KR100261970B1 - X선을 이용한 납땜 상태 검사장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 가시적으로 보이는 부분만을 검사대상으로 하는기존의 검사방법이 가지는 한계를 극복하기 위해 X선 검사 장치를 구성하고 이 장치로부터 획득된 영상으로부터 불량여부를 자동적으로 판단할 수 있도록 하는 검사방법 및 장치로서, PCB 납땜상태검사방법은, X선 발생장치와, 이 X선 발생장치에서 발생된 X선 통과영역에 검사할 회로기판의 검사부위를 위치시키는 X-Y 테이블과, X선 발생장치에서 발생된 X선이 X-Y테이블의 회로기판을 통과하여 생성하는 검사부위의 X선 영상을 전기신호로 변환시키는 카메라와, X선 발생장치와, X-Y 테이블 및 카메라의 동작들을 제어하고, 얻어진 화상을 가공처리하여 PCB의 납땜상태를 검사하고 그 결과를 출력시키는 제어부를 가지고 있는 X선검사장비를 이용하여 PCB의 납땜상태를 검사하는데, 먼저 PCB에 X선을 조사하여 얻은 X선 화상을 주사하여 아나로그신호 얻고, 이 아나로그신호를 다수의 레벨을 가진 디지털 신호로 변화시켜서 각각 메모리에 저장하고, 검사부위에 대응하는 상기 저장된 디지털 신호들을 크기별로 구분하여 각 크기별로 디지털 신호의 개수를 검사부위 전체의 디지털 신호 개수와의 비율을 구하여 히스토그램신호를 얻은 후, 이 히스토그램신호를 신경망회로에 입력시켜 납땜상태에 불량여부를 판단하도록하는 단계를 포함하여 이루어진다.

Description

X선을 이용한 납땜상태 검사장치 및 방법

제1a도는 X선을 이용한 납땜상태 검사장비를 설명하기위한 브록도이다.

b도는 영상처리부(이메이지 그래버 : Image Grabber)의 신호흐름을 설명하기위하여 신호처리계통만 개략적으로 도시한 블록도이다.

제2도는 갈매기날개형태를 한 리드를 가진 표면 실장 부품의 납땜부위를 도시한 측면도이고,

제3도는 갈매기날개형태를 한 리드와 J형 리드를 가진 부품의 각각의 납땜상태에 대하여 기존의 비젼 및 레이져 검사방법과 x선을 이용한 검사방법의 검사결과 로서의 차이점을 설명하기위한 것이다.

제4도는 칩(가), Gull-wing형 리드(나), 그리고 J형 리드(다)의 X선 영상을 입체화하여 도시한 것이다.

제5a도는 제4b도에서 S 방향의 주사선이 나타내는 전기신호의 파형을 도시한 것이다.

b도는 주사신호를 샘플링하여 디지털 신호로 변환시키는 과정을 설명하기 위한 도면이다.

제6, 7도 및 제8도는 패턴인식을 위한 신경회로망의 구조를 도식화한 것이다.

제9도 및 제10도는 납땜상태의 불량여부를 판단하는 히스토그램의 예들를 도시한 것이다.

제11도는 X선을 이용한 납땜상태를 검사하는 방법을 설명하기위한 플로우챠트이다.

제12도는 브릿지 및 납볼상태를 검사하는 방법을 설명하기 위한 검사부위 영상을 도시한 것이다.

제13도는 쿼드트리 분할 알고리즘을 설명하기위한 도면이고,

제14도는 부품의 회전검사를 위한 1차회귀법을 설명하기위한 도면이다.

본 발명은 PCB의 표면 실장부품의 납땜 상태를 자동적으로 검사하기 위한 방법 및 장치에 관한 것으로서, 특히 외관상 드러나지 않는 부분의 납땜상태까지 검사할 수 있는 검사방법에 관한 것이다.

전자기기의 소형화, 경량화, 다기능화에 따라 작은 회로기판의 크기를 작게하는 것이 필요하여 졌고, 이를 위하여 실장 효율의 극대화가 필요하게 되어 많은 전자 부품들이 표면 실장에 적합하도록 바뀌고 있을뿐 아니라 크기도 소형화 되고 있다.

일반적으로 PCB(회로기판)는 한쪽 길이가 수 cm에서 수십 cm정도의 크기를 가진다. 그 위에는 한쪽 길이가 수 mm정도인 전자부품들이 수십개에서 많게는 수백개까지 실장되는 것이 있다. 이런 전자부품들은 과거에는 PCB상에 구멍을 뚫고 리드를 그곳에 끼운후 납땜을 하는 Through-hole 타입이 많았으나, 실장밀도(일정면적에 실장할 수 있는 부품의 수)를 높이는데 한계가 있어서, 현재는 리드가 도 2, 3, 및 도 4에 도시된 바와 같이 구부러지고 구멍을 뚫지 않는 상태에서 기판 표면에 납땜을 하는 방법을 많이 사용하고 있다. 그 다리의 피치(다리와 다리사이의 간격)는 점점 작아져서 현재는 0.5mm 정도가 일반화 되고 있다. 따라서 10*10mm 정도의 작은 칩의 둘레에 60개에서 80개의 다리가 달리기도 한다.

PCB 기판에 전자부품을 부착하여 완성된 회로기판으로 만드는 표면실장방법은 크게 네 가지 중요한 공정 : 첫째는 기판에 납 크림을 도포하는 납 크림도포 공정, 둘째는 실장부품을 기판의 소정위치에 장착시키는 장착공정, 셋째는 장착 상태를 장착된 부품을 기판에 납땜시키는 리플로 공정, 넷째는 장착 상태를 검사하는 검사공정으로 이루어 진다.

납땜공정까지 완료된 표면실장 PCB에서의 납땜불량은 대략 다음과 같이 구분하여 볼수 있다.

(1) 미납땜 : 땜납 량에 관계된 불량으로 미납땜은 땜납이 없거나 부족하여 전기적 연결이 불완전한 상태이다.

(2) 과납땜 : 땜납 량에 관계된 불량으로 땜납의 양이 너무 많아서 전기적 단락의 발생원인이 된다.

(3) 가납땜 : 랜드(기판상의 납땜이 된부분) 및 칩 도체부의 젖음성에 관계된 불량으로 땜납은 충분하나 도체부가 젖지않아 필렛 형성이 완전하지 못한 상태이다.

(4) 땜ㄴ압미용해 : 리플로 공정에 관계된 불량으로 땜납이 용융되지 않아 필렛이 형성되지 않은 상태이다.

(5) 부품뜸 : 땜납 냉각 및 가열 분균일에 의한 불량으로 부품의 한 쪽이 들려진 상태이다.

(6) 부품섬 : 부품장착 및 땜납 냉각, 가열 분균일에 의한 불량으로 부품이 서있는 상태이다.

(7) 위치어긋남 : 장착오차, 리플로 전 접착력 부족, 땜납의 가령/냉각 불균일에 의한 표면장력의 차로 인한 불량으로 부품의 도체부가 랜드에서 벗어난 상태이다.

여기서 실장부품의 검사공정에서는 이러한 부품의 납땜상태 불량여부를 검사하여야 한다.

지금까지 고밀도 실장 회로기판의 부품 납땜상태를 자동적으로 검사하기 위하여 여러 가지 방법이 고안되어 있다.

위에서 설명한 바와 같이 작은 다리밑의 납땜상태를 판단하기 위해서는 납땜부위를 확대하여서 관찰 할 필요가 있다.

이러한 방법은 레이저를 사용하거나 일반광원을 이용하여 검사하는 방법이 있다. 레이저를 이용한 검사방법은 근본적으로 외형 검사이므로 육안으로 볼 수 없는 부분의 검사를 수행하지 못한다.

이러한 외관만의 감사로는 J형 리드 및 Gull-wing형 리드의 정확한 검사, 다층기판의 검사, 납땜부 내부상태 검사등을 불가능하게 할 뿐만 아니라 납땜의 품질에 중요한 역할을 하는 힐 필렛의 검사도 불가능하게 한다.

이에 반해 납땜부위의 내부 상태를 검사할 수 있는 방법으로는 써모그램에 의한 방법과 X선에 의한 방법이 있다.

써모그램은 물질의 체적 및 내부 결함상태에 따라 물질의 온도반응 특성이 크게 영향 받는 점을 이용하는 방법이다. 일반적으로 레이저로 납땜 부위를 순간적으로 가열하고 온도변화를 적외선 카메라 등으로 감지하여 정상의 납땜부위가 가지는 온도변화 곡선 패턴과 비교하여 양/불량 판정을 한다.

이 방법에 의한 검사법은 신뢰도가 높으나 납땜부의 온도변화 곡선이 주위 나 온도에 크게 영향 받으므로 완전하게 제한된 분위기 속에서만 검사가 가능하며 비교를 위한 기준패턴의 제작이 매우 어렵다. 또한 온도 변화를 획득하는데 소요되는 시간 때문에 검사가 실시간으로 이루어지기 힘들다.

이에 비해 X선을 이용한 검사방법은 기본적으로 X선의 물질 투과특성, 즉 피투과 물체의 두께와 밀도에 반비례하는 특성을 가지는 투과 X선 강도에 의한 영상형성을 이용한 것으로 납땜 외부 형상의 결함 뿐 아니라 내부결함 요인을 검사할 수 있다. 즉 두께변화 요인이 가기공(Voids)이나, 내부 납 부족상태(힐 필렛 결여등)등을 만감하게 검사할 수 있으므로 X선을 이용한 투시 검사방법은 부품의 형상이나 부품의 다리 형상에 의한 제약없이 납땜의 외부형상 내부 결함검사가 가능하다.

X선을 이용한 방법이 기존의 다른 방법에 대해 갖는 장점은 다음과 같다.

J형 리드나 Gull-wing형 리드의 경우 외부로 들어난 부위(토우 필렛)뿐 아니라 보이지 않는 내부(힐 필렛)에도 납땜이 형성되어 있으므로 외부의 납이 부족 상태이더라도 내부 납땜 상태가 충분히 좋으면 납땜은 양호한 것으로 판단할 수 있다.

Gull-wing형의 리드의 경우 외부보다 내부 납땜의 납량이 더 많으므로 검사는 내부 납땜상태에 더 큰 가중치를 주어야 한다. 그러나 기존의 검사방법은 외부 납땜 상태만으로 양/불량을 판단하여야 하므로 검사오류를 피할 수 없다. 이에 대해 X선에 의한 검사는 내부와 외부의 납을 같이 판단하므로 이러한 검사오류를 피할 수 있다.

도 2는 갈매기날개형태를 한 리드를 가진 표면 실장 부품의 납땜부위를 도시한 측면도이고, 도 3은 갈매기날개형태를 한 리드와 J형 리드를 가진 부품의 각각의 납땜상태에 대하여 기존의 검사방법과 X선을 이용한 검사방법의 검사결과로서의 차이점을 설명하기위한 것이다.

도 2에서 보는 바와 같이 외형검사를 주로하는기존의 방법은 갈매기날개형태를 한 리드(20)의 안쪽은 칩(21)에 가리워져 드러나지 않아서 Heel Fillet(22)쪽은 검사되지 않는다. 그러나 대부분의 전자회로는 사용중 열과 충격에 의해 Heel Fillet에서부터 미세한 균열이 발생하고 이로인하여 점진적인 파괴가 일어나 결국에는 접촉 불량의 원인이 된다. 따라서 비록 보이지는 않지만 Heel Filet의 검사는 매우 중요한 것이 된다.

도 3에서 갈매기날개형태를 한 리드와 j형 리드가 납땜된 상태가 왼편에 축면도로 도시되어 있는데 이 각각의 납땜상태에 대하여 기존의 검사방법인 비젼(vision)방식 및 레이져(laser)방식과 X선을 이용한 검사방법을 실시하였을 때 표에서 보인 바와 같이 검사결과에 차이가 발생된다. 즉 X선을 이용하는 방법은 Heel Filet(22)과 Toe Filet(23)을 동시에 고려할 수 있으므로 실제 납땜상태에 가장 정확한 검사결과를 나타내지만 종래의 방식은 그렇지 못하다.

첫 번째의 경우 Heel Filet과 Toe Fielt이 모드 정상적이므로 3가지 방법 모두 합격 판정을 내리게 된다. 두 번째는 Heel Filet은 충분하지만 Toe Filet이 발달되지 않은 경우를 나타낸다. 다른 방법은 Toe Filet밖에 볼 수 없어 불량판정을 내릴수밖에 없지만 실제로는 Heel Filet이 잘 발달되어 문제가 없는 경우라고 할 수 있다. 이때 X선을 이용한 검사방법은 제대로 된 판단을 내리게 된다. 세 번째의 경우 Heel Filet이 발달되지 않고 Toe Filet만 발달된 경우이다. 외형적으로 보면 제대로된 것 같지만 실제로는 매우 취약한 구조를 가진 납땜이다. 이런 경우도 X선만이 제대로 된 검사를 수행할 수 있게 된다. 그래서 X선에 의한 검사방법에 의해 검사 신뢰도를 크게 향상시킬 수 있다.

그러나 이러한 X선 검사방법을 이용한다고 하여도 지금까지의 방법은 측정된 영상을 육안으로 검사하여만 하는 불편이 따르는 것이 었다.

본 발명의 목적은 가시적으로 보이는 부분만을 검사대상으로 하는기존의 검사방법이 가지는 한계를 극복하기 위해 X선 검사 장치를 구성하고 이 장치로부터 획득된 영상으로부터 불량여부를 자동적으로 판단할 수 있도록하는 검사방법을 제공하는데 있다.

본 발명의 PCB 납땜상태검사방법은, X선 발생장치와, 이 X선 발생장치에서 발생된 X선 통과영역에 검사할 회로기판의 검사부위를 위치시키는 X-Y 테이블과, X선 발생장치에서 발생된 X선이 X-Y 테이블의 회로기판을 통과하여 생성하는 검사부위의 X선 영상을 전기신호로 변환시키는 카메라와, X선 발생장치와 X-Y 테이블 및 카메라의 동작들을 제어하고, 얻어진 화상을 가공처리하여 PCB의 납땜상태를 검사하고 그 결과를 출력시키는 제어부를 가지고 있는 X선검사장비를 이용하여 PCB의 납땜상태를 검사하는데, 먼저 PCB에 X선을 조사하여 얻은 X선 화상을 주사하여 아나로그신호 얻고, 이 아나로그신호를 다수의 레벨을 가진 디지털 신호로 변화시켜서 각각 메모리에 저장하고, 검사부위에 대응하는 상기 저장된 디지털 신호들을 크기별로 구분하여 각 크기별로 디지털 신호의 개수를 검사부위전체의 디지털 신호 개수와의 비율을 구하여 히스토그램신호를 얻은 후, 이 히스토그램신호를 신경망회로에 입력시켜 납땜상태의 불량여부를 판단하도록하는 단계를 포함하여 이루어진다.

여기서 다수의 레벨을 가진 디지털 신호들을 크기별로 구분할 때 크기를 레벨과 같이 구분하여도 되고, X선 화상의 아나로그신호를 20단계이하의 레벨을 가진 디지탈신호로 변화시켜서, 이 레벨을 크기별로 구분할 때 크기를 레벨과 같이 구분하여도 된다.

한 장의 PCB를 검사하는 방법은 크게 3단계로 나누어진다. 첫 단계에서는 리드랜드에 설치된 윈도우를 통하여 과납, 미납등 리드의 독립적인 불량에 대하여 검사한다. 둘째 단계에서는 랜드와 랜드 사이에 설치된 윈도우를 통하여 브릿지 및 납볼을 검사한다. 마지막 단계에서는 카메라 시야 내의 모든 납땜부를 이용하여 IC의 회전 여부를 검사한다. 각칩의 검사에서는 납땜의 형태가 단순하여 첫단계에 의한 검사만으로도 충분한 검사가 가능하다.

랜드부 검사에서는 랜드의 납땜상태를 다수의 단층면적을 추출하여 백프로퍼게이션 신경회로망을 이용하여 불량여부를 판단한다. 단층면적은 ILUT와 히스토그램을 이용하여 고속추출이 가능하도록 하여 실시간 검사가 가능하게 되어 있다.

브릿지 및 납볼 검사는 검사윈도우 내의 납영역의 수를 계수하는 방법으로 실시하고, 납영역을 인식하는 방법은 쿼드트리를 이용한 분활화 기법을 이용하여 노이즈 및 주위 리드에 의한 영향을 제거한다.

부품의 회전검사는 카메라 시야에 들어오는 모든 리드를 이용하여 1차 회귀법에 의하여 리드배열의 통계적 방향을 이용한다. 회귀법을 이용하므로서 소수의 이상 배열을 나타내는 리드의 영향을 배제할 수 있다.

이하에서 도 1 내지 도 11를 참조하면서 자세히 설명한다.

도 1a는 본 발명에서 사용하는 회로기판 검사장비를 블록으로 도시한 것이다. 도 1에서 보는 바와같이 본 발명에서 사용되는 검사장비 시스템은 X선 발생장치(11)와 X선 통과영역에 검사할 회로기판(1)을 위치시키고 필요한 부위를 정렬시키는 X-Y 테이블(12)과, X선 발생장치에서 발생된 X선이 X-Y 테이블의 회로기판을 통과하여 생성하는 회로기판의 X선 영상을 전기신호로 변환시키는 영상증배관(13) 및 CCD 카메라(14)와, X선 발생장치(11)와, X-Y 테이블(12)과, 영상증배관(13) 및 CCD 카메라(14)를 제어하는 제어장치(15)와, X선 영상신호를 처리하여 측정결과를 판단하고 검사결과를 출력시키는 데이터처리부(16)로 구성된다. 데이터처리부(16)은 모니터(17)와 키보드(18), 컴퓨터(19), 등으로 구성된다.

X선 발생장치(11)는 납땜 부위를 확대하여 촬영하 필요가 있는데, 일반 X선 발생장치와 같이 집중도가 낮은 분산 광원을 이용할 경우 선명도가 매우 낮으므로 일반 X선 발생장치를 사용할 수는 없다. 측정 영상의 선명도를 증가시키기고 확대된 화상을 얻기위하여 X선원으로 마이크로 포커스 X선관을 사용한다. 마이크로 포커스 X선관은 타게트에 전자가 충돌되는 면적 즉 포컬 스폿(Focal spot)를 매우 작게함으로서 점광원과 같은 특성을 가지도록 한 것이며, 초소형 고밀도의 납땜 부위 검사에서 필요한 분해능을 얻기위해서는 마이크로 포커스 X선관과 같은 점광원 X선발생장치가 필요하다.

또한 기판의 실시간 검사를 위해서는 X선 영상을 고속으로 획득하여야 하며 이를 위해서는 필름을 이용할 수 없기 때문에 온라인 영상 획득이 가능한 영상증배관을 이용한다. X선관과 영상증배관(Image intensifier)사이에 PCB가 놓이는데 PCB(1)의 단지 2*2mm 혹은 4*4mm정도의 영역이 영상증배관(13)에 영상을 만들도록 한다. 이렇게 하여야만 충분한 정밀도의 해상도를 얻을 수 있기 때문이다.

영상증배관은 X선을 실시간으로 가시광선으로 바꾸어주는 장치인데 카메라 없이 그냥 보아도 되지만 X선 차폐를 위해서 CCD카메라를 달고 케이블을 꺼내 컴퓨터를 통해 모니터로 바라보게 된다. 도 1에서 X선 튜브, X-Y테이블, 영상증배관 그리고 CCD카메라는 납으로된 차폐벽 속에 갇히게 되고 이 차폐벽 외부에서 컴퓨터를 통해 모든 조작을 하게 설치되어 있다.

CCD카메라의 영상신호(화상신호)는 하나의 화면을 1/30초만에 컴퓨터로 전송하는데 물론 이 신호는 수직 수평 등기신호와 CCD소자에 맺혀진 밝기에 비례하는 전압을 가지는 복합신호를 영상처리기에 보낸다.

도 1b는 영상처리부(이메이지 그래버 : Image Grabber)의 신호흐름을 설명하기위하여 신호처리계통만 개략적으로 도시한 블록도이다.

입력(Video input) 단자(41)에 카메라(14)의 영상신호가 아나로그신호로 들어오면 아나로그-디지탈 A/D 변환기(42)는 이 신호를 디지털 값으로 변환시킨다.

디지틀값으로 바뀐 영상신호는 제2 멀티플렉스(43) M2를 거쳐서 인풋룩압테이블 ILUT(Imput lookup table)(44)에 입력되어서 어떤 디지털신호로 변환되고, 필요할 경우 연산장치 ALU(45)를 통하면서 간단한 계산을 한 후 결과룩앞테이블 RLUT(46)에 저장된다. 이 저장된 디지털신호는 출력단자(49)로 출력되어 다른 메모리에 저장되거나 필요에 따라 이용된다. 또 결과룩앞테이블 RLUT(46) (Result Look-Up Table)에서 출력되는 신호는 버퍼메모리에 일시저장된후 내부피드백회로(56)을 통하여 제1멀티플렉스와 제2멀티플렉스의 입력단자로 입력되며, 또 모니터에 화상표시를 위한신호로 출력룩압테이블 OLUT(48)(Output Look-Up Table)에 전담됨과 동시에 제1멀티플렉스입력으로 전달된다. 출력룩압테이블 OLUT(48)에서는 적당한 값으로 변환되어 세 개의 디지털 아나로그변환기(50, 51, 52)를 거쳐서 RGB출력신호단자(53, 54, 55)를 거쳐서 출력된다.

도 1의 회로기판 검사장비를 이용하여 검사하는 과정은, 검사할 PCB를 X-Y 테이블(12)을 이용하여 정위치시키고(도 11의 110단계), X선 발생장치에서 발생된 X선을 조사하여 (도 11의 112단계), 회로기판의 검사부위를 통과하여 생성되는 회로기판의 X선 영상을 영상증배관(13) 및 CCD 카메라(14)에서 전기신호로 변환하여 데이터처리부(16)에서 X선 영상신호를 가공처리하여 저장하고 (도 11의 114단계), 검사부위의 히스토그램신호를 추출하고 (도 11의 116 단계), 이 히스토그램심호를 학습과정을 마친 신경회로망에 입력시키고 (도 11의 118 단계), 신경망회로의 출력을 근거로하여 측정 결과를 판단하고 검사결과 불량여부를 출력한다(도 11의 120 단계).

이때 이모든 동작의 제어는 컴퓨터(19)에 의하여 미리 프로그램된 바 대로 실행 제어된다.

이렇게 한번의 검사과정은 검사부위에서 얻어진 화상데이터를 분석하여 납땜상태의 불량여부를 판단한다. 따라서 한 장의 PCB를 검사하기 위해선 한번 영상을 받아 검사 작업을 행한 후, XY 테이블을움직여 검사하고 싶은 위치로 PCB를 움직인후, 또 다시 검사작업을 수행한다. 그렇게 해서 모든 부분의 검사를 행한 후 한 장의 PCB의 검사가 완료되고 다른 PCB 검사작업이 시작 된다.

PCB제작시에 발생하는 랜드 위치오차 또는 SMD 장착공정에서 발생하는 장착오차등에 의하여 실제 납땜이 형성된 위치가 PCB의 Cad data 나 검사를 위한 교시 데이터(eaching data)와 일치하지 않는다. 따라서 교시 데이터만을 이용하여 검사를 실시할 경우 검사를 위해 설정한 윈도우가 실제 납땜이 형성된 위치를 벗어나게 되어 검사오류를 발생시키기 쉽다. 따라서 검사 신뢰도를 높이기 위해서는 검사윈도우가 실제의 납땜위치를 고려하여 능동적으로 설정되어야 한다. 이를 위하여 라인스켄을 하여 땜납의 시작부와 피크를 고려하여 검사윈도우를 설치한다. 스캔 방법은 수직스켄에 의해 납의 시작부 및 피크점을 찾아내고, 피크점을 통과하는 수평스캔을 이용하여 땜납의 수평위치를 찾아 검사 윈도우를 정하는 방법을 사용한다.

도 4a, 4b, 4c는 각칩(25), Gull-wing형 리드(26), 그리고 J형 리드(27)의 X선 영상을 도시한 것이다. 이 영상의 모양을 고려하면 납땜의 불량 여부를 판단할 수 있게 된다. 저항, 콘덴서, 다이오드와 같은 각칩(25)의 경우 납땜(30)부의 형상이 매우 단순하여 X선을 이용한 납땜 상태 판별은 매우 용이하여 검사 알고 리즘의 구현이 쉽다.

Gull-wing형 리드(26)의 경우 그림에서 볼수 있듯이 힐 필렛(28)이 토우 필렛(29)보다 큰체적을 가진다. 따라서 토우 필렛보다 힐 필렛의 상태가 납땜의 양/불량 결정에 더 큰 영향미치며 검사는 힐필렛을 중심으로 이루어져야 신로도를 보장받을 수 있다. J형 리드(27)는 X선에 의한 검사방법이 가장 강점을 갖는 검사대상으로 납땜 부위가 리드에 의하여 가려져 있으므로 다른 방법에 의해서는 효율적인 검사가 어렵다.

J형 리드의 경우는 토우 필렛(32)과 힐 필렛(31) 부위 납 체적이 비슷하며 힐필렛의 납이 조금 부족하더라도 토우 필렛의 납이 완전하게 형성되어 있으며 실제적 결함이 아니므로 검사는 토우 필렛과 힐 필렛을 동시에 고려하여 이루어져야 한다.

도 5에는 X선 화상신호를 가공처리하는 과정을 설명하기 위한 신호파형도면이다. 도 5a는 도 4b에서 S방향의 주사선이 나타내는 전기신호의 모양을 도시한 것이다. 편의상 이해를 돕기위하여 납이 많은 곳을 통과한 신호의 크기가 큰 것으로 표시하였다. 실제에 있어서는 납이 X선을 차단하는 비율이 크므로 납이 많은 부분을 주사한 신호의 크기가 작아지는 데 이 신호를 고정치 K에서 빼어주면 도 5a와 같은 파형으로 된다.

도 5b는 주사신호를 샘플링하여 디지털 신호로 변환시키는 과정을 설명하기 위한 도면이다. 여기서 주사신호는 연속되는 아날로그신호인데 일정한 주기로 샘플링하여 샘플링된 신호의 크기를 디지털 신호로 바꾼다. 이 디지털 신호는 주로 8비트를 사용하는데 이는 256 단계의 크기를 구분할수 있는 신호가 된다. 실제로 납땜상태를 판단하기 위하여는 이렇게 많은 단계까지는 필요가 없으므로 이크기를 대략 10여단계로 구분한다. 즉 0에서 20까지의 크기를 가진 신호는 1그룹으로 묶고, 다시 21에서 40까지의 신호는 2 그룹으로 묶는다. 이렇게 하면 256 단계의 레벨을 가진 신호를 13그룹으로 그룹화 할수 있다. 실제는 8그룹이나 16그룹으로 하는 것이 쉬운 방법이 될 것이다.

이러한 디지털 신호는 메모리에 저장되는데, 하나의 검사부위에 대응하는 면적에는 이러한 디지털 신호가 다수 생성되어 저장된다. 이 검사부위에 대응하는 디지털 신호를 그룹별로 세어서 전체 디지털 신호에 대한 각그룹 별 비율을 구하여 히스토그램신호를 얻는다.

이렇게하여 얻은 히스토그램신호를 분석하여 납땜상태를 판단한다.

이 히스토그램신호는 결국 랜드부(기판표면)부터 소정높이의 단면층을 분할하여 간 단층간의 공간에 존재하는 땜납의 량을 비례적으로 대표하는 신호가 된다. 그래서 검사부위의 땜납의 단층별존재형태를 비교하여 봄으로서 불량여부를 판단할 수 있는 것이다.

즉, 과납 상태는 모든 층의 땜납량이 매우 많게 나타나며 납이 존재하는 상단단층이 정상적인 경우보다 더 높은 층까지 존재한다.

미납은 전체적인 면적이 작음과 동시에 상단의 단층이 존재하지 않는 상태로 나타낸다.

이와 같이 여러층의 단층을 특징으로 이용함으로써 납땜부의 2차 원적 면적 뿐아니라 납댐의 형성 높이까지 검사할 수 있게 되었다.

X선 영상에서 다수의 단층면적을 얻기 위해서는 필요한 단층의 수 만큼의 스레스홀드가 필요한데 단층의 수가 증가할수록 특징 추출 소요시간이 증가되어 실시간 검사가 어렵게 된다. 따라서 실시간 특징추출을 가능하게 하면서 단층수 증가에 따라 검사속도가 증가하지 않는 방법으로서 ILUT(Imput Look-Up Table)와 히드트그램(Histogram)획득에 의하여 특징을 추출하는 방법을 이용하였다. 즉 ILUT에 의하여 카메라로부터 입력되는 256 휘도(8비트)의 영상을 단층수의 휘도를 갖도록 사영(Mapping)시켜 필요한 휘도영상을 획득한다. 이렇게 형성된 영상은 필요한 단층의 휘도범위를 갖게 되며 여기에 히스토그램을 이용함으로서 각 휘도의 통계치 즉 검사 윈도우의 면적에 대한 단면적의 비를 한번에 얻을 수 있다. 즉 히스토그램을 이용함으로써 여러번의 스레스홀딩을 한번에 하는 효과를 얻을 수 있다.

특징추출을 위한 윈도우는 각칩 부품에 대해서는 납땜부의 형상이 단순하여 하나의 윈도우를 이용하면되고, IC부품에 대해서는 특징을 세분화하기 위하여 토우 필렛과 힐 필렛에 대해 각각 윈도우를 설치하여 특징을 추출하면 된다.

납땜상태의 검사는 실제에 있어서 각 검사점에서 획득되는 특징을 정상, 과납등의 상태로 분류하는 패턴분류 과정이다. 이러한 팬턴 분류는 패턴매칭방법을 이용하여도 되지만, 검사속도를 향상시키기 위하여 신경회로망을 이용하면 편리하다.

도 6에는 이러한 패턴인식을 위한 신경회로망의 구조를 도식화한 것이다.

여기서는 설명의 단순화를 위하여 신경회로망의 출력층은 4개의 노드(정상(양호), 과납, 부족납(미납), 무납(납없음)만을 갖도록 하였으나 필요한 경우 불량유형만큼 출력노드를 증가시킴으로서 다양한 형태의 불량을 구별할 수 있다. 도 6에서 입력단자들에 학습을 위한 히스토그램신호를 입력시켜서 학습을 실시한 후 검사를 위한 히스토그램신호를 입력시키면 출력단자에 나타나는 출력신호를 보아 납땜상태를 판단할 수 있게된다.

참고로 본 발명에서 이용하는 신경회로망을 학습시키는 방법은 이미 공지된 것이지만 1991년 Addison-Wesley Publishing Company 에 의하여 간행된 Jhon hertz 저 "Introduction to the theory of Neutral Composition" 115 내지 120 페이지의 내용을 간략히 설명한다.

신경회로망의 입력 ζ와 출력 0 사이의 관계를 함수 F로 다음과 같이 나타낸다.

0i=Fi(ζk)

만일 함수 Fi를 완전한 수학적 방정식으로 표현할 수 있다면 주어진 압력에 대한 출력을 쉽게 구할 수 있을 것이다. 그러나 만일 수학적인 표현이 불가능하거나 너무나 복잡하여 실제로 사용하기 어려울 경우라면 이러한 접근 방법은 사용하기가 어렵다. 특히 패턴인식과 같이 함주 관계에 비선형적인 요소가 강하고 그 메카니즘을 파악하기 어려운 경우는 Fi를 해석적으로 구한다는 것은 매우 힘든일이다.

신경회로망은 도 7 보는 바와같은 구조를 가지고 있으며, 각각의 노드사이에 연결된 가중치(Weight)값을 적절히 조절함으로서 함수 Fi를 표현할 수 있게된다. 결국 신경회로망의 합습이란 원하는 함수가 되도록 이 가중치의 값을 수정해나가는 것이 된다. 주어진 입력상황 아래에서 원하는 출력이 어떠해야 하는 가는 실제적인 경우 매우 흔한 일이다. 예를 들어 입력의 분산이 매우 크게 되면 1번 출력이 1의 값을 가져야 한다든가 입력이 계속해서 증가한다면 2번 출력이 1의 값을 가져야 한다든가 하는 식이다. 물론 이렇게 간단한 경우가 아니라 입력 패턴이 매우 복잡한 경우에도 마찬가지이다.

신경회로망의 작용은 다음과 같다. 우선 입력 패턴(ζk)이 들어오면 웨이트 Wjk를 사용하여 은익층 노드의 값 Vj이 구해진다. 다시 같은 방법으로 출력층 노드 0의 값이 계산된다. 이때 출력값들은 설계자가 원하는 값을 출력하게 된다. 따라서 신경회로망이 사용될 때에는 입력값을 입력층의 각각의 노드에 집어넣고 순차적으로 계산하여 원하는 출력을 내게된다. 이러한 상태를 Recall이라 부른다.

물론 초기에는 웨이트의 값이 잘 조정이 안되어 있으므로 이러한 성능을 낼 리가 없다. 대부분의 경우 초기에 웨이트는 매우 팬덤한 값을 가지기 때문이다. 신경회로망이 원하는 동작을 하도록 웨이트를 조정하는 것을 학습(Learning)이라고 하는데 이것은 다음과 같다.

초기에 웨이트들(Wij, Wjk)에 랜덤한 값을 할당한다. 처음 입력이 들어가고 순서대로 계산하여 신경회로망의 출력을 계산한다. 그리고 원하는 출력과 계산된 출력을 비교하여 에러로 정의하고 정해진 학습 규칙에 의해 출력층에 연결된 웨이트 Wij를 수정한다. 또 이결과를 이용하여 이보다 한단계 아래에 있는 웨이트 Wjk를 수정한다. 이것을 잘 살펴보면 출력의 계산은 입력층쪽에서 출력층쪽으로 이동하여 행해지는데 (Forward)웨이트의 수정은 오히려 출력층에서 입력층쪽으로 이동하며 행해진다.(Backward)그래서 이것은 Error Back-propagation 알고리듬이라고 부른다.

이것을 그림으로 나타내면 도 8과 같다. 실선으로된 화살표는 recall을 나타내며 점선으로된 화살표는 Error Back-propagation을 나타낸다.

이러한 신경회로망에 다수의 정상적인 납땜형태에 대한 히스토그램신호를 입력시켜서 학습을 시킨후 실제의 검사대상 히스토그램신호를 입력시켜서 불량여부를 판단하게 하는 것이다.

전체적인 검사과정을 좀더 자세히 설명한다.

랜드부검사과정은 도 1b의 영상처리부회로도에서 입력(Video input) 단자(41)에 카메라의 영상신호가 들어오면 A/D 변환기(42)로 256레벨중 어느 한 디지털 값으로 변환시키게 된다. 물론 A/D 변환기가 8비트일 경우에 그런것인데 보통 영상 신호는 8비트를 일반적으로 사용한다.

디지틀값으로 바뀐 신호는 8개의 ILUT(44)중 어느하나를 통해 변환되고 필요할 경우 연산장치 ALU(45)를 사용하여 간단한 계산을 한 후 화면정보를 저장할 수 있는 결과록앞테이블 RLUT(46) 메모리에 기억된다. 단순히 영상을 저장하는 프로세스의 경우 ILUT는 일대일 대응을 하는 값을 가지게 되고 ALU는 아무런 계산을 하지 않으며 디지털 신호는 메모리에 차례차례로 기억된다. 결과룩앞테이블 RLUT(46)메모리는 한 장의 화면을 기억하기 위해 8비트로 된 소자가 가로 한줄에 512개 세로로 512줄로 되어 있다(물론 이것보다 대용량의 메모리소자를 사용하여도 된다.).

컴퓨터는 원하는 부분의 영상을 얻고 싶을 때 이 부분에 해당하는 결과룩앞테이블 RLUT(46)메모리를 읽으면 된다. 물론 결과룩앞테이블 RLUT(46)메모리에는 밝기값에 비례하는 정도로 0에서 255까지의 값을 가지는 디지털 숫자로 기록되어 있다. 검사 대상이 PCB의 부품배렬은 이미 알고있는 것이므로 PCB의 CAD데이타로부터 검사해야할 부위의 영상에 해당하는 부분을 저장하고 있는 메모리에서 데이터를 읽어 컴퓨터의 메인메모리로 가져온다. 그런후 그 부분의 히스토그램신호를 구한다.

이 과정을 설명하기 위해 우선 히스토그램에 대해 설명을 하면, 히스토그램의 가로축은 영상의 밝기값(8비트 A/D를 사용했을 경우 0부터 255)이 되고 세로축은 영상에서 임의의 밝기가 나타나는 백분율이 되도록 정한다. 예를 들어 밝기값이 모두 0인 어떤 그림의 히스토그램은 가로축이 0 인 지점에서만 1을 가지고 모두 0이 될 것이다. 또 전체적으로 밝기값이 0부터 255까지 매우 고르게 분포하고 있는 영상의 경우는 모든 밝기값에 대해 일정한 확률을 가지므로 히스토그램은 모든 가로축에서 1/256의 값을 가지는 즉 거의 수평한그림이 될 것이다. 이렇게 하여 작성된 히스토그램의 여러 가지 예가 도 9에 도시되어 있다.

도 9a, b, c, d 에서 보인 바와 같이, 납땜상태가 양호 : 도 9a, 부족납 : 도 9b, 과납 : 도 9c, 및 칩없음 : 도 9d의 4가지 상태를 나타내는 히스토그램이 명백히 어떤 일정한 모습을 띠고 있음을 알 수 있다.

따라서 일일이 256개의 밝기값을 다 사용해서 납땜부를 검사 신호를 만들 필요가 없슴을 알 수 있다. 다시 말하면 히스토그램의 가로축이 256개의 단위로 나뉘어 질 필요가 없고 단지 몇 개로만 구분하여 나타내도 결과 판단이 가능하다는 것이다. 예를 들면 0부터 10까지의 밝기값 또 11부터 20까지의 밝기값....등을 하나의 단위로 묶는다고 해도 팬드부의 패턴을 인식하는데 큰 문제가 없음을 알 수 있다. 또한 히스토그램의 분포가 수학적으로 어떻게 표면되는지는 사실 X선의 판전압, 판전류, 영상증배관의 감도, 카메라의 감도등의 함수이므로 다른 모델을 검사할 때 마다 새로이 이러한 모든 영향을 조사하고 수식화하는 작업은 매우 까다로운 작업을 된다. 그래서 이러한 모든 사항을 고려하지 않고 실시간에 검사해낼 수 방법을 창안한 것인데, 우선 히스토그램을 만들 때 256개의 레벨을 다 고려할 필요가 없으므로 A/D변환된 신호가 ILUT을 통과할 때 단지 몇 개의 값만을 갖도록 한다. 예를 들어 0부터 10까지의 수는 ILUT을 통과할 때 0이 된다든지 11부터 25까지는 1이 된다든지 하는 방법으로 구룹화 한다. 이렇게 되면 원하는 정도로만 밝기값을 구분해서 볼수가 있게 된다. 그런후 히스토그램을 하면 영상내의 밝기분포가 원하는 단계로 구분되어 얻을 수 있게 된다. 결국은 X선 영상을 받아 영상처리기의 메모리에 저장하고 원하는 부분만을 컴퓨터로 읽어와서 그부분의 히스토그램을 취하면 된다. 이렇게 히스트그램을 취하면 결국 몇 개의 값들을 얻을 수 있다. 예를 들어 도 8a 도시된 양호(GOOD)라고 판단되는 그룹과 같은 히스토그램을 가진다면 가로축(Intensity)에 해당하는 변수인 히스토그램신호 Hist l에서 Hist 8는 대략 다음과 같은 값을 가질 것입니다.

Hist0=1

Hist1=0.4

Hist2=0.2

Hist3=0.15

Hist4=0.11

Hist5=0.08

....

....

이렇게 9개의 변수를 추출한 뒤 이것을 각각 신경회로망의 입력노드 Ai,o 에서 A1,7까지에 입력시켜서 신결회로망을 학습시킨다. 그리고는 출력을 계산하는 방법에 의해(신경회로망의 recall과정에서 설명한바 있음)일단 출력값을 계산한다. 눈으로 확인하여 납땜상태가 좋은 영상일 경우에는 출력노드의 GOOD단자에만 1을 대응시키고 나머지는 0을 대응시킨다. 물론 처음에는 노드간의 웨이트값들이 학습이 되지 않아 엉뚱한 출력으로 계산되지만 원하는 결과가 되도록 계속 웨이트값을 수정한다(신경회로망의 학습과정에서 설명한바 있음), 마찬가지로 납이 과다한 부분의 영상을 취한후 똑같은 방법에 의해 히스토그램값을 구한 후 신경회로망에 입력한 후 EXCESS단자만 1이 되고 나머지는 0 이 되도록 학습시킨다. 물론 LACK, NO solder 단자에 대해서도 같이 계속 학습을 시킨다. 이렇게 학습을 계속시키게 되면 어느순간 원하는 출력을 내도록 웨이트값이 설정되어서 학습에 사용하지 않은 다른 영상을 가지고 테스트하여도 원하는대로 훌륭하게 구분하여 낼 수 있게 된다. 물론 학습이 다 된 이후에는 웨이트를 수정하지 않는다. 이러한 학습과정은 마치 사람이 어떤 것이 납땜이 잘된 것이고 어떤 것이 불량인가를 배우기 위해 수많은 예를 본 후, 검사하고자하는 상태가 비록 전에 보았던 것과 완전히 같지는 않아도 양호인지 불량인지를 판단할 수 있게 되는 것과 같다. 따라서 이런 학습과정은 처음 시스템을 설치할 때 실시하면 된다.

만일 다른 시스템 즉 다른 X선 장비나 다른 영상처리시스템을 사용했을 경우 또는 검사해야할 대상물이 바뀌었을 경우에는 신경회로망을 다시 학습시켜 사용하면된다. 물론 꼭 변화가 필요하다면 신경회로망의 웨이트값을 저장한 후 필요한 검사에 대해서 알맞은 것을 선택하면 편리하게 사용할 수 있다.

이렇게 학습이 된 신경회로망을 가지고 검사를 수행할 경우, 도 9에서 왼편그림은 힐필렛의 히스토그램이고 오른편 그림은 토필렛의 히스토그램이고, 도 9a 은 양호한 경우, 도 9b는 부족납, 도 9c은 과납, 그리고 도 9d는 무납의 경우들의 히스토그램이다.

예를 들어 도 10c의 도시한 바와 같이 히스토그램의 경우를 도 6의 학습된 신경회로망을 이용하여 검사한다면 각 출력단자에 다음과 같은 출력을 얻을 수 있을 것이고 :

Good 단자 ---0.05

Excess 단자---0.97

Lack 단자----0.02

No solder 단자----0.01

따라서 이것은 과납상태라는 것을 알 수 있게 된다. 다른 경우 : 도 10a, b, d에도 검사하여보면 다소간의 차이는 있지만 이정도의 출력분포를 가지므로 4가지 상황중 어느 것에 해당하는지는 쉽게 알 수 있게 된다.

브릿지 또는 납볼은 PCB의 납땜 랜드이외의 영역에 납이 존재하는 것으로 브릿지는 두개의 이웃하는 랜드가 납에 의하여 연결된 상태의 불량으로 리드 피치가 작을수록 발생빈도가 높으므로 장착밀도 증가를 위하여 리드의 피치를 점점 미세화 시켜가는 현재의 기술 추세에서 매우 심각하게 나타나는 불량형태이다. 납볼은 납튀김이나 납크림 도포공정에서의 납홀림에 의하여 발생하는 것으로 독립된 면적을 전기적 단락의 원인이 되는 불량이다.

브릿지/납볼 검사는 도 12에서 도신한바와 같이 검사윈도우(121-126)내에 몇 개의 납부착영역(131-140)이 존재하는 가를 계수하여 납땜상태를 판단하는 검사가 가능하다.

도 12에서 보인바와 같이, 정상인 경우 검사윈도우내(121)에 두 개의 납영역(131, 132)이 나타나며, 브릿지(141, 142)의 경우에는 검사영역(123)낸에 하나의 납영역(134)만 나타나게되고, 납볼(138, 139, 140)의 경우에는 하나의 검사영역(125)내에 세 개이상의 납영역(135, 136, 138)이 나타나므로, 검사윈도우 내 땜납의 존재 영역수를 계수하여 불량의 발생 여부를 판정할 수 있다.

영역수를 이용한 검사법은 브릿지 또는 납볼의 형태나 주위 리드상태에 영향을 받지 않으므로 매우 안정된 결과를 출력하는 강점을 가진다. 브릿지 검사윈도우 내에 몇 개의 영역이 존재하는가를 인식하기 위해서는 먼저 윈도우내의 물체와 배경을 구분하여야 한다. 이러한 구분은 윈도우에 포함된 영역을 쿼드트리(Quad Tree)를 이용하여 세분화하면서 영역분할과 영역통합을 실행하여 납땜영역을 배경으로부터 분리하므로서 가능해진다. 쿼드트리 분할 알고리즘은 현재 영역이 물체의 내부인가, 배경인가 또는 경계인가를 인식하여 내부영역인 경우는 물체나 배경의 일부로 통합시키고 경계일 때는 다시 4영역으로 분할하여 위의 과정을 되풀이 한다.

쿼드트리 분할 알고리즘의 기존 아니디어는 초기의 어떤 영역이 주어지면 주어진 조건을 만족하면 그양 놔두고 만족하지 않으면 4 분할 한후 조건을 만족하는 것끼리 합하는 과정을 반복하여 영역을 구별해 내는 것이다. 예를들어 설명하면, 브랙과 화이트로만 이루어진 2진 영상의 경우를 고려해 보면, 일정 영역에 브랙 이나 화이트로 된 픽셀만 있으면 그 영역은 조건을 만족하는 것이고 더 이상 분히하지 아니한다. 만일 도 13에 나타낸 바와 같은 어떤 영상을 대상으로하여 브랙으로 된 영역이 몇 개인지를 알아낼려면, 전체화면 R은 브랙과 화이트가 섞여 있으므로 화면 R을 4개의 영역 R1, R2, R3, R4로 나누고, R1, R2, R3는 모두 화이트 영역이므로 더 나눌 필요가 없고 또 이들은 서로 연결된 부분이므로 합쳐서 하나의 영역으로 인식하고, R4는 검은 부분과 흰 부분이 섞여 있으므로 다시 4분할하여 R41, R42, R43, R44로 만들고 R42, R43, R44는 모두 흰 부분이고 연결어 있으므로 합하고 R1, R2, R3과 함께 하나의 영역으로 인식하고 R41은 브랙으로만 되어 있어서 더 이상 나눌 필요가 없어서 하나의 브랙 영역으로 인식하여, 결국 R1, R2, R3, R41, R42, R43, R44로된 화이트 영역 하나와 R44이 브랙영역하나가 있는 2개의 영역으로 되어 있다는 것을 알 수 있는 것이이다.

이 방법을 요약해서 정래하여 보면 1) 동일한 픽셀로 되어 있지 아니하면 4분할한다. 2)을 동일한 픽셀로 된 인접한 영역들을 합친다. 3) 더 이상 분할 또는 합칠 수 없을 때까지 상기 1) 및 2)의 동작을 반복한다.

다음에는 IC부품의 회전여부를 검사하는 방법에 대하여 설명한다.

IC부품의 회전은 하나의 리드만을 검사하여서는 판정하기가 어렵다. 카메라의 시야에 다수의 리드가 들어올을 이용하여 이들 리드의 배열방향을 통계적으로 구하여 IC부품의 회전여부를 검사하여야 한다. IC부품의 회전검사를 위한 리드위치는 검사윈도우 설정위치 수정단계에서 얻어진 위치를 이용하여 1차 회귀법에 의하여 배열방향을 구하도록 하였다. 배열의 방향을 구하는 데에는 회귀법을 이용하므로서 리드 쉬프트등에 의하여 발생하는 한 두 개의 이상 배열에 크게 영향받지 않고 리드의 배열방향을 구할 수 있다. 이 검사 알고리즘에서는 IC회전검사와 함께 회귀법에 의해 얻어진 리드방향을 나타내는 직선에서 설정치 이상의 변위를 가지는 리드를 검사할 수있으며, 각각의 리드피치가 정상적인가도 검사가 가능하게 된다.

1차 회귀법을 이용하여 리드가 얼마나 변위를 일으키었는지를 알아내는 방법을 간단히 설명하면, 검사윈도우 설정을 할 때 각각의 납땜부위에 대한 포지션(Ri, Ci)가 얻어지고, 도 14에서 "+"로 표시된 납땜위치는 완벽한 직선을 이루도록 배열되어 있지는 아니하지만 통계적으로 볼 때 직선 L으로 표시된 실선 주위에 부포한다는 것을 알 수 있다. 이 직선 L을 수식으로 표현하면 다음과 같이 표현할 수 있다.

r=α·C+R_intcpt

여기서 r : 세로축좌표,

α : 직선의 기울기,

C : 가로축좌표,

R_intcpt: 세로축과 만나는 점이다.

또 여기서 α와 R_intcpt는 다음과 같이 구한다.

α=Sr/Sc

여기서,

그래서 이 회기직선의 기울기 α의 크기를 기준치와 비교하면 부품의 회전여부를 알아 낼수가 있다. 즉 기준치보다 크거나 작으면 부품이 회전 것으로 판단하는 것이다.

이상에서 상세히 설명한 바와 같이 본 발명의 방법과 장치를 이용하여 납땜상태를 검사하면 종래 방법에서는 발견되지 아니하던 부분의 납땜불량까지 알아낼수 있으므로 검사의 신뢰성을 제고 할 수 있다.

Claims (10)

1. X선 발생장치와 X선 발생장치에서 발생된 X선 통과영역에 검사할 회로기판의 검사부위를 위치시키는 X-Y 테이블과, X선 발생장치에서 발생된 X선이 X-Y 테이블의 회로기판을 통과하여 생성하는 검사부위의 X선 영상을 전기신호로 변환시키는 카메라와, X선 발생장치와 X-Y 테이블 및 카메라의 동작들을 제어하고, 얻어진 화상을 가공처리하여 납땜상태를 검사하고 그 결과를 출력시키는 제어부를 가지고 있는 X선 검사장비를 이용하여 납땜상태를 검사하는 방법에 있어서, 1) X선을 조사하여 얻은 X선 화상을 주사하여 아나로그신호 얻고, 이 아나로그 신호를 다수의 레벨을 가진 디지털 신호로 변화시켜서 각각 메모리에 저장하는 단계, 2) 검사부위에 대응하는 상기 저장된 디지털 신호들을 크기별로 구분하여 각 크기별로 디지털 신호의 개수를 검사부위전체의 디지털 신호 개수와의 비율을 구하여 히스토그램신호를 얻는 단계, 3) 상기 히스토그램신호를 학습과정을 마친 신경망회로에 입력시켜 납땜상태의 불량여부를 판단하도록하는 단계를 포함하여 이루어지는 X선을 이용한 납땜상태 검사방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 2)단계에서 다수의 레벨을 가진 디지털 신호들을 크기별로 구분할 때 크기를 레벨과 같이 구분하는 것이 특징인 X선을 이용한 납땜상태 검사방법.
3. 제1항에 있어서, 상기 1) 단계에서 X선 화상의 아나로그신호를 256 단계의 레벨을 가진 디지털 신호로 변화시키는 것이 특징인 X선을 이용한 납땜상태 검사방법.
4. 제1항에 있어서, 상기 1) 단계에서 X선 화상의 아나로그신호를 256 단계의 레벨을 가진 디지털 신호로 변화시키고, 상기 2)단계에서 다수의 레벨을 가진 디지털 신호들을 20단계 이하의 개수로 크기별로 구분하는 것이 특징인 X선을 이용한 납땜상태 검사방법.
5. 제1항에 있어서, 상기 1) 단계에서 X선 화상의 아나로그신호를 20 단계이하의 레벨을 가진 디지털 신호로 변화시키는 것이 특징인 X선을 이용한 납땜상태 검사방법.
6. 제5항에 있어서, 상기 2)단계에서 다수의 레벨을 가진 디지털 신호들을 크기별로 구분할 때 크기를 레벨과 같이 구분하는 것이 특징인 X선을 이용한 납땜상태 검사방법.
7. 제1항에 있어서, 신경회로망의 학습과정은 신경회로망의 입력노드에 납땜상태가 양호한 상태를 나타내는 시스토그램신호를 입력시켜서 합격신호를 출력하는 단자에 합격신호가 출력되도록 중간 노드간의 웨이트값들을 조정하고, 납땜상태가 불량한 상태를 나타내는 히스토그램신호를 신경회로망의 입력노드에 입력시켜서 불량신호를 출력하는 단자에 불합격신호가 출력되도록 각 중간노드의 웨이트값을 조정하는 단계를 포함하는 것이 특징인 X선을 이용한 납땜상태 검사방법.
8. X선 발생장치와 X선 발생장치에서 발생된 X선 통과영역에 검사할 회로기판의 검사부위를 위치시키는 X-Y 테이블과, X선 발생장치에서 발생된 X선이 X-Y 테이블의 회로기판을통과하여 생성하는 검사부위의 X선 영상을 전기신호로 변환시키는 카메라와, X선 발생장치와 X-Y 테이블 및 카메라의 동작들을 제어하고, 얻어진 화상을 가공처리하여 납땜상태를 검사하고 그 결과를 출력시키는 제어부를 가지고 있는 X선검사장비를 이용하여 납땜상태를 검사하는 방법에 있어서, 1) 검사부위의 X선영상이 동일한 밝기의 픽셀로 되어 있지 아니하면 4분할하고, 2) 분할된 부분들 중에서 동일한 픽셀로 된 인접한 영역들을 합치고, 3) 더 이상 분할 또는 합칠 수 없을 때까지 상기 상기 제 1) 및 2)의 동작을 반복한후 4) 최종적으로 구분된 영역이 몇 개인지를 세어서 납볼과 브릿지 상태를 판단하는 것이 특징인 X선을 이용한 납땜상태 검사방법.
9. X선 발생장치와 X선 발생장치에서 발생된 X선 통과영역에 검사할 회로기판의 검사부위를 위치시키는 X-Y 테이블과, X선 발생장치에서 발생된 X선이 X-Y 테이블의 회로기판을 통과하여 생성하는 검사부위의 X선 영상을 전기신호로 변환시키는 카메라와, X선 발생장치와 X-Y 테이블 및 카메라의 동작들을 제어하고, 얻어진 화상을 가공처리하여 납땜상태를 검사하고 그 결과를 출력시키는 제어부를 가지고 있는 X선 검사장비를 이용하여 납땜상태를 검사하는 방법에 있어서, 1) 검사부위의 X선영상에서 납댐부위들의 좌표를 구하고, 2) 이들 좌표를 이용하여 1차회귀법으로 회귀직선의 기울기를 구하고, 3) 이 회귀직선의 기울기를 기준치와 비교하여 부품의 회전여부를 판단하는 것이 특징인 X선을 이용한 납땜상태 검사방법.
10. X선을 이용하여 PCB의 납땜상태를 검사하기위한 장치에 있어서, X선원으로 마이크로 포커스 X선관을 사용한 X선발생장치와, X선 통과영역에 검사할 회로기판(1)을 위치시키고 필요한 부위를 정렬시키는 X-Y 테이블(12)과, 상기 X선 발생장치에서 발생된 X선이 X-Y 테이블의 회로기판을 통과하여 생성하는 회로기판의 X선 영상을 전기신호로 변환시키는 영상증배관(13) 및 CCD 카메라(14)와, 상기 X선 발생장치(11)와, X-Y 테이블(12)과, 영상증배관(13) 및 CCD 카메라(14)를 제어하는 제어장치(15)와, X선 영상신호를 처리하여 측정 결과를 판단하고 검사결과를 출력시키는 데이터 처리부(16)로 구성되고, 상기 데이터처리부(16)은 모니터(17)와 키보드(18), 및 컴퓨터(19)로 구성되어 PCB 기판의 실시간 검사를 위해서 X선 영상을 고속으로 획득하기위해 이메이지 그래버를 가지고 있으며, 이 이미지 그래버는 비디오 영상신호를 디지털 신호로 변환시켜서 메모리에 저장 할 수 있게 하며, 디지틀값으로 바뀐 영상신호는 처리되어 신경망회로를 통과하여 납땜상태의 불량여부를 판단하도록하는 것이 특징인 X선을 이용한 납땜상태 검사장치.