JPH03183147A - Inspection system of ic package - Google Patents

Inspection system of ic package

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JPH03183147A
JPH03183147A JP32209089A JP32209089A JPH03183147A JP H03183147 A JPH03183147 A JP H03183147A JP 32209089 A JP32209089 A JP 32209089A JP 32209089 A JP32209089 A JP 32209089A JP H03183147 A JPH03183147 A JP H03183147A
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継一 藤井
Itsuki Morikawa
森川 一城
Masato Nagasaki
正人 長崎
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Abstract

PURPOSE:To judge whether a pattern under test is good or defective by a method wherein the number of pattern images of the pattern under test is counted and the number is compared with the number of pattern images of the pattern under test which has been judged to be good. CONSTITUTION:An image data of patterns, under test, of an IC package 1 whose picture has been takes by using a CCD camera 3 is written into an image memory 4. The image memory 4 is an 8-bit memory and has an address composed of (m) lines and (n) rows. When a pattern of the pattern image which has been written in this way is swollen excessively and it is short-circuited with an adjacent pattern, the total number of images of the patterns under test becomes smaller than the number of the patterns which have been judged to be good. Inversely, when one pattern is broken and separated into a plurality of parts, the number of images of the patterns under test becomes larger than the number of images of the patterns which have been judged to be good. Consequently, when the number of picture elements of the patterns is compared with the number of picture elements of the images of the patterns under test which have been judged to be good, it is possible to judge whether the patterns under test are good or defective.

Description

【発明の詳細な説明】 [産業上の利用分野] 本発明は、ICパッケージ検査システムに関するもので
ある。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Field of Industrial Application] The present invention relates to an IC package inspection system.

[発明の背景] IC(インテグレイテドサーキット)を収納するパッケ
ージは、セラミック製のものが広く使われており、IC
と外部回路とを電気的に接続するため、パッケージ表面
には種々のパターンが印刷されて、さらにメツキされて
いる。このパターンには、一部欠けていたり、逆に一部
余分に膨らんでいたり、パターン全体が印刷されていな
かったリ、メツキされていなかったりする等の不良品が
一部ある。そのため、この不良を検査しなくてはならな
いが、この印刷パターンの検査には、テレビカメラを用
いることが、近年考えられている。
[Background of the invention] Ceramic packages are widely used to house ICs (integrated circuits).
In order to electrically connect the package to an external circuit, various patterns are printed and plated on the surface of the package. There are some defects in this pattern, such as parts being missing, parts bulging out excessively, the entire pattern not being printed, or not being plated. Therefore, this defect must be inspected, and in recent years it has been considered to use a television camera to inspect this printed pattern.

本発明は、このテレビカメラを使ってのICパッケージ
の検査を、より正確かつ効率的に行おうとするものであ
る。
The present invention aims to more accurately and efficiently inspect IC packages using this television camera.

[課題を解決するための手段] 上記目的を達成するために、本発明においては、被検査
パターンのパターン画像の個数を計数し、この個数と、
合格した被検査パターンのパターン画像の個数と比較し
て、被検査パターンの合格、不良を判別するようにした
ものである。また、被検査パターン画像の画素数を特定
の座標方向に計数し、この画素数と、合格した被検査パ
ターン画像の画素数と比較して、被検査パターンの合格
、不良を判別するようにしたものである。
[Means for Solving the Problem] In order to achieve the above object, in the present invention, the number of pattern images of the pattern to be inspected is counted, and this number and
By comparing the number of pattern images of the pattern to be inspected that has passed, it is determined whether the pattern to be inspected is acceptable or defective. In addition, the number of pixels of the pattern image to be inspected is counted in a specific coordinate direction, and this number of pixels is compared with the number of pixels of the image of the pattern to be inspected that has passed to determine whether the pattern to be inspected is passed or defective. It is something.

[作用] これにより、例えばパターンが余分に膨らんで、隣のパ
ターンとショートしていると、被検査パターン画像全体
の個数が、合格したパターン画像の個数より少なくなる
。パターンが1つ又はそれ以上完全に脱落していると、
やはり被検査パターン画像全体の個数が、合格したパタ
ーン画像の個数より少なくなる。逆に1つのパターンが
断線して複数部分に分離していると、被検査パターン画
像全体の個数が、合格したパターン画像の個数より多く
なる。こうして不良品であることが判別できる。また、
パターンが一部欠けていたり、余分に膨らんでいたりす
ると、被検査パターン画像の画素数が合格した被検査パ
ターン画像の画素数と比較して、一部少なかったり、一
部多かったりし、不良品であることが判別できる。
[Operation] As a result, for example, if a pattern is excessively expanded and short-circuited with an adjacent pattern, the total number of pattern images to be inspected will be smaller than the number of pattern images that have passed. If one or more patterns are completely dropped,
After all, the total number of pattern images to be inspected is smaller than the number of pattern images that have passed. Conversely, if one pattern is broken and separated into multiple parts, the total number of pattern images to be inspected will be greater than the number of pattern images that have passed. In this way, it can be determined that the product is defective. Also,
If a pattern is partially missing or bulges out, the number of pixels in the pattern image to be inspected may be smaller or larger than the number of pixels in the image of the pattern to be inspected, resulting in a defective product. It can be determined that

[実施例] 以下、本発明を具体化した一実施例を図面を参照して説
明する。
[Example] Hereinafter, an example embodying the present invention will be described with reference to the drawings.

第1図はICパッケージ1.2を示すものである。IC
パッケージ1には、方形、四角枠形、ブロック形等のパ
ターン10が形成され、ICパッケージ2には、円形、
リング形、円ブロック形等のパターン10が形成されて
いる。このICパッケージ1.2に対し、上面、側面等
から、CCDカメラ3による撮影検査が行われる。
FIG. 1 shows an IC package 1.2. IC
The package 1 is formed with a pattern 10 such as a rectangular, rectangular frame, or block shape, and the IC package 2 is formed with a circular,
A ring-shaped, circular block-shaped, etc. pattern 10 is formed. This IC package 1.2 is photographed and inspected from the top, side, etc. using a CCD camera 3.

第2図は、ICパッケージ検査装置の回路図を示すもの
である。CCDカメラ3で撮影された、ICパッケージ
1.2の被検査パターンの画像データは、画像メモリ4
に書き込まれる。この画像メモリ4は、8ビツトメモリ
で、m行、n列の番地をもっている。このm行、n列は
、CCDカメラ3の撮影画素数のm行、n列に対応して
いる。
FIG. 2 shows a circuit diagram of the IC package inspection device. The image data of the pattern to be inspected of the IC package 1.2 photographed by the CCD camera 3 is stored in the image memory 4.
will be written to. This image memory 4 is an 8-bit memory and has addresses in m rows and n columns. The m rows and n columns correspond to the m rows and n columns of the number of photographing pixels of the CCD camera 3.

画像メモリ4の各番地には、撮影した被検査パターンの
各画素ごとの明るさを示すデータが書き込まれる。この
明るさデータは、0〜255の値をとる。この画像メモ
リ4は、8ビツト構成以外でもよい。またこの画像メモ
リ4は予備的に複数設けられる。
Data indicating the brightness of each pixel of the photographed pattern to be inspected is written into each address of the image memory 4. This brightness data takes values from 0 to 255. This image memory 4 may have a configuration other than 8 bits. A plurality of image memories 4 are preliminarily provided.

この画像メモリ4の画像データは、アドレスカウンタ5
を通じ、CPU6によって読み出され、画像データ処理
が成された後、濃度分布メモリ7.2値化画像メモリ8
、ラベルメモリ9に書き込まれる。アドレスカウンタ5
は、m+nビット以上のカウンタビットをもち、画像メ
モリ4に対しては、mビットの行アドレスとnビットの
列アドレスの各データを出力する。
The image data in the image memory 4 is stored in the address counter 5.
After being read out by the CPU 6 and subjected to image data processing, the density distribution memory 7 and the binarized image memory 8
, is written into the label memory 9. address counter 5
has a counter bit of m+n bits or more, and outputs each data of an m-bit row address and an n-bit column address to the image memory 4.

濃度分布メモリ7には、第3図に示すように、画像メモ
リ4の6明るさに応じた画素数が集計され記憶される。
In the density distribution memory 7, as shown in FIG. 3, the number of pixels corresponding to the six brightnesses of the image memory 4 is totaled and stored.

2値化画像メモリ8には、第4図に示すように、濃度分
布メモリ7の記憶内容に基づき、例えばパターン画像1
3部分が「1(2値論理レベルのハイレベル)」、パタ
ーン画像13以外の部分が「0(2値論理レベルのロー
レベル)」というように、パターン画像13が単純化し
て記憶される。ラベルメモリ9には、第5図に示すよう
に、独立した各パターン画像13ごとに番号を割り振っ
て、各パターン画像13が区別して記憶される。これら
濃度分布メモリ7.2値化画像メモリ8、ラベルメモリ
9に対するアクセスは、上記アドレスカウンタ5を通じ
、CPU6によって行われる。
As shown in FIG. 4, the binarized image memory 8 stores, for example, the pattern image
The pattern image 13 is stored in a simplified manner such that three parts are "1 (high level of binary logic level)" and parts other than the pattern image 13 are "0 (low level of binary logic level)". In the label memory 9, as shown in FIG. 5, a number is assigned to each independent pattern image 13, and each pattern image 13 is stored in a distinct manner. Access to the density distribution memory 7, binary image memory 8, and label memory 9 is performed by the CPU 6 through the address counter 5.

ROMI 1には、CPU6が各種処理を行うためのプ
ログラムが記憶され、RAM12には、CPU6の各種
処理データが記憶される。またRAM12には、検査す
るパターン画像13の個数、合格したパターン画像13
の個数、検査するパターン画像13の画素数、合格品の
マスクパターンのパターン画像13の画素数が記憶され
る。
The ROMI 1 stores programs for the CPU 6 to perform various processes, and the RAM 12 stores various processing data of the CPU 6. The RAM 12 also stores the number of pattern images 13 to be inspected and the number of pattern images 13 that have passed.
, the number of pixels of the pattern image 13 to be inspected, and the number of pixels of the pattern image 13 of the mask pattern of the accepted product are stored.

検査処理の前に、次のような処理により、パターン画像
13を単純化した2値化画像を求めるのに必要な閾値デ
ータTを求める。そのため、CPU6により、まず第3
図に示す、濃度分布データが作成される。これは次のよ
うにして作成される。
Before the inspection process, threshold data T necessary for obtaining a binarized image obtained by simplifying the pattern image 13 is obtained by the following process. Therefore, the CPU 6 first selects the third
The concentration distribution data shown in the figure is created. This is created as follows.

画像メモリ4の画像データを各画素ごとに読み出し、0
〜255の明るさごとに集計を行い、濃度分布データが
作成される。この濃度分布データは、比較的明るいパタ
ーン画像13の分布の山と、比較的暗いパターン部分以
外の画像部分の分布の山とに別れる。そして、この2つ
の山の間に小さい山ができる。これが印刷不良、メツキ
ネ良の部分の画像部分の山である。
The image data in the image memory 4 is read out for each pixel, and
Aggregation is performed for each brightness level of ~255, and density distribution data is created. This density distribution data is divided into a distribution peak of the relatively bright pattern image 13 and a distribution peak of the image portion other than the relatively dark pattern portion. A small mountain will form between these two mountains. This is a pile of image parts that are defective or poorly printed.

第6図は、ICパッケージの検査処理のフローチャート
を示す図である。
FIG. 6 is a diagram showing a flowchart of IC package inspection processing.

この処理では、CPU6は画像メモリ4に記憶されてい
るパターン10の画像データにつき、第7図(A)に示
すパターン画像13の膨脹を行う(ステップ01)。こ
の膨脹は、パターン画像13をパターン部分以外に向か
って、画素1列分、膨脹させる処理である。この処理を
複数回繰り返せば、パターン画像13が複数列分、膨ら
むことになる。これにより、第7図(B)に示すように
、パターン画像13内のピンホール(パターン10の小
さい抜け)が埋め尽くされることになる。
In this process, the CPU 6 expands the pattern image 13 shown in FIG. 7(A) with respect to the image data of the pattern 10 stored in the image memory 4 (step 01). This expansion is a process of expanding the pattern image 13 by one column of pixels toward areas other than the pattern portion. If this process is repeated multiple times, the pattern image 13 will expand by multiple columns. As a result, the pinholes (small holes in the pattern 10) in the pattern image 13 are filled up, as shown in FIG. 7(B).

次いで、第7図(C)に示すパターン画像13の収縮を
行う(ステップ02)。この収縮は、パターン画像13
をパターン部分以外に向かって、画素1列分、収縮させ
る処理である。この処理を複数回繰り返せば、パターン
画像13が複数列分、縮むことになる。これにより、第
7図(C)に示すように、パターン画像13内のピンホ
ール(パターン10の小さい抜け)が埋め尽くされたま
ま、膨脹前の元のパターン画像13の大きさに戻ること
になる。
Next, the pattern image 13 shown in FIG. 7(C) is contracted (step 02). This contraction is caused by pattern image 13
This is a process of shrinking the image by one column of pixels toward areas other than the pattern area. If this process is repeated multiple times, the pattern image 13 will be shrunk by multiple columns. As a result, as shown in FIG. 7(C), the pinholes (small gaps in the pattern 10) in the pattern image 13 are filled, and the size returns to the original pattern image 13 before expansion. Become.

この膨脹、収縮の処理は例えば次のようにして行われる
。画像メモリ膨脹4より各画素(t、j)の画像データ
を順次読み出すとともに、その周囲(i−1、j−1)
、(i、j−1)、(i+1、j−1)、(i−1、j
)、(i+1、j)、(i−1、j+1)、(i、j+
1)、(i+1、j+1)の画像データを併せて読み出
し、膨脹の場合には、画素(iSj)の画像データを、
(l。
This expansion and contraction process is performed, for example, as follows. The image data of each pixel (t, j) is sequentially read out from the image memory expansion 4, and the surrounding area (i-1, j-1) is
, (i, j-1), (i+1, j-1), (i-1, j
), (i+1, j), (i-1, j+1), (i, j+
1), the image data of (i+1, j+1) are read together, and in the case of expansion, the image data of pixel (iSj) is
(l.

j)の画像データ及び上記周囲の8つの画像データの中
の最大値に置き換え、収縮の場合には、画素(i、j)
の画像データを、(iS j)の画像データ及び上記周
囲の8つの画像データの中の最小値に置き換えて、別の
画像メモリ記憶しておく。
pixel (i, j) in the case of contraction.
The image data of (iS j) is replaced with the minimum value among the image data of (iS j) and the surrounding eight image data and stored in another image memory.

これが膨脹された画像データまたは収縮された画像デー
タとなる。この膨脹、収縮は別の方法によって行っても
よいし、後述するように、2値化画像データに変換した
後に行ってもよい。
This becomes expanded image data or compressed image data. This expansion and contraction may be performed by another method, or may be performed after conversion to binarized image data, as will be described later.

そして、第7図(C)の膨脹、収縮後の画像データから
、第7図(A)の元の画像データを、各画素ごとに差し
引き、不良部分の濃淡画像を抽出する(ステップ03)
。次に、この不良部分の濃淡画像を適当な閾値、例えば
後述する閾値データTにより、2値化画像データに変換
し、各不良部分ごとをラベリングして区別しくステップ
04)、各不良部分の面積が合格品として許される許容
値以上か否か判断する(ステップ05)。
Then, the original image data in FIG. 7(A) is subtracted for each pixel from the expanded and contracted image data in FIG. 7(C) to extract a grayscale image of the defective part (step 03).
. Next, the grayscale image of the defective part is converted into binary image data using an appropriate threshold value, for example threshold value data T, which will be described later, and each defective part is labeled and distinguished.Step 04) The area of each defective part is determined. It is determined whether or not the value is greater than or equal to the allowable value for an acceptable product (step 05).

このラベリングは、例えば次のようにして行われる。画
像メモリ4より各画素(t、j)の画像データを、左上
から右下に向かって縦方向に順次読み出す。この画像デ
ータが適当な閾値、例えば後述する閾値データT以上か
否か、すなわちパターン画像13か否か判別する。閾値
データT以上であれば、隣接する画素のラベルナンバを
調べる。
This labeling is performed, for example, as follows. The image data of each pixel (t, j) is sequentially read out from the image memory 4 in the vertical direction from the upper left to the lower right. It is determined whether this image data is equal to or greater than an appropriate threshold value, for example, threshold value data T to be described later, that is, whether it is the pattern image 13 or not. If it is equal to or greater than the threshold data T, the label numbers of adjacent pixels are checked.

このラベルナンバは既にラベルメモリ9に書き込まれて
いるものである。隣接画素は(i−1、j−1)、(l
−1、j)、(l−1、j+1)、(iSj−1)また
は(l−1、j)、(1% )−1)である。
This label number has already been written in the label memory 9. Adjacent pixels are (i-1, j-1), (l
-1, j), (l-1, j+1), (iSj-1) or (l-1, j), (1%)-1).

この隣接画素にラベルナンバ、例えばkが書き込まれて
いれば、ラベルメモリ9の画素(i、j)の対応番地に
ラベルナンバkを書き込む。これにより、1つのつなが
ったパターン画像13の各画素ごとに同じラベルナンバ
が書き込まれる。隣接画素のラベルナンバがすべて「0
」であれば、今までに使用していない新しいラベルナン
バを書き込む。例えば今までに「1」〜「3」のラベル
ナンバの書き込みを行っていれば、「4」のラベルナン
バを新たに書き込む。これにより、第5図に示すように
、つながっていない独立した各パターン画像13ごとに
、異なるラベルナンバが割り振られる。
If a label number, for example k, has been written to this adjacent pixel, the label number k is written to the address corresponding to the pixel (i, j) in the label memory 9. As a result, the same label number is written for each pixel of one connected pattern image 13. The label numbers of adjacent pixels are all “0”.
”, write a new label number that has not been used before. For example, if label numbers "1" to "3" have been written so far, a new label number "4" is written. As a result, as shown in FIG. 5, a different label number is assigned to each independent pattern image 13 that is not connected.

また、隣接画素のラベルナンバに複数の異なる値が書き
込まれていれば、この複数のラベルナンバの最小値を書
き込む。そして、この最小値以外のラベルナンバが既に
書き込まれたパターン画像13のラベルナンバを上記最
小値のラベルナンバに書き換える。これにより、当初具
なるラベルナンバが割り振られたパターン画像13が、
後でつながっていることが判明した場合、同じラベルナ
ンバに割振りし直される。
Furthermore, if a plurality of different values are written in the label numbers of adjacent pixels, the minimum value of the plurality of label numbers is written. Then, the label number of the pattern image 13 on which a label number other than the minimum value has already been written is rewritten to the label number of the minimum value. As a result, the pattern image 13 to which a specific label number was initially assigned becomes
If it is later determined that they are connected, they will be reallocated to the same label number.

最後に、上記のようにして割り振った、ラベルメモリ9
のラベルナンバを読み出し、小さい方から順に「1」か
ら始まる通し番号にする。
Finally, label memory 9 allocated as above
Read out the label numbers of and number them serially starting from "1" starting from the smallest one.

このラベリングは、画像メモリ4の画像データではなく
、2値化画像メモリ8の2値化画像データに基づいて行
ってもよい。この場合、上記閾値デー77以上か否かの
判別は不要となる。
This labeling may be performed based on the binarized image data in the binarized image memory 8 instead of the image data in the image memory 4. In this case, it is not necessary to determine whether or not the threshold value data 77 is greater than or equal to the threshold value data 77.

また、上述のラベリングの後の各パターン画像13の各
面積の算出は次のようにして行われる。
Moreover, calculation of each area of each pattern image 13 after the above-mentioned labeling is performed as follows.

各ラベルナンバをラベルメモリ9より順次読み出し、各
ラベルナンバの値ごとに集計を行う。この集計値が、各
パターン画像13ごとの面積を表わす。
Each label number is sequentially read out from the label memory 9, and the value of each label number is counted. This total value represents the area of each pattern image 13.

このステップ01〜05の検査処理では、パターン10
の領域内のピンホール(パターン10の小さい抜け)の
検査が行われる。この処理では、最後まで2値化画像デ
ータに変換していないので、照明条件の不均一に左右さ
れない利点がある。
In the inspection process of steps 01 to 05, pattern 10
Pinholes (small holes in the pattern 10) within the area are inspected. This process has the advantage that it is not affected by non-uniform illumination conditions because it is not converted to binary image data until the end.

上記閾値データTを求める処理は以下のとうりである。The process for obtaining the threshold data T is as follows.

まず、上記濃度分布データから、第3図に示す、パター
ン画像13の濃度分布データの最大値Xmaxs最頻値
Xmodeを判定する。次に次式から、パターン画像1
3の濃度分布データの最小値Xm1nを求める。
First, from the density distribution data, the maximum value Xmaxs and the mode Xmode of the density distribution data of the pattern image 13 shown in FIG. 3 are determined. Next, from the following formula, pattern image 1
The minimum value Xm1n of the concentration distribution data of No. 3 is determined.

min mXmode−aX (Xmax−Xmode)(aは
定数) そして、最小値Xm i n、最大値Xmaxの間で、
平均値X、標準偏差Cを求め、次式より、閾値データT
を求める。
min mXmode-aX (Xmax-Xmode) (a is a constant) And between the minimum value Xmin and the maximum value Xmax,
Find the average value X and standard deviation C, and use the following formula to calculate the threshold data T
seek.

T−X−bxc(bは定数) 次に、CPU6は、画像メモリ4の画像データを各画素
ごとに読み出しくステップ06)、上記閾値データTよ
り大きければ「1」、小さければ「0」の2値化画像デ
ータに変換しくステップ07)、2値化画像メモリ8に
書き込む(ステップ08)。そして、この2値化画像デ
ータに対し、第8図(B)に示すように、上述した膨脹
処理を数回行なう(ステップ09)。次いで、上述した
ラベリング処理を行い(ステップ10)、ラベリング数
が、合格品のラベリング数と一致しているか否か判別す
る(ステップ11)。この合格品のラベリング個数は、
予め人力されて記憶されている。またラベリングは、2
値化画像データではなく、画像メモリ4の画像データに
対して行ってもよい。
T - The data is converted into binarized image data (step 07) and written into the binarized image memory 8 (step 08). Then, as shown in FIG. 8(B), this binary image data is subjected to the above-described expansion process several times (step 09). Next, the above-described labeling process is performed (step 10), and it is determined whether the number of labels matches the number of labels of an acceptable product (step 11). The number of labeled items for this passed product is
It is manually created and memorized in advance. Also, the labeling is 2
The process may be performed on the image data in the image memory 4 instead of the digitized image data.

このステップ06〜11の検査処理では、パターン10
が余分に膨らんで隣のパターン10とのショートや、パ
ターン10の脱落、1つのパターン10が大きく欠けて
複数部分への分離が判別される。すなわち、被検査パタ
ーン10がショートしていると、被検査パターン10・
・・全体のラベリング個数が、合格品のラベリング個数
より少なくなる。またパターン10が1つ又はそれ以上
完全に脱落していると、やはり被検査パターン10・・
・全体のラベリング個数が、合格品のラベリング個数よ
り少なくなる。逆に1つのパターン10が断線して複数
部分に分離していると、被検査パターン10・・・全体
のラベリング個数が、合格品のラベリング個数より多く
なる。このようにして、不良品であることが判別できる
In the inspection process of steps 06 to 11, pattern 10
It is determined whether the pattern 10 is excessively expanded and short-circuited with the adjacent pattern 10, the pattern 10 falls off, or one pattern 10 is greatly chipped and separated into multiple parts. That is, if the pattern to be inspected 10 is short-circuited, the pattern to be inspected 10.
...The total number of labeled items is less than the number of labeled items of acceptable products. Also, if one or more patterns 10 are completely missing, the pattern 10 to be inspected...
・The total number of labeled items is less than the number of labeled items of acceptable products. On the other hand, if one pattern 10 is broken and separated into a plurality of parts, the number of labeled parts of the pattern to be inspected 10 as a whole will be greater than the number of labeled parts of an acceptable product. In this way, it can be determined that the product is defective.

なお、上記膨脹処理は省略してもよいが、省略しないほ
うがよい。パターン10が余分に膨らんで、隣のパター
ン10とのショートしないまでも、極めて近接している
ニアショートの場合にも、上記膨脹処理により、隣のパ
ターン10とつながり、不良品として検出できる。これ
は、このニアショートも製品としては性能がよくなく、
合格品から除外するためである。 さらに、CPU6は
、2値化画像メモリ8の2値化画像データを各画素ごと
に読み出しくステップ12)、rlJの2値化画像デー
タの画素数をY軸方向すなわち縦方向に集計する(ステ
ップ13)。この集計は第9図に示すように、同じX軸
座標値の画素群につき、「1」の2値化画像データの個
数をカウントし、これを各X座標ごとに集計することで
行われる。
Note that although the above expansion process may be omitted, it is better not to omit it. Even if the pattern 10 is excessively expanded and does not short-circuit with the adjacent pattern 10, even in the case of a very close short-circuit, the pattern 10 connects with the adjacent pattern 10 by the expansion process and can be detected as a defective product. This is because this near short also does not have good performance as a product.
This is to exclude it from the approved products. Further, the CPU 6 reads the binarized image data from the binarized image memory 8 pixel by pixel (step 12), and totals the number of pixels of the binarized image data of rlJ in the Y-axis direction, that is, in the vertical direction (step 12). 13). As shown in FIG. 9, this totaling is performed by counting the number of binary image data of "1" for a group of pixels having the same X-axis coordinate value, and totaling this for each X-coordinate.

そして、このY軸方向画素数を合格品のマスクパターン
のY軸方向画素数と比較して、一定値以上のずれがある
か否かを判別する(ステップ14)。
Then, this number of pixels in the Y-axis direction is compared with the number of pixels in the Y-axis direction of the mask pattern of the accepted product, and it is determined whether there is a deviation of more than a certain value (step 14).

このずれは、合格品の画素数を越えているか否かで判別
される。むろん合格品の画素数に対し一定値以下の差か
、一定割合の比率以下かで判別してもよい。この画素数
の判別に当たっては、被検査パターン10の画素数分布
と合格品のマスクパターンの画素数分布とのずれを補正
するため、後述するX軸方向のずれ補正を行ってもよい
。また、合格品のマスクパターンの画素数は、予め入力
されて記憶されており、複数の合格品のパターン画像1
3の画素数の最小値、平均値、最頻値等が使用される。
This deviation is determined based on whether it exceeds the number of pixels of an acceptable product. Of course, the difference may be determined based on whether the difference is less than a certain value or a certain ratio with respect to the number of pixels of a passing product. In this determination of the number of pixels, in order to correct the deviation between the pixel number distribution of the pattern to be inspected 10 and the pixel number distribution of the mask pattern of the accepted product, a deviation correction in the X-axis direction, which will be described later, may be performed. In addition, the number of pixels of the mask pattern of the passed product is inputted and stored in advance, and the number of pixels of the mask pattern of the passed product is
The minimum value, average value, mode, etc. of the number of pixels of 3 are used.

このステップ12〜14の検査処理では、パターン10
の大きな欠け、脱落、大きな断線、大きなショートが判
別される。また、被検査パターン10・・・全体に、パ
ターン10のショートまたはパターン10の脱落と、1
つのパターン10が大きく欠けて複数部分への分離が混
在していると、被検査パターン10・・・全体のラベリ
ング個数が、合格品のラベリング個数と偶然一致してし
まい、上記ステップ09〜11で合格品として判別され
てしまうが、このステップ12〜14で不良品として判
別できる。
In the inspection process of steps 12 to 14, pattern 10
Large chips, drops, large breaks, and large shorts are identified. In addition, the entire pattern 10 to be inspected has short-circuits or omissions of the pattern 10, and 1
If one pattern 10 is largely chipped and separated into multiple parts, the total number of labeled patterns 10 to be inspected will coincidentally match the number of labeled parts of the passed product, and steps 09 to 11 will be performed. Although the product is determined to be an acceptable product, it can be determined as a defective product in steps 12 to 14.

なお、このステップ12〜14で膨脹処理を行ってもよ
いし、画像メモリ4より各画素(i、j)の画像データ
を順次読み出し、この画像データが適当な閾値、例えば
上記閾値データT以上か否か、すなわちパターン画像1
3か否か判別して、各画素数をY軸方向すなわち縦方向
に集計してもよい。
Note that an expansion process may be performed in steps 12 to 14, or the image data of each pixel (i, j) may be sequentially read out from the image memory 4, and whether this image data is equal to or greater than an appropriate threshold value, for example, the threshold data T described above. No, that is, pattern image 1
It may be determined whether the number of pixels is 3 or not, and the number of pixels may be totaled in the Y-axis direction, that is, in the vertical direction.

第10図は別の実施例を示すものである。この検査処理
は次のようにして行われる。
FIG. 10 shows another embodiment. This inspection process is performed as follows.

2値化画像メモリ8内の枠形の被検査パターン10のパ
ターン画像13に対し、上述した膨脹処理をn回行い(
第10図(B)) 、予め記憶されていた合格品のマス
クパターンのパターン画像13とを重ね合わせる(第1
0図(C))。この重合わせは、被検査パターン10の
パターン画像13の各2値化画像データと、合格品のマ
スクパターンのパターン画像13の各2値化画像データ
とを、各画素ごとに、論理和をとることで行われる。
The above-described expansion process is performed n times on the pattern image 13 of the frame-shaped pattern to be inspected 10 in the binarized image memory 8 (
(FIG. 10(B)), the pattern image 13 of the mask pattern of the accepted product stored in advance is superimposed (first
Figure 0 (C)). This superposition is performed by performing a logical sum on each pixel of each binary image data of the pattern image 13 of the pattern to be inspected 10 and each binary image data of the pattern image 13 of the mask pattern of the accepted product. It is done by

この後、上述した収縮処理をn+1回行い(第10図(
D)) 、この収縮画像データと、元の画像データをr
lJ  rOJ反転させた画像データとの論理積をとる
。これにより、不良部分のみが抽出される(第10図(
E))。この各不良部分の面積が合格品として許される
許容値以上か否か判断する コノ場合、被検査パターン10のパターン画像13の膨
脹画像に、合格品のマスクパターンのパターン画像13
を重合わせるのは、各被検査パターン10の大きさにば
らつきがあって、多少の位置ずれがあっても、これに対
応できるようにするためである。
After this, the above-mentioned contraction process is performed n+1 times (Fig. 10 (
D)), this contracted image data and the original image data are r
lJ rOJ Performs a logical product with the inverted image data. As a result, only the defective parts are extracted (Fig. 10 (
E)). When determining whether the area of each defective part is equal to or larger than the allowable value for a passing product, the pattern image 13 of the mask pattern of the passing product is added to the expanded image of the pattern image 13 of the pattern to be inspected 10.
The reason for superimposing them is to be able to cope with even if there are variations in the size of each pattern to be inspected 10 and a slight positional shift.

また上記被検査パターン10のパターン画像13の膨脹
画像と、合格品のマスクパターンのパターン画像13と
を重合わせるときには、位置ずれを補正するための処理
が行われる。このずれ補正量ΔX1ΔYは次式で求めら
れる。
Further, when the expanded image of the pattern image 13 of the pattern to be inspected 10 and the pattern image 13 of the mask pattern of the accepted product are superimposed, a process for correcting positional deviation is performed. This deviation correction amount ΔX1ΔY is determined by the following equation.

ΔX = ((x 1+x2)−(X1+X2))/2ΔY =  ((yl、+y2)−(Y1+Y2)l  /2
ここで、xl、x2、yl、y2は、枠形の被検査パタ
ーン10の外側の座標値であり、Xl、X2、Yl、Y
2は、枠形の合格パターン10の外側の座標値である。
ΔX = ((x1+x2)-(X1+X2))/2ΔY = ((yl,+y2)-(Y1+Y2)l/2
Here, xl, x2, yl, y2 are coordinate values outside the frame-shaped pattern to be inspected 10, and Xl, X2, Yl, Y
2 is a coordinate value outside the frame-shaped acceptance pattern 10.

さらに合格品のマスクパターンのパターン画素13は、
複数の合格品のパターン画像13の論理積をとったもの
、平均的パターン画像、最頻パターン画像が使用される
Furthermore, the pattern pixels 13 of the mask pattern of the passed product are as follows:
A logical product of pattern images 13 of a plurality of acceptable products, an average pattern image, and a most frequent pattern image are used.

本発明は上記実施例に限定されず、本発明の趣旨を逸脱
しない範囲で種々変更可能である。
The present invention is not limited to the above embodiments, and various changes can be made without departing from the spirit of the present invention.

[発明の効果] 以上詳述したように、本発明によれば、被検査パターン
のパターン画像の個数を計数し、この個数と、合格した
被検査パターンのパターン画像の個数と比較して、被検
査パターンの合格、不良を判別するようにした。これに
より、例えばパターンが余分に膨らんで、隣のパターン
とショートしていると、被検査パターン画像全体の個数
が、合格したパターン画像の個数より少なくなる。パタ
ーンが1つ又はそれ以上完全に脱落していると、やはり
被検査パターン画像全体の個数が、合格したパターン画
像の個数より少なくなる。逆に1つのパターンが断線し
て複数部分に分離していると、被検査パターン画像全体
の個数が、合格したパターン画像の個数より多くなる。
[Effects of the Invention] As described in detail above, according to the present invention, the number of pattern images of the pattern to be inspected is counted, and this number is compared with the number of pattern images of the pattern to be inspected that have passed. It is now possible to determine whether the inspection pattern passes or fails. As a result, for example, if a pattern is excessively expanded and short-circuited with an adjacent pattern, the total number of pattern images to be inspected will be smaller than the number of pattern images that have passed. If one or more patterns are completely dropped, the total number of pattern images to be inspected will still be smaller than the number of pattern images that have passed. Conversely, if one pattern is broken and separated into multiple parts, the total number of pattern images to be inspected will be greater than the number of pattern images that have passed.

こうして不良品であることが判別できる。また、被検査
パターン画像の画素数を特定の座標方向に計数し、この
画素数と、合格した被検査パターン画像の画素数と比較
して、被検査パターンの合格、不良を判別するようにし
た。これにより、パターンが一部欠けていたり、余分に
膨らんでいたりすると、被検査パターン画像の画素数が
合格した被検査パターン画像の画素数と比較して、一部
少ながったり、一部多かったりし、不良品であることが
判別できる。
In this way, it can be determined that the product is defective. In addition, the number of pixels of the pattern image to be inspected is counted in a specific coordinate direction, and this number of pixels is compared with the number of pixels of the image of the pattern to be inspected that has passed to determine whether the pattern to be inspected is passed or defective. . As a result, if a part of the pattern is missing or bulges out, the number of pixels in the pattern image to be inspected may be smaller or larger than the number of pixels in the pattern image to be inspected. It can be determined that the product is defective.

こうして、ICパッケージの検査を、より正確かつ効率
的に行うことができる。
In this way, IC packages can be inspected more accurately and efficiently.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of drawings]

第1図乃至第10図は本発明の実施例を示すもので、第
1図はICパッケージの斜視図であり、第2図は検査装
置の全体回路図であり、第3図はパターン画像13の各
画素の明るさデータの集計グラフ図であり、第4図は2
値化画像メモリ8に記憶されるパターン10の2値化画
像データを示す図であり、第5図はラベルメモリ9に記
憶される各パターン10のラベルナンバを示す図であり
、第6図はICパッケージのパターン10・・・の検査
処理のフローチャートの図であり、第7図〜第10図は
パターン10・・・の検査の工程を示す図である。 1.2・・・ICパッケージ、3・・・CCDカメラ、
4・・・画像メモリ、5・・・アドレスカウンタ、6・
・・CPU、7・・・濃度分布メモリ、8・・・2値化
画像メモリ、9・・・ラベルメモリ、10・・・パター
ン、13・・・パターン画像。
1 to 10 show embodiments of the present invention. FIG. 1 is a perspective view of an IC package, FIG. 2 is an overall circuit diagram of an inspection device, and FIG. 3 is a pattern image 13. Fig. 4 is a graph showing the brightness data of each pixel of 2.
5 is a diagram showing the binarized image data of the pattern 10 stored in the digitized image memory 8, FIG. 5 is a diagram showing the label number of each pattern 10 stored in the label memory 9, and FIG. It is a flowchart of the inspection process for the patterns 10... of the IC package, and FIGS. 7 to 10 are diagrams showing the process of inspecting the patterns 10... 1.2...IC package, 3...CCD camera,
4... Image memory, 5... Address counter, 6.
...CPU, 7...Density distribution memory, 8...Binarized image memory, 9...Label memory, 10...Pattern, 13...Pattern image.

Claims (2)

【特許請求の範囲】[Claims] (1)被検査パターンを撮影する撮影手段と、この撮影
手段で撮影された被検査パターンにつき、パターン部分
の画像とパターン部分以外の画像とを区別する区別手段
と、 この区別手段で区別された各パターン画像の個数を計数
する計数手段と、この計数手段で計数されたパターン画
像の個数と、合格した被検査パターンのパターン画像の
個数と比較する比較手段と、 この比較手段の比較結果に応じて、被検査パターンの合
格、不良を判別する判別手段とからなることを特徴とす
るICパッケージ検査システム
(1) A photographing means for photographing the pattern to be inspected; a means for distinguishing between images of the pattern portion and images other than the pattern portion for the pattern to be inspected photographed by this photographing means; a counting means for counting the number of each pattern image; a comparison means for comparing the number of pattern images counted by the counting means with the number of pattern images of the pattern to be inspected that has passed; An IC package inspection system comprising: a determining means for determining whether a pattern to be inspected is acceptable or defective;
(2)被検査パターンを撮影する撮影手段と、この撮影
手段で撮影された被検査パターンにつき、パターン部分
の画像とパターン部分以外の画像とを区別する区別手段
と、 この区別手段で区別された被検査パターン画像の画素数
を特定の座標方向に計数する計数手段と、この計数手段
で計数された被検査パターン画像の画素数と、合格した
被検査パターン画像の画素数と比較する比較手段と、こ
の比較手段の比較結果に応じて、被検査パターンの合格
、不良を判別する判別手段とからなることを特徴とする
ICパッケージ検査システム
(2) A photographing means for photographing the pattern to be inspected; and a means for distinguishing between images of the pattern portion and images other than the pattern portion for the pattern to be inspected photographed by the photographing means; a counting means for counting the number of pixels of the pattern image to be inspected in a specific coordinate direction; and a comparison means for comparing the number of pixels of the pattern image to be inspected counted by the counting means with the number of pixels of the pattern image to be inspected that has passed. , and a determining means for determining whether the pattern to be inspected is acceptable or defective according to the comparison result of the comparing means.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007003494A (en) * 2005-06-27 2007-01-11 Matsushita Electric Works Ltd Inspection method of wiring pattern, and its device
JP2014078321A (en) * 2012-10-09 2014-05-01 Ngk Spark Plug Co Ltd Method for inspecting and manufacturing ceramic heater

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