JPH0324446A - 物体の欠陥検出方法 - 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、プリント基板のパターン等、欠陥検出対象物
体の欠陥の有無や欠陥の種類を検出する物体の欠陥検出
方法に関する。

〔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光ビーム
で走査したり、撮像機で撮像したりして得た所定分解能
の反射光像や撮像画像を、これら像と、配線パターンの
突起や断線などの検出論理に対応して予め設定された所
定分解能の欠陥検出パターン（一般にオペレータと呼称
される）との突き合わせ（一般にパターンマッチングと
呼称される）によって調べ、反射光像や撮像画像で示さ
れる配線パターンの線巾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、種類
を検出する欠陥検出方法がある。

〔発明が解決しようとする課題〕

ところで、上記オペレータの種類としては例えば、第１
図（ａ）、（ｂ）にそれぞれ示す十字形状のオペレータ
＋、×字形状のオペレータ×がある。

ここに、上記オペレータ＋は、本来は第１１図（ａ）に
示すように配線パターンのＬ字形状部分２００の欠陥検
出に使用されるものであり、また、上ｆｆａオペレータ
×は、本来は同図（ｂ）に示すように配線パターンの斜
め形状部分２０１の欠陥検出に使用されるものである。

従って同図（ａ）　　　（ｂ）の場合はそれぞれ“欠陥
なし”欠陥有り、欠陥の種類は欠け”という具合に正し
く欠陥検出が行われる。

しかし、これらオペレータの使用を誤ることがある。

すなわち、第１０図に示すように、一種類のオペレータ
×をこれら異なる形状のＬ字形状部分２００、斜め形状
部分２０１の欠陥検出に使用した場合には、オペレータ
×の二値データは同一となり、正常なＬ字形状部分２０
０を誤って欠陥ありと判定してしまう。

これは一例であるが、従来の欠陥検出方法ではこうした
オペレータの使用を誤ることによる欠陥の見逃しや過剰
検出が多々発生し、正確な欠陥検出が行えず、したがっ
て信頼性に欠けるという問題があった。

本発明はこうした実情に鑑みてなされたものであり、プ
リント基板の配線パターン等、欠陥検出対象物体の形状
を認識する形状認識パターンを使用することにより、欠
陥の有無等を正確に検出することができる信頼性の高い
欠陥検出方法を提供することをその目的としている。

〔課題を解決するための手段および作用〕そこで、この
発明では、欠陥検出対象物体に関して得た所定分解能の
画像に対する欠陥検出用の欠陥検出パターンを用意し、
この欠陥検出パターンと前記画像との突き合わせに基づ
いて前記欠陥検出対象物体の欠陥を検出する物体の欠陥
検出方法において、前記欠陥検出対象物体の形状を認識
する形状認識パターンを設定する行程と、前記形状認識
パターンと前記画像との突き合わせに基づいて前記欠陥
検出対象物体の形状を認識する行程と、前記欠陥検出パ
ターンと前記画像との突き合わせに基づいて前記欠陥検
出対象物体の欠陥を検出する行程と、該検出結果と前記
認識した前記欠陥検出対象物体の形状とに基づいて前記
欠陥検出対象物体の欠陥を検出する行程とが実施される
。

すなわち、欠陥検出パターンを使用して得られた欠陥検
出対象物体の欠陥検出結果に、さらに形状認識パターン
を使用して得られた欠陥検出対象物体の形状認識結果が
加味されて、正確な欠陥検出が可能になる。

また、この発明では、欠陥検出対象物体に関して得た所
定分解能の画像に対する欠陥検出用の欠陥検出パターン
を用意し、この欠陥検出パターンと前記画像との突き合
わせに基づいて前記欠陥検出対象物体の欠陥を検出する
物体の欠陥検出方法において、前記欠陥検出対象物体の
形状に応じて、前記欠陥検出パターンを複数設定する行
程と、前記欠陥検出対象物体の形状を認識する形状認識
パターンを設定する行程と、前記形状認識パターンと前
記画像との突き合わせに基づいて前記欠陥検出対象物体
の形状を認識する行程と、該認識した前記欠陥検出対象
物体の形状に対応する欠陥検出パターンを前記複数の欠
陥検出パターンの中から選択する行程と、該選択した欠
陥検出パターンと前記画像との突き合わせに基づいて前
記欠陥検出対象物体の欠陥を検出する行程とが実施され
る。

すなわち、形状認識パターンを使用して得られた欠陥検
出対象物体の形状認識結果に基づき、認識した形状の欠
陥を検出するに最適な欠陥検出パターンが選択される。

しかして選択された最適な欠陥検出パターンを使用する
ことにより、正確な欠陥検出が可能になる。

〔実施例〕

以下、本発明の実施例を図面を参照して説明する。

第１図は、本発明に係る物体の欠陥検出方法の実施に使
用される欠陥検出パターン（以下、欠陥検出オペレータ
という）を例示し、第２図は、本発明に係る物体の欠陥
検出方法の実施に使用される形状認識パターン（以下、
形状認識オペレータという）を例示し、そして第３図に
本発明に係る物体の欠陥検出方法の実施例装置である欠
陥検出装置のハードブロック図を示す。

なお、実施例では欠陥検出対象物体としてブリン１・基
板の配線パターンを想定している。

第３図に示す欠陥検出装置の前段には、図示していない
が、プリント基板の配線パターン面をレーザビームによ
って走査し、その反射光像の二値化画信号を出力する走
査光学系部と、この走査光学系部から出力される上紀二
値化画信号を、後述する大、中、小の各オペレータサイ
ズＬ，Ｍ，Ｓに対応した分解能をもって画素単位で記憶
する画像メモリ部とが具えられている。

第５図に上記画像メモリ部の記憶内容を概念的に示す。

同図に示すように上記画像メモリ部は１３行×１３列、
すなわち１３Ｘ１３画素分の記憶容量が備えられている
。

そこで、いま第１１図（ｂ）に示す配線パターンの斜め
形状部分２０１の欠陥部分（欠け）の像が上記二値化画
信号として得られたとすると、欠落部分は論理“１”レ
ベル、それ以外の配線パターン部分は斜線にて示す論理
″０”レベルとなる。

そこで、こうして得られた配線パターン像について、第
１図、第２図に示す欠陥検出オペレータ＋、×、形状認
識オペレータＹ，Ｚを設定し、これら各オペレータ＋、
×、Ｙ，Ｚの形状で占有される部分の画素の二値化画信
号のみがパイプライン１から６（第３図）に人力される
ことになる。

同第１図、第２図に示すように上記欠陥検出オペレータ
＋、×は、上記配線パターン像で示される配線パターン
の欠陥を検出するそれぞれ十字形状、×字形状の認識パ
ターンであり、また、形状認識オペレータＹＳＺは、上
記配線パターン像で示される配線パターンの形状を認識
するそれぞれ二重十字形伏、二重×字形状の認識パター
ンである。これら欠陥検出オペレータ＋、×は、それぞ
れ４方向に伸張されたアームＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄおよび中心
部Ｐを有し、形状認識オペレータＹ，Ｚは、それぞれ４
方向に伸張されたアームＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ（中心部を含む
）を有している。

いま、たとえば第５図に示すように上記配線パターン像
を欠陥検出オペレータ×で見たときは、同図にマル印で
示すアドレス０〜２４（第１図（ｂ）参照）の二値化画
信号のみが取り出される。

具体的には、アームＡＳＢ，ＣＳＤおよび中心部Ｐごと
の論理データＡ，Ｂ，Ｃ，ＤおよびＰは、第５図の矢印
方向にそれぞれ、 Ａ−１１００００、Ｂ−．１１００００Ｃ−１１０００
０、Ｄ−１１１１１１、Ｐ−１・・・（１） となる。

ところで、上記欠陥検出オペレータ＋、×、形゛状認識
オペレータＹ１２は、前述する大、中、小のオペレータ
サイズＬ，Ｍ，Ｓのうち所定のオペレータサイズを有し
ている。

すなわち、いま第５図に示す上記配線パターン像のオペ
レータサイズがＳサイズであるとすると、オペレータサ
イズＭの配線パターン像は、その一画素に第５図の配線
パターン像の一画素Ｕのたとえば４個分の情報が圧縮さ
れて人力されたものになる。さらに、オペレータサイズ
Ｌの陀線パターン像は、その一画素に同図の配線パター
ン像の一画素Ｕのたとえば１０個分の情報が圧縮されて
人力されたものになる。

さらに具体的にいえば、オペレータサイズが、ＳＳＭ，
Ｌと大きくなるにつれて、第５図の配線パターン像にお
いて、配線パターンの斜め形状部分２０１（斜線部分）
は、縮小されたものになり（欠陥検出オペレータ×はそ
のままで）、分解能がより小さく設定される。

したがって、オペレータサイズＬのオペレータを使用す
ることにより、配線パターンの概略的な形状が認識され
、オペレータサイズＭ，Ｓのオペレータを使用すること
により、配線パターンの概略的な形状の認識というより
も配線パターンの微視的な認識、つまり欠陥の検出が可
能になる。

画像メモリ部では、オペレータサイズがＬで、二重十字
形状の形状認識オペレータＬＹ，同サイズＬの二重×字
形状の形状認識オペレータＬＺ、また、オペレータサイ
ズがＭで、十字形状の欠陥検出オペレータＭ＋、同サイ
ズＭの×字形状の欠陥検出オペレータＭＸ、さらにオペ
レータサイズがＳで、十字形状の欠陥検出オペレータＳ
＋、同サイズＳの×字形状の欠陥検出オペレータＳ×が
それぞれ設定される。

しかして、形状認識オペレータＬＹのアームＡ１Ｂ，Ｃ
およびＤごとの論理データＡＳＢ，ＣおよびＤ（アドレ
ス１〜４４の論理データ、第２図（ａ）参照）は、パイ
プライン１を介して、ＲＡＭ　　ＩＡ，ＩＢ，ＩＣおよ
びＩＤにそれぞれ入力、記憶され、形状認識オペレータ
ＬＺのアームＡ１ＢＳＣおよびＤごとの論理データＡ，
Ｂ，ＣおよびＤ（アドレス１〜４４の論理データ、第２
図（ｂ）参照）は、パイプライン２を介して、ＲＡＭ　
　２Ａ，２Ｂ，２Ｃおよび２Ｄにそれぞれ入力、記憶さ
れる。

そして、欠陥検出オペレータＭ＋のアームＡ１Ｂ，ＣＳ
Ｄおよび中心部Ｐごとの論理データＡ１Ｂ，ＣＳＤおよ
びＰ（アドレスＯ〜２４の論理データ、第１図（ａ）参
照）は、パイプライン３を介して、ＲＡＭ　　３Ａ，３
Ｂ，３Ｃ，３Ｄおよび３Ｅにそれぞれ入力、記憶され、
欠陥検出オペレータＭ×のアームＡ，Ｂ，Ｃ％Ｄおよび
Φ心部Ｐごとの論理データＡ，Ｂ，Ｃ，ＤおよびＰ（ア
ドレスＯ〜２４の論理データ、第１図（ｂ）参照）は、
パイプライン４を介して、ＲＡＭ　　４Ａ，４Ｂ、４Ｃ
，４Ｄおよび４Ｅにそれぞれ入力、記憶される。

また、同様に欠陥検出オペレータＳ＋のアームＡ，ＢＳ
ＣＳＤおよび中心部Ｐごとの論理データＡ，Ｂ，ＣＳＤ
およびＰ（アドレス０〜２４の論理データ、第１図（ａ
）参照）は、パイプライン５を介して、ＲＡＭ　　５Ａ
，５Ｂ，５Ｃ，５Ｄおよび５Ｅにそれぞれ入力、記憶さ
れ、欠陥検出オペレータＳ×のアームＡＳＢ１ＣＳＤお
よび中心部Ｐごとの論理データＡＳＢ，Ｃ，ＤおよびＰ
（アドレスＯ〜２４の論理データ、第１図（ｂ）参照）
は、パイプライン６を介して、ＲＡＭ　　６Ａ，６Ｂ，
６Ｃ，６Ｄおよび６Ｅにそれぞれ人力、記憶される。

以下、これら入力、記憶された各論理データに基づく配
線パターンの欠陥の検出並びに形状の認識の態様につい
て説明する。

まず、配線パターンの欠陥の検出は、欠陥検出オペレー
タＭ＋、欠陥検出オペレータＭ×、欠陥検出オペレータ
Ｓ＋、欠陥検出オペレータＳ×ごとに行われる。

欠陥検出オペレータＭ×を例にとって説明する。

ＲＡＭ　　４Ａ，４Ｂ，４Ｃ，４Ｄおよび４Ｅには、入
力、記憶された論理データＡ，ＢＳＣ，ＤおよびＰに各
対応して配線パターンの欠陥を検出することができる欠
陥検出論理が予め記憶、格納されている。

この欠陥検出論理は、オペレータサイズＭ，　ｘ字形状
に応じた欠陥検出論理であり、欠陥の種類毎に設定され
ている。

ＲＡＭ　　４Ａ，４Ｂ．４Ｃ，４Ｄの論理データＡ，Ｂ
，ＣＳＤは、ＲＡＭ　　４Ｅに人力され、該ＲＡＭ　　
４Ｅにおいて、中心部Ｐの論理データＰと共に上記欠陥
検出論理に基づく欠陥検出がなされる。

ところで、配線パターンの欠陥の種類としては、第４図
に示すように欠け、突起、ビンホール、残銅、線太り（
線間隔不足）、線細り（線『］１不足）、ランド形状が
あり、それぞれが後述する欠陥種別コード１、２、３、
４、５、６、７に対応している。

たとえば欠けの欠陥検出論理としては、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ
および中心部Ｐに応じて、 Ａ　−　−　１．　１　０　０　０　０、Ｂ″−１１０
０００Ｃ−−１１００００、Ｄ”−１１１１１１、Ｐ′
−１ ・・・（２） といった論理が設定されている。

そこで、この欠けの欠陥検出論理Ａ−　　Ｂ−Ｃ″　Ｄ
′およびＰ′と、論理データＡＳＢ，Ｃ，ＤおよびＰと
を比較して、各論理構成が一致するか、きわめて近い論
理構或である場合には、“欠陥有り、欠陥の種類は１（
欠け）”と判断し、各論理構戊がかけ離れている場合に
は、“欠陥なし“と判断する。

前記するように第５図に示す配線パターンの論理データ
Ａ，Ｂ，Ｃ，ＤおよびＰは、（１）に示すごとくであり
、これは（２）に示す欠けの欠陥検出論理Ａ″　Ｂ”　
　Ｃ″　Ｄ′およびＰ−と一致する。

しかしてこの場合は、“欠陥有り、欠陥の種類は１（欠
け）“と判断されることになる。

ＲＡＭ　　４Ｅでは、上記欠けの欠陥検出論理に基づく
判断の他、突起、ピンホール、残銅、線太り（線間隔不
足）、線細り（線中不足）、ランド形状の各欠陥検出論
理に基づく判断が同様になされ、これら判断結果を総合
して、最終的に、欠陥ありの場合は、欠陥の種類を示す
欠陥種別コード信号１、２、３、４、５、６、７が、ま
たは欠陥なしの場合は、正常であることを示す信号Ｏが
、ＲＡＭ　　４Ｅより出力されることになる。

このようにＲＡＭ　　４Ｅにおいて欠陥検出オペレータ
Ｍ×に応じた独自の欠陥検出論理が設定され、同ＲＡＭ
　　４Ｅより上記欠陥検出論理に基づく欠陥検出結果が
出力されることになるが、同様にしてＲＡＭ　　３Ｅ，
ＲＡＭ　　５Ｅ，ＲＡＭ　　６Ｅにおいても、欠陥検出
オペレータＭ＋、欠陥検出オペレータＳ＋、欠陥検出オ
ペレータＳ×ごとにそれぞれ独自の欠陥検出論理が設定
され、ＲＡＭ　　３Ｅ，ＲＡＭ　　５Ｅ，ＲＡＭ　　６
Ｅより上記各欠陥検出論理に基づく欠陥検出結果が出力
されることになる。

ＲＡＭ　　３Ｅ，ＲＡＭ　　４Ｅ．ＲＡＭ　　５Ｅ，Ｒ
ＡＭ　　６Ｅより出力される各欠陥検出結果は、それぞ
れＲＡＭ　　３Ｆ，ＲＡＭ　　４ＦＳＲＡＭ５Ｆ，ＲＡ
Ｍ　　６Ｆに加えられる。

一方、配線パターンの形状の認識も、形状認識オペレー
タＬＹ，形状認識オペレータＬＺごとに行われる。

すなわち、形状認識オペレータＬＹを例にとると、ＲＡ
Ｍ　　ＩＡ，ＩＢ，ＩＣ，　１Ｄには、人力、記憶され
た形状認識オペレータＬＹの各アームの論理データＡ，
Ｂ％Ｃ，Ｄに各対応して配線パターンの形状を検出する
ことができる形状認識論理が予め記憶、格納されている
。

この形状認識論理は、オペレータサイズＬ１二重十字形
状に応じた形状認識論理として設定されている。

同様にＲＡＭ　　２Ａ，２Ｂ，２Ｃ，２Ｄには、形状認
識オペレータＬＺの各アームの論理データＡ，ＢＳＣ，
Ｄに各対応して配線パターンの形状を検出することがで
きる形状認識論理がオペレータサイズＬ１二重×字形状
に応じた形状認識論理として予め記憶、設定されている
。

ＲＡＭ　　ＩＡ，ＩＢ，ＩＣ，ＩＤの論理データＡＳＢ
，ＣＳＤは、ＲＡＭ　　ＩＥに人力され、該ＲＡＭ　　
ＩＥにおいて、上記形状認識論理に基づく形状認識がな
される。

たとえば、第６図（ａ）に示すように配線パターンのＬ
字形状部分２００を形状認識オペレータＬＹで見たとき
は、該形状認識オペレータＬＹのアームＡ，ＢＳＣおよ
びＤごとの論理データＡ１Ｂ，ＣおよびＤは、第２図（
ａ）の矢印方向に、それぞれ、 Ａ−１０１０・・・１０、Ｂ−００００・・・００ｃ−
ｏｏｏｏ・・・００、Ｄ−０　１　０　１・・・０１・
・・（３） となる。

一方、ＲＡＭ　　ＩＥには、κ線パターンのＬ字形状部
分の形状認識論理として、アームＡＳＢ，ＣおよびＤに
応じて、 Ａ−−１０１０・・・１０、Ｂ−−００００・・・００
ｃ＝−ｏｏｏｏ・・・００、Ｄ−−０１０１・・・０１
・・・（４） といった論理が設定されている。

そこで、このＬ字形状部分の形状認識論理Ａ゛Ｂ＝　　
Ｃ−およびＤ一と、論理データＡＳＢＳＣおよびＤとを
比較して、各論理構成が一致するか、きわめて近い論理
構成である場合には、“配線パターンの形状は、Ｌ字形
状”と判断し、各論理構成がかけ離れている場合には、
“配線パターンの形状は、“Ｌ字形状ではない“と判断
する。

この場合、論理データ（３）と形状認識論理（４）の各
論理構成が一致するので、“配線パターンの形状は、Ｌ
字形状”と正しく判断されることになる（第６図（ａ）
参照）。

また、ＲＡＭ　１Ｅには、配線パターンの斜め形状部分
の形状認識論理もアームＡ，ＢＳＣおよびＤに応じて設
定されていて、この斜め形状部分の形状認識論理と、論
理データとを比較して、各論理構戊が一致するか、きわ
めて近い論理構成である場合には、“配線パターンの形
状は、斜め形状部分″と判断し、各論理構戊がかけ離れ
ている場合には、“配線パターンの形状は、斜め形状部
分ではない”と判断する。

さらにまたＲＡＭ　　ＩＥには、これらＬ字形状、斜め
形状部分以外の形状を認識するための形状認識論理も同
様に設定されていて、この設定された形状認識論理に基
づく同様な形状の判断がなされる。

そしてＲＡＭ　　ＩＥでは、これらＬ字形状の形状認識
論理に基づく形状判断、斜め形状部分の形状認識論理に
基づく形状判断、そして他の形状を認識するための形状
認識論理に基づく判断がなされた後、これら判断結果を
総合して、最終的に、配線パターンの形状を特定し、配
線パターンの形状の種類を示す形状種別コード信号が、
ＲＡＭ１Ｅより出力されることになる。

このようにＲＡＭ　　ＩＥにおいて形状認識オペレータ
ＬＹに応じた独自の各形状認識論理が設定され、同ＲＡ
Ｍ　　ＩＥより上記各形状認識論理に基づく総合的な形
状認識結果が出力されることになるが、同様にしてＲＡ
Ｍ　　２Ｈにおいても、形状認識オペレータＬＺに応じ
た独自の各形状認識論理が設定され、ＲＡＭ　　２Ｅよ
り上記形状認識論理に基づく総合的な形状認識結果が出
力されることになる。

たとえば、第６図（ｂ）に示すように配線パターンの斜
め形状部分２０１を形状認識オペレータＬＺで見たとき
は、該形状認識オペレータＬＺのアームＡＳＢ，Ｃおよ
びＤごとの論理データＡ１ＥＳＣおよびＤは、第２図（
ｂ）の矢印方向に、それぞれ、 Ａ讃１０１０・・・１０、Ｂ−００００・・・００Ｃ−
０　１　０　１・・・０１、Ｄ−１１１１・・・１１・
・・（５） となる。

そこで、ＲＡＭ　　２Ｅに、配線パターンの斜め形状部
分の形状認識論理として、アームＡＳＢ、ＣおよびＤに
応じて、 Ａ　”　−　１　０　１　０−１　０、Ｂ″−ｏ　ｏ　
ｏ　ｏ−ｏ　ｏＣ−−０１０１・・・０１、Ｄ″−１１
１１・・・１１・・・（６） といった論理を設定しておけば、上記（５）と（６）と
の各論理構戊が一致し、“配線パターンの形状は、“斜
め形状”と正しく判断されることになる。

しかして、形状認識オペレータＬＹの使用によって得ら
れた形状種別コード信号と、オペレータＬＺの使用によ
って得られた形状種別コード信号は、ＲＡＭ　　ＩＦに
加えられ、両形状種別コード信号に基づき、さらに総合
的な形状判断がなされ、該ＲＡＭ　　ＩＦから最終的に
配線パターンの形状を示す形状コード信号が出力される
。

なお、この形状コード信号は、ＲＡＭ　　ＩＧのメモリ
にストアされる。

たとえば、形状認識オペレータＬＹの使用によって得ら
れた形状種別コード信号の内容が、“Ｌ字形状“　（第
６図（ａ）の場合）である場合には、オペレータＬＺの
使用によって得られた形状種別コード信号の内容が、“
Ｌ字形状でない”場合であっても、総合的な判断、つま
り上記形状コード信号として“配線パターンの形状は、
Ｌ字形状”の内容のものを出力するような判断論理とす
ることができる。

ＲＡＭ　　ＩＦから出力される上記形状コード信号は、
ＲＡＭ　　３ＦＳＲＡＭ　　４ＦＳＲＡＭ　　５ＦＳＲ
ＡＭ　　６Ｆにそれぞれ加えられ、これらＲＡＭ　　３
Ｆ，ＲＡＭ　　４ＦＳＲＡＭ　　５Ｆ，ＲＡＭ　　６Ｆ
において前記各欠陥種別コード信号と上記形状コード信
号との比較から最終的に配線ノくタ一ンの欠陥が判定さ
れる。

たとえば、ＲＡＭ　　４Ｆでは、欠陥検出オペレータＭ
×の使用によって得られた欠陥種別コード信号と、上記
形状コード信号との内容に基づく欠陥刊定がなされるこ
とになるが、この場合、欠陥種別コード信号の内容が１
、つまり“欠陥あり、欠陥の種類は、欠け”であって、
形状コード信号の内容が、“配線パターンの形状は、Ｌ
字形状”であるときは、“欠陥の種類は、欠けではない
、正常なＬ字形状部分“とする判断論理とすることがで
きる。

したがって、第７図に示すように欠陥検出オペレータＭ
×を正常なＬ字形状部分２００に適用した場合、その論
理データの内容は、前記するように欠陥検出オペレータ
Ｍ×を欠けのある斜め形状部分２０１に適用した場合の
論理データと同一となり、“欠陥あり、欠陥の種類は、
欠け゜と判断してしまうことになるが、この判断情報に
“Ｌ字形状部分”という情報を付加することによって、
“正常なＬ字形状部分“と正確に配線パターンの欠陥（
無）を検出することができるようになる。

ＲＡＭ　　３Ｆ，、ＲＡＭ　　５Ｆ，ＲＡＭ　　６Ｆに
おいても同様に、使用した欠陥検出オペレータと、欠陥
種別コード信号の内容と、形状コード信号の内容とに基
づく所定の判断論理によって配線パターンの欠陥が正確
に検出される。

こうして、ＲＡＭ　　３ＦＳＲＡＭ　　４ＦＳＲＡＭ　
　５Ｆ，ＲＡＭ　　６Ｆからそれぞれ欠陥の有無、、欠
陥の種類を示す欠陥検出信号が出力され、ＲＡＭ　　３
Ｇ，ＲＡＭ　　４ＧＳＲＡＭ　　５Ｇ，ＲＡＭ　　６Ｇ
のメモリにそれぞれストアされる。

上記ＲＡＭ　　ＩＧＳＲＡＭ　　３Ｇ，ＲＡＭ　　４Ｇ
ＳＲＡＭ　　５ＧＳＲＡＭ　　６Ｇの内容は、ｃｐＵバ
ス１０を介して図示していないＣＰＵに出力され、該Ｃ
ＰＵにおいて、総合的に配線パターンの欠陥の検出がな
される。

この場合、上記四つの欠陥検出信号の内容のうち、最も
多数の内容のものを採用する論理にしてもよく、たとえ
ば第７図に示すように使用した欠陥検出オペレータがＭ
×で、゛それによる判断結果が、“欠陥あり、欠陥の種
類は、欠け゜で、かつ形状認識結果が、“Ｌ字形状部分
”である場合には、多数のものを採用することなく無条
件に“爪常なＬ字形状部分”と判断する論理でもよい。

以上説明したように、この実施例によれば、欠陥検出オ
ペレータと配線パターンとの突き合わせのみに基づき、
配線パターンの欠陥判定がなされるのではなく、この判
定結果にさらに形状認識オペレータと配線パターンとの
突き合わせの結果が加味されて、正確な欠陥判定が行わ
れることになる。

以下、さらに、上記形状認識オペレータを使用して配線
パターンの欠陥を正確に険出することのできる他の実施
例について説明する。

第８図は、本発明に係る方法の実施例のフローチャート
を示す。なお、この実施例のハードブロック図は省略す
る。

ところで、この実施例では欠陥検出オペレータとしては
第１１図に示すように、オペレータ＋は、Ｌ字形状部分
の欠陥の検出を、またオペレータ×は、斜め形状部分の
欠陥の検出を、という具合に一の欠陥検出オペレータに
対応してーの欠陥検出論理を設定して、配線パターンの
一種類のみの形状の欠陥判定を行うようにしている。す
なわち、第１０図に示すように一の欠陥検出オペレータ
を複数種の形状に適用した場合には、欠陥検出オペレー
タの論理データが互いに異なる形状間で同一となり、こ
れに起因して誤検出が発生するが、の形状に各対応して
その形状を検出するに最適な一の欠陥検出オペレータを
設定、適用することでこうした誤検出を防止することが
できるという点に着目している。

しかして、まず、配線パターンの各形状に対応して、そ
の形状の欠陥を検出するに最適な一の欠陥検出オペレー
タがそれぞれ設定される。たとえば、第１１図に示すよ
うに、Ｌ字形状部分に対応して、オペレータ十が、斜め
形状部分に対応してオペレータ×がそれぞれ設定される
。なお、この場合、オペレータサイズも同時に指定する
ようにしてもよい（ステップ１０１）ａ つぎに、形状認識オペレータＬＹ，ＬＺを使用して配線
パターンの形状の認識が行われる。

なお、この形状認識処理は前記ＲＡＭ　　ＩＡ〜ＲＡＭ
　　ＩＦの処理と同様である。なおまた、形状認識オペ
レータＬＹＳＬＺのいずれか一方のみを使用する実施も
また可能である（ステップ１０２）。

こうして形状認識オペレータによって配線パターンの形
状が認識されたならば、認識された形状に対応する一の
欠陥検出オペレータが上記ステップ１０１で設定された
複数種類の欠陥検出オペレータの中から選択される。

たとえば、第９図に示すように形状認識オペレータＬＹ
によって斜め形状部分２０１が認識されると、この認識
された斜め形状部分２０１に対応する欠陥検出オペレー
タ×が選択されることになる（ステップ１０３）。

そして、この選択された欠陥検出オペレータ×と斜め形
状部分２０１との突き合わせが行われ、“配線パターン
に欠陥あり、欠陥の種類は欠け“という具合に正確に欠
陥検出が行われることになる（第１１図（ｂ）参照）。

つまり、第１０図（ａ）に示すように欠陥検出オペレー
タ×を斜め形状部分２０１以外の正常なＬ字形状部分２
００に使用して、該正常なＬ字形状部分２００に関し、
“配線パターンに欠陥あり、欠陥の種類は欠け”と誤検
出することがなくなる。なお、この欠陥検出処理は、前
記ＲＡＭ　　４Ａ−ＲＡＭ　　４Ｅの処理と同様に行わ
れる（ステップ１０４）。

以上説明したようにこの実施例によれば、形状認識オペ
レータによって認識した形状に対応して、該認識した形
状の欠陥を検出するに最適な欠陥検出オペレータが選択
され、この選択された欠陥検出オペレータを使用して欠
陥検出がなされるので、欠陥の見逃しや、過剰検出が防
止される。

なお、実施例では、プリント基板の配線パターンの欠陥
の検出を行うようにしているが、本発明に係る方法はこ
れに限定されることなく、紙、プラスチック、ガラス、
フイルム、布、各種金属あるゆる欠陥検出対象物体の欠
陥検出に適用可能である。

また、欠陥検出パターンである欠陥検出オペレータおよ
び形状認識パターンである形状認識オペレータの形状、
数等も任意であり、これら欠陥検出パターン、形状認識
パターンの形状、数等はそれぞれ欠陥検出対象とされる
物体の形状その他に応じて自由に選定することができる
。

さらに、実施例では、レーザビームの走査によって画像
を得るようにしているが、これに眼定されることなく、
ＣＣＤリニアセンサ等を用いてもよく欠陥検出対象物体
から画像を得る方法は任意である。

〔発明の効果〕

以上説明したように、本発明によれば、欠陥検出パター
ンと欠陥検出対象物体の画像との突き合わせに基づく欠
陥検出結果に、形状認識パターンと欠陥検出対象物体の
画像との突き合わせに基づく形状認識結果が加味されて
、上記欠陥検出対象の欠陥を、欠陥の見逃しや、過剰検
出を招来することなく、正確に検出することができる。

したがって、物体の欠陥検出を、きわめて信頼性高く行
うことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明に係る物体の欠陥検出方法の実施に使
用される欠陥検出パターンを例示した図、第２図は、本
発明に係る物体の欠陥検出方法の実施に使用される形状
認識パターンを例示した図、第３図は、本発明に係る物
体の欠陥検出方状の実施例装置を示すハードブロック図
、第４図は、プリント基板の欠陥の種類を示す説明図、
第５図は、欠陥検出パターンとプリント基板の画像との
突き合わせの様子を説明するために用いた説明図、第６
図および第９図は、形状認識パターンとプリント基板の
画像との突き合わせの様子を概略的に示す図、第７図は
、欠陥検出パターンとプリント基板の画像との突き合わ
せ結果と、形状認識パターンとプリント基板の画像との
突き合わせ結果とによって正確な欠陥検出が行われる様
子を説明するために用いた説明図、第８図は、本発明に
係る物体の欠陥検出方法の他の実施例を示すフローチャ
−ト、第１０図は、従来の物体の欠陥検出方法の実施に
よって欠陥の過剰検出が行われる様子を示す図、第１１
図は、第８図の実施例によって正確な欠陥検出が行われ
る様子を示す図である。 オペし一夕Ｘ ＼ 第 Ｊ 図 才ぺし一タＹ ／ オペレータ２ ＼ ２ 図 第 ４ 図 第 ５ 図 第 ６ 図 第７図 第 ８ 図 第 ９ 図 第１０図 第１１図

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）欠陥検出対象物体に関して得た所定分解能の画像
   に対する欠陥検出用の欠陥検出パターンを用意し、この
   欠陥検出パターンと前記両像との突き合わせに基づいて
   前記欠陥検出対象物体の欠陥を検出する物体の欠陥検出
   方法において、 前記欠陥検出対象物体の形状を認識する形状認識パター
   ンを設定する行程と、 前記形状認識パターンと前記画像との突き合わせに基づ
   いて前記欠陥検出対象物体の形状を認識する行程と、 前記欠陥検出パターンと前記画像との突き合わせに基づ
   いて前記欠陥検出対象物体の欠陥を検出する行程と、 該検出結果と前記認識した前記欠陥検出対象物体の形状
   とに基づいて前記欠陥検出対象物体の欠陥を検出する行
   程と を有した物体の欠陥検出方法。
2. （２）欠陥検出対象物体に関して得た所定分解能の画像
   に対する欠陥検出用の欠陥検出パターンを用意し、この
   欠陥検出パターンと前記画像との突き合わせに基づいて
   前記欠陥検出対象物体の欠陥を検出する物体の欠陥検出
   方法において、 前記欠陥検出対象物体の形状に応じて、前記欠陥検出パ
   ターンを複数設定する行程と、 前記欠陥検出対象物体の形状を認識する形状認識パター
   ンを設定する行程と、 前記形状認識パターンと前記画像との突き合わせに基づ
   いて前記欠陥検出対象物体の形状を認識する行程と、 該認識した前記欠陥検出対象物体の形状に対応する欠陥
   検出パターンを前記複数の欠陥検出パターンの中から選
   択する行程と、 該選択した欠陥検出パターンと前記画像との突き合わせ
   に基づいて前記欠陥検出対象物体の欠陥を検出する行程
   と を有した物体の欠陥検出方法。