JPH11271232A - プリント基板の配線の欠陥検出方法および装置 - Google Patents
プリント基板の配線の欠陥検出方法および装置Info
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- JPH11271232A JPH11271232A JP7427298A JP7427298A JPH11271232A JP H11271232 A JPH11271232 A JP H11271232A JP 7427298 A JP7427298 A JP 7427298A JP 7427298 A JP7427298 A JP 7427298A JP H11271232 A JPH11271232 A JP H11271232A
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- JP
- Japan
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- defect
- pattern
- printed circuit
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- circuit board
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- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 画像パターンの欠陥を、良品テンプレートや
設計データとの比較をすることなく検出したい。 【解決手段】 本発明では、配線パターン画像が固有に
持つパターンの方向性の分布から欠陥候補パターンを抽
出し、さらに前記欠陥候補パターンに対して特徴解析を
行なって欠陥判定することにより、良品限度である型ず
れや、対象物の規格変更にも適宜対応する欠陥検出手段
を提供する。 【効果】 良品限度である型ずれや、対象物の規格変更
にも適宜対応でき、さらに位置併せの許容範囲が広いた
め簡易なシステム構築が可能になる。
設計データとの比較をすることなく検出したい。 【解決手段】 本発明では、配線パターン画像が固有に
持つパターンの方向性の分布から欠陥候補パターンを抽
出し、さらに前記欠陥候補パターンに対して特徴解析を
行なって欠陥判定することにより、良品限度である型ず
れや、対象物の規格変更にも適宜対応する欠陥検出手段
を提供する。 【効果】 良品限度である型ずれや、対象物の規格変更
にも適宜対応でき、さらに位置併せの許容範囲が広いた
め簡易なシステム構築が可能になる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、高い精度が要求さ
れるプリント基板の配線の欠陥を検出する方法および装
置に係り、特に、検出画像そのものの処理をすること
で、欠陥判定を行う欠陥検出方法及び装置に関する。
れるプリント基板の配線の欠陥を検出する方法および装
置に係り、特に、検出画像そのものの処理をすること
で、欠陥判定を行う欠陥検出方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、プリント基板の配線部などの精密
部品の欠陥判定には、画像処理技術を応用して被検査領
域を撮像した画像を良品テンプレートとパターンマッチ
ングさせる方法、良品テンプレートとの背景差分による
方法等がある。他の従来例には、精密工学会誌（５９／
６／１９９３、Ｐ.１２９〜Ｐ.１３５）の「設計パター
ンとの比較による高精度プリント基板パターン検査装
置」（原靖彦他）がある。これは、設計パターンと基板
から撮像した検査パターンとを比較する例である。ここ
で、設計パターンとは、プリント基板パターンの原板で
あるフォトマクスを描画するためのＮＣ設計データから
作成した二次元画素パターンのことである。撮像は例え
ばリニアセンサを用いた。
部品の欠陥判定には、画像処理技術を応用して被検査領
域を撮像した画像を良品テンプレートとパターンマッチ
ングさせる方法、良品テンプレートとの背景差分による
方法等がある。他の従来例には、精密工学会誌（５９／
６／１９９３、Ｐ.１２９〜Ｐ.１３５）の「設計パター
ンとの比較による高精度プリント基板パターン検査装
置」（原靖彦他）がある。これは、設計パターンと基板
から撮像した検査パターンとを比較する例である。ここ
で、設計パターンとは、プリント基板パターンの原板で
あるフォトマクスを描画するためのＮＣ設計データから
作成した二次元画素パターンのことである。撮像は例え
ばリニアセンサを用いた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】従来の良品テンプレー
トとの比較による欠陥判定手法においては、 （１）良品テンプレート登録に要する時間及びそれに要
するメモリー容量が大きくなる。 （２）高精度な位置合わせが必要。 等の課題があり、アルゴリズム開発の規制、システム構
築の複雑性からシステムの実用化が困難であった。ま
た、実用化されているもののほとんどに （３）良品限度判定に関して部分別基準設定が困難。 （４）専門機器となるため異なる対象物への汎用性に乏
しい。 という課題がある。
トとの比較による欠陥判定手法においては、 （１）良品テンプレート登録に要する時間及びそれに要
するメモリー容量が大きくなる。 （２）高精度な位置合わせが必要。 等の課題があり、アルゴリズム開発の規制、システム構
築の複雑性からシステムの実用化が困難であった。ま
た、実用化されているもののほとんどに （３）良品限度判定に関して部分別基準設定が困難。 （４）専門機器となるため異なる対象物への汎用性に乏
しい。 という課題がある。
【０００４】上記第２の従来例である設計パターンと検
査パターンとを比較する例にあっては、両者の公差に基
づく欠陥の中から、致命的欠陥を見つけ出そうとするも
のである。しかし、検査パターンの形状をそのまま認識
することを前提としており、処理すべきデータ量が多
く、アルゴリズムも複雑で、安価な検査装置の提供も困
難との問題がある。更に設計パターンから二次元画素パ
ターン算出を必要とし、処理量が大となる。
査パターンとを比較する例にあっては、両者の公差に基
づく欠陥の中から、致命的欠陥を見つけ出そうとするも
のである。しかし、検査パターンの形状をそのまま認識
することを前提としており、処理すべきデータ量が多
く、アルゴリズムも複雑で、安価な検査装置の提供も困
難との問題がある。更に設計パターンから二次元画素パ
ターン算出を必要とし、処理量が大となる。
【０００５】本発明の目的は、良品限度である型ずれ
や、対象物の規格変更にも適宜対応する安価で汎用性の
ある欠陥検出方法および装置を提供するものである。更
に、本発明の目的は、パターンの対比比較に柔軟性のあ
る欠陥検出方法及び装置を提供するものである。
や、対象物の規格変更にも適宜対応する安価で汎用性の
ある欠陥検出方法および装置を提供するものである。更
に、本発明の目的は、パターンの対比比較に柔軟性のあ
る欠陥検出方法及び装置を提供するものである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明は、プリント基板
から得られる欠陥検出対象画像に対して、パターンの方
向が規則的であることを利用して、方向性が不規則であ
る領域を欠陥候補パターンとして抽出し、欠陥判定を行
うことを特徴とするプリント基板の配線の欠陥検出方法
を開示する。
から得られる欠陥検出対象画像に対して、パターンの方
向が規則的であることを利用して、方向性が不規則であ
る領域を欠陥候補パターンとして抽出し、欠陥判定を行
うことを特徴とするプリント基板の配線の欠陥検出方法
を開示する。
【０００７】更に本発明は、プリント基板から得られる
欠陥検出対象画像に対して、パターンの方向が規則的で
あることを利用して、方向性が不規則である領域を欠陥
候補パターンとして抽出し、前記欠陥候補パターンの特
徴解析を行い欠陥判定を行うことを特徴とするプリント
基板の配線の欠陥検出方法を開示する。
欠陥検出対象画像に対して、パターンの方向が規則的で
あることを利用して、方向性が不規則である領域を欠陥
候補パターンとして抽出し、前記欠陥候補パターンの特
徴解析を行い欠陥判定を行うことを特徴とするプリント
基板の配線の欠陥検出方法を開示する。
【０００８】更に本発明は、プリント基板から得られる
欠陥対象画像の画素位置について方向特徴ベクトルを抽
出し、この方向特徴ベクトル画像から、パターンの不規
則性の有無を基準にして特異領域を求め、上記欠陥対象
画像の中の当該特異領域に含まれるパターンを、欠陥対
象候補パターンとして抽出し、この欠陥対象候補パター
ンから欠陥判定を行うことを特徴とするプリント基板の
配線の欠陥検出方法を開示する。
欠陥対象画像の画素位置について方向特徴ベクトルを抽
出し、この方向特徴ベクトル画像から、パターンの不規
則性の有無を基準にして特異領域を求め、上記欠陥対象
画像の中の当該特異領域に含まれるパターンを、欠陥対
象候補パターンとして抽出し、この欠陥対象候補パター
ンから欠陥判定を行うことを特徴とするプリント基板の
配線の欠陥検出方法を開示する。
【０００９】更に本発明は、プリント基板の欠陥検出対
象画像を取り込む手段と、この欠陥対象画像の画素位置
について方向特徴ベクトルを抽出する手段と、この方向
特徴ベクトル画像から、パターンの不規則性の有無を基
準にしての特異領域を求める手段と、上記欠陥対象画像
の中の当該特異領域に含まれるパターンを、欠陥対象候
補パターンとして抽出する手段と、この欠陥対象候補パ
ターンから欠陥判定を行う手段と、より成るプリント基
板の配線の欠陥検出装置を開示する。
象画像を取り込む手段と、この欠陥対象画像の画素位置
について方向特徴ベクトルを抽出する手段と、この方向
特徴ベクトル画像から、パターンの不規則性の有無を基
準にしての特異領域を求める手段と、上記欠陥対象画像
の中の当該特異領域に含まれるパターンを、欠陥対象候
補パターンとして抽出する手段と、この欠陥対象候補パ
ターンから欠陥判定を行う手段と、より成るプリント基
板の配線の欠陥検出装置を開示する。
【００１０】
【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施の形態を図
面を参照して説明する。図１は、本実施の形態を示す欠
陥検出装置の構成を示す図である。図１において、欠陥
検出装置１０１は、撮影部１０２と制御部１０６とから
構成され、撮影部１０２は、更に対象物１０４を載せる
移動制御装置１０５とカメラ１０３と対象物１０４を照
らす照明１１０とその電源１１１を備えている。制御部
１０６は、制御装置１０８とモニター１０７とから構成
される。撮影部１０２においてプリント基板等の対象物
１０４をカメラ１０３等の画像入力源により撮影し、制
御部１０６において欠陥検出を行う。前記制御部１０６
においては、図２における画像取得部２０１において前
記撮影部から得られる画像データを取得し、パターン方
向性抽出部２０２において入力画像に対して画像処理を
施すことにより対象物体のパターンの方向を抽出し、方
向特徴画像を設定する。次に、欠陥候補パターン抽出部
２０３において前記方向特徴画像の分布が特異である領
域を抽出し、前記特異領域に属するパターンを欠陥候補
パターンとして抽出する。その後、欠陥判定部２０４に
おいて前記欠陥候補パターンに対して特徴解析を行い欠
陥の判定を行う。結果は出力部２０５に反映される。
面を参照して説明する。図１は、本実施の形態を示す欠
陥検出装置の構成を示す図である。図１において、欠陥
検出装置１０１は、撮影部１０２と制御部１０６とから
構成され、撮影部１０２は、更に対象物１０４を載せる
移動制御装置１０５とカメラ１０３と対象物１０４を照
らす照明１１０とその電源１１１を備えている。制御部
１０６は、制御装置１０８とモニター１０７とから構成
される。撮影部１０２においてプリント基板等の対象物
１０４をカメラ１０３等の画像入力源により撮影し、制
御部１０６において欠陥検出を行う。前記制御部１０６
においては、図２における画像取得部２０１において前
記撮影部から得られる画像データを取得し、パターン方
向性抽出部２０２において入力画像に対して画像処理を
施すことにより対象物体のパターンの方向を抽出し、方
向特徴画像を設定する。次に、欠陥候補パターン抽出部
２０３において前記方向特徴画像の分布が特異である領
域を抽出し、前記特異領域に属するパターンを欠陥候補
パターンとして抽出する。その後、欠陥判定部２０４に
おいて前記欠陥候補パターンに対して特徴解析を行い欠
陥の判定を行う。結果は出力部２０５に反映される。
【００１１】本実施の形態で行った処理を全体の流れを
説明している図２と処理の詳細を説明している図３ない
し図９を用いて説明する。欠陥検出が始まると、図２に
おける画像取得処理２０１において欠陥検出対象物の映
像を画像データとして取り込む。本実施の形態において
は、規則的なパターンにより構成される基板の配線部を
対象とし、照明方法の工夫により視覚的に欠陥が認識で
きる画像データを取り込み、取得した画像に対して画像
処理を施す事により欠陥を検出する。
説明している図２と処理の詳細を説明している図３ない
し図９を用いて説明する。欠陥検出が始まると、図２に
おける画像取得処理２０１において欠陥検出対象物の映
像を画像データとして取り込む。本実施の形態において
は、規則的なパターンにより構成される基板の配線部を
対象とし、照明方法の工夫により視覚的に欠陥が認識で
きる画像データを取り込み、取得した画像に対して画像
処理を施す事により欠陥を検出する。
【００１２】図２におけるパターン方向性抽出処理２０
２においては、パターンの２次元的な方向性を方向特徴
量として抽出する。図３には抽出処理２０２の詳細処理
フローを示す。まず、図３における処理３０１にて処理
開始を行い、指定方向強度抽出処理３０２において指定
方向毎に指定方向強度を抽出する。これには、例えば、
水平方向、垂直方向、斜め４５度方向、斜め１３５度方
向というように方向を指定し、画素位置毎に、指定した
各方向に対して方向強度パラメータ（例えば、輪郭強度
あるいは隣接画素との濃度類似率）を抽出する。画素位
置毎の、抽出した全指定方向強度パラメータとしての一
例を図５に示す。図５は、指定方向強度作成処理３０２
によって求めた画素位置Ｑiでの指定方向特徴ベクトル
Ｐiであり、８つの方向ベクトルＰi１〜Ｐi８を示し
た。この８つの方向ベクトルＰi１〜Ｐi８とは、指定方
向０゜、４５゜、９０゜、…、３１５゜の８つの方向で
の指定方向ベクトルである。次に、各画素素位置Ｑi毎
に、処理３０３にて、図５に示す８つの指定方向特徴ベ
クトルをベクトル合成して単一の方向特徴ベクトルｒi
を得る。このベクトル合成とは、数学的に得るベクトル
合成を指す。
２においては、パターンの２次元的な方向性を方向特徴
量として抽出する。図３には抽出処理２０２の詳細処理
フローを示す。まず、図３における処理３０１にて処理
開始を行い、指定方向強度抽出処理３０２において指定
方向毎に指定方向強度を抽出する。これには、例えば、
水平方向、垂直方向、斜め４５度方向、斜め１３５度方
向というように方向を指定し、画素位置毎に、指定した
各方向に対して方向強度パラメータ（例えば、輪郭強度
あるいは隣接画素との濃度類似率）を抽出する。画素位
置毎の、抽出した全指定方向強度パラメータとしての一
例を図５に示す。図５は、指定方向強度作成処理３０２
によって求めた画素位置Ｑiでの指定方向特徴ベクトル
Ｐiであり、８つの方向ベクトルＰi１〜Ｐi８を示し
た。この８つの方向ベクトルＰi１〜Ｐi８とは、指定方
向０゜、４５゜、９０゜、…、３１５゜の８つの方向で
の指定方向ベクトルである。次に、各画素素位置Ｑi毎
に、処理３０３にて、図５に示す８つの指定方向特徴ベ
クトルをベクトル合成して単一の方向特徴ベクトルｒi
を得る。このベクトル合成とは、数学的に得るベクトル
合成を指す。
【００１３】図１１には、指定方向特徴ベクトルを算出
する例を示す。注目画素位置Ｑiに対して、周辺の３×
３の画素領域を図１１（イ）に示すように切り出す（走
査する）。（イ）図では、３×３の画素領域の画素値を ７０、９０、８０ ８０、８０、２０ ２０、２０、１０ とした。これに対して、（ロ）図のように方向毎に異な
る輪郭強度抽出パターンＲ（Ｒ1、Ｒ2、Ｒ3、…Ｒ8）を
用意し、（ハ）図に示す積和演算を、各方向毎に行う。
（ハ）図では、９０°（ｙ軸）方向のパターンＲ3との
積和を示し、 積和＝７０＋８０＋２０−９０−８０−２０ ＝−２０ となる。これが９０°方向における方向特徴ベクトルと
なる。すべての方向に対してこれを行うと共に、画素位
置Ｑiをシフトさせて、他の位置でも行う。
する例を示す。注目画素位置Ｑiに対して、周辺の３×
３の画素領域を図１１（イ）に示すように切り出す（走
査する）。（イ）図では、３×３の画素領域の画素値を ７０、９０、８０ ８０、８０、２０ ２０、２０、１０ とした。これに対して、（ロ）図のように方向毎に異な
る輪郭強度抽出パターンＲ（Ｒ1、Ｒ2、Ｒ3、…Ｒ8）を
用意し、（ハ）図に示す積和演算を、各方向毎に行う。
（ハ）図では、９０°（ｙ軸）方向のパターンＲ3との
積和を示し、 積和＝７０＋８０＋２０−９０−８０−２０ ＝−２０ となる。これが９０°方向における方向特徴ベクトルと
なる。すべての方向に対してこれを行うと共に、画素位
置Ｑiをシフトさせて、他の位置でも行う。
【００１４】図６には、撮像検出画像Ｇ1を示す。この
検出画像Ｇ1に対して処理３０３の結果得られた方向特
徴画像Ｇ2を図７に示す。画像Ｇ2とは、処理３０３で各
画素位置毎に求めた方向特徴ベクトルを集めた画像であ
る（処理３０４）。この図から明らかなように、画素位
置Ｑiとは、数画素分（ａ画素分×ｂ画素分）のサイズ
毎に設定した位置である。例えばａ＝３、ｂ＝３の如く
設定する。次に、図２における欠陥候補パターン抽出２
０３において、前記方向特徴画像Ｇ2に対して画像処理
を施し、特異領域を抽出する。これは、良品パターンの
方向性は規則的であるが欠陥部においては前記規則性が
維持されないとの観点で行う。処理２０３での詳細処理
例を図４に示す。
検出画像Ｇ1に対して処理３０３の結果得られた方向特
徴画像Ｇ2を図７に示す。画像Ｇ2とは、処理３０３で各
画素位置毎に求めた方向特徴ベクトルを集めた画像であ
る（処理３０４）。この図から明らかなように、画素位
置Ｑiとは、数画素分（ａ画素分×ｂ画素分）のサイズ
毎に設定した位置である。例えばａ＝３、ｂ＝３の如く
設定する。次に、図２における欠陥候補パターン抽出２
０３において、前記方向特徴画像Ｇ2に対して画像処理
を施し、特異領域を抽出する。これは、良品パターンの
方向性は規則的であるが欠陥部においては前記規則性が
維持されないとの観点で行う。処理２０３での詳細処理
例を図４に示す。
【００１５】図４における特徴ベクトル相対類似率抽出
処理４０２において、図７における方向特徴画像Ｇ2に
対して、近傍との差分、あるいは局所的な分散値を算出
し、図８における特異領域画像Ｇ3を求める。図では、
Ａ、Ｂ、Ｃの３つの特異領域を抽出した例を示した。３
つの特異領域Ａ、Ｂ、Ｃは図６の原画像Ｇの中の欠陥部
のａ、ｂ及びパターン角ｂに相当する。特異領域画像Ｇ
3において、パターン角領域Ｂでは変化がある方向に連
続的となり、欠陥領域Ａ、Ｃでは方向変化が離散的とな
ることにより、Ｂが除かれて、ＡとＣのみが特異領域と
して残る。図４における特異領域２値化抽出処理４０３
で、離散的な領域Ａ、Ｃを二値化した特異領域２値画像
Ｇ4を得る。図４における欠陥パターン設定処理４０４
では、図１０に示すように、入力画像Ｇ1に対して、２
値画像Ｇ4の特異領域Ａ、Ｃ以外の領域でマスクをと
り、特異領域Ａ、Ｃに含まれる欠陥候補パターンＡ1、
Ｃ1から成る画像Ｇ5を抽出する。
処理４０２において、図７における方向特徴画像Ｇ2に
対して、近傍との差分、あるいは局所的な分散値を算出
し、図８における特異領域画像Ｇ3を求める。図では、
Ａ、Ｂ、Ｃの３つの特異領域を抽出した例を示した。３
つの特異領域Ａ、Ｂ、Ｃは図６の原画像Ｇの中の欠陥部
のａ、ｂ及びパターン角ｂに相当する。特異領域画像Ｇ
3において、パターン角領域Ｂでは変化がある方向に連
続的となり、欠陥領域Ａ、Ｃでは方向変化が離散的とな
ることにより、Ｂが除かれて、ＡとＣのみが特異領域と
して残る。図４における特異領域２値化抽出処理４０３
で、離散的な領域Ａ、Ｃを二値化した特異領域２値画像
Ｇ4を得る。図４における欠陥パターン設定処理４０４
では、図１０に示すように、入力画像Ｇ1に対して、２
値画像Ｇ4の特異領域Ａ、Ｃ以外の領域でマスクをと
り、特異領域Ａ、Ｃに含まれる欠陥候補パターンＡ1、
Ｃ1から成る画像Ｇ5を抽出する。
【００１６】本実施の形態においては方向特徴ベクトル
の強度及び角度に関する特異判定を示したが、方向特徴
ベクトルの法線ベクトルを強度固定で法線ベクトルを設
定し、方向特徴ベクトルを始点とした法線ベクトルの終
点の分布を求め、孤立的な分布領域に属する終点に対応
する方向特徴ベクトル領域を特異領域として設定する手
法もある。
の強度及び角度に関する特異判定を示したが、方向特徴
ベクトルの法線ベクトルを強度固定で法線ベクトルを設
定し、方向特徴ベクトルを始点とした法線ベクトルの終
点の分布を求め、孤立的な分布領域に属する終点に対応
する方向特徴ベクトル領域を特異領域として設定する手
法もある。
【００１７】次に、図２における欠陥判定部２０４にお
いて抽出した図９における欠陥候補パターンＡ1、Ｃ1を
持つ画像Ｇ5に対して濃度解析、周波数解析等の特徴解
析を行い、良品であるか欠陥であるかを判定する。欠陥
判定部２０４は、欠陥として判定されたパターンのみを
出力部２０５において出力する。
いて抽出した図９における欠陥候補パターンＡ1、Ｃ1を
持つ画像Ｇ5に対して濃度解析、周波数解析等の特徴解
析を行い、良品であるか欠陥であるかを判定する。欠陥
判定部２０４は、欠陥として判定されたパターンのみを
出力部２０５において出力する。
【００１８】以上説明した一連の処理は、制御部１０６
において行われ、その結果がモニター１０７に表示され
るので、欠陥の判定が確実に行える。尚、特異領域Ａ、
Ｃが検出された場合、欠陥発生している旨の判定を行え
るパターン例もある。また、特異領域について特徴解析
を行って欠陥検出を行うとしたが、特徴解析の目的とし
ては、欠陥の種類や欠陥の形状等を求める例もある。
において行われ、その結果がモニター１０７に表示され
るので、欠陥の判定が確実に行える。尚、特異領域Ａ、
Ｃが検出された場合、欠陥発生している旨の判定を行え
るパターン例もある。また、特異領域について特徴解析
を行って欠陥検出を行うとしたが、特徴解析の目的とし
ては、欠陥の種類や欠陥の形状等を求める例もある。
【００１９】
【発明の効果】本発明の欠陥検出方法及び装置は、パタ
ーン方向性抽出部においてパターンの方向性を示す方向
特徴画像を作成し、欠陥候補パターン抽出部においてパ
ターンの方向性が特異である部分を欠陥候補パターンと
して領域抽出し、欠陥判定部において前記欠陥候補パタ
ーンに対して特徴解析を行い欠陥判定を行うため、テン
プレートの登録が不要となるので、登録に要する時間や
メモリ容量を大きくする必要がない。更に、良品限度と
不良の誤認識を防ぐ事も出来る。
ーン方向性抽出部においてパターンの方向性を示す方向
特徴画像を作成し、欠陥候補パターン抽出部においてパ
ターンの方向性が特異である部分を欠陥候補パターンと
して領域抽出し、欠陥判定部において前記欠陥候補パタ
ーンに対して特徴解析を行い欠陥判定を行うため、テン
プレートの登録が不要となるので、登録に要する時間や
メモリ容量を大きくする必要がない。更に、良品限度と
不良の誤認識を防ぐ事も出来る。
【図１】本発明を実施した欠陥検出装置の全体例図であ
る。
る。
【図２】本発明の一実施の形態を示す欠陥検出装置のブ
ロック図である。
ロック図である。
【図３】パターン方向性抽出部における処理の流れの説
明図である。
明図である。
【図４】欠陥候補パターン抽出部における処理の流れの
説明図である。
説明図である。
【図５】パターン方向性における方向特徴ベクトル設定
手段の説明図である。
手段の説明図である。
【図６】入力画像の一例を示す図である。
【図７】パターン方向性における方向特徴画像の概念図
である。
である。
【図８】方向特異領域画像の概念図である。
【図９】特異領域２値画像の概念図である。
【図１０】欠陥検出方法の概念図である。
【図１１】方向特徴ベクトルを求めるための説明図であ
る。
る。
１０１ 撮影部 １０６ 制御部 ２０１ 画像取得処理 ２０２ パターン方向性抽出処理 ２０３ 欠陥パターン抽出処理 ２０４ 欠陥判定処理 ２０５ 出力部処理
Claims (5)
- 【請求項１】 プリント基板から得られる欠陥検出対象
画像に対して、パターンの方向が規則的であることを利
用して、方向性が不規則である領域を欠陥候補パターン
として抽出し、欠陥判定を行うことを特徴とするプリン
ト基板の配線の欠陥検出方法。 - 【請求項２】 プリント基板から得られる欠陥検出対象
画像に対して、パターンの方向が規則的であることを利
用して、方向性が不規則である領域を欠陥候補パターン
として抽出し、前記欠陥候補パターンの特徴解析を行い
欠陥判定を行うことを特徴とするプリント基板の配線の
欠陥検出方法。 - 【請求項３】 プリント基板から得られる欠陥対象画像
の画素位置について方向特徴ベクトルを抽出し、この方
向特徴ベクトル画像から、パターンの不規則性の有無を
基準にして特異領域を求め、上記欠陥対象画像の中の当
該特異領域に含まれるパターンを、欠陥対象候補パター
ンとして抽出し、この欠陥対象候補パターンから欠陥判
定を行うことを特徴とするプリント基板の配線の欠陥検
出方法。 - 【請求項４】 上記画素位置についての方向特徴ベクト
ルとは、対象画像の方向別輪郭強度あるいは隣接画素と
の濃度類似率をもとに求めるものとした請求項３記載の
プリント基板の配線の欠陥検出方法。 - 【請求項５】 プリント基板の欠陥検出対象画像を取り
込む手段と、この欠陥対象画像の画素位置について方向
特徴ベクトルを抽出する手段と、この方向特徴ベクトル
画像から、パターンの不規則性の有無を基準にしての特
異領域を求める手段と、上記欠陥対象画像の中の当該特
異領域に含まれるパターンを、欠陥対象候補パターンと
して抽出する手段と、この欠陥対象候補パターンから欠
陥判定を行う手段と、より成るプリント基板の配線の欠
陥検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7427298A JPH11271232A (ja) | 1998-03-23 | 1998-03-23 | プリント基板の配線の欠陥検出方法および装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7427298A JPH11271232A (ja) | 1998-03-23 | 1998-03-23 | プリント基板の配線の欠陥検出方法および装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11271232A true JPH11271232A (ja) | 1999-10-05 |
Family
ID=13542326
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7427298A Pending JPH11271232A (ja) | 1998-03-23 | 1998-03-23 | プリント基板の配線の欠陥検出方法および装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH11271232A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004085503A (ja) * | 2002-08-29 | 2004-03-18 | Dainippon Screen Mfg Co Ltd | 分類装置、歩留管理システム、分類方法、基板製造方法およびプログラム |
| JP2004509325A (ja) * | 2000-09-10 | 2004-03-25 | オルボテック リミテッド | Ｐｃｂ検査における誤った警報の低減 |
| WO2004049923A1 (ja) * | 2002-12-05 | 2004-06-17 | Olympus Corporation | 画像処理装置および画像処理方法 |
| CN104535584A (zh) * | 2014-12-30 | 2015-04-22 | 天津市日津科技有限公司 | 一种视觉检测方法 |
-
1998
- 1998-03-23 JP JP7427298A patent/JPH11271232A/ja active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004509325A (ja) * | 2000-09-10 | 2004-03-25 | オルボテック リミテッド | Ｐｃｂ検査における誤った警報の低減 |
| JP2004085503A (ja) * | 2002-08-29 | 2004-03-18 | Dainippon Screen Mfg Co Ltd | 分類装置、歩留管理システム、分類方法、基板製造方法およびプログラム |
| WO2004049923A1 (ja) * | 2002-12-05 | 2004-06-17 | Olympus Corporation | 画像処理装置および画像処理方法 |
| US7599533B2 (en) | 2002-12-05 | 2009-10-06 | Olympus Corporation | Image processing system and image processing method |
| CN104535584A (zh) * | 2014-12-30 | 2015-04-22 | 天津市日津科技有限公司 | 一种视觉检测方法 |
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