JP4507785B2 - 基板検査装置並びにそのパラメータ設定方法およびパラメータ設定装置 - Google Patents

Description

本発明は、基板検査装置で用いられるパラメータ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２８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２８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２９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３０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３０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。

不良品の見逃しと過検出について補足すれば、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。不良品と良品の判定が難しい場合は、良品を不良品と判定する方を良しとするが、過検出が多くなると良品を不良品として廃棄するロスコストが増えるか、不良品の再検査が必要となり、検査を自動化するメリットがなくなってしまう。

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、環境問題への配慮から鉛フリー半田（無鉛半田）の利用が増えつつあるが、鉛フリー半田は光を拡散反射する性質をもつため、従来の鉛半田（ほぼ鏡面反射する）に比べて色彩パターンが不明瞭になるという問題もある。

商品ライフサイクルの短命化が進む変化の激しい製造環境では、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が強く望まれている。

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、基板検査装置に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にある。

より具体的には、本発明の目的は、部品の欠落検査に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。

本発明では、情報処理装置（パラメータ設定装置）が、まず、検査により検出されるべき部品を撮像して得られた複数の対象画像と、検査により除外されるべき部品を撮像して得られた複数の除外画像とを取得する。例えば、良品を検出する良品検査の場合には、実装状態の良好な部品の画像が対象画像となり、実装状態の不良な部品の画像が除外画像となる。逆に、不良を検出する不良検査の場合には、その不良をもつ部品の画像が対象画像となり、それ以外の画像が除外画像となる。

本発明の第１態様では、情報処理装置が、部品の実装位置が正常な良品画像における半田領域を前記対象画像として取得し、部品の実装位置が正常でない不良品画像における半田領域を前記除外画像として取得する。そして、情報処理装置が、前記対象画像の各画素の色を対象点とし、前記除外画像の各画素の色を除外点として、それぞれ色空間にマッピングし、前記色空間を分割する色範囲であって、そこに含まれる対象点の数と除外点の数の差が最大となるような色範囲を求め、求められた前記色範囲を基板検査で用いられる色条件（色パラメータ）として設定する。

これにより、検査用のパラメータの１つである色条件が自動的に生成される。上記第１態様は、部品の実装位置が正常な良品画像における半田と、部品の実装位置が正常でない（つまり、部品が位置ずれしたり、欠落した状態）不良品画像における半田とは、色彩パターンに明確な違いが生じることを利用したものである。

本発明で用いる色空間は、明度、色相、彩度の３軸から少なくともなる多次元色空間であってもよいが、たとえば、対象画像に多く含まれ、かつ、除外画像にほとんど含まれない傾向にある色相についての彩度軸と明度軸からなる２次元色空間を用いることも好ましい。２次元色空間を採用することにより、色範囲の探索処理が簡単になる。また、２次元色空間において、色条件を彩度の下限と上限、および、明度の下限と上限から構成すれば、色範囲が矩形領域となり、色範囲の探索処理が一層簡単になる。

本発明の第２態様では、情報処理装置が、前記対象画像の各画素の色を対象点として、前記除外画像の各画素の色を除外点として、それぞれ色空間にマッピングする。そして、情報処理装置が、前記色空間を分割する色範囲を設定し、前記対象画像および前記除外画像のそれぞれから前記色範囲を満たす画素領域を抽出して、その画素領域のもつ特徴量についての特徴量ヒストグラムを作成し、前記特徴量ヒストグラムにおける前記対象画像の度数分布と前記除外画像の度数分布の間の分離度を算出する色範囲探索処理を繰り返すことによって、分離度が最大となる色範囲を求める。そして、求められた前記色範囲を基板検査で用いられる色条件として設定する。

この構成によっても、検査用のパラメータの１つである色条件が自動的に生成される。上記第２態様は、特徴量ヒストグラムの分離度が最大となる色範囲こそが求めるべき色条件の最適解であることを利用したものである。

前記色範囲探索処理では、彩度の範囲を固定し、明度の範囲のみを変更して、分離度が最大となる色範囲を求めるとよい。これにより、色範囲の探索処理が簡単になる。

本発明の第３態様では、情報処理装置が、部品の実装位置が正常な良品画像における部品実装領域を前記対象画像として取得し、部品の実装位置が正常でない不良品画像における部品実装領域を前記除外画像として取得する。そして、情報処理装置が、前記対象画像の各画素の色を対象点として、前記除外画像の各画素の色を除外点として、それぞれ色空間にマッピングし、前記色空間を分割する色範囲であって、そこに含まれる対象点の数と除外点の数の差が最大となるような色範囲を求め、求められた前記色範囲を基板検査で用いられる色条件として設定する。

この構成によっても、検査用のパラメータの１つである色条件が自動的に生成される。なお、部品実装領域とは、部品が本来配置されているべき領域をいい、たとえば両端が半田付けされる部品の場合には、両端の半田領域（もしくは半田の載るランド領域）の中間部分が該当する。つまり、部品の実装位置が正常な良品画像においては部品実装領域に部品本体が写っているのに対し、部品の実装位置が正常でない不良品画像においては部品の位置ずれまたは欠落により部品実装領域に基板が写り込んでいる。上記第３態様は、部品本体と基板の色彩パターンに明確な違いが生じることを利用したものである。

部品実装領域の色彩パターンの相違を利用する方法は、鉛フリー半田のように光を拡散反射する性質をもつ半田が用いられている場合でも、高い精度で部品の欠落検査を行うことができる。したがって、基板に用いられている半田の種別に応じて、処理を切り替えることも好ましい。

すなわち、本発明の第４態様では、情報処理装置が、光を拡散反射する性質をもつ半田が用いられている場合には、部品の実装位置が正常な良品画像における部品実装領域を前記対象画像として取得するとともに、部品の実装位置が正常でない不良品画像における部品実装領域を前記除外画像として取得し、それ以外の場合には、前記良品画像における半田領域を前記対象画像として取得するとともに、前記不良品画像における半田領域を前記除外画像として取得する。

上記第３態様や第４態様において、情報処理装置が、前記不良品画像における部品実装領域に加え、前記良品画像における部品周辺の基板領域や部品実装前のベアボードを撮像して得られたベアボード画像における基板領域も前記除外領域として取得することも好ましい。

良品画像における部品周辺の基板領域やベアボードの基板領域では基板表面がきれいに露出している蓋然性が高いため、これらを除外画像に用いることで「基板の色」をより正確に把握できる。よって、対象画像の色（部品本体の色）と除外画像の色（基板の色）との切り分けを正確に行うことができ、色条件の信頼性が向上する。

以上のようにして色条件が設定された後は、情報処理装置が、前記対象画像および前記除外画像のそれぞれから前記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特徴量についての特徴量ヒストグラムを作成し、前記特徴量ヒストグラムの度数分布に基づいて前記対象画像の特徴量と前記除外画像の特徴量とを分離するためのしきい値を算出し、算出された前記しきい値を基板検査で用いられる判定条件として設定するとよい。これにより、検査用パラメータの１つである判定条件（しきい値）も自動的に生成される。

ここで特徴量としては、画素領域の面積、面積比、長さ、最大幅、重心、形状など種々のものが想定される。検査により検出すべき対象に応じて好ましい特徴量を１つまたは２つ以上採用すればよい。

上記各処理は、情報処理装置のプログラムによって実行されるものである。このように
自動生成されたパラメータ（色条件と判定条件）は基板検査装置の記憶部に格納され、基板検査処理に供される。

基板検査装置は、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から、前記色条件を満たす領域を抽出し、抽出された領域のもつ特徴量が、前記判定条件を満たすか否かで前記部品の実装状態を検査する。

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パラメータ設定方法、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のパラメータ設定装置、または、かかる装置を備えた基板検査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。

本発明によれば、基板検査装置に用いられるパラメータ、特に部品の欠落検査に用いられるパラメータ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。

＜第１実施形態＞
（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パラメータを自動生成するパラメータ設定装置２とから構成される。基板検査装置１とパラメータ設定装置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とパラメータ設定装置２が別体構成となっているが、基板検査装置本体にパラメータ設定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、パラメータ設定装置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。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３
２ｂ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、部品の欠落検査を説明する。部品欠落検査とは、部品の実装位置が正常か否かを判定する処理であって、部品の位置ずれや欠落などの欠落不良を発見するために行うものである。

図３の上段に示すように、部品が正常な位置（設計上の位置）に実装されている場合、半田フィレット形状が、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となる。これに対し、欠落不良品では半田がランド全面に広がり、ランド中央部の半田フィレット形状が平面状になる。

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の中段に示すような画像が得られる。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、良品の半田フィレットでは青色の色相の領域が大きくなり、欠落不良品の半田フィレットでは赤色の色相の領域が大きくなるのである。

本実施形態の欠落検査では、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（面積）に基づいて部品の実装状態の良否判定を行う。以下、図４のフローチャートに沿って、欠落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）。ここでは欠落検査用の検査ロジックが読み込まれる。検査ロジックには色パラメータ（色条件）およびしきい値（判定条件）が含まれる。

また、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。

次に、検査機能１６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、検査機能１６は、抽出された半田領域を色パラメータを用いて二値化する（ステップＳ１０８）。ここで用いられる色パラメータは、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。二値化処理では、色パラメータで定義された色範囲内に含まれる画素が白画素に、それ以外の画素が黒画素に変換される。

図３の下段は、二値化後の半田領域を示している。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領域のみが白画素として抽出され、良品画像と不良品画像の間の差異（特徴）が明確化していることがわかる。

続いて、検査機能１６は、画像処理部３４にて、白画素領域の特徴量を抽出する。ここでは特徴量として白画素領域の面積（画素数）が計算される。そして、検査機能１６は、白画素領域の面積値を判定部３６に引き渡し、判定部３６にて白画素領域の面積値としきい値とを比較する（ステップＳ１０９）。面積値がしきい値を超えた場合には（ステップＳ１０９；ＹＥＳ）、当該部品２１の実装品質が良と判定され（ステップＳ１１０）、面積値がしきい値以下の場合には（ステップＳ１０９；ＮＯ）、当該部品２１の実装品質が不良と判定される（ステップＳ１１１）。

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Ｓ１１２）。

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Ｓ１１３）。

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、それに基づき欠落不良の有無を正確に判定可能となる。

ところで、不良品の見逃しがなく、かつ、過検出が許容値以下になるような高い判定精度を実現するためには、予め検査ロジックの色パラメータ（色条件）およびしきい値（判定条件）を検査対象に合わせて最適な値に設定しておく必要がある。本実施形態では、これらのパラメータの生成（ティーチング）は、パラメータ設定装置２によって自動的に行われる。以下、詳しく説明する。

（パラメータ設定装置の構成）
パラメータ設定装置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５にパラメータ設定装置２の機能構成を示す。パラメータ設定装置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、マッピング機能５４、色範囲探索機能５５、二値化機能５６、特徴量ヒストグラム生成機能５７、しきい値決定機能５８、検査ロジック生成機能５９、検査ロジック書込機能６０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ＤＢ６１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。

（パラメータ設定処理）
図６のフローチャートに沿って、パラメータ設定処理の流れを説明する。なお、本実施形態では、上述した欠落検査で用いられる検査パラメータを生成する例を挙げる。

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ＤＢ６１から読み込む（ステップＳ２０２）。教師画像情報には、良品画像（部品の実装位置が正常な画像）と不良品画像（部品の実装位置が正常でない画像）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。

図７に良品画像と不良品画像の例を示す。良品画像では、部品６２が設計通りの位置に実装されており、部品６２両端のランド領域６３，６３に良好な半田フィレットが形成されている。この画像には教師情報「良」が付与されている。一方、不良品画像では、部品が欠落しており、ランド領域６５，６５には扁平な半田フィレットが形成されている。この画像には教師情報「不良」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６３，６５および部品６２に合わせ込む。なお、図８の不良品画像のように部品が欠落している場合には、両端のランドウィンドウ７０の中間に部品本体ウィンドウ７１を仮配置する。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６３，６５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）。なお、ランド領域自体（ランドウィンドウ７０全体）を半田領域として扱ってもよい。

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対象画像と除外画像とに振り分ける（ステップＳ２０４）。本例では良品検出が目的であるため、教師情報「良」が付与された画像の半田領域が対象画像とされ、教師情報「不良」が付与された画像の半田領域が除外画像とされる。

ここで抽出された対象画像は部品実装位置が正常な場合の良好な半田フィレットを表しており、また除外画像は欠落不良が生じた場合の不良な半田フィレットを表している。よって、欠落検査用の最適な色パラメータを作成することは、対象画像の画素の色をなるべ
く多く包含し、かつ、除外画像の画素の色をほとんど排除できるような色範囲の最適解を求めることと等価である。

そこでまず、マッピング機能５４が、対象画像と除外画像の全画素の色を色ヒストグラムにマッピングする（ステップＳ２０５）。このとき、対象画像の画素は「対象点」として、除外画像の画素は「除外点」として、互いに区別可能な形式でマッピングが行われる。色ヒストグラムとは、色空間内の各点に画素の度数（個数）を記録したものである。色ヒストグラムにより、半田領域を構成する画素の色分布を把握することができる。なお、ここで言うところの画素とは、画像の最小解像度のことである。複数の画素でまとめてマッピング処理を実行すると混色が発生するため、画素ごとの処理が好ましい。

一般に、色空間は、少なくとも色相、彩度、明度の多次元空間からなる。よって、画素の色分布を正確に把握するには、多次元色空間に画素の色をマッピングした多次元色ヒストグラムを用いることが好ましい。

ただし、カラーハイライト方式では、光源に赤・青を使用していることから、半田領域には赤または青の色が強く現れる傾向にある（これは、半田表面において鏡面反射に近い反射が生じるためである。）。また、上述のように、良好な半田領域ではほとんどの画素が青系色となり、不良な半田領域ではほとんどの画素が赤系色になることもわかっている。

したがって、良品の色（対象点）と不良品の色（除外点）を分離するための色パラメータを決定する目的であれば、１色（たとえば青色）または２色（たとえば青色と赤色）を考慮すれば十分といえる。そこで、本実施形態では、対象画像に多く含まれ、かつ、除外画像にほとんど含まれない傾向にある色相として青色を選択し、青色の彩度軸と明度軸からなる２次元色空間に画素の色をマッピングした２次元色ヒストグラムを用いる。これにより、色パラメータの最適解を求めるアルゴリズムが極めて簡単化される。

図９は、２次元色ヒストグラムの一例を示している。横軸が青の彩度を表しており、プラスの値が大きくなるほど青成分が強くなり、マイナスの値が大きくなるほど青の補色である黄成分が強くなる。縦軸は明度を表しており、値が大きくなるほど明るさが強くなる。ヒストグラム中の白丸（○）が対象点を表し、黒三角（▲）が除外点を表している。対象点と除外点では色分布に違いがあることがわかる。

次に、色範囲探索機能５５が、２次元色ヒストグラムに基づいて、対象点の色分布と除外点の色分布とを最適に切り分ける色範囲を探索する（ステップＳ２０６）。本実施形態では、アルゴリズムの簡単化のため、図１０（ａ）に示すように、彩度の下限（BInf）と上限（BSup）、および、明度の下限（LInf）と上限（LSup）からなる矩形の色範囲を考える。ここで求めるべき最適解は、対象点（○）をなるべく多く包含し、かつ、除外点（▲）をほとんど含まないような色範囲である。

具体的には、色範囲探索機能５５は、BInf、BSup、LInf、LSupそれぞれの値を変えながら、各色範囲について度数合計値Ｅを算出し（式１参照）、度数合計値Ｅが最大となる色範囲を求める。度数合計値Ｅは、色範囲に含まれる対象点の数（度数）と除外点の数（度数）の差を表す指標である。図１０（ｂ）は、度数合計値Ｅが最大となる色範囲を示している。

そして、色範囲探索機能５５は、度数合計値Ｅが最大となる色範囲を検査用の色パラメータ（色条件）として設定する。このように、本実施形態によれば、対象画像（対象点）と除外画像（除外点）とを適切に切り分ける色パラメータを自動的に生成することができる。

次に、上記色パラメータを用いて、検査用のしきい値（判定条件）を自動生成する処理が実行される。

まず、二値化機能５６が、上記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Ｓ２０７）。この二値化処理では、色パラメータで定義された色範囲内に含まれる画素が白画素に、それ以外の画素が黒画素に変換される。

図１１に示すように、良品画像では白画素の領域が非常に大きく、不良品画像では白画素の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、白画素領域の面積、面積比、重心、長さ、最大幅、形状などが挙げられるが、ここでは面積を特徴量として選ぶ。

特徴量ヒストグラム生成機能５７は、良品画像の特徴量の分布傾向と不良品画像の特徴量の分布傾向との違いを把握するため、良品画像、不良品画像のそれぞれについて、白画素領域の面積値に関する面積ヒストグラムを作成する（ステップＳ２０８）。図１２は、良品画像と不良品画像の面積ヒストグラム（以下、単に「良品ヒストグラム」「不良品ヒストグラム」とよぶ。）の一例を示している。良品画像の特徴量分布と不良品画像の特徴量分布に明確な違いが現れていることがわかる。

次に、しきい値決定機能５８が、良品ヒストグラムおよび不良品ヒストグラムの度数分布に基づいて、良品画像の特徴量と不良品画像の特徴量を最適に分離するためのしきい値を算出する（ステップＳ２０９）。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。このようにして、良品と不良品を判別するためのしきい値が生成される。

そして、検査ロジック生成機能５９が、色パラメータ、特徴量の種類（本例では面積）、しきい値から検査ロジックを生成し（ステップＳ２１０）、検査ロジック書込機能６０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
Ｓ２１１）。

以上述べた本実施形態によれば、部品の欠落検査で用いられる検査ロジック（パラメータ）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、上述したアルゴリズムによって最適な色パラメータとしきい値とが算出されるので、カラーハイライト方式による良否判定を高精度に行うことが可能となる。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。

＜第２実施形態＞
上記第１実施形態の欠落検査処理では、半田領域に占める青系色画素の面積に基づいて欠落不良の有無を判定（良品検査）しているが、逆に、半田領域に占める赤系色画素の面積を調べることによっても欠落不良の有無を判定（不良品検査）することができる。これは、欠落不良品の画像ではランド中央部に赤系色が多く現れるのに対し、良品画像のランド中央部には赤系色がほとんど現れない傾向にあることに着目したものである。

検査処理の大まかな流れは第１実施形態のもの（図４）と同様である。ただし、（１）用いられる色パラメータ（色条件）が、赤色の彩度の下限と上限、および、明度の下限と上限の４つの値で構成される点と、（２）二値化後の白画素領域の面積値がしきい値を超えた場合に当該部品の実装品質が不良と判定され、面積値がしきい値以下の場合に実装品質が良と判定される点とが異なる。

このような色パラメータおよびしきい値は、第１実施形態のパラメータ設定処理において、欠落不良品画像を対象画像に、良品画像を除外画像に設定することによっても自動生成可能であるが、本実施形態では別の方法を採用する。以下、詳しく説明する。

図１３にパラメータ設定装置２の機能構成を示す。本実施形態のパラメータ設定装置２は、概ね第１実施形態と同様の機能構成であるが、色範囲設定機能８０と分離度算出機能８１を新たに備え、また、色範囲設定機能８０、二値化機能５６、特徴量ヒストグラム生成機能５７および分離度算出機能８１により色範囲探索機能が構成されている点が異なる。なお、これらの機能も、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。

図１４のフローチャートに沿って、第２実施形態におけるパラメータ設定処理の流れを説明する。なお、第１実施形態と同じ処理については同一のステップ番号を付してある。

パラメータ設定装置２では、第１実施形態と同様の処理に従って、教師画像情報が読み込まれ、教師情報の付与された半田領域が抽出される（ステップＳ２００〜Ｓ２０３）。良品画像（部品の実装位置が正常な画像）からは傾斜面をもつ半田フィレットの画像が、不良品画像（部品の実装位置が正常でない画像）からは平坦な形状の半田フィレットの画像が、それぞれ抽出される。

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対象画像と除外画像とに振り分ける（ステップＳ２０４）。本例では不良品検出が目的であるため、教師情報「不良」が付与された半田領域が対象画像とされ、教師情報「良」が付与された半田領域が除外画像とされる。教師情報「無視」が付与された半田領域は無視される。

マッピング機能５４は、対象画像と除外画像の全画素の色を色ヒストグラムにマッピン
グする（ステップＳ２０５）。このとき、対象画像の画素は「対象点」として、除外画像の画素は「除外点」として、互いに区別可能な形式でマッピングが行われる。

本実施形態では、対象画像（不良品の半田領域）に多く含まれ、かつ、除外画像（良品の半田領域）にほとんど含まれない傾向にある色相として赤色を選択し、赤色の彩度軸と明度軸からなる２次元色空間に画素の色をマッピングした２次元色ヒストグラムを用いる。

図１５は、２次元色ヒストグラムの一例を示している。横軸が赤の彩度を表しており、プラスの値が大きくなるほど赤成分が強くなり、マイナスの値が大きくなるほど赤の補色であるシアン成分が強くなる。縦軸は明度を表しており、値が大きくなるほど明るさが強くなる。ヒストグラム中の白丸（○）が対象点を表し、黒三角（▲）が除外点を表している。対象点と除外点では色分布に違いがあることがわかる。

続いて、本実施形態では、色範囲探索機能が、色ヒストグラムを分割する色範囲を設定し、対象画像および除外画像のそれぞれからその色範囲を満たす画素領域を抽出して、その画素領域のもつ特徴量（面積値）についての面積ヒストグラムを作成し、面積ヒストグラムにおける対象画像の度数分布と除外画像の度数分布の間の分離度を算出する、といった一連の色範囲探索処理を繰り返すことによって、分離度が最大となる色範囲を求める。

具体的には、まず、色範囲設定機能８０が、色範囲の初期値を設定する（ステップＳ３００）。ここでは、図１６（ａ）に示すように、赤の彩度の全範囲にわたり、かつ、中間明度〜最大明度を含むように色範囲の初期値が設定される。つまり、彩度の下限RInf＝０、彩度の上限RSup＝最大彩度（１７０）、明度の下限LInf＝中間明度、明度の上限LSup＝最大明度（２５５）となる。なお、中間明度の初期値については適当に選べばよく、たとえば、最大明度の約５０％〜７０％の値に設定したり、最大度数の対象点の明度に設定したりすればよい。

次に、二値化機能５６が、上記色範囲を用いて、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Ｓ３０１）。この二値化処理では、色範囲内に含まれる画素が白画素に、それ以外の画素が黒画素に変換される。この色範囲は赤系色を内包するものであるため、良品画像よりも不良品画像の半田領域のほうが白画素領域が大きくなる。

特徴量ヒストグラム生成機能５７は、第１実施形態と同様、白画素領域の特徴量として面積値を選び、面積値に関する良品ヒストグラムと不良品ヒストグラムを作成する（ステップＳ３０２）。図１６（ａ）に示すように、初期値の色範囲では対象点と除外点の切り分けが不適切なため、良品ヒストグラムと不良品ヒストグラムが重なってしまっている。

次に、分離度算出機能８１が、良品ヒストグラムと不良品ヒストグラムの分離度を算出する（ステップＳ３０３）。ここでは、「良品ヒストグラムの上限値と不良品ヒストグラムの下限値との距離（差分）」を分離度と定義する。なお、この定義以外の分離度（たとえば、良品ヒストグラムと不良品ヒストグラムのピーク間距離）を採用しても構わない。算出された分離度は、色範囲の各値とともにメモリに格納される。

その後、色範囲設定機能８０によって色範囲が順次更新され（ステップＳ３０５）、各々の色範囲における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Ｓ３０１〜Ｓ３０４；ＮＯ）。このとき色範囲設定機能８０は、彩度の範囲を固定し、明度下限値LInfのみを所定量ずつ小さくすることによって明度の範囲のみを変更する。そうすると、図１６（ａ）〜（ｃ）に示すように、色範囲に応じて良品ヒストグラムと不良品ヒストグラ
ムの度数分布が変化する。通常、色範囲が広がるにつれ良品ヒストグラムと不良品ヒストグラムの分離度が増加し、あるところで最大となり、それを超えるとまた分離度が減少していくという傾向を示す。

色範囲の明度下限値LInfが最小値（０または除外点の最小明度）に達したら、色範囲探索機能は色範囲探索処理を終了する（ステップＳ３０４；ＹＥＳ）。そして、メモリに蓄積された各色範囲での分離度を比較し、分離度が最大となった色範囲を検査用の色パラメータ（色条件）として設定する（ステップＳ３０６）。

続いて、しきい値決定機能５８が、分離度が最大となった面積ヒストグラムにおける良品ヒストグラムと不良品ヒストグラムの度数分布に基づいて、良品画像の特徴量と不良品画像の特徴量を最適に分離するためのしきい値を算出する（ステップＳ３０７）。

その後、第１実施形態と同様にして検査ロジックの生成・記録が行われ（ステップＳ２１０〜Ｓ２１１）、パラメータ設定処理が終了する。

以上述べた本実施形態によっても、部品の欠落検査で用いられる検査ロジック（パラメータ）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。

＜第３実施形態＞
近年、環境問題への配慮から、鉛を含有していない鉛フリー半田（無鉛半田）の利用が増えつつある。しかし、鉛フリー半田は表面が粗くなる性質をもつため、照射光が半田表面で拡散反射され、赤・緑・青の各色光の混色が起こりやすいという問題がある（図１７参照）。

それゆえ、欠落不良品の画像ではランド中央部の赤色が弱まって青や緑の色相が増加し、その一方で良品の画像では青色が弱まって赤や緑の色相が増加することとなり、良品と不良品の色彩パターンの差異が極めて小さくなってしまう。たとえば、鉛フリー半田を用いた部品画像について、第２実施形態と同様の手順で色ヒストグラムを作成すると、図１８のようになる。図中、白丸（○）が欠落不良品画像の半田領域の画素の色、黒三角（▲）が良品画像の半田領域の画素の色を表している。この色ヒストグラムからわかるように、半田領域の色に着目しても良品と不良品とを明確に区別することは困難であり、第１実施形態や第２実施形態における欠落検査処理では良否判定を精度良く行うことができない。

そこで、本発明の第３実施形態では、鉛フリー半田が使用された部品の欠落不良を判定するために、半田領域の色ではなく、部品実装領域の色（つまり、部品のある／なし）に着目する。部品実装領域とは、部品が本来配置されているべき領域をいう。たとえば図１９に示すように両端が半田付けされる部品の場合には、両端の半田領域（もしくは半田の載るランド領域）の中央部分が部品実装領域に該当する。部品の実装位置が正常な良品画像においては部品実装領域に「部品の色」が現れるのに対し、部品の実装位置が正常でない（位置ずれや欠落）不良品画像においては部品実装領域に「基板の色」が現れる。部品表面と基板表面とでは色や材質が異なるため、両者の色には明確な違いが現れる。本実施形態では、かかる差異に基づき欠落不良を判定するのである。

検査処理の大まかな流れは第１実施形態のもの（図４）と同様である。ただし、（１）撮像画像から検査対象領域として抽出されるのが、半田領域ではなく、部品実装領域である点と、（２）用いられる色パラメータ（色条件）が、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点とが異なる。検査対象領域として抽出
すべき箇所を指定する情報（検査対象領域情報）は、検査ロジックに定義されている。なお、色パラメータとして赤色の彩度を採用したのは、一般に、部品は赤っぽく写り、基板が黒っぽく写る傾向にある、という知見に基づくものである。部品や基板の材質や色により異なる傾向が現れる場合には、適宜色パラメータの内容を変更してもよい。

では、上記検査処理で用いられる色パラメータおよびしきい値の生成方法について説明する。パラメータ設定装置２の機能構成は、第１実施形態のもの（図５）と同様であるため、説明を省略する。

図２０のフローチャートに沿って、パラメータ設定処理の流れを説明する。なお、第１実施形態と同じ処理については同一のステップ番号を付してある。

パラメータ設定装置２では、第１実施形態と同様の処理に従って、教師画像情報が読み込まれる（ステップＳ２０１〜Ｓ２０２）。

次に、画像取得機能５２が、教師情報の付与された画像から部品実装領域を抽出する（ステップＳ３１０）。画像取得機能５２は、図２１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と実装ウィンドウ７２と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、第１実施形態と同様、各ウィンドウ７０，７１を画像中のランド領域６３，６５および部品６２に合わせ込む。また、実装ウィンドウ７２は２つのランドウィンドウ７０の中間に配置される。この実装ウィンドウ７２で囲まれた領域が部品実装領域として抽出される。

次に、振分機能５３が、教師情報に基づき、抽出された部品実装領域を対象画像と除外画像とに振り分ける（ステップＳ３１１）。本例では良品検出が目的であるため、教師情報「良」が付与された画像の部品実装領域が対象画像とされ、教師情報「不良」が付与された画像の部品実装領域が除外画像とされる。対象画像は部品本体の写る画像であり、除外画像は基板表面の写る画像となる。

これ以降は、第１実施形態と同様の処理に従って、対象画像と除外画像について色ヒストグラム（赤色の彩度軸と明度軸からなる）が作成され、色範囲探索により色パラメータが決定され、その色パラメータに基づき特徴量ヒストグラムが作成され、良品と不良品とを判別するためのしきい値が決定され、検査ロジックが生成・記録される（ステップＳ２０５〜Ｓ２１１）。

以上述べた本実施形態によれば、部品の欠落検査で用いられる検査ロジック（パラメータ）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、本実施形態では部品実装領域の色彩パターンの相違を利用するため、鉛フリー半田のように光を拡散反射する性質をもつ半田が用いられている場合でも、高い精度で部品の欠落不良を判定することができる。なお、本実施形態の検査処理を従来の鉛半田に適用することも好適である。

＜第４実施形態＞
不良品画像の部品実装領域には、ランドや半田の一部あるいは位置ずれした部品の一部が写り込むことがある。このような場合、第３実施形態のパラメータ設定方法では基板の色を正確に抽出することができず、色パラメータやしきい値の信頼性が低下することがある。したがって、基板の色を正確に把握するために、不良品画像の部品実装領域以外から
も基板の色を取得することが好ましい。そこで本発明の第４実施形態では、良品画像における部品周辺の基板領域から基板の色の抽出を行う。

図２２のフローチャートに沿って、第４実施形態におけるパラメータ設定処理の流れを説明する。なお、上記実施形態と同じ処理については同一のステップ番号を付してある。

パラメータ設定装置２では、第１実施形態と同様の処理に従って、教師画像情報が読み込まれる（ステップＳ２０１〜Ｓ２０２）。

画像取得機能５２は、図２３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と実装ウィンドウ７２と周辺ウィンドウ７３と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、第１実施形態と同様、各ウィンドウ７０，７１を画像中のランド領域６３，６５および部品６２に合わせ込む。また、実装ウィンドウ７２は２つのランドウィンドウ７０の中間に配置され、周辺ウィンドウ７３はランドウィンドウ７０や部品本体ウィンドウ７１を基準にして、それらを囲むように配置される。

そして、画像取得機能５２は、良品画像から部品実装領域（実装ウィンドウ７２で囲まれた領域）と基板領域（周辺ウィンドウ７３から部品本体ウィンドウ７１を除いた領域）とを抽出する。また、不良品画像からは部品実装領域のみを抽出する（ステップＳ３２０）。

次に、振分機能５３が、教師情報に基づき、良品の部品実装領域を対象画像に、不良品画像の部品実装領域と良品画像の基板領域とを除外画像に振り分ける（ステップＳ３２１）。これ以降の処理は、上記実施形態と同様である。

良品画像における部品周辺の基板領域では基板表面がきれいに露出している蓋然性が高いため、これを除外画像に用いることで「基板の色」をより正確に把握できる。よって、色範囲探索処理（ステップＳ２０５、Ｓ２０６）において、対象画像の色（部品本体の色）と除外画像の色（基板の色）との切り分けを正確に行うことができ、色パラメータの信頼性が向上する。

＜第５実施形態＞
第４実施形態では、基板の色を取得するために、良品画像における部品周辺の領域を抽出している。ところが、基板によっては、図２４に示すように、部品周辺の基板領域（斜線部分）に配線パターンが形成されていたり、半田の一部がはみ出していることがある。このような場合、基板の色とともに、配線パターンや半田の色もノイズとして一緒に抽出されてしまうため、部品の色と基板の色とを切り分ける色パラメータが適切に設定されないことがある。図２４は、ノイズの影響により色パラメータが広めに設定されてしまった例を示している。

そこで、本発明の第５実施形態では、ベアボード画像（部品が実装される前の基板を撮像して得られた画像）における部品実装領域から基板の色の抽出を行う。

図２５のフローチャートに沿って、第５実施形態におけるパラメータ設定処理の流れを説明する。なお、上記実施形態と同じ処理については同一のステップ番号を付してある。

パラメータ設定装置２では、第１実施形態と同様の処理に従って、教師画像情報が読み込まれる（ステップＳ２０１〜Ｓ２０２）。この教師画像情報にはベアボード画像が含まれる。

画像取得機能５２は、図２６に示すように、テンプレートマッチングによって、良品画像、不良品画像、ベアボード画像それぞれから部品実装領域を抽出する（ステップＳ３３０）。次に、振分機能５３が、教師情報に基づき、良品の部品実装領域を対象画像に、不良品画像とベアボード画像の部品実装領域を除外画像に振り分ける（ステップＳ３３１）。これ以降の処理は、第３実施形態と同様である。

ベアボードにおける部品実装領域では基板表面が完全に露出しており、また配線パターンや半田などのノイズとなり得る要素が含まれていない。したがって、本実施形態によれば、ベアボード画像を用いることによりノイズのない基板領域を抽出でき、基板の色をより正確に把握することができる。よって、色パラメータの信頼性を一層向上させることができる。

＜第６実施形態＞
本発明の第６実施形態では、半田の種別に応じて、生成する検査ロジックを異ならせる方法について説明する。

本実施形態のパラメータ設定装置２は、半田の種別を判断して処理を切り替える半田種別判断機能（不図示）を備える。それ以外の機能構成は第１実施形態のもの（図５）と同様である。

図２７のフローチャートに示すように、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は半田種別判断機能に指示情報を伝える（ステップＳ２００；ＹＥＳ）。この指示情報には、半田の種別に関する半田種別情報が含まれている。

半田種別判断機能は、半田種別情報に基づいて、処理対象となる基板が鉛フリー半田を用いているものか否かを判断する（ステップＳ３４０）。鉛フリー半田の場合、半田種別判断機能は上記第３〜第５実施形態のいずれかにおけるステップＳ２０２に処理を移行する（ステップＳ３４０；ＹＥＳ）。逆に、鉛フリー半田でない場合には、上記第１または第２実施形態におけるステップＳ２０２に処理を移行する（ステップＳ３４０；ＮＯ）。

そして、色パラメータとしきい値が算出されたら、検査ロジック生成機能５９が、色パラメータ、特徴量の種類、しきい値、検査対象領域情報から検査ロジックを生成する。検査対象領域は、鉛フリー半田の場合は部品実装領域に、それ以外の場合は半田領域に設定される。

本実施形態の処理によれば、半田の種別に応じて適切な検査ロジックが生成される。よって、鉛半田の場合も鉛フリー半田の場合も高い精度で部品の欠落検査を行うことができる。

＜変形例＞
上述した第１〜第６の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２次元の色ヒストグラム（色空間）を用いたが、多次元（色相、彩度、明度）の色ヒストグラムを用いてもよい。また、２次元色ヒストグラムについても、青の彩度軸ではなく、赤、緑、黄など他の色相の彩度軸を用いたり、彩度軸ではなく色相軸を用いたりしてもよい。色ヒストグラムの軸の選択は、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、色範囲は矩形に限らず、円形、多角形、自由曲線図形などを用いてもよい。さらに、色ヒストグラムが多次元の場合には、色範囲も多次元形状にするとよい。

また、上記実施形態では欠落検査を例に挙げて説明したが、本発明は、色パラメータ（色条件）によって領域抽出を行い、その抽出された領域のもつ何らかの特徴量を判定条件によって判定するものであれば、他の基板検査処理にも適用可能である。

また、上記実施形態では特徴量として面積を用いたが、良否判定に用い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、パラメータ設定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（しきい値）の決定に面積ヒストグラム（面積値ヒストグラム）を用いたが、特徴量の種類が異なればそれに合わせた特徴量ヒストグラム（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。

また、上記第１〜第６実施形態の処理を適宜組み合わせることも好ましい。たとえば、第１実施形態の検査処理（良品を検出する処理）と第２実施形態の検査処理（不良品を検出する処理）とを組み合わせれば、判定精度が一層向上し、不良品の見逃しや過検出のほとんどない信頼性の高い欠落検査を行うことができる。また、第４実施形態と第５実施形態とを組み合わせ、除外画像として、良品画像の基板領域とベアボード画像の基板領域とを抽出することも好ましい。また、第２実施形態のように特徴量ヒストグラムの分離度に基づいて色範囲を探索する手法を、第３〜第６実施形態に適用してもよい。

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撮像パターンと二値化画像の関係を示す図。 基板検査処理の流れを示すフローチャート。 第１実施形態に係るパラメータ設定装置の機能構成を示す図。 第１実施形態に係るパラメータ設定処理の流れを示すフローチャート。 良品画像と不良品画像の一例を示す図。 半田領域の抽出処理を示す図。 ２次元色ヒストグラムの一例を示す図。 色範囲の探索処理を示す図。 良品画像と不良品画像の二値化結果の一例を示す図。 良品および不良品の面積ヒストグラムとしきい値決定処理を示す図。 第２実施形態に係るパラメータ設定装置の機能構成を示す図。 第２実施形態に係るパラメータ設定処理の流れを示すフローチャート。 第２実施形態における２次元色ヒストグラムの一例を示す図。 色範囲探索処理の流れを示す図。 鉛フリー半田で生じる拡散反射の様子を示す図。 鉛フリー半田を用いた部品画像に関する２次元色ヒストグラムの一例を示す図。 部品実装領域の一例を示す図。 第３実施形態に係るパラメータ設定処理の流れを示すフローチャート。 第３実施形態における部品実装領域の抽出処理を示す図。 第４実施形態に係るパラメータ設定処理の流れを示すフローチャート。 第４実施形態における部品実装領域および基板領域の抽出処理を示す図。 基板領域にノイズが含まれる場合の問題を示す図。 第５実施形態に係るパラメータ設定処理の流れを示すフローチャート。 第５実施形態における部品実装領域および基板領域の抽出処理を示す図。 第６実施形態に係るパラメータ設定処理の流れを示すフローチャート。 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。

符号の説明

１ 基板検査装置
２ パラメータ設定装置
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
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 マッピング機能
５５ 色範囲探索機能
５６ 二値化機能
５７ 特徴量ヒストグラム生成機能
５８ しきい値決定機能
５９ 検査ロジック生成機能
６０ 検査ロジック書込機能
６２ 部品
６３，６５ ランド領域
７０ ランドウィンドウ
７１ 部品本体ウィンドウ
７２ 実装ウィンドウ
７３ 周辺ウィンドウ
８０ 色範囲設定機能
８１ 分離度算出機能

Claims (17)

1. 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から所定の色条件を満たす領域を抽出し、抽出された領域のもつ特徴量が所定の判定条件を満たすか否かで前記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パラメータを自動生成する方法であって、
   情報処理装置が、
   検査により検出されるべき部品を撮像して得られた複数の対象画像と検査により除外されるべき部品を撮像して得られた複数の除外画像とを取得し、
   前記対象画像の各画素の色を対象点として、前記除外画像の各画素の色を除外点として、それぞれ色空間にマッピングし、
   前記色空間を分割する色範囲であって、そこに含まれる対象点の数と除外点の数の差が最大となるような色範囲を求め、
   求められた前記色範囲を基板検査で用いられる色条件として設定する基板検査装置のパラメータ設定方法において、
   前記情報処理装置は、部品の実装位置が正常な良品画像における半田領域を前記対象画像として取得し、部品の実装位置が正常でない不良品画像における半田領域を前記除外画像として取得する
   基板検査装置のパラメータ設定方法。
2. 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から所定の色条件を満たす領域を抽出し、抽出された領域のもつ特徴量が所定の判定条件を満たすか否かで前記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パラメータを自動生成する方法であって、
   情報処理装置が、
   検査により検出されるべき部品を撮像して得られた複数の対象画像と検査により除外されるべき部品を撮像して得られた複数の除外画像とを取得し、
   前記対象画像の各画素の色を対象点として、前記除外画像の各画素の色を除外点として、それぞれ色空間にマッピングし、
   前記色空間を分割する色範囲を設定し、前記対象画像および前記除外画像のそれぞれから前記色範囲を満たす画素領域を抽出して、その画素領域のもつ特徴量についての特徴量
   ヒストグラムを作成し、前記特徴量ヒストグラムにおける前記対象画像の度数分布と前記除外画像の度数分布の間の分離度を算出する色範囲探索処理を繰り返すことによって、分離度が最大となる色範囲を求め、
   求められた前記色範囲を基板検査で用いられる色条件として設定する
   基板検査装置のパラメータ設定方法。
3. 前記色空間は、前記複数の色のうち１つの色の色相についての彩度軸と明度軸から少なくともなる多次元色空間であり、
   前記色範囲探索処理では、彩度の範囲を固定し、明度の範囲のみを変更して、分離度が最大となる色範囲を求める
   請求項２記載の基板検査装置のパラメータ設定方法。
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から所定の色条件を満たす領域を抽出し、抽出された領域のもつ特徴量が所定の判定条件を満たすか否かで前記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パラメータを自動生成する方法であって、
   情報処理装置が、
   検査により検出されるべき部品を撮像して得られた複数の対象画像と検査により除外されるべき部品を撮像して得られた複数の除外画像とを取得し、
   前記対象画像の各画素の色を対象点として、前記除外画像の各画素の色を除外点として、それぞれ色空間にマッピングし、
   前記色空間を分割する色範囲であって、そこに含まれる対象点の数と除外点の数の差が最大となるような色範囲を求め、
   求められた前記色範囲を基板検査で用いられる色条件として設定する基板検査装置のパラメータ設定方法において、
   前記情報処理装置は、部品の実装位置が正常な良品画像における部品実装領域を前記対象画像として取得し、部品の実装位置が正常でない不良品画像における部品実装領域を前記除外画像として取得する
   基板検査装置のパラメータ設定方法。
5. 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から所定の色条件を満たす領域を抽出し、抽出された領域のもつ特徴量が所定の判定条件を満たすか否かで前記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パラメータを自動生成する方法であって、
   情報処理装置が、
   検査により検出されるべき部品を撮像して得られた複数の対象画像と検査により除外されるべき部品を撮像して得られた複数の除外画像とを取得し、
   前記対象画像の各画素の色を対象点として、前記除外画像の各画素の色を除外点として、それぞれ色空間にマッピングし、
   前記色空間を分割する色範囲であって、そこに含まれる対象点の数と除外点の数の差が最大となるような色範囲を求め、
   求められた前記色範囲を基板検査で用いられる色条件として設定する基板検査装置のパラメータ設定方法において、
   前記情報処理装置は、
   鉛フリー半田が用いられている場合には、部品の実装位置が正常な良品画像における部品実装領域を前記対象画像として取得するとともに、部品の実装位置が正常でない不良品画像における部品実装領域を前記除外画像として取得し、
   それ以外の場合には、前記良品画像における半田領域を前記対象画像として取得するとともに、前記不良品画像における半田領域を前記除外画像として取得する
   基板検査装置のパラメータ設定方法。
6. 前記情報処理装置は、前記不良品画像における部品実装領域に加え、前記良品画像における部品周辺の基板領域も前記除外画像として取得する
   請求項４または５記載の基板検査装置のパラメータ設定方法。
7. 前記情報処理装置は、前記不良品画像における部品実装領域に加え、部品実装前のベアボードを撮像して得られたベアボード画像における基板領域も前記除外領域として取得する
   請求項４または５記載の基板検査装置のパラメータ設定方法。
8. 前記情報処理装置が、
   前記対象画像および前記除外画像のそれぞれから前記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特徴量についての特徴量ヒストグラムを作成し、
   前記特徴量ヒストグラムの度数分布に基づいて前記対象画像の特徴量と前記除外画像の特徴量とを分離するためのしきい値を算出し、
   算出された前記しきい値を基板検査で用いられる判定条件として設定する
   請求項１〜７のうちいずれか１項記載の基板検査装置のパラメータ設定方法。
9. 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から所定の色条件を満たす領域を抽出し、抽出された領域のもつ特徴量が所定の判定条件を満たすか否かで前記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パラメータを自動生成するための装置であって、
   検査により検出されるべき部品を撮像して得られた複数の対象画像と検査により除外されるべき部品を撮像して得られた複数の除外画像とを取得する画像取得手段と、
   前記対象画像の各画素の色を対象点として、前記除外画像の各画素の色を除外点として、それぞれ色空間にマッピングするマッピング手段と、
   前記色空間を分割する色範囲であって、そこに含まれる対象点の数と除外点の数の差が最大となるような色範囲を求める色範囲探索手段と、
   求められた前記色範囲を基板検査で用いられる色条件として設定する色条件設定手段と、を備え、
   前記画像取得手段は、部品の実装位置が正常な良品画像における半田領域を前記対象画像として取得し、部品の実装位置が正常でない不良品画像における半田領域を前記除外画像として取得する
   基板検査装置のパラメータ設定装置。
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から所定の色条件を満たす領域を抽出し、抽出された領域のもつ特徴量が所定の判定条件を満たすか否かで前記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パラメータを自動生成するための装置であって、
    検査により検出されるべき部品を撮像して得られた複数の対象画像と検査により除外されるべき部品を撮像して得られた複数の除外画像とを取得する画像取得手段と、
    前記対象画像の各画素の色を対象点として、前記除外画像の各画素の色を除外点として、それぞれ色空間にマッピングするマッピング手段と、
    前記色空間を分割する色範囲を設定し、前記対象画像および前記除外画像のそれぞれから前記色範囲を満たす画素領域を抽出して、その画素領域のもつ特徴量についての特徴量ヒストグラムを作成し、前記特徴量ヒストグラムにおける前記対象画像の度数分布と前記除外画像の度数分布の間の分離度を算出する色範囲探索処理を繰り返すことによって、分離度が最大となる色範囲を求める色範囲探索手段と、
    求められた前記色範囲を基板検査で用いられる色条件として設定する色条件設定手段と、
    を備える基板検査装置のパラメータ設定装置。
11. 前記色空間は、前記複数の色のうち１つの色の色相についての彩度軸と明度軸から少なくともなる多次元色空間であり、
    前記色範囲探索処理では、彩度の範囲を固定し、明度の範囲のみを変更して、分離度が最大となる色範囲を求める
    請求項１０記載の基板検査装置のパラメータ設定装置。
12. 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から所定の色条件を満たす領域を抽出し、抽出された領域のもつ特徴量が所定の判定条件を満たすか否かで前記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パラメータを自動生成するための装置であって、
    検査により検出されるべき部品を撮像して得られた複数の対象画像と検査により除外されるべき部品を撮像して得られた複数の除外画像とを取得する画像取得手段と、
    前記対象画像の各画素の色を対象点として、前記除外画像の各画素の色を除外点として、それぞれ色空間にマッピングするマッピング手段と、
    前記色空間を分割する色範囲であって、そこに含まれる対象点の数と除外点の数の差が最大となるような色範囲を求める色範囲探索手段と、
    求められた前記色範囲を基板検査で用いられる色条件として設定する色条件設定手段と、を備え、
    前記画像取得手段は、部品の実装位置が正常な良品画像における部品実装領域を前記対象画像として取得し、部品の実装位置が正常でない不良品画像における部品実装領域を前記除外画像として取得する
    基板検査装置のパラメータ設定装置。
13. 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から所定の色条件を満たす領域を抽出し、抽出された領域のもつ特徴量が所定の判定条件を満たすか否かで前記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パラメータを自動生成するための装置であって、
    検査により検出されるべき部品を撮像して得られた複数の対象画像と検査により除外されるべき部品を撮像して得られた複数の除外画像とを取得する画像取得手段と、
    前記対象画像の各画素の色を対象点として、前記除外画像の各画素の色を除外点として、それぞれ色空間にマッピングするマッピング手段と、
    前記色空間を分割する色範囲であって、そこに含まれる対象点の数と除外点の数の差が最大となるような色範囲を求める色範囲探索手段と、
    求められた前記色範囲を基板検査で用いられる色条件として設定する色条件設定手段と、を備え、
    前記画像取得手段は、
    鉛フリー半田が用いられている場合には、部品の実装位置が正常な良品画像における部品実装領域を前記対象画像として取得するとともに、部品の実装位置が正常でない不良品画像における部品実装領域を前記除外画像として取得し、
    それ以外の場合には、前記良品画像における半田領域を前記対象画像として取得するとともに、前記不良品画像における半田領域を前記除外画像として取得する
    基板検査装置のパラメータ設定装置。
14. 前記画像取得手段は、前記不良品画像における部品実装領域に加え、前記良品画像における部品周辺の基板領域も前記除外画像として取得する
    請求項１２または１３記載の基板検査装置のパラメータ設定装置。
15. 前記画像取得手段は、前記不良品画像における部品実装領域に加え、部品実装前のベア
    ボードを撮像して得られたベアボード画像における基板領域も前記除外領域として取得する
    請求項１２または１３記載の基板検査装置のパラメータ設定装置。
16. 前記対象画像および前記除外画像のそれぞれから前記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特徴量についての特徴量ヒストグラムを作成する特徴量ヒストグラム生成手段と、
    前記特徴量ヒストグラムの度数分布に基づいて前記対象画像の特徴量と前記除外画像の特徴量とを分離するためのしきい値を算出するしきい値決定手段と、
    算出された前記しきい値を基板検査で用いられる判定条件として設定する判定条件設定手段と、をさらに備える
    請求項９〜１５のうちいずれか１項記載の基板検査装置のパラメータ設定装置。
17. 請求項１６記載のパラメータ設定装置により設定された色条件および判定条件を記憶する記憶部と、
    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する投光手段と、
    その反射光を撮像して得られた画像から、前記色条件を満たす領域を抽出する領域抽出手段と、
    抽出された領域のもつ特徴量が、前記判定条件を満たすか否かで前記部品の実装状態を検査する検査手段と、
    を備える基板検査装置。

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