JPH05303627A - はんだ付けの状態検査装置 - Google Patents
はんだ付けの状態検査装置Info
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- JPH05303627A JPH05303627A JP3081206A JP8120691A JPH05303627A JP H05303627 A JPH05303627 A JP H05303627A JP 3081206 A JP3081206 A JP 3081206A JP 8120691 A JP8120691 A JP 8120691A JP H05303627 A JPH05303627 A JP H05303627A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 高密度、小形化されたはんだ表面の状態の多
様性、進展性、及び柔軟性に対応し、高度判定アルゴリ
ズムを用いずに、微妙なはんだ付けの条件変化に応じ、
最適に判断し、はんだ付け状態の検査測定することを目
的とする。 【構成】 電子部品の基板実装後のはんだ付け部を多段
多照明による光源を順次切り替える手段または、相異な
る色相の光源を用いて照明し、当該はんだ付け面を撮像
カメラにて、複数の角度から撮像し、必要画像分布デ−
タを、認識判定装置に入力し、ニュ−ロコンピュ−タの
学習形階層式パ−セプトロンにて高速、正確に、且つ、
形状レベルデ−タも含め、はんだ付け状態を認識判定検
査する。
様性、進展性、及び柔軟性に対応し、高度判定アルゴリ
ズムを用いずに、微妙なはんだ付けの条件変化に応じ、
最適に判断し、はんだ付け状態の検査測定することを目
的とする。 【構成】 電子部品の基板実装後のはんだ付け部を多段
多照明による光源を順次切り替える手段または、相異な
る色相の光源を用いて照明し、当該はんだ付け面を撮像
カメラにて、複数の角度から撮像し、必要画像分布デ−
タを、認識判定装置に入力し、ニュ−ロコンピュ−タの
学習形階層式パ−セプトロンにて高速、正確に、且つ、
形状レベルデ−タも含め、はんだ付け状態を認識判定検
査する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は電子部品の実装基板検査
装置に係り、特に、電子部品の基板実装後のはんだ付け
状態の検査装置に関する。
装置に係り、特に、電子部品の基板実装後のはんだ付け
状態の検査装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の装置は特開６１−４１９０６号公
報に記載のように、また、特開６３−１７７０４２号公
報に記載のように、被検査対象であるはんだ付け部に異
なった複数のランプ照射、またはレ−ザ光線を照射し、
はんだ付け面に対して、その都度得られる反射面の値の
変化を、受光素子またはテレビカメラによりはんだ付け
面の幾つかの傾斜面の画像情報を得る。この種々の画像
情報を数値的演算処理により判断基準を作り高度のソフ
トにより、はんだの状態別、例えば、はんだ付けのａ：
良、ｂ：不足、ｃ：過剰、ｄ：無し、ｅ：リ−ド浮き、
ｆ：リ−ドずれ、ｇ：ブリッヂなどに分類し判定をして
いた。
報に記載のように、また、特開６３−１７７０４２号公
報に記載のように、被検査対象であるはんだ付け部に異
なった複数のランプ照射、またはレ−ザ光線を照射し、
はんだ付け面に対して、その都度得られる反射面の値の
変化を、受光素子またはテレビカメラによりはんだ付け
面の幾つかの傾斜面の画像情報を得る。この種々の画像
情報を数値的演算処理により判断基準を作り高度のソフ
トにより、はんだの状態別、例えば、はんだ付けのａ：
良、ｂ：不足、ｃ：過剰、ｄ：無し、ｅ：リ−ド浮き、
ｆ：リ−ドずれ、ｇ：ブリッヂなどに分類し判定をして
いた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上記従来技術は、特
に、はんだ表面状態の多様性、及びその進展性、柔軟性
について考慮されていない。つまり、実装基板に搭載す
る電子部品はより一層高密度化され、小形化され、はん
だ付け技術は進歩し、また、当該基板の採用先により、
当然なことながら、その都度、はんだ付けの良、不良を
判定する基準は変化する。従って、その毎に画像情報の
数値的演算処理内容を変更する必要がある。
に、はんだ表面状態の多様性、及びその進展性、柔軟性
について考慮されていない。つまり、実装基板に搭載す
る電子部品はより一層高密度化され、小形化され、はん
だ付け技術は進歩し、また、当該基板の採用先により、
当然なことながら、その都度、はんだ付けの良、不良を
判定する基準は変化する。従って、その毎に画像情報の
数値的演算処理内容を変更する必要がある。
【０００４】しかし、これらの検討は大変に手間の掛か
るものであり、非常に困難である。また、この判定基準
を設定することは種々のノウハウの積み重ねが必要であ
るため高度の解析判定ソフトが必要で、その設定は大変
困難であり判定も微妙となってきている。このため判定
が不十分であったり、時により検査結果に大きなバラツ
キが出る為に検査精度が低下するという問題もあった。
また、判定処理時間も長くなり問題であった。
るものであり、非常に困難である。また、この判定基準
を設定することは種々のノウハウの積み重ねが必要であ
るため高度の解析判定ソフトが必要で、その設定は大変
困難であり判定も微妙となってきている。このため判定
が不十分であったり、時により検査結果に大きなバラツ
キが出る為に検査精度が低下するという問題もあった。
また、判定処理時間も長くなり問題であった。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明は上記の問題を解
決するために、電子部品の基板実装後のはんだ付け状態
を発光手段により照射し、それぞれの画像を撮像カメラ
にて撮像し、画像処理装置により必要抽出画像分布デ−
タから得られた、各段により構成される形状コードの配
列分布状態のパターンを認識判定検査するものである。
また、該発光手段は照明角度を順次切り替えるか、相異
なる色相の光源を用いて照明する多段多照明手段で、さ
らに、該照明手段により照明されたはんだ付け面を照明
角度に応じて複数の画像の電気信号（画像データ）に変
換する手段と、このはんだ付け状態のそれぞれの画像デ
−タをもとに、はんだ付け状態を最適に判断する学習認
識機能をもったニュ−ロコンピュ−タの手段により構成
される。なお、このニューロコンピュータの入力層が光
電変換機能を有する場合は前記電気信号（画像データ）
に変換する手段は必要ない。
決するために、電子部品の基板実装後のはんだ付け状態
を発光手段により照射し、それぞれの画像を撮像カメラ
にて撮像し、画像処理装置により必要抽出画像分布デ−
タから得られた、各段により構成される形状コードの配
列分布状態のパターンを認識判定検査するものである。
また、該発光手段は照明角度を順次切り替えるか、相異
なる色相の光源を用いて照明する多段多照明手段で、さ
らに、該照明手段により照明されたはんだ付け面を照明
角度に応じて複数の画像の電気信号（画像データ）に変
換する手段と、このはんだ付け状態のそれぞれの画像デ
−タをもとに、はんだ付け状態を最適に判断する学習認
識機能をもったニュ−ロコンピュ−タの手段により構成
される。なお、このニューロコンピュータの入力層が光
電変換機能を有する場合は前記電気信号（画像データ）
に変換する手段は必要ない。
【０００６】
【作用】本発明は多段多照明による照明を順次切り替え
る手段または、相異なる色相の光源を用いて照明された
被検査はんだ付け面を複数の角度から撮像し、このはん
だ付け面のそれぞれの角度の画像情報を得る。その後、
このはんだ付け状態の画像詳細情報をデ−タ化（例え
ば、画像処理装置により必要抽出画像分布デ−タから得
られた、各段ににより構成される形状コードの配列分布
状態のパターンのデータ）し、この画像詳細情報のデ−
タを学習認識機能をもったニュ−ロコンピュ−タに入力
し、はんだ付け状態の各種判定基準の出力との関係を対
応させながらはんだ付け状態の各種レベルの豊富なデ−
タにより学習させニュ−ロコンピュ−タ内のネットワ−
クが最適な判断構成となるように重み付けを実施、構成
する。このようなニュ−ロコンピュ−タの動作により、
微妙なはんだ付けの条件変化に対応し最適に判断を行う
ものであり、この解決策は判定するための高度解析プロ
グラム即ち高度判定アルゴリズムを不要とし単純な学習
のみで誰でも何処でも判定内容を容易に充実させること
が出来、はんだ付け状態の検査．測定レベルを的確に
し、検査．測定の効率を大幅に向上することが出来る。
る手段または、相異なる色相の光源を用いて照明された
被検査はんだ付け面を複数の角度から撮像し、このはん
だ付け面のそれぞれの角度の画像情報を得る。その後、
このはんだ付け状態の画像詳細情報をデ−タ化（例え
ば、画像処理装置により必要抽出画像分布デ−タから得
られた、各段ににより構成される形状コードの配列分布
状態のパターンのデータ）し、この画像詳細情報のデ−
タを学習認識機能をもったニュ−ロコンピュ−タに入力
し、はんだ付け状態の各種判定基準の出力との関係を対
応させながらはんだ付け状態の各種レベルの豊富なデ−
タにより学習させニュ−ロコンピュ−タ内のネットワ−
クが最適な判断構成となるように重み付けを実施、構成
する。このようなニュ−ロコンピュ−タの動作により、
微妙なはんだ付けの条件変化に対応し最適に判断を行う
ものであり、この解決策は判定するための高度解析プロ
グラム即ち高度判定アルゴリズムを不要とし単純な学習
のみで誰でも何処でも判定内容を容易に充実させること
が出来、はんだ付け状態の検査．測定レベルを的確に
し、検査．測定の効率を大幅に向上することが出来る。
【０００７】
【実施例】以下に本発明によるはんだ付けの状態検査装
置の一実施例について図面により詳細に説明する。図１
ははんだ付けの状態検査装置の主要部簡略構成図であ
る。同図において、電子部品がはんだ付けされた実装基
板１の上方には被検査はんだ付け部への照射角度が変え
られる光源、一例として複数の環状の照明装置２、照明
装置３、照明装置４、照明装置５を配置している。更に
撮像カメラ６を上方に配置し、この撮像カメラ６は画像
処理装置７、８及び認識判定装置９に接続される。尚、
実装基板１上面においては電子部品のリ−ド部１１とは
んだ付け部１２の側断面図を示してある。なお、照明手
段は光源を一つとして、この光源の位置と被検査はんだ
付け部の相対位置を変える（例えば高さを変える）こと
により光の照射角度を変えても良いことは言うまでもな
い。
置の一実施例について図面により詳細に説明する。図１
ははんだ付けの状態検査装置の主要部簡略構成図であ
る。同図において、電子部品がはんだ付けされた実装基
板１の上方には被検査はんだ付け部への照射角度が変え
られる光源、一例として複数の環状の照明装置２、照明
装置３、照明装置４、照明装置５を配置している。更に
撮像カメラ６を上方に配置し、この撮像カメラ６は画像
処理装置７、８及び認識判定装置９に接続される。尚、
実装基板１上面においては電子部品のリ−ド部１１とは
んだ付け部１２の側断面図を示してある。なお、照明手
段は光源を一つとして、この光源の位置と被検査はんだ
付け部の相対位置を変える（例えば高さを変える）こと
により光の照射角度を変えても良いことは言うまでもな
い。
【０００８】図２は図１の実装基板１を拡大したはんだ
付け部側面図を示したものである。同図において、各段
各照明装置２、３、４、５を順次切り替えた場合、各段
各照明を入射（入射光：２ａ、３ａ、４ａ、５ａ）し、
反射（反射光：２ｂ、３ｂ、４ｂ、５ｂ）するはんだ傾
斜角度を順番に示した詳細状態を示すものである。
付け部側面図を示したものである。同図において、各段
各照明装置２、３、４、５を順次切り替えた場合、各段
各照明を入射（入射光：２ａ、３ａ、４ａ、５ａ）し、
反射（反射光：２ｂ、３ｂ、４ｂ、５ｂ）するはんだ傾
斜角度を順番に示した詳細状態を示すものである。
【０００９】図３は電子部品のリ−ド部１１とはんだ付
け部１２の平面図を示している。同図の一点鎖線で現し
たほぼ正方形の枠１３は撮像カメラ６の撮像取り込み範
囲を示す。
け部１２の平面図を示している。同図の一点鎖線で現し
たほぼ正方形の枠１３は撮像カメラ６の撮像取り込み範
囲を示す。
【００１０】図４は画像処理装置により得たはんだ付け
の状態のはんだ形状コ−ドを示した詳細デ−タ状態図を
示している。同図において、多段多照明装置２、３、
４、５により各照明をはんだ付け面に順次切り替えた場
合、撮像カメラ６から得た撮影画像を画像処理装置７に
よりはんだ面からのもっとも反射率の高い箇所の領域を
摘出し画像処理装置８で各画像データを合成し、表示し
たものである。例えば、形状傾斜角度のコ−ド番号２ｃ
は照明装置２で照射した場合のもっとも反射率の高い箇
所の領域を示し、コ−ド番号３ｃは照明装置３で照射し
た場合のもっとも反射率の高い箇所の領域を示す。この
ように画像処理装置８により各照明に対応した各撮像デ
−タは合成される。従って、図４は画像処理後に得たは
んだ面の形状傾斜角度のコ−ド番号をはんだ付け上面よ
り示した詳細デ−タ状態を示している。なお、形状傾斜
角度のコ−ド番号２.５ｃは多段多照明装置２、３の中
間値コ−ド番号、３.５ｃは多段多照明装置３、４の中
間値、コ−ド番号４.５ｃは多段多照明装置４、５の中
間値を画像処理装置７、８により求め設定したものであ
る。
の状態のはんだ形状コ−ドを示した詳細デ−タ状態図を
示している。同図において、多段多照明装置２、３、
４、５により各照明をはんだ付け面に順次切り替えた場
合、撮像カメラ６から得た撮影画像を画像処理装置７に
よりはんだ面からのもっとも反射率の高い箇所の領域を
摘出し画像処理装置８で各画像データを合成し、表示し
たものである。例えば、形状傾斜角度のコ−ド番号２ｃ
は照明装置２で照射した場合のもっとも反射率の高い箇
所の領域を示し、コ−ド番号３ｃは照明装置３で照射し
た場合のもっとも反射率の高い箇所の領域を示す。この
ように画像処理装置８により各照明に対応した各撮像デ
−タは合成される。従って、図４は画像処理後に得たは
んだ面の形状傾斜角度のコ−ド番号をはんだ付け上面よ
り示した詳細デ−タ状態を示している。なお、形状傾斜
角度のコ−ド番号２.５ｃは多段多照明装置２、３の中
間値コ−ド番号、３.５ｃは多段多照明装置３、４の中
間値、コ−ド番号４.５ｃは多段多照明装置４、５の中
間値を画像処理装置７、８により求め設定したものであ
る。
【００１１】図５ははんだ付け上面より示した詳細デ−
タ（すなわち、図４）の結果を入力し、認識判定処理
し、各種のはんだ付け状態別に分類し出力する認識判定
装置９の構成図を示す。同図において認識判定装置９は
公知のニュ−ロコンピュ−タの一種である学習形階層式
パ−セプトロンからなり、構成は入力層２１、中間層２
２、出力層２３である。ここで各層のニュ−ロンユニッ
トが互いにシナプス結合、すなわち、各シナプス（図示
省略）はそれぞれ１個づつ係数を記憶し、他のニュ−ロ
ンユニットからきた信号を受けて、該係数を掛ける作用
を介して接続され後、ニュ−ロンに取り込む。各ニュ−
ロンが出す信号は該ニュ−ロンユニットが取り込んだ信
号の総和のレベルにより決まる。記憶している係数が該
ニューロコンピュータの持つ知識である。
タ（すなわち、図４）の結果を入力し、認識判定処理
し、各種のはんだ付け状態別に分類し出力する認識判定
装置９の構成図を示す。同図において認識判定装置９は
公知のニュ−ロコンピュ−タの一種である学習形階層式
パ−セプトロンからなり、構成は入力層２１、中間層２
２、出力層２３である。ここで各層のニュ−ロンユニッ
トが互いにシナプス結合、すなわち、各シナプス（図示
省略）はそれぞれ１個づつ係数を記憶し、他のニュ−ロ
ンユニットからきた信号を受けて、該係数を掛ける作用
を介して接続され後、ニュ−ロンに取り込む。各ニュ−
ロンが出す信号は該ニュ−ロンユニットが取り込んだ信
号の総和のレベルにより決まる。記憶している係数が該
ニューロコンピュータの持つ知識である。
【００１２】ここで、ニューロコンピュータの学習には
バックプロパゲ−ションを用いる。すなわち、始めに入
力層２１に詳細データを入力し、中間層２２を経て出力
層２３に回答、すなわち、はんだ付け状態別分類を得
る。ニューロコンピュータはこの回答と理想回答とを比
較しその差が小さくなるようにシナップス結合を出力層
２３から中間層２２、入力層２１へと逆にたどり、自ら
変更していく。この学習を多くのデータを用いて繰り返
すことにより、ニューロコンピュータはあらゆるデータ
に対して正確な回答を出力するようになる。すなわち、
ニュ−ロコンピュ−タ内のネットワ−クが最適な判断構
成となるように重み付けを実施され、そのように構成さ
れる。
バックプロパゲ−ションを用いる。すなわち、始めに入
力層２１に詳細データを入力し、中間層２２を経て出力
層２３に回答、すなわち、はんだ付け状態別分類を得
る。ニューロコンピュータはこの回答と理想回答とを比
較しその差が小さくなるようにシナップス結合を出力層
２３から中間層２２、入力層２１へと逆にたどり、自ら
変更していく。この学習を多くのデータを用いて繰り返
すことにより、ニューロコンピュータはあらゆるデータ
に対して正確な回答を出力するようになる。すなわち、
ニュ−ロコンピュ−タ内のネットワ−クが最適な判断構
成となるように重み付けを実施され、そのように構成さ
れる。
【００１３】以上のバックプロパゲ−ションのアルゴリ
ズムは、各ニューロンの出力をＸ、内部エネルギ−を
Ｕ、誤差をδ、重み値をＷとし、ｆをシグモイド関数、
ζ．ηを定数としたとき、 Ｘｉ＝ｆ（Ｕｉ） Ｕｉ＝ΣｊＷｉｊ・Ｘｊ 順伝播の動作は δｊ＝ｆ’(Ｕｊ）・ΣｊＷｉｊ・δｉ 逆伝播の動作は Ｗｉｊ＝Ｗｉｊ（前回）＋ΔＷｉｊ ΔＷｉｊ＝ζ・δｉ・Ｘｊ＋η・ΔＷｉｊ（前回） ここで、Ｗｉｊをｉ番目のニュ−ロンに記憶させておく
と、Ｗｉｊ・ＸｊやＷｉｊ・δｉはｉ番目のニュ−ロン
で計算することになる。重み値Ｗの更新の動作を繰り返
す事により、誤差を０に近付けていく学習方法である。
ズムは、各ニューロンの出力をＸ、内部エネルギ−を
Ｕ、誤差をδ、重み値をＷとし、ｆをシグモイド関数、
ζ．ηを定数としたとき、 Ｘｉ＝ｆ（Ｕｉ） Ｕｉ＝ΣｊＷｉｊ・Ｘｊ 順伝播の動作は δｊ＝ｆ’(Ｕｊ）・ΣｊＷｉｊ・δｉ 逆伝播の動作は Ｗｉｊ＝Ｗｉｊ（前回）＋ΔＷｉｊ ΔＷｉｊ＝ζ・δｉ・Ｘｊ＋η・ΔＷｉｊ（前回） ここで、Ｗｉｊをｉ番目のニュ−ロンに記憶させておく
と、Ｗｉｊ・ＸｊやＷｉｊ・δｉはｉ番目のニュ−ロン
で計算することになる。重み値Ｗの更新の動作を繰り返
す事により、誤差を０に近付けていく学習方法である。
【００１４】本発明の実施例において、該認識判定装置
９の入力層図４に示した詳細デ−タ状態図に対応し、そ
の画素に対応するたてデ−タｎ×よこデ−タｍ＝ｎｍニ
ュ−ロンユニットを設ける。この入力層に画像処理装置
８からのデータが入力する。中間層２２は入力層２１に
対応しｐｑニュ−ロンユニットを実験的に設ける。出力
層２３には認識判定カテゴリ結果の詳細分類Ｎニュ−ロ
ンユニットを設ける。
９の入力層図４に示した詳細デ−タ状態図に対応し、そ
の画素に対応するたてデ−タｎ×よこデ−タｍ＝ｎｍニ
ュ−ロンユニットを設ける。この入力層に画像処理装置
８からのデータが入力する。中間層２２は入力層２１に
対応しｐｑニュ−ロンユニットを実験的に設ける。出力
層２３には認識判定カテゴリ結果の詳細分類Ｎニュ−ロ
ンユニットを設ける。
【００１５】初めに、学習段階においては、上記係数
（知識）を適切な値に修正する事になる。先ず、はんだ
付けの状態の自動分類をするために、予め詳細分類が分
かっているはんだ面の形状傾斜角度の特徴パラメ−タで
ある形状傾斜角度別情報デ−タが、入力層２１に、画素
分（冗長度の多い場合には必要に応じて間曳いた後）た
てデ−タｎ×よこデ−タｍ＝ｎｍニユ−ロンユニット入
力される。この時のはんだ付け状態のデ−タは、はんだ
の実面積領域、急峻性、対象性、連続性不連続性等の形
状デ−タをふくんでいる。
（知識）を適切な値に修正する事になる。先ず、はんだ
付けの状態の自動分類をするために、予め詳細分類が分
かっているはんだ面の形状傾斜角度の特徴パラメ−タで
ある形状傾斜角度別情報デ−タが、入力層２１に、画素
分（冗長度の多い場合には必要に応じて間曳いた後）た
てデ−タｎ×よこデ−タｍ＝ｎｍニユ−ロンユニット入
力される。この時のはんだ付け状態のデ−タは、はんだ
の実面積領域、急峻性、対象性、連続性不連続性等の形
状デ−タをふくんでいる。
【００１６】中間層２２は実験的にｐｑニユ−ロンユニ
ットの規模を設定し、出力層２３には、はんだの実面積
領域、急峻性、対象性、連続性不連続性および、この形
状状態から積み上げられるはんだ量、例えば、形状傾斜
角度デ−タ画素全体において数値が小さい場合は、はん
だ量＝小、はんだ高さ＝小、形状傾斜角度デ−タ画素全
体において数値が大きい場合はんだ量＝大、はんだ高さ
＝大となり、この時の相対値に対し測定値を設定し、必
要なはんだ量、はんだ高さの区分を相関により設定出
来、はんだ状態を自動的にデ−タ分類しつつ、予め設定
した認識判定カテゴリとして各種はんだ付けの状態別、
ａ：良、ｂ：不足、ｃ：過剰、ｄ：無し、ｅ：リ−ド浮
き、ｆ：リ−ドずれ、ｇ：リッヂ、ｈ：はんだ面積の比
較レベル区分、ｉ：はんだ量の相対比較レベル区分、
ｊ：はんだ高さ相対比較レベル区分などに、Ｎ分類され
る。
ットの規模を設定し、出力層２３には、はんだの実面積
領域、急峻性、対象性、連続性不連続性および、この形
状状態から積み上げられるはんだ量、例えば、形状傾斜
角度デ−タ画素全体において数値が小さい場合は、はん
だ量＝小、はんだ高さ＝小、形状傾斜角度デ−タ画素全
体において数値が大きい場合はんだ量＝大、はんだ高さ
＝大となり、この時の相対値に対し測定値を設定し、必
要なはんだ量、はんだ高さの区分を相関により設定出
来、はんだ状態を自動的にデ−タ分類しつつ、予め設定
した認識判定カテゴリとして各種はんだ付けの状態別、
ａ：良、ｂ：不足、ｃ：過剰、ｄ：無し、ｅ：リ−ド浮
き、ｆ：リ−ドずれ、ｇ：リッヂ、ｈ：はんだ面積の比
較レベル区分、ｉ：はんだ量の相対比較レベル区分、
ｊ：はんだ高さ相対比較レベル区分などに、Ｎ分類され
る。
【００１７】学習には、各分類のお手本の例題となるデ
−タと正しい出力値を準備し、例題を入力層２１に入力
し、出力層２３が出す出力と正しい出力値の差（誤差）
が小さくなるように、各シナプスが記憶している係数を
更新する。直接外部へ出力しない中間層２２について
は、お手本に対する直接の誤差を測定出来ないため、出
力層２３に表れている誤差を逆伝播させることによっ
て、中間層２２による誤差を修正する。具体的には出力
層２３のニユ−ロンユニットの誤差とシナプスの係数を
掛け算し、そのシナプスにつながる中間層２２のニュ−
ロンユニットにつたえ記憶している係数を更新し学習す
る。
−タと正しい出力値を準備し、例題を入力層２１に入力
し、出力層２３が出す出力と正しい出力値の差（誤差）
が小さくなるように、各シナプスが記憶している係数を
更新する。直接外部へ出力しない中間層２２について
は、お手本に対する直接の誤差を測定出来ないため、出
力層２３に表れている誤差を逆伝播させることによっ
て、中間層２２による誤差を修正する。具体的には出力
層２３のニユ−ロンユニットの誤差とシナプスの係数を
掛け算し、そのシナプスにつながる中間層２２のニュ−
ロンユニットにつたえ記憶している係数を更新し学習す
る。
【００１８】しかるのちに、任意のはんだ付けの状態を
撮像すれば、画像処理し、認識判定し、はんだ付けの状
態の良否、はんだ面積、はんだ量、はんだ高さ等の結果
を抽出し明確にする。以上の実施例によれば、簡単な構
成と、高級なソフトを使用しないで、必要時に詳細デ−
タ状態図即ち画像分布デ−タの入力のみで、はんだ付け
の状態を認識判定カテゴリのレベルを学習し、検査基準
を任意に最適な検査条件を設定できる。使用時には極め
て高速に、正確に判定検査できる。はんだ付けの状態の
条件の変更も学習により容易である。
撮像すれば、画像処理し、認識判定し、はんだ付けの状
態の良否、はんだ面積、はんだ量、はんだ高さ等の結果
を抽出し明確にする。以上の実施例によれば、簡単な構
成と、高級なソフトを使用しないで、必要時に詳細デ−
タ状態図即ち画像分布デ−タの入力のみで、はんだ付け
の状態を認識判定カテゴリのレベルを学習し、検査基準
を任意に最適な検査条件を設定できる。使用時には極め
て高速に、正確に判定検査できる。はんだ付けの状態の
条件の変更も学習により容易である。
【００１９】なお、以上の実施例では、認識判定装置９
の構成は入力層２１、中間層２２、出力層２３の３層で
あったが中間層を更に２層（２２ａ、２２ｂ：図示省
略）にわけて、全体を４層として構成し、中間層のそれ
ぞれのニュ−ロンユニット数を実験的設定しより高度の
学習により、的確な判定を得ことができる。
の構成は入力層２１、中間層２２、出力層２３の３層で
あったが中間層を更に２層（２２ａ、２２ｂ：図示省
略）にわけて、全体を４層として構成し、中間層のそれ
ぞれのニュ−ロンユニット数を実験的設定しより高度の
学習により、的確な判定を得ことができる。
【００２０】また、以上の実施例では、図１に示した画
像処理装置７、８の動作を分けた例を説明したが、認識
判定装置９に含めて実行することも可能である。すなわ
ち、多段多照明装置２、３、４、５により各照明をはん
だ付け面に順次切り替え毎に、撮影カメラ６からの画像
デ−タを直接入力する。はんだ付けの状態の詳細デ−タ
状態は各撮影画像のはんだ面からのもっとも反射率の高
い箇所の領域を順次順番に入力し、一つのはんだ面のデ
−タが入力完了し、デ−タが重なる毎に情報処理すれ
ば、時分割的に入力することになり、（画像処理装置
７、８を有する場合の空間分割的入力に対し）、認識判
定装置９のみで、同様の手順で、はんだデ−タから認識
判定装置９の入力層２１、中間層２２ａ、中間層２２
ｂ、出力層２３をえて、はんだ付け状態毎の結果を、学
習し、識別し、検査可能である。
像処理装置７、８の動作を分けた例を説明したが、認識
判定装置９に含めて実行することも可能である。すなわ
ち、多段多照明装置２、３、４、５により各照明をはん
だ付け面に順次切り替え毎に、撮影カメラ６からの画像
デ−タを直接入力する。はんだ付けの状態の詳細デ−タ
状態は各撮影画像のはんだ面からのもっとも反射率の高
い箇所の領域を順次順番に入力し、一つのはんだ面のデ
−タが入力完了し、デ−タが重なる毎に情報処理すれ
ば、時分割的に入力することになり、（画像処理装置
７、８を有する場合の空間分割的入力に対し）、認識判
定装置９のみで、同様の手順で、はんだデ−タから認識
判定装置９の入力層２１、中間層２２ａ、中間層２２
ｂ、出力層２３をえて、はんだ付け状態毎の結果を、学
習し、識別し、検査可能である。
【００２１】更に、また認識判定装置９の入力層２１に
受光出来る面を形成し、撮像カメラ６の替わりに直接結
像面を入力層２１の前面（図示省略）に形成する。この
時の図１に示した画像処理装置７、８の動作も認識判定
装置９に含められて実行する。すなわち、多段多照明装
置２、３、４、５により各照明をはんだ付け面に順次切
り替え毎に、撮影画像を入力する。はんだ付けの状態の
詳細デ−タ状態は各撮影画像のはんだ面からのもっとも
反射率の高い箇所の領域を順次入力することになり、一
つのはんだ面のデ−タが入力完了し、デ−タが重なる毎
に情報処理すれば、認識判定装置９のみで、同様の手順
で、アナログのデ−タから認識判定装置９の入力層２
１、中間層２２ａ、中間層２２ｂ、出力層２３をえて、
学習し、識別し、検査可能である。この場合更に最も簡
素な構成とすることができる。
受光出来る面を形成し、撮像カメラ６の替わりに直接結
像面を入力層２１の前面（図示省略）に形成する。この
時の図１に示した画像処理装置７、８の動作も認識判定
装置９に含められて実行する。すなわち、多段多照明装
置２、３、４、５により各照明をはんだ付け面に順次切
り替え毎に、撮影画像を入力する。はんだ付けの状態の
詳細デ−タ状態は各撮影画像のはんだ面からのもっとも
反射率の高い箇所の領域を順次入力することになり、一
つのはんだ面のデ−タが入力完了し、デ−タが重なる毎
に情報処理すれば、認識判定装置９のみで、同様の手順
で、アナログのデ−タから認識判定装置９の入力層２
１、中間層２２ａ、中間層２２ｂ、出力層２３をえて、
学習し、識別し、検査可能である。この場合更に最も簡
素な構成とすることができる。
【００２２】また、最初に上方の照明にて入力した段階
のみで（このとき、必ずしも順序は特定しない）、はん
だの実面積領域により、先ずはんだの有無の第１次段階
の判定も可能であり、また最後まで多段多照明装置の切
り替え画像分布デ−タを入力する必要はない。はんだ状
態によってはある段階で必要な判定結果を得ることが可
能である。従って、電子部品の基板実装後のはんだ付け
状態を多段多照明装置により照射し、最初に上方の照明
にて入力した段階のみで、画像を撮像カメラにて撮像
し、画像処理装置により必要抽出画像分布デ−タを、認
識判定装置に入力し、入力層、中間層、出力層により形
成されるニュ−ロコンピュ−タの学習形階層式パ−セプ
トロンにて、はんだ付けの状態を出力し、はんだの実面
積領域により、先ずはんだの有無の第１次段階の判定を
可能とし、また順次、多段多照明装置の切り替え画像分
布デ−タを入力し、はんだ状態によってはある段階で必
要な判定結果を出力し、認識判定検査する装置と使用可
能である。
のみで（このとき、必ずしも順序は特定しない）、はん
だの実面積領域により、先ずはんだの有無の第１次段階
の判定も可能であり、また最後まで多段多照明装置の切
り替え画像分布デ−タを入力する必要はない。はんだ状
態によってはある段階で必要な判定結果を得ることが可
能である。従って、電子部品の基板実装後のはんだ付け
状態を多段多照明装置により照射し、最初に上方の照明
にて入力した段階のみで、画像を撮像カメラにて撮像
し、画像処理装置により必要抽出画像分布デ−タを、認
識判定装置に入力し、入力層、中間層、出力層により形
成されるニュ−ロコンピュ−タの学習形階層式パ−セプ
トロンにて、はんだ付けの状態を出力し、はんだの実面
積領域により、先ずはんだの有無の第１次段階の判定を
可能とし、また順次、多段多照明装置の切り替え画像分
布デ−タを入力し、はんだ状態によってはある段階で必
要な判定結果を出力し、認識判定検査する装置と使用可
能である。
【００２３】また、実施例では照明式で説明したがレ−
ザー光線を用いてもよい。この場合は例えば図１の撮像
カメラの位置にレ−ザー光源を置き多段照明装置のそれ
ぞれの位置にリング状のセンサを設け角度又は高さの画
像分布デ−タをもとに入力しても同様の効果が得られる
ことが可能である。更に、多段の照明装置は当該各段、
すなわち、光の各照射角度に対応して固有の色を発光さ
せることにより、画像分布デ−タの抽出をより高速化す
ることが出来る。例えば、照明手段を赤色、青色、緑色
等の複数の色相とした場合は反射光の色相の違い、変化
により照射角度が特定出来るため、時間と共に光源を切
換（多段光源の場合）たり、移動（光源を移動すること
により照射角度を変える）する必要が無い。
ザー光線を用いてもよい。この場合は例えば図１の撮像
カメラの位置にレ−ザー光源を置き多段照明装置のそれ
ぞれの位置にリング状のセンサを設け角度又は高さの画
像分布デ−タをもとに入力しても同様の効果が得られる
ことが可能である。更に、多段の照明装置は当該各段、
すなわち、光の各照射角度に対応して固有の色を発光さ
せることにより、画像分布デ−タの抽出をより高速化す
ることが出来る。例えば、照明手段を赤色、青色、緑色
等の複数の色相とした場合は反射光の色相の違い、変化
により照射角度が特定出来るため、時間と共に光源を切
換（多段光源の場合）たり、移動（光源を移動すること
により照射角度を変える）する必要が無い。
【００２４】
【発明の効果】以上説明したように本発明は、電子部品
の基板実装後のはんだ付け状態を多段多照明装置により
照射し、それぞれの画像を撮像カメラにて撮像し、画像
処理装置により必要画像分布デ−タを、認識判定装置に
入力し、ニュ−ロンコンピュ−タの一種である学習形階
層式パ−セプトロンにて高速、正確に且つ形状レベルデ
−タも含め、はんだ付け状態を認識判定検査する。
の基板実装後のはんだ付け状態を多段多照明装置により
照射し、それぞれの画像を撮像カメラにて撮像し、画像
処理装置により必要画像分布デ−タを、認識判定装置に
入力し、ニュ−ロンコンピュ−タの一種である学習形階
層式パ−セプトロンにて高速、正確に且つ形状レベルデ
−タも含め、はんだ付け状態を認識判定検査する。
【図１】本発明によるはんだ付けの状態検査装置の主要
部簡略構成図。
部簡略構成図。
【図２】はんだ付け部側面図。
【図３】電子部品のリ−ド部とはんだ付け部の平面図。
【図４】はんだ形状コ−ドを示した詳細デ−タ状態図。
【図５】本発明に用いる認識判定装置のブロック構成
図。
図。
１ 実装基板 ２，３，４，５ 照明装置 ２ａ，３ａ，４ａ，５ａ 入射光 ２ｂ，３ｂ，４ｂ，５ｂ 反射光 ２ｃ，３ｃ，４ｃ，５ｃ コード番号 ６ 撮像カメラ ７，８ 画像処理装置 ９ 認識判定装置 ２１ 入力層 ２２ 中間層 ２３ 出力層
Claims (8)
- 【請求項１】電子部品の基板実装後のはんだ付け状態を
多段多照明装置により照射し、それぞれの画像を撮像カ
メラにて撮像し、画像処理装置により必要抽出画像分布
データから得られた、各段ににより構成される形状コー
ドの配列分布状態のパターンを認識判定検査するはんだ
付けの状態検査装置 - 【請求項２】電子部品の基板実装後のはんだ付け状態を
多段多照明装置により照射し、それぞれの画像を撮像カ
メラにて撮像し、画像処理装置により必要抽出画像分布
データを、認識判定装置に入力し、ニューロコンピュー
タの学習形階層式パーセプトロンにてはんだ付け状態を
出力し、認識判定検査するはんだ付けの状態検査装置 - 【請求項３】電子部品の基板実装後のはんだ付け状態を
多段多照明装置により照射し、それぞれの画像を撮像カ
メラにて撮像し、画像処理装置により必要抽出画像分布
データを、認識判定装置に入力し、入力層、中間層、出
力層により形成されるニューロコンピュータの学習形階
層式パーセプトロンにて 該出力層に形状レベルの各区
分を含め、はんだ付け状態を出力し、認識判定検査する
はんだ付けの状態検査装置 - 【請求項４】電子部品の基板実装後のはんだ付け状態を
多段多照明装置により照射し、最初に上方の照明にて入
力した段階のみで、画像を撮像カメラにて撮像し、画像
処理装置により必要抽出画像分布データを、認識判定装
置に入力し、入力層、中間層、出力層により形成される
ニューロコンピュータの学習形階層式パーセプトロンに
て、はんだ付け状態を出力し、はんだの実面積領域によ
り、先ずはんだの有無の第１次段階の判定を可能とし、
また順次、多段多照明装置の切り替え画像分布データを
入力し、はんだ状態によって、各段階で必要な判定結果
を該認識判定装置の出力層に出力し、認識判定検査する
はんだ付けの状態検査装置 - 【請求項５】電子部品の基板実装後のはんだ付け状態を
多段多照明装置により照射し、認識判定装置の入力層に
受光出来る面を形成し、該多段多照明装置の切り替え毎
に該認識判定装置にて直接結像し、入力し、アナログの
データを入力層、中間層、出力層により形成されるニュ
ーロコンピュータの学習形階層式パーセプトロンにて該
出力層に形状レベルの各区分を含め、はんだ付け状態を
出力し認識判定検査するはんだ付けの状態検査装置 - 【請求項６】電子部品の基板実装後のはんだ付け状態を
レーザー式にて走査照射しそれぞれの面を撮像カメラの
センサにて受光し、画像処理装置により必要抽出画像分
布データを、認識判定装置に入力し、入力層、中間層、
出力層により形成されるニューロコンピュータの学習形
階層式パーセプトロンにて 該出力層に形状レベルの各
区分を含め、はんだ付け状態を出力し、認識判定検査す
るはんだ付けの状態検査装置 - 【請求項７】電子部品の基板実装後のはんだ付け状態を
レーザ式にて走査照射し認識判定装置の入力層に受光出
来る面を形成し、該レーザ走査照明装置の切り替え毎に
該認識判定装置にて直接結像し、入力し、アナログのデ
ータを入力層と中間層、出力層により形成されるニュー
ロコンビュータの学習形階層式パーセプトロンにて出力
層に形状レベルの区分を含め、はんだ付け状態を出力し
認識判定検査するはんだ付けの状態検査装置 - 【請求項８】電子部品の基板実装後のはんだ付け状態を
多段多照明装置により照射し、それぞれの画像を撮像カ
メラにて撮像し、画像分布データを順次、認識判定装置
に入力し、一つのはんだ面のデータの重なり毎に、ニュ
ーロコンピュータの学習形階層式パーセプトロンにては
んだ付け状態の結果を出力し、認識判定検査するはんだ
付けの状態検査装置
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3081206A JPH05303627A (ja) | 1991-03-22 | 1991-03-22 | はんだ付けの状態検査装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3081206A JPH05303627A (ja) | 1991-03-22 | 1991-03-22 | はんだ付けの状態検査装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05303627A true JPH05303627A (ja) | 1993-11-16 |
Family
ID=13740014
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3081206A Pending JPH05303627A (ja) | 1991-03-22 | 1991-03-22 | はんだ付けの状態検査装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05303627A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH05272928A (ja) * | 1992-02-13 | 1993-10-22 | Nec Corp | はんだ付け検査装置 |
| JP2008227301A (ja) * | 2007-03-14 | 2008-09-25 | Fuji Mach Mfg Co Ltd | 電子回路部品装着検査方法および装置 |
| JP2015026287A (ja) * | 2013-07-26 | 2015-02-05 | 新電元工業株式会社 | はんだ付け検査装置、はんだ付け検査方法および電子部品 |
-
1991
- 1991-03-22 JP JP3081206A patent/JPH05303627A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH05272928A (ja) * | 1992-02-13 | 1993-10-22 | Nec Corp | はんだ付け検査装置 |
| JP2008227301A (ja) * | 2007-03-14 | 2008-09-25 | Fuji Mach Mfg Co Ltd | 電子回路部品装着検査方法および装置 |
| JP2015026287A (ja) * | 2013-07-26 | 2015-02-05 | 新電元工業株式会社 | はんだ付け検査装置、はんだ付け検査方法および電子部品 |
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