JPH0772094A - ハンダ付け検査装置 - Google Patents
ハンダ付け検査装置Info
- Publication number
- JPH0772094A JPH0772094A JP21824993A JP21824993A JPH0772094A JP H0772094 A JPH0772094 A JP H0772094A JP 21824993 A JP21824993 A JP 21824993A JP 21824993 A JP21824993 A JP 21824993A JP H0772094 A JPH0772094 A JP H0772094A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- edge
- soldering
- state
- terminal
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Electric Connection Of Electric Components To Printed Circuits (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】検査の高速化及び状態識別能力の向上を図るこ
とを目的とする。 【構成】２次元の画像情報を得るための撮像手段を備
え、画像認識によって配線基板に対する実装部品のハン
ダ付け状態を判別するハンダ付け検査装置であって、撮
像手段によって得られる認識対象画像の画素数と同数の
入力側ニューロンＳＵと、複数の検査不良状態のそれぞ
れに対応づけられた出力側ニューロンＲＵとを有した階
層型のニューラルネット３０によって、認識対象画像の
画像パターンに応じて特定の判別信号ＳＪを出力するよ
うに構成される。
とを目的とする。 【構成】２次元の画像情報を得るための撮像手段を備
え、画像認識によって配線基板に対する実装部品のハン
ダ付け状態を判別するハンダ付け検査装置であって、撮
像手段によって得られる認識対象画像の画素数と同数の
入力側ニューロンＳＵと、複数の検査不良状態のそれぞ
れに対応づけられた出力側ニューロンＲＵとを有した階
層型のニューラルネット３０によって、認識対象画像の
画像パターンに応じて特定の判別信号ＳＪを出力するよ
うに構成される。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、電気回路基板の製造ラ
インなどに組み込まれるハンダ付け検査装置に関する。
インなどに組み込まれるハンダ付け検査装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】電気回路基板の製造に際しては、プリン
ト配線基板に電子部品を装着するマウンタ、例えばリフ
ロー方式のハンダ付け装置、画像認識によってハンダ付
け状態の良否を判別する検査装置、及び良品を次工程へ
送る搬送装置を順に配した自動製造ラインが用いられて
いる。
ト配線基板に電子部品を装着するマウンタ、例えばリフ
ロー方式のハンダ付け装置、画像認識によってハンダ付
け状態の良否を判別する検査装置、及び良品を次工程へ
送る搬送装置を順に配した自動製造ラインが用いられて
いる。
【０００３】ハンダ付け検査装置は、基板製造工程の最
終検査として、部品のハンダ付け位置の検査（部品の有
無を含む実装位置検査）、及びハンダ量の過不足の検査
（機械的及び電気的信頼性の検査）を担う。なお、部品
の位置については、マウンタによる装着段階においても
検査が行われるが、ハンダ付けの段階で位置ズレが生じ
ることがあるので、ハンダ付け後に再検査を行う必要が
ある。
終検査として、部品のハンダ付け位置の検査（部品の有
無を含む実装位置検査）、及びハンダ量の過不足の検査
（機械的及び電気的信頼性の検査）を担う。なお、部品
の位置については、マウンタによる装着段階においても
検査が行われるが、ハンダ付けの段階で位置ズレが生じ
ることがあるので、ハンダ付け後に再検査を行う必要が
ある。
【０００４】従来のハンダ付け検査装置においては、ま
ず、ＣＣＤカメラなどによって基板上の位置検査に適し
た部位が撮影され、それにより得られた画像（認識対
象）と正常パターン画像とのマッチング（照合）によっ
て位置ズレや傾きなどの異常の有無が判別されていた。
そして、異常が無ければ、引き続いてハンダ量の検査に
適した部位が撮影され、やはりパターンマッチング法を
用いてハンダ量の異常の有無が判別されていた。
ず、ＣＣＤカメラなどによって基板上の位置検査に適し
た部位が撮影され、それにより得られた画像（認識対
象）と正常パターン画像とのマッチング（照合）によっ
て位置ズレや傾きなどの異常の有無が判別されていた。
そして、異常が無ければ、引き続いてハンダ量の検査に
適した部位が撮影され、やはりパターンマッチング法を
用いてハンダ量の異常の有無が判別されていた。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】パターンマッチング法
による場合は、位置及びハンダ量の一括の検査を行うこ
とが困難である。すなわち、１つの正常パターン画像に
よって２つの項目の検査を行う場合には、実用的な検査
精度が得られない。そのため、従来では、上述したよう
に位置検査とハンダ量の検査とが互いに独立に且つ時系
列的に行われ、その結果、検査の所要時間が長いという
問題があった。
による場合は、位置及びハンダ量の一括の検査を行うこ
とが困難である。すなわち、１つの正常パターン画像に
よって２つの項目の検査を行う場合には、実用的な検査
精度が得られない。そのため、従来では、上述したよう
に位置検査とハンダ量の検査とが互いに独立に且つ時系
列的に行われ、その結果、検査の所要時間が長いという
問題があった。
【０００６】また、パターンマッチング法では、明らか
にハンダ付け状態が正常である場合は正否の判別（状態
識別）が容易であるが、状態の正否が微妙である場合は
状態識別が困難である。したがって、製品検査の性格の
上で不良品を良品と判別することは許されないので、従
来の検査装置においては、正否が微妙であるきは異常
（不良品）と判別するといった、いわゆる堅い検査を行
うように判別の基準値が設定されていた。このため、不
良品と判別された基板について、真の不良品であるか否
かを検査作業員が判別しなければならず、検査の完全な
自動化を実現できないという問題もあった。
にハンダ付け状態が正常である場合は正否の判別（状態
識別）が容易であるが、状態の正否が微妙である場合は
状態識別が困難である。したがって、製品検査の性格の
上で不良品を良品と判別することは許されないので、従
来の検査装置においては、正否が微妙であるきは異常
（不良品）と判別するといった、いわゆる堅い検査を行
うように判別の基準値が設定されていた。このため、不
良品と判別された基板について、真の不良品であるか否
かを検査作業員が判別しなければならず、検査の完全な
自動化を実現できないという問題もあった。
【０００７】本発明は、上述の問題に鑑み、検査の高速
化及び状態識別能力の向上を図ることを目的としてい
る。
化及び状態識別能力の向上を図ることを目的としてい
る。
【０００８】
【課題を解決するための手段】請求項１の発明に係る装
置は、上述の課題を解決するため、２次元の画像情報を
得るための撮像手段を備え、画像認識によって配線基板
に対する実装部品のハンダ付け状態を判別するハンダ付
け検査装置であって、前記撮像手段によって得られる認
識対象画像の画素数と同数の入力側ニューロンと、複数
の検査不良状態のそれぞれに対応づけられた出力側ニュ
ーロンとを有した階層型のニューラルネットによって、
前記認識対象画像の画像パターンに応じて特定の判別信
号を出力するように構成される。
置は、上述の課題を解決するため、２次元の画像情報を
得るための撮像手段を備え、画像認識によって配線基板
に対する実装部品のハンダ付け状態を判別するハンダ付
け検査装置であって、前記撮像手段によって得られる認
識対象画像の画素数と同数の入力側ニューロンと、複数
の検査不良状態のそれぞれに対応づけられた出力側ニュ
ーロンとを有した階層型のニューラルネットによって、
前記認識対象画像の画像パターンに応じて特定の判別信
号を出力するように構成される。
【０００９】請求項２の発明に係る装置は、前記検査不
良状態が前記実装部品の位置ズレ状態とハンダ量の過不
足状態とを含むように構成される。
良状態が前記実装部品の位置ズレ状態とハンダ量の過不
足状態とを含むように構成される。
【００１０】
【作用】情報処理装置などによって実現されるニューラ
ルネットに対しては、予め的確な判別結果が得られるよ
うに、いわゆる学習が施される。ニューラルネットは、
撮像手段によって得られる認識対象画像の各画素の情報
が入力されると、認識対象画像の画像パターンに応じ
て、各出力側ニューロンから複数項目の判別結果を示す
判別信号を出力する。
ルネットに対しては、予め的確な判別結果が得られるよ
うに、いわゆる学習が施される。ニューラルネットは、
撮像手段によって得られる認識対象画像の各画素の情報
が入力されると、認識対象画像の画像パターンに応じ
て、各出力側ニューロンから複数項目の判別結果を示す
判別信号を出力する。
【００１１】
【実施例】図１は本発明に係るハンダ付け検査装置１の
構成を示すブロック図、図２は電気回路基板ＣＢのハン
ダ付け以前の状態を示す斜視図、図３は電気回路基板Ｃ
Ｂのハンダ付け状態の一例を示す斜視図である。
構成を示すブロック図、図２は電気回路基板ＣＢのハン
ダ付け以前の状態を示す斜視図、図３は電気回路基板Ｃ
Ｂのハンダ付け状態の一例を示す斜視図である。
【００１２】図１において、ハンダ付け検査装置１は、
制御部１０、検査対象である電気回路基板ＣＢを撮影す
るビデオカメラ１１、撮影部位を適宜変更するためのカ
メラ移動機構１２、ビデオカメラ１１の撮影像に対応し
た画素データＤｇ１〜３６を出力する画像処理部２０、
及び画素データＤｇ１〜３６に応じてハンダ付け状態の
良否を示す判別信号ＳＪを出力するニューラルネット３
０を有している。
制御部１０、検査対象である電気回路基板ＣＢを撮影す
るビデオカメラ１１、撮影部位を適宜変更するためのカ
メラ移動機構１２、ビデオカメラ１１の撮影像に対応し
た画素データＤｇ１〜３６を出力する画像処理部２０、
及び画素データＤｇ１〜３６に応じてハンダ付け状態の
良否を示す判別信号ＳＪを出力するニューラルネット３
０を有している。
【００１３】ニューラルネット３０は、所定のソフトウ
ェア資源を有したコンピュータシステムによって具現化
されている。ニューラルネット３０の構成については後
述する。
ェア資源を有したコンピュータシステムによって具現化
されている。ニューラルネット３０の構成については後
述する。
【００１４】図２に示すように、電気回路基板ＣＢは、
プリント配線板２とその表面に実装された電子部品３と
から構成されている。プリント配線板２には、配線導体
の所定部位を膨大化してハンダめっきを施したランド２
Ａが設けられている。電子部品３は、そのリード端子３
Ａの先端部が特定のランド２Ａと重なるように、チップ
マウンタなどによってプリント配線基板２上に載置され
る。その状態のプリント配線板２が例えばリフロー方式
のハンダ付け装置の内部を通過すると、図３に示すよう
にリード端子３Ａの側面に沿ってハンダ４が盛り上が
り、リード端子３Ａとランド２Ａとが電気的に接続され
る。なお、電子部品３の載置に先立って、仮止め用の接
着剤をプリント配線板２上に印刷する場合もある。
プリント配線板２とその表面に実装された電子部品３と
から構成されている。プリント配線板２には、配線導体
の所定部位を膨大化してハンダめっきを施したランド２
Ａが設けられている。電子部品３は、そのリード端子３
Ａの先端部が特定のランド２Ａと重なるように、チップ
マウンタなどによってプリント配線基板２上に載置され
る。その状態のプリント配線板２が例えばリフロー方式
のハンダ付け装置の内部を通過すると、図３に示すよう
にリード端子３Ａの側面に沿ってハンダ４が盛り上が
り、リード端子３Ａとランド２Ａとが電気的に接続され
る。なお、電子部品３の載置に先立って、仮止め用の接
着剤をプリント配線板２上に印刷する場合もある。
【００１５】ハンダ付け検査装置１は、ハンダ付け処理
を経た後の電気回路基板ＣＢを検査対象とし、電子部品
３の欠落の有無を含む実装位置の正否、接続不良又はラ
ンド間の短絡の原因となるハンダ量の過不足の有無な
ど、複数の項目についてハンダ付け状態を判別する。
を経た後の電気回路基板ＣＢを検査対象とし、電子部品
３の欠落の有無を含む実装位置の正否、接続不良又はラ
ンド間の短絡の原因となるハンダ量の過不足の有無な
ど、複数の項目についてハンダ付け状態を判別する。
【００１６】図４は最良のハンダ付け状態を示す平面
図、図５は位置ズレ状態の一例を示す平面図、図６は傾
き配置状態の一例を示す平面図、図７（ａ）及び（ｂ）
はハンダが多い状態の一例を示す平面図及び断面図、図
８（ａ）及び（ｂ）はハンダ過少状態の一例を示す平面
図及び断面図である。なお、これらの図において、一点
鎖線で囲んだ部分は、状態判別のための認識対象領域Ｅ
である。
図、図５は位置ズレ状態の一例を示す平面図、図６は傾
き配置状態の一例を示す平面図、図７（ａ）及び（ｂ）
はハンダが多い状態の一例を示す平面図及び断面図、図
８（ａ）及び（ｂ）はハンダ過少状態の一例を示す平面
図及び断面図である。なお、これらの図において、一点
鎖線で囲んだ部分は、状態判別のための認識対象領域Ｅ
である。
【００１７】図５、図６、及び図８の状態が生じた場合
は、電気回路基板ＣＢを不良品とする必要がある。これ
に対して図７の状態の場合は、機能上の支障はないの
で、電気回路基板ＣＢを良品とすべきである。
は、電気回路基板ＣＢを不良品とする必要がある。これ
に対して図７の状態の場合は、機能上の支障はないの
で、電気回路基板ＣＢを良品とすべきである。
【００１８】ハンダ付け検査装置１において、電気回路
基板ＣＢの内の電子部品３についてのハンダ付け状態の
正否判別は、基本的にはリード端子３Ａのエッジ部分を
含む一定の大きさの認識対象領域Ｅの画像パターンに基
づいて行われる。
基板ＣＢの内の電子部品３についてのハンダ付け状態の
正否判別は、基本的にはリード端子３Ａのエッジ部分を
含む一定の大きさの認識対象領域Ｅの画像パターンに基
づいて行われる。
【００１９】ここで、画像パターンは、画像処理部２０
が出力する３６個の画素データＤｇ１〜３６によって特
定される。つまり、認識対象領域Ｅは、ビデオカメラ１
１によって６×６個の画素に細分化して撮影される。そ
して、画像処理部２０によって、各画素の濃度レベルが
多値のデジタルデータに量子化され、さらに例えばラン
ド２Ａの値が「０」となるように各画素の多値データが
正規化される。正規化された多値データが画素データＤ
ｇ１〜３６である。図９（ａ）〜（ｅ）はそれぞれ図４
〜図８の各状態に対応した画像パターン（すなわち画素
データＤｇ１〜３６の数値例）を示している。図９の例
では、ランド２Ａの外側の部分のデータ値は「−１」で
あり、リード端子３Ａの表面のデータ値は「４」であ
る。
が出力する３６個の画素データＤｇ１〜３６によって特
定される。つまり、認識対象領域Ｅは、ビデオカメラ１
１によって６×６個の画素に細分化して撮影される。そ
して、画像処理部２０によって、各画素の濃度レベルが
多値のデジタルデータに量子化され、さらに例えばラン
ド２Ａの値が「０」となるように各画素の多値データが
正規化される。正規化された多値データが画素データＤ
ｇ１〜３６である。図９（ａ）〜（ｅ）はそれぞれ図４
〜図８の各状態に対応した画像パターン（すなわち画素
データＤｇ１〜３６の数値例）を示している。図９の例
では、ランド２Ａの外側の部分のデータ値は「−１」で
あり、リード端子３Ａの表面のデータ値は「４」であ
る。
【００２０】以下、ハンダ付け検査装置１の動作につい
て説明する。図１０はハンダ付け検査装置１の動作を示
すフローチャートである。まず、制御部１０は、図４に
二点鎖線で示すように、正常配置状態の電子部品３にお
けるリード端子３Ａの導出方向と直交する方向に沿っ
て、所定位置までビデオカメラ１１を移動させる。すな
わち、例えば図４の左方から右方へ撮影中心位置がラン
ド２Ａの左側のエッジの真上の位置となるように、プリ
ント配線板２の上方でビデオカメラ１１を平行移動させ
る（＃１）。このとき、予めプリント配線板２の大きさ
やランド２Ａの配置位置を示すＣＡＤ情報が制御部１０
に与えられており、そのＣＡＤ情報に基づいてカメラ移
動機構１２の制御が行われる。
て説明する。図１０はハンダ付け検査装置１の動作を示
すフローチャートである。まず、制御部１０は、図４に
二点鎖線で示すように、正常配置状態の電子部品３にお
けるリード端子３Ａの導出方向と直交する方向に沿っ
て、所定位置までビデオカメラ１１を移動させる。すな
わち、例えば図４の左方から右方へ撮影中心位置がラン
ド２Ａの左側のエッジの真上の位置となるように、プリ
ント配線板２の上方でビデオカメラ１１を平行移動させ
る（＃１）。このとき、予めプリント配線板２の大きさ
やランド２Ａの配置位置を示すＣＡＤ情報が制御部１０
に与えられており、そのＣＡＤ情報に基づいてカメラ移
動機構１２の制御が行われる。
【００２１】図５の例のように、ランド２Ａのエッジと
リード端子３Ａのエッジとが重なる場合には、ランド２
Ａのエッジ位置を中心に撮影した画像を認識対象とし、
その認識対象画像に対応した画素データＤｇ１〜３６を
ニューラルネット３０へ送る（＃２，８）。エッジの重
なりの有無は、移動中の画像データの変化などによって
判別可能である。
リード端子３Ａのエッジとが重なる場合には、ランド２
Ａのエッジ位置を中心に撮影した画像を認識対象とし、
その認識対象画像に対応した画素データＤｇ１〜３６を
ニューラルネット３０へ送る（＃２，８）。エッジの重
なりの有無は、移動中の画像データの変化などによって
判別可能である。
【００２２】エッジの重なりが無ければ、引き続いて撮
影像を監視しながらリード端子３Ａの左側のエッジを検
出するまで、ビデオカメラ１１を移動させる（＃２，
３）。リード端子３Ａの左側のエッジを検出できなかっ
た場合、すなわち左側のエッジを検出する以前に、リー
ド端子３Ａの右側のエッジ又はランド２Ａのエッジを検
出した場合は、明らかにハンダ付け状態が異常である。
この場合に、移動中に画像データの変化があったときに
は、ハンダ過多を示す判別信号を出力し、画像データの
変化がなかったときには、電子部品３の欠落（未装着）
を示す判別信号を出力する（＃４，９〜１１）。
影像を監視しながらリード端子３Ａの左側のエッジを検
出するまで、ビデオカメラ１１を移動させる（＃２，
３）。リード端子３Ａの左側のエッジを検出できなかっ
た場合、すなわち左側のエッジを検出する以前に、リー
ド端子３Ａの右側のエッジ又はランド２Ａのエッジを検
出した場合は、明らかにハンダ付け状態が異常である。
この場合に、移動中に画像データの変化があったときに
は、ハンダ過多を示す判別信号を出力し、画像データの
変化がなかったときには、電子部品３の欠落（未装着）
を示す判別信号を出力する（＃４，９〜１１）。
【００２３】一方、リード端子３Ａのエッジが検出でき
た場合には、リード端子３Ａのエッジ位置を中心に撮影
した画像を認識対象とし、その認識対象画像に対応した
画素データＤｇ１〜３６をニューラルネット３０へ送る
（＃４〜６）。
た場合には、リード端子３Ａのエッジ位置を中心に撮影
した画像を認識対象とし、その認識対象画像に対応した
画素データＤｇ１〜３６をニューラルネット３０へ送る
（＃４〜６）。
【００２４】さて、ニューラルネット３０は、図１１に
示すように、認識対象画像の画素数と同じ３６個のユニ
ットＳＵからなる入力層Ｌ１、適当数のユニットＡＵか
らなる中間層（隠れ層）Ｌ２、及び複数のユニットＲＵ
からなる出力層Ｌ３を有した階層型のニューラルネット
である。
示すように、認識対象画像の画素数と同じ３６個のユニ
ットＳＵからなる入力層Ｌ１、適当数のユニットＡＵか
らなる中間層（隠れ層）Ｌ２、及び複数のユニットＲＵ
からなる出力層Ｌ３を有した階層型のニューラルネット
である。
【００２５】各ユニットＲＵには、互いに異なる内容の
ハンダ付け不良状態が対応づけられている。例えば、１
番目のユニットＲＵには、電子部品３の位置ズレ状態が
対応づけられ、２番目のユニットＲＵには、電子部品３
の傾き配置状態が対応づけられている。また、他のユニ
ットＲＵには、ハンダ量に係わる不良状態が対応づけら
れている。
ハンダ付け不良状態が対応づけられている。例えば、１
番目のユニットＲＵには、電子部品３の位置ズレ状態が
対応づけられ、２番目のユニットＲＵには、電子部品３
の傾き配置状態が対応づけられている。また、他のユニ
ットＲＵには、ハンダ量に係わる不良状態が対応づけら
れている。
【００２６】各層Ｌ１〜３の各ユニットに対しては、い
わゆる学習処理によって、適当な動作条件値（閾値や演
算係数など）が設定されている。これにより、ニューラ
ルネット３０においては、ユニットＳＵに画素データＤ
ｇ１〜３６を加えると、位置及びハンダ量といった複数
の項目について同時に状態判別が行われ、認識対象画像
の画像パターンに応じた値の判別信号ＳＪが各ユニット
ＲＵから出力される。
わゆる学習処理によって、適当な動作条件値（閾値や演
算係数など）が設定されている。これにより、ニューラ
ルネット３０においては、ユニットＳＵに画素データＤ
ｇ１〜３６を加えると、位置及びハンダ量といった複数
の項目について同時に状態判別が行われ、認識対象画像
の画像パターンに応じた値の判別信号ＳＪが各ユニット
ＲＵから出力される。
【００２７】なお、判別信号ＳＪは、電気回路基板ＣＢ
の良品と不良品との振り分けに用いられる。また、電気
回路基板製造ラインの品質管理上のデータなどとして用
いることもできる。
の良品と不良品との振り分けに用いられる。また、電気
回路基板製造ラインの品質管理上のデータなどとして用
いることもできる。
【００２８】このようにして、１つのリード端子３Ａに
注目した状態判別を終えると、ハンダ付け検査装置１
は、必要に応じて同一の電子部品３又は他の電子部品３
のリード端子３Ａに注目して状態判別を行う。１つの電
気回路基板ＣＢに対して定められている箇所の状態判別
が全て終了した時点で、１つの電気回路基板ＣＢの検査
が完了する（＃７）。
注目した状態判別を終えると、ハンダ付け検査装置１
は、必要に応じて同一の電子部品３又は他の電子部品３
のリード端子３Ａに注目して状態判別を行う。１つの電
気回路基板ＣＢに対して定められている箇所の状態判別
が全て終了した時点で、１つの電気回路基板ＣＢの検査
が完了する（＃７）。
【００２９】上述の実施例によれば、学習によってニュ
ーラルネット３０の状態識別能力を高めることができる
ので、熟練した検査員と同程度又はそれ以上の柔らかい
検査の自動化を実現し、複雑な検査の高速化を図ること
ができる。
ーラルネット３０の状態識別能力を高めることができる
ので、熟練した検査員と同程度又はそれ以上の柔らかい
検査の自動化を実現し、複雑な検査の高速化を図ること
ができる。
【００３０】上述の実施例において、ビデオカメラ１１
を移動させる例を挙げたが、電気回路基板ＣＢとビデオ
カメラ１１とを相対的に移動させればよく、例えばビデ
オカメラ１１を固定して電気回路基板ＣＢを移動させる
ようにしてもよい。その他、認識対象画像の画素構成、
ニューラルネット３０のユニット数、検査項目などは、
本発明の目的に沿う範囲内で種々変更することができ
る。また、本発明の適用に際して、電子部品３の外形、
リード端子３Ａの個々の形状や配置位置、ランド２Ａの
形状などは、図示の例に限定されない。
を移動させる例を挙げたが、電気回路基板ＣＢとビデオ
カメラ１１とを相対的に移動させればよく、例えばビデ
オカメラ１１を固定して電気回路基板ＣＢを移動させる
ようにしてもよい。その他、認識対象画像の画素構成、
ニューラルネット３０のユニット数、検査項目などは、
本発明の目的に沿う範囲内で種々変更することができ
る。また、本発明の適用に際して、電子部品３の外形、
リード端子３Ａの個々の形状や配置位置、ランド２Ａの
形状などは、図示の例に限定されない。
【００３１】
【発明の効果】本発明によれば、検査の高速化及び状態
識別能力の向上を図ることができる。
識別能力の向上を図ることができる。
【図１】本発明に係るハンダ付け検査装置の構成を示す
ブロック図である。
ブロック図である。
【図２】電気回路基板のハンダ付け以前の状態を示す斜
視図である。
視図である。
【図３】電気回路基板のハンダ付け状態の一例を示す斜
視図である。
視図である。
【図４】最良のハンダ付け状態を示す平面図である。
【図５】位置ズレ状態の一例を示す平面図である。
【図６】傾き配置状態の一例を示す平面図である。
【図７】ハンダが多い状態の一例を示す図である。
【図８】ハンダ過少状態の一例を示す図である。
【図９】図４〜図８の各状態に対応した画像パターンを
示す図である。
示す図である。
【図１０】ハンダ付け検査装置の動作を示すフローチャ
ートである。
ートである。
【図１１】ニューラルネットの構成を示す図である。
１ ハンダ付け検査装置 ２ プリント配線板（配線基板） ３ 電子部品（実装部品） １１ ビデオカメラ（撮像手段） ３０ ニューラルネット ＳＵ ユニット（入力側ニューロン） ＲＵ ユニット（出力側ニューロン） ＳＪ 判別信号
Claims (2)
- 【請求項１】２次元の画像情報を得るための撮像手段を
備え、画像認識によって配線基板に対する実装部品のハ
ンダ付け状態を判別するハンダ付け検査装置であって、 前記撮像手段によって得られる認識対象画像の画素数と
同数の入力側ニューロンと、複数の検査不良状態のそれ
ぞれに対応づけられた出力側ニューロンとを有した階層
型のニューラルネットによって、前記認識対象画像の画
像パターンに応じて特定の判別信号を出力するように構
成されてなることを特徴とするハンダ付け検査装置。 - 【請求項２】前記検査不良状態は、前記実装部品の位置
ズレ状態と、ハンダ量の過不足状態とを含むことを特徴
とする請求項１記載のハンダ付け検査装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP21824993A JPH0772094A (ja) | 1993-09-02 | 1993-09-02 | ハンダ付け検査装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP21824993A JPH0772094A (ja) | 1993-09-02 | 1993-09-02 | ハンダ付け検査装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0772094A true JPH0772094A (ja) | 1995-03-17 |
Family
ID=16716933
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP21824993A Pending JPH0772094A (ja) | 1993-09-02 | 1993-09-02 | ハンダ付け検査装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0772094A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008130865A (ja) * | 2006-11-22 | 2008-06-05 | Fuji Mach Mfg Co Ltd | 部品吸着姿勢判別方法及び部品吸着姿勢判別システム |
| JP2020159758A (ja) * | 2019-03-25 | 2020-10-01 | 豊田合成株式会社 | 発光装置の製造方法および半田接合部検査装置 |
-
1993
- 1993-09-02 JP JP21824993A patent/JPH0772094A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008130865A (ja) * | 2006-11-22 | 2008-06-05 | Fuji Mach Mfg Co Ltd | 部品吸着姿勢判別方法及び部品吸着姿勢判別システム |
| JP4514230B2 (ja) * | 2006-11-22 | 2010-07-28 | 富士機械製造株式会社 | 部品吸着姿勢判別方法及び部品吸着姿勢判別システム |
| JP2020159758A (ja) * | 2019-03-25 | 2020-10-01 | 豊田合成株式会社 | 発光装置の製造方法および半田接合部検査装置 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US5150423A (en) | Method of and device for inspecting pattern of printed circuit board | |
| Ozturk et al. | Detection of PCB soldering defects using template based image processing method | |
| JP5045591B2 (ja) | 検査領域の領域設定データの作成方法および基板外観検査装置 | |
| WO2022074897A1 (ja) | 半田印刷検査装置 | |
| JPH04315907A (ja) | 半田の形状検査方法 | |
| USRE38716E1 (en) | Automatic visual inspection system | |
| JPH0772094A (ja) | ハンダ付け検査装置 | |
| WO2022118523A1 (ja) | 基板異物検査装置及び基板異物検査方法 | |
| KR101745883B1 (ko) | 인쇄회로기판의 광학 검사 장치 및 방법 | |
| JPH1086322A (ja) | クリームハンダ印刷検査方法およびその装置 | |
| Neubauer et al. | Improving X-ray inspection of printed circuit boards by integration of neural network classifiers | |
| JPH05180780A (ja) | 電子部品付設検査方法および検査装置 | |
| JP2982617B2 (ja) | クリーム半田の印刷量検査方法 | |
| JPH036409A (ja) | プリント基板の検査方法および装置 | |
| EP4134883A1 (en) | Systems and methods for automated x-ray inspection | |
| Brunelle et al. | Line scan vision system | |
| JPH07159338A (ja) | はんだ付け検査方法 | |
| JPH09178445A (ja) | 電子部品の端子曲がり検査装置 | |
| JPH08110216A (ja) | 外観検査装置の対象面認識処理装置 | |
| JPH0399251A (ja) | 実装状態認識装置 | |
| JPH0619252B2 (ja) | 印刷配線基板のはんだ付検査装置 | |
| JPH02205703A (ja) | 半田付け部検査装置 | |
| JPS61243304A (ja) | 実装基板の外観検査方式 | |
| CN116413279A (zh) | 被动元件检测设备及方法 | |
| JPH07134019A (ja) | Ｘ線半田付け検査における検査位置の特定方法 |