(57)【要約】【課題】微小なボイドを確実に抽出することができなかった。【解決手段】所望の対象試料に対してＸ線を照射して対象試料を透過した透過Ｘ線を検出し、得られた検出値から対象試料の厚みに相当する厚みプロファイルと対象試料の外形に相当する外形プロファイルを取得し、外形プロファイルと厚みプロファイルとの差分から対象試料内に存在するボイドの候補に相当するボイド候補プロファイルを取得し、ボイド候補プロファイルからボイド候補の形状を特定する形状特定パラメータを算出し、同算出された形状特定パラメータが基準ボイド形状での形状特定パラメータに合致しているか否かを所定の閾値により判別して合致しているボイド候補をボイドとして抽出する。【選択図】  図８
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所望の対象試料に対してＸ線を照射するＸ線照射機構と、
当該対象試料を透過した透過Ｘ線の検出値から対象試料の厚みに相当する厚みプロファイルを取得する厚みプロファイル取得手段と、
上記対象試料を透過した透過Ｘ線の検出値から対象試料の外形に相当する外形プロファイルを取得する外形プロファイル取得手段と、
外形プロファイルと厚みプロファイルとの差分から対象試料内に存在するボイドの候補に相当するボイド候補プロファイルを取得するボイド候補プロファイル取得手段と、
ボイド候補プロファイルからボイド候補の形状を特定する形状特定パラメータを算出する形状特定パラメータ算出手段と、
同算出された形状特定パラメータが基準ボイド形状での形状特定パラメータに合致しているか否かを所定の閾値により判別して合致しているボイド候補をボイドとして抽出するボイド抽出手段とを備えることを特徴とするＸ線検査装置。
【請求項２】
上記ボイド抽出手段は、上記抽出されたボイドが球形であるとしたときの寸法を算出する寸法算出部を備えることを特徴とする上記請求項１に記載のＸ線検査装置。
【請求項３】
上記形状特定パラメータはボイド候補内で直交する２つの径であり、上記ボイド抽出手段は当該２つの径の差分が”０”または当該２つの径の比が”１”であるときに基準ボイド形状での形状特定パラメータに合致しているとして上記所定の閾値による判別を行うことを特徴とする上記請求項１または請求項２のいずれかに記載のＸ線検査装置。
【請求項４】
上記形状特定パラメータはボイド候補の径およびボイド候補プロファイルの積分値に相当する体積であり、上記ボイド抽出手段は上記ボイド候補の径から算出される球形の体積と上記積分値に相当する体積との差分が”０”であるときに基準ボイド形状での形状特定パラメータに合致しているとして上記所定の閾値による判別を行うことを特徴とする上記請求項１〜請求項３のいずれかに記載のＸ線検査装置。
【請求項５】
上記形状特定パラメータはボイド候補の径およびボイド候補の周囲長であり、上記ボイド抽出手段は上記ボイド候補の径から算出される球形の周囲長と上記ボイド候補の周囲長との差分が”０”であるときに基準ボイド形状での形状特定パラメータに合致しているとして上記所定の閾値による判別を行うことを特徴とする上記請求項１〜請求項４のいずれかに記載のＸ線検査装置。
【請求項６】
上記形状特定パラメータはボイド候補プロファイルの傾斜の大きさとその方向とのいずれかまたは双方を示すプロファイル傾斜データであり、上記ボイド抽出手段は予め算出された球形ボイドでのプロファイル傾斜データと上記ボイド候補プロファイルから算出されたプロファイル傾斜データとの差異を所定の閾値により判別することを特徴とする上記請求項１〜請求項５のいずれかに記載のＸ線検査装置。
【請求項７】
所定のＸ線源から所望の対象試料に対してＸ線を照射してその透過Ｘ線の強度に基づいて対象試料内のボイド検査を行うＸ線検査方法であって、
所望の対象試料に対してＸ線を照射して対象試料を透過した透過Ｘ線を検出し、得られた検出値から対象試料の厚みに相当する厚みプロファイルと対象試料の外形に相当する外形プロファイルを取得し、外形プロファイルと厚みプロファイルとの差分から対象試料内に存在するボイドの候補に相当するボイド候補プロファイルを取得し、ボイド候補プロファイルからボイド候補の形状を特定する形状特定パラメータを算出し、同算出された形状特定パラメータが基準ボイド形状での形状特定パラメータに合致しているか否かを所定の閾値により判別して合致しているボイド候補をボイドとして抽出することを特徴とするＸ線検査方法。
【請求項８】
所望の対象試料に対してＸ線を照射するＸ線照射機構と、
上記Ｘ線の照射方向に配置されるとともに、対象試料を透過した透過Ｘ線の強度を検出するＸ線強度検出手段とを備えるＸ線検査装置を駆動するコンピュータにおいて、
上記透過Ｘ線の検出値から対象試料の厚みに相当する厚みプロファイルを取得する厚みプロファイル取得機能と、
上記透過Ｘ線の検出値から対象試料の外形に相当する外形プロファイルを取得する外形プロファイル取得機能と、
外形プロファイルと厚みプロファイルとの差分から対象試料内に存在するボイドの候補に相当するボイド候補プロファイルを取得するボイド候補プロファイル取得機能と、
ボイド候補プロファイルからボイド候補の形状を特定する形状特定パラメータを算出する形状特定パラメータ算出機能と、
同算出された形状特定パラメータが基準ボイド形状での形状特定パラメータに合致しているか否かを所定の閾値により判別して合致しているボイド候補をボイドとして抽出するボイド抽出機能とを実現させることを特徴とするＸ線検査装置の制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、Ｘ線検査装置、Ｘ線検査方法およびＸ線検査装置の制御プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、この種のＸ線検査装置では対象試料にＸ線を照射し、透過Ｘ線の強度から厚み相当値を算出し、この厚み相当値からボイドの存在を推定している（例えば、特許文献１参照。）。すなわち、透過Ｘ線ＩはＩ＝Ｉ０ｅｘｐ（−μｔ）と表現（Ｉ０は試料透過前のＸ線強度，μは透過物質の吸収係数，ｔは透過物質の厚み）される。ここで、（−μｔ）は透過物質の厚みによって変動するので、厚みに相当する値と言える。ボイドの吸収係数は”０”と見なすことができるので、透過Ｘ線からこの（−μｔ）やｔを算出し、ある直線あるいは平面上で厚み相当値のプロファイルを作成すればボイドの存在しない対象試料ではプロファイルが対象試料の外形とほぼ一致するが、ボイドが存在すれば、プロファイルは外形と一致せず、凹部が形成される。そこで、対象試料の外形とプロファイルの差分をとり、この差分において所定の閾値を超えるピークを有するもの抽出することによりボイドの存在を推定する。
【０００３】
【特許文献１】
特開２００２−２８０７２７号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上述した従来のＸ線検査装置においては、微小なボイドを抽出できないという問題があった。すなわち、微小なボイドにおいては上記差分にて形成するピークが小さくなり、単に閾値を超えるか否かでボイドを抽出するのみでは、差分においてボイド以外に起因して形成されるピークと区別することが困難であった。より具体的には、微小なボイドのピークとノイズによるピークを区別することが困難であるし、対象試料の外形の一部に凹みが存在する場合にはこの凹みに起因して生じる小さいピークと微小ボイドのピークを区別することが困難である。他にもＸ線が対象試料以外の物質（例えば、基板上の銅配線パターン）を透過したことに起因してもピークが生じ、このようなピークと微小ボイドによるピークを区別できなければ微小ボイドを抽出できない。
本発明は、上記課題に鑑みてなされたもので、微小なボイドであっても抽出することが可能なＸ線検査装置、Ｘ線検査方法およびＸ線検査装置の制御プログラムの提供を目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段および発明の効果】
上記目的を達成するため、請求項１にかかる発明では厚みプロファイルと外形プロファイルとからボイド候補を取得し、このボイド候補の中からその形状特定パラメータが基準ボイド形状での形状特定パラメータに合致しているものをボイドとして抽出する。従って、ボイド以外のノイズや対象試料以外の物質，ボイドの凹み等による影響を容易に除去することができ、微小なボイドであっても確実にボイドを抽出することができる。すなわち、上述の従来技術のように閾値のみによる抽出では微小なボイドとノイズ，対象試料以外の物質，ボイドの凹みによる影響とを区別することが困難である。しかし、ボイドの形状として基準ボイドを考えればボイド候補の形状がこの基準ボイドの形状である場合に得られるプロファイルを容易に特定することができるので、この基準ボイドと形状が類似しているボイド候補を抽出することができ、ノイズ等を排除して微小なボイドを抽出することができる。
【０００６】
このために、Ｘ線照射機構によって対象試料に対してＸ線を照射するとともに透過Ｘ線を検出する。プロファイル取得手段ではこの透過Ｘ線の検出値から対象試料の厚みに相当する厚みプロファイルを取得することができればよい。Ｘ線強度を検出する構成としては、種々の構成を採用することが可能である。例えば、Ｘ線をシンチレータで受け止め、可視化した後にＣＣＤで可視光を受光する構成（Ｘ線イメージインテンシファイア）等を採用可能である。この場合、ＣＣＤを構成する各画素での検出電圧が強度に相当する。
【０００７】
当該強度から厚み相当値を算出すれば、当該厚み相当値の数値の大小に応じてドットマトリクス状の画素からなる画像の明度を決定することにより、厚み相当値に応じて明度が変化する２次元画像を容易に生成することができる。また、容易に厚みプロファイルや外形プロファイルを形成することができる。すなわち、ＣＣＤ平面上のある直線での厚み相当値をグラフにプロットすれば当該直線上のプロファイルを形成することができるし、ＣＣＤ平面上での厚み相当値を立体的に表現すれば曲面や微小な平面から構成される立体的なプロファイルを形成することができる。
【０００８】
厚みプロファイルは対象試料の厚みに相当する厚み相当値から形成され、透過Ｘ線強度から厚み相当値を算出してプロファイルにすることができればよい。すなわち、上記従来の技術に示すｅｘｐの指数部分は透過Ｘ線を減衰させた物質の厚みに相当するので、当該指数部分を算出してもよいし、吸収係数にて除して厚みの次元にした値を算出してもよい。尚、対象試料を透過したＸ線を検出すると上述のｅｘｐの指数部分から厚み相当値を算出することができるが、検査対象の厚みをより正確に把握するためにエネルギーサブトラクション処理を行ってもよい。
【０００９】
外形プロファイル取得手段は対象試料の外形に相当する外形プロファイルを取得することができればよい。すなわち、上記透過Ｘ線の検出値から得られる厚みプロファイルではボイド部分の厚みが小さな値となるので、プロファイルに凹部を形成する。しかし、対象試料に対して多数のボイドが含まれているのでなければ、この凹部は一部分に形成されるので、厚みプロファイルの外側を滑らかに接続すれば接続後のプロファイルは対象試料の外形に相当する。そこで、厚みプロファイルの包絡線を形成する処理やローパスフィルタによる処理，プロファイルの膨張／収縮処理等によって外形プロファイルを形成することができる。
【００１０】
ここで膨張処理とは、処理対象となるプロファイル値の近傍の領域から最大のプロファイル値を抽出し、処理対象のプロファイル値を最大のプロファイル値で置き換える処理であって、プロファイルの微小な凹みを除去する処理である。収縮処理とは処理対象となるプロファイル値の近傍の領域から最小のプロファイル値を抽出し、処理対象のプロファイル値を最小のプロファイル値で置き換える処理であり、上記膨張後のプロファイルを元の大きさに戻すことができる。
【００１１】
ボイド候補プロファイル取得手段では、これら外形プロファイルと厚みプロファイルとの差分からボイド候補のプロファイルを抽出することができればよい。すなわち、外形プロファイルと厚みプロファイルとの差分によれば、上記厚みプロファイルにおいて外形より厚み相当値が小さい部分を抽出することができる。外形より厚み相当値が小さい部分にはボイドが含まれるので、この抽出された部位をボイド候補としてもよいし、厚み相当値にある閾値を設けてこの閾値より大きなピークを有するプロファイルをボイド候補としてもよい。閾値によってボイド候補を抽出する場合には、抽出対象とするボイドの大きさより小さな厚み相当値を閾値とすれば、ボイド候補の抽出に際して抽出対象のボイドを除外してしまうことを防止することができる。
【００１２】
ボイド候補プロファイルがボイドによって形成されているとすれば、このプロファイルの形状はボイド候補の形状を反映しているはずである。そこで、ボイド候補の形状を特定する形状特定パラメータを算出し、この形状特定パラメータが基準ボイド形状に合致しているか否かを判別することにより、ボイド候補の中から所望の形状のボイドを抽出することができる。基準ボイド形状は、対象試料内のボイドとして想定される形状であればよく、半球状のはんだ等が対象試料であれば当該はんだ内の微小なボイドは球形であると考えられる。従って、基準ボイド形状として球形を採用する構成が好ましい。
【００１３】
また、ボイド候補プロファイルの形状はボイド候補の形状を反映しているので、請求項２に記載した発明のように抽出したボイドの寸法を算出し、ボイドを定量化することができる。すなわち、ボイド候補プロファイルの幅や断面積からボイドの径や面積を定量化することができるし、面積の積分によって体積を定量化することができる。
【００１４】
例えば、ボイドが球形であるとすれば、ボイド候補プロファイルの幅方向の長さの最大値がボイドの径に相当するし、２次元断面の最大値がボイドの中心を通る断面積に相当するし、面積の積分は球の体積に相当する。ボイドの寸法を定量化することができれば、本発明にかかる試料内ボイドを抽出するＸ線検査装置を利用する利用者がそのニーズに応じて対象試料内のボイドとして許容できる寸法のボイドを適宜決定し、許容範囲内であれば対象試料が良品であるとして対象試料の良否判定をすることも可能になる。
【００１５】
形状特定パラメータとしてはボイド候補の形状を特定していればよく、種々の構成を採用可能である。例えば、請求項３に記載した発明のように、ボイド候補内で直交する２つの径を形状特定パラメータとすることが可能である。この場合、当該２つの径の差分が”０”あるいは当該２つの径の比が”１”であるときに基準ボイド形状での形状特定パラメータに合致しているとして上記所定の閾値による判別を行う。
【００１６】
すなわち、ボイド候補内で直交する２つの径とはボイドが球形であるとしたときにこの球の中心を通り互いに直交する２つの半径あるいは直径である。ボイドが球形であれば両者の差異は”０”であるので、両者の差異が所定の閾値より”０”に近いか否かによってボイド候補が球形に近いか否かを判別することができる。また、ボイドが球形であれば両者の比は”１”になるので、両者の比が所定の閾値より”１”に近いか否かによってボイド候補が球形に近いか否かを判別することができる。従って、この判別により球形のボイドを抽出することが可能になる。径は直交していればよく、プロファイルの厚み方向に平行な径とこの径に直交する径でもよいし、プロファイルの厚み方向に直交する２つの径でもよい。
【００１７】
形状特定パラメータとしてボイド候補の径およびボイド候補プロファイルの積分値に相当する体積を採用してもよい。この場合、ボイド候補の径から算出される球形の体積と上記積分値に相当する体積との差分が”０”であるときに基準ボイド形状での形状特定パラメータに合致しているとして上記所定の閾値による判別を行う。すなわち、ボイド候補プロファイルの積分を行えばこのプロファイルからボイド候補の体積を算出することができる。一方、基準ボイド形状を球形とすれば、ボイド候補の径からボイド候補の体積を求めることができる。両者の体積がほぼ一致すればこのボイド候補は球形であるとすることができる。
【００１８】
形状特定パラメータとしてボイド候補の径およびボイド候補の周囲長を採用してもよい。この場合、ボイド候補の径から算出される球形の周囲長の円周長と上記ボイド候補の周囲長との差分が”０”であるときに基準ボイド形状での形状特定パラメータに合致しているとして上記所定の閾値による判別を行う。
【００１９】
すなわち、２次元的に形成されたボイド候補プロファイルにおいてその外周の一番広い部分の周囲長を足し合わせるとボイド候補の周囲長を算出することができる。一方、基準ボイド形状を球形とすれば、ボイド候補の径からボイド候補の周囲長を算出することができる。両者の周囲長が一致すればこのボイド候補は球形であるとすることができる。
【００２０】
尚、ボイド候補の径は、ボイドが球形であるとしたときにこの球の中心を通る半径あるいは直径である。また、本発明においてボイドを抽出する際には、上述の形状特定パラメータのいずれかを採用してもよいし、その総てを採用し、総てにおいて基準ボイド形状の形状特定パラメータに合致している場合にそのボイド候補をボイドとして抽出する構成を採用してもよい。
【００２１】
形状特定パラメータとしてボイド候補プロファイルの傾斜の大きさとその方向とのいずれかまたは双方を示すプロファイル傾斜データを採用してもよい。この場合、球形ボイドでのプロファイル傾斜データを予め算出しておき、上記ボイド候補プロファイルから算出されたプロファイル傾斜データとの差異を所定の閾値により判別する。この閾値による判別でボイド候補を球形ボイドと見なすことができる程度に両者が類似していると判別されたときには、このボイド候補を球形ボイドと見なす。
【００２２】
すなわち、ここでもボイド候補プロファイルの形状がボイド候補の形状を反映していることを利用しており、ボイド候補のプロファイルが球形ボイドのプロファイルと同等の傾斜の大きさおよび方向になっているか否かを判別する。ボイド候補が球形ボイドのプロファイルに合致するのであれば、このボイド候補も球形であると推定され、このボイド候補を球形ボイドと見なすことができる。
【００２３】
プロファイル傾斜データとしてはプロファイルの傾斜の大きさと傾斜の方向とのいずれかまたは双方を示すことができればよく、プロファイルを所定の関数で表現したときの勾配（ｇｒａｄ）ベクトルであってもよいし、傾斜の強さに対応する大きさを有するとともに斜面に直交するベクトルであってもよい。プロファイルを微小な平面で近似するとともに当該平面に対して並行あるいは直交するベクトルであって傾斜の大きさに対応する大きさのベクトルであってもよい。また、簡易的にスカラー量を利用してもよい。すなわち、２次元プロファイルにおける傾斜の大きさを示す値を当該プロファイルを投影した平面上の値として備えておけばこの値もプロファイル傾斜データとなる。
【００２４】
さらに、球形ボイドが球形であることに鑑み、ボイドの中心から等距離にある点での傾斜の大きさや方向を示す共通の値を球形ボイドのプロファイル傾斜データとしておいてもよい。ボイド候補プロファイルについてのプロファイル傾斜データはボイド候補プロファイルから算出すればよいし、球形ボイドのプロファイル傾斜データは球形ボイドである場合に得られるプロファイルを想定し、当該想定されるプロファイルからプロファイル傾斜データを算出すればよい。
【００２５】
双方のプロファイル傾斜データを比較するための構成としては種々の構成が採用可能である。例えば、プロファイル傾斜データを２次元平面に投影するとともに両者の畳み込み積分を行って、得られる値が所定の閾値を超えるときに両者が合致しているとする構成を採用可能である。また、２次元平面に投影したプロファイル傾斜データについて、両者の大きさの差分を加え合わせたり両者の差分ベクトルの絶対値を加え合わせたりして得られた値が所定の閾値以下であるときに両者が合致していると判別してもよい。むろん、プロファイル傾斜データを３次元空間内で定義し、この３次元空間内で畳み込み積分を行ってもよいし、３次元空間内でプロファイル傾斜データの差分を加え合わせてもよい。
【００２６】
以上は、本発明が装置として実現される場合について説明したが、かかる装置を実現する方法においても本発明を適用可能であることはいうまでもない。その一例として、請求項７にかかる発明は、請求項１に対応した方法を実現する構成としてある。むろん、その実質的な動作については上述した装置の場合と同様である。また、請求項２〜請求項６に対応した方法も構成可能である。このような試料内ボイドを抽出するＸ線検査装置は単独で実現される場合もあるし、ある方法に適用され、あるいは同方法が他の機器に組み込まれた状態で利用されることもあるなど、発明の思想としてはこれに限らず、各種の態様を含むものである。従って、ソフトウェアであったりハードウェアであったりするなど、適宜、変更可能である。
【００２７】
発明の思想の具現化例として上記方法を制御するためのソフトウェアとなる場合には、かかるソフトウェアあるいはソフトウェアを記録した記録媒体上においても当然に存在し、利用される。その一例として、請求項８にかかる発明は、請求項１に対応した機能をソフトウェアで実現する構成としてある。むろん、請求項２〜請求項６に対応したソフトウェアも構成可能である。
【００２８】
また、ソフトウェアの記録媒体は、磁気記録媒体であってもよいし光磁気記録媒体であってもよいし、今後開発されるいかなる記録媒体においても全く同様に考えることができる。一次複製品、二次複製品などの複製段階については全く問う余地無く同等である。その他、供給装置として通信回線を利用して行う場合でも本発明が利用されていることにはかわりない。さらに、一部がソフトウェアであって、一部がハードウェアで実現されている場合においても発明の思想において全く異なるものではなく、一部を記録媒体上に記憶しておいて必要に応じて適宜読み込まれるような形態のものとしてあってもよい。
【００２９】
【発明の実施の形態】
ここでは、下記の順序に従って本発明の実施の形態について説明する。
（１）本発明の構成：
（２）厚みプロファイル算出処理：
（３）はんだの検査処理：
（３−１）ボイドの抽出処理：
（４）他の実施形態：
【００３０】
（１）本発明の構成：
図１は本発明にかかる試料内ボイドを抽出するＸ線検査装置の概略ブロック図である。同図において、この試料内ボイドを抽出するＸ線検査装置は、Ｘ線撮像機構部１０とＸ線撮像制御部２０とから構成されている。Ｘ線撮像機構部１０は、Ｘ線発生器１１とＸ線検出器１３とＸ−Ｙステージ１５とを備えている。Ｘ線撮像制御部２０は、Ｘ線制御部２１とメモリ２２とステージ制御部２３と検出信号処理部２４とＣＰＵ２５と出力部２６ａと入力部２６ｂとを備えている。
【００３１】
メモリ２２はデータを蓄積可能な記憶媒体であり、予め撮像条件データ２２ａ，厚み算出テーブルデータ２２ｂ，閾値データ２２ｇが記憶され、試料内ボイドの検査の実施に際して生成される厚みプロファイル２２ｃ，外形プロファイル２２ｄ，ボイド候補プロファイル２２ｅ，形状特定パラメータ２２ｆ，ボイドデータ２２ｈが記録される。メモリ２２はデータを蓄積可能であればよく、ＲＡＭやＥＥＰＲＯＭ，ＨＤＤ等種々の記憶媒体を採用可能である。Ｘ線制御部２１は、Ｘ線発生器１１を制御して所定のＸ線を発生させることができ、上記撮像条件データ２２ａを参照してＸ線管に対する印加電圧，撮像時間等を取得することにより、予め決められた撮像条件で駆動するようにＸ線発生器１１を制御する。
【００３２】
ステージ制御部２３はＸ−Ｙステージ１５と接続されており、同Ｘ−Ｙステージ１５を移動させる。ステージ制御部２３は後述するように標準試料の測定，対象試料の測定，無試料での測定を実現するためにＸ−Ｙステージ１５を移動させることができ、撮像条件データ２２ａに記述されたそれぞれの座標データをメモリ２２から取得して、データで示される座標にＸ−Ｙステージ１５を移動させる。検出信号処理部２４はＸ線検出器１３と接続されており、Ｘ線検出器１３が出力する検出値によって、標準試料を透過したＸ線，対象試料を透過したＸ線，試料を透過していないＸ線（無試料時のＸ線）のいずれかの強度を検出する。これらの検出値から上記厚みプロファイル２２ｃが取得される。
【００３３】
出力部２６ａはＣＰＵ２５での処理結果等を表示するディスプレイであり、入力部２６ｂは利用者の入力を受け付ける操作入力機器であり、利用者は入力部２６ｂを介して種々の入力を実行可能であるし、ＣＰＵ２５の処理によって得られる種々の演算結果やプロファイル、はんだバンプ内のボイド寸法、はんだバンプの良否判定結果等を出力部２６ａに表示することができる。ＣＰＵ２５は、メモリ２２に蓄積された各種制御プログラムに従って所定の演算処理を実行可能であり、利用者が入力部２６ｂ等によって検査指示等を行うことによって各種制御プログラムを実行し、はんだバンプ内のボイド寸法測定等を行う。
【００３４】
Ｘ線発生器１１は、上記Ｘ線制御部２１の制御に従ってＸ線管に対する印加電圧を制御し、また、指示された時間Ｘ線を照射する。図２にはＸ線管１１ａの概略構成を示している。同図に示すようにＸ線管１１ａは開放管と呼ばれるタイプのＸ線管であり、アノード１１ｂとカソード１１ｃと電子レンズ１１ｄとターゲット１１ｅと絞り１１ｆを備えている。Ｘ線管１１ａに対する印加電圧によってカソード１１ｃから飛び出した電子はアノード１１ｂ方向に進行し、コイルからなる電子レンズ１１ｄおよび絞り１１ｆによって絞られてターゲット１１ｅの微小位置に衝突する。
【００３５】
ターゲット１１ｅに電子が衝突すると当該ターゲット１１ｅ内の電子が励起され、励起された電子が低準位の軌道に遷移する際のエネルギーがＸ線として放射される。本実施形態におけるＸ線管１１ａは上述のように開放管であり、このタイプのＸ線管では図２に示すようにターゲット１１ｅと試料との距離が非常に小さい状態で試料に対してＸ線を照射することができる。これに対して密閉管と呼ばれるタイプのＸ線管ではＸ線の照射方向にシャッターが備えられており、開放管と比較してターゲットと試料との距離が大きくなる。
【００３６】
ターゲットの距離からＸ線検出器までの距離を一定とした場合、ターゲットと試料との距離が近いほど倍率が大きくなって大きなＸ線像を得ることができる。すなわち、より高分解能のＸ線撮像画像を得ることができる。従って、本発明のように微小ボイドを抽出するためには、より高分解能である開放管を利用するのが好ましい。むろん、本発明は基準ボイド形状の形状特定パラメータに合致しているか否かによってボイドを抽出するものであり、この技術的思想を密閉管に対して適用することも可能である。
【００３７】
本実施形態において、Ｘ線の照射方向にはＸ線検出器１３とＸ−Ｙステージ１５とが配設されている。Ｘ−Ｙステージ１５は、検査対象試料となるはんだバンプを備えるチップを実装した基板３１を載置可能であり、基板３１を載置した状態でＸ線の照射方向と略垂直方向にステージを移動させる。このとき、上記ステージ制御部２３が指示する任意の座標値によって正確に位置を制御しつつステージを移動させることができる。
【００３８】
また、Ｘ−Ｙステージ１５には、上述の標準試料も載置可能であり、また、Ｘ線の照射範囲を基板３１の載置範囲外にすることもできる。従って、Ｘ−Ｙステージ１５によるステージの移動によって、Ｘ線の照射範囲内に対象試料あるいは標準試料を配設可能であるし、Ｘ線が試料に照射されない状態にすることもできる。尚、図１では基板３１上にサブストレート３２が備えられ、サブストレート３２の上面にＢＧＡを形成する複数のはんだバンプ３０が備えられている様子を模式的に示している。
【００３９】
Ｘ線検出器１３は、入射Ｘ線の強度に相当する検出信号を出力するイメージインテンシファイアである。具体的には、Ｘ線検出器１３の下部にシンチレータが備えられており、入射Ｘ線は同シンチレータにて可視光に変換される。シンチレータの上方には平面状に並べられた複数のＣＣＤが備えられており、上記可視光が各ＣＣＤに到達すると各ＣＣＤにて同可視光の強度に応じた電圧が検出される。図２の上部左にはＣＣＤ上のある直線上で検出されるＸ線の強度をはんだバンプ３０の一つについて拡大して示している。この検出電圧が上記検出信号処理部２４に入力されることにより、はんだバンプ３０の検出強度が得られ、ＣＰＵ２５はこの検出強度から厚み相当値を算出して厚みプロファイル２２ｃとする。
【００４０】
（２）厚みプロファイル算出処理：
以下、厚みプロファイル２２ｃを算出する様子を詳細に説明する。一般に、物質を透過したＸ線の強度は以下の式（１）にて表現することができる。
【数１】
2004294119.tif 000003
ここで、ＩはＸ線検出器１３によって検出されるＸ線の強度であり、Ｉ０はＸ線が試料を透過しない場合にＸ線検出器１３によって検出されるＸ線の強度であり、μは対象試料におけるＸ線吸収係数，ｔは対象試料の厚みである。また、ｅｘｐの指数部分に相当する値は厚み相当値である。
【００４１】
式（１）について自然対数をとると、以下の式（２）になる。
【数２】
2004294119.tif 000004
同式（２）の左辺は対象試料の厚みに比例してその大きさが変化するので、対象試料の厚み相当値である。この厚み相当値は上記ＣＣＤの画素毎に取得することができ、上記ＣＣＤの各画素は平面上に配設されているので、この厚み相当値はＣＣＤの各位置毎に取得される。従って、２次元平面内の各位置に対応した厚み相当値を取得することとなり、この２次元平面の位置を（ｘ，ｙ）座標で特定することによって２次元のプロファイルを取得することができる。
【００４２】
尚、本実施形態においては、はんだバンプ３０内のボイド寸法を定量化することを一つの目的としているため、標準試料を測定することによって厚み相当値を実際の厚みに変換し、このデータを厚みプロファイル２２ｃとしている。この変換は上記厚み算出テーブルデータ２２ｂを参照することによって行われており、厚み算出テーブルデータ２２ｂを本実施形態でのボイド検査前に予め作成しておく。図３は当該厚み算出テーブルを作成する際の処理を示すフローチャートであり、図４はＸ−Ｙステージ１５上に載置された標準試料４０をステージ側面から眺めた状態を示す図である。
【００４３】
標準試料４０は矩形板状のはんだが積層されることによって形成されており、各層の厚みは予め正確に測定してある。この標準試料４０としては、本発明にて検査対象となるはんだと同成分のものが好ましいが、厳密に同成分であることが必須になるわけではない。標準試料４０におけるある厚み相当値での実際の厚みを把握するため、無試料において一連の撮像処理を行っており、ステップＳ１００ではＣＰＵ２５がまずメモリ２２に記録された無試料測定位置の座標データを取得し、ステージ制御部２３に受け渡す。ステージ制御部２３はこの無試料測定位置座標データに従ってＸ−Ｙステージ１５を移動させ、Ｘ線発生器１１とＸ線検出器１３との間に試料が配設されていない状態とする。
【００４４】
ステップＳ１０５ではＣＰＵ２５がメモリ２２に記録された撮像条件データ２２ａを取得し、Ｘ線制御部２１に受け渡す。Ｘ線制御部２１はこの撮像条件データ２２ａに従ってＸ線発生器１１での条件設定を行い、Ｘ線を照射させる。ステップＳ１０５の設定によって照射されたＸ線は試料を透過せずにＸ線検出器１３に到達する。ステップＳ１１０ではＣＰＵ２５が検出信号処理部２４を制御してＸ線検出器１３の検出値を取得する（無試料画像の撮像）。
【００４５】
標準試料４０はＸ−Ｙステージ１５の所定位置に載置されており、ステップＳ１１５ではＣＰＵ２５がまずメモリ２２に記録された標準試料測定位置の座標データを取得し、ステージ制御部２３に受け渡す。ステージ制御部２３はこの標準試料測定位置座標データに従ってＸ−Ｙステージ１５を移動させ、Ｘ線発生器１１とＸ線検出器１３との間に標準試料４０を配設させる。
【００４６】
ステップＳ１２０ではＣＰＵ２５がメモリ２２に記録された撮像条件データ２２ａを取得し、Ｘ線制御部２１に受け渡す。Ｘ線制御部２１はこの撮像条件データ２２ａに従ってＸ線発生器１１での条件設定を行い、Ｘ線を照射させる。ステップＳ１２０の設定によって照射されたＸ線は標準試料４０を透過してＸ線検出器１３に到達する。ステップＳ１２５ではＣＰＵ２５が検出信号処理部２４を制御してＸ線検出器１３の検出値を取得する（標準画像の撮像）。標準試料４０は一定の面積を有しているが、Ｘ線検出器１３では所定の面積内に到達する透過Ｘ線を検出可能であり、当該標準試料４０を透過したＸ線を一度に検出することができる。すなわち、標準試料４０にて異なる厚みの部位を一度に撮像することができる。
【００４７】
無試料画像におけるＸ線の検出値は上記式（２）のＩ０に相当し、標準画像におけるＸ線の検出値は上記式（２）のＩに相当する。そこで、ステップＳ１３０ではこれらの検出値を上記式（２）に代入することにより標準試料４０での厚み相当値を算出する。上述のように標準試料４０では予め厚みが正確に測定されており、ステップＳ１３０にて算出した厚み相当値が標準試料４０のいずれの位置の値に相当するのかは標準試料測定位置座標データから明らかである。従って、当該算出された厚み相当値での実際の厚みを把握することができる。ステップＳ１３５では、この厚み相当値と標準試料４０における実際の厚みを対応づけたテーブルデータを生成し、上記ＲＡＭ２２に対して厚み算出テーブルデータ２２ｂとして保存する。
【００４８】
この厚み算出テーブルデータ２２ｂがあれば、この標準試料４０の撮像時と同じ条件で対象試料を撮像することによってその厚み相当値から実際の厚みを取得することができ、上記厚みプロファイル２２ｃを取得することができる。尚、本実施形態では、定量化のために厚み相当値を実際の厚みに変換して厚み算出テーブルデータ２２ｂとしているが、定量化をせず、ボイド候補が基準ボイド形状に合致しているか否かを判別するのであれば、厚み相当値を厚みプロファイル２２ｃとしてもよい。
【００４９】
（３）はんだの検査処理：
本実施形態においては、以上の処理により予め厚み算出テーブルデータ２２ｂを作成した上で、図５，図６に示すフローに従ってはんだの検査処理、すなわちはんだバンプ３０内のボイドの抽出および定量化を行う。ボイドが定量化されれば、そのボイドの径等によってはんだバンプ３０が良品であるか不良品であるかを判定することができる。
【００５０】
はんだの検査処理においてははんだバンプ３０を対象試料としており、このはんだバンプ３０のＸ線撮像画像および無試料時のＸ線撮像画像によって厚み相当値を取得し、厚み算出テーブルデータ２２ｂによって実際の厚みを算出する。すなわち、ステップＳ２００ではＣＰＵ２５がまずメモリ２２に記録された無試料測定位置の座標データを取得し、ステージ制御部２３はこの座標データに基づいてＸ−Ｙステージ１５を移動させ、Ｘ線発生器１１とＸ線検出器１３との間に試料が配設されていない状態とする。
【００５１】
ステップＳ２０５ではＣＰＵ２５がメモリ２２に記録された撮像条件データ２２ａを取得してＸ線制御部２１に受け渡し、Ｘ線発生器１１での条件設定を行うとともにＸ線を照射させる。ステップＳ２１０では無試料画像の撮像、すなわち無試料のＸ線検出器１３の検出値を取得する。続いてステップＳ２１５ではＣＰＵ２５がメモリ２２に記録された対象試料測定位置の座標データを取得し、ステージ制御部２３に受け渡す。ステージ制御部２３はこの対象試料測定位置座標データに従ってＸ−Ｙステージ１５を移動させ、Ｘ線発生器１１とＸ線検出器１３との間に対象試料を配設させる。
【００５２】
ステップＳ２２０では撮像条件データ２２ａに基づいてＸ線発生器１１での条件設定を行い、ステップＳ２２５ではこの設定条件での照射Ｘ線にて対象試料画像を撮像する。すなわち、ＣＰＵ２５が検出信号処理部２４を制御してＸ線検出器１３の検出値を取得する。ステップＳ２１０で得られた無試料画像でのＸ線の検出値は上記式（２）のＩ０に相当し、ステップＳ２２０で得られた対象試料画像でのＸ線の検出値は上記式（２）のＩに相当する。
【００５３】
ステップＳ２３０では、これらを上記式（２）に代入して厚み相当値を算出し、厚み算出テーブルデータ２２ｂを参照して厚みを算出する。こうして得られた厚みは上記座標（ｘ，ｙ）に対する厚みであり、２次元平面における厚みプロファイル２２ｃに相当する。この厚みプロファイル２２ｃは上記メモリ２２に記憶される。尚、厚み算出テーブルデータ２２ｂは、標準試料４０における複数の厚みについて厚み相当値を特定しているに過ぎないが、各厚み相当値の間の値については補間演算によって算出することができる。従って、厚み算出テーブルデータ２２ｂから任意の厚み相当値における実際の厚みを算出することができる。
【００５４】
また、本実施形態においてははんだバンプの検査処理において無試料画像を撮像しており、Ｘ線管１１ａの経時変化等に鑑みれば検査処理毎にこの無試料画像を撮像するのが好ましいが、むろん、上記図３のステップＳ１１０にて撮像した画像データを流用してもよい。また、ステップＳ２０５，Ｓ２２０では同一の撮像条件を設定しているので、無試料画像を撮像した後に続けて対象試料画像を撮像する場合には新たに撮像条件を設定し直すことが必須ではない。
【００５５】
図７はプロファイルの概略を説明する説明図である。同図では座標（ｘ，ｙ）によって２次元平面の位置が特定され、各座標にてプロファイルの値が特定されるプロファイルについて、２次元平面中のある直線上でのプロファイルの値を示している。同図最上段は厚みプロファイル２２ｃにおいて一つのはんだバンプ３０を例として抜き出して示す図である。上記はんだバンプ３０は略半球形であり、この半球形の形状を反映して図に示す直線上のプロファイルは略半円形になっている。
【００５６】
但し、厚みプロファイル２２ｃではＸ線のノイズやはんだバンプ３０内のボイド、はんだバンプ３０の表面形状など種々の原因によって半球の外形が滑らかにはならない。はんだバンプ３０内にボイドが存在した場合、このボイドにおいてはＸ線吸収係数をほぼ”０”と見なすことができるので、上記式（２）において厚み相当値を増大させないように寄与する。従って、ボイドが存在する場合、図７の最上段にｖと示すように厚みプロファイル２２ｃに凹みが生ずる。
【００５７】
ボイドが微小な場合にはこの凹みｖとＸ線のノイズによる影響およびはんだバンプ３０の表面形状とを区別することが難しい。そこで、本発明では厚みプロファイル２２ｃの凹みがボイドによるものであるか否かを判別するアルゴリズムを採用している。このために、まず、厚みプロファイル２２ｃからはんだバンプ３０がノイズ等の影響を受けなかった場合の外形を示す外形プロファイルを作成する。本実施形態ではこのためにステップＳ２３５で厚みプロファイル２２ｃに対して膨張／収縮処理を施し、得られた結果をステップＳ２４０で外形プロファイル２２ｄとしてメモリ２２に記録する。
【００５８】
図７においては、その最上段に示す厚みプロファイル２２ｃから生成した外形プロファイルの例を図７の上から２段目に示している。このように、外形プロファイル２２ｄは厚みプロファイル２２ｃからノイズ成分を除去したようなプロファイルであり、ほぼはんだバンプ３０の外形に相当する。また、外形プロファイル２２ｄは、はんだバンプ３０の外形に相当していればよく、厚みプロファイル２２ｃに対してローパスフィルタを適用するなど種々の構成によって生成することができる。
【００５９】
ステップＳ２４５では、外形プロファイル２２ｄと厚みプロファイル２２ｃとの差分を取得する。すなわち、双方とも座標（ｘ，ｙ）に対するプロファイルであるため、同じ座標において外形プロファイル２２ｄのプロファイル値から厚みプロファイル２２ｃのプロファイル値を減じる。この処理により、はんだバンプ３０の下端から上端までの距離が外形より薄い部位を抽出することができる。
【００６０】
但し、図７の下から２段目に示すようにこの差分においては厚みプロファイル２２ｃにおけるノイズ等の影響を受けてボイド以外に起因したピークも存在する。尚、この差分を示すグラフにおいては上記厚みプロファイル２２ｃと外形プロファイル２２ｄとを示すグラフより縦軸のスケールが細かくなっている。本実施形態では、ステップＳ２５０においてこの差分値と所定の閾値とを比較し、ボイドが球形であるとして球形の形状特定パラメータに合致するピークをボイドとして抽出する。この抽出は後に詳述する。抽出されたボイドを示すデータはボイドデータ２２ｈとしてメモリ２２に記録される。ボイドが抽出されると、抽出されたボイドについて定量化することができ、ステップＳ２５５にて上記出力部２６ａにおいてボイドの寸法を表示する。
【００６１】
（３−１）ボイドの抽出処理：
以下、図６〜図８に従ってボイドの抽出処理を詳述する。図６は上記ステップＳ２５０のボイド抽出処理を示すフローチャートであり、ステップＳ３００では上記ステップＳ２４５で取得した差分に対して閾値を適用し、ボイド候補プロファイルを取得する。すなわち、上記差分のプロファイルはボイドに起因するピークとノイズ等に起因するピークとを含んでいるが、図７の下から２段目に示すようにまず閾値によって微小なピークを除去する。このプロファイルのデータはボイド候補プロファイル２２ｅとしてメモリ２２に記録される。
【００６２】
上記閾値は上記閾値データ２２ｇとしてメモリ２２に対して予め記録されており、本実施形態にかかるＸ線検査装置を利用する利用者毎に適宜所望の値を選択可能である。すなわち、利用者毎に抽出したいボイドの径が異なっていることが想定され、差分値は後述するようにボイドの直径に相当するので、閾値を大きくするとボイド候補とされるボイドの径も大きくなる。そこで、抽出するボイド径の１／２以上の直径に相当するものを候補として抽出するなど、種々の構成を採用可能である。
【００６３】
図７の最下段は、以上のようにして抽出したボイド候補プロファイル２２ｅの例を示している。ステップＳ３０５以降では、このボイド候補プロファイル２２ｅに存在する各プロファイルを一つずつ選択し、各プロファイルが球形ボイドでの形状特定パラメータに合致するか否かを判定する。図８は本実施形態における形状特定パラメータを説明する説明図である。上段は球形ボイドを示しており、下段は当該ボイドによる２次元平面に対するプロファイルＰの形状の一例を示している。
【００６４】
このプロファイルＰの値はボイド内でのＸ線の透過距離に相当するので、当該プロファイルＰの形状はボイドの形状を反映しているはずである。すなわち、ボイドの形状が図８の上段に示すように球形である場合、例えば図における原点ｘ＝ｙ＝０ではＸ線の透過距離は球形の直径に相当するので、当該原点におけるプロファイルＰの値は球形の直径に等しくなるはずである。このように、ある座標でのプロファイルＰの値は図８に示す球形内で軸ｚに平行な直線であってこの座標を通る直線を考えたとき、この直線と球の外周とで形成する２つの交点を結ぶ距離と等しくなる。
【００６５】
従って、プロファイルＰの形状から各種の寸法を取得したとき、この寸法が球形ボイドでのプロファイルＰの寸法に合致しているか否かを判別することによってプロファイルＰが球形ボイドに起因するか否かを判別することができる。具体的には、２次元平面上での最下位置に形成されるプロファイルＰの外周Ｓは球形ボイドでの周囲長Ｓ０に合致するはずである。当該外周Ｓをｘ方向，ｙ方向で切断したときの径は球形ボイドの直径に合致し、プロファイルＰの原点での高さは球形ボイドでの直径に合致するはずである。
【００６６】
すなわち、プロファイルＰの原点での高さの１／２（Ｒ２）と外周Ｓをｘ方向で切断したときの径の１／２（Ｒ３）と外周Ｓをｙ方向で切断したときの径の１／２（Ｒ１）とは球形ボイドの半径Ｒ０に合致するはずである。さらに、プロファイルＰの値を２次元平面に対して積分した値、すなわちプロファイルＰの体積Ｖは球形ボイドの体積Ｖ０に合致するはずである。
【００６７】
そこで、まずステップＳ３０５では上記ボイド候補プロファイル内に存在する複数の独立したプロファイルから一つ選択して判定対象とする。ステップＳ３１０では判定対象のボイド候補プロファイルについて２次元平面上の直交する径を抽出し、半径Ｒ１，Ｒ３および半径Ｒ２を取得する。これら取得した半径Ｒ１，半径Ｒ２，Ｒ３は形状特定パラメータ２２ｆとしてメモリ２２に記録される。
【００６８】
尚、ボイド候補プロファイルは上述のように座標（ｘ，ｙ）に対して与えられているが、本実施形態において座標のピッチは上記Ｘ線検出器１３におけるＣＣＤの各画素に対応している。従って、ＣＣＤにおける各画素のピッチによりボイド候補プロファイルにおける座標の単位変化に対する実際の距離を算出することができ、実際の長さの次元で容易に上記半径Ｒ１，Ｒ３を取得することができる。また、ボイド候補プロファイルの値は上記厚み算出テーブルデータ２２ｂによって実際の厚みにされているので、半径Ｒ２そのものが実際の長さの次元である。
【００６９】
ステップＳ３２０では、プロファイルＰ内の体積Ｖを取得する。すなわち、プロファイルＰを縦軸方向に対して単位距離毎に切断し、切断面の面積を加え合わせることによって体積Ｖを算出する。ステップＳ３２５では、プロファイルＰの外周Ｓの長さを取得する。すなわち、上記ＣＣＤの画素ピッチを考慮しつつプロファイルＰが２次元平面上に形成する外周Ｓの長さを算出する。
【００７０】
ステップＳ３３０では、Ｒ１／Ｒ３が所定の閾値Ｔ１より小さいか否かを判別することによって、半径Ｒ１，Ｒ３が球形ボイドを想定した場合の縦横比に合致しているか否かを判別する。ここで、閾値Ｔ１は”１”以上であるが”１”に近い数値である。すなわち、Ｒ１／Ｒ３は外周Ｓにおける縦横比でありプロファイルＰが球形ボイドに起因するプロファイルであれば径の比が”１”になるはずである。
【００７１】
そこで、ボイド候補プロファイルにおける縦横比Ｒ１／Ｒ３が”１”に近いか否かを判別することにより判定対象のボイド候補が球形に近いか否かを判別することができる。尚、閾値Ｔ１の値はどの程度まで球形からのずれを許容するのかを利用者が予め決定し、閾値データ２２ｇとしてメモリ２２に記録しておく。むろん、上記縦横比は半径の比ではなく直径の比であってもよい。
【００７２】
ステップＳ３３０にてＲ１／Ｒ３が所定の閾値Ｔ１より小さいと判別されないときには、判定対象のボイド候補が球形ではないとしてステップＳ３６５にジャンプする。ステップＳ３３０にてＲ１／Ｒ３が所定の閾値Ｔ１より小さいと判別されたときには、ステップＳ３３５以降の処理を実施する。ステップＳ３３５では、｜Ｒ１−Ｒ２｜が所定の閾値Ｔ２より小さいか否かを判別することによって、球形ボイドを想定した場合にプロファイルＰの高さ方向の半径と２次元平面に平行な方向の半径とが等しいか否かを判別する。ここで、閾値Ｔ２は”０”以上であるが”０”に近い数値である。
【００７３】
すなわち、Ｒ１は２次元平面に平行な方向の半径、Ｒ２はプロファイルＰの高さ方向の半径であり、プロファイルＰが球形ボイドに起因するプロファイルであれば両者が等しくなるはずである。そこで、｜Ｒ１−Ｒ２｜が所定の閾値Ｔ２より小さいか否かを判別することにより判定対象のボイド候補が球形に近いか否かを判別することができる。尚、閾値Ｔ２の値はどの程度まで球形からのずれを許容するのかを利用者が予め決定し、閾値データ２２ｇとしてメモリ２２に記録しておく。むろん、ここでは｜Ｒ３−Ｒ２｜と閾値Ｔ２を比較してもよいし、上記Ｒ１／Ｒ２が”１”に近いか否かを判別してもよい。逆に、ステップにて｜Ｒ１−Ｒ３｜が”０”に近いか否かを判別してもよい。
【００７４】
ステップＳ３３５にて｜Ｒ１−Ｒ２｜が所定の閾値Ｔ２より小さいと判別されないときには、判定対象のボイド候補が球形ではないとしてステップＳ３６５にジャンプする。ステップＳ３３５にて｜Ｒ１−Ｒ２｜が所定の閾値Ｔ２より小さいと判別されたときには、ステップＳ３４０にてプロファイルＰの形状から得られた半径を利用し、ボイド候補が球形であると想定した場合の体積Ｖ１，Ｖ２を算出する。
【００７５】
すなわち、球の体積は半径をｒとして（４πｒ３）／３であるので、半径ｒに対して上記Ｒ１を代入してＶ１とし、半径ｒに対して上記Ｒ２を代入してＶ２とする。そして、ステップＳ３４５では、｜Ｖ−Ｖ１｜および｜Ｖ−Ｖ２｜が所定の閾値Ｔ３より小さいか否かを判別することによって、球形ボイドを想定した場合にプロファイルＰの半径から算出される体積とプロファイルＰの体積とが等しいか否かを判別する。ここで、閾値Ｔ３は”０”以上であるが”０”に近い数値である。
【００７６】
すなわち、プロファイルＰが球形ボイドに起因するプロファイルであれば半径から算出した体積Ｖ１，Ｖ２とプロファイルＰから算出した体積Ｖとが等しくなるはずである。そこで、｜Ｖ−Ｖ１｜および｜Ｖ−Ｖ２｜が所定の閾値Ｔ３より小さいか否かを判別することにより判定対象のボイド候補が球形に近いか否かを判別することができる。尚、閾値Ｔ３の値はどの程度まで球形からのずれを許容するのかを利用者が予め決定し、閾値データ２２ｇとしてメモリ２２に記録しておく。むろん、ここではＶ１，Ｖ２のいずれかと体積Ｖを比較してもよいし、半径Ｒ３から算出した体積と体積Ｖとを比較してもよい。
【００７７】
ステップＳ３４５にて｜Ｖ−Ｖ１｜および｜Ｖ−Ｖ２｜が所定の閾値Ｔ３より小さいと判別されないときには、判定対象のボイド候補が球形ではないとしてステップＳ３６５にジャンプする。ステップＳ３３５にて｜Ｖ−Ｖ１｜および｜Ｖ−Ｖ２｜が所定の閾値Ｔ３より小さいと判別されたときには、ステップＳ３５０にてプロファイルＰの形状から得られた半径を利用し、ボイド候補が球形であると想定した場合の外周Ｓ１を算出する。
【００７８】
すなわち、本実施形態における球の外周Ｓは球の中心を通る断面に形成される円の外周であるので、半径をｒとして２πｒで計算可能であり、半径ｒに対して上記Ｒ１を代入してＳ１とする。そして、ステップＳ３５５では、｜Ｓ−Ｓ１｜が所定の閾値Ｔ４より小さいか否かを判別することによって、球形ボイドを想定した場合にプロファイルＰの半径から算出される外周とプロファイルＰから直接的に得られる外周とが等しいか否かを判別する。ここで、閾値Ｔ４は”０”以上であるが”０”に近い数値である。
【００７９】
すなわち、プロファイルＰが球形ボイドに起因するプロファイルであれば半径から算出した外周Ｓ１とプロファイルＰから算出した外周Ｓとが等しくなるはずである。そこで、｜Ｓ−Ｓ１｜が所定の閾値Ｔ４より小さいか否かを判別することにより判定対象のボイド候補が球形に近いか否かを判別することができる。尚、閾値Ｔ４の値はどの程度まで球形からのずれを許容するのかを利用者が予め決定し、閾値データ２２ｇとしてメモリ２２に記録しておく。むろん、半径Ｒ２，Ｒ３から算出した外周と外周Ｓとを比較してもよい。
【００８０】
ステップＳ３５５にて｜Ｓ−Ｓ１｜が所定の閾値Ｔ４より小さいと判別されないときには、判定対象のボイド候補が球形ではないとしてステップＳ３６５にジャンプする。ステップＳ３５５にて｜Ｓ−Ｓ１｜が所定の閾値Ｔ４より小さいと判別されたときには、判定対象のボイド候補が球形ボイドであるとする。すなわち、ステップＳ３６０にて判定対象のボイド候補を示すデータをボイドデータ２２ｈとしてメモリ２２に記録する。ボイドデータ２２ｈではボイド候補を特定することができればよく、ボイド候補プロファイルの中心座標等種々のデータを採用可能である。
【００８１】
ステップＳ３６５においては、以上の一連の処理を上記ボイド候補プロファイル内の総てのプロファイルに対して適用したか否かを判別し、同ステップＳ３６５にて総てのプロファイルに対して適用したと判別されるまで上記ステップＳ３０５以降の処理を繰り返す。従って、以上の処理によってボイド候補プロファイルの中から上記形状特定パラメータが球形ボイドの形状特定パラメータに合致しているものを抽出することができる。
【００８２】
はんだバンプ３０内に形成されるボイドはその形状が微小であればほぼ球形であると推定される。一方、ノイズ等がランダムあるいは何らかの傾向を持って発生したとしても、そのプロファイルが球形ボイドの形状特定パラメータに合致することはまれである。特に２次元平面に対するプロファイルが球形ボイドの形状特定パラメータに合致することは非常にまれである。従って、本実施形態のように球形ボイドによって形成される形状のボイド候補プロファイルをボイド候補として抽出することにより、ボイド候補プロファイルからボイドに起因するプロファイルを確実に抽出することができる。尚、以上の処理の後には上記図５のステップＳ２５５にてボイドの定量化／表示を行うが、上記ステップＳ３１０〜Ｓ３２５にて取得した半径等を上記出力部２６ａにて表示させればよい。
【００８３】
（４）他の実施形態：
本発明においては、ボイド候補プロファイルから算出される形状特定パラメータが基準ボイド形状の形状特定パラメータに合致するか否かを判別してボイドを抽出することができればよく、上記第１実施形態のような構成が必須となるわけではない。例えば、上記実施形態ではボイド候補が球形ボイドに起因したプロファイル形状になっているか否かを判別するために、縦横比と半径と体積と外周との総てを利用していたが、試料内ボイドを抽出するＸ線検査装置において要求される精度や処理速度等に応じて縦横比と半径と体積と外周とのいずれかを適宜選択可能であるし、これらを適宜組み合わせて球形ボイドの形状と合致しているか否かを判別する構成にしてもよい。
【００８４】
むろん、縦横比と半径と体積と外周以外の形状特定パラメータを採用することも可能である。例えば、図８に示すように外周Ｓ内の面積Ａは球形ボイド内でその中心点を通る円を形成したときの面積Ａ０に合致するはずである。そこで、プロファイルＰの外周Ｓ内の面積Ａを取得し、半径Ｒ１〜Ｒ３から算出される面積とプロファイルから直接的に取得した面積Ａとの差分が”０”に近いか否かを判別してもよい。
【００８５】
また、上記形状特定パラメータは基準ボイド形状の半径など寸法に基づく幾何学的形状を特定するパラメータであったが、形状特定パラメータにおいてはボイド候補の形状を特定することができればよく、他にも種々の構成を採用可能である。例えば、ボイド候補の形状が異なればプロファイルの傾斜やその方向が異なるのでプロファイルの傾斜やその方向を示すプロファイル傾斜データを利用して判定を行ってもよい。この場合も装置構成としては上記第１実施形態と同様の構成を採用可能である。
【００８６】
図９は球形ボイドを基準ボイド形状とした場合のプロファイル傾斜データを作成する例を説明する説明図である。同図下部においては球形ボイドが座標（ｘ，ｙ）によって特定される２次元平面上に形成するプロファイルを上から見た状態を示しており、同図上部においてはｘ軸方向でプロファイルを切断し、縦軸ｔを厚みとした状態を示している。
【００８７】
同図に示すように、球形ボイドによって形成されるプロファイルは縦軸ｔ方向に最大値を有する釣鐘状になる。この釣鐘形状は原点ｘ＝ｙ＝０に対して点対称である。従って、図９の上部に示すプロファイルを縦軸ｔを中心として回転させることによって同図下部に示すプロファイルを形成することができる。本実施形態においてプロファイル傾斜データは、釣鐘形状のプロファイルの斜面に対して直角かつ傾斜の勾配の大きさに等しいベクトルから形成される。
【００８８】
すなわち、プロファイルの外形は斜面の勾配の大きさと方向によって特定することができ、上述のベクトルによれば当該斜面の勾配の大きさと方向を特定することができるので、このベクトルは形状特定パラメータとなる。本実施形態では、このベクトルを図９に示すようにベクトルＫ（ｘ，ｙ）としてｘとｙの２次元関数としている。プロファイルの値は原点から放射状に単調減少となるため、２次元平面上の位置（ｘ，ｙ）がその位置の直上に存在するプロファイルの斜面を特定することとすれば、ベクトルＫ（ｘ，ｙ）によってプロファイルの斜面上の点およびその傾斜の大きさと方向を一義的に特定することができる。
【００８９】
また、球形ボイドのプロファイルは原点を中心に点対称であるため、ｘが正の数でありｙが”０”となる点についてベクトルＫ（ｘ，ｙ）を特定すれば、後はそのベクトルを原点に対して回転することによって総てのベクトルＫ（ｘ，ｙ）を決定することができる。図９の下部にはこの様子を示している。すなわち、図９の下部に示すように、プロファイルが原点対称であることからプロファイル上に形成される等高線は原点を中心とした円となり、この円上のベクトルＫ（ｘ，ｙ）は総て大きさが等しいとともにこの円に対して垂直方向に配向している。
【００９０】
ベクトルＫ（ｘ，ｙ）を作成したら、このベクトルを示すプロファイル傾斜データを上記メモリ２２に対して形状特定パラメータとして記録しておく。むろん、ベクトルＫ（ｘ，ｙ）の作成手法としては他にも種々の方法を採用可能である。例えば、プロファイルを関数で表現し、関数のｇｒａｄを計算するなどして算出することができる。むろん、ベクトルの方向は斜面に垂直ではなく斜面の接線方向かつ最大傾斜方向に配向していてもよい。
【００９１】
本実施形態において、検査処理は上記図５に示すフローと同様であるが、ステップＳ２５０に示すフローを図１０に示すように変更する。図１０においてステップＳ４００，Ｓ４０５は上記図６に示すステップＳ３００，Ｓ３０５と同様である。すなわち、閾値によってボイド候補プロファイルを生成し、そのうちの一つを判定対象のボイド候補とする。
【００９２】
ステップＳ４１０〜Ｓ４３０では、上記ベクトルＫ（ｘ，ｙ）と比較可能なベクトルをボイド候補のプロファイルから作成する。このためにまずステップＳ４１０では判定対象のボイド候補プロファイルについて図１１に示すようにプロファイルの頂点が原点を通る縦軸に相当するように２次元平面を考え、計算対象の座標（ｘ，ｙ）を決定する。
【００９３】
ステップＳ４１５では、図１１に示すｘ，ｙ，ｔの３次元空間で座標（ｘ，ｙ，ｔ）の周りから３点抽出し、当該３点を含む微小平面ｐを決定する。すなわち、３点を利用すればこの微小平面ｐを示す関数を表現できる。また微小平面であるため、この平面に垂直かつ上記座標（ｘ，ｙ，ｔ）を通るベクトルが座標（ｘ，ｙ，ｔ）を始点とするベクトルであると見なすことができる。また、この微小平面ｐは図１１が示すプロファイルの表面に相当するので、微小平面ｐに垂直なベクトルの大きさを微小平面ｐの勾配の大きさとしてベクトルＧとすれば、このプロファイルが球形ボイドに起因している場合、ベクトルＧとベクトルＫとがほぼ一致するはずである。
【００９４】
そこで、ステップＳ４２０においては上記微小平面ｐを示す関数から当該微小平面ｐに垂直であって座標（ｘ，ｙ，ｔ）を通り、かつ微小平面ｐの勾配の大きさを有するベクトルを決定し、ステップＳ４２５ではこのベクトルの厚みｔ依存性を無視してベクトルＧ（ｘ，ｙ）とする。ステップＳ４３０では、ボイド候補プロファイルが存在する総ての座標（ｘ，ｙ）についてベクトルＧ（ｘ，ｙ）を決定したか否かを判別し、同ステップＳ４３０にて全座標についてベクトルＧ（ｘ，ｙ）の決定が終了したと判別されるまでステップＳ４１０を繰り返す。
【００９５】
ステップＳ４３５では、上記メモリ２２に対して予め保存してあるプロファイル傾斜データを参照し、ベクトルＫ（ｘ，ｙ）を示すデータを取得し、ステップＳ４４０では上記ベクトルＫ（ｘ，ｙ）とベクトルＧ（ｘ，ｙ）の値域を合致させるように規格化する。すなわち、ベクトルＫ（ｘ，ｙ）はある大きさの球形ボイドを想定して作成したプロファイル傾斜データであるので、任意の大きさのボイド候補プロファイルとは大きさが異なることが多い。また、ベクトルＫ（ｘ，ｙ）を作成したときに参照した球形ボイドのプロファイルは原点を中心に対称であることから、ｘ，ｙをともに定数倍すると、元のプロファイルの定数倍のプロファイルにおけるプロファイル傾斜データとなる。そこで、両ベクトルの値域を一致させるため、ベクトルＫ（ｘ，ｙ）の各座標値を定数倍して規格化を行う。
【００９６】
そして、ステップＳ４４５においてはベクトルＫ（ｘ，ｙ）とベクトルＧ（ｘ，ｙ）とにおいて座標ｘ，ｙの値域内での畳み込み積分を実施する。畳み込み積分においては同じ座標でのベクトルが一致していれば積分値を大きくし、一致していなければ抑制されるので、両ベクトルが一致しているほど積分値が大きくなる。そこで、ステップＳ４５０では積分値が所定の閾値Ｔ５より大きいか否かを判別し、同ステップＳ４５０で積分値が所定の閾値Ｔ５より大きいと判別されたときには、ステップＳ４５５で判定対象のボイド候補をボイドとして抽出する。尚、閾値Ｔ５の値はどの程度まで球形からのずれを許容するのかを利用者が予め決定し、閾値データ２２ｇとしてメモリ２２に記録しておく。
【００９７】
ステップＳ４５０で積分値が所定の閾値Ｔ５より大きいと判別されないときには、ステップＳ４５５をスキップする。そして、ステップＳ４６０にて以上の一連の処理を上記ボイド候補プロファイル内の総てのプロファイルに対して適用したか否かを判別し、同ステップＳ４６０にて総てのプロファイルに対して適用したと判別されるまで上記ステップＳ４０５以降の処理を繰り返す。従って、以上の処理によってボイド候補プロファイルの中から上記形状特定パラメータが球形ボイドの形状特定パラメータに合致しているものを抽出することができる。
【００９８】
尚、以上の構成は、球形ボイドのプロファイル傾斜データを予め決めておき、ボイド候補のプロファイル傾斜データと比較する構成の一例であり、むろん他にも種々の構成を採用可能である。例えば、上述の微小平面ｐを形成するに際しては座標（ｘ，ｙ，ｔ）の直近の３点であることが好ましいが上記ＣＣＤの分解能が高く、ＣＣＤのピッチが細かい場合は直近の３点であることは必須ではないし、複数の点を利用して微小平面ｐを形成してもよい。また、４点以上の点を抽出してプロファイルの表面に相当する曲面を所定の関数にフィッティングし、得られた関数のｇｒａｄを算出して勾配の大きさを算出してもよい。
【００９９】
さらに、ベクトルＫやベクトルＧを２次元平面上に投影し、ベクトルの方向および大きさを２次元平面に投影した状態で比較する構成を採用してもよいし、ベクトルＫやベクトルＧをｘ，ｙ，ｔの３次元空間で規定しておき、３次元空間中の畳み込み積分によって両者を比較する構成を採用してもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明にかかるＸ線検査装置の概略ブロック図である。
【図２】Ｘ線管の概略構成を示す図である。
【図３】厚み算出テーブルを作成する際の処理を示すフローチャートである。
【図４】Ｘ−Ｙステージ上に載置された標準試料を示す図である。
【図５】検査処理を示すフローチャートである。
【図６】ボイド抽出処理を示すフローチャートである。
【図７】プロファイルの概略を説明する説明図である。
【図８】形状特定パラメータを説明する説明図である。
【図９】基準ボイドのプロファイル傾斜データを作成する例を説明する説明図である。
【図１０】第２実施例でのボイド抽出処理を示すフローチャートである。
【図１１】ベクトルＧの算出を説明する説明図である。
【符号の説明】
１０…Ｘ線撮像機構部
１１…Ｘ線発生器
１１ａ…Ｘ線管
１１ｂ…アノード
１１ｃ…カソード
１１ｄ…電子レンズ
１１ｅ…ターゲット
１１ｆ…絞り
１３…Ｘ線検出器
１５…Ｘ−Ｙステージ
２０…Ｘ線撮像制御部
２１…Ｘ線制御部
２２…メモリ
２２ａ…撮像条件データ
２２ｂ…厚み算出テーブルデータ
２２ｃ…厚みプロファイル
２２ｄ…外形プロファイル
２２ｅ…ボイド候補プロファイル
２２ｆ…形状特定パラメータ
２２ｇ…閾値データ
２２ｈ…ボイドデータ
２３…ステージ制御部
２４…検出信号処理部
２６ａ…出力部
２６ｂ…入力部
３０…はんだバンプ
３１…基板
３２…サブストレート
４０…標準試料
【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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