(57)【要約】【課題】  精度よく良否判定を行うことができる形状良否判定装置および形状良否判定方法の提供を課題とする。【解決手段】  本発明において、式（１）によって表される近似式Ｆを用いて、輝度値Ｂa,bから傾斜角度θa,bを算出することにより、検査対象物の傾斜角度θa,bを正確に推定することができる。傾斜角度θa,bは画素Ｐa,bごとに算出されるため、各画素Ｐa,bの配置と、傾斜角度θa,bとから検査対象物の形状を推定することができる。そして、推定された形状が良品／不良品に類似する形状であるかどうかを判定することにより、検査対象物の良否判定を行うことができる。【選択図】  図７
2006208187.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象物に対して所定の入射角にて検査光を照射する照射手段と、
上記検査対象物に対する上記検査光の反射像を撮像することにより、画素ごとの反射光の輝度値によって表現される撮像イメージを取得する撮像手段と、
上記輝度値と上記反射光が反射された上記検査対象物の傾斜角度との対応関係から上記画素ごとに同傾斜角度を取得する傾斜角度取得手段と、
上記傾斜角度取得手段にて取得された各画素の上記傾斜角度と、同画素の配列情報に基づいて上記検査対象物の形状を推定する形状推定手段と、
上記形状推定手段にて推定された上記形状に基づいて良否判定を行う良否判定手段とを具備することを特徴とする形状良否判定装置。
【請求項２】
上記対応関係は、少なくとも上記検査光が上記検査対象物にて反射する際の鏡面反射と拡散反射とが加味された近似式によって定義されることを特徴とする請求項１に記載の形状良否判定装置。
【請求項３】
上記近似式には、少なくとも上記入射角と上記検査光の光量と上記検査対象物の物性値とが定数として与えられることを特徴とする請求項２に記載の形状良否判定装置。
【請求項４】
上記照射手段は、上記検査対象物に対して複数の入射角にて検査光を照射するとともに、
上記傾斜角度取得手段は、複数の上記入射角に対してそれぞれ定義された複数の上記対応関係に基づいて上記画素ごとに上記傾斜角度を取得することを特徴とする請求項１または請求項３のいずれかに記載の形状良否判定装置。
【請求項５】
上記傾斜角度取得手段は、予め定義された代表的な上記輝度値と上記傾斜角度との対応関係に基づいて、他の上記輝度値と上記傾斜角度との対応関係を推定することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載の形状良否判定装置。
【請求項６】
上記傾斜角度取得手段は、上記輝度値についてのメンバーシップ関数と、上記傾斜角度についてのメンバーシップ関数とを用いたファジイ推論に基づいて他の上記輝度値と上記傾斜角度との対応関係を推定することを特徴とする請求項５に記載の形状良否判定装置。
【請求項７】
上記良否判定手段は、上記形状推定手段にて推定された上記形状に近似するγ関数を算出し、同γ関数のγ値に基づいて良否判定を行うことを特徴とする請求項１から請求項６のいずれかに記載の形状良否判定装置。
【請求項８】
検査対象物に対して所定の入射角にて検査光を照射する照射工程と、
上記検査対象物に対する上記検査光の反射像を撮像することにより、画素ごとの反射光の輝度値によって表現される撮像イメージを取得する撮像工程と、
上記輝度値と上記反射光が反射された上記検査対象物の傾斜角度との対応関係から上記画素ごとに同傾斜角度を取得する傾斜角度取得工程と、
上記傾斜角度取得工程にて取得された各画素の上記傾斜角度と、同画素の配列情報に基づいて上記検査対象物の形状を推定する形状推定工程と、
上記形状推定工程にて推定された上記形状に基づいて良否判定を行う良否判定工程とを具備することを特徴とする形状良否判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検査対象の形状の良否を判定する形状良否判定装置および形状良否判定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、はんだを撮像カメラにて撮像した撮像データから明暗変化点を検出し、この明暗変化点の検出結果からはんだ形状の良否を判定するものが知られている（例えば、特許文献１、参照。）。
かかる構成によれば、撮像データから得られた明暗変化点の位置や形状に基づいて、はんだ形状を推定することができるため、はんだ形状の良否を判定することが可能であった。
【特許文献１】特開平８−１５１７１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、明暗変化点によれば、はんだ形状のうち明暗変化が起こりうる所定の稜線の形状しか特定することができず、はんだ全体の連続的な形状に基づいて精度よく良否判定を行うことができないという問題があった。
本発明は、上記課題にかんがみてなされたもので、精度よく良否判定を行うことができる形状良否判定装置および形状良否判定方法の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記目的を達成するため、請求項１にかかる発明では、検査対象物に対して所定の入射角にて検査光を照射する照射手段と、上記検査対象物に対する上記検査光の反射像を撮像することにより、画素ごとの反射光の輝度値によって表現される撮像イメージを取得する撮像手段と、上記輝度値と上記反射光が反射された上記検査対象物の傾斜角度との対応関係から上記画素ごとに同傾斜角度を取得する傾斜角度取得手段と、上記傾斜角度取得手段にて取得された各画素の上記傾斜角度と、同画素の配列情報に基づいて上記検査対象物の形状を推定する形状推定手段と、上記形状推定手段にて推定された上記形状に基づいて良否判定を行う良否判定手段とを具備する構成としてある。
【０００５】
上記のように構成した請求項１の発明において、照射手段は、検査対象物に対して所定の入射角にて検査光を照射する。撮像手段は、上記検査対象物に対する上記検査光の反射像を撮像し、画素ごとの反射光の輝度値によって表現される撮像イメージを取得する。傾斜角度取得手段には、予め上記輝度値と上記反射光が反射された上記検査対象物の傾斜角度との対応関係が備えられており、この対応関係を利用して上記撮像イメージの上記輝度値から上記傾斜角度を画素ごとに取得する。形状推定手段は、各画素の上記傾斜角度と配列情報に基づいて上記検査対象物の形状を推定する。さらに、上記良否判定手段は、上記形状推定手段にて推定された上記形状に基づいて良否判定を行う。上記傾斜角度は上記画素ごとに取得されるため、上記画素の配列情報に基づいて上記検査対象の形状を取得することができる。従って、上記撮像手段によって撮影された撮影エリアに含まれる上記検査対象の形状を推定することができる。
【０００６】
さらに、請求項２にかかる発明は、上記対応関係は、少なくとも上記検査光が上記検査対象物にて反射する際の鏡面反射と拡散反射とが加味された近似式によって定義される構成としてある。
上記のように構成した請求項２の発明において、少なくとも上記検査光が上記検査対象物にて反射する際の鏡面反射と拡散反射とが加味された近似式によって上記輝度値と上記傾斜角度との上記対応関係が定義される。なお、上記対応関係は、上記輝度値と上記傾斜角度との対応がテーブルによって定義されているものであってもよいし、上記近似式自体であってもよい。いずれにしても、上記傾斜角度取得手段が上記輝度値に基づいて上記傾斜角度を取得することができる。
【０００７】
また、請求項３にかかる発明は、上記近似式には、少なくとも上記入射角と上記検査光の光量と上記検査対象物の物性値とが定数として与えられる構成としてある。
上記のように構成した請求項３の発明において、上記入射角と上記検査光の光量と上記検査対象物の物性値を考慮して上記近似式を算出することにより、上記輝度値と上記傾斜角度との対応関係を正確に定義することができる。
【０００８】
さらに、請求項４にかかる発明は、上記照射手段は、上記検査対象物に対して複数の入射角にて検査光を照射するとともに、上記傾斜角度取得手段は、複数の上記入射角に対してそれぞれ定義された複数の上記対応関係に基づいて上記画素ごとに上記傾斜角度を取得する構成としてある。
上記のように構成した請求項４の発明において、上記照射手段は上記検査対象物に対して複数の入射角にて検査光を照射する。上記対応関係は各入射角に応じてそれぞれ定義される。そして、上記傾斜角度取得手段は、複数の上記対応関係に基づいて上記画素ごとに上記輝度値から上記傾斜角度を取得する。すなわち、ある上記入射角における上記対応関係のみでは上記輝度値から上記傾斜角度が特定できない場合にも、他の上記入射角における上記対応関係に基づいて上記輝度値から上記傾斜角度を取得することができる。
【０００９】
また、請求項５にかかる発明は、上記傾斜角度取得手段は、予め定義された代表的な上記輝度値と上記傾斜角度との対応関係に基づいて、他の上記輝度値と上記傾斜角度との対応関係を推定する構成としてある。
上記のように構成した請求項５の発明において、代表的な上記輝度値と上記傾斜角度との対応関係が予め定義されている。そして、その他の上記輝度値と上記傾斜角度との対応関係については、代表的な上記輝度値と上記傾斜角度との対応関係に基づく推定によって取得される。例えば、直線補間等を用いることにより、簡単に他の上記輝度値と上記傾斜角度との対応関係を推定することができる。これにより、全ての対応関係を予め調査し、定義しておかなくても済む。
【００１０】
また、請求項６にかかる発明は、上記傾斜角度取得手段は、上記輝度値についてのメンバーシップ関数と、上記傾斜角度についてのメンバーシップ関数とを用いたファジイ推論に基づいて他の上記輝度値と上記傾斜角度との対応関係を推定する構成としてある。
上記のように構成した請求項６の発明において、上記輝度値についてのメンバーシップ関数と、上記傾斜角度についてのメンバーシップ関数とを用いたファジイ推論が行われる。これにより、ファジイ推論に基づいて他の上記輝度値と上記傾斜角度との対応関係を推定することができる。
【００１１】
また、請求項７にかかる発明は、上記良否判定手段は、上記形状推定手段にて推定された上記形状に近似するγ関数を算出し、同γ関数のγ値に基づいて良否判定を行う構成としてある。
上記のように構成した請求項７の発明において、上記良否判定手段は、上記形状推定手段にて推定された上記形状に近似するγ関数を算出する。そして、算出されたγ関数のγ値を評価することにより良否判定を行う。γ値によれば上記形状の凹凸度合いを判定することができるため、上記形状を評価するために好適な指標を得ることができる。
【００１２】
また、上述した手法は、かかる装置を実現する方法としても適用可能であり、請求項８にかかる発明においても、基本的には同様の作用となる。むろん、請求項２〜請求項７に記載された構成を請求項８の方法に対応させることも可能である。
【発明の効果】
【００１３】
以上説明したように、請求項１および請求項８にかかる発明によれば、精度よく良否判定を行うことができる形状良否判定装置および形状良否判定方法を提供することができる。
請求項２にかかる発明によれば、正確に反射光の輝度値を推定することができる。
請求項３にかかる発明によれば、各条件に適合した近似式を算出することができる。
請求項４にかかる発明によれば、確実に輝度値から傾斜角度を特定することができる。
請求項５にかかる発明によれば、全ての輝度値に対する対応関係を予め調査しなくても済む。
請求項６にかかる発明によれば、ファジイ推論に基づいて対応関係を推定することができる。
請求項７にかかる発明によれば、形状の凹凸度合いを判定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
ここでは、下記の順序に従って本発明の実施形態について説明する。
（１）形状良否判定装置の構成：
（２）良否判定処理：
（３）近似式について：
（４）変形例：
（５）ファジイ推論を用いた変形例：
（６）まとめ：
【００１５】
（１）形状良否判定装置の構成：
図１は、本発明にかかる形状良否判定装置の構成を示している。同図において、形状良否判定装置１０は、相互に接続された撮像ユニット２０とコンピュータ３０とから構成されている。撮像ユニット２０は検査対象物の実装基板５０を撮像して撮像イメージを生成し、同撮像イメージをコンピュータ３０に出力する。コンピュータ３０は撮像イメージを入力し、同撮像イメージを解析することにより、撮像を行った実装基板５０の良否を判定する。図１において、撮像ユニット２０は、実装基板５０が一定位置に載置されるとともに、コントローラ２１の指令に基づいてＸ−Ｙ（水平）方向に移動可能なＸ−Ｙステージ２３を備えている。カメラ２２は、所定の光学レンズからなる光学系２２ａを鉛直下方に配向させており、鉛直下方の像を入力することが可能となっている。カメラ２２の内部にはＣＣＤ撮像板２２ｂが備えられており、光学系２２ａは鉛直下方の像をＣＣＤ撮像板２２ｂに結像することが可能となっている。
【００１６】
ＣＣＤ撮像板２２ｂはドットマトリックス状に配列された複数のＣＣＤ撮像素子で構成されている。ＣＣＤ撮像素子は、それぞれ入力した光に応じて電荷を発生させる光電素子であるとともに、同発生した電荷を一時的に記憶する。そして、ＣＣＤ撮像素子にて生成した電荷をデジタル信号に変換しつつ、順次コントローラ２１に転送する。コントローラ２１は、転送された上記デジタル信号をＣＣＤ撮像板２２ｂにおけるＣＣＤ撮像素子の個々のアドレスに対応づけながら画像メモリ（ＶＲＡＭ）２１ａに蓄積する。すなわち、ＶＲＡＭ２１ａにおいてＣＣＤ撮像素子に対応する画素ごとに上記デジタル信号の階調を有する画像データが生成される。なお、本実施形態において、上記デジタル信号はＣＣＤ撮像素子に入力された光の輝度を表現するものとする。すなわち、画素ごとに輝度値を有する画像データがＶＲＡＭ２１ａにおいて記憶される。
【００１７】
上記のようにしてＶＲＡＭ２１ａに記憶された画像データはコンピュータ３０に対して出力される。また、カメラ２２にて撮像を行うごとにＶＲＡＭ２１ａには新たな画像データが記憶される。コントローラ２１は、Ｘ−Ｙステージ２３に対して駆動信号を出力しており、同駆動信号に応じてＸ−Ｙステージ２３が水平方向に駆動される。むろん、Ｘ−Ｙステージ２３上の一定位置に載置された実装基板５０も水平移動することとなる。このようにすることにより、カメラ２２を移動させることなく、実装基板５０上のあらゆる位置にカメラ２２の視野を移動させることが可能となる。なお、カメラ２２にて撮像する際には、Ｘ−Ｙステージ２３が停止するため、静止画像が撮像されることとなる。
【００１８】
Ｘ−Ｙステージ２３から所定量上方にリングライト２４ａが保持されている。リングライト２４は発光素子としてＬＥＤを具備している。このＬＥＤは円環状に形成されており、その中心位置が上方視においてカメラ２２の光学系２２ａの中心位置と一致させられている。すなわち、リングライト２４はカメラ２２の視野を外側から一定の角度で照射することが可能となっている。なお、カメラ２２の視野は、リングライト２４の大きさや実装基板５０との距離よりも十分に小さいため、視野内における検査光の入射角度や光量の誤差は無視できるものとする。このようにすることにより、実装基板５０のリングライト２４による反射像をカメラ２２にて撮像した２次元の画像データを生成することができる。なお、カメラ２２にて撮像した画像データを撮像イメージというものとする。
【００１９】
図２は、コンピュータ３０の内部構成をブロック図により示している。同図において、コンピュータ３０は、主要な構成としてＣＰＵ３１とＲＡＭ３２とビデオメモリ（ＶＲＡＭ）３３とハードディスク（ＨＤＤ）３４を備えている。ＣＰＵ３１は、ＨＤＤ３４に記憶されたオペレーティングシステム（Ｏ／Ｓ）３４ａや良否判定プログラム３４ｂ等に基づいた処理を実行させる演算装置であり、同処理を実行する際にＲＡＭ３２をワークエリアとして使用する。ＶＲＡＭ３３は、画像データを記憶するために特化したメモリであり、撮像イメージ３３ａや角度イメージ３３ｂが記憶される。なお、撮像イメージ３３ａは、コントローラ２１のＶＲＡＭ２１ａから転送された画像データである。
【００２０】
その他の構成として、コンピュータ３０にはビデオインターフェイス（Ｉ／Ｆ）３５と入力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）３７とＩ／Ｏ３９が備えられている。ビデオＩ／Ｆ３５にはディスプレイ３６が接続され、入力Ｉ／Ｆ３７にはキーボード３８ａおよびマウス３８ｂが接続され、Ｉ／Ｏ３９には撮像ユニット２０のコントローラ２１が接続されている。Ｉ／Ｏ３９は、コントローラ２１に対してＸ−Ｙステージ２３を駆動させるための信号や、カメラ２２にて撮像を実行させるための信号等を出力するとともに、コントローラ２１から撮像イメージの入力を受け付けている。
【００２１】
図３は、コンピュータ３０にて実現されるソフトウェアの構成とデータの流れを示している。ＣＰＵ３１およびＲＡＭ３２にて、Ｏ／Ｓ３４ａと良否判定プログラム３４ｂとが実行されており、そのモジュール構成が示されている。良否判定プログラムＭは、撮像実行部Ｍ１と撮像イメージ取得部Ｍ２と傾斜角度取得部Ｍ３と形状推定部Ｍ４と良否判定部Ｍ５とを有している。
【００２２】
撮像実行部Ｍ１は、ＨＤＤ３４に記憶された基板データ３４ｃを取得し、同基板データ３４ｃに基づいて撮像ユニット２０に撮像を実行させる。具体的に、基板データ３４ｃには、実装基板５０の大きさや実装された部品の位置や大きさや形状や個数といった情報が格納されており、これらの情報に基づいてＸ−Ｙステージ２３を駆動させる。従って、実装基板５０上における所望の位置にカメラ２２の視野を動かすことができ、実装基板５０上における所望の位置について良否判定を実行することができる。
【００２３】
撮像イメージ取得部Ｍ２は、コントローラ２１から撮像イメージを入力し、ＶＲＡＭ３３に撮像イメージ３３ａを記憶させる。傾斜角度取得部Ｍ３は、撮像イメージ３３ａにおける各画素の輝度値を、ＨＤＤ３４に記憶された近似式Ｆに代入することにより画素ごとに傾斜角度を算出する。これにより各画素が傾斜角度で表現される新たな画像データとして角度イメージ３３ｂが生成され、同角度イメージ３３ｂをＶＲＡＭ３３に記憶させる。
【００２４】
なお、本実施形態においては実装基板５０上のはんだの形状についてのみ良否判定を行うため、撮像イメージ３３ａにおけるはんだ部に相当する画素領域のみについて傾斜角度取得部Ｍ３が傾斜角度を算出するものとしている。カメラ２２の視野のどの位置にはんだ部が配置されているかという位置情報は、基板データ３４ｃから取得することができる。また、複数のはんだ部が単一の撮像イメージ３３ａに含まれる場合には、それぞれについて角度イメージ３３ｂが算出されることとなる。
【００２５】
形状推定部Ｍ４は、ＶＲＡＭ３３から角度イメージ３３ｂを入力し、同角度イメージ３３ｂに基づいて形状データ３４ｄを生成し、ＨＤＤ３４に記憶させる。角度イメージ３３ｂは各画素が傾斜角度であるため、各画素の配列情報と傾斜角度に基づいてはんだの形状を推定することができる。良否判定部Ｍ５は形状データ３４ｄを取得し、形状データ３４ｄに基づいて良否判定を行う。良否判定の結果はディスプレイ３６やプリンタといった出力機器に出力してもよいし、ＨＤＤ３４に記憶しておいてもよい。なお、本実施形態においては、単一のコンピュータ３０において全処理が行われるものとしたが、複数のコンピュータを通信可能に接続し、各コンピュータにて処理を分散させてもよい。
【００２６】
（２）良否判定処理：
図４は、良否判定処理の流れを示している。同図において、ステップＳ１００にてカメラ２２が撮像を行う。ステップＳ１１０においては、撮像イメージ３３ａが生成され、撮像イメージ取得部Ｍ２が撮像イメージ３３ａをＶＲＡＭ３３に記憶させる。図５は、カメラ２２の視野Ｓを示している。同図において、カメラ２２にて撮像される視野Ｓには、実装基板５０上の複数の実装部品やはんだが含まれることとなる。ただし、本実施形態においては、実線で示すチップ部品５１のはんだ５２の形状についての良否判定を説明するものとする。ステップＳ１１０においては、視野Ｓ全体を表す画像データとして撮像イメージ３３ａが生成される。撮像イメージ３３ａにおいては、各画素が輝度値を有している。
【００２７】
ステップＳ１２０においては、撮像イメージ３３ａからはんだ５２が含まれる画素データのみを抽出する。すなわち、図５においてはんだ５２の周辺を実線で囲んだ評価領域Ｔの内側の画素データのみを抽出する。なお、ステップＳ１２０においてＣＰＵ３１は、ＨＤＤ３４に記憶された基板データ３４ｃに基づいて、視野Ｓのどこに良否判定対象のはんだ５２が配置されているかを特定する。そして、適正形状の評価領域Ｔを設定して、同評価領域Ｔに属する画素データの抽出を行う。
【００２８】
図６は、評価領域Ｔの様子を模式的に示している。同図において、評価領域Ｔは破線で区画された多数の画素Ｐa,bで構成されている。なお、同図において図示の簡略化のため画素Ｐa,bを大きく表示しているが、実際には、画素Ｐa,bは微小である。また、画素Ｐa,bはＣＣＤ撮像板２２ｂにおける各ＣＣＤ撮像素子に対応しており、ＣＣＤ撮像板２２ｂにおける各ＣＣＤ撮像素子のドットマトリックス状の配置に応じて、光学系２２ａを介して各ＣＣＤ撮像素子に画像入力される実装基板５０上の位置が異なることとなる。また、各画素Ｐa,bの輝度値Ｂa,bは、実装基板５０上における各ＣＣＤ撮像素子が画像入力を担当する領域の平均輝度を意味する。なお、各ＣＣＤ撮像素子の配置はドットマトリックス状に限られるものではない。
【００２９】
ステップＳ１３０においては、傾斜角度取得部Ｍ３が撮像イメージ３３ａにおける評価領域Ｔの内部の画素データから角度イメージ３３ｂを生成する。具体的には、各画素Ｐa,bの輝度値Ｂa,bを下記式（１）に代入し、傾斜角度θについて解くことにより、各画素Ｐa,bについての傾斜角度θa,bを算出する。
Ｂa,b＝ｋ・｛ｌi・（１−ｃ）・ｓｉｎm（γ＋２θa,b）
＋ｌi・ｃ・ｓｉｎ（γ＋θa,b）｝    ・・・（１）
【００３０】
なお、上記式（１）の各パラメータｋ，ｌi，ｃ，ｍ，γは、撮像時の条件値やはんだ５２の物性値であり、詳細については後述する。上記式（１）の各パラメータｋ，ｌi，ｃ，ｍ，γは定数であり、予め適正な値が設定されている。また、上記式（１）は近似式ＦとしてＨＤＤ３４に記憶されており、ＣＰＵ３１が適宜読み出して使用する。
【００３１】
上記のようにして輝度値Ｂa,bが対応する傾斜角度θa,bに変換された角度イメージ３３ｂにおいては、図６の各画素Ｐa,bが輝度値Ｂa,bではなく、位置に応じた傾斜角度θa,bを有すこととなる。図６下段は、画素Ｐa,bごとに傾斜角度θa,bを有する変換後の角度イメージ３３ｂを模式的に示している。なお、傾斜角度θa,bは、平均輝度を意味する輝度値Ｂa,bに基づいて算出されるため、画素Ｐa,bについての平均的な傾斜角度を意味する。
【００３２】
ステップＳ１４０においては、形状推定部Ｍ４が角度イメージ３３ｂに基づいて形状データ３４ｄを生成する。ここでは、図６において直線Ｄによって示されたはんだ５２の中央について形状データ３４ｄを作成する場合について説明する。図７は、角度イメージ３３ｂに基づいてはんだ５２の形状が特定される様子を示している。同図において、直線Ｄ上の画素Ｐa,bの配列に基づいて、はんだ曲面の連続性からはんだ５２の中央断面形状が再現されている。
【００３３】
なお、実装基板５０上における各ＣＣＤ撮像素子が画像入力を担当する領域の幅を幅Ｗと表すものとする。なお、幅Ｗは各ＣＣＤ撮像素子の配列ピッチと光学系２２ａの設定倍率によって特定することができる。
【００３４】
各画素Ｐa,bについて下記式（２）により高さｈa,bを算出する。
ｈa,b＝Ｗ×ｔａｎθa,b    ・・・（２）
そして、各画素Ｐa,bの高さｈa,bを各画素Ｐa,bの配列順に加算することにより、各画素Ｐa,bの境界の高さを特定することができる。これによってはんだ５２の中央断面形状が各画素Ｐa,bの境界の高さで表現された形状データ３４ｄを生成することができる。
【００３５】
ステップＳ１５０においては、良否判定部Ｍ５が良品の形状を示す形状データ３４ｄであるか否かを判定する。図８において、正常なはんだ形状と、はんだ大とはんだ濡れ不良とはんだ小のはんだ形状とを比較している。同図において、正常なはんだにおいてははんだの高さが単調増加することが分かる。一方、はんだ大とはんだ濡れ不良のはんだ形状においては、はんだの頂点が存在し、同頂点においてははんだ面の傾きが０となっている。従って、これらの不良について、形状データ３４ｄを生成すると、右欄に示すような曲線形状となる。すなわち、所定の位置において傾きが０となる点が検出され、単調増加しないことがわかる。以上のようにステップＳ１５０では、形状データ３４ｄが単調増加の傾向を有しているかどうかによって、良否判定を行うことができる。
【００３６】
以上においては、良否判定の一例を示したに過ぎず、他の良否判定基準を適用することもできる。例えば、形状データ３４ｄに対してγ関数をフィッティングさせ、そのγ値の大小で良否判定を行うようにしてもよい。図８に示すように良品であれば、γ値は１に近い値となる。これに対して、はんだ量が少ない場合にはγ値が小さくなり、はんだ量が多い場合にはγ値が大きくなるため、γ値は１に近いことをもってはんだ形状が正常であると判定することができる。従って、図８に示すはんだ小不良は、単調増加であるものの、はんだが凹形状となる特徴を有しているため、γ値が小さいことをもって判定することができる。また、形状データ３４ｄに近似する関数を算出し、その係数等を良否判定の基準としてもよい。いずれにしても、撮像イメージ３３ａははんだ５２表面の連続的な形状を取得することができ、精度の高い良否判定を行うことができる。
【００３７】
なお、本実施形態において、角度イメージ３３ｂから直線Ｄに沿った形状データ３４ｄを生成するようにしたが、他の方向の形状データ３４ｄを生成するようにしてもよい。むろん、各位置の画素Ｐa,bについて傾斜角度θa,bを満足する平面を形成し、これらの平面が縦（ｂ）方向と横方向（ａ）において連続的に接続する形状を推定することにより、形状データ３４ｄを生成してもよい。かかる手法によれば、３次元形状を表現可能な形状データ３４ｄを生成することができる。このようにすることにより、はんだ５２全体の形状を特定することができるため、より精度の高い良否判定を行うことが可能となる。なお、一方向についての形状データ３４ｄを生成するようにすれば、ＣＰＵ３１の演算負荷を軽減することができるし、ＣＣＤ撮像板２２ｂを一次元のラインセンサに代替することもできる。
【００３８】
（３）近似式について：
次に、近似式Ｆについて説明する。近似式Ｆは、各画素の輝度値から当該画素の傾斜角度を算出することができる関数であり、予めＨＤＤ３４に記憶されている。図９は、カメラ２２の視野Ｓにリングライト２４から検査光が照射される様子を模式的に示している。同図において、リングライト２４の径ｒ、および、リングライト２４と実装基板５０との距離ｄとが示されている。同図に示す関係から入射角度γは、径ｒと距離ｄにより下記式（３）のように表すことができる。
γ＝ａｒｃｔａｎ（ｄ／ｒ）    ・・・（３）
【００３９】
なお、視野Ｓは２ｃｍ×２ｃｍであり、径ｒと距離ｄと比較して十分に小さいため、視野Ｓにおいて入射角度γは一様であると考えることができる。また、視野Ｓにおいてはんだが上方向に突出することとなるが、はんだの高さも、径ｒと距離ｄと比較して十分に小さいため、はんだの高さに依存することなく入射角度γは一様であると考えることができる。
【００４０】
図１０は、リングライト２４から発光された検査光がはんだに入射する様子を仮想的に示している。同図において、はんだ５２に対する検査光の反射像をＣＣＤ撮像板２２ｂのＣＣＤ撮像素子が鉛直上方から撮像している。検査光Ｃiは、はんだ５２の表面に衝突し、同表面にて反射する。このとき、入射光Ｃiと対称な方向のみに放射される鏡面反射光Ｃsと、全方向に均一に放射される拡散反射光Ｃdとが生成される。鏡面反射光Ｃsの方向はＣＣＤ撮像板２２ｂが待ち受ける鉛直方向と角度βをもってずれており、同角度βの余弦成分Ｃs'がＣＣＤ撮像板２２ｂに到達する。ＣＣＤ撮像板２２ｂに到達する余弦成分Ｃs'の光量ｌs'は下記式（４）によって表すことができる。
ｌs'＝ｌi・（１−ｃ）・ｃｏｓmβ    ・・・（４）
【００４１】
なお、上記式（４）において、ｌiは検査光の光量を示し、ｃ（０〜１）ははんだ表面の粗さを示し、ｍは鏡面反射の局所化度合いを示している。局所化度合いｍとは、鏡面反射の輪郭の明瞭さを表す係数であり、はんだの表面状態に依存する。例えば、共晶はんだの場合は鏡面反射の輪郭がはっきりするため、局所化度合いｍが高いといえる。一方、鉛フリーはんだの場合は鏡面反射の輪郭がぼやけるため、局所化度合いｍが低いといえる。上記式（４）において、余弦成分Ｃs'の光量ｌs'は、鏡面反射光Ｃsと余弦成分Ｃs'とがなす角βの余弦のべき乗に比例している。さらに、角度βについて、幾何学的に下記式（５），（６）の関係が成り立つ。
α＝π／２−γ−θa,b    ・・・（５）
β＝θa,b−α＝−π／２＋γ＋２θa,b    ・・・（６）
なお、上記式（５），（６）において、αは、はんだ表面の法線と検査光Ｃiとがなす角を表している。上記式（２）に上記式（４）を代入することにより、下記式（７）を得ることができる。
ｌs'＝ｌi・（１−ｃ）・ｃｏｓm（−π／２＋γ＋２θa,b）    ・・・（７）
以上により、鏡面反射光の余弦成分Ｃs'の光量ｌs'を入射光の光量ｌiとはんだ表面の粗さｃと鏡面反射の局所化度合ｍと入射角度γと傾斜角度θとから算出することができる。
【００４２】
一方、拡散反射光Ｃdの光量ｌdは、下記式（８）のように表すことができる。
ｌd＝ｌi・ｃ・ｃｏｓα    ・・・（８）
すなわち、拡散反射光Ｃdの光量ｌdは、はんだ表面の法線と入射光Ｃiとがなす角αの余弦に比例する。また、拡散反射光Ｃdは、はんだ５２の表面において入射光Ｃiが乱反射することにより生じる反射光であり、全方向一様な光量で反射すると考えることができる。従って、ＣＣＤ撮像素子に入射する光線Ｃd'の光量ｌd'は、光量ｌdと同じとなる。さらに、上記式（８）に上記式（５）を代入すると下記式（９）を得ることができる。
ｌd＝ｌi・ｃ・ｃｏｓ（π／２−γ−θa,b）    ・・・（９）
【００４３】
上記式（９）において、拡散反射に由来するＣＣＤ撮像素子への到達光線Ｃd'の光量ｌd'も、入射光の光量ｌiとはんだ表面の粗さｃと入射角度γと平均傾斜角度θとから算出することができる。さらに、鏡面反射に由来する光量ｌs'と、拡散反射に由来する光量ｌd'とを下記式（１０）にて重畳することにより、ＣＣＤ撮像素子へ到達する合計の到達光量ｌoを算出することができる。
ｌo＝ｌs'＋ｌd'    ・・・（１０）
【００４４】
さらに、上記式（１０）に上記式（７）と上記式（９）を代入して整理し、さらに光量を輝度に変換する定数ｋを乗算することにより上記式（１）を得ることができる。上記式（１）において第一項が鏡面反射項であり、第二項が拡散反射項である。上記式（１）によれば、ＣＣＤ撮像素子に到達する到達光量ｌoと傾斜角度θとの対応関係を所定のパラメータｌi，ｃ，ｍ，γを定数として有する近似式によって表すことができる。そして、上記式（１）は近似式ＦとしてＨＤＤ３４に記憶される。なお、輝度値Ｂa,bと光量ｌoとは比例関係にあるため、定数ｋを乗算することにより輝度値Ｂa,bを得ることができる。また、定数ｋにより輝度値Ｂa,bのレンジを撮像イメージ３３ａにおける輝度値Ｂa,bの階調幅と揃えることができる。
【００４５】
上記式（１）において使用される各パラメータｋ，ｌi，ｃ，ｍ，γは、撮像条件や物性値等から得ることが可能な数値であるが、最適なパラメータｋ，ｌi，ｃ，ｍ，γを実験により算出してもよい。例えば、予め複数のサンプルを用意しておき、それらについてはんだ５２の形状をＸ線形状測定装置等を用いて測定し、各画素Ｐa,bごとに実測の傾斜角度θa,bを算出しておく。そして、これらのサンプルについてカメラ２２によって撮像を行い、各画素Ｐa,bごとに輝度値Ｂa,bを取得する。さらに、各画素Ｐa,bごとに傾斜角度θa,bと輝度値Ｂa,bとの対応関係を調査する。
【００４６】
図１１は、傾斜角度θa,bと輝度値Ｂa,bとの対応関係をプロットしたグラフである。同図において、横軸が傾斜角度θa,bを示し、縦軸が輝度値Ｂa,bを示している。このように、傾斜角度θa,bと輝度値Ｂa,bとは何らかの相関関係があり、この相関関係は光の反射特性を根拠とする上記式（１）の近似式Ｆに適合するものと考えられる。そこで、近似式Ｆで表される曲線形状を決定するパラメータｃ，ｍの値を総当たり式に変化させることにより、近似式Ｆを満足する種々の曲線形状を作成する。
【００４７】
そして、図１１に示した傾斜角度θa,bと輝度値Ｂa,bの分布傾向との相関係数が最も高い曲線形状となるようなパラメータｃ，ｍの値を算出する。次に、近似式Ｆの輝度値Ｂa,bのレンジを規定するパラメータｌ，ｋの値を総当たり式に変化させ、傾斜角度θa,bと輝度値Ｂa,bの分布傾向との誤差が最も少なくなるようなパラメータｌ，ｋを特定する。すなわち、（ｌi×ｋ）を最適化することにより、近似式Ｆの曲線形状に対して適正な相似倍率を設定することができる。なお、入射角度γについては、上記式（３）により算出された値が適用される。このように、実際に測定された傾斜角度θa,bに基づいてパラメータｋ，ｌi，ｃ，ｍを決定することにより、より信頼性の高い近似式Ｆを算出することができる。
【００４８】
（４）変形例：
ところで、パラメータｃ，ｍの値によっては、近似式Ｆによって描かれる曲線が図１２のような形状となる場合もある。この場合、ステップＳ１３０において一義的に傾斜角度θa,bを算出することができなくなる。すなわち、単一の輝度値Ｂa,bを満足するような傾斜角度θa,bが複数存在するために、当該画素a,bの平均傾斜角度θa,bを一義的に算出することができないという問題がある。本変形例はかかる問題を解決するためになされたものである。
【００４９】
図１３と図１４は、本変形例にかかる撮像ユニット２０とコンピュータ３０の構成を示している。同図において、上リングライト２４ａと下リングライト２４ｂとがそれぞれ異なる高さに備えられている。上リングライト２４ａは下リングライト２４ｂよりも細径に形成されており、上リングライト２４ａから照射された検査光が下リングライト２４ｂに阻害されることなく視野Ｓに到達させることができる。このように、リングライト２４ａ，２４ｂを異なる位置に設けることにより、リングライト２４ａ，２４ｂに対応した２種類の検査光の入射角度γ1，γ2にてはんだ５２の撮像を行うことができる。
【００５０】
本変形例においては、図４に示すステップＳ１００では、検査光の入射角度γ1，γ2によってそれぞれ一回ずつ撮像を行う。そして、ステップＳ１２０においては入射角度γ1，γ2に対応した２個の撮像イメージ３３ｂ1，３３ｂ2が生成される。ステップＳ１３０において、角度イメージ３３ｂを生成するにあたっては、近似式Ｆが利用される。ただし、近似式Ｆは入射角度γをパラメータとして有しているため、入射角度γ1，γ2に応じてそれぞれ異なる近似式Ｆ1，Ｆ2が算出されている。近似式Ｆ1，Ｆ2の各パラメータｋ，ｌi，ｃ，ｍは、同じ値となることが望ましいが、上述した実験により最適化する場合には異なる値となる場合もある。いずれにしても、近似式Ｆ1，Ｆ2における入射角度γ1，γ2が異なる値となるため、両者によって描かれる曲線は異なる形状となる。
【００５１】
図１５は、近似式Ｆ1，Ｆ2をグラフにして示している。同図において、横軸が傾斜角度θa,bを示し、縦軸が輝度値Ｂa,bを示している。ここで、ある画素Ｐa,bについて、入射角度γ1によって撮像された撮像イメージ３３ｂ1にて輝度値Ｂa,b＝１２８である場合に、近似式Ｆ1を解くと、２個の解θ1ａ，θ1bが求められることとなる。また、同じ画素Ｐa,bについて、入射角度γ2によって撮像された撮像イメージ３３ｂ2にて輝度値Ｂa,b＝６４である場合に、近似式Ｆ2を解くと、２個の解θ2ａ，θ2bが求められることとなる。
【００５２】
すなわち、合計４個の傾斜角度θ1ａ，θ1b，θ2ａ，θ2bが求められる。そして、ステップＳ１３０では、これらに基づいて当該画素Ｐa,bの傾斜角度θa,bが算出される。例えば、傾斜角度θ1ａ，θ1b，θ2ａ，θ2bから最も値の近い２個の傾斜角度θ1ｂ，θ2ａの平均値を傾斜角度θa,bとして算出してもよい。このように、複数の撮像イメージ３３ｂ1，３３ｂ2と近似式Ｆ1，Ｆ2とから総合的に傾斜角度θa,bを特定することにより、傾斜角度θa,bの精度を向上させることができる。以降の処理については、同様に行うことができる。
【００５３】
以上において、２個のリングライト２４ａ，２４ｂを用いて傾斜角度θを推定するものを例示したが、２個より多いリングライトを用いてもよい。それぞれ入射角度γが異なるリングライトを多数備え、それぞれについて傾斜角度θと輝度値Ｂとの対応関係を取得しておくことにより、多数の対応関係から総合的に妥当な傾斜角度θを推定することが可能となる。すなわち、リングライトの設置数を増加することにより、より正確な形状推定を行うことができる。
【００５４】
以上説明した実施形態においては、輝度値を近似式に代入し、同近似式を解くことにより傾斜角度が特定されるものを例示したが、他の手法によって傾斜角度を特定してもよい。例えば、予め実験等によって輝度値と傾斜角度との対応関係を調査しておき、これらの対応関係をテーブルに記憶させておいてもよい。そして、このテーブルを参照することにより、輝度値から傾斜角度を特定することができる。かかる構成によれば、近似式を解く演算を画素ごとに行わなくて済むため、処理効率を向上させることができる。
【００５５】
さらに、輝度値と傾斜角度との対応関係を定義したテーブルのデータ量を低減するために、上記テーブルに代表的な輝度値と傾斜角度との対応関係のみを記憶させてもよい。この場合、他の輝度値と傾斜角度との対応関係については定義されないこととなるが、直線補間やスプライン補間等を用いることにより、他の輝度値と傾斜角度との対応関係を得ることができる。例えば、図１６のようなテーブルが記憶されているものとする。テーブルＥ１には、２５６階調を１６等分する代表的な輝度値Ｂの値０，１６，３２・・・が記述されており、同代表的な輝度値Ｂに対応する傾斜角度θ0，θ16，θ32・・・も定義されている。
【００５６】
輝度値Ｂ＝１６に対応する傾斜角度θ16はテーブルＥ１に定義されているため、同テーブルＥ１を参照することにより傾斜角度θ16を得ることができる。これに対して、
例えば、輝度値Ｂ＝２０に対応する傾斜角度θ20はテーブルＥ１に定義されていないため、直接、傾斜角度θ20を得ることができない。しかし、図１７に図示するような直線補間を行うことにより、傾斜角度θ20を推定することができる。同図においては、傾斜角度θ20に隣接する代表的な傾斜角度θ16，θ32を輝度値Ｂの偏差に応じて按分することにより、傾斜角度θ20を算出している。このように、補間を用いて傾斜角度θを算出することにより、演算処理を複雑とすることなく、テーブルＥ１のデータを低減することができる。
【００５７】
（５）ファジイ推論を用いた変形例：
さらに、輝度値Ｂと傾斜角度θとの対応関係をファジイ推論によって推定してもよい。以下、その手順について説明する。図１８は、ファジイ推論によって傾斜角度θを算出する処理の流れを示している。なお、同図の処理は図４のステップＳ１３０に置き換わって実行される。また、ハードウェアは図１３に示したものと同様の構成が適用され、リングライト２４ａ，２４ｂに対応した２種類の検査光の入射角度γ1，γ2にてはんだ５２の撮像が行われるものとする。一方、ソフトウェア構成は、図１９に示すものが適用される。
【００５８】
図４のステップＳ１２０にて、入射角度γ1，γ2に対応した２個の撮像イメージ３３ａ１，３３ａ２が取得され、これらから判定対象の画素データが抽出される。ステップＳ１３０ａにおいては、画素Ｐの選択を行う。すなわち、ステップＳ１３０ｂ〜Ｓ１３０ｅまでは一つの画素Ｐに対する処理であり、同ステップＳ１３０ｂ〜Ｓ１３０ｅを各画素Ｐについて繰り返し実行することにより、全画素Ｐについて傾斜角度θを特定し、角度イメージ３３ｂを生成することが可能となっている。なお、画素Ｐごとに傾斜角度θを算出してもよいし、画素列や画素行等の画素ブロックごとに傾斜角度θを算出してもよい。
【００５９】
ステップＳ１３０ｂにおいては、ステップＳ１３０ａにて選択された画素Ｐについての上輝度値Ｂγ1および下輝度値Ｂγ2を撮像イメージ３３ａ１，３３ａ２から取得する。なお、上輝度値Ｂγ1は入射角度γ1にて撮像された撮像イメージ３３ａ１から取得された輝度値であり、下輝度値Ｂγ2は入射角度γ2にて撮像された撮像イメージ３３ａ２から取得された輝度値を意味するものとする。ステップＳ１３０ｃにおいては、予めＨＤＤ３４に記憶された第一のメンバーシップ関数Ｘ１を取得し、同第一のメンバーシップ関数Ｘ１に対する上輝度値Ｂγ1および下輝度値Ｂγ2の適合性を評価する。
【００６０】
図２０は、第一のメンバーシップ関数Ｘ１をグラフにより示している。同図において、横軸に上輝度値Ｂγ1および下輝度値Ｂγ2を示し、縦軸に適合性を示している。適合性は０から１までの間で変動し、値が大きいほど適合度合いが高いといえる。第一のメンバーシップ関数Ｘ１は、３個の関数で構成されており、それぞれ低グループＧ１と中グループＧ２と高グループＧ３に対する適合性の軌跡を示している。この関数は、正規分布関数や三角関数から構成されてもよいし、線形関数や高次関数によって構成されていてもよい。例えば、上下輝度値Ｂγ1，Ｂγ2が６４以下である場合には、低グループＧ１の適合性が１となり、中グループＧ２と高グループＧ３の適合性が０となる。また、上下輝度値Ｂγ1，Ｂγ2が１２８である場合には、中グループＧ２の適合性が１となり、低グループＧ１と高グループＧ３の適合性が０となる。
【００６１】
入射角度γ1において撮像された上輝度値Ｂγ1が２００であり、入射角度γ2において撮像された下輝度値Ｂγ2が１００であるとして以降の処理を説明する。上輝度値Ｂγ1は２００であるため、中グループＧ２と低グループＧ１の適合性は０となり、高グループＧ３の適合性は１となる。一方、下輝度値Ｂγ2は１００であるため、高グループＧ３の適合性は０となり、中グループＧ２の適合性は０．６となり、低グループＧ１の適合性は０．２となる。図２１は、上記の例における上下輝度値Ｂγ1，Ｂγ2についての適合性を表に示している。
【００６２】
ステップＳ１３０ｄにおいては、ステップＳ１３０ｃにて取得した適合性に基づいて判定値Ｔ１〜Ｔ６を算出する。判定値Ｔ１〜Ｔ６の定義は図２２に示すとおりである。上記の例を当てはめると、上輝度値Ｂγ1の高グループＧ３の適合性は１であり、下輝度値Ｂγ2の低グループＧ１の適合性は０．２であるため、両者のａｎｄ演算は０．２となりＴ１＝０．２となる。さらに、上輝度値Ｂγ1の高グループＧ３の適合性は１であり、下輝度値Ｂγ2の中グループＧ２の適合性は０．６であるため、両者のａｎｄ演算は０．６となりＴ２＝０．６となる。また、下輝度値Ｂγ2の高グループＧ３の適合性は０であるため、判定値Ｔ３〜Ｔ６は全て０となる。
【００６３】
ステップＳ１３０ｅにおいては、予めＨＤＤ３４に記憶された第二のメンバーシップ関数Ｘ２を取得し、同第二のメンバーシップ関数Ｘ２から傾斜角度θを算出する。図２３は、第二のメンバーシップ関数Ｘ２をグラフにより示している。同図において、横軸に傾斜角度θを示し、縦軸に判定値Ｔ１〜Ｔ６を示している。第二のメンバーシップ関数Ｘ２は、傾斜角度θに対応したグループＫ１〜Ｋ６ごとに設けられた略山状の関数によって構成されている。
【００６４】
グループＫ１〜Ｋ６は傾斜角度θ（θ＝０°，１５°，３０°，４５°，６０°，７５°）にそれぞれピークを有し、それぞれ左右に裾を広げる形状となっている。そして、グループＫ１の適合性の判定は判定値Ｔ１によって行い、グループＫ２の適合性の判定は判定値Ｔ２によって行い、グループＫ３の適合性の判定は判定値Ｔ３によって行い、グループＫ４の適合性の判定は判定値Ｔ４によって行い、グループＫ５の適合性の判定は判定値Ｔ５によって行い、グループＫ６の適合性の判定は判定値Ｔ６によって行うものとする。
【００６５】
上記の例において、Ｔ１＝０．２，Ｔ２＝０．６，Ｔ３＝Ｔ４＝Ｔ５＝Ｔ６＝０であるため、グループＫ１〜Ｋ６における判定値Ｔ１〜Ｔ６によって適合性が満足される適合領域Ｖは斜線のようになる。そして、この適合領域Ｖの重心Ｚの横軸を読みとった値を傾斜角度θとして算出する。なお、適合領域Ｖにおいて異なるグループＫ１〜Ｋ６が重複する部分については、重複による重み付けを行わない。すなわち、重複がないものとして重心Ｚを算出する。同図の例では、傾斜角度θが１０°として算出される。
【００６６】
傾斜角度θが算出されるとステップＳ１３０ｆにて、最終の画素Ｐであるかどうかが判定される。そして、最終の画素Ｐについて傾斜角度θが算出されていない場合には、ステップＳ１３０ａにて新たな画素Ｐを選択し、ステップＳ１３０ｂ〜Ｓ１３０ｅを同様に実行する。このようにすることにより、全画素Ｐについて傾斜角度θを算出することができる。そして、ステップＳ１３０ｆにて最終の画素Ｐについて傾斜角度θが算出され、全画素Ｐについて傾斜角度θが算出されたことが確認されると、ステップＳ１３０ｇにて角度イメージ３３ｂを生成することができる。角度イメージ３３ｂを生成すると図４に示すステップＳ１４０以降が上述のように実行される。すなわち、図７に示すように、はんだ形状が再現され、同はんだ形状に基づいて良否判定が行われる。
【００６７】
ここで、第二のメンバーシップ関数Ｘ２において、傾斜角度θが０°となるとき、すなわち適合領域Ｖの重心が０°となるとき、Ｔ１＝１，Ｔ２＝Ｔ３＝Ｔ４＝Ｔ５＝Ｔ６＝０でなければならない。また、傾斜角度θが１５°となるとき、Ｔ２＝１，Ｔ１＝Ｔ３＝Ｔ４＝Ｔ５＝Ｔ６＝０でなければならない。このように、傾斜角度θが０°，１５°，３０°，４５°，６０°，７５°となるときの判定値Ｔ１〜Ｔ６は明確であり、判定値Ｔ１〜Ｔ６を決定づける上下輝度値Ｂγ1，Ｂγ2も明確となっている。例えば、傾斜角度θが１５°でＴ２＝１，Ｔ１＝Ｔ３＝Ｔ４＝Ｔ５＝Ｔ６＝０となるのは、上輝度値Ｂγ1が１９２以上で、下輝度値Ｂγ2が１２８となる場合に限られる。同様に、傾斜角度θが３０°でＴ３＝１，Ｔ１＝Ｔ２＝Ｔ４＝Ｔ５＝Ｔ６＝０となるのは、上輝度値Ｂγ1が１９２以上で、下輝度値Ｂγ2も１９２以上である場合に限られる。
【００６８】
このように、代表的な傾斜角度θが０°，１５°，３０°，４５°，６０°，７５°について傾斜角度θと上下輝度値Ｂγ1，Ｂγ2との対応関係が判明している場合に、上下輝度値Ｂγ1，Ｂγ2と傾斜角度θについてのメンバーシップ関数Ｘ１，Ｘ２を用いることにより、他の傾斜角度θについても対応する上下輝度値Ｂγ1，Ｂγ2を推定することができる。すなわち、代表的な傾斜角度θ（０°，１５°，３０°，４５°，６０°，７５°）については上下輝度値Ｂγ1，Ｂγ2との対応関係を予め調査しておき、同対応関係に基づいてメンバーシップ関数Ｘ１，Ｘ２を定義することにより、他の傾斜角度θの対応関係を補間的に特定している。
【００６９】
なお、メンバーシップ関数Ｘ１，Ｘ２の曲線形状は推定的に作成されたものであるため、算出される傾斜角度θ（０°，１５°，３０°，４５°，６０°，７５°以外）に多少の推定誤差が発生する場合もある。従って、図７のように再現されるはんだ形状の個々の傾斜角度θの正確性が劣ることとなる。しかしながら、個々の正確性は劣るものの、全体的なはんだ形状の傾向は把握することができる。従って第１の実施形態と同様に、図７に示す折れ線に対してフィットする近似曲線を算出し、同近似曲線によって良否を判定することが好ましい。
【００７０】
例えば、図２４に示すように折れ線に近似するγ関数を算出してもよい。γ関数によればγ値の大小によって、はんだ形状の全体的な凹凸度合いを評価することができる。近似するγ関数を算出するにあたっては、γ値を変動させ、折れ線と近似曲線との相関係数が最も高くなるγ値を特定すればよい。γ値が大きければはんだ量が多いと言えるし、γ値が小さいとはんだ量が少ないと言える。さらに、折れ線と近似曲線との相関係数が低い場合には、滑らかなはんだ形状でなく、はんだ形状がいびつな不良である可能性が高いと判断することができる。また、はんだ形状をいくつかの区間に区分し、区間ごとに近似するγ関数を算出するようにしてもよい。
【００７１】
（５）まとめ：
本発明において、式（１）によって表される近似式Ｆを用いて、輝度値Ｂa,bから傾斜角度θa,bを算出することにより、検査対象物の傾斜角度θa,bを正確に推定することができる。傾斜角度θa,bは画素Ｐa,bごとに算出されるため、各画素Ｐa,bの配置と、傾斜角度θa,bとから検査対象物の形状を推定することができる。そして、推定された形状が良品／不良品に類似する形状であるかどうかを判定することにより、検査対象物の良否判定を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００７２】
【図１】本発明にかかる良否判定装置の全体図である。
【図２】コンピュータの内部ブロック図である。
【図３】良否判定を行うためのソフトウェアブロック図である。
【図４】良否判定処理のフローチャートである。
【図５】視野Ｓを示す平面図である。
【図６】評価領域Ｔを示す平面図である。
【図７】はんだ形状が特定される様子を示す説明図である。
【図８】はんだ形状と対応する形状データを示す図である。
【図９】入射角度γを説明する図である。
【図１０】反射状態を説明する図である。
【図１１】傾斜角度と輝度値との対応関係を示すグラフである。
【図１２】近似式Ｆを示すグラフである。
【図１３】変形例にかかる良否判定装置の全体図である。
【図１４】変形例にかかるコンピュータの内部ブロック図である。
【図１５】近似式Ｆ1，Ｆ2を示すグラフである。
【図１６】代表的な輝度値と傾斜角度との対応関係を規定したテーブルである。
【図１７】直線補間により輝度値と傾斜角度との対応関係を特定する図である。
【図１８】ファジイ推論を用いて角度イメージを生成する処理の流れを示すフローチャートである。
【図１９】良否判定を行うためのソフトウェアブロック図である。
【図２０】第一のメンバーシップ関数を示すグラフである。
【図２１】適合性を一覧化した表である。
【図２２】判定値の定義を示す表である。
【図２３】第二のメンバーシップ関数を示すグラフである。
【図２４】はんだ形状にγ関数を近似させた状態を説明する図である。
【符号の説明】
【００７３】
１０…形状良否判定装置
２０…撮像ユニット
２１…コントローラ
２１ａ…画像メモリ（ＶＲＡＭ）
２２…カメラ
２２ａ…光学系
２２ｂ…ＣＣＤ撮像板
２３…Ｘ−Ｙステージ
２４…リングライト
３０…コンピュータ
３１…ＣＰＵ
３２…ＲＡＭ
３３…ビデオメモリ（ＶＲＡＭ）
３３ａ…撮像イメージ
３３ｂ…角度イメージ
３４…ハードディスク（ＨＤＤ）
３４ｂ，Ｍ…良否判定プログラム
３４ｃ…基板データ
３４ｄ…形状データ
３６…ディスプレイ
３８ａ…キーボード
３８ｂ…マウス
５０…実装基板
５１…チップ部品
５２…はんだ
Ｅ１…テーブル
Ｍ１…撮像実行部
Ｍ２…撮像イメージ取得部
Ｍ３…傾斜角度取得部
Ｍ４…形状推定部
Ｍ５…良否判定部
Ｘ１…第一のメンバーシップ関数
Ｘ２…第二のメンバーシップ関数
Ｐ…画素
Ｓ…視野
γ…入射角度
θ…（平均）傾斜角度
【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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