WO2023228416A1 - Ｘ線検査装置、ｘ線検査方法およびｘ線検査プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】基板における検査対象である導体部と、導体部以外の絶縁部と、を区別しやすくする技術の提供。 【解決手段】所定方向に対して傾斜した角度でＸ線を基板に照射して撮影した複数のＸ線画像を取得するＸ線画像取得部と、複数の前記Ｘ線画像に基づいて再構成演算を実行して再構成情報を取得する再構成演算部と、前記再構成情報に基づいて、予め決められた第１方向に前記基板を切断したスライス画像を取得するスライス画像取得部と、前記スライス画像を導体部と絶縁部とに分類する分類部と、前記導体部と前記絶縁部とのコントラストを強調するコントラスト強調部と、を備えるＸ線検査装置が構成される。

Description

Ｘ線検査装置、Ｘ線検査方法およびＸ線検査プログラム

　本発明は、Ｘ線検査装置、Ｘ線検査方法およびＸ線検査プログラムに関する。

　従来、異なる方向からＸ線によって基板を撮影し、撮影した画像に基づいて、再構成情報を生成し、スルーホールに充填されたメッキ等の３次元構造に基づいて検査を行うＸ検査装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特許第６９４６５１６号公報

　異なる方向からＸ線によって基板を撮影した複数の画像に基づいて再構成情報を生成する技術においては、各種の原因によってアーチファクトが発生する。アーチファクトが発生すると、画像が不鮮明になり、基板における検査対象である導体部の検査を行うことが困難になる。
  本発明は、前記課題に鑑みてなされたもので、基板における検査対象である導体部と、導体部以外の絶縁部と、を区別しやすくする技術の提供を目的とする。

　上記の目的を達成するため、Ｘ線検査装置は、所定方向に対して傾斜した角度でＸ線を基板に照射して撮影した複数のＸ線画像を取得するＸ線画像取得部と、複数の前記Ｘ線画像に基づいて再構成演算を実行して再構成情報を取得する再構成演算部と、前記再構成情報に基づいて、予め決められた第１方向に前記基板を切断したスライス画像を取得するスライス画像取得部と、前記スライス画像を導体部と絶縁部とに分類する分類部と、前記導体部と前記絶縁部とのコントラストを強調するコントラスト強調部と、を備える。

　以上説明した構成においては、複数のＸ線画像から再構成情報が取得されるが、当該再構成情報はアーチファクトの影響を受けている。従って、検査対象の部分において、アーチファクトの影響が大きいと、基板を構成する導体部と絶縁部とを区別することが困難になり、検査を行うことが困難になる。そこで、Ｘ線検査装置においては、再構成情報に基づいてスライス画像を取得し、スライス画像を解析することにより、スライス画像に含まれる像を導体部と絶縁部とに分類する。そして、導体部と絶縁部とのコントラストが強調される。この結果、再構成情報において、導体部と、絶縁部と、が区別しやすくなる。

Ｘ線検査装置の概略ブロック図である。 図２Ａは、基板とＸ線検出器とＸ線発生器との関係を説明するための図である。図２Ｂ、図２Ｃは、補正前の再構成情報によるスライス画像の例を示す図である。図２Ｄ、図２Ｅは、補正後の再構成情報によるスライス画像の例を示す図である。 図３Ａは、Ｘ線検査処理のフローチャート、図３Ｂは、導体部と絶縁部の分類処理のフローチャートである。 図４Ａ～図４Ｆは、スライス画像に基づく画像処理の過程を示す図である。 図５Ａは、領域番号毎の輝度の統計値および分類結果を示す図である。図５Ｂは、分類結果をスライス画像に対応付けて示す図である。図５Ｃは、補正後のスライス画像を示す図である。図５Ｄは、オーバーシュートおよびアンダーシュートを説明するための図である。 オーバーシュートおよびアンダーシュートを説明するための図である。

　ここでは、下記の順序に従って本発明の実施の形態について説明する。
（１）Ｘ線検査装置の構成：
（２）Ｘ線検査処理：
（３）他の実施形態：

　（１）Ｘ線検査装置の構成： 
  図１は本発明の一実施形態にかかるＸ線検査装置の概略ブロック図である。Ｘ線検査装置は、Ｘ線撮像機構部１０と制御部２０とを備えている。Ｘ線撮像機構部１０は、Ｘ線発生器１１とＸ線検出器１２とを備えている。Ｘ線撮像機構部１０は、基板ＷとＸ線発生器１１とＸ線検出器１２とが所定の相対位置関係となった状態において、Ｘ線発生器１１から基板Ｗに向けてＸ線を照射させる。

　Ｘ線発生器１１は、Ｘ線を出力するＸ線出力部１１ａを備えており、Ｘ線出力部１１ａから所定の強度でＸ線を基板Ｗに照射することができる。Ｘ線検出器１２は、検出面１２ａを備えており、検出面１２ａに到達したＸ線の強度を検出することができる。Ｘ線検出器１２は、検出面１２ａで検出したＸ線の強度に基づいて、基板Ｗを透過したＸ線の透過量を反映したＸ線画像を撮影することができる。すなわち、Ｘ線検出器１２は、検出面１２ａの各位置におけるＸ線の透過量の画像を示すＸ線画像データ２６ｂを生成する。

　本実施形態において基板Ｗは、複数の層を有するビルドアップ基板である。基板Ｗは、２面が他の面より大きい直方体、すなわち、板状の形状である。各層は、基板Ｗの最も広い２面に垂直な方向に積層される。各層においては、基板Ｗの最も広い面に平行な面内に、導体によって配線パターンが形成される。各層の配線パターン同士は、メッキが充填されたスルーホールビアによって電気的に接続される。本実施形態においては、基板Ｗに形成された配線パターンや充填メッキ等の導体を導体部と呼び、導体部以外の部分を絶縁部と呼ぶ。なお、本実施形態において、スルーホールビアの直径は３０μｍ程度であるが、スルーホールビアの大きさや層間距離、基板Ｗの大きさ等は限定されない。

　本実施形態においては、スルーホールビアの大きさとその周辺の導体部が検査対象であるが、むろん、検査対象は限定されず、半田等が検査対象であっても良い。基板Ｗは図示しない搬送機構によって所定の平面に沿って搬送される。すなわち、未検査の基板Ｗが所定の平面に沿って搬入され、Ｘ線の照射範囲に配置され、検査された後に再度搬送機構によって搬出される。本実施形態においては、Ｘ線発生器１１とＸ線検出器１２と基板Ｗとの相対位置関係を変化させる図示しない位置決め機構が備えられている。本実施形態において、位置決め機構は、Ｘ線発生器１１によるＸ線の照射範囲内で基板Ｗを所定の平面（Ｘ－Ｙ平面と呼ぶ）に沿って２次元的に移動させることが可能である。また、位置決め機構は、所定の回転軸を中心にＸ線検出器１２を回転させることができる。

　図２Ａは、Ｘ線が基板Ｗに照射される様子を示す模式図である。図２Ａにおいては、横方向がＸ－Ｙ平面に平行な方向であり、上下方向がＸ－Ｙ平面に垂直なＺ方向である。図２Ａにおいては、基板Ｗとその周囲に存在するＸ線発生器１１およびＸ線検出器１２を模式的に示している。位置決め機構は省略されている。

　本実施形態において、Ｘ線発生器１１は、Ｘ線出力部１１ａから、所定の範囲にＸ線を出力する。Ｘ線検出器１２の検出面１２ａは、所定の回転軸Ａｘを中心に回転される。本実施形態において、回転軸ＡｘはＺ方向に平行であり、Ｘ線出力部１１ａを通る直線である。なお、図２Ａにおいて、回転軸Ａｘは一点鎖線によって示されている。Ｘ線検出器１２の検出面１２ａの中心に対する法線Ｎｖは、回転軸Ａｘに対して傾斜角αだけ傾斜している。Ｘ線検出器１２の検出面１２ａは、Ｘ線出力部１１ａに向けられた状態が維持されながら、すなわち、回転軸Ａｘに対する法線Ｎｖの傾斜角がαである状態が維持されながら、回転軸Ａｘを中心に回転される。なお、図２Ａにおいて、法線Ｎｖは破線によって示されており、Ｘ線検出器１２が回転される際の軌跡は二点鎖線の曲線Ｔｒ１で示されている。

　本実施形態において、位置決め機構は、Ｘ－Ｙ平面内で円周状の軌道となるように基板Ｗの位置を移動させる。すなわち、Ｘ線検出器１２が回転されることによってＸ線検出器１２による撮影範囲が変化するため、位置決め機構は、Ｘ線検出器１２の回転に同期させて基板Ｗの位置も移動させる。例えば、基板Ｗの特定の位置の像がＸ線検出器１２の検出面１２ａの特定の位置で撮影されるように、基板Ｗを移動させていく。図２Ａにおいては、Ｘ－Ｙ平面における基板Ｗの軌跡が二点鎖線の曲線Ｔｒ２で示されている。

　なお、位置決め機構は、基板Ｗを異なる方向から撮影できるように、基板ＷとＸ線出力部１１ａと検出面１２ａの相対的な位置関係を変動させることができればよい。従って、回転軸Ａｘを中心にＸ線検出器１２、Ｘ線発生器１１、基板Ｗの少なくとも１個を回転させることで、基板Ｗを異なる方向から撮影することができればよい。このための構成は、図２Ａに示す構成に限定されない。例えば、基板Ｗの位置が固定され、Ｘ線発生器１１とＸ線検出器１２とが同軸で逆方向に回転可能であっても良い。また、Ｘ線発生器１１とＸ線検出器１２とが固定され、Ｘ線検出器１２の視野内で基板Ｗが回転可能であっても良い。

　次に、制御部２０について説明する。制御部２０は、発生器制御部２１と検出器制御部２２と位置決め機構制御部２３と入力部２４と出力部２５とメモリ２６とＣＰＵ２７とを備えている。メモリ２６はデータを記憶可能な記憶媒体であり、プログラムデータ２６ａとＸ線画像データ２６ｂとが記憶される。ＣＰＵ２７は、プログラムデータ２６ａを読み出して実行することにより、後述する各種処理のための演算を実行する。なお、メモリ２６はデータを記憶することができればよく、ＲＡＭやＥＥＰＲＯＭ，ＨＤＤ等種々の記憶媒体を採用可能である。

　位置決め機構制御部２３は、基板Ｗが図２Ａに示す撮影位置となるように、図示しない位置決め機構を制御し、基板ＷとＸ線検出器１２の位置を調整する。発生器制御部２１は、Ｘ線発生器１１を制御し、Ｘ線発生器１１から基板Ｗに対してＸ線を照射させる。検出器制御部２２は、Ｘ線検出器１２が検出したＸ線の強度、すなわち透過量の画像を示すＸ線画像データ２６ｂを取得する。Ｘ線画像データ２６ｂは、複数の画素の階調値によって構成される画像データであり、各画素の階調値はＸ線検出器１２が検出したＸ線の強度を示す。検出器制御部２２は、Ｘ線検出器１２からＸ線画像データ２６ｂを取得し、メモリ２６に記憶する。出力部２５は、基板Ｗの検査結果等を表示するディスプレイである。入力部２４は、利用者の入力を受け付ける操作入力機器である。

　ＣＰＵ２７は、基板Ｗの検査を行うために、プログラムデータ２６ａが示すプログラムを実行する。プログラムが実行されると、ＣＰＵ２７は、Ｘ線画像取得部２７ａ、再構成演算部２７ｂ、スライス画像取得部２７ｃ、分類部２７ｄ、コントラスト強調部２７ｅ、表示制御部２７ｆとして機能する。

　Ｘ線画像取得部２７ａは、Ｚ軸方向に対して傾斜した角度でＸ線を基板Ｗに照射して撮影した複数のＸ線画像を取得する機能をＣＰＵ２７に実行させる機能である。すなわち、ＣＰＵ２７は、Ｘ線画像取得部２７ａの処理により、発生器制御部２１，検出器制御部２２，位置決め機構制御部２３に対して所定の指示を出力し、回転軸Ａｘ周りの回転角が異なる複数の回転位置において基板Ｗを撮影し、Ｘ線画像を示すＸ線画像データ２６ｂを取得する。

　再構成演算部２７ｂは、複数のＸ線画像に基づいて再構成演算を実行する処理をＣＰＵ２７に実行させる機能である。すなわち、ＣＰＵ２７は、再構成演算部２７ｂの処理により、Ｘ線画像データ２６ｂに基づいて再構成演算を実行する。再構成演算は、公知の各種の演算法を採用可能であるが、本実施形態においては、フィルタ補正逆投影法（filtered Back Projection Method）を含む再構成演算が採用されている。再構成演算が行われると、Ｘ，Ｙ，Ｚ軸で構成される３次元空間内で基板Ｗについての再構成情報が取得された状態、すなわち、基板Ｗについて３次元空間内の座標毎にＸ線の透過量に対応した値が取得された状態となる。このように生成された再構成情報は、基板Ｗの各場所におけるＸ線の透過量に応じた階調値を３次元空間内の座標毎に示しているため、当該階調値に基づいて基板Ｗの３次元構造を解析することができる。例えば、再構成情報を特定の平面に沿って切断した断面上の各位置における透過量を２次元的に表示すれば、基板Ｗの当該断面における構造を解析することが可能である。従って、任意の断面で解析を行えば基板Ｗの３次元構造を解析することができる。本実施形態においては、再構成情報が示す位置毎の透過量は、８ビットで表現されている。すなわち、位置毎の透過量は、２５６階調で表現されている。また、本実施形態においては、透過量が小さいほど階調値が大きくなるように階調値が定義されている。従って、階調値を輝度と見なした画像においては、輝度が大きいほど各画素の位置に存在する物質によるＸ線の透過量が小さく、輝度が小さいほど各画素の位置に存在する物質によるＸ線の透過量が大きいことを示している。従って、導体部の像は明るく、絶縁部の像は暗くなる。なお、任意の方向の断面における位置毎の透過量を示す情報を、以後、スライス画像と呼ぶ。

　以上のような再構成情報に基づいて得られるスライス画像は、アーチファクトの影響によって不鮮明になることが多く、特にスルーホールビアのような小さい検査対象の検査が困難になる場合がある。図２Ｂは、再構成情報から得られるスライス画像の例を示している。当該スライス画像は、Ｚ方向に平行な方向にスルーホールビアを切断した断面の画像である。当該スライス画像において、濃いグレーは絶縁部、薄いグレーはスルーホールビア内のメッキおよび配線パターンを示している。しかし、当該スライス画像はアーチファクトの影響によって不鮮明になっており、メッキや配線パターン等の導体部と、絶縁部とを明確に区別することが困難である。そこで、本実施形態において、ＣＰＵ２７は、分類部２７ｄおよびコントラスト強調部２７ｅの機能により、再構成情報を補正することによって、導体部と絶縁部とを区別しやすくする。

　スライス画像取得部２７ｃは、再構成情報に基づいて、予め決められた第１方向に基板を切断したスライス画像を取得する機能である。本実施形態において第１方向は、Ｘ－Ｙ平面に平行な方向である。図２Ａにおいては、第１方向Ｄ１が例示されている。本実施形態において基板Ｗは、Ｘ－Ｙ平面に平行な複数の層が形成されたビルドアップ基板であり、Ｚ方向が層の積層方向である。従って、第１方向は、基板Ｗにおける複数の層の積層方向に垂直な方向である。本実施形態においては、Ｘ－Ｙ平面に平行な各層の面上に、導体によって配線パターンが形成される。従って、第１方向は、配線パターンが形成される面に対して平行な方向である。また、本実施形態において、スルーホールビアは、層の積層方向に平行な方向に延びる。従って、第１方向は、スルーホールビアが延びる方向に垂直な方向である。

　さらに、本実施形態において、Ｘ－Ｙ平面は、回転軸ＡｘおよびＺ方向に対して垂直であり、第１方向は、回転軸Ａｘに対して垂直な方向である。本実施形態において、ＣＰＵ２７は、再構成情報に基づいて、第１方向に平行であり切断位置が異なる複数の切断面で切断を行った場合のスライス画像を取得するが、詳細は後述する。図２Ｃは、スライス画像の一例であり、スルーホールビアの周辺を抜き出して示している。

　再構成情報はアーチファクトの影響を受けるため、スライス画像は不鮮明になり得る。例えば、図２Ｃにおいて、スルーホールビアの像は符号Ｖｉで示す薄いグレーの円形であるが、その周囲には少し濃いグレーの円環Ｒｇ１が存在し、その周囲には濃いグレーの円環Ｒｇ２が存在する。図２Ｃに示すスライス画像において、スルーホールビアの像の周囲に存在する円環Ｒｇ１は、実際には絶縁部であるが、当該スライス画像からは、導体部であるかのようにも見えてしまう。従って、アーチファクトの影響を受けたスライス画像から導体部、絶縁部のいずれであるのかを目視によって判断することは困難である。

　そこで、本実施形態においてＣＰＵ２７は、スライス画像に基づいて導体部および絶縁部を分類し、コントラストを強調する。分類部２７ｄは、スライス画像を導体部と絶縁部とに分類する機能である。本実施形態においてＣＰＵ２７は、第２方向ではなく、第１方向に切断されたスライス画像を解析することによって導体部と絶縁部とを分類する。本実施形態において、再構成情報が第１方向に切断されて得られるスライス画像は、第１方向に垂直な第２方向に切断されて得られるスライス画像よりも、画像処理が容易である。例えば、図２Ｂと図２Ｃとを比較すると、第２方向であるＺ方向に切断した断面である図２Ｂにおいては、基板Ｗが多層基板であり薄い層が積層されていることを反映して、狭い範囲に複数の層の配線パターンが存在することがわかる。なお、図２Ｂにおいては、配線パターンの像の一つを符号Ｐｔで示している。

　一方、第１方向であるＸ－Ｙ平面方向に切断した断面である図２Ｃにおいて、スルーホールビアの周囲の構造は、図２Ｂよりも単純である。そこで、本実施形態においてＣＰＵ２７は、スライス画像から導体部と絶縁部とを抽出する処理を容易にするため、第１方向に切断したスライス画像に基づいて分類を行う。なお、図２Ｃにおいては、スルーホールビアの像を符号Ｖｉで示している。

　詳細は後述するが、ＣＰＵ２７は、分類部２７ｄの機能により、スライス画像の輝度値に基づいて、スライス画像に含まれる導体部と絶縁部とを弁別し、各画素に対して各画素が導体部、絶縁部のいずれであるのかを対応付ける。

　コントラスト強調部２７ｅは、導体部と絶縁部とのコントラストを強調する機能である。本実施形態において、ＣＰＵ２７は、コントラスト強調部２７ｅの機能により、導体部の輝度を維持し、絶縁部の輝度を下げることによってコントラストを強調する。すなわち、分類部２７ｄによって、スライス画像の各画素が導体部、絶縁部のいずれであるのか特定されているため、ＣＰＵ２７は、分類結果に基づいて絶縁部の輝度を低下させる。図２Ｄは、図２Ｃに対してコントラスト強調が行われた状態を示す。コントラスト強調が行われると、図２Ｄに示されるように、絶縁部の輝度が低下し、絶縁部に存在するアーチファクトがほとんど視認されない状態になる。一方、導体部は輝度が維持されるため、導体部の存在が強調される。以上の構成によれば、導体部と絶縁部とを明確に区別することが可能になる。

　以上の分類と、コントラスト強調は、複数のスライス画像において実施される。この結果、基板Ｗの３次元構造を示す再構成情報においてコントラストが強調され、導体部と絶縁部とを明確に区別することが可能になる。このため、コントラスト強調の補正が行われた再構成情報に基づいて任意のスライス画像を生成した場合に、導体部と絶縁部とを容易に区別することができる。

　本実施形態においては、補正後の再構成情報に基づく表示を行うため、ＣＰＵ２７は、表示制御部２７ｆとして機能する。表示制御部２７ｆは、コントラストの強調が行われた後の再構成情報に基づいて、第１方向に垂直な第２方向に基板Ｗを切断した解析対象画像を取得し、解析対象画像を表示部に表示させる機能である。すなわち、ＣＰＵ２７は、補正後の再構成情報に基づいて、第２方向に基板Ｗを切断した切断面上の各位置における階調値を取得してスライス画像を生成し、出力部２５を制御して当該スライス画像を表示させる。

　図２Ｅは、図２Ｂに示す例に対してコントラスト強調が行われた場合の例を示している。図２Ｅに示されるように、コントラスト強調後のスライス画像においては、絶縁部の輝度が低下している。従って、絶縁部に含まれていたアーチファクトは視認されにくくなっている。また、導体部と絶縁部とが分類された後にコントラスト強調が行われているため、導体部と絶縁部との境界が鮮明である。従って、当該スライス画像を視認した利用者は、スルーホールビアや配線パターンを含む導体部と絶縁部とを容易に区別することができる。

　（２）Ｘ線検査処理：
  次に、図３Ａ、図３Ｂに示すフローチャートに基づいて、本実施形態のＸ線検査装置が実行するＸ線検査処理を説明する。Ｘ線検査処理が実行される前に、ＣＰＵ２７は、Ｘ線画像取得部２７ａおよび再構成演算部２７ｂとして機能することによって、検査対象となる基板Ｗを撮影した複数のＸ線画像を取得し、さらに再構成演算を行って基板Ｗについての再構成情報を取得する。

　再構成情報が取得されると、ＣＰＵ２７は、再構成情報を補正するための処理を行う。補正を行うために、まずＣＰＵ２７は、スライス画像取得部２７ｃの機能により、前処理を行う（ステップＳ１００）。前処理は、後述するエッジ抽出のための前処理である。従って、エッジ抽出を実行容易にするための各種の処理であって良い。本実施形態において、前処理は、ノイズ低減処理である。ノイズ低減のための処理は、各種の処理を採用可能であり、例えば、公知の平滑化処理を採用可能である。

　平滑化処理は、２次元画像において実施されるため、ＣＰＵ２７は、再構成情報に基づいて複数のスライス画像を生成する。具体的には、ＣＰＵ２７は、再構成情報を参照し、Ｚ方向の位置が異なる複数の切断位置を設定する。さらに、ＣＰＵ２７は、各切断位置において、第１方向に沿った方向を切断方向とした場合のスライス画像を取得する。なお、各スライス画像には、識別情報が対応付けられる。識別情報は整数であり、最小値は１、最大値はスライス画像の総数である。ここでは、Ｚ方向の負方向から正方向に向けて数値が大きくなるように、各スライス画像に識別情報が対応付けられる例を想定する。スライス画像の総数は、多いほど正確な分類が行われやすいが、再構成情報の分解能の限界を超えるほどの数にならない範囲で、適宜選択されてよい。図４Ａは、図２Ｃと同一の画像であり、スライス画像の一部を抜き出して示している。以後、図４Ａのスライス画像に対する画像処理結果を適宜参照しながら説明を行う。スライス画像が得られると、ＣＰＵ２７は、各スライス画像に対して平滑化処理を行う。

　次に、ＣＰＵ２７は、分類部２７ｄの機能により、導体部と絶縁部の分類を行う（ステップＳ１１０）。図３Ｂは、ステップＳ１１０に示す分類の処理を示すフローチャートである。分類の処理において、まず、ＣＰＵ２７は、スライス番号ｋを初期化する（ステップＳ２００）。スライス番号ｋは、ステップＳ１００で生成されたスライス画像を特定するための変数である。本実施形態において、スライス画像の識別情報の最小値は１であり、最大値はスライス画像の総数である。このため、ステップＳ１００において、ＣＰＵ２７は、スライス番号ｋに１を代入することによって初期化する。

　次に、ＣＰＵ２７は、スライス番号ｋのスライス画像について、ステップＳ２０５～Ｓ２５５の処理を実行する。具体的には、ＣＰＵ２７は、スライス番号ｋのスライス画像から領域を抽出する（ステップＳ２０５）。領域の抽出は、同一の物質の像をスライス画像内で同一の領域とするための処理である。すなわち、基板Ｗは導体部および配線部で構成されるため、スライス画像の任意の画素は、導体部の像または配線部の像である。そこで、ＣＰＵ２７は、同一の物質の像を同一の領域として抽出する。

　抽出は、種々の処理によって実施可能である。本実施形態においてＣＰＵ２７は、エッジ抽出によってスライス画像から境界線を抽出し、当該境界線で区切られた部位を異なる領域と見なすことによって領域を抽出する。境界線の抽出処理は、公知の処理を利用可能であり、例えば、Ｓｏｂｅｌフィルタおよび二値化を利用可能である。すなわち、ＣＰＵ２７は、スライス番号ｋのスライス画像に対してＳｏｂｅｌフィルタを適用して画素毎のエッジ強度を取得し、既定の基準値より大きいエッジ強度の画素を境界線とみなす。本実施形態においてＣＰＵ２７は、境界線に該当する画素の値を１、境界線に該当しない画素の値を０とすることで二値化を行う。なお、本実施形態においては、境界線の幅が１画素になるように境界線が設定される。図４Ｂは、図４Ａに示すスライス画像から境界線が抽出され、二値化された後の画像を示している。二値化画像においては、値が１の画素を白、値が０の画素を黒によって示している（以下同様）。本実施形態においては、当該二値化後の画像を境界線画像と呼ぶ。なお、領域抽出処理に伴って、各種の処理、例えば、ノイズを低減するための処理や、境界線が既定の幅になるようにするための処理が実施されてもよい。

　境界線画像が得られると、ＣＰＵ２７は、境界線で区切られた一連の画素を同一の領域と見なす処理を行って、スライス画像を複数の領域に分割する。さらに、ＣＰＵ２７は、分割後の各領域に、領域を示す識別情報を対応付ける。本実施形態において、領域を示す識別情報は１以上の整数である。図４Ｃは、図４Ａに示す例から抽出された領域を示す図である。すなわち、図４Ａに基づいて図４Ｂに示す境界線画像が生成され、領域が抽出されると、各領域に領域の識別情報が対応付けられる。図４Ｃにおいては、外側に位置する領域から順に１，２，３，４の識別情報が対応付けられた例を示している。図４Ｃにおいては、領域の識別情報が小さいほどグレーが濃くなるように着色されて、各領域が示されている。

　領域が抽出されると、ＣＰＵ２７は、領域番号Ｌを初期化する（ステップＳ２１０）。領域番号Ｌは、ステップＳ２０５で抽出された領域を示す変数である。本実施形態において、領域の識別情報は、最小値が１であり、最大値はスライス画像内に存在する領域の総数である。そこで、ＣＰＵ２７は、領域番号Ｌに１を代入することによって初期化する。

　次に、ＣＰＵ２７は、領域番号Ｌの領域について、統計範囲を取得する（ステップＳ２１５）。統計範囲は、領域毎の輝度の統計値を集計するための範囲である。すなわち、本実施形態においては、ステップＳ２０５で抽出された各領域について、輝度の統計値を取得し、領域を代表する輝度値とみなす。統計値は、領域を代表する輝度値であれば良く、例えば、平均値、最頻値、中央値などの各種の値を採用可能である。ＣＰＵ２７は、当該統計値を取得する際に、領域の全域を統計の取得対象とせず、一部を除外して統計を取得する。ここでは、このように、一部を除外して残った領域を統計範囲と呼ぶ。

　統計範囲は、各領域が導体部であるか、絶縁部であるかが、統計値として現れやすくなるように設定される。具体的には、導体部は金属によって構成され、絶縁部は樹脂等によって構成されるため、一般に、導体部の方が絶縁部よりもＸ線の透過量が小さい。図４Ａ等に示すスライス画像においては、Ｘ線の透過量が小さい導体部の方が、透過量が大きい絶縁部よりも明るい（輝度値が大きい）傾向にある。すなわち、解析対象である導体部をはっきりと視認できるように、絶縁部よりも導体部の方が明るくなるように、再構成情報が生成されている。従って、スライス画像に含まれる領域のうち、輝度の統計値が大きい領域は導体部、輝度の統計値が小さい領域は絶縁部と考えられる。

　一方、スライス画像においては、境界線の両側で境界から領域の内側に向けた輝度のオーバーシュートおよびアンダーシュートが存在することが知られている。図６は、オーバーシュートおよびアンダーシュートを説明するための図である。図６の上部には、スライス画像の一部を示している。当該スライス画像の中央には輝度が比較的大きい導体部が存在し、その周囲には、輝度が比較的小さい絶縁部が存在する。

　図６の下部のグラフは、スライス画像の矢印Ａｒ部分における位置毎の輝度を示している。当該グラフで示されるように、導体部と絶縁部との境界においては、輝度が大きく変化する。具体的には、導体部の中央には輝度がほぼ一定の部分Ｚ１が存在する。絶縁部においては、境界線からある程度離れると輝度がほぼ一定の部分Ｚ２が存在する。部分Ｚ１と部分Ｚ２の間においては、部分Ｚ１から境界に近づくと、輝度が急激に上昇し、その後、下降する。さらに境界を越えて部分Ｚ２に近づくと、輝度が急激に下降した後、上昇し、やがてほぼ一定になる。

　このように、導体部と絶縁部との境界付近における導体部の内側で、部分Ｚ１の輝度よりも輝度が大きくなることをオーバーシュートと呼ぶ。また、導体部と絶縁部との境界付近における絶縁部の内側で、部分Ｚ２の輝度よりも輝度が小さくなることをアンダーシュートと呼ぶ。このような、オーバーシュートおよびアンダーシュートは、フィルタ補正逆投影法を含む再構成演算が行われることに起因して発生する。すなわち、フィルタ補正逆投影法が実行されると、空間周波数の高調波成分を通過させるフィルタが適用されることになり、エッジが強調される。エッジが強調されるため、エッジを挟んで高輝度側ではオーバーシュートが発生し、低輝度側ではアンダーシュートが発生する。

　図６の下部のグラフに示すように、オーバーシュート部分の輝度は部分Ｚ１の輝度より大きく、アンダーシュート部分の輝度は部分Ｚ２の輝度より小さい。従って、領域毎の輝度の統計値を取得する際に、部分Ｚ１や部分Ｚ２で統計値を取得するより、オーバーシュート部分、アンダーシュート部分で統計値を取得した方が、エッジの両側に存在する領域毎の輝度の差をより際立たせることができる。そこで、本実施形態においてＣＰＵ２７は、境界線の両側で境界から領域の内側に向けた輝度のオーバーシュートおよびアンダーシュートが存在する範囲を統計範囲とし、当該統計範囲で輝度の統計値を取得する。

　統計範囲は、境界から領域の内側に向けた所定の幅の範囲であればよく、種々の手法で定義されて良い。本実施形態においては、既定の画像処理によって得られた幅の範囲を統計範囲とする。具体的には、本実施形態においてＣＰＵ２７は、モフォロジー処理の収縮処理を利用し、収縮処理前の領域の画像と、収縮処理後の領域の画像との差分を算出することで、統計範囲を特定する。

　この処理のため、ＣＰＵ２７は、処理対象で領域番号Ｌの画素を１、他の画素を０に二値化した画像を生成する。図４Ｄは、図４Ｃに示す領域番号２の領域に対して、以上の二値化を適用して生成された画像を示す。ＣＰＵ２７は、二値化によって得られた画像に対して、収縮処理を実施する。収縮処理は、公知のアルゴリズムによって実現可能である。図４Ｅは、図４Ｄに示す画像に対して収縮処理が実施された後の画像を示す。但し、図４Ｅにおいては、領域番号１の領域と領域番号２の領域との境界線と、領域番号２の領域と領域番号３の領域との境界線と、を白線によって示している。実際の画像処理の際に、これらの境界線は現れない（画素の値は０である）。

　そして、ＣＰＵ２７は、収縮処理前の画像から、収縮処理後の画像を減じることにより、統計範囲を特定する。図４Ｆは、図４Ｄに示す画像から、図４Ｅに示す画像を減じた後の画像を示している。以上の処理によれば、図４Ｆに示すように、境界から領域番号２の領域の内側に向けた所定の幅の範囲の画素の値が１になっている。従って、値が１の画素が領域番号２の領域における輝度を統計するための統計範囲である。なお、図６においては、図６の下部に示すグラフにおいて、絶縁部の統計範囲をＺｕ、導体部の統計範囲をＺｏとして示している。また、統計範囲は、境界から領域の内側に向けた輝度のオーバーシュートまたはアンダーシュートが存在する範囲であればよく、収縮の程度は予め決められていても良いし、領域の大きさや輝度の大きさ等に応じて決められても良い。また、モフォロジー処理の収縮処理以外の処理によって統計範囲が決定されても良く、例えば、境界線から一定の幅の範囲が統計範囲とされる構成等を採用可能である。

　以上のようにして、領域番号Ｌの領域の統計範囲が取得されると、ＣＰＵ２７は、輝度の統計値を取得する（ステップＳ２２０）。すなわち、ＣＰＵ２７は、スライス番号ｋのスライス画像から、領域番号Ｌの領域の統計範囲を特定し、当該統計範囲の輝度の統計値を取得する。例えば、図４Ｆに示す例であれば、ＣＰＵ２７は、図４Ａに示すスライス画像から図４Ｆにおいて白で示された画素を抽出し、各画素の輝度の統計値を取得する。以上のようにして、輝度の統計値が取得されると、ＣＰＵ２７は、領域番号Ｌの領域に対して、輝度の統計値を対応付ける。なお、領域の内側は、境界線を最も外側と見なした場合の外側の反対側を意味する。従って、領域番号２の領域のように、２個の領域（領域番号１、３の領域）の境界線に囲まれた領域であれば、各境界線の内側に向けた２つの統計範囲が定義される。一方、領域番号４の領域のように、１個の領域（領域番号３の領域）との境界線のみが存在し、他に境界線がない場合、１個の境界線の内側に向けた１個の統計範囲が定義される。

　領域番号Ｌの領域について、輝度の統計値が取得されると、ＣＰＵ２７は、領域番号Ｌをインクリメントする（ステップＳ２２５）。そして、ＣＰＵ２７は、領域番号Ｌが、ステップＳ２０５で抽出された領域の総数より大きいか否かを判定する（ステップＳ２３０）。ステップＳ２３０において、領域番号Ｌが領域の総数より大きいと判定されない場合、ＣＰＵ２７は、ステップＳ２１５以降の処理を繰り返す。

　一方、ステップＳ２３０において、領域番号Ｌが領域の総数より大きいと判定された場合、ＣＰＵ２７は、スライス番号ｋのスライス画像に適用すべき閾値を取得する（ステップＳ２３５）。図３Ｂに示す導体部と絶縁部の分類処理は、スライス画像内のオブジェクトを導体部と、絶縁部とのいずれかに分類する処理である。スライス画像を示すデータは、画素毎の輝度値を示すデータであるため、輝度値を解析すれば任意の画素が導体部と絶縁部とのいずれであるのか分類可能である。本実施形態においては、スライス画像に含まれる各領域の輝度の統計値と、閾値と、を比較することによって分類が行われる。

　そこで、ＣＰＵ２７は、スライス番号ｋのスライス画像に適用すべき閾値を取得する。閾値は、各領域の輝度の統計値に基づいて、各領域を導体部と絶縁部との２種類に弁別可能な閾値であれば良い。閾値は、種々の手法で取得されて良い。本実施形態においては、判別分析法が用いられる。具体的には、ＣＰＵ２７は、以下の演算を実行する。
１．ステップＳ２０５で取得された領域の総数をＺmaxとする
２．Ｚmax個の領域についてステップＳ２２０で取得された統計値を昇順に並べ替える
３．統計値を１番目からｉ番目のデータグループと、ｉ＋１番目からＺmax番目までのデータグループに分けてクラス間分散を算出（ｉは１～Ｚmaxの整数のいずれか）
４．クラス間分散の値が最大となるｉ（＝ｉ₀）を総当たりで調べる
５．ｉ₀番目のデータの値を閾値とする
以上の処理によれば、ステップＳ２２０で取得された輝度の統計値を最もクラス間分散が大きくなるように分類可能な閾値が取得される。

　そこで、ＣＰＵ２７は、当該閾値に基づいて、領域を分類する（ステップＳ２４０）。すなわち、ＣＰＵ２７は、ステップＳ２２０で取得された輝度の統計値と、ステップＳ２３５で取得された閾値とを比較し、輝度の統計値が閾値より大きい領域を導体部と見なす。また、ＣＰＵ２７は、輝度の統計値が閾値以下である領域を絶縁部と見なす。なお、判別分析法によって閾値を特定するための手法は、種々の手法であって良い。例えば、分離度（＝クラス間分散／クラス内分散）を最大化するように閾値が特定されても良い。

　次に、ＣＰＵ２７は、ステップＳ２４０で得られた分類を示す値を格納する（ステップＳ２４５）。すなわち、ＣＰＵ２７は、各領域の各位置（画素）に対して、各領域の分類結果を示す値（例えば、導体部は１、絶縁部は－１等）を対応付ける。以上の処理によれば、スライス番号ｋのスライス画像内の各領域が、導体部、絶縁部のいずれかに分類された状態になる。

　図５Ａは、図４Ｃのように分割された領域番号１～４の領域について、図４Ｆに示す統計範囲で統計された輝度の統計値（平均値）を示している。この例の場合、領域番号１～４のそれぞれにおける輝度の統計値は、１２５．１、６９．０、１１４．８、２４９．９である。そして、この例において、判別分析法によって取得された閾値は１２５．１である。従って、この例であれば、領域番号１～３は絶縁部、領域番号４は導体部に分類される。ＣＰＵ２７は、当該分類結果を示す情報を各領域に対応付ける。図５Ａにおいては、導体部について１，絶縁部について－１が対応付けられる例を示している。なお、本実施形態において、分類は各領域について実施されるが、領域の境界線について分類は行われず、分類結果を示す値として０が対応付けられる。

　分類を示す値が格納されると、ＣＰＵ２７は、スライス番号ｋをインクリメントする（ステップＳ２５０）。そして、ＣＰＵ２７は、スライス番号ｋがスライス画像の総数より大きいか否かを判定する（ステップＳ２５５）。ステップＳ２５５において、スライス番号ｋがスライス画像の総数より大きいと判定されない場合、ＣＰＵ２７は、ステップＳ２０５以降の処理を繰り返す。ステップＳ２５５において、スライス番号ｋがスライス画像の総数より大きいと判定された場合、全てのスライス画像について、分類が終了したことになる。

　図３Ｂに示す処理は、複数のスライス画像のそれぞれについて実施され、各スライス画像の各位置（各画素）について分類結果が対応付けられる。スライス画像の各位置は、第１方向に平行な２次元平面内に存在し、スライス画像はＺ方向の異なる位置において再構成情報が切断されることによって得られる。従って、図３Ｂに示す処理が終了すると、３次元空間内の各位置について導体部または絶縁部に分類された状態になる。

　以上のようにして分類が行われると、ＣＰＵ２７は、図３Ａに示す処理に復帰する。そして、ＣＰＵ２７は、コントラスト強調部２７ｅの機能により、コントラスト強調を行う（ステップＳ１２０）。すなわち、ＣＰＵ２７は、再構成情報の各位置に対応付けられた分類結果を示す値を参照し、その位置が導体部、絶縁部のいずれであるのかに基づいて、その位置の輝度のコントラストを調整する。具体的には、ＣＰＵ２７は、その位置が導体部である場合に輝度を維持し、その位置が絶縁部である場合に輝度を下げることによってコントラストを強調する。なお、輝度を低下させる程度は、予め決められていれば良く、例えば、元の輝度の半分の値にする処理等が挙げられる。

　次に、ＣＰＵ２７は、境界部の補間を行う（ステップＳ１４０）。当該境界部の補間は、境界線が不自然に見えないようにするための処理である。本実施形態において境界部の補間は、境界線において輝度が急激に変化しないようにするための処理である。図５Ｂは、図４Ｃに示す各領域について分類結果を示す値が対応付けられた後の状態を示す図である。この例においては、中央に存在する領域番号４のみに１が対応付けられ、他の領域番号１～３には－１が対応付けられる。分類されていない境界線には０が対応付けられる。図５Ｂにおいては、１が対応付けられた画素を白、－１が対応付けられた画素をグレー、値０が対応付けられた画素を黒に着色して示している。

　本実施形態において、境界線の幅は１画素になるように設定される。また、各領域については、コントラスト強調によって輝度の差が元の画像より大きくなっている。従って、幅が１画素の境界線において、境界線の両側の輝度による補間処理を行うと、領域の境界で輝度が急激に変化して、違和感のある画像になってしまうことがある。そこで、本実施形態においてＣＰＵ２７は、境界線の幅が大きくなるように補正し、補正後の境界線の両側の各領域における輝度に基づいて補間処理を行って、補正後の境界線の輝度を取得する。補間処理は、公知の各種の処理が適用されて良く、例えば、各種の平滑化フィルタを適用可能である。また、バイリニア補間やバイクービック補間等の各種のアルゴリズムによって補間処理が行われてもよい。図５Ｃは、補間処理が行われた後の再構成情報から、図４Ａに示す位置と同一の位置についてスライスし、図４Ａと同一の部分を抜き出して示す図である。図５Ｃに示すように、絶縁部における輝度差が視認されるものの、絶縁部における輝度が低下し、導体部における輝度は低下していないため、導体部と絶縁部とは明確に区別可能である。また、導体部と絶縁部との境界が不自然に見えることもない。

　以上の処理により、導体部と絶縁部とが明確に区別できるように、再構成情報の補正が行われた状態になる。本実施形態にかかるＸ線検査装置においては、当該補正後の再構成情報に基づいて、任意の方向へのスライス画像を表示させることができる。当該表示を行うため、ＣＰＵ２７は、表示制御部２７ｆの機能により、切断面を受け付ける（ステップＳ１４０）。具体的には、利用者は、入力部２４を用いて基板Ｗの切断面を指定する。本実施形態において切断面は、第１方向に垂直な第２方向（Ｚ方向）に基板Ｗを切断する切断面である。切断面は、種々の手法で指定されて良く、例えば、利用者が、解析対象のスルーホールビアの位置と、当該位置を通りＺ方向に平行な回転軸への回転方向とを指定するなどの構成を採用可能である。

　次に、ＣＰＵ２７は、表示制御部２７ｆの機能により、解析対象画像を表示させる（ステップＳ１５０）。すなわち、ＣＰＵ２７は、補正後の再構成情報から、ステップＳ１４０で受け付けた切断面上の位置における透過量を示す情報を取得し、スライス画像を生成し、解析対象画像とみなす。そして、ＣＰＵ２７は、出力部２５を制御し、解析対象画像を表示させる。この結果、例えば、図２Ｅに示すような画像が解析対象画像として出力部２５に表示される。当該画像においてはアーチファクトがほとんど視認されず、利用者は、スルーホールビアや配線パターンを含む導体部と絶縁部とを容易に区別することができる。従って、利用者は、当該解析対象画像に基づいて、導体部の良否等を容易に解析することが可能である。

　さらに、本実施形態において、第１方向は、ビルドアップ基板である基板Ｗが備える複数の層の積層方向に垂直な方向である。このため、本実施形態においては、基板Ｗの層に平行な第１方向に切断されたスライス画像が解析対象とされる。層内において、配線パターンは平面的に広がり、比較的単純な形状である。一方、層に垂直な方向において配線パターンは比較的複雑になる。例えば、図２Ｃに示すスライス画像は、図２Ｂに示すスライス画像より単純である。従って、第１方向に切断されたスライス画像が解析されることにより、比較的単純な形状の画像を用いて導体部と絶縁部とを分類することができる。

　さらに、本実施形態において、第１方向は、回転軸Ａｘに対して垂直な方向である。従って、Ｘ線検出器１２が回転する軌跡である円に平行であり、また、基板Ｗの移動方向であるＸ－Ｙ平面に平行な方向に切断されたスライス画像に基づいて、導体部と絶縁部とを分類することができる。このため、Ｘ線発生器１１、Ｘ線検出器１２、位置決め機構などの空間的な配置から容易にスライス画像の切断方向を特定可能である。従って、利用者は、基板Ｗにおける導体部と絶縁部とを分類するためのスライス画像が、どのような方向に切断されているのか、容易に、直感的に把握することができる。

　さらに、本実施形態においては、第２方向における切断位置が異なる複数のスライス画像に基づいて、導体部と絶縁部とが分類される。従って、基板Ｗの高さ方向に広がる再構成情報を導体部と絶縁部とに分類することができる。また、第２方向の切断位置を基板Ｗの全高に亘って設定すれば、基板Ｗの全高さの範囲を網羅する再構成情報について導体部と絶縁部とに分類することができる。

　さらに、本実施形態においては、第１方向に切断されたスライス画像に基づいて導体部と絶縁部とが分類されるため、当該スライス画像内に含まれる単純な形状の導体部の像に基づいて分類が行われる。そして、分類後にコントラスト強調された再構成情報に基づいて、第２方向に切断されたスライス画像が解析対象画像とされることにより、導体部と絶縁部とを明確に区別可能な状態で解析対象画像を解析することができる。

　さらに、本実施形態においては、スライス画像から抽出された複数の領域のそれぞれについて、領域を代表する値として輝度の統計値が取得される。従って、各領域の分類は、各領域に対応付けられた輝度の統計値に基づいて実施することが可能であり、比較的少ない数の統計値を解析すれば、分類を行うことが可能である。このため、単純な処理によって導体部と絶縁部とを分類することが可能になる。

　さらに、本実施形態においては、各領域の全体ではなく、境界線に隣接する所定幅の範囲である統計範囲内の輝度が統計されることによって輝度の統計値が取得される。従って、境界線付近の輝度の特性を反映した値を輝度の統計値とすることができる。

　さらに、本実施形態において、統計範囲は、境界から領域の内側に所定幅の範囲であり、当該範囲内に輝度のオーバーシュートまたはアンダーシュートが存在する。従って、本実施形態によれば、領域全体の輝度よりも輝度を強調または抑制することが可能である。

　また、この構成によれば、導体部の輝度と、絶縁部の輝度と、の差を際立たせることができる。従って、領域全体の輝度を統計する構成と比較して導体部と絶縁部とを分類するための閾値をより設定しやすくすることができる。図５Ｄは、図４Ａに示すスライス画像の矢印Ａに沿った位置毎の輝度を示す図であり、上部に図４Ａと同一のスライス画像を示し、下部に輝度のグラフを示している。なお、上部に示すスライス画像には、各領域に対して図４Ｃと同様の領域番号を対応付けて示してあり、下部に示すグラフにおいても、領域番号が対応付けて示してある。

　図５Ｄの上部に示すように、領域番号４の領域は、境界線に囲まれた閉じた領域であり、領域番号４の周囲に存在する領域よりも輝度が大きい。従って、領域番号４の領域内にはオーバーシュートのみが存在し、境界線に隣接する統計範囲における輝度の統計値が取得されると、統計値が非常に大きくなる。この結果、領域番号４の領域に対応付けられる輝度を周囲の領域よりも非常に大きくすることができる。このように、周囲の領域よりも輝度が大きい閉じた領域は、配線パターンやスルーホールビアの像としてよく現れる。従って、本実施形態によれば、配線パターンやスルーホールビアの典型的な像が導体部に分類される可能性が非常に高くなるように、輝度の値を取得することができる。

　また、領域番号２のように、周囲よりも輝度が小さい領域においては、領域内にアンダーシュートのみが存在し、境界線に隣接する統計範囲における輝度の統計値が取得されると、統計値が非常に小さくなる。この結果、領域番号２の領域に対応付けられる輝度を周囲の領域よりも非常に小さくすることができる。このように、周囲の領域よりも輝度が小さい領域は、絶縁部である可能性が非常に高い。従って、本実施形態によれば、絶縁部の典型的な像が絶縁部に分類される可能性が非常に高くなるように、輝度の値を取得することができる。

　さらに、本実施形態において、領域を導体部と絶縁部とに分類するための閾値は、判別分析法によって取得される。従って、領域を分類するための閾値を容易に取得することが可能である。

　（３）他の実施形態：
  以上の実施形態は発明の一実施形態であり、他にも種々の実施形態を採用可能である。例えば、Ｘ線検査装置の態様は図１に示される態様に限定されない。一例としては、工場等にＸ線撮像機構部１０が複数台設置され、制御部２０が一台のコンピュータによって実現され、一台のコンピュータが備える制御部２０によって複数のＸ線撮像機構部１０が制御されるような構成であっても良い。

　さらに、Ｘ線画像取得部２７ａ、再構成演算部２７ｂ、スライス画像取得部２７ｃ、分類部２７ｄ、コントラスト強調部２７ｅ、表示制御部２７ｆの少なくとも一部が複数の装置に分かれて存在していても良い。例えば、表示制御部２７ｆの機能のうち、解析対象画像を取得する機能がＣＰＵ２７によって取得され、解析対象画像が他の装置に転送され、他の装置に設けられた表示制御部２７ｆの機能によってディスプレイに解析対象画像が表示されても良い。

　むろん、上述の実施形態の一部の構成が省略されてもよいし、処理の順序が変動または省略されてもよい。例えば、図３Ａに示すステップＳ１００の前処理は、エッジ抽出の際に、ノイズをエッジと見なさないようにするために導入されている。従って、前処理が行われなくてもノイズに影響されずにエッジ抽出が実行可能であれば前処理は省略されても良い。また、例えば、境界部の補間については、１画素分の境界線で補間しても不自然に見えることがないならば、１画素分の境界線で補間されても良い。また、境界線に隣接する画素の輝度と同一と見なされたり、境界線の位置における再構成情報の輝度が修正されることなく用いられたりすることにより、補間自体が行われない構成等であっても良い。さらに、上述の実施形態において、導体部と絶縁部との分類を行うための閾値は各スライス番号ｋのスライス画像に基づいて取得されるが、複数のスライス画像で共通の閾値が取得されても良い。

　スライス画像取得部によって基板を切断する第１方向は、上述の実施形態のように基板の表面に平行な方向に限定されず、種々の方向であって良い。但し、第１方向に平行な方向に切断して得られるスライス画像は、導体部と絶縁部との分類を行うための解析が行われる画像であるため、第１方向に平行な方向において当該解析が実行可能であるように設定される。例えば、第１方向に切断した場合に導体部が解析不能なほど小さい面積にならないように、第１方向が選択されることが好ましい。

　分類部は、スライス画像を導体部と絶縁部とに分類することができればよい。従って、上述の実施形態以外にも、種々の手法で分類が行われてよい。例えば、領域毎の輝度の統計値を取得するための統計範囲は、上述のような領域の一部の範囲に限定されない構成等が採用されてもよい。また、領域の境界を特定するために、基板の設計情報（導体部や絶縁部の設計上の位置）が考慮されても良い。さらに、ノイズ低減処理や、境界抽出、縮小処理、拡大処理、モフォロジー処理等として、各種の公知の処理が採用されてよい。さらに、一部の処理、例えば、縮小処理や拡大処理などが省略されても良い。さらに、収縮処理や膨張処理に、モフォロジー処理が用いられなくてもよく、例えば、境界から一定距離の範囲の領域を統計範囲として抽出するような処理であっても良い。

　コントラスト強調部は、導体部と絶縁部とのコントラストを強調することができればよい。従って、コントラストを強調するための手法は、上述の手法に限定されない。例えば、絶縁部の輝度を下げるとともに、導体部の輝度を上げる構成であっても良い。また、導体部の輝度を下げる構成であっても、絶縁部の輝度の低下が伴うことによって、結果としてコントラストが強調されていれば良い。また、絶縁部の輝度が維持され、または上げられても、導体部の輝度が調整されることで、コントラストが強調されていれば良い。すなわち、コントラストが強調されることにより、コントラストが強調される前よりもアーチファクトが認識されにくくなり、結果として、導体部と絶縁部とを区別しやすくなっていれば良い。

　統計範囲は、境界から領域の内側に向けた輝度のオーバーシュートまたはアンダーシュートが存在する範囲であればよい。従って、統計範囲には、オーバーシュートまたはアンダーシュートのいずれかが含まれていれば良く、この結果、領域内で輝度が比較的フラットな部分のみを用いて統計が行われる構成と比較して、導体部と絶縁部とにおける輝度の統計値に差が生じやすいように構成されていれば良い。統計範囲は、オーバーシュートまたはアンダーシュートを含む範囲であり、オーバーシュートまたはアンダーシュートが減衰した後のフラットな部分が含まれていても良いが、輝度の統計値に差が生じやすくするためには、フラットな部分が含まれない方が好ましい。

　さらに、再構成情報のスライス画像に基づいて導体部と絶縁部とを分類し、コントラスト強調する手法は、プログラムや方法としても適用可能である。また、一部がソフトウェアであり一部がハードウェアであったりするなど、適宜、変更可能である。さらに、装置を制御するプログラムの記録媒体としても発明は成立する。むろん、そのソフトウェアの記録媒体は、磁気記録媒体であってもよいし半導体メモリであってもよいし、今後開発されるいかなる記録媒体においても全く同様に考えることができる。

１０…Ｘ線撮像機構部、１１…Ｘ線発生器、１１ａ…Ｘ線出力部、１２…Ｘ線検出器、１２ａ…検出面、２０…制御部、２１…発生器制御部、２２…検出器制御部、２３…位置決め機構制御部、２４…入力部、２５…出力部、２６…メモリ、２６ａ…プログラムデータ、２６ｂ…Ｘ線画像データ、２７…ＣＰＵ、２７ａ…Ｘ線画像取得部、２７ｂ…再構成演算部、２７ｃ…エッジ領域取得部、２７ｄ…エッジ量取得部、２７ｅ…端部位置取得部

Claims (11)

1. 　所定方向に対して傾斜した角度でＸ線を基板に照射して撮影した複数のＸ線画像を取得するＸ線画像取得部と、
   　複数の前記Ｘ線画像に基づいて再構成演算を実行して再構成情報を取得する再構成演算部と、
   　前記再構成情報に基づいて、予め決められた第１方向に前記基板を切断したスライス画像を取得するスライス画像取得部と、
   　前記スライス画像を導体部と絶縁部とに分類する分類部と、
   　前記導体部と前記絶縁部とのコントラストを強調するコントラスト強調部と、
   を備えるＸ線検査装置。
2. 　前記スライス画像取得部は、
   　　切断位置が異なる複数の前記スライス画像を取得し、
   　前記分類部は、
   　　複数の前記スライス画像の分類結果に基づいて、前記再構成情報が示す各位置を前記導体部または前記絶縁部に分類し、
   　前記コントラスト強調部は、
   　　前記再構成情報が示す各位置が前記導体部、前記絶縁部のいずれであるのかに基づいて、各位置の輝度のコントラストを強調し、
   　コントラストの強調が行われた後の前記再構成情報に基づいて、前記第１方向に垂直な第２方向に前記基板を切断した解析対象画像を取得し、前記解析対象画像を表示部に表示させる表示制御部をさらに備える、
   請求項１に記載のＸ線検査装置。
3. 　前記コントラスト強調部は、
   　　前記絶縁部の輝度を下げる、
   請求項１または請求項２に記載のＸ線検査装置。
4. 　前記分類部は、
   　　前記スライス画像に含まれる境界を抽出し、抽出された前記境界によって分割された領域を抽出し、抽出された前記領域毎の輝度の統計値を取得し、前記領域毎の前記統計値に基づいて、前記領域のそれぞれを前記導体部または前記絶縁部に分類する、
   請求項１または請求項２に記載のＸ線検査装置。
5. 　前記領域毎の輝度の前記統計値は、
   　　前記境界から前記領域の内側に向けた所定の幅の範囲である統計範囲において、輝度を統計して得られた値である、
   請求項４に記載のＸ線検査装置。
6. 　前記統計範囲は、
   　　前記境界から前記領域の内側に向けた輝度のオーバーシュートまたはアンダーシュートが存在する範囲である、
   請求項５に記載のＸ線検査装置。
7. 　前記分類部は、
   　　前記領域毎の輝度の前記統計値を、閾値と比較することによって前記領域を前記導体部または前記絶縁部に分類し、
   　前記閾値は、
   　　前記スライス画像に含まれる複数の前記統計範囲から得られた複数の前記統計値に基づいて、判別分析法によって特定された２値化のための値である、
   請求項５に記載のＸ線検査装置。
8. 　前記基板は、複数の層を有するビルドアップ基板であり、
   　前記第１方向は、複数の前記層の積層方向に垂直な方向である、
   請求項１または請求項２に記載のＸ線検査装置。
9. 　前記Ｘ線画像取得部は、
   　　回転軸を中心にＸ線検出器、Ｘ線発生器、前記基板の少なくとも１個を回転させ、回転角が異なる複数の位置において前記Ｘ線画像を撮影し、
   　前記第１方向は、前記回転軸に対して垂直な方向である、
   請求項１または請求項２に記載のＸ線検査装置。
10. 　所定方向に対して傾斜した角度でＸ線を基板に照射して撮影した複数のＸ線画像を取得するＸ線画像取得工程と、
    　複数の前記Ｘ線画像に基づいて再構成演算を実行して再構成情報を取得する再構成演算工程と、
    　前記再構成情報に基づいて、予め決められた第１方向に前記基板を切断したスライス画像を取得するスライス画像取得工程と、
    　前記スライス画像を導体部と絶縁部とに分類する分類工程と、
    　前記導体部と前記絶縁部とのコントラストを強調するコントラスト強調工程と、
    を含むＸ線検査方法。
11. 　コンピュータを、
    　所定方向に対して傾斜した角度でＸ線を基板に照射して撮影した複数のＸ線画像を取得するＸ線画像取得部、
    　複数の前記Ｘ線画像に基づいて再構成演算を実行して再構成情報を取得する再構成演算部、
    　前記再構成情報に基づいて、予め決められた第１方向に前記基板を切断したスライス画像を取得するスライス画像取得部、
    　前記スライス画像を導体部と絶縁部とに分類する分類部、
    　前記導体部と前記絶縁部とのコントラストを強調するコントラスト強調部、
    として機能させるＸ線検査プログラム。