JPH04138345A - 配線パターン検査装置 - 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゛良を検査するための配線パターン検査装置
に関するものである。

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
むに連れ、配線パターンの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
ける事が難し３　ベー。

くなっておシ、検査の自動化が強く望まれている。

配線パターンの欠陥検出方式としては、ジョジ　エル、
シー、サンとアニル、ジェイン（ＪｏｒｇｅＬ、　Ｃ，
５ａｎｚ　ａｎｄ　Ａｎｉｌ　Ｋ、　Ｊａｉｎ　：　”
Ｍａｃｈｉｎｅｖｉｓｉｏｎ　　ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ
　　ｆｏｒ　　１ｎｓｐｅｃｔｉｏｎ　ｏｆｐｒｉｎｔ
ｅｄ　ｗｉｒｉｎｇ　ｂｏａｒｄｓ　ａｎｄ　　ｔｈｉ
ｃｋ−４ｉ１ｍｃｉｒｃｕｉｔｓ”、　０ｐｔｉｃａｌ
　５ｏｃｉｅｔｙ　ｏｆ　Ａｍｅｒｉｃａ。

ＶＯｌ、３．Ｎｏ、９．　ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ、　Ｉ）
Ｉ）１４６５　１４８２゜１９８６　）らにより数多く
の方式が紹介されており、主にデザインルール法と比較
法の２つの方式に大別することができる。しかし、これ
らの方法は一長一短がある。

中でも、将来有望で興味深い方式として、ジョン　アー
ル、マンデビル（Ｊｏｎ　Ｒ，Ｍａｎｄｅｖｉｌｅ　：
”Ｎｏｖｅｌ　ｍｅｔｈｏｄ　　ｆｏｒ　ａｎａｌｙｓ
ｉｓ　ｏｆ　ｐｒｉｎｔｅｄｃｉｒｃｕｉｔ　　ｉｍａ
ｇｅｓ″、　ＩＢＭ　Ｊ、　Ｒｅｓ、　ＤＥＶＥＬＯＰ
、。

ＶＯＬ、　２９．　ＮＯ，１，ＪＡＮＵＡＲ，Ｙ、　１
９８５　）　ノもツカあシ、２値化した画像データを収
縮まだ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シ、以下に従来例として説
明する。

第９図に、欠陥検出の処理の流れを示す。（ａ）〜（ｄ
）は、断線の検出処理を示し、（ｅ）〜（ｈ）はショー
トの検出処理を示している。

（ａ）は、欠陥を含む画像データを示しておシ、ｂ点お
よび０点が線幅異常と断線の致命的欠陥とし、ａ点は欠
陥としないものとしている。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シ取る処
理）を行う。この処理によシ、ｂ点の欠陥が断線となシ
欠陥を誇張することになる。第２ステツプとして（りで
は、細線化処理（−本の線になるまで周辺から一画素づ
つ削シ取る処理を繰シ返す）を行う。これによシ、配線
パターンは一本の線となる。第３ステツプとしくｄ）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検出を行い、ｂ点お
よび０点が断線として検出（目印）できる。さらに、端
子部と配線パターンとの接合点も検出（○印）している
。

次に、ショートおよび線間異常について（す〜５　へ−
／ （ｈ）の処理の流れに沿って説明する。

（ｅ）は、欠陥を含む画像データを示しており、ｂ点お
よび０点を線間異常とショートの致命的欠陥とし、ａ点
は欠陥としないものとしている。

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、これによりｂ
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検
出を行い、ｂ点および０点がＴ分岐としてショートが検
出（目印）できる。さらに、端子部と配線パターンとの
接合点も検出（○印）している。

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。

なお、細線化処理・膨張処理および収縮処理等の画像処
理手法については、森俊二、板倉栂子著：″画像認識の
基礎〔■〕”、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。

６　べ−７ 発明が解決しようとする課題 以上の様に、２値化画像を収縮や膨張処理を施し、欠陥
を誇張した上で細線化し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、デザ
インルール法に基づくもので確実に欠陥が検出できる有
望な方法と言えよう。

しかし、この方法は、デザインルール法に基づくもので
、線幅違反および最小線間違反検出の設定が複数の場合
、画像の収縮や膨張および細線化処理プロセスが複数必
要となり、ハードウェアの負担が増大する。また、細線
化できない太い配線パターンのショートや大きなランド
間ショート等は検査できないという課題がある。

本発明は、上記課題を鑑み簡単な構成で、各種の線幅異
常を検出でき、さらにラージショートやランド間ショー
トの検出ができる配線パターン検査装置を提供するもの
である。

課題を解決するための手段 上記課題を解決するだめ本発明の技術的課題は、プリン
ト基板上に形成された配線パターンを光電７　へ−／ 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
の背景側から１画素づつ削りながら全画素に対して予め
定めた回数を繰シ返し細線化処理し、削られた対象画素
を示すフラグとスケルトン画像を出力する第１の細線化
処理手段と、前記第１の細線化処理手段からの削られた
対象画素を示すフラグで細線化の段数値を背景からの距
離値として付与した距離変換画像を出力する距離画像変
換手段と、前記第１の細線化手段からのスケルトン画像
をさらに細線化処理のみを所定の回数行う第２の細線化
処理手段と、前記第２の細線化処理手段からのスケルト
ン画１象からエツジを抽出し、エツジ画像を出力するエ
ツジ抽出手段と、前記距離画像変換手段からの距離変換
画像と１つ以上の任意の設定閾値と比較すると共に前記
エツジ抽出手段からのエツジ画像−一ら終端とＴ分岐と
を抽出する特徴抽出手段と、前記特徴抽出手段からの特
徴情報を予め良品基板で収集し基準データとして記憶す
る特徴情報記憶手段と、前記特徴抽出手段からの特徴情
報と前記特徴情報記憶手段からの基準データと比較し真
の欠陥のみを検出する判定手段とから構成したものであ
る。

作　　　　用 本発明は、プリント基板上に形成された配線パターンを
光電変換し、得られた濃淡画像を２値化手段により２値
画像に変換する。２値画像を用いて、配線パターンの背
景から１画素づつ削シ取るような第１の細線化処理をす
るとともに削シ取られた画素に背景からの距離値を付与
し、スケルトン画像と距離変換画像とを得る。スケルト
ン画像をさらに第２の細線化処理手段で細線化処理のみ
を行い、そのエツジを抽出しエツジ画像を得る。

距離変換画像を１つ以上任意の閾値と比較し線幅異常を
検出するとともにエツジ画像から終端Ｔ分岐を抽出する
特徴抽出を行い、距離変換画像により線幅の測長が必要
なプロセスと配線パターンの接続関係を検出するプロセ
スに分けて処理する。

配線パターンの接続関係を検出するプロセスは、さらに
細線化処理のみを所定の回数行うとともに、９　ベーン スケルトン画像のエツジを抽出することにより少ない細
線化処理回数で太い配線パターンも線図形にし特徴抽出
するもので、線幅異常の検出に加えラージショートやラ
ンド間ショート等の太い配線パターンの欠陥も簡便に検
査できる。

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。

第１図は、本発明の配線パターン検査装置の実施例を示
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１０４のリング状のライトガイドなど
の拡散照明装置と１０３のＣＯＤカメラのような撮像装
置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値画隊を用いて背景
から１画素づつ削シ取る第１の細線化処理手段、１０７
は背景からの最短距離値に変換する距離画像変換手段、
１０８はさらに細線化処理を行う第２の細線化処理手段
、１０９はスケルトン画像からエツジを検出するエツジ
抽出手段、１１０は距離変換画像を用いである任１０　
ベー７ 意の設定閾値と比較するとともにエツジ画像から終端お
よびＴ分岐を検出する特徴抽出手段、１１２は良品基板
で予め特徴情報を基準データとして記憶しておく特徴情
報記憶手段、１１１は被検査基板の特徴情報と特徴情報
記憶手段１１２からの基準データと比較判定する判定手
段である。

第１図を基に、以下に説明する。

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等の拡散照明装置１０４で照明し
、ＣＯＤカメラ（−次元または二次元）などの撮像装置
１０３を備えた画像入力手段１０２で濃淡画像として得
る。本実施例では、ラスクスキャンのイメージで以後説
明するものとし、撮像装置として一次元のＣＯＤ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を分離するだめに、２値化
手段１０５で予め濃度ヒストグラム等で得られた任意の
閾値と比較し２値画像に変換する。

第１の細線化処理手段１０６は、２値化手段１０５から
の２値画像を用いて、配線パターンの背景か１１　ベー
ン ら１画素づつ削る細線化処理を全画素に対して定めた回
数実施し、削られた対象画素を示すフラグとスケルトン
画像を出力する。距離画像変換手段１０７は、第１の細
線化処理手段１０６からの削られた対象画素であること
を示すフラグで細線化の段数値を配線パターンの背景か
らの距離値として付与した距離変換画像を出力する。第
２の細線化処理手段１０８は、第１の細線化処理手段１
０６からのスケルトン画像をさらに背景から１画素づつ
削る細線化処理のみを所定の回数施す。エツジ検出手段
１０９は、第２の細線化処理手段１０８のスケルトン画
像のエツジを抽出しエツジ画像を出力する。

特徴抽出手段１１０は、距離変換手段１０７からの距離
変換画像と１つ以上の任意の設定閾値と比較し配線パタ
ーンの線幅異常を検出するとともに、エツジ抽出手段１
０９からのエツジ画像から終端およびＴ分岐を検出し配
線パターンの断線やショート等の接続異常を検出する。

特徴情報記憶手段１１２は、特徴抽出手段１１０からの
線幅異常や接続異常等の特徴情報を予め良品基板で収集
し基準データとして記憶しておく。判定手段１１１は、
特徴抽出手段１１０からの被検査基板での特徴情報を特
徴情報記憶手段１１２に予め記憶しておいた基準データ
と比較し真の欠陥のみを検出するものである。

以上の動作を繰シ返し、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おこなうもので
ある。

次に、第１の細線化処理手段１０６、距離画像変換手段
１０７、第２の細線化処理手段、エツジ抽出手段１０９
、特徴抽出手段１１０、判定手段１１１および特徴情報
記憶手段についてさらに詳しく説明する。

捷ず最初に細線化処理について説明する。細線化処理は
、配線パターンの外側から１画素づつ削る処理を所定回
数繰シ返すことによりスケルトン画像（−本の線図形）
を得るものであり、細線化処理の一般的な手法を第２図
（ｂ）〜（ｆ）を用いて説明する。

２値化画隊を第２図（ｂ）に示すような３×３の１３　
へ−７ 走査窓で走査し、注目画素（窓の中央画素＊）が１の時
、近傍の８画素ｄ１〜ｄ８の状態に応じて注目画素を０
（つまり、削る）に変換するかどうかをＬＵＴ　（ルッ
クアップテーブル）を用いて判定する。注目画素の消去
判定を、４方向に分けて処理しているが、これは偶数画
素幅のパターンの消去を防ぐもので、ＬＵＴ　（Ａ）〜
ＬＵＴ　（Ｄ）には上下左右の消去判定パターンをそれ
ぞれ登録するもので、その−例を第２図（Ｃ）〜（ｆ）
に示す。

次に第１の細線化処理手段について、第２図（ａ）を用
い１画素削る細線化処理の詳細ブロック図を示し説明す
る。

２値化手段１０５からの２値画像２０１を、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とりながら
転送していくものである。３×３走窓２０３の出力を消
去判定テーブルの書き込まれた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方向について処理し、１
画素分削れたスケル１４　べ−７ トン画像を出力するもので、削りたい所定の回数会同−
の処理をすれば一本のスケルトン画像を得ることができ
る。さらに、２値画＠２０１をスケルトン画像２１５と
同期を取るための遅延メモリ２１４で遅延し、スケルト
ン画像２１５との排他的論理和２１６を取ることにより
削れた対象画素を示すフラグ２１７を出力する。

次に、第３図に距離画像変換手段１０７の詳細ブロック
図を示し以下に説明する。

まず、第１の細線化手段１０６は、１画素細線化処理ブ
ロック３０１をｎ段接続し、スケルトン画像３１２およ
び１画素細線化処理ブロック３０１の各段からの削られ
た対象画素を示すフラグを出力している。距離画像変換
手段１０７では、１画素細線化処理ブロック３０１の各
段に対応したセレクタと多値のラインメモリから構成さ
れ最終段からは距離変換画像３１３が出力される。

最初は、１画素細線化処理ブロック＋１からのフラグで
セレクタ３０２の距離値″０”または”１”のどちらか
を選択し、ラインメモリ３０３に記憶す１５　・＼−７ る。つまシ、フラグがＩＩ　Ｉ　ＩＩなら距離値は“１
″を選択する。次に、１画素細線化処理ブロック≠２か
らのフラグでセレクタ３０４で、ラインメモリ３０３か
らのデータか距離値”２″′のどちらかを選択し、前処
理結果と合成する。この処理を、１画素細瞬化処理ブロ
ックナｎまで繰り返すことで、最終的に各段で得られた
距離値の合成結果として距離変換画像３１３を得ること
ができる。

次に、第４図に第２の細線化処理手段１０８の詳細ブロ
ックを示し以下に説明する。

基本的には、第１の細線化処理手段と同じである。異な
るところは、細線化処理のみを行うために削られたこと
を示すフラグを出力する必要ない点であシ、説明は省略
する。

次に、第５図にエツジ抽出手段１０９の詳細ブロックを
示し以下に説明する。

第２の細線化処理手段１０８からのスケルトン画像４１
５を入力し、ラインメモリ５０１と３×３走査窓５０２
で３×３とＰＬＤ　（プログラマブル・ロジック°デバ
イス）５０３とでマスク処理するものである。ＰＬＩ）
　５０３は、エツジ抽出ロジックを構成するものとする
。エツジ抽出は、通常注目画素およびその周辺画素との
パターンで検出するもので、出力をｇｘｙとしたとき次
の論理式（１）でＰＬＤ５０３を構成するものである。

８連結工ツジ画像の場合 ｇｘｙ＝＝ｆｘｙ＊（ａ＊ｃｅｅ＊ｇ）　　　・−・・
（１）参考のために４連結工ツジ画隊の場合の論理式を
以下に示しておく。

４連結工ツジ画像の場合 ｇｘｙ＝ｆｘｙｓ（ａｓｂａｃｅｄｅｅｅｆ＠ｇ＊ｈ）
次に、第６図に特徴抽出手段１１０の詳細ブロック図を
示し以下に説明する。

特徴抽出手段１１０は、距離変換画像からの線幅異常の
検出とエツジ画像からの接続異常の検出とがある。まず
、エツジ画像からの接続異常の検出について説明する。

ラインメモリ６０１と３×３走査窓６０２及びＬＵＴ　
６０３とでマスク処理するものである。ＬＵＴ　６０３
は、注目画素およびその周辺画素とのパターンで検出す
るもので、Ｔ分岐６０４１７ベー７ の検出パターンと端点６０５の検出パターンがテーブル
化されている。

次に、線幅異常の検出について説明する。基本的な考え
方は、スケルトン両峰上のマスク走査によシスケルトン
位置を検出し、そのときの線幅を測長し設定閾値と比較
するものである。また、遅延メモリ６０６および遅延メ
モリ６１３は、Ｔ分岐・端点検出と同期をとるだめのも
のである。第１の細線化処理手段からのスケルトン画（
ｇ！３１２を入力し、ラインメモリ６１４と３×３走査
窓６１５とＬＵＴ６１６とでマスク処理しスケルトン検
出するものである。ＬＵＴ６］６には、注目画素とその
周辺画素のパターンからスケルトン検出のパターンがテ
ーブル化されている。線幅の測長は、距離画像変換手段
１０７からの距離変換画像３１３を入力し、ラインメモ
リ６０７と３×３走査窓６０８と線幅演算６０９とでマ
スク処理によシ線幅を演算するものである。

線幅演算６０９は、いろいろのやり方があるが本実施例
では、注目画素の距離値とその周辺８画素の距離値の平
均距離を加算する（２）の方法を採用す１８　ベージ るものである。

線幅Ｗ　＝　ｆｘｙ　＋１　／８　（Σｄｉ　十０．５
　）　　　・−（２）（ｄｉ：ｄ１〜ｄ８周辺画素の距
離値、ｆｘｙ：注目画素の距離値を示す） 次に、線幅Ｗと設定閾値６１２とを比較して、線幅違反
６１１を検出するものである。また、本実施例では、１
つの設定閾値と比較したが、最小線幅と最大線幅等の複
数閾値を設定することも容易に実現できる。また、特徴
情報としては、以上説明してきた特徴の種類と共に、座
標データが一緒に出力される。

次に、特徴情報記憶手段１１２と判定手段１１１につい
て説明する。

特徴情報記憶手段１１２は、特徴抽出手段１１０からの
線幅異常や接続異常等の特徴情報を予め良品基板で収集
し基準データとして記憶するものである。

判定手段１１１は、特徴抽出手段１１０からの被検査基
板での特徴情報を特徴情報記憶手段１１２に予め記憶し
ておいた基準データと比較し真の欠陥の１９　へ−７ みを検出するもので、第７図にその処理フローを示す。

（イ）被検査基板の特徴情報が通知されると、（ロ）特
徴情報記憶手段１１２からの基準データと比較されて、
（ハ）一致すれば良品として判定され、（ニ）不一致で
あれば欠陥として判定される。

次に、第８図の処理画像を用いて、本発明の処理例につ
いて説明する。

第８図（ａ）は距離変換された距離変換画像の例を示し
、（ｂ）は特徴抽出によって得られた線幅異常の例を示
す。本実施例では、最小線幅７画素以下および最大線幅
１３画素以上を線幅異常として検出している。第８図（
Ｃ）は、スケルトン画像からエツジ検出した画像例を示
す。

スケルトン画像をエツジ抽出し特徴抽出することは○印
で示した接合点をＴ分岐として検出することにより、ラ
ージショートやランド間ショートを容易に検出すること
ができる。

発明の詳細 な説明したように本発明は、配線パターンの背景から１
画素づつ削り取るような第１の細線化処理をするととも
に、削り取られた画素に背景からの距離値を付与し、ス
ケルトン画像と距離変換画像とを得て、線幅以上を検出
する。さらに、スケルトン画像を第２の細線化処理手段
で細線化処理のみを行い、そのエツジを抽出しエツジ画
像を得て、端点およびＴ分岐等の配線パターンの接続関
係の検出をする。つまり、距離変換面（３）により線幅
の測長が必要なプロセスと配線パターンの接続関係を検
出するプロセスに分けて処理するものである。配線パタ
ーンの接続関係を検出するプロセスは、さらに細線化処
理のみを所定の回数行うとともに、スケルトン画像のエ
ツジを抽出することにより少ない細線化処理回数で太い
配線パタンも線図形にし特徴抽出するもので、線幅異常
の検出に加えラージショートやランド間ショート等の太
い配線パターンの欠陥も簡便に検査できる等、その効果
は大きい。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一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図は同装置に２１　ヘーノ 詳細ブロック結線図、第４図は同装置の第２の細線化処
理手段の詳細ブロック結線図、第５図は同装置のエツジ
抽出手段の詳細ブロック結線図、第６図は同装置の特徴
抽出手段の詳細ブロック結線図、第７図は判定手段の処
理フロー図、第８図は本発明の処理状態を示す図、第９
図は従来の配線パターン検査装置の処理の状態を示した
図である。 １０１・・・プリント基板、１０２・・画像入力手段、
１０３・・・撮像装置、１０５・・・２値化手段、１０
６・・・第１の細線化処理手段、１０７・・距離画像変
換手段、１０８・・第２の細線化処理手段、１０９・エ
ツジ抽出手段、１１０・・・特徴抽出手段、１１１・・
・判定手段、１１２・・・特徴情報記憶手段、２０２・
・・ラインメモリ、２０３・・・３×３走査窓、２０４
・・・ＬＵＴ　０代理人の氏名　弁理士　小鍜治　　　
明　ほか２名国 へ 暇 凶１ト 第８図 （ａ） 第 図 （ａ） （ｂ） （ｅ） （ｆ） （Ｃ） （ｄ） （ｇ）

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 　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
   景側から１画素づつ削りながら全画素に対して予め定め
   た回数を繰り返し細線化処理し、削られた対象画素を示
   すフラグとスケルトン画像を出力する第１の細線化処理
   手段と、前記第１の細線化処理手段からの削られた対象
   画素を示すフラグで細線化の段数値を背景からの距離値
   として付与した距離変換画像を出力する距離画像変換手
   段と、前記第１の細線化手段からのスケルトン画像をさ
   らに細線化処理のみを所定の回数行う第２の細線化処理
   手段と、前記第２の細線化処理手段からのスケルトン画
   像からエッジを抽出し、エッジ画像を出力するエッジ抽
   出手段と、前記距離画像変換手段からの距離変換画像と
   １つ以上の任意の設定閾値と比較すると共に前記エッジ
   抽出手段からのエッジ画像から終端とＴ分岐とを抽出す
   る特徴抽出手段と、前記特徴抽出手段からの特徴情報を
   予め良品基板で収集し基準データとして記憶する特徴情
   報記憶手段と、前記特徴抽出手段からの特徴情報と前記
   特徴情報記憶手段からの基準データと比較し真の欠陥の
   みを検出する判定手段とを具備した配線パターン検査装
   置。