JPH03252546A - Wiring pattern inspection device - Google Patents

Wiring pattern inspection device

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JPH03252546A
JPH03252546A JP2052130A JP5213090A JPH03252546A JP H03252546 A JPH03252546 A JP H03252546A JP 2052130 A JP2052130 A JP 2052130A JP 5213090 A JP5213090 A JP 5213090A JP H03252546 A JPH03252546 A JP H03252546A
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wiring pattern
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feature
information
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祐二 丸山
Atsuharu Yamamoto
淳晴 山本
Hidemi Takahashi
秀実 高橋
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Matsushita Electric Industrial Co Ltd
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Abstract

PURPOSE:To classify and detect various kinds of line abnormality with simple constitution without any complicate positioning by deciding feature information imparted with a label number produced on a substrate to be inspected with a relative position to previously stored information. CONSTITUTION:A wiring pattern formed on a printed board 101 is converted photoelectrically by an image input means 102 and the obtained gradation image is subjected to binarization 105, while the wiring pattern is deleted from the background of each picture element one by one picture element, the process is repeated a predetermined number of times as to all picture elements to perform a line thinning process 106, thereby outputting a skeleton image. Then a feature extracting means 107 scans this image within (n)X(m) scanning windows and refers to a look-up table to extract the features of the wiring pattern at its end terminal, T branch, and terminal and the numbering of the feature information is carried out. This feature information is extracted and stored in a feature information storage means 108 by using a conforming printed board 101 and a decision processing means 109 refers to the information as the relative position to the information on the board 101 to be inspected to output only a real flaw.

Description

【発明の詳細な説明】 産業上の利用分野 本発明は、プリント基板やホトマスク等における配線パ
ターンの不良を検査するだめの配線パターン検査装置に
関するものである。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION Field of the Invention The present invention relates to a wiring pattern inspection device for inspecting wiring patterns on printed circuit boards, photomasks, etc. for defects.

従来の技術 従来、プリント基板等の不良の検査は人間による目視検
査に頼っていた。ところが、製品の小型化や軽量化が進
むにつれ、プリント基板の配線パターン細密化や複雑化
がより一層進んでいる。このような状況の中で、人間が
高い検査精度を保ちつつ非常に細密な配線パターンを、
しかも長時間続けることが難しくなってきており、検査
の自動化が強く望まれている。
2. Description of the Related Art Conventionally, inspection for defects in printed circuit boards and the like has relied on human visual inspection. However, as products become smaller and lighter, the wiring patterns of printed circuit boards are becoming increasingly finer and more complex. Under these circumstances, humans can inspect extremely detailed wiring patterns while maintaining high inspection accuracy.
Moreover, it has become difficult to continue testing for long periods of time, and automation of testing is strongly desired.

配線パターンの欠陥検出方式として、ジョージェル、シ
ー、サンとアニル ケー、ジェイン(Jorge  L
、C,5anz  and  Anil  K、Jai
n :  ””Machine−vision tec
hiques (or in spectionof 
printed wiring boards and
 thick−filemcircuits″、0pt
icl  5ociety  of America、
Vol。
As a method for detecting defects in wiring patterns, Jorge, C., S., Anil K., and J.
, C,5anz and Anil K, Jai
n: ””Machine-vision tech
hiques (or in spection of
printed wiring boards and
thick-filemcircuits'', 0pt
icl 5ociety of america,
Vol.

3、No、g/september、I)I)1465
〜1482.1986)らにより数多くの方式が紹介さ
れており、これらは主にデザインルール法と比較法の2
つの方式に分類することができる。しかし、これらの方
法は一長一短がある。
3, No, g/september, I) I) 1465
~1482.1986) have introduced a number of methods, and these mainly include the design rule method and the comparison method.
It can be classified into two methods. However, these methods have advantages and disadvantages.

中でも、将来有望な興味深い方式としては、ジョナ、マ
ンデビル(Jonr、Mandevile :”Nov
e 1method for analysis of
 printed circuitimages”、 
IBM J 、Res 、 DEVELOP、、VOL
、 29 、 No。
Among them, an interesting method with a promising future is Jonr, Mandeville (Jonr, Mandeville: “Nov
e 1method for analysis of
"printed circuit images",
IBM J,Res,DEVELOP,,VOL
, 29, no.

1 、JANUAPY、 1985 )のものかあシ、
2値化した画像データを収縮または膨張させたのち細線
化し、配線パターンの欠陥を検出する方法を提案してお
り、以下にその例を説明する。
1, JANUAPY, 1985),
We have proposed a method for detecting defects in wiring patterns by shrinking or expanding binarized image data and then thinning the data.An example of this method will be described below.

第6図に、欠陥検出の処理の流れを示す。(a)〜(d
)は、断線の検出のを示し、(e)〜(h)はショート
の検出を示している。
FIG. 6 shows the flow of defect detection processing. (a)-(d
) shows the detection of a disconnection, and (e) to (h) show the detection of a short circuit.

(a)は、欠陥画像を示しておシ、b点およびC点が線
幅異常や断線の致命的欠陥とし、8点は欠陥としないも
のとする。第1ステツプとして(b)では、画像の収縮
処理(周辺から一画素づつ削り取る処理)を行う。この
処理により、bの欠陥が断線となる。第2ステツプとし
て(りでは、細線化処理(周辺から一本の線になるまで
一画素づつ削シ取る処理)を行う。これにより、配線パ
ターンは一本の線となる。第3ステツプとして(d)で
は、3X3論理マスクを走査させLtJT (ルック・
アップ・テーブル)を参照しながら欠陥の検出を行い、
b点およびC点が断線として検出できる。
(a) shows a defect image, where point B and point C are fatal defects such as line width abnormality or disconnection, and point 8 is not considered a defect. In the first step (b), image shrinkage processing (processing to remove one pixel from the periphery) is performed. This process causes the defect b to become a disconnection. As the second step, thinning processing (processing to remove pixel by pixel from the periphery until it becomes a single line) is performed. As a result, the wiring pattern becomes a single line. As the third step, In d), scan the 3X3 logic mask and create LtJT (look
Detect defects while referring to
Point b and point C can be detected as disconnections.

さらに、端子部と配線パターンとの接合点も検出してい
る。
Furthermore, the junction point between the terminal portion and the wiring pattern is also detected.

次に、ショートおよび線間異常について(e)〜(h)
の処理の流れに沿って説明する。
Next, regarding short circuits and line abnormalities (e) to (h)
This will be explained along the flow of processing.

(e)は、欠陥画像を示し、b点およびC点を線間異常
とショートの致命的欠陥としている。第1ステツプとし
て(f)では、画像の膨張処理(周辺画素から一画素づ
つ膨らませる)を行い、これによpb点がショート状態
になる。第2ステツプとして(g)では、細線化処理を
行い、−本の線にする。第3ステツプとして(h)では
、3×3論理マスクを走査させLUT (ルック・アッ
プ・テーブル)を参照しながら欠陥の検出を行い、b点
およびC点がT分岐としてつまりショートとして検出で
きる。以上のようにして、断線や線幅異常およびショー
トや線間異常が検出できる。
(e) shows a defect image, in which point b and point C are considered to be fatal defects of abnormalities between lines and short circuits. In the first step (f), image dilation processing (inflating one pixel at a time starting from the surrounding pixels) is performed, thereby bringing point pb into a short-circuit state. In the second step (g), thinning processing is performed to make -1 lines. In the third step (h), defects are detected by scanning a 3×3 logic mask and referring to an LUT (look up table), and points b and C can be detected as T-branches, that is, short circuits. In the manner described above, wire breaks, line width abnormalities, short circuits, and line spacing abnormalities can be detected.

なお、細線化処理および膨張処理等の画像処理手法につ
いては、森俊二、板倉栂子著:″画像認識の基礎[1)
″、オーム社に詳しく記載されているので詳細な説明は
省略した。
Regarding image processing methods such as thinning processing and dilation processing, please refer to "Fundamentals of Image Recognition [1]" by Shunji Mori and Yuko Itakura.
'', which is described in detail in Ohmsha, so a detailed explanation is omitted.

発明が解決しようとする課題 さて、2値化画像を収縮や膨張し、欠陥を助長した上で
細線化し3×3の論理マスクを走査し欠陥を検出する方
式について説明した。この方法は、確実に欠陥が検出で
き有望な方法と言えよう。
Problems to be Solved by the Invention Now, a method has been described in which a binarized image is contracted or expanded to promote defects, thinned, and then a 3×3 logical mask is scanned to detect defects. This method can be said to be a promising method as it can reliably detect defects.

しかし、この方法だとT分岐において、ショートによる
ものか設計によるものかの区別ができない等課題がある
。また、T分岐の座標を予め良品基板で学習し、被検査
基板で良品基板との比較で、ショートによるものか設計
によるT分岐かを区別することも提案されている。しか
し、基板の取りつけ方法にもよるが、基板間の配線パタ
ーンの位置誤差が±0.3〜0.6 auaとも言われ
ておシ良品基板との位置合わせも大きな課題となってい
る。
However, this method has problems, such as the inability to distinguish between short circuits and design problems at T-branches. It has also been proposed to learn the coordinates of the T-branch in advance using a non-defective board, and then compare the test board with the non-defective board to distinguish whether the T-branch is caused by a short or by design. However, depending on the method of mounting the boards, the positional error of wiring patterns between boards is said to be ±0.3 to 0.6 aua, and alignment with good quality boards is also a big problem.

本発明は上記課題に鑑み、簡単な構成で、複雑な位置合
わせをせずに各種の線異常を分類・検出できる配線パタ
ーン検査装置を提供するものである。
In view of the above problems, the present invention provides a wiring pattern inspection device that has a simple configuration and can classify and detect various line abnormalities without complicated positioning.

課題を解決するだめの手段 上記課題を解決するため本発明の技術的解決手段は、プ
リント基板上に形成された配線パターンを光電変換する
画像入力手段と、前記画像入力手段からの濃淡画像を2
値画像に変換する2値化手段と、配線パターンの背景か
ら1画素づつ削シながら全画素に対して定めた回数を繰
り返し細線化処理し、スケルトン画像を出力する細線化
処理手段と、前記スケルトン画像にnXmの走査窓を走
査しルックアップテーブルを参照することにより配線パ
ターンの終端・T分岐および端子等の配線パターンの特
徴を抽出するともに抽出した特徴情報に番号付け(ラベ
リング)する特徴抽出手段と、前記特徴抽出手段からの
番号付けされた特徴情報をあらかじめ良品プリント基板
で抽出1−2記憶する特徴情報記憶手段と、被検査プリ
ント基板からの番号付けされた特徴情報を前記特徴情報
記憶手段からの番号付けされた特徴情報との相対位置と
して参照しながら真の欠陥だけを出力する判定処理手段
とを設けたものである。
Means for Solving the Problems In order to solve the above problems, the technical solution of the present invention includes an image input means for photoelectrically converting a wiring pattern formed on a printed circuit board, and a grayscale image from the image input means.
a binarization means for converting into a value image; a thinning means for repeatedly thinning all pixels a predetermined number of times while removing one pixel from the background of the wiring pattern to output a skeleton image; and a thinning means for outputting a skeleton image. A feature extraction means that scans the image with an nXm scanning window and refers to a lookup table to extract features of the wiring pattern such as the termination, T-branch, and terminal of the wiring pattern, and also numbers (labels) the extracted feature information. and feature information storage means for extracting and storing the numbered feature information from the feature extracting means on non-defective printed circuit boards in advance, and the feature information storage means for storing the numbered feature information from the printed circuit board to be inspected. A determination processing means is provided for outputting only true defects while referring to their relative positions with the numbered feature information from.

作    用 本発明は、第1にプリント基板上に形成された配線パタ
ーンを光電変換し、得られた濃淡画像を2値化手段によ
り2値画像とする。2値画像を用いて、配線パターンの
各画素の背景から1画素づつ削り取るような細線化処理
を0回繰り返し細線化画像(スケルトン画像)を得る。
Function The present invention first photoelectrically converts a wiring pattern formed on a printed circuit board, and converts the obtained grayscale image into a binary image using a binarization means. Using a binary image, thinning processing is repeated zero times to remove one pixel from the background of each pixel of the wiring pattern to obtain a thinned image (skeleton image).

注目画素がスケルトン画像位置にあるとき、n×mの走
査窓を走査し、ルックアップテーブルを参照することに
より配線パターンの終端・T分岐および端子等の配線パ
ターンの特徴を抽出すると共に検出した特徴情報に番号
付けし、予め良品基板で学習(〜た特徴情報記憶手段か
らの番号付けされた特徴情報のそれぞれの相対位置で位
置合わせすることにより、複雑な位置補正のための処理
が不要となる。
When the pixel of interest is at the skeleton image position, the n x m scanning window is scanned and the features of the wiring pattern such as the termination, T-branch, terminal, etc. of the wiring pattern are extracted by scanning the n x m scanning window and referring to the lookup table, as well as the detected features. By numbering the information and aligning it with the relative position of each numbered feature information from the feature information storage means learned in advance using a good board, complicated processing for position correction becomes unnecessary. .

実施例 以下、第1図を参照しながら本発明の第1の実施例につ
いて説明する。
EXAMPLE A first example of the present invention will be described below with reference to FIG.

第1図は本発明の配線パターン検査装置の第1の実施例
を示すブロック図である。第1図において、101はプ
リント基板、102はリング状のライトガイドなどの拡
散照明装置104とCCDカメラのような撮像装置10
3を備えた画像入力手段、105は濃淡画像を2値画像
に変換する2値化手段、106は2値画像を用いて背景
から1画素づつ削り取る細線化処理手段、107tj細
線化処理手段106の細線化処理画像(スケルトン画像
)から配線パターンの特徴を抽出するとともに番号付け
する特徴抽出手段、108は良品基板の特徴情報(学習
データ)を記憶する特徴情報記憶手段、109は被検査
基板の特徴情報と特徴情報記憶手段108の学習データ
とから真の欠陥を判定する判定処理手段を示す。
FIG. 1 is a block diagram showing a first embodiment of the wiring pattern inspection apparatus of the present invention. In FIG. 1, 101 is a printed circuit board, 102 is a diffuse illumination device 104 such as a ring-shaped light guide, and an imaging device 10 such as a CCD camera.
105 is a binarization means for converting a grayscale image into a binary image; 106 is a thinning processing means for removing one pixel from the background using the binary image; 107tj is a thinning processing means 106; 108 is a feature extraction means for extracting and numbering the features of the wiring pattern from the thinning processed image (skeleton image); 108 is a feature information storage means for storing feature information (learning data) of a non-defective board; 109 is a feature of the board to be inspected A determination processing means for determining a true defect from information and learning data in the feature information storage means 108 is shown.

第1図に基づき、以下にその動作を説明する。The operation will be explained below based on FIG.

プリント基板101上に形成された配線パターンを、リ
ング状のライトガイドなどの拡散照明装置104で照明
し、CCDカメラ(1次元または2次元)などの撮像装
置103を備えた画像入力手段102で濃淡画像とし入
力する。本実施例では、ラスクスキャンのイメージで以
後説明するので撮像装置103は1次元のCCDカメラ
を用いた例を示す。画像入力手段102で得られた濃淡
画像から背景と配線パターンとを分離するために、2値
化手段105である任意閾値と比較し2値画像に変換す
る。細線化処理手段106Fi、2値化手段105から
の2値画像を用いて、配線パターンを背景側から1画素
づつ削る細線化処理を0回実施し、細線化画像(スケル
トン画像)を出力する。特徴抽出手段107は、細線化
処理手段106からのスケルトン画像をn×mの走査窓
で走査し、注目画素の周辺8画素の状態から配線パター
ンの終端・T分岐および端子等の特徴情報を抽出すると
ともに番号付け(ラベリング)する。特徴情報記憶手段
108は良品基板において特徴抽出手段107からの番
号付けされた特徴情報を記憶し、被検査基板の検査の際
に読み出される。判定処理手段109は、特徴抽出手段
107からの配線パターンの終端−T分岐および端子等
の番号付けされた特徴情報と特徴情報記憶手段108か
らの良品基板の番号付けされた特徴情報とのそれぞれの
相対位置から真の欠陥を判定するものである。
A wiring pattern formed on a printed circuit board 101 is illuminated with a diffuse illumination device 104 such as a ring-shaped light guide, and the image input means 102 equipped with an imaging device 103 such as a CCD camera (one-dimensional or two-dimensional) is used to determine the shading. Input as an image. In this embodiment, since the following description will be made using a Rusk scan image, an example will be shown in which a one-dimensional CCD camera is used as the imaging device 103. In order to separate the background and the wiring pattern from the grayscale image obtained by the image input means 102, the image is compared with an arbitrary threshold value by the binarization means 105 and converted into a binary image. Using the binary image from the thinning processing means 106Fi and the binarization means 105, the thinning process of removing one pixel at a time from the background side of the wiring pattern is performed zero times, and a thinned image (skeleton image) is output. The feature extraction means 107 scans the skeleton image from the thinning processing means 106 with an n×m scanning window, and extracts feature information such as the termination, T-branch, and terminal of the wiring pattern from the state of eight pixels surrounding the pixel of interest. and numbering (labeling). The feature information storage means 108 stores the numbered feature information from the feature extraction means 107 on non-defective boards, and is read out when testing the test target board. The determination processing means 109 calculates the numbered characteristic information of the terminal-T branch and terminal of the wiring pattern from the characteristic extraction means 107 and the numbered characteristic information of the non-defective board from the characteristic information storage means 108. The true defect is determined from the relative position.

以上の動作を繰り返し、順次行うことによりプリント基
板101の全面について検査することができる。この一
連の動作は、適当な信号により同期して行うものである
By repeating and sequentially performing the above operations, the entire surface of the printed circuit board 101 can be inspected. This series of operations is performed synchronously by appropriate signals.

次に、細線化処理手段106、特徴抽出手段107、特
徴情報記憶手段108および判定処理手段109につい
てさらに詳しく説明する。
Next, the thinning processing means 106, the feature extraction means 107, the feature information storage means 108, and the determination processing means 109 will be explained in more detail.

細線化処理は、配線パターンを外側から1画素側る処理
を0回繰り返すことにより細線化画像(スケルトン画像
)得るものであり、細線化処理の一般的な手法を第2図
(b)〜(りを用いて以下に説明する。
In the thinning process, a thinned image (skeleton image) is obtained by repeating the process of moving the wiring pattern one pixel from the outside 0 times. This will be explained below using the following.

2値画像を第2図(b)に示すような3×3の走査窓で
走査し、注目画素(窓の中央画素*)が1のとき、近傍
8画素d1〜d8の状態に応じて、注目画素をO(つま
り、削る)に変換するかどうかをLUTを用いて判定し
、注目画素の消去判定を4回に分けて処理する。この理
由は、偶数画素幅のパターンの消去を防ぐためのもの、
第2図(C)〜(f)に示すLUT (A)〜LUT 
(D)には上下左右から削るパターンをそれぞれ登録す
るものである。
A binary image is scanned with a 3×3 scanning window as shown in FIG. 2(b), and when the pixel of interest (center pixel * of the window) is 1, depending on the states of the eight neighboring pixels d1 to d8, It is determined whether or not to convert the pixel of interest to O (that is, erased) using an LUT, and the deletion determination of the pixel of interest is processed in four steps. The reason for this is to prevent erasure of patterns with even pixel width.
LUTs (A) to LUTs shown in Figure 2 (C) to (f)
In (D), patterns for cutting from the top, bottom, left, and right are registered.

第2図(a)は、配線パターンの背景側から1画素削る
細線化処理手段の詳細ブロック図を示し、以下に説明す
る。
FIG. 2(a) shows a detailed block diagram of a thinning processing means for removing one pixel from the background side of a wiring pattern, and will be described below.

2値化手段105からの2値画像201を、■ライン遅
延用のラインメモリ202および3×3走査窓203に
入力し、図には記載していないが画素同期信号のタイミ
ングを取りながら転送していくものである。3×3走査
窓203の出力をルックアップテーブルであるLUT 
(A) 204に入力し、注目画素を消去するかどうか
を判断する。同様のことを、カスケード接続し4回繰り
返し1画素削れたスケルトン画像215を出力するもの
で、削りたい任意画素数分同一の処理をすれば細線化側
@(スケルトン画@)を得ることができる。
The binary image 201 from the binarization means 105 is input to the line memory 202 for line delay and the 3×3 scanning window 203, and is transferred while taking the timing of the pixel synchronization signal, although it is not shown in the figure. It's something to do. The output of the 3×3 scanning window 203 is converted into a LUT which is a lookup table.
(A) 204 to determine whether to erase the pixel of interest. The same process is repeated 4 times in cascade to output a skeleton image 215 with one pixel removed.If you perform the same process for any number of pixels you want to remove, you can obtain the thinned side @ (skeleton image @). .

次に、第3図に特徴抽出手段107の詳細ブロック図を
示し、以下に説明する。
Next, a detailed block diagram of the feature extraction means 107 is shown in FIG. 3, and will be explained below.

特徴抽出手段107は、細線化処理手段106からのス
ケルトン画像を用いて配線パターンの終端・T分岐およ
び端子等の特徴を検出するもので、n×用の走査窓を走
査させ注目画素の周辺8画素の状態から検出するもので
ある。本実施例では、走査窓を3X3として説明する。
The feature extracting means 107 detects features such as the termination, T-branch, and terminal of the wiring pattern using the skeleton image from the thinning processing means 106, and scans the n× scanning window to detect the peripheral 8 of the pixel of interest. It is detected based on the state of the pixel. In this embodiment, the scanning window will be described as 3×3.

同図において、細線化処理手段106からのスケルトン
画像301をラインメモリ302および3×3走査窓3
03に入力し、3×3走査窓303からの注目画素およ
び周辺8画素の状態をLUTで判定するとともに検出し
た特徴の種別308を出力するものである。LUT i
j、例えば第3図(b)〜(りに示すような参照テーブ
ルを用意することにより、配線パターンの終端つまシ断
線・T分岐および端子等を区別することができる。さら
に、特徴を抽出した際、番号付はカウンタ305により
その注目画素の例えば発生順のラベル番号309を付与
する。特徴抽出により、同期信号307などを入力し座
標データ発生器306によシ注目画素の座標データ31
0を出力する。
In the figure, a skeleton image 301 from a thinning processing means 106 is transferred to a line memory 302 and a 3×3 scanning window 3.
03, the states of the pixel of interest and eight surrounding pixels from the 3×3 scanning window 303 are determined by the LUT, and the type 308 of the detected feature is output. LUT i
For example, by preparing a reference table as shown in Fig. 3(b) to (ri), it is possible to distinguish between terminal tab breaks, T-branches, terminals, etc. of the wiring pattern. At this time, a counter 305 assigns a label number 309 to the pixel of interest, for example, in the order of occurrence.By feature extraction, a synchronization signal 307, etc. is input, and the coordinate data generator 306 generates coordinate data 31 of the pixel of interest.
Outputs 0.

次に、第4図には判定処理手段109の処理フローを示
し、下表の第1表、第2表は特徴情報記憶手段108お
よび被検査基板で抽出された特徴情報の例を示すととも
に、第5図に特徴情報および欠陥検出例を示し以下に説
明する。
Next, FIG. 4 shows a processing flow of the determination processing means 109, and Tables 1 and 2 below show examples of characteristic information extracted from the characteristic information storage means 108 and the board to be inspected. FIG. 5 shows an example of characteristic information and defect detection, and will be described below.

第1表 良品基板の特徴抽出 第2表 被測定基板の特徴抽出 判定処理手段109は、第4図に示す処理フローに従っ
て、判定処理を行い真の欠陥を判定するものである。第
1ステツプは、被検査基板のラベル番号の付与された特
徴情報の検出のタイミングで特徴情報記憶手段108−
からの同ラベル番号の特徴情報を読み込む。第2ステツ
プは、特徴情報の種類の一致と被検査基板の相対座標と
良品基板の相対座標との差がある任意の許容値以内であ
るかを判定する。判定結果Yの場合は登録された特徴情
報であることから欠陥としない。第3ステツプとして、
判定結果Nの場合は真の欠陥として通知するとともにラ
ベル番号のオフセット値を更新する。
1st table: Characteristic extraction of non-defective substrates 2nd table: Characteristic extraction of substrates to be measured The judgment processing means 109 performs judgment processing in accordance with the processing flow shown in FIG. 4 to judge true defects. In the first step, the characteristic information storage means 108-
Read the characteristic information of the same label number from . In the second step, it is determined whether the type of feature information matches and whether the difference between the relative coordinates of the inspected board and the relative coordinates of the non-defective board is within an arbitrary tolerance value. If the determination result is Y, the characteristic information is registered, so it is not determined to be a defect. As the third step,
If the determination result is N, it is notified as a true defect and the offset value of the label number is updated.

これは、被測定基板からのラベル番号を、良品基板のラ
ベル番号と揃えるためである。
This is to make the label number from the board under test the same as the label number of the non-defective board.

なお、上記第1表、第2表はそれぞれ特徴情報記憶手段
iosの特徴抽出情報と被検査基板の特徴抽出情報のフ
ォマット例を示す。特徴情報記憶手段108の特徴情報
は、良品基板を対象に欠陥を含まない配線パターンの終
端・T分岐および端子等の特徴情報を記憶し、被検査基
板の検査時に読み出すものである。
Note that Table 1 and Table 2 above respectively show format examples of the feature extraction information of the feature information storage means ios and the feature extraction information of the board to be inspected. The characteristic information in the characteristic information storage means 108 is for storing characteristic information such as terminations, T-branches, terminals, etc. of wiring patterns that do not include defects on non-defective substrates, and is read out when inspecting the substrate to be inspected.

第5図に良品基板の特徴点と被検査基板の特徴点の配線
パターンを示す。第5図(a)は良品基板の特徴点を示
し、特徴情報記憶手段108には第1表に示すような情
報が記憶されている。第5図(b)は被検査基板で欠陥
を含む配線パターンを示し、特徴抽出手段107から第
2表に示すような特徴情報が検出される。
FIG. 5 shows the wiring patterns of the characteristic points of the non-defective board and the characteristic points of the board to be inspected. FIG. 5(a) shows the feature points of a non-defective board, and the feature information storage means 108 stores information as shown in Table 1. FIG. 5(b) shows a wiring pattern including a defect on the board to be inspected, and characteristic information as shown in Table 2 is detected by the characteristic extraction means 107.

発明の効果 以上述べてきたように本発明の効果は、2値画像を用い
て配線パターンの背景側から1画素づつ削る処理を0回
繰り返してスケルトン画像を得て、スケルトン画像をn
×mの走査窓で走査し終端・T分岐および端子等の特徴
情報を抽出するとともに、発生順にラベル番号を付与す
る。良品基板で予め学習しておき特徴情報記憶手段に記
憶する。
Effects of the Invention As described above, the effect of the present invention is to obtain a skeleton image by repeating the process of removing one pixel from the background side of the wiring pattern 0 times using a binary image.
Scanning is performed using a xm scanning window to extract characteristic information such as terminal ends, T-branches, terminals, etc., and label numbers are assigned in the order of occurrence. The learning is performed in advance using a non-defective board and stored in the characteristic information storage means.

被検査基板で発生したラベル番号付けされた特徴情報を
特徴情報記憶手段からのラベル番号付けされた特徴情報
のそれぞれの相対位置で判定することにより複雑な位置
合わせを必要とせずに真の欠陥を検出することが可能と
なる。
By determining the label-numbered feature information generated on the board to be inspected based on the relative position of each label-numbered feature information from the feature information storage means, true defects can be detected without the need for complicated alignment. It becomes possible to detect.

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

第1図は本発明の実施例における配線パターン検査装置
のブロック結線図、第2図(りは同装置における細線化
処理手段の詳細ブロック結線図、第2図(b)〜(f)
は細線化処理の状態を示した図、第3図(a)は同装置
における特徴抽出手段の詳細ブロック結線図、第3図(
b)〜(i)は特徴抽出の態を示した図である。
FIG. 1 is a block wiring diagram of a wiring pattern inspection device according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a detailed block wiring diagram of a thinning processing means in the same device, and FIGS.
is a diagram showing the state of thinning processing, FIG. 3(a) is a detailed block diagram of the feature extraction means in the same device, and FIG.
b) to (i) are diagrams showing features extraction.

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims]  プリント基板上に形成された配線パターンを光電変換
する画像入力手段と、前記画像入力手段からの濃淡画像
を2値画像に変換する2値化手段と、配線パターンの背
景から1画素づつ削りながら全画素に対して定めた回数
を繰り返し細線化処理し、スケルトン画像を出力する細
線化処理手段と、前記スケルトン画像にn×mの走査窓
を走査しルックアップテーブルを参照することにより配
線パターンの終端・T分岐および端子の配線パターンの
特徴を抽出するともに抽出した特徴情報に番号付けする
特徴抽出手段と、前記特徴抽出手段からの番号付けされ
た特徴情報をあらかじめ良品プリント基板で抽出し記憶
する特徴情報記憶手段と、被検査プリント基板からの番
号付けされた特徴情報を前記特徴情報記憶手段からの番
号付けされた特徴情報との相対位置として参照しながら
真の欠陥だけを出力する判定処理手段を具備した配線パ
ターン検査装置。
An image input means for photoelectrically converting a wiring pattern formed on a printed circuit board; a binarization means for converting a grayscale image from the image input means into a binary image; A thinning processing means that repeats thinning processing on a pixel a predetermined number of times and outputs a skeleton image; and a thinning processing means that scans the skeleton image with an n×m scanning window and refers to a lookup table to determine the end of the wiring pattern.・Feature extraction means for extracting the characteristics of the wiring patterns of T-branches and terminals and numbering the extracted feature information, and a feature for extracting and storing the numbered feature information from the feature extraction means in advance on a non-defective printed circuit board. information storage means; and a determination processing means for outputting only true defects while referring to the numbered feature information from the printed circuit board to be inspected as a relative position of the numbered feature information from the feature information storage means. Equipped with wiring pattern inspection equipment.
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