JPH0199174A - 形状認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、プリント基板の配線パターン等の欠陥の有無
や形状を認識する形状認識装置に関官−るものである。

〔従来の技術〕

従来において、プリント基板の配線パターンをレーザビ
ームで走査し、その反射光像を突起や断線などの検出論
理に対応して認識パターンが設定された所定分解能のオ
ペレータによって調べ、反射光像で示される配線パター
ンの線幅が許容値以下の部分は欠け、許容値以上の部分
は突起という具合に、欠陥の有無等を認識する形状認識
装置がある。

〔発明が解決しようとする問題点〕

ところが、上記従来装置で用いられているオペレータは
その分解能と認Ｏ可能な２次元平面の大きさが例えば分
解能−１０μｍ１大きさ−０，３ｍｍという具合に固定
されているため、これ以上または以下の分解能で配線パ
ターンを巨視的あるいは微視的に調べることができない
。このため、例えば第９図（ａ）の破線部分を配線パタ
ーンの欠けとして認識してしまったり、第９図（ｂ）の
破線部分を欠陥なしの直角部分として認識するなど、欠
陥の見逃しや過剰検出が多々発生し、信頼性に欠けると
いう問題があった。

本光明の目的は、欠陥の有無等を正確に認識することが
でさる信頼性の高い形状認識装置を提供することにある
。

（問題点を解決するための手段〕 水サテ明は、分解能が異なる複数のオペレータと、これ
らのオペレータに対応した複数の形状認識モジュールと
、これらのオペレータと形状１　ｆｉモジュールを選択
的に使用して認識対象物体の形状を判定する形状判定モ
ジュールとを設けることにより、上記目的を達成するも
のである。

〔作用〕

例えば、分解能が１００μｍで大きさが３ｍｍの大オペ
レータと、分１ｆｉ’能が４０μｍで大きざが１．２ｍ
ｍの中オペレータと、分解能が１０μｍで大きさがＱ、
３ｍｍの小オペレータを用意しておく。そこで、配線パ
ターンの欠陥や形状を認識する際には、まず大オペレー
タを使用して概略的な形状を認識し、その結果によって
中オペレーダまたは小オペレータを選択して細部の認識
を行う。

これによって、微視的な認識によって生じていた欠陥の
見逃しや過剰検出を防止し、正確な認識が可能になる。

〔実施例〕

第１図は本発明の一実施例を示すブロック図であり、大
別すると、走査光学系１２画像メモリ部２、形状認識部
３．形状判定部４とから構成されている。

走査光学系１は、認識対象となるプリント基板ＰＷＢの
配線パターン面をレーザビームによって走査し、その反
射光像の画＠号を出力するもので、レーザビームを走査
するポリゴンスキャナ１０と、配線パターン面からの反
射光像を集光する集光用光ファイバ１１と、この集光用
光ファイバで集光された反射光像をポリゴンスキャナ１
０の走査速度に同期した速度でサンプリングした後、２
値化画信号として出力するＡＤ変換モジュール１２とか
ら構成されている。

画像メモリ部２は、走査光学系１から出力される２値化
画信丹を画素単位で記憶するもので、ここでは後述する
大、中、小の各オペレータにそれぞれ対応した分解能で
２ｒＩｉ化画信号を記憶する第１〜第３メモリ２Ａ〜２
Ｃで構成されている。

ここで、各オペレータを自行ｘｍ列のｍＸｎ画素のマト
リクスで構成したとすると、第１〜第３メモリ２Ａ〜２
Ｃはｍｘ　ｎｉｉ！ｉｉ素の記憶容ｒを備える必要があ
る。一方、走査光学系１で得た配線パターンの像は実時
間で高速処理する必要がある。

そこで、第１〜第３メモリ２Ａ〜２Ｃはオペレータと同
一マトリクス構成のパイプラインモジュール２０と第１
行目の画像信丹をｉ＋１行目に順送りするラインバッフ
ァ２１とを備えている。この場合、ラインバッファ２１
はパイプラインモジ　゛ニール２０と同−記憶容Ｑを備
えている。

第１〜第３メモリ２Ａ〜２０はこのようにオペレータと
同一画素数の記憶容Ｑを右するものであるが、この実施
例では、大、中、小の各オペレータの分解能を第２図（
ａ）〜（Ｃ）に示すように、大オペレータについては分
解能＝１００μｍ、大゛きさ＝３ｍｍ、中オペレータに
ついては分解能−４０μｍ、大きさ−１，２ｍｍ、小オ
ペレータについては分解能−１０μｍ、大きさ−０，３
ｍｍとし、大、中、小のオペレータの分解能を異ならせ
ているため、小オペレータに対応する第１メモリ２Ａは
第３図（ａ＞に示すように３０ｘ３０画素の記憶容■を
有するパイプラインモジュール２ＯＡとラインバッファ
２１Ａとで構成されている。

また、中オペレータに対応する第２メモリ２Ｂについて
は、第３図（ｂ）に示すように第１メモ　　−リ２Ａと
同様に３０Ｘ３０画素の記憶容０を要するパイプライン
モジュール２０Ｂとラインバッファ２１Ａとで構成され
ているが、中オペレータの分解能が小オペレータの１／
４に設定されているため、走査光学系１から出力される
２値化画信号を縦方向および横方向に１／４に圧縮する
圧縮モジュール２２が付加されている。

さらに、大オペレータに対応する第３メモリ２Ｃについ
ては、第３図（Ｃ）に示すように第１メモリ２Ａと同様
に３０Ｘ３０画素の記゛ｎ容争を右するバイブラインモ
ジュール２０Ｃとラインバッファ２１Ｇとで構成されて
いるが、大オペレータの分解能が小オペレータの１／１
０に設定されているため、走査光学系１から出力される
２値化画信丹を１／１０に圧縮する圧縮モジコール２３
が付加されている。

ここで圧縮モジュール２２は、走査光学系１から出力さ
れる２値化画信号を４画素ずつ論理和をとって横方向に
ついて１／４画素に圧縮し、さらにこの圧縮した信号を
縦方向について４画素ずつ論理和をとることにより、第
１メモリ２Ａの１／４の分解能の画信号に変換するもの
である。圧縮モジュール２３についても同様であり、走
査光学系１から出力される２値化画信丹を１０画素ずつ
論理和をとって横方向について１／１０画素に圧縮し、
さらにこの圧縮した信号を縦方向に１０画素ずつ論理和
をとることにより、第１メモリ２Ａの１／１０の分解能
の画信号に変換するものである。

・　次に、第１図の形状認識部３はｎｘｍ画素のオペレ
ータを用いて配線パターンの形状をＨｈするもので、１
０μｍ、４０μｍ、１００μｍの分解能で形状を認識す
る第１〜第３認識部３Ａ〜３Ｃで構成されている。第１
認識部３Ａは日ｘｍ画素の小オペレータ３０Ａと認識モ
ジュール３１Ａとで構成され、また第２認識部３Ｂはｎ
ｘｍ画素の中オペレータ３０Ｂと認識モジュール３１Ｂ
とで構成されている。さらに、第３認識部３Ｃはｎｘｍ
画素の大オペレータ３０Ｃと認識モジュール３１Ｃとで
構成されている。

認識モジュール３１Ａ〜３１Ｇはそれぞれ対応するオペ
レータ３０Ａ〜３０Ｃを用いて配線パターンの形状を認
識するものであるが、具体的にはＲＯＭまたはＲＡＭな
どのメモリで構成され、その出力から配線パターンの欠
け、線太り、突起などの欠陥を表わす信号を出力する。

すなわち、配線パターンの欠陥はｎｘｍ画素の２値化画
住の組合せによって認識できる。従って、ｎｘｍ画素の
２値化画像の組合せに対応したアドレスに欠陥の種類を
表わす信号を記″巴させておき、ｎｘｍ画素のオペレー
タを通して見た配線パターンの画信号をアドレス入力と
して供給することにより、配線パターンの欠陥の種類を
表わす信号を出力することができる。この場合、ｎｘｍ
画素の全ての画素の組合ゼについて判別しようとすると
、アドレス数が非常に多くなる。そこで、本実施例では
、例えば第４図（ａ）、（ｂ）に示すような認識パター
ンをオペレータに設定し、この認Ｌ４ｍパターンで示さ
れる画素の２値化画信号のみで欠陥の種類をＴＩ　Ｒす
るように構成している。

例えば、第５図に示すように一部分が欠落した配線パタ
ーン像１００を十字状の認識パターンで見た時には、欠
落部分は１”、それ以外は“Ｏ”となる。そこで、この
パ１″、′○”の組合せパターンに対応したアドレスに
“欠け”という欠陥情報を記憶させておくことにより、
配線パターンの欠陥の種類を表わす信号を出力すること
ができる。

形状認識部３の小、中、大のオペレータ３０Ａ“〜３０
Ｃには、第６図に示すように各種の欠陥を認識するため
の認識パターンが必要に応じて設定され、また認識モジ
ュール３１Ａ〜３１Ｃには同様の欠陥を表わす信号が予
め記憶されている。

次に、形状判定部４ば第１〜第３の認識部３八〜３Ｃを
適宜に選択して配線パターンの欠陥を判定するもので、
オペレータ選択モジュール４０および形状判定モジュー
ル４１とから構成され、判定した欠陥の種類および座標
位置を表わす信号を外部に出力する。

第７図は欠陥抽出判定シーケンスを示すフローチャート
である。以下、このフローチャートを参照して欠陥検出
動作を説明する。まず、プリント基板ＰＷＢをポリゴン
スキャナ１０の走査面上に置き、配線パターン面をレー
ザビームで走査し、配線パターンの２値化画信号をΔＤ
変換モジュール１２から取出す（Ｓｌ）。この時、配線
パターンに第８図＜ａ）のように欠けがあった場合、そ
の２ｇ１化画信丹として第８図（ｂ）に示すような信号
が取出される。

この２値化画信号は′；：ｔ５１メモリ２Ａ〜２Ｃに入
力されて記憶される。この時、２値化画信丹は小オペレ
ータ３０Ａと同じ分解能を右するため、第１メモリ２Ａ
には入力された２値化画信丹が圧縮されずにそのまま記
憶される。しかし、第２メモリ２Ｂにおいては圧縮モジ
ュール２２で４画素が１画素に圧縮され、パイプライン
モジュール２０’Ｂおよびラインバッフ１２１Ｂに記憶
される。

同様に、第３メモリ２Ｃにおいては圧縮モジュール２３
で１０画素が１画素に圧縮されてパイプラインモジュー
ル２０Ｃおよび２１Ｃに記憶される。

これにより、第１メモリ２Ａには西己線パターンの像が
１０μｍの分解能で記憶され、また第２メモリ２Ｂ、２
Ｃには４０．ｃｚｍ、ｉｏｏμｍの分解能で記憶された
ことになる。

形状認識部３の形状認識モジュール３１Ａ〜３１Ｇは、
１０！ｍ、４０！ｍ、１００μｍの分解能のオペレータ
３０Ａ〜３０Ｃにそれぞれ設定された認識パターンによ
ってメモリ２Ａ〜２Ｃに記′ｎされた２値化画像の形状
を認識する。この時、−オペレータ選択モジュール４０
は最初に大オペレータ３０Ｇを選択して概略的な形状を
認識させる。

例えば、第８図（Ｃ）に示すように大オペレータ３０Ｃ
を米字状のＨｎパターンに設定し、この認識パターンで
２値化画信号をスクリーニングし、概略的な形状を認識
させる（Ｓ２）。

これにより、形状認識モジュール３１Ｃから′欠け”と
いう欠陥信号が出力されると、オペレータ選択モジュー
ル４０はさらに微細な認識を行うためには小オペレータ
３０Ａと中オペレータ３０Ｂのいずれが適切であるかを
判定し、適切なオペレータ、例えば小オペレータ３０Ａ
を選択する（Ｓ３）。

すると、選択された小オペレータ３０Ａに対応する形状
認識モジュール３１Ａが該小オペレータ３０Ａに設定さ
れたＱ　ｉパターン、たとえば第８図（ｄ）に示す十字
状の認識パターンで第１メモリ２Ａに記憶された２値化
画像をスクリーニングし、形状の欠陥を認識する（＄４
）。この結果、欠陥の種類を表わす信号が形状認識モジ
ュール３１Ａから出力され、形状判定部４１で欠陥の位
置座標を示す情報が付加されて外部に出力される（８５
．８６＞。

このようにして最初に大オペレータ３１Ｃを用いて概略
的な形状を認識し、その認識結果によって小オペレータ
３０Ａまたは中オペレータ３０Ｂを選択して微細な形状
を認識する手順をとるこのにより、欠陥の過剰検出や見
逃しを防止し、欠陥検出の精度を高めることができる。

ところで、オペレータを大、中、小の異なる分解能に分
割することにより、画像メモリ部２の記・ｎ容量を大幅
に削減し、メモリ素子の個数を少なくすることができる
。すなわち、３ｍｍの大きさの画像を１０！ｍ、４０！
ｍ、１００！ｍの分解能に別けて認識する場合、パイプ
ラインモジュールは１０μｍの分解能で２値化画信号を
記憶する構成でも構わない。しかし、この場合には、パ
イプラインモジュールには３００ｘ３００画素分のメモ
リ容Ｒが必要となる。従って、例えば８ビツトの記憶容
量を有するシフトレジスタを用いた場合、３００ｘ３０
０／８＝１１４００ｆｆｉ（７）シフ１−レジスタが必
要となる。

しかし、分解能毎にパイプラインモジュールを独立させ
ると、各モジュールでは３０ｘ３０画素の記憶容Ｏだけ
でよく、８ビツトのシフトレジスタを用いた場合には、
３ｘ　（３０ｘ３０／８）＝３６０個となる。この場合
、中、大のオペレータに対応するパイプラインモジュー
ルには圧縮モジュールが必要となるが、これに要するシ
フトレジスタやオアゲートの個数はそれぞれ２０個程度
である。

従って、全体としてのシフトレジスタ等の素子数は約４
００ｆｌ！Ｉ程度となり、大幅な素子の削減となる。こ
の結果、これらの素子を収容する回路基板の枚数も減少
し、装置の小形化を図ることができる。

なお、上記実施例ではオペレータとして分解能の賃なる
３種類のオペレータを用いているが、２種類あるいは３
種類以上のオペレータを用いる構成にしてもよい。また
、配線パターンの欠陥に限らず、各種の物体の形状認識
にも同様に適用できるものである。

〔発明の効果］ 以上説明したように本発明によれば、分解能の異なる複
数オペレータを用いて配線パターン等の形状を認識する
ように構成したため、認識対象の物体の形状を高粘度で
正確に認識できるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本ざｔ明の一実施例を示すブロックａ成図、第
２図は大、中、小のオペレータの構成を示す図、１３図
は第１〜第３メモリの構成を示すブロック図、第４図は
オペレータに設定される認識パターンの一例を示す図、
第５図は欠落部分の検出方法を説明する説明図、第６図
はＥ　Ｂする欠陥の種類を示す説明図、第７図は欠陥抽
出シーケンスを示すフローチャート、第８図は欠陥抽出
過程の説明図、第９図は欠陥の過剰検出と見逃しの一例
を示すパターン図である。 １・・・走査光学系、２・・・画像メモリ部、３・・・
形状認識部、４・・・形状判定部、１０・・・ポリゴン
スギャナ、１２・・・ＡＤ変換モジュール、２０△〜２
０Ｃ・・・パイプラインモジュール、２１Ａ〜２１Ｃ・
・・ラインバッファ、２２．２３・・・圧縮モジコール
、３０Ａ・・・小オペレータ、３０１３・・・中オペレ
ータ、３０Ｇ・・・大オペレータ、３１Ａ〜３１Ｃ・・
・形状認識モジュール、４０・・・オペレータ選択モジ
ュール、４１・・・形状判定モジュール。 ０３ｍｍ １２ｍｍ−一一一 （ａ　）　　　　　　　　　　　　　　（ｂ　）第４図 第６図 第９図

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）所定分解能のオペレータに形状認識用の認識パタ
   ーンを設定し、この認識パターンによって認識対象の物
   体の画像を調べ、認識対象物体の形状を認識する形状認
   識装置において、分解能が異なる複数のオペレータと、
   これらのオペレータに対応した複数の形状認識モジュー
   ルと、これらのオペレータと形状認識モジュールを選択
   的に使用して認識対象物体の形状を判定する形状判定モ
   ジュールとを備えて成る形状認識装置。
2. （２）形状判定モジュールは、複数のオペレータのうち
   分解能が最も大きいオペレータを最先に使用して認識対
   象物体の概略形状を判定し、その判定結果に応じて次に
   用いるオペレータを順次に選択して形状を判定するもの
   である特許請求の範囲第（１）項記載の形状認識装置。