(57)【要約】【課題】検査対象基板に関する検査情報を自動的に作成する回路基板の外観検査方法を提供する。【解決手段】本発明の回路基板の外観検査方法は、部品が実装された検査対象物である回路基板を計測して得られた２次元画像データ及び／又は３次元画像データである回路基板画像データに基づいて、実装された部品の領域である部品領域を決定する部品領域決定ステップと、決定した部品領域における回路基板画像データから特徴量を導出する特徴量導出ステップと、回路基板画像データから導出した特徴量と、予め記憶された部品の特徴量とその部品に関する検査情報とを相互に関連付けた検査情報群とを比較して、部品領域に実装されている部品を特定し、検査情報群の中からその部品に関連付けられた検査情報を選択する検査情報選択ステップと、選択した検査情報に基づいて部品領域の外観検査を行う検査ステップと、を有する。【選択図】        図１
2004340832.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
部品が実装された検査対象物である回路基板を計測して得られた２次元画像データ及び／又は３次元画像データである回路基板画像データに基づいて、実装された部品の領域である部品領域を決定する部品領域決定ステップと、
決定した前記部品領域における前記回路基板画像データから特徴量を導出する特徴量導出ステップと、
前記回路基板画像データから導出した前記特徴量と、予め記憶された部品の特徴量とその部品に関する検査情報とを相互に関連付けた検査情報群とを比較して、前記部品領域に実装されている部品を特定し、前記検査情報群の中からその部品に関連付けられた前記検査情報を選択する検査情報選択ステップと、
選択した前記検査情報に基づいて前記部品領域の外観検査を行う検査ステップと、
を有することを特徴とする回路基板の外観検査方法。
【請求項２】
部品が実装された検査対象物である回路基板を計測して得られた２次元画像データ及び／又は３次元画像データである回路基板画像データに基づいて、実装された部品の領域である部品領域を決定する部品領域決定ステップと、
決定した前記部品領域における前記回路基板画像データから部品の特徴量を導出する特徴量導出ステップと、
前記回路基板画像データから導出した前記特徴量と、予め記憶された部品種類の特徴量とその部品種類に関する検査情報とを相互に関連付けた検査情報群とを比較して、前記部品領域に実装されている部品種類を特定する部品種類決定ステップと、
前記検査情報群の中からその部品種類に関連付けられた前記検査情報を選択する検査情報選択ステップと、
選択した前記検査情報に基づいて前記部品領域の外観検査を行う検査ステップと、
を有することを特徴とする回路基板の外観検査方法。
【請求項３】
部品が実装された検査対象物である回路基板を計測して得られた２次元画像データ及び／又は３次元画像データである回路基板画像データに基づいて、実装された部品の領域である部品領域を決定する部品領域決定ステップと、
決定した前記部品領域における前記回路基板画像データから部品形状情報を含む部品の特徴量を導出する特徴量導出ステップと、
予め記憶された部品種類の特徴量と部品の形状情報とその部品の検査パラメータ情報とを相互に関連付けた複数の部品ライブラリを有する部品ライブラリ群と、前記回路基板画像データから導出した前記特徴量とを比較して、前記部品領域に実装されている部品種類を特定する部品種類決定ステップと、
決定した前記部品種類と同一種類の部品ライブラリを、前記部品ライブラリ群の中から１つ以上選択する同一種類ライブラリ選択ステップと、
前記同一種類ライブラリ選択ステップで選択された前記部品ライブラリの中から、導出した前記部品形状情報と同一形状の前記部品ライブラリを選択する同一形状ライブラリ選択ステップと、
前記同一形状ライブラリ選択ステップで選択された前記部品ライブラリの前記検査パラメータ情報を選択する検査情報選択ステップと、
選択した前記検査パラメータ情報に基づいて前記部品領域の外観検査を行う検査ステップと、
を有することを特徴とする回路基板の外観検査方法。
【請求項４】
前記回路基板画像データが実装された前記回路基板の高さ情報を有し、
前記部品領域決定ステップは、実装された前記部品と前記回路基板自体の表面との相対的な高さの情報を含む相対高さ画像データを作成する相対高さ画像作成ステップを有し、作成した前記相対高さ画像データを用いて前記部品領域を決定することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかの請求項に記載の回路基板の外観検査方法。
【請求項５】
前記相対高さ画像作成ステップは、
計測した前記回路基板画像データから、前記回路基板自体の表面の高さレベルを近似的に示す画像データである基板近似面画像データを作成する基板近似面画像作成ステップと、
作成した前記基板近似面画像データと、計測した前記回路基板画像データとの差分処理により前記相対高さ画像データを作成する差分画像作成ステップと、
を有することを特徴とする請求項４に記載の回路基板の外観検査方法。
【請求項６】
前記相対高さ画像作成ステップは、部品実装前の前記回路基板を計測した画像データと検査対象物である部品実装後の前記回路基板を計測した前記回路基板画像データとの差分処理により、前記相対高さ画像データを作成することを特徴とする請求項４に記載の回路基板の外観検査方法。
【請求項７】
前記基板近似面画像作成ステップにおいて、
作成した前記基板近似面画像データのばらつきを算出するばらつき算出ステップと、
ばらつきが所定の閾値を超える領域については、その周辺領域の前記基板近似面画像データを用いて補間処理を行って生成した画像データを、その領域の基板近似面画像データに置き換える補間処理ステップと、
を有することを特徴とする請求項５に記載の回路基板の外観検査方法。
【請求項８】
前記基板近似面画像作成ステップは、
計測した前記回路基板画像データと作成した前記基板近似面画像データとの差分が所定の閾値を超える領域の前記回路基板画像データを、前記基板近似面画像データに置き換える置き換えステップと、
置き換えられた前記回路基板画像データを用いて前記基板近似面画像データを再度生成する基板近似面画像再作成ステップと、
を有し、
置き換えられた前記回路基板画像データが全て前記所定の閾値以内に収まるまで上記のステップを繰り返し行って、最終的に作成された前記基板近似面画像データと前記回路基板画像データとの差分処理により前記相対高さ画像データを作成することを特徴とする請求項５に記載の回路基板の外観検査方法。
【請求項９】
前記部品領域決定ステップは、前記相対高さ画像データより部品領域を検出する閾値を導出して、導出した前記閾値以上の高さ領域から前記部品領域を決定することを特徴とする請求項４に記載の回路基板の外観検査方法。
【請求項１０】
前記部品領域決定ステップは、
前記相対高さ画像データの中の所定の閾値以上の高さを有する領域からなる部品候補画像データを作成する部品候補画像作成ステップと、
作成した前記部品候補画像データの各連結領域を部品領域候補とする部品領域候補決定ステップと、
前記部品領域候補毎の平均高さを導出する平均高さ導出ステップと、
導出した前記平均高さの高い前記部品領域候補から部品領域を検出する部品領域検出ステップと、
を有することを特徴とする請求項４に記載の回路基板の外観検査方法。
【請求項１１】
前記部品領域決定ステップは、
前記相対高さ画像データの中の第１の閾値以上の高さを有する領域を部品領域として検出する第１の部品領域検出ステップと、
前記第１の部品領域検出ステップの後に、前記閾値よりも低い値を新たな閾値として設定し、新たな閾値以上の高さを有する領域を部品領域として新たに検出する第２の部品領域検出ステップと、
を有し、
閾値を徐々に下げて、閾値が第２の閾値（第２の閾値は第１の閾値より小さな値）以下になるまで前記第２の部品領域検出ステップを繰り返し行うことを特徴とする請求項４に記載の回路基板の外観検査方法。
【請求項１２】
前記部品領域決定ステップにおいて、決定した部品領域及びその近傍の領域に対してマスク処理を行い、マスク処理した領域において部品領域の検出を行わないことを特徴とする請求項９から請求項１１のいずれかの請求項に記載の回路基板の外観検査方法。
【請求項１３】
前記部品領域決定ステップは、
部品の電極領域を決定する電極領域決定ステップと、
決定した１つの前記電極領域から電極形状情報を導出する電極形状情報導出ステップと、
導出した前記電極形状情報と同一の電極形状情報を有する部品種類の部品サイズ領域を推定する推定ステップと、
推定した前記部品サイズ領域内において、決定した前記電極領域と対となる電極領域を検出し、前記相対高さ画像データから前記電極領域および電極間領域の形状情報を抽出し、その形状情報に基づいて前記部品領域を決定する決定ステップと、
を有することを特徴とする請求項４に記載の回路基板の外観検査方法。
【請求項１４】
前記部品種類決定ステップにおいて、既知部品の部品領域の特徴量に基づいて、部品を部品種類毎のカテゴリに分けるための判定基準を算出する判別関数を自動的に生成する判別関数生成ステップを有し、
前記特徴量導出ステップで導出した前記特徴量を前記判別関数に代入して判定基準を導出し、導出した前記判定基準に基づいて、前記部品領域に実装されている前記部品の部品種類を決定することを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の回路基板の外観検査方法。
【請求項１５】
前記部品種類決定ステップにおいて、導出した部品種類と導出時に用いた前記特徴量を基に前記判別関数を修正し、修正した前記判別関数を記憶することを特徴とする請求項１４に記載の回路基板の外観検査方法。
【請求項１６】
前記部品種類決定ステップにおいて、前記部品領域の前記回路基板画像データに含まれる輝度情報を用いて輝度特徴量を導出し、導出した前記輝度特徴量を含む前記特徴量に基づいて部品種類を決定することを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の回路基板の外観検査方法。
【請求項１７】
前記部品種類決定ステップは、
部品のリード端子が存在すると推定するリード端子検査領域を前記部品領域の上下左右方向に設定するリード端子検査領域設定ステップと、
前記リード端子検査領域における前記回路基板画像データに含まれる輝度情報を用いて各リード端子のリード肩領域を検出するリード肩領域検出ステップと、
検出した前記リード肩領域の形状特徴量を導出するリード肩領域形状特徴量導出ステップと、
導出した前記リード肩形状特徴量に基づいて、各々の前記リード端子検査領域のリード端子特徴量を導出するリード端子検査領域リード端子特徴量導出ステップと、
導出した上下左右方向の前記リード端子検査領域の前記リード端子特徴量より前記部品領域のリード端子特徴量を導出する部品領域リード端子特徴量導出ステップと、
を有し、
導出した前記部品領域リード端子特徴量を用いて、前記部品領域に実装されている部品種類を決定することを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の回路基板の外観検査方法。
【請求項１８】
前記同一形状ライブラリ選択ステップは、
前記特徴量導出ステップで導出した前記部品形状情報と同一形状の前記部品ライブラリが無い場合に、前記同一種類ライブラリ選択ステップで選択された前記部品ライブラリの中から前記部品ライブラリ（以下、「近似部品ライブラリ」と呼ぶ。）を選択する近似部品ライブラリ選択ステップと、
前記近似部品ライブラリの検査パラメータ情報を選択する選択ステップと、
前記特徴量導出ステップで導出した前記部品形状情報を用いて、前記近似部品ライブラリの形状情報を修正し、前記修正個所に応じて、前記近似部品ライブラリの前記検査パラメータ情報を修正して新たな前記検査パラメータ情報を生成する部品ライブラリ修正ステップと、
を有し、
新たな前記検査パラメータ情報を前記部品領域の検査パラメータ情報として設定することを特徴とする請求項３に記載の回路基板の外観検査方法。
【請求項１９】
前記同一形状ライブラリ選択ステップは、
前記特徴量導出ステップで導出した前記部品形状情報と同一形状の前記部品ライブラリが無い場合に、前記同一種類ライブラリ選択ステップで選択された前記部品ライブラリの中から前記部品ライブラリ（以下、「近似部品ライブラリ」と呼ぶ。）を選択する近似部品ライブラリ選択ステップと、
前記近似部品ライブラリの検査パラメータ情報を選択する選択ステップと、
前記特徴量導出ステップで導出した前記部品形状情報を用いて、前記近似部品ライブラリの形状情報を修正し、前記修正個所に応じて、前記近似部品ライブラリの前記検査パラメータ情報を修正して新たな前記検査パラメータ情報を生成する部品ライブラリ修正ステップと、
修正した形状情報と新たな前記検査パラメータ情報とを相互に関連付けた新たな部品ライブラリを登録する新規部品ライブラリ登録ステップと、
を有し、
登録した新たな前記部品ライブラリの前記検査パラメータ情報を前記部品領域の検査パラメータ情報として設定することを特徴とする請求項３に記載の回路基板の外観検査方法。
【請求項２０】
前記特徴量は部品形状情報を含み、
検査情報選択ステップは、
前記特徴量導出ステップで導出した前記部品形状情報と同一形状の部品の検査情報が無い場合に、前記特徴量導出ステップで導出した前記部品形状情報と最も近似した形状の部品の前記特徴量及び前記検査情報を選択する近似部品選択ステップと、
前記近似部品ライブラリの検査パラメータ情報を選択する選択ステップと、
前記特徴量導出ステップで導出した前記部品形状情報を用いて、最も近似した形状の部品の部品形状情報を修正し、前記修正個所に応じて、最も近似した形状の部品の前記検査情報を修正して新たな前記検査情報を生成する検査情報修正ステップと、
を有し、
新たな前記検査情報を前記部品領域の検査情報として設定することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の回路基板の外観検査方法。
【請求項２１】
前記特徴量は部品形状情報を含み、
検査情報選択ステップは、
前記特徴量導出ステップで導出した前記部品形状情報と同一形状の部品の検査情報が無い場合に、前記特徴量導出ステップで導出した前記部品形状情報と最も近似した形状の部品の前記特徴量及び前記検査情報を選択する近似部品選択ステップと、
前記近似部品ライブラリの検査パラメータ情報を選択する選択ステップと、
前記特徴量導出ステップで導出した前記部品形状情報を用いて、最も近似した形状の部品の部品形状情報を修正し、前記修正個所に応じて、最も近似した形状の部品の前記検査情報を修正して新たな前記検査情報を生成する検査情報修正ステップと、
修正した形状情報と新たな検査情報とを相互に関連付けて新たに登録する新規部品登録ステップと、
を有し、
登録した新たな前記検査情報を前記部品領域の検査情報として設定することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の回路基板の外観検査方法。
【請求項２２】
請求項１から請求項２１のいずれかの請求項に記載の回路基板の外観検査方法を実行することを特徴とする回路基板の外観検査装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、回路基板に搭載された電子部品の実装状態及び半田付けの良否等の検査を行う回路基板の外観検査方法、及び回路基板の外観検査装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
プリント基板（回路基板）に電子部品を実装し半田付けした後に（部品が実装され半田付けされたプリント基板を「部品実装基板」と呼ぶ。）、電子部品の実装状態及び半田付け状態等の検査を行う外観検査装置がある。一般的に、従来の外観検査装置においては、部品実装基板に搭載された部品の領域（部品領域）とその部品領域に対する検査情報とを関連付けて登録するティーチング作業を行い、登録された検査情報に基づいて、検査対象物である部品実装基板の外観検査を行う。まず検査対象物の部品実装基板を撮像し、部品検査に用いる検査データ（検査領域（部品領域）の位置、検査アルゴリズム及び検査パラメータ情報等）の作成を行う（ティーチング作業）。その後、ティーチング（教示）作業で作成した検査データを元に部品検査を行っている。
【０００３】
従来、このティーチング作業として、作業者が実際の部品実装基板又は撮像した基板画像を目視しながら、部品の位置及び種類を特定するとともに、部品検査を行うための検査領域（部品領域）の設定、検査アルゴリズムの設定及び検査パラメータ情報の設定を行っていた。このため、プリント基板上に実装される部品点数が増えてくると、作業者の負担が多くなり、ティーチングに多くの時間を費やすという問題があった。
【０００４】
そこで、ティーチング作業時間を削減するために様々な回路基板の外観検査方法の教示方法が開発されてきた。例えば、特許文献１（特開２００１−２４３２１号公報）には、電極領域の外形情報とその電極領域を有する部品種類に対する検査情報とを関連付けて予め記憶しておき、撮像した基板画像から電子部品の電極画像を作成し、電極画像から電子部品の位置及び種類を推定し、予め記憶していたその検査情報でその部品領域の検査データを作成する回路基板の外観検査方法が開示されている。これにより、ティーチング時間の短縮を図っている。
特許文献２（特開平２−１８７６０７号公報）には、部品実装基板を撮像した基板画像の高さ情報を用いて部品位置及び形状を教示し、基板画像の輝度情報を用いてランド部の位置及び形状を教示する回路基板の外観検査方法が開示されている。これにより、ティーチング時間の短縮を図っている。
【０００５】
特許文献３（特開平１１−３１１５０８号公報）には、部品形状情報を入力することにより、予め記憶されている検査パラメータ情報導出方法に従い検査パラメータ情報の作成を行い、部品のリード端子検査領域の設定を行い、検査データを作成する回路基板の外観検査方法が開示されている。これにより、ティーチング時間の短縮を図っている。
特許文献４（特開平５−３５８４９号公報）には、ＣＡＤ／ＣＡＭやＮＣデータ等の外部データより部品位置や部品種類、部品形状を取得し、予め用意している部品検査に関する情報と対応させることにより、手入力操作を必要としないで検査データを作成する回路基板の外観検査方法が開示されている。これにより、ティーチング時間の短縮を図っている。
【０００６】
【特許文献１】
特開２００１−２４３２１号公報
【特許文献２】
特開平２−１８７６０７号公報
【特許文献３】
特開平１１−３１１５０８号公報
【特許文献４】
特開平５−３５８４９号公報
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
特許文献１に記載された回路基板の外観検査方法は、基板画像を撮像し、電極が抽出できる部品についてのティーチングを自動的に行う方法である。この回路基板の外観検査方法によれば、電極が抽出できない部品（典型的には、回路基板に部品を実装した状態において、電極が外部から見えない部品）に対しては従来通り手動により検査データを作成しなければならない。
特許文献２に記載された回路基板の外観検査方法は、検査アルゴリズムや検査パラメータ情報等を各部品領域に自動的に対応させることができない。そのため、それらの情報を従来通り手動により、それぞれの部品実装基板毎に作成しなければならない。
【０００８】
特許文献３に記載された回路基板の外観検査方法は、部品形状情報を入力する必要がある。この外観検査方法は部品認識を行わない故に、部品の位置に関するデータを手動で設定するか、又は外部から部品の位置に関するデータを読み込む必要がある。部品の位置に関するデータが用意できなかった場合には、部品の位置に関するデータを手動で、それぞれの部品実装基板毎に設定しなければならない。
特許文献４に記載された回路基板の外観検査方法は、予め用意されたＣＡＤ／ＣＡＭデータ等の検査対象物の実装基板データを入力する必要がある。それらの実装基板データが用意できない場合は、作業者が手動でそれぞれの部品実装基板毎に検査データを作成する必要がある。
【０００９】
以上のような従来の回路基板の外観検査方法においては、特定の部品しか自動的に検査できなかったり、特定の情報のみしか自動的に読み込まなかったり、予め外部データを用意する必要があった。自動的に検査情報を作成する条件を満たさない場合は、手動により検査領域（部品領域）や検査アルゴリズム、検査パラメータ情報等の検査データをそれぞれの部品実装基板毎に作成する必要があった。部品実装基板に実装された部品点数が多くなると、その部品実装基板についてのティーチングに時間がかかるという問題があった。
【００１０】
本発明は、検査対象の部品を限定することなく、予めＣＡＤ／ＣＡＭデータ等の外部データを用意する必要も無く、かつ作業者が検査データを手動入力する必要が無く、それぞれの部品実装基板について自動的に検査情報を生成し、それを用いて部品実装基板の外観検査を実行する回路基板の外観検査方法及び回路基板の外観検査装置を提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、本発明は下記の構成を有する。本発明の請求項１に記載の発明は、部品が実装された検査対象物である回路基板を計測して得られた２次元画像データ及び／又は３次元画像データである回路基板画像データに基づいて、実装された部品の領域である部品領域を決定する部品領域決定ステップと、決定した前記部品領域における前記回路基板画像データから特徴量を導出する特徴量導出ステップと、前記回路基板画像データから導出した前記特徴量と、予め記憶された部品の特徴量とその部品に関する検査情報とを相互に関連付けた検査情報群とを比較して、前記部品領域に実装されている部品を特定し、前記検査情報群の中からその部品に関連付けられた前記検査情報を選択する検査情報選択ステップと、選択した前記検査情報に基づいて前記部品領域の外観検査を行う検査ステップと、を有することを特徴とする回路基板の外観検査方法である。
【００１２】
本発明の回路基板の外観検査方法によれば、作業者が手動でそれぞれの部品実装基板毎に検査データを作成する必要が無い。本発明の回路基板の外観検査方法は、部品を特定する特徴量とその部品に関する検査情報で構成される検査情報群を予め記憶し、回路基板の画像データから部品領域の位置と特徴量とを導出することにより、それぞれの部品実装基板の外観検査に用いる検査データ（部品領域の位置及びその検査情報）を自動的に作成する。本発明は、それぞれの部品実装基板について自動的に検査情報を生成し、それを用いて部品実装基板の外観検査を実行する回路基板の外観検査方法を実現できるという作用を有する。
【００１３】
個々の部品実装基板毎に全ての部品について検査情報を登録する従来の作業と比較して、部品を特定する特徴量とその部品に関する検査情報で構成される検査情報群を生成する作業（本発明においては、予め検査情報群を作成する必要がある。この検査情報群は、個々の回路基板と無関係に生成される。）は、はるかに容易で少ない作業量で出来ることは、言うまでもない。例えば従来の外観検査方法によれば、新しい部品実装基板の外観検査を行う毎に、その部品実装基板に搭載されている全ての部品について検査情報を登録し、検査データを作成する作業が発生するが、本発明の外観検査方法によれば、検査データを作成することなく、その部品実装基板で初めて採用された部品の検査情報を新たに検査情報群に登録するだけで良い。
【００１４】
１つの部品領域について、検査情報を選択し、選択した検査情報を用いてその部品領域の外観検査を行い、次に他の部品領域について同様に検査情報の選択とその部品領域の外観検査とを行い、全ての部品領域について同様の処理を順次行っても良い（各部品領域毎に検査情報選択ステップと検査ステップとを交互に繰り返す。）。又は、回路基板全体の各部品領域の検査情報を全て選択した後（この時、各部品領域の外観検査を実行しない。）、回路基板の全ての部品領域の位置とその部品領域における検査情報とを対応させた検査データ（回路基板全体の検査情報）を自動的に生成し、その後、検査データを用いて回路基板の全ての部品領域の外観検査を行っても良い（他の請求項においても同様）。
【００１５】
本発明の請求項２に記載の発明は、部品が実装された検査対象物である回路基板を計測して得られた２次元画像データ及び／又は３次元画像データである回路基板画像データに基づいて、実装された部品の領域である部品領域を決定する部品領域決定ステップと、決定した前記部品領域における前記回路基板画像データから部品の特徴量を導出する特徴量導出ステップと、前記回路基板画像データから導出した前記特徴量と、予め記憶された部品種類の特徴量とその部品種類に関する検査情報とを相互に関連付けた検査情報群とを比較して、前記部品領域に実装されている部品種類を特定する部品種類決定ステップと、前記検査情報群の中からその部品種類に関連付けられた前記検査情報を選択する検査情報選択ステップと、選択した前記検査情報に基づいて前記部品領域の外観検査を行う検査ステップと、を有することを特徴とする回路基板の外観検査方法である。
【００１６】
本発明は、それぞれの部品実装基板について自動的に検査情報を生成し、それを用いて部品実装基板の外観検査を実行する回路基板の外観検査方法を実現できるという作用を有する。
本発明は、部品種類により検査情報が異なる場合であっても、測定した回路基板画像データから各部品領域の部品種類を特定し、部品種類毎に検査情報を選択して、自動的に検査データを作成し、その検査データを用いて部品実装基板の外観検査を実行する回路基板の外観検査方法を実現できるという作用を有する。
【００１７】
本発明の請求項３に記載の発明は、部品が実装された検査対象物である回路基板を計測して得られた２次元画像データ及び／又は３次元画像データである回路基板画像データに基づいて、実装された部品の領域である部品領域を決定する部品領域決定ステップと、決定した前記部品領域における前記回路基板画像データから部品形状情報を含む部品の特徴量を導出する特徴量導出ステップと、予め記憶された部品種類の特徴量と部品の形状情報とその部品の検査パラメータ情報とを相互に関連付けた複数の部品ライブラリを有する部品ライブラリ群と、前記回路基板画像データから導出した前記特徴量とを比較して、前記部品領域に実装されている部品種類を特定する部品種類決定ステップと、決定した前記部品種類と同一種類の部品ライブラリを、前記部品ライブラリ群の中から１つ以上選択する同一種類ライブラリ選択ステップと、前記同一種類ライブラリ選択ステップで選択された前記部品ライブラリの中から、導出した前記部品形状情報と同一形状の前記部品ライブラリを選択する同一形状ライブラリ選択ステップと、前記同一形状ライブラリ選択ステップで選択された前記部品ライブラリの前記検査パラメータ情報を選択する検査情報選択ステップと、選択した前記検査パラメータ情報に基づいて前記部品領域の外観検査を行う検査ステップと、を有することを特徴とする回路基板の外観検査方法である。
【００１８】
本発明は、それぞれの部品実装基板について自動的に検査情報（検査パラメータ情報を含む。）を生成し、それを用いて部品実装基板の外観検査を実行する回路基板の外観検査方法を実現できるという作用を有する。
本発明の回路基板の外観検査方法によれば、作業者が手動でそれぞれの部品実装基板毎に検査データ（部品領域の位置及び検査情報）を作成する必要が無い。本発明の回路基板の外観検査方法は、部品種類情報、形状情報及び検査パラメータ情報を含む部品ライブラリ群を予め記憶し、回路基板の画像データから部品領域の位置と部品種類と部品形状情報とを導出して、外観検査に用いる検査データを自動的に作成出来る。
本発明は、種類及び形状により検査情報が異なる部品を搭載した部品実装基板上が検査対象物である場合においても、測定した回路基板画像データから各部品領域を特定し、部品種類、部品形状毎に適切な検査情報を選択して、自動的に検査データを作成し、それを用いて回路基板の外観検査を実行する方法を実現できるという作用を有する。
部品種類を特定するための特徴量は、例えば部品輝度情報及び／又は部品形状情報である。
【００１９】
本発明の請求項４に記載の発明は、前記回路基板画像データが実装された前記回路基板の高さ情報を有し、前記部品領域決定ステップは、実装された前記部品と前記回路基板自体の表面との相対的な高さの情報を含む相対高さ画像データを作成する相対高さ画像作成ステップを有し、作成した前記相対高さ画像データを用いて前記部品領域を決定することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかの請求項に記載の回路基板の外観検査方法である。
本発明によれば、部品高さ、部品体積等の３次元の特徴量をその部品領域の特徴量として導出できる。これを用いて正確に部品等を特定し、その部品領域に適切な検査情報を関連付けることができるという作用を有する。
【００２０】
本発明の請求項５に記載の発明は、前記相対高さ画像作成ステップは、計測した前記回路基板画像データから、前記回路基板自体の表面の高さレベルを近似的に示す画像データである基板近似面画像データを作成する基板近似面画像作成ステップと、作成した前記基板近似面画像データと、計測した前記回路基板画像データとの差分処理により前記相対高さ画像データを作成する差分画像作成ステップと、を有することを特徴とする請求項４に記載の回路基板の外観検査方法である。
本発明によれば、正確な部品領域を決定し、その部品領域に搭載されている部品の正確な部品形状情報（部品高さ、部品体積等）を導出することができる。
【００２１】
本発明の請求項６に記載の発明は、前記相対高さ画像作成ステップは、部品実装前の前記回路基板を計測した画像データと検査対象物である部品実装後の前記回路基板を計測した前記回路基板画像データとの差分処理により、前記相対高さ画像データを作成することを特徴とする請求項４に記載の回路基板の外観検査方法である。
本発明によれば、検査対象である部品領域の決定を容易に行うことが出来、部品高さ、部品体積等の部品領域の３次元特徴量を容易に導出することができる。
【００２２】
本発明の請求項７に記載の発明は、前記基板近似面画像作成ステップにおいて、作成した前記基板近似面画像データのばらつきを算出するばらつき算出ステップと、ばらつきが所定の閾値を超える領域については、その周辺領域の前記基板近似面画像データを用いて補間処理を行って生成した画像データを、その領域の基板近似面画像データに置き換える補間処理ステップと、を有することを特徴とする請求項５に記載の回路基板の外観検査方法である。
本発明によれば、高い精度で基板近似面画像データを生成し、正確な部品領域を決定し、その部品領域に搭載されている部品の正確な部品形状情報（例えば部品高さ、部品体積等の３次元特徴量）を導出することができる。
【００２３】
本発明の請求項８に記載の発明は、前記基板近似面画像作成ステップは、計測した前記回路基板画像データと作成した前記基板近似面画像データとの差分が所定の閾値を超える領域の前記回路基板画像データを、前記基板近似面画像データに置き換える置き換えステップと、置き換えられた前記回路基板画像データを用いて前記基板近似面画像データを再度生成する基板近似面画像再作成ステップと、を有し、置き換えられた前記回路基板画像データが全て前記所定の閾値以内に収まるまで上記のステップを繰り返し行って、最終的に作成された前記基板近似面画像データと前記回路基板画像データとの差分処理により前記相対高さ画像データを作成することを特徴とする請求項５に記載の回路基板の外観検査方法である。
【００２４】
本発明によれば、高い精度で基板近似面画像データを生成し、正確な部品領域を決定し、その部品領域に搭載されている部品の正確な部品形状情報（例えば部品高さ、部品体積等の３次元特徴量）を導出することができる。
例えば、置き換えステップにおいて、計測した回路基板画像データの中で、その回路基板の基板近似面画像データに近い値の回路基板画像データを残し、その他の値の領域の相対高さ画像データを”０”画素として（回路基板画像データを基板近似面画像データに置き換えて）、基板基準面画像データを作成する。
【００２５】
本発明の請求項９に記載の発明は、前記部品領域決定ステップは、前記相対高さ画像データより部品領域を検出する閾値を導出して、導出した前記閾値以上の高さ領域から前記部品領域を決定することを特徴とする請求項４に記載の回路基板の外観検査方法である。本発明によれば、検査対象物の回路基板に搭載されている部品領域を容易に且つ正確に決定することができる。
【００２６】
本発明の請求項１０に記載の発明は、前記部品領域決定ステップは、前記相対高さ画像データの中の所定の閾値以上の高さを有する領域からなる部品候補画像データを作成する部品候補画像作成ステップと、作成した前記部品候補画像データの各連結領域を部品領域候補とする部品領域候補決定ステップと、前記部品領域候補毎の平均高さを導出する平均高さ導出ステップと、導出した前記平均高さの高い前記部品領域候補から部品領域を検出する部品領域検出ステップと、を有することを特徴とする請求項４に記載の回路基板の外観検査方法である。
例えば高さの高い部品の周辺が走査レーザの陰になって回路基板画像データを生成できない、又は実際の高さより測定値が高くなることが発生する場合がある。これに起因して、相対高さの高い部品の周辺に配置された相対高さの低い部品の部品領域を決定することが困難である場合がある。本発明は、このような場合においても、最初に相対高さが高い部品の部品領域を決定することにより、相対高さの低い部品の部品領域を決定する際、相対高さが高い部品の影響を排除し易い。例えば、高さの高い部品の周辺の一定の領域については部品領域を検出する処理を行わない（周辺の領域をマスクする。）。これにより、部品領域の精度が向上する。
【００２７】
本発明の請求項１１に記載の発明は、前記部品領域決定ステップは、前記相対高さ画像データの中の第１の閾値以上の高さを有する領域を部品領域として検出する第１の部品領域検出ステップと、前記第１の部品領域検出ステップの後に、前記閾値よりも低い値を新たな閾値として設定し、新たな閾値以上の高さを有する領域を部品領域として新たに検出する第２の部品領域検出ステップと、を有し、閾値を徐々に下げて、閾値が第２の閾値（第２の閾値は第１の閾値より小さな値）以下になるまで前記第２の部品領域検出ステップを繰り返し行うことを特徴とする請求項４に記載の回路基板の外観検査方法である。
本発明によれば、部品点数が多い部品実装基板の外観検査を実行する場合、相対高さの高い部品から順番に部品領域を決定することにより、部品領域の決定においてその部品より相対高さの高い部品からの影響を排除し易い。これにより、部品領域を決定する工数を少なくし、短時間でより正確にその部品領域に実装された部品を決定できる。
【００２８】
本発明の請求項１２に記載の発明は、前記部品領域決定ステップにおいて、決定した部品領域及びその近傍の領域に対してマスク処理を行い、マスク処理した領域において部品領域の検出を行わないことを特徴とする請求項９から請求項１１のいずれかの請求項に記載の回路基板の外観検査方法である。
本発明は、一旦決定した部品領域をその後の検査により再度修正する必要がなく、効率良く部品領域の決定を行うことができる。
【００２９】
本発明の請求項１３に記載の発明は、前記部品領域決定ステップは、部品の電極領域を決定する電極領域決定ステップと、決定した１つの前記電極領域から電極形状情報を導出する電極形状情報導出ステップと、導出した前記電極形状情報と同一の電極形状情報を有する部品種類の部品サイズ領域を推定する推定ステップと、推定した前記部品サイズ領域内において、決定した前記電極領域と対となる電極領域を検出し、前記相対高さ画像データから前記電極領域および電極間領域の形状情報を抽出し、その形状情報に基づいて前記部品領域を決定する決定ステップと、を有することを特徴とする請求項４に記載の回路基板の外観検査方法である。
【００３０】
電極間の高さが低い部品又は電極間の高さが低く計測され易い部品については、高さ情報だけに基づいて部品領域を決定することが困難である。本発明は、これらの部品について、１つ電極領域を抽出し、他の電極（例えばその電極の対になる電極）を更に抽出し、それらの電極の間の部品領域を確実に検出する回路基板の外観検査方法を実現できるという作用を有する。
電極間の高さが低く計測され易い部品とは、例えばレーザの放射を利用した三角測量法により高さを測定する計測方法を実行した場合における、低い輝度のパッケージを有するトランジスタ、チップ抵抗等である。
【００３１】
本発明の請求項１４に記載の発明は、前記部品種類決定ステップにおいて、既知部品の部品領域の特徴量に基づいて、部品を部品種類毎のカテゴリに分けるための判定基準を算出する判別関数を自動的に生成する判別関数生成ステップを有し、前記特徴量導出ステップで導出した前記特徴量を前記判別関数に代入して判定基準を導出し、導出した前記判定基準に基づいて、前記部品領域に実装されている前記部品の部品種類を決定することを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の回路基板の外観検査方法である。
【００３２】
本発明によれば、部品を部品種類毎のカテゴリに分類する判別関数により、検査対象の部品領域の部品種類を容易に決定することができる。
好ましくは、どの位置にどのような形状を有する部品が搭載されているかが既知である、部品が実装された回路基板を計測して得られた回路基板画像データに基づいて、実装された部品の領域である部品領域を決定し、その部品の特徴量を導出する。既知の部品実装基板を用いて、検査対象物の外観検査と同様の処理により、既知の部品の部品領域の特徴量を入力する。これにより、手入力の手間が省け、且つ検査対象物の外観検査により得られる特徴量と、判定基準とする特徴量との導出条件がほぼ同一になるので、正確な部品種類の決定を行うことが出来る。
【００３３】
本発明の請求項１５に記載の発明は、前記部品種類決定ステップにおいて、導出した部品種類と導出時に用いた前記特徴量を基に前記判別関数を修正し、修正した前記判別関数を記憶することを特徴とする請求項１４に記載の回路基板の外観検査方法である。
本発明は、部品を部品種類ごとのカテゴリに分類する判別関数を、検査対象の部品領域の部品種類と特徴量より自動的に修正することが出来るため、該判別関数を検査対象物の回路基板に対して最適化することができる。
【００３４】
本発明の請求項１６に記載の発明は、前記部品種類決定ステップにおいて、前記部品領域の前記回路基板画像データに含まれる輝度情報を用いて輝度特徴量を導出し、導出した前記輝度特徴量を含む前記特徴量に基づいて部品種類を決定することを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の回路基板の外観検査方法である。
本発明によれば、他の種類の部品と比較して、輝度特徴量がはっきりしている（特徴的である）部品については、輝度特徴量から部品種類の決定を行うことができる。
【００３５】
本発明の請求項１７に記載の発明は、前記部品種類決定ステップは、部品のリード端子が存在すると推定するリード端子検査領域を前記部品領域の上下左右方向に設定するリード端子検査領域設定ステップと、前記リード端子検査領域における前記回路基板画像データに含まれる輝度情報を用いて各リード端子のリード肩領域を検出するリード肩領域検出ステップと、検出した前記リード肩領域の形状特徴量を導出するリード肩領域形状特徴量導出ステップと、導出した前記リード肩形状特徴量に基づいて、各々の前記リード端子検査領域のリード端子特徴量を導出するリード端子検査領域リード端子特徴量導出ステップと、導出した上下左右方向の前記リード端子検査領域の前記リード端子特徴量より前記部品領域のリード端子特徴量を導出する部品領域リード端子特徴量導出ステップと、を有し、導出した前記部品領域リード端子特徴量を用いて、前記部品領域に実装されている部品種類を決定することを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の回路基板の外観検査方法である。
本発明によれば、ＩＣパッケージやコネクタ、ダイオードやトランジスタなどリード端子を有する部品について、検査領域の周辺領域から特徴量を導出することにより部品種類の決定を行うことができる。
【００３６】
本発明の請求項１８に記載の発明は、前記同一形状ライブラリ選択ステップは、前記特徴量導出ステップで導出した前記部品形状情報と同一形状の前記部品ライブラリが無い場合に、前記同一種類ライブラリ選択ステップで選択された前記部品ライブラリの中から前記部品ライブラリ（近似部品ライブラリ）を選択する近似部品ライブラリ選択ステップと、前記近似部品ライブラリの検査パラメータ情報を選択する選択ステップと、前記特徴量導出ステップで導出した前記部品形状情報を用いて、前記近似部品ライブラリの形状情報を修正し、前記修正個所に応じて、前記近似部品ライブラリの前記検査パラメータ情報を修正して新たな前記検査パラメータ情報を生成する部品ライブラリ修正ステップと、を有し、新たな前記検査パラメータ情報を前記部品領域の検査パラメータ情報として設定することを特徴とする請求項３に記載の回路基板の外観検査方法である。
【００３７】
本発明は、部品ライブラリが検査対象の部品領域と同一形状の部品ライブラリを記憶していない場合においても、同一種類の部品ライブラリを記憶していれば該部品領域に対する検査パラメータ情報を既存の部品ライブラリから作成する回路基板の外観検査方法を実現できるという作用を有する。
好ましくは近似部品ライブラリ選択ステップにおいて、同一種類の部品ライブラリの中から、特徴量導出ステップで導出した部品形状情報に近似する形状の近似部品ライブラリを選択する。
【００３８】
本発明の請求項１９に記載の発明は、前記同一形状ライブラリ選択ステップは、前記特徴量導出ステップで導出した前記部品形状情報と同一形状の前記部品ライブラリが無い場合に、前記同一種類ライブラリ選択ステップで選択された前記部品ライブラリの中から前記部品ライブラリ（近似部品ライブラリ）を選択する近似部品ライブラリ選択ステップと、前記近似部品ライブラリの検査パラメータ情報を選択する選択ステップと、前記特徴量導出ステップで導出した前記部品形状情報を用いて、前記近似部品ライブラリの形状情報を修正し、前記修正個所に応じて、前記近似部品ライブラリの前記検査パラメータ情報を修正して新たな前記検査パラメータ情報を生成する部品ライブラリ修正ステップと、修正した形状情報と新たな前記検査パラメータ情報とを相互に関連付けた新たな部品ライブラリを登録する新規部品ライブラリ登録ステップと、を有し、登録した新たな前記部品ライブラリの前記検査パラメータ情報を前記部品領域の検査パラメータ情報として設定することを特徴とする請求項３に記載の回路基板の外観検査方法である。
【００３９】
本発明は、部品ライブラリが検査対象の部品領域と同一形状の部品ライブラリを記憶していない場合においても、同一種類の部品ライブラリを記憶していれば該部品領域に対する検査パラメータ情報を既存の部品ライブラリから作成し、記憶する回路基板の外観検査方法を実現できるという作用を有する。本発明によれば、部品ライブラリ群が自動的に充実される。
【００４０】
本発明の請求項２０に記載の発明は、前記特徴量は部品形状情報を含み、検査情報選択ステップは、前記特徴量導出ステップで導出した前記部品形状情報と同一形状の部品の検査情報が無い場合に、前記特徴量導出ステップで導出した前記部品形状情報と最も近似した形状の部品の前記特徴量及び前記検査情報を選択する近似部品選択ステップと、前記近似部品ライブラリの検査パラメータ情報を選択する選択ステップと、前記特徴量導出ステップで導出した前記部品形状情報を用いて、最も近似した形状の部品の部品形状情報を修正し、前記修正個所に応じて、最も近似した形状の部品の前記検査情報を修正して新たな前記検査情報を生成する検査情報修正ステップと、を有し、新たな前記検査情報を前記部品領域の検査情報として設定することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の回路基板の外観検査方法である。本発明によれば、部品の検査情報を自動的に生成できる。
【００４１】
本発明の請求項２１に記載の発明は、前記特徴量は部品形状情報を含み、検査情報選択ステップは、前記特徴量導出ステップで導出した前記部品形状情報と同一形状の部品の検査情報が無い場合に、前記特徴量導出ステップで導出した前記部品形状情報と最も近似した形状の部品の前記特徴量及び前記検査情報を選択する近似部品選択ステップと、前記近似部品ライブラリの検査パラメータ情報を選択する選択ステップと、前記特徴量導出ステップで導出した前記部品形状情報を用いて、最も近似した形状の部品の部品形状情報を修正し、前記修正個所に応じて、最も近似した形状の部品の前記検査情報を修正して新たな前記検査情報を生成する検査情報修正ステップと、修正した形状情報と新たな検査情報とを相互に関連付けて新たに登録する新規部品登録ステップと、を有し、登録した新たな前記検査情報を前記部品領域の検査情報として設定することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の回路基板の外観検査方法である。本発明によれば、部品の検査情報が自動的に充実される。
【００４２】
本発明の請求項２２に記載の発明は、請求項１から請求項２１のいずれかの請求項に記載の回路基板の外観検査方法を実行することを特徴とする回路基板の外観検査装置である。
本発明は、作業者が手動により検査データを入力することなく、事前に部品の位置データを用意する必要も無く、実際に検査を行う回路基板を搬入することにより、部品実装基板の検査データを自動的に作成する外観検査装置を実現できるという作用を有する。
【００４３】
【発明の実施の形態】
以下本発明の実施をするための最良の形態を具体的に示した実施の形態について、図面とともに記載する。
【００４４】
《実施の形態１》
図１〜１１を用いて、本発明の実施の形態１の回路基板の外観検査方法及び外観検査装置を説明する。図１は、本発明の実施の形態１の外観検査装置の構成を示すブロック図である。外観検査装置１０１は、プリント基板に実装された電子部品の実装状態及び半田付け状態等の外観検査を行う装置である。図１において、外観検査装置１０１は、計測部１１１、画像作成部１１２、領域決定部１１３、特徴量導出部１１４、記憶部１１５、検査データ作成部１１６、検査部１１７、判定部１１８を有する。外観検査装置１０１は、本発明の回路基板の外観検査方法によって自動的に検査データを作成し、その検査データを用いて検査対象物のプリント基板（部品実装基板）を検査する。実施の形態１において、記憶部１１５は、その部品を特定する特徴量とその部品に関する検査情報とで構成される検査情報群を予め記憶しておく。
【００４５】
図２は、外観検査装置１０１の回路基板の外観検査方法を示すフローチャートである。図２を用いて、回路基板の外観検査方法の全体的な流れを説明する。
計測部１１１は、検査対象物の部品実装基板を撮像し画像データ（回路基板画像データ）を出力する（ステップ２０１）。画像作成部１１２は、画像データに基づいて、プリント基板の表面との相対的な高さにより構成される相対高さ画像データを作成する。
領域決定部１１３は、高さ画像データに基づいて、部品領域を決定する（ステップ２０２）。特徴量導出部１１４は、部品領域の画像データに基づいて、部品領域の特徴量を導出する（ステップ２０３）。検査データ作成部１１６は、記憶部１１５が記憶している検査情報群の中から、ステップ２０３で導出した特徴量と実質的に同一の特徴量に関連付けられている検査情報を選択する（ステップ２０４）。検査データ作成部１１６は、部品領域の位置と検査情報とを用いて、検査データを自動で作成する（ステップ２０５）。
全ての部品について、検査データの作成が終了したか否か判断する（ステップ２０６）。終了していなければ、ステップ２０３に戻り、他の部品領域に対しての検査データを作成する。全ての部品についての検査データの作成が終了すれば、検査部１１７は、検査データを用いて、プリント基板の部品の実装状態を検査する（ステップ２０７）。判定部１１８は、検査部１１７の検査結果の良否を判定する（ステップ２０８）。
【００４６】
次に各部の詳細な動作について説明する。実施の形態１において、計測部１１１は、レーザ光源を用いてプリント基板を計測し、３次元画像データを取得する。図３及び図４を用いて、計測部１１１の動作を説明する。図３は、レーザ光源を用いてプリント基板を計測する原理を示す図である。図３において、３０１はプリント基板、３０２はその上に実装された電子部品である。レーザ光源３１１から照射された入射光３２１は、ミラー３１２を介して電子部品３０２に照射される。電子部品３０２で反射した反射光３２２（一般に電子部品の表面は鏡面ではない故に、反射光３２２はある空間分布で放射する。）は、ミラー３１３によって集光され、ミラー３１２を介して受光部３１４で受光される。受光部３１４が受け取った反射光３２２の位置の情報に基づいて公知の三角測量法により得る３次元画像データを得ることができる。
実施の形態１において、受光部３１４は、半導体光センサ、例えばＰＳＤ（Ｐｏｓｉｔｉｏｎ  Ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ  Ｄｅｔｅｃｔｏｒ）である。半導体光センサは、入力スポット光の位置に比例したアナログ信号を出力する位置検出デバイスである。
【００４７】
図４は三角測量法の原理を示す図である。電子部品３０２がない場合、レーザ光源Ｌ３１１より垂直入射された入射光３２１は、点線の光路を辿り反射位置ｒ１で反射される。受光部３１４は、受光位置ｘ１で反射光３２２を受光する。電子部品３０２がある場合、入射光３２１は、実線の光路を辿り反射位置ｒ２で反射される。受光部３１４は、受光位置ｘ２で反射光３２２を受光する。
受光部３１４は、受光位置ｘ１、受光位置ｘ２を検出し、それぞれアナログ信号Ｉａ及びＩｂを出力する。式（１）及び式（２）を用いて、計測位置（ｘ、ｙ）における反射光量を示す輝度値Ｂ（ｘ、ｙ）と対象物の高さＨ（ｘ、ｙ）を求める。
【００４８】
Ｂ（ｘ，ｙ）＝Ｉａ（ｘ，ｙ）＋Ｉｂ（ｘ，ｙ）  ・・・（１）
Ｈ（ｘ，ｙ）＝Ｉａ（ｘ，ｙ）／（Ｉａ（ｘ，ｙ）＋Ｉｂ（ｘ，ｙ））  ・・・（２）
【００４９】
上記方法をプリント基板全面に行うことにより、計測部１１１は、プリント基板の表面形状データ（３次元画像データである高さ画像データ）及び輝度データ（２次元画像データである輝度画像データ）を作成する。
【００５０】
画像作成部１１２は、計測部１１１が作成したプリント基板の回路基板画像データ（高さ画像及び輝度画像）に基づいて、相対高さ画像データを作成する。図５〜８を用いて、画像作成部１１２の動作を説明する。
図５は、相対高さ画像データの作成方法を示すフローチャートである。画像作成部１１２は、計測部１１１が出力した部品実装基板の回路基板画像データを入力し、基板パターン面６０１を抽出する（ステップ５０１、図６）。基板パターン面とは、プリント基板上において、部品間を接続する配線領域および部品ランド領域等の高さが安定して測定できる領域のことである。
【００５１】
図６は、基板画像（高さ画像及び輝度画像）からパターン面を抽出する過程を示す図である。画像作成部１１２は、計測部１１１より得られる高さ画像（図６（ａ））と輝度画像（図６（ｂ））に対して２値化閾値を導出し、２値化画像を作成する。高さ画像については、所定の閾値よりも小さい画素値を残し（図６（ｃ））、輝度画像については、所定の閾値より大きい画素値を残す（図６（ｄ））。各々の２値化画像の論理積よりパターン高さ画像を作成する（図６（ｅ））。
ここで、２値化処理における閾値として、大津の２値化（大津展之、栗田多喜夫、関田巌  著、行動計量学シリーズ１２”パターン認識  理論と応用一”、第７１項、朝倉書店、１９９６）方法等の自動閾値決定方法により得られる閾値や固定閾値を用いることが出来る。さらに、輝度画像について所定の閾値よりも小さい画素値を残し、高さ画像については所定の閾値よりも大きい画素値を残し、それらの論理和の否定からもパターン面高さ画像は得られる。
【００５２】
画像作成部１１２は、パターン面高さ画像を基に基板近似面画像データを作成する（ステップ５０２、図７）。図７は基板近似面画像データ作成時に実行する画像分割とそれから抽出されたヒストグラムとを示す図である。パターン面高さ画像に対して、図７（ａ）に示すように所定の大きさに分割する。次に、図７（ｂ）に示すように、分割した各領域について、高さレベル毎に画素の数をカウントする。その結果得られる度数分布における最大ヒストグラムの画素値（高さの値）を各領域の代表値とする。各領域の代表値の高さを基に、基板近似面画像データを作成する。基板近似面画像データの作成方法として、線形補間法、３次補間法、スプライン補間法等の補間方法により各座標での回路基板画像データの画素値を補正し、補正した回路基板画像データから基板近似面画像データを作成する方法がある。
上記説明において、代表値を最大ヒストグラムにより決定したが、分割した各領域について、各画素の高さレベルの平均値を各領域の代表値としても良い。
【００５３】
画像作成部１１２は、近似面の精度の向上を図る（ステップ５０３、図８）。図８（ａ）は前工程にて導出した基板近似面画像データ（各領域の代表値の集合である。）の高さ分布を示す図である。図中の斜線領域が他の領域よりも高い領域である。図８（ｂ）は直線ＸＸ上の高さ分布を示した図である。まず作成した基板近似面画像データより基板近似面画像データの高さ平均値とその標準偏差（以下σ）を導出する。そして、基板近似面画像データの平均高さに対して±３σ以内の画素値のみを用いて新規パターン面高さ画像を作成する（±３σを閾値とする。）。このとき、平均高さの±３σ以上の領域に対して周辺領域の基板近似面画像データを用いて補間処理を行い補正された画素値を算出する。得られた新規パターン面高さ画像を元に基板近似面画像データを再度作成する。
【００５４】
再度生成された基板近似面画像データの平均高さ及び±３σを再度計算し、すべての画素値が±３σ以内になるまで上記の処理を繰り返しても良い。
これにより、平均高さから±３σ以上の領域が省かれた基板近似面画像データを作成することができる。ここでは平均高さの±３σ以上を異常領域としたが、±２σ、±σの場合も同様に行うことで基板近似面画像データの精度を向上させることができる。
【００５５】
画像作成部１１２は、測定部１１１により得られた基板高さ画像（回路基板画像データに含まれる。）から基板近似面画像データを差し引いて、部品相対高さ画像データを導出する（ステップ５０４）。
【００５６】
領域決定部１１３は、画像作成部１１２が作成した相対高さ画像データを用いて、多段階部品決定方法により部品領域を決定する。図９及び図１０を用いて、領域決定部１１３の動作を説明する。図９は多段階部品決定方法を示すフローチャートである。図１０は多段階部品決定方法における検査対象物の例を示す図である。実施の形態１は、３段階（Ｈ１、Ｈ２、Ｈ３）部品決定方法を用いる。
領域決定部１１３は、まず高さＨ１を閾値として設定する。領域決定部１１３は、全ての部品領域（部品Ａ〜Ｅが実装されている。）の高さの値が閾値Ｈ１より大きいか（高いか）否かそれぞれ判断する（ステップ９０１）。部品領域の高さの値が閾値Ｈ１より大きければ（高ければ）、特徴量導出部１１４は、その部品が存在する領域（部品領域）について、部品領域の特徴量を導出する。領域決定部１１３は、その特徴量を基にノイズ除去を行い部品領域として決定する。図１０において、部品Ａ及び部品Ｃを有する部品領域を抽出する（ステップ９０２）。
【００５７】
ステップ９０１及び９０２において、高さの値が閾値Ｈ１より大きい（高い）全ての部品領域を抽出する。決定された部品領域及びその周辺領域についてマスク処理を行い（これらの領域については、以後、部品領域を検出する処理を行わない。）、他の領域（未決定領域）と区別する。例えば三角測量を用いた計測においては、背の高い部品周辺や、輝度が低い領域が、受光センサの死角領域になったり、反射光の輝度レベルが低くなる故に実際より高さを低く計測する恐れがある。又は、背の高い部品の間の領域（部品がないとする。）が実際より高く計測され、２つの部品領域をつながった１つの部品領域と誤認したり、２つの部品領域の間に偽の部品領域があると誤認したりする恐れも有る。上記のマスク処理により、これらの誤認を防止できる。
【００５８】
ステップ９０１において、部品領域の高さの値が閾値Ｈ１以下であれば、閾値Ｈ２より大きいか（高いか）否か判断する（ステップ９０３）。部品領域の高さの値が閾値Ｈ２より大きければ、特徴量導出部１１４は、その部品が存在する領域について、部品の特徴量を導出する。領域決定部１１３は、その特徴量を基にノイズ除去を行い部品領域として決定する。図１０において、部品Ｄを有する部品領域を抽出する（ステップ９０４）。ステップ９０３及び９０４において、高さの値が閾値Ｈ２より大きい（高い）全ての部品領域を抽出する。決定された部品領域及びその周辺領域についてマスク処理を行い、他の領域（未決定領域）と区別する。
【００５９】
部品領域の高さの値が閾値Ｈ３より大きいか（高いか）否か判断する（ステップ９０５）。部品領域の高さの値が閾値Ｈ３より大きければ、特徴量導出部１１４は、その部品が存在する領域について、部品の特徴量を導出する。領域決定部１１３は、その特徴量を基にノイズ除去を行い部品領域として決定する。図１０において、部品Ｂを有する部品領域を抽出する（ステップ９０６）。ステップ９０５及び９０６において、高さの値が閾値Ｈ３より大きい（高い）全ての部品領域を抽出する。決定された部品領域及びその周辺領域についてマスク処理を行い、他の領域（未決定領域）と区別する。
【００６０】
最後に、電極の高さが閾値Ｈ３より大きいか（高いか）否か判断する（ステップ９０７）。実施の形態において、所定の閾値より大きな輝度を有する領域を電極と推定する。電極の高さが閾値Ｈ３より大きければ、その領域を電極領域として抽出する。図９において、部品Ｅを有する領域を電極領域として抽出する（ステップ９０８）。
このとき、部品Ｅについては電極領域しか抽出されていないため、そのままではノイズ除去処理時にノイズとして処理され、部品として認識されない場合がある。そこで、領域決定部１１３は、電極領域から部品サイズを推定し、その部品領域を決定する。その後、決定された部品領域及びその周辺領域についてマスク処理を行い、他の領域（未決定領域）と区別する。
【００６１】
上記の部品領域決定ステップが、最初に相対高さ画像データの中の第１の閾値以上の高さを有する領域を部品領域として検出する第１の部品領域検出ステップと、第１の部品領域検出ステップの後に、閾値よりも低い値を新たな閾値として設定し、新たな閾値以上の高さを有する領域を部品領域として新たに検出する第２の部品領域検出ステップと、を有し、閾値を徐々に下げて、閾値が第２の閾値（第２の閾値は第１の閾値より小さな値）以下になるまで第２の部品領域検出ステップを繰り返し行っても良い。
【００６２】
領域決定部１１３は、相対高さ画像データの中の所定の閾値以上の高さを有する領域からなる部品候補画像データを作成する部品候補画像作成ステップと、作成した部品候補画像データの各連結領域を部品領域候補とする部品領域候補決定ステップと、部品領域候補毎の平均高さを導出する平均高さ導出ステップと、導出した平均高さの高い部品領域候補から部品領域を検出する部品領域検出ステップと、を有する部品領域決定ステップを実行しても良い。
【００６３】
図１１は、チップ部品補間工程を示すフローチャートである。領域決定部１１３は、ステップ９０８で抽出した電極領域を探索する（ステップ１１０１）。この探索方法としては、検査対象の部品領域の面積及び／又は輝度情報に基づいて、電極領域である部品領域を抽出する方法がある。
特徴量導出部１１４は、発見された電極領域に対して領域サイズを導出し、そのサイズから部品サイズを推定する（ステップ１１０２）。部品Ｅ（チップコンデンサ又はチップ抵抗等）は、０６０３チップ（０．６ｍｍ×０．３ｍｍ）、１１０５チップ（１．０ｍｍ×０．５ｍｍ）等、一般的にパッケージ寸法が決まっている。このため、これらの部品形状情報や電極情報を予め記憶しておき、ステップ１１０１により得られた電極情報と予め記憶していた部品に関する電極情報とを比較することにより、部品サイズの推定を行う。
【００６４】
推定した部品サイズから検査領域を設定する（ステップ１１０３）。検査領域内で電極と対となる電極（部品）が有るか否か判断する（ステップ１１０４）。このときの電極領域の探索方法は、ステップ１１０１と同様である。検査対象の部品領域の面積や輝度情報から電極領域を抽出する。対となる電極が存在しなかった場合は、チップ補間処理を終了する。対となる電極が存在した場合は、両電極領域と両電極の間の領域の高さ情報及び探索工程において導出した電極領域に関する形状情報及び輝度情報を基に、それが部品であるか否かを判定する（ステップ１１０５）。部品と判定されなければ、チップ補間処理を終了する。部品と判定されれば、先に推定した部品サイズ内の領域をマスク処理して（ステップ１１０６）、チップ補間処理を終了する。
以上のようなチップ補間処理方法（抽出した電極領域から部品サイズを推定し、推定した領域内に対となる電極を探索し、両電極領域と電極間の高さ情報及び電極情報を基に部品判定を行うこと）により、電極領域しか抽出されない部品領域（例えば、図１０の部品Ｅ）についても、部品として抽出することができる。
【００６５】
検査データ作成部１１６は、上記工程で特徴量導出部１１４が導出した特徴量に基づいて、記憶部１１５内の検査情報群の中から部品領域に関する検査情報を選択し、検査データを自動で作成する。検査データとは、部品領域の位置と検査情報とを対応させたデータである。
検査部１１７は、検査データ作成部１１６が作成した検査データを用いて、プリント基板の電子部品の実装状態の外観検査を行う。判定部１２１は、検査部１１７の検査結果に基づいて、良否の判定を行う。
【００６６】
なお、実施の形態１において、プリント基板上の部品について説明した。これに限定されず、プリント基板上に塗布されたはんだやランドについても適用できる。予めはんだ特徴量及びランド特徴量に対する検査パラメータ情報を記憶しておくことで、はんだの特徴量やランドの特徴量を用いて、検査対象の部品領域毎に検査データ（はんだ状態検査及びランド検査）を自動的に作成することができる。
【００６７】
《実施の形態２》
図１２を用いて、本発明の実施の形態２の回路基板の外観検査方法を説明する。実施の形態２は、画像作成部１１２の基板近似面画像データの精度向上方法（図５のステップ５０３）が、実施の形態１と異なる。それ以外の点においては、実施の形態１と同一である。図１２は、実施の形態２の繰返しによる基板近似面画像データの精度向上方法を示すフローチャートである。
【００６８】
画像作成部１１２は、基板高さ画像データ（回路基板画像データに含まれる。）と基板近似面画像データとの差分画像を導出する（ステップ１２０１）。差分画像の画素値としては、基板近似面画像データ近傍の所定の範囲内の画素値のみ使い、その他の領域は画素値を”０”とする。即ち、差分値が所定の閾値を超える領域の基板高さ画像データを基板近似面画像データで置き換える。
画像作成部１１２は、導出した差分画像を新たなパターン面高さ画像として（置き換えられた基板高さ画像データを用いて）、基板近似面画像データを再作成する（ステップ１２０２）。繰り返し回数が所定の回数（Ｎ回）を超えるまで（ステップ１２０３）、上記工程を繰り返す。全ての置き換えられた基板高さ画像データと基板近似面画像データとの差分値が所定の閾値以内になった時点で、処理を終えても良い。これにより、高い精度の基板近似面画像データを生成できる。
【００６９】
《実施の形態３》
図１３を用いて、本発明の実施の形態３の回路基板の外観検査方法を説明する。実施の形態３は、部品相対高さ画像データの導出方法が、実施の形態１（図５）と異なる。それ以外の点においては、実施の形態１と同一である。実施の形態１の計測部１１１は、部品実装後のプリント基板を撮像した。実施の形態３の計測部１１１は、部品実装前のプリント基板（「生基板」と呼ぶ。）と部品実装後のプリント基板（部品実装基板）とを撮像する。
図１３は、生基板と部品実装基板との高さ画像の差分により作成される領域を導出する方法を示すフローチャートである。計測部１１１は、部品実装前のプリント基板を計測し、生基板画像データ（高さの画像データ）を取得する（ステップ１３０１）。次に、部品実装後のプリント基板（部品実装基板）の回路基板画像データ（高さの画像データを含む。）を計測する（ステップ１３０２）。
【００７０】
画像作成部１１２は、基板上に存在する補正マーク等を用いて、生基板画像データと部品実装基板の回路基板画像データとの位置合わせを行う（ステップ１３０３）。画像作成部１１２は、回路基板画像データから生基板画像データを差し引いて、差分画像データを作成する（ステップ１３０４）。最後に、作成した差分画像データに対して、ノイズ除去処理を行うことで、所定の面積を有する領域により構成される相対高さ画像データを作成する。
部品が実装された部品領域の画素値（高さの値）は、他の領域の画素値よりも大きい（高い）ために、部品領域を容易に抽出できる。但し、差分画像データを用いた部品領域の抽出精度は、部品実装基板の回路基板画像データと生基板画像データとの基準位置合わせの精度に依存する故、計測する部品実装基板と生基板とは同一基板（パターンが同一）を用いて行うほうが良い。
【００７１】
《実施の形態４》
図１４を用いて、本発明の実施の形態４の外観検査装置を説明する。図１４は、実施の形態４の外観検査装置の構成を示す図である。実施の形態４の外観検査装置は、実施の形態１の外観検査装置に部品種類決定部１４０１を追加した構成である。図１４において、図１と同一のブロックには同一符号を付している。
実施の形態４において記憶部１１５は、部品種類の特徴量と、その部品種類に関する検査情報とを相互に関連付けた検査情報群を予め記憶している。検査データ作成部１１６は、部品種類決定部１４０１が決定した部品種類に基づいて、記憶部１１５に記憶されている検査情報を選択し、検査データを自動作成する。
【００７２】
部品種類決定部１４０１の部品種類決定方法について説明する。実施の形態４の外観検査装置は、特徴量導出部１１４が導出した特徴量に基づいて、部品領域の部品種類を決定する。部品種類決定方法は、判別分析による方法、部品特徴量による方法、リード端子領域の特徴による方法がある。
まず、判別分析による方法について説明する。部品種類決定部１４０１は、予め、既知の電子部品について、その部品特徴量を導出し、部品種類を説明変数とする判別関数を作成して記憶しておく。判別関数は、あるカテゴリ毎にまとめられている判別対象に対して、その諸特性を示す複数個の説明変数を用いて、いずれかのカテゴリに分類する関数である。
部品種類決定部１４０１は、予め記憶している判別関数に部品特徴量を代入して、得られる値から判別対象をいずれかのカテゴリに分類して、部品の種類を決定する。判別関数は、導出した部品分類と導出時に用いたその部品の部品特徴量を基に、それ自体を修正することが可能である。
【００７３】
次に、部品特徴量による部品判定方法を説明する。特徴量導出部１１４は、領域決定部１１３が決定した部品領域から、部品特徴量を導出する。部品特徴量とは、部品形状情報（部品サイズ、部品高さ）、及び極性マークの輝度情報と極性マーク以外の輝度情報との差等である。部品種類決定部１４０１は、特徴量導出部１１４が導出した部品固有の特徴量を用いて、部品の種類を決定する。
【００７４】
最後に、リード端子領域の特徴に基づく部品判定方法を説明する。特徴量導出部１１４はリード端子領域情報を導出する。部品種類決定部１４０１は検査対象の部品領域のリード端子特徴量から部品判定を行う。
【００７５】
図１５はリード端子領域でのリード端子情報導出過程を示すフローチャートである。ＳＯＰやＱＦＰ等のＩＣパッケージに用いられているガルウィング型のリード端子は、基板との接地面よりリード肩領域（ＩＣパッケージに接するリード端子の根元部分及びその近傍の領域）の方が高い位置にある。ガルウィング型のリード端子のリード肩領域にレーザビームを照射して得られる輝度値は、基板の他の部分の輝度値と比較して大きい。このことを利用し、リード端子領域を抽出する。
特徴量導出部１１４は、領域決定部１１３が抽出した部品領域の上下左右方向に所定の幅の周辺領域（各矩形の領域を設定する。そこに部品のリード端子が存在すると推定する領域である。）をリード端子検査領域として設定する（ステップ１５０１）。リード端子検査領域内において、回路基板画像データ（輝度のデータ）を２値化する閾値を導出し、輝度画像を２値化する（ステップ１５０２）。２値化閾値の導出方法としては、大津の２値化方法による２値化閾値の導出方法や固定閾値による方法等がある。
【００７６】
導出した２値化画像に対してリード肩領域の探索を行う（ステップ１５０３）。探索方法としては、境界追跡やラベリング等によりある程度の面積を有する領域に対して輝度情報に基づいてリード肩領域の判定を行う。特徴量導出部１１４は、先に抽出されたリード肩領域に対して、形状情報（領域サイズ、高さ等の形状特徴量）を導出する（ステップ１５０４）。
部品周辺の上下左右領域でのリード端子の抽出が終了か否か判断し（ステップ１５０５）、終了でなければステップ１５０１に戻る。部品周辺の上下左右に対して、リード端子の抽出が終了していればステップ１５０６に進む。
本実施の形態においてステップ１５０４は、導出したリード肩形状特徴量に基づいて、各々のリード端子検査領域のリード端子特徴量を導出するリード端子検査領域リード端子特徴量導出ステップと、導出した上下左右方向のリード端子検査領域のリード端子特徴量より部品領域のリード端子特徴量を導出する部品領域リード端子特徴量導出ステップと、を含む。
最後に、部品種類決定部１４０１は、特徴量導出部１１４が導出したリード端子領域の形状情報より総リード端子数、リード端子間距離、リード端子の存在するリード端子領域の方向を導出し（ステップ１５０６）、それらを基に検査部品の部品種類を決定する。
【００７７】
本実施の形態において、部品種類決定部１４０１は、判別関数を用いて部品の種類を決定する方法と、部品特徴量に基づいて部品の種類を決定する方法と、リード端子領域特徴に基づいて部品の種類を決定する方法とを組み合わせて、各部品領域の部品の種類を決定する。
【００７８】
《実施の形態５》
図１６を用いて、本発明の実施の形態５の外観検査装置を説明する。図１６は、実施の形態５の外観検査装置の構成を示す図である。実施の形態５の外観検査装置は、実施の形態４の外観検査装置に部品ライブラリ群１６０１を追加した構成である。図１６において、図１４と同一のブロックには同一符号を付している。
部品ライブラリ群１６０１は、部品種類の特徴量、部品の形状情報、その部品の検査パラメータ情報等の各種情報を相互に関連付けた複数の部品ライブラリを有する部品ライブラリ群を有し、予め記憶部１１５に記憶されている。
実施の形態５において、特徴量導出部１１４は、領域決定部１１３が決定した部品領域における画像データ（回路基板画像データ）から部品形状情報を含む部品特徴量を導出する。
例えば部品ライブラリ群は、部品種類毎にまとめられている複数の上位部品ライブラリを有する。各上位部品ライブラリは、同一形状の部品（部品種類は同一の部品）の集合である１又は複数の下位部品ライブラリを有する。部品種類のパラメータと、形状情報のパラメータとを有する部品ライブラリ群から、各パラメータに基づいて任意に部品ライブラリをソートできても良い。
【００７９】
図１７を用いて、部品ライブラリ群を用いて検査データを自動作成する方法について説明する。検査データ作成部１１６は、まず全ての部品ライブラリ群１６０１の中から、同一部品種類のライブラリ群を抽出し、更にその中から形状が同一の部品ライブラリを一つ抽出する。図１７は、検査データの作成方法を示すフローチャートである。
検査データ作成部１１６は、部品種類決定部１４０１が決定した部品種類と同一部品種類の部品ライブラリ群が部品ライブラリ群１６０１の中に有るか否か判断する（ステップ１７０１）。同一部品種類の部品ライブラリ群が有れば、同一部品種類ライブラリ群を抽出し（ステップ１７０２）、ステップ１７０６に進む。
【００８０】
部品種類決定部１４０１が決定した部品種類と同一種類の部品ライブラリ群が部品ライブラリ群１６０１に無ければ、最も近い部品種類の部品ライブラリ群を選択するか否か判断する（ステップ１７０３）。最も近い部品種類の部品ライブラリ群を選択する場合、最も近い種類の部品ライブラリ群を抽出し（ステップ１７０４）、ステップ１７０６に進む。
部品種類決定部１４０１が決定した部品種類に近い部品ライブラリ群がない場合は、検査データの自動作成ができないことをユーザに通知し、部品領域を表示して、手動で検査データの作成を行う（ステップ１７０５）。
【００８１】
検査対象の部品領域の形状情報と同一の形状情報を有する部品ライブラリが、同一又は最も近い部品種類の部品ライブラリ群の中に有るか否か判断する（ステップ１７０６）。形状情報が同一か否かの判断は、同一種類部品ライブラリ群の形状情報と部品種類決定部１４０１が導出した形状情報との差分値を用いて判断する。差分値が所定の範囲内である場合は、同一形状と判定する。又は、部品ライブラリ群１６０１の形状情報と部品種類決定部１４０１が導出した形状情報との比とが、所定の範囲内である場合に、同一形状として判定しても良い。
ステップ１７０６において、同一形状と判断されれば、ステップ１７０８に進む。同一形状でなければ、導出した形状情報を基に部品ライブラリの形状情報を修正する（ステップ１７０７）。
【００８２】
検査データ作成部１１６は、選択した部品ライブラリの検査パラメータ情報（同一形状の部品ライブラリの検査パラメータ情報、又は形状情報を修正した部品ライブラリの検査パラメータ情報を修正して生成した検査パラメータ情報）を検査対象の部品領域の検査パラメータ情報として選択し、検査データを作成する（ステップ１７０８）。
ステップ１７０６において、検査対象の部品領域の形状情報と同一の形状情報を有する部品ライブラリを（又は同一の形状情報を有する部品ライブラリがなければ、最も近似する形状を有する部品ライブラリを）、同一の部品種類の部品ライブラリ群のみの中から検出しても良い。
【００８３】
ステップ１７０７において、導出した形状情報を基に部品ライブラリの形状情報を修正する場合を説明する。例えば、半導体において、半導体チップのパッケージは同一であり、端子の本数のみが異なる場合がある。このような場合、ステップ１７０７以下の処理が有効である。例えば、リード端子が４本の半導体を部品ライブラリに登録しているが、導出した形状情報によれば、同一のパッケージでリード端子が３本の部品であるとする。この場合、登録されている部品ライブラリに基づいて、１本のリード端子を削除した部品領域を生成する。又、ステップ１７０８において、リード端子が４本の半導体に関連付けられている検査データから、存在しない１本のリード端子の検査データを取り除いた新たな検査データを生成し、この部品領域について、新たな検査データにより検査を行う。
導出した形状情報によれば、登録されているリード端子が４本の半導体より、リード端子が２本多い同一のパッケージであれば、追加されている２本のリード端子について、リード端子が４本の半導体に関連付けられている検査データの中のリード端子に関する検査データを２本分追加した新たな検査データを生成し、この部品領域について、新たな検査データにより検査を行う。
【００８４】
以上のように、抽出した部品領域に対して、部品ライブラリ群１６０１の中から同一種類で同一形状の（又はこれに近似する）部品ライブラリを選択することにより、各部品領域に対する検査データを自動的に作成することができる。検査データ作成部１１６は、上記の工程を繰り返し、検査対象物のプリント基板に搭載された全ての部品の検査データを作成する。
【００８５】
《実施の形態６》
図１８を用いて、本発明の実施の形態６の外観検査装置を説明する。図１８は実施の形態６の外観検査装置の構成を示すブロック図である。実施の形態６の外観検査装置は、実施の形態５の外観検査装置に修正部１８０１を追加した構成である。図１８において、図１６と同一のブロックには同一符号を付している。
修正部１８０１は、新規部品ライブラリを部品ライブラリ群１６０１に登録する機能を有する。図１７のステップ１７０７において、特徴量導出部１１４が導出した形状情報を基に部品ライブラリの形状情報を修正し、修正部１８０１は、修正後の形状情報を有する部品ライブラリを新規部品ライブラリとして記憶部１１５の部品ライブラリ群１６０１に設定登録する。
【００８６】
《実施の形態７》
図１９及び図２０を用いて、本発明の実施の形態７の回路基板の外観検査方法及び外観検査装置を説明する。図１９は、実施の形態７の外観検査装置の構成を示す図である。図１９において、図１と同一ブロックには同一符号を付している。実施の形態１から実施の形態６の外観検査装置は、回路基板全体についての検査データを作成する検査データ作成部１１６を有し、検査データ作成部１１６が回路基板全体の検査データを作成した後、検査部１１７は、部品実装基板の外観検査を行った。実施の形態７の外観検査装置１９０１は、検査データ作成部１１６に代えて検査データ抽出部１９１６を有する。検査データ抽出部１９１６は、回路基板全体の検査データを作成せず、部品領域毎に検査データを抽出する。それ以外の点においては、実施の形態１から実施の形態６と同一である。
図２０は、回路基板の外観検査方法を示すフローチャートである。図２０において、図２と同一ステップには、同一符号を付している。回路基板の外観検査方法は、検査データの作成（図２のステップ２０５）を行わない。
【００８７】
計測部１１１は、検査対象物のプリント基板を撮像して画像データ（回路基板画像データ）を出力する（ステップ２０１）。画像作成部１１２は、画像データに基づいて、プリント基板の表面との相対的な高さにより構成される相対高さ画像データを作成する。
領域決定部１１３は、高さ画像データに基づいて、部品領域を決定する（ステップ２０２）。特徴量導出部１１４は、部品領域の画像データに基づいて、部品領域の特徴量を導出する（ステップ２０３）。検査データ抽出部１９１６は、特徴量に基づいて、記憶部１１５の検査情報群の中から検査情報を選択する（ステップ２０４）。検査部１１７は、部品領域を検査する（ステップ２００１）。判定部１１８は、検査部１１７の検査結果の良否を判定する（ステップ２００２）。全ての部品について、検査が終了したか否か判断する（ステップ２００３）。未検査の部品領域が存在すれば、ステップ２０３に戻る。全ての部品領域について、検査が終了すれば、処理を終了する。
本発明の回路基板の外観検査方法によれば、検査データを作成することなく部品検査を行うことができる。これにより、例えば実施の形態１等と比較して、回路基板の外観検査装置において、大容量のメモリが不要になる。
【００８８】
【発明の効果】
本発明によれば、予め部品や部品種類に対する検査情報を記憶しておき、検査対象物の基板画像を取得することにより、検査対象物の回路基板に関する検査データを自動的に作成することができるため、検査データ作成時間を大幅に短縮する回路基板の外観検査方法及び外観検査装置を実現できるという有利な効果が得られる。
本発明によれば、予め部品や部品種類に対する検査情報を記憶しておき、検査対象物の回路基板画像を取得することにより、検査対象物の回路基板に対して自動的に部品検査を行うことができるため、それぞれの部品実装基板毎に検査データを作成する時間は必要なく検査を行う上で費やされる時間を大幅に短縮する回路基板の外観検査方法及び外観検査装置を実現できるという有利な効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態１の回路基板の外観検査装置の構成図
【図２】本発明の実施の形態１の回路基板の外観検査方法を示すフローチャート
【図３】レーザ測定装置の原理図
【図４】三角測量の原理図
【図５】本発明の実施の形態１における相対高さ画像データの作成方法を示すフローチャート
【図６】本発明の実施の形態１におけるパターン面高さ画像の作成方法を説明する図
（ａ）  実施の形態１における高さ画像
（ｂ）  実施の形態１における輝度画像
（ｃ）  高さ画像（ａ）の高さ２値化画像Ａ
（ｄ）  輝度画像（ｂ）の輝度２値化画像Ｂ
（ｅ）  高さ２値化画像と輝度２値化画像より作成したパターン面高さ画像
【図７】本発明の実施の形態１における近似面作成方法を説明するための概略図
（ａ）  基板近似面画像データの分割図
（ｂ）  分割領域のヒストグラム
【図８】本発明の実施の形態１における標準偏差を用いた基板近似面画像データ精度向上方法を説明するための図
（ａ）  作成した基板近似面画像データ
（ｂ）  基板近似面画像データの直線ＸＸでの断面図
【図９】本発明の実施の形態１における多段階部品抽出方法の部品抽出過程を示すフローチャート
【図１０】本発明の実施の形態１における多段階部品抽出方法を示す概略図
（ａ）  実施の形態１における検査対象物の回路基板図
（ｂ）  実施の形態１における検査対象物の回路基板の断面図
【図１１】本発明の実施の形態１におけるチップ部品補間方法のフローチャート
【図１２】本発明の実施の形態２における繰返しによる基板近似面画像データ精度向上方法を示すフローチャート
【図１３】本発明の実施の形態３における部品実装前後の基板を用いて部品領域を抽出する方法を示すフローチャート
【図１４】本発明の実施の形態４の回路基板の外観検査装置の構成図
【図１５】本発明の実施の形態４におけるリード端子領域抽出方法を示すフローチャート
【図１６】本発明の実施の形態５の回路基板の外観検査装置の構成図
【図１７】本発明の実施の形態５における部品ライブラリと検査対象の部品領域との対応方法を示すフローチャート
【図１８】本発明の実施の形態６の回路基板の外観検査装置の構成図
【図１９】本発明の実施の形態７の回路基板の外観検査装置の構成図
【図２０】本発明の実施の形態７における回路基板の外観検査方法を示すフローチャート
【符号の説明】
１０１    外観検査装置
１１１    計測部
１１２    画像作成部
１１３    領域決定部
１１４    特徴量導出部
１１５    記憶部
１１６    検査データ作成部
１１７    検査部
１１８    判定部
３０１    プリント基板
３０２    電子部品
３１１    レーザ光源
３１２    ミラー
３１３    ミラー
３１４    受光部
３２１    入射光
３２２    反射光
４０１    結像レンズ
１４０１  部品種類決定部
１６０１  部品ライブラリ群
１８０１  修正部
１９１６  検査データ抽出部
【図１】
2004340832.tif 000003
【図２】
2004340832.tif 000004
【図３】
2004340832.tif 000005
【図４】
2004340832.tif 000006
【図５】
2004340832.tif 000007
【図６】
2004340832.tif 000008
【図７】
2004340832.tif 000009
【図８】
2004340832.tif 000010
【図９】
2004340832.tif 000011
【図１０】
2004340832.tif 000012
【図１１】
2004340832.tif 000013
【図１２】
2004340832.tif 000014
【図１３】
2004340832.tif 000015
【図１４】
2004340832.tif 000016
【図１５】
2004340832.tif 000017
【図１６】
2004340832.tif 000018
【図１７】
2004340832.tif 000019
【図１８】
2004340832.tif 000020
【図１９】
2004340832.tif 000021
【図２０】
2004340832.tif 000022