JP6244981B2 - 外観検査装置、外観検査方法、およびプログラム - Google Patents
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Description
また特許文献1には、検査対象画像に対して、二値化処理、収縮処理、収縮処理における収縮の回数よりも多い回数の膨張処理を順に実施することで、収縮膨張処理が施された画像データと、収縮膨張前の二値化された画像データとを比較して、二値化された画像データに対応するリードに生じた突起を検出する技術も提案されている。
第1の発明によって、電子部品の良否判定を高精度に行うだけでなく、検査箇所に応じて検査精度を柔軟に変更することが可能となる。
これによって、電子部品の製品輪郭部分に存在する小さな欠けや突起等も高精度に抽出することが可能となる。
これによって、欠陥箇所の検査精度を容易に取得することが可能となる。
これによって、欠陥箇所の特徴量に対して、所定の閾値により欠陥候補の良否を判定することができる。
第2の発明によって、電子部品の良否判定を高精度に行うだけでなく、検査箇所に応じて検査精度を柔軟に変更することが可能となる。
第3の発明によって、電子部品の良否判定を高精度に行うだけでなく、検査箇所に応じて検査精度を柔軟に変更することが可能となる。
第4の発明のプログラムを汎用のコンピュータにインストールすることによって、第1の発明の外観検査装置を得て、第2の発明の外観検査方法を実行することができる。
図1は、本発明の実施の形態の外観検査に用いられる電子部品1の概要を説明する模式図である。
本実施の形態では、これら、銅素材および銀メッキの欠け、抜け、突起等の不良を検査することを目的とするものである。
電子部品1の積載の際には、図3に示すように、電子部品1−1と電子部品1−2の間に間紙31−1が挿入され、電子部品1−2と電子部品1−3の間に間紙31−2が挿入される。つまり、間紙31−1、31−2は、部品と部品との擦れにより傷がつくことを防止するための役割を果たす。
また供給ユニット23は、図示せぬ吸着部を制御し、L/F供給マガジン22内の間紙31を吸着させ、間紙収納BOX25に搬出させる。
ドーム照明29Aは、ドーム内面に白色LEDを照射し、拡散光を用いて電子部品1に照射させる無影照明であって、全方向からの光で、電子部品1を均一に照射する。
同軸落射照明29Bは、白色LEDからの拡散光を、ハーフミラーを使用してカメラ軸に対して同軸上に落射させる照明であって、鏡面や反射率の高い電子部品1を均一に照射する。
なお、素材部が128階調となるように照明ボリュームを調整することにより、背景は0〜5階調程度、メッキ部は素材部同等で128階調程度となる。
ドーム照明30Aは、ドーム内面に青色LEDを照射し、拡散光を用いて電子部品1を均一に照射する。
同軸落射照明30Bは、青色LEDからの拡散光を、ハーフミラーを使用してカメラ軸に対して同軸上に落射させ、電子部品1を均一に照射する。
なお、メッキ部が128階調となるように照明ボリュームを調整することにより、背景は0〜5階調程度、素材部は50階調程度となる。
同軸落射照明31Bは、白色LEDからの拡散光を、ハーフミラーを使用してカメラ軸に対して同軸上に落射させ、電子部品1を均一に照射する。
透過照明31Cは、電子部品1の背後から照明を与え、電子部品1からの透過光、または電子部品1の影を観測する。
なお、透過照明31Cは、エッチング部が255階調となるように設定することにより、製品部とエッチング部の明るさの差が生じるようにしておく。素材部は、128階調になるように調整する。
また搬出ユニット32は、メイン処理PC41の制御の下、図示せぬ吸着部を制御し、搬送台24を搬送されてきた、NG品(欠陥品)と判定された電子部品1を吸着させ、NG品搬出マガジン34に搬出させる。
さらに搬出ユニット32は、メイン処理PC41の制御の下、図示せぬ吸着部を制御し、間紙収納BOX35に収納されている図示せぬ間紙(間紙収納BOX25に収納される間紙31とは異なる)を吸着させ、OK品搬出マガジン33およびNG品搬出マガジン34に搬出された電子部品1上に当該間紙を挿入させる。
NG品搬出マガジン34は、NG品(欠陥品)と判定された電子部品1を予めセットされたマガジンに積載する。
間紙収納BOX35は、図示せぬ間紙(間紙収納BOX25に収納される間紙31とは異なる)を収納する。
マガジンチェンジャ36は、OK品搬出マガジン33またはNG品搬出マガジン34にセットされたマガジン内に所定枚数の電子部品1が積載されると、当該マガジンを次の工程へ搬送し、新しい(空の)マガジンをセットする。
画像処理ユニット37、38は、ラインセンサカメラ26、27で撮像された画像をそれぞれ入力し、明部抽出処理、白膨張処理、白収縮処理、差分処理、ラベリング処理等を行い、抽出した欠陥候補を、シーケンサ40を介してメイン処理PC41に出力する。
白膨張処理は、膨張フィルタにより白色領域を膨張し、黒く写る素材部の汚れや欠けが除去された画像を生成する。
白収縮処理は、白色領域が膨張された画像に対し、白膨張処理と同じフィルタサイズおよび回数により、白色領域を収縮した画像を生成する。
差分処理は、撮像画像と白収縮処理された画像との差分画像を生成する。
ラベリング処理は、差分画像に含まれる欠陥候補の座標値および面積(画素数)を算出し、番号付与を行う。
画像処理ユニット39は、ラインセンサカメラ28で撮像された画像を入力し、明部抽出処理、白膨張処理、白収縮処理、暗部抽出処理、黒膨張処理、黒収縮処理、差分処理、ラベリング処理等を行い、抽出した欠陥候補を、シーケンサ40を介してメイン処理PC41に出力する。
黒膨張処理は、膨張フィルタにより黒色領域を膨張し、メッキ部や素材部の突起が除去された画像を生成する。
黒収縮処理は、膨張された画像に対し、膨張処理と同じフィルタサイズおよび回数により黒色領域を収縮した画像を生成する。
メイン処理PC41は、予め、作業者によって、基準画像の画像領域毎に検査精度が指定されたマスク画像(以下、検査精度指定マスク画像と称する)を作成する。
メイン処理PC41は、画像処理ユニット37〜39からの欠陥候補を入力し、予め作成した検査精度指定マスク画像に基づいて面積判定処理を行い、電子部品1を1枚毎に良否判定し、その判定結果を、シーケンサ40を介して検査結果確認PC42に出力する。
面積判定処理は、欠陥候補の面積が所定の閾値より大きいか否かを判定する。
またメイン処理PC41は、面積判定処理の判定結果に基づいて、搬出ユニット32を制御する。
次に、図4のフローチャートを参照して、外観検査装置11の基本動作処理について説明する。
ステップS3において、外観検査装置11の供給ユニット23は、ステップS2の処理でピックアップさせた電子部品1を、搬送台24に搬送させる。
ステップS4において、外観検査装置11の供給ユニット23は、図示せぬ吸着部を制御し、L/F供給マガジン22内の間紙31を吸着させ、間紙収納BOX25に搬出させる。
具体的には、ラインセンサカメラ26〜28が、搬送されてきた電子部品1を、それぞれ撮像し、画像処理ユニット37〜39が、ラインセンサカメラ26〜28で撮像された画像を、それぞれ入力し、欠陥候補を抽出する。
検査ステージ1〜3における欠陥候補抽出処理は、後述する。
図5は、検査精度指定マスク画像の作成処理を説明するフローチャートである。この処理は、作業者によって、操作部43が操作され、公知のペイントソフトが起動されることによって、開始される。
これにより、例えば、図6に示すような基準画像61が入力され、ペイントソフト画面71上に表示される。ペイントソフト画面71上には、基準画像61の他、検査精度(検査感度)を指定するための操作ボタン72〜75が表示されている。
操作ボタン73は、検査感度を普通にする領域を、例えば、青色で指定(描画)する場合に操作される。
操作ボタン74は、検査感度を甘くする領域を、例えば、緑色で指定(描画)する場合に操作される。
操作ボタン75は、マスクする(非検査とする)領域を、例えば、白色で指定(描画)する場合に操作される。
この検査精度指定マスク画像81は、検査対象エリア(赤色、青色、緑色)と非検査対象エリア(白色)からなり、公知のペイントソフトによって、簡単に描画することができる。
図8は、検査ステージ1における欠陥候補抽出処理を説明するフローチャートである。図8の説明に当たり、図9を参照し、具体的な処理内容も説明する。
これにより、例えば、図9に示すような、撮像画像101および基準画像102が入力される。撮像画像101には、欠け101A、101B、抜け101C、および突起101D、101Eを確認することができる。
これにより、例えば、図9に示すように、明部抽出画像103が生成される。明部抽出画像103には、欠け103A、103B、抜け103C、および突起103D、103Eを確認することができる。
膨張処理には、例えば、3ピクセル×3ピクセルの膨張フィルタが用いられ、1ピクセルの白色領域が3ピクセル×3ピクセルに膨張される。
これにより、例えば、図9に示すように、黒く写る素材部の汚れや素材部の欠けが除去された膨張画像104が生成される。膨張画像104には、抜け104C、および突起104D、104Eを確認することができるものの、明部抽出画像103で確認された欠け103A、103Bは、消失している。
収縮処理には、例えば、膨張フィルタと同サイズの3ピクセル×3ピクセルの収縮フィルタが用いられ、白色領域が3ピクセル×3ピクセルから1ピクセルに収縮される。
これにより、例えば、図9に示すように、収縮画像105が生成される。収縮画像105には、抜け105C、および突起105D、105Eを確認することができる。
これにより、例えば、図9に示すように、差分画像106が生成される。差分画像106には、白色領域の膨張処理で除去された欠け106A、106Bを確認することができる。
これにより、例えば、図9に示すように、差分画像107が生成される。差分画像107には、欠け107B、抜け107D、突起107E、および製品輪郭部分107F、107Gを確認することができる。
これにより、例えば、図9に示すように、収縮膨張画像108が生成される。収縮膨張画像108には、抜け108Dを確認することができる。
図10は、検査ステージ2における欠陥候補抽出処理を説明するフローチャートである。図10の説明に当たり、図11を参照し、具体的な処理内容も説明する。
これにより、例えば、図11に示すような、撮像画像111および基準画像112が入力される。撮像画像111には、欠け111A、抜け111B、抜け111C、および突起111D、111Eを確認することができる。
これにより、例えば、図11に示すように、明部抽出画像113が生成される。明部抽出画像113には、欠け113A、抜け113C、および突起113Eを確認することができる。
膨張処理には、例えば、3ピクセル×3ピクセルの膨張フィルタが用いられる。
これにより、例えば、図11に示すように、黒く写るメッキ部の汚れやメッキ部の欠けが除去された膨張画像114が生成される。膨張画像114には、抜け114C、および突起114Eを確認することができるものの、明部抽出画像113で確認された欠け113Aは、消失している。
収縮処理には、例えば、膨張フィルタと同サイズの3ピクセル×3ピクセルの収縮フィルタが用いられる。
これにより、例えば、図11に示すように、収縮画像115が生成される。収縮画像115には、抜け115C、および突起115Eを確認することができる。
これにより、例えば、図11に示すように、差分画像116が生成される。差分画像116には、白色領域の膨張処理で除去された欠け116Aを確認することができる。
これにより、例えば、図11に示すように、差分画像117が生成される。差分画像117には、抜け117C、および製品輪郭部分117F、117Gを確認することができる。
これにより、例えば、図11に示すように、収縮膨張画像118が生成される。収縮膨張画像118には、抜け118Cを確認することができる。
図12は、検査ステージ3における欠陥候補抽出処理を説明するフローチャートである。図12の説明に当たり、図13を参照し、具体的な処理内容も説明する。
これにより、例えば、図13に示すような、撮像画像121および基準画像122が入力される。撮像画像121には、欠け121A、121B、抜け121C、および突起121D、121Eを確認することができる。
これにより、例えば、図13に示すように、暗部抽出画像123が生成される。暗部抽出画像123には、欠け123B、抜け123C、および突起123D、123Eを確認することができる。
膨張処理には、例えば、3ピクセル×3ピクセルの膨張フィルタが用いられる。
これにより、例えば、図13に示すように、素材部の欠けが除去された膨張画像124が生成される。膨張画像124には、抜け124C、および突起124D、124Eを確認することができるものの、暗部抽出画像123で確認された欠け123Bは、消失している。
収縮処理には、例えば、膨張フィルタと同サイズの3ピクセル×3ピクセルの収縮フィルタが用いられる。
これにより、例えば、図13に示すように、収縮画像125が生成される。収縮画像125には、抜け125C、および突起125D、125Eを確認することができる。
これにより、例えば、図13に示すように、差分画像126が生成される。差分画像126には、白色領域の膨張処理で除去された欠け126Bを確認することができる。
これにより、例えば、図13に示すように、明部抽出画像127が生成される。明部抽出画像127には、欠け127B、および突起127D、127Eを確認することができる。
膨張処理には、例えば、3ピクセル×3ピクセルの膨張フィルタが用いられる。
これにより、例えば、図13に示すように、メッキ部や素材部の突起が除去された膨張画像128が生成される。膨張画像128には、抜け128Bを確認することができるものの、明部抽出画像127で確認された突起127D、127Eは、消失している。
収縮処理には、例えば、膨張フィルタと同サイズの3ピクセル×3ピクセルの収縮フィルタが用いられる。
これにより、例えば、図13に示すように、収縮画像129が生成される。収縮画像129には、欠け129Bを確認することができる。
これにより、例えば、図13に示すように、差分画像130が生成される。差分画像130には、白色領域の膨張処理で除去された欠け130D、130Eを確認することができる。
これにより、例えば、図13に示すように、差分画像131が生成される。差分画像131には、欠け131B、抜け131C、突起131E、および製品輪郭部分131F、131Gを確認することができる。
これにより、例えば、図13に示すように、収縮膨張画像132が生成される。収縮膨張画像132には、抜け132Cを確認することができる。
図14は、メイン処理PC41における総合良否判定処理を説明するフローチャートである。
これにより、例えば、図15(A)に示すように、撮像画像において欠陥候補が存在する画像領域に座標値が示された欠陥候補141が入力される。そして、各座標値には、それぞれ面積(欠陥領域)が紐付けられており、図15(B)に示すような紐付けデータ151も入力される。
これにより、例えば、図16に示すように、読み込まれた検査精度指定マスク画像81が欠陥候補141に展開される。
これにより、例えば、図17に示すように、各座標値に対応するマスク色が取得される。図17の例では、X1の座標値からR(赤)が取得され、X2の座標値からB(青)が取得され、X3の座標値からG(赤)が取得され、X4の座標値からW(白)が取得され、X5の座標値からG(緑)が取得される。
図18に示す閾値テーブル161の例では、R(赤)が5(ピクセル)以上、B(青)が10(ピクセル)以上、G(緑)が20(ピクセル)以上、W(白)が999(ピクセル)以上に定義されている。
図19に示すように、X1の座標値を持つ欠陥候補は、面積が10(ピクセル)であり、そのエリア色がR(赤)であることから、閾値より大きく「NG」と判断される。X2の座標値を持つ欠陥候補は、面積が5(ピクセル)であり、そのエリア色がB(緑)であることから、閾値より小さく「OK」と判断される。X3の座標値を持つ欠陥候補は、面積が8(ピクセル)であり、そのエリア色がR(赤)であることから、閾値より大きく「NG」と判断される。X4の座標値を持つ欠陥候補は、面積が30(ピクセル)であり、そのエリア色がW(白)であることから、閾値より小さく「OK」と判断される。X5の座標値を持つ欠陥候補は、面積が8(ピクセル)であり、そのエリア色がG(緑)であることから、閾値より小さく「OK」と判断される。
ステップS98において、メイン処理PC41のCPUは、NGと判断した欠陥候補の座標値および面積を、図示せぬメモリに蓄積させる。
図19の例では、X1、X3の座標値を持つ欠陥データ(座標値、面積)がメモリに蓄積される。
以上のように、本実施の形態によれば、製品表裏面素材部の汚れや欠け、および製品銀メッキの汚れ、欠け、突起等を高精度に検出することができるだけでなく、複数の色によって検査対象エリアおよびマスクエリア(検査非対象エリア)が描画された検査精度指定マスク画像を作成し、それを用いて良否判定を行うことで、検査箇所に応じて検査精度を柔軟に変更することができる。
また検査精度指定マスク画像を用いることによって、高速に良否判定処理を行うことが可能となる。
11………外観検査装置
26〜28………ラインセンサカメラ
29〜31………照明ユニット
37〜39………画像処理ユニット
Claims (7)
- 電子部品の外観を検査する外観検査装置であって、
基準画像において、エリア毎に検査精度を示す色を指定したマスク画像を作成する作成手段と、
前記電子部品を撮像し、検査対象画像を得る撮像手段と、
前記撮像手段により得られた前記検査対象画像から欠陥候補を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記欠陥候補の座標値に指定されているエリア色を、前記マスク画像から取得する取得手段と、
前記抽出手段により抽出された前記欠陥候補の特徴量、および、前記取得手段により取得された前記エリア色に予め定義されている前記検査精度に基づいて、前記欠陥候補の良否を判定する判定手段と、
を備えることを特徴とする外観検査装置。 - 前記撮像手段により得られた前記検査対象画像の明部を抽出し、抽出した明部抽出画像の明部を膨張し、膨張した画像を収縮して膨張収縮画像を得る膨張収縮手段と、をさらに備え、
前記抽出手段は、前記明部抽出画像と前記膨張収縮手段により得られた前記膨張収縮画像との差分から前記欠陥候補を抽出する
ことを特徴とする請求項1に記載の外観検査装置。 - 前記マスク画像の各エリアには、検査精度毎に異なる色が指定される
ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の外観検査装置。 - 前記検査精度は、所定の閾値である
ことを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれかに記載の外観検査装置。 - 電子部品の外観を検査する外観検査装置であって、
前記電子部品の検査対象画像から欠陥候補を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記欠陥候補の座標値に指定されているエリア色を、エリア毎に検査精度を示す色を指定した基準画像のマスク画像から取得する取得手段と、
前記抽出手段により抽出された前記欠陥候補の特徴量、および、前記取得手段により取得された前記エリア色に予め定義されている前記検査精度に基づいて、前記欠陥候補の良否を判定する判定手段と、
を備えることを特徴とする外観検査装置。 - 電子部品の外観を検査する外観検査装置の外観検査方法であって、
基準画像において、エリア毎に検査精度を示す色を指定したマスク画像を作成する作成ステップと、
前記電子部品を撮像し、検査対象画像を得る撮像ステップと、
前記撮像ステップにより得られた前記検査対象画像から欠陥候補を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップにより抽出された前記欠陥候補の座標値に指定されているエリア色を、前記マスク画像から取得する取得ステップと、
前記抽出ステップにより抽出された前記欠陥候補の特徴量、および、前記取得ステップにより取得された前記エリア色に予め定義されている前記検査精度に基づいて、前記欠陥候補の良否を判定する判定ステップと、
を含むことを特徴とする外観検査方法。 - コンピュータを、電子部品の外観を検査する外観検査装置として機能させるためのプログラムであって、
前記コンピュータを、
基準画像において、エリア毎に検査精度を示す色を指定したマスク画像を作成する作成手段、
前記電子部品を撮像し、検査対象画像を得る撮像手段、
前記撮像手段により得られた前記検査対象画像から欠陥候補を抽出する抽出手段、
前記抽出手段により抽出された前記欠陥候補の座標値に指定されているエリア色を、前記マスク画像から取得する取得手段、
前記抽出手段により抽出された前記欠陥候補の特徴量、および、前記取得手段により取得された前記エリア色に予め定義されている前記検査精度に基づいて、前記欠陥候補の良否を判定する判定手段、
として機能させるプログラム。
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