(57)【要約】【課題】基板検査装置に用いられるパラメータ、特にガルウィング型リードをもつ部品の基板検査に好適なパラメータ、を自動生成可能な技術を提供する。【解決手段】情報処理装置が、部品を撮像して得られた画像から、半田が付与されるランド領域を特定し、前記ランド領域から、リードの影響が現れるリード領域を除外した領域を、基板検査で用いる検査領域に設定する。このとき、情報処理装置は、前記部品のＣＡＤ情報からリード高さの情報を取得し、前記リード高さに応じて前記ランド領域から除外するリード領域を大きくする。【選択図】図１０
2006220437.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
基板上に実装されたガルウィング型リードをもつ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検査領域を抽出し、その検査領域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、
部品を撮像して得られた画像から、半田が付与されるランド領域を特定し、
前記ランド領域から、リードの影響が現れるリード領域を除外した領域を、基板検査で用いる検査領域に設定する方法において、
前記情報処理装置は、
前記部品のＣＡＤ情報からリード高さの情報を取得し、
前記リード高さに応じて前記ランド領域から除外するリード領域を大きくする
基板検査装置のパラメータ設定方法。
【請求項２】
情報処理装置が、
検査により検出されるべき部品を撮像して得られた複数の画像から前記検査領域の部分を対象画像として抽出し、
検査により除外されるべき部品を撮像して得られた複数の画像から前記検査領域の部分を除外画像として抽出し、
対象画像の各画素の色を対象点として、除外画像の各画素の色を除外点として、それぞれ色空間にマッピングし、
前記色空間を分割する色範囲であって、そこに含まれる対象点の数と除外点の数の差が最大となるような色範囲を求め、
前記対象画像および前記除外画像のそれぞれから前記色範囲に含まれる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作成し、
前記特徴量ヒストグラムの度数分布に基づいて前記対象画像の特徴量と前記除外画像の特徴量とを分離するためのしきい値を算出し、
前記色範囲およびしきい値をそれぞれ基板検査で用いる色条件および判定条件に設定する
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】
情報処理装置が、
前記リード領域の大きさを変更することにより検査領域を変更し、変更後の検査領域を用いて色範囲およびしきい値を再算出する、という処理を繰り返し、
前記特徴量ヒストグラムにおける対象画像の度数分布と除外画像の度数分布の間の分離度が最大となったとき、または、所定の基準値を超えたときの検査領域、色範囲およびしきい値をそれぞれ基板検査で用いる検査領域、色条件および判定条件に再設定する
請求項２に記載の基板検査装置のパラメータ設定方法。
【請求項４】
情報処理装置が、
前記リード領域の大きさを変更することにより検査領域を変更し、変更後の検査領域および前記色範囲を用いてしきい値を再算出する、という処理を繰り返し、
前記特徴量ヒストグラムにおける対象画像の度数分布と除外画像の度数分布の間の分離度が最大となったとき、または、所定の基準値を超えたときの検査領域およびしきい値をそれぞれ基板検査で用いる検査領域および判定条件に再設定する
請求項２に記載の基板検査装置のパラメータ設定方法。
【請求項５】
基板上に実装されたガルウィング型リードをもつ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検査領域を抽出し、その検査領域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、
部品を撮像して得られた画像から、半田が付与されるランド領域を特定するランド領域特定手段と、
前記ランド領域から、リードの影響が現れるリード領域を除外した領域を、基板検査で用いる検査領域に設定する検査領域設定手段と、を備え、
前記検査領域設定手段は、
前記部品のＣＡＤ情報からリード高さの情報を取得し、
前記リード高さに応じて前記ランド領域から除外するリード領域を大きくする
基板検査装置のパラメータ設定装置。
【請求項６】
検査により検出されるべき部品を撮像して得られた複数の画像から前記検査領域の部分を対象画像として抽出するとともに、検査により除外されるべき部品を撮像して得られた複数の画像から前記検査領域の部分を除外画像として抽出する検査領域抽出手段と、
対象画像の各画素の色を対象点として、除外画像の各画素の色を除外点として、それぞれ色空間にマッピングするマッピング手段と、
前記色空間を分割する色範囲であって、そこに含まれる対象点の数と除外点の数の差が最大となるような色範囲を求める色範囲探索手段と、
前記対象画像および前記除外画像のそれぞれから前記色範囲に含まれる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作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対象画像の特徴量と前記除外画像の特徴量とを分離するためのしきい値を算出するしきい値算出手段と、
前記色範囲およびしきい値をそれぞれ基板検査で用いる色条件および判定条件に設定するパラメータ設定手段と、
を備える請求項５記載の基板検査装置のパラメータ設定装置。
【請求項７】
前記リード領域の大きさを変更することにより検査領域を変更し、変更後の検査領域を用いて色範囲およびしきい値を再算出する、という処理を繰り返し、
前記特徴量ヒストグラムにおける対象画像の度数分布と除外画像の度数分布の間の分離度が最大となったとき、または、所定の基準値を超えたときの検査領域、色範囲およびしきい値をそれぞれ基板検査で用いる検査領域、色条件および判定条件に再設定する
請求項６記載の基板検査装置のパラメータ設定装置。
【請求項８】
前記リード領域の大きさを変更することにより検査領域を変更し、変更後の検査領域および前記色範囲を用いてしきい値を再算出する、という処理を繰り返し、
前記特徴量ヒストグラムにおける対象画像の度数分布と除外画像の度数分布の間の分離度が最大となったとき、または、所定の基準値を超えたときの検査領域およびしきい値をそれぞれ基板検査で用いる検査領域および判定条件に再設定する
請求項６記載の基板検査装置のパラメータ設定装置。
【請求項９】
請求項５〜８のいずれかに記載のパラメータ設定装置により設定された検査領域、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検査領域を抽出し、その検査領域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実装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半田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１６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１６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１７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（たとえば、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１８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１８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。
【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
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
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。
【００１２】
不良品の見逃しと過検出について補足すれば、どのような検査であっても不良品の流出は絶対に許されない。不良品と良品の判定が難しい場合は、良品を不良品と判定する方を良しとするが、過検出が多くなると良品を不良品として廃棄するロスコストが増えるか、不良品の再検査が必要となり、検査を自動化するメリットがなくなってしまう。
【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】
また、ＱＦＰ（Quad Flat Package）やＳＯＰ（Small Out-line Package）などのガル
ウィング型リードをもつ部品の検査に関しては、次のような特有の問題がある。図３に示すように、ガルウィング型リード９０は高さ方向の段差をもち、リードの肩９１から先端９２にかけて傾斜している。それゆえ、半田９３の量やリード９０とランドの相対位置などが少し変化するだけで、半田形状やリードの露出範囲などがばらつき、その結果として撮像画像の色彩パターンも大きくばらつくことになる。たとえば、図３の左と真ん中に示す部品はともに良品（良好な半田付けがなされている部品）であるが、半田９３がリード
の肩９１を覆った場合には、半田９３が山型になり、全体的に傾斜が大きく（急に）なるため、良品の特徴色である青系色が多く現れるのに対し、リードの肩９１が露出した場合には、リード周辺の半田の傾斜が緩やかになるため、その部分に不良品の特徴色である赤系色が多く現れる。このように、ガルウィング型リードでは良品のバラツキが大きいために、不良品の見逃しが無く、且つ、過検出がなるべく少なくなるような最適な判定条件を設定することが難しいのである。
【００１５】
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。
【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】
本発明のさらなる目的は、ガルウィング型リードをもつ部品の基板検査に好適な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。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
本発明は、基板上に実装されたガルウィング型リードをもつ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検査領域を抽出し、その検査領域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及び装置を提供するものである。パラメータには、検査領域、色条件、判定条件などが含まれる。
【００１９】
検査領域の生成にあたっては、情報処理装置（パラメータ設定装置）が、部品を撮像して得られた画像から、半田が付与されるランド領域を特定し、そのランド領域から、リードの影響が現れるリード領域を除外した領域を、基板検査で用いる検査領域に設定する。ランド領域の特定には、テンプレートマッチングなどの画像認識手法を利用することができる。リード領域とは、リードの存在が、ランド領域の撮像画像に現れる色彩パターンに影響（バラツキ）を与える可能性のある領域をいう。
【００２０】
ここで、リード領域の大きさを全種類の部品で共通にするのは好ましくない。部品種によってバラツキの大きさが異なるからである。バラツキの最も大きい部品種に合わせてリード領域を十分大きく確保することも可能ではあるが、検査精度の観点から、検査領域を過剰に小さくするのは避けるべきであり、バラツキの大きさに見合った検査領域（リード領域）に設定するほうが好ましいといえる。
【００２１】
本発明者らは、リードに起因する色彩パターンのバラツキが、リードの肩を半田が覆うかどうかという点に依存していることを見出した。そこで、本発明では、情報処理装置が、部品のＣＡＤ情報からリード高さの情報を取得し、そのリード高さに応じてランド領域から除外するリード領域を大きくする。リード高さとは、リードの先端（ランドに接触する部分）からリードの肩までの寸法である。リード高さが小さいほどリードの肩が半田で覆われる可能性が増し、結果として、色彩パターンのバラツキが小さくなる。逆に、リード高さが大きいほどリードの肩が露出し、結果として、色彩パターンのバラツキが大きくなる。それゆえ、本発明のようにリード高さに応じてリード領域の大きさを調整することにより、バラツキの大きさに見合った適切な検査領域を設定することができる。そして、このように設定された検査領域を基板検査に用いれば、ガルウィング型リードに特有の問題である、リードに起因する色彩パターンのバラツキを予め除去できるため、基板検査の精度および信頼性の向上が可能となる。
【００２２】
検査領域が決定した後は、情報処理装置が、その検査領域を用いて色条件および判定条件の算出処理を実行するとよい。具体的には、情報処理装置が、まず、検査により検出されるべき部品を撮像して得られた複数の画像から前記検査領域の部分を対象画像として抽出し、検査により除外されるべき部品を撮像して得られた複数の画像から前記検査領域の部分を除外画像として抽出する。たとえば、良品を検出する良品検査の場合には、実装状態の良好な部品の画像から対象画像が抽出され、実装状態の不良な部品の画像から除外画像が抽出される。逆に、不良を検出する不良検査の場合には、その不良をもつ部品の画像から対象画像が抽出され、それ以外の画像から除外画像が抽出される。そして、対象画像の各画素の色を対象点として、除外画像の各画素の色を除外点として、それぞれ色空間にマッピングする。そして、前記色空間を分割する色範囲であって、そこに含まれる対象点の数と除外点の数の差が最大となるような色範囲を求める。この色範囲は、基板検査で用いる色条件として設定される。
【００２３】
ここで色空間は、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、対象画像に多く含まれ、かつ、除外画像にほとんど含まれない傾向にある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。なお、上記色距離の計算で用いる色空間と、色範囲の探索処理で用いる色空間とは、同一のものであることが好ましい。
【００２４】
続いて、情報処理装置が、前記対象画像および前記除外画像のそれぞれから前記色範囲に含まれる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作成する。そして、前記特徴量ヒストグラムの度数分布に基づいて前記対象画像の特徴量と前記除外画像の特徴量とを分離するためのしきい値を算出する。このしきい値は基板検査で用いる判定条件として設定される。
【００２５】
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。
【００２６】
以上の処理により、検査パラメータである検査領域、色条件および判定条件が自動生成される。しかも、良品と不良品との差異が最もよく現れるように検査領域並びに色条件が設定されるので、検査精度を向上することができる。
【００２７】
上記パラメータ設定処理に際し、情報処理装置が、リード領域の大きさを色々に変更しながら、最適または好適な検査領域、色条件、判定条件を探索する処理を行うことも好ましい。
【００２８】
たとえば、情報処理装置が、前記リード領域の大きさを変更することにより検査領域を変更し、変更後の検査領域を用いて色範囲およびしきい値を再算出する、という処理を繰り返し、前記特徴量ヒストグラムにおける対象画像の度数分布と除外画像の度数分布の間の分離度が最大となったとき、または、所定の基準値を超えたときの検査領域、色範囲およびしきい値をそれぞれ基板検査で用いる検査領域、色条件および判定条件に再設定するとよい。この処理によれば、特徴量ヒストグラムにおける分離度により検査領域の善し悪しが評価されることにより、設計データであるリード高さだけでなく実際の撮像画像から得られる情報も考慮されるため、検査領域、色条件、判定条件がより適切な値に設定され、基板検査の精度および信頼性を向上させることができる。
【００２９】
情報処理装置が、前記リード領域の大きさを変更することにより検査領域を変更し、変
更後の検査領域および前記色範囲を用いてしきい値を再算出する、という処理を繰り返し、前記特徴量ヒストグラムにおける対象画像の度数分布と除外画像の度数分布の間の分離度が最大となったとき、または、所定の基準値を超えたときの検査領域およびしきい値をそれぞれ基板検査で用いる検査領域および判定条件に再設定することも好ましい。この処理では、色条件の再計算を行わない分、パラメータ生成の処理コストを小さくすることができるという利点がある。
【００３０】
上記各処理は、情報処理装置のプログラムによって実行されるものである。このように自動生成されたパラメータ（検査領域、色条件、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。
【００３１】
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】
【００３２】
本発明によれば、基板検査装置に用いられるパラメータ、特にガルウィング型リードをもつ部品の基板検査に好適なパラメータ、を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】
【００３３】
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。
【００３４】
＜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。
【００３５】
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。
【００３６】
（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。
【００３７】
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。
【００３８】
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。
【００３９】
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。
【００４０】
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。
【００４１】
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。
【００４２】
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。
【００４３】
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。
【００４４】
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、画像中の検査対象範囲を規定するための検査領域、検査領域内の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。
【００４５】
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検査領域を抽出する処理、検査領域の画像（検査画像）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。
【００４６】
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。
【００４７】
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。
【００４８】
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。
【００４９】
（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、ガルウィング型リードをもつトランジスタ部品の半田フィレット検査を説明する。
【００５０】
図３は、２つの良品Ａ，Ｂと１つの不良品Ｃの例を示している。図３の上段に示すように、良品Ａでは、リード９０の肩９１が半田９３によって覆われており、良品Ｂでは、リード９０の肩９１が露出している。良品Ａの半田フィレットは比較的傾斜の急な山型形状を呈するが、良品Ｂの半田フィレットはリード９０の周辺が平坦となる。ただし、良品Ａ、Ｂともに、半田実装状態は良好である。不良品Ｃでは、半田量が不足しており、半田フィレットが全体的に平坦になっている。
【００５１】
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の下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浅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、不良品の半田フィレットでは青色以外の色相の領域が大きくなるのである。ただし、良品Ｂのように、半田フィレットがリード９０の肩９１まで達していない場合には、リード９０の周辺部分に不良品の特徴色である赤や緑の色が現れることがある。
【００５２】
本実施形態の半田フィレット検査では、このような色彩パターンの傾向を利用し、青色領域の大きさ（面積）に基づいて半田フィレットの良否判定を行う。以下、図４のフローチャートに沿って、検査処理の流れを具体的に説明する。
【００５３】
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。
【００５４】
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）。ここでは検査対象部品の半田フィレット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、検査領域（検査の対象となる領域を規定する情報）、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。
【００５５】
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）。
【００５６】
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）。
【００５７】
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。
【００５８】
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）。ここで抽出される半田領域は、検査ロジックの検査領域によって規定された領域である。検査領域は、たとえば、撮像画像に対する相対座標や、撮像画像中のランド領域あるいは部品領域に対する相対座標などで規定される。本実施形態では、図５の上段に示すように、ランド領域に対する相対座標により規定される検査領域７３を用いる。本実施形態の検査領域７３は、リード周辺の領域を除外した凹字形状のものが用いられる。ただし検査領域の形状は図５のものに限らず、リード周辺の領域が除外されていれば、円形、長円形、多角形、自由形状などどのような形状でもよい。なお、撮像画像中のランド領域または部品領域の特定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。
【００５９】
続いて、検査機能１６は、抽出された半田領域（検査領域）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、青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。
【００６０】
図５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、半田領域中の青系色の領域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。しかも、図５から明らかなように、ランド領域の全体を比較する場合に比べて、検査領域７３の部分を比較した方が、良品Ａ、Ｂと不良品Ｃとの差異が極めて顕著に現れることがわかる。特に、良品Ｂでは、リード周辺に現れる赤系色の部分が除外され、検査領域７３に占める良品の特徴色（青系色）の割合が格段に増加していることがわかる。
【００６１】
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の半田実装品質が良と判定され（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の半田実装品質が不良と判定される（ステップＳ１１１）。
【００６２】
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）。
【００６３】
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）。
【００６４】
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るため、半田実装品質の良否を正確に判定可能となる。さらに、撮像画像から、良品と不良品の差異が明確に現れる箇所（検査領域）を抽出し、その検査領域を用いて検査を行っているため、良好な判定精度を得ることができる。
【００６５】
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。特に、ガルウィング型リードをもつ部品の検査の場合は、リードの影響が現れるリード周辺部分を避けて適切に検査領域を設定することが重要である。本実施形態では、これらのパラメータの生成（ティーチング）は、パラメータ設定装置２によって自動的に行われる。以下、詳しく説明する。
【００６６】
（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。
【００６７】
図６に第１実施形態に係るパラメータ設定装置２の機能構成を示す。パラメータ設定装置２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、しきい値算出機能５８、検査ロジック生成機能５９、検査ロジック書込機能６０、検査領域決定機能８０を有する。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。
【００６８】
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、その画像が検出すべきもの（良品）か除外すべきもの（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。
【００６９】
（パラメータ設定処理）
図７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、上述したガルウィング型リードをもつトランジスタ部品の半田フィレット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。
【００７０】
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。
【００７１】
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（良好な形状の半田フィレットが写っている画像）と不良品画像（不良の生じた半田フィレットが写っている画像）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。
【００７２】
図８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の３本のリード９０
がそれぞれランド領域６３に良好に半田付けされている。各ランド領域６３には教師情報「良」が付与されている。一方、不良品画像では、部品ずれのため、３本のリード９０のうち右側の２本に不良が生じている。不良が生じているランド領域６４には教師情報「不良」が付与されている。なお、反対側のランド領域６５には教師情報「無視」が付与されている。
【００７３】
教師画像情報が読み込まれたら、画像取得機能５２が、教師画像情報から教師情報の付与されたランド領域を抽出する（ステップＳ２０３）。ランド領域とは表面実装において半田が付与される部分のことである。画像取得機能５２は、図９に示すように、部品本体ウィンドウ７０とランドウィンドウ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７１と部品本体ウィンドウ７０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６３，６４，６５および部品６２に合わせ込む。ウィンドウの合わせ込みには、たとえば、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６３，６４，６５が特定される。
【００７４】
ランドウィンドウ７１内には、リードウィンドウ７２が設けられている。リードウィンドウ７２は、リードの影響が現れるリード領域を示すものである。本実施形態では、リードウィンドウ７２の位置はランドウィンドウ７１に対する相対座標で定義されており、ランドウィンドウ７１を画像に合わせ込むことで、リードウィンドウ７２も画像中のリード部分に合わせ込まれる。なお、リードウィンドウ７２のデフォルトサイズは予め定められている。
【００７５】
次に、検査領域決定機能８０が、この部品のＣＡＤ情報を読み込んでリード高さの情報を取得し（ステップＳ２０４）、リード高さに応じてリードウィンドウ７２の大きさを調整する（ステップＳ２０５）。ここでは、リード高さとリードウィンドウ７２の幅（リードの延伸方向の長さ）とが比例関係にあるとみなし、図１０および下記式で示すように、リードウィンドウ７２の調整幅ｄをリード高さｈの１次式で近似する。
【００７６】
ｄ＝ａ×ｈ＋ｂ
※ａ，ｂは定数であり、その値は経験的に求められる。ただし、ａ＞０である。
【００７７】
なお、１次式で近似したのは、印刷される半田ペーストの量が略一定であると仮定した場合（近年の半田印刷機の精度であれば、この仮定は可能である。）、リード高さｈが大きくなるほどリードの肩が露出する可能性が高くなる（つまり、リード周辺に赤系色が現れる可能性が高くなる）からである。もちろん、上記式に限らず、他の近似式を用いてもよい。たとえば、リード高さｈの２次式で近似したり、リード高さｈに加えて他のＣＡＤ情報（リード幅、リード長さ、リード位置など）を用いて近似したりしてもよい。
【００７８】
そして、検査領域決定機能８０は、ランド領域から、調整後のリードウィンドウを除外した領域を求め、その領域を検査領域７３に設定する（ステップＳ２０６）。この検査領域７３は、リード周辺部分を避けるような凹形状を呈している。
【００７９】
検査領域が設定されたら、それぞれの教師画像から検査領域内の部分画像（検査領域画像）が抽出され、良品の検査領域画像と不良品の検査領域画像とに振り分けられる（ステップＳ２０７）。以下、教師情報「良」が付与された教師画像から抽出された検査領域画像を「対象画像」とよび、教師情報「不良」が付与された教師画像から抽出された検査領域画像を「除外画像」とよぶ。なお、教師情報「無視」が付与された教師画像からは検査領域画像が抽出されない。
【００８０】
ここで抽出された対象画像は検査により検出されるべき良好な半田フィレットの色彩パターンを表しており、除外画像は検査により除外されるべき不良な半田フィレットの色彩パターンを表している。よって、フィレット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。
【００８１】
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Ｓ２０８）。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。ここで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、対象画像、除外画像それぞれの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。
【００８２】
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。
【００８３】
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。
【００８４】
したがって、良品の色（対象点）と不良品の色（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（たとえば青色）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、対象画像に多く含まれ、かつ、除外画像にほとんど含まれない傾向にある色相として青色を選択し、青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。
【００８５】
図１１は、２次元色ヒストグラムの一例を示している。横軸が青の彩度を表しており、プラスの値が大きくなるほど青成分が強くなり、マイナスの値が大きくなるほど青の補色である黄成分が強くなる。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。
【００８６】
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Ｓ２０９）。本実施形態では、アルゴリズムの簡単化のため、図１２（ａ）に示すように、彩度の下限（BInf）と上限（BSup）、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。
【００８７】
具体的には、色範囲探索機能５５は、BInf、BSup、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（数式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１２（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】
2006220437.tif 000003
【００８８】
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。
【００８９】
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。
【００９０】
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検査領域を二値化する（ステップＳ２１０）。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。
【００９１】
検査領域を二値化すると、良品画像では白画素の領域が非常に大きく、不良品画像では白画素の領域がきわめて小さくなる（図５参照）。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。
【００９２】
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Ｓ２１１）。図１３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。
【００９３】
次に、しきい値算出機能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Ｓ２１２）。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。
【００９４】
続いて、検査ロジック生成機能５９が、上記検査領域、色パラメータ、特徴量の種類（本例では面積）およびしきい値から検査ロジックを生成する（ステップＳ２１３）。そして、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に書き込んで、パラメータ設定処理を終了する（ステップＳ２１４）。
【００９５】
以上述べた本実施形態によれば、基板検査処理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。
【００９６】
しかも、上述したアルゴリズムによって最適な検査領域、色パラメータおよびしきい値が算出されるので、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。特に、ガルウィング型リードに特有の問題である、リードに起因する色彩パターンのバラツキを予め除去できるような検査領域が自動で設定されるため、基板検査の精度および信頼性が向上する。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。
【００９７】
＜第２実施形態＞
上記第１実施形態では、設計データであるリード高さに基づきリードウィンドウ（リード領域）の大きさを決定した。しかしながら、ガルウィング型リードをもつ部品では半田形状のバラツキが特に大きく、リード高さから求めた検査領域では良品と不良品の差異が小さくなることがある。そこで、第２実施形態では、設計データであるリード高さだけでなく、実際の撮像画像（教師画像）から得られる情報をも考慮して、検査領域、色パラメータ（色条件）、しきい値（判定条件）などのパラメータを設定する。
【００９８】
（パラメータ設定処理）
図１４のフローチャートに沿って、本実施形態のパラメータ設定処理の流れを説明する。なお、第１実施形態の処理（図７参照）と同様の処理については、同一のステップ番号を付して詳しい説明を省略する。
【００９９】
まず、入力された指示情報に従って教師画像情報が読み込まれ、ランド領域の特定が行われる（ステップＳ２００〜Ｓ２０３）。そして、第１実施形態と同様、ＣＡＤ情報からリード高さが読み込まれ、リード高さに基づいて検査領域が設定される（ステップＳ２０４〜Ｓ２０６）。その後、設定された検査領域を用いて、色パラメータおよびしきい値が算出される（ステップＳ２０７〜Ｓ２１２）。
【０１００】
（検査領域の追い込み処理）
続いて、リード高さから求められた検査領域を基準として、検査領域の追い込み処理を行う。本実施形態では、検査領域の良否を評価するための指標として、特徴量ヒストグラムにおける良品ヒストグラムと不良品ヒストグラムの分離度に着目する。つまり、両ヒストグラムの間の分離度が大きいほど検査領域が良好であるとし、分離度が小さいほど検査領域が良好でないと評価するのである。
【０１０１】
具体的には、ステップＳ２１１で作成された特徴量ヒストグラムを参照して、良品ヒストグラムと不良品ヒストグラムの間の分離度を算出する（ステップＳ３００）。分離度の求め方は種々考えられるが、たとえば、（１）不良品ヒストグラムの最大面積値と良品ヒストグラムの最小面積値の間のユークリッド距離を分離度と定義するもの、（２）不良品ヒストグラムの平均面積値と良品ヒストグラムの平均面積値の間のユークリッド距離を分離度と定義するもの、（３）不良品ヒストグラムに対する良品ヒストグラム内の所定点（最小面積値、平均面積値など）のマハラノビス距離、または、良品ヒストグラムに対する不良品ヒストグラム内の所定点のマハラノビス距離を分離度と定義するもの、（４）大津の判別分析法で用いられる評価基準（クラス間分散をクラス内分散で除した値）の最大値を分離度と定義するもの、などを採用できる。図１５は、（１）の距離を分離度として採用した例を示している。
【０１０２】
続いて、算出された分離度が所定の基準値を超えているか否かによって、良品ヒストグラムと不良品ヒストグラムとを分離可能かどうか（つまり、両ヒストグラムの分離性が十分かどうか）判定する（ステップＳ３０１）。
【０１０３】
ここで、分離可能でない（分離性が不十分である）と判定された場合（ステップＳ３０１；ＮＯ）、所定の変更ルールに従ってリードウィンドウ（リード領域）を拡大または縮小して、検査領域を変更する（ステップＳ３０２）。図１５の例では、リードウィンドウの調整幅ｄを所定幅（画素数または拡大／縮小率で定められる）ずつ拡大・縮小している。
【０１０４】
検査領域が変更されたら、その新たな検査領域を用いて、上記同様、色パラメータおよびしきい値が再度算出されるとともに（ステップＳ２０７〜Ｓ２１２）、分離度の算出および評価が行われる（ステップＳ３００、Ｓ３０１）。図１５に示すように、検査領域を変更すると、特徴量ヒストグラムの分離度が変化することがわかる。
【０１０５】
以上のようにして、検査領域を徐々に変更しながら上記処理を繰り返して、各々の検査領域について色パラメータ、しきい値および分離度を算出していき、分離度が所定の基準値を超えた時点でループを終了する（ステップＳ３０１；ＹＥＳ）。
【０１０６】
検査ロジック生成機能５９は、算出された中で分離度が最大となった（つまり、分離度が初めて基準値を超えた）検査領域、並びに、その検査領域についての色パラメータ、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する（ステップＳ２１３）。そして、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に書き込んで、パラメータ設定処理を終了する（ステップＳ２１４）。
【０１０７】
以上述べた本実施形態によれば、特徴量ヒストグラムにおける分離度により検査領域の善し悪しが評価されることにより、設計データであるリード高さだけでなく実際の撮像画像から得られる情報も考慮されるため、検査領域、色条件、判定条件がより適切な値に設定され、基板検査の精度および信頼性を向上させることができる。
【０１０８】
＜変形例＞
上記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。
【０１０９】
上記第２実施形態では、検査領域を更新するたびに色パラメータおよびしきい値を算出し、分離度を評価したが、色パラメータの再計算を省略し、しきい値算出と分離度評価だけを繰り返すようにしてもよい。すなわち、リード領域の大きさを変更することにより検査領域を変更し、変更後の検査領域と当初の色範囲を用いてしきい値を再算出する、という処理を繰り返し、特徴量ヒストグラムにおける対象画像の度数分布と除外画像の度数分布の間の分離度が最大となったとき、または、所定の基準値を超えたときの検査領域およびしきい値をそれぞれ基板検査で用いる検査領域および判定条件に再設定するのである。この処理では、処理負荷の高い色条件の再計算を行わない分、パラメータ生成の処理コストを小さくすることができるという利点がある。
【０１１０】
また、上記第２実施形態では、分離度が所定の基準値を超えた時点で検査領域の追い込み処理を終了したが、他の終了判定方法を採用してもよい。最も単純なアルゴリズムは、想定される全ての態様の検査領域（たとえば、調整幅ｄが、０≦ｄ≦ｄ＿ｍａｘの範囲。ただし、ｄ＿ｍａｘは、リードウィンドウとランドウィンドウの幅が同じになる値。）について処理を行ったら終了するというものである。このような総当たり処理の場合には、
分離度が最大となる検査領域を漏れなく発見できるという利点がある。
【０１１１】
また、分離度の変化傾向を監視し、分離度のピークを検知した時点（つまり、増加傾向にあった分離度が減少傾向に転じた時点）で上記処理の繰り返しを終了するという方法も好ましい。この方法や第２実施形態の方法では、分離度の最大値を発見できない可能性もあるが、分離度の好適値もしくは極大値を少ない繰り返し回数で発見できるという利点がある。なお、追い込み処理の終了判定に関しては、他の一般的な最適値問題のアルゴリズムを採用してもよい。
【０１１２】
また、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、青の彩度軸ではなく、赤、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。
【０１１３】
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。
【０１１４】
また、上記実施形態では半田フィレット検査を例に挙げて説明したが、本発明は、撮像画像から検査領域を特定し、色パラメータ（色条件）によって領域抽出を行い、その抽出された領域のもつ何らかの特徴量を判定条件によって判定するものであれば、他の基板検査処理にも適用可能である。
【０１１５】
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。
【０１１６】
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。たとえば、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。
【図面の簡単な説明】
【０１１７】
【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】良品画像と不良品画像における検査領域の二値化結果の一例を示す図。
【図６】第１実施形態のパラメータ設定装置の機能構成を示す図。
【図７】第１実施形態のパラメータ設定処理の流れを示すフローチャート。
【図８】良品画像と不良品画像の一例を示す図。
【図９】半田領域の抽出処理を示す図。
【図１０】リードウィンドウの調整処理を示す図。
【図１１】２次元色ヒストグラムの一例を示す図。
【図１２】色範囲の探索処理を示す図。
【図１３】良品および不良品の面積ヒストグラムとしきい値算出処理を示す図。
【図１４】第２実施形態のパラメータ設定処理の流れを示すフローチャート。
【図１５】検査領域の追い込み処理を示す図。
【図１６】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１７】撮像画像に現れる色彩パターンの一例を示す図。
【図１８】色パラメータの設定支援ツールを示す図。
【符号の説明】
【０１１８】
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  しきい値算出機能
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
６３，６４，６５  ランド領域
７０  部品本体ウィンドウ
７１  ランドウィンドウ
７２  リードウィンドウ
７３  検査領域
８０  検査領域決定機能
９０  ガルウィング型リード
９１  リードの肩
９２  リードの先端
９３  半田
【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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