例えば、ワイヤ以外のものの像がワイヤ像
に隣接して存在し、その明度がワイヤ像の明度に近かっ
た場合には、追跡はワイヤ以外のものの像の方向へ進ん
でしまい、ワイヤ像をうまく追跡することができない。
に隣接して存在し、その明度がワイヤ像の明度に近かっ
た場合には、追跡はワイヤ以外のものの像の方向へ進ん
でしまい、ワイヤ像をうまく追跡することができない。
【００１９】
【発明が解決しようとする課題】上記したように従来提
案されているボンディングワイヤ形状認識方法は、ワイ
ヤ像の他に種々の像が混在した画像中からワイヤ像のみ
を実用に耐え得るだけの安全性・信頼性をもって抽出す
ることは困難であるという問題があった。
案されているボンディングワイヤ形状認識方法は、ワイ
ヤ像の他に種々の像が混在した画像中からワイヤ像のみ
を実用に耐え得るだけの安全性・信頼性をもって抽出す
ることは困難であるという問題があった。
【００２０】本発明は、上記の問題点を解決すべくなさ
れたもので、画像処理によるワイヤの形状認識をワイヤ
像の抽出という過程を必要とせずに実現でき、ワイヤボ
ンディング工程の加工後のワイヤ形状の評価を機械化す
ることが可能になり、ワイヤボンディングの出来映え評
価の高能率化、評価基準・方法の均一化を実現し得るボ
ンディングワイヤ形状認識方法を提供することを目的と
する。
れたもので、画像処理によるワイヤの形状認識をワイヤ
像の抽出という過程を必要とせずに実現でき、ワイヤボ
ンディング工程の加工後のワイヤ形状の評価を機械化す
ることが可能になり、ワイヤボンディングの出来映え評
価の高能率化、評価基準・方法の均一化を実現し得るボ
ンディングワイヤ形状認識方法を提供することを目的と
する。
【００２１】
【課題を解決するための手段】本発明は、ワイヤボンデ
ィング後の物品を撮像装置で撮像して得られた画像の映
像信号に対して処理を行い、画像上のワイヤ像の形状を
認識する方法において、上記画像上のワイヤ像を、前記
画像の分解能よりも粗い間隔で離散的な点列として認識
し、上記離散的な点列によって前記ワイヤ像の形状を表
現すると共に、前記離散的な点列を構成する各点のうち
の少なくとも１点は、前記画像上のワイヤ像とほぼ平行
な方向に前記画像上の複数の隣接する画素の明るさを加
算した値の極値から、前記ほぼ平行な方向に直交する方
向の座標値が求められており、前記加算の範囲の中央値
を前記ほぼ平行な方向の座標値としていることを特徴と
する。
ィング後の物品を撮像装置で撮像して得られた画像の映
像信号に対して処理を行い、画像上のワイヤ像の形状を
認識する方法において、上記画像上のワイヤ像を、前記
画像の分解能よりも粗い間隔で離散的な点列として認識
し、上記離散的な点列によって前記ワイヤ像の形状を表
現すると共に、前記離散的な点列を構成する各点のうち
の少なくとも１点は、前記画像上のワイヤ像とほぼ平行
な方向に前記画像上の複数の隣接する画素の明るさを加
算した値の極値から、前記ほぼ平行な方向に直交する方
向の座標値が求められており、前記加算の範囲の中央値
を前記ほぼ平行な方向の座標値としていることを特徴と
する。
【００２２】
【作用】現在の追跡点となっている画素に隣接する周囲
の画素のうち、現在の画素の明度に最も近い明度を持つ
画素へ１画素毎に連続的に追跡してゆくのではなく、１
画素以上飛ばして離散的に追跡してゆく。
の画素のうち、現在の画素の明度に最も近い明度を持つ
画素へ１画素毎に連続的に追跡してゆくのではなく、１
画素以上飛ばして離散的に追跡してゆく。
【００２３】これにより、画像処理によるワイヤの形状
認識をワイヤ像の抽出という過程を必要とせず、また、
ワイヤ像を１画素毎に追跡する処理が可能な程に安定な
コントラストをもった画像が得られなくても、画像処理
によって自動的にワイヤの形状を評価するに必要なだけ
の情報を得ることが可能となる。
認識をワイヤ像の抽出という過程を必要とせず、また、
ワイヤ像を１画素毎に追跡する処理が可能な程に安定な
コントラストをもった画像が得られなくても、画像処理
によって自動的にワイヤの形状を評価するに必要なだけ
の情報を得ることが可能となる。
【００２４】従って、ワイヤボンディング工程後の製品
の出来映えの評価を自動化することができ、作業能力の
向上、高能率化、評価の信頼性の向上、評価基準・方法
の均一化を実現することが可能になる。
の出来映えの評価を自動化することができ、作業能力の
向上、高能率化、評価の信頼性の向上、評価基準・方法
の均一化を実現することが可能になる。
【００２５】
【実施例】以下、図面を参照して本発明の実施例を詳細
に説明する。図１は、本発明のボンディングワイヤ形状
認識方法で用いたハードウェアの構成例を示している。
に説明する。図１は、本発明のボンディングワイヤ形状
認識方法で用いたハードウェアの構成例を示している。
【００２６】この構成においては、まず、ボンディング
後の半製品１１を、照明装置１０で照明した状態でＣＣ
Ｄカメラ１２で撮像する。このＣＣＤカメラ１２により
得られた映像信号は、画像処理装置２１に取り込まれ、
カメラ・インターフェイス２２により８ビットデータに
Ａ／Ｄ変換され、画像メモリ２３に格納される。この場
合、画像メモリ２３に格納するときの量子化格子の碁盤
目の各区画（画素）毎にそれぞれ固有の明度をもってい
る。
後の半製品１１を、照明装置１０で照明した状態でＣＣ
Ｄカメラ１２で撮像する。このＣＣＤカメラ１２により
得られた映像信号は、画像処理装置２１に取り込まれ、
カメラ・インターフェイス２２により８ビットデータに
Ａ／Ｄ変換され、画像メモリ２３に格納される。この場
合、画像メモリ２３に格納するときの量子化格子の碁盤
目の各区画（画素）毎にそれぞれ固有の明度をもってい
る。
【００２７】この画像メモリ２３は、縦５１２×横５１
２の画素の画面の４画面分のメモリ容量を有しており、
各画素は８ビットのデータで表わされる０〜２５５の階
調の明度を持っている。この画像メモリ２３の内容は、
モニタ・インターフェイス１７によってＤ／Ａ変換され
て映像信号として出力され、モニター１３で見ることが
できる。
２の画素の画面の４画面分のメモリ容量を有しており、
各画素は８ビットのデータで表わされる０〜２５５の階
調の明度を持っている。この画像メモリ２３の内容は、
モニタ・インターフェイス１７によってＤ／Ａ変換され
て映像信号として出力され、モニター１３で見ることが
できる。
【００２８】画像プロセッサ２４は、上記画像メモリ２
３のデータに対して、加算・階調変換などの処理を高速
に行い、画像メモリ２３上でワイヤ像の追跡処理を行う
機能を持っており、それらの処理はホストコンピュータ
２５からの指令に従って実行される。
３のデータに対して、加算・階調変換などの処理を高速
に行い、画像メモリ２３上でワイヤ像の追跡処理を行う
機能を持っており、それらの処理はホストコンピュータ
２５からの指令に従って実行される。
【００２９】また、ホストコンピュータ２５には、画像
プロセッサ２４による認識を始めるに先立ち、次の情報
が与えられている。 （１）ワイヤの始・終点（両端点）の概略の位置。
プロセッサ２４による認識を始めるに先立ち、次の情報
が与えられている。 （１）ワイヤの始・終点（両端点）の概略の位置。
【００３０】これは、ワイヤボンディング工程に用いる
ワイヤボンダの動作プログラムから容易に引き出せる。 （２）リードフレームの概略の形状。
ワイヤボンダの動作プログラムから容易に引き出せる。 （２）リードフレームの概略の形状。
【００３１】これは、リードフレームの設計値から、リ
ードフレームのインナーリードやアイランドの輪郭を近
似的な多角形データとして表現している。 （３）その他、以下に詳細に説明する種々の認識過程に
用いられるパラメータ。 これらは、予め設定されており、以下、予め設定してい
るパラメータと呼ぶ。
ードフレームのインナーリードやアイランドの輪郭を近
似的な多角形データとして表現している。 （３）その他、以下に詳細に説明する種々の認識過程に
用いられるパラメータ。 これらは、予め設定されており、以下、予め設定してい
るパラメータと呼ぶ。
【００３２】図２は、図１中の半製品１１の一部を示す
断面図である。ここで、３０ａはワイヤ、３１ａはリー
ドフレームのインナーリード、３２ａはアイランド、３
３ａはＩＣペレット、３６ａはマウントペースト、３７
ａはリードフレームのアイランドの凸部である。
断面図である。ここで、３０ａはワイヤ、３１ａはリー
ドフレームのインナーリード、３２ａはアイランド、３
３ａはＩＣペレット、３６ａはマウントペースト、３７
ａはリードフレームのアイランドの凸部である。
【００３３】図３は、図２に示した半製品１１をＣＣＤ
カメラ１２で撮像して得られた画像（生の画像）の一例
を示している。この画像には、認識対象であるワイヤ像
３０の他に、リードフレームのインナーリード像３１、
リードフレームのアイランド像３２、ＩＣペレット像３
３、ＩＣペレット上のパッド像３４、ＩＣペレット上の
パターン像３５、マウントペースト像３６、リードフレ
ームのアイランドの表面性状（凹凸など）による明暗像
３７などが含まれる。
カメラ１２で撮像して得られた画像（生の画像）の一例
を示している。この画像には、認識対象であるワイヤ像
３０の他に、リードフレームのインナーリード像３１、
リードフレームのアイランド像３２、ＩＣペレット像３
３、ＩＣペレット上のパッド像３４、ＩＣペレット上の
パターン像３５、マウントペースト像３６、リードフレ
ームのアイランドの表面性状（凹凸など）による明暗像
３７などが含まれる。
【００３４】なお、本実施例で用いる照明によって、ワ
イヤ像３０は他のものに比べて比較的明るく（明度２５
５により近い値で）撮像されている。勿論、部分的に
は、ワイヤ像３０よりも明るい部分も存在するし、ワイ
ヤ像３０自体も全てにわたってきれいに明るく撮像され
ているわけではない。
イヤ像３０は他のものに比べて比較的明るく（明度２５
５により近い値で）撮像されている。勿論、部分的に
は、ワイヤ像３０よりも明るい部分も存在するし、ワイ
ヤ像３０自体も全てにわたってきれいに明るく撮像され
ているわけではない。
【００３５】図４は、本発明のボンディングワイヤ形状
認識方法の一実施例における画像プロセッサによるワイ
ヤ像の追跡処理の概要を示すフローチャートである。本
実施例のボンディングワイヤ形状認識方法は、ワイヤボ
ンディング後の半製品１１をＣＣＤカメラ１２で撮像し
て得られた画像の映像信号に対して処理を行い、画像上
のワイヤ像３０の形状を認識する際、画像上のワイヤ像
３０を、画像の分解能よりも粗い間隔で離散的な点列と
して認識し、離散的な点列によってワイヤ像３０の形状
を表現することを特徴とするものである。
認識方法の一実施例における画像プロセッサによるワイ
ヤ像の追跡処理の概要を示すフローチャートである。本
実施例のボンディングワイヤ形状認識方法は、ワイヤボ
ンディング後の半製品１１をＣＣＤカメラ１２で撮像し
て得られた画像の映像信号に対して処理を行い、画像上
のワイヤ像３０の形状を認識する際、画像上のワイヤ像
３０を、画像の分解能よりも粗い間隔で離散的な点列と
して認識し、離散的な点列によってワイヤ像３０の形状
を表現することを特徴とするものである。
【００３６】次に、画像プロセッサ２４によるワイヤ像
３０の追跡処理の概要について説明する。まず、現在の
追跡点となっている画素の隣接周囲８画素のうち、現在
の画素の明度に最も近い明度を持つ画素へ１画素毎に連
続的に追跡してゆくのではなく、１画素以上飛ばして
（つまり、画像の分解能よりも粗い間隔で）離散的に追
跡してゆく。この理由は、後述の認識方法に起因すると
共に認識処理全体の高速化を目的としたものであり、そ
の詳細は後述する。
３０の追跡処理の概要について説明する。まず、現在の
追跡点となっている画素の隣接周囲８画素のうち、現在
の画素の明度に最も近い明度を持つ画素へ１画素毎に連
続的に追跡してゆくのではなく、１画素以上飛ばして
（つまり、画像の分解能よりも粗い間隔で）離散的に追
跡してゆく。この理由は、後述の認識方法に起因すると
共に認識処理全体の高速化を目的としたものであり、そ
の詳細は後述する。
【００３７】そして、上記したように得られた離散的な
点列をワイヤ像の形状として評価に用いる。この際に、
折れ線状の線分として直接用いるか、あるいは三次曲線
などによって近似してその曲線を用いるかは、状況に応
じて使い分ける。それぞれの得失等の詳細については後
述する。
点列をワイヤ像の形状として評価に用いる。この際に、
折れ線状の線分として直接用いるか、あるいは三次曲線
などによって近似してその曲線を用いるかは、状況に応
じて使い分ける。それぞれの得失等の詳細については後
述する。
【００３８】また、一般に、ワイヤ像はその端点（ボン
ディングされた接合部）付近において曲がっていること
が多いので、その曲がりをできるだけ忠実に認識できる
ように、それ以外の部分よりも細かい間隔で認識を行
う。
ディングされた接合部）付近において曲がっていること
が多いので、その曲がりをできるだけ忠実に認識できる
ように、それ以外の部分よりも細かい間隔で認識を行
う。
【００３９】また、前記離散的な点を求める順序は、ワ
イヤ像の中央部付近を開始点とする。これは、後述の追
跡手順に関連して重要であり、追跡の初期条件としてで
きるだけ信頼性の高い、ワイヤ像以外の像による外乱影
響の少ないデータを得ようとするものであり、その詳細
については後述する。
イヤ像の中央部付近を開始点とする。これは、後述の追
跡手順に関連して重要であり、追跡の初期条件としてで
きるだけ信頼性の高い、ワイヤ像以外の像による外乱影
響の少ないデータを得ようとするものであり、その詳細
については後述する。
【００４０】次に、実際にワイヤ像３０上の点をどのよ
うに見つけるかについて、概要を簡単に述べる。図３に
示した画像には、計測しようとしているワイヤ像３０の
他に、マウントペースト像３６、リードフレームのアイ
ランド上の表面の微妙な凹凸による明暗像３７などの不
安定な要素が含まれており、この不確定な外乱要素（画
像３６、３７）はどこにどのように映るか予測がつかな
い。
うに見つけるかについて、概要を簡単に述べる。図３に
示した画像には、計測しようとしているワイヤ像３０の
他に、マウントペースト像３６、リードフレームのアイ
ランド上の表面の微妙な凹凸による明暗像３７などの不
安定な要素が含まれており、この不確定な外乱要素（画
像３６、３７）はどこにどのように映るか予測がつかな
い。
【００４１】そこで、これらの不確定な外乱要素の影響
を受けずにワイヤ像３０上の点を特定するために、ま
ず、図３の画像中に示すような短冊状の長方形の窓領域
３８を設定する。そして、この窓領域３８内の各要素の
明度を例えば図３中の横方向に加算して例えば図５に示
すグラフのような一次元のデータを得る。この場合、窓
領域３８の向き（横長か縦長か）と各要素の明度の加算
方向はワイヤ像３０の向きによって決められる。
を受けずにワイヤ像３０上の点を特定するために、ま
ず、図３の画像中に示すような短冊状の長方形の窓領域
３８を設定する。そして、この窓領域３８内の各要素の
明度を例えば図３中の横方向に加算して例えば図５に示
すグラフのような一次元のデータを得る。この場合、窓
領域３８の向き（横長か縦長か）と各要素の明度の加算
方向はワイヤ像３０の向きによって決められる。
【００４２】図５のグラフにおいて、縦方向は、窓領域
３８の長辺に対応し、横方向は、窓領域３８内の各画素
の明度を窓領域３８の短辺方向に加算した値を示してい
る。また、図５のグラフにおいて、前記ワイヤ像３０に
相当する部分５１は明確な極値として現れており、前記
リードフレームのアイランド上の表面の微妙な凹凸によ
る明暗像３７に相当する部分５２は比較的小さな極値と
なる。
３８の長辺に対応し、横方向は、窓領域３８内の各画素
の明度を窓領域３８の短辺方向に加算した値を示してい
る。また、図５のグラフにおいて、前記ワイヤ像３０に
相当する部分５１は明確な極値として現れており、前記
リードフレームのアイランド上の表面の微妙な凹凸によ
る明暗像３７に相当する部分５２は比較的小さな極値と
なる。
【００４３】即ち、窓領域３８の短辺方向に各画素の明
度を加算することによって、リードフレームのアイラン
ド上の表面の微妙な凹凸３７などの外乱による影響を本
来のワイヤ像３０に比べて小さくしている。そして、こ
のワイヤ像３０に相当する極値から、この点の窓領域３
８内の上下方向の位置を求め、窓領域３８内の左右方向
の位置は短辺方向の中央値を採用している。
度を加算することによって、リードフレームのアイラン
ド上の表面の微妙な凹凸３７などの外乱による影響を本
来のワイヤ像３０に比べて小さくしている。そして、こ
のワイヤ像３０に相当する極値から、この点の窓領域３
８内の上下方向の位置を求め、窓領域３８内の左右方向
の位置は短辺方向の中央値を採用している。
【００４４】なお、窓領域３８の長辺・短辺という表現
は、加算していく方向を短辺と呼んでおり、実際には後
述の窓領域３８のサイズ・位置の設定方法によっては短
辺の方が長くなることもあり得る。
は、加算していく方向を短辺と呼んでおり、実際には後
述の窓領域３８のサイズ・位置の設定方法によっては短
辺の方が長くなることもあり得る。
【００４５】上記したような処理を順次繰り返しなが
ら、ワイヤ像の形状を離散的な点列として順々に認識し
てゆく（追跡してゆく）。この場合、ワイヤ像はそれほ
ど急激に折れ曲っていることはないという前提の基に
（もし、ワイヤ像が折れ曲がっていたとしても、それ
は、形状を評価する以前の問題と判断してかまわな
い）、前回と前々回あるいはさらにそれらに加えてその
前の回に追跡してきた点の延長上にあると考える。従っ
て、窓領域３８を設定する位置は、これまでに追跡して
きた点の延長上（直線であっても曲線であってもよい）
を中心とした位置とする。
ら、ワイヤ像の形状を離散的な点列として順々に認識し
てゆく（追跡してゆく）。この場合、ワイヤ像はそれほ
ど急激に折れ曲っていることはないという前提の基に
（もし、ワイヤ像が折れ曲がっていたとしても、それ
は、形状を評価する以前の問題と判断してかまわな
い）、前回と前々回あるいはさらにそれらに加えてその
前の回に追跡してきた点の延長上にあると考える。従っ
て、窓領域３８を設定する位置は、これまでに追跡して
きた点の延長上（直線であっても曲線であってもよい）
を中心とした位置とする。
【００４６】次に、前記窓領域３８の長辺方向（加算方
向でない方）の長さを決める方法の指針を述べる。 （１）窓領域３８の長辺方向（加算方向でない方）の長
さは、前回の追跡点からの距離（点列の間隔）に応じて
設定される。つまり、前回の追跡点から離れていれば、
その間にワイヤ像が曲がっているかもしれないと考え、
ワイヤ像を探す範囲を広くとるものとする。これに対し
て、前回の追跡点から近ければ、その間にワイヤ像がた
とえ曲がっていても、以前の点からの延長上からのずれ
は小さいと考え、ワイヤ像を探す範囲を狭くとるものと
する。
向でない方）の長さを決める方法の指針を述べる。 （１）窓領域３８の長辺方向（加算方向でない方）の長
さは、前回の追跡点からの距離（点列の間隔）に応じて
設定される。つまり、前回の追跡点から離れていれば、
その間にワイヤ像が曲がっているかもしれないと考え、
ワイヤ像を探す範囲を広くとるものとする。これに対し
て、前回の追跡点から近ければ、その間にワイヤ像がた
とえ曲がっていても、以前の点からの延長上からのずれ
は小さいと考え、ワイヤ像を探す範囲を狭くとるものと
する。
【００４７】上記したようなワイヤを探す範囲は、窓領
域３８の長辺方向（加算方向でない方向）の長さに相当
しており、必要最小限にとどめておいた方が処理時間は
短くてすむし、外乱による影響を受ける可能性も低減で
きる。
域３８の長辺方向（加算方向でない方向）の長さに相当
しており、必要最小限にとどめておいた方が処理時間は
短くてすむし、外乱による影響を受ける可能性も低減で
きる。
【００４８】（２）図６に示すように、ワイヤ像６０が
画像の中で斜めに映っていた場合には、画像処理装置の
ハードウェアの制約によって窓領域３８を理想的なワイ
ヤ像との直交方向に設定できないとすると、結果とし
て、ワイヤ像６０によるピークはなまったものとなって
しまう。この場合には、窓領域３８の長辺方向（加算方
向でない方向）の長さは、理想的な状態よりも大きめに
設定する必要がある。
画像の中で斜めに映っていた場合には、画像処理装置の
ハードウェアの制約によって窓領域３８を理想的なワイ
ヤ像との直交方向に設定できないとすると、結果とし
て、ワイヤ像６０によるピークはなまったものとなって
しまう。この場合には、窓領域３８の長辺方向（加算方
向でない方向）の長さは、理想的な状態よりも大きめに
設定する必要がある。
【００４９】（３）前述したように、前回までのいくつ
かの追跡点を直線または曲線で近似してその延長上に窓
領域３８の中心を設定するが、この近似に際して相関係
数によって（即ち、前回までの追跡点がその近似線から
ばらついているか、近似線上にきれいにのっているかに
よって）、窓領域３８の長辺方向（加算方向でない方
向）の長さを変える。この際、前回までの追跡点が、そ
の近似線からばらついている場合にはワイヤ形状は荒れ
ていると考えて探す範囲を広めにとり、上記近似線上に
きれいにのっている場合には素直な形状のワイヤである
と考えて探す範囲を狭めにとる。
かの追跡点を直線または曲線で近似してその延長上に窓
領域３８の中心を設定するが、この近似に際して相関係
数によって（即ち、前回までの追跡点がその近似線から
ばらついているか、近似線上にきれいにのっているかに
よって）、窓領域３８の長辺方向（加算方向でない方
向）の長さを変える。この際、前回までの追跡点が、そ
の近似線からばらついている場合にはワイヤ形状は荒れ
ていると考えて探す範囲を広めにとり、上記近似線上に
きれいにのっている場合には素直な形状のワイヤである
と考えて探す範囲を狭めにとる。
【００５０】（４）図６に示したように、ワイヤ像６０
が斜めに映っていた場合には、窓領域３８の短辺方向
（加算方向）の幅が広いほど、前述のワイヤ像６０によ
るピークのなまり具合は大きくなるので、長辺方向（加
算方向でない方向）を大きくとる必要がある。
が斜めに映っていた場合には、窓領域３８の短辺方向
（加算方向）の幅が広いほど、前述のワイヤ像６０によ
るピークのなまり具合は大きくなるので、長辺方向（加
算方向でない方向）を大きくとる必要がある。
【００５１】さて、上述したような指針（１）〜（４）
に従い、窓領域３８の長辺方向（加算方向でない方向）
の範囲（位置と長さ）を決めるものとすると、図７に示
すように複数のワイヤ像３０１、３０２が至近に存在し
た場合、ワイヤ像３０１用の窓領域３８１がワイヤ像３
０２にかかってしまったり、ワイヤ像３０２用の窓領域
３８２がワイヤ像３０１にかかってしまったりして、誤
認識の要因となる。
に従い、窓領域３８の長辺方向（加算方向でない方向）
の範囲（位置と長さ）を決めるものとすると、図７に示
すように複数のワイヤ像３０１、３０２が至近に存在し
た場合、ワイヤ像３０１用の窓領域３８１がワイヤ像３
０２にかかってしまったり、ワイヤ像３０２用の窓領域
３８２がワイヤ像３０１にかかってしまったりして、誤
認識の要因となる。
【００５２】この理由は、各々の窓領域３８１、３８２
がそれぞれ対応するワイヤ像３０１、３０２の独自の基
準により設定されているからであり、このような状況が
生じた場合には、図８に示すように、誤認識のおそれが
ないように、各々の窓領域３８１、３８２のオーバーラ
ップ部分を調整する。この際、オーバーラップする側の
調整が重要であり、反対側（オーバーラップされる側）
の調整は特に必要はないが、調整してもよい。
がそれぞれ対応するワイヤ像３０１、３０２の独自の基
準により設定されているからであり、このような状況が
生じた場合には、図８に示すように、誤認識のおそれが
ないように、各々の窓領域３８１、３８２のオーバーラ
ップ部分を調整する。この際、オーバーラップする側の
調整が重要であり、反対側（オーバーラップされる側）
の調整は特に必要はないが、調整してもよい。
【００５３】次に、図９に示したグラフのデータのピー
クからワイヤ像の窓領域中での長辺方向（加算方向でな
い方向）の位置を求める方法について詳細に説明する。
図９に示したグラフにおいて、縦方向は窓領域の長辺方
向（加算方向でない方向）位置に対応しており、横方向
は明度の加算値データを示しており、データのピーク９
１がワイヤ像により得られるものであり、データのピー
ク９２は外乱によるものである。
クからワイヤ像の窓領域中での長辺方向（加算方向でな
い方向）の位置を求める方法について詳細に説明する。
図９に示したグラフにおいて、縦方向は窓領域の長辺方
向（加算方向でない方向）位置に対応しており、横方向
は明度の加算値データを示しており、データのピーク９
１がワイヤ像により得られるものであり、データのピー
ク９２は外乱によるものである。
【００５４】まず、図９に示したグラフのデータ中で最
大の値を追跡開始の閾値Ｓ１とし、その閾値Ｓ１以上の
値が連続するデータ部分をさがす。そして、連続するデ
ータの個数として、予め設定してあるワイヤ像の太さに
相当する個数（例えば５）を超えるものが出現するま
で、前記閾値を順次下げていく。
大の値を追跡開始の閾値Ｓ１とし、その閾値Ｓ１以上の
値が連続するデータ部分をさがす。そして、連続するデ
ータの個数として、予め設定してあるワイヤ像の太さに
相当する個数（例えば５）を超えるものが出現するま
で、前記閾値を順次下げていく。
【００５５】この場合、まず、上記閾値Ｓ１以上のデー
タは、ピーク９２による１個であるか、または該当する
ものはない。次に、閾値をＳ２に下げると、ピーク９１
による２個の連続と、ピーク９２による３個の連続が出
現するが、設定値５にはまだ該当しない。
タは、ピーク９２による１個であるか、または該当する
ものはない。次に、閾値をＳ２に下げると、ピーク９１
による２個の連続と、ピーク９２による３個の連続が出
現するが、設定値５にはまだ該当しない。
【００５６】次に、閾値がＳ３になった時に、ピーク９
１の所に５個の連続が出現し、これをワイヤ像により得
られたピークと認識する。そして、窓領域中での長辺方
向（加算方向でない方向）の位置は、この５連続の両端
の中央とする。
１の所に５個の連続が出現し、これをワイヤ像により得
られたピークと認識する。そして、窓領域中での長辺方
向（加算方向でない方向）の位置は、この５連続の両端
の中央とする。
【００５７】図９に示したグラフのデータの場合には、
データ９３と９４が５連続の両端であり、その中央のデ
ータ９５の値が窓領域中での長辺方向（加算方向でない
方向）の位置となる。
データ９３と９４が５連続の両端であり、その中央のデ
ータ９５の値が窓領域中での長辺方向（加算方向でない
方向）の位置となる。
【００５８】なお、ワイヤ像が周囲よりも暗く映るよう
な撮像方法である場合には、閾値と極値・最大値の関係
は逆になる。また、図６に示したような斜めのワイヤ像
６０に対しては、加算した値のピークがなまっているの
で、ワイヤ像の太さに相当する個数は、ワイヤ像が斜め
でない場合に比べて大きく設定する必要がある。
な撮像方法である場合には、閾値と極値・最大値の関係
は逆になる。また、図６に示したような斜めのワイヤ像
６０に対しては、加算した値のピークがなまっているの
で、ワイヤ像の太さに相当する個数は、ワイヤ像が斜め
でない場合に比べて大きく設定する必要がある。
【００５９】もし、ワイヤ像以外の外乱が多く、図９に
示したグラフのような明確なピークが観測されていない
場合には、上述のような手法によるワイヤ像の位置の認
識には疑わしさが生じてくると言える。そこで、この加
算データの最大値と平均値とを比べ、もし、十分な差異
または比率がない場合には、この部位における（つま
り、この窓領域における）認識を停止し、次の追跡位置
へと進む。
示したグラフのような明確なピークが観測されていない
場合には、上述のような手法によるワイヤ像の位置の認
識には疑わしさが生じてくると言える。そこで、この加
算データの最大値と平均値とを比べ、もし、十分な差異
または比率がない場合には、この部位における（つま
り、この窓領域における）認識を停止し、次の追跡位置
へと進む。
【００６０】また、たとえワイヤ像と思われるピークを
検出できたとしても、その場合の閾値が前回の追跡点を
検出した場合の閾値と大きく異なる場合には、その付近
でワイヤが断線していると判断する。
検出できたとしても、その場合の閾値が前回の追跡点を
検出した場合の閾値と大きく異なる場合には、その付近
でワイヤが断線していると判断する。
【００６１】以下、画像プロセッサ２４による認識の手
順について、図１０に詳細に示す画像を参照しながら詳
細に説明する。図１０において、３０１、３０２はワイ
ヤ像であり、その他の部分は図３中と同様であるので同
一符号を付している。
順について、図１０に詳細に示す画像を参照しながら詳
細に説明する。図１０において、３０１、３０２はワイ
ヤ像であり、その他の部分は図３中と同様であるので同
一符号を付している。
【００６２】以下に述べる画像プロセッサ２４による認
識の手順の手順はプログラムとしてホストコンピュータ
２５に与えられており、すべて自動的に実行される。ま
ず、画面中のワイヤ像３０１の両端点の概略の位置か
ら、この画面中においてワイヤ像３０１は縦に近いか横
に近いかを判断する。これは、この後に行われる追跡処
理において、追跡する間隔を決める軸（Ｘ軸かＹ軸）、
窓領域内での明度加算を行う方向などを全て決めるもの
となる。以下、Ｘ軸（横軸）の追跡処理をＸモード、Ｙ
軸（縦軸）の追跡処理をＹモードと呼ぶ。
識の手順の手順はプログラムとしてホストコンピュータ
２５に与えられており、すべて自動的に実行される。ま
ず、画面中のワイヤ像３０１の両端点の概略の位置か
ら、この画面中においてワイヤ像３０１は縦に近いか横
に近いかを判断する。これは、この後に行われる追跡処
理において、追跡する間隔を決める軸（Ｘ軸かＹ軸）、
窓領域内での明度加算を行う方向などを全て決めるもの
となる。以下、Ｘ軸（横軸）の追跡処理をＸモード、Ｙ
軸（縦軸）の追跡処理をＹモードと呼ぶ。
【００６３】理想的には、上記Ｘ軸かＹ軸かの二者択一
ではなく、ワイヤ像３０１の全体的あるいは部分的な傾
きに応じて、より多段階（無限段階を含む）の選択を適
宜行うべきであるが、画像処理装置の機能上の制約と処
理の簡易化（即ち、高速化）のために、ワイヤ像毎ある
いは画面毎にこの二者択一を行っている。勿論、同一画
面上の同一のワイヤ像に対して部位に応じてＸ軸とＹ軸
とを切り換えてもよいが、これも処理を簡易化する上で
実施していない。
ではなく、ワイヤ像３０１の全体的あるいは部分的な傾
きに応じて、より多段階（無限段階を含む）の選択を適
宜行うべきであるが、画像処理装置の機能上の制約と処
理の簡易化（即ち、高速化）のために、ワイヤ像毎ある
いは画面毎にこの二者択一を行っている。勿論、同一画
面上の同一のワイヤ像に対して部位に応じてＸ軸とＹ軸
とを切り換えてもよいが、これも処理を簡易化する上で
実施していない。
【００６４】次に、リードフレームの概略の形状から、
ワイヤ像３０１の背景に何もない領域を決める。この領
域は、上述のＸモードかＹモードかによって、Ｘで表現
されるかＹで表現されるか決まる。
ワイヤ像３０１の背景に何もない領域を決める。この領
域は、上述のＸモードかＹモードかによって、Ｘで表現
されるかＹで表現されるか決まる。
【００６５】図１０中では、ワイヤ像３０１の背景に何
もない領域をＸの座標値ｉ１、ｉ２によって表現してお
り、この領域内では、単純な二値化処理によりワイヤ像
３０１を確実に抽出することが可能である。この場合、
ワイヤ像３０１上の最低３点の各座標を求める。
もない領域をＸの座標値ｉ１、ｉ２によって表現してお
り、この領域内では、単純な二値化処理によりワイヤ像
３０１を確実に抽出することが可能である。この場合、
ワイヤ像３０１上の最低３点の各座標を求める。
【００６６】ここで、求める３点のＸ方向の間隔は、予
めパラメータとして設定されている。この３点の座標
を、ｐ１（ｘ１、ｙ１）、ｐ２（ｘ２、ｙ２）、ｐ３
（ｘ３、ｙ３）とする。
めパラメータとして設定されている。この３点の座標
を、ｐ１（ｘ１、ｙ１）、ｐ２（ｘ２、ｙ２）、ｐ３
（ｘ３、ｙ３）とする。
【００６７】次に、上記３点の回帰直線Ｌ４の方程式を
求める。この場合、直線ではなく二次、三次式などの曲
線で近似してもよいが、そうすると、算出に必要な初期
値の点数が多くなり、計算が複雑になる割には、後に述
べる追跡に与える影響が少ないので、本実施例では直線
を用いている。
求める。この場合、直線ではなく二次、三次式などの曲
線で近似してもよいが、そうすると、算出に必要な初期
値の点数が多くなり、計算が複雑になる割には、後に述
べる追跡に与える影響が少ないので、本実施例では直線
を用いている。
【００６８】そして、ｘ３の点から右方向へ予めパラメ
ータとして設定された値だけ直線方向に移動したｘ４の
点における直線上のＹの値ｙ４´を求める。そして、こ
の点の座標（ｘ４、ｙ４´）を中心として、長方形の窓
領域３８１を設定する。
ータとして設定された値だけ直線方向に移動したｘ４の
点における直線上のＹの値ｙ４´を求める。そして、こ
の点の座標（ｘ４、ｙ４´）を中心として、長方形の窓
領域３８１を設定する。
【００６９】この窓領域３８１のＸ方向（加算方向）の
幅は予めパラメータｖ１として設定されているので、窓
領域３８１のＸ方向の始点・終点はｘ４とｖ１から一意
に定まる。
幅は予めパラメータｖ１として設定されているので、窓
領域３８１のＸ方向の始点・終点はｘ４とｖ１から一意
に定まる。
【００７０】次に、窓領域３８１のＹ方向の幅ｗ４を決
める。このｗ４は、次に述べる（１）〜（４）の変数に
依存する値となっている。 （１）ｘ４とｘ３の差の絶対値（つまり、前回の認識点
からの間隔）。
める。このｗ４は、次に述べる（１）〜（４）の変数に
依存する値となっている。 （１）ｘ４とｘ３の差の絶対値（つまり、前回の認識点
からの間隔）。
【００７１】これが大きい程、ｗ４が大きくなるような
係数をかける。 （２）ｐ１〜ｐ３によって求めた回帰直線Ｌ４の傾きの
絶対値。 これが大きい程、ｗ４が大きくなるような係数をかけ
る。勿論、最初に定めたＸかＹかのモードによっては、
傾きの係数をとる場合もある。 （３）回帰直線Ｌ４に対するｐ１〜ｐ３の相関係数。
係数をかける。 （２）ｐ１〜ｐ３によって求めた回帰直線Ｌ４の傾きの
絶対値。 これが大きい程、ｗ４が大きくなるような係数をかけ
る。勿論、最初に定めたＸかＹかのモードによっては、
傾きの係数をとる場合もある。 （３）回帰直線Ｌ４に対するｐ１〜ｐ３の相関係数。
【００７２】これが小さい程（１．０から離れている
程、つまり、ばらついている程）、ｗ４が大きくなるよ
うな係数をかける。しかし、これについては、さほど顕
著な効果は表われないので、殆んど効かないような係数
としたり、あるいは、考慮に入れずに計算を簡略化した
方が、処理速度上有利である。 （４）パラメータｖ１。
程、つまり、ばらついている程）、ｗ４が大きくなるよ
うな係数をかける。しかし、これについては、さほど顕
著な効果は表われないので、殆んど効かないような係数
としたり、あるいは、考慮に入れずに計算を簡略化した
方が、処理速度上有利である。 （４）パラメータｖ１。
【００７３】これが大きい程、ｗ４が大きくなるような
係数をかける。これは、回帰直線Ｌ４の傾きの絶対値が
大きい時の方がより重要であるので、この項に含める。
以上の各変数に対する係数は、いろいろなサンプルに対
して試験を行いながら調整し、実験的に定めている。基
本的には、外乱要素をできるだけ含まずに、かつ、回帰
直線Ｌ４で予測される位置からのずれ要因（回帰直線Ｌ
４の近似誤差によるものと、ワイヤ像の曲りによるもの
がある）を吸収できるだけのものが理想的であると言え
る。勿論、上述した依存要素の他に、定数項として与え
ている基本値があり、この基本値が最も支配的である。
係数をかける。これは、回帰直線Ｌ４の傾きの絶対値が
大きい時の方がより重要であるので、この項に含める。
以上の各変数に対する係数は、いろいろなサンプルに対
して試験を行いながら調整し、実験的に定めている。基
本的には、外乱要素をできるだけ含まずに、かつ、回帰
直線Ｌ４で予測される位置からのずれ要因（回帰直線Ｌ
４の近似誤差によるものと、ワイヤ像の曲りによるもの
がある）を吸収できるだけのものが理想的であると言え
る。勿論、上述した依存要素の他に、定数項として与え
ている基本値があり、この基本値が最も支配的である。
【００７４】つまり、窓領域３８１のＹ方向の幅ｗ４
は、予めパラメータとして与えている基本値に、上述の
依存要因による補正を加えていると捉えた方が的を得て
いる。さて、上記したようにして、座標（ｘ４、ｙ４
´）を中心として、ｖ１×ｗ４の大きさを持つ長方形の
窓領域３８１を設定し、その窓領域３８１内の画素の明
るさをＸ方向に加算し、一次元のデータを得る。これを
基に、この追跡における認識点（ｘ４、ｙ４）を求める
わけであるが、ｙ４の求め方については先に述べている
ので省略する。この時に、上記一次元データの様子（最
大値と平均値、所望の幅のピークを求めた時の閾値の高
さ）に応じて、この認識結果は信用できる、または怪し
いかもしれないなどの判断をつけ加えてゆく。
は、予めパラメータとして与えている基本値に、上述の
依存要因による補正を加えていると捉えた方が的を得て
いる。さて、上記したようにして、座標（ｘ４、ｙ４
´）を中心として、ｖ１×ｗ４の大きさを持つ長方形の
窓領域３８１を設定し、その窓領域３８１内の画素の明
るさをＸ方向に加算し、一次元のデータを得る。これを
基に、この追跡における認識点（ｘ４、ｙ４）を求める
わけであるが、ｙ４の求め方については先に述べている
ので省略する。この時に、上記一次元データの様子（最
大値と平均値、所望の幅のピークを求めた時の閾値の高
さ）に応じて、この認識結果は信用できる、または怪し
いかもしれないなどの判断をつけ加えてゆく。
【００７５】このようにして追跡を進めてゆくが、ｎ番
目の点ｐｎ（ｘｎ、ｙｎ）を探す時には、ｎ−１、ｎ−
２、ｎ−３番目の３点を基に求めた近似直線を用いる。
そして、この３点の中に、上記のような怪しいかもしれ
ないという判断のついたものがあれば、その点は近似直
線算出の材料からはずし、代わりに更に１つ前の点（ｎ
−４番目）を用いる。ｘｎの決め方は、予め与えられた
パラメータをｘ（ｎ−１）に加えた、またはｘ（ｎ−
１）から減じた値としている。
目の点ｐｎ（ｘｎ、ｙｎ）を探す時には、ｎ−１、ｎ−
２、ｎ−３番目の３点を基に求めた近似直線を用いる。
そして、この３点の中に、上記のような怪しいかもしれ
ないという判断のついたものがあれば、その点は近似直
線算出の材料からはずし、代わりに更に１つ前の点（ｎ
−４番目）を用いる。ｘｎの決め方は、予め与えられた
パラメータをｘ（ｎ−１）に加えた、またはｘ（ｎ−
１）から減じた値としている。
【００７６】また、端点に近づいてゆくと、予め与えた
第２のパラメータに切り換え、点列の間隔を狭める。同
時に、窓領域３８１のＸ方向、Ｙ方向の大きさも、より
小さい値に切り換える。また、窓領域３８１が隣接する
ワイヤ像３０２を含んでしまいそうな時（これは、隣接
するワイヤ像用の窓領域がオーバーラップすることによ
って予測がつく）は、隣接するワイヤ像用の窓領域を削
ることによって、誤認識を防ぐ。最終的には、上記した
ような追跡がワイヤ像３０１の端点位置まで到達した
ら、追跡を停止する。
第２のパラメータに切り換え、点列の間隔を狭める。同
時に、窓領域３８１のＸ方向、Ｙ方向の大きさも、より
小さい値に切り換える。また、窓領域３８１が隣接する
ワイヤ像３０２を含んでしまいそうな時（これは、隣接
するワイヤ像用の窓領域がオーバーラップすることによ
って予測がつく）は、隣接するワイヤ像用の窓領域を削
ることによって、誤認識を防ぐ。最終的には、上記した
ような追跡がワイヤ像３０１の端点位置まで到達した
ら、追跡を停止する。
【００７７】このような追跡を、ＩＣペレット側、イン
ナーリード側それぞれの方向について行うことにより、
結果としてワイヤ像３０１を離散的な点列として認識で
きる。
ナーリード側それぞれの方向について行うことにより、
結果としてワイヤ像３０１を離散的な点列として認識で
きる。
【００７８】上記実施例で述べた方法の基本となってい
る窓領域内の加算値を基にワイヤ像の位置を認識すると
いう方法は、加算による積分効果によって外乱の影響を
極力減じ、認識の信頼性を高めていることが大きな特徴
であると言える。
る窓領域内の加算値を基にワイヤ像の位置を認識すると
いう方法は、加算による積分効果によって外乱の影響を
極力減じ、認識の信頼性を高めていることが大きな特徴
であると言える。
【００７９】反面、窓領域の加算方向の幅の内側で起こ
っている現象（切れ、曲り）については、やや感度が鈍
くなるが、ワイヤの性状からして、そのような急激な変
化が生ずる可能性は極めて少なく、実用上全く問題な
い。
っている現象（切れ、曲り）については、やや感度が鈍
くなるが、ワイヤの性状からして、そのような急激な変
化が生ずる可能性は極めて少なく、実用上全く問題な
い。
【００８０】上記したようにして得られた離散的な点列
でワイヤ像の形状を表現し、その形状を評価する際、そ
の表現の方法には次のようなものが考えられる。まず、
最も単純に折れ線状の線分と見なす方法は、各窓領域内
での点の認識（加算データからの認識）が高精度であ
り、しかも、比較点の間隔が粗い場合に有効である。何
故ならば、各々の点の信頼性が高いので、生のデータを
使っても問題がなく、点数が少ない場合に後述の近似式
を求めてもあまり意味がない。
でワイヤ像の形状を表現し、その形状を評価する際、そ
の表現の方法には次のようなものが考えられる。まず、
最も単純に折れ線状の線分と見なす方法は、各窓領域内
での点の認識（加算データからの認識）が高精度であ
り、しかも、比較点の間隔が粗い場合に有効である。何
故ならば、各々の点の信頼性が高いので、生のデータを
使っても問題がなく、点数が少ない場合に後述の近似式
を求めてもあまり意味がない。
【００８１】もう一つの表現の方法は、点列を曲線（三
〜四次式くらいがワイヤ像の形状を表現するには適切で
あることが実験的に分かっている）で近似する方法であ
り、これは点数が比較的多い（点の間隔が狭い）場合に
信頼性の高い近似が可能であり、これによって個々の点
の認識精度をカバーすることもできる。
〜四次式くらいがワイヤ像の形状を表現するには適切で
あることが実験的に分かっている）で近似する方法であ
り、これは点数が比較的多い（点の間隔が狭い）場合に
信頼性の高い近似が可能であり、これによって個々の点
の認識精度をカバーすることもできる。
【００８２】理想的には、点を密に、かつ、高精度に求
め、曲線近似表現することが望ましいが、求める点を増
すほど、また、個々の点の認識に高精度を求めるほど長
い処理時間を要するので、点の数、認識精度は処理時間
との兼ね合いで決める。
め、曲線近似表現することが望ましいが、求める点を増
すほど、また、個々の点の認識に高精度を求めるほど長
い処理時間を要するので、点の数、認識精度は処理時間
との兼ね合いで決める。
【００８３】個々の点の認識の精度について触れておく
と、図９を参照して説明したように閾値を変化させてゆ
く時の刻み幅が影響することが分かっている。この刻み
幅を小さくする程、精度は上がるが、処理時間が長くな
る。
と、図９を参照して説明したように閾値を変化させてゆ
く時の刻み幅が影響することが分かっている。この刻み
幅を小さくする程、精度は上がるが、処理時間が長くな
る。
【００８４】上記したような閾値によって得られる両端
の中央をその位置とする方法の他に、両端の間の加算値
の重心を求める方法や、理想とするワイヤ像のピークの
形状との一致度（相互相関係数など）が最も高い位置を
求める方法などもある。
の中央をその位置とする方法の他に、両端の間の加算値
の重心を求める方法や、理想とするワイヤ像のピークの
形状との一致度（相互相関係数など）が最も高い位置を
求める方法などもある。
【００８５】しかし、前者は、画素単位以下の値が求ま
るものの、ワイヤ像上での太さ方向の明度の分布が片側
に片寄っている場合などには精度が低下するという問題
がある。後者は、計算が複雑であり、処理時間が長くな
るなどの問題がある。
るものの、ワイヤ像上での太さ方向の明度の分布が片側
に片寄っている場合などには精度が低下するという問題
がある。後者は、計算が複雑であり、処理時間が長くな
るなどの問題がある。
【００８６】上記したようなピーク認識手法は、撮像の
倍率（ワイヤ像の太さが何画素分あるか）や、照明方法
（ワイヤ像がどのようなコントラストで撮像できるか）
とも大きな関連がある。
倍率（ワイヤ像の太さが何画素分あるか）や、照明方法
（ワイヤ像がどのようなコントラストで撮像できるか）
とも大きな関連がある。
【００８７】
【発明の効果】上述したように本発明のボンディングワ
イヤ形状認識方法によれば、ワイヤボンディング工程後
の半製品の画像からボンディングされたワイヤ像のみを
完全に抽出することができなくとも、また、ワイヤ像を
１画素ごとに追跡する処理が可能な程に安定なコントラ
ストをもった画像が得られなくても、画像処理によって
自動的にワイヤの形状を評価するに必要なだけの情報を
得ることが可能となる。
イヤ形状認識方法によれば、ワイヤボンディング工程後
の半製品の画像からボンディングされたワイヤ像のみを
完全に抽出することができなくとも、また、ワイヤ像を
１画素ごとに追跡する処理が可能な程に安定なコントラ
ストをもった画像が得られなくても、画像処理によって
自動的にワイヤの形状を評価するに必要なだけの情報を
得ることが可能となる。
【００８８】これによって、ワイヤボンディング工程後
の製品の出来映えの評価を自動化することができ、作業
能力の向上、評価の信頼性の向上、評価基準の均一化を
達成できる。
の製品の出来映えの評価を自動化することができ、作業
能力の向上、評価の信頼性の向上、評価基準の均一化を
達成できる。
【図１】本実施例のボンディングワイヤ形状認識方法の
一実施例で用いたハードウェアの構成例を示す図。
一実施例で用いたハードウェアの構成例を示す図。
【図２】図１中のワイヤボンディング後の半製品の一部
を示す側面図。
を示す側面図。
【図３】図２の半製品を撮像して得られた画像の一例を
示す図。
示す図。
【図４】本発明のボンディングワイヤ形状認識方法の一
実施例における画像プロセッサによるワイヤ像の追跡処
理の概要を示すフローチャート。
実施例における画像プロセッサによるワイヤ像の追跡処
理の概要を示すフローチャート。
【図５】図３の画像中に示すような短冊状の長方形の窓
領域内の各要素の明度を横方向に加算して得られた一次
元のデータの一例を示す図。
領域内の各要素の明度を横方向に加算して得られた一次
元のデータの一例を示す図。
【図６】図２の半製品を撮像して得られた画像の他の例
を簡略的に示す図。
を簡略的に示す図。
【図７】図２の半製品を撮像して得られた画像のさらに
他の例を簡略的に示す図。
他の例を簡略的に示す図。
【図８】図７に示した画像中に窓領域を設定いる際にオ
ーバーラップ部分を調整した場合の一例を示す図。
ーバーラップ部分を調整した場合の一例を示す図。
【図９】図５に示した一次元のデータを窓領域の長辺方
向および短辺方向に対応させてデータの分布を示す図。
向および短辺方向に対応させてデータの分布を示す図。
【図１０】図２の半製品を撮像して得られた画像の一例
を詳細に示す図。
を詳細に示す図。
【図１１】ワイヤボンディング後の形状を画像認識する
ために一般的に用いられるハードウェアの構成を示す
図。
ために一般的に用いられるハードウェアの構成を示す
図。
【図１２】図１１の構成によりワイヤボンディング後の
半製品を撮像して得られた生の画像の一例を示す図。
半製品を撮像して得られた生の画像の一例を示す図。
【図１３】図１２に示した生の画像の映像信号に対して
従来の方法により種々の処理を行うことに得られたワイ
ヤ像のみが残された画像の一例を示す図。
従来の方法により種々の処理を行うことに得られたワイ
ヤ像のみが残された画像の一例を示す図。
【図１４】従来考えられているワイヤ形状認識方法にお
いて画像の映像信号をＡ／Ｄ変換して画像メモリに格納
した場合の各画素の明度の分布例を示す図。
いて画像の映像信号をＡ／Ｄ変換して画像メモリに格納
した場合の各画素の明度の分布例を示す図。
１０…照明装置、１１…ボンディング後の半製品、１２
…ＣＣＤカメラ、１３…モニター、１７…モニタ・イン
ターフェイス、２１…画像処理装置、２２…カメラ・イ
ンターフェイス、２３…画像メモリ、２４…画像プロセ
ッサ、２５…ホストコンピュータ、３０、３０１、３０
２…ワイヤ像、３８、３８１、３８２…窓領域。
…ＣＣＤカメラ、１３…モニター、１７…モニタ・イン
ターフェイス、２１…画像処理装置、２２…カメラ・イ
ンターフェイス、２３…画像メモリ、２４…画像プロセ
ッサ、２５…ホストコンピュータ、３０、３０１、３０
２…ワイヤ像、３８、３８１、３８２…窓領域。
Claims (15)
- 【請求項１】 ワイヤボンディング後の物品を撮像装置
で撮像して得られた画像の映像信号に対して処理を行
い、画像上のワイヤ像の形状を認識する方法において、 上記画像上のワイヤ像を、前記画像の分解能よりも粗い
間隔で離散的な点列として認識し、上記離散的な点列に
よって前記ワイヤ像の形状を表現すると共に、 前記離散的な点列を構成する各点のうちの少なくとも１
点は、前記画像上のワイヤ像とほぼ平行な方向に前記画
像上の複数の隣接する画素の明るさを加算した値の極値
から、前記ほぼ平行な方向に直交する方向の座標値が求
められており、 前記加算の範囲の中央値を前記ほぼ平行な方向の座標値
としていること を特徴とするボンディングワイヤ形状認
識方法。 - 【請求項２】 請求項１記載のボンディングワイヤ形状
認識方法において、 前記離散的な点列よりなる折れ線状の線分を前記ワイヤ
像の形状と見做すことを特徴とするボンディングワイヤ
形状認識方法。 - 【請求項３】 請求項１記載のボンディングワイヤ形状
認識方法において、 前記離散的な点列から求めた近似曲線分を前記ワイヤ像
の形状と見做すことを特徴とするボンディングワイヤ形
状認識方法。 - 【請求項４】 請求項１乃至３のいずれか１項に記載の
ボンディングワイヤ形状認識方法において、 前記離散的な点列は、前記ワイヤ像のボンディング接合
部付近においてそれ以外の部分よりも狭い間隔をもって
構成されることを特徴とするボンディングワイヤ形状認
識方法。 - 【請求項５】 請求項１乃至４のいずれか１項に記載の
ボンディングワイヤ形状認識方法において、 前記離散的な点列を構成する各点を求める順序は、前記
ワイヤ像の中央部付近を開始点とし、ワイヤ像の端部を
向って進んでいくことを特徴とするボンディングワイヤ
形状認識方法。 - 【請求項６】 請求項１記載のボンディングワイヤ形状
認識方法において、 前記加算した値の極値を求めるための前記ほぼ平行な方
向に直交する方向の範囲は、前記離散的な点列を構成す
る他の複数の点を基に得られる近似直線または近似曲線
が前記加算の範囲の中央値においてとる値を中心として
いることを特徴とするボンディングワイヤ形状認識方
法。 - 【請求項７】 請求項６記載のボンディングワイヤ形状
認識方法において、 前記加算した値の極値を求めるための範囲の幅は、前記
離散的な点列の間隔の関数となる値であることを特徴と
するボンディングワイヤ形状認識方法。 - 【請求項８】 請求項６または７記載のボンディングワ
イヤ形状認識方法において、 前記加算した値の極値を求めるための範囲の幅は、前記
ほぼ平行な方向の傾きと前記複数の点を基に得られる近
似直線または近似曲線の傾きとがなす角度の関数となる
値であることを特徴とするボンディングワイヤ形状認識
方法。 - 【請求項９】 請求項６乃至８のいずれか１項に記載の
ボンディングワイヤ形状認識方法において、 前記加算した値の極値を求めるための範囲の幅は、前記
近似直線または近似曲線の相関係数の関数となる値であ
ることを特徴とするボンディングワイヤ形状認識方法。 - 【請求項１０】 請求項６乃至９のいずれか１項に記載
のボンディングワイヤ形状認識方法において、 前記加算した値の極値を求めるための範囲の幅は、前記
加算の範囲の広さの関数となる値であることを特徴とす
るボンディングワイヤ形状認識方法。 - 【請求項１１】 請求項１乃至１０のいずれか１項に記
載のボンディングワイヤ形状認識方法において、 前記画像上のワイヤ像について前記加算した値の極値を
求めるための範囲の幅は、上記ワイヤ像に対して隣接す
る他のワイヤ像についてそれとほぼ平行な方向に前記画
像上の複数の隣接する画素の明るさを加算した値の極値
を求めるための範囲との重なり部分が小さくなるように
狭められることを特徴とするボンディングワイヤ形状認
識方法。 - 【請求項１２】 請求項１記載のボンディングワイヤ形
状認識方法において、 前記ほぼ平行な方向に直交する方向の座標値は、前記加
算した値の極値を含み、ある閾値と上記極値との間の値
が、前記ワイヤ像の太さに相当する数以上連続している
領域の中央値であることを特徴とするボンディングワイ
ヤ形状認識方法。 - 【請求項１３】 請求項１２記載のボンディングワイヤ
形状認識方法において、 前記ワイヤ像の太さに相当する数は、前記ほぼ平行な方
向の傾きと前記複数の点を基に得られる近似直線または
近似曲線の傾きとがなす角度の関数となる値であること
を特徴とするボンディングワイヤ形状認識方法。 - 【請求項１４】 請求項１記載のボンディングワイヤ形
状認識方法において、 前記加算した値の極値を求めるための前記ほぼ平行な方
向に直交する方向の範囲内における前記加算した値の最
大値と平均値との差異または比率が、予め定められた値
よりも小さい場合には、その部位における前記点を求め
る操作を放棄することを特徴とするボンディングワイヤ
形状認識方法。 - 【請求項１５】 請求項１２記載のボンディングワイヤ
形状認識方法において、 前記ほぼ平行な方向に直交する方向の座標値を求めるた
めのある閾値の前記隣接する点間での差異が、予め定め
られた値よりも大きい場合には、前記ワイヤ像は前記隣
接する点付近で断線していると判断することを特徴とす
るボンディングワイヤ形状認識方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11491393A JP3338122B2 (ja) | 1993-05-17 | 1993-05-17 | ボンディングワイヤ形状認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11491393A JP3338122B2 (ja) | 1993-05-17 | 1993-05-17 | ボンディングワイヤ形状認識方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06323822A JPH06323822A (ja) | 1994-11-25 |
| JP3338122B2 true JP3338122B2 (ja) | 2002-10-28 |
Family
ID=14649770
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11491393A Expired - Fee Related JP3338122B2 (ja) | 1993-05-17 | 1993-05-17 | ボンディングワイヤ形状認識方法 |
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| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3338122B2 (ja) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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