JP4453503B2 - 基板検査装置および基板検査方法並びに基板検査装置の検査ロジック生成装置および検査ロジック生成方法 - Google Patents

Description

本発明は、基板検査装置で用いられる検査ロジックを自動生成するための技術に関する。

従来より、多数の電子部品が実装されたプリント基板の実装品質を検査するための基板検査装置が提案されている。この種のプリント基板において「電子部品の電極部とランドを半田付けした際の半田盛りの形状」を半田フィレットと呼ぶが、電子部品の電極部の濡れ上がりによっては、半田フィレットが形成されているように見えて、実は電子部品と半田フィレットが未接触な場合もある。よって、半田付けの良否を検査するには、自由曲線からなる半田フィレットの形状を正確に捉える必要がある。

しかしながら、従前の基板検査装置では、モノクロ（単色）単一照明を光源に用いていたために、半田フィレットの３次元形状を画像解析するのが困難であった。それゆえ、半田付けの良否を判定することができず、基板検査装置として実用に耐えるものではなかった。

このような課題を解決するため、本出願人は、図１３に示す方式の基板検査装置を提案した（特許文献１参照）。この方式は３色光源カラーハイライト方式（もしくは単にカラーハイライト方式）とよばれるもので、複数の色の光源で検査対象を照らすことによって半田フィレットの３次元形状を疑似カラー画像として得る技術である。

プリント基板の自動検査の実用化は、実質、このカラーハイライト方式技術の登場以降であると言われている。特に、電子部品が小型化する現在では、半田フィレット形状を目視で判別することも困難であり、カラーハイライト方式の基板検査装置なしでは基板検査が成り立たないと言うこともできる。

図１３に示すように、カラーハイライト方式の基板検査装置は、基板１１０上の検査対象１０７に異なる入射角で三原色光を照射する投光部１０５と、検査対象１０７からの反射光を撮像する撮像部１０６と、を備える。この投光部１０５は、異なる径を有し、かつ制御処理部からの制御信号に基づき赤色光、緑色光、青色光を同時に照射する３個の円環状光源１１１，１１２，１１３により構成されている。各光源１１１，１１２，１１３は、検査対象１０７の真上位置に中心を合わせ、かつ検査対象１０７から見て異なる仰角に対応する方向に配置されている。

かかる構成の投光部１０５で検査対象（半田フィレット）１０７を照射すると、撮像部１０６には、検査対象１０７の表面の傾斜に応じた色の光が入射する。よって、図１４に示すように、電子部品の半田付けが良好であるとき／部品が欠落しているとき／半田不足の状態であるときなど、半田フィレットの形状に応じて、撮像画像の色彩パターンに明確な差異が現れる。これにより、半田フィレットの３次元形状を画像解析するのが容易になり、電子部品の有無や半田付けの良否を正確に判定することができるようになる。

カラーハイライト方式の基板検査装置では、「あるべき良品の色」や「あるべき不良品の色」を表す色パラメータ（色条件）を予め設定しておき、検査画像の中から色パラメータに該当する色領域を抽出し、その抽出された領域のもつ種々の特徴量（例えば、面積や長さ）に基づいて良否の判定を行う。したがって、実際の検査に先立ち、検査に用いる色
パラメータ、特徴量の種類、良品と不良品とを切り分けるための判定条件（たとえば、しきい値）などを設定しておく必要がある。この色パラメータ、特徴量および判定条件を合わせて検査ロジックもしくは検査パラメータと呼び、また検査ロジックを設定・調整することを一般にティーチングと呼ぶ。

検査精度を向上するためには、良品の示す特徴量と不良品の示す特徴量との間に有意かつ明確な差異が現れるように色パラメータを設定することが肝要である。すなわち、色パラメータのティーチングの善し悪しが検査精度を直接左右すると言える。

そこで本出願人は、図１５に示すように、カラーハイライト方式における色パラメータの設定を支援するためのツールを提案している（特許文献２参照）。このツールでは、色パラメータとして、赤、緑、青の各色相比ＲＯＰ、ＧＯＰ、ＢＯＰおよび明度データＢＲＴのそれぞれの上限値および下限値の設定が可能である。図１５の入力画面には、色パラメータの設定値を入力するための色パラメータ設定部１２７とともに、設定された各色パラメータにより抽出される色彩の範囲を表示するための設定範囲表示部１２８が設けられている。この設定範囲表示部１２８には、所定の明度の下で得られるすべての色彩を示した色合い図１３４が表示されており、オペレータが各色パラメータの上限値、下限値を設定すると、色合い図１３４上には、設定された色パラメータにより抽出される色彩を囲むような確認領域１３５が表示される。また、２値化表示ボタン１２９を押すと、現在の色パラメータによる抽出結果が二値画像で表示される。このツールによれば、オペレータは、確認領域１３５や二値画像を見ながら、適切な抽出結果が得られるまで色パラメータの追い込みを行うことができる。
特開平２−７８９３７号公報 特開平９−１４５６３３号公報

基板検査装置は、プリント基板の実装品質について一度に複数の検査項目を高速かつ正確に検査することが出来るという利点がある。ただし、基板検査装置の実稼動にあたっては、個別の検査対象に合わせて検査ロジック各々のティーチングを行い、不良品の見逃しがなく、かつ、良品を不良品と判定してしまう過検出が許容値（あらかじめ想定する値）以下に抑え込めるまで、判定精度を十分に高めなければならない。

ところが、カラーハイライト方式の基板検査装置では、実用に耐え得る高度な基板検査が可能な反面、不良品の見逃しと過検出を目標値まで抑え込むためのティーチングが難しい。上述した色パラメータ設定支援ツールを利用したとしても、結局、色パラメータの追い込みはオペレータの経験と勘に頼る部分が大きいため、設定ミスの発生は避けられない。しかも、どれだけ優れたオペレータでも試行錯誤的に調整を繰り返さなければならず、非効率的であり、多大な労力と調整時間を要してしまうという問題がある。

また最近では、高密度実装が進み、部品間の距離が狭まってきているが、これに起因して次のような問題が生じている。たとえば図１６に示すように、検査対象部品１４０のそばに大きな部品１４１が存在すると、３つの光源１１１，１１２，１１３のうち最も入射角の大きな（仰角の小さな）光源１１３からの光（本例では青色光）が部品１４１に遮られる。そうすると、青色光が検査対象部品１４０に当たらないため、半田フィレット形状を正確に反映した色彩パターンが得られない。

図１７の上段に、不良品（半田不足）、良品（青色光が遮られているもの）、良品（遮光がないもの）、不良品（半田過多）それぞれの半田フィレットの形状（側面図）を示し、中段に各半田フィレットを撮像して得た色彩パターン（上視図）を示す。通常は、良品
の半田フィレットでは青系色の領域が大きくなり、不良品の半田フィレットでは青系色の領域が小さくなる傾向にあるため、下段のように青系色の画素領域だけを抽出し、その画素領域の大きさ（面積や長さなど）を比べれば、半田フィレットの良否判定を行うことができる。しかしながら、青色光が遮られた半田フィレットでは、たとえ良品であっても青系色の画素領域が非常に小さくなり、不良品との判別をつけづらい。

図１８は、良品、不良品それぞれの青系色の画素領域の面積をヒストグラムにしたものである。青色光が遮られた良品の度数分布が不良品の度数分布と重なってしまうことがわかる。どのような検査であっても不良品の流出は絶対に許されないため、不良品と良品との切り分けが難しい場合は、しきい値を図１８のように設定し、過検出の発生を許容せざるを得ない。しかし、これでは過検出が頻発し、良品を不良品として廃棄するロスコストが増えたり、不良品の目視による再検査が必要となるなど、検査を自動化するメリットがなくなってしまう。

本発明は上記実情に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、高密度実装基板における半田フィレットの良否判定を高精度に行うことのできる技術を提供することにある。

本発明のさらなる目的は、高密度実装基板における半田フィレット検査で用いられるパラメータを自動生成可能な技術を提供することである。

本発明の基板検査装置は、以下に述べる基板検査方法によって半田フィレットの良否判定を行う。

まず、投光手段によって、基板上の検査対象部品に異なる入射角で複数の色の光を照射し、撮像手段によって、その反射光を撮像して検査画像を取得する。入射角とは光と基板の法線（撮像手段の光軸）とのなす角であり、基板（部品）から見た仰角が大きい光源からの光ほど入射角は小さい。検査画像の半田部分には、半田フィレットの傾斜角に応じた色彩パターンが現れる。

基板検査装置は検査ロジックを記憶する記憶部を有する。詳しくは、記憶部は、入射角が最も大きい光の色成分を含む画素を抽出するための第１色条件、および、前記第１色条件を満足する画素領域がもつ第１特徴量に関して、良品の過検出は排除し且つ不良品の見逃しは許容する値に設定された第１判定条件を含む第１ロジック、並びに、入射角が最も小さい光の色成分を含む画素を抽出するための第２色条件、および、前記第２色条件を満足する画素領域がもつ第２特徴量に関して、前記第１ロジックで見逃され得る不良品の見逃しは排除する値に設定された第２判定条件を含む第２ロジックを記憶している。

半田フィレット検査を行う際には、記憶部から第１ロジックおよび第２ロジックが読み込まれる。

そしてまず、基板検査装置の第１検査手段が、第１ロジックに従って、前記検査画像の半田部分から前記第１色条件を満足する第１画素領域を抽出して、前記第１画素領域のもつ第１特徴量が前記第１判定条件を満足するか判定する。

ここで、第１色条件は入射角が最も大きい光の色成分を含む画素を抽出するものであることから、第１画素領域は、良品では大きく（広く）、不良品では小さく（狭く）なる傾向にある。よって、第１特徴量としては、画素領域の大きさを表す量を採用するとよい。たとえば、第１画素領域を構成するラインのうち、所定幅以上の画素数をもつラインの本
数を第１特徴量とすることが好ましい。この特徴量は、画素領域の固まりの大きさを反映した量といえる。また、第１特徴量として第１画素領域の面積（画素数）を用いてもよい。

高密度実装基板では、入射角の最も大きい光は他の部品で遮られる可能性がある。その場合、正しい色彩パターンが得られず、良品であっても第１画素領域が不良品並に小さくなる。しかし、第１判定条件は良品の過検出を排除する値に設定されているので、良品であれば必ず判定結果が真となる。なお、入射角の最も大きい光が遮られた良品における場合と同等の大きさの第１画素領域をもつ不良品は、第１ロジックでは見逃される（判定結果が真となる）。

次に、基板検査装置の第２検査手段が、第２ロジックに従って、前記検査画像の半田部分から前記第２色条件を満足する第２画素領域を抽出して、前記第２画素領域のもつ第２特徴量が前記第２判定条件を満足するか判定する。

ここで、第２色条件は入射角が最も小さい光の色成分を含む画素を抽出するものであることから、第２画素領域は、良品では小さく（狭く）、不良品では大きく（広く）なる傾向にある。よって、第２特徴量も、第１特徴量と同様、画素領域の大きさを表す量を採用するとよい。なお、半田の不良には、半田なし、半田不足、半田過多など様々な形態があり、それぞれ第２画素領域の現れ方もまちまちである。よって、第２画素領域の構成画素が固まっていても離散していても同様の値が得られるという点で、第２特徴量として第２画素領域の面積（画素数）を採用することが好ましい。また、面積を用いた場合には、検査ロジック（第２判定条件）の生成が簡単になるという利点もある。

第２画素領域の大きさは、入射角の最も大きい光が他の部品に遮られていても何ら影響を受けない。よって、第１ロジックで見逃される不良品と、入射角の最も大きい光が遮られた良品とのあいだに、第２特徴量の有意かつ明確な差異を見出すことが可能である。言い換えれば、第１ロジックで見逃され得る不良品を排除する値に第２判定条件を設定することが可能であり、この第２判定条件を用いれば少なくとも、第１ロジックにおいて良品と判定された部品の中から、見逃された不良品を除くことができる。

そして、基板検査装置の判定手段は、前記第１ロジックおよび第２ロジックの判定結果が共に真の場合に前記検査対象部品を良品と判定する。これにより、入射角の最も大きい光が他の部品に遮られていたとしても、良品は良品と判定され、且つ、不良品の見逃しは排除されるので、高密度実装基板における半田フィレットについての高精度な良否判定を実現することができる。

上記第１ロジックおよび第２ロジックからなる検査ロジックは、本発明の検査ロジック生成装置によって自動生成される。検査ロジック生成装置は、画像取得手段、第１画素領域抽出手段、第１特徴量ヒストグラム生成手段、第１判定条件決定手段、特定不良品画像選出手段、第２画素領域抽出手段、第２特徴量ヒストグラム生成手段、第２判定条件決定手段、検査ロジック生成手段を有し、これらの機能は情報処理装置のプログラムによって実現される。

本発明の検査ロジック生成装置では、まず、画像取得手段が、半田付けの良好な部品を撮像して得られた複数の良品画像と半田付けの不良な部品を撮像して得られた複数の不良品画像とを取得する。

そして、第１画素領域抽出手段が、入射角が最も大きい光の色成分を含む画素を抽出するための第１色条件を用いて、前記良品画像および不良品画像のそれぞれから第１画素領
域を抽出し、第１特徴量ヒストグラム生成手段が、それぞれの第１画素領域がもつ第１特徴量について第１特徴量ヒストグラムを作成し、第１判定条件決定手段が、前記第１特徴量ヒストグラムにおいて前記良品画像の度数分布のすべてを内包するように第１判定条件を決定する。これにより、良品の過検出は排除し且つ不良品の見逃しは許容する値をもつ第１判定条件を生成することができる。

ここで、第１特徴量として、「第１画素領域を構成するラインのうち、所定幅以上の画素数をもつラインの本数」を採用した場合には、次の手順で「幅」および「本数のしきい値」の最適解を探索するとよい。

まず、第１判定条件決定手段が、ラインの幅を任意に設定する。そして、前記良品画像および不良品画像それぞれの第１画素領域における前記幅以上の画素数をもつラインの本数について前記第１特徴量ヒストグラム生成手段に第１特徴量ヒストグラムを作成させ、前記良品画像の度数分布の下限よりも小さなにしきい値を設定し、そのしきい値による前記良品画像と前記不良品画像の分離度を算出する。

第１判定条件決定手段は、「幅」の設定値を変えながら、上述した一連の探索処理を繰り返すことによって、分離度が最大となる幅を決定し、決定された「幅」および「その幅におけるしきい値」を前記第１判定条件とする。これにより、自動的に第１判定条件の最適解を求めることができる。

良品画像と不良品画像の分離度としては、種々の量を採用できるが、前記しきい値を超える度数の不良品画像の数に基づいて算出される量であることが好ましい。このような分離度を採用すれば、第１ロジックで見逃される不良品の数を少なくすることができ、最終的な判定精度の向上につながる。たとえば、単純に、しきい値を超える度数の不良品画像の数を分離度として採用してもよいし、その数の関数を分離度としてもよい。また、良品画像の度数分布の下限値と、しきい値以下の不良品画像の度数分布の上限値とのあいだの距離や、良品画像の度数分布のピーク値と不良品画像の度数分布のピーク値とのあいだの距離などを考慮することも好ましい。

第１判定条件が決定したら、特定不良品画像選出手段が、前記不良品画像の中から前記第１判定条件を満足する度数のものを特定不良品画像として選び出す。つまり、特定不良品画像とは、第１ロジックで見逃され得る不良品に対応している。

続いて、第２画素領域抽出手段が、入射角が最も小さい光の色成分を含む画素を抽出するための第２色条件を用いて、前記良品画像および前記特定不良品画像のそれぞれから第２画素領域を抽出し、第２特徴量ヒストグラム生成手段が、それぞれの第２画素領域がもつ第２特徴量について第２特徴量ヒストグラムを作成し、第２判定条件決定手段が、前記第２特徴量ヒストグラムの度数分布に基づいて、前記特定不良品画像の第２特徴量から前記良品画像の第２特徴量を分離するための第２判定条件を決定する。このように、第２判定条件の基準となる教師画像を、良品画像と特定不良品画像に限ったことにより、第１ロジックで見逃され得る不良品（特定不良品）の見逃しを排除する値をもつ第２判定条件を生成することができる。

ここで、第２特徴量として、第２画素領域の面積を採用した場合には、上述したような探索処理が不要となるため、第２判定条件の決定処理が簡単になる。なお、第２特徴量として、「第２画素領域を構成するラインのうち、所定幅以上の画素数をもつラインの本数」を採用し、上述した探索処理に準じた手順で「幅」および「本数のしきい値」の最適解を探索することも可能である。

第１および第２判定条件が決定したら、検査ロジック生成手段が、検査対象部品を撮像して得られた検査画像から前記第１色条件を満足する画素領域を抽出して、その画素領域のもつ第１特徴量が前記第１判定条件を満足するか判定する第１ロジックと、前記検査画像から前記第２色条件を満たす画素領域を抽出して、その画素領域のもつ第２特徴量が前記第２判定条件を満足するか判定する第２ロジックとからなり、前記第１ロジックおよび第２ロジックの判定結果が共に真の場合に前記検査対象部品を良品と判定する検査ロジックを生成する。この検査ロジックは基板検査装置に渡され、半田フィレット検査に供される。

なお、本発明は、上記処理の少なくとも一部を含む基板検査装置の基板検査方法もしくは検査ロジック生成方法、または、かかる方法を実現するためのプログラムとして捉えることができる。また、本発明は、上記処理を実行する手段の少なくとも一部を有する基板検査装置または基板検査装置の検査ロジック生成装置として捉えることもできる。上記手段および処理の各々は可能な限り互いに組み合わせて本発明を構成することができる。

本発明の基板検査装置によれば、高密度実装基板における半田フィレットの良否判定を高精度に行うことができる。また、本発明の検査ロジック生成装置によれば、基板検査装置に用いられるパラメータ、特に高密度実装基板における半田フィレット検査で用いられる検査ロジックを自動生成することができ、ティーチング作業の軽減、さらにはティーチングの自動化を図ることが可能となる。

以下に図面を参照して、この発明の好適な実施の形態を例示的に詳しく説明する。

（基板検査システムの構成）
図１は、本発明の実施形態に係る基板検査システムのハードウェア構成を示している。

基板検査システムは、基板検査処理を実行する基板検査装置１と、この基板検査装置１の基板検査処理において用いられる検査ロジック（パラメータ）を自動生成する検査ロジック生成装置２とから構成される。基板検査装置１と検査ロジック生成装置２は、有線もしくは無線のネットワーク、または、ＭＯやＤＶＤなどの記録媒体を介して、画像やパラメータなどの電子データの受け渡しを行うことができる。なお、本実施形態では基板検査装置１と検査ロジック生成装置２が別体構成となっているが、基板検査装置本体に検査ロジック生成装置の機能を組み込んで一体構成とすることも可能である。

（基板検査装置の構成）
基板検査装置１は、カラーハイライト方式により基板２０上の実装部品２１の実装品質（半田付け状態など）を自動検査する装置である。基板検査装置１は、概略、Ｘステージ２２、Ｙステージ２３、投光部２４、撮像部２５、制御処理部２６を備えている。

Ｘステージ２２およびＹステージ２３は、それぞれ制御処理部２６からの制御信号に基づいて動作するモータ（図示せず）を備える。これらモータの駆動によりＸステージ２２が投光部２４および撮像部２５をＸ軸方向へ移動させ、またＹステージ２３が基板２０を支持するコンベヤ２７をＹ軸方向へ移動させる。

投光部２４は、異なる径を有しかつ制御処理部２６からの制御信号に基づき赤色光，緑色光，青色光を同時に照射する３個の円環状光源２８，２９，３０により構成されている。各光源２８，２９，３０は、観測位置の真上位置に中心を合わせかつ観測位置から見て異なる仰角に対応する方向に配置されている。かかる配置により、投光部２４は基板２０
上の実装部品２１に異なる入射角で複数の色の光（本実施形態では、Ｒ，Ｇ，Ｂの３色）を照射する。

撮像部２５はカラーカメラであって、観測位置の真上位置に下方に向けて位置決めしてある。これにより基板表面の反射光が撮像部２５により撮像され、三原色のカラー信号Ｒ，Ｇ，Ｂに変換されて制御処理部２６へ供給される。

制御処理部２６は、Ａ／Ｄ変換部３３、画像処理部３４、検査ロジック記憶部３５、判定部３６、撮像コントローラ３１、ＸＹステージコントローラ３７、メモリ３８、制御部（ＣＰＵ）３９、記憶部３２、入力部４０、表示部４１、プリンタ４２、通信Ｉ／Ｆ４３などで構成される。

Ａ／Ｄ変換部３３は、撮像部２５からのカラー信号Ｒ，Ｇ，Ｂを入力してディジタル信号に変換する回路である。各色相毎のディジタル量の濃淡画像データは、メモリ３８内の画像データ格納エリアへと転送される。

撮像コントローラ３１は、制御部３９と投光部２４および撮像部２５とを接続するインターフェイスなどを備える回路であり、制御部３９の出力に基づき投光部２４の各光源２８，２９，３０の光量を調整したり、撮像部２５の各色相光出力の相互バランスを保つなどの制御を行う。

ＸＹステージコントローラ３７は制御部３９とＸステージ２２およびＹステージ２３とを接続するインターフェイスなどを備える回路であり、制御部３９の出力に基づきＸステージ２２およびＹステージ２３の駆動を制御する。

検査ロジック記憶部３５は、基板検査処理に用いられる検査ロジックを記憶する記憶部である。基板検査装置１では、半田形状を検査するフィレット検査や部品の欠落を検査する欠落検査など、複数種類の検査処理を行うことができる。検査ロジックは、検査の種類ごとに用意されるものであって、画像から所定の色彩パターン（画素領域）を抽出するための色パラメータ（色条件）、その色彩パターンから抽出する特徴量の種類、その特徴量に関する良否の判定条件などから構成される。

画像処理部３４は、基板２０上の部品２１を撮像して得られた画像から色パラメータを満たす領域を抽出する処理、および、抽出された領域から所定の特徴量を算出する処理を実行する回路である。判定部３６は、画像処理部３４で算出された特徴量を受け取り、その特徴量が所定の判定条件を満たすか否かで部品の実装状態の良否を判定する処理を実行する回路である。

入力部４０は、操作情報や基板２０に関するデータなどを入力するのに必要なキーボードやマウスなどから構成されている。入力されたデータは制御部３９へ供給される。通信Ｉ／Ｆ４３は、検査ロジック生成装置２や他の外部装置などとの間でデータの送受信を行うためのものである。

制御部（ＣＰＵ）３９は、各種演算処理や制御処理を実行する回路である。記憶部３２は、ハードディスクやメモリから構成される記憶装置であって、制御部３９にて実行されるプログラムの他、基板のＣＡＤ情報、基板検査処理の判定結果などが格納される。

図２に基板検査装置１の機能構成を示す。基板検査装置１は、指示情報受付機能１０、基板搬入機能１１、ＣＡＤ情報読込機能１２、ステージ操作機能１３、撮像機能１４、検査ロジック読込機能１５、検査機能１６、判定結果書込機能１７、基板搬出機能１８を有
する。また、検査機能１６は、半田領域抽出機能１６ａ、第１検査機能１６ｂ、第２検査機能１６ｃ、判定機能１６ｄから構成される。これらの機能は、制御部３９が記憶部３２に格納されたプログラムに従って上記ハードウェアを制御することによって実現されるものである。また、記憶部３２の内部には、ＣＡＤ情報を記憶するＣＡＤ情報記憶部３２ａと判定結果を記憶する判定結果記憶部３２ｂが設けられている。

（基板検査処理）
次に、上記基板検査装置１における基板検査処理について述べる。ここでは、基板検査処理の一例として、高密度実装基板に対応した半田フィレット検査を説明する。半田フィレット検査とは、半田フィレットの形状が良好か否かを判定する処理である。

図３（ａ）に示すように、良品の半田フィレットでは、部品２１から基板２０上のランドにかけて山の裾野のような広い傾斜面が形成される。これに対し、半田不足が起こると傾斜面の面積が小さくなり、逆に半田過多の場合には半田フィレットがランド上に盛り上がった形状となる。

これらの半田フィレットを基板検査装置１で撮像すると、それぞれ図３（ｂ）に示すような画像（色彩パターン）が得られる。赤色，緑色，青色の照射光はそれぞれ異なる角度で半田フィレットに入射するため、半田フィレットの傾斜に応じて撮像部２５に入射する反射光の色相が変化する。つまり、傾斜の急な部分では入射角度の最も浅い青色光の反射光が支配的となるのに対し、傾斜がほとんどない部分では赤色光の反射光が支配的となる。

したがって、通常は、良品の半田フィレットでは青系色の画素領域が大きく、赤系色の画素領域が小さくなり、不良品の半田フィレットでは逆に青系色の画素領域が小さく、赤系色の画素領域が大きくなるのである。ただし、他の部品により青色光が遮られた半田フィレットでは、たとえ良品であっても青系色の画素領域が不良品並に小さくなる（赤系色の画素領域には影響がない）。

本実施形態のフィレット検査では、このような色彩パターンの傾向を利用し、青色領域の大きさに基づき良否判定を行う第１ロジックと、赤色領域の大きさに基づき良否判定を行う第２ロジックとを組み合わせることによって、高密度実装に対応したフィレット検査を実現する。以下、図４のフローチャートに沿って、フィレット検査の処理の流れを具体的に説明する。

指示情報受付機能１０は、基板検査の実行を指示する指示情報が入力されるまで待ち状態にある（ステップＳ１００；ＮＯ、ステップＳ１０１）。入力部４０の操作により、もしくは、通信Ｉ／Ｆ４３を介して外部機器から指示情報が入力されると、指示情報受付機能１０が指示情報を、基板搬入機能１１、ＣＡＤ情報読込機能１２および検査ロジック読込機能１５に送る（ステップＳ１００；ＹＥＳ）。この指示情報には検査対象となる基板の情報（型番など）が含まれている。

検査ロジック読込機能１５は、基板の型番に対応する検査ロジックを検査ロジック記憶部３５から読み込む（ステップＳ１０２）。ここではフィレット検査用の検査ロジックが読み込まれる。

本実施形態の検査ロジックは第１ロジックと第２ロジックとから構成される。第１ロジックには、入射角が最も大きい光の色成分を含む画素（つまり、青系色の画素）を抽出するための第１色パラメータ（第１色条件）、および、幅としきい値からなる第１判定条件が含まれる。また、第２ロジックには、入射角が最も小さい光の色成分を含む画素（つま
り、赤系色の画素）を抽出するための第２色パラメータ（第２色条件）、および、しきい値からなる第２判定条件が含まれている。

基板搬入機能１１は、指示情報に基づいてプリント基板搬入部から検査対象となる基板２０をコンベヤ２７上に搬入し（ステップＳ１０３）、ＣＡＤ情報読込機能１２は、基板の型番に対応するＣＡＤ情報をＣＡＤ情報記憶部３２ａから読み込む（ステップＳ１０４）。

次に、ステージ操作機能１３は、読み込まれたＣＡＤ情報から基板２０の寸法、形状、部品の配置などの情報を得て、基板２０上に実装された複数の部品２１が順に観測位置（撮像位置）に位置合わせされるように、ＸＹステージコントローラ３７を介してＸステージ２２およびＹステージ２３を操作する（ステップＳ１０５）。

一方、撮像機能１４は、撮像コントローラ３１を介して投光部２４の３個の光源２８，２９，３０を発光させ、赤色、緑色、青色の光を同時に基板２０上に照射する。また、撮像機能１４は、撮像コントローラ３１を介して撮像部２５を制御し、ステージ２２，２３の操作に同期して基板２０上の部品２１を撮像する（ステップＳ１０６）。撮像された画像はメモリ３８に取り込まれる。

検査機能１６では、半田領域抽出機能１６ａが、画像処理部３４によって撮像画像から半田領域を抽出する（ステップＳ１０７）。半田領域の抽出はたとえばテンプレートマッチングにより自動で行うことができる。

続いて、第１検査機能１６ｂが、第１ロジックに従って、抽出された半田領域から第１色パラメータを満足する第１画素領域を抽出する（ステップＳ１０８）。ここで用いられる第１色パラメータは、青色の彩度の下限と上限、および、明度の下限と上限の４つの値で構成されている。第１検査機能１６ｂは、二値化処理によって、第１色パラメータで定義された色範囲内に含まれる画素を白画素に、それ以外の画素を黒画素に変換する。図３（ｃ）は、二値化後の半田領域を示している。第１色パラメータで二値化することにより、半田領域中の青系色の第１画素領域のみが白画素として抽出されていることがわかる。

次に、第１検査機能１６ｂは、画像処理部３４にて、第１画素領域（白画素領域）の特徴量を抽出する（ステップＳ１０９）。ここでは図５に示すように、特徴量として、第１画素領域を構成するラインのうち、第１判定条件で規定された幅（以下、「規定幅」と呼ぶ）以上の画素数をもつラインの本数（以下、「規定幅ライン数」と呼ぶ）が算出される。図５の例では、良品の第１画素領域から「４本」、不良品の第１画素領域から「１本」という特徴量が抽出されている。この特徴量は画素領域の固まりの大きさを反映しており、良品画像における青系色領域を見分けるのに適している。なお、説明をわかりやすくするために図５では１０×１０画素の画像を例示したが、実際の検査では数十×数十〜百数十×百数十程度の画像が用いられる。

次に、第１検査機能１６ｂは、第１画素領域の規定幅ライン数を判定部３６に引き渡し、判定部３６にて第１画素領域の規定幅ライン数と第１判定条件に含まれるしきい値とを比較する（ステップＳ１１０）。規定幅ライン数がしきい値を超えた場合には「真」と判定され、しきい値以下の場合には「偽」と判定される。たとえば、しきい値が「３本」であれば、図５の良品は「真」、不良品は「偽」という判定結果が得られる。

本実施形態では、第１判定条件の規定幅としきい値とが、良品の過検出は排除し且つ不良品の見逃しは許容する値に予め設定されている（具体的な設定方法については後述する）。技術常識的には、検査に用いられる判定条件は良品の過検出は許容し且つ不良品の見
逃しは排除する値に設定されるものであるが、本実施形態ではあえてその逆の設定を採用している。これにより、図３（ｄ）に示すように、遮光の有無に拘わらず、良品であれば必ず第１ロジックの判定結果が「真」となる。なお、左から２番目の不良品は、遮光ありの良品と同等の大きさの第１画素領域をもつため、その判定結果は「真」となり、不良品の見逃しが起こる。この見逃し不良品を排除するために、第１ロジックで「真」と判定された画像は、第２ロジックにかけられることとなる（ステップＳ１１０；ＹＥＳ）。

第２検査機能１６ｃは、第２ロジックに従って、半田領域から第２色パラメータを満足する第２画素領域を抽出する（ステップＳ１１１）。ここで用いられる第２色パラメータは、赤色の彩度の下限と上限、および、明度の下限と上限の４つの値で構成されている。第２検査機能１６ｃは、二値化処理によって、第２色パラメータで定義された色範囲内に含まれる画素を白画素に、それ以外の画素を黒画素に変換する。図３（ｅ）は、二値化後の半田領域を示している。第２色パラメータで二値化することにより、半田領域中の赤系色の第２画素領域のみが白画素として抽出されていることがわかる。

次に、第２検査機能１６ｃは、画像処理部３４にて、第２画素領域（白画素領域）の特徴量を抽出する（ステップＳ１１２）。ここでは特徴量として第２画素領域の面積値（画素数）が算出される。そして、第２検査機能１６ｃは、面積値を判定部３６に引き渡し、判定部３６にて第２画素領域の面積値と第２判定条件に含まれるしきい値とを比較する（ステップＳ１１３）。面積値がしきい値以下の場合には「真」と判定され、しきい値を超えた場合には「偽」と判定される。

本実施形態では、第２判定条件のしきい値が、第１ロジックで見逃され得る不良品の見逃しを排除する値に予め設定されている（具体的な設定方法については後述する）。これにより、図３（ｆ）に示すように、良品の場合は判定結果が「真」となり、第１ロジックで見逃された不良品については判定結果が「偽」となる。

判定機能１６ｄは、第１ロジックおよび第２ロジックの判定結果が共に「真」の場合に検査対象部品を「良品」と判定し、少なくともいずれか一方の判定結果が「偽」の場合には「不良品」と判定する（ステップＳ１１４，Ｓ１１５）。図３の破線は「良品」と判定される対象を表している。

判定結果書込機能１７は、上記判定結果をロケーションＩＤ（部品を特定するための情報）とともに判定結果記憶部３２ｂに書き込む（ステップＳ１１６）。

基板２０上のすべての部品について検査を行ったら、基板搬出機能１８がプリント基板搬送部によって基板２０を搬出し、基板検査処理を終了する（ステップＳ１１７）。

以上述べた基板検査処理によれば、２次元画像に現れる色彩パターンによって半田フィレットの３次元形状を的確に把握できるため、半田実装品質の良否を正確に判定可能となる。しかも、青色光が他の部品に遮られたとしても、良品は良品と判定され、且つ、不良品の見逃しは排除されるので、高密度実装基板における半田フィレットについての高精度な良否判定を実現することができる。

では次に、上述した検査ロジックを生成する方法について説明する。本実施形態では、検査ロジック生成装置２によって検査ロジックが自動的に生成される。

（検査ロジック生成装置の構成）
検査ロジック生成装置２は、図１に示すように、ＣＰＵ、メモリ、ハードディスク、Ｉ／Ｏ制御部、通信Ｉ／Ｆ、表示部、情報入力部（キーボードやマウス）などを基本ハード
ウェアとして備える汎用のコンピュータ（情報処理装置）によって構成される。

図６に検査ロジック生成装置２の機能構成を示す。検査ロジック生成装置２は、指示情報受付機能５０、教師画像情報読込機能５１、画像取得機能５２、振分機能５３、第１画素領域抽出機能５４、第１特徴量抽出機能５５、第１特徴量ヒストグラム生成機能５６、第１判定条件決定機能５７、特定不良品画像選出機能５８、第２画像領域抽出機能５９、第２特徴量抽出機能６０、第２特徴量ヒストグラム生成機能６１、第２判定条件決定機能６２、検査ロジック生成機能６３、検査ロジック書込機能６４を有する。これらの機能は、メモリもしくはハードディスクに格納されたプログラムがＣＰＵに読み込まれ実行されることによって実現されるものである。

また、ハードディスク内には、ティーチングに用いる教師画像情報を記憶する教師画像情報ＤＢ６５が設けられている。教師画像情報は、基板検査装置１によって撮像された実装部品の画像と、その画像が検出すべきもの（良品）か除外すべきもの（不良品）かを示す教師情報（ティーチングデータ）とからなる。ティーチングの信頼性を高めるために、良品と不良品それぞれについて数十〜数千の教師画像情報を準備することが好ましい。

（検査ロジック生成処理）
図７Ａおよび図７Ｂのフローチャートに沿って、検査ロジック生成処理の流れを説明する。

指示情報受付機能５０は、検査ロジックの自動生成を指示する指示情報が入力されるまで待ち状態にある（ステップＳ２００；ＮＯ、ステップＳ２０１）。情報入力部から指示情報が入力されると、指示情報受付機能５０は教師画像情報読込機能５１に指示情報を伝える（ステップＳ２００；ＹＥＳ）。この指示情報には検査ロジック生成の対象となる教師画像情報を特定する情報、および、検査ロジックの種類などが含まれている。

教師画像情報読込機能５１は、指示情報に従って、作成すべき検査ロジックに対応する教師画像情報を教師画像情報ＤＢ６５から読み込む（ステップＳ２０２）。教師画像情報には、良品画像（半田フィレットの良好な画像）と不良品画像（半田フィレットの不良な画像）とが含まれる。また良品画像には、青色光が他の部品により遮られている部品の画像と、青色光が正しく照射されている部品の画像とが含まれる。これらの画像には教師情報が付与されている。

教師画像情報が読み込まれたら、画像取得機能５２が、教師情報の付与された画像から半田領域を抽出する（ステップＳ２０３）。画像取得機能５２は、図８に示すように、ランドウィンドウ７０と部品本体ウィンドウ７１から構成されるテンプレートを有しており、テンプレートを拡大／縮小したり、ランドウィンドウ７０と部品本体ウィンドウ７１の相対位置をずらしたりしながら、各ウィンドウ７０，７１を画像中のランド領域７２および部品７３に合わせ込む。ウィンドウの合わせ込みには、例えば、テンプレートマッチングなどの手法を利用すればよい。これにより、良品画像と不良品画像それぞれについてランド領域７２が特定される。そして、ランドウィンドウ７０から部品本体ウィンドウ７１との重なり部分を除いた領域が半田領域として抽出される（図８の斜線部分参照）。

次に、振分機能５３が、教師情報に基づき、抽出された半田領域を良品画像と不良品画像とに振り分ける（ステップＳ２０４）。良品画像や不良品画像の例は、図３（ｂ）を参照のこと。

（１）第１判定条件の決定処理
第１画素領域抽出機能５４は、予め設定されている第１色パラメータを用いて、良品画
像および不良品画像のすべての半田領域を二値化する（ステップＳ２０５）。第１色パラメータは、青色の彩度の下限と上限、および、明度の下限と上限の４つの値で構成されている。第１色パラメータの値は、青色全体を包含するように設定されていてもよいし、良品画像と不良品画像それぞれの画素の色の傾向から自動的に算出するようにしてもよい。この二値化処理では、第１色パラメータで定義された色範囲内に含まれる青系色画素が白画素に、それ以外の画素が黒画素に変換される。二値化後の白画素領域を第１画素領域と呼ぶ。

図３（ｃ）に示すように、原則として、良品画像では第１画素領域が非常に大きく、不良品画像では第１画素領域がきわめて小さくなる。よって、このような二値化画像を利用すると、良品・不良品を識別するための特徴量を定量的に計算するのが容易になる。特徴量としては、第１画素領域の面積、面積比、重心、長さ、最大幅、形状などが挙げられるが、ここでは上述したように規定幅ライン数を特徴量として選ぶ。

ただし、規定幅の設定しだいで規定幅ライン数は変化し、良品と不良品の分離度も変化する。そこで本実施形態では、規定幅を仮の値に設定し、良品画像および不良品画像それぞれの第１画素領域における規定幅ライン数について第１特徴量ヒストグラムを作成し、良品画像の度数分布の下限よりも小さな値にしきい値を設定し、そのしきい値による良品画像と不良品画像の分離度を算出する、といった一連の探索処理を繰り返すことによって、分離度が最大となる最適な規定幅を決定する。

具体的には、まず、第１特徴量抽出機能５５が、良品画像と不良品画像それぞれの第１画素領域についてライン毎の幅（白画素の数）を計算する（ステップＳ２０６）。図９に示すように、良品画像では幅の広いラインが多く、不良品画像では少ない。また、遮光ありの良品画像では遮光部分が黒画素になってしまうため、幅の広いラインが少なくなっていることがわかる。

次に、第１特徴量抽出機能５５は、規定幅の初期値を設定する（ステップＳ２０７）。ここでは、ランド幅の１０％〜９０％の規定幅について探索を行うこととし、初期値はランド幅の１０％に設定される（規定幅の値は、ランド幅に対する割合（％）の形式でもよいし、それを画素数に換算した形式でもよい）。

第１特徴量抽出機能５５は、各第１画素領域について、規定幅以上の幅をもつラインの本数（規定幅ライン数）を計算する（ステップＳ２０８）。第１特徴量ヒストグラム生成機能５６は、各第１画素領域の規定幅ライン数に関する第１特徴量ヒストグラムを作成する（ステップＳ２０９）。図１０に第１特徴量ヒストグラムの一例を示す。図中の黒部分が良品画像の度数分布（良品分布）を表しており、白部分が不良品画像の度数分布（不良品分布）を表している。遮光ありの良品画像は遮光なしの良品画像に比べて規定幅ライン数が少ないために、良品分布の一部が不良品分布に重なっていることがわかる。

第１判定条件決定機能５７は、第１特徴量ヒストグラムにおいて良品画像の度数分布（遮光あり、なしの両方を含む）のすべてを内包するようなしきい値を決定する（ステップＳ２１０）。本実施形態では、良品分布の下限値と、不良品分布から良品分布との重なりを除いた部分（以下、「非重複分布」という。）の上限値との間にしきい値を設定する。たとえば、図１０のように非重複分布と良品分布とが連なっている（間隔が無い）場合には、非重複分布の上限値（良品分布の下限値より１小さい値）をしきい値とすればよい。また、非重複分布と良品分布とが離れている（間隔が有る）場合（図１１の中段参照）には、非重複分布の上限値と良品分布の下限値の中間値をしきい値とするか、好ましくは、非重複分布の分散と良品分布の分散に基づいて両分布の間の適切な位置にしきい値を設定すればよい。なお、良品分布の下限値よりも小さな値にしきい値が設定されるのであれば
、他のしきい値決定アルゴリズムを採用しても構わない。

そして、第１判定条件決定機能５７は、このしきい値による良品画像と不良品画像の分離度を算出する（ステップＳ２１１）。ここでは単純に、「しきい値を超える度数の不良品画像の数」を分離度と定義する。つまり、このしきい値によって見逃される不良品の数が少ないほど分離度が良好であると判断するのである。算出された分離度は、規定幅およびしきい値とともにメモリに格納される。

なお、この定義以外の分離度を採用しても構わない。たとえば、非重複分布の上限値と良品分布の下限値とのあいだの距離や、非重複分布（もしくは不良品分布）と良品分布の分散や、非重複分布（もしくは不良品分布）のピーク値と良品分布のピーク値とのあいだの距離などを考慮することも好ましい。さらに、距離をＸ、見逃し数をＹとした場合に、分離度Ｅを下記の関数式にて定義してもよい。
Ｅ＝αＸ＋βＹ
Ｅ＝αＸ／Ｙ
ただし、α，βは係数。

その後、図１１に示すように、第１特徴量抽出機能５５によって規定幅が順次更新され（ステップＳ２１３）、各々の規定幅におけるしきい値および分離度が算出されてはメモリに格納されていく（ステップＳ２０８〜Ｓ２１２；ＮＯ）。規定幅の最大値（本例ではランド幅の９０％）に達したら、上記探索処理を終了する（ステップＳ２１２；ＹＥＳ）。そして、メモリに蓄積された各規定幅での分離度を比較して、分離度が最大となった規定幅を選び出し、当該規定幅およびその規定幅におけるしきい値を第１判定条件として決定する（ステップＳ２１４）。以上の処理により、良品の過検出は排除し且つ不良品の見逃しは許容する第１判定条件が求まる。

（２）第２判定条件の決定処理
第１判定条件が確定したら、特定不良品画像選出機能５８が、不良品画像の中からその第１判定条件を満足する（しきい値を超える）度数のものを特定不良品画像として選び出す（ステップＳ２１５）。つまり、特定不良品画像とは、第１ロジックで見逃され得る不良品に対応している（図１０参照）。

第２画素領域抽出機能５９は、予め設定されている第２色パラメータを用いて、良品画像および特定不良品画像のすべての半田領域を二値化する（ステップＳ２１６）。第２色パラメータは、赤色の彩度の下限と上限、および、明度の下限と上限の４つの値で構成されている。第２色パラメータの値は、赤色全体を包含するように設定されていてもよいし、良品画像と特定不良品画像それぞれの画素の色の傾向から自動的に算出するようにしてもよい。この二値化処理では、第２色パラメータで定義された色範囲内に含まれる赤系色画素が白画素に、それ以外の画素が黒画素に変換される。二値化後の白画素領域を第２画素領域と呼ぶ。

図３（ｅ）に示すように、原則として、良品画像では第２画素領域が非常に小さく、不良品画像では第２画素領域がきわめて大きくなる。よって、このような二値化画像を利用すると、良品・不良品を識別するための特徴量を定量的に計算するのが容易になる。特徴量としては、第２画素領域の面積、面積比、重心、長さ、最大幅、形状などが挙げられるが、ここでは面積（面積値）を特徴量として選ぶ。面積値は単一パラメータであるため、規定幅ライン数のような複合パラメータ（幅、ライン数）と異なり、しきい値（判定条件）の決定処理が簡単となる。

具体的には、第２特徴量抽出機能６０が、良品画像と特定不良品画像それぞれの第２画
素領域について面積（画素数）を計算し（ステップＳ２１７）、第２特徴量ヒストグラム生成機能６１が、各第２画素領域の面積値に関する第２特徴量ヒストグラムを作成する（ステップＳ２１８）。図１２は、良品画像と特定不良品画像の第２特徴量ヒストグラムの一例を示している。良品画像と特定不良品画像とを比べた場合、赤系色画素の面積値に明確な差異が現れることがわかる。

次に、第２判定条件決定機能６２が、第２特徴量ヒストグラムの度数分布に基づいて、特定不良品画像の面積値から良品画像の面積値を最適に分離するためのしきい値を算出する（ステップＳ２１９）。このしきい値が第２判定条件となる。

なお、特徴量ヒストグラムに現れた２つの山を最適に分離する手法は種々提案されており、ここではどの方法を採用してもよい。たとえば、大津の判別分析法を利用してもよいし、あるいは、経験に基づき良品画像の山の端から３σだけ離れた点をしきい値に決めてもよい。また、第１判定条件の場合と同様のしきい値決定アルゴリズムを採用してもよい（ただし、第２判定条件のしきい値決定に際しては、特定不良品の見逃しを排除できるようにしきい値を設定すべきである。）。

上記処理によって第１判定条件および第２判定条件が確定したら、検査ロジック生成機能６３が、第１色パラメータと第１判定条件（規定幅としきい値）とから第１ロジックを生成するとともに、第２色パラメータと第２判定条件（しきい値）とから第２ロジックを生成し、さらにそれらを組み合わせ、第１ロジックおよび第２ロジックの判定結果が共に真の場合に検査対象部品を良品と判定する半田フィレット用の検査ロジックを生成する（ステップＳ２２０）。そして、検査ロジック書込機能６４が、その検査ロジックを基板検査装置１の検査ロジック記憶部３５に書き込む（ステップＳ２２１）。

以上述べた本実施形態によれば、半田フィレット検査で用いられる検査ロジックが自動で生成されるので、ティーチングに要する時間と負荷を大幅に削減することができる。しかも、この検査ロジックによれば、高密度実装基板における半田フィレットの良否判定を高精度に行うことができる。なお、色パラメータとしきい値の信頼性は、最初に与える教師画像情報の数が多くなるほど向上する。

＜変形例＞
上述した実施形態は本発明の一具体例を例示したものにすぎない。本発明の範囲は上記実施形態に限られるものではなく、その技術思想の範囲内で種々の変形が可能である。

たとえば、上記実施形態では彩度の下限と上限および明度の下限と上限からなる色パラメータを用いているが、色パラメータの種類や値の選択は基板検査装置で撮像された部品画像がもつ色彩パターンの傾向に合わせて決定すればよい。また、色パラメータは矩形に限らず、円形、多角形、自由曲線図形などを用いてもよいし、さらに多次元形状にしてもよい。

また、第１画素領域や第２画素領域から抽出する特徴量としては、他にも、面積比、長さ、最大幅、重心などを好ましく採用できる。面積比とは、ランドウィンドウ内で二値化された面積の占有率である。たとえばランド領域に対して部品がずれて半田付けされていると、半田領域の面積が大小するため、面積比が変化する。これを特徴量として捉えれば、部品ずれの検査に有効である。また、長さとは、白画素領域の縦方向や横方向の長さであり、最大長は、白画素領域の長さの中で最大の値である。また、重心とは、白画素領域の重心のランドウィンドウに対する相対位置である。

良否を精度良く判定できるものであればどの特徴量を用いてもよく、精度向上のために
複数種類の特徴量を組み合わせることも好ましい。また、検査ロジック生成処理において複数種類の特徴量を抽出し、その中で良品と不良品とが最もよく分離されるものを特徴量として採用するといったことも可能である。なお、上記実施形態では判定条件の決定に特徴量ヒストグラムを用いたが、特徴量の種類が異なればそれに合わせて、面積比ヒストグラム、長さヒストグラム、最大幅ヒストグラム、重心ヒストグラムなど、を用いることになる。例えば、面積値ヒストグラムの替わりに面積比ヒストグラムを用いれば、ランドウィンドウにおける色パラメータで二値化された画素の占有率によって良否判定を実行するので、部品がズレたり傾いたりしてランドウィンドウの大きさが小さくなったり大きくなったりした場合でも、ランドウィンドウの大きさに影響されない判定処理が可能となる。

本発明の実施形態に係る基板検査システムのハードウェア構成を示す図。 基板検査装置の機能構成を示す図。 半田フィレットの形状と色彩パターンと二値化画像と検査ロジックの判定結果の関係を示す図。 基板検査処理の流れを示すフローチャート。 規定幅および規定幅ライン数について説明する図。 検査ロジック生成装置の機能構成を示す図。 検査ロジック生成処理の流れを示すフローチャート。 検査ロジック生成処理の流れを示すフローチャート。 半田領域の抽出処理を示す図。 第１画素領域の特徴量を示す図。 第１特徴量ヒストグラムを示す図。 第１判定条件の探索処理を示す図。 第２判定条件の決定処理を示す図。 カラーハイライト方式の基板検査装置の構成を示す図。 撮像画像に現れる色彩パターンの一例を示す図。 色パラメータの設定支援ツールを示す図。 高密度実装に起因する問題を示す図。 半田フィレットの形状と色彩パターンと二値化画像の関係を示す図。 良品、不良品それぞれの青系色の画素領域の面積ヒストグラムを示す図。

符号の説明

１ 基板検査装置
２ 検査ロジック生成装置
１０ 指示情報受付機能
１１ 基板搬入機能
１２ ＣＡＤ情報読込機能
１３ ステージ操作機能
１４ 撮像機能
１５ 検査ロジック読込機能
１６ 検査機能
１６ａ 半田領域抽出機能
１６ｂ 第１検査機能
１６ｃ 第２検査機能
１６ｄ 判定機能
１７ 判定結果書込機能
１８ 基板搬出機能
２０ 基板
２１ 実装部品
２２ Ｘステージ
２３ Ｙステージ
２４ 投光部
２５ 撮像部
２６ 制御処理部
２７ コンベヤ
２８ 赤色光源
２９ 緑色光源
３０ 青色光源
３１ 撮像コントローラ
３２ 記憶部
３２ａ ＣＡＤ情報記憶部
３２ｂ 判定結果記憶部
３３ Ａ／Ｄ変換部
３４ 画像処理部
３５ 検査ロジック記憶部
３６ 判定部
３７ ＸＹステージコントローラ
３８ メモリ
３９ 制御部
４０ 入力部
４１ 表示部
４２ プリンタ
５０ 指示情報受付機能
５１ 教師画像情報読込機能
５２ 画像取得機能
５３ 振分機能
５４ 第１画素領域抽出機能
５５ 第１特徴量抽出機能
５６ 第１特徴量ヒストグラム生成機能
５７ 第１判定条件決定機能
５８ 特定不良品画像選出機能
５９ 第２画像領域抽出機能
６０ 第２特徴量抽出機能
６１ 第２特徴量ヒストグラム生成機能
６２ 第２判定条件決定機能
６３ 検査ロジック生成機能
６４ 検査ロジック書込機能
６５ 教師画像情報ＤＢ
７０ ランドウィンドウ
７１ 部品本体ウィンドウ
７２ ランド領域
７３ 部品

Claims (14)

1. 投光手段によって、基板上の検査対象部品に異なる入射角で複数の色の光を照射し、
   撮像手段によって、その反射光を撮像して検査画像を取得し、
   入射角が最も大きい光の色成分を含む画素を抽出するための第１色条件と、前記第１色条件を満足する画素領域がもつ第１特徴量に関して、良品の過検出は排除し且つ不良品の見逃しは許容する値に設定された第１判定条件とを含む第１ロジックを記憶部から読み込み、
   前記第１ロジックに従って、前記検査画像の半田部分から前記第１色条件を満足する第１画素領域を抽出して、前記第１画素領域のもつ第１特徴量が前記第１判定条件を満足するか判定し、
   入射角が最も小さい光の色成分を含む画素を抽出するための第２色条件と、前記第２色条件を満足する画素領域がもつ第２特徴量に関して、前記第１ロジックで見逃され得る不良品の見逃しを排除する値に設定された第２判定条件とを含む第２ロジックを記憶部から読み込み、
   前記第２ロジックに従って、前記検査画像の半田部分から前記第２色条件を満足する第２画素領域を抽出して、前記第２画素領域のもつ第２特徴量が前記第２判定条件を満足するか判定し、
   前記第１ロジックおよび第２ロジックの判定結果が共に真の場合に前記検査対象部品を良品と判定する
   基板検査装置による基板検査方法。
2. 前記第１特徴量は、前記第１画素領域を構成するラインのうち、所定幅以上の画素数をもつラインの本数である
   請求項１記載の基板検査装置による基板検査方法。
3. 前記第２特徴量は、前記第２画素領域の面積である
   請求項１または２記載の基板検査装置による基板検査方法。
4. 基板上の実装部品に異なる入射角で複数の色の光を照射し、その反射光を撮像して得られた画像に基づいて部品の実装状態を検査する基板検査装置において用いられる検査ロジックを自動生成する方法であって、
   情報処理装置が、
   半田付けの良好な部品を撮像して得られた複数の良品画像と半田付けの不良な部品を撮像して得られた複数の不良品画像とを取得し、
   入射角が最も大きい光の色成分を含む画素を抽出するための第１色条件を用いて、前記良品画像および不良品画像のそれぞれから第１画素領域を抽出し、
   それぞれの第１画素領域がもつ第１特徴量について第１特徴量ヒストグラムを作成し、
   前記第１特徴量ヒストグラムにおいて前記良品画像の度数分布のすべてを内包するように第１判定条件を決定し、
   前記不良品画像の中から前記第１判定条件を満足する度数のものを特定不良品画像として選び出し、
   入射角が最も小さい光の色成分を含む画素を抽出するための第２色条件を用いて、前記良品画像および前記特定不良品画像のそれぞれから第２画素領域を抽出し、
   それぞれの第２画素領域がもつ第２特徴量について第２特徴量ヒストグラムを作成し、
   前記第２特徴量ヒストグラムの度数分布に基づいて、前記特定不良品画像の第２特徴量から前記良品画像の第２特徴量を分離するように第２判定条件を決定し、
   検査対象部品を撮像して得られた検査画像から前記第１色条件を満足する画素領域を抽出して、その画素領域のもつ第１特徴量が前記第１判定条件を満足するか判定する第１ロジックと、前記検査画像から前記第２色条件を満たす画素領域を抽出して、その画素領域
   のもつ第２特徴量が前記第２判定条件を満足するか判定する第２ロジックとからなり、前記第１ロジックおよび第２ロジックの判定結果が共に真の場合に前記検査対象部品を良品と判定する検査ロジックを生成する
   基板検査装置の検査ロジック生成方法。
5. 前記第１特徴量は、前記第１画素領域を構成するラインのうち、所定幅以上の画素数をもつラインの本数である
   請求項４記載の基板検査装置の検査ロジック生成方法。
6. 情報処理装置は、
   ラインの幅を設定し、前記良品画像および不良品画像それぞれの第１画素領域における前記幅以上の画素数をもつラインの本数について前記第１特徴量ヒストグラムを作成し、前記良品画像の度数分布の下限よりも小さな値にしきい値を設定し、そのしきい値による前記良品画像と前記不良品画像の分離度を算出する探索処理を繰り返すことによって、分離度が最大となる幅を決定し、
   決定された幅およびその幅におけるしきい値を前記第１判定条件とする
   請求項５記載の基板検査装置の検査ロジック生成方法。
7. 前記分離度は、前記しきい値を超える度数の不良品画像の数に基づいて算出される
   請求項６記載の基板検査装置の検査ロジック生成方法。
8. 前記第２特徴量は、前記第２画素領域の面積である
   請求項４〜７のうちいずれか１項記載の基板検査装置の検査ロジック生成方法。
9. 基板上の検査対象部品に異なる入射角で複数の色の光を照射する投光手段と、
   その反射光を撮像して検査画像を取得する撮像手段と、
   入射角が最も大きい光の色成分を含む画素を抽出するための第１色条件、および、前記第１色条件を満足する画素領域がもつ第１特徴量に関して、良品の過検出は排除し且つ不良品の見逃しは許容する値に設定された第１判定条件を含む第１ロジック、並びに、入射角が最も小さい光の色成分を含む画素を抽出するための第２色条件、および、前記第２色条件を満足する画素領域がもつ第２特徴量に関して、前記第１ロジックで見逃され得る不良品の見逃しを排除する値に設定された第２判定条件を含む第２ロジックを記憶する記憶部と、
   前記第１ロジックに従って、前記検査画像の半田部分から前記第１色条件を満足する第１画素領域を抽出して、前記第１画素領域のもつ第１特徴量が前記第１判定条件を満足するか判定する第１検査手段と、
   前記第２ロジックに従って、前記検査画像の半田部分から前記第２色条件を満足する第２画素領域を抽出して、前記第２画素領域のもつ第２特徴量が前記第２判定条件を満足するか判定する第２ロジックを実行する第２検査手段と、
   前記第１ロジックおよび第２ロジックの判定結果が共に真の場合に前記検査対象部品を良品と判定する判定手段と、
   を備える基板検査装置。
10. 基板上の実装部品に異なる入射角で複数の色の光を照射し、その反射光を撮像して得られた画像に基づいて部品の実装状態を検査する基板検査装置において用いられる検査ロジックを自動生成するための装置であって、
    半田付けの良好な部品を撮像して得られた複数の良品画像と半田付けの不良な部品を撮像して得られた複数の不良品画像とを取得する画像取得手段と、
    入射角が最も大きい光の色成分を含む画素を抽出するための第１色条件を用いて、前記良品画像および不良品画像のそれぞれから第１画素領域を抽出する第１画素領域抽出手段
    と、
    それぞれの第１画素領域がもつ第１特徴量について第１特徴量ヒストグラムを作成する第１特徴量ヒストグラム生成手段と、
    前記第１特徴量ヒストグラムにおいて前記良品画像の度数分布のすべてを内包するように第１判定条件を決定する第１判定条件決定手段と、
    前記不良品画像の中から前記第１判定条件を満足する度数のものを特定不良品画像として選び出す特定不良品画像選出手段と、
    入射角が最も小さい光の色成分を含む画素を抽出するための第２色条件を用いて、前記良品画像および前記特定不良品画像のそれぞれから第２画素領域を抽出する第２画素領域抽出手段と、
    それぞれの第２画素領域がもつ第２特徴量について第２特徴量ヒストグラムを作成する第２特徴量ヒストグラム生成手段と、
    前記第２特徴量ヒストグラムの度数分布に基づいて、前記特定不良品画像の第２特徴量から前記良品画像の第２特徴量を分離するように第２判定条件を決定する第２判定条件決定手段と、
    検査対象部品を撮像して得られた検査画像から前記第１色条件を満足する画素領域を抽出して、その画素領域のもつ第１特徴量が前記第１判定条件を満足するか判定する第１ロジックと、前記検査画像から前記第２色条件を満たす画素領域を抽出して、その画素領域のもつ第２特徴量が前記第２判定条件を満足するか判定する第２ロジックとからなり、前記第１ロジックおよび第２ロジックの判定結果が共に真の場合に前記検査対象部品を良品と判定する検査ロジックを生成する検査ロジック生成手段と、
    を備える基板検査装置の検査ロジック生成装置。
11. 前記第１特徴量は、前記第１画素領域を構成するラインのうち、所定幅以上の画素数をもつラインの本数である
    請求項１０記載の基板検査装置の検査ロジック生成装置。
12. 第１判定条件決定手段は、
    ラインの幅を設定し、前記良品画像および不良品画像それぞれの第１画素領域における前記幅以上の画素数をもつラインの本数について前記第１特徴量ヒストグラム生成手段に第１特徴量ヒストグラムを作成させ、前記良品画像の度数分布の下限よりも小さな値にしきい値を設定し、そのしきい値による前記良品画像と前記不良品画像の分離度を算出する探索処理を繰り返すことによって、分離度が最大となる幅を決定し、
    決定された幅およびその幅におけるしきい値を前記第１判定条件とする
    請求項１１記載の基板検査装置の検査ロジック生成装置。
13. 前記分離度は、前記しきい値を超える度数の不良品画像の数に基づいて算出される
    請求項１２記載の基板検査装置の検査ロジック生成装置。
14. 前記第２特徴量は、前記第２画素領域の面積である
    請求項１０〜１３のうちいずれか１項記載の基板検査装置の検査ロジック生成装置。

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