JP4552749B2 - 検査基準設定装置及び方法、並びに、工程検査装置 - Google Patents

Description

本発明は、生産ラインの中間工程における工程検査で用いられる検査基準を設定するための技術に関する。

複数の工程からなる生産ラインでは、最終工程にて完成品の良・不良を判定する最終検査に加え、各中間工程にて中間品の合否を判定する工程検査が行われることがある。

工程検査の第一義的な目的は、その工程の定める品質レベルを満足しない中間品を発見し、そのような不合格品が後工程へ流れるのを防ぐことにある。この目的を達成するためには、工程毎に決められた品質レベル（公差等）に合わせて検査基準（中間品の合否を判定するためのしきい値等）を設定すれば足りる。

しかしながら、品質レベルを満足する中間品であれば、最終的に必ず良品になるというわけではない。品質レベルは満足する中間品であっても、後工程において不良を誘発する潜在的不良要因を含んでいることがあるからである。このような潜在的不良要因を「不良兆候」とよぶ。よって、工程検査では、品質レベルを満足しない中間品だけでなく、不良兆候の現れている中間品をも排除し、後工程での不良発生を未然に防止することが望ましい。

とはいえ、不良兆候を検出するための検査基準を適切に設定するのは非常に難しい。なぜなら、どの程度の兆候が現れたら後工程で不良となるか、といった因果関係を明確にし、それを定量的に把握するのは難しいからである。さらに、工程検査での検査項目が複数ある場合は、どの検査項目の検査基準を調整すれば効果的であるかを特定することも困難である。しかも、不良兆候の発見を優先するあまり検査基準を厳しく設定しすぎると、工程検査での直行率（検査の全体数に占める合格品の割合）が低下し、歩留まりの悪化や再検査コストの増大を招くといった問題も出てくる。

なお、検査基準の設定を支援する技術として、特許文献１に開示された手法が知られている。しかしこの手法は、検査結果の過判定率を算出・表示することによって、ユーザに対し、過判定率が所定の管理基準を満たすか否か確認させることで、検査基準調整の必要性の判断を促すものにすぎない。つまり、この手法は、どの工程のどの検査項目の検査基準をどのように調整すべきか、といった具体的な判断には何ら役に立たない。
特開２００４−２１４３９４号公報

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、工程検査において不良兆候を検出するための検査基準を適切に設定するための技術を提供することにある。

本発明は、複数の検査項目について、中間品から抽出した特徴量と所定の検査基準とを比較することにより中間品の合否を判定する工程検査と、最終工程にて完成品の良・不良を判定する最終検査とが実行される生産ラインにおいて、前記工程検査で用いられる検査基準を設定（又は検査基準の設定を支援）するための技術である。

工程検査は工程検査装置によって実行される。工程検査装置は、公知のセンシング技術を用いて中間品から検査項目に応じた特徴量を抽出する。例えば、画像センサで中間品を撮影し、画像処理や画像認識によって画像から各種特徴量（位置、大きさ、形状、色、濃淡、周波数スペクトル、テクスチャ等）を抽出したり、熱センサで中間品の温度を測定したり、圧センサで中間品に作用する応力やトルクを測定したりすればよい。そして、工程検査装置は、抽出した特徴量を予め設定されている検査基準と比較することによって、中間品が検査基準を満たしているか否か判定する。抽出する特徴量の種類及び比較対象となる検査基準の値は、検査項目毎に予め定められている。１つの工程検査装置で複数の検査項目について検査する構成でも、複数の工程検査装置のそれぞれが１つ又は複数の検査項目について検査する構成でも構わない。

本発明に係る検査基準設定装置は、少なくとも記憶手段と表示手段を備えた情報処理装置によって構成される。なお、工程検査装置の一機能として検査基準設定装置が実現されていてもよい。

検査基準設定装置は、工程検査の各検査項目について抽出された特徴量（の値）、及び、最終検査の判定結果を記憶手段に蓄積する。最終検査が最終検査装置によって自動処理される場合、その判定結果が検査基準設定装置の記憶手段に自動的に記録されるようにするとよい。また最終検査が人手で行われる場合は、作業者が判定結果を検査基準設定装置に入力すればよい。

そして、検査基準設定装置は、分離度算出手段によって、前記記憶手段に蓄積された複数の製品のデータから、工程検査の検査項目毎若しくは検査項目の組み合わせ毎に、その検査項目について抽出された特徴量の分布の中で最終検査で良品と判定された製品と不良品と判定された製品とがどれだけ分離して分布しているか、を示す分離度を算出する。

この分離度は、工程検査で検査される検査項目と最終検査で検査される不良種別との因果関係（相関）の強さを数値化したものといえる。つまり、検査項目と不良種別の間の因果関係が小さければ、良品と不良品とにかかわらず当該検査項目の特徴量の値はばらつき、分離度は小さくなるし、逆に因果関係が大きければ、良品の特徴量の値と不良品の特徴量の値には顕著な差異が現れ、分離度が大きくなるのである。

具体的には、分離度算出手段は、複数の製品の特徴量分布を２つのクラスに分けて、一方のクラスに属す製品を良品、他方のクラスに属す製品を不良品とみなし、このクラス分けの結果と最終検査における良・不良判定結果とが一致する製品の割合と、一致しない製品の割合とに基づいて分離度を算出するとよい。

これにより、検査項目（特徴量）の数、特徴量分布の値域、工程検査に予め設定されていた検査基準の善し悪し等にかかわらず、簡単な処理で客観的な分離度を算出することができる。なお、特徴量分布のクラス分けには、公知のクラスタリング手法を採用すればよい。

ここで、分離度は、クラス分けの結果と最終検査における良・不良判定結果が一致する製品の割合が大きくなるほど、又は、一致しない製品の割合が小さくなるほど、大きくなる指標であることが好ましい。

そして、検査基準設定装置は、設定対象選択手段によって、前記検査項目若しくは検査項目の組み合わせの中から、その分離度の大きさに基づいて、検査基準を再設定すべき検査項目を選択する。

これにより、不良の発生と因果関係の強い検査項目、つまり不良兆候を的確に検出可能な検査項目を容易に特定できる。

ここで、設定対象選択手段は、分離度の最も大きい検査項目若しくは検査項目の組み合わせを、検査基準を再設定すべき検査項目として選択してもよい。これにより、検査基準を再設定すべき検査項目を自動で決定することができる。

さらに、設定対象選択手段は、複数の検査項目若しくは検査項目の組み合わせを分離度の大きい順に選択候補として提示し、それらの選択候補の中から、検査基準を再設定する検査項目をユーザに選択させるようにしてもよい。このとき各選択候補の分離度の大きさを提示することも好ましい。このように選択候補を提示すれば、設定対象項目のユーザによる選択を支援することができる。

そして、検査基準設定装置は、検査基準設定手段によって、選択された検査項目に対して新たな検査基準を設定する。これにより、工程検査において不良兆候を検出するための新たな検査基準を適切に設定することができる。

ここで、検査基準設定手段は、検査基準を変更した場合の、工程検査及び最終検査それぞれの判定結果の変化を算出し、所定のコスト関数を用いて判定結果の変化によるコスト効果を算出し、算出されたコスト効果が最大となるように新たな検査基準を決定してもよい。これにより、新たな検査基準を自動で決定することができる。

さらに、検査基準設定手段は、ユーザに新たな検査基準を入力させる一方で、新たな検査基準が入力されると、その新たな検査基準に変更した場合の、工程検査及び最終検査それぞれの判定結果の変化を算出して提示するようにしてもよい。このようなインターフェイスにより、ユーザは、検査基準を変更した場合の判定結果の変化をシミュレーションでき、検査基準の最適値を見出すことができる。

なお、本発明は、上記手段の少なくとも一部を有する検査基準設定装置または工程検査装置として捉えることができる。また、本発明は、上記処理の少なくとも一部を含む検査基準設定方法、または、かかる方法を実現するための検査基準設定プログラム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、工程検査において不良兆候を検出するための検査基準を適切に設定することができる。

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。ここでは、基板に電子部品を表面実装する生産ラインに本発明を適用する事例を挙げる。ただし、本発明は、表面実装ラインに限らず、工程検査と最終検査が実行される種々の生産ラインに適用可能である。

（表面実装ライン）
図１は、表面実装ラインのシステム構成を示している。

このシステムは、製造装置として、半田印刷装置１、部品実装装置２及びリフロー装置３を備える。表面実装ラインでは、まず半田印刷装置１がプリント基板の各ランドに半田ペーストを印刷し（半田印刷工程）、次に部品実装装置２が半田ペースト上に電子部品を
実装し（部品実装工程）、最後にリフロー装置３が半田を加熱溶解・冷却することによって、電子部品をランドに半田接着する（リフロー工程）。

また、このシステムは、検査装置として、印刷検査装置４、実装検査装置５及び基板検査装置６を備える。印刷検査装置４は、半田印刷装置１の下流に設置されており、中間工程である半田印刷工程において半田ペーストの印刷品質の合否を判定する。実装検査装置５は、部品実装装置２の下流に設置されており、中間工程である部品実装工程において部品の実装品質の合否を判定する。また、基板検査装置６は、リフロー装置３の下流に設置されており、最終工程であるリフロー工程において、最終的な完成品の良・不良を判定する。すなわち、印刷検査装置４と実装検査装置５は工程検査装置であり、基板検査装置６は最終検査装置に該当する。

情報処理装置７は、ＣＰＵ、メモリ、補助記憶装置、表示装置、入力装置等を備える汎用的なコンピュータにより構成され、ＬＡＮなどの電気通信回線で製造装置及び検査装置に接続されている。情報処理装置７は、製造装置の製造状況、検査装置の検査状況等を蓄積・管理・表示したり、製造装置の製造条件、検査装置の検査基準等を管理・更新・表示するなどの役割を担っている。本実施形態では、この情報処理装置７によって検査基準設定装置が構成される。

以下、各工程で実行される検査の詳細について説明した後、検査基準設定装置の詳細について説明する。

（工程検査１：半田印刷工程）
印刷検査装置４は、半田印刷後のプリント基板を受け取ると、撮像装置を用いてプリント基板を撮像し、プリント基板上の各部品（各ランド）の画像を得る。それぞれの画像は、プリント基板の識別番号と部品番号の組み合わせでユニークになるよう、管理される。

印刷検査装置４は、この画像を用いて複数の検査項目について検査を行う。図２は半田印刷工程における検査項目の一例を示すリストである。検査項目には、半田過少検査、半田過多検査、半田とランドの相対Ｘずれ検査、半田とランドの相対Ｙずれ検査、だれ・にじみ検査（縦方向）、だれ・にじみ検査（横方向）などがある。そして、それぞれの検査項目毎に、画像から抽出する特徴量の種類と単位、並びに、その特徴量の値と比較する検査基準が設定されている。

例えば、半田過少検査においては、印刷検査装置４は、テンプレートマッチング等によりランド領域を特定した後、半田の色を示す領域を抽出し、ランド面積に対する半田面積の割合（％）を算出する。そして、その算出結果が半田面積の許容値を示す検査基準よりも小さい場合に、不合格（半田過少）と判定する。

また、半田とランドの相対Ｘずれ検査においては、印刷検査装置４は、テンプレートマッチング等によりランド領域を特定した後、半田の色を示す領域を抽出し、ランドの重心と半田の重心のＸ方向の差（ｍｍ）を算出する。そして、その算出結果がＸ方向許容ずれ量を示す検査基準よりも大きい場合に、不合格（Ｘずれ）と判定する。

このように、印刷検査装置４は、複数の検査項目について自動で合否判定を実行する。このとき各検査項目で抽出された特徴量及び判定結果は、情報処理装置７に送られ、情報処理装置７の検査結果ＤＢに蓄積される。

なお、いずれかの検査項目で不合格の判定がでた場合、そのプリント基板はラインから取り除かれ、再検査にまわされる。これにより不合格品が後工程（部品実装工程）に流れ
るのを防止できる。

（工程検査２：部品実装工程）
実装検査装置５は、部品実装後のプリント基板を受け取ると、撮像装置を用いてプリント基板を撮像し、プリント基板上の各部品（各ランド）の画像を得る。この画像も、基板番号と部品番号の組み合わせでユニークになるよう管理される。

実装検査装置５は、この画像を用いて複数の検査項目について検査を行う。図３は部品実装工程における検査項目の一例を示すリストである。検査項目には、角度検査、横ずれ検査、縦ずれ検査などがある。そして、それぞれの検査項目毎に、画像から抽出する特徴量の種類と単位、並びに、その特徴量の値と比較する検査基準が設定されている。

例えば、角度検査においては、実装検査装置５は、テンプレートマッチング等により部品本体領域を特定した後、画像の水平方向を基準にした部品本体領域の傾斜角度（度）を算出する。そして、その算出結果が部品の許容傾きを示す検査基準よりも小さい場合に、不合格（部品傾斜）と判定する。

また、横ずれ検査においては、実装検査装置５は、テンプレートマッチング等により部品本体領域を特定した後、画像の左上を原点とした場合の部品本体領域の重心の水平座標（ｍｍ）を算出する。そして、その算出結果が水平方向許容ずれ量を示す検査基準よりも大きい場合に、不合格（横ずれ）と判定する。

このように、実装検査装置５は、複数の検査項目について自動で合否判定を実行する。このとき各検査項目で抽出された特徴量及び判定結果は、情報処理装置７に送られ、情報処理装置７の検査結果ＤＢに蓄積される。

なお、いずれかの検査項目で不合格の判定がでた場合、そのプリント基板はラインから取り除かれ、再検査にまわされる。これにより不合格品が後工程（リフロー工程）に流れるのを防止できる。

（最終検査：リフロー工程）
リフロー後に現れる不良には、例えば、フィレット異常（半田の形状が適切でないこと）、ぬれ異常（半田とランド、又は、半田と部品の電極との接合に不具合があること）、ブリッジ（部品の電極間を短絡するように半田が付着すること）、実装異常（部品や半田がランドからずれていること）、部品欠落（部品が存在しないこと）など、多くの種類がある。基板検査装置６は、これら複数の項目について検査を実行し、完成品が良品であるか不良品であるかを自動的に判定する。

本実施形態の基板検査装置６は、いわゆるカラーハイライト方式を採用している。カラーハイライト方式とは、互いに入射角の異なる複数の光源（例えば、赤、緑、青の３色光）で基板を照射し、その反射光を撮像することで、半田の三次元形状（フィレット形状）を疑似カラー像として取得し、その疑似カラー像の色分布から半田実装品質を検査する技術である。

基板検査装置６の判定結果は、情報処理装置７に送られ、情報処理装置７の検査結果ＤＢに蓄積される。

（検査基準設定装置）
不良の発生要因としては、各工程における製造条件や処理手順等の問題（工程の問題）、基板や部品そのものの構造的な問題（設計の問題）、工程検査における検査基準の不適
切（工程検査の問題）、といった様々な要因が考えられる。よって、発生した不良への対処策を検討するにあたっては、まず、不良発生要因が工程・設計・工程検査のいずれにあるのかを見極める必要がある。それにより採るべき対処が異なってくるからである。

不良発生要因が工程や設計にある場合、その対処としては、工程改善、設計見直しといった大掛かりなものになりがちである。これに対し、工程検査の問題であれば、検査基準を適切な値（つまり、不良兆候を検出可能な値）に調整するだけで対処可能なため、時間的にもコスト的にも有利である。

とはいえ、工程検査の検査基準に問題があるのかどうか、また、問題があったとしてもどの検査項目の検査基準をどのように調整すべきか、を判断するのは簡単ではない。通常、中間工程における検査項目は十数〜数十存在するため、ユーザが試行錯誤的（場当たり的）に調整するのは現実的とはいえない。

そこで本実施形態では、検査基準設定装置が、工程検査と最終検査で蓄積されたデータを解析することによって、検査基準を再設定すべき検査項目（設定対象項目）の発見と検査基準の調整の自動化、若しくは、ユーザ支援を図る。

図４に、検査基準設定装置の機能構成を示す。検査基準設定装置は、概略、検査結果ＤＢ１０、注目不良選択部１１、分離度算出部１２、設定対象選択部１３、検査基準設定部１４を備える。これらの機能は、情報処理装置７が検査基準設定プログラムを実行することにより実現されるものである。

検査結果ＤＢ１０は、情報処理装置７の補助記憶装置（磁気記憶装置や光記憶装置等）内に構築される。図５は、検査結果ＤＢ１０のデータ構造の一例を示している。検査結果ＤＢ１０の各レコードは、基板番号と部品番号の組み合わせでユニークに特定される１つの部品に対応している。各レコードは、少なくとも、工程検査の各検査項目について抽出された特徴量の値、及び、最終検査の各不良項目についての判定結果を含んでいる。

注目不良選択部１１は、検査結果ＤＢ１０に蓄積された複数の製品の判定結果に基づいて、分析対象とする不良項目を選び出す機能である。分離度算出部１２は、検査結果ＤＢ１０に蓄積された複数の製品のデータから、工程検査の検査項目毎に、分離度を算出する機能を有する。分離度とは、ある検査項目について抽出された特徴量の分布の中で、最終検査で良品と判定された製品と不良品と判定された製品とがどれだけ分離して分布しているか、を示す指標である。また、設定対象選択部１３は、検査項目の中から、その分離度の大きさに基づいて、検査基準を再設定すべき検査項目を選択する機能を有する。また、検査基準設定部１４は、選択された検査項目に対して新たな検査基準を設定する機能を有する。

これら各機能の処理結果は情報処理装置７の表示装置に表示されたり、補助記憶装置にデータ出力されたりする。また、各機能の処理のなかでユーザ入力が必要とされる場合、ユーザは情報処理装置７の入力装置を用いて情報入力が可能である。

（検査基準設定処理）
では、図６のフローチャートに沿って、検査基準設定装置の処理の流れを説明する。

ステップＳ１において、注目不良選択部１１は、検査結果ＤＢ１０に蓄積された複数の製品の判定結果を集計し、不良項目毎の発生頻度（不良率）を算出する。そして、発生頻度の最も高い不良項目を、分析対象である「注目不良」として選択する。図７は、注目不良選択部１１が出力する注目不良選択画面の一例を示している。この画面では、不良項目
毎の発生頻度がパレート図及びリストで表示されている。初期表示では、発生頻度の最も高い不良項目「フィレット異常」が注目不良として選ばれているが、ユーザは入力装置を操作して他の不良項目を指定することもできる。パレート図及びリストでは、発生頻度の高い順に不良項目が並んでいるので、ユーザは一目で問題点を把握することができる。このようにして分析対象を１つに絞ることにより、次段の相関の評価が簡単になる。

ステップＳ２において、分離度算出部１２は、各検査項目と注目不良との相関（因果関係）を求める。ここでは、相関の強さを表す指標として、最終検査で良品と判定された製品群の特徴量の分布と、最終検査で不良品と判定された製品群の特徴量の分布との分離度を採用する。

図８は、分離度算出処理の流れを示している。分離度算出部１２は、算出対象とする検査項目を選択すると（ステップＳ２０）、その検査項目の特徴量を検査結果ＤＢから読み出す（ステップＳ２１）。次に、特徴量分布の分散が１となるように、各特徴量の値を正規化する（ステップＳ２２）。

そして、所定のしきい値（例えば「１」）を基準にして、特徴量分布を２つのクラスに分割し、一方のクラスに属す製品を良品、他方のクラスに属す製品を不良品とみなす（ステップＳ２３）。どちらのクラスを良品とみなすかは、検査項目の内容に依存する。つまり、許容最大値との大小で合否を判定する検査項目の場合は、上記しきい値より小さいクラスが良品クラスとなるし、許容最小値との大小で合否を判定する検査項目の場合は、上記しきい値より大きいクラスが良品クラスとなる。

続いて、分離度算出部１２は、検査結果ＤＢ１０の判定結果を参照して、
・最終検査で良品と判定された製品のうち良品クラスに属するものの数「ｎ１１」、
・最終検査で良品と判定された製品のうち不良品クラスに属するもの数「ｎ１２」、
・最終検査で不良品と判定された製品のうち良品クラスに属するものの数「ｎ２１」、
・最終検査で不良品と判定された製品のうち不良品クラスに属するものの数「ｎ２２」
を求め、下記式により分離度（ＳＮ比若しくはオッズ比ということもできる。）を算出する（ステップＳ２４）。

上記式において、（ｐ１１×ｐ２２）は、クラス分けの結果と最終検査における良・不良判定結果とが一致する製品の割合を表し、一方、（ｐ１２×ｐ２１）は、一致しない製品の割合を表している。よって、クラス分けの結果と最終検査における良・不良判定結果が一致する製品の割合が大きくなるほど、又は、一致しない製品の割合が小さくなるほど、分離度は大きくなる。

図９（ａ）、（ｂ）は、正規化後の特徴量分布をヒストグラムで表したものである。ヒストグラム中のハッチング部分は、最終検査で良品と判定された製品を示している。また、しきい値「１」より大きい部分を不良品クラス、「１」以下の部分を良品クラスとみなしている。

図９（ａ）では、良品と不良品の特徴量がヒストグラム全体にわたり混在しており、両者の特徴量に特別な差異は認められない。検査項目と注目不良の間の相関が小さいときには、ヒストグラムはこのような傾向を示す。かかる場合には、（ｐ１２×ｐ２１）の値が大きくなり、分離度は小さくなる。一方、図９（ｂ）では、不良品の特徴量がヒストグラムの右側（不良品クラス側）に偏っている。検査項目と注目不良の間の相関が大きいほど、このような傾向が強くなる。この場合には、（ｐ１１×ｐ２２）の値が大きくなるため、分離度が大きくなる。

このように、分離度という指標によって、検査項目と注目不良との相関の強さが定量化される。しかも、最初に正規化を行い、検査項目毎の特徴量の値域を揃えているため、同じしきい値を用いてクラス分けを行うことができ、分離度算出処理が簡単となる。また、工程検査の判定結果とは無関係に分離度を求めるため、工程検査に予め設定されていた検査基準の善し悪し等にかかわらず、客観的な分離度を算出することができる。

全ての検査項目について分離度が算出されたら（ステップＳ２５）、図６のステップＳ３に進む。

ステップＳ３において、設定対象選択部１３は、全ての検査項目の中から、分離度の最も大きい検査項目を、検査基準を再設定すべき「設定対象項目」として選択する。図１０は、基準設定画面の一例を示している。この画面の上段には、検査項目毎のヒストグラムが表示され、また画面左下には、分離度（ＳＮ比）の大きい順に検査項目及び分離度の値がリスト表示される。初期表示では、分離度の最も大きい検査項目「Ｚ：横ずれ」が設定対象項目として選ばれているが、ユーザは入力装置を操作してヒストグラム若しくはリストの選択候補の中から所望の検査項目を指定することもできる。なお、図中の「Ｐ」は半田印刷工程を、「Ｚ」は部品実装工程を、「Ｓ」はリフロー工程を表している。

続いて、ステップＳ４において、検査基準設定部１４が、ステップＳ３で選択された設定対象項目について、検査基準を変更した場合の、工程検査及び最終検査それぞれの判定結果の変化を算出する。図１１に示すように、工程検査の判定結果の変化は、工程検査の直行率若しくは過検出率で表すとよい。また、最終検査の判定結果の変化は、最終検査の直行率若しくは不良率で表すとよい。なお、過検出とは、最終検査では良品と判定されるにもかかわらず工程検査で不合格と判定することであり、過検出率は、工程検査の全体数に占める過検出不合格品の割合である。また、不良率は、最終検査の全体数に占める不良品の割合である。

何段階かの検査基準について判定結果の変化を算出したら、検査基準設定部１４は、下記のコスト関数を用いて各検査基準における再検査コスト期待値を求める。そして、検査基準設定部１４は、再検査コスト期待値が最も小さくなる（つまり、コスト効果が最大となる）検査基準の値を、推奨値に決定する（ステップＳ５）。

基準設定画面の右下には（図１０参照）、設定対象項目に関して、検査基準を変更した場合の「工程検査の直行率」「工程検査の過検出率」「最終検査の不良率」の変化がグラフ表示される。また、そのグラフに重ねて、「現在の検査基準」（破線）と「新たな検査基準」（実線）を示すバーが表示される。初期表示では、ステップＳ５で算出した推奨値の位置に新たな検査基準を示すバーが設定されている。さらに、グラフの右側には、新たな検査基準における、直行率、過検出率、不良率それぞれの値が表示される。

ユーザは入力装置を操作してグラフ上の新たな検査基準を示すバーを移動させることができる。バーが移動すると（新たな検査基準の値が入力（変更）されると）、それに応じて、直行率、過検出率、不良率が算出され表示される。このようなインターフェイスにより、ユーザは、検査基準を変更した場合の判定結果の変化をシミュレーションでき、検査基準の最適値を見出すことができる。

そして、ユーザにより「決定」ボタンが押されると、検査基準設定部１４は、設定対象項目に対して新たな検査基準の値を設定する（ステップＳ６）。

以上述べた検査基準設定装置によれば、注目不良に相関（因果関係）の強い検査項目、つまり不良兆候を的確に検出可能な検査項目を容易に特定することができる。また、その特定された検査項目に対し、不良兆候を検出するための新たな検査基準を適切に設定することができる。

そして、この新たな検査基準を用いて工程検査を実行すれば、不良に結びつく蓋然性の高い中間品（不良兆候品）をいち早く取り除くことができる。よって、不良兆候品に無駄な後工程処理を施すことがなくなり、工程にかかるコストを削減できる。また、最終検査の対象となる製品の全体数が減るので、最終検査の効率化を図ることができる。特に目視検査のように最終検査を人手で行う場合には、その効果は大きい。

なお、全ての検査項目の分離度が比較的小さい値をとり、目立った差が現れないこともある。そのような場合は、不良の発生要因が、工程検査ではなく、工程又は設計に存在する、ということができる。よって、ステップＳ３において、分離度の最大値や分散を調べ、分離度の最大値あるいは分散が所定値に満たなかった場合には、「検査基準の調整による不良率の改善は期待できません。」といったメッセージを出力したり、検査基準設定処理を中断したりすることも好ましい。

（変形例）
上記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。

例えば、上記実施形態では、検査項目毎に分離度を算出したが、複数の検査項目毎（つまり検査項目の組み合わせ毎）に分離度を算出してもよい。この場合には、分離度の大きさに基づいて設定対象となる検査項目の組み合わせを決定した後、その組み合わせに含まれる複数の検査項目のいずれか若しくは全てに対して新たな検査基準を設定すればよい。

複数の検査項目の分離度（ＳＮ比）を算出する手法の一例を挙げる。分離度算出部１２は、算出対象とする検査項目の組み合わせを選択すると、それらの検査項目の特徴量を検査結果ＤＢから読み出す。次に、それらの特徴量の値について、分散共分散行列と平均値ベクトルを算出する。そして、下記式に従い、マハラノビス距離Δを算出する。

その後、所定のしきい値（例えば「１」）を基準にして、マハラノビス距離の分布を良品クラスと不良品クラスの２つのクラスに分割する。以降の処理は、上記実施形態（図８）と同様である。

このような処理により、検査項目の組み合わせと注目不良との相関の強さを定量化できるため、複数種類の不良兆候の積み重ね（複合不良要因）により生じる不良に対しても適切な検査基準を設定可能となる。

また、検査項目における特徴量や検査基準の選び方は上記実施形態に限られることはない。例えば、一つの検査項目の中で、特徴量と検査基準の組み合わせを複数種類設定しておき、そのうちのいずれかの特徴量が検査基準を満たさない場合に不合格と判定してもよい。また、複数種類の特徴量の値を演算（加重和、ＭＴＳ法等）で１つの指標にまとめ、その指標が検査基準を満たすか否かで合否を判定してもよい。

表面実装ラインのシステム構成を示す図。 半田印刷工程における検査項目の一例を示すリスト。 部品実装工程における検査項目の一例を示すリスト。 検査基準設定装置の構成を示す図。 検査結果ＤＢのデータ構造の一例を示す図。 検査基準設定処理の流れを示すフローチャート。 注目不良選択画面の一例を示す図。 分離度算出処理の流れを示すフローチャート。 特徴量分布の一例を示すヒストグラム。 基準設定画面の一例を示す図。 判定結果の変化の算出方法を示す図。

符号の説明

１ 半田印刷装置
２ 部品実装装置
３ リフロー装置
４ 印刷検査装置（工程検査装置）
５ 実装検査装置（工程検査装置）
６ 基板検査装置（最終検査装置）
７ 情報処理装置（検査基準設定装置）
１０ 検査結果ＤＢ（記憶手段）
１１ 注目不良選択部
１２ 分離度算出部（分離度算出手段）
１３ 設定対象選択部（設定対象選択手段）
１４ 検査基準設定部（検査基準設定手段）

Claims (10)

1. 複数の検査項目について、中間品から抽出した特徴量と所定の検査基準とを比較することにより中間品の合否を判定する工程検査と、最終工程にて完成品の良・不良を判定する最終検査とが実行される生産ラインにおいて、前記工程検査で用いられる検査基準を設定するための検査基準設定装置であって、
   工程検査の各検査項目について抽出された特徴量、及び、最終検査の判定結果を記憶する記憶手段と、
   前記記憶手段に蓄積された複数の製品のデータから、工程検査の検査項目毎若しくは検査項目の組み合わせ毎に、その検査項目について抽出された特徴量の分布の中で最終検査で良品と判定された製品と不良品と判定された製品とがどれだけ分離して分布しているか、を示す分離度を算出する分離度算出手段と、
   前記検査項目若しくは検査項目の組み合わせの中から、その分離度の大きさに基づいて、検査基準を再設定すべき検査項目を選択する設定対象選択手段と、
   選択された検査項目に対して新たな検査基準を設定する検査基準設定手段と、
   を備える検査基準設定装置。
2. 前記分離度算出手段は、
   複数の製品の特徴量分布を２つのクラスに分けて、一方のクラスに属す製品を良品、他方のクラスに属す製品を不良品とみなし、
   このクラス分けの結果と最終検査における良・不良判定結果とが一致する製品の割合と、一致しない製品の割合とに基づいて分離度を算出する
   請求項１に記載の検査基準設定装置。
3. 前記分離度は、クラス分けの結果と最終検査における良・不良判定結果が一致する製品の割合が大きくなるほど、又は、一致しない製品の割合が小さくなるほど、大きくなる指標である
   請求項２に記載の検査基準設定装置。
4. 前記設定対象選択手段は、
   分離度の最も大きい検査項目若しくは検査項目の組み合わせを、検査基準を再設定すべき検査項目として選択する
   請求項１〜３のいずれかに記載の検査基準設定装置。
5. 前記設定対象選択手段は、
   複数の検査項目若しくは検査項目の組み合わせを分離度の大きい順に選択候補として提示し、それらの選択候補の中から、検査基準を再設定する検査項目をユーザに選択させる請求項１〜４のいずれかに記載の検査基準設定装置。
6. 前記検査基準設定手段は、
   検査基準を変更した場合の、工程検査及び最終検査それぞれの判定結果の変化を算出し、所定のコスト関数を用いて判定結果の変化によるコスト効果を算出し、算出されたコスト効果が最大となるように新たな検査基準を決定する
   請求項１〜５のいずれかに記載の検査基準設定装置。
7. 前記検査基準設定手段は、
   ユーザに新たな検査基準を入力させる一方で、
   新たな検査基準が入力されると、その新たな検査基準に変更した場合の、工程検査及び最終検査それぞれの判定結果の変化を算出して提示する
   請求項１〜６のいずれかに記載の検査基準設定装置。
8. 複数の検査項目について、中間品から抽出した特徴量と所定の検査基準とを比較することにより中間品の合否を判定する工程検査と、最終工程にて完成品の良・不良を判定する最終検査とが実行される生産ラインにおいて、前記工程検査で用いられる検査基準を設定するための検査基準設定方法であって、
   情報処理装置が、
   工程検査の各検査項目について抽出された特徴量、及び、最終検査の判定結果を記憶手段に蓄積し、
   前記記憶手段に蓄積された複数の製品のデータから、工程検査の検査項目毎若しくは検査項目の組み合わせ毎に、その検査項目について抽出された特徴量の分布の中で最終検査で良品と判定された製品と不良品と判定された製品とがどれだけ分離して分布しているか、を示す分離度を算出し、
   前記検査項目若しくは検査項目の組み合わせの中から、その分離度の大きさに基づいて、検査基準を再設定すべき検査項目を選択し、
   選択された検査項目に対して新たな検査基準を設定する
   検査基準設定方法。
9. 複数の検査項目について、中間品から抽出した特徴量と所定の検査基準とを比較することにより中間品の合否を判定する工程検査と、最終工程にて完成品の良・不良を判定する最終検査とが実行される生産ラインにおいて、前記工程検査で用いられる検査基準を設定するための検査基準設定プログラムであって、
   情報処理装置に、
   工程検査の各検査項目について抽出された特徴量、及び、最終検査の判定結果を記憶手段に蓄積する処理と、
   前記記憶手段に蓄積された複数の製品のデータから、工程検査の検査項目毎若しくは検査項目の組み合わせ毎に、その検査項目について抽出された特徴量の分布の中で最終検査で良品と判定された製品と不良品と判定された製品とがどれだけ分離して分布しているか、を示す分離度を算出する処理と、
   前記検査項目若しくは検査項目の組み合わせの中から、その分離度の大きさに基づいて、検査基準を再設定すべき検査項目を選択する処理と、
   選択された検査項目に対して新たな検査基準を設定する処理と、
   を実行させる検査基準設定プログラム。
10. 複数の検査項目について、中間品から抽出した特徴量と所定の検査基準とを比較することにより中間品の合否を判定する工程検査を実行する工程検査手段と、
    工程検査の各検査項目について抽出された特徴量、及び、最終工程にて完成品の良・不良を判定する最終検査の判定結果を記憶する記憶手段と、
    前記記憶手段に蓄積された複数の製品のデータから、工程検査の検査項目毎若しくは検査項目の組み合わせ毎に、その検査項目について抽出された特徴量の分布の中で最終検査で良品と判定された製品と不良品と判定された製品とがどれだけ分離して分布しているか、を示す分離度を算出する分離度算出手段と、
    前記検査項目若しくは検査項目の組み合わせの中から、その分離度の大きさに基づいて、検査基準を再設定すべき検査項目を選択する設定対象選択手段と、
    選択された検査項目に対して新たな検査基準を設定する検査基準設定手段と、
    を備える工程検査装置。

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