KR20200138654A - 전자부품 처리장비용 검사장치 - Google Patents

전자부품 처리장비용 검사장치 Download PDF

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박동민
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Abstract

본 발명은 전자부품 처리장비용 검사장치에 관한 것이다.
본 발명에 따르면 촬영된 이미지에서 일정한 샘플링 영역으로부터 추출된 명도 데이터를 이용하여 전자부품의 불량 여부를 검사하고, 더 나아가 다른 샘플링 영역으로부터 추출된 명도 데이터를 이용하여 전자부품의 안착 상태를 검사한다.
본 발명에 따르면 선형광으로도 전자부품 자체의 불량을 확인할 수 있으며, 특히 전자부품의 자체의 불량을 판단하는 구성과 전자부품의 안착 상태를 판단하는 구성을 합쳐 양 작업을 병행할 수 있기 때문에 처리의 효율성과 생산성이 향상된다.

Description

전자부품 처리장비용 검사장치{INSPECTION APPARATUS FOR EQUIPMENT OF HANDLING ELECTRONIC COMPONENTS}
본 발명은 전자부품을 개별 관리하면서 처리하는 전자부품 처리장비용 검사장치에 관한 것으로서, 특히 전자부품을 촬영한 후 촬영에 의해 얻어진 이미지를 분석하여 불량 여부를 확인하는 기술에 관한 것이다.
생산된 전자부품들은 테스트 공정이나 분류 공정 등 다양한 형태의 공정들을 거친 후 출하된다. 이 과정에서 전자부품들을 처리하기 위한 전자부품 처리장비가 사용된다.
전자부품 처리장비는 그 작업 기능에 따라서 다양한 형태로 제작될 수 있다. 이러한 전자부품 처리장비에 전자부품들을 공급하거나 회수하는 작업, 전자부품들을 이동시키는 작업을 위해 전자부품들이 적재될 수 있는 적재요소가 사용된다. 적재요소는 전자부품의 종류, 그 사용되는 작업의 종류 등에 따라 다양한 형태로 제작될 수 있다.
적재요소가 사용되는 경우에는 적재요소로부터 다른 적재요소로 전자부품들을 이동시키거나, 적재요소에 실린 채로 전자부품들에 대해 요구되는 처리 작업이 이루어질 수 있다. 따라서 전자부품의 이동이나 전자부품에 대한 처리 작업이 적절히 이루어지려면, 전자부품들이 적재요소에 정확히 안착되어 있을 필요가 있다. 그렇지 않고 전자부품이 불량 안착 상태로 적재요소에 실려 있는 경우에는 이동 작업이나 처리 작업에 불량이 발생한다. 그래서 전자부품의 안착 상태를 확인하기 위하여 출원인은 대한민국 공개특허 10-2016-0018211호 및 10-2017-0093624호(이하 '인용기술'이라 함)를 제안한 바 있다.
인용기술은 선형광의 일 종류인 레이저를 조사하여 카메라로 촬영한 후, 촬영된 레이저의 패턴을 분석함으로써 전자부품의 안착 상태를 확인할 수 있도록 하고 있다.
한편, 전자부품들은 다양한 처리 작업이나 운반 작업을 포함한 기타의 여러 작업들을 거치면서 깨지거나, 찍히거나, 긁히거나, 이물질이 달라붙거나, 오염되거나, 얼룩이 발생하는 등과 같은 외관으로 식별 가능한 불량(이하 '외관 불량'이라 함)이 생길 수 있다. 이전에는 전자부품의 외관 불량들에 대하여는 중요하게 생각하지 않았기 때문에 별도의 검사 요구를 하지 않았을 뿐더러 육안으로도 잘 보이지 않을 만치 미세하여 불량 여부도 인지하기 어려웠다. 그러나 그러한 외관 불량이 제품에 치명적인 불량으로 이어질 수도 있음을 알게 되었기 때문에 근자에는 외관 불량에 대해서도 전자부품 처리장비에서 확인해줄 것이 요구되는 실정이다.
그러나 인용기술은 선형광의 패턴 비교를 위한 프로그램으로 분석이 실시되며, 특히 가장 밝은 선상의 패턴만을 활용하기 때문에 빛의 난반사, 회절, 높은 휘도에 따른 인식 불량 등이 있어서 외관 불량을 확인할 수 있는 프로그램으로는 적절하지 않았다.
본 발명은 전자부품의 안착 불량을 확인하기 위한 용도로만 사용되어 왔던 선형광을 조사하는 광조사기와 확인용 카메라를 구비한 검사장치로 전자부품 자체의 외관 불량을 확인할 수 있도록 하기 위해 도출되었다.
본 발명의 제1 형태에 따른 전자부품 처리장비용 검사장치는 전자부품에 선형광을 조사하는 광조사기; 상기 광조사기에 의해 선형광이 조사된 영역을 촬영하여 전자부품의 불량 여부를 확인할 수 있게 하는 확인용 카메라; 상기 확인용 카메라에 의해 촬영된 이미지에서 선형광이 전자부품에 도달하는 거리가 가장 짧아서 명도가 가장 높은 중심선으로부터 일정 간격 평행하게 이격된 적어도 하나의 이격선을 기준으로 일정 범위의 샘플링 영역에 대한 명도 데이터를 분석하여 전자부품의 불량 여부를 분석하는 분석기; 및 상기 분석기로부터 오는 불량 여부에 대한 정보에 따라서 불량을 알리고, 상기 확인용 카메라의 촬영 작업을 제어하는 제어기; 를 포함한다.
상기 중심선에 수직한 방향으로 상기 광조사기와 전자부품이 상호 상대적으로 이동되도록 상기 광조사기 또는 전자부품 중 어느 하나를 이동시키는 이동기; 를 더 포함하고, 상기 제어기는 상기 광조사기와 전자부품이 상호 상대적으로 이동되면서 한 열의 전자부품 당 복수번 촬영이 이루어지도록 상기 이동기와 상기 확인용 카메라를 제어하며, 상기 분석기는 복수번 촬영된 복수의 이미지로부터 각각 샘플링 영역을 추출하여 병합한 후, 병합된 데이터로부터 전자부품의 불량 여부를 분석한다.
상기 분석기는 병합된 데이터를 설정된 명도값을 기준으로 하여 픽셀마다 0과 1로 이진화한 후 이진화된 데이터에 의해 전자부품의 불량 여부를 분석할 수 있다.
상기 이격선은 다수개이고, 다수개의 이격선 각각은 서로 이격되어 있으며, 상기 분석기는 다수개의 이격선 각각을 기준으로 다수개의 샘플링 영역을 분석하여 전자부품의 불량 여부를 분석한다.
분석기는 상기 다수개의 샘플링 영역 각각에 대하여 서로 다른 불량원인을 확인한다.
상기 분석기는 복수번 촬영된 복수의 이미지로부터 상기 중심선을 기준으로 일정 범위의 샘플링 영역을 추출하여 병합한 후, 병합된 데이터로부터 적재요소에 적재된 전자부품의 안착 상태를 분석한다.
상기 분석기는 상기 중심선을 기준으로 일정 범위의 샘플링 영역을 추출하여 추출된 데이터로부터 적재요소에 적재된 전자부품의 안착 상태를 분석한다.
상기 분석기는 명도 데이터의 기울기를 분석하여 전자부품의 안착 상태를 분석한다.
또한, 본 발명의 제2 형태에 따른 전자부품 처리장비용 검사장치는 전자부품의 표면 영역들 간에 명도차가 있도록 하는 광을 전자부품의 표면에 조사하는 광조사기; 상기 광조사기에 의해 광이 조사된 영역을 촬영하여 전자부품의 불량 여부 및 전자부품의 안착 상태 중 적어도 어느 하나를 확인할 수 있게 하는 확인용 카메라; 상기 확인용 카메라에 의해 촬영된 이미지에서 서로 명도값이 다른 적어도 2개의 샘플링 영역 각각에 대한 명도 데이터를 분석하여 적재요소에 적재된 전자부품의 불량 여부 및 안착 상태 중 적어도 어느 하나를 분석하는 분석기; 및 상기 분석기로부터 오는 불량 여부에 대한 정보에 따라서 전자부품의 불량이나 안착 상태의 불량 여부를 알리고, 상기 확인용 카메라의 촬영 작업을 제어하는 제어기; 를 포함한다.
상기 광조사기와 전자부품이 상호 상대적으로 이동되도록 상기 광조사기 또는 적재요소 중 어느 하나를 이동시키는 이동기; 를 더 포함하고, 상기 제어기는 상기 광조사기와 전자부품이 상호 상대적으로 이동되면서 한 열의 전자부품 당 복수번 촬영이 이루어지도록 상기 이동기와 상기 확인용 카메라를 제어하며, 상기 분석기는 복수번 촬영된 복수의 이미지로부터 각각 샘플링 영역을 추출하여 병합한 후, 병합된 데이터로부터 전자부품의 불량이나 안착 상태를 분석한다.
본 발명의 제3 형태에 따른 전자부품 처리장비용 검사장치는 적재요소에 적재된 전자부품에 선형광을 조사하는 광조사기; 상기 광조사기에 의해 선형광이 조사된 영역을 촬영하여 전자부품의 적재 상태를 확인할 수 있게 하는 확인용 카메라; 상기 확인용 카메라에 의해 촬영된 이미지에서 선형광이 전자부품에 도달하는 거리가 가장 짧아서 명도가 가장 높은 중심선을 기준으로 일정 범위의 샘플링 영역에 대한 명도 데이터를 분석하여 전자부품의 안착 상태를 분석하는 분석기; 및 상기 분석기로부터 오는 안착 상태에 대한 정보에 따라서 불량 적재 여부를 알리고, 상기 확인용 카메라의 촬영 작업을 제어하는 제어기; 를 포함한다.
상기 광조사기와 전자부품이 상호 상대적으로 이동되도록 상기 광조사기 또는 적재요소 중 어느 하나를 이동시키는 이동기; 를 더 포함하고, 상기 제어기는 상기 광조사기와 전자부품이 상호 상대적으로 이동되면서 한 열의 전자부품 당 복수번 촬영이 이루어지도록 상기 이동기와 상기 확인용 카메라를 제어하며, 상기 분석기는 복수번 촬영된 복수의 이미지로부터 각각 샘플링 영역을 추출하여 병합한 후, 병합된 데이터로부터 전자부품의 안착 상태를 분석한다.
본 발명에 따르면 다음과 같은 효과가 있다.
첫째, 선형광을 이용하지만 그 중심선 상에 있는 명도가 높은 영역이 아닌 중심선으로부터 이격되어 상대적으로 명도가 낮은 영역의 명도 데이터를 활용함으로써 명도가 높은 광으로는 확인하기 곤란한 전자부품 자체의 외관 불량을 확인할 수 있게 되었다.
둘째, 여러 개의 명도 데이터들을 병합하여 전자부품의 안착 상태나 전자부품 자체의 외관 불량을 확인하기 때문에 검사의 신뢰성이 향상된다.
셋째, 전자부품 자체의 외관 검사를 위해 별도의 불량 검출 시스템이나 불량 검출 과정을 거치지 않고도 전자부품의 안착 상태를 검사하는 과정과 동시에 전자부품 자체의 여러 외관 불량들도 함께 검사될 수 있기 때문에 처리의 효율성과 생산성 향상 및 비용절감을 꾀할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자부품 처리장비용 검사장치에 대한 개략도이다.
도 2 내지 도 4는 도 1의 전자부품 처리장비용 검사장치의 기능을 설명하기 위한 참조도이다.
도 5는 도 1의 전자부품 처리장비용 검사장치의 작동에 대한 흐름도이다.
도 6 내지 도 13은 도1의 전자부품 처리장비용 검사장치에서 이루어지는 명도 데이터의 처리 및 분석 방법을 설명하기 위한 참고도이다.
본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 설명하되, 설명의 간결함을 위해 중복 또는 실질적으로 동일한 구성에 대한 설명은 가급적 생략하거나 압축한다.
<개괄적인 구성 설명>
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자부품 처리장비용 검사장치(100, 이하 '검사장치'라 약칭함)에 대한 개략도이다.
검사장치(100)는 광조사기(110), 확인용 카메라(120), 이동기(130), 분석기(140) 및 제어기(150)를 포함한다.
광조사기(110)는 전자부품(D)에 선형광을 조사한다. 선형광으로는 집속률이 좋은 레이저를 우선적으로 고려할 수 있으며, 전자부품(D)의 표면에 대해 수직하게 조사되는 것이 가장 좋은 데이터를 얻을 수 있어서 바람직하다. 그리고 도 2에서와 같이 광조사기(100)에 의해 조사된 선형광(L)은 적재요소(LE)에 적재된 전자부품(D)들의 한 열을 모두 지나간다.
한편, 광은 이동 중에 퍼지기 때문에 집속율이 좋은 레이저라 하더라도 도 3과 같은 3차원적인 명도 그래프를 가진다. 도 3은 명도의 높고 낮음을 3차적으로의 표현한 것인데, 레이저가 수직으로 조사되는 중심선(CL) 부근의 영역은 명도가 가장 높고, 중심선(CL)에서 멀리 벗어날수록 명도가 낮아진다. 본 발명의 특징 중 하나는 중심선(CL)에서 일정 거리 이격된 이격선(S1, S2, S3) 부근의 명도 데이터를 활용하는 것이다.
예를 들어 본 발명은 도 4의 평면도에서 참조되는 바와 같이, 중심선(CL)에서 제1 간격만큼 이격된 제1 이격선(S1), 제2 간격만큼 이격된 제2 이격선(S2), 제3 간격만큼 이격된 제3 이격선(S3)을 고려할 때, 명도 데이터의 샘플링은 중심선(CL), 제1 이격선(S1), 제2 이격선(S2) 및 제3 이격선(S3)이 있는 구역에서 이루어진다. 여기서 중심선(CL)은 선형광(L)이 직상방에서 조사되는 선상이기 때문에 선형광(L)이 전자부품(D)에 도달하는 거리가 가장 짧다. 그리고 제1 이격선(S1), 제2 이격선(S2) 및 제3 이격선(S3)은 중심선(CL)에 대해 평행하며 서로 이격되어 있다. 물론, 본 실시예에서는 제1 이격선(S1), 제2 이격선(S2) 및 제3 이격선(S3)이 중심선(CL)의 후방에 위치하고 있지만, 실시하기에 따라서는 중심선(CL)의 전방(S1', S2', S3' 참조)에 위치할 수도 있다. 즉, 중심선(CL)을 기준으로 좌우 일정 폭 범위의 중심 샘플링 영역(CS)에서 명도 데이터의 샘플링이 이루어지고, 마찬가지로 제1 이격선(S1), 제2 이격선(S2) 및 제3 이격선(S3)을 기준으로 좌우 일정 폭 범위의 제1 샘플링 영역(S1), 제2 샘플링 영역(S2) 및 제3 샘플링 영역(S3)에서 명도 데이터의 샘플링이 이루어진다. 물론, 본 실시예는 중심 샘플링 영역(CS)과 제1 샘플링 영역(S1), 제2 샘플링 영역(S2) 및 제3 샘플링 영역(S3)에서 명도 데이터의 샘플링이 이루어지도록 하고 있으나, 실시하기에 따라서는 중심 샘플링 영역(CS) 외의 1개의 샘플링 영역만을 취하거나 4개 이상의 샘플링 영역을 취하는 것도 충분히 고려될 수 있을 것이다. 또한 참고적으로, 어떠한 불량을 검출하느냐에 따라 최적의 명도 데이터를 사용할 필요가 있기 때문에 각각의 샘플링 영역(CS, S1, S2, S3)들의 폭이나 각각의 이격선(S1, S2, S3)들 간의 간격은 동일할 수도 있고 다를 수도 있을 것이다. 즉, 외관 검사의 대상(오염, 이물 부착, 깨짐, 긁힘 등등)이 뭐냐에 따라서 해당 대상을 가장 잘 파악할 수 있는 영역을 설정하여 해당 영역에서 명도 데이터에 대한 샘플링이 이루어지도록 하는 것이 바람직하다.
확인용 카메라(120)는 광조사기(110)에 의해 선형광(L)이 조사된 영역을 촬영하여 전자부품(D)의 안착 상태나 전자부품(D) 자체의 불량 여부를 확인할 수 있게 한다. 이러한 확인용 카메라(120)는 적절한 명도 데이터의 샘플링을 위해 에어리어 카메라로 구비되는 것이 바람직하고, 그 촬영 방향은 광조사기(110)의 조사 방향에 대해 일정한 각도(θ, 0도 < θ < 90도)를 가진다.
이동기(130)는 중심선(CL)에 수직한 수평 방향(본 실시예에서는 전후 방향)으로 적재요소(LE)를 이동시킨다. 이러한 이동기(130)는 적재요소(LE)에 실린 전자부품(D)들이 이동하면서 촬영될 수 있도록 하기 위한 것이므로, 실시하기에 따라서는 적재요소(LE)는 정지해 있고 광조사기(110)가 이동하는 구조를 취할 수도 있다. 즉, 본 발명에 따르면 광조사기(110)와 전자부품(D)이 상호 상대적으로 이동하도록 구현되면 족하므로, 이동기(130)가 어느 대상을 이동시키느냐는 문제는 적용될 처리장비가 허락하는 구조에 따라서 임의적으로 선택될 수 있는 것이다. 또한, 이동기(130)는 처리 장비에서 촬영 작업과는 무관한 작업(예를 들면 전자부품의 처리를 위해 적재요소를 이동시키는 작업 등)을 위해 적재요소(LE)를 이동시키는 이동수단으로 혼용되어 사용될 수도 있다.
분석기(140)는 확인용 카메라(120)에 의해 촬영된 이미지에서 앞서 언급한 각각의 샘플링 영역(CS, S1, S2, S3)에서 추출된 명도 데이터를 분석하여 전자부품(D)의 안착 상태나 전자부품(D) 자체의 불량 여부를 판단한다. 특히 본 실시예에 따르면 이동기(130)가 적재요소(LE)를 이동시키면서 하나의 전자부품(D) 당 복수번(예를 들면 4번 내지 8번) 촬영이 이루어지도록 구현(더 정확히는 한 열의 전자부품들에 대해 복수번 촬영이 이루어지도록 구현)된다. 이에 따라 분석기(140)는 복수번 촬영된 이미지들에서 샘플링된 명도 데이터를 병합한 후, 병합된 데이터로부터 전자부품(D)의 안착 상태나 전자부품(D) 자체의 불량 여부를 분석하도록 구현된다. 물론, 분석기(140)에 의한 분석은 중심 샘플링 영역(CS), 제1 샘플링 영역(1S), 제2 샘플링 영역(2S) 및 제3 샘플링 영역(3S) 각각에 대해서 이루어지며, 각각의 샘플링 영역(CS, S1, S2, S3)에서의 확인하고자하는 불량 원인은 서로 다르다. 이러한 점에 대해서는 차후 목차를 달리하여 상세히 설명한다.
제어기(150)는 분석기(140)로부터 오는 불량 여부에 대한 정보에 따라서 잼(jam) 이벤트 발생 등의 방식으로 불량을 알리고, 확인용 카메라(120)의 촬영 작업과 이동기(130)의 이동 작업을 제어한다. 즉, 적재요소(LE)와 함께 전자부품(D)이 이동되면서 하나의 전자부품(D) 당 복수번의 촬영이 이루어지도록 제어기(150)가 확인용 카메라(120)와 이동기(130)를 제어한다.
<개괄적인 흐름 설명>
도 5의 흐름도를 참조하여 검사장치(100)의 전체적인 작동에 대하여 개괄적으로 설명한다.
이동기(130)는 적재요소(LE)를 후방으로 이동<S100>시키고, 이 때 광조사기(110)는 적재요소(LE)의 이동 방향에 수직한 좌우 방향으로 긴 선형광(L)을 직하방으로 조사한다.
그리고 확인용 카메라(120)는 적재요소(LE)가 이동하는 중에 하나의 전자부품(D) 당 복수번의 촬영을 수행한다. 이를 위해 적재요소(LE)가 후방으로 이동하면서 적재요소(LE)의 후단 상면이 광조사기(110)의 직하방에 위치할 때부터 전자부품(D)에 대한 촬영이 이루어지기 시작해서 적재요소(LE)의 전단 상면이 광조사기(110)의 직하방에 위치할 때까지 일정한 시간 간격으로 촬영을 수행<S200>하되, 촬영의 시간 간격은 적어도 하나의 특정 전자부품(D)이 광조사기(110)의 직하방을 지나는 도중에 복수번의 촬영이 이루어지도록 설정된다. 다만, 본 실시예는 전자부품(D)과 전자부품(D)에 인접한 적재요소(LE)의 주변 구조까지 함께 비교 파악하도록 하기 위해 전자부품(D)뿐만 아니라 전자부품(D) 주변의 적재요소(LE)의 구조까지 촬영하도록 구현된다. 즉, 본 실시예에 의하면 전자부품(D) 일측 끝단 부위가 광조사기(110)의 직하방에 위치하기 전부터 촬영이 이루어지도록 되어 있다.
분석기(140)는 확인용 카메라(120)로부터 오는 이미지들로부터 각 샘플링 영역(CS, S1, S2, S3)에서의 명도 데이터를 추출해서 한 열의 전자부품(D)들에 대해서 추출된 명도 데이터들을 병합 처리한 후, 병합된 병합 데이터를 분석하여 전자부품(D)들의 안착 상태나 전자부품(D)들 자체의 불량 여부를 분석<S300>한다. 이 때, 명도 데이터들의 병합은 각각의 샘플링 영역(CS, S1, S2, S3)의 명도 데이터들만으로 이루어진다. 참고로, 적재요소(LE)에 따라서는 한 열에 하나 또는 그 이상의 전자부품(D)들이 적재될 수 있을 것이다.
분석기(140)는 분석된 정보를 제어기(150)로 보내고, 제어기(150)는 수신된 정보를 근거로 불량이 발생된 경우 불량을 알리는 알람을 발생시킨다<S400>. 이러한 방식으로 1열씩의 전자부품(D)들에 대한 검사가 순차적으로 이루어짐으로써 모든 열의 전자부품(D)들에 대한 검사가 수행된다.
계속하여 위와 같은 개괄적 흐름에서 각각의 샘플링 영역(CS, S1, S2, S3)의 명도 데이터의 처리 및 분석 과정<S300>들에 대해서 설명한다. 이렇게 각각의 샘플링 영역(CS, S1, S2, S3) 별로 나누어 명도 데이터의 처리 및 분석 과정<S300>을 설명하는 이유는 각각의 샘플링 영역에서 얻은 명도 데이터로 확인하고자 하는 불량의 원인이 다르고, 이 때문에 구체적인 데이터의 처리 및 분석 과정<S300>에 차이가 있기 때문이다.
<중심 샘플링 영역의 명도 데이터의 처리 및 분석 방법>
중심 샘플링 영역(CS)은 광조사기(110)에 의해 조사된 선형광(L)과 상하 방향으로 직접 대면함으로써 선형광(L)이 전자부품(D)에 도달하는 거리가 가장 짧고 명도가 가장 높은 중심선(CL)을 기준으로 전후 일정 범위의 폭으로 설정된다. 이러한 중심 샘플링 영역(CS)의 명도 데이터는 전자부품(D)의 안착 상태를 분석하기 위해 활용된다. 이러한 흐름을 도 6의 흐름도를 참조하여 설명한다.
본 실시예에 따르면, 도 7에서와 같이 한 열의 전자부품(D)에 대한 검사를 위해 적재요소(LE)가 이동 과정에서 (a) 내지 (f)의 과정으로 6번의 촬영이 이루어지고, 이에 따라 6장의 이미지가 얻어진다. 따라서 중심 샘플링 영역(CS)의 명도 데이터는 한 열의 전자부품(D) 및 그 전후 주변 구조에 대하여 6번 촬영되어 획득된 이미지들로부터 각각 추출된다. 즉, 광조사기(110)가 아닌 전자부품(D)이나 적재요소(LE)를 기준을 볼 때, 6장의 이미지에서 중심 샘플링 영역(CS)은 모두 다르다. 따라서 전자부품(D) 및 적재요소(LE)를 기준으로, 촬영된 순서대로 후단부터 전단까지 순서적으로 6개 영역에 걸쳐서 중심 샘플링 영역(CS)이 설정되고, 분석기(140)는 해당 이미지들로부터 중심 샘플링 영역(CS)의 명도 데이터들을 추출<S311>한다.
이어서 도 8의 (a) 및 (b)에서 개념적으로 참조되는 바와 같이, 이미지들로부터 추출된 도 8의 (a)와 같은 각각의 명도 데이터(D1, D2, D3, D4, D5, D6)들을 도 8의 (b)와 같이 병합<S312>함으로써 한 열의 전자부품(D)들 및 그 주변에 대한 전체적인 이미지의 명도 데이터를 얻을 수 있다. 이렇게 얻은 명도 데이터는 픽셀마다의 명도 값을 말해주는 것으로서, 이를 기반으로 도 9 (a)의 발췌 예시에서 참조되는 바와 같은 명도의 높고 낮음을 색으로 표현해내는 3차원 높이데이터맵(3M)을 생성<S313>한다. 이러한 높이데이터맵(3M)은 색의 변화를 통해 명도의 기울기(변화율)를 확인하기에 적합하다. 본 실시예서는 한꺼번에 촬영되는 한 열 전체의 전자부품(D)들 및 적재요소(LE)까지 포함하여 촬영 및 명도 데이터의 추출이 이루어지고, 이를 기반으로 명도 데이터들이 높이데이터맵으로 표현된다. 참고로, 도 9 (b)의 발췌 예시는 도 9 (a)와 비교될 수 있는 실제 대응되는 부위에 대한 전자부품(D)에 대한 이미지이다. 도 9의 (a)와 (b)를 비교해보면 전자부품(D)이 정상적으로 안착된 경우와 적재되어 있지 못하고 비어 있는 경우를 3차원 높이데이터맵(3M)에서 정확히 확인 할 수 있음을 알 수 있다. 즉, 3차원 높이데이터맵(3M)을 통해서 정상적인 경우와 그렇지 못한 경우를 정확히 구분해 낼 수 있게 된다.
그리고 분석기(140)는 높이데이터맵(3M)을 통해 전자부품(D)의 안착 상태를 분석<S314>한다. 예를 들어, 만일 전자부품(D)이 정상적으로 안착된 경우라면 전자부품(D)의 전면적에서 명도의 높이가 기대되는 범위 내에서 일정(색이 일정함)하나, 그렇지 않고 기울어진 경우에는 명도의 높이에 변화(색이 변함)가 있고, 이중 적재의 경우에는 기대되는 범위보다 명도의 높이가 높으며, 비어 있는 경우에는 명도의 높이가 낮다. 이렇게 분석기(140)는 중심 샘플링 영역(CL)의 명도 데이터에 의해 생성된 높이데이터맵(3M)을 활용하여 전자부품(D)의 안착 상태를 분석하고, 이미 언급된 바와 같이 그러한 분석 결과(불량 여부 판단은 포함할 수 있다)를 제어기(150)로 보낸다. 이에 따라서 제어기(150)는 분석기(140)로부터 오는 분석 결과에 따라 불량 안착의 경우 잼을 발생시켜서 이를 관리자에게 알린다.
참고로, 분석기(140) 또는 제어기(150)에 디스플레이어가 구비될 수도 있으며, 디스플레이어를 통해 3차원 높이데이터맵(3M)가 출력될 수 있다. 이러한 경우 관리자가 높이데이터맵(3M)을 확인하면서 잼이 맞는지 여부, 적재요소(LE)의 어느 위치에서 전자부품(D)의 안착 불량이 발생했는지 여부를 육안으로 직감할 수 있다.
물론, 명도 데이터의 기울기(변화율)를 표현한 3차원 높이데이터맵(3M)을 굳이 생성하지 않더라도, 분석기(140)는 명도 데이터만으로도 그 기울기를 파악하여 전자부품(D)이 적재요소(LE)에 적절히 안착되어 있는지, 아니면 기울어지게 안착되었는지, 안착이 되어 있지 않은지, 이중 적재가 되어 있는지, 정상 위치에서 벗어나 걸쳐져 있는지 등을 알 수 있다. 예를 들어 전자부품(D)이 정상적으로 안착되어 있을 때가 명도 2의 높이라면, 비어 있을 때는 명도 0의 높이를 가질 것이다. 이처럼 전자부품(D)이 지니는 높이의 평균, 적재요소(LE) 상에 존재하는 전자부품(D)들의 높이의 평균값을 상호 비교하면서 불량 여부를 판단할 수 있고, 표준편차값을 활용하여서도 불량 여부를 안정적으로 확인할 수 있을 것이다. 또한, 전자부품이 어긋나 걸쳐 있거나 기울어지게 안착된 경우에도, 표준편차나 기울어지는 정도를 명도의 높이 데이터로부터 확인함으로서 분석이 이루어질 수 있으며, 최고로 가질 수 있는 명도의 높이값과 최소한으로 가져야 할 명도의 높이값의 정보를 비교하여 분석이 이루어질 수도 있고, 마찬가지로 주변에 존재하는 전자부품(D)들로부터 얻은 정보와의 비교를 통해서도 분석이 가능하므로, 이러한 방식들을 혼합하여 보다 안정적인 분석 결과를 얻게 될 수 있다.
한편, 중심 샘플링 영역(CS)에서 얻은 명도 데이터는 회절, 난반사 및 높은 명도값 등으로 인해 전자부품(D) 자체의 외관 불량(깨짐, 찍힘, 얼룩 등)을 분석하는 데에는 정확성이 담보되지 않는다. 따라서 전자부품(D) 자체의 외관 불량은 중심 샘플링 영역(CS)의 외측에 있는 제1 샘플링 영역(1S), 제2 샘플링 영역(2S), 제3 샘플링 영역(3S)의 명도 데이터를 활용하여 분석된다. 이하에서는 전자부품(D) 자체의 외관 불량을 검사하기 위한 명도 데이터의 처리 및 분석에 대해서 살펴본다.
<제1 샘플링 영역의 명도 데이터의 처리 및 분석 방법>
제1 샘플링 영역(1S)은 중심 샘플링 영역(CS)에 가장 인접한 영역으로서, 제1 이격선(S1)을 기준으로 전후 일정 범위의 폭으로 설정된다. 이러한 제1 샘플링 영역(1S)의 명도 데이터는 전자부품(D) 자체의 비교적 선명한 외관 불량인 깨짐, 찍힘(파임), 금(Crack) 등을 분석하기 위해 활용된다. 이를 도 10을 참조하여 설명한다.
마찬가지로 제1 샘플링 영역(1S)의 명도 데이터는 도 7과 같은 방식으로 6개의 이미지로부터 모두 얻어진다.
분석기(140)는 해당 이미지들로부터 제1 샘플링 영역(1S)의 명도 데이터를 추출<S321>하고, 이 명도 데이터들을 도 8과 같은 방식으로 병합<S322>함으로써 하나의 특정 전자부품에 대한 전체적인 이미지의 명도 데이터를 얻을 수 있다. 그런데, 제1 이격선(S1) 부근의 명도는 중심선(CL) 부근에 비해 매우 낮은 명도를 가지기 때문에, 외부의 약한 빛에도 명도 데이터의 값이 크게 왜곡될 수 있다. 따라서 기대되는 일정 범위(예를 들면 정상일 때 기대되는 명도 범위, 깨졌을 때의 명도 범위, 적재요소의 명도 범위 등) 내를 벗어난 명도값을 기대되는 일정 범위 내로 보정하는 노이즈제거 작업<S323>이 이루어진다.
노이즈가 제거된 명도 데이터에 기반하여 무채색으로 표현되는 명도 데이터 이미지를 생성<S324>한다. 여기서 명도 데이터 이미지는 색이나 채도가 없이 명도값만으로 밝은 정도가 표현된 이미지를 말한다.
이어서 명도 데이터 이미지에서 전자부품이 있는 관심영역을 선정한다. 본 실시예에서는 전자부품(D)이 위치하는 영역이 관심영역이지만, 전자부품(D)이 아닌 다른 구조물들이 관심영역이 될 수도 있을 것이다. 그리고 이진화법에 의해 특정 명도값을 기준으로 낮은 명도는 0(검은색)으로 처리하고, 높은 명도는 1(흰색)로 처리<S325>한다. 이진화법으로 이미지를 처리한 후에는 관심영역(예를 들면 전자부품 및 그 주변부위에 해당되는 영역) 외의 나머지 명도 데이터를 제거하여 관심영역의 데이터를 추출<S326>한 다음, 기 입력된 정보값(예를 들면 전자부품의 평면 면적이나 가로 세로 길이값, 단자의 수 및 그 배열 형태와 크기값, 전자부품의 평면 형태, 전자부품의 외곽 규격 등)과 비교하여 전자부품(D)의 불량 여부(불량 유무 및 불량 원인을 포함할 수 있음)를 분석<S327>한다. 예를 들어 전자부품(D)의 중단이 깨져서 벌어지면 그 크기, 외곽 형태 등에서 기 입력된 정보값과 다를 것이고, 전자부품(D)의 한 귀퉁이가 깨져 있은 경우라면 외곽 형태 등에서 기 입력된 정보값가 다를 것이며, 전자부품(D)에 찍힌 홈이 있는 경우라면 홈이 검게 처리(0으로 처리)되어서 표현되어질 것이다.
참고로, 도 12의 (a) 및 (b)의 발췌 예시는 명도 데이터 이미지와 그에 대응하는 부위에 대한 실제 사진으로서, (a)의 명도 데이터 이미지를 통해 정상적인 전자부품(D)과 쪼개진 전자부품(D)을 명확하게 확인할 수 있다.
위와 같은 제1 샘플링 영역(2S)에서의 명도 데이터는 전자부품(D)의 크기, 전자부품(D)의 형태, 전자부품(D)의 외곽선 등을 비교하는 데에 활용되고, 그에 따라 불량 여부에 대한 검사가 이루어질 수 있다.
전자부품(D)의 크기 분석은 추출한 영역 내에 존재하는 픽셀수를 세어서 나온 가로 및 세로의 길이를 기준하여 정상 전자부품의 크기 정보와 비교(예를 들어 10×10이 정상인데 이보다 작거나 크다면 불량으로 판단 함)하는 방식으로 이루어질 수 있다.
또한, 전자부품(D)의 형태 분석은 전자부품(D)이 있는 부위와 전자부품(D) 주변 부위의 명도를 통해 그 형태를 파악함으로서 이루어질 수 있다.
그리고 전자부품(D)의 외곽 분석은 전자부품(D)의 외곽선에 해당하는 영역을 집중 판독하여 외곽에 존재하며 연속되는 픽셀들의 직진성(사각 형태일 경우)을 확인함으로써 이루어질 수 있다. 이 경우 전자부품 외곽의 직진성이 부족하거나 직진성이 있더라도 경사를 지니면 안착 불량으로 판독될 것이다.
<제2 샘플링 영역의 명도 데이터 처리 및 분석 방법>
제2 샘플링 영역(2S)은 제1 샘플링 영역(1S)보다 더 중심 샘플링 영역(CS)에 먼 영역으로서, 제2 이격선(S2)을 기준으로 전후 일정 범위의 폭으로 설정된다. 이러한 제2 샘플링 영역(2S)의 명도 데이터는 제1 샘플링 영역(1S)에서의 명도보다 더 낮은 명도에서 정확하게 확인될 수 있는 전자부품(D) 자체의 긁힘이나 이물질 부착 등을 분석하기 위해 활용된다. 이를 도 12를 참조하여 설명한다.
마찬가지로 제2 샘플링 영역(2S)의 명도 데이터도 도 7과 같은 방식으로 6개의 이미지로부터 모두 얻어지고, 분석기(140)는 해당 이미지들로부터 제2 샘플링 영역(2S)의 명도 데이터를 추출<S331>한 후 도 8과 같은 방식으로 병합<S332>하여 하나의 특정 전자부품(D)에 대한 전체적인 이미지의 명도 데이터를 얻는다. 이 때에도 분석기(140)는 노이즈제거 작업<S333> 후 무채색으로 표현되는 명도 데이터 이미지를 생성<S334>하고, 관심영역을 선정<S335>한다. 그리고 명도 데이터 이미지에서 전자부품이 있는 관심영역 외의 영역에 있는 명도 데이터를 제거함으로써 관심영역의 데이터를 추출<S336>한 다음, 요구되는 명도값을 벗어나 있는 픽셀을 파악하여 불량을 검출하고, 불량의 크기(이물질의 크기나 긁힌 크기 등)를 확인하는 등의 불량 여부를 분석<S337>한다. 여기서 불량의 크기를 검사하는 이유는 노이즈로 인해 정상이 불량으로 판정될 수도 있으므로, 일정 이상의 크기만을 불량으로 판단하도록 하기 위해서 이루어질 수 있으며, 생략도 가능하다.
참고로, 제2 샘플링 영역(2S)에서의 확인하고자 하는 불량 원인은 제1 샘플링 영역(1S)에서 확인하고자 하는 불량 원인보다 선명성이 더 떨어지기 때문에 불량 원인이 있는 부위와 정상 부위 간의 명도차가 크지 않아서 이진화 작업을 수행하는 경우 잘못된 결과를 가져올 수 있다. 따라서 제2 샘플링 영역(2S)에서의 명도 데이터의 처리 과정에서는 이진화 작업이 수행되지 않는다.
이러한 제2 샘플링 영역(2S)의 명도 데이터는 불량의 밝기나 크기 등의 비교를 통해 불량 여부를 검사하는 데 활용될 수 있을 것이다.
참고로, 동일 조명과 동일한 카메라로 촬영한 경우에도 주변 상황에 따라 다르게 보이는 경우가 존재하므로, 불량의 밝기(명도) 검사는 전자부품(D) 전체에서 확인되는 전체적인 밝기를 기준하여 밝기가 고르다면 불량이 아니고, 밝기가 고르지 않다면 불량으로 판독하는 방식으로 이루어지는 것이 바람직하다.
또한, 불량의 크기 검사는 불량의 밝기 검사 이후에 진행될 수도 있고, 별도로 진행될 수도 있으며, 일정 수치 이상인 것만으로 불량을 한정한다. 예를 들어 한 픽셀 정도에 해당하는 것은 노이즈로 여기고 불량이 아니라고 판단하는 것이다. 이는 노이즈 데이터로 인한 혼선을 막기 위한 것으로, 관리자에 의해 기준되는 수치가 조절될 수 있는 것이 바람하다.
<제3 샘플링 영역의 명도 데이터 처리 및 분석 방법>
제3 샘플링 영역(3S)은 제2 샘플링 영역(2S)보다 더 중심 샘플링 영역(CS)에 먼 영역으로서, 제3 이격선(S3)을 기준으로 전후 일정 범위의 폭으로 설정된다. 이러한 제3 샘플링 영역(3S)의 명도 데이터의 활용도 위의 제2 샘플링 영역(2S)의 명도 데이터 활용과 동일하다. 다만, 제3 샘플링 영역(3S)에서의 명도 데이터는 선명성이 가장 약한 지문과 같은 각종 얼룩이나 오염 등의 불량 여부를 확인하기 위해 활용된다. 마찬가지로 제3 샘플링 영역(3S)의 명도 데이터의 처리에서도 이진화 작업이 수행되지 않는다.
참고로, 제3 샘플링 영역(3S)에서 이루어지는 불량 여부의 분석은 픽셀의 명도 검사, 불량의 크기 검사, 불량의 분포도 검사, 명도의 변화 검사 등을 통해 이루어질 수 있다. 여기서 분포도 검사는 예를 들면 스프레이로 분사된 것처럼 아주 작은 점의 형태로 여러 곳에 작은 불량들이 있을 수 있는데, 이러한 경우 불량의 크기가 작아서 노이즈로 판단될 수 있으므로, 이러한 오판을 방지하기 위해 넓은 영역에 걸쳐서 분포되어 있으면 불량으로 판단하기 위해서 이루어지는 것이다.
여기서도 불량의 밝기 및 크기 검사는 위의 제2 샘플링 영역(2S)에서의 분석과 동일하다.
다만, 앞서 간략히 언급한 바와 같이 불량의 분포도 검사는 예를 들면 어디 어디에 얼룩이 있는지, 주로 어느 쪽에 얼룩이 있는지 알고자 할 때 이루어진다. 예를 들어 얼룩의 경우 물방울 하나가 떨어져 오염된 단일 불량이기 보다는 비말 형태로 분사되어 오염되는 복수의 물량이 많다. 그래서 하나하나의 불량만을 인식하도록 프로그래밍된 경우에는 자칫 너무 작은 불량은 노이즈 데이터로 오판할 수도 있다. 예를 들어 3픽셀 이하의 크기는 노이즈다라고 하면 검사에 오류가 발생하는 것이다. 따라서 3픽셀 이하라고 하더라도 일정 영역에서의 분포를 지녔다면 노이즈가 아닌 불량으로 판단할 수 있도록 하기 위해 불량의 분포도 검사를 적용하는 것이다.
또한, 전자부품(D)의 밝기 변화에 대한 검사는 간혹 전자부품(D) 전체를 덮어버리는 오염이 있을 수 있기 때문에 이루어진다. 예를 들어 전자부품(D) 전체에 오염이 있는 경우 다른 검사 방법으로는 전자부품(D)의 불량 여부를 확인하는 것이 곤란하다. 따라서 주변의 다른 전자부품(D)과의 밝기를 비교하는 방법이나, 기 저장된 이미지의 밝기와 비교하는 방법 중 적어도 어느 하나를 활용하여 불량 여부를 검사하게 된다.
마지막으로 위와 같은 모든 샘플링 영역(CS, 1S, 2S, 3S)에서의 분석이 종료되면, 분석기(140)는 최종적으로 불량 여부를 판단하고 이를 제어기(150)로 알리며, 제어기(150)는 불량이 발생된 경우 잼과 알람을 발생시킨다.
<참고적인 사항>
1. 선형광 관련
위의 실시예에서는 광조사기(110)가 집속률이 높은 레이저 선형광을 조사하는 것으로 설명하고 있지만, 길쭉한 형상의 형광등이나 일 방향으로 배열된 LED와 같은 광원을 고려해볼 수 있다.
또한, 광조사기(110)가 하나의 선형광만을 조사하는 것으로 설명하고 있지만, 휘도가 높은 선형광과 순차적으로 이웃하게 휘도나 낮은 선형광을 배열하는 것도 고려될 수 있을 것이며, 휘도가 높은 면광원과 휘도나 낮은 면광원을 이웃되게 붙이는 구조도 고려될 수 있을 것이다.
즉, 본 발명은 광조사기(110)가 적어도 2영역에서 명도차를 가지도록 광을 조사하는 경우에 각 영역에서의 명도 데이터들을 활용하여 서로 다른 불량 원인을 검사하는 방법으로 확장될 수 있음을 알 수 있다.
2. 분석기 관련
위의 설명에서는 분석기(140)를 더 구체적으로 나누어 설명하지 않았지만, 분석기(140)는 그 기능에 따라 저장수단, 추출수단, 병합수단, 분석수단 등을 포함할 수 있다.
저장수단은 촬영된 이미지를 저장하거나, 관리자 또는 서버로부터 입력되어오는 분석에 필요한 각종 설정값들을 저장하는 기록매체이다.
추출수단은 각각의 샘플링 영역에서의 명도 데이터를 추출한다.
병합수단은 앞서 설명한 바와 같이 명도 데이터들을 병합한다.
분석수단은 병합된 명도 데이터를 이용하여 전자부품의 안착 상태나 전자부품 자체의 외관 불량 여부를 분석한다.
한편 저장수단은 앞서 설명한 처리 및 분석을 수행하기 위한 프로그램도 저장하고 있으며, 이 프로그램은 당연히 저장기능, 추출기능, 병합기능 및 분석 기능을 컴퓨터상에서 실행시킬 수 있다.
3. 명도 데이터 관련
위의 실시예는 전자부품(D)의 안착 상태와 전자부품(D) 자체의 불량을 함께 파악하도록 구성되고 있지만, 경우에 따라서는 중심 샘플링 영역(CS)의 명도 데이터만을 활용하여 전자부품(D)의 안착 상태만을 파악하도록 구성하거나, 제1 샘플링 영역(1S)의 명도 데이터만을 활용하여 깨짐 불량만을 파악하도록 구성할 수도 있을 것이다. 즉, 전자부품 처리장비에서 요구되는 불량을 검사하기 위해 앞서 언급한 분석 방법들이 선별되어 취사적으로 수행되도록 구현될 수 있을 것이다.
4. 명도 데이터 이미지의 예시
앞서 설명한 바와 같이 제1 샘플링 영역(1S), 제2 샘플링 영역(2S) 및 제3 샘플링 영역(S3)에서 각각 얻어진 명도 데이터를 통해 명도 데이터 이미지를 생성한 경우, 명도 데이터 이미지에서 보이는 각각의 전자부품(D)의 형태를 보면 도 13과 같다.
도 13에서 (a)는 정상적인 전자부품(D)의 경우, (b)는 전자부품(D)의 표면이 얼룩으로 오염된 경우, (c)는 전자부품(D)의 표면이 긁힌 경우, (D)는 전자부품(D)에 이물이 부착된 경우, (e)는 전자부품(D)의 귀퉁이가 깨진 경우를 비교해서 알 수 있게 해주는 실제 사진과 명도 데이터 이미지를 보여주고 있다.
5. 불량 원인의 구분
앞선 설명은 외관 불량의 형태별로 해당 형태를 가장 적절히 확인할 수 있는 점을 예시하여 설명하였다. 그러나 불량의 구분을 그 크기로 나누어 샘플링 영역을 지정하는 것도 충분히 고려될 수 있다.
예를 들어 대략 1mm ~ 0.5mm 정도의 크기는 제1 샘플링 영역(1S)에서 얻어진 명도 데이터에서 가장 잘 확인될 수 있고, 이 보다 더 큰 크기의 불량은 중심 샘플링 영역에서(CS) 가장 잘 확인될 수 있으며, 이 보다 더 작은 크기의 불량은 제2 샘플링 영역(2S)나 제3 샘플링 영역(3S)에서 가장 잘 확인될 수 있다. 이처럼 명도가 낮은 영역일수록 불량 원인의 크기가 작은 불량을 잘 확인할 수 있다.
이와 같이, 앞선 설명들에서 언급한 각각의 샘플링 영역(CS, 1S, 2S, 3S)에서 확인되는 불량 원인들과 그 구분 또는 제시한 수치 등은 단지 예시에 불과하다. 그러므로 본 발명은 어떠한 기준으로 불량 원인을 구분하고, 전자부품의 원 색상과 재질, 카메라와 조명의 종류나 성능 등을 고려하여 그러한 불량 원인을 가장 잘 확인할 수 있는 샘플링 영역이 어디냐에 따라서 샘플링 영역의 위치를 결정하는 것으로 충분히 실현될 수 있는 것이다.
그리고 더 고려되어야 할 점은 광의 특성에 따라 중심선(CL)과의 이격된 정도에서의 명도를 잘 파악하여 샘플링 영역을 설정할 필요가 있다. 예를 들어, 도 3은 레이저인 경우에서의 명도 변화를 보여주는 것이데, 도 3에서 중심선(CL)에서의 명도를 100%라고 할 때 중심선에 매우 인접한 영역은 명도가 90%이고, 그 옆으로 갈수록 50%, 30%식으로 감소하고 있다. 물론, 광의 특성 등이 다른 경우에는 그래프의 형태나 거리에 따른 명도의 감소량이 달라질 것이다.
위에서 설명된 바와 같이 본 발명에 대한 구체적인 설명은 첨부된 도면을 참조한 실시예를 기반으로 이루어졌지만, 상술한 실시예는 본 발명의 바람직한 예를 들어 설명하였을 뿐이기 때문에, 본 발명이 상기의 실시예에만 국한되는 것으로 이해되어져서는 아니 되며, 본 발명의 권리범위는 후술하는 청구범위 및 그 균등범위로 이해되어져야 할 것이다.
100 : 전자부품 처리장비용 검사장치
110 : 광조사기
120 : 확인용 카메라
130 : 이동기
140 : 분석기
150 : 제어기

Claims (12)

  1. 전자부품에 선형광을 조사하는 광조사기;
    상기 광조사기에 의해 선형광이 조사된 영역을 촬영하여 전자부품의 불량 여부를 확인할 수 있게 하는 확인용 카메라;
    상기 확인용 카메라에 의해 촬영된 이미지에서 선형광이 전자부품에 도달하는 거리가 가장 짧아서 명도가 가장 높은 중심선으로부터 일정 간격 평행하게 이격된 적어도 하나의 이격선을 기준으로 일정 범위의 샘플링 영역에 대한 명도 데이터를 분석하여 전자부품의 불량 여부를 분석하는 분석기; 및
    상기 분석기로부터 오는 불량 여부에 대한 정보에 따라서 불량을 알리고, 상기 확인용 카메라의 촬영 작업을 제어하는 제어기; 를 포함하는
    전자부품 처리장비용 검사장치.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 중심선에 수직한 방향으로 상기 광조사기와 전자부품이 상호 상대적으로 이동되도록 상기 광조사기 또는 전자부품 중 어느 하나를 이동시키는 이동기; 를 더 포함하고,
    상기 제어기는 상기 광조사기와 전자부품이 상호 상대적으로 이동되면서 한 열의 전자부품 당 복수번 촬영이 이루어지도록 상기 이동기와 상기 확인용 카메라를 제어하며,
    상기 분석기는 복수번 촬영된 복수의 이미지로부터 각각 샘플링 영역을 추출하여 병합한 후, 병합된 데이터로부터 전자부품의 불량 여부를 분석하는
    전자부품 처리장비용 검사장치.
  3. 제2 항에 있어서,
    상기 분석기는 병합된 데이터를 설정된 명도값을 기준으로 하여 픽셀마다 0과 1로 이진화한 후 이진화된 데이터에 의해 전자부품의 불량 여부를 분석하는
    전자부품 처리장비용 검사장치.
  4. 제2 항에 있어서,
    상기 이격선은 다수개이고, 다수개의 이격선 각각은 서로 이격되어 있으며,
    상기 분석기는 다수개의 이격선 각각을 기준으로 다수개의 샘플링 영역을 분석하여 전자부품의 불량 여부를 분석하는
    전자부품 처리장비용 검사장치.
  5. 제4 항에 있어서,
    분석기는 상기 다수개의 샘플링 영역 각각에 대하여 서로 다른 불량원인을 확인하는
    전자부품 처리장비용 검사장치.
  6. 제2 항에 있어서,
    상기 분석기는 복수번 촬영된 복수의 이미지로부터 상기 중심선을 기준으로 일정 범위의 샘플링 영역을 추출하여 병합한 후, 병합된 데이터로부터 적재요소에 적재된 전자부품의 안착 상태를 분석하는
    전자부품 처리장비용 검사장치.
  7. 제1 항에 있어서,
    상기 분석기는 상기 중심선을 기준으로 일정 범위의 샘플링 영역을 추출하여 추출된 데이터로부터 적재요소에 적재된 전자부품의 안착 상태를 분석하는
    전자부품 처리장비용 검사장치.
  8. 제6 항 또는 제7 항에 있어서,
    상기 분석기는 명도 데이터의 기울기를 분석하여 전자부품의 안착 상태를 분석하는
    전자부품 처리장비용 검사장치.
  9. 전자부품의 표면 영역들 간에 명도차가 있도록 하는 광을 전자부품의 표면에 조사하는 광조사기;
    상기 광조사기에 의해 광이 조사된 영역을 촬영하여 전자부품의 불량 여부 및 전자부품의 안착 상태 중 적어도 어느 하나를 확인할 수 있게 하는 확인용 카메라;
    상기 확인용 카메라에 의해 촬영된 이미지에서 서로 명도값이 다른 적어도 2개의 샘플링 영역 각각에 대한 명도 데이터를 분석하여 적재요소에 적재된 전자부품의 불량 여부 및 안착 상태 중 적어도 어느 하나를 분석하는 분석기; 및
    상기 분석기로부터 오는 불량 여부에 대한 정보에 따라서 전자부품의 불량이나 안착 상태의 불량 여부를 알리고, 상기 확인용 카메라의 촬영 작업을 제어하는 제어기; 를 포함하는
    전자부품 처리장비용 검사장치.
  10. 제9 항에 있어서,
    상기 광조사기와 전자부품이 상호 상대적으로 이동되도록 상기 광조사기 또는 적재요소 중 어느 하나를 이동시키는 이동기; 를 더 포함하고,
    상기 제어기는 상기 광조사기와 전자부품이 상호 상대적으로 이동되면서 한 열의 전자부품 당 복수번 촬영이 이루어지도록 상기 이동기와 상기 확인용 카메라를 제어하며,
    상기 분석기는 복수번 촬영된 복수의 이미지로부터 각각 샘플링 영역을 추출하여 병합한 후, 병합된 데이터로부터 전자부품의 불량이나 안착 상태를 분석하는
    전자부품 처리장비용 검사장치.
  11. 적재요소에 적재된 전자부품에 선형광을 조사하는 광조사기;
    상기 광조사기에 의해 선형광이 조사된 영역을 촬영하여 전자부품의 안착 상태를 확인할 수 있게 하는 확인용 카메라;
    상기 확인용 카메라에 의해 촬영된 이미지에서 선형광이 전자부품에 도달하는 거리가 가장 짧아서 명도가 가장 높은 중심선을 기준으로 일정 범위의 샘플링 영역에 대한 명도 데이터를 분석하여 전자부품의 안착 상태를 분석하는 분석기; 및
    상기 분석기로부터 오는 안착 상태에 대한 정보에 따라서 불량 적재 여부를 알리고, 상기 확인용 카메라의 촬영 작업을 제어하는 제어기; 를 포함하는
    전자부품 처리장비용 검사장치.
  12. 제11 항에 있어서,
    상기 광조사기와 전자부품이 상호 상대적으로 이동되도록 상기 광조사기 또는 적재요소 중 어느 하나를 이동시키는 이동기; 를 더 포함하고,
    상기 제어기는 상기 광조사기와 전자부품이 상호 상대적으로 이동되면서 한 열의 전자부품 당 복수번 촬영이 이루어지도록 상기 이동기와 상기 확인용 카메라를 제어하며,
    상기 분석기는 복수번 촬영된 복수의 이미지로부터 각각 샘플링 영역을 추출하여 병합한 후, 병합된 데이터로부터 전자부품의 안착 상태를 분석하는
    전자부품 처리장비용 검사장치.
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