JPH04328455A - はんだ付け検査装置 - Google Patents
はんだ付け検査装置Info
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- JPH04328455A JPH04328455A JP3098418A JP9841891A JPH04328455A JP H04328455 A JPH04328455 A JP H04328455A JP 3098418 A JP3098418 A JP 3098418A JP 9841891 A JP9841891 A JP 9841891A JP H04328455 A JPH04328455 A JP H04328455A
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- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims abstract description 16
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims abstract description 4
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 abstract 3
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 23
- 238000000034 method Methods 0.000 description 7
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 5
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 230000014759 maintenance of location Effects 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
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Landscapes
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
- Electric Connection Of Electric Components To Printed Circuits (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Image Processing (AREA)
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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、実装部品組立におけ
る電子部品等の電気機器のはんだ付け状態をテレビ画像
情報を介して検査する装置に関するものである。
る電子部品等の電気機器のはんだ付け状態をテレビ画像
情報を介して検査する装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】この種従来のはんだ付け検査装置として
例えば、特開平１−１５５２４８号公報に開示されたも
のがある。これは、はんだ付け部に光またはレーザをあ
ててテレビカメラで撮像し、その画像情報から特徴量を
抽出して良否を判定するものである。
例えば、特開平１−１５５２４８号公報に開示されたも
のがある。これは、はんだ付け部に光またはレーザをあ
ててテレビカメラで撮像し、その画像情報から特徴量を
抽出して良否を判定するものである。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
はんだ付け検査装置においては、その良否の判定を所定
のしきい値を用いた二者択一的な方法で行っている。即
ち、特徴量として検出した値が一つでもそのしきい値を
越えると当該はんだ付け部を不良と判断する。一般に、
検査の見逃しや虚報は、このしきい値付近に集中するこ
とから、従来の二者択一的判定方式では信頼性の高い検
査結果が得にくいという問題点があった。この発明は以
上のような問題点を解消するためになされたもので、検
査結果に対する信頼性が高く実用性が高いはんだ付け検
査装置を得ることを目的とする。
はんだ付け検査装置においては、その良否の判定を所定
のしきい値を用いた二者択一的な方法で行っている。即
ち、特徴量として検出した値が一つでもそのしきい値を
越えると当該はんだ付け部を不良と判断する。一般に、
検査の見逃しや虚報は、このしきい値付近に集中するこ
とから、従来の二者択一的判定方式では信頼性の高い検
査結果が得にくいという問題点があった。この発明は以
上のような問題点を解消するためになされたもので、検
査結果に対する信頼性が高く実用性が高いはんだ付け検
査装置を得ることを目的とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】この発明に係るはんだ付
け検査装置は、画像情報から各はんだ付け部毎に複数の
特徴量を抽出する特徴量抽出部、特徴量およびその良否
についての統計データを記憶する統計データベース、こ
の統計データベースの記憶データを基に各特徴量毎の検
出データから信頼性確率を求め更に全特徴量について合
成した合成信頼性確率を計算する信頼性確率計算部、お
よびこの信頼性確率計算部の出力から当該はんだ付け部
の判定を行う判定部を備えたものである。請求項２に係
るものは、更に上記判定部からの出力を統計データベー
スにフィードバックし、上記統計データベースの記憶デ
ータの更新を行う学習手段を備えたものである。
け検査装置は、画像情報から各はんだ付け部毎に複数の
特徴量を抽出する特徴量抽出部、特徴量およびその良否
についての統計データを記憶する統計データベース、こ
の統計データベースの記憶データを基に各特徴量毎の検
出データから信頼性確率を求め更に全特徴量について合
成した合成信頼性確率を計算する信頼性確率計算部、お
よびこの信頼性確率計算部の出力から当該はんだ付け部
の判定を行う判定部を備えたものである。請求項２に係
るものは、更に上記判定部からの出力を統計データベー
スにフィードバックし、上記統計データベースの記憶デ
ータの更新を行う学習手段を備えたものである。
【０００５】
【作用】この発明では単一のデータから判定するのでは
なく、全特徴量について合成した合成信頼性確率を基に
良否の判定を行う。請求項２のものでは、学習手段によ
り、統計データベースの記憶データが逐次更新され、よ
り正確な信頼性確率従って判定結果が得られる。
なく、全特徴量について合成した合成信頼性確率を基に
良否の判定を行う。請求項２のものでは、学習手段によ
り、統計データベースの記憶データが逐次更新され、よ
り正確な信頼性確率従って判定結果が得られる。
【０００６】
【実施例】図１はこの発明の一実施例によるはんだ付け
検査装置を示す構成図である。図において、１は電子部
品の検査対象であるはんだ付け部、２はこのはんだ付け
部１を照明する照明手段、３ははんだ付け部１を撮像す
るテレビカメラ、４はテレビカメラ３からの画像情報を
記憶する画像メモリ、５は画像メモリ４に記憶された情
報から当該はんだ付け部１に係る複数の特徴量を抽出す
る特徴量抽出部で、ここで特徴量としては例えば、光学
的に判別できる面積、境界点の座標位置、特定の標定軸
方向の長さ等が選定され、これらについての検出値のデ
ータが信頼性確率計算部６へ送出される。７は信頼性確
率計算部６での計算の根拠データを記憶する統計データ
ベースで、信頼性確率計算部６とあわせその動作内容の
詳細は後述する。８は信頼性確率計算部６からのデータ
を基に検査の結論としての判定を行う判定部で、この実
施例では、良品、不良品、判定保留の３種類の判定結果
９を出力する。１０は判定結果９を統計データベース７
にフィールドバックして統計データベース７の記憶デー
タの更新を行う学習手段である。
検査装置を示す構成図である。図において、１は電子部
品の検査対象であるはんだ付け部、２はこのはんだ付け
部１を照明する照明手段、３ははんだ付け部１を撮像す
るテレビカメラ、４はテレビカメラ３からの画像情報を
記憶する画像メモリ、５は画像メモリ４に記憶された情
報から当該はんだ付け部１に係る複数の特徴量を抽出す
る特徴量抽出部で、ここで特徴量としては例えば、光学
的に判別できる面積、境界点の座標位置、特定の標定軸
方向の長さ等が選定され、これらについての検出値のデ
ータが信頼性確率計算部６へ送出される。７は信頼性確
率計算部６での計算の根拠データを記憶する統計データ
ベースで、信頼性確率計算部６とあわせその動作内容の
詳細は後述する。８は信頼性確率計算部６からのデータ
を基に検査の結論としての判定を行う判定部で、この実
施例では、良品、不良品、判定保留の３種類の判定結果
９を出力する。１０は判定結果９を統計データベース７
にフィールドバックして統計データベース７の記憶デー
タの更新を行う学習手段である。
【０００７】次に図２に示すフローチャートをも参照し
て動作について説明する。先ず、はんだ付け部１に照明
手段２によって照明をあて、テレビカメラ３で撮像する
。撮像された画像は画像メモリ４に取り込まれ（ステッ
プＳ１）、特徴量抽出部５によって特徴量が複数個抽出
される（ステップＳ２）。ここで、特徴量は、上述した
ように有意なものであればいくら多くとっても良く多い
方が望ましい。次にステップＳ３に進み、各特徴量Ｘｉ
（ｉ＝１〜Ｎ）毎に設定されたしきい値αｘｉ（ｉ＝１
〜Ｎ）を越えているか否かを判別する。従来は、この結
果を判定結果と直結する方式が採用されていたが、この
実施例ではこれを確率的に扱う。
て動作について説明する。先ず、はんだ付け部１に照明
手段２によって照明をあて、テレビカメラ３で撮像する
。撮像された画像は画像メモリ４に取り込まれ（ステッ
プＳ１）、特徴量抽出部５によって特徴量が複数個抽出
される（ステップＳ２）。ここで、特徴量は、上述した
ように有意なものであればいくら多くとっても良く多い
方が望ましい。次にステップＳ３に進み、各特徴量Ｘｉ
（ｉ＝１〜Ｎ）毎に設定されたしきい値αｘｉ（ｉ＝１
〜Ｎ）を越えているか否かを判別する。従来は、この結
果を判定結果と直結する方式が採用されていたが、この
実施例ではこれを確率的に扱う。
【０００８】先ず、ステップＳ３の判別が“ＹＥＳ”、
即ち Ｘ＞αｘ が成立するときは、当該特徴量Ｘ
については擬不良品とし、その信頼性は確率ｍを統計デ
ータベース７に予め記憶されているデータを基に以下の
ように設定する。 ｍ（Ｎ）＝ｍ（不良品）＝ｎｂｂ／Ｎｂｍ（Ｇ）＝ｍ（
良品）＝０ ｍ（Ｕ）＝ｍ（不良品、良品）＝ｎｂｇ／Ｎｂここで、
Ｎｂは擬不良品と判別された数で、ｎｂｂはその内の真
の不良品、ｎｂｇは真の良品であり（Ｎｂ＝ｎｂｂ＋ｎ
ｂｇ）、予め同様のしきい値αｘで判別された多数のは
んだ付け部についての良、不良観察結果から得られるデ
ータで統計データベース７に記憶されている。 また、ｍ（Ｎ）、ｍ（Ｇ）はそれぞれ不良品、良品とし
ての度合を示す確率、ｍ（Ｕ）は不良品とも良品とも見
られることを示す確率で、判定保留を示す確率と考えて
よい。
即ち Ｘ＞αｘ が成立するときは、当該特徴量Ｘ
については擬不良品とし、その信頼性は確率ｍを統計デ
ータベース７に予め記憶されているデータを基に以下の
ように設定する。 ｍ（Ｎ）＝ｍ（不良品）＝ｎｂｂ／Ｎｂｍ（Ｇ）＝ｍ（
良品）＝０ ｍ（Ｕ）＝ｍ（不良品、良品）＝ｎｂｇ／Ｎｂここで、
Ｎｂは擬不良品と判別された数で、ｎｂｂはその内の真
の不良品、ｎｂｇは真の良品であり（Ｎｂ＝ｎｂｂ＋ｎ
ｂｇ）、予め同様のしきい値αｘで判別された多数のは
んだ付け部についての良、不良観察結果から得られるデ
ータで統計データベース７に記憶されている。 また、ｍ（Ｎ）、ｍ（Ｇ）はそれぞれ不良品、良品とし
ての度合を示す確率、ｍ（Ｕ）は不良品とも良品とも見
られることを示す確率で、判定保留を示す確率と考えて
よい。
【０００９】同様に、ステップＳ３の判別が“ＮＯ”、
即ち Ｘ≦αｘが成立するときは、当該特徴量Ｘにつ
いては擬良品とし、その信頼性確率ｍを以下のように設
定する。 ｍ（Ｎ）＝ｍ（不良品）＝０ ｍ（Ｇ）＝ｍ（良品）＝ｎｇｇ／Ｎｇ ｍ（Ｕ）＝ｍ（不良品、良品）＝ｎｇｂ／Ｎｇここで、
Ｎｇは擬良品と判別された数で、ｎｇｇはその内の真の
良品、ｎｇｂは真の不良品であり、Ｎｇ＝ｎｇｇ＋ｎｇ
ｂが成立する。
即ち Ｘ≦αｘが成立するときは、当該特徴量Ｘにつ
いては擬良品とし、その信頼性確率ｍを以下のように設
定する。 ｍ（Ｎ）＝ｍ（不良品）＝０ ｍ（Ｇ）＝ｍ（良品）＝ｎｇｇ／Ｎｇ ｍ（Ｕ）＝ｍ（不良品、良品）＝ｎｇｂ／Ｎｇここで、
Ｎｇは擬良品と判別された数で、ｎｇｇはその内の真の
良品、ｎｇｂは真の不良品であり、Ｎｇ＝ｎｇｇ＋ｎｇ
ｂが成立する。
【００１０】以上がステップＳ４であり、次に各特徴量
についての信頼性確率ｍを合成して合成信頼性確率Ｍを
計算するステップＳ５に進む。この合成の具体的な方法
としては、例えば、シェーファー（Ｓｈａｆｅｒ）のア
マスマティカル セオリー オブ エビデン
ス（ ａ ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ ｔｈｅｏｒｙ
ｏｆ ｅｖｉｄｅｎｃｅ（ Ｐｒｉｎｃｅｔｏｎ １９
７６ ））に見られるデンプスター（ Ｄｅｍｐｓｔｅ
ｒ ）の結合則（数１）を用いる。
についての信頼性確率ｍを合成して合成信頼性確率Ｍを
計算するステップＳ５に進む。この合成の具体的な方法
としては、例えば、シェーファー（Ｓｈａｆｅｒ）のア
マスマティカル セオリー オブ エビデン
ス（ ａ ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ ｔｈｅｏｒｙ
ｏｆ ｅｖｉｄｅｎｃｅ（ Ｐｒｉｎｃｅｔｏｎ １９
７６ ））に見られるデンプスター（ Ｄｅｍｐｓｔｅ
ｒ ）の結合則（数１）を用いる。
【数１】
【００１１】数１は２個の特徴量についての信頼性確率
ｍを合成して合成信頼性確率Ｍを得る式で、特徴量が３
個以上ある場合は、順次この合成計算を繰り返して行え
ばよい。上式の適用について若干解説すると、左辺Ｍ（
Ａ）は不良品、良品および保留の確率に応じてそれぞれ
Ｍ（Ｎ）、Ｍ（Ｇ）およびＭ（Ｕ）を求めることになる
。また、右辺分子はいわゆる積集合を求めるので、例え
ば、不良品（Ｎ）についての信頼性確率ｍを合成する場
合には、ｍ１（Ｎ）・ｍ２（Ｎ）、ｍ１（Ｎ）・ｍ２（
Ｕ）、ｍ１（Ｕ）・ｍ２（Ｎ）、ｍ１（Ｕ）・ｍ２（Ｕ
）の和を計算することになる。更に、分母右辺はいわゆ
る空集合を求めるもので、例えば、上述の例の場合には
、ｍ１（Ｇ）・ｍ２（Ｇ）を計算することになる。
ｍを合成して合成信頼性確率Ｍを得る式で、特徴量が３
個以上ある場合は、順次この合成計算を繰り返して行え
ばよい。上式の適用について若干解説すると、左辺Ｍ（
Ａ）は不良品、良品および保留の確率に応じてそれぞれ
Ｍ（Ｎ）、Ｍ（Ｇ）およびＭ（Ｕ）を求めることになる
。また、右辺分子はいわゆる積集合を求めるので、例え
ば、不良品（Ｎ）についての信頼性確率ｍを合成する場
合には、ｍ１（Ｎ）・ｍ２（Ｎ）、ｍ１（Ｎ）・ｍ２（
Ｕ）、ｍ１（Ｕ）・ｍ２（Ｎ）、ｍ１（Ｕ）・ｍ２（Ｕ
）の和を計算することになる。更に、分母右辺はいわゆ
る空集合を求めるもので、例えば、上述の例の場合には
、ｍ１（Ｇ）・ｍ２（Ｇ）を計算することになる。
【００１２】以上のようにして計算された合成信頼性確
率Ｍ（Ｎ）、Ｍ（Ｇ）、Ｍ（Ｕ）は判定部８に送出され
、ここで判定の処理を行い判定結果９として出力する。 例えば、Ｎ、Ｇ、Ｕ各別にしきい値を設定しておき、そ
の値を越えれば、不良品、良品、判定保留とするように
してもよく、また、Ｍ（Ｎ）があるしきい値より大きけ
れば不良品、そうでなければ良品とするようにしてもよ
い。また、学習手段１０を設けたので、判定結果９とそ
れに関する特徴量が統計データベース７にフィードバッ
クされデータの更新が行われるので、信頼性が高められ
る。なお、フィードバックするデータの中には誤りのも
のもあり得るので、これをいわゆる教師信号でチェック
し、取り除くようにしてもよい。なお、以上では、はん
だ付け部をその検査対象としたが、この明細書における
“はんだ付け部”は、電気機器の溶接部等、同種の手段
により、その良否を判別する種々の検査対象をも含むも
のとする。
率Ｍ（Ｎ）、Ｍ（Ｇ）、Ｍ（Ｕ）は判定部８に送出され
、ここで判定の処理を行い判定結果９として出力する。 例えば、Ｎ、Ｇ、Ｕ各別にしきい値を設定しておき、そ
の値を越えれば、不良品、良品、判定保留とするように
してもよく、また、Ｍ（Ｎ）があるしきい値より大きけ
れば不良品、そうでなければ良品とするようにしてもよ
い。また、学習手段１０を設けたので、判定結果９とそ
れに関する特徴量が統計データベース７にフィードバッ
クされデータの更新が行われるので、信頼性が高められ
る。なお、フィードバックするデータの中には誤りのも
のもあり得るので、これをいわゆる教師信号でチェック
し、取り除くようにしてもよい。なお、以上では、はん
だ付け部をその検査対象としたが、この明細書における
“はんだ付け部”は、電気機器の溶接部等、同種の手段
により、その良否を判別する種々の検査対象をも含むも
のとする。
【００１３】
【発明の効果】この発明は、以上のように、特徴量を確
率的に扱って判定を行うようにしたので、はんだ付け検
査の誤判定が減少し検査の信頼性を高めることができる
。また、所定の学習手段を備えることにより、検査の実
行に応じて統計データが更新され信頼性の向上が図れる
。
率的に扱って判定を行うようにしたので、はんだ付け検
査の誤判定が減少し検査の信頼性を高めることができる
。また、所定の学習手段を備えることにより、検査の実
行に応じて統計データが更新され信頼性の向上が図れる
。
【図１】この発明の一実施例によるはんだ付け検査装置
を示す構成図である。
を示す構成図である。
【図２】図１の装置の動作を説明するフローチャートで
ある。
ある。
１ はんだ付け部
３ テレビカメラ
５ 特徴量抽出部
６ 信頼性確率計算部
７ 統計データベース
８ 判定部
９ 判定結果
１０ 学習手段
Ｘ 特徴量
ｍ 信頼性確率
Ｍ 合成信頼性確率
Claims (2)
- 【請求項１】 電気機器のはんだ付け部をテレビカメ
ラで撮像しその画像情報から上記はんだ付け部の良否を
判定するはんだ付け検査装置において、上記画像情報か
ら各はんだ付け部毎に複数の特徴量を抽出する特徴量抽
出部、特徴量およびその良否についての統計データを記
憶する統計データベース、この統計データベースの記憶
データを基に各特徴量毎の検出データから信頼性確率を
求め更に全特徴量について合成した合成信頼性確率を計
算する信頼性確率計算部、およびこの信頼性確率計算部
の出力から当該はんだ付け部の判定を行う判定部を備え
たことを特徴とするはんだ付け検査装置。 - 【請求項２】 判定部からの出力を統計データベース
にフィードバックし、上記統計データベースの記憶デー
タの更新を行う学習手段を備えたことを特徴とする請求
項１記載のはんだ付け検査装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3098418A JP2734225B2 (ja) | 1991-04-30 | 1991-04-30 | はんだ付け検査装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3098418A JP2734225B2 (ja) | 1991-04-30 | 1991-04-30 | はんだ付け検査装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04328455A true JPH04328455A (ja) | 1992-11-17 |
| JP2734225B2 JP2734225B2 (ja) | 1998-03-30 |
Family
ID=14219277
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3098418A Expired - Fee Related JP2734225B2 (ja) | 1991-04-30 | 1991-04-30 | はんだ付け検査装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2734225B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007139621A (ja) * | 2005-11-18 | 2007-06-07 | Omron Corp | 判定装置、判定装置の制御プログラム、および判定装置の制御プログラムを記録した記録媒体 |
| JP2010249547A (ja) * | 2009-04-10 | 2010-11-04 | Denso Corp | 外観検査装置及び外観検査方法 |
| JP2020107098A (ja) * | 2018-12-27 | 2020-07-09 | オムロン株式会社 | 画像判定装置、画像判定方法及び画像判定プログラム |
-
1991
- 1991-04-30 JP JP3098418A patent/JP2734225B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007139621A (ja) * | 2005-11-18 | 2007-06-07 | Omron Corp | 判定装置、判定装置の制御プログラム、および判定装置の制御プログラムを記録した記録媒体 |
| JP4645422B2 (ja) * | 2005-11-18 | 2011-03-09 | オムロン株式会社 | 判定装置、判定装置の制御プログラム、および判定装置の制御プログラムを記録した記録媒体 |
| JP2010249547A (ja) * | 2009-04-10 | 2010-11-04 | Denso Corp | 外観検査装置及び外観検査方法 |
| JP2020107098A (ja) * | 2018-12-27 | 2020-07-09 | オムロン株式会社 | 画像判定装置、画像判定方法及び画像判定プログラム |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2734225B2 (ja) | 1998-03-30 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |