(57)【要約】【課題】不良品のサンプルが無い場合でも、基板検査装置に用いられるパラメータを自動生成可能な技術を提供する。【解決手段】パラメータ設定装置が、基板上のスルーホールを撮像して得られた複数のスルーホール画像を取得し、そのスルーホール画像におけるスルーホール周辺画素の色分布から、不良な半田領域の画素がとり得る不良色範囲を推定する。そして、良品画像における半田領域の各画素の色を良点として色空間（色ヒストグラム）マッピングするとともに、その色空間の不良色範囲内に所定数の不良点をマッピングする。この色空間における良点と不良点の度数分布に基づいて良点の色と不良点の色とを分離するための色範囲を求め、その色範囲を基板検査で用いられる色条件（色パラメータ）として設定する。【選択図】図２０
2006090965.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
基板上の実装部品に異なる入射角で複数の色の光を照射し、その反射光を撮像して得られた画像から所定の色条件を満たす領域を抽出し、抽出された領域のもつ特徴量が所定の判定条件を満たすか否かで前記部品の実装状態を検査する基板検査装置において用いられるパラメータを自動生成する方法であって、
情報処理装置が、
基板上のスルーホールを撮像して得られた複数のスルーホール画像と半田付けの良好な部品を撮像して得られた複数の良品画像とを取得し、
前記スルーホール画像におけるスルーホール周辺画素の色分布から、不良な半田領域の画素がとり得る不良色範囲を推定し、
前記良品画像における半田領域の各画素の色を良点として色空間にマッピングするとともに、前記色空間の前記不良色範囲内に所定数の不良点をマッピングし、
前記色空間における良点と不良点の度数分布に基づいて良点の色と不良点の色とを分離するための色範囲を求め、
求められた前記色範囲を基板検査で用いられる色条件として設定する
基板検査装置のパラメータ設定方法。
【請求項２】
前記情報処理装置は、
前記スルーホール周辺画素の色分布範囲を求め、その色分布範囲の明度方向の値域を補正することによって前記不良色範囲を決定する
請求項１記載の基板検査装置のパラメータ設定方法。
【請求項３】
前記情報処理装置は、
前記スルーホール周辺画素の色分布範囲の明度の上限を明度最大値まで拡大したものを前記不良色範囲とする
請求項２記載の基板検査装置のパラメータ設定方法。
【請求項４】
前記情報処理装置は、
前記不良色範囲内に前記良点の度数と略等しい数の不良点を分布させる
請求項１〜３のうちいずれか１項記載の基板検査装置のパラメータ設定方法。
【請求項５】
前記情報処理装置は、
前記不良色範囲内に略均一に前記不良点を分布させる
請求項１〜４のうちいずれか１項記載の基板検査装置のパラメータ設定方法。
【請求項６】
前記情報処理装置は、
前記色範囲に含まれる不良点の数と良点の数の差が最大となるように色範囲を決定する請求項１〜５のうちいずれか１項記載の基板検査装置のパラメータ設定方法。
【請求項７】
前記情報処理装置は、
前記良品画像における半田領域から前記色条件を満たす画素領域を抽出して、その画素領域のもつ特徴量についての特徴量ヒストグラムを生成し、
前記特徴量ヒストグラムの度数分布に基づいて前記良品画像における半田領域の特徴量を判別するためのしきい値を算出し、
算出された前記しきい値を基板検査で用いられる判定条件として設定する
請求項１〜６のうちいずれか１項記載の基板検査装置のパラメータ設定方法。
【請求項８】
基板上の実装部品に異なる入射角で複数の色の光を照射し、その反射光を撮像して得られた画像から所定の色条件を満たす領域を抽出し、抽出された領域のもつ特徴量が所定の
判定条件を満たすか否かで前記部品の実装状態を検査する基板検査装置において用いられるパラメータを自動生成するための装置であって、
基板上のスルーホールを撮像して得られた複数のスルーホール画像を取得するスルーホール画像取得手段と、
前記スルーホール画像におけるスルーホール周辺画素の色分布から、不良な半田領域の画素がとり得る不良色範囲を推定する不良色範囲推定手段と、
半田付けの良好な部品を撮像して得られた複数の良品画像を取得する画像取得手段と、
前記良品画像における半田領域の各画素の色を良点として色空間にマッピングするとともに、前記色空間の前記不良色範囲内に所定数の不良点をマッピングするマッピング手段と、
前記色空間における良点と不良点の度数分布に基づいて良点の色と不良点の色とを分離するための色範囲を求める色範囲探索手段と、
求められた前記色範囲を基板検査で用いられる色条件として設定する色条件設定手段と、
を備える基板検査装置のパラメータ設定装置。
【請求項９】
前記不良色範囲推定手段は、
前記スルーホール周辺画素の色分布範囲を求め、その色分布範囲の明度方向の値域を補正することによって前記不良色範囲を決定する
請求項８記載の基板検査装置のパラメータ設定装置。
【請求項１０】
前記不良色範囲推定手段は、
前記スルーホール周辺画素の色分布範囲の明度の上限を明度最大値まで拡大したものを前記不良色範囲とする
請求項９記載の基板検査装置のパラメータ設定装置。
【請求項１１】
前記マッピング手段は、
前記不良色範囲内に前記良点の度数と略等しい数の不良点を分布させる
請求項８〜１０のうちいずれか１項記載の基板検査装置のパラメータ設定装置。
【請求項１２】
前記マッピング手段は、
前記不良色範囲内に略均一に前記不良点を分布させる
請求項８〜１１のうちいずれか１項記載の基板検査装置のパラメータ設定装置。
【請求項１３】
前記色範囲探索手段は、
前記色範囲に含まれる不良点の数と良点の数の差が最大となるように色範囲を決定する請求項８〜１２のうちいずれか１項記載の基板検査装置のパラメータ設定装置。
【請求項１４】
前記良品画像における半田領域から前記色条件を満たす画素領域を抽出して、その画素領域のもつ特徴量についての特徴量ヒストグラムを生成する特徴量ヒストグラム生成手段と、
前記特徴量ヒストグラムの度数分布に基づいて前記良品画像における半田領域の特徴量を判別するためのしきい値を算出するしきい値決定手段と、
算出された前記しきい値を基板検査で用いられる判定条件として設定する判定条件設定手段と、
をさらに備える請求項８〜１３のうちいずれか１項記載の基板検査装置のパラメータ設定装置。
【請求項１５】
請求項１４記載のパラメータ設定装置により設定された色条件および判定条件を記憶する記憶部と、
基板上の実装部品に異なる入射角で複数の色の光を照射する投光手段と、
その反射光を撮像して得られた画像から、前記色条件を満たす領域を抽出する領域抽出手段と、
抽出された領域のもつ特徴量が、前記判定条件を満たすか否かで前記部品の半田付け状態を検査する検査手段と、
を備える基板検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、基板検査装置で用いられるパラメータを自動生成するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、多数の電子部品が実装されたプリント基板の実装品質を検査するための基板検査装置が提案されている。この種のプリント基板において「電子部品の電極部とランドを半田付けした際の半田盛りの形状」を半田フィレットと呼ぶが、電子部品の電極部の濡れ上がりによっては、半田フィレットが形成されているように見えて、実は電子部品と半田フィレットが未接触な場合もある。よって、半田付けの良否を検査するには、自由曲線からなる半田フィレットの形状を正確に捉える必要がある。
【０００３】
しかしながら、従前の基板検査装置では、モノクロ（単色）単一照明を光源に用いていたために、半田フィレットの３次元形状を画像解析するのが困難であった。それゆえ、半田付けの良否を判定することができず、基板検査装置として実用に耐えるものではなかった。
【０００４】
このような課題を解決するため、本出願人は、図２２に示す方式の基板検査装置を提案した（特許文献１参照）。この方式は３色光源カラーハイライト方式（もしくは単にカラーハイライト方式）とよばれるもので、複数の色の光源で検査対象を照らすことによって半田フィレットの３次元形状を疑似カラー画像として得る技術である。
【０００５】
プリント基板の自動検査の実用化は、実質、このカラーハイライト方式技術の登場以降であると言われている。特に、電子部品が小型化する現在では、半田フィレット形状を目視で判別することも困難であり、カラーハイライト方式の基板検査装置なしでは基板検査が成り立たないと言うこともできる。
【０００６】
図２２に示すように、カラーハイライト方式の基板検査装置は、基板１１０上の検査対象１０７に異なる入射角で三原色光を照射する投光部１０５と、検査対象１０７からの反射光を撮像する撮像部１０６と、を備える。この投光部１０５は、異なる径を有し、かつ制御処理部からの制御信号に基づき赤色光、緑色光、青色光を同時に照射する３個の円環状光源１１１，１１２，１１３により構成されている。各光源１１１，１１２，１１３は、検査対象１０７の真上位置に中心を合わせ、かつ検査対象１０７から見て異なる仰角に対応する方向に配置されている。
【０００７】
かかる構成の投光部１０５で検査対象（半田フィレット）１０７を照射すると、撮像部１０６には、検査対象１０７の表面の傾斜に応じた色の光が入射する。よって、図２３に示すように、電子部品の半田付けが良好であるとき／部品が欠落しているとき／半田不足の状態であるときなど、半田フィレットの形状に応じて、撮像画像の色彩パターンに明確な差異が現れる。これにより、半田フィレットの３次元形状を画像解析するのが容易になり、電子部品の有無や半田付けの良否を正確に判定することができるようになる。
【０００８】
カラーハイライト方式の基板検査装置では、「あるべき良品の色」や「あるべき不良品の色」を表す色パラメータ（色条件）を予め設定しておき、検査画像の中から色パラメータに該当する色領域を抽出し、その抽出された領域のもつ種々の特徴量（例えば、面積や長さ）に基づいて良否の判定を行う。したがって、実際の検査に先立ち、検査に用いる色パラメータ、特徴量の種類、良品と不良品とを切り分けるための判定条件（たとえば、しきい値）などを設定しておく必要がある。この色パラメータ、特徴量および判定条件を合
わせて検査ロジックもしくは検査パラメータと呼び、また検査ロジックを設定・調整することを一般にティーチングと呼ぶ。
【０００９】
検査精度を向上するためには、良品の示す特徴量と不良品の示す特徴量との間に有意かつ明確な差異が現れるように色パラメータを設定することが肝要である。すなわち、色パラメータのティーチングの善し悪しが検査精度を直接左右すると言える。
【００１０】
そこで本出願人は、図２４に示すように、カラーハイライト方式における色パラメータの設定を支援するためのツールを提案している（特許文献２参照）。このツールでは、色パラメータとして、赤、緑、青の各色相比ＲＯＰ、ＧＯＰ、ＢＯＰおよび明度データＢＲＴのそれぞれの上限値および下限値の設定が可能である。図２４の入力画面には、色パラメータの設定値を入力するための色パラメータ設定部１２７とともに、設定された各色パラメータにより抽出される色彩の範囲を表示するための設定範囲表示部１２８が設けられている。この設定範囲表示部１２８には、所定の明度の下で得られるすべての色彩を示した色合い図１３４が表示されており、オペレータが各色パラメータの上限値、下限値を設定すると、色合い図１３４上には、設定された色パラメータにより抽出される色彩を囲むような確認領域１３５が表示される。また、２値化表示ボタン１２９を押すと、現在の色パラメータによる抽出結果が二値画像で表示される。このツールによれば、オペレータは、確認領域１３５や二値画像を見ながら、適切な抽出結果が得られるまで色パラメータの追い込みを行うことができる。
【００１１】
ところで、両面実装基板において、面面と裏面を配線する役割を果たすものに、スルーホールがある。両面実装は、基板の高密度化に大きく貢献しており、スルーホールは基板の両面を接続する重要な役割を果たす。しかし、画像処理を基本とする視覚センサを用いた基板検査においては、スルーホールは部品や配線パターンとの誤認識を起こしやすく、検査性能に悪影響を与えることが多い。そこで従来は、スルーホールによる検査性能の劣化を防ぐために、基板検査の前処理段階でスルーホールを除去することが一般的であった。特許文献３、４には、スルーホール加工前の画像と加工後の画像を組み合わせることにより、スルーホールを画像から消去する技術が開示されている。
【特許文献１】特開平２−７８９３７号公報
【特許文献２】特開平９−１４５６３３号公報
【特許文献３】特開平４−１２０４４８号公報
【特許文献４】特開平７−２００６１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
基板検査装置は、プリント基板の実装品質について一度に複数の検査項目を高速かつ正確に検査することが出来るという利点がある。ただし、基板検査装置の実稼動にあたっては、個別の検査対象に合わせて検査ロジック各々のティーチングを行い、不良品の見逃しがなく、かつ、良品を不良品と判定してしまう過検出が許容値（あらかじめ想定する値）以下に抑え込めるまで、判定精度を十分に高めなければならない。
【００１３】
ところが、カラーハイライト方式の基板検査装置では、実用に耐え得る高度な基板検査が可能な反面、不良品の見逃しと過検出を目標値まで抑え込むためのティーチングが難しい。上述した色パラメータ設定支援ツールを利用したとしても、結局、色パラメータの追い込みはオペレータの経験と勘に頼る部分が大きいため、設定ミスの発生は避けられない。しかも、どれだけ優れたオペレータでも試行錯誤的に調整を繰り返さなければならず、非効率的であり、多大な労力と調整時間を要してしまうという問題がある。
【００１４】
商品ライフサイクルの短命化が進む変化の激しい製造環境では、ティーチング作業の軽
減、さらにはティーチングの自動化が強く望まれている。
【００１５】
また、ティーチングにあたっては、良品のサンプルと不良品のサンプルとをできるだけ多く準備することが好ましいが、現実的には、基板実装ラインにおいて生じ得る不良を予測することも、ティーチングのためだけにわざわざ大量の不良品を製造することも困難である。よって、良品のサンプルのみからティーチングを行わざるを得ないことも多い。そのような場合には、オペレータが自身の経験と勘に頼って不良品の色を想像する必要があり、作成される色パラメータの精度がオペレータのスキルに大きく依存する、という問題があった。
【００１６】
本発明は上記実情に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、基板検査装置に用いられるパラメータを自動生成可能な技術を提供することにある。
【００１７】
より具体的には、本発明の目的は、不良品のサンプルが無い場合でも高精度なパラメータを自動生成可能な技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
本発明に係る基板検査装置は、基板上の実装部品に異なる入射角で複数の色の光を照射し、その反射光を撮像して得られた画像から所定の色条件を満たす領域を抽出し、抽出された領域のもつ特徴量が所定の判定条件を満たすか否かで前記部品の実装状態を検査する。異なる入射角で複数の色の光を照射すると、検査対象物表面の角度に応じた色彩パターンが撮像されることを利用したものである。たとえば、良好な半田は傾斜しているため、その画像では入射角の最も大きい光の色相（以下、第１色相という。）が多く現れるのに対し、部品欠落不良時の半田はランド上に平坦に広がるため、その画像では入射角の最も小さい光の色相（以下、第２色相という。）が多く現れる傾向がある。よって、画像中の半田領域に第１色相もしくは第２色相の画素がどの程度含まれるかを調べることによって、半田付け状態の良否を判定することが可能となる。
【００１９】
色条件や判定条件などのパラメータを作成（ティーチング）するにあたっては、教師画像として、第１色相の画素を多く含む良品画像と第２色相の画素を多く含む不良品画像とをなるべく多く準備することが好ましい。しかしながら、上述のように、不良品画像を十分に用意することは困難である。とはいえ、画像の色調は撮像環境や機器のバラツキ等によって変わるため、教師画像無しに第２色相を正確に予測することもできない。
【００２０】
そこで本発明者らは、良品基板を撮像した画像から、不良品画像に現れる第２色相に相当する（近い）色を抽出できないか検討した。その結果、良品基板の画像中でも、半田の末端部分、部品の電極、スルーホール周辺の金属部分などが第２色相に近い色で撮像されることを見出した。これらの部分は、部品欠落不良時の半田と同様、表面が平坦（基板表面に対して平行）であるからである。また他にも、拡散反射する材質で可視光下において第２色相を呈する部品や基板なども、第２色相に近い色で撮像されることがわかった。
【００２１】
そしてこれらの中でも、本発明者らは、特にスルーホール周辺の金属部分の色に着目した。スルーホールは両面実装基板であれば必ず存在すること、また、スルーホールは形状および大きさが既知のため画像認識による判別や色の抽出が容易であることなどの理由による。
【００２２】
すなわち、本発明の要旨は、不良な半田の色の代替としてスルーホール周辺に現れる色を利用することによって、良品サンプルのみからパラメータを生成することにある。
【００２３】
具体的には、本発明のパラメータ設定装置は、スルーホール画像取得手段、画像取得手
段、不良色範囲推定手段、マッピング手段、色範囲探索手段、色条件設定手段を有する。これらの機能は情報処理装置のプログラムによって実現される。
【００２４】
パラメータ設定装置では、スルーホール画像取得手段が、基板上のスルーホールを撮像して得られた複数のスルーホール画像を取得し、画像取得手段が、半田付けの良好な部品を撮像して得られた複数の良品画像を取得する。不良色範囲推定手段が、前記スルーホール画像におけるスルーホール周辺画素の色分布から、不良な半田領域の画素がとり得る不良色範囲を推定する。そして、マッピング手段が、前記良品画像における半田領域の各画素の色を良点として色空間にマッピングするとともに、前記色空間の前記不良色範囲内に所定数の不良点をマッピングし、色範囲探索手段が、前記色空間における良点と不良点の度数分布に基づいて良点の色と不良点の色とを分離するための色範囲を求め、色条件設定手段が、求められた前記色範囲を基板検査で用いられる色条件（色パラメータ）として設定する。
【００２５】
これにより、検査用のパラメータの１つである色条件が自動的に生成される。しかも、スルーホール周辺画素の色分布から不良色範囲が推定されるので、不良品画像が無くとも高精度なパラメータ生成が可能である。
【００２６】
本発明で用いる色空間は、明度、色相、彩度の３軸から少なくともなる多次元色空間であってもよいが、たとえば、不良な半田領域に多く含まれ、かつ、良好な半田領域にほとんど含まれない傾向にある色相（つまり、第２色相）についての彩度軸と明度軸からなる２次元色空間を用いることも好ましい。２次元色空間を採用することにより、色範囲の探索処理が簡単になる。また、２次元色空間において、色条件を彩度の下限と上限、および、明度の下限と上限から構成すれば、色範囲が矩形領域となり、色範囲の探索処理が一層簡単になる。
【００２７】
厳密にいえば、スルーホール周辺に現れる色と、不良な半田領域に現れる色とは若干相違する。具体的には、両者の色相は略一致するが、明度が異なる傾向にある。
【００２８】
そこで、不良色範囲推定手段が、前記スルーホール周辺画素の色分布範囲を求め、その色分布範囲の明度方向の値域を補正することによって前記不良色範囲を決定するとよい。このように明度補正を行うことによって、より本物（不良な半田領域）に近い不良色範囲を求めることができ、色条件のティーチング精度が向上する。
【００２９】
ここで、不良色範囲推定手段は、前記スルーホール周辺画素の色分布範囲の明度の上限を明度最大値まで拡大したものを前記不良色範囲とするとよい。不良な半田領域に現れる色は、スルーホール周辺に現れる色に比べて明度方向の広がりが大きく、その上限は明度の最大値付近まで達する傾向にある、という知見に基づいている。
【００３０】
不良色範囲の形状は自由に設定してよい。たとえば、矩形でもよいし、多角形状でもよいし、良点の分布範囲と対称な形状や、スルーホール周辺画素の色分布範囲を拡大した形状などでもよい。
【００３１】
また、不良色範囲内に分布させる不良点の数（度数）や、その分布のさせ方なども自由に設定してよい。たとえば、不良点の数については、スルーホール周辺画素の数と同一でもよいし、ティーチングに必要十分な数を予め設定しておいてもよいし、良点の度数と略等しい数でもよい。分布のさせ方については、不良色範囲内に均一に分布させてもよいし、正規分布を採用してもよいし、経験的あるいは統計的な傾向に基づいて重み付け分布を採用してもよい。良点の分布範囲を把握し、その分布範囲と不良色範囲との境界付近に重みを付けることも好ましい。
【００３２】
前記色範囲探索手段は、前記色範囲に含まれる不良点の数と良点の数の差が最大となるように色範囲を決定するとよい。かかるアルゴリズムにより、良点と不良点とを好適に切り分ける色範囲を自動的に探索することができる。
【００３３】
以上のようにして色条件が設定された後は、判定条件の設定処理を実行するとよい。その場合、本発明のパラメータ設定装置は、特徴量ヒストグラム生成手段、しきい値決定手段、判定条件設定手段を具備するとよい。これらの機能は情報処理装置のプログラムによって実現される。
【００３４】
そして、パラメータ設定装置では、特徴量ヒストグラム生成手段が、前記良品画像における半田領域から前記色条件を満たす画素領域を抽出して、その画素領域のもつ特徴量についての特徴量ヒストグラムを生成し、しきい値決定手段が、前記特徴量ヒストグラムの度数分布に基づいて前記良品画像における半田領域の特徴量を判別するためのしきい値を算出し、判定条件設定手段が、算出された前記しきい値を基板検査で用いられる判定条件として設定する。これにより、検査用パラメータの１つである判定条件（しきい値）も自動的に生成される。
【００３５】
ここで特徴量としては、画素領域の面積、面積比、長さ、最大幅、重心、形状など種々のものが想定される。検査により検出すべき対象に応じて好ましい特徴量を１つまたは２つ以上採用すればよい。
【００３６】
このように自動生成されたパラメータ（色条件と判定条件）は基板検査装置の記憶部に格納され、基板検査処理に供される。
【００３７】
なお、本発明は、上記処理の少なくとも一部を含む基板検査装置のパラメータ設定方法、または、かかる方法を実現するためのプログラムとして捉えることができる。また、本発明は、上記処理を実行する手段の少なくとも一部を有する基板検査装置のパラメータ設定装置、または、かかる装置を備えた基板検査装置として捉えることもできる。上記手段および処理の各々は可能な限り互いに組み合わせて本発明を構成することができる。
【発明の効果】
【００３８】
本発明によれば、不良品のサンプルが無い場合でも、基板検査装置に用いられるパラメータを精度良く自動生成することができ、ティーチング作業の軽減、さらにはティーチングの自動化を図ることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３９】
以下に図面を参照して、この発明の好適な実施の形態を例示的に詳しく説明する。
【００４０】
＜第１実施形態＞
（基板検査システムの構成）
図１は、本発明の実施形態に係る基板検査システムのハードウェア構成を示している。
【００４１】
基板検査システムは、基板検査処理を実行する基板検査装置１と、この基板検査装置１の基板検査処理において用いられるパラメータを自動生成するパラメータ設定装置２とから構成される。基板検査装置１とパラメータ設定装置２は、有線もしくは無線のネットワーク、または、ＭＯやＤＶＤなどの記録媒体を介して、画像やパラメータなどの電子データの受け渡しを行うことができる。なお、本実施形態では基板検査装置１とパラメータ設定装置２が別体構成となっているが、基板検査装置本体にパラメータ設定装置の機能を組み込んで一体構成とすることも可能である。
【００４２】
（基板検査装置の構成）
基板検査装置１は、カラーハイライト方式により基板２０上の実装部品２１の実装品質（半田付け状態など）を自動検査する装置である。基板検査装置１は、概略、Ｘステージ２２、Ｙステージ２３、投光部２４、撮像部２５、制御処理部２６を備えている。
【００４３】
Ｘステージ２２およびＹステージ２３は、それぞれ制御処理部２６からの制御信号に基づいて動作するモータ（図示せず）を備える。これらモータの駆動によりＸステージ２２が投光部２４および撮像部２５をＸ軸方向へ移動させ、またＹステージ２３が基板２０を支持するコンベヤ２７をＹ軸方向へ移動させる。
【００４４】
投光部２４は、異なる径を有しかつ制御処理部２６からの制御信号に基づき赤色光，緑色光，青色光を同時に照射する３個の円環状光源２８，２９，３０により構成されている。各光源２８，２９，３０は、観測位置の真上位置に中心を合わせかつ観測位置から見て異なる仰角に対応する方向に配置されている。かかる配置により、投光部２４は基板２０上の実装部品２１に異なる入射角で複数の色の光（本実施形態では、Ｒ，Ｇ，Ｂの３色）を照射する。
【００４５】
撮像部２５はカラーカメラであって、観測位置の真上位置に下方に向けて位置決めしてある。これにより基板表面の反射光が撮像部２５により撮像され、三原色のカラー信号Ｒ，Ｇ，Ｂに変換されて制御処理部２６へ供給される。
【００４６】
制御処理部２６は、Ａ／Ｄ変換部３３、画像処理部３４、検査ロジック記憶部３５、判定部３６、撮像コントローラ３１、ＸＹステージコントローラ３７、メモリ３８、制御部（ＣＰＵ）３９、記憶部３２、入力部４０、表示部４１、プリンタ４２、通信Ｉ／Ｆ４３などで構成される。
【００４７】
Ａ／Ｄ変換部３３は、撮像部２５からのカラー信号Ｒ，Ｇ，Ｂを入力してディジタル信号に変換する回路である。各色相毎のディジタル量の濃淡画像データは、メモリ３８内の画像データ格納エリアへと転送される。
【００４８】
撮像コントローラ３１は、制御部３９と投光部２４および撮像部２５とを接続するインターフェイスなどを備える回路であり、制御部３９の出力に基づき投光部２４の各光源２８，２９，３０の光量を調整したり、撮像部２５の各色相光出力の相互バランスを保つなどの制御を行う。
【００４９】
ＸＹステージコントローラ３７は制御部３９とＸステージ２２およびＹステージ２３とを接続するインターフェイスなどを備える回路であり、制御部３９の出力に基づきＸステージ２２およびＹステージ２３の駆動を制御する。
【００５０】
検査ロジック記憶部３５は、基板検査処理に用いられる検査ロジックを記憶する記憶部である。基板検査装置１では、半田形状を検査するフィレット検査や部品の欠落を検査する欠落検査など、複数種類の検査処理を行うことができる。検査ロジックは、検査の種類ごとに用意されるものであって、画像から所定の色彩パターン（画素領域）を抽出するための色パラメータ（色条件）、その色彩パターンから抽出する特徴量の種類、その特徴量に関する良否の判定条件などから構成される。
【００５１】
画像処理部３４は、基板２０上の部品２１を撮像して得られた画像から色パラメータを満たす領域を抽出する処理、および、抽出された領域から所定の特徴量を算出する処理を実行する回路である。判定部３６は、画像処理部３４で算出された特徴量を受け取り、そ
の特徴量が所定の判定条件を満たすか否かで部品の実装状態の良否を判定する処理を実行する回路である。
【００５２】
入力部４０は、操作情報や基板２０に関するデータなどを入力するのに必要なキーボードやマウスなどから構成されている。入力されたデータは制御部３９へ供給される。通信Ｉ／Ｆ４３は、パラメータ設定装置２や他の外部装置などとの間でデータの送受信を行うためのものである。
【００５３】
制御部（ＣＰＵ）３９は、各種演算処理や制御処理を実行する回路である。記憶部３２は、ハードディスクやメモリから構成される記憶装置であって、制御部３９にて実行されるプログラムの他、基板のＣＡＤ情報、基板検査処理の判定結果などが格納される。
【００５４】
図２に基板検査装置１の機能構成を示す。基板検査装置１は、指示情報受付機能１０、基板搬入機能１１、ＣＡＤ情報読込機能１２、ステージ操作機能１３、撮像機能１４、検査ロジック読込機能１５、検査機能１６、判定結果書込機能１７、基板搬出機能１８を有する。これらの機能は、制御部３９が記憶部３２に格納されたプログラムに従って上記ハードウェアを制御することによって実現されるものである。また、記憶部３２の内部には、ＣＡＤ情報を記憶するＣＡＤ情報記憶部３２ａと判定結果を記憶する判定結果記憶部３２ｂが設けられている。
【００５５】
（基板検査処理）
次に、上記基板検査装置１における基板検査処理について述べる。ここでは、基板検査処理の一例として、部品の欠落検査を説明する。部品欠落検査とは、部品の実装位置が正常か否かを判定する処理であって、部品の位置ずれや欠落などの欠落不良を発見するために行うものである。
【００５６】
図３の上段に示すように、部品が正常な位置（設計上の位置）に実装されている場合、半田フィレット形状が、部品２１から基板２０上のランドにかけて山の裾野のような広い傾斜面となる。これに対し、欠落不良品では半田がランド全面に広がり、ランド中央部の半田フィレット形状が平面状になる。
【００５７】
これらの半田フィレットを基板検査装置１で撮像すると、それぞれ図３の中段に示すような画像が得られる。赤色，緑色，青色の照射光はそれぞれ異なる角度で半田フィレットに入射するため、半田フィレットの傾斜に応じて撮像部２５に入射する反射光の色相が変化する。つまり、傾斜の急な部分では入射角度の最も大きい青色光の反射光が支配的となるのに対し、傾斜がほとんどない部分では入射角度の最も小さい赤色光の反射光が支配的となる。したがって、良品の半田フィレットでは青色の色相の領域が大きくなり、欠落不良品の半田フィレットでは赤色の色相の領域が大きくなるのである。
【００５８】
本実施形態の欠落検査では、このような色彩パターンの傾向を利用し、赤色領域の大きさ（面積）に基づいて部品の実装状態の良否判定を行う。以下、図４のフローチャートに沿って、欠落検査の処理の流れを具体的に説明する。
【００５９】
指示情報受付機能１０は、基板検査の実行を指示する指示情報が入力されるまで待ち状態にある（ステップＳ１００；ＮＯ、ステップＳ１０１）。入力部４０の操作により、もしくは、通信Ｉ／Ｆ４３を介して外部機器から指示情報が入力されると、指示情報受付機能１０が指示情報を、基板搬入機能１１、ＣＡＤ情報読込機能１２および検査ロジック読込機能１５に送る（ステップＳ１００；ＹＥＳ）。この指示情報には検査対象となる基板の情報（型番など）が含まれている。
【００６０】
検査ロジック読込機能１５は、基板の型番に対応する検査ロジックを検査ロジック記憶部３５から読み込む（ステップＳ１０２）。ここでは欠落検査用の検査ロジックが読み込まれる。検査ロジックには色パラメータ（色条件）およびしきい値（判定条件）が含まれる。
【００６１】
また、基板搬入機能１１は、指示情報に基づいてプリント基板搬入部から検査対象となる基板２０をコンベヤ２７上に搬入し（ステップＳ１０３）、ＣＡＤ情報読込機能１２は、基板の型番に対応するＣＡＤ情報をＣＡＤ情報記憶部３２ａから読み込む（ステップＳ１０４）。
【００６２】
次に、ステージ操作機能１３は、読み込まれたＣＡＤ情報から基板２０の寸法、形状、部品の配置などの情報を得て、基板２０上に実装された複数の部品２１が順に観測位置（撮像位置）に位置合わせされるように、ＸＹステージコントローラ３７を介してＸステージ２２およびＹステージ２３を操作する（ステップＳ１０５）。
【００６３】
一方、撮像機能１４は、撮像コントローラ３１を介して投光部２４の３個の光源２８，２９，３０を発光させ、赤色、緑色、青色の光を同時に基板２０上に照射する。また、撮像機能１４は、撮像コントローラ３１を介して撮像部２５を制御し、ステージ２２，２３の操作に同期して基板２０上の部品２１を撮像する（ステップＳ１０６）。撮像された画像はメモリ３８に取り込まれる。
【００６４】
次に、検査機能１６が、画像処理部３４によって撮像画像から半田領域を抽出する（ステップＳ１０７）。半田領域の抽出はたとえばテンプレートマッチングにより自動で行うことができる。
【００６５】
続いて、検査機能１６は、抽出された半田領域を色パラメータを用いて二値化する（ステップＳ１０８）。ここで用いられる色パラメータは、赤色の彩度の下限と上限、および、明度の下限と上限の４つの値で構成されている。二値化処理では、色パラメータで定義された色範囲内に含まれる画素が白画素に、それ以外の画素が黒画素に変換される。
【００６６】
図３の下段は、二値化後の半田領域を示している。色パラメータで二値化することにより、半田領域中の赤系色の領域のみが白画素として抽出され、良品画像と不良品画像の間の差異（特徴）が明確化していることがわかる。
【００６７】
続いて、検査機能１６は、画像処理部３４にて、白画素領域の特徴量を抽出する。ここでは特徴量として白画素領域の面積（画素数）が計算される。そして、検査機能１６は、白画素領域の面積値を判定部３６に引き渡し、判定部３６にて白画素領域の面積値としきい値とを比較する（ステップＳ１０９）。面積値がしきい値を超えた場合には（ステップＳ１０９；ＹＥＳ）、当該部品２１の実装品質が不良（欠落不良有り）と判定され（ステップＳ１１０）、面積値がしきい値以下の場合には（ステップＳ１０９；ＮＯ）、当該部品２１の実装品質が良（欠落不良無し）と判定される（ステップＳ１１１）。
【００６８】
判定結果書込機能１７は、上記判定結果をロケーションＩＤ（部品を特定するための情報）とともに判定結果記憶部３２ｂに書き込む（ステップＳ１１２）。
【００６９】
基板２０上のすべての部品について検査を行ったら、基板搬出機能１８がプリント基板搬送部によって基板２０を搬出し、基板検査処理を終了する（ステップＳ１１３）。
【００７０】
以上述べた基板検査処理によれば、２次元画像に現れる色彩パターンによって半田フィレットの３次元形状を的確に把握でき、それに基づき欠落不良の有無を正確に判定可能と
なる。
【００７１】
ところで、不良品の見逃しがなく、かつ、過検出が許容値以下になるような高い判定精度を実現するためには、予め検査ロジックの色パラメータ（色条件）およびしきい値（判定条件）を検査対象に合わせて最適な値に設定しておく必要がある。従来、欠落検査に用いられるパラメータを精度良く設定するためには、多数の欠落不良品のサンプル（教師画像）と経験豊富な熟練者の存在が不可欠であった。これに対し、本実施形態では、パラメータ設定装置２によってパラメータ生成の自動化を実現するとともに、さらに欠落不良品の教師画像が無い場合でも、良品サンプルの画像のみから欠落不良の半田領域に現れる色を推定することによって高精度なパラメータ生成を可能としている。
【００７２】
以下、パラメータ設定装置２の構成および処理について、不良品画像有りの場合と不良品画像無しの場合に分けて、詳しく説明する。
【００７３】
［不良品画像有りの場合］
（パラメータ設定装置の構成）
パラメータ設定装置２は、図１に示すように、ＣＰＵ、メモリ、ハードディスク、Ｉ／Ｏ制御部、通信Ｉ／Ｆ、表示部、情報入力部（キーボードやマウス）などを基本ハードウェアとして備える汎用のコンピュータ（情報処理装置）によって構成される。
【００７４】
図５は、パラメータ設定装置２の機能構成のうち、良品および欠落不良品の教師画像からパラメータを生成するための機能部分を示している。同機能部分は、指示情報受付機能５０、教師画像情報読込機能５１、画像取得機能５２、振分機能５３、マッピング機能５４、色範囲探索機能５５、二値化機能５６、特徴量ヒストグラム生成機能５７、しきい値決定機能５８、検査ロジック生成機能５９、検査ロジック書込機能６０からなる。これらの機能は、メモリもしくはハードディスクに格納されたプログラムがＣＰＵに読み込まれ実行されることによって実現されるものである。
【００７５】
また、ハードディスク内には、ティーチングに用いる教師画像情報を記憶する教師画像情報ＤＢ６１が設けられている。教師画像情報は、基板検査装置１によって撮像された実装部品の画像と、その画像が良品か不良品かを示す教師情報（ティーチングデータ）とからなる。ティーチングの信頼性を高めるために、良品と不良品それぞれについて数十〜数千の教師画像情報を準備することが好ましい。
【００７６】
（パラメータ設定処理）
図６のフローチャートに沿って、パラメータ設定処理の流れを説明する。なお、本実施形態では、上述した欠落検査で用いられる検査パラメータを生成する例を挙げる。
【００７７】
指示情報受付機能５０は、検査ロジックの自動生成を指示する指示情報が入力されるまで待ち状態にある（ステップＳ２００；ＮＯ、ステップＳ２０１）。情報入力部から指示情報が入力されると、指示情報受付機能５０は教師画像情報読込機能５１に指示情報を伝える（ステップＳ２００；ＹＥＳ）。この指示情報には検査ロジック生成の対象となる教師画像情報を特定する情報、および、検査ロジックの種類などが含まれている。
【００７８】
教師画像情報読込機能５１は、指示情報に従って、作成すべき検査ロジックに対応する教師画像情報を教師画像情報ＤＢ６１から読み込む（ステップＳ２０２）。教師画像情報には、良品画像（部品の実装位置が正常な画像）と不良品画像（部品の実装位置が正常でない画像）とが含まれる。これらの画像には教師情報が付与されている。
【００７９】
図７に良品画像と不良品画像の例を示す。良品画像では、部品６２が設計通りの位置に
実装されており、部品６２両端のランド領域６３，６３に良好な半田フィレットが形成されている。この画像には教師情報「良」が付与されている。一方、不良品画像では、部品が欠落しており、ランド領域６５，６５には扁平な半田フィレットが形成されている。この画像には教師情報「不良」が付与されている。
【００８０】
教師画像情報が読み込まれたら、画像取得機能５２が、教師情報の付与された画像から半田領域を抽出する（ステップＳ２０３）。画像取得機能５２は、図８に示すように、ランドウィンドウ７０と部品本体ウィンドウ７１から構成されるテンプレートを有しており、テンプレートを拡大／縮小したり、ランドウィンドウ７０と部品本体ウィンドウ７１の相対位置をずらしたりしながら、各ウィンドウ７０，７１を画像中のランド領域６３，６５および部品６２に合わせ込む。なお、図８の不良品画像のように部品が欠落している場合には、両端のランドウィンドウ７０の中間に部品本体ウィンドウ７１を仮配置する。ウィンドウの合わせ込みには、例えば、テンプレートマッチングなどの手法を利用すればよい。これにより、良品画像と不良品画像それぞれについてランド領域６３，６５が特定される。そして、ランドウィンドウ７０から部品本体ウィンドウ７１との重なり部分を除いた領域が半田領域として抽出される（図８の斜線部分参照）。なお、ランド領域自体（ランドウィンドウ７０全体）を半田領域として扱ってもよい。
【００８１】
次に、振分機能５３が、教師情報に基づき、抽出された半田領域を対象画像と除外画像とに振り分ける（ステップＳ２０４）。本例では不良品検出が目的であるため、教師情報「不良」が付与された半田領域が対象画像とされ、教師情報「良」が付与された半田領域が除外画像とされる。教師情報「無視」が付与された半田領域は無視される。
【００８２】
ここで抽出された対象画像は欠落不良が生じた場合の不良な半田フィレットを表しており、除外画像は部品実装位置が正常な場合の良好な半田フィレットを表している。よって、欠落検査用の最適な色パラメータを作成することは、対象画像の画素の色（赤系色）をなるべく多く包含し、かつ、除外画像の画素の色をほとんど排除できるような色範囲の最適解を求めることと等価である。
【００８３】
そこでまず、マッピング機能５４が、対象画像と除外画像の全画素の色を色ヒストグラムにマッピングする（ステップＳ２０５）。このとき、対象画像の画素は「対象点」として、除外画像の画素は「除外点」として、互いに区別可能な形式でマッピングが行われる。色ヒストグラムとは、色空間内の各点に画素の度数（個数）を記録したものである。色ヒストグラムにより、半田領域を構成する画素の色分布を把握することができる。なお、ここで言うところの画素とは、画像の最小解像度のことである。複数の画素でまとめてマッピング処理を実行すると混色が発生するため、画素ごとの処理が好ましい。
【００８４】
一般に、色空間は、少なくとも色相、彩度、明度の多次元空間からなる。よって、画素の色分布を正確に把握するには、多次元色空間に画素の色をマッピングした多次元色ヒストグラムを用いることが好ましい。
【００８５】
ただし、カラーハイライト方式では、光源に赤・青を使用していることから、半田領域には赤または青の色が強く現れる傾向にある（これは、半田表面において鏡面反射に近い反射が生じるためである。）。また、上述のように、良好な半田領域ではほとんどの画素が青系色となり、不良な半田領域ではほとんどの画素が赤系色になることもわかっている。
【００８６】
したがって、不良な半田領域に現れる色（対象点）と良好な半田領域に現れる色（除外点）を分離するための色パラメータを決定する目的であれば、１色（たとえば赤色）または２色（たとえば青色と赤色）を考慮すれば十分といえる。そこで、本実施形態では、対
象画像（不良な半田領域）に多く含まれ、かつ、除外画像（良好な半田領域）にほとんど含まれない傾向にある色相として赤色を選択し、赤色の彩度軸と明度軸からなる２次元色空間に画素の色をマッピングした２次元色ヒストグラムを用いる。これにより、色パラメータの最適解を求めるアルゴリズムが極めて簡単化される。
【００８７】
図９は、２次元色ヒストグラムの一例を示している。横軸が赤の彩度を表しており、プラスの値が大きくなるほど赤成分が強くなり、マイナスの値が大きくなるほど赤の補色であるシアン成分が強くなる。縦軸は明度を表しており、値が大きくなるほど明るさが強くなる。ヒストグラム中の白丸（○）が対象点を表し、黒三角（▲）が除外点を表している。対象点と除外点では色分布に違いがあることがわかる。
【００８８】
次に、色範囲探索機能５５が、２次元色ヒストグラムに基づいて、対象点の色分布と除外点の色分布とを最適に切り分ける色範囲を探索する（ステップＳ２０６）。本実施形態では、アルゴリズムの簡単化のため、図１０（ａ）に示すように、彩度の下限（RInf）と上限（RSup）、および、明度の下限（LInf）と上限（LSup）からなる矩形の色範囲を考える。ここで求めるべき最適解は、対象点（○）をなるべく多く包含し、かつ、除外点（▲）をほとんど含まないような色範囲である。
【００８９】
具体的には、色範囲探索機能５５は、RInf、RSup、LInf、LSupそれぞれの値を変えながら、各色範囲について度数合計値Ｅを算出し（式１参照）、度数合計値Ｅが最大となる色範囲を求める。度数合計値Ｅは、色範囲に含まれる対象点の数（度数）と除外点の数（度数）の差を表す指標である。図１０（ｂ）は、度数合計値Ｅが最大となる色範囲を示している。
【数１】
2006090965.tif 000003
【００９０】
そして、色範囲探索機能５５は、度数合計値Ｅが最大となる色範囲を検査用の色パラメータ（色条件）として設定する。このように、本実施形態によれば、対象画像（対象点）と除外画像（除外点）とを適切に切り分ける色パラメータを自動的に生成することができる。
【００９１】
次に、上記色パラメータを用いて、検査用のしきい値（判定条件）を自動生成する処理が実行される。
【００９２】
まず、二値化機能５６が、上記色パラメータを用いて、良品画像および不良品画像のすべての半田領域を二値化する（ステップＳ２０７）。この二値化処理では、色パラメータで定義された色範囲内に含まれる画素が白画素に、それ以外の画素が黒画素に変換される。
【００９３】
図１１に示すように、不良品画像では白画素の領域が非常に大きく、良品画像では白画素の領域がきわめて小さくなる。よって、このような二値化画像を利用すると、良品・不良品を識別するための特徴量を定量的に計算するのが容易になる。特徴量としては、白画素領域の面積、面積比、重心、長さ、最大幅、形状などが挙げられるが、ここでは面積を
特徴量として選ぶ。
【００９４】
特徴量ヒストグラム生成機能５７は、良品画像の特徴量の分布傾向と不良品画像の特徴量の分布傾向との違いを把握するため、良品画像、不良品画像のそれぞれについて、白画素領域の面積値に関する面積ヒストグラムを作成する（ステップＳ２０８）。図１２は、良品画像と不良品画像の面積ヒストグラム（以下、単に「良品ヒストグラム」「不良品ヒストグラム」とよぶ。）の一例を示している。良品画像の特徴量分布と不良品画像の特徴量分布に明確な違いが現れていることがわかる。
【００９５】
次に、しきい値決定機能５８が、良品ヒストグラムおよび不良品ヒストグラムの度数分布に基づいて、良品画像の特徴量と不良品画像の特徴量を最適に分離するためのしきい値を算出する（ステップＳ２０９）。特徴量ヒストグラムに現れた２つの山を最適に分離する手法は種々提案されており、ここではどの方法を採用してもよい。たとえば、大津の判別分析法を利用してもよいし、あるいは、経験に基づき良品画像の山の端から３σだけ離れた点をしきい値に決めてもよい。このようにして、良品と不良品を判別するためのしきい値が生成される。
【００９６】
そして、検査ロジック生成機能５９が、色パラメータ、特徴量の種類（本例では面積）、しきい値から検査ロジックを生成し（ステップＳ２１０）、検査ロジック書込機能６０が、その検査ロジックを基板検査装置１の検査ロジック記憶部３５に書き込む（ステップＳ２１１）。
【００９７】
以上述べた処理によれば、部品の欠落検査で用いられる検査ロジック（パラメータ）が自動で生成されるので、ティーチングに要する時間と負荷を大幅に削減することができる。
【００９８】
しかも、上述したアルゴリズムによって最適な色パラメータとしきい値とが算出されるので、カラーハイライト方式による良否判定を高精度に行うことが可能となる。なお、色パラメータとしきい値の信頼性は、最初に与える教師画像情報の数が多くなるほど向上する。
【００９９】
［不良品画像無しの場合］
不良品画像が無い場合、本実施形態では、不良な半田領域の色の代替として基板上のスルーホール周辺に現れる色を利用する。
【０１００】
両面実装基板には多数のスルーホールが設けられる。図１３に示すように、スルーホール８０の周囲には、表面の配線パターンと裏面の配線パターンとを電気的に接続するための金属環８１が取り付けられている。この金属環８１の表面は平ら（基板表面と略平行）であるため、青色および緑色の反射光は撮像部２５にほとんど入射せず、もっぱら赤色の反射光が撮像部２５に入射する。これは、欠落不良の半田フィレットの場合と同様である。よって、スルーホール周辺には、欠落不良の半田領域に近い色が現れることになる。
【０１０１】
ただし、本発明者らの実験により、スルーホールの周囲に現れる色と、欠落不良の半田領域に現れる赤色とは若干相違することが判っている。具体的には、両者の色相は略一致するが、スルーホールの周囲に現れる赤色のほうが明度が小さくなる傾向にある。色相が共通するのは、両者とも基本的には同じ赤色光源からの光のみが入射しているからと考えられる。一方、明度が相違するのは、金属環８１の表面の幅は狭いため、撮像部２５に入射する反射光の光量が半田フィレットに比べて小さいからであると考えられる。
【０１０２】
そこで本実施形態では、良品の基板を撮像して得られた画像からスルーホール周辺に現
れる赤色を抽出し、その明度を補正することによって、欠落不良の半田領域に現れる色を近似する。
【０１０３】
（パラメータ設定装置の構成）
図１４および図１５は、パラメータ設定装置２の機能構成のうち、スルーホール画像と良品の教師画像からパラメータを生成するための機能部分を示している。
【０１０４】
パラメータ設定装置２は、新たな機能として、基板画像読込機能９０、ＣＡＤ情報読込機能９１、スルーホール画像取得機能９２、スルーホール周辺画素マッピング機能９３、外れ値削除機能９４、色分布範囲設定機能９５、色分布範囲補正機能９６、不良色情報書込機能９７、不良色情報読込機能９９を備える。これらのうちスルーホール周辺画素マッピング機能９３、外れ値削除機能９４、色分布範囲設定機能９５および色分布範囲補正機能９６により不良色範囲推定機能が構成されている。これらの機能も、メモリもしくはハードディスクに格納されたプログラムがＣＰＵに読み込まれ実行されることによって実現されるものである。また、ハードディスク内には、不良色範囲推定機能によって推定された不良色範囲を記憶する不良色情報記憶部９８が設けられている。
【０１０５】
（不良色範囲推定処理）
図１６のフローチャートに沿って、スルーホール画像におけるスルーホール周辺画素の色分布から、不良な半田領域の画素がとり得る色の範囲（不良色範囲）を推定する処理について説明する。
【０１０６】
まず、基板画像読込部９０が、基板検査装置１の撮像部２５または画像情報ＤＢから、プリント基板の撮像画像（基板画像）を読み込む（ステップＳ３００）。ここで撮像するプリント基板としては、半田状態の良好な良品のサンプル基板を用いてもよいし、部品実装前のベアボードを用いてもよい。
【０１０７】
次に、ＣＡＤ情報読込機能９１が、基板検査装置１のＣＡＤ情報記憶部３２ａから、読み込んだ基板画像に対応するプリント基板のＣＡＤ情報を読み込む（ステップＳ３０１）。このＣＡＤ情報には、プリント基板上のスルーホールの位置、寸法などの情報が含まれている。
【０１０８】
スルーホール画像取得機能９２は、基板画像から複数のスルーホール画像を取得する（ステップＳ３０２）。具体的には、図１７に示すように、ＣＡＤ情報を参照して基板画像中のスルーホール８０の存在範囲８２を大まかに特定した後、その存在範囲８２の中から画像認識処理によってスルーホール８０の詳細位置８３を特定する。スルーホール８０では光が反射されないため、カラーハイライト方式の基板検査装置１で撮像された画像ではスルーホール８０が黒く写る。よって、黒い色（明度および彩度が低い色）を対象とした一般的な円形探索アルゴリズムを適用することによって、スルーホール８０の詳細位置８３を容易に特定することができる。詳細位置８３が特定されたら、スルーホール画像取得機能９２は、スルーホール８０の周辺を含む部分画像をスルーホール画像として抽出する。図１７に示すように、スルーホール８０の周辺（金属環８１の部分）には赤色光源の色が現れている。
【０１０９】
続いて、スルーホール周辺画素マッピング機能９３が、スルーホール画像から、スルーホール８０の周辺画素を複数点サンプリングし、それらの周辺画素の色を色ヒストグラムにマッピングする（ステップＳ３０３）。このとき、複数のスルーホール画像から十数点〜数百点の周辺画素をサンプリングするとよい。
【０１１０】
図１８に、色ヒストグラムの一例を示す。ここでは、赤色の彩度軸と明度軸からなる２
次元色ヒストグラムが用いられる。スルーホール周辺画素の赤色は、中明度付近に、ある程度固まって分布することがわかる。その色分布から明らかに外れた点（外れ値）はノイズである。
【０１１１】
上記外れ値は、スルーホール周辺画素の色分布を規定するにあたり邪魔な存在なので、外れ値削除機能９４によって前もって削除する（ステップＳ３０４）。具体的には、外れ値削除機能９４は、階層的クラスタリングによって色分布の主たる塊を把握するか、色重心から数σの範囲を色分布の主たる塊と定義し、その塊から外れる点を外れ値とみなして色ヒストグラムから削除する。そして、色分布範囲設定機能９５が、外れ値削除後に残った全ての点を囲む矩形範囲を計算する（ステップＳ３０５）。この矩形範囲が、スルーホール周辺画素の色分布範囲８４を表す。
【０１１２】
上述したように、スルーホール周辺画素の色は不良な半田領域の色に比べて明度が低い。そこで、色分布範囲補正機能９６は、スルーホール周辺画素の色分布範囲８４の明度方向の値域を補正することによって不良色範囲８５を算出する（ステップＳ３０６）。本実施形態では、色分布範囲８４の明度の上限を明度最大値LMaxまで拡大したものを不良色範囲８５とする。不良な半田領域に現れる色はスルーホール周辺に現れる色に比べて明度方向の広がりが大きく、その上限は明度の最大値付近まで達する傾向にあるからである。また、良好な半田領域に現れる赤色は低〜中明度付近に集まるために、不良色範囲を最大明度まで拡大したとしても、後述する色パラメータの精度にはほとんど影響がないことも理由の１つである。
【０１１３】
以上の処理により、スルーホール周辺画素の色分布から不良色範囲が精度よく推定される。不良色範囲は、不良色情報書込機能９７によって不良色情報記憶部９８に格納され（ステップＳ３０７）、以下のパラメータ設定処理に供される。
【０１１４】
（パラメータ設定処理）
図１９のフローチャートに沿って、推定された不良色範囲を用いたパラメータ設定処理の流れを説明する。なお、図６のフローチャートと同様の処理については詳しい説明を省略するものとする。
【０１１５】
検査ロジックの自動生成を指示する指示情報が入力されると、検査ロジックに対応する教師画像情報が教師画像情報ＤＢ６１から読み込まれる（ステップＳ２００〜Ｓ２０２）。教師画像情報には、良品画像のみが含まれる。
【０１１６】
そして、画像取得機能５２が、テンプレートマッチングなどにより良品画像から半田領域を抽出し（ステップＳ４００）、マッピング機能５４が、半田領域の全画素の色を「良点」として色ヒストグラムにマッピングする（ステップＳ４０１）。このとき、マッピング機能５４は、マッピングした良点の度数を記憶しておく。図２０は色ヒストグラムの一例を示し、黒三角（▲）がマッピングされた良点を表している。
【０１１７】
一方、不良色情報読込機能９９は、不良色情報記憶部９８から、不良色範囲を読み込む（ステップＳ４０２）。マッピング機能５４は、その不良色範囲を参照し、色ヒストグラムに仮想的な「不良点」をマッピングする（ステップＳ４０３）。このとき、マッピング機能５４は、先に記憶した良点の度数と等しい数の不良点を、不良色範囲内に均一に分布させる。経験上および統計的に、不良点が良点と同じ割合でプロットされていると色範囲の探索に都合が良いからである。
【０１１８】
次に、色範囲探索機能５５が、色ヒストグラムに基づいて、良点の色分布と不良点の色分布とを最適に切り分ける色範囲を探索する（ステップＳ４０４）。色範囲探索アルゴリ
ズムは上述したもの（図１０参照）とほぼ同様であり、下記式２に従って、色範囲に含まれる不良点の数と良点の数の差（度数合計値Ｅ）が最大となる色範囲が求められる。この色範囲が、欠落検査用の色パラメータ（色条件）として設定される。
【数２】
2006090965.tif 000004
【０１１９】
続いて、上記色パラメータを用いて、検査用のしきい値（判定条件）を自動生成する処理が実行される。
【０１２０】
二値化機能５６が、上記色パラメータを用いて、良品画像のすべての半田領域を二値化し（ステップＳ４０５）、特徴量ヒストグラム生成機能５７が、良品画像の白画素領域の面積値に関する面積ヒストグラムを作成する（ステップＳ４０６）。図２１は、面積ヒストグラムの一例を示している。
【０１２１】
しきい値決定機能５８は、面積ヒストグラムの度数分布に基づいて良品画像における半田領域の特徴量（面積値）を判別するためのしきい値を算出する（ステップＳ４０７）。ただし、本処理の場合は面積ヒストグラムの中に良品画像の山しか含まれていないため、大津の判別分析法のように２つの山を分離する手法は使用できない。そこでこの場合は、良品を不良品と誤判定（過検出）しないよう十分なマージンを確保して、しきい値を決定すればよい。具体的には、良品ヒストグラムの端点（上限）から経験的なマージンをとってもよいし、良品ヒストグラムの中心から６σの距離にしきい値を設定するなどの統計的手法を用いてもよい。このようにして、良品と不良品を判別するためのしきい値が生成される。
【０１２２】
そして、検査ロジック生成機能５９が、色パラメータ、特徴量の種類（本例では面積）、しきい値から検査ロジックを生成し（ステップＳ２１０）、検査ロジック書込機能６０が、その検査ロジックを基板検査装置１の検査ロジック記憶部３５に書き込む（ステップＳ２１１）。
【０１２３】
以上述べた処理によれば、不良品のサンプルが無い場合であっても、部品の欠落検査で用いられる検査ロジック（パラメータ）を自動で生成することができる。
【０１２４】
しかも、基板を撮像して得られたスルーホール画像を利用しているので、不良色の実際の分布範囲を精度良く推定することができ、高い信頼性をもつ色パラメータおよびしきい値を生成可能である。
【０１２５】
＜変形例＞
上述した実施形態は本発明の一具体例を例示したものにすぎない。本発明の範囲は上記実施形態に限られるものではなく、その技術思想の範囲内で種々の変形が可能である。
【０１２６】
たとえば、上記実施形態では２次元の色ヒストグラム（色空間）を用いたが、多次元（色相、彩度、明度）の色ヒストグラムを用いてもよい。また、２次元色ヒストグラムについても、赤の彩度軸ではなく、青、緑、黄など他の色相の彩度軸を用いたり、彩度軸では
なく色相軸を用いたりしてもよい。色ヒストグラムの軸の選択は、基板検査装置で撮像された部品画像がもつ色彩パターンの傾向に合わせて決定すればよい。
【０１２７】
また、色範囲は矩形に限らず、円形、多角形、自由曲線図形などを用いてもよい。さらに、色ヒストグラムが多次元の場合には、色範囲も多次元形状にするとよい。
【０１２８】
また、上記実施形態では欠落検査用のパラメータを生成する処理を例に挙げたが、本発明は、不良色の分布範囲に基づいてパラメータ（色条件）を生成するものであれば、他の検査用パラメータの生成処理にも適用可能である。
【０１２９】
また、上記実施形態では特徴量として面積を用いたが、良否判定に用いる特徴量としては他にも、面積比、長さ、最大幅、重心などを好ましく採用できる。面積比とは、ランドウィンドウ内で二値化された面積の占有率である。たとえばランド領域に対して部品がずれて半田付けされていると、半田領域の面積が大小するため、面積比が変化する。これを特徴量として捉えれば、部品ずれの検査に有効である。また、長さとは、白画素領域の縦方向や横方向の長さであり、最大長は、白画素領域の長さの中で最大の値である。また、重心とは、白画素領域の重心のランドウィンドウに対する相対位置である。
【０１３０】
良否を精度良く判定できるものであればどの特徴量を用いてもよく、精度向上のために複数種類の特徴量を組み合わせることも好ましい。また、パラメータ設定処理において複数種類の特徴量を抽出し、その中で良品と不良品とが最もよく分離されるものを特徴量として採用するといったことも可能である。なお、上記実施形態では判定条件（しきい値）の決定に面積ヒストグラム（面積値ヒストグラム）を用いたが、特徴量の種類が異なればそれに合わせた特徴量ヒストグラム（面積比ヒストグラム、長さヒストグラム、最大幅ヒストグラム、重心ヒストグラムなど）を用いることになる。例えば、面積値ヒストグラムの替わりに面積比ヒストグラムを用いれば、ランドウィンドウにおける色パラメータで二値化された画素の占有率によって良否判定を実行するので、部品がズレたり傾いたりしてランドウィンドウの大きさが小さくなったり大きくなったりした場合でも、ランドウィンドウの大きさに影響されない判定処理が可能となる。
【０１３１】
また、パラメータ設定装置が、指示情報もしくは教師情報を参照して不良品画像の有無を判断し、不良品画像有りの場合は図６のパラメータ設定処理を実行し、不良品画像無しの場合は図１６および図１９のパラメータ設定処理を実行するというように、自動的に処理を切り替えるようにしてもよい。
【０１３２】
また、上記実施形態では、良点と同数の不良点をマッピングしたが、不良点の度数については予め設定しておいてもよい。その場合は、パラメータ設定処理において良点の度数をカウントする処理が不要になる。また、不良点の度数が既知のため、不良色範囲推定処理において不良色範囲とともに不良色範囲内に分布させる不良点の度数およびその分布のさせ方なども求め、それらを不良色情報として不良色情報ＤＢに格納するようにしてもよい。
【０１３３】
また、上記実施形態では、パラメータ設定処理に先立ち不良色情報を算出しておくようにしたが、たとえばスルーホール画像も教師画像情報ＤＢの中に準備しておき、パラメータ設定処理の一連の処理の中で不良色範囲を計算するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１３４】
【図１】本発明の実施形態に係る基板検査システムのハードウェア構成を示す図。
【図２】基板検査装置の機能構成を示す図。
【図３】半田フィレットの形状と撮像パターンと二値化画像の関係を示す図。
【図４】基板検査処理の流れを示すフローチャート。
【図５】不良品画像有りの場合のパラメータ設定装置の機能構成を示す図。
【図６】不良品画像有りの場合のパラメータ設定処理の流れを示すフローチャート。
【図７】良品画像と不良品画像の一例を示す図。
【図８】半田領域の抽出処理を示す図。
【図９】２次元色ヒストグラムの一例を示す図。
【図１０】色範囲の探索処理を示す図。
【図１１】良品画像と不良品画像の二値化結果の一例を示す図。
【図１２】良品および不良品の面積ヒストグラムとしきい値決定処理を示す図。
【図１３】スルーホール周辺に現れる色と欠落不良の半田領域に現れる色の相違について説明する図。
【図１４】不良品画像無しの場合のパラメータ設定装置の機能構成を示す図。
【図１５】不良品画像無しの場合のパラメータ設定装置の機能構成を示す図。
【図１６】不良品画像無しの場合の不良色範囲推定処理の流れを示すフローチャート。
【図１７】スルーホール画像の抽出処理を示す図。
【図１８】不良色範囲推定処理を示す図。
【図１９】不良品画像無しの場合のパラメータ設定処理の流れを示すフローチャート。
【図２０】不良品画像無しの場合の色範囲の探索処理を示す図。
【図２１】不良品画像無しの場合のしきい値決定処理を示す図。
【図２２】カラーハイライト方式の基板検査装置の構成を示す図。
【図２３】撮像画像に現れる色彩パターンの一例を示す図。
【図２４】色パラメータの設定支援ツールを示す図。
【符号の説明】
【０１３５】
１  基板検査装置
２  パラメータ設定装置
１０  指示情報受付機能
１１  基板搬入機能
１２  ＣＡＤ情報読込機能
１３  ステージ操作機能
１４  撮像機能
１５  検査ロジック読込機能
１６  検査機能
１７  判定結果書込機能
１８  基板搬出機能
２０  基板
２１  実装部品
２２  Ｘステージ
２３  Ｙステージ
２４  投光部
２５  撮像部
２６  制御処理部
２７  コンベヤ
２８  赤色光源
２９  緑色光源
３０  青色光源
３１  撮像コントローラ
３２  記憶部
３２ａ  ＣＡＤ情報記憶部
３２ｂ  判定結果記憶部
３３  Ａ／Ｄ変換部
３４  画像処理部
３５  検査ロジック記憶部
３６  判定部
３７  ＸＹステージコントローラ
３８  メモリ
３９  制御部
４０  入力部
４１  表示部
４２  プリンタ
５０  指示情報受付機能
５１  教師画像情報読込機能
５２  画像取得機能
５３  振分機能
５４  マッピング機能
５５  色範囲探索機能
５６  二値化機能
５７  特徴量ヒストグラム生成機能
５８  しきい値決定機能
５９  検査ロジック生成機能
６０  検査ロジック書込機能
６２  部品
６３，６５  ランド領域
７０  ランドウィンドウ
７１  部品本体ウィンドウ
８０  スルーホール
８１  金属環
８２  スルーホールの存在範囲
８３  スルーホールの詳細位置
８４  スルーホール周辺画素の色分布範囲
８５  不良色範囲
９０  基板画像読込機能
９１  ＣＡＤ情報読込機能
９２  スルーホール画像取得機能
９３  スルーホール周辺画素マッピング機能
９４  外れ値削除機能
９５  色分布範囲設定機能
９６  色分布範囲補正機能
９７  不良色情報書込機能
９８  不良色情報記憶部
９９  不良色情報読込機能
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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